[发明专利]mTOR途径治疗诊断学

说明书

本申请要求2005年10月18日提交的美国临时申请No.60/727,510 的权益，其公开内容通过参考整体并入本文。

背景技术

人肿瘤依赖于基于有缺陷蛋白质的细胞信号转导过程来生长、存活 和转移，所述细胞信号转导过程由翻译后修饰(例如蛋白质磷酸化)驱 动。这些信号转导网络也是大多数现有及计划中的分子靶向抑制剂的靶 标。一个例子是HERCEPTIN——一种可以阻断乳腺癌中超活性表皮生 长因子(Epidermal Growth Factor，EGF)信号转导系统的药物。只有 此信号转导途径过表达且活化的患者对该治疗有反应。病人护理中一个 迫切的重要需求是鉴别将会对标准治疗有反应的患者以及鉴定将需要 更具攻击性的治疗措施的患者。这些更具攻击性的措施几乎总是伴随着 发病率的提高，因此不会在未确证时先验性地选择使用。例如，患有淋 巴结阴性乳腺癌并且其肿瘤上具有雌激素受体的女性适合进行他莫昔 芬治疗。但是，有约30-40％的女性对他莫昔芬治疗无反应，她们需要 更具攻击性的治疗(例如芳香酶抑制剂(aromatase inhibitor，AI))。 但是，芳香酶抑制剂与中度至重度的骨损失有关，因此给予所有女性 AI治疗是不可接受的。可以对治疗的结局和反应进行区分的生物标记 对于这类例子将非常有益。这一难题对于几乎所有其它的人类癌症均普 遍存在：将对标准护理会产生反应的人群和预后较差的人群区分开来。

基因表达分析已经显示出了产生针对结局的预后特征的能力；但 是，这些终点仅限于简单的分类。所述特征无法告诉医师如何治疗无反 应者组；它仅能用于判断谁将会有反应而谁将不会有反应。相反，蛋白 质-信号转导谱分析可提供预后特征，并且重要的是，可提供有关采用 何种疗法来治疗无反应者组的信息。这是因为蛋白质组图是基于药物靶 标本身构建的。另外，基因表达分析中对许多基因进行分析是很复杂的， 通常包括使用算法和广泛的计算机分析，并且不反映蛋白质药物靶标的 活化状态或功能状态。基因表达与信号途径蛋白质的磷酸化无关。

附图说明

图1显示了横纹肌肉瘤样品组的特征。(图1A)通过反相蛋白质微 阵列评价两个独立的研究组(1A组和1B组)，以得到细胞信号转导蛋 白质状态的谱图。(图1B)横纹肌肉瘤研究组1A和1B的存活分析。通 过Kaplan-Meier存活估计显示，来自两个不同类研究组的总存活 (Overall survival，OAS)和无复发存活(recurrence free survival， RFS)均无显著差异(OAS对数秩(log-rank)p＝0.2111，RFS p＝0.5824)。 (图1C)组织学分型未显示研究组之间的显著差异(Kaplan-Meier OAS 对数秩p＝0.4103，RFS p＝0.4312)。

图2显示了横纹肌肉瘤研究组1A的探索性数据分析。(图2A)归 一化蛋白质终点的无参照(unsupervised)Bayesian聚类分析(列)表 明有两个主要的肿瘤聚类(行)。在(图2B)中，这些聚类显示出与临 床参数无关。通过Fisher精确检验对所述两个聚类进行比较，p>0.05。

图3显示了横纹肌肉瘤样品组1A的反相蛋白质微阵列激酶途径谱 分析结果。(图3A)4EBP1和4EBP1 Thr37/46证明了研究组1A中非 存活者与存活者状态的分离的统计学显著相关性。(4EBP1威尔科克森 单因素卡方0.0064，df＝1，n＝32)，非存活者平均值4EBP1＝82.4，平均值标 准误＝11.48；存活者平均值4EBP1＝145.61，平均值标准误＝14.89；(4EBP1 Thr37/46卡方0.0135，df＝1，n＝33))。(图3B)决策树分析表明4EBP1是 研究组1A中存活的鉴别物，因此，计算了对于4EBP1的Kaplan-Meier 存活估计。Kaplan-Meier曲线表明，相比于4EBP1水平相对低的样品 (黑线)，相对高水平的4EBP1(灰线)与总存活(对数秩p<0.0177， n＝32[一个样品的数据不可用])和无复发存活(p＝0.0370)具有显著的 统计相关性。