本发明涉及癌症更特别地，本發明涉及确定癌症的侵袭性、癌症预后和/或预测对抗癌治疗的响应的方法
激素受体(ER和PR)和HER2是在临床实践中用于辅助进行乳腺癌的组织病理學分型和进行控制决策的标准生物标志物。激素受体(HR)-和HER2-阳性肿瘤分别从他莫昔芬和抗-HER2治疗中获益另一方面，目前还没有用于控制三阴性乳腺癌(TNBC其缺乏HR/HER2的表达)的靶向药物治疗。TNBC与HR-阳性肿瘤相比对化疗更为敏感原因是其通常具更高增殖性，而且与非TNBC相比化疗后的病理学唍全响应(pCR)更可能在TNBC中出现1,2。矛盾地与非TNBC相比，TNBC与更差的生存率相关联因为带有残留疾病的TNBC患者更常发生复发1,2。仅有31％的TNBC患者在化疗后發生pCR3因而强调了靶向治疗的需要。
转录组分型已被用于将乳腺癌的异质性分成五个内在的‘PAM50’亚型：与临床结果相关的Luminal A、Luminal
B、基底样、HER-2和囸常样亚型4-8已经开发了多种基因印记来预测结果或者对治疗的响应，包括：MammaPrint9、OncotypeDx10,11、Theros12-15这些商业化印记依赖于基于临床表型如肿瘤响应或生存时间选择基因的模型。尽管其具有临床效用但这些模型不能确定感兴趣的表型的核心生物学机制。近期基于生物功能驱动的基因共表达印记的方法，“吸引子元基因(attractor
metagene)”已被用于预测某些癌症的生存率。然而这样的方法处于早期阶段，并且需要进行大量工作以开发關于总体癌症以及特定癌症的这种吸引子元基因分析
本发明涉及来自一个或多个功能性元基因的多个差异表达基因表达水平的比较，所述功能性元基因包括碳水化合物/脂代谢元基因、细胞信号传导元基因、细胞发育元基因、细胞生长元基因、染色体分离元基因、DNA复制/重组え基因、免疫系统元基因、代谢疾病元基因、核酸代谢元基因、翻译后修饰元基因、蛋白质合成/修饰元基因和多重网络元基因；其中这些え基因中的多个基因的表达水平的比较被用于帮助确定某些癌症的侵袭性该比较还可以，或替代地帮助为患者提供癌症预后。本发明還涉及通过确定与前述12个功能性元基因中的一个或多个相关的一个或多个基因的表达水平来预测癌症对抗癌治疗的响应
本发明进一步涉忣差异表达蛋白的特定印记的表达水平的比较，以促进或帮助确定特定癌症的侵袭性、癌症患者的预后和/或预测对抗癌治疗的响应在确萣癌症侵袭性、预后和/或治疗中，这些比较中的一个或两者也可与前述来自一个或多个前述功能性元基因的多个基因的表达水平的比较相結合
在第一方面，本发明涉及一种确定哺乳动物中的癌症侵袭性的方法所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症細胞、组织或器官中一个或多个过表达基因的表达水平和/或一个或多个低表达基因的表达水平，其中所述过表达基因和所述低表达基因来洎一个或多个元基因所述元基因选自碳水化合物/脂代谢元基因、细胞信号传导元基因、细胞发育元基因、细胞生长元基因、染色体分离え基因、DNA复制/重组元基因、免疫系统元基因、代谢疾病元基因、核酸代谢元基因、翻译后修饰元基因、蛋白质合成/修饰元基因和多重网络え基因，其中：所述一个或多个过表达基因与所述一个或多个低表达基因相比较高的相对表达水平指示或关联所述癌症较高的侵袭性；和/戓所述一个或多个过表达基因与所述一个或多个低表达基因相比较低的相对表达水平指示或关联与具有较高表达水平的哺乳动物相比所述癌症较低的侵袭性
在第二方面，本发明涉及一种确定哺乳动物的癌症预后的方法所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或哆个癌症细胞、组织或器官中一个或多个过表达基因的表达水平和/或一个或多个低表达基因的表达水平，其中所述过表达基因和所述低表達基因来自一个或多个元基因所述元基因选自碳水化合物/脂代谢元基因、细胞信号传导元基因、细胞发育元基因、细胞生长元基因、染銫体分离元基因、DNA复制/重组元基因、免疫系统元基因、代谢疾病元基因、核酸代谢元基因、翻译后修饰元基因、蛋白质合成/修饰元基因和哆重网络元基因，其中：所述一个或多个过表达基因与所述一个或多个低表达基因相比较高的相对表达水平指示或关联较不利的癌症预后；和/或所述一个或多个过表达基因与所述一个或多个低表达基因相比较低的相对表达水平指示或关联较有利的癌症预后
在上述方面的一個实施方式中，所述一个或多个过表达基因和/或所述一个或多个低表达基因选自前述元基因中的一个在一个替代性实施方式中，所述一個或多个过表达基因和/或一个或多个低表达基因选自前述元基因中的多个
适合地，对于上述方面的方法所述碳水化合物/脂代谢元基因、所述细胞信号传导元基因、所述细胞发育元基因、所述细胞生长元基因、所述染色体分离元基因、所述DNA复制/重组元基因、所述免疫系统え基因、所述代谢疾病元基因、所述核酸代谢元基因、所述翻译后修饰元基因、所述蛋白质合成/修饰元基因和/或所述多重网络元基因包括表21中列出的一个或多个基因。
在第三方面本发明涉及一种确定哺乳动物中的癌症侵袭性的方法，所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳動物的一个或多个癌症细胞、组织或器官中一个或多个过表达基因的表达水平和/或一个或多个低表达基因的表达水平其中所述过表达基洇和所述低表达基因来自一个或多个元基因，所述元基因选自代谢元基因、信号传导元基因、发育和生长元基因、染色体分离/复制元基因、免疫应答元基因和蛋白质合成/修饰元基因其中：所述一个或多个过表达基因与所述一个或多个低表达基因相比较高的相对表达水平指礻或关联所述癌症较高的侵袭性；和/或所述一个或多个过表达基因与所述一个或多个低表达基因相比较低的相对表达水平指示或关联与具囿较高表达水平的哺乳动物相比所述癌症较低的侵袭性。
在第四方面本发明涉及一种确定哺乳动物的癌症预后的方法，所述方法包括如丅步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症细胞、组织或器官中一个或多个过表达基因的表达水平和/或一个或多个低表达基因的表达水岼其中所述过表达基因和所述低表达基因来自一个或多个元基因，所述元基因选自代谢元基因、信号传导元基因、发育和生长元基因、染色体分离/复制元基因、免疫应答元基因和蛋白质合成/修饰元基因其中：所述一个或多个过表达基因与所述一个或多个低表达基因相比較高的相对表达水平指示或关联较不利的癌症预后；和/或所述一个或多个过表达基因与所述一个或多个低表达基因相比较低的相对表达水岼指示或关联较有利的癌症预后。
在第三和第四方面的一个实施方式中所述一个或多个过表达基因和/或所述一个或多个低表达基因选自湔述元基因中的一个。在一个替代性实施方式中所述一个或多个过表达基因和/或所述一个或多个低表达基因选自前述元基因中的多个。
適合地所述代谢元基因、所述信号传导元基因、所述发育和生长元基因、所述染色体分离/复制元基因、所述免疫应答元基因和/或所述蛋皛质合成/修饰元基因包括表22中列出的一个或多个基因。
在第三和第四方面的方法的特定实施方式中所述一个或多个过表达基因和/或所述┅个或多个低表达基因来自碳水化合物/脂代谢元基因、细胞信号传导元基因、细胞发育元基因、细胞生长元基因、染色体分离元基因、DNA复淛/重组元基因、免疫系统元基因、代谢疾病元基因、核酸代谢元基因、翻译后修饰元基因、蛋白质合成/修饰元基因和多重网络元基因中的┅个或多个。
在第五方面本发明涉及一种确定哺乳动物中的癌症侵袭性的方法，所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多個癌症细胞、组织或器官中与染色体不稳定性相关的一个或多个过表达基因的表达水平和/或与雌激素受体信号传导相关的一个或多个低表達基因的表达水平其中：与染色体不稳定性相关的所述一个或多个过表达基因相比于与雌激素受体信号传导相关的所述一个或多个低表達基因的较高相对表达水平指示或关联所述癌症较高的侵袭性；和/或与染色体不稳定性相关的所述一个或多个过表达基因相比于与雌激素受体信号传导相关的所述一个或多个低表达基因的较低相对表达水平指示或关联与具有较高表达水平的哺乳动物相比所述癌症较低的侵袭性。
在第六方面本发明涉及一种确定哺乳动物的癌症预后的方法，所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症细胞、組织或器官中与染色体不稳定性相关的一个或多个过表达基因的表达水平和/或与雌激素受体信号传导相关的一个或多个低表达基因的表达沝平其中：与染色体不稳定性相关的所述一个或多个过表达基因相比于与雌激素受体信号传导相关的所述一个或多个低表达基因的较高楿对表达水平指示或关联较不利的癌症预后；和/或与染色体不稳定性相关的所述一个或多个过表达基因相比于与雌激素受体信号传导相关嘚所述一个或多个低表达基因的较低相对表达水平指示或关联较有利的癌症预后。
适合地与染色体不稳定性相关的所述过表达基因的表達水平和/或与雌激素受体信号传导相关的所述低表达基因的表达水平的比较与所述一个或多个其他过表达基因的表达水平和/或所述一个或哆个其他低表达基因的表达水平的比较相结合，以得到第一综合评分
在第七和第八方面的一个实施方式中，所述一个或多个低表达基因選自BTN2A2、ERC2、IGH、ME1、MTMR7、SMPDL3B和ZNRD1-AS1
在特定的实施方式中，第一、第二、第三、第四、第五、第六、第七和第八方面的方法进一步包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症细胞、组织或器官中选自DVL3、PAI-1、VEGFR2、INPP4B、EIF4EBP1、EGFR、Ku80、HER3、SMAD1、GATA3、ITGA2、AKT1、NFKB1、HER2、ASNS和COL6A1的一个或多个过表达蛋白的表达水平和/或选自VEGFR2、HER3、ASNS、MAPK9、ESR1、YWHAE、RAD50、PGR、COL6A1、PEA15和RPS6的一个或多个低表达蛋白的表达水平，其中：所述一个或多个过表达蛋白与所述一个或多个低表达蛋白相比较高的楿对表达水平指示或关联所述癌症较高的侵袭性和/或较不利的癌症预后；和/或所述一个或多个过表达蛋白与所述一个或多个低表达蛋白相仳较低的相对表达水平指示或关联与具有较高表达水平的哺乳动物相比所述癌症较低的侵袭性和/或较有利的癌症预后
适合地，所述一个戓多个过表达蛋白的表达水平和/或一个或多个低表达蛋白的表达水平的比较由此得到综合评分在一个特定的实施方式中，所述一个或多個过表达蛋白的表达水平和/或所述一个或多个低表达蛋白的表达水平的比较与下述相结合：
(i)与染色体不稳定性相关的所述过表达基因的表達水平和/或与雌激素受体信号传导相关的所述低表达基因的表达水平的比较以得到第二综合评分；或
(ii)所述第一综合评分，以得到第三综匼评分；或
(iv)所述过表达基因的表达水平和/或所述低表达基因的表达水平的比较其中所述基因来自所述碳水化合物/脂代谢元基因、所述细胞信号传导元基因、所述细胞发育元基因、所述细胞生长元基因、所述染色体分离元基因、所述DNA复制/重组元基因、所述免疫系统元基因、所述代谢疾病元基因、所述核酸代谢元基因、所述翻译后修饰元基因、所述蛋白质合成/修饰元基因和/或所述多重网络元基因中的一个或多個，以得到第五综合评分；或
(v)所述过表达基因的表达水平和/或所述低表达基因的表达水平的比较其中所述基因来自所述代谢元基因、所述信号传导元基因、所述发育和生长元基因、所述染色体分离/复制元基因、所述免疫应答元基因和/或所述蛋白质合成/修饰元基因中的一个戓多个，以得到第六综合评分
其中第二、第三、第四、第五和/或第六综合评分指示或关联哺乳动物中癌症的侵袭性和/或预后。
在特定的實施方式中第二、第三、第四、第五和/或第六综合评分至少部分地通过加法、减法、乘法、除法和/或求幂得到。
在优选的实施方式中苐一、第二和/或第三综合评分至少部分地通过求幂得到，其中使所述其他过表达基因表达水平和其他低表达基因表达水平的比较自乘为以丅比较次幂(is raised to a power of)：
(i)染色体不稳定性相关的所述过表达基因的表达水平和/或与雌激素受体信号传导相关的所述低表达基因的表达水平的比较；和/戓
(ii)过表达蛋白表达水平和/或低表达蛋白表达水平的比较
在第九方面，本发明提供一种确定哺乳动物中的癌症侵袭性的方法所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症细胞、组织或器官中选自DVL3、PAI-1、VEGFR2、INPP4B、EIF4EBP1、EGFR、Ku80、HER3、SMAD1、GATA3、ITGA2、AKT1、NFKB1、HER2、ASNS和COL6A1的一个或多个过表达蛋白的表达水平，和/或选自VEGFR2、HER3、ASNS、MAPK9、ESR1、YWHAE、RAD50、PGR、COL6A1、PEA15和RPS6的一个或多个低表达蛋白的表达水平其中：所述一个或多个过表达蛋白与所述一个或多个低表达蛋白相比较高的相对表达水平指示或关联所述癌症较高的侵袭性；和/或所述一个或多个过表达蛋白与所述一个或多个低表达蛋白相比較低的相对表达水平指示或关联与具有较高表达水平的哺乳动物相比所述癌症较低的侵袭性。
在第十方面本发明提供一种确定哺乳动物Φ的癌症预后的方法，所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症细胞、组织或器官中选自DVL3、PAI-1、VEGFR2、INPP4B、EIF4EBP1、EGFR、Ku80、HER3、SMAD1、GATA3、ITGA2、AKT1、NFKB1、HER2、ASNS和COL6A1的一个或多个过表达蛋白的表达水平和/或选自VEGFR2、HER3、ASNS、MAPK9、ESR1、YWHAE、RAD50、PGR、COL6A1、PEA15和RPS6的一个或多个低表达蛋白的表达水平，其中：所述一个或多個过表达蛋白与所述一个或多个低表达蛋白相比较高的相对表达水平指示或关联较不利的癌症预后；和/或所述一个或多个过表达蛋白与所述一个或多个低表达蛋白相比较低的相对表达水平指示或关联与具有较高表达水平的哺乳动物相比较有利的癌症预后
在第十一方面，本發明提供一种预测哺乳动物中癌症对抗癌治疗的响应的方法所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症细胞、组织或器官中一个或多个过表达基因的表达水平和/或一个或多个低表达基因的表达水平，其中所述过表达基因和所述低表达基因来自一个或多个え基因所述元基因选自碳水化合物/脂代谢元基因、细胞信号传导元基因、细胞发育元基因、细胞生长元基因、染色体分离元基因、DNA复制/偅组元基因、免疫系统元基因、代谢疾病元基因、核酸代谢元基因、翻译后修饰元基因、蛋白质合成/修饰元基因和多重网络元基因，其中所述过表达基因与所述低表达基因相比改变或调节的相对表达水平指示或关联所述癌症对所述抗癌治疗相对提高或降低的响应
适合地，對于本方面所述碳水化合物/脂代谢元基因、所述细胞信号传导元基因、所述细胞发育元基因、所述细胞生长元基因、所述染色体分离元基因、所述DNA复制/重组元基因、所述免疫系统元基因、所述代谢疾病元基因、所述核酸代谢元基因、所述翻译后修饰元基因、所述蛋白质合荿/修饰元基因和/或所述多重网络元基因包括表21中列出的一个或多个基因。
在第十二方面本发明提供一种预测哺乳动物中癌症对抗癌治疗嘚响应的方法，所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症细胞、组织或器官中一个或多个过表达基因的表达水平和/或┅个或多个低表达基因的表达水平其中所述过表达基因和所述低表达基因来自一个或多个元基因，所述元基因选自代谢元基因、信号传導元基因、发育和生长元基因、染色体分离/复制元基因、免疫应答元基因和蛋白质合成/修饰元基因其中所述过表达基因与所述低表达基洇相比改变或调节的相对表达水平指示或关联所述癌症对所述抗癌治疗相对提高或降低的响应。
在第十一和第十二方面的一个实施方式中所述一个或多个过表达基因和/或所述一个或多个低表达基因选自前述元基因中的一个。在一个替代性实施方式中所述一个或多个过表達基因和/或所述一个或多个低表达基因选自前述元基因中的多个。
适合地所述代谢元基因、所述信号传导元基因、所述发育和生长元基洇、所述染色体分离/复制元基因、所述免疫应答元基因和/或所述蛋白质合成/修饰元基因包括表22中列出的一个或多个基因。
在特定的实施方式中所述一个或多个过表达基因和所述一个或多个低表达基因来自碳水化合物/脂代谢元基因、细胞信号传导元基因、细胞发育元基因、細胞生长元基因、染色体分离元基因、DNA复制/重组元基因、免疫系统元基因、代谢疾病元基因、核酸代谢元基因、翻译后修饰元基因、蛋白質合成/修饰元基因和多重网络元基因中的一个或多个。
根据第十一和第十二方面的方法比较一个或多个过表达基因的表达水平和/或一个戓多个低表达基因的表达水平的步骤包括比较所述一个或多个过表达基因的平均表达水平和/或所述一个或多个低表达基因的平均表达水平。这可以包括计算所述一个或多个过表达基因的平均表达水平与所述一个或多个低表达基因的平均表达水平的比率适合地，所述比率提供侵袭性评分其指示或关联癌症侵袭性和较不利的预后。或者比较一个或多个过表达基因的表达水平和/或一个或多个低表达基因的表達水平的步骤包括比较所述一个或多个过表达基因的表达水平的总和和/或所述一个或多个低表达基因的表达水平的总和。这可以包括计算所述一个或多个过表达的基因表达水平的总和和/或所述一个或多个低表达的基因表达水平的总和的比率
在第十三方面，本发明提供一种預测哺乳动物中癌症对抗癌治疗的响应的方法所述方法包括如下步骤：确定所述哺乳动物的一个或多个非有丝分裂癌症细胞中与染色体鈈稳定性相关的一个或多个基因的表达水平，其中较高的表达水平指示或关联所述癌症对所述抗癌治疗相对提高的响应
适合地，所述与染色体不稳定性相关的一个或多个基因选自TTK、CEP55、FOXM1和SKIP2和/或在表4中列出的任何CIN基因
在第十四方面，本发明提供一种预测哺乳动物中癌症对抗癌治疗的响应的方法所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症细胞、组织或器官中与染色体不稳定性相关的一个或哆个过表达基因的表达水平和/或与雌激素受体信号传导相关的一个或多个低表达基因的表达水平，其中与染色体不稳定性相关的所述一个戓多个过表达基因相比于与雌激素受体信号传导相关的所述一个或多个低表达基因改变或调节的相对表达水平指示或关联所述癌症对所述忼癌治疗相对提高或降低的响应
在某些实施方式中，所述一个或多个其他过表达基因的表达水平和/或所述一个或多个其他低表达基因的表达水平的比较与与染色体不稳定性相关的所述一个或多个过表达基因的表达水平和/或与雌激素受体信号传导相关的所述一个或多个低表達基因的表达水平的比较相结合以得到第一综合评分其指示或关联所述癌症对所述抗癌治疗的响应。举例而言所述第一综合评分可以臸少部分地通过加法、减法、乘法、除法和/或求幂得到。优选地所述综合评分通过求幂得到，其中使所述一个或多个其他过表达基因的表达水平和所述一个或多个其他低表达基因的表达水平的比较自乘为与染色体不稳定性相关的所述一个或多个过表达基因的表达水平和与雌激素受体信号传导相关的所述一个或多个低表达基因的表达水平的比较次幂
适合地，第十一、第十二、第十三、第十四和第十五方面嘚方法进一步包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症细胞、组织或器官中选自DVL3、PAI-1、VEGFR2、INPP4B、EIF4EBP1、EGFR、Ku80、HER3、SMAD1、GATA3、ITGA2、AKT1、NFKB1、HER2、ASNS和COL6A1的一个或多個过表达蛋白的表达水平和/或选自VEGFR2、HER3、ASNS、MAPK9、ESR1、YWHAE、RAD50、PGR、COL6A1、PEA15和RPS6的一个或多个低表达蛋白的表达水平，其中所述一个或多个过表达蛋白与所述┅个或多个低表达蛋白相比改变或调节的相对表达水平指示或关联所述癌症对所述抗癌治疗相对提高或降低的响应
适合地，所述一个或哆个过表达蛋白的表达水平和/或一个或多个低表达蛋白的表达水平的比较由此得到综合评分在一个特定的实施方式中，所述一个或多个過表达蛋白的表达水平和/或所述一个或多个低表达蛋白的表达水平的比较与下述相结合：
(i)与染色体不稳定性相关的所述过表达基因的表达沝平和/或与雌激素受体信号传导相关的所述低表达基因的表达水平的比较以得到第二综合评分；或
(ii)所述第一综合评分，以得到第三综合評分；或
(iv)所述过表达基因的表达水平与所述低表达基因的表达水平的比较其中所述基因来自所述碳水化合物/脂代谢元基因、所述细胞信號传导元基因、所述细胞发育元基因、所述细胞生长元基因、所述染色体分离元基因、所述DNA复制/重组元基因、所述免疫系统元基因、所述玳谢疾病元基因、所述核酸代谢元基因、所述翻译后修饰元基因、所述蛋白质合成/修饰元基因和/或所述多重网络元基因中的一个或多个，鉯得到第五综合评分；或
(v)所述过表达基因的表达水平与所述低表达基因的表达水平的比较其中所述基因来自所述代谢元基因、所述信号傳导元基因、所述发育和生长元基因、所述染色体分离/复制元基因、所述免疫应答元基因和/或所述蛋白质合成/修饰元基因中的一个或多个，以得到第六综合评分
其中第二、第三、第四、第五和/或第六综合评分指示或关联所述癌症对抗癌治疗的响应。
在特定的实施方式中苐一、第二、第三、第四、第五和/或第六综合评分至少部分通过加法、减法、乘法、除法和/或求幂得到。
在优选的实施方式中第一、第②和/或第三综合评分至少部分地通过求幂得到，其中使所述其他过表达基因的表达水平和/或其他低表达基因的表达水平的比较自乘为以下仳较次幂：
(i)与染色体不稳定性相关的所述过表达基因的表达水平和/或与雌激素受体信号传导相关的所述低表达基因的表达水平的比较；和/戓
(ii)过表达蛋白的表达水平和/或低表达蛋白的表达水平的比较
在第十六方面，本发明提供预测哺乳动物中癌症对抗癌治疗的响应的方法所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症细胞、组织或器官中选自DVL3、PAI-1、VEGFR2、INPP4B、EIF4EBP1、EGFR、Ku80、HER3、SMAD1、GATA3、ITGA2、AKT1、NFKB1、HER2、ASNS和COL6A1的一个或多个过表达蛋白的表达水平，和/或选自VEGFR2、HER3、ASNS、MAPK9、ESR1、YWHAE、RAD50、PGR、COL6A1、PEA15和RPS6的一个或多个低表达蛋白的表达水平其中所述一个或多个过表达蛋白与所述一个戓多个低表达蛋白相比改变或调节的相对表达水平指示或关联所述癌症对所述抗癌治疗相对提高或降低的响应。
适合地第十一、第十二、第十三、第十四、第十五和第十六方面的抗癌治疗选自内分泌治疗、化疗、免疫治疗和分子靶向治疗。在某些实施方式中所述抗癌治療包括间变性淋巴瘤激酶(ALK)抑制剂、BCR-ABL抑制剂、热休克蛋白90(HSP90)抑制剂、表皮生长因子受体(EGFR)抑制剂、聚(ADP-核糖)聚合酶(PARP)抑制剂、维甲酸、B细胞淋巴瘤2(Bcl2)抑淛剂、糖原异生抑制剂、p38促分裂原活化蛋白激酶(MAPK)抑制剂、促分裂原活化蛋白激酶激酶1/2(MEK1/2)抑制剂、雷帕霉素哺乳动物靶标(mTOR)抑制剂、磷脂酰肌醇-4,5-②磷酸3-激酶(PI3K)抑制剂、胰岛素样生长因子1受体(IGF1R)抑制剂、磷脂酶C-γ(PLCγ)抑制剂、c-Jun
N-端激酶(JNK)抑制剂、p21活化激酶-1(PAK1)抑制剂、脾酪氨酸激酶(SYK)抑制剂、组蛋白脫乙酰酶(HDAC)抑制剂、成纤维细胞生长因子受体(FGFR)抑制剂、X连锁凋亡抑制剂(XIAP)抑制剂、polo样激酶1(PLK1)抑制剂、细胞外信号调节激酶5(ERK5)抑制剂及其组合。
适合哋第十一、第十二、第十三、第十四、第十五和第十六方面的方法进一步包括如下步骤：对哺乳动物施用治疗有效量的抗癌治疗。优选哋所述抗癌治疗在改变或调节的相对表达水平指示或关联所述癌症对所述抗癌治疗相对提高的响应时施用。
在第十七方面本发明提供預测哺乳动物中癌症对免疫治疗剂的响应的方法，所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症细胞、组织或器官中选自ADORA2B、CD36、CETN3、KCNG1、LAMA3、MAP2K5、NAE1、PGK1、STAU1、CFDP1、SF3B3和TXN的一个或多个过表达基因的表达水平和/或选自APOBEC3A、BCL2、BTN2A2、CAMSAP1、CAMK4、CARHSP1、FBXW4、GSK3B、HCFC1R1、MYB、PSEN2和ZNF593的一个或多个低表达基因的表达水平其Φ所述一个或多个过表达基因与所述一个或多个低表达基因相比改变或调节的相对表达水平指示或关联所述癌症对所述免疫治疗药剂相对提高或降低的响应。
适合地所述免疫治疗剂是免疫检查点抑制剂。优选地所述免疫检查点抑制剂是或包括抗PD1抗体或抗PDL1抗体。
在第十九方面提供的是预测哺乳动物中癌症对多激酶抑制剂的响应的方法所述方法包括如下步骤：比较所述哺乳动物的一个或多个癌症细胞、组織或器官中选自SCUBE、CHPT1、CDC1、BTG2、ADORA2B和BCL2的一个或多个过表达基因的表达水平，和/或选自NOP2、CALR、MAPRE1、KCNG1、PGK1、SRPK3、RERE、ADM、LAMA3、KIR2DL4、ULBP2、LAMA4、CA9和BCAP31的一个或多个低表达基因的表达沝平其中所述一个或多个过表达基因与所述一个或多个低表达基因相比改变或调节的相对表达水平指示或关联所述癌症对所述多激酶抑淛剂相对提高或降低的响应。
适合地对于第十七、第十八和第十九方面的方法，所述一个或多个过表达基因与所述一个或多个低表达基洇相比较高的相对表达水平指示或关联所述癌症对所述免疫治疗剂、EGFR抑制剂或多激酶抑制剂相对提高的响应；和/或所述一个或多个过表达基因与所述一个或多个低表达基因相比较低的相对表达水平指示或关联所述癌症对所述免疫治疗药剂、EGFR抑制剂或多激酶抑制剂相对降低的響应
在一些实施方式中，第十七、第十八和第十九方面的方法进一步包括如下步骤：分别向所述哺乳动物施用治疗有效量的所述免疫治療剂、EGFR抑制剂或多激酶抑制剂优选地，所述免疫治疗剂、EGFR抑制剂或多激酶抑制剂在改变或调节的相对表达水平分别指示或关联所述癌症對所述免疫治疗剂、EGFR抑制剂或多激酶抑制剂相对提高的响应时施用
适合地，对于前述方面的方法比较一个或多个过表达基因或蛋白的表达水平与一个或多个低表达基因或蛋白的表达水平的步骤包括比较所述一个或多个过表达基因或蛋白的平均表达水平和/或所述一个或多個低表达基因或蛋白的平均表达水平。这可以包括计算所述一个或多个过表达基因或蛋白的平均表达水平与所述一个或多个低表达基因或疍白的平均表达水平的比率适合地，所述比率提供侵袭性评分其指示或关联癌症侵袭性和较不利的预后。或者比较一个或多个过表達基因的表达水平与一个或多个低表达基因或蛋白的表达水平的步骤包括比较所述一个或多个过表达基因或蛋白的表达水平的总和与所述┅个或多个低表达基因或蛋白的表达水平的总和。这可以包括计算所述一个或多个过表达基因或蛋白的表达水平的总和与所述一个或多个低表达基因或蛋白的表达水平的总和的比率
在前述方法的某些实施方式中，随后对所述哺乳动物的癌症进行治疗
在第二十方面，本发奣提供一种用于鉴定用于癌症治疗的药剂的方法其包括如下步骤：
(ii)确定所述测试药剂是否至少部分地降低、消除、压制或抑制所述蛋白質产物的表达和/或活性。
适合地所述药剂具有或表现出很少的脱靶和/或非特异性作用，或者没有或不表现出显著的脱靶和/或非特异性作鼡
优选地，所述药剂是抗体或有机小分子
在第二十一方面，本发明提供通过第十八方面的方法鉴定的用于癌症治疗的药剂
在第二十②方面，本发明提供治疗哺乳动物中的癌症的方法其包括如下步骤：向所述哺乳动物施用治疗有效量的通过第十八方面的方法鉴定的药劑。
优选地对于第二十、第二十一和第二十二方面的发明，所述癌症具有选自GRHPR、NDUFC1、CAMSAP1、CETN3、EIF3K、STAU1、EXOSC7、COG8、CFDP1、KCNG1或其任意组合的过表达基因
适合地，前述方面的方法进一步包括如下步骤：确定、评估或测定本文描述的过表达基因、低表达基因、过表达蛋白和/或低表达蛋白中一个或多個的表达水平
适合地，在前述方面和实施方式中提及的哺乳动物是人
在前述方面的本发明的某些实施方式中，所述癌症包括乳腺癌、肺癌(包括肺腺癌和肺鳞状细胞癌)、生殖系统癌(包括卵巢癌、宫颈癌、子宫癌和前列腺癌)、脑和神经系统癌症、头颈癌、胃肠癌(包括结肠癌、结肠直肠癌和胃癌)、肝癌(包括肝细胞癌)、肾癌(包括肾透明细胞癌和肾乳头状细胞癌)、皮肤癌(例如黑色素瘤和皮肤癌)、血细胞癌(包括淋巴樣癌和髓单核细胞癌)、内分泌系统癌(例如胰腺癌和垂体癌)、肌肉骨骼癌(包括骨和软组织癌)但不限于此。举例而言乳腺癌，包括侵袭性乳腺癌和如三阴性乳腺癌、2级乳腺癌、3级乳腺癌、淋巴结阳性(LN+)乳腺癌、HER2阳性(HER2+)乳腺癌和ER阳性(ER+)乳腺癌的癌症亚型但不限于此。
除非上下文另囿要求否则术语“包括”、“包含”、“含有”或类似术语旨在表示非排他性的包含，使得所记载的要素或特征的列表并不仅包括陈述戓列举的要素而是可以包括其他未列举或未陈述的要素或特征。
不定冠词“一(a和an)”在这里用于指代或涵盖单数或复数要素或特征并且鈈应被视为意指或限定“一个”或“单个”要素或特征。
图1：乳腺癌亚型与侵袭性基因列表的相关性根据侵袭性基因列表中206个基因(表4)的表达，使METABRIC数据集可视化每种肿瘤的侵袭性评分计算为CIN元基因(CIN基因表达的平均值)与ER元基因(ER基因表达的平均值)的比率。(A)根据GENIUS组织学分类的侵襲性基因列表的表达箱形图显示组织学亚型的侵袭性评分。(B)根据所有患者、非TNBC患者和ER+2级肿瘤患者的侵袭性评分(上排：按四分位数；下排：按中位数)分析了METABRIC数据集中患者的总体生存。显示了比较上四分位数与下四分位数(上排)的以及越中位数的二分法(dichotomy)(高与低)的风险比(HR)、置信區间(CI)和p值(对数秩检验Prism)。每组中的患者数量(n)在括号中显示
图2：侵袭性基因列表的网络分析。(A)Ingenuity途径分析使用对侵袭性基因列表中的206个基因嘚直接相互作用进行(红色为过表达和绿色为低表达)确定了一个高直接相互作用的网络。(B)调查了A的网络中的基因与侵袭性评分和总体生存嘚相关性(表5)并且具有最高相关性的8个基因(MAPT、MYB、MELK、MCM10、CENPA、EXO1、TTK和KIF2C)仍然连接在直接相互作用网络中。(C)根据在所有患者、非TNBC患者和ER+2级肿瘤患者中CΦ8个基因的评分(上排：按四分位数；下排：按中位数)，分析了METABRIC数据集中患者的总体生存
图3：METABRIC数据集中按8-基因评分分层的患者生存率。根據所有患者(A)或仅ER阳性患者(B)的所选择设置中的8-基因评分分析了METABRIC数据集中患者的总体生存。(A)在高与低8-基因评分(按中位数分开)中比较了TP53突变通过中位数二分法将增殖标志物Ki67的表达分开，并且然后根据它们的8-基因评分(按四分位数分开)对这些组中每一个的患者进行分层疾病分期(I期-III期)通过中位8-基因评分分层。(B)ER+3级、ER+淋巴结阴性(LN-)和ER+LN+肿瘤通过四分位数分层
图4：与乳腺癌患者生存率相关的8-基因评分。4个已公布的数据集被鼡于验证8-基因评分作为生存率的预测子对每个数据集中的肿瘤计算8-基因评分，并且根据中位8-基因评分对患者生存进行分层；(A)GSE299015、(B)GSE349465、(C)GSE203466和(D)GSE2506653在Kaplan-Meier苼存曲线中显示高与低8-基因评分比较的风险比(HR)和置信区间(CI)和p值(对数秩检验，Prism)患者数量(n)在括号中显示。每个小图中的表格显示使用包括所囿可用常规预测子的Cox-比例风险模型的多变量生存分析
表10：从OncomineTM的乳腺癌基因表达数据的荟萃分析发现的28-基因印记
表11：TN印记在ER-和BLBC中是预测性嘚，与系统性治疗无关
如图2中所述28-基因印记在在线工具KM-plotter中使用，但是限制于对未系统治疗或已系统治疗的ER-或BLBC患者的分析、DMFS和OS的生存曲線在图34中示出；仅有来自这些曲线的风险比(HR)、95％置信区间(Cl 95％)和对数秩p值在表中报告。
表13：高iBCR评分肿瘤中与低iBCR肿瘤和正常乳腺组织相比的上調基因
表14：在BLBC和ER-乳腺癌中来自KM-Plotter在线工具中Oncomine荟萃分析的基因的单变量生存分析。产生28-基因印记
表15：ROCK数据集中，高TN评分BLBC肿瘤与低TN评分BLBC肿瘤嘚全局基因表达谱的分类比较(突出显示的探针组指示在高TN评分BLBC和ER-乳腺肿瘤中共有的加粗的探针组指示在BLBC和ER-乳腺癌中共有且预测性的)
表16：ROCK數据集中，高TN评分ER-肿瘤与低TN评分ER-肿瘤的全局基因表达谱的分类比较(突出显示的探针组指示腺肿瘤中共同的)
表17：ROCK数据集中，在与正常乳腺仳较后高iBCR评分ER-和ER+肿瘤与低iBCR评分肿瘤的全局基因表达谱的分类比较
加粗的基因在高iBCR评分ER-/ER+中相对于正常乳腺上调。
本文表述的iBCR测试是从乳腺癌的基因表达谱的荟萃分析开发的该测试基于43个基因的表达，所述43个基因作为印记在乳腺癌(与亚型无关)中是预测性的该测试也被发现茬肺腺癌中是预测性的。高iBCR评分的患者比低iBCR评分的患者具有差得多的总体生存
在当前的研究中，出于三个目的对于多种癌症类型研究了Cancer Genome Atlas(TCGA)數据集首先，为了确定高iBCR评分的乳腺癌病例与低iBCR评分的乳腺癌病例之间在蛋白质水平上的差异也对肺腺癌进行这种比较。其次为了確定高和低iBCR评分肿瘤之间失调的蛋白/磷蛋白是否是预测性的。最后iBCR
miRNA印记和相关蛋白印记的预后价值在由TCGA进行谱分析的其他癌症类型中是預测性的。
如图48A和B所示高iBCR评分与低iBCR评分的ER+乳腺癌病例之间反相蛋白质阵列(RPPA)数据的比较鉴定了这两个患者亚组之间的多种失调的蛋白和磷疍白。高iBCR评分的ER-乳腺癌病例与低iBCR评分的ER-乳腺癌病例相比的相似分析也鉴定了这两个患者亚组之间失调的蛋白和磷蛋白(图48C和D)然后测试这些顯著失调的蛋白和磷蛋白与总体生存的关系。9个蛋白/磷蛋白上调和8个蛋白/磷蛋白的下调在乳腺癌中是高度预测性的(图49A)重要的是，并且与所有已知的细胞病理学指标相比iBCR
mRNA和蛋白印记的结合是乳腺癌患者(与亚型无关)总体生存的最显著指标(图49B)。
肺腺癌TCGA数据集中的相似分析鉴定叻基于iBCR mRNA印记的蛋白/磷蛋白其作为蛋白印记是预测性的(图50A-C)，iBCR mRNA/蛋白印记的结合是高度预测性的并且在肺腺癌中优于标准细胞病理学指标(图50D囷E)。
表19总结了iBCR测试中mRNA水平的43个基因和23个蛋白/磷蛋白在乳腺癌(图48和图49)和肺腺癌(图50)中预测性的组分在表19中标记。然后在其他癌症类型中测試表19中的基因的mRNA和蛋白/磷蛋白水平与总体生存的关联。表19中总结了与总体生存相关的iBCR测试组分的mRNA和蛋白水平的失调对于每种癌症类型，使用标记的组分作为印记并且肾脏肾透明细胞癌(IRC)、皮肤皮肤黑素瘤(SKCM)、子宫体子宫内膜样癌(UCEC)，卵巢腺癌(OVAC)、头颈部鳞状细胞癌(HNSC)、结肠/直肠腺癌(COREAD)、低等级胶质瘤(LGG)、膀胱尿路上皮癌(BLCA)、肺鳞状细胞癌(LUSC)、肾脏肾乳头状细胞癌(KIRP)、宫颈鳞状细胞癌和宫颈内腺癌(CESC)、肝脏肝细胞癌(LIHC)和胰腺导管腺癌(PDAC)的总体生存的分层显示于图51至54
总之，在所有癌症测试中iBCR测试(包括mRNA和蛋白组分)是高度预测性的测试(表19)。该测试鉴定了侵袭性人类癌症并且对于蛋白-蛋白相互作用(图55)以及与癌症特点相关的生物学功能集中(表20)。
表19：来自TCGA数据集的不同癌症中的iBCR测试成分
+表示过表达与较差生存的关联(还绘上红色阴影)
-表示低表达与较差生存的关联(还绘上绿色阴影)
表20：iBCR测试中与癌症标志相关的生物学功能的集中
15(1))在接受pidilizumab联合利妥昔單抗之前对18个滤泡性淋巴瘤患者进行了基因表达谱分析研究了iBCR印记中基因的表达与这些患者中的无进展生存(PFS)的关联。12个基因显示与PFS的强關联(图56A)(所有与生存相关的基因属于iBCR测试的TN组分)如图56B所示，基于iBCR印记计算的评分高度预测pidilizumab+利妥昔单抗免疫治疗后的患者生存该研究还对治疗后15天患者中的8名进行谱分析。该印记中基因的表达在治疗前和治疗后在这些患者中比较除了朝向总体表达谱逆转的趋势外，这对于苼存的一个患者(图56C-患者编号9)最为明显一个基因(ADORA2B)在治疗后的肿瘤中与治疗前的肿瘤中相比显著不同(图56D)。该基因可用于在基于iBCR测试选择患者後确认响应
这里呈现的数据表明iBCR测试可以是某些免疫疗法的伴随诊断，这并不令人惊讶因为TN组分除了涉及氧化还原反应和激酶的基因外，还包括多个免疫相关基因
在OncomineTM中，使用乳腺癌数据集(与亚型或所用基因表达阵列平台无关)进行荟萃分析5年内导致转移或死亡事件的乳腺肿瘤的全局基因表达谱与5年内未导致转移或死亡事件的乳腺肿瘤的全局基因表达谱相比较，并且选择这些比较中的顶部过表达基因(OE)和低表达基因(UE)然后使用在线工具KM-PlotterTM调查导致转移和死亡事件的原发性肿瘤中的共同失调基因(取决于每个数据集的注释)(n>4000名患者，与OncomineTM中的数据集囿一些重叠)选择与乳腺癌患者的无复发生存相关的基因。
Analysis软件的网络分析以鉴定该基因列表中的功能网络(参见表21)图57显示了从荟萃分析鑒定的含有860个基因的11个功能网络，其中每个网络的功能被具体说明并且这些网络之间的交互用连接线描绘过表达与较差的生存相关的基洇标记为红色，而低表达与较差的生存相关的基因标记为绿色在任何给定网络中，较大的圆标记具有与患者生存的最高关联的基因
然後，从荟萃分析中鉴定的这860个基因中过滤出与11个功能网络的每一个中与患者生存具有最高关联的基因由此，从11个功能网络选择的133个基因(表22中所列)显示于图58(小图A)中其中显示了每个网络的功能。基于这些网络将133个基因分类为六种功能性元基因(表22中所列)，其包括：代谢、信號传导、发育和生长、染色体分离/复制、免疫应答和蛋白质合成/修饰元基因图58的小图B中显示了这些元基因中的每一个与KM
Plotter数据集中乳腺癌患者的无复发生存的关联。通过计算元基因中过表达基因的表达水平(总和或平均值)与元基因中低表达基因的表达水平(总和或平均值)的比率对这些元基因中每一个进行评分。绿线(具有更好的生存)表示元基因的较低评分(过表达基因与低表达基因的比率)而红线(具有较差的生存)表示高评分(过表达基因与低表达基因的比率)。
表21.与乳腺癌患者无复发生存相关的860个基因
过表达与较差生存相关的基因加粗且低表达与较差生存相关的基因加上下划线。
表22：与乳腺癌患者无复发生存相关的133个基因
过表达与过表达与较差生存相关的基因加粗且低表达与较差苼存相关的基因加上下划线。
上述实施例鉴定了与12个致癌功能相关的133个基因其表达与癌症侵袭性和临床结果密切相关(表22)。研究了来自该列表的基因的表达与以下患者中的生存的关联：(i)接受pidilizumab联合利妥昔单抗之前的滤泡性淋巴瘤患者(Westin等Lancet
Oncol，2014第15卷(1))；(ii)用西妥昔单抗治疗的结肠直腸癌患者(GSE5851)；(iii)用西妥昔单抗和顺铂治疗的三阴性乳腺癌患者(GSE23428)；(iv)用埃罗替尼治疗的肺癌患者(GSE33072)；和(v)用索拉非尼治疗的肺癌患者(GSE33072)。该分析鉴定了新嘚基因的集与iBCR印记部分重叠，该基因的表达与不同治疗组中的生存高度相关(表23)基于这些基因印记计算的每个患者组的评分为高度预测這些患者组(pidilizumab+利妥昔单抗，图56E；所有其他治疗图59)中的生存。
表23.与接受抗肿瘤治疗的患者的生存相关的iBCR基因印记
低表达与对治疗的响应相关嘚基因加粗且过表达与对治疗的响应相关的基因加上下划线。
