ＥＧＦＲ経路を標的にする薬物による治療のための結腸直腸癌患者の選択
質量スペクトルデータ分析および分類アルゴリズムを用いる方法により、結腸直腸癌（ＣＲＣ）患者について、上皮増殖因子受容体経路を標的にする薬物、例えばモノクローナル抗体であるＥＧＦＲ阻害剤が有効である可能性が高いかどうかを決定する可能性を提供する。該方法は、ａ）該患者より採取した血液に基づくサンプルから質量スペクトルを得ること；ｂ）ステップａ）にて得られた質量スペクトルに、１つ以上の所定の前処理ステップを行うこと；ｃ）ステップｂ）にて質量スペクトルに前処理ステップを行った後、１つ以上の所定のｍ／ｚ範囲で、該スペクトルの選択された特徴の積分強度値を得ること；および、ｄ）該薬物による治療が有効である可能性が高いか低いかについて該患者を同定するために、他の患者より採取した血液に基づくサンプルから作成したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）を含む訓練集合（training set）を用いる分類アルゴリズムに、ステップｃ）にて得られた値を用いること、の各ステップを含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
背景
本発明は、癌患者について、上皮増殖因子受容体（ＥＧＦＲ）経路を標的にする薬物による治療が有効である可能性が高いことを同定する分野に関する。治療の最初の選択の同定は、該患者から採取した血液サンプルの質量スペクトル分析を、該疾患を有する他の患者から得たクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）の訓練集合（training set）を用いた分類アルゴリズムと併用することを含む。
【背景技術】
【０００２】
非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）は、米国において男女共に癌による死亡の主要原因である。少なくとも４つの異なる型のＮＳＣＬＣが存在し、腺癌、扁平上皮癌、大細胞癌、および気管支肺胞癌が含まれる。肺の扁平上皮（類表皮）癌は、喫煙と最も頻繁に関連する顕微鏡的癌（microscopic type of cancer）である。肺の腺癌は、米国において全肺癌症例の５０％以上の割合を占める。この癌は女性によく見られ、さらに非喫煙者に最も頻繁に見られる型である。大細胞癌、特に神経内分泌特性を有するものは、一般に脳への腫瘍の転移と関連する。ＮＳＣＬＣが血流に入ると、遠位部位、例えば肝臓、骨、脳、および肺内の他の場所などに転移しうる。
【０００３】
ＮＳＣＬＣの治療は、長年にわたって比較的不良であった。化学療法は、進行癌の中心的な治療であるが、限局した癌を除いて、効果はほんのわずかである。外科手術はＮＳＣＬＣについての最も可能性のある根治的な治療選択肢であるが、癌の病期に依存していつでも可能というわけではない。
【０００４】
ＮＳＣＬＣ患者を治療するための抗癌剤開発の最近の取り組みは、癌細胞が増殖および分裂する能力を減少または除去することに集中している。これらの抗癌剤は、増殖するか死亡するかを指示する細胞へのシグナルを破壊するために用いられる。通常、細胞増殖は、細胞が受容するシグナルによってしっかりと制御されている。しかしながら癌では、このシグナル伝達に異常が生じ、細胞が制御不能な様式にて増殖および分裂を続け、それによって腫瘍が形成される。これらのシグナル伝達経路の１つは、上皮増殖因子と呼ばれる体内の化学物質が、体内の多くの細胞の表面に見られる受容体に結合すると始まる。上皮増殖因子受容体（ＥＧＦＲ）として知られる該受容体は、細胞内に見られるチロシンキナーゼ（ＴＫ）と呼ばれる酵素の活性化を通じて細胞にシグナルを送る。該シグナルは、細胞に増殖および分裂することを知らせるために用いられる。
【０００５】
腫瘍学における標的療法の使用は、以前は化学療法が唯一の実行可能な選択肢であった進行期の固形腫瘍における治療選択を改善するための新たな機会を開いた。例えば、上皮増殖因子受容体（ＥＧＦＲ）経路を標的にする薬物（タルセバ（エルロチニブ）、エルビタックス（セツキシマブ）、イレッサ（ゲフィチニブ）を含み、これらに限定されない）が認可され、また、進行期の固形腫瘍、特に非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）の治療について評価段階にある。Metro G et al, Rev Recent Clin Trials. 2006 Jan;1(1):1-13。
【０００６】
ほとんど全ての全身性の癌治療の１つの限界は、単剤が少数の患者のみに有効であろうということである。標的療法の分野の発達に従って、予測バイオマーカーがいかなる治療の成功にも不可欠であることが明らかになりつつある。実際、規制当局によって近年認可された多くの薬剤は、普遍的な分子改変を持つ疾患におけるものであり、それゆえ事実上の予測マーカーであり（例えば慢性骨髄性白血病におけるイマチニブ）、または患者を選択するアッセイと併せて用いられるものである（例えばＨＥＲ２陽性乳癌におけるトラスツズマブ）。同様に、標的薬剤を任意抽出の患者集団に投与すると、中程度〜非存在の奏功率が通常伴う（例えばＨＮＳＣＣにおけるゲフィチニブ２５０ｍｇ）。これらのマーカーは個々の患者が利益を得る可能性を顕著に増加させうるため、表面上は、いずれかの薬物の開発の成功は、その有効性の予測因子と関連するはずである。罹患率および無効な薬剤で癌患者を治療する負担を考えると、これらの努力に取り組むことが不可欠である。
【０００７】
一部の試験ではＥＧＦＲ−阻害剤（ＥＧＦＲ−Ｉ）が任意抽出の集団においてさえ十分な生存利益を生じることが示されている一方、他の試験では実質的利益がなかった。これは、アストラゼネカがＥＧＦＲ−チロシンキナーゼ阻害剤（ＴＫＩ）（ゲフィチニブ、イレッサ）を米国市場から回収する原因となっている。認可されたＥＧＦＲ−Ｉの場合でさえ、ＥＧＦＲ−Ｉによる治療が有効であるかもしれない患者を、有効である可能性が低い患者に対して同定するために、効率的かつ信頼できる試験が必要であることがますます明らかになっている。Ladanyi M, et al., Mod Pathol. 2008 May; 21 Suppl 2:S16-22。
【０００８】
米国特許公開２００７／０２３１９２１として公開された我々の先願の米国特許出願１１／３９６，３２８において、我々は、質量分析を用いた単純な血清に基づく前治療試験、ならびに分類子（classifier）および疾患を有する他の患者から採取したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）の訓練集合（training set）を用いた最新のデータ分析技術が、非小細胞肺癌患者においてＥＧＦＲ経路を標的にする薬物による治療のための患者選択が期待できることを示した。Taguchi F. et al, JNCI 2007 v99(11), 838-846も参照のこと（その内容は参照することによって本明細書に援用される）。その商用版にてＶｅｒｉＳｔｒａｔと呼ばれる該試験は、前治療の血清または血漿サンプルに、標識「ＶｅｒｉＳｔｒａｔ良好」または「ＶｅｒｉＳｔｒａｔ不良」を割り当てる。該JNCIの論文には、「ＶｅｒｉＳｔｒａｔ良好」患者がＶｅｒｉＳｔｒａｔ不良患者よりもＥＧＦＲ−Ｉ治療が有効である可能性が高く、「ＶｅｒｉＳｔｒａｔ不良」患者に対する「ＶｅｒｉＳｔｒａｔ良好」患者のハザード比がおよそ０.５であることが示されている。
【０００９】
結腸直腸癌（「ＣＲＣ」）は、結腸または直腸の癌である。結腸は大腸の最下部であり、食物が通過する消化器系の最後の部分である。直腸は結腸の最後の部分であり、そこを通って固形廃棄物が体から排出される。結腸直腸癌は癌の最も一般的な形態の１つである。それは、米国人男性において、肺癌および前立腺癌に次いで３番目に多い癌である。それは、女性においても、肺癌および乳癌に次いで３番目に多い癌である。結腸直腸癌は、米国において毎年全ての新たな癌症例の約１０パーセントを占める。それは、癌による全ての死亡の約１０パーセントも占める。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１０】
発明の概略
我々は、我々の先願の特許出願に記載した患者サンプルの質量スペクトル分析の方法および訓練集合（training set）を用いた分類が、ＮＳＣＬＣ患者について、ＥＧＦＲ経路を標的にする薬物が有効である可能性が高いことを最初に同定する選択手段を提供するだけではなく、該方法が該薬物、特にモノクローナル抗体であるＥＧＦＲ−阻害剤（ＥＧＦＲ−Ｉ）、例えばセツキシマブ（エルビタックス）およびパニツムマブによる治療についてのＣＲＣ患者の選択のための選択手段を提供することも発見した。
【００１１】
さらに、この開示の方法は単純な血液サンプルのみを必要とするため、該方法は該患者の選択についての迅速で使いやすい（non-intrusive）手法を可能にする。
【００１２】
１つの特定の実施態様では、ＣＲＣ患者について、ＥＧＦＲ経路を標的にする薬物（例えば、エルビタックス（セツキシマブ）または均等物などのＥＧＦＲ−Ｉ）による治療が有効である可能性が高いかどうかを決定する方法であって、
ａ）該患者より採取した血液に基づくサンプルから質量スペクトルを得ること；
ｂ）ステップａ）にて得られた質量スペクトルに、１つ以上の所定の前処理ステップを行うこと；
ｃ）ステップｂ）にて質量スペクトルに前処理ステップを行った後、１つ以上の所定のｍ／ｚ範囲で、該スペクトルの選択された特徴の積分強度値を得ること；および
ｄ）該薬物による治療が有効である可能性が高いか低いかについて該患者を同定するために、他の患者より採取した血液に基づくサンプルから作成したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）を含む訓練集合（training set）を用いる分類アルゴリズムに、ステップｃ）にて得られた値を用いること
の各ステップを含む方法を開示する。
【００１３】
該方法に用いるための質量スペクトルの１つ以上の所定のｍ／ｚ範囲は、下記で説明する。
【００１４】
好ましい実施態様では、該薬物はモノクローナル抗体である上皮増殖因子受容体阻害剤を含む。
【００１５】
好ましい実施態様では、所定の前処理ステップは、バックグラウンド減算スペクトルを作成するバックグラウンド減算ステップ、およびバックグラウンド減算スペクトルの正規化（normalization）を行う正規化ステップを含む。
【００１６】
好ましい実施態様では、訓練集合（training set）は、非小細胞肺癌患者から得られた血液に基づくサンプルから作成したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本発明の好ましい実施態様に従った、ＥＧＦＲ−Ｉによる治療のためのＣＲＣ患者の選択方法を示すフローチャートである。
【図２】図２は、セツキシマブで治療した一組の結腸直腸癌患者についてのカプラン・マイヤープロットおよび図１の方法を用いた血清サンプルに割り当てられたクラス標識（class label）である。該プロットは、「良好」と標識された患者が「不良」と標識された患者よりもセツキシマブでの治療後により良好な予後を有し、不良に対する良好のハザード比が０.５７（９５％ ＣＩ：.３１−.８３）であったことを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
詳細な記載
我々は、ＥＧＦＲ−Ｉで治療した再発性および／または転移性のＮＳＣＬＣおよびＣＲＣ患者から採取した血清または血漿サンプルのみならず、ＥＧＦＲ−Ｉで治療しなかった患者から採取したサンプルからもＭＳ特性を調べた。ＭＡＬＤＩ質量スペクトルは各サンプルから得、生存比較のために各患者を「良好」または「不良」転帰群に分類した。我々は、ＭＳ特性が全てのＥＧＦＲＩ治療コホート（cohorts）において生存転帰を予測するものであることを発見した。
【００１９】
ＥＧＦＲ−Ｉ標的薬物での治療のためのＮＳＣＬＣおよびＣＲＣ患者の選択方法は、フローチャート形態の図１にプロセス１００として図示している。
【００２０】
ステップ１０２では、血清または血漿サンプルを患者から得る。１つの実施態様では、血清サンプルを３つの一定分量に分離し、質量分析ならびに続くステップ１０４、１０６（サブステップ１０８、１１０および１１２を含む）、１１４、１１６および１１８を各一定分量について独立に行う。
【００２１】
ステップ１０４では、サンプルを質量分析にかける。質量分析の好ましい方法は、マトリックス支援レーザー脱離イオン化（ＭＡＬＤＩ）飛行時間型（ＴＯＦ）質量分析であるが、他の方法も可能である。当該技術分野では通常のことであるが、質量分析は多数の質量／電荷（ｍ／ｚ）値で強度値を表すデータ点を生じる。１つの例となる実施態様では、サンプルを解凍し、摂氏４度にて１５００ｒｐｍで５分間遠心分離する。さらに、血清サンプルは、ミリＱ水中で１：１０または１：５に希釈してよい。ＭＡＬＤＩプレート上のランダムに決めた位置に３つ組にて（すなわち、３つの異なるＭＡＬＤＩ標的上に）希釈サンプルのスポットをつけてよい。０.７５μｌの希釈血清のスポットをＭＡＬＤＩプレート上につけた後、０.７５μｌの３５ｍｇ／ｍｌのシナピン酸（５０％アセトニトリルおよび０.１％トリフルオロ酢酸（ＴＦＡ）中）を加えて上下に５回ピペッティングすることによって混合してよい。プレートを室温で乾燥させてよい。本発明の原理に従って、血清の調製および処理のために他の技術および方法が利用されてよいことが理解されるべきである。
【００２２】
陽イオンについては、スペクトルを自動または手動収集するＶｏｙａｇｅｒ ＤＥ−ＰＲＯまたはＤＥ−ＳＴＲ ＭＡＬＤＩ ＴＯＦ質量分析計を用いて、リニアモードにて質量スペクトルを得てよい。各ＭＡＬＤＩスポット内の７または５個の位置から７５または１００個のスペクトルを収集し、各血清標本について５２５または５００個のスペクトルの平均を作成する。標準タンパク質の混合物（インスリン（ウシ）、チオレドキシン（大腸菌）、およびアポミオグロビン（ウマ））を用いてスペクトルを外部較正する。
【００２３】
ステップ１０６では、ステップ１０４にて得られたスペクトルを１つ以上の所定の前処理ステップにかける。前処理ステップ１０６は、ステップ１０４にて得られた質量スペクトルデータに作用するソフトウェア命令を用いて、汎用コンピューター内で実行される。前処理ステップ１０６は、バックグラウンド減算（ステップ１０８）、正規化（ステップ１１０）およびアライメント（alignment）（ステップ１１２）を含む。バックグラウンド減算のステップは、好ましくはスペクトル中のバックグラウンドのロバストな非対称的推定（robust, asymmetrical estimate）を作成することを含み、スペクトルからバックグラウンドを減算する。ステップ１０８は、公開された米国出願２００７／０２３１９２１および米国２００５／０２６７６８９（参照することによって本明細書に援用される）に記載されたバックグラウンド減算技術を用いる。正規化ステップ１１０は、バックグラウンド減算したスペクトルの正規化を含む。我々の先願の米国特許出願２００７／０２３１９２１に記載されているように、正規化は部分イオン電流の正規化（partial ion current normalization)、または全イオン電流の正規化（total ion current normalization）の形態をとりうる。ステップ１１２は、米国２００７／０２３１９２１に記載されているように、正規化したバックグラウンド減算したスペクトルを所定の質量スケールにアライメントするが、これは分類子によって用いられる訓練集合（training set）の研究から得ることができる。
【００２４】
前処理ステップ１０６を行った時点で、プロセス１００は、所定のｍ／ｚ範囲にわたるスペクトル内の選択した特徴（ピーク）の値を得るステップ１１４へ進む。ピーク検出アルゴリズム（peak finding algorithm）のピーク幅設定を用いて、正規化し、バックグラウンド減算した振幅をこれらのｍ／ｚ範囲にわたって積分してよく、この積分した値（すなわち、特徴の幅の間の曲線下面積）を特徴に割り当ててよい。このｍ／ｚ範囲内にピークが検出されなかったスペクトルについては、積分範囲は現在のｍ／ｚ位置でのピーク幅に対応する幅を有するこの特徴の平均ｍ／ｚ位置周りの間隔として定義してよい。このステップは、我々の先願の米国特許出願２００７／０２３１９２１にもさらに詳細に開示されている。
【００２５】
ステップ１１４では、米国２００７／０２３１９２１として公開された我々の特許出願に記載されているように、スペクトル内の特徴の積分強度値は、１つ以上の下記のｍ／ｚ範囲で得られる：
５７３２〜５７９５
５８１１〜５８７５
６３９８〜６４６９
１１３７６〜１１５１５
１１４５９〜１１５９９
１１６１４〜１１７５６
１１６８７〜１１８３１
１１８３０〜１１９７６
１２３７５〜１２５２９
２３１８３〜２３５２５
２３２７９〜２３６２２および
６５９０２〜６７５０２。
【００２６】
好ましい実施態様では、値はこれらのｍ／ｚ範囲の少なくとも８個で得られ、より好ましくはこれらの範囲の全１２個で得られる。これらのピークの有意性および検出方法は、先願の米国特許出願公開２００７／０２３１９２１で説明されている。
【００２７】
ステップ１１６では、ステップ１１４で得られた値を分類子（図示している実施態様ではＫ−最近傍（ＫＮＮ）分類子）に供給する。分類子は、多数の他の患者（ＮＳＣＬＣまたはＣＲＣ癌患者）から得たクラス標識したスペクトル（class labeled spectra）の訓練集合（training set）を利用する。１つの特定の実施態様では、訓練集合（training set）は、多数のＮＳＣＬＣ患者から得たクラス標識したスペクトル（class labeled spectra）を含む。１１４で得られた値および訓練集合（training set）へのＫＮＮ分類アルゴリズムの適用は、我々の米国特許出願公開２００７／０２３１９２１で説明されている。確率的（probabilistic）ＫＮＮ分類子または他の分類子を含む他の分類子が用いられてもよい。
【００２８】
ステップ１１８では、分類子は、「良好」、「不良」または「未決定（undefined）」としてスペクトルを標識する。上記のように、ステップ１０４〜１１８は、特定の患者サンプルから採取した３つの別々の一定分量について並行して行う。ステップ１２０では、全３つの一定分量が同一のクラス標識（class label）を生じるかどうかを決定するためのチェックを行う。同一でない場合、ステップ１２２に示すように未決定（undefined）の結果が返される。全ての一定分量が同一の標識を生じた場合、ステップ１２４に示すように標識を報告する。
【００２９】
ステップ１２４で報告された標識が「良好」である場合、患者はＥＧＦＲ経路を標的にする薬物の投与が有効である可能性が高いことを示し、また、治療過程の患者をモニタリングしている場合には連続投与が有効である可能性が高いことを示す。ステップ１２４で報告された標識が「不良」である場合、患者はＥＧＦＲ経路を標的にする薬物の投与が有効である可能性が低いことを示す。
【００３０】
ステップ１０６、１１４、１１６および１１８は、典型的には、前処理ステップ１０６、ステップ１１４におけるスペクトル値の取得、ステップ１１６におけるＫＮＮ分類アルゴリズムの適用、およびステップ１１８におけるクラス標識（class label）の発生をコードするソフトウェアを用いたプログラム化した汎用コンピューターにて行われることが理解されるであろう。ステップ１１６で用いられるクラス標識したスペクトル（class labeled spectra）の訓練集合（training set）は、コンピューター内のメモリーまたはコンピューターにアクセスできるメモリーに格納される。
【００３１】
上記の方法を、図１と併せて、セツキシマブ（商品名エルビタックス、イムクローン）での治療前に収集したＣＲＣ患者から採取した一組の８８個の血漿サンプルに適用した。これらのうち、４９個は標識「良好」を生じ、３６個は標識「不良」を生じ、３個は標識「未決定（undefined）」を生じた。分析は完全に盲検様式にて行い、標識の決定の間に入手できる臨床データはなかった。標識が生じた時点で、臨床データを非盲検にし、エンドポイント「無増悪生存率」についての臨床データから無増悪生存率についてのカプラン・マイヤー分析を行うことが可能となった。「良好」および「不良」と標識された患者について、カプラン・マイヤー曲線を図２に示す。「良好」と標識された患者は、「不良」と標識された患者よりもセツキシマブでの治療後により良好な予後を有し、不良に対する良好のハザード比は０.５７（９５％ ＣＩ：.３１−.８３）であった。良好および不良曲線は統計的に有意に異なっており、ログランク（log-rank）ｐ値は０.００７である。この結果は、本願に記載した試験がＣＲＣ患者をセツキシマブでの治療後に統計的に異なる予後を有する群に分離するのに用いることができることを示すものである。
【００３２】
上記の考察から、当然のことながら我々は、結腸直腸癌（ＣＲＣ）患者について、ＥＧＦＲ経路を標的にする薬物による治療が有効である可能性が高いかどうかを決定する方法であって、
ａ）該患者より採取した血液に基づくサンプルから質量スペクトルを得ること；
ｂ）ステップａ）にて得られた質量スペクトルに、１つ以上の所定の前処理ステップを行うこと；
ｃ）ステップｂ）にて質量スペクトルに前処理ステップを行った後、１つ以上の所定のｍ／ｚ範囲で、該スペクトルの選択された特徴の積分強度値を得ること；および
ｄ）該薬物による治療が有効である可能性が高いか低いかについて該患者を同定するために、他の患者より採取した血液に基づくサンプルから作成したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）を含む訓練集合（training set）を用いる分類アルゴリズムに、ステップｃ）にて得られた値を用いること
の各ステップを含む方法を記載した。
【００３３】
好ましい実施態様では、１つ以上のｍ／ｚ範囲は、
５７３２〜５７９５
５８１１〜５８７５
６３９８〜６４６９
１１３７６〜１１５１５
１１４５９〜１１５９９
１１６１４〜１１７５６
１１６８７〜１１８３１
１１８３０〜１１９７６
１２３７５〜１２５２９
２３１８３〜２３５２５
２３２７９〜２３６２２および
６５９０２〜６７５０２
からなるｍ／ｚ範囲の群から選択される１つ以上のｍ／ｚ範囲を含む。
【００３４】
必ずというわけではないが、好ましくは、質量スペクトルはＭＡＬＤＩ質量分析計から得られたものである。
【００３５】
用語「結腸直腸癌」は、該用語について当該技術分野で理解されているように、結腸および直腸のいずれの癌も包含するように広く解釈されることを意図する。
【００３６】
開示した好ましい実施態様の特定の細部の変動は、当然のことながら本発明の範囲から逸脱しない限り可能である。範囲の全ての疑問は、添付の特許請求の範囲を参照することによって決定される。
【技術分野】
【０００１】
背景
本発明は、癌患者について、上皮増殖因子受容体（ＥＧＦＲ）経路を標的にする薬物による治療が有効である可能性が高いことを同定する分野に関する。治療の最初の選択の同定は、該患者から採取した血液サンプルの質量スペクトル分析を、該疾患を有する他の患者から得たクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）の訓練集合（training set）を用いた分類アルゴリズムと併用することを含む。
【背景技術】
【０００２】
非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）は、米国において男女共に癌による死亡の主要原因である。少なくとも４つの異なる型のＮＳＣＬＣが存在し、腺癌、扁平上皮癌、大細胞癌、および気管支肺胞癌が含まれる。肺の扁平上皮（類表皮）癌は、喫煙と最も頻繁に関連する顕微鏡的癌（microscopic type of cancer）である。肺の腺癌は、米国において全肺癌症例の５０％以上の割合を占める。この癌は女性によく見られ、さらに非喫煙者に最も頻繁に見られる型である。大細胞癌、特に神経内分泌特性を有するものは、一般に脳への腫瘍の転移と関連する。ＮＳＣＬＣが血流に入ると、遠位部位、例えば肝臓、骨、脳、および肺内の他の場所などに転移しうる。
【０００３】
ＮＳＣＬＣの治療は、長年にわたって比較的不良であった。化学療法は、進行癌の中心的な治療であるが、限局した癌を除いて、効果はほんのわずかである。外科手術はＮＳＣＬＣについての最も可能性のある根治的な治療選択肢であるが、癌の病期に依存していつでも可能というわけではない。
【０００４】
ＮＳＣＬＣ患者を治療するための抗癌剤開発の最近の取り組みは、癌細胞が増殖および分裂する能力を減少または除去することに集中している。これらの抗癌剤は、増殖するか死亡するかを指示する細胞へのシグナルを破壊するために用いられる。通常、細胞増殖は、細胞が受容するシグナルによってしっかりと制御されている。しかしながら癌では、このシグナル伝達に異常が生じ、細胞が制御不能な様式にて増殖および分裂を続け、それによって腫瘍が形成される。これらのシグナル伝達経路の１つは、上皮増殖因子と呼ばれる体内の化学物質が、体内の多くの細胞の表面に見られる受容体に結合すると始まる。上皮増殖因子受容体（ＥＧＦＲ）として知られる該受容体は、細胞内に見られるチロシンキナーゼ（ＴＫ）と呼ばれる酵素の活性化を通じて細胞にシグナルを送る。該シグナルは、細胞に増殖および分裂することを知らせるために用いられる。
【０００５】
腫瘍学における標的療法の使用は、以前は化学療法が唯一の実行可能な選択肢であった進行期の固形腫瘍における治療選択を改善するための新たな機会を開いた。例えば、上皮増殖因子受容体（ＥＧＦＲ）経路を標的にする薬物（タルセバ（エルロチニブ）、エルビタックス（セツキシマブ）、イレッサ（ゲフィチニブ）を含み、これらに限定されない）が認可され、また、進行期の固形腫瘍、特に非小細胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）の治療について評価段階にある。Metro G et al, Rev Recent Clin Trials. 2006 Jan;1(1):1-13。
【０００６】
ほとんど全ての全身性の癌治療の１つの限界は、単剤が少数の患者のみに有効であろうということである。標的療法の分野の発達に従って、予測バイオマーカーがいかなる治療の成功にも不可欠であることが明らかになりつつある。実際、規制当局によって近年認可された多くの薬剤は、普遍的な分子改変を持つ疾患におけるものであり、それゆえ事実上の予測マーカーであり（例えば慢性骨髄性白血病におけるイマチニブ）、または患者を選択するアッセイと併せて用いられるものである（例えばＨＥＲ２陽性乳癌におけるトラスツズマブ）。同様に、標的薬剤を任意抽出の患者集団に投与すると、中程度〜非存在の奏功率が通常伴う（例えばＨＮＳＣＣにおけるゲフィチニブ２５０ｍｇ）。これらのマーカーは個々の患者が利益を得る可能性を顕著に増加させうるため、表面上は、いずれかの薬物の開発の成功は、その有効性の予測因子と関連するはずである。罹患率および無効な薬剤で癌患者を治療する負担を考えると、これらの努力に取り組むことが不可欠である。
【０００７】
一部の試験ではＥＧＦＲ−阻害剤（ＥＧＦＲ−Ｉ）が任意抽出の集団においてさえ十分な生存利益を生じることが示されている一方、他の試験では実質的利益がなかった。これは、アストラゼネカがＥＧＦＲ−チロシンキナーゼ阻害剤（ＴＫＩ）（ゲフィチニブ、イレッサ）を米国市場から回収する原因となっている。認可されたＥＧＦＲ−Ｉの場合でさえ、ＥＧＦＲ−Ｉによる治療が有効であるかもしれない患者を、有効である可能性が低い患者に対して同定するために、効率的かつ信頼できる試験が必要であることがますます明らかになっている。Ladanyi M, et al., Mod Pathol. 2008 May; 21 Suppl 2:S16-22。
【０００８】
米国特許公開２００７／０２３１９２１として公開された我々の先願の米国特許出願１１／３９６，３２８において、我々は、質量分析を用いた単純な血清に基づく前治療試験、ならびに分類子（classifier）および疾患を有する他の患者から採取したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）の訓練集合（training set）を用いた最新のデータ分析技術が、非小細胞肺癌患者においてＥＧＦＲ経路を標的にする薬物による治療のための患者選択が期待できることを示した。Taguchi F. et al, JNCI 2007 v99(11), 838-846も参照のこと（その内容は参照することによって本明細書に援用される）。その商用版にてＶｅｒｉＳｔｒａｔと呼ばれる該試験は、前治療の血清または血漿サンプルに、標識「ＶｅｒｉＳｔｒａｔ良好」または「ＶｅｒｉＳｔｒａｔ不良」を割り当てる。該JNCIの論文には、「ＶｅｒｉＳｔｒａｔ良好」患者がＶｅｒｉＳｔｒａｔ不良患者よりもＥＧＦＲ−Ｉ治療が有効である可能性が高く、「ＶｅｒｉＳｔｒａｔ不良」患者に対する「ＶｅｒｉＳｔｒａｔ良好」患者のハザード比がおよそ０.５であることが示されている。
【０００９】
結腸直腸癌（「ＣＲＣ」）は、結腸または直腸の癌である。結腸は大腸の最下部であり、食物が通過する消化器系の最後の部分である。直腸は結腸の最後の部分であり、そこを通って固形廃棄物が体から排出される。結腸直腸癌は癌の最も一般的な形態の１つである。それは、米国人男性において、肺癌および前立腺癌に次いで３番目に多い癌である。それは、女性においても、肺癌および乳癌に次いで３番目に多い癌である。結腸直腸癌は、米国において毎年全ての新たな癌症例の約１０パーセントを占める。それは、癌による全ての死亡の約１０パーセントも占める。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１０】
発明の概略
我々は、我々の先願の特許出願に記載した患者サンプルの質量スペクトル分析の方法および訓練集合（training set）を用いた分類が、ＮＳＣＬＣ患者について、ＥＧＦＲ経路を標的にする薬物が有効である可能性が高いことを最初に同定する選択手段を提供するだけではなく、該方法が該薬物、特にモノクローナル抗体であるＥＧＦＲ−阻害剤（ＥＧＦＲ−Ｉ）、例えばセツキシマブ（エルビタックス）およびパニツムマブによる治療についてのＣＲＣ患者の選択のための選択手段を提供することも発見した。
【００１１】
さらに、この開示の方法は単純な血液サンプルのみを必要とするため、該方法は該患者の選択についての迅速で使いやすい（non-intrusive）手法を可能にする。
【００１２】
１つの特定の実施態様では、ＣＲＣ患者について、ＥＧＦＲ経路を標的にする薬物（例えば、エルビタックス（セツキシマブ）または均等物などのＥＧＦＲ−Ｉ）による治療が有効である可能性が高いかどうかを決定する方法であって、
ａ）該患者より採取した血液に基づくサンプルから質量スペクトルを得ること；
ｂ）ステップａ）にて得られた質量スペクトルに、１つ以上の所定の前処理ステップを行うこと；
ｃ）ステップｂ）にて質量スペクトルに前処理ステップを行った後、１つ以上の所定のｍ／ｚ範囲で、該スペクトルの選択された特徴の積分強度値を得ること；および
ｄ）該薬物による治療が有効である可能性が高いか低いかについて該患者を同定するために、他の患者より採取した血液に基づくサンプルから作成したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）を含む訓練集合（training set）を用いる分類アルゴリズムに、ステップｃ）にて得られた値を用いること
の各ステップを含む方法を開示する。
【００１３】
該方法に用いるための質量スペクトルの１つ以上の所定のｍ／ｚ範囲は、下記で説明する。
【００１４】
好ましい実施態様では、該薬物はモノクローナル抗体である上皮増殖因子受容体阻害剤を含む。
【００１５】
好ましい実施態様では、所定の前処理ステップは、バックグラウンド減算スペクトルを作成するバックグラウンド減算ステップ、およびバックグラウンド減算スペクトルの正規化（normalization）を行う正規化ステップを含む。
【００１６】
好ましい実施態様では、訓練集合（training set）は、非小細胞肺癌患者から得られた血液に基づくサンプルから作成したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本発明の好ましい実施態様に従った、ＥＧＦＲ−Ｉによる治療のためのＣＲＣ患者の選択方法を示すフローチャートである。
【図２】図２は、セツキシマブで治療した一組の結腸直腸癌患者についてのカプラン・マイヤープロットおよび図１の方法を用いた血清サンプルに割り当てられたクラス標識（class label）である。該プロットは、「良好」と標識された患者が「不良」と標識された患者よりもセツキシマブでの治療後により良好な予後を有し、不良に対する良好のハザード比が０.５７（９５％ ＣＩ：.３１−.８３）であったことを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
詳細な記載
我々は、ＥＧＦＲ−Ｉで治療した再発性および／または転移性のＮＳＣＬＣおよびＣＲＣ患者から採取した血清または血漿サンプルのみならず、ＥＧＦＲ−Ｉで治療しなかった患者から採取したサンプルからもＭＳ特性を調べた。ＭＡＬＤＩ質量スペクトルは各サンプルから得、生存比較のために各患者を「良好」または「不良」転帰群に分類した。我々は、ＭＳ特性が全てのＥＧＦＲＩ治療コホート（cohorts）において生存転帰を予測するものであることを発見した。
【００１９】
ＥＧＦＲ−Ｉ標的薬物での治療のためのＮＳＣＬＣおよびＣＲＣ患者の選択方法は、フローチャート形態の図１にプロセス１００として図示している。
【００２０】
ステップ１０２では、血清または血漿サンプルを患者から得る。１つの実施態様では、血清サンプルを３つの一定分量に分離し、質量分析ならびに続くステップ１０４、１０６（サブステップ１０８、１１０および１１２を含む）、１１４、１１６および１１８を各一定分量について独立に行う。
【００２１】
ステップ１０４では、サンプルを質量分析にかける。質量分析の好ましい方法は、マトリックス支援レーザー脱離イオン化（ＭＡＬＤＩ）飛行時間型（ＴＯＦ）質量分析であるが、他の方法も可能である。当該技術分野では通常のことであるが、質量分析は多数の質量／電荷（ｍ／ｚ）値で強度値を表すデータ点を生じる。１つの例となる実施態様では、サンプルを解凍し、摂氏４度にて１５００ｒｐｍで５分間遠心分離する。さらに、血清サンプルは、ミリＱ水中で１：１０または１：５に希釈してよい。ＭＡＬＤＩプレート上のランダムに決めた位置に３つ組にて（すなわち、３つの異なるＭＡＬＤＩ標的上に）希釈サンプルのスポットをつけてよい。０.７５μｌの希釈血清のスポットをＭＡＬＤＩプレート上につけた後、０.７５μｌの３５ｍｇ／ｍｌのシナピン酸（５０％アセトニトリルおよび０.１％トリフルオロ酢酸（ＴＦＡ）中）を加えて上下に５回ピペッティングすることによって混合してよい。プレートを室温で乾燥させてよい。本発明の原理に従って、血清の調製および処理のために他の技術および方法が利用されてよいことが理解されるべきである。
【００２２】
陽イオンについては、スペクトルを自動または手動収集するＶｏｙａｇｅｒ ＤＥ−ＰＲＯまたはＤＥ−ＳＴＲ ＭＡＬＤＩ ＴＯＦ質量分析計を用いて、リニアモードにて質量スペクトルを得てよい。各ＭＡＬＤＩスポット内の７または５個の位置から７５または１００個のスペクトルを収集し、各血清標本について５２５または５００個のスペクトルの平均を作成する。標準タンパク質の混合物（インスリン（ウシ）、チオレドキシン（大腸菌）、およびアポミオグロビン（ウマ））を用いてスペクトルを外部較正する。
【００２３】
ステップ１０６では、ステップ１０４にて得られたスペクトルを１つ以上の所定の前処理ステップにかける。前処理ステップ１０６は、ステップ１０４にて得られた質量スペクトルデータに作用するソフトウェア命令を用いて、汎用コンピューター内で実行される。前処理ステップ１０６は、バックグラウンド減算（ステップ１０８）、正規化（ステップ１１０）およびアライメント（alignment）（ステップ１１２）を含む。バックグラウンド減算のステップは、好ましくはスペクトル中のバックグラウンドのロバストな非対称的推定（robust, asymmetrical estimate）を作成することを含み、スペクトルからバックグラウンドを減算する。ステップ１０８は、公開された米国出願２００７／０２３１９２１および米国２００５／０２６７６８９（参照することによって本明細書に援用される）に記載されたバックグラウンド減算技術を用いる。正規化ステップ１１０は、バックグラウンド減算したスペクトルの正規化を含む。我々の先願の米国特許出願２００７／０２３１９２１に記載されているように、正規化は部分イオン電流の正規化（partial ion current normalization)、または全イオン電流の正規化（total ion current normalization）の形態をとりうる。ステップ１１２は、米国２００７／０２３１９２１に記載されているように、正規化したバックグラウンド減算したスペクトルを所定の質量スケールにアライメントするが、これは分類子によって用いられる訓練集合（training set）の研究から得ることができる。
【００２４】
前処理ステップ１０６を行った時点で、プロセス１００は、所定のｍ／ｚ範囲にわたるスペクトル内の選択した特徴（ピーク）の値を得るステップ１１４へ進む。ピーク検出アルゴリズム（peak finding algorithm）のピーク幅設定を用いて、正規化し、バックグラウンド減算した振幅をこれらのｍ／ｚ範囲にわたって積分してよく、この積分した値（すなわち、特徴の幅の間の曲線下面積）を特徴に割り当ててよい。このｍ／ｚ範囲内にピークが検出されなかったスペクトルについては、積分範囲は現在のｍ／ｚ位置でのピーク幅に対応する幅を有するこの特徴の平均ｍ／ｚ位置周りの間隔として定義してよい。このステップは、我々の先願の米国特許出願２００７／０２３１９２１にもさらに詳細に開示されている。
【００２５】
ステップ１１４では、米国２００７／０２３１９２１として公開された我々の特許出願に記載されているように、スペクトル内の特徴の積分強度値は、１つ以上の下記のｍ／ｚ範囲で得られる：
５７３２〜５７９５
５８１１〜５８７５
６３９８〜６４６９
１１３７６〜１１５１５
１１４５９〜１１５９９
１１６１４〜１１７５６
１１６８７〜１１８３１
１１８３０〜１１９７６
１２３７５〜１２５２９
２３１８３〜２３５２５
２３２７９〜２３６２２および
６５９０２〜６７５０２。
【００２６】
好ましい実施態様では、値はこれらのｍ／ｚ範囲の少なくとも８個で得られ、より好ましくはこれらの範囲の全１２個で得られる。これらのピークの有意性および検出方法は、先願の米国特許出願公開２００７／０２３１９２１で説明されている。
【００２７】
ステップ１１６では、ステップ１１４で得られた値を分類子（図示している実施態様ではＫ−最近傍（ＫＮＮ）分類子）に供給する。分類子は、多数の他の患者（ＮＳＣＬＣまたはＣＲＣ癌患者）から得たクラス標識したスペクトル（class labeled spectra）の訓練集合（training set）を利用する。１つの特定の実施態様では、訓練集合（training set）は、多数のＮＳＣＬＣ患者から得たクラス標識したスペクトル（class labeled spectra）を含む。１１４で得られた値および訓練集合（training set）へのＫＮＮ分類アルゴリズムの適用は、我々の米国特許出願公開２００７／０２３１９２１で説明されている。確率的（probabilistic）ＫＮＮ分類子または他の分類子を含む他の分類子が用いられてもよい。
【００２８】
ステップ１１８では、分類子は、「良好」、「不良」または「未決定（undefined）」としてスペクトルを標識する。上記のように、ステップ１０４〜１１８は、特定の患者サンプルから採取した３つの別々の一定分量について並行して行う。ステップ１２０では、全３つの一定分量が同一のクラス標識（class label）を生じるかどうかを決定するためのチェックを行う。同一でない場合、ステップ１２２に示すように未決定（undefined）の結果が返される。全ての一定分量が同一の標識を生じた場合、ステップ１２４に示すように標識を報告する。
【００２９】
ステップ１２４で報告された標識が「良好」である場合、患者はＥＧＦＲ経路を標的にする薬物の投与が有効である可能性が高いことを示し、また、治療過程の患者をモニタリングしている場合には連続投与が有効である可能性が高いことを示す。ステップ１２４で報告された標識が「不良」である場合、患者はＥＧＦＲ経路を標的にする薬物の投与が有効である可能性が低いことを示す。
【００３０】
ステップ１０６、１１４、１１６および１１８は、典型的には、前処理ステップ１０６、ステップ１１４におけるスペクトル値の取得、ステップ１１６におけるＫＮＮ分類アルゴリズムの適用、およびステップ１１８におけるクラス標識（class label）の発生をコードするソフトウェアを用いたプログラム化した汎用コンピューターにて行われることが理解されるであろう。ステップ１１６で用いられるクラス標識したスペクトル（class labeled spectra）の訓練集合（training set）は、コンピューター内のメモリーまたはコンピューターにアクセスできるメモリーに格納される。
【００３１】
上記の方法を、図１と併せて、セツキシマブ（商品名エルビタックス、イムクローン）での治療前に収集したＣＲＣ患者から採取した一組の８８個の血漿サンプルに適用した。これらのうち、４９個は標識「良好」を生じ、３６個は標識「不良」を生じ、３個は標識「未決定（undefined）」を生じた。分析は完全に盲検様式にて行い、標識の決定の間に入手できる臨床データはなかった。標識が生じた時点で、臨床データを非盲検にし、エンドポイント「無増悪生存率」についての臨床データから無増悪生存率についてのカプラン・マイヤー分析を行うことが可能となった。「良好」および「不良」と標識された患者について、カプラン・マイヤー曲線を図２に示す。「良好」と標識された患者は、「不良」と標識された患者よりもセツキシマブでの治療後により良好な予後を有し、不良に対する良好のハザード比は０.５７（９５％ ＣＩ：.３１−.８３）であった。良好および不良曲線は統計的に有意に異なっており、ログランク（log-rank）ｐ値は０.００７である。この結果は、本願に記載した試験がＣＲＣ患者をセツキシマブでの治療後に統計的に異なる予後を有する群に分離するのに用いることができることを示すものである。
【００３２】
上記の考察から、当然のことながら我々は、結腸直腸癌（ＣＲＣ）患者について、ＥＧＦＲ経路を標的にする薬物による治療が有効である可能性が高いかどうかを決定する方法であって、
ａ）該患者より採取した血液に基づくサンプルから質量スペクトルを得ること；
ｂ）ステップａ）にて得られた質量スペクトルに、１つ以上の所定の前処理ステップを行うこと；
ｃ）ステップｂ）にて質量スペクトルに前処理ステップを行った後、１つ以上の所定のｍ／ｚ範囲で、該スペクトルの選択された特徴の積分強度値を得ること；および
ｄ）該薬物による治療が有効である可能性が高いか低いかについて該患者を同定するために、他の患者より採取した血液に基づくサンプルから作成したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）を含む訓練集合（training set）を用いる分類アルゴリズムに、ステップｃ）にて得られた値を用いること
の各ステップを含む方法を記載した。
【００３３】
好ましい実施態様では、１つ以上のｍ／ｚ範囲は、
５７３２〜５７９５
５８１１〜５８７５
６３９８〜６４６９
１１３７６〜１１５１５
１１４５９〜１１５９９
１１６１４〜１１７５６
１１６８７〜１１８３１
１１８３０〜１１９７６
１２３７５〜１２５２９
２３１８３〜２３５２５
２３２７９〜２３６２２および
６５９０２〜６７５０２
からなるｍ／ｚ範囲の群から選択される１つ以上のｍ／ｚ範囲を含む。
【００３４】
必ずというわけではないが、好ましくは、質量スペクトルはＭＡＬＤＩ質量分析計から得られたものである。
【００３５】
用語「結腸直腸癌」は、該用語について当該技術分野で理解されているように、結腸および直腸のいずれの癌も包含するように広く解釈されることを意図する。
【００３６】
開示した好ましい実施態様の特定の細部の変動は、当然のことながら本発明の範囲から逸脱しない限り可能である。範囲の全ての疑問は、添付の特許請求の範囲を参照することによって決定される。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
結腸直腸癌（ＣＲＣ）患者について、ＥＧＦＲ経路を標的にする薬物による治療が有効である可能性が高いかどうかを決定する方法であって、
ａ）該患者より採取した血液に基づくサンプルから質量スペクトルを得ること；
ｂ）ステップａ）にて得られた質量スペクトルに、１つ以上の所定の前処理ステップを行うこと；
ｃ）ステップｂ）にて質量スペクトルに前処理ステップを行った後、１つ以上の所定のｍ／ｚ範囲で、該スペクトルの選択された特徴の積分強度値を得ること；および
ｄ）該薬物による治療が有効である可能性が高いか低いかについて該患者を同定するために、他の患者より採取した血液に基づくサンプルから作成したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）を含む訓練集合（training set）を用いる分類アルゴリズムに、ステップｃ）にて得られた値を用いること
の各ステップを含む方法であって、
１つ以上のｍ／ｚ範囲が、
５７３２〜５７９５
５８１１〜５８７５
６３９８〜６４６９
１１３７６〜１１５１５
１１４５９〜１１５９９
１１６１４〜１１７５６
１１６８７〜１１８３１
１１８３０〜１１９７６
１２３７５〜１２５２９
２３１８３〜２３５２５
２３２７９〜２３６２２および
６５９０２〜６７５０２
からなるｍ／ｚ範囲の群から選択される１つ以上のｍ／ｚ範囲を含み、
かつ、該薬物が、モノクローナル抗体である上皮増殖因子受容体阻害剤を含む方法。
【請求項２】
質量スペクトルがＭＡＬＤＩ質量分析計から得られたものである、請求項１の方法。
【請求項３】
所定の前処理ステップが、バックグラウンド減算スペクトルを作成するバックグラウンド減算ステップ、およびバックグラウンド減算スペクトルの正規化を行う正規化ステップを含む、請求項１の方法。
【請求項４】
訓練集合（training set）が非小細胞肺癌患者より得られた血液に基づくサンプルから作成したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）を含む、請求項１の方法。
【請求項１】
結腸直腸癌（ＣＲＣ）患者について、ＥＧＦＲ経路を標的にする薬物による治療が有効である可能性が高いかどうかを決定する方法であって、
ａ）該患者より採取した血液に基づくサンプルから質量スペクトルを得ること；
ｂ）ステップａ）にて得られた質量スペクトルに、１つ以上の所定の前処理ステップを行うこと；
ｃ）ステップｂ）にて質量スペクトルに前処理ステップを行った後、１つ以上の所定のｍ／ｚ範囲で、該スペクトルの選択された特徴の積分強度値を得ること；および
ｄ）該薬物による治療が有効である可能性が高いか低いかについて該患者を同定するために、他の患者より採取した血液に基づくサンプルから作成したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）を含む訓練集合（training set）を用いる分類アルゴリズムに、ステップｃ）にて得られた値を用いること
の各ステップを含む方法であって、
１つ以上のｍ／ｚ範囲が、
５７３２〜５７９５
５８１１〜５８７５
６３９８〜６４６９
１１３７６〜１１５１５
１１４５９〜１１５９９
１１６１４〜１１７５６
１１６８７〜１１８３１
１１８３０〜１１９７６
１２３７５〜１２５２９
２３１８３〜２３５２５
２３２７９〜２３６２２および
６５９０２〜６７５０２
からなるｍ／ｚ範囲の群から選択される１つ以上のｍ／ｚ範囲を含み、
かつ、該薬物が、モノクローナル抗体である上皮増殖因子受容体阻害剤を含む方法。
【請求項２】
質量スペクトルがＭＡＬＤＩ質量分析計から得られたものである、請求項１の方法。
【請求項３】
所定の前処理ステップが、バックグラウンド減算スペクトルを作成するバックグラウンド減算ステップ、およびバックグラウンド減算スペクトルの正規化を行う正規化ステップを含む、請求項１の方法。
【請求項４】
訓練集合（training set）が非小細胞肺癌患者より得られた血液に基づくサンプルから作成したクラス標識したスペクトル（class-labeled spectra）を含む、請求項１の方法。
【図１】
【図２】
【図２】
【公表番号】特表２０１２−５０７０３３（Ｐ２０１２−５０７０３３Ａ）
【公表日】平成２４年３月２２日（２０１２．３．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−５３４５３６（Ｐ２０１１−５３４５３６）
【出願日】平成２１年１１月２０日（２００９．１１．２０）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００９／００６２６７
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／０８５２３４
【国際公開日】平成２２年７月２９日（２０１０．７．２９）
【出願人】（５０８２９３９６６）バイオデシックス・インコーポレイテッド (3)
【氏名又は名称原語表記】ＢＩＯＤＥＳＩＸ ＩＮＣ
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２４年３月２２日（２０１２．３．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１１月２０日（２００９．１１．２０）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２００９／００６２６７
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／０８５２３４
【国際公開日】平成２２年７月２９日（２０１０．７．２９）
【出願人】（５０８２９３９６６）バイオデシックス・インコーポレイテッド (3)
【氏名又は名称原語表記】ＢＩＯＤＥＳＩＸ ＩＮＣ
【Ｆターム（参考）】
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