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JP2023508947A - 循環腫瘍ｄｎａの分析を介した分子疾患評価のための方法およびシステム - Google Patents

循環腫瘍ｄｎａの分析を介した分子疾患評価のための方法およびシステム Download PDF

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Abstract

本開示は、対象における腫瘍状態（例えば、進行、退行、再発など）を評価する方法を提供する。一態様では、対象の腫瘍状態（例えば、進行、退行、再発など）を評価するための方法は、異なる時点での対象のｃｆＤＮＡ分子の第１および第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１および第２の複数のＣＮＡ、および（ｉｉ）第１および第２の複数の断片長を決定することと、第１および第２の複数のＣＮＡを処理して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、第１および第２の複数の断片長を比較して、断片長プロファイル変化を決定することと、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて、第１または第２の時点での対象の第１または第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含み得る。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１９年１２月２４日に出願された米国仮特許出願第６２／９５３，３６８号および２０２０年３月２３日に出願された同第６２／９９３，５６４号の優先権を主張し、その各々の内容は、参照によりそれらの全体が本明細書に組み込まれる。
ＡＳＣＩＩテキストファイルでの配列表の申請
ＡＳＣＩＩテキストファイルでの以下の申請の内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる：配列表のコンピュータ可読形式（ＣＲＦ）（ファイル名：１９７１０２００４８４０ＳＥＱＬＩＳＴ．ＴＸＴ、記録日：２０２０年１２月１８日、サイズ：３４ＫＢ）。
腫瘍進行は、一般に、がんを有する対象（例えば、患者）において重症度（例えば、腫瘍量、腫瘍サイズ、がんステージ）が進行している腫瘍を有する場合を指し得る。例えば、患者における腫瘍進行は、患者の腫瘍が、がんに対する治療レジメンに応答しないことを示し得る。一方で、患者における腫瘍非進行は、患者の腫瘍が、がんの治療レジメンに応答していることを示し得る。加えて、患者の腫瘍進行または腫瘍非進行状態は、がん治療に対する対象の予後を示し得る。
方法およびシステムは、対象の体液試料（例えば、血液試料）を分析することによって、がんを有する患者などの対象の腫瘍状態（例えば、進行、退行、再発など）を評価するために提供される。腫瘍進行または腫瘍非進行は、対象の試料からの腫瘍ＤＮＡ（例えば、無細胞ＤＮＡから）を分析することによって評価および／またはモニターされ得る。対象の腫瘍進行または腫瘍非進行状態は、がんを有する対象についての診断、予後、または治療の選択を示し得る。
一態様では、本開示は、がんを有する対象の腫瘍進行を評価するための方法であって、第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、第１のＷＧＳデータを処理して、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＷＧＳデータを処理して、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡで処理して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、第１の複数の断片長を第２の複数の断片長で処理して、断片長プロファイル変化を決定することと、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍進行を検出することと、を含む、方法が提供される。
一態様では、本開示は、がんを有する対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を評価するための方法であって、第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することと、を含む、方法が提供される。
一態様では、本開示は、対象におけるがんを治療するための方法であって、第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することと、検出された腫瘍状態に基づいて、対象のがんを治療するために治療上有効用量の治療（例えば、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤）を投与することと、を含む、方法が提供される。いくつかの実施形態では、検出された腫瘍状態は、腫瘍進行を含み、方法は、患者に第２の治療を施すことを含み、投与前に、患者は、がんに対する第１の治療で治療されている（第１および第２の治療は、異なる）。
いくつかの実施形態では、第１または第２の体液試料は、血液、血清、血漿、硝子体、痰、尿、涙、汗、唾液、精液、粘膜排出物、粘液、脊髄液、脳脊髄液（ＣＳＦ）、胸水、腹水、羊水、リンパ液からなる群から選択される。いくつかの実施形態では、第１のＷＧＳデータを取得することは、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子を配列決定して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または第２のＷＧＳデータを取得することは、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を配列決定して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む。いくつかの実施形態では、配列決定は、ナノポア配列決定、鎖末端（サンガー）配列決定、合成による配列決定（例えば、ＩｌｌｕｍｉｎａまたはＳｏｌｅｘａ配列決定）、単一分子リアルタイム配列決定、超並列シグネチャ配列決定、ポロニー配列決定、４５４パイロ配列決定、コンビナトリアルプローブアンカー合成、ライゲーションによる配列決定（ＳＯＬｉＤ配列決定）、またはＧｅｎａｐＳｙｓ配列決定によるものである。いくつかの実施形態では、配列決定には、全ゲノムバイサルファイト配列決定（ＷＧＢＳ）、全ゲノム酵素的メチル－ｓｅｑ、全エクソーム配列決定、全エピゲノム配列決定、メチル化アレイ、減少表現バイサルファイト配列決定（ＲＲＢＳ－Ｓｅｑ）、ＴＥＴ支援ピリジンボラン配列決定（ＴＡＰＳ）、ＴＥＴ支援バイサルファイト配列決定（ＴＡＢ－Ｓｅｑ）、ＡＰＯＢＥＣ結合エピジェネティック配列決定（ＡＣＥ－ｓｅｑ）、酸化的バイサルファイト配列決定（ｏｘＢＳ－Ｓｅｑ）、プルダウンもしくはメチル化ＤＮＡ免疫沈降配列決定、またはシトシン５－ヒドロキシメチル化配列決定（例えば、Ｂｌｕｅｓｔａｒを介する）が含まれる。
いくつかの実施形態では、配列決定は、約４０回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、配列決定は、約３０回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、配列決定は、約２５回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、配列決定は、約２０回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、配列決定は、約１２回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、配列決定は、約１０回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、配列決定は、約８回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、配列決定は、約６回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、配列決定は、約５回以下、約４回以下、約３回以下、約２回以下、または約１回以下の深度で実施される。
いくつかの実施形態では、方法は、第１または第２の複数の配列決定読み取りを基準ゲノムと整列して、それによって、複数の整列配列決定読み取りを生成することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、複数のゲノム領域について第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む。いくつかの実施形態では、濃縮は、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を増幅することを含む。いくつかの実施形態では、増幅は、選択的な増幅を含む。いくつかの実施形態では、増幅は、普遍的な増幅を含む。いくつかの実施形態では、濃縮は、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分を選択的に単離することを含む。いくつかの実施形態では、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分を選択的に単離することは、複数のプローブを使用することを含み、複数のプローブの各々は、複数のゲノム領域のうちのゲノム領域の少なくとも一部分と配列相補性を有する。いくつかの実施形態では、少なくとも一部分は、腫瘍マーカー遺伝子座を含む。いくつかの実施形態では、少なくとも一部分は、複数の腫瘍マーカー遺伝子座を含む。いくつかの実施形態では、複数の腫瘍マーカー遺伝子座は、コピー数変化を有する１つ以上の遺伝子座（例えば、ＭＥＴ、ＥＧＦＲ、およびＢＲＣＡ２などのＣＮＡ遺伝子座、ならびに染色体１および８の全アームＣＮＡ）を含む。かかるＣＮＡ遺伝子座は、Ｔｈｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｔｌａｓ（ＴＣＧＡ）およびＣａｔａｌｏｇｕｅ ｏｆ Ｓｏｍａｔｉｃ Ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｃａｎｃｅｒ（ＣＯＳＭＩＣ）などのデータベースを使用して見出すことができる。
いくつかの実施形態では、第１の複数のＣＮＡを決定することは、第１の複数の配列決定読み取りの複数のゲノム領域の各々でのＣＮＡの定量的測定値を決定することを含み、第２の複数のＣＮＡを決定することは、第２の複数の配列決定読み取りの複数のゲノム領域の各々でのＣＮＡの定量的測定値を決定することを含む。いくつかの実施形態では、方法は、ＧＣ含量および／またはマッパビリティ傾向について、第１の複数のＣＮＡまたは第２の複数のＣＮＡを修正することをさらに含む。いくつかの実施形態では、修正は、統計モデリング分析を使用することを含む。いくつかの実施形態では、修正は、ＬＯＥＳＳ回帰またはベイズモデルを使用することを含む。いくつかの実施形態では、複数のゲノム領域は、予め決定されたサイズを有する基準ゲノムの非重複ゲノム領域を含む。いくつかの実施形態では、予め決定されたサイズは、約５０キロベース（ｋｂ）、約１００ｋｂ、約２００ｋｂ、約５００ｋｂ、約１メガベース（Ｍｂ）、約２Ｍｂ、約５Ｍｂ、または約１０Ｍｂである。
いくつかの実施形態では、複数のゲノム領域は、少なくとも約１，０００個の別個のゲノム領域を含む。いくつかの実施形態では、複数のゲノム領域は、少なくとも約２，０００個の別個のゲノム領域を含む。いくつかの実施形態では、複数のゲノム領域は、少なくとも約３，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約４，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約５，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約６，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約７，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約８，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約９，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約１０，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約１５，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約２０，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約２５，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約３０，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約３５，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約４０，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約４５，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約５０，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約１００，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約１５０，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約２００，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約２５０，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約３００，０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約４００，０００個の別個のゲノム領域、または少なくとも約５００，０００個の別個のゲノム領域を含む。
いくつかの実施形態では、ＣＮＡプロファイル変化を決定することは、第１の複数のＣＮＡおよび第２の複数のＣＮＡを複数の基準ＣＮＡ値と処理することを含み、複数の基準ＣＮＡ値は、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される。いくつかの実施形態では、追加の対象は、がんを有しない１人以上の対象（例えば、がんの影響を受けていない対象またはがんの診断を有しない対象）を含む。いくつかの実施形態では、追加の対象は、腫瘍進行を有しない１人以上の対象を含む。いくつかの実施形態では、複数の基準ＣＮＡ値は、第１の時点後の１つ以上の後続の時点で取得される対象の追加の体液試料を使用して取得される。
いくつかの実施形態では、方法は、予め決定された基準を満たす第１の複数のＣＮＡおよび第２の複数のＣＮＡのサブセットを除外することをさらに含む。いくつかの実施形態では、所与のＣＮＡ値と対応する基準ＣＮＡ値との間の差が、約１標準偏差以下の差を含む場合に、第１の複数のＣＮＡまたは第２の複数のＣＮＡ値の所与のＣＮＡ値を除外する。いくつかの実施形態では、方法は、所与のＣＮＡ値と対応する基準ＣＮＡ値との間の差が、約２標準偏差以下の差を含む場合に、第１の複数のＣＮＡまたは第２の複数のＣＮＡ値の所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、所与のＣＮＡ値と対応する基準ＣＮＡ値との間の差が、約３標準偏差以下の差を含む場合に、第１の複数のＣＮＡまたは第２の複数のＣＮＡ値の所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、所与のＣＮＡ値と対応する局所平均断片長または局所平均メチル化との間のスピアマンの順位相関に基づいて、第１の複数のＣＮＡまたは第２の複数のＣＮＡ値の所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、スピアマンの順位相関係数（スピアマンのｒｈｏ）が、－０．１未満である場合に（例えば、局所平均断片長と局所腫瘍コピー数との間に有意な負の相関がないことを示す）、第１の複数のＣＮＡまたは第２の複数のＣＮＡ値の所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む。これは、ピアソンの相関またはいくつかの他の種類の相関統計を使用して、ＣＡＮと断片長またはメチル化との間に負の相関があるかを確認することができる。
いくつかの実施形態では、方法は、ライブラリまたはゲノム位置に基づいて、第１の複数の断片長または第２の複数の断片長を正規化することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、１を超える、１．１を超える、１．２を超える、１．３を超える、１．４を超える、１．５を超える、１．６を超える、１．７を超える、１．８を超える、１．９を超える、２を超える、３を超える、４を超える、または５を超える場合に、腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）が、対象の腫瘍進行を含むことをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、０．０１未満、０．０５未満、０．１未満、０．２未満、０．３未満、０．４未満、または０．５未満である場合に、対象の主要分子応答（ＭＭＲ）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約５０％、少なくとも約５５％、少なくとも約６０％、少なくとも約６５％、少なくとも約７０％、少なくとも約７５％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９１％、少なくとも約９２％、少なくとも約９３％、または少なくとも約９４％の感度で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、または少なくとも約９８％の感度で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９９％の感度で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約５０％、少なくとも約５５％、少なくとも約６０％、少なくとも約６５％、少なくとも約７０％、少なくとも約７５％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９１％、少なくとも約９２％、少なくとも約９３％、または少なくとも約９４％の特異性で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、または少なくとも約９８％の特異性で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９９％の特異性で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約５０％、少なくとも約５５％、少なくとも約６０％、少なくとも約６５％、少なくとも約７０％、少なくとも約７５％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９１％、少なくとも約９２％、少なくとも約９３％、または少なくとも約９４％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、または少なくとも約９８％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９９％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約５０％、少なくとも約５５％、少なくとも約６０％、少なくとも約６５％、少なくとも約７０％、少なくとも約７５％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９１％、少なくとも約９２％、少なくとも約９３％、または少なくとも約９４％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、または少なくとも約９８％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９９％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約０．５０、少なくとも約０．５５、少なくとも約０．６０、少なくとも約０．６５、少なくとも約０．７０、少なくとも約０．７５、少なくとも約０．８０、少なくとも約０．８５、少なくとも約０．９０、少なくとも約０．９１、少なくとも約０．９２、少なくとも約０．９３、または少なくとも約０．９４の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約０．９５、少なくとも約０．９６、少なくとも約０．９７、または少なくとも約０．９８の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約０．９９の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、腫瘍進行が検出されない場合に、対象の腫瘍非進行を決定することをさらに含む。いくつかの実施形態では、対象の決定された腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）に基づいて、対象のがんを治療するために治療有効用量の治療を投与することをさらに含む。いくつかの実施形態では、治療は、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤による治療を含む。いくつかの実施形態では、検出された腫瘍状態は、腫瘍進行、非進行、退行、または再発を示す。いくつかの実施形態では、第１および第２のＷＧＳデータは、配列決定デバイスまたはコンピュータプロセッサ（例えば、本開示の方法に基づいて、命令を実行するための１つ以上のプログラムを含む）によって取得される。
別の態様では、本開示は、がんを有する対象の腫瘍進行を評価するためのコンピュータシステムであって、（ｉ）第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データ、および（ｉｉ）第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを保存するように構成されたデータベースと、データベースと動作可能に結合された１つ以上のコンピュータプロセッサであって、１つ以上のコンピュータプロセッサが、個別にまたは集合的に、第１のＷＧＳデータを処理して、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定し、第２のＷＧＳデータを処理して、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定し、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡで処理して、ＣＮＡプロファイル変化を決定し、第１の複数の断片長を第２の複数の断片長で処理して、断片長プロファイル変化を決定し、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定し、かつ少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍進行を検出するようにプログラムされている、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含む、コンピュータシステムが提供される。
別の態様では、本開示は、がんを有する対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を評価するためのコンピュータシステムであって、（ｉ）第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データ、および（ｉｉ）第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを保存するように構成されたデータベースと、データベースと動作可能に結合された１つ以上のコンピュータプロセッサであって、１つ以上のコンピュータプロセッサが、個別にまたは集合的に、第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定し、第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定し、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定し、第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定し、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定し、かつ少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出するようにプログラムされている、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含む、コンピュータシステムが提供される。
一態様では、本開示は、非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、がんを有する対象の腫瘍進行を評価するための方法を実施する、機械実行可能命令を含み、方法が、第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、第１のＷＧＳデータを処理して、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＷＧＳデータを処理して、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡで処理して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、第１の複数の断片長を第２の複数の断片長で処理して、断片長プロファイル変化を決定することと、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍進行を検出することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。
一態様では、本開示は、非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、がんを有する対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を評価するための方法を実施する、機械実行可能命令を含み、方法が、第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。
別の態様では、本開示は、がんを有する対象の腫瘍進行を評価するための方法であって、ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点が、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、第１のＭＳデータを処理して、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点が、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＭＳデータを処理して、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを処理して、メチル化割合プロファイルを決定することと、少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍進行を検出することと、を含む、方法が提供される。いくつかの実施形態では、第２の時点後の追加の時点は、後続の時点で生じる腫瘍進行を検出するために、採取および分析され得る。
別の態様では、本開示は、がんを有する対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を評価するための方法であって、ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点が、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点が、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定することと、少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法が提供される。いくつかの実施形態では、第２の時点後の追加の時点は、後続の時点で生じる腫瘍進行を検出するために、採取および分析され得る。
別の態様では、本開示は、対象におけるがんを治療するための方法であって、ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定することと、少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、対象の検出された腫瘍状態に基づいて、対象のがんを治療するために治療有効用量の治療（例えば、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤）を投与することと、を含む、方法が提供される。いくつかの実施形態では、検出された腫瘍状態は、腫瘍進行を含み、方法は、患者に第２の治療を施すことを含み、投与前に、患者は、がんに対する第１の治療で治療されている（第１および第２の治療は、異なる）。
いくつかの実施形態では、第１または第２の体液試料は、血液、血清、血漿、硝子体、痰、尿、涙、汗、唾液、精液、粘膜排出物、粘液、脊髄液、脳脊髄液（ＣＳＦ）、胸水、腹水、羊水、リンパ液からなる群から選択される。いくつかの実施形態では、第１のＭＳデータを取得することは、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または第２のＭＧＳデータを取得することは、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、全ゲノムバイサルファイト配列決定を含む。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、全ゲノム酵素的メチル－ｓｅｑを含む。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、酸化的バイサルファイト配列決定、ＴＥＴ支援ピリジンボラン配列決定（ＴＡＰＳ）、ＴＥＴ支援バイサルファイト配列決定（ＴＡＢＳ）、酸化的バイサルファイト配列決定（ｏｘＢＳ－Ｓｅｑ）、ＡＰＯＢＥＣ結合エピジェネティック配列決定（ＡＣＥ－ｓｅｑ）、メチル化ＤＮＡ免疫沈降（ＭｅＤＩＰ）配列決定、ヒドロキシメチル化ＤＮＡ免疫沈降（ｈＭｅＤＩＰ）配列決定、メチル化アレイ分析、減少表現バイサルファイト配列決定（ＲＲＢＳ－Ｓｅｑ）、またはシトシン５－ヒドロキシメチル化配列決定を含む。
いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約４０回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約３０回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約２５回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約２０回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約１２回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約１０回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約８回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約６回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約５回以下、約４回以下、約３回以下、約２回以下、または約１回以下の深度で実施される。
いくつかの実施形態では、方法は、第１または第２の複数の配列決定読み取りを基準ゲノムと整列して（例えば、基準ゲノムのＣからＴに変換されたバージョンと同時に）、それによって、複数の整列配列決定読み取りを生成することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、ゲノムの領域について第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む。いくつかの実施形態では、濃縮は、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を増幅することを含む。いくつかの実施形態では、増幅は、選択的な増幅を含む。いくつかの実施形態では、増幅は、普遍的な増幅を含む。いくつかの実施形態では、濃縮は、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分を選択的に単離することを含む。いくつかの実施形態では、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分を選択的に単離することは、複数のプローブを使用することを含み、複数のプローブの各々は、ゲノムの領域の少なくとも一部分との配列相補性を有する。いくつかの実施形態では、少なくとも一部分は、腫瘍マーカー遺伝子座を含む。いくつかの実施形態では、少なくとも一部分は、複数の腫瘍マーカー遺伝子座を含む。いくつかの実施形態では、複数の腫瘍マーカー遺伝子座は、Ｔｈｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｔｌａｓ（ＴＣＧＡ）またはＣａｔａｌｏｇｕｅ ｏｆ Ｓｏｍａｔｉｃ Ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｃａｎｃｅｒ（ＣＯＳＭＩＣ）から選択される１つ以上の遺伝子座を含む。
いくつかの実施形態では、ゲノムの領域は、ＣｐＧアイランド、ＣｐＧショア、患者特異的な部分的メチル化ドメイン、一般的な部分的メチル化ドメイン、プロモーター、遺伝子本体、等間隔のゲノム全体でのビン、および転移因子のうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、ゲノムの領域は、ゲノムの複数の非重複領域を含む。いくつかの実施形態では、ゲノムの複数の非重複領域は、予め決定されたサイズを有する。いくつかの実施形態では、予め決定されたサイズは、約５０キロベース（ｋｂ）、約１００ｋｂ、約２００ｋｂ、約５００ｋｂ、約１メガベース（Ｍｂ）、約２Ｍｂ、約５Ｍｂ、または約１０Ｍｂである。いくつかの実施形態では、ゲノムの領域は、１つ以上のＭＡＧＥ（黒色腫関連抗原）遺伝子、例えば、ヒトＭＡＧＥ遺伝子を含む。いくつかの実施形態では、ゲノムの領域は、１つ以上のＭＡＧＥ（黒色腫関連抗原）遺伝子、例えば、ヒトＭＡＧＥ遺伝子に対応する１つ以上のプロモーターを含む。
いくつかの実施形態では、ゲノムの複数の非重複領域は、少なくとも約１，０００個の別個の領域を含む。いくつかの実施形態では、ゲノムの複数の非重複領域は、少なくとも約２，０００個の別個の領域を含む。いくつかの実施形態では、ゲノムの複数の非重複領域は、少なくとも約３，０００個の別個の領域、少なくとも約４，０００個の別個の領域、少なくとも約５，０００個の別個の領域、少なくとも約６，０００個の別個の領域、少なくとも約７，０００個の別個の領域、少なくとも約８，０００個の別個の領域、少なくとも約９，０００個の別個の領域、少なくとも約１０，０００個の別個の領域、少なくとも約１５，０００個の別個の領域、少なくとも約２０，０００個の別個の領域、少なくとも約２５，０００個の別個の領域、少なくとも約３０，０００個の別個の領域、少なくとも約３５，０００個の別個の領域、少なくとも約４０，０００個の別個の領域、少なくとも約４５，０００個の別個の領域、少なくとも約５０，０００個の別個の領域、少なくとも約１００，０００個の別個の領域、少なくとも約１５０，０００個の別個の領域、少なくとも約２００，０００個の別個の領域、少なくとも約２５０，０００個の別個の領域、少なくとも約３００，０００個の別個の領域、少なくとも約４００，０００個の別個の領域、または少なくとも約５００，０００個の別個の領域を含む。
いくつかの実施形態では、第１または第２の腫瘍割合を決定することは、メチル化割合プロファイルを１つ以上の基準メチル化割合プロファイルで処理することを含み、１つ以上の基準メチル化割合プロファイルは、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される。いくつかの実施形態では、追加の対象は、がんを有する１人以上の対象を含む。いくつかの実施形態では、追加の対象は、がんを有しない１人以上の対象を含む。いくつかの実施形態では、追加の対象は、腫瘍進行を有する１人以上の対象を含む。いくつかの実施形態では、追加の対象は、腫瘍進行を有しない１人以上の対象を含む。いくつかの実施形態では、１つ以上の基準メチル化割合プロファイルは、第１の時点後の１つ以上の後続の時点で取得される対象の追加の体液試料を使用して取得される。
いくつかの実施形態では、方法は、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、１を超える、１．１を超える、１．２を超える、１．３を超える、１．４を超える、１．５を超える、１．６を超える、１．７を超える、１．８を超える、１．９を超える、２を超える、３を超える、４を超える、または５を超える場合に、腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）が、対象の腫瘍進行を含むことを検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、０．０１未満、０．０５未満、０．１未満、０．２未満、０．３未満、０．４未満、または０．５未満である場合に、対象の主要分子応答（ＭＭＲ）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、統計的に有意に１を超える、１．１を超える、１．２を超える、１．３を超える、１．４を超える、１．５を超える、１．６を超える、１．７を超える、１．８を超える、１．９を超える、２を超える、３を超える、４を超える、または５を超える場合に、対象の腫瘍進行を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、統計的に有意に０．０１未満、０．０５未満、０．１未満、０．２未満、０．３未満、０．４未満、または０．５未満である場合に、対象の主要分子応答（ＭＭＲ）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約５０％、少なくとも約５５％、少なくとも約６０％、少なくとも約６５％、少なくとも約７０％、少なくとも約７５％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９１％、少なくとも約９２％、少なくとも約９３％、または少なくとも約９４％の感度で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、または少なくとも約９８％の感度で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９９％の感度で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約５０％、少なくとも約５５％、少なくとも約６０％、少なくとも約６５％、少なくとも約７０％、少なくとも約７５％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９１％、少なくとも約９２％、少なくとも約９３％、または少なくとも約９４％の特異性で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、または少なくとも約９８％の特異性で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９９％の特異性で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約５０％、少なくとも約５５％、少なくとも約６０％、少なくとも約６５％、少なくとも約７０％、少なくとも約７５％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９１％、少なくとも約９２％、少なくとも約９３％、または少なくとも約９４％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、または少なくとも約９８％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９９％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約５０％、少なくとも約５５％、少なくとも約６０％、少なくとも約６５％、少なくとも約７０％、少なくとも約７５％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９１％、少なくとも約９２％、少なくとも約９３％、または少なくとも約９４％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、または少なくとも約９８％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９９％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約０．５０、少なくとも約０．５５、少なくとも約０．６０、少なくとも約０．６５、少なくとも約０．７０、少なくとも約０．７５、少なくとも約０．８０、少なくとも約０．８５、少なくとも約０．９０、少なくとも約０．９１、少なくとも約０．９２、少なくとも約０．９３、または少なくとも約０．９４の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約０．９５、少なくとも約０．９６、少なくとも約０．９７、または少なくとも約０．９８の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約０．９９の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、腫瘍進行が検出されない場合に、対象の腫瘍非進行を決定することをさらに含む。いくつかの実施形態では、対象の決定された腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）に基づいて、対象のがんを治療するために治療有効用量の第２の治療薬を投与することをさらに含む。いくつかの実施形態では、第２の療法は、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤を含む。いくつかの実施形態では、第１および第２の複数のｃｆＤＮＡ分子は、対象の免疫細胞に由来する。いくつかの実施形態では、検出された腫瘍状態は、腫瘍進行、非進行、退行、または再発を示す。いくつかの実施形態では、第１および第２のＭＳデータは、配列決定デバイスまたはコンピュータプロセッサ（例えば、本開示の方法に基づいて、命令を実行するための１つ以上のプログラムを含む）によって取得される。
本明細書に記載の実施形態のいずれかによるいくつかの実施形態では、対象は、脳がん、膀胱がん、乳がん、子宮頸がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、食道がん、胃がん、腎臓がん、肝胆道がん、白血病、肝臓がん、肺がん、リンパ腫、卵巣がん、膵臓がん、前立腺がん、皮膚がん、胃がん、甲状腺がん、または尿路がんを有する。
別の態様では、本開示は、がんを有する対象の腫瘍進行を評価するためのコンピュータシステムであって、（ｉ）ゲノムの領域全体にわたる第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データ、および（ｉｉ）ゲノムの領域全体にわたる第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、第２のＭＳデータを保存するように構成されたデータベースと、データベースと動作可能に結合された１つ以上のコンピュータプロセッサであって、１つ以上のコンピュータプロセッサが、個別にまたは集合的に、第１のＭＳデータを処理して、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得し、第２のＭＳデータを処理して、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得し、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルおよび１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルを処理し、メチル化割合プロファイルを決定し、少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定し、かつ少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍進行を検出するようにプログラムされている、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含む、コンピュータシステムが提供される。
別の態様では、本開示は、がんを有する対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を評価するためのコンピュータシステムであって、（ｉ）ゲノムの領域全体にわたる第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データ、および（ｉｉ）ゲノムの領域全体にわたる第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、第２のＭＳデータを保存するように構成されたデータベースと、データベースと動作可能に結合された１つ以上のコンピュータプロセッサであって、１つ以上のコンピュータプロセッサが、個別にまたは集合的に、第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得し、第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得し、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定し、少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定し、かつ少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出するようにプログラムされている、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含む、コンピュータシステムが提供される。
別の態様では、本開示は、非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、がんを有する対象の腫瘍進行を評価するための方法を実施する、機械実行可能命令を含み、方法が、ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点が、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、第１のＭＳデータを処理して、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点が、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＭＳデータを処理して、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを処理して、メチル化割合プロファイルを決定することと、少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍進行を検出することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。
別の態様では、本開示は、非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、がんを有する対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を評価するための方法を実施する、機械実行可能命令を含み、方法が、ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点が、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点が、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定することと、少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。
いくつかの実施形態では、検出された腫瘍進行は、少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルの１つ以上の統計モデリング分析に基づく。いくつかの実施形態では、１つ以上の統計モデリング分析は、線形回帰、単純回帰、バイナリ回帰、ベイズ線形回帰、ベイズモデリング、多項回帰、ガウス過程回帰、ガウスモデリング、バイナリ回帰、ロジスティック回帰、または非線形回帰を含む。いくつかの実施形態では、１つ以上の統計モデリング分析は、検出された腫瘍進行を、既知の腫瘍割合を有する試料に由来するＭＳデータ、純粋な腫瘍試料に由来するＭＳデータ、または健常な試料に由来するＭＳデータと比較される。
別の態様では、本開示は、がんを有する対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を評価するための方法であって、ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点が、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し（例えば、ゲノム領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドまたは非ＣｐＧメチル化遺伝子座）、それによって、第１のメチル化プロファイルを取得することと、ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点が、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し（例えば、ゲノム領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドまたは非ＣｐＧメチル化遺伝子座）、それによって、第２のメチル化プロファイルを取得することと、１つ以上の遺伝子座全体にわたる第１のメチル化プロファイルと、１つ以上の遺伝子座全体にわたる第２のメチル化プロファイルとを比較することと、少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法が提供される。いくつかの実施形態では、第２の時点後の追加の時点は、後続の時点で生じる腫瘍進行を検出するために、採取および分析され得る。
別の態様では、本開示は、対象におけるがんを治療するための方法であって、ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点が、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、第１のＭＳデータに基づいて、第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し（例えば、ゲノム領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドまたは非ＣｐＧメチル化遺伝子座）、それによって、第１のメチル化プロファイルを取得することと、ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点が、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し（例えば、ゲノム領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドまたは非ＣｐＧメチル化遺伝子座）、それによって、第２のメチル化プロファイルを取得することと、１つ以上の遺伝子座全体にわたる第１のメチル化プロファイルと、１つ以上の遺伝子座全体にわたる第２のメチル化プロファイルとを比較することと、少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、検出された腫瘍状態に基づいて、対象のがんを治療するために治療有効用量の治療（例えば、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤）を投与することと、を含む、方法が提供される。いくつかの実施形態では、検出された腫瘍状態は、腫瘍進行を含み、方法は、患者に第２の治療を施すことを含み、投与前に、患者は、がんに対する第１の治療で治療されている（第１および第２の治療は、異なる）。
別の態様では、本開示は、がんを有する対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を評価するための方法であって、第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定することと、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化、断片長プロファイル変化、およびそれぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法が提供される。
別の態様では、本開示は、対象におけるがんを治療するための方法であって、第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定することと、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化、断片長プロファイル変化、およびそれぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、検出された腫瘍状態に基づいて、対象のがんを治療するために治療有効用量の治療（例えば、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤）を投与することと、を含む、方法が提供される。いくつかの実施形態では、検出された腫瘍状態は、腫瘍進行を含み、方法は、患者に第２の治療を施すことを含み、投与前に、患者は、がんに対する第１の治療で治療されている（第１および第２の治療は、異なる）。
別の態様では、本開示は、がんを有する対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を評価するための方法であって、第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第１のメチル化プロファイルを取得することと、第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第２のメチル化プロファイルを取得することと、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、１つ以上の遺伝子座全体にわたる第１のメチル化プロファイルと、１つ以上の遺伝子座全体にわたる第２のメチル化プロファイルとを比較することと、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化、断片長プロファイル変化、およびそれぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法が提供される。
別の態様では、本開示は、対象におけるがんを治療するための方法であって、第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第１のメチル化プロファイルを取得することと、第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第２のメチル化プロファイルを取得することと、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、１つ以上の遺伝子座全体にわたる第１のメチル化プロファイルと、１つ以上の遺伝子座全体にわたる第２のメチル化プロファイルとを比較することと、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化、断片長プロファイル変化、およびそれぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、検出された腫瘍状態に基づいて、対象のがんを治療するために治療有効用量の治療（例えば、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤）を投与することと、を含む、方法が提供される。いくつかの実施形態では、検出された腫瘍状態は、腫瘍進行を含み、方法は、患者に第２の治療を施すことを含み、投与前に、患者は、がんに対する第１の治療で治療されている（第１および第２の治療は、異なる）。
いくつかの実施形態では、第１および第２のメチル化プロファイルは、５－ヒドロキシメチルシトシン状態、５－メチルシトシンの状態、濃縮系メチル化評価、中央メチル化レベル、モードメチル化レベル、最大メチル化レベル、または最小メチル化レベルを含む。いくつかの実施形態では、第１または第２の体液試料は、血液、血清、血漿、硝子体、痰、尿、涙、汗、唾液、精液、粘膜排出物、粘液、脊髄液、脳脊髄液（ＣＳＦ）、胸水、腹水、羊水、リンパ液からなる群から選択される。いくつかの実施形態では、第１のＭＳデータを取得することは、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または第２のＭＧＳデータを取得することは、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、全ゲノムバイサルファイト配列決定を含む。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、全ゲノム酵素的メチル－ｓｅｑを含む。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、酸化的バイサルファイト配列決定、ＴＥＴ支援ピリジンボラン配列決定（ＴＡＰＳ）、ＴＥＴ支援バイサルファイト配列決定（ＴＡＢＳ）、酸化的バイサルファイト配列決定（ｏｘＢＳ－Ｓｅｑ）、ＡＰＯＢＥＣ結合エピジェネティック配列決定（ＡＣＥ－ｓｅｑ）、メチル化ＤＮＡ免疫沈降（ＭｅＤＩＰ）配列決定、ヒドロキシメチル化ＤＮＡ免疫沈降（ｈＭｅＤＩＰ）配列決定、メチル化アレイ分析、減少表現バイサルファイト配列決定（ＲＲＢＳ－Ｓｅｑ）、またはシトシン５－ヒドロキシメチル化配列決定を含む。
いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約４０回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約３０回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約２５回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約２０回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約１２回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約１０回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約８回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約６回以下の深度で実施される。いくつかの実施形態では、メチル化配列決定は、約５回以下、約４回以下、約３回以下、約２回以下、または約１回以下の深度で実施される。
いくつかの実施形態では、方法は、第１または第２の複数の配列決定読み取りを基準ゲノムと整列して（例えば、基準ゲノムのＣからＴに変換されたバージョンと同時に）、それによって、複数の整列配列決定読み取りを生成することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、ゲノムの領域について第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む。いくつかの実施形態では、濃縮は、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を増幅することを含む。いくつかの実施形態では、増幅は、選択的な増幅を含む。いくつかの実施形態では、増幅は、普遍的な増幅を含む。いくつかの実施形態では、濃縮は、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分を選択的に単離することを含む。いくつかの実施形態では、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分を選択的に単離することは、複数のプローブを使用することを含み、複数のプローブの各々は、ゲノムの領域の少なくとも一部分との配列相補性を有する。いくつかの実施形態では、少なくとも一部分は、腫瘍マーカー遺伝子座を含む。いくつかの実施形態では、少なくとも一部分は、複数の腫瘍マーカー遺伝子座を含む。いくつかの実施形態では、複数の腫瘍マーカー遺伝子座は、Ｔｈｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｔｌａｓ（ＴＣＧＡ）またはＣａｔａｌｏｇｕｅ ｏｆ Ｓｏｍａｔｉｃ Ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｃａｎｃｅｒ（ＣＯＳＭＩＣ）から選択される１つ以上の遺伝子座を含む。
いくつかの実施形態では、ゲノムの遺伝子座または領域は、ＣｐＧアイランド、ＣｐＧショア、患者特異的な部分的メチル化ドメイン、一般的な部分的メチル化ドメイン、プロモーター、遺伝子本体、等間隔のゲノム全体でのビン、および転移因子のうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、ゲノムの領域は、ゲノムの複数の非重複領域を含む。いくつかの実施形態では、ゲノムの複数の非重複領域は、予め決定されたサイズを有する。いくつかの実施形態では、予め決定されたサイズは、約５０キロベース（ｋｂ）、約１００ｋｂ、約２００ｋｂ、約５００ｋｂ、約１メガベース（Ｍｂ）、約２Ｍｂ、約５Ｍｂ、または約１０Ｍｂである。
いくつかの実施形態では、ゲノムの複数の非重複領域は、少なくとも約１，０００個の別個の領域を含む。いくつかの実施形態では、ゲノムの複数の非重複領域は、少なくとも約２，０００個の別個の領域を含む。いくつかの実施形態では、ゲノムの複数の非重複領域は、少なくとも約３，０００個の別個の領域、少なくとも約４，０００個の別個の領域、少なくとも約５，０００個の別個の領域、少なくとも約６，０００個の別個の領域、少なくとも約７，０００個の別個の領域、少なくとも約８，０００個の別個の領域、少なくとも約９，０００個の別個の領域、少なくとも約１０，０００個の別個の領域、少なくとも約１５，０００個の別個の領域、少なくとも約２０，０００個の別個の領域、少なくとも約２５，０００個の別個の領域、少なくとも約３０，０００個の別個の領域、少なくとも約３５，０００個の別個の領域、少なくとも約４０，０００個の別個の領域、少なくとも約４５，０００個の別個の領域、少なくとも約５０，０００個の別個の領域、少なくとも約１００，０００個の別個の領域、少なくとも約１５０，０００個の別個の領域、少なくとも約２００，０００個の別個の領域、少なくとも約２５０，０００個の別個の領域、少なくとも約３００，０００個の別個の領域、少なくとも約４００，０００個の別個の領域、または少なくとも約５００，０００個の別個の領域を含む。
いくつかの実施形態では、第１または第２の腫瘍割合を決定することは、メチル化割合プロファイルを１つ以上の基準メチル化割合プロファイルで処理することを含み、１つ以上の基準メチル化割合プロファイルは、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される。いくつかの実施形態では、追加の対象は、がんを有する１人以上の対象を含む。いくつかの実施形態では、追加の対象は、がんを有しない１人以上の対象を含む。いくつかの実施形態では、追加の対象は、腫瘍進行を有する１人以上の対象を含む。いくつかの実施形態では、追加の対象は、腫瘍進行を有しない１人以上の対象を含む。いくつかの実施形態では、１つ以上の基準メチル化割合プロファイルは、第１の時点後の１つ以上の後続の時点で取得される対象の追加の体液試料を使用して取得される。
いくつかの実施形態では、方法は、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、１を超える、１．１を超える、１．２を超える、１．３を超える、１．４を超える、１．５を超える、１．６を超える、１．７を超える、１．８を超える、１．９を超える、２を超える、３を超える、４を超える、または５を超える場合に、腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）が、対象の腫瘍進行を含むことを検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、０．０１未満、０．０５未満、０．１未満、０．２未満、０．３未満、０．４未満、または０．５未満である場合に、対象の主要分子応答（ＭＭＲ）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、統計的に有意に１を超える、１．１を超える、１．２を超える、１．３を超える、１．４を超える、１．５を超える、１．６を超える、１．７を超える、１．８を超える、１．９を超える、２を超える、３を超える、４を超える、または５を超える場合に、腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）が、対象の腫瘍進行を含むことを検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、統計的に有意に０．０１未満、０．０５未満、０．１未満、０．２未満、０．３未満、０．４未満、または０．５未満である場合に、対象の主要分子応答（ＭＭＲ）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約５０％、少なくとも約５５％、少なくとも約６０％、少なくとも約６５％、少なくとも約７０％、少なくとも約７５％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９１％、少なくとも約９２％、少なくとも約９３％、または少なくとも約９４％の感度で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、または少なくとも約９８％の感度で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９９％の感度で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約５０％、少なくとも約５５％、少なくとも約６０％、少なくとも約６５％、少なくとも約７０％、少なくとも約７５％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９１％、少なくとも約９２％、少なくとも約９３％、または少なくとも約９４％の特異性で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、または少なくとも約９８％の特異性で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９９％の特異性で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約５０％、少なくとも約５５％、少なくとも約６０％、少なくとも約６５％、少なくとも約７０％、少なくとも約７５％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９１％、少なくとも約９２％、少なくとも約９３％、または少なくとも約９４％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、または少なくとも約９８％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９９％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約５０％、少なくとも約５５％、少なくとも約６０％、少なくとも約６５％、少なくとも約７０％、少なくとも約７５％、少なくとも約８０％、少なくとも約８５％、少なくとも約９０％、少なくとも約９１％、少なくとも約９２％、少なくとも約９３％、または少なくとも約９４％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、または少なくとも約９８％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約９９％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約０．５０、少なくとも約０．５５、少なくとも約０．６０、少なくとも約０．６５、少なくとも約０．７０、少なくとも約０．７５、少なくとも約０．８０、少なくとも約０．８５、少なくとも約０．９０、少なくとも約０．９１、少なくとも約０．９２、少なくとも約０．９３、または少なくとも約０．９４の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約０．９５、少なくとも約０．９６、少なくとも約０．９７、または少なくとも約０．９８の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。いくつかの実施形態では、方法は、少なくとも約０．９９の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態（例えば、腫瘍進行、非進行、退行、または再発）を検出することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、方法は、腫瘍進行が検出されない場合に、対象の腫瘍非進行を決定することをさらに含む。いくつかの実施形態では、対象の決定された腫瘍状態（例えば、腫瘍の進行、非進行、退行、または再発）に基づいて、対象のがんを治療するために治療有効用量の第２の治療薬を投与することをさらに含む。いくつかの実施形態では、第２の療法は、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤を含む。いくつかの実施形態では、第１および第２の複数のｃｆＤＮＡ分子は、対象の免疫細胞に由来する。いくつかの実施形態では、検出された腫瘍状態は、腫瘍進行、非進行、退行、または再発を示す。いくつかの実施形態では、第１および第２のＭＳデータは、配列決定デバイスまたはコンピュータプロセッサ（例えば、本開示の方法に基づいて、命令を実行するための１つ以上のプログラムを含む）によって取得される。
本明細書に記載の実施形態のいずれかによるいくつかの実施形態では、対象は、脳がん、膀胱がん、乳がん、子宮頸がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、食道がん、胃がん、腎臓がん、肝胆道がん、白血病、肝臓がん、肺がん、リンパ腫、卵巣がん、膵臓がん、前立腺がん、皮膚がん、胃がん、甲状腺がん、または尿路がんを有する。
本開示の別の態様は、非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、上記または本明細書の他の場所のいずれかの方法を実施する、機械実行可能命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。
本開示の別の態様は、１つ以上のコンピュータプロセッサおよびそれに結合されたコンピュータメモリを含むシステムを提供する。コンピュータメモリは、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、上記または本明細書の他の場所のいずれかの方法を実施する、機械実行可能コードを含む。
本開示の追加の態様および利点は、以下の詳細な説明から当業者に容易に明らかとされ、本開示の例示的な実施形態のみが示され、記載される。明白であるように、本開示は、他の異なる実施形態が可能であり、そのいくつかの詳細が、すべて本開示から逸脱することなく、様々な明らかな点で修正することができる。したがって、図面および説明は、本質的に例示的なものとみなされるべきであり、限定的なものとしてみなされるべきではない。
本明細書に記載されているすべての刊行物、特許、および特許出願は、個々の刊行物、特許、または特許出願が参照により組み込まれることが具体的かつ個別に示されているのと同じ程度に、参照により本明細書に組み込まれる。参照により組み込まれる刊行物および特許または特許出願が明細書に含まれる開示と矛盾する範囲で、明細書は、任意のかかる矛盾する資料と入れ替わる、および／または優先することを意図している。
本発明の新規の特徴は、添付の特許請求の範囲に詳細に記載されている。本発明の特徴および利点のより良好な理解は、本発明の原理が利用される例示的な実施形態を示す以下の詳細な説明、および添付の図面（さらに本明細書では「図（Ｆｉｇｕｒｅ）」および「図（ＦＩＧ）」）を参照することによって得られるであろう。
いくつかの実施形態による、偏差の変化（ＣＩＤ）スコアを使用して対象における腫瘍進行を評価する例示的な方法を示す。 本明細書で提供される方法を実施するようにプログラムされているまたは他の方法で構成されたコンピュータシステムを示す。 いくつかの実施形態による、臨床設定の概要を示す。図３Ａは、分子応答を評価するためのエックス線撮影応答評価と、ｃｆＤＮＡの潜在的な使用とを比較する図を示す。図３Ｂは、研究中の患者についての画像化および採血のタイミングを示す。 いくつかの実施形態による、臨床設定の概要を示す。図３Ａは、分子応答を評価するためのエックス線撮影応答評価と、ｃｆＤＮＡの潜在的な使用とを比較する図を示す。図３Ｂは、研究中の患者についての画像化および採血のタイミングを示す。 いくつかの実施形態による、分子進行を決定するためのｃｔＤＮＡの連続評価を示す。図４Ａは、患者ＬＳ０３０１７８で検出されたＣＮＡのゲノムワイドプロットを示す。Ｔ０ベースライン採血は、治療開始の１３日前に収集され、Ｔ１は、治療開始の２１日後に収集された。図４Ｂは、正規化された断片長がＣＮＡと比較して逆パターンを示すことを示す。図４Ｃは、全体として、各ゲノム位置での正規化された断片長と推定コピー数との間に強い負の相関関係があったことを示す（Ｓｐｅａｒｍａｎのｒｈｏ＝－０．５７、Ｐ＜１Ｅ－１０）。図４Ｄは、患者ＬＳ０３０１７８が、進行性疾患を示す画像化に先行して検出可能な、追跡時点Ｔ１およびＴ２でＴＦＲの増加を有したことを示す。図４Ｅは、療法に応答した患者ＬＳ０３００９３が、部分的応答を示した後の画像化と一致して、Ｔ１およびＴ２でＴＦＲの著しい減少を示したことを示す。 同上。 同上。 同上。 同上。 いくつかの実施形態による、療法の第１または第２のサイクルが進行を予測した後のｃｔＤＮＡ評価を示す。図５Ａは、第１のＦＵＩ（ＲＥＣＩＳＴ １．１によって評価されたＳＬＤ）での画像化結果と分子進行のｃｔＤＮＡ評価との比較を示し、いずれかの治療後試料のＴＦＲの確実な増加によって示される（感度＝５４％、特異性＝１００％、ＰＰＶ＝１００％、ＮＰＶ＝８５％）。脚注のある事例は、明らかな臨床的進行を示した。図５Ｂは、ＰＤまたは非ＰＤのエックス線撮影または臨床評価と比較した、Ｔ１（左）およびＴ２（右）での進行者および非進行者のＴＦＲを示し、各時点での予測性能を示す。図５Ｃは、分子進行を有する患者について、分子進行の検出が、中央値４０日（－２１日～１０３日の範囲）による標準治療画像化による進行の検出の日付に先行することを示す。 同上。 同上。 いくつかの実施形態による、療法の経過における初期での分子応答評価が有利なＰＦＳと関連していたことを示す。図６Ａは、完全なコホート（ｎ＝９２）が２１１日の中央値ＰＦＳを有したことを示す。図６Ｂは、Ｔ１またはＴ２でｃｆＤＮＡから検出された分子進行を有する患者（ｎ＝１４、中央値ＰＦＳ＝６２日）が、分子進行を有しない患者と比較して有意に不良なＰＦＳを有したことを示す（ｎ＝７８、中央値ＰＦＳ＝２６３日；ＨＲ＝１２．６［９５％ ＣＩ：５．８～２７．３］；ログランクＰ＜１Ｅ－１０）。図６Ｃ～６Ｄは、化学療法を伴うまたは伴わない免疫療法を受けている患者（ｎ＝３４；ログランクＰ＝２Ｅ－１２）（図６Ｃ）、標的療法を伴うまたは伴わない化学療法を受けている患者（ｎ＝４２；ログランクＰ＝７Ｅ－６）（図６Ｄ）についての治療様式に基づくサブセット分析を示す。図６Ｅ～６Ｆは、肺がん患者（ｎ＝４０；ログランクＰ＝８Ｅ－８）（図６Ｅ）および乳がん患者（ｎ＝２５；ログランクＰ＝３Ｅ－４）（図６Ｆ）についてのがん種に基づくサブセット分析を示す。図６Ｇは、ＭＭＲを伴う患者が、分子進行に基づく予測を考慮した後、有意に長いＰＦＳを有したことを示す（Ｃｏｘ Ｐ＝０．０１１）。図６Ｈ～６Ｉは、応答状態（ログランクＰ＝０．４）（図６Ｈ）またはＭＭＲ（ログランクＰ＝０．０２）（図６Ｉ）によって層別化された第１のＦＵＩ（ｎ＝６５）でのエックス線撮影によって決定された安定性疾患または部分的応答のいずれかを伴う患者のサブセット分析を示す。 同上。 同上。 同上。 同上。 同上。 同上。 同上。 同上。 いくつかの実施形態による、メチル化が応答モニタリングについてＣＮＡに直交性シグナルを提供し得ることを示す。これらの図は、ベースライン（黒線）およびＴ１またはＴ２のいずれか（オレンジ線）での患者ＬＳ０３００８３（図７Ａ）およびＬＳ０３００７８（図７Ｂ）についてのゲノムワイド１メガベースビンの平均メチル化レベルの分布を示す。 同上。 いくつかの実施形態による、健常な個体についての縦断的ＷＧＳデータを示す。この図には、図４Ａのように、最初の採血時（上）および３４日後（下）で、参加者ＬＢ－Ｓ００１２９についてＣＮＡが検出されなかったことを示すゲノムワイドプロットが含まれる。 いくつかの実施形態による、配列決定プロトコル全体にわたる腫瘍割合比の比較を示す。この図は、ＷＧＳおよびＷＧＢＳの両方で処理された１３人の参加者からの２０個の治療後試料についての結果を示す。第１のＦＵＩでのＰＤを有する患者からの２つの試料は、分子進行の一致した分類を有さず、ＴＦＲの測定値はコール境界（ｃａｌｌ ｂｏｕｎｄａｒｙ）に近かった。 いくつかの実施形態による、試料採取のタイミングおよび感度を示す。この図は、第１のＦＵＩでＰＤを有する２６人の参加者からの４２個の試料についての分子進行および血液試料採取のタイミングを示す（２試料のコルモゴロフ－スミルノフ検定、Ｐ＝０．１５）。 いくつかの実施形態による、他のがんについての分子応答評価およびＰＦＳを示す。この図は、図６Ｅ～６Ｆのようにプロットされた、非肺非乳がん（ｎ＝２７；ログランクＰ＝５Ｅ－６）を示す。 いくつかの実施形態による、第１のＦＵＩでの非ＰＤを有する患者についてのＭＭＲおよびＰＦＳを示す。これらの図は、エックス線撮影での部分奏効（ｎ＝３０）（図１２Ａ）または安定性疾患（ｎ＝３５）（図１２Ｂ）のすべての患者からの結果を示す。 いくつかの実施形態による、第１のＦＵＩでの非ＰＤを有する患者についてのＭＭＲおよびＰＦＳを示す。これらの図は、エックス線撮影での部分奏効（ｎ＝３０）（図１２Ａ）または安定性疾患（ｎ＝３５）（図１２Ｂ）のすべての患者からの結果を示す。 いくつかの実施形態による、患者コホートにおけるこれらの３つの患者カテゴリ（ＭＰ、ＭＭＲ、およびＭＰもＭＭＲもなし）の各々についてのカプラン・マイヤー無増悪生存期間（ＰＦＳ）および全生存期間（ＯＳ）プロットの例を示す。これらの図は、生存曲線が互いに高度に分離されていることを示す。さらに、分子進行の予測は、高い特異性でエックス線撮影進行を予測する。 いくつかの実施形態による、患者コホートにおけるこれらの３つの患者カテゴリ（ＭＰ、ＭＭＲ、およびＭＰもＭＭＲもなし）の各々についてのカプラン・マイヤー無増悪生存期間（ＰＦＳ）および全生存期間（ＯＳ）プロットの例を示す。これらの図は、生存曲線が互いに高度に分離されていることを示す。さらに、分子進行の予測は、高い特異性でエックス線撮影進行を予測する。 いくつかの実施形態による、３つのＭＡＧＥ遺伝子（ＭＡＧＥＡ１、ＭＡＧＥＡ３、およびＭＡＧＥＡ４）で観察されたメチル化の強い平均減少の例を示す。 いくつかの実施形態による、３つのＭＡＧＥ遺伝子（ＭＡＧＥＡ１、ＭＡＧＥＡ３、およびＭＡＧＥＡ４）で観察されたメチル化の強い平均減少の例を示す。 いくつかの実施形態による、３つのＭＡＧＥ遺伝子（ＭＡＧＥＡ１、ＭＡＧＥＡ３、およびＭＡＧＥＡ４）で観察されたメチル化の強い平均減少の例を示す。 治療経過全体にわたる患者からの複数の試料における特定のコピー数異常（ＣＮＡ）の強度の変化を定量化することは、ＣＮＡに基づいて別々の試料の腫瘍割合を別々に定量化することから生じる特定のエラーモードの傾向が少ないことを示す。 治療経過全体にわたる患者からの複数の試料における特定のコピー数異常（ＣＮＡ）の強度の変化を定量化することは、ＣＮＡに基づいて別々の試料の腫瘍割合を別々に定量化することから生じる特定のエラーモードの傾向が少ないことを示す。
本明細書で使用される「核酸」または「ポリヌクレオチド」という用語は、概して、１つ以上の核酸サブユニット、またはヌクレオチドを含む分子を指す。核酸は、アデノシン（Ａ）、シトシン（Ｃ）、グアニン（Ｇ）、チミン（Ｔ）、およびウラシル（Ｕ）、またはそれらのバリアントから選択される１つ以上のヌクレオチドを含み得る。ヌクレオチドは、概して、ヌクレオシドおよび少なくとも１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、またはそれ超のリン酸（ＰＯ３）基を含む。ヌクレオチドは、核酸塩基、５炭素糖（リボースまたはデオキシリボースのいずれか）、および１つ以上のリン酸基を個別にまたは組み合わせて含むことができる。
リボヌクレオチドは、糖がリボースであるヌクレオチドである。デオキシリボヌクレオチドは、糖がデオキシリボースであるヌクレオチドである。ヌクレオチドは、ヌクレオシド一リン酸またはヌクレオシドポリリン酸であり得る。ヌクレオチドは、例えば、デオキシリボヌクレオシドトリホスフェート（ｄＮＴＰ）などのデオキシリボヌクレオシドポリホスフェートであり得、発光タグまたはマーカー（例えば、フルオロフォア）などの検出可能なタグが含まれる、デオキシアデノシントリホスフェート（ｄＡＴＰ）、デオキシシチジントリホスフェート（ｄＣＴＰ）、デオキシグアノシントリホスフェート（ｄＧＴＰ）、ウリジントリホスフェート（ｄＵＴＰ）、およびデオキシチミジントリホスフェート（ｄＴＴＰ）ｄＮＴＰから選択できる。ヌクレオチドは、成長する核酸鎖に組み込むことができる任意のサブユニットを含むことができる。かかるサブユニットは、Ａ、Ｃ、Ｇ、Ｔ、もしくはＵ、あるいは１つ以上の相補的Ａ、Ｃ、Ｇ、Ｔ、もしくはＵと特異的であるか、またはプリン（すなわち、ＡもしくはＧ、またはそのバリアント）もしくはピリミジン（すなわち、Ｃ、Ｔ、もしくはＵ、またはそれらのバリアント）と相補的である任意の他のサブユニットであり得る。いくつかの例では、核酸は、デオキシリボ核酸（ＤＮＡ）、リボ核酸（ＲＮＡ）、またはそれらの誘導体もしくはバリアントである。核酸は、一本鎖または二本鎖であり得る。核酸分子は、直鎖状、曲線状、もしくは環状、またはそれらの任意の組み合わせであり得る。
本明細書で使用される「核酸分子」、「核酸配列」、「核酸断片」、「オリゴヌクレオチド」、および「ポリヌクレオチド」という用語は、概して、デオキシリボヌクレオチドもしくはリボヌクレオチド（ＲＮＡ）のいずれか、またはそれらの類似体など、様々な長さを有し得るポリヌクレオチドを指す。核酸分子は、少なくとも約５塩基、１０塩基、２０塩基、３０塩基、４０塩基、５０塩基、６０塩基、７０塩基、８０塩基、９０、１００塩基、１１０塩基、１２０塩基、１３０塩基、１４０塩基、１５０塩基、１６０塩基、１７０塩基、１８０塩基、１９０塩基、２００塩基、３００塩基、４００塩基、５００塩基、１キロベース（ｋｂ）、２ｋｂ、３ｋｂ、４ｋｂ、５ｋｂ、１０ｋｂ、もしくは５０ｋｂの長さを有することができるか、またはそれは、前述の値のうちの任意の２つの間の任意の数の塩基を有し得る。オリゴヌクレオチドは、典型的に、４つのヌクレオチド塩基：アデニン（Ａ）；シトシン（Ｃ）；グアニン（Ｇ）；およびチミン（Ｔ）（ポリヌクレオチドがＲＮＡの場合はチミン（Ｔ）がウラシル（Ｕ））の特定の配列で構成される。したがって、「核酸分子」、「核酸配列」、「核酸断片」、「オリゴヌクレオチド」、および「ポリヌクレオチド」という用語は、少なくとも部分的に、ポリヌクレオチド分子のアルファベット表現であることが意図されている。代替的に、これらの用語は、ポリヌクレオチド分子自体に適用され得る。このアルファベット表現は、中央処理装置を備えたコンピュータにおけるデータベースに入力する、ならびに／または機能ゲノミクスおよび相同性検索などのバイオインフォマティクスアプリケーションに使用され得る。オリゴヌクレオチドは、１つ以上の非標準ヌクレオチド、ヌクレオチド類似体、および／または修飾ヌクレオチドを含み得る。
本明細書で使用される「試料」という用語は、概して、生物学的試料を指す。生物学的試料の例には、核酸分子、アミノ酸、ポリペプチド、タンパク質、炭水化物、脂質、またはウイルスが含まれる。一例では、生物学的試料は、１つ以上の核酸分子を含む核酸試料である。核酸分子は、無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）または無細胞ＲＮＡ（ｃｆＲＮＡ）などの無細胞または無細胞核酸分子であり得る。核酸分子は、ヒト、哺乳動物、非ヒト哺乳動物、類人猿、サル、チンパンジー、爬虫類、両生類、または鳥類を含む様々な供給源に由来し得る。さらに、試料は、血液、血清、血漿、硝子体、痰、尿、涙、汗、唾液、精液、粘膜排出物、粘液、脊髄液、脳脊髄液（ＣＳＦ）、胸水、腹水、羊水、リンパ液などの体液試料を含むがこれらに限定されない、無細胞配列を含む様々な動物の体液から抽出され得る。無細胞ポリヌクレオチド（例えば、ｃｆＤＮＡ）は、胎児由来（妊娠中の対象から採取した液体を介して）であり得るか、または対象自体の組織に由来し得る。
本明細書で使用される「対象」という用語は、概して、処理または分析を受けている生物学的試料を有する個体を指す。対象は、動物または植物であり得る。対象は、ヒト、イヌ、ネコ、ウマ、ブタ、または齧歯動物などの哺乳動物であり得る。対象は、例えば、１つ以上のがん（例えば、脳がん、乳がん、子宮頸がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、食道がん、胃がん、肝胆道がん、白血病、肝臓がん、肺がん、リンパ腫、卵巣がん、膵臓がん、皮膚がん、尿路がん）、１つ以上の感染症、１つ以上の遺伝的障害、もしくは１つ以上の腫瘍、またはそれらの任意の組み合わせなどの疾患を有するか、あるいは有する疑いのある患者であり得る。１つ以上の腫瘍を有するかまたは有することが疑われる対象について、腫瘍は、１つ以上の種類のものであり得る。
本明細書で使用される「全血」という用語は、概して、小成分に分離されていない（例えば、遠心分離によって）血液試料を指す。血液試料の全血には、ｃｆＤＮＡおよび／または生殖系列ＤＮＡを含み得る。全血ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡおよび／または生殖系列ＤＮＡを含み得る）は、血液試料から抽出され得る。全血ＤＮＡ配列決定読み取り（ｃｆＤＮＡ配列決定読み取りおよび／または生殖系列ＤＮＡ配列決定読み取りを含み得る）は、全血ＤＮＡから抽出され得る。
対象からの無細胞ＤＮＡ配列データにおける腫瘍進行評価
対象から採取された試料の大部分（例えば、＞８０％）が腫瘍細胞から取得されるか、またはそれに由来する場合、腫瘍進行の評価は比較的複雑ではない。しかしながら、血液試料に由来する対象の血漿からの無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）調製物では、ｃｆＤＮＡからの腫瘍ＤＮＡの検出、およびそこからの腫瘍進行の評価は、非感受性およびノイズの多いプロセスであり得る。非腫瘍ＤＮＡからの膨大なシグナル（例えば、腫瘍由来ではない生殖細胞からの生殖系列ＤＮＡから）のために、腫瘍ＤＮＡの検出ならびにかかる非感受性および／またはノイズの多いシグナルからの腫瘍進行の評価は困難であり得る。本開示は、対象（例えば、がんを有する患者）の試料から取得されるか、またはそれに由来するｃｆＤＮＡ分子の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）配列データ（例えば、ｃｆＤＮＡ配列決定読み取り）から腫瘍進行を評価するための方法およびシステムを提供する。対象からの試料の分析からｃｆＤＮＡ配列データを受け取り、１つ以上のバイオインフォマティクスプロセスを使用して、対象の腫瘍進行または腫瘍非進行を評価することができる。いくつかの実施形態では、免疫細胞ＤＮＡは、ｃｆＤＮＡから検出され、任意に、腫瘍の進行を評価するために使用され得る。
一態様では、本開示は、がんを有する対象の腫瘍進行を評価するための方法であって、第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、第１のＷＧＳデータを処理して、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、第２のＷＧＳデータを処理して、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡで処理して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、第１の複数の断片長を第２の複数の断片長で処理して、断片長プロファイル変化を決定することと、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍進行を検出することと、を含む、方法が提供される。
図１は、いくつかの実施形態による、対象における腫瘍進行を評価する例示的な方法を示す。操作１０２において、第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データが、取得される。第１の複数のｃｆＤＮＡ分子は、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し得る。第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が対象に投与される前であり得る。操作１０４において、第１のＷＧＳデータは、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定するために処理される。操作１０６において、第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データが、取得される。第２の複数のｃｆＤＮＡ分子は、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し得る。第２の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が対象に投与された後であり得る。操作１０８において、第２のＷＧＳデータは、（ｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定するために処理される。操作１１０において、第１の複数のＣＮＡは、第２の複数のＣＮＡと処理され（例えば、比較され）、ＣＮＡプロファイル変化を決定する。操作１１２において、第１の複数の断片長は、第２の複数の断片長と処理され（例えば、比較され）、断片長プロファイル変化を決定する。操作１１４において、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合および／または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合は、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて決定される。操作１１６において、対象の腫瘍進行は、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合および／または第２の腫瘍割合に基づいて検出される。
いくつかの実施形態では、方法は、１つ以上のライブラリを同定することを含む（例えば、ＣＮＡパターンを使用することによって、またはライブラリが対照試料からのものであるという事実に基づいて、腫瘍割合を決定することができる）。各ライブラリについて、メチル化状態（例えば、平均メチル化割合）は、本明細書に記載のメチル化配列決定を使用して、ゲノムの１つ以上の領域（例えば、１つ、一部、またはすべてのＣｐＧアイランド、プロモーターなど）から計算することができる。統計モデリング（例えば、線形回帰または本開示の別の技術）は、メチル化パターンに対して既知の腫瘍割合を規則化するために使用する、例えば、１人の参加者を残す交差検定を使用することができる。理論に縛られることを望まないが、これらの方法は、例えば、ＣＮＡが検出できない場合でさえ、メチル化パターンに基づいて試料の腫瘍割合を予測することを可能にすると考えられている。いくつかの実施形態では、方法は、２つ以上の時点にわたって上記の分析を比較することをさらに含む。
例えば、配列決定読み取りは、当業者に知られている任意の好適な配列決定方法を使用して、ｃｆＤＮＡから生成され得る。配列決定法は、Ｍａｘａｍ－Ｇｉｌｂｅｒｔまたはサンガー配列決定などの第１世代配列決定法、またはハイスループット配列決定（例えば、次世代配列決定またはＮＧＳ）法であり得る。ハイスループット配列決定法は、少なくとも１０，０００、１００，０００、１００万、１０００万、１億、１０億、またはそれ超のポリヌクレオチド分子を同時に（または実質的に同時に）配列決定することができる。配列決定法には、パイロ配列決定、合成による配列決定、単一分子配列決定、ナノポア配列決定、半導体配列決定、ライゲーションによる配列決定、ハイブリダイゼーションによる配列決定、デジタル遺伝子発現（Ｈｅｌｉｃｏｓ（登録商標））、超並列配列決定、例えば、Ｈｅｌｉｃｏｓ（登録商標）、クローン単一分子アレイ（Ｓｏｌｅｘａ（登録商標）／Ｉｌｌｕｍｉｎａ（登録商標））、ＰａｃＢｉｏ（登録商標）、ＳＯＬｉＤ（登録商標）、Ｉｏｎ Ｔｏｒｒｅｎｔ（登録商標）、またはＮａｎｏｐｏｒｅ（登録商標）プラットフォームを使用する配列決定が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、配列決定は、ナノポア配列決定、鎖末端（サンガー）配列決定、合成による配列決定（例えば、ＩｌｌｕｍｉｎａまたはＳｏｌｅｘａ配列決定）、単一分子リアルタイム配列決定、超並列シグネチャ配列決定、ポロニー配列決定、４５４パイロ配列決定、コンビナトリアルプローブアンカー合成、ライゲーションによる配列決定（ＳＯＬｉＤ配列決定）、またはＧｅｎａｐＳｙｓ配列決定によるものである。いくつかの実施形態では、配列決定は、例えば、アダプタライゲーション系ライブラリを使用する、ハイブリッド捕捉系配列決定（ハイブリッド捕捉系ＮＧＳ）を含む。例えば、Ｆｒａｍｐｔｏｎ，Ｇ．Ｍ．ｅｔ ａｌ．（２０１３）Ｎａｔ．Ｂｉｏｔｅｃｈ．３１：１０２３－１０３１を参照されたい。
いくつかの実施形態では、配列決定法は、バイサルファイト配列決定を含む。バイサルファイト配列決定は、典型的に、配列決定の前にＤＮＡをバイサルファイトで処理することを含み、これは、５－メチルシトシンを変換せずに、非メチル化シトシンをウラシルに変換し、これにより、ＤＮＡメチル化状態の検出が可能となる（ただし、以下に示すように、５－メチルシトシンおよび５－ヒドロキシメチルシトシンを区別するには追加の方法が必要である）。様々な標準的な配列決定法が、メチル化の検出に特異的または非特異的のいずれかの方法を含む、バイサルファイト処理後に使用され得る。配列決定法には、パイロ配列決定、直接配列決定（例えば、ＰＣＲを使用する）、高解像度融解分析、メチル化感受性一本鎖高次構造分析、メチル化感受性一塩基プライマー伸長、塩基特異的切断／ＭＡＬＤＩ－ＴＯＦ、マイクロアレイによる配列分析、およびメチル化特異的ＰＣＲが含まれるが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、配列決定法は、酸化的バイサルファイト配列決定を含む。酸化的バイサルファイト配列決定を使用して、５－ヒドロキシメチルシトシンを５－ホルミルシトシンに化学酸化することにより、５－メチルシトシンおよび５－ヒドロキシメチルシトシンを区別することができ、これは、バイサルファイト処理を介してウラシルに変換することができる。
いくつかの実施形態では、配列決定法は、ＴＥＴ支援ピリジンボラン配列決定（ＴＡＰＳ）またはＴＥＴ支援バイサルファイト配列決定（ＴＡＢＳまたはＴＡＢ－Ｓｅｑ）などのＴＥＴ系メチル化配列決定を含む。ＴＡＢ－Ｓｅｑは、テン－イレブントランスロケーション（ＴＥＴ）ジオキシゲナーゼ酵素を使用して５－ヒドロキシメチルシトシンの分離を可能にする。例示的な方法では、β－グルコシルトランスフェラーゼ（βＧＴ）を使用して、５－ヒドロキシメチルシトシンをβ－グルコシル－５－ヒドロキシメチルシトシンに変換し（ＴＥＴによるさらなる修飾およびバイサルファイトによる酸化を遮断する）、ＴＥＴ酵素を使用して、５－ヒドロキシメチルシトシンを５－カルボキシルシトシンに酸化し、それは、バイサルファイトを介したウラシル変換に感受性である。例えば、Ｙｕ，Ｍ．ｅｔ ａｌ．（２０１２）Ｃｅｌｌ １４９：１３６８－１３８０を参照されたい。ＴＡＰＳの場合、ＴＥＴ酵素を使用して、５－メチルシトシンおよび５－ヒドロキシメチルシトシンを５－カルボキシルシトシンに酸化し、次に、ピリジンボラン還元により５－カルボキシルシトシンをジヒドロウラシル（ＤＨＵ）に変換し、それは、ＰＣＲを介してチミンとして読み取ることができる。例えば、Ｌｉｕ，Ｙ．ｅｔ ａｌ．（２０１９）Ｎａｔ．Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．３７：４２４－４２９を参照されたい。
いくつかの実施形態では、配列決定法は、酸化的バイサルファイト配列決定（ｏｘＢＳ－Ｓｅｑ）を含む。この方法では、過ルテニウム酸カリウムを使用して、５－メチルシトシンに影響を与えることなく、５－ヒドロキシメチルシトシンを５－ホルミルシトシンに変換することができる。次に、バイサルファイト処理により、５－ホルミルシトシンをウラシルに変換することができる。
いくつかの実施形態では、配列決定法は、ＡＰＯＢＥＣ結合エピジェネティック配列決定（ＡＣＥ－ｓｅｑ）を含む。この方法では、アポリポタンパク質Ｂ ｍＲＮＡ編集酵素サブユニット３Ａ（ＡＰＯＢＥＣ３Ａ）を使用して、シトシンおよび５－メチルシトシンを脱アミノ化し、それらをチミンとして配列決定し、一方でβ－グルコシルトランスフェラーゼ（βＧＴ）を使用して、５－ヒドロキシメチルシトシンをβ－グルコシル－５－ヒドロキシメチルシトシンに変換する（それは、ＡＰＯＢＥＣによる脱アミノ化を遮断する）。
いくつかの実施形態では、配列決定法は、メチル化ＤＮＡ免疫沈降（ＭｅＤＩＰ）またはヒドロキシメチル化ＤＮＡ免疫沈降（ｈＭｅＤＩＰ）配列決定などのメチル化ＤＮＡ免疫沈降配列決定を含む。これらの技術では、５－メチルシトシンまたは５－ヒドロキシメチルシトシンと特異的な抗体を使用して、免疫沈降、続いて精製および配列決定により、全ＤＮＡからメチル化ＤＮＡを単離する。
いくつかの実施形態では、配列決定法は、メチル化アレイを含む。この方法では、マイクロアレイ技術を使用して、複数のゲノム遺伝子座でのメチル化状態を調査することができる。例えば、ＤＮＡはバイサルファイト処理することができ、オリゴヌクレオチドプローブは、同じ遺伝子座の非メチル化（ウラシルを検出することにより）またはメチル化（シトシンを検出することにより）バージョンを検出するように設計され得る。どのプローブが配列とハイブリダイズするかを検出することで、その配列がメチル化されているかまたはいないかを同定する。
いくつかの実施形態では配列決定法は、減少表現バイサルファイト配列決定（ＲＲＢＳ－Ｓｅｑ）を含む。この方法では、ＤＮＡをメチル化非感受性制限酵素（例えば、ＭｓｐＩ）で消化し、付着末端およびＡテイリングの修復後に配列アダプタを断片に付加する。次に、ＤＮＡをジスルフィドで処理し、ＰＣＲで増幅し、配列決定することができる。例えば、Ｍｅｉｓｓｎｅｒ，Ａ．ｅｔ ａｌ．（２００５）Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ．３３：５８６８－５８７７を参照されたい。
いくつかの実施形態では、配列決定法は、シトシン５－ヒドロキシメチル化配列決定、例えば、ｈＭｅ－Ｓｅａｌを含む。この方法では、β－グルコシルトランスフェラーゼ（βＧＴ）を使用して、アジド基を含むグルコース部分を５－ヒドロキシメチルシトシンに転移し、これは、ビオチンで化学修飾して、ＤＮＡ断片の検出、親和性濃縮、および配列決定を可能にする。例えば、Ｓｏｎｇ，Ｃ．Ｘ．ｅｔ ａｌ．（２０１１）Ｎａｔ．Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．２９：６８－７２を参照されたい。
いくつかの実施形態では、配列決定法は、全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）を含む。配列決定は、所望の性能を有する対象における腫瘍進行または腫瘍非進行を評価するのに十分な深度で実施され得る（例えば、精度、感度、特異性、陽性予測値（ＰＰＶ）、陰性予測値（ＮＰＶ）、または受信者操作特性（ＲＯＣ）の曲線下面積（ＡＵＣ））。いくつかの実施形態では、配列決定は、「ローパス」方式で、例えば、約１２回以下、約１１回以下、約１０回以下、約９回以下、約８回以下、約７回以下、約６回以下、約５回以下、約４回以下、約３．５回以下、約３回以下、約３回以下、約２．５回以下、約２回以下、約１．５回以下、または約１回以下の深度で実施される。
いくつかの実施形態では、対象における腫瘍進行または腫瘍非進行を評価することは、ｃｆＤＮＡ配列決定読み取りを基準ゲノムに整列することを含み得る。基準ゲノムは、ゲノムの少なくとも一部分（例えば、ヒトゲノム）を含み得る。基準ゲノムは、全ゲノム（例えば、全ヒトゲノム）を含み得る。基準ゲノムは、メチル化データ整列に使用され得るように、特定の塩基変換が適用されたゲノム全体（例えば、非メチル化シトシンがチミンに変換されたヒトゲノム全体）を含み得る。基準ゲノムは、ゲノムのコーディングおよび／または非コーディングゲノム領域に対応する複数のゲノム領域を含むデータベースを含み得る。データベースは、がん由来変異などの、ゲノムのがん関連（または腫瘍関連）コーディングおよび／または非コーディングゲノム領域に対応する複数のゲノム領域を含み得る（例えば、一塩基バリアント（ＳＮＶ）、コピー数変化（ＣＮＡ）、挿入または欠失（インデル）、ならびに他の再配列、融合遺伝子、およびゲノム領域（モノヌクレオチドおよび／またはジヌクレオチドなど））。整列は、Ｂｕｒｒｏｗｓ－Ｗｈｅｅｌｅｒアルゴリズム（ＢＷＡ）、Ｓａｍｂａｍｂａアルゴリズム、Ｓａｍｔｏｏｌｓアルゴリズム、またはその他の好適な整列アルゴリズムを使用して実施され得る。
いくつかの実施形態では、対象における腫瘍進行または腫瘍非進行を評価することは、複数のゲノム領域の各々についてのｃｆＤＮＡ配列決定読み取りの定量的測定値を生成することを含み得る。ｃｆＤＮＡ配列決定読み取りの定量的測定値は、所与のゲノム領域と整列されるＤＮＡ配列決定読み取りのカウントなどで生成され得る。所与のゲノム領域と整列する配列決定読み取りの一部分またはすべてを有するＣｆＤＮＡ配列決定読み取りは、そのゲノム領域について定量的な測定としてカウントされ得る。
いくつかの実施形態では、ゲノム領域は、腫瘍マーカーを含み得る。特異的および非特異的ゲノム領域のパターンは、腫瘍進行または腫瘍非進行状態を示し得る。ゲノム領域のこれらのパターンの経時変化は、腫瘍進行または腫瘍非進行状態の変化を示し得る。
いくつかの実施形態では、ｃｆＤＮＡは、複数のゲノム領域の各々で複数のｃｆＤＮＡ分子の結合測定を実施することによってアッセイされ得る。いくつかの実施形態では、結合測定を実施することは、複数のｃｆＤＮＡ分子中の複数のゲノム領域のうちの少なくとも一部分に対して選択的であるプローブを使用して、複数のｃｆＤＮＡ分子をアッセイすることを含む。いくつかの実施形態では、プローブは、複数のゲノム領域の核酸配列と配列相補性を有する核酸分子である。いくつかの実施形態では、核酸分子は、プライマーまたは濃縮配列である。いくつかの実施形態では、アッセイには、アレイハイブリダイゼーション、またはポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）、または核酸配列決定の使用が含まれる。
いくつかの実施形態では、方法は、複数のゲノム領域の少なくとも一部分について複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む。いくつかの実施形態では、濃縮は、複数のｃｆＤＮＡ分子を増幅することを含む。例えば、複数のｃｆＤＮＡ分子は、選択的増幅によって（例えば、複数のゲノム領域の核酸配列との配列相補性を有する核酸分子を含むプライマーまたはプローブのセットを使用することによって）増幅され得る。代替的に、または組み合わせて、複数のｃｆＤＮＡ分子は、普遍的な増幅によって（例えば、普遍的なプライマーを使用することによって）増幅され得る。いくつかの実施形態では、濃縮は、複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分（例えば、より短いｃｆＤＮＡ分子について濃縮された複数のｃｆＤＮＡ分子の一部分）を選択的に単離することを含む。
いくつかの実施形態では、本開示の方法は、例えば、断片長、ヌクレオチド数などの１つ以上の定量的測定を取得することを含む。いくつかの実施形態では、定量的測定は、統計的測定である。好適な統計的測定は、当技術分野で既知である。例えば、いくつかの実施形態では、偏差の統計的測定は、基準試料のセットまたは基準値のセット（例えば、ベースライン値のセット）に対するｚスコアを含む。
いくつかの実施形態では、対象における腫瘍進行または腫瘍非進行を評価する方法は、複数のカウントを処理して、複数のｃｆＤＮＡ分子の断片長の定量的測定（例えば、統計的測定）を取得することを含む。いくつかの実施形態では、複数のｃｆＤＮＡ分子の断片長の定量的測定値は、複数のｃｆＤＮＡ分子の各々のヌクレオチドの数を含む。基準試料は、腫瘍進行を有する１人以上の対象から、および／または腫瘍進行を有しない対象（例えば、腫瘍非進行を有する対象または非罹患患者）から取得され得る。基準試料は、がん種を有する１人以上の対象から、またはがん種を有しない対象から取得され得る（例えば、脳がん、膀胱がん、乳がん、子宮頸がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、食道がん、胃がん、腎臓がん、肝胆道がん、白血病、肝臓がん、肺がん、リンパ腫、卵巣がん、膵臓がん、前立腺がん、皮膚がん、胃がん、甲状腺がん、または尿路がん）。基準試料は、進行期のがんを有する、または進行期のがんを有しない（例えば、初期のがんまたはがんのない）１人以上の対象から取得され得る。
いくつかの実施形態では、ｃｆＤＮＡ配列決定読み取りは、正規化または補正され得る。例えば、ｃｆＤＮＡ配列決定読み取りは、配列決定およびライブラリ調製における既知の傾向、ならびに／または配列決定およびライブラリ調製における既知の傾向を説明するために、重複排除、正規化、および／または補正され得る。いくつかの実施形態では、定量的測定値のサブセット例えば、統計的測定値）は、例えば、かかる定量的測定値の変化（例えば、異なる時点にわたる）が、影響を受けていない対象で観察されたもの（例えば、ｃｆＤＮＡ分子のバックグラウンドプロファイル）と有意に異なるかに基づいて、除外され得る。定量的測定値は、例えば、定量的測定値のｚスコアの絶対値が予め決定された数未満（またはそれ以下である）である場合に、除外され得る。予め決定された数は、約０．１、約０．２、約０．５、約１、約１．５、約２、約２．５、約３、約３．５、約４、約４．５、約５、または約５超であり得る。
いくつかの実施形態では、複数のゲノム領域は、モノヌクレオチドおよび／またはジヌクレオチドを含む。複数のゲノム領域は、少なくとも約１０個の別個のゲノム領域、少なくとも約５０個の別個のゲノム領域、少なくとも約１００個の別個のゲノム領域、少なくとも約５００個の別個のゲノム領域、少なくとも約１０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約５０００個の別個のゲノム領域、少なくとも約１万個の別個のゲノム領域、少なくとも約５万個の別個のゲノム領域、少なくとも約１０万個の別個のゲノム領域、少なくとも約５０万個の別個のゲノム領域、少なくとも約１００万個の別個のゲノム領域、少なくとも約２００万個の別個のゲノム領域、少なくとも約３００万個の別個のゲノム領域、少なくとも約４００万個の別個のゲノム領域、少なくとも約５００万個の別個のゲノム領域、少なくとも約１０００万個の別個のゲノム領域、少なくとも約１５００万個の別個のゲノム領域、少なくとも約２０００万個の別個のゲノム領域、少なくとも約２５００万個の別個のゲノム領域、少なくとも約３０００万個の別個のゲノム領域、または３０００万個を超える別個のゲノム領域を含み得る。
いくつかの実施形態では、ゲノムの領域は、１つ以上のＭＡＧＥ（黒色腫関連抗原）遺伝子、例えば、ヒトＭＡＧＥ遺伝子を含む。いくつかの実施形態では、ゲノムの領域は、１つ以上のＭＡＧＥ（黒色腫関連抗原）遺伝子、例えば、ヒトＭＡＧＥ遺伝子に対応する１つ以上のプロモーターを含む。ＭＡＧＥ遺伝子（例えば、ヒトＭＡＧＥ遺伝子）は、当技術分野で既知であり、例えば、Ｃｈｏｍｅｚ，Ｐ．ｅｔ ａｌ．（２００１）Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ．６１：５５４４－５５５１、およびＷｅｏｎ，Ｊ．Ｌ．ａｎｄ Ｐｏｔｔｓ，Ｐ．Ｒ．（２０１５）Ｃｕｒｒ．Ｏｐｉｎ．Ｃｅｌｌ Ｂｉｏｌ．３７：１－８を参照されたい。例示的なＭＡＧＥ遺伝子（例えば、ヒトＭＡＧＥ遺伝子）には、限定されないが、ＭＡＧＥ－Ａ遺伝子（例えば、ＭＡＧＥ－Ａ１、ＭＡＧＥ－Ａ２、ＭＡＧＥ－Ａ２Ｂ、ＭＡＧＥ－Ａ３、ＭＡＧＥ－Ａ４、ＭＡＧＥ－Ａ５、ＭＡＧＥ－Ａ６、ＭＡＧＥ－Ａ８、ＭＡＧＥ－Ａ９、ＭＡＧＥ－Ａ１０、ＭＡＧＥ－Ａ１１、およびＭＡＧＥ－Ａ１２）、ＭＡＧＥ－Ｂ遺伝子（例えば、ＭＡＧＥ－Ｂ１、ＭＡＧＥ－Ｂ２、ＭＡＧＥ－Ｂ３、ＭＡＧＥ－Ｂ４、ＭＡＧＥ－Ｂ５、ＭＡＧＥ－Ｂ６、ＭＡＧＥ－Ｂ６Ｂ、ＭＡＧＥ－Ｂ１０、ＭＡＧＥ－Ｂ１６、ＭＡＧＥ－Ｂ１７、およびＭＡＧＥ－Ｂ１８）、ＭＡＧＥ－Ｃ遺伝子（例えば、ＭＡＧＥ－Ｃ１、ＭＡＧＥ－Ｃ２、およびＭＡＧＥ－Ｃ３）、およびＩＩ型ＭＡＧＥ遺伝子（例えば、ＭＡＧＥ－Ｄ１、ＭＡＧＥ－Ｄ２、ＭＡＧＥ－Ｄ３、ＭＡＧＥ－Ｄ４、ＭＡＧＥ－Ｅ１、ＭＡＧＥ－Ｅ２、ＭＡＧＥ－Ｆ１、ＭＡＧＥ－Ｇ１、ＭＡＧＥ－Ｈ１、ＭＡＧＥ－Ｌ２、ＮＤＮ、およびＮＤＮＬ２）が含まれる。
いくつかの実施形態では、対象の腫瘍進行は、少なくとも約１０％、少なくとも約２０％、少なくとも約３０％、少なくとも約４０％、少なくとも約５０％、少なくとも約６０％、少なくとも約７０％、少なくとも約８０％、少なくとも約９０％、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、少なくとも約９８％、または少なくとも約９９％の感度で検出される。
いくつかの実施形態では、対象の腫瘍進行は、少なくとも約１０％、少なくとも約２０％、少なくとも約３０％、少なくとも約４０％、少なくとも約５０％、少なくとも約６０％、少なくとも約７０％、少なくとも約８０％、少なくとも約９０％、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、少なくとも約９８％、または少なくとも約９９％の特異性で検出される。
いくつかの実施形態では、対象の腫瘍進行は、少なくとも約１０％、少なくとも約２０％、少なくとも約３０％、少なくとも約４０％、少なくとも約５０％、少なくとも約６０％、少なくとも約７０％、少なくとも約８０％、少なくとも約９０％、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、少なくとも約９８％、または少なくとも約９９％の陽性予測値（ＰＰＶ）で検出される。
いくつかの実施形態では、対象の腫瘍進行は、少なくとも約１０％、少なくとも約２０％、少なくとも約３０％、少なくとも約４０％、少なくとも約５０％、少なくとも約６０％、少なくとも約７０％、少なくとも約８０％、少なくとも約９０％、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、少なくとも約９８％、または少なくとも約９９％の陰性予測値（ＮＰＶ）で検出される。
いくつかの実施形態では、対象の腫瘍進行は、少なくとも約０．５、少なくとも約０．６、少なくとも約０．７、少なくとも約０．７５、少なくとも約０．８、少なくとも約０．８５、少なくとも約０．９、少なくとも約０．９５、少なくとも約０．９６、少なくとも約０．９７、少なくとも約０．９８、または少なくとも約０．９９の受信者動作特性（ＲＯＣ）の曲線下面積（ＡＵＣ）で検出される。
いくつかの実施形態では、対象における腫瘍進行を評価する方法は、腫瘍進行が検出されない場合に、対象の腫瘍非進行を決定することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、対象の腫瘍非進行は、少なくとも約１０％、少なくとも約２０％、少なくとも約３０％、少なくとも約４０％、少なくとも約５０％、少なくとも約６０％、少なくとも約７０％、少なくとも約８０％、少なくとも約９０％、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、少なくとも約９８％、または少なくとも約９９％の感度で検出される。
いくつかの実施形態では、対象の腫瘍非進行は、少なくとも約１０％、少なくとも約２０％、少なくとも約３０％、少なくとも約４０％、少なくとも約５０％、少なくとも約６０％、少なくとも約７０％、少なくとも約８０％、少なくとも約９０％、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、少なくとも約９８％、または少なくとも約９９％の特異性で検出される。
いくつかの実施形態では、対象の腫瘍非進行は、少なくとも約１０％、少なくとも約２０％、少なくとも約３０％、少なくとも約４０％、少なくとも約５０％、少なくとも約６０％、少なくとも約７０％、少なくとも約８０％、少なくとも約９０％、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、少なくとも約９８％、または少なくとも約９９％の陽性予測値（ＰＰＶ）で検出される。
いくつかの実施形態では、対象の腫瘍非進行は、少なくとも約１０％、少なくとも約２０％、少なくとも約３０％、少なくとも約４０％、少なくとも約５０％、少なくとも約６０％、少なくとも約７０％、少なくとも約８０％、少なくとも約９０％、少なくとも約９５％、少なくとも約９６％、少なくとも約９７％、少なくとも約９８％、または少なくとも約９９％の陰性予測値（ＮＰＶ）で検出される。
いくつかの実施形態では、対象の腫瘍非進行は、少なくとも約０．５、少なくとも約０．６、少なくとも約０．７、少なくとも約０．７５、少なくとも約０．８、少なくとも約０．８５、少なくとも約０．９、少なくとも約０．９５、少なくとも約０．９６、少なくとも約０．９７、少なくとも約０．９８、または少なくとも約０．９９の受信者動作特性（ＲＯＣ）の曲線下面積（ＡＵＣ）で検出される。
いくつかの実施形態では、対象は、がんを有すると診断されている。例えば、がんは、脳がん、膀胱がん、乳がん、子宮頸がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、食道がん、胃がん、腎臓がん、肝胆道がん、白血病、肝臓がん、肺がん、リンパ腫、卵巣がん、膵臓がん、前立腺がん、皮膚がん、胃がん、甲状腺がん、または尿路がんを含むがこれらに限定されない、１つ以上の種類のものであり得る。
いくつかの実施形態では、方法は、対象の決定された腫瘍進行に基づいて、対象の腫瘍を治療するために治療有効用量の治療を投与することをさらに含む。いくつかの実施形態では、治療は、外科手術、化学療法、治療剤、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤による治療を含む。
対象の腫瘍進行または腫瘍非進行を評価して、対象におけるがんの診断、がんの予後、がんの再発、または腫瘍進行もしくは退行の兆候を決定することができる。加えて、１つ以上の臨床転帰は、腫瘍進行または腫瘍非進行評価またはモニタリング（例えば、２つ以上の時点の間の腫瘍進行または腫瘍非進行状態の差異）に基づいて割り当てられ得る。かかる臨床転帰は、１つ以上の種類の腫瘍を含むがんを有する対象を診断すること、１つ以上の種類およびステージの腫瘍を含むがんを有する対象を診断すること、対象についてがんを有する対象を予後診断すること（例えば、治療の臨床経過を示すこと（例えば、外科手術、化学療法、治療剤、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、もしくはチェックポイント阻害剤、または他の治療）、別の臨床経過方針を示すこと（例えば、治療しない、処方された時間間隔基盤などの継続的なモニタリング、現在の治療の停止、別の治療への切り替え）、または対象の予想される生存期間を示すことを含み得る。
いくつかの実施形態では、対象の腫瘍進行を評価する方法は、第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡで処理して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することをさらに含む。いくつかの実施形態では、対象の腫瘍進行を評価する方法は、第１の複数のフ断片長を第２の複数の断片長で処理して、断片長プロファイル変化を決定することをさらに含む。いくつかの実施形態では、対象の腫瘍進行を評価する方法は、少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変更および断片長プロファイル変更に基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することをさらに含む。いくつかの実施形態では、対象の腫瘍進行を評価する方法は、少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍進行を検出することをさらに含む。例えば、腫瘍進行は、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が予め決定された基準を満たすかに基づいて決定され得る（例えば、少なくとも事前に決定された閾値である、事前に決定された閾値を超える、多くても事前に決定された閾値である、または事前に決定された閾値未満である）。予め決定された閾値は、１つ以上の基準対象（例えば、特定の腫瘍型を有することが知られている患者、特定のステージの特定の腫瘍型を有することが知られている患者、またはいかなるがんも示さない健常な対象）から取得されるか、またはそれに由来する１つ以上の基準試料に対して腫瘍進行または腫瘍非進行評価を実施して、基準対象から取得されるか、またはそれに由来する基準試料の腫瘍進行または腫瘍非進行に基づいて、好適な予め決定された閾値を特定することによって生成され得る。
予め決定された閾値は、所望の感度、特異性、陽性予測値（ＰＰＶ）、陰性予測値（ＮＰＶ）、または対象の腫瘍進行もしくは腫瘍非進行状態を評価する精度に基づいて調整され得る。例えば、対象の腫瘍進行または腫瘍非進行状態を評価する高い感度が所望される場合、予め決定された閾値がより低く調整され得る。代替的に、対象の腫瘍進行または腫瘍非進行状態を評価する高い特異性が所望される場合、予め決定された閾値がより高く調整され得る。予め決定された閾値は、１つ以上の種類の腫瘍を含むがんの１つ以上の基準対象から取得されるか、またはそれに由来する評価において、偽陽性（ＦＰ）と偽陰性（ＦＮ）との間の所望のバランスを達成するように調整され得る。
いくつかの実施形態では、腫瘍進行または腫瘍非進行を評価する方法は、第２の後続の時点で評価を繰り返すことをさらに含む。第２の時点は、第１の時点と比較した腫瘍進行または腫瘍非進行評価の好適な比較のために選択され得る。第２の時点の例は、外科的切除後の期間、治療投与中、もしくは治療の有効性をモニターするために対象におけるがんを治療するための治療投与後の期間、または対象における残存疾患もしくはがんの再発をモニターするための治療後の対象においてがんが検出されない後続の期間に対応し得る。
いくつかの実施形態では、本開示の方法は、２つ以上の別個の時点での状態の差異（例えば、腫瘍進行または腫瘍非進行状態）を決定することを含む。時点間の状態の差異（例えば、初期時点での状態と後続または現在の時点での状態との比較）を使用して、例えば、腫瘍進行、退行、再発、または安定性状態を示すことができる。いくつかの実施形態では、例えば、腫瘍進行、退行、再発、または安定性状態を表すために、経時的な状態の差異がプロットされ得る。例えば、いくつかの実施形態では、腫瘍進行または腫瘍非進行を評価する方法は、第１の腫瘍進行／腫瘍非進行状態と第２の腫瘍進行／腫瘍非進行状態との間の差異を決定することをさらに含む。いくつかの実施形態では、差異は、対象の腫瘍の進行または退行を示す。代替的に、または組み合わせて、方法は、コンピュータプロセッサによって、第１および第２の時点の関数としての第１の腫瘍進行／腫瘍非進行状態および第２の腫瘍進行／腫瘍非進行状態のプロットを生成することをさらに含み得る。いくつかの実施形態では、プロットは、対象の腫瘍の進行または退行を示す。例えば、コンピュータプロセッサは、ｘ軸上の２つ以上の腫瘍進行または腫瘍非進行状態に対応するデータの収集時間に対応する時間に対するｙ軸上の２つ以上の腫瘍進行／腫瘍非進行状態のプロットを生成することができる。
第１の腫瘍進行／非進行状態と第２の腫瘍進行／非進行状態との間で上述のように決定またはプロットされた経時的な腫瘍状態の差異は、対象における腫瘍の進行、退行、再発、または安定性状態を示し得る。例えば、後続の腫瘍進行／非進行状態（例えば、第２の状態）が、初期の腫瘍進行／非進行状態（例えば、第１の状態）よりも大きい場合、この差異は、例えば、腫瘍進行、対象における腫瘍に対する治療の非効率性、進行中の治療に対する腫瘍の耐性、対象における他の部位への腫瘍の転移、または対象における残存疾患もしくはがんの再発を示し得る。後続の腫瘍進行／非進行状態（例えば、第２の状態）が初期の腫瘍進行／非進行状態（例えば、第１の状態）よりも小さい場合、この差異は、例えば、腫瘍退縮、対象における腫瘍の外科的切除の有効性、対象における腫瘍に対する治療の有効性、または対象における残存疾患もしくはがんの再発の欠如を示し得る。
腫瘍進行または腫瘍非進行状態を評価したおよび／またはモニタリングした後、１つ以上の臨床転帰は、腫瘍進行または腫瘍非進行状態の評価またはモニタリング（例えば、２つ以上の時点の間の腫瘍進行または腫瘍非進行状態の差異）に基づいて割り当てられ得る。かかる臨床転帰は、１つ以上の種類の腫瘍を含むがんを有する対象を診断すること、１つ以上の種類およびステージの腫瘍を含むがんを有する対象を診断すること、対象についてがんを有する対象を予後診断すること（例えば、治療の臨床経過を示すこと（例えば、外科手術、化学療法、治療剤、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、もしくはチェックポイント阻害剤、または他の治療）、または対象内の腫瘍ｃＤＮＡの起源を同定すること、別の臨床経過方針を示すこと（例えば、治療しない、処方された時間間隔基盤などの継続的なモニタリング、現在の治療の停止、別の治療への切り替え）、または対象の予想される生存期間を示すことを含み得る。
治療
本開示の特定の態様は、例えば、１つ以上の治療剤による治療に関する。例えば、いくつかの実施形態では、治療は、外科手術、化学療法、治療剤、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤による治療を含むことができる。治療の例示的かつ非限定的な記載が本明細書に提供される。
例えば、治療は、細胞傷害性剤または細胞増殖抑制剤が使用され得る。例示的な細胞傷害性剤には、抗微小管剤、トポイソメラーゼ阻害剤、タキサン、代謝拮抗剤、有糸分裂阻害剤、アルキル化剤、挿入剤、シグナル伝達経路を妨害することができる薬剤、およびアポトーシスを促進する薬剤、ならびに放射線照射が含まれる。さらに他の実施形態では、方法は、免疫調節剤、例えば、ＩＬ－１、２、４、６、もしくは１２、またはインターフェロンアルファもしくはガンマ、またはＧＭ－ＣＳＦなどの免疫細胞増殖因子と組み合わせて使用することができる。
いくつかの実施形態では、治療は、免疫療法または免疫調節療法、例えば、化合物系、抗体系、または細胞系免疫療法であり得る。免疫療法の例には、チェックポイント阻害剤、がんワクチン、細胞系療法、Ｔ細胞受容体（ＴＣＲ）系療法、アジュバント免疫療法、サイトカイン免疫療法、または腫瘍溶解性ウイルス療法が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、がん免疫療法には、低分子、核酸、ポリペプチド、炭水化物、毒素、細胞系、または結合剤治療剤が含まれる。がん免疫療法の例は、以下でより詳細に記載されているが、限定することを意図するものではない。
いくつかの実施形態では、がん免疫療法は、チェックポイント阻害剤、がんワクチン、細胞系療法、Ｔ細胞受容体（ＴＣＲ）系療法、補助免疫療法、サイトカイン免疫療法、および腫瘍溶解性ウイルス療法のうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、がん免疫療法には、低分子、核酸、ポリペプチド、炭水化物、毒素、細胞系、または結合剤治療剤が含まれる。がん免疫療法の例は、以下でより詳細に記載されているが、限定することを意図するものではない。いくつかの実施形態では、がん免疫療法は、免疫系の１つ以上の状況を活性化して、本開示の新抗原を発現する細胞（例えば、腫瘍細胞）を攻撃する。本開示のがん免疫療法は、単剤療法として、または医学的判断の対象となる任意の組み合わせまたは数の２つ以上を含む組み合わせアプローチでの使用が企図されている。任意のがん免疫療法（任意に、単剤療法として、または本明細書に記載の別のがん免疫療法もしくは他の治療剤と組み合わせて）が、本明細書に記載の方法のいずれかで使用され得る。
いくつかの実施形態では、がん免疫療法は、がんワクチンを含む。腫瘍に指向する免疫応答を促進するための様々なアプローチを利用する一連のがんワクチンが試験されている（例えば、Ｅｍｅｎｓ Ｌ Ａ，Ｅｘｐｅｒｔ Ｏｐｉｎ Ｅｍｅｒｇ Ｄｒｕｇｓ １３（２）：２９５－３０８（２００８）、およびＵＳ２０１９０３６７６１３を参照されたい）。アプローチは、腫瘍に対するＢ細胞、Ｔ細胞、またはプロフェッショナル抗原提示細胞の応答を強化するように設計されている。がんワクチンの例示的な種類には、ＤＮＡ系ワクチン、ＲＮＡ系ワクチン、ウイルス形質導入ワクチン、ペプチド系ワクチン、樹状細胞ワクチン、腫瘍溶解性ウイルス、全腫瘍細胞ワクチン、腫瘍抗原ワクチンなどが含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、がんワクチンは、予防的または治療的であり得る。いくつかの実施形態では、がんワクチンは、ペプチド系ワクチン、核酸系ワクチン、抗体系ワクチン、または細胞系ワクチンとして製剤化される。例えば、ワクチン組成物は、カチオン性脂質製剤中のネイキッドｃＤＮＡ、リポペプチド（例えば、Ｖｉｔｉｅｌｌｏ，Ａ．ｅｔ ａｌ，Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｉｎｖｅｓｔ．９５：３４１，１９９５）、ネイキッドｃＤＮＡまたはペプチド、カプセル化、例えば、ポリ（ＤＬ－ラクチド－ｃｏ－グリコリド）（「ＰＬＧ」）ミクロスフェア中（例えば、Ｅｌｄｒｉｄｇｅ，ｅｔ ａｌ，Ｍｏｌｅｃ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．２８：２８７－２９４，１９９１、Ａｌｏｎｓｏ ｅｔ ａｌ，Ｖａｃｃｉｎｅ １２：２９９－３０６，１９９４、Ｊｏｎｅｓ ｅｔ ａｌ，Ｖａｃｃｉｎｅ １３：６７５－６８１，１９９５）、免疫刺激複合体（ＩＳＣＯＭＳ）に含まれるペプチド組成物（例えば、Ｔａｋａｈａｓｈｉ ｅｔ ａｌ，Ｎａｔｕｒｅ ３４４：８７３－８７５，１９９０、Ｈｕ ｅｔ ａｌ，Ｃｌｉｎ．Ｅｘｐ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．１１３：２３５－２４３，１９９８）、または複数の抗原ペプチドシステム（ＭＡＰ）（例えば、Ｔａｍ，Ｊ．Ｐ．，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．Ｕ．Ｓ．Ａ．８５：５４０９－５４１３，１９８８、Ｔａｍ，Ｊ．Ｐ．，Ｊ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．Ｍｅｔｈｏｄｓ １９６：１７－３２，１９９６）を含むことができる。いくつかの実施形態では、がんワクチンは、ペプチド系ワクチン、または核酸がポリペプチドをコードする核酸系ワクチンとして製剤化される。いくつかの実施形態では、がんワクチンは、抗体系ワクチンとして製剤化される。いくつかの実施形態では、がんワクチンは、細胞系ワクチンとして製剤化される。いくつかの実施形態では、がんワクチンは、ペプチドがんワクチンであり、いくつかの実施形態では、個別化ペプチドワクチンである。いくつかの実施形態では、がんワクチンは、多価長ペプチド、マルチペプチド、ペプチド混合物、ハイブリッドペプチド、またはペプチドパルス樹状細胞ワクチンである（例えば、Ｙａｍａｄａ ｅｔ ａｌ，Ｃａｎｃｅｒ Ｓｃｉ，１０４：１４－２１），２０１３を参照されたい）。いくつかの実施形態では、かかるがんワクチンは、抗腫瘍応答を増強する。
いくつかの実施形態では、がんワクチンは、無症候性または最小限の症候性の転移性去勢抵抗性（ホルモン抵抗性）前立腺がんの治療に承認されている、シプロイセル－Ｔ（Ｐｒｏｖｅｎｇｅ（登録商標）、Ｄｅｎｄｒｅｏｎ／Ｖａｌｅａｎｔ Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌｓ）、ならびに黒色腫の切除不能な皮膚、皮下、および結節性病変の治療のために承認されている遺伝子組み換え腫瘍溶解性ウイルス療法である、タリモジーンラハーパレプベック（Ｉｍｌｙｇｉｃ（登録商標）、ＢｉｏＶｅｘ／Ａｍｇｅｎ、以前はＴ－ＶＥＣとして知られていた）から選択される。いくつかの実施形態では、がんワクチンは、腫瘍溶解性ウイルス療法、例えば、Ｐｅｘａｓｔｉｍｏｇｅｎｅ ｄｅｖａｃｉｒｅｐｖｅｃ（ＰｅｘａＶｅｃ／ＪＸ－５９４、ＳｉｌｌａＪｅｎ／以前はＪｅｎｎｅｒｅｘ Ｂｉｏｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ）、肝細胞がん（ＮＣＴ０２５６２７５５）および黒色腫（ＮＣＴ００４２９３１２）に対して、ＧＭ－ＣＳＦを発現するように操作されたチミジンキナーゼ－（ＴＫ－）欠損ワクシニアウイルス；Ｐｅｌａｒｅｏｒｅｐ（Ｒｅｏｌｙｓｉｎ（登録商標）、Ｏｎｃｏｌｙｔｉｃｓ Ｂｉｏｔｅｃｈ）、結腸直腸がん（ＮＣＴ０１６２２５４３）；前立腺がん（ＮＣＴ０１６１９８１３）；頭頸部扁平上皮がん（ＮＣＴ０１１６６５４２）；膵臓腺癌（ＮＣＴ００９９８３２２）；および非小細胞肺がん（ＮＳＣＬＣ）（ＮＣＴ ００８６１６２７）を含む多くのがんにおいて、ＲＡＳ活性化されていない細胞で複製しないレオウイルス（レオウイルス）のバリアント；Ｅｎａｄｅｎｏｔｕｃｉｒｅｖ（ＮＧ－３４８、ＰｓｉＯｘｕｓ、以前はＣｏｌｏＡｄｌとして知られていた）、卵巣がん（ＮＣＴ０２０２８１１７）；結腸直腸がん、膀胱がん、頭頸部扁平上皮がん、および唾液腺がんなどの転移性または進行性上皮腫瘍（ＮＣＴ０２６３６０３６）において、全長ＣＤ８０およびＴ細胞受容体ＣＤ３タンパク質と特異的な抗体断片を発現するように操作されたアデノウイルス；ＯＮＣＯＳ－１０２（Ｔａｒｇｏｖａｘ／以前はＯｎｃｏｓ）、黒色腫（ＮＣＴ０３００３６７６）；および腹膜疾患、結腸直腸がんまたは卵巣がん（ＮＣＴ０２９６３８３１）においてＧＭ－ＣＳＦを発現するように操作されたアデノウイルス；ＧＬ－ＯＮＣ１（ＧＬＶ－１ｈ６８／ＧＬＶ－１ｈ１５３、Ｇｅｎｅｌｕｘ ＧｍｂＨ）、腹膜癌腫症（ＮＣＴ０１４４３２６０）、卵管がん、卵巣がん（ＮＣＴ ０２７５９５８８）でそれぞれ研究された、ベータ－ガラクトシダーゼ（ベータ－ｇａｌ）／ベータ－グルコロニダーゼまたはベータ－ｇａｌ／ヒトヨウ化ナトリウム共輸送体（ｈＮＩＳ）を発現するように操作されたワクシニアウイルス；またはＣＧ００７０（Ｃｏｌｄ Ｇｅｎｅｓｙｓ）、膀胱がん（ＮＣＴ０２３６５８１８）においてＧＭ－ＣＳＦを発現するように操作されたアデノウイルス；抗ｇｐ１００；ＳＴＩＮＧＶＡＸ；ＧＶＡＸ；ＤＣＶａｘＬ；およびＤＮＸ－２４０１から選択される。いくつかの実施形態では、がんワクチンは、ＪＸ－９２９（ＳｉｌｌａＪｅｎ／以前はＪｅｎｎｅｒｅｘ Ｂｉｏｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ）、プロドラッグ５－フルオロシトシンを細胞傷害性剤５－フルオロウラシルに変換することができるシトシンデアミナーゼを発現するように操作されたＴＫおよびワクシニア増殖因子欠損ワクシニアウイルス；ＴＧＯ１およびＴＧ０２（Ｔａｒｇｏｖａｘ／以前はＯｎｃｏｓ）、治療が困難なＲＡＳ変異を標的としたペプチド系免疫療法剤；ＴＩＬＴ－１２３（ＴＩＬＴ Ｂｉｏｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ）、Ａｄ５／３－Ｅ２Ｆ－デルタ２４－ｈＴＮＦα－ＩＲＥＳ－ｈＩＬ２０と命名されている操作されたアデノウイルス；ＶＳＶ－ＧＰ（ＶｉｒａＴｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ）、抗原特異的ＣＤ８＋Ｔ細胞応答を生じるように設計された抗原を発現するようにさらに操作することができる、リンパ球性脈絡髄膜炎ウイルス（ＬＣＭＶ）の糖タンパク質（ＧＰ）を発現するように設計された水疱性口内炎ウイルス（ＶＳＶ）から選択される。いくつかの実施形態では、がんワクチンは、ベクター系腫瘍抗原ワクチンを含む。ベクター系腫瘍抗原ワクチンは、抗腫瘍免疫応答を刺激するための抗原の安定した供給を提供する方法として使用され得る。いくつかの実施形態では、腫瘍抗原をコードするベクターが患者に注入され（おそらく炎症性またはＧＭ－ＣＳＦなどの他の誘引物質とともに）、インビボで細胞に取り込まれ、特定の抗原を作製し、これにより、所望の免疫応答が引き起こされる。いくつかの実施形態では、ベクターを使用して、一度に１つを超える腫瘍抗原を送達し、免疫応答を増加することができる。加えて組換えウイルス、細菌、または酵母ベクターは、それら自身の免疫応答を誘発するはずであり、それはまた、全体的な免疫応答を増強し得る。
いくつかの実施形態では、がんワクチンは、ＤＮＡ系ワクチンを含む。いくつかの実施形態では、ＤＮＡ系ワクチンを利用して抗腫瘍応答を刺激することができる。抗原タンパク質をコードする直接注入されたＤＮＡが防御免疫応答を誘発する能力は、多くの実験システムで実証されている。抗原性タンパク質をコードするＤＮＡを直接注入して防御免疫応答を誘発するワクチン接種は、多くの場合細胞性応答および体液性応答の両方を引き起こす。さらに、様々な抗原をコードするＤＮＡに対する再現性のある免疫応答が、動物の生涯にわたって本質的に続くことがマウスで報告されている（例えば、Ｙａｎｋａｕｃｋａｓ ｅｔ ａｌ．（１９９３）ＤＮＡ Ｃｅｌｌ Ｂｉｏｌ．，１２：７７１－７７６を参照されたい）。いくつかの実施形態では、遺伝子発現に必要な制御性要素に作動可能に連結されたタンパク質をコードする配列を含むプラスミド（または他のベクター）ＤＮＡは、個体（例えば、ヒト患者、非ヒト哺乳動物など）に投与される。いくつかの実施形態では、個体の細胞が投与されたＤＮＡを取り込み、コード配列が発現される。いくつかの実施形態では、産生された抗原は、免疫応答が向けられる標的となる。
いくつかの実施形態では、がんワクチンは、ＲＮＡ系ワクチンを含む。いくつかの実施形態では、ＲＮＡ系ワクチンを利用して抗腫瘍応答を刺激することができる。いくつかの実施形態では、ＲＮＡ系ワクチンは、自己複製ＲＮＡ分子を含む。いくつかの実施形態では、自己複製ＲＮＡ分子は、アルファウイルス由来ＲＮＡレプリコンであり得る。自己複製ＲＮＡ（または「ＳＡＭ」）分子は当技術分野で周知であり、例えば、アルファウイルスに由来する複製要素を使用し、構造ウイルスタンパク質を目的のタンパク質をコードするヌクレオチド配列で置換することによって生成することができる。自己複製ＲＮＡ分子は、典型的に、細胞への送達後に直接翻訳できる＋鎖分子であり、この翻訳はＲＮＡ依存性ＲＮＡポリメラーゼを提供し、送達されたＲＮＡからアンチセンス転写物およびセンス転写物の両方を産生する。したがって、送達されたＲＮＡは、複数の娘ＲＮＡの生成につながる。これらの娘ＲＮＡ、および共線的なサブゲノム転写物は、コードされたポリペプチド（すなわち、ＨＰＶ抗原を含む）のインサイチュ発現を提供するためにそれ自体を翻訳し得るか、または抗原のインサイチュ発現を提供するために翻訳される、送達されたＲＮＡと同じ意味でのさらなる転写物を提供するために転写され得る。
いくつかの実施形態では、がん免疫療法は、細胞系療法を含む。いくつかの実施形態では、がん免疫療法は、Ｔ細胞系療法を含む。いくつかの実施形態では、がん免疫療法は、養子療法、例えば、養子Ｔ細胞系療法を含む。いくつかの実施形態では、Ｔ細胞は、レシピエントに対して自家または同種異系である。いくつかの実施形態では、Ｔ細胞は、ＣＤ８＋Ｔ細胞である。いくつかの実施形態では、Ｔ細胞は、ＣＤ４＋Ｔ細胞である。養子免疫療法は、がんまたは感染症を治療するための治療アプローチを指し、細胞が腫瘍細胞に対する直接的または間接的に特異的免疫を媒介する（すなわち、免疫応答を開始する）ことを目的として、免疫細胞が宿主に投与される。いくつかの実施形態では、免疫応答は、腫瘍および／もしくは転移性細胞成長ならびに／または増殖の阻害をもたらし、関連する実施形態では、腫瘍性細胞死および／または吸収をもたらす。免疫細胞は、異なる生物／宿主（外因性免疫細胞）に由来し得るか、または対象生物から取得される細胞（自己免疫細胞）であり得る。いくつかの実施形態では、免疫細胞（例えば、自己または同種異系Ｔ細胞（例えば、制御性Ｔ細胞、ＣＤ４＋Ｔ細胞、ＣＤ８＋Ｔ細胞、またはガンマデルタＴ細胞）、ＮＫ細胞、インバリアントＮＫ細胞、またはＮＫＴ細胞）は、遺伝子操作ＴＣＲおよび／またはキメラ抗原受容体（ＣＡＲ）などの抗原受容体を発現するように遺伝子操作され得る。例えば、宿主細胞（例えば、自己または同種異系Ｔ細胞）は、がん抗原に対する抗原特異性を有するＴ細胞受容体（ＴＣＲ）を発現するように修飾される。いくつかの実施形態では、ＮＫ細胞は、ＴＣＲを発現するように操作されている。ＮＫ細胞は、ＣＡＲを発現するようにさらに操作され得る。異なる抗原などに対する複数のＣＡＲおよび／またはＴＣＲは、Ｔ細胞またはＮＫ細胞などの単一の細胞型に追加することができる。いくつかの実施形態では、細胞は、１つ以上の抗原受容体をコードする遺伝子工学技術を介して導入される１つ以上の核酸／発現構築物／ベクター、およびかかる核酸の遺伝子操作産物を含む。いくつかの実施形態では、核酸は異種性であり、すなわち、典型的に、細胞または細胞から取得される試料、例えば、別の生物または細胞から取得されるものなどには存在せず、これは、例えば、典型的に、操作されている細胞および／またはかかる細胞が由来する生物には見られない。いくつかの実施形態では、核酸は、天然には存在しない、例えば、自然界に見られない（例えば、キメラ）。いくつかの実施形態では、免疫細胞の集団は、治療を必要としている、または免疫細胞活性の低減と関連する疾患に罹患する対象から取得され得る。したがって、細胞は、療法を必要とする対象に対して自家である。いくつかの実施形態では、免疫細胞の集団は、組織適合性が一致したドナーなどのドナーから取得することができる。いくつかの実施形態では、免疫細胞集団は、末梢血、臍帯血、骨髄、脾臓、または免疫細胞が該対象またはドナー中に存在する他の任意の器官／組織から採取することができる。いくつかの実施形態では、免疫細胞は、プールされた臍帯血など、対象および／またはドナーのプールから単離することができる。いくつかの実施形態では、免疫細胞の集団が対象からとは異なるドナーから取得される場合、取得された細胞が対象に導入され得るという点で対象適合性であるという条件で、ドナーは同種異系であり得る。いくつかの実施形態では、同種異系ドナー細胞は、ヒト白血球抗原（ＨＬＡ）適合性であり得るか、またはあり得ない。いくつかの実施形態では、対象に適合させるために、同種異系細胞を処理して免疫原性を低減させることができる。
いくつかの実施形態では、細胞系療法は、Ｔ細胞系療法を含む。機能的な抗腫瘍エフェクタ細胞の誘導、活性化、および拡大のためのいくつかの基本的なアプローチが、過去２０年間に説明されてきた。これらには、自家細胞、例えば、腫瘍浸潤リンパ球（ＴＩＬ）；自家ＤＣを使用してエクスビボで活性化されたＴ細胞、リンパ球、Ｔ細胞リガンドおよび活性化抗体でコーティングされた人工抗原提示細胞（ＡＰＣ）もしくはビーズ、または標的細胞膜を捕捉することによって単離された細胞；抗宿主腫瘍Ｔ細胞受容体（ＴＣＲ）を自然に発現する同種異系細胞；「Ｔ－ボディ」として知られる抗体様腫瘍認識能力を提示する腫瘍応答性ＴＣＲまたはキメラＴＣＲ分子を発現するように遺伝子的に再プログラムまたは「リダイレクト」された非腫瘍特異的自家細胞または同種異系細胞が含まれる。いくつかの実施形態では、Ｔ細胞は、血液、骨髄、リンパ、臍帯、またはリンパ器官に由来する。いくつかの態様では、細胞は、ヒト細胞である。いくつかの実施形態では、細胞は、対象から直接単離されたもの、および／または対象から単離されて凍結されたものなどの初代細胞である。いくつかの実施形態では、細胞には、Ｔ細胞または他の細胞型の１つ以上のサブセット、例えば、全Ｔ細胞集団、ＣＤ４＋細胞、ＣＤ８＋細胞、その亜集団、例えば、機能、活性化状態、成熟度、分化の可能性、拡大、再循環、局在化、および／または持続能力、抗原特異性、抗原受容体の種類、特定の臓器もしくは区画における存在、マーカーもしくはサイトカイン分泌プロファイル、および／または分化の程度によって定義されるものが含まれる。いくつかの実施形態では、細胞は、同種異系および／または自家であり得る。いくつかの実施形態では、既製の技術などの場合、細胞は、多能性および／または多分化能性、例えば人工多能性幹細胞（ｉＰＳＣ）などの幹細胞である。いくつかの実施形態では、方法は、本明細書に記載されるように、対象から細胞を単離し、それらを調製、処理、培養、および／または操作し、凍結保存の前または後に、それらを同じ患者に再導入することを含む。いくつかの実施形態では、Ｔ細胞のサブタイプおよび亜集団（例えば、ＣＤ４＋および／またはＣＤ８＋Ｔ細胞）は、ナイーブＴ（ＴＮ）細胞、エフェクタＴ細胞（ＴＥＦＦ）、メモリＴ細胞およびそのサブタイプ、例えば、幹細胞メモリＴ（ＴＳＣＭ）、中央メモリＴ（ＴＣＭ）、エフェクタメモリＴ（ＴＥＭ）、または最終分化エフェクタメモリＴ細胞、腫瘍浸潤リンパ球（ＴＩＬ）、未成熟Ｔ細胞、成熟Ｔ細胞、ヘルパーＴ細胞、細胞傷害性Ｔ細胞、粘膜関連インバリアントＴ（ＭＡＩＴ）細胞、自然発生および適応制御性Ｔ（Ｔｒｅｇ）細胞、ヘルパーＴ細胞、例えば、ＴＨ１細胞、ＴＨ２細胞、ＴＨ３細胞、ＴＨ１７細胞、ＴＨ９細胞、ＴＨ２２細胞、濾胞ヘルパーＴ細胞、アルファ／ベータＴ細胞、およびデルタ／ガンマＴ細胞が含まれる。いくつかの実施形態では、１つ以上のＴ細胞集団は、表面マーカーなどの特定のマーカーに対して陽性であるか、または特定のマーカーに対して陰性である細胞について濃縮または枯渇される。いくつかの実施形態では、かかるマーカーは、Ｔ細胞の特定の集団（例えば、非メモリ細胞）には存在しないか、または比較的低いレベルで発現されるが、Ｔ細胞の特定の他の集団（例えば、メモリ細胞）には比較的高いレベルで存在または発現されるマーカーである。いくつかの実施形態では、Ｔ細胞は、Ｂ細胞、単球、またはＣＤ１４などの他の白血球などの非Ｔ細胞で発現するマーカーのネガティブセレクションによってＰＢＭＣ試料から分離される。いくつかの実施形態では、ＣＤ４＋またはＣＤ８＋セレクションステップは、ＣＤ４＋ヘルパーおよびＣＤ８＋細胞傷害性Ｔ細胞を分離するために使用される。かかるＣＤ４＋およびＣＤ８＋集団は、１つ以上のナイーブ、メモリ、および／またはエフェクタＴ細胞亜集団で発現または比較的高い程度で発現されるマーカーのポジティブまたはネガティブセレクションによって、亜集団にさらに分類され得る。いくつかの実施形態では、ＣＤ８＋Ｔ細胞は、ナイーブ、セントラルメモリ、エフェクタメモリ、および／またはセントラルメモリ幹細胞について、それぞれの亜集団と関連する表面抗原に基づくポジティブまたはネガティブセレクションなどによって、さらに濃縮または枯渇される。いくつかの実施形態では、Ｔ細胞は、自家Ｔ細胞である。この方法では、腫瘍試料が患者から取得され、単一細胞懸濁液が取得される。単一細胞懸濁液は、任意の好適な方式で、例えば、機械的に（例えば、ｇｅｎｔｌｅＭＡＣＳ（商標）Ｄｉｓｓｏｃｉａｔｏｒ、Ｍｉｌｔｅｎｙｉ Ｂｉｏｔｅｃ、Ａｕｂｕｒｎ、Ｃａｌｉｆ．を使用して腫瘍を分解する）または酵素的に（例えば、コラゲナーゼまたはＤＮａｓｅ）取得することができる。腫瘍酵素消化物の単一細胞懸濁液は、インターロイキン－２（ＩＬ－２）で培養される。細胞は、コンフルエントになるまで（例えば、約２×ｌ０６個のリンパ球）、例えば、約５日～約２１日、例えば、約１０日～約１４日で培養される。
いくつかの実施形態では、培養されたＴ細胞は、プールされ、急速に拡大され得る。急速な増殖は、抗原特異的Ｔ細胞の数の増加、例えば、約１０日～約１４日の期間にわたって少なくとも約５０倍（例えば、５０倍、６０倍、７０倍、８０倍、９０倍、もしくは１００倍、またはそれ超）の増加を提供する。いくつかの実施形態では、拡大は、当技術分野で既知であるいくつかの方法のいずれかによって達成することができる。例えば、Ｔ細胞は、支持リンパ球およびインターロイキン－２（ＩＬ－２）またはインターロイキン－１５（ＩＬ－１５）のいずれかの存在下で非特異的Ｔ細胞受容体刺激を使用して急速に拡大させることができ、ＩＬ－２が特に企図される。非特異的Ｔ細胞受容体刺激には、約３０ｎｇ／ｍｌのＯＫＴ３、マウスモノクローナル抗ＣＤ３抗体（Ｏｒｔｈｏ－ＭｃＮｅｉｌ（登録商標），Ｒａｒｉｔａｎ，Ｎ．Ｊ．から入手可能）が含まれる。いくつかの実施形態では、Ｔ細胞は、がんの１つ以上の抗原（エピトープまたは細胞などのその抗原性部分を含む）でインビトロで末梢血単核細胞（ＰＢＭＣ）を刺激することによって急速に拡大させることができ、これは、Ｔ細胞成長因子、例えば、３００ＩＵ／ｍｌのＩＬ－２またはＩＬ－１５の存在下で、ヒト白血球抗原Ａ２（ＨＬＡ－Ａ２）結合ペプチドなどのベクターから任意に発現させることができ、ＩＬ－２が企図される。インビボで誘導されたＴ細胞は、ＨＬＡ－Ａ２を発現する抗原提示細胞にパルスされたがんの同じ抗原で再刺激することによって急速に拡大される。いくつかの実施形態では、Ｔ細胞は、例えば、照射された自家リンパ球、または照射されたＨＬＡ－Ａ２＋同種異系リンパ球およびＩＬ－２で再刺激することができる。いくつかの実施形態では、自家Ｔ細胞は、自家Ｔ細胞の成長および活性化を促進するＴ細胞成長因子を発現するように修飾され得る。いくつかの実施形態では、好適なＴ細胞成長因子には、例えば、インターロイキン（ＩＬ）－２、ＩＬ－７、ＩＬ－１５、およびＩＬ－１２が含まれる。修飾の好適な方法は、当技術分野で既知である。例えば、Ｓａｍｂｒｏｏｋ ｅｔ ａｌ，ＭＯＬＥＣＵＬＡＲ ＣＬＯＮＩＮＧ：Ａ ＬＡＢＯＲＡＴＯＲＹ ＭＡＮＵＡＬ，３ｒｄ ｅｄ．，Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｐｒｅｓｓ，Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ，Ｎ．Ｙ．２００１、およびＡｕｓｕｂｅｌ ｅｔ ａｌ，ＣＵＲＲＥＮＴ ＰＲＯＴＯＣＯＬＳ ＩＮ ＭＯＬＥＣＵＬＡＲ ＢＩＯＬＯＧＹ，Ｇｒｅｅｎｅ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ ａｎｄ Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，ＮＹ，１９９４を参照されたい。いくつかの実施形態では、修飾された自家Ｔ細胞は、Ｔ細胞成長因子を高いレベルで発現する。ＩＬ－１２のようなＴ細胞成長因子コード配列は、当技術分野で容易に入手可能であり、プロモーターであり、その作動可能な結合は、Ｔ細胞成長因子コード配列への高いレベルの発現を促進する。いくつかの実施形態では、自家Ｔ細胞は、抗原ペプチド／ＭＨＣ分子複合体へのより高い親和性に向けて、野生型ＴＣＲまたは変異／操作されたＴＣＲのいずれかの標的ＴＡＡに指向する定義されたＴ細胞受容体（ＴＣＲ）を発現するように操作され得る。いくつかの実施形態では、自家Ｔ細胞は、例えば、以下に記載されるように、ＣＡＲを発現するように操作され得る。
いくつかの実施形態では、Ｔ細胞系療法は、キメラ抗原受容体（ＣＡＲ）－Ｔ系療法を含む。このアプローチは、目的の抗原と特異的に結合し、Ｔ細胞活性化のための１つ以上の細胞内シグナル伝達ドメインを含む、ＣＡＲの操作を伴う。次に、ＣＡＲは、操作されたＴ細胞（ＣＡＲ－Ｔ）の表面に発現し、患者に投与され、抗原を発現するがん細胞に対するＴ細胞特異的な免疫応答をもたらす。いくつかの実施形態では、ＣＡＲは、本開示の新抗原と特異的に結合する。
いくつかの実施形態では、Ｔ細胞系療法は、組換えＴ細胞受容体（ＴＣＲ）を発現するＴ細胞を含む。このアプローチは、目的の抗原と特異的に結合するＴＣＲを同定することを伴い、次に、これを使用して、患者に投与される操作されたＴ細胞の表面にある内因性または天然のＴＣＲを置き換え、抗原を発現するがん細胞に対するＴ細胞特異的免疫応答をもたらす。いくつかの実施形態では、組換えＴＣＲは、本開示の新抗原と特異的に結合する。
いくつかの実施形態では、Ｔ細胞系療法は、腫瘍浸潤リンパ球（ＴＩＬ）を含む。例えば、ＴＩＬは、本開示の腫瘍またはがんから単離され得、次いで、インビトロで単離および拡大され得る。これらのＴＩＬのいくつかまたはすべてが、本開示の新抗原を特異的に認識し得る。いくつかの実施形態では、ＴＩＬは、単離後、インビトロで本開示の１つ以上の新抗原に曝露される。次に、ＴＩＬが患者に投与される（任意に、１つ以上のサイトカインまたは他の免疫刺激物質と組み合わせて）。
いくつかの実施形態では、細胞系療法は、ナチュラルキラー（ＮＫ）細胞系療法を含む。ナチュラルキラー（ＮＫ）細胞は、様々な腫瘍細胞、ウイルス感染細胞、ならびに骨髄および胸腺の一部の正常細胞に対して自発的な細胞傷害性を有するリンパ球の亜集団である。ＮＫ細胞は、形質転換細胞およびウイルス感染細胞に対する初期の自然免疫応答の重要なエフェクタである。ＮＫ細胞は、ヒト末梢血のリンパ球の約１０％を構成する。リンパ球が、インターロイキン２（ＩＬ－２）の存在下で培養されると、強い細胞傷害反応性が発達する。ＮＫ細胞は、それらのサイズが大きく、それらの細胞質に特徴的なアズール顆粒が存在する、大型顆粒リンパ球として知られるエフェクタ細胞である。ＮＫ細胞は、骨髄、リンパ節、脾臓、扁桃腺、胸腺で分化して成熟する。ＮＫ細胞は、ヒトのＣＤ１６、ＣＤ５６、ＣＤ８などの特定の表面マーカーによって検出され得る。ＮＫ細胞は、Ｔ細胞抗原受容体、汎ＴマーカーＣＤ３、または表面免疫グロブリンＢ細胞受容体を発現しない。いくつかの実施形態では、ＮＫ細胞は、当技術分野で周知である方法による、ヒト末梢血単核細胞（ＰＢＭＣ）、非刺激性白血球除去産物（ＰＢＳＣ）、ヒト胚性幹細胞（ｈＥＳＣ）、人工多能性幹細胞（ｉＰＳＣ）、骨髄、または臍帯血に由来する。いくつかの実施形態では、臍帯ＣＢは、ＮＫ細胞を誘導するために使用される。いくつかの実施形態では、ＮＫ細胞は、ＮＫ細胞のエクスビボ増殖の前述の方法によって単離および増殖される（Ｓｐａｎｈｏｌｔｚ ｅｔ ａｌ，２０１１、Ｓｈａｈ ｅｔ ａｌ，２０１３）。いくつかの実施形態では、ＣＢ単核細胞は、フィコール密度勾配遠心分離によって分離され、ＩＬ－２および人工抗原提示細胞（ａＡＰＣ）を含むバイオリアクタで培養される。７日後、細胞培養物は、ＣＤ３を発現する任意の細胞が枯渇し、さらに７日間再培養される。細胞は、再びＣＤ３が枯渇され、ＣＤ５６＋／ＣＤ３細胞またはＮＫ細胞のパーセンテージを決定するために特徴付けされる。いくつかの実施形態では、臍帯ＣＢは、ＣＤ３４＋細胞を単離し、ＳＣＦ、ＩＬ－７、ＩＬ－１５、およびＩＬ－２を含む培地で培養することによってＣＤ５６＋／ＣＤ３細胞に分化させることでＮＫ細胞を誘導するために使用される。
いくつかの実施形態では、細胞系療法は、樹状細胞系療法、例えば、樹状細胞ワクチンを含む。いくつかの実施形態では、ＤＣワクチンは、特定のＴ細胞免疫を誘導することができる抗原提示細胞を含み、患者またはドナーから採取される。いくつかの実施形態では、次に、ＤＣワクチンは、患者の体内でＴ細胞が生成されるペプチド抗原にインビトロで曝露することができる。いくつかの実施形態では、次に、抗原が負荷された樹状細胞が、患者に注入される。いくつかの実施形態では、必要に応じて、免疫化は、複数回繰り返され得る。樹状細胞を採取、拡大、および投与するための方法は、当技術分野で既知であり、例えば、ＷＯ２０１９／１７８０８１を参照されたい。樹状細胞ワクチン（例えば、シプロイセル－Ｔ、ＡＰＣ８０１５およびＰＲＯＶＥＮＧＥ（登録商標）としても知られている）は、１つ以上のがん特異的抗原、例えば、患者の免疫系に対する本開示の新抗原を提示するＡＰＣとして機能する樹状細胞の投与を伴うワクチンである。いくつかの実施形態では、ワクチンは、本開示の１つ以上の新抗原に曝露された樹状細胞を含む。いくつかの実施形態では、ワクチンは、例えば、ＭＨＣクラスＩを介して、本開示の１つ以上の新抗原を提示する樹状細胞を含む。いくつかの実施形態では、樹状細胞は、レシピエントに対して自家または同種異系である。
いくつかの実施形態では、がん免疫療法は、ＴＣＲ系療法を含む。いくつかの実施形態では、がん免疫療法は、本開示の新抗原と特異的に結合する１つ以上のＴＣＲまたはＴＣＲ系生物学的製剤の投与を含む。例えば、ＴＣＲ系療法は、本開示の新抗原と特異的に結合するＴＣＲまたはその細胞外部分（例えば、ＭＨＣクラスＩを介して細胞表面に提示されるように）、ならびにＴ細胞表面タンパク質もしくは受容体と特異的に結合する抗体または抗体断片（例えば、抗ＣＤ３抗体または抗体断片）などの免疫細胞（例えば、Ｔ細胞）と結合する部分を含み得る。
いくつかの実施形態では、がん免疫療法は、アジュバント免疫療法を含む。アジュバント免疫療法は、自然免疫系の構成要素を活性化する１つ以上の薬剤、例えば、ＴＬＲ７経路を標的とするＨＩＬＴＯＮＯＬ（登録商標）（イミキモド）の使用を含む。
いくつかの実施形態では、がん免疫療法は、サイトカイン免疫療法を含む。サイトカイン免疫療法は、免疫系の構成要素を活性化する１つ以上のサイトカインの使用を含む。例としては、アルデスロイキン（ＰＲＯＬＥＵＫＩＮ（登録商標）；インターロイキン－２）、インターフェロンアルファ－２ａ（ＲＯＦＥＲＯＮ（登録商標）－Ａ）、インターフェロンアルファ－２ｂ（ＩＮＴＲＯＮ（登録商標）－Ａ）、およびペグインターフェロンアルファ－２ｂ（ＰＥＧＩＮＴＲＯＮ（登録商標））が挙げられるが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、がん免疫療法は、腫瘍溶解性ウイルス療法を含む。腫瘍溶解性ウイルス療法は、遺伝子修飾ウイルスを使用して、がん細胞内で複製して殺傷し、免疫応答を刺激する抗原（例えば、本開示の新抗原）の放出をもたらす。いくつかの実施形態では、腫瘍抗原を発現する複製能力のある腫瘍溶解性ウイルスは、任意の天然に存在する（例えば、「フィールド源」からの）または修飾された複製能力のある腫瘍溶解性ウイルスを含む。いくつかの実施形態では、腫瘍溶解性ウイルスは、腫瘍抗原を発現することに加えて、がん細胞に対するウイルスの選択性を増加するために修飾され得る。いくつかの実施形態では、複製能力のある腫瘍溶解性ウイルスには、ミオウイルス科、サイフォウイルス科、ポドウイルス科、テシビリダエ、コルチコウイルス科、プラズマウイルス科、リポスリックスウイルス科、フセロウイルス科、ポキシイリドウイルス科、イリドウイルス科、フィコドナウイルス科、バキュロウイルス科、ヘルペスウイルス科、アドノウイルス科、パポーバウイルス科、ポリドナウイルス科、イノウイルス科、マイクロウイルス科、ジェミニウイルス科、サーコウイルス科、パルボウイルス科、ヘパドナウイルス科、レトロウイルス科、シクトウイルス科、レオウイルス科、ビルナウイルス科、パラミクソウイルス科、ラブドウイルス科、フィロウイルス科、オルトミクソウイルス科、ブニヤウイルス科、アレナウイルス科、レビウイルス科、ピコルナウイルス科、セキウイルス科、コモウイルス科、ポティウイルス科、カリシウイルス科、アストロウイルス科、ノダウイルス科、テトラウイルス科、トンバスウイルス科、コロナウイルス科、グラビウイルス科、トガウイルス科、およびバルナウイルス科のメンバーである腫瘍溶解性ウイルスが含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、複製能力のある腫瘍溶解性ウイルスには、アデノウイルス、レトロウイルス、レオウイルス、ラブドウイルス、ニューカッスル病ウイルス（ＮＤＶ）、ポリオーマウイルス、ワクシニアウイルス（ＶａｃＶ）、単純ヘルペスウイルス、ピコルナウイルス、コクサッキーウイルス、およびパルボウイルスが含まれる。いくつかの実施形態では、腫瘍抗原を発現する複製腫瘍溶解性ワクシニアウイルスは、ウイルスのがん選択性を増加するために、１つ以上の機能的遺伝子を欠くように操作され得る。いくつかの実施形態では、腫瘍溶解性ワクシニアウイルスは、チミジンキナーゼ（ＴＫ）活性を欠くように操作される。いくつかの実施形態では、腫瘍溶解性ワクシニアウイルスは、ワクシニアウイルス成長因子（ＶＧＦ）を欠くように操作され得る。いくつかの実施形態では、腫瘍溶解性ワクシニアウイルスは、ＶＦＧおよびＴＫの両方の活性を欠くように操作され得る。いくつかの実施形態では、腫瘍溶解性ワクシニアウイルスは、Ｅ３Ｌ、Ｋ３Ｌ、Ｂ１８Ｒ、またはＢ８Ｒなどの宿主インターフェロン（ＩＦＮ）応答の回避に関与する１つ以上の遺伝子を欠くように操作され得る。いくつかの実施形態では、複製腫瘍溶解性ワクシニアウイルスは、Ｗｅｓｔｅｒｎ Ｒｅｓｅｒｖｅ、Ｃｏｐｅｎｈａｇｅｎ、Ｌｉｓｔｅｒ、またはＷｙｅｔｈ株であり、機能的なＴＫ遺伝子を欠く。いくつかの実施形態では、腫瘍溶解性ワクシニアウイルスは、機能的なＢ１８Ｒおよび／またはＢ８Ｒ遺伝子を欠く、Ｗｅｓｔｅｒｎ Ｒｅｓｅｒｖｅ、Ｃｏｐｅｎｈａｇｅｎ、Ｌｉｓｔｅｒ、またはＷｙｅｔｈ株である。いくつかの実施形態では、組み合わせの腫瘍抗原を発現する複製腫瘍溶解性ワクシニアウイルスは、例えば、腫瘍内、腹腔内、静脈内、動脈内、筋肉内、皮内、頭蓋内、皮下、または鼻腔内投与を介して、対象に局所的または全身的に投与され得る。
いくつかの実施形態では、がん免疫療法は、チェックポイント阻害剤を含む。当技術分野で既知であるように、チェックポイント阻害剤は、少なくとも１つの免疫チェックポイントタンパク質を標的とし、免疫応答の制御を変更し、例えば、免疫応答を下方調整または阻害する。免疫チェックポイントタンパク質には、例えば、ＣＴＬＡ４、ＰＤ－Ｌ１、ＰＤ－１、ＰＤ－Ｌ２、ＶＩＳＴＡ、Ｂ７－Ｈ２、Ｂ７－Ｈ３、Ｂ７－Ｈ４、Ｂ７－Ｈ６、２Ｂ４、ＩＣＯＳ、ＨＶＥＭ、ＣＥＡＣＡＭ、ＬＡＩＲ１、ＣＤ８０、ＣＤ８６、ＣＤ２７６、ＶＴＣＮ１、ＭＨＣクラスＩ、ＭＨＣクラスＩＩ、ＧＡＬＳ、アデノシン、ＴＧＦＲ、ＣＳＦ１Ｒ、ＭＩＣＡ／Ｂ、アルギナーゼ、ＣＤ１６０、ｇｐ４９Ｂ、ＰＩＲ－Ｂ、ＫＩＲファミリー受容体、ＴＩＭ－１、ＴＩＭ－３、ＴＩＭ－４、ＬＡＧ－３、ＢＴＬＡ、ＳＩＲＰアルファ（ＣＤ４７）、ＣＤ４８、２Ｂ４（ＣＤ２４４）、Ｂ７．１、Ｂ７．２、ＩＬＴ－２、ＩＬＴ－４、ＴＩＧＩＴ、ＬＡＧ－３、ＢＴＬＡ、ＩＤＯ、ＯＸ４０、およびＡ２ａＲが含まれる。いくつかの実施形態では、免疫チェックポイントの制御に関与する分子には、ＰＤ－１（ＣＤ２７９）、ＰＤ－Ｌ１（Ｂ７－Ｈ１、ＣＤ２７４）、ＰＤ－Ｌ２（Ｂ７－ＣＤ、ＣＤ２７３）、ＣＴＬＡ－４（ＣＤ１５２）、ＨＶＥＭ、ＢＴＬＡ（ＣＤ２７２）、キラー細胞免疫グロブリン様受容体（ＫＩＲ）、ＬＡＧ－３（ＣＤ２２３）、ＴＩＭ－３（ＨＡＶＣＲ２）、ＣＥＡＣＡＭ、ＣＥＡＣＡＭ－１、ＣＥＡＣＡＭ－３、ＣＥＡＣＡＭ－５、ＧＡＬ９、ＶＩＳＴＡ（ＰＤ－１Ｈ）、ＴＩＧＩＴ、ＬＡＩＲ１、ＣＤ１６０、２Ｂ４、ＴＧＦＲベータ、Ａ２ＡＲ、ＧＩＴＲ（ＣＤ３５７）、ＣＤ８０（Ｂ７－１）、ＣＤ８６（Ｂ７－２）、ＣＤ２７６（Ｂ７－Ｈ３）、ＶＴＣＮＩ（Ｂ７－Ｈ４）、ＭＨＣクラスＩ、ＭＨＣクラスＩＩ、ＧＡＬＳ、アデノシン、ＴＧＦＲ、Ｂ７－Ｈ１、ＯＸ４０（ＣＤ１３４）、ＣＤ９４（ＫＬＲＤ１）、ＣＤ１３７（４－１ＢＢ）、ＣＤ１３７Ｌ（４－１ＢＢＬ）、ＣＤ４０、ＩＤＯ、ＣＳＦ１Ｒ、ＣＤ４０Ｌ、ＣＤ４７、ＣＤ７０（ＣＤ２７Ｌ）、ＣＤ２２６、ＨＨＬＡ２、ＩＣＯＳ（ＣＤ２７８）、ＩＣＯＳＬ（ＣＤ２７５）、ＬＩＧＨＴ（ＴＮＦＳＦ１４、ＣＤ２５８）、ＮＫＧ２ａ、ＮＫＧ２ｄ、ＯＸ４０Ｌ（ＣＤ１３４Ｌ）、ＰＶＲ（ＮＥＣＬ５、ＣＤ１５５）、ＳＩＲＰａ、ＭＩＣＡ／Ｂ、および／またはアルギナーゼが含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、チェックポイント阻害剤は、例えば、Ｔ細胞活性化および／または抗がん免疫応答を増強するために、免疫細胞機能を負に制御するチェックポイントタンパク質の活性を減少させ、他の実施形態では、チェックポイント阻害剤は、例えば、Ｔ細胞活性化および／または抗がん免疫応答を増強するために、免疫細胞機能を正に制御するチェックポイントタンパク質の活性を増加させる。いくつかの実施形態では、チェックポイント阻害剤は、抗体である。いくつかの実施形態では、チェックポイント阻害剤は、抗体である。チェックポイント阻害剤の例には、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニスト（例えば、抗ＰＤ－Ｌ１抗体、例えば、アテゾリズマブ（ＭＰＤＬ３２８０Ａ））、共阻害分子に指向するアンタゴニスト（例えば、ＣＴＬＡ４アンタゴニスト（例えば、抗ＣＴＬＡ４抗体））、ＴＩＭ－３アンタゴニスト（例えば、抗ＴＩＭ－３抗体）、もしくはＬＡＧ－３アンタゴニスト（例えば、抗ＬＡＧ－３抗体））、またはそれらの任意の組み合わせが含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、免疫チェックポイント阻害剤は、低分子、リガンドまたは受容体の組換え型などの薬物を含み、または特に、ヒト抗体などの抗体である（例えば、国際特許公開第２０１５０１６７１８号、Ｐａｒｄｏｌｌ，Ｎａｔ Ｒｅｖ Ｃａｎｃｅｒ，１２（４）：２５２－６４，２０１２を参照されたく、両方が参照により本明細書に組み込まれる）。いくつかの実施形態では、免疫チェックポイントタンパク質またはその類似体の既知の阻害剤を使用することができ、特に、キメラ化、ヒト化、またはヒト型の抗体を使用することができる。
いくつかの実施形態では、チェックポイント阻害剤は、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニスト、例えば、ＰＤ－１結合アンタゴニスト、ＰＤ－Ｌ１結合アンタゴニスト、またはＰＤ－Ｌ２結合アンタゴニストである。ＰＤ－１（プログラム死１）は、当技術分野では「プログラム細胞死１」、「ＰＤＣＤ１」、「ＣＤ２７９」、および「ＳＬＥＢ２」とも称される。例示的なヒトＰＤ－１は、ＵｎｉＰｒｏｔＫＢ／Ｓｗｉｓｓ－Ｐｒｏｔ受入番号Ｑ１５１１６に示される。ＰＤ－Ｌ１（プログラム死リガンド１）は、当技術分野では「プログラム細胞死１リガンド１」、「ＰＤＣＤ１ ＬＧ１」、「ＣＤ２７４」、「Ｂ７－Ｈ」、および「ＰＤＬ１」とも称される。例示的なヒトＰＤ－Ｌ１は、ＵｎｉＰｒｏｔＫＢ／Ｓｗｉｓｓ－Ｐｒｏｔ受入番号Ｑ９ＮＺＱ７．１に示される。ＰＤ－Ｌ２（プログラム死リガンド２）は、当技術分野では「プログラム細胞死１リガンド２」、「ＰＤＣＤ１ ＬＧ２」、「ＣＤ２７３」、「Ｂ７－ＤＣ」、「Ｂｔｄｃ」、および「ＰＤＬ２」とも称される。例示的なヒトＰＤ－Ｌ２は、ＵｎｉＰｒｏｔＫＢ／Ｓｗｉｓｓ－Ｐｒｏｔ受入番号Ｑ９ＢＱ５１に示される。いくつかの事例では、ＰＤ－１、ＰＤ－Ｌ１、およびＰＤ－Ｌ２は、ヒトＰＤ－１、ＰＤ－Ｌ１、およびＰＤ－Ｌ２である。
いくつかの事例では、ＰＤ－１結合アンタゴニストは、ＰＤ－１のそのリガンド結合パートナーとの結合を阻害する分子である。特定の態様では、ＰＤ－１リガンド結合パートナーは、ＰＤ－Ｌ１および／またはＰＤ－Ｌ２である。別の事例では、ＰＤ－Ｌ１結合アンタゴニストは、ＰＤ－Ｌ１のその結合リガンドとの結合を阻害する分子である。特定の態様では、ＰＤ－Ｌ１結合パートナーは、ＰＤ－１および／またはＢ７－１である。別の事例では、ＰＤ－Ｌ２結合アンタゴニストは、ＰＤ－Ｌ２のそのリガンド結合パートナーとの結合を阻害する分子である。特定の態様では、ＰＤ－Ｌ２結合リガンドパートナーは、ＰＤ－１である。アンタゴニストは、抗体、その抗原結合断片、免疫アドヘシン、融合タンパク質、またはオリゴペプチドであり得る。いくつかの実施形態では、ＰＤ－１結合アンタゴニストは、低分子、核酸、ポリペプチド（例えば、抗体）、炭水化物、脂質、金属、または毒素である。
いくつかの事例では、ＰＤ－１結合アンタゴニストは、例えば、以下に記載されるような、抗ＰＤ－１抗体（例えば、ヒト抗体、ヒト化抗体、またはキメラ抗体）である。いくつかの事例では、抗ＰＤ－１抗体は、ＭＤＸ－１ １０６（ニボルマブ）、ＭＫ－３４７５（ペムブロリズマブ）、ＭＥＤＩ－０６８０（ＡＭＰ－５１４）、ＰＤＲ００１、ＲＥＧＮ２８１０、ＭＧＡ－０１２、ＪＮＪ－６３７２３２８３、ＢＩ ７５４０９１、およびＢＧＢ－１０８からなる群から選択される。ＭＤＸ－１ １０６－０４、ＯＮＯ－４５３８、ＢＭＳ－９３６５５８、またはニボルマブとしても知られるＭＤＸ－１ １０６は、ＷＯ２００６／１２１１６８に記載されている抗ＰＤ－１抗体である。ペムブロリズマブまたはランブロリズマブとしても知られるＭＫ－３４７５は、ＷＯ２００９／１１４３３５に記載されている抗ＰＤ－１抗体である。いくつかの事例では、ＰＤ－１結合アンタゴニストは、免疫アドヘシン（例えば、定常領域（例えば、免疫グロブリン配列のＦｃ領域）と融合されたＰＤ－Ｌ１またはＰＤ－Ｌ２の細胞外またはＰＤ－１結合部分を含む免疫アドヘシンである。いくつかの事例では、ＰＤ－１結合アンタゴニストは、ＡＭＰ－２２４である。Ｂ７－ＤＣＩｇとしても知られるＡＭＰ－２２４は、ＷＯ２０１０／０２７８２７およびＷＯ２０１１／０６６３４２に記載されているＰＤ－Ｌ２－Ｆｃ融合可溶性受容体である。
いくつかの実施形態では、いくつかの実施形態では、抗ＰＤ－１抗体は、ニボルマブ（ＣＡＳ登録番号：９４６４１４－９４－４）である。ニボルマブ（Ｂｒｉｓｔｏｌ－Ｍｙｅｒｓ Ｓｑｕｉｂｂ／Ｏｎｏ）は、ＭＤＸ－１１０６－０４、ＭＤＸ－１１０６、ＯＮＯ－４５３８、ＢＭＳ－９３６５５８、およびＯＰＤＩＶＯ（登録商標）としても知られており、ＷＯ２００６／１２１１６８に記載されている抗ＰＤ－１抗体である。いくつかの実施形態では、抗ＰＤ－１抗体は、重鎖および軽鎖配列を含み、
（ａ）重鎖配列は、以下の重鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有し、
ＱＶＱＬＶＥＳＧＧＧＶＶＱＰＧＲＳＬＲＬＤＣＫＡＳＧＩＴＦＳＮＳＧＭＨＷＶＲＱＡＰＧＫＧＬＥＷＶＡＶＩＷＹＤＧＳＫＲＹＹＡＤＳＶＫＧＲＦＴＩＳＲＤＮＳＫＮＴＬＦＬＱＭＮＳＬＲＡＥＤＴＡＶＹＹＣＡＴＮＤＤＹＷＧＱＧＴＬＶＴＶＳＳＡＳＴＫＧＰＳＶＦＰＬＡＰＣＳＲＳＴＳＥＳＴＡＡＬＧＣＬＶＫＤＹＦＰＥＰＶＴＶＳＷＮＳＧＡＬＴＳＧＶＨＴＦＰＡＶＬＱＳＳＧＬＹＳＬＳＳＶＶＴＶＰＳＳＳＬＧＴＫＴＹＴＣＮＶＤＨＫＰＳＮＴＫＶＤＫＲＶＥＳＫＹＧＰＰＣＰＰＣＰＡＰＥＦＬＧＧＰＳＶＦＬＦＰＰＫＰＫＤＴＬＭＩＳＲＴＰＥＶＴＣＶＶＶＤＶＳＱＥＤＰＥＶＱＦＮＷＹＶＤＧＶＥＶＨＮＡＫＴＫＰＲＥＥＱＦＮＳＴＹＲＶＶＳＶＬＴＶＬＨＱＤＷＬＮＧＫＥＹＫＣＫＶＳＮＫＧＬＰＳＳＩＥＫＴＩＳＫＡＫＧＱＰＲＥＰＱＶＹＴＬＰＰＳＱＥＥＭＴＫＮＱＶＳＬＴＣＬＶＫＧＦＹＰＳＤＩＡＶＥＷＥＳＮＧＱＰＥＮＮＹＫＴＴＰＰＶＬＤＳＤＧＳＦＦＬＹＳＲＬＴＶＤＫＳＲＷＱＥＧＮＶＦＳＣＳＶＭＨＥＡＬＨＮＨＹＴＱＫＳＬＳＬＳＬＧ（配列番号１）、
（ｂ）軽鎖配列は、以下の軽鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有する：
ＥＩＶＬＴＱＳＰＡＴＬＳＬＳＰＧＥＲＡＴＬＳＣＲＡＳＱＳＶＳＳＹＬＡＷＹＱＱＫＰＧＱＡＰＲＬＬＩＹＤＡＳＮＲＡＴＧＩＰＡＲＦＳＧＳＧＳＧＴＤＦＴＬＴＩＳＳＬＥＰＥＤＦＡＶＹＹＣＱＱＳＳＮＷＰＲＴＦＧＱＧＴＫＶＥＩＫＲＴＶＡＡＰＳＶＦＩＦＰＰＳＤＥＱＬＫＳＧＴＡＳＶＶＣＬＬＮＮＦＹＰＲＥＡＫＶＱＷＫＶＤＮＡＬＱＳＧＮＳＱＥＳＶＴＥＱＤＳＫＤＳＴＹＳＬＳＳＴＬＴＬＳＫＡＤＹＥＫＨＫＶＹＡＣＥＶＴＨＱＧＬＳＳＰＶＴＫＳＦＮＲＧＥＣ（配列番号２）。
いくつかの実施形態では、抗ＰＤ－１抗体は、配列番号１および配列番号２からの６つのＨＶＲ配列を含む（例えば、配列番号１からの３つの重鎖ＨＶＲおよび配列番号２からの３つの軽鎖ＨＶＲ）。いくつかの実施形態では、抗ＰＤ－１抗体は、配列番号１からの重鎖可変ドメインおよび配列番号２からの軽鎖可変ドメインを含む。
いくつかの実施形態では、抗ＰＤ－１抗体は、ペムブロリズマブ（ＣＡＳ登録番号：１３７４８５３－９１－４）である。ペムブロリズマブ（Ｍｅｒｃｋ）は、ＭＫ－３４７５、Ｍｅｒｃｋ ３４７５、ランブロリズマブ、ＫＥＹＴＲＵＤＡ（登録商標）、およびＳＣＨ－９００４７５としても知られており、ＷＯ２００９／１１４３３５に記載されている抗ＰＤ－１抗体である。いくつかの実施形態では、抗ＰＤ－１抗体は、重鎖および軽鎖配列を含み、
（ａ）重鎖配列は、以下の重鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有し、
ＱＶＱＬＶＱＳＧＶＥＶＫＫＰＧＡＳＶＫＶＳＣＫＡＳＧＹＴＦＴＮＹＹＭＹＷＶＲＱＡＰＧＱＧＬＥＷＭＧＧ ＩＮＰＳＮＧＧＴＮＦＮＥＫＦＫＮＲＶＴＬＴＴＤＳＳＴＴＴＡＹＭＥＬＫＳＬＱＦＤＤＴＡＶＹＹＣＡＲＲＤＹＲＦＤＭＧＦＤＹＷＧＱＧＴＴＶＴＶＳＳＡＳＴＫＧＰＳＶＦＰＬＡＰＣＳＲＳＴＳＥＳＴＡＡＬＧＣＬＶＫＤＹＦＰＥＰＶＴＶＳＷＮＳＧＡＬＴＳＧＶＨＴＦＰＡＶＬＱＳＳＧＬＹＳＬＳＳＶＶＴＶＰＳＳＳＬＧＴＫＴＹＴＣＮＶＤＨＫＰＳＮＴＫＶＤＫＲＶＥＳＫＹＧＰＰＣＰＰＣＰＡＰＥＦＬＧＧＰＳＶＦＬＦＰＰＫＰＫＤＴＬＭＩＳＲＴＰＥＶＴＣＶＶＶＤＶＳＱＥＤＰＥＶＱＦＮＷＹＶＤＧＶＥＶＨＮＡＫＴＫＰＲＥＥＱＦＮＳＴＹＲＶＶＳＶＬＴＶＬＨＱＤＷＬＮＧＫＥＹＫＣＫＶＳＮＫＧＬＰＳＳＩＥＫＴＩＳＫＡＫＧＱＰＲＥＰＱＶＹＴＬＰＰＳＱＥＥＭＴＫＮＱＶＳＬＴＣＬＶＫＧＦＹＰＳＤＩＡＶＥＷＥＳＮＧＱＰＥＮＮＹＫＴＴＰＰＶＬＤＳＤＧＳＦＦＬＹＳＲＬＴＶＤＫＳＲＷＱＥＧＮＶＦＳＣＳＶＭＨＥＡＬＨＮＨＹＴＱＫＳＬＳＬＳＬＧ（配列番号３）
（ｂ）軽鎖配列は、以下の軽鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有する：
ＥＩＶＬＴＱＳＰＡＴＬＳＬＳＰＧＥＲＡＴＬＳＣＲＡＳＫＧＶＳＴＳＧＹＳＹＬＨＷＹＱＱＫＰＧＱＡＰＲＬＬＩＹＬＡＳＹＬＥＳＧＶＰＡＲＦＳＧＳＧＳＧＴＤＦＴＬＴＩＳＳＬＥＰＥＤＦＡＶＹＹＣＱＨＳＲＤＬＰＬＴＦＧＧＧＴＫＶＥＩＫＲＴＶＡＡＰＳＶＦＩＦＰＰＳＤＥＱＬＫＳＧＴＡＳＶＶＣＬＬＮＮＦＹＰＲＥＡＫＶＱＷＫＶＤＮＡＬＱＳＧＮＳＱＥＳＶＴＥＱＤＳＫＤＳＴＹＳＬＳＳＴＬＴＬＳＫＡＤＹＥＫＨＫＶＹＡＣＥＶＴＨＱＧＬＳＳＰＶＴＫＳＦＮＲＧＥＣ（配列番号４）。
いくつかの実施形態では、抗ＰＤ－１抗体は、配列番号３および配列番号４からの６つのＨＶＲ配列を含む（例えば、配列番号３からの３つの重鎖ＨＶＲおよび配列番号４からの３つの軽鎖ＨＶＲ）。いくつかの実施形態では、抗ＰＤ－１抗体は、配列番号３からの重鎖可変ドメインおよび配列番号４からの軽鎖可変ドメインを含む。
抗ＰＤ－１抗体の他の例には、ＭＥＤＩ－０６８０（ＡＭＰ－５１４；ＡｓｔｒａＺｅｎｅｃａ）、ＰＤＲ００１（ＣＡＳ登録番号１８５９０７２－５３－９；Ｎｏｖａｒｔｉｓ）、ＲＥＧＮ２８１０（ＬＩＢＴＡＹＯ（登録商標）またはセミプリマブ－ｒｗｌｃ；Ｒｅｇｅｎｅｒｏｎ）、ＢＧＢ－１０８（ＢｅｉＧｅｎｅ）、ＢＧＢ－Ａ３１７（ＢｅｉＧｅｎｅ）、ＢＩ ７５４０９１、ＪＳ－００１（Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｊｕｎｓｈｉ）、ＳＴＩ－Ａ１１１０（Ｓｏｒｒｅｎｔｏ）、ＩＮＣＳＨＲ－１２１０（Ｉｎｃｙｔｅ）、ＰＦ－０６８０１５９１（Ｐｆｉｚｅｒ）、ＴＳＲ－０４２（ＡＮＢ０１１としても知られている；Ｔｅｓａｒｏ／ＡｎａｐｔｙｓＢｉｏ）、ＡＭ０００１（ＡＲＭＯ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ）、ＥＮＵＭ ２４４Ｃ８（Ｅｎｕｍｅｒａｌ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｈｏｌｄｉｎｇｓ）、ＥＮＵＭ ３８８Ｄ４（Ｅｎｕｍｅｒａｌ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｈｏｌｄｉｎｇｓ）が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、ＰＤ－１軸結合アンタゴニストは、チスレリズマブ（ＢＧＢ－Ａ３１７）、ＢＧＢ－１０８、ＳＴＩ－Ａ１１１０、ＡＭ０００１、ＢＩ ７５４０９１、シンチリマブ（ＩＢＩ３０８）、セトレリマブ（ＪＮＪ－６３７２３２８３）、トリパリマブ（ＪＳ－００１）、カムレリズマブ（ＳＨＲ－１２１０、ＩＮＣＳＨＲ－１２１０、ＨＲ－３０１２１０）、ＭＥＤＩ－０６８０（ＡＭＰ－５１４）、ＭＧＡ－０１２（ＩＮＣＭＧＡ ００１２）、ニボルマブ（ＢＭＳ－９３６５５８、ＭＤＸ１１０６、ＯＮＯ－４５３８）、スパルタリズマブ（ＰＤＲ００ｌ）、ペムブロリズマブ（ＭＫ－３４７５、ＳＣＨ ９００４７５）、ＰＦ－０６８０１５９１、セミプリマブ（ＲＥＧＮ－２８１０、ＲＥＧＥＮ２８１０）、ドスタルリマブ（ＴＳＲ－０４２、ＡＮＢ０１１）、ＦＩＴＣ－ＹＴ－１６（ＰＤ－１結合ペプチド）、ＡＰＬ－５０１もしくはＣＢＴ－５０１もしくはジェノリムズマブ（ＧＢ－２２６）、ＡＢ－１２２、ＡＫ１０５、ＡＭＧ ４０４、ＢＣＤ－１００、Ｆ５２０、ＨＬＸ１０、ＨＸ００８、ＪＴＸ－４０１４、ＬＺＭ００９、Ｓｙｍ０２１、ＰＳＢ２０５、ＡＭＰ－２２４（ＰＤ－１を標的とする融合タンパク質）、ＣＸ－１８８（ＰＤ－１プロボディ）、ＡＧＥＮ－２０３４、ＧＬＳ－０１０、ブディガリマブ（ＡＢＢＶ－１８１）、ＡＫ－１０３、ＢＡＴ－１３０６、ＣＳ－１００３、ＡＭ－０００１、ＴＩＬＴ－１２３、ＢＨ－２９２２、ＢＨ－２９４１、ＢＨ－２９５０、ＥＮＵＭ－２４４Ｃ８、ＥＮＵＭ－３８８Ｄ４、ＨＡＢ－２１、Ｈ ＥＩＳＣＯＩ １１－００３、ＩＫＴ－２０２、ＭＣＬＡ－１３４、ＭＴ－１７０００、ＰＥＧＭＰ－７、ＰＲＳ－３３２、ＲＸＩ－７６２、ＳＴＩ－１１１０、ＶＸＭ－１０、ＸｍＡｂ－２３１０４、ＡＫ－１１２、ＨＬＸ－２０、ＳＳＩ－３６１、ＡＴ－１６２０１、ＳＮＡ－０１、ＡＢ１２２、ＰＤ１－ＰＩＫ、ＰＦ－０６９３６３０８、ＲＧ－７７６９、ＣＡＢ ＰＤ－１ Ａｂｓ、ＡＫ－１２３、ＭＥＤＩ－３３８７、ＭＥＤＩ－５７７１、４Ｈ１１２８Ｚ－Ｅ２７、ＲＥＭＤ－２８８、ＳＧ－００１、ＢＹ－２４．３、ＣＢ－２０１、ＩＢＩ－３１９、ＯＮＣＲ－１７７、Ｍａｘ－１、ＣＳ－４１００、ＪＢＩ－４２６、ＣＣＣ－０７０１、ＣＣＸ－４５０３、またはそれらの誘導体を含む。いくつかの実施形態では、ＰＤ－１結合アンタゴニストは、ペプチドまたは低分子化合物である。いくつかの実施形態では、ＰＤ－１結合アンタゴニストは、ＡＵＮＰ－１２（ＰｉｅｒｒｅＦａｂｒｅ／Ａｕｒｉｇｅｎｅ）である。いくつかの実施形態では、ＰＤ－１軸結合アンタゴニストは、Ｇｕｚｉｋ ｅｔ ａｌ．，Ｍｏｌｅｃｕｌｅｓ（２０１９）Ｍａｙ ３０；２４（１１）に記載されている、低分子ＰＤ－１軸結合アンタゴニストを含む。本明細書で提供される方法で使用するための他のＰＤ－１阻害剤は、米国特許第８，７３５，５５３号、同第８，３５４，５０９号、および同第８，００８，４４９号に記載されているように当技術分野で既知である。
いくつかの実施形態では、ＰＤ－Ｌ１結合アンタゴニストは、ＰＤ－１を阻害する低分子である。いくつかの実施形態では、ＰＤ－Ｌ１結合アンタゴニストは、ＰＤ－Ｌ１を阻害する低分子である。いくつかの実施形態では、ＰＤ－Ｌ１結合アンタゴニストは、ＰＤ－Ｌ１およびＶＩＳＴＡまたはＰＤ－Ｌ１およびＴＩＭ３を阻害する低分子である。いくつかの実施形態では、ＰＤ－Ｌ１結合アンタゴニストは、ＣＡ－１７０（ＡＵＰＭ－１７０としても知られている）である。本明細書のいずれかの事例では、単離抗ＰＤ－Ｌ１抗体は、ヒトＰＤ－Ｌ１、例えば、ＵｎｉＰｒｏｔＫＢ／Ｓｗｉｓｓ－Ｐｒｏｔ受入番号Ｑ９ＮＺＱ７．１に示されているヒトＰＤ－Ｌ１、またはそのバリアントと結合することができる。いくつかの実施形態では、ＰＤ－Ｌ１結合アンタゴニストは、低分子、核酸、ポリペプチド（例えば、抗体）、炭水化物、脂質、金属、または毒素である。
いくつかの事例では、ＰＤ－Ｌ１結合アンタゴニストは、例えば、以下に記載されるような、抗ＰＤ－Ｌ１抗体である。いくつかの事例では、抗ＰＤ－Ｌ１抗体は、ＰＤ－Ｌ１とＰＤ－１との間、および／またはＰＤ－Ｌ１とＢ７－１との間の結合を阻害することが可能である。いくつかの事例では、抗ＰＤ－Ｌ１抗体は、モノクローナル抗体である。いくつかの事例では、抗ＰＤ－Ｌ１抗体は、Ｆａｂ、Ｆａｂ’－ＳＨ、Ｆｖ、ｓｃＦｖ、および（Ｆａｂ’）２断片からなる群から選択される抗体断片である。いくつかの事例では、抗ＰＤ－Ｌ１抗体は、ヒト化抗体である。いくつかの事例では、抗ＰＤ－Ｌ１抗体は、ヒト抗体である。いくつかの事例では、抗ＰＤ－Ｌ１抗体は、ＹＷ２４３．５５．Ｓ７０、ＭＰＤＬ３２８０Ａ（アテゾリズマブ）、ＭＤＸ－１ １０５、およびＭＥＤＩ４７３６（デュルバルマブ）、およびＭＳＢ００１０７１８Ｃ（アベルマブ）からなる群から選択される。抗体ＹＷ２４３．５５．Ｓ７０は、ＷＯ２０１０／０７７６３４に記載されている抗ＰＤ－Ｌ１である。ＭＤＸ－１ １０５は、ＢＭＳ－９３６５５９としても知られており、ＷＯ２００７／００５８７４に記載されている抗ＰＤ－Ｌ１抗体である。ＭＥＤＩ４７３６（デュルバルマブ）は、ＷＯ２０１１／０６６３８９およびＵＳ２０１３／０３４５５９に記載されている抗ＰＤ－Ｌ１モノクローナル抗体である。本開示の方法に有用な抗ＰＤ－Ｌ１抗体の例、およびその製造方法は、ＰＣＴ特許出願第ＷＯ２０１０／０７７６３４号、ＷＯ２００７／００５８７４、ＷＯ２０１１／０６６３８９、米国特許第８，２１７，１４９号、およびＵＳ２０１３／０３４５５９に記載されている。いくつかの実施形態では、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストは、アテゾリズマブ、アベルマブ、デュルバルマブ（ｉｍｆｉｎｚｉ）、ＢＧＢ－Ａ３３３、ＳＨＲ－１３１６（ＨＴＩ－１０８８）、ＣＫ－３０１、ＢＭＳ－９３６５５９、エンバフォリマブ（ＫＮ０３５、ＡＳＣ２２）、ＣＳ１００１、ＭＤＸ－１１０５（ＢＭＳ－９３６５５９）、ＬＹ３３０００５４、ＳＴＩ－Ａ１０１４、ＦＡＺ０５３、ＣＸ－０７２、ＩＮＣＢ０８６５５０、ＧＮＳ－１４８０、ＣＡ－１７０、ＣＫ－３０１、Ｍ－７８２４、ＨＴＩ－１０８８（ＨＴＩ－１３１、ＳＨＲ－１３１６）、ＭＳＢ－２３１１、ＡＫ－１０６、ＡＶＡ－００４、ＢＢＩ－８０１、ＣＡ－３２７、ＣＢＡ－０７１０、ＣＢＴ－５０２、ＦＰＴ－１５５、ＩＫＴ－２０１、ＩＫＴ－７０３、１０－１０３、ＪＳ－００３、ＫＤ－０３３、ＫＹ－１００３、ＭＣＬＡ－１４５、ＭＴ－５０５０、ＳＮＡ－０２、ＢＣＤ－１３５、ＡＰＬ－５０２（ＣＢＴ－４０２またはＴＱＢ２４５０）、ＩＭＣ－００１、ＫＤ－０４５、ＩＮＢＲＸ－１０５、ＫＮ－０４６、ＩＭＣ－２１０２、ＩＭＣ－２１０１、ＫＤ－００５、ＩＭＭ－２５０２、８９Ｚｒ－ＣＸ－０７２、８９Ｚｒ－ＤＦＯ－６Ｅ１１、ＫＹ－１０５５、ＭＥＤＩ－１１０９、ＭＴ－５５９４、ＳＬ－２７９２５２、ＤＳＰ－１０６、Ｇｅｎｓｃｉ－０４７、ＲＥＭＤ－２９０、Ｎ－８０９、ＰＲＳ－３４４、ＦＳ－２２２、ＧＥＮ－１０４６、ＢＨ－２９ｘｘ、ＦＳ－１１８、またはそれらの誘導体を含む。
いくつかの実施形態では、抗ＰＤＬ１抗体は、重鎖可変領域および軽鎖可変領域を含み、
（ａ）重鎖可変領域は、それぞれ、ＧＦＴＦＳＤＳＷＩＨ（配列番号５）、ＡＷＩＳＰＹＧＧＳＴＹＹＡＤＳＶＫＧ（配列番号６）、およびＲＨＷＰＧＧＦＤＹ（配列番号７）のＨＶＲ－Ｈ１、ＨＶＲ－Ｈ２、およびＨＶＲ－Ｈ３配列を含み、
（ｂ）軽鎖可変領域は、それぞれ、ＲＡＳＱＤＶＳＴＡＶＡ（配列番号８）、ＳＡＳＦＬＹＳ（配列番号９）、およびＱＱＹＬＹＨＰＡＴ（配列番号１０）のＨＶＲ－Ｌ１、ＨＶＲ－Ｌ２、およびＨＶＲ－Ｌ３配列を含む。
いくつかの実施形態では、抗ＰＤＬ１抗体は、アテゾリズマブおよびＴＥＣＥＮＴＲＩＱ（登録商標）（ＣＡＳ登録番号：１４２２１８５－０６－５）としても知られている、ＭＰＤＬ３２８０Ａである。いくつかの実施形態では、抗ＰＤＬ１抗体は、重鎖および軽鎖配列を含み、
（ａ）重鎖配列は、以下の重鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有し、ＥＶＱＬＶＥＳＧＧＧＬＶＱＰＧＧＳＬＲＬＳＣＡＡＳＧＦＴＦＳＤＳＷＩＨＷＶＲＱＡＰＧＫＧＬＥＷＶＡＷＩＳＰＹＧＧＳＴＹＹＡＤＳＶＫＧＲＦＴＩＳＡＤＴＳＫＮＴＡＹＬＱＭＮＳＬＲＡＥＤＴＡＶＹＹＣＡＲＲＨＷＰＧＧＦＤＹＷＧＱＧＴＬＶＴＶＳＳ（配列番号１１）、
（ｂ）軽鎖配列は、以下の軽鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有する：
ＤＩＱＭＴＱＳＰＳＳＬＳＡＳＶＧＤＲＶＴＩＴＣＲＡＳＱＤＶＳＴＡＶＡＷＹＱＱＫＰＧＫＡＰＫＬＬＩＹ ＳＡＳＦ ＬＹＳＧＶＰＳＲＦＳＧＳＧＳＧＴＤＦＴＬＴＩＳＳＬＱＰＥＤＦＡＴＹＹＣＱＱＹＬＹＨＰＡＴＦＧＱＧＴＫＶＥＩＫＲ（配列番号１２）。
いくつかの実施形態では、抗ＰＤＬ１抗体は、重鎖および軽鎖配列を含み、
（ａ）重鎖配列は、以下の重鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有し、ＥＶＱＬＶＥＳＧＧＧＬＶＱＰＧＧＳＬＲＬＳＣＡＡＳＧＦＴＦＳＤＳＷＩＨＷＶＲＱＡＰＧＫＧＬＥＷＶＡＷＩＳＰＹＧＧＳＴＹＹＡＤＳＶＫＧＲＦＴＩＳＡＤＴＳＫＮＴＡＹＬＱＭＮＳＬＲＡＥＤＴＡＶＹＹＣＡＲＲＨＷＰＧＧＦＤＹＷＧＱＧＴＬＶＴＶＳＳＡＳＴＫＧＰＳＶＦＰＬＡＰＳＳＫＳＴＳＧＧＴＡＡＬＧＣＬＶＫＤＹＦＰＥＰＶＴＶＳＷＮＳＧＡＬＴＳＧＶＨＴＦＰＡＶＬＱＳＳＧＬＹＳＬＳＳＶＶＴＶＰＳＳＳＬＧＴＱＴＹＩＣＮＶＮＨＫＰＳＮＴＫＶＤＫＫＶＥＰＫＳＣＤＫＴＨＴＣＰＰＣＰＡＰＥＬＬＧＧＰＳＶＦＬＦＰＰＫＰＫＤＴＬＭＩＳＲＴＰＥＶＴＣＶＶＶＤＶＳＨＥＤＰＥＶＫＦＮＷＹＶＤＧＶＥＶＨＮＡＫＴＫＰＲＥＥＱＹＡＳＴＹＲＶＶＳＶＬＴＶＬＨＱＤＷＬＮＧＫＥＹＫＣＫＶＳＮＫＡＬＰＡＰＩＥＫＴＩＳＫＡＫＧＱＰＲＥＰＱＶＹＴＬＰＰＳＲＥＥＭＴＫＮＱＶＳＬＴＣＬＶＫＧＦＹＰＳＤＩＡＶＥＷＥＳＮＧＱＰＥＮＮＹＫＴＴＰＰＶＬＤＳＤＧＳＦＦＬＹＳＫＬＴＶＤＫＳＲＷＱＱＧＮＶＦＳＣＳＶＭＨＥＡＬＨＮＨＹＴＱＫＳＬＳＬＳＰＧ（配列番号１３）、
（ｂ）軽鎖配列は、以下の軽鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有する：ＤＩＱＭＴＱＳＰＳＳＬＳＡＳＶＧＤＲＶＴＩＴＣＲＡＳＱＤＶＳＴＡＶＡＷＹＱＱＫＰＧＫＡＰＫＬＬＩＹＳＡＳＦＬＹＳＧＶＰＳＲＦＳＧＳＧＳＧＴＤＦＴＬＴＩＳＳＬＱＰＥＤＦＡＴＹＹＣＱＱＹＬＹＨＰＡＴＦＧＱＧＴＫＶＥＩＫＲＴＶＡＡＰＳＶＦＩＦＰＰＳＤＥＱＬＫＳＧＴＡＳＶＶＣＬＬＮＮＦＹＰＲＥＡＫＶＱＷＫＶＤＮＡＬＱＳＧＮＳＱＥＳＶＴＥＱＤＳＫＤＳＴＹＳＬＳＳＴＬＴＬＳＫＡＤＹＥＫＨＫＶＹＡＣＥＶＴＨＱＧＬＳＳＰＶＴＫＳＦＮＲＧＥＣ（配列番号１４）。
いくつかの事例では、重鎖および軽鎖配列を含む単離抗ＰＤ－Ｌ１抗体が提供され、軽鎖配列は、配列番号１４のアミノ酸配列と少なくとも８５％、少なくとも８６％、少なくとも８７％、少なくとも８８％、少なくとも８９％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、または少なくとも９９％の配列同一性を有する。いくつかの事例では、重鎖および軽鎖配列を含む単離抗ＰＤ－Ｌ１抗体が提供され、重鎖配列は、配列番号１３のアミノ酸配列と少なくとも８５％、少なくとも８６％、少なくとも８７％、少なくとも８８％、少なくとも８９％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、または少なくとも９９％の配列同一性を有する。いくつかの事例では、重鎖および軽鎖配列を含む単離抗ＰＤ－Ｌ１抗体が提供され、軽鎖配列は、配列番号１４のアミノ酸配列と少なくとも８５％、少なくとも８６％、少なくとも８７％、少なくとも８８％、少なくとも８９％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、または少なくとも９９％の配列同一性を有し、重鎖配列は、配列番号１３のアミノ酸配列と少なくとも８５％、少なくとも８６％、少なくとも８７％、少なくとも８８％、少なくとも８９％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、または少なくとも９９％の配列同一性を有する。
さらに特定の態様では、抗体は、ヒトまたはマウスの定常領域をさらに含む。さらに別の態様では、ヒト定常領域は、ｌｇＧ１、ｌｇＧ２、ｌｇＧ２、ｌｇＧ３、およびｌｇＧ４からなる群から選択される。さらに特定の態様では、ヒト定常領域は、ｌｇＧ１である。さらに別の態様では、マウス定常領域は、ｌｇＧ１、ｌｇＧ２Ａ、ｌｇＧ２Ｂ、およびｌｇＧ３からなる群から選択される。さらに別の態様では、マウス定常領域は、ｌｇＧ２Ａである。さらに特定の態様では、抗体は、低減した、または最小限のエフェクタ機能を有する。さらに特定の態様では、最小限のエフェクタ機能は、「エフェクタ低下Ｆｃ変異」またはグリコシル化に起因する。さらに別の事例では、フェクタ低下Ｆｃ変異は、定常領域におけるＮ２９７ＡまたはＤ２６５Ａ／Ｎ２９７Ａ置換である。
いくつかの事例では、単離抗ＰＤ－Ｌ１抗体は、非グリコシル化されている。抗体のグリコシル化は、典型的に、Ｎ結合型またはＯ結合型のいずれかである。Ｎ結合型とは、アスパラギン残基の側鎖との炭水化物部分の結合を指す。Ｘがプロリン以外の任意のアミノ酸である、トリペプチド配列アスパラギン－Ｘ－セリンおよびアスパラギン－Ｘ－スレオニンは、アスパラギン側鎖との炭水化物部分の酵素的結合の認識配列である。したがって、ポリペプチドにおいてこれらのトリペプチド配列のいずれかが存在すると、潜在的なグリコシル化部位が作製される。Ｏ結合型グリコシル化とは、糖Ｎ－アセチルガラクトサミン、ガラクトース、またはキシロースのうちの１つがヒドロキシアミノ酸、最も典型的にはセリンまたはスレオニンと結合することを指すが、５－ヒドロキシプロリンまたは５－ヒドロキシリジンも使用され得る。抗体からのグリコシル化部位の除去は、上述のトリペプチド配列（Ｎ結合型グリコシル化部位の場合）のうちの１つが除去されるようにアミノ酸配列を変更することによって好都合に達成される。変更は、グリコシル化部位内のアスパラギン、セリン、またはスレオニン残基を別のアミノ酸残基で置換することによって行うことができる（例えば、グリシン、アラニンまたは保存的置換）。
いくつかの実施形態では、いくつかの実施形態では、抗ＰＤＬ１抗体は、アベルマブ（ＣＡＳ登録番号：１５３７０３２－８２－８）である。ＭＳＢ００１０７１８Ｃとしても知られるアベルマブは、ヒトモノクローナルＩｇＧ１抗ＰＤＬ１抗体（Ｍｅｒｃｋ ＫＧａＡ，Ｐｆｉｚｅｒ）である。いくつかの実施形態では、抗ＰＤＬ１抗体は、重鎖および軽鎖配列を含み、
（ａ）重鎖配列は、以下の重鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有し、ＥＶＱＬＬＥＳＧＧＧＬＶＱＰＧＧＳＬＲＬＳＣＡＡＳＧＦＴＦＳＳＹＩＭＭＷＶＲＱＡＰＧＫＧＬＥＷＶＳＳＩＹＰＳＧＧＩＴＦＹＡＤＴＶＫＧＲＦＴＩＳＲＤＮＳＫＮＴＬＹＬＱＭＮＳＬＲＡＥＤＴＡＶＹＹＣＡＲＩＫＬＧＴＶＴＴＶＤＹＷＧＱＧＴＬＶＴＶＳＳＡＳＴＫＧＰＳＶＦＰＬＡＰＳＳＫＳＴＳＧＧＴＡＡＬＧＣＬＶＫＤＹＦＰＥＰＶＴＶＳＷＮＳＧＡＬＴＳＧＶＨＴＦＰＡＶＬＱＳＳＧＬＹＳＬＳＳＶＶＴＶＰＳＳＳＬＧＴＱＴＹＩＣＮＶＮＨＫＰＳＮＴＫＶＤＫＫＶＥＰＫＳＣＤＫＴＨＴＣＰＰＣＰＡＰＥＬＬＧＧＰＳＶＦＬＦＰＰＫＰＫＤＴＬＭＩＳＲＴＰＥＶＴＣＶＶＶＤＶＳＨＥＤＰＥＶＫＦＮＷＹＶＤＧＶＥＶＨＮＡＫＴＫＰＲＥＥＱＹＮＳＴＹＲＶＶＳＶＬＴＶＬＨＱＤＷＬＮＧＫＥＹＫＣＫＶＳＮＫＡＬＰＡＰＩＥＫＴＩＳＫＡＫＧＱＰＲＥＰＱＶＹＴＬＰＰＳＲＤＥＬＴＫＮＱＶＳＬＴＣＬＶＫＧＦＹＰＳＤＩＡＶＥＷＥＳＮＧＱＰＥＮＮＹＫＴＴＰＰＶＬＤＳＤＧＳＦＦＬＹＳＫＬＴＶＤＫＳＲＷＱＱＧＮＶＦＳＣＳＶＭＨＥＡＬＨＮＨＹＴＱＫＳＬＳＬＳＰＧ（配列番号１５）、
（ｂ）軽鎖配列は、以下の軽鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有する：ＱＳＡＬＴＱＰＡＳＶＳＧＳＰＧＱＳＩＴＩＳＣＴＧＴＳＳＤＶＧＧＹＮＹＶＳＷＹＱＱＨＰＧＫＡＰＫＬＭＩＹＤＶＳＮＲＰＳＧＶＳＮＲＦＳＧＳＫＳＧＮＴＡＳＬＴＩＳＧＬＱＡＥＤＥＡＤＹＹＣＳＳＹＴＳＳＳＴＲＶＦＧＴＧＴＫＶＴＶＬＧＱＰＫＡＮＰＴＶＴＬＦＰＰＳＳＥＥＬＱＡＮＫＡＴＬＶＣＬＩＳＤＦＹＰＧＡＶＴＶＡＷＫＡＤＧＳＰＶＫＡＧＶＥＴＴＫＰＳＫＱＳＮＮＫＹＡＡＳＳＹＬＳＬＴＰＥＱＷＫＳＨＲＳＹＳＣＱＶＴＨＥＧＳＴＶＥＫＴＶＡＰＴＥＣＳ（配列番号１６）。
いくつかの実施形態では、抗ＰＤＬ１抗体は、配列番号１５および配列番号１６からの６つのＨＶＲ配列を含む（例えば、配列番号１５からの３つの重鎖ＨＶＲおよび配列番号１６からの３つの軽鎖ＨＶＲ）。いくつかの実施形態では、抗ＰＤＬ１抗体は、配列番号１５からの重鎖可変ドメインおよび配列番号１６からの軽鎖可変ドメインを含む。
いくつかの実施形態では、いくつかの実施形態では、抗ＰＤＬ１抗体は、デュルバルマブ（ＣＡＳ登録番号：１４２８９３５－６０－７）である。ＭＥＤＩ４７３６としても知られるデュルバルマブは、ＷＯ２０１１／０６６３８９およびＵＳ２０１３／０３４５５９に記載されている、Ｆｃ最適化ヒトモノクローナルＩｇＧ１カッパ抗ＰＤＬ１抗体（ＭｅｄＩｍｍｕｎｅ，ＡｓｔｒａＺｅｎｅｃａ）である。いくつかの実施形態では、抗ＰＤＬ１抗体は、重鎖および軽鎖配列を含み、
（ａ）重鎖配列は、以下の重鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有し、ＥＶＱＬＶＥＳＧＧＧＬＶＱＰＧＧＳＬＲＬＳＣＡＡＳＧＦＴＦＳＲＹＷＭＳＷＶＲＱＡＰＧＫＧＬＥＷＶＡＮＩＫＱＤＧＳＥＫＹＹＶＤＳＶＫＧＲＦＴＩＳＲＤＮＡＫＮＳＬＹＬＱＭＮＳＬＲＡＥＤＴＡＶＹＹＣＡＲＥＧＧＷＦＧＥＬＡＦＤＹＷＧＱＧＴＬＶＴＶＳＳＡＳＴＫＧＰＳＶＦＰＬＡＰＳＳＫＳＴＳＧＧＴＡＡＬＧＣＬＶＫＤＹＦＰＥＰＶＴＶＳＷＮＳＧＡＬＴＳＧＶＨＴＦＰＡＶＬＱＳＳＧＬＹＳＬＳＳＶＶＴＶＰＳＳＳＬＧＴＱＴＹＩＣＮＶＮＨＫＰＳＮＴＫＶＤＫＲＶＥＰＫＳＣＤＫＴＨＴＣＰＰＣＰＡＰＥＦＥＧＧＰＳＶＦＬＦＰＰＫＰＫＤＴＬＭＩＳＲＴＰＥＶＴＣＶＶＶＤＶＳＨＥＤＰＥＶＫＦＮＷＹＶＤＧＶＥＶＨＮＡＫＴＫＰＲＥＥＱＹＮＳＴＹＲＶＶＳＶＬＴＶＬＨＱＤＷＬＮＧＫＥＹＫＣＫＶＳＮＫＡＬＰＡＳＩＥＫＴＩＳＫＡＫＧＱＰＲＥＰＱＶＹＴＬＰＰＳＲＥＥＭＴＫＮＱＶＳＬＴＣＬＶＫＧＦＹＰＳＤＩＡＶＥＷＥＳＮＧＱＰＥＮＮＹＫＴＴＰＰＶＬＤＳＤＧＳＦＦＬＹＳＫＬＴＶＤＫＳＲＷＱＱＧＮＶＦＳＣＳＶＭＨＥＡＬＨＮＨＹＴＱＫＳＬＳＬＳＰＧ（配列番号１７）、
（ｂ）軽鎖配列は、以下の軽鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有する：ＥＩＶＬＴＱＳＰＧＴＬＳＬＳＰＧＥＲＡＴＬＳＣＲＡＳＱＲＶＳＳＳＹＬＡＷＹＱＱＫＰＧＱＡＰＲＬＬＩＹＤＡＳＳＲＡＴＧＩＰＤＲＦＳＧＳＧＳＧＴＤＦＴＬＴＩＳＲＬＥＰＥＤＦＡＶＹＹＣＱＱＹＧＳＬＰＷＴＦＧＱＧＴＫＶＥＩＫＲＴＶＡＡＰＳＶＦＩＦＰＰＳＤＥＱＬＫＳＧＴＡＳＶＶＣＬＬＮＮＦＹＰＲＥＡＫＶＱＷＫＶＤＮＡＬＱＳＧＮＳＱＥＳＶＴＥＱＤＳＫＤＳＴＹＳＬＳＳＴＬＴＬＳＫＡＤＹＥＫＨＫＶＹＡＣＥＶＴＨＱＧＬＳＳＰＶＴＫＳＦＮＲＧＥＣ（配列番号１８）。
いくつかの実施形態では、抗ＰＤＬ１抗体は、配列番号１７および配列番号１８からの６つのＨＶＲ配列を含む（例えば、配列番号１７からの３つの重鎖ＨＶＲおよび配列番号１８からの３つの軽鎖ＨＶＲ）。いくつかの実施形態では、抗ＰＤＬ１抗体は、配列番号１７からの重鎖可変ドメインおよび配列番号１８からの軽鎖可変ドメインを含む。
抗ＰＤ－Ｌ１抗体の他の例には、ＭＤＸ－１１０５（ＢＭＳ－９３６５５９；Ｂｒｉｓｔｏｌ Ｍｙｅｒｓ Ｓｑｕｉｂｂ）、ＬＹ３３０００５４（Ｅｌｉ Ｌｉｌｌｙ）、ＳＴＩ－Ａ１０１４（Ｓｏｒｒｅｎｔｏ）、ＫＮ０３５（Ｓｕｚｈｏｕ Ａｌｐｈａｍａｂ）、ＦＡＺ０５３（Ｎｏｖａｒｔｉｓ）、またはＣＸ－０７２（ＣｙｔｏｍＸ Ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｓ）が含まれるが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストは、低分子ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストＧＳ－４２２４を含む。いくつかの実施形態では、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストは、ＰＣＴ／ＵＳ２０１９／０１７７２１に記載されている、低分子ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストを含む。
いくつかの実施形態では、チェックポイント阻害剤は、ｈＢＡＴ、ｈＢＡＴ－１、またはピジリズマブとしても知られており、ＷＯ２００９／１０１６１１に記載されている抗体である、ＣＴ－０１１である。
いくつかの実施形態では、チェックポイント阻害剤は、ＣＴＬＡ４のアンタゴニストである。いくつかの実施形態では、チェックポイント阻害剤は、ＣＴＬＡ４の低分子アンタゴニストである。いくつかの実施形態では、チェックポイント阻害剤は、抗ＣＴＬＡ４抗体である。ＣＴＬＡ４は、Ｔ細胞の活性化、特にＣＤ２８依存性Ｔ細胞応答を負に制御するように作用する、免疫チェックポイント分子のＣＤ２８－Ｂ７免疫グロブリンスーパーファミリーの一部である。ＣＴＬＡ４は、ＣＤ８０（Ｂ７－１）およびＣＤ８６（Ｂ７－２）などの一般的なリガンドとの結合をＣＤ２８と競合し、ＣＤ２８よりも高い親和性でこれらのリガンドと結合する。ＣＴＬＡ４活性を遮断すること（例えば、抗ＣＴＬＡ４抗体を使用する）は、ＣＤ２８を介した共刺激を増強し（Ｔ細胞の活性化／プライミングの増加につながる）、Ｔ細胞発達に影響を及ぼし、および／またはＴｒｅｇ（腫瘍内Ｔｒｅｇなど）を枯渇させると考えられている。いくつかの実施形態では、ＣＴＬＡ４アンタゴニストは、低分子、核酸、ポリペプチド（例えば、抗体）、炭水化物、脂質、金属、または毒素である。
いくつかの実施形態では、いくつかの実施形態では、抗ＣＴＬＡ４抗体は、イピリムマブ（ＹＥＲＶＯＹ（登録商標）；ＣＡＳ登録番号：４７７２０２－００－９）である。イピリムマブは、ＢＭＳ－７３４０１６、ＭＤＸ－０１０、およびＭＤＸ－１０１としても知られており、ＷＯ２００１／１４４２４に記載されている完全ヒトモノクローナルＩｇＧ１カッパ抗ＣＴＬＡ４抗体（Ｂｒｉｓｔｏｌ－Ｍｙｅｒｓ Ｓｑｕｉｂｂ）である。いくつかの実施形態では、抗ＣＴＬＡ４抗体は、重鎖および軽鎖配列を含み、
（ａ）重鎖配列は、以下の重鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有し、
ＱＶＱＬＶＥＳＧＧＧＶＶＱＰＧＲＳＬＲＬＳＣＡＡＳＧＦＴＦＳＳＹＴＭＨＷＶＲＱＡＰＧＫＧＬＥＷＶＴＦＩＳＹＤＧＮＮＫＹＹＡＤＳＶＫＧＲＦＴＩＳＲＤＮＳＫＮＴＬＹＬＱＭＮＳＬＲＡＥＤＴＡＩＹＹＣＡＲＴＧＷＬＧＰＦＤＹＷＧＱＧＴＬＶＴＶＳＳ（配列番号１９）、
（ｂ）軽鎖配列は、以下の軽鎖配列と少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９１％、少なくとも９２％、少なくとも９３％、少なくとも９４％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または１００％の配列同一性を有する：
ＥＩＶＬＴＱＳＰＧＴＬＳＬＳＰＧＥＲＡＴＬＳＣＲＡＳＱＳＶＧＳＳＹＬＡＷＹＱＱＫＰＧＱＡＰＲＬＬＩＹＧＡＦＳＲＡＴＧＩＰＤＲＦＳＧＳＧＳＧＴＤＦＴＬＴＩＳＲＬＥＰＥＤＦＡＶＹＹＣＱＱＹＧＳＳＰＷＴＦＧＱＧＴＫＶＥＩＫ（配列番号２０）。
いくつかの実施形態では、抗ＣＴＬＡ４抗体は、配列番号１９および配列番号２０からの６つのＨＶＲ配列を含む（例えば、配列番号１９からの３つの重鎖ＨＶＲおよび配列番号２０からの３つの軽鎖ＨＶＲ）。いくつかの実施形態では、抗ＣＴＬＡ４抗体は、配列番号１９からの重鎖可変ドメインおよび配列番号２０からの軽鎖可変ドメインを含む。
抗ＣＴＬＡ４抗体の他の例には、ＡＰＬ－５０９、ＡＧＥＮ１８８４、およびＣＳ１００２が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、ＣＴＬＡ－４阻害剤には、イピリムマブ（ＩＢＩ３１０、ＢＭＳ－７３４０１６、ＭＤＸ０１０、ＭＤＸ－ＣＴＬＡ４、ＭＥＤＩ４７３６）、トレメリムマブ（ＣＰ－６７５、ＣＰ－６７５，２０６）、ＡＰＬ－５０９、ＡＧＥＮ１８８４、およびＣＳ１００２、ＡＧＥＮ１１８１、アバタセプト（オレンシア、ＢＭＳ－１８８６６７、ＲＧ２０７７）、ＢＣＤ－１４５、ＯＮＣ－３９２、ＡＤＵ－１６０４、ＲＥＧＮ４６５９、ＡＤＧ１１６、ＫＮ０４４、ＫＮ０４６、またはそれらの誘導体が含まれる。
いくつかの実施形態では、免疫チェックポイント阻害剤は、ＬＡＧ－３阻害剤（例えば、抗体、抗体複合体、またはそれらの抗原結合断片）を含む。いくつかの実施形態では、ＬＡＧ－３阻害剤は、低分子、核酸、ポリペプチド（例えば、抗体）、炭水化物、脂質、金属、または毒素を含む。いくつかの実施形態では、ＬＡＧ－３阻害剤は、低分子を含む。いくつかの実施形態では、ＬＡＧ－３阻害剤は、ＬＡＧ－３結合剤を含む。いくつかの実施形態では、ＬＡＧ－３阻害剤は、抗体、抗体複合体、またはそれらの抗原結合断片を含む。いくつかの実施形態では、ＬＡＧ－３阻害剤には、エフチラギモドアルファ（ＩＭＰ３２１、ＩＭＰ－３２１、ＥＤＤＰ－２０２、ＥＯＣ－２０２）、レラトリマブ（ＢＭＳ－９８６０１６）、ＧＳＫ２８３１７８１（ＩＭＰ－７３１）、ＬＡＧ５２５（ＩΜΡ７０１）、ＴＳＲ－０３３、ＥＶＩＰ３２１（可溶性ＬＡＧ－３タンパク質）、ＢＩ ７５４１１１、ＩＭＰ７６１、ＲＥＧＮ３７６７、ＭＫ－４２８０、ＭＧＤ－０１３、ＸｍＡｂ２２８４１、ＩＮＣＡＧＮ－２３８５、ＥＮＵＭ－００６、ＡＶＡ－０１７、ＡＭ－０００３、ｉＯｎｃｔｕｒａ抗ＬＡＧ－３抗体、Ａｒｃｕｓ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ ＬＡＧ－３抗体、Ｓｙｍ０２２、それらの誘導体、または前述のもののうちのいずれかと競合する抗体が含まれる。
いくつかの実施形態では、免疫チェックポイント阻害剤は、一価および／または単一特異性である。いくつかの実施形態では、免疫チェックポイント阻害剤は多価および／または多重特異性である。
いくつかの実施形態では、免疫療法は、免疫調節分子またはサイトカインを含む。免疫制御性プロファイルは、効率的な免疫応答を誘発し、対象における免疫のバランスをとるために必要である。いくつかの実施形態では、免疫制御性分子は、本明細書に詳述される治療のうちのいずれかに含まれる。好適な免疫制御性サイトカインの例には、インターフェロン（例えば、ＩＦＮα、ＩＦＮβ、およびＩＦＮγ）、インターロイキン（例えば、ＩＬ－１、ＩＬ－２、ＩＬ－３、ＩＬ－４、ＩＬ－５、ＩＬ－６、ＩＬ－７、ＩＬ－８、ＩＬ－９、ＩＬ－１０、ＩＬ－１２、およびＩＬ－２０）、腫瘍壊死因子（例えば、ＴＮＦαおよびＴＮＦβ）、エリスロポエチン（ＥＰＯ）、ＦＬＴ－３リガンド、ｇＩｐ１０、ＴＣＡ－３、ＭＣＰ－１、ＭＩＦ、ＭＩＰ－１α、ＭＩＰ－１β、ランテス、マクロファージコロニー刺激因子（Ｍ－ＣＳＦ）、顆粒球コロニー刺激因子（Ｇ－ＣＳＦ）、および顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ－ＣＳＦ）、ならびにそれらの機能的断片が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、ケモカイン受容体、すなわち、ＣＸＣ、ＣＣ、Ｃ、またはＣＸ３Ｃケモカイン受容体と結合する任意の免疫制御性ケモカインが、本発明の文脈で使用され得る。ケモカインの例には、ＭＩＰ－３α（Ｌａｘ）、ＭＩＰ－３β、Ｈｃｃ－１、ＭＰＩＦ－１、ＭＰＩＦ－２、ＭＣＰ－２、ＭＣＰ－３、ＭＣＰ－４、ＭＣＰ－５、エオタキシン、Ｔａｒｃ、Ｅｌｃ、Ｉ３０９、ＩＬ－８、ＧＣＰ－２ Ｇｒｏα．、Ｇｒｏ－β．、Ｎａｐ－２、Ｅｎａ－７８、Ｉｐ－１０、ＭＩＧ、Ｉ－Ｔａｃ、ＳＤＦ－１、およびＢＣＡ－１（Ｂｌｃ）、ならびにそれらの機能的断片が含まれるが、これらに限定されない。
本明細書に記載の方法（例えば、がん免疫療法）で利用される組成物は、例えば、静脈内、筋肉内、皮下、皮内、経皮的、動脈内、腹腔内、病変内、頭蓋内、関節内、前立腺内、胸膜内、気管内、髄腔内、鼻腔内、膣内、直腸内、局所、腫瘍内、腹膜、結膜下、小胞内、粘膜、心膜内、臍内、眼内、眼窩内、経口、局所、経皮、硝子体内（例えば、硝子体内注入による）、点眼、吸入、注射、移植、注入、持続注入、直接的に標的細胞を浸漬する局所灌流、カテーテル、洗浄、クリーム、または脂質組成物を含む任意の好適な方法によって投与することができる。本明細書に記載の方法で利用される組成物はまた、全身的または局所的に投与することができる。投与方法は、様々な要因（例えば、投与される化合物または組成物、ならびに治療される状態、疾患、または障害の重症度）に応じて変化し得る。いくつかの事例では、チェックポイント阻害剤は、静脈内、筋肉内、皮下、局所、経口、経皮、腹腔内、眼窩内、移植、吸入、髄腔内、脳室内、または鼻腔内に投与される。投薬は、投与が短時間であるか慢性であるかに部分的に応じて、任意の好適な経路、例えば、静脈内注入または皮下注入などの注入によって行うことができる。本明細書では、様々な時点にわたる単回または複数回の投与、ボーラス投与、およびパルス注入を含むがこれらに限定されない、様々な投薬スケジュールが含まれる。
本明細書に記載のがん免疫療法（例えば、抗体、結合ポリペプチド、および／または低分子）（任意の追加の治療剤）は、良好な医療行為と一致する様式で製剤化、投薬、および投与され得る。この文脈で考慮すべき要因には、治療される特定の障害、治療される特定の哺乳動物、個々の患者の臨床状態、障害の原因、薬剤の送達部位、投与方法、投与のスケジュール、および医師に既知である他の要因が含まれる。治療剤は、必要ではないが、任意に、問題の障害を予防または治療するために現在使用されている１つ以上の薬剤と同時に製剤化および／または投与される。かかる他の薬剤の有効量は、製剤中に存在するチェックポイント阻害剤の量、障害または治療の種類、および上で考察された他の要因に依存する。これらは、概して、本明細書に記載されるのと同じ投薬量で、および投与経路で、または本明細書に記載の約１～９９％の投与量で、または経験的／臨床的に適切であると決定される任意の投与量および任意の経路で使用される。
この療法の進行は、従来の技術およびアッセイによって簡単にモニターされる。例えば、一般的な提案として、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ヒトに投与されるＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニスト抗体、抗ＣＴＬＡ－４抗体、抗ＴＩＭ－３抗体、または抗ＬＡＧ－３抗体の治療有効量は、１回以上の投与によるかにかかわらず、患者の体重の約０．０１～約５０ｍｇ／ｋｇの範囲にあるであろう。いくつかの事例では、使用される抗体は、例えば、毎日、毎週、２週間ごと、３週間ごと、または毎月、約０．０１ｍｇ／ｋｇ～約４５ｍｇ／ｋｇ、約０．０１ｍｇ／ｋｇ～約４０ｍｇ／ｋｇ、約０．０１ｍｇ／ｋｇ～約３５ｍｇ／ｋｇ、約０．０１ｍｇ／ｋｇ～約３０ｍｇ／ｋｇ、約０．０１ｍｇ／ｋｇ～約２５ｍｇ／ｋｇ、約０．０１ｍｇ／ｋｇ～約２０ｍｇ／ｋｇ、約０．０１ｍｇ／ｋｇ～約１５ｍｇ／ｋｇ、約０．０１ｍｇ／ｋｇ～約１０ｍｇ／ｋｇ、約０．０１ｍｇ／ｋｇ～約５ｍｇ／ｋｇ、または約０．０１ｍｇ／ｋｇ～約１ｍｇ／ｋｇで投与される。いくつかの事例では、抗体は、１５ｍｇ／ｋｇで投与される。しかしながら、他の投薬レジメンが有用であり得る。一事例では、本明細書に記載の抗ＰＤ－Ｌ１抗体は、２１日サイクルの１日目（３週間ごと、ｑ３ｗ）に約１００ｍｇ、約２００ｍｇ、約３００ｍｇ、約４００ｍｇ、約５００ｍｇ、約６００ｍｇ、約７００ｍｇ、約８００ｍｇ、約９００ｍｇ、約１０００ｍｇ、約１１００ｍｇ、約１２００ｍｇ、約１３００ｍｇ、約１４００ｍｇ、約１５００ｍｇ、約１６００ｍｇ、約１７００ｍｇ、または約１８００ｍｇの用量でヒトに投与される。いくつかの事例では、抗ＰＤ－Ｌ１抗体ＭＰＤＬ３２８０Ａは、１２００ｍｇを３週間ごと（ｑ３ｗ）に静脈内投与される。用量は、注入などで、単回用量として、または複数回用量（例えば、２回または３回用量）として投与され得る。併用治療において投与される抗体の用量は、単一治療と比較して低減され得る。この療法の進行は、従来の技術によって簡単にモニターされる。
いくつかの実施形態では、方法はさらに、有効量の追加の治療剤を患者に投与することを伴う。いくつかの実施形態では、追加の抗がん療法は、外科手術、放射線療法、化学療法、抗血管新生療法、抗ＤＮＡ修復療法、および抗炎症療法のうちの１つ以上を含む。いくつかの事例では、追加の治療剤は、抗腫瘍剤、化学療法剤、成長阻害剤、抗血管新生剤、放射線療法、細胞毒性剤、およびそれらの組み合わせからなる群から選択される。いくつかの事例では、がん免疫療法は、化学療法または化学療法剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの実施形態では、化学療法または化学療法剤は、プラチナ系薬剤（シスプラチン、カルボプラチン、オキサリプラチン、およびスタラプラチンを含むが、これらに限定されない）である。いくつかの事例では、がん免疫療法は、放射線療法剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、がん免疫療法は、標的療法または標的療法剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、がん免疫療法は、別の免疫療法または免疫療法剤、例えばモノクローナル抗体と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、追加の治療剤は、共刺激分子に指向するアゴニストである。いくつかの事例では、追加の治療剤は、共阻害分子に指向するアンタゴニストである。いくつかの事例では、がん免疫療法は、単剤療法として投与される。
化学療法剤の例には、アルキル化剤、例えば、チオテパおよびシクロホスファミド；アルキルスルホネート、例えば、ブスルファン、インプロスルファン、およびピポスルファン；アジリジン、例えば、ベンゾドーパ、カルボコン、メチュレドーパ、およびウレドパ；アルトレタミン、トリエチレンメラミン、トリエチレンホスホルアミド、トリエチレンチオホスホルアミド、およびトリメチルオロメラミンを含む、エチレンイミンならびにメチルアメラミン；アセトゲニン（特にブラタシンおよびブラタシノン）；カンプトテシン（合成類似体トポテカンを含む）；ブリオスタチン；カリスタチン；ＣＣ－１０６５（そのアドゼレシン、カルゼレシンおよびビゼレシン合成類似体を含む）；クリプトフィシン（特にクリプトフィシン１およびクリプトフィシン８）；ドラスタチン；デュオカルマイシン（合成類似体、ＫＷ－２１８９およびＣＢ１－ＴＭ１を含む）；エリュテロビン；パンクラチスタチン；サルコジクチイン；スポンジタチン；ナイトロジェンマスタード、例えば、クロラムブシル、クロマファジン、コロホスファミド、エストラムスチン、イホスファミド、メクロレタミン、メクロレタミンハイドロクロライド、メルファラン、ノベンビチン、フェネステリン、プレドニムスチン、トロホスファミド、およびウラシルマスタード；ニトロソウレア、例えば、カルムスチン、クロロゾトシン、フォテムスチン、ロムスチン、ニムスチン、およびラニムスチン；抗生物質、例えば、エンジイン抗生物質（例えば、カリケアマイシン、特にカリケアマイシンガンマルおよびカリケアマイシンオメガル）；ダイネミシンＡを含むダイネミシン；ビスホスホネート、例えば、クロドロネート；エスペラミシン；ならびにネオカルジノスタチン発色団および関連する色素タンパク質エンジイン抗生物質発色団、アクラシノマイシン、アクチノマイシン、オートラマイシン、アザセリン、ブレオマイシン、カクチノマイシン、カラビシン、カルミノマイシン、カルジノフィリン、クロモマイシン、ダクチノマイシン、ダウノルビシン、デトルビシン、６－ジアゾ－５－オキソ－Ｌ－ノルロイシン、ドキソルビシン（モルフォリノ－ドキソルビシン、シアノモルフォリノ－ドキソルビシン、２－ピロリノ－ドキソルビシンおよびデオキシドキソルビシンを含む）、エピルビシン、エソルビシン、イダルビシン、マルセロマイシン、マイトマイシンＣなどのマイトマイシン、ミコフェノール酸、ノガラマイシン、オリボマイシン、ペプロマイシン、ポトフィロマイシン、ピューロマイシン、ケラマイシン、ロドルビシン、ストレプトニグリン、ストレプトゾシン、ツベルシジン、ウベニメクス、ジノスタチン、およびゾルビシン；代謝拮抗剤、例えば、メトトレキサートおよび５－フルオロウラシル（５－ＦＵ）；葉酸類似体、例えば、デノプテリン、プテロプテリン、およびトリメトレキサート；プリン類似体、例えば、フルダラビン、６－メルカプトプリン、チアミプリン、およびチオグアニン；ピリミジン類似体、例えば、アンシタビン、アザシチジン、６－アザウリジン、カルモフール、シタラビン、ジデオキシウリジン、ドキシフルリジン、エノシタビン、およびフロクスウリジン；アンドロゲン、例えば、カルステロン、ドロスタノロンプロピオネート、エピチオスタノール、メピチオスタン、およびテストトラクトン；抗副腎剤、例えば、ミトタンおよびトリロスタン；葉酸補充剤、例えば、フォリン酸；アセグラトン；アルドホスファミド配糖体；アミノレブリン酸；エニルラシル；アムサクリン；ベストラブシル；ビサントレン；エダトレキサート；デフォファミン；デメコルシン；ジアジクオン；エフロルニチン；エリプチニウムアセテート；エポチロン；エトグルシド；硝酸ガリウム；ヒドロキシ尿素；レンチナン；ロニダイニン；マイタンシノイド、例えば、マイタンシンおよびアンサミトシン；ミトグアゾン；ミトキサントロン；モピダンモール；ニトラエリン；ペントスタチン；フェナメット；ピラルビシン；ロソキサントロン；ポドフィリン酸；２－エチルヒドラジド；プロカルバジン；ＰＳＫ多糖複合体；ラゾキサン；リゾキシン；シゾフィラン；スピロゲルマニウム；テヌアゾン酸；トリアジクオン；２，２’、２”－トリクロロトリエチルアミン；トリコテセン（特にＴ－２トキシン、ベラクリンＡ、ロリジンＡ、アンギジン）；ウレタン；ビンデシン；ダカルバジン；マンノムスチン；ミトブロニトール；ミトラクトール；ピポブロマン；ガシトシン；アラビノシド（「Ａｒａ－Ｃ」）；シクロホスファミド；タキソイド、例えば、パクリタキセルおよびドセタキセルゲムシタビン；６－チオグアニン；メルカプトプリン；白金配位錯体、例えば、シスプラチン、オキサリプラチン、およびカルボプラチン；ビンブラスチン；白金；エトポシド（ＶＰ－１６）；イホスファミド；ミトキサントロン；ビンクリスチン；ビノレルビン；ノバントロン；テニポシド；エダトレキサート；ダウノマイシン；アミノプテリン；ゼローダ；イバンドロネート；イリノテカン（例えば、ＣＰＴ－ｌ ｌ）；トポイソメラーゼ阻害剤ＲＦＳ２０００；ジフルオロメチルヒロミチン（ＤＭＦＯ）；レチノイド、例えば、レチノイン酸；カペシタビン；カルボプラチン、プロカルバジン、プリコマイシン、ゲムシタビエン、ナベルビン、ファメシルタンパク質タンスフェラーゼ阻害剤、トランス白金、および上記のいずれかの薬学的に許容される塩、酸、または誘導体が含まれる。
本開示と組み合わせることができる化学療法薬のいくつかの（非限定的な）例は、カルボプラチン（パラプラチン）、シスプラチン（プラチノール、プラチノール－ＡＱ）、シクロホスファミド（シトキサン、ネオサール）、ドセタキセル（タキソテール）、ドキソルビシン（アドリアマイシン）、エルロチニブ（タルセバ）、エトポシド（ベペシド）、フルオロウラシル（５－ＦＵ）、ゲムシタビン（ジェムザール）、イマチニブメシレート（グリベック）、イリノテカン（カンプトサール）、メトトレキサート（フォレックス、メキサート、アメトプテリン）、パクリタキセル（タキソール、アブラキサン）、ソラフェニブ（ネクサバール）、スニチニブ（スーテント）、トポテカン（ハイカムチン）、ビンクリスチン（オンコビン、ビンカサールＰＦＳ）、およびビンブラスチン（ベルバン）である。がん細胞の成長および生存は、キナーゼ活性の調節解除と密接に関連しているため、補完的ながん療法の潜在的な標的の別の大きい群にはキナーゼ阻害剤が含まれる。正常なキナーゼ活性を回復し、それにより腫瘍増殖を低減させるために、広範囲の阻害剤が使用される。標的キナーゼの群には、受容体チロシンキナーゼ、例えば、ＢＣＲ－ＡＢＬ、Ｂ－Ｒａｆ、ＥＧＦＲ、ＨＥＲ－２／ＥｒｂＢ２、ＩＧＦ－ＩＲ、ＰＤＧＦＲ－ａ、ＰＤＧＦＲ－β、ｃＫｉｔ、Ｆｌｔ－４、Ｆｌｔ３、ＦＧＦＲ１、ＦＧＦＲ３、ＦＧＦＲ４、ＣＳＦ１Ｒ、ｃ－Ｍｅｔ、ＲＯＮ、ｃ－Ｒｅｔ、ＡＬＫ、細胞質チロシンキナーゼ、例えば、ｃ－ＳＲＣ、ｃ－ＹＥＳ、Ａｂｌ、ＪＡＫ－２、セリン／スレオニンキナーゼ、例えば、ＡＴＭ、オーロラＡ＆Ｂ、ＣＤＫ、ｍＴＯＲ、ＰＫＣｉ、ＰＬＫ、ｂ－Ｒａｆ、Ｓ６Ｋ、ＳＴＫ１ １／ＬＫＢ１、および脂質キナーゼ、例えば、ＰＩ３Ｋ、ＳＫＩが含まれる。低分子キナーゼ阻害剤は、例えば、ＰＨＡ－７３９３５８、ニロチニブ、ダサチニブ、およびＰＤ１６６３２６、ＮＳＣ ７４３４１ １、ラパチニブ（ＧＷ－５７２０１６）、カネルチニブ（ＣＩ－１０３３）、セマキシニブ（ＳＵ５４１６）、バタラニブ（ＰＴＫ７８７／ＺＫ２２２５８４）、スーテント（ＳＵ１ １２４８）、ソラフェニブ（ＢＡＹ ４３－９００６）およびレフルノミド（ＳＵ１０１）である。詳細については、例えば、Ｚｈａｎｇ ｅｔ ａｌ．２００９：Ｔａｒｇｅｔｉｎｇ ｃａｎｃｅｒ ｗｉｔｈ ｓｍａｌｌ ｍｏｌｅｃｕｌｅ ｋｉｎａｓｅ ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｓ．Ｎａｔｕｒｅ Ｒｅｖｉｅｗｓ Ｃａｎｃｅｒ ９，２８－３９を参照されたい。低分子標的療法は、概して、がん細胞内の変異、過剰発現、またはその他の重要なタンパク質の酵素ドメインの阻害剤である。著名で非限定的な例は、チロシンキナーゼ阻害剤であるイマチニブ（グリベック／グリベック）およびゲフィチニブ（イレッサ）である。
いくつかの実施形態では、追加の抗がん療法は、抗血管新生療法を含む。血管新生阻害剤は、腫瘍が生き残るために必要な血管の広範な成長（血管新生）を防止する。腫瘍細胞が増加する栄養素および酸素を満たすために促進される血管新生は、例えば、様々な分子を標的にすることで遮断され得る。本発明と組み合わせることができる血管新生媒介分子または血管新生阻害剤の非限定的な例は、可溶性ＶＥＧＦ（ＶＥＧＦアイソフォームＶＥＧＦ１２１およびＶＥＧＦ１６５、受容体ＶＥＧＦＲ１、ＶＥＧＦＲ２および補助受容体ニューロピリン－１およびニューロピリン－２）１およびＮＲＰ－１、アンジオポエチン２、ＴＳＰ－１およびＴＳＰ－２、アンジオスタチンおよび関連分子、エンドスタチン、バソスタチン、カルレティキュリン、血小板第４因子、ＴＩＭＰおよびＣＤＡＩ、Ｍｅｔｈ－１およびＭｅｔｈ－２、ＩＦＮα、－β、および－γ、ＣＸＣＬ１０、ＩＬ－４、－１２、および－１８、プロトロンビン（クリングルドメイン－２）、アンチトロンビンＩＩＩフラグメント、プロラクチン、ＶＥＧＩ、ＳＰＡＲＣ、オステオポンチン、マスピン、カンスタチン、プロリフェリン関連タンパク質、レスチン、および薬剤、例えば、ベバシズマブ、イトラコナゾール、カルボキシアミドトリアゾール、ＴＮＰ－４７０、ＣＭ１０１、ＩＦＮ－ａ、血小板第４因子、スラミン、ＳＵ５４１６、トロンボスポンジン、ＶＥＧＦＲアンタゴニスト、血管新生抑制ステロイド＋ヘパリン、軟骨由来血管新生阻害因子、マトリックスメタロプロテイナーゼ阻害剤、２－メトキシエストラジオール、テコガラン、テトラチオモリブデート、サリドマイド、トロンボスポンジン、プロラクチンνβ３阻害剤、リノマイド、ならびにタスキニモドである。いくつかの実施形態では、既知の治療候補には、アンギオスタチン、エンドスタチン、および血小板第４因子を含むがこれらに限定されない、天然に存在する血管新生阻害剤が含まれる。別の実施形態では、治療候補には、ＴＮＰ－４７０、サリドマイド、およびインターロイキン－１２などの内皮細胞増殖の特異的阻害剤が含まれるが、これらに限定されない。さらに他の抗血管新生剤には、線維芽細胞成長因子に対する抗体、または血管内皮成長因子に対する抗体、または血小板由来成長因子に対する抗体、またはＥＧＦ、ＶＥＧＦ、もしくはＰＤＧＦの受容体の他の種類の阻害剤を含むがこれらに限定されない、血管新生分子を中和するものが含まれる。いくつかの実施形態では、抗血管新生剤には、スラミンおよびその類似体、ならびにテコガランが含まれるが、これらに限定されない。他の実施形態では、抗血管新生剤には、メタロプロテアーゼ阻害剤および血管新生抑制ステロイドを含むがこれらに限定されない、血管新生因子の受容体を中和する薬剤、または血管基底膜および細胞外マトリックスを妨害する薬剤が含まれるが、これらに限定されない。抗血管新生化合物の別の群には、インテグリンアルファｖベータ３に対する抗体などの抗接着分子が含まれるが、これに限定されない。さらに他の抗血管新生化合物または組成物には、キナーゼ阻害剤、サリドマイド、イトラコナゾール、カルボキシアミドトリアゾール、ＣＭ１０１、ＩＦＮ－α、ＩＬ－１２、ＳＵ５４１６、トロンボスポンジン、軟骨由来血管新生阻害因子、２－メトキシエストラジオール、テトラチオモリブデート、トロンボスポンジン、プロラクチン、およびリノマイドが含まれるが、これらに限定されない。１つの特定の実施形態では、抗血管新生化合物は、アバスチン（登録商標）／ベバシズマブ（Ｇｅｎｅｎｔｅｃｈ）などのＶＥＧＦに対する抗体である。
いくつかの実施形態では、追加の抗がん療法は、抗ＤＮＡ修復療法を含む。いくつかの実施形態では、ＤＮＡ損傷修復および応答阻害剤は、ＰＡＲＰ阻害剤、ＲＡＤ５１阻害剤、またはＣＨＣＫ１、ＡＴＭ、もしくはＡＴＲから選択されるＤＮＡ損傷応答キナーゼの阻害剤から選択される。いくつかの実施形態では、追加の抗がん療法は、放射線増感剤を含む。例示的な放射線増感剤には、ミソニダゾール、メトロニダゾール、および低酸素腫瘍組織への酸素の拡散を増加させるのを助ける化合物であるトランスナトリウムクロセチンなどの低酸素放射線増感剤が含まれる。放射線増感剤はまた、塩基除去修復（ＢＥＲ）、ヌクレオチド除去修復（ＮＥＲ）、ミスマッチ修復（ＭＭＲ）、相同組換え（ＨＲ）および非相同末端結合（ＮＨＥＪ）を含む組換え修復、ならびに直接修復メカニズムを含む組換え修復を妨害するＤＮＡ損傷応答阻害剤であり得る。ＳＳＢ修復機構には、ＢＥＲ、ＮＥＲ、またはＭＭＲ経路が含まれ、一方でＤＳＢ修復機構には、ＨＲおよびＮＨＥＪ経路が含まれる。放射線はＤＮＡの破壊を引き起こし、修復されない場合は致命的である。一本鎖切断は、インタクトＤＮＡ鎖を鋳型として使用して、ＢＥＲ、ＮＥＲ、およびＭＭＲ機構の組み合わせを通して修復される。ＳＳＢ修復の主な経路は、ポリ－（ＡＤＰ－リボース）ポリメラーゼ（ＰＡＲＰ）と呼ばれる関連酵素のファミリーを利用するＢＥＲである。したがって、放射線増感剤は、ポリ（ＡＤＰ）リボースポリメラーゼ（ＰＡＲＰ）阻害剤などのＤＮＡ損傷応答阻害剤を含むことができる。いくつかの実施形態では、追加の抗がん療法は、ＤＮＡ修復および応答経路阻害剤、ＰＡＲＰ阻害剤（例えば、タラゾパリブ、ルカパリブ、オラパリブ）、ＲＡＤ５１阻害剤（ＲＩ－１）、またはＤＮＡ損傷応答キナーゼの阻害剤、例えば、ＣＨＣＫ１（ＡＺＤ７７６２）、ＡＴＭ（ＫＵ－５５９３３、ＫＵ－６００１９、ＮＵ７０２６、ＶＥ－８２１）、およびＡＴＲ（ＮＵ７０２６）である。
いくつかの実施形態では、追加の抗がん療法は、抗炎症剤を含む。いくつかの実施形態では、抗炎症剤は、炎症または炎症性シグナル伝達経路からのシグナル伝達を遮断、阻害、または低減する薬剤であり、いくつかの実施形態では、抗炎症剤は、ＩＬ－１、ＩＬ－２、ＩＬ－３、ＩＬ－４、ＩＬ－５、ＩＬ－６、ＩＬ－７、ＩＬ－８、ＩＬ－９、ＩＬ－１０、ＩＬ－１２、ＩＬ－１３、ＩＬ－１５、ＩＬ－１８、ＩＬ－２３、インターフェロン（ＩＦＮ）、例えば、ＩＦＮα、ＩＦＮβ、ＩＦＮγ、ＩＦＮ－γ誘導因子（ＩＧＩＦ）、トランスフォーミング成長因子－β（ＴＧＦ－β）、トランスフォーミング成長因子－α（ＴＧＦ－α）、腫瘍壊死因子ＴＮＦ－α、ＴＮＦ－β、ＴＮＦ－ＲＩ、ＴＮＦ－ＲＩＩ、ＣＤ２３、ＣＤ３０、ＣＤ４０Ｌ、ＥＧＦ、Ｇ－ＣＳＦ、ＧＤＮＦ、ＰＤＧＦ－ＢＢ、ＲＡＮＴＥＳ／ＣＣＬ５、ＩＫＫ、ＮＦ－κＢ、ＴＬＲ２、ＴＬＲ３、ＴＬＲ４、ＴＬ５、ＴＬＲ６、ＴＬＲ７、ＴＬＲ８、ＴＬＲ９、および／または任意のその同族受容体のうちのいずれかの１つ以上の活性を阻害または低減させる。いくつかの実施形態では、抗炎症剤は、アナキンラ（ＫＩＮＥＲＥＴ（登録商標））、リロナセプト、カナキヌマブなどのＩＬ－１またはＩＬ－１受容体アンタゴニストである。いくつかの実施形態では、抗炎症剤は、ＩＬ－６またはＩＬ－６受容体アンタゴニスト、例えば、抗ＩＬ－６抗体または抗ＩＬ－６受容体抗体、例えば、トシリズマブ（ＡＣＴＥＭＲＡ（登録商標））、オロキズマブ、クラザキズマブ、サリルマブ、シルクマブ、シルツキシマブ、またはＡＬＸ－００６１である。いくつかの実施形態では、抗炎症剤は、ＴＮＦ－αアンタゴニスト、例えば、抗ＴＮＦα抗体、例えば、インフリキシマブ（ＲＥＭＩＣＡＤＥ（登録商標））、ゴリムマブ（ＳＩＭＰＯＮＩ（登録商標））、アダリムマブ（ＨＵＭＩＲＡ（登録商標））、セルトリズマブペゴル（ＣＩＭＺＩＡ（登録商標））、またはエタネルセプトである。
いくつかの実施形態では、抗炎症剤は、コルチコステロイドである。例示的なコルチコステロイドには、コルチゾン（ヒドロコルチゾン、ヒドロコルチゾンリン酸ナトリウム、ヒドロコルチゾンコハク酸ナトリウム、ＡＬＡ－ＣＯＲＴ（登録商標）、ＨＹＤＲＯＣＯＲＴ ＡＣＥＴＡＴＥ（登録商標）、ヒドロコルチゾンホスフェートＬＡＮＡＣＯＲＴ（登録商標）、ＳＯＬＵ－ＣＯＲＴＥＦ（登録商標））、デカドロン（デキサメタゾン、デキサメタゾン酢酸エステル、デキサメタゾンリン酸エステルナトリウム、ＤＥＸＡＳＯＮＥ（登録商標）、ＤＩＯＤＥＸ（登録商標）、ＨＥＸＡＤＲＯＬ（登録商標）、ＭＡＸＩＤＥＸ（登録商標））、メチルプレドニゾロン（６－メチルプレドニゾロン、メチルプレドニゾロン酢酸エステル、メチルプレドニゾロンコハク酸エステルナトリウム、ＤＵＲＡＬＯＮＥ（登録商標）、ＭＥＤＲＡＬＯＮＥ（登録商標）、ＭＥＤＲＯＬ（登録商標）、Ｍ－ＰＲＥＤＮＩＳＯＬ（登録商標）、ＳＯＬＵ－ＭＥＤＲＯＬ（登録商標））、プレドニゾロン（ＤＥＬＴＡ－ＣＯＲＴＥＦ（登録商標）、ＯＲＡＰＲＥＤ（登録商標）、ＰＥＤＩＡＰＲＥＤ（登録商標）、ＰＲＥＺＯＮＥ（登録商標））、およびプレドニゾン（ＤＥＬＴＡＳＯＮＥ（登録商標）、ＬＩＱＵＩＤ ＰＲＥＤ（登録商標）、ＭＥＴＩＣＯＲＴＥＮ（登録商標）、ＯＲＡＳＯＮＥ（登録商標））、およびビスホスホネート（例えば、パミドロネート（ＡＲＥＤＩＡ（登録商標））、およびゾレドロン酸（ＺＯＭＥＴＡＣ（登録商標））が含まれるが、これらに限定されない。
上述のかかる併用療法は、併用投与（２つ以上の治療剤が同じまたは別個の製剤に含まれている場合）、および別個の投与を包括し、その場合、がん免疫療法の投与は、追加の治療剤または複数の薬剤の投与の前、同時、および／または後に起こり得る。一事例では、がん免疫療法の投与および追加の治療剤の投与は、互いに約１ヶ月以内、または約１、２、もしくは３週間以内、または約１、２、３、４、５、もしくは６日間以内に起こる。
理論に縛られることを望まないが、共刺激分子を促進することによって、または共阻害分子を阻害することによってＴ細胞刺激を増強することは、腫瘍細胞死を促進し、それによってがんの進行を治療または遅延させることができると考えられる。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、共刺激分子に指向するアゴニストと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、共刺激分子には、ＣＤ４０、ＣＤ２２６、ＣＤ２８、ＯＸ４０、ＧＩＴＲ、ＣＤ１３７、ＣＤ２７、ＨＶＥＭ、またはＣＤ１２７が含まれる。いくつかの事例では、共刺激分子に指向するアゴニストは、ＣＤ４０、ＣＤ２２６、ＣＤ２８、ＯＸ４０、ＧＩＴＲ、ＣＤ１３７、ＣＤ２７、ＨＶＥＭ、またはＣＤ１２７と結合するアゴニスト抗体である。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、共阻害分子に指向するアンタゴニストと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、共阻害分子には、ＣＴＬＡ－４（ＣＤ１ ５２としても知られる）、ＴＩＭ－３、ＢＴＬＡ、ＶＩＳＴＡ、ＬＡＧ－３、Ｂ７－Ｈ３、Ｂ７－Ｈ４、ＩＤＯ、ＴＩＧＩＴ、ＭＩＣＡ／Ｂ、またはアルギナーゼが含まれ得る。いくつかの事例では、共阻害分子に指向するアンタゴニストは、ＣＴＬＡ－４、ＴＩＭ－３、ＢＴＬＡ、ＶＩＳＴＡ、ＬＡＧ－３、Ｂ７－Ｈ３、Ｂ７－Ｈ４、ＩＤＯ、ＴＩＧＩＴ、ＭＩＣＡ／Ｂ、またはアルギナーゼと結合するアンタゴニスト抗体である。
いくつかの事例では、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストは、ＣＴＬＡ－４（ＣＤ１５２としても知られる）に指向するアンタゴニスト、例えば、遮断抗体と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストは、イピリムマブ（ＭＤＸ－０１０、ＭＤＸ－１０１、またはＹＥＲＶＯＹ（登録商標）としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストは、トレメリムマブ（チシリムマブまたはＣＰ－６７５，２０６としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストは、Ｂ７－Ｈ３（ＣＤ２７６としても知られる）に指向するアンタゴニスト、例えば、遮断抗体と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストは、ＭＧＡ２７１と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストは、ＴＧＦ－βに指向するアンタゴニスト、例えば、メテリムマブ（ＣＡＴ－１９２としても知られている）、フレソリムマブ（ＧＣ１００８としても知られている）、またはＬＹ２１５７２９９と組み合わせて投与され得る。
いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、キメラ抗原受容体（ＣＡＲ）を発現するＴ細胞（例えば、細胞傷害性Ｔ細胞またはＣＴＬ）の養子移入を含む治療と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ドミナントネガティブＴＧＦベータ受容体、例えばドミナントネガティブＴＧＦベータＩＩ型受容体を含むＴ細胞の養子移入を含む治療と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＨＥＲＣＲＥＥＭプロトコル（例えば、ＣｌｉｎｉｃａｌＴｒｉａｌｓ．ｇｏｖ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ ＮＣＴ００８８９９５４）を含む治療と組み合わせて投与され得る。
いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＣＤ１３７に指向するアゴニスト（ＴＮＦＲＳＦ９、４－１ ＢＢ、またはＩＬＡとしても知られている）、例えば、活性化抗体と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ウレルマブ（ＢＭＳ－６６３５１３としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＣＤ４０に指向するアゴニスト、例えば、活性化抗体と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＣＰ－８７０８９３と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＯＸ４０に指向するアゴニスト（ＣＤ１３４としても知られている）、例えば、活性化抗体と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、抗ＯＸ４０抗体（例えば、ＡｇｏｎＯＸ）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＣＤ２７に指向するアゴニスト、例えば、活性化抗体と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＣＤＸ－１１２７と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、インドールアミン－２，３－ジオキシゲナーゼ（ＩＤＯ）に指向するアンタゴニストと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、ＩＤＯアンタゴニストは、１－メチル－Ｄ－トリプトファン（１－Ｄ－ＭＴとしても知られている）である。
いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、抗体薬物複合体と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、抗体薬物複合体は、メルタンシンまたはモノメチルアウリスタチンＥ（ＭＭＡＥ）を含む。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、抗ＮａＰｉ２ｂ抗体－ＭＭＡＥ複合体（ＤＮＩＢ０６００ＡまたはＲＧ７５９９としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、トラスツズマブエムタンシン（Ｔ－ＤＭ１、ａｄｏ－トラスツズマブエムタンシン、またはＫＡＤＣＹＬＡ（登録商標）、Ｇｅｎｅｎｔｅｃｈとしても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＤＭＵＣ５７５４Ａと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、エンドセリンＢ受容体（ＥＤＮＢＲ）を標的とする抗体薬物複合体、例えば、ＭＭＡＥと複合したＥＤＮＢＲに指向する抗体と組み合わせて投与され得る。
いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、抗血管新生剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＶＥＧＦに指向する抗体、例えば、ＶＥＧＦ－Ａと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ベバシズマブ（ＡＶＡＳＴＩＮ（登録商標）、Ｇｅｎｅｎｔｅｃｈとしても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、アンジオポエチン２（Ａｎｇ２としても知られている）に対指向する抗体と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＭＥＤＩ３６１７と組み合わせて投与され得る。
いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、抗腫瘍剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＣＳＦ－１ Ｒを標的とする薬剤（Ｍ－ＣＳＦＲまたはＣＤ１１５としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、抗ＣＳＦ－１Ｒ（ＩＭＣ－ＣＳ４としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、インターフェロン、例えばインターフェロンアルファまたはインターフェロンガンマと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ロフェロン－Ａ（組換えインターフェロンアルファ－２ａとしても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＧＭ－ＣＳＦ（組換えヒト顆粒球マクロファージコロニー刺激因子、ｒｈｕ ＧＭ－ＣＳＦ、サルグラモスチム、またはＬＥＵＫＩＮＥ（登録商標）としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＩＬ－２（アルデスロイキンまたはＰＲＯＬＥＵＫＩＮ（登録商標）としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＩＬ－１２と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＣＤ２０を標的とする抗体と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、ＣＤ２０を標的とする抗体は、オビヌツズマブ（ＧＡ１０１またはＧＡＺＹＶＡ（登録商標）としても知られている）またはリツキシマブである。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＧＩＴＲを標的とする抗体と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、ＧＩＴＲを標的とする抗体は、ＴＲＸ５１８である。
いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、がんワクチンと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、がんワクチンは、ペプチドがんワクチンであり、いくつかの事例では、個別化ペプチドワクチンである。いくつかの事例では、ペプチドがんワクチンは、多価長ペプチド、マルチペプチド、ペプチドカクテル、ハイブリッドペプチド、またはペプチドパルス樹状細胞ワクチンである（例えば、Ｙａｍａｄａ ｅｔ ａｌ．，Ｃａｎｃｅｒ Ｓｃｉ．１０４：１４－２１，２０１３を参照されたい）。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、アジュバントと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＴＬＲアゴニスト、例えば、Ｐｏｌｙ－ＩＣＬＣ（ＨＩＬＴＯＮＯＬ（登録商標）としても知られている）、ＬＰＳ、ＭＰＬ、またはＣｐＧ ＯＤＮを含む治療と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、腫瘍壊死因子（ＴＮＦ）アルファと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＩＬ－１と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＨＭＧＢ１と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＩＬ－１０アンタゴニストと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＩＬ－４アンタゴニストと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＩＬ－１３アンタゴニストと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＨＶＥＭアンタゴニストと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＩＣＯＳアゴニストと組み合わせて、例えば、ＩＣＯＳ－Ｌ、またはＩＣＯＳに指向するアゴニスト抗体の投与によって投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＣＸ３ＣＬ１を標的とする治療と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＣＸＣＬ９を標的とする治療と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＣＸＣＬ１０を標的とする治療と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＣＣＬ５を標的とする治療と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＬＦＡ－１またはＩＣＡＭ１アゴニストと組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、セレクチンアゴニストと組み合わせて投与され得る。
いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、標的療法と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、Ｂ－Ｒａｆの阻害剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ベムラフェニブ（ＺＥＬＢＯＲＡＦ（登録商標）としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ダブラフェニブ（ＴＡＦＩＮＬＡＲ（登録商標）としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、エルロチニブ（ＴＡＲＣＥＶＡ（登録商標）としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＭＥＫ１（ＭＡＰ２Ｋ１としても知られている）またはＭＥＫ２（ＭＡＰ２Ｋ２としても知られている）などのＭＥＫの阻害剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、コビメチニブ（ＧＤＣ－０９７３またはＸＬ－５１８としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、トラメチニブ（ＭＥＫＩＮＩＳＴ（登録商標）としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、Ｋ－Ｒａｓの阻害剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ｃ－Ｍｅｔの阻害剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、オナルツズマブ（ＭｅｔＭＡｂとしても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、Ａｌｋの阻害剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＡＦ８０２（ＣＨ５４２４８０２またはアレクチニブとしても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ホスファチジルイノシトール３－キナーゼ（ＰＩ３Ｋ）の阻害剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＢＫＭ１２０と組み合わせて投与され得る。
いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、イデラリシブ（ＧＳ－１１０１またはＣＡＬ－１０１としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ペリホシン（ＫＲＸ－０４０１としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、Ａｋｔの阻害剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＭＫ２２０６と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＧＳＫ６９０６９３と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＧＤＣ－０９４１と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ｍＴＯＲの阻害剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、シロリムス（ラパマイシンとしても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、テムシロリムス（ＣＣＩ－７７９またはＴＯＲＩＳＥＬ（登録商標）としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、エベロリムス（ＲＡＤ００１としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、リダフォロリムス（ＡＰ－２３５７３、ＭＫ－８６６９、またはデフォロリムスとしても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＯＳＩ－０２７と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＡＺＤ８０５５と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＩＮＫ１２８と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、二重ＰＩ３Ｋ／ｍＴＯＲ阻害剤と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＸＬ７６５と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＧＤＣ－０９８０と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＢＥＺ２３５（ＮＶＰ－ＢＥＺ２３５としても知られている）と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＢＧＴ２２６と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＧＳＫ２１２６４５８と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＰＦ－０４６９１５０２と組み合わせて投与され得る。いくつかの事例では、免疫チェックポイント阻害剤、例えば、ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよび／またはＣＴＬＡ４アンタゴニストは、ＰＦ－０５２１２３８４（ＰＫＩ－５８７としても知られている）と組み合わせて投与され得る。
ＰＤ－Ｌ１軸結合アンタゴニストおよびＣＴＬＡ４アンタゴニストは、例示的ながん免疫療法として上記で示されているが、これは限定することを意図したものではなく、本開示の任意のがん免疫療法は、本明細書に記載されている、さもなければ当技術分野で既知である（医学的判断に従う）他の治療のいずれかと組み合わせて投与することができる。
コンピュータシステム
本開示は、本開示の方法を実施するようにプログラムされたコンピュータシステムを提供する。図２は、例えば、ＷＧＳデータを処理して、ｃｆＤＮＡ分子のコピー数異常（ＣＮＡ）および断片長を決定し、ＣＮＡを処理してＣＮＡプロファイル変化を決定し、断片長を処理して断片長プロファイル変化を決定し、ＭＳデータを処理して、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々の平均メチル化割合を決定し、ＣｐＧアイランド全体にわたる平均メチル化割合プロファイルを処理して、メチル化割合プロファイルを決定し、ある時点での対象の腫瘍割合を決定し、かつ対象の腫瘍進行を検出するようにプログラムされている、または他の方法で構成されたコンピュータシステム２０１を示す。コンピュータシステム２０１は、例えば、ＷＧＳデータを処理して、ｃｆＤＮＡ分子のコピー数異常（ＣＮＡ）および断片長を決定し、ＣＮＡを処理して、ＣＮＡプロファイル変化を決定し、断片長を処理して、断片長のプロファイル変化を決定し、ＭＳデータを処理して、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々の平均メチル化割合を決定し、ＣｐＧアイランド全体にわたる平均メチル化割合プロファイルを処理して、メチル化割合プロファイルを決定し、ある時点での対象の腫瘍割合を決定し、かつ対象の腫瘍進行を検出するためのなど、本開示の分析、計算、および生成の様々な態様を調整することができる。コンピュータシステム２０１は、ユーザの電子デバイス、または電子デバイスに対して遠隔に配置されたコンピュータシステムであり得る。電子デバイスは、モバイル電子デバイスであり得る。
コンピュータシステム２０１は、中央処理装置（ＣＰＵ、本明細書では「プロセッサ」および「コンピュータプロセッサ」も）２０５を含み、これは、シングルコアまたはマルチコアプロセッサ、または並列処理のための複数のプロセッサであり得る。コンピュータシステム２０１はまた、メモリまたはメモリ位置２１０（例えば、ランダムアクセスメモリ、読み取り専用メモリ、フラッシュメモリ）、電子ストレージユニット２１５（例えば、ハードディスク）、１つ以上の他のシステムと通信するための通信インターフェース２２０（例えば、ネットワークアダプタ）、ならびにキャッシュ、他のメモリ、データストレージ、および／または電子ディスプレイアダプタなどの周辺デバイス２２５を含む。メモリ２１０、ストレージユニット２１５、インターフェース２２０、および周辺デバイス２２５は、通信バス（実線）を介してＣＰＵ２０５と通信して、マザーボードを形成する。ストレージユニット２１５は、データを格納するためのデータストレージユニット（またはデータリポジトリ）であり得る。コンピュータシステム２０１は、通信インターフェース２２０の支持で、コンピュータネットワーク（「ネットワーク」）２３０に動作可能に結合することができる。ネットワーク２３０は、インターネット、またはインターネットと通信しているインターネットおよび／またはエクストラネットであり得る。ネットワーク２３０は、いくつかの事例では、電気通信および／またはデータネットワークである。いくつかの実施形態では、ネットワーク２３０は、イーサネット（登録商標）ネットワーク、トークンリングネットワークなど；広域ネットワーク；ワイヤレス広域ネットワーク（「ＷＷＡＮ」）；仮想ネットワーク、例えば、仮想プライベートネットワーク（「ＶＰＮ」）；インターネット；イントラネット；エクストラネット；ＩＥＥＥ ８０２．１１スイートのプロトコル、当技術分野で既知であるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロトコル、および／もしくは任意の他のワイヤレスプロトコルのいずれかの下で動作するネットワークを含むがこれらに限定されないワイヤレスネットワーク；ならびに／またはこれらおよび／もしくは他のネットワークの任意の組み合わせを含むがこれらに限定されないローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）を含むことができる。ネットワーク２３０は、クラウドコンピューティングなどの分散コンピューティングを可能にすることができる、１つ以上のコンピュータサーバを含むことができる。例えば、１つ以上のコンピュータサーバは、ネットワーク２３０（「クラウド」）を介したクラウドコンピューティングが、例えば、ＷＧＳデータを処理して、ｃｆＤＮＡ分子のコピー数異常（ＣＮＡ）および断片長を決定し、ＣＮＡを処理して、ＣＮＡプロファイル変化を決定し、断片長を処理して、断片長のプロファイル変化を決定し、ＭＳデータを処理して、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々の平均メチル化割合を決定し、ＣｐＧアイランド全体にわたる平均メチル化割合プロファイルを処理して、メチル化割合プロファイルを決定し、ある時点での対象の腫瘍割合を決定し、かつ対象の腫瘍進行を検出するためのなど、本開示の分析、計算、および生成の様々な態様を実行することを可能にし得る。かかるクラウドコンピューティングは、例えば、Ａｍａｚｏｎ（登録商標）Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ａｚｕｒｅ、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）Ｃｌｏｕｄ Ｐｌａｔｆｏｒｍ、ＩＢＭ（登録商標）クラウドなどのクラウドコンピューティングプラットフォームによって提供され得る。ネットワーク２３０は、いくつかの事例では、コンピュータシステム２０１の支持で、ピアツーピアネットワークを実装することができ、これにより、コンピュータシステム２０１と結合されたデバイスがクライアントまたはサーバとして動作することが可能となり得る。
ＣＰＵ２０５は、プログラムまたはソフトウェアで具体化することができる、メモリ２１０に格納された、一連の機械可読命令を実行することができる。命令は、ＣＰＵ２０５によって実行され、次に、本開示の方法を実装するようにＣＰＵ２０５をプログラムまたは他の方法で構成することができる。ＣＰＵ２０５によって実行される動作の例には、フェッチ、デコード、実行、およびライトバックが含まれ得る。
ＣＰＵ２０５は、集積回路などの回路の一部であり得る。システム２０１の１つ以上の他の構成要素が、回路に含まれ得る。いくつかの事例では、回路は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、マイクロプロセッサ、コア、またはメモリチップである。ＣＰＵは、任意の種類の電子回路であり得ることを理解されたい。
ストレージユニット２１５は、ドライバ、ライブラリ、および保存されたプログラムなどのファイルを格納することができる。ストレージユニット２１５は、ユーザデータ、例えば、ユーザプリファレンスおよびユーザプログラムを格納することができる。コンピュータシステム２０１は、いくつかの事例では、イントラネットまたはインターネットを介してコンピュータシステム２０１と通信するリモートサーバ上に配置されるなど、コンピュータシステム２０１の外部にある１つ以上の追加のデータストレージユニットを含むことができる。
コンピュータシステム２０１は、ネットワーク２３０を介して１つ以上のリモートコンピュータシステムと通信することができる。例えば、コンピュータシステム２０１は、ユーザ（例えば、医師、看護師、管理人、患者、または対象）のリモートコンピュータシステムと通信することができる。リモートコンピュータシステムの例には、パーソナルコンピュータ（例えば、ポータブルＰＣ）、スレートまたはタブレットＰＣ（例えば、Ａｐｐｌｅ（登録商標）ｉＰａｄ（登録商標）、Ｓａｍｓｕｎｇ（登録商標）Ｇａｌａｘｙ Ｔａｂ）、電話、スマートフォン（例えば、Ａｐｐｌｅ（登録商標）ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）対応デバイス、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ（登録商標））、または携帯情報端末が含まれる。ユーザは、ネットワーク２３０を介してコンピュータシステム２０１にアクセスすることができる。
本明細書に記載の方法は、例えば、メモリ２１０または電子ストレージユニット２１５などのコンピュータシステム２０１の電子ストレージ位置に格納された機械（例えば、コンピュータプロセッサ）実行可能コードによって実施することができる。機械実行可能または機械読み取り可能コードは、ソフトウェアの形式で提供され得る。使用中に、コードは、プロセッサ２０５によって実行され得る。いくつかの事例では、コードは、ストレージユニット２１５から取り出され、プロセッサ２０５による容易なアクセスのためにメモリ２１０に記憶され得る。いくつかの状況では、電子ストレージユニット２１５を排除することができ、機械実行可能命令がメモリ２１０に記憶される。
コードは、コードを実行するように適合されたプロセッサを備える機械で使用するために予めコンパイルおよび構成されるか、または実行時にコンパイルされ得る。コードは、コードが予めコンパイルされるか、またはコンパイルされた様式で実行することができるように選択できるプログラミング言語で提供され得る。
コンピュータシステム２０１など、本明細書で提供されるシステムおよび方法の態様は、プログラミングで具体化することができる。技術の様々な態様は、典型的に、機械（またはプロセッサ）の実行可能コードおよび／または機械可読媒体の種類で実行または具体化される関連データの形式の「製品」または「物品」と考えることができる。機械実行可能コードは、メモリ（例えば、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリまたはやハードディスクなどの電子ストレージユニットに保存され得る。「ストレージ」タイプ媒体は、コンピュータ、プロセッサなどの有形メモリのいずれかもしくはすべて、または様々な半導体メモリ、テープドライブ、ディスクドライブなどのそれらの関連モジュールを含むことができ、これは、ソフトウェアプログラミングのためにいつでも非一時的なストレージを提供し得る。ソフトウェアのすべてまたは部分は、インターネットまたは他の様々な電気通信ネットワークを介して通信される。かかる通信は、例えば、あるコンピュータまたはプロセッサから別のものへ、例えば、管理サーバまたはホストコンピュータからアプリケーションサーバのコンピュータプラットフォームへのソフトウェアの負荷を可能とし得る。したがって、ソフトウェア要素を保持し得る別の種類の媒体には、ローカルデバイス間の物理的インターフェース、有線および光固定電話ネットワーク、ならびに様々なエアリンクで使用されるような、光、電気、および電磁波が含まれる。有線または無線リンク、光リンクなどのような波を運ぶ物理的要素も、ソフトウェアを搭載した媒体として考慮される。本明細書で使用される場合、非一時的で有形の「ストレージ」媒体に限定されない限り、コンピュータまたは機械「可読媒体」などの用語は、実行のためにプロセッサに命令を提供することに関与する任意の媒体を指す。
したがって、コンピュータ実行可能コードなどの機械可読媒体は、有形ストレージ媒体、搬送波媒体、または物理的伝送媒体を含むがこれらに限定されない多くの形態をとることができる。不揮発性ストレージ媒体は、例えば、図面に示される、データベースなどを実装するために使用され得る、任意のコンピュータなどのストレージデバイスのいずれかなどの光または磁気ディスクを含む。揮発性ストレージ媒体には、かかるコンピュータプラットフォームのメインメモリなどのダイナミックメモリが含まれる。有形伝送媒体には、同軸ケーブル、コンピュータシステム内のバスを構成するワイヤを含む、銅線および光ファイバーが含まれる。搬送波伝送媒体は、電気もしくは電磁信号、または無線周波数（ＲＦ）および赤外線（ＩＲ）データ通信中に生成されるような音波もしくは光波の形態をとることができる。したがって、コンピュータ可読媒体の一般的な形式には、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、任意の他の磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤまたはＤＶＤ－ＲＯＭ、任意の他の光学媒体、パンチカード紙テープ、ホールのパターンを有する任意の他の物理ストレージ媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、およびＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ（登録商標）－ＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップまたはカートリッジ、データまたは命令を伝送する搬送波、かかる搬送波を伝送するケーブルまたはリンク、あるいはコンピュータがプログラミングコードおよび／またはデータを読み取ることができる任意の他の媒体が含まれる。これらの形式のコンピュータ可読媒体の多くは、実行のために１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスをプロセッサに運ぶことに関与し得る。
コンピュータシステム２０１は、例えば、決定されたＣＮＡおよびｃｆＤＮＡ分子の断片長、決定されたＣＮＡプロファイル変化、決定された断片長プロファイル変化、決定された腫瘍割合、検出された対象の腫瘍進行または非進行、検出された腫瘍状態（例えば、進行または非進行）、経時的な腫瘍進行／腫瘍非進行状態（例えば、数値的またはプロットされた）、決定されたメチル化状態またはその変化などを提供するためのユーザインターフェース（ＵＩ）２４０を含む電子ディスプレイ２３５を含むか、またはそれと通信することができる。ＵＩの例には、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）が含まれるが、これに限定されない。ＧＵＩは、モバイルデバイス上で実行するためのウェブ系ユーザインターフェースまたはアプリケーション系ユーザインターフェースを含むことができるが、これらに限定されない。
本開示の方法およびシステムは、１つ以上のアルゴリズムの方法によって実施することができる。アルゴリズムは、中央処理装置２０５による実行時にソフトウェアによって実装することができる。このアルゴリズムは、例えば、ＷＧＳデータを処理して、コピー数異常（ＣＮＡ）およびｃｆＤＮＡ分子の断片長を決定し、ＣＮＡを処理して、ＣＮＡプロファイル変化を決定し、断片長を処理して、治療の過程で患者からの複数の試料の特定のＣＮＡシグナルの強度の変化を定量化することによって断片長のプロファイル変化を決定し（これは、ＣＮＡに基づいて別々の試料で腫瘍割合を別々に定量化することから生じる特定のエラーモードの傾向が少ないことが示され、図１５Ａおよび１５Ｂを参照されたい）、ＭＳデータを処理して、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々の平均メチル化割合を決定し、ＣｐＧアイランド全体にわたる平均メチル化割合プロファイルを処理して、メチル化割合プロファイルを決定し、直交データのトレーニングに基づいて、ある時点での対象の腫瘍割合を決定し、かつ対象の腫瘍進行を検出することができる。
これは統計モデリング技術として記載されているが、上記のプロセスは、様々な周知の機械学習技術を修飾することによっても実行され得る。
列挙される実施形態
以下の列挙される実施形態は、本発明のいくつかの態様を代表するものである。
１．がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法であって、
第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、
第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、
第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、
第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、
第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、
第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、
少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法。
２．第１または第２の体液試料が、血液、血清、血漿、硝子体、痰、尿、涙、汗、唾液、精液、粘膜排出物、粘液、脊髄液、脳脊髄液（ＣＳＦ）、胸水、腹水、羊水、リンパ液からなる群から選択される、実施形態１に記載の方法。
３．第１のＷＧＳデータを取得することが、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子を配列決定して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または第２のＷＧＳデータを取得することが、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を配列決定して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む、実施形態１に記載の方法。
４．配列決定が、約２５回以下の深度で実施される、実施形態３に記載の方法。
５．配列決定が、約１０回以下の深度で実施される、実施形態３に記載の方法。
６．配列決定が、約８回以下の深度で実施される、実施形態３に記載の方法。
７．配列決定が、約６回以下の深度で実施される、実施形態３に記載の方法。
８．第１または第２の複数の配列決定読み取りを基準ゲノムと整列して、それによって、複数の整列配列決定読み取りを生成することをさらに含む、実施形態３に記載の方法。
９．複数のゲノム領域について第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む、実施形態１に記載の方法。
１０．濃縮が、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を増幅することを含む、実施形態９に記載の方法。
１１．増幅が、選択的な増幅を含む、実施形態１０に記載の方法。
１２．増幅が、普遍的な増幅を含む、実施形態１０に記載の方法。
１３．濃縮が、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分を選択的に単離することを含む、実施形態９に記載の方法。
１４．第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分を選択的に単離することが、複数のプローブを使用することを含み、複数のプローブの各々が、複数のゲノム領域のうちのゲノム領域の少なくとも一部分と配列相補性を有する、実施形態１３に記載の方法。
１５．少なくとも一部分が、腫瘍マーカー遺伝子座を含む、実施形態１３に記載の方法。
１６．少なくとも一部分が、複数の腫瘍マーカー遺伝子座を含む、実施形態１５に記載の方法。
１７．複数の腫瘍マーカー遺伝子座が、Ｔｈｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｔｌａｓ（ＴＣＧＡ）またはＣａｔａｌｏｇｕｅ ｏｆ Ｓｏｍａｔｉｃ Ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｃａｎｃｅｒ（ＣＯＳＭＩＣ）から選択される１つ以上の遺伝子座を含む、実施形態１６に記載の方法。
１８．第１の複数のＣＮＡを決定することが、第１の複数の配列決定読み取りの複数のゲノム領域の各々でのＣＮＡの定量的測定値を決定することを含み、第２の複数のＣＮＡを決定することが、第２の複数の配列決定読み取りの複数のゲノム領域の各々でのＣＮＡの定量的測定値を決定することを含む、実施形態３に記載の方法。
１９．ＧＣ含量および／またはマッパビリティ傾向について、第１の複数のＣＮＡまたは第２の複数のＣＮＡを修正することをさらに含む、実施形態１８に記載の方法。
２０．修正が、統計モデリング分析を使用することを含む、実施形態１９に記載の方法。
２１．統計モデリング分析が、ＬＯＥＳＳ回帰またはベイズモデルを含む、実施形態２０に記載の方法。
２２．複数のゲノム領域が、予め決定されたサイズを有する基準ゲノムの非重複ゲノム領域を含む、実施形態１８に記載の方法。
２３．予め決定されたサイズが、約５０キロベース（ｋｂ）、約１００ｋｂ、約２００ｋｂ、約５００ｋｂ、約１メガベース（Ｍｂ）、約２Ｍｂ、約５Ｍｂ、または約１０Ｍｂである、実施形態２２に記載の方法。
２４．複数のゲノム領域が、少なくとも約１，０００個の別個のゲノム領域を含む、実施形態１８に記載の方法。
２５．複数のゲノム領域が、少なくとも約２，０００個の別個のゲノム領域を含む、実施形態２４に記載の方法。
２６．ＣＮＡプロファイル変化を決定することが、第１の複数のＣＮＡおよび第２の複数のＣＮＡを複数の基準ＣＮＡ値と比較することを含み、複数の基準ＣＮＡ値が、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される、実施形態１に記載の方法。
２７．追加の対象が、がんを有しない１人以上の対象を含む、実施形態２６に記載の方法。
２８．追加の対象が、腫瘍進行を有しない１人以上の対象を含む、実施形態２６に記載の方法。
２９．複数の基準ＣＮＡ値が、第１の時点後の１つ以上の後続の時点で取得される対象の追加の体液試料を使用して取得される、実施形態２６に記載の方法。
３０．予め決定された基準を満たす第１の複数のＣＮＡおよび第２の複数のＣＮＡのサブセットを除外することをさらに含む、実施形態１に記載の方法。
３１．所与のＣＮＡ値と対応する基準ＣＮＡ値との間の差が、約１標準偏差以下の差を含む場合に、第１の複数のＣＮＡまたは第２の複数のＣＮＡ値の所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む、実施形態３０に記載の方法。
３２．所与のＣＮＡ値と対応する基準ＣＮＡ値との間の差が、約２標準偏差以下の差を含む場合に、第１の複数のＣＮＡまたは第２の複数のＣＮＡ値の所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む、実施形態３１に記載の方法。
３３．所与のＣＮＡ値と対応する基準ＣＮＡ値との間の差が、約３標準偏差以下の差を含む場合に、第１の複数のＣＮＡまたは第２の複数のＣＮＡ値の所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む、実施形態３１に記載の方法。
３４．所与のＣＮＡ値と対応する局所平均断片長との間のスピアマンの順位相関に基づいて、第１の複数のＣＮＡまたは第２の複数のＣＮＡ値の所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む、実施形態３０に記載の方法。
３５．スピアマンの順位相関係数（スピアマンのｒｈｏ）が、－０．１未満である場合に、第１の複数のＣＮＡまたは第２の複数のＣＮＡ値の所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む、実施形態３４に記載の方法。
３６．ライブラリまたはゲノム位置に基づいて、第１の複数の断片長または第２の複数の断片長を正規化することをさらに含む、実施形態１に記載の方法。
３７．第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、１を超える、１．１を超える、１．２を超える、１．３を超える、１．４を超える、１．５を超える、１．６を超える、１．７を超える、１．８を超える、１．９を超える、２を超える、３を超える、４を超える、または５を超える場合に、腫瘍状態が、対象の腫瘍進行を含むことを検出することをさらに含む、実施形態１に記載の方法。
３８．第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、０．０１未満、０．０５未満、０．１未満、０．２未満、０．３未満、０．４未満、または０．５未満である場合に、対象の主要分子応答（ＭＭＲ）を検出することをさらに含む、実施形態１に記載の方法。
３９．少なくとも約５０％の感度で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１～３８のいずれか１つに記載の方法。
４０．少なくとも約７０％の感度で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態３９に記載の方法。
４１．少なくとも約９０％の感度で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態４０に記載の方法。
４２．少なくとも約５０％の特異性で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１～４１のいずれか１つに記載の方法。
４３．少なくとも約７０％の特異性で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態４２に記載の方法。
４４．少なくとも約９０％の特異性で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態４３に記載の方法。
４５．少なくとも約９８％の特異性で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態４４に記載の方法。
４６．少なくとも約５０％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１～４５のいずれか１つに記載の方法。
４７．少なくとも約７０％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態４６に記載の方法。
４８．少なくとも約９０％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態４７に記載の方法。
４９．少なくとも約５０％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１～４８のいずれか１つに記載の方法。
５０．少なくとも約７０％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態４９に記載の方法。
５１．少なくとも約９０％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態５０に記載の方法。
５２．少なくとも約０．６０の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１～５１のいずれか１つに記載の方法。
５３．少なくとも約０．７５の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態５２に記載の方法。
５４．少なくとも約０．９０の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態５３に記載の方法。
５５．腫瘍進行が検出されない場合に、対象の腫瘍非進行を決定することをさらに含む、実施形態１～５４のいずれか１つに記載の方法。
５６．対象の決定された腫瘍状態に基づいて、対象のがんを治療するために治療有効用量の治療を投与することをさらに含む、実施形態１～５５のいずれか１つに記載の方法。
５７．治療が、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤を含む、実施形態５６に記載の方法。
５８．検出された腫瘍状態が、腫瘍進行、非進行、退行、または再発を示す、実施形態１～５７のいずれか１つに記載の方法。
５９．第１および第２のＷＧＳデータが、パイロ配列決定、合成による配列決定、単一分子配列決定、ナノポア配列決定、半導体配列決定、ライゲーションによる配列決定、ハイブリダイゼーションによる配列決定、超並列配列決定、鎖末端配列決定、単一分子リアルタイム配列決定、ポロニー配列決定、コンビナトリアルプローブアンカー合成、またはハイブリッド捕捉系配列決定によって取得される、実施形態１～５８のいずれか１つに記載の方法。
６０．第１および第２のＷＧＳデータが、配列決定デバイスまたはコンピュータプロセッサによって取得される、実施形態１～５９のいずれか１つに記載の方法。
６１．がんを有する対象の腫瘍状態を評価するためのコンピュータシステムであって、
（ｉ）第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データ、および（ｉｉ）第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを保存するように構成されたデータベースと、
データベースと動作可能に結合された１つ以上のコンピュータプロセッサであって、１つ以上のコンピュータプロセッサが、個別にまたは集合的に、
第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定し、
第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定し、
第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定し、
第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定し、
少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定し、かつ
少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出するようにプログラムされている、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含む、コンピュータシステム。
６２．非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法を実施する、機械実行可能命令を含み、方法が、
第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、
第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、
第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、
第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、
第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、
第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、
少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化および断片長プロファイル変化に基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
６３．がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法であって、
ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、
第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、
ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、
第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、
１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定することと、
少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法。
６４．第１または第２の体液試料が、血液、血清、血漿、硝子体、痰、尿、涙、汗、唾液、精液、粘膜排出物、粘液、脊髄液、脳脊髄液（ＣＳＦ）、胸水、腹水、羊水、リンパ液からなる群から選択される、実施形態６３に記載の方法。
６５．第１のＭＳデータを取得することが、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または第２のＭＧＳデータを取得することが、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む、実施形態６３に記載の方法。
６６．メチル化配列決定が、全ゲノムバイサルファイト配列決定を含む、実施形態６５に記載の方法。
６７．メチル化配列決定が、全ゲノム酵素的メチル－ｓｅｑを含む、実施形態６５に記載の方法。
６８．メチル化配列決定が、酸化的バイサルファイト配列決定、ＴＥＴ支援ピリジンボラン配列決定（ＴＡＰＳ）、ＴＥＴ支援バイサルファイト配列決定（ＴＡＢＳ）、酸化的バイサルファイト配列決定（ｏｘＢＳ－Ｓｅｑ）、ＡＰＯＢＥＣ結合エピジェネティック配列決定（ＡＣＥ－ｓｅｑ）、メチル化ＤＮＡ免疫沈降（ＭｅＤＩＰ）配列決定、ヒドロキシメチル化ＤＮＡ免疫沈降（ｈＭｅＤＩＰ）配列決定、メチル化アレイ分析、減少表現バイサルファイト配列決定（ＲＲＢＳ－Ｓｅｑ）、またはシトシン５－ヒドロキシメチル化配列決定を含む、実施形態６５に記載の方法。
６９．メチル化配列決定が、約２５回以下の深度で実施される、実施形態６５に記載の方法。
７０．メチル化配列決定が、約１０回以下の深度で実施される、実施形態６５に記載の方法。
７１．メチル化配列決定が、約８回以下の深度で実施される、実施形態６５に記載の方法。
７２．メチル化配列決定が、約６回以下の深度で実施される、実施形態６５に記載の方法。
７３．第１または第２の複数の配列決定読み取りを基準ゲノムと整列して、それによって、複数の整列配列決定読み取りを生成することをさらに含む、実施形態６５に記載の方法。
７４．ゲノムの領域について第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む、実施形態６５に記載の方法。
７５．濃縮が、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を増幅することを含む、実施形態７４に記載の方法。
７６．増幅が、選択的な増幅を含む、実施形態７５に記載の方法。
７７．増幅が、普遍的な増幅を含む、実施形態７５に記載の方法。
７８．濃縮が、第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分を選択的に単離することを含む、実施形態７４に記載の方法。
７９．第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分を選択的に単離することが、複数のプローブを使用することを含み、複数のプローブの各々が、ゲノムの領域のうちの少なくとも一部分と配列相補性を有する、実施形態７８に記載の方法。
８０．少なくとも一部分が、腫瘍マーカー遺伝子座を含む、実施形態７８に記載の方法。
８１．少なくとも一部分が、複数の腫瘍マーカー遺伝子座を含む、実施形態８０に記載の方法。
８２．複数の腫瘍マーカー遺伝子座が、Ｔｈｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｔｌａｓ（ＴＣＧＡ）またはＣａｔａｌｏｇｕｅ ｏｆ Ｓｏｍａｔｉｃ Ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｃａｎｃｅｒ（ＣＯＳＭＩＣ）から選択される１つ以上の遺伝子座を含む、実施形態８１に記載の方法。
８３．ゲノムの領域が、ＣｐＧアイランド、ＣｐＧショア、患者特異的な部分的メチル化ドメイン、一般的な部分的メチル化ドメイン、プロモーター、遺伝子本体、等間隔のゲノム全体でのビン、および転移因子のうちの１つ以上を含む、実施形態６３に記載の方法。
８４．ゲノムの領域が、ゲノムの複数の非重複領域を含む、実施形態６３に記載の方法。
８５．ゲノムの複数の非重複領域が、予め決定されたサイズを有する、実施形態８４に記載の方法。
８６．予め決定されたサイズが、約５０キロベース（ｋｂ）、約１００ｋｂ、約２００ｋｂ、約５００ｋｂ、約１メガベース（Ｍｂ）、約２Ｍｂ、約５Ｍｂ、または約１０Ｍｂである、実施形態８５に記載の方法。
８７．ゲノムの複数の非重複領域が、少なくとも約１，０００個の別個の領域を含む、実施形態８４に記載の方法。
８８．ゲノムの複数の非重複領域が、少なくとも約２，０００個の別個の領域を含む、実施形態８７に記載の方法。
８９．第１または第２の腫瘍割合を決定することが、メチル化割合プロファイルを１つ以上の基準メチル化割合プロファイルと比較することを含み、１つ以上の基準メチル化割合プロファイルが、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される、実施形態６３に記載の方法。
９０．追加の対象が、がんを有する１人以上の対象を含む、実施形態８９に記載の方法。
９１．追加の対象が、がんを有しない１人以上の対象を含む、実施形態８９に記載の方法。
９２．追加の対象が、腫瘍進行を有する１人以上の対象を含む、実施形態８９に記載の方法。
９３．追加の対象が、腫瘍進行を有しない１人以上の対象を含む、実施形態８９に記載の方法。
９４．１つ以上の基準メチル化割合プロファイルが、第１の時点後の１つ以上の後続の時点で取得される対象の追加の体液試料を使用して取得される、実施形態８９に記載の方法。
９５．第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、１を超える、１．１を超える、１．２を超える、１．３を超える、１．４を超える、１．５を超える、１．６を超える、１．７を超える、１．８を超える、１．９を超える、２を超える、３を超える、４を超える、または５を超える場合に、腫瘍状態が、対象の腫瘍進行を含むことを検出することをさらに含む、実施形態６３に記載の方法。
９６．第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、０．０１未満、０．０５未満、０．１未満、０．２未満、０．３未満、０．４未満、または０．５未満である場合に、対象の主要分子応答（ＭＭＲ）を検出することをさらに含む、実施形態６３に記載の方法。
９７．少なくとも約５０％の感度で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態６３～９６のいずれか１つに記載の方法。
９８．少なくとも約７０％の感度で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態９７に記載の方法。
９９．少なくとも約９０％の感度で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態９８に記載の方法。
１００．少なくとも約５０％の特異性で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態６３～９９のいずれか１つに記載の方法。
１０１．少なくとも約７０％の特異性で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１００に記載の方法。
１０２．少なくとも約９０％の特異性で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１０１に記載の方法。
１０３．少なくとも約９８％の特異性で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１０２に記載の方法。
１０４．少なくとも約５０％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態６３～１０３のいずれか１つに記載の方法。
１０５．少なくとも約７０％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１０４に記載の方法。
１０６．少なくとも約９０％の陽性予測値（ＰＰＶ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１０５に記載の方法。
１０７．少なくとも約５０％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態６３～１０６のいずれか１つに記載の方法。
１０８．少なくとも約７０％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１０７に記載の方法。
１０９．少なくとも約９０％の陰性予測値（ＮＰＶ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１０８に記載の方法。
１１０．少なくとも約０．６０の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の状態進行を検出することをさらに含む、実施形態６３～１０９のいずれか１つに記載の方法。
１１１．少なくとも約０．７５の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１１０に記載の方法。
１１２．少なくとも約０．９０の曲線下面積（ＡＵＣ）で対象の腫瘍状態を検出することをさらに含む、実施形態１１１に記載の方法。
１１３．腫瘍進行が検出されない場合に、対象の腫瘍非進行を決定することをさらに含む、実施形態６３～１１２のいずれか１つに記載の方法。
１１４．対象の決定された腫瘍状態に基づいて、対象のがんを治療するために治療有効用量の第２の治療薬を投与することをさらに含む、実施形態６３～１１３のいずれか１つに記載の方法。
１１５．第２の治療薬が、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤を含む、実施形態１１４に記載の方法。
１１６．第１および第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、対象の免疫細胞に由来する、実施形態６３～１１５のいずれか１つに記載の方法。
１１７．検出された腫瘍状態が、腫瘍進行、非進行、退行、または再発を示す、実施形態６３～１１６のいずれか１つに記載の方法。
１１８．第１および第２のＷＳデータが、配列決定デバイスまたはコンピュータプロセッサによって取得される、実施形態６３～１１７のいずれか１つに記載の方法。
１１９．対象が、脳がん、膀胱がん、乳がん、子宮頸がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、食道がん、胃がん、腎臓がん、肝胆道がん、白血病、肝臓がん、肺がん、リンパ腫、卵巣がん、膵臓がん、前立腺がん、皮膚がん、胃がん、甲状腺がん、または尿路がんを有する、実施形態１～６０および６３～１１８のいずれか１つに記載の方法。
１２０．がんを有する対象の腫瘍状態を評価するためのコンピュータシステムであって、
（ｉ）ゲノムの領域全体にわたる第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データ、および（ｉｉ）ゲノムの領域全体にわたる第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、第２のＭＳデータを保存するように構成されたデータベースと、
データベースと動作可能に結合された１つ以上のコンピュータプロセッサであって、１つ以上のコンピュータプロセッサが、個別にまたは集合的に、
第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得し、
第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得し、
１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定し、
少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定し、かつ
少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出するようにプログラムされている、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含む、コンピュータシステム。
１２１．非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法を実施する、機械実行可能命令を含み、方法が、
ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、
第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、
ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、
第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、
１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定することと、
少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
１２２．検出された腫瘍進行が、少なくとも部分的に、それぞれのメチル化割合プロファイルの１つ以上の統計モデリング分析に基づく、実施形態１２０に記載のコンピュータシステムまたは実施形態１２１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
１２３．１つ以上の統計モデリング分析が、線形回帰、単純回帰、バイナリ回帰、ベイズ線形回帰、ベイズモデリング、多項回帰、ガウス過程回帰、ガウスモデリング、バイナリ回帰、ロジスティック回帰、または非線形回帰を含む、実施形態１２２に記載のシステムまたは媒体。
１２４．１つ以上の統計モデリング分析が、検出された腫瘍進行を、既知の腫瘍割合を有する試料に由来するＭＳデータ、純粋な腫瘍試料に由来するＭＳデータ、または健常な試料に由来するＭＳデータと比較される、実施形態１２２または実施形態１２３に記載のシステムまたは媒体。
１２５．がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法であって、
ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、
第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第１のメチル化プロファイルを取得することと、
ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、
第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第２のメチル化プロファイルを取得することと、
１つ以上の遺伝子座全体にわたる第１のメチル化プロファイルと、１つ以上の遺伝子座全体にわたる第２のメチル化プロファイルとを比較することと、
少なくとも部分的に、それぞれのメチル化プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法。
１２６．第１および第２のメチル化プロファイルが、５－ヒドロキシメチルシトシン状態、５－メチルシトシンの状態、濃縮系メチル化評価、中央メチル化レベル、モードメチル化レベル、最大メチル化レベル、または最小メチル化レベルを含む、実施形態１２５に記載の方法。
１２７．第１または第２の体液試料が、血液、血清、血漿、硝子体、痰、尿、涙、汗、唾液、精液、粘膜排出物、粘液、脊髄液、脳脊髄液（ＣＳＦ）、胸水、腹水、羊水、リンパ液からなる群から選択される、実施形態１２５または１２６に記載の方法。
１２８．第１のＭＳデータを取得することが、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または第２のＭＧＳデータを取得することが、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む、実施形態１２５に記載の方法。
１２９．メチル化配列決定が、全ゲノムバイサルファイト配列決定を含む、実施形態１２８に記載の方法。
１３０．メチル化配列決定が、全ゲノム酵素的メチル－ｓｅｑを含む、実施形態１２８に記載の方法。
１３１．メチル化配列決定が、酸化的バイサルファイト配列決定、ＴＥＴ支援ピリジンボラン配列決定（ＴＡＰＳ）、ＴＥＴ支援バイサルファイト配列決定（ＴＡＢＳ）、酸化的バイサルファイト配列決定（ｏｘＢＳ－Ｓｅｑ）、ＡＰＯＢＥＣ結合エピジェネティック配列決定（ＡＣＥ－ｓｅｑ）、メチル化ＤＮＡ免疫沈降（ＭｅＤＩＰ）配列決定、ヒドロキシメチル化ＤＮＡ免疫沈降（ｈＭｅＤＩＰ）配列決定、メチル化アレイ分析、減少表現バイサルファイト配列決定（ＲＲＢＳ－Ｓｅｑ）、またはシトシン５－ヒドロキシメチル化配列決定を含む、実施形態１２８に記載の方法。
１３２．第１または第２の複数の配列決定読み取りを基準ゲノムと整列して、それによって、複数の整列配列決定読み取りを生成することをさらに含む、実施形態１２８に記載の方法。
１３３．ゲノムの領域について第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む、実施形態１２８に記載の方法。
１３４．ゲノムの領域が、ＣｐＧアイランド、ＣｐＧショア、患者特異的な部分的メチル化ドメイン、一般的な部分的メチル化ドメイン、プロモーター、遺伝子本体、等間隔のゲノム全体でのビン、および転移因子のうちの１つ以上を含む、実施形態１２８に記載の方法。
１３５．ゲノムの領域が、ゲノムの複数の非重複領域を含む、実施形態１２８に記載の方法。
１３６．第１または第２の腫瘍割合を決定することが、メチル化割合プロファイルを１つ以上の基準メチル化割合プロファイルと比較することを含み、１つ以上の基準メチル化割合プロファイルが、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される、実施形態１２８に記載の方法。
１３７．第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、１を超える、１．１を超える、１．２を超える、１．３を超える、１．４を超える、１．５を超える、１．６を超える、１．７を超える、１．８を超える、１．９を超える、２を超える、３を超える、４を超える、または５を超える場合に、腫瘍状態が、対象の腫瘍進行を含むことを検出することをさらに含む、実施形態１２８に記載の方法。
１３８．第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合が、０．０１未満、０．０５未満、０．１未満、０．２未満、０．３未満、０．４未満、または０．５未満である場合に、対象の主要分子応答（ＭＭＲ）を検出することをさらに含む、実施形態１２８に記載の方法。
１３９．腫瘍進行が検出されない場合に、対象の腫瘍非進行を決定することをさらに含む、実施形態１２８～１３８のいずれか１つに記載の方法。
１４０．対象の決定された腫瘍状態に基づいて、対象のがんを治療するために治療有効用量の第２の治療薬を投与することをさらに含む、実施形態１２８～１３９のいずれか１つに記載の方法。
１４１．第１および第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、対象の免疫細胞に由来する、実施形態１２８～１４０のいずれか１つに記載の方法。
１４２．検出された腫瘍状態が、腫瘍進行、非進行、退行、または再発を示す、実施形態１２８～１４１のいずれか１つに記載の方法。
１４３．第１および第２のＷＳデータが、配列決定デバイスまたはコンピュータプロセッサによって取得される、実施形態１２８～１４２のいずれか１つに記載の方法。
１４４．対象が、脳がん、膀胱がん、乳がん、子宮頸がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、食道がん、胃がん、腎臓がん、肝胆道がん、白血病、肝臓がん、肺がん、リンパ腫、卵巣がん、膵臓がん、前立腺がん、皮膚がん、胃がん、甲状腺がん、または尿路がんを有する、実施形態１２８～１４３のいずれか１つに記載の方法。
１４５．がんを有する対象の腫瘍状態を評価するためのコンピュータシステムであって、
（ｉ）ゲノムの領域全体にわたる第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データ、および（ｉｉ）ゲノムの領域全体にわたる第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、第２のＭＳデータを保存するように構成されたデータベースと、
データベースと動作可能に結合された１つ以上のコンピュータプロセッサであって、１つ以上のコンピュータプロセッサが、個別にまたは集合的に、
第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第１のメチル化プロファイルを取得し、
第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第２のメチル化プロファイルを取得し、
１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１のメチル化プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２のメチル化プロファイルとを比較し、
少なくとも部分的に、それぞれのメチル化プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定し、かつ
少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出するようにプログラムされている、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含む、コンピュータシステム。
１４６．非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法を実施する、機械実行可能命令を含み、方法が、
ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、対象にがんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、
第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第１のメチル化プロファイルを取得することと、
ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、
第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第２のメチル化プロファイルを取得することと、
１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較することと、
少なくとも部分的に、それぞれのメチル化プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
１４７．がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法であって、
第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、
第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、
ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、
第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、
第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、
第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、
ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、
第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、
第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、
第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、
１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第１の平均メチル化割合プロファイルと、１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定することと、
少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化、断片長プロファイル変化、およびそれぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法。
１４８．がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法であって、
第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、
第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、
ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、
第１のＭＳデータに基づいて、ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第１のメチル化プロファイルを取得することと、
第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、
第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、
ゲノムの領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、
第２のＭＳデータに基づいて、ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第２のメチル化プロファイルを取得することと、
第１の複数のＣＮＡを第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、
第１の複数の断片長および第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、
１つ以上の遺伝子座全体にわたる第１のメチル化プロファイルと、１つ以上の遺伝子座全体にわたる第２のメチル化プロファイルとを比較することと、
少なくとも部分的に、ＣＮＡプロファイル変化、断片長プロファイル変化、およびそれぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、第１の時点での対象の第１の腫瘍割合または第２の時点での対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法。
１４９．第１および第２のメチル化プロファイルが、５－ヒドロキシメチルシトシン状態、５－メチルシトシンの状態、濃縮系メチル化評価、中央メチル化レベル、モードメチル化レベル、最大メチル化レベル、または最小メチル化レベルを含む、実施形態１４８に記載の方法。
１５０．第１のＷＧＳデータおよび第１のＭＳデータが、同じ試料から取得される、実施形態１４７～１４９のいずれか１つに記載の方法。
１５１．第１のＷＧＳデータおよび第１のＭＳデータが、異なる試料から取得される、実施形態１４７～１４９のいずれか１つに記載の方法。
１５２．第２のＷＧＳデータおよび第２のＭＳデータが、同じ試料から取得される、実施形態１４７～１５１のいずれか１つに記載の方法。
１５３．第２のＷＧＳデータおよび第２のＭＳデータが、異なる試料から取得される、実施形態１４７～１５１のいずれか１つに記載の方法。
１５４．第１または第２の体液試料が、血液、血清、血漿、硝子体、痰、尿、涙、汗、唾液、精液、粘膜排出物、粘液、脊髄液、脳脊髄液（ＣＳＦ）、胸水、腹水、羊水、リンパ液からなる群から選択される、実施形態１４７～１５３のいずれか１つに記載の方法。
１５５．第１のＷＧＳデータを取得することが、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子を配列決定して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または第２のＷＧＳデータを取得することが、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を配列決定して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む、実施形態１４７～１５４のいずれか１つに記載の方法。
１５６．複数のゲノム領域について第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む、実施形態１４７～１５５のいずれか１つに記載の方法。
１５７．第１の複数のＣＮＡを決定することが、第１の複数の配列決定読み取りの複数のゲノム領域の各々でのＣＮＡの定量的測定値を決定することを含み、第２の複数のＣＮＡを決定することが、第２の複数の配列決定読み取りの複数のゲノム領域の各々でのＣＮＡの定量的測定値を決定することを含む、実施形態１５５または１５６に記載の方法。
１５８．ＣＮＡプロファイル変化を決定することが、第１の複数のＣＮＡおよび第２の複数のＣＮＡを複数の基準ＣＮＡ値と比較することを含み、複数の基準ＣＮＡ値が、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される、実施形態１４７～１５７のいずれか１つに記載の方法。
１５９．第１および第２のＷＧＳデータが、パイロ配列決定、合成による配列決定、単一分子配列決定、ナノポア配列決定、半導体配列決定、ライゲーションによる配列決定、ハイブリダイゼーションによる配列決定、超並列配列決定、鎖末端配列決定、単一分子リアルタイム配列決定、ポロニー配列決定、コンビナトリアルプローブアンカー合成、またはハイブリッド捕捉系配列決定によって取得される、実施形態１４７～１５８のいずれか１つに記載の方法。
１６０．第１のＭＳデータを取得することが、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または第２のＭＧＳデータを取得することが、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む、実施形態１４７～１５９のいずれか１つに記載の方法。
１６１．ゲノムの領域について第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む、実施形態１４７～１６０のいずれか１つに記載の方法。
１６２．ゲノムの領域が、ＣｐＧアイランド、ＣｐＧショア、患者特異的な部分的メチル化ドメイン、一般的な部分的メチル化ドメイン、プロモーター、遺伝子本体、等間隔のゲノム全体でのビン、および転移因子のうちの１つ以上を含む、実施形態１４７～１６１のいずれか１つに記載の方法。
１６３．第１または第２の腫瘍割合を決定することが、メチル化割合プロファイルを１つ以上の基準メチル化割合プロファイルと比較することを含み、１つ以上の基準メチル化割合プロファイルが、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される、実施形態１４７～１６２のいずれか１つに記載の方法。
１６４．対象の決定された腫瘍状態に基づいて、対象のがんを治療するために治療有効用量の治療を投与することをさらに含む、実施形態１４７～１６３のいずれか１つに記載の方法。
１６５．治療が、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤を含む、実施形態１６４に記載の方法。
１６６．第１および第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、対象の免疫細胞に由来する、実施形態１４７～１６５のいずれか１つに記載の方法。
１６７．検出された腫瘍状態が、腫瘍進行、非進行、退行、または再発を示す、実施形態１４７～１６６のいずれか１つに記載の方法。
１６８．第１および第２のＷＳデータが、配列決定デバイスまたはコンピュータプロセッサによって取得される、実施形態１４７～１６７のいずれか１つに記載の方法。
１６９．対象が、脳がん、膀胱がん、乳がん、子宮頸がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、食道がん、胃がん、腎臓がん、肝胆道がん、白血病、肝臓がん、肺がん、リンパ腫、卵巣がん、膵臓がん、前立腺がん、皮膚がん、胃がん、甲状腺がん、または尿路がんを有する、実施形態１４７～１６８のいずれか１つに記載の方法。
１７０．ゲノムの領域が、１つ以上のＭＡＧＥ（黒色腫関連抗原）遺伝子、例えば、ヒトＭＡＧＥ遺伝子を含む、実施形態６３～１１９、１２５～１４４、および１４７～１６９のいずれか１つに記載の方法。
１７１．ゲノムの領域が、１つ以上のＭＡＧＥ（黒色腫関連抗原）遺伝子、例えば、ヒトＭＡＧＥ遺伝子に対応する１つ以上のプロモーターを含む、実施形態６３～１１９、１２５～１４４、および１４７～１６９のいずれか１つに記載の方法。
実施例１：進行性固形腫瘍における全ゲノム循環腫瘍ＤＮＡによる分子疾患進行の早期発見
進行性固形腫瘍を有する患者の治療応答評価は、複雑であり得、他の評価方法では、早期疾患評価のためにより高い精度が必要であり得る。現在のガイドラインは、画像化に依存し得、この画像化は、治療有効性を決定することができる前に長い期間を必要とするなどの制限が課せられ得る。本開示の方法およびシステムを使用して、全ゲノム（ＷＧ）循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の連続的変化を使用して、治療過程の初期に疾患の進行を検出した。
進行性がんを有する９７人の患者のセットを登録し、新しい治療の開始の前および後に患者の各々から血液試料を収集した。血漿無細胞ＤＮＡライブラリを、ＷＧまたはＷＧバイサルファイト配列決定のために調製した。ｃｔＤＮＡの割合の縦断的変化を定量化して、分子進行または応答をバイナリ法で同定した（例えば、「進行」または「非進行」）。研究評価項目は、第１の追跡画像化（ＦＵＩ）および無増悪生存期間（ＰＦＳ）の層別化と一致していた。
結果は、早期分子進行を伴う患者は、早期分子進行を伴わない他の患者（ｎ＝７８；中央値＝２６３日、ハザード比（ＨＲ）＝１２．６［９５％信頼区間（ＣＩ）５．８～２７．３］、ログランクＰ＜１Ｅ－１０、５人は分析から除外した）と比較して、より短い無増悪生存期間（ＰＦＳ）（ｎ＝１４；中央値＝６２日）を示した。分子進行を伴うすべての症例をＦＵＩによって確認し、分子進行は中央値４０日でＦＵＩに先行した。臨床的進行を、治療から２４日の中央値で、５４％の感度、１００％の特異性で患者において同定した。
ｃｔＤＮＡデータに基づいて同定した分子進行は、追跡画像化の約６週間前に、高い特異性で、治療を受けている症例のがん患者において疾患進行を検出することに成功した。このアプローチは、潜在的に効果的な療法への早期の進路変更を可能にし、それにより、効果のない治療のサイクルと関連する副作用および費用を回避し得る。
本開示の方法およびシステムは、重要な翻訳関連性を有し得る。進行性固形腫瘍の治療応答を早期に評価するためのツールは、改良が必要であり得る。本開示の方法およびシステムを使用して、ＷＧ ｃｔＤＮＡのベースラインおよび早期連続的評価を実施して、標準治療の臨床およびエックス線撮影評価の前に治療応答を予測した。結果は、血液系予測アプローチが、画像化の約６週間前に、複数の異なる腫瘍型および治療型にわたって非常に高い特異性および陽性予測値で、分子進行を確実に同定したことを示した。分子進行を伴う患者は、非進行性患者と比較して、有意に短い無増悪生存期間（ＰＦＳ）を有した。加えて、腫瘍割合の大幅な量的減少は、有意な耐久性のある利益と関連していた。まとめると、これらの結果は、血液中のがんに関連する変化が臨床または画像化の変化に先行し、長期的な患者の転帰を改善し、コストを制限するために、治療経過の早期で臨床管理の変化を知らせることができることを示す。
がん患者における進行性固形腫瘍の治療応答を評価するための現在の標準治療は、患者の身体検査、患者から報告された症状、および患者の定期的なエックス線腫瘍評価に基づき得る。しかしながら、疾患における微妙な変化は無症候性であることが多く、頻繁な画像診断と関連するかなりのコスト、不確実性、および患者の不安が存在するため、これらのアプローチは制限され得る。臨床試験では、応答基準が標準化され（例えば、ＲＥＣＩＳＴ、ｉｒＲＥＣＩＳＴ）、治療開始前のベースラインスキャンを、事前に指定された応答基準を使用した定期的な追跡画像化（ＦＵＩ）と比較することで評価を導く。これらの基準は、経時的な測定の信頼性、疾患部位（例えば、骨または胸水）の測定の難しさ、および偽進行（例えば、偽陽性の進行事例）と真の進行（例えば、真の陽性事例）を区別する際の課題によって制限され得る。したがって、臨床治療を管理し、患者への毒性を最小限に抑え、コストを制御するための最善の方法に関する継続的な質問を伴う新しい治療法の出現を考慮すると、治療に対する応答をモニタリングするための改善された方法が有利であり得る。ここでは、治療応答の早期評価のために、ＷＧ ｃｔＤＮＡの動的変化を使用して血液系アプローチを評価した。
液体生検アッセイは、循環無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）、循環腫瘍細胞（ＣＴＣ）、リボ核酸（ＲＮＡ）、タンパク質、エクソソーム、ミクロビオーム、または代謝物を分析することができる。ｃｔＤＮＡは、アポトーシス、ネクローシス、または遠隔部位での転移および遺伝子発現を促進するための核酸分泌を伴う潜在的な活性機構を経ているがん細胞に由来する可能性があり得る。ｃｔＤＮＡの量は、腫瘍量および／または疾患のより進行した段階と相関し得、腫瘍型、起源、転移の位置、および治療によっても影響を受け得る。ｃｔＤＮＡと非腫瘍ｃｆＤＮＡとの間にはいくつかの際立った特徴があり得る。詳細には、ｃｆＤＮＡと比較して、ｃｔＤＮＡには、腫瘍特異的な体細胞点変異、構造変動、短い断片長、偏った断片の開始および終了位置、ならびにエピジェネティックパターンにおける変化のうちの１つ以上が含まれ得る。ゲノムの一部の欠失、重複、またはより高いコピー増幅を含み得るコピー数異常（ＣＮＡ）は、ゲノム全体にわたる様々な部位で進行性疾患を有する患者で観察された構造変動の一般的な形態であり得る。さらに、ＣＮＡは、ローパス次世代配列決定（ＮＧＳ）によって患者からのｃｆＤＮＡにおいて検出可能であることが示され、進行性疾患を有する患者ではＣＮＡがより高い割合で検出され得る。しかしながら、進行性がん患者におけるＣＮＡの経時変化は、十分に研究されていない可能性がある。
最近、進行性固形腫瘍におけるｃｔＤＮＡの潜在的な臨床的有用性を評価することに大きい関心が寄せられている。例えば、腫瘍量の代替としてのｃｔＤＮＡゲノム変化および変異対立遺伝子頻度の予後的価値が示され得る。アジュバント療法の設定では、外科手術後の残存ｃｔＤＮＡ（例えば、微小残存病変を示す）は、複数の異なる腫瘍型にわたる疾患の再発と関連し得る。進行性疾患では、十分に検証された臨床用途は、既知の薬剤標的によるドライバ変異を同定することであり得る。加えて、耐性変異が血液中で同定され、臨床管理を導き得る。腫瘍応答評価のためのｃｔＤＮＡの潜在的な役割は、黒色腫、非小細胞肺がん、乳がん、および前立腺がんなどの腫瘍型で評価され得、しかしながら、ルーチン的な評価のための臨床的有用性はまだ確立されていない可能性がある。
ここでは、前向きに登録された進行期の汎がんコホートで、全ゲノムｃｆＤＮＡ分析を、疾患のルーチン的な臨床的およびエックス線撮影評価と比較して、治療過程の早期の段階で分子マーカーまたは疾患進行の指標として実施した。特定の遺伝子を分析するのとは対照的に、このアプローチは、ゲノム全体にわたるＣＮＡおよび断片化パターン、複数の異なる腫瘍型にわたる広範で潜在的な臨床応用有する技術を利用した。さらに、患者のサブセットについては、バイサルファイト変換をアッセイの一部として実施し、このアッセイは、ゲノム全体のメチル化変化に対する洞察を提供した。血液中のがん関連シグナルの早期変化が、第１のＦＵＩ時での応答状態を予測し、シグナルにおける動的変化の程度が、様々な固形腫瘍型および治療にわたって長期的な予後情報を提供すると仮定した。
対象および患者の研究試料を以下のように取得した。ここでの研究試料は、広く取集した縦断的観察研究のサブセットを表す。２０１７年５月～２０１８年１２月まで、参加者（１８歳を超える）は、米国における５つの腫瘍学センター（ＴＭＰＮ－Ｃａｎｃｅｒ Ｃａｒｅ，Ｒｅｄｏｎｄｏ Ｂｅａｃｈ，ＣＡ；Ｓｃｒｉｐｐｓ－Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ Ｃａｎｃｅｒ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ，Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ，ＣＡ；Ｓｈａｒｐ Ｍｅｍｏｒｉａｌ Ｈｏｓｐｉｔａｌ，Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ，ＣＡ；Ｓｕｍｍｉｔ Ｃａｎｃｅｒ Ｃｅｎｔｅｒｓ，Ｐｏｓｔ Ｆａｌｌｓ，ＩＤ；Ｒｏｂｅｒｔ Ｈ．Ｌｕｒｉｅ Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｉｃａｇｏ，ＩＬ）から前向きに登録され、２０１９年６月まで続いた（表１を参照されたい）。適格性基準には、提示時の非血液学的および外科的に切除不能な進行腫瘍（ステージＩＩＩ以上）の診断、医師が選択した新しい全身治療レジメンの開始、画像化による測定可能または評価可能な疾患の存在が含まれた。このコホートに含まれるためには、参加者は少なくとも２つの時点、ベースライン（時間＝Ｔ０で、治療開始前）ならびにサイクル２（時間＝Ｔ１）および／またはサイクル３（時間＝Ｔ２、図３Ａに示す）の前の別の１つからの静脈血試料を有する必要があった。この研究は、ヘルシンキ宣言に従って実施され、Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ、Ｓｈａｒｐ Ｍｅｍｏｒｉａｌ Ｈｏｓｐｉｔａｌ、およびＷｅｓｔｅｒｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌ Ｒｅｖｉｅｗ Ｂｏａｒｄｓによって承認された。インフォームドコンセントを研究に参加する前に各患者から得た。
Figure 2023508947000002
図３Ａ～３Ｂは、いくつかの実施形態による、臨床設定の概要を示す。図３Ａは、分子応答を評価するためのエックス線撮影応答評価と、ｃｆＤＮＡの潜在的な使用とを比較する図を示す。図３Ｂは、研究中の患者についての画像化および採血のタイミングを示す。
応答状況の評価を以下のように実施した。参加者は、標準治療のルーチン的な臨床評価に従って決定されたように、ベースライン時および第１の追跡時に再び放射線学的に評価した。研究の主要評価項目は、エックス線撮影進行の証拠（例えば、固形腫瘍の応答評価基準（ＲＥＣＩＳＴ）バージョン１．１によって決定される）または臨床応答評価であった。画像化による測定可能な疾患は、治療を行う医師の技術および分子応答の評価を盲検された、独立した放射線科医によって解釈された。画像化が評価できないかまたは欠落しているかのいずれかのためにＲＥＣＩＳＴの結果を確認することができなかった場合は、臨床応答評価を使用した。臨床応答は、治療変更前の医師の転帰評価として定義し、臨床進行疾患（ＰＤ）、応答性疾患（非ＰＤ）、安定性疾患（非ＰＤ）、または評価するには早期すぎるとして分類した。
ＰＦＳは、治療の開始からＰＤの第１の文書化までの時間、または何らかの原因による死亡のいずれか最初に発生した時間として定義した。生存および無増悪生存期間がない終期のわかった患者は、最後の接触日に打ち切った。患者がもはや研究の一部ではなく、その状態が不明である場合（評価不能の症例）に、患者は追跡不能とみなした。
試料調製を以下のように実施した。各時点で、１０ｍＬの全血をＳｔｒｅｃｋ Ｃｅｌｌ－Ｆｒｅｅ ＤＮＡ採血管（ＢＣＴ）に採取した。血漿を、１６００ｘｇで１５分間の遠心分離、続いて収集時から７日以内に２５００ｘｇで１０分間の遠心分離によって分離した。ｃｆＤＮＡを、Ｑｉａｇｅｎ ＱＩＡｍｐ ＭｉｎＥｌｕｔｅ ｃｃｆＤＮＡキットを使用して血漿から抽出し、ライブラリ調製まで－８０℃で保存した。各患者について、全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）用のＫＡＰＡ ＨｙｐｅｒＰｒｅｐライブラリ調整キット（ｎ＝５４人の患者）またはＮｕｇｅｎ Ｏｖａｔｉｏｎ Ｕｌｔｒａｌｏｗ Ｍｅｔｈｙｌ－Ｓｅｑ全ゲノムバイサルファイト配列決定キット（ＷＧＢＳ）（ｎ＝４３人の患者）を使用してライブラリを調製した。ライブラリ調製物への平均インプットｃｆＤＮＡは、２０ナノグラム（ｎｇ）であった。ライブラリは、イルミナＨｉＳｅｑＸプラットフォーム上で平均深度２０回（６回～２９回の範囲内）で配列決定した。
バイオインフォマティクス法を以下のように実施した。腫瘍割合比（ＴＦＲ）を測定して、ＣＮＡを使用してｃｔＤＮＡの変化、およびｃｆＤＮＡ断片長の局所的な変化を評価し、どちらも配列決定データから評価した。読み取りは、ＢＷＡ、Ｓａｍｂａｍｂａ、およびＳａｍｔｏｏｌｓに基づくカスタムバイオインフォマティクスパイプラインを使用して、ヒトゲノム（ＧＲＣｈ３７）に整列した。次に、読み取りの重複を除外し、ｄｅｅｐＴｏｏｌｓソフトウェアパッケージを使用してＧＣ傾向を修正した。ＣＮＡを、ｉｃｈｏｒＣＮＡおよびカスタムアルゴリズムに基づくパイプラインを使用して検出した。正規化された断片長は、ライブラリ内の断片長分布の中央値、および複数の影響を受けていないライブラリ全体にわたるゲノム位置を正規化することによって計算した。ＣＮＡおよび断片長のバックグラウンドシグナルは、任意の悪性腫瘍の現在または以前の診断を受けていない４４人の個体から採取した健常な正常試料を使用して各配列決定プロトコルに対して確立した（表Ｓ１を参照されたい）。偽陽性検出を防ぎながらＣＮＡの感度を最大化するために、局所平均断片長とコピー数との間のスピアマンの順位相関をＣＮＡコールセットの不適格物として使用した。
Figure 2023508947000003
患者の時点間でのＣＮＡ由来のＴＦの推定値を直接比較することにより、時間の経過に伴うｃｔＤＮＡの変化を評価することは、読み取り深度レベルがどの構造事象に対応するかという曖昧さが存在し得るため、常に信頼できるとは限らない。例えば、２つの領域は、中性レベルが曖昧である高度に変異した腫瘍では、中性領域および複製領域、またはヘテロ接合性欠失および中性領域のいずれかとして呼ばれ得る。この課題を回避するために、複数の時点で検出されたＣＮＡを線形モデルで縦断的に比較して、ＴＦＲを定量化した。信頼できるコールを決定するために、測定された変化をシミュレートされたバックグラウンドモデルと比較し、３のＺスコア閾値を超える必要があった。４４人の健常な参加者からの試料の縦断的な比較（表Ｓ１）は、ＴＦＲの有意な変化を示さなかった。例えば、図８は、いくつかの実施形態による、健常な個体についての縦断的ＷＧＳデータを示す。この図には、図４Ａのように、最初の採血時（上）および３４日後（下）で、参加者ＬＢ－Ｓ００１２９についてＣＮＡが検出されなかったことを示すゲノムワイドプロットが含まれる。いずれかの時点で腫瘍割合が確実に増加した（例えば、ＴＦＲが１より大きいことで示される）症例は、分子進行として分類した。主要分子応答（ＭＭＲ）は、ＴＦＲ＜０．１と定義した。
統計分析を以下のように実施した。感度、特異性、陽性予測値、および陰性予測値を計算する目的で、真の陽性は、アッセイが分子進行を示し、臨床的に、または第１のＦＵＩでのＲＥＣＩＳＴ １．１によってのいずれかのＰＤとして評価された場合として、真の陰性は、アッセイおよび臨床評価の両方が第１の追跡でＰＤを呼び出さなかった場合として定義した。偽陽性および偽陰性は、分子応答評価が第１のＦＵＩと一致せず、それぞれ、臨床もしくはエックス線撮影進行、または臨床もしくはエックス線撮影進行を欠く事例として定義した。これらの感度、特異性、陽性予測値、および陰性予測値のメトリックの信頼区間は、ウィルソンのスコア間隔法を使用して計算した。
カプラン・マイヤー法を使用して生存曲線を作成し、ログランク検定を使用して分子進行者と非進行者との間のＰＦＳの差を評価した。Ｃｏｘ比例ハザードモデルは、ＰＦＳに対する様々な程度の変化の影響を評価するために使用した。生存の統計分析は、Ｒ生存パッケージバージョン２．４１－３を使用して実施し、他の統計分析は、Ｐｙｔｈｏｎ ｓｃｉｐｙパッケージバージョン１．１．０を使用して決定した。
患者の特徴を以下のように取得した。研究の組み入れ基準に適合し、適切な長期追跡データを有した、合計９７人の進行がんを有する患者を、分析のために試料を取得し、配列決定した。ベースライン血液試料が５人の参加者の配列決定に失敗したため、それらは除外した。ＮＧＳおよび臨床転帰データを有する残りの９２人の患者がこの分析に含まれた。年齢の中央値は７０歳であり、５５％が女性であった（表１を参照されたい）。参加者の約半数が一次治療を受け（５２％）、２５％が二次治療を受けた。患者の大多数が、肺がん（４４％）または乳がん（２７％）を有し、残りは、消化器がん（１５％）、泌尿生殖器がん（６．５％）、黒色腫（６．５％）、および肉腫（１％）を有した。研究中、全参加者の４６％が化学療法（抗体療法を伴うまたは伴わない）を受け、３７％が化学療法を伴うまたは伴わずに免疫療法を受けた（ｎ＝３４、表１、表Ｓ２）。第１のＦＵＩは、治療開始後の中央値７１日で発生した（図３Ｂ、２６～２０８日の範囲）。３人の参加者は、評価不可能な画像化を有し、１２週目に臨床的非ＰＤと評価され、２人の参加者は、治療変更前に画像化を受けておらず、治療を行う医師によって９週目および１９週目に臨床ＰＤとして評価された。全コホートの追跡期間の中央値は、１４０日（３５日～６４５日の範囲）であった。
Figure 2023508947000004
Figure 2023508947000005
ベースライン血液試料を、すべての患者の治療開始前に収集した（図３Ｂ、中央値＝治療開始後０日、最小＝治療開始の１９日前）。治療開始後の中央値２１日で治療の第２のサイクルの前に試料Ｔ１を収集し（ｎ＝８６、９～４０日の範囲）、中央値４２日で治療の第３のサイクルの前に試料Ｔ２を収集して（ｎ＝６６、３７～８４日の範囲）、各患者について１つまたは２つの治療後試料を収集した。両方の治療後試料は、６０人の患者について収集した。
図４Ａ～４Ｅは、いくつかの実施形態による、分子進行を決定するためのｃｔＤＮＡの連続評価を示す。図４Ａは、患者ＬＳ０３０１７８で検出されたＣＮＡのゲノムワイドプロットを示す。Ｔ０ベースライン採血は、治療開始の１３日前に収集され、Ｔ１は、治療開始の２１日後に収集された。図４Ｂは、正規化された断片長がＣＮＡと比較して逆パターンを示すことを示す。図４Ｃは、全体として、各ゲノム位置での正規化された断片長と推定コピー数との間に強い負の相関関係があったことを示す（Ｓｐｅａｒｍａｎのｒｈｏ＝－０．５７、Ｐ＜１Ｅ－１０）。図４Ｄは、患者ＬＳ０３０１７８が、進行性疾患を示す画像化に先行して検出可能な、追跡時点Ｔ１およびＴ２でＴＦＲの増加を有したことを示す。図４Ｅは、療法に応答した患者ＬＳ０３００９３が、部分的応答を示した後の画像化と一致して、Ｔ１およびＴ２でＴＦＲの著しい減少を示したことを示す。
ｃｔＤＮＡの連続測定は、治療の早期に急速な変化を示した。腫瘍割合の変化を、ＷＧ分析を使用して評価して、ベースライン試料と治療後試料との間のＴＦＲを定量化した。ＴＦＲの実質的な変化を治療開始後早期に観察した（図４Ａ～４Ｄ）。患者ＬＳ０３０１７８は、治療の第１のサイクルに続く、時間Ｔ１でＴＦＲが２．４に急速に増加する実施例を示し、ベースラインからの大幅な増加と、それに続く時間Ｔ２でのさらに大きい増加を示す（図４Ａ～４Ｄ）。この患者は、第１染色体（１ｑ）の長腕の体細胞傾向を示し、これは、乳がんにおいて最も一般的な腕レベル異常の１つであり得る。加えて、ＣＮＡの強いパターンは、断片化パターンによって裏付けられた（図４Ｂ～４Ｃ）。逆に、患者ＬＳ０３００９３は、時間Ｔ１でＴＦＲの減少を示し、その後、時間Ｔ２でより大きい減少を示した（図４Ｅ）。
試料のサブセットは、ＷＧＳおよびＷＧＢＳの両方を有し、これらを使用して、ＴＦＲを配列決定プロトコル全体にわたって同等に定量化することができるかを試験した。図９は、いくつかの実施形態による、配列決定プロトコル全体にわたる腫瘍割合比の比較を示す。この図は、ＷＧＳおよびＷＧＢＳの両方で処理された１３人の参加者からの２０個の治療後試料についての結果を示す。第１のＦＵＩでのＰＤを有する患者からの２つの試料は、分子進行の一致した分類を有さず、ＴＦＲの測定値はコール境界に近かった。ＴＦＲ値は、ＷＧＳおよびＷＧＢＳの間で非常に一致しており、両方のプロトコルで分析した試料を含む完全なコホートの分析を可能にした。
図５Ａ～５Ｃは、いくつかの実施形態による、療法の第１または第２のサイクルが進行を予測した後のｃｔＤＮＡ評価を示す。図５Ａは、第１のＦＵＩ（ＲＥＣＩＳＴ １．１によって評価されたＳＬＤ）での画像化結果と分子進行のｃｔＤＮＡ評価との比較を示し、いずれかの治療後試料のＴＦＲの確実な増加によって示される（感度＝５４％、特異性＝１００％、ＰＰＶ＝１００％、ＮＰＶ＝８５％）。脚注のある事例は、明らかな臨床的進行を示した。図５Ｂは、ＰＤまたは非ＰＤのエックス線撮影または臨床評価と比較した、Ｔ１（左）およびＴ２（右）での進行者および非進行者のＴＦＲを示し、各時点での予測性能を示す。図５Ｃは、分子進行を有する患者について、分子進行の検出が、中央値４０日（－２１日～１０３日の範囲）による標準治療画像化による進行の検出の日付に先行することを示す。
早期時点で腫瘍割合の変化を追跡することは、第１の追跡応答評価で進行が予測される。第１のＦＵＩおよび臨床評価では、９２人の患者のうち２６人が臨床的ＰＤを有し、６６人の患者が非ＰＤを有していた。ｃｔＤＮＡアッセイの予測値を評価するために、すべての患者について、分子進行の分類を第１のＦＵＩでの臨床評価と比較した（図５Ａ）。Ｔ１またはＴ２のいずれかで分子進行を示した１４人の患者全員がＰＤを有し、同様に非ＰＤであった６６人の患者のうち、分子進行を示した患者はいなかった。時点Ｔ１およびＴ２を含むアッセイの感度は５４％であり、特異性は１００％であった。感度はＴ１で４２％であり、Ｔ２で６１％であった（図５Ｂ）。感度と採血のタイミングとの間に統計的に有意な関係はなかった。図１０は、いくつかの実施形態による、試料採取のタイミングおよび感度を示す。この図は、第１のＦＵＩでＰＤを有する２６人の参加者からの４２個の試料についての分子進行および血液試料採取のタイミングを示す（２試料のコルモゴロフ－スミルノフ検定、Ｐ＝０．１５）。分子進行が呼び出された場合、それが最初に同定された時点は、中央値４０日による画像化による進行の検出に先行した（図５Ｃ）。
画像化と進行の分子評価との間に不一致があった第１のＦＵＩでのＰＤを有する患者１２人のうち、３人の患者は、確信のあるＣＮＡが検出されず、２人の患者は、腫瘍割合に有意な変化がなく、７人の患者は腫瘍割合が、減少した。腫瘍割合が減少した不一致の症例では、様々ながん表現型（３つの乳がん、２つの肺がん、１つの腎がん、１つの肉腫がん）、治療（４つの化学療法、１つの免疫療法、１つの内分泌療法、１つの標的療法単独）、および一連の治療（３つの一次治療、２つの二次治療、１つの三次治療、および１つの五次治療）があった。加えて、ＷＧＳとＷＧＢＳとの間で予測性能に大きい差異はなかった（表Ｓ３）。
Figure 2023508947000006
図６Ａ～６Ｉは、いくつかの実施形態による、療法の経過における初期での分子応答評価が有利なＰＦＳと関連していたことを示す。図６Ａは、完全なコホート（ｎ＝９２）が２１１日の中央値ＰＦＳを有したことを示す。図６Ｂは、Ｔ１またはＴ２でｃｆＤＮＡから検出された分子進行を有する患者（ｎ＝１４、中央値ＰＦＳ＝６２日）が、分子進行を有しない患者と比較して有意に不良なＰＦＳを有したことを示す（ｎ＝７８、中央値ＰＦＳ＝２６３日；ＨＲ＝１２．６［９５％ ＣＩ：５．８～２７．３］；ログランクＰ＜１Ｅ－１０）。図６Ｃ～６Ｄは、化学療法を伴うまたは伴わない免疫療法を受けている患者（ｎ＝３４；ログランクＰ＝２Ｅ－１２）（図６Ｃ）、標的療法を伴うまたは伴わない化学療法を受けている患者（ｎ＝４２；ログランクＰ＝７Ｅ－６）（図６Ｄ）についての治療様式に基づくサブセット分析を示す。図６Ｅ～６Ｆは、肺がん患者（ｎ＝４０；ログランクＰ＝８Ｅ－８）（図６Ｅ）および乳がん患者（ｎ＝２５；ログランクＰ＝３Ｅ－４）（図６Ｆ）についてのがん種に基づくサブセット分析を示す。図６Ｇは、ＭＭＲを伴う患者が、分子進行に基づく予測を考慮した後、有意に長いＰＦＳを有したことを示す（Ｃｏｘ Ｐ＝０．０１１）。図６Ｈ～６Ｉは、応答状態（ログランクＰ＝０．４）（図６Ｈ）またはＭＭＲ（ログランクＰ＝０．０２）（図６Ｉ）によって層別化された第１のＦＵＩ（ｎ＝６５）でのエックス線撮影によって決定された安定性疾患または部分的応答のいずれかを伴う患者のサブセット分析を示す。
治療の早期にｃｆＤＮＡによって評価した分子応答パターンはＰＦＳと相関していた。患者の全コホートのＰＦＳ中央値は２１１日であった（図６Ａ）。Ｔ１またはＴ２のいずれかで分子進行を伴う患者（ｎ＝１４）は、分子進行を伴わない患者（ｎ＝７８）での２６３日と比較して、ＨＲ＝１２．６（５．８～２７．３の９５％ＣＩ；ログランクＰ＝７Ｅ－１６）および中央値ＰＦＳが６３日で、より短いＰＦＳを有した（図６Ｂ）。
アッセイの予測性能を、腫瘍起源および治療の種類に基づいて患者のサブセットで調査した。免疫療法を受けた３４人の患者のうち、ＰＦＳは、分子進行が同定されていない患者（中央値１６７日の追跡後に中央値ＰＦＳに到達しなかった、ログランクＰ＝２Ｅ－１２）と比較して、分子進行を伴う患者（中央値ＰＦＳ＝５７日）で有意に短く、コホート全体と一致していた（図６Ｃ）。結果は、化学療法サブセットでも同様であり、ＰＦＳの中央値は分子進行を伴う患者では５６日、進行を伴わない患者では２１２日であった（図６Ｄ；ｎ＝４２；ログランクＰ＝７Ｅ－６）。
ＰＦＳは、肺がん（図６Ｅ；ログランクＰ＝８Ｅ－８）および乳がん（図６Ｆ；ログランクＰ＝３Ｅ－４）の２つの最大サブセットについての分子進行を伴う患者でも有意に短かった。これは、混合がん型の残りのサブセット（胃腸、泌尿生殖器、黒色腫、および肉腫）にも当てはまった（ログランクＰ＝５Ｅ－６）。図１１は、いくつかの実施形態による、他のがんについての分子応答評価およびＰＦＳを示す。この図は、図６Ｅ～６Ｆのようにプロットされた、非肺非乳がん（ｎ＝２７；ログランクＰ＝５Ｅ－６）を示す。第１のＦＵＩでの進行の予測も、これらのサブセットにわたって同等の性能を示した（表Ｓ４）。まとめると、これらのデータは、アッセイが複数の異なるがんの種類および治療法にわたって有効であったことを示す。
Figure 2023508947000007
さらに、結果は、治療経過の早期の大幅な量的低減が、改善したＰＦＳと関連していることを示した。アッセイが分子進行を示さなかった７８人の患者のうち、２７人の患者は、いずれかの治療後の時点でＭＭＲを有した。特に、ＭＭＲがＴ１で同定されたすべての事例において、その時点が利用可能であれば、この所見はＴ２でも観察した（ｎ＝１２）。７つの事例において、ベースラインからのＴＦＲは、Ｔ１で１０倍の減少に到達しなかったが、例えば、患者ＬＳ０３００９３（図４Ｅ）について、Ｔ２で到達した。ＭＭＲを伴う患者は、ＭＭＲを伴わず分子進行がない患者（ｎ＝５１；２１１日の中央値ＰＦＳ）と比較して、より長いＰＦＳを有した（図６Ｇ、ＰＦＳ中央値に達していない）。ＭＭＲは、分子進行に基づく予測（層別化Ｃｏｘ：分子進行Ｐ＝４Ｅ－９、ＭＭＲ Ｐ＝０．０１１）を考慮した後、ＰＦＳを有意に予測し、長期治療効果を予測するための早期の定量的ｃｔＤＮＡ動態の値を示す。
次に、エックス線撮影応答モニタリングと組み合わせたＭＭＲの予測値を評価した。第１のＦＵＩでエックス線撮影進行を示さなかった患者（ｎ＝６５）の場合、ＲＥＣＩＳＴ １．１系部分奏効対第１のＦＵＩでの安定性疾患は、ＰＦＳの限定された予後値を有した（図６Ｈ；ログランクＰ＝０．４；ＨＲ＝０．６７［０．２８～１．６０の９５％ＣＩ］）。しかしながら、同じサブセットの中で、ＭＭＲを伴う患者は、実質的により長いＰＦＳを有し（図６Ｉ；ログランクＰ＝０．０２；ＨＲ＝０．２８［０．０９～０．８４の９５％ＣＩ］）、これは、第１のＦＵＩでエックス線撮影評価を調整した後も有意であった（層別化Ｃｏｘ：部分応答Ｐ＝０．３６、ＭＭＲ Ｐ＝０．０１６）。図１２Ａ～１２Ｂは、いくつかの実施形態による、第１のＦＵＩでの非ＰＤを有する患者についてのＭＭＲおよびＰＦＳを示す。これらの図は、エックス線撮影での部分奏効（ｎ＝３０）（図１２Ａ）または安定性疾患（ｎ＝３５）（図１２Ｂ）のすべての患者からの結果を示す。
メチル化レベルの縦断的変化は、腫瘍割合変化を補完し得る。全体的な低メチル化は、腫瘍ゲノムの顕著な特徴であり得、ｃｆＤＮＡの全体的なメチル化レベルの増加は、それがｃｔＤＮＡの減少した割合を示し得るため、非進行と関連し得る。重要なことに、全体的な低メチル化を含む、腫瘍で観察されるエピジェネティックなパターンは、ｃｔＤＮＡで検出され得る。療法への早期応答を同定するためのメチル化変化の可能性を評価するために、ベースラインから治療後までのゲノム全体のメチル化レベルの変化を、２人の例示的な患者について遡及的に調べた（図７Ａ～７Ｂ）－１人は第１のＦＵＩでの非ＰＤコール（ＬＳ０３００８３）を伴い、１人は第１のＦＵＩでＰＤコールを伴う（ＬＳ０３００７８）。第１のＦＵＩでの臨床評価と一致して、メチル化レベルの顕著な増加がＬＳ０３００８３（図７Ａ）で観察されたのに対し、ＬＳ０３００７８（図７Ｂ）では減少が観察された。患者ＬＳ０３００７８の場合、ＣＮＡおよび局所的な断片化変化（ＴＦＲ＝２．０１）に基づいて明確な分子進行が観察されたが、ＬＳ０３００８３ではＣＮＡは検出されなかった。
図７Ａ～７Ｂは、いくつかの実施形態による、メチル化が応答モニタリングについてＣＮＡに直交性シグナルを提供し得ることを示す。これらの図は、ベースライン（黒線）およびＴ１またはＴ２のいずれか（オレンジ線）での患者ＬＳ０３００８３（図７Ａ）およびＬＳ０３００７８（図７Ｂ）についてのゲノムワイド１メガベースビンの平均メチル化レベルの分布を示す。
進行悪性腫瘍を有する患者は、治療効果を評価し、生活の質を促進し、薬物毒性を制限するために、注意深い治療モニタリングを必要とし得る。しかしながら、臨床およびエックス線撮影評価を使用する疾患モニタリングの現在の方法では、治療応答を確信的に決定するのに数ヶ月必要とし得る。ここでは、改善された全ゲノムｃｆＤＮＡ分子応答アッセイの有用性を評価し、これは、ベースライン時および治療の初期サイクル中の縦断的ｃｔＤＮＡ測定値を分析して、治療への応答を予測した。この技術は、１００％の特異性および陽性予測値（ＰＰＶ）の両方で疾患進行を予測し、このアッセイが現在の標準治療法よりも６週間早い中央値で疾患進行を高い確信性および信頼性で予測することができたことを示す。この発見は、治療経過の早期で進行している進行腫瘍が、現在の画像化スケジュールおよび解釈によって検出され得る標的病変のサイズ、輪郭、または密度の目に見える変化のかなり前に、血液中の観察可能なシグナルとして反映され得ることを示す。
これらの結果は、いくつかの他の重要な発見を示す。第１に、血液系全ゲノムｃｔＤＮＡ分子アッセイは、腫瘍特異的点変異および融合の標的評価を超えて見ることにより、様々な腫瘍および治療の種類にわたって一貫して疾患の進行を予測するよう思われた。詳細には、患者数が最も多い２つのコホート（肺がんおよび乳がん）のサブセット分析で統計的に有意な結果が示され、これは、非肺がん患者および非乳がん患者でも集合的に観察された。同様の予測値が、化学療法または免疫療法を受けた患者を含む、異なる治療にわたって見られた。
これらの発見は、本開示の方法およびシステムが、特定の患者コホート（例えば、免疫療法のみで治療されたコホート）のための改善されたＣＮＡ系アプローチを表すことを示している。第２に、結果は、ＭＭＲを伴う患者は、変化のない患者またはＴＦＲの減少が小さい患者と比較して、より長いＰＦＳを有したことを示し、治療に対する初期応答の程度に定量的な値があったことを示す。得られたデータでは、部分奏効対安定性疾患のＲＥＣＩＳＴ １．１分類と比較して、ＰＦＳはアッセイによって測定された奏効の程度とより強く関連し、部分奏効対第１のＦＵＩでの安定性のエックス線撮影評価が、場合によっては長期予後的価値を制限し得ることを示す。ＭＭＲを同定することの追加の予後的価値は、連続ｃｆＤＮＡ試料の画像化および分析を統合して、長期にわたる疾病制御の早期兆候を提供する可能性を支持する。
ｃｆＤＮＡの連続測定による分子応答モニタリングは、疾患制御および疾患進行の両方の評価に潜在的な臨床的利益をもたらす。例えば、ＭＭＲが観察された場合、現在の治療レジメンが有効であるという早期の保障を使用して、臨床画像化の頻度を制限することができる。対照的に、血液系分子進行の早期予測は、腫瘍学者が効果のない治療を中止するように導き、それによって回避可能な副作用および経済的致命性を低減する。臨床決定ループを加速することにより、患者は、代替の潜在的に効果的な療法に変更する機会を与えられ得る。この評価アルゴリズムは、臨床治験を含む複数の治療ラインに従事するのに十分な性能状態を有する患者の可用性を増加し得る。さらに、血液系アッセイは、血液試料が治療の各サイクル中に定期的に収集されるため患者に好都合である。
アッセイの特異性が非常に高く、これは高度な設定での臨床的有用性の重要な性能指標であるが、特に早期の時点での感度は、がん関連のエピジェネティックシグナルなどの他の機能を含めることによって改善され得る。例えば、患者ＬＳ０３００８３では、ベースラインから治療後までゲノム全体のメチル化レベルが著しく増加し、第１のＦＵＩでの非ＰＤコールと一致したが、ＣＮＡは検出されなかった（図７Ａ）。したがって、これらのメチル化系シグナルは、断片長およびコピー数の情報とともにアッセイに組み込まれ、低い腫瘍割合を伴う試料についてのアッセイ感度を増加し得る。しかしながら、追加の直交シグナルであっても、十分なｃｔＤＮＡを生成しない腫瘍（例えば、非脱落腫瘍）、治療の早期のサイクルで依然として進行していない腫瘍、ならびに／またはｃｔＤＮＡ分析および画像化による分子進行が一致していない腫瘍からの偽陰性率が残存し得る。さらに、拡大された患者コホートを使用して、アッセイの腫瘍および治療に依存しない性質を確認することができる。さらに、予測ツールの前向き検証を実施することができる。独立した検証コホートを調査して、適応臨床治験デザインを使用した治療変更が、血液系分子応答評価を使用して異なる治療群に迅速に切り替えることにより、コストを制限し、長期的な患者の転帰を改善する方法を評価することができる。
結論として、結果は、ローパス配列決定を用いて全ゲノムｃｔＤＮＡを分析する一連のモニタリングアプローチが、標準治療の臨床評価と比較して、高度な特異性およびＰＰＶを備える臨床予測を生成することを示した。加えて、発見は複数の腫瘍および治療の種類にわたって一貫しており、ｃｔＤＮＡ低減の程度は長期的な臨床転帰と相関していた。この非侵害的ツールは、進行性がん患者を潜在的に効果的な療法とより正確に早期に一致させることができ、それによって効果のない治療と関連する副作用およびコストを制限する。
実施例２：治療応答を追跡するためのｃｆＤＮＡメチル化および断片長の使用
本開示の方法およびシステムを使用して、がん療法に対する患者応答を理解するために、ｃｆＤＮＡの断片を分析することに基づいてモデルを開発した。
概して、腫瘍由来のｃｆＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）の断片は、非がん性組織からのｃｆＤＮＡよりも短く、ｃｔＤＮＡはまた、メチル化のより低い全体的なレベルを有する。したがって、この情報を使用して、コピー数異常（ＣＮＡ）のコールを裏付けるモデルを開発した。
メチル化パターンがＣＮＡコールと一致する程度、および断片長パターンがＣＮＡコールと一致する方法を評価した。実際には、これは、すべてのゲノムビン（例えば、ゲノムにおける５００キロベース領域ごと）における平均メチル化および／または断片長と、その領域のコピー数との間の相関関係を定量化することにより、対象（例えば、患者）のライブラリごとに行った。
正確にコールされるＣＮＡを伴う真のがん患者では、予想された観察結果は、腫瘍のコピー数ならびに平均メチル化率および平均断片長の両方の間の反相関である。これは、コピー数が増加している領域では（例えば、すべての非腫瘍細胞の２コピーと比較して、腫瘍のコピー数は３以上である）、血液中のｃｆＤＮＡの大部分が腫瘍由来であるためである。対照的に、腫瘍が１つのコピーしか有しないゲノムの領域では、ｃｆＤＮＡのより小さい割合が腫瘍細胞に由来するため、より長い断片長およびメチル化が予想される。
スピアマンのｒｈｏ（または代替的に、ピアソンのＲなどの相関の別の統計的検定）によって測定されるこれらの相関係数は、試料の特定のＣＮＡコールのセットが、配列決定データにおけるノイズが原因で発生するのではなく、真に腫瘍由来であるかを評価する独立したアプローチである。これにより、ＣＮＡコールの特異性が改善し、偽陽性が少なくなり、最終的には、治療に対する患者の応答または非応答の縦断的なモニタリングを実施するためのより効果的なアプローチが可能になる。
したがって、本開示の方法およびシステムを使用して、ｃｆＤＮＡの断片長および／またはメチル化データを利用して、ＣＮＡコールの特異性を改善した。
実施例３：ｃｆＤＮＡの全ゲノムおよびメチル化シグナルの組み合わせに基づく腫瘍進行のモニタリング
本開示の方法およびシステムを使用して、腫瘍進行は、ｃｆＤＮＡ試料の全ゲノム配列決定およびメチル化認識配列決定（メチル－ｓｅｑ）から取得される２つのシグナルの組み合わせに基づいて実施した。例えば、腫瘍進行についての組み合わせスコアは、以下のアプローチを介した酵素的メチル－ｓｅｑに基づいて計算され得る。
第１に、ＣＮＡ系腫瘍割合比（ＴＦＲ）を決定した。これは、ベースライン時点での患者からの第１のｃｆＤＮＡ試料、およびその後の追跡時点での患者からの第２のｃｆＤＮＡ試料を分析し、次に、追跡時点から患者のベースライン時点までの読み取り深度ライブラリを比較することによって実施され得る。
次に、第２のがん関連シグナルを、実施例４に記載されているように、メチル化分析に基づいて決定した。次に、全ゲノムおよびメチル化シグナルを、第１の追跡時点とベースライン時点との間の腫瘍割合の倍率変化の組み合わせ予測に組み合わせた。全ゲノムおよびメチル化シグナルは、ロジスティック回帰の使用、対数変換された値の加重平均（例えば、幾何平均に相当）の使用、または特定の患者のプロファイルの各測定値の推定統計精度を考慮した加重平均の使用を含む、様々な方法を使用して組み合わせることができる。
簡易的な使用のために、組み合わせた比率は、正規化、スケーリング、または０～２００のスケールなどの好都合なスケールでの組み合わせスコアに変換され得る。例えば、これは以下の変換を使用して実施され得る：スコア＝最大＿スコア／（１＋１／比率）。スコア１００はベースラインスコアであり、より高いスコアが不良な転帰を示し（例えば、さらなる腫瘍進行、より低い分子応答）、より低いスコアが良好な転帰を示す（例えば、少ない腫瘍進行、またはなし、より高い分子応答）。このスコアリング評価に基づいて、患者を、分子進行、主要分子応答（ＭＭＲ）、および非進行または主要分子応答なしの３つの分類のいずれかに割り当てた。
分子進行（ＭＰ）を、腫瘍割合の統計的に有意な増加として定義し、一方でＭＭＲを、ベースライン時点から追跡時点までの腫瘍割合の有意な（例えば、少なくとも１０倍）減少として定義した。
図１３Ａ～１３Ｂは、患者コホートにおけるこれらの３つの患者カテゴリ（ＭＰ、ＭＭＲ、およびＭＰもＭＭＲもなし）の各々についてのカプラン・マイヤー無増悪生存期間（ＰＦＳ）および全生存期間（ＯＳ）プロットの例を示す。これらの図は、生存曲線が互いに高度に分離されていることを示す。さらに、分子進行の予測は、高い特異性でエックス線撮影進行を予測する。
実施例４：ｃｆＤＮＡのメチル化シグナルに基づく腫瘍進行のモニタリング
本開示の方法およびシステムを使用して、様々な異なるアプローチを使用して、ｃｆＤＮＡ試料のメチル化プロファイルからがん関連シグナルを抽出し、がん関連シグナルに基づいて腫瘍進行をモニタリングすることができる。例えば、かかるアプローチは、ＣｐＧアイランド、ショア、ＰＭＤ、プロモーター、遺伝子ボディ、反復要素、既知のがん遺伝子、および単一ＣｐＧ部位におけるメチル化割合からのシグナルを測定することを含み得る。特に、ｃｆＤＮＡからのＣＮＡデータをかかる腫瘍進行法に組み込むことは、ＣＮＡコールの直交法により、既知の腫瘍割合を有する試料のセットに対して強力な正則化を伴う線形回帰（または別の種類のモデル）を使用してメチル化腫瘍割合モデルを教練することにより、増加した感度（全ゲノムデータを使用する場合と比較して）を伴う腫瘍進行のモニタリングを有利に改善することを示した。
メチル化シグナル抽出は、がん患者からの所与のｃｆＤＮＡ試料の腫瘍割合、または試料が影響を受けていない対照対象からのものであるという事実がＣＮＡパターンから確信的に決定され得る、すべてのライブラリを同定することを含み得る。
次に、かかるライブラリごとに、ゲノム内のすべてのＣｐＧアイランド（または代替的に、ショアまたはプロモーターなどの別のクラスの領域）の平均メチル化割合をメチル化配列決定から決定した。メチル化配列決定データは、例えば、ｃｆＤＮＡ試料の全ゲノムバイサルファイト配列決定または酵素的メチル配列決定によって生成され得る。
次に、回帰またはモデリング（例えば、線形回帰、単純回帰、バイナリ回帰、ベイジアン線形回帰、多項式回帰、ガウスプロセス回帰、バイナリ回帰、ロジスティック回帰、非線形回帰など）を、好適な交差検証アプローチ（例えば、１人の参加者を除外する交差検証）を使用して、メチル化パターンに対する既知の腫瘍割合の正則化を伴って実施した。これらの結果から、ｃｆＤＮＡ試料の腫瘍割合の予測を、本開示の方法およびシステムを使用して、メチル化パターンに基づいて生成することができる。
メチル化シグナルアプローチは、ＣＮＡシグナルが低いまたは検出できない場合であっても、ｃｆＤＮＡにおけるメチル化割合の推定を生成する。次に、メチル化シグナルを、スコアリングのための組み合わせモデル（例えば、実施例３で記載したように）、および／または時点間での比較（例えば、ベースライン時点および１つ以上の後続の追跡時点）で使用した。
他のアプローチを使用して、ｃｆＤＮＡ試料からがん関連のメチル化シグナルを抽出することができる。例えば、重量を主成分分析を使用して計算することができる（例えば、第１に、最も重要な主成分は、データ中に存在する他のバリエーションに応じて、がんまたはおそらくサブシーケンス主成分と高度に関連していることが観察され得る）。別の例として、主成分分析を適用する前に、断片長に基づいて配列決定読み取りをフィルターにかけ、腫瘍由来読み取り値を強化することができる。別の例として、メチル化ハプロタイプ負荷（ＭＨＬ）は、メチル化ハプロタイプ遮断で決定され得、逆ＭＨＬ（ＭＨＬと同様であるが、非メチル化遮断について）が計算され得る。これらのアプローチのいずれか１つまたは組み合わせを使用して、配列決定またはメチル－ｓｅｑデータからがん関連メチル化シグナルを生成することができる。これらのいずれか１つまたは組み合わせを使用して、本明細書に記載の腫瘍割合モデリングへインプットすることができる。
実施例５：治療応答の予測に向けて腫瘍遺伝子発現を予測するためのｃｆＤＮＡの使用
メチル化は、遺伝子発現の制御に強力な役割を果たし得る。一般に、遺伝子プロモーター領域のメチル化が、遺伝子発現を抑制することが観察され得る。一例として、がんにおける異常なメチル化の側面は、通常の高いレベルのがん遺伝子プロモーターメチル化の損失であり、これは、がん遺伝子の過剰発現をもたらし、したがって、よりがん性状態をもたらす。特に、ＭＡＧＥ（メラノーマ関連抗原）ファミリーの遺伝子は、多くのがんの種類におけるこの異常なメチル化の典型的なものである。したがって、液体生検による対象のｃｆＤＮＡのメチル化状態の分析を介して遺伝子過剰発現を試験する能力は、かかる過剰発現されたがん遺伝子のうちの１つを標的とする薬剤候補が開発されている場合などに有利であり得る。
本開示の方法およびシステムを使用して、目的の遺伝子の腫瘍および健常な組織にわたって平均化された総メチル化レベルを、対象の生物学的試料の液体生検分析を介して測定した。ＭＡＧＥ遺伝子の事例では、メチル化レベルが、精巣以外のすべての正常な成人組織で恒常的に高いことが知られている。したがって、低減したメチル化がＭＡＧＥプロモーターで観察された場合、これは対象の腫瘍を示す可能性が高い。図１４Ａ～１４Ｃは、３つのＭＡＧＥ遺伝子（ＭＡＧＥＡ１、ＭＡＧＥＡ３、およびＭＡＧＥＡ４）で観察されたメチル化の強い平均減少の例を示す。図１４Ａ～１４Ｃに見られるように、メチル化の強い平均減少が、複数の患者の３つの異なるＭＡＧＥ遺伝子で観察され、これは、ゲノム全体の低メチル化レベルを超えていた。この結果は、血液中に十分な循環腫瘍ＤＮＡ（ｃｔＤＮＡ）（例えば、腫瘍由来のｃｆＤＮＡ）を有する患者の場合、正常組織でメチル化が抑制された一連の遺伝子があることを示す。この遺伝子のセットについて、腫瘍における低メチル化および発現は、本開示の方法およびシステムを使用して、分析および測定することができる。
全体として、腫瘍細胞は、ＭＡＧＥのプロモーターなどの生殖細胞系発現遺伝子の異常な低メチル化を示し、それが過剰発現を引き起こし、それによってがん患者の結果、転帰、および予後の不良をもたらし得る。本開示の方法およびシステムを使用して、これらの遺伝子の低メチル化を検出し、これにより、液体生検を介して（例えば、腫瘍組織生検または他の侵襲的アッセイを必要とせずに）これらの遺伝子を標的とする標的療法の個別選択が可能となる。
本開示の方法およびシステムは、１つ以上のアルゴリズムの方法によって実施することができる。アルゴリズムは、中央処理装置２０５による実行時にソフトウェアによって実装することができる。このアルゴリズムは、例えば、治療の経過にわたって患者からの複数の試料における特定のＣＮＡシグナルの強度の変化を定量化することによって、ＷＧＳデータを処理して、ｃｆＤＮＡ分子のコピー数異常（ＣＮＡ）および断片長を決定し、ＣＮＡを処理して、ＣＮＡプロファイル変化を決定し、断片長を処理して、断片長プロファイル変化を決定することができる。図１５Ａおよび１５Ｂに示されるように、かかるアプローチは、ＣＮＡに基づいて別々の試料中の腫瘍割合を別々に定量化することから生じる特定のエラーモードの傾向をより少なくすることができる。
本発明の好ましい実施形態が本明細書に示され、記載されてきたが、かかる実施形態が例としてのみ提供されることは当業者には明らかであろう。本発明は、本明細書内で提供される特定の実施例によって限定されることを意図するものではない。本発明は、前述の明細書を参照して記載されてきたが、本明細書の実施形態の記載および図面は、限定的な意味で解釈されることを意図するものではない。多数の変形、変更、および置換が、本発明から逸脱することなく、ここで当業者に着想されるであろう。さらに、本発明のすべての態様は、様々な条件および変数に依存する、本明細書に記載の特定の描写、構成、または相対的な比率に限定されないことを理解されたい。本明細書に記載の本発明の実施形態に対する様々な代替物が、本発明を実施する際に使用され得ることが理解されるべきである。したがって、本発明は、任意のかかる代替物、修正、変形、または同等物も網羅するものとして考慮される。以下の特許請求の範囲は、本発明の範囲を定義し、これらの特許請求の範囲内の方法および構造、ならびにそれらの同等物が、それによって網羅されることが意図される。

Claims (169)

  1. がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法であって、
    第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での前記対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第１の時点は、前記がんを治療するように構成された治療薬が、前記対象に投与される前である、取得することと、
    前記第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、
    第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での前記対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第２の時点は、前記対象に前記治療薬が投与された後である、取得することと、
    前記第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、
    前記第１の複数のＣＮＡを前記第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、
    前記第１の複数の断片長および前記第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、
    少なくとも部分的に、前記ＣＮＡプロファイル変化および前記断片長プロファイル変化に基づいて、前記第１の時点での前記対象の第１の腫瘍割合または前記第２の時点での前記対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
    少なくとも部分的に、前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合に基づいて、前記対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法。
  2. 前記第１または第２の体液試料が、血液、血清、血漿、硝子体、痰、尿、涙、汗、唾液、精液、粘膜排出物、粘液、脊髄液、脳脊髄液（ＣＳＦ）、胸水、腹水、羊水、リンパ液からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
  3. 前記第１のＷＧＳデータを取得することが、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子を配列決定して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または前記第２のＷＧＳデータを取得することが、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を配列決定して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記配列決定が、約２５回以下の深度で実施される、請求項３に記載の方法。
  5. 前記配列決定が、約１０回以下の深度で実施される、請求項３に記載の方法。
  6. 前記配列決定が、約８回以下の深度で実施される、請求項３に記載の方法。
  7. 前記配列決定が、約６回以下の深度で実施される、請求項３に記載の方法。
  8. 前記第１または第２の複数の配列決定読み取りを基準ゲノムと整列して、それによって、複数の整列配列決定読み取りを生成することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
  9. 複数のゲノム領域について前記第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  10. 前記濃縮が、前記第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を増幅することを含む、請求項９に記載の方法。
  11. 前記増幅が、選択的な増幅を含む、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記増幅が、普遍的な増幅を含む、請求項１０に記載の方法。
  13. 前記濃縮が、前記第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分を選択的に単離することを含む、請求項９に記載の方法。
  14. 前記第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の前記少なくとも一部分を選択的に単離することが、複数のプローブを使用することを含み、前記複数のプローブの各々が、前記複数のゲノム領域のうちのゲノム領域の少なくとも一部分と配列相補性を有する、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記少なくとも一部分が、腫瘍マーカー遺伝子座を含む、請求項１３に記載の方法。
  16. 前記少なくとも一部分が、複数の腫瘍マーカー遺伝子座を含む、請求項１５に記載の方法。
  17. 前記複数の腫瘍マーカー遺伝子座が、Ｔｈｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｔｌａｓ（ＴＣＧＡ）またはＣａｔａｌｏｇｕｅ ｏｆ Ｓｏｍａｔｉｃ Ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｃａｎｃｅｒ（ＣＯＳＭＩＣ）から選択される１つ以上の遺伝子座を含む、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記第１の複数のＣＮＡを決定することが、前記第１の複数の配列決定読み取りの複数のゲノム領域の各々でのＣＮＡの定量的測定値を決定することを含み、前記第２の複数のＣＮＡを決定することが、前記第２の複数の配列決定読み取りの前記複数のゲノム領域の各々でのＣＮＡの定量的測定値を決定することを含む、請求項３に記載の方法。
  19. ＧＣ含量および／またはマッパビリティ傾向について、前記第１の複数のＣＮＡまたは前記第２の複数のＣＮＡを修正することをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
  20. 前記修正が、統計モデリング分析を使用することを含む、請求項１９に記載の方法。
  21. 前記統計モデリング分析が、ＬＯＥＳＳ回帰またはベイズモデルを含む、請求項２０に記載の方法。
  22. 前記複数のゲノム領域が、予め決定されたサイズを有する基準ゲノムの非重複ゲノム領域を含む、請求項１８に記載の方法。
  23. 前記予め決定されたサイズが、約５０キロベース（ｋｂ）、約１００ｋｂ、約２００ｋｂ、約５００ｋｂ、約１メガベース（Ｍｂ）、約２Ｍｂ、約５Ｍｂ、または約１０Ｍｂである、請求項２２に記載の方法。
  24. 前記複数のゲノム領域が、少なくとも約１，０００個の別個のゲノム領域を含む、請求項１８に記載の方法。
  25. 前記複数のゲノム領域が、少なくとも約２，０００個の別個のゲノム領域を含む、請求項２４に記載の方法。
  26. 前記ＣＮＡプロファイル変化を決定することが、前記第１の複数のＣＮＡおよび前記第２の複数のＣＮＡを複数の基準ＣＮＡ値と比較することを含み、前記複数の基準ＣＮＡ値が、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される、請求項１に記載の方法。
  27. 前記追加の対象が、がんを有しない１人以上の対象を含む、請求項２６に記載の方法。
  28. 前記追加の対象が、腫瘍進行を有しない１人以上の対象を含む、請求項２６に記載の方法。
  29. 前記複数の基準ＣＮＡ値が、前記第１の時点後の１つ以上の後続の時点で取得される前記対象の追加の体液試料を使用して取得される、請求項２６に記載の方法。
  30. 予め決定された基準を満たす前記第１の複数のＣＮＡおよび前記第２の複数のＣＮＡのサブセットを除外することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  31. 所与のＣＮＡ値と対応する基準ＣＮＡ値との間の差が、約１標準偏差以下の差を含む場合に、前記第１の複数のＣＮＡまたは前記第２の複数のＣＮＡ値の前記所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む、請求項３０に記載の方法。
  32. 所与のＣＮＡ値と対応する基準ＣＮＡ値との間の差が、約２標準偏差以下の差を含む場合に、前記第１の複数のＣＮＡまたは前記第２の複数のＣＮＡ値の前記所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
  33. 所与のＣＮＡ値と対応する基準ＣＮＡ値との間の差が、約３標準偏差以下の差を含む場合に、前記第１の複数のＣＮＡまたは前記第２の複数のＣＮＡ値の前記所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
  34. 所与のＣＮＡ値と対応する局所平均断片長との間のスピアマンの順位相関に基づいて、前記第１の複数のＣＮＡまたは前記第２の複数のＣＮＡ値の前記所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む、請求項３０に記載の方法。
  35. 前記スピアマンの順位相関係数（スピアマンのｒｈｏ）が、－０．１未満である場合に、前記第１の複数のＣＮＡまたは前記第２の複数のＣＮＡ値の所与のＣＮＡ値を除外することをさらに含む、請求項３４に記載の方法。
  36. ライブラリまたはゲノム位置に基づいて、前記第１の複数の断片長または前記第２の複数の断片長を正規化することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  37. 前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合が、１を超える、１．１を超える、１．２を超える、１．３を超える、１．４を超える、１．５を超える、１．６を超える、１．７を超える、１．８を超える、１．９を超える、２を超える、３を超える、４を超える、または５を超える場合に、前記腫瘍状態が、前記対象の腫瘍進行を含むことを検出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  38. 前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合が、０．０１未満、０．０５未満、０．１未満、０．２未満、０．３未満、０．４未満、または０．５未満である場合に、前記対象の主要分子応答（ＭＭＲ）を検出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  39. 少なくとも約５０％の感度で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１～３８のいずれか一項に記載の方法。
  40. 少なくとも約７０％の感度で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項３９に記載の方法。
  41. 少なくとも約９０％の感度で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項４０に記載の方法。
  42. 少なくとも約５０％の特異性で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１～４１のいずれか一項に記載の方法。
  43. 少なくとも約７０％の特異性で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項４２に記載の方法。
  44. 少なくとも約９０％の特異性で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項４３に記載の方法。
  45. 少なくとも約９８％の特異性で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項４４に記載の方法。
  46. 少なくとも約５０％の陽性予測値（ＰＰＶ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１～４５のいずれか一項に記載の方法。
  47. 少なくとも約７０％の陽性予測値（ＰＰＶ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項４６に記載の方法。
  48. 少なくとも約９０％の陽性予測値（ＰＰＶ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項４７に記載の方法。
  49. 少なくとも約５０％の陰性予測値（ＮＰＶ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１～４８のいずれか一項に記載の方法。
  50. 少なくとも約７０％の陰性予測値（ＮＰＶ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項４９に記載の方法。
  51. 少なくとも約９０％の陰性予測値（ＮＰＶ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項５０に記載の方法。
  52. 少なくとも約０．６０の曲線下面積（ＡＵＣ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１～５１のいずれか一項に記載の方法。
  53. 少なくとも約０．７５の曲線下面積（ＡＵＣ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項５２に記載の方法。
  54. 少なくとも約０．９０の曲線下面積（ＡＵＣ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項５３に記載の方法。
  55. 腫瘍進行が検出されない場合に、前記対象の腫瘍非進行を決定することをさらに含む、請求項１～５４のいずれか一項に記載の方法。
  56. 前記対象の前記決定された腫瘍状態に基づいて、前記対象の前記がんを治療するために治療有効用量の治療を投与することをさらに含む、請求項１～５５のいずれか一項に記載の方法。
  57. 前記治療が、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤を含む、請求項５６に記載の方法。
  58. 前記検出された腫瘍状態が、腫瘍進行、非進行、退行、または再発を示す、請求項１～５７のいずれか一項に記載の方法。
  59. 前記第１および第２のＷＧＳデータが、パイロ配列決定、合成による配列決定、単一分子配列決定、ナノポア配列決定、半導体配列決定、ライゲーションによる配列決定、ハイブリダイゼーションによる配列決定、超並列配列決定、鎖末端配列決定、単一分子リアルタイム配列決定、ポロニー配列決定、コンビナトリアルプローブアンカー合成、またはハイブリッド捕捉系配列決定によって取得される、請求項１～５８のいずれか一項に記載の方法。
  60. 前記第１および第２のＷＧＳデータが、配列決定デバイスまたはコンピュータプロセッサによって取得される、請求項１～５９のいずれか一項に記載の方法。
  61. がんを有する対象の腫瘍状態を評価するためのコンピュータシステムであって、
    （ｉ）第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データであって、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での前記対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第１の時点は、前記がんを治療するように構成された治療薬が、前記対象に投与される前である、第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データ、および（ｉｉ）第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データであって、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での前記対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第２の時点は、前記対象に前記治療薬が投与された後である、第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを保存するように構成されているデータベースと、
    前記データベースと動作可能に結合された１つ以上のコンピュータプロセッサであって、前記１つ以上のコンピュータプロセッサが、個別にまたは集合的に、
    前記第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定し、
    前記第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定し、
    前記第１の複数のＣＮＡを前記第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定し、
    前記第１の複数の断片長および前記第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定し、
    少なくとも部分的に、前記ＣＮＡプロファイル変化および前記断片長プロファイル変化に基づいて、前記第１の時点での前記対象の第１の腫瘍割合または前記第２の時点での前記対象の第２の腫瘍割合を決定し、かつ
    少なくとも部分的に、前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合に基づいて、前記対象の腫瘍状態を検出するようにプログラムされている、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含む、コンピュータシステム。
  62. 非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法を実施する、機械実行可能命令を含み、前記方法が、
    第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での前記対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第１の時点は、前記がんを治療するように構成された治療薬が、前記対象に投与される前である、取得することと、
    前記第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、
    第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での前記対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第２の時点は、前記対象に前記治療薬が投与された後である、取得することと、
    前記第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、
    前記第１の複数のＣＮＡを前記第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、
    前記第１の複数の断片長および前記第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、
    少なくとも部分的に、前記ＣＮＡプロファイル変化および前記断片長プロファイル変化に基づいて、前記第１の時点での前記対象の第１の腫瘍割合または前記第２の時点での前記対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
    少なくとも部分的に、前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合に基づいて、前記対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
  63. がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法であって、
    ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での前記対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第１の時点は、前記対象に前記がんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、
    前記第１のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの前記領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、
    前記ゲノムの前記領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での前記対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第２の時点は、前記対象に前記治療薬が投与された後である、取得することと、
    前記第２のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの前記領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、
    前記１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる前記第１の平均メチル化割合プロファイルと、前記１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる前記第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定することと、
    少なくとも部分的に、前記それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、前記第１の時点での前記対象の第１の腫瘍割合または前記第２の時点での前記対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
    少なくとも部分的に、前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合に基づいて、前記対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法。
  64. 前記第１または第２の体液試料が、血液、血清、血漿、硝子体、痰、尿、涙、汗、唾液、精液、粘膜排出物、粘液、脊髄液、脳脊髄液（ＣＳＦ）、胸水、腹水、羊水、リンパ液からなる群から選択される、請求項６３に記載の方法。
  65. 前記第１のＭＳデータを取得することが、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または前記第２のＭＧＳデータを取得することが、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む、請求項６３に記載の方法。
  66. 前記メチル化配列決定が、全ゲノムバイサルファイト配列決定を含む、請求項６５に記載の方法。
  67. 前記メチル化配列決定が、全ゲノム酵素的メチル－ｓｅｑを含む、請求項６５に記載の方法。
  68. 前記メチル化配列決定が、酸化的バイサルファイト配列決定、ＴＥＴ支援ピリジンボラン配列決定（ＴＡＰＳ）、ＴＥＴ支援バイサルファイト配列決定（ＴＡＢＳ）、酸化的バイサルファイト配列決定（ｏｘＢＳ－Ｓｅｑ）、ＡＰＯＢＥＣ結合エピジェネティック配列決定（ＡＣＥ－ｓｅｑ）、メチル化ＤＮＡ免疫沈降（ＭｅＤＩＰ）配列決定、ヒドロキシメチル化ＤＮＡ免疫沈降（ｈＭｅＤＩＰ）配列決定、メチル化アレイ分析、減少表現バイサルファイト配列決定（ＲＲＢＳ－Ｓｅｑ）、またはシトシン５－ヒドロキシメチル化配列決定を含む、請求項６５に記載の方法。
  69. 前記メチル化配列決定が、約２５回以下の深度で実施される、請求項６５に記載の方法。
  70. 前記メチル化配列決定が、約１０回以下の深度で実施される、請求項６５に記載の方法。
  71. 前記メチル化配列決定が、約８回以下の深度で実施される、請求項６５に記載の方法。
  72. 前記メチル化配列決定が、約６回以下の深度で実施される、請求項６５に記載の方法。
  73. 前記第１または第２の複数の配列決定読み取りを基準ゲノムと整列して、それによって、複数の整列配列決定読み取りを生成することをさらに含む、請求項６５に記載の方法。
  74. 前記ゲノムの前記領域について前記第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む、請求項６５に記載の方法。
  75. 前記濃縮が、前記第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を増幅することを含む、請求項７４に記載の方法。
  76. 前記増幅が、選択的な増幅を含む、請求項７５に記載の方法。
  77. 前記増幅が、普遍的な増幅を含む、請求項７５に記載の方法。
  78. 前記濃縮が、前記第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の少なくとも一部分を選択的に単離することを含む、請求項７４に記載の方法。
  79. 前記第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の前記少なくとも一部分を選択的に単離することが、複数のプローブを使用することを含み、前記複数のプローブの各々が、前記ゲノムの前記領域のうちの少なくとも一部分と配列相補性を有する、請求項７８に記載の方法。
  80. 前記少なくとも一部分が、腫瘍マーカー遺伝子座を含む、請求項７８に記載の方法。
  81. 前記少なくとも一部分が、複数の腫瘍マーカー遺伝子座を含む、請求項８０に記載の方法。
  82. 前記複数の腫瘍マーカー遺伝子座が、Ｔｈｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｏｍｅ Ａｔｌａｓ（ＴＣＧＡ）またはＣａｔａｌｏｇｕｅ ｏｆ Ｓｏｍａｔｉｃ Ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｃａｎｃｅｒ（ＣＯＳＭＩＣ）から選択される１つ以上の遺伝子座を含む、請求項８１に記載の方法。
  83. 前記ゲノムの前記領域が、ＣｐＧアイランド、ＣｐＧショア、患者特異的な部分的メチル化ドメイン、一般的な部分的メチル化ドメイン、プロモーター、遺伝子本体、等間隔のゲノム全体でのビン、および転移因子のうちの１つ以上を含む、請求項６３に記載の方法。
  84. 前記ゲノムの前記領域が、前記ゲノムの複数の非重複領域を含む、請求項６３に記載の方法。
  85. 前記ゲノムの前記複数の非重複領域が、予め決定されたサイズを有する、請求項８４に記載の方法。
  86. 前記予め決定されたサイズが、約５０キロベース（ｋｂ）、約１００ｋｂ、約２００ｋｂ、約５００ｋｂ、約１メガベース（Ｍｂ）、約２Ｍｂ、約５Ｍｂ、または約１０Ｍｂである、請求項８５に記載の方法
  87. 前記ゲノムの前記複数の非重複領域が、少なくとも約１，０００個の別個の領域を含む、請求項８４に記載の方法。
  88. 前記ゲノムの前記複数の非重複領域が、少なくとも約２，０００個の別個の領域を含む、請求項８７に記載の方法。
  89. 前記第１または第２の腫瘍割合を決定することが、前記メチル化割合プロファイルを１つ以上の基準メチル化割合プロファイルと比較することを含み、前記１つ以上の基準メチル化割合プロファイルが、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される、請求項６３に記載の方法。
  90. 前記追加の対象が、がんを有する１人以上の対象を含む、請求項８９に記載の方法。
  91. 前記追加の対象が、がんを有しない１人以上の対象を含む、請求項８９に記載の方法。
  92. 前記追加の対象が、腫瘍進行を有する１人以上の対象を含む、請求項８９に記載の方法。
  93. 前記追加の対象が、腫瘍進行を有しない１人以上の対象を含む、請求項８９に記載の方法。
  94. 前記１つ以上の基準メチル化割合プロファイルが、前記第１の時点後の１つ以上の後続の時点で取得される前記対象の追加の体液試料を使用して取得される、請求項８９に記載の方法。
  95. 前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合が、１を超える、１．１を超える、１．２を超える、１．３を超える、１．４を超える、１．５を超える、１．６を超える、１．７を超える、１．８を超える、１．９を超える、２を超える、３を超える、４を超える、または５を超える場合に、前記腫瘍状態が、前記対象の腫瘍進行を含むことを検出することをさらに含む、請求項６３に記載の方法。
  96. 前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合が、０．０１未満、０．０５未満、０．１未満、０．２未満、０．３未満、０．４未満、または０．５未満である場合に、前記対象の主要分子応答（ＭＭＲ）を検出することをさらに含む、請求項６３に記載の方法。
  97. 少なくとも約５０％の感度で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項６３～９６のいずれか一項に記載の方法。
  98. 少なくとも約７０％の感度で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項９７に記載の方法。
  99. 少なくとも約９０％の感度で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項９８に記載の方法。
  100. 少なくとも約５０％の特異性で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項６３～９９のいずれか一項に記載の方法。
  101. 少なくとも約７０％の特異性で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１００に記載の方法。
  102. 少なくとも約９０％の特異性で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１０１に記載の方法。
  103. 少なくとも約９８％の特異性で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１０２に記載の方法。
  104. 少なくとも約５０％の陽性予測値（ＰＰＶ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項６３～１０３のいずれか一項に記載の方法。
  105. 少なくとも約７０％の陽性予測値（ＰＰＶ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１０４に記載の方法。
  106. 少なくとも約９０％の陽性予測値（ＰＰＶ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１０５に記載の方法。
  107. 少なくとも約５０％の陰性予測値（ＮＰＶ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項６３～１０６のいずれか一項に記載の方法。
  108. 少なくとも約７０％の陰性予測値（ＮＰＶ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１０７に記載の方法。
  109. 少なくとも約９０％の陰性予測値（ＮＰＶ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１０８に記載の方法。
  110. 少なくとも約０．６０の曲線下面積（ＡＵＣ）で前記対象の前記状態進行を検出することをさらに含む、請求項６３～１０９のいずれか一項に記載の方法。
  111. 少なくとも約０．７５の曲線下面積（ＡＵＣ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１１０に記載の方法。
  112. 少なくとも約０．９０の曲線下面積（ＡＵＣ）で前記対象の前記腫瘍状態を検出することをさらに含む、請求項１１１に記載の方法。
  113. 腫瘍進行が検出されない場合に、前記対象の腫瘍非進行を決定することをさらに含む、請求項６３～１１２のいずれか一項に記載の方法。
  114. 前記対象の前記決定された腫瘍状態に基づいて、前記対象の前記がんを治療するために治療有効用量の第２の治療薬を投与することをさらに含む、請求項６３～１１３のいずれか一項に記載の方法。
  115. 前記第２の治療薬が、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤を含む、請求項１１４に記載の方法。
  116. 前記第１および第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、前記対象の免疫細胞に由来する、請求項６３～１１５のいずれか一項に記載の方法。
  117. 前記検出された腫瘍状態が、腫瘍進行、非進行、退行、または再発を示す、請求項６３～１１６のいずれか一項に記載の方法。
  118. 前記第１および第２のＭＳデータが、配列決定デバイスまたはコンピュータプロセッサによって取得される、請求項６３～１１７のいずれか一項に記載の方法。
  119. 前記対象が、脳がん、膀胱がん、乳がん、子宮頸がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、食道がん、胃がん、腎臓がん、肝胆道がん、白血病、肝臓がん、肺がん、リンパ腫、卵巣がん、膵臓がん、前立腺がん、皮膚がん、胃がん、甲状腺がん、または尿路がんを有する、請求項１～６０および６３～１１８のいずれか一項に記載の方法。
  120. がんを有する対象の腫瘍状態を評価するためのコンピュータシステムであって、
    （ｉ）ゲノムの領域全体にわたる第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データであって、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での前記対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第１の時点は、前記対象に前記がんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データ、および（ｉｉ）前記ゲノムの前記領域全体にわたる第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータであって、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での前記対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第２の時点は、前記対象に前記治療薬が投与された後である、第２のＭＳデータを保存するように構成されたデータベースと、
    前記データベースと動作可能に結合された１つ以上のコンピュータプロセッサであって、前記１つ以上のコンピュータプロセッサが、個別にまたは集合的に、
    前記第１のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの前記領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得し、
    前記第２のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの前記領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得し、
    前記１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる前記第１の平均メチル化割合プロファイルと、前記１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる前記第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定し、
    少なくとも部分的に、前記それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、前記第１の時点での前記対象の第１の腫瘍割合または前記第２の時点での前記対象の第２の腫瘍割合を決定し、かつ
    少なくとも部分的に、前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合に基づいて、前記対象の腫瘍状態を検出するようにプログラムされている、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含む、コンピュータシステム。
  121. 非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法を実施する、機械実行可能命令を含み、前記方法が、
    ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での前記対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第１の時点は、前記対象に前記がんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、
    前記第１のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの前記領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、
    前記ゲノムの前記領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での前記対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第２の時点が、前記対象に前記治療薬が投与された後である、取得することと、
    前記第２のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの前記領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、
    前記１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる前記第１の平均メチル化割合プロファイルと、前記１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる前記第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定することと、
    少なくとも部分的に、前記それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、前記第１の時点での前記対象の第１の腫瘍割合または前記第２の時点での前記対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
    少なくとも部分的に、前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合に基づいて、前記対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
  122. 前記検出された腫瘍進行が、少なくとも部分的に、前記それぞれのメチル化割合プロファイルの１つ以上の統計モデリング分析に基づく、請求項１２０に記載のコンピュータシステムまたは請求項１１２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  123. 前記１つ以上の統計モデリング分析が、線形回帰、単純回帰、バイナリ回帰、ベイズ線形回帰、ベイズモデリング、多項回帰、ガウス過程回帰、ガウスモデリング、ロジスティック回帰、または非線形回帰を含む、請求項１２２に記載のシステムまたは媒体。
  124. 前記１つ以上の統計モデリング分析が、前記検出された腫瘍進行を、既知の腫瘍割合を有する試料に由来するＭＳデータ、純粋な腫瘍試料に由来するＭＳデータ、または健常な試料に由来するＭＳデータと比較する、請求項１２２または１２３に記載のシステムまたは媒体。
  125. がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法であって、
    ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での前記対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第１の時点は、前記対象に前記がんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、
    前記第１のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第１のメチル化プロファイルを取得することと、
    前記ゲノムの前記領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での前記対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第２の時点は、前記対象に前記治療薬が投与された後である、取得することと、
    前記第２のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第２のメチル化プロファイルを取得することと、
    前記１つ以上の遺伝子座全体にわたる前記第１のメチル化プロファイルと、前記１つ以上の遺伝子座全体にわたる前記第２のメチル化プロファイルとを比較することと、
    少なくとも部分的に、前記それぞれのメチル化プロファイルに基づいて、前記第１の時点での前記対象の第１の腫瘍割合または前記第２の時点での前記対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
    少なくとも部分的に、前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合に基づいて、前記対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法。
  126. 前記第１および前記第２のメチル化プロファイルが、５－ヒドロキシメチルシトシン状態、５－メチルシトシンの状態、濃縮系メチル化評価、中央メチル化レベル、モードメチル化レベル、最大メチル化レベル、または最小メチル化レベルを含む、請求項１２５に記載の方法。
  127. 前記第１または第２の体液試料が、血液、血清、血漿、硝子体、痰、尿、涙、汗、唾液、精液、粘膜排出物、粘液、脊髄液、脳脊髄液（ＣＳＦ）、胸水、腹水、羊水、リンパ液からなる群から選択される、請求項１２５または１２６に記載の方法。
  128. 前記第１のＭＳデータを取得することが、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または前記第２のＭＧＳデータを取得することが、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む、請求項１２５に記載の方法。
  129. 前記メチル化配列決定が、全ゲノムバイサルファイト配列決定を含む、請求項１２８に記載の方法。
  130. 前記メチル化配列決定が、全ゲノム酵素的メチル－ｓｅｑを含む、請求項１２８に記載の方法。
  131. 前記メチル化配列決定が、酸化的バイサルファイト配列決定、ＴＥＴ支援ピリジンボラン配列決定（ＴＡＰＳ）、ＴＥＴ支援バイサルファイト配列決定（ＴＡＢＳ）、酸化的バイサルファイト配列決定（ｏｘＢＳ－Ｓｅｑ）、ＡＰＯＢＥＣ結合エピジェネティック配列決定（ＡＣＥ－ｓｅｑ）、メチル化ＤＮＡ免疫沈降（ＭｅＤＩＰ）配列決定、ヒドロキシメチル化ＤＮＡ免疫沈降（ｈＭｅＤＩＰ）配列決定、メチル化アレイ分析、減少表現バイサルファイト配列決定（ＲＲＢＳ－Ｓｅｑ）、またはシトシン５－ヒドロキシメチル化配列決定を含む、請求項１２８に記載の方法。
  132. 前記第１または第２の複数の配列決定読み取りを基準ゲノムと整列して、それによって、複数の整列配列決定読み取りを生成することをさらに含む、請求項１２８に記載の方法。
  133. 前記ゲノムの前記領域について前記第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む、請求項１２８に記載の方法。
  134. 前記ゲノムの前記領域が、ＣｐＧアイランド、ＣｐＧショア、患者特異的な部分的メチル化ドメイン、一般的な部分的メチル化ドメイン、プロモーター、遺伝子本体、等間隔のゲノム全体でのビン、および転移因子のうちの１つ以上を含む、請求項１２８に記載の方法。
  135. 前記ゲノムの前記領域が、前記ゲノムの複数の非重複領域を含む、請求項１２８に記載の方法。
  136. 前記第１または第２の腫瘍割合を決定することが、前記メチル化割合プロファイルを１つ以上の基準メチル化割合プロファイルと比較することを含み、前記１つ以上の基準メチル化割合プロファイルが、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される、請求項１２８に記載の方法。
  137. 前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合が、１を超える、１．１を超える、１．２を超える、１．３を超える、１．４を超える、１．５を超える、１．６を超える、１．７を超える、１．８を超える、１．９を超える、２を超える、３を超える、４を超える、または５を超える場合に、前記腫瘍状態が、前記対象の腫瘍進行を含むことを検出することをさらに含む、請求項１２８に記載の方法。
  138. 前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合が、０．０１未満、０．０５未満、０．１未満、０．２未満、０．３未満、０．４未満、または０．５未満である場合に、前記対象の主要分子応答（ＭＭＲ）を検出することをさらに含む、請求項１２８に記載の方法。
  139. 腫瘍進行が検出されない場合に、前記対象の腫瘍非進行を決定することをさらに含む、請求項１２８～１３８のいずれか一項に記載の方法。
  140. 前記対象の前記決定された腫瘍状態に基づいて、前記対象の前記がんを治療するために治療有効用量の第２の治療薬を投与することをさらに含む、請求項１２８～１３９のいずれか一項に記載の方法。
  141. 前記第１および第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、前記対象の免疫細胞に由来する、請求項１２８～１４０のいずれか一項に記載の方法。
  142. 前記検出された腫瘍状態が、腫瘍進行、非進行、退行、または再発を示す、請求項１２８～１４１のいずれか一項に記載の方法。
  143. 前記第１および第２のＭＳデータが、配列決定デバイスまたはコンピュータプロセッサによって取得される、請求項１２８～１４２のいずれか一項に記載の方法。
  144. 前記対象が、脳がん、膀胱がん、乳がん、子宮頸がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、食道がん、胃がん、腎臓がん、肝胆道がん、白血病、肝臓がん、肺がん、リンパ腫、卵巣がん、膵臓がん、前立腺がん、皮膚がん、胃がん、甲状腺がん、または尿路がんを有する、請求項１２８～１４３のいずれか一項に記載の方法。
  145. がんを有する対象の腫瘍状態を評価するためのコンピュータシステムであって、
    （ｉ）ゲノムの領域全体にわたる第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データであって、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での前記対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第１の時点は、前記対象に前記がんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データ、および（ｉｉ）前記ゲノムの前記領域全体にわたる第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータであって、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での前記対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第２の時点は、前記対象に前記治療薬が投与された後である、第２のＭＳデータを保存するように構成されたデータベースと、
    前記データベースと動作可能に結合された１つ以上のコンピュータプロセッサであって、前記１つ以上のコンピュータプロセッサが、個別にまたは集合的に、
    前記第１のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの前記領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第１のメチル化プロファイルを取得し、
    前記第２のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの前記領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第２のメチル化プロファイルを取得し、
    前記１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる前記第１のメチル化プロファイルと、前記１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる前記第２のメチル化プロファイルとを比較し、
    少なくとも部分的に、前記それぞれのメチル化プロファイルに基づいて、前記第１の時点での前記対象の第１の腫瘍割合または前記第２の時点での前記対象の第２の腫瘍割合を決定し、かつ
    少なくとも部分的に、前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合に基づいて、前記対象の腫瘍状態を検出するようにプログラムされている、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含む、コンピュータシステム。
  146. 非一時的コンピュータ可読媒体であって、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法を実施する、機械実行可能命令を含み、前記方法が、
    ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での前記対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第１の時点が、前記対象に前記がんを治療するように構成された治療薬が投与される前である、取得することと、
    前記第１のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの前記領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第１のメチル化プロファイルを取得することと、
    前記ゲノムの前記領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での前記対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第２の時点が、前記対象に前記治療薬が投与された後である、取得することと、
    前記第２のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの前記領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第２のメチル化プロファイルを取得することと、
    前記１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる前記第１の平均メチル化割合プロファイルと、前記１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる前記第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較することと、
    少なくとも部分的に、前記それぞれのメチル化プロファイルに基づいて、前記第１の時点での前記対象の第１の腫瘍割合または前記第２の時点での前記対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
    少なくとも部分的に、前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合に基づいて、前記対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
  147. がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法であって、
    第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第１の時点は、がんを治療するように構成された治療薬が、対象に投与される前である、取得することと、
    前記第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、
    ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での前記対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、
    前記第１のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの前記領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第１の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、
    第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、第２の時点は、対象に治療薬が投与された後である、取得することと、
    前記第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、
    前記ゲノムの前記領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での前記対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、
    前記第２のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの前記領域内の１つ以上のＣｐＧアイランドの各々についての平均メチル化割合を決定し、それによって、第２の平均メチル化割合プロファイルを取得することと、
    前記第１の複数のＣＮＡを前記第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、
    前記第１の複数の断片長および前記第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、
    前記１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる前記第１の平均メチル化割合プロファイルと、前記１つ以上のＣｐＧアイランド全体にわたる前記第２の平均メチル化割合プロファイルとを比較して、メチル化割合プロファイルを決定することと、
    少なくとも部分的に、前記ＣＮＡプロファイル変化、前記断片長プロファイル変化、および前記それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、前記第１の時点での前記対象の第１の腫瘍割合または前記第２の時点での前記対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
    少なくとも部分的に、第１の腫瘍割合または第２の腫瘍割合に基づいて、対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法。
  148. がんを有する対象の腫瘍状態を評価するための方法であって、
    第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での前記対象の第１の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第１の時点は、前記がんを治療するように構成された治療薬が、前記対象に投与される前である、取得することと、
    前記第１のＷＧＳデータに基づいて、（ｉ）前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子における第１の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｉ）前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子の第１の複数の断片長を決定することと、
    ゲノムの領域全体にわたって第１の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第１のメチル化配列決定（ＭＳ）データを取得することであって、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第１の時点での前記対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、
    前記第１のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第１のメチル化プロファイルを取得することと、
    第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２の全ゲノム配列決定（ＷＧＳ）データを取得することであって、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での前記対象の第２の体液試料から取得されるか、またはそれに由来し、前記第２の時点は、前記対象に前記治療薬が投与された後である、取得することと、
    前記第２のＷＧＳデータに基づいて、（ｉｉｉ）前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子における第２の複数のコピー数異常（ＣＮＡ）、および（ｉｖ）前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子の第２の複数の断片長を決定することと、
    前記ゲノムの前記領域全体にわたって第２の複数の無細胞ＤＮＡ（ｃｆＤＮＡ）分子の第２のＭＳデータを取得することであって、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、第２の時点での前記対象の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する、取得することと、
    前記第２のＭＳデータに基づいて、前記ゲノムの１つ以上の遺伝子座の各々についてのメチル化プロファイルを決定し、それによって、第２のメチル化プロファイルを取得することと、
    前記第１の複数のＣＮＡを前記第２の複数のＣＮＡと比較して、ＣＮＡプロファイル変化を決定することと、
    前記第１の複数の断片長および前記第２の複数の断片長に基づいて、断片長プロファイル変化を決定することと、
    前記１つ以上の遺伝子座全体にわたる前記第１のメチル化プロファイルと、前記１つ以上の遺伝子座全体にわたる前記第２のメチル化プロファイルとを比較することと、
    少なくとも部分的に、前記ＣＮＡプロファイル変化、前記断片長プロファイル変化、および前記それぞれのメチル化割合プロファイルに基づいて、前記第１の時点での前記対象の第１の腫瘍割合または前記第２の時点での前記対象の第２の腫瘍割合を決定することと、
    少なくとも部分的に、前記第１の腫瘍割合または前記第２の腫瘍割合に基づいて、前記対象の腫瘍状態を検出することと、を含む、方法。
  149. 前記第１および前記第２のメチル化プロファイルが、５－ヒドロキシメチルシトシン状態、５－メチルシトシンの状態、濃縮系メチル化評価、中央メチル化レベル、モードメチル化レベル、最大メチル化レベル、または最小メチル化レベルを含む、請求項１４８に記載の方法。
  150. 前記第１のＷＧＳデータおよび前記第１のＭＳデータが、同じ試料から取得される、請求項１４７～１４９のいずれか一項に記載の方法。
  151. 前記第１のＷＧＳデータおよび前記第１のＭＳデータが、異なる試料から取得される、請求項１４７～１４９のいずれか一項に記載の方法。
  152. 前記第２のＷＧＳデータおよび前記第２のＭＳデータが、同じ試料から取得される、請求項１４７～１５１のいずれか一項に記載の方法。
  153. 前記第２のＷＧＳデータおよび前記第２のＭＳデータが、異なる試料から取得される、請求項１４７～１５１のいずれか一項に記載の方法。
  154. 前記第１または第２の体液試料が、血液、血清、血漿、硝子体、痰、尿、涙、汗、唾液、精液、粘膜排出物、粘液、脊髄液、脳脊髄液（ＣＳＦ）、胸水、腹水、羊水、リンパ液からなる群から選択される、請求項１４７～１５３のいずれか一項に記載の方法。
  155. 前記第１のＷＧＳデータを取得することが、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子を配列決定して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または前記第２のＷＧＳデータを取得することが、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を配列決定して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む、請求項１４７～１５４のいずれか一項に記載の方法。
  156. 複数のゲノム領域について前記第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む、請求項１４７～１５５のいずれか一項に記載の方法。
  157. 前記第１の複数のＣＮＡを決定することが、前記第１の複数の配列決定読み取りの複数のゲノム領域の各々でのＣＮＡの定量的測定値を決定することを含み、前記第２の複数のＣＮＡを決定することが、前記第２の複数の配列決定読み取りの前記複数のゲノム領域の各々でのＣＮＡの定量的測定値を決定することを含む、請求項１５５または請求項１５６に記載の方法。
  158. 前記ＣＮＡプロファイル変化を決定することが、前記第－１５７の複数のＣＮＡおよび前記第２の複数のＣＮＡを複数の基準ＣＮＡ値と比較することを含み、前記複数の基準ＣＮＡ値が、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される、請求項１４７～１５７のいずれか一項に記載の方法。
  159. 前記第１および第２のＷＧＳデータが、パイロ配列決定、合成による配列決定、単一分子配列決定、ナノポア配列決定、半導体配列決定、ライゲーションによる配列決定、ハイブリダイゼーションによる配列決定、超並列配列決定、鎖末端配列決定、単一分子リアルタイム配列決定、ポロニー配列決定、コンビナトリアルプローブアンカー合成、またはハイブリッド捕捉系配列決定によって取得される、請求項１４７～１５８のいずれか一項に記載の方法。
  160. 前記第１のＭＳデータを取得することが、前記第１の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第１の複数の配列決定読み取りを生成することを含むか、または前記第２のＭＧＳデータを取得することが、前記第２の複数のｃｆＤＮＡ分子のメチル化配列決定を実施して、第２の複数の配列決定読み取りを生成することを含む、請求項１４７～１５９のいずれか一項に記載の方法。
  161. 前記ゲノムの前記領域について前記第１または第２の複数のｃｆＤＮＡ分子を濃縮することをさらに含む、請求項１４７～１６０のいずれか一項に記載の方法。
  162. 前記ゲノムの前記領域が、ＣｐＧアイランド、ＣｐＧショア、患者特異的な部分的メチル化ドメイン、一般的な部分的メチル化ドメイン、プロモーター、遺伝子本体、等間隔のゲノム全体でのビン、および転移因子のうちの１つ以上を含む、請求項１４７～１６１のいずれか一項に記載の方法。
  163. 前記第１または第２の腫瘍割合を決定することが、前記メチル化割合プロファイルを１つ以上の基準メチル化割合プロファイルと比較することを含み、前記１つ以上の基準メチル化割合プロファイルが、追加の対象の追加の体液試料から取得されるか、またはそれに由来する追加のｃｆＤＮＡ分子から取得される、請求項１４７～１６２のいずれか一項に記載の方法。
  164. 前記対象の前記決定された腫瘍状態に基づいて、前記対象の前記がんを治療するために治療有効用量の治療を投与することをさらに含む、請求項１４７～１６３のいずれか一項に記載の方法。
  165. 前記治療が、外科手術、化学療法、放射線療法、標的療法、免疫療法、細胞治療、抗ホルモン剤、代謝拮抗化学療法剤、キナーゼ阻害剤、メチルトランスフェラーゼ阻害剤、ペプチド、遺伝子療法、ワクチン、プラチナ系化学療法剤、抗体、またはチェックポイント阻害剤を含む、請求項１６４に記載の方法。
  166. 前記第１および第２の複数のｃｆＤＮＡ分子が、前記対象の免疫細胞に由来する、請求項１４７～１６５のいずれか一項に記載の方法。
  167. 前記検出された腫瘍状態が、腫瘍進行、非進行、退行、または再発を示す、請求項１４７～１６６のいずれか一項に記載の方法。
  168. 前記第１および第２のＭＳデータが、配列決定デバイスまたはコンピュータプロセッサによって取得される、請求項１４７～１６７のいずれか一項に記載の方法。
  169. 前記対象が、脳がん、膀胱がん、乳がん、子宮頸がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、食道がん、胃がん、腎臓がん、肝胆道がん、白血病、肝臓がん、肺がん、リンパ腫、卵巣がん、膵臓がん、前立腺がん、皮膚がん、胃がん、甲状腺がん、または尿路がんを有する、請求項１４７～１６８のいずれか一項に記載の方法。
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