JP2010532484A - 卵巣癌のための予測マーカー - Google Patents

Abstract

【課題】
卵巣癌の存在、亜型及び段階を予測するための方法、並びに癌治療の治療効果を判定するための方法、及び対象が癌を発症しつつある可能性があるか否かを決定するための方法を提供する。また、関連の試験キット、コンピュータ及び解析のシステム、並びにソフトウェア及び診断モデルも提供する。
【解決手段】
患者から取り出した液体試料、すなわち、血液、血清、血漿、リンパ液、脳脊髄液、腹水又は尿等中のバイオマーカーのパネル又はセットの発現レベルを測定するための試薬のセットを提供する。
【選択図】無し

Description

（優先権の陳述）
[0001] 本出願は、２００７年６月２９日出願の仮特許出願第６０／９４７，２５３号、及び２００８年３月１９日出願の仮特許出願第６１／０３７，９４６号に対して、米国特許法第１１９条による優先権を請求しており、それらの開示は、全内容が参照により本明細書に組み込まれている。

[0002] 本発明は、卵巣癌、特に卵巣上皮癌を予測及び診断するための方法を提供し、関連の解析試薬、診断モデル、試験キット及び臨床報告もさらに提供する。

[0003] 米国癌学会（American Cancer Society）は、米国内では２００７年に、２２，４３０人の女性が卵巣癌に罹患し、１５，２８０人の女性が卵巣癌で死亡すると推定している。卵巣癌は、単一の疾患ではなく、実際のところ、卵巣悪性腫瘍には３０超の型及び亜型があり、それぞれがそれ自体の病態及び臨床的挙動を示す。したがって、大部分の専門家は、卵巣癌を、それらが形成された細胞の種類によって３つの主要なカテゴリーに分類する。上皮腫瘍は、卵巣の内側を覆うか、又は卵巣を覆う細胞から生じ；胚細胞腫瘍は、卵巣内部で卵を形成するように運命づけられた細胞に由来し；性索間質細胞腫瘍は、卵巣を保持し、女性ホルモンを産生する結合細胞中で始まる。

[0004] 一般的な上皮腫瘍は、卵巣の表面上皮中で始まり、米国内の全卵巣癌の約９０パーセントを占める（以下に示すパーセントは、これらの癌の米国内における罹患率を反映する）。それらは、漿液性腫瘍、類内膜腫瘍、粘液性腫瘍及び明細胞腫瘍を含む、いくつかの亜型にさらに分けられ、これらは、良性腫瘍又は悪性腫瘍としてさらに細分類することができる。漿液性腫瘍は、卵巣癌の最も広範な形態である。これらは、一般的な上皮腫瘍の４０パーセントを占める。これらの漿液性腫瘍のうち約５０パ ーセントが悪性であり、３３パーセントは良性であり、１７パーセントは、境界悪性である。漿液性腫瘍は、４０歳から６０歳までの間の女性に最も多く発症する。

[0005] 類内膜腫瘍は、一般的な上皮腫瘍の約２０パーセントに相当する。約２０パーセントの個人において、これらの癌には、子宮内膜癌（子宮内面の癌）が伴う。５パーセントの症例において、これらの癌はまた、子宮内膜症、すなわち、骨盤腔の内部における子宮内膜（子宮内面の組織）の異常発生と関係付けられる。これらの腫瘍のうち、大部分（約８０パーセント）は悪性であり、残り（約２０パーセント）は通常、境界悪性である。類内膜腫瘍は、５０歳から７０歳までの間の女性に主として、発症する。

[0006] 明細胞腫瘍は、一般的な上皮腫瘍の約６パーセントを占める。これらの腫瘍のほとんどすべてが悪性である。全明細胞腫瘍の約半分には、子宮内膜症が伴う。明細胞腫瘍を有する大部分の患者の年齢は、４０歳から８０歳までの間である。

[0007] 粘液性腫瘍は、すべての一般的な上皮腫瘍の約１パーセントをなす。これらの腫瘍のうち、大部分（約８０パーセント）は良性であり、１５パーセントは境界悪性であり、わずか５パーセントが悪性である。粘液性腫瘍は、３０歳から５０歳までの間の女性に最も多く現われる。

[0008] 卵巣癌は、群を抜いて最も致命的な婦人科系癌であり、すべての婦人科系癌の死亡のうち５５パーセント超を占める。しかし、卵巣癌はまた、発見が早ければ、最も治療可能な癌にも属する。卵巣癌が、早期に発見され、適切な治療を受けた場合、５年生存率は９３パーセントである。例えば、Ｌｕｃｅら、「Ｅａｒｌｙ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｋｅｙ ｔｏ Ｅｐｉｔｈｅｌｉａｌ Ｏｖａｒｉａｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」、Ｔｈｅ Ｎｕｒｓｅ Ｐｒａｃｔｉｔｉｏｎｅｒ、Ｄｅｃ ２００３ ａｔ ｐ．４１を参照されたい。卵巣癌についての広範な基礎的情報を、インターネット上で、例えば、Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙが提供する「Ｏｖｅｒｖｉｅｗ：Ｏｖａｒｉａｎ Ｃａｎｃｅｒ」ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（www.cancer.org）、及びＮＣＣＮ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｉｎ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ（商標）Ｏｖａｒｉａｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｖ．1．２００７（www.nccn.org）から容易に入手することができる。

[0009] 大部分の症例、すなわち、卵巣癌の全症例のうち８１パーセントが早期には発見されていないのが、卵巣癌診断の現状である。これは、早期卵巣癌は診断するのが非常に困難であることによる。この時点では、卵巣癌の症状が現われなかったり、見過ごされたりすることがある。あるいは、症状、すなわち、腹部膨満、消化障害、下痢、便秘及びその他等が曖昧であり、それらは、多くの一般的なそれほど重大ではない状態に伴い得る。最も重要なのは、早期検出のための有効な試験がまだないことである。卵巣癌の早期の正確な検出のための有効なツールは、医学的必要性を満たすために、決定的に重要な意味をもつ。

（卵巣癌のためのバイオマーカー）
[0010] これまでに、卵巣癌を診断するための多様なバイオマーカーが提案され、多様な技術プラットフォーム及びデータ解析ツールを通して解明されている。種々の病態についての１，２６１個の有望なタンパク質バイオマーカーの興味深い収集が、Ｎ．Ｌｅｉｇｈ Ａｎｄｅｒｓｏｎら、「Ａ Ｔａｒｇｅｔ Ｌｉｓｔ ｏｆ Ｃａｎｄｉｄａｔｅ Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ Ｔａｒｇｅｔｅｄ Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ」、Ｂｉｏｍａｒｋｅｒ Ｉｎｓｉｇｈｔｓ ２：１−４８（２００６）によって報告されている。この論文で論じられているマーカーを列挙するスプレッドシートを、Ｐｌａｓｍａ Ｐｒｏｔｅｏｍｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ（http://www.plasmaproteome.org）のウェブサイトにおいて見出すことができる。いくつかの公開されている研究を、直下に記載し、いくつかのその他の研究は、本明細書の末尾に参照文献として列挙する。これらの研究のすべて、本明細書に引用するすべてのその他の文献、並びに関連の２００７年６月２９日出願の仮特許出願第６０／９４７，２５３号及び２００８年３月１９日出願の仮特許出願第６１／０３７，９４６号は、それら全体が参照により本明細書に組み込まれている。

[0011] 例えば、Ｃｏｌｅ、「Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｏｎｓｅｔ，ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ ｇｙｎｅｃｏｌｏｇｉｃ ｃａｎｃｅｒｓ」、米国特許第５，３５６，８１７号（１９９４年１０月１８日）は、女性における婦人科系癌の存在を検出するための方法を記載した。前記癌は、子宮頚癌、卵巣癌、子宮内膜癌、子宮癌及び外陰癌からなる群から選択され、この方法は、（a）患者由来の血漿又は組織の試料をＣＡ１２５の存在についてアッセイする工程と、同時又はほぼ同時に、（b）前記患者由来の血液以外の身体試料をヒト絨毛性ゴナドトロピンベータ−サブユニットコア断片の存在についてアッセイする工程とを含み、ＣＡ１２５及びヒト絨毛性ゴナドトロピンベータ−サブユニットコア断片の両方の検出は、女性における婦人科系癌の存在を示す。ヒト絨毛性ゴナドトロピンベータ−サブユニットコア断片単独の測定が、そのような癌の進行及び退縮をモニターする場合に有用であると記述された。

[0012] Ｆｕｎｇら、「Ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｆｏｒ ｏｖａｒｉａｎ ａｎｄ ｅｎｄｏｍｅｔｒｉａｌ ｃａｎｃｅｒ：ｈｅｐｃｉｄｉｎ」、米国特許出願第２００７００５４３２９号、２００７年３月８日公開は、ヘプシジンを単一のバイオマーカーとして測定することに基づいて、かつヘプシジンを含み、トランスサイレチンを加えたマーカーのパネル、並びにそれらの２つのマーカーを含み、アポＡＩ、トランスフェリン、ＣＴＡＰ−ＩＩＩ及びＩＴＩＨ４断片からなる群から選択された少なくとも１つのバイオマーカーを加えたマーカーのパネルに基づいて測定することに基づいて、卵巣癌及び子宮内膜癌の状況を認定するための方法を記載している。追加のパネルは、ベータ−２マイクログロブリンをさらに含む。これらのバイオマーカーは、質量分析、特にＳＥＬＤＩ−ＭＳ、又はイムノアッセイによって測定された。さらに、データは、ＲＯＣ曲線解析によって解析された。

[0013] また、Ｆｕｎｇらは、その他のバイオマーカーと組み合わせて使用するヘプシジンレベルの使用も記載し、当該試験の予測力が改善されると結論付けた。より具体的には、トランスサイレチンレベルの減少が一緒に伴うヘプシジンレベルの増加は、卵巣癌と相関関係があった。また、アポＡ１（レベルの減少）、トランスフェリン（レベルの減少）、ＣＴＡＰ−ＩＩＩ（レベルの上昇）及びＩＴＩＨ４の内部断片（レベルの上昇）のうちの１つ又は複数のレベルが一緒に伴い、トランスサイレチンレベルの減少が一緒に伴うヘプシジンレベルの増加も、卵巣癌と相関関係があった。前記のバイオマーカーは、開示されている診断試験において使用するために、ベータ−２マイクログロブリン（レベルの上昇）、ＣＡ１２５（レベルの上昇）及び／又はその他の既知の卵巣癌バイオマーカーとさらに組み合わせることになった。さらに、ヘプシジンはヘプシジン−２５であるべきであると述べられ、トランスサイレチンはシステイニル化トランスサイレチンであるべきと述べられ、及び／又はＩＴＩＨ４断片はおそらくＩＴＩＨ４断片１であるべきであろうと述べられた。

[0014] Ｄｉａｍａｎｄｉｓ、「Ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｍａｒｋｅｒ ａｓｓａｙ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｏｖａｒｉａｎ ｃａｎｃｅｒ」、米国特許出願第２００６０１３４１２０号、２００６年６月２２日公開は、卵巣癌に関連する複数のカリクリインマーカー、及び任意選択によりＣＡ１２５を検出するための方法を記載し、カリクレインマーカーは、カリクレイン５、カリクレイン６、カリクレイン７、カリクレイン８、カリクレイン１０及びカリクレイン１１を含むか、又はそれらからなる群から選択される。彼の特許出願は、対応する正常レベルと比べた、分泌型セリンプロテアーゼマーカーのサブグループであるこれらのカリクレインレベルの顕著な差、及び任意選択によりＣＡ１２５の顕著な差も、卵巣癌を示すことを説明した。Ｄｉａｍａｎｄｉｓはまた、同一患者中のこれらのマーカーを長期にわたり繰り返し試料採取することによって、より早期の試料と比べたより後期の試料中のカリクレインマーカー、及び任意選択によりＣＡ１２５のレベル間の顕著な差は、患者の療法が卵巣癌を阻害するために効果的であることを示すことを見出した。試料は、タンパク質結合の技法、例えば、イムノアッセイ、並びにヌクレオチドアレイ、ＰＣＲ及び類似の技法によって評価された。

[0015] Ｇｏｒｅｌｉｋら、Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ Ｉｍｍｕｎｏｂｅａｄ−Ｂａｓｅｄ Ｃｙｔｏｋｉｎｅ Ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｆｏｒ Ｅａｒｌｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｉｏｎ ｏｆ Ｏｖａｒｉａｎ Ｃａｎｃｅｒ」ｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌ Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ Ｐｒｅｖ．２００５：１４（４）９８１−７（April 2005）は、単独では疾患との強力な相関関係を示さない場合がある複数のサイトカインのパネルが、診断の可能性をもたらすことを報告した。関連の特許出願は、Ｌｏｋｓｈｉｎら、「Ｍｕｌｔｉｆａｃｔｏｒｉａｌ ａｓｓａｙ ｆｏｒ ｃａｎｃｅｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」、米国特許出願第２００５００６９９６３号、２００５年３月３１日公開であると思われる。学術論文によれば、複数マーカーの同時測定を可能にする、新規な複数分析対象ＬａｂＭＡＰプロファイリング技術が利用された。ＣＡ−１２５と組み合わせた種々の濃度の２４個のサイトカイン（サイトカイン／ケモカイン、増殖因子及び血管新生因子）が、４４人の早期卵巣癌を有する患者、４５人の健常な女性及び３７人の良性骨盤腫瘍を有する患者の血清中において測定された。

[0016] Ｇｏｒｅｌｉｋらによって論じられるサイトカインのうちの６つのマーカー、具体的には、インターロイキン（IL）−６、ＩＬ−８、上皮増殖因子（EGF）、血管内皮増殖因子（VEGF）、単核球ケモアトラクタントタンパク質−１（MCP-1）をＣＡ−１２５と一緒に用いた場合、卵巣癌群と対照群との間で血清濃度の顕著な差が示された。それらのマーカーのうち、ＩＬ−６、ＩＬ−８、ＶＥＧＦ、ＥＧＦ及びＣＡ−１２５を分類ツリー解析において使用した場合、報告によれば、９５％の特異性での８４％の感受性（センシティビティ）を得た。マーカーの組合せを使用して記載されている受信者動作特性曲線（ROC）からは、９０％から１００％までの間の感受性及び８０％から９０％までの特異性を得た。興味深いことに、ＣＡ−１２５単独の受信者動作特性曲線からは、７０％から８０％までの感受性を得た。この論文に記載されている良性状態と卵巣癌とを識別するための分類木解析は、ＣＡ−１２５、顆粒球コロニー刺激因子（G-CSF）、ＩＬ−６、ＥＧＦ及びＶＥＧＦを使用し、その結果、８６．５％の感受性及び９３．０％の特異性を得た。著者らは、血清サイトカイン及びＣＡ−１２５のパネルの、ＬａｂＭＡＰ技術を使用する同時試験は、卵巣癌検出のための見込みのあるアプローチを提示すると結論付けた。

[0017] Ｌｏｋｓｈｉｎによる関連の特許出願「Ｅｎｈａｎｃｅｄ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ｍｕｌｔｉｍａｒｋｅｒ ｓｅｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ」、米国特許出願第２００７００４２４０５号、２００７年２月２２日公開は、卵巣癌の診断のための種々のバイオマーカーのパネル及び関連の方法を記載している。１つの方法は、患者の血液中の少なくとも４つのマーカーのレベルを決定する工程を含み、少なくとも２つの異なるマーカーは、ＣＡ−１２５、プロラクチン、ＨＥ４（ヒト精巣上体タンパク質4）、ｓＶ−ＣＡＭ及びＴＳＨから選択され；第３のマーカー及び第４のマーカーは、ＣＡ−１２５、プロラクチン、ＨＥ４、ｓＶ−ＣＡＭ、ＴＳＨ、サイトケラチン、ｓＩ−ＣＡＭ、ＩＧＦＢＰ−ｌ、エオタキシン及びＦＳＨから選択され、上記に列挙したマーカーから選択された第３のマーカー及び第４のマーカーは、それぞれ相互に異なり、かつ第１及び第２のマーカーのいずれとも異なり、少なくとも４つのマーカーの調節不全は、卵巣癌の診断についての高い特異性及び感受性を示す。別のパネルは、患者の血液中の少なくとも８つのマーカーを含み、少なくとも４つの異なるマーカーは、ＣＡ−１２５、プロラクチン、ＨＥ４、ｓＶ−ＣＡＭ及びＴＳＨからなる群から選択され、第５のマーカー、第６のマーカー、第７のマーカー及び第８のマーカーは、ＣＡ−１２５、プロラクチン、ＨＥ４、ｓＶ−ＣＡＭ、ＴＳＨ、サイトケラチン、ｓＩ−ＣＡＭ、ＩＧＦＢＰ−１、エオタキシン及びＦＳＨからなる群から選択され、さらに、前記第５のマーカー、前記第６のマーカー、前記第７のマーカー及び前記第８のマーカーは、それぞれ相互に異なり、かつ前記少なくとも４つのマーカーのいずれとも異なり、前記少なくとも８つのマーカーの調節不全は、卵巣癌の診断についての高い特異性及び感受性を示す。

[0018] Ｌｏｋｓｈｉｎ（２００７年）の特許出願はまた、患者の血液試料中のＥＧＦ（上皮増殖因子）、Ｇ−ＣＳＦ（顆粒球コロニー刺激因子）、ＩＬ−６、１Ｌ−８、ＣＡ−１２５（癌抗原125）、ＶＥＧＦ（血管内皮増殖因子）、ＭＣＰ−１（単核球ケモアトラクタントタンパク質-1）、抗−ＩＬ６、抗−ＩＬ８、抗−ＣＡ−１２５、抗−ｃ−ｍｙｃ、抗−ｐ５３、抗−ＣＥＡ、抗−ＣＡ１５−３、抗−ＭＵＣ−ｌ、抗−サバイビン、抗−ｂＨＣＧ、抗−オステオポンチン、抗−ＰＤＧＦ、抗−Ｈｅｒ２／ｎｅｕ、抗−Ａｋｔ１、抗−サイトケラチン１９、サイトケラチン１９、ＥＧＦＲ、ＣＥＡ、カリクリイン−８、Ｍ−ＣＳＦ、ＦａｓＬ、ＥｒｂＢ２及びＨｅｒ２／ｎｅｕのうちの２つ以上を含む血液マーカーのパネルも記載しており、以下の状態の２つ以上の存在は、患者における卵巣癌の存在を示す：ＥＧＦ（低）、Ｇ−ＣＳＦ（高）、ＩＬ−６（高）、ＩＬ−８（高）、ＶＥＧＦ（高）、ＭＣＰ−１（低）、抗−ＩＬ−６（高）、抗−ＩＬ−８（高）、抗−ＣＡ−１２５（高）、抗−ｃ−ｍｙｃ（高）、抗−ｐ．ｓｕｐ．５３（高）、抗−ＣＥＡ（高）、抗−ＣＡ１５−３（高）、抗−ＭＵＣ−１（高）、抗−サバイビン（高）、抗−ｂＨＣＧ（高）、抗−オステオポンチン（高）、抗−Ｈｅｒ２／ｎｅｕ（高）、抗−ＡｋｔI（高）、抗−サイトケラチン１９（高）、抗−ＰＤＧＦ（高）、ＣＡ−１２５（高）、サイトケラチン１９（高）、ＥＧＦＲ（低、Ｈｅｒ２／ｎｅｕ（低）、ＣＥＡ（高）、ＦａｓＬ（高）、カリクリイン−８（低）、ＥｒｂＢ２（低）及びＭ−ＣＳＦ（低）。例示的なパネルとして、限定的ではないが、ＣＡ−１２５、サイトケラチン−１９、ＦａｓＬ、Ｍ−ＣＳＦ；サイトケラチン−１９、ＣＥＡ、Ｆａｓ、ＥＧＦＲ、カリクリイン−８；ＣＥＡ、Ｆａｓ、Ｍ−ＣＳＦ、ＥＧＦＲ、ＣＡ−１２５；サイトケラチン１９、カリクリイン８、ＣＥＡ、ＣＡ１２５、Ｍ−ＣＳＦ；カリクリイン−８、ＥＧＦＲ、ＣＡ−１２５；サイトケラチン−１９、ＣＥＡ、ＣＡ−１２５、Ｍ−ＣＳＦ、ＥＧＦＲ；サイトケラチン−１９、カリクリイン−８、ＣＡ−１２５、Ｍ−ＣＳＦ、ＦａｓＬ；サイトケラチン−１９、カリクリイン−８、ＣＥＡ、Ｍ−ＣＳＦ；サイトケラチン−１９、カリクリイン−８、ＣＥＡ、ＣＡ−１２５；ＣＡ１２５、サイトケラチン１９、ＥｒＢ３２；ＥＧＦ、Ｇ−ＣＳＦ、ＩＬ−６、１Ｌ−８、ＶＥＧＦ及びＭＣＰ−１；抗−ＣＡ１５−３、抗−ＩＬ−８、抗−サバイビン、抗−ｐ５３及び抗ｃ−ｍｙｃ；抗−ＣＡ１５−３、抗−ＩＬ−８、抗−サバイビン、抗−ｐ５３、抗ｃ−ｍｙｃ、抗−ＣＥＡ、抗−ＩＬ−６、抗−ＥＧＦ；並びに抗−ｂＨＣＧが挙げられる。

[0019] Ｃｈａｎら、「Ｕｓｅ ｏｆ ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｏｖａｒｉａｎ ｃａｎｃｅｒ」、米国公開特許出願第２００５００５９０１３号、２００５年３月１７日公開は、対象における卵巣癌の状況を認定する方法を記載しており、この方法は、（ａ）対象由来の試料中の少なくとも１つのバイオマーカーを測定する工程であって、バイオマーカーは、アポＡ１、トランスサイレチン．ＤＥＬＴＡ．Ｎ１０、ＩＡＩＨ４断片及びそれらの組合せからなる群から選択される工程と、（ｂ）測定値を卵巣癌の状況と相関させる工程とを含む。

[0020] Ｃｈａｎの出願中の別の実施形態は、ＣＡ１２５、ＣＡ１２５ＩＩ、ＣＡ１５−３、ＣＡ１９−９、ＣＡ７２−４、ＣＡ１９５、腫瘍関連トリプシン阻害剤（TATI）、ＣＥＡ、胎盤アルカリホスファターゼ（PLAP）、シアリルＴＮ、ガラクトシルトランスフェラーゼ、マクロファージコロニー刺激因子（M-CSF、CSF-1）、リゾホスファチジン酸（LPA）、上皮増殖因子受容体細胞外ドメインの１１０ｋＤ構成成分（p110EGFR）、組織カリクリイン、例えば、カリクリイン６及びカリクリイン１０（NES-l）、プロスタシン、ＨＥ４、クレアチンキナーゼＢ（CKB）、ＬＡＳＡ、ＨＥＲ−２／ｎｅｕ、尿中ゴナドトロピンペプチド、Ｄｉａｎｏｎ ＮＢ７０／Ｋ、組織ペプチド抗原（TPA）、オステオポンチン及びハプトグロビン、並びにマーカーのタンパク質変異体（例えば、切断された形態、アイソフォーム）から選択された追加のバイオマーカーを記載している。

[0021] ＥＬＩＳＡに基づいた血清試験が、卵巣上皮癌の早期診断に有用な４つのタンパク質（レプチン、プロラクチン、オステオポンチン及びインスリン様増殖因子）の評価を記載した。著者らは、単一のタンパク質はいずれも癌群と健常対照群とを完全には区別できないことを報告した。しかし、これらの４つのタンパク質の組合せによって、感受性９５％、陽性的中率（PPV）９５％、特異性９５％及び陰性的中率（NPV）９４％を得、これらは、現在の方法論の相当な改善であると述べられた。Ｍｏｒら、「Ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ｅａｒｌｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｏｖａｒｉａｎ ｃａｎｃｅｒ」、ＰＮＡＳ（１０２：２１）７６７７−７６８２（２００５）。

[0022] Ｍｏｒらによる関連の特許出願「Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃａｎｃｅｒ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ Ｕｓｉｎｇ Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」、米国特許出願第２００５／０２１４８２６号、２００５年９月２９日公開は、新規なスクリーニング方法を使用することによって同定されたバイオマーカーを記載している。バイオマーカーは、癌対象と健常対象とを識別し、癌の予後においてかつ癌をモニターする場合に有用であると記述されている。具体的には、この特許出願の要約は、これらの目的でのレプチン、プロラクチン、ＯＰＮ及びＩＧＦ−ＩＩの使用に関する。開示されている発明は、６Ｃｋｉｎｅ、ＡＣＥ、ＢＤＮＦ、ＣＡ１２５、Ｅ−セレクチン、ＥＧＦ、Ｅｏｔ２、ＥｒｂＢ１、フォリスタチン、ＨＣＣ４、ＨＶＥＭ、ＩＧＦ−ＩＩ、ＩＧＦＢＰ−１、ＩＬ−１７、ＩＬ−ＩｓｒＩＩ、ＩＬ−２ｓＲａ、レプチン、Ｍ−ＣＳＦ Ｒ、ＭＩＦ、ＭＩＰ−ｌａ、ＭＩＰ３ｂ、ＭＭＰ−８、ＭＭＰ７、ＭＰＩＦ−１、ＯＰＮ、ＰＡＲＣ、ＰＤＧＦ Ｒｂ、プロラクチン、プロテインＣ、ＴＧＦ−ｂ ＲＩＩＩ、ＴＮＦ−Ｒ１、ＴＮＦ−ａ、ＶＡＰ−１、ＶＥＧＦ Ｒ２及びＶＥＧＦ Ｒ３からなる群から選択された、試料中の１つ又は複数のバイオマーカーの発現の比較にかかわるとして、幾分かより一般的に特徴付けられている。それぞれのあらかじめ決定した標準と比較した、試料中のこれらの１つ又は複数のバイオマーカーの発現の顕著な差は、癌を診断するか又は癌の診断を支援すると述べられている。

[0023] Ｌｅ Ｐａｇｅらによる特許出願「Ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ Ｄｉａｇｎｏｓｉｎｇ Ｏｖａｒｉａｎ Ｃａｎｃｅｒ ａｎｄ Ｋｉｔｓ Ｔｈｅｒｅｆｏｒ」、Ｗ０２００７／０３０９４９，２００７年３月２２日公開は、対象が卵巣癌に罹患しているか否かを、ＦＧＦ−２及びＣＡ１２５、並びに任意選択によりＩＬ−１８の発現レベルを検出することによって決定するための方法を記載している。

[0024] 特許及び科学文献に記載されているその他のアプローチには、血液細胞中の特定の遺伝子転写物の発現解析がある。例えば、Ｌｉｅｗ、「Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｌａｔｅｄ Ｇｅｎｅ Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｓ ｉｎ Ｂｌｏｏｄ」、米国公開特許出願第２００６／０１３４６３７号、２００６年６月２２日を参照されたい。卵巣癌に特異的な遺伝子転写物は同定されていないが、表３Ｊ、３Ｋ及び３Ｘからの転写物は癌の存在を示すと述べられている。また、Ｔｃｈａｇａｎｇら、「Ｅａｒｌｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｏｖａｒｉａｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｕｓｉｎｇ Ｇｒｏｕｐ Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ」、Ｍｏｌ．Ｃａｎｃｅｒ Ｔｈｅｒ．（Ｉ）：７（２００８）も参照されたい。

[0025] 別の診断アプローチは、腫瘍関連抗原に対して作られた循環抗体の検出がかかわる。Ｎｅｌｓｏｎら「Ａｎｔｉｇｅｎ Ｐａｎｅｌｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ Ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｓａｍｅ」、米国特許出願第２００５／０２２１３０５号、２００５年１０月６日公開；及びＲｏｂｅｒｔｓｏｎの「Ｃａｎｃｅｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｒｅｇｅｎｔｓ」、米国特許出願第２００３／０２３２３９９号、２００３年１２月１８日公開を参照されたい。

[0026] 婦人科系の腫瘍学の分野において非常に強く求められ続けているのは、卵巣癌の存在を判定及び予測するための、バイオマーカーのロバストなセット及び試料の大きくかつ多種多様なセットから同定された試料のフィーチャに基づく最小侵襲性の（好ましくは、血清に基づいた）臨床試験であり、それに併せて、卵巣癌を種々の段階において高い精度で予測、診断及びモニターするための方法並びに関連のコンピュータシステム及びソフトウェアツールも求められている。

[0027] 本発明は一般に、癌のバイオマーカー、特に卵巣癌に関連するバイオマーカーに関する。本発明は、癌、特に卵巣癌を、特定のバイオマーカーを測定することによって予測、評価、診断及びモニターするための方法を提供し、卵巣癌に関連するバイオマーカーの発現レベルを評価するための試薬のセット又はアレイもさらに提供する。バイオマーカーの好ましいセットは、対象における卵巣癌の検出可能な分子サインをもたらす。本発明は、卵巣癌、特に卵巣上皮癌、より特定すれば、早期の（すなわち、Ｉ期、ＩＩ期、又はＩ期とＩＩ期とを併せた）卵巣癌についての予測試験又は診断試験を提供する。

[0028] より具体的には、予測試験並びに関連の方法及び製品はまた、卵巣癌の進行の段階、すなわち、Ｉ期、ＩＩ期、ＩＩＩ期及びＩＶ期並びにＩＩＩ期又はＩＶ期のいずれかであると容易には分類することができない比較的進行した腫瘍を反映する進行期に関する有用な臨床情報も提供する。概して、本発明はまた、体液、好ましくは、血清及び血漿中の特定のマーカー群の相対的な発現レベルと対象の卵巣癌の状況との間において新たに発見された相関関係にも関する。

[0029] １つの実施形態では、本発明は、患者から取り出した液体試料、すなわち、血液、血清、血漿、リンパ液、脳脊髄液、腹水又は尿等中のバイオマーカーのパネル又はセットの発現レベルを測定するための試薬のセットを提供する。さらなる実施形態における試薬は、これらのバイオマーカーのパネルの発現レベルを評価するための試薬を含む複数分析対象パネルアッセイである。

[0030] 本発明の実施形態では、対象の試料を、組織生検等の組織試料から、又は初代細胞培養物もしくは培養液から調製する。さらなる実施形態では、バイオマーカーの発現を、ポリペプチドレベルにおいて決定する。関連の実施形態は、この目的で、イムノアッセイ、酵素結合免疫吸着測定法及びマルチプレックスイムノアッセイを活用する。

[0031] バイオマーカーの好ましいパネルは、分子及びそれらの測定可能な断片の以下のセットからなる群から選択される：（a）ミオグロビン、ＣＲＰ（C反応性タンパク質）、ＦＧＦ塩基性タンパク質及びＣＡ１９−９；（b）Ｃ型肝炎ＮＳ４、リボゾームＰ抗体及びＣＲＰ；（c）ＣＡ１９−９、ＴＧＦアルファ、ＥＮ−ＲＡＧＥ、ＥＧＦ及びＨＳＰ９０アルファ抗体、（d）ＥＮ−ＲＡＧＥ、ＥＧＦ、ＣＡ１２５、フィブリノーゲン、アポリポタンパク質ＣＩＩＩ、ＥＧＦ、コレラ毒素及びＣＡ１９−９；（e）プロテイナーゼ３（cANCA）抗体、フィブリノーゲン、ＣＡ１２５、ＥＧＦ、ＣＤ４０、ＴＳＨ、レプチン、ＣＡ１９−９及びリンホタクチン；（f）ＣＡ１２５、ＥＧＦＲ、ＣＲＰ、ＩＬ−１８、アポリポタンパク質ＣＩＩＩ、テネイシンＣ及びアポリポタンパク質Ａ１；（g）ＣＡ１２５、ベータ−２マイクログロブリン、ＣＲＰ、フェリチン、ＴＩＭＰ−１、クレアチンキナーゼ−ＭＢ及びＩＬ−８；（h）ＣＡ１２５、ＥＧＦＲ、ＩＬ−１０、ハプトグロビン、ＣＲＰ、インスリン、ＴＩＭＰ−１、フェリチン、アルファ−２マクログロブリン、レプチン、ＩＬ−８、ＣＴＧＦ、ＥＮ−ＲＡＧＥ、リンホタクチン、ＴＮＦ−アルファ、ＩＧＦ−１、ＴＮＦ ＲＩＩ、フォン−ヴィルブランド因子及びＭＤＣ；（i）ＣＡ−１２５、ＣＲＰ、ＥＧＦ−Ｒ、ＣＡ−１９−９、アポ−ＡＩ、アポ−ＣＩＩＩ、ＩＬ−６、ＩＬ−１８、ＭＩＰ−１ａ、テネイシンＣ及びミオグロビン；（j）ＣＡ−１２５、ＣＲＰ、ＥＧＦ−Ｒ、ＣＡ−１９−９、アポ−ＡI、アポ−ＣＩＩＩ、ＩＬ−６、ＭＩＰ−１ａ、テネイシンＣ及びミオグロビン；並びに（k）表ＩＩ及び表ＩＩＩに示したバイオマーカーパネルのうちのいずれか。

[0032] 別の実施形態では、そのようなバイオマーカーを測定する試薬は、生化学経路中の上流もしくは下流に見出されるその他の分子種、又はそのようなバイオマーカー及び分子種の断片を測定することができる。いくつかの場合では、同一の試薬が、バイオマーカー及びその断片を正確に測定することができる。

[0033] 本発明の別の実施形態は、バイオマーカー並びに関連の分子及び断片を測定するための結合分子（又は結合試薬）に関する。企図する結合分子は、モノクローナル及びポリクローナルの両方の抗体、アプタマー等を含む。

[0034] その他の実施形態は、バイオマーカーの評価を実施して対象における卵巣癌の可能性を予測するための、試験キットの形態で、任意選択により指示書も併せて提供する、そのような結合試薬を含む。

[0035] その他の実施形態では、本発明は、対象における卵巣癌の可能性を、対象由来の検体又は生物学的試料中の前記バイオマーカーのレベルを検出又は測定することに基づいて予測する方法を提供する。本明細書に記載するように、これらのバイオマーカーの発現レベルの変化、特に、卵巣癌を有さない対照群の患者と比較したそれらの相対的な発現レベルは、そうした対象における卵巣癌を予測する。

[0036] その他の態様では、予測される卵巣癌の型は、漿液性腫瘍、類内膜腫瘍、粘液性腫瘍及び明細胞腫瘍である。卵巣癌の予測は、疾患の特異的な段階、すなわち、Ｉ（ＩＡ、ＩＢ又はＩＣ）期、ＩＩ期、ＩＩＩ期及びＩＶ期の腫瘍等の予測を含む。

[0037] さらに別の実施形態では、本発明は、医師のためにバイオマーカーの相対的なレベルについての報告書を作成し、そのような報告書を郵便、ファクス、電子メール又はそれ以外の手段によって送信することに関する。ある実施形態では、バイオマーカーの評価についての報告書を含有するデータストリームを、インターネットを介して送信する。さらなる実施形態では、報告書は、対象における卵巣癌の有無に関する予測、又は対象についての卵巣癌の、任意選択により癌の亜型もしくは段階によって、階層化されたリスクに関する予測を含む。

[0038] 本発明の別の態様によれば、バイオマーカー発現レベルの前記の評価を、診断のために、その他の診断手順、すなわち、消化管の評価、胸部Ｘ線、ＨＥ４試験、ＣＡ−１２５試験、全血球数；超音波又は腹部／骨盤のコンピュータ断層撮影、血液化学プロファイル及び肝機能検査等と組み合わせる。

[0039] 本発明のさらに別の実施形態は、卵巣癌の症状を示すか、又は卵巣癌の高いリスクを有する対象から取り出した試料の評価に関する。その他の実施形態は、卵巣癌の症状を示さない対象に関する。症状を示す対象は、以下の１つ又は複数を有する：骨盤腔内腫瘤；腹水；腹部膨満（abdominal distention）；全般的な腹部の不快感及び／又は疼痛（ガス、消化障害、圧力、腫大、腹部膨満（bloating）、有痛性痙攣）；悪心、下痢、便秘又は頻繁な排尿；食欲不振；軽い食事の後にもかかわらず満腹感を感じること；理由不明の体重の増加又は減少；並びに膣からの異常出血。バイオマーカーのレベルをそのような症状所見と組み合わせて、卵巣癌を診断することができる。

[0040] 本発明の実施形態は、卵巣癌の存在の決定に関して非常に正確である。「非常に正確な」とは、感受性（センシティビティ）及び特異性のそれぞれが、少なくとも約８５パーセント以上、より好ましくは、少なくとも約９０パーセント又は９２パーセント、最も好ましくは、少なくとも約９５パーセント又は９７パーセント正確であることを意味する。本発明の実施形態は、少なくとも約８５パーセント、９０パーセント又は９５パーセントの感受性、及び少なくとも約５５パーセント、６５パーセント、７５パーセント、８５パーセント又は９０パーセント以上の特異性を有する方法をさらに含む。その他の実施形態は、少なくとも約８５パーセント、９０パーセント又は９５パーセントの特異性、及び少なくとも約５５パーセント、６５パーセント、７５パーセント、８５パーセント又は９０パーセント以上の感受性を有する方法を含む。

[0041] 感受性及び特異性に関する本発明の実施形態は、卵巣癌の症状を示しかつ卵巣癌を有する対象の集団と、卵巣癌の症状を示すが卵巣癌を有さない対象の対照群とを比較して決定する。別の実施形態では、感受性及び特異性を、卵巣癌の高まったリスクを有しかつ卵巣癌を有する対象の集団と、卵巣癌の高まったリスクを有するが卵巣癌を有さない対象の対照群とを比較して決定する。さらに、別の実施形態では、感受性及び特異性を、卵巣癌の症状を示しかつ卵巣癌を有する対象の集団と、卵巣癌の症状を示さず卵巣癌を有さない対象の対照群とを比較して決定する。

[0042] その他の態様では、バイオマーカーのレベルを、統計学的な方法、すなわち、知識発見エンジン（KDE（商標））、回帰分析、判別分析、分類木解析、ランダムフォレスト（random forest）、ＰｒｏｔｅｏｍｅＱｕｅｓｔ（登録商標）、サポートベクターマシン、Ｏｎｅ Ｒ、ｋＮＮ（k近傍法）及びヒューリスティックなナイーブ−ベイズ解析、ニューラルネット、並びにそれらの変形形態等を適用することによって評価する。

[0043] 別の実施形態では、バイオマーカーの発現レベルに基づいた予測又は診断のモデルを提供する。このモデルは、バイオマーカーの相対的な発現を評価するためのソフトウェアコード、コンピュータ可読フォーマットの形態であってもよく、あるいは指示書の形態であってもよい。

[0044] 患者の医師は、所与の患者が卵巣癌を有するリスクの比較的より完全な判定を得るために、より広い診断背景から、バイオマーカーの評価についての報告書を活用することができる。こうした判定を得る場合、医師は、疑わしい骨盤腔内腫瘤及び／又は腹水、腹部膨満及び悪性腫瘍の別の明らかな起源を有さないその他の症状等の症状を含む、患者の臨床像を考慮する。症状を示す患者についての一般的な臨床検査は現在、臨床上必要であればＧＩ評価、胸部Ｘ線、ＣＡ−１２５試験、ＣＢＣ、臨床上必要であれば超音波又は腹部／骨盤腔のＣＴ、ＬＦＴを有する化学プロファイルを含み、ＢＲＣＡ−ｌ及びＢＲＣＡ−２等の遺伝子マーカーの試験と併用した家族歴の評価を含む場合がある。（一般に、the NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology（商標）for Ovarian Cancer、V.I.2007を参照されたい。）

[0045] 本発明は、卵巣癌を有する患者のリスクを階層化し、次にとるべき診断の工程を計画する場合に、医師に助力するための新規かつ重要な追加の情報源を提供する。本発明はまた、症状を示さない、高リスクの対象における卵巣癌のリスクを判定する場合にも、一般集団に対してスクリーニングのツールとして用いる場合にも同様に有用である。本発明の方法が、臨床医によって、その他の予測又は診断の指標の総合的な判定の一部として使用され得ることを企図する。

[0046] 本発明はまた、現存及び候補の化学療法剤並びにその他の型の癌治療の治療効果を判定するための方法も提供する。当業者であれば理解するであろうが、治療の前及び後で、又は任意選択により治療の間の進行段階において対象から採った検体中のバイオマーカーパネルの相対的な発現レベル、すなわち、バイオマーカープロファイルを、上記の記載に従って決定する。これらのバイオマーカーの相対的な発現が、非癌性プロファイルの発現レベル（もしくは非癌性により近い発現プロファイル）に変化した場合、又は安定な無変化のプロファイルの相対的なバイオマーカー発現レベルに変化した場合を、治療効果と解釈する。そのような発現レベルのプロファイルが、癌、もしくは前癌状態、前悪性状態の徴候となる場合もあれば、又はある診断プロファイルに単に向かって移動しているに過ぎない、すなわち、バイオマーカーの相対的な比が以前よりも癌関連プロファイルにより近づいている状態等である場合もあることは、当業者であれば容易に理解するであろう。

[0047] 別の実施形態では、本発明は、対象が癌を発症しつつある可能性があるか否かを決定するための方法を提供する。対象から採った検体中のバイオマーカーの相対的な発現レベルを、長期にわたり決定し、それによって、バイオマーカー発現プロファイルの癌プロファイルへ向かう変化を、癌の発症に向かう進行と解釈する。

[0048] 検体のバイオマーカーの発現レベルは、対象の解析の完了後に電子的に保管し、その後の時点において、そのような比較のために呼び戻すことができる。

[0049] 本発明は、卵巣癌についての非常に正確な試験を提供する方法、ソフトウェア製品、コンピュータのシステム及びネットワーク、並びに関連の機器もさらに提供する。

[0050] 本明細書に記載するマーカーの組合せは、進行の種々の段階の卵巣癌の存在を予測するため、又は進行の種々の段階の卵巣癌を検出するための、感受性、特異性を有しかつ正確な方法を提供する。記載する試料の評価はまた、患者における前悪性状態又は前臨床状態の存在と相関関係を示すこともできる。したがって、開示する方法は、試料中の卵巣癌の存在、対象から取り出した試料中の卵巣癌の不在、患者における卵巣癌の段階、卵巣癌のグレード、卵巣癌の両性又は悪性、卵巣癌の転移の可能性、卵巣癌に伴う新生物の組織学的な型、癌の無痛性又は攻撃性、並びに卵巣癌の予防、診断、特徴付け及び療法に関連する卵巣癌のその他の特徴を予測又は検出するために有用であることを企図する。

[0051] また、開示する方法は、１つ又は複数の試験薬剤の効果を卵巣癌の阻害について判定するため、卵巣癌のための療法の効果を判定するため、卵巣癌の進行をモニターするため、卵巣癌を阻害するための薬剤又は療法を選択するため、卵巣癌に罹患している患者の治療をモニターするため、患者における卵巣癌の阻害をモニターするため、及び試験化合物の発癌の可能性を、試験動物の暴露後のバイオマーカーを評価することによって判定するために有用であることもさらに企図する。

[0052] バイオマーカーのパネル並びに関連の方法及び製品を、種々の段階及び亜型の卵巣癌を有する対象、非癌性の婦人科系障害を有する対象並びに正常な対象から取り出したヒト血清中の種々の分子種の分析対象レベルの解析を通して同定した。以下に記載するイムノアッセイは、Ｒｕｌｅｓ−Ｂａｓｅｄ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ、Ａｕｓｔｉｎ、テキサス州の我々の同僚によって、彼らのＭｕｌｔｉ−Ａｎａｌｙｔｅ Ｐｒｏｆｉｌｅ（MAP）Ｌｕｍｉｎｅｘ（登録商標）プラットフォーム（www.rulesbasedmedicine.com）を使用して丁寧に実施された。

[0053] 好ましい試料は血清であるが、適切な試料は、任意の生物学的な入手源又は試料、すなわち、組織、抽出物、細胞（例えば、腫瘍細胞）を含む細胞培養物、細胞可溶化液、及び例えば、全血、血漿、血清、唾液、管洗浄液、涙液、脳脊髄液、汗、尿、母乳、腹水（ascites fluid）、滑液、腹水（peritoneal fluid）等の生理液等に由来することができることを企図する。試料は、動物、好ましくは哺乳動物、より好ましくは霊長類、最も好ましくはヒトから、ヒト試料の解析の状況で以下に論じる結合剤と同等である、種に特異的な結合剤を使用して得ることができる。ヒト及び動物の治療剤の開発に関連して、これらの技法及びマーカーのパネルを使用して、遺伝子導入動物を含めたげっ歯類及びその他の動物における薬物療法を評価することができることもさらに企図する。

[0054] 試料は、使用前に、血液からの血漿の調製、粘液の希釈等の従来の技法によって処理することができる。試料の処理方法には、ろ過、蒸留、抽出、濃縮、妨害成分の不活性化、カオトロープの添加、試薬の添加等がかかわることができる。また、（サイレンサーRNA、調節RNA及び干渉RNAを含めた）核酸を単離し、以下に記載する分析対象についてのそれらの発現レベルを、本発明の方法において使用することもできる。

試料及び解析プラットフォーム
[0055] 以下に論じるデータの大部分を生成するために解析した血清試料のセットは、１５０個の卵巣癌試料及び１５０個の非卵巣癌試料を含有した。これらの試料のサブセットを、以下に記載するように使用した。卵巣癌試料は、以下の卵巣上皮癌のサブタイプをさらに含んだ：漿液性（６４個）、明細胞（２２個）、類内膜（３５個）、粘液性（１５個）、混合性、すなわち、２つ以上のサブタイプからなる（１４個）。卵巣癌試料の段階の分布は、Ｉ期（４１個）、ＩＩ期（２３個）、ＩＩＩ期（６８個）、ＩＶ期（１２個）及び段階不明（６個）であった。

[0056] 非卵巣癌試料のセットは、以下の卵巣状態を含む：良性（１０４個）、正常な卵巣（２９個）及び「悪性の可能性が低い／境界悪性（３個）。試料のセットはまた、その他の癌を有する患者由来の血清も含む：子宮頚癌（７個）、子宮内膜癌（６個）及び子宮癌（１個）。

[0057] 本明細書で論じる試料中の分析対象のレベルは、ハイスループット、複数分析対象イムノアッセイプラットフォームを使用して測定した。好ましいプラットフォームは、Ｒｕｌｅｓ−Ｂａｓｅｄ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ｉｎｃ．、Ａｕｓｔｉｎ、テキサス州によって開発されたＬｕｍｉｎｅｘ（登録商標）ＭＡＰシステムである。これは、この会社のウェブサイト上に、かつまた、例えば、Ｃｈａｎｄｌｅｒら、「Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｋｉｔｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ａｃｕｔｅ ｃｏｒｏｎａｒｙ ｓｙｎｄｒｏｍｅ、米国特許出願第２００７／０００３９８１号、２００７年１月４日公開、及び関連の出願であるＳｐａｉｎら、「Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｈｏｔｇｕｎ Ａｓｓａｙ」、米国特許出願第２００５／０２２１３６３号、２００５年１０月６日公開等の刊行物にも記載されている。このプラットフォームは過去に、Ｌｏｋｓｈｉｎ（２００７年）に記載されており、卵巣癌のバイオマーカーのその他の解析において使用されたデータを生成した。しかし、任意のイムノアッセイのプラットフォーム又はシステムを使用することができる。

[0058] 手短に、好ましい分析対象の測定システムを記載すると、ＭＡＰプラットフォームには、２つのスペクトル的に明確に異なる蛍光色素を用いて内部が染色されているポリスチレン製微小球（マイクロスフェア）が組み込まれる。正確な割合の蛍光色素を使用することによって、特異的なスペクトルのアドレスを有する１００個の異なる微小球のセットからなるアレイを生み出す。それぞれの微小球のセットは、異なる表面反応物を示すことができる。微小球のセットは、それらのスペクトルのアドレスによって区別することができるので、微小球のセットを組み合わせることができ、１００個までの異なる分析対象を単一の反応槽中で同時に測定することが可能になる。レポーター分子にカップルさせた第３の蛍光色素が、微小球表面において生じている生体分子相互作用を定量化する。Ｌｕｍｉｎｅｘ（登録商標）分析計中で２つの別々のレーザーが微小球を通過する際に、微小球は個別に、急速に流れる流体の流れの中で調べられる。高スピードのデジタルシグナル処理が、サンプル１つ当たり数秒のうちに、微小球をそのスペクトルのアドレスに基づいて分類し、表面上の反応を定量化する。

[0059] 本明細書に記載及び請求するように、多種多様な解析技法を使用して、試料中のバイオマーカーのレベルを決定することができることは、当業者であれば認識するであろう。当業者に入手可能なその他の型の結合試薬を活用して、試料中の指示された分析対象のレベルを測定することができる。例えば、所与の分析対象のレベルを評価するのに適した多様な結合剤又は結合試薬を、科学文献中で容易に同定することができる。一般に、適切な結合剤は、分析対象に特異的に結合する。換言すると、適切な結合剤は、分析対象とは検出可能なレベルで反応するが、その他又は関係のない分析対象とは検出可能な状態では反応しない（又は限られた交差反応性で反応する）。適切な結合剤には、ポリクローナル抗体及びモノクローナル抗体、アプタマー、ＲＮＡ分子等が含まれることを企図する。また、免疫蛍光法、質量分析法、核磁気共鳴法及び光学分光法を含めた分光測定法を使用して、分析対象のレベルを測定することもできる。当業者であれば分かるであろうが、活用しようとする結合剤に依存して、試料を解析前に、例えば、希釈、精製、変性、消化、断片化等によって処理する場合がある。また、例えば、腫瘍細胞又はリンパ球中の遺伝子発現も決定する場合がある。

[0060] また、同定するバイオマーカーが、イムノアッセイのエピトープ及び／又はその他の型の結合剤に対する結合部位を複数有する場合があることも企図する。したがって、関連する相対的な化学量論が適切に考慮される限り、同定する分析対象又はバイオマーカーの代わりに、同定するバイオマーカーのペプチド断片又はその他のエピトープ、特異的なタンパク質のアイソフォーム、さらには、生物学的経路中の上流もしくは下流の化合物又は翻訳後に修飾されている化合物を使うことができることを企図する。当業者であれば、種々の特異性及び結合親和性が解析に組み入れられる限り、代替の抗体及び結合剤を使用して、任意の特定の分析対象のレベルを決定することができることを認識するであろう。

[0061] 多様なアルゴリズムを使用して、本発明の方法及び試験キットにおいて使用する分析対象又はバイオマーカーの発現レベルを測定又は決定することができる。一般に、そのようなアルゴリズムが単純なカットオフ測定値を上回る分析対象のレベルを測定することが可能であることを企図する。したがって、そのようなアルゴリズムの結果が、分類上、米国食品医薬品局（US Food and Drug Administration）による多変量指数解析に分類されることを企図する。アルゴリズムの特異的な型には、知識発見エンジン（KDE（商標））、回帰分析、判別分析、分類木解析、ランダムフォレスト、ＰｒｏｔｅｏｍｅＱｕｅｓｔ（登録商標）、サポートベクターマシン、Ｏｎｅ Ｒ、ｋＮＮ及びヒューリスティックなナイーブ−ベイズ解析、ニューラルネット、並びにそれらの変形形態がある。

解析及び実施例：
[0062] 以下の論述及び実施例を、本発明を記載及び例証するために提供する。したがって、これらを本発明の範囲を限定するものであると解釈してはならない。当業者であれば、また、多くのその他の実施形態も本明細書及び特許請求の範囲に記載する本発明の範囲に属することを十分に理解するであろう。

（情報価値のあるバイオマーカーのパネルを見出すための、ＫＤＥ（商標）を使用したデータ解析）
[0063] Ｃｏｒｒｅｌｏｇｉｃは、複雑なデータセットを評価する場合の漸進的なパターン認識アルゴリズムの使用を記載し、それらには、知識発見エンジン（KDE（商標））及びＰｒｏｔｅｏｍｅＱｕｅｓｔ（登録商標）が含まれる。例えば、Ｈｉｔｔら、米国特許第６，９２５，３８９号、「Ｐｒｏｃｅｓｓ ｆｏｒ Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｎｇ Ｂｅｔｗｅｅｎ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｔａｔｅｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｈｉｄｄｅｎ Ｐａｔｔｅｒｎｓ Ｆｒｏｍ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｄａｔａ」（２００５年８月２日発行）；Ｈｉｔｔ、米国特許第７，０９６，２０６号、「Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ」（２００６年８月２２日発行）、及びＨｉｔｔ、米国特許第７，２４０，０３８号、「Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ」（２００７年７月３日発行）を参照されたい。卵巣癌試料由来の質量分析データを評価するためのこの技術の使用は、Ｈｉｔｔら、「Ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｈｉｇｈ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｏｍｉｃ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｆｏｒ ｏｖａｒｉａｎ ｃａｎｃｅｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ」、米国公開特許出願第２００６／００６４２５３号、２００６年３月２３日公開にさらに解明されている。

[0064] データセットを、ＣｏｒｒｅｌｏｇｉｃのＫｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ Ｅｎｇｉｎｅによって解析したところ、以下の５つのバイオマーカーのパネルが、表Ｉに記載するように、種々の段階の卵巣癌について、感受性（センシティビティ）及び特異性をもたらすことが見出された。具体的には、ＫＤＥ Ｍｏｄｅｌ１［２＿０００８＿２０］は、Ｉ期の卵巣癌について比較的高い精度をもたらし、これらのマーカーを含んだ：癌抗原１９−９（CA19-9、スイスプロット受託番号：Q9BXJ9）、Ｃ反応性タンパク質（CRP、スイスプロット受託番号：P02741）、線維芽細胞増殖因子−塩基性タンパク質（FGF-塩基性、スイスプロット受託番号：P09038）及びミオグロビン（スイスプロット受託番号：P02144）。
ＫＤＥ Ｍｏｄｅｌ２［４＿０００２−１０］は、ＩＩＩ期、ＩＶ期及び「進行性」の卵巣癌について比較的高い精度をもたらし、これらのマーカーを含んだ：Ｃ型肝炎ＮＳ４抗体（Hep C NS4Ab）、リボゾームＰ抗体及びＣＲＰ。
ＫＤＥ Ｍｏｄｅｌ３［４＿０００９＿１４０］は、Ｉ期について比較的高い精度をもたらし、これらのマーカーを含んだ：ＣＡ１９−９、ＴＧＦアルファ、ＥＮ−ＲＡＧＥ（スイスプロット受託番号：P80511）、上皮増殖因子（EGF、スイスプロット受託番号：P01133）及びＨＳＰ９０アルファ抗体。
ＫＤＥ Ｍｏｄｅｌ ４［４＿００２６＿１００］は、ＩＩ期、ＩＩＩ期、ＩＶ期及び「進行性」の卵巣癌について比較的高い精度をもたらし、これらのマーカーを含んだ：ＥＮ−ＲＡＧＥ、ＥＧＦ、癌抗原１２５（CA125、スイスプロット受託番号：Q14596）、フィブリノーゲン（スイスプロット受託番号：アルファ鎖P02671；ベータ鎖P02675；ガンマ鎖P02679）、アポリポタンパク質ＣＩＩＩ（アポCIII、スイスプロット受託番号：P02656）、コレラ毒素及びＣＡ１９−９。
また、ＫＤＥ Ｍｏｄｅｌ５［４＿００２７＿２０］も、ＩＩ期、ＩＩＩ期、ＩＶ期及び「進行性」の卵巣癌について比較的高い精度をもたらし、これらのマーカーを含んだ：プロテイナーゼ３（cANCA）抗体、フィブリノーゲン、ＣＡ１２５、ＥＧＦ、ＣＤ４０（スイスプロット受託番号：Q6P2H9）、甲状腺刺激ホルモン（TSH、スイスプロット受託番号：アルファP01215；ベータP01222 P02679、レプチン（スイスプロット受託番号：P41159）、ＣＡ１９−９及びリンホタクチン（スイスプロット受託番号：P47992）。
当業者がＫＤＥ解析ツールを使用して、選択された分析対象のレベルに基づいて、予想又は診断の価値の面で有用である可能性があるバイオマーカーのその他のセットを同定することができるであろうことを企図する。ＫＤＥアルゴリズムは、種々のマーカーを、それらの相対的な存在量に基づいて選択及び活用することができ；所与のマーカー、例えば、モデルＩＶ中のコレラ毒素のレベルはゼロであり得るが、特定のグループ化において選択されたその他のマーカーと組み合わさって関連性を示すことに留意されたい。

[0065] ＫＤＥの相対的な性能を、情報価値のあるバイオマーカーのパネルを同定するためのその他の解析技法と比較した場合、本明細書において使用するような限られたサイズのデータセットからは、異なる結果、例えば、異なるマーカーのパネル及び様々な精度を得る場合があることを当業者であれば認識するであろう。これらの特定のＫＤＥモデルは、４０個のＩ期卵巣癌及び４０個の正常／良性を使用した比較的小さいデータセットから構築され、上記に記載したＩＩ期、ＩＩＩ／ＩＶ期と釣り合わせて盲検的に試験した。したがって、段階Ｉ試料の特異性は、試料セットのサイズ及びオーバーフィッティングの可能性を反映する。また、トレーニングセットと比べて試験セットが比較的大きなサイズであることを考慮すると、残りの非卵巣癌試料の特異性の低下も予想される。総合的には、高い感受性の値を考慮すると、Ｉ期試料について開発されたバイオマーカーのパネルはまた、より後期の段階の卵巣癌についても有用である可能性がある予測及び診断のアッセイを提供する。

[0066] しかし、バイオマーカーのパネルのこれらの例は、モデルの性能に影響を及ぼすことができるよう調整可能ないくつかのパラメータがあることを示す。例えば、これらの場合、多様な異なる数のフィーチャを一緒にして組み合わせ、多様な対応値を使用し、遺伝的アルゴリズムの進化の多様な異なる長さを使用して、ノード数の異なるモデルが生成される。当業者には明らかである日常的実験方法によって、これらのパラメータの組合せを使用して、バイオマーカーのパネルに基づいた、臨床的に関連性を示す性能を有するその他の予測モデルを生成することができる。

[0067]

（情報価値のあるバイオマーカーのパネルを見出すための、ランダムフォレストを使用した方法及び解析）
[0068] 当業者に知られている好ましい解析技法は、Ｂｒｅｉｍａｎ、Ｒａｎｄｏｍ Ｆｏｒｅｓｔｓ．Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ、２００１．４５：５−３２であり；さらに、Ｓｅｇｅｌ、Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｂｅｎｃｈｍａｒｋｓ ａｎｄ Ｒａｎｄｏｍ Ｆｏｒｅｓｔ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ、２００４；及びＲｏｂｎｉｋ−Ｓｉｋｏｎｊａ、Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ Ｒａｎｄｏｍ Ｆｏｒｅｓｔｓ、ｉｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ、ＥＣＭＬ、２００４ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ，Ｊ．Ｆ．Ｂ．ｅ．ａｌ．編、２００４、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ：Ｂｅｒｌｉｎによってさらに記載された。また、ランダムフォレストのその他の変形形態、例えば、回帰フォレスト（regression forest）、サバイバルフォレスト（survival forest）及び加重集団ランダムフォレスト（weighted population random forest）も有用であり、本発明の方法のために企図されている。

[0069] ＫＤＥアルゴリズムを用いて構築する診断モデルのために、試料のモデル化のセットを上記の記載に従って使用した。分析対象アッセイのそれぞれが、いくつかの状況下では、当業者に既知の変数の独立した測定値であることから、データをスケーリングして、各アッセイの異なる分散を加減することは適切である。そのような場合、バイウェイト法（biweight）、ＭＡＤ又は等価的なスケーリング（equivalent scaling）が適するであろうが、スケーリングが顕著な影響を及ぼさないであろう場合があることが予想される。ランダムフォレストに加えたブートストラップ層を、以下に論じる結果を得るにあたって使用した。

[0070] 本発明の好ましい実施形態で企図したバイオマーカーのパネルを以下に示す。
ａ．癌抗原１２５（CA125、スイスプロット受託番号：Q14596）及び上皮増殖因子受容体（EGF-R、スイスプロット受託番号：P00533）。
ｂ．ＣＡ１２５及びＣ反応性タンパク質（CRP、スイスプロット受託番号：P02741）。
ｃ．ＣＡ１２５、ＣＲＰ及びＥＧＦ−Ｒ。
ｄ．ＣＡ１２５、ＣＲＰ及びＥＧＦ−Ｒのうちのいずれか１つ又は複数と、フェリチン（スイスプロット受託番号：重鎖P02794；軽鎖P02792）、インターロイキン−８（IL-8、スイスプロット受託番号：P10145）及びメタロプロテイナーゼ１の組織阻害剤（TIMP-1、スイスプロット受託番号：P01033）のうちの１つ又は複数、
ｅ．表ＩＩ及び表ＩＩＩに示すバイオマーカーのパネルのうちのいずれか１つ。
ｆ．前記のバイオマーカーのパネル（a〜e）のうちのいずれかと、前記のパネル（a〜e）中にすでに含まれていない場合には以下のリスト中のその他のバイオマーカーのうちのいずれか１つ又は複数。これらの追加のバイオマーカーは、経験的に又は文献を精査することによって同定した：アルファ−２マクログロブリン（A2M、スイスプロット受託番号：P01023）、アポリポタンパク質Ａ１−１（アポA1、スイスプロット受託番号：P02647）、アポリポタンパク質Ｃ−ＩＩＩ（アポCIII、スイスプロット受託番号：P02656）、アポリポタンパク質Ｈ（アポH、スイスプロット受託番号：P02749）、ベータ−２マイクログロブリン（B2M、スイスプロット受託番号：P23560）、ベータセルリン（スイスプロット受託番号：P35070）、Ｃ反応性タンパク質（CRP、スイスプロット受託番号：P02741）。癌抗原１９−９（CA19-9、スイスプロット受託番号：Q9BX39）、癌抗原１２５（CA125、スイスプロット受託番号：Q14596）、コラーゲン２型抗体、クレアチンキナーゼ−ＭＢ（CK-MB、スイスプロット受託番号：脳P12277；筋肉P06732）、Ｃ反応性タンパク質（CRP、スイスプロット受託番号：P02741）、結合組織増殖因子（CTGF、スイスプロット受託番号：P29279）、二本鎖ＤＮＡ抗体（dsDNA Ab）、ＥＮ−ＲＡＧＥ（スイスプロット受託番号：P80511）、エオタキシン（C-Cモチーフケモカイン11、小型誘導性サイトカインA11及び好酸球走化タンパク質、スイスプロット受託番号：P51671）、上皮増殖因子受容体（EGF-R、スイスプロット受託番号：P00533）、フェリチン（スイスプロット受託番号：重鎖P02794；軽鎖P02792）、卵胞刺激ホルモン（FSH、卵胞刺激ホルモンベータサブユニット、FSH-ベータ、FSH-B、フォリトロピンベータ鎖、フォリトロピンサブユニットベータ、スイスプロット受託番号：P01225）、ハプトグロビン（スイスプロット受託番号：P00738）、ＨＥ４（主要精巣上体特異的タンパク質E4、精巣上体分泌タンパク質E4、推定上のプロテアーゼ阻害剤WAP5及びWAP4-ジスルフィドコアドメインタンパク質2、スイスプロット受託番号：Q14508）、インスリン（ス
イスプロット受託番号：P01308）、インスリン様増殖因子１（IGF-1、スイスプロット受託番号：P01343）、インスリン様増殖因子ＩＩ（IGF-II、ソマトメジン-A、スイスプロット受託番号：P01344）、インスリン因子ＶＩＩ（スイスプロット受託番号：P08709）、インターロイキン−６（IL-6、スイスプロット受託番号：P05231）、インターロイキン−８（IL-8、スイスプロット受託番号：P10145）、インターロイキン−１０（IL-10、スイスプロット受託番号：P22301）、インターロイキン−１８（IL-18、スイスプロット受託番号：Q14116）、レプチン（スイスプロット受託番号：P41159）、リンホタクチン（スイスプロット受託番号：P47992）、マクロファージ由来ケモカイン（MDC、スイスプロット受託番号：O00626）、マクロファージ阻害因子（スイスプロット）、マクロファージ炎症性タンパク質１アルファ（MIP-1アルファ、スイスプロット受託番号：P10147）、マクロファージ遊走阻害因子（MIF、フェニルピルビン酸トートメラーゼ、グリコシル化阻害因子、GIF、スイスプロット受託番号：P14174）、ミオグロビン（スイスプロット受託番号：P02144）、オステオポンチン（骨シアロタンパク質1、分泌型リン酸化タンパク質1、SPP-1、尿路結石タンパク質、ネフロポンチン（Nephropontin）、ウロポンチン、スイスプロット受託番号：P10451）、膵島細胞（GAD）抗体、プロラクチン（スイスプロット受託番号：P01236）、幹細胞因子（SCF、スイスプロット受託番号：P21583）、テネイシンＣ（スイスプロット受託番号：P24821）、メタロプロテイナーゼ１の組織阻害剤（TIMP-1、スイスプロット受託番号：P01033）、腫瘍壊死因子−アルファ（TNF-アルファ、スイスプロット受託番号：P01375）、腫瘍壊死因子ＲＩＩ（TNF-RII、スイスプロット受託番号：Q92956）、フォン−ヴィルブランド因子（vWF、スイスプロット受託番号：P04275）、及び本明細書に引用した参照文献中で癌について情報価値があるとして同定されているその他のバイオマーカー。

[0071] ランダムフォレスト解析のアプローチを使用して、Ｉ期卵巣癌について高い予測値を有する好ましい７つのバイオマーカーのパネルを同定した。これは、アポＡ１、アポＣＩＩＩ、ＣＡ１２５、ＣＲＰ、ＥＧＦ−Ｒ，ＩＬ−１８及びテネイシンを含む。これらのバイオマーカーを使用してランダムフォレストにより生成したＩ期の癌についての比較的より正確なモデルを構築及び選択する過程では、Ｉ期卵巣癌についての感受性は、約８０％から約８５％までの範囲であった。また、感受性は、ＩＩ期については約９５であり、ＩＩＩ／ＩＶ期については約９４％の感受性であった。全体的な特異性は、約７０％であった。

[0072] 同様に、ＩＩ期について高い予測値を有する好ましい７つのバイオマーカーのパネルも同定した。これは、Ｂ２Ｍ、ＣＡ１２５、ＣＫ−ＭＢ、ＣＲＰ、フェリチン、ＩＬ−８及びＴＩＭＰ１を含む。ＩＩ期についての好ましいモデルは、約８２％の感受性及び約８８％の特異性を示した。

[0073] ＩＩＩ期、ＩＶ期及び進行性の卵巣癌については、以下の１９個のバイオマーカーのパネルを同定した：Ａ２Ｍ、ＣＡ１２５、ＣＲＰ、ＣＴＧＦ、ＥＧＦ−Ｒ、ＥＮ−ＲＡＧＥ、フェリチン、ハプトグロビン、ＩＧＦ−１、ＩＬ−８、ＩＬ−１０、インスリン、レプチン、リンホタクチン、ＭＤＣ、ＴＩＭＰ−１、ＴＮＦ−アルファ、ＴＮＦ−ＲＩＩ、ｖＷＦＡ。ＩＩＩ／ＩＶ期についての好ましいモデルは、約８６％の感受性及び約８９％の特異性を示した。

[0074] 卵巣癌を検出、診断及びモニターするためのその他の好ましいバイオマーカー又は分析対象のパネルを、表ＩＩ及び表ＩＩＩに示す。これらのパネルは、ＣＡ−１２５、ＣＲＰ及びＥＧＦ−Ｒを含み、かつ大部分の場合ＣＡ１９−９を含む。表ＩＩに、それぞれが２０個の好ましい分析対象から選択された７つの分析対象のそのようなパネル２０個を、１から２０までの列に示す。表ＩＩＩには、それぞれが２３個の好ましい分析対象から選択された７つの分析対象のそのようなパネルをさらに２０個、１から２０までの列に示す。

[0075] すべての段階の卵巣癌についてのその他の好ましいバイオマーカーのパネル（又はモデル）には、（a）ＣＡ−１２５、ＣＲＰ、ＥＧＦ−Ｒ、ＣＡ−１９−９、アポ−ＡＩ、アポ−ＣＩＩＩ、１Ｌ−６、ＩＬ−１８、ＭＩＰ−１ａ、テネイシンＣ及びミオグロビン；（b）ＣＡ１２５、ＣＲＰ、ＣＡ１９−９、ＥＧＦ−Ｒ、ミオグロビン、ＩＬ−１８、アポＣＩＩＩ；並びに（c）ＣＡ１２５、ＣＲＰ、ＥＧＦ−Ｒ、ＣＡ１９−９、アポＣＩＩＩ、ＭＩＰ−１ａ、ミオグロビン、ＩＬ−１８、ＩＬ−６、アポＡＩ、テネイシンＣ、ｖＷＦ、ハプトグロビン、ＩＬ−１０がある。これらに、又は（任意のそのようなパネルが本明細書において具体的にはまだ同定されていない限りにおいては）本文もしくは表中上記に開示したその他のバイオマーカーのパネルのうちのいずれかに、任意選択により、以下のバイオマーカーのうちのいずれか１つ又は複数を追加することができる：ｖＷＦ、ハプトグロビン、ＩＬ−１０、ＩＧＦ−Ｉ、ＩＧＦ−ＩＩ、プロラクチン、ＨＥ４、ＡＣＥ、ＡＳＰ及びレジスチン。

[0076] 任意の２つ以上の上記に記載した好ましいバイオマーカーが予測値を有するが、その他の好ましいマーカーのうちの１つ又は複数を、本明細書に記載する解析パネルのうちのいずれかに追加することによって、臨床のためのパネルの予測値を高めることができる。例えば、上記に列挙した異なるバイオマーカーもしくはそれら以外の、本明細書に引用した参照文献中で同定されている異なるバイオマーカーのうちの１つ又は複数を添加することによってもまた、バイオマーカーのパネルの予測値を高めることができ、したがって、このことは明確に企図される。当業者であれば、そのような追加のバイオマーカーの有用性を容易に判定することができる。本明細書において開示又は請求しているバイオマーカーのセット（又はパネル）に追加するのに適している追加のバイオマーカーによって、感受性又は特異性のいずれが低下し、それに対応して感受性及び特異性のいずれもが向上しない、もしくはそれに対応して全体的なバイオマーカーのパネルのロバストさが向上しないようにはならないことを企図する。感受性及び／又は特異性は、好ましくは、少なくとも約８０％以上であり、より好ましくは、少なくとも約８５％以上であり、最も好ましくは、少なくとも約９０％又は９５％以上である。

[0077] 本発明の方法を実行するために、バイオマーカーの分析対象のそれぞれについての適切なカットオフレベルを、癌試料について、対照試料と比較して決定しなければならない。上記に論じたように、少なくとも約４０個の癌試料及び４０個の良性試料（良性、非悪性疾患の対象及び正常な対象を含む）を、この目的で使用するのが好ましく、好ましくは、症例を、年齢、性別に関して対応させる。より大きな試料セットが好ましい。当業者は、選択されたバイオマーカーのパネル中の各バイオマーカーのレベルを測定し、次いで、好ましくはランダムフォレスト等のアルゴリズムを使用して、癌試料中の分析対象レベルを、対照試料中の分析対象レベルと比較する。このようにして、予測プロファイルを、関連の疾患の型についての情報価値のあるカットオフに基づいて調製することができる。好ましくは、別の検証用試料セットを使用して、そのように決定されたカットオフ値を確認する。症例及び対照の試料を臨床治験から同意を得ている（もしくは匿名扱いの）試料を得ることによって、又は国立癌研究所（National Cancer Institute）が主催するｔｈｅ Ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ Ｓｔｕｄｙ ｆｏｒ Ｐｒｏｓｔａｔｅ，Ｌｕｎｇ，Ｃｏｌｏｒｅｃｔａｌ，ａｎｄ Ｏｖａｒｉａｎ Ｃａｎｃｅｒ−ＰＬＣＯ Ｔｒｉａｌ（http://www.cancer.gov/clinicaltrials/PLCO-1）もしくはＴｈｅ Ｇｙｎｅｃｏｌｏｇｉｃ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ Ｇｒｏｕｐ（http://www.gog.org/）のようなリポジトリから得ることができる。また、複数の場所から得た試料も好ましい。

[0078] 開示する予測バイオマーカーのパネルを使用した患者検体の解析結果を、使用者又は診断医の利益のために出力してもよく、又はそれ以外には、これらに限定されないが、コンピュータスクリーン、コンピュータ可読媒体、１枚の紙もしくは何らかのその他の目に見える媒体等の媒体上に表示してもよい。

[0079] 本発明の前記の実施形態及び利点は、前述の説明及び実施例に記載した部分もあり、こうした説明及び実施例から当業者に明らかになるであろう部分もあり、本発明を本明細書の開示に従って実行することによってさらに認識することもできる。例えば、本発明の技法は、検体又は生物学的試料を上記の記載に従って評価し、次いで、その後の１つ又は複数の時点で評価を繰り返すことによって、個人における卵巣癌の進行をモニターする場合に容易に適用することが可能である。したがって、関連のバイオマーカーの長期にわたる発現又は調節不全の差は、その個人における卵巣癌の進行又は療法に対する応答性を示す。本特許出願中で特定したすべての参照文献、特許、学術論文、ウェブページ及びその他の文書は、それら全体が参照により本明細書に組み込まれている。

卵巣癌バイオマーカー−参照文献
1. Ahmed, N., et al., Proteomic-based identification of haptoglobin-1 precursor as a novel circulating biomarker of ovarian cancer. Br J Cancer, 2004. 91(1): p. 129-40.
2. Ahmed, N., et al., Cell-free 59 kDa immunoreactive integrin-linked kinase: a novel marker for ovarian carcinoma. Clin Cancer Res, 2004. 10(7): p. 2415-20.
3. Ahmed, N., et al., Proteomic tracking of serum protein isoforms as screening biomarkers of ovarian cancer. Proteomics, 2005. 5(17): p. 4625-36.
4. Akcay, T., et al., Significance of the O6-methylguanine-DNA methyltransferase and glutathione S-transferase activity in the sera of patients with malignant and benign ovarian tumors. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol, 2005. 119(1): p. 108-13.
5. An, H.J., et al., Profiling of glycans in serum for the discovery of potential biomarkers for ovarian cancer. J Proteome Res, 2006. 5(7): p. 1626-35.
6. Baron, A.T., et al., Soluble epidermal growth factor receptor (sEGFR) [corrected] and cancer antigen 125 (CA125) as screening and diagnostic tests for epithelial ovarian cancer. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev, 2005. 14(2): p. 306-18.
7. Baron-Hay, S., et al., Elevated serum insulin-like growth factor binding protein-2 as a prognostic marker in patients with ovarian cancer. Clin Cancer Res, 2004. 10(5): p. 1796-806.
8. Bast, R.C., Jr., et al., Prevention and early detection of ovarian cancer: mission impossible? Recent Results Cancer Res, 2007. 174: p. 91-100.
9. Ben-Arie, A., et al., Elevated serum alkaline phosphatase may enable early diagnosis of ovarian cancer. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol, 1999. 86(1): p. 69-71.
10. Bergen, H.R., 3rd, et al., Discovery of ovarian cancer biomarkers in serum using NanoLC electrospray ionization TOF and FT-ICR mass spectrometry. Dis Markers, 2003. 19(4-5): p. 239-49.
11. Bignotti, E., et al., Gene expression profile of ovarian serous papillary carcinomas: identification of metastasis-associated genes. Am J Obstet Gynecol, 2007. 196(3): p. 245 e1-11.
12. Boran, N., et al., Significance of serum and peritoneal fluid lactate dehydrogenase levels in ovarian cancer. Gynecol Obstet Invest, 2000. 49(4): p. 272-4.
13. Chen, Y.D., et al., Artificial neural networks analysis of surface-enhanced laser desorption/ionization mass spectra of serum protein pattern distinguishes colorectal cancer from healthy population. Clin Cancer Res, 2004. 10(24): p. 8380-5.
14. Chen, Y.D., et al., [Application of serum protein pattern model in diagnosis of colorectal cancer]. Zhonghua Zhong Liu Za Zhi, 2004. 26(7): p. 417-20.
15. Chatterjee, M., et al., Diagnostic markers of ovarian cancer by high-throughput antigen cloning and detection on arrays. Cancer Res, 2006. 66(2): p. 1181-90.
16. Clarke, C.H., et al., Proteomics discovery of urinary biomarkers for early stage ovarian cancer, in 2007 Annual Meeting of AACR Conference. 2007: Los Angeles Convention Center, LA, CA.
17. Conover, C.A. and K.R. Kalli, Methods of detecting ovarian neoplasia. 2005: USA.
18. Cox, C.J., R.G. Freedman, and H.A. Fritsche, Lacto-N-fucopentaose III activity in the serum of patients with ovarian carcinoma. Gynecol Obstet Invest, 1986. 21(3): p. 164-8.
19. Devine, P.L., et al., Serum mucin antigens CASA and MSA in tumors of the breast, ovary, lung, pancreas, bladder, colon, and prostate. A blind trial with 420 patients. Cancer, 1993. 72(6): p. 2007-15.
20. Dhokia, B., et al., A new immunoassay using monoclonal antibodies HMFG1 and HMFG2 together with an existing marker CA125 for the serological detection and management of epithelial ovarian cancer. Br J Cancer, 1986. 54(6): p. 891-5.
21. Diefenbach, C.S., et al., Preoperative serum YKL-40 is a marker for detection and prognosis of endometrial cancer. Gynecol Oncol, 2007. 104(2): p. 435-42.
22. Draghici, S., M. Chatterjee, and M.A. Tainsky, Epitomics: serum screening for the early detection of cancer on microarrays using complex panels of tumor antigens. Expert Rev Mol Diagn, 2005. 5(5): p. 735-43.
23. Einhorn, N., et al., CA 125 assay used in conjunction with CA 15-3 and TAG-72 assays for discrimination between malignant and non-malignant diseases of the ovary. Acta Oncol, 1989. 28(5): p. 655-7.
24. Erkanli, A., et al., Application of Bayesian modeling of autologous antibody responses against ovarian tumor-associated antigens to cancer detection. Cancer Res, 2006. 66(3): p. 1792-8.
25. Fioretti, P., et al., Preoperative evaluation of CA 125 and CA 19-9 serum levels in patients with ovarian masses. Eur J Gynaecol Oncol, 1988. 9(4): p. 291-4.
26. Fung, E.T., et al. Novel biomarkers to aid in the differential diagnosis of a pelvic mass. in IGCS Conference. 2006. Santa, Monica, CA.
27. Fung, E.T., et al., Classification of cancer types by measuring variants of host response proteins using SELDI serum assays. Int J Cancer, 2005. 115(5): p. 783-9.
28. Fung(a), E.T., et al. Novel biomarkers that predict survival in patients with ovarian cancer. 2006.
29. Gadducci, A., et al., The serum concentrations of TAG-72 antigen measured with CA 72-4 IRMA in patients with ovarian carcinoma. Preliminary data. J Nucl Med Allied Sci, 1989. 33(1): p. 32-6.
30. Gorelik, E., et al., Multiplexed immunobead-based cytokine profiling for early detection of ovarian cancer. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev, 2005. 14(4): p. 981-7.
31. Hellstrom, I., et al., Mesothelin variant 1 is released from tumor cells as a diagnostic marker. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev, 2006. 15(5): p. 1014-20.
32. Ibanez de Caceres, I., et al., Tumor cell-specific BRCA1 and RASSF1A hypermethylation in serum, plasma, and peritoneal fluid from ovarian cancer patients. Cancer Res, 2004. 64(18): p. 6476-81.
33. Inoue, M., et al., Sialyl Lewis-Xi antigen in patients with gynecologic tumors. Obstet Gynecol, 1989. 73(1): p. 79-83.
34. Inoue, M., et al., [The clinical value of sialyl SSEA-1 antigen in patients with gynecologic tumors]. Nippon Sanka Fujinka Gakkai Zasshi, 1987. 39(12): p. 2120-4.
35. Kizawa, I., Y. Kikuchi, and K. Kato, [Diagnostic value of biochemical tumor markers in serum of patients with cancer of the ovary]. Nippon Sanka Fujinka Gakkai Zasshi, 1983. 35(3): p. 251-8.
36. Knauf, S., et al., A study of the NB/7OK and CA 125 monoclonal antibody radioimmunoassays for measuring serum antigen levels in ovarian cancer patients. Am J Obstet Gynecol, 1985. 152(7 Pt 1): p. 911-3.
37. Kobayashi, H., T. Terao, and Y. Kawashima, Clinical evaluation of circulating serum sialyl Tn antigen levels in patients with epithelial ovarian cancer. J Clin Oncol, 1991. 9(6): p. 983-7.
38. Koelbl, H., et al., A comparative study of mucin-like carcinoma-associated antigen (MCA), CA 125, CA 19-9 and CEA in patients with ovarian cancer. Neoplasma, 1989. 36(4): p. 473-8.
39. Koivunen, E., et al., Cyst fluid of ovarian cancer patients contains high concentrations of trypsinogen-2. Cancer Res, 1990. 50(8): p. 2375-8.
40. Kong, F., et al., Using proteomic approaches to identify new biomarkers for detection and monitoring of ovarian cancer. Gynecol Oncol, 2006. 100(2): p. 247-53.
41. Kozak, K.R., et al., Identification of biomarkers for ovarian cancer using strong anion-exchange ProteinChips: potential use in diagnosis and prognosis. Proc Natl Acad Sci U S A, 2003. 100(21): p. 12343-8.
42. Kozak, K.R., et al., Characterization of serum biomarkers for detection of early stage ovarian cancer. Proteomics, 2005. 5(17): p. 4589-96.
43. Lambeck, A.J., et al., Serum Cytokine Profiling as a Diagnostic and Prognostic Tool in Ovarian Cancer: A Potential Role for Interleukin 7. Clin Cancer Res, 2007. 13(8): p. 2385-2391.
44. Le Page, C., et al., From gene profiling to diagnostic markers: IL-18 and FGF-2 complement CA125 as serum-based markers in epithelial ovarian cancer. Int J Cancer, 2006. 118(7): p. 1750-8.
45. Lim, R., et al., Neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) an early-screening biomarker for ovarian cancer: NGAL is associated with epidermal growth factor-induced epithelio-mesenchymal transition. Int J Cancer, 2007. 120(11): p. 2426-34.
46. Lin, Y.W., et al., Plasma proteomic pattern as biomarkers for ovarian cancer. Int J Gynecol Cancer, 2006. 16 Suppl 1: p. 139-46.
47. Lokshin, A., Enhanced diagnostic multimarker serological profiling. 2007 : USA.
48. Lokshin, A.E., et al., Circulating IL-8 and anti-IL-8 autoantibody in patients with ovarian cancer. Gynecol Oncol, 2006. 102(2): p. 244-51.
49. Lopez, M.F., et al., A novel, high-throughput workflow for discovery and identification of serum carrier protein-bound Peptide biomarker candidates in ovarian cancer samples. Clin Chem, 2007. 53(6): p. 1067-74.
50. Malki, S., et al., Expression and biological role of the prostaglandin D synthase/SOX9 pathway in human ovarian cancer cells. Cancer Lett, 2007.
51. Massi, G.B., et al., The significance of measurement of several oncofetal antigens in diagnosis and management of epithelial ovarian tumors. Eur J Gynaecol Oncol, 1983. 4(2): p. 88-93.
52. Meden, H., et al., Elevated serum levels of a c-erbB-2 oncogene product in ovarian cancer patients and in pregnancy. J Cancer Res Clin Oncol, 1994. 120(6): p. 378-81.
53. Mehta, A.I., et al., Biomarker amplification by serum carrier protein binding. Dis Markers, 2003. 19(1): p. 1-10.
54. Meinhold-Heerlein, I., et al., An integrated clinical-genomics approach identifies a candidate multi-analyte blood test for serous ovarian carcinoma. Clin Cancer Res, 2007. 13(2 Pt 1): p. 458-66.
55. Miszczak-Zaborska, E., et al., The activity of thymidine phosphorylase as a new ovarian tumor marker. Gynecol Oncol, 2004. 94(1): p. 86-92.
56. Moore, L.E., et al., Evaluation of apolipoprotein A1 and posttranslationally modified forms of transthyretin as biomarkers for ovarian cancer detection in an independent study population. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev, 2006. 15(9): p. 1641-6.
57. Mor, G., et al., Serum protein markers for early detection of ovarian cancer. Proc Natl Acad Sci U S A, 2005. 102(21): p. 7677-82.
58. Moscova, M., D.J. Marsh, and R.C. Baxter, Protein chip discovery of secreted proteins regulated by the phosphatidylinositol 3-kinase pathway in ovarian cancer cell lines. Cancer Res, 2006. 66(3): p. 1376-83.
59. Nakae, M., et al., Preoperative plasma osteopontin level as a biomarker complementary to carbohydrate antigen 125 in predicting ovarian cancer. J Obstet Gynaecol Res, 2006. 32(3): p. 309-14.
60. Nozawa, S., et al., [Galactosyltransferase isozyme II (GT-II) as a new tumor marker for ovarian cancers--especially for clear cell carcinoma]. Nippon Sanka Fujinka Gakkai Zasshi, 1989. 41(9): p. 1341-7.
61. Nozawa, S., et al., [Clinical significance of galactosyltransferase associated with tumor (GAT), a new tumor marker for ovarian cancer--with special reference to the discrimination between ovarian cancer and endometriosis]. Gan To Kagaku Ryoho, 1994. 21(4): p. 507-16.
62. Paliouras, M., C. Borgono, and E.P. Diamandis, Human tissue kallikreins: The cancer biomarker family. Cancer Lett, 2007. 249(1): p. 61-79.
63. Paulick, R., et al., Clinical significance of different serum tumor markers in gynecological malignancies. Cancer Detect Prev, 1985. 8(1-2): p. 115-20.
64. Plebani, M., et al., Combined use of urinary UGP and serum CA 125 in the diagnosis of gynecological cancers. Anticancer Res, 1996. 16(6B): p. 3833-8.
65. Robertson, D.M., E. Pruysers, and T. Jobling, Inhibin as a diagnostic marker for ovarian cancer. Cancer Lett, 2007. 249(1): p. 14-17.
66. Rzymski, P., et al., [Evaluation of serum sICAM-1 amd CA-125 in patients with ovarian tumors--preliminary report]. Ginekol Pol, 2002. 73(11): p. 1090-5.
67. Sawada, M., et al., Immunosuppressive acidic protein in patients with gynecologic cancer. Cancer, 1984. 54(4): p. 652-6.
68. Scambia, G., et al., CA 15-3 as a tumor marker in gynecological malignancies. Gynecol Oncol, 1988. 30(2): p. 265-73.
69. Scambia, G., et al., Measurement of a monoclonal-antibody-defined antigen (90K) in the sera of patients with ovarian cancer. Anticancer Res, 1988. 8(4): p. 761-4.
70. Scholler, N., et al., Bead-based ELISA for validation of ovarian cancer early detection markers. Clin Cancer Res, 2006. 12(7 Pt 1): p. 2117-24.
71. Shan, L., L. Davis, and S.L. Hazen, Plasmalogens, a new class of biomarkers for ovarian cancer detection, in 55'th ASMS Annual Conference. 2007: Indianapolis, IN.
72. Simon, I., et al., Evaluation of the novel serum markers B7-H4, Spondin 2, and DcR3 for diagnosis and early detection of ovarian cancer. Gynecol Oncol, 2007.
73. Simon, I., et al., B7-h4 is a novel membrane-bound protein and a candidate serum and tissue biomarker for ovarian cancer. Cancer Res, 2006. 66(3): p. 1570-5.
74. Simon, R., Development and evaluation of therapeutically relevant predictive classifiers using gene expression profiling. J Natl Cancer Inst, 2006. 98(17): p. 1169-71.
75. Skates, S.J., et al., Preoperative sensitivity and specificity for early-stage ovarian cancer when combining cancer antigen CA-125II, CA 15-3, CA 72-4, and macrophage colony-stimulating factor using mixtures of multivariate normal distributions. J Clin Oncol, 2004. 22(20): p. 4059-66.
76. Skates, S.J., et al., Pooling of case specimens to create standard serum sets for screening cancer biomarkers. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev, 2007. 16(2): p. 334-41.
77. Sun, Z., et al., A protein chip system for parallel analysis of multi-tumor markers and its application in cancer detection. Anticancer Res, 2004. 24(2C): p. 1159-65.
78. Tas, F., et al., The value of serum bcl-2 levels in advanced epithelial ovarian cancer. Med Oncol, 2006. 23(2): p. 213-7.
79. Taylor, D.D., C. Gercel-Taylor, and S.A. Gall, Expression and shedding of CD44 variant isoforms in patients with gynecologic malignancies. J Soc Gynecol Investig, 1996. 3(5): p. 289-94.
80. Tosner, J., J. Krejsek, and B. Louda, Serum prealbumin, transferrin and alpha-1-acid glycoprotein in patients with gynecological carcinomas. Neoplasma, 1988. 35(4): p. 403-11.
81. Tsigkou, A., et al., Total inhibin is a potential serum marker for epithelial ovarian cancer J Clin Endochrin Metab, 2007.
82. Tsukishiro, S., et al., Preoperative serum thrombopoietin levels are higher in patients with ovarian cancer than with benign cysts. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol, 2005.
83. Vlahou, A., et al., Diagnosis of Ovarian Cancer Using Decision Tree Classification of Mass Spectral Data. J Biomed Biotechnol, 2003. 2003(5): p. 308-314.
84. Woong-Shick, A., et al., Identification of hemoglobin-alpha and -beta subunits as potential serum biomarkers for the diagnosis and prognosis of ovarian cancer. Cancer Sci, 2005. 96(3): p. 197-201.
85. Wu, S.P., et al., SELDI-TOF MS profiling of plasma proteins in ovarian cancer. Taiwan J Obstet Gynecol, 2006. 45(1): p. 26-32.
86. Xu, Y., et al., Lysophosphatidic acid as a potential biomarker for ovarian and other gynecologic cancers. Jama, 1998. 280(8): p. 719-23.
87. Yabushita, H., et al., Combination assay of CA125, TPA, IAP, CEA, and ferritin in serum for ovarian cancer. Gynecol Oncol, 1988. 29(1): p. 66-75.
88. Ye, B., et al., Proteomic-based discovery and characterization of glycosylated eosinophil-derived neurotoxin and COOH-terminal osteopontin fragments for ovarian cancer in urine. Clin Cancer Res, 2006. 12(2): p. 432-41.
89. Yu, J.K., et al., An integrated approach utilizing proteomics and bioinformatics to detect ovarian cancer. J Zhejiang Univ Sci B, 2005. 6(4): p. 227-31.
90. Yurkovetsky, Z.R., Serum Multimarker Assay for Early Detection of Ovarian Cancer, in 14'th Internatiional Molecular Medicine Tri-Conference. 2007: Moscone Norht Convention Center, San Fransisco, CA.
91. Zhang, H., et al., Biomarker discovery for ovarian cancer using SELDI-TOF-MS. Gynecol Oncol, 2006. 102(1): p. 61-6.
92. Zhang, Z., et al., Three biomarkers identified from serum proteomic analysis for the detection of early stage ovarian cancer. Cancer Res, 2004. 64(16): p. 5882-90.
93. Zhao, C., et al., Circulating haptoglobin is an independent prognostic factor in the sera of patients with epithelial ovarian cancer. Neoplasia, 2007. 9(1): p. 1-7.

Claims (20)

1. 検体中のバイオマーカーのレベルを測定するための試薬のセットであって、バイオマーカーが、以下のバイオマーカーのパネル及びそれらの測定可能な断片からなる群から選択される試薬のセット：
   （a）ミオグロビン、ＣＲＰ、ＦＧＦ塩基性タンパク質及びＣＡ１９−９；
   （b）Ｃ型肝炎ＮＳ４、リボゾームＰ抗体及びＣＲＰ；
   （c）ＣＡ１９−９、ＴＧＦアルファ、ＥＮ−ＲＡＧＥ、ＥＧＦ及びＨＳＰ９０アルファ抗体、
   （d）ＥＮ−ＲＡＧＥ、ＥＧＦ、ＣＡ１２５、フィブリノーゲン、アポリポタンパク質ＣＩＩＩ、ＥＧＦ、コレラ毒素及びＣＡ１９−９；
   （e）プロテイナーゼ３（cANCA）抗体、フィブリノーゲン、ＣＡ１２５、ＥＧＦ、ＣＤ４０、ＴＳＨ、レプチン、ＣＡ１９−９及びリンホタクチン；
   （f）ＣＡ１２５、ＥＧＦＲ、ＣＲＰ、ＩＬ−１８、アポリポタンパク質ＣＩＩＩ、テネイシンＣ及びアポリポタンパク質Ａ１；
   （g）ＣＡ１２５、ベータ−２マイクログロブリン、ＣＲＰ、フェリチン、ＴＩＭＰ−１、クレアチンキナーゼ−ＭＢ及びＩＬ−８；
   （h）ＣＡ１２５、ＥＧＦＲ、ＩＬ−１０、ハプトグロビン、ＣＲＰ、インスリン、ＴＩＭＰ−１、フェリチン、アルファ−２マクログロブリン、レプチン、ＩＬ−８、ＣＴＧＦ、ＥＮ−ＲＡＧＥ、リンホタクチン、ＴＮＦ−アルファ、ＩＧＦ−１、ＴＮＦ ＲＩＩ、フォン−ヴィルブランド因子及びＭＤＣ；
   （i）ＣＡ−１２５、ＣＲＰ、ＥＧＦ−Ｒ、ＣＡ−１９−９、アポ−ＡＩ、アポ−ＣＩＩＩ、ＩＬ−６、ＩＬ−１８、ＭＩＰ−１ａ、テネイシンＣ及びミオグロビン；
   （j）ＣＡ−１２５、ＣＲＰ、ＥＧＦ−Ｒ、ＣＡ−１９−９、アポ−ＡＩ、アポ−ＣＩＩＩ、ＩＬ−６、ＭＩＰ−１ａ、テネイシンＣ及びミオグロビン；並びに
   （k）表ＩＩ及び表ＩＩＩに示すバイオマーカーのパネル。
2. １つ又は複数のバイオマーカーが、生物学的経路中のバイオマーカーの上流又は下流に見出される分子又は分子の測定可能な断片で置き換えられていてもよい、請求項１に記載の試薬のセット。
3. 試薬が結合分子である、請求項１に記載の試薬のセット。
4. 結合分子が抗体である、請求項３に記載の試薬のセット。
5. 請求項１に記載の試薬のセットを含む試験キット。
6. 対象における癌の可能性を予測する方法であって、
   検体中のバイオマーカーのレベルを請求項１に記載の試薬のセットを使用して検出する工程
   を含み、
   癌を有さない患者の対照群と比較したバイオマーカーのレベルの変化が、当該対象における癌を予測する方法。
7. 癌が卵巣癌である、請求項６に記載の方法。
8. バイオマーカーの相対的なレベルの変化を決定する、請求項７に記載の方法。
9. 検体が、血液、血清、血漿、リンパ液、脳脊髄液、腹水、尿及び組織生検からなる群から選択される、請求項７に記載の方法。
10. 卵巣癌が、漿液性癌、類内膜癌、粘液性癌及び明細胞癌からなる群から選択される、請求項７に記載の方法。
11. 卵巣癌の予測が、ＩＡ期、ＩＢ期、ＩＣ期、ＩＩ期、ＩＩＩ期及びＩＶ期の腫瘍からなる群から選択される段階を含む、請求項７に記載の方法。
12. バイオマーカーの相対的なレベルの報告書を作成する工程をさらに含む、請求項７に記載の方法。
13. 報告書が、対象における卵巣癌の有無に関する予測、又は対象についての卵巣癌の、任意選択により癌の段階によって、階層化されたリスクに関する予測を含む、請求項１２に記載の方法。
14. 試料が、卵巣癌の症状を示す対象及び卵巣癌の高いリスクを有する対象からなる群から選択された対象から採られる、請求項７に記載の方法。
15. 少なくとも約８５パーセントの感受性及び少なくとも約８５パーセントの特異性を有する、請求項７に記載の方法。
16. 感受性及び特異性が、卵巣癌の症状を示しかつ卵巣癌を有する女性の集団と、卵巣癌の症状を示すが、卵巣癌を有さない女性の対照群とを比較して決定される、請求項１５に記載の方法。
17. 請求項１に記載のバイオマーカーのパネルのレベルに基づいた予測又は診断のモデル。
18. 請求項１に記載の試薬のセットを含む複数分析対象パネルアッセイ。
19. 癌治療の治療効果を判定するための方法であって、
    治療の前及び後又は治療過程の間に対象から採った検体中のバイオマーカーのプロファイルを、請求項１に記載の試薬のセットを用いて比較する工程
    を含み、バイオマーカープロファイルの、長期にわたって非癌性プロファイルへ向かう変化又は安定なプロファイルへの変化を、効果と解釈する方法。
20. 対象が癌を発症しつつある可能性があるか否かを決定するための方法であって、
    ２つ以上の時点において、対象から採った検体中のバイオマーカーのプロファイルを、請求項１に記載の試薬のセットを用いて比較する工程
    を含み、バイオマーカーのプロファイルの癌プロファイルへ向かう変化を、癌の発症に向かう進行と解釈する方法。