ES2482692T3 - Pruebas para predecir la receptividad de pacientes con cáncer a opciones de tratamiento con quimioterapia - Google Patents
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Abstract
Método de predicción de si un paciente con cáncer de mama presentará una respuesta beneficiosa a la quimioterapia, que comprende: medir un nivel de expresión de DDR1, o su producto de expresión, en una muestra de tumor obtenida del paciente; usar el nivel de expresión para determinar una probabilidad de una respuesta beneficiosa a un tratamiento que incluye un taxano, en el que la expresión de DDR1 se correlaciona positivamente con un aumento de la probabilidad de una respuesta beneficiosa a un tratamiento que incluye un taxano, y generar un informe que incluye información basada en la probabilidad de una respuesta beneficiosa a una quimioterapia que incluye un taxano.
Description
E12195318
16-07-2014
DESCRIPCIÓN
Pruebas para predecir la receptividad de pacientes con cáncer a opciones de tratamiento con quimioterapia
5 La presente invención proporciona genes y conjuntos de genes, cuyos niveles de expresión son útiles para predecir la respuesta de pacientes con cáncer a la quimioterapia. La invención se refiere además a pruebas que usan tales marcadores moleculares, alineamientos y kits para su uso en tales métodos, y a informes que comprenden los resultados y/o conclusiones de tales pruebas.
Para muchos pacientes con cáncer, el tratamiento puede incluir la resección quirúrgica del tumor, terapia hormonal y quimioterapia. Está disponible una gama de elecciones de quimioterapia. De manera ideal, la elección para un paciente individual tiene en cuenta tanto el riesgo de recidiva del cáncer como la probabilidad de que el paciente responda a la quimioterapia elegida.
15 Un problema crítico en el tratamiento del cáncer de mama es la identificación de qué pacientes es probable que respondan a una quimioterapia convencional (por ejemplo una antraciclina y una ciclofosfamida) y qué pacientes es menos probable que respondan a una quimioterapia convencional y por tanto deben considerarse para una quimioterapia más agresiva (por ejemplo, un régimen de quimioterapia que incluye un taxano). Actualmente, no está disponible ninguna prueba satisfactoria para identificar pacientes que es más probable que respondan a una quimioterapia convencional en contraposición al tratamiento con un régimen de tratamiento que contiene taxano.
La presente descripción proporciona métodos y composiciones para facilitar la predicción de la probabilidad de receptividad de pacientes con cáncer a un tratamiento que incluye un taxano y/o una ciclofosfamida.
25 De acuerdo con un aspecto de la presente invención, se proporciona un método para predecir si un paciente con cáncer de mama exhibirá una respuesta beneficiosa a la quimioterapia según se especifica en la reivindicación 1.
Los métodos pueden implicar además usar un nivel de expresión génica para determinar una probabilidad de una respuesta beneficiosa a un tratamiento que incluye una ciclofosfamida, en el que la expresión de DDR1 se correlaciona negativamente con un aumento de la probabilidad de una respuesta beneficiosa a un tratamiento que incluye una ciclofosfamida, y en el que el informe incluye información basada en la probabilidad de una respuesta beneficiosa a una quimioterapia que incluye una ciclofosfamida.
La quimioterapia puede incluir una antraciclina. La antraciclina puede ser doxorubicina. Cuando la quimioterapia es 35 un taxano, el taxano puede ser docetaxel.
Los métodos pueden lograr la medición del nivel de expresión génica mediante PCR cuantitativa. Los métodos pueden lograr la medición del nivel de expresión génica mediante la detección de una secuencia a base de intrones de un transcrito de ARN del gen, cuya expresión se correlaciona con la expresión de una secuencia de exones correspondiente.
La muestra de tumor puede ser una sección de tumor congelada o fijada con formalina e incrustada en parafina (FPE).
45 Diversos aspectos y realizaciones resultarán evidentes a partir de la siguiente discusión, incluyendo los ejemplos. Tales realizaciones adicionales, sin limitación, incluyen todas y cada una de las combinaciones génicas de ESR1 discutidas y/o enumeradas específicamente en el ejemplo 2.
La figura 1 es un conjunto de gráficos que muestran la relación entre la expresión normalizada (representada por “Ct”) del gen indicado (nombre del gen proporcionado en la parte superior de cada gráfico) y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer de mama en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y una ciclofosfamida (curva de predicción de AC; línea suave) y la relación entre la expresión del gen indicado y RR en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y un taxano (curva de predicción de AT; línea sombreada). Una línea discontinua horizontal en cada gráfico representa la RR a los 5 años global (es decir, no específica de la expresión génica) en la población de
55 estudio que se aleatorizó a tratamiento con o bien AC o bien AT. En la figura 1 se incluyeron los pacientes independientemente del estado de expresión de receptores hormonales del tumor.
La figura 2 es un conjunto de gráficos que muestran la relación entre la expresión normalizada (representada por “Ct”) del gen indicado (nombre del gen proporcionado en la parte superior de cada gráfico) y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer de mama en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y una ciclofosfamida (curva de predicción de AC; línea suave) y la relación entre la expresión del gen indicado y RR en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y un taxano (curva de predicción de AT; línea sombreada), en el que los pacientes en los grupos de tratamiento tenían cáncer de mama positivo para receptores hormonales (HR+). Una línea discontinua horizontal en cada gráfico representa la RR a los 5 años global (es decir, no específica de la expresión génica) en pacientes en
65 la población de estudio que tenían cáncer de mama HR+ que se aleatorizaron a tratamiento con o bien AC o bien AT.
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La figura 3 es un conjunto de gráficos que muestran la relación entre la expresión normalizada (representada por “Ct”) del gen indicado (nombre del gen proporcionado en la parte superior de cada gráfico) y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer de mama en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y una ciclofosfamida (curva de
5 predicción de AC; línea suave) y la relación entre la expresión del gen indicado y RR en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y una taxano (curva de predicción de AT; línea sombreada), en el que los pacientes en los grupos de tratamiento tenían cáncer de mama positivo para receptores hormonales (HR+) y una puntuación de recidiva de Oncotype Dx de más de 18. Una línea discontinua horizontal en cada gráfico representa la RR a los 5 años global (es decir, no específica de la expresión génica) en pacientes en el estudio que tenían cáncer de mama HR+ y una puntuación de recidiva de Oncotype Dx de más de 18 que se aleatorizaron a tratamiento con o bien AC o bien AT.
La figura 4 es un conjunto de gráficos que muestran la relación entre la expresión normalizada (representada por “Ct”) del gen indicado (nombre del gen proporcionado en la parte superior de cada gráfico) y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer de mama en un grupo de tratamiento que recibe una antraciclina y una ciclofosfamida (curva
15 de predicción de AC; línea suave) y la relación entre la expresión del gen indicado y RR en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y un taxano (curva de predicción de AT; línea sombreada), en el que los pacientes en los grupos de tratamiento tenían cáncer de mama negativo para receptores hormonales (HR-). Una línea discontinua horizontal en cada gráfico representa la RR a los 5 años global (es decir, no específica de la expresión génica) en pacientes en el estudio que tenían cáncer de mama HR-que se aleatorizaron a tratamiento con o bien AC o bien AT.
La figura 5 es un gráfico que ilustra el impacto de usar DDR1 para seleccionar pacientes positivos para HR para su tratamiento con AC frente a AT. La línea de puntos representa la relación entre la expresión normalizada de DDR1 y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer de mama en el grupo de tratamiento con AC (la curva de predicción de AC, también denominada curva de beneficio de ciclofosfamida (CB)); la línea continua representa la relación
25 entre la expresión normalizada de DDR1 y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer de mama en el grupo de tratamiento con AT (la curva de predicción de AT, también denominada curva de beneficio de taxano (TB)). Se proporciona la expresión en el eje x como un nivel de expresión de DDR1 normalizado (en relación con genes de referencia; log2). El eje y proporciona el riesgo de recidiva del cáncer a los 5 años.
Los siguientes apéndices y tablas se proporcionan en la memoria descriptiva justo antes de las reivindicaciones.
Apéndice 1. Secuencias de cebadores y sondas de RT-PCR
Apéndice 2. Secuencias de amplicones de RT-PCR
35 Tabla 1. Marcadores diferenciales de respuesta identificados en pacientes con cáncer de mama, todos los pacientes.
Tabla 2. Marcadores diferenciales de respuesta identificados en pacientes con cáncer de mama, pacientes positivos para HR
Tabla 3. Marcadores diferenciales de respuesta identificados en pacientes con cáncer de mama, pacientes positivos para HR, RS > 18
Tabla 4. Marcadores diferenciales de respuesta identificados en pacientes con cáncer de mama, pacientes negativos 45 para HR.
Tabla 5. Genes adicionales implicados en la señalización por NFκB
Definiciones
A menos que se definan de otra forma, los términos técnicos y científicos usados en el presente documento tienen el mismo significado que entiende comúnmente un experto habitual en la técnica a la que pertenece esta invención. Véase, por ejemplo, Singleton P y Sainsbury D., Dictionary of Microbiology and Molecular Biology 3ª ed., J. Wiley & Sons, Chichester, Nueva York, 2001.
55 Tal como se usa en el presente documento, el término “antraciclina” se refiere a una clase de antibióticos antineoplásicos que normalmente se obtienen de bacterias de Streptomyces (por ejemplo, Streptomyces peucetius o Streptomyces coeruleorubidus). Aunque se desconoce el mecanismo de acción preciso, se cree que las antraciclinas obtienen su actividad quimioterápica, al menos en parte, de su capacidad para dañar el ADN mediante intercalación, quelación de iones metálicos y la generación de radicales libres y pueden inhibir la actividad enzimática crítica para la función del ADN. Los ejemplos de antraciclinas incluyen daunorubicina, doxorubicina, epirubicina, idarubicina, amrubicina, pirarubicina, valrubicina, zorubicina, caminomicina, detorubicina, esorubicina, marcelomicina, quelamicina, rodorubicina y aclarubicina, así como sales, ácidos o derivados farmacéuticamente activos de cualquiera de éstas.
65 Tal como se usa en el presente documento, el término “taxano” se refiere a una familia de agentes
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antimitóticos/antimicrotúbulos que inhiben el crecimiento de células cancerosas deteniendo la división celular. Los ejemplos de taxanos incluyen paclitaxel, docetaxel, larotaxel, ortataxel, tesetaxel y otros compuestos de diterpeno relacionados que tienen actividad quimioterápica así como sales, ácidos o derivados farmacéuticamente activos de cualquiera de éstos. El paclitaxel se derivó originalmente del árbol tejo del pacífico. Se producen diterpenos
5 relacionados por plantas del género Taxus (tejos) y también se han sintetizado taxanos sintéticos o semisintéticos con actividad quimioterápica, por ejemplo, docetaxel, y se abarcan en el término taxano.
Tal como se usa en el presente documento, el término “ciclofosfamida” se refiere a un agente alquilante citotóxico del grupo de mostazas nitrogenadas, que incluye el compuesto quimioterápico 2-óxido de N,N-bis(2-cloroetil)-1,3,2oxazafosfinan-2-amina (también conocido como citofosfano). Es un fármaco antineoplásico altamente tóxico, inmunosupresor, usado en el tratamiento de enfermedad de Hodgkin, linfoma y otras determinadas formas de cáncer, tales como leucemia y cáncer de mama.
Un “tratamiento que contiene taxano” (también denominado “régimen que contiene taxano” o “régimen de
15 tratamiento que contiene taxano”) o “tratamiento que contiene ciclofosfamida” (también denominado “régimen que contiene ciclofosfamida” o “régimen de tratamiento que contiene ciclofosfamida”) pretende abarcar terapias en las que se administra un taxano o una ciclofosfamida, respectivamente, solo o en combinación con otro régimen terapéutico (por ejemplo, otra quimioterapia (por ejemplo, antraciclina), o ambos). Por tanto, un tratamiento que contiene taxano puede incluir, por ejemplo, la administración de un taxano en combinación con antraciclina, con antraciclina y ciclofosfamida, y similares.
El término “en combinación con” tal como cuando se usa en referencia a un régimen terapéutico, se refiere a la administración de dos o más terapias a lo largo del transcurso de un régimen de tratamiento, en el que las terapias pueden administrarse juntas o por separado y, cuando se usa en referencia a fármacos, pueden administrarse en la
25 misma o diferentes formulaciones, mediante la misma o diferentes vías, y en el mismo o diferente tipo de forma de dosificación.
El término “pronóstico” se usa en el presente documento para referirse a la predicción de la probabilidad de progresión o muerte atribuible al cáncer, incluyendo recidiva, de una enfermedad neoplásica, tal como cáncer de mama, en un paciente. El concepto de pronóstico se usa en el contexto del tratamiento de referencia mínimo. Por ejemplo, en el contexto de cáncer de mama invasivo ER+, en estadio temprano, el tratamiento de referencia mínimo podría ser cirugía más terapia hormonal adyuvante.
El término “predicción” se usa en el presente documento para referirse a una probabilidad de que un paciente tenga
35 un desenlace clínico particular tras la administración de un régimen de tratamiento, por ejemplo un régimen quimioterápico. El beneficio clínico puede medirse, por ejemplo, en cuanto a desenlaces clínicos tales como recidiva de la enfermedad, contracción del tumor y/o progresión de la enfermedad.
El término “paciente” o “sujeto” tal como se usa en el presente documento se refiere a un paciente humano.
El término supervivencia “a largo plazo” se usa en el presente documento para referirse a supervivencia durante al menos 3 años, más preferiblemente durante al menos 8 años, lo más preferiblemente durante al menos 10 años tras la cirugía u otro tratamiento.
45 El término “tumor,” tal como se usa en el presente documento, se refiere a toda proliferación o crecimiento celular neoplásico, ya sea maligno o benigno, y a todos los tejidos y células cancerosas y precancerosas.
Los términos “cáncer” y “canceroso” se refieren a o describen el estado fisiológico en mamíferos que se caracteriza normalmente por crecimiento celular no regulado.
El término “cáncer de mama” se usa en el presente documento para incluir todas las formas y estadios de cáncer de mama, incluyendo, sin limitación, cáncer de mama localmente avanzado, cáncer de mama invasivo y cáncer de mama metastásico.
55 Una “muestra de tumor” tal como se usa en el presente documento es una muestra derivada de, o que contiene células tumorales del tumor de un paciente. Los ejemplos de muestras de tumores en el presente documento incluyen, pero no se limitan a, biopsias de tumores, células tumorales circulantes, proteínas plasmáticas circulantes, líquido ascítico, cultivos de células primarias o líneas celulares derivadas de tumores o que presentan propiedades similares a tumores, así como muestras de tumores conservadas, tales como muestras de tumores fijadas en formalina, incrustadas en parafina.
La “patología” del cáncer incluye todos los fenómenos que comprometen el bienestar del paciente. Esto incluye, sin limitación, crecimiento celular anómalo o incontrolable, metástasis, interferencia con el funcionamiento normal de células vecinas, liberación de citocinas u otros productos de secreción a niveles anómalos, supresión o
65 agravamiento de la respuesta inflamatoria o inmunológica, neoplasia, tumor premaligno, tumor maligno, invasión de tejidos u órganos circundantes o distantes, tales como ganglios linfáticos, etc.
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Tal como se usa en el presente documento, el término “nivel de expresión” tal como se aplica a un gen se refiere al nivel normalizado de un producto génico, por ejemplo el valor normalizado determinado para el nivel de expresión de ARN de un gen o para el nivel de expresión de polipéptido de un gen.
5 El término “Ct” tal como se usa en el presente documento se refiere a ciclo umbral, el número de ciclos en una reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa (qPCR) al que la fluorescencia generada dentro de un pocillo de reacción supera el umbral definido, es decir, el punto durante la reacción en el que se han acumulado un número suficiente de amplicones para satisfacer el umbral definido.
10 Los términos “umbral” o “umbralización” se refieren a un procedimiento usado para explicar las relaciones no lineales entre mediciones de expresión génica y respuesta clínica así como para reducir adicionalmente la variación en puntuaciones de pacientes notificadas. Cuando se aplica la umbralización, todas las mediciones por debajo o por encima de un umbral se fijan a ese valor umbral. La relación no lineal entre la expresión génica y el desenlace
15 podrían examinarse usando funciones alisadoras o esplines cúbicos para modelar la expresión génica en regresión Cox PH sobre el intervalo libre de recidiva o la regresión logística sobre el estado de recidiva. Podría examinarse la variación en puntuaciones de pacientes notificadas como una función de la variabilidad en la expresión génica en el límite de cuantificación y/o detección para un gen particular.
20 El término “producto génico” o “producto de expresión” se usan en el presente documento para referirse a los productos de transcripción de ARN (transcritos) del gen, incluyendo ARNm, y los productos de traducción de polipéptido de tales transcritos de ARN. Un producto génico puede ser, por ejemplo, un ARN no cortado ni empalmado, un ARNm, un ARNm de variante de corte y empalme, un microARN, un ARN fragmentado, un polipéptido, un polipéptido modificado postraduccionalmente, un polipéptido de variante de corte y empalme, etc.
25 El término “transcrito de ARN” tal como se usa en el presente documento se refiere a los productos de transcripción de ARN de un gen, incluyendo, por ejemplo, ARNm, un ARN no cortado ni empalmado, un ARNm de variante de corte y empalme, un microARN y un ARN fragmentado.
30 A menos que se indique lo contrario, cada nombre de gen usado en el presente documento corresponde al símbolo oficial asignado al gen y proporcionado por Entrez Gene (URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez) a partir de la fecha de presentación de esta solicitud.
Los términos “correlacionado” y “asociado” se usan de manera intercambiable en el presente documento para
35 referirse a la fuerza de asociación entre dos mediciones (o entidades medidas). La descripción proporciona genes y subconjuntos de genes, cuyos niveles de expresión están asociados con una medida de desenlace particular, tal como por ejemplo entre el nivel de expresión de un gen y la probabilidad de una respuesta beneficiosa al tratamiento con un fármaco. Por ejemplo, el aumento del nivel de expresión de un gen puede correlacionarse positivamente (asociado positivamente) con un aumento de la probabilidad de buen desenlace clínico para el paciente, tal como un
40 aumento de la probabilidad de supervivencia a largo plazo sin recidiva del cáncer y/o respuesta beneficiosa a una quimioterapia, y similares. Una correlación positiva de este tipo puede demostrarse estadísticamente de varios modos, por ejemplo, mediante una razón de riesgo baja. En otro ejemplo, el aumento del nivel de expresión de un gen puede correlacionarse negativamente (asociado negativamente) con un aumento de la probabilidad de buen desenlace clínico para el paciente. En ese caso, por ejemplo, el paciente puede tener una disminución de la
45 probabilidad de supervivencia a largo plazo sin recidiva del cáncer y/o respuesta beneficiosa a una quimioterapia, y similares. Una correlación negativa de este tipo indica que es probable que el paciente tenga un mal pronóstico o que responda mal a una quimioterapia, y esto puede demostrarse estadísticamente de varios modos, por ejemplo, una razón de riesgo alta.
50 Un “desenlace clínico positivo” y una “respuesta beneficiosa” pueden evaluarse usando cualquier criterio de valoración que indique un beneficio para el paciente, incluyendo, sin limitación, (1) inhibición, en algún grado, del crecimiento tumoral, incluyendo ralentización y detención completa del crecimiento; (2) reducción en el número de células tumorales; (3) reducción en el tamaño tumoral; (4) inhibición (es decir, reducción, ralentización o detención completa) de la infiltración de células tumorales en tejidos y/u órganos periféricos adyacentes; (5) inhibición de la
55 metástasis; (6) potenciación de la respuesta inmunitaria antitumoral, que da como resultado posiblemente regresión
o rechazo del tumor; (7) alivio, en algún grado, de uno o más síntomas asociados con el tumor; (8) aumento en la duración de la supervivencia tras el tratamiento; y/o (9) disminución de la mortalidad en un punto de tiempo dado tras el tratamiento. La respuesta clínica positiva también puede expresarse en cuanto a diversas medidas de desenlace clínico. El desenlace clínico positivo también puede considerarse en el contexto del desenlace de un 60 individuo en relación con un desenlace de una población de pacientes que tienen un diagnóstico clínico comparable, y puede evaluarse usando diversos criterios de valoración tales como un aumento en la duración del intervalo libre de recidiva (ILR), un aumento en el tiempo de supervivencia en comparación con la supervivencia global (SG) en una población, un aumento en el tiempo de supervivencia libre de enfermedad (SLE), un aumento en la duración del intervalo libre de recidiva distante (ILRD), y similares. Un aumento en la probabilidad de respuesta clínica positiva se
65 corresponde con una disminución en la probabilidad de recidiva del cáncer.
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El término “clasificación de riesgo” significa un nivel de riesgo (o probabilidad) de que un sujeto experimente un desenlace clínico particular. Un sujeto puede clasificarse en un grupo de riesgo o clasificarse en un nivel de riesgo basándose en los métodos de la presente descripción, por ejemplo riesgo alto, medio o bajo. Un “grupo de riesgo” es un grupo de sujetos o individuos con un nivel de riesgo similar para un desenlace clínico particular.
5 El término “expresión normalizada” con respecto a un gen o un transcrito de ARN u otro producto de expresión (por ejemplo, proteína) se usa para referirse al nivel del transcrito (o ARN fragmentado) determinado mediante normalización con respecto al nivel de ARNm de referencia, que podrían ser todos los transcritos medidos en la muestra o un conjunto de referencia particular de ARNm. Un gen presenta un “aumento de expresión” o un “aumento de expresión normalizada” en una subpoblación de sujetos cuando el nivel de expresión normalizada de un transcrito de ARN (o su producto génico) es superior en una subpoblación clínicamente relevante de pacientes (por ejemplo, pacientes que son sensibles a dicha quimioterapia). En el contexto de un análisis de un nivel de expresión normalizada de un gen en un tejido obtenido de un sujeto individual, un gen presenta un “aumento de expresión” cuando el nivel de expresión normalizada del gen tiende hacia o se aproxima más estrechamente al nivel de
15 expresión normalizada característico de una subpoblación de pacientes clínicamente relevante de este tipo. Por tanto, por ejemplo, cuando el gen analizado es un gen que muestra un aumento de expresión en sujetos sensibles en comparación con sujetos no sensibles, entonces si el nivel de expresión del gen en la muestra del paciente tiende hacia un nivel de expresión característico de un sujeto sensible, entonces el nivel de expresión génica apoya una determinación de que es probable que el paciente individual sea un paciente que responde al tratamiento. De manera similar, cuando el gen analizado es un gen que tiene una expresión aumentada en pacientes no sensibles en comparación con pacientes sensibles, entonces si el nivel de expresión del gen en la muestra del paciente tiende hacia un nivel de expresión característico de un sujeto no sensible, entonces el nivel de expresión génica apoya una determinación de que el paciente individual no será sensible. Por tanto, puede describirse que la expresión normalizada de un gen dado tal como se da a conocer en el presente documento está correlacionada positivamente
25 con un aumento de la probabilidad de respuesta clínica positiva a una quimioterapia o que está correlacionada positivamente con una disminución de la probabilidad de una respuesta clínica positiva a una quimioterapia.
El término “puntuación de recidiva” (“recurrence score”) o “RS” se refiere a un indicador basado en un algoritmo útil en la determinación de la probabilidad de un acontecimiento de interés, tal como una probabilidad de recidiva del cáncer y/o la probabilidad de que un paciente responda a una modalidad de tratamiento tal como puede evaluarse mediante la recidiva del cáncer tras la terapia con la modalidad de tratamiento.
El término “tumor positivo para receptores hormonales (HR+)” significa un tumor que expresa o bien receptor de estrógenos (ER+) o bien receptor de progesterona (PR+) por encima de un determinado umbral tal como se 35 determina mediante métodos convencionales, incluyendo tinción inmunohistoquímica de núcleos y reacción en cadena de la polimerasa (PCR) en una muestra biológica obtenida de un paciente. El término “tumor negativo para receptores hormonales (HR-)” significa un tumor que no expresa ni receptor de estrógenos (ER-) ni receptor de progesterona (PR-) por encima de un determinado umbral. El umbral puede medirse, por ejemplo, usando una puntuación de Allred o la expresión génica. Véase, por ejemplo, J. Harvey, et al., J Clin Oncol 17:1474-1481 (1999);
S. Badve, et al., J Clin Oncol 26(15):2473-2481 (2008).
“Supervivencia global (SG)” se refiere al paciente que sigue vivo durante un periodo de tiempo definido, tal como 1 año, 5 años, etc., por ejemplo, desde el momento del diagnóstico o el tratamiento.
45 “Supervivencia libre de progresión (SLP)” se refiere al paciente que sigue vivo sin que empeore el cáncer.
“Terapia neoadyuvante” es la terapia adyuvante o complementaria administrada antes de la terapia primaria (principal). La terapia neoadyuvante incluye, por ejemplo, quimioterapia, radioterapia y terapia hormonal. Por tanto, puede administrarse quimioterapia antes de la cirugía para contraer el tumor, de modo que la cirugía pueda ser más eficaz o, en el caso de tumores anteriormente inoperables, posible.
El término “polinucleótido”, cuando se usa en singular o plural, se refiere generalmente a cualquier polirribonucleótido o polidesoxirribonucleótido, que puede ser ADN o ARN no modificado o ARN o ARN modificado. Por tanto, por ejemplo, los polinucleótidos tal como se definen en el presente documento incluyen, sin limitación, 55 ADN mono y bicatenario, ADN que incluye regiones mono y bicatenarias, ARN mono y bicatenario, y ARN que incluye regiones mono y bicatenarias, moléculas híbridas que comprenden ADN y ARN que pueden ser monocatenarios o, más normalmente, bicatenarios, o incluyen regiones mono y bicatenarias. Además, el término “polinucleótido” tal como se usa en el presente documento se refiere a regiones tricatenarias que comprenden ARN
o ADN o tanto ARN como ADN. Las hebras en tales regiones pueden ser de la misma molécula o de moléculas diferentes. Las regiones pueden incluir todo de una o más de las moléculas, pero más normalmente implican sólo una región de alguna de las moléculas. Una de las moléculas de una región de triple hélice es a menudo un oligonucleótido. El término “polinucleótido” incluye específicamente ADNc. El término incluye ADN (incluyendo ADNc) y ARN que contienen una o más bases modificadas. Por tanto, ADN o ARN con estructuras principales modificadas por motivos de estabilidad o por otros motivos son “polinucleótidos” tal como se prevé el término en el
65 presente documento. Además, se incluyen ADN o ARN que comprenden bases poco comunes, tales como inosina,
o bases modificadas, tales como bases tritiadas, dentro del término “polinucleótidos” tal como se define en el
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presente documento. En general, el término “polinucleótido” abarca todas las formas química, enzimática y/o metabólicamente modificadas de polinucleótidos no modificados, así como las formas químicas de ADN y ARN características de virus y células, incluyendo células simples y complejas.
5 El término “oligonucleótido” se refiere a un polinucleótido relativamente corto, incluyendo, sin limitación, desoxirribonucleótidos monocatenarios, ribonucleótidos mono o bicatenarios, híbridos de ARN:ADN y ADN bicatenarios. Se sintetizan a menudo oligonucleótidos, tales como oligonucleótidos de sonda de ADN monocatenarios, mediante métodos químicos, por ejemplo usando sintetizadores de oligonucleótidos automatizados que están disponibles comercialmente. Sin embargo, pueden prepararse oligonucleótidos mediante una variedad de otros métodos, incluyendo técnicas mediadas por ADN recombinante in vitro y mediante expresión de ADN en células y organismos.
La “rigurosidad” de reacciones de hibridación se determina fácilmente por un experto habitual en la técnica, y generalmente es un cálculo empírico dependiente de la longitud de la sonda, la temperatura de lavado y la
15 concentración de sal. En general, sondas más largas requieren temperaturas superiores para un apareamiento apropiado, mientras que sondas más cortas necesitan temperaturas inferiores. La hibridación depende generalmente de la capacidad del ADN desnaturalizado para reaparearse cuando están presentes hebras complementarias en un entorno por debajo de su temperatura de fusión. Cuanto mayor sea el grado de homología deseada entre la sonda y la secuencia hibridizable, más alta será la temperatura relativa que puede usarse. Como resultado, se deduce que temperaturas relativas superiores tenderían a hacer que las condiciones de reacción fuesen más rigurosas, mientras que temperaturas inferiores las harían menos rigurosas. Para una explicación y detalles adicionales de la rigurosidad de reacciones de hibridación, véase Ausubel et al., Current Protocols in Molecular Biology, Wiley Interscience Publishers, (1995).
25 Las “condiciones rigurosas” o “condiciones de alta rigurosidad”, tal como se definen en el presente documento, normalmente: (1) emplean baja fuerza iónica y alta temperatura para el lavado, por ejemplo cloruro de sodio 0,015 M/citrato de sodio 0,0015 M/dodecilsulfato de sodio al 0,1% a 50ºC; (2) emplean durante la hibridación un agente de desnaturalización, tal como formamida, por ejemplo, formamida al 50% (v/v) con albúmina sérica bovina al 0,1%/Ficoll al 0,1%/polivinilpirrolidona al 0,1%/tampón fosfato de sodio 50 mM a pH 6,5 con cloruro de sodio 750 mM, citrato de sodio 75 mM a 42ºC; o (3) emplean formamida al 50%, 5 x SSC (NaCl 0,75 M, citrato de sodio 0,075 M), fosfato de sodio 50 mM (pH 6,8), pirofosfato de sodio al 0,1%, 5 x disolución de Denhardt, ADN de esperma de salmón sonicado (50 µg/ml), SDS al 0,1% y sulfato de dextrano al 10% a 42ºC, con lavados a 42ºC en 0,2 x SSC (cloruro de sodio/citrato de sodio) y formamida al 50% a 55ºC, seguido por un lavado de alta rigurosidad que consiste en EDTA que contiene 0,1 x SSC a 55ºC.
35 Pueden identificarse “condiciones moderadamente rigurosas” tal como se describe por Sambrook et al., Molecular Cloning: A Laboratory Manual, Nueva York: Cold Spring Harbor Press, 1989, e incluyen el uso de disolución de lavado y condiciones de hibridación (por ejemplo, temperatura, fuerza iónica y % de SDS) menos rigurosas que las descritas anteriormente. Un ejemplo de condiciones moderadamente rigurosas es incubación durante la noche a 37ºC en una disolución que comprende: formamida al 20%, 5 x SSC (NaCl 150 mM, citrato de trisodio 15 mM), fosfato de sodio 50 mM (pH 7,6), 5 x disolución de Denhardt, sulfato de dextrano al 10% y ADN de esperma de salmón fragmentado desnaturalizado 20 mg/ml, seguido por lavado de los filtros en 1 x SSC a aproximadamente 3750ºC. El experto reconocerá cómo ajustar la temperatura, fuerza iónica, etc. según sea necesario para adaptarse a factores tales como longitud de la sonda y similares.
45 En el contexto de la presente descripción, la referencia a “al menos uno”, “al menos dos”, “al menos cinco”, etc. de los genes enumerados en cualquier conjunto de genes particular significa una cualquiera o todas y cada una de las combinaciones de genes enumerados.
En el presente documento, cantidades o intervalos numéricos precedidos por el término “aproximadamente” incluyen expresamente el intervalo exacto o la cantidad numérica exacta.
Descripción general
55 Los métodos dados a conocer son útiles para facilitar decisiones de tratamiento proporcionando una evaluación de la probabilidad de beneficio clínico para un tratamiento que incluye un taxano, un tratamiento que incluye una ciclofosfamida, o ambos. Debido a que los taxanos y la ciclofosfamida tienen mecanismos de acción diferentes, es posible que los tumores de determinados pacientes presenten una patología molecular que hace que sea más probable que respondan a un tipo de fármaco que a otro. Por ejemplo, los métodos dados a conocer en el presente documento pueden usarse para facilitar decisiones de tratamiento proporcionando una evaluación de la probabilidad de beneficio clínico para un tratamiento a base de antraciclina que incluye un taxano, un tratamiento a base de antraciclina que incluye una ciclofosfamida, o un tratamiento a base de antraciclina que incluye tanto una ciclofosfamida como un taxano. Por consiguiente, tales métodos de predicción son útiles para facilitar decisiones de tratamiento quimioterápico que se adaptan a pacientes individuales. Por ejemplo, los métodos dados a conocer en el
65 presente documento pueden usarse para evaluar si hay un beneficio clínico para la adición de un taxano a un régimen quimioterápico.
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Se proporcionan genes para los que la expresión se correlaciona positiva o negativamente con un aumento de la probabilidad de respuesta a un tratamiento que incluye un taxano, un tratamiento que incluye una ciclofosfamida, o ambos en las figuras 1-4 y las tablas 1-4.
5 Las relaciones entre el nivel de expresión de un gen marcador de la presente descripción y una correlación positiva
o negativa con la probabilidad de recidiva del cáncer (por ejemplo, cáncer de mama) tras el tratamiento con un régimen que contiene taxano o un régimen que contiene ciclofosfamida se muestran a modo de ejemplo en las figuras 1-4. La línea sombreada en cada gráfico representa la relación entre la expresión del gen en pacientes tratados con un régimen que contiene taxano (por ejemplo, antraciclina más un taxano) y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer (curva de predicción del beneficio del taxano (TB)). La línea de predicción del TB representa por tanto la correlación de la expresión del gen y la probabilidad de beneficio clínico de un taxano en un régimen de tratamiento. La línea suave en cada gráfico representa la relación entre la expresión del gen en pacientes tratados con un régimen que contiene ciclofosfamida (por ejemplo, antraciclina más ciclofosfamida) y la tasa de recidiva (RR)
15 a los 5 años del cáncer (la curva de predicción del beneficio de la ciclofosfamida (CB)). La curva de predicción del CB representa por tanto la correlación de la expresión del gen y la probabilidad de beneficio clínico de una ciclofosfamida en un régimen de tratamiento. Debido a que los pacientes en el estudio también recibieron una antraciclina, la curva de predicción del TB y la curva de predicción del CB también pueden considerarse como una curva de predicción del beneficio de antraciclina más un taxano (AT) y una curva de predicción del beneficio de antraciclina más una ciclofosfamida (AC), respectivamente.
Cada uno de los gráficos en las figuras 1-4 incluyen una línea discontinua horizontal que representa la tasa de recidiva global (es decir, no específica de la expresión génica) a los 5 años en la población relevante que se aleatorizó a tratamiento con AC o AT. La diferencia entre las curvas de predicción del TB y del CB y esta línea
25 horizontal representa el grado en el que puede mejorarse el beneficio clínico mediante una decisión de tratamiento guiada por la expresión génica.
Pueden tenerse en cuenta otras características del tumor cuando se evalúa la probabilidad de beneficio del taxano y/o la ciclofosfamida mediante el análisis del nivel de expresión de un gen marcador dado a conocer en el presente documento. Por ejemplo, puede evaluarse el estado de expresión de receptores hormonales (por ejemplo, ER+, ER-, PR+, PR-) para la muestra de tumor, y tenerse en consideración cuando se evalúan los niveles de expresión del gen marcador, por ejemplo, se compara el nivel de expresión con correlaciones del nivel de expresión con TB y/o CB en una población que comparte las mismas características. Por ejemplo, la figura 1 proporciona curvas de predicción del TB (AT) y el CB (AC) en todos los pacientes en el estudio comentado en los ejemplos a continuación
35 independientemente del estado de expresión de hormonas o la probabilidad de recidiva del cáncer tal como se pronostica mediante la RS de Oncotype DX. La figura 2 proporciona curvas de predicción del TB (AT) y el CB (AC) en pacientes positivos para receptores hormonales. La figura 3 proporciona curvas de predicción del TB (AT) y el CB (AC) en pacientes positivos para receptores hormonales que tienen una puntuación de RS de Oncotype DX de aproximadamente 18 o mayor, lo que indica un riesgo significativo de recidiva del cáncer en el plazo de 10 años tras la cirugía y la terapia con tamoxifeno. La figura 4 proporciona curvas de predicción del TB (AT) y el CB (AC) en pacientes negativos para receptores hormonales.
Las curvas de predicción pueden usarse para evaluar la información proporcionada por un nivel de expresión de un gen marcador dado a conocer en el presente documento y a su vez facilitar una decisión de tratamiento con 45 respecto a la selección de un régimen que contiene taxano y/o un régimen que contiene ciclofosfamida. Por ejemplo, cuando un gen presenta un nivel de expresión que tiene una curva de predicción del TB (AT) que tiene una pendiente negativa tal como se muestra a modo de ejemplo en las figuras 1-4, entonces los niveles de expresión normalizada crecientes del gen se correlacionan positivamente con una probabilidad de beneficio clínico de la inclusión de un taxano en el régimen de tratamiento (puesto que los pacientes que presentaban este patrón de expresión del gen particular tenían tasas de recidiva inferiores tras el régimen que contiene taxano). A la inversa, cuando un gen presenta un nivel de expresión que tiene una curva de predicción del TB (AT) que tiene una pendiente positiva tal como se muestra a modo de ejemplo en las figuras 1-4, entonces los niveles de expresión normalizada crecientes del gen se correlacionan negativamente con una probabilidad de beneficio clínico de la inclusión de un taxano en el régimen de tratamiento. De manera similar, cuando un gen presenta un nivel de
55 expresión que tiene una curva de predicción del CB (AC) que tiene una pendiente negativa tal como se muestra a modo de ejemplo en las figuras 1-4, entonces los niveles de expresión normalizada crecientes del gen se correlacionan positivamente con una probabilidad de beneficio de la inclusión de una ciclofosfamida en el régimen de tratamiento (puesto que los pacientes que presentaban este patrón de expresión del gen particular tenían tasas de recidiva inferiores tras el régimen que contiene ciclofosfamida). A la inversa, cuando un gen presenta un nivel de expresión que tiene una curva de predicción del CB (AC) que tiene una pendiente positiva tal como se muestra a modo de ejemplo en las figuras 1-4, entonces los niveles de expresión normalizada crecientes del gen se correlacionan negativamente con una probabilidad de beneficio clínico de la inclusión de una ciclofosfamida en el régimen de tratamiento.
65 Por consiguiente, los niveles de expresión de los genes marcadores pueden usarse para facilitar una decisión en cuanto a si debe incluirse o excluirse un taxano en un régimen de tratamiento, y para facilitar una decisión en cuanto
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a si debe incluirse o excluirse una ciclofosfamida en un régimen de tratamiento. Los genes marcadores pueden usarse para facilitar la selección de un régimen de tratamiento que incluye un taxano y/o una ciclofosfamida, o ni un taxano ni una ciclofosfamida.
5 En algunos casos, el nivel de expresión de genes marcadores puede sugerir beneficio clínico para tanto un taxano como una ciclofosfamida, por ejemplo, cuando niveles de expresión crecientes están asociados con un riesgo de recidiva por debajo de un riesgo de recidiva seleccionado. Por ejemplo, tal como se ilustra en la figura 2 para el gen ZW10, el aumento de la expresión de ZW10 en pacientes con cáncer positivos para HR está asociado con un aumento de la probabilidad de beneficio clínico para tanto un taxano como para una ciclofosfamida. Además, debido
10 a que las magnitudes de las pendientes son significativamente diferentes, se pronostica que pacientes con un aumento de la expresión de ZW 10 tienen riesgos inferiores de recidiva si se tratan con AT en lugar de AC, y se pronostica que pacientes con una disminución de la expresión de ZW10 tienen riesgos inferiores de recidiva si se tratan con AC en lugar de AT. Por tanto, los genes marcadores que están asociados con curvas de predicción del TB (AT) y el CT (AC) que difieren en la pendiente pueden facilitar una decisión en la selección entre un régimen que
15 contiene taxano y un régimen que contiene ciclofosfamida, incluso cuando puede haber beneficio clínico con cualquiera o ambos regímenes de tratamiento.
Los métodos de la presente descripción facilitan también la selección entre un régimen que contiene taxano y un régimen que contiene ciclofosfamida (por ejemplo, entre terapia con AT y con AC). Por ejemplo, cuando las curvas
20 en las figuras 1-4 tienen pendientes significativamente diferentes en el modelo de regresión Cox y las curvas de predicción del TB (AT) y el CB (AC) se cruzan, pueden usarse los niveles de expresión del gen marcador para evaluar la probabilidad de que el paciente responda a un régimen que contiene taxano (por ejemplo, AT) o a un régimen que contiene ciclofosfamida (por ejemplo, AC).
25 Por ejemplo, la figura 5 ilustra un gráfico del riesgo de recaída a los 5 años frente a la expresión génica, presentado para un gen a modo de ejemplo, DDR1. Tal como se ilustra en la figura 5, puede usarse el nivel de expresión de DDR1 para facilitar la selección de la terapia cuando el tratamiento con una ciclofosfamida se ve favorecido con respecto al tratamiento con un taxano a niveles de expresión inferiores de DDR1, produciéndose un “cambio” del beneficio clínico relativo de estas terapias en un punto en el que el riesgo de recidiva asociado con el tratamiento
30 con taxano es inferior al asociado con el tratamiento con ciclofosfamida, favoreciéndose por tanto un régimen de tratamiento que incluye un taxano con respecto a una ciclofosfamida.
Hay muchos tipos de regímenes de tratamiento sistémico disponibles para pacientes a los que se les ha diagnosticado un cáncer. Por ejemplo, la tabla a continuación enumera diversas terapias hormonales y agentes
35 quimioterápicos para cáncer de mama.
Agentes individuales útiles en cáncer de mama
NOMBRE GENÉRICO NOMBRE COMERCIAL COMÚN CLASE
Ciclofosfamida (C) Cytoxan® Mostazas nitrogenadas
Doxorubicina Adriamycin® Antraciclinas
Epirubicina Pharmorubicin® Antraciclinas
Fluorouracilo Análogos de pirimidinas
Metotrexato Rheumatrex® Análogos de ácido fólico
Paclitaxel Taxol® Taxanos (T)
Docetaxel Taxotere® Taxanos (T)
Capecitabina Xeloda® Análogos de pirimidinas
Trastuzumab Herceptin® Anticuerpos monoclonales
Bevacizumab Avastin® Anticuerpos monoclonales
Combinaciones útiles en cáncer de mama CAF Ciclofosfamida, adriamicina, fluorouracilo EE.UU.
CMF Ciclofosfamida, metotrexato, fluorouracilo EE.UU.
AC Adriamicina, ciclofosfamida EE.UU.
AT Adriamicina, taxano EE.UU.
ACT Adriamicina, ciclofosfamida, taxano EE.UU.
TAC Taxano, adriamicina, ciclofosfamida EE.UU.
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TC Taxano, ciclofosfamida EE.UU.
Fluorouracilo, epirubicina, ciclofosfamida Europa
Obtención del perfil de expresión génica
La práctica de los métodos y las composiciones de la presente descripción emplearán, a menos que se indique lo
5 contrario, técnicas convencionales de biología molecular (incluyendo técnicas recombinantes), microbiología, biología celular y bioquímica, que se conocen dentro de la experiencia de la técnica. Tales técnicas se explican completamente en la bibliografía, tal como, “Molecular Cloning: A Laboratory Manual”, 2ª edición (Sambrook et al., 1989); “Oligonucleotide Synthesis” (M.J. Gait, ed., 1984); “Animal Cell Culture” (R.I. Freshney, ed., 1987); “Methods in Enzymology” (Academic Press, Inc.); “Handbook of Experimental Immunology”, 4ª edición (D.M. Weir & C.C.
10 Blackwell, eds., Blackwell Science Inc., 1987); “Gene Transfer Vectors for Mammalian Cells” (J.M. Miller & M.P. Calos, eds., 1987); “Current Protocols in Molecular Biology” (F.M. Ausubel et al., eds., 1987); y “PCR: The Polymerase Chain Reaction”, (Mullis et al., eds., 1994).
Los métodos de obtención del perfil de expresión génica incluyen métodos basados en análisis de hibridación de
15 polinucleótidos, métodos basados en secuenciación de polinucleótidos y métodos basados en proteómica. Los métodos a modo de ejemplo conocidos en la técnica para la cuantificación de la expresión de ARNm en una muestra incluyen transferencia de tipo Northern e hibridación in situ (Parker & Barnes, Methods in Molecular Biology 106:247283 (1999)); ensayos de protección de ARNasa (Hod, Biotechniques 13:852-854 (1992)); y métodos basados en PCR, tales como PCR con transcripción inversa (RT-PCR) (Weis et al., Trends in Genetics 8: 263-264 (1992)).
20 Pueden emplearse anticuerpos que pueden reconocer dúplex específicos de secuencia, incluyendo dúplex de ADN, dúplex de ARN y dúplex de híbridos de ADN-ARN o dúplex de ADN-proteína. Los métodos representativos para el análisis de secuenciación de ácidos nucleicos incluyen análisis en serie de la expresión génica (SAGE) y expresión génica digital (DGE).
25 Se dan a conocer métodos representativos de obtención del perfil de expresión génica, por ejemplo, en las patentes estadounidenses n.os 7.056.674 y 7.081.340, y en las publicaciones de patente estadounidense n.os 20020095585; 20050095634; 20050260646; y 20060008809. Las publicaciones científicas representativas que incluyen métodos de obtención del perfil de expresión génica, incluyendo análisis de datos, incluyen Gianni et al., J Clin Oncol. 10 de octubre de 2005; 23(29):7265-77; Paik et al., N Engl J Med. 30 de diciembre de 2004; 351(27):2817-26; y Cronin et
30 al., Am J Pathol. Enero de 2004; 164(1):35-42.
PCR con transcriptasa inversa (RT-PCR)
Normalmente, se aísla ARNm de una muestra de prueba. El material de partida es normalmente ARN total aislado
35 de un tumor humano, normalmente de un tumor primario. Opcionalmente, pueden usarse tejidos normales del mismo paciente como control interno. Puede extraerse ARNm de una muestra de tejido, por ejemplo de una muestra que es reciente, está congelada (por ejemplo recién congelada) o está fijada (por ejemplo fijada con formalina) e incrustada en parafina.
40 Se conocen bien en la técnica métodos generales para la extracción de ARNm y se dan a conocer en libros de texto convencionales de biología molecular, incluyendo Ausubel et al., Current Protocols of Molecular Biology, John Wiley and Sons (1997). Se dan a conocer métodos para la extracción de ARN a partir de tejidos incrustados en parafina, por ejemplo, en Rupp y Locker, Lab Invest. 56:A67 (1987), y De Andrés et al., BioTechniques 18:42044 (1995). En particular, puede realizarse el aislamiento del ARN usando un kit de purificación, un conjunto de tampones y una
45 proteasa de fabricantes comerciales, tales como Qiagen, según las instrucciones del fabricante. Por ejemplo, puede aislarse ARN total de células en cultivo usando minicolumnas RNeasy de Qiagen. Otros kits de aislamiento de ARN disponibles comercialmente incluyen el kit de purificación de ARN y ADN completo MasterPure™ (EPICENTRE®, Madison, WI), y el kit de aislamiento de ARN de bloques de parafina (Ambion, Inc.). Puede aislarse el ARN total de muestras de tejido usando RNA Stat-60 (Tel-Test). El ARN preparado a partir del tumor puede aislarse, por ejemplo,
50 mediante centrifugación en gradiente de densidad de cloruro de cesio.
La muestra que contiene el ARN se somete entonces a transcripción inversa para producir ADNc a partir del molde de ARN, seguido por amplificación exponencial en una reacción PCR. Las dos enzimas transcriptasa inversa usadas más comúnmente son la transcriptasa inversa del virus de la mieloblastosis aviar (AMV-RT) y la transcriptasa inversa
55 del virus de la leucemia murina de Moloney (MMLV-RT). La etapa de transcripción inversa se ceba normalmente usando cebadores específicos, hexámeros al azar o cebadores de oligo dT, dependiendo de las circunstancias y el objetivo de obtención del perfil de expresión. Por ejemplo el ARN extraído puede transcribirse de manera inversa usando un kit de PCR para ARN GeneAmp (Perkin Elmer, CA, EE.UU.), siguiendo las instrucciones del fabricante. El ADNc derivado puede usarse entonces como molde en la reacción de PCR posterior.
60 Los métodos basados en PCR usan una ADN polimerasa dependiente de ADN termoestable, tal como una Taq ADN polimerasa. Por ejemplo, la PCR TaqMan® utiliza normalmente la actividad 5’-nucleasa de Taq o Tth polimerasa para hidrolizar una sonda de hibridación unida a su amplicón diana, aunque puede usarse cualquier enzima con
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actividad 5’ nucleasa equivalente. Se usan dos cebadores oligonucleotídicos para generar un amplicón típico de un producto de reacción PCR. Puede diseñarse un tercer oligonucleótido, o sonda, para facilitar la detección de una secuencia de nucleótidos del amplicón ubicado entre los sitios de hibridación de los dos cebadores de PCR. La sonda puede marcarse de manera detectable, por ejemplo con un colorante indicador, y puede dotarse
5 adicionalmente de tanto un colorante fluorescente como un colorante fluorescente extintor, como en una configuración de sonda Taqman®. Cuando se usa una sonda Taqman®, durante la reacción de amplificación, la enzima Taq ADN polimerasa escinde la sonda de una manera dependiente del molde. Los fragmentos de sonda resultantes se disocian en disolución, y la señal del colorante indicador liberado se ve libre del efecto de extinción del segundo fluoróforo. Se libera una molécula de colorante indicador por cada nueva molécula sintetizada, y la detección del colorante indicador no extinguido proporciona la base para la interpretación cuantitativa de los datos.
Puede realizarse RT-PCR TaqMan® usando un equipo disponible comercialmente, tal como, por ejemplo, ABI PRISM 7700™ Sequence Detection System™ (Perkin-Elmer-Applied Biosystems, Foster City, CA, EE.UU.), o Lightcycler (Roche Molecular Biochemicals, Mannheim, Alemania). En una realización preferida, el procedimiento de
15 5’ nucleasa se realiza en un dispositivo de PCR cuantitativa en tiempo real, tal como el ABI PRISM 7700™ Sequence Detection System™. El sistema consiste en un termociclador, un láser, un dispositivo de carga acoplada (CCD), una cámara y un ordenador. El sistema amplifica muestras en un formato de 96 pocillos en un termociclador. Durante la amplificación, se recoge la señal fluorescente inducida por el láser en tiempo real a través de cables de fibra óptica para los 96 pocillos, y se detecta en el CCD. El sistema incluye software para hacer funcionar el instrumento y para analizar los datos.
Los datos del ensayo de 5’-nucleasa se expresan inicialmente como un ciclo umbral (“Ct”). Se registran valores de fluorescencia durante cada ciclo y representan la cantidad de producto amplificada en ese punto en la reacción de amplificación. El ciclo umbral (Ct) se describe generalmente como el punto cuando se registra por primera vez que la
25 señal fluorescente es estadísticamente significativa.
Es deseable corregir (normalizar) diferencias tanto en la cantidad de ARN sometida a ensayo como la variabilidad en la calidad del ARN usado. Por tanto, el ensayo mide normalmente, y el análisis de la expresión de un gen marcador incorpora el análisis de, la expresión de determinados genes de referencia (o “genes de normalización”), incluyendo genes de mantenimiento bien conocidos, tales como GAPDH. Alternativamente, la normalización puede basarse en la señal media o mediana de la señal (Ct) de todos los genes sometidos a ensayo o un subconjunto grande de los mismos (a menudo denominado enfoque de “normalización global”). En una base gen a gen, la cantidad normalizada medida de ARNm de tumor de un paciente puede compararse con la cantidad encontrada en un conjunto de referencia de tejido de cáncer de colon. Véase M. Cronin, et al., Am. Soc. Investigative Pathology
35 164:35-42 (2004).
Las mediciones de la expresión génica pueden normalizarse en relación con la media de uno o más (por ejemplo, 2, 3, 4, 5 o más) genes de referencia. Las mediciones de la expresión normalizada con respecto a una referencia pueden oscilar entre 0 y 15, reflejando generalmente un aumento de una unidad un aumento de 2 veces en la cantidad de ARN.
La RT-PCR es compatible con tanto PCR competitiva cuantitativa, en la que se usa para la normalización un competidor interno para cada secuencia diana, como con PCR comparativa cuantitativa que usa un gen de normalización contenido dentro de la muestra, o un gen de mantenimiento para la RT-PCR. Para detalles
45 adicionales véase, por ejemplo Held et al., Genome Research 6:986-994 (1996).
Las etapas de un protocolo representativo para su uso en los métodos de la presente descripción usan tejidos incrustados en parafina, fijados como fuente de ARN para el aislamiento de ARNm, la purificación, la extensión del cebador y la amplificación pueden realizarse según métodos disponibles en la técnica. (Véase, por ejemplo, Godfrey et al. J. Molec. Diagnostics 2: 84-91 (2000); Specht et al., Am. J. Pathol. 158: 419-29 (2001)). En resumen, un procedimiento representativo comienza con el corte de secciones de aproximadamente 10 µm de grosor de muestras de tejido tumoral incrustadas en parafina. Entonces se extrae el ARN, y se reduce la proteína y el ADN de la muestra que contiene ARN. Tras el análisis de la concentración de ARN, se transcribe de manera inversa el ARN usando cebadores específicos de gen seguido por RT-PCR para proporcionar productos de amplificación de ADNc.
55
Diseño de cebadores y sondas de PCR a base de intrones
Pueden diseñarse cebadores y sondas de PCR basándose en las secuencias de intrones o exones presentes en el transcrito de ARNm del gen de interés. El diseño de cebadores/sondas puede realizarse usando software disponible públicamente, tal como el software DNA BLAT desarrollado por Kent, W.J., Genome Res. 12(4):656-64 (2002), o mediante el software BLAST incluyendo sus variaciones.
Cuando sea necesario o se desee, pueden enmascararse secuencias repetitivas de la secuencia diana para mitigar señales no específicas. Las herramientas a modo de ejemplo para lograr esto incluyen el programa Repeat Masker 65 disponible en línea a través del Baylor College of Medicine, que examina secuencias de ADN frente a una biblioteca de elementos repetitivos y devuelve una secuencia de consulta en la que los elementos repetitivos están
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enmascarados. Las secuencias de intrones enmascaradas pueden usarse entonces para diseñar secuencias de sondas y cebadores usando cualquier paquete de diseño de cebadores/sondas disponible comercialmente o de otra forma públicamente, tal como Primer Express (Applied Biosystems); MGB assay-by-design (Applied Biosystems); Primer3 (Steve Rozen y Helen J. Skaletsky (2000) Primer3 on the WWW for general users and for biologist
5 programmers. En: Rrawetz et al. (eds.) Bioinformatics Methods and Protocols: Methods in Molecular Biology. Humana Press, Totowa, NJ, págs. 365-386).
Otros factores que pueden influir en el diseño de cebadores de PCR incluyen longitud de los cebadores, temperatura de fusión (Tf) y contenido en G/C, especificidad, secuencias de cebadores complementarios y secuencia del extremo 3’. En general, los cebadores de PCR óptimos tienen generalmente 17-30 bases de longitud, y contienen aproximadamente un 20-80%, tal como, por ejemplo, aproximadamente un 50-60% de bases G+C, y presentan una Tf entre 50 y 80ºC, por ejemplo de aproximadamente 50 a 70ºC.
Para directrices adicionales para el diseño de sondas y cebadores de PCR véase, por ejemplo Dieffenbach, CW. et
15 al, “General Concepts for PCR Primer Design” en: PCR Primer, A Laboratory Manual, Cold Spring Harbor Laboratory Press, Nueva York, 1995, págs. 133-155; Innis y Gelfand, “Optimization of PCRs” en: PCR Protocols, A Guide to Methods and Applications, CRC Press, Londres, 1994, págs. 5-11; y Plasterer, T.N. Primerselect: Primer and probe design. Methods Mol. Biol. 70:520-527 (1997).
PCR cuantitativa para el análisis de la expresión génica
Según VanGuilder et al., BioTechniques 44: 619 (2008), la PCR cuantitativa (qPCR) representa ahora el método de elección para analizar la expresión génica de numerosos genes en cualquiera de desde un pequeño número hasta miles de muestras. Para investigadores que estudian la expresión génica, hay un enfoque tecnológico múltiple que 25 depende del número de genes y muestras que están examinándose. Los microalineamientos de expresión génica son todavía el método preferido para experimentos de descubrimiento a gran escala (por ejemplo, de genoma completo). Debido a la logística, la sensibilidad y el coste de los microalineamientos de genoma completo, hay también un nicho para microalineamientos centrados que permiten el análisis de un número más pequeño de genes en un mayor número de muestras. No obstante, para la validación del descubrimiento con microalineamientos, la PCR cuantitativa con transcripción inversa (RT-qPCR) sigue siendo el método de referencia. La maduración actual de la qPCR en tiempo real con sondas fluorescentes permite una confirmación rápida y fácil de los resultados del microalineamiento en un gran número de muestras. A menudo, no se requiere un experimento de descubrimiento de genoma completo, ya que el gen o la ruta de interés ya se conoce. En ese caso, la recogida de datos puede comenzar con la qPCR. Finalmente, la qPCR también ha mostrado una gran utilidad en la monitorización de
35 biomarcadores. En este escenario, pueden someterse a ensayo dianas identificadas previamente desarrolladas en números muy grandes de muestras (miles).
Análisis de datos. El análisis de datos de qPCR en tiempo real ha alcanzado también una fase madura de desarrollo. Los análisis pueden ser o bien de valores absolutos (es decir, números de copias de un ARN específico por muestra) o bien de valores relativos (es decir, la muestra 1 tiene dos veces tanto ARNm de un gen específico como la muestra 2). De lejos, la mayoría de los análisis usan la cuantificación relativa ya que ésta es más fácil de medir y es de interés primario para investigadores que examinan estados patológicos. Para la cuantificación absoluta, se requiere una curva patrón de ARN del gen de interés con el fin de calcular el número de copias. En este caso, se diluye una disolución en serie de una cantidad conocida (número de copias) de ARN puro y se somete a
45 amplificación. Como un ensayo de proteínas, se compara la señal desconocida con la curva para extrapolar la concentración de partida.
El método más común para la cuantificación relativa es el método de 2-ΔΔCT . Este método se basa en dos suposiciones. La primera es que la reacción está produciéndose con una eficacia del 100%; en otras palabras, con cada ciclo de PCR, la cantidad de producto se dobla. Esto puede determinarse a través de experimentos sencillos tal como se describe en la bibliografía científica. Esta suposición es también uno de los motivos para usar un bajo número de ciclos cuando la reacción está todavía en la fase exponencial. En la fase exponencial inicial de la PCR, los sustratos no son limitativos y no hay degradación de productos. En la práctica, esto requiere el establecimiento del umbral de cruce o umbral de ciclo (Ct) en el ciclo más cercano posible. El Ct es el número de ciclos que tarda
55 cada reacción en alcanzar una cantidad de fluorescencia arbitraria. La segunda suposición del método de 2-ΔΔCT es que hay un gen (o genes) que se expresa a un nivel constante entre las muestras. Este control endógeno se usará para corregir cualquier diferencia en la carga de muestras.
Una vez recogido el valor de Ct para cada reacción, puede usarse para generar un nivel de expresión relativa. Se describe ahora un método de 2-ΔΔCT. En este ejemplo, hay dos muestras (control y tratada) y se han medido los niveles de (i) un gen de interés (gen diana (TG)) y (ii) un gen de control endógeno (gen de control (CG)). Para cada muestra, se calcula la diferencia en los valores de Ct para el gen de interés y el control endógeno (el ΔCt). A continuación, la resta del ΔCt del estado control del ΔCt del estado tratado produce el ΔΔCt. El valor negativo de esta resta, el -ΔΔCt, se usa como el exponente de 2 en la ecuación y representa la diferencia en el número “corregido” de 65 ciclos hasta el umbral. La conversión del exponente proviene del hecho de que la reacción dobla la cantidad de
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producto por ciclo. Por ejemplo, si ΔCt de la muestra control es 2 y ΔCt de la muestra tratada es 4, el cálculo del 2-ΔΔCT (que se convierte en 2-(4-2)) produce 0,25. Este valor se denomina a menudo RQ, o valor de cantidad relativa. Esto significa que el nivel del gen de interés en la muestra tratada es sólo el 25% del nivel de ese gen en la muestra control. Esto resulta evidente porque la muestra tratada tarda dos ciclos más de PCR en alcanzar la misma cantidad
5 de producto que la muestra control y por tanto había menos de ese ADNc con el que comenzar en la muestra tratada. El método de 2-ΔΔCT es la estrategia de cuantificación más común, pero debe indicarse que hay otros métodos válidos para analizar los valores de Ct de la qPCR. Varios investigadores han propuesto métodos de análisis alternativos.
Sistema MassARRAY®
En métodos basados en MassARRAY, tales como el método a modo de ejemplo desarrollado por Sequenom, Inc. (San Diego, CA) tras el aislamiento del ARN y la transcripción inversa, se realizan adiciones conocidas en el ADNc con una molécula de ADN sintético (competidor), que coincide con la región de ADNc seleccionada como diana en
15 todas las posiciones, excepto una única base, y sirve como patrón interno. La mezcla de ADNc/competidor se amplifica por PCR y se somete a un tratamiento enzimático con fosfatasa alcalina de camarón (SAP) tras la PCR, que da como resultado la desfosforilación de los nucleótidos restantes. Tras la inactivación de la fosfatasa alcalina, se someten los productos de PCR del competidor y del ADNc a extensión del cebador, lo que genera señales de masa distintas para los productos de PCR derivados del competidor y del ADNc. Tras la purificación, se dispensan estos productos sobre un alineamiento en chip, que se carga previamente con componentes necesarios para el análisis por espectrometría de masas por ionización/desorción mediante láser asistida por matriz – tiempo de vuelo (EM MALDI-TOF). Se cuantifica entonces el ADNc presente en la reacción analizando las razones de las áreas de picos en el espectro de masas generado. Para detalles adicionales véase, por ejemplo Ding y Cantor, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 100:3059-3064 (2003).
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Otros métodos basados en PCR
Las técnicas basadas en PCR adicionales que encuentran uso en los métodos dados a conocer en el presente documento incluyen, por ejemplo, la tecnología Bead-Array® (Illumina, San Diego, CA; Oliphant et al., Discovery of Markers for Disease (Supplement to Biotechniques), junio de 2002; Ferguson et al., Analytical Chemistry 72:5618 (2000)); BeadsArray for Detection of Gene Expression® (BADGE), usando el sistema Luminex 100 LabMAP® disponible comercialmente y microesferas múltiples codificadas por color (Luminex Corp., Austin, TX) en un ensayo rápido para la expresión génica (Yang et al., Genome Res. 11:1888-1898 (2001)); y análisis de obtención del perfil de expresión de alta cobertura (HiCEP) (Fukumura et al., Nucl. Acids. Res. 31(16) e94 (2003).
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Microalineamientos
También pueden evaluarse los niveles de expresión de un gen de interés usando la técnica de microalineamientos. En este método, se alinean secuencias de polinucleótido de interés (incluyendo ADNc y oligonucleótidos) sobre un sustrato. Las secuencias alineadas se ponen entonces en contacto en condiciones adecuadas para determinar la hibridación específica con ADNc marcado de manera detectable generado a partir de ARNm de una muestra de prueba. Como en el método de RT-PCR, la fuente de ARNm es normalmente ARN total aislado de una muestra de tumor, y opcionalmente de tejido normal del mismo paciente como control interno o líneas celulares. El ARNm puede extraerse, por ejemplo, de muestras de tejido fijadas (por ejemplo fijadas con formalina) e incrustadas en parafina
45 congeladas o archivadas.
Por ejemplo, se aplican insertos amplificados por PCR de clones de ADNc de un gen que va a someterse a ensayo a un sustrato en un alineamiento denso. Habitualmente, se aplican al menos 10000 secuencias de nucleótidos al sustrato. Por ejemplo, los genes microalineados, inmovilizados sobre el microchip a 10000 elementos cada uno, son adecuados para hibridación en condiciones rigurosas. Pueden generarse sondas de ADNc marcadas de manera fluorescente a través de la incorporación de nucleótidos fluorescentes mediante transcripción inversa de ARN extraído a partir de tejidos de interés. Las sondas de ADNc marcadas aplicadas al chip se hibridan con especificidad con cada punto de ADN en el alineamiento. Tras lavar en condiciones rigurosas para eliminar sondas no unidas específicamente, se explora el chip mediante microscopía láser confocal o mediante otro método de detección, tal
55 como una cámara CCD. La cuantificación de la hibridación de cada elemento alineado permite la evaluación de la abundancia del ARNm correspondiente.
Con fluorescencia de doble color, se hibridan por parejas sondas de ADNc marcadas por separado generadas a partir de dos fuentes de ARN con el alineamiento. Por tanto, se determina simultáneamente la abundancia relativa de los transcritos a partir de las dos fuentes correspondientes a cada gen especificado. La escala minituarizada de la hibridación permite una evaluación conveniente y rápida del patrón de expresión para grandes números de genes. Se ha mostrado que tales genes tienen la sensibilidad requerida para detectar transcritos poco comunes, que se expresan a unas pocas copias por célula, y para detectar de manera reproducible diferencias de al menos aproximadamente dos veces en los niveles de expresión (Schena et al., Proc. Natl. Acad. Sci. USA 93(2):106-149
65 (1996)). Pueden realizarse análisis de microalineamientos mediante equipo disponible comercialmente, siguiendo los protocolos del fabricante, tal como usando la tecnología GenChip® de Affymetrix.
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Análisis en serie de la expresión génica (SAGE)
El análisis en serie de la expresión génica (SAGE) es un método que permite el análisis simultáneo y cuantitativo de
5 un gran número de transcritos génicos, sin la necesidad de proporcionar una sonda de hibridación individual para cada transcrito. En primer lugar, se genera una etiqueta de secuencia corta (aproximadamente 10-14 pb) que contiene información suficiente para identificar de manera única un transcrito, siempre que la etiqueta se obtenga a partir de una posición única dentro de cada transcrito. Entonces, se unen entre sí muchos transcritos para formar moléculas en serie largas, que pueden secuenciarse, revelando la identidad de las etiquetas múltiples simultáneamente. Puede evaluarse cuantitativamente el patrón de expresión de cualquier población de transcritos determinando la abundancia de etiquetas individuales, e identificando el gen correspondiente a cada etiqueta. Para más detalles véase, por ejemplo, Velculescu et al., Science 270:484-487 (1995); y Velculescu et al., Cell 88:243-51 (1997).
15 Análisis de la expresión génica mediante secuenciación de ácidos nucleicos
Las tecnologías de secuenciación de ácidos nucleicos son métodos adecuados para el análisis de la expresión génica. El principio que subyace a estos métodos es que el número de veces que se detecta una secuencia de ADNc en una muestra está directamente relacionado con la expresión relativa del ARNm correspondiente a esa secuencia. Estos métodos se denominan algunas veces mediante el término expresión génica digital (DGE) para reflejar la propiedad numérica diferenciada de los datos resultantes. Métodos tempranos que aplicaban este principio fueron el análisis en serie de la expresión génica (SAGE) y la secuenciación de firma masivamente paralela (MPSS). Véase, por ejemplo, S. Brenner, et al., Nature Biotechnology 18(6):630-634 (2000). Más recientemente, el advenimiento de las tecnologías de secuenciación de la “siguiente generación” ha hecho que la DGE sea más
25 sencilla, de rendimiento más alto y más asequible. Como resultado, más laboratorios pueden utilizar DGE para explorar la expresión de más genes en más muestras de pacientes individuales de lo que era posible anteriormente. Véase, por ejemplo, J. Marioni, Genome Research 18(9):1509-1517 (2008); R. Morin, Genome Research 18(4):610621 (2008); A. Mortazavi, Nature Methods 5(7):621-628 (2008); N. Cloonan, Nature Methods 5(7):613-619 (2008).
Aislamiento de ARN a partir de fluidos corporales
Se han descrito métodos de aislamiento de ARN para el análisis de la expresión a partir de tejido (por ejemplo, tejido de mama), sangre, plasma y suero (véase por ejemplo, Tsui NB et al. (2002) 48,1647-53 y referencias citadas en el mismo) y a partir de orina (véase por ejemplo, Boom R et al. (1990) J Clin Microbiol. 28, 495-503 y referencias
35 citadas en el mismo).
Métodos inmunológicos
También son adecuados métodos inmunológicos (por ejemplo, métodos de inmunohistoquímica) para detectar los niveles de expresión de genes y se aplican al método dado a conocer en el presente documento. Pueden usarse anticuerpos (por ejemplo, anticuerpos monoclonales) que se unen específicamente a un producto génico de un gen de interés en tales métodos. Los anticuerpos pueden detectarse marcando directamente los propios anticuerpos, por ejemplo, con marcadores radiactivos, marcadores fluorescentes, marcadores de hapteno tales como biotina o una enzima tal como peroxidasa del rábano o fosfatasa alcalina. Alternativamente, puede usarse un anticuerpo primario
45 no marcado conjuntamente con un anticuerpo secundario marcado específico para el anticuerpo primario. Se conocen bien en la técnica protocolos y kits de métodos inmunológicos y están disponibles comercialmente.
Proteómica
El término “proteoma” se define como la totalidad de las proteínas presentes en una muestra (por ejemplo tejido, organismo o cultivo celular) a un determinado punto de tiempo. La proteómica incluye, entre otras cosas, el estudio de los cambios globales de la expresión de proteínas en una muestra (también denominada “proteómica de expresión”). La proteómica incluye normalmente las siguientes etapas: (1) separación de proteínas individuales en una muestra mediante electroforesis en gel bidimensional (PAGE bidimensional); (2) identificación de las proteínas
55 individuales recuperadas del gel, por ejemplo mediante espectroscopía de masas o secuenciación N-terminal, y (3) análisis de los datos usando bioinformática.
Descripción general del protocolo a modo de ejemplo
Se proporcionan las etapas de un protocolo representativo para la obtención del perfil de expresión génica usando tejidos incrustados en parafina, fijados como fuente de ARN, incluyendo aislamiento de ARNm, purificación, extensión del cebador y amplificación en diversos artículos de revistas publicados. (Véase, por ejemplo, T.E. Godfrey et al., J. Molec. Diagnostics 2: 84-91 (2000); K. Specht et al., Am. J. Pathol. 158: 419-29 (2001), M. Cronin, et al., Am J Pathol 164:35-42 (2004)). En resumen, un procedimiento representativo comienza con el corte de una 65 sección de muestra de tejido (por ejemplo secciones de aproximadamente 10 µm de grosor de una muestra de tejido tumoral incrustada en parafina). Entones se extrae el ARN, y se eliminan la proteína y el ADN. Tras el análisis de la
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concentración de ARN, se realiza si se desea reparación del ARN. La muestra puede someterse entonces a análisis, por ejemplo mediante transcripción inversa usando promotores específicos de genes seguido por RT-PCR.
Kits
5 Los materiales para su uso en los métodos de la presente descripción son adecuados para la preparación de kits producidos según procedimientos bien conocidos. La presente descripción proporciona por tanto kits que comprenden agentes, que pueden incluir sondas y/o cebadores selectivos de genes o específicos de genes, para cuantificar la expresión de los genes dados a conocer para predecir el desenlace clínico o la respuesta al tratamiento. Tales kits pueden contener opcionalmente reactivos para la extracción de ARN a partir de muestras de tumores, en particular muestras de tejido incrustadas en parafina fijadas y/o reactivos para la amplificación del ARN. Además, los kits pueden comprender opcionalmente el/los reactivo(s) con un marcador o descripción de identificación o instrucciones referentes a su uso en los métodos de la presente descripción. Los kits pueden comprender recipientes (incluyendo placas de microtitulación adecuadas para su uso en una implementación
15 automatizada del método), cada uno con uno o más de los diversos reactivos (normalmente en forma concentrada) utilizados en los métodos, incluyendo, por ejemplo, microalineamientos prefabricados, tampones, los nucleótidos trifosfato apropiados (por ejemplo, dATP, dCTP, dGTP y dTTP; o rATP, rCTP, rGTP y UTP), transcriptasa inversa, ADN polimerasa, ARN polimerasa y una o más sondas y cebadores de la presente descripción (por ejemplo, cebadores al azar o poli(T) de longitud apropiada unidos a un promotor reactivo con la ARN polimerasa). Algoritmos matemáticos usados para estimar o cuantificar información predictiva y/o de pronóstico también son posibles componentes apropiados de los kits.
Los métodos proporcionados por la presente descripción también pueden estar automatizados en su totalidad o en parte.
25 Informes
Los métodos de la presente descripción son adecuados para la preparación de informes que resumen las predicciones que resultan de los métodos de la presente descripción. Un “informe”, tal como se describe en el presente documento, es un documento tangible o electrónico que incluye elementos de informe que proporcionan información de interés referente a una evaluación de la probabilidad y sus resultados. Un informe objeto incluye al menos una evaluación de la probabilidad, por ejemplo una indicación en cuanto a la probabilidad de que un paciente con cáncer presente una respuesta clínica beneficiosa a un régimen de tratamiento de interés. El informe de un sujeto puede generarse electrónicamente de manera completa o parcial, por ejemplo presentarse en una
35 visualización electrónica (por ejemplo, un monitor de ordenador). Un informe puede incluir además uno o más de: 1) información referente a la instalación de pruebas; 2) información del proveedor del servicio; 3) datos del paciente; 4) datos de la muestra; 5) un informe interpretativo, que puede incluir diversa información incluyendo: a) indicación; b) datos de prueba, pudiendo incluir los datos de prueba un nivel normalizado de uno o más genes de interés, y 6) otras características.
La presente descripción proporciona por tanto métodos de creación de informes y los informes que resultan de los mismos. El informe puede incluir un resumen de los niveles de expresión de los transcritos de ARN, o los productos de expresión de tales transcritos de ARN, para determinados genes en las células obtenidas del tejido tumoral de los pacientes. El informe puede incluir una predicción de que dicho sujeto tiene un aumento de la probabilidad de
45 respuesta al tratamiento con una quimioterapia particular o el informe puede incluir una predicción de que el sujeto tiene una disminución de la probabilidad de respuesta a la quimioterapia. El informe puede incluir una recomendación para la modalidad de tratamiento tal como cirugía sola o cirugía en combinación con quimioterapia. El informe puede presentarse en formato electrónico o en papel.
Por tanto, en algunas realizaciones, los métodos de la presente descripción incluyen además la generación de un informe que incluye información referente a la probabilidad de respuesta del paciente a una quimioterapia, particularmente una terapia que incluye ciclofosfamida y/o un taxano. Por ejemplo, los métodos dados a conocer en el presente documento pueden incluir además una etapa de generación o producción de un informe que proporciona los resultados de una evaluación de la probabilidad de respuesta de un sujeto, informe que puede proporcionarse en
55 forma de un medio electrónico (por ejemplo una visualización electrónica en un monitor de ordenador), o en forma de un medio tangible (por ejemplo, un informe impreso en papel u otro medio tangible).
Se proporciona a un usuario un informe que incluye información referente a la probabilidad de que un paciente responda al tratamiento con una qumioterapia, particularmente una que incluye ciclofosfamida y/o un taxano. Una evaluación en cuanto a la probabilidad de que un paciente con cáncer responda al tratamiento con una quimioterapia, o la respuesta comparativa pronosticada a dos opciones de terapia, se denomina a continuación “evaluación de la probabilidad de respuesta” o, simplemente, “evaluación de la probabilidad”. Una persona o entidad que prepara un informe (“generador del informe”) también realizará la evaluación de la probabilidad. El generador del informe también puede realizar uno o más de reunión de muestras, procesamiento de muestras y generación de
65 datos, por ejemplo, el generador del informe también puede realizar uno o más de: a) reunión de muestras; b) procesamiento de muestras; c) medición de un nivel de un(os) producto(s) génico(s) de respuesta indicadora; d)
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medición de un nivel de un(os) producto(s) génico(s) de referencia; y (e) determinación de un nivel normalizado de un(os) producto(s) génico(s) de indicador de respuesta. Alternativamente, una entidad distinta del generador del informe puede realizar uno o más de reunión de muestras, procesamiento de muestras y generación de datos.
5 Por claridad, debe indicarse que el término “usuario”, que se usa de manera intercambiable con “cliente”, pretende referirse a una persona o entidad a la que se transmite el informe, y puede ser la misma persona o entidad que realiza uno o más de lo siguiente: a) recoge una muestra; b) procesa una muestra; c) proporciona una muestra o una muestra procesada; y d) genera datos (por ejemplo, nivel de un(os) producto(s) génico(s) de indicador de respuesta; nivel de un(os) producto(s) génico(s) de referencia; nivel normalizado de un(os) producto(s) génico(s) de indicador de respuesta) para su uso en la evaluación de la probabilidad. En algunos casos, la(s) persona(s) o entidad(es) que proporciona(n) la recogida de muestras y/o el procesamiento de muestras y/o la generación de datos y la persona que recibe los resultados y/o el informe pueden ser personas diferentes, pero se denominan ambos “usuarios” o “clientes” en el presente documento para evitar confusiones. En determinadas realizaciones, por ejemplo, cuando los métodos se ejecutan completamente en un único ordenador, el usuario o cliente proporciona la entrada de datos y la
15 revisión de la salida de datos. Un “usuario” puede ser un profesional sanitario (por ejemplo, un médico, un técnico de laboratorio, un doctor (por ejemplo, un oncólogo, cirujano, anatomopatólogo), etc.).
En realizaciones en las que el usuario ejecuta sólo una parte del método, el individuo que, tras el procesamiento informatizado de los datos según los métodos dados a conocer en el presente documento, revisa la salida de datos (por ejemplo, resultados antes de la emisión para proporcionar un informe completo, o revisa un informe “incompleto” y proporciona una intervención manual y la finalización de un informe interpretativo) se denomina en el presente documento “revisor”. El revisor debe ubicarse en una ubicación remota para el usuario (por ejemplo, en un servicio proporcionado de manera separada de una instalación sanitaria en la que puede estar ubicado un usuario).
25 Cuando se aplican regulaciones gubernamentales u otras restricciones (por ejemplo, requisitos por salud, negligencia o seguro de responsabilidad), todos los resultados, ya se generen completa o parcialmente de manera electrónica, se someten a una rutina de control de calidad antes de su emisión al usuario.
Métodos y sistemas basados en ordenador
Los métodos y sistemas descritos en el presente documento pueden implementarse de numerosos modos. En una realización de particular interés, los métodos implican el uso de una infraestructura de comunicaciones, por ejemplo Internet. Se comentan a continuación varias realizaciones. Debe entenderse asimismo que los métodos y sistemas que se describen en el presente documento pueden implementarse en diversas formas de hardware, software,
35 firmware, procesadores o una combinación de los mismos. Los métodos y sistemas descritos en el presente documento pueden implementarse como una combinación de hardware y software. El software puede implementarse como un programa de aplicación incorporado de manera tangible en un dispositivo de almacenamiento de programas, o implementarse diferentes partes del software en el entorno informático del usuario (por ejemplo, tal como una miniaplicación) y en el entorno informático del revisor, cuando el revisor pueda estar ubicado en un sitio remoto asociado (por ejemplo, en una instalación del proveedor del servicio).
Por ejemplo, durante o después de la introducción de datos por el usuario, pueden realizarse partes del procesamiento de datos en el entorno informático del lado de usuario. Por ejemplo, el entorno informático del lado de usuario puede programarse para proporcionar códigos de prueba definidos para indicar una “puntuación” de
45 probabilidad, transmitiéndose la puntuación como respuestas procesadas o parcialmente procesadas al entorno informático del revisor en forma de código de prueba para la ejecución posterior de uno o más algoritmos para proporcionar un resultado y/o generar un informe en el entorno informático del revisor. La puntuación puede ser una puntuación numérica (representativa de un valor numérico) o una puntuación no numérica representativa de un valor numérico o intervalo de valores numéricos (por ejemplo, “A” representativo de una probabilidad del 90-95% de un resultado; “alto” representativo de más de un 50% de posibilidad de respuesta (o algún otro umbral de probabilidad seleccionado); “bajo” representativo de menos de un 50% de posibilidad de respuesta (o cualquier otro umbral de probabilidad seleccionado); y similares.
El programa de aplicación para ejecutar los algoritmos descritos en el presente documento puede cargarse en, y
55 ejecutarse por, una máquina que comprende cualquier arquitectura adecuada. En general, la máquina implica una plataforma informática que tiene hardware tal como una o más unidades centrales de procesamiento (CPU), una memoria de acceso aleatorio (RAM) e interfaz/interfaces de entrada/salida (E/S). La plataforma informática también incluye un sistema operativo y código de microinstrucciones. Los diversos procedimientos y funciones descritos en el presente documento pueden ser o bien parte del código de microinstrucciones o bien parte del programa de aplicación (o una combinación de los mismos) que se ejecuta mediante el sistema operativo. Además, otros diversos dispositivos periféricos pueden estar conectados a la plataforma informática tal como un dispositivo de almacenamiento de datos adicional y un dispositivo de impresión.
Como sistema informático, el sistema incluye generalmente una unidad de procesador. La unidad de procesador
65 funciona para recibir información, que puede incluir datos de prueba (por ejemplo, nivel de un(os) producto(s) génico(s) de indicador de respuesta; nivel de un(os) producto(s) génico(s) de referencia; nivel normalizado de un(os)
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producto(s) génico(s) de indicador de respuesta; y también puede incluir otros datos tales como datos de pacientes. Esta información recibida puede almacenarse al menos temporalmente en una base de datos, y analizarse los datos para generar un informe tal como se describió anteriormente.
5 Parte o todos los datos de entrada y salida pueden enviarse también electrónicamente; determinados datos de salida (por ejemplo, informes) pueden enviarse electrónicamente o telefónicamente (por ejemplo, mediante fax, por ejemplo, usando dispositivos tales como fax a demanda). Los dispositivos de recepción de salida a modo de ejemplo pueden incluir un elemento de visualización, una impresora, un dispositivo de fax y similares. Las formas electrónicas de transmisión y/o visualización pueden incluir correo electrónico, televisión interactiva y similares. En
10 una realización de particular interés, todos o parte de los datos de entrada y/o todos o una parte de los datos de salida (por ejemplo, habitualmente al menos el informe final) se mantienen en un servidor web para su acceso, preferiblemente acceso confidencial, con navegadores típicos. Puede accederse a los datos o enviarse a profesionales sanitarios según se desee. Los datos de entrada y salida, incluyendo todo o una parte del informe final, pueden usarse para rellenar un registro médico del paciente que pueda existir en una base de datos
15 confidencial en una instalación sanitaria.
Un sistema para su uso en los métodos descritos en el presente documento incluye generalmente al menos un procesador informático (por ejemplo, cuando el método se lleva a cabo en su totalidad en un único sitio) o al menos dos procesadores informáticos en red (por ejemplo, cuando los datos van a introducirse por un usuario (también
20 denominado en el presente documento “cliente”) y van a transmitirse a un sitio remoto a un segundo procesador informático para su análisis, en el que los procesadores informáticos primero y segundo están conectados por una red, por ejemplo, mediante una intranet o internet). El sistema también puede incluir un(os) componente(s) de usuario para la introducción; y un(os) componente(s) de revisor para la revisión de datos, informes generados e intervención manual. Los componentes adicionales del sistema pueden incluir un(os) componente(s) de servidor; y
25 un(as) base(s) de datos para almacenar datos (por ejemplo, como en una base de datos de elementos de informe, por ejemplo, elementos de informe interpretativos, o una base de datos relacional (RDB) que puede incluir la introducción de datos por el usuario y salida de datos. Los procesadores informáticos pueden ser procesadores que se encuentran normalmente en ordenadores de sobremesa personales (por ejemplo, IBM, Dell, Macintosh), ordenadores portátiles, ordenadores centrales, miniordenadores u otros dispositivos de computación.
30 La arquitectura de cliente/servidor en red puede seleccionarse según se desee, y puede ser, por ejemplo, un modelo de cliente/servidor de dos o tres niveles clásico. Un sistema de gestión de base de datos relacional (RDMS), o bien como parte de un componente de servidor de aplicación o bien como un componente separado (máquina RDB) proporciona la interfaz con la base de datos.
35 En un ejemplo, la arquitectura se proporciona como una arquitectura de cliente/servidor centrada en base de datos, en la que la aplicación de cliente generalmente solicita servicios del servidor de aplicación que realiza solicitudes a la base de datos (o el servidor de base de datos) para rellenar el informe con los diversos elementos de informe según se requiera, particularmente los elementos de informe interpretativos, especialmente las alertas y el texto de
40 interpretación. El/los servidor(es) (por ejemplo, o bien como parte de la máquina de servidor de aplicación o bien una máquina de base de datos relacional/RDB separada) responde a las solicitudes del cliente.
Los componentes del cliente de entrada pueden ser ordenadores personales independientes, completos que ofrecen una gama completa de potencia y características para ejecutar aplicaciones. El componente de cliente funciona
45 habitualmente con cualquier sistema operativo deseado e incluye un elemento de comunicación (por ejemplo, un módem u otro hardware para conectarse a una red), uno o más dispositivos de entrada (por ejemplo, un teclado, ratón, teclado numérico u otro dispositivo usado para transferir información o comandos), un elemento de almacenamiento (por ejemplo, un disco duro u otro medio de almacenamiento legible por ordenador, grabable por ordenador) y un elemento de visualización (por ejemplo, un monitor, televisión, LCD, LED u otro dispositivo de
50 visualización que transmita información al usuario). El usuario introduce comandos de entrada en el procesador informático a través de un dispositivo de entrada. Generalmente, la interfaz de usuario es una interfaz de usuario gráfica (GUI) escrita para aplicaciones de navegador web.
El/los componente(s) del servidor puede(n) ser un ordenador personal, un miniordenador o un ordenador central y
55 ofrece(n) gestión de datos, compartición de información entre clientes, seguridad y administración de red. La aplicación y cualquier base de datos usadas pueden estar en el mismo o en diferentes servidores. Se contemplan otras disposiciones de computación para el cliente y el/los servidor(es), incluyendo procesamiento en una única máquina tal como un ordenador central, una colección de máquinas u otra configuración adecuada. En general, las máquinas de servidor y cliente funcionan juntas para lograr el procesamiento.
60 Cuando se usa(n), la(s) base(s) de datos está(n) conectada(s) al componente de servidor de base de datos y puede ser cualquier dispositivo que contenga los datos. Por ejemplo, la base de datos puede ser cualquier dispositivo de almacenamiento óptico o magnético para un ordenador (por ejemplo, CDROM, disco duro interno, unidad de cinta). La base de datos puede estar ubicada de manera remota con respecto al componente de servidor (con acceso
65 mediante una red, módem, etc.) o de manera local con respecto al componente de servidor.
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Cuando se usa en el sistema y los métodos, la base de datos puede ser una base de datos relacional que está organizada y a la que se accede según relaciones entre elementos de datos. La base de datos relacional está compuesta generalmente por una pluralidad de tablas (entidades). Las filas de una tabla representan registros (colecciones de información sobre elementos separados) y las columnas representan campos (atributos particulares
5 de un registro). En su concepción más sencilla, la base de datos relacional es una colección de entradas de datos que “se relacionan” entre sí a través de al menos un campo común.
Pueden usarse estaciones de trabajo adicionales equipadas con ordenadores e impresoras en un punto de servicio para introducir datos y, en algunas realizaciones, generar informes apropiados, si se desea. El/los ordenador(es) puede(n) tener un acceso directo (por ejemplo, en el escritorio) para lanzar la aplicación para facilitar el inicio de la entrada , la transmisión, el análisis, la recepción, el informe, etc. de datos, según se desee.
Medios de almacenamiento legibles por ordenador
15 La presente descripción también contempla un medio de almacenamiento legible por ordenador (por ejemplo, CD-ROM, unidad de memoria portátil, tarjeta de memoria flash, disquete, etc.) que tiene almacenado en el mismo un programa que, cuando se ejecuta en un entorno informático, proporciona la implementación de algoritmos para llevar a cabo todos o una parte de los resultados de una evaluación de la probabilidad de respuesta tal como se describe en el presente documento. Cuando el medio legible por ordenador contiene un programa completo para llevar a cabo los métodos descritos en el presente documento, el programa incluye instrucciones de programa para recoger, analizar y generar una salida, y generalmente incluye dispositivos de código legible por ordenador para interaccionar con un usuario tal como se describe en el presente documento, procesar esos datos conjuntamente con información analítica, y generar medios electrónicos o impresos únicos para ese usuario.
25 Cuando el medio de almacenamiento proporciona un programa que proporciona la implementación de una parte de los métodos descritos en el presente documento (por ejemplo, el aspecto del lado de usuario de los métodos (por ejemplo, introducción de datos, capacidades de recepción de informes, etc.)), el programa proporciona la transmisión de la introducción de datos por el usuario (por ejemplo, mediante Internet, mediante una intranet, etc.) a un entorno informático en un sitio remoto. El procesamiento o la finalización del procesamiento de los datos se lleva a cabo en el sitio remoto para generar un informe. Tras la revisión del informe, y la finalización de cualquier intervención manual necesaria, para proporcionar un informe completo, entonces se transmite de vuelta el informe completo al usuario como un documento electrónico o documento impreso (por ejemplo, informe en papel enviado por correo o fax). El medio de almacenamiento que contiene un programa tal como se describe en el presente documento puede empaquetarse con instrucciones (por ejemplo, para la instalación del programa, su uso, etc.)
35 grabadas en un sustrato adecuado o una dirección web en la que pueden obtenerse tales instrucciones. El medio de almacenamiento legible por ordenador puede proporcionarse también en combinación con uno o más reactivos para llevar a cabo la evaluación de la probabilidad de respuesta (por ejemplo, cebadores, sondas, alineamientos u otros componentes de kit de este tipo).
Todos los aspectos de la presente descripción pueden ponerse en práctica también de manera que se incluya un número limitado de genes adicionales que se expresan conjuntamente con los genes dados a conocer, por ejemplo tal como se demuestra mediante coeficientes de correlación de Pearson altos, en una prueba de pronóstico y/o de predicción además de y/o en lugar de los genes dados a conocer.
45 Habiendo descrito realizaciones a modo de ejemplo, las mismas se entenderán más fácilmente a través de la referencia a los siguientes ejemplos, que se proporcionan a modo de ilustración, y no se pretende que limiten la invención de ningún modo.
Ejemplos
Los siguientes ejemplos se ofrecen a modo de ilustración y no a modo de limitación.
Ejemplo 1: identificación de marcadores diferenciales de respuesta en pacientes con cáncer de mama
55 Se usaron los datos del ensayo intergrupal E2197 (Goldstein L, O’Neill A, Sparano J, et al. E2197: phase III AT (doxorubicin/ docetaxel) vs. AC (doxorubicin/cyclophosphamide) in the adjuvant treatment of node positive and high risk node negative breast cancer. Proc Am Soc Clin Oncol. 2005; 23:7s. [Abstract 512]) para evaluar la eficacia relativa del tratamiento adyuvante de pacientes con cáncer de mama con una antraciclina (doxorubicina) + un taxano (AT) en comparación con una antraciclina (doxorubicina) + ciclofosfamida (AC). El ensayo comparó 4 ciclos de una combinación de doxorubicina-ciclofosfamida (AC) convencional administrados cada 3 semanas con 4 ciclos de doxorubicina más docetaxel (AT) en pacientes con 0-3 ganglios linfáticos positivos. Se realizó el ensayo con el objetivo de detectar una reducción del 25% en la tasa de riesgo de supervivencia libre de enfermedad (SLE) (desde una SLE a los 5 años anticipada del 78% para la rama de AC hasta el 83% para la rama de AT). Se recomendó tamoxifeno (20 mg al día durante 5 años) para pacientes positivos para receptores hormonales tras la finalización de
65 quimioterapia, aunque aproximadamente el 40% de los pacientes tomó finalmente un inhibidor de aromatasa en algún punto antes o después de 5 años. Las ramas de tratamiento estaban bien equilibradas con respecto a la
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mediana de edad (51 años), proporción de enfermedad negativa para ganglios linfáticos (65%) y enfermedad positiva para receptor de estrógenos (ER) (64%).
Cuando se evaluaron genes individuales mediante interacciones del tratamiento (taxano (T) frente a ciclofosfamida
5 (C); o AT frente a AC), se observó un gran número de genes con efectos de interacción significativos, en todos los sujetos analizados; en sujetos positivos para receptores hormonales (HR); en sujetos positivos para HR, con valor de puntuación de recidiva de Oncotype DX® > aproximadamente 18; y en sujetos negativos para HR. La mayoría de estas interacciones están en la misma “dirección”, es decir, la expresión superior está asociada con mayor beneficio de T y/o menos beneficio de C. Cuando se usó la puntuación de recidiva de Oncotype DX® (RS), se calculó la RS según el algoritmo descrito en Paik et al., N Engl J Med. 30 de diciembre de 2004; 351(27):2817-26 y en la publicación de solicitud estadounidense n.º 20050048542, publicada el 3 de marzo de 2005, cuyas descripciones completas se incorporan expresamente como referencia en el presente documento.
Se evaluó la utilidad predictiva de la expresión de proteína de PR mediante inmunohistoquímica en un laboratorio
15 central y la expresión de ARN cuantitativa mediante RT-PCR para 371 genes (incluyendo la puntuación de recidiva [RS] de 21 genes) en una muestra representativa de 734 pacientes que recibieron al menos 3-4 ciclos de tratamiento.
Métodos
Selección de pacientes: Se identificaron todas las recidivas con tejido disponible y pacientes sin recidiva seleccionados al azar mediante un estadístico de ECOG (razón de 3,5 sin recidiva con respecto a 1 con recidiva).
Inmunohistoquímcia central (IHC) para ER y PR: Se realizó la IHC sobre dos microalineamientos de tejido (TMA) de
25 1,0 mm, usando secciones de 4 µm, DakoCytomation EnVision+ System ® (Dako Corporation, Carpinteria, CA), y metodología habitual usando anticuerpo anti-ER (clon 1D5, dilución 1:100) y anticuerpo anti-PR 636 (1:200).
Se revisaron los TMA centralmente y se puntuaron por dos anatomopatólogos ciegos para los desenlaces y el estado de ER/PR del laboratorio local.
Se realizó la puntuación usando el método de Allred (véase, por ejemplo Harvey JM, Clark GM, Osborne CK et al.J Clin Oncol 1999; 17:1474-1481) que puntúa la proporción de células positivas (puntuadas en una escala de 0-5) y la intensidad de tinción (puntuada en una escala de 0-3); se añadieron puntuaciones de proporción e intensidad para proporcionar una puntuación de Allred de 0 ó 2 hasta 8 considerándose positivas puntuaciones de Allred > 2.
35 Análisis de RT-PCR y genes: Se seleccionaron genes candidatos para representar múltiples procesos biológicos. Se realizó el análisis de RT-PCR cuantitativa mediante métodos conocidos en la técnica. Para cada gen, se identificó el número de registro de la secuencia de referencia (REFSEQ) de ARNm apropiado y se accedió a la secuencia consenso a través de la base de datos de nucleótidos Entrez del NCBI. Apéndice 1. Además de la REFSEQ, en el apéndice 1 se proporcionan secuencias de cebadores y sondas de RT-PCR. Las secuencias para los amplicones que resultan del uso de estos conjuntos de cebadores se enumeran en el apéndice 2.
Métodos estadísticos: Gen individual mediante análisis de interacción del tratamiento. El objetivo de esta evaluación era identificar genes cuya expresión, tratada como una variable continua, está asociada de manera diferencial con el
45 riesgo de recaída entre pacientes tratados con AC frente a los tratados con AT. Se empleó un modelo de expresión génica mediante interacción del tratamiento para este fin y se realizaron análisis estadísticos usando modelos de regresión de Cox (SAS versión 9.1.3). El modelo de regresión de Cox que se empleó para estos análisis incluye términos para el efecto principal de tratamiento, el efecto principal de expresión génica y la interacción de tratamiento y expresión génica. Este modelo permite la predicción de la asociación entre expresión génica y el riesgo de recidiva para pacientes tratados con AC, y de la asociación entre expresión génica y el riesgo de recidiva para pacientes tratados con AT. El punto en el que se cruzan estas dos curvas es el nivel de expresión génica en el que el riesgo pronosticado de recidiva es idéntico si el paciente se trata con AC o con AT. Este punto de cruce se calcula fácilmente a partir de estimaciones de parámetros a partir de este modelo como el negativo del efecto de tratamiento calculado, dividido entre la estimación del efecto de interacción.
55 Se notificaron todas las pruebas de hipótesis usando valores de p bilaterales, y se consideraron valores de p de < 0,05 estadísticamente significativos. Se definió el intervalo libre de recaída como el tiempo desde la entrada en el estudio hasta la primera prueba de recaída del cáncer de mama, definido como cáncer de mama invasivo en sitios locales, regionales o distantes, incluyendo los cánceres de mama ipsilaterales, pero excluyendo cánceres de mama primarios nuevos en la mama opuesta. Se censuró el seguimiento para determinar la recaída en el momento de muerte sin recaída, cáncer primario nuevo en la mama opuesta, o en el momento en el que se evaluó por última vez al paciente para determinar la recaída.
Se estimó la varianza de los estimadores de probabilidad parcial con una estimación ponderada. Véase R. Gray, 65 Lifetime Data Anal. 15(1):24-40 (2009); K. Chen K, S-H Lo, Biometrika 86:755-764 (1999).
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Se sometieron a prueba genes individuales mediante interacciones del tratamiento en modelos de Cox para determinar el intervalo libre de recaída (ILR) para los pacientes HR+ y HR-combinados y por separado. Puesto que existe poco beneficio de quimioterapia para RS<18, también se analizó el subconjunto HR+, RS>18.
5 Pudo representarse gráficamente la interacción entre expresión génica y tratamiento para genes. Como ejemplo, se presentan gráficos específicos de grupo de tratamiento del riesgo de recaída a los 5 años frente a la expresión génica de DDR1.
Se usaron componentes principales supervisados (CPS) para combinar genes en un factor de pronóstico multigénico
10 del beneficio de tratamiento diferencial, y se evaluó mediante validación cruzada (VC). Se usó inferencia de prevalidación (PV) (Tibshirani y Efron, Stat Appl Genet y Mol Biol 2002; 1: Artículo 1. Pub. elec. 22 de agosto de 2002), basándose en 20 duplicados de validación cruzada de 5 iteraciones, para estimar y someter a prueba (mediante permutaciones) la utilidad de los factores de pronóstico de CPS.
15 Resultados
Las tablas 1-4 incluyen un coeficiente estimado para cada gen de indicador de respuesta enumerado en las tablas en todos los sujetos analizados (tabla 1); en sujetos HR+ (tabla 2); en sujetos HR+ que tienen un valor de puntuación de recidiva de Oncotype DX® de más de aproximadamente 18 (tabla 3); y en sujetos negativos para HR (tabla 4). 20 Las figuras 1-4 representan gráficamente los resultados para cada gen resumidos en las tablas 1-4, respectivamente. Cada gráfico de las figuras 1-4 muestra una línea suave que representa la relación pronosticada por el modelo entre la expresión del gen y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años en un grupo de tratamiento con AC (la curva de predicción de AC) y una línea sombreada que representa la relación pronosticada por el modelo entre expresión génica y RR en un grupo de tratamiento con AT (la curva de predicción de AT). Cada uno de los gráficos
25 en las figuras 1-4 se presenta con el riesgo de recidiva a 5 años en el eje y, y la expresión normalizada (Ct) en el eje x, en el que valores de Ct normalizada crecientes indican niveles de expresión crecientes.
El coeficiente estimado al que se hace referencia en tablas 1-4 es un reflejo de la diferencia entre las pendientes en el modelo de regresión de Cox de la curva de predicción de AC y de la curva de predicción de AT. La magnitud del 30 coeficiente estimado está relacionada con la diferencia entre las pendientes de la curva de predicción de AC y de la curva de predicción de AT; el signo del coeficiente estimado es una indicación de qué tratamiento (AT o AC) resulta ser el tratamiento favorecido a medida que aumenta la expresión del gen. Por ejemplo, en la tabla 1, el coeficiente estimado para SLC1A3 es -0,7577. La magnitud (valor absoluto = 0,7577) está relacionada con la diferencia entre las pendientes de la curva de predicción de AC y de la curva de predicción de AT (mostradas en el primer panel de
35 la figura 1) para SLC1A3 en esta población (todos los pacientes, es decir, no estratificados por el estado de receptores hormonales o por RS). El signo negativo indica que niveles de expresión superiores de SLC1A3 favorecen el tratamiento con AT mientras que niveles de expresión inferiores de SLC1A3 favorecen el tratamiento con AC.
40 El valor de p facilitado en la tabla 1 es una medida de la significación estadística de la diferencia entre la pendiente de la curva de predicción de AC y la pendiente de la curva de predicción de AT en el modelo de regresión de Cox, es decir, la probabilidad de que la diferencia observada en las pendientes se deba al azar. Valores de p más pequeños indican mayor significación estadística.
45 Análisis de la expresión génica en todos los pacientes en la población de estudio (independientemente del estado de HR y de la puntuación RS de Oncotype Dx®)
La tabla 1 muestra una lista de 76 genes cuyo nivel de expresión normalizada está asociado de manera diferencial con la respuesta al tratamiento con AT frente a AC en todos los pacientes. Cuando el coeficiente estimado es <0, la
50 alta expresión de ese gen es indicativa de que el tratamiento con AT es más eficaz que el tratamiento con AC; la baja expresión génica de ese gen es indicativa de que el tratamiento con AC es más eficaz que el tratamiento con AT. Cuando el coeficiente estimado es >0, la alta expresión de ese gen es indicativa de que el tratamiento con AC es más eficaz que el tratamiento con AT; la baja expresión de ese gen es indicativa de que el tratamiento con AT es más eficaz que el tratamiento con AC.
55 Tal como se indicó anteriormente, la figura 1 muestra un gráfico para cada gen en la tabla 1. Cada gráfico muestra una línea suave que representa la relación pronosticada por el modelo entre la expresión del gen y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años en un grupo de tratamiento con AC (la curva de predicción de AC) y una línea sombreada que representa la relación pronosticada por el modelo entre expresión génica y RR en un grupo de tratamiento con
60 AT (la curva de predicción de AT). Para cada gen, la curva de predicción de AC y la curva de predicción de AT tienen pendientes diferentes estadísticamente significativas en el modelo de regresión de Cox, indicando que pueden elegirse AC o AT como tratamiento favorecido basándose, al menos en parte, en la expresión del gen. El gráfico para cada gen también muestra una línea discontinua horizontal que representa una tasa de recidiva RR a los 5 años del 12,3% en todos los pacientes analizados (es decir, independientemente del estado de HR o de la RS
65 de Oncotype Dx).
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El primer panel de la figura 1, por ejemplo, muestra la curva de predicción de AC y la curva de predicción de AT para SLC1A3. Las curvas tienen pendientes significativamente diferentes en el modelo de regresión de Cox y las líneas se cruzan, dando como resultado la capacidad de discriminar, basándose en el nivel de expresión de SLC1A3, pacientes que es más probable que respondan a AT (o a AC). Para SLC1A3, pacientes con niveles de expresión
5 superiores es más probable que respondan a AT que a AC, mientras que pacientes con niveles de expresión inferiores es más probable que respondan a AC que a AT.
Análisis de la expresión génica en pacientes HR+ en la población de estudio
La tabla 2 muestra una lista de 97 genes que tienen un nivel de expresión normalizada que se correlaciona de manera diferente con la respuesta a AT frente a AC en pacientes positivos para receptores hormonales (HR) (independientemente del valor de RS de Oncotype Dx). Cuando el coeficiente estimado es <0, la alta expresión de ese gen indica que el tratamiento con AT es más eficaz que el tratamiento con AC; la baja expresión de ese gen indica que el tratamiento con AC es más eficaz que el tratamiento con AT. Cuando el coeficiente estimado es >0, la
15 alta expresión de ese gen indica que el tratamiento con AC es más eficaz que el tratamiento con AT; la baja expresión de ese gen indica que el tratamiento con AT es más eficaz que el tratamiento con AC.
Los datos resumidos en la tabla 2 se proporcionan en forma de gráfico para cada gen en la figura 2. Para cada gen, la curva de predicción de AC y la curva de predicción de AT tienen pendientes diferentes estadísticamente significativas en el modelo de regresión de Cox, indicando que pueden elegirse AC o AT como tratamiento favorecido basándose, al menos en parte, en la expresión del gen. El gráfico para cada gen también muestra una línea discontinua horizontal que representa una tasa de recidiva RR a los 5 años del 10,0% en pacientes positivos para HR.
25 Análisis de la expresión génica en pacientes HR+ en la población de estudio que tienen una RS de Oncotype Dx de aproximadamente 18 o mayor
La tabla 3 muestra una lista de 165 genes cuyo nivel de expresión normalizada está asociado de manera diferencial con la respuesta a AT frente a AC en pacientes positivos para HR que tienen una puntuación de recidiva (RS) > 18. Estos pacientes tienen un aumento de la probabilidad de recidiva del cáncer. Cuando el coeficiente estimado es <0, la alta expresión de ese gen indica que el tratamiento con AT es más eficaz que el tratamiento con AC; la baja expresión de ese gen indica que el tratamiento con AC es más eficaz que el tratamiento con AT. Cuando el coeficiente estimado es > 0, la alta expresión de ese gen indica que el tratamiento con AC es más eficaz que el tratamiento con AT; la baja expresión de ese gen indica que el tratamiento con AT es más eficaz que el tratamiento
35 con AC.
Los datos resumidos en tabla 3 se proporcionan en forma de gráfico para cada gen en la figura 3. Para cada gen, la curva de predicción de AC y la curva de predicción de AT tienen pendientes diferentes estadísticamente significativas en el modelo de regresión de Cox, indicando que pueden elegirse AC o AT como tratamiento favorecido basándose, al menos en parte, en la expresión del gen. El gráfico para cada gen también muestra una línea discontinua horizontal que representa una tasa de recidiva RR a los 5 años del 14,9% en el grupo de pacientes positivos para HR que tienen una RS de Oncotype Dx de aproximadamente 18 o mayor.
Análisis de la expresión génica en pacientes HR-en la población de estudio
45 La tabla 4 muestra una lista de 9 genes cuyo nivel de expresión normalizada está asociado de manera diferencial con la respuesta al tratamiento con AT frente a AC en pacientes negativos para HR.
Los datos resumidos en tabla 4 se proporcionan en forma de gráfico para cada gen en la figura 4. Para cada gen, la curva de predicción de AC y la curva de predicción de AT tienen pendientes diferentes estadísticamente significativas en el modelo de regresión de Cox, indicando que pueden elegirse AC o AT como tratamiento favorecido basándose, al menos en parte, en la expresión del gen. El gráfico para cada gen también muestra una línea discontinua horizontal que representa una tasa de recidiva RR a los 5 años del 16,9% en el grupo de pacientes negativos para HR.
55
Discusión
Análisis de PR. Hubo un beneficio débil para AT en enfermedad negativa para PR (razón de riesgo de AT frente a AC [RR]=0,75; p=0,06) y AC en enfermedad positiva para PR (RR=1,37; p=0,05) mediante inmunohistoquímica central (puntuación de Allred > 2 positiva) pero no cuando se evaluó PR genómico mediante RT-PCR (>5,5 unidades positivas).
RS y genes analizados. La tabla 1 ilustra genes que pueden usarse como marcadores de beneficio de la terapia con taxano independientemente del estado de expresión de receptores hormonales, y facilitan la selección de terapia 65 con AC frente a AT. (Tabla 1). Varios genes pronosticaron fuertemente el beneficio del taxano cuando se evaluó en el contexto de terapia con AT frente a terapia con AC en el subconjunto positivo para HR (tabla 2), y especialmente
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en el subconjunto positivo para HR, RS de Oncotype Dx > 18 (tabla 3).
Se identificaron nueve genes para los que puede usarse la expresión génica como marcadores del beneficio de la terapia con taxano en cáncer de mama negativo para receptores hormonales (HR), y podría usarse para evaluar el 5 beneficio de AT frente a AC en los pacientes negativos para receptores hormonales (HR) (tabla 4).
De los genes enumerados en la tabla 1, SLC1A3 (transportador de glutamato de alta afinidad glial 3) es un miembro de una gran familia de proteínas de transporte de solutos, ubicado dentro del locus de esclerosis múltiple en 5p.
De los genes identificados en el subconjunto positivo para HR (tabla 2), DDR1 (receptor de dominio de discoidina 1) es un receptor TK transmembrana cuya expresión y señalización aberrante se ha vinculado a la remodelación y degradación de matriz acelerada, incluyendo invasión tumoral. Se cree que la activación de DDR1 inducida por colágeno está implicada en adhesión de células mamarias normales, y puede distinguir entre carcinoma ductal invasivo (CDI) y carcinoma lobular invasivo (CLI), y además puede inducir quimiorresistencia a promotores y
15 ciclooxigenasa-2 a través de la ruta de NF-κB. EIF4E2 (factor de la iniciación de la transcripción humana 4) es una proteína de unión a caperuza de ARNm.
Cuando los marcadores de respuesta diferenciales en pacientes positivos para HR, RS > 18 (tabla 3) se clasifican en orden ascendente mediante el valor de p, DDR1, RELA, ZW 10 y RhoB son cuatro de los cinco genes superiores. RELA es una subunidad de Nκ-KB, que desempeña un papel en inflamación, inmunidad innata, cáncer y antiapoptosis. Este gen también se ha asociado con quimiorresistencia, y puede ser necesario para la inducción de IL-6, que está implicada en la homeostasis de células inmunitarias. ZW10 es una proteína del cinetocoro implicada en la formación del huso mitótico. Es parte del complejo ROD-ZW10-Zwilch, y se une a tubulina. RhoB es una GPTasa de bajo peso molecular que pertenece a la superfamilia RAS. La proteína Rho es fundamental en la regulación del
25 citoesqueleto de actina. RhoB actúa como gen supresor de tumores e inhibe el crecimiento tumoral y la metástasis in vitro e in vivo, y activa NF-κB. Ratones deficientes en RhoB muestran sensibilidad aumentada a carcinogénesis química y resistencia a radiación y a apoptosis inducida citotóxica.
DDR1, RELA y RhoB son elementos clave en la ruta de señalización de NFκB. Basándose en estos hallazgos, se espera que otros genes en la ruta de NFκB probablemente estén asociados de manera diferencial con la respuesta al tratamiento con AT frente a AC en pacientes positivos para HR que corren un alto riesgo de recidiva del cáncer, y éstos puedan usarse como marcadores de respuesta diferencia para el tratamiento con AT frente a AC. Algunos genes adicionales que se sabe que están implicados en la señalización de NFκB se muestran en la tabla 5.
35 En el subconjunto negativo para HR, CD247 presentaba una correlación de la expresión con la terapia con AT frente a AC (valor de p < 0,01) y presentaba una fuerte correlación indicando que la expresión se correlacionaba positivamente con un aumento de la probabilidad de beneficio de un tratamiento que incluye un taxano (figura 4). El coeficiente estimado <0 indica que la alta expresión génica favorece el tratamiento con AT, mientras que la baja expresión génica favorece el tratamiento con AC (véase también la figura 4). CD247, también conocido como receptor de células T zeta (TCR zeta) funciona como un modulo de amplificación de la cascada de señalización de TCR. Este gen está regulado por disminución en muchos procesos inflamatorios e infecciosos crónicos, tales como lupus eritematoso sistémico (SLE).
La figura 5 ilustra un gráfico específico del grupo de tratamiento a modo de ejemplo del riesgo de recaída a los 5 45 años frente a la expresión génica presentada para un gen a modo de ejemplo, DDR1.
Ejemplo 2: Combinaciones génicas de esr1
Usando los marcadores de respuesta diferencial identificados en la tabla 2, se llevó a cabo un análisis de componentes principales supervisados en pacientes HR+ RS>18 tratados con AT frente a AC según los métodos de Bair E, Hastie T, Paul D, Tibshirani R. Prediction by supervised principal components. J. Amer. Stat. Assoc. 101:119137, 2006.
Los componentes principales pueden usarse en problemas de regresión para reducción de la dimensionalidad en un
55 conjunto de datos manteniendo los componentes principales más importantes e ignorando los demás. El análisis de componentes principales supervisados (Bair et al. citado anteriormente) es similar al análisis de componentes principales convencionales excepto porque usa un subconjunto de los factores de pronóstico (es decir, genes individuales) que se seleccionan basándose en su asociación con el intervalo libre de recaída (evaluado usando regresión de Cox). En el presente ejemplo, sólo se utilizó el primer componente para obtener una puntuación a partir de una combinación ponderada de genes.
En este grupo de pacientes, el gen más fuertemente ponderado mediante análisis de componentes principales supervisados era ESR1, indicando que ESR1 es particularmente útil cuando se usa en combinaciones con cualquiera de los otros genes enumerados en la tabla 3 en la predicción de la respuesta diferencial a taxano frente a 65 ciclofosfamida en pacientes HR+ que corren un alto riesgo de recidiva. Las combinaciones de genes a modo de
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ejemplo incluyen, sin limitación: DDR1 + ESR1, ZW10 + ESR1, RELA + ESR1, BAX + ESR1, RHOB + ESR1, TSPAN4 + ESR1, BBC3 + ESR1, SHC1 + ESR1, CAPZA1 + ESR1, STK10 + ESR1, TBCC + ESR1, EIF4E2 + ESR1, MCL1 + ESR1, RASSF1 + ESR1, VEGF + ESR1, SLC1A3 + ESR1, DICER1 + ESR1, ILK + ESR1, FAS + ESR1, RAB6C + ESR1, ESR1 + ESR1, MRE11A + ESR1, APOE + ESR1, BAK1 + ESR1, UFM1 + ESR1, AKT2 + 5 ESR1, SIRT1 + ESR1, BCL2L13 + ESR1, ACTR2 + ESR1, LIMK2 + ESR1, HDAC6 + ESR1, RPN2 + ESR1, PLD3 + ESR1, CHGA + ESR1, RHOA + ESR1, MAPK14 + ESR1, ECGF1 + ESR1, MAPRE1 + ESR1, HSPA1B + ESR1, GATA3 + ESR1, PPP2CA + ESR1, ABCD1 + ESR1, MAD2L1BP + ESR1, VHL + ESR1, GCLC + ESR1, ACTB + ESR1, BCL2L11 + ESR1, PRDX1 + ESR1, LILRB1 + ESR1, GNS + ESR1, CHFR + ESR1, CD68 + ESR1, LIMK1 + ESR1, GADD45B + ESR1, VEGFB + ESR1, APRT + ESR1, MAP2K3 + ESR1, MGC52057 + ESR1, MAPK3 + ESR1, APC + ESR1, RAD1 + ESR1, COL6A3 + ESR1, RXRB + ESR1, CCT3 + ESR1, ABCC3 + ESR1, GPX1 + ESR1, TUBB2C + ESR1, HSPA1A + ESR1, AKT1 + ESR1, TUBA6 + ESR1, TOP3B + ESR1, CSNK1D + ESR1, SOD1 + ESR1, BUB3 + ESR1, MAP4 + ESR1, NFKB1 + ESR1, SEC61A1 + ESR1, MAD1L1 + ESR1, PRKCH + ESR1, RXRA + ESR1, PLAU + ESR1, CD63 + ESR1, CD14 + ESR1, RHOC + ESR1, STAT1 + ESR1, NPC2 + ESR1, NME6 + ESR1, PDGFRB + ESR1, MGMT + ESR1, GBP1 + ESR1, ERCC1 + ESR1, RCC1 + ESR1, FUS + ESR1, 15 TUBA3 + ESR1, CHEK2 + ESR1, APOC1 + ESR1, ABCC10 + ESR1, SRC + ESR1, TUBB + ESR1, FLAD1 + ESR1, MAD2L2 + ESR1, LAPTM4B + ESR1, REG1A + ESR1, PRKCD + ESR1, CST7 + ESR1, IGFBP2 + ESR1, FYN + ESR1, KDR + ESR1, STMN1 + ESR1, ZWILCH + ESR1, RBM17 + ESR1, TP53BP1 + ESR1, CD247 + ESR1, ABCA9 + ESR1, NTSR2 + ESR1, FOS + ESR1, TNFRSF10A + ESR1, MSH3 + ESR1, PTEN + ESR1, GBP2 + ESR1, STK11 + ESR1, ERBB4 + ESR1, TFF1 + ESR1, ABCC1 + ESR1, IL7 + ESR1, CDC25B + ESR1, TUBD1 + ESR1, BIRC4 + ESR1, ACTR3 + ESR1, SLC35B1 + ESR1, COL1A1 + ESR1, FOXA1 + ESR1, DUSP1 + ESR1, CXCR4 + ESR1, IL2RA + ESR1, GGPS1 + ESR1, KNS2 + ESR1, RB1 + ESR1, BCL2L1 + ESR1, XIST + ESR1, BIRC3 + ESR1, BID + ESR1, BCL2 + ESR1, STAT3 + ESR1, PECAM1 + ESR1, DIABLO + ESR1, CYBA + ESR1, TBCE + ESR1, CYP1B1 + ESR1, APEX1 + ESR1, TBCD + ESR1, HRAS + ESR1, TNFRSF10B + ESR1, ELP3 + ESR1, PIK3C2A + ESR1, HSPA5 + ESR1, VEGFC + ESR1, CRABP1 + ESR1, MMP11 + ESR1, SGK + ESR1,
25 CTSD + ESR1, BAD + ESR1, PTPN21 + ESR1, HSPA9B + ESR1 y PMS1 + ESR1
Cualquier combinación de dos o más genes de la tabla 3, no comprendiendo dicha combinación ESR1, también se espera que sea útil en la predicción de la respuesta diferencial a taxano frente a ciclofosfamida en pacientes HR+ que corren un alto riesgo de recidiva.
De manera similar, se espera que ESR1 sea particularmente útil cuando se use en combinaciones con cualquiera de los otros genes enumerados en la tabla 2 en la predicción de la respuesta diferencial a taxano frente a ciclofosfamida en pacientes HR+. Las combinaciones de genes a modo de ejemplo incluyen: DDR1 + ESR1, EIF4E2 + ESR1, TBCC + ESR1, STK10 + ESR1, ZW10 + ESR1, BBC3 + ESR1, BAX + ESR1, BAK1 + ESR1, TSPAN4 +
35 ESR1, SLC1A3 + ESR1, SHC1 + ESR1, CHFR + ESR1, RHOB + ESR1, TUBA6 + ESR1, BCL2L13 + ESR1, MAPRE1 + ESR1, GADD45B + ESR1, HSPA1B + ESR1, FAS + ESR1, TUBB + ESR1, HSPA1A + ESR1, MCL1 + ESR1, CCT3 + ESR1, VEGF + ESR1, TUBB2C + ESR1, AKT1 + ESR1, MAD2L1BP + ESR1, RPN2 + ESR1, RHOA + ESR1, MAP2K3 + ESR1, BID + ESR1, APOE + ESR1, ESR1 + ESR1, ILK + ESR1, NTSR2 + ESR1, TOP3B + ESR1, PLD3 + ESR1, DICER1 + ESR1, VHL + ESR1, GCLC + ESR1, RAD1 + ESR1, GATA3 + ESR1, CXCR4 + ESR1, NME6 + ESR1, UFM1 + ESR1, BUB3 + ESR1, CD14 + ESR1, MRE11A + ESR1, CST7 + ESR1, APOC1 + ESR1, GNS + ESR1, ABCC5 + ESR1, AKT2 + ESR1, APRT + ESR1, PLAU + ESR1, RCC1 + ESR1, CAPZA1 + ESR1, RELA + ESR1, NFKB1 + ESR1, RASSF1 + ESR1, BCL2L11 + ESR1, CSNK1D + ESR1, SRC + ESR1, LIMK2 + ESR1, SIRT1 + ESR1, RXRA + ESR1, ABCD1 + ESR1, MAPK3 + ESR1, CDCA8 + ESR1, DUSP1 + ESR1, ABCC1 + ESR1, PRKCH + ESR1, PRDX1 + ESR1, TUBA3 + ESR1, VEGFB + ESR1, LILRB1 + ESR1, LAPTM4B +
45 ESR1, HSPA9B + ESR1, ECGF1 + ESR1, GDF15 + ESR1, ACTR2 + ESR1, IL7 + ESR1, HDAC6 + ESR1, ZWILCH + ESR1, CHEK2 + ESR1, REG1A + ESR1, APC + ESR1, SLC35B1 + ESR1, NEK2 + ESR1, ACTB + ESR1, BUB1 + ESR1, PPP2CA + ESR1, TNFRSF10A + ESR1, TBCD + ESR1, ERBB4 + ESR1, CDC25B + ESR1 y STMN1 + ESR1.
Una combinación de dos o más genes de la tabla 2, no comprendiendo dicha combinación ESR1, también se espera que sea útil en la predicción de la respuesta diferencial a taxano frente a ciclofosfamida en pacientes HR+ que corren un alto riesgo de recidiva para el cáncer.
Ejemplo 3: Genes de la ruta de NfκB
55 Cuando los marcadores de respuesta diferencial en pacientes positivos para HR, RS > 18 se clasifican en orden ascendente de valor de p, tres de los cinco genes superiores revelados son DDR1, RELA y RHOB. El gen RELA codifica para una de las subunidades principales del factor de transcripción NFκB. Por tanto, es notable que tanto el gen DDR1 como el gen RHOB estimulan la ruta de señalización de NFκB. Estos resultados indican que genes adicionales que estimulan la actividad de la ruta de NFκB, facilitados en la tabla 5, también predicen un aumento de la probabilidad de respuesta a la quimioterapia con AT frente a AC.
Ejemplo 4: Protocolo de obtención del perfil de expresión génica
65 Se proporcionan secciones de tumores congeladas o bloques fijados con formalina e incrustados en parafina (FPE) de tumores de mama. Se incuban los tejidos fijados durante de 5 a 10 horas en formalina tamponada neutra al 10%
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antes de deshidratarlos con alcohol e incrustarlos en parafina.
Se extrae el ARN de tres secciones FPE de 10 µm por cada caso de paciente. Se elimina la parafina mediante extracción con xileno seguido por lavado con etanol. Se aísla el ARN a partir de bloques de tejido cortados usando el 5 kit de purificación MasterPure (Epicenter, Madison, WI); se incluye una etapa de tratamiento con ADNasa I. Se extrae el ARN a partir de muestras congeladas usando reactivo Trizol según las instrucciones del proveedor (Invitrogen Life Technologies, Carlsbad, CA). Se somete a ensayo la contaminación por ADN genómico residual mediante un ensayo de PCR cuantitativa TaqMan® (Applied Biosystems, Foster City, CA) (sin control de RT) para ADN de actina β. Volvieron a someterse las muestras con ADN genómico residual medible a tratamiento con
10 ADNasa I, y volvieron a someterse a ensayo para determinar la contaminación por ADN. TaqMan es una marca registrada de Roche Molecular Systems.
Se cuantifica el ARN usando el método de fluorescencia RiboGreen® (Molecular Probes, Eugene, OR), y se analiza el tamaño del ARN mediante electroforesis microcapilar usando un bioanalizador Agilent 2100 (Agilent Technologies,
15 Palo Alto, CA).
Se realiza la transcripción inversa (RT) usando un kit de síntesis de primera hebra SuperScript® para RT-PCR (Invitrogen Corp., Carlsbad, CA). Están presentes ARN de FPE y cebadores específicos de gen combinados a de 10 a 50 ng/µl y 100 nmol/l (cada uno), respectivamente.
20 Las reacciones TaqMan se realizan en placas de 384 pocillos según las instrucciones del fabricante, usando instrumentos Prism 7900HT TaqMan de Applied Biosystems. Se mide la expresión de cada gen o bien en reacciones de 5 µl por duplicado usando ADNc sintetizado a partir de 1 ng de ARN total por pocillo de reacción, o bien en reacciones únicas usando ADNc sintetizado a partir de 2 ng de ARN total. Las concentraciones de cebadores y
25 sondas finales son 0,9 µ mol/l (cada cebador) y 0,2 µ mol/l, respectivamente. Se realizan los ciclos de PCR tal como sigue: 95ºC durante 10 minutos para un ciclo, 95ºC durante 20 segundos, y 60ºC durante 45 segundos para 40 ciclos. Para verificar que las señales de RT-PCR se derivan de ARN en vez de ADN genómico, para cada gen sometido a prueba se incluye un control idéntico al ensayo de prueba pero omitiendo la reacción de RT (sin control de RT). El ciclo umbral para una curva de amplificación dada durante la RT-PCR se produce en el punto en el que la
30 señal fluorescente de la escisión de la sonda crece más allá de un parámetro de umbral de fluorescencia especificado. Las muestras de prueba con molde inicial mayor superaban el valor umbral a números de ciclos de amplificación más tempranos que aquéllas con cantidades de molde inicial inferiores.
Para la normalización de efectos extraños, se normalizaron las mediciones del umbral de ciclo (CT) obtenidas
35 mediante RT-PCR en relación con la expresión media de un conjunto de cinco genes de referencia: ATP5E, PGK1, UBB, VDAC2 y GPX1. Un aumento de una unidad en las mediciones de expresión normalizada de referencia refleja generalmente un aumento de dos veces en la cantidad de ARN.
Pruebas para predecir la receptividad de pacientes con cáncer a opciones de tratamiento con quimioterapia
5 La presente invención proporciona genes y conjuntos de genes, cuyos niveles de expresión son útiles para predecir la respuesta de pacientes con cáncer a la quimioterapia. La invención se refiere además a pruebas que usan tales marcadores moleculares, alineamientos y kits para su uso en tales métodos, y a informes que comprenden los resultados y/o conclusiones de tales pruebas.
Para muchos pacientes con cáncer, el tratamiento puede incluir la resección quirúrgica del tumor, terapia hormonal y quimioterapia. Está disponible una gama de elecciones de quimioterapia. De manera ideal, la elección para un paciente individual tiene en cuenta tanto el riesgo de recidiva del cáncer como la probabilidad de que el paciente responda a la quimioterapia elegida.
15 Un problema crítico en el tratamiento del cáncer de mama es la identificación de qué pacientes es probable que respondan a una quimioterapia convencional (por ejemplo una antraciclina y una ciclofosfamida) y qué pacientes es menos probable que respondan a una quimioterapia convencional y por tanto deben considerarse para una quimioterapia más agresiva (por ejemplo, un régimen de quimioterapia que incluye un taxano). Actualmente, no está disponible ninguna prueba satisfactoria para identificar pacientes que es más probable que respondan a una quimioterapia convencional en contraposición al tratamiento con un régimen de tratamiento que contiene taxano.
La presente descripción proporciona métodos y composiciones para facilitar la predicción de la probabilidad de receptividad de pacientes con cáncer a un tratamiento que incluye un taxano y/o una ciclofosfamida.
25 De acuerdo con un aspecto de la presente invención, se proporciona un método para predecir si un paciente con cáncer de mama exhibirá una respuesta beneficiosa a la quimioterapia según se especifica en la reivindicación 1.
Los métodos pueden implicar además usar un nivel de expresión génica para determinar una probabilidad de una respuesta beneficiosa a un tratamiento que incluye una ciclofosfamida, en el que la expresión de DDR1 se correlaciona negativamente con un aumento de la probabilidad de una respuesta beneficiosa a un tratamiento que incluye una ciclofosfamida, y en el que el informe incluye información basada en la probabilidad de una respuesta beneficiosa a una quimioterapia que incluye una ciclofosfamida.
La quimioterapia puede incluir una antraciclina. La antraciclina puede ser doxorubicina. Cuando la quimioterapia es 35 un taxano, el taxano puede ser docetaxel.
Los métodos pueden lograr la medición del nivel de expresión génica mediante PCR cuantitativa. Los métodos pueden lograr la medición del nivel de expresión génica mediante la detección de una secuencia a base de intrones de un transcrito de ARN del gen, cuya expresión se correlaciona con la expresión de una secuencia de exones correspondiente.
La muestra de tumor puede ser una sección de tumor congelada o fijada con formalina e incrustada en parafina (FPE).
45 Diversos aspectos y realizaciones resultarán evidentes a partir de la siguiente discusión, incluyendo los ejemplos. Tales realizaciones adicionales, sin limitación, incluyen todas y cada una de las combinaciones génicas de ESR1 discutidas y/o enumeradas específicamente en el ejemplo 2.
La figura 1 es un conjunto de gráficos que muestran la relación entre la expresión normalizada (representada por “Ct”) del gen indicado (nombre del gen proporcionado en la parte superior de cada gráfico) y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer de mama en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y una ciclofosfamida (curva de predicción de AC; línea suave) y la relación entre la expresión del gen indicado y RR en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y un taxano (curva de predicción de AT; línea sombreada). Una línea discontinua horizontal en cada gráfico representa la RR a los 5 años global (es decir, no específica de la expresión génica) en la población de
55 estudio que se aleatorizó a tratamiento con o bien AC o bien AT. En la figura 1 se incluyeron los pacientes independientemente del estado de expresión de receptores hormonales del tumor.
La figura 2 es un conjunto de gráficos que muestran la relación entre la expresión normalizada (representada por “Ct”) del gen indicado (nombre del gen proporcionado en la parte superior de cada gráfico) y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer de mama en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y una ciclofosfamida (curva de predicción de AC; línea suave) y la relación entre la expresión del gen indicado y RR en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y un taxano (curva de predicción de AT; línea sombreada), en el que los pacientes en los grupos de tratamiento tenían cáncer de mama positivo para receptores hormonales (HR+). Una línea discontinua horizontal en cada gráfico representa la RR a los 5 años global (es decir, no específica de la expresión génica) en pacientes en
65 la población de estudio que tenían cáncer de mama HR+ que se aleatorizaron a tratamiento con o bien AC o bien AT.
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La figura 3 es un conjunto de gráficos que muestran la relación entre la expresión normalizada (representada por “Ct”) del gen indicado (nombre del gen proporcionado en la parte superior de cada gráfico) y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer de mama en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y una ciclofosfamida (curva de
5 predicción de AC; línea suave) y la relación entre la expresión del gen indicado y RR en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y una taxano (curva de predicción de AT; línea sombreada), en el que los pacientes en los grupos de tratamiento tenían cáncer de mama positivo para receptores hormonales (HR+) y una puntuación de recidiva de Oncotype Dx de más de 18. Una línea discontinua horizontal en cada gráfico representa la RR a los 5 años global (es decir, no específica de la expresión génica) en pacientes en el estudio que tenían cáncer de mama HR+ y una puntuación de recidiva de Oncotype Dx de más de 18 que se aleatorizaron a tratamiento con o bien AC o bien AT.
La figura 4 es un conjunto de gráficos que muestran la relación entre la expresión normalizada (representada por “Ct”) del gen indicado (nombre del gen proporcionado en la parte superior de cada gráfico) y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer de mama en un grupo de tratamiento que recibe una antraciclina y una ciclofosfamida (curva
15 de predicción de AC; línea suave) y la relación entre la expresión del gen indicado y RR en un grupo de tratamiento que recibe antraciclina y un taxano (curva de predicción de AT; línea sombreada), en el que los pacientes en los grupos de tratamiento tenían cáncer de mama negativo para receptores hormonales (HR-). Una línea discontinua horizontal en cada gráfico representa la RR a los 5 años global (es decir, no específica de la expresión génica) en pacientes en el estudio que tenían cáncer de mama HR-que se aleatorizaron a tratamiento con o bien AC o bien AT.
La figura 5 es un gráfico que ilustra el impacto de usar DDR1 para seleccionar pacientes positivos para HR para su tratamiento con AC frente a AT. La línea de puntos representa la relación entre la expresión normalizada de DDR1 y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer de mama en el grupo de tratamiento con AC (la curva de predicción de AC, también denominada curva de beneficio de ciclofosfamida (CB)); la línea continua representa la relación
25 entre la expresión normalizada de DDR1 y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer de mama en el grupo de tratamiento con AT (la curva de predicción de AT, también denominada curva de beneficio de taxano (TB)). Se proporciona la expresión en el eje x como un nivel de expresión de DDR1 normalizado (en relación con genes de referencia; log2). El eje y proporciona el riesgo de recidiva del cáncer a los 5 años.
Los siguientes apéndices y tablas se proporcionan en la memoria descriptiva justo antes de las reivindicaciones.
Apéndice 1. Secuencias de cebadores y sondas de RT-PCR
Apéndice 2. Secuencias de amplicones de RT-PCR
35 Tabla 1. Marcadores diferenciales de respuesta identificados en pacientes con cáncer de mama, todos los pacientes.
Tabla 2. Marcadores diferenciales de respuesta identificados en pacientes con cáncer de mama, pacientes positivos para HR
Tabla 3. Marcadores diferenciales de respuesta identificados en pacientes con cáncer de mama, pacientes positivos para HR, RS > 18
Tabla 4. Marcadores diferenciales de respuesta identificados en pacientes con cáncer de mama, pacientes negativos 45 para HR.
Tabla 5. Genes adicionales implicados en la señalización por NFκB
Definiciones
A menos que se definan de otra forma, los términos técnicos y científicos usados en el presente documento tienen el mismo significado que entiende comúnmente un experto habitual en la técnica a la que pertenece esta invención. Véase, por ejemplo, Singleton P y Sainsbury D., Dictionary of Microbiology and Molecular Biology 3ª ed., J. Wiley & Sons, Chichester, Nueva York, 2001.
55 Tal como se usa en el presente documento, el término “antraciclina” se refiere a una clase de antibióticos antineoplásicos que normalmente se obtienen de bacterias de Streptomyces (por ejemplo, Streptomyces peucetius o Streptomyces coeruleorubidus). Aunque se desconoce el mecanismo de acción preciso, se cree que las antraciclinas obtienen su actividad quimioterápica, al menos en parte, de su capacidad para dañar el ADN mediante intercalación, quelación de iones metálicos y la generación de radicales libres y pueden inhibir la actividad enzimática crítica para la función del ADN. Los ejemplos de antraciclinas incluyen daunorubicina, doxorubicina, epirubicina, idarubicina, amrubicina, pirarubicina, valrubicina, zorubicina, caminomicina, detorubicina, esorubicina, marcelomicina, quelamicina, rodorubicina y aclarubicina, así como sales, ácidos o derivados farmacéuticamente activos de cualquiera de éstas.
65 Tal como se usa en el presente documento, el término “taxano” se refiere a una familia de agentes
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antimitóticos/antimicrotúbulos que inhiben el crecimiento de células cancerosas deteniendo la división celular. Los ejemplos de taxanos incluyen paclitaxel, docetaxel, larotaxel, ortataxel, tesetaxel y otros compuestos de diterpeno relacionados que tienen actividad quimioterápica así como sales, ácidos o derivados farmacéuticamente activos de cualquiera de éstos. El paclitaxel se derivó originalmente del árbol tejo del pacífico. Se producen diterpenos
5 relacionados por plantas del género Taxus (tejos) y también se han sintetizado taxanos sintéticos o semisintéticos con actividad quimioterápica, por ejemplo, docetaxel, y se abarcan en el término taxano.
Tal como se usa en el presente documento, el término “ciclofosfamida” se refiere a un agente alquilante citotóxico del grupo de mostazas nitrogenadas, que incluye el compuesto quimioterápico 2-óxido de N,N-bis(2-cloroetil)-1,3,2oxazafosfinan-2-amina (también conocido como citofosfano). Es un fármaco antineoplásico altamente tóxico, inmunosupresor, usado en el tratamiento de enfermedad de Hodgkin, linfoma y otras determinadas formas de cáncer, tales como leucemia y cáncer de mama.
Un “tratamiento que contiene taxano” (también denominado “régimen que contiene taxano” o “régimen de
15 tratamiento que contiene taxano”) o “tratamiento que contiene ciclofosfamida” (también denominado “régimen que contiene ciclofosfamida” o “régimen de tratamiento que contiene ciclofosfamida”) pretende abarcar terapias en las que se administra un taxano o una ciclofosfamida, respectivamente, solo o en combinación con otro régimen terapéutico (por ejemplo, otra quimioterapia (por ejemplo, antraciclina), o ambos). Por tanto, un tratamiento que contiene taxano puede incluir, por ejemplo, la administración de un taxano en combinación con antraciclina, con antraciclina y ciclofosfamida, y similares.
El término “en combinación con” tal como cuando se usa en referencia a un régimen terapéutico, se refiere a la administración de dos o más terapias a lo largo del transcurso de un régimen de tratamiento, en el que las terapias pueden administrarse juntas o por separado y, cuando se usa en referencia a fármacos, pueden administrarse en la
25 misma o diferentes formulaciones, mediante la misma o diferentes vías, y en el mismo o diferente tipo de forma de dosificación.
El término “pronóstico” se usa en el presente documento para referirse a la predicción de la probabilidad de progresión o muerte atribuible al cáncer, incluyendo recidiva, de una enfermedad neoplásica, tal como cáncer de mama, en un paciente. El concepto de pronóstico se usa en el contexto del tratamiento de referencia mínimo. Por ejemplo, en el contexto de cáncer de mama invasivo ER+, en estadio temprano, el tratamiento de referencia mínimo podría ser cirugía más terapia hormonal adyuvante.
El término “predicción” se usa en el presente documento para referirse a una probabilidad de que un paciente tenga
35 un desenlace clínico particular tras la administración de un régimen de tratamiento, por ejemplo un régimen quimioterápico. El beneficio clínico puede medirse, por ejemplo, en cuanto a desenlaces clínicos tales como recidiva de la enfermedad, contracción del tumor y/o progresión de la enfermedad.
El término “paciente” o “sujeto” tal como se usa en el presente documento se refiere a un paciente humano.
El término supervivencia “a largo plazo” se usa en el presente documento para referirse a supervivencia durante al menos 3 años, más preferiblemente durante al menos 8 años, lo más preferiblemente durante al menos 10 años tras la cirugía u otro tratamiento.
45 El término “tumor,” tal como se usa en el presente documento, se refiere a toda proliferación o crecimiento celular neoplásico, ya sea maligno o benigno, y a todos los tejidos y células cancerosas y precancerosas.
Los términos “cáncer” y “canceroso” se refieren a o describen el estado fisiológico en mamíferos que se caracteriza normalmente por crecimiento celular no regulado.
El término “cáncer de mama” se usa en el presente documento para incluir todas las formas y estadios de cáncer de mama, incluyendo, sin limitación, cáncer de mama localmente avanzado, cáncer de mama invasivo y cáncer de mama metastásico.
55 Una “muestra de tumor” tal como se usa en el presente documento es una muestra derivada de, o que contiene células tumorales del tumor de un paciente. Los ejemplos de muestras de tumores en el presente documento incluyen, pero no se limitan a, biopsias de tumores, células tumorales circulantes, proteínas plasmáticas circulantes, líquido ascítico, cultivos de células primarias o líneas celulares derivadas de tumores o que presentan propiedades similares a tumores, así como muestras de tumores conservadas, tales como muestras de tumores fijadas en formalina, incrustadas en parafina.
La “patología” del cáncer incluye todos los fenómenos que comprometen el bienestar del paciente. Esto incluye, sin limitación, crecimiento celular anómalo o incontrolable, metástasis, interferencia con el funcionamiento normal de células vecinas, liberación de citocinas u otros productos de secreción a niveles anómalos, supresión o
65 agravamiento de la respuesta inflamatoria o inmunológica, neoplasia, tumor premaligno, tumor maligno, invasión de tejidos u órganos circundantes o distantes, tales como ganglios linfáticos, etc.
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Tal como se usa en el presente documento, el término “nivel de expresión” tal como se aplica a un gen se refiere al nivel normalizado de un producto génico, por ejemplo el valor normalizado determinado para el nivel de expresión de ARN de un gen o para el nivel de expresión de polipéptido de un gen.
5 El término “Ct” tal como se usa en el presente documento se refiere a ciclo umbral, el número de ciclos en una reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa (qPCR) al que la fluorescencia generada dentro de un pocillo de reacción supera el umbral definido, es decir, el punto durante la reacción en el que se han acumulado un número suficiente de amplicones para satisfacer el umbral definido.
10 Los términos “umbral” o “umbralización” se refieren a un procedimiento usado para explicar las relaciones no lineales entre mediciones de expresión génica y respuesta clínica así como para reducir adicionalmente la variación en puntuaciones de pacientes notificadas. Cuando se aplica la umbralización, todas las mediciones por debajo o por encima de un umbral se fijan a ese valor umbral. La relación no lineal entre la expresión génica y el desenlace
15 podrían examinarse usando funciones alisadoras o esplines cúbicos para modelar la expresión génica en regresión Cox PH sobre el intervalo libre de recidiva o la regresión logística sobre el estado de recidiva. Podría examinarse la variación en puntuaciones de pacientes notificadas como una función de la variabilidad en la expresión génica en el límite de cuantificación y/o detección para un gen particular.
20 El término “producto génico” o “producto de expresión” se usan en el presente documento para referirse a los productos de transcripción de ARN (transcritos) del gen, incluyendo ARNm, y los productos de traducción de polipéptido de tales transcritos de ARN. Un producto génico puede ser, por ejemplo, un ARN no cortado ni empalmado, un ARNm, un ARNm de variante de corte y empalme, un microARN, un ARN fragmentado, un polipéptido, un polipéptido modificado postraduccionalmente, un polipéptido de variante de corte y empalme, etc.
25 El término “transcrito de ARN” tal como se usa en el presente documento se refiere a los productos de transcripción de ARN de un gen, incluyendo, por ejemplo, ARNm, un ARN no cortado ni empalmado, un ARNm de variante de corte y empalme, un microARN y un ARN fragmentado.
30 A menos que se indique lo contrario, cada nombre de gen usado en el presente documento corresponde al símbolo oficial asignado al gen y proporcionado por Entrez Gene (URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez) a partir de la fecha de presentación de esta solicitud.
Los términos “correlacionado” y “asociado” se usan de manera intercambiable en el presente documento para
35 referirse a la fuerza de asociación entre dos mediciones (o entidades medidas). La descripción proporciona genes y subconjuntos de genes, cuyos niveles de expresión están asociados con una medida de desenlace particular, tal como por ejemplo entre el nivel de expresión de un gen y la probabilidad de una respuesta beneficiosa al tratamiento con un fármaco. Por ejemplo, el aumento del nivel de expresión de un gen puede correlacionarse positivamente (asociado positivamente) con un aumento de la probabilidad de buen desenlace clínico para el paciente, tal como un
40 aumento de la probabilidad de supervivencia a largo plazo sin recidiva del cáncer y/o respuesta beneficiosa a una quimioterapia, y similares. Una correlación positiva de este tipo puede demostrarse estadísticamente de varios modos, por ejemplo, mediante una razón de riesgo baja. En otro ejemplo, el aumento del nivel de expresión de un gen puede correlacionarse negativamente (asociado negativamente) con un aumento de la probabilidad de buen desenlace clínico para el paciente. En ese caso, por ejemplo, el paciente puede tener una disminución de la
45 probabilidad de supervivencia a largo plazo sin recidiva del cáncer y/o respuesta beneficiosa a una quimioterapia, y similares. Una correlación negativa de este tipo indica que es probable que el paciente tenga un mal pronóstico o que responda mal a una quimioterapia, y esto puede demostrarse estadísticamente de varios modos, por ejemplo, una razón de riesgo alta.
50 Un “desenlace clínico positivo” y una “respuesta beneficiosa” pueden evaluarse usando cualquier criterio de valoración que indique un beneficio para el paciente, incluyendo, sin limitación, (1) inhibición, en algún grado, del crecimiento tumoral, incluyendo ralentización y detención completa del crecimiento; (2) reducción en el número de células tumorales; (3) reducción en el tamaño tumoral; (4) inhibición (es decir, reducción, ralentización o detención completa) de la infiltración de células tumorales en tejidos y/u órganos periféricos adyacentes; (5) inhibición de la
55 metástasis; (6) potenciación de la respuesta inmunitaria antitumoral, que da como resultado posiblemente regresión
o rechazo del tumor; (7) alivio, en algún grado, de uno o más síntomas asociados con el tumor; (8) aumento en la duración de la supervivencia tras el tratamiento; y/o (9) disminución de la mortalidad en un punto de tiempo dado tras el tratamiento. La respuesta clínica positiva también puede expresarse en cuanto a diversas medidas de desenlace clínico. El desenlace clínico positivo también puede considerarse en el contexto del desenlace de un 60 individuo en relación con un desenlace de una población de pacientes que tienen un diagnóstico clínico comparable, y puede evaluarse usando diversos criterios de valoración tales como un aumento en la duración del intervalo libre de recidiva (ILR), un aumento en el tiempo de supervivencia en comparación con la supervivencia global (SG) en una población, un aumento en el tiempo de supervivencia libre de enfermedad (SLE), un aumento en la duración del intervalo libre de recidiva distante (ILRD), y similares. Un aumento en la probabilidad de respuesta clínica positiva se
65 corresponde con una disminución en la probabilidad de recidiva del cáncer.
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El término “clasificación de riesgo” significa un nivel de riesgo (o probabilidad) de que un sujeto experimente un desenlace clínico particular. Un sujeto puede clasificarse en un grupo de riesgo o clasificarse en un nivel de riesgo basándose en los métodos de la presente descripción, por ejemplo riesgo alto, medio o bajo. Un “grupo de riesgo” es un grupo de sujetos o individuos con un nivel de riesgo similar para un desenlace clínico particular.
5 El término “expresión normalizada” con respecto a un gen o un transcrito de ARN u otro producto de expresión (por ejemplo, proteína) se usa para referirse al nivel del transcrito (o ARN fragmentado) determinado mediante normalización con respecto al nivel de ARNm de referencia, que podrían ser todos los transcritos medidos en la muestra o un conjunto de referencia particular de ARNm. Un gen presenta un “aumento de expresión” o un “aumento de expresión normalizada” en una subpoblación de sujetos cuando el nivel de expresión normalizada de un transcrito de ARN (o su producto génico) es superior en una subpoblación clínicamente relevante de pacientes (por ejemplo, pacientes que son sensibles a dicha quimioterapia). En el contexto de un análisis de un nivel de expresión normalizada de un gen en un tejido obtenido de un sujeto individual, un gen presenta un “aumento de expresión” cuando el nivel de expresión normalizada del gen tiende hacia o se aproxima más estrechamente al nivel de
15 expresión normalizada característico de una subpoblación de pacientes clínicamente relevante de este tipo. Por tanto, por ejemplo, cuando el gen analizado es un gen que muestra un aumento de expresión en sujetos sensibles en comparación con sujetos no sensibles, entonces si el nivel de expresión del gen en la muestra del paciente tiende hacia un nivel de expresión característico de un sujeto sensible, entonces el nivel de expresión génica apoya una determinación de que es probable que el paciente individual sea un paciente que responde al tratamiento. De manera similar, cuando el gen analizado es un gen que tiene una expresión aumentada en pacientes no sensibles en comparación con pacientes sensibles, entonces si el nivel de expresión del gen en la muestra del paciente tiende hacia un nivel de expresión característico de un sujeto no sensible, entonces el nivel de expresión génica apoya una determinación de que el paciente individual no será sensible. Por tanto, puede describirse que la expresión normalizada de un gen dado tal como se da a conocer en el presente documento está correlacionada positivamente
25 con un aumento de la probabilidad de respuesta clínica positiva a una quimioterapia o que está correlacionada positivamente con una disminución de la probabilidad de una respuesta clínica positiva a una quimioterapia.
El término “puntuación de recidiva” (“recurrence score”) o “RS” se refiere a un indicador basado en un algoritmo útil en la determinación de la probabilidad de un acontecimiento de interés, tal como una probabilidad de recidiva del cáncer y/o la probabilidad de que un paciente responda a una modalidad de tratamiento tal como puede evaluarse mediante la recidiva del cáncer tras la terapia con la modalidad de tratamiento.
El término “tumor positivo para receptores hormonales (HR+)” significa un tumor que expresa o bien receptor de estrógenos (ER+) o bien receptor de progesterona (PR+) por encima de un determinado umbral tal como se 35 determina mediante métodos convencionales, incluyendo tinción inmunohistoquímica de núcleos y reacción en cadena de la polimerasa (PCR) en una muestra biológica obtenida de un paciente. El término “tumor negativo para receptores hormonales (HR-)” significa un tumor que no expresa ni receptor de estrógenos (ER-) ni receptor de progesterona (PR-) por encima de un determinado umbral. El umbral puede medirse, por ejemplo, usando una puntuación de Allred o la expresión génica. Véase, por ejemplo, J. Harvey, et al., J Clin Oncol 17:1474-1481 (1999);
S. Badve, et al., J Clin Oncol 26(15):2473-2481 (2008).
“Supervivencia global (SG)” se refiere al paciente que sigue vivo durante un periodo de tiempo definido, tal como 1 año, 5 años, etc., por ejemplo, desde el momento del diagnóstico o el tratamiento.
45 “Supervivencia libre de progresión (SLP)” se refiere al paciente que sigue vivo sin que empeore el cáncer.
“Terapia neoadyuvante” es la terapia adyuvante o complementaria administrada antes de la terapia primaria (principal). La terapia neoadyuvante incluye, por ejemplo, quimioterapia, radioterapia y terapia hormonal. Por tanto, puede administrarse quimioterapia antes de la cirugía para contraer el tumor, de modo que la cirugía pueda ser más eficaz o, en el caso de tumores anteriormente inoperables, posible.
El término “polinucleótido”, cuando se usa en singular o plural, se refiere generalmente a cualquier polirribonucleótido o polidesoxirribonucleótido, que puede ser ADN o ARN no modificado o ARN o ARN modificado. Por tanto, por ejemplo, los polinucleótidos tal como se definen en el presente documento incluyen, sin limitación, 55 ADN mono y bicatenario, ADN que incluye regiones mono y bicatenarias, ARN mono y bicatenario, y ARN que incluye regiones mono y bicatenarias, moléculas híbridas que comprenden ADN y ARN que pueden ser monocatenarios o, más normalmente, bicatenarios, o incluyen regiones mono y bicatenarias. Además, el término “polinucleótido” tal como se usa en el presente documento se refiere a regiones tricatenarias que comprenden ARN
o ADN o tanto ARN como ADN. Las hebras en tales regiones pueden ser de la misma molécula o de moléculas diferentes. Las regiones pueden incluir todo de una o más de las moléculas, pero más normalmente implican sólo una región de alguna de las moléculas. Una de las moléculas de una región de triple hélice es a menudo un oligonucleótido. El término “polinucleótido” incluye específicamente ADNc. El término incluye ADN (incluyendo ADNc) y ARN que contienen una o más bases modificadas. Por tanto, ADN o ARN con estructuras principales modificadas por motivos de estabilidad o por otros motivos son “polinucleótidos” tal como se prevé el término en el
65 presente documento. Además, se incluyen ADN o ARN que comprenden bases poco comunes, tales como inosina,
o bases modificadas, tales como bases tritiadas, dentro del término “polinucleótidos” tal como se define en el
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presente documento. En general, el término “polinucleótido” abarca todas las formas química, enzimática y/o metabólicamente modificadas de polinucleótidos no modificados, así como las formas químicas de ADN y ARN características de virus y células, incluyendo células simples y complejas.
5 El término “oligonucleótido” se refiere a un polinucleótido relativamente corto, incluyendo, sin limitación, desoxirribonucleótidos monocatenarios, ribonucleótidos mono o bicatenarios, híbridos de ARN:ADN y ADN bicatenarios. Se sintetizan a menudo oligonucleótidos, tales como oligonucleótidos de sonda de ADN monocatenarios, mediante métodos químicos, por ejemplo usando sintetizadores de oligonucleótidos automatizados que están disponibles comercialmente. Sin embargo, pueden prepararse oligonucleótidos mediante una variedad de otros métodos, incluyendo técnicas mediadas por ADN recombinante in vitro y mediante expresión de ADN en células y organismos.
La “rigurosidad” de reacciones de hibridación se determina fácilmente por un experto habitual en la técnica, y generalmente es un cálculo empírico dependiente de la longitud de la sonda, la temperatura de lavado y la
15 concentración de sal. En general, sondas más largas requieren temperaturas superiores para un apareamiento apropiado, mientras que sondas más cortas necesitan temperaturas inferiores. La hibridación depende generalmente de la capacidad del ADN desnaturalizado para reaparearse cuando están presentes hebras complementarias en un entorno por debajo de su temperatura de fusión. Cuanto mayor sea el grado de homología deseada entre la sonda y la secuencia hibridizable, más alta será la temperatura relativa que puede usarse. Como resultado, se deduce que temperaturas relativas superiores tenderían a hacer que las condiciones de reacción fuesen más rigurosas, mientras que temperaturas inferiores las harían menos rigurosas. Para una explicación y detalles adicionales de la rigurosidad de reacciones de hibridación, véase Ausubel et al., Current Protocols in Molecular Biology, Wiley Interscience Publishers, (1995).
25 Las “condiciones rigurosas” o “condiciones de alta rigurosidad”, tal como se definen en el presente documento, normalmente: (1) emplean baja fuerza iónica y alta temperatura para el lavado, por ejemplo cloruro de sodio 0,015 M/citrato de sodio 0,0015 M/dodecilsulfato de sodio al 0,1% a 50ºC; (2) emplean durante la hibridación un agente de desnaturalización, tal como formamida, por ejemplo, formamida al 50% (v/v) con albúmina sérica bovina al 0,1%/Ficoll al 0,1%/polivinilpirrolidona al 0,1%/tampón fosfato de sodio 50 mM a pH 6,5 con cloruro de sodio 750 mM, citrato de sodio 75 mM a 42ºC; o (3) emplean formamida al 50%, 5 x SSC (NaCl 0,75 M, citrato de sodio 0,075 M), fosfato de sodio 50 mM (pH 6,8), pirofosfato de sodio al 0,1%, 5 x disolución de Denhardt, ADN de esperma de salmón sonicado (50 µg/ml), SDS al 0,1% y sulfato de dextrano al 10% a 42ºC, con lavados a 42ºC en 0,2 x SSC (cloruro de sodio/citrato de sodio) y formamida al 50% a 55ºC, seguido por un lavado de alta rigurosidad que consiste en EDTA que contiene 0,1 x SSC a 55ºC.
35 Pueden identificarse “condiciones moderadamente rigurosas” tal como se describe por Sambrook et al., Molecular Cloning: A Laboratory Manual, Nueva York: Cold Spring Harbor Press, 1989, e incluyen el uso de disolución de lavado y condiciones de hibridación (por ejemplo, temperatura, fuerza iónica y % de SDS) menos rigurosas que las descritas anteriormente. Un ejemplo de condiciones moderadamente rigurosas es incubación durante la noche a 37ºC en una disolución que comprende: formamida al 20%, 5 x SSC (NaCl 150 mM, citrato de trisodio 15 mM), fosfato de sodio 50 mM (pH 7,6), 5 x disolución de Denhardt, sulfato de dextrano al 10% y ADN de esperma de salmón fragmentado desnaturalizado 20 mg/ml, seguido por lavado de los filtros en 1 x SSC a aproximadamente 3750ºC. El experto reconocerá cómo ajustar la temperatura, fuerza iónica, etc. según sea necesario para adaptarse a factores tales como longitud de la sonda y similares.
45 En el contexto de la presente descripción, la referencia a “al menos uno”, “al menos dos”, “al menos cinco”, etc. de los genes enumerados en cualquier conjunto de genes particular significa una cualquiera o todas y cada una de las combinaciones de genes enumerados.
En el presente documento, cantidades o intervalos numéricos precedidos por el término “aproximadamente” incluyen expresamente el intervalo exacto o la cantidad numérica exacta.
Descripción general
55 Los métodos dados a conocer son útiles para facilitar decisiones de tratamiento proporcionando una evaluación de la probabilidad de beneficio clínico para un tratamiento que incluye un taxano, un tratamiento que incluye una ciclofosfamida, o ambos. Debido a que los taxanos y la ciclofosfamida tienen mecanismos de acción diferentes, es posible que los tumores de determinados pacientes presenten una patología molecular que hace que sea más probable que respondan a un tipo de fármaco que a otro. Por ejemplo, los métodos dados a conocer en el presente documento pueden usarse para facilitar decisiones de tratamiento proporcionando una evaluación de la probabilidad de beneficio clínico para un tratamiento a base de antraciclina que incluye un taxano, un tratamiento a base de antraciclina que incluye una ciclofosfamida, o un tratamiento a base de antraciclina que incluye tanto una ciclofosfamida como un taxano. Por consiguiente, tales métodos de predicción son útiles para facilitar decisiones de tratamiento quimioterápico que se adaptan a pacientes individuales. Por ejemplo, los métodos dados a conocer en el
65 presente documento pueden usarse para evaluar si hay un beneficio clínico para la adición de un taxano a un régimen quimioterápico.
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Se proporcionan genes para los que la expresión se correlaciona positiva o negativamente con un aumento de la probabilidad de respuesta a un tratamiento que incluye un taxano, un tratamiento que incluye una ciclofosfamida, o ambos en las figuras 1-4 y las tablas 1-4.
5 Las relaciones entre el nivel de expresión de un gen marcador de la presente descripción y una correlación positiva
o negativa con la probabilidad de recidiva del cáncer (por ejemplo, cáncer de mama) tras el tratamiento con un régimen que contiene taxano o un régimen que contiene ciclofosfamida se muestran a modo de ejemplo en las figuras 1-4. La línea sombreada en cada gráfico representa la relación entre la expresión del gen en pacientes tratados con un régimen que contiene taxano (por ejemplo, antraciclina más un taxano) y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años del cáncer (curva de predicción del beneficio del taxano (TB)). La línea de predicción del TB representa por tanto la correlación de la expresión del gen y la probabilidad de beneficio clínico de un taxano en un régimen de tratamiento. La línea suave en cada gráfico representa la relación entre la expresión del gen en pacientes tratados con un régimen que contiene ciclofosfamida (por ejemplo, antraciclina más ciclofosfamida) y la tasa de recidiva (RR)
15 a los 5 años del cáncer (la curva de predicción del beneficio de la ciclofosfamida (CB)). La curva de predicción del CB representa por tanto la correlación de la expresión del gen y la probabilidad de beneficio clínico de una ciclofosfamida en un régimen de tratamiento. Debido a que los pacientes en el estudio también recibieron una antraciclina, la curva de predicción del TB y la curva de predicción del CB también pueden considerarse como una curva de predicción del beneficio de antraciclina más un taxano (AT) y una curva de predicción del beneficio de antraciclina más una ciclofosfamida (AC), respectivamente.
Cada uno de los gráficos en las figuras 1-4 incluyen una línea discontinua horizontal que representa la tasa de recidiva global (es decir, no específica de la expresión génica) a los 5 años en la población relevante que se aleatorizó a tratamiento con AC o AT. La diferencia entre las curvas de predicción del TB y del CB y esta línea
25 horizontal representa el grado en el que puede mejorarse el beneficio clínico mediante una decisión de tratamiento guiada por la expresión génica.
Pueden tenerse en cuenta otras características del tumor cuando se evalúa la probabilidad de beneficio del taxano y/o la ciclofosfamida mediante el análisis del nivel de expresión de un gen marcador dado a conocer en el presente documento. Por ejemplo, puede evaluarse el estado de expresión de receptores hormonales (por ejemplo, ER+, ER-, PR+, PR-) para la muestra de tumor, y tenerse en consideración cuando se evalúan los niveles de expresión del gen marcador, por ejemplo, se compara el nivel de expresión con correlaciones del nivel de expresión con TB y/o CB en una población que comparte las mismas características. Por ejemplo, la figura 1 proporciona curvas de predicción del TB (AT) y el CB (AC) en todos los pacientes en el estudio comentado en los ejemplos a continuación
35 independientemente del estado de expresión de hormonas o la probabilidad de recidiva del cáncer tal como se pronostica mediante la RS de Oncotype DX. La figura 2 proporciona curvas de predicción del TB (AT) y el CB (AC) en pacientes positivos para receptores hormonales. La figura 3 proporciona curvas de predicción del TB (AT) y el CB (AC) en pacientes positivos para receptores hormonales que tienen una puntuación de RS de Oncotype DX de aproximadamente 18 o mayor, lo que indica un riesgo significativo de recidiva del cáncer en el plazo de 10 años tras la cirugía y la terapia con tamoxifeno. La figura 4 proporciona curvas de predicción del TB (AT) y el CB (AC) en pacientes negativos para receptores hormonales.
Las curvas de predicción pueden usarse para evaluar la información proporcionada por un nivel de expresión de un gen marcador dado a conocer en el presente documento y a su vez facilitar una decisión de tratamiento con 45 respecto a la selección de un régimen que contiene taxano y/o un régimen que contiene ciclofosfamida. Por ejemplo, cuando un gen presenta un nivel de expresión que tiene una curva de predicción del TB (AT) que tiene una pendiente negativa tal como se muestra a modo de ejemplo en las figuras 1-4, entonces los niveles de expresión normalizada crecientes del gen se correlacionan positivamente con una probabilidad de beneficio clínico de la inclusión de un taxano en el régimen de tratamiento (puesto que los pacientes que presentaban este patrón de expresión del gen particular tenían tasas de recidiva inferiores tras el régimen que contiene taxano). A la inversa, cuando un gen presenta un nivel de expresión que tiene una curva de predicción del TB (AT) que tiene una pendiente positiva tal como se muestra a modo de ejemplo en las figuras 1-4, entonces los niveles de expresión normalizada crecientes del gen se correlacionan negativamente con una probabilidad de beneficio clínico de la inclusión de un taxano en el régimen de tratamiento. De manera similar, cuando un gen presenta un nivel de
55 expresión que tiene una curva de predicción del CB (AC) que tiene una pendiente negativa tal como se muestra a modo de ejemplo en las figuras 1-4, entonces los niveles de expresión normalizada crecientes del gen se correlacionan positivamente con una probabilidad de beneficio de la inclusión de una ciclofosfamida en el régimen de tratamiento (puesto que los pacientes que presentaban este patrón de expresión del gen particular tenían tasas de recidiva inferiores tras el régimen que contiene ciclofosfamida). A la inversa, cuando un gen presenta un nivel de expresión que tiene una curva de predicción del CB (AC) que tiene una pendiente positiva tal como se muestra a modo de ejemplo en las figuras 1-4, entonces los niveles de expresión normalizada crecientes del gen se correlacionan negativamente con una probabilidad de beneficio clínico de la inclusión de una ciclofosfamida en el régimen de tratamiento.
65 Por consiguiente, los niveles de expresión de los genes marcadores pueden usarse para facilitar una decisión en cuanto a si debe incluirse o excluirse un taxano en un régimen de tratamiento, y para facilitar una decisión en cuanto
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a si debe incluirse o excluirse una ciclofosfamida en un régimen de tratamiento. Los genes marcadores pueden usarse para facilitar la selección de un régimen de tratamiento que incluye un taxano y/o una ciclofosfamida, o ni un taxano ni una ciclofosfamida.
5 En algunos casos, el nivel de expresión de genes marcadores puede sugerir beneficio clínico para tanto un taxano como una ciclofosfamida, por ejemplo, cuando niveles de expresión crecientes están asociados con un riesgo de recidiva por debajo de un riesgo de recidiva seleccionado. Por ejemplo, tal como se ilustra en la figura 2 para el gen ZW10, el aumento de la expresión de ZW10 en pacientes con cáncer positivos para HR está asociado con un aumento de la probabilidad de beneficio clínico para tanto un taxano como para una ciclofosfamida. Además, debido
10 a que las magnitudes de las pendientes son significativamente diferentes, se pronostica que pacientes con un aumento de la expresión de ZW 10 tienen riesgos inferiores de recidiva si se tratan con AT en lugar de AC, y se pronostica que pacientes con una disminución de la expresión de ZW10 tienen riesgos inferiores de recidiva si se tratan con AC en lugar de AT. Por tanto, los genes marcadores que están asociados con curvas de predicción del TB (AT) y el CT (AC) que difieren en la pendiente pueden facilitar una decisión en la selección entre un régimen que
15 contiene taxano y un régimen que contiene ciclofosfamida, incluso cuando puede haber beneficio clínico con cualquiera o ambos regímenes de tratamiento.
Los métodos de la presente descripción facilitan también la selección entre un régimen que contiene taxano y un régimen que contiene ciclofosfamida (por ejemplo, entre terapia con AT y con AC). Por ejemplo, cuando las curvas
20 en las figuras 1-4 tienen pendientes significativamente diferentes en el modelo de regresión Cox y las curvas de predicción del TB (AT) y el CB (AC) se cruzan, pueden usarse los niveles de expresión del gen marcador para evaluar la probabilidad de que el paciente responda a un régimen que contiene taxano (por ejemplo, AT) o a un régimen que contiene ciclofosfamida (por ejemplo, AC).
25 Por ejemplo, la figura 5 ilustra un gráfico del riesgo de recaída a los 5 años frente a la expresión génica, presentado para un gen a modo de ejemplo, DDR1. Tal como se ilustra en la figura 5, puede usarse el nivel de expresión de DDR1 para facilitar la selección de la terapia cuando el tratamiento con una ciclofosfamida se ve favorecido con respecto al tratamiento con un taxano a niveles de expresión inferiores de DDR1, produciéndose un “cambio” del beneficio clínico relativo de estas terapias en un punto en el que el riesgo de recidiva asociado con el tratamiento
30 con taxano es inferior al asociado con el tratamiento con ciclofosfamida, favoreciéndose por tanto un régimen de tratamiento que incluye un taxano con respecto a una ciclofosfamida.
Hay muchos tipos de regímenes de tratamiento sistémico disponibles para pacientes a los que se les ha diagnosticado un cáncer. Por ejemplo, la tabla a continuación enumera diversas terapias hormonales y agentes
35 quimioterápicos para cáncer de mama.
Agentes individuales útiles en cáncer de mama
NOMBRE GENÉRICO NOMBRE COMERCIAL COMÚN CLASE
Ciclofosfamida (C) Cytoxan® Mostazas nitrogenadas
Doxorubicina Adriamycin® Antraciclinas
Epirubicina Pharmorubicin® Antraciclinas
Fluorouracilo Análogos de pirimidinas
Metotrexato Rheumatrex® Análogos de ácido fólico
Paclitaxel Taxol® Taxanos (T)
Docetaxel Taxotere® Taxanos (T)
Capecitabina Xeloda® Análogos de pirimidinas
Trastuzumab Herceptin® Anticuerpos monoclonales
Bevacizumab Avastin® Anticuerpos monoclonales
Combinaciones útiles en cáncer de mama CAF Ciclofosfamida, adriamicina, fluorouracilo EE.UU.
CMF Ciclofosfamida, metotrexato, fluorouracilo EE.UU.
AC Adriamicina, ciclofosfamida EE.UU.
AT Adriamicina, taxano EE.UU.
ACT Adriamicina, ciclofosfamida, taxano EE.UU.
TAC Taxano, adriamicina, ciclofosfamida EE.UU.
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TC Taxano, ciclofosfamida EE.UU.
Fluorouracilo, epirubicina, ciclofosfamida Europa
Obtención del perfil de expresión génica
La práctica de los métodos y las composiciones de la presente descripción emplearán, a menos que se indique lo
5 contrario, técnicas convencionales de biología molecular (incluyendo técnicas recombinantes), microbiología, biología celular y bioquímica, que se conocen dentro de la experiencia de la técnica. Tales técnicas se explican completamente en la bibliografía, tal como, “Molecular Cloning: A Laboratory Manual”, 2ª edición (Sambrook et al., 1989); “Oligonucleotide Synthesis” (M.J. Gait, ed., 1984); “Animal Cell Culture” (R.I. Freshney, ed., 1987); “Methods in Enzymology” (Academic Press, Inc.); “Handbook of Experimental Immunology”, 4ª edición (D.M. Weir & C.C.
10 Blackwell, eds., Blackwell Science Inc., 1987); “Gene Transfer Vectors for Mammalian Cells” (J.M. Miller & M.P. Calos, eds., 1987); “Current Protocols in Molecular Biology” (F.M. Ausubel et al., eds., 1987); y “PCR: The Polymerase Chain Reaction”, (Mullis et al., eds., 1994).
Los métodos de obtención del perfil de expresión génica incluyen métodos basados en análisis de hibridación de
15 polinucleótidos, métodos basados en secuenciación de polinucleótidos y métodos basados en proteómica. Los métodos a modo de ejemplo conocidos en la técnica para la cuantificación de la expresión de ARNm en una muestra incluyen transferencia de tipo Northern e hibridación in situ (Parker & Barnes, Methods in Molecular Biology 106:247283 (1999)); ensayos de protección de ARNasa (Hod, Biotechniques 13:852-854 (1992)); y métodos basados en PCR, tales como PCR con transcripción inversa (RT-PCR) (Weis et al., Trends in Genetics 8: 263-264 (1992)).
20 Pueden emplearse anticuerpos que pueden reconocer dúplex específicos de secuencia, incluyendo dúplex de ADN, dúplex de ARN y dúplex de híbridos de ADN-ARN o dúplex de ADN-proteína. Los métodos representativos para el análisis de secuenciación de ácidos nucleicos incluyen análisis en serie de la expresión génica (SAGE) y expresión génica digital (DGE).
25 Se dan a conocer métodos representativos de obtención del perfil de expresión génica, por ejemplo, en las patentes estadounidenses n.os 7.056.674 y 7.081.340, y en las publicaciones de patente estadounidense n.os 20020095585; 20050095634; 20050260646; y 20060008809. Las publicaciones científicas representativas que incluyen métodos de obtención del perfil de expresión génica, incluyendo análisis de datos, incluyen Gianni et al., J Clin Oncol. 10 de octubre de 2005; 23(29):7265-77; Paik et al., N Engl J Med. 30 de diciembre de 2004; 351(27):2817-26; y Cronin et
30 al., Am J Pathol. Enero de 2004; 164(1):35-42.
PCR con transcriptasa inversa (RT-PCR)
Normalmente, se aísla ARNm de una muestra de prueba. El material de partida es normalmente ARN total aislado
35 de un tumor humano, normalmente de un tumor primario. Opcionalmente, pueden usarse tejidos normales del mismo paciente como control interno. Puede extraerse ARNm de una muestra de tejido, por ejemplo de una muestra que es reciente, está congelada (por ejemplo recién congelada) o está fijada (por ejemplo fijada con formalina) e incrustada en parafina.
40 Se conocen bien en la técnica métodos generales para la extracción de ARNm y se dan a conocer en libros de texto convencionales de biología molecular, incluyendo Ausubel et al., Current Protocols of Molecular Biology, John Wiley and Sons (1997). Se dan a conocer métodos para la extracción de ARN a partir de tejidos incrustados en parafina, por ejemplo, en Rupp y Locker, Lab Invest. 56:A67 (1987), y De Andrés et al., BioTechniques 18:42044 (1995). En particular, puede realizarse el aislamiento del ARN usando un kit de purificación, un conjunto de tampones y una
45 proteasa de fabricantes comerciales, tales como Qiagen, según las instrucciones del fabricante. Por ejemplo, puede aislarse ARN total de células en cultivo usando minicolumnas RNeasy de Qiagen. Otros kits de aislamiento de ARN disponibles comercialmente incluyen el kit de purificación de ARN y ADN completo MasterPure™ (EPICENTRE®, Madison, WI), y el kit de aislamiento de ARN de bloques de parafina (Ambion, Inc.). Puede aislarse el ARN total de muestras de tejido usando RNA Stat-60 (Tel-Test). El ARN preparado a partir del tumor puede aislarse, por ejemplo,
50 mediante centrifugación en gradiente de densidad de cloruro de cesio.
La muestra que contiene el ARN se somete entonces a transcripción inversa para producir ADNc a partir del molde de ARN, seguido por amplificación exponencial en una reacción PCR. Las dos enzimas transcriptasa inversa usadas más comúnmente son la transcriptasa inversa del virus de la mieloblastosis aviar (AMV-RT) y la transcriptasa inversa
55 del virus de la leucemia murina de Moloney (MMLV-RT). La etapa de transcripción inversa se ceba normalmente usando cebadores específicos, hexámeros al azar o cebadores de oligo dT, dependiendo de las circunstancias y el objetivo de obtención del perfil de expresión. Por ejemplo el ARN extraído puede transcribirse de manera inversa usando un kit de PCR para ARN GeneAmp (Perkin Elmer, CA, EE.UU.), siguiendo las instrucciones del fabricante. El ADNc derivado puede usarse entonces como molde en la reacción de PCR posterior.
60 Los métodos basados en PCR usan una ADN polimerasa dependiente de ADN termoestable, tal como una Taq ADN polimerasa. Por ejemplo, la PCR TaqMan® utiliza normalmente la actividad 5’-nucleasa de Taq o Tth polimerasa para hidrolizar una sonda de hibridación unida a su amplicón diana, aunque puede usarse cualquier enzima con
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actividad 5’ nucleasa equivalente. Se usan dos cebadores oligonucleotídicos para generar un amplicón típico de un producto de reacción PCR. Puede diseñarse un tercer oligonucleótido, o sonda, para facilitar la detección de una secuencia de nucleótidos del amplicón ubicado entre los sitios de hibridación de los dos cebadores de PCR. La sonda puede marcarse de manera detectable, por ejemplo con un colorante indicador, y puede dotarse
5 adicionalmente de tanto un colorante fluorescente como un colorante fluorescente extintor, como en una configuración de sonda Taqman®. Cuando se usa una sonda Taqman®, durante la reacción de amplificación, la enzima Taq ADN polimerasa escinde la sonda de una manera dependiente del molde. Los fragmentos de sonda resultantes se disocian en disolución, y la señal del colorante indicador liberado se ve libre del efecto de extinción del segundo fluoróforo. Se libera una molécula de colorante indicador por cada nueva molécula sintetizada, y la detección del colorante indicador no extinguido proporciona la base para la interpretación cuantitativa de los datos.
Puede realizarse RT-PCR TaqMan® usando un equipo disponible comercialmente, tal como, por ejemplo, ABI PRISM 7700™ Sequence Detection System™ (Perkin-Elmer-Applied Biosystems, Foster City, CA, EE.UU.), o Lightcycler (Roche Molecular Biochemicals, Mannheim, Alemania). En una realización preferida, el procedimiento de
15 5’ nucleasa se realiza en un dispositivo de PCR cuantitativa en tiempo real, tal como el ABI PRISM 7700™ Sequence Detection System™. El sistema consiste en un termociclador, un láser, un dispositivo de carga acoplada (CCD), una cámara y un ordenador. El sistema amplifica muestras en un formato de 96 pocillos en un termociclador. Durante la amplificación, se recoge la señal fluorescente inducida por el láser en tiempo real a través de cables de fibra óptica para los 96 pocillos, y se detecta en el CCD. El sistema incluye software para hacer funcionar el instrumento y para analizar los datos.
Los datos del ensayo de 5’-nucleasa se expresan inicialmente como un ciclo umbral (“Ct”). Se registran valores de fluorescencia durante cada ciclo y representan la cantidad de producto amplificada en ese punto en la reacción de amplificación. El ciclo umbral (Ct) se describe generalmente como el punto cuando se registra por primera vez que la
25 señal fluorescente es estadísticamente significativa.
Es deseable corregir (normalizar) diferencias tanto en la cantidad de ARN sometida a ensayo como la variabilidad en la calidad del ARN usado. Por tanto, el ensayo mide normalmente, y el análisis de la expresión de un gen marcador incorpora el análisis de, la expresión de determinados genes de referencia (o “genes de normalización”), incluyendo genes de mantenimiento bien conocidos, tales como GAPDH. Alternativamente, la normalización puede basarse en la señal media o mediana de la señal (Ct) de todos los genes sometidos a ensayo o un subconjunto grande de los mismos (a menudo denominado enfoque de “normalización global”). En una base gen a gen, la cantidad normalizada medida de ARNm de tumor de un paciente puede compararse con la cantidad encontrada en un conjunto de referencia de tejido de cáncer de colon. Véase M. Cronin, et al., Am. Soc. Investigative Pathology
35 164:35-42 (2004).
Las mediciones de la expresión génica pueden normalizarse en relación con la media de uno o más (por ejemplo, 2, 3, 4, 5 o más) genes de referencia. Las mediciones de la expresión normalizada con respecto a una referencia pueden oscilar entre 0 y 15, reflejando generalmente un aumento de una unidad un aumento de 2 veces en la cantidad de ARN.
La RT-PCR es compatible con tanto PCR competitiva cuantitativa, en la que se usa para la normalización un competidor interno para cada secuencia diana, como con PCR comparativa cuantitativa que usa un gen de normalización contenido dentro de la muestra, o un gen de mantenimiento para la RT-PCR. Para detalles
45 adicionales véase, por ejemplo Held et al., Genome Research 6:986-994 (1996).
Las etapas de un protocolo representativo para su uso en los métodos de la presente descripción usan tejidos incrustados en parafina, fijados como fuente de ARN para el aislamiento de ARNm, la purificación, la extensión del cebador y la amplificación pueden realizarse según métodos disponibles en la técnica. (Véase, por ejemplo, Godfrey et al. J. Molec. Diagnostics 2: 84-91 (2000); Specht et al., Am. J. Pathol. 158: 419-29 (2001)). En resumen, un procedimiento representativo comienza con el corte de secciones de aproximadamente 10 µm de grosor de muestras de tejido tumoral incrustadas en parafina. Entonces se extrae el ARN, y se reduce la proteína y el ADN de la muestra que contiene ARN. Tras el análisis de la concentración de ARN, se transcribe de manera inversa el ARN usando cebadores específicos de gen seguido por RT-PCR para proporcionar productos de amplificación de ADNc.
55
Diseño de cebadores y sondas de PCR a base de intrones
Pueden diseñarse cebadores y sondas de PCR basándose en las secuencias de intrones o exones presentes en el transcrito de ARNm del gen de interés. El diseño de cebadores/sondas puede realizarse usando software disponible públicamente, tal como el software DNA BLAT desarrollado por Kent, W.J., Genome Res. 12(4):656-64 (2002), o mediante el software BLAST incluyendo sus variaciones.
Cuando sea necesario o se desee, pueden enmascararse secuencias repetitivas de la secuencia diana para mitigar señales no específicas. Las herramientas a modo de ejemplo para lograr esto incluyen el programa Repeat Masker 65 disponible en línea a través del Baylor College of Medicine, que examina secuencias de ADN frente a una biblioteca de elementos repetitivos y devuelve una secuencia de consulta en la que los elementos repetitivos están
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enmascarados. Las secuencias de intrones enmascaradas pueden usarse entonces para diseñar secuencias de sondas y cebadores usando cualquier paquete de diseño de cebadores/sondas disponible comercialmente o de otra forma públicamente, tal como Primer Express (Applied Biosystems); MGB assay-by-design (Applied Biosystems); Primer3 (Steve Rozen y Helen J. Skaletsky (2000) Primer3 on the WWW for general users and for biologist
5 programmers. En: Rrawetz et al. (eds.) Bioinformatics Methods and Protocols: Methods in Molecular Biology. Humana Press, Totowa, NJ, págs. 365-386).
Otros factores que pueden influir en el diseño de cebadores de PCR incluyen longitud de los cebadores, temperatura de fusión (Tf) y contenido en G/C, especificidad, secuencias de cebadores complementarios y secuencia del extremo 3’. En general, los cebadores de PCR óptimos tienen generalmente 17-30 bases de longitud, y contienen aproximadamente un 20-80%, tal como, por ejemplo, aproximadamente un 50-60% de bases G+C, y presentan una Tf entre 50 y 80ºC, por ejemplo de aproximadamente 50 a 70ºC.
Para directrices adicionales para el diseño de sondas y cebadores de PCR véase, por ejemplo Dieffenbach, CW. et
15 al, “General Concepts for PCR Primer Design” en: PCR Primer, A Laboratory Manual, Cold Spring Harbor Laboratory Press, Nueva York, 1995, págs. 133-155; Innis y Gelfand, “Optimization of PCRs” en: PCR Protocols, A Guide to Methods and Applications, CRC Press, Londres, 1994, págs. 5-11; y Plasterer, T.N. Primerselect: Primer and probe design. Methods Mol. Biol. 70:520-527 (1997).
PCR cuantitativa para el análisis de la expresión génica
Según VanGuilder et al., BioTechniques 44: 619 (2008), la PCR cuantitativa (qPCR) representa ahora el método de elección para analizar la expresión génica de numerosos genes en cualquiera de desde un pequeño número hasta miles de muestras. Para investigadores que estudian la expresión génica, hay un enfoque tecnológico múltiple que 25 depende del número de genes y muestras que están examinándose. Los microalineamientos de expresión génica son todavía el método preferido para experimentos de descubrimiento a gran escala (por ejemplo, de genoma completo). Debido a la logística, la sensibilidad y el coste de los microalineamientos de genoma completo, hay también un nicho para microalineamientos centrados que permiten el análisis de un número más pequeño de genes en un mayor número de muestras. No obstante, para la validación del descubrimiento con microalineamientos, la PCR cuantitativa con transcripción inversa (RT-qPCR) sigue siendo el método de referencia. La maduración actual de la qPCR en tiempo real con sondas fluorescentes permite una confirmación rápida y fácil de los resultados del microalineamiento en un gran número de muestras. A menudo, no se requiere un experimento de descubrimiento de genoma completo, ya que el gen o la ruta de interés ya se conoce. En ese caso, la recogida de datos puede comenzar con la qPCR. Finalmente, la qPCR también ha mostrado una gran utilidad en la monitorización de
35 biomarcadores. En este escenario, pueden someterse a ensayo dianas identificadas previamente desarrolladas en números muy grandes de muestras (miles).
Análisis de datos. El análisis de datos de qPCR en tiempo real ha alcanzado también una fase madura de desarrollo. Los análisis pueden ser o bien de valores absolutos (es decir, números de copias de un ARN específico por muestra) o bien de valores relativos (es decir, la muestra 1 tiene dos veces tanto ARNm de un gen específico como la muestra 2). De lejos, la mayoría de los análisis usan la cuantificación relativa ya que ésta es más fácil de medir y es de interés primario para investigadores que examinan estados patológicos. Para la cuantificación absoluta, se requiere una curva patrón de ARN del gen de interés con el fin de calcular el número de copias. En este caso, se diluye una disolución en serie de una cantidad conocida (número de copias) de ARN puro y se somete a
45 amplificación. Como un ensayo de proteínas, se compara la señal desconocida con la curva para extrapolar la concentración de partida.
El método más común para la cuantificación relativa es el método de 2-ΔΔCT . Este método se basa en dos suposiciones. La primera es que la reacción está produciéndose con una eficacia del 100%; en otras palabras, con cada ciclo de PCR, la cantidad de producto se dobla. Esto puede determinarse a través de experimentos sencillos tal como se describe en la bibliografía científica. Esta suposición es también uno de los motivos para usar un bajo número de ciclos cuando la reacción está todavía en la fase exponencial. En la fase exponencial inicial de la PCR, los sustratos no son limitativos y no hay degradación de productos. En la práctica, esto requiere el establecimiento del umbral de cruce o umbral de ciclo (Ct) en el ciclo más cercano posible. El Ct es el número de ciclos que tarda
55 cada reacción en alcanzar una cantidad de fluorescencia arbitraria. La segunda suposición del método de 2-ΔΔCT es que hay un gen (o genes) que se expresa a un nivel constante entre las muestras. Este control endógeno se usará para corregir cualquier diferencia en la carga de muestras.
Una vez recogido el valor de Ct para cada reacción, puede usarse para generar un nivel de expresión relativa. Se describe ahora un método de 2-ΔΔCT. En este ejemplo, hay dos muestras (control y tratada) y se han medido los niveles de (i) un gen de interés (gen diana (TG)) y (ii) un gen de control endógeno (gen de control (CG)). Para cada muestra, se calcula la diferencia en los valores de Ct para el gen de interés y el control endógeno (el ΔCt). A continuación, la resta del ΔCt del estado control del ΔCt del estado tratado produce el ΔΔCt. El valor negativo de esta resta, el -ΔΔCt, se usa como el exponente de 2 en la ecuación y representa la diferencia en el número “corregido” de 65 ciclos hasta el umbral. La conversión del exponente proviene del hecho de que la reacción dobla la cantidad de
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producto por ciclo. Por ejemplo, si ΔCt de la muestra control es 2 y ΔCt de la muestra tratada es 4, el cálculo del 2-ΔΔCT (que se convierte en 2-(4-2)) produce 0,25. Este valor se denomina a menudo RQ, o valor de cantidad relativa. Esto significa que el nivel del gen de interés en la muestra tratada es sólo el 25% del nivel de ese gen en la muestra control. Esto resulta evidente porque la muestra tratada tarda dos ciclos más de PCR en alcanzar la misma cantidad
5 de producto que la muestra control y por tanto había menos de ese ADNc con el que comenzar en la muestra tratada. El método de 2-ΔΔCT es la estrategia de cuantificación más común, pero debe indicarse que hay otros métodos válidos para analizar los valores de Ct de la qPCR. Varios investigadores han propuesto métodos de análisis alternativos.
Sistema MassARRAY®
En métodos basados en MassARRAY, tales como el método a modo de ejemplo desarrollado por Sequenom, Inc. (San Diego, CA) tras el aislamiento del ARN y la transcripción inversa, se realizan adiciones conocidas en el ADNc con una molécula de ADN sintético (competidor), que coincide con la región de ADNc seleccionada como diana en
15 todas las posiciones, excepto una única base, y sirve como patrón interno. La mezcla de ADNc/competidor se amplifica por PCR y se somete a un tratamiento enzimático con fosfatasa alcalina de camarón (SAP) tras la PCR, que da como resultado la desfosforilación de los nucleótidos restantes. Tras la inactivación de la fosfatasa alcalina, se someten los productos de PCR del competidor y del ADNc a extensión del cebador, lo que genera señales de masa distintas para los productos de PCR derivados del competidor y del ADNc. Tras la purificación, se dispensan estos productos sobre un alineamiento en chip, que se carga previamente con componentes necesarios para el análisis por espectrometría de masas por ionización/desorción mediante láser asistida por matriz – tiempo de vuelo (EM MALDI-TOF). Se cuantifica entonces el ADNc presente en la reacción analizando las razones de las áreas de picos en el espectro de masas generado. Para detalles adicionales véase, por ejemplo Ding y Cantor, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 100:3059-3064 (2003).
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Otros métodos basados en PCR
Las técnicas basadas en PCR adicionales que encuentran uso en los métodos dados a conocer en el presente documento incluyen, por ejemplo, la tecnología Bead-Array® (Illumina, San Diego, CA; Oliphant et al., Discovery of Markers for Disease (Supplement to Biotechniques), junio de 2002; Ferguson et al., Analytical Chemistry 72:5618 (2000)); BeadsArray for Detection of Gene Expression® (BADGE), usando el sistema Luminex 100 LabMAP® disponible comercialmente y microesferas múltiples codificadas por color (Luminex Corp., Austin, TX) en un ensayo rápido para la expresión génica (Yang et al., Genome Res. 11:1888-1898 (2001)); y análisis de obtención del perfil de expresión de alta cobertura (HiCEP) (Fukumura et al., Nucl. Acids. Res. 31(16) e94 (2003).
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Microalineamientos
También pueden evaluarse los niveles de expresión de un gen de interés usando la técnica de microalineamientos. En este método, se alinean secuencias de polinucleótido de interés (incluyendo ADNc y oligonucleótidos) sobre un sustrato. Las secuencias alineadas se ponen entonces en contacto en condiciones adecuadas para determinar la hibridación específica con ADNc marcado de manera detectable generado a partir de ARNm de una muestra de prueba. Como en el método de RT-PCR, la fuente de ARNm es normalmente ARN total aislado de una muestra de tumor, y opcionalmente de tejido normal del mismo paciente como control interno o líneas celulares. El ARNm puede extraerse, por ejemplo, de muestras de tejido fijadas (por ejemplo fijadas con formalina) e incrustadas en parafina
45 congeladas o archivadas.
Por ejemplo, se aplican insertos amplificados por PCR de clones de ADNc de un gen que va a someterse a ensayo a un sustrato en un alineamiento denso. Habitualmente, se aplican al menos 10000 secuencias de nucleótidos al sustrato. Por ejemplo, los genes microalineados, inmovilizados sobre el microchip a 10000 elementos cada uno, son adecuados para hibridación en condiciones rigurosas. Pueden generarse sondas de ADNc marcadas de manera fluorescente a través de la incorporación de nucleótidos fluorescentes mediante transcripción inversa de ARN extraído a partir de tejidos de interés. Las sondas de ADNc marcadas aplicadas al chip se hibridan con especificidad con cada punto de ADN en el alineamiento. Tras lavar en condiciones rigurosas para eliminar sondas no unidas específicamente, se explora el chip mediante microscopía láser confocal o mediante otro método de detección, tal
55 como una cámara CCD. La cuantificación de la hibridación de cada elemento alineado permite la evaluación de la abundancia del ARNm correspondiente.
Con fluorescencia de doble color, se hibridan por parejas sondas de ADNc marcadas por separado generadas a partir de dos fuentes de ARN con el alineamiento. Por tanto, se determina simultáneamente la abundancia relativa de los transcritos a partir de las dos fuentes correspondientes a cada gen especificado. La escala minituarizada de la hibridación permite una evaluación conveniente y rápida del patrón de expresión para grandes números de genes. Se ha mostrado que tales genes tienen la sensibilidad requerida para detectar transcritos poco comunes, que se expresan a unas pocas copias por célula, y para detectar de manera reproducible diferencias de al menos aproximadamente dos veces en los niveles de expresión (Schena et al., Proc. Natl. Acad. Sci. USA 93(2):106-149
65 (1996)). Pueden realizarse análisis de microalineamientos mediante equipo disponible comercialmente, siguiendo los protocolos del fabricante, tal como usando la tecnología GenChip® de Affymetrix.
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Análisis en serie de la expresión génica (SAGE)
El análisis en serie de la expresión génica (SAGE) es un método que permite el análisis simultáneo y cuantitativo de
5 un gran número de transcritos génicos, sin la necesidad de proporcionar una sonda de hibridación individual para cada transcrito. En primer lugar, se genera una etiqueta de secuencia corta (aproximadamente 10-14 pb) que contiene información suficiente para identificar de manera única un transcrito, siempre que la etiqueta se obtenga a partir de una posición única dentro de cada transcrito. Entonces, se unen entre sí muchos transcritos para formar moléculas en serie largas, que pueden secuenciarse, revelando la identidad de las etiquetas múltiples simultáneamente. Puede evaluarse cuantitativamente el patrón de expresión de cualquier población de transcritos determinando la abundancia de etiquetas individuales, e identificando el gen correspondiente a cada etiqueta. Para más detalles véase, por ejemplo, Velculescu et al., Science 270:484-487 (1995); y Velculescu et al., Cell 88:243-51 (1997).
15 Análisis de la expresión génica mediante secuenciación de ácidos nucleicos
Las tecnologías de secuenciación de ácidos nucleicos son métodos adecuados para el análisis de la expresión génica. El principio que subyace a estos métodos es que el número de veces que se detecta una secuencia de ADNc en una muestra está directamente relacionado con la expresión relativa del ARNm correspondiente a esa secuencia. Estos métodos se denominan algunas veces mediante el término expresión génica digital (DGE) para reflejar la propiedad numérica diferenciada de los datos resultantes. Métodos tempranos que aplicaban este principio fueron el análisis en serie de la expresión génica (SAGE) y la secuenciación de firma masivamente paralela (MPSS). Véase, por ejemplo, S. Brenner, et al., Nature Biotechnology 18(6):630-634 (2000). Más recientemente, el advenimiento de las tecnologías de secuenciación de la “siguiente generación” ha hecho que la DGE sea más
25 sencilla, de rendimiento más alto y más asequible. Como resultado, más laboratorios pueden utilizar DGE para explorar la expresión de más genes en más muestras de pacientes individuales de lo que era posible anteriormente. Véase, por ejemplo, J. Marioni, Genome Research 18(9):1509-1517 (2008); R. Morin, Genome Research 18(4):610621 (2008); A. Mortazavi, Nature Methods 5(7):621-628 (2008); N. Cloonan, Nature Methods 5(7):613-619 (2008).
Aislamiento de ARN a partir de fluidos corporales
Se han descrito métodos de aislamiento de ARN para el análisis de la expresión a partir de tejido (por ejemplo, tejido de mama), sangre, plasma y suero (véase por ejemplo, Tsui NB et al. (2002) 48,1647-53 y referencias citadas en el mismo) y a partir de orina (véase por ejemplo, Boom R et al. (1990) J Clin Microbiol. 28, 495-503 y referencias
35 citadas en el mismo).
Métodos inmunológicos
También son adecuados métodos inmunológicos (por ejemplo, métodos de inmunohistoquímica) para detectar los niveles de expresión de genes y se aplican al método dado a conocer en el presente documento. Pueden usarse anticuerpos (por ejemplo, anticuerpos monoclonales) que se unen específicamente a un producto génico de un gen de interés en tales métodos. Los anticuerpos pueden detectarse marcando directamente los propios anticuerpos, por ejemplo, con marcadores radiactivos, marcadores fluorescentes, marcadores de hapteno tales como biotina o una enzima tal como peroxidasa del rábano o fosfatasa alcalina. Alternativamente, puede usarse un anticuerpo primario
45 no marcado conjuntamente con un anticuerpo secundario marcado específico para el anticuerpo primario. Se conocen bien en la técnica protocolos y kits de métodos inmunológicos y están disponibles comercialmente.
Proteómica
El término “proteoma” se define como la totalidad de las proteínas presentes en una muestra (por ejemplo tejido, organismo o cultivo celular) a un determinado punto de tiempo. La proteómica incluye, entre otras cosas, el estudio de los cambios globales de la expresión de proteínas en una muestra (también denominada “proteómica de expresión”). La proteómica incluye normalmente las siguientes etapas: (1) separación de proteínas individuales en una muestra mediante electroforesis en gel bidimensional (PAGE bidimensional); (2) identificación de las proteínas
55 individuales recuperadas del gel, por ejemplo mediante espectroscopía de masas o secuenciación N-terminal, y (3) análisis de los datos usando bioinformática.
Descripción general del protocolo a modo de ejemplo
Se proporcionan las etapas de un protocolo representativo para la obtención del perfil de expresión génica usando tejidos incrustados en parafina, fijados como fuente de ARN, incluyendo aislamiento de ARNm, purificación, extensión del cebador y amplificación en diversos artículos de revistas publicados. (Véase, por ejemplo, T.E. Godfrey et al., J. Molec. Diagnostics 2: 84-91 (2000); K. Specht et al., Am. J. Pathol. 158: 419-29 (2001), M. Cronin, et al., Am J Pathol 164:35-42 (2004)). En resumen, un procedimiento representativo comienza con el corte de una 65 sección de muestra de tejido (por ejemplo secciones de aproximadamente 10 µm de grosor de una muestra de tejido tumoral incrustada en parafina). Entones se extrae el ARN, y se eliminan la proteína y el ADN. Tras el análisis de la
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concentración de ARN, se realiza si se desea reparación del ARN. La muestra puede someterse entonces a análisis, por ejemplo mediante transcripción inversa usando promotores específicos de genes seguido por RT-PCR.
Kits
5 Los materiales para su uso en los métodos de la presente descripción son adecuados para la preparación de kits producidos según procedimientos bien conocidos. La presente descripción proporciona por tanto kits que comprenden agentes, que pueden incluir sondas y/o cebadores selectivos de genes o específicos de genes, para cuantificar la expresión de los genes dados a conocer para predecir el desenlace clínico o la respuesta al tratamiento. Tales kits pueden contener opcionalmente reactivos para la extracción de ARN a partir de muestras de tumores, en particular muestras de tejido incrustadas en parafina fijadas y/o reactivos para la amplificación del ARN. Además, los kits pueden comprender opcionalmente el/los reactivo(s) con un marcador o descripción de identificación o instrucciones referentes a su uso en los métodos de la presente descripción. Los kits pueden comprender recipientes (incluyendo placas de microtitulación adecuadas para su uso en una implementación
15 automatizada del método), cada uno con uno o más de los diversos reactivos (normalmente en forma concentrada) utilizados en los métodos, incluyendo, por ejemplo, microalineamientos prefabricados, tampones, los nucleótidos trifosfato apropiados (por ejemplo, dATP, dCTP, dGTP y dTTP; o rATP, rCTP, rGTP y UTP), transcriptasa inversa, ADN polimerasa, ARN polimerasa y una o más sondas y cebadores de la presente descripción (por ejemplo, cebadores al azar o poli(T) de longitud apropiada unidos a un promotor reactivo con la ARN polimerasa). Algoritmos matemáticos usados para estimar o cuantificar información predictiva y/o de pronóstico también son posibles componentes apropiados de los kits.
Los métodos proporcionados por la presente descripción también pueden estar automatizados en su totalidad o en parte.
25 Informes
Los métodos de la presente descripción son adecuados para la preparación de informes que resumen las predicciones que resultan de los métodos de la presente descripción. Un “informe”, tal como se describe en el presente documento, es un documento tangible o electrónico que incluye elementos de informe que proporcionan información de interés referente a una evaluación de la probabilidad y sus resultados. Un informe objeto incluye al menos una evaluación de la probabilidad, por ejemplo una indicación en cuanto a la probabilidad de que un paciente con cáncer presente una respuesta clínica beneficiosa a un régimen de tratamiento de interés. El informe de un sujeto puede generarse electrónicamente de manera completa o parcial, por ejemplo presentarse en una
35 visualización electrónica (por ejemplo, un monitor de ordenador). Un informe puede incluir además uno o más de: 1) información referente a la instalación de pruebas; 2) información del proveedor del servicio; 3) datos del paciente; 4) datos de la muestra; 5) un informe interpretativo, que puede incluir diversa información incluyendo: a) indicación; b) datos de prueba, pudiendo incluir los datos de prueba un nivel normalizado de uno o más genes de interés, y 6) otras características.
La presente descripción proporciona por tanto métodos de creación de informes y los informes que resultan de los mismos. El informe puede incluir un resumen de los niveles de expresión de los transcritos de ARN, o los productos de expresión de tales transcritos de ARN, para determinados genes en las células obtenidas del tejido tumoral de los pacientes. El informe puede incluir una predicción de que dicho sujeto tiene un aumento de la probabilidad de
45 respuesta al tratamiento con una quimioterapia particular o el informe puede incluir una predicción de que el sujeto tiene una disminución de la probabilidad de respuesta a la quimioterapia. El informe puede incluir una recomendación para la modalidad de tratamiento tal como cirugía sola o cirugía en combinación con quimioterapia. El informe puede presentarse en formato electrónico o en papel.
Por tanto, en algunas realizaciones, los métodos de la presente descripción incluyen además la generación de un informe que incluye información referente a la probabilidad de respuesta del paciente a una quimioterapia, particularmente una terapia que incluye ciclofosfamida y/o un taxano. Por ejemplo, los métodos dados a conocer en el presente documento pueden incluir además una etapa de generación o producción de un informe que proporciona los resultados de una evaluación de la probabilidad de respuesta de un sujeto, informe que puede proporcionarse en
55 forma de un medio electrónico (por ejemplo una visualización electrónica en un monitor de ordenador), o en forma de un medio tangible (por ejemplo, un informe impreso en papel u otro medio tangible).
Se proporciona a un usuario un informe que incluye información referente a la probabilidad de que un paciente responda al tratamiento con una qumioterapia, particularmente una que incluye ciclofosfamida y/o un taxano. Una evaluación en cuanto a la probabilidad de que un paciente con cáncer responda al tratamiento con una quimioterapia, o la respuesta comparativa pronosticada a dos opciones de terapia, se denomina a continuación “evaluación de la probabilidad de respuesta” o, simplemente, “evaluación de la probabilidad”. Una persona o entidad que prepara un informe (“generador del informe”) también realizará la evaluación de la probabilidad. El generador del informe también puede realizar uno o más de reunión de muestras, procesamiento de muestras y generación de
65 datos, por ejemplo, el generador del informe también puede realizar uno o más de: a) reunión de muestras; b) procesamiento de muestras; c) medición de un nivel de un(os) producto(s) génico(s) de respuesta indicadora; d)
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medición de un nivel de un(os) producto(s) génico(s) de referencia; y (e) determinación de un nivel normalizado de un(os) producto(s) génico(s) de indicador de respuesta. Alternativamente, una entidad distinta del generador del informe puede realizar uno o más de reunión de muestras, procesamiento de muestras y generación de datos.
5 Por claridad, debe indicarse que el término “usuario”, que se usa de manera intercambiable con “cliente”, pretende referirse a una persona o entidad a la que se transmite el informe, y puede ser la misma persona o entidad que realiza uno o más de lo siguiente: a) recoge una muestra; b) procesa una muestra; c) proporciona una muestra o una muestra procesada; y d) genera datos (por ejemplo, nivel de un(os) producto(s) génico(s) de indicador de respuesta; nivel de un(os) producto(s) génico(s) de referencia; nivel normalizado de un(os) producto(s) génico(s) de indicador de respuesta) para su uso en la evaluación de la probabilidad. En algunos casos, la(s) persona(s) o entidad(es) que proporciona(n) la recogida de muestras y/o el procesamiento de muestras y/o la generación de datos y la persona que recibe los resultados y/o el informe pueden ser personas diferentes, pero se denominan ambos “usuarios” o “clientes” en el presente documento para evitar confusiones. En determinadas realizaciones, por ejemplo, cuando los métodos se ejecutan completamente en un único ordenador, el usuario o cliente proporciona la entrada de datos y la
15 revisión de la salida de datos. Un “usuario” puede ser un profesional sanitario (por ejemplo, un médico, un técnico de laboratorio, un doctor (por ejemplo, un oncólogo, cirujano, anatomopatólogo), etc.).
En realizaciones en las que el usuario ejecuta sólo una parte del método, el individuo que, tras el procesamiento informatizado de los datos según los métodos dados a conocer en el presente documento, revisa la salida de datos (por ejemplo, resultados antes de la emisión para proporcionar un informe completo, o revisa un informe “incompleto” y proporciona una intervención manual y la finalización de un informe interpretativo) se denomina en el presente documento “revisor”. El revisor debe ubicarse en una ubicación remota para el usuario (por ejemplo, en un servicio proporcionado de manera separada de una instalación sanitaria en la que puede estar ubicado un usuario).
25 Cuando se aplican regulaciones gubernamentales u otras restricciones (por ejemplo, requisitos por salud, negligencia o seguro de responsabilidad), todos los resultados, ya se generen completa o parcialmente de manera electrónica, se someten a una rutina de control de calidad antes de su emisión al usuario.
Métodos y sistemas basados en ordenador
Los métodos y sistemas descritos en el presente documento pueden implementarse de numerosos modos. En una realización de particular interés, los métodos implican el uso de una infraestructura de comunicaciones, por ejemplo Internet. Se comentan a continuación varias realizaciones. Debe entenderse asimismo que los métodos y sistemas que se describen en el presente documento pueden implementarse en diversas formas de hardware, software,
35 firmware, procesadores o una combinación de los mismos. Los métodos y sistemas descritos en el presente documento pueden implementarse como una combinación de hardware y software. El software puede implementarse como un programa de aplicación incorporado de manera tangible en un dispositivo de almacenamiento de programas, o implementarse diferentes partes del software en el entorno informático del usuario (por ejemplo, tal como una miniaplicación) y en el entorno informático del revisor, cuando el revisor pueda estar ubicado en un sitio remoto asociado (por ejemplo, en una instalación del proveedor del servicio).
Por ejemplo, durante o después de la introducción de datos por el usuario, pueden realizarse partes del procesamiento de datos en el entorno informático del lado de usuario. Por ejemplo, el entorno informático del lado de usuario puede programarse para proporcionar códigos de prueba definidos para indicar una “puntuación” de
45 probabilidad, transmitiéndose la puntuación como respuestas procesadas o parcialmente procesadas al entorno informático del revisor en forma de código de prueba para la ejecución posterior de uno o más algoritmos para proporcionar un resultado y/o generar un informe en el entorno informático del revisor. La puntuación puede ser una puntuación numérica (representativa de un valor numérico) o una puntuación no numérica representativa de un valor numérico o intervalo de valores numéricos (por ejemplo, “A” representativo de una probabilidad del 90-95% de un resultado; “alto” representativo de más de un 50% de posibilidad de respuesta (o algún otro umbral de probabilidad seleccionado); “bajo” representativo de menos de un 50% de posibilidad de respuesta (o cualquier otro umbral de probabilidad seleccionado); y similares.
El programa de aplicación para ejecutar los algoritmos descritos en el presente documento puede cargarse en, y
55 ejecutarse por, una máquina que comprende cualquier arquitectura adecuada. En general, la máquina implica una plataforma informática que tiene hardware tal como una o más unidades centrales de procesamiento (CPU), una memoria de acceso aleatorio (RAM) e interfaz/interfaces de entrada/salida (E/S). La plataforma informática también incluye un sistema operativo y código de microinstrucciones. Los diversos procedimientos y funciones descritos en el presente documento pueden ser o bien parte del código de microinstrucciones o bien parte del programa de aplicación (o una combinación de los mismos) que se ejecuta mediante el sistema operativo. Además, otros diversos dispositivos periféricos pueden estar conectados a la plataforma informática tal como un dispositivo de almacenamiento de datos adicional y un dispositivo de impresión.
Como sistema informático, el sistema incluye generalmente una unidad de procesador. La unidad de procesador
65 funciona para recibir información, que puede incluir datos de prueba (por ejemplo, nivel de un(os) producto(s) génico(s) de indicador de respuesta; nivel de un(os) producto(s) génico(s) de referencia; nivel normalizado de un(os)
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producto(s) génico(s) de indicador de respuesta; y también puede incluir otros datos tales como datos de pacientes. Esta información recibida puede almacenarse al menos temporalmente en una base de datos, y analizarse los datos para generar un informe tal como se describió anteriormente.
5 Parte o todos los datos de entrada y salida pueden enviarse también electrónicamente; determinados datos de salida (por ejemplo, informes) pueden enviarse electrónicamente o telefónicamente (por ejemplo, mediante fax, por ejemplo, usando dispositivos tales como fax a demanda). Los dispositivos de recepción de salida a modo de ejemplo pueden incluir un elemento de visualización, una impresora, un dispositivo de fax y similares. Las formas electrónicas de transmisión y/o visualización pueden incluir correo electrónico, televisión interactiva y similares. En
10 una realización de particular interés, todos o parte de los datos de entrada y/o todos o una parte de los datos de salida (por ejemplo, habitualmente al menos el informe final) se mantienen en un servidor web para su acceso, preferiblemente acceso confidencial, con navegadores típicos. Puede accederse a los datos o enviarse a profesionales sanitarios según se desee. Los datos de entrada y salida, incluyendo todo o una parte del informe final, pueden usarse para rellenar un registro médico del paciente que pueda existir en una base de datos
15 confidencial en una instalación sanitaria.
Un sistema para su uso en los métodos descritos en el presente documento incluye generalmente al menos un procesador informático (por ejemplo, cuando el método se lleva a cabo en su totalidad en un único sitio) o al menos dos procesadores informáticos en red (por ejemplo, cuando los datos van a introducirse por un usuario (también
20 denominado en el presente documento “cliente”) y van a transmitirse a un sitio remoto a un segundo procesador informático para su análisis, en el que los procesadores informáticos primero y segundo están conectados por una red, por ejemplo, mediante una intranet o internet). El sistema también puede incluir un(os) componente(s) de usuario para la introducción; y un(os) componente(s) de revisor para la revisión de datos, informes generados e intervención manual. Los componentes adicionales del sistema pueden incluir un(os) componente(s) de servidor; y
25 un(as) base(s) de datos para almacenar datos (por ejemplo, como en una base de datos de elementos de informe, por ejemplo, elementos de informe interpretativos, o una base de datos relacional (RDB) que puede incluir la introducción de datos por el usuario y salida de datos. Los procesadores informáticos pueden ser procesadores que se encuentran normalmente en ordenadores de sobremesa personales (por ejemplo, IBM, Dell, Macintosh), ordenadores portátiles, ordenadores centrales, miniordenadores u otros dispositivos de computación.
30 La arquitectura de cliente/servidor en red puede seleccionarse según se desee, y puede ser, por ejemplo, un modelo de cliente/servidor de dos o tres niveles clásico. Un sistema de gestión de base de datos relacional (RDMS), o bien como parte de un componente de servidor de aplicación o bien como un componente separado (máquina RDB) proporciona la interfaz con la base de datos.
35 En un ejemplo, la arquitectura se proporciona como una arquitectura de cliente/servidor centrada en base de datos, en la que la aplicación de cliente generalmente solicita servicios del servidor de aplicación que realiza solicitudes a la base de datos (o el servidor de base de datos) para rellenar el informe con los diversos elementos de informe según se requiera, particularmente los elementos de informe interpretativos, especialmente las alertas y el texto de
40 interpretación. El/los servidor(es) (por ejemplo, o bien como parte de la máquina de servidor de aplicación o bien una máquina de base de datos relacional/RDB separada) responde a las solicitudes del cliente.
Los componentes del cliente de entrada pueden ser ordenadores personales independientes, completos que ofrecen una gama completa de potencia y características para ejecutar aplicaciones. El componente de cliente funciona
45 habitualmente con cualquier sistema operativo deseado e incluye un elemento de comunicación (por ejemplo, un módem u otro hardware para conectarse a una red), uno o más dispositivos de entrada (por ejemplo, un teclado, ratón, teclado numérico u otro dispositivo usado para transferir información o comandos), un elemento de almacenamiento (por ejemplo, un disco duro u otro medio de almacenamiento legible por ordenador, grabable por ordenador) y un elemento de visualización (por ejemplo, un monitor, televisión, LCD, LED u otro dispositivo de
50 visualización que transmita información al usuario). El usuario introduce comandos de entrada en el procesador informático a través de un dispositivo de entrada. Generalmente, la interfaz de usuario es una interfaz de usuario gráfica (GUI) escrita para aplicaciones de navegador web.
El/los componente(s) del servidor puede(n) ser un ordenador personal, un miniordenador o un ordenador central y
55 ofrece(n) gestión de datos, compartición de información entre clientes, seguridad y administración de red. La aplicación y cualquier base de datos usadas pueden estar en el mismo o en diferentes servidores. Se contemplan otras disposiciones de computación para el cliente y el/los servidor(es), incluyendo procesamiento en una única máquina tal como un ordenador central, una colección de máquinas u otra configuración adecuada. En general, las máquinas de servidor y cliente funcionan juntas para lograr el procesamiento.
60 Cuando se usa(n), la(s) base(s) de datos está(n) conectada(s) al componente de servidor de base de datos y puede ser cualquier dispositivo que contenga los datos. Por ejemplo, la base de datos puede ser cualquier dispositivo de almacenamiento óptico o magnético para un ordenador (por ejemplo, CDROM, disco duro interno, unidad de cinta). La base de datos puede estar ubicada de manera remota con respecto al componente de servidor (con acceso
65 mediante una red, módem, etc.) o de manera local con respecto al componente de servidor.
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Cuando se usa en el sistema y los métodos, la base de datos puede ser una base de datos relacional que está organizada y a la que se accede según relaciones entre elementos de datos. La base de datos relacional está compuesta generalmente por una pluralidad de tablas (entidades). Las filas de una tabla representan registros (colecciones de información sobre elementos separados) y las columnas representan campos (atributos particulares
5 de un registro). En su concepción más sencilla, la base de datos relacional es una colección de entradas de datos que “se relacionan” entre sí a través de al menos un campo común.
Pueden usarse estaciones de trabajo adicionales equipadas con ordenadores e impresoras en un punto de servicio para introducir datos y, en algunas realizaciones, generar informes apropiados, si se desea. El/los ordenador(es) puede(n) tener un acceso directo (por ejemplo, en el escritorio) para lanzar la aplicación para facilitar el inicio de la entrada , la transmisión, el análisis, la recepción, el informe, etc. de datos, según se desee.
Medios de almacenamiento legibles por ordenador
15 La presente descripción también contempla un medio de almacenamiento legible por ordenador (por ejemplo, CD-ROM, unidad de memoria portátil, tarjeta de memoria flash, disquete, etc.) que tiene almacenado en el mismo un programa que, cuando se ejecuta en un entorno informático, proporciona la implementación de algoritmos para llevar a cabo todos o una parte de los resultados de una evaluación de la probabilidad de respuesta tal como se describe en el presente documento. Cuando el medio legible por ordenador contiene un programa completo para llevar a cabo los métodos descritos en el presente documento, el programa incluye instrucciones de programa para recoger, analizar y generar una salida, y generalmente incluye dispositivos de código legible por ordenador para interaccionar con un usuario tal como se describe en el presente documento, procesar esos datos conjuntamente con información analítica, y generar medios electrónicos o impresos únicos para ese usuario.
25 Cuando el medio de almacenamiento proporciona un programa que proporciona la implementación de una parte de los métodos descritos en el presente documento (por ejemplo, el aspecto del lado de usuario de los métodos (por ejemplo, introducción de datos, capacidades de recepción de informes, etc.)), el programa proporciona la transmisión de la introducción de datos por el usuario (por ejemplo, mediante Internet, mediante una intranet, etc.) a un entorno informático en un sitio remoto. El procesamiento o la finalización del procesamiento de los datos se lleva a cabo en el sitio remoto para generar un informe. Tras la revisión del informe, y la finalización de cualquier intervención manual necesaria, para proporcionar un informe completo, entonces se transmite de vuelta el informe completo al usuario como un documento electrónico o documento impreso (por ejemplo, informe en papel enviado por correo o fax). El medio de almacenamiento que contiene un programa tal como se describe en el presente documento puede empaquetarse con instrucciones (por ejemplo, para la instalación del programa, su uso, etc.)
35 grabadas en un sustrato adecuado o una dirección web en la que pueden obtenerse tales instrucciones. El medio de almacenamiento legible por ordenador puede proporcionarse también en combinación con uno o más reactivos para llevar a cabo la evaluación de la probabilidad de respuesta (por ejemplo, cebadores, sondas, alineamientos u otros componentes de kit de este tipo).
Todos los aspectos de la presente descripción pueden ponerse en práctica también de manera que se incluya un número limitado de genes adicionales que se expresan conjuntamente con los genes dados a conocer, por ejemplo tal como se demuestra mediante coeficientes de correlación de Pearson altos, en una prueba de pronóstico y/o de predicción además de y/o en lugar de los genes dados a conocer.
45 Habiendo descrito realizaciones a modo de ejemplo, las mismas se entenderán más fácilmente a través de la referencia a los siguientes ejemplos, que se proporcionan a modo de ilustración, y no se pretende que limiten la invención de ningún modo.
Ejemplos
Los siguientes ejemplos se ofrecen a modo de ilustración y no a modo de limitación.
Ejemplo 1: identificación de marcadores diferenciales de respuesta en pacientes con cáncer de mama
55 Se usaron los datos del ensayo intergrupal E2197 (Goldstein L, O’Neill A, Sparano J, et al. E2197: phase III AT (doxorubicin/ docetaxel) vs. AC (doxorubicin/cyclophosphamide) in the adjuvant treatment of node positive and high risk node negative breast cancer. Proc Am Soc Clin Oncol. 2005; 23:7s. [Abstract 512]) para evaluar la eficacia relativa del tratamiento adyuvante de pacientes con cáncer de mama con una antraciclina (doxorubicina) + un taxano (AT) en comparación con una antraciclina (doxorubicina) + ciclofosfamida (AC). El ensayo comparó 4 ciclos de una combinación de doxorubicina-ciclofosfamida (AC) convencional administrados cada 3 semanas con 4 ciclos de doxorubicina más docetaxel (AT) en pacientes con 0-3 ganglios linfáticos positivos. Se realizó el ensayo con el objetivo de detectar una reducción del 25% en la tasa de riesgo de supervivencia libre de enfermedad (SLE) (desde una SLE a los 5 años anticipada del 78% para la rama de AC hasta el 83% para la rama de AT). Se recomendó tamoxifeno (20 mg al día durante 5 años) para pacientes positivos para receptores hormonales tras la finalización de
65 quimioterapia, aunque aproximadamente el 40% de los pacientes tomó finalmente un inhibidor de aromatasa en algún punto antes o después de 5 años. Las ramas de tratamiento estaban bien equilibradas con respecto a la
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mediana de edad (51 años), proporción de enfermedad negativa para ganglios linfáticos (65%) y enfermedad positiva para receptor de estrógenos (ER) (64%).
Cuando se evaluaron genes individuales mediante interacciones del tratamiento (taxano (T) frente a ciclofosfamida
5 (C); o AT frente a AC), se observó un gran número de genes con efectos de interacción significativos, en todos los sujetos analizados; en sujetos positivos para receptores hormonales (HR); en sujetos positivos para HR, con valor de puntuación de recidiva de Oncotype DX® > aproximadamente 18; y en sujetos negativos para HR. La mayoría de estas interacciones están en la misma “dirección”, es decir, la expresión superior está asociada con mayor beneficio de T y/o menos beneficio de C. Cuando se usó la puntuación de recidiva de Oncotype DX® (RS), se calculó la RS según el algoritmo descrito en Paik et al., N Engl J Med. 30 de diciembre de 2004; 351(27):2817-26 y en la publicación de solicitud estadounidense n.º 20050048542, publicada el 3 de marzo de 2005, cuyas descripciones completas se incorporan expresamente como referencia en el presente documento.
Se evaluó la utilidad predictiva de la expresión de proteína de PR mediante inmunohistoquímica en un laboratorio
15 central y la expresión de ARN cuantitativa mediante RT-PCR para 371 genes (incluyendo la puntuación de recidiva [RS] de 21 genes) en una muestra representativa de 734 pacientes que recibieron al menos 3-4 ciclos de tratamiento.
Métodos
Selección de pacientes: Se identificaron todas las recidivas con tejido disponible y pacientes sin recidiva seleccionados al azar mediante un estadístico de ECOG (razón de 3,5 sin recidiva con respecto a 1 con recidiva).
Inmunohistoquímcia central (IHC) para ER y PR: Se realizó la IHC sobre dos microalineamientos de tejido (TMA) de
25 1,0 mm, usando secciones de 4 µm, DakoCytomation EnVision+ System ® (Dako Corporation, Carpinteria, CA), y metodología habitual usando anticuerpo anti-ER (clon 1D5, dilución 1:100) y anticuerpo anti-PR 636 (1:200).
Se revisaron los TMA centralmente y se puntuaron por dos anatomopatólogos ciegos para los desenlaces y el estado de ER/PR del laboratorio local.
Se realizó la puntuación usando el método de Allred (véase, por ejemplo Harvey JM, Clark GM, Osborne CK et al.J Clin Oncol 1999; 17:1474-1481) que puntúa la proporción de células positivas (puntuadas en una escala de 0-5) y la intensidad de tinción (puntuada en una escala de 0-3); se añadieron puntuaciones de proporción e intensidad para proporcionar una puntuación de Allred de 0 ó 2 hasta 8 considerándose positivas puntuaciones de Allred > 2.
35 Análisis de RT-PCR y genes: Se seleccionaron genes candidatos para representar múltiples procesos biológicos. Se realizó el análisis de RT-PCR cuantitativa mediante métodos conocidos en la técnica. Para cada gen, se identificó el número de registro de la secuencia de referencia (REFSEQ) de ARNm apropiado y se accedió a la secuencia consenso a través de la base de datos de nucleótidos Entrez del NCBI. Apéndice 1. Además de la REFSEQ, en el apéndice 1 se proporcionan secuencias de cebadores y sondas de RT-PCR. Las secuencias para los amplicones que resultan del uso de estos conjuntos de cebadores se enumeran en el apéndice 2.
Métodos estadísticos: Gen individual mediante análisis de interacción del tratamiento. El objetivo de esta evaluación era identificar genes cuya expresión, tratada como una variable continua, está asociada de manera diferencial con el
45 riesgo de recaída entre pacientes tratados con AC frente a los tratados con AT. Se empleó un modelo de expresión génica mediante interacción del tratamiento para este fin y se realizaron análisis estadísticos usando modelos de regresión de Cox (SAS versión 9.1.3). El modelo de regresión de Cox que se empleó para estos análisis incluye términos para el efecto principal de tratamiento, el efecto principal de expresión génica y la interacción de tratamiento y expresión génica. Este modelo permite la predicción de la asociación entre expresión génica y el riesgo de recidiva para pacientes tratados con AC, y de la asociación entre expresión génica y el riesgo de recidiva para pacientes tratados con AT. El punto en el que se cruzan estas dos curvas es el nivel de expresión génica en el que el riesgo pronosticado de recidiva es idéntico si el paciente se trata con AC o con AT. Este punto de cruce se calcula fácilmente a partir de estimaciones de parámetros a partir de este modelo como el negativo del efecto de tratamiento calculado, dividido entre la estimación del efecto de interacción.
55 Se notificaron todas las pruebas de hipótesis usando valores de p bilaterales, y se consideraron valores de p de < 0,05 estadísticamente significativos. Se definió el intervalo libre de recaída como el tiempo desde la entrada en el estudio hasta la primera prueba de recaída del cáncer de mama, definido como cáncer de mama invasivo en sitios locales, regionales o distantes, incluyendo los cánceres de mama ipsilaterales, pero excluyendo cánceres de mama primarios nuevos en la mama opuesta. Se censuró el seguimiento para determinar la recaída en el momento de muerte sin recaída, cáncer primario nuevo en la mama opuesta, o en el momento en el que se evaluó por última vez al paciente para determinar la recaída.
Se estimó la varianza de los estimadores de probabilidad parcial con una estimación ponderada. Véase R. Gray, 65 Lifetime Data Anal. 15(1):24-40 (2009); K. Chen K, S-H Lo, Biometrika 86:755-764 (1999).
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Se sometieron a prueba genes individuales mediante interacciones del tratamiento en modelos de Cox para determinar el intervalo libre de recaída (ILR) para los pacientes HR+ y HR-combinados y por separado. Puesto que existe poco beneficio de quimioterapia para RS<18, también se analizó el subconjunto HR+, RS>18.
5 Pudo representarse gráficamente la interacción entre expresión génica y tratamiento para genes. Como ejemplo, se presentan gráficos específicos de grupo de tratamiento del riesgo de recaída a los 5 años frente a la expresión génica de DDR1.
Se usaron componentes principales supervisados (CPS) para combinar genes en un factor de pronóstico multigénico
10 del beneficio de tratamiento diferencial, y se evaluó mediante validación cruzada (VC). Se usó inferencia de prevalidación (PV) (Tibshirani y Efron, Stat Appl Genet y Mol Biol 2002; 1: Artículo 1. Pub. elec. 22 de agosto de 2002), basándose en 20 duplicados de validación cruzada de 5 iteraciones, para estimar y someter a prueba (mediante permutaciones) la utilidad de los factores de pronóstico de CPS.
15 Resultados
Las tablas 1-4 incluyen un coeficiente estimado para cada gen de indicador de respuesta enumerado en las tablas en todos los sujetos analizados (tabla 1); en sujetos HR+ (tabla 2); en sujetos HR+ que tienen un valor de puntuación de recidiva de Oncotype DX® de más de aproximadamente 18 (tabla 3); y en sujetos negativos para HR (tabla 4). 20 Las figuras 1-4 representan gráficamente los resultados para cada gen resumidos en las tablas 1-4, respectivamente. Cada gráfico de las figuras 1-4 muestra una línea suave que representa la relación pronosticada por el modelo entre la expresión del gen y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años en un grupo de tratamiento con AC (la curva de predicción de AC) y una línea sombreada que representa la relación pronosticada por el modelo entre expresión génica y RR en un grupo de tratamiento con AT (la curva de predicción de AT). Cada uno de los gráficos
25 en las figuras 1-4 se presenta con el riesgo de recidiva a 5 años en el eje y, y la expresión normalizada (Ct) en el eje x, en el que valores de Ct normalizada crecientes indican niveles de expresión crecientes.
El coeficiente estimado al que se hace referencia en tablas 1-4 es un reflejo de la diferencia entre las pendientes en el modelo de regresión de Cox de la curva de predicción de AC y de la curva de predicción de AT. La magnitud del 30 coeficiente estimado está relacionada con la diferencia entre las pendientes de la curva de predicción de AC y de la curva de predicción de AT; el signo del coeficiente estimado es una indicación de qué tratamiento (AT o AC) resulta ser el tratamiento favorecido a medida que aumenta la expresión del gen. Por ejemplo, en la tabla 1, el coeficiente estimado para SLC1A3 es -0,7577. La magnitud (valor absoluto = 0,7577) está relacionada con la diferencia entre las pendientes de la curva de predicción de AC y de la curva de predicción de AT (mostradas en el primer panel de
35 la figura 1) para SLC1A3 en esta población (todos los pacientes, es decir, no estratificados por el estado de receptores hormonales o por RS). El signo negativo indica que niveles de expresión superiores de SLC1A3 favorecen el tratamiento con AT mientras que niveles de expresión inferiores de SLC1A3 favorecen el tratamiento con AC.
40 El valor de p facilitado en la tabla 1 es una medida de la significación estadística de la diferencia entre la pendiente de la curva de predicción de AC y la pendiente de la curva de predicción de AT en el modelo de regresión de Cox, es decir, la probabilidad de que la diferencia observada en las pendientes se deba al azar. Valores de p más pequeños indican mayor significación estadística.
45 Análisis de la expresión génica en todos los pacientes en la población de estudio (independientemente del estado de HR y de la puntuación RS de Oncotype Dx®)
La tabla 1 muestra una lista de 76 genes cuyo nivel de expresión normalizada está asociado de manera diferencial con la respuesta al tratamiento con AT frente a AC en todos los pacientes. Cuando el coeficiente estimado es <0, la
50 alta expresión de ese gen es indicativa de que el tratamiento con AT es más eficaz que el tratamiento con AC; la baja expresión génica de ese gen es indicativa de que el tratamiento con AC es más eficaz que el tratamiento con AT. Cuando el coeficiente estimado es >0, la alta expresión de ese gen es indicativa de que el tratamiento con AC es más eficaz que el tratamiento con AT; la baja expresión de ese gen es indicativa de que el tratamiento con AT es más eficaz que el tratamiento con AC.
55 Tal como se indicó anteriormente, la figura 1 muestra un gráfico para cada gen en la tabla 1. Cada gráfico muestra una línea suave que representa la relación pronosticada por el modelo entre la expresión del gen y la tasa de recidiva (RR) a los 5 años en un grupo de tratamiento con AC (la curva de predicción de AC) y una línea sombreada que representa la relación pronosticada por el modelo entre expresión génica y RR en un grupo de tratamiento con
60 AT (la curva de predicción de AT). Para cada gen, la curva de predicción de AC y la curva de predicción de AT tienen pendientes diferentes estadísticamente significativas en el modelo de regresión de Cox, indicando que pueden elegirse AC o AT como tratamiento favorecido basándose, al menos en parte, en la expresión del gen. El gráfico para cada gen también muestra una línea discontinua horizontal que representa una tasa de recidiva RR a los 5 años del 12,3% en todos los pacientes analizados (es decir, independientemente del estado de HR o de la RS
65 de Oncotype Dx).
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El primer panel de la figura 1, por ejemplo, muestra la curva de predicción de AC y la curva de predicción de AT para SLC1A3. Las curvas tienen pendientes significativamente diferentes en el modelo de regresión de Cox y las líneas se cruzan, dando como resultado la capacidad de discriminar, basándose en el nivel de expresión de SLC1A3, pacientes que es más probable que respondan a AT (o a AC). Para SLC1A3, pacientes con niveles de expresión
5 superiores es más probable que respondan a AT que a AC, mientras que pacientes con niveles de expresión inferiores es más probable que respondan a AC que a AT.
Análisis de la expresión génica en pacientes HR+ en la población de estudio
La tabla 2 muestra una lista de 97 genes que tienen un nivel de expresión normalizada que se correlaciona de manera diferente con la respuesta a AT frente a AC en pacientes positivos para receptores hormonales (HR) (independientemente del valor de RS de Oncotype Dx). Cuando el coeficiente estimado es <0, la alta expresión de ese gen indica que el tratamiento con AT es más eficaz que el tratamiento con AC; la baja expresión de ese gen indica que el tratamiento con AC es más eficaz que el tratamiento con AT. Cuando el coeficiente estimado es >0, la
15 alta expresión de ese gen indica que el tratamiento con AC es más eficaz que el tratamiento con AT; la baja expresión de ese gen indica que el tratamiento con AT es más eficaz que el tratamiento con AC.
Los datos resumidos en la tabla 2 se proporcionan en forma de gráfico para cada gen en la figura 2. Para cada gen, la curva de predicción de AC y la curva de predicción de AT tienen pendientes diferentes estadísticamente significativas en el modelo de regresión de Cox, indicando que pueden elegirse AC o AT como tratamiento favorecido basándose, al menos en parte, en la expresión del gen. El gráfico para cada gen también muestra una línea discontinua horizontal que representa una tasa de recidiva RR a los 5 años del 10,0% en pacientes positivos para HR.
25 Análisis de la expresión génica en pacientes HR+ en la población de estudio que tienen una RS de Oncotype Dx de aproximadamente 18 o mayor
La tabla 3 muestra una lista de 165 genes cuyo nivel de expresión normalizada está asociado de manera diferencial con la respuesta a AT frente a AC en pacientes positivos para HR que tienen una puntuación de recidiva (RS) > 18. Estos pacientes tienen un aumento de la probabilidad de recidiva del cáncer. Cuando el coeficiente estimado es <0, la alta expresión de ese gen indica que el tratamiento con AT es más eficaz que el tratamiento con AC; la baja expresión de ese gen indica que el tratamiento con AC es más eficaz que el tratamiento con AT. Cuando el coeficiente estimado es > 0, la alta expresión de ese gen indica que el tratamiento con AC es más eficaz que el tratamiento con AT; la baja expresión de ese gen indica que el tratamiento con AT es más eficaz que el tratamiento
35 con AC.
Los datos resumidos en tabla 3 se proporcionan en forma de gráfico para cada gen en la figura 3. Para cada gen, la curva de predicción de AC y la curva de predicción de AT tienen pendientes diferentes estadísticamente significativas en el modelo de regresión de Cox, indicando que pueden elegirse AC o AT como tratamiento favorecido basándose, al menos en parte, en la expresión del gen. El gráfico para cada gen también muestra una línea discontinua horizontal que representa una tasa de recidiva RR a los 5 años del 14,9% en el grupo de pacientes positivos para HR que tienen una RS de Oncotype Dx de aproximadamente 18 o mayor.
Análisis de la expresión génica en pacientes HR-en la población de estudio
45 La tabla 4 muestra una lista de 9 genes cuyo nivel de expresión normalizada está asociado de manera diferencial con la respuesta al tratamiento con AT frente a AC en pacientes negativos para HR.
Los datos resumidos en tabla 4 se proporcionan en forma de gráfico para cada gen en la figura 4. Para cada gen, la curva de predicción de AC y la curva de predicción de AT tienen pendientes diferentes estadísticamente significativas en el modelo de regresión de Cox, indicando que pueden elegirse AC o AT como tratamiento favorecido basándose, al menos en parte, en la expresión del gen. El gráfico para cada gen también muestra una línea discontinua horizontal que representa una tasa de recidiva RR a los 5 años del 16,9% en el grupo de pacientes negativos para HR.
55
Discusión
Análisis de PR. Hubo un beneficio débil para AT en enfermedad negativa para PR (razón de riesgo de AT frente a AC [RR]=0,75; p=0,06) y AC en enfermedad positiva para PR (RR=1,37; p=0,05) mediante inmunohistoquímica central (puntuación de Allred > 2 positiva) pero no cuando se evaluó PR genómico mediante RT-PCR (>5,5 unidades positivas).
RS y genes analizados. La tabla 1 ilustra genes que pueden usarse como marcadores de beneficio de la terapia con taxano independientemente del estado de expresión de receptores hormonales, y facilitan la selección de terapia 65 con AC frente a AT. (Tabla 1). Varios genes pronosticaron fuertemente el beneficio del taxano cuando se evaluó en el contexto de terapia con AT frente a terapia con AC en el subconjunto positivo para HR (tabla 2), y especialmente
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en el subconjunto positivo para HR, RS de Oncotype Dx > 18 (tabla 3).
Se identificaron nueve genes para los que puede usarse la expresión génica como marcadores del beneficio de la terapia con taxano en cáncer de mama negativo para receptores hormonales (HR), y podría usarse para evaluar el 5 beneficio de AT frente a AC en los pacientes negativos para receptores hormonales (HR) (tabla 4).
De los genes enumerados en la tabla 1, SLC1A3 (transportador de glutamato de alta afinidad glial 3) es un miembro de una gran familia de proteínas de transporte de solutos, ubicado dentro del locus de esclerosis múltiple en 5p.
De los genes identificados en el subconjunto positivo para HR (tabla 2), DDR1 (receptor de dominio de discoidina 1) es un receptor TK transmembrana cuya expresión y señalización aberrante se ha vinculado a la remodelación y degradación de matriz acelerada, incluyendo invasión tumoral. Se cree que la activación de DDR1 inducida por colágeno está implicada en adhesión de células mamarias normales, y puede distinguir entre carcinoma ductal invasivo (CDI) y carcinoma lobular invasivo (CLI), y además puede inducir quimiorresistencia a promotores y
15 ciclooxigenasa-2 a través de la ruta de NF-κB. EIF4E2 (factor de la iniciación de la transcripción humana 4) es una proteína de unión a caperuza de ARNm.
Cuando los marcadores de respuesta diferenciales en pacientes positivos para HR, RS > 18 (tabla 3) se clasifican en orden ascendente mediante el valor de p, DDR1, RELA, ZW 10 y RhoB son cuatro de los cinco genes superiores. RELA es una subunidad de Nκ-KB, que desempeña un papel en inflamación, inmunidad innata, cáncer y antiapoptosis. Este gen también se ha asociado con quimiorresistencia, y puede ser necesario para la inducción de IL-6, que está implicada en la homeostasis de células inmunitarias. ZW10 es una proteína del cinetocoro implicada en la formación del huso mitótico. Es parte del complejo ROD-ZW10-Zwilch, y se une a tubulina. RhoB es una GPTasa de bajo peso molecular que pertenece a la superfamilia RAS. La proteína Rho es fundamental en la regulación del
25 citoesqueleto de actina. RhoB actúa como gen supresor de tumores e inhibe el crecimiento tumoral y la metástasis in vitro e in vivo, y activa NF-κB. Ratones deficientes en RhoB muestran sensibilidad aumentada a carcinogénesis química y resistencia a radiación y a apoptosis inducida citotóxica.
DDR1, RELA y RhoB son elementos clave en la ruta de señalización de NFκB. Basándose en estos hallazgos, se espera que otros genes en la ruta de NFκB probablemente estén asociados de manera diferencial con la respuesta al tratamiento con AT frente a AC en pacientes positivos para HR que corren un alto riesgo de recidiva del cáncer, y éstos puedan usarse como marcadores de respuesta diferencia para el tratamiento con AT frente a AC. Algunos genes adicionales que se sabe que están implicados en la señalización de NFκB se muestran en la tabla 5.
35 En el subconjunto negativo para HR, CD247 presentaba una correlación de la expresión con la terapia con AT frente a AC (valor de p < 0,01) y presentaba una fuerte correlación indicando que la expresión se correlacionaba positivamente con un aumento de la probabilidad de beneficio de un tratamiento que incluye un taxano (figura 4). El coeficiente estimado <0 indica que la alta expresión génica favorece el tratamiento con AT, mientras que la baja expresión génica favorece el tratamiento con AC (véase también la figura 4). CD247, también conocido como receptor de células T zeta (TCR zeta) funciona como un modulo de amplificación de la cascada de señalización de TCR. Este gen está regulado por disminución en muchos procesos inflamatorios e infecciosos crónicos, tales como lupus eritematoso sistémico (SLE).
La figura 5 ilustra un gráfico específico del grupo de tratamiento a modo de ejemplo del riesgo de recaída a los 5 45 años frente a la expresión génica presentada para un gen a modo de ejemplo, DDR1.
Ejemplo 2: Combinaciones génicas de esr1
Usando los marcadores de respuesta diferencial identificados en la tabla 2, se llevó a cabo un análisis de componentes principales supervisados en pacientes HR+ RS>18 tratados con AT frente a AC según los métodos de Bair E, Hastie T, Paul D, Tibshirani R. Prediction by supervised principal components. J. Amer. Stat. Assoc. 101:119137, 2006.
Los componentes principales pueden usarse en problemas de regresión para reducción de la dimensionalidad en un
55 conjunto de datos manteniendo los componentes principales más importantes e ignorando los demás. El análisis de componentes principales supervisados (Bair et al. citado anteriormente) es similar al análisis de componentes principales convencionales excepto porque usa un subconjunto de los factores de pronóstico (es decir, genes individuales) que se seleccionan basándose en su asociación con el intervalo libre de recaída (evaluado usando regresión de Cox). En el presente ejemplo, sólo se utilizó el primer componente para obtener una puntuación a partir de una combinación ponderada de genes.
En este grupo de pacientes, el gen más fuertemente ponderado mediante análisis de componentes principales supervisados era ESR1, indicando que ESR1 es particularmente útil cuando se usa en combinaciones con cualquiera de los otros genes enumerados en la tabla 3 en la predicción de la respuesta diferencial a taxano frente a 65 ciclofosfamida en pacientes HR+ que corren un alto riesgo de recidiva. Las combinaciones de genes a modo de
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ejemplo incluyen, sin limitación: DDR1 + ESR1, ZW10 + ESR1, RELA + ESR1, BAX + ESR1, RHOB + ESR1, TSPAN4 + ESR1, BBC3 + ESR1, SHC1 + ESR1, CAPZA1 + ESR1, STK10 + ESR1, TBCC + ESR1, EIF4E2 + ESR1, MCL1 + ESR1, RASSF1 + ESR1, VEGF + ESR1, SLC1A3 + ESR1, DICER1 + ESR1, ILK + ESR1, FAS + ESR1, RAB6C + ESR1, ESR1 + ESR1, MRE11A + ESR1, APOE + ESR1, BAK1 + ESR1, UFM1 + ESR1, AKT2 + 5 ESR1, SIRT1 + ESR1, BCL2L13 + ESR1, ACTR2 + ESR1, LIMK2 + ESR1, HDAC6 + ESR1, RPN2 + ESR1, PLD3 + ESR1, CHGA + ESR1, RHOA + ESR1, MAPK14 + ESR1, ECGF1 + ESR1, MAPRE1 + ESR1, HSPA1B + ESR1, GATA3 + ESR1, PPP2CA + ESR1, ABCD1 + ESR1, MAD2L1BP + ESR1, VHL + ESR1, GCLC + ESR1, ACTB + ESR1, BCL2L11 + ESR1, PRDX1 + ESR1, LILRB1 + ESR1, GNS + ESR1, CHFR + ESR1, CD68 + ESR1, LIMK1 + ESR1, GADD45B + ESR1, VEGFB + ESR1, APRT + ESR1, MAP2K3 + ESR1, MGC52057 + ESR1, MAPK3 + ESR1, APC + ESR1, RAD1 + ESR1, COL6A3 + ESR1, RXRB + ESR1, CCT3 + ESR1, ABCC3 + ESR1, GPX1 + ESR1, TUBB2C + ESR1, HSPA1A + ESR1, AKT1 + ESR1, TUBA6 + ESR1, TOP3B + ESR1, CSNK1D + ESR1, SOD1 + ESR1, BUB3 + ESR1, MAP4 + ESR1, NFKB1 + ESR1, SEC61A1 + ESR1, MAD1L1 + ESR1, PRKCH + ESR1, RXRA + ESR1, PLAU + ESR1, CD63 + ESR1, CD14 + ESR1, RHOC + ESR1, STAT1 + ESR1, NPC2 + ESR1, NME6 + ESR1, PDGFRB + ESR1, MGMT + ESR1, GBP1 + ESR1, ERCC1 + ESR1, RCC1 + ESR1, FUS + ESR1, 15 TUBA3 + ESR1, CHEK2 + ESR1, APOC1 + ESR1, ABCC10 + ESR1, SRC + ESR1, TUBB + ESR1, FLAD1 + ESR1, MAD2L2 + ESR1, LAPTM4B + ESR1, REG1A + ESR1, PRKCD + ESR1, CST7 + ESR1, IGFBP2 + ESR1, FYN + ESR1, KDR + ESR1, STMN1 + ESR1, ZWILCH + ESR1, RBM17 + ESR1, TP53BP1 + ESR1, CD247 + ESR1, ABCA9 + ESR1, NTSR2 + ESR1, FOS + ESR1, TNFRSF10A + ESR1, MSH3 + ESR1, PTEN + ESR1, GBP2 + ESR1, STK11 + ESR1, ERBB4 + ESR1, TFF1 + ESR1, ABCC1 + ESR1, IL7 + ESR1, CDC25B + ESR1, TUBD1 + ESR1, BIRC4 + ESR1, ACTR3 + ESR1, SLC35B1 + ESR1, COL1A1 + ESR1, FOXA1 + ESR1, DUSP1 + ESR1, CXCR4 + ESR1, IL2RA + ESR1, GGPS1 + ESR1, KNS2 + ESR1, RB1 + ESR1, BCL2L1 + ESR1, XIST + ESR1, BIRC3 + ESR1, BID + ESR1, BCL2 + ESR1, STAT3 + ESR1, PECAM1 + ESR1, DIABLO + ESR1, CYBA + ESR1, TBCE + ESR1, CYP1B1 + ESR1, APEX1 + ESR1, TBCD + ESR1, HRAS + ESR1, TNFRSF10B + ESR1, ELP3 + ESR1, PIK3C2A + ESR1, HSPA5 + ESR1, VEGFC + ESR1, CRABP1 + ESR1, MMP11 + ESR1, SGK + ESR1,
25 CTSD + ESR1, BAD + ESR1, PTPN21 + ESR1, HSPA9B + ESR1 y PMS1 + ESR1
Cualquier combinación de dos o más genes de la tabla 3, no comprendiendo dicha combinación ESR1, también se espera que sea útil en la predicción de la respuesta diferencial a taxano frente a ciclofosfamida en pacientes HR+ que corren un alto riesgo de recidiva.
De manera similar, se espera que ESR1 sea particularmente útil cuando se use en combinaciones con cualquiera de los otros genes enumerados en la tabla 2 en la predicción de la respuesta diferencial a taxano frente a ciclofosfamida en pacientes HR+. Las combinaciones de genes a modo de ejemplo incluyen: DDR1 + ESR1, EIF4E2 + ESR1, TBCC + ESR1, STK10 + ESR1, ZW10 + ESR1, BBC3 + ESR1, BAX + ESR1, BAK1 + ESR1, TSPAN4 +
35 ESR1, SLC1A3 + ESR1, SHC1 + ESR1, CHFR + ESR1, RHOB + ESR1, TUBA6 + ESR1, BCL2L13 + ESR1, MAPRE1 + ESR1, GADD45B + ESR1, HSPA1B + ESR1, FAS + ESR1, TUBB + ESR1, HSPA1A + ESR1, MCL1 + ESR1, CCT3 + ESR1, VEGF + ESR1, TUBB2C + ESR1, AKT1 + ESR1, MAD2L1BP + ESR1, RPN2 + ESR1, RHOA + ESR1, MAP2K3 + ESR1, BID + ESR1, APOE + ESR1, ESR1 + ESR1, ILK + ESR1, NTSR2 + ESR1, TOP3B + ESR1, PLD3 + ESR1, DICER1 + ESR1, VHL + ESR1, GCLC + ESR1, RAD1 + ESR1, GATA3 + ESR1, CXCR4 + ESR1, NME6 + ESR1, UFM1 + ESR1, BUB3 + ESR1, CD14 + ESR1, MRE11A + ESR1, CST7 + ESR1, APOC1 + ESR1, GNS + ESR1, ABCC5 + ESR1, AKT2 + ESR1, APRT + ESR1, PLAU + ESR1, RCC1 + ESR1, CAPZA1 + ESR1, RELA + ESR1, NFKB1 + ESR1, RASSF1 + ESR1, BCL2L11 + ESR1, CSNK1D + ESR1, SRC + ESR1, LIMK2 + ESR1, SIRT1 + ESR1, RXRA + ESR1, ABCD1 + ESR1, MAPK3 + ESR1, CDCA8 + ESR1, DUSP1 + ESR1, ABCC1 + ESR1, PRKCH + ESR1, PRDX1 + ESR1, TUBA3 + ESR1, VEGFB + ESR1, LILRB1 + ESR1, LAPTM4B +
45 ESR1, HSPA9B + ESR1, ECGF1 + ESR1, GDF15 + ESR1, ACTR2 + ESR1, IL7 + ESR1, HDAC6 + ESR1, ZWILCH + ESR1, CHEK2 + ESR1, REG1A + ESR1, APC + ESR1, SLC35B1 + ESR1, NEK2 + ESR1, ACTB + ESR1, BUB1 + ESR1, PPP2CA + ESR1, TNFRSF10A + ESR1, TBCD + ESR1, ERBB4 + ESR1, CDC25B + ESR1 y STMN1 + ESR1.
Una combinación de dos o más genes de la tabla 2, no comprendiendo dicha combinación ESR1, también se espera que sea útil en la predicción de la respuesta diferencial a taxano frente a ciclofosfamida en pacientes HR+ que corren un alto riesgo de recidiva para el cáncer.
Ejemplo 3: Genes de la ruta de NfκB
55 Cuando los marcadores de respuesta diferencial en pacientes positivos para HR, RS > 18 se clasifican en orden ascendente de valor de p, tres de los cinco genes superiores revelados son DDR1, RELA y RHOB. El gen RELA codifica para una de las subunidades principales del factor de transcripción NFκB. Por tanto, es notable que tanto el gen DDR1 como el gen RHOB estimulan la ruta de señalización de NFκB. Estos resultados indican que genes adicionales que estimulan la actividad de la ruta de NFκB, facilitados en la tabla 5, también predicen un aumento de la probabilidad de respuesta a la quimioterapia con AT frente a AC.
Ejemplo 4: Protocolo de obtención del perfil de expresión génica
65 Se proporcionan secciones de tumores congeladas o bloques fijados con formalina e incrustados en parafina (FPE) de tumores de mama. Se incuban los tejidos fijados durante de 5 a 10 horas en formalina tamponada neutra al 10%
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antes de deshidratarlos con alcohol e incrustarlos en parafina.
Se extrae el ARN de tres secciones FPE de 10 µm por cada caso de paciente. Se elimina la parafina mediante extracción con xileno seguido por lavado con etanol. Se aísla el ARN a partir de bloques de tejido cortados usando el 5 kit de purificación MasterPure (Epicenter, Madison, WI); se incluye una etapa de tratamiento con ADNasa I. Se extrae el ARN a partir de muestras congeladas usando reactivo Trizol según las instrucciones del proveedor (Invitrogen Life Technologies, Carlsbad, CA). Se somete a ensayo la contaminación por ADN genómico residual mediante un ensayo de PCR cuantitativa TaqMan® (Applied Biosystems, Foster City, CA) (sin control de RT) para ADN de actina β. Volvieron a someterse las muestras con ADN genómico residual medible a tratamiento con
10 ADNasa I, y volvieron a someterse a ensayo para determinar la contaminación por ADN. TaqMan es una marca registrada de Roche Molecular Systems.
Se cuantifica el ARN usando el método de fluorescencia RiboGreen® (Molecular Probes, Eugene, OR), y se analiza el tamaño del ARN mediante electroforesis microcapilar usando un bioanalizador Agilent 2100 (Agilent Technologies,
15 Palo Alto, CA).
Se realiza la transcripción inversa (RT) usando un kit de síntesis de primera hebra SuperScript® para RT-PCR (Invitrogen Corp., Carlsbad, CA). Están presentes ARN de FPE y cebadores específicos de gen combinados a de 10 a 50 ng/µl y 100 nmol/l (cada uno), respectivamente.
20 Las reacciones TaqMan se realizan en placas de 384 pocillos según las instrucciones del fabricante, usando instrumentos Prism 7900HT TaqMan de Applied Biosystems. Se mide la expresión de cada gen o bien en reacciones de 5 µl por duplicado usando ADNc sintetizado a partir de 1 ng de ARN total por pocillo de reacción, o bien en reacciones únicas usando ADNc sintetizado a partir de 2 ng de ARN total. Las concentraciones de cebadores y
25 sondas finales son 0,9 µ mol/l (cada cebador) y 0,2 µ mol/l, respectivamente. Se realizan los ciclos de PCR tal como sigue: 95ºC durante 10 minutos para un ciclo, 95ºC durante 20 segundos, y 60ºC durante 45 segundos para 40 ciclos. Para verificar que las señales de RT-PCR se derivan de ARN en vez de ADN genómico, para cada gen sometido a prueba se incluye un control idéntico al ensayo de prueba pero omitiendo la reacción de RT (sin control de RT). El ciclo umbral para una curva de amplificación dada durante la RT-PCR se produce en el punto en el que la
30 señal fluorescente de la escisión de la sonda crece más allá de un parámetro de umbral de fluorescencia especificado. Las muestras de prueba con molde inicial mayor superaban el valor umbral a números de ciclos de amplificación más tempranos que aquéllas con cantidades de molde inicial inferiores.
Para la normalización de efectos extraños, se normalizaron las mediciones del umbral de ciclo (CT) obtenidas
35 mediante RT-PCR en relación con la expresión media de un conjunto de cinco genes de referencia: ATP5E, PGK1, UBB, VDAC2 y GPX1. Un aumento de una unidad en las mediciones de expresión normalizada de referencia refleja generalmente un aumento de dos veces en la cantidad de ARN.
- Apéndice 1
- Nombre del gen
- N.º de registro Nombre del oligo Secuencia del oligo SEQ ID NO:
- ABCA9
- NM_172386 T2132/ABCA9.f1 TTACCCGTGGGAACTGTCTC 1
- ABCA9
- NM_172386 T2133/ABCA9.r1 GACCAGTAAATGGGTCAGAGGA 2
- ABCA9
- NM_172386 T2134/ABCA9.p1 TCCTCTCACCAGGACAACAACCACA 3
- ABCB1
- NM_000927 S8730/ABCB1.f5 AAACACCACTGGAGCATTGA 4
- ABCB1
- NM_000927 S8731/ABCB1.r5 CAAGCCTGGAACCTATAGCC 5
- ABCB1
- NM_000927 S8732/ABCB1.p5 CTCGCCAATGATGCTGCTCAAGTT 6
- ABCB5
- NM_178559 T2072/ABCB5.f1 AGACAGTCGCCTTGGTCG 7
- ABCB5
- NM_178559 T2073/ABCB5.r1 AACCTCTGCAGAAGCTGGAC 8
- ABCB5
- NM_178559 T2074/ABCB5.p1 CCGTACTCTTCCCACTGCCATTGA 9
- ABCC10
- NM_033450 S9064/ABCC10.f1 ACCAGTGCCACAATGCAG 10
- ABCC10
- NM_033450 S9065/ABCC10.r1 ATAGCGCTGACCACTGCC 11
- ABCC10
- NM_033450 S9066/ABCC10.p1 CCATGAGCTGTAGCCGAATGTCCA 12
- ABCC11
- NM_032583 T2066/ABCC11.f1 AAGCCACAGCCTCCATTG 13
- ABCC11
- NM_032583 T2067/ABCC11.r1 GGAAGGCTTCACGGATTGT 14
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- ABCC11
- NM_032583 T2068/ABCC11.p1 TGGAGACAGACACCCTGATCCAGC 15
- ABCC5
- NM_005688 S5605/ABCC5.f1 TGCAGACTGTACCATGCTGA 16
- ABCC5
- NM_005688 S5606/ABCC5.r1 GGCCAGCACCATAATCCTAT 17
- ABCC5
- NM_005688 S5607/ABCC5.p1 CTGCACACGGTTCTAGGCTCCG 18
- ABCD1
- NM_000033 T1991/ABCD1.f1 TCTGTGGCCCACCTCTACTC 19
- ABCD1
- NM_000033 T1992/ABCD1.r1 GGGTGTAGGAAGTCACAGCC 20
- ABCD1
- NM_000033 T1993/ABCD1.p1 AACCTGACCAAGCCACTCCTGGAC 21
- ACTG2
- NM_001615 S4543/ACTG2.f3 ATGTACGTCGCCATTCAAGCT 22
- ACTG2
- NM_001615 S4544/ACTG2.r3 ACGCCATCACCTGAATCCA 23
- ACTG2
- NM_001615 S4545/ACTG2.p3 CTGGCCGCACGACAGGCATC 24
- ACTR2
- NM_005722 T2380/ACTR2.f1 ATCCGCATTGAAGACCCA 25
- ACTR2
- NM_005722 T2381/ACTR2.r1 ATCCGCTAGAACTGCACCAC 26
- ACTR2
- NM_005722 T2382/ACTR2.p1 CCCGCAGAAAGCACATGGTATTCC 27
- ACTR3
- NM_005721 T2383/ACTR3.f1 CAACTGCTGAGAGACCGAGA 28
- ACTR3
- NM_005721 T2384/ACTR3.r1 CGCTCCTTTACTGCCTTAGC 29
- ACTR3
- NM_005721 T2385/ACTR3.p1 AGGAATCCCTCCAGAACAATCCTTGG 30
- AK055699
- NM_194317 S2097/AK0556.f1 CTGCATGTGATTGAATAAGAAACAAGA 31
- AK055699
- NM_194317 S2098/AK0556.r1 TGTGGACCTGATCCCTGTACAC 32
- AK055699
- NM_194317 S5057/AK0556.p1 TGACCACACCAAAGCCTCCCTGG 33
- AKT1
- NM_005163 S0010/AKT1.f3 CGCTTCTATGGCGCTGAGAT 34
- AKT1
- NM_005163 S0012/AKT1.r3 TCCCGGTACACCACGTTCTT 35
- AKT1
- NM_005163 S4776/AKT1.p3 CAGCCCTGGACTACCTGCACTCGG 36
- AKT2
- NM_001626 S0828/AKT2.f3 TCCTGCCACCCTTCAAACC 37
- AKT2
- NM_001626 S0829/AKT2.r3 GGCGGTAAATTCATCATCGAA 38
- AKT2
- NM_001626 S4727/AKT2.p3 CAGGTCACGTCCGAGGTCGACACA 39
- AKT3
- NM_005465 S0013/AKT3.f2 TTGTCTCTGCCTTGGACTATCTACA 40
- AKT3
- NM_005465 S0015/AKT3.r2 CCAGCATTAGATTCTCCAACTTGA 41
- AKT3
- NM_005465 S4884/AKT3.p2 TCACGGTACACAATCTTTCCGGA 42
- ANXA4
- NM_001153 T1017/ANXA4.f1 TGGGAGGGATGAAGGAAAT 43
- ANXA4
- NM_001153 T1018/ANXA4.r1 CTCATACAGGTCCTGGGCA 44
- ANXA4
- NM_001153 T1019/ANXA4.p1 TGTCTCACGAGAGCATCGTCCAGA 45
- APC
- NM_000038 S0022/APC.f4 GGACAGCAGGAATGTGTTTC 46
- APC
- NM_000038 S0024/APC.r4 ACCCACTCGATTTGTTTCTG 47
- APC
- NM_000038 S4888/APC.p4 CATTGGCTCCCCGTGACCTGTA 48
- APEX-1
- NM_001641 S9947/APEX-1.f1 GATGAAGCCTTTCGCAAGTT 49
- APEX-1
- NM_001641 S9948/APEX-1.r1 AGGTCTCCACACAGCACAAG 50
- APEX-1
- NM_001641 S9949/APEX-1.p1 CTTTCGGGAAGCCAGGCCCTT 51
- APOC1
- NM_001645 S9667/APOC1.f2 GGAAACACACTGGAGGACAAG 52
- APOC1
- NM_001645 S9668/APOC1.r2 CGCATCTTGGCAGAAAGTT 53
- APOC1
- NM_001645 S9669/APOC1.p2 TCATCAGCCGCATCAAACAGAGTG 54
- APOD
- NM_001647 T0536/APOD.f1 GTTTATGCCATCGGCACC 55
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- APOD
- NM_001647 T0537/APOD.r1 GGAATACACGAGGGCATAGTTC 56
- APOD
- NM_001647 T0538/APOD.p1 ACTGGATCCTGGCCACCGACTATG 57
- APOE
- NM_000041 T1994/APOE.f1 GCCTCAAGAGCTGGTTCG 58
- APOE
- NM_000041 T1995/APOE.r1 CCTGCACCTTCTCCACCA 59
- APOE
- NM_000041 T1996/APOE.p1 ACTGGCGCTGCATGTCTTCCAC 60
- APRT
- NM_000485 T1023/APRT.f1 GAGGTCCTGGAGTGCGTG 61
- APRT
- NM_000485 T1024/APRT.r1 AGGTGCCAGCTTCTCCCT 62
- APRT
- NM_000485 T1025/APRT.p1 CCTTAAGCGAGGTCAGCTCCACCA 63
- ARHA
- NM_001664 S8372/ARHA.f1 GGTCCTCCGTCGGTTCTC 64
- ARHA
- NM_001664 S8373/ARHA.r1 GTCGCAAACTCGGAGACG 65
- ARHA
- NM_001664 S8374/ARHA.p1 CCACGGTCTGGTCTTCAGCTACCC 66
- AURKB
- NM_004217 S7250/AURKB.f1 AGCTGCAGAAGAGCTGCACAT 67
- AURKB
- NM_004217 S7251/AURKB.r1 GCATCTGCCAACTCCTCCAT 68
- AURKB
- NM_004217 S7252/AURKB.p1 TGACGAGCAGCGAACAGCCACG 69
- B-actina
- NM_001101 S0034/B-acti.f2 CAGCAGATGTGGATCAGCAAG 70
- B-actina
- NM_001101 S0036/B-acti.r2 GCATTTGCGGTGGACGAT 71
- B-actina
- NM_001101 S4730/B-acti.p2 AGGAGTATGACGAGTCCGGCCCC 72
- B-Catenina
- NM_001904 S2150/B-Cate.f3 GGCTCTTGTGCGTACTGTCCTT 73
- B-Catenina
- NM_001904 S2151/B-Cate.r3 TCAGATGACGAAGAGCACAGATG 74
- B-Catenina
- NM_001904 S5046/B-Cate.p3 AGGCTCAGTGATGTCTTCCCTGTCACCAG 75
- BAD
- NM_032989 S2011/BAD.f1 GGGTCAGGTGCCTCGAGAT 76
- BAD
- NM_032989 S2012/BAD.r1 CTGCTCACTCGGCTCAAACTC 77
- BAD
- NM_032989 S5058/BAD.p1 TGGGCCCAGAGCATGTTCCAGATC 78
- BAG1
- NM_004323 S1386/BAG1.f2 CGTTGTCAGCACTTGGAATACAA 79
- BAG1
- NM_004323 S1387/BAG1.r2 GTTCAACCTCTTCCTGTGGACTGT 80
- BAG1
- NM_004323 S4731/BAG1.p2 CCCAATTAACATGACCCGGCAACCAT 81
- Bak
- NM_001188 S0037/Bak.f2 CCATTCCCACCATTCTACCT 82
- Bak
- NM_001188 S0039/Bak.r2 GGGAACATAGACCCACCAAT 83
- Bak
- NM_001188 S4724/Bak.p2 ACACCCCAGACGTCCTGGCCT 84
- Bax
- NM_004324 S0040/Bax.f1 CCGCCGTGGACACAGACT 85
- Bax
- NM_004324 S0042/Bax.r1 TTGCCGTCAGAAAACATGTCA 86
- Bax
- NM_004324 S4897/Bax.p1 TGCCACTCGGAAAAAGACCTCTCGG 87
- BBC3
- NM_014417 S1584/BBC3.f2 CCTGGAGGGTCCTGTACAAT 88
- BBC3
- NM_014417 S1585/BBC3.r2 CTAATTGGGCTCCATCTCG 89
- BBC3
- M_014417 S4890/BBC3.p2 CATCATGGGACTCCTGCCCTTACC 90
- Bcl2
- NM_000633 S0043/Bcl2.f2 CAGATGGACCTAGTACCCACTGAG A 91
- Bcl2
- NM_000633 S0045/Bcl2.r2 CCTATGATTTAAGGGCATTTTTCC 92
- Bcl2
- NM_000633 S4732/Bcl2.p2 TTCCACGCCGAAGGACAGCGAT 93
- BCL2L11
- NM_138621 S7139/BCL2L1.f1 AATTACCAAGCAGCCGAAGA 94
- BCL2L11
- NM_138621 S7140/BCL2L1.r1 CAGGCGGACAATGTAACGTA 95
- BCL2L11
- NM_138621 S7141/BCL2L1.p1 CCACCCACGAATGGTTATCTTACGACTG 96
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- BCL2L13
- NM_015367 S9025/BCL2L1.f1 CAGCGACAACTCTGGACAAG 97
- BCL2L13
- NM_015367 S9026/BCL2L1.r1 GCTCTCAGACTGCCAGGAA 98
- BCL2L13
- NM_015367 S9027/BCL2L1.p1 CCCCAGAGTCTCCAACTGTGACCA 99
- Bclx
- NM_001191 S0046/Bclx.f2 CTTTTGTGGAACTCTATGGGAACA 100
- Bclx
- NM_001191 S0048/Bclx.r2 CAGCGGTTGAAGCGTTCCT 101
- Bclx
- NM_001191 S4898/Bclx.p2 TTCGGCTCTCGGCTGCTGCA 102
- BCRP
- NM_004827 S0840/BCRP.f1 TGTACTGGCGAAGAATATTTGGTAAA 103
- BCRP
- NM_004827 S0841/BCRP.r1 GCCACGTGATTCTTCCACAA 104
- BCRP
- NM_004827 S4836/BCRP.p1 CAGGGCATCGATCTCTCACCCTGG 105
- BID
- NM_001196 S6273/BID.f3 GGACTGTGAGGTCAACAACG 106
- BID
- NM_001196 S6274/BID.r3 GGAAGCCAAACACCAGTAGG 107
- BID
- NM_001196 S6275/BID.p3 TGTGATGCACTCATCCCTGAGGCT 108
- BIN1
- NM_004305 S2651/BIN1.f3 CCTGCAAAAGGGAACAAGAG 109
- BIN1
- NM_004305 S2652/BIN1.r3 CGTGGTTGACTCTGATCTCG 110
- BIN1
- NM_004305 S4954/BIN1.p3 CTTCGCCTCCAGATGGCTCCC 111
- BRCA1
- NM_007295 S0049/BRCA1.f2 TCAGGGGGCTAGAAATCTGT 112
- BRCA1
- NM_007295 S0051/BRCA1.r2 CCATTCCAGTTGATCTGTGG 113
- BRCA1
- NM_007295 S4905/BRCA1.p2 CTATGGGCCCTTCACCAACATGC 114
- BRCA2
- NM_000059 S0052/BRCA2.f2 AGTTCGTGCTTTGCAAGATG 115
- BRCA2
- NM_000059 S0054/BRCA2.r2 AAGGTAAGCTGGGTCTGCTG 116
- BRCA2
- NM_000059 S4985/BRCA2.p2 CATTCTTCACTGCTTGATAAAGCTCTGCA 117
- BUB1
- NM_004336 S4294/BUB1.f1 CCGAGGTTAATCCAGCACGTA 118
- BUB1
- NM_004336 S4295/BUB1.r1 AAGACATGGCGCTCTCAGTTC 119
- BUB1
- NM_004336 S4296/BUB1.p1 TGCTGGGAGCCTACACTTGGCCC 120
- BUB1B
- NM_001211 S8060/BUB1 B.f1 TCAACAGAAGGCTGAACCACTAGA 121
- BUB1B
- NM_001211 S8061/BUB1B.r1 CAACAGAGTTTGCCGAGACACT 122
- BUB1B
- NM_001211 S8062/BUB1B.p1 TACAGTCCCAGCACCGACAATTCC 123
- BUB3
- NM_004725 S8475/BUB3.f1 CTGAAGCAGATGGTTCATCATT 124
- BUB3
- NM_004725 S8476/BUB3.r1 GCTGATTCCCAAGAGTCTAACC 125
- BUB3
- NM_004725 S8477/BUB3.p1 CCTCGCTTTGTTTAACAGCCCAGG 126
- c-Src
- NM_005417 S7320/c-Src.f1 TGAGGAGTGGTATTTTGGCAAGA 127
- c-Src
- NM_005417 S7321/c-Src.r1 CTCTCGGGTTCTCTGCATTGA 128
- c-Src
- NM_005417 S7322/c-Src.p1 AACCGCTCTGACTCCCGTCTGGTG 129
- C14orf10
- NM_017917 T2054/C14orf.f1 GTCAGCGTGGTAGCGGTATT 130
- C14orf10
- NM_017917 T2055/C14orf.r1 GGAAGTCTTGGCTAAAGAGGC 131
- C14orf10
- NM_017917 T2056/C14orf.p1 AACAATTACTGTCACTGCCGCGGA 132
- C20 orf1
- NM_012112 S3560/C20 or.f1 TCAGCTGTGAGCTGCGGATA 133
- C20 orf1
- NM_012112 S3561/C20 or.r1 ACGGTCCTAGGTTTGAGGTTAAGA 134
- C20 orf1
- NM_012112 S3562/C20 or.p1 CAGGTCCCATTGCCGGGCG 135
- CA9
- NM_001216 S1398/CA9.f3 ATCCTAGCCCTGGTTTTTGG 136
- CA9
- NM_001216 S1399/CA9.r3 CTGCCTTCTCATCTGCACAA 137
16-07-2014 E12195318
- CA9
- NM_001216 S4938/CA9.p3 TTTGCTGTCACCAGCGTCGC 138
- CALD1
- NM_004342 S4683/CALD1.f2 CACTAAGGTTTGAGACAGTTCCAGAA 139
- CALD1
- NM_004342 S4684/CALD1.r2 GCGAATTAGCCCTCTACAACTGA 140
- CALD1
- NM_004342 S4685/CALD1.p2 AACCCAAGCTCAAGACGCAGGACGAG 141
- CAPZA1
- NM_006135 T2228/CAPZA1.f1 TCGTTGGAGATCAGAGTGGA 142
- CAPZA1
- NM_006135 T2229/CAPZA1.r1 TTAAGCACGCCAACCACC 143
- CAPZA1
- NM_006135 T2230/CAPZA1.p1 TCACCATCACACCACCTACAGCCC 144
- CAV1
- NM_001753 S7151/CAV1.f1 GTGGCTCAACATTGTGTTCC 145
- CAV1
- NM_001753 S7152/CAV1.r1 CAATGGCCTCCATTTTACAG 146
- CAV1
- NM_001753 S7153/CAV1.p1 ATTTCAGCTGATCAGTGGGCCTCC 147
- CCNB1
- NM_031966 S1720/CCNB1.f2 TTCAGGTTGTTGCAGGAGAC 148
- CCNB1
- NM_031966 51721/CCNB1.r2 CATCTTCTTGGGCACACAAT 149
- CCNB1
-
NM_031966
S4733/CCNB1.p2
imagen1 150
- CCND1
- NM_053056 S0058/CCND1.f3 GCATGTTCGTGGCCTCTAAGA 151
- CCND1
- NM_053056 S0060/CCND1.r3 CGGTGTAGATGCACAGCTTCTC 152
- CCND1
- NM_053056 S4986/CCND1.p3 AAGGAGACCATCCCCCTGACGGC 153
- CCNE2
- NM_057749 S1458/CCNE2.f2 ATGCTGTGGCTCCTTCCTAACT 154
- CCNE2
-
NM_057749
S1459/CCNE2.r2
imagen2 155
- CCNE2
-
NM_057749
S4945/CCNE2.p2
imagen3 156
- CCT3
- NM_001008800 T1053/CCT3.f1 ATCCAAGGCCATGACTGG 157
- CCT3
- NM_001008800 T1054/CCT3.r1 GGAATGACCTCTAGGGCCTG 158
- CCT3
- NM_001008800 T1055/CCT3.p1 ACAGCCCTGTATGGCCATTGTTCC 159
- CD14
- NM_000591 T1997/CD14.f1 GTGTGCTAGCGTACTCCCG 160
- CD14
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- CD14
- NM_000591 T1999/CD14.p1 CAAGGAACTGACGCTCGAGGACCT 162
- CD31
- NM_000442 S1407/CD31.f3 TGTATTTCAAGACCTCTGTGCACTT 163
- CD31
- NM_000442 51408/CD31.r3 TTAGCCTGAGGAATTGCTGTGTT 164
- CD31
-
NM_000442
S4939/CD31.p3
imagen4 165
- CD3z
- NM_000734 S0064/CD3z.f1 AGATGAAGTGGAAGGCGCTT 166
- CD3z
- NM_000734 S0066/CD3z.r1 TGCCTCTGTAATCGGCAACTG 167
- CD3z
- NM_000734 S4988/CD3z.p1 CACCGCGGCCATCCTGCA 168
- CD63
- NM_001780 T1988/CD63.f1 AGTGGGACTGATTGCCGT 169
- CD63
- NM_001780 T1989/CD63.r1 GGGTAGCCCCCTGGATTAT 170
- CD63
- NM_001780 T1990/CD63.p1 TCTGACTCAGGACAAGCTGTGCCC 171
- CD68
- NM_001251 S0067/CD68.f2 TGGTTCCCAGCCCTGTGT 172
- CD68
- NM_001251 S0069/CD68.r2 CTCCTCCACCCTGGGTTGT 173
- CD68
-
NM_001251
S4734/CD68.p2
imagen5 174
- CDC2
- NM_001786 S7238/CDC2.f1 GAGAGCGACGCGGTTGTT 175
16-07-2014 E12195318
- CDC2
-
NM_001786
S7239/CDC2.r1
imagen6 176
- CDC2
- NM_001786 S7240/CDC2.p1 TAGCTGCCGCTGCGGCCG 177
- CDC20
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- CDC20
- NM_001255 S4448/CDC20.r1 GCTTGCACTCCACAGGTACACA 179
- CDC20
- NM_001255 S4449/CDC20.p1 ACTGGCCGTGGCACTGGACAACA 180
- CDC25B
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- CDC25B
- NM_021873 S1161/CDC25B.r1 GTTGGTGATGTTCCGAAGCA 182
- CDC25B
- NM_021873 S4842/CDC25B.p1 CCTCACCGGCATAGACTGGAAGCG 183
- CDCA8
- NM_018101 T2060/CDCA8.f1 GAGGCACAGTATTGCCCAG 184
- CDCA8
- NM_018101 T2061/CDCA8.r1 GAGACGGTTGGAGAGCTTCTT 185
- CDCA8
- NM_018101 T2062/CDCA8.p1 ATGTTTCCCAAGGCCTCTGGATCC 186
- CDH1
- NM_004360 S0073/CDH1.f3 TGAGTGTCCCCCGGTATCTTC 187
- CDH1
- NM_004360 S0075/CDH1.r3 CAGCCGCTTTCAGATTTTCAT 188
- CDH1
-
NM_004360
S4990/CDH1.p3
imagen7 189
- CDK5
- NM_004935 T2000/CDK5.f1 AAGCCCTATCCGATGTACCC 190
- CDK5
- NM_004935 T2001/CDK5.r1 CTGTGGCATTGAGTTTGGG 191
- CDK5
- NM_004935 T2002/CDK5.p1 CACAACATCCCTGGTGAACGTCGT 192
- CDKN1C
- NM_000076 T2003/CDKN1C.f1 CGGCGATCAAGAAGCTGT 193
- CDKN1C
- NM_000076 T2004/CDKN1C.r1 CAGGCGCTGATCTCTTGC 194
- CDKN1C
- NM_000076 T2005/CDKN1C.p1 CGGGCCTCTGATCTCCGATTTCTT 195
- CEGP1
- NM_020974 S1494/CEGP1.f2 TGACAATCAGCACACCTGCAT 196
- CEGP1
- NM_020974 S1495/CEGP1.r2 TGTGACTACAGCCGTGATCCTTA 197
- CEGP1
- NM_020974 S4735/CEGP1.p2 CAGGCCCTCTTCCGAGCGGT 198
- CENPA
- NM_001809 57082/CENPA.f1 TAAATTCACTCGTGGTGTGGA 199
- CENPA
- NM_001809 S7083/CENPA.r1 GCCTCTTGTAGGGCCAATAG 200
- CENPA
- NM_001809 S7084/CENPA.p1 CTTCAATTGGCAAGCCCAGGC 201
- CENPE
- NM_001813 S5496/CENPE.f3 GGATGCTGGTGACCTCTTCT 202
- CENPE
- NM_001813 S5497/CENPE.r3 GCCAAGGCACCAAGTAACTC 203
- CENPE
-
NM_001813
S5498/CENPE.p3.
imagen8 204
- CENPF
- NM_016343 S9200/CENPF.f1 CTCCCGTCAACAGCGTTC 205
- CENPF
- NM_016343 S9201/CENPF.r1 GGGTGAGTCTGGCCTTCA 206
- CENPF
- NM_016343 S9202/CENPF.p1 ACACTGGACCAGGAGTGCATCCAG 207
- CGA (CHGA oficial)
- NM_001275 S3221/CGA(C.f3 CTGAAGGAGCTCCAAGACCT 208
- CGA (CHGA oficial)
- NM_001275 S3222/CGA (C.r3 CAAAACCGCTGTGTTTCTTC 209
- CGA (CHGA oficial)
- NM_001275 S3254/CGA (C.p3 TGCTGATGTGCCCTCTCCTTGG 210
- CHFR
- NM_018223 S7085/CHFR.f1 AAGGAAGTGGTCCCTCTGTG 211
- CHFR
- NM_018223 S7086/CHFR.r1 GACGCAGTCTTTCTGTCTGG 212
- CHFR
- NM_018223 S7087/CHFR.p1 TGAAGTCTCCAGCTTTGCCTCAGC 213
16-07-2014 E12195318
- Chk1
-
NM_001274
S1422/Chk1.f2
imagen9 214
- Chk1
- NM_001274 S1423/Chk1.r2 GGGTGCCAAGTAACTGACTATTCA 215
- Chk1
-
NM_001274
S4941/Chk1.p2
imagen10 216
- Chk2
- NM_007194 S1434/Chk2.f3 ATGTGGAACCCCCACCTACTT 217
- Chk2
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- Chk2
-
NM_007194
S4942/Chk2.p3
imagen11 219
- cIAP2
- NM_001165 S0076/cIAP2.f2 GGATATTTCCGTGGCTCTTATTCA 220
- cIAP2
- NM_001165 S0078/cIAP2.r2 CTTCTCATCAAGGCAGAAAAATCTT 221
- cIAP2
-
NM_001165
S4991/cIAP2.p2
imagen12 222
- CKAP1
- NM_001281 T2293/CKAP1.f1 TCATTGACCACAGTGGCG 223
- CKAP1
- NM_001281 T2294/CKAP1.r1 TCGTGTACTTCTCCACCCG 224
- CKAP1
- NM_001281 T2295/CKAP1.p1 CACGTCCTCATACTCACCAAGGCG 225
- CLU
- NM_001831 S5666/CLU.f3 CCCCAGGATACCTACCACTACCT 226
- CLU
- NM_001831 S5667/CLU.r3 TGCGGGACTTGGGAAAGA 227
- CLU
- NM_001831 S5668/CLU.p3 CCCTTCAGCCTGCCCCACCG 228
- cMet
- NM_000245 S0082/cMet.f2 GACATTTCCAGTCCTGCAGTCA 229
- cMet
- NM_000245 S0084/cMet.r2 CTCCGATCGCACACATTTGT 230
- cMet
- NM_000245 S4993/cMet.p2 TGCCTCTCTGCCCCACCCTTTGT 231
- cMYC
- NM_002467 S0085/cMYC.f3 TCCCTCCACTCGGAAGGACTA 232
- cMYC
- NM_002467 S0087/cMYC.r3 CGGTTGTTGCTGATCTGTCTCA 233
- cMYC
-
NM_002467
S4994/cMYC.p3
imagen13 234
- CNN
- NM_001299 S4564/CNN.f1 TCCACCCTCCTGGCTTTG 235
- CNN
- NM_001299 S4565/CNN.r1 TCACTCCCACGTTCACCTTGT 236
- CNN
- NM_001299 54566/CNN.p1 TCCTTTCGTCTTCGCCATGCTGG 237
- COL1A1
- NM_000088 S4531/COL1A1.f1 GTGGCCATCCAGCTGACC 238
- COL1A1
- NM_000088 S4532/COL1A1.r1 CAGTGGTAGGTGATGTTCTGGGA 239
- COL1A1
- NM_000088 S4533/COL1A1.p1 TCCTGCGCCTGATGTCCACCG 240
- COL1A2
- NM_000089 -S4534/COL1A2.f1 CAGCCAAGAACTGGTATAGGAGCT 241
- COL1A2
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- COL1A2
-
NM_000089
S4536/COL1A2.p1
imagen14 243
- COL6A3
- NM_004369 T1062/COL6A3.f1 GAGAGCAAGCGAGACATTCTG 244
- COL6A3
- NM_004369 T1063/COL6A3.r1 AACAGGGAACTGGCCCAC 245
- COL6A3
- NM_004369 T1064/COL6A3.p1 CCTCTTTGACGGCTCAGCCAATCT 246
- Cóntigo 51037
- NM_198477 S2070/Contiq.f1 CGACAGTTGCGATGAAAGTTCTAA 247
- Cóntigo 51037
- NM_198477 S2071/Contig.r1 GGCTGCTAGAGACCATGGACAT 248
- Cóntigo 51037
-
NM_198477
S5059/Contig.p1
imagen15 249
- COX2
- NM_000963 S0088/COX2.f1 TCTGCAGAGTTGGAAGCACTCTA 250
16-07-2014 E12195318
- COX2
- NM_000963 S0090/COX2.r1 GCCGAGGCTTTTCTACCAGAA 251
- COX2
-
NM_000963
S4995/COX2.p1
imagen16 252
- COX7C
- NM_001867 T0219/COX7C.f1 ACCTCTGTGGTCCGTAGGAG 253
- COX7C
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- COX7C
- NM_001867 T0221/COX7C.p1 TCTTCCCAGGGCCCTCCTCATAGT 255
- CRABP1
- NM_004378 S5441/CRABP1.f3 AACTTCAAGGTCGGAGAAGG 256
- CRABP1
- NM_004378 S5442/CRABP1.r3 TGGCTAAACTCCTGCACTTG 257
- CRABP1
- NM_004378 S5443/CRABP1.p3 CCGTCCACGGTCTCCTCCTCA 258
- CRIP2
- NM_001312 S5676/CRIP2.f3 GTGCTACGCCACCCTGTT 259
- CRIP2
- NM_001312 S5677/CRIP2.r3 CAGGGGCTTCTCGTAGATGT 260
- CRIP2
- NM_001312 S5678/CRIP2.p3 CCGATGTTCACGCCTTTGGGTC 261
- CRYAB
- NM_001885 S8302/CRYAB.f1 GATGTGATTGAGGTGCATGG 262
- CRYAB
- NM_001885 S8303/CRYAB.r1 GAACTCCCTGGAGATGAAACC 263
- CRYAB
- NM_001885 S8304/CRYAB.p1 TGTTCATCCTGGCGCTCTTCATGT 264
- CSF1
- NM_000757 S1482/CSF1.f1 TGCAGCGGCTGATTGACA 265
- CSF1
- NM_000757 S1483/CSF1.r1 CAACTGTTCCTGGTCTACAAACTCA 266
- CSF1
-
NM_000757
S4948/CSF1.p1
imagen17 267
- CSNK1D
- NM_001893 S2332/CSNK1D.f3 AGCTTTTCCGGAATCTGTTC 268
- CSNK1D
- NM_001893 S2333/CSNK1D.r3 ATTTGAGCATGTTCCAGTCG 269
- CSNK1D
- NM_001893 S4850/CSNK1D.p3 CATCGCCAGGGCTTCTCCTATGAC 270
- CST7
- NM_003650 T2108/CST7.f1 TGGCAGAACTACCTGCAAGA 271
- CST7
- NM_003650 T2109/CST7.r1 TGCTTCAAGGTGTGGTTGG 272
- CST7
- NM_ 003650 T2110/CST7.p1 CACCTGCGTCTGGATGACTGTGAC 273
- CTSD
- NM_001909 S1152/CTSD.f2 GTACATGATCCCCTGTGAGAAGGT 274
- CTSD
- NM_001909 S1153/CTSD.r2 GGGACAGCTTGTAGCCTTTGC 275
- CTSD
- NM_001909 S4841/CTSD.p2 ACCCTGCCCGCGATCACACTGA 276
- CTSL
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- CTSL
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- CTSL
-
NM_001912
S4899/CTSL.p2
imagen18 279
- CTSL2
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- CTSL2
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- CTSL2
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- CXCR4
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- CXCR4
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- CXCR4
-
NM_003467
S5968/CXCR4.p3
imagen19 285
- CYBA
- NM_000101 S5300/CYBA.f1 GGTGCCTACTCCATTGTGG 286
- CYBA
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- CYBA
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16-07-2014 E12195318
- CYP1B1
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- CYP1B1
-
NM_000104
S4996/CYP1B1.p3
imagen20 291
- CYP2C8
- NM_000770 S1470/CYP2C8.f2 CCGTGTTCAAGAGGAAGCTC 292
- CYP2C8
- NM_000770 S1471/CYP2C8.r2 AGTGGGATCACAGGGTGAAG 293
- CYP2C8
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- CYP3A4
-
NM_017460
S1620/CYP3A4.f2
imagen21 295
- CYP3A4
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- CYP3A4
-
NM_017460
S4906/CYP3A4.p2
imagen22 297
- DDR1
- NM_001954 T2156/DDR1.f1 CCGTGTGGCTCGCTTTCT 298
- DDR1
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- DDR1
- NM_001954 T2158/DDR1.p1 TGCCGCTTCCTCTTTGCGGG 300
- DIABLO
- NM_019887 S0808/DIABLO.f1 CACAATGGCGGCTCTGAAG 301
- DIABLO
-
NM_019887
S0809/DIABLO.r1
imagen23 302
- DIABLO
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- DIAPH1
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- DIAPH1
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- DIAPH1
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- DICER1
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- DICER1
- NM_177438 S5295/DICER1.r2 GGCAGTGAAGGCGATAAAGT 308
- DICER1
-
NM_177438
S5296/DICER1.p2
imagen24 309
- DKFZp564D0462;
- NM_198569 S4405/DKFZp5.f2 CAGTGCTTCCATGGACAAGT 310
- DKFZp564D0462:
- NM_198569 S4406/DKFZp5.r2 TGGACAGGGATGATTGATGT 311
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- DR4
-
NM_003844
S2533/DR4.r2
imagen25 314
- DR4
-
NM_003844
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imagen26 315
- DR5
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- DR5
- NM_003842 S2552/DR5.r2 CCATGAGGCCCAACTTCCT 317
- DR5
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- DUSP1
- NM_004417 S7476/DUSP1.f1 AGACATCAGCTCCTGGTTCA 319
- DUSP1
- NM_004417 S7477/DUSP1.r1 GACAAACACCCTTCCTCCAG 320
- DUSP1
-
NM_004417
S7478/DUSP1.p1
imagen27 321
- EEF1D
- NM_001960 T2159/EEF1 D.f1 CAGAGGATGACGAGGATGATGA 322
- EEF1D
- NM_001960 T2160/EEF1D.r1 CTGTGCCGCCTCCTTGTC 323
- EEF1D
-
NM_001960
T2161/EEF1D.p1
imagen28 324
- EGFR
- NM_005228 S0103/EGFR.f2 TGTCGATGGACTTCCAGAAC 325
16-07-2014 E12195318
- EGFR
- NM_005228 S0105/EGFR.r2 ATTGGGACAGCTTGGATCA 326
- EGFR
- NM_005228 S4999/EGFR.p2 CACCTGGGCAGCTGCCAA 327
- EIF4E
- NM_001968 S0106/EIF4E.f1 GATCTAAGATGGCGACTGTCGAA 328
- EIF4E
- NM_001968 S0108/EIF4E.r1 TTAGATTCCGTTTTCTCCTCTTCTG 329
- EIF4E
- NM_001968 S5000/EIF4E.p1 ACCACCCCTACTCCTAATCCCCCG ACT 330
- EIF4EL3
- NM_004846 54495/EIF4EL.f1 AAGCCGCGGTTGAATGTG 331
- EIF4EL3
- NM_004846 S4496/EIF4EL.r1 TGACGCCAGCTTCAATGATG 332
- EIF4EL3
-
NM_004846
S4497/EIF4EL.p1
imagen29 333
- ELP3
- NM_018091 T2234/ELP3.f1 CTCGGATCCTAGCCCTCG 334
- ELP3
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- ELP3
- NM_018091 T2236/ELP3.p1 CCTCCATGGACTCGAGTGTACCGA 336
- ER2
- NM_001437 S0109/ER2.f2 TGGTCCATCGCCAGTTATCA 337
- ER2
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- ER2
-
NM_001437
S5001/ER2.p2
imagen30 339
- ErbB3
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- ErbB3
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- ErbB3
-
NM_001982
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- ERBB4
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- ERBB4
-
NM_005235
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- ERK1
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- ESPL1
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- EstR1
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- EstR1
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- fas
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- fas
-
NM_000043
S5003/fas.p1
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- fasl
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- fasl
-
NM_000639
S5004/fasl.p2
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16-07-2014 E12195318
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- FASN
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imagen35 367
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- FBXO5
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- FGFR1
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NM_023109
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- FIGF
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- FLJ20354 (DEPDC1 oficial)
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- FOS
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- FOS
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- FOXM1
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- FOXM1
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imagen39 391
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- FUS
-
NM_004960
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imagen41 393
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16-07-2014 E12195318
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- GADD45
-
NM_001924
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imagen43 406
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16-07-2014 E12195318
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- GSK3B
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NM_000561
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NM_000181
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16-07-2014 E12195318
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NM_005347
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- IGF1R
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imagen60 504
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- ILT-2
- NM_006669 S1612/I T-2.r2 ACTGCAGAGTCAGGGTCTCC 533
- ILT-2
- NM_006669 S4904/ILT-2.p2 CAGGTCCTATCGTGGCCCCTGA 534
- INCENP
- NM_020238 T2024/INCENP.f1 GCCAGGATACTGGAGTCCATC 535
- INCENP
- NM_020238 T2025/INCENP.r1 CTTGACCCTTGGGGTCCT 536
- INCENP
- NM_020238 T2026/INCENP.p1 TGAGCTCCCTGATGGCTACACCC 537
- IRAK2
- NM_001570 T2027/IRAK2.f1 GGATGGAGTTCGCCTCCT 538
- IRAK2
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- IRAK2
- NM_001570 T2029/IRAK2.p1 CGTGATCACAGACCTGACCCAGCT 540
- IRS1
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- IRS1
- NM_005544 S1944/IRS1.r3 CCTCAGTGCCAGTCTCTTCC 542
- IRS1
- NM_005544 S5050/IRS1.p3 TCCATCCCAGCTCCAGCCAG 543
- ITGB1
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- ITGB1
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- ITGB1
-
NM_002211
S7499/ITGBI.p1
imagen63 546
- K-Alfa-1
-
NM_006082
S8706/K-Alph.f2
imagen64 547
- K-Alfa-1
- NM_006082 S8707/K-Alph.r2 CTGAAATTCTGGGAGCATGAC 548
- K-Alfa-1
- NM_006082 S8708/K-Alph.p2 TATCCATTCCTTTTGGCCCTGCAG 549
16-07-2014 E12195318
- KDR
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- KDR
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- KDR
- NM_002253 S4903/KDR.p6 CAGGCATGCAGTGTTCTTGGCTGT 552
- Ki-67
- NM_002417 S0436/Ki-67.f2 CGGACTTTGGGTGCGACTT 553
- Ki-67
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- Ki-67
- NM_002417 S4741/Ki-67.p2 CCACTTGTCGAACCACCGCTCGT 555
- KIF11
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- KIF11
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- KIF11
-
NM_004523
T2411/KIF11.p2
imagen65 558
- KIF22
- NM_007317 S8505/KIF22.f1 CTAAGGCACTTGCTGGAAGG 559
- KIF22
- NM_007317 S8506/KIF22.r1 TCTTCCCAGCTCCTGTGG 560
- KIF22
- NM_007317 S8507/KIF22.p1 TCCATAGGCAAGCACACTGGCATT 561
- KIF2C
- NM_006845 S7262/KIF2C.f1 AATTCCTGCTCCAAAAGAAAGTCTT 562
- KIF2C
- NM_006845 S7263/KIF2C.r1 CGTGATGCGAAGCTCTGAGA 563
- KIF2C
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- KIFC1
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- KIFC1
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- KIFC1
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- KLK10
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- KLK10
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- KLK10
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- KNS2
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- KNS2
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- KNS2
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- KNTC1
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- KNTC1
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- KNTC1
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- KNTC2
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- KNTC2
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- KNTC2
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- KRT14
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- KRT14
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- KRT14
-
NM_000526
S5037/KRT14.p1
imagen66 582
- KRT17
- NM_000422 S0172/KRT17.f2 CGAGGATTGGTTCTTCAGCAA 583
- KRT17
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- KRT17
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- KRT19
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- KRT19
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- KRT19
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- KRT5
- NM_000424 S0175/KRT5.f3 TCAGTGGAGAAGGAGTTGGA 589
16-07-2014 E12195318
- KRT5
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- KRT5
-
NM_000424
S5015/KRT5.p3
imagen67 591
- L1CAM
- NM_000425 T1341/L1CAM.f1 CTTGCTGGCCAATGCCTA 592
- L1CAM
- NM_000425 T1342/L1CAM.r1 TGATTGTCCGCAGTCAGG 593
- L1CAM
- NM_000425 T1343/L1CAM.p1 ATCTACGTTGTCCAGCTGCCAGCC 594
- LAMC2
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- LAMC2
- NM_005562 S2827/LAMC2.r2 ACTCCCTGAAGCCGAGACACT 596
- LAMC2
-
NM_005562
S4969/LAMC2.p2
imagen68 597
- LAPTM4B
- NM_018407 T2063/LAPTM4.f1 AGCGATGAAGATGGTCGC 598
- LAPTM4B
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- LAPTM4B
- NM_018407 T2065/LAPTM4.p1 CTGGACGCGGTTCTACTCCAACAG 600
- LIMK1
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- LIMK1
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- LIMK1
- NM_016735 T0761/LIMK1.p1 TGCCTCCCTGTCGCACCAGTACTA 603
- LIMK2
- NM_005569 T2033/LIMK2.f1 CTTTGGGCCAGGAGGAAT 604
- LIMK2
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- LIMK2
- NM_005569 T2035/LIMK2.p1 ACTCGAATCCACCCAGGAACTCCC 606
- MAD1L1
- NM_003550 S7299/MAD1L1.f1 AGAAGCTGTCCCTGCAAGAG 607
- MAD1L1
- NM_003550 S7300/MAD1L1.r1 AGCCGTACCAGCTCAGACTT 608
- MAD1L1
- NM_003550 S7301/MAD1L1.p1 CATGTTCTTCACAATCGCTGCATCC 609
- MAD2L1
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- MAD2L1
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- MAD2L1
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- MAD2L1BP
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- MAD2L1BP
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- MAD2L1BP
- NM_014628 T2125/MAD2L1.p1 CGAACCACGGCTTGGGAAGACTAC 615
- MAD2L2
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- MAD2L2
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- MAD2L2
- NM_006341 T1127/MAD2L2.p1 TTTGAGATCACCCAGCCTCCACTG 618
- MAGE2
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- MAGE2
- NM_005361 S5625/MAGE2.p1 TTCCCGTGATCTTCAGCAAAGCCT 620
- MAGE2
- NM_005361 S5626/MAGE2.r1 CCAAAGACCAGCTGCAAGTA 621
- MAGE6
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- MAGE6
- NM_005363 S5640/MAGE6.r3 GAGTGCTGCTTGGAACTCAG 623
- MAGE6
- NM_005363 S5641/MAGE6.p3 CAAGCACCTTCCCTGACCTGGAGT 624
- MAP2
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- MAP2
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- MAP2
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- MAP2K3
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- MAP2K3
- NM_002756 T2091/MAP2K3.r1 GTAGCCACTGATGCCAAAGTC 629
16-07-2014 E12195318
- MAP2K3
- NM_002756 T2092/MAP2K3.p1 CACATCTTCACATGGCCCTCCTTG 630
- MAP4
- NM_002375 S5724/MAP4.f1 GCCGGTCAGGCACACAAG 631
- MAP4
- NM_002375 S5725/MAP4.r1 GCAGCATACACACAACAAAATGG 632
- MAP4
- NM_002375 S5726/MAP4.p1 ACCAACCAGTCCACGCTCCAAGGG 633
- MAP6
- NM_033063 T2341/MAP6.f2 CCCTCAACCGGCAAATCC 634
- MAP6
- NM_033063 T2342/MAP6.r2 CGTCCATGCCCTGAATTCA 635
- MAP6
- NM_033063 T2343/MAP6.p2 TGGCGAGTGCAGTGAGCAGCTCC 636
- MAPK14
- NM_139012 S5557/MAPK14.f2 TGAGTGGAAAAGCCTGACCTATG 637
- MAPK14
- NM_139012 S5558/MAPK14.r2 GGACTCCATCTCTTCTTGGTCAA 638
- MAPK14
- NM_139012 S5559/MAPK14.p2 TGAAGTCATCAGCTTTGTGCCACC ACC 639
- MAPK8
- NM_002750 T2087/MAPK8.f1 CAACACCCGTACATCAATGTCT 640
- MAPK8
- NM_002750 T2088/MAPK8.r1 TCATCTAACTGCTTGTCAGGGA 641
- MAPK8
- NM_002750 T2089/MAPK8.p1 CTGAAGCAGAAGCTCCACCACCAA 642
- MAPRE1
- NM_012325 T2180/MAPRE1.f1 GACCTTGGAACCTTTGGAAC 643
- MAPRE1
- NM_012325 T2181/MAPRE1.r1 CCTAGGCCTATGAGGGTTCA 644
- MAPRE1
-
NM_012325
T2182/MAPRE1.p1
imagen69 645
- MAPT
- NM_016835 S8502/MAPT.f1 CACAAGCTGACCTTCCGC 646
- MAPT
- NM_016835 S8503/MAPT.r1 ACTTGTACACGATCTCCGCC 647
- MAPT
- NM_016835 S8504/MAPT.p1 AGAACGCCAAAGCCAAGACAGACC 648
- Maspina
- NM_002639 S0836/Maspin.f2 CAGATGGCCACTTTGAGAACATT 649
- Maspina
- NM_002639 S0837/Maspin.r2 GGCAGCATTAACCACAAGGATT 650
- Maspina
-
NM_002639
S4835/Maspin.p2
imagen70 651
- MCL1
- NM_021960 S5545/MCL1.f1 CTTCGGAAACTGGACATCAA 652
- MCL1
- NM_021960 S5546/MCL1.r1 GTCGCTGAAAACATGGATCA 653
- MCL1
-
NM_021960
S5547/MCL1.p1
imagen71 654
- MCM2
- NM_004526 S1602/MCM2.f2 GACTTTTGCCCGCTACCTTTC 655
- MCM2
-
NM_004526
S1603/MCM2.r2
imagen72 656
- MCM2
- NM_004526 S4900/MCM2.p2 ACAGCTCATTGTTGTCACGCCGGA 657
- MCM6
- NM_005915 S1704/MCM6.f3 TGATGGTCCTATGTGTCACATTCA 658
- MCM6
- NM_005915 S1705/MCM6.r3 TGGGACAGGAAACACACCAA 659
- MCM6
-
NM_005915
S4919/MCM6.p3
imagen73 660
- MCP1
- NM_002982 S1955/MCP1.f1 CGCTCAGCCAGATGCAATC 661
- MCP1
-
NM_002982
S1956/MCP1.r1
imagen74 662
- MCP1
- NM_002982 S5052/MCP1.p1 TGCCCCAGTCACCTGCTGTTA 663
- MGMT
- NM_002412 S1922/MGMT.f1 GTGAAATGAAACGCACCACA 664
- MGMT
- NM_002412 S1923/MGMT.r1 GACCCTGCTCACAACCAGAC 665
- MGMT
- NM_002412 S5045/MGMT.p1 CAGCCCTTTGGGGAAGCTGG 666
- MMP12
- NM_002426 S4381/MMP12.f2 CCAACGCTTGCCAAATCCT 667
16-07-2014 E12195318
- MMP12
- NM_002426 S4382/MMP12.r2 ACGGTAGTGACAGCATCAAAACTC 668
- MMP12
- NM_002426 S4383/MMP12.p2 AACCAGCTCTCTGTGACCCCAATT 669
- MMP2
- NM_004530 S1874/MMP2.f2 CCATGATGGAGAGGCAGACA 670
- MMP2
- NM_004530 S1875/MMP2.r2 GGAGTCCGTCCTTACCGTCAA 671
- MMP2
- NM_004530 S5039/MMP2.p2 CTGGGAGCATGGCGATGGATACCC 672
- MMP9
- NM_004994 S0656/MMP9.f1 GAGAACCAATCTCACCGACA 673
- MMP9
- NM_004994 S0657/MMP9.r1 CACCCGAGTGTAACCATAGC 674
- MMP9
- NM_004994 S4760/MMP9.p1 ACAGGTATTCCTCTGCCAGCTGCC 675
- MRE11 A
- NM_005590 T2039/MRE11A.f1 GCCATGCTGGCTCAGTCT 676
- MRE11 A
- NM_005590 T2040/MRE11A.r1 CACCCAGACCCACCTAACTG 677
- MRE11 A
- NM_005590 T2041/MRE11A.p1 CACTAGCTGATGTGGCCCACAGCT 678
- MRP1
- NM_004996 S0181/MRP1.f1 TCATGGTGCCCGTCAATG 679
- MRP1
- NM_004996 S0183/MRP1.r1 CGATTGTCTTTGCTCTTCATGTG 680
- MRP1
-
NM_004996
S5019/MRP1.p1
imagen75 681
- MRP2
- NM_000392 S0184/MRP2.f3 AGGGGATGACTTGGACACAT 682
- MRP2
- NM_000392 S0186/MRP2.r3 AAAACTGCATGGCTTTGTCA 683
- MRP2
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- MRP3
- NM_003786 S0187/MRP3.f1 TCATCCTGGCGATCTACTTCCT 685
- MRP3
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- MRP3
-
NM_003786
S5023/MRP3.p1
imagen76 687
- MSH3
- NM_002439 S5940/MSH3.f2 TGATTACCATCATGGCTCAGA 688
- MSH3
- NM_002439 S5941/MSH3.r2 CTTGTGAAAATGCCATCCAC 689
- MSH3
- NM_002439 S5942/MSH3.p2 TCCCAATTGTCGCTTCTTCTGCAG 690
- MUC1
- NM_002456 S0782/MUC1.f2 GGCCAGGATCTGTGGTGGTA 691
- MUC1
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- MUC1
- NM_002456 S4807/MUC1.p2 CTCTGGCCTTCCGAGAAGGTACC 693
- MX1
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- MX1
-
NM_002462
S7612/MX1.r1
imagen77 695
- MX1
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- MYBL2
- NM_002466 S3270/MYBL2.f1 GCCGAGATCGCCAAGATG 697
- MYBL2
-
NM_002466
S3271/MYBL2.r1
imagen78 698
- MYBL2
- NM_002466 S4742/MYBL2.p1 CAGCATTGTCTGTCCTCCCTGGCA 699
- MYH11
-
NM_002474
S4555/MYH11.f1
imagen79 700
- MYH11
- NM_002474 S4556/MYH11.r1 CCGAGTAGATGGGCAGGTGTT 701
- MYH11
-
NM_002474
S4557/MYH11.p1
imagen80 702
- NEK2
- NM_002497 S4327/NEK2.f1 GTGAGGCAGCGCGACTCT 703
- NEK2
- NM_002497 S4328/NEK2.r1 TGCCAATGGTGTACAACACTTCA 704
- NEK2
- NM_002497 S4329/NEK2.p1 TGCCTTCCCGGGCTGAGGACT 705
16-07-2014 E12195318
- NFKBp50
- NM_003998 S9661/NFKBp5.f3 CAGACCAAGGAGATGGACCT 706
- NFKBp50
- NM_003998 S9662/NFKBp5.r3 AGCTGCCAGTGCTATCCG 707
- NFKBp50
- NM_003998 S9663/NFKBp5.p3 AAGCTGTAAACATGAGCCGCACCA 708
- NFKBp65
- NM_021975 S0196/NFKBp6.f3 CTGCCGGGATGGCTTCTAT 709
- NFKBp65
- NM_021975 S0198/NFKBp6.r3 CCAGGTTCTGGAAACTGTGGAT 710
- NFKBp65
- NM_021975 S5030/NFKBp6.p3 CTGAGCTCTGCCCGGACCGCT 711
- NME6
- NM_005793 T2129/NME6.f1 CACTGACACCCGCAACAC 712
- NME6
- NM_005793 T2130/NME6.r1 GGCTGCAATCTCTCTGCTG 713
- NME6
- NM_005793 T2131/NME6.p1 AACCACAGAGTCCGAACCATGGGT 714
- NPC2
- NM_006432 T2141/NPC2.f1 CTGCTTCTTTCCCGAGCTT 715
- NPC2
- NM_006432 T2142/NPC2.r1 AGCAGGAATGTAGCTGCCA 716
- NPC2
- NM_006432 T2143/NPC2.p1 ACTTCGTTATCCGCGATGCGTTTC 717
- NPD009 (ABAT oficial)
- NM_020686 S4474/NPD009.f3 GGCTGTGGCTGAGGCTGTAG 718
- NPD009 (ABAT oficial)
- NM_020686 S4475/NPD009.r3 GGAGCATTCGAGGTCAAATCA 719
- NPD009 (ABAT oficial)
-
NM_020686
S4476/NPD009.p3
imagen81 720
- NTSR2
- NM_012344 T2332/NTSR2.f2 CGGACCTGAATGTAATGCAA 721
- NTSR2
- NM_012344 T2333/NTSR2.r2 CTTTGCCAGGTGACTAAGCA 722
- NTSR2
-
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- NUSAP1
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- NUSAP1
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- p21
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- p21
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- p27
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- p27
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- p27
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- PDGFRb
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- PI3KC2A
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- PI3KC2A
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- PLK
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- PMS1
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- PPP2CA
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- PPP2CA
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- rhoc
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- ROCK1
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- RPLPO
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-
NM_003161
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- SEC61A
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- SEC61A
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- SEMA3F
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- SEMA3F
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- SFN
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16-07-2014 E12195318
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-
NM_000232
S5754/SGCB.p1
imagen106 897
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- SGK
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- SGK
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- SGKL
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-
NM_170709
T2185/SGKL.p1
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- SIR2
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- SIR2
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- SLC7A11
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- SNAI2
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- NM_003392 S6184/Wnt-5a.r1 TGTCGGAATTGATACTGGCATT 1106
- Wnt-5a
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- XIAP
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- XIAP
- NM_001167 S0291/XIAP.r1 TGCGTGGCACTATTTTCAAGA 1109
- XIAP
-
NM_001167
S4752/XIAP.p1
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- XIST
- M97168 S1844/XIST.f1 CAGGTCAGGCAGAGGAAGTC 1111
- XIST
- M97168 S1845/XIST.r1 CCTAACAAGCCCCAAATCAA 1112
- XIST
-
M97168
S8271/XIST.p1
imagen133 1113
- ZW10
- NM_004724 T2117/ZW10.f1 TGGTCAGATGCTGCTGAAGT 1114
- ZW10
- NM_004724 T2118/ZW10.r1 ATCACAGCATGAAGGGATGG 1115
- ZW10
- NM_004724 T2119/ZW10.p1 TATCCTTAGGCCGCTGGCATCTTG 1116
- ZWILCH
- NM_017975 T2057/ZWILCH.f1 GAGGGAGCAGACAGTGGGT 1117
- ZWILCH
- NM_017975 T2058/ZWILCH.r1 TCAGAGCCCTTGCTAAGTCAC 1118
- ZWILCH
- NM_017975 T2059/ZWILCH.p1 CCACGATCTCCGTAACCATTTGCA 1119
- ZWINT
- NM_007057 S8920/ZWINT.f1 TAGAGGCCATCAAAATTGGC 1120
- ZWINT
- NM_007057 S8921/ZWINT.r1 TCCGTTTCCTCTGGGCTT 1121
- ZWINT
- NM_007057 S8922/ZWINT.p1 ACCAAGGCCCTGACTCAGATGGAG 1122
- Apéndice 2
- Nombre del gen
- n.º de registro Secuencia de amplicón SEQ ID NO:
16-07-2014 E12195318
- ABCA9
-
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- ABCB1
-
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- ABCB5
-
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- ABCC10
-
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imagen137 404
- ABCC11
-
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imagen138 405
- ABCC5
-
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- ABCD1
-
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-
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-
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imagen142 409
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-
NM_005721
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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-
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NM_007194
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-
NM_001165
imagen206 473
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-
NM_001281
imagen207 474
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-
NM_001831
imagen208 475
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-
NM_000245
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-
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-
NM_001299
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-
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NM_000089
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-
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-
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-
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-
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-
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-
NM_000291
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-
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- PI3KC2A
-
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- PIM1
-
NM_002648
imagen383 650
- PIM2
-
NM_006875
imagen384 651
- PLAUR
-
NM_002659
imagen385 652
- PLD3
-
NM_012268
imagen386 653
- PLK
-
NM_005030
imagen387 654
- PMS1
-
NM_000534
imagen388 655
- PMS2
-
NM_000535
imagen389 656
- PP591
-
NM_025207
imagen390 657
- PPP2CA
-
NM_002715
imagen391 658
- PR
-
NM_000926
imagen392 659
- PRDX1
-
NM_002574
imagen393 660
- PRDX2
-
NM_005809
imagen394 661
- PRKCA
-
NM_002737
imagen395 662
- PRKCD
-
NM_006254
imagen396 663
- PRKCG
-
NM_002739
imagen397 664
- PRKCH
-
NM_006255
imagen398 665
- pS2
-
NM_003225
imagen399 666
- PTEN
-
NM_000314
imagen400 667
- PTPD1
-
NM_007039
imagen401 668
- PTTG1
-
NM_004219
imagen402 669
- RAB27B
-
NM_004163
imagen403 670
- RAB31
-
NM_006868
imagen404 671
- RAB6C
-
NM_032144
imagen405 672
- RAD1
-
NM_002853
imagen406 673
- RAD54L
-
NM_003579
imagen407 674
- RAF1
-
NM_002880
imagen408 675
- RALBP1
-
NM_006788
imagen409 676
- RAP1GDS1
-
NM_021159
imagen410 677
- RASSF1
-
NM_007182
imagen411 678
- RB1
-
NM_000321
imagen412 679
- RBM17
-
NM_032905
imagen413 680
- RCC1
-
NM_001269
imagen414 681
- REG1A
-
NM_002909
imagen415 682
- RELB
-
NM_006509
imagen416 683
- RhoB
-
NM_004040
imagen417 684
- rhoC
-
NM_175744
imagen418 685
- RIZ1
-
NM_012231
imagen419 686
- ROCK1
-
NM_005406
imagen420 687
- RPL37A
-
NM_000998
imagen421 688
- RPLPO
-
NM_001002
imagen422 689
- RPN2
-
NM_002951
imagen423 690
- RPS6KB1
-
NM_003161
imagen424 691
- RXRA
-
NM_002957
imagen425 692
- RXRB
-
NM_021976
imagen426 693
- S100A10
-
NM_002966
imagen427 694
- SEC61 A
-
NM_013336
imagen428 695
- SEMA3F
-
NM_004186
imagen429 696
- SFN
-
NM_006142
imagen430 697
- SGCB
-
NM_000232
imagen431 698
- SGK
-
NM_005627
imagen432 699
- SGKL
-
NM_170709
imagen433 700
- SHC1
-
NM_003029
imagen434 701
- SIR2
-
NM_012238
imagen435 702
- SLC1A3
-
NM_004172
imagen436 703
- SLC25A3
-
NM_213611
imagen437 704
- SLC35B1
-
NM_005827
imagen438 705
- SLC7A11
-
NM_014331
imagen439 706
- SLC7A5
-
NM_003486
imagen440 707
- SNAI2
-
NM_003068
imagen441 708
- SNCA
-
NM_007308
imagen442 709
- SNCG
-
NM_003087
imagen443 710
- SOD1
-
NM_000454
imagen444 711
- SRC
-
NM_005417
imagen445 712
- SRI
-
NM_003130
imagen446 713
- STAT1
-
NM_007315
imagen447 714
- STAT3
-
NM_003150
imagen448 715
- STK10
-
NM_005990
imagen449 716
- STK11
-
NM_000455
imagen450 717
- STK15
-
NM_003600
imagen451 718
- STMN1
-
NM_005563
imagen452 719
- STMY3
-
NM_005940
imagen453 720
- SURV
-
NM_001168
imagen454 721
- TACC3
-
NM_006342
imagen455 722
- TBCA
-
NM_004607
imagen456 723
- TBCC
-
NM_003192
imagen457 724
- TBCD
-
NM_005993
imagen458 725
- TBCE
-
NM_003193
imagen459 726
- TBD
-
NM_016261
imagen460 727
- TCP1
-
NM_030752
imagen461 728
- TFRC
-
NM_003234
imagen462 729
- THBS1
-
NM_003246
imagen463 730
- TK1
-
NM_003258
imagen464 731
- TOP2A
-
NM_001067
imagen465 732
- TOP3B
-
NM_003935
imagen466 733
- TP
-
NM_001953
imagen467 734
- TP53BP1
-
NM_005657
imagen468 735
- TPT1
-
NM_003295
imagen469 736
- TRAG3
-
NM_004909
imagen470 737
- TRAIL
-
NM_003810
imagen471 738
- TS
-
NM_001071
imagen472 739
- TSPAN4
-
NM_003271
imagen473 740
- TTK
-
NM_003318
imagen474 741
- TUBA1
-
NM_006000
imagen475 742
- TUBA2
-
NM_006001
imagen476 743
- TUBA3
-
NM_006009
imagen477 744
- TUBA4
-
M_025019
imagen478 745
- TUBA6
-
NM_032704
imagen479 746
- TUBA8
-
NM_018943
imagen480 747
- TUBB
-
NM_001069
imagen481 748
- TUBB clase III
-
NM_006086
imagen482 749
- TUBB1
-
NM_030773
imagen483 750
- TUBB2
-
NM_006088
imagen484 751
- TUBB5
-
NM_006087
imagen485 752
- TUBBM
-
NM_032525
imagen486 753
- TUBBOK
-
NM_178014
imagen487 754
- TUBBP
-
NM_178012
imagen488 755
- TUBG1
-
NM_001070
imagen489 756
- TWIST1
-
NM_000474
imagen490 757
- TYRO3
-
NM_006293
imagen491 758
- UFM1
-
NM_016617
imagen492 759
- upa
-
NM_002658
imagen493 760
- VCAM1
-
NM_001078
imagen494 761
- VEGF
-
NM_003376
imagen495 762
- VEGFB
-
NM_003377
imagen496 763
- VEGFC
-
NM_005429
imagen497 764
- VHL
-
NM_000551
imagen498 765
- VIM
-
NM_003380
imagen499 766
- V-RAF
-
NM_001654
imagen500 767
- WAVE3
-
NM_006646
imagen501 768
- Wnt-5a
-
NM_003392
imagen502 769
- XIAP
-
NM_001167
imagen503 770
- XIST
-
NR_001564
imagen504 771
- ZW10
-
NM_004724
imagen505 772
- ZWILCH
-
NM_017975
imagen506 773
- ZWINT
-
NM_007057
imagen507 774
- Tabla 1
- Gen
- Valor de p Coeficiente estimado Gen Valor de p Coeficiente estimado Gen Valor de p Coeficiente estimado
- 1
- SLC1A3 0,0002 -0,7577 27 RAD1 0,0115 -0,6673 52 ACTR2 0,0297 -0,8754
- 2
- TBCC 0,0006 -1,0289 28 MRE11A 0,0120 -0,6253 53 WNT5A 0,0321 0,5036
- 3
- EIF4E2 0,0009 -1,2038 29 DDR1 0,0122 -0,5660 54 HSPA1L 0,0321 -1,8702
- 4
- TUBB 0,0017 -0,7332 30 STK10 0,0123 -0,6002 55 APOC1 0,0324 -0,3434
- 5
- TSPAN4 0,0027 -0,7211 31 LILRB1 0,0125 -0,4674 56 ZWINT 0,0326 -0,3966
- 6
- VHL 0,0034 -0,7450 32 BBC3 0,0128 -0,4481 57 APEX1 0,0330 -0,7200
- 7
- BAX 0,0039 -1,0224 33 BUB3 0,0144 -0,5476 58 KALPHA1 0,0351 -0,7627
- 8
- CD247 0,0044 -0,4656 34 CDCA8 0,0145 -0,3759 59 ABCC10 0,0354 -0,5667
- 9
- CAPZA1 0,0044 -1,1182 35 TOP3B 0,0164 -0,7292 60 PHB 0,0380 -0,5832
- 10
- STMN1 0,0052 -0,4350 36 RPN2 0,0166 -0,8121 61 TUBB2C 0,0380 -0,6664
- 11
- ABCC1 0,0054 -0,7653 37 ILK 0,0169 -0,6920 62 RALBP1 0,0382 -0,5989
- 12
- ZW10 0,0055 -0,8228 38 GBP1 0,0170 -0,3496 63 VEGF 0,0397 -0,3673
- 13
- HSPA1B 0,0058 -0,4740 39 TUBB3 0,0173 -0,3037 64 MCL1 0,0398 -0,6137
- 14
- MAPRE1 0,0060 -0,7833 40 NTSR2 0,0175 -2,4355 65 HSPA1A 0,0402 -0,3451
- 15
- PLD3 0,0061 -0,8595 41 BID 0,0175 -0,6228 66 BUB1 0,0404 -0,2911
- 16
- APRT 0,0062 -0,7714 42 BCL2L13 0,0189 -0,7228 67 MAD2L1 0,0412 -0,3336
- 17
- BAK1 0,0064 -0,7515 43 TPX2 0,0196 -0,3148 68 CENPF 0,0418 -0,2979
- 18
- TUBA6 0,0067 -0,7006 44 ABCC5 0,0203 -0,3906 69 IL2RA 0,0427 -0,5023
- 19
- CST7 0,0069 -0,4243 45 HDAC6 0,0226 -0,7782 70 TUBA3 0,0429 -0,4528
- 20
- SHC1 0,0080 -0,6632 46 CD68 0,0226 -0,6531 71 ACTB 0,0439 -0,8259
- 21
- ZWILCH 0,0088 -0,6902 47 NEK2 0,0232 -0,3657 72 KIF22 0,0447 -0,5427
- 22
- SRC 0,0089 -0,7011 48 DICER1 0,0233 -0,5537 73 CXCR4 0,0462 -0,4239
- 23
- GADD45B 0,0102 -0,5253 49 RHOA 0,0268 -0,7407 74 STAT1 0,0472 -0,3555
- 24
- LIMK2 0,0106 -0,7784 50 TYMS 0,0291 -0,3577 75 IL7 0,0473 -0,3973
- 25
- CENPA 0,0106 -0,3588 51 CCT3 0,0292 -0,5989 76 CHFR 0,0499 -0,5387
- Tabla 2
- Gen
- Valor de p Coeficiente estimado Gen Valor de p Coeficiente estimado Gen Valor de p Coeficiente estimado
- 1
- DDR1 <0,0001 -1,2307 34 ILK 0,0084 -1,1481 66 RXRA 0,0247 -0,7973
- 2
- EIF4E2 0,0001 -1,8076 35 NTSR2 0,0090 -4,0522 67 ABCD1 0,0259 -0,7533
- 3
- TBCC 0,0001 -1,5303 36 TOP3B 0,0091 -1,0744 68 MAPK3 0,0269 -0,7322
- 4
- STK10 0,0005 -1,2320 37 PLD3 0,0095 -1,1126 69 CDCA8 0,0275 -0,5210
- ZW10
- 0,0006 -1,3917 38 DICER1 0,0095 -0,8849 70 DUSP1 0,0284 -0,3398
- 6
- BBC3 0,0010 -0,9034 39 VHL 0,0104 -0,9357 71 ABCC1 0,0287 -0,8003
- 7
- BAX 0,0011 -1,4992 40 GCLC 0,0108 -0,7822 72 PRKCH 0,0291 -0,6680
- 8
- BAK1 0,0011 -1,3122 41 RAD1 0,0108 -1,0141 73 PRDX1 0,0301 -0,8823
- 9
- TSPAN4 0,0013 -1,1930 42 GATA3 0,0112 -0,4400 74 TUBA3 0,0306 -0,7331
- SLC1A3
- 0,0014 -0,9828 43 CXCR4 0,0120 -0,7032 75 VEGFB 0,0317 -0,7487
- 11
- SHC1 0,0015 -1,1395 44 NME6 0,0121 -0,9873 76 LILRB1 0,0320 -0,5617
- 12
- CHFR 0,0016 -1,3371 45 UFM1 0,0125 -0,9686 77 LAPTM4 B 0,0321 -0,4994
- 13
- RHOB 0,0018 -0,7059 46 BUB3 0,0126 -0,9054 78 HSPA9B 0,0324 -0,9660
- 14
- TUBA6 0,0019 -1,1071 47 CD14 0,0130 -0,8152 79 ECGF1 0,0329 -0,5807
- BCL2L13
- 0,0023 -1,3181 48 MRE11A 0,0130 -0,8915 80 GDF15 0,0332 -0,3646
- 16
- MAPRE1 0,0029 -1,2233 49 CST7 0,0131 -0,5204 81 ACTR2 0,0347 -1,1827
- 17
- GADD45B 0,0034 -0,9174 50 APOC1 0,0134 -0,5630 82 IL7 0,0349 -0,5623
- 18
- HSPA1B 0,0036 -0,6406 51 GNS 0,0136 -1,0979 83 HDAC6 0,0380 -0,9486
- 19
- FAS 0,0037 -0,8571 52 ABCC5 0,0146 -0,5595 84 ZWILCH 0,0384 -0,7296
- TUBB
- 0,0040 -1,0178 53 AKT2 0,0150 -1,0824 85 CHEK2 0,0392 -0,7502
- 21
- HSPA1A 0,0041 -0,6648 54 APRT 0,0150 -0,9231 86 REG1A 0,0398 -3,4734
- 22
- MCL1 0,0041 -1,1459 55 PLAU 0,0157 -0,6705 87 APC 0,0411 -0,8324
- 23
- CCT3 0,0048 -1,0709 56 RCC1 0,0163 -0,9073 88 SLC35B1 0,0411 -0,6801
- 24
- VEGF 0,0049 -0,8411 57 CAPZA1 0,0165 -1,3542 89 NEK2 0,0415 -0,4609
- TUBB2C
- 0,0051 -1,4181 58 RELA 0,0168 -0,8534 90 ACTB 0,0418 -1,1482
- 26
- AKT1 0,0053 -1,1175 59 NFKB1 0,0179 -0,9847 91 BUB1 0,0423 -0,4612
- 27
- MAD2L1BP 0,0055 -1,0691 60 RASSF1 0,0186 -0,8078 92 PPP2CA 0,0423 -0,9474
- 28
- RPN2 0,0056 -1,2688 61 BCL2L11 0,0209 -0,9394 93 TNFRSF 10A 0,0448 -0,6415
- 29
- RHOA 0,0063 -1,3773 62 CSNK1D 0,0211 -1,2276 94 TBCD 0,0456 -0,6196
- MAP2K3
- 0,0063 -0,9616 63 SRC 0,0220 -0,8341 95 ERBB4 0,0460 -0,2830
- 31
- BID 0,0067 -1,0502 64 LIMK2 0,0221 -1,0830 96 CDC25B 0,0467 -0,5660
- 32
- APOE 0,0074 -0,8130 65 SIRT1 0,0229 -0,7236 97 STMN1 0,0472 -0,4684
- 33
- ESR1 0,0077 -0,3456
- Tabla 3
- Gen
- Valor de p Coeficiente estimado Gen Valor de p Coeficiente estimado Gen Valor de p Coeficiente estimado
- DDR1
- <0,0001 -1,3498 56 APRT 0,0027 -1,2629 111 RBM17 0,0171 -1,3981
- ZW10
- <0,0001 -2,1657 57 MAP2K3 0,0031 -1,1297 112 TP53BP1 0,0184 -0,9442
- RELA
- <0,0001 -1,5759 58 MGC52057 0,0033 -1,0906 113 CD247 0,0188 -0,5768
- BAX
- <0,0001 -1,8857 59 MAPK3 0,0033 -1,0390 114 ABCA9 0,0190 -0,5489
- RHOB
- <0,0001 -1,1694 60 APC 0,0034 -1,2719 115 NTSR2 0,0192 -3,9043
- TSPAN4
- <0,0001 -1,7067 61 RAD1 0,0036 -1,2744 116 FOS 0,0195 -0,4437
- BBC3
- <0,0001 -1,2017 62 COL6A3 0,0039 -0,8240 117 TNFRSF10A 0,0196 -0,7666
- SHC1
- <0,0001 -1,4625 63 RXRB 0,0039 -1,2638 118 MSH3 0,0200 -0,9585
- CAPZA1
- <0,0001 -2,4068 64 CCT3 0,0040 -1,3329 119 PTEN 0,0202 -1,0307
- STK10
- 0,0001 -1,4013 65 ABCC3 0,0040 -0,8170 120 GBP2 0,0204 -0,6414
- TBCC
- 0,0001 -1,6385 66 GPX1 0,0042 -1,5547 121 STK11 0,0206 -0,9807
- EIF4E2
- 0,0002 -1,9122 67 TUBB2C 0,0042 -1,6184 122 ERBB4 0,0213 -0,3933
- MCL1
- 0,0003 -1,6617 68 HSPA1A 0,0043 -0,7875 123 TFF1 0,0220 -0,2020
- RASSF1
- 0,0003 -1,3201 69 AKT1 0,0045 -1,1777 124 ABCC1 0,0222 -0,9438
- VEGF
- 0,0003 -1,0800 70 TUBA6 0,0046 -1,2048 125 IL7 0,0223 -0,6920
- SLC1A3
- 0,0004 -1,0855 71 TOP3B 0,0048 -1,1950 126 CDC25B 0,0228 -0,7338
- DICER1
- 0,0004 -1,4236 72 CSNK1D 0,0049 -1,6201 127 TUBD1 0,0234 -0,6092
- ILK
- 0,0004 -1,7221 73 SOD1 0,0049 -1,2383 128 BIRC4 0,0236 -0,9072
- FAS
- 0,0005 -1,1671 74 BUB3 0,0050 -1,0111 129 ACTR3 0,0246 -1,3384
- RAB6C
- 0,0005 -1,6154 75 MAP4 0,0052 -1,5220 130 SLC35B1 0,0253 -0,7793
- ESR1
- 0,0006 -0,4845 76 NFKB1 0,0060 -1,2355 131 COL1A1 0,0256 -0,4945
- MRE11A
- 0,0006 -1,2537 77 SEC61A1 0,0060 -1,4777 132 FOXA1 0,0262 -0,4554
- APOE
- 0,0006 -1,0602 78 MAD1L1 0,0060 -1,1168 133 DUSP1 0,0264 -0,4205
- BAK1
- 0,0006 -1,4288 79 PRKCH 0,0073 -0,8259 134 CXCR4 0,0265 -0,6550
- UFM1
- 0,0006 -1,4110 80 RXRA 0,0074 -0,9693 135 IL2RA 0,0268 -0,9731
- AKT2
- 0,0007 -1,6213 81 PLAU 0,0074 -0,7987 136 GGPS1 0,0268 -0,7915
- SIRT1
- 0,0007 -1,1651 82 CD63 0,0074 -1,3830 137 KNS2 0,0281 -0,8758
- BCL2L13
- 0,0008 -1,5059 83 CD14 0,0075 -0,9409 138 RB1 0,0289 -0,9291
- ACTR2
- 0,0008 -1,9690 84 RHOC 0,0077 -1,0341 139 BCL2L1 0,0289 -0,9123
- LIMK2
- 0,0009 -1,6937 85 STAT1 0,0093 -0,7663 140 XIST 0,0294 -0,6529
- HDAC6
- 0,0010 -1,5715 86 NPC2 0,0094 -1,2302 141 BIRC3 0,0294 -0,4739
- RPN2
- 0,0010 -1,5839 87 NME6 0,0095 -1,2091 142 BID 0,0303 -0,8691
- PLD3
- 0,0010 -1,5460 88 PDGFRB 0,0096 -0,7932 143 BCL2 0,0303 -0,5525
- CHGA
- 0,0011 -0,8275 89 MGMT 0,0098 -1,0325 144 STAT3 0,0311 -0,9289
- RHOA
- 0,0011 -1,6934 90 GBP1 0,0098 -0,5896 145 PECAM1 0,0319 -0,6803
- MAPK14
- 0,0014 -1,6611 91 ERCC1 0,0105 -1,2240 146 DIABLO 0,0328 -0,9572
- ECGF1
- 0,0014 -0,8835 92 RCC1 0,0107 -1,0453 147 CYBA 0,0333 -0,6642
- MAPRE1
- 0,0016 -1,3329 93 FUS 0,0117 -1,2869 148 TBCE 0,0336 -0,7411
- HSPA1B
- 0,0017 -0,8048 94 TUBA3 0,0117 -0,8905 149 CYP1B1 0,0337 -0,6013
- GATA3
- 0,0017 -0,6153 95 CHEK2 0,0120 -1,0057 150 APEX1 0,0357 -1,0916
- PPP2CA
- 0,0017 -1,6176 96 APOC1 0,0123 -0,6422 151 TBCD 0,0383 -0,5893
- 42
- ABCD1 0,0018 -1,1669 97 ABCC10 0,0124 -0,9400 152 HRAS 0,0390 -0,8411
- 43
- MAD2L1BP 0,0018 -1,1725 98 SRC 0,0128 -1,1170 153 TNFRSF10B 0,0394 -0,7293
- 44
- VHL 0,0022 -1,1855 99 TUBB 0,0136 -0,9398 154 ELP3 0,0398 -0,9560
- 45
- GCLC 0,0023 -1,1240 100 FLAD1 0,0139 -1,0396 155 PIK3C2A 0,0408 -0,9158
- 46
- ACTB 0,0023 -1,8754 101 MAD2L2 0,0141 -1,0834 156 HSPA5 0,0417 -1,5232
- 47
- BCL2L11 0,0024 -1,5415 102 LAPTM4B 0,0149 -0,5932 157 VEGFC 0,0427 -0,7309
- 48
- PRDX1 0,0025 -1,3943 103 REG1A 0,0150 -5,1214 158 CRABP1 0,0440 0,2492
- 49
- LILRB1 0,0025 -0,8462 104 PRKCD 0,0152 -1,0120 159 MMP11 0,0456 -0,3894
- 50
- GNS 0,0025 -1,3307 105 CST7 0,0157 -0,5499 160 SGK 0,0456 -0,6740
- 51
- CHFR 0,0026 -1,3292 106 IGFBP2 0,0161 -0,5019 161 CTSD 0,0463 -0,7166
- 52
- CD68 0,0026 -1,1941 107 FYN 0,0162 -0,7670 162 BAD 0,0479 -0,6436
- 53
- LIMK1 0,0026 -1,5655 108 KDR 0,0168 -0,8204 163 PTPN21 0,0484 -0,5636
- 54
- GADD45B 0,0027 -1,0162 109 STMN1 0,0169 -0,6791 164 HSPA9B 0,0487 -0,9657
- 55
- VEGFB 0,0027 -1,1252 110 ZWILCH 0,0170 -0,8897 165 PMS1 0,0498 -0,9283
- Tabla 4
- Gen
- Valor de p Coeficiente estimado Gen Valor de p Coeficiente estimado Gen Valor de p Coeficiente estimado
- 1
- CD247 0,0101 -0,6642 4 ACTG2 0,0280 -0,2775 7 CHEK2 0,0438 -0,9595
- 2
- TYMS 0,0225 -0,5949 5 CCND1 0,0355 0,4802 8 STMN1 0,0441 -0,5369
- 3
- IGF1R 0,0270 -0,5243 6 CAPZA1 0,0401 -1,1408 9 ZWILCH 0,0476 -0,8264
- Tabla 5
- Símbolo oficial
- Nombre Entrez Papel
- CHUK
- Cinasa ubicua de hélice-bucle-hélice conservada 1147 Activa
- BCL3
- LLC/linfoma 3 de células B 602 Coactivador transcripcional
- FADD
- Dominio de muerte asociado a Fas (TNFRSF6) 8772 Estimula ruta
- IKBKB
- Inhibidor del potenciador del gen del polipéptido ligero kappa en células B, cinasa beta 3551 Activa; desencadena la degradación de NFKBIA, NFKBIB
- IKBKG
- Inhibidor del potenciador del gen del polipéptido ligero kappa en células B, cinasa gamma 8517 Activa; desencadena la degradación de NFKBIA, NFKBIB
- IL1A
- Interleucina 1, alfa 3552 Estimula ruta
- IL1R1
- Receptor de interleucina 1, tipo I 3554 Estimula ruta
- IRAK1
- Cinasa 1 asociada a receptor de interleucina-1 3654 Estimula ruta
- NFKB1
- Factor nuclear del potenciador del gen del polipéptido ligero kappa en células B 1 (p105) 4790 Subunidad núcleo
- NFKB2
- Factor nuclear del potenciador del gen del polipéptido ligero kappa en células B 2 (p49/p100) 4791 Subunidad núcleo
- NFKBIA
- Factor nuclear del potenciador del gen del polipéptido ligero kappa en inhibidor de células B, alfa 4792 Inhibe
- NFKBIB
- Factor nuclear del potenciador del gen del polipéptido ligero kappa en inhibidor de células B, beta 4793 Inhibe
- NFKBIE
- Factor nuclear del potenciador del gen del polipéptido ligero kappa en inhibidor de células B, epsilon 4794 Inhibe
- REL
- Homólogo de oncogén de reticuloendoteliosis viral v-rel (aviar) 5966 Coactivador transcripcional
- RELA
- Homólogo A de oncogén de reticuloendoteliosis viral v-rel, factor nuclear del potenciador del gen del polipéptido ligero kappa en células B 3, p65 (aviar) 5970 Coactivador transcripcional
- RELB
- Homólogo B de oncogén de reticuloendoteliosis viral v-rel, factor nuclear del potenciador del gen del polipéptido ligero kappa en células B 3 (aviar) 5971 Coactivador transcripcional
- RHOC
- Familia génica homóloga de ras, miembro C 389 Induce activación de ruta
- TNFAIP3
- Factor de necrosis tumoral, proteína 3 inducida alfa 7128 Activa
- TNFRSF1A
- Superfamilia del receptor de factor de necrosis tumoral, miembro 1A 7132 Activa
- TNFRSF18
- Dominio de muerte asociado a TNFRSF1A 7133 Activa
- TRAF6
- Factor 6 asociado a receptor de TNF receptor 7189 Activa CHUK
LISTADO DE SECUENCIAS
<110> Baker, Joffre B. Shak, Steve Yoshizawa, Carl Sparano, Joseph Gray, Robert
<120> PRUEBAS PARA PREDECIR LA RECEPTIVIDAD DE PACIENTES CON CANCER A OPCIONES DE TRATAMIENTO CON QUIMIOTERAPIA
<130> KE/N29447
<140> US 12/464,797
<141> 2009-05-12
<150> US 61/052,573
<151> 2008-05-12
<150> US 61/057,182
<151> 2008-05-29
<160> 1496
<170> FastSEQ para Windows Versión 4.0
<210> 1
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 1 ttacccgtgg gaactgtctc 20
<210> 2
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 2 gaccagtaaa tgggtcagag ga 22
<210> 3
<211> 25
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 3 tcctctcacc aggacaacaa ccaca 25
<210> 4
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 4 aaacaccact ggagcattga 20
<210> 5
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 5 caagcctgga acctatagcc 20
<210> 6
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 6 ctcgccaatg atgctgctca agtt 24
<210> 7
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 7 agacagtcgc cttggtcg 18
<210> 8
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 8 aacctctgca gaagctggac 20
<210> 9
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 9 ccgtactctt cccactgcca ttga 24
<210> 10
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 10 accagtgcca caatgcag 18
<210> 11
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 11 atagcgctga ccactgcc 18
- <210> 12 <211> 24 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 12 ccatgagctg tagccgaatg tcca
- 24
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- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 13 aagccacagc ctccattg
- 18
- <210> 14 <211> 19 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 14 ggaaggcttc acggattgt
- 19
- <210> 15 <211> 24 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 15 tggagacaga caccctgatc cagc
- 24
- <210> 16 <211> 20 <212> ADN <213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 16 tgcagactgt accatgctga 20
<210> 17
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 17 ggccagcacc ataatcctat 20
<210> 18
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 18 ctgcacacgg ttctaggctc cg 22
<210> 19
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 19 tctgtggccc acctctactc 20
<210> 20
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 20 gggtgtagga agtcacagcc 20
<210> 21
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 21 aacctgacca agccactcct ggac 24
<210> 22
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 22 atgtacgtcg ccattcaagc t 21
<210> 23
<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 23 acgccatcac ctgaatcca 19
<210> 24
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 24 ctggccgcac gacaggcatc 20
<210> 25
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 26 atccgctaga actgcaccac 20
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 27 cccgcagaaa gcacatggta ttcc 24
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 28 caactgctga gagaccgaga 20
<210> 29
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 29 cgctccttta ctgccttagc 20
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<211> 26
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 27
<212> ADN
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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<212> ADN
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<212> ADN
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<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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<210> 41
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 42
<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 43
<211> 19
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<213> Secuencia artificial
24
25
24
23
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 44
<211> 19
<212> ADN
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 46 ggacagcagg aatgtgtttc 20
<210> 47
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 50 aggtctccac acagcacaag 20
<210> 51
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 51 ctttcgggaa gccaggccct t 21
<210> 52
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 52 ggaaacacac tggaggacaa g
<210> 53
<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 53 cgcatcttgg cagaaagtt 19
<210> 54
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 54 tcatcagccg catcaaacag agtg
<210> 55
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 56
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 56 ggaatacacg agggcatagt tc
21
24
22
<210> 57
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<212> ADN
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<223> Oligonucleótido sintético
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<220>
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<220>
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<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<212> ADN
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<220>
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<213> Secuencia artificial
24
21
22
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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21
23
23
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
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<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 85
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 85 ccgccgtgga cacagact 18
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<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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<220>
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<211> 25
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 92
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 94 aattaccaag cagccgaaga 20
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 98 gctctcagac tgccaggaa 19
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 100 cttttgtgga actctatggg aaca 24
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<211> 19
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<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<212> ADN
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<220>
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
26
24
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 106 ggactgtgag gtcaacaacg 20
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 110
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 111 cttcgcctcc agatggctcc c 21
<210> 112
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 112 tcagggggct agaaatctgt 20
<210> 113
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 113 ccattccagt tgatctgtgg 20
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<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 114 ctatgggccc ttcaccaaca tgc 23
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 115 agttcgtgct ttgcaagatg 20
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 117 cattcttcac tgcttcataa agctctgca 29
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<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 120 tgctgggagc ctacacttgg ccc
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 121 tcaacagaag gctgaaccac taga
<210> 122
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 122 caacagagtt tgccgagaca ct
<210> 123
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 124
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
23
24
22
24
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 125
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 125 gctgattccc aagagtctaa cc 22
<210> 126
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 126 cctcgctttg tttaacagcc cagg 24
<210> 127
<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 130 gtcagcgtgg tagcggtatt 20
<210> 131
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 131 ggaagtcttg gctaaagagg c
<210> 132
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 132 aacaattact gtcactgccg cgga
<210> 133
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
24
21
24
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 133 tcagctgtga gctgcggata 20
<210> 134
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 134 acggtcctag gtttgaggtt aaga 24
<210> 135
<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 135 caggtcccat tgccgggcg 19
<210> 136
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 136 atcctagccc tggtttttgg 20
<210> 137
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 137 ctgccttctc atctgcacaa 20
<210> 138
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 138 tttgctgtca ccagcgtcgc 20
<210> 139
<211> 26
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 139 cactaaggtt tgagacagtt ccagaa
<210> 140
<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 140 gcgaattagc cctctacaac tga
<210> 141
<211> 26
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 141 aacccaagct caagacgcag gacgag
<210> 142
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
26
23
26
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 142 tcgttggaga tcagagtgga 20
<210> 143
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 143 ttaagcacgc caaccacc 18
<210> 144
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 144 tcaccatcac accacctaca gccc 24
<210> 145
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 145 gtggctcaac attgtgttcc 20
<210> 146
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 146 caatggcctc cattttacag 20
- <210> 147 <211> 24 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 147 atttcagctg atcagtgggc ctcc
- 24
- <210> 148 <211> 20 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 148 ttcaggttgt tgcaggagac
- 20
- <210> 149 <211> 20 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 149 catcttcttg ggcacacaat
- 20
- <210> 150 <211> 27 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 150 tgtctccatt attgatcggt tcatgca
- 27
- <210> 151 <211> 21 <212> ADN <213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 151 gcatgttcgt ggcctctaag a 21
<210> 152
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 152 cggtgtagat gcacagcttc tc 22
<210> 153
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 154 atgctgtggc tccttcctaa ct 22
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 156 taccaagcaa cctacatgtc aagaaagccc
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<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<223> Oligonucleótido sintético
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<223> Oligonucleótido sintético
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<223> Oligonucleótido sintético
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<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 182 gttggtgatg ttccgaagca 20
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial
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<213> Secuencia artificial
<220>
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<220>
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<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 25
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 208
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 209
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 210
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 211
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 212
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 213
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 214
<211> 26
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 215
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 216
<211> 26
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 216 ccagcccaca tgtcctgatc atatgc 26
<210> 217
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 218
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 218 cagtccacag cacggttata cc 22
- <210> 219 <211> 29 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 219 agtcccaaca gaaacaagaa cttcaggcg
- 29
- <210> 220 <211> 24 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 220 ggatatttcc gtggctctta ttca
- 24
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- <220> <223> Oligonucleótido sintético
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- 25
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- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 222 tctccatcaa atcctgtaaa ctccagagca
- 30
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- <220> <223> Oligonucleótido sintético
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- 18
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- <220> <223> Oligonucleótido sintético
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- 19
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- <220> <223> Oligonucleótido sintético
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- 24
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- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 226 ccccaggata cctaccacta cct
- 23
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- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 227 tgcgggactt gggaaaga
- 18
<210> 228
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 229
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 229 gacatttcca gtcctgcagt ca 22
<210> 230
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 230 ctccgatcgc acacatttgt 20
<210> 231
<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 231 tgcctctctg ccccaccctt tgt 23
<210> 232
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 232 tccctccact cggaaggact a 21
<210> 233
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 233 cggttgttgc tgatctgtct ca 22
<210> 234
<211> 27
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 234 tctgacactg tccaacttga ccctctt 27
<210> 235
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 235 tccaccctcc tggctttg 18
<210> 236
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 236 tcactcccac gttcaccttg t 21
<210> 237
<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 237 tcctttcgtc ttcgccatgc tgg 23
<210> 238
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 238 gtggccatcc agctgacc 18
<210> 239
<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 239 cagtggtagg tgatgttctg gga 23
<210> 240
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 240 tcctgcgcct gatgtccacc g 21
<210> 241
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 241 cagccaagaa ctggtatagg agct 24
<210> 242
<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 242 aaactggctg ccagcattg 19
<210> 243
<211> 30
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 243 tctcctagcc agacgtgttt cttgtccttg 30
<210> 244
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 244 gagagcaagc gagacattct g 21
<210> 245
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 245 aacagggaac tggcccac 18
<210> 246
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 246 cctctttgac ggctcagcca atct
<210> 247
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 247 cgacagttgc gatgaaagtt ctaa
<210> 248
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 248 ggctgctaga gaccatggac at
<210> 249
<211> 27
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 249 cctcctcctg ttgctgccac taatgct
<210> 250
<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
24
24
22
27
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 250 tctgcagagt tggaagcact cta 23
<210> 251
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 251 gccgaggctt ttctaccaga a 21
<210> 252
<211> 28
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 253
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial
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<212> ADN
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<212> ADN
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<213> Secuencia artificial
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<213> Secuencia artificial
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<213> Secuencia artificial
<220>
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 278
<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 29
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<213> Secuencia artificial
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 25
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 291 ctcatgccac cactgccaac acctc 25
<210> 292
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 293
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 30
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 296
<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 296 gcaaacctca tgccaatgc 19
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<211> 26
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 297 cacacccttt ggaagtggac ccagaa 26
<210> 298
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 299
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 299
ggagatttcg ctgaagagta acca 24
- <210> 300 <211> 20 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 300 tgccgcttcc tctttgcggg
- 20
- <210> 301 <211> 19 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 301 cacaatggcg gctctgaag
- 19
- <210> 302 <211> 26 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 302 acacaaacac tgtctgtacc tgaaga
- 26
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- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 303 aagttacgct gcgcgacagc caa
- 23
- <210> 304 <211> 20 <212> ADN <213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
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<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 25
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 320
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 322
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 323
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 28
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 325
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 326 attgggacag cttggatca 19
22
28
<210> 327
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 331
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 332
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 332 tgacgccagc ttcaatgatg 20
<210> 333
<211> 25
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 333 tgaccctctc cctctctgga tggca 25
<210> 334
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 334 ctcggatcct agccctcg 18
<210> 335
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 336
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 336 cctccatgga ctcgagtgta ccga 24
<210> 337
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 338
<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 339
<211> 30
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 339 atctgtatgc ggaacctcaa aagagtccct 30
<210> 340
<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 340 cggttatgtc atgccagata cac
<210> 341
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 342
<211> 25
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 342 cctcaaaggt actccctcct cccgg
<210> 343
<211> 25
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 343 tggctcttaa tcagtttcgt tacct
<210> 344
<211> 25
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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23
24
25
25
25
<210> 345
<211> 30
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 345 tgtcccacga ataatgcgta aattctccag 30
<210> 346
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 346 gtccaggtgg atgtgaaaga 20
<210> 347
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 347 cggccaggat acacatctta 20
<210> 348
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
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<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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- 28
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- 19
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- 19
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<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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26
25
29
<220>
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24
25
26
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<211> 29
<212> ADN
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
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<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 23
<212> ADN
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<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 26
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<212> ADN
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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23
26
24
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<220>
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<220>
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<211> 21
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<220>
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<210> 425
<211> 20
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<213> Secuencia artificial
<220>
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 428
<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 25
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 430
<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
24
23
25
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 431
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 432
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 432 aggccccatg ctgacgtccc tc 22
<210> 433
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 433 ggtgaaggtt gtctcttccg 20
<210> 434
<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 435 aagagccctg tcttcagaag gccc
- 24
- <210> 436 <211> 20 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 436 tacccttcca tgtgctggat
- 20
- <210> 437 <211> 18 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 437 gctgaagagg cccaggtt
- 18
- <210> 438 <211> 24 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 438 cgggactccc tggtcagcta catc
- 24
- <210> 439 <211> 18 <212> ADN <213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 440 aaagttccag gcaacatcgt 20
<210> 441
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 441 ctcatcacct ggtctccggt gtgt 24
<210> 442
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 442 ccatctgcat ccatcttgtt 20
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<210> 445
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 445 gacaaggacg gcagcaag 18
<210> 446
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 446 ttgtggcctg tctggacc 18
<210> 447
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 447 ccaggagttg ccaccactgt tgtc 24
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 448 gtgatcccaa gcccacaata 20
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<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 451 ggcccagctt gaatttttca 20
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 452 aagctatgag gaaaagaagt acacgat 27
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 453 tcagccactg gcttctgtca taatcaggag
<210> 454
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial
30
23
26
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 464 cctctcgcaa gtgctccat 19
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
24
24
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 28
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 467 tgaggttggt tactgttggt atcatata
<210> 468
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
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<220>
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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24
28
24
24
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 473 gcacgtctcc ccatcaat 18
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 475 ctgctgcgac agtccacta 19
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<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 476 caggttcgct ctgggaag 18
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 30
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
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<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 490 ccgactggag gagcataaa 19
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<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
24
24
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 494 agcgcagttt cataaagcaa 20
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<211> 27
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 495 tgaccagatc cttcacagac ttgtcgt 27
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 26
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 499
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 501
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 21
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<213> Secuencia artificial
26
24
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
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- 21
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- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 503 tttccggtaa tagtctgtct catagatatc
- 30
- <210> 504 <211> 28 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 504 cgcgtcatac caaaatctcc gattttga
- 28
- <210> 505 <211> 19 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 505 gtggacagca ccatgaaca
- 19
- <210> 506 <211> 20 <212> ADN <213> Secuencia artificial
- <220> <223> Oligonucleótido sintético
- <400> 506 ccttcatacc cgacttgagg
- 20
<210> 507
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 17
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 510
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 511 tggacaagta cgggatgaag ct 22
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<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 514 gcggtgattc ggaaattcg 19
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<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 26
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 518
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 518 atcaggaagg ctgccaagag 20
<210> 519
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 519 tgacttccaa gctggccgtg gc 22
<210> 520
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 520 tctgcgtggt tcctttctca 20
<210> 521
<211> 25
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 521 ttgaaggatg tttattaggc aacgt
<210> 522
<211> 26
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 522 cgcttctgac tgctgattct cccgtt
<210> 523
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 523 cctgaacctt ccaaagatgg 20
<210> 524
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 524 accaggcaag tctcctcatt 20
25
26
<210> 525
<211> 27
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 525 ccagattgga agcatccatc tttttca
<210> 526
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 526 ccgctccgtc actgatgtct 20
<210> 527
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 527 gcaaggtcag ggcaaagagt a
<210> 528
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 528 cctgctgaac ctagccttgg ccga
<210> 529
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
27
21
24
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 529 ctcaggattt tctcgcatcc 20
<210> 530
<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 530 aggagcaggt ggagactgg 19
<210> 531
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 531 atgtgctccc agtgctaggt gcct 24
<210> 532
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 532 agccatcact ctcagtgcag 20
<210> 533
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 533 actgcagagt cagggtctcc 20
<210> 534
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 534 caggtcctat cgtggcccct ga
<210> 535
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 535 gccaggatac tggagtccat c
<210> 536
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 536 cttgaccctt ggggtcct 18
<210> 537
<211> 23
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 537 tgagctccct gatggctaca ccc
<210> 538
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
22
21
23
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 538 ggatggagtt cgcctcct 18
<210> 539
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 539 cgctccatgg acttgatctt 20
<210> 540
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 540 cgtgatcaca gacctgaccc agct 24
<210> 541
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 541 ccacagctca ccttctgtca 20
<210> 542
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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28
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- 19
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<212> ADN
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<220>
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<220>
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- 24
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- <220> <223> Oligonucleótido sintético
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- 18
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- 19
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- 23
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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21
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24
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25
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26
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 838 cgaagccctt acaagtttcc 20
<210> 839
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 839 ggactcttca ggggtgaaat 20
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 840 cccttacgga ttcctggagg gaac 24
<210> 841
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<223> Oligonucleótido sintético
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21
24
22
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<212> ADN
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<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial <220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 22
<212> ADN
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24
23
25
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<223> Oligonucleótido sintético
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<223> Oligonucleótido sintético
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24
25
26
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<213> Secuencia artificial
24
21
23
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<213> Secuencia artificial
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24
24
<220>
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<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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<220>
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<212> ADN
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
24
24
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 920
<211> 22
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 920 aacctaggac caggtaacca ca 22
<210> 921
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 922
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 922 gcgcagaggc cagttaaa 18
<210> 923
<211> 18
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 925
<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
24
24
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 26
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 29
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 928
<211> 21
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 929
<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<210> 930
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 930 tactgctgtc acacccgtca ccac
<210> 931
<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 931 acccaccatg gatgtcttc 19
<210> 932
<211> 19
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 932 cctgcttggt cttttccac 19
<210> 933
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 933 aagaagggct tctccatcgc caag
<210> 934
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
24
24
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 934 tgaagagagg catgttggag 20
<210> 935
<211> 20
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
<400> 935 aatagacaca tcggccacac 20
<210> 936
<211> 24
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
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<223> Oligonucleótido sintético
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24
24
24
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23
24
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<223> Oligonucleótido sintético
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23
26
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<223> Oligonucleótido sintético
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<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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- 27
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<223> Oligonucleótido sintético
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21
25
24
26
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- 27
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24
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<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<211> 67
<212> ADN
<213> Secuencia artificial
<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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<212> ADN
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<220>
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<212> ADN
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<220>
<223> Oligonucleótido sintético
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Claims (13)
- REIVINDICACIONES1. Método de predicción de si un paciente con cáncer de mama presentará una respuesta beneficiosa a la quimioterapia, que comprende:medir un nivel de expresión de DDR1, o su producto de expresión, en una muestra de tumor obtenida del paciente;usar el nivel de expresión para determinar una probabilidad de una respuesta beneficiosa a un tratamiento que incluye un taxano, en el que la expresión de DDR1 se correlaciona positivamente con un aumento de la probabilidad de una respuesta beneficiosa a un tratamiento que incluye un taxano, ygenerar un informe que incluye información basada en la probabilidad de una respuesta beneficiosa a una quimioterapia que incluye un taxano.
-
- 2.
- Método según la reivindicación 1, comprendiendo el método además usar el nivel de expresión para determinar una probabilidad de una respuesta beneficiosa a un tratamiento que incluye una ciclofosfamida; en el que la expresión de DDR1 se correlaciona negativamente con un aumento de la probabilidad de una respuesta beneficiosa a un tratamiento que incluye una ciclofosfamida, y en el que el informe incluye información basada en la probabilidad de una respuesta beneficiosa a una quimioterapia que incluye una ciclofosfamida.
-
- 3.
- Método según la reivindicación 1 ó 2, en el que el cáncer de mama es positivo para receptores hormonales.
-
- 4.
- Método según la reivindicación 1, en el que la quimioterapia incluye una antraciclina.
-
- 5.
- Método según la reivindicación 4, en el que la antraciclina es doxorubicina.
-
- 6.
- Método según la reivindicación 1, en el que el taxano es docetaxel.
-
- 7.
- Método según cualquier reivindicación anterior, en el que dicha medición es mediante reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa (qPCR).
-
- 8.
- Método según cualquier reivindicación anterior, en el que dicha medición es mediante detección de una secuencia a base de intrones de un transcrito de ARN del gen, cuya expresión se correlaciona con la expresión de una secuencia de exones correspondiente.
-
- 9.
- Método según cualquier reivindicación anterior, en el que la muestra de tumor es una muestra de tumor fijada con formalina e incrustada en parafina (FPE).
-
- 10.
- Método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 8, en el que la muestra de tumor es una muestra de tumor congelada.
-
- 11.
- Método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 8, en el que la muestra de tumor es una muestra de tejido recién obtenida.
-
- 12.
- Método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 6, en el que dicha medición es mediante microalineamiento.
-
- 13.
- Método según cualquiera de las reivindicaciones 1 a 6, en el que dicha medición es mediante secuenciación de ácidos nucleicos.
413
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