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TW202332778A - 用於評估乳癌亞型中同源重組缺陷之方法及材料 - Google Patents

用於評估乳癌亞型中同源重組缺陷之方法及材料 Download PDF

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TW202332778A TW111146715A TW111146715A TW202332778A TW 202332778 A TW202332778 A TW 202332778A TW 111146715 A TW111146715 A TW 111146715A TW 111146715 A TW111146715 A TW 111146715A TW 202332778 A TW202332778 A TW 202332778A
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Abstract

本文提供涉及評估樣本(例如癌細胞)中同源重組缺陷(HRD)或HRD標籤(signature)之存在的方法及材料。舉例而言，提供用於確定細胞(例如癌細胞)是否含有HRD標籤之方法及材料。亦提供用於鑑別具有同源定向修復(HDR)缺失之細胞(例如癌細胞)的材料及方法，以及用於鑑別可能對特定癌症治療方案起反應之癌症患者的材料及方法。

Description

用於評估乳癌亞型中同源重組缺陷之方法及材料
癌症係嚴重的公共健康問題，僅在2009年，在美國有562,340人死於癌症。 American Cancer Society, Cancer Facts & Figures 2009( 可見於American Cancer Society網站)。癌症治療中的一個主要難題係發現患者自身癌症的相關臨床上有用之特徵，且接著基於此等特徵投與最適合於患者之癌症的治療計劃。儘管在此個人化醫療領域中已取得長足進步，但仍特別需要表徵患者之癌症的較佳分子診斷工具。
本文件係關於涉及基於特定染色體畸變(「CA」)之偵測來評估樣本(例如癌細胞或由其得到之核酸)之同源重組缺陷(HRD)(例如HRD標籤)的方法及材料。舉例而言，本文件提供用於偵測CA區域以確定細胞(例如癌細胞)是否具有HRD(例如展現HRD標籤)之方法及材料。本文件亦提供基於HRD之存在、不存在或嚴重程度來鑑別可能對特定癌症治療方案起反應之癌症患者的材料及方法。在本文件通篇，除非另外指示，否則HRD與同源性依賴性修復(homology-dependent repair，HDR)缺失係以同義使用。
一般而言，本發明之一個態樣的特徵在於一種用於評估癌細胞或由其得到之DNA(例如基因體DNA)中之HRD的方法。在一些實施例中，該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)在樣本或由其得到之DNA中，偵測樣本或由其得到之DNA之至少一對人類染色體(例如除人類X/Y性染色體對外的任何人類染色體對)中的CA區域(如本文所定義)；且(b)確定該等CA區域之數目、大小(例如長度)及/或特性。在一些實施例中，分析多個染色體對中代表完整基因體之CA區域(例如分析足夠多的染色體以便能預期代表整個基因體中CA區域之數目及大小的CA區域之數目及大小)。
本發明各個態樣涉及使用針對兩種或更多種類型之CA區域的組合分析來評估(例如偵測)樣本中之HRD。可用於此類方法中的三種類型之CA區域包括(1)顯示異型接合性喪失之染色體區域(「LOH區域」，如本文所定義)、(2)顯示端粒-對偶基因不平衡之染色體區域(「TAI區域」，如本文所定義)及(3)顯示大規模轉變之染色體區域(「LST區域」，如本文所定義)。某一大小、染色體位置或特性之CA區域(例如「指示CA區域」，如本文所定義)可特別適用於本文所描述的本發明之各個態樣中。
因此，在一個態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本中某一大小或特性之LOH區域(例如「指示LOH區域」，如本文所定義)之總數目；(2)確定該樣本中某一大小或特性之TAI區域(例如「指示TAI區域」，如本文所定義)之總數目；且(3)至少部分地基於(1)及(2)中進行之確定，評估該樣本中之HRD。在另一態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本中某一大小或特性之LOH區域(例如「指示LOH區域」，如本文所定義)之總數目；(2)確定該樣本中某一大小或特性之LST區域(例如「指示LST區域」，如本文所定義)之總數目；且(3)至少部分地基於(1)及(2)中進行之確定，評估該樣本中之HRD。在另一態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本中某一大小或特性之TAI區域(例如「指示TAI區域」，如本文所定義)之總數目；(2)確定該樣本中某一大小或特性之LST區域(例如「指示LST區域」，如本文所定義)之總數目；且(3)至少部分地基於(1)及(2)中進行之確定，評估該樣本中之HRD。在另一態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本中某一大小或特性之LOH區域(例如「指示LOH區域」，如本文所定義)之總數目；(2)確定該樣本中某一大小或特性之TAI區域(例如「指示TAI區域」，如本文所定義)之總數目；(3)確定該樣本中某一大小或特性之LST區域(例如「指示LST區域」，如本文所定義)之總數目；且(4)至少部分地基於(1)、(2)及(3)中進行之確定，評估(例如偵測)該樣本中之HRD。
在一個態樣中，本發明提供一種診斷患者樣本中HRD之存在或不存在的方法，該方法包含(1)分析(例如測定)一或多個患者樣本以確定(例如偵測)該樣本中某一大小或特性之LOH區域(例如「指示LOH區域」，如本文所定義)之總數目；(2)分析(例如測定)一或多個患者樣本以確定(例如偵測)該樣本中某一大小或特性之TAI區域(例如「指示TAI區域」，如本文所定義)之總數目；且(3)(a)當來自(1)之數目及/或來自(2)之數目超過某一參考值時，診斷患者樣本中存在HRD；或(3)(b)當來自(1)之數目及來自(2)之數目皆未超過某一參考值時，診斷患者樣本中不存在HRD。在另一態樣中，本發明提供一種診斷患者樣本中HRD之存在或不存在的方法，該方法包含(1)分析(例如測定)一或多個患者樣本以確定(例如偵測)該樣本中某一大小或特性之LOH區域(例如「指示LOH區域」，如本文所定義)之總數目；(2)分析(例如測定)一或多個患者樣本以確定(例如偵測)該樣本中某一大小或特性之LST區域(例如「指示LST區域」，如本文所定義)之總數目；且(3)(a)當來自(1)之數目及/或來自(2)之數目超過某一參考值時，診斷患者樣本中存在HRD；或(3)(b)當來自(1)之數目及來自(2)之數目皆未超過某一參考值時，診斷患者樣本中不存在HRD。在另一態樣中，本發明提供一種診斷患者樣本中HRD之存在或不存在的方法，該方法包含(1)分析(例如測定)一或多個患者樣本以確定(例如偵測)該樣本中某一大小或特性之TAI區域(例如「指示TAI區域」，如本文所定義)之總數目；(2)分析(例如測定)一或多個患者樣本以確定(例如偵測)該樣本中某一大小或特性之LST區域(例如「指示LST區域」，如本文所定義)之總數目；且(3)(a)當來自(1)之數目及/或來自(2)之數目超過某一參考值時，診斷患者樣本中存在HRD；或(3)(b)當來自(1)之數目及來自(2)之數目皆未超過某一參考值時，診斷患者樣本中不存在HRD。在另一態樣中，本發明提供一種診斷患者樣本中HRD之存在或不存在的方法，該方法包含(1)分析(例如測定)一或多個患者樣本以確定(例如偵測)該樣本中某一大小或特性之LOH區域(例如「指示LOH區域」，如本文所定義)之總數目；(2)分析(例如測定)一或多個患者樣本以確定(例如偵測)該樣本中某一大小或特性之TAI區域(例如「指示TAI區域」，如本文所定義)之總數目；(3)分析(例如測定)一或多個患者樣本以確定(例如偵測)該樣本中某一大小或特性之LST區域(例如「指示LST區域」，如本文所定義)之總數目；且(3)(a)當來自(1)之數目、來自(2)之數目及/或來自(3)之數目超過某一參考值時，診斷患者樣本中存在HRD；或(3)(b)當來自(1)、(2)或(3)之數目皆未超過某一參考值時，診斷患者樣本中不存在HRD。
本發明之各個態樣涉及使用三種類型CA區域之平均數目(例如算術平均值)評估(例如偵測)樣本中之HRD。可用於此類方法中的三種類型之CA區域包括(1)顯示異型接合性喪失之染色體區域(「LOH區域」，如本文所定義)、(2)顯示端粒-對偶基因不平衡之染色體區域(「TAI區域」，如本文所定義)及(3)顯示大規模轉變之染色體區域(「LST區域」，如本文所定義)。某一大小或特性之CA區域(例如「指示CA區域(Indicator CA Regions)」，如本文所定義)可特別適用於本文所描述的本發明之各個態樣中。因此，在一個態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本中某一大小或特性之LOH區域(例如「指示LOH區域」，如本文所定義)之總數目；(2)確定該樣本中某一大小或特性之TAI區域(例如「指示TAI區域」，如本文所定義)之總數目；(3)確定該樣本中某一大小或特性之LST區域(例如「指示LST區域」，如本文所定義)之總數目；(4)計算(1)、(2)及(3)中進行之確定的平均值(例如算術平均值)；且(5)至少部分地基於(4)中計算的平均值(例如算術平均值)評估該樣本中之HRD。
在一些實施例中，評估(例如偵測)HRD係基於自(例如表示或對應於)所偵測之CA區域得到或計算的分數(「CA區域分數」，如本文所定義)。分數在本文中有更詳細地描述。在一些實施例中，若樣本之CA區域分數超過某一臨限值(例如參考或指標CA區域分數)，則偵測到HRD，且視情況，若該樣本之CA區域分數未超過某一臨限值(例如參考或指標CA區域分數，在一些實施例中，其可對於陽性偵測為相同臨限值)，則未偵測到HRD。熟習此項技術者應易於理解，可在本發明內以相反取向設計分數(例如若CA區域分數低於某一臨限值，則偵測到HRD且若該分數高於某一臨限值，則未偵測到)。
在一些實施例中，CA區域分數係自(例如表示或對應於)以下兩者或多於兩者得到或計算之分數的組合：(1)偵測到的LOH區域(「LOH區域分數」，如本文所定義)、(2)偵測到的TAI區域(「TAI區域分數」，如本文所定義)及/或(3)偵測到的LST區域(「LST區域分數」，如本文所定義)。在一些實施例中，將LOH區域分數及TAI區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = A*(LOH 區域分數 ) + B*(TAI 區域分數 )在一些實施例中，將LOH區域分數及TAI區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = 0.32*(LOH 區域分數 ) + 0.68*(TAI 區域分數 )在一些實施例中，將LOH區域分數及LST區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = A*(LOH 區域分數 ) + B*(LST 區域分數 )在一些實施例中，將TAI區域分數及LST區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = A*(TAI 區域分數 ) + B*(LST 區域分數 )在一些實施例中，將LOH區域分數、TAI區域分數及LST區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = A*(LOH 區域分數 ) + B*(TAI 區域分數 ) + C*(LST 區域分數 )在一些實施例中，將LOH區域分數、TAI區域分數及LST區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = 0.21*(LOH 區域分數 ) + 0.67*(TAI 區域分數 ) + 0.12*(LST 區域分數 )
在一些實施例中，CA區域分數係自(例如表示或對應於)以下之平均值(例如算術平均值)得到或計算之分數的組合：(1)偵測到的LOH區域(「LOH區域分數」，如本文所定義)、(2)偵測到的TAI區域(「TAI區域分數」，如本文所定義)及/或(3)偵測到的LST區域(「LST區域分數」，如本文所定義)，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 =
在另一態樣中，本發明提供一種預測樣本中BRCA1及BRCA2基因之狀態的方法。此類方法與以上所描述之方法類似且不同之處在於，使用CA區域、LOH區域、TAI區域、LST區域或併入此等區域之分數的確定來評估(例如偵測)該樣本中之BRCA1及/或BRCA2缺陷。在另一態樣中，本發明提供一種預測癌症患者對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線及/或PARP抑制劑之癌症治療方案之反應的方法。此類方法與以上所描述之方法類似且不同之處在於，使用CA區域、LOH區域、TAI區域、LST區域或併入此等區域之分數的確定來預測癌症患者會對該癌症治療方案起反應之可能性。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。在另一態樣中，本發明提供一種治療癌症之方法。此類方法與以上所描述之方法類似且不同之處在於，至少部分地基於CA區域、LOH區域、TAI區域、LST區域或併入此等區域之分數的確定來投與(建議、規定等)特定治療方案。在另一態樣中，本發明之特徵在於一或多種選自由DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑組成之群的藥物在製造可用於治療患者之癌症之藥劑中的用途，該患者經鑑別為具有(或鑑別為已具有)確定具有如本文所描述之HRD(例如HRD標籤)的癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於評估樣本中來自HDR路徑之基因內突變之存在的方法。此類方法與以上所描述之方法類似且不同之處在於，使用CA區域、LOH區域、TAI區域、LST區域或併入此等區域之分數的確定來偵測來自HDR路徑之基因內突變之存在(或不存在)。
在另一態樣中，本發明提供一種用於評估患者之方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)確定該患者是否具有(或曾有)含超過個參考數目之CA區域(或例如超過參考CA區域分數之CA區域分數)的癌細胞；且(b)(1)若確定該患者具有(或曾有)含超過參考數目之CA區域(或例如超過參考CA區域分數之CA區域分數)之癌細胞，則將該患者診斷為具有含HRD之癌細胞；或(b)(2)若確定該患者不具有(或尚未具有)含超過參考數目之CA區域的癌細胞(或例如該患者不具有(或尚未具有)CA區域分數超過參考CA區域分數之癌細胞)，則將該患者診斷為不具有含HRD之癌細胞。
在另一態樣中，本發明之特徵在於能夠與人類基因體DNA之複數個多形性區域雜交之複數個寡核苷酸在製造可用於以下之診斷套組中的用途：用於確定獲自癌症患者之樣本中至少一染色體對(或由其得到之DNA)中CA區域之總數目或組合長度；以及用於偵測(a)該樣本中之HRD(例如HRD標籤)或HRD之可能性；(b)該樣本中BRCA1或BRCA2基因之缺陷(或缺陷可能性)；或(c)增加的癌症患者會對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應的可能性。
在另一態樣中，本發明之特徵在於一種用於偵測樣本中之HRD(例如HRD標籤)之系統。該系統包含以下或基本上由以下組成：(a)樣本分析儀，其經組態以產生關於該樣本中至少一對人類染色體(或由其得到之DNA)之基因體DNA的複數個信號；及(b)電腦子系統，其經程式化以基於該複數個信號計算該至少一對人類染色體中CA區域之數目或組合長度。該電腦子系統可經程式化用於比較CA區域之數目或組合長度與參考數目，以偵測(a)該樣本中之HRD(例如HRD標籤)或HRD可能性；(b)該樣本中BRCA1或BRCA2基因之缺陷(或缺陷可能性)；或(c)增加的癌症患者會對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應的可能性。該系統可包含輸出模組，其經組態以顯示(a)、(b)或(c)。該系統可包含輸出模組，其經組態以顯示有關癌症治療方案之使用的建議。
在另一態樣中，本發明提供一種在電腦可讀取媒體中體現之電腦程式產品，該電腦程式產品當在電腦上執行時，提供有關沿除人類X及Y性染色體外之一或多個人類染色體偵測任何CA區域(該等CA區域視情況為指示CA區域)之存在或不存在；及確定該一或多個染色體對中該等CA區域之總數目或組合長度的指令。該電腦程式產品可包括其他指令。
在另一態樣中，本發明提供一種診斷套組。該套組包含以下或基本上由以下組成：能夠與人類基因體DNA(或由其得到之DNA)之複數個多形性區域雜交的至少500個寡核苷酸；及本文所提供之電腦程式產品。該電腦程式產品可在電腦可讀取媒體中體現，該電腦程式產品當在電腦上執行時，提供有關沿除人類X及Y性染色體外之一或多個人類染色體偵測任何CA區域(該等CA區域視情況為指示CA區域)之存在或不存在；及確定該一或多個染色體對中該等CA區域之總數目或組合長度的指令。該電腦程式產品可包括其他指令。
在前述段落中所描述的本發明之態樣中之任一者或多者的一些實施例中，適當時，以下中之任一者或多者可適用。CA區域可在至少二對、五對、十對或21對人類染色體中確定。癌細胞可為卵巢癌、乳癌、肺癌或食道癌細胞。參考值可為6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18或20個或更多。該至少一對人類染色體可不包括人類染色體17。DNA損傷劑可為順鉑(cisplatin)、卡鉑(carboplatin)、奧沙利鉑(oxalaplatin)或吡鉑(picoplatin)，該蒽環黴素可為表柔比星(epirubincin)或小紅莓(doxorubicin)，該拓樸異構酶I抑制劑可為喜樹鹼(campothecin)、拓樸替康(topotecan)或伊立替康(irinotecan)，或該PARP抑制劑可為伊尼帕利(iniparib)、奧拉帕尼(olaparib)或維拉匹利(velapirib)。該患者可為未曾經過治療之患者。
除非另外定義，否則本文中所用之所有技術及科學術語具有與熟習本發明所屬領域之一般技術者通常所理解相同的含義。儘管可使用與本文所描述之方法及材料類似或等效的方法或材料實施本發明，但以下描述適合方法及材料。本文提及之所有公開案、專利申請案、專利及其他參考文獻均以全文引用的方式併入本文中。在有矛盾的情況下，將以本發明(包括定義)為準。另外，該等材料、方法及實例僅為說明性的且並不意欲為限制性的。
本發明之一或多個實施例的詳情闡述於附圖及以下實施方式中。該等材料、方法及實例僅為說明性的，且並不意欲為限制性的。本發明之其他特徵、目標及優點將自實施方式及圖式以及自申請專利範圍而顯而易知。
相關申請案之交叉引用
本申請案依據35 U.S.C. § 119 (e)主張2021年12月8日申請之美國臨時申請案第63/287,374號的權益，該案之內容以全文引用的方式併入本文中。
一般而言，本發明之一個態樣的特徵在於一種用於評估癌細胞或由其得到之DNA(例如基因體DNA)中之HRD的方法。在一些實施例中，該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)在樣本或由其得到之DNA中偵測至少一對人類染色體或由其得到之DNA中的CA區域；且(b)確定該等CA區域之數目、大小(例如長度)及/或特性。
如本文所使用，「染色體畸變」或「CA」意謂細胞染色體DNA之體細胞變化，其分為三個重疊類別中之至少一者：LOH、TAI或LST。人類基因體內之多形性基因座(例如單核苷酸多形現象(SNP))一般在個體生殖系內為異型接合的，此係由於該個體通常接受一個來自生物學父親的拷貝及一個來自生物學母親的拷貝。然而，就體細胞而言，此異型接合性可改變(經由突變)為同型接合性。此自異型接合性向同型接合性之變化稱為異型接合性喪失(LOH)。LOH可由幾種機制引起。舉例而言，在一些情況下，在體細胞中，可缺失一條染色體之基因座。由於在受影響細胞之基因體內僅存在該基因座之一個拷貝(而非兩個拷貝)，故仍存在於另一條染色體(對於男性為另一條非性染色體)上之基因座為LOH基因座。此類型之LOH事件使得拷貝數減少。在其他情況下，體細胞中之一條染色體(例如對於男性為一條非性染色體)之基因座可被來自另一條染色體的該基因座之拷貝置換，由此消除可能存在於經置換之基因座內的任何異型接合性。在此類情況下，仍存在於各染色體上的基因座為LOH基因座，且可被稱為拷貝中性LOH基因座。LOH及其在確定HRD中之用途在國際申請案第PCT/US2011/040953號(以WO/2011/160063)中有詳細描述，該案全部內容以引用的方式併入本文中。
一種涵蓋LOH的較廣泛類別之染色體畸變為對偶基因不平衡。對偶基因不平衡係在體細胞中特定基因座處之相對拷貝數(亦即，拷貝比例)不同於生殖系之相對拷貝數時發生。舉例而言，若生殖系在特定基因座處具有一個對偶基因A拷貝及一個對偶基因B拷貝，且體細胞具有兩個A拷貝及一個B拷貝，則因為體細胞之拷貝比例(2:1)不同於生殖系的拷貝比例(1:1)，所以在該基因座處存在對偶基因不平衡。由於體細胞具有不同於生殖系拷貝比例(1:1)的拷貝比例(1:0或2:0)，故LOH為對偶基因不平衡之實例。但對偶基因不平衡涵蓋較多類型之染色體畸變，例如2:1生殖系拷貝比例與1:1體細胞拷貝比例；1:0生殖系拷貝比例與1:1體細胞拷貝比例；1:1生殖系拷貝比例與2:1體細胞拷貝比例等。有關涵蓋染色體端粒之對偶基因不平衡區域的分析特別適用於本發明。因此，「端粒-對偶基因不平衡區域」或「TAI區域」定義為(a)延伸至次端粒之一且(b)並不穿過中節的具有對偶基因不平衡之區域。TAI及其在確定HRD中之用途在美國專利申請案系列號13/818,425(以US20130281312A1公開)及14/466,208(以US20150038340A1公開)中有詳細描述，各案之全部內容以引用的方式併入本文中。
一類涵蓋LOH及TAI的較廣泛染色體畸變在本文中被稱作大規模轉變(「LST」)。LST係指沿染色體長度之任何體細胞拷貝數轉變(亦即，斷點)，其中其在過濾出短於某一最大長度(例如10、20、30、40、50、60、70、80、90、100、150、200、250、300、350、400萬鹼基或更長)之區域後的至少某一最小長度(例如至少300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900或2000萬鹼基或更長)的兩個區域之間。舉例而言，若在過濾出短於300萬鹼基之區域後，對於例如至少1000萬鹼基，體細胞具有1:1之拷貝數，且接著斷點轉變為例如具有拷貝數2:2之至少1000萬鹼基的區域，則此為LST。定義相同現象之替代性方式係作為LST區域，其為在由斷點(亦即，轉變)界定的至少某一最小長度(例如至少300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900或2000萬鹼基)內的具有穩定拷貝數之基因體區域，其中另一區域之拷貝數改變亦至少為此最小長度。舉例而言，若在過濾出短於300萬鹼基之區域後，體細胞中在一側上經斷點界定的具有拷貝數1:1之至少1000萬鹼基的區域轉變為具有拷貝數2:2之例如至少1000萬鹼基的區域，且在另一側上經斷點界定的具有拷貝數1:1之至少1000萬鹼基的區域轉變為具有拷貝數1:2的例如至少1000萬鹼基之區域，則此為兩個LST。注意，此比對偶基因不平衡更寬泛，由於此類拷貝數改變將不視為對偶基因不平衡(因為拷貝比例1:1及2:2係相同的，亦即，拷貝比例無變化)。LST及其在確定HRD中之用途在美國專利申請案系列號14/402,254(以US20150140122A1公開)中有詳細描述，該案全部內容以引用的方式併入本文中。
對於「近二倍體」及「近四倍體」腫瘤可使用不同的LST分數截止值以分離BRCA1/2完整樣本與缺陷樣本。LST分數有時隨完整及缺陷樣本內之倍數性而增加。作為使用倍數性特異性截止值之替代方案，一些實施例可採用根據倍數性調整的改良之LST分數：LSTm=LST-kP，其中P係倍數性且k係常數。基於以缺陷作為結果且LST及P作為預測子之多變數邏輯回歸分析，k=15.5提供完整樣本與缺陷樣本之間的最佳分離(但熟習此項技術者可設想其他k值)。
染色體畸變可延伸跨過多個基因座以界定染色體畸變區域，在本文中稱為「CA區域」。此類CA區域可為任何長度(例如自小於約1.5 Mb之長度直至等於染色體整個長度之長度)。較大CA區域(「指示CA區域」)之豐度指示細胞中同源依賴性修復(HDR)機制之缺失。對於各類型CA(例如LOH、TAI、LST)，CA區域之界定且因此「指示(Indicator)」區域之構成取決於CA之特定特性。舉例而言，「LOH區域」意謂展現LOH的至少某一最少數目之連續基因座或具有展現LOH之連續基因座的某一最小基因體DNA鏈段。另一方面，「TAI區域」意謂自端粒延伸至其餘染色體中的展現對偶基因不平衡之至少某一最少數目之連續基因座(或自端粒延伸至其餘染色體中且具有展現對偶基因不平衡之連續基因座的某一最小基因體DNA鏈段)。LST已根據至少某一最小大小之基因體DNA區域定義，因此「LST」與「LST區域」在本文件中可互換使用以指藉由斷點界定的具有相同拷貝數之最小數目之連續基因座(或某一最小基因體DNA鏈段)或自該拷貝數向不同拷貝數之轉變。
在一些實施例中，若CA區域之長度為至少300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2500、3000、3500、4000、4500、5000、6000、7000、8000、9000或10000萬鹼基或更長，則該CA區域(無論為LOH區域、TAI區域抑或LST區域)係指示CA區域(無論為指示LOH區域、指示TAI區域抑或指示LST區域)。在一些實施例中，指示LOH區域為長於約150、500、1200、1300、1400、1500、1600、1700萬鹼基或更長(較佳1400、1500、1600萬鹼基或更長，更佳1500萬鹼基或更長)但短於LOH區域所處各別染色體之整個長度的LOH區域。替代地或另外，可確定此等指示LOH區域之總組合長度。在一些實施例中，指示TAI區域為具有如下對偶基因不平衡之TAI區域：(a)延伸至次端粒之一，(b)並不跨過中節且(c)長於150、500、1200、1300、1400、1500、1600、1700萬鹼基或更長(較佳1000、1100、1200萬鹼基或更長，更佳1100萬鹼基或更長)。替代地或另外，可確定此等指示TAI區域之總組合長度。因為LST之概念已涉及具有某一最小大小之區域(此最小大小係基於其區分HRD與HDR完整樣本之能力確定)，所以本文所使用之指示LST區域與LST區域相同。此外，LST區域分數可自顯示如上文所描述之LST之區域的數目或LST斷點之數目得到。在一些實施例中，界定LST斷點的具有穩定拷貝數之區域的最小長度為至少300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900或2000萬鹼基(較佳800、900、1000、1100萬鹼基或更長，更佳1000萬鹼基)，且未經過濾之最大區域小於10、20、30、40、50、60、70、80、90、100、150、200、250、300、350、400萬鹼基或更少(較佳200、250、300、350或400萬鹼基或更少，更佳少於300萬鹼基)。
如本文所使用，若此類樣本具有超過如本文所描述之參考值的指示CA區域(如本文所描述)數目或CA區域分數(如本文所描述)，其中超過此類參考值之數目或分數指示同源重組缺陷，則樣本具有「HRD標籤」。
因此，本發明大體上涉及樣本中指示CA區域之偵測及定量以確定該樣本中之細胞(或得到該樣本中之DNA的細胞)是否具有HRD標籤。通常，此包含將指示CA區域之數目(或由其得到或計算且對應於此數目之測試值或分數)與參考或指標數目(或分數)相比較。
本發明之各個態樣包含使用兩種或更多種類型之CA區域(包括兩種或更多種類型之指示CA區域)之組合分析來評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD。因此，在一個態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本中指示LOH區域之總數目(或組合長度)；(2)確定該樣本中指示TAI區域之總數目(或組合長度)；且(3)至少部分地基於(1)及(2)中進行之確定，確定該樣本中(例如偵測、診斷)HRD之存在或不存在。在另一態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本中指示LOH區域之總數目(或組合長度)；(2)確定該樣本中指示LST區域之總數目(或組合長度)；且(3)至少部分地基於(1)及(2)中進行之確定，確定該樣本中(例如偵測、診斷)HRD之存在或不存在。在另一態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本中指示TAI區域之總數目(或組合長度)；(2)確定該樣本中指示LST區域之總數目(或組合長度)；且(3)至少部分地基於(1)及(2)中進行之確定來確定該樣本中(例如偵測、診斷)HRD之存在或不存在。在另一態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本中指示LOH區域之總數目(或組合長度)；(2)確定該樣本中指示TAI區域之總數目；(3)確定該樣本中指示LST區域之總數目(或組合長度)；且(4)至少部分地基於(1)、(2)及(3)中進行之確定，確定該樣本中(例如偵測、診斷)HRD之存在或不存在。
本發明之各個態樣包含使用三個不同CA區域之平均值的組合分析評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD。因此，在一個態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本中某一大小或特性之LOH區域(例如「指示LOH區域」，如本文所定義)之總數目；(2)確定該樣本中某一大小或特性之TAI區域(例如「指示TAI區域」，如本文所定義)之總數目；(3)確定該樣本中某一大小或特性之LST區域(例如「指示LST區域」，如本文所定義)之總數目；(4)計算(1)、(2)及(3)中進行之確定的平均值(例如算術平均值)；且(5)至少部分地基於(4)中計算的平均值(例如算術平均值)評估該樣本中之HRD。
如本文所使用，「CA區域分數」意謂由(例如表示或對應於)在樣本中偵測到的指示CA區域得到或計算之測試值或分數(例如由在樣本中偵測到的指示CA區域之數目得到或計算之分數或測試值)。類似地，如本文所使用，「LOH區域分數」係CA區域分數之子集且意謂由(例如表示或對應於)樣本中偵測到的指示LOH區域得到或計算之測試值或分數(例如由在樣本中偵測到的指示LOH區域之數目得到或計算之分數或測試值)，且TAI區域分數及LST區域分數亦如此。在一些實施例中，此類分數可僅為在樣本中偵測到的指示CA區域之數目。在一些實施例中，該分數較為複雜，要考慮所偵測之各指示CA區域或指示CA區域之子集的長度因數。
如上文所論述，本發明大體上將涉及兩種或更多種類型之CA區域分數(其可包括該等區域之數目)之組合分析。因此，在一個態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本之LOH區域分數；(2)確定該樣本之TAI區域分數；且(3)(a)至少部分地基於LOH區域分數超過參考值或TAI區域分數超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中之HRD；或視情況，(3)(b)至少部分地基於LOH區域分數未超過參考值且TAI區域分數未超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中HRD之不存在。在另一態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本之LOH區域分數；(2)確定該樣本之LST區域分數；且(3)(a)至少部分地基於LOH區域分數超過參考值或LST區域分數超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中之HRD；或視情況，(3)(b)至少部分地基於LOH區域分數未超過參考值且LST區域分數未超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中HRD之不存在。在另一態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本之TAI區域分數；(2)確定該樣本之LST區域分數；且(3)(a)至少部分地基於TAI區域分數超過參考值或LST區域分數超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中之HRD；或視情況，(3)(b)至少部分地基於TAI區域分數未超過參考值且LST區域分數未超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中HRD之不存在。在另一態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本之LOH區域分數；(2)確定該樣本之TAI區域分數；(3)確定該樣本之LST區域分數；且(4)(a)至少部分地基於LOH區域分數超過參考值、TAI區域分數超過參考值或LST區域分數超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中之HRD；或視情況，(4)(b)至少部分地基於LOH區域分數未超過參考值、TAI區域分數未超過參考值且LST區域分數未超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中HRD之不存在。
在一些實施例中，CA區域分數係自(例如表示或對應於)以下兩者或多於兩者得到或計算之分數的組合：(1)偵測到的LOH區域(「LOH區域分數」，如本文所定義)、(2)偵測到的TAI區域(「TAI區域分數」，如本文所定義)及/或(3)偵測到的LST區域(「LST區域分數」，如本文所定義)。在一些實施例中，將LOH區域分數及TAI區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = A*(LOH 區域分數 ) + B*(TAI 區域分數 )在一些實施例中，將LOH區域分數及TAI區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = 0.32*(LOH 區域分數 ) + 0.68*(TAI 區域分數 )或 CA 區域分數 = 0.34*(LOH 區域分數 ) + 0.66*(TAI 區域分數 )在一些實施例中，將LOH區域分數及LST區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = A*(LOH 區域分數 ) + B*(LST 區域分數 )在一些實施例中，將樣本之LOH區域分數及樣本之LST區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = 0.85*(LOH 區域分數 ) + 0.15*(LST 區域分數 )在一些實施例中，將TAI區域分數及LST區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = A*(TAI 區域分數 ) + B*(LST 區域分數 )在一些實施例中，將LOH區域分數、TAI區域分數及LST區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = A*(LOH 區域分數 ) + B*(TAI 區域分數 ) + C*(LST 區域分數 )在一些實施例中，將LOH區域分數、TAI區域分數及LST區域分數如下組合，由此得到CA區域分數： CA 區域分數 = 0.21*(LOH 區域分數 ) + 0.67*(TAI 區域分數 ) + 0.12*(LST 區域分數 ) 或 CA 區域分數 = [0.24]*(LOH 區域分數 ) + [0.65]*(TAI 區域分數 ) + [0.11]*(LST 區域分數 ) 或 CA 區域分數 = [0.11]*(LOH 區域分數 ) + [0.25]*(TAI 區域分數 ) + [0.12]*(LST 區域分數 )
在一些實施例中，CA區域分數係自(例如表示或對應於)以下之平均值(例如算術平均值)得到或計算之分數的組合：(1)偵測到的LOH區域(「LOH區域分數」，如本文所定義)、(2)偵測到的TAI區域(「TAI區域分數」，如本文所定義)及/或(3)偵測到的LST區域(「LST區域分數」，如本文所定義)，由下式之一計算得到CA區域分數： 在一些實施例中，包括本文中具體說明之一些實施例在內，此等係數(亦即，A、B或C，或其任何組合)中之一或多者為1且在一些實施例中，全部三個係數(亦即，A、B及C)皆為1。因此，在一些實施例中， CA 區域分數 =( LOH 區域分數 )+( TAI 區域分數 )+( LST 區域分數 )，其中LOH區域分數係指示LOH區域之數目(或LOH之總長度)，TAI區域分數係指示TAI區域之數目(或TAI之總長度)，且LST區域分數係指示LST區域之數目(或LST之總長度)。
在一些情況下，公式可不具有所有指定係數(且因此未併入相應變數)。舉例而言，先前剛剛提及之實施例可適用於式(2)，其中式(2)中之A為0.95且式(2)中之B為0.61。由於此等係數及其相應變數未見於式(2)，故C及D將為不適用的(但臨床變數併入式(2)中所發現之臨床分數中)。在一些實施例中，A在0.9與1之間、0.9與0.99之間、0.9與0.95之間、0.85與0.95之間、0.86與0.94之間、0.87與0.93之間、0.88與0.92之間、0.89與0.91之間、0.85與0.9之間、0.8與0.95之間、0.8與0.9之間、0.8與0.85之間、0.75與0.99之間、0.75與0.95之間、0.75與0.9之間、0.75與0.85之間或在0.75與0.8之間。在一些實施例中，B在0.40與1之間、0.45與0.99之間、0.45與0.95之間、0.55與0.8之間、0.55與0.7之間、0.55與0.65之間、0.59與0.63之間或在0.6與0.62之間。在一些實施例中，適當時，C在0.9與1之間、0.9與0.99之間、0.9與0.95之間、0.85與0.95之間、0.86與0.94之間、0.87與0.93之間、0.88與0.92之間、0.89與0.91之間、0.85與0.9之間、0.8與0.95之間、0.8與0.9之間、0.8與0.85之間、0.75與0.99之間、0.75與0.95之間、0.75與0.9之間、0.75與0.85之間或在0.75與0.8之間。在一些實施例中，適用時，D在0.9與1之間、0.9與0.99之間、0.9與0.95之間、0.85與0.95之間、0.86與0.94之間、0.87與0.93之間、0.88與0.92之間、0.89與0.91之間、0.85與0.9之間、0.8與0.95之間、0.8與0.9之間、0.8與0.85之間、0.75與0.99之間、0.75與0.95之間、0.75與0.9之間、0.75與0.85之間或在0.75與0.8之間。
在一些實施例中，A在0.1與0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.2與0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.3與0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.4與0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.5與0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.6與0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.7與0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.8與0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.9與1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在1與1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在1.5與2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在2與2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在2.5與3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在3與3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在3.5與4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在4與4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在4.5與5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在5與6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在6與7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在7與8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在8與9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在9與10、11、12、13、14、15或20之間；或在10與11、12、13、14、15或20之間；或在11與12、13、14、15或20之間；或在12與13、14、15或20之間；或在13與14、15或20之間；或在14與15或20之間；或在15與20之間；B在0.1與0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.2與0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.3與0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.4與0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.5與0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.6與0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.7與0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.8與0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.9與1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在1與1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在1.5與2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在2與2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在2.5與3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在3與3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在3.5與4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在4與4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在4.5與5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在5與6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在6與7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在7與8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在8與9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在9與10、11、12、13、14、15或20之間；或在10與11、12、13、14、15或20之間；或在11與12、13、14、15或20之間；或在12與13、14、15或20之間；或在13與14、15或20之間；或在14與15或20之間；或在15與20之間；適用時，C在0.1與0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.2與0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.3與0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.4與0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.5與0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.6與0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.7與0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.8與0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.9與1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在1與1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在1.5與2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在2與2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在2.5與3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在3與3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在3.5與4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在4與4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在4.5與5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在5與6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在6與7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在7與8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在8與9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在9與10、11、12、13、14、15或20之間；或在10與11、12、13、14、15或20之間；或在11與12、13、14、15或20之間；或在12與13、14、15或20之間；或在13與14、15或20之間；或在14與15或20之間；或在15與20之間；且適用時，D在0.1與0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.2與0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.3與0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.4與0.5、0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.5與0.6、0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.6與0.7、0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.7與0.8、0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.8與0.9、1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在0.9與1、1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在1與1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在1.5與2、2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在2與2.5、3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在2.5與3、3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在3與3.5、4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在3.5與4、4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在4與4.5、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在4.5與5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在5與6、7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在6與7、8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在7與8、9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在8與9、10、11、12、13、14、15或20之間；或在9與10、11、12、13、14、15或20之間；或在10與11、12、13、14、15或20之間；或在11與12、13、14、15或20之間；或在12與13、14、15或20之間；或在13與14、15或20之間；或在14與15或20之間；或在15與20之間。在一些實施例中，A、B及/或C在此等值中之任一者(例如A在0.45與0.54之間等)之捨入範圍內。
因此，在一個態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本之LOH區域分數；(2)確定該樣本之TAI區域分數；且(3)(a)至少部分地基於LOH區域分數及TAI區域分數的組合(例如組合的CA區域分數)超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中之HRD；或視情況，(3)(b)至少部分地基於LOH區域分數及TAI區域分數的組合(例如組合的CA區域分數)未超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中HRD之不存在。在另一態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本之LOH區域分數；(2)確定該樣本之LST區域分數；且(3)(a)至少部分地基於LOH區域分數及LST區域分數之組合(例如組合的CA區域分數)超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中之HRD；或視情況，(3)(b)至少部分地基於LOH區域分數及LST區域分數的組合(例如組合的CA區域分數)未超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中HRD之不存在。在另一態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本之TAI區域分數；(2)確定該樣本之LST區域分數；且(3)(a)至少部分地基於TAI區域分數及LST區域分數的組合(例如組合的CA區域分數)超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中之HRD；或視情況，(3)(b)至少部分地基於TAI區域分數及LST區域分數的組合(例如組合的CA區域分數)未超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中HRD之不存在。在另一態樣中，本發明提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本之LOH區域分數；(2)確定該樣本之TAI區域分數；(3)確定該樣本之LST區域分數；且(4)(a)至少部分地基於LOH區域分數、TAI區域分數及LST區域分數的組合(例如組合的CA區域分數)超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中之HRD；或視情況，(4)(b)至少部分地基於LOH區域分數、TAI區域分數及LST區域分數(例如組合的CA區域分數)未超過參考值，偵測(或診斷)該樣本中HRD之不存在。
因此，本發明之另一態樣提供一種評估(例如偵測、診斷)樣本中之HRD的方法，其包含(1)確定該樣本中某一大小或特性之LOH區域(例如「指示LOH區域」，如本文所定義)之總數目；(2)確定該樣本中某一大小或特性之TAI區域(例如「指示TAI區域」，如本文所定義)之總數目；(3)確定該樣本中某一大小或特性之LST區域(例如「指示LST區域」，如本文所定義)之總數目；(4)計算(1)、(2)及(3)中進行之確定的平均值(例如算術平均值)；且(5)至少部分地基於(4)中計算的平均值(例如算術平均值)評估該樣本中之HRD。
在一些實施例中，上文所論述的CA區域分數之參考值(或指標)(例如指示CA區域之數目)可為5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、18、19、20或更大，較佳地為5，較佳地為8，更佳地為9或10，最佳地為10。指示CA區域之總(例如組合)長度的參考值可為約7500、9000、10500、12000、13000、13500、15000、17500、20000、22500、25000、27500、30000、32500、35000、37500、40000、42500、45000、47500、50000萬鹼基或更長，較佳地為約7500萬鹼基或更長，較佳地為約9000或10500萬鹼基或更長，更佳地為約12000或13000萬鹼基或更長，且更佳地為約13500萬鹼基或更長，且最佳為約15000萬鹼基或更長。在一些實施例中，上文所論述的組合CA區域分數之參考值(例如指示LOH區域、指示TAI區域及/或指示LST區域之組合數目)可為5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、18、19、20、22、24、26、28、30、32、34、36、38、40、42、44、46、48、50或更大，較佳地為5，較佳地為10，較佳地為15，較佳地為20，較佳地為25，較佳地為30，較佳地為35，較佳地為40-44，最佳地≥42。指示LOH區域、指示TAI區域及/或指示LST區域之總(例如組合)長度的參考值可為約7500、9000、10500、12000、13000、13500、15000、17500、20000、22500、25000、27500、30000、32500、35000、37500、40000、42500、45000、47500、50000萬鹼基或更長，較佳地為約7500萬鹼基或更長，較佳地為約9000或10500萬鹼基或更長，更佳地為約12000或13000萬鹼基或更長，且更佳地為約13500萬鹼基或更長，且最佳為約15000萬鹼基或更長。
在一些實施例中，本發明提供一種用於偵測樣本中之HRD標籤的方法。因此，本發明之另一態樣提供一種偵測樣本中之HRD標籤的方法，其包含(1)確定該樣本中某一大小或特性之LOH區域(例如「指示LOH區域」，如本文所定義)之總數目；(2)確定該樣本中某一大小或特性之TAI區域(例如「指示TAI區域」，如本文所定義)之總數目；(3)確定該樣本中某一大小或特性之LST區域(例如「指示LST區域」，如本文所定義)之總數目；(4)組合(1)、(2)及(3)中進行之確定(例如計算或得到組合CA區域分數)；且(5)將該組合CA區域分數大於參考值之樣本表徵為具有HRD標籤。在一些實施例中，該參考值為42。因此，在一些實施例中，當該參考值為42時，將樣本表徵為具有HRD標籤。在一些實施例中，上文所論述的組合CA區域分數之參考值(例如指示LOH區域、指示TAI區域及/或指示LST區域之組合數目)可為5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、18、19、20、22、24、26、28、30、32、34、36、38、40、42、44、46、48、50或更大，較佳地為5，較佳地為10，較佳地為15，較佳地為20，較佳地為25，較佳地為30，較佳地為35，較佳地為40-44，最佳地≥42。
在一些實施例中，若樣本中指示CA區域之數目(或組合長度、CA區域分數或組合CA區域分數)比參考值大至少2倍、3倍、4倍、5倍、6倍、7倍、8倍、9倍或10倍，則認為該數目「大於」參考值，而在一些實施例中，若該數目比該參考值大至少1、2、3、4、5、6、7、8、9或10個標準差，則認為其「較大」。相反，在一些實施例中，若樣本中指示CA區域之數目(或組合長度、CA區域分數或組合CA區域分數)大於參考值不超過2倍、3倍、4倍、5倍、6倍、7倍、8倍、9倍或10倍，則認為其「不大於」參考值，而在一些實施例中，若該數目大於參考值不超過1、2、3、4、5、6、7、8、9或10個標準差，則認為其「不大於」。
在一些實施例中，該參考數目(或長度、值或分數)係由相關參考群體得到。此類參考群體可包括以下患者：(a)患有與所測試患者相同之癌症；(b)患有相同癌症亞型；(c)患有具有類似遺傳或其他臨床或分子特徵之癌症；(d)對特定治療起反應；(e)不對特定治療起反應；(f)明顯健康(例如未患任何癌症或至少未患測試患者之癌症)等。該參考數目(或長度、值或分數)可(a)代表參考群體整體中所發現之數目(或長度、值或分數)；(b)參考群體整體或特定亞群中所發現之數目(或長度、值或分數)的平均值(平均值、中值等)；(c)代表根據(i)其各別數目(或長度、值或分數)或(ii)所發現的其所具有之臨床特徵(例如反應強度、預後(包括癌症特異性死亡之時間)等)排序的參考群體之百分位點、四分位數、五分位數等中所發現之數目(或長度、值或分數)(例如平均值，諸如平均值或中值)；或(d)經選擇而具有較高的偵測HRD以預測針對特定療法(例如鉑、PARP抑制劑等)之反應的敏感度。
在一些實施例中，若樣本之測試值或分數超過參考值或指標，則指示HRD與參考相同，若樣本之測試值或分數未超過參考值或指示，則指示不存在HRD(或功能性HDR)。在一些實施例中，其為不同的。
在另一態樣中，本發明提供一種預測樣本中BRCA1及BRCA2基因之狀態的方法。此類方法與以上所描述之方法類似且不同之處在於，使用CA區域、LOH區域、TAI區域、LST區域或併入此等區域之分數的確定來評估(例如偵測)該樣本中之BRCA1及/或BRCA2缺陷。
在另一態樣中，本發明提供一種預測癌症患者對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線及/或PARP抑制劑之癌症治療方案之反應的方法。此類方法與以上所描述之方法類似且不同之處在於，使用CA區域、LOH區域、TAI區域、LST區域或包括高HRD分數(例如HRD標籤或高組合CA區域分數)在內的併入此等區域之分數的確定來預測癌症患者會對該癌症治療方案起反應之可能性。
在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。在另一態樣中，本發明提供一種治療癌症之方法。此類方法與以上所描述之方法類似且不同之處在於，至少部分地基於CA區域、LOH區域、TAI區域、LST區域或併入此等區域之分數的確定來投與(建議、規定等)特定治療方案。
在另一態樣中，本發明之特徵在於一或多種選自由DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑組成之群的藥物在製造可用於治療患者之癌症之藥劑中的用途，該患者經鑑別為具有(或已具有)如本文所描述的確定具有高HRD(例如HRD標籤)水平之癌細胞。
在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於評估樣本中來自HDR路徑之基因內突變之存在的方法。此類方法與以上所描述之方法類似且不同之處在於，使用CA區域、LOH區域、TAI區域、LST區域或併入此等區域之分數的確定來偵測來自HDR路徑之基因內突變之存在(或不存在)。
在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於評估患者之癌細胞中HRD標籤之存在的方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)偵測癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在；且(b)將該患者鑑別為具有含HRD標籤之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於評估患者之癌細胞中HRD缺失狀態之存在的方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)偵測該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在；且(b)將該患者鑑別為具有含HDR缺失狀態之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於評估患者之癌細胞中具有HRD標籤的方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)偵測癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在；且(b)將該患者鑑別為具有含HRD標籤之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於評估患者之癌細胞中來自HDR路徑之基因內基因突變之存在的方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)偵測該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在；且(b)將該患者鑑別為具有含基因突變之癌細胞。
在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於確定患者是否可能對癌症治療方案起反應的方法，其包含投與放射線或選自由以下組成之群的藥物：DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)偵測該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在；且(b)將該患者鑑別為有可能對該癌症治療方案起反應。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種評估患者之方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)確定該患者包含具有HRD標籤之癌細胞，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在指示該等癌細胞具有HRD標籤；且(b)將該患者診斷為具有含HRD標籤之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種評估患者之方法。該方法包含以下或基本上由以下其組成：(a)確定該患者包含具有HDR缺失狀態之癌細胞，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在指示該等癌細胞具有HDR缺失狀態；且(b)將該患者診斷為具有含HDR缺失狀態之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種評估患者之方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)確定該患者包含具有HDR缺失狀態之癌細胞，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在指示該等癌細胞具有高HDR；且(b)將該患者診斷為具有含HDR缺失狀態之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種評估患者之方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)確定該患者包含在來自HDR路徑之基因內具有基因突變之癌細胞，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在指示該等癌細胞具有基因突變；且(b)將該患者診斷為具有含基因突變之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於評估患者對癌症治療方案起反應之可能性的方法，其包含投與放射線或選自由以下組成之群的藥物：DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)確定該患者包含具有HRD標籤之癌細胞，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在指示該癌細胞癌具有該HRD標籤；且(b)至少部分地基於該HRD標籤之存在，將該患者診斷為有可能對該癌症治療方案起反應。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於評估患者對癌症治療方案起反應之可能性的方法，其包含投與放射線或選自由以下組成之群的藥物：DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)確定該患者包含具有HRD標籤之癌細胞，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在指示該癌細胞癌具有該HRD標籤；且(b)至少部分地基於該HRD標籤之存在，將該患者診斷為有可能對該癌症治療方案起反應。
在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於執行患者之癌細胞之診斷分析的方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)偵測該癌細胞之至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在；且(b)將該患者鑑別或分類為具有含HRD標籤之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於執行患者之癌細胞之診斷分析的方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)偵測該癌細胞之至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在；且(b)將該患者鑑別或分類為具有含HDR缺失狀態之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於執行患者之癌細胞之診斷分析的方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)偵測該癌細胞之至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在；且(b)將該患者鑑別或分類為具有含HDR缺失狀態之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於執行患者之癌細胞之診斷分析的方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)偵測該癌細胞中較長的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在；且(b)將該患者鑑別或分類為具有在來自HDR路徑之基因內具有基因突變的癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於執行患者之癌細胞的診斷分析以確定該癌症患者是否可能對癌症治療方案起反應的方法，其包含投與放射線或選自由以下組成之群的藥物：DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)偵測該癌細胞之至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在；且(b)將該患者鑑別或分類為有可能對該癌症治療方案起反應。
在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於將患者診斷為具有含HRD標籤之癌細胞的方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)確定該患者包含具有HRD標籤之癌細胞，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在指示該等癌細胞具有HRD標籤；且(b)將該患者診斷為具有含HRD標籤之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於將患者診斷為具有含HRD缺失狀態之癌細胞的方法。該方法包含以下或基本上由以下其組成：(a)確定該患者包含具有HDR缺失狀態之癌細胞，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在指示該等癌細胞具有HDR缺失狀態；且(b)將該患者診斷為具有含HDR缺失狀態之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於將患者診斷為具有含HRD缺失狀態之癌細胞的方法。該方法包含以下或基本上由以下其組成：(a)確定該患者包含具有HDR缺失狀態之癌細胞，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在指示該等癌細胞具有HDR缺失狀態；且(b)將該患者診斷為具有含HDR缺失狀態之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於將患者診斷為具有在來自HDR路徑之基因內具有基因突變之癌細胞的方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)確定該患者包含具有基因突變之癌細胞，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在指示該等癌細胞具有基因突變；且(b)將該患者診斷為具有含基因突變之癌細胞。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於將患者診斷為癌症治療方案之候選者的方法，其包含投與放射線或選自由以下組成之群的藥物：DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)確定該患者包含具有HRD標籤之癌細胞，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在指示該癌細胞癌具有該HRD標籤；且(b)至少部分地基於該HRD標籤之存在，將該患者診斷為有可能對該癌症治療方案起反應。在另一態樣中，本文件之特徵在於一種用於將患者診斷為癌症治療方案之候選者的方法，其包含投與放射線或選自由以下組成之群的藥物：DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)確定該患者包含具有高HRD標籤之癌細胞，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目之指示CA區域的存在指示該癌細胞癌具有HRD標籤；且(b)至少部分地基於該HRD標籤之存在，將該患者診斷為有可能對該癌症治療方案起反應。
在另一態樣中，本發明提供一種用於評估患者之方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)確定該患者是否具有(或曾有)含超過個參考數目之指示CA區域(或例如超過參考CA區域分數之CA區域分數)的癌細胞；且(b)(1)若確定該患者具有(或曾有)含超過參考數目之CA區域(或例如超過參考CA區域分數之CA區域分數)之癌細胞，則將該患者診斷為具有含HRD之癌症細胞；或(b)(2)若確定該患者不具有(或尚未具有)含超過參考數目之CA區域的癌細胞(或例如該患者不具有(或尚未具有)CA區域分數超過參考CA區域分數之癌細胞)，則將該患者診斷為不具有含HRD之癌細胞。
在另一態樣中，本發明之特徵在於能夠與人類基因體DNA之複數個多形性區域雜交的複數個寡核苷酸在製造診斷套組中之用途，該診斷套組可用於確定獲自癌症患者之樣本中至少一染色體對(或由其得到之DNA)中CA區域之總數目或組合長度，及用於偵測(a)該樣本中之HRD(各者，例如HRD標籤)、高HRD或HRD可能性；(b)該樣本中BRCA1或BRCA2基因之缺陷(或缺陷可能性)；或(c)增加的該癌症患者會對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應的可能性。
在另一態樣中，本發明之特徵在於一種用於偵測樣本中之HRD(例如HRD標籤)之系統。該系統包含以下或基本上由以下組成：(a)樣本分析儀，其經組態以產生關於該樣本中至少一對人類染色體(或由其得到之DNA)之基因體DNA的複數個信號；及(b)電腦子系統，其經程式化以基於該複數個信號計算該至少一對人類染色體中CA區域之數目或組合長度。該電腦子系統可經程式化以將CA區域之數目或組合長度與參考數目相比較，由此偵測(a)該樣本中之HRD(各者，例如HRD標籤)、高HRD或HRD可能性或HRD可能性；(b)該樣本中BRCA1或BRCA2基因之缺陷(或缺陷可能性)；或(c)增加的癌症患者會對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應的可能性。該系統可包含輸出模組，其經組態以顯示(a)、(b)或(c)。該系統可包含輸出模組，其經組態以顯示有關癌症治療方案之使用的建議。
在另一態樣中，本發明提供一種在電腦可讀取媒體中體現之電腦程式產品，該電腦程式產品當在電腦上執行時，提供有關沿除人類X及Y性染色體外之一或多個人類染色體偵測任何CA區域之存在或不存在(該等CA區域視情況為指示CA區域)；及確定該一或多個染色體對中該等CA區域之總數目或組合長度的指令。該電腦程式產品可包括其他指令。
在另一態樣中，本發明提供一種診斷套組。該套組包含以下或基本上由以下組成：能夠與人類基因體DNA(或由其得到之DNA)之複數個多形性區域雜交的至少500個寡核苷酸；及本文所提供之電腦程式產品。該電腦程式產品可在電腦可讀取媒體中體現，該電腦程式產品當在電腦上執行時，提供有關沿除人類X及Y性染色體外之一或多個人類染色體偵測任何CA區域之存在或不存在(該等CA區域視情況為指示CA區域)；及確定該一或多個染色體對中該等CA區域之總數目或組合長度的指令。該電腦程式產品可包括其他指令。
在前述段落中所描述的本發明之態樣中之任一者或多者的一些實施例中，適當時，以下中之任一者或多者可適用。CA區域可在至少二對、五對、十對或21對人類染色體中確定。癌細胞可為卵巢癌、乳癌、肺癌或食道癌細胞。參考值可為6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18或20個或更多。該至少一對人類染色體可不包括人類染色體17。DNA損傷劑可為順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素可為表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑可為喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑可為伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。該患者可為未曾經過治療之患者。
如本文所描述，若所評估之細胞的基因體含有(a)超過參考值的LOH區域分數、TAI區域分數或LST區域分數中之任一者或(b)超過參考值之組合CA區域分數，則可將樣本(例如癌細胞樣本或含有來源於一或多個癌細胞之DNA的樣本)鑑別為具有「HRD標籤」(或者稱為「HDR缺失標籤」)。相反，若所評估之細胞的基因體含有(a)分別不超過參考之LOH區域分數、TAI區域分數及LST區域分數或(b)不超過參考值之組合CA區域分數，則可將樣本(例如癌細胞樣本或含有來源於一或多個癌細胞之DNA的樣本)鑑別為缺少「HRD標籤」(或者稱為「HDR缺失標籤」)。
鑑別為具有HRD標籤之細胞(例如癌細胞)可分類為具有增加的具有HDR缺失之可能性及/或分類為具有增加的在HDR路徑中具有一或多個基因之缺陷狀態的可能性。舉例而言，鑑別為具有HRD標籤之癌細胞可分類為具有增加的具有HDR缺失狀態之可能性。在一些情況下，鑑別為具有HRD標籤之癌細胞可分類為具有增加的在HDR路徑中具有一或多個基因之缺陷狀態的可能性。如本文所使用，基因之缺陷狀態意謂基因或其產物之序列、結構、表現及/或活性相較於正常的缺陷。實例包括但不限於低或無mRNA或蛋白質表現、有害突變、高甲基化、衰減之活性(例如酶活性、結合至另一生物分子之能力)等。如本文所使用，路徑(例如HDR路徑)之缺失狀態意謂該路徑中至少一個基因(例如BRCA1)之缺陷。高度有害突變之實例包括框移突變、終止密碼子突變及導致RNA剪接改變之突變。HDR路徑中基因之缺陷狀態可引起癌細胞中同源定向修復之缺失或活性降低。HDR路徑中基因之實例包括但不限於表1中所列之基因。 表 1. 選定之 HDR 路徑基因
基因名稱 Entrez 基因符號( 若指定) Entrez 基因Id 基因名稱 Entrez 基因符號( 若指定) Entrez 基因Id
BLM BLM 641 RAD50 RAD50 10111
BRCA1 BRCA1 672 RAD51 RAD51 5888
BRCA2 BRCA2 675 RAD51AP1 RAD51AP1 10635
CtIP RBBP8 5932 RAD51B RAD51L1 5890
DNA聚合酶δ POLD1 5424 RAD51C RAD51C 5889
POLD2 5424 RAD51D RAD51L3 5892
POLD3 10714 RAD54 ATRX 546
POLD4 57804 RAD54B RAD54B 25788
DNA聚合酶 POLH 5429 RMI1 RMI1 80010
DNA2 DNA2 1763 RMI2 C16orf75 116028
EME1 EME1 146956 RPA RPA1 6117
ERCC1 ERCC1 2067 RTEL1 RTEL1 51750
EXO1 EXO1 9156 SLX1  
FANCM FANCM 57697 SLX2  
GEN1 GEN1 348654 SLX4 SLX4 84464
MRE11 MRE11A 4361 TOP2A TOP2A 7153
MUS81 MUS81 80198 XPF ERCC4 2072
NBS1 NBN 4683 XRCC2 XRCC2 7516
PALB2 PALB2 79728 XRCC3 XRCC3 7517
PCNA PCNA 5111   
如本文所描述，鑑別CA基因座(以及CA區域之大小及數目)可包括首先確定在各個基因體基因座(例如SNP基因座、大規模定序中之個別鹼基)處樣本之基因型且其次，確定該等基因座是否展現LOH、TAI或LST中之任一者。可使用任何適當技術確定在細胞基因體內感興趣基因座處之基因型。舉例而言，可使用單核苷酸多形性(SNP)陣列(例如人類全基因體SNP陣列)、感興趣基因座之靶向定序(例如定序SNP基因座及其周圍序列)且甚至是大規模定序(例如全外顯子體、轉錄體或基因體定序)將基因座鑑別為同型接合或異型接合的。通常，可對染色體長度上基因座之同型接合或異型接合性執行分析以確定CA區域之長度。舉例而言，可使用SNP陣列結果評價沿染色體隔開(例如隔開約25 kb至約100 kb)之一段SNP位置以不僅確定沿染色體同型接合性(例如LOH)區域之存在，而且亦確定該區域之長度。可使用由SNP陣列得到之結果生成標繪沿染色體之對偶基因劑量的圖。SNP i之對偶基因劑量d i可由兩個對偶基因(A i及B i)的經調節之信號強度計算：d i=A i/(A i+B i)。此類圖之實例呈現於圖1及圖2中，其顯示新鮮冷凍樣本與FFPE樣本之間以及SNP微陣列與SNP定序分析之間的差異。可用於本發明中的核酸陣列之多種變化形式係此項技術中已知的。此等這列包括用於以下各個實例中之陣列(例如實例3中之Affymetrix 500K GeneChip陣列；實例4中之Affymetrix OncoScan™ FFPE Express 2.0 Services(先前為MIP CN Services))。
在確定樣本中複數個基因座(例如SNP)之基因型後，可使用常用技術鑑別LOH、TAI及LST之基因座及區域(包括以下中所描述者：國際申請案第PCT/US2011/040953號(以WO/2011/160063公開)；國際申請案第PCT/US2011/048427號(以WO/2012/027224公開)；Popova等人, Ploidy and large - scale genomic instability consistently identify basal - like breast carcinomas with BRCA1 / 2 inactivation, CANCER RES. (2012) 72:5454-5462)。在一些實施例中，確定為染色體不平衡還是大規模轉變包括確定此等為體細胞還是生殖系畸變。確定此操作之一種方式係將體細胞基因型與生殖系相比較。舉例而言，可確定生殖系(例如血液)樣本及體細胞(例如腫瘤)樣本中複數個基因座(例如SNP)之基因型。可比較(通常以計算方式)各樣本之基因型以確定生殖系細胞之基因體係異型接合的且體細胞之基因體係同型接合的。此類基因座為LOH基因座且此類基因座之區域係LOH區域。
亦可使用計算技術確定畸變為生殖系的還是體細胞的。當生殖系樣本不可用於分析及比較時，此類技術特別有用。舉例而言，可使用演算法，諸如別處描述之演算法，使用由SNP陣列得到之資訊偵測LOH區域(Nannya等人, Cancer Res. (2005) 65:6071-6079 (2005))。通常，此等演算法未明確地考慮腫瘤樣本污染有良性組織。參見Abkevich等人之國際申請案第PCT/US2011/026098號；Goransson等人, PLoS One(2009)4(6):e6057。此污染通常足夠高而使得LOH區域之偵測具挑戰性。根據本發明的改良的用於鑑別LOH、TAI及LST之分析方法包括體現於如下文所描述之電腦軟體產品中的方法，甚至儘管有污染亦如此。
以下為一個實例。若觀察到的兩個對偶基因A及B之信號的比率為二比一，則存在兩種可能性。第一個可能係在有50%正常細胞污染之樣本中，癌細胞具有含對偶基因B缺失之LOH。第二個可能係在無正常細胞污染之樣本中不存在LOH，但對偶基因A複製。演算法可如本文所描述作為電腦程式實施以基於基因型(例如SNP基因型)資料重構LOH區域。演算法之一個點係先在各基因座(例如SNP)處重構對偶基因特異性拷貝數(ASCN)。ASCN為父本及母本對偶基因之拷貝數。接著，確定LOH區域為一段SNP，其中一個ASCN(父本或母本)為零。該演算法可基於最大化可能性函數且可在概念上類似於先前所描述的設計成重構在各基因座(例如SNP)處之總拷貝數(而非ASCN)的演算法。參見Abkevich等人之國際申請案第PCT/US2011/026098號。可能性函數可在所有基因座之ASCN、良性組織之污染水平、相對於全基因體求平均值之總拷貝數及樣本特異性雜訊位準上最大化。該演算法之輸入資料可包括以下或由以下組成：(1)各基因座之兩個對偶基因的樣本特異性正規化信號強度及(2)基於針對具有已知ASCN型態之大量樣本之分析界定的測定特異性(對不同SNP陣列及基於序列之方法具有特異性)參數集合。
在一些情況下，可對基因型基因座使用核酸定序技術。舉例而言，細胞樣本(例如癌細胞樣本)中之基因體DNA可經提取及片段化。可使用任何適當方法對基因體核酸進行提取及片段化，包括但不限於市售套組，諸如QIAamp TMDNA微型套組(Qiagen TM)、MagNA TM純DNA分離套組(Roche Applied Science TM)及GenElute TM哺乳動物基因體DNA小量製備套組(Sigma-Aldrich TM)。在提取及片段化之後，可進行靶向或非靶向定序以確定在基因座處樣本之基因型。舉例而言，可進行全基因體、全轉錄體或全外顯子體定序以確定在數百萬個或甚至數十億個鹼基對(亦即，鹼基對可為待評價之「基因座」)處的基因型。
在一些情況下，可進行已知多形性基因座(例如SNP及周圍序列)之靶向定序作為微陣列分析之替代。舉例而言，可使用設計用於此目的之套組(例如Agilent SureSelect TM、Illumina TruSeq Capture TM及Nimblegen SeqCap EZ Choice TM)富集含有待分析基因座(例如SNP位置)之片段的基因體DNA。舉例而言，含有待分析基因座之基因體DNA可與生物素化捕捉RNA片段雜交以形成生物素化RNA/基因體DNA複合物。或者，可利用DNA捕捉探針形成生物素化DNA/基因體DNA雜交體。可使用塗有鏈黴抗生物素蛋白之磁性珠粒及磁力將生物素化RNA/基因體DNA複合物與不存在於生物素化RNA/基因體DNA複合物內之基因體DNA片段分離。所獲得的生物素化RNA/基因體DNA複合物可經處理以自磁性珠粒移除所捕捉之RNA，由此留下含有待分析之基因座的完整基因體DNA片段。此等含有待分析之基因座的完整基因體DNA片段可使用例如PCR技術擴增。經擴增之基因體DNA片段可使用高通量定序技術或下一代定序技術，諸如Illumina HiSeq TM、Illumina MiSeq TM、Life Technologies SoLID TM或Ion Torrent TM、或Roche 454 TM定序。
可使用由基因體DNA片段得到的定序結果將基因座鑑別為展現或不展現CA，類似於本文所描述之微陣列分析。在一些情況下，可對染色體長度上基因座之基因型執行分析以確定CA區域之長度。舉例而言，可藉由定序評價沿染色體隔開(例如隔開約25 kb至約100 kb)之一連串SNP位置，且使用定序結果不僅確定CA區域之存在，而且亦確定CA區域之長度。可使用所獲得的定序結果生成標繪沿染色體之對偶基因劑量的圖。SNP i之對偶基因劑量d i可由兩個對偶基因(A i及B i)的經調節之捕捉探針數目計算：d i=A i/(A i+B i)。此類圖之實例呈現於圖1及圖2中。可如本文所描述來確定畸變為生殖系的還是體細胞的。
在一些情況下，可使用選擇程序，使用經組態用於基因型基因座之測定(例如基於SNP陣列之測定及基於定序之測定)選擇待評價之基因座(例如SNP基因座)。舉例而言，可選擇任何人類SNP位置納入基於經組態用於基因型基因座的SNP陣列之測定或基於定序之測定中。在一些情況下，可評價人類基因體存在的50萬、100萬、150萬、200萬、250萬或更多個SNP位置以鑑別以下SNP：(a)不存在於Y染色體上；(b)非粒線體SNP；(c)在高加索人中具有至少約5%的極低對偶基因頻率；(d)在除高加索人外的三個種族(例如中國人、日本人及約魯巴人)中具有至少約1%之極低對偶基因頻率；及/或(e)在四個種族中之任一者中皆未偏離哈迪溫伯格平衡(Hardy Weinberg equilibrium)。在一些情況下，可選擇滿足標準(a)至(e)的超過100,000個、150,000個或200,000個人類SNP。在滿足標準(a)至(e)之人類SNP中，可選擇一組SNP(例如前110,000個SNP)以使得該等SNP在高加索人中具有高度對偶基因頻率，以某種均勻隔開之方式覆蓋人類基因體(例如每約25 kb至約500 kb有至少一個SNP)且在四個種族中之任一者中與另一選定SNP不具有連鎖不平衡。在一些情況下，約40,000、50,000、60,000、70,000、80,000、90,000、100,000、110,000、120,000、130,000個或更多SNP可被選為滿足此等標準中之各者且包括在經組態用於鑑別整個人類基因體內之CA區域的測定中。舉例而言，可選擇在約70,000個與約90,000個之間(例如約80,000個SNP)之SNP用於利用基於SNP陣列之測定的分析，且可選擇在約45,000個與約55,000個之間(例如約54,000個)之SNP用於利用基於定序之測定的分析。
如本文所描述，可評估任何適當類型之樣本。舉例而言，可評估含有癌細胞之樣本以確定癌細胞之基因體含有HRD標籤、缺乏HRD標籤、具有增加數目之指示CA區域還是具有增加的CA區域分數。可如本文所描述評估的含有癌細胞之樣本的實例包括但不限於腫瘤切片檢查樣本(例如乳房腫瘤切片檢查樣本)、福馬林固定且石蠟包埋的含有癌細胞之組織樣本、粗針穿刺切片檢查、細針抽取及含有自腫瘤脫落之癌細胞的樣本(例如血液、尿液或其他體液)。對於福馬林固定且石蠟包埋之組織樣本，可藉由DNA提取，使用針對FFPE組織最佳化之基因體DNA提取套組，包括但不限於以上描述之套組(例如QuickExtract TMFFPE DNA提取套組(Epicentre TM)及QIAamp TMDNA FFPE組織套組(Qiagen TM))製備樣本。
在一些情況下，可對組織樣本執行雷射解剖技術以使待評估之癌細胞樣本內非癌細胞之數目減到最少。在一些情況下，可使用基於抗體之純化方法富集癌細胞及/或耗盡非癌細胞。可用於癌細胞富集之抗體的實例包括但不限於抗EpCAM、抗TROP-2、抗c-Met、抗葉酸結合蛋白、抗N-鈣黏蛋白、抗CD318、抗-抗間質幹細胞抗原、抗Her2、抗MUC1、抗EGFR、抗細胞角蛋白(例如細胞角蛋白7、細胞角蛋白20等)、抗窖蛋白-1、抗PSA、抗CA125及抗表面活性物質蛋白抗體。
可使用本文所描述之方法及材料評估任何類型之癌細胞。舉例而言，可評估乳癌細胞、卵巢癌細胞、肝癌細胞、食道癌細胞、肺癌細胞、頭頸癌細胞、前列腺癌細胞、大腸癌細胞、直腸癌細胞或大腸直腸癌細胞以及胰臟癌細胞以確定癌細胞之基因體含有HRD標籤、缺乏HRD標籤、具有增加數目之指示CA區域還是具有增加之CA區域分數。在一些實施例中，癌細胞為卵巢癌、乳癌、肺癌或食道癌之原發性癌細胞或轉移癌細胞。
當評估癌細胞之基因體中HRD標籤之存在或不存在時，可評估一或多對(例如一對、二對、三對、四對、五對、六對、七對、八對、九對、十對、十一對、十二對、13對、14對、15對、16對、17對、18對、19對、20對、21對、22對或23對)染色體。在一些情況下，使用一或多對(例如一對、二對、三對、四對、五對、六對、七對、八對、九對、十對、十一對、十二對、13對、14對、15對、16對、17對、18對、19對、20對、21對、22對或23對)染色體評估癌細胞之基因體中HRD標籤之存在或不存在。
在一些情況下，自此分析中排除某些染色體可為有幫助的。舉例而言，在女性之情況下，待評估之對可包括X性染色體對；然而，在男性之情況下，可評估一對任何體染色體(亦即，除X及Y性染色體對外的任何對)。作為另一實例，在一些情況下，可自該分析排除染色體編號17對。已確定，某些染色體在某些癌症中攜帶異常高含量之CA，且因此，當如本文所描述分析來自患有此等癌症之患者的樣本時，排除此類染色體可為有幫助的。在一些情況下，樣本係來自卵巢癌患者，且待排除之染色體係染色體17。
因此，可分析預定數目之染色體以確定指示CA區域之數目(或CA區域分數或組合CA區域分數)，較佳地超過900萬鹼基、1000萬鹼基、1200萬鹼基、1400萬鹼基，更佳地超過1500萬鹼基長度的CA區域之數目。替代地或另外，所有經鑑別之指示CA區域的大小可加起來以獲得指示CA區域之總長度。
如本文所描述，可至少部分地基於該HRD標籤將鑑別為具有HRD標籤狀態的具有癌細胞之患者(或由其得到之樣本)分類為可能對特定癌症治療方案起反應。舉例而言，可至少部分地基於此HRD標籤將具有含HRD標籤之癌細胞的患者分類為可能對包括使用DNA損傷劑、合成致死劑(例如PARP抑制劑)、放射或其組合之癌症治療方案起反應。在一些實施例中，患者係治療初始(naïve)患者。DNA損傷劑之實例包括(但不限於)基於鉑之化學療法藥物(例如順鉑、卡鉑、奧沙利鉑及吡鉑)、蒽環黴素(例如表柔比星及小紅莓)、拓樸異構酶I抑制劑(例如喜樹鹼、拓樸替康及伊立替康)、DNA交聯劑(諸如絲裂黴素C (mitomycin C))及三氮烯化合物(例如達卡巴嗪(dacarbazine)及替莫唑胺(temozolomide))。合成致死治療方法通常涉及投與抑制對於特定腫瘤細胞生存尤其重要的生物路徑中之至少一種重要組分的藥劑。舉例而言，當腫瘤細胞具有缺失同源修復路徑(例如根據本發明確定)時，聚ADP核糖聚合酶抑制劑(或鉑類藥物、雙股斷裂修復抑制劑等)針對此類腫瘤可特別強效，因為對於生存至關重要的兩個路徑受阻(一個生物方式，例如藉由BRCA1突變；及另一合成方式，例如藉由投與路徑藥物)。癌症療法之合成致死方法描述於例如O'Brien等人, Converting cancer mutations into therapeutic opportunities, EMBO MOL. MED. (2009) 1:297-299中。合成致死劑之實例包括(但不限於)同源缺陷腫瘤細胞中之PARP抑制劑或雙股斷裂修復抑制劑、PTEN缺失腫瘤細胞中之PARP抑制劑、MSH2缺失腫瘤細胞中之甲胺喋呤等。PARP抑制劑之實例包括(但不限於)奧拉帕尼、伊尼帕利及維利匹利。雙股斷裂修復抑制劑之實例包括(但不限於)KU55933(ATM抑制劑)及NU7441 (DNA-PKcs抑制劑)。除HRD標籤之存在外，可用於基於可能對特定癌症治療方案起反應之分類的資訊之實例包括(但不限於)先前治療結果、生殖系或體細胞DNA突變、基因或蛋白質表現剖析(例如ER/PR/HER2狀態、PSA水平)、腫瘤組織學(例如腺癌、鱗狀細胞癌、乳頭狀漿液性癌、黏液性癌、侵襲性乳管癌、乳管原位癌(非侵襲性)等)、疾病分期、腫瘤或癌症分級(例如高度分化、中度分化或低分化(例如Gleason、改良之Bloom Richardson)等)、先前治療過程之次數等。
在分類為可能對特定癌症治療方案(例如包括使用DNA損傷劑、PARP抑制劑、放射線或其組合之癌症治療方案)起反應後，即可用此類癌症治療方案治療癌症患者。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。因此，本發明提供一種治療患者之方法，其包含偵測如本文所描述之HRD標籤並投與(或建議或規定)包含使用DNA損傷劑、PARP抑制劑、放射線或其組合之治療方案。用於治療所討論之癌症的任何適當方法均可用於治療鑑別為具有含HRD標籤之癌細胞的癌症患者。舉例而言，如別處所描述(參見例如美國專利第3,892,790號、第3,904,663號、第7,759,510號、第7,759,488號及第7,754,684號)，可使用基於鉑類之化學療法藥物或基於鉑類之化學療法藥物的組合治療癌症。在一些情況下，如別處所描述(參見例如美國專利第3,590,028號、第4,138,480號、第4,950,738號、第6,087,340號、第7,868,040號及第7,485,707號)，可使用蒽環黴素蒽環黴素之組合治療癌症。在一些情況下，如別處所描述(參見例如美國專利第5,633,016號及第6,403,563號)，可使用拓樸異構酶I抑制劑或拓樸異構酶I抑制劑之組合治療癌症。在一些情況下，如別處所描述(參見例如美國專利第5,177,075號、第7,915,280號及第7,351,701號)，可使用PARP抑制劑或PARP抑制劑之組合治療癌症。在一些情況下，如別處所描述(參見例如美國專利第5,295,944號)，可使用放射線治療癌症。在一些情況下，可在存在或不存在放射線治療下使用包含不同藥劑之組合(例如包含基於鉑類之化學療法藥物、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及/或PARP抑制劑中之任一者的組合)治療癌症。在一些情況下，組合治療可包含以上藥劑或治療(例如DNA損傷劑、PARP抑制劑、放射線或其組合)中的任一者以及另一種藥劑或治療，例如紫杉烷劑(例如多西他賽(doxetaxel)、太平洋紫杉醇(paclitaxel)、亞伯杉(abraxane))、生長因子或生長因子受體抑制劑(例如厄洛替尼(erlotinib)、吉非替尼(gefitinib)、拉帕替尼(lapatinib)、舒尼替尼(sunitinib)、貝伐單抗(bevacizumab)、西妥昔單抗(cetuximab)、曲妥珠單抗(trastuzumab)、帕尼單抗(panitumumab))及/或抗代謝物(例如5-氟尿嘧啶、甲胺喋呤)。
在一些情況下，鑑別為具有缺乏HRD標籤之癌細胞的患者可至少部分地基於缺乏HRD標籤之樣本而分類為不大可能對包括DNA損傷劑、PARP抑制劑、放射線或其組合之治療方案起反應。此類患者又可分類為可能對包括使用與HDR不相關之一或多種癌症治療劑的癌症治療方案起反應，該一或多種癌症治療劑諸如為紫杉烷劑(例如多西他賽、太平洋紫杉醇、亞伯杉)、生長因子或生長因子受體抑制劑(例如厄洛替尼、吉非替尼、拉帕替尼、舒尼替尼、貝伐單抗、西妥昔單抗、曲妥珠單抗、帕尼單抗)及/或抗代謝物劑(例如5-氟尿嘧啶、甲胺喋呤)。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。在分類為可能對特定癌症治療方案(例如包括使用與HDR不相關之癌症治療劑之癌症治療方案)起反應後，即可用此類癌症治療方案治療癌症患者。因此，本發明提供一種治療患者之方法，其包含偵測如本文所描述之HRD標籤之不存在並投與(或建議或規定)不包含使用DNA損傷劑、PARP抑制劑、放射線或其組合之治療方案。在一些實施例中，治療方案包含以下中之一或多者：紫杉烷劑(例如多西他賽、太平洋紫杉醇、亞伯杉)、生長因子或生長因子受體抑制劑(例如厄洛替尼、吉非替尼、拉帕替尼、舒尼替尼、貝伐單抗、西妥昔單抗、曲妥珠單抗、帕尼單抗)及/或抗代謝物劑(例如5-氟尿嘧啶、甲胺喋呤)。用於所治療癌症的任何適當方法均可用於治療鑑別為具有缺乏HRD標籤之癌細胞的癌症患者。除HRD標籤之不存在外，亦可用於以可能對特定癌症治療方案起反應之分類為基礎的資訊之實例包括但不限於先前治療結果、生殖系或體細胞DNA突變、基因或蛋白質表現剖析(例如ER/PR/HER2狀態、PSA水平)、腫瘤組織學(例如腺癌、鱗狀細胞癌、漿液性乳頭狀癌瘤、黏液性癌瘤、侵襲性乳腺管癌、乳腺管原位癌(非侵襲性)等)、疾病分期、腫瘤或癌症分級(例如高度分化、中度分化或低分化(例如Gleason、改良之Bloom Richardson)等)、先前治療過程之次數等。
在治療特定時段(例如一至六個月之間)之後，可對患者進行評估以確定該治療方案是否具有作用。若偵測到有益作用，則該患者可繼續用相同或類似的癌症治療方案。若偵測到極小有益作用或未偵測到有益作用，則可調整癌症治療方案。舉例而言，可增加治療之劑量、投與頻率或持續時間。在一些情況下，可將另外的抗癌劑添加至治療方案中或可用一或多種不同抗癌劑置換特定抗癌劑。適當時，可持續監測所治療之患者，且適當時，可對癌症治療方案進行改變。
除預測可能之治療反應或選擇所需治療方案外，亦可使用HRD標籤確定患者之預後。因此，在一個態樣中，本文件之特徵在於一種至少部分基於偵測來自患者之樣本中HRD標籤之存在或不存在來確定患者之預後的方法。該方法包含以下或基本上由以下組成：(a)確定來自該患者之樣本是否包含具有如本文所描述之HRD標籤(有時在本文中稱為具有高HRD)的癌細胞(或樣本是否包含來源於此類細胞之DNA)(例如其中相較於參考，較多指示CA區域或較高CA區域分數或組合CA區域分數之存在)；且(b)(1)至少部分地基於該HRD標籤之存在或具有高HRD，確定該患者具有相對較佳的預後；或(b)(2)至少部分地基於該HRD標籤之不存在，確定該患者具有相對較差預後。預後可包括患者之生存可能性(例如無進展存活期、總存活期)，其中相對較佳的預後將包括相較於某一參考群體(例如具有此患者之癌症類型/亞型的普通患者、不具有HRD標籤之普通患者等)增加的生存可能性。相反，在生存期方面具有相對較差預後將包括相較於某一參考群體(例如具有此患者之癌症類型/亞型之普通患者、具有HRD標籤之普通患者等)減少的生存可能性。
如本文所描述，本文件提供用於評估患者的具有HRD標籤之細胞(例如癌細胞)的方法。在一些實施例中，一或多名臨床醫師或醫療專業人員可確定來自患者之樣本是否包含具有HRD標籤之癌細胞(或樣本是否包含來源於此類細胞之DNA)。在一些情況下，一或多名臨床醫師或醫療專業人員可藉由自患者獲得樣本並評估癌細胞樣本中癌細胞之DNA以確定如本文所描述之HRD標籤的存在或不存在來確定該患者是否含具有HRD標籤之癌細胞。
在一些情況下，一或多名臨床醫師或醫療專業人員可自患者獲得癌細胞樣本並將該樣本提供至具有評估癌細胞樣本中癌細胞之DNA之能力的試驗室以提供關於如本文所描述之HRD標籤之存在或不存在的指示。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。在此類情況下，該一或多名臨床醫師或醫療專業人員可藉由直接地或間接地自該試驗室接受關於如本文所描述之HRD標籤之存在或不存在的資訊，確定來自該患者之樣本是否包含具有HRD標籤之癌細胞(或樣本是否包含來源於此類細胞之DNA)。舉例而言，在評估癌細胞之DNA中如本文所描述之HRD標籤之存在或不存在之後，試驗室可向臨床醫師或醫療專業人士提供或使臨床醫師或醫療專業人士接取書面、電子或口頭報告或病歷，該報告或病歷提供有關所評估特定患者(或患者樣本)中HRD標籤之存在或不存在的指示。此類書面、電子或口頭報告或病歷可允許該一或多名臨床醫師或醫療專業人員確定所評估之特定患者是否含有具有HRD標籤之癌細胞。
在臨床醫師或醫療專業人士或者一組臨床醫師或醫療專業人員確定所評估之特定患者含有具有HRD標籤之癌細胞之後，該臨床醫師或醫療專業人士(或群組)即可將該患者分類為具有基因體含有HRD標籤之存在的癌細胞。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。在一些情況下，臨床醫師或醫療專業人士或者一組臨床醫師或醫療專業人員可將確定具有基因體含有HRD標籤之存在之癌細胞的患者診斷為具有缺失(或可能缺失)HDR之癌細胞。此類診斷可僅基於確定來自該患者之樣本包含具有HRD標籤之癌細胞(或樣本是否包含來源於此類細胞之DNA)或可至少部分地基於確定來自該患者之樣本包含具有HRD標籤之癌細胞(或樣本是否包含來源於此類細胞之DNA)。舉例而言，確定具有含HRD標籤之癌細胞的患者可基於HRD標籤之存在與一或多個腫瘤抑制基因(例如BRCA1/2、RAD51C)之缺失狀態的組合、癌症家族史或行為風險因素(例如抽菸)之存在而被診斷為可能缺失HDR。
在一些情況下，臨床醫師或醫療專業人士或者一組臨床醫師或醫療專業人員可將確定具有基因體含有HRD標籤之存在之癌細胞的患者診斷為具有可能在HDR路徑中含有一或多個基因之基因突變的癌細胞。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。此類診斷可僅基於確定所評估之特定患者含有具有含HRD標籤之基因體的癌細胞或可至少部分地基於確定所評估之特定患者含有具有含HRD標籤之基因體的癌細胞。舉例而言，確定具有基因體含有HRD標籤之存在之癌細胞的患者可基於HRD標籤之存在與癌症家族史之組合或行為風險因素(例如抽菸)之存在而診斷為具有可能在HDR路徑中含有一或多個基因之基因突變的癌細胞。
在一些情況下，臨床醫師或醫療專業人士或一組臨床醫師或醫療專業人員可將確定具有含HRD標籤之癌細胞的患者診斷為具有可能對特定癌症治療方案起反應之癌細胞。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。此類診斷可僅基於確定來自該患者之樣本包含具有HRD標籤之癌細胞(或樣本是否包含來源於此類細胞之DNA)或可至少部分地基於確定來自該患者之樣本包含具有HRD標籤之癌細胞(或樣本是否包含來源於此類細胞之DNA)。舉例而言，確定具有含HRD標籤之癌細胞的患者可基於HRD標籤之存在與一或多個腫瘤抑制基因(例如BRCA1/2、RAD51C)之缺陷狀態的組合、癌症家族史或行為風險因素(例如抽菸)之存在而被診斷為可能對特定癌症治療方案起反應。如本文所描述，確定具有含HRD標籤之癌細胞的患者可診斷為可能對包括使用以下之癌症治療方案起反應：基於鉑類之化學療法藥物，諸如順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑；蒽環黴素，諸如表柔比星或小紅莓；拓樸異構酶I抑制劑，諸如喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康；PARP抑制劑；放射線；其組合；或前述中之任一者與另一種抗癌劑的組合。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。
在臨床醫師或醫療專業人士或一組臨床醫師或醫療專業人員確定來自該患者之樣本包含具有缺乏HRD標籤之基因體的癌細胞(或樣本是否包含來源於此類細胞之DNA)後，該臨床醫師或醫療專業人士(或群組)即可將該患者分類為具有基因體缺乏HRD標籤之癌細胞。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。在一些情況下，臨床醫師或醫療專業人士或一組臨床醫師或醫療專業人員可將確定具有含缺乏HRD標籤之基因體之癌細胞的患者診斷為具有可能具有功能性HDR之癌細胞。在一些情況下，臨床醫師或醫療專業人士或者一組臨床醫師或醫療專業人員可將確定具有基因體含缺乏HRD標籤之基因體之癌細胞的患者診斷為具有不可能在HDR路徑中含有一或多個基因之基因突變的癌細胞。在一些情況下，臨床醫師或醫療專業人士或一組臨床醫師或醫療專業人員可將確定具有含缺乏HRD標籤之基因體或含增加數目的覆蓋全染色體之CA區域之癌細胞的患者診斷為具有不大可能對基於鉑類之化學療法藥物，諸如順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑；蒽環黴素，諸如表柔比星或小紅莓；拓樸異構酶I抑制劑，諸如喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康；PARP抑制劑；或放射線起反應及/或比較可能對包括使用與HDR不相關之癌症治療劑的癌症治療方案起反應之癌細胞，該癌症治療劑諸如為一或多種紫杉烷劑、生長因子或生長因子受體抑制劑、抗代謝物劑等。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。
如本文所描述，本文件亦提供對癌症患者之核酸樣本(例如基因體核酸樣本或由其擴增之核酸)執行診斷分析以確定來自該患者之樣本是否包括含HRD標籤及/或增加數目的覆蓋全染色體之CA區域之癌細胞(或樣本是否包含來源於此類細胞之DNA)的方法。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。舉例而言，一或多名實驗室技術員或實驗室專業人員可偵測該患者之癌細胞基因體(或由其得到之DNA)中HRD標籤的存在或不存在或該患者之癌細胞基因體中增加數目的覆蓋全染色體之CA區域的存在或不存在。在一些情況下，一或多名實驗室技術員或實驗室專業人員可藉由以下方式偵測該患者之癌細胞基因體中HRD標籤之存在或不存在或增加數目的覆蓋全染色體之CA區域之存在或不存在：(a)接受獲自該患者之癌細胞樣本、接受自獲自該患者之癌細胞獲得的基因體核酸樣本或接受含有自獲自該患者之癌細胞獲得的此類基因體核酸樣本富集及/或擴增之核酸的樣本；且(b)使用所接受之材料執行分析(例如基於SNP陣列之測定或基於定序之測定)以偵測如本文所描述的HRD標籤之存在或不存在或增加數目的覆蓋全染色體之CA區域之存在或不存在。在一些情況下，一或多名實驗室技術員或實驗室專業人員可直接地或間接地自臨床醫師或醫療專業人士接受待分析之樣本(例如獲自患者之癌細胞樣本、自獲自患者之癌細胞獲得的基因體核酸樣本或含有自獲自患者之癌細胞獲得的此類基因體核酸樣本富集及/或擴增之核酸的樣本)。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。
在實驗室技術員或實驗室專業人員或一組實驗室技術員或實驗室專業人員偵測到如本文所描述之HRD標籤之存在後，該實驗室技術員或實驗室專業人員(或群組)可將該HRD標籤或執行之診斷分析的結果(或結果或結果彙總)與相應患者姓名、病歷、符號/數字標識符或其組合相關聯。此類鑑別可僅基於偵測到HRD標籤之存在或可至少部分地基於偵測到HRD標籤之存在。舉例而言，實驗室技術員或實驗室專業人員可基於HRD標籤之存在與在試驗室執行之其他基因及生物化學測試之結果的組合將具有經偵測具有HRD標籤之癌細胞的患者鑑別為具有潛在地缺失HDR之癌細胞(或鑑別為具有增加的對如本文中詳細描述之特定治療起反應的可能性)。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。
前述之相反情形亦為成立的。亦即，在實驗室技術員或實驗室專業人員或一組實驗室技術員或實驗室專業人員偵測到HRD標籤之不存在後，該實驗室技術員或實驗室專業人員(或群組)可將該HRD標籤或執行之診斷分析的結果(或結果或結果彙總)與相應患者姓名、病歷、符號/數字標識符或其組合相關聯。在一些情況下，實驗室技術員或實驗室專業人員或一組實驗室技術員或實驗室專業人員可僅基於HRD標籤之不存在或基於HRD標籤之存在與在試驗室執行之其他基因及生物化學測試之結果的組合，將具有經偵測缺乏HRD標籤之癌細胞的患者鑑別為具有潛在地含完整HDR之癌細胞(或具有降低的對如本文詳細描述之特定治療起反應的可能性)。在一些實施例中，患者係未曾經過治療之患者。
根據本發明之任何分析的結果通常將以可傳輸形式傳達給醫師、基因諮詢師及/或患者(或其他感興趣方，諸如研究人員)，該可傳輸形式可被傳達或傳輸給以上任一方。此類形式可變化且可為有形的或無形的。該等結果可以描述性語句、圖式、照片、圖表、圖像或任何其他可視形式體現。舉例而言，顯示基因型或LOH(或HRD狀態)資訊之圖或圖式可用於解釋該等結果。此等語句及可視形式可記錄於有形媒體上，諸如紙、電腦可讀取媒體(諸如軟碟、緊密光碟、快閃記憶體等)，或記錄於無形媒體上，例如呈網際網路或內部網路上之電子郵件或網站形式的電子媒體。此外，結果亦可記錄以聲音形式記錄且經由任何適合媒體，例如類比或數位電纜線、光纜等，經由電話、傳真、無線行動電話、網際網路電話及類似物傳輸。
因此，關於測試結果之資訊及資料可在世界上任何地方產生且傳輸至不同地方。作為示例性實例，當在美國境外進行測定時，可生成關於測試結果之資訊及資料，以如上文所描述之可傳輸形式投射且接著輸入美國。因此，本發明亦涵蓋一種用於產生關於至少一個患者樣本之HRD標籤資訊之可傳輸形式的方法。該方法包含以下步驟：(1)根據本發明之方法確定HRD標籤；且(2)以可傳輸形式體現確定步驟之結果。該可傳輸形式係此類方法之產物。
本文所描述的本發明之若干實施例涉及以下步驟：將根據本發明之HRD標籤(例如超過參考的指示CA區域之總數目或CA區域分數或組合CA區域分數)的存在與特定臨床特徵(例如增加的BRCA1或BRCA2基因缺失之可能性；增加的HDR缺失之可能性；增加的對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線及/或PARP抑制劑等之治療方案起反應之可能性)相關且視情況將HRD標籤之不存在與一或多種其他臨床特徵相關。在本文件通篇，每當描述此類實施例時，除相關步驟外或作為相關步驟之替代，本發明之另一實施例可涉及以下步驟中之一者或兩者：(a)至少部分地基於HRD標籤之存在或不存在，推斷該患者具有臨床特徵；或(b)至少部分地基於HRD標籤之存在或不存在，傳達該患者具有臨床特徵。
藉助於說明但非限制，本文件中所描述之一個實施例係一種預測癌症患者對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線及/或PARP抑制劑之癌症治療方案之反應的方法，該方法包含：(1)確定樣本中之以下兩者或超過兩者：(a)該樣本之LOH區域分數、(b)該樣本之TAI區域分數或(c)該樣本之LST區域分數；且(2)(a)將超過參考的該LOH區域分數、該TAI區域分數及該LST區域分數中兩者或超過兩者的組合(例如組合之CA區域分數)與增加的對該治療方案起反應之可能性相關；或視情況(2)(b)將未超過參考的該LOH區域分數、該TAI區域分數及該LST區域分數中兩者或超過兩者的組合(例如組合之CA區域分數)與未增加的對該治療方案起反應之可能性相關；或視情況(2)(c)將該LOH區域分數、該TAI區域分數及該LST區域分數之平均值(例如算術平均值)相關。根據前一段落，此實施例之此描述應理解為包括兩個替代性相關實施例之描述。一個此類實施例提供一種預測癌症患者對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線及/或PARP抑制劑之癌症治療方案之反應的方法，該方法包含：(1)確定樣本中之以下兩者或超過兩者：(a)該樣本之LOH區域分數、(b)該樣本之TAI區域分數或(c)該樣本之LST區域分數，或(d)該LOH區域分數、該TAI區域分數及該LST區域分數之平均值(例如算術平均值)；且(2)(a)至少部分地基於超過參考的該LOH區域分數、該TAI區域分數及該LST區域分數中兩者或超過兩者的組合(例如組合之CA區域分數)，推斷該患者具有增加的對該治療方案起反應之可能性；或視情況(2)(b)至少部分地基於未超過參考的該LOH區域分數、該TAI區域分數及該LST區域分數中兩者或超過兩者的組合(例如組合之CA區域分數)、或該LOH區域分數、該TAI區域分數及該LST區域分數之平均值(例如算術平均值)，推斷該患者不具有增加的對該治療方案起反應之可能性。另一個此類實施例提供一種預測癌症患者對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線及/或PARP抑制劑之癌症治療方案之反應的方法，該方法包含：(1)確定樣本中之以下兩者或超過兩者：(a)該樣本之LOH區域分數、(b)該樣本之TAI區域分數或(c)該樣本之LST區域分數，或(d)該LOH區域分數、該TAI區域分數及該LST區域分數之平均值(例如算術平均值)；且(2)(a)至少部分地基於超過參考的該LOH區域分數、該TAI區域分數及該LST區域分數中兩者或超過兩者的組合(例如組合之CA區域分數)，或該LOH區域分數、該TAI區域分數及該LST區域分數之平均值(例如算術平均值)，傳達該患者具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性；或視情況(2)(b)至少部分地基於未超過參考的該LOH區域分數、該TAI區域分數及該LST區域分數中兩者或超過兩者的組合(例如組合之CA區域分數)，或該LOH區域分數、該TAI區域分數及該LST區域分數之平均值(例如算術平均值)，傳達該患者不具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性。
在本文件中所描述的涉及將特定測定或分析輸出(例如超過參考數目的指示CA區域之總數目、HRD標籤之存在等)與某種臨床特徵(例如對特定治療起反應、癌症特異性死亡等)之某種可能性(例如增加、未增加、減少等)相關、或另外或替代地至少部分地基於此類特定測定或分析輸出來推斷或傳達此類臨床特徵的各實施例中，此類相關、推斷或傳達可包含至少部分地基於該特定測定或分析輸出指定該臨床特徵出現之風險或可能性。在一些實施例中，此類風險係事件或結果發生之機率百分比。在一些實施例中，將患者指定至風險組(例如低風險、中等風險、高風險等)。在一些實施例中，「低風險」係低於5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%或50%之任何機率百分比。在一些實施例中，「中等風險」係高於5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%或50%且低於15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%、55%、60%、65%、70%或75%之任何機率百分比。在一些實施例中，「高風險」係高於25%、30%、35%、40%、45%、50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、85%、90%、95%或99%之任何機率百分比。
如本文所使用，「傳達」一條特定資訊意謂讓另一個人知道此資訊或將此資訊轉移至一用品(例如電腦)。在本發明之一些方法中，傳達患者之預後或對特定治療起反應之可能性。在一些實施例中，傳達用於進行此預後或反應預測之資訊(例如根據本發明之HRD標籤等)。此傳達可為聽覺(例如口頭的)、視覺(例如書面的)、電子的(例如自一個電腦系統轉移至另一電腦系統之資料)等。在一些實施例中，傳達癌症分類(例如預後、反應可能性、適當治療等)包含產生傳達該癌症分類之報告。在一些實施例中，該報告係紙質報導、聽覺報告或電子記錄。在一些實施例中，該報告展示及/或儲存於計算裝置(例如手持式裝置、桌上型電腦、智慧裝置、網站等)上。在一些實施例中，將癌症分類傳達給醫師(例如將傳達該分類之報告提供給醫師)。在一些實施例中，將癌症分類傳達給患者(例如將傳達該分類之報告提供給患者)。傳達癌症分類亦可藉由將體現該分類之資訊(例如資料)轉移至伺服器電腦並允許中間或終端使用者存取此類資訊(例如藉由查看由伺服器展示之資訊、藉由將呈一或多個自該伺服器轉移之文件形式的資訊下載至中間或終端使用者裝置等)來實現。
只要本發明之一個實施例包含推斷一些事實(例如患者之預後或患者對特定治療方案起反應之可能性)，在一些實施例中，此可包括通常在執行應用關於根據本發明之CA區域之資訊的演算法之後推斷此類事實的電腦程式。
在本文所描述的涉及CA區域(例如指示CA區域)之數目、或此類CA區域之總組合長度或組合之CAR區域分數的平均值(例如算術平均值)的各實施例中，本發明涵蓋涉及來源於此類數目或長度之測試值或分數(例如CA區域分數、LOH區域分數等)、併入此類數目或長度及/或至少在一定程度上反映此類數目或長度的相關實施例。換言之，在本發明之各種方法、系統等中不必使用裸CA區域數目或長度；可使用來源於此數目或長度之測試值或分數。舉例而言，本發明之一個實施例提供一種治療患者之癌症的方法，其包含：(1)確定來自該患者之樣本中的以下兩者或超過兩者、或其平均值(例如算術平均值)：(a)指示LOH區域之數目、(b)指示TAI區域之數目或(c)指示LST區域之數目；(2)提供由該指示LOH區域、指示TAI區域及/或指示LST區域之數目得到的一或多個測試值；(3)將該一或多個測試值與一或多個參考值(例如由參考群體中指示LOH區域、指示TAI區域及/或指示LST區域之數目得到的參考值(例如平均值、中值、百分位點、四分位數、五分位數等))相比較；且(4)(a)至少部分地基於揭露該等測試值中之一或多者大於至少一個該參考值(例如大至少2倍、3倍、4倍、5倍、6倍、7倍、8倍、9倍或10倍；大至少1、2、3、4、5、6、7、8、9或10個標準差)的該比較步驟，向該患者投與抗癌藥，或建議或規定或起始包含化學療法及/或合成致死劑之治療方案；或視情況(4)(b)至少部分地基於揭露該等測試值中之一或多者不大於至少一個該參考值(例如大不超過2倍、3倍、4倍、5倍、6倍、7倍、8倍、9倍或10倍；大不超過1、2、3、4、5、6、7、8、9或10個標準差)的該比較步驟，建議或規定或起始不包含化學療法及/或合成致死劑之治療方案。本發明加以必要的變更後涵蓋使用該測試值或分數確定患者之預後、患者對特定治療方案起反應之可能性、患者或患者之樣本具有BRCA1、BRCA2、RAD51C或HDR缺失之可能性等的相應實施例。
圖8顯示計算系統(或含有電腦可執行指令之電腦程式(例如軟體))藉以根據如本文所描述之基因型資料鑑別LOH基因座或區域的例示性方法。一般熟習此項技術者將顯而易見，此方法可適合用於確定TAI及LST。若觀察到的兩個對偶基因A及B之信號的比率為二比一，則存在兩種可能性。第一個可能係在有50%正常細胞污染之樣本中，癌細胞具有含對偶基因B缺失之LOH。第二個可能係在無正常細胞污染之樣本中不存在LOH，但對偶基因A複製。該方法始於方框1500，其中計算系統收集以下資料；(1)各基因座之兩個對偶基因的樣本特異性正規化信號強度及(2)基於針對具有已知ASCN型態之大量樣本之分析界定的測定特異性(對不同SNP陣列及基於序列之方法具有特異性)參數集合。如本文所描述，可使用任何適當測定，諸如基於SNP陣列之測定或基於定序之測定，沿染色體評估基因座之同型接合性或異型接合性。在一些情況下，可使用包括信號偵測器及電腦之系統收集關於複數個基因座之同型接合性或異型接合性的資料(例如螢光信號或定序結果)(例如各基因座之兩個對偶基因的樣本特異性正規化信號強度)。在方框1510處，在各基因座(例如各SNP)處重構對偶基因特異性拷貝數(ASCN)。ASCN為父本及母本對偶基因之拷貝數。在方框1530處，使用可能性函數確定同型接合基因座或同型接合基因座之區域是否歸因於LOH。此可在概念上類似於先前所描述的被設計用於重構在各基因座(例如SNP)處之總拷貝數(而非ASCN)的演算法。參見Abkevich等人之國際申請案第PCT/US2011/026098號。可能性函數可在所有基因座之ASCN、良性組織之污染水平、相對於全基因體求平均值之總拷貝數及樣本特異性雜訊位準上最大化。在方框1540處，確定LOH區域為一段SNP，其中一個ASCN(父本或母本)為零。在一些實施例中，電腦方法進一步包含詢問或確定患者是否未曾經過治療的步驟。
圖3顯示計算系統可用於確定LOH標籤之存在或不存在的例示性方法且一般熟習此項技術者將顯而易見的，包括該圖以說明此方法如何能應用於TAI及LST。該方法始於方框300，其中藉由計算系統收集有關沿染色體的複數個基因座之同型接合性或異型接合性的資料。如本文所描述，可使用任何適當測定，諸如基於SNP陣列之測定或基於定序之測定，沿染色體評估基因座之同型接合性或異型接合性。在一些情況下，可使用包括信號偵測器及電腦之系統收集有關該複數個基因座之同型接合性或異型接合係的資料(例如螢光信號或定序結果)。在方框310處，藉由計算系統評估有關複數個基因座之同型接合性或異型接合性的資料以及各基因座之位置或空間關係以確定沿染色體存在之任何LOH區域的長度。在方框320處，藉由計算系統評估關於所偵測之LOH區域的數目及各所偵測之LOH區域的長度以確定具有以下長度之LOH區域的數目：(a)大於或等於Mb之預置數目(例如15 Mb)且(b)小於含有該LOH區域之染色體的完整長度。或者，該計算系統可確定如上文所描述的總或組合LOH長度。在方框330處，計算系統將輸出格式化以提供有關HRD標籤之存在或不存在的指示。在格式化後，計算系統即可將輸出呈現給使用者(例如實驗室技術員、臨床醫師或醫療專業人士)。如本文所描述，可使用HRD標籤之存在或不存在提供有關患者之可能HDR狀態的指示、關於HDR路徑之基因中基因突變可能存在或不存在之指示及/或關於可能之癌症治療方案的指示。
圖4係可與本文所描述之技術一起使用的電腦裝置1400及行動電腦裝置1450之實例的圖。計算裝置1400意欲表示各種形式之數位電腦，諸如膝上型電腦、桌上型電腦、工作站、個人數位助理、伺服器、刀鋒型伺服器、大型電腦及其他適合的電腦。計算裝置1450意欲表示各種形式之行動裝置，諸如個人數位助理、蜂巢式電話、智慧型手機及其他類似計算裝置。此處顯示之組件、其連接及關係、以及其功能僅意欲為例示性的，且並不意欲限制本文件中所描述及/或主張之發明的實施方式。
計算裝置1400包括處理器1402、記憶體1404、儲存裝置1406、連接至記憶體1404及高速擴充埠1410之高速介面1408以及連接至低速匯流排1414及儲存裝置1406之低速介面1415。組件1402、1404、1406、1408、1410及1415中之各者使用各種匯流排互連，且可在共同主板上或適當時以其他方式安裝。處理器1402可處理用於在計算裝置1400內執行之指令，包括儲存於記憶體1404中或儲存裝置1406上將GUI之圖形資訊顯示於外部輸入/輸出裝置上，諸如耦合至高速介面1408之顯示器1416的指令。在其他實施方式中，適當時，可使用多個處理器及/或多個匯流排以及多個記憶體及記憶體類型。此外，多個計算裝置1400可與提供必需操作部分(例如，作為伺服器庫、插片伺服器之群組，或多處理器系統)之各裝置連接。
記憶體1404將資訊儲存於計算裝置1400內。在一個實施方式中，記憶體1404係一或多個易失性記憶體單元。在另一實施方式中，記憶體1404係一或多個非易失性記憶體單元。記憶體1404亦可為另一種形式之電腦可讀取媒體，諸如磁碟或光碟。
儲存裝置1406能夠為計算裝置1400提供大容量儲存。在一個實施方式中，儲存裝置1406可為或可含有電腦可讀取媒體，諸如軟碟裝置、硬碟裝置、光碟裝置或磁帶裝置、快閃記憶體或其他類似固態記憶體裝置，或裝置陣列，包括呈儲存區域網路或其他組態形式之裝置。電腦程式產品可有形地體現於資訊載體中。電腦程式產品亦可含有指令，該等指令當執行時，進行一或多種方法，諸如本文所描述之方法。該資訊載體係電腦可讀取媒體或機器可讀媒體，諸如記憶體1404、儲存裝置1406、處理器1402上之記憶體或傳播之信號。
高速控制器1408管理計算裝置1400之頻寬密集型操作，而低速控制器1415管理較低頻寬密集型操作。此功能分配僅為例示性的。在一個實施方式中，高速控制器1408耦合至記憶體1404、顯示器1416 (例如經由圖形處理器或加速器)，且耦合至高速擴充埠1410，其可接受各種擴充卡(未示出)。在該實施方式中，低速控制器1415耦合至儲存裝置1406及低速擴充埠1414。可包括各種通信埠(例如USB、藍牙、乙太網路或無線乙太網路)之低速擴充埠可例如經由網路配接器耦合至一或多個輸入/輸出裝置，諸如鍵盤、指向裝置、掃描儀、光學讀取器、螢光信號偵測器或網路連接裝置，諸如交換器或路由器。
計算裝置1400可以多種不同形式實施，如圖中所示。舉例而言，其可以標準伺服器1420、或多次以此類伺服器之群組實施。其亦可以機架式伺服器系統1424之一部分的形式實施。另外，其可以個人電腦，諸如膝上型電腦1422之形式實施。或者，來自計算裝置1400之組件可與諸如裝置1450之行動裝置(未示出)中的其他組件組合。此類裝置各自可含有計算裝置1400、1450中之一或多者，且整個系統可由彼此通信之多個計算裝置1400、1450構成。
計算裝置1450包括處理器1452、記憶體1464、輸入/輸出裝置諸如顯示器1454、通信介面1466及收發器1468等組件(例如掃描儀、光學讀取器、螢光信號偵測器)。裝置1450亦可配備有儲存裝置，諸如微驅動器(microdrive)或其他裝置，以提供另外的儲存。組件1450、1452、1464、1454、1466及1468各自使用各種匯流排互連，且該等組件中之若干者可在共同主板上或適當時以其他方式安裝。
處理器1452可執行計算裝置1450內之指令，包括儲存於記憶體1464中之指令。處理器可以包括獨立及多個類比及數位處理器之晶片之晶片組的形式實施。舉例而言，處理器可協調裝置1450之其他組件，諸如使用者介面之控制、裝置1450運行之應用程式及裝置1450之無線通信。
處理器1452可經由控制介面1458及耦合至顯示器1454之顯示介面1456與使用者通信。顯示器1454可為例如薄膜電晶體液晶顯示器(Thin-Film-Transistor Liquid Crystal Display，TFT LCD)或有機發光二極體(Organic Light Emitting Diode，OLED)顯示器，或其他適當之顯示技術。顯示介面1456可包含用於驅動顯示器1454以向使用者呈現圖形及其他資訊之適當電路。控制介面1458可接收來自使用者之命令且對其進行轉變以提交給處理器1452。另外，外部介面1462可設置成與處理器1452通信，以便啟用裝置1450與其他裝置之近區通信。外部介面1462可例如在一些實施方式中提供有線通信或在其他實施方式中提供無線通信，且亦可使用多個介面。
記憶體1464將資訊儲存於計算裝置1450內。記憶體1464可呈以下一或多者之形式實施：一或多個電腦可讀取媒體、一或多個易失性記憶體單元或者一或多個非易失性記憶體單元。亦可設置擴充記憶體1474且經由擴充介面1472將其連接至裝置1450，該擴充介面可包括例如單直插記憶體模組(Single In Line Memory Module，SIMM)卡介面。此擴充記憶體1474可為裝置1450提供額外儲存空間，或亦可為裝置1450儲存應用程式或其他資訊。舉例而言，擴充記憶體1474可包括進行或補充本文所描述之程序的指令，且可亦包括安全資訊。因此，例如，擴充記憶體1474可作為用於裝置1450之安全模組提供，且可以允許安全使用裝置1450之指令程式化。另外，可經由SIMM卡提供安全應用程式以及額外資訊，諸如以不可侵入方式將鑑別資訊置放於SIMM卡上。
記憶體可包括例如快閃記憶體及/或NVRAM記憶體，如下文所論述。在一個實施方式中，電腦程式產品有形地體現於資訊載體中。電腦程式產品含有指令，該等指令當執行時，進行一或多種方法，諸如本文所描述之方法。資訊載體係電腦可讀取媒體或機器可讀媒體，諸如記憶體1464、擴充記憶體1474、處理器1452上之記憶體或傳播之信號，該傳播之信號可例如經收發器1468或外部介面1462接收。
裝置1450可經由通信介面1466以無線方式通信，必要時，該通信介面可包括數位信號處理電路。通信介面1466可根據各種模式或協定實現通信，諸如GSM語音通話、SMS、EMS或MMS傳訊、CDMA、TDMA、PDC、WCDMA、CDMA2000或GPRS等等。此通信可例如經由射頻收發器1468進行。另外，短程通信可諸如使用藍牙、WiFi或其他此類收發器(未示出)進行。另外，全球定位系統(Global Positioning System，GPS)接收器模組1470可向裝置1450提供額外導航及位置相關無線資料，適當時，該無線資料可被裝置1450上運行之應用程式使用。
裝置1450亦可使用聲頻編碼解碼器1460有聲地通信，該聲頻編碼解碼器可接收來自使用者之口頭資訊且將其轉變成可用數位資訊。聲頻編碼解碼器1460同樣可諸如經由例如裝置1450之手持機中的揚聲器為使用者產生可聽聲。此類聲音可包括來自語音電話呼叫之聲音，可包括記錄之聲音(例如語音訊息、音樂檔案等等)，且亦可包括由裝置1450上操作之應用程式產生的聲音。
計算裝置1450可以多種不同形式實施，如圖中所示。舉例而言，其可以蜂巢式電話1480形式實施。其亦可以智慧型手機1482、個人數位助理或其他類似行動裝置之一部分的形式實施。
本文所描述之系統及技術的各種實施方式可以數位電子電路、積體電路、專門設計之特殊應用積體電路(application specific integrated circuit，ASIC)、電腦硬體、韌體、軟體及/或其組合的形式實現。此等各種實施方式可包括在一或多個電腦程式中實施，該一或多個電腦程式可在包括至少一個可程式化處理器之可程式化系統上執行及/或解譯，該可程式化處理器可為專用或通用的，經耦合以接收來自以下之資料及指令並將資料及指令傳送至以下：儲存系統、至少一個輸入裝置及至少一個輸出裝置。
此等電腦程式(亦稱為程式、軟體、軟體應用程式或程式碼)包括用於可程式化處理器的機器指令，且可以高級程序及/或面向對象的程式設計語言及/或以組合/機器語言實施。如本文所使用，術語「機器可讀媒體」及「電腦可讀取媒體」係指用於向可程式化處理器提供機器指令及/或資料之任何電腦程式產品、設備及/或裝置(例如磁碟、光碟、記憶體及可程式化邏輯裝置(Programmable Logic Device，PLD))，包括接收呈機器可讀信號形式之機器指令之機器可讀媒體。術語「機器可讀信號」係指用以向可程式化處理器提供機器指令及/或資料之任何信號。
為提供與使用者之互動，本文所描述之系統及技術可在電腦上實施，該電腦具有用於向使用者顯示資訊之顯示裝置(例如陰極射線管(cathode ray tube，CRT)或液晶顯示器(liquid crystal display，LCD)監視器)以及使用者可藉以將輸入提供至電腦的鍵盤及指向裝置(例如滑鼠或軌跡球)。亦可使用其他類型之裝置提供與使用者之互動；舉例而言，向使用者提供之反饋可為任何形式的感覺反饋(例如視覺反饋、聽覺反饋或觸覺反饋)；且來自使用者的輸入可以任何形式接收，包括聲音、話語或觸覺輸入。
本文所描述之系統及技術可在計算系統中實施，該計算系統包括後端組件(例如資料伺服器)、或包括中間軟體組件(例如應用程式伺服器)、或包括前端組件(例如具有圖形使用者介面或使用者可用於與本文所描述之系統及技術之實施方式互動的網路瀏覽器的用戶端電腦)或者此等後端、中間軟體或前端組件之任何組合。該系統之組件可藉由任何形式或媒體之數位資料通信(例如通信網路)互連。通信網路之實例包括區域網路(「LAN」)、廣域網路(「WAN」)及網際網路。
計算系統可包括用戶端以及伺服器。用戶端及伺服器一般彼此遠離且通常經由通信網路互動。用戶端與伺服器之關係藉助於在各別電腦上運行且彼此具有用戶端-伺服器關係之電腦程式產生。
在一些情況下，本文所提供之計算系統可經組態以包括一或多個樣本分析器。樣本分析儀可經組態以產生關於癌細胞之至少一對人類染色體之基因體DNA的複數個信號。舉例而言，樣本分析儀可產生能夠以鑑別沿染色體之基因座之基因型的方式解譯的信號。在一些情況下，樣本分析儀可經組態以進行基於SNP陣列之測定或基於定序之測定的一或多個步驟且可經組態以產生及/或捕捉來自該等測定之信號。在一些情況下，本文所提供之計算系統可經組態以包括計算裝置。在此類情況下，計算裝置可經組態以自樣本分析儀接收信號。計算裝置可包括用於進行本文所描述之方法或步驟中之一或多者的電腦可執行指令或含有電腦可執行指令之電腦程式(例如軟體)。在一些情況下，此類電腦可執行指令可指示計算裝置分析來自樣本分析儀、來自另一計算裝置、來自基於SNP陣列之測定或來自基於定序之測定的信號。可進行此類信號之分析以確定在某些基因座處之基因型、同型接合性或其他染色體畸變、CA區域、CA區域之數目；確定CA區域之大小；確定具有特定大小或大小範圍之CA區域的數目；確定樣本是否對HRD標籤呈陽性；確定至少一對人類染色體中指示CA區域之數目；確定BRCA1及/或BRCA2基因缺失之可能性；確定HDR缺失之可能性；確定癌症患者會對特定癌症治療方案(例如包括DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線、PARP抑制劑或其組合之方案)起反應的可能性；或確定此等項目之組合。
在一些情況下，本文所提供之計算系統可包括電腦可執行指令或含有電腦可執行指令之電腦程式(例如軟體)，用於將輸出格式化以提供關於以下之指示：CA區域之數目、CA區域之大小、具有特定大小或大小範圍的CA區域之數目、樣本是否對HRD標籤呈陽性、至少一對人類染色體中指示CA區域之數目、BRCA1及/或BRCA2基因缺失之可能性，以確定HDR缺失之可能性、癌症患者會對特定癌症治療方案(例如包括DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線、PARP抑制劑或其組合之方案)起反應之可能性或此等項目之組合。在一些情況下，本文所提供之計算系統可包括電腦可執行指令或含有電腦可執行指令之電腦程式(例如軟體)，以至少部分地基於HRD標籤之存在或不存在或指示CA區域之數目確定用於特定患者之所需癌症治療方案。
在一些情況下，本文所提供之計算系統可包括預處理裝置，其經組態以處理樣本(例如癌細胞)，由此可進行基於SNP陣列之測定或基於定序之測定。預處理裝置之實例包括但不限於經組態以相對於非癌細胞富集癌細胞之細胞群的裝置、經組態以溶解細胞及/或提取基因體核酸之裝置以及經組態以富集特定基因體DNA片段之樣本的裝置。
本文件亦提供如本文所描述評估樣本(例如癌細胞)之套組。舉例而言，本文件提供用於評估癌細胞中HRD標籤之存在或確定至少一對人類染色體中指示CA區域之數目的套組。本文所提供之套組可包括SNP探針(例如用於進行本文所描述的基於SNP陣列之測定的SNP探針陣列)或引子(例如設計成經由基於定序之測定對SNP區域定序的引子)與含有電腦可執行指令之電腦程式產品的組合，該電腦可執行指令用於進行本文所描述之方法或步驟中之一或多者(例如用於確定指示CA區域之數目的電腦可執行指令)。在一些情況下，本文所提供之套組可包括至少500個、1000個、10,000個、25,000個或50,000個能夠與人類基因體DNA之多形性區域雜交的SNP探針。在一些情況下，本文所提供之套組可包括至少500個、1000個、10,000個、25,000個或50,000個能夠對人類基因體DNA之多形性區域定序的引子。在一些情況下，本文所提供之套組可包括一或多種用於進行基於SNP陣列之測定或基於定序之測定的其他成分。此類其他成分之實例包括但不限於緩衝液、定序核苷酸、酶(例如聚合酶)等。本文件亦提供任何適當數目的本文所提供之材料在製造用於進行本文所描述之方法或步驟中之一或多者之套組中的用途。舉例而言，本文件提供SNP探針集合(例如10,000至100,000個探針之集合)及本文所提供之電腦程式產品在製造用於評估癌細胞中HRD標籤之存在之套組中的用途。作為另一實例，本文件提供引子集合(例如10,000至100,000個用於定序SNP區域之引子之集合)及本文所提供之電腦程式產品在製造用於評估癌細胞中HRD標籤之存在之套組中的用途。 具體實施例
以下為本發明之具體實施例，亦即，根據以上更大體上描述之方法及系統的例示性但非限制性詳情。
在一些實施例中，所用樣本為冷凍腫瘤樣本。在一些實施例中，該樣本係來自選自三陰性、ER+/HER2-、ER-/HER2+或ER+/HER2+之特定乳癌亞型。在一些實施例中，該方法、系統等之實驗室測定部分包含測定該樣本以對BRCA1及/或BRCA2基因定序(以及表1中之任何其他基因)。在一些實施例中，該方法、系統等之實驗室測定部分包含測定該樣本以確定整個基因體中至少10,000個、20,000個、30,000個、40,000個、50,000個、60,000個、70,000個、80,000個、90,000個、100,000個或更多選定SNP的對偶基因劑量(例如基因型、拷貝數等)。在一些實施例中，SNP分析係使用如上文所論述之寡核苷酸微陣列進行。在一些實施例中，BRCA序列分析、SNP分析或兩者係使用探針捕捉(例如針對待分析之各SNP的探針及/或捕捉BRCA1及/或BRCA2之完整編碼區的探針)且隨後使用PCR富集技術(例如Agilent TMSureSelect XT)進行。在一些實施例中，BRCA序列分析、SNP分析或兩者係藉由使用「下一代」定序平台(例如Illumina TMHiSeq2500)處理該富集技術之輸出進行。在一些實施例中，分析樣本中之BRCA1/2體細胞及/或生殖系突變，該等突變可包括大片段重排。在一些實施例中，分析該樣本之BRCA1啟動子甲基化(例如藉由qPCR測定(例如SA Biosciences))。在一些實施例中，若樣本具有超過10%(或5%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%)甲基化(例如甲基化之BRCA1或BRCA2啟動子CpGs的百分比)，則確定樣本具有高甲基化(或「經甲基化」)。在一些實施例中，可對來自患者之相配正常(非腫瘤)組織的DNA進行分析，以例如確定BRCA1或BRCA2突變為生殖系的還是體細胞的。
在一些實施例中，LOH區域分數可藉由對長度＞15 Mb但短於整個染色體之長度的LOH區域之數目計數來計算。在一些實施例中，TAI區域分數可藉由對長度＞11 Mb且具有延伸至次端粒中之一者的對偶基因不平衡但不穿過中節的端粒區域之數目計數來計算。在一些實施例中，LST區域分數可藉由在過濾出短於300萬鹼基之區域之後長於1000萬鹼基且具有穩定拷貝數之區域之間斷點的數目計數來計算。在一些實施例中，LST區域分數可藉由根據倍數性對其進行調整來修改：LSTm=LST-kP，其中P為倍數性且k為常數(在一些實施例中，k=15.5)。在一些實施例中，BRCA1/2缺陷可定義為由BRCA1或BRCA2突變引起之功能喪失、或BRCA1或BRCA2啟動子區之甲基化以及受影響基因之LOH。在一些實施例中，針對治療之反應可為部分完全反應(「pCR」)，在一些實施例中，其可定義為在治療後之米勒-佩恩5狀態(例如新輔助)。
在一些實施例中，所主張之方法預測BRCA缺陷，其中p值為至少8*10 -12、6*10 - 6、0.0009、0.01、0.03、2*10 - 16、3*10 - 6、10 - 6、0.0009、8*10 - 12、2*10 - 16、8*10 - 8、6*10 - 6、3*10 - 6或0.0002(例如各CA區域分數係預界定的且視情況將多個分數以諸如得到此等p值之方式組合)。在一些實施例中，p值係根據柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫檢驗(Kolmogorov-Smirnov test)計算。在一些實施例中，HRD分數及在診斷時之年齡可以數字(例如整數)變數編碼，乳癌分期及亞型可以類別變數編碼，且分級可以數字變數或類別變數或兩者分析。
在一些實施例中，p值為雙側的。在一些實施例中，可使用邏輯回歸分析，基於如本文所揭示之HRD分數(包括HRD-組合分數)預測BRCA1/2缺陷。在一些實施例中，各種CA區域分數係根據以下相關係數(例如為達成以下相關係數而定義)相關：LOH區域分數及TAI區域分數=0.69(p=10 - 39)、LOH與LST之間之相關係數=0.55(p=2*10 - 19)及TAI與LST之間之相關係數=0.39(p=10 - 9)。
在一些實施例中，該方法如下組合LOH區域分數及TAI區域分數以偵測BRCA1/2缺陷及/或預測療法反應(例如鉑類療法反應，例如順鉑)：組合之CA區域分數=0.32*LOH區域分數+0.68*TAI區域分數。在一些實施例中，該方法如下組合LOH區域分數、TAI區域分數及LST區域分數以偵測BRCA1/2缺陷及/或預測療法反應(例如鉑類療法反應，例如順鉑)：組合之CA區域分數=0.21*LOH區域分數+0.67*TAI區域分數+0.12*LST區域分數。在一些實施例中，該方法如下組合LOH區域分數、TAI區域分數及LST區域分數以偵測BRCA1/2缺陷及/或預測療法反應(例如鉑類療法反應，例如順鉑)：組合之CA區域分數=0.11*LOH區域分數+0.25*TAI區域分數+0.12*LST區域分數。在一些實施例中，該方法如下組合LOH區域分數、TAI區域分數及LST區域分數以偵測BRCA1/2缺陷及/或預測療法反應(例如鉑類療法反應，例如順鉑)：組合之CA區域分數=LOH區域分數、TAI區域分數及LST區域分數之算術平均值。
在一些實施例中，BRCA缺失狀態及HRD狀態可組合以預測療法反應。舉例而言，本發明可包括一種預測患者(例如三陰性乳癌患者)對包含DNA損傷劑(例如鉑劑，例如順鉑)、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線及/或PARP抑制劑之癌症治療方案之反應的方法，該方法包含： 在來自患者樣本之癌細胞中，確定該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中指示CA區域(例如指示LOH區域、指示TAI區域、指示LST區域或其任何組合)之數目； 確定來自患者樣本之癌細胞是否缺失BRCA1或BRCA2(例如有害突變、高啟動子甲基化)；且 將樣本中(a)該指示CA區域之數目大於參考數目或(b)存在BRCA1或BRCA2缺失或(a)及(b)兩者的患者診斷為具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性。 其他特定實施例
實施例1.  一種預測患者對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之癌症治療方案之反應的活體外方法，該方法包含： (1)在包含癌細胞之樣本中，確定該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中包含至少兩種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的指示CA區域之數目；且 (2)將樣本中該指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之數目大於參考數目的患者診斷為具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性。
實施例2.  如實施例1之方法，該至少一對人類染色體代表完整基因體。
實施例3.  如實施例1或實施例2之方法，其中該等指示CA區域係在至少二對、三對、四對、五對、六對、七對、八對、九對、十對、11對、12對、13對、14對、15對、16對、17對、18對、19對、20對或21對人類染色體中確定。
實施例4.  如實施例1至3中任一項之方法，其中該癌細胞係卵巢癌、乳癌或食道癌細胞。
實施例5.  如實施例1至4中任一項之方法，其中指示LOH區域之參考數目係二、三、四、五、六、七、八、九、十、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、30、35、40、45、50或更大，指示TAI區域之參考數目係二、三、四、五、六、七、八、九、十、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、30、35、40、45、50或更大，且指示LST區域之參考數目係二、三、四、五、六、七、八、九、十、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、30、35、40、45、50或更大。
實施例6.  如實施例1至5中任一項之方法，其中該等指示LOH區域定義為長度為至少200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2100、2200、2300、2400、2500、3000、3500、4000、4500、5000萬鹼基或更長但小於完整染色體或完整染色體臂的LOH區域，該等指示TAI區域定義為長度為至少200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2100、2200、2300、2400、2500、3000、3500、4000、4500、5000萬鹼基或更長但未延伸越過中節的TAI區域，且該等指示LST區域定義為長度為至少200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2100、2200、2300、2400、2500、3000、3500、4000、4500、5000萬鹼基或更長的LST區域。
實施例7.  如實施例1至6中任一項之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
實施例8.  如實施例1至7中任一項之方法，其進一步包含向診斷為具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性的該患者投與該癌症治療方案。
實施例9.  一種預測患者對包含鉑劑之癌症治療方案之反應的活體外方法，該方法包含： (1)在包含癌細胞之樣本中，確定該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中包含至少兩種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的指示CA區域之數目； (2)確定包含癌細胞之樣本是否為BRCA1或BRCA2缺失的；且 (3)將樣本中(a)該指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之數目大於參考數目、或(b)存在BRCA1或BRCA2缺失、或(a)及(b)兩者的患者診斷為具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性。
實施例10. 如實施例9之方法，該至少一對人類染色體代表完整基因體。
實施例11. 如實施例9或實施例10之方法，其中該等指示CA區域係在至少二對、三對、四對、五對、六對、七對、八對、九對、十對、11對、12對、13對、14對、15對、16對、17對、18對、19對、20對或21對人類染色體中確定。
實施例12. 如實施例9至11中任一項之方法，其中該癌細胞係卵巢癌、乳癌或食道癌細胞。
實施例13. 如實施例9至12中任一項之方法，其中指示LOH區域之參考數目係二、三、四、五、六、七、八、九、十、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、30、35、40、45、50或更大，指示TAI區域之參考數目係二、三、四、五、六、七、八、九、十、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、30、35、40、45、50或更大，且指示LST區域之參考數目係二、三、四、五、六、七、八、九、十、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、30、35、40、45、50或更大。
實施例14. 如實施例9至13中任一項之方法，其中該等指示LOH區域定義為長度為至少200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2100、2200、2300、2400、2500、3000、3500、4000、4500、5000萬鹼基或更長但小於完整染色體或完整染色體臂的LOH區域，該等指示TAI區域定義為長度為至少200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2100、2200、2300、2400、2500、3000、3500、4000、4500、5000萬鹼基或更長但未延伸越過中節的TAI區域，且該等指示LST區域定義為長度為至少200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2100、2200、2300、2400、2500、3000、3500、4000、4500、5000萬鹼基或更長的LST區域。
實施例15. 如實施例9至14中任一項之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
實施例16. 如實施例9至15中任一項之方法，其中若在該樣本中之BRCA1或BRCA2中偵測到有害突變、異型接合性喪失或高甲基化，則該樣本為BRCA1或BRCA2缺失的。
實施例17. 如實施例16之方法，其中若在至少5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%或50%或更高百分比的所分析之BRCA1或BRCA2啟動子CpG中偵測到甲基化，則偵測到高甲基化。
實施例18. 一種預測患者對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之癌症治療方案之反應的活體外方法，該方法包含： (1)在包含癌細胞之樣本中，確定該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中包含至少兩種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的指示CA區域之數目； (2)提供由該等指示CA區域之數目得到的測試值； (3)將該測試值與由參考群體中該等指示CA區域之數目得到的一或多個參考值相比較；且 (4)將樣本中該測試值大於該一或多個參考書目的患者診斷為具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性。
實施例19. 如實施例18之方法，該至少一對人類染色體代表完整基因體。
實施例20. 如實施例18或實施例19之方法，其中該等指示CA區域係在至少二對、三對、四對、五對、六對、七對、八對、九對、十對、11對、12對、13對、14對、15對、16對、17對、18對、19對、20對或21對人類染色體中確定。
實施例21. 如實施例18至20中任一項之方法，其中該癌細胞係卵巢癌、乳癌或食道癌細胞。
實施例22. 如實施例18至21中任一項之方法，其中指示LOH區域之參考數目係二、三、四、五、六、七、八、九、十、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、30、35、40、45、50或更大，指示TAI區域之參考數目係二、三、四、五、六、七、八、九、十、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、30、35、40、45、50或更大，且指示LST區域之參考數目係二、三、四、五、六、七、八、九、十、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、30、35、40、45、50或更大。
實施例23. 如實施例18至22中任一項之方法，其中該等指示LOH區域定義為長度為至少200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2100、2200、2300、2400、2500、3000、3500、4000、4500、5000萬鹼基或更長但小於完整染色體或完整染色體臂的LOH區域，該等指示TAI區域定義為長度為至少200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2100、2200、2300、2400、2500、3000、3500、4000、4500、5000萬鹼基或更長但未延伸越過中節的TAI區域，且該等指示LST區域定義為長度為至少200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2100、2200、2300、2400、2500、3000、3500、4000、4500、5000萬鹼基或更長的LST區域。
實施例24. 如實施例18至23中任一項之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
實施例25. 如實施例18至24中任一項之方法，其進一步包含將樣本中該測試值不超過該一或多個參考數目的患者診斷為不具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性，且(5)(a)在診斷為具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性的該患者中建議、規定、起始或繼續包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之治療方案；或(5)(b)在診斷為不具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性的該患者中建議、規定、起始或繼續不包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之治療方案。
實施例26. 如實施例18至25中任一項之方法，其中該測試值係藉由如下計算該樣本中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目的算術平均值得到： 測試值 = ( 指示 LOH 區域之數目 )+( 指示 TAI 區域之數目 )+( 指示 LST 區域之數目 ) 3 且該一或多個參考值係藉由如下計算來自該參考群體之樣本中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目的算術平均值得到： 測試值 = ( 指示 LOH 區域之數目 )+( 指示 TAI 區域之數目 )+( 指示 LST 區域之數目 ) 3
實施例27. 如實施例18至26中任一項之方法，其包含將樣本中該測試值比該一或多個參考數目大至少2倍、3倍、4倍、5倍、6倍、7倍、8倍、9倍或10倍、大至少1、2、3、4、5、6、7、8、9或10個標準差或者大至少5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、85%、90%、95%的患者診斷為具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性。
實施例28. 一種治療患者之癌症的方法，其包含： (1)在包含癌細胞之樣本中，確定該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中包含指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之指示CA區域之數目； (2)提供由該等指示CA區域之數目得到的測試值； (3)將該測試值與由參考群體中該等指示CA區域之數目得到的一或多個參考值相比較；且 (4)(a)在樣本中該測試值大於至少一個該參考值之患者中建議、規定、起始或繼續包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之治療方案；或 (4)(b)在樣本中該測試值不超過至少一個該參考值之患者中建議、規定、起始或繼續包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之治療方案。
實施例29. 如實施例28之方法，該至少一對人類染色體代表完整基因體。
實施例30. 如實施例28或實施例29之方法，其中該等指示CA區域係在至少二對、三對、四對、五對、六對、七對、八對、九對、十對、11對、12對、13對、14對、15對、16對、17對、18對、19對、20對或21對人類染色體中確定。
實施例31. 如實施例28至30中任一項之方法，其中該癌細胞係卵巢癌、乳癌或食道癌細胞。
實施例32. 如實施例28至31中任一項之方法，其中指示LOH區域之參考數目係二、三、四、五、六、七、八、九、十、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、30、35、40、45、50或更大，指示TAI區域之參考數目係二、三、四、五、六、七、八、九、十、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、30、35、40、45、50或更大，且指示LST區域之參考數目係二、三、四、五、六、七、八、九、十、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、30、35、40、45、50或更大。
實施例33. 如實施例28至32中任一項之方法，其中該等指示LOH區域定義為長度為至少200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2100、2200、2300、2400、2500、3000、3500、4000、4500、5000萬鹼基或更長但小於完整染色體或完整染色體臂的LOH區域，該等指示TAI區域定義為長度為至少200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2100、2200、2300、2400、2500、3000、3500、4000、4500、5000萬鹼基或更長但未延伸越過中節的TAI區域，且該等指示LST區域定義為長度為至少200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2100、2200、2300、2400、2500、3000、3500、4000、4500、5000萬鹼基或更長的LST區域。
實施例34. 如實施例28至33中任一項之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
實施例35. 如實施例28至34中任一項之方法，其中該測試值係藉由如下計算該樣本中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目的算術平均值得到： 測試值 = ( 指示 LOH 區域之數目 )+( 指示 TAI 區域之數目 )+( 指示 LST 區域之數目 ) 3 且該一或多個參考值係藉由如下計算來自該參考群體之樣本中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目的算術平均值得到： 測試值 = ( 指示 LOH 區域之數目 )+( 指示 TAI 區域之數目 )+( 指示 LST 區域之數目 ) 3
實施例36. 如實施例28至35中任一項之方法，其包含將樣本中該測試值比該一或多個參考數目大至少2倍、3倍、4倍、5倍、6倍、7倍、8倍、9倍或10倍、大至少1、2、3、4、5、6、7、8、9或10個標準差或者大至少5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、85%、90%、95%的患者診斷為具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性。
實施例37. 一種用於評估癌細胞或其基因體DNA中之HRD的方法，其中該方法包含： (a)在癌細胞或由其得到之基因體DNA中，偵測該癌細胞之至少一對人類染色體中的指示CA區域，其中該至少一對人類染色體不為人類X/Y性染色體對；且 (b)確定該至少一對人類染色體中指示CA區域之總數目。
實施例38. 一種預測癌細胞中BRCA1及BRCA2基因之狀態的方法，其包含： 在該癌細胞中確定該癌細胞之至少一對人類染色體中指示CA區域的總數目；且 將癌細胞中該總數目大於參考數目之患者診斷為具有增加該BRCA1或BRCA2基因缺失之可能性。
實施例39. 一種預測癌細胞中HDR之狀態的方法，其包含：在該癌細胞中確定該癌細胞之至少一對人類染色體中指示CA區域之總數目；且 將癌細胞中該總數目大於參考數目之患者診斷為具有增加的HDR缺失之可能性。
實施例40. 一種預測癌症患者對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線及/或PARP抑制劑之癌症治療方案之反應的方法，該方法包含： 在來自該癌症患者之癌細胞中，確定該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中指示CA區域之數目；且 將癌細胞中該總數目大於參考數目之患者診斷為具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性。
實施例41. 一種預測癌症患者對治療方案之反應的方法，其包含： 在來自該癌症患者之癌細胞中確定該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中指示CA區域之總數目；且 將癌細胞中該總數目大於參考數目之患者診斷為具有增加的對包括太平洋紫杉醇或多西他賽之癌症治療方案不起反應之可能性。
實施例42. 一種治療癌症之方法，其包含： (a)在來自癌症患者或由其獲得之基因體DNA的癌細胞中確定該癌細胞之至少一對人類染色體中指示CA區域之總數目；且 (b)若該指示CA區域之總數目大於參考數目，則向該癌症患者投與包含一或多種選自由以下組成之群之藥物的癌症治療方案：DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑。
實施例43. 一或多種選自由DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑組成之群之藥物的用途，其用於製造可用於治療鑑別為具有經確定具有總計5個或更多指示CA區域之癌細胞的患者之癌症的藥劑。
實施例44. 一種用於確定癌症患者之癌細胞之LOH狀態的系統，其包含： (a)樣本分析儀，其經組態以產生關於該癌細胞之至少一對人類染色體之基因體DNA的複數個信號，及 (b)電腦子系統，其經程式化以基於該複數個信號計算該至少一對人類染色體中指示CA區域之數目。
實施例45. 如實施例8之系統，其中該電腦子系統經程式化以比較該指示CA區域之數目與參考數目，由此確定 (a)該癌細胞中BRCA1及/或BRCA2基因缺失之可能性， (b)該癌細胞中HDR缺失之可能性，或 (c)該癌症患者會對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應的可能性。
實施例46. 一種在電腦可讀取媒體中體現之電腦程式產品，當在電腦上執行時，該電腦程式產品進行包含以下之步驟： 偵測沿一或多個人類染色體之任何指示CA區域的存在或不存在；及 確定該一或多個染色體對中該指示CA區之總數目。
實施例47. 一種診斷套組，其包含： 至少500個能夠與人類基因體DNA之複數個多形性區域雜交的寡核苷酸；及 實施例10之電腦程式產品。
實施例48. 一種能夠與人類基因體DNA之複數個多形性區域雜交之複數個寡核苷酸的用途，其用於製造可用於確定獲自癌症患者之人類癌症細胞的至少一對染色體中指示CA區域之總數目及用於偵測以下的診斷套組： (a)增加的該癌細胞中BRCA1或BRCA2基因缺失之可能性， (b)增加的該癌細胞中HDR缺失之可能性，或 (c)增加的該癌症患者會對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應的可能性。
實施例49. 如實施例37至42中任一項之方法，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域且視情況，在至少二對、五對、十對或21對人類染色體中確定。
實施例50. 如實施例36至42中任一項之方法，其中該癌細胞係卵巢癌、乳癌或食道癌細胞。
實施例51. 如實施例36至42中任一項之方法，其中該指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之總數目係9、15、20或更大。
實施例52. 如實施例36至42中任一項之方法，其中指示LOH區、指示TAI區或指示LST區定義為具有約600、1200或1500萬鹼基或更長的長度。
實施例53. 如實施例36至42中任一項之方法，其中該參考數目係6、7、8、9、10、11、12或13或更大。
實施例54. 如實施例43或48之用途，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域且視情況，在至少二對、五對、十對或21對人類染色體中確定。
實施例55. 如實施例43或48之用途，其中該癌細胞係卵巢癌、乳癌或食道癌細胞。
實施例56. 如實施例43或48之用途，其中該指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之總數目係9、15、20或更大。
實施例57. 如實施例43或48之用途，其中指示LOH區、指示TAI區或指示LST區定義為具有約600、1200或1500萬鹼基或更長的長度。
實施例58. 如實施例44或45之系統，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域且視情況，在至少二對、五對、十對或21對人類染色體中確定。
實施例59. 如實施例44或45之系統，其中該癌細胞係卵巢癌、乳癌或食道癌細胞。
實施例60. 如實施例44或45之系統，其中該指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之總數目係9、15、20或更大。
實施例61. 如實施例44或45之系統，其中指示LOH區、指示TAI區或指示LST區定義為具有約600、1200或1500萬鹼基或更長的長度。
實施例62. 如實施例46之電腦程式產品，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域且視情況，在至少二對、五對、十對或21對人類染色體中確定。
實施例63. 如實施例46之電腦程式產品，其中該癌細胞係卵巢癌、乳癌或食道癌細胞。
實施例64. 如實施例46之電腦程式產品，其中該指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之總數目係9、15、20或更大。
實施例65. 如實施例46之電腦程式產品，其中指示LOH區、指示TAI區或指示LST區定義為具有約600、1200或1500萬鹼基或更長的長度。
實施例66. 如實施例36至42中任一項之方法，其中該至少一對人類染色體不為人類染色體17。
實施例67. 如實施例43或48之用途，其中該等指示CA區域不在人類染色體17中。
實施例68. 如實施例44或45之系統，其中該等指示CA區域不在人類染色體17中。
實施例69. 如實施例46之電腦程式產品，其中該等指示CA區域不在人類染色體17中。
實施例70. 如實施例40或42之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
實施例71. 如實施例48之用途，其中該DNA損傷劑係基於鉑之化學療法藥物，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
實施例72. 如實施例45之系統，其中該DNA損傷劑係基於鉑之化學療法藥物，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
實施例73. 如實施例46之電腦程式產品，其中該DNA損傷劑係基於鉑之化學療法藥物，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
實施例74. 一種方法，其包含： (a)在癌細胞或由其得到之基因體DNA中，偵測該癌細胞之代表性數目對人類染色體中包含至少兩種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的指示CA區域；且 (b)確定該等指示CA區域之數目及大小。
實施例75. 如實施例74之方法，該代表性數目對人類染色體代表完整基因體。
實施例76. 如實施例74之方法，其進一步包含將增加數目的特定大小之指示CA區域與增加的HDR缺失之可能性相關。
實施例77. 如實施例76之方法，其中該特定大小長於約150、200、250、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000、2500、3000、3500、4000、4500、5000、7500或10000萬鹼基且小於含有該指示CA區之完整染色體的長度。
實施例78. 如實施例76或77之方法，其中該特定大小的6、7、8、9、10、11、12或13個或更多指示CA區域與增加的HDR缺失之可能性相關。
實施例79. 一種確定癌症患者之預後的方法，其包含： (a)確定包含癌細胞之樣本是否具有HRD標籤，其中該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中超過參考數目的包含至少兩種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型之指示CA區域的存在指示該等癌細胞具有該HRD標籤，且 (b)(1)將樣本中偵測到HRD標籤之患者診斷具有相對較好的預後，或 (b)(2)將樣本中未偵測到HRD標籤之患者診斷為具有相對較差預後。
實施例80. 一種用於治療患者之疾病及癌症之組合物，其包含選自由以下組成之群之治療劑：DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑，該疾病及癌症選自由以下組成之群：乳癌、卵巢癌、肝癌、食道癌、肺癌、頭頸癌、前列腺癌、大腸癌、直腸癌、大腸直腸癌及胰臟癌，該患者在該患者之癌細胞的至少一對人類染色體中具有超過參考數目之指示CA區域。
實施例81. 如實施例80之組合物，其中該等指示CA區域係在至少二對、五對、十對或21對人類染色體中確定。
實施例82. 如實施例80之組合物，其中該等指示CA區域之總數目係9、15、20或更大。
實施例83. 如實施例80之組合物，其中該第一長度係約600、1200或1500萬鹼基或更長。
實施例84. 如實施例80之組合物，其中該參考數目係6、7、8、9、10、11、12或13或更大。
實施例85. 一種治療患者之癌症之方法，其包含： 在來自該患者之樣本中確定該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中包含至少二種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的指示CA區域之數目指示該等癌細胞具有HRD標籤； 提供由該等指示CA區域之數目得到的測試值； 將該測試值與一或多個由參考群體中該等指示CA區域之數目得到的參考值(例如平均值、中值、百分位點、四分位數、五分位數等)相比較；且 至少部分地基於揭露該測試值比至少一個該參考值大(例如大至少2倍、3倍、4倍、5倍、6倍、7倍、8倍、9倍或10倍；大至少1、2、3、4、5、6、7、8、9或10個標準差)的該比較步驟，向該患者投與抗癌藥，或者建議或規定或起始包含化學療法及/或合成致死劑之治療方案；或 至少部分地基於揭露該測試值不大於至少一個該參考值(例如大於不超過2倍、3倍、4倍、5倍、6倍、7倍、8倍、9倍或10倍；大於不超過1、2、3、4、5、6、7、8、9或10個標準差)的該比較步驟，建議或規定或起始不包含化學療法及/或合成致死劑之治療方案。
實施例86. 如實施例85之方法，其中該等指示CA區域係在至少二對、五對、十對或21對人類染色體中確定。
實施例87. 如實施例85之方法，其中該等指示CA區域之總數目係9、15、20或更大。
實施例88. 如實施例85之組合物，其中該第一長度係約600、1200或1500萬鹼基或更多。
實施例89. 如實施例85之方法，其中該參考數目係6、7、8、9、10、11、12或13或更大。
實施例90. 如實施例85之方法，其中該化學療法係選自由以下組成的組：DNA損傷劑、蒽環黴素及拓樸異構酶I抑制劑，及/或其中該合成致死劑係PARP抑制劑藥物。
實施例91. 如實施例85之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，及/或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
實施例92. 一種用於評估癌細胞或其基因體DNA中之HRD的方法，其中該方法包含： (a)在癌細胞或由其得到之基因體DNA中偵測該癌細胞之至少一對人類染色體中包含至少二種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的指示CA區域，其中該至少一對人類染色體不為人類X/Y性染色體對；且 (b)藉由計算在該至少一對人類染色體中偵測的各類型指示CA區域之數目的平均值，確定指示CA區域之總數目的平均值(例如算術平均值)(例如若有16個指示LOH區域及18個指示LST區域，則計算出算術平均值為17)。
實施例93. 一種預測癌細胞中BRCA1及BRCA2基因之狀態的方法，其包含： 在該癌細胞中，確定該癌細胞之至少一對人類染色體中包含至少二種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的各類型指示CA區域之總數目的平均值(例如算術平均值)；且 將大於參考數目的該總數目之平均值(例如算術平均值)與增加的BRCA1或BRCA2基因缺失之可能性相關。
實施例94. 一種預測癌細胞中HDR之狀態的方法，其包含： 在該癌細胞中，確定該癌細胞之至少一對人類染色體中包含至少二種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的各類型指示CA區域之總數目的平均值(例如算術平均值)；且 將大於參考數目的該總數目之平均值(例如算術平均值)與增加的HDR缺失之可能性相關。
實施例95. 一種預測癌症患者對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線及/或PARP抑制劑之癌症治療方案之反應的方法，該方法包含： 在包含癌細胞之樣本中確定該樣本之至少一對人類染色體中包含至少二種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的各類型指示CA區域之總數目的平均值(例如算術平均值)(例如若有16個指示LOH區域及18個指示LST區域，則確定算術平均值為17)；且 將樣本中該總數目之平均值(例如算術平均值)大於參考數目之患者診斷為具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性。
實施例96. 一種預測癌症患者對治療方案反應的方法，其包含： 在包含癌細胞之患者樣本中確定該患者樣本之至少一對人類染色體中包含至少二種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的指示CA區域之總數目的平均值(例如算術平均值)；及 將樣本中該總數目之平均值(例如算術平均值)大於參考數目的患者診斷為具有增加不對包括太平洋紫杉醇或多西他賽之治療方案起反應的可能性。
實施例97. 一種治療癌症之方法，其包含： (a)在包含癌細胞或由其獲得之基因體DNA的患者樣本中確定該癌細胞之至少一對人類染色體中包含至少二種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的各類型指示CA區域之總數目的平均值(例如算術平均值)；及 (b)向樣本中該指示CA區域之總數目大於參考數目的患者投與包含一或多種選自由以下組成之群之藥物的癌症治療方案：DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑。
實施例98. 如實施例95或97之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
實施例99. 一種組合物，其包含選自由以下組成之群的治療劑：DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑及PARP抑制劑，用於治療患者選自由以下組成之群之疾病癌症：乳癌、卵巢癌、肝癌、食道癌、肺癌、頭頸癌、前列腺癌、大腸癌、直腸癌、大腸直腸癌及胰臟癌，該患者之癌細胞的至少一對人類染色體中包含至少二種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的指示CA區域類型之平均值(例如算術平均值)大於參考數目。
實施例100.    一種治療患者之癌症之方法，其包含： 在來自該患者之樣本中確定該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中指示CA區域之總數目的平均(例如算術平均值)指示該癌細胞具有HRD標籤； 提供由包含至少二種選自指示LOH區域、指示TAI區域或指示LST區域之類型的各類型該等指示CA區域之數目的平均值(例如算術平均值)得到的測試值； 將該測試值與一或多個由參考群體中指示CA區域之類型的該平均值(例如算術平均值)之數目的參考值(例如平均值、中值、百分位點、四分位數、五分位數等)相比較；且 至少部分地基於揭露該測試值比至少一個該參考值大(例如大至少2倍、3倍、4倍、5倍、6倍、7倍、8倍、9倍或10倍；大至少1、2、3、4、5、6、7、8、9或10個標準差)的該比較步驟，向該患者投與抗癌藥，或者建議或規定或起始包含化學療法及/或合成致死劑之治療方案；或 至少部分地基於揭露該測試值不大於至少一個該參考值(例如大於不超過2倍、3倍、4倍、5倍、6倍、7倍、8倍、9倍或10倍；大於不超過1、2、3、4、5、6、7、8、9或10個標準差)的該比較步驟，建議或規定或起始不包含化學療法及/或合成致死劑之治療方案。
實施例101.    如實施例100之方法，其中該指示CA區域類型之平均值(例如算術平均值)係在至少二對、五對、十對或21對人類染色體中確定。
實施例102.    如實施例100之方法，其中該化學療法係選自由以下組成的組：DNA損傷劑、蒽環黴素及拓樸異構酶I抑制劑，及/或其中該合成致死劑係PARP抑制劑藥物。
實施例103.    如實施例100之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，及/或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
實施例104.    如實施例1之方法，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合。
實施例105.    如實施例104之方法，其中該參考數目係42。
實施例106.    如實施例9之方法，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合。
實施例107.    如實施例106之方法，其中該參考數目係42。
實施例108.    如實施例18之方法，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合。
實施例109.    如實施例108之方法，其中該參考數目係42。
實施例110.    如實施例28之方法，其中該參考數目係42。
實施例111.    如實施例37之方法，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合。
實施例112.    如實施例111之方法，其中該參考數目係42。
實施例113.    如實施例38之方法，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合。
實施例114.    如實施例113之方法，其中該參考數目係42。
實施例115.    如實施例39之方法，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合。
實施例116.    如實施例115之方法，其中該參考數目係42。
實施例117.    如實施例40之方法，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合。
實施例118.    如實施例117之方法，其中該參考數目係42。
實施例119.    如實施例41之方法，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合。
實施例120.    如實施例119之方法，其中該參考數目係42。
實施例121.    如實施例42之方法，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合。
實施例122.    如實施例121之方法，其中該參考數目係42。
實施例123.    如實施例79之方法，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合。
實施例124.    如實施例123之方法，其中該參考數目係42。
實施例125.    如實施例85之方法，其中該等指示CA區域係指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合。
實施例126.    如實施例125之方法，其中該參考數目係42。
實施例127.    一種預測患者對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之癌症治療方案之反應的活體外方法，該方法包含： (1)在包含癌細胞之樣本中，確定該癌症患者之癌細胞的至少一對人類染色體中包含指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之指示CA區域之數目； (2)組合該等指示CA區域以提供如下測試值： 測試值 =( 指示 LOH 區域之數目 )+( 指示 TAI 區域之數目 )+( 指示 LST 區域之數目 )；及 (3)提供參考值以與該測試值相比較。
實施例128.    如實施例127之方法，其中該參考值表示HDR缺失患者之訓練隊列中指示CA區域分數之第5個百分位數。
實施例129.    如實施例127或實施例128之方法，其中該參考值係42。
實施例130.    如實施例127至129中任一項之方法，其進一步包含將該測試值與該參考值相比較。
實施例131.    如實施例127至130中任一項之方法，其進一步包含將樣本中該測試值大於該參考值之患者診斷為具有增加的對該癌症治療方案起反應之可能性。
實施例132.    如實施例127至131中任一項之方法，其中該確定步驟包含測定該樣本以量測至少2個、至少3個、至少4個、至少5個、至少6個、至少7個、至少8個、至少9個、至少10個、至少11個、至少12個、至少13個、至少14個、至少15個、至少16個、至少17個、至少18個、至少19個、至少20個、至少21個或至少22個體染色體對中至少150個、200個、250個、300個、350個、400個、450個、500個、600個、700個、800個、900個、1,000個、1,500個、2,000個、2,500個、3,000個、3,500個、4,000個、4,500個、5,000個、6,000個、7,000個、8,000個、9,000個、10,000個、11,000個、12,000個、13,000個、14,000個、15,000個、16,000個、17,000個、18,000個、19,000個、20,000個、25,000個、30,000個、35,000個、40,000個、45,000個、50,000個、60,000個、70,000 80,000個、90,000個、100,000個、125,000個、150,000個、175,000個、200,000個、250,000個、300,000個、400,000個、500,000個、600,000個、700,000個、800,000個、900,000個、1,000,000個或更多個多形性基因體基因座之各對偶基因的拷貝數。
實施例133.    如實施例132之方法，其中該確定步驟包含分析至少10個體染色體對中之該多形性基因體基因座。
實施例134.    如實施例133之方法，其中22個體染色體對中之該多形性基因體基因座。
實施例135.    如實施例132至134中任一項之方法，其中該確定步驟包含測定該樣本以量測該等體染色體對中至少5,000個多形性基因體基因座的各對偶基因之拷貝數。
實施例136.    如實施例135之方法，其中該確定步驟包含測定該樣本以量測該等體染色體對中至少10,000個多形性基因體基因座的各對偶基因之拷貝數。
實施例137.    如實施例136之方法，其中該確定步驟包含測定該樣本以量測該等體染色體對中至少50,000個多形性基因體基因座的各對偶基因之拷貝數。
實施例138.    一種用於確定患者之三陰性乳癌(TNBC)細胞之同源重組(HR)缺陷狀態的方法，其包含：(1)在包含該患者之TNBC細胞的樣本中確定至少一對人類染色體中異型接合性喪失(LOH)、端粒-對偶基因不平衡(TAI)及大規模狀態轉變(LST)區域之組合數目；(2)當該LOH、TAI及LST區域之組合數目大於32時，將該ER+ BC癌細胞鑑別為可能HR缺失的。
實施例139.    如請求項138之方法，其中該等指示LOH區域之長度長於150萬鹼基，但短於該LOH區域所處各別染色體的整個長度。
實施例140.    如請求項139之方法，其中該等指示LOH區域之長度係至少1000萬鹼基。
實施例141.    如請求項139之方法，其中該等指示LOH區域之長度係至少1500萬鹼基。
實施例142.    如實施例138至141中任一項之方法，其中該等指示TAI區域係具有對偶基因不平衡之區域，該等區域(i)延伸至次端粒之一；(ii)並不穿過中節；且(iii)長於150萬鹼基長度。
實施例143.    如實施例142之方法，其中該等指示TAI區之長度係至少1000萬鹼基。
實施例144.    如實施例138至143中任一項之方法，其中該等指示LST區域係在過濾出長度短於300萬鹼基之區域之後，沿著在至少1000萬鹼基長度之兩個區域之間的染色體之長度包含體細胞拷貝數斷點的區域。
實施例145.    如實施例138至144中任一項之方法，其中當該組合數目為38或更大時，將該癌細胞鑑別為HR缺失的。
實施例146.    如實施例138至144中任一項之方法，其中當該組合數目為42或更大時，將該癌細胞鑑別為HR缺失的。
實施例147.    如實施例138至146中任一項之方法，其中該至少一對人類染色體係體染色體。
實施例148.    如實施例138至146中任一項之方法，其中該等人類染色體係體染色體且其中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合數目係在至少10對該等體染色體中確定。
實施例149.    如實施例138至146中任一項之方法，其中該等人類染色體係體染色體且其中指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目係在至少15對體染色體中確定。
實施例150.    如實施例147至149中任一項之方法，其進一步包含測定各體染色體對中之至少150個多形性基因體基因座。
實施例151.    如實施例138至146中任一項之方法，其進一步包含測定至少20個人類染色體中的至少5,000個多形性基因體基因座，其中該等染色體係體染色體。
實施例152.    如實施例138至151中任一項之方法，其進一步包含計算由該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合數目得到的測試值並當該測試值大於參考值時，將該癌細胞鑑別為HR缺失的，其中該參考值係由33或更大的參考數目得到。
實施例153.    如實施例152之方法，其中該測試值係指示LOH區域、指示TAI區域之數目的算術平均值，且其中該參考值係8或更大。
實施例154.    如實施例152或153之方法，其中該測試值係藉由如下計算該樣本中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目的算術平均值得到： 測試值 = (指示LOH區域之數目)+(指示TAI區域之數目)+(指示LST區域之數目) ÷ 3。
實施例155.    如實施例138至154中任一項之方法，其進一步包含基於將該癌細胞鑑別為可能HR缺失的，將該患者鑑別為可能對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應。
實施例156.    如實施例155之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
實施例157.    如實施例155或156之方法，其進一步包含投與、建議或開立該治療方案。
實施例158.    如實施例138至157中任一項之方法，其中該乳癌細胞係BRAC1/2缺失的。
實施例159.    如實施例138至158中任一項之方法，其中該組合數目由指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目組成。
以下實例中將進一步描述本發明，該等實例不限制申請專利範圍中所描述的本發明之範圍。 實例 實例 1 - 所有乳癌亞型之 LOH 及 TAI 區域分數以及與 BRCA1/2 缺陷 之關聯
已基於全基因體腫瘤LOH型態開發出LOH標籤，該LOH標籤與卵巢癌中之BRCA1/2及其他HDR路徑基因缺陷高度相關(Abkevich等人, Patterns of Genomic Loss of Heterozygosity Predict Homologous Recombination Repair Defects, BR. J. CANCER (2012))且預測乳癌對DNA損傷劑(例如鉑類新輔助)療法之反應(Telli等人, Homologous Recombination Deficiency ( HRD ) score predicts response following neoadjuvant platinum - based therapy in triple - negative and BRCA1 / 2 mutation - associated breast cancer ( BC ), CANCER RES. (2012))。基於TAI分數之第二分數亦顯示與BRCA1/2缺陷之強相關性且預測三陰性乳癌對鉑類治療之反應(Birkbak等人, Telomeric allelic imbalance indicates defective DNA repair and sensitivity to DNA-damaging agents, CANCER DISCOV. (2012))。本研究檢查如藉由ER/PR/HER2狀態所定義之乳癌亞型中BRCA1/2缺陷之頻率及升高之LOH或TAI區域分數。
冷凍腫瘤係購自3個商業組織生物樣本庫(biobank)。選擇來自4種乳癌亞型(三陰性、ER+/HER2-、ER-/HER2+、ER+/HER2+)中各者的約50個隨機確定之腫瘤進行分析。開發出靶向BRCA1、BRCA2及完整基因體中50,000個選定SNP的靶向定製雜交小組。使用此小組與在Illumina HiSeq2500上定序之組合來分析腫瘤中之BRCA1/2體細胞及生殖系突變，包括大片段重排及SNP對偶基因劑量。藉由qPCR測定(SA Biosciences)確定BRCA1啟動子甲基化情況。當可獲得時，使用來自正常組織之DNA確定有害突變為生殖系的還是體細胞的。
使用確定各SNP位置處最可能之對偶基因特異性拷貝數的演算法來分析SNP資料。藉由對長度＞15 Mb但短於完整染色體長度之LOH區域的數目計數來計算LOH區域分數。藉由對長度＞11 Mb但並不穿過中節的具有對偶基因不平衡之端粒區域的數目計數來計算TAI區域分數。具有低品質SNP資料及/或具有高正常DNA污染之樣本不包括在內。213個樣本中有191個得到穩健分數。 表 2 ： 乳癌 IHC 亞型之 BRCA1/2 缺陷 .
亞型 n BRCA1 突變 BRCA2 突變 總突變體(%) BRCA1 啟動子甲基化(%)
三陰性 61 10 3 10 (16.4) 12 (19.7)
ER+/HER2- 51 2 2 4 (7.8) 1 (1.9)
ER-/HER2+ 38 3 1 4 (10.5) 0
ER+/HER2+ 63 8 1 7 (11.1) 1 (1.6)
表 3 ： 對來自 17 種 BRCA1 / 2 突變體之相配正常組織執行突變篩選。 17 名 個體中有 13 名 ( 76 . 5 %) 具有生殖系突變。
亞型 腫瘤突變型態 n 生殖系 體細胞
三陰性 1個BRCA1突變 3 2 1
  1個BRCA2突變 1 1 0
  2個BRCA1突變 1 1 1
  1個BRCA1突變及2個BRCA2突變 1 1 (BRCA2) 2
ER+/HER2- 1個BRCA1突變 1 1 0
  1個BRCA2突變 2 2 0
ER-/HER2+ 1個BRCA1突變 2 1 1
ER+/HER2+ 1個BRCA1突變 3 1 2
  2個BRCA1突變 2* 2 2
  1個BRCA2突變 1 1 0
* 各個體在BRCA1中具有1個生殖系突變及1個體細胞突變。 表 4 ： LOH 或 TAI 分數與 BRCA1/2 缺陷 之間的關聯
  平均LOH分數   平均TAI分數  
亞型 n (BRCA1/2缺陷) BRCA1/2完整 BRCA1/2缺陷 p值 BRCA1/2完整 BRCA1/2缺陷 p值
全部 191 (38) 8.1 16.5 8*10 -12 5.7 13.9 2*10 -16
三陰性 53 (22) 8.3 18.1 6*10 -6 6.7 13.2 3*10 -6
ER+/HER2+ 56 (8) 7.4 13.6 0.0009 5 15.6 10 -6
ER+/HER2- 47 (5) 7.7 15 0.01 5 16 0.0009
ER-/HER2+ 34 (3) 9.5 15.3 0.03 6.6 11.3 NS
圖5顯示所有乳癌IHC亞型之LOH及TAI區域分數。5A：LOH分數；5B：TAI分數。藍色條形：BRCA1/2缺陷樣本。紅色條形：BRCA1/2完整樣本。圖6顯示LOH區域分數與TAI區域分數之間的相關性(相關係數=0.69)。X軸：LOH分數；Y軸：TAI分數；紅色點：完整樣本；藍色點：BRCA1/2缺陷樣本。點下面積與樣本數目以及該LOH分數與TAI分數之組合成比例(p=10 - 39)。
使用邏輯回歸分析，基於LOH及TAI分數預測BRCA1/2缺陷。兩個分數在多變數分析中很顯著(LOH之卡方值為10.8，且TAI之卡方值為44.7；p=0.001及2.3*10 - 11)。用於區分BRCA1/2缺陷樣本與完整樣本的最佳模型係0.32*LOH區域分數+0.68*TAI區域分數(p=9*10 - 18)。
結論：升高之LOH及TAI區域分數各自與所有乳癌亞型中之BRCA1/2缺陷高度相關；LOH及TAI區域分數明顯高度相關；組合之CA區域分數(亦即，組合之LOH及TAI)在此資料集中顯示與BRCA1/2缺陷之最佳相關性。基於本發明，LOH-HRD分數及TAI-HRD分數之組合可預測三陰性乳癌中對DNA損傷劑及其他藥劑(例如鉑類療法)的反應，且能夠將鉑類之使用擴展至其他乳癌亞型。 實例 2 - 所有乳癌亞型之 LOH 、 TAI 及 LST 區域分數及與 BRCA1/2 缺陷 之關聯
如實例1中所描述，獲得SNP對偶基因頻率比率並使用該等比率計算LOH、TAI及LST區域分數。LST分數定義為在過濾出短於300萬鹼基之區域之後長於1000萬鹼基且具有穩定拷貝數之區域之間的斷點之數目。吾人觀察到LST分數隨完整樣本及缺失樣本內之倍數性而增加。因此，吾人在此實例2中沒有使用倍數性特異性截止值而是藉由根據倍數性進行調整來改良LST區域分數：LSTm=LST-kP，其中P為倍數性且k為常數。基於以缺失作為結果且LST及P作為預測子之多變數邏輯回歸分析，k=15.5。
214個樣本中有191個得到通過所用QC標準之分數。此等樣本中有38個為BRCA1/2缺陷的。根據柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫檢驗，LOH區域分數之相應p值為8*10 - 12，TAI區域分數之相應p值為2*10 - 16且LST區域分數之相應p值為8*10 - 8。53/191個樣本為三陰性乳癌，包括BRCA1/2缺陷之22個樣本。LOH、TAI及LST區域分數之相應p值分別為6*10 - 6、3*10 - 6及0.0002。當對每一個別乳癌亞型進行相同分析時，亦對具有該等分數中之至少一者的所有亞型觀察到顯著p值(表5)。圖7A-C中顯示BRCA1/2缺陷型樣本相對於BRCA1/2完整樣本之分數分佈。
接下來，對該等分數進行分析以確定其是否相關(圖2D-F)。LOH區域分數與TAI區域分數之間之相關係數為0.69(p=10 - 39)，LOH與LST之間之相關係數為0.55(p=2*10 - 19)且TAI與LST之間之相關係數為0.39(p=10 - 9)。
使用邏輯回歸分析，基於LOH、TAI及LST區域分數預測BRCA1/2缺陷。全部三個分數在多變數分析中皆為顯著的(LOH之卡方值為5.1(p=0.02)，TAI之卡方值為44.7(p=2*10 - 11)且LST之卡方值為5.4(p=0.02))。此資料集中用於區分BRCA1/2缺陷樣本與完整樣本的最佳模型為0.21*LOH+0.67*TAI+0.12*LST(p=10 - 18)。此實例2將實例1之結論(亦即，組合LOH及TAI區域分數之模型)擴展至組合LOH、TAI及LST區域分數之模型。
可用於許多樣本之其他臨床資料包括分期、分級及診斷年齡。可獲得64/191個樣本之分期資訊。分期與LOH區域分數(0.07)及TAI區域分數(0.1)之間的相關係數並不顯著。可獲得164/191個樣本之分級資訊。分級與LOH區域分數(0.33)及TAI區域分數(0.23)之間之相關係數並不顯著(p值分別為2*10 - 5及0.004)。已知184/191個樣本之診斷年齡。年齡與LOH區域分數(-0.13)之間之相關係數並不顯著。年齡與TAI區域分數(-0.25)之間之相關係數並不顯著(p=0.0009)。 表 5
LOH 區域分數 平均分數 平均分數
亞型 n (BRCA1/2缺陷) BRCA1/2完整 BRCA1/2缺陷 p值
全部 191 (38) 8.1 16.5 8*10 -12
三陰性 53 (22) 8.3 18.1 6*10 -6
ER+/HER2- 47 (5) 7.7 15 0.01
ER-/HER2+ 34 (3) 9.5 15.3 0.03
ER+/HER2+ 56 (8) 7.4 13.6 9*10 -4
TAI 區域分數
全部 191 (38) 5.7 13.9 2*10 -16
三陰性 53 (22) 6.7 13.2 3*10 -6
ER+/HER2- 47 (5) 5 16 9*10 -4
ER-/HER2+ 34 (3) 6.6 11.3 NS
ER+/HER2+ 56 (8) 5 15.6 10 -6
LST 區域分數
全部 191 (38) 9.01 -1.3 8*10 -8
三陰性 53 (22) 10.14 -1.41 0.0002
ER+/HER2- 47 (5) 7.31 1.54 NS
ER-/HER2+ 34 (3) 9.18 -2.19 0.02
ER+/HER2+ 56 (8) 7.31 1.54 NS
實例 3 - 所有乳癌亞型之 LOH 、 TAI 及 LST 區域分數之算術平均值及與 BRCA1/2 缺陷 之關聯
以下研究顯示如本文所描述之HRD分數可如何預測三陰性乳癌(TNBC)中之BRCA1/2缺陷及靶向HR缺失之藥劑的功效。為了研究所有乳癌亞型中BRCA1/2缺陷之比率，測定乳房腫瘤樣本中之BRCA1/2突變及啟動子甲基化。確定該等樣本的如實例2中所描述之三個HRD分數，且接著使用LOH/TAI/LST分數之算術平均值檢查與BRCA1/2缺陷之關聯。進一步相對於全部三個HRD分數與反應之間之關係檢查用順鉑治療之新輔助TNBC隊列的分析。
自三個商業供應商獲得侵襲性乳房腫瘤樣本及相配之正常組織。選擇該等樣本以提供大致相等數量的藉由ER、PR及HER2之IHC分析所定義之所有乳癌亞型。藉由qPCR進行BRCA1啟動子甲基化分析。使用定製Agilent SureSelect XT捕捉，隨後在Illumina HiSeq2500上定序來產生BRCA1/2突變篩選及全基因體SNP譜。使用此等資料計算HRD-LOH、HRD-TAI及HRD-LST分數。
自公共儲存庫下載順鉑-1及順鉑-2試驗隊列之SNP微陣列資料及臨床資料。無法獲得此等隊列中之一者的BRCA1/2突變資料。使用公開可獲得之資料計算全部三個HRD分數並分析其與針對順鉑之反應的關聯。將兩個隊列組合以改善功效。
為了計算HRD分數，使用確定各SNP位置處最可能之對偶基因特異性拷貝數的演算法來分析SNP資料。藉由對長度＞15 Mb但短於完整染色體長度之LOH區域的數目計數來計算HRD-LOH。藉由對長度＞11 Mb且延伸至次端粒中之一者但不穿過中節的具有對偶基因不平衡之區域的數目計數來計算HRD-TAI分數。HRD-LST分數係在過濾出短於3 Mb之區域之後長於10 Mb之區域之間的斷點之數目。
組合分數為LOH/TAI/LST分數之算術平均值。所有p值皆來自利用BRCA缺陷或針對順鉑之反應作為因變數之邏輯回歸模型。
表6顯示全部四個乳癌亞型之BRCA1/2突變及BRCA1啟動子甲基化頻率。BRCA1/2變異體分析在100%樣本上取得成功，而大片段重排分析不太穩健，其中198/214個樣本產生通過QC量度之資料。在24/214名個體中觀察到有害突變(一名在BRCA1中具有體細胞突變且在BRCA2中具有生殖系突變)。可獲得23/24個突變體的相配之正常DNA，且使用該DNA確定所鑑別之突變為生殖系的還是體細胞的。BRCA1啟動子甲基化分析在100%之樣本上取得成功。圖9示出BRCA1/2缺陷樣本之HRD分數。 表 6
亞 型 n BRCA1 突 變 BRCA2 突 變 全部 突變 體(%) 生殖系 突 變 (%) BRCA1 啟動 子 甲基 化 (%)
TNBC 63 10 3 10 (15.9) 69 13 (20.6)
ER+/HER2- 50 2 2 4 (8.0) 100 1 (2.0)
ER-/HER2+ 38 3† 1 4† (10.5) 50 0
ER+/HER2+ 63 8* 1 7* (11.1) 57 1 (1.6)
* 包括一名仍保持BRCA1之完整功能性拷貝的個體。 † 包括一名無法確定BRCA1之功能狀態的個體。
表7顯示在整個乳房隊列中該三個HRD分數與BRCA 1/2缺陷之間之關聯。組合分數為該三個HRD分數之算術平均值。 表 7
乳 癌 亞 型 全 部 TNBC ER+/ HER- ER-/ HER2+ ER+/ HER2+
   個體數目 197 52 50 35 60
   BRCA1/2缺陷之數目(%) 38 (100) 23 (61) 5 (13) 3 (8) 7 (18)
HRD-LOH 平均值 BRCA1/2 完整 7.2 8.2 7.1 8.3 6.0
BRCA1/2 缺陷 16.5 17.7 17.2 12.0 14.1
p值 1.3×10 -17 1.5×10 -8 0.0025 0.18 2.1×10 -5
HRD-TAI 平均值 BRCA1/2 完整 5.4 6.8 4.3 6.4 5.1
BRCA1/2 缺陷 13.7 13.5 15.0 7.7 15.9
p值 1.5×10 -19 2.2×10 -7 1.3×10 -5 0.58 1.4×10 -6
HRD-LST 平均值 BRCA1/2 完整 -7.0 -5.1 -6.7 -6.7 -8.3
BRCA1/2 缺陷 10.2 12.0 11.7 2.7 6.1
p值 3.5×10 -18 8.0×10 -11 3.2×10 -4 0.082 0.0024
HRD組合 平均值 BRCA1/2 完整 1.9 3.3 1.6 2.7 0.9
BRCA1/2 缺陷 13.4 14.4 14.6 7.5 12.0
p值 1.1×10 -24 7.8×10 -13 2.3×10 -5 0.072 2.1×10 -5
表8顯示在新輔助背景中用順鉑治療之TNBC的HRD分數與pCR(米勒-佩恩5)之間的關聯。資料可獲自順鉑-1(Silver等人, Efficacy of neoadjuvant Cisplatin in triple - negative breast cancer. J. CLIN. ONCOL. 28:1145-53 (2010))及順鉑-2(Birkbak等人, (2012))試驗之樣本。pCR定義為在新輔助治療之後具有米勒-佩恩5狀態之患者。HRD-組合為該三個HRD分數之算術平均值。 表 8
分 數 pCR 平均 值 非pCR 平均 值 第75 個- 第25 個 百分位數之OR (95% CI) P 值
HRD-LOH 20.6 13.4 7.4 (1.5, 35.6) 0.0035
HRD-TAI 15.8 10.7 6.5 (1.3, 32.6) 0.0067
HRD-LST 13.4 1.4 14.7 (2.1, 102) 0.00065
HRD-組合 16.6 8.5 22.4 (2.1, 239) 0.00029
結論：在所有乳房亞型中觀察到BRCA1/2缺陷及升高之HRD分數，且HRD分數偵測BRCA1/2缺陷。全部三個HRD分數皆預測/偵測TNBC中針對順鉑治療之反應。該三個HRD分數之平均值(算術平均值)偵測整個乳房隊列中之BRCA1/2狀態及另一獨立TNBC隊列中之順鉑反應。相較於個別HRD分數，HRD-組合之算術平均值為較強的BRCA1/2缺陷或療法反應之預測子/偵測子。 實例 4 - 針對同源重組缺陷的基於 BRCA1 / 2 狀態及 DNA 之測定的 多變數分析
先前的實例描述基於DNA之分數量測同源重組缺陷(HRD)，由此展示各分數皆與BRCA1/2缺陷明顯相關，且亦描述定義為三個不同HRD分數之算術平均值的HRD-組合分數。本實例藉由檢查以下各項來擴展先前實例之結果：(1)該三個分數中之各者與HRD-組合分數之間的關聯；(2)臨床變數與HRD-組合分數之關聯；及(3)臨床變數與具有BRCA1/2缺陷之HRD-組合分數之關聯。
方法：此實例4中之分析包括先前實例中所描述之相同197個患者樣本。簡言之，215個乳房腫瘤樣本係以新鮮冷凍試樣購自3個商業供應商。根據ER、PR及HER2之IHC分析選擇樣本以得到大致相等之乳癌亞型表示。根據柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫品質度量，198個樣本產生可靠的HRD分數。由於乳癌亞型不常見(ER/PR+ HER2-)，自該分析中移除一名通過HRD分數之患者。患者腫瘤及臨床特徵在表9中有詳述。
提供有關91個變數之患者臨床資料，但大部分變數之資料太稀疏而無法包括在分析中。可獲得所有患者之乳癌亞型(TNBC、ER+/HER2-、ER-/HER2+、ER+/HER2+)。所考慮的其他變數為診斷時之年齡(196/197名患者提供)、分期(191/197名患者提供)及分級(190/197名患者提供)。 表 9
   所有患者(%) 三陰性(%) ER+/HER2- (%) ER-/HER2+ (%) ER+/HER2+ (%) BRCA1/2 突變體(%) BRCA1/2 缺陷(%)
總 患 者    197 (100) 52 (26.4) 50 (25.4) 35 (17.8) 60 (30.5) 24 (12.2) 38 (19.2)
診斷年 齡                        
範 圍 28-90 29-90 33-80 29-76 28-79 33-79 29-76
中 值 56 54 62 55 54.5 55.5 49
%＜60 57 61 46 60 62 62.5 70
分 期                     
I 13 (6.6) 7 (13.5) 2 (4) 1 (2.9) 3 (5) 2 (8.3) 3 (7.9)
II 121 (61.4) 28 (53.8) 31 (62) 25 (71.4) 37 (61.7) 17 (70.8) 23 (60.5)
III 54 (27.4) 9 (17.3) 17 (34) 8 (22.9) 20 (33.3) 5 (20.8) 9 (23.7)
IV 3 (1.5) 3 (5.8) 0 (0) 0 (0) 0 (0) 0 (0) 1 (2.6)
未 知 6 (3) 5 (9.6) 0 (0) 1 (2.9) 0 (0) 0 (0) 2 (5.3)
分 級                     
1 17 (8.6) 4 (7.7) 8 (16) 0 (0) 5 (8.3) 0 (0) 0 (0)
2 102 (51.8) 17 (32.7) 30 (60) 13 (37.1) 42 (70) 10 (41.7) 14 (36.8)
3 71 (36) 26 (50) 10 (20) 22 (62.9) 13 (21.7) 13 (54.2) 21 (55.3)
未 知 7 (3.6) 5 (9.6) 2 (4) 0 (0) 0 (0) 1 (4.2) 3 (7.9)
使用定製Agilent SureSelect XT捕捉，隨後在Illumina HiSeq2500上定序來產生BRCA1/2突變篩選及全基因體SNP譜。藉由qPCR確定BRCA-1啟動子區之甲基化情況。將具有超過10%甲基化之樣本分類為甲基化的。
由全基因體腫瘤異型接合性喪失(LOH)型態(HRD-LOH)、端粒-對偶基因不平衡(HRD-TAI)及大規模狀態轉變(HRD-LST)計算HRD分數，該三個HRD分數組合成此實例4中論述之「HRD-組合分數」。
BRCA1/2缺陷定義為由BRCA-1或BRCA-2突變引起之功能喪失、或BRCA-1啟動子區之甲基化以及受影響基因之異型接合性喪失(LOH)。
所有統計分析皆使用3.0.2版R進行。所有報告之p值皆為雙側的。採用之統計工具包括斯皮爾曼秩和相關性(Spearman rank-sum correlation)、克魯斯卡爾-沃利斯單因子變異數分析(Kruskal-Wallis one-way analysis of variance)及邏輯回歸。
對於邏輯回歸模型化，HRD分數及診斷時之年齡係以數字變數編碼。乳癌分期及亞型係以類別變數編碼。分級係以數字變數及類別變數分析，但除非另外指出，否則為類別變數。以數字變數對分級編碼係不適當的，除非當將2級患者與1級患者相比較時BRCA1/2缺陷之機率增加與將3級患者與2級患者相比較時的情形相同。
報告的單變數邏輯回歸模型之P值係基於偏概似比率。多變數p值係基於完整模型(其包括所有相關預測子)相對於簡縮模型(其包括除所評價之預測子外的所有預測子，及涉及評價之預測子的任何相互作用項)之離差量數變化的偏概似比率。HRD分數之優勢比係以四分位數範圍報告。
結果：以圖形方式檢查HRD-LOH、HRD-TAI及HRD-LST分數之成對相關性(圖1)，並用斯皮爾曼秩和相關性定量。因為在HRD分數分佈中觀察到右偏斜及離群值，所以斯皮爾曼秩和相關性優於更常用的皮爾森乘積動差(Pearson product-moment)相關性。分數之所有成對比較顯示明顯不同於零之正相關性(p＜10 - 16)。
藉由檢查包括全部三個分數作為BRCA1/2缺陷狀態預測子的多變數邏輯回歸模型量測由HRD-LOH、HRD-TAI及HRD-LST分數中之各者捕捉的獨立BRCA1/2缺陷資訊之範圍(表10)。HRD-TAI分數捕捉重要BRCA1/2缺陷資訊(p=0.00016)，與其他兩個分數無關，且HRD-LST分數亦如此(p=0.00014)。在5%顯著性水平下，HRD-LOH分數並未增加重要的獨立BRCA1/2缺陷資訊(p=0.069)。 表 10
P 值 第75 個- 第25 個百分位數之OR (95% Cl)
HRD-LOH 0.069 3.0 (0.89, 9.8)
HRD-TAI 0.00016 5.8 (2.1, 16)
HRD-LST 0.00014 7.4      (2.4, 23)
表10示出由利用HRD-LOH、HRD-TAI及HRD-LST作為BRCA1/2缺陷之預測子的3項多變數邏輯回歸模型得到的結果。
為了評估HRD-組合分數是否充分地捕捉其三個分量之BRCA1/2缺陷資訊，將測試三個雙變數邏輯回歸模型。各模型包括HRD-組合分數以及HRD-LOH、HRD-TAI或HRD-LST分數中之一者。在5%顯著性水平下，沒有一個分量分數顯著添加至HRD-組合分數(HRD-LOH p=0.89，HRD-TAI p=0.090，HRD-LST p=0.28)。由此表明，HRD-組合分數充分地捕捉HRD-LOH、HRD TAI及HRD-LST分數之BRCA1/2缺陷資訊。
最後，將HRD-組合分數與基於模型之組合分數相比較，該基於模型之組合分數經最佳化以預測此患者集合中之BRCA1/2缺陷。HRD-組合分數對HRD-LOH、HRD-TAI及HRD-LST分數各自賦予相同權重，而基於模型之分數指定HRD-TAI分數之權重為HRD-LOH或HRD-LST分數之權重的約兩倍。有關基於模型之分數的公式提供於下： HRD- 模型 = 0.11× (HRD-LOH) + 0.25× (HRD-TAI) + 0.12× (HRD-LST) 。
由單變數分析得到的結果(表11)顯示，HRD-模型分數比HRD-組合分數高出約一個數量級(HRD模型p=2.5×10 - 25，HRD-組合p=1.1 ×10 - 24)。 表 11
      P 值 OR (95% Cl)
HRD-LOH    1.30 × 10 -17 22 (8.4, 58)
HRD-TAI    1.50 × 10 -19 17 (7.2, 41)
HRD-LST    3.50 × 10 -18 19 (7.7, 46)
HRD- 組 合    1.10 × 10 -24 90 (22, 360)
HRD- 模 型    2.50 × 10 -25 76 (19, 290)
診斷時之年 齡    0.0071 0.96 (0.94, 0.99)
分 期    0.88   
I    1
II    0.78 (0.20, 3.1)
III    0.67 (0.15, 2.9)
IV    1.7 (0.11, 25)
癌症亞 型 1.20 × 10 -05   
ER-/HER2+    1
ER+/HER2-    1.2 (0.34, 5.8)
ER+/HER2+    8.5 (2.3, 31)
TNBC    8.5 (2.3, 31)
分級( 類別) 0.0011 NA
分級( 數字) 0.00053 3.1 (1.6, 6.3)
表11顯示由單變數邏輯回歸得到之結果。HRD分數之優勢比係以該分數之IQR報告。年齡之優勢比係以歲報告。分級(數字)之優勢比係以每單位報告。
在雙變數邏輯回歸模型中，HRD-模型分數並未將顯著的獨立BRCA1/2缺陷資訊添加至HRD-組合分數(p=0.089)。此進一步表明，HRD-組合分數充分地捕捉HRD-LOH、HRD TAI及HRD-LST分數之BRCA1/2缺陷資訊。
臨床變數與HRD-組合分數之關聯示於圖12中。HRD-組合分數與腫瘤分級明顯相關(斯皮爾曼相關性0.23，p=0.0017)。在5%水平下，與乳癌分期及診斷時之年齡的相關性與零無顯著差異。根據克魯斯卡爾-沃利斯單因子變異數分析測試，平均HRD組合分數在各乳癌亞型間明顯不同(p=1.6 ×10 - 5)。
藉由檢查多變數邏輯回歸模型中相互作用項之顯著性來測試臨床亞群間HRD-組合分數之異質性。對於各臨床變數，吾人將與HRD-組合分數之相互作用項添加至包括所有臨床變數及HRD-組合分數之模型中。在5%顯著性水平下，沒有一個相互作用項達到顯著性。因此，並無證據表明HRD-組合分數所賦予的BRCA1/2缺陷之機率在臨床亞群間變化。
針對HRD-LOH、HRD-TAI及HRD-LST分數中之各者的類似測試指示HRD-TAI分數與年齡(p=0.0072)及分級(p=0.015)之顯著相互作用以及HRD-LST分數與乳癌亞型之顯著相互作用(p=0.021)。針對多重比較進行調整，僅HRD-TAI分數與年齡之相互作用在5%水平下維持顯著性(p=0.029)。此相互作用之顯著性表明，隨著年齡增長，HRD-TAI分數之每單位增加，BRCA1/2缺陷機率之增加減小。
臨床變數與BRCA1/2缺陷之關聯示於圖13中。利用單變數邏輯回歸模型(表11)及多變數邏輯回歸模型(表12)評價臨床變數及HRD-組合分數。HRD分數之優勢比係以IQR報告。診斷時之年齡的優勢比係以歲報告。 表 12
      P 值 OR (95% Cl)
HRD- 組 合 1.2 × 10 -16 87 (17, 450)
診斷時之年 齡 0.027 0.95 (0.91, 1.0)
分 期 0.63   
I    1
II    2.4 (0.22, 27)
III    0.99 (0.073, 13)
IV    3.1 (0.0011, 9100)
分 級 0.40 NA
類型 0.087   
ER-/HER2+    1
ER+/Her2-    0.39 (0.039, 3.8)
ER+/Her2+    1.3 (0.16, 10)
TNBC    3.9 (0.62, 24)
表12顯示由多變數邏輯回歸得到之結果。HRD分數之優勢比係以該分數之IQR報告。年齡之優勢比係以歲報告。
在單變數分析中，HRD分數(HRD-LOH、HRD-TAI、HRD-LST、HRD-組合及HRD-模型)各自與BRCA1/2缺陷明顯相關聯。較高的分數指示較大的缺陷可能性。診斷時之年齡的增加與BRCA1/2缺陷之風險減小明顯相關聯(p=0.0071)。乳癌亞型及腫瘤分級(類別及數字變數)之單變數結果亦為統計上顯著的。癌症分期與BRCA1/2狀態不相關。
在多變數分析中，檢查基於HRD-組合分數及所有可用臨床變數之模型。HRD-組合分數捕捉臨床變數未捕捉的重要BRCA1/2缺陷資訊(p=1.2×10 - 16)。在可用臨床變數中，僅診斷時之年齡在多變數背景中維持顯著性(p=0.027)。分級係以類別變數編碼且不具統計顯著性(p=0.40)。當以數字變數編碼時，分級亦不具顯著性(p=0.28)。在包括所有臨床變數之多變數模型中測試HRD-組合分數之二次及三次效應，但不具統計顯著性。
討論. 在此實例4中，在藉由IHC亞型分析所定義之4種乳癌亞型中，BRCA1/2缺陷之頻率範圍為約9%至約16%。相配腫瘤樣本及正常DNA樣本之定序表明，約75%的觀察到的突變係生殖系來源的。針對乳癌中第二個對偶基因損失之主要方法係經由LOH，然而，約24%之腫瘤亦在該第二個對偶基因中隨後攜帶體細胞有害突變。此外，在一名攜帶BRCA2體細胞有害突變之個體中見到明顯偶發性乳房腫瘤。
不管亞型如何，全部3個HRD分數皆顯示與BRCA1/2缺陷之強相關性，且分數升高之頻率表明，所有乳房腫瘤亞型中有相當大的比例在同源重組DNA修復路徑中帶有缺陷。此等發現，尤其當與以上實例3之發現組合時顯示，靶向或利用DNA損傷修復之藥劑(例如鉑劑)可證明在所有乳癌亞型之腫瘤子集(如根據本發明偵測的具有同源重組缺陷之腫瘤)中有效。
在臨床環境中單獨或組合地此等HRD分數之實施方式最佳使用與經福馬林固定且石蠟包埋(「FFPE」)之粗針穿刺切片相容的測定。此類型樣本產生極低數量及低品質的DNA。自此等FFPE處理之樣本提取之DNA通常在SNP微陣列分析中表現不佳。
已開發出用於產生下一代定序庫的基於液體雜交之目標富集技術。此等方法能夠在減小基因體複雜性之後進行所關注區域之靶向定序，由此降低定序成本。初步測試指示，可用測定與來源於FFPE DNA之DNA相容。在此實例4中，吾人報告靶向在整個基因體中分佈之約54,000個SNP的捕捉小組。此小組提供的定序資訊中之對偶基因計數可以用於拷貝數及LOH重構，以及全部3個HRD分數之計算。此外，與此實例4中相同，該小組上可包括BRCA1及BRCA2捕捉探針，其能夠在同一測定中對此等基因中之有害變異體進行高品質突變篩選。
全部3個分數彼此明顯相關，表明其皆量測相同的核心基因體現象。然而，邏輯回歸分析指示，該等分數可組合，由此產生與此資料集中之BRCA1/2缺陷之較強關聯。
能夠鑑別在同源重組DNA修復中具有缺陷之腫瘤的穩健分數及與經福馬林固定且石蠟包埋之臨床病理試樣相容之測定的組合有助於有較高可能性對靶向雙股DNA損傷修復之藥劑反應之患者的診斷鑑別及分類。此外，根據本發明，此類藥劑可在偵測到HRD之所有乳癌亞型中具有效用。 實例 5 - 高 HRD 臨限值 ( 例如 HRD 標籤之 一個實例 )
本實例展示高HRD之確定。選擇具有高敏感度以偵測對治療反應或結果具有非特異性之乳房及卵巢腫瘤中之HRD的臨限參考值。確定LOH、TAI及LST區域之總數目。為了計算HRD分數，使用確定各SNP位置處最可能之對偶基因特異性拷貝數的演算法來分析SNP資料。藉由對長度＞15 Mb但短於完整染色體長度之LOH區域的數目計數來計算HRD-LOH。藉由對長度＞11 Mb且延伸至次端粒中之一者但不穿過中節的具有對偶基因不平衡之區域的數目計數來計算HRD-TAI分數。HRD-LST分數係在過濾出短於3 Mb之區域之後長於10 Mb之區域之間的斷點之數目。組合分數(HRD分數)為LOH/TAI/LST分數之總和。
訓練集係由4個不同隊列(497例乳房及561例卵巢病例)彙編。由於BRCA缺陷型樣本中HRD分數之分佈大體上表示HRD樣本中分數之分佈，故該集合係由缺乏BRCA1或BRCA2之功能拷貝的78例乳房腫瘤及190例卵巢腫瘤組成。臨限值設定為訓練集中HRD分數之第5個百分位數且產生＞95%敏感度以偵測HR缺失。高HRD(或HRD標籤)定義為具有參考分數≥42(圖14)。 實例 6 -  HRD 預測三陰性乳癌中之順鉑反應
本實例展示如本文所描述之HRD分數可如何預測靶向HR缺失之藥劑在三陰性乳癌(TNBC)樣本中之功效。相對於全部三個HRD分數與反應之間之關係檢查用順鉑治療之新輔助TNBC隊列的分析。所有p值皆來自利用針對順鉑之反應作為因變數之邏輯回歸模型。
確定自順鉑隊列接受之70個樣本(70名個別患者)中之62個樣本的HR缺失狀態(8個樣本的腫瘤不足而無法進行分析)。其中，31個(50%)為HR缺失的，22個(35%)為非HR缺失的且9個(15%)未確定。圖15提供顯示隊列中HRD分數之分佈的直方圖。分數≥42被認為具有高HRD(亦參見實例5)。圖15中所示之雙模態指示，HRD分數有效地區分腫瘤中之HR缺失狀態與非缺失狀態。與長期生存相關之病理完全反應(pCR)定義為0之殘餘癌症負荷(RBC)且在11/59個(19%)樣本中觀察到。病理反應(PR)定義為0或1之RBC且在22/59個(37%)樣本中觀察到。此等總體反應率與單藥療法期望相關。
統計分析遵循預先定義之統計分析計劃(SAP)，其包括主要分析、次級分析及BRCA野生型子集分析。
主要分析使用HR缺失狀態來預測50個樣本中之反應。如表13中所示，HR缺失樣本提供有關PR及pCR之反應的更佳預測子。舉例而言，52%的HR缺失樣本具有病理反應，與9.5%的非缺失樣本具有病理反應形成對比。類似地，28%的HR缺失樣本具有病理完全反應，與0%的非缺失樣本具有病理完全反應形成對比。
有反應者 缺 失 非缺 失 邏輯方 法 優勢比 (95% CI) 參考 ： 非缺 失 邏 輯 p 值
PR=否 14 19         
PR=是 15 (52%) 2 (9.5%) 標準最大可能性 10.18 (2.00, 51.89) 0.0011
pCR=否 21 21      
pCR=是 8 (28%) 0 (0%) 弗斯氏懲罰可能性(Firth's penalized likelihood) 17.00 (1.91, 2249) 0.0066
表 13 ： 使用 HR 缺失 預測反應之主要分析
次級分析使用如實例5中所描述之定量HRD分數來預測48個樣本中之反應。如表14中所示，相對於無反應者，HRD分數在來自有反應者之樣本中明顯較高，以PR或pCR定義。
有反應者 N 平均 值 ( 標準差) 根據IQR 之優勢比(37.5) (95% CI) 邏 輯 p 值
PR=否 33 39.8 (20.8)      
PR=是 15 62.9 (16.1) 10.5 (2.3, 48.6) 3.1×10-4
pCR=否 41 42.6 (20.3)      
pCR=是 7 73.3 (11.4) 117 (2.9, 4764) 7.0×10-5
表 14 ： 使用定量 HRD 分數預測反應之次級分析
藉由BRCA突變狀態定義的次級分析中各反應種類內HRD分數之分佈示於圖16中，其中在42處之虛線表示低分數與高分數之間的HRD臨限值。反應曲線或與次級分析中各定量HRD分數值相關之PR的機率示於圖17中。圖17中所示之曲線藉由廣義邏輯回歸模型化，該廣義邏輯回歸估計4個參數：該曲線之形狀、尺度以及下限及上限。加陰影之框指示HR缺失樣本對比非缺失樣本之反應的機率。表15顯示在次級分析中，HR狀態仍與病理反應明顯相關。
變 數 水 平 患者數目(%) 優勢比 (95% CI) 邏 輯 p 值
HR狀態 非缺失 缺失 21 (42%) 29 (58%) 參 考12.08 (1.96, 74.4) 0.0017
治療 順鉑 順鉑  + 貝伐單抗 18 (36%) 32 (64%) 參 考2.23 (0.52, 9.64) 0.27
腫瘤大小*，cm 平均值=3.7, IQR=(2.7, 4.0) 1.40 (0.84, 2.35) 0.19
基線 節點狀態 負 正 27 (54%) 23 (46%) 參 考2.29 (0.56, 9.33) 0.24
診斷時之年齡* (歲) 平均值=49.8, IQR=(43.0, 56.8) 0.97 (0.90, 1.05) 0.49
表 15 ： 病理反應之多變數模型 * 根據 IQR 之優勢比
個別HRD分量分數與病理反應之關係示於表16中且繪示於圖18中。表16顯示，各分量分數(亦即，LOH、TAI及LST)預測反應，且其總和(亦即，HRD分數)相較於個別分量中之任一者同等重要或更重要(HRD p值=3.1×10-4)。圖18示出分量分數之間之較強成對相關性。
有反應者PR 分量分數 平均 值 ( 標準差) 四分位 數 範圍(IQR) 根據IQR 之優勢比(95% CI) 邏 輯 p 值
否 LOH 10.9 (6.0) 8.0      
是    15.7 (4.6) 3.6 (1.3, 9.9) 0.0072
否 TAI 9.7 (6.0) 10.0      
是    15.3 (4.2) 6.2 (1.7, 23.0) 0.0019
否 LST 19.3 (9.9) 16.8      
是    32.0 (9.9) 8.5 (2.2, 33.2) 1.4X10-4
表 16 ： 定量 HRD 分量 分數相對於 PR
在次級分析中進一步測試BRCA1/2突變狀態與反應之關聯。表17證實，BRCA突變狀態與反應相關聯；然而，該關聯在此隊列(n=51)中並不顯著且BRCA突變狀態的預測性不如HR缺失。
有反應者 突變體 數 目 ( 反應%) 非突變 體 數 目 ( 反應%) 優勢比 (95% CI) 參考 ： 非缺 失 邏 輯 p 值
PR=否 4 29   
PR=是 5 (55.6%) 13 (31.0%) 2.79 (0.64, 12.11) 0.17
pCR=否 6 37   
pCR=是 3 (33.3%) 5 (11.9%) 3.70 (0.70, 19.7) 0.14
表 17 ： 使用 BRCA 突變狀態預測反應之次級分析
進一步使用38個BRCA野生型樣本中之HR缺失狀態進行子集分析以展示HR缺失在無BRCA1/2突變之樣本中具有預測性。如表18中所示，HR缺失樣本提供有關BRCA野生型樣本中PR及pCR之反應的更佳預測子。舉例而言，52.6%的HR缺失樣本具有病理反應，與10.5%的非缺失樣本具有病理反應形成對比。類似地，26.3%的HR缺失樣本具有病理完全反應，與0%的非缺失樣本具有病理完全反應形成對比。
有反應者 缺失數 目 ( 反應%) 非缺失數 目 ( 反應%) 邏輯方 法 優勢比 (95% CI) 參考 ： 非缺 失 p 值
PR=否 9 17      
PR=是 10 (52.6%) 2 (10.5%) 標準最大可能性 9.44 (1.69, 52.7) 0.0039
pCR=否 14 19      
pCR=是 5 (26.3%) 0 (0%) 弗斯氏懲罰可能性 14.79 (1.48, 2001) 0.018
表 18 ： 使用 HR 缺失 預測 BRCA 野生型樣本中之反應的子集分析
進一步使用38個BRCA野生型樣本中之定量HRD分數進行子集分析。如表19中所示，具有高HRD(分數≥42)之樣本提供有關BRCA野生型樣本中PR及pCR之反應的更佳預測子。
有反應者 N 平均 值 ( 標準差) 根據IQR 之優勢比(36.0) (95% CI) 邏 輯 p 值
PR=否 26 38.1 (20.6)      
PR=是 12 61.1 (16.5) 8.74 (1.83, 41.7) 0.0014
pCR=否 33 41.3 (20.4)      
pCR=是 5 71.8 (12.3) 45.5 (1.47, 1406) 0.0012
表 19 ： 使用定量 HRD 分數預測 BRCA 野生型樣本中之反應的子集分析
總之，本實例展示全部三個HRD分數之總和明顯預測針對TNBC中順鉑治療之反應。 實例 7 - 雌激素受體陽性乳癌中之 HRD 確定
如本文所描述，可使用乳癌(BC)及卵巢癌(OC)腫瘤組織中異型接合性喪失(LOH)、端粒-對偶基因不平衡(TAI)及大規模狀態轉變(LST)區域之總數目確定該腫瘤是否可能為同源重組(HR)缺陷的。舉例而言，由於具有同源HR缺失腫瘤之患者可得益於用靶向缺失之HR路徑之藥劑進行的治療，故這一確定很重要，該等藥劑諸如為DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑、放射線及/或PARP抑制劑。相反，腫瘤鑑別為非HR缺失之患者可得益於用不靶向該HR路徑之藥劑，諸如紫杉烷劑或激素療法進行之治療。
對於卵巢癌患者，FDA批准的用於鑑別HR缺失的組合LOH-TAI-LST區域之臨限值為42，其反映BRCA缺陷型腫瘤之第5個百分位數(參見實例5)。同樣，亦可對OC使用組合LOH-TAI-LST區域之下限臨限值。如圖16中所示，例如，完全反應組(pCR)或有益RCB-I組中之患者具有較低第1個百分位數臨限值≥a(亦即，超過32)之HRD分數，其明顯與在鉑類治療之後改善之結果相關聯(實例6及圖16；亦參見Mol Cancer Res. 2018; 16(7):1103-11及Cancers. 2021; 13(5):946)。
確定不同腫瘤類型之組合LOH-TAI-LST區域之最佳臨限值的能力很重要，因為此臨限值可在不同癌症之間且甚至在不同癌症亞型之間變化。三陰性乳癌(TNBC)及雌激素受體陽性乳癌(ER+ BC)已成為基於HRD狀態評價結果之大部分乳癌臨床試驗的主要焦點。在本實例中，使用OC之探索性臨限值≥33作為比較器鑑別出雌激素受體陽性乳癌(ER+ BC)亞型之獨立臨限值。
簡言之，確定以下5個隊列(表20)中新診斷患有不同分期之OC、TNBC或ER+ BC之患者的BRCA缺陷型腫瘤中之組合LOH-TAI-LST區域(或在此實例中稱為「基因體不穩定性分數」或「GIS」)：亦即，Abkevich等人(Br. J. Cancer. 2012; 107(10):1776-82)、TCGA (Nature. 2012; 490(7418):61-70)、Timms等人(Breast Cancer Res. 2014; 16(145):1-9)、TBCRC008 (J. Nucl. Med. 2015; 56(1):31-7)及OlympiAD試驗(NEJM. 2017; 377(17):1700)。亦即，確定GIS為LOH、TAI及LST之組合，其係經由基於下一代定序之測定鑑別。BRCA缺陷係藉由BRCA1或BRCA2之無致病性變異體引起之功能喪失或藉由BRCA1啟動子區之甲基化，以及受影響基因中之LOH定義。使用柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫檢驗比較不同癌症類型及亞型中之GIS分佈。將常態分佈與BRCA缺陷型ER+ BC腫瘤中之GIS擬合。將擬合之分佈的第1個百分位數選為臨限值。
根據表20，在所有隊列中，BRCA1/2缺陷定義為由BRCA1或BRCA2突變引起之功能喪失及受影響基因中之LOH。在Abkevich等人、TCGA及Timms等人中，缺陷亦可由BRCA1啟動子區之甲基化以及BRCA1之LOH引起。在該5個隊列中包括總計561個OC腫瘤(190例BRCA缺失)、118個TNBC腫瘤(46例BRCA缺失)及406個ER+ BC腫瘤(76例BRCA缺失)(表20)。
Abkevich 等 人 TCGA Timms 等 人 TBCRC008 OlympIAD 試 驗
BRCA狀態 卵巢癌 卵巢  TNBC  ER+BC TNBC  ER+BC TNBC  ER+BC ER+BC
完整 83 288         23          199    32          100    17           22 9
缺陷 44 146         21          14    23           12     2             3 47
總患者 127 434         44          213    55          112    19           25 56
表 20 ：隊列概述
當評價BRCA缺陷型腫瘤之分數分佈時，ER+ BC內之GIS分佈明顯不同於OC (p=9.6×10 - 5)及TNBC (p=2.1×10 - 4) (圖19)。在BRCA缺陷型ER+ BC腫瘤中擬合之常態分佈的第1個百分位數得到24之臨限值(圖20)。使用臨限值≥24，例如，45.1% (183/406；75/76例BRCA缺陷型，108/330例BRCA完整)的ER+ BC腫瘤為GIS陽性的(圖21A)。相比之下，TNBC之GIS分佈與OC之GIS分佈無顯著差異(p=0.72)(圖21B)。使用探索性臨限值≥33，64.4%(76/118例；46/46例BRCA缺陷型、30/72例BRCA完整)的腫瘤為GIS陽性的(圖21B)。
當與OC相比較時，BRCA缺陷型腫瘤中GIS之分佈不同於ER+ BC，但與TNBC並無不同。由此指示，不同GIS臨限值適合於各乳癌亞型且所開發的用於OC之GIS臨限值可與ER+ BC相區分。此等發現亦與已知OC及TNBC共有類似的瘤形成機制之事實(Int. J. Mol Sci. 2016;17(5):759)相符。此等資料進一步驗證，TNBC之第1個百分位數(亦即，組合LOH、TAI或LST區域的33或更高之臨限值)可用於鑑別TNBC腫瘤中之HRD。同樣，此等資料顯示，ER+ BC腫瘤之第1個百分位數(亦即，組合LOH、TAI或LST區域的24或更高之臨限值)可用於鑑別ER+ BC腫瘤中之HRD。 實例 8 ： 鑑別乳癌中之同源重組缺陷 ： 基因體不穩定性分數分佈在乳癌亞型間不同
本發明進一步評價卵巢癌之截止值是否亦可適合於大多數乳癌亞型。為評價此問題，將BRCA缺陷型雌激素受體陽性乳癌(ER+ BC)及三陰性乳癌(TNBC)的基因體不穩定性分數(GIS)分佈與BRCA缺陷型卵巢癌之GIS分佈相比較。對於TNBC，設定臨限值且使用臨床結果驗證。
方法 ：簡言之，對來自十個研究隊列之卵巢癌及乳癌(ER+ BC及TNBC)腫瘤定序以鑑別BRCA1/2突變，並計算GIS。在TNBC樣本子集中評價針對鉑類療法之病理完全反應(pCR)。
腫瘤樣本：全隊列由來自十個個別研究隊列之卵巢癌腫瘤及乳癌腫瘤(TNBC及ER+)組成(Hennessy等人；癌症基因體圖譜網路(The Cancer Genome Atlas Network) - 乳房；癌症基因體圖譜網路-卵巢；NCT01372579；NCT00148694/ NCT00580333；PrECOG 0105；Timms等人；TBCRC008；TBCRC030；及OlympiAD試驗)。所有所包括之樣本皆具有已知之GIS且根據機構審查委員會(Institutional Review Board)批准之方案獲得。對所有樣本執行MyChoice CDx(Myriad Genetics)測試以確定體細胞BRCA1/BRCA2狀態及GIS。
BRCA1/BRCA2 定序：如先前所描述，使用定製雜交捕捉方法執行BRCA1及BRCA2之基因突變偵測及單核苷酸多形現象(SNP)全基因體分析。BRCA突變狀態定義為BRCA1或BRCA2中有害或疑似有害的突變，不管異型接合性如何。BRCA野生型(BRCAwt)係指在BRCA1或BRCA2中無有害或疑似有害之突變的樣本。BRCA缺陷定義為由BRCA1或BRCA2的生殖系或體細胞有害或疑似有害變異體引起的功能喪失以及受影響基因之異型接合性喪失，或由相同BRCA基因中的多個有害或疑似有害突變引起之功能喪失。BRCA完整係指非BRCA缺陷型樣本，不管BRCA突變狀態如何。
基因體不穩定性分數：GIS係使用如本文所描述之演算法計算，該演算法組合LOH、TAI及LST之量測值。二元GIS狀態係基於GIS分數高於還是低於≥33或≥42之臨限值來確定。
病理完全反應：可獲得來自五個隊列(NCT01372579、NCT00148694/NCT00580333、PrECOG 0105、TBCRC008及TBCRC030)之TNBC樣本針對手術前化學療法之病理完全反應(pCR)。無法獲得ER+樣本之pCR狀態。在一些研究中，使用殘餘癌症負荷(RCB)且不可獲得pCR狀態。將用鉑類療法治療後具有殘餘癌症負荷(RCB)之資料的患者二分成具有pCR者(RCB-0)及具有不完全反應者(RCB-I/RCB-II/RCB-III)。在手術之前未接受交叉治療及因進展或毒性而未退出治療的具有RCB-0之患者被認為實現pCR。
統計資料：所有p值在α=0.05水平下被視為顯著的。使用柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫檢驗比較樣本子集中之GIS分佈。使用二項式邏輯回歸量測二元GIS狀態(亦即，分數高於或低於臨限值)預測TNBC腫瘤中之pCR狀態的能力。報告優勢比(OR)以及95%型態似然信賴區間(CI)及偏似然比檢定p值。藉由比較二元GIS狀態及二元pCR狀態來計算敏感度、特異性、陽性預測值(PPV)及陰性預測值(NPV)，其中超過臨限值之pCR事件視為真陽性。使用針對上限、斜率及中點最佳化的單變數三參數邏輯回歸模型估計各GIS值之pCR的機率。 結果 卵巢癌腫瘤
包括來自兩個隊列(Hennessy等人及癌症基因體圖譜網路-卵巢)之總計560個卵巢癌腫瘤，已知其中20.1%為BRCA缺陷型的(N=115/560；表21)。在BRCA缺陷型樣本中，67.8%(N=78/115)在BRCA1中具有致病性突變，31.3%(N=36/115)在BRCA2中具有致病性突變，且0.9%(N=1/115)在BRCA1及BRCA2兩者中具有致病性突變。BRCA缺陷型腫瘤及BRCA完整腫瘤之GIS分佈顯示於圖22A中。在此分析中，使用BRCA缺陷型卵巢癌樣本之GIS分佈作為比較器以評價BRCA缺陷型ER+乳癌及TNBC樣本中之GIS分佈。
卵巢癌腫瘤 N = 560 ER+乳癌腫瘤 N = 805 TNBC腫瘤 N = 805 TNBC臨床驗證腫瘤 N = 211
隊列， n (%)
Timms等人 0 (0%) 112 (14%) 55 (12%) 0 (0%)
Hennessy等人 135 (24%) 0 (0%) 0 (0%) 0 (0%)
TBCRC030 0 (0%) 0 (0%) 107 (24%) 56 (27%)
TBCRC008 0 (0%) 25 (3%) 18 (4%) 17 (8%)
NCT01372579 0 (0%) 0 (0%) 26 (6%) 26 (12%)
OlympiAD 0 (0%) 52 (6%) 0 (0%) 0 (0%)
癌症基因體圖譜網路- 乳房 0 (0%) 613 (76%) 119 (27%) 0 (0%)
癌症基因體圖譜網路- 卵巢 425 (76%) 0 (0%) 0 (0%) 0 (0%)
NCT00148694/ NCT00580333 0 (0%) 0 (0%) 51 (12%) 48 (23%)
PrECOG 0105 0 (0%) 2 (0%) 67 (15%) 64 (30%)
BRCA 突變狀態， n (%)
BRCA1 79 (14%) 31 (4%) 49 (11%) 27 (13%)
BRCA2 38 (7%) 52 (6%) 10 (2%) 7 (3%)
BRCA1及 BRCA2 1 (0%) 0 (0%) 2 (0%) 1 (0%)
BRCAwt 332 (59%) 721 (90%) 376 (85%) 171 (81%)
未知 110 (20%) 0 (0%) 6 (1%) 5 (2%)
BRCA 缺陷型狀態， n (%)
BRCA1 78 (14%) 29 (4%) 47 (11%) 26 (12%)
BRCA2 36 (6%) 42 (5%) 8 (2%) 6 (3%)
BRCA1及 BRCA2 1 (0%) 0 (0%) 1 (0%) 0 (0%)
BRCAwt 432 (77%) 733 (91%) 380 (86%) 173 (82%)
未知 13 (2%) 0 (0%) 7 (2%) 6 (3%)
基因體不穩定性分數，中值 (IQR) 39 (23, 62) 16 (7, 31) 46 (26, 64) 51 (28, 66)
pCR 狀態， n (%)
pCR - - - 55 (26%)
無pCR - - - 156 (74%)
表 21 ： 分析隊列之彙總 ：縮寫： BRCAwt， BRCA野生型；ER+，雌激素受體陽性；GIS，基因體不穩定性分數；IQR，四分位數範圍；pCR，病理完全反應；TNBC，三陰性乳癌。 ER+ 乳癌腫瘤
包括來自五個隊列(癌症基因體圖譜網路-乳房、PrECOG 0105、Timms等人(Breast Cancer Research.2014;16(6):1-9)、TBCRC008及OlympiAD試驗)的總計805個ER+乳癌腫瘤。其中，579個為ER+HER2-，174個為ER+HER2+，且52個為未知HER2狀態之ER+。為了確定是否適合組合所有ER+乳癌腫瘤，比較ER+HER2-(N=60)與ER+HER2+(N=10)之BRCA缺陷型腫瘤的GIS分佈。在ER+HER2-缺陷型腫瘤與ER+HER2+ BRCA缺陷型腫瘤之GIS分佈之間未觀察到顯著差異(p=0.88)。
在ER+乳癌腫瘤中，8.8%(71/805)為BRCA缺陷型的；其中，40.8%(N=29/71)在BRCA1中具有致病性突變，且59.2%(N=42/71)在BRCA2中具有致病性突變。BRCA缺陷型腫瘤及BRCA完整腫瘤之GIS分佈顯示於圖22A中。在BRCA缺陷型ER+乳癌腫瘤與卵巢癌腫瘤之GIS分佈之間觀察到顯著差異(p=0.027；圖22B)，指示應確定ER+乳癌腫瘤之獨立臨限值。當可獲得用鉑或其他DNA損傷劑治療之ER+乳房腫瘤的臨床結果時，將在未來的研究中確定潛在GIS臨限值。 TNBC 腫瘤
包括來自七個隊列(癌症基因體圖譜網路-乳房、NCT01372579、NCT00148694/NCT00580333、PrECOG 0105、Timms等人(Breast Cancer Research. 2014;16 (6):1-9)、TBCRC008及TBCRC030)的總計443個TNBC腫瘤。在56個(12.6%)BRCA缺陷型TNBC腫瘤中，47個(83.9%)在BRCA1中具有致病性突變，8個(14.3%)在BRCA2中具有致病性突變且1個(1.8%)在BRCA1及BRCA2兩者中具有致病性突變。BRCA缺陷型腫瘤及BRCA完整腫瘤之GIS分佈顯示於圖22A中。當比較BRCA缺陷型樣本之GIS分佈時，TNBC腫瘤明顯不同於ER+乳癌腫瘤(p=0.002；圖22B)，但與卵巢癌腫瘤並無明顯不同(p=0.49；圖22B)。由此指示，用於卵巢癌腫瘤之相同臨限值亦可適合於TNBC腫瘤。 TNBC 中臨限值之臨床驗證
先前已在卵巢癌患者中驗證≥42及≥33之GIS臨限值。由於卵巢及TNBC樣本中之GIS分佈類似，故在此研究中將用於卵巢癌之臨限值應用於TNBC樣本。TNBC臨床驗證隊列(來自以下手術前試驗之樣本：NCT01372579、NCT00148694/NCT00580333、PrECOG 0105、TBCRC008及TBCRC030)包括211個鉑治療之樣本(N=55，具有pCR)，其中171個為BRCA野生型(BRCAwt)腫瘤(N=39，具有pCR)。圖23A至圖23B中根據二元pCR狀態(亦即，pCR相對於無pCR)概述所有TNBC臨床驗證樣本(完整臨床驗證隊列)及BRCAwt樣本子集(BRCAwt臨床驗證隊列)之GIS分佈。
使用單變數邏輯回歸模型評價≥33及≥42之GIS臨限值獨立地預測完整臨床驗證隊列中及BRCAwt臨床驗證隊列中之二元pCR狀態的能力。在完整臨床驗證隊列及BRCAwt臨床驗證隊列中，≥33及≥42之GIS臨限值係重要的獨立pCR預測子。與GIS臨限值≥42相比較，臨限值≥33在完整臨床驗證隊列(GIS ≥33：OR 11.1，95% CI 3.9-47.1，p=2.2×10-7；GIS ≥42：OR 8.2，95% CI 3.5-22.3，p=5.6×10-8)及BRCAwt臨床驗證隊列(GIS ≥33：OR 9.4，95% CI 3.2-40.4，p=5.6×10-6；GIS ≥42：OR 7.0，95% CI 2.9-19.6，p=3.0×10-6)中引起較大效應值。
使用包括兩個GIS臨限值(≥42及≥33)作為二元變數的雙變數邏輯回歸模型評價該等臨限值預測pCR之能力。在完整臨床驗證隊列中，GIS臨限值≥42係顯著的(OR 3.6，95% CI 1.1-15.8 p=0.03)，而GIS≥33狀態不顯著(OR 3.6，95% CI 0.6-21.0，p=0.15)。在BRCAwt臨床驗證隊列中擬合之相同模型中，該等GIS臨限值皆不顯著(GIS ≥33：OR 3.6，95% CI 0.6-21.3，p=0.15；GIS ≥42：OR 3.0，95% CI 0.9-13.7，p=0.07)。
表22中報告GIS臨限值≥33及≥42的預定臨限值之敏感度、特異性、PPV及NPV。
臨限 值 敏感 度 特異 性 PPV NPV
完整臨床驗證隊列            
GIS ≥33 0.945 0.391 0.354 0.953
GIS ≥42 0.891 0.500 0.386 0.929
BRCAwt臨床驗證隊列            
GIS ≥33 0.923 0.439 0.327 0.951
GIS ≥42 0.846 0.561 0.363 0.925
表 22. 基因體不穩定性分數(GIS)臨限值預測三陰性乳癌(TNBC)中之病理完全反應(pCR)的敏感度、特異性、陽性預測值(PPV)及陰性預測值(NPV)。
較高比例的具有pCR事件之樣本在完整臨床驗證隊列(94.5%，N=52/55)及BRCAwt臨床驗證隊列(92.3%，N=36/39)中皆具有GIS ≥33。藉由臨限值捕捉之pCR事件的比例在≥42之較高GIS臨限值下降低(完整臨床驗證隊列：89.1%，N=49/55；BRCAwt臨床驗證隊列：84.6%，N=33/39)。在具有pCR事件之所有樣本中，完整臨床驗證隊列中之5.5%及BRCAwt子集中之7.7%具有在33與42之間的GIS。
臨限值≥33與≥42之間效用的差異亦可藉由以連續GIS預測二元pCR狀態之3參數邏輯回歸計算的pCR之機率差異表徵(圖24)。在完整臨床驗證隊列及BRCAwt臨床驗證隊列中，GIS在33與42之間之患者具有中等pCR機率；GIS臨限值≥33將具有低反應機率之患者與具有中等至高反應機率之患者分開。對於GIS臨限值≥42，情況正相反，其僅鑑別出具有最高反應可能性之患者。
在本研究中，評價兩個不同的主要乳癌亞型之BRCA缺陷型腫瘤的GIS分佈。ER+乳癌之BRCA缺陷型腫瘤的GIS分佈明顯不同於卵巢癌之分佈，指示用於卵巢癌之GIS臨限值可能不適合ER+乳癌。在此研究中，BRCA缺陷型TNBC腫瘤之GIS分佈與卵巢癌在統計上無顯著不同，且臨床驗證分析展示GIS ≥33及GIS ≥42臨限值在TNBC樣本子集中預測鉑類療法pCR的能力。總之，此等發現突出顯示確定不同癌症譜系及不同癌症亞型之個別臨限值的重要性。
與BRCA缺陷型卵巢癌腫瘤相比較，GIS分佈明顯不同於BRCA缺陷型ER+乳房腫瘤，但與TNBC腫瘤無明顯不同。BRCA1突變型腫瘤與BRCA2突變型腫瘤之間的基礎生物學且因此GIS之差異可至少部分說明所觀察到的TNBC乳癌與ER+乳癌之GIS分佈之間的差異。
先前已經在卵巢癌中驗證≥33及≥42之GIS臨限值，該等GIS臨限值分別設定為BRCA缺陷型腫瘤之第一個百分位數及第五個百分位數。因此，在TNBC臨床驗證隊列中評價兩個臨限值。當在獨立分析中評價時，發現GIS臨限值≥33及≥42均明顯預測針對鉑類療法之pCR，但相較於GIS臨限值≥42，針對GIS臨限值≥33觀察到較大效應值(OR 11.1相對於8.2)。在完整臨床驗證隊列中評估兩個臨限值之間之關係(亦即，評價一個臨限值是否將重要資訊添加至另一個臨限值)的雙變數模型中，GIS臨限值≥42係顯著的，而GIS ≥33則不顯著。在BRCAwt臨床驗證隊列中，發現該等GIS臨限值皆不顯著。完整臨床驗證隊列中之分析指示臨限值≥42將重要預測資訊添加至臨限值≥33，而BRCAwt分析中之無效發現表明，該兩個GIS臨限值具有類似的pCR預測價值。此等不一致發現之臨床意義尚不清楚；因此，要評價另外的度量來評估該兩個臨限值之臨床有效性。
在完整臨床驗證隊列及BRCAwt臨床驗證隊列中，與臨限值≥33相比，GIS臨限值≥42具有較低敏感度，但具有較高特異性。當選擇GIS臨限值來鑑別將得益於DNA損傷劑(例如鉑、PARP抑制劑)之患者時，考慮敏感度與特異性之平衡至關重要。具有較高特異性的GIS臨限值≥42將產生較少假陽性(亦即，較少的不會得益於治療之患者被分類為HRD陽性)，而且亦會導致較低敏感度且因此導致較少真陽性(亦即，較少的會得益於治療之患者被分類為HRD陽性)。在針對鉑類療法實現pCR的患者中，使用臨限值≥42，完整臨床驗證隊列中5.5%之患者及BRCAwt隊列中7.7%之患者將不被鑑別為符合治療條件。在臨床環境中，鑒於替代治療選擇極少，利用≥33之較低臨限值來使符合條件患者之鑑別最大化可為有益的。接著，可在個體基礎上考慮採取DNA損傷劑治療之決定，此可取決於多個臨床因素。
當選擇用於臨床試驗之GIS臨限值時，亦應考慮敏感度與特異性之平衡。在研究合格性標準可能影響GIS分佈之情況下，此尤為重要。舉例而言，登記標準富集具有HR缺失型腫瘤(例如BRCA1/2突變型腫瘤，高級別及/或漿液亞型，鉑敏感性腫瘤)之患者的臨床試驗將分佈轉向較高GIS，因為具有BRCA突變型腫瘤之患者具有較高GIS。僅基於高特異性，較高GIS臨限值看來可為適當的(亦即，較少的會得益於治療之患者被分類為HRD陽性)。然而，宜優先考慮特異性還是敏感度可以取決於研究群體或其他臨床因素(例如一線治療、轉移性疾病)。
應理解，雖然本發明已結合其詳細描述進行描述，但前述描述意欲說明而非限制本發明之範圍，本發明之範圍由所附申請專利範圍之範圍界定。其他態樣、優點及修改在以下申請專利範圍之範圍內。
300:方框 310:方框 320:方框 330:方框 1400:電腦裝置 1402:處理器 1404:記憶體 1406:儲存裝置 1408:高速介面 1410:高速擴充埠 1414:低速匯流排 1415:低速介面 1416:顯示器 1420:標準伺服器 1422:膝上型電腦 1424:機架式伺服器系統 1450:行動電腦裝置 1452:處理器 1454:顯示器 1456:顯示介面 1458:控制介面 1460:聲頻編碼解碼器 1462:外部介面 1464:記憶體 1466:通信介面 1468:收發器 1470:GPS接收器模組 1472:擴充介面 1474:擴充記憶體 1480:蜂巢式電話 1482:智慧型手機 1500:方框 1510:方框 1530:方框 1540:方框
圖 1顯示標繪使用SNP陣列(上圖)及高通量定序(下圖)確定的沿染色體的來自乳癌患者之新鮮冷凍樣本中乳癌細胞之對偶基因劑量的圖。
圖 2顯示標繪使用SNP陣列(上圖)及高通量定序(下圖)確定的沿染色體的來自乳癌患者之FFPE樣本中乳癌細胞之對偶基因劑量的圖。
圖 3係用於評估細胞(例如癌細胞)基因體之HRD標籤之示例方法的流程圖。
圖 4係可用於實施本文所描述之技術的電腦裝置及行動電腦裝置之實例的圖。
圖 5A顯示所有乳癌IHC亞型之LOH區域分數。頂部三個圖為BRCA1/2缺陷樣本。下圖為BRCA1/2完整樣本。
圖 5B顯示所有乳癌IHC亞型中之TAI區域分數。頂部三個圖為BRCA1/2缺陷樣本。下圖為BRCA1/2完整樣本。
圖 6顯示LOH區域分數與TAI區域分數之間的相關性。相關係數=0.69。X軸：LOH分數；Y軸：TAI分數；紅色點：完整樣本；藍色點(疊加「X」)：BRCA1/2缺陷樣本。點下面積與樣本數目以及該LOH分數與TAI分數之組合成比例。p = 10 -39。
圖 7A顯示本文實例2中分析的患者之LOH區域分數。頂部三個圖為BRCA1/2缺陷樣本。下圖為BRCA1/2完整樣本。
圖 7B顯示本文實例2中分析的患者之TAI區域分數。頂部三個圖為BRCA1/2缺陷樣本。下圖為BRCA1/2完整樣本。
圖 7C顯示本文實例2中分析的患者之LST區域分數。頂部三個圖為BRCA1/2缺陷樣本。下圖為BRCA1/2完整樣本。
圖 7D顯示本文實例2中分析的患者之LOH與TAI的比較。X軸：LOH分數；Y軸：TAI分數；紅色點：完整樣本；藍色點(疊加「X」)：BRCA1/2缺陷樣本。點下面積與樣本數目以及該LOH分數與TAI分數之組合成比例。
圖 7E顯示本文實例2中分析的患者之LOH與LST的比較。X軸：LOH分數；Y軸：LST分數；紅色點：完整樣本；藍色點(疊加「X」)：BRCA1/2缺陷樣本。點下面積與樣本數目以及該LOH分數與LST分數之組合成比例。
圖 7F顯示本文實例2中分析的患者之TAI與LST的比較。X軸：TAI分數；Y軸：LST分數；紅色點：完整樣本；藍色點(疊加「X」)：BRCA1/2缺陷樣本。點下面積與樣本數目以及該TAI分數與LST分數之組合成比例。
圖 8係標繪具有體細胞BRCA突變、具有生殖系BRCA突變、具有低BRCA1表現量或具有完整BRCA(BRCA正常)之卵巢癌細胞樣本中長於15 Mb且短於完整染色體的LOH區域之數目的圖。圓形之大小與樣本數目及此類LOH區域之數目成比例。
圖 9A示出整個乳房隊列中BRCA 1/2缺陷(突變或甲基化)樣本(上圖)及完整樣本(下圖)中之HRD-LOH分數。
圖 9B示出整個乳房隊列中BRCA1/2缺陷(突變或甲基化)樣本(上圖)及完整樣本(下圖)中之HRD-TAI分數。
圖 9C示出整個乳房隊列中BRCA1/2缺陷(突變或甲基化)樣本(上圖)及完整樣本(下圖)中之HRD-LST分數。
圖 10示出組合之順鉑-1及順鉑-2隊列中根據米勒-佩恩分數(Miller-Payne score)(水平軸)分層的平均(例如算術平均)HRD-組合分數(Y軸)。
圖 11示出HR缺失之3種不同量度的斯皮爾曼相關性(spearman correlation)。對角線上方之圖顯示相關性。對角線圖顯示密度圖。
圖 12示出臨床變數與HRD-組合分數之關聯。
圖 13示出臨床變數與BRCA1/2缺陷之關聯。上圖及左下圖顯示分級、分期及乳癌類型之各類別內BRCA1/2缺陷型患者之比例。各條形之寬度與各類別中患者之數目成比例。右下圖顯示在給定年齡BRCA1/2缺陷之條件密度估計值。
圖 14示出參考分數≥42之高HRD的確定。
圖 15示出顯示順鉑隊列中HRD分數之分佈的直方圖。左側四個條柱表示低HRD，且右側五個條柱具有參考分數＞42，表示高HRD。
圖 16示出在pCR、RCB-I、RCB-II及RCB-III類反應內HRD分數之分佈。方框表示該等分數之四分位數範圍(IQR)，其中水平線為中值。在42處之虛線表示低分數與高分數之間的HRD臨限值。
圖 17示出定量HRD分數之反應曲線。該曲線藉由廣義邏輯回歸模型化。加陰影之框指示HR缺失樣本對比非缺失樣本中之反應機率。
圖 18示出個別HRD分量(LOH、TAI及LST)之HRD分數。
圖 19係顯示根據某些示例實施例的BRCA1缺陷型樣本之分佈之比較的圖。
圖 20係顯示根據某些示例實施例之ER+ BC臨限值的圖。
圖 21A 至圖 21B係顯示根據某些示例實施例的TNBC及ER+ BC中應用之臨限值的圖。
圖 22A 至圖 22B顯示根據癌症類型及BRCA狀態的基因體不穩定性分數(GIS)之分佈。(A)卵巢癌、TNBC及ER+乳癌中BRCA缺陷型及BRCA wt腫瘤之GIS分佈。(B)卵巢癌、TNBC及ER+乳癌中與常態分佈擬合之BRCA缺陷型腫瘤的GIS分佈。
圖 23A 至圖 23B顯示三陰性乳癌(TNBC)依據病理完全反應(pCR)狀態的基因體不穩定性分數(GIS)分佈。(A)完整臨床驗證隊列及(B)BRCAwt臨床驗證隊列之GIS分佈。樣本係基於是否實現pCR(『pCR』對比『無pCR』)分層。
圖 24顯示三陰性乳癌(TNBC)依據基因體不穩定性分數(GIS)之病理完全反應(pCR)的機率。由完整臨床驗證隊列(N=211，實線)及BRCA wt臨床驗證隊列(N=171，虛線)的3參數邏輯回歸模型擬合得到的在GIS範圍內之pCR機率。垂直灰色虛線表示≥33及≥42之潛在臨限值。
300:方框
310:方框
320:方框
330:方框

Claims (95)

  1. 一種用於確定患者之雌激素受體陽性(ER+)乳癌(BC)細胞之同源重組(HR)缺陷狀態的方法，其包含： (1)在包含該患者之ER+ BC細胞的樣本中，確定至少一對人類染色體中異型接合性喪失(LOH)、端粒(Telomeric)-對偶基因不平衡(TAI)及大規模狀態轉變(LST)區域的組合數目； (2)當該LOH、TAI及LST區域之組合數目超過20時，將該ER+ BC癌細胞鑑別為可能HR缺失。
  2. 如請求項1之方法，其中指示LOH區域之長度長於150萬鹼基，但短於該LOH區域所在各別染色體的整個長度。
  3. 如請求項2之方法，其中該等指示LOH區域之長度係至少1000萬鹼基。
  4. 如請求項2之方法，其中該等指示LOH區域之長度係至少1500萬鹼基。
  5. 如請求項1至4中任一項之方法，其中指示TAI區域係具有對偶基因不平衡之區域(i)延伸至次端粒(subtelomeres)之一；(ii)不越過中節；且(iii)長於150萬鹼基長度。
  6. 如請求項5之方法，其中該等指示TAI區域之長度係至少1000萬鹼基。
  7. 如請求項1至6中任一項之方法，其中指示LST區域係在過濾出長度短於300萬鹼基之區域之後，沿著在兩個至少1000萬鹼基長度之區域之間的染色體之長度，包含體細胞拷貝數斷點的區域。
  8. 如請求項1至7中任一項之方法，其中當該組合數目為22或更大時，將該癌細胞鑑別為HR缺失。
  9. 如請求項1至7中任一項之方法，其中當該組合數目為24或更大時，將該癌細胞鑑別為HR缺失。
  10. 如請求項1至9中任一項之方法，其中該至少一對人類染色體係體染色體。
  11. 如請求項1至9中任一項之方法，其中該等人類染色體係體染色體且其中指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合數目係在至少10對該等體染色體中確定。
  12. 如請求項1至9中任一項之方法，其中該等人類染色體係體染色體且其中指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目係在至少15對體染色體中確定。
  13. 如請求項10至12中任一項之方法，其進一步包含分析各體染色體對中之至少150個多形性基因體基因座。
  14. 如請求項1至9中任一項之方法，其進一步包含分析至少20個人類染色體中之至少5,000個多形性基因體基因座，其中該等染色體係體染色體。
  15. 如請求項1至14中任一項之方法，其進一步包含計算由該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合數目得到的測試值，並當該測試值超過參考值時，將該癌細胞鑑別為HR缺失，其中該參考值係由24或更大之參考數目得到。
  16. 如請求項15之方法，其中該測試值係指示LOH區域、指示TAI區域之數目的算術平均值，且其中該參考值係8或更大。
  17. 如請求項15或16之方法，其中該測試值係藉由如下計算該樣本中指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目的算術平均值得到： 測試值 = (指示LOH區域之數目)+(指示TAI區域之數目)+(指示LST區域之數目) ÷ 3。
  18. 如請求項1至17中任一項之方法，其進一步包含基於該癌細胞鑑別為可能HR缺失，將該患者鑑別為可能對包含DNA損傷劑、蒽環黴素(anthracycline)、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應。
  19. 如請求項18之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑(cisplatin)、卡鉑(carboplatin)、奧沙利鉑(oxalaplatin)或吡鉑(picoplatin)，該蒽環黴素係表柔比星(epirubincin)或小紅莓(doxorubicin)，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼(campothecin)、拓樸替康(topotecan)或伊立替康(irinotecan)，或該PARP抑制劑係伊尼帕利(iniparib)、奧拉帕尼(olaparib)或維拉匹利(velapirib)。
  20. 如請求項18或19之方法，其進一步包含投與、建議或開立(prescribing)該治療方案。
  21. 如請求項1至20中任一項之方法，其中該乳癌細胞係BRAC1/2缺陷型。
  22. 如請求項1至21中任一項之方法，其中該組合數目係由該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目組成。
  23. 一種評估患者的雌激素受體陽性(ER+)乳癌(BC)細胞中HR缺失標籤存在的方法，該方法包含： (1)    在包含該患者之ER+ BC細胞的樣本中，確定該癌細胞之至少一對人類染色體中指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合數目；及 (2)    (a)當該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合數目超過20時，將該ER+ BC細胞鑑別為包含該HR缺失標籤，或(b)當該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合數目為20或更小時，將該ER+ BC癌細胞鑑別為不包含該HR缺失標籤。
  24. 如請求項23之方法，其中該等指示LOH區域之長度長於150萬鹼基，但短於該LOH區域所在各別染色體的整個長度。
  25. 如請求項24之方法，其中該等指示LOH區域之長度係至少1000萬鹼基。
  26. 如請求項24之方法，其中該等指示LOH區域之長度係至少1500萬鹼基。
  27. 如請求項23至26中任一項之方法，其中該等指示TAI區域係具有對偶基因不平衡之區域(i)延伸至次端粒之一；(ii)不越過中節；且(iii)長於150萬鹼基長度。
  28. 如請求項27之方法，其中該等指示TAI區域之長度係至少1000萬鹼基。
  29. 如請求項23至28中任一項之方法，其中該等指示LST區域係在過濾出長度短於300萬鹼基之區域之後，沿著在兩個至少1000萬鹼基長度之區域之間的染色體之長度，包含體細胞拷貝數斷點的區域。
  30. 如請求項23至29中任一項之方法，其中該至少一對人類染色體係體染色體。
  31. 如請求項23至29中任一項之方法，其中該等人類染色體係體染色體且其中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目係在至少10對該等體染色體中確定。
  32. 如請求項23至29中任一項之方法，其中該等人類染色體係體染色體且其中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目係在至少15對體染色體中確定。
  33. 如請求項30至32中任一項之方法，其進一步包含分析各體染色體對中之至少150個多形性基因體基因座。
  34. 如請求項23至29中任一項之方法，其進一步包含分析至少20個人類染色體中的至少5,000個多形性基因體基因座，其中該等染色體係體染色體。
  35. 如請求項23至34中任一項之方法，其中當該組合數目為22或更大時，將該癌細胞鑑別為HR缺失。
  36. 如請求項23至34中任一項之方法，其中當該組合數目為24或更大時，將該癌細胞鑑別為HR缺失。
  37. 如請求項23至36中任一項之方法，其進一步包含計算由該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合數目得到的測試值，並當該測試值超過參考值時，將該癌細胞鑑別為HR缺失，其中該參考值係由24或更大之參考數目得到。
  38. 如請求項37之方法，其中該測試值係指示LOH區域、指示TAI區域之數目的算術平均值，且其中該參考值係8或更大。
  39. 如請求項37或38之方法，其中該測試值係藉由如下計算該樣本中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目的算術平均值得到： 測試值 = (指示LOH區域之數目)+( 指示TAI區域之數目)+( 指示LST區域之數目) ÷ 3。
  40. 如請求項23至39中任一項之方法，其進一步包含基於該癌細胞鑑別為包含該HR缺失標籤，將該患者鑑別為可能對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應。
  41. 如請求項40之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
  42. 如請求項23至39中任一項之方法，其進一步包含基於該癌細胞鑑別為不包含該HR缺失標籤，將該患者鑑別為可能對不包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應。
  43. 如請求項42之方法，其進一步包含基於該癌細胞鑑別為不包含該HR缺失標籤，將該患者鑑別為可能對包含一或多種紫杉烷劑、生長因子或生長因子受體抑制劑或者抗代謝物劑之治療方案起反應。
  44. 如請求項43之方法，其中該紫杉烷劑係多西他賽(doxetaxel)、太平洋紫杉醇(paclitaxel)、亞伯杉(abraxane)，該生長因子或生長因子受體抑制劑係厄洛替尼(erlotinib)、吉非替尼(gefitinib)、拉帕替尼(lapatinib)、舒尼替尼(sunitinib)、貝伐單抗(bevacizumab)、西妥昔單抗(cetuximab)、曲妥珠單抗(trastuzumab)、帕尼單抗(panitumumab)，或其中該抗代謝物劑係5-氟尿嘧啶或甲胺喋呤(methotrexate)。
  45. 如請求項40至44中任一項之方法，其進一步包含投與、建議或開立該治療方案。
  46. 如請求項23至45中任一項之方法，其中該癌細胞係BRACA1或BRCA2缺陷。
  47. 如請求項23至46中任一項之方法，其中該組合數目係由該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目組成。
  48. 一種用於確定患者之雌激素受體陽性(ER+)乳癌(BC)細胞之同源重組(HR)缺陷狀態的方法，其包含： (1)    在包含該患者之ER+ BC癌細胞的樣本中，確定該癌細胞之至少一對人類染色體中指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合數目； (2)    將指示LOH區域、指示TAI區域之組合數目與參考數目相比較，其中該參考數目超過20；及 (3)    (a)當該組合數目大於該參考數目時，將該ER+ BC細胞鑑別為可能HR缺失，或(b)當該組合數目小於或等於該參考數目時，將該癌細胞鑑別為可能非HR缺失。
  49. 如請求項48之方法，其中該等指示LOH區域之長度長於150萬鹼基，但短於該LOH區域所在各別染色體的整個長度。
  50. 如請求項49之方法，其中該等指示LOH區域之長度係至少1000萬鹼基。
  51. 如請求項49之方法，其中該等指示LOH區域之長度係至少1500萬鹼基。
  52. 如請求項48至51中任一項之方法，其中該等指示TAI區域係具有對偶基因不平衡之區域(i)延伸至次端粒之一；(ii)不越過中節；且(iii)長於150萬鹼基長度。
  53. 如請求項52之方法，其中該等指示TAI區之長度係至少1000萬鹼基。
  54. 如請求項48至53中任一項之方法，其中該等指示LST區域係在過濾出長度短於300萬鹼基之區域之後，沿著在兩個至少1000萬鹼基長度之區域之間的染色體之長度，包含體細胞拷貝數斷點的區域。
  55. 如請求項48至54中任一項之方法，其中該至少一對人類染色體係體染色體。
  56. 如請求項48至54中任一項之方法，其中該等人類染色體係體染色體且其中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目係在至少10對該等體染色體中確定。
  57. 如請求項48至54中任一項之方法，其中該等人類染色體係體染色體且其中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目係在至少15對體染色體中確定。
  58. 如請求項55至57中任一項之方法，其進一步包含分析各體染色體對中之至少150個多形性基因體基因座。
  59. 如請求項48至54中任一項之方法，其進一步包含分析至少20個人類染色體中的至少5,000個多形性基因體基因座，其中該等染色體係體染色體。
  60. 如請求項48至59中任一項之方法，其中該參考數目係21或更大。
  61. 如請求項48至59中任一項之方法，其中該參考數目係24或更大。
  62. 如請求項48至61中任一項之方法，其進一步包含計算由該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合數目得到的測試值，並當該測試值超過參考值時，將該癌細胞鑑別為HR缺失，其中該參考值係由24或更大之參考數目得到。
  63. 如請求項62之方法，其中該測試值係指示LOH區域、指示TAI區域之數目的算術平均值，且其中該參考值係8或更大。
  64. 如請求項62或63之方法，其中該測試值係藉由如下計算該樣本中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目的算術平均值得到： 測試值 = (指示LOH區域之數目)+(指示TAI區域之數目)+(指示LST區域之數目) ÷ 3。
  65. 如請求項48至64中任一項之方法，其進一步包含基於該癌細胞鑑別為可能HR缺失，將該患者鑑別為可能對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應。
  66. 如請求項65之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
  67. 如請求項48至64中任一項之方法，其進一步包含基於該癌細胞鑑別為可能非HR缺失，將該患者鑑別為可能對不包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應。
  68. 如請求項67之方法，其進一步包含基於該癌細胞鑑別為可能非HR缺失，將該患者鑑別為可能對包含一或多種紫杉烷劑、生長因子或生長因子受體抑制劑或者抗代謝物劑之治療方案起反應。
  69. 如請求項68之方法，其中該紫杉烷劑係多西他賽、太平洋紫杉醇、亞伯杉，該生長因子或生長因子受體抑制劑係厄洛替尼、吉非替尼、拉帕替尼、舒尼替尼、貝伐單抗、西妥昔單抗、曲妥珠單抗、帕尼單抗，或其中該抗代謝物劑係5-氟尿嘧啶或甲胺喋呤。
  70. 如請求項65至69中任一項之方法，其進一步包含投與、建議或開立該治療方案。
  71. 如請求項48至70中任一項之方法，其中該癌細胞係BRACA1或BRCA2缺陷。
  72. 如請求項48至71中任一項之方法，其中該組合數目係由該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目組成。
  73. 如請求項1至72中任一項之方法，其進一步包含治療該患者。
  74. 一種用於確定患者之三陰性乳癌(TNBC)細胞之同源重組(HR)缺陷狀態的方法，其包含： (1)在包含該患者之TNBC細胞的樣本中，確定至少一對人類染色體中異型接合性喪失(LOH)、端粒-對偶基因不平衡(TAI)及大規模狀態轉變(LST)區域的組合數目； (2)當該LOH、TAI及LST區域之組合數目超過32時，將該ER+ BC癌細胞鑑別為可能HR缺失。
  75. 如請求項74之方法，其中該等指示LOH區域之長度長於150萬鹼基，但短於該LOH區域所在各別染色體的整個長度。
  76. 如請求項75之方法，其中該等指示LOH區域之長度係至少1000萬鹼基。
  77. 如請求項75之方法，其中該等指示LOH區域之長度係至少1500萬鹼基。
  78. 如請求項74至77中任一項之方法，其中該等指示TAI區域係具有對偶基因不平衡之區域(i)延伸至次端粒之一；(ii)不越過中節；且(iii)長於150萬鹼基長度。
  79. 如請求項78之方法，其中該等指示TAI區域之長度係至少1000萬鹼基。
  80. 如請求項74至79中任一項之方法，其中該等指示LST區域係在過濾出長度短於300萬鹼基之區域之後，沿著在兩個至少1000萬鹼基長度之區域之間的染色體之長度，包含體細胞拷貝數斷點的區域。
  81. 如請求項74至80中任一項之方法，其中當該組合數目為38或更大時，將該癌細胞鑑別為HR缺失。
  82. 如請求項74至80中任一項之方法，其中當該組合數目為42或更大時，將該癌細胞鑑別為HR缺失。
  83. 如請求項74至82中任一項之方法，其中該至少一對人類染色體係體染色體。
  84. 如請求項74至82中任一項之方法，其中該等人類染色體係體染色體且其中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合數目係在至少10對該等體染色體中確定。
  85. 如請求項74至82中任一項之方法，其中該等人類染色體係體染色體且其中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目係在至少15對體染色體中確定。
  86. 如請求項83至85中任一項之方法，其進一步包含分析各體染色體對中之至少150個多形性基因體基因座。
  87. 如請求項74至82中任一項之方法，其進一步包含分析至少20個人類染色體中的至少5,000個多形性基因體基因座，其中該等染色體係體染色體。
  88. 如請求項74至87中任一項之方法，其進一步包含計算由該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之組合數目得到的測試值，並當該測試值超過參考值時，將該癌細胞鑑別為HR缺失，其中該參考值係由33或更大之參考數目得到。
  89. 如請求項88之方法，其中該測試值係指示LOH區域、指示TAI區域之數目的算術平均值，且其中該參考值係8或更大。
  90. 如請求項88或89之方法，其中該測試值係藉由如下計算該樣本中該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目的算術平均值得到： 測試值 = (指示LOH區域之數目)+(指示TAI區域之數目)+(指示LST區域之數目) ÷ 3。
  91. 如請求項74至90中任一項之方法，其進一步包含基於該癌細胞鑑別為可能HR缺失，將該患者鑑別為可能對包含DNA損傷劑、蒽環黴素、拓樸異構酶I抑制劑或PARP抑制劑之癌症治療方案起反應。
  92. 如請求項91之方法，其中該DNA損傷劑係順鉑、卡鉑、奧沙利鉑或吡鉑，該蒽環黴素係表柔比星或小紅莓，該拓樸異構酶I抑制劑係喜樹鹼、拓樸替康或伊立替康，或該PARP抑制劑係伊尼帕利、奧拉帕尼或維拉匹利。
  93. 如請求項91或92之方法，其進一步包含投與、建議或開立該治療方案。
  94. 如請求項74至93中任一項之方法，其中該乳癌細胞係BRAC1/2缺陷。
  95. 如請求項74至94中任一項之方法，其中該組合數目係由該指示LOH區域、指示TAI區域及指示LST區域之數目組成。
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