[发明专利]预测抗癌途径的验证

说明书

本发明提供了一种用数字计算机验证受试者实体肿瘤中途径的预测途径活性的方法，该方法包括：a)从受试者获得肿瘤相关样品；b)从(a)中获得的肿瘤相关样品中获取组学数据；c)将在(b)中获得的组学数据应用于带有途径分析引擎编程的数字计算机中，所述途径分析引擎被配置为在计算机中产生预测的肿瘤细胞途径活性，以提供有效治疗受试者的肿瘤的一种或多种药学活性抗癌化合物的预测；d)从受试者获得富集的活肿瘤细胞，并使富集的活肿瘤细胞访问与至少一种已知的与(c)预测的一种或多种肿瘤细胞途径的途径元素相互作用的药学活性化合物，以测试所述至少一种药学活性化合物相对于受试者的富集的活肿瘤细胞的抗癌活性。

技术领域

本发明的领域是验证基于基因组和/或组学(omics)信息进行的预测药物反应的系统和方法。

背景技术

背景描述包括可用于理解本发明的信息。并不承认本文提供的任何信息是现有技术或与当前要求保护的发明相关，或者具体或隐含地引用的任何出版物是现有技术。

本文中的所有出版物和专利申请均通过引用并入，其程度如同每个单独的出版物或专利申请被具体和单独地指出通过引用并入。如果并入的引用中术语的定义或用法与本文提供的术语的定义不一致或相反，则适用该术语在本文中的定义，并且该术语在该引用中的定义不适用。

用于预测抗癌疗法中抗癌药物成功的途径的计算建模的各种系统和方法是本领域已知的。例如，使用基因组模型上的数据整合的途径识别算法(PARADIGM)(Vaske等，US20120041683和Vaske等，US20120158391)和Drug Intervention Response Predictionswith PARADIGM(DIRPP)(Brubaker et al,2014,Pac Symp Biocomput.:125–135and VaskeCJ,et al.2010,Bioinf.26:i237–i247)是使用组学数据来计算细胞中的信号传导途径应用的生物信息学系统。PARADIGM还旨在评估药物在特定情况下有效的可能性。DIRPP代表了将PARADIGM用于计算机(in silico)药物敏感性预测的特定任务的一种方法。这是当前研究的一个非常活跃的领域，其他研究小组已经发表了其他关于抗癌药物敏感性的概率预测方法。例如，Costello et al，2014，Nature Biotechnology，32(12)：1202-1212报道了一项研究，该研究比较了多个研究组采用不同方法预测乳腺癌细胞系药物敏感性的强度。

分析和预测性组学分析方法，例如PARADIGM，用于标记从受试者(例如，个体癌症患者)获得的癌细胞类型，或多或少可能对给定的抗癌疗法敏感，并且识别癌细胞中的遗传参数可能有助于确定特定癌症可能的药物反应。然而，应该清楚的是，这些方法是概率性的，并没有得到真实世界临床数据的验证。

因此，本领域仍需要通过用关于受试癌细胞对特定抗癌治疗方法和/或媒介(agents)的响应的临床数据验证先前的概率方法来进一步改进针对个体受试者和癌症类型的抗癌疗法的优化方法。

发明内容

因此，本发明提供了用于验证个体受试者中存在的癌细胞的预测药物敏感性或治疗方案选择的方法。特别地，本发明提供了一种用数字计算机验证受试者的实体肿瘤中的途径的预测途径活性的方法，该方法包括：

a)从受试者获得肿瘤相关样品；

b)从(a)中获得的肿瘤相关样品中获取组学数据；

c)将在(b)中获得的组学数据应用于带有途径分析引擎编程的数字计算机中，所述途径分析引擎被配置为在计算机中产生预测的肿瘤细胞途径活性，以提供有效治疗受试者的肿瘤的一种或多种药学活性抗癌化合物的预测；