基于定量生物标志物的癌症诊断方法及其数据库技术

本发明专利技术提供了基于一组生物标志物的定量水平对癌症患者进行诊断、预估和预后的方法、系统和软件。另外还公开了一种用以记录一组生物标志物的定量的数据库。物标志物的定量的数据库。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于定量生物标志物的癌症诊断方法及其数据库
相关申请的交叉引用
[0001]本申请主张基于2019年11月1号递交的美国临时专利申请62/929,396的所有权益并且在此将该公开的全部内容通过参照而并入本申请中。


[0002]本专利技术涉及基于一组生物标志物(biomarker)的定量水平对癌症患者进行诊断(diagnostics)、预估(prediction)和预后(prognosis)的方法、系统和软件。具体而言，本专利技术涉及参照数据库中同一组生物标志物的定量水平对癌症患者进行诊断、预估和预后。

技术介绍

[0003]对于大多数癌症患者来说，它们的肿瘤组织经手术移除后会以福尔马林固定
‑
石蜡包埋(FFPE)的形式保存在医院或其它医疗机构中。因此，储存的数百万FFPE样本以及与之相关联的包括治疗方案和临床结局的详细病例，作为数量庞大且尚未得到充分利用的医疗资源积累起来。这些FFPE样本的巨大数量足以涵盖个体水平上的不同分子特征(molecular identity)。结合其已知的临床结局，这些样本成为面向临床个性化治疗研究的无与伦比的资源。在这里，我们可以为世界上任何一个癌症患者识别出具有相似分子特征的已知病例。
[0004]在临床实践中，出于临床诊断和预后的目的，免疫组化分析(IHC)被广泛用于在蛋白质水平上评估生物标志物。典型的生物标志物的IHC报告表述为“+”或
“‑”
或者进而分类成“0、1+、2+、3+”。例如，通过IHC方法分析常用于乳腺癌诊断的生物标志物——人表皮生长因子受体2(Her2)的表达水平，以确定是否在治疗过程中包括Her2针对性疗法(Her2
‑
dependent therapy)。IHC的结果被分成三组：0和1+、2+和3+。0组和1+组的结果被认为是阴性，3+组被认为是阳性，而2+组被认为是两可。
[0005]结合IHC结果进行诊断和预后是临床实践中的常规操作。例如，对于乳腺癌患者来说，4个肿瘤生物标志物，包括雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)、Ki67和Her2被用于将患者区分为管腔A(Luminal A)型、管腔B(Lumina B)型、Her2型和三阴型4个亚型。Her2和ER/PR的IHC结果被用于将患者分为管腔型、Her2型和三阴型，而Ki67的表达水平进一步将管腔型分为管腔A型和管腔B型。
[0006]IHC的分类结果也难以用于进一步临床实践。例如，虽然在阳性的个体患者中存在显著差异，它们在临床实践中被归结为同一类别。因而，来自IHC分析的结果难以用来进行充分的数据分析以提供更准确、更有预见性的诊断和预后。
[0007]IHC方法也严重受制于内在的主观性和不一致性。肿瘤组织的异质性也使诊断过程更为复杂化。
[0008]很多科学家致力于在组织水平将生物标志物测定为绝对的且连续的变量。例如，酶联免疫法(ELISA)可以用来测定新鲜和冰冻组织中生物标志物的表达水平。然而，这种方法无法用于测定FFPE样本中生物标志物的表达水平。因此也严重限制了其在临床诊断和预
后中的应用。
[0009]量化斑点免疫印迹分析(QDB)法能够以高通量的形式测定新鲜、冰冻和FFPE样本中的生物标志物表达水平作为绝对的且连续的变量。当引入标准蛋白时，不管以重组蛋白形式还是以纯化蛋白形式，都可以将这种方法非常方便地转化为绝对定量的方法以对某特定蛋白的含量在细胞或组织水平上进行绝对定量测定。
[0010]在QDB方法应用之前，数百万计的储存FFPE样本无法通过现有可用的蛋白技术进行处理，因为现有技术无法在群体水平上有效区分单个FFPE样本。目前常用的蛋白分析方法，包括免疫组化(IHC)、西式印迹分析、反相蛋白质阵列分析(RPPA)、以及质谱分析均已用于分析FFPE样本。然而，这些方法都不足以用于分析数量庞大的FFPE样本。
[0011]对于IHC和西式印迹分析来说，它们的定性的内在特征会使群体水平上的个体间差异变得模糊。
[0012]其它方法能够定量测定蛋白质表达水平以揭示群体水平上的个体差异，但提供了相对结果从而限制研究规模。我们可以通过举例来更好地说明这种限制。蛋白质的表达水平可以表示为绝对值(例如nmole/g)或者表示为相对值(参考蛋白质B的百分比％)。虽然可以很容易在多个(本文中的“多个(a plurality of)”均特指“两个以上”)分析中比较以绝对形式表达的蛋白含量，但很难比较在多个分析中比较基于各不相同的参考蛋白B含量的结果。
[0013]MS和RPPA都属于这种情形。其结果都表述为相对于一个参考蛋白质的值，而该参考蛋白质的含量在每次研究中都可能各不相同[Boellner,et al,Microarrays,4(2):98
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114,2015,DeSouza,et al,Clin.Biochem.46:421
‑
431,2013]。因此，基于这些方法的研究规模也就受限于每次研究中样本的数量，无法通过合并其它研究结果来扩大研究规模。实时荧光定量PCR(RT
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PCR)方法产生的数据集也存在同样的问题。
[0014]另一方面，QDB方法可以提供一种能处理庞大的具有绝对性和连续性的FFPE样本数据集的方法。关于连续性，需要量化的结果来体现在群体水平上个体间的细微差异。关于绝对性，无论时间、地点等如何变化，每个蛋白的定量应该一致，由此确保数据可以共享、相互印证及合并以保证数据集的急需增长来应对数量庞大的FFPE样本。
[0015]本专利技术提供了方法、系统和软件以利用世界上广泛储存的FFPE样本来辅助患者的诊断。在临床中采用该方法可以显著提高治疗的有效性以实现个性化治疗的目的。

技术实现思路

[0016]本专利技术提供了利用作为连续变量的三个或者更多的生物标志物对癌症进行诊断、预估和预后的方法。本专利技术对生物标志物的评估是通过定量而不是现行的通用定性的测量，然后表达为绝对单元从而可以很容易合并到现有的数据库中。
[0017]实验样品可以是来自个体(subject)的组织。在本专利技术的一实施方式中，组织是指活检组织。在本专利技术的另一实施方式中，组织是指经过福尔马林固定
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石蜡包埋的样本(FFPE样本)。
[0018]个体可以是患者。更具体而言，个体可以是癌症患者。在本专利技术一实施方式中，个体可以是乳腺癌患者。
[0019]利用绝对定量的蛋白生物标志物含量可以用来开发一个回顾性癌症概况
(profile)数据库(RC)或者更准确地说不同癌症类型的数据库(包括乳腺癌、结直肠癌或者前列腺癌)以充分利用巨量的储存的FFPE样品(在本文中的“癌症概况”对应英文表达为“cancer profile”，有时单独称其为“癌症概况信息”或者根据语境简称为“概况信息”或“信息”)。
[0020]通过组合多个绝对定量的蛋白标志物，足以从数百万储存的FFPE样本中区分单个FFP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】1.一种用于癌症诊断、预估和预后的数据库的生成方法，其包括下列步骤：提供多个个体，其中每个个体具有癌症的已知临床结局；由所述多个个体中的每个个体生成个体癌症概况信息(ICP)，所述个体癌症概况信息包括i)多个临床参数以及ii)癌症的已知临床结局，其中所述多个临床参数各自分别代表生物标志物的定量测定结果，所述定量测定是来自储存的福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)样本的生物标志物的连续的且绝对的量；以及将生成的多个个体的个体癌症概况信息存储于数据库中。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述生物标志物是蛋白标志物。3.如权利要求1所述的方法，其中，所述定量测定通过量化斑点免疫印迹分析(QDB)方法来进行。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述癌症是乳腺癌，并且所述生物标志物是雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)、Ki67、p53、cyclinD1或Her2。5.一种用于提供癌症诊断、预估和预后的数据库，所述数据库包括多个个体癌症概况信息，并且每个所述个体癌症概况信息由具有癌症的已知临床结局的个体生成，其中：所述个体癌症概况信息包括i)从来自个体的储存FFPE样本中定量测定的多个临床参数以及ii)癌症的已知临床结局；所述多个临床参数各自分别代表生物标志物的定量测定结果，并且所述定量测定结果是所述样本中的所述生物标志物的连续的且绝对的量。6.如权利要求1所述的方法，其中，所述定量测定是通过量化斑点免疫印迹分析(QDB)方法来实现。7.如权利要求1所述的方法，其中，所述癌症是乳腺癌，并且生物标志物是雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)、Ki67、p53、cycl...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建棣，
申请(专利权)人：烟台康体诊医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：