Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

JP2024533359A - がん診断及び治療処置選択を改善するための次世代シークエンシング及び人工知能に基づくアプローチ - Google Patents

がん診断及び治療処置選択を改善するための次世代シークエンシング及び人工知能に基づくアプローチ Download PDF

Info

Publication number
JP2024533359A
JP2024533359A JP2024515325A JP2024515325A JP2024533359A JP 2024533359 A JP2024533359 A JP 2024533359A JP 2024515325 A JP2024515325 A JP 2024515325A JP 2024515325 A JP2024515325 A JP 2024515325A JP 2024533359 A JP2024533359 A JP 2024533359A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
cancer
gene fusion
modification
fusion
neotranscript
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2024515325A
Other languages
English (en)
Inventor
エマーヌエル シュミット－ジーゲルト，
ロマン グルー，
ティエリ シュプバッハ，
ボニー チェン，
イオアニ ゼナリオ，
アラーディン バラク アルパト，
フアン ティアン，
シンシア ウー，
Original Assignee
ジェイエスアール ライフ サイエンシーズ， エルエルシー
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ジェイエスアール ライフ サイエンシーズ， エルエルシー filed Critical ジェイエスアール ライフ サイエンシーズ， エルエルシー
Publication of JP2024533359A publication Critical patent/JP2024533359A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6869—Methods for sequencing
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • C12Q1/6886—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/112—Disease subtyping, staging or classification
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/156—Polymorphic or mutational markers

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)

Abstract

本明細書では、無症候性の対象またはがんを患う対象におけるがん状態の進行を特定及び予測するための方法、ならびにそれに関連する組成物及びキットを提供する。【選択図】なし

Description

関連出願
本出願は、米国仮出願第６３／２４１８１３号（２０２１年０９月０８日出願）の利益を主張する。上記出願の教示内容全体が、参照により本明細書に援用される。
ほとんどの国で、人口の統計学的特徴の変化及び高齢化によりがんと診断される頻度が毎年増加している。２０１５年には、スイス国内でがんと診断された症例は年間４０，０００例を上回り、５年生存率は全体で６０％を下回った（Ｓｗｉｓｓ Ｆｅｄｅｒａｌ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ Ｏｆｆｉｃｅ，２０１９）。乳癌及び前立腺癌は最も頻繁に診断されるがんに含まれ、膵臓癌は、最も頻繁に診断される１０種のがんタイプの中で最も低い生存率を示し、５年生存率はおよそ１０％である。研究努力がなされているにもかかわらず、進化、重症度、及び利用可能な処置に対する応答は、現在の病理組織学及び分子生物学的解析を用いて評価することが依然として困難である。そのため、ほとんどの治療法において、典型的には５０％前後が病理学的奏効が得られないままであり、その結果、患者の予後及びクオリティーオブライフが低下し、コストが増加する。
膵臓癌の場合、無症候性の早期腫瘍の外科的切除を除いて、この疾患は依然としてほとんど不治とみなされている。膵臓癌は、最も多くの場合転移末期に診断され、この場合手術の有効性は限定的なものにとどまり、効率的で特異的な薬理学的処置は依然存在しない。その結果、余命を延ばすために非特異的で非治療的な化学療法及び放射線療法がしばしば使用されるが、患者のクオリティーオブライフに対する深刻な結果を伴う。侵襲性形態の膵臓癌（例えば、膵管腺癌（ＰＤＣＡ））は、最も多くの場合、近隣組織に拡散し、及び／または転移を形成した後のもはや切除不可能となった末期に診断される。ＰＤＣＡの初期段階はほとんどの場合無症候性であり、現在の血清に基づくアッセイでは、粘液性膵腺癌から低悪性度膵炎を鑑別することができない（Ｃａｒｍｉｃｈｅａｌ ｅｔ ａｌ， ２０１９）。現在の変異荷重（例えば、ＫＲＡＳ及びＥＧＦＲの変異または上方調節）の解析は、多くのがんに共通するものであるため、膵臓癌タイプの診断及び適切な分類には不十分である。現在のところ、通常的に使用することができる効率的で高感度で非侵襲的な無症候性診断アプローチは存在しない。後期ＰＤＣＡは処置が困難なことで知られているが、これは、再発が原因で手術が長期的に非効率的であると判明することが多く、また特異的な処置が存在しないためである。化学療法及び／または放射線療法は、しばしばアジュバント治療における対症療法的ケアとして使用されるが、ほとんどの場合治癒的ではない。したがって、がん（例えば、膵臓癌）を早期段階で、一方で外科的切除によって治癒可能な状態で検出し、より効率的で特異的な治療法を開発し適用するための、非侵襲的で高感度で低価格の診断法に対する明らかなアンメットニーズが存在する（Ｃａｒｍｉｃｈｅａｌ ｅｔ ａｌ．，２０１９）。同様に、乳癌及び前立腺癌は、進行度及び薬剤応答性の観点から適切な診断が困難な腫瘍の他の例である（Ｄａｖｉｄｓｏｎ ｅｔ ａｌ．，２０１９；Ｐｏｎｄｅ ｅｔ ａｌ．，２０１９）。
本明細書では、無症候性の対象ががん状態に進行する可能性を予測するための方法を提供し、この方法は、
（ａ）当該対象からの試料中の当該対象のゲノムの少なくとも一部をシークエンシングするステップと、
（ｂ）当該試料のシークエンシングから、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを特定するステップであって、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの存在が、がんを発症するリスクの増加を示す、特定するステップとを含む。
ある特定の態様において、本明細書では、個別化がん治療のための無症候性対象を特定するための方法を提供し、この方法は、
（ａ）当該対象からの試料中の当該対象のゲノムの少なくとも一部をシークエンシングするステップと、
（ｂ）当該試料のシークエンシングから、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを特定するステップであって、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの存在が、当該対象を個別化がん治療の候補として特定する、特定するステップと、
（ｃ）治療を開始するステップ、及び／または当該対象への治療の投与をモニタリングするステップとを含む。
本明細書で提供する本発明の態様は、がんを患う対象における腫瘍応答性または抵抗性を予測するための方法を含み、この方法は、
（ａ）当該対象の試料中の１つ以上の細胞のゲノムの少なくとも一部をシークエンシングするステップと、
（ｂ）当該試料中の少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを特定するステップであって、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの存在が、抵抗性がんのリスクの増加を示す、特定するステップとを含む。
ある特定の態様において、本明細書では、がんを患う対象における転移の可能性を予測するための方法を提供し、この方法は、
（ａ）当該対象の試料中の１つ以上の細胞のゲノムの少なくとも一部をシークエンシングするステップと、
（ｂ）当該試料中の少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを特定するステップであって、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの存在が、転移のリスクの増加を示す、特定するステップとを含む。
また、本明細書では、対象からの試料中の表１に記載の遺伝子のうちの少なくとも１つを含む、またはそれから転写される、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを検出するバイオアッセイを実施することと、バイオアッセイの結果をコンピューターシステム内で受信することと、当該結果の出力を決定し、出力を可読媒体に提示するために結果を処理することであって、当該出力が、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの存在または非存在に基づいて、当該対象に推奨される治療選択肢を特定する、処理することとを含み、当該試料が液体または組織生検である、方法も提供する。
本発明のいくつかの態様において、本明細書では、対象からの試料中の少なくとも１つの遺伝子融合物または非遺伝子融合物の検出を可能にする、少なくとも１つの試薬を含むがん診断キットを提供し、当該融合物は、表１に記載の遺伝子のうちの少なくとも１つを含む、またはそれから転写される。
ある特定の態様において、本明細書では、以下の少なくとも１つを含む組成物を提供する：（ａ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列を含む遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの接合部にハイブリダイズするオリゴヌクレオチド配列を含む検出プローブ、（ｂ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの５’部分にハイブリダイズするオリゴヌクレオチド配列を含む第１の標識プローブ、及び遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの対応する３’部分にハイブリダイズするオリゴヌクレオチド配列を含む第２の標識プローブ、（ｃ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの５’部分にハイブリダイズする配列を含む第１の増幅オリゴヌクレオチド、及び遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの対応する３’部分にハイブリダイズする配列を含む第２の増幅オリゴヌクレオチド、（ｄ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列によってコードされるアミノ酸配列に特異的に結合する抗体、ならびに（ｅ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列を含む遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを検出するためのｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーションプローブ。
膵臓癌患者の転帰を示している。数年にわたり、３つの患者転帰群を確立した。患者の約１０～２０％を含む切除可能群は、切除、または切除前にネオアジュバント処置（Ｎｅｏａｄｊ． Ｔｘ）を行った。切除後に補助処置（Ａｄｊ Ｔｘ）を行った場合（患者の７６～９２％がこの経路をたどる）、生存期間は２０．１か月～２３．６か月の範囲であり、一方アジュバント処置を行わなかった患者の場合、１６．９か月～２０．２か月の生存期間が観察された。切除前のネオアジュバント処置により、切除可能群（患者の７３．６％がこの経路をたどる）の生存期間が改善し、平均生存期間が２３．３か月となる。患者の３０～４０％に関する第２群は、症例の３３．２％がネオアジュバント処置後の切除からなり、２０．５か月の生存期間が得られるが、一方非切除患者では１０．２か月の余命にとどまる。ネオアジュバント処置の代わりに緩和処置を行った場合、平均生存期間は６～１１か月の範囲であった。最後に、転移性膵臓癌は患者の５０～６０％に相当し、緩和処置下での平均生存期間は５～９か月であった。 新規の融合物の検出及び特徴付けを可能にするディスカバリーエンジンのパイプラインを示している。パイプラインをいくつかのソフトウェアにより組み立てて、異なるシークエンシング技術に由来するＲＮＡ及びＤＮＡのシークエンシングデータを、使用可能でエビデンスに基づいた融合物に変換した。ステップ１は、得られた生配列の評価、品質管理、及びフィルタリングからなるものであった。続いて、リード起源（マウス／ヒトまたは不明）をステップ２で実施し、次いでステップ２ａに分岐した。これは、ヒトゲノム参照カタログ（例えば、Ｒｅｆｓｅｑ）上で各配列をインデックス化することにあるマッピング戦略であった。２つのゲノム位置を橋渡しすることが見出された配列を検出し、既知の融合物（すなわち、科学文献もしくは診断の実施において既に確立されている）として、または過去に知られていない場合は新規の融合物基準として分類した。既知または新規の融合物として認識されなかったゲノムまたはＲＮＡ配列については、新規の遺伝子及び／または非遺伝子融合配列を検出できるように、これらの配列を組み立てる次のステップを実施した。ステップ２ｂは、全ての融合物の包括的な評価を可能にするための新規の組立に基づくアプローチからなるものであった。これをロング及びショート両方のシークエンシングリードで実施し、試料中に存在する異なる生物（マウス及びヒト）間で融合物を分類するために使用した。ＲＮＡ配列により実施したところ、新規ネオトランススクリプト融合物の発見の基礎として機能する汎トランスクリプトームデータベースが構築された。 ネオトランススクリプト及びゲノム融合物のスコアリング及び優先順位付け、ならびに分類特徴の影響を示している。機械学習アプローチを、融合物識別に由来する特徴に対し使用することにより、各融合物候補における発生可能性の選別及び評価を可能にする優先順位付けスキームが特定された。この方法のパフォーマンスは、ハーモニックＦ１スコアによる評価において９４％と定量され、優れたパフォーマンスを示した。各融合物を評価するために使用した指標を、既知の融合物／転写産物に対しベンチマークし、ｉｎ ｓｉｌｉｃｏで生配列データセットにスパイクするか、または異なる濃度でＲＮＡ／ＤＮＡ調製物に実験的に導入した。使用した機能は、２つのパートナー間の遺伝子距離、融合スコア（シーケンシングリードのいくつかの内部指標から導出）、オープンリーディングフレーム（ＯＲＦ）の長さ（存在する場合）、融合物の長さ、融合点を支持する分割ペア及び分割リードの特定、（存在する場合に、任意のコーディング遺伝子産物の）起源または開始部位、カバレッジ（試料における融合物の出現頻度の推定を表す）、Ｏｒｆにおける接合（接合の質を示す）、転写産物あたりの発現レベル、及び融合信頼性（信頼性の導出基準である）の尺度である。全ての特徴を高いものから低いものまでスコア化したため、評価のセレクションを各融合物に自動的に適用することができた。予測スコア値に正または負の影響を及ぼす特徴のタイプを、特定されたネオトランスクリプト／ゲノム融合物に対し示した。 新規ゲノム／転写産物融合物を発見するための、異なるシークエンシング技術の使用を示している。異なるシークエンシング技術は、異なる利点及び欠点を有する。このことは、ＰＤＸ膵臓癌から得られた単一または複合シークエンシングデータセットを使用することにより実証された。示されたデータセットから得られたネオトランススクリプト／融合物が各カラムに示され、特定された融合物候補の数がｙ軸に示されている。選択した４３３件の検証された融合物は、最後の２カラムにより示される候補融合物の和からなる。 既知のゲノム改変物を用いたＰＤＸ膵臓癌融合物配列データセットの検証を示している。Ｘ軸上で示される変異を、Ｙ軸上で示される１３６件の膵臓癌ＰＤＸモデルから得られたデータセットを用いて、ＥＧＦＲ（左パネル）及びＫＲＡＳ（右パネル）のコード配列上で解析した。膵臓癌に典型的なＫＲＡＳ変異を含む腫瘍試料の大部分は、ボックスにより示されている。 膵臓癌試料におけるゲノム融合物候補とその発生率のヒートマップを示している。上の行に、１３６件のＰＤＸ膵臓癌試料におけるネオトランススクリプト／融合物の発生のクラスタリングが、民族（アジア系／西洋系）、サブタイプ（腺癌、腺扁平上皮癌、粘液性腺癌、神経内分泌腺癌、不明）、生検部位（横隔膜、肝臓、リンパ節、大網、膵臓、穿刺、胸膜、胃、及び不明）、ならびに病理学的グレード（中等度、中等度～不良、不良、不明、良好）に及ぶいくつかの分類に関連して示されている。右側のヒストグラムは、特定のネオトランススクリプト／融合物を有するＰＤＸ膵臓癌の数を表している。この分類は、出現頻度が高いまたは低い（１～２つのＰＤＸ膵臓モデルでのみ観察される）融合物に基づいている。 他の癌種と共有される膵臓癌のネオトランススクリプト／融合物の一部を示している。ＰＤＸがん試料で特定された４３３件のネオトランスクリプト／融合物が発生する可能性を、膵臓癌モデルでのそれらの発生と比較して様々なＰＤＸがん試料で評価した。各膵臓癌のネオトランスクリプト／融合物を線により表し、評価したがんタイプはカラムとして表す（ＭＫ＝メルケル癌、ＡＭ＝急性骨髄性白血病、ＭＣ＝転移性癌腫、ＸＸ＝不明、ＰＲ＝前立腺癌、ＡＤ＝副腎癌、ＭＵ＝ミュラー管癌、ＵＴ＝子宮癌、ＫＩ＝腎臓癌、ＧＬ＝胆嚢癌、ＣＶ＝子宮頚癌、ＢＬ＝膀胱癌、ＯＶ＝卵巣癌、ＢＲ＝乳癌、ＨＮ＝頭頚部癌、ＥＳ＝食道癌、ＬＵ＝肺癌、Ｌｉ＝肝臓癌、ＣＣ＝結腸癌、ＧＡ＝胃腸癌、ＣＲ＝大腸癌、ＰＡ＝膵臓癌、Ａｌ＝急性リンパ芽球腫、ＬＹ＝リンパ腫、ＳＡ＝肉腫、ＭＥ＝黒色腫、ＢＮ＝脳腫瘍）。融合物を含む試料の割合（０～１００％）は、薄灰色（１００％のがんタイプで発生、例えば上の行）～黒色（１％以下のがん種で発生、例えば下の行）で示されている。およそ４７腫のネオトランススクリプト／融合物が、肺癌にも存在した１腫を除いて、膵臓癌のみに生じることが分かった。 膵臓癌細胞の成長率及び倍加率のヒートマップ及び分類を示している。倍加成長率、すなわち移植がん組織の体積が２倍になるのに要する時間を、４８件の試料からなるＰＤＸモデルのサブセットで測定したところ、５日～３０日の範囲の倍加時間が示された。倍加成長率及びネオトランススクリプト／融合物含量の比較を、成長が速いものについては任意の１０日未満の閾値を考慮し、成長が遅いものについては任意の１０日未満の閾値を考慮して評価した。これにより、未定量試料の一部を、侵襲性で成長が速いと予測されるものに分類することができた（二重破線）。 ＰＤＸ ＰＤＡＣ（１）及びＧＴＥＸ膵臓患者（２＋３）において最も差別的に調節された４００件の遺伝子のＰＣＡを示している。白色で強調表示した（３）は、ＰＤＡＣの融合物候補由来の遺伝子融合物を保有するＧＴＥＸ患者のサブセットである。 異なるコホートにおける各試料で認められた総発現遺伝子数（≧１ＴＰＭ）を示している。 膵臓試料における融合イベント数を示している。異なるコホートにおいて各試料に見出された全遺伝子融合イベント数を示している。 膵臓試料における融合イベント数を示している。試料ごとの高信頼イベント数を示している。高信頼性は、複数のリードの支持、精度、及び追加エビデンスによって定義される。
免疫不全マウスへの異種移植によって増殖したヒト腫瘍（患者由来異種移植（ＰＤＸ）モデルと称される）の大規模なゲノム研究は、精密医療における薬物応答の予測及びいくつかのがん患者への転換の観点から有望な結果を示している。このようなモデルは、抵抗性の機構の確立にも有用であることが判明しており、よって細胞株モデルよりも有益であることが判明している（Ｇａｏ ｅｔ ａｌ．，２０１５）。ただし、いくつかの潜在的に関係するマーカー（例えば、コピー数の変動及び大規模な染色体改変）については、このような研究では取り込まれていない。これは、乳癌または膵管腺癌（ＰＤＡＣ）では見出されなかったｐ５３調節因子ＭＤＭ４またはホスホグリセリン酸デヒドロゲナーゼ（ＰＨＧＤＨ）遺伝子の増幅によって例示される。これらは、ＰＤＸ試料数が限られていること、次世代シークエンシング（ＮＧＳ）の深度が十分でないこと、及び／またはデータマイニング及び解析が不十分であることに起因し得る（Ｇａｏ ｅｔ ａｌ．，２０１５；Ｋｉｍ ｅｔ ａｌ．，２０１９）。
進歩しているにもかかわらず、高頻度に見られるがんまたは特に致死的ながん（例えば、前立腺癌及び乳癌、ならびに膵臓癌）に対する効率的な診断ツールは、最適な治療アプローチを予測できないことが多く、罹患患者の一部に対する治療が非効率的なままである。これまでのところ、信頼性の高い臨床データベースに関連する腫瘍試料の大規模なコレクションが欠如していること、そして包括的な分子データセット及びビッグデータセットを取扱い可能な解析ツールが必要であることにより、ｉｎ ｖｉｔｒｏの診断及び治療アプローチの開発が限定されている。したがって、腫瘍学において、早期の無症候性診断及び効率的で特異的な治療アプローチを可能にするデータセット及びアプローチに対する明らかなアンメットニーズが存在する。
本明細書では、がん患者由来異種移植（ＰＤＸ）腫瘍試料の最も大規模なコレクションの１つのゲノム及びトランスクリプトームの解析、続いてそれらのマウスモデルへの移植及び増殖について開示する。ＤＮＡ及びＲＮＡの次世代シークエンシング（ＮＧＳ）データセットを収集し、患者の臨床データ及び腫瘍の性質に関連してマイニングした。人工知能（ＡＩ）に基づくモデルを用いて、がんの進行に関連するゲノム及びトランスクリプトームの改変を特定し、特性評価した。効率的な診断及び処置が欠如している高頻度に見られるがん（例えば、膵臓癌）、または正確な診断及び予測が依然として困難な高頻度に見られるがん（例えば、乳癌及び前立腺癌）に焦点を当て、ＮＧＳデータをマイニングし、腫瘍タイプ及び患者の臨床データ、ならびに治療処置に対する腫瘍の病理学的応答と相関させた。人工知能に基づくモデルにより解析したときに、様々な腫瘍のタイプを説明できるゲノム及び転写産物の改変の特定のセットを特定することができ、それにより、異なるがんを互いに識別するだけでなく、同族の健康な組織から識別することもできる。さらに、これらのマーカーのサブセットは、臨床血液試料または腫瘍生検から解析できるように所与の腫瘍タイプの侵襲性を予測するために特定することができる。したがって、このようながんマーカーの特定によって可能になる第１の成果は、患者から得られる臨床試料を用いた、より高感度で特異的な腫瘍発生の早期診断である。また、このような包括的なＮＧＳ及びＡＩに基づくｉｎ ｖｉｔｒｏ診断（ＩＶＤ）アプローチを用いて、外科的介入が適切かどうかを評価し、利用可能な治療薬に対する腫瘍の応答または抵抗性を予測するために必要とされる腫瘍進化の予測の改善も達成され得る。
さらに、本明細書では、がんの発生、腫瘍の侵襲性、及び利用可能な治療薬に対する応答性または抵抗性の診断を提供するために適用され得るツールを構成するゲノム及びトランスクリプトームマーカーの特定のセット、ならびに新規のＡＩベースのアルゴリズムを提供する。このようなツールは、がんの早期の無症候性診断を可能にし、様々ながんタイプをより良好に識別し、より正確にそれらの進化を予測する。また、このようなマーカーは、利用可能な治療薬に対する患者の応答をより高い信頼性で予測して、各患者に対する最も適切な治療法の選択を可能にする。利用可能な治療薬は、部分的には、解析された各ＰＤＸ試料の臨床アノテーションにより網羅される。全体的に見ると、本明細書で開示するツール及び方法の成果は、腫瘍学分野におけるｉｎ ｖｉｔｒｏ診断（ＩＶＤ）、精密医療、及び個別化治療のための戦略の改善を提供することである。
したがって、本明細書では、無症候性の対象ががん状態に進行する可能性を予測するための方法を提供し、この方法は、
（ａ）当該対象からの試料中の当該対象のゲノムの少なくとも一部をシークエンシングするステップと、
（ｂ）当該試料のシークエンシングから、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを特定するステップであって、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの存在が、がんを発症するリスクの増加を示す、特定するステップとを含む。
ある特定の態様において、本明細書では、個別化がん治療のための無症候性対象を特定するための方法を提供し、この方法は、
（ａ）当該対象からの試料中の当該対象のゲノムの少なくとも一部をシークエンシングするステップと、
（ｂ）当該試料のシークエンシングから、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを特定するステップであって、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの存在が、当該対象を個別化がん治療の候補として特定する、特定するステップと、
（ｃ）治療を開始するステップ、及び／または当該対象への治療の投与をモニタリングするステップとを含む。
本明細書で提供する本発明の態様は、がんを患う対象における腫瘍応答性または抵抗性を予測するための方法を含み、この方法は、
（ａ）当該対象の試料中の１つ以上の細胞のゲノムの少なくとも一部をシークエンシングするステップと、
（ｂ）当該試料中の少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを特定するステップであって、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの存在が、抵抗性がんのリスクの増加を示す、特定するステップとを含む。
ある特定の態様において、本明細書では、がんを患う対象における転移の可能性を予測するための方法を提供し、この方法は、
（ａ）当該対象の試料中の１つ以上の細胞のゲノムの少なくとも一部をシークエンシングするステップと、
（ｂ）当該試料中の少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを特定するステップであって、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの存在が、転移のリスクの増加を示す、特定するステップとを含む。
融合物
概して、融合物は、染色体間及び染色体内の再構成（例えば、転座、欠失、逆位、重複など）を通じて生成され、コード配列と非コード配列との複数の組合せをもたらし得る。本明細書で開示するＤＮＡまたはＲＮＡ配列融合物は、がん細胞において融合しているＤＮＡまたはＲＮＡ配列からなるが、これらは正常な参照細胞のセットでは独立している。このような融合物はさらに、コード配列（例えば、タンパク質コード配列）を包含する場合は遺伝子融合物として分類され、一方、非遺伝子融合物は非コード配列（例えば、アミノ酸をコードしないＤＮＡ配列）を包含し、非限定的な例として、染色体上の遺伝子の外側及び／または遺伝子間に位置するＤＮＡ、イントロン、ならびに遺伝子発現の調節で役割を果たすＤＮＡエレメントが含まれ得る。いくつかの遺伝子融合物は、コードする潜在能力を有し、新たなまたは改変された機能を有するインフレームのタンパク質コード配列または非コード調節ＲＮＡを生成する可能性があり、これらはがんの発生または進行に関連することがある。例えば、いかなる特定の理論にも方法論にも束縛されるものではないが、このような融合物により、がん関連遺伝子または遺伝子産物を調節するタンパク質及び／または調節ＲＮＡがもたらされる可能性がある。当業者には、このような融合物が、染色体内（例えば、当技術分野で知られているような染色体内で生じる再構成（例えば、重複／増幅、挿入、欠失、逆位など）から生じる融合物）、または染色体間（例えば、２つ以上の染色体間で生じる再構成から生じる融合物、例えば、転座、もしくは当技術分野で知られているより複雑な構造的ゲノム変化（限定されるものではないが、複雑な染色体再構成、例えば、挿入－転座、コピー数変化に関連する逆位、２つを超える染色体に影響を及ぼす転座、及びこれらの組合せを含む））であることが理解されよう。したがって、いくつかの実施形態において、本明細書で開示する融合物は、１つ以上の染色体間融合物、１つ以上の染色体内融合物、またはこれらの任意の組合せを含み得る。いくつかのこのような実施形態において、本明細書で企図し開示する融合物は、コード及び／または非コードＤＮＡ配列を含み得る。
既知融合物と称されるいくつかの融合物は、特定のがん細胞で発生することが過去に観察されていた（Ｔｅｍｂｅ ｅｔ ａｌ．，２０１４またはＨａａｓ ｅｔ ａｌ．，２０１９）が、本明細書で特定した未知の融合物または新規の融合物は、発明者らの知る限りこれまでには報告されていない。細胞内で転写されると、新規融合物を構成する遺伝子融合物は、ネオトランススクリプト融合物として特定または検出することができる。
融合物候補はいくつかの特徴を有し、これらは計算的に取り込まれる（例えば、融合ポイント及び遺伝子融合パートナー（これらがコード遺伝子である場合））、または独特の特徴（例えば、調節ＲＮＡ（例えばｌｎＲＮＡ）のコード）を有する場合は他のアノテーションによって取り込まれる。未知の融合物が信頼できるかどうか、及び類似のタイプのがんで高頻度に発生するかどうかを評価できるように、予測融合物の予測精度を評価するためのスコアを開発した。
例示的な融合物を、ＮＧＳＡＩ－ＮＥＯＴＸ－１からＮＧＳＡＩ－ＮＥＯＴＸ－６９の形式のＮＧＳＡＩ－ＩＤ識別子により本明細書で開示する。（表１を参照）。
ＮＧＳＡＩ－ＮＥＯＴＸ－ＩＤ融合物は、融合点周辺の配列、存在する場合はその融合パートナー（例えば、遺伝子名）、及び融合物の予測精度を表すスコアにより特徴付けることができる。
当該融合物のさらなる導出された特徴として、以下のものが挙げられる。
●腫瘍におけるエピジェネティックな変化のマーカーとしての発現推定値
●染色体座標参照ゲノムを用いた単一または複数の座位における位置
●コード能力
●エキソン能力（及びスプライシングイベント）
●膜貫通含有ドメイン
●他のタンパク質ドメイン検出
●非コードＲＮＡ（例えば、ｌｎｃ－、ｍｉ－、ｓｎｏ－、またはｐｉＲＮＡ）としての発現
本発明のいくつかの実施形態において、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、単一の遺伝子／非遺伝子における融合物である。この少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、複数の染色体座位の融合物である。例えば、本明細書で企図及び開示する融合物は、少なくとも２つ、３つ、４つ、５つ、６つ、またはそれ以上の異なる染色体座位を含み得る。このような座位は、コード領域または非コード領域を含み得る座位に対応し得る。同様に、このような座位は、遺伝子または遺伝子間の領域を含み得る。いくつかの好ましい実施形態において、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、少なくとも２つの異なる染色体座位の融合物である。代替形態として、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、少なくとも３つの異なる染色体座位の融合物である。さらなる実施形態において、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、少なくとも４つの異なる染色体座位の融合物である。
いくつかの実施形態において、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、表１に記載の遺伝子のうちの少なくとも１つを含む、またはそれから転写される。いくつかのこのような実施形態において、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、表１に記載の提供される遺伝子のうちの少なくとも１つと少なくとも８０％相同な少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される。好ましくは、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、配列番号１～４７から選択される少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される。いくつかのこのような実施形態において、当該遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、配列番号１～４７の遺伝子に少なくとも８０％相同な少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される。
いくつかの実施形態において、本明細書で開示する遺伝子融合物または非遺伝子融合物は、がん細胞内で、転写され、その結果、トランスクリプトームの改変物、及び／または少なくとも１つのネオトランススクリプトの合成がもたらされる。本明細書で開示する融合物は、染色体内（例えば、当技術分野で知られているような染色体内で生じる再構成（例えば、重複／増幅、挿入、欠失、逆位など）から生じる融合物）、または染色体間（例えば、２つ以上の染色体間で生じる再構成から生じる融合物、例えば、転座、もしくは当技術分野で知られているより複雑な構造的ゲノム変化（限定されるものではないが、複雑な染色体再構成、例えば、挿入－転座、コピー数変化に関連する逆位、２つを超える染色体に影響を及ぼす転座、及びこれらの組合せを含む））である。
いくつかの実施形態において、試料は液体または組織生検である。
定義
本明細書で別段の定義がない限り、本出願で使用される科学用語及び技術用語は、当業者が一般に理解する意味を有するものとする。概して、本明細書に記載の化学、細胞及び組織培養、分子生物学、細胞及びがん生物学、神経生物学、神経化学、ウイルス学、免疫学、微生物学、薬理学、遺伝学ならびにタンパク質及び核酸化学と関連して使用される命名法、ならびにそれらの技法は、当技術分野で周知され、一般に使用されるものである。
本開示の方法及び技法は、別段の指示がない限り、概して、当技術分野で周知されている従来の方法に従って、また本明細書の全体を通して引用され、論じられる種々の一般的な及びより具体的な参考文献に記載の通りに実施される。例えば、限定されるものではないが、“Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ Ｎｅｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ”，ＭｃＧｒａｗ－Ｈｉｌｌ Ｍｅｄｉｃａｌ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，Ｎ．Ｙ．（２０００）、Ｍｏｔｕｌｓｋｙ，“Ｉｎｔｕｉｔｉｖｅ Ｂｉｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ”，Ｏｘｆｏｒｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ，Ｉｎｃ．（１９９５）、Ｌｏｄｉｓｈ ｅｔ ａｌ．，“Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｅｌｌ Ｂｉｏｌｏｇｙ，４ｔｈ ｅｄ．”，Ｗ．Ｈ．Ｆｒｅｅｍａｎ＆Ｃｏ．，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ（２０００）、Ｇｒｉｆｆｉｔｈｓ ｅｔ ａｌ．，“Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ，７ｔｈ ｅｄ．”，Ｗ．Ｈ．Ｆｒｅｅｍａｎ＆Ｃｏ．，Ｎ．Ｙ．（１９９９）、及びＧｉｌｂｅｒｔ ｅｔ ａｌ．，“Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ Ｂｉｏｌｏｇｙ，６ｔｈ ｅｄ．”，Ｓｉｎａｕｅｒ Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ，Ｉｎｃ．，Ｓｕｎｄｅｒｌａｎｄ，ＭＡ（２０００）を参照。同様に、本明細書で使用される化学用語は、本明細書で別段の定義がない限り、当技術分野における従来の用法に従って使用される。
上記の全て、ならびに本出願で言及される任意の他の刊行物、特許、及び公開特許出願は、参照により本明細書に具体的に援用される。
「患者」、「対象」、または「個体」は互換的に使用され、ヒトまたは非ヒト動物のいずれかを指す。これらの用語は、哺乳類、例えば、ヒト、霊長類、家畜動物（ウシ、ブタ等を含む）、コンパニオンアニマル（例えば、イヌ、ネコ等）、ならびにげっ歯類（例えば、マウス及びラット）を含む。
状態または患者を「処置すること」とは、有益なまたは所望の結果（臨床結果を含む）を得るために対策を講じることを指す。本明細書で使用する場合、また当技術分野で十分に理解されているように、「処置」とは、有益なまたは所望の結果（臨床結果を含む）を得るためのアプローチである。有益なまたは所望の臨床結果としては、限定されるものではないが、検出可能か不可能かにかかわらず、１つ以上の症状または状態の軽減または改善、疾患の程度の縮小、疾患の状態の安定化（すなわち、悪化しない）、疾患の拡大の予防、疾患進行の遅延または低速化、疾患状態の改善または緩和、及び（部分的か全体的かにかかわらず）寛解を挙げることができる。また「処置」は、処置を受けていなかった場合に予想される生存期間と比較して、生存期間を延長することも意味し得る。
「予防」という用語は、当技術分野で認識されており、状態（例えば、局所再発（例えば、疼痛）、がんなどの疾患、心不全などの複合症候群、または任意の他の医学的状態）に関連して使用される場合、当技術分野で十分理解されており、組成物を投与しない対象と比較して、対象における医学的状態の症状の頻度を低減する、またはその発症を遅延させる組成物の投与を含む。したがって、がんの予防には、例えば、予防的処置を受けている患者の集団における検出可能ながん性成長の数を未処置の対照集団に比べて低減すること、及び／または、処置集団における検出可能ながん性成長の発生を未処置の対照集団に比べて遅らせることを、例えば、統計的及び／または臨床的に有意な量だけ行うことが含まれる。
物質、化合物、または薬剤を対象に「投与すること」またはその「投与」とは、当業者に知られている様々な方法のうちの１つを用いて行うことができる。例えば、化合物または薬剤は、静脈内、経動脈、皮内、筋肉内、腹腔内、皮下、経眼、舌下、経口（摂取により）、鼻腔内（吸入により）、脊髄内、脳内、及び経皮（例えば、皮膚の導管を介した吸収により）投与することができる。また、化合物または薬剤は、当該化合物または薬剤の持続、低速、または制御放出をもたらす再充填可能なまたは生分解性のポリマーデバイスまたは他のデバイス（例えば、パッチ及びポンプ）または製剤によっても適切に導入することができる。また、投与は、例えば、１回、複数回、及び／または１回以上の長期間にわたって実施することもできる。
また、対象に物質、化合物、または薬剤を投与する適切な方法は、例えば、対象の年齢及び／または健康状態ならびに化合物または薬剤の化学的及び生物学的特性（例えば、溶解性、消化性、バイオアベイラビリティ、安定性、及び毒性）にも依存する。いくつかの実施形態において、化合物または薬剤は、経口的に、例えば、摂取により対象に投与される。いくつかの実施形態において、経口投与される化合物または薬剤は、持続放出もしくは低速放出製剤であるか、またはこのような低速もしくは持続放出用のデバイスを用いて投与される。
本明細書で使用する場合、「共同投与」という表現は、第２の薬剤が、先に投与された治療剤が体内で有効である間に投与されるような、２つ以上の異なる治療剤の任意の投与形態を指す（例えば、２つの薬剤は患者内で同時に有効であり、これは、２つの薬剤の相乗効果を含み得る）。例えば、異なる治療用化合物は、同じ製剤で投与される場合もあれば、別々の製剤で投与される場合もあり、同時に投与される場合も連続して投与される場合もある。したがって、このような処置を受ける個体は、異なる治療剤の複合効果から恩恵を受けることができる。
薬物または薬剤の「治療有効量」または「治療有効用量」とは、対象に投与されたときに、薬物または薬剤が意図された治療効果を有する量のことである。完全な治療効果は、必ずしも１回用量の投与で生じるとは限らず、一連の用量を投与した後のみに生じることもある。したがって、治療有効量は１回以上の投与で投与され得る。対象に必要とされる正確な有効量は、例えば、対象のサイズ、健康状態及び年齢、ならびに処置される状態、例えば、がんまたはＭＤＳの性質及び程度に依存する。当業者は、通例的な実験により、所与の状況に対する有効量を容易に決定することができる。
「医薬的に許容される」という表現は、当技術分野で認識されている。ある特定の実施形態において、この用語には、健全な医学的判断の範囲内で、過度の毒性、刺激、アレルギー応答、または他の問題もしくは合併症なくヒト及び動物の組織と接触して使用するのに適しており、妥当な効果／リスク比に見合う組成物、賦形剤、アジュバント、ポリマー、ならびに他の材料及び／または剤形が含まれる。
本開示発明のがんは、調節されない成長、浸潤、及び転移を経ている対象における任意の細胞であり得る。本明細書で開示するがんには固形腫瘍及び液体腫瘍が含まれ、これには例えば、膠芽腫を含む脳腫瘍、腱滑膜巨細胞腫（ＴＳＧＣＴ）、肉腫、黒色腫、中皮腫、子宮癌、前立腺癌、胆嚢癌、子宮頚癌、膀胱癌、卵巣癌、肺癌、肺腺癌、甲状腺癌、膀胱癌、乳癌、食道癌、子宮内膜癌、胃癌、胃腸がん、腎臓癌、副腎癌、ミュラー管癌、メルケル癌、急性リンパ芽球癌、大腸癌、膵臓癌、肝臓癌（肝細胞癌を含む）、ＡＭＬ、ＤＬＢＣＬ、リンパ腫、多発性骨髄腫などが含まれる。いくつかの実施形態において、がんは、胆嚢癌、外分泌腺癌、またはアポクリン腺癌である。好ましくは、がんは、乳癌、前立腺癌、または膵臓癌であり、最も好ましくは膵臓癌である。
いくつかの実施形態において、がんは、放射線療法または化学療法が現在使用されている任意の新生物または腫瘍であり得る。代替形態として、がんは、標準的な方法を用いた放射線療法または化学療法に十分に感受性ではない新生物または腫瘍であり得る。したがって、がんは、肉腫、リンパ腫、白血病、癌腫、芽腫、または胚細胞腫瘍であり得る。本開示発明のがんの代表的であるが非限定的なリストには、肝細胞癌、リンパ腫、Ｂ細胞リンパ腫、Ｔ細胞リンパ腫、菌状息肉症、ホジキン病、骨髄性白血病、膀胱癌、脳腫瘍、神経系癌、頭頚部癌、頭頚部扁平上皮癌、腎臓癌、肺癌（例えば、小細胞肺癌及び非小細胞肺癌）、神経芽腫／膠芽腫、卵巣癌、膵臓癌、前立腺癌、皮膚癌、肝臓癌、黒色腫、口腔、咽頭、喉頭、及び肺の扁平上皮癌、子宮内膜癌、子宮頚癌（ｃｅｒｖｉｃａｌ ｃａｎｃｅｒ）、子宮頚癌（ｃｅｒｖｉｃａｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ）、乳癌、上皮癌、腎臓癌、泌尿生殖器癌、肺癌、食道癌、頭頚部癌、大腸癌、造血器癌、精巣癌、結腸及び直腸癌、腎臓癌、前立腺癌、ならびに膵臓癌が含まれる。
また、本明細書では、対象からの試料中の表１に記載の遺伝子のうちの少なくとも１つを含む、またはそれから転写される、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを検出するバイオアッセイを実施することと、バイオアッセイの結果をコンピューターシステム内で受信することと、当該結果の出力を決定し、出力を可読媒体に提示するために結果を処理することであって、当該出力が、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの存在または非存在に基づいて、当該対象に推奨される治療選択肢を特定する、処理することとを含み、当該試料が液体または組織生検である、方法も提供する。いくつかの実施形態において、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、表１に記載の遺伝子のうちの少なくとも１つと少なくとも８０％相同な少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される。この少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、本明細書に記載のように、少なくとも２つ、３つ、４つ、５つ、または６つの異なる染色体座位の融合物であり得る。いくつかの実施形態において、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、少なくとも２つの異なる染色体座位の融合物である。少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、少なくとも３つの異なる染色体座位の融合物であり得る。他の実施形態において、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、少なくとも４つの異なる染色体座位の融合物である。好ましい実施形態において、バイオアッセイは、表１に記載の配列を含む融合物座位に特異的なプローブを含む。
本発明のいくつかの態様において、本明細書では、対象からの試料中の少なくとも１つの遺伝子融合物または非遺伝子融合物の検出を可能にする少なくとも１つの試薬を含むがん診断キットを提供し、当該融合物は、表１に記載の遺伝子のうちの少なくとも１つを含むか、またはそれから転写される。いくつかの実施形態において、融合物は、表１に記載の遺伝子のうちの少なくとも１つと少なくとも８０％相同なＤＮＡ配列を含む。他の実施形態において、融合物は、表３に記載の少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される。融合物は、表３に記載の遺伝子と少なくとも８０％相同な少なくとも１つの配列を含み得る、またはそれから転写され得る。いくつかの実施形態において、融合物はがん細胞内で転写され、その結果、少なくとも１つのトランスクリプトーム改変物またはネオトランスクリプトが合成される。いくつかの実施形態において、融合物は染色体内または染色体間である。いくつかのこのような実施形態において、当該融合物は、本明細書で開示する染色体再構成から生じる。
いくつかの実施形態において、キットは、プローブのセットを含み、ここで各プローブは、表１または表３に記載の配列を含む核酸に特異的にハイブリダイズする。いくつかのこのような実施形態において、プローブは、融合物座位（例えば、表１または表３に記載の配列を含む座位）にハイブリダイズまたは他の方法で結合が可能である。好ましくは、このようなプローブは、融合物座位を含む核酸に特異的にハイブリダイズするように構成された核酸配列と、この核酸配列に共有結合した検出可能部分とを含む。好ましい実施形態において、融合物座位は、表１または表３に記載の少なくとも１つの配列を含む。いくつかの実施形態において、試料は液体生検または組織生検である。いくつかの実施形態において、がんは、膵臓癌、メルケル癌、急性骨髄性白血病、転移性癌腫、前立腺癌、副腎癌、ミュラー管癌、子宮癌、腎臓癌、胆嚢癌、子宮頚癌、膀胱癌、卵巣癌、乳癌、頭頚部癌、食道癌、肺癌、肝臓癌、結腸癌、胃腸管癌、大腸癌、急性リンパ球癌、リンパ腫、肉腫、黒色腫、及び脳腫瘍から選択される。
ある特定の態様において、本明細書では、以下の少なくとも１つを含む組成物を提供する：（ａ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列を含む遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの接合部にハイブリダイズするオリゴヌクレオチド配列を含む検出プローブ、（ｂ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの５’部分にハイブリダイズするオリゴヌクレオチド配列を含む第１の標識プローブ、及び遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの対応する３’部分にハイブリダイズするオリゴヌクレオチド配列を含む第２の標識プローブ、（ｃ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの５’部分にハイブリダイズする配列を含む第１の増幅オリゴヌクレオチド、及び遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの対応する３’部分にハイブリダイズする配列を含む第２の増幅オリゴヌクレオチド、（ｄ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列によってコードされるアミノ酸配列に特異的に結合する抗体、ならびに（ｅ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列を含む遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを検出するためのｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーションプローブ。いくつかの実施形態において、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、前立腺細胞もしくは画分、前立腺分泌物もしくは画分、またはこれらの組合せを含む試料に由来する。他の実施形態において、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、乳房細胞もしくは画分、乳房分泌物もしくは画分、またはこれらの組合せを含む試料に由来する。さらなる実施形態において、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトは、膵臓細胞もしくは画分、膵臓分泌物もしくは画分、またはこれらの組合せを含む試料に由来する。好ましい実施形態において、試料は液体または組織生検である。
いくつかの実施形態において、本発明の検出プローブ、標識プローブ、ｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーションプローブ、または増幅オリゴヌクレオチドは、ストリンジェントなハイブリダイズ条件下で、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの一部ではない、またはこれらから生じるＤＮＡまたはＲＮＡにハイブリダイズしない。
いくつかの実施形態において、第１及び第２の増幅オリゴヌクレオチドは、遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの一部ではない、またはこれらから生じるＤＮＡまたはＲＮＡを増幅しない。また、本明細書では、本発明の組成物を含むキット及びパッケージ化されたアッセイも提供する。
本発明の全般的な説明を行ってきたが、以下の実施例を参照することにより、本明細書がさらに容易に理解されるであろう。これらの実施例は、本発明のある特定の態様及び実施形態を単に例示する目的で含まれるものであり、本発明を限定することは意図していない。
実施例１：材料及び方法
ネオトランススクリプト／融合物を検出する方法及びパイプライン
一連のツールを使用して、図２に記載の分析的パイプラインを作成した。これらのツールは、パイプライン再現性標準（ＮｅｘｔＦｌｏｗ（登録商標），Ｓｅｑｅｒａ Ｌａｂｓ，Ｓｐａｉｎ）により管理された。このパイプラインは、生データを使用可能なデータセットに変換するために発行されるコマンドのセットであり、次にこれをいくつかの制御及び発見ツールに送る。全てのソフトウェアの集合体は、ネオトランスクリプト／融合物の発見ツールとみなされる。
良質なデータを特定するため、ＦａｓｔＱＣ、ＢＢＭａｐ、ＳｅｑＴＫ、Ｂｅｄｔｏｏｌｓ、Ｓａｍｔｏｏｌｓ、ＰａｃＢｉｏ－ＣＣＳ、Ｌｉｍａ、Ｉｓｏｓｅｑ３のようなソフトウェアを使用して、生シークエンシングデータを使用可能でより高い信頼性のデータに変換した。次いでこれらのデータを、ネオトランススクリプト／融合物を定量化及び評価するいくつかのソフトウェア（例えば、Ｋａｌｌｉｓｔｏ及びＭｉｎｉｎｍａｐ２）に送った。遺伝子のコーディング能力を特定するため、ＣＤ－Ｈｉｔソフトウェアを使用して、全ての新規のネオトランススクリプト／融合物における完全性及びコード能力を評価した。最後に、Ｒ－ｓｔａｔ及びＩＧＶの両方により、データの表示、視覚化、及び評価を行った。このような解析に使用したこれら及び他のソフトウェアを表２に提示する。
実施例２：実験計画
まとめると、２５００件超の患者由来異種移植片（ＰＤＸ）と称されるヒト腫瘍の集合を単離し、マウスに移植することによりｉｎ ｖｉｖｏで増殖させた。これらのＰＤＸ試料のサブセットを、それらのゲノムＤＮＡ及びトランスクリプトームＲＮＡの次世代シークエンシングによって解析し、１５００件超のこれらの腫瘍のゲノム及び推定エピジェネティック特性のデータベースを作成した。
図２に示すように、マウスから外植したヒト腫瘍に混入するマウスＤＮＡ及びＲＮＡを除去するため、得られた生配列を最初にヒト及びマウスのゲノムと比較した。次いで選択したヒトまたは未知の配列を、過去に報告されたヒト遺伝子またはＲＮＡ配列にアラインメントするか、または新規に組み立てた。これにより、既知の融合物配列と、解析したヒト腫瘍細胞に特異的であり得る未知のヒト遺伝子または非遺伝子候補融合物配列とのコレクションが得られた。
融合物選択プロセスのロバストネスを評価し、融合物候補の信頼性スコアを提供するため、機械学習アプローチを使用して、既知の融合物を考慮した場合に、どの融合物特徴が候補のネオトランスクリプト及び／またはゲノム融合物の予測値に正の影響（濃い灰色）または負の影響（薄い灰色）を及ぼすかを判定した（図３）。これにより、所与の融合物配列候補が、シークエンシングのアーティファクトではなく、がん細胞において真に発生する融合物である可能性を表すスコアが得られた。
特定のＤＮＡシークエンシング技術に関連する可能性のある融合物アーティファクト配列をさらに除外するため、いくつかのシークエンシングアプローチを用いて解析を実施した。２つの異なるＮＧＳアプローチ、すなわち１３６件のＰＤＸ膵臓癌モデルから得られたＩｌｌｕｍｉｎａ（登録商標）ＲＮＡｓｅｑショートＲＮＡリード及びＰａｃＢｉｏ（登録商標）ロングＤＮＡ及びＲＮＡリードを比較した。いずれかのシークエンシング戦略から得られた配列データセットを使用したところ、それぞれ２０，８１１件または８１，４６６件の融合物候補が得られた（図４）。しかし、両方のデータセットを組み合わせて使用したところ、より高い信頼性の４３３件の融合物候補配列が得られた。
選択したアプローチ及び融合物配列のデータセットをさらに検証するため、４３３件の融合物配列データセット内で、膵臓癌生検で発生することが知られているゲノム改変物を検索した。予想されたように、上皮成長因子受容体（ＥＧＦＲ）及びＫｉｒｓｔｅｎ Ｒａｓ（ＫＲＡＳ）遺伝子に変異が認められ、ＫＲＡＳの変異が明らかに多く提示された（図５）。このことは、ヒト膵臓癌の９０％以上がＫＲＡＳ改変物を有し、ＥＧＦＲ及びＫＲＡＳ変異のクロストークが最も侵襲性の高いタイプのがんにおける転移形成に関与していることを示す過去の報告と十分に相関しており（Ｆｉｔｚｇｅｒａｌｄ ｅｔ ａｌ．，２０１５）、よってＰＤＸモデル及びネオトランスクリプト／融合物データセットのさらなる検証がもたらされた。新規のがん特異的ネオトランススクリプト／融合物データセットを検証した後、次に、これがＩＶＤ使用のために様々ながんタイプ及びサブタイプに特異的なマーカーを特定するための基礎を構成し得るかどうかを評価した。
実施例３：特定したネオトランススクリプト／ゲノム融合物の優勢度
１３６件の膵臓癌試料において、特定した４３３件のネオトランススクリプト／ゲノム融合物の優勢度を評価したところ、ほぼ全ての膵臓癌タイプで発生するものもあれば、少数の試料でしか発生しないものもあった（それぞれ図６の上の線及び下の線を参照）。したがって、特定の融合物サブセットは全膵臓癌試料のほぼ１００％に存在した（図６の右側の度数図を参照）。
いくつかのがん試料は、他のものよりも高負荷でこのような融合物を有することが分かった。これは、膵臓癌の様々なサブタイプ間で予想される不均一性と一致し、膵臓癌のサブタイプの説明に使用することができる。膵管腺癌（ＰＤＡＣ）は、早期診断アッセイが欠如しており、利用可能な処置に対し限定的な応答を示す侵襲性の高い致死性の膵臓悪性腫瘍である（Ｓａｒａｎｔｉｓ ｅｔ ａｌ．，２０２０）が、これはアジア系の患者で診断されることが多く、一緒にクラスター化する傾向を示す。これらの融合物は、西洋系患者の膵臓腺癌から観察されたものとはクラスター化せず、ほとんどが一緒にクラスター化し、より高い出現率の別個の融合物セットを示した（図６の左側のカラムを参照）。一貫して、異なる民族起源の腫瘍を考慮すると、予後不良に関連する試料のクラスターは異なっていた（図６上部のクラスタリングの下にある病理学的説明行を参照）。特異的な融合物セットは、患者の民族起源などの他のパラメーターと一緒に考慮すると、膵臓癌のサブタイプ分類が可能になる。
実施例４：膵臓癌に対する特異性
これらの４３３件のネオトランススクリプト／ゲノム融合物について、類似の変異または染色体異常が異なる腫瘍タイプでしばしば発生することから、これらのうちのいくつかが膵臓癌に特異的であるかどうかを評価した。４７件のネオトランススクリプト／融合物のセットは、膵臓癌でのみ発生し、他のＰＤＸがんタイプで発生しないことが観察された（図７）。このことは、臨床抽出物（例えば、血液試料）中でこれらのマーカーが検出されれば、膵臓癌発症の早期徴候として、ＩＶＤまたは患者の予後評価に取り入れられ得ることを示すものである。
実施例５：より侵襲性の高い膵臓癌との相関性
いくつかの膵臓癌特異的ネオトランススクリプト／融合物の発生は、腫瘍成長の観点から、より侵襲性の高い膵臓癌と相関する可能性がある。これについて、ＰＤＸ移植片の成長特性を腫瘍侵襲性の代理マーカーとして評価し、それらの倍加時間をスコア化することにより調べた。腫瘍試料のＰＤＸコレクションにおける様々な膵臓癌のタイプや侵襲性から予想されるように、多種多様な成長率が観察された（図８）。短い倍加時間を示す試料のクラスタリングは、特定のネオトランススクリプト／融合物セットの発見が、腫瘍の進行及び予後の指標を提供し、ひいてはネオアジュバント化学療法が外科的切除の前に適応となり得るどうかの有用な情報を提供し得ることを示すものであった。
実施例６：ＰＤＸコレクションの考察
ＰＤＸコレクションから得られたＤＮＡ及びＲＮＡ配列を包括的に解析し、正常なヒト組織の配列と比較することにより、腫瘍試料において、これまでに知られていなかった大規模なゲノム変化（例えば、欠失、転座、組換え、または他の染色体再構成イベントから生じる遺伝子融合物）を特定することができ、がんの不均一性の包括的モデルの基礎が形成された。これらのネオトランスクリプト及び／またはゲノム改変物のサブセットは、腫瘍学におけるアンメットニーズに応えるような新規の診断、予後、及び治療法の解析ツール及びアルゴリズムを作成するための基礎を形成する。本明細書では膵臓癌を例示するが、本明細書で提供する方法が他のがんタイプ及びサブタイプの診断及び予後に適用され得ることが当業者には理解されよう。注目すべきことに、複数の及び／または全ての既知のがんタイプに関連するネオトランススクリプト及び／またはゲノム改変物（すなわち、汎がん融合物）が特定された（表４を参照）。
本明細書の上記で示したように、ＮＧＳ及びＡＩに基づくｉｎ ｖｉｔｒｏ診断（ＩＶＤ）アッセイは、腫瘍の発生及び進化をより良好に予測し、利用可能な治療薬に対する個々の患者の腫瘍応答性または抵抗性を予測する基礎を形成することができる。ＮＧＳ及びＡＩに基づくモデルにより、腫瘍のタイプ及びサブタイプ、ならびに腫瘍の特徴の一部（例えば、進行及び治療薬に対する応答）を特定することができた。これらの特徴は、ゲノミクス、バイオインフォマティクス、分子／細胞生物学、及び臨床科学の分野にわたり実験的検証及びさらなる解析に供することができる。これらのＮＧＳ－ＡＩモデルの１つの応用として、非侵襲的な血液試料から症状が出る前のがんの検出、ならびにがんのタイプ及びサブタイプの特定が考えられる。これにより、がんの進化の予測、及び利用可能な処置に対する治療応答の予測、ならびに各患者及びがんに最適な処置を選択するための推奨がもたらされ得る。
本明細書で開示する方法によって、利用可能な処置に対する腫瘍抵抗性に因果的に関連する生物学的マーカーを特定することにより、早期の無症候性診断に加えて効率的で特異的な治療戦略の準備が可能となる。例えば、限定されるものではないが、腫瘍抵抗性の遺伝的及びエピジェネティックなマーカーの特定は、このような抵抗性に関与し得る特定のタンパク質の特定及び実験的検証につながる。同様に、候補治療薬に対する病理学的応答または抵抗性の予測を可能にするゲノムマーカーの発見により、患者の層別化が可能となり、すなわち、最も感受性の高い（例えば、臨床試験において有力な治療薬による処置で完全な病理学的応答を示す）患者の選択が可能となる。
実施例７：市販のがんバイオバンクからの膵臓試料
本明細書に記載のＰＤＸ ＰＤＡＣ試料以外の膵臓癌マーカー遺伝子融合物を試験するため、第２のコホートへのアクセスを得た。入手可能なコホートの大部分は西洋系由来であるのに対し、ＰＤＸ ＰＤＡＣコレクションの結果はアジア系民族の割合が高い。アジア系の遺伝的背景を有する１００件の膵臓癌患者由来膵臓組織試料をＣｕｒｅｌｉｎｅ（Ｂｒｉｓｂａｎｅ，ＣＡ，ＵＳＡ）から購入した。これらをホルマリン固定パラフィン包埋（ＦＦＰＥ）組織で利用できるようにし、これらの全てにＲＮＡ抽出及びシークエンシングを行った。同じアプローチを用いて発現及び融合の発見を行い、表１、３、及び４に示す候補の表と比較した。合計で４つの遺伝子融合候補がこの第２コホートに存在した。
膵臓特異的セット
膵臓特異的融合物のうち、ＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿４２（ＭＲＰＳ１８Ａ－ＮＡ；配列番号４２）及びＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿４７（ＮＡ－ＭＵＣ２０；配列番号４７）がそれぞれ２０件の試料及び８件の試料に出現した。
汎がんセット
汎がん候補は、８件のＣｕｒｅｌｉｎｅ試料に出現したＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿５２（ＬＯＣ１０７９８７２９５、ＡＦ１２７９３６．７－ＮＲＩＰ１；配列番号５０）及び２件の試料に存在したＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿６１（ＡＤＡＰ１－ＳＵＮ１；配列番号５９）とした。
ＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿５２の両方のパートナーを含む融合物は、過去にＰｅｋｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｅｏｐｌｅ’ｓ Ｈｏｓｐｉｔａｌにより２８例の子宮内膜癌ステージＩＩＩ患者で特定されている（Ｙａｏ ｅｔ ａｌ．，２０１９）。この試験では、この融合物が２８例中１２例の個体に非常に優勢に認められ、遺伝子発現率が高かった。
ＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿６１の両方のパートナーを含む融合物は、過去に日本のＹａｍａｇｕｃｈｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｈｏｓｐｉｔａｌによる大腸癌の研究で説明されている（Ｏｇａ ｅｔ ａｌ，２０１９）。この試験では、１２例の肝臓転移患者及び対照群の１６例の患者について解析した。転移患者でＡＤＡＰ１とＳＵＮ１との間の融合物が特定され、ＲＴ－ＰＣＲ及びシークエンシングにより確認された。この融合物ペアは、ラテンアメリカ系白人患者の子宮頸部扁平上皮癌及び子宮頚管内膜腺癌（ＴＣＧＡ、試料ＤＳ．Ａ７ＷＨ．０１Ａ）の状況でも認められた。
実施例８：公的ながんバイオバンクからの膵臓試料
Ｇｅｎｏｔｙｐｅ－Ｔｉｓｓｕｅ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ（ＧＴＥｘ）プロジェクトは、組織特異的な遺伝子の発現及び制御を研究するための包括的な公的資源である。ＧＴＥｘは、異なる組織タイプ及び患者からのデータを含み、潜在的な非がん患者と当該データを比較する機会を提供する（Ｌｏｎｓｄａｌｅ ｅｔ ａｌ．，２０１３）。ＧＴＥＸの生シークエンシングデータへのアクセスをリクエストし、続いて安全なクラウドプラットフォーム上で解析して、遺伝子融合物解析を実施した。合計で３４０件の膵臓組織ＲＮＡ－ｓｅｑ試料を解析し、その結果を、本明細書の表１、３、及び４に示す膵臓癌遺伝子融合物候補のリストと比較した。
膵臓特異的セット
ＰＤＸ ＰＤＡＣセットから、以下：ＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿２５（配列番号２５）、ＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿４２（配列番号４２）、及びＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿４７（配列番号４７）がＧＴＥＸで認められた。
融合物ＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿２５が１件のＧＴＥＸ試料で観測された。その融合パートナーの１つであるＣＨＳ．３００９．１（表１及び表３を参照；潜在的な新規転写産物として、Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ Ｈｕｍａｎ Ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ＳｅｑｕｅｎｃｅＳプロジェクト（ＣＨＥＳＳ；Ｊｏｈｎｓ Ｈｏｐｋｉｎｓ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｂｉｏｌｏｇｙが主導）により特定された）は、遺伝子ＥＮＳＡと重複する。このような融合物は、融合パートナーとしてのＦＡＭ１２０Ａ遺伝子とともに、文献では説明されていない。
ＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿４２が３４０件のＧＴＥＸ試料中４件から検出され、ＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿４７は１８件の試料で認められた。
汎がんセット
ＧＴＥＸ試料に存在するこのセットから、３つの融合物候補、ＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿５２（配列番号５０）、ＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿５８（配列番号５６）、及びＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿６１（配列番号５９）が存在した。これらは、それぞれ６例、１例、及び１例に存在した。
Ｃｕｒｅｌｉｎｅ試料において説明したように、ＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿５２及びＮＧＳＡＩ＿ＮＥＯＴＸ＿６１融合物は、明らかにがん関連であることが発表されている。ＧＴＥＸ試料は、自然死し、研究用に提供された個体の臓器に由来するものであった。これらのいずれも、標準的ながん検出法によっては診断されず、検出可能ながんは報告されなかった。そのため、ＧＴＥＸの少数の膵臓データが未診断のがんを有していた可能性がある。
ＧＴＥＸ膵臓及び膵臓癌試料の遺伝子発現比較
本明細書で論じているように、いくつかの遺伝子融合物マーカー候補が膵臓ＧＴＥＸ試料のサブセットで検出された。このことは、これらのＧＴＥＸ試料が未診断の膵臓癌を有するか、またはがんの発症を表す可能性を提起するものである。前者の可能性を調べるため、ＧＴＥＸ膵臓試料及び本明細書で提供するＰＤＸ ＰＤＡＣコホートの遺伝子発現プロファイルを比較した。マーカー融合物候補を含む膵臓ＧＴＥＸ試料のサブセットに焦点を当てた。図９は、これらの試料のうち最も差別的に調節された４００の遺伝子の主成分分析（ＰＣＡ）を示しており、ＧＴＥＸサブセットはさらに強調表示されている。ＧＴＥＸサブセット試料は、他のＧＴＥＸ膵臓試料内でクラスター化し、膵臓癌試料と異なることはなく、あるいはより密接ですらあった。これらの個体は、おそらくはまだ進行性の膵臓癌を有していなかったが、優勢な遺伝子発現の変化がまだ生じていない早期の膵臓癌を有した可能性を除外することはできない。
本明細書で開示する観察結果を考慮すると、本明細書で提供する検出方法は、早期の膵臓癌を検出する可能性がある。
実施例９：グローバル遺伝子融合物コホート比較の説明
本明細書で開示する異なるコホートに対し適用したプロトコルは異なっており、続いてコホート間比較のレベルにある特定の制約をもたらす。ＰＤＸ ＰＤＡＣ試料については、組織調製から、ＲＮＡ抽出、シークエンシングまでの全てのステップを内部で実施した。
これに対し、Ｃｕｒｅｌｉｎｅ ＰＤＡＣ試料ライブラリーは、調製及びシークエンシングに加えて試料の性質も異なる。当該試料は、ＰＤＸ試料の場合のような新鮮組織に基づくのではなく、ＦＦＰＥのスライスに基づく。これらは高い程度のＲＮＡ分解を含み、ばらつきの増加及びＲＮＡフラグメントの低減につながることが知られている。このことから、このような試料で十分に発現する遺伝子を検出する能力、ひいては遺伝子融合イベントを検出する能力も妨害される可能性がある（Ｗｉｌｌｉａｍｓ ｅｔ ａｌ．，１９９９）。
第２に、公開データセット、すなわちＧＴＥＸ（Ｇｅｎｏｔｙｐｅ Ｔｉｓｓｕｅ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｊｅｃｔ）を使用するという性質により、上記の実験ステップのいずれも制御することは不可能であった。この影響及び制約を理解するため、試料ごとの各コホートにおける発現した遺伝子の数の比較を実施した（図１０）。ＦＦＰＥ Ｃｕｒｅｌｉｎｅ ＰＤＡＣ試料は総発現遺伝子が多数であることが観察された。ＧＴＥＸ及びＰＤＸ ＰＤＡＣの試料はいずれも、発現偏差による評価において、総発現遺伝子数はより少なかったものの、より安定したロバストな数であった。これらの試料における遺伝子融合イベント数を比較したところ、ＰＤＡＣ Ｃｕｒｅｌｉｎｅ試料及びＰＤＡＣ ＰＤＸ試料は多くの類似点を示し、一方ＧＴＥＸ試料のイベント数ははるかに少なかった（図１１Ａ及び図１１Ｂ）。
参照による援用
本明細書で言及される全ての刊行物及び特許は、あたかもそれぞれ個々の刊行物及び特許が参照により援用されるよう具体的かつ個々に示されているかのように、参照により全体として本明細書に援用される。矛盾がある場合、本明細書の任意の定義を含めて本明細書が優先される。
等価物
対象となる本発明の具体的な実施形態について論じてきたが、上記の明細書は例示的なものであり、制限的なものではない。この明細書及び下記の特許請求の範囲を検討すれば、当業者には本発明の多くの変形形態が明らかになるであろう。本発明の全範囲は、特許請求の範囲をそれらの等価物の全範囲とともに参照し、また本明細書をこのような変形形態とともに参照することにより、判断するべきである。

Claims (43)

  1. 無症候性の対象ががん状態に進行する可能性を予測するための方法であって、
    （ａ）前記対象からの試料中の前記対象のゲノムの少なくとも一部をシークエンシングするステップと、
    （ｂ）前記試料の前記シークエンシングから、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを特定するステップであって、前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトの存在が、がんを発症するリスクの増加を示す、前記特定するステップとを含む、前記方法。
  2. 個別化がん治療のために無症候性の対象を特定するための方法であって、
    （ａ）前記対象からの試料中の前記対象のゲノムの少なくとも一部をシークエンシングするステップと、
    （ｂ）前記試料の前記シークエンシングから、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを特定するステップであって、前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトの存在が、前記対象を個別化がん治療の候補として特定する、前記特定するステップと、
    （ｃ）前記治療を開始するステップ、及び／または前記対象への前記治療の投与をモニタリングするステップとを含む、前記方法。
  3. がんを患う対象における腫瘍応答性または抵抗性を予測するための方法であって、
    （ａ）前記対象の試料中の１つ以上の細胞のゲノムの少なくとも一部をシークエンシングするステップと、
    （ｂ）前記試料中の少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを特定するステップであって、前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトの存在が、抵抗性がんのリスクの増加を示す、前記特定するステップとを含む、前記方法。
  4. がんを患う対象における転移の可能性を予測するための方法であって、
    （ａ）前記対象の試料中の１つ以上の細胞のゲノムの少なくとも一部をシークエンシングするステップと、
    （ｂ）前記試料中の少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを特定するステップであって、前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトの存在が、転移のリスクの増加を示す、前記特定するステップとを含む、前記方法。
  5. 前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトが、単一の遺伝子／非遺伝子における融合物である、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
  6. 前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトが、少なくとも２つ、３つ、４つ、５つ、または６つの異なる染色体座位の融合物である、請求項１～４のいずれか１項に記載の方法。
  7. 前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトが、少なくとも２つの異なる染色体座位の融合物である、請求項６に記載の方法。
  8. 前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトが、少なくとも３つの異なる染色体座位の融合物である、請求項６に記載の方法。
  9. 前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトが、少なくとも４つの異なる染色体座位の融合物である、請求項６に記載の方法。
  10. 前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトが、表１に記載の遺伝子のうちの少なくとも１つを含む、またはそれから転写される、請求項５または６に記載の方法。
  11. 前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトが、表１に記載の提供された遺伝子のうちの少なくとも１つに少なくとも８０％相同な少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される、請求項５または６に記載の方法。
  12. 前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトが、配列番号１～４７から選択される少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される、請求項５～１１のいずれか１項に記載の方法。
  13. 前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトが、配列番号１～４７の遺伝子に少なくとも８０％相同な少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される、請求項５～１２のいずれか１項に記載の方法。
  14. 前記遺伝子融合物または前記非遺伝子融合物ががん細胞内で転写され、その結果、トランスクリプトーム改変物、及び／または少なくとも１つのネオトランススクリプトの合成がもたらされる、請求項５～１３のいずれか１項に記載の方法。
  15. 前記遺伝子融合物または前記非遺伝子融合物が、染色体内または染色体間融合物である、請求項５～１４のいずれか１項に記載の方法。
  16. 前記試料が液体または組織生検である、請求項１～１５のいずれか１項に記載の方法。
  17. 前記がんが、膵臓癌、メルケル癌、急性骨髄性白血病、転移性癌腫、前立腺癌、副腎癌、ミュラー管癌、子宮癌、腎臓癌、胆嚢癌、子宮頚癌、膀胱癌、卵巣癌、乳癌、頭頚部癌、食道癌、肺癌、肝臓癌、結腸癌、胃腸管癌、大腸癌、急性リンパ球癌、リンパ腫、肉腫、黒色腫、及び脳腫瘍から選択される、請求項１～１６のいずれか１項に記載の方法。
  18. 前記がんが膵臓癌である、請求項１～１７のいずれか１項に記載の方法。
  19. 対象からの試料中の表１に記載の遺伝子のうちの少なくとも１つを含む、またはそれから転写される、少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを検出するバイオアッセイを実施することと、前記バイオアッセイの結果をコンピューターシステム内で受信することと、前記結果の出力を決定し、前記出力を可読媒体に提示するために前記結果を処理することであって、前記出力が、前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの存在または非存在に基づいて、前記対象に推奨される治療選択肢を特定する、前記処理することとを含み、前記試料が液体または組織生検である、方法。
  20. 前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトが、表１に記載の前記遺伝子のうちの少なくとも１つに少なくとも８０％相同な少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される、請求項１９に記載の方法。
  21. 前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトが、少なくとも２つ、３つ、４つ、５つ、または６つの異なる染色体座位の融合物である、請求項１９または２０に記載の方法。
  22. 前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトが、少なくとも２つの異なる染色体座位の融合物である、請求項２１に記載の方法。
  23. 前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトが、少なくとも３つの異なる染色体座位の融合物である、請求項２１に記載の方法。
  24. 前記少なくとも１つの遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトが、少なくとも４つの異なる染色体座位の融合物である、請求項２１に記載の方法。
  25. 前記バイオアッセイが、表１に記載の配列を含む融合物座位に特異的なプローブを含む、請求項１９～２１のいずれか１項に記載の方法。
  26. 対象からの試料中の少なくとも１つの遺伝子融合物または非遺伝子融合物の検出を可能にする、少なくとも１つの試薬を含むがん診断キットであって、前記融合物が、表１に記載の少なくとも１つの遺伝子を含む、前記がん診断キット。
  27. 前記融合物が、表１に記載の遺伝子のうちの少なくとも１つに少なくとも８０％相同なＤＮＡ配列を含む、請求項２６に記載のキット。
  28. 前記融合物が、表３に記載の少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される、請求項２６～２７のいずれか１項に記載のキット。
  29. 前記融合物が、表３に記載の遺伝子に少なくとも８０％相同な少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される、請求項２６～２７のいずれか１項に記載のキット。
  30. 前記融合物ががん細胞内で転写され、その結果、少なくとも１つのトランスクリプトーム改変物の合成、またはネオトランスクリプトがもたらされる、請求項２６～２９のいずれか１項に記載のキット。
  31. 前記融合物が染色体内または染色体間融合物である、請求項２６～３０のいずれか１項に記載のキット。
  32. 前記キットがプローブのセットを含み、各プローブが、表３に記載の配列を含む核酸に特異的にハイブリダイズする、請求項２６～３１のいずれか１項に記載のキット。
  33. 各プローブが、前記融合物座位を含む核酸に特異的にハイブリダイズするように構成された核酸配列と、前記核酸配列に共有結合した検出可能部分とを含む、請求項２６～３２のいずれか１項に記載のキット。
  34. 前記試料が液体または組織生検である、請求項２６～３１のいずれか１項に記載のキット。
  35. 前記がんが、膵臓癌、メルケル癌、急性骨髄性白血病、転移性癌腫、前立腺癌、副腎癌、ミュラー管癌、子宮癌、腎臓癌、胆嚢癌、子宮頚癌、膀胱癌、卵巣癌、乳癌、頭頚部癌、食道癌、肺癌、肝臓癌、結腸癌、胃腸管癌、大腸癌、急性リンパ球癌、リンパ腫、肉腫、黒色腫、及び脳腫瘍から選択される、請求項２６～３２のいずれか１項に記載のキット。
  36. 以下のうちの少なくとも１つを含む組成物：
    （ａ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列を含む遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの接合部にハイブリダイズするオリゴヌクレオチド配列を含む検出プローブ、
    （ｂ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの５’部分にハイブリダイズするオリゴヌクレオチド配列を含む第１の標識プローブ、及び前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトの対応する３’部分にハイブリダイズするオリゴヌクレオチド配列を含む第２の標識プローブ、
    （ｃ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列を含む、またはそれから転写される遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトの５’部分にハイブリダイズする配列を含む第１の増幅オリゴヌクレオチド、及び前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトの対応する３’部分にハイブリダイズする配列を含む第２の増幅オリゴヌクレオチド、
    （ｄ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列によってコードされるアミノ酸配列に特異的に結合する抗体、ならびに
    （ｅ）配列番号１～６５から選択される少なくとも１つの配列を含む遺伝子融合物、非遺伝子融合物、ゲノム改変物、トランスクリプトーム改変物、またはネオトランスクリプトを検出するためのｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーションプローブ。
  37. 前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトが、前立腺細胞もしくは画分、前立腺分泌物もしくは画分、またはこれらの組合せを含む試料に由来する、請求項３６に記載の組成物。
  38. 前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトが、乳房細胞もしくは画分、乳房分泌物もしくは画分、またはこれらの組合せを含む試料に由来する、請求項３６に記載の組成物。
  39. 前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトが、膵臓細胞もしくは画分、膵臓分泌物もしくは画分、またはこれらの組合せを含む試料に由来する、請求項３６に記載の組成物。
  40. 前記試料が液体または組織生検である、請求項３７～３９のいずれか１項に記載の組成物。
  41. 前記検出プローブ、前記標識プローブ、前記ｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーションプローブ、または前記増幅オリゴヌクレオチドが、ストリンジェントなハイブリダイズ条件下で、前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトの一部ではない、またはこれらから生じるＤＮＡまたはＲＮＡにハイブリダイズしない、請求項３６に記載の組成物。
  42. 前記第１及び第２の増幅オリゴヌクレオチドが、前記遺伝子融合物、前記非遺伝子融合物、前記ゲノム改変物、前記トランスクリプトーム改変物、または前記ネオトランスクリプトの一部ではない、またはこれらから生じるＤＮＡまたはＲＮＡを増幅しない、請求項３６に記載の組成物。
  43. 請求項３６～４２のいずれか１項に記載の組成物を含むキット。
JP2024515325A 2021-09-08 2022-09-08 がん診断及び治療処置選択を改善するための次世代シークエンシング及び人工知能に基づくアプローチ Pending JP2024533359A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US202163241813P 2021-09-08 2021-09-08
US63/241,813 2021-09-08
PCT/US2022/042899 WO2023039058A2 (en) 2021-09-08 2022-09-08 Next generation sequencing and artificial intelligence-based approaches for improved cancer diagnostics and therapeutic treatment selection

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2024533359A true JP2024533359A (ja) 2024-09-12

Family

ID=85507021

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2024515325A Pending JP2024533359A (ja) 2021-09-08 2022-09-08 がん診断及び治療処置選択を改善するための次世代シークエンシング及び人工知能に基づくアプローチ

Country Status (6)

Country Link
EP (1) EP4399335A2 (ja)
JP (1) JP2024533359A (ja)
KR (1) KR20240053637A (ja)
AU (1) AU2022342002A1 (ja)
CA (1) CA3229981A1 (ja)
WO (1) WO2023039058A2 (ja)

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080242606A1 (en) * 2006-06-06 2008-10-02 Zhong Jiang Use of IMP3 as a Prognostic Marker for Cancer
EP3665308A1 (en) * 2017-08-07 2020-06-17 The Johns Hopkins University Methods and materials for assessing and treating cancer

Also Published As

Publication number Publication date
AU2022342002A1 (en) 2024-03-14
KR20240053637A (ko) 2024-04-24
EP4399335A2 (en) 2024-07-17
CA3229981A1 (en) 2023-03-16
WO2023039058A3 (en) 2023-08-24
WO2023039058A2 (en) 2023-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6854792B2 (ja) ゲノムモデルに関するデータ統合を用いたパスウェイ認識アルゴリズム（ｐａｒａｄｉｇｍ）
Zhang et al. Exploration of the relationships between tumor mutation burden with immune infiltrates in clear cell renal cell carcinoma
CN109689891B (zh) 用于无细胞核酸的片段组谱分析的方法
Kadara et al. Whole-exome sequencing and immune profiling of early-stage lung adenocarcinoma with fully annotated clinical follow-up
JP7340021B2 (ja) 予測腫瘍遺伝子変異量に基づいた腫瘍分類
WO2019201186A1 (zh) 鉴别及评价肿瘤进展的装置和方法
US20200185053A1 (en) Systems and methods for comprehensive analysis of molecular profiles across multiple tumor and germline exomes
JP2023514851A (ja) 癌の病態を判別または示すメチル化パターンの同定
Zutter et al. The cancer genomics resource list 2014
Watanabe et al. BRAF V600E mutation is a potential therapeutic target for a small subset of synovial sarcoma
WO2023109875A1 (en) Biomarkers for colorectal cancer treatment
WO2020092101A1 (en) Consensus molecular subtypes sidedness classification
WO2023284736A1 (en) Biomarkers for colorectal cancer treatment
JP2024533359A (ja) がん診断及び治療処置選択を改善するための次世代シークエンシング及び人工知能に基づくアプローチ
CN117701709A (zh) 用于改进的癌症诊断和治疗性治疗选择的下一代测序和基于人工智能的方法
WO2023125787A1 (en) Biomarkers for colorectal cancer treatment
WO2023125788A1 (en) Biomarkers for colorectal cancer treatment
TW201923092A (zh) 提高在癌症患者中準確度的綜合基因組轉錄組的腫瘤-正常基因群組分析
WO2023109876A1 (en) Biomarkers for colorectal cancer treatment
Vandekerkhove Circulating tumour DNA as a biomarker in metastatic bladder cancer
Li et al. Molecular evolution of intestinal-type early gastric cancer according to Correa cascade
Friedl Transcriptional Signatures of the Tumor and the Tumor Microenvironment Predict Cancer Patient Outcomes
WO2023164713A1 (en) Probe sets for a liquid biopsy assay
WO2024020343A1 (en) Methods and systems for determining a diagnostic gene status
Nakamura et al. Ryuji Hamamoto