特許 7584151 癌の予後予測方法およびその組成物

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-11-07

(45)【発行日】2024-11-15

(54)【発明の名称】癌の予後予測方法およびその組成物

(51)【国際特許分類】

   C12Q 1/68 20180101AFI20241108BHJP

   C12M 1/00 20060101ALI20241108BHJP

   G01N 33/50 20060101ALI20241108BHJP

   G01N 33/68 20060101ALI20241108BHJP

【ＦＩ】

C12Q1/68

C12M1/00 A

G01N33/50 P

G01N33/68

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2021565712

(86)(22)【出願日】2020-04-28

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2022-06-29

(86)【国際出願番号】 KR2020005624

(87)【国際公開番号】W WO2020226333

(87)【国際公開日】2020-11-12

【審査請求日】2023-04-03

(31)【優先権主張番号】10-2019-0052364

(32)【優先日】2019-05-03

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(73)【特許権者】

【識別番号】521479334

【氏名又は名称】ディーシージェン カンパニー リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100120891

【弁理士】

【氏名又は名称】林 一好

(74)【代理人】

【識別番号】100165157

【弁理士】

【氏名又は名称】芝 哲央

(74)【代理人】

【識別番号】100205659

【弁理士】

【氏名又は名称】齋藤 拓也

(74)【代理人】

【識別番号】100126000

【弁理士】

【氏名又は名称】岩池 満

(74)【代理人】

【識別番号】100185269

【弁理士】

【氏名又は名称】小菅 一弘

(72)【発明者】

【氏名】ハン ウォン シク

(72)【発明者】

【氏名】イ ハン ビョル

(72)【発明者】

【氏名】パク イン エ

(72)【発明者】

【氏名】リュ ハン スク

(72)【発明者】

【氏名】アン セイ ヒュン

(72)【発明者】

【氏名】イ ジョン ウォン

(72)【発明者】

【氏名】イ セ ビュル

(72)【発明者】

【氏名】イ ヒ ジン

(72)【発明者】

【氏名】キム エ リ

(72)【発明者】

【氏名】キム チュン ユル

(72)【発明者】

【氏名】ユン スン ロ

(72)【発明者】

【氏名】キム スン

(72)【発明者】

【氏名】クォン スン ユン

(72)【発明者】

【氏名】キム ミン ス

(72)【発明者】

【氏名】ジョ ジョン ヒ

【審査官】上條 のぶよ

(56)【参考文献】

【文献】韓国公開特許第１０－２０１８－００５２９８５（ＫＲ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１８／１６９１４５（ＷＯ，Ａ１）

【文献】Genomics & Informatics，2017年，Vol.15, No.4，p.156-161

【文献】PLOS ONE，2018年，13(10)，e0204897

【文献】Breast Cancer，2018年10月19日，Vol.26, No.3，p.317-325

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｃ１２Ｑ １／６８

Ｃ１２Ｍ １／００

Ｇ０１Ｎ ３３／５０

Ｇ０１Ｎ ３３／６８

ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

ＣＡｐｌｕｓ／ＭＥＤＬＩＮＥ／ＥＭＢＡＳＥ／ＢＩＯＳＩＳ（ＳＴＮ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

（ａ）対象体から得られた生体試料に対して第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを測定し正規化するステップと、
（ｂ）ステップ（ａ）の正規化された第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群のそれぞれの発現レベルに回帰係数（ｗｅｉｇｈｔ）値を乗算し、合算して得られた決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）を計算するステップとを含む前記対象体の癌の予後を予測するものであって、
前記第１遺伝子群は、ＥＳＲ１（Ｅｓｔｒｏｇｅｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）、ＰＧＲ（Ｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＳＣＵＢＥ２（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｅｐｔｉｄｅ、ＣＵＢ Ｄｏｍａｉｎ Ａｎｄ ＥＧＦ Ｌｉｋｅ Ｄｏｍａｉｎ Ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ２）であり、
前記第２遺伝子群は、ＣＴＳＬ２（Ｃａｔｈｅｐｓｉｎ Ｖ）、およびＭＭＰ１１（Ｍａｔｒｉｘ Ｍｅｔａｌｌｏｐｅｐｔｉｄａｓｅ １１）であり、
前記第３遺伝子群は、ＴＦＲＣ（Ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＣＸ３ＣＲ１（Ｃ－Ｘ３－Ｃ Ｍｏｔｉｆ Ｃｈｅｍｏｋｉｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）であり、
前記第４遺伝子群は、ＫＩＦ１４（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １４）、ＲＲＭ２（Ｒｉｂｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ Ｒｅｄｕｃｔａｓｅ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ｍ２）、ＳＨＣＢＰ１（ＳＨＣ Ｂｉｎｄｉｎｇ Ａｎｄ Ｓｐｉｎｄｌｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ １）、ＳＬＣ７Ａ５（Ｓｏｌｕｔｅ Ｃａｒｒｉｅｒ Ｆａｍｉｌｙ ７ Ｍｅｍｂｅｒ ５）、およびＫＰＮＡ２（Ｋａｒｙｏｐｈｅｒｉｎ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ ２）であり、
前記第５遺伝子群は、ＡＵＲＫＡ（Ａｕｒｏｒａ Ｋｉｎａｓｅ Ａ）、ＣＣＮＥ２（Ｃｙｃｌｉｎ Ｅ２）、ＣＥＮＰＥ（Ｃｅｎｔｒｏｍｅｒｅ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅ）、Ｅ２Ｆ８（Ｅ２Ｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ ８）、ＫＩＦ１８Ａ（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １８Ａ）、およびＫＩＦ２３（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ ２３）であり、
第６遺伝子群は、ＪＭＪＤ５（Ｌｙｓｉｎｅ Ｄｅｍｅｔｈｙｌａｓｅ ８）、ＣＡＣＮＡ１Ｄ（Ｃａｌｃｉｕｍ Ｖｏｌｔａｇｅ－Ｇａｔｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ１ Ｄ）、およびＧＳＴＭ１（Ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｅ Ｓ－Ｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ Ｍｕ １）であって、
さらに、前記決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）は、下記式１で表されるものである、乳癌の予後に関する情報提供方法。
［式１］
ＤＩ＝ａＸ（ｑ）＋ｂＹ（ｒ）＋ｃＺ（ｓ）＋ｄＫ（ｔ）＋ｅＬ（ｕ）＋ｆＭ（ｖ）
上記式１中、
ｑ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕおよびｖは、それぞれ独立して１以上の整数であり；
前記ａは、－２．３６～－０．３４の有理数であり；
前記ｂは、０．１７～０．４２の有理数であり；
前記ｃは、－０．０６～０．２２の有理数であり；
前記ｄは、０．０１～０．７３の有理数であり；
前記ｅは、０．０８～０．６５の有理数であり；
前記ｆは、－０．５８～－０．０２の有理数であり；
前記Ｘ（ｑ）は、第１遺伝子群に属するｑ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｙ（ｒ）は、第２遺伝子群に属するｒ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｚ（ｓ）は、第３遺伝子群に属するｓ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｋ（ｔ）は、第４遺伝子群に属するｔ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｌ（ｕ）は、第５遺伝子群に属するｕ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｍ（ｖ）は、第６遺伝子群に属するｖ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記ｑ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕまたはｖが２以上の整数の場合、同一の遺伝子群に属するそれぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算される複数のｑ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕまたはｖ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【請求項2】

前記決定指数（ＤＩ）は、前記第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群のそれぞれの発現レベルに回帰係数（ｗｅｉｇｈｔ）値を乗算し、合算して得られた値に補正係数を追加的に合算して得られるものである、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記正規化するステップは、ＡＣＴＢ、ＡＰＯＢＥＣ３Ｂ、ＡＳＦ１Ｂ、ＡＳＰＭ、ＡＵＲＫＢ、ＢＡＧ１、ＢＣＬ２、ＢＩＲＣ５、ＢＬＭ、ＢＵＢ１、ＢＵＢ１Ｂ、Ｃ１４ｏｒｆ４５、Ｃ１６ｏｒｆ６１、Ｃ７ｏｒｆ６３、ＣＣＮＡ２、ＣＣＮＢ１、ＣＣＮＢ２、ＣＣＮＥ１、ＣＣＴ５、ＣＤ６８、ＣＤＣ２０、ＣＤＣ２５Ａ、ＣＤＣ４５、ＣＤＣ６、ＣＤＣＡ３、ＣＤＣＡ８、ＣＤＫ１、ＣＤＫＮ３、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＦ、ＣＥＮＰＭ、ＣＥＮＰＮ、ＣＥＰ５５、ＣＨＥＫ１、ＣＩＲＢＰ、ＣＫＳ２、ＣＲＩＭ１、ＣＹＢＲＤ１、ＤＢＦ４、ＤＤＸ３９、ＤＬＧＡＰ５、ＤＮＭＴ３Ｂ、ＤＯＮＳＯＮ、ＤＴＬ、Ｅ２Ｆ１、ＥＣＨＤＣ２、ＥＲＢＢ２、ＥＲＣＣ６Ｌ、ＥＳＰＬ１、ＥＸＯ１、ＥＺＨ２、ＦＡＭ６４Ａ、ＦＡＮＣＩ、ＦＢＸＯ５、ＦＥＮ１、ＦＯＸＭ１、ＧＡＰＤＨ、ＧＩＮＳ１、ＧＲＢ７、ＧＴＳＥ１、ＧＵＳＢ、ＨＪＵＲＰ、ＨＭＭＲ、ＨＮ１、ＩＦＴ４６、ＫＩＦ１１、ＫＩＦ１５、ＫＩＦ１８Ｂ、ＫＩＦ２０Ａ、ＫＩＦ２Ｃ、ＫＩＦ４Ａ、ＫＩＦＣ１、ＬＭＮＢ１、ＬＭＮＢ２、ＬＲＩＧ１、ＬＲＲＣ４８、ＬＲＲＣ５９、ＭＡＤ２Ｌ１、ＭＡＲＣＨ８、ＭＣＭ１０、ＭＣＭ２、ＭＣＭ６、ＭＥＬＫ、ＭＫＩ６７、ＭＬＦ１ＩＰ、ＭＹＢＬ２、ＮＣＡＰＧ、ＮＣＡＰＧ２、ＮＣＡＰＨ、ＮＤＣ８０、ＮＥＫ２、ＮＵＰ９３、ＮＵＳＡＰ１、ＯＩＰ５、ＰＢＫ、ＰＤＳＳ１、ＰＫＭＹＴ１、ＰＬＫ１、ＰＬＫ４、ＰＲＣ１、ＰＴＴＧ１、ＲＡＣＧＡＰ１、ＲＡＤ５１、ＲＡＤ５１ＡＰ１、ＲＡＩ２、ＲＦＣ４、ＲＰＬＰ０、ＳＥＴＢＰ１、ＳＦ３Ｂ３、ＳＨＭＴ２、ＳＬＣ２５Ａ１２、ＳＰＡＧ５、ＳＰＣ２５、ＳＱＬＥ、ＳＴＡＲＤ１３、ＳＴＩＬ、ＳＴＭＮ１、ＳＹＮＣ、ＴＡＣＣ３、ＴＫ１、ＴＯＰ２Ａ、ＴＰＸ２、ＴＲＩＰ１３、ＴＲＯＡＰ、ＴＴＫ、ＵＢＥ２Ｃ、ＵＢＥ２Ｓ、ＺＷＩＮＴ、Ｃ１０ｏｒｆ７６、Ｃ１２ｏｒｆ７２、ＣＩＡＯ１、ＣＮＯＴ４、ＤＢＲ１、ＤＮＤ１、ＦＢＸＯ４２、ＧＲＫ４、ＨＮＲＮＰＫ、ＨＮＲＮＰＬ、ＨＮＲＮＰＲ、ＫＨＤＲＢＳ１、ＫＬＲＡＱ１、ＬＡＣＥ１、ＬＯＣ１４８１８９、ＬＯＣ２８５０３３、ＬＯＣ４９３７５４、ＭＲＰＬ４４、ＮＲＦ１、ＰＫＮＯＸ１、ＰＰＨＬＮ１、ＲＲＮ３Ｐ３、ＳＥＮＰ８、ＳＬＣ４Ａ１ＡＰ、ＴＡＲＤＢＰ、ＴＨＲＡＰ３、ＴＴＬＬ１１、ＷＤＲ３３、およびＺＮＦ１４３から構成された群より選択されたいずれか１つ以上の基準遺伝子を用いて各遺伝子群の発現レベルを正規化する、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

対象体から得られた生体試料に第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを測定するための製剤を含み、
前記第１遺伝子群は、ＥＳＲ１（Ｅｓｔｒｏｇｅｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）、ＰＧＲ（Ｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＳＣＵＢＥ２（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｅｐｔｉｄｅ、ＣＵＢ Ｄｏｍａｉｎ Ａｎｄ ＥＧＦ Ｌｉｋｅ Ｄｏｍａｉｎ Ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ２）であり、
前記第２遺伝子群は、ＣＴＳＬ２（Ｃａｔｈｅｐｓｉｎ Ｖ）、およびＭＭＰ１１（Ｍａｔｒｉｘ Ｍｅｔａｌｌｏｐｅｐｔｉｄａｓｅ １１）であり、
前記第３遺伝子群は、ＴＦＲＣ（Ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＣＸ３ＣＲ１（Ｃ－Ｘ３－Ｃ Ｍｏｔｉｆ Ｃｈｅｍｏｋｉｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）であり、
前記第４遺伝子群は、ＫＩＦ１４（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １４）、ＲＲＭ２（Ｒｉｂｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ Ｒｅｄｕｃｔａｓｅ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ｍ２）、ＳＨＣＢＰ１（ＳＨＣ Ｂｉｎｄｉｎｇ Ａｎｄ Ｓｐｉｎｄｌｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ １）、ＳＬＣ７Ａ５（Ｓｏｌｕｔｅ Ｃａｒｒｉｅｒ Ｆａｍｉｌｙ ７ Ｍｅｍｂｅｒ ５）、およびＫＰＮＡ２（Ｋａｒｙｏｐｈｅｒｉｎ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ ２）であり、
前記第５遺伝子群は、ＡＵＲＫＡ（Ａｕｒｏｒａ Ｋｉｎａｓｅ Ａ）、ＣＣＮＥ２（Ｃｙｃｌｉｎ Ｅ２）、ＣＥＮＰＥ（Ｃｅｎｔｒｏｍｅｒｅ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅ）、Ｅ２Ｆ８（Ｅ２Ｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ ８）、ＫＩＦ１８Ａ（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １８Ａ）、およびＫＩＦ２３（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ ２３）であり、
第６遺伝子群は、ＪＭＪＤ５（Ｌｙｓｉｎｅ Ｄｅｍｅｔｈｙｌａｓｅ ８）、ＣＡＣＮＡ１Ｄ（Ｃａｌｃｉｕｍ Ｖｏｌｔａｇｅ－Ｇａｔｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ１ Ｄ）、およびＧＳＴＭ１（Ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｅ Ｓ－Ｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ Ｍｕ １）であって、
以下の式１によって表される決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）を得る、乳癌の予後予測用製剤。
［式１］
ＤＩ＝ａＸ（ｑ）＋ｂＹ（ｒ）＋ｃＺ（ｓ）＋ｄＫ（ｔ）＋ｅＬ（ｕ）＋ｆＭ（ｖ）
上記式１中、
ｑ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕおよびｖは、それぞれ独立して１以上の整数であり；
前記ａは、－２．３６～－０．３４の有理数であり；
前記ｂは、０．１７～０．４２の有理数であり；
前記ｃは、－０．０６～０．２２の有理数であり；
前記ｄは、０．０１～０．７３の有理数であり；
前記ｅは、０．０８～０．６５の有理数であり；
前記ｆは、－０．５８～－０．０２の有理数であり；
前記Ｘ（ｑ）は、第１遺伝子群に属するｑ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｙ（ｒ）は、第２遺伝子群に属するｒ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｚ（ｓ）は、第３遺伝子群に属するｓ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｋ（ｔ）は、第４遺伝子群に属するｔ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｌ（ｕ）は、第５遺伝子群に属するｕ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｍ（ｖ）は、第６遺伝子群に属するｖ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記ｑ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕまたはｖが２以上の整数の場合、同一の遺伝子群に属するそれぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算される複数のｑ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕまたはｖ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【請求項5】

前記遺伝子群の発現レベルを正規化するためのＡＣＴＢ、ＡＰＯＢＥＣ３Ｂ、ＡＳＦ１Ｂ、ＡＳＰＭ、ＡＵＲＫＢ、ＢＡＧ１、ＢＣＬ２、ＢＩＲＣ５、ＢＬＭ、ＢＵＢ１、ＢＵＢ１Ｂ、Ｃ１４ｏｒｆ４５、Ｃ１６ｏｒｆ６１、Ｃ７ｏｒｆ６３、ＣＣＮＡ２、ＣＣＮＢ１、ＣＣＮＢ２、ＣＣＮＥ１、ＣＣＴ５、ＣＤ６８、ＣＤＣ２０、ＣＤＣ２５Ａ、ＣＤＣ４５、ＣＤＣ６、ＣＤＣＡ３、ＣＤＣＡ８、ＣＤＫ１、ＣＤＫＮ３、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＦ、ＣＥＮＰＭ、ＣＥＮＰＮ、ＣＥＰ５５、ＣＨＥＫ１、ＣＩＲＢＰ、ＣＫＳ２、ＣＲＩＭ１、ＣＹＢＲＤ１、ＤＢＦ４、ＤＤＸ３９、ＤＬＧＡＰ５、ＤＮＭＴ３Ｂ、ＤＯＮＳＯＮ、ＤＴＬ、Ｅ２Ｆ１、ＥＣＨＤＣ２、ＥＲＢＢ２、ＥＲＣＣ６Ｌ、ＥＳＰＬ１、ＥＸＯ１、ＥＺＨ２、ＦＡＭ６４Ａ、ＦＡＮＣＩ、ＦＢＸＯ５、ＦＥＮ１、ＦＯＸＭ１、ＧＡＰＤＨ、ＧＩＮＳ１、ＧＲＢ７、ＧＴＳＥ１、ＧＵＳＢ、ＨＪＵＲＰ、ＨＭＭＲ、ＨＮ１、ＩＦＴ４６、ＫＩＦ１１、ＫＩＦ１５、ＫＩＦ１８Ｂ、ＫＩＦ２０Ａ、ＫＩＦ２Ｃ、ＫＩＦ４Ａ、ＫＩＦＣ１、ＬＭＮＢ１、ＬＭＮＢ２、ＬＲＩＧ１、ＬＲＲＣ４８、ＬＲＲＣ５９、ＭＡＤ２Ｌ１、ＭＡＲＣＨ８、ＭＣＭ１０、ＭＣＭ２、ＭＣＭ６、ＭＥＬＫ、ＭＫＩ６７、ＭＬＦ１ＩＰ、ＭＹＢＬ２、ＮＣＡＰＧ、ＮＣＡＰＧ２、ＮＣＡＰＨ、ＮＤＣ８０、ＮＥＫ２、ＮＵＰ９３、ＮＵＳＡＰ１、ＯＩＰ５、ＰＢＫ、ＰＤＳＳ１、ＰＫＭＹＴ１、ＰＬＫ１、ＰＬＫ４、ＰＲＣ１、ＰＴＴＧ１、ＲＡＣＧＡＰ１、ＲＡＤ５１、ＲＡＤ５１ＡＰ１、ＲＡＩ２、ＲＦＣ４、ＲＰＬＰ０、ＳＥＴＢＰ１、ＳＦ３Ｂ３、ＳＨＭＴ２、ＳＬＣ２５Ａ１２、ＳＰＡＧ５、ＳＰＣ２５、ＳＱＬＥ、ＳＴＡＲＤ１３、ＳＴＩＬ、ＳＴＭＮ１、ＳＹＮＣ、ＴＡＣＣ３、ＴＫ１、ＴＯＰ２Ａ、ＴＰＸ２、ＴＲＩＰ１３、ＴＲＯＡＰ、ＴＴＫ、ＵＢＥ２Ｃ、ＵＢＥ２Ｓ、ＺＷＩＮＴ、Ｃ１０ｏｒｆ７６、Ｃ１２ｏｒｆ７２、ＣＩＡＯ１、ＣＮＯＴ４、ＤＢＲ１、ＤＮＤ１、ＦＢＸＯ４２、ＧＲＫ４、ＨＮＲＮＰＫ、ＨＮＲＮＰＬ、ＨＮＲＮＰＲ、ＫＨＤＲＢＳ１、ＫＬＲＡＱ１、ＬＡＣＥ１、ＬＯＣ１４８１８９、ＬＯＣ２８５０３３、ＬＯＣ４９３７５４、ＭＲＰＬ４４、ＮＲＦ１、ＰＫＮＯＸ１、ＰＰＨＬＮ１、ＲＲＮ３Ｐ３、ＳＥＮＰ８、ＳＬＣ４Ａ１ＡＰ、ＴＡＲＤＢＰ、ＴＨＲＡＰ３、ＴＴＬＬ１１、ＷＤＲ３３、およびＺＮＦ１４３から構成された群より選択されたいずれか１つ以上の基準遺伝子の発現レベルを測定するための製剤を追加的に含む、請求項４に記載の製剤。

【請求項6】

（ａ）対象体から得られた生体試料に対して第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを測定し正規化する検出部と、
（ｂ）前記検出部で正規化された第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群のそれぞれの発現レベルに回帰係数（ｗｅｉｇｈｔ）値を乗算し、合算して得られた決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ）を計算する演算部と、
（ｃ）前記演算部で得られた決定指数で前記対象体の癌の予後を予測して出力する出力部とを含み、
前記第１遺伝子群は、ＥＳＲ１（Ｅｓｔｒｏｇｅｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）、ＰＧＲ（Ｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＳＣＵＢＥ２（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｅｐｔｉｄｅ、ＣＵＢ Ｄｏｍａｉｎ Ａｎｄ ＥＧＦ Ｌｉｋｅ Ｄｏｍａｉｎ Ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ２）であり、
前記第２遺伝子群は、ＣＴＳＬ２（Ｃａｔｈｅｐｓｉｎ Ｖ）、およびＭＭＰ１１（Ｍａｔｒｉｘ Ｍｅｔａｌｌｏｐｅｐｔｉｄａｓｅ １１）であり、
前記第３遺伝子群は、ＴＦＲＣ（Ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＣＸ３ＣＲ１（Ｃ－Ｘ３－Ｃ Ｍｏｔｉｆ Ｃｈｅｍｏｋｉｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）であり、
前記第４遺伝子群は、ＫＩＦ１４（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １４）、ＲＲＭ２（Ｒｉｂｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ Ｒｅｄｕｃｔａｓｅ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ｍ２）、ＳＨＣＢＰ１（ＳＨＣ Ｂｉｎｄｉｎｇ Ａｎｄ Ｓｐｉｎｄｌｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ １）、ＳＬＣ７Ａ５（Ｓｏｌｕｔｅ Ｃａｒｒｉｅｒ Ｆａｍｉｌｙ ７ Ｍｅｍｂｅｒ ５）、およびＫＰＮＡ２（Ｋａｒｙｏｐｈｅｒｉｎ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ ２）であり、
前記第５遺伝子群は、ＡＵＲＫＡ（Ａｕｒｏｒａ Ｋｉｎａｓｅ Ａ）、ＣＣＮＥ２（Ｃｙｃｌｉｎ Ｅ２）、ＣＥＮＰＥ（Ｃｅｎｔｒｏｍｅｒｅ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅ）、Ｅ２Ｆ８（Ｅ２Ｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ ８）、ＫＩＦ１８Ａ（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １８Ａ）、およびＫＩＦ２３（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ ２３）であり、
第６遺伝子群は、ＪＭＪＤ５（Ｌｙｓｉｎｅ Ｄｅｍｅｔｈｙｌａｓｅ ８）、ＣＡＣＮＡ１Ｄ（Ｃａｌｃｉｕｍ Ｖｏｌｔａｇｅ－Ｇａｔｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ１ Ｄ）、およびＧＳＴＭ１（Ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｅ Ｓ－Ｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ Ｍｕ １）であって、
さらに、前記決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）は、下記式１で表されるものである、乳癌の予後診断機器。
［式１］
ＤＩ＝ａＸ（ｑ）＋ｂＹ（ｒ）＋ｃＺ（ｓ）＋ｄＫ（ｔ）＋ｅＬ（ｕ）＋ｆＭ（ｖ）
上記式１中、
ｑ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕおよびｖは、それぞれ独立して１以上の整数であり；
前記ａは、－２．３６～－０．３４の有理数であり；
前記ｂは、０．１７～０．４２の有理数であり；
前記ｃは、－０．０６～０．２２の有理数であり；
前記ｄは、０．０１～０．７３の有理数であり；
前記ｅは、０．０８～０．６５の有理数であり；
前記ｆは、－０．５８～－０．０２の有理数であり；
前記Ｘ（ｑ）は、第１遺伝子群に属するｑ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｙ（ｒ）は、第２遺伝子群に属するｒ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｚ（ｓ）は、第３遺伝子群に属するｓ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｋ（ｔ）は、第４遺伝子群に属するｔ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｌ（ｕ）は、第５遺伝子群に属するｕ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記Ｍ（ｖ）は、第６遺伝子群に属するｖ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であり；
前記ｑ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕまたはｖが２以上の整数の場合、同一の遺伝子群に属するそれぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算される複数のｑ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕまたはｖ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【請求項7】

前記決定指数（ＤＩ）は、前記検出部で正規化された第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群のそれぞれの発現レベルに回帰係数（ｗｅｉｇｈｔ）値を乗算し、合算して得られた値に補正係数を追加的に合算して得られるものである、請求項６に記載の診断機器。

【請求項8】

前記検出部は、第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを基準遺伝子の発現レベルに対して正規化し、
前記基準遺伝子は、ＡＣＴＢ、ＡＰＯＢＥＣ３Ｂ、ＡＳＦ１Ｂ、ＡＳＰＭ、ＡＵＲＫＢ、ＢＡＧ１、ＢＣＬ２、ＢＩＲＣ５、ＢＬＭ、ＢＵＢ１、ＢＵＢ１Ｂ、Ｃ１４ｏｒｆ４５、Ｃ１６ｏｒｆ６１、Ｃ７ｏｒｆ６３、ＣＣＮＡ２、ＣＣＮＢ１、ＣＣＮＢ２、ＣＣＮＥ１、ＣＣＴ５、ＣＤ６８、ＣＤＣ２０、ＣＤＣ２５Ａ、ＣＤＣ４５、ＣＤＣ６、ＣＤＣＡ３、ＣＤＣＡ８、ＣＤＫ１、ＣＤＫＮ３、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＦ、ＣＥＮＰＭ、ＣＥＮＰＮ、ＣＥＰ５５、ＣＨＥＫ１、ＣＩＲＢＰ、ＣＫＳ２、ＣＲＩＭ１、ＣＹＢＲＤ１、ＤＢＦ４、ＤＤＸ３９、ＤＬＧＡＰ５、ＤＮＭＴ３Ｂ、ＤＯＮＳＯＮ、ＤＴＬ、Ｅ２Ｆ１、ＥＣＨＤＣ２、ＥＲＢＢ２、ＥＲＣＣ６Ｌ、ＥＳＰＬ１、ＥＸＯ１、ＥＺＨ２、ＦＡＭ６４Ａ、ＦＡＮＣＩ、ＦＢＸＯ５、ＦＥＮ１、ＦＯＸＭ１、ＧＡＰＤＨ、ＧＩＮＳ１、ＧＲＢ７、ＧＴＳＥ１、ＧＵＳＢ、ＨＪＵＲＰ、ＨＭＭＲ、ＨＮ１、ＩＦＴ４６、ＫＩＦ１１、ＫＩＦ１５、ＫＩＦ１８Ｂ、ＫＩＦ２０Ａ、ＫＩＦ２Ｃ、ＫＩＦ４Ａ、ＫＩＦＣ１、ＬＭＮＢ１、ＬＭＮＢ２、ＬＲＩＧ１、ＬＲＲＣ４８、ＬＲＲＣ５９、ＭＡＤ２Ｌ１、ＭＡＲＣＨ８、ＭＣＭ１０、ＭＣＭ２、ＭＣＭ６、ＭＥＬＫ、ＭＫＩ６７、ＭＬＦ１ＩＰ、ＭＹＢＬ２、ＮＣＡＰＧ、ＮＣＡＰＧ２、ＮＣＡＰＨ、ＮＤＣ８０、ＮＥＫ２、ＮＵＰ９３、ＮＵＳＡＰ１、ＯＩＰ５、ＰＢＫ、ＰＤＳＳ１、ＰＫＭＹＴ１、ＰＬＫ１、ＰＬＫ４、ＰＲＣ１、ＰＴＴＧ１、ＲＡＣＧＡＰ１、ＲＡＤ５１、ＲＡＤ５１ＡＰ１、ＲＡＩ２、ＲＦＣ４、ＲＰＬＰ０、ＳＥＴＢＰ１、ＳＦ３Ｂ３、ＳＨＭＴ２、ＳＬＣ２５Ａ１２、ＳＰＡＧ５、ＳＰＣ２５、ＳＱＬＥ、ＳＴＡＲＤ１３、ＳＴＩＬ、ＳＴＭＮ１、ＳＹＮＣ、ＴＡＣＣ３、ＴＫ１、ＴＯＰ２Ａ、ＴＰＸ２、ＴＲＩＰ１３、ＴＲＯＡＰ、ＴＴＫ、ＵＢＥ２Ｃ、ＵＢＥ２Ｓ、ＺＷＩＮＴ、Ｃ１０ｏｒｆ７６、Ｃ１２ｏｒｆ７２、ＣＩＡＯ１、ＣＮＯＴ４、ＤＢＲ１、ＤＮＤ１、ＦＢＸＯ４２、ＧＲＫ４、ＨＮＲＮＰＫ、ＨＮＲＮＰＬ、ＨＮＲＮＰＲ、ＫＨＤＲＢＳ１、ＫＬＲＡＱ１、ＬＡＣＥ１、ＬＯＣ１４８１８９、ＬＯＣ２８５０３３、ＬＯＣ４９３７５４、ＭＲＰＬ４４、ＮＲＦ１、ＰＫＮＯＸ１、ＰＰＨＬＮ１、ＲＲＮ３Ｐ３、ＳＥＮＰ８、ＳＬＣ４Ａ１ＡＰ、ＴＡＲＤＢＰ、ＴＨＲＡＰ３、ＴＴＬＬ１１、ＷＤＲ３３、およびＺＮＦ１４３から構成された群より選択されたいずれか１つ以上である、請求項６に記載の診断機器。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、癌の予後予測方法およびその組成物に関する。より詳しくは、本発明は、癌の予後予測方法または抗癌化学療法の治療効果があるかを予測する方法およびそれのための組成物に関する。

【背景技術】

【0002】

癌は全世界的に最も普遍的な死亡原因の一つである。約１千万件の新しいケースが毎年発生し、全体死亡原因の約１２％を占めて３番目に多い死亡の原因になっている。様々な種類の癌の中で特に乳癌は、患者の半分程度を占める腋窩リンパ腺転移のないエストロゲンホルモン受容体陽性（ＥＲ＋）乳癌が５年抗ホルモン治療だけでも１０年再発率が１５％であり、抗癌化学療法を加える場合、１０年再発率の絶対値が約５％程度に減少する（Ｆｉｓｈｅｒ ｅｔ ａｌ，Ｌａｎｃｅｔ．１０；３６４（９４３７）：８５８－６８、ＰＭＩＤ：１５３５１１９３）。しかし、２００４年、オンコタイプＤｘ（Ｏｎｃｏｔｙｐｅ Ｄｘ）テストの開発で一部患者でのみ抗癌化学療法が必要という事実が明らかになった（Ｐａｉｋ ｅｔ ａｌ，Ｊ Ｃｌｉｎ Ｏｎｃｏｌ２４（２３）：３７２６－３４，ＰＭＩＤ：１６７２０６８０参照）。

【0003】

オンコタイプＤｘが開発された後に、Ｍａｍｍａｐｒｉｎｔ、Ｅｎｄｏｐｒｅｄｉｃｔ、Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ Ｉｎｄｅｘ、Ｐｒｏｓｉｇｎａなど転写遺伝子の分析に基づく乳癌の予後予測テストが多く開発および商用化されたが、抗癌化学療法の使用の可否を決める臨床適用性が証明されたテストはオンコタイプＤｘだけである（ＵＳ２０１５－００７９５９１Ａ１およびＰａｉｋ ｅｔ ａｌ，Ｊ Ｃｌｉｎ Ｏｎｃｏｌ２４（２３）：３７２６－３４，ＰＭＩＤ：１６７２０６８０）。

【0004】

一方、このようなオンコタイプＤｘは費用の面で高価格であり、すべての年齢帯で分析が可能というのではないことが確認された（Ｗｋｉｌｌｉａｍｓ ＡＤ ｅｔ ａｌ，Ａｎｎ Ｓｕｒｇ Ｏｎｃｏｌ．２０１８Ｏｃｔ；２５（１０）：２８７５－２８８３．ｄｏｉ：１０．１２４５／ｓ１０４３４－０１８－６６００－９参照）。

【0005】

したがって、本発明の発明者らは、すべての年齢帯で分析可能な方法として、癌の予後および抗癌化学療法使用可否判断装置および方法を見出して、本発明に至るようになった。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明の目的は、安価でありながらも、すべての年齢帯で分析可能な癌の予後および抗癌化学療法の使用の可否を判断できる装置を提供しようとする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

以下、本願に記載された多様な実施形態が図面を参照して記載される。下記の説明において、本発明の完全な理解のために、多様な特異的詳細事項、例えば、特異的形態、組成物および工程などが記載されている。しかし、特定の実施形態は、これらの特異的詳細事項のうちの１つ以上なしに、または他の公知の方法および形態とともに実行可能である。他の例において、公知の工程および製造技術は、本発明を不要にあいまいにさせないために、特定の詳細事項として記載されない。「一つの実施形態」または「実施形態」に対する本明細書全体による参照は、実施形態と結び付けて記載された特別な特徴、形態、組成または特性が本発明の一つ以上の実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体にわたる多様な位置で表現された「一つの実施形態において」または「実施形態」の状況は、必ずしも本発明の同一の実施形態を示すことはない。追加的に、特別な特徴、形態、組成、または特性は、一つ以上の実施形態においていかなる好適な方法で組み合わされてもよい。

【0008】

本発明内の特別な定義がなければ、本明細書に使われたすべての科学的および技術的な用語は、本発明の属する技術分野における当業者によって通常理解されるのと同じ意味を有する。

【0009】

本明細書において、用語「ポリヌクレオチド」とは、単数形または複数形で利用される場合、一般的に１つのポリリボヌクレオチドまたはポリデオキシリボヌクレオチドを指す。これは、変形されないＲＮＡまたはＤＮＡの場合もあり、変形されたＲＮＡまたはＤＮＡの場合もある。したがって、例えば、本明細書において定義されるポリヌクレオチドは、単鎖および二本鎖ＤＮＡ、単鎖および二本鎖領域を含むＤＮＡ、単鎖および二本鎖ＲＮＡ、および単鎖および二本鎖領域を含むＲＮＡ、単鎖の場合もあるが、より通常は、二本鎖であり、または単鎖領域と二本鎖領域とを含む場合もあるＤＮＡおよびＲＮＡを含むハイブリッド分子を含むが、これに限定されるものではない。また、本明細書において、用語「ポリヌクレオチド」とは、ＲＮＡまたはＤＮＡ、またはＲＮＡとＤＮＡのすべてを含む三本鎖領域を指す。このような領域中の鎖は、同一分子に由来する場合もあり、他の分子に由来する場合もある。これらの領域は、１つ以上の分子すべてを含むことができるが、より典型的には、分子の一部領域のみを含む。二重螺旋領域の分子の１つはオリゴヌクレオチドである。用語「ポリヌクレオチド」は、具体的にはｃＤＮＡを含む。この用語は、１個以上が変形された塩基を含むＤＮＡ（ｃＤＮＡを含む）およびＲＮＡを含む。したがって、安定性またはその他の理由から変形された主鎖を有するＤＮＡまたはＲＮＡは、この用語が本願で意図されたように「ポリヌクレオチド」である。また、特異な塩基、例えば、イノシンまたは三重水素化塩基のような変形された塩基を含むＤＮＡまたはＲＮＡは、本明細書で定義される用語「ポリヌクレオチド」内に含まれる。一般的に、用語「ポリヌクレオチド」は、変形されないポリヌクレオチドのすべての化学的、酵素的、または代謝的に変形された形態とウイルスおよび細胞に特徴的なＤＮＡおよびＲＮＡの化学的形態を含む。

【0010】

用語「オリゴヌクレオチド」とは、相対的に短いポリヌクレオチド、例えば、単鎖デオキシリボヌクレオチド、単鎖または二本鎖リボヌクレオチド、ＲＮＡ：ＤＮＡハイブリッドおよび二本鎖ＤＮＡを指すが、これに限定されるものではない。オリゴヌクレオチド、例えば、単鎖ＤＮＡプローブオリゴヌクレオチドは、化学的方法により市販用自動オリゴヌクレオチド合成器を用いて合成される。その他にも、多様な他の方法、例えば、ｉｎ ｖｉｔｒｏ組換えＤＮＡ媒介技術によって、または細胞および生物のＤＮＡの発現によってオリゴヌクレオチドを製造することができる。

【0011】

用語「遺伝子発現」とは、ＤＮＡ遺伝子配列情報の転写ＲＮＡ（最初の非－スプライシングされたＲＮＡ転写体または成熟ｍＲＮＡ）またはコーディングされたタンパク質産物への変換を示す。遺伝子の全ＲＮＡまたはタンパク質産物のうちの１つまたはこれらの以後のレベルを測定することにより、遺伝子発現をモニタリングすることができる。

【0012】

ＲＮＡ転写体に関連し、用語「過剰発現」とは、試料またはｍＲＮＡの特定基準セットで測定されたすべての転写体のレベルを測定して、基準ｍＲＮＡのレベルに対する正規化によって決定される転写体のレベルを称して使われる用語である。

【0013】

用語「遺伝子増幅」とは、特定細胞または細胞株において遺伝子または遺伝子断片の多数のコピーが形成されるプロセスを指し示す。複製された領域（増幅されたＤＮＡ）は、「アンプリコン（ａｍｐｌｉｃｏｎ）」ともいう。また、一般的に生成されたｍＲＮＡの量、すなわち遺伝子発現レベルは、発現するそれぞれの遺伝子から構成されるコピー数の比率で増加する。

【0014】

本明細書において、用語「予後」は、癌の組織内の移住および浸潤、他の組織への転移、および疾病に起因した死亡などの病気の経過および完治の有無を意味する。本発明の目的上、予後は、乳癌患者の病気の経過または生存の予後を意味する。本発明の前記方法を用いれば、乳癌による生存の予後を手軽に判断可能で、追加的な治療方法の使用の可否を手軽に決めることができる。究極的に、乳癌発病後の生存率を向上させることができる。

【0015】

本明細書において、用語「予測」とは、患者が薬物または薬物セットに対して疾患の経過および結果を予め予測する行為を意味する。より具体的には、予後予測とは、疾患の治療後経過は患者の生理的または環境的状態に応じて異なり、このような患者の状態を総合的に考慮して治療後病気の経過を予測するすべての行為を意味すると解釈される。

【0016】

本明細書において、用語「有益な反応」とは、患者状態のいかなる尺度、例えば、全体生存、長期間生存、無再発生存および遠隔無再発生存などの当技術分野にて通常用いられる尺度の改善を意味する。無再発生存（ＲＦＳ）とは、手術から最初の局所再発（ｌｏｃａｌ ｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅ）、区域再発（ｒｅｇｉｏｎａｌ ｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅ）または遠隔再発までの時間（月の数）を指し示す。遠隔無再発生存（Ｄｉｓｔａｎｔ ｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅ－ｆｒｅｅ ｓｕｒｖｉｖａｌ（ＤＲＦＳ）またはｄｉｓｔａｎｔ ｍｅｔａｓｔａｓｉｓ－ｆｒｅｅ ｓｕｒｖｉｖａｌ（ＤＭＦＳ））とは、手術から最初の遠隔再発までの時間（月の数）を指し示す。再発とは、ＲＦＳおよび／またはＤＦＲＳを指す。本明細書において、用語「長期間」生存とは、手術後またはその他の治療後、少なくとも３年、または少なくとも５年、または少なくとも８年、または少なくとも１０年の生存を指し示す。

【0017】

本明細書において、用語「腫瘍」とは、悪性や陽性を問わず、すべての新生細胞の成長および増殖およびすべての前癌状態および癌性細胞および組織を指す。

【0018】

用語「癌」および「癌性（ｃａｎｃｅｒｏｕｓ）」とは、一般的に制御されていない細胞の増殖を特徴とする哺乳類の生理学的状態を指し示す。癌の例としては、乳癌、神経膠腫、甲状腺癌、肺癌、肝癌、膵臓癌、頭頸部癌、胃癌、大腸癌、尿路上皮癌、腎臓癌、前立腺癌、睾丸癌、子宮頸癌、卵巣癌、子宮内膜癌、黒色腫瘍、卵管癌、子宮癌、血液癌、骨癌、皮膚癌、脳癌、膣癌、内分泌癌、副甲状腺癌、尿管癌、尿道癌、気管支癌、膀胱癌、骨髄癌、急性リンパ球性またはリンパ芽球性白血病、急性または慢性のリンパ球性白血病、急性非リンパ球性白血病、脳腫瘍、頸管癌、慢性骨髄性白血病、腸癌、Ｔ－ゾーンリンパ腫、食道癌、胆汁膀胱癌、ユーイング肉腫（Ｅｗｉｎｇ’ｓ ｓａｒｃｏｍａ）、舌癌、ホジキンリンパ腫、カポジ肉腫、中皮腫、多発性骨髄腫、神経芽細胞腫、非ホジキンリンパ腫、骨肉腫、神経芽細胞腫、乳腺癌、頸管癌、陰茎癌、レチノブラストーマ、皮膚癌、および子宮癌が挙げられるが、これに限定されるものではない。

【0019】

癌の「病状（ｐａｔｈｏｌｏｇｙ）」は、患者の健康を損なうすべての現象を含む。これとしては、異常または制御不可能な細胞の増殖、転移、隣接する細胞の正常な機能への干渉、異常レベルのサイトカインまたはその他の分泌産物の放出、炎症反応または免疫反応の抑制または悪化、新生物、前悪性、悪性腫瘍、周囲組織または遠隔組織または臓器、例えば、リンパ節の浸潤などが挙げられるが、これらに限定されるものではない。

【0020】

本明細書において、「決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）」とは、対象体における癌の予後の良し悪しを判断できる点数であって、予後因子および治療予測因子の概念を含む点数を指し示す。乳癌における予後因子は、治療予測因子とは異なる。予後因子とは、乳癌の自然死に関わる可変のものであり、乳癌にかかった患者の再発率および結果に影響を及ぼす。悪い予後に関連する臨床パラメータとしては、例えば、リンパ節の関与、腫瘍のサイズ増大および高い等級（悪性度）の腫瘍が挙げられる。予後因子は、患者を基本再発危険度が異なる小グループに分類するために有用に利用可能である。対照的に、治療予測因子は、それぞれの患者の抗エストロゲンまたは化学療法などの治療に対する有益な反応の可能性に関連する変数であり、予後とは無関係である。

【0021】

本明細書において、ＤＮＡまたはＲＮＡを含む核酸配列分析は、次世代核酸配列分析（ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ：ＮＧＳ）であってもよい。核酸配列分析は、塩基配列分析、配列分析またはシーケンシング（ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）と相互交換的に使用されるものであってもよい。前記ＮＧＳは、大規模並列配列分析（ｍａｓｓｉｖｅ ｐａｒａｌｌｅｌ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）または２世代配列分析（ｓｅｃｏｎｄ－ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）と相互交換的に使用されるものであってもよい。前記ＮＧＳは、大量の断片の核酸を同時多発的に配列分析する手法であって、チップ（ｃｈｉｐ）ベース、そして重合酵素連鎖反応（ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ ｃｈａｉｎ ｒｅａｃｔｉｏｎ：ＰＣＲ）ベースの対末端（ｐａｉｒｅｄ ｅｎｄ）形式で全長遺伝体を小片にし、前記小片を混成化反応（ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ）に基づいて超高速で配列分析を行うものであってもよい。前記ＮＧＳは、例えば、４５４プラットフォーム（Ｒｏｃｈｅ）、ＧＳ ＦＬＸチタン、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＭｉＳｅｑ、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＨｉＳｅｑ、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＨｉＳｅｑ ２５００、Ｉｌｌｕｍｉｎａ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｎａｌｙｚｅｒ、Ｓｏｌｅｘａ ｐｌａｔｆｏｒｍ、ＳＯＬｉＤ Ｓｙｓｔｅｍ（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）、Ｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｎ（Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）、Ｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ、Ｈｅｌｉｃｏｓ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｈｅｌｉｓｃｏｐｅ、Ｐａｃｉｆｉｃ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓの単一分子リアルタイム（ＳＭＲＴ^ＴＭ）技術、またはこれらの組み合わせによって行われるものであってもよい。前記核酸配列分析は、関心領域だけを分析するための核酸配列分析法であってもよい。前記核酸配列分析は、例えば、ＮＧＳベースの標的配列分析（ｔａｒｇｅｔｅｄ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）、標的ディープ配列分析（ｔａｒｇｅｔｅｄ ｄｅｅｐ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）またはパネル配列分析（ｐａｎｅｌ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）を含むものであってもよい。

【0022】

本明細書において、「次世代配列分析（Ｎｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ、ＮＧＳ）」は、遺伝体を無数に多い小片に分けた後、各小片の遺伝情報を解読して組み合わせた後、全体塩基配列を分析する方法を意味する。遺伝体の塩基配列を高速分析できるというメリットがあり、Ｈｉｇｈ－ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ、Ｍａｓｓｉｖｅ ｐａｒａｌｌｅｌ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇまたはＳｅｃｏｎｄ－ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇともいう。ＮＧＳと比較して、サンガーシーケンシングでも全体人体ゲノムを読むことができるが、周知の遺伝子だけをターゲットにすることが可能で、検査に制限的であり、様々な遺伝子を見るためには繰り返し実験をしなければならない。例えば、約３００万回を分けて実施しなければならないサンガーシーケンシングに比べて、次世代配列分析は時間と費用の面で大きく改善された分析方法である。次世代塩基配列決定（ＮＧＳ）技術によって可能になった大量並列塩基配列分析は、組織サンプルにおいてＲＮＡ転写体の係数に近づくさらに他の方法であり、ＲＮＡ－シーケンシングはこれを利用する方法である。それは、現在異なる生理条件間の遺伝子発現レベルの差または発達過程でまたは疾病の進行過程により発生する変化を含み、転写体の分析に使用される最も強力な分析ツールである。具体的には、ＲＮＡ－シーケンシングは、遺伝子発現の変化、選択的スプライシングイベント、対立遺伝子－特異的遺伝子発現および遺伝子融合現象、新たな転写物およびＲＮＡ編集を含むキメラ転写物のような現象を研究するのに使用できる。

【0023】

本明細書において、「プローブ（ｐｒｏｂｅ）」とは、目的とする遺伝子に特異的に付着して、目的遺伝子を確認および／または検出する探針子を包括的に含む広義の概念である。

【0024】

本明細書において、「乳癌」は、例えば、生検（ｂｉｏｐｓｙ）によって悪性病理状態に分類される状態である。乳癌診断の臨床的な技術は医学分野でよく知られている。当業者であれば、乳癌が、例えば、悪性腫瘍および肉腫を含む、乳房組織のすべての悪性を示すことを理解するであろう。特定の例において、乳癌は、乳管内癌（ｄｕｃｔａｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｉｎ ｓｉｔｕ、ＤＣＩＳ）、上皮内小葉性癌腫（ｌｏｂｕｌａｒ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｉｎ ｓｉｔｕ、ＬＣＩＳ）、または粘液性乳癌（ｍｕｃｉｎｏｕｓ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）である。また、乳癌は、浸潤性乳管癌（ｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｎｇ ｄｕｃｔａｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ、ＩＤＣ）または浸潤性小葉癌（ｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｎｇ ｌｏｂｕｌａｒ ｃａｒｃｉｎｏｍａ、ＩＬＣ）である。本発明の大部分の例において、目的対象者は、乳癌として推測されるか、または実際に診断されたヒト患者である。

【0025】

「初期段階の乳癌」は、段階０（ｉｎ ｓｉｔｕ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ）、Ｉ（Ｔｌ、ＮＯ、ＭＯ）、ＩＩＡ（ＴＯ－１、Ｎｌ、ＭＯまたはＴ２、ＮＯ、ＭＯ）、およびＩＩＢ（Ｔ２、Ｎｌ、ＭＯまたはＴ３、ＮＯ、ＭＯ）を意味する。初期段階の乳癌患者にはリンパ節関与がほとんどまたは全く現れない。本願において、「リンパ節関与」または「リンパ節状態」は、癌がリンパ節に転移されたかを示す。乳癌患者はこれに基づいて「リンパ節陽性」または「リンパ節陰性」に分類される。乳癌患者を区別する方法と疾病の段階を付ける方法はよく知られており、手動調査、生検、患者および／または家族歴調査、および乳房Ｘ線造影法（ｍａｍｍｏｇｒａｐｈｙ）、磁気共鳴映像化（ＭＲＩ）、超音波（ｕｌｔｒａｓｏｎｏｇｒａｐｈｙ）コンピュータ断層撮映（ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、ＣＴ）および陽電子断層撮影術（ｐｏｓｉｔｒｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、ＰＥＴ）のような映像化手法を含むこともできる。

【0026】

また、乳癌は、例えば、手術、放射線治療、ホルモン治療、化学治療またはその一部の組み合わせを含むことができる様々な代案的な戦略によって管理される。当業界にて知られているように、個別的な乳癌患者に対する治療法の決定は、関連するリンパ節数、エストロゲンおよびプロゲステロンレセプター状態、原発性腫瘍の大きさおよび診断時の疾病段階に基づくことができる。多様な臨床因子および臨床試験分析により、Ｓｔ．Ｇａｌｌｅｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（２００１）のＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ Ｐａｎｅｌは、初期段階の乳癌に対する勧告案および治療指針案を開発させた。Ｇｏｌｄｈｉｒｓｃｈ ｅｔ ａｌ．（２００Ｉ）Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｏｎｃｏｌ．１９：３８１７－３８２７を参照することができる。

【0027】

本明細書において、「対象体」とは、乳癌が発病したか、その発病が疑われる患者で、乳癌の適切な治療が必要であるか予想される患者を意味するものであってもよいが、これに限定されるものではない。

【0028】

本明細書において、「生体試料」とは、患者の遺伝子情報を確認できるすべての試料を意味し、これに限定されないが、血液、血漿、血清などであってもよく、遺伝子を確認できる種類であればこれに限定されない。

【0029】

本明細書において、「診断機器」とは、血液、唾、小便など人体で生成された物質をベースとして体外で疾患の診断が可能な装置を意味し、例えば、検出部と、演算部と、出力部などとを含み、前記物質から遺伝子を分析できる形態であれば、限定はない。

【0030】

本発明の一実施形態によれば、（ａ）対象体から得られた生体試料に対して第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを測定し正規化するステップと、（ｂ）ステップ（ａ）の正規化された第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群それぞれの発現レベルに回帰係数（ｗｅｉｇｈｔ）値を乗算し、これらを合算して決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）を計算するステップとを含み、前記対象体の癌の予後を予測する、癌の予後に関する情報提供方法を提供する。

【0031】

本発明では、まず、前記対象体から得られた生体試料に対して第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群それぞれの発現レベルを測定するステップを行うことができる。

【0032】

本発明において、前記第１遺伝子群は、ＥＳＲ１（Ｅｓｔｒｏｇｅｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）、ＰＧＲ（Ｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＳＣＵＢＥ２（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｅｐｔｉｄｅ、ＣＵＢ Ｄｏｍａｉｎ Ａｎｄ ＥＧＦ Ｌｉｋｅ Ｄｏｍａｉｎ Ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ２）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0033】

本発明において、前記第２遺伝子群は、ＣＴＳＬ２（Ｃａｔｈｅｐｓｉｎ Ｖ）、およびＭＭＰ１１（Ｍａｔｒｉｘ Ｍｅｔａｌｌｏｐｅｐｔｉｄａｓｅ １１）から選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0034】

本発明において、前記第３遺伝子群は、ＴＦＲＣ（Ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＣＸ３ＣＲ１（Ｃ－Ｘ３－Ｃ Ｍｏｔｉｆ Ｃｈｅｍｏｋｉｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）から選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0035】

本発明において、前記第４遺伝子群は、ＫＩＦ１４（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １４）、ＲＲＭ２（Ｒｉｂｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ Ｒｅｄｕｃｔａｓｅ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ｍ２）、ＳＨＣＢＰ１（ＳＨＣ Ｂｉｎｄｉｎｇ Ａｎｄ Ｓｐｉｎｄｌｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ １）、ＳＬＣ７Ａ５（Ｓｏｌｕｔｅ Ｃａｒｒｉｅｒ Ｆａｍｉｌｙ ７ Ｍｅｍｂｅｒ ５）、およびＫＰＮＡ２（Ｋａｒｙｏｐｈｅｒｉｎ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ ２）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0036】

本発明において、前記第５遺伝子群は、ＡＵＲＫＡ（Ａｕｒｏｒａ Ｋｉｎａｓｅ Ａ）、ＣＣＮＥ２（Ｃｙｃｌｉｎ Ｅ２）、ＣＥＮＰＥ（Ｃｅｎｔｒｏｍｅｒｅ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅ）、Ｅ２Ｆ８（Ｅ２Ｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ ８）、ＫＩＦ１８Ａ（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １８Ａ）、およびＫＩＦ２３（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ ２３）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0037】

本発明において、前記第６遺伝子群は、ＪＭＪＤ５（Ｌｙｓｉｎｅ Ｄｅｍｅｔｈｙｌａｓｅ ８）、ＣＡＣＮＡ１Ｄ（Ｃａｌｃｉｕｍ Ｖｏｌｔａｇｅ－Ｇａｔｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ１ Ｄ）、およびＧＳＴＭ１（Ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｅ Ｓ－Ｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ Ｍｕ １）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0038】

本発明において、前記発現レベルを測定するステップは、前記第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群または第６遺伝子群が複数の遺伝子を含む場合、各遺伝子群に属する複数の遺伝子それぞれの発現レベルを測定して行われる。

【0039】

本発明による前記発現レベルの測定は、前記遺伝子群のｍＲＮＡの存在および発現の程度を確認する過程で、対象体の試料から抽出されたｍＲＮＡから当該遺伝子の発現量を測定することにより行われる。発現レベル測定のための分析方法としては、ＲＴ－ＰＣＲ、競争的ＲＴ－ＰＣＲ（ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅ ＲＴ－ＰＣＲ）、リアルタイムＲＴ－ＰＣＲ（Ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ＲＴ－ＰＣＲ）、ＲＮａｓｅ保護分析法（ＲＰＡ；ＲＮａｓｅ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ａｓｓａｙ）、ノーザンブロッティング（ｎｏｒｔｈｅｒｎ ｂｌｏｔｔｉｎｇ）、ＤＮＡマイクロアレイチップなどがあるが、これらに限定されるものではなく、当業界にて通常使用される任意の適切な方法で行われる。

【0040】

本発明によるｍＲＮＡの発現レベルを測定する製剤としては、好ましくは、アンチセンスオリゴヌクレオチド、プライマーまたはプローブであり、前記遺伝子群の塩基配列に基づいてこれら遺伝子の特定領域を特異的に増幅するプライマーまたはプローブを考案することができる。本発明による遺伝子群の塩基配列は、遺伝子バンク（ＧｅｎＢａｎｋ）に登録されて当業界にて公知の状態であるので、当業者は前記塩基配列に基づいてこれら遺伝子の特定領域を特異的に増幅できるアンチセンスオリゴヌクレオチド、プライマーまたはプローブをデザインすることができる。

【0041】

本発明において、前記のように、第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを測定すれば、測定された第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群それぞれの発現レベルを正規化するステップを行うことができる。

【0042】

本発明において、前記正規化は、基準遺伝子の発現レベルを測定した後、第１遺伝子群の発現レベル、第２遺伝子群の発現レベル、第３遺伝子群の発現レベル、第４遺伝子群の発現レベル、第５遺伝子群の発現レベルおよび第６遺伝子群の発現レベルそれぞれを、測定された基準遺伝子の発現レベルに対して正規化し行われる。

【0043】

本発明による差次的発現遺伝子の発現量を計算する方法として、ＲＮＡシーケンシングによりマッピング（ｍａｐｐｉｎｇ）されているリード（ｒｅａｄ）の数を用いて各サンプルの遺伝子別あるいは転写体別の発現程度を確認することができるが、マッピングされたリード数で発現量を定義するには各サンプル別の誤差があり、客観的値とはいい難いので、より好ましくは、客観的な値を導出するための一つの方法として正規化（ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）過程を行った。

【0044】

通常、ＲＮＡシーケンス発現分析の際、当業界にて主に使用される方法として、ＦＰＫＭ（Ｆｒａｇｍｅｎｔｓ Ｐｅｒ Ｋｉｌｏｂａｓｅ ｏｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｓ ｐｅｒ Ｍｉｌｌｉｏｎ ｍａｐｐｅｄ ｒｅａｄｓ）、ＲＰＫＭ（Ｒｅａｄｓ Ｐｅｒ Ｋｉｌｏｂａｓｅ ｏｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔ ｐｅｒ Ｍｉｌｌｉｏｎ ｍａｐｐｅｄ ｒｅａｄｓ）、ＴＰＭ（Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｓ Ｐｅｒ Ｍｉｌｌｉｏｎ）、ＴＭＭ（Ｔｒｉｍｍｅｄ Ｍｅａｎ ｏｆ Ｍ－ｖａｌｕｅ）値を計算して正規化するなどの多様な方法が存在する。

【0045】

かつて通用されていた正規化手法のうち、Ｒ ｐａｃｋａｇｅ ｅｄｇｅＲ（Ｒｏｂｉｎｓｏｎ ｅｔ ａｌ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ２０１０）で使用されるＴｒｉｍｍｅｄ Ｍｅａｎ ｏｆ Ｍ－ｖａｌｕｅ（ＴＭＭ）手法が最も安全性が高いと知られており（Ｄｉｌｌｉｅｓ ｅｔ ａｌ．Ｂｒｉｅｆｉｎｇｓ ｉｎ ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ２０１３）、本発明では、ｅｄｇｅＲ ｐａｃｋａｇｅを搭載して生産された標的ＲＮＡシーケンシングデータから自動的に正規化された遺伝子発現情報を抽出するパイプラインを設計して用いることができる。ＮＧＳ技術を利用して生成されたシーケンシングデータは、通用されるａｌｉｇｎｍｅｎｔ ｓｏｆｔｗａｒｅ（ＲＮＡ－ＳＴＡＲ）（Ｄｏｂｉｎ ｅｔ ａｌ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ２０１３）を用いて参照遺伝体にマッピングされ、マッピング結果を通してそれぞれの遺伝子から出た配列の個数を集計して、遺伝子の発現量に対する直接的な推定値を抽出した後、開発した正規化パイプラインはマッピング完了してＢＡＭファイル形式に加工されたデータを入力することで、マッピングされたデータは、パイプラインに内蔵された一連のソフトウェアパッケージ（ｈｔｓｅｑ－ｃｏｕｎｔ（Ａｎｄｅｒｓ ｅｔ ａｌ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ２０１４）、ｅｄｇｅＲ（Ｒｏｂｉｎｓｏｎ ｅｔ ａｌ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ２０１０））によってサンプル間の比較が可能な正規化された発現量値で計算される。

【0046】

より具体的には、本発明における前記「正規化過程」は、ＮＧＳ技術を利用して生成されたリードの中で低品質のリードと人為的に作られたリードは除去し、ＳＴＡＲ ａｌｉｇｎｅｒ ｓｏｆｔｗａｒｅを用いてヒト参照遺伝体の配列にマッピングし、マッピング完了したＢＡＭファイル形式をもって保存されているエクソン領域（ｃｏｎｓｅｒｖｅｄ ｅｘｏｎ）のみを取り出して安定性をより向上させる。前記過程の後、ｈｔｓｅｑ－ｃｏｕｎｔを用いて遺伝子別発現量を定量化する。定量化された発現量は、かつて通用されていた正規化手法のうち、Ｒ ｐａｃｋａｇｅ ｅｄｇｅＲで使用されるＴｒｉｍｍｅｄ Ｍｅａｎ ｏｆ Ｍ－ｖａｌｕｅ（ＴＭＭ）手法を使用するが、特に、標準となる患者群に加えることで正規化が行われ、このような変形されたＴＭＭ手法は他の既存の正規化手法に比べて安定性が高い。このような一連の過程によりサンプル間の比較が可能な正規化された発現量値で計算される。しかし、当業界にて通常使用される正規化方法に相当すれば、これに限定されるものではない。

【0047】

本発明において、前記「基準遺伝子」は、細胞または組織タイプ、または撹乱性物質（すなわち、例として、撹乱源）の存在に関係なくほぼ同一レベルを維持するすべての転写体を指し示す。本発明において、前記基準遺伝子は、遺伝子発現データを正規化するための内部対照群として有用であり得る。

【0048】

本発明において、前記基準遺伝子の種類を特に限定しないが、例えば、ＡＣＴＢ、ＡＰＯＢＥＣ３Ｂ、ＡＳＦ１Ｂ、ＡＳＰＭ、ＡＵＲＫＢ、ＢＡＧ１、ＢＣＬ２、ＢＩＲＣ５、ＢＬＭ、ＢＵＢ１、ＢＵＢ１Ｂ、Ｃ１４ｏｒｆ４５、Ｃ１６ｏｒｆ６１、Ｃ７ｏｒｆ６３、ＣＣＮＡ２、ＣＣＮＢ１、ＣＣＮＢ２、ＣＣＮＥ１、ＣＣＴ５、ＣＤ６８、ＣＤＣ２０、ＣＤＣ２５Ａ、ＣＤＣ４５、ＣＤＣ６、ＣＤＣＡ３、ＣＤＣＡ８、ＣＤＫ１、ＣＤＫＮ３、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＦ、ＣＥＮＰＭ、ＣＥＮＰＮ、ＣＥＰ５５、ＣＨＥＫ１、ＣＩＲＢＰ、ＣＫＳ２、ＣＲＩＭ１、ＣＹＢＲＤ１、ＤＢＦ４、ＤＤＸ３９、ＤＬＧＡＰ５、ＤＮＭＴ３Ｂ、ＤＯＮＳＯＮ、ＤＴＬ、Ｅ２Ｆ１、ＥＣＨＤＣ２、ＥＲＢＢ２、ＥＲＣＣ６Ｌ、ＥＳＰＬ１、ＥＸＯ１、ＥＺＨ２、ＦＡＭ６４Ａ、ＦＡＮＣＩ、ＦＢＸＯ５、ＦＥＮ１、ＦＯＸＭ１、ＧＡＰＤＨ、ＧＩＮＳ１、ＧＲＢ７、ＧＴＳＥ１、ＧＵＳＢ、ＨＪＵＲＰ、ＨＭＭＲ、ＨＮ１、ＩＦＴ４６、ＫＩＦ１１、ＫＩＦ１５、ＫＩＦ１８Ｂ、ＫＩＦ２０Ａ、ＫＩＦ２Ｃ、ＫＩＦ４Ａ、ＫＩＦＣ１、ＬＭＮＢ１、ＬＭＮＢ２、ＬＲＩＧ１、ＬＲＲＣ４８、ＬＲＲＣ５９、ＭＡＤ２Ｌ１、ＭＡＲＣＨ８、ＭＣＭ１０、ＭＣＭ２、ＭＣＭ６、ＭＥＬＫ、ＭＫＩ６７、ＭＬＦ１ＩＰ、ＭＹＢＬ２、ＮＣＡＰＧ、ＮＣＡＰＧ２、ＮＣＡＰＨ、ＮＤＣ８０、ＮＥＫ２、ＮＵＰ９３、ＮＵＳＡＰ１、ＯＩＰ５、ＰＢＫ、ＰＤＳＳ１、ＰＫＭＹＴ１、ＰＬＫ１、ＰＬＫ４、ＰＲＣ１、ＰＴＴＧ１、ＲＡＣＧＡＰ１、ＲＡＤ５１、ＲＡＤ５１ＡＰ１、ＲＡＩ２、ＲＦＣ４、ＲＰＬＰ０、ＳＥＴＢＰ１、ＳＦ３Ｂ３、ＳＨＭＴ２、ＳＬＣ２５Ａ１２、ＳＰＡＧ５、ＳＰＣ２５、ＳＱＬＥ、ＳＴＡＲＤ１３、ＳＴＩＬ、ＳＴＭＮ１、ＳＹＮＣ、ＴＡＣＣ３、ＴＫ１、ＴＯＰ２Ａ、ＴＰＸ２、ＴＲＩＰ１３、ＴＲＯＡＰ、ＴＴＫ、ＵＢＥ２Ｃ、ＵＢＥ２Ｓ、ＺＷＩＮＴ、Ｃ１０ｏｒｆ７６、Ｃ１２ｏｒｆ７２、ＣＩＡＯ１、ＣＮＯＴ４、ＤＢＲ１、ＤＮＤ１、ＦＢＸＯ４２、ＧＲＫ４、ＨＮＲＮＰＫ、ＨＮＲＮＰＬ、ＨＮＲＮＰＲ、ＪＭＪＤ５、ＫＨＤＲＢＳ１、ＫＬＲＡＱ１、ＬＡＣＥ１、ＬＯＣ１４８１８９、ＬＯＣ２８５０３３、ＬＯＣ４９３７５４、ＭＲＰＬ４４、ＮＲＦ１、ＰＫＮＯＸ１、ＰＰＨＬＮ１、ＲＲＮ３Ｐ３、ＳＥＮＰ８、ＳＬＣ４Ａ１ＡＰ、ＴＡＲＤＢＰ、ＴＨＲＡＰ３、ＴＴＬＬ１１、ＷＤＲ３３、およびＺＮＦ１４３から構成された群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0049】

本発明において、前記第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群または第６遺伝子群が複数の遺伝子を含む場合、前記正規化は、各遺伝子群に属する複数の遺伝子それぞれに対して行われる。

【0050】

本発明において、前記のように、第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群それぞれの発現レベルを正規化した後には、正規化された第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群のそれぞれの発現レベルに回帰係数（ｗｅｉｇｈｔ）値を乗算し、これらを合算して決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）を計算するステップを行うことができる。

【0051】

本発明において、前記正規化された第１遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値は、－２．３６～－０．３４の有理数であってもよい。

【0052】

本発明において、前記正規化された第２遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値は、０．１７～０．４２の有理数であってもよい。

【0053】

本発明において、前記正規化された第３遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値は、－０．０６～０．２２の有理数であってもよい。

【0054】

本発明において、前記正規化された第４遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値は、０．０１～０．７３の有理数であってもよい。

【0055】

本発明において、前記正規化された第５遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値は、０．０８～０．６５の有理数であってもよい。

【0056】

本発明において、前記正規化された第６遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値は、－０．５８～－０．０２の有理数であってもよい。

【0057】

本発明において、前記第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群または第６遺伝子群が複数の遺伝子を含む場合、各遺伝子群に属する複数の遺伝子それぞれの正規化された発現レベルに回帰係数値を乗算することができる。この時、複数の遺伝子が同一の遺伝子群に属していても、これらそれぞれの正規化された発現レベルに乗算される回帰係数値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0058】

本発明において、前記のように正規化された第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群それぞれの発現レベルに回帰係数値を乗算した後、これらを合算して決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）を得ることができるが、好ましくは、補正係数値を追加的に合算することができる。

【0059】

本発明において、前記補正係数値は、３５．０９～４７．０７の有理数であってもよい。

【0060】

したがって、本発明において、前記決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）は、下記のように式１で表されてもよい：

【0061】

［式１］
ＤＩ＝ａＸ（ｑ）＋ｂＹ（ｒ）＋ｃＺ（ｓ）＋ｄＫ（ｔ）＋ｅＬ（ｕ）＋ｆＭ（ｖ）

【0062】

上記式１中、
ｑ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕおよびｖは、それぞれ独立して１以上の整数であり、好ましくは１～６の整数であり、より好ましくは、前記ｑは、１～３の整数であり、前記ｒは、１～２の整数であり、前記ｓは、１～２の整数であり、前記ｔは、１～５の整数であり、前記ｕは、１～６の整数であり、前記ｖは、１～３の整数であってもよい。

【0063】

前記ａは、前記正規化された第１遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値で、－２．３６～－０．３４の有理数であってもよい。

【0064】

前記ｂは、前記正規化された第２遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値で、０．１７～０．４２の有理数であってもよい。

【0065】

前記ｃは、前記正規化された第３遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値で、－０．０６～０．２２の有理数であってもよい。

【0066】

前記ｄは、前記正規化された第４遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値で、０．０１～０．７３の有理数であってもよい。

【0067】

前記ｅは、前記正規化された第５遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値で、０．０８～０．６５の有理数であってもよい。

【0068】

前記ｆは、前記正規化された第６遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値で、－０．５８～－０．０２の有理数であってもよい。

【0069】

前記Ｘ（ｑ）は、第１遺伝子群に属するｑ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であってもよい。ただし、前記ｑが１の場合、前記Ｘ（ｑ）は、第１遺伝子群に属するいずれか１つの遺伝子の正規化された発現レベルの値であってもよい。また、前記ａＸ（ｑ）は、第１遺伝子群に属するｑ個の遺伝子の正規化された発現レベルそれぞれにａを乗算した値の和であってもよく、前記ｑが２以上の整数の場合、それぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算されるａ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0070】

前記Ｙ（ｒ）は、第２遺伝子群に属するｒ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であってもよい。ただし、前記ｒが１の場合、前記Ｙ（ｒ）は、第２遺伝子群に属するいずれか１つの遺伝子の正規化された発現レベルの値であってもよい。また、前記ｂＹ（ｒ）は、第２遺伝子群に属するｒ個の遺伝子の正規化された発現レベルそれぞれにｂを乗算した値の和であってもよく、前記ｒが２以上の整数の場合、それぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算されるｂ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0071】

前記Ｚ（ｓ）は、第３遺伝子群に属するｓ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であってもよい。ただし、前記ｓが１の場合、前記Ｚ（ｓ）は、第３遺伝子群に属するいずれか１つの遺伝子の正規化された発現レベルの値であってもよい。また、前記ｃＺ（ｓ）は、第３遺伝子群に属するｓ個の遺伝子の正規化された発現レベルそれぞれにｃを乗算した値の和であってもよく、前記ｓが２以上の整数の場合、それぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算されるｃ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0072】

前記Ｋ（ｔ）は、第４遺伝子群に属するｔ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であってもよい。ただし、前記ｔが１の場合、前記Ｋ（ｔ）は、第４遺伝子群に属するいずれか１つの遺伝子の正規化された発現レベルの値であってもよい。また、前記ｄＫ（ｔ）は、第４遺伝子群に属するｔ個の遺伝子の正規化された発現レベルそれぞれにｄを乗算した値の和であってもよく、前記ｔが２以上の整数の場合、それぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算されるｄ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0073】

前記Ｌ（ｕ）は、第５遺伝子群に属するｕ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であってもよい。ただし、前記ｕが１の場合、前記Ｌ（ｕ）は、第５遺伝子群に属するいずれか１つの遺伝子の正規化された発現レベルの値であってもよい。また、前記ｅＬ（ｕ）は、第５遺伝子群に属するｕ個の遺伝子の正規化された発現レベルそれぞれにｅを乗算した値の和であってもよく、前記ｕが２以上の整数の場合、それぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算されるｅ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0074】

前記Ｍ（ｖ）は、第６遺伝子群に属するｖ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であってもよい。ただし、前記ｖが１の場合、前記Ｍ（ｖ）は、第６遺伝子群に属するいずれか１つの遺伝子の正規化された発現レベルの値であってもよい。また、前記ｆＭ（ｖ）は、第６遺伝子群に属するｖ個の遺伝子の正規化された発現レベルそれぞれにｆを乗算した値の和であってもよく、前記ｖが２以上の整数の場合、それぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算されるｆ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0075】

本発明において、より詳しくは、前記ａＸ（ｑ）は、下記式２で表されてもよい。

【0076】

［式２］
ａＸ（ｑ）＝ａ_１＊Ｘ_１＋…＋ａ_ｑ＊Ｘ_ｑ

【0077】

上記式２中、
ｑは、１以上の整数、好ましくは１～３の整数であり、
ａ_１～ａ_ｑは、それぞれ独立して－２．３６～－０．３４の有理数であり、
Ｘ_１～Ｘ_ｑは、それぞれ独立して第１遺伝子群に属する任意の遺伝子の正規化された発現レベルであってもよい。

【0078】

また、本発明において、前記ｂＹ（ｒ）は、下記式３で表されてもよい。

【0079】

［式３］
ｂＹ（ｒ）＝ｂ_１＊Ｙ_１＋…＋ｂ_ｑ＊Ｙ_ｑ

【0080】

上記式３中、
ｒは、１以上の整数、好ましくは１～２の整数であり、
ｂ_１～ｂ_ｑは、それぞれ独立して０．１７～０．４２の有理数であり、
Ｙ_１～Ｙ_ｑは、それぞれ独立して第２遺伝子群に属する任意の遺伝子の正規化された発現レベルであってもよい。

【0081】

また、本発明において、前記ｃＺ（ｓ）は、下記式４で表されてもよい。

【0082】

［式４］
ｃＺ（ｓ）＝ｃ_１＊Ｚ_１＋…＋ｃ_ｑ＊Ｚ_ｑ

【0083】

上記式４中、
ｓは、１以上の整数、好ましくは１～２の整数であり、
ｃ_１～ｃ_ｑは、それぞれ独立して－０．０６～０．２２の有理数であり、
Ｚ_１～Ｚ_ｑは、それぞれ独立して第３遺伝子群に属する任意の遺伝子の正規化された発現レベルであってもよい。

【0084】

また、本発明において、前記ｄＫ（ｔ）は、下記式５で表されてもよい。

【0085】

［式５］
ｄＫ（ｔ）＝ｄ_１＊Ｋ_１＋…＋ｄ_ｑ＊Ｋ_ｑ

【0086】

上記式５中、
ｔは、１以上の整数、好ましくは１～５の整数であり、
ｄ_１～ｄ_ｑは、それぞれ独立して０．０１～０．７３の有理数であり、
Ｋ_１～Ｋ_ｑは、それぞれ独立して第４遺伝子群に属する任意の遺伝子の正規化された発現レベルであってもよい。

【0087】

また、本発明において、前記ｅＬ（ｕ）は、下記式６で表されてもよい。

【0088】

［式６］
ｅＬ（ｕ）＝ｅ_１＊Ｌ_１＋…＋ｅ_ｑ＊Ｌ_ｑ

【0089】

上記式６中、
ｕは、１以上の整数、好ましくは１～６の整数であり、
ｅ_１～ｅ_ｑは、それぞれ独立して０．０８～０．６５の有理数であり、
Ｌ_１～Ｌ_ｑは、それぞれ独立して第５遺伝子群に属する任意の遺伝子の正規化された発現レベルであってもよい。

【0090】

また、本発明において、前記ｆＭ（ｖ）は、下記式７で表されてもよい。

【0091】

［式７］
ｆＭ（ｖ）＝ｆ_１＊Ｍ_１＋…＋ｆ_ｑ＊Ｍ_ｑ

【0092】

上記式７中、
ｖは、１以上の整数、好ましくは１～３の整数であり、
ｆ_１～ｆ_ｑは、それぞれ独立して－０．５８～－０．０２の有理数であり、
Ｍ_１～Ｍ_ｑは、それぞれ独立して第６遺伝子群に属する任意の遺伝子の正規化された発現レベルであってもよい。

【0093】

本発明において、前記計算された決定指数（ＤＩ）の値が２０を超える場合、癌の予後が悪いと予測するステップをさらに含むことができる。

【0094】

本発明において、前記癌は、乳癌、神経膠腫、甲状腺癌、肺癌、肝癌、膵臓癌、頭頸部癌、胃癌、大腸癌、尿路上皮癌、腎臓癌、前立腺癌、睾丸癌、子宮頸癌、卵巣癌、子宮内膜癌、黒色腫瘍、卵管癌、子宮癌、血液癌、骨癌、皮膚癌、脳癌、膣癌、内分泌癌、副甲状腺癌、尿管癌、尿道癌、気管支癌、膀胱癌、骨髄癌、急性リンパ球性またはリンパ芽球性白血病、急性または慢性のリンパ球性白血病、急性非リンパ球性白血病、脳腫瘍、頸管癌、慢性骨髄性白血病、腸癌、Ｔ－ゾーンリンパ腫、食道癌、胆汁膀胱癌、ユーイング肉腫（Ｅｗｉｎｇ’ｓ ｓａｒｃｏｍａ）、舌癌、ホジキンリンパ腫、カポジ肉腫、中皮腫、多発性骨髄腫、神経芽細胞腫、非ホジキンリンパ腫、骨肉腫、神経芽細胞腫、乳腺癌、頸管癌、陰茎癌、レチノブラストーマ、皮膚癌、および子宮癌からなる群より選択された１つ以上であってもよい。

【0095】

本発明の癌の予後に関する情報提供方法は、対象体の癌の予後を予測できるだけでなく、対象体に対する化学的抗癌療法の可否、化学的抗癌療法に対する治療反応性、または化学的抗癌療法後の予後を予測するのに使用できる。

【0096】

本発明の他の実施形態によれば、対象体から得られた生体試料に第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを測定するための製剤を含む癌の予後予測用組成物を提供する。

【0097】

本発明において、前記第１遺伝子群は、ＥＳＲ１（Ｅｓｔｒｏｇｅｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）、ＰＧＲ（Ｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＳＣＵＢＥ２（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｅｐｔｉｄｅ、ＣＵＢ Ｄｏｍａｉｎ Ａｎｄ ＥＧＦ Ｌｉｋｅ Ｄｏｍａｉｎ Ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ２）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0098】

本発明において、前記第２遺伝子群は、ＣＴＳＬ２（Ｃａｔｈｅｐｓｉｎ Ｖ）、およびＭＭＰ１１（Ｍａｔｒｉｘ Ｍｅｔａｌｌｏｐｅｐｔｉｄａｓｅ １１）から選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0099】

本発明において、前記第３遺伝子群は、ＴＦＲＣ（Ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＣＸ３ＣＲ１（Ｃ－Ｘ３－Ｃ Ｍｏｔｉｆ Ｃｈｅｍｏｋｉｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）から選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0100】

本発明において、前記第４遺伝子群は、ＫＩＦ１４（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １４）、ＲＲＭ２（Ｒｉｂｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ Ｒｅｄｕｃｔａｓｅ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ｍ２）、ＳＨＣＢＰ１（ＳＨＣ Ｂｉｎｄｉｎｇ Ａｎｄ Ｓｐｉｎｄｌｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ １）、ＳＬＣ７Ａ５（Ｓｏｌｕｔｅ Ｃａｒｒｉｅｒ Ｆａｍｉｌｙ ７ Ｍｅｍｂｅｒ ５）、およびＫＰＮＡ２（Ｋａｒｙｏｐｈｅｒｉｎ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ ２）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0101】

本発明において、前記第５遺伝子群は、ＡＵＲＫＡ（Ａｕｒｏｒａ Ｋｉｎａｓｅ Ａ）、ＣＣＮＥ２（Ｃｙｃｌｉｎ Ｅ２）、ＣＥＮＰＥ（Ｃｅｎｔｒｏｍｅｒｅ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅ）、Ｅ２Ｆ８（Ｅ２Ｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ ８）、ＫＩＦ１８Ａ（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １８Ａ）、およびＫＩＦ２３（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ ２３）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0102】

本発明において、前記第６遺伝子群は、ＪＭＪＤ５（Ｌｙｓｉｎｅ Ｄｅｍｅｔｈｙｌａｓｅ ８）、ＣＡＣＮＡ１Ｄ（Ｃａｌｃｉｕｍ Ｖｏｌｔａｇｅ－Ｇａｔｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ１ Ｄ）、およびＧＳＴＭ１（Ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｅ Ｓ－Ｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ Ｍｕ １）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0103】

本発明において、前記遺伝子の発現レベルを測定するための製剤は、前記第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群それぞれの遺伝子に特異的に結合できるアンチセンスオリゴヌクレオチド、プライマーまたはプローブであってもよいが、これに限定されるものではない。

【0104】

本発明の癌の予後予測用組成物は、前記第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを正規化するための、基準遺伝子の発現レベルを測定するための製剤をさらに含むことができる。

【0105】

本発明において、前記基準遺伝子の種類を特に限定しないが、例えば、ＡＣＴＢ、ＡＰＯＢＥＣ３Ｂ、ＡＳＦ１Ｂ、ＡＳＰＭ、ＡＵＲＫＢ、ＢＡＧ１、ＢＣＬ２、ＢＩＲＣ５、ＢＬＭ、ＢＵＢ１、ＢＵＢ１Ｂ、Ｃ１４ｏｒｆ４５、Ｃ１６ｏｒｆ６１、Ｃ７ｏｒｆ６３、ＣＣＮＡ２、ＣＣＮＢ１、ＣＣＮＢ２、ＣＣＮＥ１、ＣＣＴ５、ＣＤ６８、ＣＤＣ２０、ＣＤＣ２５Ａ、ＣＤＣ４５、ＣＤＣ６、ＣＤＣＡ３、ＣＤＣＡ８、ＣＤＫ１、ＣＤＫＮ３、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＦ、ＣＥＮＰＭ、ＣＥＮＰＮ、ＣＥＰ５５、ＣＨＥＫ１、ＣＩＲＢＰ、ＣＫＳ２、ＣＲＩＭ１、ＣＹＢＲＤ１、ＤＢＦ４、ＤＤＸ３９、ＤＬＧＡＰ５、ＤＮＭＴ３Ｂ、ＤＯＮＳＯＮ、ＤＴＬ、Ｅ２Ｆ１、ＥＣＨＤＣ２、ＥＲＢＢ２、ＥＲＣＣ６Ｌ、ＥＳＰＬ１、ＥＸＯ１、ＥＺＨ２、ＦＡＭ６４Ａ、ＦＡＮＣＩ、ＦＢＸＯ５、ＦＥＮ１、ＦＯＸＭ１、ＧＡＰＤＨ、ＧＩＮＳ１、ＧＲＢ７、ＧＴＳＥ１、ＧＵＳＢ、ＨＪＵＲＰ、ＨＭＭＲ、ＨＮ１、ＩＦＴ４６、ＫＩＦ１１、ＫＩＦ１５、ＫＩＦ１８Ｂ、ＫＩＦ２０Ａ、ＫＩＦ２Ｃ、ＫＩＦ４Ａ、ＫＩＦＣ１、ＬＭＮＢ１、ＬＭＮＢ２、ＬＲＩＧ１、ＬＲＲＣ４８、ＬＲＲＣ５９、ＭＡＤ２Ｌ１、ＭＡＲＣＨ８、ＭＣＭ１０、ＭＣＭ２、ＭＣＭ６、ＭＥＬＫ、ＭＫＩ６７、ＭＬＦ１ＩＰ、ＭＹＢＬ２、ＮＣＡＰＧ、ＮＣＡＰＧ２、ＮＣＡＰＨ、ＮＤＣ８０、ＮＥＫ２、ＮＵＰ９３、ＮＵＳＡＰ１、ＯＩＰ５、ＰＢＫ、ＰＤＳＳ１、ＰＫＭＹＴ１、ＰＬＫ１、ＰＬＫ４、ＰＲＣ１、ＰＴＴＧ１、ＲＡＣＧＡＰ１、ＲＡＤ５１、ＲＡＤ５１ＡＰ１、ＲＡＩ２、ＲＦＣ４、ＲＰＬＰ０、ＳＥＴＢＰ１、ＳＦ３Ｂ３、ＳＨＭＴ２、ＳＬＣ２５Ａ１２、ＳＰＡＧ５、ＳＰＣ２５、ＳＱＬＥ、ＳＴＡＲＤ１３、ＳＴＩＬ、ＳＴＭＮ１、ＳＹＮＣ、ＴＡＣＣ３、ＴＫ１、ＴＯＰ２Ａ、ＴＰＸ２、ＴＲＩＰ１３、ＴＲＯＡＰ、ＴＴＫ、ＵＢＥ２Ｃ、ＵＢＥ２Ｓ、ＺＷＩＮＴ、Ｃ１０ｏｒｆ７６、Ｃ１２ｏｒｆ７２、ＣＩＡＯ１、ＣＮＯＴ４、ＤＢＲ１、ＤＮＤ１、ＦＢＸＯ４２、ＧＲＫ４、ＨＮＲＮＰＫ、ＨＮＲＮＰＬ、ＨＮＲＮＰＲ、ＪＭＪＤ５、ＫＨＤＲＢＳ１、ＫＬＲＡＱ１、ＬＡＣＥ１、ＬＯＣ１４８１８９、ＬＯＣ２８５０３３、ＬＯＣ４９３７５４、ＭＲＰＬ４４、ＮＲＦ１、ＰＫＮＯＸ１、ＰＰＨＬＮ１、ＲＲＮ３Ｐ３、ＳＥＮＰ８、ＳＬＣ４Ａ１ＡＰ、ＴＡＲＤＢＰ、ＴＨＲＡＰ３、ＴＴＬＬ１１、ＷＤＲ３３、およびＺＮＦ１４３から構成された群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0106】

本発明において、前記癌は、乳癌、神経膠腫、甲状腺癌、肺癌、肝癌、膵臓癌、頭頸部癌、胃癌、大腸癌、尿路上皮癌、腎臓癌、前立腺癌、睾丸癌、子宮頸癌、卵巣癌、子宮内膜癌、黒色腫瘍、卵管癌、子宮癌、血液癌、骨癌、皮膚癌、脳癌、膣癌、内分泌癌、副甲状腺癌、尿管癌、尿道癌、気管支癌、膀胱癌、骨髄癌、急性リンパ球性またはリンパ芽球性白血病、急性または慢性のリンパ球性白血病、急性非リンパ球性白血病、脳腫瘍、頸管癌、慢性骨髄性白血病、腸癌、Ｔ－ゾーンリンパ腫、食道癌、胆汁膀胱癌、ユーイング肉腫（Ｅｗｉｎｇ’ｓ ｓａｒｃｏｍａ）、舌癌、ホジキンリンパ腫、カポジ肉腫、中皮腫、多発性骨髄腫、神経芽細胞腫、非ホジキンリンパ腫、骨肉腫、神経芽細胞腫、乳腺癌、頸管癌、陰茎癌、レチノブラストーマ、皮膚癌、および子宮癌からなる群より選択された１つ以上であってもよい。

【0107】

本発明の癌の予後予測用組成物は、対象体の癌の予後を予測できるだけでなく、対象体に対する化学的抗癌療法の可否、化学的抗癌療法に対する治療反応性、または化学的抗癌療法後の予後を予測するのに使用できる。

【0108】

本発明のさらに他の実施形態によれば、（ａ）対象体から得られた生体試料に第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを測定し正規化する検出部と、（ｂ）前記検出部で正規化された第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群のそれぞれの発現レベルに回帰係数（ｗｅｉｇｈｔ）値を乗算し、合算して得られた決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）を計算する演算部と、（ｃ）前記演算部で得られた決定指数で前記対象体の癌の予後を予測して出力する出力部とを含む、癌の予後診断機器を提供する。

【0109】

本発明において、前記検出部は、前記対象体から得られた前記生体試料から第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを測定することができる。

【0110】

本発明において、前記第１遺伝子群は、ＥＳＲ１（Ｅｓｔｒｏｇｅｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）、ＰＧＲ（Ｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＳＣＵＢＥ２（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｅｐｔｉｄｅ、ＣＵＢ Ｄｏｍａｉｎ Ａｎｄ ＥＧＦ Ｌｉｋｅ Ｄｏｍａｉｎ Ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ２）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0111】

本発明において、前記第２遺伝子群は、ＣＴＳＬ２（Ｃａｔｈｅｐｓｉｎ Ｖ）、およびＭＭＰ１１（Ｍａｔｒｉｘ Ｍｅｔａｌｌｏｐｅｐｔｉｄａｓｅ １１）から選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0112】

本発明において、前記第３遺伝子群は、ＴＦＲＣ（Ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＣＸ３ＣＲ１（Ｃ－Ｘ３－Ｃ Ｍｏｔｉｆ Ｃｈｅｍｏｋｉｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）から選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0113】

本発明において、前記第４遺伝子群は、ＫＩＦ１４（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １４）、ＲＲＭ２（Ｒｉｂｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ Ｒｅｄｕｃｔａｓｅ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ｍ２）、ＳＨＣＢＰ１（ＳＨＣ Ｂｉｎｄｉｎｇ Ａｎｄ Ｓｐｉｎｄｌｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ １）、ＳＬＣ７Ａ５（Ｓｏｌｕｔｅ Ｃａｒｒｉｅｒ Ｆａｍｉｌｙ ７ Ｍｅｍｂｅｒ ５）、およびＫＰＮＡ２（Ｋａｒｙｏｐｈｅｒｉｎ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ ２）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0114】

本発明において、前記第５遺伝子群は、ＡＵＲＫＡ（Ａｕｒｏｒａ Ｋｉｎａｓｅ Ａ）、ＣＣＮＥ２（Ｃｙｃｌｉｎ Ｅ２）、ＣＥＮＰＥ（Ｃｅｎｔｒｏｍｅｒｅ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅ）、Ｅ２Ｆ８（Ｅ２Ｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ ８）、ＫＩＦ１８Ａ（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １８Ａ）、およびＫＩＦ２３（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ ２３）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0115】

本発明において、前記第６遺伝子群は、ＪＭＪＤ５（Ｌｙｓｉｎｅ Ｄｅｍｅｔｈｙｌａｓｅ ８）、ＣＡＣＮＡ１Ｄ（Ｃａｌｃｉｕｍ Ｖｏｌｔａｇｅ－Ｇａｔｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ１ Ｄ）、およびＧＳＴＭ１（Ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｅ Ｓ－Ｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ Ｍｕ １）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0116】

本発明において、前記検出部は、測定された前記第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを基準遺伝子の発現レベルに対して正規化することができる。

【0117】

本発明において、前記基準遺伝子の種類を特に限定しないが、例えば、ＡＣＴＢ、ＡＰＯＢＥＣ３Ｂ、ＡＳＦ１Ｂ、ＡＳＰＭ、ＡＵＲＫＢ、ＢＡＧ１、ＢＣＬ２、ＢＩＲＣ５、ＢＬＭ、ＢＵＢ１、ＢＵＢ１Ｂ、Ｃ１４ｏｒｆ４５、Ｃ１６ｏｒｆ６１、Ｃ７ｏｒｆ６３、ＣＣＮＡ２、ＣＣＮＢ１、ＣＣＮＢ２、ＣＣＮＥ１、ＣＣＴ５、ＣＤ６８、ＣＤＣ２０、ＣＤＣ２５Ａ、ＣＤＣ４５、ＣＤＣ６、ＣＤＣＡ３、ＣＤＣＡ８、ＣＤＫ１、ＣＤＫＮ３、ＣＥＮＰＡ、ＣＥＮＰＦ、ＣＥＮＰＭ、ＣＥＮＰＮ、ＣＥＰ５５、ＣＨＥＫ１、ＣＩＲＢＰ、ＣＫＳ２、ＣＲＩＭ１、ＣＹＢＲＤ１、ＤＢＦ４、ＤＤＸ３９、ＤＬＧＡＰ５、ＤＮＭＴ３Ｂ、ＤＯＮＳＯＮ、ＤＴＬ、Ｅ２Ｆ１、ＥＣＨＤＣ２、ＥＲＢＢ２、ＥＲＣＣ６Ｌ、ＥＳＰＬ１、ＥＸＯ１、ＥＺＨ２、ＦＡＭ６４Ａ、ＦＡＮＣＩ、ＦＢＸＯ５、ＦＥＮ１、ＦＯＸＭ１、ＧＡＰＤＨ、ＧＩＮＳ１、ＧＲＢ７、ＧＴＳＥ１、ＧＵＳＢ、ＨＪＵＲＰ、ＨＭＭＲ、ＨＮ１、ＩＦＴ４６、ＫＩＦ１１、ＫＩＦ１５、ＫＩＦ１８Ｂ、ＫＩＦ２０Ａ、ＫＩＦ２Ｃ、ＫＩＦ４Ａ、ＫＩＦＣ１、ＬＭＮＢ１、ＬＭＮＢ２、ＬＲＩＧ１、ＬＲＲＣ４８、ＬＲＲＣ５９、ＭＡＤ２Ｌ１、ＭＡＲＣＨ８、ＭＣＭ１０、ＭＣＭ２、ＭＣＭ６、ＭＥＬＫ、ＭＫＩ６７、ＭＬＦ１ＩＰ、ＭＹＢＬ２、ＮＣＡＰＧ、ＮＣＡＰＧ２、ＮＣＡＰＨ、ＮＤＣ８０、ＮＥＫ２、ＮＵＰ９３、ＮＵＳＡＰ１、ＯＩＰ５、ＰＢＫ、ＰＤＳＳ１、ＰＫＭＹＴ１、ＰＬＫ１、ＰＬＫ４、ＰＲＣ１、ＰＴＴＧ１、ＲＡＣＧＡＰ１、ＲＡＤ５１、ＲＡＤ５１ＡＰ１、ＲＡＩ２、ＲＦＣ４、ＲＰＬＰ０、ＳＥＴＢＰ１、ＳＦ３Ｂ３、ＳＨＭＴ２、ＳＬＣ２５Ａ１２、ＳＰＡＧ５、ＳＰＣ２５、ＳＱＬＥ、ＳＴＡＲＤ１３、ＳＴＩＬ、ＳＴＭＮ１、ＳＹＮＣ、ＴＡＣＣ３、ＴＫ１、ＴＯＰ２Ａ、ＴＰＸ２、ＴＲＩＰ１３、ＴＲＯＡＰ、ＴＴＫ、ＵＢＥ２Ｃ、ＵＢＥ２Ｓ、ＺＷＩＮＴ、Ｃ１０ｏｒｆ７６、Ｃ１２ｏｒｆ７２、ＣＩＡＯ１、ＣＮＯＴ４、ＤＢＲ１、ＤＮＤ１、ＦＢＸＯ４２、ＧＲＫ４、ＨＮＲＮＰＫ、ＨＮＲＮＰＬ、ＨＮＲＮＰＲ、ＪＭＪＤ５、ＫＨＤＲＢＳ１、ＫＬＲＡＱ１、ＬＡＣＥ１、ＬＯＣ１４８１８９、ＬＯＣ２８５０３３、ＬＯＣ４９３７５４、ＭＲＰＬ４４、ＮＲＦ１、ＰＫＮＯＸ１、ＰＰＨＬＮ１、ＲＲＮ３Ｐ３、ＳＥＮＰ８、ＳＬＣ４Ａ１ＡＰ、ＴＡＲＤＢＰ、ＴＨＲＡＰ３、ＴＴＬＬ１１、ＷＤＲ３３、またはＺＮＦ１４３から構成された群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0118】

本発明の検出部において、前記第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群、第６遺伝子群または基準遺伝子の発現レベルを測定するために使用される製剤およびその測定方法と正規化方法は、本発明の癌の予後に関する情報提供方法に記載されたものと重複し、以下、その詳しい記載を省略する。

【0119】

本発明では、前記検出部において、第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群それぞれの発現レベルを正規化した後には、演算部で前記検出部で正規化された第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群のそれぞれの発現レベルに回帰係数（ｗｅｉｇｈｔ）値を乗算し、これらを合算して決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）を計算することができる。

【0120】

本発明において、前記正規化された第１遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値は、－２．３６～－０．３４の有理数であってもよい。

【0121】

本発明において、前記正規化された第２遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値は、０．１７～０．４２の有理数であってもよい。

【0122】

本発明において、前記正規化された第３遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値は、－０．０６～０．２２の有理数であってもよい。

【0123】

本発明において、前記正規化された第４遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値は、０．０１～０．７３の有理数であってもよい。

【0124】

本発明において、前記正規化された第５遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値は、０．０８～０．６５の有理数であってもよい。

【0125】

本発明において、前記正規化された第６遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値は、－０．５８～－０．０２の有理数であってもよい。

【0126】

本発明において、前記第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群または第６遺伝子群が複数の遺伝子を含む場合、各遺伝子群に属する複数の遺伝子それぞれの正規化された発現レベルに回帰係数値を乗算することができる。この時、複数の遺伝子が同一の遺伝子群に属していても、これらそれぞれの正規化された発現レベルに乗算される回帰係数値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0127】

本発明において、前記のように正規化された第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群それぞれの発現レベルに回帰係数値を乗算した後、これらを合算して決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）を得ることができるが、好ましくは、補正係数値を追加的に合算することができる。

【0128】

本発明において、前記補正係数値は、３５．０９～４７．０７の有理数であってもよい。

【0129】

本発明において、前記決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）は、下記のように表されてもよい。

【0130】

［式１］
ＤＩ＝ａＸ（ｑ）＋ｂＹ（ｒ）＋ｃＺ（ｓ）＋ｄＫ（ｔ）＋ｅＬ（ｕ）＋ｆＭ（ｖ）

【0131】

上記式１中、
ｑ、ｒ、ｓ、ｔ、ｕおよびｖは、それぞれ独立して１以上の整数であり、好ましくは１～６の整数であり、より好ましくは、前記ｑは、１～３の整数であり、前記ｒは、１～２の整数であり、前記ｓは、１～２の整数であり、前記ｔは、１～５の整数であり、前記ｕは、１～６の整数であり、前記ｖは、１～３の整数であってもよい。

【0132】

前記ａは、前記正規化された第１遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値で、－２．３６～－０．３４の有理数であってもよい。

【0133】

前記ｂは、前記正規化された第２遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値で、０．１７～０．４２の有理数であってもよい。

【0134】

前記ｃは、前記正規化された第３遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値で、－０．０６～０．２２の有理数であってもよい。

【0135】

前記ｄは、前記正規化された第４遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値で、０．０１～０．７３の有理数であってもよい。

【0136】

前記ｅは、前記正規化された第５遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値で、０．０８～０．６５の有理数であってもよい。

【0137】

前記ｆは、前記正規化された第６遺伝子群の発現レベルに対して乗算される回帰係数値で、－０．５８～－０．０２の有理数であってもよい。

【0138】

前記Ｘ（ｑ）は、第１遺伝子群に属するｑ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であってもよい。ただし、前記ｑが１の場合、前記Ｘ（ｑ）は、第１遺伝子群に属するいずれか１つの遺伝子の正規化された発現レベルの値であってもよい。また、前記ａＸ（ｑ）は、第１遺伝子群に属するｑ個の遺伝子の正規化された発現レベルそれぞれにａを乗算した値の和であってもよく、前記ｑが２以上の整数の場合、それぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算されるａ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0139】

前記Ｙ（ｒ）は、第２遺伝子群に属するｒ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であってもよい。ただし、前記ｒが１の場合、前記Ｙ（ｒ）は、第２遺伝子群に属するいずれか１つの遺伝子の正規化された発現レベルの値であってもよい。また、前記ｂＹ（ｒ）は、第２遺伝子群に属するｒ個の遺伝子の正規化された発現レベルそれぞれにｂを乗算した値の和であってもよく、前記ｒが２以上の整数の場合、それぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算されるｂ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0140】

前記Ｚ（ｓ）は、第３遺伝子群に属するｓ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であってもよい。ただし、前記ｓが１の場合、前記Ｚ（ｓ）は、第３遺伝子群に属するいずれか１つの遺伝子の正規化された発現レベルの値であってもよい。また、前記ｃＺ（ｓ）は、第３遺伝子群に属するｓ個の遺伝子の正規化された発現レベルそれぞれにｃを乗算した値の和であってもよく、前記ｓが２以上の整数の場合、それぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算されるｃ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0141】

前記Ｋ（ｔ）は、第４遺伝子群に属するｔ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であってもよい。ただし、前記ｔが１の場合、前記Ｋ（ｔ）は、第４遺伝子群に属するいずれか１つの遺伝子の正規化された発現レベルの値であってもよい。また、前記ｄＫ（ｔ）は、第４遺伝子群に属するｔ個の遺伝子の正規化された発現レベルそれぞれにｄを乗算した値の和であってもよく、前記ｔが２以上の整数の場合、それぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算されるｄ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0142】

前記Ｌ（ｕ）は、第５遺伝子群に属するｕ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であってもよい。ただし、前記ｕが１の場合、前記Ｌ（ｕ）は、第５遺伝子群に属するいずれか１つの遺伝子の正規化された発現レベルの値であってもよい。また、前記ｅＬ（ｕ）は、第５遺伝子群に属するｕ個の遺伝子の正規化された発現レベルそれぞれにｅを乗算した値の和であってもよく、前記ｕが２以上の整数の場合、それぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算されるｅ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0143】

前記Ｍ（ｖ）は、第６遺伝子群に属するｖ個の遺伝子の正規化された発現レベルの和であってもよい。ただし、前記ｖが１の場合、前記Ｍ（ｖ）は、第６遺伝子群に属するいずれか１つの遺伝子の正規化された発現レベルの値であってもよい。また、前記ｆＭ（ｖ）は、第６遺伝子群に属するｖ個の遺伝子の正規化された発現レベルそれぞれにｆを乗算した値の和であってもよく、前記ｖが２以上の整数の場合、それぞれの遺伝子の正規化された発現レベルに乗算されるｆ値は、互いに同一でも異なっていてもよい。

【0144】

本発明において、より詳しくは、前記ａＸ（ｑ）は、下記式２で表されてもよい。

【0145】

［式２］
ａＸ（ｑ）＝ａ_１＊Ｘ_１＋…＋ａ_ｑ＊Ｘ_ｑ

【0146】

上記式２中、
ｑは、１以上の整数、好ましくは１～３の整数であり、
ａ_１～ａ_ｑは、それぞれ独立して－２．３６～－０．３４の有理数であり、
Ｘ_１～Ｘ_ｑは、それぞれ独立して第１遺伝子群に属する任意の遺伝子の正規化された発現レベルであってもよい。また、本発明において、前記ｂＹ（ｒ）は、下記式３で表されてもよい。

【0147】

［式３］
ｂＹ（ｒ）＝ｂ_１＊Ｙ_１＋…＋ｂ_ｑ＊Ｙ_ｑ

【0148】

上記式３中、
ｒは、１以上の整数、好ましくは１～２の整数であり、
ｂ_１～ｂ_ｑは、それぞれ独立して０．１７～０．４２の有理数であり、
Ｙ_１～Ｙ_ｑは、それぞれ独立して第２遺伝子群に属する任意の遺伝子の正規化された発現レベルであってもよい。

【0149】

また、本発明において、前記ｃＺ（ｓ）は、下記式４で表されてもよい。

【0150】

［式４］
ｃＺ（ｓ）＝ｃ_１＊Ｚ_１＋…＋ｃ_ｑ＊Ｚ_ｑ

【0151】

上記式４中、
ｓは、１以上の整数、好ましくは１～２の整数であり、
ｃ_１～ｃ_ｑは、それぞれ独立して－０．０６～０．２２の有理数であり、
Ｚ_１～Ｚ_ｑは、それぞれ独立して第３遺伝子群に属する任意の遺伝子の正規化された発現レベルであってもよい。

【0152】

また、本発明において、前記ｄＫ（ｔ）は、下記式５で表されてもよい。

【0153】

［式５］
ｄＫ（ｔ）＝ｄ_１＊Ｋ_１＋…＋ｄ_ｑ＊Ｋ_ｑ

【0154】

上記式５中、
ｔは、１以上の整数、好ましくは１～５の整数であり、
ｄ_１～ｄ_ｑは、それぞれ独立して０．０１～０．７３の有理数であり、
Ｋ_１～Ｋ_ｑは、それぞれ独立して第４遺伝子群に属する任意の遺伝子の正規化された発現レベルであってもよい。

【0155】

また、本発明において、前記ｅＬ（ｕ）は、下記式６で表されてもよい。

【0156】

［式６］
ｅＬ（ｕ）＝ｅ_１＊Ｌ_１＋…＋ｅ_ｑ＊Ｌ_ｑ

【0157】

上記式６中、
ｕは、１以上の整数、好ましくは１～６の整数であり、
ｅ_１～ｅ_ｑは、それぞれ独立して０．０８～０．６５の有理数であり、
Ｌ_１～Ｌ_ｑは、それぞれ独立して第５遺伝子群に属する任意の遺伝子の正規化された発現レベルであってもよい。

【0158】

また、本発明において、前記ｆＭ（ｖ）は、下記式７で表されてもよい。

【0159】

［式７］
ｆＭ（ｖ）＝ｆ_１＊Ｍ_１＋…＋ｆ_ｑ＊Ｍ_ｑ

【0160】

上記式７中、
ｖは、１以上の整数、好ましくは１～３の整数であり、
ｆ_１～ｆ_ｑは、それぞれ独立して－０．５８～－０．０２の有理数であり、
Ｍ_１～Ｍ_ｑは、それぞれ独立して第６遺伝子群に属する任意の遺伝子の正規化された発現レベルであってもよい。

【0161】

本発明の出力部は、前記演算部で得られた決定指数（ＤＩ）で前記対象体の癌の予後を予測して出力することができ、前記決定指数（ＤＩ）の値が２０を超える場合、予後が悪いと予測して出力することができる。

【0162】

本発明において、前記癌は、乳癌、神経膠腫、甲状腺癌、肺癌、肝癌、膵臓癌、頭頸部癌、胃癌、大腸癌、尿路上皮癌、腎臓癌、前立腺癌、睾丸癌、子宮頸癌、卵巣癌、子宮内膜癌、黒色腫瘍、卵管癌、子宮癌、血液癌、骨癌、皮膚癌、脳癌、膣癌、内分泌癌、副甲状腺癌、尿管癌、尿道癌、気管支癌、膀胱癌、骨髄癌、急性リンパ球性またはリンパ芽球性白血病、急性または慢性のリンパ球性白血病、急性非リンパ球性白血病、脳腫瘍、頸管癌、慢性骨髄性白血病、腸癌、Ｔ－ゾーンリンパ腫、食道癌、胆汁膀胱癌、ユーイング肉腫（Ｅｗｉｎｇ’ｓ ｓａｒｃｏｍａ）、舌癌、ホジキンリンパ腫、カポジ肉腫、中皮腫、多発性骨髄腫、神経芽細胞腫、非ホジキンリンパ腫、骨肉腫、神経芽細胞腫、乳腺癌、頸管癌、陰茎癌、レチノブラストーマ、皮膚癌、および子宮癌からなる群より選択された１つ以上であってもよい。

【0163】

本発明の癌の予後診断機器は、対象体の癌の予後を予測できるだけでなく、対象体に対する化学的抗癌療法の可否、化学的抗癌療法に対する治療反応性、または化学的抗癌療法後の予後を予測するのに使用できる。

【発明の効果】

【0164】

本発明による場合、２０代から８０代に至るすべての年齢帯に対して癌の予後を予測することができ、特に、５０歳以上または５０歳未満のすべての女性のがん予後を予測することができる。また、本発明による場合、癌患者が化学療法における治療反応に対して有益な反応を有する可能性が高いかを予測することができる。

【図面の簡単な説明】

【0165】

【図1】図１Ａおよび図１Ｂは、本発明による癌の予後に関する情報提供方法による乳癌の予後予測した結果を、従来の製品と比較した結果を示すグラフである。

【図2】本発明による癌の予後に関する情報提供方法により実施した場合の、危険比を確認したグラフである。

【図3A】本発明による癌の予後に関する情報提供方法により患者の年齢が５０歳前後の場合を比較したグラフである。

【図3B】本発明による癌の予後に関する情報提供方法により患者の年齢が５０歳前後の場合を比較したグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0166】

本発明の一実施形態によれば、（ａ）対象体から得られた生体試料に対して第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを測定し正規化するステップと、（ｂ）ステップ（ａ）の正規化された第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群それぞれの発現レベルに回帰係数（ｗｅｉｇｈｔ）値を乗算し、これらを合算して決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）を計算するステップとを含み、前記対象体の癌の予後を予測する、癌の予後に関する情報提供方法に関する。

【0167】

本発明の他の実施形態によれば、対象体から得られた生体試料に第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを測定するための製剤を含む癌の予後予測用組成物に関する。

【0168】

本発明のさらに他の実施形態によれば、（ａ）対象体から得られた生体試料に第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群の発現レベルを測定し正規化する検出部と、（ｂ）前記検出部で正規化された第１遺伝子群、第２遺伝子群、第３遺伝子群、第４遺伝子群、第５遺伝子群および第６遺伝子群のそれぞれの発現レベルに回帰係数（ｗｅｉｇｈｔ）値を乗算し、合算して得られた決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）を計算する演算部と、（ｃ）前記演算部で得られた決定指数で前記対象体の癌の予後を予測して出力する出力部とを含む、癌の予後診断機器に関する。

【0169】

本発明において、前記第１遺伝子群は、ＥＳＲ１（Ｅｓｔｒｏｇｅｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）、ＰＧＲ（Ｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＳＣＵＢＥ２（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｅｐｔｉｄｅ、ＣＵＢ Ｄｏｍａｉｎ Ａｎｄ ＥＧＦ Ｌｉｋｅ Ｄｏｍａｉｎ Ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ２）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0170】

本発明において、前記第２遺伝子群は、ＣＴＳＬ２（Ｃａｔｈｅｐｓｉｎ Ｖ）、およびＭＭＰ１１（Ｍａｔｒｉｘ Ｍｅｔａｌｌｏｐｅｐｔｉｄａｓｅ １１）から選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0171】

本発明において、前記第３遺伝子群は、ＴＦＲＣ（Ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、およびＣＸ３ＣＲ１（Ｃ－Ｘ３－Ｃ Ｍｏｔｉｆ Ｃｈｅｍｏｋｉｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）から選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0172】

本発明において、前記第４遺伝子群は、ＫＩＦ１４（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １４）、ＲＲＭ２（Ｒｉｂｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ Ｒｅｄｕｃｔａｓｅ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ｍ２）、ＳＨＣＢＰ１（ＳＨＣ Ｂｉｎｄｉｎｇ Ａｎｄ Ｓｐｉｎｄｌｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ １）、ＳＬＣ７Ａ５（Ｓｏｌｕｔｅ Ｃａｒｒｉｅｒ Ｆａｍｉｌｙ ７ Ｍｅｍｂｅｒ ５）、およびＫＰＮＡ２（Ｋａｒｙｏｐｈｅｒｉｎ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ ２）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0173】

本発明において、前記第５遺伝子群は、ＡＵＲＫＡ（Ａｕｒｏｒａ Ｋｉｎａｓｅ Ａ）、ＣＣＮＥ２（Ｃｙｃｌｉｎ Ｅ２）、ＣＥＮＰＥ（Ｃｅｎｔｒｏｍｅｒｅ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅ）、Ｅ２Ｆ８（Ｅ２Ｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ ８）、ＫＩＦ１８Ａ（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １８Ａ）、およびＫＩＦ２３（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ ２３）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【0174】

本発明において、前記第６遺伝子群は、ＪＭＪＤ５（Ｌｙｓｉｎｅ Ｄｅｍｅｔｈｙｌａｓｅ ８）、ＣＡＣＮＡ１Ｄ（Ｃａｌｃｉｕｍ Ｖｏｌｔａｇｅ－Ｇａｔｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ１ Ｄ）、およびＧＳＴＭ１（Ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｅ Ｓ－Ｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ Ｍｕ １）からなる群より選択されたいずれか１つ以上であってもよい。

【実施例】

【0175】

以下、実施例を通じて本発明をより詳細に説明する。これらの実施例は単に本発明をより具体的に説明するためのものであって、本発明の要旨により、本発明の範囲がこれらの実施例によって制限されないことは、当業界における通常の知識を有する者にとって自明であろう。

【0176】

実施例

【0177】

対象乳癌患者の選定および検査組織の用意

【0178】

ホルモン受容体陽性、リンパ節転移陰性である１－２期乳癌の手術組織のうち代表ホルマリン固定パラフィン包埋（ｆｏｒｍａｌｉｎ－ｆｉｘｅｄ ｐａｒａｆｆｉｎ－ｅｍｂｅｄｄｅｄ、ＦＦＰＥ）ブロックを選定してＲＮＡ抽出した。

【0179】

目的となるＲＮＡ－シーケンシング

【0180】

一定レベルのＲＮＡクオリティを有すると、これによりｃＤＮＡライブラリーを作った。１７９個の遺伝子パネルプローブを用いて特定遺伝子のみ探知した。１７９個の遺伝子全体を次世代塩基配列分析（ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ；ＮＧＳ）装置を用いてシーケンシングし、ヒトゲノムに整列（Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）した。ヒトゲノムリファレンス（ｐｕｂｌｉｃ ｈｕｍａｎ ｇｅｎｏｍｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）にＳＴＡＲという整列アルゴリズムによりマッピングした。整列された分析配列の情報から遺伝子別発現量を測定した。

【0181】

目的となるＲＮＡ－シーケンシング発現情報の正規化（ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）

【0182】

モデリングに使った患者および患者の遺伝子を用いて正規化した。３４３人の患者と１７９個の遺伝子を用いて正規化した。２１個の遺伝子のみ再発点数の計算に使用され、正規化ではすべての遺伝子を使用した。

【0183】

本発明は、化学療法に対する癌、例えば、乳癌患者の反応を予測するのに有用な遺伝子および遺伝子セットを提供した。また、本発明は、複数の遺伝子ＲＮＡ分析を利用する、化学療法に対する乳癌患者の反応を予測する臨床的に効果的な試験を提供した。

【0184】

本発明者らは、癌患者、例えば、乳癌患者が化学療法に対して有益な反応を示す可能性が高いかを予測するのに有用な一連の遺伝子を選別および確認した。上記のような予測のために、次の６つの面でカテゴリー化して選別した。（１）エストロゲン関連の遺伝子群、（２）浸潤関連の遺伝子群、（３）免疫関連の遺伝子群、（４）増殖関連の遺伝子群、（５）細胞周期関連の遺伝子群、および（６）その他の遺伝子群。より詳しくは、本発明者らが選別した遺伝子としては、ＥＳＲ１（Ｅｓｔｒｏｇｅｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）、ＰＧＲ（Ｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＳＣＵＢＥ２（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｅｐｔｉｄｅ、ＣＵＢ Ｄｏｍａｉｎ Ａｎｄ ＥＧＦ Ｌｉｋｅ Ｄｏｍａｉｎ Ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ２）、ＣＴＳＬ２（Ｃａｔｈｅｐｓｉｎ Ｖ）、ＭＭＰ１１（Ｍａｔｒｉｘ Ｍｅｔａｌｌｏｐｅｐｔｉｄａｓｅ １１）、ＴＦＲＣ（Ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＣＸ３ＣＲ１（Ｃ－Ｘ３－Ｃ Ｍｏｔｉｆ Ｃｈｅｍｏｋｉｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）、ＫＩＦ１４（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １４）、ＲＲＭ２（Ｒｉｂｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ Ｒｅｄｕｃｔａｓｅ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ｍ２）、ＳＨＣＢＰ１（ＳＨＣ Ｂｉｎｄｉｎｇ Ａｎｄ Ｓｐｉｎｄｌｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ １）、ＳＬＣ７Ａ５（Ｓｏｌｕｔｅ Ｃａｒｒｉｅｒ Ｆａｍｉｌｙ ７ Ｍｅｍｂｅｒ ５）、ＫＰＮＡ２（Ｋａｒｙｏｐｈｅｒｉｎ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ ２）、ＡＵＲＫＡ（Ａｕｒｏｒａ Ｋｉｎａｓｅ Ａ）、ＣＣＮＥ２（Ｃｙｃｌｉｎ Ｅ２）、ＣＥＮＰＥ（Ｃｅｎｔｒｏｍｅｒｅ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅ）、Ｅ２Ｆ８（Ｅ２Ｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ ８）、ＫＩＦ１８Ａ（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １８Ａ）、ＫＩＦ２３（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ ２３）、ＪＭＪＤ５（Ｌｙｓｉｎｅ Ｄｅｍｅｔｈｙｌａｓｅ ８）、ＣＡＣＮＡ１Ｄ（Ｃａｌｃｉｕｍ Ｖｏｌｔａｇｅ－Ｇａｔｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ１ Ｄ）、およびＧＳＴＭ１（Ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｅ Ｓ－Ｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ Ｍｕ １）からなる群より選択した。

【0185】

乳癌の予後予測および抗癌化学療法の治療効果予測アルゴリズム

【0186】

予測モデルから出た２１個の遺伝子の回帰係数（ｗｅｉｇｈｔ）値と補正係数を用いて決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）値を計算した。ここで、予測モデルは、２５０人の患者を対象に決定指数値を推定するために、Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂｕｉｌｄｉｎｇ過程でラッソ回帰分析（Ｌａｓｓｏ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）方式で構築し、９３人に検証（ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）した後、４１３人に臨床検証を実施したモデルである。

【0187】

上記の２１個の遺伝子は、（１）ＥＳＲ１（Ｅｓｔｒｏｇｅｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）、ＰＧＲ（Ｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＳＣＵＢＥ２（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｅｐｔｉｄｅ、ＣＵＢ Ｄｏｍａｉｎ Ａｎｄ ＥＧＦ Ｌｉｋｅ Ｄｏｍａｉｎ Ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ２）から構成されたエストロゲン関連の第１遺伝子群、（２）ＣＴＳＬ２（Ｃａｔｈｅｐｓｉｎ Ｖ）、ＭＭＰ１１（Ｍａｔｒｉｘ Ｍｅｔａｌｌｏｐｅｐｔｉｄａｓｅ １１）から構成された浸潤関連の第２遺伝子群、（３）ＴＦＲＣ（Ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）、ＣＸ３ＣＲ１（Ｃ－Ｘ３－Ｃ Ｍｏｔｉｆ Ｃｈｅｍｏｋｉｎｅ Ｒｅｃｅｐｔｏｒ １）から構成された免疫関連の第３遺伝子群、（４）ＫＩＦ１４（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １４）、ＲＲＭ２（Ｒｉｂｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ Ｒｅｄｕｃｔａｓｅ Ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ｍ２）、ＳＨＣＢＰ１（ＳＨＣ Ｂｉｎｄｉｎｇ Ａｎｄ Ｓｐｉｎｄｌｅ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ １）、ＳＬＣ７Ａ５（Ｓｏｌｕｔｅ Ｃａｒｒｉｅｒ Ｆａｍｉｌｙ ７ Ｍｅｍｂｅｒ ５）、ＫＰＮＡ２（Ｋａｒｙｏｐｈｅｒｉｎ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ ２）から構成された増殖関連の第４遺伝子群、（５）ＡＵＲＫＡ（Ａｕｒｏｒａ Ｋｉｎａｓｅ Ａ）、ＣＣＮＥ２（Ｃｙｃｌｉｎ Ｅ２）、ＣＥＮＰＥ（Ｃｅｎｔｒｏｍｅｒｅ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅ）、Ｅ２Ｆ８（Ｅ２Ｆ ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ ８）、ＫＩＦ１８Ａ（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ １８Ａ）、ＫＩＦ２３（Ｋｉｎｅｓｉｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｍｅｍｂｅｒ ２３）から構成された細胞周期関連の第５遺伝子群、（６）ＪＭＪＤ５（Ｌｙｓｉｎｅ Ｄｅｍｅｔｈｙｌａｓｅ ８）、ＣＡＣＮＡ１Ｄ（Ｃａｌｃｉｕｍ Ｖｏｌｔａｇｅ－Ｇａｔｅｄ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｕｂｕｎｉｔ Ａｌｐｈａ１ Ｄ）、ＧＳＴＭ１（Ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｅ Ｓ－Ｔｒａｎｓｆｅｒａｓｅ Ｍｕ １）から構成されたその他の第６遺伝子群として構成した。

【0188】

各６個の遺伝子群のカテゴリーに対する回帰係数（ｗｅｉｇｈｔ）値の適切な範囲は、エストロゲン関連の第１遺伝子群が－２．３６～－０．３４の有理数であり、浸潤関連の第２遺伝子群が０．１７～０．４２の有理数であり、免疫関連の第３遺伝子群が－０．０６～０．２２の有理数であり、増殖関連の第４遺伝子群が０．０１～０．７３の有理数であり、細胞周期関連の第５遺伝子群が０．０８～０．６５の有理数であり、その他の遺伝子群が－０．５８～－０．０２の有理数であることを確認し、補正係数値の適切な範囲は、３５．０９～４７．０７の有理数であることを確認した。

【0189】

決定指数（ＤＩ）値を下記のように計算した。

【0190】

決定指数（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｉｎｄｅｘ；ＤＩ）＝０．６２×ＫＩＦ２３＋０．６０×ＳＬＣ７Ａ５＋０．５９×ＫＰＮＡ２＋０．５３×ＡＵＲＫＡ＋０．３４×Ｅ２Ｆ８＋０．３４×ＭＭＰ１１＋０．２４×ＳＨＣＢＰ１＋０．２０×ＣＴＳＬ２＋０．１６×ＣＥＮＰＥ＋０．１６×ＴＦＲＣ＋０．１５×ＫＩＦ１８Ａ＋０．１４×ＣＣＮＥ２＋０．０４×ＫＩＦ１４＋０．０４×ＲＲＭ２＋（－０．０４）×ＣＸ３ＣＲ１＋（－０．０５）×ＪＭＪＤ５＋（－０．３３）×ＣＡＣＮＡ１Ｄ＋（－０．３６）×ＥＳＲ１＋（－０．４８）×ＧＳＴＭ１＋（－１．４５）×ＰＧＲ＋（－２．０４）×ＳＣＵＢＥ２＋４１．１６で算出されたＤＩ値と患者の予後予測診断について解析した。

【0191】

本発明では、上記のような予後点数値によりすべての年齢帯に対して、一具体例では、２０代から８０代に至る年齢帯に対して、他の具体例では、閉経前後の年齢帯に対して乳癌を診断することができ、特に、初期乳癌患者に対する乳癌の診断が可能であることを確認した。本発明による組成物および方法は、すべての年齢帯に対して、例えば、２０代から８０代に至る年齢帯に対して、または他の具体例において、閉経前後の年齢帯に対して、ＥＲ＋／ＨＥＲ２－に対する乳癌患者に対する乳癌の診断が可能であることを確認した。

【0192】

乳癌の予後予測に対する検証（ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）

【0193】

臨床的検証は、リンパ節転移のないＥＲ＋／ＨＥＲ２－乳癌患者のうち、５年以上追跡観察されている４１３人を対象に実施した。すべての患者から前記明示された予後予測ツールを用いて決定指数（ＤＩ）値を算出した。すべての基準点（ｃｕｔ－ｏｆｆ）において敏感度と特異度がどのような関係を有しているかを確認するために、ＲＯＣ ｃｕｒｖｅ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ－Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｃｕｒｖｅ、受信者判断特性曲線）を描き、ＲＯＣ ｃｕｒｖｅに対するＡＵＣ（Ａｒｅａ Ｕｎｄｅｒ Ｃｕｒｖｅ、曲線下面積）を計算して、既存の製品と比較した。本発明による癌の予後に関する情報提供方法による乳癌の予後予測した結果（図１Ａ）が、市販の製品（オンコタイプＤｘ、図１Ｂ）に比べて正確度に優れていることを確認した（図１参照）。

【0194】

決定指数（ＤＩ）と危険比（Ｈａｚａｒｄ ｒａｔｉｏ、ＨＲ）との関係を考慮して最適な基準点（ｃｕｔ－ｏｆｆ）を設定し、遠隔転移の有無に対する生存分析を進行させた。その結果、本発明による癌の予後に関する情報提供方法によれば、全体患者を対象に実施した場合に、危険比が約６．６水準と優れた予測力を確認することができた（図２参照）。本発明による癌の予後に関する情報提供方法を用いて患者の年齢が５０歳以下（図３Ａ）および５０歳超過（図３Ｂ）の場合に分けて遠隔転移の有無に対する生存分析を実施した。本発明によれば、５０歳前後の年齢基準に関係なく同等に優れた性能を確認することができた（図３参照）。

【0195】

以上、本発明の特定の部分を詳細に記述したが、当業界における通常の知識を有する者にとってこのような具体的な記述は単に好ましい実施形態に過ぎず、よって、本発明の範囲が制限されない点は明らかである。したがって、本発明の実質的な範囲は添付した請求項とその等価物によって定義される。

【産業上の利用可能性】

【0196】

本発明は、癌患者が化学療法における治療反応に対して有益な反応を有する可能性が高いかを予測するために有用な遺伝子発現情報を提供する。本発明による場合、２０代から８０代に至るすべての年齢帯に対して癌の予後を予測することができ、特に、５０歳以上または５０歳未満のすべての女性のがん予後を予測することができる。

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】