欧美在线观看视频网站,亚洲熟妇色自偷自拍另类,啪啪伊人网,中文字幕第13亚洲另类,中文成人久久久久影院免费观看 ,精品人妻人人做人人爽,亚洲a视频

乳腺腫瘤的激光顯微解剖和微陣列分析揭示雌激素受體相關(guān)的基因和途徑的制作方法

文檔序號:1124556閱讀:310來源:國知局
專利名稱:乳腺腫瘤的激光顯微解剖和微陣列分析揭示雌激素受體相關(guān)的基因和途徑的制作方法
乳腺腫瘤的激光顯微解剖和微陣列分析揭示雌激素受體相 關(guān)的基因和途徑關(guān)于聯(lián)邦政府資助研究或開發(fā)的聲明本發(fā)明未使用任何政府資金。說明了對附錄中序列表的參考。
背景技術(shù)
大約70%到80%的乳腺癌表達雌激素受體α (ER α ),各種雌激素在激素依賴性 腫瘤的發(fā)生和發(fā)展中有著重要的作用。與淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、腫瘤體積和組織學分級一起,雌激 素受體的狀態(tài)被認為是乳腺癌的預(yù)后因素之一,同時也是激素治療的指征。乳腺癌是最常 診斷到的癌癥,占美國婦女癌癥死亡原因的第二位。雌激素在正常乳腺的生長和分化中發(fā) 揮了重要的作用,在乳腺癌的發(fā)生和發(fā)展中也有著重要的作用。雌激素通過ERa調(diào)節(jié)基 因表達,該受體表達于所有乳腺癌的70%到80%中。Parl(2000)。在目前的臨床實踐中, ER的存在是在原發(fā)性或復(fù)發(fā)性乳腺癌患者中選擇激素治療或芳化酶抑制劑治療的標志。 Mokbel (2003)。多方面的研究已敘述了雌激素受體是配體活化的轉(zhuǎn)錄因子,其介導類固醇 激素雌激素對某些靶組織的生長、發(fā)育和維持的多效性作用。Moggs等(2001)。雌激素受體 介導基因表達的反式激活的機制較為復(fù)雜。Hall等(2001)總結(jié)了以下四條途徑1)經(jīng)典 的配體依賴性途徑,其中ER復(fù)合物通過其與ERE共有DNA序列之間的相互作用來調(diào)節(jié)基因 轉(zhuǎn)錄;2)非配體依賴性途徑,其中各生長因子與其酪氨酸激酶受體可在不存在雌激素時激 活ER并增加ER靶基因的表達;3)非DNA結(jié)合依賴性途徑,其中ER復(fù)合物通過與非ERE樣 啟動子元件如AP1、SP1及各CRE的相互作用來誘導基因調(diào)節(jié);和4)細胞表面(非基因組) 信號傳導,其中雌激素激活了推定的膜關(guān)聯(lián)結(jié)合位點,產(chǎn)生了各種快速的組織反應(yīng)。然而, 雌激素對下游各基因靶的效應(yīng)、各種輔助因子的作用以及其它信號傳導途徑之間的相互干 擾的細節(jié)在很大程度上還是未知的?;虮磉_圖譜技術(shù)已經(jīng)使得研究者可以探索腫瘤生物學中的復(fù)雜問題。許多研究 顯示了乳腺癌中與雌激素受體狀態(tài)相關(guān)的獨特基因表達模式,并鑒定了多種與ER信號傳 導相關(guān)的基因。WO 2004/079014 ;West 等(2001) ;Gruvberger 等(2001);和 Sotiriou 等(2003)。 然而,大多數(shù)數(shù)據(jù)基于從腫瘤塊分離的mRNA的表達,而腫瘤塊中除癌細胞外還包含有各種 細胞群體,如基底細胞、成纖維細胞和淋巴細胞。此外,臨床樣品中腫瘤細胞的比例差別很 大。這些問題可能會危害到與特異性表達于上皮細胞上的ER相關(guān)的基因表達數(shù)據(jù)。激光 捕獲顯微解剖(LCM) (Emmert-Buck等1996)是一種獲得組織學均一細胞群的技術(shù),最近該 技術(shù)已被成功地與DNA微陣列技術(shù)聯(lián)用于各種類型腫瘤的研究中(Luo等1999 ;Matsui等 2003 ;Yim等2003 ;和Nakamura等2004),包括其中鑒定了與腫瘤進展和轉(zhuǎn)移相關(guān)的一些基 因的乳腺癌。Ma 等(2002) ;Seth 等(2003);和 Nishidate 等(2004)。發(fā)明概述
本發(fā)明提供一種確定雌激素受體表達狀態(tài)的方法,該方法如下進行從乳腺癌患 者得到大塊腫瘤組織樣品;測量樣品中編碼以下mRNA的基因的表達水平i.對應(yīng)于表2或 表3中所列的各SEQ IDNo;或ii.被與表2或表3中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的探針組 psids所識別,其中高于或者低于預(yù)定截斷水平的基因表達水平指示雌激素受體的表達狀 態(tài)。
本發(fā)明提供一種確定雌激素受體表達狀態(tài)的方法,該方法如下進行從乳腺癌患 者得到顯微分離的腫瘤樣品;測量樣品中編碼以下mRNA的基因的表達水平i.對應(yīng)于表2 或表4中所列的各SEQ IDNo;或ii被與表2或表4中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的探針組 psids所識別,其中高于或者低于預(yù)定截斷水平的基因表達水平指示雌激素受體的表達狀 態(tài)。本發(fā)明提供一種確定乳腺癌患者治療方案的方法,該方法如下進行從乳腺癌患 者得到大塊腫瘤組織樣品;測量樣品中編碼以下mRNA的基因的表達水平i.對應(yīng)于表2 或表3中所列的各SEQ IDNo ;或ii被與表2或表3中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的探針組 psids所識別,其中高于或者低于預(yù)定截斷水平的基因表達水平足以指示復(fù)發(fā)的風險,使得 醫(yī)生能夠確定推薦用于預(yù)防復(fù)發(fā)的療法的程度和類型。本發(fā)明提供一種確定乳腺癌患者治療方案的方法,該方法如下進行從乳腺癌患 者得到顯微分離的腫瘤樣品;測量樣品中編碼以下mRNA的基因的表達水平i.對應(yīng)于表2 或表4中所列的各SEQ IDNo ;或ii.被與表2或表4中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的探針組 psids所識別,其中高于或者低于預(yù)定截斷水平的基因表達水平足以指示復(fù)發(fā)的風險,使得 醫(yī)生能夠確定推薦用于預(yù)防復(fù)發(fā)的療法的程度和類型。本發(fā)明提供一種治療乳腺癌患者的方法,該方法如下進行從乳腺癌患者得到大 塊腫瘤組織樣品;測量樣品中編碼以下mRNA的基因的表達水平i.對應(yīng)于表2或表3中所 列的各SEQ ID No ;或ii.被與表2或表3中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的探針組psids所 識別;如果患者是高風險患者,則用輔助療法治療該患者。本發(fā)明提供一種治療乳腺癌患者的方法,該方法如下進行從乳腺癌患者得到顯 微分離的腫瘤樣品;測量樣品中編碼以下mRNA的基因的表達水平i.對應(yīng)于表2或表4中 所列的各SEQ ID No;或ii.被與表2或表4中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的探針組psids所 識別;如果患者是高風險患者,則用輔助療法治療該患者。本發(fā)明提供一種包含至少一個探針組的組合物,所述探針組選自表2、表3和/或 表4中所列的各SEQ ID NO。本發(fā)明提供一種用于進行測定以確定生物樣品中的雌激素受體表達狀態(tài)的試劑 盒,所述試劑盒包含用于檢測基因組合的分離核酸序列、它們的互補序列或其部分的材 料,所述基因編碼對應(yīng)于表2、表3和/或表4中所列各SEQ ID NO的mRNA。本發(fā)明提供用于評估乳腺癌狀態(tài)的物品,所述物品包含用于檢測基因組合的分 離核酸序列、它們的互補序列或其部分的材料,所述基因編碼對應(yīng)于表2、表3和/或表4中 所列各SEQ ID NO的mRNA。本發(fā)明提供用于實施本文所述任意一種方法的微陣列或基因芯片。本發(fā)明提供一種診斷或者預(yù)后配置(portfblio),所述配置包含基因組合的分離 核酸序列、它們的互補序列或其部分,所述基因編碼對應(yīng)于表2、表3和/或表4中所列各SEQ ID NO 的 mRNA。
附圖簡述

圖1描述了大塊腫瘤數(shù)據(jù)集與LCM捕獲的樣品數(shù)據(jù)集之間21種連續(xù)表達的持家 基因的表達強度的比較。圖2描述了使用Gene Spring軟件對全局基因表達數(shù)據(jù)進行的未監(jiān)制二維等級聚 類分析。應(yīng)用了過濾器以將在至少二個樣品中有“目前”表達(call)的基因包括進來。各 橫排代表基因,各豎列對應(yīng)樣品。紅色或綠色指示轉(zhuǎn)錄水平高于或低于所有樣品中該基因 表達的中值。藍色的條代表LCM樣品的數(shù)據(jù),黃色的條代表大塊腫瘤組織樣品的數(shù)據(jù)?;?者的ER狀態(tài)由配體結(jié)合測定法測得,對ER+患者表示為墨綠色塊,對ER-患者表示為淡綠 色塊。A、B、C和D條表示LCM和大塊腫瘤組織的集群中的主要亞群。圖3描述了 ER+亞群和ER-亞群之間差異性表達的基因的途徑分析。在芯片上有 至少10個基因的種類用于以下途徑分析。從數(shù)據(jù)分析中選出一列基因,然后映射到GO生 物學途徑的各種類中。對每一種類計算基因的超幾何分布概率。在所選的基因列表中具有 小于0.05的P值和至少兩個基因的類被認為過表示。3A表示指定到以下三類中的基因數(shù) 目的餅圖共同存在于LCM數(shù)據(jù)集和大塊腫瘤數(shù)據(jù)集中的基因;唯一存在于LCM樣品數(shù)據(jù) 集中的基因;唯一存在于大塊腫瘤數(shù)據(jù)集中的基因。3B列出了用共同基因列鑒定的途徑, 3C顯示用LCM數(shù)據(jù)集特有的基因所鑒定的顯著途徑,3D表示大塊腫瘤數(shù)據(jù)集特有的途徑。 P值在各數(shù)據(jù)條的旁邊說明。發(fā)明詳述為研究乳腺癌中與ER狀態(tài)和上皮細胞有關(guān)的基因和途徑,我們使用激光捕獲顯 微解剖(LCM)技術(shù)從28例淋巴結(jié)陰性的乳腺腫瘤樣品中獲取上皮腫瘤細胞,其中17例患 者具有ER+腫瘤,11例患者具有ER-腫瘤。在Affymetrix Hul33A基因芯片上分析基因表 達圖譜(gene expression profile)。與此同時,也使用從相同28例患者的大塊腫瘤中分 離的總RNA生成了基因圖譜。分別從LCM數(shù)據(jù)集和大塊組織數(shù)據(jù)集鑒定了 146及112個基 因,這些基因有顯著性P值并且在ER+和ER-腫瘤之間的表達有顯著性差異。發(fā)現(xiàn)61個基 因共同存在于兩個數(shù)據(jù)集中,而85個基因是LCM數(shù)據(jù)集特有的,51個基因只存在于大塊腫 瘤數(shù)據(jù)集中。使用基因功能分類體系(Gene Ontology)對85個基因進行了途徑分析,提示 與胞吞作用、神經(jīng)酰胺的產(chǎn)生、Ras/ERK/Ark級聯(lián)及JAT-STAT途徑有關(guān)的基因可能發(fā)揮了 與ER有關(guān)的作用。使用LCM獲取的腫瘤細胞的基因作圖(profiling)提供了獨特的方法, 其用于研究上皮腫瘤細胞,并且獲得與ER有關(guān)的信號傳導途徑的深入認識。本發(fā)明提供一種確定雌激素受體表達狀態(tài)的方法,該方法如下進行從乳腺癌患 者得到大塊腫瘤組織樣品;測量樣品中編碼以下mRNA的基因的表達水平i.對應(yīng)于表2或 表3中所列的各SEQ IDNo ;或ii被與表2或表3中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的探針組psids 所識別,其中高于或者低于預(yù)定截斷水平的基因表達水平指示雌激素受體的表達狀態(tài)。所述樣品可從原發(fā)性腫瘤獲得,例如從活組織檢查或者手術(shù)樣品得到。該方法可 進一步包括測量樣品中至少一種組成性表達的基因的表達水平。在一個實施方案中,該方 法得到了特異性為至少約40%、靈敏度為至少約90%的結(jié)果。在另一個實施方案中,將基 因的表達模式與指示復(fù)發(fā)患者的表達模式比較。表達模式的比較可以采用模式識別方法進 行,例如Cox比例風險分析。
在一個實施方案中,相對于良性細胞或者正常組織,樣品中的預(yù)定截斷水平為至 少1. 5倍過表達或者表達不足。在另一個實施方案中,相對于良性細胞或者正常組織,具有 轉(zhuǎn)移性細胞的樣品中預(yù)定截斷水平具有至少統(tǒng)計學顯著P值的過表達或者表達不足。優(yōu)選 地,P值小于0. 05。在一個實施方案中,在微陣列或者基因芯片上測量基因表達,例如cDNA陣列或者 寡核苷酸陣列。微陣列或者基因芯片還可進一步包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。在一個實 施方案中,通過聚合酶鏈式反應(yīng)(PCR)對從樣品提取的RNA進行核酸擴增來測定基因表達。 所述PCR可為逆轉(zhuǎn)錄聚合酶鏈式反應(yīng)(RT-PCR),并且可包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。在 一個實施方案中,通過測量或者檢測所述基因編碼的蛋白質(zhì)來檢測基因表達,例如通過對 所述蛋白質(zhì)特異的抗體。在一個實施方案中,通過測量所述基因的特征來檢測基因表達,該 特征例如DNA擴增、甲基化、突變和等位基因變異。 本發(fā)明提供一種確定雌激素受體表達狀態(tài)的方法,該方法如下進行從乳腺癌患 者得到顯微分離的腫瘤樣品;測量樣品中編碼以下mRNA的基因的表達水平i.對應(yīng)于表2 或表4中所列的各SEQ IDNo;或ii被與表2或表4中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的探針組 psids所識別,其中高于或者低于預(yù)定截斷水平的基因表達水平指示雌激素受體的表達狀 態(tài)。所述樣品可從原發(fā)性腫瘤獲得。顯微分離可以采用諸如激光捕獲顯微解剖的方法 來進行。該方法可進一步包括測量樣品中至少一種組成性表達的基因的表達水平。在一個 實施方案中,該方法得到特異性為至少約40%、靈敏度為至少約90%的結(jié)果。在另一個實 施方案中,將基因的表達模式與指示復(fù)發(fā)患者的表達模式比較。表達模式的比較可以采用 模式識別方法進行,例如Cox比例風險分析。在一個實施方案中,相對于良性細胞或者正常組織,樣品中的預(yù)定截斷水平為至 少1. 5倍過表達或者表達不足。在另一個實施方案中,相對于良性細胞或者正常組織,具有 轉(zhuǎn)移性細胞的樣品中預(yù)定截斷水平具有至少統(tǒng)計學顯著P值的過表達或者表達不足。優(yōu)選 地,P值小于0. 05。在一個實施方案中,在微陣列或者基因芯片上測量基因表達,例如cDNA陣列或者 寡核苷酸陣列。微陣列或者基因芯片還可進一步包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。在一個實 施方案中,通過聚合酶鏈式反應(yīng)(PCR)對從樣品提取的RNA進行核酸擴增來測定基因表達。 PCR可為逆轉(zhuǎn)錄聚合酶鏈式反應(yīng)(RT-PCR),并且可以包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。在一 個實施方案中,通過測量或者檢測所述基因編碼的蛋白質(zhì)來檢測基因表達,例如通過對所 述蛋白質(zhì)特異的抗體。在一個實施方案中,通過測量所述基因的特征來檢測基因表達,例如 DNA擴增、甲基化、突變和等位基因變異。本發(fā)明提供一種確定乳腺癌患者治療方案的方法,該方法如下進行從乳腺癌患 者得到大塊腫瘤組織樣品;測量樣品中編碼以下mRNA的基因的表達水平i.對應(yīng)于表2 或表3中所列的各SEQ IDNo ;或ii被與表2或表3中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的探針組 psids所識別,其中高于或者低于預(yù)定截斷水平的基因表達水平足以指示復(fù)發(fā)的風險,使得 醫(yī)生能夠確定推薦用于預(yù)防復(fù)發(fā)的療法的程度和類型。所述樣品可從原發(fā)性腫瘤獲得,例如從活組織檢查或者手術(shù)樣品得到。該方法可 進一步包括測量樣品中至少一種組成性表達的基因的表達水平。在一個實施方案中,該方法得到特異性為至少約40%、靈敏度為至少約90%的結(jié)果。在另一個實施方案中,將基因 的表達模式與指示復(fù)發(fā)患者的表達模式比較。表達模式的比較可以采用模式識別方法進 行,例如Cox比例風險分析。
在一個實施方案中,相對于良性細胞或者正常組織,樣品中的預(yù)定截斷水平為至 少1. 5倍過表達或者表達不足。在另一個實施方案中,相對于良性細胞或者正常組織,具有 轉(zhuǎn)移性細胞的樣品中的預(yù)定截斷水平具有至少統(tǒng)計學顯著P值的過表達或者表達不足。優(yōu) 選地,P值小于0. 05。在一個實施方案中,在微陣列或者基因芯片上測量基因表達,例如cDNA陣列或者 寡核苷酸陣列。微陣列或者基因芯片還可進一步包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。在一個實 施方案中,通過聚合酶鏈式反應(yīng)(PCR)對從樣品提取的RNA進行核酸擴增來測定基因表達。 PCR可為逆轉(zhuǎn)錄聚合酶鏈式反應(yīng)(RT-PCR),并且可以包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。在一 個實施方案中,通過測量或者檢測所述基因編碼的蛋白質(zhì)來檢測基因表達,例如通過對所 述蛋白質(zhì)特異的抗體。在一個實施方案中,通過測量所述基因的特征來檢測基因表達,例如 DNA擴增、甲基化、突變和等位基因變異。本發(fā)明提供一種確定乳腺癌患者治療方案的方法,該方法如下進行從乳腺癌患 者得到顯微方法分離的腫瘤樣品;測量樣品中編碼以下mRNA的基因的表達水平i.對應(yīng) 于表2或表4中所列的各SEQ ID No ;或ii被與表2或表4中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的 探針組psids所識別,其中高于或者低于預(yù)定截斷水平的基因表達水平足以指示復(fù)發(fā)的風 險,使得醫(yī)生能夠確定推薦用于預(yù)防復(fù)發(fā)的療法的程度和類型。所述樣品可從原發(fā)性腫瘤獲得。顯微分離可以采用諸如激光捕獲顯微解剖的方法 來進行。該方法可進一步包括測量樣品中至少一種組成性表達的基因的表達水平。在一個 實施方案中,該方法得到特異性為至少約40%、靈敏度為至少約90%的結(jié)果。在另一個實 施方案中,將基因的表達模式與指示復(fù)發(fā)患者的表達模式比較。表達模式的比較可以采用 模式識別方法進行,例如Cox比例風險分析。在一個實施方案中,相對于良性細胞或者正常組織,樣品中的預(yù)定截斷水平為至 少1. 5倍過表達或者表達不足。在另一個實施方案中,相對于良性細胞或者正常組織,具有 轉(zhuǎn)移性細胞的樣品中的預(yù)定截斷水平具有至少統(tǒng)計學顯著P值的過表達或者表達不足。優(yōu) 選地,P值小于0. 05。在一個實施方案中,在微陣列或者基因芯片上測量基因表達,例如cDNA陣列或者 寡核苷酸陣列。微陣列或者基因芯片還可進一步包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。在一個實 施方案中,通過聚合酶鏈式反應(yīng)(PCR)對從樣品提取的RNA進行核酸擴增來測定基因表達。 PCR可為逆轉(zhuǎn)錄聚合酶鏈式反應(yīng)(RT-PCR),并且可以包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。在一 個實施方案中,通過測量或者檢測所述基因編碼的蛋白質(zhì)來檢測基因表達,例如通過對所 述蛋白質(zhì)特異的抗體。在一個實施方案中,通過測量所述基因的特征來檢測基因表達,例如 DNA擴增、甲基化、突變和等位基因變異。本發(fā)明提供一種治療乳腺癌患者的方法,該方法如下進行從乳腺癌患者得到大 塊腫瘤組織樣品;測量樣品中編碼以下mRNA的基因的表達水平i.對應(yīng)于表2或表3中所 列的各SEQ ID No ;或ii.被與表2或表3中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的探針組psids所 識別;如果患者是高風險患者,則用輔助療法治療該患者。
所述樣品可從原發(fā)性腫瘤獲得,例如從活組織檢查或者手術(shù)樣品得到。該方法可 進一步包括測量樣品中至少一種組成性表達的基因的表達水平。在一個實施方案中,該方 法得到特異性為至少約40%、靈敏度為至少約90%的結(jié)果。在另一個實施方案中,將基因 的表達模式與指示復(fù)發(fā)患者的表達模式比較。表達模式的比較可以采用模式識別的方法進 行,例如Cox比例風險分析。 在一個實施方案中,相對于良性細胞或者正常組織,樣品中的預(yù)定截斷水平為至 少1. 5倍過表達或者表達不足。在另一個實施方案中,相對于良性細胞或者正常組織,具有 轉(zhuǎn)移性細胞的樣品中預(yù)定截斷水平具有至少統(tǒng)計學顯著P值的過表達或者表達不足。優(yōu)選 地,P值小于0. 05。在一個實施方案中,在微陣列或者基因芯片上測量基因表達,例如cDNA陣列或者 寡核苷酸陣列。微陣列或者基因芯片還可進一步包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。在一個實 施方案中,通過聚合酶鏈式反應(yīng)(PCR)對從樣品提取的RNA進行核酸擴增來測定基因表達。 PCR可為逆轉(zhuǎn)錄聚合酶鏈式反應(yīng)(RT-PCR),并且可以包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。在一 個實施方案中,通過測量或者檢測所述基因編碼的蛋白質(zhì)來檢測基因表達,例如通過對所 述蛋白質(zhì)特異的抗體。在一個實施方案中,通過測量所述基因的特征來檢測基因表達,例如 DNA擴增、甲基化、突變和等位基因變異。本發(fā)明提供一種治療乳腺癌患者的方法,該方法如下進行從乳腺癌患者得到顯 微分離的腫瘤樣品;測量樣品中編碼以下mRNA的基因的表達水平i.對應(yīng)于表2或表4中 所列的各SEQ ID No;或ii.被與表2或表4中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的探針組psids所 識別;如果患者是高風險患者,則用輔助療法治療該患者。所述樣品可從原發(fā)性腫瘤獲得。顯微分離可以采用諸如激光捕獲顯微解剖的方法 來進行。該方法可進一步包括測量樣品中至少一種組成性表達的基因的表達水平。在一個 實施方案中,該方法得到特異性為至少約40%、靈敏度為至少約90%的結(jié)果。在另一個實 施方案中,將基因的表達模式與指示復(fù)發(fā)患者的表達模式比較。表達模式的比較可以采用 模式識別方法進行,例如Cox比例風險分析。在一個實施方案中,相對于良性細胞或者正常組織,樣品中的預(yù)定截斷水平為至 少1. 5倍過表達或者表達不足。在另一個實施方案中,相對于良性細胞或者正常組織,具有 轉(zhuǎn)移性細胞的樣品中的預(yù)定截斷水平具有至少統(tǒng)計學顯著P值的過表達或者表達不足。優(yōu) 選地,P值小于0. 05。在一個實施方案中,在微陣列或者基因芯片上測量基因表達,例如cDNA陣列或者 寡核苷酸陣列。微陣列或者基因芯片還可進一步包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。在一個實 施方案中,通過聚合酶鏈式反應(yīng)(PCR)對從樣品提取的RNA進行核酸擴增來測定基因表達。 PCR可為逆轉(zhuǎn)錄聚合酶鏈式反應(yīng)(RT-PCR),并且可以包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。在一 個實施方案中,通過測量或者檢測所述基因編碼的蛋白質(zhì)來檢測基因表達,例如通過對所 述蛋白質(zhì)特異的抗體。在一個實施方案中,通過測量所述基因的特征來檢測基因表達,例如 DNA擴增、甲基化、突變和等位基因變異。本發(fā)明提供一種包含至少一個探針組的組合物,所述探針組選自表2、表3和/或 表4中所列的各SEQ ID N0,組合物例如試劑盒、物品、微陣列等。本發(fā)明提供一種用于進行測定以確定生物樣品中的雌激素受體表達狀態(tài)的試劑盒,所述試劑盒包含用于檢測基因組合的分離核酸序列、它們的互補序列或其部分的材 料,所述基因編碼對應(yīng)于表2、表3和/或表4中所列各SEQ ID NO的mRNA。在一個實施方 案中,SEQ ID NO為在表2和/或表3中所列的各SEQ ID NO。在另一個實施方案中,SEQ ID NO為在表2和/或表4中所列的各SEQ ID NO。所述試劑盒可以進一步包含用于進行 微陣列分析的試劑,例如介質(zhì),通過該介質(zhì)測定所述核酸序列、它們的互補序列或其部分。本發(fā)明提供用于評估乳腺癌狀態(tài)的物品,所述物品包含用于檢測基因組合的分 離核酸序列、它們的互補序列或其部分的材料,所述基因編碼對應(yīng)于表2、表3和/或表4中 所列各SEQ ID NO的mRNA。在一個實施方案中,SEQ ID NO為在表2和/或表3中所列的 各SEQ ID NO。在另一個實施方案中,SEQ ID NO為在表2和/或表4中所列的各SEQ ID NO。所述物品可以進一步包含用于進行微陣列分析的試劑,例如介質(zhì),通過該介質(zhì)測定所述 核酸序列、它們的互補序列或其部分。 本發(fā)明提供一種用于實施本文所述任意一種方法的微陣列或基因芯片。所述微陣 列可以包含基因組合的分離核酸序列、它們的互補序列或其部分,所述基因編碼對應(yīng)于表 2、表3和/或表4中所列各SEQ ID NO的mRNA。所述微陣列還可以進一步包含cDNA陣列 或者寡核苷酸陣列。所述微陣列還可以進一步包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。本發(fā)明提供一種診斷/預(yù)后配置(portfolio),所述配置包含基因組合的分離核 酸序列、它們的互補序列或其部分,所述基因編碼對應(yīng)于表2、表3和/或表4中所列各SEQ ID NO 的 mRNA。使用顯微分離的乳腺腫瘤細胞進行基因表達作圖不僅鑒定出了與ER狀態(tài)有關(guān)的 差異性表達的基因,而且為與雌激素信號傳導有關(guān)的途徑提供了新的信息。通過將鑒定基 因的表達水平與腫瘤進展或分期相關(guān)聯(lián),闡明這些基因的功能和臨床意義也用于確定乳腺 腫瘤的進展情況。鑒定乳腺上皮細胞特異性基因進一步為用于乳腺癌的新藥開發(fā)提供了便 禾IJ,這可以通過監(jiān)測組織中或體外表達系統(tǒng)中鑒定基因的表達水平對藥物或其它物質(zhì)存在 的反應(yīng)來進行。組織樣品中僅僅存在或者缺乏特定核酸序列很少被發(fā)現(xiàn)具有診斷或者預(yù)后價值。 然而在另一個方面,關(guān)于各種蛋白質(zhì)、肽或mRNA的表達的信息越來越被認為重要。僅有潛 力表達自身基因組中蛋白質(zhì)、肽或者mRNA的核酸序列(這種序列稱作“基因”)的存在,不 能確定蛋白質(zhì)、肽或者mRNA是否在給定細胞中表達。能夠表達蛋白質(zhì)、肽或者mRNA的給定 基因是否表達和(如果有)這種表達發(fā)生的程度是由多種復(fù)雜因素決定的。不考慮在理解 和評估這些因素中的困難,測定基因表達可以為重要事件的發(fā)生提供有用的信息,例如腫 瘤形成、轉(zhuǎn)移、凋亡以及其它臨床有關(guān)的現(xiàn)象。在基因表達圖譜中可以發(fā)現(xiàn)基因為活性或非 活性的程度的相對指示。本發(fā)明的基因表達圖譜用來為乳腺癌患者提供預(yù)后和治療。樣品制備需要收集患者樣品。用于本發(fā)明方法的患者樣品為懷疑含有患病細胞的 樣品,例如從乳腺樣品中的原發(fā)腫瘤得到的上皮細胞。還優(yōu)選從手術(shù)邊緣得到的樣品。然 而,最優(yōu)選從乳腺癌外科手術(shù)得到的淋巴結(jié)中得到的樣品。激光捕獲顯微解剖(LCM)技術(shù) 是選擇待研究的細胞、最小化細胞類型異質(zhì)性導致的差異性的一種方法。如此,正常細胞和 癌細胞之間基因表達的中等或微小變化可以很容易地被檢測到。樣品還可以包含從外周 血提取的循環(huán)上皮細胞。這些樣品可以根據(jù)許多方法得到,但是最優(yōu)選的方法是美國專利 6,136,182中描述的磁分離技術(shù)。一旦已經(jīng)獲得了含有目的細胞的樣品,提取RNA并擴增,優(yōu)選通過微陣列得到基因表達圖譜,以尋找適當配置(portfolios)中的基因。建立基因表達圖譜的優(yōu)選方法包括測定可以編碼蛋白質(zhì)或者肽的基因產(chǎn)生的RNA 的量。這可以通過RT-PCR、競爭性RT-PCR、實時RT-PCR、差別展示RT-PCR(differential display RT-PCR)、RNA印跡分析和其它相關(guān)測試來完成。盡管可以使用單獨PCR反應(yīng)進 行這些技術(shù),但是最好擴增從mRNA產(chǎn)生的互補DNA(cDNA)或者互補RNA (cRNA)并通過微 陣列分析。許多不同的陣列構(gòu)造和它們的生產(chǎn)方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員已知的,并且描述于 美國專利中,例如 5,445,934 ;5,532,128 ;5,556,752 ;5,242,974 ;5,384,261 ;5, 405, 783 ; 5,412,087 ;5,424,186 ;5,429,807 ;5,436,327 ;5,472,672 ;5,527,681 ;5,529,756 ; 5,545,531 ;5,554,501 ;5,561,071 ;5,571,639 ;5,593,839 ;5,599,695 ;5,624,711 ; 5,658,734 ;和 5,700,637。 微陣列技術(shù)允許同時測量數(shù)千種基因的穩(wěn)態(tài)mRNA水平,從而給出了用于鑒定諸 如不受控制的細胞增殖的開始、停滯或調(diào)節(jié)等效應(yīng)的有力工具。當前廣泛使用兩種微陣列 技術(shù)。第一種技術(shù)是cDNA陣列,第二種是寡核苷酸陣列。盡管在這些芯片的構(gòu)造中存在 不同,但是基本上所有的下游數(shù)據(jù)分析和輸出都是相同的。這些分析的產(chǎn)物通常是從標記 探針接受的信號強度的測量,所述探針用于檢測來自樣品的cDNA序列,在微陣列上的已知 位置與核酸序列雜交。通常,信號強度與cDNA的量成比例,從而與樣品細胞中表達的mRNA 的量成比例。可得到和使用許多這種技術(shù)。測定基因表達的優(yōu)選方法可以見美國專利 6,004,755 ;6,218,114 ;6,218,122 和 6,271,002。表達水平的分析通過比較信號強度來進行。最好是通過產(chǎn)生試樣中基因的表達強 度與對照樣品中基因的表達強度的比率矩陣來完成。例如,來自患病組織的基因表達強度 可以與相同類型的正常組織產(chǎn)生的表達強度相比較(例如患病乳腺組織樣品相對于正常 乳腺組織樣品)。這些表達強度的比率指示出受試和對照樣品之間基因表達的改變倍數(shù)。可以以多種方法展示基因表達圖譜。最常見的方法是將原始熒光強度或者比率矩 陣排列成圖解聚類圖(Dendogram),其中列表示試樣,行表示基因。對數(shù)據(jù)進行排列使得具 有相似表達圖譜的基因相互接近。每種基因的表達比率可直觀化為顏色。例如,小于1的比 率(表明下調(diào))可以出現(xiàn)在光譜的藍色部分,而大于1的比率(表明上調(diào))可以作為光譜的 紅色部分中的顏色出現(xiàn)。可以用通過商業(yè)可獲得的計算機軟件程序展示這種數(shù)據(jù),所述程 序包括來自 AgilentTechnologies 的 GeneSpring 和來自 Partek 的 Partek Discover 和 Partek Infer 軟件。用于本發(fā)明方法的調(diào)節(jié)的基因在實施例中描述。在乳腺癌的復(fù)發(fā)患者中相對于沒 有復(fù)發(fā)的患者,差別表達的基因受到上調(diào)或下調(diào)。上調(diào)和下調(diào)是相對術(shù)語,表示相對于某個 基線在基因的表達量中發(fā)現(xiàn)了可檢測的差異(超過用于測量它的系統(tǒng)中的噪聲貢獻)。在 本情況中,基線是非復(fù)發(fā)患者的所測量的基因表達。使用相同測量方法,患病細胞(來自復(fù) 發(fā)患者)中的目的基因相對于基線水平上調(diào)或者下調(diào)。本文中的患病指的是打斷或擾亂, 或有潛力擾亂,正常軀體功能表現(xiàn)的身體狀態(tài)改變,其與不受控制的細胞增殖一起發(fā)生。當 某人的基因型或表型中的某些方面與疾病的存在一致時,診斷此人患有該疾病。然而,進行 診斷或預(yù)后的行為包括疾病/狀態(tài)問題的確定,例如決定復(fù)發(fā)的可能性和治療監(jiān)測。在治 療監(jiān)測中,通過比較隨時間的基因表達來確定該基因表達圖譜是否已改變或者正改變成與 正常組織更一致的模式,作出關(guān)于給定療程的效果的臨床判斷。
優(yōu)選地,上調(diào)和下調(diào)水平基于雜交的微陣列探針的強度測量的倍數(shù)改變來區(qū)分。 對于做這樣的區(qū)分,2.0倍的差異是優(yōu)選的(或ρ值小于0.05)。S卩,在講述一種基因在患 病/復(fù)發(fā)細胞中相對正常/非復(fù)發(fā)細胞差別表達之前,發(fā)現(xiàn)患病細胞產(chǎn)生的強度為正常細 胞的至少2倍大,或者1/2以下。該倍數(shù)差異越大,越優(yōu)選地使用該基因作為診斷或者預(yù)后 的工具。選擇用于本發(fā)明基因表達圖譜的基因具有的表達水平導致產(chǎn)生與來自正?;蛘叻?調(diào)節(jié)基因的信號可區(qū)別的信號,該區(qū)別的量超過使用臨床實驗儀器的背景。 統(tǒng)計值可以用于可信賴地區(qū)分受調(diào)節(jié)的和不受調(diào)節(jié)的基因和噪聲。統(tǒng)計學檢驗發(fā) 現(xiàn)各樣品組之間最顯著不同的基因。斯氏(Student’ s)T檢驗是耐用的統(tǒng)計學檢驗方法的 一個實例,可用于尋找兩組之間的顯著差異。P值越低,該基因在不同組之間表現(xiàn)差異性的 證據(jù)越有說服力。然而,因為微陣列一次測量一種以上的基因,因此可以一次進行數(shù)萬次統(tǒng) 計學檢驗。因此不可能僅由于偶然而看到小的P值,可以用Sidak校正以及隨機化/排列 實驗(randomization/permutationexperiment)對此進行調(diào)整。通過T檢驗得到的小于 0. 05的P值證明該基因是統(tǒng)計學有差異的。更有力的證據(jù)是考慮Sidak校正因素后ρ值小 于0. 05。對于每組中的大數(shù)目樣品,隨機化/排列檢驗后小于0. 05的ρ值是顯著差異的最 有力的證據(jù)??梢杂糜谶x擇產(chǎn)生的信號大于非調(diào)節(jié)基因或者噪音的基因的另一個參數(shù)是使用 絕對信號差異測量。優(yōu)選地,受調(diào)節(jié)的基因表達產(chǎn)生的信號與正常或非調(diào)節(jié)基因的信號有 至少20%的差異(基于絕對值)。更優(yōu)選地,這種基因產(chǎn)生的表達模式與正?;蚍钦{(diào)節(jié)基 因的表達模式有至少30%的差異。可將基因進行分組從而所得到的關(guān)于組中基因集合的信息為作出臨床上相關(guān)的 判斷如診斷、預(yù)后或者治療選擇提供了合理的基礎(chǔ)。這些基因集合組成了本發(fā)明的配置。在 該情況下,由基因組合支持的判斷涉及乳腺癌和其復(fù)發(fā)的機會。與大多數(shù)診斷標記物一樣, 常常希望使用最少數(shù)目而又足夠的標記物來做正確的醫(yī)療判斷。這防止了在治療期間進一 步分析的延誤,也防止了時間和資源的不恰當使用。優(yōu)選地,建立配置使得配置中的基因組合相對于單個基因或者隨機選擇的基因組 合表現(xiàn)出提高的靈敏度和特異性。在本發(fā)明的上下文中,配置的靈敏性可以反映于疾病狀 態(tài)中的基因表達相對于正常狀態(tài)的基因表達的倍數(shù)差異。特異性可以反映于基因表達的信 號傳導與目的疾病的相關(guān)性的統(tǒng)計學測量。例如,可以將標準差用作這種測量。考慮用于 包括在配置中的一組基因時,表達測量中小的標準差與更大的特異性相關(guān)。還可以使用差 異的其它度量方法,如相關(guān)系數(shù)。建立基因表達配置的一種方法是通過使用優(yōu)化算法,如在建立股票配置中廣泛使 用的均方差算法。該方法在美國專利公開號20030194734中詳細描述?;旧显摲椒ㄐ枰?建立一組輸入(經(jīng)濟應(yīng)用中的股票,這里通過強度測量的表達),其將優(yōu)化使用它而收到的 返回值(例如產(chǎn)生的信號)而減小該返回值的差異性。許多商業(yè)軟件程序可用于進行這 禾中操作° 優(yōu)選"Wagner Associates Mean-VarianceOptimization Application,,,其在本 說明書全文中稱作“Wagner軟件”。該軟件使用來自“Wagner Associates Mean-Variance OptimizationLibrary"的函數(shù)來確定效率邊界(efficient frontier),并且優(yōu)選 Markowitz意義上的最佳配置。該類型軟件的使用需要轉(zhuǎn)化微陣列數(shù)據(jù)使得它可以按照股 票返回的方式作為輸入被處理,當該軟件用于它的預(yù)計的經(jīng)濟分析目的時使用風險測量。
選擇配置的方法也可以包括應(yīng)用探試規(guī)則。優(yōu)選地,基于生物學和對用于產(chǎn)生臨 床結(jié)果的技術(shù)的理解用公式化這種規(guī)則。更優(yōu)選地,將它們應(yīng)用于來自優(yōu)化方法的輸出。 例如,配置選擇的均方差方法可以應(yīng)用于乳腺癌受試者中差別表達的許多基因的微陣列數(shù) 據(jù)。該方法的輸出將是優(yōu)化的基因集合,其可以包括在外周血以及患病組織中表達的某些 基因。如果用于測試方法的樣品從外周血得到,并且在乳腺癌病例中差別表達的某些基因 在外周血中差別表達,那么可以應(yīng)用探試規(guī)則,其中從效率邊界選擇配置,排除在外周血中 差別表達的基因。當然,通過例如在數(shù)據(jù)預(yù)選擇期間應(yīng)用該規(guī)則,可以在形成效率邊界前應(yīng) 用該規(guī)則??梢詰?yīng)用與所討論的生物學不一定相關(guān)的其它探試規(guī)則。例如,可以應(yīng)用一種規(guī) 貝U,其中僅規(guī)定百分數(shù)的配置可以由特定一種或者一組基因代表。通過商業(yè)途徑可獲得的 軟件如Wagner軟件可容易地進行這些類型的探試。當除了準確度和精確度(例如預(yù)期的 許可費)以外的因素對包括一種或多種基因的合意性有影響時,這種探試是有用的。 本發(fā)明的一種方法包括對各種基因(或者配置)比較基因表達圖譜以確定預(yù)后。 組成該配置的各基因的基因表達圖譜都固定在介質(zhì)中,如計算機可讀介質(zhì)中。這可以采取 多種形式。例如,可以建立表格,在表中輸入指示疾病狀況的信號范圍(例如強度測量)。 然后將實際的患者數(shù)據(jù)與表格中的值相比較以確定患者樣品是正常還是患病。在一個更復(fù) 雜的實施方案中,通過數(shù)字或者圖形記錄表達信號(例如熒光強度)的模式。然后將與患者樣品結(jié)合使用的基因配置的基因表達模式與該表達模式比較。然后 可以用模式比較軟件確定患者樣品是否具有指示疾病復(fù)發(fā)的模式。當然,這些比較也可以 用于確定患者是否不太可能經(jīng)歷疾病復(fù)發(fā)。然后將樣品的表達圖譜與對照細胞的配置比 較。如果樣品表達模式與乳腺癌復(fù)發(fā)的表達模式一致(不存在補償性醫(yī)學考慮),則以治療 這種復(fù)發(fā)患者的方式治療該患者。如果樣品表達模式與來自正常/對照細胞的表達模式一 致,那么將該患者診斷為乳腺癌陰性。本發(fā)明中分析患者的基因表達模式以確定乳腺癌預(yù)后的最優(yōu)選方法通過使用Cox 的風險分析程序進行。最優(yōu)選地,使用S-Plus軟件(從Insightful Corporation可市 售獲得)進行這種分析。使用這種方法,將基因表達圖譜與確信代表復(fù)發(fā)的圖譜(即圖譜 中基因組合的表達水平表明復(fù)發(fā))相比較。具有確立閾值的Cox風險模型用于比較兩個 圖譜(已知復(fù)發(fā)對患者)的相似性,然后確定患者圖譜是否超過該閾值。如果是,則將患 者分類為將復(fù)發(fā)的患者并且進行相應(yīng)的治療如輔助療法。如果患者圖譜不超過閾值,則 可將他們分類為非復(fù)發(fā)患者。其它分析工具可以用于回答相同的問題,如線性區(qū)分分析 (lineardiscriminate analysis)、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。可獲得模式識別的許多其它公知方法。下面的參考文獻提供了一些實例 Weighted Voting GoIub 等(1999) ;Support Vector Machines :Su 等(2001) ;Ramaswamy 等(2001) ;K-nearest Neighbors Ramaswamy(2001); 禾口 Correlation Coefficients van' t Veer 等(2002)。本發(fā)明的基因表達圖譜還可與用于癌癥診斷、預(yù)后或者治療監(jiān)測的其它非基因診 斷方法聯(lián)合使用。例如,在一些情況下,將基于上述方法的基因表達的診斷能力與來自常規(guī) 標記物例如血清蛋白質(zhì)標記物(例如癌抗原27. 29(" CA 27.29"))的數(shù)據(jù)組合是有益 的。存在一系列這種標記物,包括諸如CA27. 29的分析物。在一種這樣的方法中,從所治療的患者定期取血然后進行酶免疫測定法,以測定一種上述的血清標記物。當標記物的濃度 表明腫瘤再現(xiàn)或者治療失敗時,采集可以進行基因表達分析的樣品來源。當存在有疑問的 腫塊時,進行細針抽吸(FNA)并將來自腫塊的細胞的基因表達圖譜進行上述分析?;蛘撸?從以前除去腫瘤的組織的相鄰區(qū)域得到組織樣品。當其它檢測產(chǎn)生不確定的結(jié)果時,該方 法尤其有用。本發(fā)明的物品包括基因表達圖譜的表現(xiàn),其可以用于治療、診斷、預(yù)后和評估疾 病。該圖譜表現(xiàn)被簡化為介質(zhì),其可以由機器自動閱讀,如計算機可讀介質(zhì)(磁的、光的 等)。該物品還可以包括評估這種介質(zhì)中的基因表達圖譜的說明。例如,該物品可以包含 CDR0M,其具有用于比較上述基因配置的基因表達圖譜的計算機指令。該物品還可具有數(shù)字 方式記錄于其中的基因表達圖譜,從而它們可與來自患者樣品的基因表達數(shù)據(jù)比較?;蛘撸?可以以不同的表現(xiàn)格式記錄圖譜。圖形記錄即為一種這樣的格式。群集算法,例如整合到 來自上述Partek 的Partek Discover 和Partek Infer 軟件的群集算法,可以最好地 幫助這些數(shù)據(jù)的形象化。 本發(fā)明的不同類型的制品為介質(zhì)或者格式化測試,其用于揭示基因表達圖譜。這 些可包括例如微陣列,其中序列互補物或者探針固定到基質(zhì)上,表明目的基因的序列與基 質(zhì)結(jié)合,產(chǎn)生它們存在的可識別決定子?;蛘撸景l(fā)明的物品可制成試劑盒,用于進行雜交、 擴增和信號產(chǎn)生,指示用于檢測乳腺癌的目的基因的表達水平。根據(jù)本發(fā)明制造的試劑盒包括用于確定基因表達圖譜的格式化測試。這些可以包 括進行該測試所需的全部或者一些材料,例如試劑和說明書。SEQ ID NO 1-197總結(jié)于表5中。在SEQ ID NO 1-197的每一個中,標記物通過 psid來鑒別,或者Affymetrix Proset ID表示編碼對應(yīng)于所給SEQ ID NO的任何變異基 因、等位基因等。標記物也可定義為被對應(yīng)于所給psid的探針所識別的mRNA編碼基因。通過下面的非限制性實施例進一步闡明本發(fā)明。將本文引用的所有參考文獻通過 引用結(jié)合到本文中。根據(jù)本發(fā)明分析的基因通常與編碼蛋白質(zhì)或者肽產(chǎn)生的全長核酸序列 有關(guān)。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)認識到,全長序列的鑒定從分析的觀點來看不是必需的。即,可以 根據(jù)公知的原則選擇部分序列或者EST,可以為其設(shè)計探針以評估對應(yīng)基因的基因表達。實施例1LCMmmmaaammm^m 21種連續(xù)表達伯持家基因的表達. 強度比較為了獲得對乳腺上皮細胞中雌激素觸發(fā)的機制的深入認識,我們將LCM技術(shù)應(yīng)用 于一組28例早期原發(fā)性乳腺腫瘤中,該組由17例ER+腫瘤和11例ER-腫瘤組成。然后使 用Affymetrix基因芯片Hul33A分析了它們的基因表達圖譜。本研究中使用的各腫瘤選自位于荷蘭鹿特丹的Erasmus醫(yī)療中心腫瘤庫。這些腫 瘤樣品被送到實驗室進行常規(guī)的類固醇激素受體狀態(tài)評估,此后儲存于液氮中保存。本研 究中使用了經(jīng)編號的腫瘤組織,研究依照荷蘭聯(lián)邦醫(yī)學科學學會的相關(guān)法規(guī)來進行。研究 經(jīng)Erasmus醫(yī)療中心的醫(yī)學倫理委員會批準?;颊咴?983到1994年被診斷為I期和IIa 期乳腺癌,年齡中值為49歲(年齡范圍29-74歲)。這些乳腺腫瘤大部分為浸潤性導管癌 (IDC),其中的一部分腫瘤有共存的乳腺導管原位癌(DCIS)。表1詳細說明了這些患者的臨 床特征。其中25名患者采用了乳腺保留手術(shù),3名患者采用了乳房切除術(shù)。
權(quán)利要求
一種確定雌激素受體表達狀態(tài)的方法,所述方法包括以下步驟a.從乳腺癌患者得到大塊腫瘤組織樣品;和b.測量樣品中基因的表達水平,所述基因選自編碼以下mRNA的基因i.對應(yīng)于表2或表3中所列的各SEQ ID No;或ii.被探針組識別,所述探針組選自與表2或表3中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的psids,其中高于或者低于預(yù)定截斷水平的基因表達水平指示雌激素受體的表達狀態(tài)。
2.一種確定雌激素受體表達狀態(tài)的方法,所述方法包括以下步驟a.從乳腺癌患者得到顯微分離的腫瘤樣品;和b.測量樣品中基因的表達水平,所述基因選自編碼以下mRNA的基因i.對應(yīng)于表2或表4中所列的各SEQID No ;或ii.被探針組識別,所述探針組選自與表2或表4中所列的各SEQID No對應(yīng)的psids, 其中高于或者低于預(yù)定截斷水平的基因表達水平指示雌激素受體的表達狀態(tài)。
3.一種確定乳腺癌患者治療方案的方法,所述方法包括以下步驟a.從乳腺癌患者得到大塊腫瘤組織樣品;和b.測量樣品中基因的表達水平,所述基因選自編碼以下mRNA的基因i.對應(yīng)于表2或表3中所列的各SEQID No ;或ii.被探針組識別,所述探針組選自與表2或表3中所列的各SEQIDNo對應(yīng)的psids, 其中高于或者低于預(yù)定截斷水平的基因表達水平足以指示復(fù)發(fā)的風險,使得醫(yī)生能夠確定推薦用于預(yù)防復(fù)發(fā)的療法的程度和類型。
4.一種確定乳腺癌患者治療方案的方法,所述方法包括以下步驟a.從乳腺癌患者得到顯微分離的腫瘤樣品;和b.測量樣品中基因的表達水平,所述基因選自編碼以下mRNA的基因i.對應(yīng)于表2或表4中所列的各SEQID No ;或ii.被探針組識別,所述探針組選自與表2或表4中所列的各SEQID No對應(yīng)的psids, 其中高于或者低于預(yù)定截斷水平的基因表達水平足以指示復(fù)發(fā)的風險,使得醫(yī)生能夠確定推薦用于預(yù)防復(fù)發(fā)的療法的程度和類型。
5.一種治療乳腺癌患者的方法,所述方法包括以下步驟a.從乳腺癌患者得到大塊腫瘤組織樣品;和b.測量樣品中基因的表達水平,所述基因選自編碼以下mRNA的基因 i.對應(yīng)于表2或表3中所列的各SEQ ID No ;或ii被探針組識別,所述探針組選自與表2或表3中所列的各SEQ ID No對應(yīng)的psids,c.如果患者是高風險患者,則用輔助療法治療所述患者。
6.一種治療乳腺癌患者的方法,所述方法包括以下步驟a.從乳腺癌患者得到顯微分離的腫瘤樣品;和b.測量樣品中基因的表達水平,所述基因選自編碼以下mRNA的基因i.對應(yīng)于表2或表4中所列的各SEQID No ;或ii.被探針組識別,所述探針組選自與表2或表4中所列的各SEQID No對應(yīng)的psids,c.如果患者是高風險患者,則用輔助療法治療所述患者。
7.權(quán)利要求1-6中任一項的方法,其中從原發(fā)性腫瘤得到樣品。
8.權(quán)利要求1、3或5中任一項的方法,其中從活組織檢查或者手術(shù)樣品得到大塊組織 制備物。
9.權(quán)利要求2、4或6中任一項的方法,其中顯微分離采用激光捕獲顯微解剖進行。
10.權(quán)利要求1-6中任一項的方法,所述方法還包括測量樣品中至少一種組成性表達 的基因的表達水平。
11.權(quán)利要求1-6中任一項的方法,其中特異性為至少約40%。
12.權(quán)利要求1-6中任一項的方法,其中靈敏度為至少約90%。
13.權(quán)利要求1-6中任一項的方法,其中將基因的表達模式與指示復(fù)發(fā)患者的表達模 式比較。
14.權(quán)利要求13的方法,其中用模式識別方法進行表達模式的比較。
15.權(quán)利要求14的方法,其中模式識別方法包括使用Cox比例風險分析。
16.權(quán)利要求1-6中任一項的方法,其中相對于良性細胞或者正常組織,樣品中的預(yù) 定截斷水平為至少1. 5倍過表達或者表達不足。
17.權(quán)利要求1-6中任一項的方法,其中相對于良性細胞或者正常組織,具有轉(zhuǎn)移細 胞的樣品中的預(yù)定截斷水平具有至少統(tǒng)計學顯著P值的過表達或者表達不足。
18.權(quán)利要求17的方法,其中ρ值小于0.05。
19.權(quán)利要求1-6中任一項的方法,其中在微陣列或者基因芯片上測定基因表達。
20.權(quán)利要求19的方法,其中微陣列是cDNA陣列或者寡核苷酸陣列。
21.權(quán)利要求20的方法,其中微陣列或者基因芯片還包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。
22.權(quán)利要求1-6中任一項的方法,其中通過聚合酶鏈式反應(yīng)(PCR)對從樣品提取的 RNA進行核酸擴增來測定基因表達。
23.權(quán)利要求22的方法,其中所述PCR是逆轉(zhuǎn)錄聚合酶鏈式反應(yīng)(RT-PCR)。
24.權(quán)利要求23的方法,其中所述RT-PCR還包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。
25.權(quán)利要求1-6中任一項的方法,其中通過測量或者檢測所述基因編碼的蛋白質(zhì)來 檢測基因表達。
26.權(quán)利要求25的方法,其中通過對所述蛋白質(zhì)特異的抗體檢測所述蛋白質(zhì)。
27.權(quán)利要求1-6中任一項的方法,其中通過測量所述基因的特征來檢測基因表達。
28.權(quán)利要求27的方法,其中測量的特征選自DNA擴增、甲基化、突變和等位基因變已
29.一種包含至少一個探針組的組合物,所述探針組選自表2、表3和/或表4中所列 的各 SEQ ID NO。
30.一種用于進行測定以確定生物樣品中的雌激素受體表達狀態(tài)的試劑盒,所述試劑 盒包含用于檢測基因組合的分離核酸序列、它們的互補序列或其部分的材料,所述基因選 自編碼對應(yīng)于表2、表3和/或表4中所列各SEQ ID NO的mRNA的基因。
31.權(quán)利要求30的試劑盒,其中所述各SEQID NO是表2和/或表3中所列的SEQ IDNO。
32.權(quán)利要求30的試劑盒,其中所述各SEQID NO是表2和/或表4中所列的SEQ IDNO。
33.權(quán)利要求30的試劑盒,所述試劑盒還包含用于進行微陣列分析的試劑。
34.權(quán)利要求30的試劑盒,所述試劑盒還包含介質(zhì),通過所述介質(zhì)測定所述核酸序 列、它們的互補序列或其部分。
35.一種用于評估乳腺癌狀態(tài)的物品,所述物品包含用于檢測基因組合的分離核酸 序列、它們的互補序列或其部分的材料,所述基因選自編碼對應(yīng)于表2、表3和/或表4中所 列各SEQ ID NO的mRNA的基因。
36.權(quán)利要求35的物品,其中所述SEQID NO是表2和/或表3中所列的SEQ ID NO。
37.權(quán)利要求35的物品,其中所述SEQID NO是表2和/或表4中所列的SEQ ID NO。
38.權(quán)利要求35的物品,所述物品還包含用于進行微陣列分析的試劑。
39.權(quán)利要求35的物品,所述物品還包含介質(zhì),通過所述介質(zhì)測定所述核酸序列、它 們的互補序列或其部分。
40.一種用于進行權(quán)利要求1-6中任一項的方法的微陣列或者基因芯片。
41.權(quán)利要求40的微陣列,所述微陣列包含基因組合的分離核酸序列、它們的互補序 列或其部分,所述基因選自編碼對應(yīng)于表2、表3和/或表4中所列各SEQ ID NO的mRNA的 基因。
42.權(quán)利要求41的微陣列,所述微陣列包括cDNA陣列或者寡核苷酸陣列。
43.權(quán)利要求41的微陣列,所述微陣列還包含一種或多種內(nèi)部對照試劑。
44.一種診斷或者預(yù)后配置,所述配置包含基因組合的分離核酸序列、它們的互補序 列或其部分,所述基因選自編碼對應(yīng)于表2、表3和/或表4中所列各SEQ ID NO的mRNA的基因。
全文摘要
大約70%到80%的乳腺癌表達雌激素受體α(ERα),雌激素在激素依賴性腫瘤的發(fā)生和發(fā)展中有著重要的作用。與淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、腫瘤大小和組織學分級一起,ER狀態(tài)被認為是乳腺癌的預(yù)后因素之一,同時也是激素治療的指征。分別從LCM數(shù)據(jù)集和大塊組織數(shù)據(jù)集鑒定了147個基因和112個基因,這些基因有顯著性P值并且在ER+和ER-腫瘤之間有顯著性差異表達。發(fā)現(xiàn)61個基因共同存在于兩個數(shù)據(jù)集中,而85個基因是LCM數(shù)據(jù)集特有的,51個基因只存在于大塊腫瘤數(shù)據(jù)集中。使用基因功能分類體系對85個基因進行的途徑分析提示涉及胞吞作用、神經(jīng)酰胺產(chǎn)生、Ras/ERK/Ark級聯(lián)和JAT-STAT途徑的基因可能發(fā)揮了與ER有關(guān)的作用。用LCM獲取的腫瘤細胞的基因作圖提供了獨特的方法,其用于表征和研究上皮腫瘤細胞,獲得與ER有關(guān)的信號傳導途徑的深入認識。
文檔編號A61K38/00GK101965190SQ200680019851
公開日2011年2月2日 申請日期2006年4月3日 優(yōu)先權(quán)日2005年4月4日
發(fā)明者F·楊, J·于, Y·江, Y·王 申請人:維里德克斯有限責任公司
網(wǎng)友詢問留言 已有0條留言
  • 還沒有人留言評論。精彩留言會獲得點贊!
1
阿荣旗| 荃湾区| 山东| 新宁县| 南充市| 墨竹工卡县| 郑州市| 肥城市| 逊克县| 清原| 思茅市| 花莲市| 阿鲁科尔沁旗| 原阳县| 斗六市| 宽甸| 寿阳县| 汝南县| 达孜县| 泸定县| 三门县| 松原市| 维西| 保靖县| 巴南区| 德化县| 砚山县| 奉化市| 贺兰县| 建始县| 调兵山市| 阳泉市| 汝阳县| 康平县| 晋城| 汉源县| 济南市| 布尔津县| 祁阳县| 安龙县| 长葛市|