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▶ アシリア ダイアグノスティックス ベースローテン フェンノートシャップの特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-07-19
(54)【発明の名称】免疫療法後の治療反応のためのバイオマーカー
(51)【国際特許分類】
C12Q 1/6869 20180101AFI20240711BHJP
C12Q 1/06 20060101ALI20240711BHJP
A61K 45/00 20060101ALI20240711BHJP
A61P 35/00 20060101ALI20240711BHJP
G01N 33/574 20060101ALI20240711BHJP
C12N 15/12 20060101ALN20240711BHJP
【ＦＩ】
C12Q1/6869 Z ZNA
C12Q1/06
A61K45/00
A61P35/00
G01N33/574 Z
C12N15/12
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024504151
(86)(22)【出願日】2022-07-20
(85)【翻訳文提出日】2024-03-22
(86)【国際出願番号】 EP2022070304
(87)【国際公開番号】W WO2023001874
(87)【国際公開日】2023-01-26
(31)【優先権主張番号】21187175.1
(32)【優先日】2021-07-22
(33)【優先権主張国・地域又は機関】EP
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】524028865
【氏名又は名称】アシリア ダイアグノスティックス ベースローテン フェンノートシャップ
(74)【代理人】
【識別番号】100094569
【弁理士】
【氏名又は名称】田中 伸一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100103610
【弁理士】
【氏名又は名称】▲吉▼田 和彦
(74)【代理人】
【識別番号】100109070
【弁理士】
【氏名又は名称】須田 洋之
(74)【代理人】
【識別番号】100119013
【弁理士】
【氏名又は名称】山崎 一夫
(74)【代理人】
【識別番号】100111796
【弁理士】
【氏名又は名称】服部 博信
(74)【代理人】
【識別番号】100123766
【弁理士】
【氏名又は名称】松田 七重
(74)【代理人】
【識別番号】100212509
【弁理士】
【氏名又は名称】太田 知子
(72)【発明者】
【氏名】フメレフスキー アンドレイ
【テーマコード（参考）】
4B063
4C084
【Ｆターム（参考）】
4B063QA01
4B063QA19
4B063QQ02
4B063QQ03
4B063QQ08
4B063QQ42
4B063QQ52
4B063QS24
4B063QS28
4B063QS40
4B063QX10
4C084AA17
4C084NA20
4C084ZB26
(57)【要約】
本発明は癌免疫療法を導くための診断分野に関する。より具体的には、本発明はバイオマーカーのセットの発現レベルに基づき、免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を予測及び／又は判定する方法及びキットを提供する。
【選択図】なし
【選択図】なし
【特許請求の範囲】
【請求項1】
免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応又は抵抗性を判定及び／又は予測する方法であって、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる前記被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルを分析することを含む、方法。
【請求項2】
前記免疫療法剤が免疫チェックポイント阻害剤又は免疫チェックポイント阻害剤の併用である、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記免疫療法剤がＰＤ－１標的剤、ＰＤ－Ｌ１標的剤、ＣＴＬＡ－１標的剤及びこれらの組合せからなる群から選択される、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項4】
前記サンプルが腫瘍組織サンプル又は腫瘍細胞を含む液体サンプルである、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
前記サンプルが腫瘍組織サンプルである、請求項４に記載の方法。
【請求項6】
前記サンプルが循環腫瘍細胞を含む血液サンプルである、請求項４に記載の方法。
【請求項7】
前記被験者の前記サンプルにおけるバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルを分析することを更に含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項8】
バイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３及びＩＧＨＶ４．４の少なくとも２つ、好ましくは少なくとも４つ、更に一層好ましくはすべての発現レベルが前記被験者のサンプルにおいて分析される、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項9】
前記バイオマーカーの前記発現レベルが、前記免疫療法剤を用いた処置に対して公知の反応を有する被験者に特有の対応する基準値又は閾値と比較される、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項10】
前記バイオマーカーの前記発現レベルに基づき、前記免疫療法剤に対する前記反応の尤度を表すリスクスコアが得られる、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項11】
前記リスクスコアが、事前トレーニング済み機械学習モデルを使用し、前記バイオマーカーの前記発現レベルを入力値として使用することにより取得及び算出される、請求項１０に記載の方法。
【請求項12】
前記反応がＲＥＣＩＳＴ１．１反応基準から選択される、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項13】
請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法に、前記被験者のサンプルにおける前記バイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の前記発現レベルを測定する手段と；
任意に、前記被験者のサンプルにおける前記バイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの前記発現レベルを測定する手段と；
任意に、前記被験者のサンプルにおける前記バイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の前記発現レベルを測定する手段と；
任意に、前記バイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の基準値又は閾値と；
任意に、前記バイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの基準値又は閾値と；
任意に、前記バイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の基準値又は閾値と、
を含むキットの使用。
【請求項14】
免疫療法剤を用いて癌と診断された被験者を治療する方法であって、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法により前記免疫療法剤に対する前記被験者の反応を判定又は予測することと、前記被験者が前記免疫療法剤を用いた処置に反応することが判明すれば、前記免疫療法剤を前記被験者に投与することとを含む、方法。
【請求項15】
免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応をモニタリング、予測又は判定するコンピュータ実装方法であって、（ａ）腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる前記被験者のサンプルにおける前記バイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の定量化した発現レベルを提供することと；
（ｂ）任意に、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる前記被験者のサンプルにおける前記バイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの定量化した発現レベルを提供することと；
（ｃ）基準セットの対応する評価及び発現レベルから得られるデータとの比較により正規化を行うように、前記定量化した発現レベルを正規化することと；
（ｄ）工程（ｃ）の前記正規化値が所定の閾値を超えるかどうかを分類することと；
（ｄ）事前トレーニング済み機械学習モデルを使用して算出し、前記免疫療法剤に対する前記被験者の前記反応の尤度を表す前記正規化値のリスクスコアを取得することと、
を含む方法。
【請求項16】
前記免疫療法剤が免疫チェックポイント阻害剤又は免疫チェックポイント阻害剤の併用である、請求項１５に記載の方法。
【請求項17】
前記免疫療法剤がＰＤ－１標的剤、ＰＤ－Ｌ１標的剤、ＣＴＬＡ－４標的剤及びこれらの組合せからなる群から選択される、請求項１５又は１６に記載の方法。
【請求項18】
前記サンプルが腫瘍組織サンプル又は腫瘍細胞を含む液体サンプルである、請求項１７に記載の方法。
【請求項19】
前記サンプルが腫瘍組織サンプルである、請求項１８に記載の方法。
【請求項20】
前記サンプルが循環腫瘍細胞を含む血液サンプルである、請求項１９に記載の方法。
【請求項21】
前記バイオマーカーがタンパク質コード遺伝子であり、特に前記バイオマーカーの前記発現レベルが前記タンパク質コード遺伝子のＲＮＡに基づく発現レベルである、請求項１～１２又は１４～２０のいずれか一項に記載の方法、或いは請求項１３に記載の使用。
【請求項22】
前記被験者がメラノーマ；好ましくはステージＩＩ、ステージＩＩＩ又はステージＩＶのメラノーマと診断される、請求項１～１２又は１４～２０のいずれか一項に記載の方法、或いは請求項１３又は２１に記載の使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は癌免疫療法を導くための診断分野に関する。より具体的には、本発明は免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を予測及び／又は判定する方法及びキットを提供する。
【背景技術】
【0002】
癌は公衆衛生上の主要な課題である。２０１５年、欧州連合では総死亡者数の４分の１超（２５．４％）に相当する１３０万人が癌により死亡した。多くの処置が様々な癌のために考案されている。
免疫チェックポイント阻害剤（ＩＣＩ）は多くの腫瘍タイプ、特に転移状態の治療状況を変化させている。細胞傷害性Ｔリンパ球抗原４（ＣＴＬＡ－４）及びプログラム細胞死１（ＰＤ－１／ＰＤ－Ｌ１）を標的とするＩＣＩの開発は、メラノーマ及び非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）のような多様な癌の処置を著しく改善している。免疫細胞及び腫瘍細胞のどちらにも存在し、Ｔ細胞機能の負の調節を示す原型の免疫チェックポイント受容体をブロックすることで、ＩＣＩは抗腫瘍免疫を高める。これらの阻害剤は注目すべき反応を引き起こすことができるが、癌患者はＩＣＩ処置に異なる反応をする。疾病を直ちに改善し、克服できる患者が、処置患者のうちの約２５％から３０％であるが、処置患者の５０％は永続的な恩恵が見られない。更に驚くことに、４％から２９％のかなりの患者において、免疫療法は多数の組織構造にわたって腫瘍の進行を加速させ、いわゆるハイパープログレッションに至り得ることを示す研究がますます増えている。
どの患者がＩＣＩ療法などの免疫療法に反応するかを予後的に特定する、或いはどの患者が腫瘍増大を経験するか、又はＩＣＩ療法に非レスポンダであるかを特定するのに、現在利用可能な診断は十分効率的ではない。特に、利用できるバイオマーカー又はバイオマーカーのセットの精度はせいぜい５２～５８％を下回り、ＩＣＩに対する非反応性の根底にある生物学的メカニズムの洞察はそれほど提供されていない。例えば、国際公開第２０１４１５１００６号は、癌の患者選択及び予後のためにバイオマーカーを提供している。しかしながら、この特許出願はＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストを用いた処置に対する、疾病を有する個体の反応性を予測することに限定される。国際公開第２０１９０１２１４７号は、腫瘍浸潤ＣＤ８Ｔ細胞の存在及び密度を検出するためのラジオミクスに基づくバイオマーカーを提案しており、抗ＰＤ－１／ＰＤ－Ｌ１単剤療法などの免疫療法で処置した癌患者の生存及び／又は処置効率を予測する。米国特許第２０１８０１０７７８６号明細書は、腫瘍浸潤リンパ球、Ｔ細胞受容体シグナル伝達及び遺伝子変異量に基づく免疫スコアを生成する方法を開示している。
従って、コンパニオン診断薬開発及び治療決定のための免疫腫瘍微小環境を特徴づけることができるアッセイが必要である。特に、免疫療法処置に対するレスポンダ及び非レスポンダを特定するためのバイオマーカーの必要性が高い。
免疫チェックポイント阻害剤（ＩＣＩ）は多くの腫瘍タイプ、特に転移状態の治療状況を変化させている。細胞傷害性Ｔリンパ球抗原４（ＣＴＬＡ－４）及びプログラム細胞死１（ＰＤ－１／ＰＤ－Ｌ１）を標的とするＩＣＩの開発は、メラノーマ及び非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）のような多様な癌の処置を著しく改善している。免疫細胞及び腫瘍細胞のどちらにも存在し、Ｔ細胞機能の負の調節を示す原型の免疫チェックポイント受容体をブロックすることで、ＩＣＩは抗腫瘍免疫を高める。これらの阻害剤は注目すべき反応を引き起こすことができるが、癌患者はＩＣＩ処置に異なる反応をする。疾病を直ちに改善し、克服できる患者が、処置患者のうちの約２５％から３０％であるが、処置患者の５０％は永続的な恩恵が見られない。更に驚くことに、４％から２９％のかなりの患者において、免疫療法は多数の組織構造にわたって腫瘍の進行を加速させ、いわゆるハイパープログレッションに至り得ることを示す研究がますます増えている。
どの患者がＩＣＩ療法などの免疫療法に反応するかを予後的に特定する、或いはどの患者が腫瘍増大を経験するか、又はＩＣＩ療法に非レスポンダであるかを特定するのに、現在利用可能な診断は十分効率的ではない。特に、利用できるバイオマーカー又はバイオマーカーのセットの精度はせいぜい５２～５８％を下回り、ＩＣＩに対する非反応性の根底にある生物学的メカニズムの洞察はそれほど提供されていない。例えば、国際公開第２０１４１５１００６号は、癌の患者選択及び予後のためにバイオマーカーを提供している。しかしながら、この特許出願はＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストを用いた処置に対する、疾病を有する個体の反応性を予測することに限定される。国際公開第２０１９０１２１４７号は、腫瘍浸潤ＣＤ８Ｔ細胞の存在及び密度を検出するためのラジオミクスに基づくバイオマーカーを提案しており、抗ＰＤ－１／ＰＤ－Ｌ１単剤療法などの免疫療法で処置した癌患者の生存及び／又は処置効率を予測する。米国特許第２０１８０１０７７８６号明細書は、腫瘍浸潤リンパ球、Ｔ細胞受容体シグナル伝達及び遺伝子変異量に基づく免疫スコアを生成する方法を開示している。
従って、コンパニオン診断薬開発及び治療決定のための免疫腫瘍微小環境を特徴づけることができるアッセイが必要である。特に、免疫療法処置に対するレスポンダ及び非レスポンダを特定するためのバイオマーカーの必要性が高い。
【発明の概要】
【0003】
本発明者は、ＲＥＣＩＳＴ反応基準に基づき免疫療法剤に対する被験者の反応を予測することができるバイオマーカーを特定することにより、免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を予測及び／又は判定する課題に取り組んでいる。従って、本発明においては、本発明者は免疫療法剤、より具体的には免疫チェックポイント阻害剤又は免疫チェックポイント阻害剤の併用を用いた処置に対し、被験者が反応する、部分的に反応する、又は反応しないかどうかを予測することができるバイオマーカーを特定した。
従って、本発明の第１の態様は、免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を判定及び／又は予測する方法に関する。本方法は１つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルの分析に基づくものであり、より具体的には１つ又は複数のタンパク質コード遺伝子のＲＮＡ発現レベルの分析に基づくものである。この発現レベルに基づき、被験者が免疫療法剤に反応するかどうかを予測する。
従って、本発明の第１の態様は、免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を判定及び／又は予測する方法に関する。本方法は１つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルの分析に基づくものであり、より具体的には１つ又は複数のタンパク質コード遺伝子のＲＮＡ発現レベルの分析に基づくものである。この発現レベルに基づき、被験者が免疫療法剤に反応するかどうかを予測する。
【0004】
従って、本発明の実施形態において、免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供する。本方法はＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧の少なくとも３つのバイオマーカー；好ましくは少なくとも４つ又は５つ、更に一層好ましくは少なくとも１０のバイオマーカーの発現レベルを分析することを含む。
本発明の別の実施形態において、免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供する。本方法はＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３及びＩＧＨＶ４．４からなる一覧の少なくとも３つのバイオマーカー；好ましくは少なくとも４つ又は５つ、更に一層好ましくは少なくとも１０のバイオマーカーの発現レベルを分析することを含む。
更なる実施形態において、腫瘍細胞を含有する、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルを分析し、これらのバイオマーカーの発現レベルは免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を判定及び／又は予測するのに使用される。なお更なる実施形態において、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルをバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルと組み合わせて分析する。なお更なる実施形態において、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルをバイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の少なくとも２つ；好ましくは少なくとも４つ；更に一層好ましくはすべての発現レベルと組み合わせて分析する。
本発明の別の実施形態において、免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供する。本方法はＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３及びＩＧＨＶ４．４からなる一覧の少なくとも３つのバイオマーカー；好ましくは少なくとも４つ又は５つ、更に一層好ましくは少なくとも１０のバイオマーカーの発現レベルを分析することを含む。
更なる実施形態において、腫瘍細胞を含有する、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルを分析し、これらのバイオマーカーの発現レベルは免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を判定及び／又は予測するのに使用される。なお更なる実施形態において、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルをバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルと組み合わせて分析する。なお更なる実施形態において、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルをバイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の少なくとも２つ；好ましくは少なくとも４つ；更に一層好ましくはすべての発現レベルと組み合わせて分析する。
【0005】
本方法のいくつかの実施形態において、分析したバイオマーカーの発現レベルを対応する基準値又は閾値と比較する。この値は免疫療法剤を用いた処置に対して公知の反応を有する被験者に特有である。
いくつかの実施形態において、本発明の方法は分析したバイオマーカーの発現レベルに基づくリスクスコアを取得することを更に含み、リスクスコアは被験者の免疫療法剤を用いた処置に反応する尤度を表す。
いくつかの実施形態において、反応はＲＥＣＩＳＴ１．１基準反応であり、例えば早期死亡（ＥＤ）、進行（ＰＤ）、安定（ＳＤ）、部分奏効（ＰＲ）及び完全奏効（ＣＲ）である。
いくつかの実施形態において、本発明の方法は分析したバイオマーカーの発現レベルに基づくリスクスコアを取得することを更に含み、リスクスコアは被験者の免疫療法剤を用いた処置に反応する尤度を表す。
いくつかの実施形態において、反応はＲＥＣＩＳＴ１．１基準反応であり、例えば早期死亡（ＥＤ）、進行（ＰＤ）、安定（ＳＤ）、部分奏効（ＰＲ）及び完全奏効（ＣＲ）である。
【0006】
別の態様において、免疫療法剤に対する被験者の反応を判定及び／又は予測するキットを提供する。本キットは被験者のサンプルにおけるＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される少なくとも３つ；好ましくは少なくとも５つ、更に一層好ましくは少なくとも１０のバイオマーカーの発現レベル；及び任意にＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される少なくとも３つ；好ましくは少なくとも５つ、更に一層好ましくは少なくとも１０のバイオマーカーに関する基準値又は閾値を測定する手段を含む。また、癌と診断された被験者が免疫療法剤を用いた処置に反応しやすいかどうかを判定及び／又は予測する方法におけるキットの使用を開示している。
【0007】
いくつかの実施形態において、本願の方法は、事前トレーニング済み機械学習モデルを使用し、バイオマーカーの発現レベルを入力値として使用し、リスクスコアを取得及び算出することを更に特徴とする。特に、バイオマーカーシグネチャの正規化発現レベルを入力データとして使用する機械学習モデルにより、リスクスコアを作製する。より具体的に、機械学習モデルは事前トレーニングアーキテクチャを使用して、０から１のリスクスコアを算出する。
いくつかの実施形態において、免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応をモニタリング、予測又は判定するコンピュータ実装方法を提供する。本方法は（ａ）腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される少なくとも３つ；好ましくは少なくとも５つ；更に一層好ましくは少なくとも１０のバイオマーカーの定量化した発現レベルを提供することと；（ｂ）基準セットの対応する評価及び発現レベルから得られるデータと比較することにより正規化を行うように、定量化した発現レベルを正規化することと；（ｃ）工程（ａ）の正規化値が所定の閾値を超えるかどうかを分類することと；（ｄ）事前トレーニング済み機械学習モデルを使用して算出し、被験者の免疫療法剤に対する反応の尤度を表す該正規化値のリスクスコアを取得することとを含む。
いくつかの実施形態において、免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応をモニタリング、予測又は判定するコンピュータ実装方法を提供する。本方法は（ａ）腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の定量化した発現レベルを提供することと；（ｂ）任意に腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの定量化した発現レベルを提供すること；及び／又はバイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の定量化した発現レベルを提供することと；（ｃ）基準セットの対応する評価及び発現レベルから得られるデータと比較することにより正規化を行うように、定量化した発現レベルを正規化することと；（ｄ）工程（ｃ）の正規化値が所定の閾値を超えるかどうかを分類することと；（ｅ）事前トレーニング済み機械学習モデルを使用して算出し、被験者の免疫療法剤に対する反応の尤度を表す該正規化値のリスクスコアを取得することとを含む。
いくつかの実施形態において、免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応をモニタリング、予測又は判定するコンピュータ実装方法を提供する。本方法は（ａ）腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される少なくとも３つ；好ましくは少なくとも５つ；更に一層好ましくは少なくとも１０のバイオマーカーの定量化した発現レベルを提供することと；（ｂ）基準セットの対応する評価及び発現レベルから得られるデータと比較することにより正規化を行うように、定量化した発現レベルを正規化することと；（ｃ）工程（ａ）の正規化値が所定の閾値を超えるかどうかを分類することと；（ｄ）事前トレーニング済み機械学習モデルを使用して算出し、被験者の免疫療法剤に対する反応の尤度を表す該正規化値のリスクスコアを取得することとを含む。
いくつかの実施形態において、免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応をモニタリング、予測又は判定するコンピュータ実装方法を提供する。本方法は（ａ）腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の定量化した発現レベルを提供することと；（ｂ）任意に腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの定量化した発現レベルを提供すること；及び／又はバイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の定量化した発現レベルを提供することと；（ｃ）基準セットの対応する評価及び発現レベルから得られるデータと比較することにより正規化を行うように、定量化した発現レベルを正規化することと；（ｄ）工程（ｃ）の正規化値が所定の閾値を超えるかどうかを分類することと；（ｅ）事前トレーニング済み機械学習モデルを使用して算出し、被験者の免疫療法剤に対する反応の尤度を表す該正規化値のリスクスコアを取得することとを含む。
【0008】
いくつかの実施形態において、本願にかかる方法は、免疫療法剤が免疫チェックポイント阻害剤、又はいくつかの異なる免疫チェックポイント阻害剤の併用であることを特徴とする。いくつかの更なる好ましい実施形態において、免疫療法剤はＰＤ－１標的剤、ＰＤ－Ｌ１標的剤及びＣＴＬＡ－４標的剤、又はこれらの組合せからなる群から選択される。いくつかの更なる好ましい実施形態において、免疫療法処置として、ＰＤ－１標的剤又はＰＤ－Ｌ１標的剤はＣＴＬＡ－４標的剤と併用される。
【0009】
上記のように、本願の方法において、癌と診断された被験者のサンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカー；特に１つ又は複数のタンパク質コード遺伝子の発現レベルを定量化する。サンプルは腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる。いくつかの実施形態において、サンプルは腫瘍細胞を含有する。サンプルは好ましくは腫瘍組織サンプル又は循環腫瘍細胞を含む血液サンプル、或いは被験者；好ましくは癌と診断された被験者に由来する生検サンプル又は液体生検サンプルなど、腫瘍細胞を含むことが疑われるサンプルである。いくつかの実施形態において、サンプルは腫瘍組織サンプルである。いくつかの実施形態において、サンプルは循環腫瘍細胞を含む血液サンプルである。いくつかの実施形態において、サンプルは単離した循環腫瘍細胞サンプルである。いくつかの実施形態において、サンプルは膀胱癌、腎臓癌、肝癌、肺癌、膵臓癌、前立腺癌、甲状腺癌、子宮癌、卵巣癌、大腸癌、乳癌、頭頸部癌、皮膚癌と診断された癌患者；更に一層好ましくは皮膚癌又はメラノーマ、肺腺癌、肺扁平上皮癌、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）などの肺癌と診断された癌患者に由来する腫瘍組織サンプルである。好ましい実施形態において、癌はメラノーマ；好ましくはステージＩＩ、ステージＩＩＩ又はステージＩＶのメラノーマである。いくつかの実施形態において、サンプルは循環腫瘍細胞を含む血液サンプル、或いは膀胱癌、腎臓癌、肝癌、肺癌、膵臓癌、前立腺癌、甲状腺癌、子宮癌、卵巣癌、大腸癌、乳癌、頭頸部癌、皮膚癌と診断された癌患者；更に一層好ましくは皮膚癌又はメラノーマ、肺腺癌、肺扁平上皮癌もしくは非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）などの肺癌と診断された癌患者に由来する単離した循環腫瘍細胞のサンプルである。好ましい実施形態において、癌はメラノーマである。いくつかの更なる好ましい実施形態において、癌はステージＩＩ、ステージＩＩＩ又はステージＩＶのメラノーマである。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】（Ａ）ソースデータセットのＰＣＡ分析（ｌｏｇ２正規化ＲＮＡ発現値－ｃｏｍｂａｔ前）。（Ｂ）ソースデータセットのＰＣＡ分析（ｌｏｇ２正規化ＲＮＡ発現値－ｃｏｍｂａｔ後）。
【図2】発見（ＤＣ）及び検証コホート（ＶＣ）のｃｏｍｂａｔ後の正規化ＲＮＡ発現レベル（ＬＡＳＳＯ学習器機械学習モデルに基づく上位１０のバイオマーカー）。ＥＤ－早期死亡；ＰＤ－進行；ＳＤ－安定；ＰＲ－部分奏効；ＣＲ－完全奏効。
【図3】（Ａ）発見コホート：ＬＡＳＳＯ学習器機械学習モデルに基づく上位１０のマーカー。ＥＤ－早期死亡；ＣＲ－完全奏効；（Ｂ）発見コホート：ＬＡＳＳＯ学習器機械学習モデルに基づく上位３つのマーカー。ＥＤ－早期死亡；ＣＲ－完全奏効；（Ｃ）検証コホート：発見コホートで特定された上位１０のマーカー。ＥＤ－早期死亡；ＣＲ－完全奏効；（Ｄ）検証コホート：発見コホートで特定された上位３つのマーカー。ＥＤ－早期死亡；ＣＲ－完全奏効。
【図4】ランダムフォレストバイナリ分類器に基づくＥＤ＋ＰＤｖｓＰＲ＋ＣＲ予測のＲＯＣ ＡＵＣ曲線。モデルを発見コホートの７５％でトレーニング後、検証コホートに適用する。コホート間には混合データは無く、データセットは十分に独立している。青色の実線は３マーカーモデル（ＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３）のＲＯＣ ＡＵＣを示し；紫色の破線は２５マーカーモデルのＲＯＣ ＡＵＣを示し、緑色の破線はベースラインモデル（ＣＤ２７４のみ）のＲＯＣ ＡＵＣを示す；ＥＤ－早期死亡；ＣＲ－完全奏効。
【図5】（Ａ）発見コホートにおけるＥＤｖｓＣＲグループ間のＤＥＧバイオマーカーのボルケーノプロット。強調させたマーカーはＬＡＳＳＯ学習器ＭＬモデルにより特定されたものである。ＥＤ－早期死亡；ＣＲ－完全奏効；（Ｂ）検証コホートにおけるＥＤｖｓＣＲグループ間のＤＥＧバイオマーカーのボルケーノプロット。強調させたマーカーはＬＡＳＳＯ学習器ＭＬモデルにより特定されたものである。ＥＤ－早期死亡；ＣＲ－完全奏効。
【図6】（Ａ）発見コホートに関する２５のバイオマーカーの対数正規化した発現を示すスケーリングしたヒートマップ。階層クラスタリングは、遺伝子発現が低下した顕著なクラスタを示し、ＥＤ及びＰＤ患者に多い。（Ｂ）検証コホートに関する２５のバイオマーカーの対数正規化した発現を示すスケーリングしたヒートマップ。階層クラスタリングは、遺伝子発現が低下した顕著なクラスタを示し、ＥＤ及びＰＤ患者に多い。ＥＤ－早期死亡；ＰＤ－進行；ＳＤ－安定；ＰＲ－部分奏効；ＣＲ－完全奏効。
【発明を実施するための形態】
【0011】
別に定義されない限り、本発明を開示する際に使用され、技術及び科学用語を含むすべての用語は、本発明が属する当業者に通常理解される意味を有する。更に教示すると、用語の定義は本発明の教示をより理解するために含まれる。
ここで使用される以下の用語は以下の意味を有する。
ここで使用される「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は文脈から明らかでない限り、単数及び複数の指示物を指す。例として、「ａ ｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔ」は１つ又は１つ超のｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔを指す。
ここで使用され、例えばパラメータ、量、一時的な継続時間などの測定可能な値を指す「約」は、特定値から±２０％以下、好ましくは±１０％以下、より好ましくは±５％以下、更に一層好ましくは±１％以下、なおより好ましくは±０．１％以下の変動を包含することを意味するが、このような変動が開示した発明で実施するのに適切である場合に限る。しかしながら、修飾語である「約」が指す値自体も具体的に開示されていることを理解すべきである。
ここで使用される「ｃｏｍｐｒｉｓｅ」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」及び「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」及び「ｃｏｍｐｒｉｓｅｄ ｏｆ」は「ｉｎｃｌｕｄｅ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ」又は「ｃｏｎｔａｉｎ」、「ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ」、「ｃｏｎｔａｉｎｓ」と同義である。包括的つまりオープンエンドな用語であり、次に来る例えば構成要素の存在を明記し、当技術分野で公知である、又はここで開示された追加の列挙されていない構成要素、特徴、要素、部材、工程の存在を排除又は除外しない。
ここで使用される以下の用語は以下の意味を有する。
ここで使用される「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は文脈から明らかでない限り、単数及び複数の指示物を指す。例として、「ａ ｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔ」は１つ又は１つ超のｃｏｍｐａｒｔｍｅｎｔを指す。
ここで使用され、例えばパラメータ、量、一時的な継続時間などの測定可能な値を指す「約」は、特定値から±２０％以下、好ましくは±１０％以下、より好ましくは±５％以下、更に一層好ましくは±１％以下、なおより好ましくは±０．１％以下の変動を包含することを意味するが、このような変動が開示した発明で実施するのに適切である場合に限る。しかしながら、修飾語である「約」が指す値自体も具体的に開示されていることを理解すべきである。
ここで使用される「ｃｏｍｐｒｉｓｅ」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」及び「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」及び「ｃｏｍｐｒｉｓｅｄ ｏｆ」は「ｉｎｃｌｕｄｅ」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ」又は「ｃｏｎｔａｉｎ」、「ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ」、「ｃｏｎｔａｉｎｓ」と同義である。包括的つまりオープンエンドな用語であり、次に来る例えば構成要素の存在を明記し、当技術分野で公知である、又はここで開示された追加の列挙されていない構成要素、特徴、要素、部材、工程の存在を排除又は除外しない。
【0012】
更に、明細書及び特許請求の範囲における第１、第２、第３などの用語は、特に記載がない限り、類似の要素を区別するために使用され、必ずしも順番又は時系列を記載するものではない。このように使用される用語は適当な状況下で交換可能であること、ここに記載する本発明の実施形態は、ここに記載又は説明されている以外の順番で操作することができることを理解すべきである。
端点による数値範囲の記述は、その範囲並びに記載した端点内に含まれるすべての数字及び比を含む。
他に定義されない限り、ここでの及び本明細書を通して「質量％」、「質量パーセント」、「％質量」又は「質量％」の表現は、製剤の全質量に基づくそれぞれの成分の相対質量を指す。
「１つ又は複数」或いは「少なくとも１つ」という用語、例えば部材群のうちの１つ又は複数或いは少なくとも１つの部材は、更なる例示によりそれ自体明らかであるが、この用語は特に該部材のいずれか１つ、或いは該部材の任意の２つ以上、例えば該部材の≧３、≧４、≧５、≧６又は≧７等のいずれか、及び該部材のすべてに対する参照を包含する。
端点による数値範囲の記述は、その範囲並びに記載した端点内に含まれるすべての数字及び比を含む。
他に定義されない限り、ここでの及び本明細書を通して「質量％」、「質量パーセント」、「％質量」又は「質量％」の表現は、製剤の全質量に基づくそれぞれの成分の相対質量を指す。
「１つ又は複数」或いは「少なくとも１つ」という用語、例えば部材群のうちの１つ又は複数或いは少なくとも１つの部材は、更なる例示によりそれ自体明らかであるが、この用語は特に該部材のいずれか１つ、或いは該部材の任意の２つ以上、例えば該部材の≧３、≧４、≧５、≧６又は≧７等のいずれか、及び該部材のすべてに対する参照を包含する。
【0013】
「遺伝子」は、ここでは広く用いられ、オープンリーディングフレームを定義する核酸配列など、遺伝子産物をコードするポリヌクレオチドを包含する。
ここで使用される「診断」は一般的に疾病又は疾患に被験者が影響を受けやすいことの判定、被験者が現在疾病又は疾患に罹患しているかどうか、並びに疾病又は疾患に罹患した被験者の予後の判定を含む。
「個体」、「被験者」、「宿主」及び「患者」の用語はここで交換可能に用いられ、診断、処置又は治療が望まれる任意の哺乳類の被験者、特にヒトを指す。
「サンプル」又は「生体サンプル」という用語は、有機体から得られた多様なサンプルタイプを包含し、診断又はモニタリングアッセイで使用することができる。この用語は生体起源の血液及び他の液体サンプル、生体由来及びその後代の生検試料又は培養組織又は細胞などの固形組織サンプルを包含する。この用語は試薬を用いた処理、可溶化又は特定成分の濃縮などにより、調達後何らかの方法で処理されているサンプルを包含する。この用語は臨床サンプルを包含し、細胞培養物、細胞上清、細胞溶解物、血清、血漿、生体液及び組織サンプル中の細胞も含む。
「癌」、「新生物」、「腫瘍」及び「癌腫」という用語は、ここで交換可能に使用され、相対的に自律的な増殖を示す細胞を指すため、細胞増殖制御の顕著な損失により特徴づけられる異常増殖表現型を示す。一般的に、本願における検出のための目的の細胞は腫瘍微小環境における免疫細胞を含む。
ここで使用される「診断」は一般的に疾病又は疾患に被験者が影響を受けやすいことの判定、被験者が現在疾病又は疾患に罹患しているかどうか、並びに疾病又は疾患に罹患した被験者の予後の判定を含む。
「個体」、「被験者」、「宿主」及び「患者」の用語はここで交換可能に用いられ、診断、処置又は治療が望まれる任意の哺乳類の被験者、特にヒトを指す。
「サンプル」又は「生体サンプル」という用語は、有機体から得られた多様なサンプルタイプを包含し、診断又はモニタリングアッセイで使用することができる。この用語は生体起源の血液及び他の液体サンプル、生体由来及びその後代の生検試料又は培養組織又は細胞などの固形組織サンプルを包含する。この用語は試薬を用いた処理、可溶化又は特定成分の濃縮などにより、調達後何らかの方法で処理されているサンプルを包含する。この用語は臨床サンプルを包含し、細胞培養物、細胞上清、細胞溶解物、血清、血漿、生体液及び組織サンプル中の細胞も含む。
「癌」、「新生物」、「腫瘍」及び「癌腫」という用語は、ここで交換可能に使用され、相対的に自律的な増殖を示す細胞を指すため、細胞増殖制御の顕著な損失により特徴づけられる異常増殖表現型を示す。一般的に、本願における検出のための目的の細胞は腫瘍微小環境における免疫細胞を含む。
【0014】
「発現変動遺伝子」という用語は、同じ細胞型の別の細胞と比較した場合に、腫瘍細胞において発現変動する遺伝子を表すポリヌクレオチド、又は発現変動する遺伝子に相当するポリヌクレオチドを包含することが意図される。このような発現変動遺伝子は、遺伝子産物（例えば、ポリペプチド）をコードするオープンリーディングフレーム、並びにこのような遺伝子のイントロン、及び発現の調節に関わり、コード領域以外の最大約２０ｋｂである隣接する５’及び３’非コードヌクレオチド配列、或いは更にどちらか一方向を含み得る。一般的に、少なくとも約２５％、通常少なくとも約５０％から７５％、より通常少なくとも約９０％以上の発現レベル減少に伴う発現レベル差は、目的の発現変動遺伝子を示し、つまり試験サンプルにおいて対照サンプルに対して発現低下した遺伝子を示す。更に、少なくとも約２５％、通常少なくとも約５０％から７５％、より通常少なくとも約９０％の発現増加に伴う発現レベル差は、対照サンプルに対し、少なくとも約１．５倍、通常少なくとも約２倍から約１０倍であり得、約１００倍から約１，０００倍増加し得、目的の発現変動遺伝子、つまり過剰発現又は発現上昇した遺伝子を示す。
ここで使用される「発現変動ポリヌクレオチド」は、発現変動遺伝子を表す配列を含む核酸分子（ＲＮＡ又はＤＮＡ）を意味し、例えば発現変動ポリヌクレオチドは発現変動遺伝子を特異的に特定する配列（例えば、遺伝子産物をコードするオープンリーディングフレーム）を含み、サンプルにおける発現変動ポリヌクレオチドの検出が、サンプルにおける発現変動遺伝子又は発現変動遺伝子の遺伝子産物の存在と相関する。「発現変動ポリヌクレオチド」は開示したポリヌクレオチドの断片、例えば生物活性を保持する断片、並びに開示したポリヌクレオチドと相同する、実質的に類似する、又は実質的に同一（例えば、約９０％の配列同一性を有する）である核酸を包含することも意味する。
ここで使用される「発現変動ポリヌクレオチド」は、発現変動遺伝子を表す配列を含む核酸分子（ＲＮＡ又はＤＮＡ）を意味し、例えば発現変動ポリヌクレオチドは発現変動遺伝子を特異的に特定する配列（例えば、遺伝子産物をコードするオープンリーディングフレーム）を含み、サンプルにおける発現変動ポリヌクレオチドの検出が、サンプルにおける発現変動遺伝子又は発現変動遺伝子の遺伝子産物の存在と相関する。「発現変動ポリヌクレオチド」は開示したポリヌクレオチドの断片、例えば生物活性を保持する断片、並びに開示したポリヌクレオチドと相同する、実質的に類似する、又は実質的に同一（例えば、約９０％の配列同一性を有する）である核酸を包含することも意味する。
【0015】
ここで使用される「微小環境」という用語は、全体としての腫瘍微小環境、又は微小環境内における細胞の個別の部分集合を指し得る。腫瘍微小環境内で見出される免疫細胞は、マクロファージ、単球、マスト細胞、ヘルパーＴ細胞、細胞傷害性Ｔ細胞、制御性Ｔ細胞、ナチュラルキラー細胞、骨髄由来サプレッサー細胞、制御性Ｂ細胞、好中球、樹状細胞及び線維芽細胞である。一般的に、腫瘍微小環境は悪性形質転換を促進し、腫瘍増殖及び浸潤を支持し、宿主免疫から腫瘍を保護する細胞、可溶性因子、シグナリング分子、細胞外マトリックス及び機械的キューの複合混合物として定義される。
ここで使用される「マーカー」、「バイオマーカー」という用語は、遺伝子又は複数の遺伝子、或いはこの遺伝子又は複数の遺伝子により発現するタンパク質、ポリペプチド又はペプチドを指し、その単独又は他の遺伝子と組み合わせた発現レベルは免疫療法処置に対する反応と相関する。相関関係は遺伝子発現の増加又は減少に関係し得る（例えば、ｍＲＮＡ又は遺伝子によりコードされるペプチドレベルの増加又は減少）。
ここで使用される「インビトロ」という用語は人工環境、及び人工環境内で起こるプロセス又は反応を指す。インビトロ環境は限定されないが試験管及び細胞培養からなり得る。「インビボ」という用語は自然環境（例えば、動物又は細胞）、及び自然環境内で起こるプロセス又は反応を指す。「インシリコ」という用語は、処理がコンピュータシステムを用いて実施又はモデル化され、これによりデータ（例えば遺伝子、ポリヌクレオチド、タンパク質、・・・）を物理的に操作する必要性を部分的又は完全に回避する人工環境を指す。
ここで使用される「マーカー」、「バイオマーカー」という用語は、遺伝子又は複数の遺伝子、或いはこの遺伝子又は複数の遺伝子により発現するタンパク質、ポリペプチド又はペプチドを指し、その単独又は他の遺伝子と組み合わせた発現レベルは免疫療法処置に対する反応と相関する。相関関係は遺伝子発現の増加又は減少に関係し得る（例えば、ｍＲＮＡ又は遺伝子によりコードされるペプチドレベルの増加又は減少）。
ここで使用される「インビトロ」という用語は人工環境、及び人工環境内で起こるプロセス又は反応を指す。インビトロ環境は限定されないが試験管及び細胞培養からなり得る。「インビボ」という用語は自然環境（例えば、動物又は細胞）、及び自然環境内で起こるプロセス又は反応を指す。「インシリコ」という用語は、処理がコンピュータシステムを用いて実施又はモデル化され、これによりデータ（例えば遺伝子、ポリヌクレオチド、タンパク質、・・・）を物理的に操作する必要性を部分的又は完全に回避する人工環境を指す。
【0016】
本明細書に引用される参考文献はすべて、その全体が参照によりここに組み入れられたものとする。特に、ここで具体的に参照される参考文献のすべての教示は参照により組み入れられたものとする。
別に定義されない限り、本発明を開示する際に使用され、技術及び科学用語を含むすべての用語は、本発明が属する当業者により通常理解される意味を有する。更に教示すると、本説明で使用される用語の定義は本発明の教示をより理解するために含まれる。ここで使用される用語又は定義は、本発明の理解を助けるために示されているにすぎない。
本明細書を通して「１つの実施形態」又は「ある実施形態」への言及は、この実施形態に関連して記載する特定の特徴、構造又は特性が、本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。従って、本明細書を通して様々な位置の「１つの実施形態において」又は「ある実施形態において」という表現の出現は、必ずしもすべてが同じ実施形態を参照するわけではないが、参照する場合もある。更に、特定の特徴、構造又は特性は、１つ又は複数の実施形態において、本開示から当業者に明らかであるように、好適に組み合わせてよい。更に、ここに記載されるいくつかの実施形態は、他の実施形態に含まれる特徴を含むものもあるが、含まないものもあり、異なる実施形態の特徴の組合せは、当業者に理解されるように本発明の範囲内であり、異なる実施形態を形成することを意味する。例えば、以下の特許請求の範囲において、クレームされた実施形態のいずれかは任意に組み合わせて使用することができる。
別に定義されない限り、本発明を開示する際に使用され、技術及び科学用語を含むすべての用語は、本発明が属する当業者により通常理解される意味を有する。更に教示すると、本説明で使用される用語の定義は本発明の教示をより理解するために含まれる。ここで使用される用語又は定義は、本発明の理解を助けるために示されているにすぎない。
本明細書を通して「１つの実施形態」又は「ある実施形態」への言及は、この実施形態に関連して記載する特定の特徴、構造又は特性が、本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。従って、本明細書を通して様々な位置の「１つの実施形態において」又は「ある実施形態において」という表現の出現は、必ずしもすべてが同じ実施形態を参照するわけではないが、参照する場合もある。更に、特定の特徴、構造又は特性は、１つ又は複数の実施形態において、本開示から当業者に明らかであるように、好適に組み合わせてよい。更に、ここに記載されるいくつかの実施形態は、他の実施形態に含まれる特徴を含むものもあるが、含まないものもあり、異なる実施形態の特徴の組合せは、当業者に理解されるように本発明の範囲内であり、異なる実施形態を形成することを意味する。例えば、以下の特許請求の範囲において、クレームされた実施形態のいずれかは任意に組み合わせて使用することができる。
【0017】
本発明において、本発明者は免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を予測及び／又は判定するバイオマーカーを特定した。より具体的には、本発明者はＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される少なくとも３つのバイオマーカーの発現レベルに基づき、免疫療法に対する癌と診断された被験者の反応を判定又は予測することができることを示す。より具体的には、本発明者は３つのみのバイオマーカーのセットＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルに基づき、免疫療法に対する反応を予測することができることを見出した。この３つのバイオマーカーのセットはバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬを用いて任意に拡大することができる。更に、５つのバイオマーカーのセットＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬは、バイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４で更に拡大することができ、これにより免疫療法処置に対する反応を予測するための１０のバイオマーカーシグネチャを形成する。
免疫チェックポイント阻害剤を使用する免疫療法は多くの腫瘍タイプ、特に転移状態の治療状況を変化させている。しかしながら、重要で永続的な反応が一部の患者で達成されるが、患者の大多数は一部のみ反応するか又は反応せず、或いは更に厄介なことに、一部の患者には腫瘍増大が起きる。腫瘍増大は、動的パラメータを用いた画像処理で測定される腫瘍動態の予期せぬ促進として、臨床的に定義される現象である。免疫チェックポイント阻害剤（ＩＣＩ）などの免疫療法を用いた処置後の腫瘍増大（ＨＰＤ）では、ＩＣＩ処置後２４～６５日以内に患者が死亡することが多い（Ｆｅｒｒａｒａら、２０２０ａ）。
現在まで、免疫療法処置に対する反応を予測し、更に患者がＨＰＤを起こすかどうかを予測するバイオマーカーの探索は、ＩＣＩ及び免疫微小環境間の動的相互作用、並びに異なる腫瘍タイプにおける免疫環境の不均一性により調査されている（Ｄａｖｉｓ及びＰａｔｅｌ、２０１９）。本願において、本発明者は免疫療法処置に対する被験者の反応を予測及び／又は判定することができるいくつかのバイオマーカーを特定した。
免疫チェックポイント阻害剤を使用する免疫療法は多くの腫瘍タイプ、特に転移状態の治療状況を変化させている。しかしながら、重要で永続的な反応が一部の患者で達成されるが、患者の大多数は一部のみ反応するか又は反応せず、或いは更に厄介なことに、一部の患者には腫瘍増大が起きる。腫瘍増大は、動的パラメータを用いた画像処理で測定される腫瘍動態の予期せぬ促進として、臨床的に定義される現象である。免疫チェックポイント阻害剤（ＩＣＩ）などの免疫療法を用いた処置後の腫瘍増大（ＨＰＤ）では、ＩＣＩ処置後２４～６５日以内に患者が死亡することが多い（Ｆｅｒｒａｒａら、２０２０ａ）。
現在まで、免疫療法処置に対する反応を予測し、更に患者がＨＰＤを起こすかどうかを予測するバイオマーカーの探索は、ＩＣＩ及び免疫微小環境間の動的相互作用、並びに異なる腫瘍タイプにおける免疫環境の不均一性により調査されている（Ｄａｖｉｓ及びＰａｔｅｌ、２０１９）。本願において、本発明者は免疫療法処置に対する被験者の反応を予測及び／又は判定することができるいくつかのバイオマーカーを特定した。
【0018】
第１の態様において、本出願はいくつかのバイオマーカーの発現解析に基づき、免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供する。より具体的には、ＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される少なくとも３つ、好ましくは少なくとも４つ又は５つ、更に一層好ましくは少なくとも１０又はすべてのバイオマーカー、好ましくはタンパク質コード遺伝子の発現レベルを、癌と診断された被験者のサンプルにおいて評価し、免疫療法剤を用いた処置に対する反応を判定及び／又は予測する方法で使用される。別の実施形態では、癌と診断された被験者のサンプルにおいて、ＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３及びＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される少なくとも３つのバイオマーカー、好ましくは少なくとも４つ又は５つのバイオマーカー、更に一層好ましくは１０すべてのバイオマーカーの発現レベルを評価し、これらの発現レベルは免疫療法剤を用いた処置に対する反応を判定及び／又は予測する方法で使用される。
【0019】
好ましい実施形態において、免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応又は抵抗性を判定及び／又は予測する方法を提供する。本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルを分析することを含む。更なる実施形態において、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルを分析することを更に含む。なお更なる実施形態において、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ、又は好ましくはすべての発現レベルを分析することも更に含む。このように、いくつかの実施形態において、免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供し、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルを分析することを含む。いくつかの実施形態において、免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供し、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルを分析することを含む。いくつかの実施形態において、免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供し、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３及びＩＧＨＶ４．４の発現レベルを分析することを含む。いくつかの実施形態において、これらの方法のいずれかは、被験者のサンプルにおけるＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１からなる一覧から選択される１つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルを分析することを更に追加することができる。
【0020】
１つの実施形態において、このように免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供し、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルを分析することを含む。
別の実施形態において、このように免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供し、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルを分析することを含む。
更に別の実施形態において、このように免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供し、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルをバイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の１つ又は複数の発現レベルと組み合わせ；好ましくはバイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の少なくとも２つ、少なくとも３つ又は少なくとも４つの発現レベルと組み合わせ；更に一層好ましくは、バイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４のすべての発現レベルと組み合わせて分析することを含む。
別の実施形態において、このように免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供し、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルを分析することを含む。
更に別の実施形態において、このように免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供し、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルをバイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の１つ又は複数の発現レベルと組み合わせ；好ましくはバイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の少なくとも２つ、少なくとも３つ又は少なくとも４つの発現レベルと組み合わせ；更に一層好ましくは、バイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４のすべての発現レベルと組み合わせて分析することを含む。
【0021】
なお更なる実施形態において、このように免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供し、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の発現レベルを分析することを含む。
別の実施形態において、本願は免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供し、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われるサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の発現レベルをＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１からなる一覧から選択される１つ又は複数のバイオマーカーと組み合わせて分析することを含む。
別の実施形態において、本願は免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を判定及び／又は予測する方法を提供し、本方法は腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われるサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の発現レベルをＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１からなる一覧から選択される１つ又は複数のバイオマーカーと組み合わせて分析することを含む。
【0022】
いくつかの実施形態において、バイオマーカーの発現レベルを対応する基準値又は閾値と比較する。この値は免疫療法剤、特に免疫チェックポイント阻害剤を用いた処置に対し、公知の反応を有する被験者に特有である。
いくつかの実施形態において、１つの発現解析に基づきリスクスコアを取得する。このリスクスコアは免疫療法剤に対する反応の尤度を表す。いくつかの更なる実施形態において、リスクスコアは閾値スコアと比較される。この閾値スコアは、免疫療法剤を用いた処置に対し、公知の反応を有する被験者から得られたサンプルにおけるバイオマーカーの発現解析に基づいて算出される。
いくつかの実施形態において、１つの発現解析に基づきリスクスコアを取得する。このリスクスコアは免疫療法剤に対する反応の尤度を表す。いくつかの更なる実施形態において、リスクスコアは閾値スコアと比較される。この閾値スコアは、免疫療法剤を用いた処置に対し、公知の反応を有する被験者から得られたサンプルにおけるバイオマーカーの発現解析に基づいて算出される。
【0023】
ＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４を含むバイオマーカー、好ましくはタンパク質コード遺伝子の一覧は、このように本出願における１つの態様の効果予測バイオマーカーを含む。被験者が免疫療法剤を用いた処置に反応するかどうか、及びどのように反応するかを判定するために、好ましくはこれらの効果予測バイオマーカーの少なくとも３つ；少なくとも５つ；少なくとも１０、又はすべてを使用する。
【0024】
具体的な実施形態において、ここで教示されるような方法は、バイオマーカーの発現レベルを１つ又は複数の対応する基準値又は閾値と比較することを含んでよく、この値は免疫療法剤、特に免疫チェックポイント阻害剤を用いた処置に対し、公知の反応を有する被験者に特有である。該基準値又は閾値は、免疫療法剤を用いた処置後、公知の予後を有する被験者における１つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルを示し得る。該公知の予後は、処置に対して反応する、処置に対して部分奏効する、処置に対して反応しない、又は処置に対して反応し、腫瘍増大が発生するであり得る。具体的な実施形態において、該公知の予後は進行（ＰＤ）、安定（ＳＤ）、部分奏効（ＰＲ）及び完全奏効（ＣＲ）から選択される固形癌治療効果判定１．１（ＲＥＣＩＳＴ１．１；（Ｅｉｓｅｎｈａｕｅｒら、２０１９）の反応基準のいずれかであり得る。進行（ＰＤ）は更に早期死亡（ＥＤ）及び非早期死亡コホートに分けられる。ＥＤは無憎悪生存期間（ＰＦＳ）＜９０日間及び全生存期間（ＯＳ）＜１８０日間として定義される（Ｆｅｒｒａｒａら、２０２０ｂ）。他の実施形態において、該基準値又は閾値は、健常被験者における１つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルを表し得る。該比較は、一般的に少なくとも１つの差の有無、及び任意に比較される値又はプロファイル間の差の大きさを判定する任意の手段を含んでよい。比較は外観検査、測定値の算術比較又は統計比較を含み得る。このような統計比較は限定されないがアルゴリズムを適用することを含む。値又はバイオマーカーの発現プロファイルが少なくとも１つの標準を含む場合、該値又はバイオマーカーの発現プロファイルの差を判定するための比較は、これらの標準の測定値も含み得、バイオマーカーの測定値は内部標準の測定値と相関する。
いずれかのバイオマーカーの発現レベルに関する基準値又は閾値は、他のバイオマーカーのために以前に使用された公知の手順に従って確立することができる。
例えば、バイオマーカーの発現レベルの基準値は、被験者がここに教示される免疫療法処置に反応しやすいかどうかを判定するためのものであり、免疫療法剤を用いた処置に対する公知の反応により特徴づけられる１つの個体又は個体集団（例えば、グループ）のサンプルにおいて、バイオマーカーの量又は発現を判定することにより確立することができる。このような集団は限定されないが、≧２、≧１０、≧１００又は数百以上の個体を含み得る。
ある実施形態において、ここで意図されるような基準値又は閾値は、ここで意図されるようなバイオマーカーの絶対量を示唆し得る。別の実施形態において、試験の被験者由来のサンプルにおけるバイオマーカーの量は、基準値と比較してそのまま判定してよい（例えば、増加又は減少、或いは倍増加又は倍減少の観点）。有利には、これにより、バイオマーカーのそれぞれの絶対量をまず判定する必要はなく、被験者由来のサンプルにおけるバイオマーカーの量又は発現レベルを基準値と比較することが可能になり得る（言い換えれば、基準値に対する被験者由来のサンプルにおけるバイオマーカーの相対量を測定する）。
いずれかのバイオマーカーの発現レベルに関する基準値又は閾値は、他のバイオマーカーのために以前に使用された公知の手順に従って確立することができる。
例えば、バイオマーカーの発現レベルの基準値は、被験者がここに教示される免疫療法処置に反応しやすいかどうかを判定するためのものであり、免疫療法剤を用いた処置に対する公知の反応により特徴づけられる１つの個体又は個体集団（例えば、グループ）のサンプルにおいて、バイオマーカーの量又は発現を判定することにより確立することができる。このような集団は限定されないが、≧２、≧１０、≧１００又は数百以上の個体を含み得る。
ある実施形態において、ここで意図されるような基準値又は閾値は、ここで意図されるようなバイオマーカーの絶対量を示唆し得る。別の実施形態において、試験の被験者由来のサンプルにおけるバイオマーカーの量は、基準値と比較してそのまま判定してよい（例えば、増加又は減少、或いは倍増加又は倍減少の観点）。有利には、これにより、バイオマーカーのそれぞれの絶対量をまず判定する必要はなく、被験者由来のサンプルにおけるバイオマーカーの量又は発現レベルを基準値と比較することが可能になり得る（言い換えれば、基準値に対する被験者由来のサンプルにおけるバイオマーカーの相対量を測定する）。
【0025】
説明したとおり、本方法、使用又は製品は、ここで教示されるように被験者のサンプルにおける１つ又は複数のバイオマーカーの発現レベル、及び所与の基準値又は閾値間にずれがあるか、無いかを見出すことを含み得る。
第２の値から第１の値の「ずれ」又は第１の値及び第２の値間の「差」は、一般的に任意の方向（例えば、増加：第１の値＞第２の値；又は減少：第１の値＜第２の値）及び任意の変化の程度を包含し得る。
例えば、ずれ又は差については、比較される第２の値に対して、限定されないが、第１の値が少なくとも約１０％（約０．９倍以下）、又は少なくとも約２０％（約０．８倍以下）、又は少なくとも約３０％（約０．７倍以下）、又は少なくとも約４０％（約０．６倍以下）、又は少なくとも約５０％（約０．５倍以下）、又は少なくとも約６０％（約０．４倍以下）、又は少なくとも約７０％（約０．３倍以下）、又は少なくとも約８０％（約０．２倍以下）、又は少なくとも約９０％（約０．１倍以下）減少することを包含し得る。
例えば、ずれ又は差については、比較される第２の値に対して、限定されないが、第１の値が少なくとも約１０％（約１．１倍以上）、又は少なくとも約２０％（約１．２倍以上）、又は少なくとも約３０％（約１．３倍以上）、又は少なくとも約４０％（約１．４倍以上）、又は少なくとも約５０％（約１．５倍以上）、又は少なくとも約６０％（約１．６倍以上）、又は少なくとも約７０％（約１．７倍以上）、又は少なくとも約８０％（約１．８倍以上）、又は少なくとも約９０％（約１．９倍以上）、又は少なくとも約１００％（約２倍以上）、又は少なくとも約１５０％（約２．５倍以上）、又は少なくとも約２００％（約３倍以上）、又は少なくとも約５００％（約６倍以上）、又は少なくとも約７００％（約８倍以上）等増加することを包含し得る。
好ましくは、ずれ又は差は統計学的に有意な観察された変化を指し得る。例えば、ずれ又は差は所与の集団における基準値の許容誤差からはずれた、観察された変化を指し得る（上記のように、例えば標準偏差又は標準誤差、或いはこれらの所定の倍数、例えば±１×ＳＤ又は±２×ＳＤ又は±３×ＳＤ、或いは±１×ＳＥ又は±２×ＳＥ又は±３×ＳＥの違い）。ずれ又は差は、所与の集団の値により定義される参考範囲をはずれた値を指す場合もある（例えば、該集団における値の≧４０％、≧５０％、≧６０％、≧７０％、≧７５％又は≧８０％又は≧８５％又は≧９０％又は≧９５％或いは≧１００％を含む範囲の外側）。
第２の値から第１の値の「ずれ」又は第１の値及び第２の値間の「差」は、一般的に任意の方向（例えば、増加：第１の値＞第２の値；又は減少：第１の値＜第２の値）及び任意の変化の程度を包含し得る。
例えば、ずれ又は差については、比較される第２の値に対して、限定されないが、第１の値が少なくとも約１０％（約０．９倍以下）、又は少なくとも約２０％（約０．８倍以下）、又は少なくとも約３０％（約０．７倍以下）、又は少なくとも約４０％（約０．６倍以下）、又は少なくとも約５０％（約０．５倍以下）、又は少なくとも約６０％（約０．４倍以下）、又は少なくとも約７０％（約０．３倍以下）、又は少なくとも約８０％（約０．２倍以下）、又は少なくとも約９０％（約０．１倍以下）減少することを包含し得る。
例えば、ずれ又は差については、比較される第２の値に対して、限定されないが、第１の値が少なくとも約１０％（約１．１倍以上）、又は少なくとも約２０％（約１．２倍以上）、又は少なくとも約３０％（約１．３倍以上）、又は少なくとも約４０％（約１．４倍以上）、又は少なくとも約５０％（約１．５倍以上）、又は少なくとも約６０％（約１．６倍以上）、又は少なくとも約７０％（約１．７倍以上）、又は少なくとも約８０％（約１．８倍以上）、又は少なくとも約９０％（約１．９倍以上）、又は少なくとも約１００％（約２倍以上）、又は少なくとも約１５０％（約２．５倍以上）、又は少なくとも約２００％（約３倍以上）、又は少なくとも約５００％（約６倍以上）、又は少なくとも約７００％（約８倍以上）等増加することを包含し得る。
好ましくは、ずれ又は差は統計学的に有意な観察された変化を指し得る。例えば、ずれ又は差は所与の集団における基準値の許容誤差からはずれた、観察された変化を指し得る（上記のように、例えば標準偏差又は標準誤差、或いはこれらの所定の倍数、例えば±１×ＳＤ又は±２×ＳＤ又は±３×ＳＤ、或いは±１×ＳＥ又は±２×ＳＥ又は±３×ＳＥの違い）。ずれ又は差は、所与の集団の値により定義される参考範囲をはずれた値を指す場合もある（例えば、該集団における値の≧４０％、≧５０％、≧６０％、≧７０％、≧７５％又は≧８０％又は≧８５％又は≧９０％又は≧９５％或いは≧１００％を含む範囲の外側）。
【0026】
更なる実施形態において、観察された変化が所与の閾値又はカットオフを超える場合、ずれ又は差が断定され得る。このような閾値又はカットオフを当技術分野で一般的に公知であるように選択してよく、予測方法の選択された精度、感度及び／又は特異度、例えば少なくとも５０％、又は少なくとも６０％、又は少なくとも７０％、又は少なくとも８０％、又は少なくとも８５％、又は少なくとも９０％、又は少なくとも９５％の精度、感度及び／又は特異度を提供する。
例えば、受信者操作特性（ＲＯＣ）曲線分析は、本診断試験を臨床使用するために、所与のバイオマーカー量の最適な閾値又はカットオフ値を選択するのに使用することができる。これは、許容可能な全体的な精度、感度及び／又は特異度、或いは陽性的中率（ＰＰＶ）、陰性的中率（ＮＰＶ）、陽性尤度比（ＬＲ＋）、陰性尤度比（ＬＲ－）、ヨーデン指標又は類似のものなど、それ自体周知である関連性能評価尺度に基づくものである。
例えば、Ｒｏｂｉｎ Ｘ．，ＰａｎｅｌｏｍｉＸ：Ａ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ－ｂａｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ ｃｒｅａｔｅ ｐａｎｅｌｓ ｏｆ ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ，２０１３，Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌ Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ，１（１）：５７－６４に記載のとおり、各個別のバイオマーカーに最適な閾値又はカットオフ値を受信者操作特性（ＲＯＣ）曲線の極値として、つまり斜線から最も離れた点として選択することができる。
当業者は正確な閾値又はカットオフ値を示すことは適切でないことを理解するであろう。関連する閾値又はカットオフ値は、任意の閾値又はカットオフ値に関する感度及び特異度並びに感度／特異度を相互に関連付けることにより得ることができる。
陽性的中率／陰性的中率／感度／特異度のどのレベルが望ましいか、陽性又は陰性的中率のどのくらいの低下が許容されるのかを判定するのは診断技術者である。選択された閾値又はカットオフレベルは、診断技術者により本方法と組み合わせて使用される他の診断パラメータ次第であり得る。
例えば、受信者操作特性（ＲＯＣ）曲線分析は、本診断試験を臨床使用するために、所与のバイオマーカー量の最適な閾値又はカットオフ値を選択するのに使用することができる。これは、許容可能な全体的な精度、感度及び／又は特異度、或いは陽性的中率（ＰＰＶ）、陰性的中率（ＮＰＶ）、陽性尤度比（ＬＲ＋）、陰性尤度比（ＬＲ－）、ヨーデン指標又は類似のものなど、それ自体周知である関連性能評価尺度に基づくものである。
例えば、Ｒｏｂｉｎ Ｘ．，ＰａｎｅｌｏｍｉＸ：Ａ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ－ｂａｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ ｃｒｅａｔｅ ｐａｎｅｌｓ ｏｆ ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ，２０１３，Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌ Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ，１（１）：５７－６４に記載のとおり、各個別のバイオマーカーに最適な閾値又はカットオフ値を受信者操作特性（ＲＯＣ）曲線の極値として、つまり斜線から最も離れた点として選択することができる。
当業者は正確な閾値又はカットオフ値を示すことは適切でないことを理解するであろう。関連する閾値又はカットオフ値は、任意の閾値又はカットオフ値に関する感度及び特異度並びに感度／特異度を相互に関連付けることにより得ることができる。
陽性的中率／陰性的中率／感度／特異度のどのレベルが望ましいか、陽性又は陰性的中率のどのくらいの低下が許容されるのかを判定するのは診断技術者である。選択された閾値又はカットオフレベルは、診断技術者により本方法と組み合わせて使用される他の診断パラメータ次第であり得る。
【0027】
いくつかの実施形態において、ここで教示されるような方法、使用又は製品では、リスクスコアが生成される。生成されるリスクスコアは免疫療法処置に被験者が反応する尤度を表す。いくつかの実施形態において、該リスクスコアは０から１で、免疫療法処置に被験者が反応する尤度を示し、１は免疫療法剤を用いた処置に被験者が反応する尤度が１００％であり、０は免疫療法剤を用いた処置に反応する尤度が０％である。
いくつかの実施形態において、尤度値は機械学習モデルにより作製され、入力データとして１つのバイオマーカーシグネチャの正規化した発現レベルを使用する。更なる実施形態において、機械学習モデルは事前トレーニング済み機械学習モデルであり、事前トレーニングアーキテクチャを使用して０から１のリスクスコアを算出する。この事前トレーニングアーキテクチャは、免疫療法処置に対する反応に関して、すでに公知のアノテーションを有する後ろ向き及び前向きサンプルのプールに基づいてトレーニング及び更新される。特にこの事前トレーニングアーキテクチャは、免疫療法処置に対する反応に関して、すでに公知のアノテーションを有する被験者のサンプルから得られた基準値又は閾値のプールに基づき、トレーニング及び更新される。
いくつかの実施形態において、尤度値は機械学習モデルにより作製され、入力データとして１つのバイオマーカーシグネチャの正規化した発現レベルを使用する。更なる実施形態において、機械学習モデルは事前トレーニング済み機械学習モデルであり、事前トレーニングアーキテクチャを使用して０から１のリスクスコアを算出する。この事前トレーニングアーキテクチャは、免疫療法処置に対する反応に関して、すでに公知のアノテーションを有する後ろ向き及び前向きサンプルのプールに基づいてトレーニング及び更新される。特にこの事前トレーニングアーキテクチャは、免疫療法処置に対する反応に関して、すでに公知のアノテーションを有する被験者のサンプルから得られた基準値又は閾値のプールに基づき、トレーニング及び更新される。
【0028】
いくつかの実施形態において、機械学習モデルは（１）ランダム効果を用いた線形混合効果モデル、（２）発現差異解析、（３）ランダムフォレスト機械学習モデル、（４）勾配ブースティングマシンモデル及び（５）ＶＧＧ１６及びＲｅｓＮｅｔ５０アーキテクチャなど、新規の深層回帰モデルに基づく事前トレーニングアーキテクチャから選択される。いくつかの実施形態において、機械学習モデルの組合せを適用することができる。各モデルを各データセットで独立してランした後、集合的に集合体データでランし、確実にシグネチャが独立したトライアルで良好に繰り返される。いくつかの更なる実施形態において、遺伝子及びラベルのブートストラップ並びに独立したコホートの比較を適用することができ、これらのモデルのランダムな一致の確率を除外し、確実に１つ又は複数のバイオマーカーが偶然に単独でデータに現れることがないようにする。
【0029】
特定の好ましい実施形態において、特にバイオマーカー発現解析及びリスクスコアの算出などの分析は、このように勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）分類法などの機械学習を使用してトレーニング及び更新され、免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応に関与する特異的なバイオマーカー発現の特徴パターンを学習する。
いくつかの実施形態によれば、勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）分類法において、ＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４から選択される１つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルを使用し、１つ又は複数の免疫療法に対する被験者の反応に関与する特異的なバイオマーカー発現の特徴パターンを学習する。これらのＧＢＭモデルにおける反応変数は、早期死亡（ＥＤ）、進行（ＰＤ）、部分奏効（ＰＲ）及び完全奏効（ＣＲ）から選択されるＲＥＣＩＳＴ１．１基準、並びに免疫療法に対する反応のために更に最適化される。具体的な実施形態において、バイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルを勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）分類法で使用し、免疫療法に対する被験者の反応に関与する特異的なバイオマーカー発現の特徴パターンを学習する。他の実施形態において、バイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルを勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）分類法で使用し、免疫療法に対する被験者の反応に関与する特異的なバイオマーカー発現の特徴パターンを学習する。なお更なる実施形態において、バイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ又は好ましくはすべてと組み合わせたバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ、ＩＴＧＡＬの発現レベルを勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）分類法で使用し、免疫療法に対する被験者の反応に関与する特異的なバイオマーカー発現の特徴パターンを学習する。
いくつかの実施形態によれば、勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）分類法において、ＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４から選択される１つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルを使用し、１つ又は複数の免疫療法に対する被験者の反応に関与する特異的なバイオマーカー発現の特徴パターンを学習する。これらのＧＢＭモデルにおける反応変数は、早期死亡（ＥＤ）、進行（ＰＤ）、部分奏効（ＰＲ）及び完全奏効（ＣＲ）から選択されるＲＥＣＩＳＴ１．１基準、並びに免疫療法に対する反応のために更に最適化される。具体的な実施形態において、バイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルを勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）分類法で使用し、免疫療法に対する被験者の反応に関与する特異的なバイオマーカー発現の特徴パターンを学習する。他の実施形態において、バイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルを勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）分類法で使用し、免疫療法に対する被験者の反応に関与する特異的なバイオマーカー発現の特徴パターンを学習する。なお更なる実施形態において、バイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の少なくとも２つ、少なくとも３つ、少なくとも４つ又は好ましくはすべてと組み合わせたバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＣＤ３Ｇ、ＩＴＧＡＬの発現レベルを勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）分類法で使用し、免疫療法に対する被験者の反応に関与する特異的なバイオマーカー発現の特徴パターンを学習する。
【0030】
いくつかの実施形態において、リスクスコアが得られる本発明の方法には、当業者に公知の他の癌診断を使用することが更に追加される。
本方法、使用及び製品は、このように免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を予測及び／又は判定することが意図される。被験者の反応はＲＥＣＩＳＴ１．１反応基準に基づき判定することができ、早期死亡（ＥＤ）、進行（ＰＤ）、安定（ＳＤ）、部分奏効（ＰＲ）及び完全奏効（ＣＲ）から選択することができる（ｈｔｔｐｓ：／／ｒｅｃｉｓｔ．ｅｏｒｔｃ．ｏｒｇ／ｒｅｃｉｓｔ－１－１－２／；Ｅｉｓｅｎｈａｕｅｒら、２００９）。
本方法、使用及び製品は、このように免疫療法剤を用いた処置に対する被験者の反応を予測及び／又は判定することが意図される。被験者の反応はＲＥＣＩＳＴ１．１反応基準に基づき判定することができ、早期死亡（ＥＤ）、進行（ＰＤ）、安定（ＳＤ）、部分奏効（ＰＲ）及び完全奏効（ＣＲ）から選択することができる（ｈｔｔｐｓ：／／ｒｅｃｉｓｔ．ｅｏｒｔｃ．ｏｒｇ／ｒｅｃｉｓｔ－１－１－２／；Ｅｉｓｅｎｈａｕｅｒら、２００９）。
【0031】
通常、ここに教示される方法、キット又は使用は、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおける１つ又は複数のバイオマーカーの発現解析を特徴とする。ここで使用される「バイオマーカー」は当技術分野で普及しており、生体分子及び／又はその検出可能部分を広く示す場合があり、被験者における定性的及び／又は定量的評価は、被験者の表現型及び／又は遺伝子型の１つ又は複数の態様、例えば所与の疾病又は状態に関する被験者の状況等に対し、予測的であり又は情報に富むものである（例えば、予測、診断及び／又は予後）。
好ましい実施形態において、ここに教示されるバイオマーカーはタンパク質コード遺伝子であり、タンパク質コード遺伝子の発現レベルが評価される。更に一層好ましい実施形態において、１つ又は複数のタンパク質コード遺伝子のＲＮＡに基づく発現レベルが評価される。サンプルにおける特異的な遺伝子発現レベルを判定するのに好適で、当技術分野で公知の任意の方法により、ここに開示されるタンパク質コード遺伝子の発現レベルを評価してよい。このような方法は周知であり、当技術分野で日常的に実施されている。遺伝子発現解析は、例えば逆転写酵素リアルタイム定量ＰＣＲ、遺伝子発現アレイ、ＴｒｕＳｅｑ遺伝子発現解析、ｉｎ－ｓｉｔｕハイブリダイゼーション、ダイシーケンシング、パイロシーケンシング、トランスクリプトームシーケンシングのＣＲＩＳＰＲ－Ｃａｓに基づく形態又はその他の形態（トータルＲＮＡ－Ｓｅｑ、ｍＲＮＡ－Ｓｅｑ、遺伝子発現プロファイリング）により実施することができる。
更に、ＴｒｕＳｅｑ Ｔａｒｇｅｔｅｄ ＲＮＡ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｋｉｔのカスタマイズ版は、ここにリストされる複数の遺伝子の発現レベルを測定するのに使用される。ＴｒｕＳｅｑ Ｔａｒｇｅｔｅｄ ＲＮＡ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｋｉｔは高度にカスタマイズ可能なミッドプレックスからハイプレックスの遺伝子発現プロファイリング研究を可能にし、３８４サンプルまでのマルチプレックスに加えて、１２～１，０００アッセイの定義済みのパネルは個別のエクソン、アイソフォーム、スプライスジャンクション、コーディングＳＮＰ（ｃＳＮＰ）、遺伝子融合、及びノンコーディングＲＮＡ転写産物をターゲットとする。
また、ＴｒｕＳｅｑ Ｃｕｓｔｏｍ Ａｍｐｌｉｃｏｎ Ｋｉｔ Ｄｘのカスタマイズ版は、ここにリストされる複数の遺伝子の定性的及び／又は定量的評価に使用することができる。ＴｒｕＳｅｑ Ｃｕｓｔｏｍ Ａｍｐｌｉｃｏｎ Ｋｉｔ ＤｘはＦＤＡ認証済み、ＦＤＡ規制対応、ＣＥ－ＩＶＤマーク取得済みのアンプリコンシーケンシングキットであり、ＦＤＡ規制に対応し、ＣＥ－ＩＶＤマーク取得済みのＭｉＳｅｑＤｘ及びＮｅｘｔＳｅｑ５５０ｄｘ機器で使用するための独自の次世代シーケンス（ＮＧＳ）アッセイを臨床検査室で展開することができる。
好ましい実施形態において、ここに教示されるバイオマーカーはタンパク質コード遺伝子であり、タンパク質コード遺伝子の発現レベルが評価される。更に一層好ましい実施形態において、１つ又は複数のタンパク質コード遺伝子のＲＮＡに基づく発現レベルが評価される。サンプルにおける特異的な遺伝子発現レベルを判定するのに好適で、当技術分野で公知の任意の方法により、ここに開示されるタンパク質コード遺伝子の発現レベルを評価してよい。このような方法は周知であり、当技術分野で日常的に実施されている。遺伝子発現解析は、例えば逆転写酵素リアルタイム定量ＰＣＲ、遺伝子発現アレイ、ＴｒｕＳｅｑ遺伝子発現解析、ｉｎ－ｓｉｔｕハイブリダイゼーション、ダイシーケンシング、パイロシーケンシング、トランスクリプトームシーケンシングのＣＲＩＳＰＲ－Ｃａｓに基づく形態又はその他の形態（トータルＲＮＡ－Ｓｅｑ、ｍＲＮＡ－Ｓｅｑ、遺伝子発現プロファイリング）により実施することができる。
更に、ＴｒｕＳｅｑ Ｔａｒｇｅｔｅｄ ＲＮＡ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｋｉｔのカスタマイズ版は、ここにリストされる複数の遺伝子の発現レベルを測定するのに使用される。ＴｒｕＳｅｑ Ｔａｒｇｅｔｅｄ ＲＮＡ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｋｉｔは高度にカスタマイズ可能なミッドプレックスからハイプレックスの遺伝子発現プロファイリング研究を可能にし、３８４サンプルまでのマルチプレックスに加えて、１２～１，０００アッセイの定義済みのパネルは個別のエクソン、アイソフォーム、スプライスジャンクション、コーディングＳＮＰ（ｃＳＮＰ）、遺伝子融合、及びノンコーディングＲＮＡ転写産物をターゲットとする。
また、ＴｒｕＳｅｑ Ｃｕｓｔｏｍ Ａｍｐｌｉｃｏｎ Ｋｉｔ Ｄｘのカスタマイズ版は、ここにリストされる複数の遺伝子の定性的及び／又は定量的評価に使用することができる。ＴｒｕＳｅｑ Ｃｕｓｔｏｍ Ａｍｐｌｉｃｏｎ Ｋｉｔ ＤｘはＦＤＡ認証済み、ＦＤＡ規制対応、ＣＥ－ＩＶＤマーク取得済みのアンプリコンシーケンシングキットであり、ＦＤＡ規制に対応し、ＣＥ－ＩＶＤマーク取得済みのＭｉＳｅｑＤｘ及びＮｅｘｔＳｅｑ５５０ｄｘ機器で使用するための独自の次世代シーケンス（ＮＧＳ）アッセイを臨床検査室で展開することができる。
【0032】
特定の他の実施形態において、ここで教示されるバイオマーカーはペプチド、ポリペプチド及び／又はタンパク質を基にするものでよい。任意の遺伝子、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質を含む任意のマーカーへの言及は、当技術分野におけるそれぞれの名称で一般的に知られたマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質に相当する。これらの用語は、任意の有機体、特に動物、好ましくは温血動物、より好ましくは脊椎動物、更により好ましくはヒト及び非ヒト哺乳動物を含む哺乳動物、なおより好ましくはヒトのマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質を包含する。これらの用語は特に天然配列を有するマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質を包含し、つまり一次配列が自然界で見出された、又は自然界由来のマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質と同じであるものである。当業者は、天然配列は異なる種間で該種間の遺伝的分岐により異なる場合があることを理解している。更に、天然配列は、同じ種の異なる個体間又は個体内で所与の種内の正常な遺伝的多様性（変異）により異なる場合がある。また、天然配列は、同じ種の異なる個体間又は個体内で遺伝子変化、或いは転写後又は翻訳後修飾により異なる場合がある。ここではマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質の任意のこのような変異体又はアイソフォームが意図されている。その結果、自然界で見出される、又は自然界由来のマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質の全配列は「天然」とみなされる。これらの用語は、生体、臓器、組織又は細胞の一部を形成する場合の、生体サンプルの一部を形成する場合の、並びにこのような供給源から少なくとも一部が単離される場合のマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質を包含する。これらの用語は、組換え又は合成手段により作製される場合のマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質も包含する。
特定の実施形態において、ここで教示されるバイオマーカーは、ヒトバイオマーカー、例えば特にＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１及びＩＧＨＶ４．４から選択されるバイオマーカーのいずれかでよい。
特定の実施形態において、ここで教示されるバイオマーカーは、ヒトバイオマーカー、例えば特にＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１及びＩＧＨＶ４．４から選択されるバイオマーカーのいずれかでよい。
【0033】
「ＣＤ２４７」への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＣＤ２４７マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＣＤ２４７は「ＣＤ３－ｚｅｔａ」、「ＣＤ３Ｈ」、「ＣＤ３Ｑ」、「ＣＤ３Ｚ」、「ＩＭＤ２５」、「Ｔ３Ｚ」又は「ＴＣＲＺ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＣＤ２４７核酸、並びにＣＤ２４７ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。
例を挙げると、ヒトＣＤ２４７ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿０００７３４．４（「アイソフォーム２前駆体」）、ＮＭ＿１９８０５３．３（「アイソフォーム１前駆体」）、ＸＭ＿０１１５１０１４５．２（「アイソフォームＸ２」）、ＸＭ＿０１１５１０１４４．３（「アイソフォームＸ１」）、ＮＭ＿００１３７８５１６．１（「アイソフォーム４前駆体」）、ＮＭ＿００１３７８５１５．１（「アイソフォームＸ３前駆体」）にアノテーションされる。
ＮＭ＿０００７３４．４のヌクレオチド６５（開始コドン）から５５６（終止コドン）はＣＤ２４７コード配列（ＣＤＳ）を構成する。例により、ＮＭ＿００７３４．４のヌクレオチド６５～５５６を以下に再現する。
ＡＴＧＡＡＧＴＧＧＡＡＧＧＣＧＣＴＴＴＴＣＡＣＣＧＣＧＧＣＣＡＴＣＣＴＧＣＡＧＧＣＡＣＡＧＴＴＧＣＣＧＡＴＴＡＣＡＧＡＧＧＣＡＣＡＧＡＧＣＴＴＴＧＧＣＣＴＧＣＴＧＧＡＴＣＣＣＡＡＡＣＴＣＴＧＣＴＡＣＣＴＧＣＴＧＧＡＴＧＧＡＡＴＣＣＴＣＴＴＣＡＴＣＴＡＴＧＧＴＧＴＣＡＴＴＣＴＣＡＣＴＧＣＣＴＴＧＴＴＣＣＴＧＡＧＡＧＴＧＡＡＧＴＴＣＡＧＣＡＧＧＡＧＣＧＣＡＧＡＣＧＣＣＣＣＣＧＣＧＴＡＣＣＡＧＣＡＧＧＧＣＣＡＧＡＡＣＣＡＧＣＴＣＴＡＴＡＡＣＧＡＧＣＴＣＡＡＴＣＴＡＧＧＡＣＧＡＡＧＡＧＡＧＧＡＧＴＡＣＧＡＴＧＴＴＴＴＧＧＡＣＡＡＧＡＧＡＣＧＴＧＧＣＣＧＧＧＡＣＣＣＴＧＡＧＡＴＧＧＧＧＧＧＡＡＡＧＣＣＧＡＧＡＡＧＧＡＡＧＡＡＣＣＣＴＣＡＧＧＡＡＧＧＣＣＴＧＴＡＣＡＡＴＧＡＡＣＴＧＣＡＧＡＡＡＧＡＴＡＡＧＡＴＧＧＣＧＧＡＧＧＣＣＴＡＣＡＧＴＧＡＧＡＴＴＧＧＧＡＴＧＡＡＡＧＧＣＧＡＧＣＧＣＣＧＧＡＧＧＧＧＣＡＡＧＧＧＧＣＡＣＧＡＴＧＧＣＣＴＴＴＡＣＣＡＧＧＧＴＣＴＣＡＧＴＡＣＡＧＣＣＡＣＣＡＡＧＧＡＣＡＣＣＴＡＣＧＡＣＧＣＣＣＴＴＣＡＣＡＴＧＣＡＧＧＣＣＣＴＧＣＣＣＣＣＴＣＧＣＴＡＡ（配列番号：１）
例を挙げると、ヒトＣＤ２４７ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿０００７３４．４（「アイソフォーム２前駆体」）、ＮＭ＿１９８０５３．３（「アイソフォーム１前駆体」）、ＸＭ＿０１１５１０１４５．２（「アイソフォームＸ２」）、ＸＭ＿０１１５１０１４４．３（「アイソフォームＸ１」）、ＮＭ＿００１３７８５１６．１（「アイソフォーム４前駆体」）、ＮＭ＿００１３７８５１５．１（「アイソフォームＸ３前駆体」）にアノテーションされる。
ＮＭ＿０００７３４．４のヌクレオチド６５（開始コドン）から５５６（終止コドン）はＣＤ２４７コード配列（ＣＤＳ）を構成する。例により、ＮＭ＿００７３４．４のヌクレオチド６５～５５６を以下に再現する。
ＡＴＧＡＡＧＴＧＧＡＡＧＧＣＧＣＴＴＴＴＣＡＣＣＧＣＧＧＣＣＡＴＣＣＴＧＣＡＧＧＣＡＣＡＧＴＴＧＣＣＧＡＴＴＡＣＡＧＡＧＧＣＡＣＡＧＡＧＣＴＴＴＧＧＣＣＴＧＣＴＧＧＡＴＣＣＣＡＡＡＣＴＣＴＧＣＴＡＣＣＴＧＣＴＧＧＡＴＧＧＡＡＴＣＣＴＣＴＴＣＡＴＣＴＡＴＧＧＴＧＴＣＡＴＴＣＴＣＡＣＴＧＣＣＴＴＧＴＴＣＣＴＧＡＧＡＧＴＧＡＡＧＴＴＣＡＧＣＡＧＧＡＧＣＧＣＡＧＡＣＧＣＣＣＣＣＧＣＧＴＡＣＣＡＧＣＡＧＧＧＣＣＡＧＡＡＣＣＡＧＣＴＣＴＡＴＡＡＣＧＡＧＣＴＣＡＡＴＣＴＡＧＧＡＣＧＡＡＧＡＧＡＧＧＡＧＴＡＣＧＡＴＧＴＴＴＴＧＧＡＣＡＡＧＡＧＡＣＧＴＧＧＣＣＧＧＧＡＣＣＣＴＧＡＧＡＴＧＧＧＧＧＧＡＡＡＧＣＣＧＡＧＡＡＧＧＡＡＧＡＡＣＣＣＴＣＡＧＧＡＡＧＧＣＣＴＧＴＡＣＡＡＴＧＡＡＣＴＧＣＡＧＡＡＡＧＡＴＡＡＧＡＴＧＧＣＧＧＡＧＧＣＣＴＡＣＡＧＴＧＡＧＡＴＴＧＧＧＡＴＧＡＡＡＧＧＣＧＡＧＣＧＣＣＧＧＡＧＧＧＧＣＡＡＧＧＧＧＣＡＣＧＡＴＧＧＣＣＴＴＴＡＣＣＡＧＧＧＴＣＴＣＡＧＴＡＣＡＧＣＣＡＣＣＡＡＧＧＡＣＡＣＣＴＡＣＧＡＣＧＣＣＣＴＴＣＡＣＡＴＧＣＡＧＧＣＣＣＴＧＣＣＣＣＣＴＣＧＣＴＡＡ（配列番号：１）
【0034】
例を挙げると、ヒトＣＤ２４７タンパク質配列は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿０００７２５．１、ＮＰ＿９３２１７０．１、ＸＰ＿０１１５０８４４７．１、ＸＰ＿０１１５０８４４６．１、ＮＰ＿００１３６５４４５．１、ＮＰ＿００１３６５４４４．１にアノテーションされる。
例として、ＮＰ＿０００７２５．１のアミノ酸配列を更に以下に再現する。
ＭＫＷＫＡＬＦＴＡＡＩＬＱＡＱＬＰＩＴＥＡＱＳＦＧＬＬＤＰＫＬＣＹＬＬＤＧＩＬＦＩＹＧＶＩＬＴＡＬＦＬＲＶＫＦＳＲＳＡＤＡＰＡＹＱＱＧＱＮＱＬＹＮＥＬＮＬＧＲＲＥＥＹＤＶＬＤＫＲＲＧＲＤＰＥＭＧＧＫＰＲＲＫＮＰＱＥＧＬＹＮＥＬＱＫＤＫＭＡＥＡＹＳＥＩＧＭＫＧＥＲＲＲＧＫＧＨＤＧＬＹＱＧＬＳＴＡＴＫＤＴＹＤＡＬＨＭＱＡＬＰＰＲ（配列番号：２）
例を挙げると、ヒトＣＤ２４７遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ Ｇｅｎｅ ＩＤ９１９にアノテーションされる。
例として、ＮＰ＿０００７２５．１のアミノ酸配列を更に以下に再現する。
ＭＫＷＫＡＬＦＴＡＡＩＬＱＡＱＬＰＩＴＥＡＱＳＦＧＬＬＤＰＫＬＣＹＬＬＤＧＩＬＦＩＹＧＶＩＬＴＡＬＦＬＲＶＫＦＳＲＳＡＤＡＰＡＹＱＱＧＱＮＱＬＹＮＥＬＮＬＧＲＲＥＥＹＤＶＬＤＫＲＲＧＲＤＰＥＭＧＧＫＰＲＲＫＮＰＱＥＧＬＹＮＥＬＱＫＤＫＭＡＥＡＹＳＥＩＧＭＫＧＥＲＲＲＧＫＧＨＤＧＬＹＱＧＬＳＴＡＴＫＤＴＹＤＡＬＨＭＱＡＬＰＰＲ（配列番号：２）
例を挙げると、ヒトＣＤ２４７遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ Ｇｅｎｅ ＩＤ９１９にアノテーションされる。
【0035】
「ＬＡＸ１」（「リンパ球膜貫通アダプタ１」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＬＡＸ１マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＬＡＸ１は「ＬＡＸ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＬＡＸ１核酸、並びにＬＡＸ１ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。
例を挙げると、ヒトＬＡＸ１ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿０１７７７３．４（「アイソフォームａ」）、ＮＭ＿００６７１１３９７．４（「アイソフォームＸ１」）、ＮＭ＿００１１３６１９０．２（「アイソフォームｂ」）又はＮＭ＿００１２８２８７８．１（「アイソフォームｃ」）にアノテーションされる。
ＮＭ＿０１７７７３．４のヌクレオチド３８４（開始コドン）から１５８０（終止コドン）はＬＡＸ１コード配列（ＣＤＳ）を構成する。例により、ＮＭ＿０１７７７３．４のヌクレオチド３８４～１５８０を以下に再現する。
ＡＴＧＧＡＴＧＧＴＧＴＣＡＣＴＣＣＡＡＣＣＣＴＴＴＣＧＡＣＡＡＴＣＡＧＡＧＧＧＡＧＧＡＣＣＴＴＧＧＡＧＴＣＣＡＧＣＡＣＴＣＴＧＣＡＴＧＴＧＡＣＴＣＣＣＣＧＣＡＧＣＣＴＧＧＡＣＡＧＡＡＡＴＡＡＡＧＡＣＣＡＧＡＴＣＡＣＣＡＡＣＡＴＣＴＴＴＴＣＣＧＧＧＴＴＴＧＣＧＧＧＡＣＴＣＣＴＣＧＣＣＡＴＣＣＴＣＣＴＧＧＴＣＧＴＴＧＣＧＧＴＴＴＴＣＴＧＣＡＴＣＴＴＧＴＧＧＡＡＴＴＧＧＡＡＴＡＡＡＣＧＧＡＡＧＡＡＧＣＧＡＣＡＡＧＴＴＣＣＴＴＡＣＣＴＣＣＧＡＧＴＴＡＣＣＧＴＣＡＴＧＣＣＣＴＴＧＣＴＧＡＣＴＴＴＧＣＣＡＣＡＡＡＣＣＡＧＡＣＡＡＡＧＡＧＣＣＡＡＡＡＡＴＡＴＴＴＡＴＧＡＣＡＴＣＴＴＧＣＣＴＴＧＧＣＧＡＣＡＧＧＡＡＧＡＣＣＴＧＧＧＧＡＧＡＣＡＴＧＡＧＴＣＧＡＧＧＡＧＴＡＴＧＣＧＣＡＴＴＴＴＣＡＧＴＡＣＴＧＡＧＡＧＣＣＴＣＣＴＣＴＣＣＡＧＡＡＡＴＴＣＴＧＡＧＡＧＣＣＣＧＧＡＧＣＡＴＧＴＧＣＣＣＴＣＣＣＡＡＧＣＡＧＧＣＡＡＴＧＣＣＴＴＣＣＡＧＧＡＧＣＡＴＡＣＡＧＣＣＣＡＣＡＴＣＣＡＴＧＣＣＡＣＡＧＡＧＴＡＣＧＣＧＧＴＧＧＧＴＡＴＣＴＡＴＧＡＣＡＡＣＧＣＣＡＴＧＧＴＣＣＣＣＣＡＧＡＴＧＴＧＴＧＧＧＡＡＣＣＴＣＡＣＴＣＣＣＴＣＧＧＣＡＣＡＣＴＧＣＡＴＣＡＡＴＧＴＣＡＧＡＧＣＴＴＣＣＡＧＡＧＡＣＴＧＣＧＣＡＡＧＣＡＴＴＴＣＴＴＣＡＧＡＧＧＡＴＴＣＧＣＡＴＧＡＴＴＡＴＧＴＣＡＡＴＧＴＣＣＣＣＡＣＡＧＣＡＧＡＡＧＡＧＡＴＴＧＣＴＧＡＧＡＣＴＣＴＡＧＣＴＴＣＴＡＣＣＡＡＡＡＧＣＣＣＴＴＣＣＡＧＡＡＡＴＣＴＣＴＴＴＧＴＴＣＴＴＣＣＣＡＧＴＡＣＣＣＡＧＡＡＧＣＴＧＧＡＧＴＴＴＡＣＴＧＡＧＧＡＡＡＧＡＧＡＴＧＡＧＧＧＣＴＧＴＧＧＡＧＡＴＧＣＴＧＧＴＧＡＣＴＧＣＡＣＣＡＧＴＴＴＧＴＡＴＴＣＴＣＣＡＧＧＡＧＣＴＧＡＧＧＡＣＡＧＴＧＡＴＴＣＡＣＴＣＡＧＣＡＡＴＧＧＡＧＡＡＧＧＴＴＣＴＴＣＴＣＡＧＡＴＣＴＣＡＡＡＴＧＡＣＴＡＴＧＴＣＡＡＣＡＴＧＡＣＡＧＧＧＴＴＧＧＡＴＣＴＣＡＧＴＧＣＣＡＴＣＣＡＧＧＡＡＡＧＧＣＡＧＣＴＣＴＧＧＧＴＧＧＣＴＴＴＴＣＡＧＴＧＣＴＧＣＡＧＡＧＡＣＴＡＴＧＡＡＡＡＴＧＴＴＣＣＡＧＣＡＧＣＡＧＡＴＣＣＣＡＧＴＧＧＡＡＧＣＣＡＧＣＡＧＣＡＧＧＣＴＧＡＧＡＡＡＧＡＴＧＴＧＣＣＡＴＣＣＴＣＡＡＡＣＡＴＡＧＧＴＣＡＴＧＴＣＧＡＧＧＡＣＡＡＧＡＣＡＧＡＴＧＡＴＣＣＣＧＧＧＡＣＣＣＡＴＧＴＣＣＡＡＴＧＴＧＴＣＡＡＡＡＧＧＡＣＡＴＴＣＣＴＴＧＣＴＴＣＡＧＧＧＧＡＴＴＡＴＧＣＡＧＡＣＴＴＴＣＡＧＣＣＡＴＴＣＡＣＡＣＡＧＡＧＴＧＡＧＧＡＣＡＧＴＣＡＧＡＴＧＡＡＡＣＡＴＡＧＡＧＡＡＧＡＧＡＴＧＴＣＡＡＡＴＧＡＧＧＡＣＴＣＣＡＧＴＧＡＣＴＡＴＧＡＡＡＡＴＧＴＧＣＴＡＡＣＴＧＣＣＡＡＧＴＴＡＧＧＡＧＧＣＡＧＧＧＡＣＴＣＴＧＡＧＣＡＧＧＧＧＣＣＴＧＧＣＡＣＴＣＡＧＣＴＣＣＴＴＣＣＴＧＡＴＧＡＡＴＧＡ（配列番号：３）
例を挙げると、ヒトＬＡＸ１ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿０１７７７３．４（「アイソフォームａ」）、ＮＭ＿００６７１１３９７．４（「アイソフォームＸ１」）、ＮＭ＿００１１３６１９０．２（「アイソフォームｂ」）又はＮＭ＿００１２８２８７８．１（「アイソフォームｃ」）にアノテーションされる。
ＮＭ＿０１７７７３．４のヌクレオチド３８４（開始コドン）から１５８０（終止コドン）はＬＡＸ１コード配列（ＣＤＳ）を構成する。例により、ＮＭ＿０１７７７３．４のヌクレオチド３８４～１５８０を以下に再現する。
ＡＴＧＧＡＴＧＧＴＧＴＣＡＣＴＣＣＡＡＣＣＣＴＴＴＣＧＡＣＡＡＴＣＡＧＡＧＧＧＡＧＧＡＣＣＴＴＧＧＡＧＴＣＣＡＧＣＡＣＴＣＴＧＣＡＴＧＴＧＡＣＴＣＣＣＣＧＣＡＧＣＣＴＧＧＡＣＡＧＡＡＡＴＡＡＡＧＡＣＣＡＧＡＴＣＡＣＣＡＡＣＡＴＣＴＴＴＴＣＣＧＧＧＴＴＴＧＣＧＧＧＡＣＴＣＣＴＣＧＣＣＡＴＣＣＴＣＣＴＧＧＴＣＧＴＴＧＣＧＧＴＴＴＴＣＴＧＣＡＴＣＴＴＧＴＧＧＡＡＴＴＧＧＡＡＴＡＡＡＣＧＧＡＡＧＡＡＧＣＧＡＣＡＡＧＴＴＣＣＴＴＡＣＣＴＣＣＧＡＧＴＴＡＣＣＧＴＣＡＴＧＣＣＣＴＴＧＣＴＧＡＣＴＴＴＧＣＣＡＣＡＡＡＣＣＡＧＡＣＡＡＡＧＡＧＣＣＡＡＡＡＡＴＡＴＴＴＡＴＧＡＣＡＴＣＴＴＧＣＣＴＴＧＧＣＧＡＣＡＧＧＡＡＧＡＣＣＴＧＧＧＧＡＧＡＣＡＴＧＡＧＴＣＧＡＧＧＡＧＴＡＴＧＣＧＣＡＴＴＴＴＣＡＧＴＡＣＴＧＡＧＡＧＣＣＴＣＣＴＣＴＣＣＡＧＡＡＡＴＴＣＴＧＡＧＡＧＣＣＣＧＧＡＧＣＡＴＧＴＧＣＣＣＴＣＣＣＡＡＧＣＡＧＧＣＡＡＴＧＣＣＴＴＣＣＡＧＧＡＧＣＡＴＡＣＡＧＣＣＣＡＣＡＴＣＣＡＴＧＣＣＡＣＡＧＡＧＴＡＣＧＣＧＧＴＧＧＧＴＡＴＣＴＡＴＧＡＣＡＡＣＧＣＣＡＴＧＧＴＣＣＣＣＣＡＧＡＴＧＴＧＴＧＧＧＡＡＣＣＴＣＡＣＴＣＣＣＴＣＧＧＣＡＣＡＣＴＧＣＡＴＣＡＡＴＧＴＣＡＧＡＧＣＴＴＣＣＡＧＡＧＡＣＴＧＣＧＣＡＡＧＣＡＴＴＴＣＴＴＣＡＧＡＧＧＡＴＴＣＧＣＡＴＧＡＴＴＡＴＧＴＣＡＡＴＧＴＣＣＣＣＡＣＡＧＣＡＧＡＡＧＡＧＡＴＴＧＣＴＧＡＧＡＣＴＣＴＡＧＣＴＴＣＴＡＣＣＡＡＡＡＧＣＣＣＴＴＣＣＡＧＡＡＡＴＣＴＣＴＴＴＧＴＴＣＴＴＣＣＣＡＧＴＡＣＣＣＡＧＡＡＧＣＴＧＧＡＧＴＴＴＡＣＴＧＡＧＧＡＡＡＧＡＧＡＴＧＡＧＧＧＣＴＧＴＧＧＡＧＡＴＧＣＴＧＧＴＧＡＣＴＧＣＡＣＣＡＧＴＴＴＧＴＡＴＴＣＴＣＣＡＧＧＡＧＣＴＧＡＧＧＡＣＡＧＴＧＡＴＴＣＡＣＴＣＡＧＣＡＡＴＧＧＡＧＡＡＧＧＴＴＣＴＴＣＴＣＡＧＡＴＣＴＣＡＡＡＴＧＡＣＴＡＴＧＴＣＡＡＣＡＴＧＡＣＡＧＧＧＴＴＧＧＡＴＣＴＣＡＧＴＧＣＣＡＴＣＣＡＧＧＡＡＡＧＧＣＡＧＣＴＣＴＧＧＧＴＧＧＣＴＴＴＴＣＡＧＴＧＣＴＧＣＡＧＡＧＡＣＴＡＴＧＡＡＡＡＴＧＴＴＣＣＡＧＣＡＧＣＡＧＡＴＣＣＣＡＧＴＧＧＡＡＧＣＣＡＧＣＡＧＣＡＧＧＣＴＧＡＧＡＡＡＧＡＴＧＴＧＣＣＡＴＣＣＴＣＡＡＡＣＡＴＡＧＧＴＣＡＴＧＴＣＧＡＧＧＡＣＡＡＧＡＣＡＧＡＴＧＡＴＣＣＣＧＧＧＡＣＣＣＡＴＧＴＣＣＡＡＴＧＴＧＴＣＡＡＡＡＧＧＡＣＡＴＴＣＣＴＴＧＣＴＴＣＡＧＧＧＧＡＴＴＡＴＧＣＡＧＡＣＴＴＴＣＡＧＣＣＡＴＴＣＡＣＡＣＡＧＡＧＴＧＡＧＧＡＣＡＧＴＣＡＧＡＴＧＡＡＡＣＡＴＡＧＡＧＡＡＧＡＧＡＴＧＴＣＡＡＡＴＧＡＧＧＡＣＴＣＣＡＧＴＧＡＣＴＡＴＧＡＡＡＡＴＧＴＧＣＴＡＡＣＴＧＣＣＡＡＧＴＴＡＧＧＡＧＧＣＡＧＧＧＡＣＴＣＴＧＡＧＣＡＧＧＧＧＣＣＴＧＧＣＡＣＴＣＡＧＣＴＣＣＴＴＣＣＴＧＡＴＧＡＡＴＧＡ（配列番号：３）
【0036】
例を挙げると、ヒトＬＡＸ１タンパク質配列は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿０６０２４３．２、ＮＰ＿００１１２９６６．２、ＮＰ＿００１２６９８０７にアノテーションされる。
例として、ＮＰ＿０６０２４３．２のアミノ酸配列を更に以下に再現する。
ＭＤＧＶＴＰＴＬＳＴＩＲＧＲＴＬＥＳＳＴＬＨＶＴＰＲＳＬＤＲＮＫＤＱＩＴＮＩＦＳＧＦＡＧＬＬＡＩＬＬＶＶＡＶＦＣＩＬＷＮＷＮＫＲＫＫＲＱＶＰＹＬＲＶＴＶＭＰＬＬＴＬＰＱＴＲＱＲＡＫＮＩＹＤＩＬＰＷＲＱＥＤＬＧＲＨＥＳＲＳＭＲＩＦＳＴＥＳＬＬＳＲＮＳＥＳＰＥＨＶＰＳＱＡＧＮＡＦＱＥＨＴＡＨＩＨＡＴＥＹＡＶＧＩＹＤＮＡＭＶＰＱＭＣＧＮＬＴＰＳＡＨＣＩＮＶＲＡＳＲＤＣＡＳＩＳＳＥＤＳＨＤＹＶＮＶＰＴＡＥＥＩＡＥＴＬＡＳＴＫＳＰＳＲＮＬＦＶＬＰＳＴＱＫＬＥＦＴＥＥＲＤＥＧＣＧＤＡＧＤＣＴＳＬＹＳＰＧＡＥＤＳＤＳＬＳＮＧＥＧＳＳＱＩＳＮＤＹＶＮＭＴＧＬＤＬＳＡＩＱＥＲＱＬＷＶＡＦＱＣＣＲＤＹＥＮＶＰＡＡＤＰＳＧＳＱＱＱＡＥＫＤＶＰＳＳＮＩＧＨＶＥＤＫＴＤＤＰＧＴＨＶＱＣＶＫＲＴＦＬＡＳＧＤＹＡＤＦＱＰＦＴＱＳＥＤＳＱＭＫＨＲＥＥＭＳＮＥＤＳＳＤＹＥＮＶＬＴＡＫＬＧＧＲＤＳＥＱＧＰＧＴＱＬＬＰＤＥ（配列番号：４）
例を挙げると、ヒトＬＡＸ１遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ Ｇｅｎｅ ＩＤ５４９００にアノテーションされる。
例として、ＮＰ＿０６０２４３．２のアミノ酸配列を更に以下に再現する。
ＭＤＧＶＴＰＴＬＳＴＩＲＧＲＴＬＥＳＳＴＬＨＶＴＰＲＳＬＤＲＮＫＤＱＩＴＮＩＦＳＧＦＡＧＬＬＡＩＬＬＶＶＡＶＦＣＩＬＷＮＷＮＫＲＫＫＲＱＶＰＹＬＲＶＴＶＭＰＬＬＴＬＰＱＴＲＱＲＡＫＮＩＹＤＩＬＰＷＲＱＥＤＬＧＲＨＥＳＲＳＭＲＩＦＳＴＥＳＬＬＳＲＮＳＥＳＰＥＨＶＰＳＱＡＧＮＡＦＱＥＨＴＡＨＩＨＡＴＥＹＡＶＧＩＹＤＮＡＭＶＰＱＭＣＧＮＬＴＰＳＡＨＣＩＮＶＲＡＳＲＤＣＡＳＩＳＳＥＤＳＨＤＹＶＮＶＰＴＡＥＥＩＡＥＴＬＡＳＴＫＳＰＳＲＮＬＦＶＬＰＳＴＱＫＬＥＦＴＥＥＲＤＥＧＣＧＤＡＧＤＣＴＳＬＹＳＰＧＡＥＤＳＤＳＬＳＮＧＥＧＳＳＱＩＳＮＤＹＶＮＭＴＧＬＤＬＳＡＩＱＥＲＱＬＷＶＡＦＱＣＣＲＤＹＥＮＶＰＡＡＤＰＳＧＳＱＱＱＡＥＫＤＶＰＳＳＮＩＧＨＶＥＤＫＴＤＤＰＧＴＨＶＱＣＶＫＲＴＦＬＡＳＧＤＹＡＤＦＱＰＦＴＱＳＥＤＳＱＭＫＨＲＥＥＭＳＮＥＤＳＳＤＹＥＮＶＬＴＡＫＬＧＧＲＤＳＥＱＧＰＧＴＱＬＬＰＤＥ（配列番号：４）
例を挙げると、ヒトＬＡＸ１遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ Ｇｅｎｅ ＩＤ５４９００にアノテーションされる。
【0037】
「ＩＫＺＦ３」（「ＩＫＡＲＯＳファミリージンクフィンガ３」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＫＺＦ３マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＫＺＦ３は「ＡＩＯ」、「ＡＩＯＬＯＳ」、「ＩＭＤ８４」及び「ＺＮＦＮ１Ａ３」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＫＺＦ３核酸、並びにＩＫＺＦ３ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。
例を挙げると、ヒトＩＫＺＦ３ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＸＭ＿０４７４３５６２５．１（アイソフォームＸ１）、ＮＭ＿００１２８４５１６．１（アイソフォーム１４）、ＮＭ＿００１２５７４０９．２（アイソフォーム８）、ＮＭ＿００１２５７４０８．２（アイソフォーム７）、ＮＭ＿００１２５７４１３．２（アイソフォーム１２）、ＮＭ＿００１２５７４１２．２（アイソフォーム１１）、ＮＭ＿００１２５７４１１．２（アイソフォーム１０）、ＮＭ＿００１２５７４１０．２（アイソフォーム９）、ＮＭ＿００１２５７４１４．２（アイソフォーム１３）、ＮＭ＿１８３２３１．３（アイソフォーム５）、ＮＭ＿１８３２２８．３（アイソフォーム２）、ＮＭ＿００１２８４５１５．２（アイソフォーム１４）、ＮＭ＿１８３２３２．３（アイソフォーム６）、ＮＭ＿１８３２２９．３（アイソフォーム３）、ＮＭ＿１８３２３０．３（アイソフォーム４）、ＮＭ＿０１２４８１．５（アイソフォーム１）、ＮＭ＿００１２８４５１４．２（アイソフォーム１４）にアノテーションされる。
ＮＭ＿００１２５７４０９．２のヌクレオチド１８７（開始コドン）から１４９７（終止コドン）はＩＫＺＦ３コード配列（ＣＤＳ）を構成する。例により、ＮＭ＿００１２５７４０９．２のヌクレオチド１８７～１４９７を以下に再現する。
ＡＴＧＧＡＡＧＡＴＡＴＡＣＡＡＡＣＡＡＡＴＧＣＧＧＡＡＣＴＧＡＡＡＡＧＣＡＣＴＣＡＧＧＡＧＣＡＧＴＣＴＧＴＧＣＣＣＧＣＡＧＡＴＧＡＴＴＣＡＡＴＧＡＡＡＧＴＧＡＡＡＧＡＴＧＡＡＴＡＣＡＧＴＧＡＡＡＧＡＧＡＴＧＡＧＡＡＴＧＴＴＴＴＡＡＡＧＴＣＡＧＡＡＣＣＣＡＴＧＧＧＡＡＡＴＧＣＡＧＡＡＧＡＧＣＣＴＧＡＡＡＴＣＣＣＴＴＡＣＡＧＣＴＡＴＴＣＡＡＧＡＧＡＡＴＡＴＡＡＴＧＡＡＴＡＴＧＡＡＡＡＣＡＴＴＡＡＧＴＴＧＧＡＧＡＧＡＣＡＴＧＴＴＧＴＣＴＣＡＴＴＣＧＡＴＡＧＴＡＧＣＡＧＧＣＣＡＡＣＣＡＧＴＧＧＡＡＡＧＡＴＧＡＡＣＴＧＣＧＡＴＧＴＧＴＧＴＧＧＡＴＴＡＴＣＣＴＧＣＡＴＣＡＧＣＴＴＣＡＡＴＧＴＣＴＴＡＡＴＧＧＴＴＣＡＴＡＡＧＣＧＡＡＧＣＣＡＴＡＣＴＧＧＴＧＡＡＣＧＣＣＣＡＴＴＣＣＡＧＴＧＴＡＡＴＣＡＧＴＧＴＧＧＧＧＣＡＴＣＴＴＴＴＡＣＴＣＡＧＡＡＡＧＧＴＡＡＣＣＴＣＣＴＣＣＧＣＣＡＣＡＴＴＡＡＡＣＴＧＣＡＣＡＣＡＧＧＧＧＡＡＡＡＡＣＣＴＴＴＴＡＡＧＴＧＴＣＡＣＣＴＣＴＧＣＡＡＣＴＡＴＧＣＡＴＧＣＣＡＡＡＧＡＡＧＡＧＡＴＧＣＧＣＴＣＡＣＧＧＧＧＣＡＴＣＴＴＡＧＧＡＣＡＣＡＴＴＣＴＧＣＡＡＧＴＧＣＧＧＡＧＧＣＡＡＧＡＣＡＣＡＴＣＡＡＡＧＣＡＧＡＧＡＴＧＧＧＡＡＧＴＧＡＡＡＧＡＧＣＴＣＴＣＧＴＡＣＴＧＧＡＣＡＧＡＴＴＡＧＣＡＡＧＣＡＡＴＧＴＧＧＣＡＡＡＡＣＧＡＡＡＡＡＧＣＴＣＡＡＴＧＣＣＴＣＡＧＡＡＡＴＴＣＡＴＴＧＧＴＧＡＧＡＡＧＣＧＣＣＡＣＴＧＣＴＴＴＧＡＴＧＴＣＡＡＣＴＡＴＡＡＴＴＣＡＡＧＴＴＡＣＡＴＧＴＡＴＧＡＧＡＡＡＧＡＧＡＧＴＧＡＧＣＴＣＡＴＡＣＡＧＡＣＣＣＧＣＡＴＧＡＴＧＧＡＣＣＡＡＧＣＣＡＴＣＡＡＴＡＡＣＧＣＣＡＴＣＡＧＣＴＡＴＣＴＴＧＧＣＧＣＣＧＡＡＧＣＣＣＴＧＣＧＣＣＣＣＴＴＧＧＴＣＣＡＧＡＣＡＣＣＧＣＣＴＧＣＴＣＣＣＡＣＣＴＣＧＧＡＧＡＴＧＧＴＴＣＣＡＧＴＴＡＴＣＡＧＣＡＧＣＡＴＧＴＡＴＣＣＣＡＴＡＧＣＣＣＴＣＡＣＣＣＧＧＧＣＴＧＡＧＡＴＧＴＣＡＡＡＣＧＧＴＧＣＣＣＣＴＣＡＡＧＡＧＣＴＧＧＡＡＡＡＧＡＡＡＡＧＣＡＴＣＣＡＣＣＴＴＣＣＡＧＡＧＡＡＧＡＧＣＧＴＧＣＣＴＴＣＴＧＡＧＡＧＡＧＧＣＣＴＣＴＣＴＣＣＣＡＡＣＡＡＴＡＧＴＧＧＣＣＡＣＧＡＣＴＣＣＡＣＧＧＡＣＡＣＴＧＡＣＡＧＣＡＡＣＣＡＴＧＡＡＧＡＡＣＧＣＣＡＧＡＡＴＣＡＣＡＴＣＴＡＴＣＡＧＣＡＡＡＡＴＣＡＣＡＴＧＧＴＣＣＴＧＴＣＴＣＧＧＧＣＣＣＧＣＡＡＴＧＧＧＡＴＧＣＣＡＣＴＴＣＴＧＡＡＧＧＡＧＧＴＴＣＣＣＣＧＣＴＣＴＴＡＣＧＡＡＣＴＣＣＴＣＡＡＧＣＣＣＣＣＧＣＣＣＡＴＣＴＧＣＣＣＡＡＧＡＧＡＣＴＣＣＧＴＣＡＡＡＧＴＧＡＴＣＡＡＣＡＡＧＧＡＡＧＧＧＧＡＧＧＴＧＡＴＧＧＡＴＧＴＧＴＡＴＣＧＧＴＧＴＧＡＣＣＡＣＴＧＣＣＧＣＧＴＣＣＴＣＴＴＣＣＴＧＧＡＣＴＡＴＧＴＧＡＴＧＴＴＣＡＣＧＡＴＴＣＡＣＡＴＧＧＧＣＴＧＣＣＡＣＧＧＣＴＴＣＣＧＴＧＡＣＣＣＴＴＴＣＧＡＧＴＧＴＡＡＣＡＴＧＴＧＴＧＧＡＴＡＴＣＧＡＡＧＣＣＡＴＧＡＴＣＧＧＴＡＴＧＡＧＴＴＣＴＣＧＴＣＴＣＡＣＡＴＡＧＣＣＡＧＡＧＧＡＧＡＡＣＡＣＡＧＡＧＣＣＣＴＧＣＴＧＡＡＧＴＧＡ（配列番号：５）
例を挙げると、ヒトＩＫＺＦ３ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＸＭ＿０４７４３５６２５．１（アイソフォームＸ１）、ＮＭ＿００１２８４５１６．１（アイソフォーム１４）、ＮＭ＿００１２５７４０９．２（アイソフォーム８）、ＮＭ＿００１２５７４０８．２（アイソフォーム７）、ＮＭ＿００１２５７４１３．２（アイソフォーム１２）、ＮＭ＿００１２５７４１２．２（アイソフォーム１１）、ＮＭ＿００１２５７４１１．２（アイソフォーム１０）、ＮＭ＿００１２５７４１０．２（アイソフォーム９）、ＮＭ＿００１２５７４１４．２（アイソフォーム１３）、ＮＭ＿１８３２３１．３（アイソフォーム５）、ＮＭ＿１８３２２８．３（アイソフォーム２）、ＮＭ＿００１２８４５１５．２（アイソフォーム１４）、ＮＭ＿１８３２３２．３（アイソフォーム６）、ＮＭ＿１８３２２９．３（アイソフォーム３）、ＮＭ＿１８３２３０．３（アイソフォーム４）、ＮＭ＿０１２４８１．５（アイソフォーム１）、ＮＭ＿００１２８４５１４．２（アイソフォーム１４）にアノテーションされる。
ＮＭ＿００１２５７４０９．２のヌクレオチド１８７（開始コドン）から１４９７（終止コドン）はＩＫＺＦ３コード配列（ＣＤＳ）を構成する。例により、ＮＭ＿００１２５７４０９．２のヌクレオチド１８７～１４９７を以下に再現する。
ＡＴＧＧＡＡＧＡＴＡＴＡＣＡＡＡＣＡＡＡＴＧＣＧＧＡＡＣＴＧＡＡＡＡＧＣＡＣＴＣＡＧＧＡＧＣＡＧＴＣＴＧＴＧＣＣＣＧＣＡＧＡＴＧＡＴＴＣＡＡＴＧＡＡＡＧＴＧＡＡＡＧＡＴＧＡＡＴＡＣＡＧＴＧＡＡＡＧＡＧＡＴＧＡＧＡＡＴＧＴＴＴＴＡＡＡＧＴＣＡＧＡＡＣＣＣＡＴＧＧＧＡＡＡＴＧＣＡＧＡＡＧＡＧＣＣＴＧＡＡＡＴＣＣＣＴＴＡＣＡＧＣＴＡＴＴＣＡＡＧＡＧＡＡＴＡＴＡＡＴＧＡＡＴＡＴＧＡＡＡＡＣＡＴＴＡＡＧＴＴＧＧＡＧＡＧＡＣＡＴＧＴＴＧＴＣＴＣＡＴＴＣＧＡＴＡＧＴＡＧＣＡＧＧＣＣＡＡＣＣＡＧＴＧＧＡＡＡＧＡＴＧＡＡＣＴＧＣＧＡＴＧＴＧＴＧＴＧＧＡＴＴＡＴＣＣＴＧＣＡＴＣＡＧＣＴＴＣＡＡＴＧＴＣＴＴＡＡＴＧＧＴＴＣＡＴＡＡＧＣＧＡＡＧＣＣＡＴＡＣＴＧＧＴＧＡＡＣＧＣＣＣＡＴＴＣＣＡＧＴＧＴＡＡＴＣＡＧＴＧＴＧＧＧＧＣＡＴＣＴＴＴＴＡＣＴＣＡＧＡＡＡＧＧＴＡＡＣＣＴＣＣＴＣＣＧＣＣＡＣＡＴＴＡＡＡＣＴＧＣＡＣＡＣＡＧＧＧＧＡＡＡＡＡＣＣＴＴＴＴＡＡＧＴＧＴＣＡＣＣＴＣＴＧＣＡＡＣＴＡＴＧＣＡＴＧＣＣＡＡＡＧＡＡＧＡＧＡＴＧＣＧＣＴＣＡＣＧＧＧＧＣＡＴＣＴＴＡＧＧＡＣＡＣＡＴＴＣＴＧＣＡＡＧＴＧＣＧＧＡＧＧＣＡＡＧＡＣＡＣＡＴＣＡＡＡＧＣＡＧＡＧＡＴＧＧＧＡＡＧＴＧＡＡＡＧＡＧＣＴＣＴＣＧＴＡＣＴＧＧＡＣＡＧＡＴＴＡＧＣＡＡＧＣＡＡＴＧＴＧＧＣＡＡＡＡＣＧＡＡＡＡＡＧＣＴＣＡＡＴＧＣＣＴＣＡＧＡＡＡＴＴＣＡＴＴＧＧＴＧＡＧＡＡＧＣＧＣＣＡＣＴＧＣＴＴＴＧＡＴＧＴＣＡＡＣＴＡＴＡＡＴＴＣＡＡＧＴＴＡＣＡＴＧＴＡＴＧＡＧＡＡＡＧＡＧＡＧＴＧＡＧＣＴＣＡＴＡＣＡＧＡＣＣＣＧＣＡＴＧＡＴＧＧＡＣＣＡＡＧＣＣＡＴＣＡＡＴＡＡＣＧＣＣＡＴＣＡＧＣＴＡＴＣＴＴＧＧＣＧＣＣＧＡＡＧＣＣＣＴＧＣＧＣＣＣＣＴＴＧＧＴＣＣＡＧＡＣＡＣＣＧＣＣＴＧＣＴＣＣＣＡＣＣＴＣＧＧＡＧＡＴＧＧＴＴＣＣＡＧＴＴＡＴＣＡＧＣＡＧＣＡＴＧＴＡＴＣＣＣＡＴＡＧＣＣＣＴＣＡＣＣＣＧＧＧＣＴＧＡＧＡＴＧＴＣＡＡＡＣＧＧＴＧＣＣＣＣＴＣＡＡＧＡＧＣＴＧＧＡＡＡＡＧＡＡＡＡＧＣＡＴＣＣＡＣＣＴＴＣＣＡＧＡＧＡＡＧＡＧＣＧＴＧＣＣＴＴＣＴＧＡＧＡＧＡＧＧＣＣＴＣＴＣＴＣＣＣＡＡＣＡＡＴＡＧＴＧＧＣＣＡＣＧＡＣＴＣＣＡＣＧＧＡＣＡＣＴＧＡＣＡＧＣＡＡＣＣＡＴＧＡＡＧＡＡＣＧＣＣＡＧＡＡＴＣＡＣＡＴＣＴＡＴＣＡＧＣＡＡＡＡＴＣＡＣＡＴＧＧＴＣＣＴＧＴＣＴＣＧＧＧＣＣＣＧＣＡＡＴＧＧＧＡＴＧＣＣＡＣＴＴＣＴＧＡＡＧＧＡＧＧＴＴＣＣＣＣＧＣＴＣＴＴＡＣＧＡＡＣＴＣＣＴＣＡＡＧＣＣＣＣＣＧＣＣＣＡＴＣＴＧＣＣＣＡＡＧＡＧＡＣＴＣＣＧＴＣＡＡＡＧＴＧＡＴＣＡＡＣＡＡＧＧＡＡＧＧＧＧＡＧＧＴＧＡＴＧＧＡＴＧＴＧＴＡＴＣＧＧＴＧＴＧＡＣＣＡＣＴＧＣＣＧＣＧＴＣＣＴＣＴＴＣＣＴＧＧＡＣＴＡＴＧＴＧＡＴＧＴＴＣＡＣＧＡＴＴＣＡＣＡＴＧＧＧＣＴＧＣＣＡＣＧＧＣＴＴＣＣＧＴＧＡＣＣＣＴＴＴＣＧＡＧＴＧＴＡＡＣＡＴＧＴＧＴＧＧＡＴＡＴＣＧＡＡＧＣＣＡＴＧＡＴＣＧＧＴＡＴＧＡＧＴＴＣＴＣＧＴＣＴＣＡＣＡＴＡＧＣＣＡＧＡＧＧＡＧＡＡＣＡＣＡＧＡＧＣＣＣＴＧＣＴＧＡＡＧＴＧＡ（配列番号：５）
【0038】
例を挙げると、ヒトＩＫＺＦ３タンパク質配列は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＸＰ＿０４７２９１５８１．１、ＮＰ＿００１２７１４４５．１、ＮＰ＿００１２４４３３８．１、ＮＰ＿００１２４４３３７．１、ＮＰ＿００１２４４３４２．１、ＮＰ＿００１２４４３４０．１、ＮＰ＿００１２４４３３９．１、ＮＰ＿００１２４４３４３．１、ＮＰ＿８９９０５４．１、ＮＰ＿８９９０５１．１、ＮＰ＿００１２７１４４４．１、ＮＰ＿８９９０５５．１、ＮＰ＿８９９０５２．１、ＮＰ＿８９９０５３．１、ＮＰ＿０３６６１３．２、ＮＰ＿００１２７１４４３．１にアノテーションされる。
例として、ＮＰ＿００１２４４３３８．１のアミノ酸配列を以下に更に再現する。
ＭＥＤＩＱＴＮＡＥＬＫＳＴＱＥＱＳＶＰＡＤＤＳＭＫＶＫＤＥＹＳＥＲＤＥＮＶＬＫＳＥＰＭＧＮＡＥＥＰＥＩＰＹＳＹＳＲＥＹＮＥＹＥＮＩＫＬＥＲＨＶＶＳＦＤＳＳＲＰＴＳＧＫＭＮＣＤＶＣＧＬＳＣＩＳＦＮＶＬＭＶＨＫＲＳＨＴＧＥＲＰＦＱＣＮＱＣＧＡＳＦＴＱＫＧＮＬＬＲＨＩＫＬＨＴＧＥＫＰＦＫＣＨＬＣＮＹＡＣＱＲＲＤＡＬＴＧＨＬＲＴＨＳＡＳＡＥＡＲＨＩＫＡＥＭＧＳＥＲＡＬＶＬＤＲＬＡＳＮＶＡＫＲＫＳＳＭＰＱＫＦＩＧＥＫＲＨＣＦＤＶＮＹＮＳＳＹＭＹＥＫＥＳＥＬＩＱＴＲＭＭＤＱＡＩＮＮＡＩＳＹＬＧＡＥＡＬＲＰＬＶＱＴＰＰＡＰＴＳＥＭＶＰＶＩＳＳＭＹＰＩＡＬＴＲＡＥＭＳＮＧＡＰＱＥＬＥＫＫＳＩＨＬＰＥＫＳＶＰＳＥＲＧＬＳＰＮＮＳＧＨＤＳＴＤＴＤＳＮＨＥＥＲＱＮＨＩＹＱＱＮＨＭＶＬＳＲＡＲＮＧＭＰＬＬＫＥＶＰＲＳＹＥＬＬＫＰＰＰＩＣＰＲＤＳＶＫＶＩＮＫＥＧＥＶＭＤＶＹＲＣＤＨＣＲＶＬＦＬＤＹＶＭＦＴＩＨＭＧＣＨＧＦＲＤＰＦＥＣＮＭＣＧＹＲＳＨＤＲＹＥＦＳＳＨＩＡＲＧＥＨＲＡＬＬＫ（配列番号：６）
例を挙げると、ヒトＩＫＺＦ３遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ Ｇｅｎｅ ＩＤ２２８０６にアノテーションされる。
例として、ＮＰ＿００１２４４３３８．１のアミノ酸配列を以下に更に再現する。
ＭＥＤＩＱＴＮＡＥＬＫＳＴＱＥＱＳＶＰＡＤＤＳＭＫＶＫＤＥＹＳＥＲＤＥＮＶＬＫＳＥＰＭＧＮＡＥＥＰＥＩＰＹＳＹＳＲＥＹＮＥＹＥＮＩＫＬＥＲＨＶＶＳＦＤＳＳＲＰＴＳＧＫＭＮＣＤＶＣＧＬＳＣＩＳＦＮＶＬＭＶＨＫＲＳＨＴＧＥＲＰＦＱＣＮＱＣＧＡＳＦＴＱＫＧＮＬＬＲＨＩＫＬＨＴＧＥＫＰＦＫＣＨＬＣＮＹＡＣＱＲＲＤＡＬＴＧＨＬＲＴＨＳＡＳＡＥＡＲＨＩＫＡＥＭＧＳＥＲＡＬＶＬＤＲＬＡＳＮＶＡＫＲＫＳＳＭＰＱＫＦＩＧＥＫＲＨＣＦＤＶＮＹＮＳＳＹＭＹＥＫＥＳＥＬＩＱＴＲＭＭＤＱＡＩＮＮＡＩＳＹＬＧＡＥＡＬＲＰＬＶＱＴＰＰＡＰＴＳＥＭＶＰＶＩＳＳＭＹＰＩＡＬＴＲＡＥＭＳＮＧＡＰＱＥＬＥＫＫＳＩＨＬＰＥＫＳＶＰＳＥＲＧＬＳＰＮＮＳＧＨＤＳＴＤＴＤＳＮＨＥＥＲＱＮＨＩＹＱＱＮＨＭＶＬＳＲＡＲＮＧＭＰＬＬＫＥＶＰＲＳＹＥＬＬＫＰＰＰＩＣＰＲＤＳＶＫＶＩＮＫＥＧＥＶＭＤＶＹＲＣＤＨＣＲＶＬＦＬＤＹＶＭＦＴＩＨＭＧＣＨＧＦＲＤＰＦＥＣＮＭＣＧＹＲＳＨＤＲＹＥＦＳＳＨＩＡＲＧＥＨＲＡＬＬＫ（配列番号：６）
例を挙げると、ヒトＩＫＺＦ３遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ Ｇｅｎｅ ＩＤ２２８０６にアノテーションされる。
【0039】
「ＩＴＧＡＬ」（「インテグリンサブユニットアルファＬ」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＴＧＡＬマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＴＧＡＬは「ＣＤ１１Ａ」、「ＬＦＡ－１」、「ＬＦＡ１Ａ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＴＧＡＬ核酸、並びにＩＴＧＡＬペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＩＴＧＡＬ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００２２０９．３、ＸＭ＿００５２５５．１３．１、ＸＭ＿００６７２１０４４．２、ＮＭ＿００１１１４３８０．２、ＸＭ＿０４７４３４０７３．１、ＸＭ＿０４７４３４０７２．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＩＴＧＡＬタンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００２２００．２、ＸＰ＿００５２５５３７０．１、ＸＰ＿００６７２１１０７．１、ＮＰ＿００１１０７８５２．１、ＸＰ＿０４７２９００２９．１、ＸＰ＿０４７２９００２８．１にアノテーションされる。
【0040】
「ＣＤ３Ｇ」（「Ｔ細胞受容体複合体のＣＤ３ガンマサブユニット」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＣＤ３Ｇマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＣＤ３Ｇは「ＣＤ３ガンマ」、「ＩＭＤ１７」又は「Ｔ３Ｇ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＣＤ３Ｇ核酸、並びにＣＤ３Ｇペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＣＤ３Ｇ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００００７３．３、ＸＭ＿００６７１８９４１．４又はＸＭ＿００５２７１７２４．５にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＤ３Ｇタンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００００６４．１、ＮＰ＿００６７１９００４．１又はＸＰ＿００５２７１７８１．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＤ３Ｇ遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：９１７にアノテーションされる。
「ＣＤ３Ｅ」（「Ｔ細胞受容体複合体のＣＤ３イプシロンサブユニット」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＣＤ３Ｅマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＣＤ３Ｅは「ＣＤ３イプシロン」、「ＩＭＤ１８」、「Ｔ３Ｅ」又は「ＴＣＲＥ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＣＤ３Ｅ核酸、並びにＣＤ３Ｅペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＣＤ３Ｅ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿０００７３３．４にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＤ３Ｅタンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿ＸＸＸ ＮＰ＿０００７２４．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＤ３Ｅ遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：９１６にアノテーションされる。
「ＣＤ３Ｅ」（「Ｔ細胞受容体複合体のＣＤ３イプシロンサブユニット」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＣＤ３Ｅマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＣＤ３Ｅは「ＣＤ３イプシロン」、「ＩＭＤ１８」、「Ｔ３Ｅ」又は「ＴＣＲＥ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＣＤ３Ｅ核酸、並びにＣＤ３Ｅペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＣＤ３Ｅ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿０００７３３．４にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＤ３Ｅタンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿ＸＸＸ ＮＰ＿０００７２４．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＤ３Ｅ遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：９１６にアノテーションされる。
【0041】
「ＣＸＣＲ６」（「Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカイン受容体６」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＣＸＣＲ６マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＣＸＣＲ６は「ＢＯＮＺＯ」、「ＣＤ１８６」、「ＣＤｗ１８６」、「ＳＴＲＬ３３」、「ＴＹＭＳＴＲ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＣＸＣＲ６核酸、並びにＣＸＣＲ６ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＣＸＣＲ６ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００１３８６４３６．１、ＮＭ＿００１３８６４３７．１、ＮＭ＿００６５６４．２又はＮＭ＿００１３８６４３５．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＸＣＲ６タンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００１３７３３６５．１、ＮＰ＿００１３７３３６．１、ＮＰ＿００６５５５．１又はＮＰ＿００１３７３３６４．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＸＣＲ６遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：１０６６３にアノテーションされる。
「ＳＬＡＭＦ７」（「ＳＬＡＭファミリーメンバー７」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＳＬＡＭＦ７マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＳＬＡＭＦ７は「１９Ａ」、「ＣＤ３１９」、「ＣＲＡＣＣ」、「ＣＳ１」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＳＬＡＭＦ７核酸、並びにＳＬＡＭＦ７ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＳＬＡＭＦ７ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００１２８２５８８．２、ＮＭ＿００１２８２５８９．２、ＮＭ＿００１２８２５９０．２、ＮＭ＿００１２８２５９１．２、ＮＭ＿００１２８２５９２．２、ＮＭ＿００１２８２５９３．２、ＮＭ＿００１２８２５９４．２、ＮＭ＿００１２８２５９５．１、ＮＭ＿００１２８２５９６．２又はＮＭ＿０２１１８１．５にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＳＬＡＭＦ７タンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００１２６９５１７．１、ＮＰ＿００１２６９５１８．１、ＮＰ＿００１２６９５１９．１、ＮＰ＿００１２６９５２０．１、ＮＰ＿００１２６９５２１．１、ＮＰ＿００１２６９５２２．１、ＮＰ＿００１２６９５２３．１、ＮＰ＿００１２６９５２４．１、ＮＰ＿００１２６９５２５．１又はＮＰ＿０６７００４．３にアノテーションされる。ＮＰ＿ＸＸＸ。例を挙げると、ヒトＳＬＡＭＦ７遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：５７８２３にアノテーションされる。
「ＳＬＡＭＦ７」（「ＳＬＡＭファミリーメンバー７」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＳＬＡＭＦ７マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＳＬＡＭＦ７は「１９Ａ」、「ＣＤ３１９」、「ＣＲＡＣＣ」、「ＣＳ１」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＳＬＡＭＦ７核酸、並びにＳＬＡＭＦ７ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＳＬＡＭＦ７ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００１２８２５８８．２、ＮＭ＿００１２８２５８９．２、ＮＭ＿００１２８２５９０．２、ＮＭ＿００１２８２５９１．２、ＮＭ＿００１２８２５９２．２、ＮＭ＿００１２８２５９３．２、ＮＭ＿００１２８２５９４．２、ＮＭ＿００１２８２５９５．１、ＮＭ＿００１２８２５９６．２又はＮＭ＿０２１１８１．５にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＳＬＡＭＦ７タンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００１２６９５１７．１、ＮＰ＿００１２６９５１８．１、ＮＰ＿００１２６９５１９．１、ＮＰ＿００１２６９５２０．１、ＮＰ＿００１２６９５２１．１、ＮＰ＿００１２６９５２２．１、ＮＰ＿００１２６９５２３．１、ＮＰ＿００１２６９５２４．１、ＮＰ＿００１２６９５２５．１又はＮＰ＿０６７００４．３にアノテーションされる。ＮＰ＿ＸＸＸ。例を挙げると、ヒトＳＬＡＭＦ７遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：５７８２３にアノテーションされる。
【0042】
「ＭＹＯ１Ｇ」（「ミオシンＩＧ」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＭＹＯＩＧマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＭＹＯＩＧは「ＨＡ」、「ＨＬＡ－ＨＡ２」又は「ＭＨＡＧ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＭＹＯ１Ｇ核酸、並びにＭＹＯ１Ｇペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＭＹＯ１Ｇ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿０３３０５４．３にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＭＹＯ１Ｇタンパク質はＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿１４９０４３．２にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＭＹＯ１Ｇ遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：６４００５にアノテーションされる。
「ＴＩＧＩＴ」（「Ｉｇ及びＩＴＩＭドメインを有するＴ細胞免疫受容体」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＴＩＧＩＴマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＴＩＧＩＴは「ＶＳＩＧ９」、「ＶＳＴＭ３」又は「ＷＵＣＡＭ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＴＩＧＩＴ核酸、並びにＴＩＧＩＴペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＴＩＧＩＴ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿１７３７９９．４、ＸＭ＿０４７４４７６７１．１又はＸＭ＿０４７４４７６７２．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＴＩＧＩＴタンパク質はＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿７７６１６０．２、ＸＰ＿０４７３０３６２７．１又はＸＰ＿０４７３０３６２８にアノテーションされる。例を挙げると、ＴＩＧＩＴ遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２０１６３３にアノテーションされる。
「ＴＩＧＩＴ」（「Ｉｇ及びＩＴＩＭドメインを有するＴ細胞免疫受容体」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＴＩＧＩＴマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＴＩＧＩＴは「ＶＳＩＧ９」、「ＶＳＴＭ３」又は「ＷＵＣＡＭ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＴＩＧＩＴ核酸、並びにＴＩＧＩＴペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＴＩＧＩＴ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿１７３７９９．４、ＸＭ＿０４７４４７６７１．１又はＸＭ＿０４７４４７６７２．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＴＩＧＩＴタンパク質はＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿７７６１６０．２、ＸＰ＿０４７３０３６２７．１又はＸＰ＿０４７３０３６２８にアノテーションされる。例を挙げると、ＴＩＧＩＴ遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２０１６３３にアノテーションされる。
【0043】
「ＩＣＯＳ」（「誘導性Ｔ細胞共刺激分子」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＣＯＳマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＣＯＳは「ＡＩＬＩＭ」、「ＣＤ２７８」又は「ＣＶＩＤ１」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＣＯＳ核酸、並びにＩＣＯＳペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＩＣＯＳ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿０１２０９２．４又はＸＭ＿０４７４４４０２２．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＩＣＯＳタンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿０３６２２４．１又はＸＰ＿０４７２９９９７８．１にアノテーションされる。例を挙げると、ＩＣＯＳ遺伝子はＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２９８５１にアノテーションされる。
「ＣＬＥＣ４Ｃ」（「Ｃ型レクチンドメインファミリー４メンバーＣ」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＣＬＥＣ４Ｃマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＣＬＥＣ４Ｃは「ＢＤＣＡ－２」、「ＢＤＣＡ２」、「ＣＤ３０３」、「ＣＬＥＣＳＦ１１」、「ＣＬＥＣＳＦ７」、「ＤＬＥＣ」、「ＨＥＣＬ」又は「ＰＲＯ３４１５０」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＣＬＥＣ４Ｃ核酸、並びにＣＬＥＣ４ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＣＬＥＣ４Ｃ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００１３７１３９０．１、ＮＭ＿００１３７１３９１．１、ＮＭ＿１３０４４１．３又はＮＭ＿２０３５０３．２にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＬＥＣ４Ｃタンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００１３５８３１９．１、ＮＰ＿００１３５８３２０．１、ＮＰ＿５６９７０８．１又はＮＰ＿９８７０９９．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＬＥＣ４Ｃ遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：１７０４８２にアノテーションされる。
「ＣＬＥＣ４Ｃ」（「Ｃ型レクチンドメインファミリー４メンバーＣ」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＣＬＥＣ４Ｃマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＣＬＥＣ４Ｃは「ＢＤＣＡ－２」、「ＢＤＣＡ２」、「ＣＤ３０３」、「ＣＬＥＣＳＦ１１」、「ＣＬＥＣＳＦ７」、「ＤＬＥＣ」、「ＨＥＣＬ」又は「ＰＲＯ３４１５０」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＣＬＥＣ４Ｃ核酸、並びにＣＬＥＣ４ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＣＬＥＣ４Ｃ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００１３７１３９０．１、ＮＭ＿００１３７１３９１．１、ＮＭ＿１３０４４１．３又はＮＭ＿２０３５０３．２にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＬＥＣ４Ｃタンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００１３５８３１９．１、ＮＰ＿００１３５８３２０．１、ＮＰ＿５６９７０８．１又はＮＰ＿９８７０９９．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＬＥＣ４Ｃ遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：１７０４８２にアノテーションされる。
【0044】
「ＣＸＣＲ３」（「Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカイン受容体３」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＣＸＣＲ３マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＣＸＣＲ３は「ＣＤ１８２」、「ＣＤ１８３」、「ＣＫＲ－Ｌ２」、「ＣＭＫＡＲ３」、「ＧＰＲ９」、「ＩＰ１０－Ｒ」、「Ｍｉｇ－Ｒ」又は「ＭｉｇＲ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＣＸＣＲ３核酸、並びにＣＸＣＲ３ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＣＸＣＲ３ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００１５０４．２、ＸＭ＿０４７４４２０１０．１、ＮＭ＿００１１４２７９７．２、ＸＭ＿００５２６２２５７．４、ＸＭ＿００５２６２２５６．４又はＸＭ＿０１７０２９４３５．２にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＸＣＲ３タンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００１４９５．１、ＸＰ＿０４７２９７９６６．１、ＮＰ＿００１１３６２６９．１、ＸＰ＿００５２６２３１４．１、ＸＰ＿００５２６３１３．１、ＸＰ＿０１６８８４９２４．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＣＸＣＲ３遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８３３にアノテーションされる。
「ＴＬＲ８」（「トール様受容体８）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＴＬＲ８マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＴＬＲ８は「ＣＤ２８８」、「ＩＭＤ９８」、「ｈＴＬＲ８」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＴＬＲ８核酸、並びにＴＬＲ８ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＴＬＲ８ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿０１６６１０．４又はＮＭ＿１３８６３６．５にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＴＬＲ８タンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿０５７６９４．２又はＮＰ＿６１９５４２．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＴＬＲ８遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：５１３１１にアノテーションされる。
「ＴＬＲ８」（「トール様受容体８）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＴＬＲ８マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＴＬＲ８は「ＣＤ２８８」、「ＩＭＤ９８」、「ｈＴＬＲ８」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＴＬＲ８核酸、並びにＴＬＲ８ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＴＬＲ８ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿０１６６１０．４又はＮＭ＿１３８６３６．５にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＴＬＲ８タンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿０５７６９４．２又はＮＰ＿６１９５４２．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＴＬＲ８遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：５１３１１にアノテーションされる。
【0045】
「ＦＣＧＲ２Ａ」（「Ｆｃガンマ受容体ＩＩａ」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＦＣＧＲ２Ａマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＦＣＧＲ２Ａは「ＣＤ３２」、「ＣＤ３２Ａ」、「ＣＤｗ３２」、「ＦＣＧ２」、「ＦＣＧＲ２」、ＦＣＧＲ２Ａ１」、「ＦｃＧＲ」、「ＦｃｇａｍｍａＲＩＩａ」又は「ＩＧＦＲ２」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＦＣＧＲ２Ａ核酸、並びにＦＣＧＲ２Ａペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＦＣＦＲ２Ａ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００１１３６２１９．３、ＮＭ＿００１３７５２９６．１、ＮＭ＿００１３７５２９７．１又はＮＭ＿０２１６４２．５にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＦＣＧＲ２Ａタンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００１１２９６９１．１、ＮＰ＿００１３６２２２５．１、ＮＰ＿００１３６２２２６．１又はＮＰ＿０６７６７４．２にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＦＣＧＲ２Ａ遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２２１２にアノテーションされる。
「ＩＤＯ１」（「インドールアミン２，３－ジオキシゲナーゼ１」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＤＯ１マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＤＯ１は「ＩＤＯ」、「ＩＤＯ－１」又は「ＩＮＤＯ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＤＯ核酸、並びにＩＤＯペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＩＤＯ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００２１６４．６にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＩＤＯタンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００２１５５．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＩＤＯ１遺伝子はＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：３６２０にアノテーションされる。
「ＩＤＯ１」（「インドールアミン２，３－ジオキシゲナーゼ１」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＤＯ１マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＤＯ１は「ＩＤＯ」、「ＩＤＯ－１」又は「ＩＮＤＯ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＤＯ核酸、並びにＩＤＯペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＩＤＯ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００２１６４．６にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＩＤＯタンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００２１５５．１にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＩＤＯ１遺伝子はＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：３６２０にアノテーションされる。
【0046】
「ＴＲＡＦ３ＩＰ３」（「ＴＲＡＦ３相互作用タンパク質３」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＴＲＡＦ３ＩＰ３マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＴＲＡＦ３ＩＰ３は「Ｔ３ＪＡＭ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＴＲＡＦ３ＩＰ３核酸、並びにＴＲＡＦ３ＩＰ３ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＴＲＡＦ３ＩＰ３ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００１２８７７５４．２、ＮＭ＿００１３２０１４３．２、ＮＭ＿００１３２０１４４．２、ＮＭ＿０２５２２８．４にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＴＲＡＦ３ＩＰ３タンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００１２７４６８３．１、ＮＰ＿００１３０７０７２．１、ＮＰ＿００１３０７０７３．１又はＮＰ＿０７９５０４．２にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＴＲＡＦ３ＩＰ３遺伝子はＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：８０３４２にアノテーションされる。
「ＰＩＫ３ＣＤ」（「ホスファチジルイノシトール－４，５－ビスホスファート３－キナーゼ触媒サブユニットデルタ」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＰＩＫ３ＣＤマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＰＩＫ３ＣＤは「ＡＰＤＳ」、「ＩＭＤ１４」、「ＩＭＤ１４Ａ」、「ＩＭＤ１４Ｂ」、「Ｐ１１０ＤＥＬＴＡ」、「ＰＩ３Ｋ」、「ＲＯＣＨＩＳ」又は「ｐ１１０Ｄ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＰＩＫ３ＣＤ核酸、並びにＰＩＫ３ＣＤペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＰＩＫ３ＣＤ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００１３５０２３４．２、ＮＭ＿００１３５０２３５．１又はＮＭ＿００５０２６．５にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＰＩＫ３ＣＤタンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００１３３７１６３．１、ＮＰ＿００１３３７１６４．１、ＮＰ＿００５０１７．３にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＰＩＫ３ＣＤ遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：５２９３にアノテーションされる。
「ＰＩＫ３ＣＤ」（「ホスファチジルイノシトール－４，５－ビスホスファート３－キナーゼ触媒サブユニットデルタ」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＰＩＫ３ＣＤマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＰＩＫ３ＣＤは「ＡＰＤＳ」、「ＩＭＤ１４」、「ＩＭＤ１４Ａ」、「ＩＭＤ１４Ｂ」、「Ｐ１１０ＤＥＬＴＡ」、「ＰＩ３Ｋ」、「ＲＯＣＨＩＳ」又は「ｐ１１０Ｄ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＰＩＫ３ＣＤ核酸、並びにＰＩＫ３ＣＤペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＰＩＫ３ＣＤ ｍＲＮＡは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｇ．ｇｏｖ／）アクセッション番号ＮＭ＿００１３５０２３４．２、ＮＭ＿００１３５０２３５．１又はＮＭ＿００５０２６．５にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＰＩＫ３ＣＤタンパク質は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋアクセッション番号ＮＰ＿００１３３７１６３．１、ＮＰ＿００１３３７１６４．１、ＮＰ＿００５０１７．３にアノテーションされる。例を挙げると、ヒトＰＩＫ３ＣＤ遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：５２９３にアノテーションされる。
【0047】
「ＩＧＬＶ１．３６」（「免疫グロブリンラムダ鎖可変領域１－３６」への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＧＬＶ１．３６マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＴＧＡＬは「ＩＧＬＶ１３６」、「Ｖ１－１１」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＧＬＶ１．３６核酸、並びにＩＧＬＶ１．３６ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＩＧＬＶ１．３６遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８８２６にアノテーションされる。
「ＴＲＡＶ１４ＤＶ４」（「Ｔ細胞受容体アルファ鎖可変領域１４／デルタ鎖可変領域４」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４は「ｈＡＤＶ１４Ｓ１」、「ＴＲＡＶ１４／ＤＶ４」、「ＴＣＲＡＶ６Ｓ１－ｈＤＶ１０４Ｓ１」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４核酸、並びにＴＲＡＶ１４ＤＶ４ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＴＲＡＶ１４ＤＶ４遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８６６９にアノテーションされる。
「ＴＲＡＪ１６」（Ｔ細胞受容体アルファＪ鎖１６」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＴＧＡＬマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、これらの用語は文脈から明らかなように、ＴＲＡＪ１６核酸、並びにＴＲＡＪ１６ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＴＲＡＪ１６遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８７３９にアノテーションされる。
「ＴＲＡＶ１４ＤＶ４」（「Ｔ細胞受容体アルファ鎖可変領域１４／デルタ鎖可変領域４」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４は「ｈＡＤＶ１４Ｓ１」、「ＴＲＡＶ１４／ＤＶ４」、「ＴＣＲＡＶ６Ｓ１－ｈＤＶ１０４Ｓ１」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４核酸、並びにＴＲＡＶ１４ＤＶ４ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＴＲＡＶ１４ＤＶ４遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８６６９にアノテーションされる。
「ＴＲＡＪ１６」（Ｔ細胞受容体アルファＪ鎖１６」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＴＧＡＬマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、これらの用語は文脈から明らかなように、ＴＲＡＪ１６核酸、並びにＴＲＡＪ１６ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＴＲＡＪ１６遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８７３９にアノテーションされる。
【0048】
「ＩＧＨＶ１．３」（「免疫グロブリン重鎖可変領域１－３」への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＧＨＶ１．３マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＧＨＶ１．３は「ＩＧＨＶ１－３」、「ＩＧＨＶ１３」又は「ＶＩ－３Ｂ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＧＨＶ１．３核酸、並びにＩＧＨＶ１．３ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＩＧＨＶ１．３遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８４７３にアノテーションされる。
「ＩＧＨＶ４．２８」（「免疫グロブリン重鎖可変領域４－２８」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＧＨＶ４．２８マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＧＨＶ４．２８は「ＩＧＨＶ４－２８」、「ＩＧＨＶ４２８」又は「ＶＨ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＧＨＶ４．２８核酸、並びにＩＧＨＶ４．２８ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＩＧＨＶ４．２８遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８４００にアノテーションされる。
「ＩＧＨＶ４．３１」（「免疫グロブリン重鎖可変領域４－３１」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＧＨＶ４．３１マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＧＨＶ４．３１は「ＩＧＨＶ４－３１」又は「ＩＧＨＶ４３１」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＧＨＶ４．３１核酸、並びにＩＧＨＶ４．３１ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＩＧＨＶ４．３１遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８３９６にアノテーションされる。
「ＩＧＨＶ４．４」（「免疫グロブリン重鎖可変領域４－４」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＧＨＶ４．４マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＧＨＶ４．４は「ＩＧＨＶ４－４」又は「ＩＧＨＶ４４」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＧＨＶ４．４核酸、並びにＩＧＨＶ４．４ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＩＧＨＶ４．４遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８４０１にアノテーションされる。
「ＩＧＨＶ４．２８」（「免疫グロブリン重鎖可変領域４－２８」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＧＨＶ４．２８マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＧＨＶ４．２８は「ＩＧＨＶ４－２８」、「ＩＧＨＶ４２８」又は「ＶＨ」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＧＨＶ４．２８核酸、並びにＩＧＨＶ４．２８ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＩＧＨＶ４．２８遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８４００にアノテーションされる。
「ＩＧＨＶ４．３１」（「免疫グロブリン重鎖可変領域４－３１」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＧＨＶ４．３１マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＧＨＶ４．３１は「ＩＧＨＶ４－３１」又は「ＩＧＨＶ４３１」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＧＨＶ４．３１核酸、並びにＩＧＨＶ４．３１ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＩＧＨＶ４．３１遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８３９６にアノテーションされる。
「ＩＧＨＶ４．４」（「免疫グロブリン重鎖可変領域４－４」）への言及は、当技術分野の名称で一般的に公知であるように、ＩＧＨＶ４．４マーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸を意味する。更に教示すると、ＩＧＨＶ４．４は「ＩＧＨＶ４－４」又は「ＩＧＨＶ４４」としても知られる。これらの用語は、文脈から明らかなように、ＩＧＨＶ４．４核酸、並びにＩＧＨＶ４．４ペプチド、ポリペプチド及びタンパク質を示す。例を挙げると、ヒトＩＧＨＶ４．４遺伝子は、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ ＩＤ：２８４０１にアノテーションされる。
【0049】
配列データベース又は本明細書に表される任意の配列がマーカー、ペプチド、ポリペプチド、タンパク質又は核酸の前駆体であり得、成熟分子を避けてプロセシングされる部分を含み得ることを当業者は理解することができる。
他に文脈から明らかでない限り、ここでの任意のマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質、或いはこれらの断片への言及は、一般的に該マーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質、或いはこれらの断片の修飾形態を包含することもあり、例えば突然変異などの遺伝子変化、又は例えばリン酸化、グリコシル化、脂質修飾、メチル化、システイン化、スルホン化、グルタチオン化、アセチル化、酸化等を含む発現後修飾を含む。
ここでの任意のマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質への言及は、これらの断片も包含する。従って、ここでのいずれか１つのマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質の測定（又は量の測定）、存在の判定、或いはこれらの発現レベルの判定への言及は、例えばこれらの任意の成熟した及び／又はプロセシングした可溶／分泌形態（例えば、血漿循環形態）の測定、並びに／或いはこれらの１つ又は複数の断片の測定など、該マーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質の測定、存在の判定、或いはその発現レベルの判定を包含し得る。
例えば、任意のマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質、及び／或いはこれらの１つ又は複数の断片はまとめて測定されてよく、測定した量はまとめて測定した種の総量に相当する。更なる例において、任意のマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質、及び／或いは１つ又は複数のこれらの断片は個別に測定されてよい。
他に文脈から明らかでない限り、ここでの任意のマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質、或いはこれらの断片への言及は、一般的に該マーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質、或いはこれらの断片の修飾形態を包含することもあり、例えば突然変異などの遺伝子変化、又は例えばリン酸化、グリコシル化、脂質修飾、メチル化、システイン化、スルホン化、グルタチオン化、アセチル化、酸化等を含む発現後修飾を含む。
ここでの任意のマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質への言及は、これらの断片も包含する。従って、ここでのいずれか１つのマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質の測定（又は量の測定）、存在の判定、或いはこれらの発現レベルの判定への言及は、例えばこれらの任意の成熟した及び／又はプロセシングした可溶／分泌形態（例えば、血漿循環形態）の測定、並びに／或いはこれらの１つ又は複数の断片の測定など、該マーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質の測定、存在の判定、或いはその発現レベルの判定を包含し得る。
例えば、任意のマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質、及び／或いはこれらの１つ又は複数の断片はまとめて測定されてよく、測定した量はまとめて測定した種の総量に相当する。更なる例において、任意のマーカー、遺伝子、ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質、及び／或いは１つ又は複数のこれらの断片は個別に測定されてよい。
【0050】
ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質に関する「断片」という用語は、一般的にペプチド、ポリペプチド又はタンパク質のＮ及び／又はＣ末端切断形態を意味する。好ましくは、断片は該ペプチド、ポリペプチド又は１０のタンパク質のアミノ酸配列長のうちの少なくとも約３０％、例えば少なくとも約５０％又は少なくとも約７０％、好ましくは少なくとも約８０％、例えば少なくとも約８５％、より好ましくは少なくとも約９０％、更により好ましくは少なくとも約９５％、又は約９９％を含み得る。例えば、全長ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質の長さを超えない限り、断片は対応する全長ペプチド、ポリペプチド又はタンパク質の≧５の連続するアミノ酸、又は≧１０の連続するアミノ酸、又は≧２０の連続するアミノ酸、又は≧３０の連続するアミノ酸、例えば≧５０の連続するアミノ酸などの≧４０の連続するアミノ酸等、例えば、≧６０、≧７０、≧８０、≧９０、≧１００、≧２００、≧３００又は≧４００の連続するアミノ酸の配列を含み得る。
ここでの任意のタンパク質、ポリペプチド又はペプチドへの言及は、その変異型も包含し得る。タンパク質、ポリペプチド又はペプチドの「変異型」という用語は、その配列（つまりアミノ酸配列）が記載されたタンパク質又はポリペプチドの配列と実質的に同一（つまり大部分が同一であるが、完全ではない）であり、例えば少なくとも約８０％同一又は少なくとも約８５％同一であり、例えば好ましくは少なくとも約９０％同一、例えば少なくとも９１％同一、９２％同一、より好ましくは少なくとも約９３％同一、例えば少なくとも９４％同一、更に一層好ましくは少なくとも約９５％同一、例えば少なくとも９６％同一、更により好ましくは少なくとも約９７％同一、例えば少なくとも９８％同一、及び最も好ましくは少なくとも９９％同一であるタンパク質、ポリペプチド又はペプチドを指す。好ましくは、変異型は記載したタンパク質、ポリペプチド又はペプチドの全配列を配列アラインメントでクエリすると、記載したタンパク質、ポリペプチド又はペプチドとの同一性の程度を表示することができる（つまり、全体の配列同一性）。
ここでの任意のタンパク質、ポリペプチド又はペプチドへの言及は、その変異型も包含し得る。タンパク質、ポリペプチド又はペプチドの「変異型」という用語は、その配列（つまりアミノ酸配列）が記載されたタンパク質又はポリペプチドの配列と実質的に同一（つまり大部分が同一であるが、完全ではない）であり、例えば少なくとも約８０％同一又は少なくとも約８５％同一であり、例えば好ましくは少なくとも約９０％同一、例えば少なくとも９１％同一、９２％同一、より好ましくは少なくとも約９３％同一、例えば少なくとも９４％同一、更に一層好ましくは少なくとも約９５％同一、例えば少なくとも９６％同一、更により好ましくは少なくとも約９７％同一、例えば少なくとも９８％同一、及び最も好ましくは少なくとも９９％同一であるタンパク質、ポリペプチド又はペプチドを指す。好ましくは、変異型は記載したタンパク質、ポリペプチド又はペプチドの全配列を配列アラインメントでクエリすると、記載したタンパク質、ポリペプチド又はペプチドとの同一性の程度を表示することができる（つまり、全体の配列同一性）。
【0051】
タンパク質、ポリペプチド又はペプチドの変異型は、該タンパク質、ポリペプチド又はペプチドのホモログ（例えば、オーソログ又はパラログ）でよい。ここで使用される「相同性」という用語は、一般的に同じ又は異なるタクソンの高分子間、特に２つのタンパク質又はポリペプチド間の構造的類似性を示し、この類似性は共有する系統によるものである。
本明細書がタンパク質、ポリペプチドもしくはペプチドの断片及び／又は変異型を指す又は包含する場合、これは好ましくは「機能的」である変異型及び／又は断片を示し、つまり少なくとも部分的にそれぞれのタンパク質、ポリペプチド又はペプチドの生物活性又は意図された機能性を保持する。好ましくは、機能的な断片及び／又は変異型は、対応するタンパク質、ポリペプチド又はペプチドと比較して、意図された生物活性又は機能性の少なくとも約２０％、例えば少なくとも３０％、又は少なくとも約４０％、又は少なくとも約５０％、例えば少なくとも６０％、より好ましくは少なくとも約７０％、例えば少なくとも８０％、更により好ましくは少なくとも約８５％、なおより好ましくは少なくとも約９０％、最も好ましくは少なくとも約９５％、又は約１００％以上を保持し得る。
本明細書がタンパク質、ポリペプチドもしくはペプチドの断片及び／又は変異型を指す又は包含する場合、これは好ましくは「機能的」である変異型及び／又は断片を示し、つまり少なくとも部分的にそれぞれのタンパク質、ポリペプチド又はペプチドの生物活性又は意図された機能性を保持する。好ましくは、機能的な断片及び／又は変異型は、対応するタンパク質、ポリペプチド又はペプチドと比較して、意図された生物活性又は機能性の少なくとも約２０％、例えば少なくとも３０％、又は少なくとも約４０％、又は少なくとも約５０％、例えば少なくとも６０％、より好ましくは少なくとも約７０％、例えば少なくとも８０％、更により好ましくは少なくとも約８５％、なおより好ましくは少なくとも約９０％、最も好ましくは少なくとも約９５％、又は約１００％以上を保持し得る。
【0052】
いくつかの実施形態において、本願のいずれかの方法で得られるリスクスコアは、被験者の腫瘍の免疫組織化学又はタンパク質発現データにより更に改善することができる。例えば、Ｃｙｔｏｋｉｎｅ ３０－Ｐｌｅｘ Ｈｕｍａｎ Ｐａｎｅｌ及び免疫組織化学染色は、被験者サンプルの更なる定性的及び／又は定量的評価に使用することができる。
【0053】
本発明は、免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応を予測及び／又は判定するコンピュータ実装方法も提供し、該被験者から得られるサンプルを分析する。本方法は（ａ）ＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１及びＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択され、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおいて定量される少なくとも３つ、好ましくは少なくとも４つ又は５つ、更に一層好ましくは少なくとも１０のバイオマーカーの定量された発現レベルを提供することと；（ｂ）基準セットの対応する評価及び発現レベルから得られたデータと比較することにより正規化を行うように、定量化した発現レベルを正規化することと、（ｃ）工程（ｂ）の正規化値が所定の閾値を超えるかどうかを分類することと、（ｄ）予測アルゴリズム又は機械学習モデルを用いて算出し、免疫療法剤に対する被験者の反応の尤度を示す該正規価値のリスクスコアを取得することと、を含む。
別の実施形態において、癌と診断された被験者が免疫療法剤を用いた処置に反応するかどうかを予測及び／又は判定するコンピュータ実装方法を提供し、該被験者から得られる腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われるサンプルを分析する。本方法は（ａ）バイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の定量化した発現レベルを提供することであって、バイオマーカーは被験者サンプルにおいて定量化されることと；（ｂ）任意に被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬ、並びに／或いはＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４からなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーの定量化した発現レベルを提供することと、（ｃ）基準セットの対応する評価及び発現レベルから得られたデータと比較することにより正規化を行うように、定量化した発現レベルを正規化することと、（ｄ）工程（ｃ）の正規化値が所定の閾値を超えるかどうかを分類することと、（ｅ）予測アルゴリズム又は機械学習モデルを用いて算出し、免疫療法剤に対する被験者の反応の尤度を示す該正規価値のリスクスコアを取得することとを含む。
別の実施形態において、癌と診断された被験者が免疫療法剤を用いた処置に反応するかどうかを予測及び／又は判定するコンピュータ実装方法を提供し、該被験者から得られる腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われるサンプルを分析する。本方法は（ａ）バイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の定量化した発現レベルを提供することであって、バイオマーカーは被験者サンプルにおいて定量化されることと；（ｂ）任意に被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬ、並びに／或いはＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４からなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーの定量化した発現レベルを提供することと、（ｃ）基準セットの対応する評価及び発現レベルから得られたデータと比較することにより正規化を行うように、定量化した発現レベルを正規化することと、（ｄ）工程（ｃ）の正規化値が所定の閾値を超えるかどうかを分類することと、（ｅ）予測アルゴリズム又は機械学習モデルを用いて算出し、免疫療法剤に対する被験者の反応の尤度を示す該正規価値のリスクスコアを取得することとを含む。
【0054】
いくつかの実施形態において、免疫療法剤に対する被験者の反応を予測及び／又は判定するキットを開示する。いくつかの実施形態において、本キットは、被験者のサンプルにおけるＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される少なくとも３つ、好ましくは少なくとも４つ又は５つ、更に一層好ましくは少なくとも１０又はすべてのバイオマーカーの発現レベルを測定する手段を含む。任意に、本キットはＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される１つ又は複数のバイオマーカーの基準値又は閾値を更に含む。
いくつかの他の実施形態において、免疫療法剤に対する被験者の反応を予測及び／又は判定するキットは、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルを測定する手段；任意に、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬ、並びに／或いはＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される１つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルを測定する手段を含む。任意に、本キットはバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の基準値又は閾値を更に含む。本キットはバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬ、並びに／或いはＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される１つ又は複数のバイオマーカーの基準値又は閾値も更に含んでよい。
更にいくつかの更なる実施形態において、本願のキットはすぐに使える基質溶液、洗浄溶液、希釈バッファ及び説明書を含んでよい。本キットは陽性及び／又は陰性対照サンプルも含んでよい。いくつかの実施形態において、本キットは使用説明書を含む。好ましくは、本キットに含まれる使用説明書は、当業者には明白で、簡潔及び包括的である。通常、説明書はキットの内容、サンプルの採取方法、方法、実験の読み出し及びその解釈に関する情報、並びに注意及び警告を提供する。
いくつかの他の実施形態において、免疫療法剤に対する被験者の反応を予測及び／又は判定するキットは、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルを測定する手段；任意に、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおけるバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬ、並びに／或いはＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される１つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルを測定する手段を含む。任意に、本キットはバイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の基準値又は閾値を更に含む。本キットはバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬ、並びに／或いはＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される１つ又は複数のバイオマーカーの基準値又は閾値も更に含んでよい。
更にいくつかの更なる実施形態において、本願のキットはすぐに使える基質溶液、洗浄溶液、希釈バッファ及び説明書を含んでよい。本キットは陽性及び／又は陰性対照サンプルも含んでよい。いくつかの実施形態において、本キットは使用説明書を含む。好ましくは、本キットに含まれる使用説明書は、当業者には明白で、簡潔及び包括的である。通常、説明書はキットの内容、サンプルの採取方法、方法、実験の読み出し及びその解釈に関する情報、並びに注意及び警告を提供する。
【0055】
本明細書を通して用いられる「部品キット」及び「キット」という用語は、特定の方法（例えば、免疫療法剤に対する被験者の反応を予測及び／又は判定する方法、被験者が免疫療法処置に適しているかどうかを判断する方法、又は被験者が免疫療法処置に反応しやすいかどうかを判定する方法）を実施するのに必要な構成要素を含有する製品を指し、輸送及び保管するために包装される。キットに含まれる構成要素を包装するのに好適な材料は、ガラス、プラスチック（例えば、ポリエチレン、ポリプロピレン、ポリカーボナート）、瓶、フラスコ、バイアル、アンプル、紙、包装材料、或いは他の種類の容器、運搬装置又は支持物が挙げられる。キットが複数の構成要素を含む場合、少なくとも一部の構成要素（例えば、複数の構成要素のうちの２つ以上）又は構成要素すべてが物理的に分離されてよく、例えば別々の容器、運搬装置又は支持物に含まれる。キットに含まれる構成要素は、特定の方法を実施するのに十分である場合も、十分でない場合もあり、それぞれ外部の試薬又は物質が本方法を実施するのに必要でない場合も、必要である場合もある。通常、キットはリキッドハンドリング機器、環境（例えば、温度）制御機器、分析機器等の標準的な実験機器と併せて利用される。本キットは、特定の方法で有用である溶媒、バッファ（例えば、限定されないが、ヒスチジンバッファ、クエン酸塩バッファ、コハク酸塩バッファ、酢酸塩バッファ、リン酸塩バッファ、ギ酸塩バッファ、安息香酸塩バッファ、ＴＲＩＳ（（トリス（ヒドロキシメチル）アミノメタン）バッファ又はマレイン酸塩バッファ、又はこれらの混合物など）、酵素（例えば、限定されないが、熱安定性ＤＮＡポリメラーゼなど）、検出可能な標識、検出試薬、及び対照製剤（陽性及び／又は陰性）の一部又はすべてを含み得る。
【0056】
通常、本キットは、印刷挿入物などの使用説明書、又はコンピュータ読み取り可能媒体に使用説明書を含み得る。これらの用語は、「製品」という用語と交換可能に使用されてよく、製品はこの文脈で用いられる場合、任意の人造の実体的な構造製品を広く包含する。
具体的な実施形態において、本キットはここに教示される方法を実施するための１つ又は複数のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能記憶媒体を更に含む。
更に、特に免疫療法剤に対する被験者の反応を予測及び／又は判定するため、或いは被験者が免疫療法処置に適しているかどうかを判断するため、或いは被験者が免疫療法処置に反応しやすいかどうかを判定するための本キットの使用も提供する。
具体的な実施形態において、本キットはここに教示される方法を実施するための１つ又は複数のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能記憶媒体を更に含む。
更に、特に免疫療法剤に対する被験者の反応を予測及び／又は判定するため、或いは被験者が免疫療法処置に適しているかどうかを判断するため、或いは被験者が免疫療法処置に反応しやすいかどうかを判定するための本キットの使用も提供する。
【0057】
更に、ここに開示される実施形態のいずれかに記載のキットの使用を提供する。ある態様において、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおいて、バイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルを測定する手段を含むキットの使用が、ここで教示されるような免疫療法剤を用いた処置に対する、癌と診断された被験者の反応又は抵抗性を判定及び／又は予測する方法で提供される。更なる実施形態において、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおいて、バイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの発現レベルを測定する手段を更に含むキットの使用が提供される。別の実施形態において、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおいて、バイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４の発現レベルを測定する手段を更に含むキットの使用が提供される。いくつかの実施形態において、バイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の基準値又は閾値、並びに／或いはバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬの基準値又は閾値、並びに／或いはバイオマーカーＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３及びＩＧＨＶ４．４の基準値又は閾値を更に含むキットの使用が提供される。
【0058】
本願の発明者は、免疫療法剤に対する被験者の反応を予測及び／又は判定する、或いは被験者が免疫療法剤を用いた処置に適しているかどうかを判断するいくつかのバイオマーカーを特定した。より具体的には、免疫チェックポイント阻害剤を用いた処置後の反応を予測するのに特に好適なバイオマーカーを特定した。従って、いくつかの実施形態において、免疫療法剤は免疫チェックポイント阻害剤、又はいくつかの免疫チェックポイント阻害剤の併用である。更に、免疫チェックポイント阻害剤はＰＤ－１標的剤、ＰＤ－Ｌ１標的剤、ＣＴＬＡ－４標的剤、及びこれらの組合せからなる群から選択される。いくつかの更なる好ましい実施形態において、免疫療法処置はＰＤ－１標的剤又はＰＤ－Ｌ１標的剤とＣＴＬＡ－４標的剤との併用である。いくつかの実施形態において、ＰＤ－１標的剤は例えばペムブロリズマブ、ニボルマブ又はセミプリマブなどのＰＤ－１に対するモノクローナル抗体である。いくつかの実施形態において、ＰＤ－Ｌ１標的剤は例えばアテゾリズマブ、アベルマブ、デュルバルマブ、ニボルマブ又はペムブロリズマブなどのＰＤ－Ｌ１に対するモノクローナル抗体である。いくつかの実施形態において、ＣＴＬＡ－４標的剤は例えばイピリムマブなどのＣＴＬＡ－１に対するモノクローナル抗体である。更にいくつかの更なる実施形態において、アテゾリズマブ、アベルマブ、デュルバルマブ、ニボルマブ又はペムブロリズマブなどのＰＤＬ－１標的剤は、イピリムマブなどのＣＴＬＡ－４標的剤と併用される。
【0059】
免疫チェックポイント阻害剤のような免疫療法薬は特定の免疫細胞を標的とし、免疫応答を開始するために活性化又は不活性化される必要がある。ＰＤ－１又はＰＤ－Ｌ１のどちらかを標的とするモノクローナル抗体は、それぞれＴ細胞及び正常（又は癌）細胞に存在するこれらのタンパク質をブロックし、癌細胞に対する免疫応答を促進することができる。これらの薬剤は、膀胱癌、非小細胞肺癌及びメルケル細胞皮膚癌を含む異なるタイプの癌を処置するのに有用である。ＣＴＬＡ－４は一部のＴ細胞上の別のタンパク質であり、ＰＤ－１のように、免疫システムを抑制する一種のスイッチとして作用する。抗ＣＴＬＡ４処置は、皮膚のメラノーマ及び一部の他の癌を処置するのに使用することが多い。
ＰＤ－１標的剤、ＰＤ－Ｌ１標的剤又はＣＴＬＡ－４標的剤は、ＰＤ－１、ＰＤ－Ｌ１又はＣＴＬＡ－４を認識及びブロックする抗体又はその断片など、当技術分野で公知の任意の標的剤であり得る。いくつかの実施形態において、ＰＤ－１標的剤は例えばペムブロリズマブ、ニボルマブ又はセミプリマブなどのＰＤ－１に対するモノクローナル抗体である。いくつかの実施形態において、ＰＤ－Ｌ１標的剤は例えばアテゾリズマブ、アベルマブ、デュルバルマブ、ニボルマブ又はペムブロリズマブなどのＰＤ－Ｌ１に対するモノクローナル抗体である。いくつかの実施形態において、ＣＴＬＡ－４標的剤は例えばイピリムマブなどのＣＴＬＡ－１に対するモノクローナル抗体である。更にいくつかの更なる実施形態において、アテゾリズマブ、アベルマブ、デュルバルマブ、ニボルマブ又はペムブロリズマブなどのＰＬＤ－１標的剤は、イピリムマブなどのＣＴＬＡ－４標的剤と併用される。
ＰＤ－１標的剤、ＰＤ－Ｌ１標的剤又はＣＴＬＡ－４標的剤は、ＰＤ－１、ＰＤ－Ｌ１又はＣＴＬＡ－４を認識及びブロックする抗体又はその断片など、当技術分野で公知の任意の標的剤であり得る。いくつかの実施形態において、ＰＤ－１標的剤は例えばペムブロリズマブ、ニボルマブ又はセミプリマブなどのＰＤ－１に対するモノクローナル抗体である。いくつかの実施形態において、ＰＤ－Ｌ１標的剤は例えばアテゾリズマブ、アベルマブ、デュルバルマブ、ニボルマブ又はペムブロリズマブなどのＰＤ－Ｌ１に対するモノクローナル抗体である。いくつかの実施形態において、ＣＴＬＡ－４標的剤は例えばイピリムマブなどのＣＴＬＡ－１に対するモノクローナル抗体である。更にいくつかの更なる実施形態において、アテゾリズマブ、アベルマブ、デュルバルマブ、ニボルマブ又はペムブロリズマブなどのＰＬＤ－１標的剤は、イピリムマブなどのＣＴＬＡ－４標的剤と併用される。
【0060】
本発明の更なる態様において、免疫チェックポイント阻害剤又はチェックポイント阻害剤の併用などの免疫療法剤は、ここで開示されるように、被験者サンプルにおける１つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルを分析するいずれかの方法を使用することで、免疫療法剤を用いた処置に反応することが判明している被験者の癌の処置で使用するために提供される。特に、免疫療法剤は、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおいて、ＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４からなる一覧から選択される１つ又は複数、好ましくは少なくとも３つ、更に一層好ましくは少なくとも４つ又は５つのバイオマーカーの発現レベルを分析するいずれかの方法を使用することで、免疫療法剤を用いた処置に反応することが判明している被験者の癌、好ましくはメラノーマ、より好ましくはステージＩＩ、ステージＩＩＩ又はステージＩＶのメラノーマの処置で使用するために提供される。別の実施形態において、免疫療法剤は、腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる被験者のサンプルにおいて、任意にバイオマーカーＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬ、並びに／或いはＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４からなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーの発現レベルと組み合わせ、バイオマーカーＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３の発現レベルを分析するいずれかの方法を使用することで、免疫療法剤を用いた処置に反応することが判明している被験者の癌、好ましくはメラノーマの処置で使用するために提供される。
【0061】
癌の種類に応じて、別のＩＣＩ処置が助言される。併用療法又は単剤治療が可能である。本発明の効果予測バイオマーカーのセットは、好ましくは癌と診断された被験者が免疫療法剤、特に免疫チェックポイント阻害剤又はチェックポイント阻害剤の併用を用いた処置に反応するかどうかを判定するのに使用される。より好ましくは、本発明の効果予測バイオマーカーのセットは、免疫チェックポイント阻害剤を用いた処置など、免疫療法処置を受けるときの被験者の反応を判定するのに使用される。最も好ましくは、本発明の効果予測バイオマーカーのセットは、ＰＤ－１標的剤、ＰＤ－Ｌ１標的剤、ＣＴＬＡ－４標的剤及びこれらの組合せからなる群から選択される免疫チェックポイント阻害剤の処置を受けるときの被験者の反応を判定するのに使用される。
本発明の更なる態様は、免疫療法剤で癌と診断された被験者を処置する方法に関する。本方法は、ここに開示されるいずれかの方法により、被験者が免疫療法剤を用いた処置に反応しやすいかどうかを判定することと、被験者が免疫療法処置に反応することが判明すると、被験者に免疫療法剤を投与することとを含む。いくつかの好ましい実施形態において、免疫療法剤はＰＤ－１標的剤、ＰＤ－Ｌ１標的剤又はＣＴＬＡ－４標的剤などの免疫チェックポイント阻害剤である。いくつかの更なる好ましい実施形態において、免疫療法剤は異なる免疫チェックポイント阻害剤の併用であり、例えばＰＤ－１標的剤又はＰＤ－Ｌ１標的剤とＣＴＬＡ－４標的剤との併用である。
本発明の別の実施形態は腫瘍反応報告を提供する。これは腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる１つ又は複数の患者のサンプルを単離する工程と；１つ又は複数のサンプルから、任意にＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬと組み合わせ、及び／又は任意にＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４から選択される複数のタンパク質コード遺伝子と組み合わせ、ＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４から選択される複数のバイオマーカー、好ましくはタンパク質コード遺伝子、特に複数のタンパク質コード遺伝子；及び／又はタンパク質コード遺伝子ＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３に関する情報を含む発現データ、好ましくは遺伝子発現データ、更に一層好ましくはＲＮＡシーケンスデータを生成する工程と；複数の可能な処置；好ましくは免疫療法剤を用いた処置に反応する患者の腫瘍の尤度を評価する工程とを含む。更なる実施形態において、免疫組織化学データ或いはその他の有益な患者又は腫瘍データを腫瘍反応報告に追加することができる。
本発明の更なる態様は、免疫療法剤で癌と診断された被験者を処置する方法に関する。本方法は、ここに開示されるいずれかの方法により、被験者が免疫療法剤を用いた処置に反応しやすいかどうかを判定することと、被験者が免疫療法処置に反応することが判明すると、被験者に免疫療法剤を投与することとを含む。いくつかの好ましい実施形態において、免疫療法剤はＰＤ－１標的剤、ＰＤ－Ｌ１標的剤又はＣＴＬＡ－４標的剤などの免疫チェックポイント阻害剤である。いくつかの更なる好ましい実施形態において、免疫療法剤は異なる免疫チェックポイント阻害剤の併用であり、例えばＰＤ－１標的剤又はＰＤ－Ｌ１標的剤とＣＴＬＡ－４標的剤との併用である。
本発明の別の実施形態は腫瘍反応報告を提供する。これは腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われる１つ又は複数の患者のサンプルを単離する工程と；１つ又は複数のサンプルから、任意にＣＤ３Ｇ及びＩＴＧＡＬと組み合わせ、及び／又は任意にＣＤ３Ｅ、ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４から選択される複数のタンパク質コード遺伝子と組み合わせ、ＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４から選択される複数のバイオマーカー、好ましくはタンパク質コード遺伝子、特に複数のタンパク質コード遺伝子；及び／又はタンパク質コード遺伝子ＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３に関する情報を含む発現データ、好ましくは遺伝子発現データ、更に一層好ましくはＲＮＡシーケンスデータを生成する工程と；複数の可能な処置；好ましくは免疫療法剤を用いた処置に反応する患者の腫瘍の尤度を評価する工程とを含む。更なる実施形態において、免疫組織化学データ或いはその他の有益な患者又は腫瘍データを腫瘍反応報告に追加することができる。
【0062】
いくつかの実施形態において、サンプルは腫瘍細胞を含有するか、又は含有することが疑われるサンプルである。いくつかの実施形態において、サンプルは腫瘍細胞を含有する。いくつかの実施形態において、サンプルは腫瘍組織サンプル又は腫瘍細胞を含む液体サンプルである。いくつかの実施形態において、サンプルは癌と診断された被験者由来の腫瘍組織サンプルである。いくつかの実施形態において、サンプルは腫瘍細胞、特に循環腫瘍細胞を含む血液サンプルなどの液体サンプルである。いくつかの実施形態において、サンプルは循環腫瘍細胞を含むサンプルである。このように、バイオマーカーの発現レベルは、癌細胞を含有するか、又は含有することが疑われる生体サンプルにおいて評価される。組織サンプルは、例えば癌に罹患している、癌に罹患することが疑われる、癌と診断された患者の切除組織、組織生検材料又は転移性病変でよい。好ましくは、サンプルは腫瘍の組織サンプル、切除サンプル又は生検サンプル、公知の又は疑わしい転移癌病変又は切片である。
癌／腫瘍細胞を含む血液サンプルなど、切除組織、生検材料及び体液を含む生体サンプルを得る方法は、当技術分野で周知である。
いくつかの実施形態において、サンプルは新鮮凍結腫瘍組織サンプル、新鮮な腫瘍組織サンプル又はホルマリン固定パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）腫瘍組織サンプルなどの腫瘍組織サンプルである。当技術分野で公知の任意の技術を使用し、腫瘍組織サンプルからＲＮＡ又はＤＮＡなどの核酸を単離することができる。例えば、ＱＩＡＧＥＮ ＲＮｅａｓｙ ＦＦＰＥ ｋｉｔ（標準キット）を使用し、メーカの説明書（キアゲン）に従って、ＦＦＰＥ腫瘍組織サンプルなどの腫瘍組織サンプルからＲＮＡを単離することができる。
いくつかの実施形態において、サンプルは腫瘍細胞、特に循環腫瘍細胞を含む液体サンプルである。いくつかの実施形態において、液体サンプルは循環癌細胞を含むことが知られた、又は含むことが疑われる血液サンプル、例えば末梢血サンプルである。サンプルは両方の癌細胞、つまり腫瘍細胞及び非癌性細胞を含んでよく、特定の実施形態では、癌性及び非癌性細胞のどちらも含む。いくつかの実施形態において、サンプルは単離した循環腫瘍細胞のサンプルである。当技術分野で公知の任意の技術を使用し、血液サンプルなどの液体サンプルから循環腫瘍細胞を単離することができる。例えば、ＥａｓｙＳｅｐ（登録商標）Ｄｉｒｅｃｔ ｈｕｍａｎ ＣＴＣ ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ ｋｉｔ（ステムセルテクノロジーズ）、又はキアゲンのＣＴＣ ｒｅａｄｙ－ｔｏ－ｕｓｅ ＣＴＣ ＡｄｎａＴｅｓｔ（キアゲン）を使用し、循環腫瘍を単離することができる。例えば、ＡｌｌＰｒｅｐ ＲＮＡ／ｍＲＮＡ Ｎａｎｏ ｋｉｔ（キアゲン）、又はＲＮｅａｓｙ Ｔｉｓｓｕｅ／Ｃｅｌｌｓ Ａｄｖａｎｃｅｓ ｍｉｎｉ ｋｉｔ（キアゲン）を使用し、単離したＣＴＣからＲＮＡ及び／又はＤＮＡを単離することができる。
癌／腫瘍細胞を含む血液サンプルなど、切除組織、生検材料及び体液を含む生体サンプルを得る方法は、当技術分野で周知である。
いくつかの実施形態において、サンプルは新鮮凍結腫瘍組織サンプル、新鮮な腫瘍組織サンプル又はホルマリン固定パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）腫瘍組織サンプルなどの腫瘍組織サンプルである。当技術分野で公知の任意の技術を使用し、腫瘍組織サンプルからＲＮＡ又はＤＮＡなどの核酸を単離することができる。例えば、ＱＩＡＧＥＮ ＲＮｅａｓｙ ＦＦＰＥ ｋｉｔ（標準キット）を使用し、メーカの説明書（キアゲン）に従って、ＦＦＰＥ腫瘍組織サンプルなどの腫瘍組織サンプルからＲＮＡを単離することができる。
いくつかの実施形態において、サンプルは腫瘍細胞、特に循環腫瘍細胞を含む液体サンプルである。いくつかの実施形態において、液体サンプルは循環癌細胞を含むことが知られた、又は含むことが疑われる血液サンプル、例えば末梢血サンプルである。サンプルは両方の癌細胞、つまり腫瘍細胞及び非癌性細胞を含んでよく、特定の実施形態では、癌性及び非癌性細胞のどちらも含む。いくつかの実施形態において、サンプルは単離した循環腫瘍細胞のサンプルである。当技術分野で公知の任意の技術を使用し、血液サンプルなどの液体サンプルから循環腫瘍細胞を単離することができる。例えば、ＥａｓｙＳｅｐ（登録商標）Ｄｉｒｅｃｔ ｈｕｍａｎ ＣＴＣ ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ ｋｉｔ（ステムセルテクノロジーズ）、又はキアゲンのＣＴＣ ｒｅａｄｙ－ｔｏ－ｕｓｅ ＣＴＣ ＡｄｎａＴｅｓｔ（キアゲン）を使用し、循環腫瘍を単離することができる。例えば、ＡｌｌＰｒｅｐ ＲＮＡ／ｍＲＮＡ Ｎａｎｏ ｋｉｔ（キアゲン）、又はＲＮｅａｓｙ Ｔｉｓｓｕｅ／Ｃｅｌｌｓ Ａｄｖａｎｃｅｓ ｍｉｎｉ ｋｉｔ（キアゲン）を使用し、単離したＣＴＣからＲＮＡ及び／又はＤＮＡを単離することができる。
【0063】
いくつかの実施形態において、任意の免疫療法、或いは癌の処置又はその症状の管理もしくは改善のための化学療法又は放射線療法など、他の処置計画又は治療を開始する前に、患者から得られるサンプルを集める。従って、いくつかの実施形態において、免疫療法剤又は他の薬剤の投与前、或いは免疫療法又は他の処置計画の開始前にサンプルを集める。
いくつかの実施形態において、被験者は癌と診断された被験者である。癌は膀胱癌、腎臓癌、肝癌、肺癌、膵臓癌、前立腺癌、甲状腺癌、子宮癌、卵巣癌、大腸癌、乳癌、頭頸部癌、皮膚癌；更に一層好ましくは皮膚癌又はメラノーマ、肺腺癌、肺扁平上皮癌、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）などの肺癌と診断された癌患者から選択することができる。好ましい実施形態において、被験者はメラノーマ及び／又は肺癌と診断された被験者である。更なる好ましい実施形態において、被験者はメラノーマと診断されている。いくつかの実施形態において、被験者はステージＩＩ、ステージＩＩＩ又はステージＩＶのメラノーマと診断されている。
本発明は、好ましくはメラノーマと診断された患者について記載する。これらの患者は既に抗ＰＤ－１、抗ＰＤ－Ｌ１及び／又は抗ＣＴＬＡ－４処置を受けている場合があり、このような処置を受けているか、又はこのような薬剤での処置が計画されている。効果予測バイオマーカーのセットは該患者のために最適化され、高い特異度及び感度により、このような処置に対する患者の腫瘍の反応、或いは進行又は早期死亡になる可能性を予測する。
好ましい実施形態において、本発明のバイオマーカーの様々なセットは、新規免疫療法薬の開発に使用される。
いくつかの実施形態において、被験者は癌と診断された被験者である。癌は膀胱癌、腎臓癌、肝癌、肺癌、膵臓癌、前立腺癌、甲状腺癌、子宮癌、卵巣癌、大腸癌、乳癌、頭頸部癌、皮膚癌；更に一層好ましくは皮膚癌又はメラノーマ、肺腺癌、肺扁平上皮癌、非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）などの肺癌と診断された癌患者から選択することができる。好ましい実施形態において、被験者はメラノーマ及び／又は肺癌と診断された被験者である。更なる好ましい実施形態において、被験者はメラノーマと診断されている。いくつかの実施形態において、被験者はステージＩＩ、ステージＩＩＩ又はステージＩＶのメラノーマと診断されている。
本発明は、好ましくはメラノーマと診断された患者について記載する。これらの患者は既に抗ＰＤ－１、抗ＰＤ－Ｌ１及び／又は抗ＣＴＬＡ－４処置を受けている場合があり、このような処置を受けているか、又はこのような薬剤での処置が計画されている。効果予測バイオマーカーのセットは該患者のために最適化され、高い特異度及び感度により、このような処置に対する患者の腫瘍の反応、或いは進行又は早期死亡になる可能性を予測する。
好ましい実施形態において、本発明のバイオマーカーの様々なセットは、新規免疫療法薬の開発に使用される。
【0064】
本発明のある態様は、免疫療法処置を受けるときの進行に関する効果予測バイオマーカーの開発方法に関し、本方法は（ａ）免疫療法処置で動物モデルを処置する工程と；（ｂ）免疫療法処置に対する反応性を発現することに関与するバイオマーカー、好ましくはタンパク質コード遺伝子の発現レベルを分析する工程と；（ｃ）免疫療法処置に対して反応する、部分的に反応する又は反応しない傾向と相関する発現変動バイオマーカー、好ましくはタンパク質コード遺伝子を選択する工程とを含む。
本発明の別の態様は、免疫療法処置に対する反応性を予測するバイオマーカーをテストする方法を提供し、本方法は（ａ）免疫療法処置で動物モデルを処置する工程と；（ｂ）免疫療法処置に対する反応性を発現することに関与するバイオマーカー、好ましくはタンパク質コード遺伝子の発現レベルを分析する工程と；（ｃ）発現変動バイオマーカー、好ましくはタンパク質コード遺伝子を選択する工程であって、免疫療法処置に対して反応する、部分的に反応する又は反応しない動物モデルの傾向と相関する該タンパク質コード遺伝子が明示される工程と、を含む。
好ましくは、動物モデルはマウス、ラット、ウサギ、ネコ、イヌ、カエルからなる群から選択される。これらの動物モデルは、効果予測バイオマーカーの開発及びテストに利用することができる。好ましい動物モデルはマウスモデルである。
別の好ましい実施形態において、本発明のバイオマーカーを動物モデルで発現させる。本発明の効果予測バイオマーカーをマウスモデルで発現させる。好ましいマウスモデルはＭＩＳＴＲＧ、ＮＳＧ－ＳＧＭ３、ＮＯＧ－ＥＸＬ、ＢＲＧ ｈＩＬ－３ ｈＧＭ－ＣＳＦである。本発明の別の及び更なる実施形態において、効果予測バイオマーカーを動物モデル、好ましくはマウスモデルでテストする。
本発明の別の態様は、免疫療法処置に対する反応性を予測するバイオマーカーをテストする方法を提供し、本方法は（ａ）免疫療法処置で動物モデルを処置する工程と；（ｂ）免疫療法処置に対する反応性を発現することに関与するバイオマーカー、好ましくはタンパク質コード遺伝子の発現レベルを分析する工程と；（ｃ）発現変動バイオマーカー、好ましくはタンパク質コード遺伝子を選択する工程であって、免疫療法処置に対して反応する、部分的に反応する又は反応しない動物モデルの傾向と相関する該タンパク質コード遺伝子が明示される工程と、を含む。
好ましくは、動物モデルはマウス、ラット、ウサギ、ネコ、イヌ、カエルからなる群から選択される。これらの動物モデルは、効果予測バイオマーカーの開発及びテストに利用することができる。好ましい動物モデルはマウスモデルである。
別の好ましい実施形態において、本発明のバイオマーカーを動物モデルで発現させる。本発明の効果予測バイオマーカーをマウスモデルで発現させる。好ましいマウスモデルはＭＩＳＴＲＧ、ＮＳＧ－ＳＧＭ３、ＮＯＧ－ＥＸＬ、ＢＲＧ ｈＩＬ－３ ｈＧＭ－ＣＳＦである。本発明の別の及び更なる実施形態において、効果予測バイオマーカーを動物モデル、好ましくはマウスモデルでテストする。
【0065】
本願のいくつかの実施形態は、１つ又は複数の免疫療法処置を受ける被験者の反応性又は非反応性を予測する前述した方法の使用に関する。好ましくは、抗ＰＤ－１／ＰＤ－Ｌ１単剤療法、又は抗ＣＴＬＡ－４療法との併用を受ける被験者の反応性又は非反応性を予測する前述した方法の使用に関する。
どの患者が進行を経験するのか、又は免疫療法処置に対して非レスポンダとなるのかを予後的に特定することは、医学的及び経済的な関心である。より良好で安全な治療を確実にする最適な患者特異的療法を判定することができる。
本発明は、免疫療法処置に対する腫瘍の反応を判定する方法を更に提供し；本方法は、免疫療法処置に対する反応性又は抵抗性に関与する複数のバイオマーカー、好ましくはタンパク質コード遺伝子の発現レベルを定量的に評価する工程と；この定量的評価に基づき、治療に対するレスポンダ、部分レスポンダ又は非レスポンダとして、腫瘍を分類する工程とを含む。
どの患者が進行を経験するのか、又は免疫療法処置に対して非レスポンダとなるのかを予後的に特定することは、医学的及び経済的な関心である。より良好で安全な治療を確実にする最適な患者特異的療法を判定することができる。
本発明は、免疫療法処置に対する腫瘍の反応を判定する方法を更に提供し；本方法は、免疫療法処置に対する反応性又は抵抗性に関与する複数のバイオマーカー、好ましくはタンパク質コード遺伝子の発現レベルを定量的に評価する工程と；この定量的評価に基づき、治療に対するレスポンダ、部分レスポンダ又は非レスポンダとして、腫瘍を分類する工程とを含む。
【0066】
いくつかの実施形態において、本方法は腫瘍に関する免疫組織化学データを判定する工程を更に含む。
好ましくは、免疫組織化学データは腫瘍及び腫瘍微小環境の特性評価に含まれる。この余分なデータセットは、測定の繰り返しにより類似の出力が生成されるにつれ、レスポンダ、部分レスポンダ又は非レスポンダの腫瘍の特定は信頼度が高く、有効となる。
より好ましい実施形態において、本方法は１つ又は複数の可能な免疫療法処置治療を判定する工程を更に含む。
標的ＩＣＩ処置の次に、癌患者の処置において他の免疫療法処置治療を扱うことができ、癌患者処置の前向きな結果につながる。
好ましくは、免疫組織化学データは腫瘍及び腫瘍微小環境の特性評価に含まれる。この余分なデータセットは、測定の繰り返しにより類似の出力が生成されるにつれ、レスポンダ、部分レスポンダ又は非レスポンダの腫瘍の特定は信頼度が高く、有効となる。
より好ましい実施形態において、本方法は１つ又は複数の可能な免疫療法処置治療を判定する工程を更に含む。
標的ＩＣＩ処置の次に、癌患者の処置において他の免疫療法処置治療を扱うことができ、癌患者処置の前向きな結果につながる。
【0067】
本願は、患者におけるここに開示されるような１つ又は複数の遺伝子シグネチャの発現レベルが変化していると判定される場合、活性化する又は抑制する免疫療法処置を癌患者に施す方法を更に提供する。１つの実施形態において、本発明の方法は治療に反応する尤度が増加した患者を通知する工程を含む。別の実施形態において、本発明の方法は特定の治療処置を患者に推奨する工程を含む。他の実施形態において、本発明の方法は患者が治療、特に免疫療法から恩恵を受ける場合があると判明すれば、治療を患者に施す工程を更に含む。
更なる実施形態において、免疫療法剤はチェックポイント阻害剤、キメラ抗原受容体Ｔ細胞療法、腫瘍溶解性ワクチン、サイトカインアゴニストもしくはサイトカインアンタゴニスト又はこれらの組合せ、或いは当技術分野で利用できる他の免疫療法を含む。活性化免疫療法は、チェックポイント阻害剤の使用を更に含み得る。チェックポイント阻害剤は当技術分野で容易に利用でき、限定されないが、ＰＤ－１阻害剤、ＰＤ－Ｌ１阻害剤、ＰＤ－Ｌ２阻害剤、ＣＴＬＡ－４阻害剤又はこれらの組合せを含む。
更なる実施形態において、免疫療法剤はチェックポイント阻害剤、キメラ抗原受容体Ｔ細胞療法、腫瘍溶解性ワクチン、サイトカインアゴニストもしくはサイトカインアンタゴニスト又はこれらの組合せ、或いは当技術分野で利用できる他の免疫療法を含む。活性化免疫療法は、チェックポイント阻害剤の使用を更に含み得る。チェックポイント阻害剤は当技術分野で容易に利用でき、限定されないが、ＰＤ－１阻害剤、ＰＤ－Ｌ１阻害剤、ＰＤ－Ｌ２阻害剤、ＣＴＬＡ－４阻害剤又はこれらの組合せを含む。
【実施例】
【0068】
本発明を更に以下の非限定的な実施例に基づき記載し、本発明を更に説明するが、本発明の範囲を限定することを意図しておらず、そのように解釈されるべきでもない。
方法
研究デザイン、患者コホート及び反応評価
ＰＤ１／ＰＤ－Ｌ１阻害剤、又はＣＴＬＡ４阻害剤との併用により処置された転移性メラノーマ患者、合計２７３名を分析のために選んだ。ＧＥＯ及びｄｂＧａＰデータベース（Ｓｔｕｄｙ３５６７６１［ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１７．０９．０２８］、５２２３９７［ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｃｅｌｌ．２０１９．０１．００３］、ｐｈｓ０００４５２＿０１［ｄｏｉ：１０．１０３８／ｓ４１５９１－０１９－０６５４－５］及びＧＳＥ７８２２０［ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１６．０２．０６５］）にある４つの介入臨床試験から患者２１０名、並びにベルギー及びオーストリアの３病院における進行中の後ろ向き観察研究（ＮＣＴ０４８６００７６）の患者６３名を含んでいた。この研究に登録された患者をニボルマブ又はペムブロリズマブ、或いはイピリムマブと併用して処置した。我々はヒトの参加者を対象とする研究におけるすべての関連する倫理規定に準拠し、インフォームドコンセントを患者全員から得た。各参加施設でプロトコルは独立倫理委員会により承認された。ＲＥＣＩＳＴｖ１．１（ＰＤ－進行、ＳＤ－安定、ＰＲ－部分奏効、ＣＲ－完全奏効）により反応を評価した。ＣＲ／ＰＲ／ＳＤ／ＰＤにより定義されるような評価可能なＲＥＣＩＳＴスコアに達しない患者は、研究から除外した。ＰＦＳ＜９０日間及びＯＳ＜１８０であった患者を早期死亡（ＥＤ）サブグループとして分類分けした。結果の翻訳可能性を確実にするために、ｄｂＧａＰデータセットを１つの発見コホートとして使用し、ＮＣＴ０４８６００７６臨床試験のデータのみを検証コホートとして扱った。
方法
研究デザイン、患者コホート及び反応評価
ＰＤ１／ＰＤ－Ｌ１阻害剤、又はＣＴＬＡ４阻害剤との併用により処置された転移性メラノーマ患者、合計２７３名を分析のために選んだ。ＧＥＯ及びｄｂＧａＰデータベース（Ｓｔｕｄｙ３５６７６１［ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１７．０９．０２８］、５２２３９７［ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｃｅｌｌ．２０１９．０１．００３］、ｐｈｓ０００４５２＿０１［ｄｏｉ：１０．１０３８／ｓ４１５９１－０１９－０６５４－５］及びＧＳＥ７８２２０［ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１６．０２．０６５］）にある４つの介入臨床試験から患者２１０名、並びにベルギー及びオーストリアの３病院における進行中の後ろ向き観察研究（ＮＣＴ０４８６００７６）の患者６３名を含んでいた。この研究に登録された患者をニボルマブ又はペムブロリズマブ、或いはイピリムマブと併用して処置した。我々はヒトの参加者を対象とする研究におけるすべての関連する倫理規定に準拠し、インフォームドコンセントを患者全員から得た。各参加施設でプロトコルは独立倫理委員会により承認された。ＲＥＣＩＳＴｖ１．１（ＰＤ－進行、ＳＤ－安定、ＰＲ－部分奏効、ＣＲ－完全奏効）により反応を評価した。ＣＲ／ＰＲ／ＳＤ／ＰＤにより定義されるような評価可能なＲＥＣＩＳＴスコアに達しない患者は、研究から除外した。ＰＦＳ＜９０日間及びＯＳ＜１８０であった患者を早期死亡（ＥＤ）サブグループとして分類分けした。結果の翻訳可能性を確実にするために、ｄｂＧａＰデータセットを１つの発見コホートとして使用し、ＮＣＴ０４８６００７６臨床試験のデータのみを検証コホートとして扱った。
【0069】
ＲＮＡ抽出及び全トランスクリプトームシーケンシング
ＮＣＴ０４８６００７６に関して、ＱＩＡＧＥＮ ＲＮｅａｓｙ ＦＦＰＥ ｋｉｔ（標準キット）を使用し、メーカの説明書（キアゲン、ドイツヒルデン）に従ってＦＦＰＥブロックからトータルＲＮＡを抽出した。免疫チェックポイント阻害剤を用いて処置を開始する前に、取り出した生検材料からすべてのＦＦＰＥブロックを得た。平均で５～７のＦＦＰＥ薄片をＲＮＡ抽出に使用した。Ｑｕｂｉｔ ２．０ Ｆｌｕｏｒｏｍｅｔｅｒ ＲＮＡ ａｓｓａｙ（インビトロジェン、米国カリフォルニア州カールスバッド）を使用してＲＮＡサンプルを定量化し、Ａｇｉｌｅｎｔ ４２００ ＴａｐｅＳｔａｔｉｏｎ（アジレントテクノロジー、米国カリフォルニア州パロアルト）でＲＮＡの完全性を検査した。ＤＶ２００スコアが３０％未満のサンプルを更なる分析から除外した。満足な品質のＲＮＡサンプルをＴＵＲＢＯ ＤＮａｓｅ（サーモフィッシャーサイエンティフィック、米国マサチューセッツ州ウォルサム）で処理し、メーカのプロトコルに従ってＤＮＡを除いた。ＱＩＡＧＥＮ ＦａｓｔＳｅｌｅｃｔ ｒＲＮＡ ＨＭＲ Ｋｉｔ（キアゲン、ドイツヒルデン）を使用し、ｒＲＮＡを除去した。
ＲＮＡシーケンスライブラリ調製は、メーカの推奨に従い、ＮＥＢＮｅｘｔ Ｕｌｔｒａ ＩＩ ＲＮＡ Ｌｉｂｒａｒｙ Ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ Ｋｉｔ ｆｏｒ Ｉｌｌｕｍｉｎａを使用する（ＮＥＢ、米国マサチューセッツ州イプスウィッチ）。簡潔には、濃縮したＲＮＡを１５分間９４℃で断片化する。次に、ファーストストランド及びセカンドストランドｃＤＮＡを合成する。ｃＤＮＡ断片を末端修復し、３’末端でアデニル化し、ユニバーサルアダプタをｃＤＮＡ断片にライゲーションした後、限定したサイクルＰＣＲでインデックス付加及びライブラリの強化を行う。Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔａｐｅｓｔａｔｉｏｎ ４２００（アジレントテクノロジー、米国カリフォルニア州パロアルト）を用いて、シーケンスライブラリを有効化し、Ｑｕｂｉｔ ２．０ Ｆｌｕｏｒｏｍｅｔｅｒ（インビトロジェン、カリフォルニア州カールスバッド）を使用し、定量ＰＣＲ（アプライドバイオシステムズ、米国カリフォルニア州カールスバッド）により定量化した。
メーカの説明書に従って、シーケンスライブラリをフローセルレーンでマルチプレックス化及びクラスタ化し、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＮｏｖａＳｅｑ Ｓ４機器にローディングした。２×１５０ペアエンド（ＰＥ）形式で、５０００万リードのターゲットに対して、サンプルをシークエンスした。イメージ分析及び塩基呼び出しをＨｉＳｅｑ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｏｆｔｗａｒｅ（ＨＣＳ）により実施した。イルミナのｂｃｌ２ｆａｓｔｑ２．１７ソフトウェアを用いて、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＨｉＳｅｑから生成した生シーケンスデータ（ｂｃｌファイル）をＦＡＳＴＱファイルに変換し、逆多重化した。インデックスシーケンス識別にミスマッチを１つ許可した。
ＧＥＯ及びｄｂＧａＰデータベースのＳｔｕｄｙ３５６７６１、５２２３９７、ｐｈｓ０００４５２＿０１及びＧＳＥ７８２２０におけるＲＮＡ抽出及びシーケンスのために、類似の手順を使用した［ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１７．０９．０２８、１０．１０１６／ｊ．ｃｃｅｌｌ．２０１９．０１．００３］、１０．１０３８／ｓ４１５９１－０１９－０６５４－５、１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１６．０２．０６５］。
ＮＣＴ０４８６００７６に関して、ＱＩＡＧＥＮ ＲＮｅａｓｙ ＦＦＰＥ ｋｉｔ（標準キット）を使用し、メーカの説明書（キアゲン、ドイツヒルデン）に従ってＦＦＰＥブロックからトータルＲＮＡを抽出した。免疫チェックポイント阻害剤を用いて処置を開始する前に、取り出した生検材料からすべてのＦＦＰＥブロックを得た。平均で５～７のＦＦＰＥ薄片をＲＮＡ抽出に使用した。Ｑｕｂｉｔ ２．０ Ｆｌｕｏｒｏｍｅｔｅｒ ＲＮＡ ａｓｓａｙ（インビトロジェン、米国カリフォルニア州カールスバッド）を使用してＲＮＡサンプルを定量化し、Ａｇｉｌｅｎｔ ４２００ ＴａｐｅＳｔａｔｉｏｎ（アジレントテクノロジー、米国カリフォルニア州パロアルト）でＲＮＡの完全性を検査した。ＤＶ２００スコアが３０％未満のサンプルを更なる分析から除外した。満足な品質のＲＮＡサンプルをＴＵＲＢＯ ＤＮａｓｅ（サーモフィッシャーサイエンティフィック、米国マサチューセッツ州ウォルサム）で処理し、メーカのプロトコルに従ってＤＮＡを除いた。ＱＩＡＧＥＮ ＦａｓｔＳｅｌｅｃｔ ｒＲＮＡ ＨＭＲ Ｋｉｔ（キアゲン、ドイツヒルデン）を使用し、ｒＲＮＡを除去した。
ＲＮＡシーケンスライブラリ調製は、メーカの推奨に従い、ＮＥＢＮｅｘｔ Ｕｌｔｒａ ＩＩ ＲＮＡ Ｌｉｂｒａｒｙ Ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ Ｋｉｔ ｆｏｒ Ｉｌｌｕｍｉｎａを使用する（ＮＥＢ、米国マサチューセッツ州イプスウィッチ）。簡潔には、濃縮したＲＮＡを１５分間９４℃で断片化する。次に、ファーストストランド及びセカンドストランドｃＤＮＡを合成する。ｃＤＮＡ断片を末端修復し、３’末端でアデニル化し、ユニバーサルアダプタをｃＤＮＡ断片にライゲーションした後、限定したサイクルＰＣＲでインデックス付加及びライブラリの強化を行う。Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔａｐｅｓｔａｔｉｏｎ ４２００（アジレントテクノロジー、米国カリフォルニア州パロアルト）を用いて、シーケンスライブラリを有効化し、Ｑｕｂｉｔ ２．０ Ｆｌｕｏｒｏｍｅｔｅｒ（インビトロジェン、カリフォルニア州カールスバッド）を使用し、定量ＰＣＲ（アプライドバイオシステムズ、米国カリフォルニア州カールスバッド）により定量化した。
メーカの説明書に従って、シーケンスライブラリをフローセルレーンでマルチプレックス化及びクラスタ化し、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＮｏｖａＳｅｑ Ｓ４機器にローディングした。２×１５０ペアエンド（ＰＥ）形式で、５０００万リードのターゲットに対して、サンプルをシークエンスした。イメージ分析及び塩基呼び出しをＨｉＳｅｑ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｏｆｔｗａｒｅ（ＨＣＳ）により実施した。イルミナのｂｃｌ２ｆａｓｔｑ２．１７ソフトウェアを用いて、Ｉｌｌｕｍｉｎａ ＨｉＳｅｑから生成した生シーケンスデータ（ｂｃｌファイル）をＦＡＳＴＱファイルに変換し、逆多重化した。インデックスシーケンス識別にミスマッチを１つ許可した。
ＧＥＯ及びｄｂＧａＰデータベースのＳｔｕｄｙ３５６７６１、５２２３９７、ｐｈｓ０００４５２＿０１及びＧＳＥ７８２２０におけるＲＮＡ抽出及びシーケンスのために、類似の手順を使用した［ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１７．０９．０２８、１０．１０１６／ｊ．ｃｃｅｌｌ．２０１９．０１．００３］、１０．１０３８／ｓ４１５９１－０１９－０６５４－５、１０．１０１６／ｊ．ｃｅｌｌ．２０１６．０２．０６５］。
【0070】
ＲＮＡ－ｓｅｑデータ処理及び正規化
ＮＣＴ０４８６００７６研究の患者６３名について全トランスクリプトームプロファイルを生成し、ｄｂＧａＰデータセットの全トランスクリプトームプロファイルと組み合わせた。カスタム内部パイプラインを使用し、得られたＦＡＳＴＱファイルを処理した。簡潔には、ｎｆ－ｃｏｒｅ／ｒｎａｓｅｑパイプラインを使用し、生バルクＲＮＡ－ｓｅｑリードを処理して、生ＲＮＡリードを変換し、遺伝子発現マトリクスを得た。ワークフローは、リードのクオリティコントロール及びリードトリミング（ＦａｓｔＱＣ、Ｔｒｉｍ Ｇａｌｏｒｅ！）、ヒトリファレンスゲノムＧＲＣｈ３８にリードをアライメントすること（ＳＴＡＲ）、遺伝子に関する数をカウントすること（ｆｅａｔｕｒｅＣｏｕｎｔｓ）、結果のクオリティコントロール（ＲＳｅＱＣ、Ｑｕａｌｉｍａｐ、Ｐｒｅｓｅｑ、ｅｄｇｅＲ、ＭｕｌｔｉＱＣ）の一連の工程を含んでいた。パイプラインを調節及びファインチューニングして、下流分析の必要性及び利用できるリソースを最も良好に適合させた。ＣｏｍＢａｔ－ｓｅｑ［ｄｏｉ：１０．１０９３／ｎａｒｇａｂ／ｌｑａａ０７８］を使用し、すべてのデータセットにわたるデータを正規化した。
ＮＣＴ０４８６００７６研究の患者６３名について全トランスクリプトームプロファイルを生成し、ｄｂＧａＰデータセットの全トランスクリプトームプロファイルと組み合わせた。カスタム内部パイプラインを使用し、得られたＦＡＳＴＱファイルを処理した。簡潔には、ｎｆ－ｃｏｒｅ／ｒｎａｓｅｑパイプラインを使用し、生バルクＲＮＡ－ｓｅｑリードを処理して、生ＲＮＡリードを変換し、遺伝子発現マトリクスを得た。ワークフローは、リードのクオリティコントロール及びリードトリミング（ＦａｓｔＱＣ、Ｔｒｉｍ Ｇａｌｏｒｅ！）、ヒトリファレンスゲノムＧＲＣｈ３８にリードをアライメントすること（ＳＴＡＲ）、遺伝子に関する数をカウントすること（ｆｅａｔｕｒｅＣｏｕｎｔｓ）、結果のクオリティコントロール（ＲＳｅＱＣ、Ｑｕａｌｉｍａｐ、Ｐｒｅｓｅｑ、ｅｄｇｅＲ、ＭｕｌｔｉＱＣ）の一連の工程を含んでいた。パイプラインを調節及びファインチューニングして、下流分析の必要性及び利用できるリソースを最も良好に適合させた。ＣｏｍＢａｔ－ｓｅｑ［ｄｏｉ：１０．１０９３／ｎａｒｇａｂ／ｌｑａａ０７８］を使用し、すべてのデータセットにわたるデータを正規化した。
【0071】
主成分分析（ＰＣＡ）及び主成分分散成分分析（ＰＶＣＡ）
ｐｒｃｏｍｐ（）関数を使用し、データセット内で検出された２４，３７６９遺伝子にＰＣＡを実施した。ｄｂＧａＰ及びＮＣＴ０４８６００７６研究のＭＭコホートにもＰＣＡ分析を行った。ＰＶＣＡは、ＰＣＡ及びＶＣＡを組み合わせたハイブリッド方法であり、トランスクリプションデータで観察された全体的変動への公知の変数の寄与を定量化する。ｐｖｃａパッケージ（ｖ１．１８．０．Ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）を使用し、ＰＶＣＡ分析を実施した。ＰＣＡを使用して、ｃｏｍｂａｔ後正規化データの比較可能性を確認し、分析に影響を及ぼす場合がある潜在的な交絡変数を特定した。
ｐｒｃｏｍｐ（）関数を使用し、データセット内で検出された２４，３７６９遺伝子にＰＣＡを実施した。ｄｂＧａＰ及びＮＣＴ０４８６００７６研究のＭＭコホートにもＰＣＡ分析を行った。ＰＶＣＡは、ＰＣＡ及びＶＣＡを組み合わせたハイブリッド方法であり、トランスクリプションデータで観察された全体的変動への公知の変数の寄与を定量化する。ｐｖｃａパッケージ（ｖ１．１８．０．Ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）を使用し、ＰＶＣＡ分析を実施した。ＰＣＡを使用して、ｃｏｍｂａｔ後正規化データの比較可能性を確認し、分析に影響を及ぼす場合がある潜在的な交絡変数を特定した。
【0072】
機械学習を用いた予測シグネチャの発見及び検証
ＬＡＳＳＯに基づく学習器を用いたアンサンブルモデルを発見コホート（ｄｂＧａＰ）で使用し、処置に対する反応の予測マーカーを特定した。アンサンブルモデルは安定し、初期シードの影響を受けにくいことが知られている。この回帰分析方法は、同時に変数選択及び正則化を実施して、精度を改善する。基本学習器を作成するために、１０００のＬＡＳＳＯモデルを異なるシードを用いて作成した。各モデルにおいて、ハイパーパラメータ選択を５倍交差検証により実施した。１０００のＬＡＳＳＯモデルの平均係数を取ることにより最終的なアンサンブルモデルを作成した。より詳細には、各ＬＡＳＳＯモデルにおいて、各遺伝子は係数が与えられる（遺伝子がこのモデルにより選択されない場合、係数は０となる）。その結果、最終的なアンサンブルモデルにおける遺伝子の係数は、各個別のＬＡＳＳＯモデルにおいてその係数の平均を取ることにより得られる。Ｒ ｐａｃｋａｇｅ ｇｌｍｎｅｔ（ｖ２．０－１３）を使用した。
その後、ＬＡＳＳＯモデルにより特定された多くの予測パラメータを使用して、発見コホートでランダムフォレスト分類器（ＲＦＣ）をトレーニングした。ＲＦＣのために、発見コホートの７５％のデータをモデルトレーニングのトレーニングセットとして使用し、発見コホートの２５％のデータをテストに使用した。ＣＤ２７４（ＰＤ－Ｌ１のみ）モデルをベースラインモデルとして使用して、バイオマーカーシグネチャの予測性能を比較した。分類器をバイナリアウトカムモデルとしてトレーニングし、以下の結果クラスの組合せ：（ＥＤ＋ＰＤ）ｖｓ（ＰＲ＋ＣＲ）、（ＥＤ＋ＰＤ＋ＰＲ）ｖｓＣＲ、（ＥＤ＋ＰＤ）ｖｓＣＲ、ＥＤｖｓＣＲを使用した。様々なバイナリアウトカムを使用することにより、各ＲＥＣＩＳＴ１．１のステータスカテゴリに関する個別のマーカーの具体的な効果を検討すること、クラスの定義に対するモデル性能の感度を評価することができる。
次に、最も優れたバイオマーカーを用いたトレーニング済みモデルをＮＣＴ０４８６００７６研究データである検証コホートで検証した。上記の通り、モデルトレーニングの手順は検証コホートには全く左右されない。モデルを発見コホート（ｄｂＧａＰ）の７５％でトレーニングした後、「ａｓ－ｉｓ」を適用して、ＮＣＴ０４８６００７６データ（検証データセット）で予測コールを作成した。その後、予測したコールを病院から得たグランドトゥルースアノテーションと比較した。ＲＯＣ ＡＵＣの測定規準を使用し、モデルのトレーニング、テスト及び検証中のモデル性能を常に評価した。
ＬＡＳＳＯに基づく学習器を用いたアンサンブルモデルを発見コホート（ｄｂＧａＰ）で使用し、処置に対する反応の予測マーカーを特定した。アンサンブルモデルは安定し、初期シードの影響を受けにくいことが知られている。この回帰分析方法は、同時に変数選択及び正則化を実施して、精度を改善する。基本学習器を作成するために、１０００のＬＡＳＳＯモデルを異なるシードを用いて作成した。各モデルにおいて、ハイパーパラメータ選択を５倍交差検証により実施した。１０００のＬＡＳＳＯモデルの平均係数を取ることにより最終的なアンサンブルモデルを作成した。より詳細には、各ＬＡＳＳＯモデルにおいて、各遺伝子は係数が与えられる（遺伝子がこのモデルにより選択されない場合、係数は０となる）。その結果、最終的なアンサンブルモデルにおける遺伝子の係数は、各個別のＬＡＳＳＯモデルにおいてその係数の平均を取ることにより得られる。Ｒ ｐａｃｋａｇｅ ｇｌｍｎｅｔ（ｖ２．０－１３）を使用した。
その後、ＬＡＳＳＯモデルにより特定された多くの予測パラメータを使用して、発見コホートでランダムフォレスト分類器（ＲＦＣ）をトレーニングした。ＲＦＣのために、発見コホートの７５％のデータをモデルトレーニングのトレーニングセットとして使用し、発見コホートの２５％のデータをテストに使用した。ＣＤ２７４（ＰＤ－Ｌ１のみ）モデルをベースラインモデルとして使用して、バイオマーカーシグネチャの予測性能を比較した。分類器をバイナリアウトカムモデルとしてトレーニングし、以下の結果クラスの組合せ：（ＥＤ＋ＰＤ）ｖｓ（ＰＲ＋ＣＲ）、（ＥＤ＋ＰＤ＋ＰＲ）ｖｓＣＲ、（ＥＤ＋ＰＤ）ｖｓＣＲ、ＥＤｖｓＣＲを使用した。様々なバイナリアウトカムを使用することにより、各ＲＥＣＩＳＴ１．１のステータスカテゴリに関する個別のマーカーの具体的な効果を検討すること、クラスの定義に対するモデル性能の感度を評価することができる。
次に、最も優れたバイオマーカーを用いたトレーニング済みモデルをＮＣＴ０４８６００７６研究データである検証コホートで検証した。上記の通り、モデルトレーニングの手順は検証コホートには全く左右されない。モデルを発見コホート（ｄｂＧａＰ）の７５％でトレーニングした後、「ａｓ－ｉｓ」を適用して、ＮＣＴ０４８６００７６データ（検証データセット）で予測コールを作成した。その後、予測したコールを病院から得たグランドトゥルースアノテーションと比較した。ＲＯＣ ＡＵＣの測定規準を使用し、モデルのトレーニング、テスト及び検証中のモデル性能を常に評価した。
【0073】
バイオインフォマティクス分析
アノテーションした遺伝子のエクソンにマッピングされたリード数をカウントした後（Ｅｎｓｅｍｂｌリリース１００［ｄｏｉ：１０．１０９３／ｎａｒ／ｇｋａａ９４２］）、遺伝子ヒット数テーブルを下流の微分遺伝子発現解析に使用した。ＤＥＳｅｑ２（ｖ１．２６．０）［ｄｏｉ：１０．１１８６／ｓ１３０５９－０１４－０５５０－８］Ｒパッケージを使用し、サンプルのユーザ定義グループ間の遺伝子発現を比較した。Ｗａｌｄ検定を使用してｐ値を生成し、ｌｏｇ２倍率変化値を算出した。ベンジャミニ－ホッホベルク法を使用し、多重検定のためにＰ値を補正した。調節したｐ値＜０．０５を有する遺伝子を各比較のための発現変動遺伝子と呼んだ。
ｃｌｕｓｔｅｒＰｒｏｆｉｌｅｒ（ｖ３．１６．１）［ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｘｉｎｎ．２０２１．１００１４１］Ｒパッケージから過剰発現解析（ＯＲＡ）を実行することにより、発現変動遺伝子セットに機能的エンリッチメント解析を実施した。機能的アノテーションをＧｅｎｅ Ｏｎｔｏｌｏｇｙ［ｄｏｉ：１０．１０３８／７５５５６、１０．１０９３／ｎａｒ／ｇｋａａ１１１３］及びＫＥＧＧ［ｄｏｉ：１０．１０９３／ｎａｒ／２８．１．２７］データベースに対して実施した。
箱ひげ図及びバイオリン図を使用して、グループにおけるｌｏｇ２変換した正規化遺伝子発現を可視化した。スケーリングしたヒートマップにより、予測された重要な遺伝子セットのｌｏｇ２変換した正規化発現を可視化した。
アノテーションした遺伝子のエクソンにマッピングされたリード数をカウントした後（Ｅｎｓｅｍｂｌリリース１００［ｄｏｉ：１０．１０９３／ｎａｒ／ｇｋａａ９４２］）、遺伝子ヒット数テーブルを下流の微分遺伝子発現解析に使用した。ＤＥＳｅｑ２（ｖ１．２６．０）［ｄｏｉ：１０．１１８６／ｓ１３０５９－０１４－０５５０－８］Ｒパッケージを使用し、サンプルのユーザ定義グループ間の遺伝子発現を比較した。Ｗａｌｄ検定を使用してｐ値を生成し、ｌｏｇ２倍率変化値を算出した。ベンジャミニ－ホッホベルク法を使用し、多重検定のためにＰ値を補正した。調節したｐ値＜０．０５を有する遺伝子を各比較のための発現変動遺伝子と呼んだ。
ｃｌｕｓｔｅｒＰｒｏｆｉｌｅｒ（ｖ３．１６．１）［ｄｏｉ：１０．１０１６／ｊ．ｘｉｎｎ．２０２１．１００１４１］Ｒパッケージから過剰発現解析（ＯＲＡ）を実行することにより、発現変動遺伝子セットに機能的エンリッチメント解析を実施した。機能的アノテーションをＧｅｎｅ Ｏｎｔｏｌｏｇｙ［ｄｏｉ：１０．１０３８／７５５５６、１０．１０９３／ｎａｒ／ｇｋａａ１１１３］及びＫＥＧＧ［ｄｏｉ：１０．１０９３／ｎａｒ／２８．１．２７］データベースに対して実施した。
箱ひげ図及びバイオリン図を使用して、グループにおけるｌｏｇ２変換した正規化遺伝子発現を可視化した。スケーリングしたヒートマップにより、予測された重要な遺伝子セットのｌｏｇ２変換した正規化発現を可視化した。
【0074】
統計及び再現性
特に明記しない限り、連続変数のすべての２群比較はスチューデントの両側ｔ検定（Ｒ関数ｔ検定）を使用する。特に明記しない限り、ＦＤＲ補正したｐ値を報告する。
特に明記しない限り、連続変数のすべての２群比較はスチューデントの両側ｔ検定（Ｒ関数ｔ検定）を使用する。特に明記しない限り、ＦＤＲ補正したｐ値を報告する。
【0075】
結果
研究デザイン、患者コホート及び反応評価
コホートを通して、１５％の患者をＰＤ１／Ｌ１とＣＴＬＡ４との併用により処置し、８５％を単剤治療としてＰＤ１／Ｌ１で処置した（表１）。特定のタイプの処置反応（ＲＥＣＩＳＴ）を発現する患者の分布は、ＰＲカテゴリ（部分奏効）を除き、発見及び検証セット間で比較可能であった（表２）。発見データセットは検証コホートと比較して、ほぼ３倍のＰＲ患者を含んでいた。他のＲＥＣＩＳＴ１．１カテゴリについて、患者分布が比較可能であった。
研究デザイン、患者コホート及び反応評価
コホートを通して、１５％の患者をＰＤ１／Ｌ１とＣＴＬＡ４との併用により処置し、８５％を単剤治療としてＰＤ１／Ｌ１で処置した（表１）。特定のタイプの処置反応（ＲＥＣＩＳＴ）を発現する患者の分布は、ＰＲカテゴリ（部分奏効）を除き、発見及び検証セット間で比較可能であった（表２）。発見データセットは検証コホートと比較して、ほぼ３倍のＰＲ患者を含んでいた。他のＲＥＣＩＳＴ１．１カテゴリについて、患者分布が比較可能であった。
【表1】
【表2】
【0076】
ＲＮＡ抽出及びＲＮＡ品質
全体として、ＮＣＴ０４８６００７６臨床試験の多くのＲＮＡサンプルが品質の閾値（ＤＶ２００＞３０％）を超え、抽出したＲＮＡ量は下流の全トランスクリプトームシーケンシングに十分であった。しかしながら、我々は高レベルのＤＮＡ混入を観察しており、単一のＤＮＡｓｅ処置ではうまく除外できなかった。残存するＤＮＡ混入は、予想よりも高いイントロン及び遺伝子間リードカバレッジを引き起こした。それにも関わらず、転写産物量を表す適切なエクソンリードカバレッジを達成した。
全体として、ＮＣＴ０４８６００７６臨床試験の多くのＲＮＡサンプルが品質の閾値（ＤＶ２００＞３０％）を超え、抽出したＲＮＡ量は下流の全トランスクリプトームシーケンシングに十分であった。しかしながら、我々は高レベルのＤＮＡ混入を観察しており、単一のＤＮＡｓｅ処置ではうまく除外できなかった。残存するＤＮＡ混入は、予想よりも高いイントロン及び遺伝子間リードカバレッジを引き起こした。それにも関わらず、転写産物量を表す適切なエクソンリードカバレッジを達成した。
【0077】
ＲＮＡ－ｓｅｑデータ処理、正規化及びＰＣＡ分析
発見及び検証コホート間のデータ分布をＰＣＡに基づき調査すると、異なるＳｔｕｄｙ間でＰＣ１軸に沿ったかなりのばらつき、及びＰＣ２軸に沿った部分的なばらつきが明らかになった（図１Ａ）。ｃｏｍｂａｔ後の正規化値により、Ｓｔｕｄｙに特異的な差を大幅に削減し、異なるデータセット間の許容可能なレベルの正規化を達成した（図１Ｂ）。更に、選択したバイオマーカーの統計調査（以下の結果を参照のこと）については、発見及び検証コホート間でｌｏｇ２正規化発現値の分布に優れたレベルの一致を確認した（図２）。
発見及び検証コホート間のデータ分布をＰＣＡに基づき調査すると、異なるＳｔｕｄｙ間でＰＣ１軸に沿ったかなりのばらつき、及びＰＣ２軸に沿った部分的なばらつきが明らかになった（図１Ａ）。ｃｏｍｂａｔ後の正規化値により、Ｓｔｕｄｙに特異的な差を大幅に削減し、異なるデータセット間の許容可能なレベルの正規化を達成した（図１Ｂ）。更に、選択したバイオマーカーの統計調査（以下の結果を参照のこと）については、発見及び検証コホート間でｌｏｇ２正規化発現値の分布に優れたレベルの一致を確認した（図２）。
【0078】
機械学習を使用した予測シグネチャの発見及び検証
ＬＡＳＳＯに基づく学習器は２５の遺伝子シグネチャを特定し、その１０の遺伝子（ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４）が説明力の大部分を構成し（表３）、そのうちの更なる３つの遺伝子（ＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３）が機械学習モデルで最も予測的であった。これらのマーカーは、我々が行った統計分析及び群間比較の種類に関わらず、最も高い識別力を発揮した（図３Ａ及び３Ｂ）。重要なことは、マーカーを発見コホート単独により特定した後、検証コホートで確認のために調査したことである（図３Ｃ及び３Ｄ）。
発見（テストセット）及び検証セットのＣＲＦモデル性能は、ＲＥＣＩＳＴ１．１．のカテゴリ間で、２５のマーカーセットのすべてに関して検証コホートで７３％から７８％（図４Ａ）、及び３つのマーカーモデルに関して検証コホートで６４％から７７％（図４Ｂ）の分類によって高い識別力性能を達成した（表４）。すべての例で、３つのマーカーモデル（ＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３）並びに完全なモデル（２５のバイオマーカー）は、ＣＤ２７４（ＰＤ－Ｌ１阻害剤のみ）マーカーを用いたベースラインモデルより優れていた（図４Ｃ）。ＲＯＣＡＵＣの最大の予測的上昇（＋１５％）は、３つのマーカーモデル（ＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３）、並びに２２超のバイオマーカー（ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＩＴＧＡＬ、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＢＪ２．７、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨ１．３、ＩＧＨ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４）の添加により達成され、ＲＯＣ ＡＵＣが約５％更に改善したモデルとなった。
ＬＡＳＳＯに基づく学習器は２５の遺伝子シグネチャを特定し、その１０の遺伝子（ＴＩＧＩＴ、ＰＩＫ３ＣＤ、ＩＫＺＦ３、ＩＴＧＡＬ、ＣＤ２４７、ＬＡＸ１、ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＩＧＨＶ１．３、ＩＧＨＶ４．４）が説明力の大部分を構成し（表３）、そのうちの更なる３つの遺伝子（ＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３）が機械学習モデルで最も予測的であった。これらのマーカーは、我々が行った統計分析及び群間比較の種類に関わらず、最も高い識別力を発揮した（図３Ａ及び３Ｂ）。重要なことは、マーカーを発見コホート単独により特定した後、検証コホートで確認のために調査したことである（図３Ｃ及び３Ｄ）。
発見（テストセット）及び検証セットのＣＲＦモデル性能は、ＲＥＣＩＳＴ１．１．のカテゴリ間で、２５のマーカーセットのすべてに関して検証コホートで７３％から７８％（図４Ａ）、及び３つのマーカーモデルに関して検証コホートで６４％から７７％（図４Ｂ）の分類によって高い識別力性能を達成した（表４）。すべての例で、３つのマーカーモデル（ＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３）並びに完全なモデル（２５のバイオマーカー）は、ＣＤ２７４（ＰＤ－Ｌ１阻害剤のみ）マーカーを用いたベースラインモデルより優れていた（図４Ｃ）。ＲＯＣＡＵＣの最大の予測的上昇（＋１５％）は、３つのマーカーモデル（ＣＤ２４７、ＬＡＸ１及びＩＫＺＦ３）、並びに２２超のバイオマーカー（ＣＤ３Ｇ、ＣＤ３Ｅ、ＣＸＣＲ６、ＳＬＡＭＦ７、ＭＹＯ１Ｇ、ＴＩＧＩＴ、ＩＣＯＳ、ＣＬＥＣ４Ｃ、ＣＸＣＲ３、ＴＬＲ８、ＩＴＧＡＬ、ＦＣＧＲ２Ａ、ＩＤＯ１、ＴＲＡＦ３ＩＰ３、ＰＩＫＣＤ、ＩＧＬＶ１．３６、ＴＲＢＪ２．７、ＴＲＡＶ１４ＤＶ４、ＴＲＡＪ１６、ＩＧＨ１．３、ＩＧＨ４．２８、ＩＧＨＶ４．３１、ＩＧＨＶ４．４）の添加により達成され、ＲＯＣ ＡＵＣが約５％更に改善したモデルとなった。
【表3】
【表4】
【0079】
バイオインフォマティクス分析
発現差異解析は、ＤＥＧ遺伝子の大多数が反応に乏しいサブグループで発現低下することを明らかにした。ＬＡＳＳＯ学習器ＭＬモデルにより特定された上位のバイオマーカーは、主にＦＤＲ補正した有意な閾値が０．０５を超え、発見及び検証コホートの両方で支持された（図５Ａ及び５Ｂ）。すべてのマーカーは、ＰＲ及びＣＲサブグループと比較して、ＥＤ、ＰＤ、ＳＤサブグループで発現低下している。
バイオマーカーパネルのヒートマップは、発見コホートにおけるＲＥＣＩＣＴグループに対する患者の妥当なクラスタリング（図６Ａ）及び検証コホートに関するより一層矛盾のないクラスタリング（図６Ｂ）を示した。
発現差異解析は、ＤＥＧ遺伝子の大多数が反応に乏しいサブグループで発現低下することを明らかにした。ＬＡＳＳＯ学習器ＭＬモデルにより特定された上位のバイオマーカーは、主にＦＤＲ補正した有意な閾値が０．０５を超え、発見及び検証コホートの両方で支持された（図５Ａ及び５Ｂ）。すべてのマーカーは、ＰＲ及びＣＲサブグループと比較して、ＥＤ、ＰＤ、ＳＤサブグループで発現低下している。
バイオマーカーパネルのヒートマップは、発見コホートにおけるＲＥＣＩＣＴグループに対する患者の妥当なクラスタリング（図６Ａ）及び検証コホートに関するより一層矛盾のないクラスタリング（図６Ｂ）を示した。
【0080】
参考文献
【図1A】
【図1B】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図3C】
【図3D】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図6A】
【図6B】
【配列表】
【国際調査報告】