预测前列腺癌的方法及其用途技术

本发明专利技术涉及用于诊断、预后、监测和治疗前列腺癌患者的组合物和方法。特别地，本发明专利技术涉及miRNA和snoRNA作为表达特征用于鉴定具有临床意义的前列腺癌的用途。床意义的前列腺癌的用途。床意义的前列腺癌的用途。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】预测前列腺癌的方法及其用途
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求2020年2月18日提交的美国临时申请第62/978,184号和2019年3月15日提交的美国临时申请第62/819,325号的权益，它们的全部内容通过引用并入本文。


[0003]本专利技术涉及用于诊断、预后、监测和治疗前列腺癌患者的组合物和方法。特别地，本专利技术涉及小非编码RNA(sncRNA)例如miRNA和snoRNA作为表达特征用于鉴定具有临床意义的前列腺癌的用途。

技术介绍

[0004]当前的前列腺癌筛查方法包括直肠指检，然后是前列腺特异性抗原(PSA)测试。前者是侵入性的，后者需要从受试者身上抽取血样。
[0005]对可疑DRE和/或PSA水平升高的患者进行系统的12针核心活检或磁共振成像(MRI)引导的靶向针活检。这种标准的诊断策略是侵入性的、不精确的，并且与高成本的发病率、最显著的细菌感染相关。
[0006]PSA测试有明显的缺点。除了表明前列腺癌，升高的PSA水平还可能表明尿路感染或前列腺炎(炎症或前列腺或良性前列腺增生或BPH)。该测试过度诊断了前列腺癌，许多男性不必要地接受了核心针活检。在活检期间收集的前列腺组织然后由病理学家检查并分配Gleason分数，以评估疾病的等级。Gleason分数是两个数字的和：(1)病理学家根据病理学家对最常见病理学中肿瘤分级的确定分配的初级等级，(2)基于在其次最突出的病理学中肿瘤等级确定的二级等级。对于每个区域，根据肿瘤出现的侵袭程度分配一到五的分数，并将这两个数字加在一起以提供最终的Gleason分数。细胞看起来接近正常的肿瘤被指定为低Gleason分数(六分或以下，报告为Gleason 3+3)，而细胞与正常前列腺细胞明显不同的肿瘤被指定为较高的Gleason分数(七或以上)。基于低Gleason分数的低等级肿瘤不太可能具有侵袭性；而具有高Gleason分数的肿瘤更有可能具有侵袭性和转移性。自实施以来，Gleason评分系统的某些方面一直存在问题——最值得注意的是，Gleason 3+4和Gleason 4+3的肿瘤都被报告为Gleason 7，即使这些组的临床结果明显不同。最近对Gleason分数进行了改进，称为等级分组，已被采用来消除这个问题(等级组1(GG1)包括Gleason 3+3；GG2
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Gleason 3+4；GG3
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Gleason 4+3；GG4
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Gleason 4+4和GG5
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Gleason 5+4或更高。评分系统的这一变化简化了前列腺癌组织病理学的报告，并消除了与“Gleason 7”肿瘤相关的歧义，使分类结果更加直接。
[0007]大约50
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70％的基于“升高”的PSA(>3ng/mL)被推荐进行核心针活检的患者的活检结果为阴性，而14％PSA<3ng/mL的男性患有前列腺癌，但常规上并不因其PSA水平低而进行活检。PSA筛查和核心针活检的结合既是侵入性的，又具有较差的性能特征，这使得医生和患者没有可靠的措施来选择治疗选项。结果是许多男性不必要地选择了临床干预，通常是前列腺切除术。它还阻碍了新预后工具的开发，因为Gleason分数“黄金标准”本身并不是前
列腺肿瘤进展的可靠指标。
[0008]这个问题已经被认识到至少30年。这在今天仍然是一个主要问题。在此年间，有许多尝试开发侵袭性疾病的预后标志物，包括倍性、核形态和核基质结构、基于微阵列的转录组分析、DNA甲基化状态和基因融合检测，如TMPRSS2:ETS家族融合。这些方法中没有一个被证明比作为前列腺肿瘤进展指标的Gleason分数显著更好。此外，他们没有充分确定癌症分期或等级。
[0009]已经开发出旨在使用mRNA表达谱区分癌症状态的测试。然而，每一个都表现出显著的缺点。首先，除了少数例外，这些检测使用来自根治性前列腺切除术标本的肿瘤材料，因此最多可以预测早期肿瘤复发。虽然可能有助于做出与持续临床决策相关的术后临床决策，但它们无助于区分手术前的前列腺癌等级。其次，许多这些基因组方法都集中在与前列腺癌进展有关的特定途径上，包括雄激素受体(AR)调节的基因表达、上皮
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基质相互作用和细胞周期。这些测定假设所有前列腺肿瘤都沿着共同的途径发展。其他商业上可用的生物标志物检测使用由一小部分基因的实时PCR生成的mRNA表达谱。
[0010]迄今为止，很少有关于前列腺癌中sncRNA的全基因组转录组研究。在包含在Sanger miRBase v.10.1(Wellcome Sanger Institute)中编目为723人miRNA的Affymetrixv.2微阵列上，使用Illumina/Solexa深度测序和微阵列分析，一项研究比较了(i)新鲜冷冻的前列腺癌根治术的样品和(ii)同一患者邻近的正常组织中的miRNA和snoRNA特征。该研究为比较在前列腺癌和肿瘤周围良性组织中表达的sncRNA的补充提供了一个有价值的数据集，但对于在临床干预前对肿瘤进展具有预后和/或预测性的一组sncRNA的合理设计没有用。它作为一般筛查技术也有缺陷，因为该技术需要微解剖的快速冷冻材料，只能在手术后使用，因此不能用于诊断。
[0011]因此，需要一种预测筛查和分类前列腺癌的改进方法。本公开涉及一种用于筛查前列腺癌存在与否的非侵入性(通过消除或减少不必要的核心针活检)方法，该方法具有高度敏感性和特异性。
[0012]该方法还提供了用于疾病管理的平台，该平台可用于疾病的诊断、分类、预后，以及进展和治疗的监测。公开的方法基于结合Sentinel
TM
PCa、Sentinel
TM
CS和Sentinel
TM
HG测试对从尿外来体中分离的大量至少200个小非编码RNA(sncRNA)进行询问。Sentinel
TM
PCa、Sentinel
TM
CS和Sentinel
TM
HG测试基于snRNA序列的算法分析和比较，该序列从大型目标人群编目，该人群对于Sentinel
TM
PCa测试，无前列腺癌证据(NEPC)或具有前列腺癌(GG1
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GG5)；对于Sentinel
TM
CS测试，具有低等级癌症(GG1)与中和高等级癌症(GG2
‑
GG5)比较；并且对于Sentinel
TM
HG测试，具有低和有利的中等级癌症(GG1+GG2)与不利的中和高等级(GG3
‑
GG5)癌症。可在单个尿样上进行的三个Sentinel
TM
测试用于依次确定患者是否患有前列腺癌，以及前列腺癌患者是否患有可以在主动监督协议上监测的低或有利的中等级疾病或需要立即治疗的高级别疾病。

技术实现思路

[0013]一方面，本公开提供了一种筛本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种筛查有患前列腺癌风险的受试者的方法，所述方法包括：(i)从所述受试者获取生物样品；(ii)检测来自所述生物样品的小非编码RNA(sncRNA)的特征集合的聚集表达谱，其中检测特征sncRNA集合的聚集表达谱包括杂交对源自所述生物样品的sncRNA的每个cDNA特异性的探针，其中至少一个杂交探针选自SEQ ID NO：1
‑
280；(iii)通过在来自无前列腺癌或前列腺癌的目标人群的训练数据集中比较SEQ ID NO:1
‑
280的所述聚集表达谱，关联所述受试者的SEQ ID NO:1
‑
280的所述聚集表达谱；和(iv)基于从上述(iii)获得的结果，确定受试者有患前列腺癌风险的可能性。2.根据权利要求1所述的方法，其中重新分析确定有患前列腺癌风险的受试者中sncRNA的表达，并与来自具有惰性(低等级，GG1)或中或高等级(GG2
‑
GG5)前列腺癌的目标人群的训练数据集中的SEQ ID NO:281
‑
560的聚集表达谱进行比较，以将受试者进一步分类为具有惰性(低等级，GG1)或者中或高等级(GG2
‑
GG5)前列腺癌。3.根据权利要求2所述的方法，其中重新分析确定患有侵袭性(中或高等级，GG2
‑
GG5)前列腺癌的受试者中sncRNA的表达，并与来自具有低/中风险(GG1
‑
GG2)或侵袭性(高等级，GG3
‑
GG5)前列腺癌的目标人群的训练集中SEQ ID NO：561
‑
840的聚集表达谱进行比较，以进一步将受试者分类为患有低/中等级(GG2
‑
GG5)或侵袭性(高等级,GG3
‑
GG5)前列腺癌。4.根据权利要求3所述的方法，其中被分类为患有侵袭性(中或高等级，GG2
‑
GG5)前列腺癌的受试者用根治性前列腺切除术、前列腺近距离放射治疗、前列腺放射治疗、新辅助激素治疗和辅助激素治疗中的一种或多种治疗。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述生物样品是无细胞尿液。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述生物样品是尿外来体。7.根据权利要求1所述的方法，其中所述生物样品是从所述尿外来体中提取的sncRNA。8.根据权利要求1所述的方法，其中所述sncRNA包含miRNA、C/D盒snoRNA、H/ACA盒snoRNA、scaRNA、piRNA和lncRNA。9.根据权利要求1所述的方法，其中所述sncRNA包括miRNA和snoRNA。10.根据权利要求1所述的方法，其中用于筛查有患前列腺癌风险的受试者的方法包括进行Sentinel
TM
PCa(PCa)测试，其中所述PCa测试包括以下步骤：(i)在开放阵列平台上询问SEQ ID NO:1
‑
280的sncRNA序列以获得信息序列；(ii)确定Sentinel分数，该分数检查第一分类算法中包括的所有序列的聚合表达谱和序列之间的相互作用；(iii)将(ii)中所述信息序列的Sentinel分数与从已知患有前列腺癌或无前列腺癌的患者的训练数据集获得的Sentinel分数进行比较；和(iv)确定受试者是否患有前列腺癌或没有前列腺癌。11.根据权利要求10所述的方法，其中用于筛查患有前列腺癌的受试者被分类为患有惰性或低等级(GG
‑
1)或者中或高等级(GG
‑2‑
GG
‑
5)前列腺癌的方法包括进行Sentinel
TM
临床意义(CS)测试，其中所述CS测试包括以下步骤：(i)在开放阵列平台上在第二轮询问SEQ ID NO:281
‑
560的sncRNA以获得不同的信息序列集；
(ii)确定Sentinel分数，该分数检查第二分类算法中包括的所有序列的聚合表达谱和序列之间的相互作用；(iii)将(ii)中所述信息序列的Sentinel分数与从GG1前列腺癌和GG2
‑
GG
‑
5前列腺癌的患者的训练数据集获得的Sentinel分数进行比较；和(iv)确定受试者是否患有GG1前列腺癌或GG2
‑
GG
‑
5前列腺癌。12.根据权利要求11所述的方法，其中用于筛查患有前列腺癌的受试者被分类为患有惰性或低等级(GG1)或者中或高等级(GG
‑2‑
GG
‑
5)前列腺癌的方法还包括进行Sentinel
TM
高等级(HG)测试，其中所述CS测试包括以下步骤：(i)在开放阵列平台上在第三轮询问SEQ ID NO:561
‑
840的sncRNA以获得不同的信息序列集；(ii)确定Sentinel分数，该分数检查第三分类算法中包括的所有序列的聚合表达谱和序列之间的相互作用；(iii)将(ii)中所述信息序列的Sentinel分数与从低/中等级(GG1
‑
GG2)前列腺癌和高等级(GG3
‑
GG
‑
5)前列腺癌的患者的训练数据集获得的Sentinel分数进行比较；和(iv)确定受试者是否患有低/中等级(GG1
‑
GG2)前列腺癌或高等级(GG3
‑
GG
‑
5)前列腺癌。13.根据权利要求1所述的方法，其中所述检测步骤包括微阵列法、逆转录聚合酶链式反应、聚合酶链式反应、核酸杂交或其组合。14.根据权利要求1所述的方法，其中在具有患前列腺癌风险的受试者中sncRNA的特征集合的聚集表达谱是与未患前列腺癌的受试者中sncRNA(SEQ ID NO:1
‑
280)的特征集合的聚集表达谱相比sncRNA(SEQ ID NO：1
‑
280)的特征集合的更高或更低的聚集表达谱的组合。15.根据权利要求1所述的方法，其中在具有中/高等级(GG2
‑
GG5)前列腺癌的受试者中sncRNA的特征集合的聚集表达谱是与患惰性或低等级(GG1)前列腺癌的受试者中sncRNA(SEQ ID NO:281
‑
560)的特征集合的聚集表达谱相比sncRNA I(SEQ ID NO：281
‑
560)的特征集合的更高或更低的聚集表达谱的组合。16.一种用于诊断受试者的前列腺癌的方法，所述方法包括：(i)从受试者获取生物样品；(ii)检测来自所述生物样品的小非编码RNA(sncRNA)的特征集合的聚集表达谱，其中检测特征sncRNA集合的聚集表达谱包括杂交对源自从所述生物样品获得的sncRNA的每个cDNA特异性的探针，其中杂交探针选自SEQ.ID.NO：1
‑
280；(iii)通过在来自无前列腺癌或有前列腺癌的目标人群的训练数据集中比较SEQ ID NO:1
‑
280的表达，关联所述受试者的SEQ ID NO:1
‑
280的表达；和(iv)基于从上述(iii)获得的结果，确定受试者有患前列腺风险的可能性。17.根据权利要求16所述的方法，其中重新分析确定有患前列腺癌风险的受试者，并与来自具有惰性或侵袭性前列腺癌的目标人群的训练数据集中的SEQ ID NO:281
‑
560的表达进行比较，以将受试者进一步分类为具有惰性(低等级，GG1)或者中或高等级(GG2
‑
GG5)前列腺癌。
18.根据权利要求17所述的方法，其中重新分析确定有中或高等级(GG2
‑
GG5)前列腺癌风险的受试者，并与来自具有低/中等级(GG1
‑
GG2)前列腺癌的目标人群的训练数据集中的SEQ ID NO:561
‑
840的表达进行比较，以将受试者进一步分类为具有惰性(低/中等级，GG1
‑
GG2)或者侵袭性或高等级(GG3
‑
GG5...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：美尔科学有限责任公司，
类型：发明
国别省市：