化学療法に対するがん患者の応答の予測方法
【課題】医者が患者に対してある抗がん剤を投与するか否かを判断する際の指標として有用な、抗がん剤療法に対するがん患者の応答の予測方法を提供することを目的とする。
【解決手段】がん患者から採取した悪性腫瘍からのサイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、抗がん剤に対する応答の度合いを予測する工程とを含み、前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法により、上記の課題を解決する。
【解決手段】がん患者から採取した悪性腫瘍からのサイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、抗がん剤に対する応答の度合いを予測する工程とを含み、前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法により、上記の課題を解決する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、治療用の抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
がんの治療方法の一つとして、抗がん剤療法がある。しかし、がんの病態は、その種類、発症部位あるいは進行度等により様々であり、こうした多様性と患者個人の応答性の違いは、抗がん剤治療が有効な患者だけでなく、有効でない患者も多く存在する原因となっている。抗がん剤が効かない患者に抗がん剤を投与し続けることは、その抗がん剤の副作用による悪い面だけがクローズアップされることになり、患者には苦痛を強いるだけになってしまう。
【０００３】
このため、生体で発現される遺伝子やタンパク質に基づいて抗がん剤に対する感受性を予測する方法が種々検討されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００７／０２３１８３７号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１には、抗がん剤に対する感受性の予測を行う方法については記載されているものの、抗がん剤治療に対する患者の応答を予測する方法については全く記載されていない。
本発明は、医者が患者に対して特定の治療剤を投与するか否かを判断する際の指標として有用な、化学療法又は抗がん剤療法に対するがん患者の応答の予測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様は、がん患者から採取した悪性腫瘍から、サイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、抗がん剤に対する応答の度合いを予測する工程とを含み、前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法である。
細胞周期プロファイルスコアは、治療に対する患者の腫瘍の（生体内の）応答を予測するために用いられる。特に、単独又は複数の薬剤の組み合わせを、既知のがんに罹患した患者に投与することを含むネオアジュバント療法をねらいとする。患者の腫瘍に対する個別の薬剤の応答は、ネオアジュバント療法の前及び後に評価される。細胞周期プロファイルスコアが高い（奏功率が高い；高いということは、非常に応答がよいということである）場合、患者は、その治療により利益を享受する可能性がある。患者のスコアが低い場合、その患者にはその治療を行わないほうがよい。
【０００７】
本発明の第２の態様は、がん患者から採取した悪性腫瘍から、サイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、（上記のような）細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、腫瘍が収縮する度合いを予測する工程とを含み、前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法である。
【０００８】
本発明の第３の態様は、がん患者から採取した悪性腫瘍から、サイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、病理学的完全奏効率を予測する工程とを含み、前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法である。
【０００９】
本発明の第４の態様は、黒色腫、肉腫、並びに乳がん、結腸直腸がん、胃がん、肺がん、食道がん、膵臓がん、前立腺がん、及びその他の型の腫瘍のような複数のがんに用いられる方法である。
本発明の第５の態様は、現在利用できるか又は将来利用可能となる化学療法又は抗がん剤治療のいずれにも適用できる方法である。本発明は、抗がん剤の組み合わせについての応答も予測できる。
本発明の第６の態様は、ネオアジュバント療法を行う前に、単独又は組み合わせの薬剤としてこれから行われるネオアジュバント治療の効率をスクリーニングすることである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、患者が抗がん剤治療を受けるほうがよいか否かを決定することが可能になる。このことにより、患者は、著しくは効果的でない可能性がある不要な抗がん剤治療を受ける必要性が軽減される。また、本発明の方法を用いることにより、複数の抗がん剤を患者に用いる前に、該抗がん剤による治療をスクリーニングすることも可能になる。本発明は、治療の予後を予測するために用いることができる点において、独特の利点を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】複数の乳がん患者から得られたＣＤＫ１比活性と、乳がんの再発率との関係を示したヒストグラムである。
【図２】複数の乳がん患者から得られたＣＤＫ１とＣＤＫ２の比活性比と、乳がんの再発率との関係を示したヒストグラムである。
【図３】ＣＤＫ１比活性の対数（ｘ軸）、ＣＤＫ２比活性の対数（ｙ軸）、及び細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ（ｚ軸）をパラメータとする三次元グラフである。
【図４】図３の細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ（ｚ軸）を二次元平面に投影したグラフである。
【図５】細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳと腫瘍収縮率との関係を示すグラフである。
【図６】細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳと５０％腫瘍縮小率の患者頻度との関係を示すグラフである。
【図７】細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳと８０％腫瘍縮小率の患者頻度との関係を示すグラフである。
【図８】細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳと病理学的完全奏効（ｐＣＲ）率との関係を示すグラフである。
【図９】本発明の方法を実施するためのコンピュータシステムの一例を示す。
【図１０】本発明の方法をコンピュータシステムによって実行するためのフローチャートの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明者らは、患者の腫瘍を分析することにより得られる細胞周期プロファイルスコアに基づいて、疾患の予後が予測できることを見出した。疾患の予後とは、完全奏功、部分奏功、安定疾患、無応答、及び抗がん剤療法に対する患者の応答のような悪化時間を含む。
細胞周期プロファイルスコアは、がん患者から採取した腫瘍におけるＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性との間の関係に基づいて得られる。ここで、ＣＤＫ１比活性はＣＤＫ１活性値／ＣＤＫ１発現量を表し、ＣＤＫ２比活性はＣＤＫ２活性値／ＣＤＫ２発現量を表す。ＣＤＫ比活性は、試料に含まれる単位ＣＤＫタンパク質量あたりのＣＤＫ酵素活性を反映するパラメータであって、細胞に存在しているＣＤＫのうちの活性を示すＣＤＫ１の割合に相当し、判定対象である悪性腫瘍細胞の増殖状態に基づくＣＤＫ活性レベルを示す。
【００１３】
上記のがんは、上皮細胞がん、造血器由来のがん、肉腫などを含む。がんの種類としては、例えば、乳がん、胃がん、結腸直腸がん、食道がん、肺がん、前立腺がん、膵臓がん、白血病、黒色腫、骨肉腫等が挙げられる。また、抗がん剤とは、上記のがんに対して抗腫瘍効果のある化学物質のことをいう。また、がん患者から採取される悪性腫瘍は、例えばがん患者の生体組織において、個体としての調和を破り、増殖の制御機構に異常を来たしている組織の腫瘍である。ネオアジュバント療法とは、術前に抗がん剤治療を行う療法であり、アジュバント療法とは、術後に抗がん剤治療を行う療法である。
【００１４】
一般に、がん細胞は正常な増殖制御を逸脱して増殖が活発に行われていることから、ＤＮＡの複製期であるＳ期と、ＤＮＡ合成の終了から有糸分裂の開始の間であるＧ２期にある細胞の割合が多い場合に、その細胞ががん化しているものと考えることができる。また、がん細胞に見られる異数倍体性は、細胞が細胞分裂期であるＭ期を異常な状態で経過した場合、又はＭ期を経ずにＧ１期に進み、そのままＳ期に移行した場合に発生するものと考えられるため、Ｍ期に存在する細胞割合が少ない場合にも、その細胞ががん化していると考えることができる。
【００１５】
ＣＤＫ１は、細胞周期のＧ２期からＭ期に移行する際に活性を示すタンパク質であり、ＣＤＫ２は細胞周期のＧ１期からＳ期に移行する際に活性を示すタンパク質である。このため、ＣＤＫ比活性比（ＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性）は、Ｓ期またはＧ２期にある細胞が、Ｍ期にある細胞に比べてどれだけ多く存在するかを反映する数値であり、細胞の増殖能を正確に反映するパラメータとして用いることができる。
【００１６】
ＣＤＫ活性値は、例えば、ＣＤＫによってリン酸化される基質の量から算出されるキナーゼ活性のレベル（単位をU（ユニット）で表す）である。なお、ＣＤＫがリン酸化する基質としては、例えば、活性型ＣＤＫ１及び活性型ＣＤＫ２については、ヒストンＨ１が挙げられる。ＣＤＫ活性値は、公知のＣＤＫ活性測定方法によって測定することができる。具体的には、測定試料の細胞溶解液から活性型ＣＤＫを含む試料を調製し、試料と、32Ｐ標識したＡＴＰ（γ−〔32Ｐ〕−ＡＴＰ）とを用いて、基質タンパク質に32Ｐを取り込ませ、32Ｐ標識されたリン酸化基質の標識量を測定し、標準品で作成された検量線をもとに定量する方法がある。また放射性物質の標識を用いない方法としては、米国特許出願第２００２／０１６４６７３号に記載された方法が挙げられる。この方法は、検体の細胞可溶化液から、目的の活性型ＣＤＫを含む試料を調製し、アデノシン５'−Ｏ−（３−チオトリホスフェート）（ＡＴＰ−γＳ）と基質を反応させて、該基質タンパク質のセリン又はスレオニン残基にモノチオリン酸基を導入し、導入されたモノチオリン酸基の硫黄原子に標識蛍光物質又は標識酵素を結合させることによって基質タンパク質を標識し、標識されたチオリン酸基質の標識量（標識蛍光物質を用いた場合には蛍光量）を測定し、標準品で作成された検量線に基づいて定量する方法である。
【００１７】
活性測定に供する試料は、測定対象となる悪性腫瘍を含む組織の可溶化液から目的のＣＤＫを特異的に採集することにより調製する。目的のＣＤＫは、例えば抗ＣＤＫ抗体を用いて採集することができる。
【００１８】
ＣＤＫ発現量は、測定対象となる悪性腫瘍を含む組織の可溶化液に含まれる目的のＣＤＫ量（分子個数に対応する単位）であり、上記の可溶化液から目的のＣＤＫ量を測定する公知の方法で測定できる。例えば、このＣＤＫ発現量を、ＥＬＩＳＡ法、ウェスタンブロット法などを使用して測定してもよいし、米国特許出願第２００４／０２１４１８０号に記載された方法で測定することもできる。目的のＣＤＫを、特異的抗体（抗ＣＤＫ抗体）を用いて捕捉し、捕捉されたＣＤＫを定量すればよい。
【００１９】
（腫瘍の収縮）
本発明の方法の主要な目的は、患者をネオアジュバント療法で治療したときに、治療前に、可能性がある応答性を予測できる特定の方法を用いて、インビトロにて患者の腫瘍のリスクスコアを決定することである。このことが達成されることにより、予め単独の薬剤又は複数の薬剤の組み合わせに対して本発明の方法において応答性がない患者は、ネオアジュバント療法を受けないほうがよい。これに対して、患者が、ある範囲に対して著しく応答性がある場合は、その患者に薬剤を与えるべきである。本発明は、特定の薬剤を用いる不要な治療にがん患者を付すことを防ぎ、同時に、患者の腫瘍に対して生体内で作用する可能性がある薬剤を定義することができる。本発明は、乳がん、黒色腫、大腸がん、胃がん、肺がん、前立腺がんのようなネオアジュバント療法で治療される癌患者に対して、有効に用いることができる。ネオアジュバント療法で最も頻繁に治療されているがんの１つである乳がんは、本発明の方法の主な対象であるが、これに限定されない。現在、乳がんのネオアジュバント療法は、単独又は複数の薬剤での治療を行い、腫瘍の減少が見られるかを観察することを含む。
【００２０】
（細胞周期プロファイルスコア）
細胞は、ある細胞周期に活性化するＣＤＫが少なくても、他の特定のＣＤＫが代償的に働くことによって増殖することが可能であるとも考えられており、特定のＣＤＫが異常に活性化されている場合にも、細胞動態に異常を来たしていると考えることができる。
ここで、ＣＤＫ１比活性（ＣＤＫ１Ｓ／Ａ）を第１のリスク要素とし、ＣＤＫ比活性比（ＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性）を第２のリスク要素とし、第１及び第２リスク要素それぞれとがんの再発リスクとの関係を評価した。ここで、第１リスク要素であるＣＤＫ１比活性に基づいて、がんが再発する確率を、数値的に評価する尺度を用いて、リスクスコアＲＳ１とする。また、第２リスク要素であるＣＤＫ比活性比に基づいて、がんが再発する確率を、数値的に評価する尺度を用いて、リスクスコアＲＳ２とする。第１及び第２リスク要素によってがんが再発する確率を、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳとすると、このＣ２ＰＳは、リスクスコアＲＳ１とリスクスコアＲＳ２の積に比例する値で与えられる。
【００２１】
細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ、リスクスコアＲＳ１及びリスクスコアＲＳ２は、以下のようにして求めた。
図１は、複数の乳がん患者から得られたＣＤＫ１比活性と乳がんの再発率との関係を示したヒストグラムであり、図２は、複数の乳がん患者から得られたＣＤＫ１とＣＤＫ２の比活性比〔（ＣＤＫ２Ｓ／Ａ）／（ＣＤＫ１Ｓ／Ａ）〕と乳がんの再発率との関係を示したヒストグラムである。図１においては、複数の乳がん患者を、それらの患者から得られたＣＤＫ１比活性に基づいて階級分けし、各階級に含まれる症例の総数を白抜きの棒グラフで、各階級に含まれる再発症例の総数を網掛けの棒グラフで示した。図２においては、複数の乳がん患者を、それらの患者から得られたＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性に基づいて階級分けし、各階級に含まれる症例の総数を白抜きの棒グラフで、各階級に含まれる再発症例の総数を網掛けの棒グラフで示した。さらに、図１及び図２において、各階級におけるがんの再発確率（再発症例数／症例総数）を求め、折れ線で示した。
図１において、各階級のがんの再発確率を近似することにより、ＣＤＫ１比活性をリスク要素とするリスクスコアＲＳ１を得ることができる。また、図２において、各階級のがんの再発確率を近似することにより、ＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性をリスク要素とするリスクスコアＲＳ２を得ることができる。すなわち、ＣＤＫ１比活性の値をｘ、ＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性をｙとして、各階級のがんの再発確率をロジスティック関数によって近似することにより、リスクスコアＲＳ１及びリスクスコアＲＳ２を得ることができる。従って細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ、リスクスコアＲＳ１及びリスクスコアＲＳ２はそれぞれ下記式（１）〜（３）によって表される。
Ｃ２ＰＳ＝ＲＳ１×ＲＳ２＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） （１）
ＲＳ１＝Ｆ（ｘ）＝ａ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｘ−ｂ）×ｃ）） （２）
ＲＳ２＝Ｇ（ｙ）＝ｄ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｙ−ｅ）×ｆ）） （３）
（式中、ａ〜ｆは定数である）
【００２２】
なお、定数ａ〜ｃは、ＣＤＫ１比活性と再発確率との関係で定まる定数であり、定数ｄ〜ｆは、ＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性と再発確率との関係で定まる定数である。上述した図１及び図２のロジスティック関数の場合には、ａ＝０．１５、ｂ＝１．６、ｃ＝７、ｄ＝０．２５、ｅ＝１．０、ｆ＝６である。
【００２３】
図３及び図４は、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳを模式的に説明するための図である。図３は、ＣＤＫ１比活性の対数（ｘ軸）、ＣＤＫ２比活性の対数（ｙ軸）、及び細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ（ｚ軸）をパラメータとする三次元グラフであり、図４は、図３の細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ（ｚ軸）を二次元平面に投影したグラフである。
【００２４】
図３に示すように、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳを二次元グラフに投影すると、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳが等しくなる点を結んだ、複数の等高線状の曲線が描かれる。
【００２５】
例えば、曲線ＣＬ１上の点はすべて、等しい細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳとなるＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性の点であり、曲線ＣＬ２上の点はすべて、等しい細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳとなるＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性の点である。そして、曲線によって囲まれた領域は、常に、曲線上の点より細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳが高くなる領域であるから（図３参照）、例えば、曲線ＣＬ１が細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ＝Ｍとなる点を結んで描かれたものである場合、この曲線ＣＬ１によって囲まれた領域はすべて、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ≧Ｍとなる領域である。また、曲線ＣＬ１が、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳが所定値Ｍとなる点を、曲線ＣＬ２が、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳが所定値Ｎとなる点を結んで描かれたものである場合、曲線ＣＬ１と曲線ＣＬ２とによって囲まれた領域Ｓは、Ｍ≦細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ＜Ｎとなる領域である。
【００２６】
このように、第１ＣＤＫ比活性（ｘ軸）及び第２ＣＤＫ比活性（ｙ軸）からなる二次元グラフは、等しい細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳとなる点を結んだ曲線（カットオフライン）によって、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳの異なる領域毎に分割することができる。
【００２７】
（細胞周期プロファイルスコアと腫瘍縮小率との関係）
次に、化学療法を受ける前の乳がん患者から針生検により採取された悪性腫瘍のＣＤＫ１発現量、ＣＤＫ１活性値、ＣＤＫ２発現量、ＣＤＫ２活性値を測定し、ＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性を求めた。上記の式に基づいて細胞周期プロファイルスコアを求め、表１にその結果を示す。また、各患者の化学療法後の腫瘍縮小率についても表１に示す。なお、腫瘍縮小率は、化学療法を行う前後で各患者の腫瘍組織の大きさを測定することにより求めた値である。
【００２８】
【表１】
【００２９】
表１において、ＣＤＫ１ＳＡはＣＤＫ１比活性を表し、ＣＤＫ２ＳＡはＣＤＫ２比活性を表し、Ｃ２ＰＳは細胞周期プロファイルスコアを表し、腫瘍収縮率はレジメに記載された化学療法後の腫瘍の収縮率を表す。また、レジメの欄の「ｗＴ」はパクリタキセルを表し、「ＦＥＣ」はフルオロウラシル、シクロフォスファミド、エピルビシンを表し、「ＣＥ」はシクロフォスファミド、エピルビシンを表し、「Ｄｏｃｅ」はドセタキセルを表し、「ＺＬ」はゾラデックスを表し、「ＴＭ」はタモキシフェンを表し、「ＵＦＴ」はウラシル、テガフールを表す。
【００３０】
細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳと、化学療法による腫瘍収縮率との関係について調べた結果、図５に示されるように両者の間に相関関係が認められた。
【００３１】
（細胞周期プロファイルスコアと腫瘍縮小率との関係）
表１においては、細胞周期プロファイルスコアの小さい順番に患者が並べられている。細胞周期プロファイルスコアの値が小さい患者から順に４〜６人となるようにグルーピングした。具体的には、患者１〜４を第１グループとし、患者１〜５を第２グループとし、患者１〜６を第３グループとし、患者２〜７を第４グループとし、次からは患者を一名ずつずらして６人のグループを順次作った。次に、細胞周期プロファイルスコアの平均値、腫瘍縮小率が５０％よりも大きな患者の出現頻度、及び腫瘍縮小率が８０％よりも大きな患者の出現頻度を、各グループ毎に算出した。結果を表２に示す。
【００３２】
【表２】
【００３３】
表２の結果に基づいて、細胞周期プロファイルスコアの平均値と出現頻度（縮小率＞５０％）を二軸としたグラフを作成し図６に示した。図６に示すように、細胞周期プロファイルスコアの平均値と出現頻度（縮小率＞５０％）との間には所定の相関関係があり、ロジスティック曲線を描くことができた。このようにして得られたグラフを利用することにより、例えば、「細胞周期プロファイルスコアがＸの患者は、化学療法により５０％を超える腫瘍縮小率が得られる可能性がどの程度あるのか」ということを予測することができる。すなわち、細胞周期プロファイルスコアに基づいて、化学療法の奏効の程度を予測することが可能になる。このようにして細胞周期プロファイルスコアから得られる化学療法の奏効の程度は、医者が患者に化学療法を行うかどうかを判断するための有用な指標となる。また、乳がんの場合には、５０％を超える腫瘍縮小率は、乳房温存のための術前化学療法を施すか否かの指標となる。このため、細胞周期プロファイルスコアは術前化学療法を施すか否かの有用な指標となる。
【００３４】
次に、表２の結果に基づいて、細胞周期プロファイルスコアの平均値と出現頻度（縮小率＞８０％）を２軸としたグラフを作成し、図７に示した。図７に示されるように細胞周期プロファイルスコアの平均値と出現頻度（縮小率＞８０％）との間には所定の相関関係があり、ロジスティック曲線を描くことができた。このようにして得られたグラフを利用することにより、例えば、「細胞周期プロファイルスコアがＸの患者は、化学療法により８０％を超える腫瘍縮小率が得られる可能性がどの程度あるのか」ということを予測することができる。すなわち、細胞周期プロファイルスコアに基づいて、化学療法の奏効の程度を予測することが可能になる。このようにして細胞周期プロファイルスコアから得られる化学療法の奏効の程度は、医者が患者に化学療法を行うかどうかを判断するための有用な指標となる。また、８０％を超える腫瘍縮小率は、化学療法を施すことにより腫瘍が根治するか否かの指標となる。
【００３５】
（細胞周期プロファイルスコアと病理学的完全奏効との関係）
下記表３に示す各乳がん患者について、化学療法を受ける前に針生検により採取された悪性腫瘍のＣＤＫ１発現量、ＣＤＫ１活性値、ＣＤＫ２発現量、ＣＤＫ２活性値を測定し、ＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性を求めた。上記の式に基づいて細胞周期プロファイルスコアを求め、表３にその結果を示した。また、表３に示す各患者について、化学療法の結果、病理学的完全奏効（ｐＣＲ）か否かを表３に示した。表３の「ｐＣＲ」の項目の「１」は病理学的完全奏効を示す。
【００３６】
【表３】
【００３７】
表３に示される患者を、細胞周期プロファイルスコアの値が小さい患者から順に表４に示すようにグルーピングを行った。次に、細胞周期プロファイルスコアの平均値及びｐＣＲ率を、グループ毎に算出した。結果を表４に示す。
【００３８】
【表４】
【００３９】
表４の結果に基づいて、細胞周期プロファイルスコアの平均値とｐＣＲ率を２軸としたグラフを作成し、図８に示した。図８に示されるように、細胞周期プロファイルスコアの平均値とｐＣＲ率との間には所定の相関関係があり、ロジスティック曲線を描くことができた。このような相関関係に基づいて、細胞周期プロファイルスコアからｐＣＲ率を予測できることが判明した。
【００４０】
上記の本実施形態の方法は、コンピュータにおいて実行されることが好ましい。上記の方法を実施するためのコンピュータシステムの一例を、図９に示す。
図９に示されたコンピュータシステム１００は、本体１１０と、ディスプレイ１２０と、入力デバイス１３０とから主として構成されている。本体１１０は、ＣＰＵ１１０ａと、ＲＯＭ１１０ｂと、ＲＡＭ１１０ｃと、ハードディスク１１０ｄと、読出装置１１０ｅと、入出力インタフェース１１０ｆと、画像出力インタフェース１１０ｈとから主として構成されており、ＣＰＵ１１０ａ、ＲＯＭ１１０ｂ、ＲＡＭ１１０ｃ、ハードディスク１１０ｄ、読出装置１１０ｅ、入出力インタフェース１１０ｆ、及び画像出力インタフェース１１０ｈは、バス１１０ｉによってデータ通信可能に接続されている。
【００４１】
ＣＰＵ１１０ａは、ＲＯＭ１１０ｂに記憶されているコンピュータプログラム及びＲＡＭ１１０ｃにロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。
ＲＯＭ１１０ｂは、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ１１０ａに実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータ等が記録されている。
ＲＡＭ１１０ｃは、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ１１０ｃは、ＲＯＭ１１０ｂ及びハードディスク１１０ｄに記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１１０ａの作業領域として利用される。
【００４２】
ハードディスク１１０ｄは、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ１１０ａに実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。後述するアプリケーションプログラム１４０ａも、このハードディスク１１０ｄにインストールされている。
【００４３】
読出装置１１０ｅは、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、又はＤＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成されており、可搬型記録媒体１４０に記録されたコンピュータプログラム又はデータを読み出すことができる。また、可搬型記録媒体１４０には、コンピュータに本実施形態の方法を実行させるためのアプリケーションプログラム１４０ａが格納されており、ＣＰＵ１１０ａが当該可搬型記録媒体１４０から本発明に係るアプリケーションプログラム１４０ａを読み出し、当該アプリケーションプログラム１４０ａをハードディスク１１０ｄにインストールすることが可能である。
なお、上記のアプリケーションプログラム１４０ａは、可搬型記録媒体１４０によって提供されるのみならず、電気通信回線（有線、無線を問わない）によってコンピュータ本体１１０と通信可能に接続された外部の機器から前記電気通信回線を通じて提供することも可能である。例えば、上記のアプリケーションプログラム１４０ａがインターネット上のサーバコンピュータのハードディスク内に格納されており、このサーバコンピュータにＣＰＵ１１０aがアクセスして、当該コンピュータプログラムをダウンロードし、これをハードディスク１１０ｄにインストールすることも可能である。
【００４４】
また、ハードディスク１１０ｄには、例えば米国マイクロソフト社が製造販売するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）等のグラフィカルユーザインタフェース環境を提供するオペレーティングシステムがインストールされている。以下の説明においては、本実施形態に係るアプリケーションプログラム１４０ａは、当該オペレーティングシステム上で動作するものとしている。
【００４５】
入出力インタフェース１１０ｆは、例えばＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ−２３２Ｃ等のシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４等のパラレルインタフェース、及びＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェース等から構成されている。入出力インタフェース１１０ｆには、キーボード及びマウスからなる入力デバイス１３０が接続されており、ユーザが当該入力デバイス１３０を使用することにより、コンピュータ本体１１０にデータを入力することが可能である。
【００４６】
画像出力インタフェース１１０ｈは、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成されたディスプレイ１２０に接続されており、ＣＰＵ１１０ａから与えられた画像データに応じた映像信号をディスプレイ１２０に出力するようになっている。ディスプレイ１２０は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
【００４７】
図１０は、ＣＰＵ１１０ａによって実行される本実施形態の方法を実行するためのフローチャートである。
まず、入力デバイス１３０により検体のＣＤＫ１の活性値及び発現量、ＣＤＫ２の活性値及び発現量が入力されると、ＣＰＵ１１０aが入出力インタフェース１１０ｆを介してこれらのパラメータデータを取得し、ＲＡＭ１１０ｃに記憶させる（ステップＳ１１）。
【００４８】
ＣＰＵ１１０aは、ハードディスク１１０ｄに格納された上記式（１）〜（３）を読み出して入力されたパラメータデータから細胞周期プロファイルスコア（Ｃ２ＰＳ）を算出する処理を実行する（ステップＳ１２）。
次に、ＣＰＵ１１０aは、算出された細胞周期プロファイルスコア（Ｃ２ＰＳ）に基づいて抗がん剤治療に対する患者応答の予測判定を行う（ステップＳ１３）。
ハードディスク１１０ｄには、細胞周期プロファイルスコアと抗がん剤治療による腫瘍収縮率との第１相関曲線、細胞周期プロファイルスコアと抗がん剤治療による５０％奏功率との第２相関曲線、細胞周期プロファイルスコアと抗がん剤治療による８０％奏功率との第３相関曲線、及び、細胞周期プロファイルスコアと抗がん剤治療による病理学的完全奏功との第４相関曲線が記憶されている。
【００４９】
ＣＰＵ１１０aは、算出されたＣ２ＰＳと第１相関曲線から、抗がん剤治療による患者応答の予測判定として、腫瘍収縮率を求める。ＣＰＵ１１０aは、算出されたＣ２ＰＳと第２相関曲線から、抗がん剤治療による患者応答の予測判定として、８０％奏功率を求める。ＣＰＵ１１０aは、算出されたＣ２ＰＳと第３相関曲線から、抗がん剤治療による患者応答の予測判定として、５０％奏功率を求める。また、ＣＰＵ１１０aは、算出されたＣ２ＰＳと第４相関曲線から、抗がん剤治療による患者応答の予測判定として、病理学的完全奏功率を求める。
そして、ＣＰＵ１１０aは、上記の予測判定結果を、ＲＡＭ１１０ｃに格納するとともに画像出力インタフェース１１０ｆを介してディスプレイ１２０に出力する（ステップＳ１４）。
なお、本実施形態においては、ＣＤＫ１の活性値及び発現量などを、入力デバイス１３０を用いて入力したが、これに限定されるものではなく、例えば、操作者による入力ではなく、ＣＤＫの活性値、発現量などが測定装置から入出力インタフェース１１０ｆを介して自動的に取得されるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１００ コンピュータシステム
１１０ 本体
１１０ａ ＣＰＵ
１１０ｂ ＲＯＭ
１１０ｃ ＲＡＭ
１１０ｄ ハードディスク
１１０ｅ 読出装置
１１０ｆ 入出力インタフェース
１１０ｈ 画像出力インタフェース
１１０ｉ バス
１２０ ディスプレイ
１３０ 入力デバイス
１４０ 可搬型記録媒体
１４０ａ アプリケーションプログラム
【技術分野】
【０００１】
本発明は、治療用の抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
がんの治療方法の一つとして、抗がん剤療法がある。しかし、がんの病態は、その種類、発症部位あるいは進行度等により様々であり、こうした多様性と患者個人の応答性の違いは、抗がん剤治療が有効な患者だけでなく、有効でない患者も多く存在する原因となっている。抗がん剤が効かない患者に抗がん剤を投与し続けることは、その抗がん剤の副作用による悪い面だけがクローズアップされることになり、患者には苦痛を強いるだけになってしまう。
【０００３】
このため、生体で発現される遺伝子やタンパク質に基づいて抗がん剤に対する感受性を予測する方法が種々検討されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００７／０２３１８３７号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１には、抗がん剤に対する感受性の予測を行う方法については記載されているものの、抗がん剤治療に対する患者の応答を予測する方法については全く記載されていない。
本発明は、医者が患者に対して特定の治療剤を投与するか否かを判断する際の指標として有用な、化学療法又は抗がん剤療法に対するがん患者の応答の予測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様は、がん患者から採取した悪性腫瘍から、サイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、抗がん剤に対する応答の度合いを予測する工程とを含み、前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法である。
細胞周期プロファイルスコアは、治療に対する患者の腫瘍の（生体内の）応答を予測するために用いられる。特に、単独又は複数の薬剤の組み合わせを、既知のがんに罹患した患者に投与することを含むネオアジュバント療法をねらいとする。患者の腫瘍に対する個別の薬剤の応答は、ネオアジュバント療法の前及び後に評価される。細胞周期プロファイルスコアが高い（奏功率が高い；高いということは、非常に応答がよいということである）場合、患者は、その治療により利益を享受する可能性がある。患者のスコアが低い場合、その患者にはその治療を行わないほうがよい。
【０００７】
本発明の第２の態様は、がん患者から採取した悪性腫瘍から、サイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、（上記のような）細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、腫瘍が収縮する度合いを予測する工程とを含み、前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法である。
【０００８】
本発明の第３の態様は、がん患者から採取した悪性腫瘍から、サイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、病理学的完全奏効率を予測する工程とを含み、前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法である。
【０００９】
本発明の第４の態様は、黒色腫、肉腫、並びに乳がん、結腸直腸がん、胃がん、肺がん、食道がん、膵臓がん、前立腺がん、及びその他の型の腫瘍のような複数のがんに用いられる方法である。
本発明の第５の態様は、現在利用できるか又は将来利用可能となる化学療法又は抗がん剤治療のいずれにも適用できる方法である。本発明は、抗がん剤の組み合わせについての応答も予測できる。
本発明の第６の態様は、ネオアジュバント療法を行う前に、単独又は組み合わせの薬剤としてこれから行われるネオアジュバント治療の効率をスクリーニングすることである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、患者が抗がん剤治療を受けるほうがよいか否かを決定することが可能になる。このことにより、患者は、著しくは効果的でない可能性がある不要な抗がん剤治療を受ける必要性が軽減される。また、本発明の方法を用いることにより、複数の抗がん剤を患者に用いる前に、該抗がん剤による治療をスクリーニングすることも可能になる。本発明は、治療の予後を予測するために用いることができる点において、独特の利点を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】複数の乳がん患者から得られたＣＤＫ１比活性と、乳がんの再発率との関係を示したヒストグラムである。
【図２】複数の乳がん患者から得られたＣＤＫ１とＣＤＫ２の比活性比と、乳がんの再発率との関係を示したヒストグラムである。
【図３】ＣＤＫ１比活性の対数（ｘ軸）、ＣＤＫ２比活性の対数（ｙ軸）、及び細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ（ｚ軸）をパラメータとする三次元グラフである。
【図４】図３の細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ（ｚ軸）を二次元平面に投影したグラフである。
【図５】細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳと腫瘍収縮率との関係を示すグラフである。
【図６】細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳと５０％腫瘍縮小率の患者頻度との関係を示すグラフである。
【図７】細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳと８０％腫瘍縮小率の患者頻度との関係を示すグラフである。
【図８】細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳと病理学的完全奏効（ｐＣＲ）率との関係を示すグラフである。
【図９】本発明の方法を実施するためのコンピュータシステムの一例を示す。
【図１０】本発明の方法をコンピュータシステムによって実行するためのフローチャートの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明者らは、患者の腫瘍を分析することにより得られる細胞周期プロファイルスコアに基づいて、疾患の予後が予測できることを見出した。疾患の予後とは、完全奏功、部分奏功、安定疾患、無応答、及び抗がん剤療法に対する患者の応答のような悪化時間を含む。
細胞周期プロファイルスコアは、がん患者から採取した腫瘍におけるＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性との間の関係に基づいて得られる。ここで、ＣＤＫ１比活性はＣＤＫ１活性値／ＣＤＫ１発現量を表し、ＣＤＫ２比活性はＣＤＫ２活性値／ＣＤＫ２発現量を表す。ＣＤＫ比活性は、試料に含まれる単位ＣＤＫタンパク質量あたりのＣＤＫ酵素活性を反映するパラメータであって、細胞に存在しているＣＤＫのうちの活性を示すＣＤＫ１の割合に相当し、判定対象である悪性腫瘍細胞の増殖状態に基づくＣＤＫ活性レベルを示す。
【００１３】
上記のがんは、上皮細胞がん、造血器由来のがん、肉腫などを含む。がんの種類としては、例えば、乳がん、胃がん、結腸直腸がん、食道がん、肺がん、前立腺がん、膵臓がん、白血病、黒色腫、骨肉腫等が挙げられる。また、抗がん剤とは、上記のがんに対して抗腫瘍効果のある化学物質のことをいう。また、がん患者から採取される悪性腫瘍は、例えばがん患者の生体組織において、個体としての調和を破り、増殖の制御機構に異常を来たしている組織の腫瘍である。ネオアジュバント療法とは、術前に抗がん剤治療を行う療法であり、アジュバント療法とは、術後に抗がん剤治療を行う療法である。
【００１４】
一般に、がん細胞は正常な増殖制御を逸脱して増殖が活発に行われていることから、ＤＮＡの複製期であるＳ期と、ＤＮＡ合成の終了から有糸分裂の開始の間であるＧ２期にある細胞の割合が多い場合に、その細胞ががん化しているものと考えることができる。また、がん細胞に見られる異数倍体性は、細胞が細胞分裂期であるＭ期を異常な状態で経過した場合、又はＭ期を経ずにＧ１期に進み、そのままＳ期に移行した場合に発生するものと考えられるため、Ｍ期に存在する細胞割合が少ない場合にも、その細胞ががん化していると考えることができる。
【００１５】
ＣＤＫ１は、細胞周期のＧ２期からＭ期に移行する際に活性を示すタンパク質であり、ＣＤＫ２は細胞周期のＧ１期からＳ期に移行する際に活性を示すタンパク質である。このため、ＣＤＫ比活性比（ＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性）は、Ｓ期またはＧ２期にある細胞が、Ｍ期にある細胞に比べてどれだけ多く存在するかを反映する数値であり、細胞の増殖能を正確に反映するパラメータとして用いることができる。
【００１６】
ＣＤＫ活性値は、例えば、ＣＤＫによってリン酸化される基質の量から算出されるキナーゼ活性のレベル（単位をU（ユニット）で表す）である。なお、ＣＤＫがリン酸化する基質としては、例えば、活性型ＣＤＫ１及び活性型ＣＤＫ２については、ヒストンＨ１が挙げられる。ＣＤＫ活性値は、公知のＣＤＫ活性測定方法によって測定することができる。具体的には、測定試料の細胞溶解液から活性型ＣＤＫを含む試料を調製し、試料と、32Ｐ標識したＡＴＰ（γ−〔32Ｐ〕−ＡＴＰ）とを用いて、基質タンパク質に32Ｐを取り込ませ、32Ｐ標識されたリン酸化基質の標識量を測定し、標準品で作成された検量線をもとに定量する方法がある。また放射性物質の標識を用いない方法としては、米国特許出願第２００２／０１６４６７３号に記載された方法が挙げられる。この方法は、検体の細胞可溶化液から、目的の活性型ＣＤＫを含む試料を調製し、アデノシン５'−Ｏ−（３−チオトリホスフェート）（ＡＴＰ−γＳ）と基質を反応させて、該基質タンパク質のセリン又はスレオニン残基にモノチオリン酸基を導入し、導入されたモノチオリン酸基の硫黄原子に標識蛍光物質又は標識酵素を結合させることによって基質タンパク質を標識し、標識されたチオリン酸基質の標識量（標識蛍光物質を用いた場合には蛍光量）を測定し、標準品で作成された検量線に基づいて定量する方法である。
【００１７】
活性測定に供する試料は、測定対象となる悪性腫瘍を含む組織の可溶化液から目的のＣＤＫを特異的に採集することにより調製する。目的のＣＤＫは、例えば抗ＣＤＫ抗体を用いて採集することができる。
【００１８】
ＣＤＫ発現量は、測定対象となる悪性腫瘍を含む組織の可溶化液に含まれる目的のＣＤＫ量（分子個数に対応する単位）であり、上記の可溶化液から目的のＣＤＫ量を測定する公知の方法で測定できる。例えば、このＣＤＫ発現量を、ＥＬＩＳＡ法、ウェスタンブロット法などを使用して測定してもよいし、米国特許出願第２００４／０２１４１８０号に記載された方法で測定することもできる。目的のＣＤＫを、特異的抗体（抗ＣＤＫ抗体）を用いて捕捉し、捕捉されたＣＤＫを定量すればよい。
【００１９】
（腫瘍の収縮）
本発明の方法の主要な目的は、患者をネオアジュバント療法で治療したときに、治療前に、可能性がある応答性を予測できる特定の方法を用いて、インビトロにて患者の腫瘍のリスクスコアを決定することである。このことが達成されることにより、予め単独の薬剤又は複数の薬剤の組み合わせに対して本発明の方法において応答性がない患者は、ネオアジュバント療法を受けないほうがよい。これに対して、患者が、ある範囲に対して著しく応答性がある場合は、その患者に薬剤を与えるべきである。本発明は、特定の薬剤を用いる不要な治療にがん患者を付すことを防ぎ、同時に、患者の腫瘍に対して生体内で作用する可能性がある薬剤を定義することができる。本発明は、乳がん、黒色腫、大腸がん、胃がん、肺がん、前立腺がんのようなネオアジュバント療法で治療される癌患者に対して、有効に用いることができる。ネオアジュバント療法で最も頻繁に治療されているがんの１つである乳がんは、本発明の方法の主な対象であるが、これに限定されない。現在、乳がんのネオアジュバント療法は、単独又は複数の薬剤での治療を行い、腫瘍の減少が見られるかを観察することを含む。
【００２０】
（細胞周期プロファイルスコア）
細胞は、ある細胞周期に活性化するＣＤＫが少なくても、他の特定のＣＤＫが代償的に働くことによって増殖することが可能であるとも考えられており、特定のＣＤＫが異常に活性化されている場合にも、細胞動態に異常を来たしていると考えることができる。
ここで、ＣＤＫ１比活性（ＣＤＫ１Ｓ／Ａ）を第１のリスク要素とし、ＣＤＫ比活性比（ＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性）を第２のリスク要素とし、第１及び第２リスク要素それぞれとがんの再発リスクとの関係を評価した。ここで、第１リスク要素であるＣＤＫ１比活性に基づいて、がんが再発する確率を、数値的に評価する尺度を用いて、リスクスコアＲＳ１とする。また、第２リスク要素であるＣＤＫ比活性比に基づいて、がんが再発する確率を、数値的に評価する尺度を用いて、リスクスコアＲＳ２とする。第１及び第２リスク要素によってがんが再発する確率を、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳとすると、このＣ２ＰＳは、リスクスコアＲＳ１とリスクスコアＲＳ２の積に比例する値で与えられる。
【００２１】
細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ、リスクスコアＲＳ１及びリスクスコアＲＳ２は、以下のようにして求めた。
図１は、複数の乳がん患者から得られたＣＤＫ１比活性と乳がんの再発率との関係を示したヒストグラムであり、図２は、複数の乳がん患者から得られたＣＤＫ１とＣＤＫ２の比活性比〔（ＣＤＫ２Ｓ／Ａ）／（ＣＤＫ１Ｓ／Ａ）〕と乳がんの再発率との関係を示したヒストグラムである。図１においては、複数の乳がん患者を、それらの患者から得られたＣＤＫ１比活性に基づいて階級分けし、各階級に含まれる症例の総数を白抜きの棒グラフで、各階級に含まれる再発症例の総数を網掛けの棒グラフで示した。図２においては、複数の乳がん患者を、それらの患者から得られたＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性に基づいて階級分けし、各階級に含まれる症例の総数を白抜きの棒グラフで、各階級に含まれる再発症例の総数を網掛けの棒グラフで示した。さらに、図１及び図２において、各階級におけるがんの再発確率（再発症例数／症例総数）を求め、折れ線で示した。
図１において、各階級のがんの再発確率を近似することにより、ＣＤＫ１比活性をリスク要素とするリスクスコアＲＳ１を得ることができる。また、図２において、各階級のがんの再発確率を近似することにより、ＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性をリスク要素とするリスクスコアＲＳ２を得ることができる。すなわち、ＣＤＫ１比活性の値をｘ、ＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性をｙとして、各階級のがんの再発確率をロジスティック関数によって近似することにより、リスクスコアＲＳ１及びリスクスコアＲＳ２を得ることができる。従って細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ、リスクスコアＲＳ１及びリスクスコアＲＳ２はそれぞれ下記式（１）〜（３）によって表される。
Ｃ２ＰＳ＝ＲＳ１×ＲＳ２＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） （１）
ＲＳ１＝Ｆ（ｘ）＝ａ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｘ−ｂ）×ｃ）） （２）
ＲＳ２＝Ｇ（ｙ）＝ｄ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｙ−ｅ）×ｆ）） （３）
（式中、ａ〜ｆは定数である）
【００２２】
なお、定数ａ〜ｃは、ＣＤＫ１比活性と再発確率との関係で定まる定数であり、定数ｄ〜ｆは、ＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性と再発確率との関係で定まる定数である。上述した図１及び図２のロジスティック関数の場合には、ａ＝０．１５、ｂ＝１．６、ｃ＝７、ｄ＝０．２５、ｅ＝１．０、ｆ＝６である。
【００２３】
図３及び図４は、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳを模式的に説明するための図である。図３は、ＣＤＫ１比活性の対数（ｘ軸）、ＣＤＫ２比活性の対数（ｙ軸）、及び細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ（ｚ軸）をパラメータとする三次元グラフであり、図４は、図３の細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ（ｚ軸）を二次元平面に投影したグラフである。
【００２４】
図３に示すように、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳを二次元グラフに投影すると、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳが等しくなる点を結んだ、複数の等高線状の曲線が描かれる。
【００２５】
例えば、曲線ＣＬ１上の点はすべて、等しい細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳとなるＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性の点であり、曲線ＣＬ２上の点はすべて、等しい細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳとなるＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性の点である。そして、曲線によって囲まれた領域は、常に、曲線上の点より細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳが高くなる領域であるから（図３参照）、例えば、曲線ＣＬ１が細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ＝Ｍとなる点を結んで描かれたものである場合、この曲線ＣＬ１によって囲まれた領域はすべて、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ≧Ｍとなる領域である。また、曲線ＣＬ１が、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳが所定値Ｍとなる点を、曲線ＣＬ２が、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳが所定値Ｎとなる点を結んで描かれたものである場合、曲線ＣＬ１と曲線ＣＬ２とによって囲まれた領域Ｓは、Ｍ≦細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳ＜Ｎとなる領域である。
【００２６】
このように、第１ＣＤＫ比活性（ｘ軸）及び第２ＣＤＫ比活性（ｙ軸）からなる二次元グラフは、等しい細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳとなる点を結んだ曲線（カットオフライン）によって、細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳの異なる領域毎に分割することができる。
【００２７】
（細胞周期プロファイルスコアと腫瘍縮小率との関係）
次に、化学療法を受ける前の乳がん患者から針生検により採取された悪性腫瘍のＣＤＫ１発現量、ＣＤＫ１活性値、ＣＤＫ２発現量、ＣＤＫ２活性値を測定し、ＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性を求めた。上記の式に基づいて細胞周期プロファイルスコアを求め、表１にその結果を示す。また、各患者の化学療法後の腫瘍縮小率についても表１に示す。なお、腫瘍縮小率は、化学療法を行う前後で各患者の腫瘍組織の大きさを測定することにより求めた値である。
【００２８】
【表１】
【００２９】
表１において、ＣＤＫ１ＳＡはＣＤＫ１比活性を表し、ＣＤＫ２ＳＡはＣＤＫ２比活性を表し、Ｃ２ＰＳは細胞周期プロファイルスコアを表し、腫瘍収縮率はレジメに記載された化学療法後の腫瘍の収縮率を表す。また、レジメの欄の「ｗＴ」はパクリタキセルを表し、「ＦＥＣ」はフルオロウラシル、シクロフォスファミド、エピルビシンを表し、「ＣＥ」はシクロフォスファミド、エピルビシンを表し、「Ｄｏｃｅ」はドセタキセルを表し、「ＺＬ」はゾラデックスを表し、「ＴＭ」はタモキシフェンを表し、「ＵＦＴ」はウラシル、テガフールを表す。
【００３０】
細胞周期プロファイルスコアＣ２ＰＳと、化学療法による腫瘍収縮率との関係について調べた結果、図５に示されるように両者の間に相関関係が認められた。
【００３１】
（細胞周期プロファイルスコアと腫瘍縮小率との関係）
表１においては、細胞周期プロファイルスコアの小さい順番に患者が並べられている。細胞周期プロファイルスコアの値が小さい患者から順に４〜６人となるようにグルーピングした。具体的には、患者１〜４を第１グループとし、患者１〜５を第２グループとし、患者１〜６を第３グループとし、患者２〜７を第４グループとし、次からは患者を一名ずつずらして６人のグループを順次作った。次に、細胞周期プロファイルスコアの平均値、腫瘍縮小率が５０％よりも大きな患者の出現頻度、及び腫瘍縮小率が８０％よりも大きな患者の出現頻度を、各グループ毎に算出した。結果を表２に示す。
【００３２】
【表２】
【００３３】
表２の結果に基づいて、細胞周期プロファイルスコアの平均値と出現頻度（縮小率＞５０％）を二軸としたグラフを作成し図６に示した。図６に示すように、細胞周期プロファイルスコアの平均値と出現頻度（縮小率＞５０％）との間には所定の相関関係があり、ロジスティック曲線を描くことができた。このようにして得られたグラフを利用することにより、例えば、「細胞周期プロファイルスコアがＸの患者は、化学療法により５０％を超える腫瘍縮小率が得られる可能性がどの程度あるのか」ということを予測することができる。すなわち、細胞周期プロファイルスコアに基づいて、化学療法の奏効の程度を予測することが可能になる。このようにして細胞周期プロファイルスコアから得られる化学療法の奏効の程度は、医者が患者に化学療法を行うかどうかを判断するための有用な指標となる。また、乳がんの場合には、５０％を超える腫瘍縮小率は、乳房温存のための術前化学療法を施すか否かの指標となる。このため、細胞周期プロファイルスコアは術前化学療法を施すか否かの有用な指標となる。
【００３４】
次に、表２の結果に基づいて、細胞周期プロファイルスコアの平均値と出現頻度（縮小率＞８０％）を２軸としたグラフを作成し、図７に示した。図７に示されるように細胞周期プロファイルスコアの平均値と出現頻度（縮小率＞８０％）との間には所定の相関関係があり、ロジスティック曲線を描くことができた。このようにして得られたグラフを利用することにより、例えば、「細胞周期プロファイルスコアがＸの患者は、化学療法により８０％を超える腫瘍縮小率が得られる可能性がどの程度あるのか」ということを予測することができる。すなわち、細胞周期プロファイルスコアに基づいて、化学療法の奏効の程度を予測することが可能になる。このようにして細胞周期プロファイルスコアから得られる化学療法の奏効の程度は、医者が患者に化学療法を行うかどうかを判断するための有用な指標となる。また、８０％を超える腫瘍縮小率は、化学療法を施すことにより腫瘍が根治するか否かの指標となる。
【００３５】
（細胞周期プロファイルスコアと病理学的完全奏効との関係）
下記表３に示す各乳がん患者について、化学療法を受ける前に針生検により採取された悪性腫瘍のＣＤＫ１発現量、ＣＤＫ１活性値、ＣＤＫ２発現量、ＣＤＫ２活性値を測定し、ＣＤＫ１比活性及びＣＤＫ２比活性を求めた。上記の式に基づいて細胞周期プロファイルスコアを求め、表３にその結果を示した。また、表３に示す各患者について、化学療法の結果、病理学的完全奏効（ｐＣＲ）か否かを表３に示した。表３の「ｐＣＲ」の項目の「１」は病理学的完全奏効を示す。
【００３６】
【表３】
【００３７】
表３に示される患者を、細胞周期プロファイルスコアの値が小さい患者から順に表４に示すようにグルーピングを行った。次に、細胞周期プロファイルスコアの平均値及びｐＣＲ率を、グループ毎に算出した。結果を表４に示す。
【００３８】
【表４】
【００３９】
表４の結果に基づいて、細胞周期プロファイルスコアの平均値とｐＣＲ率を２軸としたグラフを作成し、図８に示した。図８に示されるように、細胞周期プロファイルスコアの平均値とｐＣＲ率との間には所定の相関関係があり、ロジスティック曲線を描くことができた。このような相関関係に基づいて、細胞周期プロファイルスコアからｐＣＲ率を予測できることが判明した。
【００４０】
上記の本実施形態の方法は、コンピュータにおいて実行されることが好ましい。上記の方法を実施するためのコンピュータシステムの一例を、図９に示す。
図９に示されたコンピュータシステム１００は、本体１１０と、ディスプレイ１２０と、入力デバイス１３０とから主として構成されている。本体１１０は、ＣＰＵ１１０ａと、ＲＯＭ１１０ｂと、ＲＡＭ１１０ｃと、ハードディスク１１０ｄと、読出装置１１０ｅと、入出力インタフェース１１０ｆと、画像出力インタフェース１１０ｈとから主として構成されており、ＣＰＵ１１０ａ、ＲＯＭ１１０ｂ、ＲＡＭ１１０ｃ、ハードディスク１１０ｄ、読出装置１１０ｅ、入出力インタフェース１１０ｆ、及び画像出力インタフェース１１０ｈは、バス１１０ｉによってデータ通信可能に接続されている。
【００４１】
ＣＰＵ１１０ａは、ＲＯＭ１１０ｂに記憶されているコンピュータプログラム及びＲＡＭ１１０ｃにロードされたコンピュータプログラムを実行することが可能である。
ＲＯＭ１１０ｂは、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等によって構成されており、ＣＰＵ１１０ａに実行されるコンピュータプログラム及びこれに用いるデータ等が記録されている。
ＲＡＭ１１０ｃは、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭ等によって構成されている。ＲＡＭ１１０ｃは、ＲＯＭ１１０ｂ及びハードディスク１１０ｄに記録されているコンピュータプログラムの読み出しに用いられる。また、これらのコンピュータプログラムを実行するときに、ＣＰＵ１１０ａの作業領域として利用される。
【００４２】
ハードディスク１１０ｄは、オペレーティングシステム及びアプリケーションプログラム等、ＣＰＵ１１０ａに実行させるための種々のコンピュータプログラム及び当該コンピュータプログラムの実行に用いるデータがインストールされている。後述するアプリケーションプログラム１４０ａも、このハードディスク１１０ｄにインストールされている。
【００４３】
読出装置１１０ｅは、フレキシブルディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、又はＤＶＤ−ＲＯＭドライブ等によって構成されており、可搬型記録媒体１４０に記録されたコンピュータプログラム又はデータを読み出すことができる。また、可搬型記録媒体１４０には、コンピュータに本実施形態の方法を実行させるためのアプリケーションプログラム１４０ａが格納されており、ＣＰＵ１１０ａが当該可搬型記録媒体１４０から本発明に係るアプリケーションプログラム１４０ａを読み出し、当該アプリケーションプログラム１４０ａをハードディスク１１０ｄにインストールすることが可能である。
なお、上記のアプリケーションプログラム１４０ａは、可搬型記録媒体１４０によって提供されるのみならず、電気通信回線（有線、無線を問わない）によってコンピュータ本体１１０と通信可能に接続された外部の機器から前記電気通信回線を通じて提供することも可能である。例えば、上記のアプリケーションプログラム１４０ａがインターネット上のサーバコンピュータのハードディスク内に格納されており、このサーバコンピュータにＣＰＵ１１０aがアクセスして、当該コンピュータプログラムをダウンロードし、これをハードディスク１１０ｄにインストールすることも可能である。
【００４４】
また、ハードディスク１１０ｄには、例えば米国マイクロソフト社が製造販売するＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）等のグラフィカルユーザインタフェース環境を提供するオペレーティングシステムがインストールされている。以下の説明においては、本実施形態に係るアプリケーションプログラム１４０ａは、当該オペレーティングシステム上で動作するものとしている。
【００４５】
入出力インタフェース１１０ｆは、例えばＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ＲＳ−２３２Ｃ等のシリアルインタフェース、ＳＣＳＩ、ＩＤＥ、ＩＥＥＥ１２８４等のパラレルインタフェース、及びＤ／Ａ変換器、Ａ／Ｄ変換器等からなるアナログインタフェース等から構成されている。入出力インタフェース１１０ｆには、キーボード及びマウスからなる入力デバイス１３０が接続されており、ユーザが当該入力デバイス１３０を使用することにより、コンピュータ本体１１０にデータを入力することが可能である。
【００４６】
画像出力インタフェース１１０ｈは、ＬＣＤまたはＣＲＴ等で構成されたディスプレイ１２０に接続されており、ＣＰＵ１１０ａから与えられた画像データに応じた映像信号をディスプレイ１２０に出力するようになっている。ディスプレイ１２０は、入力された映像信号にしたがって、画像（画面）を表示する。
【００４７】
図１０は、ＣＰＵ１１０ａによって実行される本実施形態の方法を実行するためのフローチャートである。
まず、入力デバイス１３０により検体のＣＤＫ１の活性値及び発現量、ＣＤＫ２の活性値及び発現量が入力されると、ＣＰＵ１１０aが入出力インタフェース１１０ｆを介してこれらのパラメータデータを取得し、ＲＡＭ１１０ｃに記憶させる（ステップＳ１１）。
【００４８】
ＣＰＵ１１０aは、ハードディスク１１０ｄに格納された上記式（１）〜（３）を読み出して入力されたパラメータデータから細胞周期プロファイルスコア（Ｃ２ＰＳ）を算出する処理を実行する（ステップＳ１２）。
次に、ＣＰＵ１１０aは、算出された細胞周期プロファイルスコア（Ｃ２ＰＳ）に基づいて抗がん剤治療に対する患者応答の予測判定を行う（ステップＳ１３）。
ハードディスク１１０ｄには、細胞周期プロファイルスコアと抗がん剤治療による腫瘍収縮率との第１相関曲線、細胞周期プロファイルスコアと抗がん剤治療による５０％奏功率との第２相関曲線、細胞周期プロファイルスコアと抗がん剤治療による８０％奏功率との第３相関曲線、及び、細胞周期プロファイルスコアと抗がん剤治療による病理学的完全奏功との第４相関曲線が記憶されている。
【００４９】
ＣＰＵ１１０aは、算出されたＣ２ＰＳと第１相関曲線から、抗がん剤治療による患者応答の予測判定として、腫瘍収縮率を求める。ＣＰＵ１１０aは、算出されたＣ２ＰＳと第２相関曲線から、抗がん剤治療による患者応答の予測判定として、８０％奏功率を求める。ＣＰＵ１１０aは、算出されたＣ２ＰＳと第３相関曲線から、抗がん剤治療による患者応答の予測判定として、５０％奏功率を求める。また、ＣＰＵ１１０aは、算出されたＣ２ＰＳと第４相関曲線から、抗がん剤治療による患者応答の予測判定として、病理学的完全奏功率を求める。
そして、ＣＰＵ１１０aは、上記の予測判定結果を、ＲＡＭ１１０ｃに格納するとともに画像出力インタフェース１１０ｆを介してディスプレイ１２０に出力する（ステップＳ１４）。
なお、本実施形態においては、ＣＤＫ１の活性値及び発現量などを、入力デバイス１３０を用いて入力したが、これに限定されるものではなく、例えば、操作者による入力ではなく、ＣＤＫの活性値、発現量などが測定装置から入出力インタフェース１１０ｆを介して自動的に取得されるようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１００ コンピュータシステム
１１０ 本体
１１０ａ ＣＰＵ
１１０ｂ ＲＯＭ
１１０ｃ ＲＡＭ
１１０ｄ ハードディスク
１１０ｅ 読出装置
１１０ｆ 入出力インタフェース
１１０ｈ 画像出力インタフェース
１１０ｉ バス
１２０ ディスプレイ
１３０ 入力デバイス
１４０ 可搬型記録媒体
１４０ａ アプリケーションプログラム
【特許請求の範囲】
【請求項１】
がん患者から採取した悪性腫瘍からのサイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、
取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、
得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、抗がん剤に対する応答の度合いを予測する工程と
を含み、
前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、
抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法。
【請求項２】
前記治療が、ネオアジュバント療法のための抗がん剤治療である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記予測工程が、抗がん剤の組み合わせに対する応答に度合いを予測することにより行われる請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記ネオアジュバント療法が、肉腫、黒色腫、並びに乳がん、結腸直腸がん、肺がん、胃がん、食道がん、膵臓がん及び／又はその他のがんに対して行われる請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
抗がん剤の投与前又は投与後に、比活性を取得する工程と、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、予測する工程とをさらに行う請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記治療が、アジュバント療法のための抗がん剤治療である請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記細胞周期プロファイルスコアが、ＣＤＫ１比活性と、ＣＤＫ１比活性に対するＣＤＫ２比活性の比とに基づいて求められる請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記細胞周期プロファイルスコアが、下記式（１）；
細胞周期プロファイルスコア＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） （１）
（式中、ｘはＣＤＫ１比活性を表し、ｙは比活性の比（ＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性）を表す。）
に基づいて求められる、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記Ｆ（ｘ）とＧ（ｙ）とが、以下の式；
Ｆ（ｘ）＝ａ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｘ−ｂ）×ｃ））
Ｇ（ｙ）＝ｄ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｙ−ｅ）×ｆ））
（式中、ａ〜ｆは定数である）
で表される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
がん患者から採取した悪性腫瘍から、サイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、
取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、
得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、腫瘍が収縮する度合いを予測する工程と
を含み、
前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、
抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法。
【請求項１１】
前記治療が、ネオアジュバント療法のための抗がん剤治療である請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記予測工程が、抗がん剤の組み合わせに対する腫瘍の収縮の度合いを予測することにより行われる請求項１０又は１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ネオアジュバント療法が、肉腫、黒色腫、並びに乳がん、結腸直腸がん、肺がん、胃がん、食道がん、膵臓がん及び／又はその他のがんに対して行われる請求項１１又は１２に記載の方法。
【請求項１４】
抗がん剤の投与前又は投与後に、比活性を取得する工程と、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、予測する工程とをさらに行う請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記治療が、アジュバント療法のための抗がん剤治療である請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
がん患者から採取した悪性腫瘍からのサイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、
取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、
得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、病理学的完全奏効率を予測する工程と
を含み、
前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、
抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法。
【請求項１７】
前記治療が、ネオアジュバント療法のための抗がん剤治療である請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記予測工程が、抗がん剤の組み合わせに対する病理学的完全奏効率を予測することにより行われる請求項１６又は１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記ネオアジュバント療法が、肉腫、黒色腫、並びに乳がん、結腸直腸がん、肺がん、胃がん、食道がん、膵臓がん及び／又はその他のがんに対して行われる請求項１７又は１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記治療が、アジュバント療法のための抗がん剤治療である請求項１６に記載の方法。
【請求項１】
がん患者から採取した悪性腫瘍からのサイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、
取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、
得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、抗がん剤に対する応答の度合いを予測する工程と
を含み、
前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、
抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法。
【請求項２】
前記治療が、ネオアジュバント療法のための抗がん剤治療である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記予測工程が、抗がん剤の組み合わせに対する応答に度合いを予測することにより行われる請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記ネオアジュバント療法が、肉腫、黒色腫、並びに乳がん、結腸直腸がん、肺がん、胃がん、食道がん、膵臓がん及び／又はその他のがんに対して行われる請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
抗がん剤の投与前又は投与後に、比活性を取得する工程と、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、予測する工程とをさらに行う請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記治療が、アジュバント療法のための抗がん剤治療である請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記細胞周期プロファイルスコアが、ＣＤＫ１比活性と、ＣＤＫ１比活性に対するＣＤＫ２比活性の比とに基づいて求められる請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記細胞周期プロファイルスコアが、下記式（１）；
細胞周期プロファイルスコア＝Ｆ（ｘ）×Ｇ（ｙ） （１）
（式中、ｘはＣＤＫ１比活性を表し、ｙは比活性の比（ＣＤＫ２比活性／ＣＤＫ１比活性）を表す。）
に基づいて求められる、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記Ｆ（ｘ）とＧ（ｙ）とが、以下の式；
Ｆ（ｘ）＝ａ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｘ−ｂ）×ｃ））
Ｇ（ｙ）＝ｄ／（１＋Ｅｘｐ（−（ｙ−ｅ）×ｆ））
（式中、ａ〜ｆは定数である）
で表される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
がん患者から採取した悪性腫瘍から、サイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、
取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、
得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、腫瘍が収縮する度合いを予測する工程と
を含み、
前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、
抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法。
【請求項１１】
前記治療が、ネオアジュバント療法のための抗がん剤治療である請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記予測工程が、抗がん剤の組み合わせに対する腫瘍の収縮の度合いを予測することにより行われる請求項１０又は１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ネオアジュバント療法が、肉腫、黒色腫、並びに乳がん、結腸直腸がん、肺がん、胃がん、食道がん、膵臓がん及び／又はその他のがんに対して行われる請求項１１又は１２に記載の方法。
【請求項１４】
抗がん剤の投与前又は投与後に、比活性を取得する工程と、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、予測する工程とをさらに行う請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記治療が、アジュバント療法のための抗がん剤治療である請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
がん患者から採取した悪性腫瘍からのサイクリン依存性キナーゼ１（ＣＤＫ１）及びＣＤＫ２のそれぞれの比活性を取得する工程と、
取得したＣＤＫ１比活性とＣＤＫ２比活性に基づいて、細胞周期プロファイルスコアを求める工程と、
得られた細胞周期プロファイルスコアに基づいて、病理学的完全奏効率を予測する工程と
を含み、
前記ＣＤＫ１比活性が、ＣＤＫ１発現量に対するＣＤＫ１活性値の比で表され、ＣＤＫ２比活性が、ＣＤＫ２発現量に対するＣＤＫ２活性値の比で表される、
抗がん剤に対するがん患者の応答を予測する方法。
【請求項１７】
前記治療が、ネオアジュバント療法のための抗がん剤治療である請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記予測工程が、抗がん剤の組み合わせに対する病理学的完全奏効率を予測することにより行われる請求項１６又は１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記ネオアジュバント療法が、肉腫、黒色腫、並びに乳がん、結腸直腸がん、肺がん、胃がん、食道がん、膵臓がん及び／又はその他のがんに対して行われる請求項１７又は１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記治療が、アジュバント療法のための抗がん剤治療である請求項１６に記載の方法。
【図１０】
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１０−５７４８６（Ｐ２０１０−５７４８６Ａ）
【公開日】平成２２年３月１８日（２０１０．３．１８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１９３０９３（Ｐ２００９−１９３０９３）
【出願日】平成２１年８月２４日（２００９．８．２４）
【出願人】（３９００１４９６０）シスメックス株式会社 (810)
【出願人】（５０７４２２１５０）ジョン ウェイン キャンサー インスティテュート (2)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年３月１８日（２０１０．３．１８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年８月２４日（２００９．８．２４）
【出願人】（３９００１４９６０）シスメックス株式会社 (810)
【出願人】（５０７４２２１５０）ジョン ウェイン キャンサー インスティテュート (2)
【Ｆターム（参考）】
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