【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于识别癌症患者的原发性免疫抗性的设备和方法优先权本申请要求两个美国临时专利申请序列号62/649,762和62/649,771的优先权权益，这两个美国临时专利申请均于2018年3月29日提交，包括其附录在内的所述专利申请内容以引用方式并入本文。
技术介绍
本公开总体上涉及癌症治疗领域，并且更具体地涉及用于预先识别可能对免疫疗法药物治疗有抗性的癌症患者的测试设备和方法。该测试设备的一种特定应用是预先预测非小细胞肺癌患者是否可能对使用抗PD-1或抗PD-L1药物(诸如纳武单抗)的治疗表现出原发性免疫抗性(PIR)。肿瘤突变产生能够被免疫系统识别的特定新抗原。然而，肿瘤发展出了多种免疫逃逸机制，包括肿瘤微环境中的局部免疫抑制、T细胞耐受性诱导和免疫编辑。结果，即使当T细胞浸润肿瘤时，它们也不能杀死癌细胞。癌症中这种免疫抑制的实例是由一种称为程序性细胞死亡1(PD-1)的蛋白质介导的，该蛋白质在活化的T细胞表面上表达。如果另一个分子(称为程序性细胞死亡1配体1或程序性细胞死亡1配体2(PD-L1或PD-L2))与PD-1结合，则T细胞变...
【技术保护点】
1.一种用于预测癌症患者对免疫疗法药物的原发性免疫抗性的测试设备，所述测试设备包括以下的组合：/n质谱仪，所述质谱仪被配置为对从所述癌症患者获得的基于血液的样本进行质谱分析并获得针对所述质谱中多个特征的积分强度值集形式的质谱；/n处理单元，以及/n非暂时性计算机存储器，所述非暂时性计算机存储器存储用于至少第一分类器和第二分类器(分别为分类器A和D)的指令和分类参数，以由所述处理单元执行，/n其中分类器A通过以下进行定义：/na)与2型免疫应答相关的质谱特征集的积分强度质谱特征值的参考集，所述特征值是通过对从用抗PD1药物治疗的非小细胞肺癌患者群体获得的基于血液的样本的开发集...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180329 US 62/649762;20180329 US 62/6497711.一种用于预测癌症患者对免疫疗法药物的原发性免疫抗性的测试设备，所述测试设备包括以下的组合：
质谱仪，所述质谱仪被配置为对从所述癌症患者获得的基于血液的样本进行质谱分析并获得针对所述质谱中多个特征的积分强度值集形式的质谱；
处理单元，以及
非暂时性计算机存储器，所述非暂时性计算机存储器存储用于至少第一分类器和第二分类器(分别为分类器A和D)的指令和分类参数，以由所述处理单元执行，
其中分类器A通过以下进行定义：
a)与2型免疫应答相关的质谱特征集的积分强度质谱特征值的参考集，所述特征值是通过对从用抗PD1药物治疗的非小细胞肺癌患者群体获得的基于血液的样本的开发集进行质谱分析而获得的；以及
b)定义分类程序的参数，所述分类程序用于通过将所述癌症患者的基于血液的样本的质谱中与2型免疫应答相关的特征的积分强度值与所述分类器A的参考集进行比较，来为所述癌症患者的基于血液的样本的质谱生成类别标签；
其中分类器D通过以下进行定义：
a)质谱特征集的积分强度质谱特征值的参考集，所述特征值是通过对从用抗PD1药物治疗的黑素瘤患者群体获得的基于血液的样本的开发集进行质谱分析而获得的；以及
b)定义分类程序的参数，所述分类程序用于通过将所述癌症患者的基于血液的样本的质谱中的特征的积分强度值与所述分类器D的参考集进行比较，来为所述癌症患者的基于血液的样本的质谱生成类别标签。
2.如权利要求1所述的设备，其中所述计算机存储器还配置有逻辑形式的程序代码以用于在所述癌症患者的基于血液的样本的质谱上比较由分类器A和分类器D产生的所述类别标签，其中如果由分类器A和分类器D产生的所述类别标签均为指示不良的总体生存或无进展生存的“组1”或等同标签，则预测提供所述基于血液的样本的所述患者如果使用免疫疗法药物进行治疗则表现出原发性免疫抗性。
3.如权利要求1所述的设备，其中所述与2型免疫应答相关的质谱特征集包括附录B的特征列表。
4.如权利要求1所述的设备，其中所述用于分类器D的质谱特征集包括选自附录A中列出的特征列表的特征。
5.如权利要求1所述的设备，其中所述分类器A和D的分类程序包括多个主分类器的总体平均，所述多个主分类器各自从将所述开发集划分为训练集和测试集的不同实现开发。
6.如权利要求5所述的设备，其中所述主分类器中的每一个包括使用正则化的组合方法进行组合的经过滤的微型分类器的组合。
7.如权利要求1所述的设备，其中所述免疫疗法药物包括抗PD1或抗PDL1药物。
8.如权利要求7所述的设备，其中所述免疫疗法药物包括纳武单抗。
9.如权利要求1所述的设备，其中所述癌症患者患有非小细胞肺癌。
10.如权利要求1所述的设备，其中所述非暂时性计算机存储器存储用于第三分类器(分类器B)的指令和分类参数，以由所述处理单元执行，
其中分类器B通过以下进行定义：
a)质谱特征集的积分强度质谱特征值的参考集，所述特征值是通过对从用抗PD1药物治疗的非小细胞肺癌患者群体获得的基于血液的样本的开发集进行质谱分析而获得的；以及
b)定义分类程序的参数，所述分类程序用于通过将所述癌症患者的基于血液的样本的质谱中的特征的积分强度值与所述分类器B的参考集进行比较，来为所述癌症患者的基于血液的样本的质谱生成类别标签；
以及程序逻辑，所述程序逻辑用于在三元分类方案中组合由分类器A、B和D产生的类别标签的输出。
11.一种用于预测癌症患者对免疫疗法药物的原发性免疫抗性的方法，所述方法包括以下的组合：
对从所述癌症患者获得的基于血液的样本进行质谱分析并获得针对所述质谱中多个特征的积分强度值集形式的质谱；
借助于计算机，使用至少第一分类器和第二分类器(分别为分类器A和D)对所述质谱进行分类，
其中分类器A通过以下进行定义：
a)与2型免疫应答相关的质谱特征集的积分强度质谱特征值的参考集，所述特征值是通过对从用抗PD-1药物治疗的非小细胞肺癌患者群体获得的基于血液的样本的开发集进行质谱分析而获得的；以及
b)定义分类程序的参数，所述分类程序用于通过将所述癌症患者的基于血液的样本的质谱中与2型免疫应答相关的特征的积分强度值与所述分类器A的参考集进行比较，来为所述癌症患者的基于血液的样本的质谱生成类别标签；
其中分类器D通过以下进行定义：
a)质谱特征集的积分强度质谱特征值的参考集，所述特征值是通过对从用抗PD-1药物治疗的黑素瘤患者群体获得的基于血液的样本的开发集进行质谱分析而获得的；以及
b)定义分类程序的参数，所述分类程序用于通过将所述癌症患者的基于血液的样本的质谱中的特征的积分强度值与所述分类器D的参考集进行比较，来为所述癌症患者的基于血液的样本的质谱生成类别标签，
其中如果由分类器A和分类器D产生的所述类别标签均为指示不良的总体生存或无进展生存的“组1”或等同标签，则预测提供所述基于血液的样本的所述患者如果使用免疫疗法药物进行治疗则表现出原发性免疫抗性。
12.如权利要求11所述的方法，其中所述免疫疗法药物包括抗PD-1或抗PDL-1药物。
13.如权利要求12所述的方法，其中所述免疫疗法药物包括纳武单抗。
14.如权利要求11所述的方法，其中所述患者患有非小细胞肺癌。
15.一种检测非小细胞肺癌患者中的类别标签的方法，所述方法包括：
a)对所述患者的基于血液的样本进行质谱分析并获得质谱数据；
b)获得多个质谱特征的质谱数据中的积分强度值，其中所述质谱特征包括附录A中列出的多个特征，
c)使用实现第一分类器和第二分类器(分别为分类器A和D)的编程计算机对所述质谱数据进行操作，
其中分类器A通过以下进行定义：
a)与2型免疫应答相关的质谱特征集的带类别标签的积分强度质谱特征值的参考集，所述质谱特征集包括附录B中列出的大量所述特征，所述特征值是通过对从用抗PD-1药物治疗的非小细胞肺癌患者群体获得的基于血液的样本的开发集进行质谱分析而获得的；以及
b)定义分类程序的参数，所述分类程序用于通过将所述癌症患者的基于血液的样本的质谱中与2型免疫应答相关的特征的积分强度值与所述分类器A的参考集进行比较，来为所述癌症患者的基于血液的样本的质谱生成类别标签；
其中分类器D通过以下进行定义：
a)质谱特征集的带类别标签的积分强度质谱特征值的参考集，所述质谱特征集包括附录A中列出的大量所述特征，所述特征值是通过对从用抗PD-1药物治疗的黑素瘤患者群体获得的基于血液的样本的开发集进行质谱分析而获得的；以及
b)定义分类程序的参数，所述分类程序用于通过将所述癌症患者的基于血液的样本的质谱中的特征的积分强度值与所述分类器D的参考集进行比较，来为所述癌症患者的基于血液的样本的质谱生成类别标签；
其中在所述操作步骤中，所述分类...
【专利技术属性】
技术研发人员：C·奥利维拉，H·勒德，J·勒德，
申请(专利权)人：佰欧迪塞克斯公司，
类型：发明
国别省市：美国;US
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