ES2986647T3 - Método de estadificación de la fibrosis hepática en pacientes con EHNA - Google Patents

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Abstract

La presente divulgación se refiere en general a métodos de tratamiento de pacientes humanos que padecen una enfermedad o afección hepática. La divulgación también proporciona métodos de diagnóstico para determinar el estadio o estado de la enfermedad o afección hepática y métodos de seguimiento para evaluar la eficacia de un tratamiento, utilizando marcadores de proteínas séricas, metabolitos o ácidos biliares. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Método de estadificación de la fibrosis hepática en pacientes con EHNA
ANTECEDENTES
[0001]La EHNA constituye una importante necesidad médica no cubierta que va en aumento y que actualmente no cuenta con ninguna terapia aprobada. Se calcula que 16 millones de adultos estadounidenses padecen EHNA. Aproximadamente el 25 % de los pacientes diagnosticados con EHNA presentan fibrosis hepática avanzada, que se asocia con un aumento de la morbilidad y la mortalidad.
[0002]La biopsia se considera un procedimiento estándar para evaluar la salud del hígado, incluida la EHNA. No obstante, la biopsia es una técnica invasiva que no resulta ideal para numerosos pacientes. Los métodos no invasivos pueden proporcionar ventajas para diagnosticar, monitorizar o predecir la EHNA. En el presente documento se describen diversos marcadores no invasivos asociados con la EHNA o una presentación relacionada.
[0003]El documento WO 2012/105590 A1 desvela un marcador de determinación que comprende a YKL-40 y que puede usarse para distinguir entre la esteatosis simple y la EHNA en un paciente con enfermedad del hígado graso no alcohólico (EHGNA). El documento WO 2005/039397 A2 desvela un método para diagnosticar la presencia o la gravedad de la fibrosis tisular en un individuo detectando a2-macroglobulina (a2-MG) en una muestra del individuo, detectando ácido hialurónico (AH) en una muestra del individuo, detectando inhibidor tisular de metaloproteinasa-1 (TIMP-1) en una muestra del individuo y diagnosticando la presencia o la gravedad de la fibrosis tisular en el individuo basándose en la presencia o el nivel de a2-MG, AH y TIMP-1. El documento WO 2017/139254 A1 desvela diversos métodos, composiciones y kits para determinar si un sujeto tiene EHGNA, y también desvela diversos métodos, composiciones y kits para determinar si un sujeto tiene EHNA. El documento Wo 2017/167934 A1 desvela un método para diagnosticar la EHNA y para clasificar a un sujeto como receptor potencial de un tratamiento para la EHNA.
RESUMEN
[0004]La invención se especifica en las reivindicaciones anexas. La presente divulgación se basa en la evaluación de marcadores de proteínas y ácidos biliares, cuyos niveles se correlacionan con el estadio, el estado o el resultado del tratamiento de enfermedades o afecciones hepáticas. En una realización, se proporciona un método para clasificar a un paciente con esteatohepatitis no alcohólica (EHNA) con fibrosis grave, que incluye medir los niveles proteicos de colectina renal 1 (CL-K1), espondina-1 (RSPO1), metalopeptidasa de matriz 7 (MMP-7), componente del complemento 7 (C7), proteína de unión al factor de crecimiento similar a la insulina 7 (IGFBP7), subunidad alfa del receptor de interleucina 5 (IL-5Ra) y trombospondina-2 (TSP2) en una muestra de suero aislada del paciente con EHNA; determinar si el estadio de fibrosis hepática de la Red de Investigación Clínica (CRN) de la esteatohepatitis no alcohólica en el paciente con EHNA es un estadio 3 o 4 basándose en los niveles proteicos medidos y en diversos valores de referencia predeterminados, de manera que los valores de referencia predeterminados incluyen los niveles proteicos de referencia para la colectina renal 1 (CL-K1), la espondina-1 (RSPO1), la metalopeptidasa de matriz 7 (MMP-7), el componente del complemento 7 (C7), la proteína de unión al factor de crecimiento similar a la insulina 7 (IGFBP7), la subunidad alfa del receptor de interleucina 5 (IL-5Ra) y la trombospondina-2 (TSP2) en los estadios de fibrosis de la CRN de 0 a 4; y clasificar al paciente con EHNA con fibrosis grave si el estadio de fibrosis de la CRN determinado es 3 o 4.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS ILUSTRACIONES
[0005]
LaFigura 1(FIG. 1) muestra diversas proteínas cuyos niveles de expresión en el suero se correlacionan de manera significativa con la gravedad de la enfermedad de EHNA.
LaFigura 2es un diagrama de Venn que muestra los solapamientos entre el estadio de la fibrosis y los componentes de la EHNA para los marcadores proteicos.
LaFigura 3muestra que la capacidad de diagnóstico del estadio de la fibrosis en el punto de referencia usando biomarcadores combinados aumenta en comparación con los mejores marcadores individuales.
LasFiguras 4-7muestran el rendimiento de los marcadores proteicos multivariantes para monitorizar la mejora de los parámetros clínicos, el estadio de fibrosis de la CRN (Figura 4), la esteatosis (Figura 5), la inflamación lobular (Figura 6) y el abombamiento hepático (Figura 7).
LaFigura 8(no conforme a la invención) muestra un gráfico que muestra que los perfiles de ácidos biliares en el suero están alterados de manera significativa en sujetos con EHNA con diferentes estadios de fibrosis.
LaFigura 9(no conforme a la invención) muestra que los niveles de C4 sérico (7a-hidroxi-4-colesten-3-ona) aumentan en los sujetos con EHNA de F2/F3, pero disminuyen en los sujetos de F4 y los sujetos descompensados. **p<0,01, ***p<0,001, ****p<0,0001.
LaFigura 10muestra el potencial único y solapado secretado/filtrado de múltiples bases de datos.
Figura 11. Flujo de trabajo del secretoma de la EHNA.
Figura 12. Diagnóstico de fibrosis grave o cirrosis usando los niveles de ARN hepático de los principales secretomas candidatos combinados e individuales.
Figura 13. Los secretomas candidatos demostraron una asociación significativa entre los niveles de proteínas circulantes y la fibrosis hepática en 1497 muestras y muestras de estudio sim (F2-4).
Las Figuras 14-15 (no conformes a la invención) muestran la correlación significativa entre las proteínas circulantes GDF-15 y determinados estadios y características de la EHNA.
Las Figuras 16-18 (no conformes a la invención) muestran la correlación significativa entre las proteínas circulantes CD 163 y determinados estadios y características de la EHNA.
La Figura 19 es un diagrama de Venn que muestra diversos marcadores de metabolitos superpuestos para diferentes fenotipos de EHNA.
[0006] Debe entenderse que algunas o la totalidad de las figuras son representaciones esquemáticas con fines ilustrativos.
DESCRIPCIÓN DETALLADA
Definiciones
[0007] A menos que se especifique lo contrario, todos los términos técnicos y científicos utilizados en el presente documento tienen el mismo significado que entiende habitualmente una persona con conocimientos comunes en el campo al que pertenece la presente invención. Los títulos del presente documento se proporcionan únicamente por conveniencia y no implican limitación alguna.
[0008] A lo largo de la presente especificación, y a menos que el contexto indique lo contrario, debe entenderse que los términos «comprende», «comprenden» y «que comprende(n)» implican la inclusión de un paso o elemento o grupo de pasos o elementos indicados, pero no la exclusión de cualquier otro paso o elemento o grupo de pasos o elementos. La expresión «que consta de» incluye -y se limita a- lo que sigue a la expresión «que consta de». Así, la expresión «que consta de» indica que los elementos enumerados son necesarios u obligatorios, y que no pueden estar presentes otros elementos. La expresión «que consta básicamente de» incluye cualquier elemento enumerado después de dicha expresión, y restringe el resto de elementos que no interfieren con o contribuyen a la actividad o la acción especificada en la divulgación para los elementos enumerados. Así, la frase «que consta básicamente de» indica que los elementos enumerados son necesarios u obligatorios, pero que los demás elementos son opcionales y que pueden estar presentes -o no- dependiendo de si afectan o no a la actividad o la acción de los elementos enumerados.
[0009] A lo largo de la presente especificación, la referencia a «algunas realizaciones», «una realización», «otra realización», «una realización particular», «una realización relacionada», «una realización determinada», «una realización adicional» u «otra realización adicional» -o combinaciones de las mismas- indica que un rasgo, estructura o característica particular descrita en relación con la realización está incluida en al menos una realización de la presente invención. Por consiguiente, las diferentes apariciones de las frases anteriores en diversos lugares a lo largo de la presente especificación no se refieren necesariamente a la misma realización. Asimismo, los rasgos, estructuras o características particulares pueden combinarse de cualquier manera adecuada en una o más realizaciones.
[0010] Tal y como se utiliza en el presente documento, el término "muestra" se refiere de manera general a un fluido de un ser humano. Los ejemplos no limitativos de una muestra incluyen los siguientes: bilis, sangre, plasma sanguíneo, suero, leche materna, heces, pus, saliva, sebo, semen, sudor, lágrimas, orina y vómito. En algunas realizaciones, la muestra es suero.
[0011] Tal y como se utiliza en el presente documento, el término "sujeto" se refiere a un mamífero. Los sujetos ejemplares incluyen -pero no se limitan a- humanos, monos, perros, gatos, ratones, ratas, vacas, caballos, cabras y ovejas. En algunas realizaciones, el sujeto tiene una enfermedad o afección hepática y puede ser tratado tal y como se describe en el presente documento.
[0012] Tal y como se utiliza en el presente documento, cuando se hace referencia a un paciente, el término "sospechoso" se refiere a la posibilidad de que un paciente tenga una determinada enfermedad o afección hepática basándose en una correlación.
[0013] Tal y como se utilizan en el presente documento, los términos "tratamiento", "tratar" u otro léxico similar se refieren a un proceso para (1) retrasar la aparición de una enfermedad que está causando síntomas clínicos; (2) inhibir una enfermedad, es decir, detener el desarrollo de los síntomas clínicos; y/o (3) aliviar la enfermedad, es decir, causar la regresión de los síntomas clínicos o de la gravedad de los mismos.
[0014] Tal y como se utiliza en el presente documento, la expresión "enfermedad o afección hepática" se refiere a una o más de las siguientes: fibrosis hepática, hepatitis alcohólica, esteatohepatitis C7 (EHNA), enfermedad del hígado graso no alcohólico (EHGNA) o inflamación del hígado.
[0015]Tal y como se utiliza en el presente documento, el término "NAS" hace referencia a la puntuación de actividad de la EHGNA, que es un sistema de puntuación para la EHGNA.
Identificación y tratamiento de las afecciones o enfermedades hepáticas
[0016]Los ejemplos experimentales de la presente divulgación identificaron diversos marcadores no invasivos a partir de muestras de suero que pueden usarse para diagnosticar enfermedades o afecciones hepáticas, como la fibrosis hepática, la esteatohepatitis no alcohólica (EHNA), la enfermedad del hígado graso no alcohólico (EHGNA) y la inflamación hepática. Más concretamente, los autores de la presente invención demostraron que los niveles de expresión de determinados marcadores proteicos, individualmente o en combinación, se correlacionaban de manera significativa con el estadio o estado de la enfermedad o afección hepática. Además, los niveles de C4 sérico (7ahidroxi-4-colesten-3-ona), que se midieron para mostrar la biosíntesis de ácidos biliares hepáticos, se correlacionaban con los estadios de fibrosis y el desarrollo de cirrosis.
[0017]Debe entenderse que la información obtenida mediante los ensayos de diagnóstico descritos en el presente documento puede usarse sola o en combinación con otra información, como, por ejemplo, los genotipos o niveles de expresión de otras proteínas, los parámetros químicos clínicos, los parámetros histopatológicos, o la edad, el sexo y el peso del sujeto. Cuando se usa sola, la información obtenida mediante los ensayos diagnósticos aquí descritos resulta útil para determinar o identificar el resultado clínico de un tratamiento, seleccionar a un paciente para un tratamiento, o tratar a un paciente, etc. Por otro lado, cuando se usa en combinación con otra información, la información obtenida mediante los ensayos de diagnóstico descritos en el presente documento resulta útil para ayudar a determinar o identificar el resultado clínico de un tratamiento, ayudar a seleccionar a un paciente para un tratamiento o ayudar a tratar a un paciente, etc. En un aspecto particular, los genotipos o niveles de expresión de una o más proteínas tal y como se desvelan en el presente documento se usan en un panel de proteínas, de manera que cada uno de ellos contribuye al diagnóstico, el pronóstico o el tratamiento final.
[0018]También se han identificado marcadores proteicos que se correlacionan con las mejoras clínicas posteriores a un tratamiento. Por consiguiente, estos marcadores pueden usarse para monitorizar el tratamiento de los pacientes. Por ejemplo, cuando los marcadores muestran que un tratamiento ha sido eficaz en un paciente, se le puede indicar al paciente que continúe con el tratamiento. Por el contrario, si los marcadores muestran que no se han obtenido las mejoras deseadas con el tratamiento, se puede utilizar un nuevo tratamiento (por ejemplo, un nuevo medicamento o una dosis más alta).
[0019]Por consiguiente, de acuerdo con la invención, se proporciona un método para determinar el estadio o estado de una enfermedad o afección hepática en un sujeto humano, por ejemplo uno que se sospecha que tiene una enfermedad o afección hepática. El método incluye medir los niveles de expresión de diversas proteínas/genes, seleccionados de la Tabla 1A, presentes en una muestra biológica aislada del sujeto humano y determinar el estadio de fibrosis hepática en el sujeto humano basándose en los niveles de expresión. Más específicamente, la invención proporciona un método para clasificar a un paciente con esteatohepatitis no alcohólica (EHNA) con fibrosis grave, que incluye medir los niveles proteicos de la colectina renal 1 (CL-K1), la espondina-1 (RSPO1), la metalopeptidasa de matriz 7 (MMP-7), el componente del complemento 7 (C7), la proteína de unión al factor de crecimiento similar a la insulina 7 (IGFBP7), la subunidad alfa del receptor de interleucina 5 (IL-5Ra) y la trombospondina-2 (TSP2) en una muestra de suero aislada del paciente con EHNA; determinar si el estadio de fibrosis hepática de la Red de Investigación Clínica (CRN) de la esteatohepatitis no alcohólica en el paciente con EHNA es un estadio 3 o 4 basándose en los niveles proteicos medidos y en diversos valores de referencia predeterminados, de manera que los valores de referencia predeterminados incluyen los niveles proteicos de referencia para la colectina renal 1 (CL-K1), la espondina-1 (RSPO1), la metalopeptidasa de matriz 7 (MMP-7), el componente del complemento 7 (C7), la proteína de unión al factor de crecimiento similar a la insulina 7 (IGFBP7), la subunidad alfa del receptor de interleucina 5 (IL-5Ra) y la trombospondina-2 (TSP2) en los estadios de fibrosis de la CRN de 0 a 4; y clasificar al paciente con EHNA con fibrosis grave si el estadio de fibrosis de la CRN determinado es 3 o 4. La determinación incluye comparar los niveles proteicos medidos con los niveles de referencia. En algunas realizaciones, los niveles de referencia se obtienen de un sujeto humano que no padece fibrosis hepática.
[0020]Por ejemplo, la Tabla 1A muestra que el marcador proteico “colectina renal 1” tiene los niveles de expresión 5987.2, 4903.3, 8174.95, 11267.55 y 15604.5 (unidad: unidad fluorescente relativa [RFU]) en los estadios de fibrosis de la CRN 0-4, respectivamente, en la muestra de prueba. Cuando se evalúa a un nuevo sujeto y el nivel de expresión de la colectina renal 1 es de 11000 (RFU, normalizada), se puede determinar que este nuevo sujeto probablemente tiene una fibrosis hepática en el estadio de fibrosis 3 de la CRN.
[0021]En la presente invención, las proteínas se seleccionan de la Tabla 1A o la Tabla 2A. En este aspecto, la variable de diagnóstico es un estadio de fibrosis de la CRN. En otras divulgaciones que no forman parte de la presente invención, las proteínas se seleccionan de la Tabla 1B o 2B, y la variable de diagnóstico es un estadio de fibrosis de Ishak; las proteínas se seleccionan de la Tabla 1C o 2C, y la variable de diagnóstico es una puntuación NAS; las proteínas se seleccionan de la Tabla 1D o 2D, y la variable de diagnóstico es una esteatosis; las proteínas se seleccionan de la Tabla 1E o 2E, y la variable de diagnóstico es una inflamación lobular (LI); o las proteínas se seleccionan de la Tabla 1F o 2F, y la variable de diagnóstico es un abombamiento hepático (HB).
[0022]En las tablas se puede observar que algunos marcadores proteicos están asociados con múltiples variables de diagnóstico, mientras que algunos son exclusivos de una variable en particular (ver el resumen de la Tabla A). Por ejemplo, 6Ckina, BSSP4, IL-8, LIF sR, LTBP4, MIC-1, SAP, SEM6B, SLAF7 y espondina-1 son exclusivos de la fibrosis de la CRN y HSP 70 es común a los cinco parámetros de la Tabla 5. Por consiguiente, un nivel de expresión adecuado de 6Ckina puede indicar un estadio de fibrosis de CRN particular, mientras que un nivel de expresión adecuado de HSP 70 implica un estadio o estado particular para las cinco variables.
[0023]Tal y como se muestra en el análisis multivariante del Ejemplo 1, cuando se usan de manera combinada, un grupo de siete marcadores proteicos tienen una capacidad de diagnóstico incluso mayor. Estos siete marcadores proteicos incluyen a C7 (Componente del complemento 7), CL-K1 (Colectina renal 1), IGFBP7 (Proteína de unión al factor de crecimiento similar a la insulina 7), Espondina 1 (RSPO1), IL-5Ra (UniProt: Q01344; Subunidad alfa del receptor de interleucina 5), MMP-7 (Metalopeptidasa de matriz 7) y TSP2 (Trombospondina-2). En la invención se utilizan los siete marcadores.
[0024]Tal y como se demuestra en el Ejemplo 2 (no conforme a la invención), los niveles séricos de C4 (7ahidroxi-4-colesten-3-ona) también se correlacionan con el estadio y el estado de las enfermedades hepáticas, de manera que pueden usarse -individualmente o en combinación con otros marcadores como los desvelados en el presente documento- para llevar a cabo el diagnóstico de enfermedades o afecciones hepáticas.
[0025]De manera adicional o independiente, la evaluación de la enfermedad puede realizarse con información obtenida a través de métodos convencionales o no convencionales. En una divulgación, se proporciona un método (no conforme a la invención) para identificar a un paciente con esteatohepatitis no alcohólica (EHNA) como probable paciente con fibrosis avanzada. El método incluye medir el nivel de AST, el nivel de ALT y el recuento de plaquetas para el paciente con EHNA y calcular un índice de fibrosis-4 (FIB-4), medir las concentraciones séricas del inhibidor tisular de metaloproteinasas 1 (TIMP-1), el propéptido amino-terminal de procolágeno tipo III (PIIINP) y el ácido hialurónico (HA) para el paciente con EHNA y calcular una puntuación de fibrosis hepática mejorada (ELF), o realizar una elastografía transitoria (Fibroscan) del paciente con EHNA para determinar una puntuación de Fibroscan, y comparar el índice FIB-4 y uno o ambos de entre la puntuación ELF y la puntuación de Fibroscan con los valores de referencia, e identificar al paciente con EHNA como probable paciente con fibrosis avanzada basándose en la comparación.
[0026]En algunas divulgaciones, se determinan el índice FIB-4 y la puntuación ELF. En algunas divulgaciones, se determinan el índice FIB-4, la puntuación ELF y la puntuación Fibroscan. En algunas divulgaciones, no se realizan mediciones invasivas al paciente con EHNA. En una divulgación, se realiza una evaluación de la puntuación FIB-4 o la puntuación ELF y se trata a un paciente con uno o más agentes terapéuticos seleccionados de entre un inhibidor de ASK1, un inhibidor de ACC o un agonista de FXR. En una divulgación, se realiza una evaluación de la puntuación FIB-4 o la puntuación ELF y se trata a un paciente con selonsertib.
[0027]Como se demuestra en el Ejemplo 6 (no conforme a la invención), los metabolitos medidos en muestras de suero de un individuo también pueden usarse como biomarcadores para evaluar las etapas de la enfermedad. Por consiguiente, la presente divulgación desvela un método para determinar el estadio o el estado de la enfermedad o afección hepática en un sujeto humano, por ejemplo uno que se sospecha que tiene una enfermedad o afección hepática. El método incluye medir los niveles de uno o más metabolitos (seleccionados de las Tablas 15-27) presentes en una muestra biológica (por ejemplo, suero) obtenida del sujeto humano y determinar el estadio de fibrosis hepática en el sujeto humano en función de dichos niveles. En algunas divulgaciones, la determinación incluye comparar los niveles con los niveles de referencia. En algunas divulgaciones, los niveles de referencia se obtienen de un sujeto humano que no padece fibrosis hepática.
[0028]En algunas divulgaciones, los metabolitos se seleccionan de la Tabla 15. En este aspecto, la variable de diagnóstico es un estadio de fibrosis de CRN. En otras divulgaciones que no forman parte de la presente invención, los metabolitos se seleccionan de la Tabla 16, y la variable de diagnóstico es una puntuación NAS; los metabolitos se seleccionan de la Tabla 17, y la variable de diagnóstico es una esteatosis; los metabolitos se seleccionan de la Tabla 19, y la variable de diagnóstico es una inflamación lobular (LI); o los metabolitos se seleccionan de la Tabla 18, y la variable de diagnóstico es un abombamiento hepático (HB).
[0029]En algunas realizaciones, la determinación de una enfermedad o afección hepática en un paciente es seguida por un tratamiento, tal y como se describe en el presente documento. En otras realizaciones, la determinación de una enfermedad o afección hepática se lleva a cabo durante el tratamiento.
[0030]Tal y como se demuestra en el Ejemplo 6 y en la Figura 19, los diferentes paneles de biomarcadores pueden diferenciar a pacientes con diferentes presentaciones de la enfermedad. En una divulgación, un panel de biomarcadores como el descrito en el Ejemplo 6 puede usarse para distinguir a pacientes con las siguientes presentaciones: F0-2 versus F3-4, NAS>=5 versus NAS<5, cirróticos criptogénicos versus cirróticos no criptogénicos, y pacientes F4 versus pacientes F0-3. Una vez que se determina la presentación de un paciente a partir de la obtención de una muestra biológica que incluye el panel descrito en el Ejemplo 6, el paciente puede tratarse con uno o más agentes terapéuticos, tal y como se describe en el presente documento.
Monitorización de las mejoras clínicas
[0031]Tal y como se muestra en el Ejemplo 1, se han identificado diversos marcadores proteicos que se correlacionan bien con la mejora de determinados criterios de valoración clínicos. Por consiguiente, estos marcadores proteicos pueden usarse para monitorizar la eficacia de un tratamiento en un paciente.
[0032]La presente divulgación también desvela un método para evaluar el efecto de un tratamiento en un paciente que padece una enfermedad o afección hepática y que ha recibido el tratamiento. En algunas realizaciones, el método incluye medir los niveles de expresión de una o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 3A-D y 12) presentes en una muestra biológica aislada del paciente; y evaluar el efecto del tratamiento comparando los niveles de expresión con los niveles de expresión de referencia obtenidos de los pacientes antes del tratamiento.
[0033]Por ejemplo, para un paciente que tiene fibrosis hepática, si los niveles de KYNU bajan un 30 % después del tratamiento, es probable que el paciente esté respondiendo al tratamiento, ya que este cambio sugiere una mejora de la esteatosis. Por el contrario, si la disminución de los niveles de KYNU es solo de aproximadamente un 5%, es probable que este paciente no esté respondiendo al tratamiento y esté justificada una nueva opción de tratamiento (por ejemplo, un medicamento diferente, un tratamiento más prolongado o una dosis más alta).
[0034]Cada uno de los criterios de valoración clínicos/variables clínicas (esteatosis, inflamación lobular, abombamiento hepático y estadio de fibrosis de CRN) tiene la correspondiente lista de marcadores proteicos para monitorizar su mejora. Cuando el criterio de valoración clínico es la mejora de la esteatosis, el marcador proteico se selecciona de la Tabla 3A, la Tabla 4A o la Tabla 12. Cuando el criterio de valoración clínico es la mejora de la inflamación lobular, el marcador proteico se selecciona de la Tabla 3B, la Tabla 4B o la Tabla 12. Cuando el criterio de valoración clínico es la mejora del abombamiento hepático, el marcador proteico se selecciona de la Tabla 3C, la Tabla 4C o la Tabla 12. Cuando el criterio de valoración clínico es la mejora del estadio de fibrosis de CRN, el marcador proteico se selecciona de la Tabla 3D o la Tabla 4D.
[0035]También se identifican diversos grupos de marcadores multivariantes para cada criterio de valoración clínico, los cuales se resumen en la Tabla B. Cuando el criterio de valoración clínico es la mejora del estadio de fibrosis de CRN, los marcadores proteicos son dos, tres, cuatro, cinco, seis o más, o los siete marcadores proteicos seleccionados de entre pTEN (P60484), CD70 (P32970), Caspasa-2 (P42575), Catepsina H (P09668), LAG-1 (Q8NHW4), PDXK (O00764) y GITR (Q9Y5U5).
[0036]Cuando el criterio de valoración clínico es la mejora de la esteatosis, los marcadores proteicos son dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, once o más, o los doce marcadores proteicos seleccionados de entre Integrina a1b1 (P56199, P05556), proteína similar a nectina 2 (Q9BY67), PDGF Rb (P09619), LRP8 (Q14114), Ligando CD30 (P32971), Lumican (P51884), SAP (P02743), YKL-40 (P36222), sTie-2 (Q02763), HSP 90a/b (P07900 P08238), TSP2 (P35442) y YES (P07947).
[0037]Cuando el criterio de valoración clínico es la mejora de la inflamación lobular, los marcadores proteicos son dos, tres, cuatro, cinco o más, o los cinco marcadores proteicos seleccionados de entre HSP 90a/b (P07900 P08238), Aminoacilasa-1 (Q03154), FCG3B (075015), M-CSF R (P07333) y Queratina 18 (P05783).
[0038]Cuando el criterio de valoración clínico es la mejora del abombamiento hepático, los marcadores proteicos son dos, tres, cuatro, cinco, seis o más, o los siete marcadores proteicos seleccionados de entre fibronectina (P02751), globulina de unión a la tiroxina (P05543), FGF23 (Q9GZV9), LG3BP (Q08380), cofactor de heparina II (P05546), proteína C (P04070) y STAT3 (P40763).
Kits y paneles
[0039]La presente divulgación también proporciona kits, paquetes y paneles de diagnóstico para su uso en el método de la invención. Por ejemplo, los kits pueden incluir anticuerpos, sondas de nucleótidos o cebadores y otros reactivos para medir la expresión de proteínas o ARNm de varias listas de proteínas (por ejemplo, las Tablas 1A-1F, 2A-2F, 3A-3D, 4A-4D, 11A-11D, 12, A y B), tal y como se desvela en el presente documento. En otra realización, el kit o paquete también incluye una terapia adecuada.
Evaluación de los paneles
[0040]Diversas realizaciones desveladas anteriormente incluyen múltiples marcadores proteicos cuya medición se puede realizar de forma conjunta (simultáneamente o secuencialmente). Estas pruebas proporcionarán información para un diagnóstico, un pronóstico y un seguimiento clínico adecuados, sin limitaciones.
[0041]Se desvela un método para proporcionar información biológica para diagnosticar una enfermedad o afección hepática en un sujeto humano, que comprende medir los niveles de expresión de dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, cincuenta, veinte o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 1A-1F, las Tablas 2A-2F o las Tablas 11A-11D) presentes en una muestra biológica aislada del sujeto humano. En algunas realizaciones, las proteínas se seleccionan de entre el componente del complemento 7 (C7), la colectina renal 1 (CL-K1), la proteína de unión al factor de crecimiento similar a la insulina 7 (IGFBP7), la espondina-1 (RSPO1), la subunidad alfa del receptor de interleucina 5 (IL5-Ra), la metalopeptidasa de matriz (MMP-7) y la trombospondina-2 (TSP2). En algunas divulgaciones, la medición se lleva a cabo para no más de 20, 25, 30, 35, 40 o 50 proteínas.
[0042]Se desvela otro método para proporcionar información biológica para determinar el estadio de fibrosis de la CRN (la red de investigación clínica de la esteatohepatitis no alcohólica) en un sujeto humano, que incluye medir los niveles de expresión de dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, cincuenta, veinte o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 1A, 2A u 11A) presentes en una muestra biológica aislada del sujeto humano. En algunas divulgaciones, la medición se lleva a cabo para no más de 20, 25, 30, 35, 40 o 50 proteínas.
[0043]Se desvela otro método para proporcionar información biológica para determinar el estadio de fibrosis de Ishak en un sujeto humano, que comprende medir los niveles de expresión de dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, cincuenta, veinte o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 1B o 2B) presentes en una muestra biológica aislada del sujeto humano. En algunas divulgaciones, la medición se lleva a cabo para no más de 20, 25, 30, 35, 40 o 50 proteínas.
[0044]Se desvela otro método para proporcionar información biológica para determinar la NAS (la puntuación de la actividad de la enfermedad del hígado graso no alcohólico [EHGNA]) en un sujeto humano, que comprende medir los niveles de expresión de dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, cincuenta, veinte o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 1C, 2C u 11B) presentes en una muestra biológica aislada del sujeto humano. En algunas divulgaciones, la medición se lleva a cabo para no más de 20, 25, 30, 35, 40 o 50 proteínas.
[0045]Se desvela otro método para proporcionar información biológica para caracterizar la esteatosis en un sujeto humano, que comprende medir los niveles de expresión de dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, cincuenta, veinte o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 1D o 2D) presentes en una muestra biológica aislada del sujeto humano. En algunas divulgaciones, la medición se lleva a cabo para no más de 20, 25, 30, 35, 40 o 50 proteínas.
[0046]Se desvela otro método para proporcionar información biológica para caracterizar la inflamación lobular en un sujeto humano, que comprende medir los niveles de expresión de dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, cincuenta, veinte o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 1E, 2E u 11C) presentes en una muestra biológica aislada del sujeto humano. En algunas divulgaciones, la medición se lleva a cabo para no más de 20, 25, 30, 35, 40 o 50 proteínas.
[0047]Se desvela otro método para proporcionar información biológica para caracterizar el abombamiento hepático en un sujeto humano, que comprende medir los niveles de expresión de dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, cincuenta, veinte o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 1F, 2F u 11D) presentes en una muestra biológica aislada del sujeto humano. En algunas divulgaciones, la medición se lleva a cabo para no más de 20, 25, 30, 35, 40 o 50 proteínas.
[0048]En algunas divulgaciones, el método también comprende realizar un diagnóstico basándose en la información biológica. En algunas divulgaciones, el método también comprende prescribir o administrar al sujeto humano una terapia de acuerdo con el diagnóstico.
[0049]Una divulgación proporciona un método para proporcionar información biológica para evaluar el efecto de un tratamiento en un paciente que padece una enfermedad o afección hepática y que ha recibido el tratamiento, de manera que el método incluye medir los niveles de expresión de dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, cincuenta, veinte o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 3A-3D y 12) presentes en una muestra biológica aislada del paciente. En algunas divulgaciones, las proteínas se seleccionan de entre la fosfatasa y el homólogo de tensina (PTEN), CD70, caspasa 2, catepsina H (CTSH), esfingosina N-aciltransferasa (LAG-1), piridoxal quinasa (PDXK) y proteína relacionada con TNFR inducida por glucocorticoides (GITR). En algunas divulgaciones, la medición se lleva a cabo para no más de 20, 25, 30, 35, 40 o 50 proteínas.
[0050]Otra divulgación proporciona un método para proporcionar información biológica para evaluar si un paciente con una enfermedad o afección hepática presenta una mejoría en la esteatosis después de un tratamiento, de manera que el método incluye medir los niveles de expresión de dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, cincuenta, veinte o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 3A, 4A o 12) presentes en una muestra biológica aislada del sujeto humano. En algunas divulgaciones, las proteínas se seleccionan de entre Integrina a1b1 (P56199, P05556), proteína similar a nectina 2 (Q9BY67), PDGF Rb (P09619), LRP8 (Q14114), Ligando CD30 (P32971), Lumican (P51884), SAP (P02743), YKL-40 (P36222), sTie-2 (Q02763), HSP 90a/b (P07900 P08238), TSP2 (P35442) y YES (P07947). En algunas divulgaciones, la medición se lleva a cabo para no más de 20, 25, 30, 35, 40 o 50 proteínas.
[0051]Otra divulgación proporciona un método para proporcionar información biológica para evaluar si un paciente con una enfermedad o afección hepática presenta una mejoría en la inflamación lobular después de un tratamiento, de manera que el método incluye medir los niveles de expresión de dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, cincuenta, veinte o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 3B, 4B o 12) presentes en una muestra biológica aislada del sujeto humano. En algunas divulgaciones, las proteínas se seleccionan de entre HSP 90a/b (P07900 P08238), Aminoacilasa-1 (Q03154), FCG3B (075015), M-CSF R (P07333) y Queratina 18 (P05783). En algunas divulgaciones, la medición se lleva a cabo para no más de 20, 25, 30, 35, 40 o 50 proteínas.
[0052]Otra divulgación proporciona un método para proporcionar información biológica para evaluar si un paciente con una enfermedad o afección hepática presenta una mejoría en el abombamiento hepático después de un tratamiento, de manera que el método incluye medir los niveles de expresión de dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, cincuenta, veinte o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 3C, 4C o 12) presentes en una muestra biológica aislada del sujeto humano. En algunas divulgaciones, las proteínas se seleccionan de entre fibronectina (P02751), globulina de unión a tiroxina (P05543), FGF23 (Q9GZV9), LG3BP (Q08380), cofactor de heparina II (P05546), proteína C (P04070) y STAT3 (P40763). En algunas divulgaciones, la medición se lleva a cabo para no más de 20, 25, 30, 35, 40 o 50 proteínas.
[0053]Otra divulgación proporciona un método para proporcionar información biológica para evaluar si un paciente con una enfermedad o afección hepática presenta una mejoría en el estadio de fibrosis de CRN después de un tratamiento, de manera que el método incluye medir los niveles de expresión de dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, cincuenta, veinte o más proteínas (seleccionadas de las Tablas 3D o 4D) presentes en una muestra biológica aislada del sujeto humano. En algunas divulgaciones, las proteínas se seleccionan de entre pTEN (P60484), CD70 (P32970), Caspasa-2 (P42575), Catepsina H (P09668), LAG-1 (Q8NHW4), PDXK (O00764) y GITR (Q9Y5U5). En algunas divulgaciones, la medición se lleva a cabo para no más de 20, 25, 30, 35, 40 o 50 proteínas.
[0054]En algunas divulgaciones, el método también incluye realizar una evaluación del tratamiento basándose en la información biológica. En algunas divulgaciones, el método también incluye prescribir o administrar al sujeto humano una terapia de acuerdo con el diagnóstico.
Usos y métodos de tratamiento
[0055]Tras obtener información relacionada con el diagnóstico de una enfermedad o afección hepática, o la confirmación de la eficacia de un tratamiento, la presente divulgación proporciona además diversos usos o métodos de tratamiento adecuados para el paciente. En algunas divulgaciones, se ha analizado al paciente debidamente (usando cualquier realización de la presente divulgación) con uno o más marcadores proteicos, y opcionalmente con otros marcadores o pruebas clínicas. En algunas divulgaciones, el tratamiento utiliza uno o más de los siguientes agentes terapéuticos.
Agentes terapéuticos
[0056]En algunas divulgaciones, los uno o más agentes terapéuticos incluyen -pero no se limitan a- un compuesto desvelado en el presente documento que se administra en combinación con uno o más agentes terapéuticos adicionales para tratar o prevenir una enfermedad o afección desvelada en el presente documento. En algunas divulgaciones, los uno o más agentes terapéuticos adicionales son un inhibidor de la ECA, un inhibidor de la acetil CoA carboxilasa, un agonista del receptor A3 de la adenosina, un agonista del receptor de la adiponectina, un inhibidor de la proteína cinasa AKT, proteínas cinasas activadas por AMP (AMPK), un agonista del receptor de la amilina, un antagonista del receptor AT-1 de la angiotensina II, inhibidores de la autotaxina, un Lípido bioactivo, un Agonista de la calcitonina, un Inhibidor de la caspasa, un Estimulador de la caspasa 3, un Inhibidor de la catepsina, un Inhibidor de la caveolina 1, un Antagonista de la quimiocina CCR2, un Antagonista de la quimiocina CCR3, un Antagonista de la quimiocina CCR5, un Estimulador del canal de cloruro, un Inhibidor de la CNR1, un Inhibidor de la ciclina D1, un Inhibidor del citocromo P450 7A1, un Inhibidor de la DGAT1/2, un Inhibidor de la dipeptidil peptidasa IV, un Modulador de la endosialina, un Inhibidor del ligando de la eotaxina, un Modulador de las proteínas de la matriz extracelular, un Agonista del receptor X farnesoide, Inhibidores de la sintasa de ácidos grasos, un Agonista del receptor del FGF1, Ligandos del factor de crecimiento de fibroblastos (FGF-15, FGF-19, FGF-21), un Inhibidor de la galectina 3, un Agonista del receptor del glucagón, un Agonista del péptido 1 similar al glucagón, un Agonista del receptor 1 de ácidos biliares acoplado a proteína G, un Modulador Hedgehog (Hh), un Inhibidor de la proteasa NS3 del virus de la hepatitis C, un Modulador del factor nuclear 4 alfa de los hepatocitos (HNF4A), un Modulador del factor de crecimiento de los hepatocitos, un Inhibidor de la HMG CoA reductasa, un Agonista de la IL-10, un Antagonista de la IL-17, un Inhibidor del cotransportador ileal sódico de ácidos biliares, un Sensibilizador a la insulina, un Modulador de la integrina, un inhibidor de la cinasa 4 asociada al receptor de intereucina 1 (IRAK4), un inhibidor de la tirosina cinasa Jak2, un estimulador de Klotho beta, inhibidores de la cetohexocinasa como PF-06835919, un inhibidor de la 5-lipoxigenasa, un inhibidor de la lipoproteína lipasa, un receptor del hígado X, un estimulador del gen LPL, un antagonista del receptor de lisofosfatidato 1, un inhibidor de la lisil oxidasa homóloga 2, un Inhibidor de las metaloproteinasas de la matriz (MMP), un Inhibidor de la proteína cinasa MEKK-5, un Inhibidor de la amina oxidasa de cobre de membrana (VAP-1), un Inhibidor de la metionina aminopeptidasa-2, un Modulador de la proteína 2 de unión a metil CpG, un Inhibidor del microARN-21 (miR-21), un Desacoplador mitocondrial como la nitazoxanida, un Estimulador de la proteína básica de la mielina, un Inhibidor de la proteína 3 del dominio PYD de NACHT LRR (NLRP3), un estimulador de la sirtuina deacetilasa dependiente de NAD, un inhibidor de la NADPH oxidasa (NOX), un agonista del receptor 1 del ácido nicotínico, un estimulador del purinoceptor P2Y13, un inhibidor de la PDE 3, un inhibidor de la PDE 4, un inhibidor de la PDE 5, un modulador del receptor beta del PDGF, un inhibidor de la fosfolipasa C, un agonista del PPAR alfa, un agonista del PPAR delta, un agonista del PPAR gamma, un modulador del PPAR gamma, un Antagonista del receptor 2 activado por proteasa, un Modulador de la proteína cinasa, un Inhibidor de la proteína cinasa asociada a Rho, un Inhibidor del transportador 2 de glucosa sódica, un Inhibidor del factor de transcripción SREBP, un Inhibidor de STAT-1, un Inhibidor de la estearoíl CoA desaturasa-1, un estimulador del supresor de la señalización de citoquinas-1, un estimulador del supresor de la señalización de citoquinas-3, un factor de crecimiento transformante p (TGF-p), una quinasa 1 activada por el factor de crecimiento transformante p (TAK1), un agonista beta del receptor de la hormona tiroidea, un antagonista de TLR-4, un inhibidor de la transglutaminasa, un modulador del receptor tirosina quinasa, un modulador de GPCR, un modulador del receptor de la hormona nuclear, moduladores de WNT o un modulador de YAP/TAZ.
[0057]Los ejemplos no limitativos de los uno o más agentes terapéuticos adicionales incluyen los siguientes:
Inhibidores de la ECA, como el enalapril;
Inhibidores de la acetil CoA carboxilasa (ACC), como DRM-01, gemcabene, PF-05175157 y QLT-091382;
Agonistas del receptor de adenosina, como CF-102, CF-101, CF-502 y CGS21680;
Agonistas del receptor de adiponectina, como ADP-355;
Agonistas del receptor de amilina/calcitonina, como KBP-042;
Estimuladores de la proteína quinasa activada por AMP, como O-304;
Antagonistas del receptor AT-1 de la angiotensina II, como el irbesartán;
Inhibidores de la autotaxina, como PAT-505, PAT-048, GLPG-1690, X-165, PF-8380 y AM-063;
Lípidos bioactivos, como DS-102;
Inhibidores del receptor cannabinoide tipo 1 (CNR1), como namacizumab y GWP-42004;
Inhibidores de la caspasa, como emricasan;
Inhibidores de la pan-catepsina B, como VBY-376;
Inhibidores de la pan-catepsina, como VBY-825;
Antagonistas de la quimiocina CCR2/CCR5, como el cenicriviroc;
Antagonistas de la quimiocina CCR2, como el propagermanio;
Antagonistas de la quimiocina CCR3, como el bertilimumab;
Estimuladores de los canales de cloruro, como la cobiprostona;
Inhibidores de la diglicérido aciltransferasa 2 (DGAT2), como IONIS-DGAT2Rx;
Inhibidores de la dipeptidil peptidasa IV, como la linagliptina;
Inhibidores del ligando de la eotaxina, como el bertilimumab;
Moduladores de proteínas de la matriz extracelular, como CNX-024;
Inhibidores de la sintasa de ácidos grasos, como TVB-2640;
Inhibidores del factor de crecimiento de fibroblastos 19 (rhFGF19)/citocromo P450 (CYP)7A1, como NGM-282; Ligando del factor de crecimiento de fibroblastos 21 (fGf-21), como BMS-986171, BMS-986036;
Agonistas del factor de crecimiento de fibroblastos 21(FGF-21)/péptido similar al glucagón 1 (GLP-1), como YH-25723;
Inhibidores de la galectina 3, como GR-MD-02;
Agonistas del péptido 1 similar al glucagón (GLP1R), como AC-3174, liraglutida, semaglutida;
Agonistas del receptor de ácidos biliares 1 acoplado a proteína G (TGR5), como RDX-009, INT-777;
Inhibidores de la proteína de choque térmico 47 (HSP47), como ND-L02-s0201;
Inhibidores de la HMG CoA reductasa, como atorvastatina, fluvastatina, pitavastatina, pravastatina, rosuvastatina y simvastatina;
Agonistas de la IL-10, como la peg-ilodecakina;
Inhibidores del cotransportador ileal de sodio y ácido biliar, como A-4250, etanolato potásico hidratado de volixibat (SHP-262) y GSK2330672;
Sensibilizadores a la insulina, como KBP-042, MSDC-0602K, Px-102, RG-125 (AZD4076) y VVP-100X;
Agonistas de beta Klotho (KLB)-FGF1c, como NGM-313;
Inhibidores de la cetohexocinasa, como PF-06835919;
Inhibidores de la 5-lipoxigenasa, como tipelukast (MN-001);
Inhibidores de la lipoproteína lipasa, como CAT-2003;
Estimuladores del gen LPL, como alipogene tiparvovec;
Moduladores del receptor X hepático (LXR), como PX-L603, PX-L493, BMS-852927, T-0901317, GW-3965 y SR-9238;
Antagonistas del receptor de lisofosfatidato-1, como BMT-053011, UD-009, AR-479, ITMN-10534, BMS-986020 y KI-16198;
Inhibidores del homólogo 2 de la lisil oxidasa, como simtuzumab;
Inhibidores de la amina oxidasa sensible a la semicarbazida/proteína de adhesión vascular-1 (SSAO/VAP-1), como PXS-4728A;
Inhibidores de la metionina aminopeptidasa-2, como ZGN-839;
Moduladores de la proteína 2 de unión a metil CpG, como la mercaptamina;
Desacopladores mitocondriales, como el 2,4-dinitrofenol o la nitazoxanida;
Estimuladores de la proteína básica de la mielina, como la olesoxima;
Inhibidores de la NADPH oxidasa 1/4, como GKT-831;
Agonistas del receptor 1 del ácido nicotínico, como ARI-3037MO;
Inhibidores de la proteína 3 de dominio NACHT LRR PYD (NLRP3), como KDDF-201406-03, y NBC-6;
Moduladores de receptores nucleares, como DUR-928;
Estimuladores de purinoceptores P2Y13, como CER-209;
Inhibidores de la PDE 3/4, como tipelukast (MN-001);
Inhibidores de la PDE 5, como el sildenafilo;
Moduladores del receptor beta de PDGF, como BOT-191, BOT-509;
Agonistas de PPAR, como elafibranor (GFT-505), MBX-8025, enantiómero R de pioglitazona deuterada, pioglitazona, DRX-065, saroglitazar e IVA-337;
Antagonistas del receptor-2 activado por proteasa, como PZ-235;
Moduladores de la proteína cinasa, como CNX-014;
Inhibidores de la proteína cinasa asociada a Rho (ROCK), como KD-025;
Inhibidores del transportador sódico de glucosa-2 (SGLT2), como ipragliflozina, remogliflozina etabonato, ertugliflozina, dapagliflozina y sotagliflozina;
Inhibidores del factor de transcripción SREBP, como CAT-2003 y MDV-4463;
Inhibidores de la estearoíl CoA desaturasa-1, como el aramchol;
Agonistas beta del receptor de la hormona tiroidea, como MGL-3196, MGL-3745, VK-2809;
Antagonistas de TLR-4, como JKB-121;
Moduladores del receptor tirosina quinasa, como CNX-025;
Moduladores de GPCR, como CnX-023; y
Moduladores de receptores de hormonas nucleares, como Px-102.
[0058]En algunas divulgaciones específicas, los uno o más agentes terapéuticos adicionales se seleccionan de entre A-4250, AC-3174, ácido acetilsalicílico, AK-20, AKN-083, alipogene tiparvovec, aramchol, ARI-3037MO, ASP-8232, atorvastatina, bertilimumab, betaína anhidra, BAR-704, BI-1467335, BMS-986036, BMS-986171, BMT-053011, BOT-191, BTT-1023, BWD-100, BWL-200, CAT-2003, cenicriviroc, CER-209, CF-102, CGS21680, CNX-014, CNX-023, CNX-024, CNX-025, cobiprostona, colesevelam, dapagliflozina, 16-dehidro-pregnenolona, enantiómero R de pioglitazona deuterada, 2,4-dinitrofenol, DRX-065, DS-102, DUR-928, EDP-305, elafibranor (GFT-505), emricasan, enalapril, EP-024297, ertugliflozina, evogliptina, EYP-001, F-351, fexaramina, GKT-831, GNF-5120, GR-MD-02, hidroclorotiazida, éster etílico de icosapento, IMM-124-E, INT-767, IONIS-DGAT2Rx, INV-33, ipragliflozina, Irbesarta, propagermanio, IVA-337, JKB-121, KB-GE-001, KBP-042, KD-025, M790, M780, M450, metformina, sildenafilo, LC-280126, linagliptina, liraglutida, LJN-452, LMB-763, MBX-8025, MDV-4463, mercaptamina, MET-409, MGL-3196, MGL-3745, MSDC-0602K, namacizumab, NC-101, ND-L02-s0201, NFX-21, NGM-282, NGM-313, NGM-386, NGM-395, NTX-023-1, ácido norursodesoxicólico, O-304, ácido obeticólico, 25HC3S, olesoxime, PAT-505, PAT-048, peg-ilodecakin, pioglitazona, pirfenidona, PRI-724, PX20606, Px-102, PX-L603, PX-L493, PXS-4728A, PZ-235, RDX-009, RDX-023, etabonato de remogliflozina, tricaprilina reutilizada, RG-125 (AZD-4076), saroglitazar, semaglutida, simtuzumab, SIPI-7623, solitromicina, sotagliflozina, estatinas (atorvastatina, fluvastatina, pitavastatina, pravastatina, rosuvastatina, simvastatina), TCM-606F, TERN-101, TEV-45478, tipelukast (MN-001), TLY-012, tropifexor, TRX-318, TVB-2640, UD-009, ácido ursodesoxicólico, VBY-376, VBY-825, VK-2809, vismodegib, hidrato de etanolato de potasio de volixibat (SHP-626), VVP-100X, WAV-301, WNT-974 y ZGN-839.
[0059]En algunas divulgaciones, el -uno o más- agente terapéutico es un inhibidor de ACC descrito en el documento WO2013/071169. En algunas divulgaciones, el -uno o más- agente terapéutico es un inhibidor de ASK1 descrito en el documento WO2013/112741. En algunas divulgaciones, el -uno o más- agente terapéutico es un agonista de FXR como el que se describe en el documento WO2013/007387. En algunas divulgaciones particulares, los dos agentes terapéuticos son un inhibidor de ASK1 y un inhibidor de ACC. En algunas divulgaciones particulares, los agentes terapéuticos son un agonista de FXR y un inhibidor de ASK1. En otras divulgaciones, los dos agentes terapéuticos son un agonista de FXR y un inhibidor de ACC. En otra divulgación, se utilizan tres agentes terapéuticos: un inhibidor de ASK1, un inhibidor de ACC y un agonista de FXR.
Composiciones farmacéuticas y modos de administración
[0060] Los compuestos proporcionados en el presente documento suelen administrarse en forma de composiciones farmacéuticas. Así, también se proporcionan composiciones farmacéuticas que contienen uno o más de los compuestos descritos en el presente documento o una sal, tautómero, estereoisómero, mezcla de estereoisómeros, profármaco o análogo deuterado farmacéuticamente aceptable de los mismos y uno o más vehículos farmacéuticamente aceptables seleccionados de entre portadores, adyuvantes y excipientes. Los vehículos farmacéuticamente aceptables adecuados pueden incluir, por ejemplo, diluyentes y rellenos sólidos inertes, diluyentes, incluida una solución acuosa estéril y diversos solventes orgánicos, potenciadores de la permeación, solubilizantes y adyuvantes. Dichas composiciones se preparan de un modo bien conocido en la técnica farmacéutica. Ver, por ejemplo, 'Remington's Pharmaceutical Science's, Mace Publishing Co., Philadelphia, Pensilvania, Estados Unidos, 17a Ed. (1985); y 'Modern Pharmaceutics', Marcel Dekker, Inc., 3a Ed. (G.S. Banker & C.T. Rhodes, Eds.).
[0061] Las composiciones farmacéuticas pueden administrarse en dosis únicas o múltiples. La composición farmacéutica puede administrarse usando diversos métodos, por ejemplo por vía rectal, bucal, intranasal y transdérmica. En algunas realizaciones, la composición farmacéutica puede administrarse mediante inyección intraarterial, por vía intravenosa, intraperitoneal, parenteral, intramuscular, subcutánea, oral o tópica o como inhalante.
[0062] Uno de los modos de administración es el parenteral, por ejemplo mediante inyección. Las formas en las que las composiciones farmacéuticas aquí descritas pueden incorporarse para su administración mediante inyección incluyen, por ejemplo, las suspensiones acuosas u oleosas, o emulsiones, con aceite de sésamo, aceite de maíz, aceite de semilla de algodón o aceite de cacahuete, así como los elixires, el manitol, la dextrosa o una solución acuosa estéril, y otros vehículos farmacéuticos similares.
[0063] La administración oral puede ser otra vía de administración de los compuestos descritos en el presente documento. La administración puede realizarse, por ejemplo, mediante cápsulas o comprimidos con recubrimiento entérico. En la elaboración de las composiciones farmacéuticas que incluyen al menos un compuesto descrito en el presente documento o una sal, tautómero, estereoisómero, mezcla de estereoisómeros, profármaco o análogo deuterado farmacéuticamente aceptable del mismo, el principio activo suele diluirse con un excipiente y/o introducirse en un soporte que puede tener forma de cápsula, saquito, papel u otro recipiente. Cuando el excipiente sirve como diluyente, puede tener la forma de un material sólido, semisólido o líquido que actúa como vehículo, portador o medio para el principio activo. Así, las composiciones pueden presentarse en forma de comprimidos, píldoras, polvos, pastillas, bolsitas, sellos, elixires, suspensiones, emulsiones, soluciones, jarabes, aerosoles (como sólido o en un medio líquido), ungüentos que contienen, por ejemplo, hasta un 10% en peso del compuesto activo, cápsulas de gelatina blandas y duras, soluciones inyectables estériles y polvos envasados estériles.
[0064] Algunos ejemplos de excipientes adecuados incluyen los siguientes: lactosa, dextrosa, sacarosa, sorbitol, manitol, almidones, goma acacia, fosfato de calcio, alginatos, tragacanto, gelatina, silicato de calcio, celulosa microcristalina, polivinilpirrolidona, celulosa, agua esterilizada, jarabe y metilcelulosa. Asimismo, las formulaciones pueden incluir agentes lubricantes como talco, estearato de magnesio y aceite mineral; agentes humectantes; agentes emulsionantes y de suspensión; agentes conservantes como metil y propilhidroxibenzoatos; agentes edulcorantes; y agentes aromatizantes.
[0065] Las composiciones que incluyen al menos un compuesto descrito en el presente documento o una sal, tautómero, estereoisómero, mezcla de estereoisómeros, profármaco o análogo deuterado farmacéuticamente aceptable del mismo pueden prepararse para proporcionar una liberación rápida, sostenida o retardada del principio activo tras su administración al sujeto mediante el empleo de procedimientos conocidos en la técnica de este campo. Los sistemas de liberación controlada de fármacos para su administración oral incluyen los sistemas de bomba osmótica y los sistemas de disolución que contienen depósitos recubiertos de polímeros o formulaciones de matriz de fármaco-polímero. Se ofrecen diversos ejemplos de sistemas de liberación controlada en las patentes de EE. UU. n° 3,845,770; 4,326,525; 4,902,514; y 5,616,345. Otra formulación que puede usarse en los métodos aquí desvelados emplea dispositivos de administración transdérmica (“parches”). Estos parches transdérmicos pueden usarse para proporcionar una infusión continua o discontinua de los compuestos descritos en el presente documento en cantidades controladas. La fabricación y el uso de parches transdérmicos para la administración de agentes farmacéuticos son bien conocidos en la técnica de este campo. Ver, por ejemplo, las patentes de EE. UU. nos 5,023,252, 4,992,445 y 5,001,139. Estos parches pueden fabricarse para una administración continua, pulsátil o según sea necesario de los agentes farmacéuticos.
[0066] Para preparar composiciones sólidas como comprimidos, el principio activo principal puede mezclarse con un excipiente farmacéutico para formar una composición sólida de preformulación que contenga una mezcla homogénea de un compuesto descrito en el presente documento o una sal, tautómero, estereoisómero, mezcla de estereoisómeros, profármaco o análogo deuterado farmacéuticamente aceptable del mismo. Cuando nos referimos a estas composiciones de preformulación como homogéneas, el ingrediente activo puede estar disperso uniformemente por toda la composición, de modo que esta puede subdividirse fácilmente en formas de dosificación unitarias igualmente eficaces, como comprimidos, píldoras o cápsulas.
[0067]Los comprimidos o píldoras de los compuestos aquí descritos pueden estar recubiertos o mezclados de otro modo para proporcionar una forma de dosificación que ofrezca la ventaja de una acción prolongada, o para protegerlos de las condiciones ácidas del estómago. Por ejemplo, el comprimido o píldora puede incluir un componente de dosificación interno y otro externo, este último en forma de envoltura sobre el primero. Los dos componentes pueden estar separados por una capa entérica que sirve para resistir a la desintegración en el estómago y permite que el componente interno pase intacto al duodeno o que se retrase su liberación. Pueden usarse diversos materiales para estas capas o recubrimientos entéricos, entre los que se incluyen diversos ácidos poliméricos y mezclas de ácidos poliméricos con materiales como la goma laca, el alcohol cetílico y el acetato de celulosa.
[0068]Las composiciones para inhalación o insuflación pueden incluir soluciones y suspensiones en solventes acuosos u orgánicos farmacéuticamente aceptables, o mezclas de los mismos, y polvos. Las composiciones líquidas o sólidas pueden contener excipientes farmacéuticamente aceptables adecuados, tal y como se describe en el presente documento. En algunas realizaciones, las composiciones se administran por vía respiratoria oral o nasal para obtener un efecto local o sistémico. En otras realizaciones, las composiciones en solventes farmacéuticamente aceptables pueden nebulizarse usando gases inertes. Las soluciones nebulizadas pueden inhalarse directamente desde el dispositivo de nebulización o bien el dispositivo de nebulización puede conectarse a una tienda de campaña con mascarilla(s) o a una máquina de respiración con presión positiva intermitente. Las composiciones en solución, en suspensión o en polvo pueden administrarse -preferiblemente por vía oral o nasal- desde dispositivos que administran la formulación de una manera adecuada.
EJEMPLOS
[0069]Los siguientes ejemplos se incluyen para mostrar realizaciones específicas de la divulgación. Las personas versadas en la técnica de este campo comprenderán que las técnicas desveladas en los ejemplos que siguen a continuación son técnicas que funcionan correctamente en la práctica de la divulgación y, por lo tanto, puede considerarse que constituyen modos específicos para su puesta en práctica. No obstante, a la luz de la presente divulgación, los expertos en la materia comprenderán que pueden realizarse numerosos cambios en las realizaciones específicas que se desvelan y aun así obtener un resultado similar sin apartarse por ello del espíritu y el alcance de la divulgación.
Ejemplo 1: Evaluación de SOMAscan como plataforma de descubrimiento para identificar biomarcadores proteicos no invasivos en pacientes con EHNA tratados con selonsertib
[0070]En este ejemplo se empleó SOMAscan para identificar biomarcadores proteicos candidatos para el diagnóstico y la monitorización de la enfermedad en sujetos con EHNA F2-F3. SOMAscan es una plataforma de descubrimiento de biomarcadores proteómicos y se ha utilizado para identificar biomarcadores proteicos asociados a la enfermedad en sangre y otros fluidos biológicos.
Método:
[0071]Setenta y dos sujetos con esteatohepatitis no alcohólica (EHNA) (NAS > 5) y fibrosis F2-3 fueron tratados con selonsertib (SEL, un inhibidor de la quinasa 1 reguladora de la señal de apoptosis (ASK1)), con 6 mg o 18 mg por vía oral cada día, solo o en combinación con simtuzumab (SIM, 125 mg SQ semanales) o SIM solo durante 24 semanas. Se analizaron con SOMAscan (SOMAlogic, Inc., Boulder, Colorado, Estados Unidos) muestras de suero de referencia y de la semana 24 de estos sujetos de estudio, junto con las muestras de referencia adicionales F0, F1 y F4. Se examinaron las asociaciones de 1300 proteínas con los estadios de fibrosis y los componentes del NAS al inicio y después de 24 semanas.
Resultados:
[0072]El análisis univariante identificó 28 proteínas que están asociadas significativamente (p<0,001 tanto para la prueba de Kruskal-Wallis como para la prueba de Jonckheere-Terpstra; en las tablas siguientes sólo se muestran los valores p de la prueba de Kruskal-Wallis; los marcadores proteicos representativos para los estadios de fibrosis de CRN se muestran en la Figura 1) con el estadio de fibrosis de CRN, 18 proteínas que están asociadas significativamente con el estadio de fibrosis Ishak, 34 proteínas que están asociadas significativamente con la puntuación NAS, 7 proteínas que están asociadas significativamente con la esteatosis, 39 proteínas que están asociadas significativamente con la inflamación lobular y 53 proteínas que están asociadas significativamente con el abombamiento hepático al inicio del estudio. Entre estas proteínas, varios marcadores (ACY1, HSP90a/b e Integrina a1b1) están asociados con el estadio de fibrosis, la esteatosis, la inflamación lobular y el abombamiento hepático. Los resultados univariantes se presentan a continuación en la Tabla 1A-F (los niveles de expresión proteica se muestran en unidades de fluorescencia relativa [RFU], que es lo que lee el instrumento).
Tablas 1A-F: Marcadores proteicos para el diagnóstico
[0073]
Tabla 1A. Marcadores proteicos para estadios de fibrosis de la CRN (CRN)
(continuación)
(continuación
Tabla 1D. Marcadores proteicos de esteatosis (no conforme a la invención)
Tabla 1E. Marcadores proteicos de inflamación lobular (LI) (no conforme a la invención)
(continuación)
(continuación)
Tabla 1F. Marcadores proteicos para el abombamiento hepático (HB) (no conforme a la invención)
(continuación)
(continuación)
[0074]Los marcadores de las Tablas 1A-F se filtraron manualmente con sus actividades y otra información, de manera que las listas filtradas se presentan en las Tablas 2A-F de más abajo.
Tablas 2A-F: Marcadores proteicos para diagnóstico, filtrados
[0075]
Tabla 2A. Marcadores proteicos para estadios de fibrosis de CRN; filtrados
Tabla 2B. Marcadores proteicos para estadios de fibrosis de Ishak; filtrados (no conforme a la invención)
Tabla 2C. Marcadores proteicos para puntuaciones NAS; filtrados (no conforme a la invención)
(continuación)
Tabla 2D. Marcadores proteicos de esteatosis; filtrados (no conforme a la invención)
Tabla 2E. Marcadores proteicos de inflamación lobular; filtrados (no conforme a la invención)
(continuación)
Tabla 2F. Marcadores proteicos de abombamiento hepático; filtrados (no conforme a la invención)
(continuación)
[0076]La Figura 2 muestra que los marcadores proteicos comunes están presentes entre diferentes variables de diagnóstico (FIBSG: estadios de fibrosis de CRN; STEATOSI: esteatosis; NASLI: inflamación lobular de NAS; NASHB: abombamiento hepático de NAS; NASCGRP: puntuación de NAS). En la Tabla A de más abajo se resumen algunos solapamientos:
Tabla A. Marcadores proteicos comunes entre grupos
[0077]El análisis multivariante también identificó un panel de 7 marcadores proteicos (C7, CL-K1, IGFBP7, Espondina 1, IL-5Ra [UniProt: Q01344], MMP-7 y TSP2) que poseen un buen valor diagnóstico para clasificar a los sujetos con EHNA con fibrosis grave (F0-1 frente a F3-4; AUROC: 0,83; Figura 3). Los cambios en los niveles circulantes de los biomarcadores se reflejaron generalmente en la expresión de sus ARN correspondientes mediante RNAseq de secciones de hígado fijadas en formol e incluidas en parafina (FFPE).
[0078]Los cambios longitudinales de varios marcadores proteicos (KYNU, Integrina a1b1, CL-K1, C7, ACY1 y TSP2) que están asociados con el estadio de fibrosis o la puntuación NAS al inicio del estudio también se correlacionan significativamente con la mejora de una o más características clínicas de la EHNA (fibrosis, esteatosis e inflamación lobular). En las Tablas 3A-D de más abajo se proporciona la lista detallada de marcadores proteicos para monitorizar las características clínicas de mejora.
Tablas 3A-D: Marcadores proteicos para monitorizar las mejoras clínicas
[0079]
Tabla 3A. Biomarcadores proteicos para monitorizar la mejoría de la esteatosis (no conforme a la invención)
(continuación)
Tabla 3B. Biomarcadores proteicos para monitorizar la mejoría de la inflamación lobular (no conforme a la invención)
(continuación)
(continuación)
Tabla 3C. Biomarcadores proteicos para monitorizar la mejoría del abombamiento hepático (no conforme a la invención)
(continuación)
(continuación)
(continuación)
Tabla 3D. Biomarcadores proteicos para monitorizar la mejoría del estadio de fibrosis de CRN
(continuación)
(continuación)
[0080]Los marcadores se filtraron manualmente con sus actividades y otra información; las listas filtradas se presentan en las Tablas 4A-D de más abajo.
Tablas 4A-D: Marcadores proteicos para monitorizar las mejoras clínicas; filtrados
[0081]
Tabla 4A. Biomarcadores proteicos para monitorizar la mejora de la esteatosis; filtrados (no conforme a la invención)
Tabla 4B. Biomarcadores proteicos para monitorizar la mejoría de la inflamación lobular; filtrados (no conforme a la invención)
(continuación)
Tabla 4C.
Biomarcadores proteicos para monitorizar la mejoría del abombamiento hepático; filtrados (no conforme a la invención)
(continuación)
(continuación)
(continuación)
Tabla 4D. Biomarcadores proteicos para monitorizar la mejora del estadio de fibrosis de CRN; filtrado
(continuación)
(continuación)
[0082]El análisis multivariante de los marcadores de monitorización también identifica unos pocos grupos de marcadores que, cuando se utilizan colectivamente, poseen mejores capacidades de monitorización. Estos grupos de marcadores multivariantes se enumeran en la Tabla B de más abajo.
Tabla B. Marcadores proteicos multivariantes para monitorizar el tratamiento
(continuación)
[0083]En este ejemplo se identifican nuevos biomarcadores proteicos candidatos para la estadificación de la fibrosis, la esteatosis, la inflamación lobular y el abombamiento hepático en sujetos con EHNA mediante SOMAscan. Además, en sujetos con EHNA F2-3 tratados con selonsertib, también se identifican diversos marcadores que muestran características de monitorización de la respuesta al tratamiento.
Ejemplo 2. Los niveles séricos de ácidos biliares se regulan recíprocamente con los niveles de C4 en todo el espectro de gravedad de la enfermedad en pacientes con esteatohepatitis no alcohólica (EHNA) (no conforme a la invención)
[0084]Los perfiles de ácidos biliares (AB) séricos se alteran en pacientes con EHNA. Los datos que describen las asociaciones entre la composición de los AB y el estadio de fibrosis son limitados. Este ejemplo se llevó a cabo para: 1) caracterizar los AB circulantes y su intermediario, 7a-hidroxi-4-colesten-3-ona (C4), en pacientes de todo el espectro de la EHNA y en controles sanos; y 2) determinar las asociaciones entre los AB séricos y el estadio de fibrosis en la EHNA.
Métodos:
[0085]Se cuantificaron los niveles séricos en ayunas de 15 AB en controles sanos (n = 118), EHNA F2/3 (n = 72) y cirrosis por EHNA (n = 29) mediante LC-MS/MS (Agilent 1290/Sciex, Metabolon). Se usó suero procedente de estudios clínicos de controles sanos en estudios farmacocinéticos del Compuesto A (un agonista selectivo no esteroideo del receptor farnesoide X), simtuzumab en fibrosis F2/3 y cirrosis. El análisis de los niveles séricos de AB de pacientes con cirrosis se realizó antes y después de la descompensación clínica. Se midieron los niveles séricos de C4 para mostrar la biosíntesis hepática de ácidos biliares. Se usó ANOVA unidireccional para evaluar las diferencias en los niveles de AB y C4 entre los grupos. Los datos se presentan como mediana (IQR).
Resultados:
[0086]Los niveles séricos totales de AB en ayunas en controles sanos fueron de 877ng/mL (582, 1298) y aumentaron de forma escalonada con la fibrosis progresiva: F2, 1483 (937, 2356); F3, 1825 (1226, 2848); F4, 12.161 (5614, 22.112). El aumento de ~14 veces de los AB séricos totales en la cirrosis de EHNA consistió principalmente en un aumento de los AB conjugados 11.518 (4737, 17.572) en comparación con la EHNA F2, 1141 (431, 1714). Los ácidos biliares conjugados primarios [glicocolato (GCA), taurocolato (TCA), glicodesoxicolato (GCDCA) y taurodesoxicolato (TCDCA)] fueron los principales compuestos de AB primarios elevados en EHNA F4 frente a EHNA F2. GCA y TCA fueron ~15 y 35 veces más altos, respectivamente, en F4 en comparación con F2.
[0087]La descompensación clínica de los sujetos con cirrosis de EHNA produjo una disminución de los niveles de A<b>, pero a niveles todavía ~10 veces superiores a los controles (Figura 8). Por el contrario, la síntesis de AB reflejada en los niveles séricos de C4 disminuyó con el desarrollo de la cirrosis y disminuyó aún más con la descompensación clínica (Figura 9). Los niveles de C4 en los pacientes F2/F3, 28,4 ng/mL (21,5, 54,1), fueron significativamente superiores a los de los controles, 17,4 (7,3, 30,0). El desarrollo de cirrosis dio lugar a niveles de C4 un 63% inferiores a los de los pacientes F2/F3, 10,5 (6,6, 32,8) y disminuyeron aún más con la descompensación clínica, 4,3 (1,3, 17,6).
[0088]En la EHNA F2/F3 se produce un aumento de los AB en general y de los AB primarios conjugados en comparación con los controles sanos, que va acompañado de niveles elevados de C4. En la cirrosis de EHNA, se produce un aumento pronunciado de los AB a pesar de que los niveles de C4 son inferiores a los encontrados en la EHNA F2/F3. Estos resultados indican que los mecanismos responsables de la homeostasis de los AB se pierden en la cirrosis, y se desregulan aún más con la descompensación clínica.
Ejemplo 3. Análisis de proteomas extracelulares y RNAseq para identificar biomarcadores no invasivos de fibrosis de EHNA
[0089]En este ejemplo se usó una combinación de análisis transcriptómicos derivados de biopsias de EHNA y algoritmos bioinformáticos predictivos para identificar 100 transcritos que podrían producir proteínas secretadas/filtradas (el denominado secretoma de EHNA). Estos transcritos mostraron perfiles de expresión dependientes del estadio de fibrosis y son relevantes para la biología de la EHNA. Los transcritos individuales o combinados son buenos discriminadores (AUROC > 0,86) para clasificar a los sujetos con EHNA con cirrosis (F4) o fibrosis grave (F3/F4).
[0090]Se seleccionaron y calificaron ensayos ELISA para los 30 candidatos principales. 11 proteínas (YKL-40, FAP, ITGB6, EMILIN1, FNDC1, IGDCC4, MASP2, SCF, LTBP2, ADAMTS12 y MCM2) mostraron una asociación significativa con la fibrosis de CRN en las muestras de F0-F4. FNDC1 y MCM2 (AUROC = 0,80 y 0,76, respectivamente) son buenos discriminadores de la fibrosis grave (F > 3). Los cambios longitudinales de los 11 marcadores no están asociados con la mejoría o el empeoramiento de la fibrosis. Los cambios en YKL-40, FAP y SCF (AUROC = 0,70, 0,67 y 0,72, respectivamente) son buenos marcadores para monitorizar la mejoría de la esteatosis. Los niveles de referencia de FAP, SCF y LTBP2 son buenos marcadores (AUROC = 0,78, 0,71 y 0,70, respectivamente) para el pronóstico de la mejoría de la fibrosis en sujetos F4.
[0091]En el Ejemplo 1 se emplearon ensayos para dianas proteicas selectivas (LOXL2, Lumican, TGFBI, CK- 18s, Pro-C3), y también una plataforma proteómica de alto contenido (SOMAscan), como parte de los métodos proteómicos integrales para identificar y evaluar nuevos marcadores proteicos para la EHNA. A pesar de que estos dos métodos abarcaron aproximadamente 1350 proteínas, aún hay muchas proteínas circulantes potenciales que no están incluidas. Como método proteómico complementario, el análisis transcriptómico derivado de biopsias de la EHNA se combinó con algoritmos bioinformáticos predictivos para identificar otras proteínas secretadas/filtradas adicionales (denominadas secretoma de la EHNA) del hígado para su posterior exploración.
[0092] Las proteínas en circulación pueden proceder de 1) una “secreción clásica” a través de exocitosis, 2) una “secreción no clásica” a través de la translocación, la secreción lisosomal o los exosomas, o 3) las fugas tisulares debido a la muerte celular o los daños celulares.
[0093] A fin de predecir los cambios en las posibles proteínas circulantes, se utiliza la información transcriptómica de los tejidos de interés para predecir posibles proteínas secretadas o filtradas. En este ejemplo se desarrollaron algoritmos bioinformáticos para predecir genes que 1) demostraran una expresión diferencial dependiente del estadio de fibrosis en sujetos con EHNA y 2) codificaran proteínas secretadas. Estos secretomas de EHNA serán posibles candidatos selectivos de tejidos y posibles candidatos dependientes de la gravedad de la enfermedad como biomarcadores proteicos circulantes. Una vez identificados estos candidatos, se generaron datos de cuantificación de proteínas mediante ELISA o se obtuvieron de SOMAscan, si estaban disponibles.
Muestras
[0094] Para la extracción de ARN y RNAseq se utilizaron las muestras de hígado FFPE enumeradas en la Tabla 5.
Tabla 5. Muestras obtenidas para RNAseq
Pruebas ELISA para los candidatos seleccionados
[0095] Las muestras de suero obtenidas se usaron para los experimentos iniciales de detección con ELISA a fin de identificar candidatos para pruebas posteriores que utilizan muestras de estudios clínicos.
Métodos bioinformáticos para la selección de candidatos
[0096] Se identificaron genes con evidencia experimental/MS de secreción en bases de datos y conjuntos de datos públicos. En conjunto, se identificaron unas 3886 proteínas secretadas o filtradas potenciales; las proteínas solapadas o únicas de cada conjunto de datos se ilustran en la Figura 10.
[0097] Después se compiló una lista de candidatos a biomarcadores circulantes no invasivos para la progresión de la EHNA usando datos de ARN-seq y bases de datos/conjuntos de datos públicos, usando para ello un flujo de trabajo bioinformático.
Flujo de trabajo experimental del secretoma de la EHNA
[0098] Se seleccionaron aproximadamente 100 genes tras los procedimientos de filtrado mencionados anteriormente. Estas proteínas secretadas, potenciales dependientes del estadio de fibrosis y selectivas para el hígado, se sometieron a validación experimental mediante SOMAscan (dependiendo de la disponibilidad) o pruebas ELISA (Figura 11).
Objetivos
[0099] Como método proteómico complementario, se emplearon algoritmos bioinformáticos para predecir las potenciales proteínas hepáticas secretadas/filtradas de los sujetos con EHNA. Los niveles circulantes de los candidatos prometedores se miden usando ensayos ELISA o bien SOMAscan (dependiendo de la disponibilidad) para examinar la relación entre: los niveles de estos marcadores proteicos y los estadios de fibrosis al inicio; los
[0101]Evaluar elre n d im ie n todel panel de marcadores del secretoma param o n ito r iz a rlos cambios de estadio de fibrosis de CRN.
[0102]Evaluar elre n d im ie n todel panel de marcadores del secretoma parap ro n o s tic a rlos cambios de estadio de fibrosis de CRN (mejoría y empeoramiento).
[0103]Evaluar elre n d im ie n todel panel de marcadores del secretoma param o n ito r iz a rla mejoría en los componentes de NAS (abombamiento hepático, inflamación lobular y esteatosis).
[0104]Evaluar elre n d im ie n todel panel de marcadores del secretoma parad ia g n o s tic a rEHNA versus no-EHNA en un conjunto de datos combinado de los estudios SEL1497, SIM 0105 y 0106, de manera que el no-EHNA se evalúa usando las siguientes cuatro definiciones: 1) 0 en cualquier subpuntuación de NAS (inflamación lobular, abombamiento hepático y esteatosis), 2) sin inflamación o con una inflamación leve (NASLI < 1), 3) sin abombamiento (NASHB = 0), 4) sin EHNA activa (NASLI < 1 y NASHB = 0).
Métodos estadísticos
[0105]Para calcular el AUROC de los criterios de valoración binarios, se usó el método de validación cruzada repetida. Más específicamente, los datos se dividen aleatoriamente en 5 grupos, de manera que se usan 4 de los grupos para el modelado (es decir, una regresión logística) y la predicción se realiza para el grupo restante, y de manera que se lleva a cabo el proceso de modelado/predicción para cada uno de los 5 grupos hasta que se obtienen las predicciones para los 5 grupos (es decir, todo el conjunto de datos). Se obtiene la métrica de rendimiento de AUROC. Después, el procedimiento de validación cruzada se repite 100 veces con 5 grupos diferentes divididos aleatoriamente cada vez, y se proporciona la media y el IC del 95% para el AUROC a lo largo de las 100 repeticiones. En el modelado, se usó la regresión logística para modelar el criterio de valoración binario (por ejemplo, F4 de referencia versus F0-3), con el biomarcador o biomarcadores como covariables.
[0106]Se proporcionan diversos análisis adicionales para el estadio de fibrosis de CRN inicial. En particular, se proporcionan diagramas de caja de los niveles iniciales en pruebas convencionales específicas según el estadio de fibrosis de CRN inicial. Se realizó la prueba de tendencia de Jonckheere-Terpstra para evaluar la tendencia (creciente o decreciente) de los niveles de biomarcadores según el estadio de la fibrosis.
Datos
[0107]Una vez aplicados los filtros bioinformáticos, se generaron 100 genes candidatos del secretoma de la EHNA. Entre estos 100 objetivos, muchos codifican proteínas que tienen funciones relacionadas con la biología de la EHNA (Tabla 6).
Tabla 6. Los candidatos del secretoma participan en vías biológicas relevantes para la EHNA
(continuación)
[0108]Después, en este ejemplo se realizaron diversos análisis para determinar si las expresiones hepáticas de estos genes se pueden usar como clasificadores para la fibrosis grave y/o la cirrosis. Se observó que tanto los genes individuales (FAP o CDH6) como los genes combinados (panel de 15 para F3, panel de 5 para F4) son buenos clasificadores para la fibrosis grave o la cirrosis (Figura 12).
[0109]No obstante, utilizar ARN hepático como biomarcador de la EHNA no resulta práctico; así, los niveles de proteínas circulantes de estos candidatos se analizan más a fondo para ser candidatos para marcadores de diagnóstico y/o monitorización de enfermedad para la fibrosis de la EHNA.
[0110]Se usaron dos métodos para generar datos de proteínas circulantes para los candidatos de secretoma seleccionados: SOMAscan y ELISA.
1. SOMAscan
[0111]Hay 23 candidatos de secretoma incluidos en la plataforma SOMAscan.
Tabla 7. Candidatos de secretoma incluidos en SOMAscan
Los niveles circulantes de las proteínas codificadas para estos 23 genes se examinaron a partir del conjunto de datos lógicos SOMA del ejemplo 1 y se descubrió que:
- TSP2, MRC2, SAP, EPHB2, SPTA2 y SEPR se asociaron significativamente (p < 0,05) con el estadio de fibrosis de CRN.
- No se identificaron asociaciones significativas entre los cambios en estos marcadores y las mejoras en el estadio de fibrosis; no obstante, el cambio en A2AP mostró características potenciales de monitorización de la enfermedad. - Los cambios en TSP2, MRC2, SAP, EPHB2, HPX y LYVE1 se asociaron con la mejora de la esteatosis (Tabla 8). Tabla 8. Cambios en los marcadores candidatos del secretoma con las mejoras en la fibrosis o en los componentes de NAS en el conjunto de datos de SOMAscan (1497; al inicio/en la semana 24)
2. Ensayos ELISA
[0112]Se desarrollaron y se calificaron ensayos ELISA para candidatos del secretoma que no estaban incluidos en el SOMAscan (ITGB6, FNDC1, MCM2, EMILIN1, IGDCC4, MASP2, SCF, LTBP2, ADAMTS12), y también para aquellos (TSP2, A2AP, MRC2, SAP, CTSH, IGFBP7, C7, MAC2BP) que estaban en la plataforma SOMAscan y demostraron resultados preliminares prometedores en las asociaciones de estadificación de la fibrosis (Tabla 9).
Tabla 9. Ensayos ELISA desarrollados para candidatos a secretoma
(continuación)
Resultados
Asociación de los candidatos circulantes del secretoma con los estadios de fibrosis
[0113]Los ensayos ELISA se realizaron por lotes; se probaron los primeros 11 candidatos (CHI3L1, FAP, ITGB6, FNDC1, MCM2, EMILIN1, IGDCC4, MASP2, SCF, LTBP2, ADAMTS12) y 6 de los 11 candidatos demostraron una asociación significativa con el estadio de fibrosis (Figura 13).
[0114]Debido a la limitación en 1497 muestras de estudio, se examinaron 8 candidatos de secretoma adicionales (TSP2, A2AP, MRC2, SAP, CTSH, IGFBP7, C7, MAC2BP) usando muestras adicionales tanto al inicio como en la semana 48. 5 de 8 candidatos demostraron una asociación significativa con el estadio de fibrosis, incluidos TSP2, A2AP, SAP, IGFBP7 y C7.
[0115]Estos resultados mostraron que el algoritmo bioinformático predictivo desarrollado aquí identificó con éxito potenciales proteínas hepáticas secretadas/fugadas que se correlacionan con la gravedad de la enfermedad EHNA y que podrían tener potencial para diagnosticar y monitorizar la fibrosis en la EHNA.
Diagnóstico del estadio de fibrosis de CRN (fibrosis avanzada [F3, 4] y cirrosis [F4])
[0116]Para evaluar el rendimiento de estas novedosas proteínas candidatas en la estadificación de la fibrosis en sujetos con EHNA, se usaron análisis univariantes y multivariantes para identificar los marcadores individuales o los conjuntos de marcadores que pueden clasificar a los sujetos con fibrosis avanzada (F>3) o con cirrosis, de manera que los resultados se resumen a continuación.
[0117]Se observó un AUROC de > 0,7 para el diagnóstico de fibrosis avanzada para IGFBP7 y TSP2, y para el diagnóstico de cirrosis para SAP, A2AP e IGFBP7, utilizando los datosde re fe re n c iay los de lase m a n a 48[Tabla 16.8.2.1]. C7 tuvo una AUROC de 0,65 para el diagnóstico de cirrosis.
[0118]Se observaron diferencias en el AUROC para el diagnóstico de la fibrosis avanzada inicial y la cirrosis avanzada inicial usando los datosde re fe re n c iay los defa llo de c ribado ,y los datosde re fe re n c ia ,los defa llo de c rib a d oy los de lase m a n a 48 ,debido al pequeño tamaño de la muestra en F0-2 en cuanto a los datosde re fe re n c iay los defa llo de c rib a d o(Tabla 10).
Tabla 10. Evaluación del panel del secretoma para el diagnóstico de la fibrosis avanzada inicial (F3-4 versus F0-2) y la cirrosis (F4 versus F0-3) en datos de pacientes inscritos, pacientes que no pasaron la prueba de cribado y de la semana 48 (datos de estudios combinados)
(continuación)
(continuación)
Monitorización del cambio de estadio de la fibrosis de CRN (mejora o empeoramiento)
[0119]Después, en este ejemplo se examinaron los cambios longitudinales de estos nuevos marcadores proteicos y se comprobó si estos marcadores pueden tener valores potenciales para monitorizar los cambios en el estadio de la fibrosis; los resultados se resumen más adelante.
[0120]Usando sólo elp o rce n ta je (% ) de cam b io re sp e c to a l in ic iocomo predictor, varios marcadores tienen un AUROC de 0,60-0,70 para monitorizar los cambios en el estadio de la fibrosis, pero ninguno de los marcadores del panel del secretoma tiene un rendimiento de AUROC > 0,7 param o n ito r iz a rla mejora de la fibrosis de CRN o el empeoramiento de la fibrosis de CRN.
[0121]En general, el rendimiento del AUROC mejora cuando se usan como predictoresta n to e l v a lo r de re fe re n c ia in ic ia l co m o e l p o rc e n ta je (% ) de ca m b io con re sp e c to a l v a lo r de re fe re n c ia in ic ia len comparación con el uso exclusivo del cambio con respecto al valor de referencia inicial. FAP, LTBP2, SAP, IGFBP7 y MAC2BP tienen un AUROC>0,70 param o n ito r iz a rla mejora de la fibrosis de CRN o el empeoramiento de la fibrosis de CRN (SIM 105).
Pronóstico del cambio de estadio de la fibrosis de CRN (mejora o empeoramiento en la semana 48) usando los niveles iniciales de biomarcadores [0122]Este ejemplo también llevó a cabo un análisis para comprobar si los niveles iniciales de estos marcadores tienen valores de pronóstico para predecir cambios en el estadio de la fibrosis en la semana 48 en muestras de estudio SIM, ya que estos estudios se consideran una progresión natural debido a la falta de eficacia de SIM. Los resultados se resumen más adelante.
[0123]Diversos marcadores (usando los niveles de referencia iniciales) tienen un rendimiento de AUROC > 0,7 parap re d e c ir.
[0124]Mejora de la fibrosis de CRN: IGFBP7 (F3 a menos en la semana 48 en SIM105, F4 a menos en la semana 48 en SIM106, F4/3 a menos en la semana 48), FAP y SCF (F4 a menos en la semana 48).
[0125]Empeoramiento de la fibrosis de CRN (F3 a F4 en la semana 48): IGFBP7 y SAP.
Monitorización de los cambios (mejora o empeoramiento) en los componentes de la puntuación NAS (no conforme a la invención)
[0126]Usando como predictor el% de c a m b io con re s p e c to a l v a lo r in ic ia l de re fe re n c ia ,varios marcadores tienen un AUROC de 0,60-0,70 param o n ito r iz a rla mejora en el componente de NAS (abombamiento hepático, inflamación lobular o esteatosis).
[0127]En general, el rendimiento del AUROC param o n ito r iz a rla mejoría en el componente de NAS mejora cuando se usan como predictoresta n to e l v a lo r in ic ia l com o e l ca m b io con re s p e c to a l v a lo r in ic ia l.Se observó un AUROC > 0,7 para FAP para monitorizar la mejora de la inflamación lobular (Grado 3 a menos en la semana 48), y ADAMTS 12 para monitorizar la mejora de la esteatosis (Grado 2/3 a menos en la semana 48).
Diagnóstico de EHNA vs. no EHNA en los estudios SEL 1497, SIM 0105 y 0106 (no conforme a la invención)
[0128]Usando los datos de referencia iniciales y de la semana 48, el TSP2 tuvo un AUROC de 0,66/0,68/0,7/0,71 parad ia g n o s tic a rEHNA vs. no EHNA [4 definiciones de no EHNA: 1) 0 para cualquier subpuntuación de NAS (inflamación lobular, abombamiento hepático o esteatosis); 2) sin inflamación o con inflamación leve; 3) sin abombamiento; 4) sin EHNA activa (sin inflamación o con inflamación leve y sin abombamiento)]. Se observó un AUROC similar cuando se usaron únicamente los datos de referencia iniciales de los pacientes incluidos en los estudios combinados SIM105/106.
Conclusiones
[0129]En este ejemplo se adoptó un nuevo enfoque para generar potenciales biomarcadores proteicos selectivos del hígado y dependientes del estadio de fibrosis utilizando datos transcriptómicos derivados de biopsias y algoritmos bioinformáticos para predecir las proteínas secretadas/fugadas. Esta estrategia demostró ser fructífera y arrojó los siguientes hallazgos clave: (1) los genes candidatos codifican proteínas implicadas en la biología de la fibrosis; (2) los perfiles de expresión hepática de estos genes (panel único o selectivo) tienen buenas características de clasificación (AUROC de 0,8-0,9) para la identificación de fibrosis graves (F3) o cirrosis (F4); y (3) los niveles circulantes de los candidatos selectivos se evaluaron mediante SOMAscan (dependiendo de la disponibilidad) o ensayos ELISA.
[0130]Se observó un AUROC > 0,7 para diagnosticar una fibrosis avanzada en el caso de IGFBP7 y TSP2, y para diagnosticar una cirrosis en el caso de SAP, A2AP e IGFBP7 utilizando losda tos de re fe re n c ia in ic ia le s , de fa llo de c rib a d o y de la se m a n a 48.C7 tuvo un AUROC de 0,65 para el diagnóstico de cirrosis.
[0131]Ninguno de los marcadores del panel del secretoma (usando el% de cam b io con re sp e c to a l v a lo r de re fe re n c ia in ic ia l)tuvo un AUROC > 0.7 para monitorizar los cambios de la fibrosis de CRN (mejoría o empeoramiento) y la mejoría en el componente de NAS (abombamiento hepático, inflamación lobular y esteatosis). En general, el rendimiento de AUROC mejora cuando se utilizata n to e l v a lo r de re fe re n c ia in ic ia l co m o e l % de ca m b io con re s p e c to a l v a lo r de re fe re n c ia in ic ia l.
[0132]Usando losn ive le s de re fe re n c ia in ic ia le s ,diversos marcadores tenían un AUROC > 0,7 para predecir: La mejora de la fibrosis de CRN: IGFBP7 (F3 a menos en la semana 48, F4 a menos en la semana 48, F4/3 a menos en la semana 48), FAP y SCF (F4 a menos en la semana 48); y
El empeoramiento de la fibrosis (de F3 a F4 en la semana 48): IGFBP7 y SAP.
[0133]Usando los datos de referencia iniciales y los de la semana 48 en los estudios SIM105/106 combinados, el TSP2 tuvo un AUROC de ~0,7 parad ia g n o s tic a rEHNA vs. no EHNA en las 4 definiciones.
Ejemplo 4. Datos adicionales de SOMAscan para GDF-15 y CD163 (no conforme a la invención)
[0134]Este ejemplo reporta datos adicionales de SOMAscan (recopilados con el método del Ejemplo 1) para las proteínas circulantes GDF-15 y CD163. Los datos resumidos se presentan en los gráficos de las Figuras 14-18.
[0135]Tal y como se muestra en la FIG. 14, los niveles circulantes de GDF-15 se asociaron significativamente con la etapa de fibrosis en sujetos con EHNA; p<0.0001 (prueba de Kruskal-Wallis). Asimismo, tal y como se muestra en la FIG. 15, los niveles circulantes de<g>DF-15 se asociaron significativamente con la inflamación lobular (panel izquierdo; p<0,05 (prueba de Kruskal-Wallis)) y el abombamiento hepático en los sujetos con EHNA (panel derecho; p<0,005 (prueba de Kruskal-Wallis)). Sin embargo, los niveles circulantes de GDF-15 no se asociaron con la esteatosis o las puntuaciones de NAS en los sujetos con EHNA.
[0136]El gráfico de la FIG. 16 muestra que los niveles circulantes de CD163 se asociaron significativamente con los estadios de fibrosis en sujetos con EHNA, p<0,001 (prueba de Kruskal-Wallis). Los niveles circulantes de CD163 también se asociaron significativamente con la inflamación lobular (FIG. 17, panel izquierdo, p<0,0005 (prueba de Kruskal-Wallis)) y el abombamiento hepático (FIG. 17, panel derecho, p<0,0001 (prueba de Kruskal-Wallis)) en los sujetos con EHNA. Los niveles circulantes de CD163 también se asociaron significativamente con las puntuaciones de NAS (FIG. 18, p<0,001 (prueba de Kruskal-Wallis)), pero no con la esteatosis en los sujetos con EHNA.
[0137]Los resultados de los Ejemplos 3 y 4 se resumen en las siguientes tablas, complementarias a las Tablas 1 4.
Tablas 11A-D: Marcadores proteicos para el diagnóstico
[0138]
Tabla 11A. Marcadores proteicos para los estadios de fibrosis de CRN (CRN)
Tabla 11B. Marcadores proteicos para puntuaciones de NAS (NAS) (no conforme a la invención)
Tabla 11C. Marcadores proteicos de inflamación lobular (IL) (no conforme a la invención)
Tabla 11D. Marcadores proteicos de abombamiento hepático (HB) (no conforme a la invención)
Tabla 12: Marcadores proteicos para monitorizar las mejoras clínicas(no conforme a la invención)
[0139]
Tabla 12. Biomarcadores proteicos para monitorizar las mejoras en los criterios de valoración clínicos relacionados con la EHNA
(continuación)
E je m p lo 5. Los a lg o ritm o s que u tilizan p ru e b a s n o in va s iva s p u e d e n id e n tif ic a r con p re c is ió n a lo s p a c ie n te s con fib ro s is a va n za d a d e b id a a la E H N A : d a to s de lo s e n sa yo s c lín ico s S T E L L A R (no co n fo rm e a la in ve n c ió n )
[0140]Existe una gran necesidad -no cubierta- de pruebas no invasivas (NIT), precisas y fácilmente disponibles para identificar a los pacientes con fibrosis avanzada (F3-F4) debida a la EHNA. El objetivo de este ejemplo era evaluar las NIT secuenciales para minimizar la necesidad de realizar biopsias y mejorar la precisión en el uso de pruebas individuales.
[0141] Métodos: En los estudios STELLAR (NCT03053050 y NCT03053063) se inscribieron pacientes con EHNA con fibrosis en puente (F3) o cirrosis compensada (F4). Las biopsias hepáticas de referencia se leyeron de forma centralizada utilizando la clasificación de fibrosis de EHNA de la CRN y se midieron diversos marcadores de fibrosis no invasivos, incluidos el índice de Fibrosis-4 (FIB-4), la prueba de Fibrosis Hepática Mejorada (ELF) y FibroScan® (FS). El rendimiento de estas pruebas para discriminar la fibrosis avanzada se evaluó mediante AUROC con una validación cruzada x5 repetida 100 veces. Los umbrales se obtuvieron maximizando la especificidad, dado >85% de sensibilidad (y viceversa). La cohorte se dividió (80%/20%) en conjuntos de evaluación/validación. El conjunto de evaluación se estratificó 250 veces más en conjuntos de entrenamiento y prueba (66%/33%). Los umbrales óptimos se derivaron como el promedio entre los conjuntos de entrenamiento y se aplicaron secuencialmente (FIB-4 seguido de ELF y/o FS) al conjunto de validación.
[0142] Resultados: Todos los pacientes cribados e inscritos con histología hepática (N=3202, 71% F3-F4) y resultados de NIT disponibles se incluyeron en el análisis. Utilizando los umbrales derivados de los datos del estudio STELLAR, la prueba FIB-4 seguida de la prueba FS o ELF en aquellos con valores de FIB-4 indeterminados (1,23 a 2,1) demostró unas buenas características de rendimiento al tiempo que minimizaba la frecuencia de valores indeterminados hasta un 13% (ver Tabla). El uso de los umbrales de NIT publicados arrojó unos hallazgos similares (datos no mostrados). La adición de una tercera prueba (FIB-4, luego ELF y luego FS) redujo la tasa de resultados indeterminados al 8%. Los errores de clasificación se produjeron en porcentajes similares a los de la biopsia (15-21%). La mayoría de las clasificaciones erróneas (63-81%) fueron falsos negativos; entre los casos de falsos positivos (19-27% de las clasificaciones erróneas) hasta el 70% tenían fibrosis F2.
[0143] Conclusión: En estos grandes ensayos globales de fase 3 con umbrales recién derivados y optimizados para los ensayos STELLAR, FIB-4 seguido de ELF y/o FS casi eliminó la necesidad de una biopsia hepática e identificó con precisión a los pacientes con fibrosis avanzada debida a la EHNA, con tasas de clasificación errónea similares a las de la biopsia hepática. Está prevista la validación de estos hallazgos en otras cohortes adicionales.
Tabla 13. Rendimiento diagnóstico de las pruebas NIT para discriminar la fibrosis avanzada (F3-F4)
(continuación)
Ejemplo 6. Identificación de metabolitos séricos asociados a la EHNA y de biomarcadores de diagnóstico mediante una plataforma metabolómica OWLiver® (no conforme a la invención)
[0144]Este ejemplo se llevó a cabo para identificar metabolitos séricos correlacionados con la gravedad de la enfermedad EHNA, y para evaluar el rendimiento de los paneles de metabolitos seleccionados como clasificadores de la fibrosis avanzada, la cirrosis, la EHNA activa y la cirrosis criptogénica. La tecnología aquí utilizada, denominada metabolómica OWLiver®, está disponible comercialmente de la mano de OWL Metabolomics (Bizkaia, España) y se describe en Barr et al, J Proteome Res., 2010, Sep 3;9(9):4501-12, y Mayo et al, Hepatol Commun., 2018, May, 4;2(7):807-820.
[0145]Diseño del estudio: Muestras: En el presente estudio se incluyeron 279 muestras de suero de individuos sanos o de sujetos con EHGNA/EHNA con diversos grados de fibrosis hepática confirmada mediante biopsia (F0-F4) (Tabla 14).
Tabla 14. Muestras de suero incluidas en el estudio
[0146]Plataforma de ensayo: Los perfiles metabolómicos en suero se realizaron utilizando un método basado en la espectrometría de masas (EM) de OWL Metabolomics.
[0147]Análisis de datos: Se realizó un análisis de tendencias para los parámetros categóricos de la EHNA (fibrosis, NAS y componentes) y se llevó a cabo un análisis de correlación para las variables continuas (MQC, ELF, MRE y MRI-PDFF). Para seleccionar los marcadores con un AUROC>=0,7 se utilizó la regresión logística univariante (LR) con validación cruzada x5 en 100 veces. Se usó la prueba de suma de rangos de Wilcoxon para seleccionar los marcadores con un valor p ajustado a BH de <0,05. Los marcadores superpuestos de los dos análisis se seleccionaron como clasificadores.
[0148]El análisis incluyó metabolitos de las familias que se muestran en la Tabla 15.
MEMAPE(1-éter, 2-acilglicerofosfoetanolamina),MAPE(monoacilglicerofosfoetanolamina),MEPE(1-monoéterglicerofosfoetanolamina),DAPE(diacilglicerofosfoetanolaminas),MAPC(1-monoacilglicerofosfocolina),MEPC(1-monoéterglicerofosfocolina),DAPC(diacilglicerofosfocolinas),MEMAPC(1-éter, 2-acilglicerofosfocolina),DAPI(diacilglicerofosfoinositol),MAPI(monoacilglicerofosfoinositol),TAG(triglicéridos);DAG(diacilglicéridos);FFA(ácidos grasos libres).
[0149]Los metabolitos asociados significativamente con uno o más de los estadios de la fibrosis se enumeran en las tablas de más abajo.
Tabla 15. M etabolitos asociados significativam ente (p<0,01) con el estadio de fibrosis de CRN en sujetos con EHNA(no coforme a la invención)
>Subrayado y en negrita: correlación negativa; en caso contrario, correlación positiva.
Tabla 16. M etabolitos asociados significativam ente (p<0,001) con la puntuación NAS(no conforme a la invención)
>Subrayado y en negrita: correlación negativa; en caso contrario, correlación positiva.
Tabla 17. Metabolitos asociados significativamente (p<0,001) con la esteatosis(no conforme a la invención)
>Subiayado y en negiita: coiielación negativa, en caso connano, coiielación positiva.
Tabla 18. M etabolitos asociados s ignificativam ente (p<0,001) con e l abom bam iento de los hepatocitos(no conforme a la invención)
>Subrayado y en negrita: correlación negativa; en caso contrario, correlación positiva.
Tabla 19. Metabolitos asociados significativamente (p<0,01) con la inflamación lobular(no conforme a la inven
ción)
>Subrayado y en negrita: correlación negativa; en caso contrario, correlación positiva.
Tabla 20. M etabolitos asociados s ignificativam ente (p<0,001) con la cuantificación m orfom étrica del colágeno (M QC)(no conforme a la invención)
>Subrayado y en negrita: correlación negativa; en caso contrario, correlación positiva.
Tabla 21. Metabolitos asociados significativamente (p<0,001) con la fibrosis hepática aumentada (ELF)(no conforme a la invención)
>Subrayado y en negrita: correlación negativa; en caso contrario, correlación positiva
Tabla 22. M etabolitos asociados significativam ente (p<0,05) con la elastografía p o r resonancia m agnética (ERM )(no conforme a la invención)
>Subrayado y en negrita: correlación negativa; en caso contrario, correlación positiva.
Tabla 23. Metabolitos significativamente (p<0,05) asociados con la resonancia magnética/fracción grasa de densidad de protones (MRI-PDFF)(no conforme a la invención)
>Subrayado y en negrita: correlación negativa; en caso contrario, correlación positiva.
Tabla 24. Metabolitos significativamente (p<0,01) diferentes en el suero de los sujetos con cirrosis criptogénica en comparación con los sujetos con cirrosis con EHNA(no conforme a la invención)
>Subrayado y en negrita: correlación negativa; en caso contrario, correlación positiva.
[0150]La Figura 19 muestra que los marcadores de metabolitos comunes están presentes entre los distintos fenotipos de la EHNA. Fibrosis avanzada (F>=3) sola: 17 metabolitos; cirrosis (F=4) sola: 30 metabolitos; cirrosis criptogénica (F=4; sin esteatosis) sola: 34 metabolitos; EHNA activa, puntuación NAS>=5 sola: 29 metabolitos.
Tabla 25. Clasificadores para el diagnóstico de cirrosis y/o fibrosis avanzada(no conforme a la invención)
>Subrayado y negrita: más bajo en F3/4; de lo contrario, más alto en F3/4.
>Subrayado y en negrita: más bajo en F3/4; de lo contrario, más alto en F3/4.
Tabla 26. Clasificadores para cirrosis criptogénica (cirrosis criptogénica (CC) versus EHNA con cirrosis (NC); AUROC>=70; p<0,05)(no conforme a la invención)
>Subrayado y en negrita: más bajo en CC; de lo contrario, más alto en CC.
Tabla 27. Clasificadores para EHNA activa (NAS>=5; AUROC>=0,70; p<0,05)(no conforme a la invención)
>Subrayado y en negrita: más bajo en NAS >=5; de lo contrario, más alto en NAS >=5
[0151]A menos que se indique lo contrario, todos los términos técnicos y científicos utilizados en el presente documento tienen el mismo significado que entiende habitualmente una persona con conocimientos comunes en la técnica a la que pertenece la presente invención.

Claims (1)

REIVINDICACIONES
1. Un método para clasificar a un paciente con esteatohepatitis no alcohólica (EHNA) con fibrosis grave, de manera que el método incluye:
medir los niveles proteicos de colectina renal 1 (CL-K1), espondina-1 (RSPO1), metalopeptidasa de matriz 7 (MMP-7), componente del complemento 7 (C7), proteína de unión al factor de crecimiento similar a la insulina 7 (IGFBP7), subunidad alfa del receptor de interleucina 5 (IL-5Ra) y trombospondina-2 (TSP2) en una muestra de suero aislada del paciente con EHNA;
determinar si el estadio de fibrosis hepática de la Red de Investigación Clínica (CRN) de la Esteatohepatitis No Alcohólica en el paciente con EHNA es un estadio 3 o 4 basándose en los niveles proteicos medidos y en diversos valores de referencia predeterminados, de manera que los valores de referencia predeterminados incluyen los niveles proteicos de referencia para la colectina renal 1 (CL-K1), la espondina-1 (RSPO1), la metalopeptidasa de matriz 7 (MMP-7), el componente del complemento 7 (C7), la proteína de unión al factor de crecimiento similar a la insulina 7 (IGFBP7), la subunidad alfa del receptor de interleucina 5 (IL-5Ra) y la trombospondina-2 (TSP2) en los estadios de fibrosis de la CRN de 0 a 4; y
clasificar al paciente con EHNA con fibrosis grave si el estadio de fibrosis de la CRN determinado es 3 o 4.
FIGURAS
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