ES2714582T3 - Procedimiento de predicción de la respuesta a la quimioterapia en un paciente que padece o está en riesgo de desarrollar un cáncer de mama recurrente - Google Patents
Procedimiento de predicción de la respuesta a la quimioterapia en un paciente que padece o está en riesgo de desarrollar un cáncer de mama recurrente Download PDFInfo
- Publication number
- ES2714582T3 ES2714582T3 ES16184484T ES16184484T ES2714582T3 ES 2714582 T3 ES2714582 T3 ES 2714582T3 ES 16184484 T ES16184484 T ES 16184484T ES 16184484 T ES16184484 T ES 16184484T ES 2714582 T3 ES2714582 T3 ES 2714582T3
- Authority
- ES
- Spain
- Prior art keywords
- expression
- chemotherapy
- response
- genes
- level
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 102
- 230000004044 response Effects 0.000 title claims abstract description 57
- 238000002512 chemotherapy Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 title claims abstract description 36
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 title claims abstract description 35
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 title claims abstract description 4
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims abstract description 106
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims abstract description 102
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 89
- 101000599056 Homo sapiens Interleukin-6 receptor subunit beta Proteins 0.000 claims abstract description 26
- 102100037795 Interleukin-6 receptor subunit beta Human genes 0.000 claims abstract description 26
- 108010002687 Survivin Proteins 0.000 claims abstract description 26
- 102100036512 7-dehydrocholesterol reductase Human genes 0.000 claims abstract description 25
- 101000928720 Homo sapiens 7-dehydrocholesterol reductase Proteins 0.000 claims abstract description 25
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims abstract description 25
- 102100039524 DNA endonuclease RBBP8 Human genes 0.000 claims abstract description 24
- 101000746134 Homo sapiens DNA endonuclease RBBP8 Proteins 0.000 claims abstract description 24
- 101000818517 Homo sapiens Zinc-alpha-2-glycoprotein Proteins 0.000 claims abstract description 22
- 102100021144 Zinc-alpha-2-glycoprotein Human genes 0.000 claims abstract description 22
- 229940123237 Taxane Drugs 0.000 claims abstract description 13
- 229940045799 anthracyclines and related substance Drugs 0.000 claims abstract description 11
- 238000011227 neoadjuvant chemotherapy Methods 0.000 claims abstract description 11
- DKPFODGZWDEEBT-QFIAKTPHSA-N taxane Chemical class C([C@]1(C)CCC[C@@H](C)[C@H]1C1)C[C@H]2[C@H](C)CC[C@@H]1C2(C)C DKPFODGZWDEEBT-QFIAKTPHSA-N 0.000 claims abstract description 11
- 101710137984 4-O-beta-D-mannosyl-D-glucose phosphorylase Proteins 0.000 claims abstract description 8
- 102100039809 Matrix Gla protein Human genes 0.000 claims abstract description 8
- 101710147263 Matrix Gla protein Proteins 0.000 claims abstract description 8
- 102000000763 Survivin Human genes 0.000 claims abstract 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 56
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims description 32
- 210000001165 lymph node Anatomy 0.000 claims description 23
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 13
- 238000002493 microarray Methods 0.000 claims description 13
- 238000011393 cytotoxic chemotherapy Methods 0.000 claims description 11
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 10
- 108010038795 estrogen receptors Proteins 0.000 claims description 9
- WSFSSNUMVMOOMR-UHFFFAOYSA-N Formaldehyde Chemical compound O=C WSFSSNUMVMOOMR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 238000009396 hybridization Methods 0.000 claims description 6
- 239000012188 paraffin wax Substances 0.000 claims description 6
- 238000011366 aggressive therapy Methods 0.000 claims description 4
- 238000007481 next generation sequencing Methods 0.000 claims description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims description 2
- 238000011451 sequencing strategy Methods 0.000 claims description 2
- 101150029707 ERBB2 gene Proteins 0.000 claims 1
- 102000015694 estrogen receptors Human genes 0.000 claims 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 53
- 238000003752 polymerase chain reaction Methods 0.000 description 28
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 26
- 102100021663 Baculoviral IAP repeat-containing protein 5 Human genes 0.000 description 23
- 101000701446 Homo sapiens Stanniocalcin-2 Proteins 0.000 description 22
- 101000807354 Homo sapiens Ubiquitin-conjugating enzyme E2 C Proteins 0.000 description 22
- 102100030510 Stanniocalcin-2 Human genes 0.000 description 22
- 102100030086 Receptor tyrosine-protein kinase erbB-2 Human genes 0.000 description 20
- 102100037256 Ubiquitin-conjugating enzyme E2 C Human genes 0.000 description 20
- 101001012157 Homo sapiens Receptor tyrosine-protein kinase erbB-2 Proteins 0.000 description 19
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 17
- 101001096541 Homo sapiens Rac GTPase-activating protein 1 Proteins 0.000 description 15
- 102100037414 Rac GTPase-activating protein 1 Human genes 0.000 description 15
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 14
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 14
- 102100038595 Estrogen receptor Human genes 0.000 description 13
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 13
- 239000000463 material Substances 0.000 description 12
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 12
- 238000009099 neoadjuvant therapy Methods 0.000 description 11
- 108091032973 (ribonucleotides)n+m Proteins 0.000 description 10
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 10
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 9
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 9
- 108010046308 Type II DNA Topoisomerases Proteins 0.000 description 8
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 8
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 8
- 102100027824 3'(2'),5'-bisphosphate nucleotidase 1 Human genes 0.000 description 7
- 102000004000 Aurora Kinase A Human genes 0.000 description 7
- 108090000461 Aurora Kinase A Proteins 0.000 description 7
- 102100033587 DNA topoisomerase 2-alpha Human genes 0.000 description 7
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 7
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 7
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 7
- 101001053339 Homo sapiens Inositol polyphosphate 4-phosphatase type II Proteins 0.000 description 6
- 101001077840 Homo sapiens Lipid-phosphate phosphatase Proteins 0.000 description 6
- 101000635854 Homo sapiens Myoglobin Proteins 0.000 description 6
- 101000706121 Homo sapiens Parvalbumin alpha Proteins 0.000 description 6
- 101001117517 Homo sapiens Prostaglandin E2 receptor EP3 subtype Proteins 0.000 description 6
- 101000617130 Homo sapiens Stromal cell-derived factor 1 Proteins 0.000 description 6
- 102100024366 Inositol polyphosphate 4-phosphatase type II Human genes 0.000 description 6
- 102100025357 Lipid-phosphate phosphatase Human genes 0.000 description 6
- 102100030856 Myoglobin Human genes 0.000 description 6
- 102100024447 Prostaglandin E2 receptor EP3 subtype Human genes 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 6
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 6
- 108020004999 messenger RNA Proteins 0.000 description 6
- 102000039446 nucleic acids Human genes 0.000 description 6
- 108020004707 nucleic acids Proteins 0.000 description 6
- 150000007523 nucleic acids Chemical class 0.000 description 6
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 6
- 102100035923 4-aminobutyrate aminotransferase, mitochondrial Human genes 0.000 description 5
- 108091007854 Cdh1/Fizzy-related Proteins 0.000 description 5
- 102000038594 Cdh1/Fizzy-related Human genes 0.000 description 5
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 description 5
- 101001000686 Homo sapiens 4-aminobutyrate aminotransferase, mitochondrial Proteins 0.000 description 5
- 101000882584 Homo sapiens Estrogen receptor Proteins 0.000 description 5
- 101000891579 Homo sapiens Microtubule-associated protein tau Proteins 0.000 description 5
- 101001093919 Homo sapiens SEC14-like protein 2 Proteins 0.000 description 5
- 206010027476 Metastases Diseases 0.000 description 5
- 102100040243 Microtubule-associated protein tau Human genes 0.000 description 5
- -1 NFKB1A Proteins 0.000 description 5
- 102100035174 SEC14-like protein 2 Human genes 0.000 description 5
- 102100021669 Stromal cell-derived factor 1 Human genes 0.000 description 5
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 5
- 102000052116 epidermal growth factor receptor activity proteins Human genes 0.000 description 5
- 108700015053 epidermal growth factor receptor activity proteins Proteins 0.000 description 5
- 230000000574 ganglionic effect Effects 0.000 description 5
- 238000003364 immunohistochemistry Methods 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- YOHYSYJDKVYCJI-UHFFFAOYSA-N n-[3-[[6-[3-(trifluoromethyl)anilino]pyrimidin-4-yl]amino]phenyl]cyclopropanecarboxamide Chemical compound FC(F)(F)C1=CC=CC(NC=2N=CN=C(NC=3C=C(NC(=O)C4CC4)C=CC=3)C=2)=C1 YOHYSYJDKVYCJI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 125000003729 nucleotide group Chemical group 0.000 description 5
- 102000003998 progesterone receptors Human genes 0.000 description 5
- 108090000468 progesterone receptors Proteins 0.000 description 5
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 5
- 210000004881 tumor cell Anatomy 0.000 description 5
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 description 4
- 230000036210 malignancy Effects 0.000 description 4
- 210000002445 nipple Anatomy 0.000 description 4
- 238000003753 real-time PCR Methods 0.000 description 4
- WWJZWCUNLNYYAU-UHFFFAOYSA-N temephos Chemical compound C1=CC(OP(=S)(OC)OC)=CC=C1SC1=CC=C(OP(=S)(OC)OC)C=C1 WWJZWCUNLNYYAU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 238000011269 treatment regimen Methods 0.000 description 4
- 102100035680 Cadherin EGF LAG seven-pass G-type receptor 2 Human genes 0.000 description 3
- 201000009030 Carcinoma Diseases 0.000 description 3
- 102100035784 Decorin Human genes 0.000 description 3
- 101000715674 Homo sapiens Cadherin EGF LAG seven-pass G-type receptor 2 Proteins 0.000 description 3
- 101001000206 Homo sapiens Decorin Proteins 0.000 description 3
- 101000694802 Homo sapiens Receptor-type tyrosine-protein phosphatase T Proteins 0.000 description 3
- 101000631713 Homo sapiens Signal peptide, CUB and EGF-like domain-containing protein 2 Proteins 0.000 description 3
- ZDZOTLJHXYCWBA-VCVYQWHSSA-N N-debenzoyl-N-(tert-butoxycarbonyl)-10-deacetyltaxol Chemical compound O([C@H]1[C@H]2[C@@](C([C@H](O)C3=C(C)[C@@H](OC(=O)[C@H](O)[C@@H](NC(=O)OC(C)(C)C)C=4C=CC=CC=4)C[C@]1(O)C3(C)C)=O)(C)[C@@H](O)C[C@H]1OC[C@]12OC(=O)C)C(=O)C1=CC=CC=C1 ZDZOTLJHXYCWBA-VCVYQWHSSA-N 0.000 description 3
- 108091034117 Oligonucleotide Proteins 0.000 description 3
- 229930012538 Paclitaxel Natural products 0.000 description 3
- 102100028645 Receptor-type tyrosine-protein phosphatase T Human genes 0.000 description 3
- 208000007660 Residual Neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 102100028932 Signal peptide, CUB and EGF-like domain-containing protein 2 Human genes 0.000 description 3
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 3
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 3
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 3
- 210000001124 body fluid Anatomy 0.000 description 3
- 239000010839 body fluid Substances 0.000 description 3
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 3
- 230000034994 death Effects 0.000 description 3
- 231100000517 death Toxicity 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000002509 fluorescent in situ hybridization Methods 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 230000003211 malignant effect Effects 0.000 description 3
- 238000013188 needle biopsy Methods 0.000 description 3
- 230000002914 neoplasic effect Effects 0.000 description 3
- 229960001592 paclitaxel Drugs 0.000 description 3
- 210000002381 plasma Anatomy 0.000 description 3
- 102000040430 polynucleotide Human genes 0.000 description 3
- 108091033319 polynucleotide Proteins 0.000 description 3
- 239000002157 polynucleotide Substances 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000007859 qualitative PCR Methods 0.000 description 3
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 description 3
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 3
- RCINICONZNJXQF-MZXODVADSA-N taxol Chemical compound O([C@@H]1[C@@]2(C[C@@H](C(C)=C(C2(C)C)[C@H](C([C@]2(C)[C@@H](O)C[C@H]3OC[C@]3([C@H]21)OC(C)=O)=O)OC(=O)C)OC(=O)[C@H](O)[C@@H](NC(=O)C=1C=CC=CC=1)C=1C=CC=CC=1)O)C(=O)C1=CC=CC=C1 RCINICONZNJXQF-MZXODVADSA-N 0.000 description 3
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 3
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 3
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 3
- 101710097446 3'(2'),5'-bisphosphate nucleotidase 1 Proteins 0.000 description 2
- 102000017906 ADRA2A Human genes 0.000 description 2
- 102100022108 Aspartyl/asparaginyl beta-hydroxylase Human genes 0.000 description 2
- 102100029297 Cholinephosphotransferase 1 Human genes 0.000 description 2
- 108050006400 Cyclin Proteins 0.000 description 2
- 108010058546 Cyclin D1 Proteins 0.000 description 2
- 238000000018 DNA microarray Methods 0.000 description 2
- 101100465384 Danio rerio pvalb2 gene Proteins 0.000 description 2
- 101100521444 Danio rerio pvalb7 gene Proteins 0.000 description 2
- AOJJSUZBOXZQNB-TZSSRYMLSA-N Doxorubicin Chemical compound O([C@H]1C[C@@](O)(CC=2C(O)=C3C(=O)C=4C=CC=C(C=4C(=O)C3=C(O)C=21)OC)C(=O)CO)[C@H]1C[C@H](N)[C@H](O)[C@H](C)O1 AOJJSUZBOXZQNB-TZSSRYMLSA-N 0.000 description 2
- 238000002965 ELISA Methods 0.000 description 2
- 102100024165 G1/S-specific cyclin-D1 Human genes 0.000 description 2
- 101000756842 Homo sapiens Alpha-2A adrenergic receptor Proteins 0.000 description 2
- 101000901030 Homo sapiens Aspartyl/asparaginyl beta-hydroxylase Proteins 0.000 description 2
- 101000989606 Homo sapiens Cholinephosphotransferase 1 Proteins 0.000 description 2
- 101000745252 Homo sapiens Plasma membrane ascorbate-dependent reductase CYBRD1 Proteins 0.000 description 2
- 101000601441 Homo sapiens Serine/threonine-protein kinase Nek2 Proteins 0.000 description 2
- 101001056878 Homo sapiens Squalene monooxygenase Proteins 0.000 description 2
- 101000794213 Homo sapiens Thymus-specific serine protease Proteins 0.000 description 2
- 101000866298 Homo sapiens Transcription factor E2F8 Proteins 0.000 description 2
- 102000029749 Microtubule Human genes 0.000 description 2
- 108091022875 Microtubule Proteins 0.000 description 2
- 101150028973 PVALB gene Proteins 0.000 description 2
- 102100039902 Plasma membrane ascorbate-dependent reductase CYBRD1 Human genes 0.000 description 2
- 101710122111 Probable proline iminopeptidase Proteins 0.000 description 2
- 102100036691 Proliferating cell nuclear antigen Human genes 0.000 description 2
- 101710170844 Proline iminopeptidase Proteins 0.000 description 2
- 101710122579 Putative proline iminopeptidase Proteins 0.000 description 2
- 102100037703 Serine/threonine-protein kinase Nek2 Human genes 0.000 description 2
- 102100025560 Squalene monooxygenase Human genes 0.000 description 2
- 108010006785 Taq Polymerase Proteins 0.000 description 2
- 102100030138 Thymus-specific serine protease Human genes 0.000 description 2
- 102100031555 Transcription factor E2F8 Human genes 0.000 description 2
- 239000002671 adjuvant Substances 0.000 description 2
- 238000011226 adjuvant chemotherapy Methods 0.000 description 2
- 229930013930 alkaloid Natural products 0.000 description 2
- 239000002246 antineoplastic agent Substances 0.000 description 2
- 230000027455 binding Effects 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 230000035572 chemosensitivity Effects 0.000 description 2
- 239000002299 complementary DNA Substances 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 229960004397 cyclophosphamide Drugs 0.000 description 2
- 231100000433 cytotoxic Toxicity 0.000 description 2
- 229940127089 cytotoxic agent Drugs 0.000 description 2
- 230000001472 cytotoxic effect Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 2
- 229960003668 docetaxel Drugs 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000002255 enzymatic effect Effects 0.000 description 2
- 238000010195 expression analysis Methods 0.000 description 2
- 238000000338 in vitro Methods 0.000 description 2
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 2
- 210000002751 lymph Anatomy 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 230000009401 metastasis Effects 0.000 description 2
- 210000004688 microtubule Anatomy 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000009826 neoplastic cell growth Effects 0.000 description 2
- 239000002773 nucleotide Substances 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 2
- 238000003127 radioimmunoassay Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000012340 reverse transcriptase PCR Methods 0.000 description 2
- 238000003757 reverse transcription PCR Methods 0.000 description 2
- 241000894007 species Species 0.000 description 2
- 230000002269 spontaneous effect Effects 0.000 description 2
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 2
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 2
- 238000011277 treatment modality Methods 0.000 description 2
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 2
- AQQSXKSWTNWXKR-UHFFFAOYSA-N 2-(2-phenylphenanthro[9,10-d]imidazol-3-yl)acetic acid Chemical compound C1(=CC=CC=C1)C1=NC2=C(N1CC(=O)O)C1=CC=CC=C1C=1C=CC=CC=12 AQQSXKSWTNWXKR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102100038074 5'-AMP-activated protein kinase subunit beta-1 Human genes 0.000 description 1
- 108010075348 Activated-Leukocyte Cell Adhesion Molecule Proteins 0.000 description 1
- 102100026446 Aldo-keto reductase family 1 member C1 Human genes 0.000 description 1
- 102100024090 Aldo-keto reductase family 1 member C3 Human genes 0.000 description 1
- 101150094024 Apod gene Proteins 0.000 description 1
- 102100022954 Apolipoprotein D Human genes 0.000 description 1
- 102100021569 Apoptosis regulator Bcl-2 Human genes 0.000 description 1
- 108091012583 BCL2 Proteins 0.000 description 1
- 102100025277 C-X-C motif chemokine 13 Human genes 0.000 description 1
- 102100036170 C-X-C motif chemokine 9 Human genes 0.000 description 1
- 102100024210 CD166 antigen Human genes 0.000 description 1
- 102100025579 Calmodulin-2 Human genes 0.000 description 1
- 102100033040 Carbonic anhydrase 12 Human genes 0.000 description 1
- 102100025064 Cellular tumor antigen p53 Human genes 0.000 description 1
- 206010009944 Colon cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000001333 Colorectal Neoplasms Diseases 0.000 description 1
- 108010016788 Cyclin-Dependent Kinase Inhibitor p21 Proteins 0.000 description 1
- 102100033270 Cyclin-dependent kinase inhibitor 1 Human genes 0.000 description 1
- 230000006820 DNA synthesis Effects 0.000 description 1
- 102100033589 DNA topoisomerase 2-beta Human genes 0.000 description 1
- 102000013446 GTP Phosphohydrolases Human genes 0.000 description 1
- 108091006109 GTPases Proteins 0.000 description 1
- 102100021337 Gap junction alpha-1 protein Human genes 0.000 description 1
- 102000058063 Glucose Transporter Type 1 Human genes 0.000 description 1
- 102100031150 Growth arrest and DNA damage-inducible protein GADD45 alpha Human genes 0.000 description 1
- 102100028515 Heat shock-related 70 kDa protein 2 Human genes 0.000 description 1
- 101000742701 Homo sapiens 5'-AMP-activated protein kinase subunit beta-1 Proteins 0.000 description 1
- 101000718028 Homo sapiens Aldo-keto reductase family 1 member C1 Proteins 0.000 description 1
- 101000858064 Homo sapiens C-X-C motif chemokine 13 Proteins 0.000 description 1
- 101000947172 Homo sapiens C-X-C motif chemokine 9 Proteins 0.000 description 1
- 101000984150 Homo sapiens Calmodulin-2 Proteins 0.000 description 1
- 101000867855 Homo sapiens Carbonic anhydrase 12 Proteins 0.000 description 1
- 101000894966 Homo sapiens Gap junction alpha-1 protein Proteins 0.000 description 1
- 101001066158 Homo sapiens Growth arrest and DNA damage-inducible protein GADD45 alpha Proteins 0.000 description 1
- 101000985806 Homo sapiens Heat shock-related 70 kDa protein 2 Proteins 0.000 description 1
- 101001046870 Homo sapiens Hypoxia-inducible factor 1-alpha Proteins 0.000 description 1
- 101000840257 Homo sapiens Immunoglobulin kappa constant Proteins 0.000 description 1
- 101001013150 Homo sapiens Interstitial collagenase Proteins 0.000 description 1
- 101000990912 Homo sapiens Matrilysin Proteins 0.000 description 1
- 101001055386 Homo sapiens Melanophilin Proteins 0.000 description 1
- 101001052490 Homo sapiens Mitogen-activated protein kinase 3 Proteins 0.000 description 1
- 101000946889 Homo sapiens Monocyte differentiation antigen CD14 Proteins 0.000 description 1
- 101001133056 Homo sapiens Mucin-1 Proteins 0.000 description 1
- 101000969812 Homo sapiens Multidrug resistance-associated protein 1 Proteins 0.000 description 1
- 101000978570 Homo sapiens Noelin Proteins 0.000 description 1
- 101001067833 Homo sapiens Peptidyl-prolyl cis-trans isomerase A Proteins 0.000 description 1
- 101000833899 Homo sapiens Peroxisomal acyl-coenzyme A oxidase 2 Proteins 0.000 description 1
- 101000764357 Homo sapiens Protein Tob1 Proteins 0.000 description 1
- 101000738771 Homo sapiens Receptor-type tyrosine-protein phosphatase C Proteins 0.000 description 1
- 101000623857 Homo sapiens Serine/threonine-protein kinase mTOR Proteins 0.000 description 1
- 101000642262 Homo sapiens Spondin-1 Proteins 0.000 description 1
- 101000831940 Homo sapiens Stathmin Proteins 0.000 description 1
- 101000946863 Homo sapiens T-cell surface glycoprotein CD3 delta chain Proteins 0.000 description 1
- 101000625739 Homo sapiens Thymosin beta-15A Proteins 0.000 description 1
- 101000801481 Homo sapiens Tissue-type plasminogen activator Proteins 0.000 description 1
- 101000634975 Homo sapiens Tripartite motif-containing protein 29 Proteins 0.000 description 1
- 101000838463 Homo sapiens Tubulin alpha-1A chain Proteins 0.000 description 1
- 101000625727 Homo sapiens Tubulin beta chain Proteins 0.000 description 1
- 101000788517 Homo sapiens Tubulin beta-2A chain Proteins 0.000 description 1
- 101001013509 Homo sapiens bMERB domain-containing protein 1 Proteins 0.000 description 1
- 206010020843 Hyperthermia Diseases 0.000 description 1
- 102100022875 Hypoxia-inducible factor 1-alpha Human genes 0.000 description 1
- 102100029572 Immunoglobulin kappa constant Human genes 0.000 description 1
- 102100034343 Integrase Human genes 0.000 description 1
- 102000015696 Interleukins Human genes 0.000 description 1
- 108010063738 Interleukins Proteins 0.000 description 1
- 102100038235 Large neutral amino acids transporter small subunit 2 Human genes 0.000 description 1
- 208000007433 Lymphatic Metastasis Diseases 0.000 description 1
- 101150033052 MAS5 gene Proteins 0.000 description 1
- 102100038884 Major vault protein Human genes 0.000 description 1
- 101710094960 Major vault protein Proteins 0.000 description 1
- 102100030417 Matrilysin Human genes 0.000 description 1
- 102000000380 Matrix Metalloproteinase 1 Human genes 0.000 description 1
- 102100026158 Melanophilin Human genes 0.000 description 1
- 102100024192 Mitogen-activated protein kinase 3 Human genes 0.000 description 1
- 102100035877 Monocyte differentiation antigen CD14 Human genes 0.000 description 1
- 101710159910 Movement protein Proteins 0.000 description 1
- 102100034256 Mucin-1 Human genes 0.000 description 1
- 102100021339 Multidrug resistance-associated protein 1 Human genes 0.000 description 1
- 102100038813 Neuromedin-U Human genes 0.000 description 1
- 102100023731 Noelin Human genes 0.000 description 1
- 102100034539 Peptidyl-prolyl cis-trans isomerase A Human genes 0.000 description 1
- 102100026795 Peroxisomal acyl-coenzyme A oxidase 2 Human genes 0.000 description 1
- 208000006994 Precancerous Conditions Diseases 0.000 description 1
- 206010036790 Productive cough Diseases 0.000 description 1
- 102000003946 Prolactin Human genes 0.000 description 1
- 108010057464 Prolactin Proteins 0.000 description 1
- 108010065942 Prostaglandin-F synthase Proteins 0.000 description 1
- 108010092799 RNA-directed DNA polymerase Proteins 0.000 description 1
- 238000011529 RT qPCR Methods 0.000 description 1
- 101710100968 Receptor tyrosine-protein kinase erbB-2 Proteins 0.000 description 1
- 102100029981 Receptor tyrosine-protein kinase erbB-4 Human genes 0.000 description 1
- 101710100963 Receptor tyrosine-protein kinase erbB-4 Proteins 0.000 description 1
- 102100037422 Receptor-type tyrosine-protein phosphatase C Human genes 0.000 description 1
- 201000000582 Retinoblastoma Diseases 0.000 description 1
- 108091006296 SLC2A1 Proteins 0.000 description 1
- 108091006238 SLC7A8 Proteins 0.000 description 1
- 108010044012 STAT1 Transcription Factor Proteins 0.000 description 1
- 101100344462 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) YDJ1 gene Proteins 0.000 description 1
- 102100023085 Serine/threonine-protein kinase mTOR Human genes 0.000 description 1
- 102100029904 Signal transducer and activator of transcription 1-alpha/beta Human genes 0.000 description 1
- 102100036428 Spondin-1 Human genes 0.000 description 1
- 102100024237 Stathmin Human genes 0.000 description 1
- 102100035891 T-cell surface glycoprotein CD3 delta chain Human genes 0.000 description 1
- 102100024702 Thymosin beta-15A Human genes 0.000 description 1
- 102100033571 Tissue-type plasminogen activator Human genes 0.000 description 1
- 102000019347 Tob1 Human genes 0.000 description 1
- 102100029519 Tripartite motif-containing protein 29 Human genes 0.000 description 1
- 102100028968 Tubulin alpha-1A chain Human genes 0.000 description 1
- 102100024717 Tubulin beta chain Human genes 0.000 description 1
- 108010078814 Tumor Suppressor Protein p53 Proteins 0.000 description 1
- 102000044159 Ubiquitin Human genes 0.000 description 1
- 108090000848 Ubiquitin Proteins 0.000 description 1
- 108091002437 YBX1 Proteins 0.000 description 1
- 102000033021 YBX1 Human genes 0.000 description 1
- JLCPHMBAVCMARE-UHFFFAOYSA-N [3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[5-(2-amino-6-oxo-1H-purin-9-yl)-3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[3-[[5-(2-amino-6-oxo-1H-purin-9-yl)-3-[[5-(2-amino-6-oxo-1H-purin-9-yl)-3-hydroxyoxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxyoxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxyoxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(5-methyl-2,4-dioxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(6-aminopurin-9-yl)oxolan-2-yl]methoxy-hydroxyphosphoryl]oxy-5-(4-amino-2-oxopyrimidin-1-yl)oxolan-2-yl]methyl [5-(6-aminopurin-9-yl)-2-(hydroxymethyl)oxolan-3-yl] hydrogen phosphate Polymers Cc1cn(C2CC(OP(O)(=O)OCC3OC(CC3OP(O)(=O)OCC3OC(CC3O)n3cnc4c3nc(N)[nH]c4=O)n3cnc4c3nc(N)[nH]c4=O)C(COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3COP(O)(=O)OC3CC(OC3CO)n3cnc4c(N)ncnc34)n3ccc(N)nc3=O)n3cnc4c(N)ncnc34)n3ccc(N)nc3=O)n3ccc(N)nc3=O)n3ccc(N)nc3=O)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cc(C)c(=O)[nH]c3=O)n3cc(C)c(=O)[nH]c3=O)n3ccc(N)nc3=O)n3cc(C)c(=O)[nH]c3=O)n3cnc4c3nc(N)[nH]c4=O)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cnc4c(N)ncnc34)n3cnc4c(N)ncnc34)O2)c(=O)[nH]c1=O JLCPHMBAVCMARE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 238000009098 adjuvant therapy Methods 0.000 description 1
- 229940009456 adriamycin Drugs 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 229940100198 alkylating agent Drugs 0.000 description 1
- 239000002168 alkylating agent Substances 0.000 description 1
- 230000031016 anaphase Effects 0.000 description 1
- 230000000340 anti-metabolite Effects 0.000 description 1
- 230000000259 anti-tumor effect Effects 0.000 description 1
- 230000002137 anti-vascular effect Effects 0.000 description 1
- 239000000427 antigen Substances 0.000 description 1
- 108091007433 antigens Proteins 0.000 description 1
- 102000036639 antigens Human genes 0.000 description 1
- 229940100197 antimetabolite Drugs 0.000 description 1
- 239000002256 antimetabolite Substances 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 210000003567 ascitic fluid Anatomy 0.000 description 1
- 102100031147 bMERB domain-containing protein 1 Human genes 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000007622 bioinformatic analysis Methods 0.000 description 1
- 239000013060 biological fluid Substances 0.000 description 1
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000005773 cancer-related death Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000032823 cell division Effects 0.000 description 1
- 230000010261 cell growth Effects 0.000 description 1
- 230000004663 cell proliferation Effects 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 1
- 238000004587 chromatography analysis Methods 0.000 description 1
- 230000002759 chromosomal effect Effects 0.000 description 1
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 description 1
- 210000001072 colon Anatomy 0.000 description 1
- 208000029742 colonic neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 238000002648 combination therapy Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 239000002254 cytotoxic agent Substances 0.000 description 1
- 231100000599 cytotoxic agent Toxicity 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000008034 disappearance Effects 0.000 description 1
- 239000003534 dna topoisomerase inhibitor Substances 0.000 description 1
- 229960004679 doxorubicin Drugs 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 230000008029 eradication Effects 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 238000012239 gene modification Methods 0.000 description 1
- 230000005017 genetic modification Effects 0.000 description 1
- 235000013617 genetically modified food Nutrition 0.000 description 1
- 201000010536 head and neck cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000014829 head and neck neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 229940125697 hormonal agent Drugs 0.000 description 1
- 230000003054 hormonal effect Effects 0.000 description 1
- 239000005556 hormone Substances 0.000 description 1
- 229940088597 hormone Drugs 0.000 description 1
- 238000001794 hormone therapy Methods 0.000 description 1
- 230000036031 hyperthermia Effects 0.000 description 1
- 230000002631 hypothermal effect Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000010166 immunofluorescence Methods 0.000 description 1
- 230000002055 immunohistochemical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011532 immunohistochemical staining Methods 0.000 description 1
- 229960001438 immunostimulant agent Drugs 0.000 description 1
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 1
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 description 1
- 238000011337 individualized treatment Methods 0.000 description 1
- 208000024312 invasive carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 229940043355 kinase inhibitor Drugs 0.000 description 1
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 1
- 239000003446 ligand Substances 0.000 description 1
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 238000009607 mammography Methods 0.000 description 1
- 238000004949 mass spectrometry Methods 0.000 description 1
- 238000001840 matrix-assisted laser desorption--ionisation time-of-flight mass spectrometry Methods 0.000 description 1
- 208000011645 metastatic carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 206010061289 metastatic neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000003068 molecular probe Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 125000004573 morpholin-4-yl group Chemical group N1(CCOCC1)* 0.000 description 1
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 1
- 229930014626 natural product Natural products 0.000 description 1
- 230000003538 neomorphic effect Effects 0.000 description 1
- 108010021512 neuromedin U Proteins 0.000 description 1
- 238000011275 oncology therapy Methods 0.000 description 1
- 238000002559 palpation Methods 0.000 description 1
- 238000010827 pathological analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012335 pathological evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000012831 peritoneal equilibrium test Methods 0.000 description 1
- 238000011422 pharmacological therapy Methods 0.000 description 1
- 239000003757 phosphotransferase inhibitor Substances 0.000 description 1
- 230000004962 physiological condition Effects 0.000 description 1
- 210000004910 pleural fluid Anatomy 0.000 description 1
- 238000012636 positron electron tomography Methods 0.000 description 1
- 238000012877 positron emission topography Methods 0.000 description 1
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 108090000765 processed proteins & peptides Proteins 0.000 description 1
- 229940097325 prolactin Drugs 0.000 description 1
- 230000002062 proliferating effect Effects 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 230000002285 radioactive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013102 re-test Methods 0.000 description 1
- 102000005962 receptors Human genes 0.000 description 1
- 108020003175 receptors Proteins 0.000 description 1
- 230000010076 replication Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000002271 resection Methods 0.000 description 1
- 238000010839 reverse transcription Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 239000007790 solid phase Substances 0.000 description 1
- 108010068698 spleen exonuclease Proteins 0.000 description 1
- 210000003802 sputum Anatomy 0.000 description 1
- 208000024794 sputum Diseases 0.000 description 1
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 1
- 238000009121 systemic therapy Methods 0.000 description 1
- 229940063683 taxotere Drugs 0.000 description 1
- ABZLKHKQJHEPAX-UHFFFAOYSA-N tetramethylrhodamine Chemical compound C=12C=CC(N(C)C)=CC2=[O+]C2=CC(N(C)C)=CC=C2C=1C1=CC=CC=C1C([O-])=O ABZLKHKQJHEPAX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000004797 therapeutic response Effects 0.000 description 1
- 229940044693 topoisomerase inhibitor Drugs 0.000 description 1
- 238000000539 two dimensional gel electrophoresis Methods 0.000 description 1
- 238000010396 two-hybrid screening Methods 0.000 description 1
- 238000005199 ultracentrifugation Methods 0.000 description 1
- 238000001262 western blot Methods 0.000 description 1
- 230000004572 zinc-binding Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
- C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
- C12Q1/6886—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6809—Methods for determination or identification of nucleic acids involving differential detection
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/106—Pharmacogenomics, i.e. genetic variability in individual responses to drugs and drug metabolism
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/118—Prognosis of disease development
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/158—Expression markers
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Zoology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Oncology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
Un procedimiento de predicción de una respuesta y/o el beneficio de la quimioterapia que contiene taxano/antraciclina, incluyendo la quimioterapia neoadyuvante, en un paciente que padece o está en riesgo de desarrollar un cáncer de mama recurrente, comprendiendo dicho procedimiento las etapas de: (a) la determinación en una muestra de tumor de mama de dicho paciente de los niveles de expresión genética de al menos 3 de los siguientes genes: BIRC5, DHCR7, AZGP1, RBBP8, IL6ST, y MGP, indicativos de una respuesta a la quimioterapia de un tumor, y (b) la combinación matemática de los valores del nivel de expresión para los genes de dicho conjunto cuyos valores se determinaron en la muestra tumoral para generar una puntuación combinada, en la que dicha puntuación combinada es predictiva de dicha respuesta y/o beneficio de la quimioterapia.
Description
DESCRIPCION
Procedimiento de prediccion de la respuesta a la quimioterapia en un paciente que padece o esta en riesgo de desarrollar un cancer de mama recurrente
Campo de la tecnica
La presente invencion se refiere a procedimientos para la prediccion de la respuesta de un tumoral a la quimioterapia. Mas espedficamente, la presente invencion se refiere a la prediccion de la respuesta a agentes quimioterapicos en particular, pero sin limitarse a un conjunto neoadyuvante, basandose en las mediciones de los niveles de expresion genetica en muestras tumorales de pacientes con cancer de mama.
Antecedentes de la invencion
El cancer de mama es el tipo de tumor mas comun y una de las causas principales de muertes relacionadas con el cancer en las mujeres (Jemal y col., CA Cancer J Clin., 2011). Se estima que cada diez mujeres una desarrollara un cancer de mama en su vida. Aunque la incidencia ha aumentado a lo largo de los anos, la mortalidad ha disminuido constantemente debido a los avances en la deteccion precoz y el desarrollo de nuevas estrategias eficaces de tratamiento.
Los pacientes de cancer de mama se tratan frecuentemente con radioterapia, terapia hormonal o quimioterapia citotoxica despues de la cirugfa (tratamiento adyuvante) para controlar las celulas tumorales residuales y reducir el riesgo de recurrencia. La quimioterapia incluye el uso combinado de varios agentes citotoxicos, aunque la antraciclina y las estrategias de tratamiento basadas en taxanos han demostrado ser superiores en comparacion con otras terapias de combinacion convencionales (Misset y col., J Clin Oncol., 1996, Henderson y col., J Clin Oncol., 2003).
Se aplica comunmente una quimioterapia sistemica para reducir la probabilidad de recurrencia en los positivos a HER2/neu y en tumores que carecen la expresion del receptor estrogenico y el receptor de HER2/neu (triple negativo, basico). La decision de tratamiento mas desafiante concierne a los tumores luminales (positivos al receptor estrogenicos y negativos a HER2/neu) para los que los factores clmicos clasicos como gradacion, tamano tumoral o implicacion de ganglios linfaticos no proporcionan una clara respuesta a la cuestion de si utilizar quimioterapia o no. Para reducir el numero de pacientes que padecen graves efectos secundarios sin un claro beneficio de la terapia sistemica, existe una gran necesidad de nuevos biomarcadores moleculares para predecir la sensibilidad a la quimioterapia y permitir de esta manera una estrategia de tratamiento mas a medida.
La quimioterapia tambien se puede aplicar en el conjunto neoadyuvante (preoperatorio) en el que los pacientes de cancer de mama reciben terapia sistemica antes de que se hayan eliminado las celulas tumorales restantes por cirugfa. La quimioterapia neoadyuvante del cancer de mama precoz da lugar a tasas de respuesta clmica altas del 70-90 %. Sin embargo, en la mayona de los que responden clmicamente, la evaluacion patologica del resto del tumor revela la presencia de focos celulares tumorales residuales. Una erradicacion completa de las celulas cancerosas en la mama y ganglios linfaticos despues del tratamiento neoadyuvante se llama una respuesta patologica completa (pCR) y se observa solo en un 10-25% de todos los pacientes. La pCR es un marcador sustituto apropiado de la supervivencia libre de enfermedad y un fuerte indicador del beneficio de la quimioterapia. La estrategia de tratamiento preoperatorio proporciona la oportunidad de evaluar directamente la respuesta de un tumor particular a la terapia aplicada: la reduccion de la masa tumoral en respuesta a la terapia se puede monitorizar directamente. Para los pacientes con una baja probabilidad de respuesta, se debenan considerar otras estrategias terapeuticas. Se puede analizar biomarcadores para las biopsias centrales preterapeuticas para identificar los marcadores predictivos mas valiosos. Una estrategia comun es aislar el ARN de las biopsias centrales para el analisis de la expresion genetica antes de la terapia neoadyuvante. A continuacion, el exito terapeutico se puede evaluar por reduccion del tumor y correlacionarse con los datos de expresion genetica.
Se ha demostrado que los ensayos multigeneticos predictivos tales como DLDA30 (Hess y col., J Clin Oncol., 2006) proporcionan información mas alla de los parametros clmicos como la gradacion del tumor y el estado de receptores hormonales en los pacientes de cancer de mama tratados con terapia neoadyuvante. Sin embargo, el ensayo multigenetico predictivo DLDA30 se establecio sin considerar el estado del receptor estrogenico. Por lo tanto, el ensayo puede reflejar diferencias fenotfpicas entre el los que responden completamente y los que no responden, siendo los que responden predominantemente negativos a Er y positivos a HER2/neu (Tabchy y col., Clin Can Res, 2010).
Adicionalmente, los ensayos multigeneticos establecidos para el pronostico se analizaron en el conjunto neoadyuvante para evaluar si los ensayos pronosticos podfan predecir tambien la quimiosensibilidad. Un ejemplo, es el fndice de Grado Genomico (GGI), un ensayo multigenetico para definir el grado histologico basandose en los perfiles de expresion genetica (Sotiriou y col, JNCI, 2006). Se demostro por Liedtke y sus colaboradores que un GGI alto se asocia con un aumento de quimiosensibilidad en pacientes con cancer de mama tratados con terapia neoadyuvante (Liedtke, J Clin Oncol, 2009).
Aunque se ha demostrado que las firmas geneticas predicen la respuesta a la terapia, los estudios de validacion a gran escala que incluyen los datos de seguimiento clmico se han omitido y hasta ahora ninguno de ellos se utiliza comunmente para guiar las decisiones de tratamiento en la rutina clmica.
El documento WO 2010/076322 A1 desvela un procedimiento para la prediccion de una respuesta Y/o el beneficio de la quimioterapia en un paciente que padece un cancer que comprende las etapas de (i) clasificar un tumor en al menos dos clases, (ii) determinar en una muestra tumoral la expresion de al menos un marcador genetico indicativo de una respuesta a la quimioterapia para un tumor de cada clase respectiva, (iii) dependiendo de dicha expresion genetica, predecir dicha respuesta y/o beneficio; en el que dicho al menos un marcador genetico comprende un gen seleccionado de entre el grupo que consiste en TMSL8, ABCC1, EGFR, MVP, ACOX2, HER2/NEU, My H11, TOB1, AKR1C1, ERBB4, NFKB1A, TOP2A, AKR1C3, ESR1, OLFM1, TOP2B, ALCAM, FRAP1, PGR, TP53, BCL2, GADD45A, PRKAB1, TUBA1A, C16orf45, HIF1A, PTPRC, TUBB, CA12, IGKC, RACGAP1, UBE2C, CD14, 1KBKB, S100A7, VEGFA, CD247, KRT5, SEPT8, YBX1, CD3D, MAPK3, SLC2A1, CDKN1A, MAPT, SLC7A8, CHPT1, MLPH, SPON1, CXCL13, MMP1, STAT1, CXCL9, MMP7, STC2, DCN, MUC1, STMN1 y combinaciones de los mismos.
Maia Chanrion y col., exponen en Clin Cancer Res 2008; 14(6) March 15, 2008, p. 1744-1752 una firma de expresion genetica que puede predecir la recurrencia de un cancer de mama primario tratado con tamoxifeno. El estudio desvelado identifica una firma molecular que especifica un subgrupo de pacientes que no obtienen un beneficio con el tratamiento con tamoxifeno. Estos pacientes pueden elegirse por lo tanto para terapias endocrinas alternativas y/o quimioterapia.
El documento WO 2009/158143A1 desvela procedimientos para la clasificacion y evaluacion del pronostico de un sujeto que tiene cancer de mama. Los procedimientos incluyen la prediccion de un subtipo de cancer de mama utilizando un algoritmo supervisado, preparado para estratificar sujetos basandose en el subtipo intrmseco de cancer de mama. El modelo de prediccion se basa en el perfil de expresion genetica de los genes intrmsecos que se enumeran en la Tabla 1. Este modelo de prediccion se puede utilizar para predecir con precision el subtipo intrmseco de un sujeto diagnosticado o sospechoso de tener un cancer de mama. Se proporcionan adicionalmente composiciones y procedimientos para la prediccion del resultado o respuesta a la terapia en una sujeto diagnosticado o sospechoso de tener un cancer de mama. Estos procedimientos son utiles para la grna o determinacion de opciones de tratamiento para un sujeto que padece cancer de mama. Los procedimientos de la invencion incluyen adicionalmente medios para la evaluacion de los perfiles de expresion genetica, incluyendo micromatrices y ensayos de reaccion en cadena de la polimerasa, asf como kits que comprenden los reactivos para la practica de los procedimientos de la invencion.
El documento WO 2006/119593 desvela procedimientos y sistemas para la determinacion pronostica en muestras tumorales, midiendo la expresion genetica en una muestra tumoral y aplicando un mdice del grado de expresion genetica (GGI) o una puntuacion de recafda (RS) para dar lugar a una puntuacion numerica del riesgo.
Karen J Taylor y col., exponen en Breast Cancer Research 2010, 12: R39 cambios dinamicos en la expresion genetica in vivo para predecir el pronostico de pacientes con cancer de mama tratados con tamoxifeno.
El documento WO 2008/006517A2 desvela procedimientos y kits para la prediccion de un resultado probable de la quimioterapia en un paciente con cancer. Mas espedficamente, la invencion se refiere a la prediccion de la respuesta tumoral a la quimioterapia basandose en mediciones de los niveles de expresion de un pequeno conjunto de marcadores geneticos. El conjunto de marcadores geneticos es util para la identificacion de subtipos de cancer de mama que responden a la quimioterapia basada en taxanos, tales como, por ejemplo, una quimioterapia basada en taxano-antraciclina-ciclofosfamida (por ejemplo, basado en Taxotere (docetaxel)-Adriamicina (doxorrubicina)-ciclofosfamida, es decir, (TAC)).
El documento WO 2009/114836 A1 desvela conjuntos de genes que son utiles para evaluar el pronostico y/o predecir la respuesta del cancer, por ejemplo, el cancer colorrectal a la quimioterapia. Tambien se desvela un ensayo del cancer validado clmicamente, por ejemplo, un ensayo colorrectal, para la evaluacion del pronostico y/o prediccion de la respuesta del paciente a la quimioterapia, utilizando un analisis de la expresion. El uso de material de biopsia archivado embebido en parafina para el ensayo de todos los marcadores en los conjuntos de genes relevantes se acomoda para, y por lo tanto es compatible con el tipo mas ampliamente disponible de material de biopsia.
El documento WO 2011/120984 A1 desvela procedimientos, kits y sistemas para el pronostico del resultado de una enfermedad para el cancer de mama, comprendiendo dicho procedimiento: (a) la determinacion en una muestra tumoral de dicho paciente los niveles de expresion de ARN de al menos 2 de los siguientes 9 genes: UBE2C, BIRC5, RACGAP1, DHCR7, STC2, AZGP1, RBBP8, IL6ST, y MGP; (b) la combinacion matematica de los valores de niveles de expresion para los genes de dicho conjunto cuyos valores se determinaron en la muestra tumoral para dar lugar a una puntuacion combinada, en la que dicha puntuacion combinada es indicativa de un pronostico de dicho paciente; y kits y sistemas para llevar a cabo dicho procedimiento.
Definiciones
A menos de que se defina otra cosa, los terminos tecnicos y cientfficos que se utilizan en el presente documento tienen el mismo significado que entiende comunmente un experto habituado en la tecnica a la que pertenece la presente invencion.
“Prediccion de la respuesta a la quimioterapia”, en el significado de la invencion, se entendera que es el acto de la determinacion de un resultado probable de quimioterapia citotoxica en un paciente afectado por un cancer. La prediccion de una respuesta se hace preferentemente en referencia a valores de probabilidad para conseguir un resultado deseado o no deseado de la quimioterapia. Los procedimientos predictivos de la presente invencion se pueden utilizar clmicamente para tomar decisiones de tratamiento eligiendo las modalidades de tratamiento mas apropiadas para un paciente en particular.
La “respuesta de un tumor a la quimioterapia”, en el significado de la invencion, se refiere a cualquier respuesta del tumor a la quimioterapia citotoxica, preferentemente a un cambio de la masa y/o volumen del tumor despues del inicio de la quimioterapia neoadyuvante y/o prolongacion de tiempo de las metastasis distantes o el tiempo de muerte a continuacion de la quimioterapia neoadyuvante o adyuvante. La respuesta del tumor se puede evaluar en una situacion neoadyuvante en la que el tamano de un tumor despues de la intervencion sistemica se puede comparar con el tamano y dimensiones iniciales segú sne mide por CT, PET, mamograffa, ultrasonidos o palpacion, habitualmente registrado como la “respuesta clmica” de un paciente. La respuesta tambien se puede evaluar por medicion con un calibre o el examen patologico del tumor despues de la biopsia o la reseccion quirurgica. La respuesta se puede registrar de una manera cuantitativa como el porcentaje de cambio en el volumen tumoral o de una manera cualitativa como “sin cambios” (NC), “remision parcial” (PR), “remision completa” (CR) u otros criterios cualitativos. La evaluacion de la respuesta tumoral se puede hacer pronto despues del inicio de la terapia neoadyuvante, por ejemplo, despues de pocas horas, dfas, semanas o preferentemente despues de pocos meses. Un punto final tfpico para la evaluacion de la respuesta es al terminar la quimioterapia neoadyuvante o a la retirada quirurgica de las celulas tumorales residuales y/o el lecho tumoral. Esto es normalmente tres meses despues del inicio de la terapia neoadyuvante. La respuesta puede evaluarse tambien comparando el tiempo hasta las metastasis distantes o la muerte de un paciente despues de la quimioterapia neoadyuvante o adyuvante con el tiempo hasta las metastasis distantes o la muerte de un paciente no tratado con quimioterapia.
El termino “tumor” como se utiliza en el presente documento, se refiere a todo crecimiento celular neoplasico, sea maligno o benigno, y todos los tejidos y celulas cancerosos y precancerosos.
El termino “cancer” se refiere o describe la afeccion fisiologica en mairnferos que se caracteriza normalmente por un crecimiento celular sin regulacion. El termino “cancer” como se utiliza en el presente documento incluye carcinomas (por ejemplo, carcinomas in situ, carcinoma invasivo, carcinoma metastatico) y afecciones premalignas, cambios neomorficos independientemente de su origen histologicos. El termino “cancer” no se limita a un estadio, grado, caractenstica histomorfologica, invasividad, agresividad o malignidad de un tejido o agregacion celular afectados. En particular, el cancer en estadio 0, el cancer en estadio I, el cancer en estadio II, el cancer en estadio III, el cancer en estadio IV, el cancer de grado I, el cancer de grado II, el cancer de grado III, el cancer maligno y los carcinomas primarios estan incluidos.
La expresion “quimioterapia citotoxica” se refiere a distintas modalidades de tratamiento que afectan a la proliferacion y/o la supervivencia celular. El tratamiento puede incluir la administracion de agentes alquilantes, antimetabolitos, antraciclinas, alcaloides vegetales, inhibidores de la topoisomerasa y otros agentes antitumorales, incluyendo anticuerpos monoclonales inhibidores de la cinasa. En particular, el tratamiento citotoxico se puede referir a un tratamiento con taxano. Los taxanos son alcaloides vegetales que bloquean la division celular evitando la funcion de microtubulos. El taxano prototfpico es el producto natural paclitaxel, conocido originalmente como taxol y derivado por primera vez de la corteza del tejo del padfico. El docetaxel es un analogo semisintetico del paclitaxel. Los taxanos aumentan la estabilidad de los microtubulos, evitando la separacion de cromosomas durante la anafase. El termino “terapia” se refiere a una administracion secuencial o simultanea en el tiempo de un antitumoral, y/o antivascular, y/o anti-estroma, y/o estimulante o supresor inmunitario, y/o agentes proliferativos de celulas de la sangre, y/o radioterapia, y/o hipertermia, y/o hipotermia para la terapia del cancer. La administracion de estos se puede llevar a cabo de un modo adyuvante o neoadyuvante. La composicion de dicho “protocolo” puede variar en la dosis de cada uno de los agentes individuales, marco de tiempo de aplicacion y frecuencia de administracion en una ventana de terapia definida. Actualmente, esta en investigacion distintas combinaciones de distintos farmacos y/o procedimientos ffsicos, y distintos calendarios. Una “quimioterapia que contiene taxano/antraciclina” es una modalidad de terapia que comprende la administracion de taxano y/o antraciclina y derivados terapeuticamente eficaces de los mismos.
La expresion “quimioterapia neoadyuvante” se refiere a un regimen de terapia preoperatoria que consiste en un panel de agentes hormonales, quimioterapicos y/o anticuerpos, que tienen el objetivo de reducir el tumor primario, haciendo de esta manera que la terapia local (cirugfa o radioterapia) menos destructiva o mas eficaz, haciendo posible una cirugfa conservadora del pecho y la evaluacion de la respuesta de la sensibilidad del tumor ha agentes espedficos in vivo.
La expresion “implicacion de ganglios linfaticos” significa un paciente que se ha diagnosticado previamente de una
metastasis a los ganglios linfaticos. Se englobara la metastasis tanto los ganglios linfaticos de drenaje, los ganglios linfaticos cercanos y los ganglios linfaticos lejanos. Este diagnostico previo por sf mismo no forma parte del procedimiento inventivo. Mas bien es una precondicion para seleccionar pacientes cuyas muestras se pueden utilizar para una realización de la presente invencion. Se puede llegar a este diagnostico previo por cualquier procedimiento adecuado conocido en la tecnica, incluyendo, pero sin limitarse a retirada del ganglio linfatico y analisis patologico, analisis de biopsia, analisis in vitro de biomarcadores indicativos de la metastasis, procedimientos de creacion de imágenes (por ejemplo, tomograffa computarizada, rayos X, creacion de imágenes por resonancia magnetica, ultrasonidos), y hallazgos intraoperatorios.
La expresion “respuesta patologica completa” (pCR), como se utiliza en el presente documento, se refiere a una desaparicion completa o ausencia de celulas tumorales invasivas en la mama y/o ganglios linfaticos se eva slueagún mediante examen histopatologico de un especimen quirurgico despues de la quimioterapia neoadyuvante.
El termino “marcador” o “biomarcador” se refiere a una molecula biologica, por ejemplo, un acido nucleico, peptido, protema, hormona, etc., cuya presencia o concentracion se puede detectar y correlacionar con una afeccion conocida tal como un estado de enfermedad.
La expresion “marcador predictivo” se refiere a un marcador que se puede utilizar para predecir la respuesta clmica de un paciente hacia un tratamiento determinado.
El termino “pronostico”, como se utiliza en el presente documento, se refiere a una evaluacion individual de la malignidad de un tumor, o la respuesta esperada si no existe una terapia farmacologica. Por el contrario, el termino “prediccion” se refiere a una evaluacion individual de la malignidad de un tumor, o la respuesta esperada si la terapia contiene un farmaco en comparacion con la malignidad o respuesta sin este farmaco.
El termino “inmunohistoqmmica” o IHC se refiere al procedimiento de localizacion de protemas en celulas de una seccion de tejido que aprovecha el principio de que los anticuerpos se unen espedficamente a antfgenos de los tejidos biologicos. La tincion inmunohistoqmmica se utiliza ampliamente en el diagnostico y tratamiento del cancer. Los marcadores moleculares espedficos son caractensticos de tipos de cancer particulares. La IHC tambien se utiliza ampliamente en la investigacion basica para entender la distribucion y localizacion de biomarcadores en diferentes partes de un tejido.
El termino “muestra”, como se utiliza en el presente documento, se refiere a una muestra obtenida de un paciente. La muestra puede ser cualquier tejido o fluido biologico. Dichas muestras incluyen, pero no se limitan a, esputo, sangre, suero, plasma, celulas sangmneas (por ejemplo, leucocitos), tejido, muestras de biopsia centrales o por aguja fina, fluidos corporales que contienen celulas, acidos nucleicos flotantes libres, orina, lfquido peritoneal, lfquido pleural, o celulas de estos. Las muestras biologicas tambien pueden incluir secciones de tejidos tales como secciones congeladas o fijadas que se toman con fines histologicos o celulas microdisecadas o partes extracelulares de las mismas. Una muestra biologica que se va a analizar es un material tisular de una lesion neoplasica que se toma por aspiracion o puncion, escision o por cualquiera otro procedimiento quirurgico que da lugar a una biopsia o material celular resecado. Dicha muestra biologica puede comprender celulas obtenidas de un paciente. Las celulas se pueden encontrar en un “frotis” celular, por ejemplo, por aspiracion del pezon, lavado ductal, biopsia con aguja fina o de una descarga espontanea del pezon. En otra realizacion, la muestra es un fluido corporal. Dichos fluidos incluyen, por ejemplo, fluidos sangurneos, suero, plasma, linfa, fluidos asdticos, fluidos ginecologicos, u orina, pero no se limita a estos fluidos.
Una “muestra tumoral” es una muestra que contiene material tumoral por ejemplo material tisular de una lesion neoplasica tomada por aspiracion o puncion, escision o por cualquier otro procedimiento quirurgico que da lugar a la biopsia o material celular resecado, incluyendo el material conservado tal como el material congelado reciente, material fijado con formalina, material embebido en parafina, y similares. Dicha muestra biologica puede comprender celular obtenidas de un paciente. Las celulas se pueden encontrar en un “frotis” celular recolectado mediante una aspiracion en el pezon, lavado ductal, biopsia de aguja fina o a partir de una descarga del pezon provocada o espontanea. En otra realizacion, la muestra en un fluido corporal. Dichos fluidos incluyen, por ejemplo, diluidos sangurneos, suero, plasma, linfa, fluidos asdticos, fluidos ginecologicos, u orina, pero no se limita a estos fluidos. La expresion “niveles de expresion combinados matematicamente”, en el significado de la invencion se entendera como la derivacion de un valor numerico a partir de un nivel de expresion determinado de un gen y la aplicacion de un algoritmo a uno o mas de dichos valores numericos para obtener un valor numerico combinado o puntuacion combinada.
Una “puntuacion” en el significado de la invencion se entendera como un valor numerico, que se relaciona con el resultado de una enfermedad del paciente y/o respuesta de un tumor a la quimioterapia. El valor numerico se deriva combinando los niveles de expresion de marcadores geneticos utilizando coeficientes pre-especificados en un algoritmo matematico. Los niveles de expresion se pueden emplear como valores CT o CT delta obtenidos por una RT-PCR cinetica, como los valores de fluorescencia relativa o absoluta obtenidos mediante micromatrices o mediante cualquier procedimiento util para cuantificar niveles absolutos o relativos de ARN. La combinacion de estos niveles de expresion se puede conseguir, por ejemplo, multiplicando cada nivel de expresion con un coeficiente
definido o especificado y sumando dichos productos para dar lugar a una puntuacion. La puntuacion se puede derivar tambien de los niveles de expresion junto con otra informacion, por ejemplo, de datos clmicos tales como el tamano tumoral, estado de ganglios linfaticos o gradacion del tumor ya que dichas variables se pueden codificar tambien como numeros en una ecuacion. La puntuacion se puede utilizar en una escala continua para predecir la respuesta de un tumor a la quimioterapia y/o el resultado de la enfermedad de un paciente. Se pueden aplicar valores de corte para distinguir subgrupos clmicos relevantes. Los valores de corte de dichas puntuaciones se pueden determinar de la misma manera que los valores de corte para los marcadores diagnosticos convencionales y se conocen bien por los expertos en la tecnica. Una manera util para la determinacion de dicho valor de corte es construir una curva de eficacia diagnostica (curva ROC) basandose en todos los valores de corte concebibles, determinar el punto unico en la curva ROC con la proximidad mas estrecha con la esquina izquierda superior (0/1) en el grafico ROC. Obviamente, la mayona de las veces, los valores de corte se determinaran por procedimientos menos formalizados escogiendo la combinacion de sensibilidad y especificidad determinada por dicho valor de corte que proporciona la información medica mas beneficiosa para el problema investigado.
La expresion “un procedimiento basado en PCR” como se utiliza en el presente documento se refiere a procedimientos que comprenden una reaccion en cadena de polimerasa (PCR). Esta es una estrategia para amplificar exponencialmente acidos nucleicos, como el ADN y el ARN, mediante replicacion enzimatica, sin utilizar un organismo vivo. Como la PCR es una tecnica in vitro, se puede llevar a cabo sin restricciones en la forma del ADN, y se puede modificar extensamente para llevar a cabo una amplia matriz de modificaciones geneticas. Cuando se hace para determinar los niveles de expresion, un procedimiento basado en PCR puede utilizarse, por ejemplo, para detectar la presencia de un ARNm determinado mediante (1) transcripcion inversa del agrupamiento del ARNm completo (el denominado transcriptoma) en ADNc que la ayuda de la enzima transcriptasa inversa, y (2) detectar la presencia de un ADNc determinado con ayuda de los cebadores respectivos. Esta estrategia es conocida comunmente como PCR de transcriptasa inversa (rtPCR). Ademas, los procedimientos basados en PCR comprenden, por ejemplo, una PCR en tiempo real, y, particularmente adecuada para los analisis de los niveles de expresion una PCR cinetica o cualitativa (qPCR).
Una “micromatriz”, a la que se hace referencia tambien en el presente documento como “biochip” o “chip biologico” es una matriz de regiones que tienen una densidad de regiones separadas de al menos aproximadamente 100/cm2, y preferentemente al menos aproximadamente 1000/cm2. Las regiones en una micromatriz tienen dimensiones tfpicas, por ejemplo, diametros en el intervalo de entre aproximadamente 10-250 mm, y se separan de otras regiones de la matriz por aproximadamente la misma distancia.
La expresion “procedimiento basado en hibridacion”, como se utiliza en el presente documento, se refiere a procedimientos que imparten un procedimiento de combinacion complementaria de acidos nucleicos de cadena sencilla o analogos de nucleotidos en una unica molecula de doble cadena. Los nucleotidos o analogos de nucleotidos se uniran a su complementario en condiciones normales, de manera que dos cadenas perfectamente complementarias se uniran entre ellas facilmente. En bioanalftica, hay sondas de cadena sencilla, muy a menudo marcadas, con el fin de encontrar secuencias diana complementarias. Si dichas secuencias existente en la muestra, las sondas se hibridaran con dichas secuencias que se pueden detectar debido al marcador. Otros procedimientos basados en hibridacion comprenden procedimientos de micromatriz y/o biochip. Aqu las sondas estan inmovilizadas en una fase solida que entonces se exponen a una muestra. Si existen acidos nucleicos complementarios en la muestra, se hibridaran con las sondas y de esta manera se detectaran. Estas estrategias se conocen tambien como “procedimientos basados en matriz”. Otro procedimiento basado en hibridacion mas es la PCR, que se ha descrito anteriormente. Cuando es para la determinacion de niveles de expresion. Los procedimientos basados en hibridacion pueden utilizarse, por ejemplo, para determinar la cantidad de ARNm para un gen determinado.
La expresion “marcador genetico” como se utiliza en el presente documento, se refiere a un gen expresado diferencialmente cuyo patron de expresion se puede utilizar como parte de un procedimiento predictivo, pronostico o diagnostico en la evaluacion de la neoplasia maligna o cancer, o que, de manera alternativa se puede utilizar en procedimientos para la identificacion de compuestos utiles para el tratamiento o prevencion de neoplasias malignas y cancer de cabeza y cuello, colon o mama en particular. Un marcador genetico puede tener tambien las caractensticas de un gen diana.
Un “algoritmo” es un procedimiento que lleva a cabo una secuencia de operaciones para producir una informacion.
La expresion “medicion a nivel proteico”, como se utiliza en el presente documento, se refiere a procedimientos que permiten la determinacion cuantitativa y/o cualitativa de una o mas protemas en una muestra. Estos procedimientos incluyen, entre otros, la purificacion de protemas, incluyendo la ultracentrifugacion, precipitacion y cromatograffa, asf como el analisis proteico y la determinacion, incluyendo la inmunohistoqmmica, inmunofluorescencia, ELISA (inmunoensayo ligado a enzimas), RIA (radioinmunoensayo) o el uso de micromatrices proteicas, exploracion de dos hfbridos, procedimientos de transferencia que incluyen la transferencia de Western, electroforesis en gel de una o dos dimensiones, enfoque isoelectrico asf como procedimientos que se basan en espectrometna de masas como MALDI-TOF y similares.
La expresion “PCR cinesica” o “PCR cuantitativa” (qPCR) se refiere a cualquier tipo del procedimiento PCR que permita la cuantificacion de la matriz en una muestra. La PCR cuantitativa en tiempo real comprende diferentes
tecnicas de actuacion o deteccion del producto como, por ejemplo, la tecnica TaqMan o la tecnica LightCycler. La tecnica TaqMan, por ejemplo, utiliza una sonda fluorogenica marcada dual. La PCR TaqMan en tiempo real mide la acumulacion de un producto mediante el fluoroforo durante los estadios exponenciales de la PCR, mas que en el punto final como en la PCR convencional. El aumento exponencial del producto se utiliza para determinar el umbral de ciclos, CT, es decir, el numero de ciclos de PCR en el que se detecta un aumento exponencial significativo de la fluorescencia, y que se correlaciona directamente con el numero de copias de la matriz de ADN presente en la reaccion. La construccion de la reaccion es muy similar a la PCR convencional, pero se lleva a cabo en un ciclador termico en tiempo real que permite la medicion de moleculas fluorescentes en los tubos de PCR. A diferencia de la PCR regular, en la PCR TaqMan en tiempo real se anade una sonda a la reaccion, es decir, un oligonucleotido de cadena sencilla complementario de un segmento de 20-60 nucleotidos de la matriz de ADN y localizado entre los dos cebadores. Se une covalentemente un indicador fluorescente o fluoroforo (por ejemplo, 6-carboxifluorescema, con acronimo: FAM, o tetraclorofluorescema de acronimo TET) y un interruptor (por ejemplo, tetrametilrodamina, con el acronimo TAMRA, o dihidrociclopirrolindol tripeptido “aglutinante de agrupamiento menor”, con acronimo MGB) al extremo 5' y 3' de la sonda, respectivamente [2]. La estrecha proximidad entre el fluoroforo y el interruptor unido a la sonda inhibe la fluorescencia del fluoroforo. Durante la PC, seg cúonmienza la smtesis de ADN, la actividad de la exonucleasa de 5' a 3' de la polimerasa Taq degrada la proporcion de la sonda que se ha hibridado a la matriz (de ah su nombre: Taq polimerasa PacMan). La degradacion de la sonda libera el fluoroforo de esta y rompe la estrecha proximidad al interruptor, aminorando de esta manera el efecto de interrupcion y permite la fluorescencia de fluoroforo. Por lo tanto, la florescencia detectada en el ciclador termino de PCR en tiempo real es directamente proporcional al fluoroforo liberado y la cantidad de matriz de ADN presente en la PCR.
“Cebador” y “sondas”, en el significado de la invencion, tendra el significado ordinario de este termino que es bien conocido por el experto en la tecnica de la biologfa molecular. En una realización preferida de la invencion “cebador” y “sondas” se entendera que son moleculas de polinucleotido que tienen una secuencia identica, complementaria, homologa u homologa a la complementaria de regiones de un polinucleotido diana que se va a detectar o cuantificar. En otra realización mas, tambien estan comprendidos los analogos de nucleotido y/o morfolinos para su uso como cebadores y/o sondas. Las “sondas marcadas individualmente”, en el significado de la invencion se entenderan como que son sondas moleculares que comprenden un polinucleotido, oligonucleotido o analogo de nucleotido y un marcador, util en la deteccion o cuantificacion de la sonda. Los marcadores preferidos son moleculas fluorescentes, moleculas luminiscentes, moleculas radioactivas, moleculas enzimaticas y/o moleculas interruptoras.
Objetivo de la invencion
Un objetivo de la presente invencion es proporcionar un procedimiento mejorado para la prediccion de una respuesta de un tumor en un paciente que sufre o tienen el riesgo de desarrollar un cancer de mama recurrente a la quimioterapia que contiene taxano-antraciclina.
Es otro objetivo de la presente invencion evitar una quimioterapia citotoxica adyuvante o neoadyuvante innecesaria en pacientes que sufren especialmente un cancer de mama.
Es otra divulgacion ofrecer un sistema de ensayo diagnostico mas robusto y especffico que la inmunohistoqmmica convencional para las muestras de tejido fijado de rutina clmica que ayuden mejor al medico a seleccionar modalidades de tratamiento individualizado.
En una realización mas preferida, el procedimiento desvelado se puede utilizar para seleccionar una terapia adecuada para una enfermedad neoplasica, particularmente canceres de mama.
Es otra divulgacion detectar nuevas dianas para farmacos dirigidos disponibles ultimamente, o para determinar farmacos que ya se han desarrollado.
Sumario de la invencion
Antes de describir la invencion en detalle, se tiene que entender que la presente invencion no se limita a las partes componentes particulares de los dispositivos descritos o etapas de procesamiento de los procedimientos descritos ya que dichos dispositivos y procedimientos pueden variar. tambien se tiene que entender que la terminologfa que se utilizan en el presente documento es con fines solamente de describir realizaciones particulares, y no se pretende que sean limitantes. Se debe senalar que, como se utiliza en la memoria descriptiva y las reivindicaciones adjuntas, las formas singulares de “un”, “una” y “el” incluye el singular y/o los referentes en plural a menos de que el contexto dicte claramente otra cosa. Se tiene que entender ademas que, en el caso de que se den intervalos de parametros que esten delimitados por valores numericos, se considera que los intervalos incluyen estos valores de limitacion. Los problemas anteriores se resuelven con los procedimientos proporcionados por la invencion.
El estado del receptor estrogenico se determina en general utilizando inmunohistoqmmica. El estatus de HER2/neu (ERBB2) se determina generalmente utilizando inmunohistoqmmica e hibridacion fluorescente in situ. Sin embargo, el estado del receptor estrogenico y el estatus de HER2/neu (ERBB2) pueden, para los fines de la invencion, determinarse por cualquier procedimiento adecuado, por ejemplo, inmunohistoqmmica, hibridacion fluorescente in situ (FISH), o analisis de expresion genetica.
La presente invencion se refiere a un procedimiento para predecir una respuesta y/o un beneficio a la quimioterapia que contiene taxano/antraciclina incluyendo la quimioterapia neoadyuvante como se define en la reivindicacion 1. El documento WO 2011/120984 A1 utiliza, sin embargo, los nueve genes para la prediccion del resultado del cancer de mama en un tumor positivo al receptor estrogenico y negativo a HER2 de un paciente de cancer de mama, que no se relaciona con el procedimiento de la presente invencion que predice una respuesta o el beneficio de la quimioterapia. Los genes de la presente invencion se utilizan para un objetivo diferente.
En una divulgacion, el procedimiento comprende:
(a) la determinacion en una muestra tumoral de dicho paciente los niveles de expresion de ARN de los siguientes 8 genes: UBE2C, RACGAP1, DHCR7, STC2, AZGP1, RBBP8, IL6ST, y MGP, indicativos de una respuesta a la quimioterapia para un tumor.
(b) la combinacion matematica de los valores del nivel de expresion para los genes de dicho conjunto cuyos valores se determinaron en la muestra tumoral para dar lugar a una puntuacion combinada, en el que dicha puntuacion combinada es predictiva de dicha respuesta y/o beneficio de la quimioterapia.
En una divulgacion adicional el procedimiento de la invencion comprende:
(a) determinar en una muestra de dicho paciente los niveles de expresion de ARN de los siguientes 8 genes: u Be2C, BIRC5, DHCR7, STC2, AZGP1, Rb BP8, IL6ST, y MGP; indicativos de una respuesta a la quimioterapia para un tumor
mientras que BIRC5 puede sustituirse por UBE2C o TOP2A o RACGAP1 o AURKA o NEK2 o E2F8 o PCNA o CYBRD1 o DCN o ADRA2A o SQLE o CXCL12 o EPHX2 o ASPH o PRSS16 o EGFR o CCND1 o TRIM29 o DHCR7 o PIP o TFAP2B o WNT5A o APOD o PTPRT a condicion de que despues de la sustitucion se seleccionen 8 genes diferentes; y
mientras que UBE2C puede sustituirse por BIRC5 o RACGAP1 o TOP2A o AURKA o NEK2 o E2F8 o PCNA o CYBRD1 o ADRA2A o DCN o SQLE o CCND1 o ASPH o CXCL12 o PIP o PRSS16 o EGFR o DHCR7 o EPHX2 o TRIM29 a condicion de que despues de la sustitucion se seleccionen 8 genes diferentes; y
mientras que DHCR7 puede sustituirse por AURKA, BIRC5, UBE2C o por cualquier otro gen que pueda sustituir a BIRC5 o UBE2C a condicion de que despues de la sustitucion se seleccionen 8 genes diferentes; y mientras que STC2 puede sustituirse por INPP4B o IL6ST o SEC14L2 o MAPT o CHPT1 o ABAT o SCUBE2 o ESR1 o RBBP8 o PGR o PTPRT o HSPA2 o PTGER3 a condicion de que despues de la sustitucion se seleccionen 8 genes diferentes; y
mientras que AZGP1 puede sustituirse por PIP o EPHX2 o PLAT o SEC14L2 o SCUBE2 o PGR a condicion de que despues de la sustitucion se seleccionen 8 genes diferentes; y
mientras que RBBP8 puede sustituirse por CELSR2 o PGR o STC2 o ABAT o IL6ST a condicion de que despues de la sustitucion se seleccionen 8 genes diferentes; y
mientras que IL6ST puede sustituirse por INPP4B o STC2 o MAPT o SCUBE2 o ABAT o PGR o SEC14L2 o ESR1 o GJA1 o MGP o EPHX2 o Rb Bp8 o PTPRT o PLAT a condicion de que despues de la sustitucion se seleccionen 8 genes diferentes; y
mientras que MGP puede sustituirse por APOD o IL6ST o EGFR a condicion de que despues de la sustitucion se seleccionen 8 genes diferentes;
(b) la combinacion matematica de los valores del nivel de expresion para los genes de dicho conjunto cuyos valores se determinaron en la muestra tumoral para dar lugar a una puntuacion combinada, en la que dicha puntuacion combinada es predictiva de dicha respuesta y/o beneficio de la quimioterapia.
Los procedimientos de la invencion son adecuados para predecir una respuesta a la quimioterapia que contiene taxano/antraciclina, preferentemente en tumores negativos a HER2/neu, positivos al receptor estrogenico (luminal), preferentemente en el modo neoadyuvante.
De acuerdo con un aspecto de la divulgacion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que dicho nivel de expresion se determina como un nivel de ARNm. De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que dicho nivel de expresion se determina como un nivel de expresion genetica.
De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que dicho nivel de expresion se determinar mediante al menos uno de
un procedimiento basado en PCR
un procedimiento basado en micromatrices
un procedimiento basado en hibridacion, y
una estrategia de secuenciacion y/o secuenciacion de siguiente generacion.
De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en
el que dicha determinacion de los niveles de expresion es una muestra tumoral fijada en formalina embebida en parafina o en una muestra tumoral fresca congelada.
De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que el nivel de expresion de dicho al menos un gen marcador se determina como un patron de expresion respecto a al menos un gen de referencia o un valor de expresion medio computado.
De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que dicha etapa de combinacion matematica comprende una etapa de aplicacion de un algoritmo a valores representativo de un nivel de expresion de un gen determinado.
De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que dicho algoritmo es una combinacion lineal de dichos valores representativos de un nivel de expresion de un gen determinado.
De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que un valor representativo de un nivel de expresion de un gen determinado se multiplica por un coeficiente. De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que se determina uno, dos o mas umbrales para dicha puntuacion combinada y se discrimina entre alto y bajo riesgo, alto, medio y bajo riesgo, o mas grupos de riesgo aplicando el umbral de la puntuacion combinada.
De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que una puntuacion combinada alta es indicativa del beneficio de una terapia mas agresiva, por ejemplo, una quimioterapia citotoxica. El experto entiende que una “puntuacion alta” a este respecto se refiere a un valor de referencia o valor de corte. El experto entiende adicionalmente que dependiendo del algoritmo particular que se utilice para obtener la puntuacion combinada, tambien una puntuacion “baja” por debajo de un valor de corte o de referencia puede ser indicativo del beneficio de una terapia mas agresiva, por ejemplo, una quimioterapia citotoxica. De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que la información con respecto al estado ganglionar del paciente se procesa en la etapa de la combinacion matematica de los valores de expresion de los genes para generar una puntuacion combinada.
De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que dicha información con respecto al estado ganglionar es un valor numerico < 0 si dicho estado ganglionar es negativo y dicha información es un valor numerico > 0 si dicho estado ganglionar es positivo o desconocido. En realizaciones ejemplares de la invencion se asigna al estado ganglionar negativo el valor 0, se asigna a un estado ganglionar desconocido el valor 0,5 y se asigna a un estado ganglionar positivo el valor 1. Se pueden escoger otros valores que reflejen una ponderacion diferente del estado ganglionar en un algoritmo.
De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que dicha información con respecto al tamano del tumor del paciente se procesa en la etapa de combinacion matematica de los valores del nivel de expresion de los genes para generar una puntuacion combinada.
De acuerdo con un aspecto de la invencion se proporciona un procedimiento como se ha descrito anteriormente, en el que dicha información con respecto al estado ganglionar y el tamano del tumor del paciente se procesa en la etapa de combinacion matematica de los valores de nivel de expresion de los genes para generar una puntuacion combinada.
La divulgacion se refiere adicionalmente a un kit para llevar a cabo un procedimiento como se ha descrito anteriormente, comprendiendo dicho kit un conjunto de oligonucleotidos capaces de unirse espedficamente a secuencias o fragmentos de secuencia de genes en una combinacion de genes, en la que
(i) dicha combinacion comprende al menos los 8 genes UBE2C, BIRC5, DHCR7, STC2, AZGP1, RBBP8, IL6ST, y MGP; o
(ii) dicha combinacion comprende al menos los 8 genes UBE2C, RACGAP1, DHCR7, STC2, AZGP1, RBBP8, IL6ST, y MGP.
La divulgacion se refiere adicionalmente a un producto que es un programa de computadora capaz de procesar los valores representativos de un nivel de expresion de una combinacion de genes combinando matematicamente dichos valores para generar una puntuacion combinada, en la que dicha puntuacion combinada es predictiva de dicha respuesta y/o beneficio de la quimioterapia en dicho paciente.
Dicho producto que es un programa de computadora se almacena en un vehfculo de datos o se ejecuta en una computadora, el personal operativo puede introducir los valores de expresion obtenidos del nivel de expresion de los genes respectivos. El producto que es un programa de computadora puede entonces aplicar un algoritmo para producir una puntuacion combinada indicativa del beneficio de la quimioterapia citotoxica en un determinado paciente.
Si el producto que es un programa de computadora se almacena en un vehnculo de datos o se ejecuta en una computadora, el personal operativo puede introducir los valores de expresion obtenidos del nivel de expresion de los genes respectivos. El producto que es un programa de computadora puede entonces aplicar un algoritmo para producir una puntuacion combinada indicativa del beneficio de la quimioterapia citotoxica en un determinado paciente.
Los procedimientos de la presente invencion tienen la ventaja de proporcionar una prediccion fiable de la respuesta y/o el beneficio de la quimioterapia basada en el uso de solo un pequeno numero de genes. Se ha descubierto procedimientos de la presente invencion son especialmente adecuados para analizar la respuesta y/o beneficio de la quimioterapia de pacientes con tumores clasificados como positivos a ESR1 y negativos a ERBB2.
Descripcion detallada de la invencion
Se desvelan detalles, distintivos, caractensticas y ventajas adicionales del objeto de la invencion en subreivindicaciones, y la siguiente descripción de las respectivas figuras y ejemplos, en que, de una manera ejemplar, presentan realizaciones preferidas de la presente invencion. Sin embargo, estos dibujos no se debenan entender como que limiten el ambito de la invencion.
Se recuperaron cuatro conjuntos de datos de expresion genetica disponibles publicamente (Affymetrix HG-U133A) del deposito de datos omnibus de expresion genetica (GEO). Todos los pacientes de cancer de mama analizados se trataron con quimioterapia neoadyuvante de antraciclina o taxano/antraciclina. Los archivos celulares de micromatrices eran MAS5 normalizado con un procedimiento a escala global y una intensidad de direccionamiento de 500. Se utilizo la respuesta patologica completa (pCR) como punto final primario para la evaluacion de la respuesta al tratamiento. El analisis se llevo a cabo en todos los picantes con cancer de mama negativo a HER2/neu y en el subconjunto de pacientes de cancer de mama positivos a ER, negativos a HER2 de acuerdo con niveles de corte pre-especificados (conjunto de sondas ERBB2 216836 < 6000 = negativo a HER2/neu, conjunto de sondas ERBB221836 < 6000 y conjunto de sondas ESR1 > 1000 = positivos a ER/negativos a HER2/neu).
Se examino la puntuacion T5 en 374 pacientes de cancer de mama negativos a HER2 tratados con la terapia neoadyuvante (Figura 1). Entre los 374 pacientes, 63 tumores (un 16,8%) se clasificaron con un bajo riesgo T5, mientras que 311 tumores (un 83,2%) eran de alto riesgo T5. Solamente uno de los tumores de bajo riesgo T5 consiguio una pCR despues de la terapia neoadyuvante, mientras que 84 de los 85 eventos de pCR se clasificaron como de alto riesgo T5. La sensibilidad de la puntuacion T5 era del 99 % y el valor predictivo negativo del 98 % con un area bajo la curva de eficacia diagnostica de 0,69 (Figura 1).
La Figura 1 muestra:
(a) Distribucion de la puntuacion T5 en 374 pacientes de cancer de mama negativos a HER2/neu (85 eventos pCR frente a 289 muestras con enfermedad residual); Ensayo de Mann-Whitney de dos lados.
(b) Utilizando la puntuacion 5 como el corte pre-especificado de T5, la sensibilidad era del 99 %, la especificidad del 21 %, el valor predictivo negativo del 98 %, y el valor predictivo positivos del 27 % con un area bajo la curva de eficacia diagnostica de 0,69.
Se examino la puntuacion T5 en 221 pacientes de cancer de mama negativos a HER2 tratados con terapia neoadyuvante (Figura 2). Entre los 221 pacientes, 61 tumores (un 27,6 %) se clasificaron como de bajo riesgo T5, mientras que 160 tumores (un 72,4%) eran de alto riesgo T5. Solamente uno de los tumores de bajo riesgo T5 consiguieron una pCR despues de la terapia neoadyuvante, mientras que 24 de los 25 eventos de pCR se clasificaron como de alto riesgo T5. La sensibilidad de la puntuacion T5 era del 96 % y el valor predictivo negativo del 98 % con un area bajo la curva de eficacia diagnostica de 0,73 (Figura 2).
La Figura 2 muestra:
(c) distribucion de la puntuacion T5 en 221 pacientes de cancer de mama positivos al receptor estrogenico y negativos a HER2/neu (25 eventos de pCR vs. 196 muestras con enfermedad residual); Ensayo de Mann-Whitney de dos lados
(d) utilizando la puntuacion 5 como el corte pre-especificado de T5, la sensibilidad era del 96 %, la especificidad del 30 %, el valor predictivo negativo del 98 %, y el valor predictivo positivo del 15 % con un area bajo la curva de eficacia diagnostica de 0,73.
Se desvelan en el presente documento combinaciones unicas de marcadores geneticos que se pueden combinar en un algoritmo para el nuevo ensayo predictivo presentado aqrn. Tecnicamente, el procedimiento de la invencion se puede practicar utilizando dos tecnologfas: 1) El aislamiento del ARN total de tejido tumoral reciente o fijado y 2) una RT-PCR cuantitativa de los acidos nucleicos aislados. De manera alternativa, se contempla medir los niveles de expresion utilizando tecnologfas alternativas, por ejemplo, por micromatrices, en particular matrices Affymetrix U-133 o por medicion de un nivel proteico.
Los procedimientos de la invencion se basan en la determinacion cuantitativa de especies de ARN aisladas del tumor con el fin de obtener los valores de expresion y el posterior analisis bioinformatico de dichos valores de expresion determinados. Las especies de ARN se pueden aislar de cualquier tipo de muestra tumoral, por ejemplo, muestras de biopsia, muestras de frotis, material tumoral resecado, tejido tumoral reciente congelado o de tejido tumoral fijado en formalina y embebido en parafina. Primero, se determinan los niveles de ARN de los genes que codifican combinaciones espedficas de los genes UBE2C, BIRC5, DHCR7, RACGAP1, AURKA, PVALB, n Mu , STC2, AZGP1, RBBP8, IL6ST, MGP, PTGER3, CXCL12, ABAT, CDH1, y PIP o combinaciones espedficas de los mismos, como se indica. Basandose en estos valores de expresion se calcula una puntuacion predictiva mediante una combinacion matematica, por ejemplo, de acuerdo con las formulas T5, T1, T4 o T5b (vease posteriormente). Una puntuacion alta indica un aumento de la probabilidad de una respuesta patologica completa despues del tratamiento con quimioterapia neoadyuvante, un valor de puntuacion bajo indica una disminucion en la probabilidad de desarrollar una respuesta patologica completa despues del tratamiento neoadyuvante. En consecuencia, una alta puntuacion tambien indica que el paciente es un paciente de alto riesgo que se beneficiara de una terapia mas agresiva, por ejemplo, una quimioterapia citotoxica.
La Tabla 1, a continuacion, muestra las combinaciones de genes utilizadas para cada algoritmo.
Tabla 1: Combinacion de genes para los algoritmos respectivos
La Tabla 2, a continuacion, muestra el ID del conjunto de sondas Affy el mapeo del ID de diseno de TaqMan de los genes marcadores de la presente invencion.
Tabla 2: Sfmbolo del gen, ID del conjunto de sondas Affy y mapeo del ID de diseno de TaqMan
La Tabla 3, a continuacion, presenta los nombres completes, el ID genetico Entrez, el numero de acceso de GenBank y la localizacion cromosomica de los genes marcadores de la presente invencion.
Sfmbolo oficial Nombre completo oficial ID del gen Numer Entrez o de acceso Localizacion UBE2C Enzima E2C conjugada con ubiquitina 11065 U73379 20q13. 12 BIRC5 IAP baculovmca 5 que contiene repeticiones 332 U75285 17q25 DHCR7 7-deshidrocolesterol reductasa 1717 AF034544 11q13. 4 STC2 estaniocalcina 2 8614 AB012664 5q35.2 RBBP8 Protema 8 de union del retinoblastoma 5932 AF043431 18q11. 2 IL6ST Transductor de senal de interleucina 6 3572 M57230 5q11 MGP Protema Gla de la matriz 4256 M58549 12p12. 3 AZGP1 alfa-2-glicoprotema 1, de union al zinc 563 BC005306 11q22. 1 RACGAP1 Protema activadora 1 de la Rac GTPasa 29127 NM_013277 12q13 AURKA aurora cinasa A 6790 BC001280 20q13 PVALB parvalbumina 5816 NM_002854 22q13. 1 NMU neuromedina U 10874 X76029 4q12 PTGER3 Receptor 3 de prostaglandina E (subtipo 5733 X83863 1p31.2 EP3)
CXCL12 Ligando 12 de quimiocina (motivo C-X-C)
(factor 1 derivado del estroma celular) 6387 L36033 10q11. 1 ABAT 4-aminobutirato aminotransferasa 18 L32961 16p13. 2 CDH1 caderina 1, tipo 1, E-caderina (epitelial) 999 L08599 16q22. 1 PIP Protema inducida por prolactina 5304 NMM_002652 7q32-qter
Ejemplo de algoritmo T5:
El algoritmo T5 es un comite de cuatro miembros donde cada miembro es una combinacion lineal de dos genes. Las formulas matematicas para T5 se muestran a continuacion, la notacion es la misma que para T1. T5 se puede calcular a partir solo de los datos de expresion genetica.
Miembro de riesgo 1 = 0,434039 [0,301..0,567] * (0,939 * BIRC5 -3,831)
-0,491845 [-0,714..-0,270] * (0,707 * RBBP8 -0,934)
Miembro de riesgo 2 = 0,488785 [0,302..0,675] * (0,794 * UBE2C -1,416)
-0,374702 [-0,570..-0,179] * (0,814 * IL6ST -5,034)
Miembro de riesgo 3 = -0,39169 [-0,541..-0,242] * (0,674 * AZGP1 -0,777)
0,44229 [0,256..0,628] * (0,891 * DHCR7 -4,378)
Miembro de riesgo 4 = -0,377752 [-0,543..-0,212] * (0,485 * MGP 4,330)
-0,177669 [-0,267..-0,088] * (0,826 * STC2 -3,630)
riesgo = Miembro de riesgo 1 Miembro de riesgo 2 Miembro de riesgo 3 Miembro de riesgo 4
Los coeficientes de la izquierda de cada lmea se calcularon como coeficientes de regresion de riesgos proporcionales COX, los numeros entre corchetes denotan una union de confianza del 95 % para estos coeficientes. En otras palabras, en vez de multiplicar el termino (0,939 * BIRC5-3,831) con 0,434039, se puede multiplicar con cualquier coeficiente entre 0,301 y 0,567 y sigue dando un resultado predictivo en las uniones de confianza del 95 %. Los terminos entre parentesis a la derecha de cada lmea denotan una transferencia de plataforma de la PCR a Affymetrix: Las variables PVALB, CDH1, ... denotan las expresiones basadas en PCR normalizadas por los genes de referencia (valores Ct delta), el termino completo entre parentesis corresponde con el logaritmo (de base 2) de los valores de expresion de la micromatriz Affymetrix de los conjuntos de sonda correspondientes.
Ejemplo de algoritmo T5clin:
El algoritmo T5clin es una puntuacion combinada que consiste en la puntuacion T5 y los parametros clmicos (estado ganglionar y tamano tumoral).
T5clin = 0,35 * t 0,64 * n 0,28*s
Donde t codifica el tamano tumoral (1: < 1 cm, 2: > 1 cm a < 2 cm, 3: > 2 cm a < 5 cm, 4: > 5 cm), y n el estado ganglionar (1: negativo, 2: 1 a 3 ganglios positivos, 3: 4 a 10 ganglios positivos, 4: > 10 ganglios positivos.
En una realización preferida, la puntuacion del umbral de T5clin es de 3,3.
Ejemplo de algoritmo T1:
El algoritmo T1 es un comite de tres miembros donde cada miembro es una combinacion lineal de hasta cuatro variables. En general las variables pueden ser expresiones geneticas o variables clmicas. En T1 la unica variable no genetica es el estado ganglionar codificado como 0 si el paciente es negativo en los ganglios linfaticos y 1, si el paciente es positivo en los ganglios linfaticos. Las formulas matematicas para T1 se muestran a continuacion.
Miembro de riesgo 1 = 0,193935 [0,108..0,280] * (0,792 * PVALB -2,189) -0,240252 [-0,400..-0,080] * (0,859 * CDH1 -2,900) -0,270069 [-0,385..-0,155] * (0,821 * STC2 -3,529) 1,2053 [0,534..1,877] * estado ganglionar Miembro de riesgo 2 = -0,25051 [-0,437..-0,064] * (0,558 * CXCL12 0,324) -0,421992 [-0,687..-0,157] * (0,715 * RBBP8 -1,063) 0,148497 [0,029..0,268] * (1,823 * NMU -12,563) 0,293563 [0,108..0,479] * (0,989 * BIRC5 -4,536)
Miembro de riesgo 3 = 0,308391 [0,074..0,543] * (0,812 * AURKA-2,656) -0,225358 [-0,395..-0,055] * (0,637 * PTGER3 0,492) -0,116312 [-0,202..-0,031] * (0,724 * PIP 0,985)
riesgo = Miembro de riesgo 1 Miembro de riesgo 2 Miembro de riesgo 3
Los coeficientes de la izquierda de cada lmea se calcularon como coeficientes de regresion de riesgos proporcionales COX, los numeros entre corchetes denotan uniones con un 95 % de confianza para estos coeficientes. Los terminos entre parentesis a la derecha de cada lmea denotan una transferencia de plataforma de la PCR a Affymetrix: Las variables PVALB, CDH1, ... denotan las expresiones basadas en PCR normalizada por los genes de referencias, el termino completo entre parentesis corresponde con el logaritmo (de base 2) de los valores de expresion de micromatriz Affymetrix de los conjuntos de sondas correspondientes.
Ejemplo de algoritmo T4:
El algoritmo T4 es una combinacion de motivos. Los 10 genes superiores de varios analisis de los conjuntos de datos Affymetrix y los datos de la PCR se agruparon en motivos. Los genes que no pertenecen a un agrupamiento se utilizaron como motivos geneticos unicos. Se encontraron los coeficientes de regresion de riesgos proporcionales en un analisis multivariado.
En general, los motivos pueden ser expresiones geneticas unicas o la media de expresiones geneticas de genes correlativos. Las formulas matematicas para T4 se muestran a continuacion.
prolif = ((0,84 [0,697..0,977] * RACGAP1 -2,174) (0,85 [0,713..0,988] *DHCR7 -3,808)+ (0,94 [0,786..1,089] * BIRC5 -3,734)) / 3
motiv2 = ((0,83 [0,693..0,96] * IL6ST -5,295) (1,11 [0,930..1,288] * ABAT -7,019) (0,84 [0,701..0,972] * STC2 -3,857)) / 3
ptger3 = (PTGER3 * 0,57 [0,475..0,659] 1,436)
cxcll2 = (CXCL12 * 0,53 [0,446..0,618] 0,847)
pvalb = (PVALB * 0,67 [0,558..0,774] -0,466)
Los factores y compensacion de cada gen denotan una transferencia de plataforma de PCR a Affymetrix: Las variables RACGAP1, DHCR7, ..., denotan las expresiones basadas en PCR normalizadas por CALM2 y PPIA, el termino completo entre parentesis se corresponde con el logaritmo (de base 2) de los valores de expresion de micromatriz Affymetrix de los conjuntos de sondas correspondientes.
Los numeros entre corchetes denotan uniones del 95 % de confianza para estos factores.
Como el algoritmo se lleva a cabo aun mejor en combinacion con una variable clmica se anadio el estado ganglionar. En T4 el estado ganglionar se codifica como 0, si los ganglios linfaticos del paciente son negativos y 1, si el paciente tiene los ganglios linfaticos positivos. Con esto, el algoritmo T4 es:
riesgo = -0,32 [-0,510..-0,137] * motiv2
0,65 [0,411..0,886] * prolif
-0,24 [-0,398..-0,08] * ptger3
-0,05 [-0,225..0,131] * cxcll2
0,09 [0,019..0,154] * pvalb
estado ganglionar
Los coeficientes del riesgo se calcularon como coeficientes de regresion de riesgos proporcionales, los numeros entre corchetes denotan las uniones con un 95 % de confianza para estos coeficientes.
El algoritmo T5b es un comite de dos miembros donde cada miembro es una combinacion lineal de cuatro genes. Las formulas matematicas de T5b se muestran a continuacion, la notacion es la misma que para T1 y T5. En T5b una variable no genetica es el estado ganglionar, codificada como 0, si el paciente tiene los ganglios linfaticos negativos y 1, si el paciente tiene los ganglios linfaticos positivos y 0,5 si el estado de los ganglios linfaticos es desconocido. T5b se define por:
Miembro de riesgol = 0,359536 [0,153..0,566] * (0,891 * DHCR7 -4,378)
-0,288119 [-0,463..-0,113] * (0,485 * MGP 4,330)
0,257341 [0,112..0,403] * (1,118 * NMU -5,128)
-0,337663 [-0,499..-0,176] * (0,674 * AZGP1 -0,777)
Miembro de riesgo2 = -0,374940 [-0,611..-0,139] * (0,707 * RBBP8 -0,934)
-0,387371 [-0,597..-0,178] * (0,814 * IL6ST -5,034)
0,800745 [0,551.1,051] * (0,860 * RACGAP1 -2,518)
0,770650 [0,323..1,219] * Estado ganglionar
riesgo = Miembro de riesgo1 Miembro de riesgo2
El experto entiende que estos algoritmos representan ejemplos particulares y que se basan en la información con respecto a la asociacion de la expresion genetica con la prediccion de la respuesta terapeutica.
Simplificacion del algoritmo empleando subconjuntos de genes
El “ejemplo de algoritmo T5” es un comite predictor que consiste en 4 miembros con 2 genes de interes cada uno. Cada miembro es un predictor independiente auto-contenido de recurrencia distante y/o respuesta a la terapia, cada miembro adicional contribuye a la robustez y potencia predictiva del algoritmo. La ecuacion posterior muestra el “Ejemplo de algoritmo T5”; para facilitar la lectura se han reducido el numero de decimales a 2; el intervalo entre corchetes enumera el intervalo estimado de los coeficientes (media /- 3 desviaciones tfpicas).
Algoritmo T5
0,41 [0,21..0,61] * BIRC5 -0,33 [-0,57..-0,09] * RBBP8
0,38 [0,15..0,61] * UBE2C -0,30 [-0,55..-0,06] * IL6ST
-0,28 [-0,43..-0,12] * AZGP1 0,42 [0,16..0,68] * DHCR7
-0,18 [-0,31..-0,06] * MGP -0,13 [-0,25..-0,02] * STC2
c-mdices: conjunto preparado = 0,724,
Los nombres de genes en el algoritmo denotan la diferencia de la expresion de ARNm del gen en comparacion con uno o mas genes constitutivos como se describe posteriormente.
Analizando una cohorte diferente de la cohorte de busqueda (234 muestras tumorales) era sorprendente aprender que algunas simplificaciones del “algoritmo T5 original” aun daban una actuacion diagnostica no significativamente inferior al algoritmo T5. La simplificacion mas directa era reducir el comite predictor a un solo miembro. Ejemplos de la actuacion de los “comites de un solo miembro” se muestran a continuacion:
solo el miembro 1:
0,41 [0,21..0,61] * BIRC5 -0,33 [-0,57..-0,09] * RBBP8
c-mdices: conjunto preparado = 0,653, cohorte independiente = 0,681
solo el miembro 2:
0,38 [0,15..0,61] * UBE2C -0,30 [-0,55..-0,06] * IL6ST
c-mdices: conjunto preparado = 0,664, cohorte independiente = 0,696
solo el miembro 3:
-0,28 [-0,43..-0,12] * AZGP1 0,42 [0,16..0,68] * DHCR7
c-mdices: conjunto preparado = 0,666, cohorte independiente = 0,601
solo el miembro 4:
-0,18 [-0,31..-0,06] * MGP -0,13 [-0,25..-0,02] * STC2
c-mdices: conjunto preparado = 0,668, cohorte independiente = 0,593
La actuacion de los comites de un miembro como se muestra en una cohorte independiente de 234 muestras esta notablemente reducida en comparacion con la actuacion del algoritmo completo.
Combinando gradualmente mas de uno, pero menos de cuatro miembros en un nuevo algoritmo de comite predictor pronostico, frecuentemente daba lugar a un aumento pequeno pero significativo en la actuacion diagnostica en comparacion con un comite de un miembro. Era sorprendente aprender que habfa mejoras importantes en algunas combinaciones de miembros del comite mientras que otras combinaciones casi o no daban mejoras. Inicialmente, la hipotesis era que una combinacion de miembros que representan motivos biologicos similares como se refleja por los genes empleados daba una mejora mas pequena que la combinacion de miembros que reflejaban motivos biologicos distintivamente diferentes. Pero este no era el caso. No se pudo identificar ninguna regla pare predecir la combinacion de algunos genes que generaran un algoritmo que presentara mas potencia pronostica que otra combinacion de genes. Las combinaciones prometedoras solo se podfan seleccionar basandose en datos experimentales. Las combinaciones identificadas de miembros de comite combinados para dar lugar a algoritmos simplificados, aunque potentes se muestran a continuacion.
solo miembros 1 y 2:
0,41 [0,21..0,61] * BIRC5 -0,33 [-0,57..-0,09] * RBBP8
0,38 [0,15..0,61] * UBE2C -0,30 [-0,55..-0,06] * IL6ST
c-mdices: conjunto preparado = 0,675, cohorte independiente = 0,712
solo miembros 1 y 3:
0,41 [0,21..0,61] * BIRC5 -0,33 [-0,57..-0,09] * RBBP8
-0,28 [-0,43..-0,12] * AZGP1 0,42 [0,16..0,68] * DHCR7
c-mdices: conjunto preparado = 0,697, cohorte independiente = 0,688
solo miembros 1 y 4:
0,41 [0,21..0,61] * BIRC5 -0,33 [-0,57..-0,09] * RBBP8
-0,18 [-0,31..-0,06] * MGP -0,13 [-0,25..-0,02] * STC2
c-mdices: conjunto preparado = 0,705, cohorte independiente = 0,679
solo miembros 2 y 3:
0,38 [0,15..0,61] * UBE2C -0,30 [-0,55..-0,06] * IL6ST
-0,28 [-0,43..-0,12] * AZGP1 0,42 [0,16..0,68] * DHCR7
c-mdices: conjunto preparado = 0,698, cohorte independiente = 0,670
solo miembros 1, 2 y 3:
0,41 [0,21..0,61] * BIRC5 -0,33 [-0,57..-0,09] * RBBP8
0,38 [0,15..0,61] * UBE2C -0,30 [-0,55..-0,06] * IL6ST
-0,28 [-0,43..-0,12] * AZGP1 0,42 [0,16..0,68] * DHCR7
c-mdices: conjunto preparado = 0,701, cohorte independiente = 0,715
Tambien es posible no omitir los miembros del comite completo sino un unico gen o genes de diferentes miembros del comite, pero se necesita volver a probar el algoritmo completo. Aun asf, puede ser ventajoso llevarlo a cabo. La actuacion de algoritmos simplificados generados por omision de todos los miembros o genes individuales es practicamente identica.
Variantes de algoritmo por sustitucion genetica
Los algoritmos descritos, tales como el “Ejemplo de algoritmo T5” anterior, se puede modificar tambien sustituyendo uno o mas genes por uno o mas de otros genes. El fin de dichas modificaciones es remplazar genes difmiles de medir en una plataforma espedfica por un gen mas directo de ensayar en esta plataforma. Aunque dicha transferencia no necesariamente genere una actuacion mejorada en comparacion con el algoritmo de partida, puede dar lugar a pistas para implantar el algoritmo pronostico para una plataforma diagnostica en particular. En general la sustitucion de un gen por otro gen, mientras se mantiene el poder diagnostico del algoritmo predictivo se puede conseguir mejor sustituyendo un gen por un gen co-expresado con una alta correlacion (demostrado, por ejemplo, por el coeficiente de correlacion de Pearson). Aunque se tiene que tener en mente que la expresion de ARNm de dos genes altamente correlativos en una plataforma puede parecer bastante independiente entre ellos cuando se evaluan en otra plataforma. En consecuencia, dicha aparentemente facil sustitucion cuando se reduce a la practica experimental puede generar resultados pobres decepcionantes, asf como resultados sorprendentemente fuertes, siempre dependiendo de imponderables de la plataforma empleada. Repitiendo este procedimiento se pueden sustituir varios genes.
La eficacia de dicha estrategia se puede demostrar evaluando la actuacion predictiva de la puntuacion del algoritmo T5 y sus variantes en cohortes de validacion. La siguiente tabla muestra el c-mdice con respecto al punto final de recurrencia distante en dos cohortes de validacion.
Se puede ver que la omision de uno de los genes de T5, que se muestra aqu para BIRC5, por ejemplo, se reduce normalmente la actuacion predictiva. Sustituyendo este con otro gen da lugar aproximadamente a la misma actuacion.
Un procedimiento mejor de sustitucion de un gen es volver a probar el algoritmo. Como T5 consiste en un comite de cuatro miembros independientes se tiene que volver a probar solo el miembro que contiene el gen sustituido. Las siguientes ecuaciones demuestran las sustituciones de genes del algoritmo T5 mostrado anteriormente preparado en una cohorte de 234 pacientes de cancer de mama. Solo se muestra un miembro posteriormente, para el calculo del c-mdice los miembros restantes se utilizando sin cambios del algoritmo T5 original. El intervalo entre corchetes enumera el intervalo estimado de los coeficientes; media /- 3 desviaciones tfpicas.
Miembro 1 de T5
Miembro original 1:
0,41 [0,21..0,61] * BIRC5 -0,33 [-0,57..-0,09] * RBBP8
c-mdices: conjunto preparado = 0,724, cohorte independiente = 0,705 se sustituye BIRC5 por TOP2A en el miembro 1:
0,47 [0,24..0,69] * TOP2A -0,34 [-0,58..-0,10] * RBBP8
c-mdices: conjunto preparado = 0,734, cohorte independiente = 0,694 se sustituye BIRC5 por RACGAP1 en el miembro 1:
0,69 [0,37..1,00] * RACGAP1 -0,33 [-0,57..-0,09] * RBBP8
c-mdices: conjunto preparado = 0,736, cohorte independiente = 0,743 se sustituye RBBP8 por CELSR2 en el miembro 1:
0,38 [0,19..0,57] * BIRC5 -0,18 [-0,41..0,05] * CELSR2
c-mdices: conjunto preparado = 0,726, cohorte independiente = 0,680 se sustituye RBBP8 por PGR en el miembro 1:
+ 0,35 [0,15..0,54] * BIRC5 -0,09 [-0,23..0,05] * PGR
c-mdices: conjunto preparado = 0,727, cohorte independiente = 0,731
Miembro 2 de T5:
Miembro original 2:
+0,38 [0,15..0,61] * UBE2C -0,30 [-0,55..-0,06] * IL6ST
c-mdices: conjunto preparado = 0,724, cohorte independiente = 0,725 se sustituye UBE2C por RACGAP1 en el miembro 2:
+0,65 [0,33..0,96] * RACGAP1 -0,38 [-0,62..-0,13] * IL6ST
c-mdices: conjunto preparado = 0,735, cohorte independiente = 0,718 se sustituye UBE2C por TOP2A en el miembro 2:
+0,42 [0,20..0,65] * TOP2A -0,38 [-0,62..-0,13] * IL6ST
c-mdices: conjunto preparado = 0,734, cohorte independiente = 0,700 se sustituye IL6ST por INPP4B en el miembro 2:
+ 0,40 [0,17..0,62] * UBE2C -0,25 [-0,55..0,05] * INPP4B
c-mdices: conjunto preparado = 0,725, cohorte independiente = 0,686 se sustituye IL6ST por MAPT en el miembro 2:
+ 0,45 [0,22..0,69] * UBE2C -0,14 [-0,28..0,01] * MAPT
c-mdices: conjunto preparado = 0,727, cohorte independiente = 0,711
Miembro 3 de T5:
Miembro original 3:
-0,28 [-0,43..-0,12] * AZGP1 0,42 [0,16..0,68] * DHCR7
c-mdices: conjunto preparado = 0,724, cohorte independiente = 0,705 se sustituye AZGP1 por PIP en el miembro 3:
-0,10 [-0,18..-0,02] * PIP 0,43 [0,16..0,70] * DHCR7
c-mdices: conjunto preparado = 0,725, cohorte independiente = 0,692 se sustituye AZGP1 por EPHX2 en el miembro 3:
-0,23 [-0,43..-0,02] * EPHX2 0,37 [0,10..0,64] * DHCR7
c-mdices: conjunto preparado = 0,719, cohorte independiente = 0,698 se sustituye AZGP1 por PLAT en el miembro 3:
-0,23 [-0,40..-0,06] * PLAT 0,43 [0,18..0,68] * DHCR7
c-mdices: conjunto preparado = 0,712, cohorte independiente = 0,715 se sustituye DHCR7 por AURKA en el miembro 3:
-0,23 [-0,39..-0,06] * AZGP1 0,34 [0,10..0,58] * AURKA
c-mdices: conjunto preparado = 0,716, cohorte independiente = 0,733
Miembro 4 de T5:
Miembro original 4:
-0,18 [-0,31..-0,06] * MGP -0,13 [-0,25..-0,02] * STC2
c-mdices: conjunto preparado = 0,724, cohorte independiente = 0,705 se sustituye MGP por APOD en el miembro 4:
-0,16 [-0,30..-0,03] * APOD -0,14 [-0,26..-0,03] * STC2
c-mdices: conjunto preparado = 0,717, cohorte independiente = 0,679 se sustituye MGP por EGFR en el miembro 4:
-0,21 [-0,37..-0,05] * EGFR-0,14 [-0,26..-0,03] * STC2
c-mdices: conjunto preparado = 0,715, cohorte independiente = 0,708 se sustituye STC2 por INPP4B en el miembro 4:
-0,18 [-0,30..-0,05] * MGP -0,22 [-0,53..0,08] * INPP4B
c-mdices: conjunto preparado = 0,719, cohorte independiente = 0,693 se sustituye STC2 por SEC14L2 en el miembro 4:
-0,18 [-0,31..-0,06] * MGP -0,27 [-0,49..-0,06] * SEC14L2
c-mdices: conjunto preparado = 0,718, cohorte independiente = 0,681
Se puede ver que las sustituciones de genes unicos identificados experimentalmente por cuantificacion con una PCR cuantitativa afectan normalmente la actuacion predictiva del algoritmo T5, solo insignificantemente segun se evalua mediante el c-mdice.
La siguiente tabla muestra los candidatos potenciales a sustitucion genetica para los genes del algoritmo T5. Cada gen candidato se muestra en una celda de la tabla: el nombre del gen continua con el coeficiente de correlacion absoluta de Pearson de la expresion del gen original en el algoritmo T5 y el candidato de sustitucion y el ID de conjunto de sondas U133A.
Las secuencias de los cebadores y sondas eran las siguientes:
Una segunda alternativa para la seleccion no supervisada de posibles candidates de sustitucion genetica se basa solo en los dates de Affymetrix. Esto tiene la ventaja de que se puede hacer solamente basandose en los dates ya publicados (por ejemplo, de www.nc-bi.nlm.nih.gov/geo/). Las siguientes Tablas enumeran los candidatos de sustitucion del conjunto de sondas HG-U133a para los conjuntos de sondas utilizadas en los algoritmos T1-T5. Esto se basa en los datos de preparacion de estos algoritmos. Las cabeceras de columna contienen el nombre del gen y la ID del conjunto de sondas en negrita. Entonces, se enumeran los 10 mejores conjuntos de sondas correlativos, donde cada celda de la tabla contiene el ID del conjunto de sondas, el coeficiente de correlacion entre parentesis y el nombre del gen.
Claims (12)
1. Un procedimiento de prediccion de una respuesta y/o el beneficio de la quimioterapia que contiene taxano/antraciclina, incluyendo la quimioterapia neoadyuvante, en un paciente que padece o esta en riesgo de desarrollar un cancer de mama recurrente, comprendiendo dicho procedimiento las etapas de:
(a) la determinacion en una muestra de tumor de mama de dicho paciente de los niveles de expresion genetica de al menos 3 de los siguientes genes: BIRC5, DHCR7, AZGP1, RBBP8, IL6ST, y MGP, indicativos de una respuesta a la quimioterapia de un tumor, y
(b) la combinacion matematica de los valores del nivel de expresion para los genes de dicho conjunto cuyos valores se determinaron en la muestra tumoral para generar una puntuacion combinada, en la que dicha puntuacion combinada es predictiva de dicha respuesta y/o beneficio de la quimioterapia.
2. El procedimiento de la re 1ivi pnadraica lació prnediccion de una respuesta a la quimioterapia citotoxica, preferentemente en tumores negativos a Her2/neu, positivos al receptor estrogenico (luminal), preferentemente en el modo neoadyuvante.
3. El procedimiento de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que dicho nivel de expresion se determina como no proteica, tal como un nivel de expresion genetica.
4. El procedimiento de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que dicho nivel de expresion se determina mediante al menos uno de
un procedimiento basado en PCR,
un procedimiento basado en micromatrices, o
un procedimiento basado en hibridacion, una estrategia de secuenciacion y/o secuenciacion de siguiente generacion.
5. Un procedimiento de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que dicha determinacion de los niveles de expresion es en una muestra tumoral fijada con formalina embebida en parafina o una muestra tumoral fresca congelada.
6. El procedimiento de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que el nivel de expresion de dicho al menos un marcador genetico se determina como un patron de expresion con respecto a al menos un gen de referencia o a un valor de expresion medio computado.
7. El procedimiento de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que dicha etapa de combinacion matematica comprende una etapa de aplicacion de un algoritmo a los valores representativos de un nivel de expresion de un gen determinado, en particular en el que dicho algoritmo es una combinacion lineal de dichos valores representativos de un nivel de expresion de un gen determinado, o en el que un valor representativo del nivel de expresion de un gen determinado se multiplica por un coeficiente.
8. El procedimiento de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que se determinan uno o mas umbrales para dicha puntuacion combinada y se discrimina entre alto y bajo riesgo, medio y bajo riesgo, o mas grupos de riesgo aplicando el umbral en la puntuacion combinada.
9. El procedimiento de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que una puntuacion combinada alta es indicativa del beneficio de una terapia mas agresiva, por ejemplo, una quimioterapia citotoxica.
10. El procedimiento de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que se procesa la informacion con respecto al estado ganglionar del paciente en la etapa de la combinacion matematica de los valores del nivel de expresion de los genes para generar una puntuacion combinada.
11. El procedimiento de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que se procesa dicha informacion con respecto al tamano tumoral del paciente en la etapa de combinacion matematica de los valores del nivel de expresion de los genes para generar una puntuacion combinada.
12. El procedimiento de una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en el que se procesa dicha informacion con respecto al estado ganglionar y el tamano tumoral del paciente en la etapa de combinacion matematica de los valores del nivel de expresion de los genes para generar una puntuacion combinada.
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP11175852 | 2011-07-28 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| ES2714582T3 true ES2714582T3 (es) | 2019-05-29 |
Family
ID=46598521
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ES16184484T Active ES2714582T3 (es) | 2011-07-28 | 2012-07-30 | Procedimiento de predicción de la respuesta a la quimioterapia en un paciente que padece o está en riesgo de desarrollar un cáncer de mama recurrente |
| ES12740974.6T Active ES2608322T3 (es) | 2011-07-28 | 2012-07-30 | Procedimiento para predecir la respuesta a la quimioterapia en un paciente que padece o está en riesgo de desarrollar cáncer de mama recurrente |
Family Applications After (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ES12740974.6T Active ES2608322T3 (es) | 2011-07-28 | 2012-07-30 | Procedimiento para predecir la respuesta a la quimioterapia en un paciente que padece o está en riesgo de desarrollar cáncer de mama recurrente |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (4) | US20140228241A1 (es) |
| EP (2) | EP3150720B1 (es) |
| ES (2) | ES2714582T3 (es) |
| HU (1) | HUE032391T2 (es) |
| PL (1) | PL2737081T3 (es) |
| PT (1) | PT2737081T (es) |
| WO (1) | WO2013014296A1 (es) |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ES2525382T3 (es) | 2010-03-31 | 2014-12-23 | Sividon Diagnostics Gmbh | Método para la predicción de recurrencia del cáncer de mama bajo tratamiento endocrino |
| US20150376714A1 (en) | 2013-02-01 | 2015-12-31 | Sividon Diagnostics Gmbh | Method for predicting the benefit from inclusion of taxane in a chemotherapy regimen in patients with breast cancer |
| JP6164689B2 (ja) * | 2013-08-30 | 2017-07-19 | 国立大学法人大阪大学 | 乳癌術前化学療法に対する感受性の診断補助方法および判定装置 |
| PL228355B1 (pl) * | 2013-10-15 | 2018-03-30 | Wroclawskie Centrum Badan Eit Spolka Z Ograniczona Odpowiedzialnoscia | Sposób wykrywania obnizonej podatnosci na przeciwnowotworowa chemioterapie adjuwantowa cytostatykiem z grupy oksazofosforyn i antybiotykiem z grupy antracyklin u pacjentów z inwazyjnym przewodowym rakiem gruczołu piersiowego (IDC) |
| AU2015217698A1 (en) * | 2014-02-12 | 2016-06-30 | Sividon Diagnostics Gmbh | Method for predicting the response and survival from chemotherapy in patients with breast cancer |
| US11497476B2 (en) * | 2015-06-22 | 2022-11-15 | Sunnybrook Research Institute | Systems and methods for prediction of tumor treatment response to using texture derivatives computed from quantitative ultrasound parameters |
| EP3310260A4 (en) * | 2015-06-22 | 2019-03-06 | Sunnybrook Research Institute | SYSTEMS AND METHOD FOR PREDICTING THE TUMOR RESPONSE TO CHEMOTHERAPY USING QUANTITATIVE ULTRASOUND PARAMETERS OF PRE-TREATMENT |
| EP3679160A4 (en) * | 2017-09-08 | 2021-05-19 | Myriad Genetics, Inc. | METHOD OF USING BIOMARKERS AND CLINICAL VARIABLES TO PREDICT THE BENEFIT OF CHEMOTHERAPY. |
| US20210363594A1 (en) * | 2018-09-27 | 2021-11-25 | Biontech Diagnostics Gmbh | Predictive and Prognostic Methods in Breast Cancer |
| EP3887548A1 (en) | 2018-11-30 | 2021-10-06 | GBG Forschungs GmbH | Method for predicting the response to cancer immunotherapy in cancer patients |
| CN113061655B (zh) * | 2021-03-25 | 2022-04-19 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一组用于预测乳腺癌新辅助化疗敏感性的基因标签及应用 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006119593A1 (en) | 2005-05-13 | 2006-11-16 | Universite Libre De Bruxelles | Gene-based algorithmic cancer prognosis |
| US20090239223A1 (en) | 2006-07-13 | 2009-09-24 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Prediction of Breast Cancer Response to Taxane-Based Chemotherapy |
| WO2009114836A1 (en) | 2008-03-14 | 2009-09-17 | Genomic Health, Inc. | Gene expression markers for prediction of patient response to chemotherapy |
| DK2297359T3 (en) | 2008-05-30 | 2014-02-24 | Univ Utah Res Found | Gene expression profiles to predict the outcome of breast cancer |
| WO2010076322A1 (en) | 2008-12-30 | 2010-07-08 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Prediction of response to taxane/anthracycline-containing chemotherapy in breast cancer |
| ES2525382T3 (es) | 2010-03-31 | 2014-12-23 | Sividon Diagnostics Gmbh | Método para la predicción de recurrencia del cáncer de mama bajo tratamiento endocrino |
-
2012
- 2012-07-30 US US14/235,168 patent/US20140228241A1/en not_active Abandoned
- 2012-07-30 EP EP16184484.0A patent/EP3150720B1/en active Active
- 2012-07-30 EP EP12740974.6A patent/EP2737081B1/en active Active
- 2012-07-30 ES ES16184484T patent/ES2714582T3/es active Active
- 2012-07-30 PT PT127409746T patent/PT2737081T/pt unknown
- 2012-07-30 PL PL12740974T patent/PL2737081T3/pl unknown
- 2012-07-30 ES ES12740974.6T patent/ES2608322T3/es active Active
- 2012-07-30 HU HUE12740974A patent/HUE032391T2/en unknown
- 2012-07-30 WO PCT/EP2012/064865 patent/WO2013014296A1/en not_active Ceased
-
2016
- 2016-09-23 US US15/275,150 patent/US20170081728A1/en not_active Abandoned
-
2019
- 2019-01-24 US US16/256,483 patent/US20190144949A1/en not_active Abandoned
-
2022
- 2022-04-06 US US17/714,862 patent/US20220307090A1/en active Pending
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2013014296A1 (en) | 2013-01-31 |
| EP3150720B1 (en) | 2018-12-12 |
| EP2737081A1 (en) | 2014-06-04 |
| ES2608322T3 (es) | 2017-04-07 |
| US20140228241A1 (en) | 2014-08-14 |
| EP3150720A1 (en) | 2017-04-05 |
| US20220307090A1 (en) | 2022-09-29 |
| US20170081728A1 (en) | 2017-03-23 |
| EP2737081B1 (en) | 2016-09-28 |
| US20190144949A1 (en) | 2019-05-16 |
| PL2737081T3 (pl) | 2017-04-28 |
| PT2737081T (pt) | 2016-12-23 |
| HUE032391T2 (en) | 2017-09-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| ES2714582T3 (es) | Procedimiento de predicción de la respuesta a la quimioterapia en un paciente que padece o está en riesgo de desarrollar un cáncer de mama recurrente | |
| ES2525382T3 (es) | Método para la predicción de recurrencia del cáncer de mama bajo tratamiento endocrino | |
| KR101437718B1 (ko) | 위암의 예후 예측용 마커 및 이를 이용하는 위암의 예후 예측 방법 | |
| US20100216131A1 (en) | Gene expression profiling of esophageal carcinomas | |
| WO2010076322A1 (en) | Prediction of response to taxane/anthracycline-containing chemotherapy in breast cancer | |
| DK3141617T3 (en) | PROCEDURE FOR PREVENTING THE CANCER OF A CANCER ON A PATIENT BY ANALYZING GENEPRESSION | |
| ES2828923T3 (es) | Prueba de metilación de ADN para detectar cáncer de próstata | |
| US20160348183A1 (en) | Method for predicting the response and survival from chemotherapy in patients with breast cancer | |
| CN110229899B (zh) | 用于结直肠癌早期诊断或预后预测的血浆标记物组合 | |
| JP6638128B2 (ja) | 腎がんの悪性度の検査マーカー及び検査方法 | |
| US10301685B2 (en) | Method for predicting the benefit from inclusion of taxane in a chemotherapy regimen in patients with breast cancer | |
| CN118922561A (zh) | 肾癌诊断用尿液miRNA标志物、诊断试剂及试剂盒 | |
| WO2010003772A1 (en) | Method for predicting adverse response to erythropoietin in breast cancer treatment | |
| WO2001077385A1 (en) | Method of detecting cancer | |
| EA010571B1 (ru) | Способ диагностики немелкоклеточного рака легких и набор для его осуществления | |
| ES2343996B1 (es) | Metodo para la subclasificacion de tumores. | |
| JP2004248502A (ja) | 癌悪性度の評価方法 | |
| EP3325643B1 (en) | Methods and means for dysplasia analysis | |
| JP2004248501A (ja) | 癌悪性度の評価方法 | |
| HK1256263B (en) | Methods and means for dysplasia analysis | |
| WO2010019874A1 (en) | Methods of predicting the risk of recurrence of cancer |