專利名稱：用于預測藥物在患者中的療效的方法
技術領域：
本發(fā)明涉及醫(yī)藥領域，特別是癌癥治療的個性化醫(yī)療。
背景技術：
對于癌癥患者的治療主要基于必須按照標準方案使用的手術、放療和化療。治愈性手術包括所有腫瘤的切除。但是，這并不是總可以保證在切除可觀測的腫瘤后不存在任何殘留病灶，甚至是有經(jīng)驗的手術者也不能做到。這是通常將手術與放療和/或化療結合使用的原因?？梢杂没熀?或放療可以作為新輔助治療或輔助治療，或者在不可以手術時單獨使用。當腫瘤太大并且在手術前需要縮小時通常使用新輔助治療。輔助化療用于治療殘留腫瘤病灶并且抑制原位復發(fā)或轉移性復發(fā)。當腫瘤被檢測到處于不可手術的階段時，則其治療僅基于化療和/或放療。在這種情況下極少使用手術，并且具有消極目的。在任何情況下，選擇化療總是引發(fā)下列問題什么藥物或藥物組合適合于這種類型的癌癥？對于這個患者最適合的治療策略是什么？用所選擇的藥物獲得治療益處的機會如何？目前的醫(yī)療實踐在于按照現(xiàn)有的治療方案治療患者。在大多數(shù)情況下，治療方案的選擇是基于解剖病理和臨床數(shù)據(jù)，這些方案適用于第一線、第二線甚至第三線治療。當治療失敗時，或者對于轉移階段，某些患者進入臨床試驗，該臨床實驗通常使用寬泛的選擇標準初步界定患者的原發(fā)腫瘤的位置、疾病的延伸、生活機能狀況和所試驗藥物的某些具體的禁忌癥。無論任何治療方法(標準的或臨床實驗)，只有部分被治療的群體從治療中受益， 而其余患者不應答并且甚至在治療中顯示出疾病進展。為了改善這種狀況，多年以來，醫(yī)生和研究人員試圖鑒定用于預測對于給定患者的療效的標記，并試圖使治療能適應于每個患者。因此個性化醫(yī)療的理念在于根據(jù)腫瘤的解剖病理、臨床特征特別是生物學特征改變治療決定。已知的若干實例沒有表現(xiàn)出對癌癥患者有用的解決方案。第一種方法被稱為“檢測伴侶(test-companion) ”分析，其第一次被用于曲妥珠單抗(Herceptin )，該單抗靶向Her2/NeU受體。對于乳腺癌，僅在觀測到這個受體的擴增 /過表達時施用該藥物。但是，過表達不保證治療應答。例如，Akt途徑的活化可以解釋對 Herceptin 的一些抗性。聯(lián)合mT0R抑制劑(靶向Akt途徑)可以恢復對Here印tin的敏感性。然而，對于某些患者來說，在沒有受體擴增存在的情況下觀測到治療益處。Her2受體的表達水平的測定是檢測伴侶的第一個實例，并且大部分制藥公司和研究人員正試圖復制這個被認為是第一例個性化醫(yī)療的模型。以下實例涉及說明對于可以受益于給定藥物的患者的選擇原理■ EGFR受體的突變或擴增與厄洛替尼/吉非替尼；■突變c-Kit/PDGFI a與伊馬替尼；■ Bcr-Abl的易位與伊馬替尼；
■ HER2的擴增與HER2抑制劑；■ T0P2A的擴增與蒽環(huán)類藥物；■ PTEN的缺失與mTOR抑制劑；■ FGFRl的擴增與FGFRl抑制劑；■ ERCCl陰性治療與鉬鹽；■ RAS突變與結腸癌的治療；■等…在乳腺癌的情況下，諸如Mamaprint (Agendia公司開發(fā))或OncotypeDX
(Genomic Health公司)檢測的預后分子標簽是有效的。這些標簽被用于測定是否需要輔助化療。但是，雖然這些檢測使得可以決定輔助化療的需要，但它們并不可以選擇最優(yōu)療法。簡而言之，個性化醫(yī)療的觀念相當于用生物學標準選擇患者從而增加對給定治療的響應幾率。目前，這些檢測伴侶更多用于靶向療法的治療，并且使得可以選擇可能受益于給定治療的患者，而不是選擇對于給定患者的最優(yōu)療法。與迄今為止所提出的其它標記相比這是主要的原理差異，其構成本發(fā)明的主要目的?；蚩截悢?shù)強烈變化幅度(擴增或缺失)的異常改變基因表達水平。這種基因失調的機理涉及許多癌癥的發(fā)生。在大約30%肺癌中發(fā)現(xiàn)EGFR基因的擴增。在該相同病變中，在擴增情況下EGFR的抑制劑與顯著的療效相關。相似地，在大約25%的神經(jīng)母細胞瘤中MYCN被擴增，并且若干研究表明在這種病變中該異常的預后值。在諸如HER、PTEN、PUTS 等其它類型腫瘤中，其它原癌基因/抑癌基因(腫瘤抑制基因)經(jīng)常被擴增/缺失。乳腺癌表現(xiàn)出高頻率的染色體畸變。在10%至20%的病例中HER2(ErbB2)基因被擴增。該擴增與Her2蛋白質的超表達有關，并且參與腫瘤轉化?；诎邢蛟摦惓５闹委煵呗栽贖ER2陽性的乳腺癌患者中顯示出益處。此外，在約7%的乳腺癌中，編碼拓撲異構酶II的基因被擴增，該擴增與對蒽環(huán)類藥物的優(yōu)良敏感性有關，其中蒽環(huán)類藥物是靶向拓撲異構酶II的一類藥物。在乳腺癌中常常觀察到其它異常。在10%的病例中，AlB 1基因被擴增，并且通過用IGFR活化AKT而導致癌癥發(fā)生。在10%的病例中，F(xiàn)GFlR基因被擴增。 在體外用酪氨酸激酶抑制劑靶向該蛋白質導致細胞增值的減少。類似地，可以分別用靶向 EGFR、IGFlR或者mTOR的分子治療EGFR、IGFlR基因的擴增或者PTEN的缺失。在科技文獻中，某些研究，包括A. Potti等人的研究，提出了基于分析基因表達， 主要是細胞毒作用的藥物療效的預測，其中所分析的基因從公知細胞系(panel NCI60)的實驗中選出。這些數(shù)據(jù)允許鑒別與對每個被測分子的應答有關的表達譜，并且該預測被轉用到人類腫瘤。但是，如果該方法通過分子預測認可分子，其不允許針對給定患者比較各分子的療效從而選擇最佳藥物。此外，本領域技術人員知道體外模式對于進行體內預測的限制。這些方法傾向于擴充對于給定化療的患者群，而不是基于內在的腫瘤特征對給定患者選擇靶向的個性化治療。但是，在癌癥治療中合適的化療選擇是關鍵問題。事實上，大部分化療具有很顯著的副作用和錯誤選擇(即沒有任何治療益處的治療)可能導致癌癥發(fā)展。迄今為止，沒有對患有癌癥的給定個體有效選擇最佳治療策略的標記。因此，在癌癥治療領域對于允許為給定個體選擇最適合的化療策略的個性化醫(yī)療方法存在著強烈的需求。發(fā)明概述本發(fā)明涉及用于預測治療患者癌癥的多個藥物的相對療效的方法，其包括-表征來自患者的腫瘤或轉移瘤樣品與來自同一患者的正常樣品相比的分子異常，從而測定腫瘤中的失調基因；-針對多個藥物中的每個藥物提供含有靶基因的數(shù)據(jù)庫；-針對多個藥物中的每個藥物，主要基于在來自患者的腫瘤樣品中每個藥物的失調基因在靶基因中的百分比，確定一個評分，較高的值預示用于治療患者腫瘤的藥物的相對療效較高。優(yōu)選地，正常樣品是原發(fā)腫瘤的正常相應組織。尤其是，表征腫瘤樣品的分子異常的步驟包括確定在腫瘤與正常樣品相比差異表達的基因，和/或測定基因拷貝數(shù)的增加或丟失，和/或檢測基因突變的存在。優(yōu)選地， 表征腫瘤樣品的分子異常的步驟包括測定差異表達的基因的倍數(shù)變化(F)和/或基因拷貝數(shù)的增加或丟失，和任選地進一步測定差異表達的基因的基因轉錄強度ant)。優(yōu)選地，在數(shù)據(jù)庫中將針對每個藥物的靶基因分類為主要靶基因(MC)、次要靶基因(Mc)和抗性基因(CR)。在第一個實施方案中，用下列算法測定給定藥物的評分(W)
權利要求
1.用于預測治療患者癌癥的多個藥物的相對療效的方法，其包括-表征來自患者的腫瘤樣品與來自同一患者的正常樣品相比的分子異常，從而確定腫瘤中的失調基因；-針對多個藥物中的每個藥物提供含有靶基因的數(shù)據(jù)庫；-主要基于針對來自患者的腫瘤樣品中每個藥物的靶基因中失調基因的百分比，針對多個藥物中的每個藥物測定評分，較高的評分預示該藥物治療患者腫瘤的相對療效較高。
2.根據(jù)權利要求1的方法，其中表征腫瘤樣品的分子異常的步驟包括測定與正常樣品相比在腫瘤樣品中差異表達的基因，和/或測定基因拷貝數(shù)的增加或丟失，和/或檢測基因中突變的存在。
3.根據(jù)權利要求2的方法，其中表征腫瘤樣品的分子異常的步驟包括測定差異表達基因的倍數(shù)變化(F)和/或基因拷貝數(shù)的增加或丟失，任選地，進一步測定差異表達的基因的基因轉錄強度ant)。
4.根據(jù)權利要求1-3任一項的方法，其中針對每個藥物的靶基因在數(shù)據(jù)庫中被分類為主要靶基因(MC)、次要靶基因(Mc)和抗性基因(CR)。
5.根據(jù)權利要求1-4任一項的方法，其中給定藥物的評分(W)用以下算法測定 (Σ0 FC>2 )
6.根據(jù)權利要求5的方法，其中Fc> 2是倍數(shù)變化大于2的針對給定藥物的每個過表達靶基因的倍數(shù)變化，并且11(^。>2是倍數(shù)變化大于2的針對給定藥物的靶基因的數(shù)量，或倍數(shù)變化大于2的針對給定藥物的過表達靶基因的數(shù)量。
7.根據(jù)權利要求1-4任一項的方法，其中給定藥物的評分(W)用以下算法測定
8.根據(jù)權利要求1-4任一項的方法，其中給定藥物的評分(W)用以下算法測定
9.根據(jù)權利要求1-4任一項的方法，其中給定藥物的評分(W)用以下算法之一測定
10.根據(jù)權利要求1-4的方法，其中給定藥物的評分(W)用以下算法之一測定
11.根據(jù)權利要求7-10任一項的方法，其中F。m、Fcm和Fra是具有規(guī)定閾值的針對給定藥物的每個過表達靶基因的倍數(shù)變化，并且hCM、n2Cm和n3CR是具有規(guī)定閾值的針對給定藥物的靶基因的數(shù)量，或者是具有規(guī)定閾值的針對給定藥物的過表達靶基因的數(shù)量。
12.根據(jù)權利要求11的方法，其中規(guī)定閾值是至少為2或高于2的倍數(shù)變化。
13.根據(jù)權利要求7-12任一項的方法，其中靶基因的倍增系數(shù)可以包括對于主要靶基因( )在10與1，000之間，對于次要靶基因(q2)在0. 1與10之間，對于抗性基因(q3) 在10與1,000之間。
14.根據(jù)權利要求7-13任一項的方法，其中與突變相關的倍增系數(shù)Zl、Z2和^在不存在突變時為1，并且按照突變的功能影響，其可以在10與1，000之間。
全文摘要
本發(fā)明涉及用于預測治療個體內的腫瘤的多個藥物的相對療效的方法，其包括腫瘤的分子表征和多個藥物的評分的計算，所述計算主要基于失調靶基因的百分比。
文檔編號G06F19/00GK102473202SQ201080030902
公開日2012年5月23日 申請日期2010年7月6日 優(yōu)先權日2009年7月8日
發(fā)明者托馬斯·特爾茲, 米歇爾·迪克勒, 維拉迪莫爾·拉扎, 讓-查爾斯·索利亞 申請人:環(huán)球創(chuàng)新網(wǎng)絡公司