专利名称：与三阴性乳腺癌有关的dna修复蛋白及其使用方法
与三阴性乳腺癌有关的DNA修复蛋白及其使用方法相关申请本申请要求享有申请日为2008年3月14日的U.S.S.N61/069487以及申请日为 2008年5月23日的U.S.S.N 61/128776所拥有的权益，上述文献中的全部内容被引入作
为参考。发明的领域本发明总体而言涉及对生物标记物的识别以及使用这样的生物标记物的方法， 其中所述的生物标记物被用来进行所述的三阴性乳腺癌的筛选、预防、诊断、治疗、监 测、以及预后。发明的
背景技术：
三阴性乳腺癌，指的是雌激素受体(ER)阴性，孕激素受体(PR)阴性，以及人 表皮生长因子受体-2(Her-2)阴性，其包括了所有的乳腺癌中的大约15%，并且是一种 有侵略性的临床过程，具有高的局部复发率以及全身性复发率。所述的临床过程反映出 了所述的肿瘤所具有的生物学性质以及治疗方法在常规目标方面的缺失，其中所述的治 疗方法是例如针对雌激素受体(ER)阳性患者或者孕激素受体(PR)阳性患者所进行的荷 尔蒙治疗方法以及针对人表皮生长因子受体-2 (Her-2)过表达肿瘤所进行的曲妥珠单抗 (trastuzumab)治疗方法。除此之外，这些癌症对于化学治疗试剂2而言可能具有不同的敏 感度。这样一来，在确定新的治疗方案方面存在高度的兴趣，其中所述的治疗方案是针 对这种有侵略性的疾病而言的。尽管三阴性乳腺癌是一种具有确定的亚类型的乳腺癌， 但对于患者的分层(stratification)以及治疗决定的指导而言，可以利用的生物标记物的信 息是相对较少的。DNA修复缺陷可能是三阴性乳腺癌所具有的一个特征。与其他的乳腺癌相比， 这些肿瘤表现出更多的DNA复制上的改变以及杂合性4的缺失，这些特征暗示着基因组 所具有的不稳定性。此外，零星的三阴性肿瘤与家族性的与癌症相关的乳腺癌易感基因 1 (BRCAl)具有同样的表型特征以及细胞生成特征，并且使用微阵列RNA表达数据能够 将其与乳腺癌易感基因1 (BRCAl)癌症有力的分离开来。乳腺癌易感基因1 (BRCAl)突 变肿瘤被认为在DNA的修复方面存在缺陷，特别是同源性的重组，并且这些相似性可以 表明一种类似的DNA修复缺陷能够成为所述的三阴性肿瘤的发展的基础。在DNA的修 复方面所具有的可能的缺陷不仅仅关联到对现有的治疗方法所产生的应答，同时也涉及 到新的目标治疗方法。发明的概述本发明在一定程度上涉及到下述的发现某些生物学标记物(在本发明中被称 为“三阴性乳腺癌标记物TNBCMARKERS”)存在于宿主体内，或者在宿主体内发生了 改变，其中所述的生物学标记物例如是蛋白质，核酸，多形体，代谢物，以及其他的分 析物，以及某些生理学条件及状态，所述的宿主具有发展成为一种复发性的三阴性乳腺 癌的增加的危险。因此在本发明中的一个方面，提供了一种方法，所述的方法具有一种预先确定的水平的可预测性，用来对宿主所具有的发展成为一种三阴性乳腺癌的危险或者三 阴性乳腺癌的复发的危险进行评价。发展成为一种三阴性乳腺癌的危险或者三阴性乳 腺癌的复发的危险是通过下述方式来确定的对来自于所述宿主的一种样本中所存在 的有效剂量的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)的水平进行测量。在所述的宿 主中具有增加的发展成为一种三阴性乳腺癌的危险或者具有增加的三阴性乳腺癌复发的 危险是通过下述方式来确定的对存在于所述的样本之中的所述三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKERS)的水平所发生的临床学显著性的改变进行测量。可供选择的，在 所述的宿主中具有增加的发展成为一种三阴性乳腺癌的危险或者具有增加的三阴性乳腺 癌复发的危险是通过下述方式来确定的将所述的有效剂量的所述三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKERS)所具有的水平与一种参考值进行比较。在某些方面，所述的参考值是 一个指数。在本发明中的另外一个方面，提供了一种方法，所述的方法具有一种预先确定 的水平的可预测性，用来对宿主体内的一种三阴性乳腺癌的恶化进行评价，其中所述的 评价是通过下述方式来实现的在第一个时间段内，对来自于所述的宿主的第一个样本 中所存在的一种有效剂量的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)所具有的水平进行 探测，在第二个时间段内，对来自于所述的宿主的第二个样本中所存在的一种有效剂量 的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)所具有的水平进行探测，并且将所探测到的 所述三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)的水平与一种参考值进行比较。在某些方 面，所述的第一个样本是在所述的宿主还未接受针对三阴性乳腺癌所进行的治疗时选取 的，并且所述的第二个样本是在所述的宿主经过了针对所述癌症所进行的治疗之后选取 的。在本发明中的一个进一步的方面，提供了一种方法，所述的方法具有一种预先 确定的水平可预测性，用来对针对三阴性乳腺癌所进行的治疗所具有的有效性进行监 测，或者用来对针对三阴性乳腺癌的治疗方案进行选择，其中所述的方法是通过下述 方式来实现的在第一个时间段内，对来自于所述的宿主的第一个样本中所存在的一 种有效剂量的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)所具有的水平进行探测，并且 任选的，在第二个时间段内，对来自于所述的宿主的第二个样本中所存在的一种有效剂 量的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)所具有的水平进行探测。将在所述的第 一个时间段内所探测到的所述有效剂量的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)的 水平与在所述的第二个时间段内所探测到的所述水平进行比较，或者可供选择的将其与 一种参考值进行比较。通过存在于所述宿主中的所述有效剂量的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKERS)所具有的水平所发生的变化来对治疗的有效性进行监测。一种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)包括例如范科尼贫血互补组 D2(FANCD2),着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化 的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)， 错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基 因l(BRCAl)，核苷酸切除修复交叉互补组l(ERCCl)，醌氧化还原酶1 (NQOl)， p53, Ki67。可以对一种、两种、三种、四种、五种、十种或者更多种的三阴性乳 腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行测量，优选的，对至少两种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行测量，其中所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)选自 范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化 的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合 酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺 癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)。 在某些方面，范 科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，或者RAD51以及至少一种 选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)被进行了测量着色性干皮病D 组蛋白(XPF)或者核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；膦-有丝分裂原活化的蛋白 激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)或者细胞周期关卡基因蛋白(ATM)；或者蛋白酶活化受体 (PAR)或聚腺苷二磷酸核糖聚合酶1 (PARPl)。在一个进一步的方面中，所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)是 DNA修复蛋白，所述的DNA修复蛋白属于不同的DNA修复途径。可供选择的，对三种 或者更多种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量，其中三阴性乳腺癌标 记物(TNBCMARKERS)属于两种或者更多种不同的DNA修复途径。在本发明中的其他方面，对范科尼贫血互补组D2(FANCD2)以及至少一种选 自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量着色性干皮病D组蛋 白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受 体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关 卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互 补组I(ERCCl)；对着色性干皮病D组蛋白(XPF)以及至少一种选自下述中的三阴性乳 腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，膦-有 丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二 磷酸核糖聚合酶1 (PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)；对 膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (pMK2)以及至少一种选自下述中的三 阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)， 着色性干皮病D组蛋白(XPF)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶 1 (PARPl),错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌 易感基因l(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；对蛋白酶活化受体 (PAR)以及至少一种选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量 范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化 的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复 蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因1 (BRCAl)， 以及核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；对聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)以 及至少一种选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量范科尼 贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋 白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，错配修复蛋白I(MLHl)， 细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，以及核苷酸切除 修复交叉互补组I(ERCCl)；对错配修复蛋白I(MLHl)以及至少一种选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)， 着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶 2(pMK2)，蛋白活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，细胞周期关卡 基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补 组I(ERCCl)；对细胞周期关卡基因蛋白(ATM)以及至少一种选自下述中的三阴性乳腺 癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，着色性干 皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋 白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)；对 RAD51以及至少一种选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测 量范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂 原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核 糖聚合酶l(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，乳腺 癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；对乳腺癌易感基 因I(BRCAl)以及至少一种选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行 了测量范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝 分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷 酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， RAD51,以及核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；或者对核苷酸切除修复交叉互补 组I(ERCCl)以及至少一种选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行 了测量范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分 裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)， 错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,以及乳腺癌易感 基因l(BRCAl)。任选的，除此之外，一种或者多种选自下述的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKERS)被进行了测量醌氧化还原酶1 (NQOl)，p53以及Ki67。任选的，在本发明中所述的方法中进一步的包括对至少一个与肿瘤有关的标准 参数进行测量。通过电泳方法或者免疫化学方法对所述的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKERS)所具有的水平进行测量。例如所述的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKERS)所具有的水平是通过放射性免疫检测、免疫荧光检测或者通过一种酶 联免疫吸附检测来进行探测的。所述的宿主患有一种三阴性乳腺癌，或者患有一种复发性的三阴性乳腺癌。在 某些方面，所述的样本是从一个宿主中获取的，其中所述的宿主先前接受过针对三阴性 乳腺癌所进行的治疗。可供选择的，所述的样本是在所述的宿主接受针对三阴性乳腺癌 所进行的治疗之前或者治疗之中时被获取的。所述的样本是一种肿瘤的活组织切片，例 如是一种细针抽吸物，一种核活组织切片，一种切离组织的活组织切片，或者是一种切 口组织的活组织切片。所述的样本是一个肿瘤细胞，其中所述的肿瘤细胞来自于血液， 淋巴结或者体液。除非另外定义，在本发明中使用到的所有的技术术语以及科学术语均具有发明所属技术领域的普通技术人员所普遍理解的含义。尽管在本发明的实践中可以使用到与 那些在本发明中所描述的相类似的或者等价的方法以及材料，但在下文中描述的是适宜 的方法以及材料。在本发明中所提及的所有公开出版物、专利申请、专利、以及其他的 参考文献中的全部内容均被清楚的引入作为参考。如果存在矛盾的情形，本说明书，包 括定义，将占主导地位。除此之外，在本发明中所描述的材料、方法、以及实施例仅仅 是说明性的，并且并不意在构成限制。本发明所具有的其他特征以及优点将通过下面的详细说明以及权利要求而变得 显而易见，并且将被涵盖在下面的详细说明以及权利要求书的范围之内。
附图1。三阴性乳腺癌样本的免疫组织学图案。A，范科尼贫血互补组 D2 (FANCD2)。所述的范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)的染色图案可以通过细胞核的聚 焦来辨认，这表示着所述的范科尼贫血互补组D2(FANCD2)途径的激活，其中所述的范 科尼贫血互补组D2(FANCD2)途径能够刺激同源性的重组。B，膦-有丝分裂原活化的 蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (pMK2)。所展示出的是四种代表性的癌症核，这证明了所述 的膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (pMK2)在三阴性乳腺癌肿瘤区域内 具有四种可以辨别出来的图案。附图2。在患者间所存在的标记物的输出变化远远超过了存在于三阴性乳 腺癌中的样本间的可变性。A，计算值的理论定义，其中所述的计算值指的是核-核 可变性以及对等级变化所进行的评价；B，表格表示出的是对三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKERS)进行评价时所得到的平均误差以及患者的数量N; C，来自于患者的 结果，其中所述的患者被分为四种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)等级。由最 低值到最高值，对患者的标记物得分进行分类，并且用一条垂直的虚线来展示出每个患 者所产生的核-核变化。附图3。通过单一的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)的剖分分析，将 患者分割成复发组。在对患者的复发时间进行评价时，通过剖分分析对患者进行分割。 实施例表示出的是来自于表格1中的列表中的DNA修复标记物，着色性干皮病D组蛋白 (XPF)，范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，蛋白酶活化受体(PAR)，以及膦-有丝分裂原 活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (PMK2)。点线在所述的复发组之间划分出了一个分割 界线。附图4。两种标记物模型证明了两种标记物对于识别所述的两个复发组而言均是 重要的。所表示出的是来自于四种标记物的六个例子，其中通过二元分析对所述的四种 标记物两两进行组合。三角形，早期复发组；圆形，晚期复发组。通过剖分分析对患者 进行分割。点线表示的是在所述的复发组之间划分出了一个分割界线。附图5。针对两种标记物模型进行的第二组证明。第2组是由存在于所述的研究 中的另外的标记物构成的，其中所述的标记物是，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)， 错配修复蛋白I(MLHl)，Ki67。通过剖分分析对患者进行分割。点线表示的是在所述 的复发组之间划分出了一个分割界线。附图6。四种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)的标记物阈值。所表示出的是四种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)的标记物水平以及患者的指数。从 最低的标记物得分到最高的标记物得分(由左至右)对病人进行分级。线条表示的是在 所述的两个复发组(没有复发，等价于晚期复发与复发，等价于早期复发)之间的最大化 的对比。所述的阈值作为标记物的绝对值被列在所插入的表格之中。附图7。一种四个DNA修复标记物的运算法则显著性的将三阴性乳腺癌患者分 割为早期复发组以及晚期复发组。A，训练数据集；线条代表的是所述的复发时间的曲 线，以及在所述的测试中所标记的以及所定义的早期复发患者子集与晚期复发患者子集 中没有复发所占的比例。所述的虚线表示出的是全部的患者以及随着时间的过去没有出 现复发所占的比例。B，测试数据集。所述的测试数据集指的是那些没有经过先前的标 记物训练以及运算法则训练进行分析的患者。所述的虚线表示出的是全部的患者以及随 着时间的过去没有出现复发所占的比例。附图8。训练数据集与测试数据集在关于对所述的复发组的识别方面所进行的 比较。对所述的早期复发组以及所述的晚期复发组所具有的训练数据集以及测试数据集 (实线)进行了比较，对所述的分割中的95%的置信区间进行了关注(点线)。为了进行 这样的比较，所述的未复发(晚期)组在训练集与测试集之间不存在显著性的差异(ρ = 0.606)。同样的，所述的复发(早期)组在训练集与测试集之间不存在显著性的差异(ρ =0.625)。附图9。对于一个四种DNA修复标记物的模型而言，相对危险以及外视错误率 (Apparent Error Rate)是较高的。A，训练数据集，B，测试数据集。相对危险指的是存 在于所述的高得分复发组(存活率良好)与低得分复发组(存活率较差)之间的发生复发 所具有的概率的比值。外视错误率(AER)指的是通过所述的组合得分而被进行错误分类 的那部分所述患者。附图10。在多标记物模型中，固定的标记物的性能的提高。三种固定的标记 物，范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，以及RAD51，被 表示出来。在每一种情形中，对每一种固定的标记物单独、以及所述的标记物与其他的 三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)所进行的组合所具有的计算得到的IoglOP值(方 块)、阳性预测值(PPV)(三角)、以及外视错误率(AER)(黑色圆圈)进行了表示，其 中所述的与三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)所进行的组合是在2-标记物模型、 3-标记物模型以及4-标记物模型中进行的。对于每一种模型而言，对所有模型的中间值 进行了绘制。附图11。概率分析示意。概率分析是一种运算法则，其能够允许对所述的三 阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)的输出进行一种连续的打分。在所述的运算法则 中，通过对所述的概率密度分布所进行的估算，提出了一个复发的低影响范围区域以及 一个复发的高影响范围区域。对于所述的早期复发组(即，可能出现复发)以及所述的 晚期复发组(即，不大可能出现复发)而言，一个能够反映组内成员的单一的得分是通过 所述的各个组的概率来进行构建的。附图12 在全部的1-三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)模型、2_三阴 性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)模型、3-三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS) 模型、以及4-三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)模型上对所述的DNA修复三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)所进行的剖分分析。存在于所述的分析中的所述标 记物包括所述的DNA修复标记物组(着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活 化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚 合酶1 (PARPl)，错配修复蛋白(MLH)，范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，细胞周期关 卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，核苷酸切除修复交叉互补组 1 (ERCCl)，以及醌氧化还原酶1 (NQOl))。对所有的1_标记物、2-标记物、3-标记 物、以及4-标记物组合模型进行比较并且将其作为1，2，3，4在χ轴上进行绘制。在 所述的组中，全部的模型所具有的中间值由一个窄小的白色盒子来代表，存在于每一个 被绘制的值的中心区域内。黑色盒子代表的是所述的中间值的95%的置信区间。白色盒 子的外部代表的是所述数据的中点(middle half)(存在于中间值之上的白色部分是四分之 一的数据，存在于中间值之下的白色部分是四分之一的数据)。为了进行剖分分析，对P 值、相对危险、阳性预测值、特异性、外视错误率(AER)的输出量进行了比较。附图13。对单一的标记物着色性干皮病D组蛋白(XPF)所进行的概率分析。 通过结果的得分，将患者进行分割，分为那些发生了事件(复发)或者没有发生事件(没 有复发)的患者，并且在-1.0至+1.0的数值范围内对使用所述的标记物能够正确的感知 (calling)所述的测试所取得的结果的概率进行绘制。卡普兰-迈耶(Kaplan-Meier)复发 曲线，晚期(LATE)以及早期(EARLY)指的是那些被进行亚分组的所述患者，所述的亚 分组是分别被分为复发时间晚(良好的结果)以及复发时间早(较差的结果)的组。通 过针对所述的概率得分绘制的所述的事件(复发)发生的可能性(利用虚线表示的是95% 的置信区间)来表示出通过得分所预测出的结果；所列出的通过得分绘制出的接受者操 作特性曲线(ROC)，曲线下面积(AUC)敏感度/特异性的确定，其数值在0-1的范围之 内。附图14。对单一的标记物范科尼贫血互补组D2(FANCD2)所进行的概率分析。 通过结果的得分，将患者进行分割，分为那些发生了事件(复发)或者没有发生事件(没 有复发)的患者，并且在-1.0至+1.0的数值范围内对使用所述的标记物能够正确的感知 (calling)所述的测试所取得的结果的概率进行绘制。卡普兰-迈耶(Kaplan-Meier)复发 曲线，晚期(LATE)以及早期(EARLY)指的是那些被进行亚分组的所述患者，所述的亚 分组是分别被分为复发时间晚(良好的结果)以及复发时间早(较差的结果)的组。通 过针对所述的概率得分绘制的所述的事件(复发)发生的可能性(利用虚线表示的是95% 的置信区间)来表示出通过得分所预测出的结果；所列出的通过得分绘制出的接受者操 作特性曲线(ROC)，曲线下面积(AUC)敏感度/特异性的确定，其数值在0-1的范围之 内。附图15。对单一的标记物蛋白酶活化受体(PAR)所进行的概率分析。通过结果 的得分，将患者进行分割，分为那些发生了事件(复发)或者没有发生事件(没有复发) 的患者，并且在-1.0至+1.0的数值范围内对使用所述的标记物能够正确的感知(calling) 所述的测试所取得的结果的概率进行绘制。卡普兰-迈耶(Kaplan-Meier)复发曲线，晚 期(LATE)以及早期(EARLY)指的是那些被进行亚分组的所述患者，所述的亚分组是分 别被分为复发时间晚(良好的结果)以及复发时间早(较差的结果)的组。通过针对所 述的概率得分绘制的所述的事件(复发)发生的可能性(利用虚线表示的是95%的置信区间)来表示出通过得分所预测出的结果；所列出的通过得分绘制出的接受者操作特性曲 线(ROC)，曲线下面积(AUC)敏感度/特异性的确定，其数值在0-1的范围之内。附图16。对一个三种标记物的模型所进行的概率分析，其中所述的三种标记物 是着色性干皮病D组蛋白(XPF)，范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，蛋白酶活化受体 (PAR)。通过结果的得分，将患者进行分割，分为那些发生了事件(复发)或者没有发生 事件(没有复发)的患者，并且在-1.0至+1.0的数值范围内对使用所述的标记物能够正确 的感知(calling)所述的测试所取得的结果的概率进行绘制。卡普兰-迈耶(Kaplan-Meier) 复发曲线，晚期(LATE)以及早期(EARLY)指的是那些被进行亚分组的所述患者，所述 的亚分组是分别被分为复发时间晚(良好的结果)以及复发时间早(较差的结果)的组。 通过针对所述的概率得分绘制的所述的事件(复发)发生的可能性(利用虚线表示的是 95%的置信区间)来表示出通过得分所预测出的结果；所列出的通过得分绘制出的接受 者操作特性曲线(ROC)，曲线下面积(AUC)敏感度/特异性的确定，其数值在0-1的范 围之内。附图17。对一个四种标记物的模型所进行的概率分析，其中所述的四种标记物 是着色性干皮病D组蛋白(XPF)，范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，蛋白酶活化受体 (PAR),膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (PMK2)。通过结果的得分， 将患者进行分割，分为那些发生了事件(复发)或者没有发生事件(没有复发)的患者， 并且在-1.0至+1.0的数值范围内对使用所述的标记物能够正确的感知(calling)所述的测 试所取得的结果的概率进行绘制。卡普兰-迈耶(Kaplan-Meier)复发曲线，晚期(LATE) 以及早期(EARLY)指的是那些被进行亚分组的所述患者，所述的亚分组是分别被分为复 发时间晚(良好的结果)以及复发时间早(较差的结果)的组。通过针对所述的概率得 分绘制的所述的事件(复发)发生的可能性(利用虚线表示的是95%的置信区间)来表示 出通过得分所预测出的结果；所列出的通过得分绘制出的接受者操作特性曲线(ROC)， 曲线下面积(AUC)敏感度/特异性的确定，其数值在0-1的范围之内。附图18。在全部的1-三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)模型、2_三阴 性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)模型、3-三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS) 模型、4-三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)模型、以及5-三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKERS)模型中，对所述的DNA修复三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS) 所进行的概率分析。存在于所述的分析中的所述标记物包括所述的DNA修复标记物 组(着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激 酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修 复蛋白(MLH)，范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)，以及醌氧 化还原酶1 (NQOl))。对所有的1-标记物、2-标记物、3-标记物、4-标记物以及5-标 记物组合模型进行比较并且将其作为1，2，3，4，5在χ轴上进行绘制。在所述的组中， 全部的模型所具有的中间值由一个窄小的白色盒子来代表，存在于每一个被绘制的值的 中心区域内。黑色盒子代表的是所述的中间值的95%的置信区间。白色盒子的外部代表 的是所述数据的中点(middle half)(存在于中间值之上的白色部分是四分之一的数据，存 在于中间值之下的白色部分是四分之一的数据)。参与评价的所述的统计学数值是所选定的样本的分数(Fraction SampleAssigned)，曲线下面积(AUC)，敏感度，以及特异性。附图19。在2-标记物以及3-标记物的运算法则中，对利用醌氧化还原酶 (NQOl)的DNA修复三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)所进行的剖分分析的组 合。在2-标记物模型以及3-标记物模型中的一个或者每个中，对所述的醌氧化还原酶 (NQOl)所产生的值进行计算，计算的数值为ρ值，相对危险，外视错误率(AER)，以
及敏感度。发明的详细说明本发明涉及对一种生物标记物的识别，其中所述的生物标记物与三阴性乳腺癌 有关。具体的，这些生物标记物是蛋白质，所述的蛋白质与DNA的修复途径有关。DNA 的修复途径对于所述的细胞应答网络而言是重要的，其中所述的应答网络是针对化学治 疗以及放射物而产生的。存在六种主要的DNA修复途径，所述的修复途径能够通过几个标准来对其进 行识别，其中所述的DNA修复途径可以被划分为三个组，是能够对单链的损伤进行修 复的组以及能够对双链的损伤进行修复的组。单链损伤的修复途径包括碱基切除修复 (BER)；核苷酸切除修复(NER)；错配修复(MMR)；同源性重组/范科尼贫血途径 (HR/FA)；非同源性末端连接(NHEJ)，以及跨损伤DNA合成修复(TLS)。单链损伤的修复途径包括碱基切除修复(BER)，核苷酸切除修复(NER)，以及 错配修复(MMR)能够对单链DNA的损伤进行修复。当存在于一个双倍螺旋体中的两 条链上仅有一条链存在缺陷时，所述的另外一条链可以被用来作为一种模板，用来对所 述的受损伤的链的修正作用进行指导。为了对存在于DNA上的两个成对分子中的一个 所具有的损伤进行修复，存在许多的切除修复机制，所述的切除修复机制能够除去所述 的受到损伤的核苷酸并且利用一个未被损伤的核苷酸对其进行替代，其中所述的未被损 伤的核苷酸与在所述的未被损伤的DNA链上所找到的核苷酸是互补的。碱基切除修复 (BER)修复的损伤是由单个的核苷酸所产生的，其中所述的损伤是通过氧化反应，烷基 化反应，水解反应，或者去氨基反应而引发的。核苷酸切除修复(NER)修复的是能够影 响2-30个碱基的较长的链的损伤。这种过程能够识别出大量的、使螺旋体产生扭曲的 变化，例如胸腺嘧啶二聚物以及单链上的断裂(利用酶对其进行修复，其中所述的酶使 例如UvrABC核酸内切酶)。一种特定形式的核苷酸切除修复(NER)被称之为转录偶联 修复(TCR)，所述的修复能够在基因上配置具有高优先性的核苷酸切除修复(NER)修复 酶，其中所述的基因是被转录活化的。错配修复(MMR)能够修正在DNA的复制以及重 组中所产生的错误，其中所述的在DNA重组中所产生的错误能够在经过DNA的复制之 后产生错配多核苷酸。非同源性末端连接(NEHJ)以及同源性重组(HR)能够对双链DNA的损伤进行 修复。双链的损伤对于细胞的分裂而言是格外危险的。当所述的细胞还没有对一种DNA 的区域进行复制而在所述的DNA区域上已经发生了损伤时，所述的非同源性末端连接 (NHEJ)途径开始运转。所述的方法能够在不需要模板的情况下直接对所述的受损伤的 DNA链的两个末端进行连接，在所述的过程中会丢失序列信息。因此，这种修复机制必 然是诱变性的。然而，如果所述的细胞并没有进行分裂并且没有对其DNA进行复制，所 述的非同源性末端连接(NHEJ)途径是所述细胞的唯一选择。非同源性末端连接(NHEJ)依靠的是偶然的配对，或者微同源性，其中所述的偶然配对或者微同源性是发生在或者 存在于被进行连接的两条DNA片段的单链尾端的。在较为高级的真核细胞中，非同源性 末端连接(NEHJ)中存在着多种独立的“故障自动保险(failsafe)”途径。重组性的修复 需要存在一种相同的序列或者几乎相同的序列，其中所述的序列被用来作为一种模板， 用于对所述的断裂之处进行修复。产生这种修复方法的酶学机制与产生染色体交叉的机 制几乎相同，其中所述的染色体交叉是在减数分裂的过程中出现的。这种途径允许使用 所述的新生成的姐妹染色单体作为一种模板，对一种受到损伤的染色体进行修复，其中 所述的新生成的姐妹染色单体即，一种相同的拷贝，所述的拷贝同样经由所述的着丝点 与所述的受损伤的区域进行了连接。通过这种机制进行修复的双链断裂一般而言是由所 述的复制机制而引发的，其中所述的复制机制试图越过一个单链的断裂处或者未被修复 的损伤处进行合成，上述两种情况均能够导致所述的复制叉的瓦解。跨损伤合成是一种倾向于出错的(几乎一定会出错)、用于进行一种DNA损伤 的修复的最后的手段和方法，其中所述的DNA损伤已经不能通过其他任何的机制来进行 修复。所述的DNA复制机制在经过一个DNA损伤位点时不能进行连续的复制，因而所 述的行进中的复制叉将在遭遇到一种受到损伤的碱基时产生停滞。所述的跨损伤合成途 径受到特异性的DNA聚合酶的介导，其中所述的DNA聚合酶能够在所述的损伤位点之 上插入额外的碱基并且因此允许复制作用绕过所述的受到损伤的碱基而继续进行染色体 的重复。通过所述的跨损伤合成机制而被插入的所述碱基是不依赖于模板的，但并不是 随意的；例如，当所述的合成经过一种胸腺嘧啶二聚物时，一种人类聚合酶会插入腺嘌 呤碱基。正常的细胞加工以及外源性的试剂均能够促成所述的DNA损伤的累积，针对这 一点，真核细胞已经进化出复杂的以及过剩的修复机制，用以确保所述的遗传物质的稳 定性以及遗传物质的高忠实度的复制。尽管自然发生的变异不能够完全成为所述的终生 癌症的危险的原因，但在DNA修复方面存在的缺陷能够产生一种“增变基因”表型， 在所述的表型中，细胞以一种加速的速度对损伤进行累积，从而导致肿瘤的形成。尽管 这些缺陷能够促成遗传的不稳定性以及侵略性，它们同样能够使肿瘤细胞对损伤变得敏 感，其中所述的损伤是通过外源性的DNA损伤试剂来产生的，例如是化学治疗以及致电 离辐射。因此，由于DNA的损伤修复缺陷更为有可能是普遍存在于癌症细胞之中的并且 与侵略性有关，所述的细胞DNA修复机制能够为预测以及预后提供一种时机，也能够为 治疗剂的研发提供一组目标。三阴性乳腺癌甚至更为可能对存在于DNA的修复中的缺陷进行隐匿。在一项研 究中使用了杂合性的缺失(LOH)作为一种遗传不稳定性的标记物，并且发现基底样乳腺 癌在所有的乳腺癌亚类型中具有最高的杂合性缺失(LOH)率。此外，5qll，存在于许多 DNA修复以及关卡基因附近，在100%的基底样癌症中发生了缺失并且在其他的亚类型 中从未发生缺失。当通过以全基因组阵列为基础的比较基因组杂交方法进行分析时，同 样存在高程度的DNA复制上的增加以及缺失，这些增加以及缺失是与所述的基底样亚类 型有关的。家族性的乳腺癌易感基因I(BRCAl)相关性癌症同样与三阴性癌症具有许多 共同的临床特征以及表型特征，除了雌激素受体(ER)阴性、孕激素受体(PR)阴性、以 及人表皮生长因子受体-2(Her-2)阴性之外，还包括高级别的表皮生长因子(EGFR)的表达，p53变异，以及细胞生成的异常。所述的乳腺癌易感基因I(BRCAl)蛋白通过其与 同源性重组之间的相关性而参与了 DNA的修复，其中所述的同源性重组是对DNA双链 的断裂所进行的应答。在本发明中所描述的这项研究中，对来自于这些途径中的几种的代表进行了研 究，研究这些途径与各自的临床结果之间存在的关联，其中所述的临床结果是与三阴性 乳腺癌相关的。在来自于一种三阴性乳腺癌的组织微阵列(TMA)中的连续切片中对 选定的DNA修复蛋白表位进行评价，其中所述的DNA修复蛋白表位是NQ01，p53, 以及Ki67蛋白。被进行评价的所述的DNA修复蛋白表位包括着色性干皮病D组蛋白 (XPF)以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)(核苷酸切除修复)，范科尼贫血互补 组D2 (FANCD2)(范科尼贫血途径)，RAD51以及乳腺癌易感基因1 (BRCAl)(同源性重 组)，错配修复蛋白1 (MLHl)(错配修复)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶1 (PARPl)(碱基切 除修复)，蛋白酶活化受体(PAR)(碱基切除修复)，以及膦_有丝分裂原活化的蛋白激酶 活化的蛋白激酶2 (pMK2)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM) (DNA损伤应答)。所述的标 记物醌氧化还原酶(NQOl)是一种脱毒酶，在乳腺癌中，所述的脱毒酶已经表现出与对 基于蒽环类的治疗所具有的敏感度有关。所述的标记物Ki67停留在所述的细胞核之中， 它并不是一种DNA修复标记物，但取而代之的，是一种在所述的肿瘤区域之内的细胞增 殖能力的指示剂。所述的标记物p53是一种肿瘤抑制剂，所述的肿瘤抑制剂能够在癌症 中发生频繁的变异，并且p53的变异可以通过DNA测试来进行证明，或者通过在免疫组 织化学中的稳定态的p53变异蛋白质来进行证明。正如将在下文的实施例部分中进行描述的，被进行研究的所述的DNA修复生物 标记物与缩短癌症复发的时间相关。具体的，两个、三个以及四个标记物的模型能够对 高危险组以及低危险组进行分割，其中所述的分割是以在所述的训练组以及所述的测试 组中的复发时间为基础的。因此，本发明提供了用于对宿主进行识别的方法，其中所述的宿主患有三阴性 乳腺癌，或者存在有经历三阴性乳腺癌的复发的危险，所述的识别是通过对蛋白质生物 标记物的探测来实现的，其中所述的蛋白质生物标记物与所述的三阴性乳腺癌有关。这 些三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)同样能够被有效的用来对宿主进行监测，其 中所述的宿主正在接受针对三阴性乳腺癌所进行的处理以及治疗，所述的三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKERS)并且能够被有效的用来对治疗以及处理方法进行筛选或者修 饰，其中所述的治疗以及处理方法对患有三阴性乳腺癌的患者而言应当是有效的，其中 对于这样的处理以及治疗的筛选以及使用能够减慢所述肿瘤的恶化，或者在本质上延迟 或阻止其发作，或者减小或阻止所述的肿瘤转移和/或复发的影响范围。 一种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)包括例如范科尼贫血互补组 D2(FANCD2),着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化 的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)， 错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基 因I(BRCAl)，核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)，醌氧化还原酶1 (NQOl)， p53, Ki67。可以对一种、两种、三种、四种、五种、十种或者更多种的三阴性乳 腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行测量，优选的，对至少两种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行测量，其中所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)选自 范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化 的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合 酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺 癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)。在某些方面，范 科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，或者RAD51以及至少一种 选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)被进行了测量着色性干皮病D 组蛋白(XPF)或者核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；膦-有丝分裂原活化的蛋白 激酶活化的蛋白激酶2 (pMK2)或者细胞周期关卡基因蛋白(ATM)；或者蛋白酶活化受体 (PAR)或聚腺苷二磷酸核糖聚合酶1 (PARPl)。在一个进一步的方面中，所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)是 DNA修复蛋白，所述的DNA修复蛋白属于不同的DNA修复途径。可供选择的，对三 种或者更多种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量，其中三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKERS)属于两种、三种、四种、五种或者更多种不同的DNA修复途径。在本发明中的其他方面，对范科尼贫血互补组D2(FANCD2)以及至少一种选 自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量着色性干皮病D组蛋 白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体 (PAR),聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡 基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补 组1(ERCC 1)；对着色性干皮病D组蛋白(XPF)以及至少一种选自下述中的三阴性乳 腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，膦-有 丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二 磷酸核糖聚合酶1 (PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)；对 膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (pMK2)以及至少一种选自下述中的三 阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)， 着色性干皮病D组蛋白(XPF)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶 1 (PARPl),错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌 易感基因l(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；对蛋白酶活化受体 (PAR)以及至少一种选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量 范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化 的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复 蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因1 (BRCAl)， 以及核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；对聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)以 及至少一种选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量范科尼 贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋 白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，错配修复蛋白I(MLHl)， 细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；对错配修复蛋白I(MLHl)以及至少一种选自下述中的三 阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)， 着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶 2(pMK2)，蛋白活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，细胞周期关卡 基因蛋白(ATM)，RAD51,乳 腺癌易感基因1 (BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补 组I(ERCCl)；对细胞周期关卡基因蛋白(ATM)以及至少一种选自下述中的三阴性乳腺 癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测量范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，着色性干 皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋 白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)；对 RAD51以及至少一种选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行了测 量范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂 原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核 糖聚合酶1 (PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，乳腺 癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；对乳腺癌易感基 因I(BRCAl)以及至少一种选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行 了测量范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝 分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷 酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， RAD51,以及核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；或者对核苷酸切除修复交叉互补 组I(ERCCl)以及至少一种选自下述中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行 了测量范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分 裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)， 错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,以及乳腺癌易感 基因l(BRCAl)。任选的，除此之外，一种或者多种选自下述的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKERS)被进行了测量醌氧化还原酶1 (NQOl)，p53以及Ki67。定义“准确率”指的是一种被测量得到的质量或者被计算得到的质量(一种测试报告 值)与其实际(或者真实)值之间的一致性程度。临床准确率涉及到所述的真实结果(真 实阳性(TP)或者真实阴性(TN))占错误分类结果(假阳性(FP)或者假阴性(FN))的比 例，并且其可以被称为敏感度，特异性，阳性预测值(PPV)或者阴性预测值(NPV)，或 者除了其他的测量物之外，作为一种可能性，还可以被称为让步比。“生物标记物”在本发明的上下文中涵盖，但不局限于，蛋白质，核酸，以及 代谢产物，以及它们的多形体，变异形式，变体，修饰形式，亚单元，片段，蛋白-配 体复合物，以及降解产物，蛋白-配体复合物，元素，相关代谢产物，以及其他的分析 物或者来源于样本的测量物。生物标记物同样可以包括变异的蛋白质或者变异的核酸。 生物标记物同样能够涵盖非血液中产生的因子或者健康状态的非分析物生理学标记物， 例如在本发明中所定义的“临床参数”，以及同样在本发明所定义的“传统实验室危 险因素”。生物标记物同样包括任何通过计算得到的指数，其中所述的指数是通过数学的方法或者通过前述测量方法中的任意一种或者多种的组合而建立的，包括暂时性的趋 势以及差异。在可以利用的情况中，并且除非在本发明中另有描述，当生物标记物是 基因产物时，可以根据所述的官方的字母缩略语或者被指定的基因符号对所述的生物标 记物进行识别，其中所述的基因符号是由国际人类基因命名委员会(international Human GenomeOrganization Naming Committee (HGNC))指定的，以及在本申请日前在所述的 美国生物技术信息中心(US National Center forBiotechnology Information (NCBI))网页 (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez ？ db = gene)上所列出的，其也被称为 Entrez Gene数据库。“三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)，，或者“ TNBCM AERKER，，涵盖
了全部的核酸或者多肽中的一种或者多种，其中所述的多肽的水平在宿主体内发生了变 化，所述的宿主患有一种三阴性乳腺癌，或者易于发展成为一种三阴性乳腺癌，或者具 有患三阴性乳腺癌的危险。在本发明中所使用的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER) 包括ρ53，Κ 67,醌氧化还原酶I(NQOl)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有 丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚 腺苷二磷酸核糖聚合酶l(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，核苷酸切除修复交叉 互补组l(ERCCl)，乳腺癌易感基因I(BRCAl)，RAD51,细胞周期关卡基因蛋白 (ATM)或者范科尼贫血互补组D2(FANCD2)。在本发明中，各个三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)共同被称之为，尤其是，“三阴性乳腺癌相关性蛋白质”，“三阴性 乳腺癌标记物(TNBCMARKER)多肽”，或者“三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER) 蛋白质”。编码所述多肽的相应的核酸被称之为“三阴性乳腺癌相关性核酸”，“三 阴性乳腺癌相关性基因”，“三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)核酸”，或者“三 阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)基因”。除非另外指明，“三阴性乳腺癌标记 物(TNBCMARKER)”，“三阴性乳腺癌相关性蛋白质”，“三阴性乳腺癌相关性核 酸”意在指的是在本发明中所公开的所述生物标记物中的任意一种，其中所述的生物标 记物是，例如，ρ53，Κ 67,醌氧化还原酶1 (NQOl)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)， 膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚 腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，核苷酸切除修复交叉互补 组I(ERCCl)，乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，RAD51,细胞周期关卡基因蛋白(ATM)或 者范科尼贫血互补组D2(FANCD2)。所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)蛋白 质或者核酸所具有的相应的代谢产物同样是可以被测量的，以及上述提及的传统危险标 记物代谢产物中的任意一种。健康状态的生理学标记物(例如，年龄，家族历史，以及普遍被用来作为传 统的危险因素的其他测量值)被称之为“三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)生 理学”。经过计算得到的指数被称之为“三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER) 指数”，其中所述的指数是通过数学的方法将一种或者多种测量值进行组合来建立 的，其中所述的测量值优选为两种或者多种，是针对前述提及的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)类型所进行的测量。“临床指示剂”指的是任何的生理学数据，所述的生理学数据可以单独使用或 者与其他的数据联合使用，用以对收集到的细胞或者收集到的有机体的生理学状况进行评价。这个术语包括潜伏期指示剂。“临床参数”涵盖了所有的宿主健康状态的非样本或者非分析物生物标记物或 者其他的特征，例如，但不局限于，年龄(Age)，种族(RACE)，性别(Sex)，或者家族 历史(FamHX)。“FN”指的是假阴性，当其被用在一种疾病状态的测试中时，指的是将一个患 有疾病宿主错误的分类为未患有疾病或者正常。“FP”指的是假阳性，当其被用在一种疾病状态的测试中时，指的是将一个正 常的宿主错误的分类为患有疾病。“公式”、“运算法则”、或者“模型”指的是任何的数学等式，算法，解 析或者程序化过程，或者统计学技术，其能够进行一个或者多个连续的或者分类的输入 (在本发明中被称为“参数”)并且计算出一个输出值，有时其被称之为“指数”或者 “指数值”。“公式”的非限制性的例子包括求和操作，比例操作，以及回归操作，例
如系数或者指数，生物标记物值的转化以及正态化(包括，但不局限于，那些基于临床 参数的正态化方案，其中所述的临床参数是例如性别，年龄，或者种族)，标准以及指导 方针，统计学分类模型，已经在历史群体中训练得到的神经网络。当在组合的三阴性乳 腺癌标记物(TNBCMARKER)以及其他的生物标记物中进行特定的使用时，其是线性等 式以及非线性等式，以及统计学分类分析，用以确定存在于一个宿主体内的所述三阴性 乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的水平与所述的宿主患有疾病的危险之间存在的关系。 在展板式结构以及混合结构中，特别感兴趣的是结构以及合成统计分类运算法则，以及 用来进行危险指数构建的方法，其中所述的方法利用到了图案识别的特征，包括已经建 立的技术例如交叉相关，主成分分析(PCA)，因素轴转，吉斯回归(LogReg)，线性判断 分析(LDA)，Eigengene线性判断分析(ELDA)，支持向量机(SVM)，随机森林(RF)， 递归分割树(RPART)，以及除此之外的其他相关的决策树分类技术，缩小重心(SC)， StepAIC, K最近邻取样，Boosting，决策树，神经网络，贝叶斯网络，支持向量机，以 及隐式马可夫模型。可以被用在存活率以及事件时机危险分析中的其他技术包括Cox比 例风险模型，可靠性和寿命数据分析(Weibull)，卡普兰-迈耶(Kaplan-Meier)模型以 及Greenwood模型，均是本领域技术人员所熟知的。这些技术中的许多在用来与一种三 阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)筛选技术进行组合使用时同样是有效的，其中所述 的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)筛选技术例如是前向选择，后向选择，或者逐 步选择，在一种给定大小的范围内对所有可能的小组进行的全数调查，遗传运算法则， 或者它们本身可以包括以它们自己的技术来完成的生物标记物筛选方法。可以将这些 与信息准则进行偶联，其中所述的信息准则是例如赤池信息准则(Akaike’ s Information Criterion) (AIC)或者贝叶斯信息准则(Bayes Information Criterion) (BIC)，其目的在于对 存在于另外的生物标记物与模型改进之间的折衷进行量化，并且帮助对这种过度拟合进 行最小化。上述得到的预测模型可以在其他的研究中对其进行验证，或者在它们最初进 行训练的研究中对其进行交叉验证，其中所述的验证或者交叉验证使用的是这样的技术 例如Bootstrap仿真程序，留一法(LOO)以及10倍交叉验证(10-Fold CV)。在各种不同 的步骤中，可以通过数值的 置换检验对错误发现率进行估算，这可以依照本领域已知的 技术来实现。“健康经济利用率函数(health economic utilityfunction) ”是一种来自于一定范围内的临床结果的预期概率的组合的一个公式，其中所述的临床结果来自于一个理 想化的可以适用的患者群体，其得自于在向所述的标准治疗过程中插入诊断性干预或者 治疗性干预之前以及之后。其涵盖了对这种干预所具有的下述参数的估算准确率，有 效性以及性能特征，以及与每一种结果相关的成本和/或价值测量(利用率)，所述的结 果可以来自于真实的医疗卫生系统成本(服务，补给，设备以及药物，等等)和/或一种 估算得到的可以被接受的在每一个质量调整生命年(QALY)中的价值，其中所述的价值 是能够产生每一种结果的价值。将产生一种结果的参与预测的所述群体的大小乘以各自 结果的预期可利用率，将所有的预测结果的上述乘积求和，就得到了对于一种给定的标 准治疗而言的整体的健康经济利用率。在G)存在所述干预的情况下，计算得到的所述标 准治疗所具有的总体的健康经济利用率与Gi)不存在所述干预的情况下，计算得到的所 述标准治疗所具有的总体的健康经济利用率之间所存在的差异产生了对所述的干预而言 的健康经济成本或者价值的整体测量值。可以将该数值除以参与进行分析的整体的患者 组(或者单独的除以所述的干预组)，从而获得了每一个单位干扰所具有的成本，并且能 够对下述决策起到指导作用，其中所述的决策是市场定位，定价，以及对健康系统的 接受程度的设想。这样的健康经济利用率函数是普遍被使用的，用以对所述的干预所具 有的成本-有效性进行比较，但是同样可以对上述函数进行转化，用以估算在每一个质 量调整生命年(QALY)中有意愿对所述的健康治疗系统进行购买的可接受值，或者用以 估算一种新的干预所需要具有的可接受的成本_有效性临床性能特征。对于本发明中所述的诊断性的(或者预兆性的)干预而言，由于每一种结果(这 在一项疾病分类诊断性测试中可以是一种真阳性，假阳性，真阴性，或者假阴性)承受 着不同的成本，一个健康经济利用率函数可能对敏感度而不是特异性进行优先的证明， 或者可能对阳性预测值(PPV)而不是阴性预测值(NPV)进行优先的证明，这是根据所述 的临床状况以及各个结果所具有的成本以及价值来决定的，并且因此提供了另外一种健 康经济性能以及价值的测量值，所述的测量值可能与更直接的临床性能测量值或者分析 性能测量值存在差异。这些不同的测量值及其相关的折衷值一般而言仅仅在一种完美的 测试中才能会聚在一点，具有零错误率(或者换句话说，有零个被预测的宿主的结果是 被错误分类的或者是假阳性的以及假阴性的)，其中所有的性能测量值都将偏向于不完整 性，只是程度不同。“测量”或者“测量方法”，或者可供选择的“探测”或者“探测方法”， 指的是在一个临床样本或者来自于宿主的样本中，对一种任意给定的物质的存在、不存 在、质量或者剂量(其可能是一种有效剂量)所进行的评价，包括这样的物质所具有的定 性的浓度水平或者定量的浓度水平的衍生，或者另外的对一种宿主的非分析物临床参数 所具有的价值或者分类所进行的评价。“阴性预测值”或者“NPV”是由真阴性(TN) / (真阴性+假阴性)计算得到 的，或者是由所述的真阴性部分占全部的阴性测试结果的比例计算得到的。其同样会固 有的受到所述疾病的流行程度的影响，以及所述群体所具有的测试前概率的影响，其中 所述的群体是意在接受测试的群体。参见，例如，O，MarcaighAS，Jacobson RM 于 1993 年在 Clin.Ped.《儿科临 床学》32(8): 485-491 中发表的文章 “Estimating ThePredictive Value Of A DiagnosticTest, How To Prevent MisleadingOr Confusing Results《对一种诊断性测试所具有的预测 值的估算，怎样防止误导或者混乱的结果》”，其中对一种测试所具有的特异性、敏感 度、以及阳性预测值以及阴性预测值进行了讨论，所述的测试例如是一种临床诊断性测 试。通常情况下，对于使用了一种连续性的诊断性测试的测量方法的二元疾病状态分类 方法而言，通过接受者操作特性(ROC)曲线对所述的敏感度以及特异性进行了总结， 并且通过所述的曲线下面积(AUC)或者C-统计量进行了总结，其中所述的接受者操作 特性(ROC)曲线是依照Pepe等人于2004年在Am.J.Epidemiol《美国流行病学杂志》 159(9) 882-890 中发表的文章 “Limitations of the Odds Ratio in Gauging the Performance of a Diagnostic, Prognostic, or ScreeningMarker《让步比在测定一种诊断性、预兆性、或 者筛选性标记物的性能中所存在的局限性》，，所描述的，所述的曲线下面积(AUC)或者 C-统计量是一种允许用来仅使用一个单一的数值对一种测试、检测、或者方法在全体范 围的测试(或者检测)分割点上所具有的敏感度以及特异性进行代表的指示剂。同样可以 参见，例如，Shultz 于 1996 年在由 Burtis 以及 Ashwood (编辑)的 Teitz，Fundamentals of Clinical Chemistry《临床化学基础》第4版第14章中发表的文章“Clinical Interpretation OfLaboratory Procedures《实验室操作的临床干预》”，W.B.Saunders公司，第192-199 页；以及Zweig等人于1992年在Clin.Chem.《临床化学》38(8): 1425-1428中发表 的文章"ROC Curve Analysis An ExampleShowing The Relationships Among Serum Lipid AndApolipoprotein Concentrations In Identifying Subjects WithCoronory Artery Disease 《接 受者操作特性曲线分析在对患有冠心病的患者进行识别时，一种能够表现出所述的血 清血脂与阿朴脂蛋白之间的关系的例子》”。依照Cook于2007年在Circulation《循 环》115 928-935 中发表的文章"Use and Misuse of theReceiv er Operating Characteristic Curve in Risk Prediction《在危险预测中，对所述的接受者操作性特征曲线的使用以及滥 用》”中的内容，对一种可供选择的方法进行了概述，其中在所述的方法中使用到了似 然函数，让步比，信息论，预测值，校验(包括吻合度)，以及重新分类的测量方法。最终，由一项测试来进行定义的危险比例以及在宿主组内的绝对危险比例以及 相对危险比例成为一项对临床准确率以及可利用率的进一步的测量方法。多种方法被频 繁的用来对异常的或者疾病的值进行定义，其中所述的值包括引用极限，判定极限，以 及危险阈值。“分析准确率”指的是所述的测量方法过程本身所具有的可再现性以及可预测 性，并且可以在如下这样的测量方法中对其进行总结变异系数，以及所述的相同样本 或者对照所具有的一致性以及校验测试，其中在所述的测量方法中使用到的是不同的时 间、使用者、仪器和/或试剂。同样在Vasan于2006年发表的文章中总结了在评价新的 生物标记物的过程中的这些考虑以及其他的考虑。“性能”是一个术语，所述的术语指的是一种诊断性的测试或者预兆性的测试 所具有的整体的有效性以及质量，其中包括临床准确率以及分析准确率，其他的分析特 征以及加工特征，例如使用特征(例如，稳定性，使用的便利性)，健康经济值，以及所 述的测试中的组分所具有的相对成本。这些因素中的任何一个都可能是所述的优异性能 产生的源泉以及因此使所述的测试具有有效性的源泉，并且可以通过适宜的“性能度量 体系”来对其进行测量，其中所述的“性能度量体系”例如是曲线下面积(AUC)，获得结果的时机，货架期，等等，只要相关即可。“阳性预测值”或者“PPV”是由真阳性(TN)/(真阳性+假阳性)计算得到 的，或者是由所述的真阳性部分占全部的阳性测试结果的比例计算得到的。其同样会固 有的受到所述疾病的流行程度的影响，以及所述群体所具有的测试前概率的影响，其中 所述的群体是意在接受测试的群体。在本发明的上下文中，“危险”指的是在一个指定的时间段内一种事件将发生 的概率，与转化成为一种复发性的癌症相同，并且能够意味着所述宿主的“绝对”危险 或者“相对”危险。绝对危险可以根据下述来进行测量在进行测量之后的所述相关 的时间组之后实际的观察情况，或者根据从统计学有效的历史组中得来的指数值来进行 测量，其中所述的历史组是在所述的相关的时间段内被跟进的组。相对危险指的是一个 宿主所具有的绝对危险与所述的低危险组所具有的绝对危险之间的比值，或者是一个宿 主所具有的绝对危险与一种平均的群体危险之间的比值，这种比值可能因为临床危险因 素的评价方式而存在变化。对于非转化的情况而言，让步比同样是被普遍使用的，让步 比指的是对于一个给定的测试结果而言，所述的阳性时间与所述的阴性时间之间的比例 (让步比是根据所述的公式p/(1-p)计算得到的，其中ρ指的是所述事件所具有的概率并 且(1-p)指的是所述的未发生事件所具有的概率)。在本发明的上下文中，“危险评估”或者“对危险进行的评估”涵盖了对所述 的概率、让步、或者可能性所进行的一种预测，其中所述的概率、让步、或者可能性指 的是一种事件或者疾病状态可能发生，所述的事件所具有的出现几率或者从一种疾病 状态向另外一种疾病状态进行的转化，即，从一种原发性的肿瘤向一种转移性的肿瘤所 进行的转化，或者向具有发展成为一种转化性的肿瘤的危险 所进行的转化，或者从具有 患有一种原发性转移性事件的危险向一种更为次级的转移性事件所进行的转化，或者是 一种具有免于发生所述癌症的复发的状态所进行的转化。危险评估同样能够包括对下述 内容所进行的预测未来的临床参数，传统实验室危险因素值，或者癌症的其他指数， 无论它们是以绝对的形式或者是相对的形式在先前已经被测量的群体中出现的。本发 明中所述的方法可以被用来针对所述的癌症复发的危险进行连续性的测量或者分类的测 量，并且因此对一种类型的宿主所具有的危险谱进行诊断以及定义，其中所述的这种类 型的宿主被定义为具有发生癌症复发的危险。在进行所述的分类测量的情况中，本发明 可以被用来在正常的宿主与具有较高的癌症复发危险的其他宿主组之间进行判定。这种 不同的用途可能需要不同的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的组合以及有各自特 点的小组，数学运算法则，和/或截止点，但是可以被进行相同的上述提及的测量，其 中所述的测量针对的是对于各自的指定用途而言所具有的准确率以及性能。在本发明的上下文中，“样本”指的是一种从宿主中分离得到的生物学样本， 并且可以包括，通过举例的方式而不构成限制，组织活切片，全血，血清，血浆，血细 胞，内皮细胞，淋巴液，腹腔积液，间质流体(同样被称为“细胞外流体”并且涵盖了 在细胞之间的间隙内被发现的所述流体，包括，尤其是，牙龈沟液)，骨髓，脑脊髓液 (CSF)，唾液，粘液，痰液，汗液，尿液，或者任意其他的分泌物，排泄物，或者其他 的体液。“敏感度”是由真阳性(TP)/(真阳性+假阴性)计算得到的，或者是通过所述的疾病宿主所具有的真阳性比例计算得到的。“特异性”是由真 阴性(TN)/(真阴性+假阳性)计算得到的，或者是通过所述 的非疾病宿主或者正常宿主所具有的真阴性比例计算得到的。“统计学显著的”指的是所述的变化要比可能预期到的仅仅在偶然情况下发生 的情况(其可能是一种“假阳性”)具有更高的程度。统计学显著性是可以通过本领域 中已知的任何方法来确定的。所述的ρ值是对概率所进行的一种测量，其中所述的概率 指的是在一项实验的过程中，在两组之间所存在的差异是由偶然的原因导致的
§))。例如，一个为0.01的ρ值表示的是所述的结果是由于偶然的原因而导致的机会是 一百分之一。所述的ρ值越低，存在于所述的组之间的差异是由治疗而产生的可能性越 大。如果所述的ρ值至少为0.05，则所述的变化时具有统计学显著性的。优选的，所述 的 ρ 值为 0.04，0.03，0.02，0.01，0.005，0.001 或者更小。在本发明的上下文中，“宿主”优选是一种哺乳动物。所述的哺乳动物可以是 人类，非人类的灵长动物，小鼠，大鼠，狗，猫，马，或者牛，但是并不局限于这些例 子。除了人类之外的哺乳动物可以被有利的用来作为代表癌症复发的动物模型的宿主。 宿主可以是雄性的或者是雌性的。宿主可以是一个这样的宿主，其已经被诊断出或者识 别出患有原发性肿瘤，复发性肿瘤或者转移性肿瘤，并且任选的已经接受了或者正在接 受针对所述肿瘤而进行的治疗干预。可供选择的，宿主同样可以是一个这样的宿主，其 先前并没有被诊断出患有一种复发性的肿瘤。例如，宿主可以是一个这样的宿主，其表 现出针对一种复发性肿瘤的一种或者多种危险因素。“ΤΝ”指的是真阴性，当其被用在一种疾病状态的测试中时，意味着对未患有 疾病的宿主或者正常的宿主进行了正确的分类。“TP”指的是真阳性，当其被用在一种疾病状态的测试中时，意味着对患有疾 病的宿主进行了正确的分类。“传统实验室危险因素”对应着从宿主样本中分离出来的生物标记物或者从宿 主样本中得到的生物标记物，并且已经在所述的临床实验室中对这些生物标记物进行了 普遍的评价，并且在传统性的全球危险评价运算法则中对它们进行了使用。针对肿瘤复 发的传统实验室危险因素包括例如[ADD]增殖指数，肿瘤浸润淋巴细胞。针对肿瘤复发 的其他传统实验室危险因素对于本领域技术人员而言是已知的。本发明的方法及其用途在本发明中所公开的方法是针对这样的宿主进行使用的，所述的宿主具有形成 三阴性乳腺癌的复发的危险，所述的宿主可能已经被诊断出患有三阴性乳腺癌或者尚未 被诊断出患有三阴性乳腺癌，以及所述的宿主正在接受针对一种三阴性乳腺癌所进行的 处理和/或治疗。本发明中所述的方法同样可以被用来为宿主进行治疗方案的监测或者 筛�。渲兴龅乃拗骰加幸恢秩跣匀橄侔约坝糜诙运拗鹘猩秆。渲兴龅� 宿主先前并未被诊断出患有一种三阴性乳腺癌。治疗方案包括例如但不局限于蒽环类， 抗代谢物例如甲氨蝶呤，放射物，紫杉醇，钼，以及它们的组合。优选的，本发明中所述的方法被用来对宿主进行识别和/或诊断，其中所述的 宿主对于一种癌症的复发而言是无症状的。“无症状”意味着并不能够表现出所述的传 统症状。
本发明中所述的方法同样可以被用来对宿主进行识别和/或诊断，其中所述的 宿主具有较高的形成一种癌症复发的危险，或者仅仅是基于所述的传统危险因素而言 的。可以通过下述的方式对一个患有一种三阴性乳腺癌的宿主进行识别在一种来 自于宿主的样本中对有效数量的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的剂量 (包括其是否存在或者不存在)进行测量，并且在此之后将所述的剂量与一种参考值进行 比较。在此之后，与所述的参考值相比较而言，下述的变化可以被识别出来所述的生 物标记物在剂量方面以及表达类型方面所发生的变化，或者所述的代谢产物在分子数量 方面所发生的变化或者存在于所述的宿主样本之中的其他分析物在分子数量方面所发生 的变化，其中所述的生物标记物是例如，蛋白质，多肽，核酸以及多核苷酸，蛋白质、 多肽、核酸、以及多核苷酸的多形体，变异的蛋白质、多肽、核酸、以及多核苷酸。有 效的数量指的是需要进行测量的所述的组成要素的数量，其目的在于对宿主的癌症复发 进行直接的预测，其中所述的宿主患有三阴性乳腺癌。优选的，对所述的组成要素进 行筛�。蛊淠芄灰灾辽�75%的准确率对癌症的复发进行预测，更加优选的为80%、 85%, 90%, 95%, 97%, 98%, 99%或者更高的准确率。一个参考值可以与来自于群体研究中的数量或者数值有关，包括但不局限于， 这样的宿主，所述的宿主具有相同的癌症，所述的宿主具有相同或者相似的年龄范围， 所述的宿主具有相同或者相似的种族集团，所述的宿主具有癌症的家族历史，或者所述 的参考值可以与来自于宿主的起始样本有关，其中所述的宿主正在接受针对癌症所进 行的治疗。这样的参考值可以从对群体进行的统计分析和/或群体 的危险预测数据中 得到，其中所述的统计分析和/或群体的危险预测数据是通过数学的运算法则以及对 癌症复发的计算机计算得到的指数中获得的。同样可以对参考的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)指数进行构建以及使用，其中所述的构建以及使用是利用了运算法则 以及统计学分类和结构分类中的其他方法。在本发明的一种实施方式中，所述的参考值指的是存在于一种对照样本之中的 所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的剂量，其中所述的对照样本来自 于一个或者多个宿主，所述的宿主不具有形成三阴性乳腺癌复发的危险，或者具有较低 的形成三阴性乳腺癌复发的危险。在本发明的另外一种实施方式中，所述的参考值指 的是存在于一种对照样本之中的所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的 剂量，其中所述的对照样本来自于一个或者多个宿主，所述的宿主是无症状的和/或缺 乏传统的三阴性乳腺癌危险因素。在一种进一步的实施方式中，在经过这样的测试之 后，，在一个诊断学上相应的时间段内对这样的宿主进行监测和/或周期性的重复测试 (“纵向研究”)，用以验证一种三阴性乳腺癌的持续性的不存在(没有疾病或者没有事 件发生的存活)。这样的时间段可以是一年，两年，两年至五年之间，五年，五年至十 年之间，十年，或者十年至更多年之间，其中所述的时间是从为了确定所述的参考值而 进行的初始测试的日期开始计算的。此外，在建立这些参考值时，可以对存在于被适当 堆积的历史性的宿主样本中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)进行追溯性的测 量，因此可以缩短所述的研究所需要的时间。一种参考值同样可以包括来自于宿主的所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的剂量，其中所述的宿主表现出在危险因素方面的改善，这是 针对所述的癌症所进行的处理和/或治疗所产生的结果。一种参考值同样可以包括来自 于宿主的所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的剂量，其中所述的宿主 已经通过已知的入侵性技术或者非入侵性技术被证实患有疾病，或者具有发展成为三阴 性乳腺癌的高度危险，或者已经患有三阴性乳腺癌。在另外一种实施方式中，所述的参考值是一个指数值或者是一个基线值。一 种指数值或者基线值指的是一种有效剂量的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的 综合样本，其中所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)来自于一个或者多个 宿主，所述的宿主并不存在三阴性乳腺癌或者所述的宿主对于三阴性乳腺癌而言是无 症状的。一种基线值同样可以包括来自于宿主的样本中所述的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)所具有的剂量，其中所述的宿主表现出在危险因素方面的改善，这 是针对所述的癌症所进行的处理和/或治疗所产生的结果。在这种实施方式中，为了 与所述的来自于宿主的样本进行比较，采用类似的方法对所述的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)所具有的剂量进行计算并且将其与所述的指数值进行比较。任选的， 对这样的宿主进行选择，所述的宿主被识别出患有三阴性乳腺癌，或者具有发展成为三 阴性乳腺癌的增加的危险，使所述的宿主接受一种治疗方案，从而对所述的癌症的恶化 进行减慢，或者对所述的发展成为一种三阴性乳腺癌的危险进行降低或者防止。可以通过下述方式，对所述的三阴性乳腺癌的恶化或者一种癌症治疗方案所具 有的有效性进行监测，所述的方式是在一段时间内，对来自于一个宿主的样本中的有 效剂量的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)(其可以是两种或者多种)进行探测 并且 将所探测到的所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的剂量进行比较。例如，可 以在所述的宿主接受治疗之前获得第一个样本，并且在所述的宿主接受治疗之后或者在 治疗的过程中获取一个或者多个随后的样本。如果随着时间的过去所述的三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKER)所具有的剂量相对于所述的参考值而言发生变化，则认为所述 的癌症发生了恶化(或者，可供选择的，所述的治疗并没有阻止恶化)，而如果所述的三 阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的剂量随着时间的过去仍然保持恒定，则所 述的癌症并没有发生恶化(相对于所述的参考群体而言，或者相对于在本发明中所使用 的“恒定”而言)。当被用在本发明的上下文中时，所述的术语“恒定”被解释为包括 随着时间的过去伴随着所述的参考值所发生的变化。除此之外，可以通过下述方式对适合向一个特定的宿主进行施用的治疗性制剂 或者预防性制剂进行识别对存在于一种样本之中的有效剂量的一种或者多种三阴性乳 腺癌标记物(TNBCMARKER)(其可以是两种或者更多种)进行探测，其中所述的样本来 自于一个宿主，将所述的来自于宿主的样本暴露在一种受试化合物之下，并且测定存在 于所述的来自于宿主的样本之中的所述三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的 剂量(其可以是两种或者更多种)。因此，可以根据存在于样本之中的所述三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKER)所具有的剂量并且将其与一种参考值进行比较的方式，对适合 在宿主中使用的处理方案或者治疗方案进行筛�。渲兴龅难纠醋杂谒龅乃拗鳎� 所述的宿主患有一种癌症，或者所述的宿主具有发展成为三阴性乳腺癌的危险或者三阴 性乳腺癌复发的危险。可以对两种或者多种处理方案或者治疗方案进行平行的评价，从而确定哪一种处理方案或者治疗方案在对宿主进行使用时应当是最为有效的，用以延缓 所述癌症的发作，或者减慢所述癌症的恶化。本发明进一步提供了一种用于对标记物的表达变化进行筛选的方法，其中所述 的标记物的表达与三阴性乳腺癌有关，所述的方法通过下述方式来实现对存在于一种 来自于宿主的样本中的所述的一种或者多种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)进行 测定，将其与存在于一种参考样本中的所述三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具 有的剂量进行比较，并且对与所述的参考样本相比而言在所述的宿主样本中发生的剂量 的变化进行识别。如果所述的参考样本，例如是一种对照样本，来自于一个没有患有三阴性乳腺 癌的宿主，或者如果所述的参考样本反映出的数值与这样的一个人相关，所述的人具有 快速恶化为三阴性乳腺癌的复发的高度可能性，则存在于所述的测试样本以及所述的参 考样本之中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的剂量上的相似性表明着所 述的治疗是有效的。然而，存在于所述的测试样本以及所述的参考样本之中的三阴性乳 腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的剂量上的差异表明着这是一种不太适合的临床结 果或者预后。“有效的”意味着所述的治疗导致了在一种三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)蛋白质、核酸、多形体、代谢产物、或者其他分析物所具有的剂量或 者活性方面的降低。可以使用标准的临床方案来实现对本发明所公开的危险因素的评 价。可以与用于对三阴性乳腺癌进行诊断、识别、或者治疗的任何已知的方法联合起 来，对有效性进行确定。
本发明同样包括一种带有探测性试剂的试剂盒，其中所述的探测性试剂能够与 两种或者多种所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)蛋白质、核酸、多形体、代 谢产物、或者其他的分析物进行结合。本发明中同样提供的是一种探测性试剂的阵列， 其中所述的探测性试剂是例如抗体和/或寡核苷酸，其中所述的抗体和/或寡核苷酸分别 能够与两种或者多种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)蛋白质或者核酸进行结合。本发明中同样提供的是一种用于对一个或者多个宿主进行治疗的方法，所述的 宿主具有发展成为三阴性乳腺癌复发的危险，所述的方法是通过下述方式来实现的对 存在于一个样本中的有效剂量的所述三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)是否存在剂 量上的改变进行探测，其中所述的样本来自于所述的一个或者多个宿主；并且利用一种 或者多种癌症调节药物对所述的一个或者多个宿主进行治疗，直至所述的三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKER)的剂量的改变或者活性的改变恢复至一种基线值，其中所述的 基线值是在一个或者多个宿主中测量得到的，所述的宿主具有较低的发展成为一种转移 性疾病的危险，或者可供选择的，所述的宿主没有表现出任何的传统的转移性疾病的危 险因素。本发明中同样提供的是一种用于对一个或者多个宿主进行治疗的方法，所述 的宿主患有三阴性乳腺癌，所述的方法是通过下述方式来实现的对存在于一个样本 中的有效剂量的所述三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)是否存在水平上的改变 进行探测，其中所述的样本来自于所述的一个或者多个宿主；并且利用一种或者多种 癌症调节药物对所述的一个或者多个宿主进行治疗，直至所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的剂量的改变或者活性的改变恢复至一种基线值，其中所述的基线值 是在一个或者多个宿主中测量得到的，所述的宿主具有较低的出现癌症复发的危险。本发明中同样提供的是一种对宿主所具有的出现三阴性乳腺癌复发的危险 所发生的变化进行评价的方法，其中所述的宿主被诊断为患有癌症，所述的方法是 通过下述的方式来实现的对存在于第一个样本之中的所述三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)(其可以是两种或者是更多种)的有效剂量进行探测，其中所述的第一 个样本是在第一个时间段内来自于所述宿主的，对存在于第二个样本之中的所述三阴性 乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的剂量进行探测，其中所述的第二个样本是在第二个时 间段内来自于所述宿主的，并且将在上述的第一个时间段以及第二个时间段内探测到的 所述三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的剂量进行比较。本发明的诊断指示以及预后指示本发明允许对所述的三阴性乳腺癌进行诊断以及预后。可以通过下述方式对 所述的发展成为三阴性乳腺癌的危险或者出现三阴性乳腺癌复发的危险进行探测对 存在于一种测试样本(例如，一种来自于宿主的样本)中的所述三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)蛋白质、核酸、多形体、代谢产物、以及其他的分析物(其可以是两 种或者更多种)所具有的有效剂量进行测量，并且将所述的有效剂量与参考值或者指数 值进行比较，通常利用的是数学运算法则或者公式，其目的在于将来自于多种个体的三 阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的结果的信息以及来自于 非分析物临床参数的信息 进行组合，使其成为一个单个的测量方法或者指数。任选的，可以对被识别为具有增加 的三阴性乳腺癌的危险的宿主进行筛�。蛊浣邮苤瘟品桨福缃性し佬曰衔锘� 者治疗性化合物的施用，从而防止或者延缓所述的三阴性乳腺癌的发作，或者三阴性乳 腺癌的复发的发作。可以对存在于一种测试样本中的所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER) 蛋白质、核酸、多形体、代谢产物、或者其他的分析物所具有的剂量进行测量，并且将 其与所述的“正常的对照水平”进行比较，利用诸如引用极限，判定极限，或者危险定 义阈值这样的技术，从而对截止点以及异常值进行定义。所述的“正常的对照水平”意 味着一种或者多种所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的水平，或者合 并的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)指数，其中所述的水平或者指数通常是在并 没有患有三阴性乳腺癌的宿主中发现的。这样的正常的对照水平以及截止点可能存在变 化，这取决于三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)是否是单独进行使用的，还是在一 个公式中与其他的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)进行组合成为一个指数。可供 选择的，所述的正常的对照水平可以是一个三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)类型 的数据库，其中所述的类型来自于先前接受过测试的宿主，所述的宿主在经过一段临床 学上相关的时间范围之后没有出现三阴性乳腺癌的复发。本发明可以被用来针对转化成为一种三阴性乳腺癌复发的危险进行连续性的测 量或者分类的测量，并且因此对一种类型的宿主所具有的危险谱进行诊断以及定义，其 中所述的这种类型的宿主被定义为具有发生癌症复发的危险。在进行所述的分类测量的 情况中，本发明可以被用来在正常组与患有疾病的组之间进行判定。在其他的实施方式 中，可以对本发明进行使用，从而从那些具有较为快速的恶化情况(或者可供选择的，那些具有在较短的可能的时间范围内出现癌症的复发)的组中判定出那些具有出现癌症 复发的危险的宿主，从那些具有较为缓慢的恶化情况(或者具有在较长的时间范围内出 现癌症的复发)的组中判定出哪些具有出现癌症复发的危险的宿主，或者从正常的组中 判定出那些已经出现了癌症的复发的宿主。这种不同的用途可能需要不同的三阴性乳腺 癌标记物(TNBCMARKER)的组合以及有各自特点的小组，数学运算法则，和/或截止 点，但是可以被进行相同的上述提及的测量，其中所述的测量针对的是对于各自的指定 用途而言所具有的准确率以及性能度量体系。对具有 出现三阴性乳腺癌的复发的危险的宿主所进行的识别使得能够对各种不 同的治疗性干预或者治疗方案进行筛选以及激发，其目的在于对所述的宿主向一种癌症 复发情况的转化进行延缓、减慢或者阻止、一种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER) 蛋白质、核酸、多形体、代谢产物、或者其他的分析物所具有的有效剂量的水平同样能 够允许对所述的治疗过程进行监测，其中所述的治疗是针对三阴性乳腺癌或者癌症的复 发而进行的。在这个方法中，可以从一个宿主中获得一种生物学样本，其中所述的宿主 正在接受针对癌症的治疗方案，例如，药物的治疗。如果期望的话，生物样本是在各种 不同的时间点处从所述的宿主处获得的，其中所述的时间点是在治疗之前、治疗的过程 中、或者治疗之后。由于所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)在其功能上而言是被活化 的，通过对其功能进行阐明，可以利用试剂和/或药物对具有高水平的三阴性乳腺癌标 记物(TNBCMARKER)的宿主进行处理，其中所述的试剂和/或药物能够优先的作用于 这样的途径。本发明同样可以被用来在任何不同的环境中对患者或者宿主的群体进行筛选。 例如，一个健康维护组织，公共卫生单位或者学校健康计划可以对一组宿主进行筛选， 从而按照上文中所描述的方法对它们中需要进行干预的那部分进行识别，或者用于收集 所述的流行病学数据。保险公司(例如，健康保险，人寿保险或者残疾保险)可以在确定 所述的保险范围或者定价的过程中对申请者进行筛�。蛘叨韵钟械目突枰械� 可能的干预进行筛选。对从这样的群体中收集到的数据进行筛�。乇鹗堑彼龅氖� 与任何的临床病症例如癌症或者癌症的重新出现相关联时，这对于例如健康维护组织、 公共健康计划以及保险公司的运作而言将是有价值的。这样的数据阵列或者数据收集可 以被存储在计算机可读形式的介质之中并且在许多的与健康相关的数据管理系统中对其 进行使用，从而提供改进的卫生保健服务，成本有效的卫生保�。慕谋Ｏ赵俗鳎� 等。参见，例如，美国专利申请No.2002/0038227 ；美国专利申请No.2004/0122296 ；美 国专利申请No.2004/0122297 ；以及美国专利No.5018067。这样的系统能够直接从内部 数据存储中对所述的数据进行存取，或者从一个或者多个数据存储站点中对所述的数据 进行远程的存�。饨诒痉⒚髦薪薪徊降南晗该枋觥Ｒ恢旨扑慊啥列问降拇娲⒔橹士梢园ㄒ恢质荽娲⒉牧希龅氖荽娲� 材料被计算机可读形式的数据或者数据阵列进行编码，当使用一种计算机程序指令命令 其对所述的数据进行使用时，所述的数据或者数据阵列能够因为各种不同的目的而被使 用，例如，但不局限于，涉及到伴随着时间的癌症重复出现的危险因素的宿主信息或者 对药物治疗所产生的应答。可以利用计算机程序对本发明中所述的生物标记物的有效剂量的测量方法进行执行，和/或对通过这些生物标记物对所述的危险所进行的相应的评 价进行执行，其中所述的计算机程序可以在可编程的计算机上运行，包括，尤其是，处 理器，数据存储系统(包括易失性以及非易失性的内存和/或存储元件)，至少一种输入 设备，以及至少一种输出设备。可以应用程序编码来输入数据从而实现上文中所描述的 功能并且生成输出信息。根据本领域中已知的方法，可以将所述的输出信息应用到一个 或者多个输出设备。所述的计算机可以是，例如，一台个人电脑，微型计算机，或者具 有传统设计的工作站。每一种程序都可以以一种高水平的程序性语言或者面向对象的程序设计语言来 进行执行，从而使其能够与一种计算机系统进行交流。然而，如果期望的话，可以以汇 编语言或者计算机语言对所述的程序进行执行。所述的语言可以是一种经过编译的语言 或者经过翻译的语言。每一种这样的计算机程序可以被存储在一个存储介质或者存储设 备之上(例如，只读内存(ROM)或者磁性软盘或者在本公开物的其他内容中所定义的那 些其他介质或者设备)，其中所述的存储介质或者存储设备可以利用一种具有一般性目的 或者特殊性目的的可编程的计算机来进行阅读，当所述的存储介质或者存储设备被所述 的计算机进行阅读用以完成本发明中所描述的操作程序时，其能够对所述的计算机进行 配置以及运行。本发明中所述的健康相关数据管理系统同样可以被用来作为一种计算机 可读形式的存储介质来进行执行，利用一种计算机程序对其进行配置，其中被进行了这 样的配置的所述的存储介质能够引发计算机以一种特定的方式或者预先定义的方式来进 行运行，从而实现在本发明中所描述的各种不同的功能。在此之后，可以对一种有效剂量的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)蛋白 质、核酸、多形体、代谢产物、或者分析物的水平进行测定并且将其与一种参考值或者 指数值或者基线值进行比较，其中所述的参考值是例如一个对照的宿主或者群体，所述 的宿主或者群体的转移性情况是已知的。所述的参考样本或者指数值或者基线值可以从 一个或者多个宿主处获取或者获得，其中所述的宿主已经接受过所述的治疗，或者可以 从一个或者多个宿主处获取或者获得，其中所述的宿主具有较低的发展成为癌症或者癌 症复发的危险，或者可以从这样的宿主处获取或者获得，其中所述的宿主已经表现出进 展，这种进展是一种接受治疗的结果。可供选择的，所述的参考样本或者指数值或者基 线值可以从一个或者多个宿主处获取或者获得，其中所述的宿主并没有接受过治疗。例 如，样本可以从这样的宿主处进行收集，所述的宿主已经接受过针对癌症或者一种转移 性事件所进行的初始治疗以及随后的针对癌症或者癌症的复发所进行的治疗，用以对所 述的治疗所取得的进展进行监测。一种参考值同样能够包括这样的值，所述的值来自于 危险预测运算法则或者计算机计算得到的指数，例如在本发明中所公开的那些，这些运 算法则或者指数是来自于群体研究的。本发明中所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)因此可以被用来生 成一种宿主的“参考三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)曲线”，其中所述的 宿主并不患有三阴性乳腺癌或者不存在出现三阴性乳腺癌的复发的危险，并且不会 被认为能够发展成为癌症或者出现癌症的复发。本发明中公开的所述三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKER)同样可以被用来生成一种“宿主的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)曲线”，其中所述的曲线来自于这样的宿主，所述的宿主患有癌症或者存在出现癌症复发的危险。可以将所述的宿主三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER) 曲线与一种参考三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)曲线进行比较，从而对存在发展 成为癌症或者出现癌症复发的危险的宿主进行诊断或者识别，用以对所述疾病的恶化情 况进行监测，以及对所述疾病所具有的恶化速率进行监测，并且对所述的治疗形式所具 有的有效性进行监测。本发明中所述的参考三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)曲线 以及宿主三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)曲线可以被容纳在一种计算机可读形式 的介质中，所述的介质是例如但不局限于，模拟磁带，其中，像那些能够被一种盒式磁 带录像机(VCR)、只读光盘(CD-ROM)、数字视盘(DVD-ROM)、通用串行总线(USB) 闪存进行阅读的介质。这样的计算机可读形式的介质中同样可以容纳其他的测试结果， 例如，但不局限于，对临床参数以及传统实验室危险因素的测量。可供选择的或者除此 之外的，所述的计算机可读形式的介质中同样可以包括宿主信息，例如病历以及任何相 关的家族历史。所述的计算机可读形式的介质中同样可以容纳与其他的疾病危险运算法 则以及计算机计算得到的指数相关的信息，例如那些在本发明中所描述的。宿主在所述的遗传组成方面所存在的差异能够导致他们在代谢各种不同的药物 方面所具有的相对能力上的差异，这种代谢药物的能力能够对癌症或者癌症复发的所述 症状或者危险因素进行调节。患有癌症的宿主、或者具有发展成为癌症或者出现癌症复 发的危险的宿主可以在年龄、种族、以及其他的参数方面存在变化。因此，本发明中公 开的所述三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的使用，无论是单独使用还是与药物代 谢方面已知的遗传因素共同进行组合使用，使得存在一种具有预先确定的水平的可预测 性，使需要在一个被选定的宿主体内进行测试的一种推定的治疗剂或者预防剂将能够适 合于对所述的宿主进行治疗或者预防，其中所述的治疗或者预防针对的是一种癌症或者 癌症的复发。为了对那些能够适合于一个具体宿主的治疗剂或者药物进行识别，同样可以将 一个来自于 所述宿主的测试样本暴露于一种治疗试剂或者药物之中，并且对所述的一种 或者多种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)蛋白质、核酸、多形体、代谢产物或者 其他的分析物所具有的水平进行测定。可以将所述的一种或者多种三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)所具有的水平与来自于所述宿主的样本进行比较，其中所述的样本是 在接受治疗之前以及接受治疗之后获得的，或者所述的样本是在被暴露于一种治疗剂或 者药物之前以及被暴露于一种治疗剂或者药物之后获得的，或者可以将所述的一种或者 多种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的水平与来自于一个或者多个宿主的 样本进行比较，其中所述的宿主在危险因素(例如，临床参数或者传统实验室危险因素) 方面已经表现出了改善，这种改善是这样的治疗或者暴露所产生的结果。可以在存在有一种候选试剂的条件下对一个宿主细胞(即，一个从宿主中分离 得到的细胞)进行培养，并且对存在于所述的测试样本中的所述三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)的表达类型进行测量并且将其与一种参考曲线或者一种指数值或者基 线值进行比较，其中所述的参考曲线是例如，一种转移性疾病参考表达曲线或者非疾病 参考表达曲线。所述的测试试剂可以是任何的化合物或者组合物或者两者的混合物，包 括，膳食补充剂。例如，所述的测试试剂是那些被频繁的用于癌症治疗方案中的试剂以 及在本发明中所公开的试剂。
前述提及的本发明所述的方法可以被用来对宿主的恶化和/或改善进行评价或 者监测，其中所述的宿主已经被诊断为患有一种癌症，并且所述的宿主已经接受了外科 手术的干预。本发明的性 能测量以及准确度测量按照上文中所记载的，可以通过多种方式对本发明所具有的性能以及因此所产 生的绝对临床有效性以及相对临床有效性进行评价。在这些对所述的性能进行的各种不 同的评价方法中，本发明意在提供在临床诊断以及预后方面所具有的准确率。一种诊断 性或者预后性的测试、检测、或者方法所具有的准确率关系到所述的测试、检测、或者 方法在辨别宿主的方面所具有的能力，其中所述的需要辨别的宿主患有癌症，或者存在 患有三阴性乳腺癌的危险或者存在出现三阴性乳腺癌复发的危险，这种辨别是以下述为 基础的所述的宿主是否具有“有效剂量”的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)， 或者是否在所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的水平上发生了 “显著性的 改变”。“有效剂量”或者“显著性的改变”意味着适合数量的三阴性乳腺癌标记 物(TNBCMARKER)(其可以是两种或者是更多种)的测量值与针对该三阴性乳腺癌标 记物(TNBCMARKER)的预先确定的截止点(或者阈值)之间存在差异并且因此表明 所述的宿主患有癌症或者存在出现一种转移性事件的危险，其中上述的三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKER)是作为一种存在于所述的癌症或者转移性事件中的三阴性乳 腺癌标记物(TNBCMARKER)的。存在于正常与异常的所述的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)的水平之间的差异优选的是具有统计学显著性的。正如将在下文中 进行记载的，并且并不构成对本发明的任何限制，达到统计学显著性，并且因此而被优 选的分析准确率以及临床准确率，一般而言但不总是需要将几种三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)的组合共同用于小组中并且将其与数学运算法则进行结合，其目的在 于获得一个具有统计学显著性的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)指数。在对一种疾病状态进行类别诊断时，一项测试(或者检测)的分割点或者阈值 的改变通常会改变所述的敏感度以及特异性，但是是以一种相反的定性关系来进行改变 的。因此，在对一种被提议的用以对宿主的情况进行评价的医学测试、检测、或者方 法所具有的准确率以及有效性进行评价的时候，应当总是同时将敏感度以及特异性纳入 考虑范围，并且注意到在对所述的敏感度以及特异性进行报告时当时所述的分割点为多 少，因为敏感度以及特异性可能在一定的分割点的范围内存在显著性的变化。对于使用 本发明的大部分分类的危险测量而言，统计学方法的使用是优选的，其中所述的统计学 方法例如是曲线下面积(AUC)，其涵盖了所有可能的分割点值，而对于连续性的危险测 量而言，拟合度的统计学方法以及对观察到的结果所进行的校验或者其他的金标准是优 选的。使用了这样的统计学方法，“可接受程度的诊断准确率”在本发明中被定义为 对一种测试或者检测(例如是本发明中所述的测试，用以确定所述的三阴性乳腺癌标记 物(TNBCMARKER)的临床显著性是否存在，这从而能够表明所述的癌症是否存在和/ 或出现癌症复发的危险是否存在)所具有的AUC(对于所述的测试或者检测而言，存在于 所述的接受者操作特性曲线之下的面积)为至少0.60，期望的为至少0.65，更加期望的为 至少0.70，优选的为至少0.75，更加优选的为至少0.80，并且最为优选的为至少0.85。
“非常高程度的诊断准确率”意味着在一项测试或者检测中，所述的AUC(对 于所述的测试或者检测而言，存在于所述的接受者操作特性曲线之下的面积)为至少 0.75、0.80，期望的为至少0.85，更加期望的为至少0.875，优选的为至少0.90，更加优选 的为至少0.925，并且最为优选的为至少0.95。对于任何一项测试而言，所述测试的预测值取决于所述的测试所具有的敏感度 以及特异性，并且取决于所述的病症在接受测试的所述群体中的普遍程度。这种想法是 以贝叶斯定理为依据，假定被进行筛选的所述病症在一个个体中或者在所述的群体中存 在的可能性越大(测试前的概率)，一种阳性测试所具有的有效性越高，并且所述的结果 是一种真阳性的可能性就越大。因此，当一个任意的群体中存在所述的病症的可能性小 时，在这个群体中使用一项测试所产生的问题是一种阳性的结果具有有限的价值(即， 更为可能是一种假阳性)。与之相类似的，在具有非常高的危险的群体中，一种阴性的测 试结果更为可能是一种假阴性。作为结果，在具有低的疾病普遍性的受试群体中(被定义为每年具有低于的 发生率(发病率)的群体，或者在一段特定的时间范围内具有低于10%的累积普遍性的群 体)，关于测试所具有的临床可利用率方面，接受者操作特性曲线(ROC)以及曲线下面 积(AUC)可能是容易令人误解的。可供选择的，在本公开物的其他内容中定义的绝对危 险以及相对危险比例可以被用来确定所述的临床可利用率的程度。用于进行测试的宿主 群体可以被分类为四分位数，所述的分类是通过所述的测试测量值来进行的，其中所述 的顶端的四分位数(占所述群体中的25% )包括这样的宿主组，所述的宿主具有发展成 为癌症或者转移性事件的最高的相对危险性，而所述的底端的四分位数包括这样的宿主 组，所述的宿主具有发展成为 癌症或者转移性事件的最低的相对危险性。一般而言，在 一个具有低普遍性的群体之中，当来自于测试或者检测中的从顶端四分位数的至底端四 分位数的相对危险数值超过2.5倍时，我们认为其具有“高程度的诊断准确率”，并且那 些对每一个四分位数而言所述的相对危险在五倍至七倍之间的，我们认为其具有“非常 高度的诊断准确率”。虽然如此，当来自于测试或者检测中的每一个四分位数的相对危 险数值仅仅为1.2倍至1.5倍时，其仍然具有临床意义上的有效性，能够被广泛的用来作 为一种疾病的危险因素；这对于总胆固醇以及许多炎性生物标记物在它们对未来的转移 性事件所进行的预测而言是常见的事情。通常情况下，这样的具有较低的诊断准确率的 测试必需要与其他的参数进行结合，其目的在于得到有意义的临床阈值用以进行治疗性 的干预，正如利用前述提及的全球性危险评价指数来完成的。一个健康经济利用率函数是另外一种方式，用于测量一种给定的测试所具有的 性能以及临床价值，所述的方式是通过对所述的可能的分类测试结果进行加权处理来构 成的，这种加权处理依据的是对每一种结果的临床价值以及经济价值所进行的实际测 量。健康经济性能与准确率紧密相关，因为健康经济利用率函数能够为对受试宿主的正 确分类所产生的利益指定一个经济学价值，并且能够为对受试宿主的错误分类所产生的 成本指定一个经济学价值。作为一种性能的测量，需要一种能够达到一定的性能水平的 测试并非不寻常的，其中所述的性能水平使得能够在每一次测试中产生一次在健康经济 价值上的增加(在测试成本之前)，使之超过所述的测试的目标价格。一般而言，在下述情况中，用于测定诊断准确率的可供选择的方法普遍被用来进行连续性的测量当一种疾病的类型或者危险的类型(例如那些具有出现癌症复发的 危险的)还没有被明确的定义出来的时候，其中所述的定义是通过相关的医学学会以及 医学实践来完成的，当治疗性用途的阈值还没有被确立出来的时候，或者当目前还没有 已有的金标准用来对所述的未疾病(pre-disease)进行诊断。为了对危险进行连续性的测 量，对于一种经过计算得到的指数而言，对诊断准确率的测量一般而言是基于曲线拟合 以及在所述的经过预测的连续值与实际观察值(或者是一个历史指数计算得到的值)之间 所进行的校验并且利用诸如下述测量值R平方值，Hosmer-Lemeshow拟合度校验，P 值统计学方法以及置信区间。使用这样的被报道的运算法则以一种历史观察组的预测为 依据对于所预测的值而言并非不寻常的，其中所述的运算法则包括置信区间(一般而言 是90%或者95%的置信区间(Cl))，正如被Genomic Health，Inc(红杉市，加利福尼亚) 商业化的用于对未来的乳腺癌复发的危险所进行的测试中。一般而言，通过对所述的诊断准确率所具有的程度进行定义，即，存在 于一条接受者操作特性曲线(ROC)曲线上的分割点，对一种可接受的曲线下面积 (AUC)值进行定义，以及通过对构成本发明中的有效剂量的所述三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)的相对浓度的可接受范围的确定，可以使得本领域技术人员利用所述 的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)对宿主进行识别，诊断，或者预后，其中所述 的识别、诊断、或者预后是在具有一种预先确定的水平的可预测性以及性能的条件下完 成的。临床运算法则的构建
可以使用任何的公式对三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的结果进行结合 从而得到能 够有效的用于进行本发明的实践的指数。正如在上文中所指示出的，并且 并不局限于此，除了所述的各种不同的其他的指标之外，这样的指数能够对从一种疾病 状态向另一种疾病状态进行的转化所具有的概率、可能性、绝对危险或者相对危险、转 化时机或者速率进行指示，或者能够对转移性疾病的未来生物标记物的测量方法进行预 测。这可以针对的是在一段特定的时间段内或者时间范围内，或者针对剩余的终生危 险，或者简单的作为一种指数被提供，其中所述的指数与另外一个参考宿主群体有关。尽管在此描述了各种不同的优选的公式，但没有在本发明中进行提及的以及在 上文中进行定义的若干其他模型以及公式是本领域技术人员熟知的。所使用的实际的模 型类型或者公式本身可以从所述的潜在模型组中被筛选出来，这种筛选依据的是其在一 种训练群体中所取得的结果所具有的性能以及诊断准确率特征。所述的公式本身所具有 的细节通�？梢岳醋杂谌跣匀橄侔┍昙俏�(TNBCMARKER)结果，其中所述的结果是 在所述的相关性的训练群体中获得的结果。在其他的用途之中，这样的公式可能被打算 用来将所述的特征空间在一组宿主类别中进行定位(map)，其中所述的特征空间来自于 一个或者多个三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)输入(例如，能够有效的用于预测 宿主的类别属籍，将所述的宿主分为正常、存在出现转移性事件的危险、患有癌症的类 别)，使用一种贝叶斯方法得到对危险的概率函数所进行的评估(例如，所述的患有癌症 的危险或者出现一种转移性事件的危险)，或者用以对所述的类别_条件概率进行评估， 此后按照在先前的情况中那样，使用贝叶斯定理生成所述的类别概率函数。优选的公式包括很多类型的统计分类运算法则，并且特别是所述的判断分析的使用。所述的判断分析的目标在于通过一组先前被识别出的特征来预测类别的属籍。在 使用线性判断分析(LDA)的情形中，通过某种标准对所述特征的线性结合进行识别，其 中所述的线性结合能够使得组之间的分割最大化。可以使用一种基于eigengene的方法利 用不同的阈值(ELDA)对用于线性判定分析(LDA)的特征进行识别，或者使用一种基于 多变量方差分析(MANOVA)的梯度运算法则对所述的特征进行识别。可以进行前向、 后向、以及逐步的运算法则，从而基于所述的Hotelling-Lawley统计学方法使没有产生分 割的概率最小化。基于Eigengene的线性判断分析(ELDA)是一种特征筛选技术，是由Shen等人 (于2006年)研发的。所述的公式能够在一个多变量的框架内进行特征(例如，生物标 记物)的筛选， 其中使用一种经过修饰的本征分析(eigen analysis)对与所述的最为重要的 本征向量有关的特征进行识别。“重要的”被定义为那些能够对存在于样本的差异中的 最重要的变化进行解释的本征向量，其中所述的样本是那些被试图进行分类的样本，所 述的分类是相对于某个阈值而言所进行的分类。支持向量机(SVM)是一种分类公式，试图在寻找一个能够将两种类别进行分割 的超平面。这种超平面上含有支持向量，数据点，其中所述的数据点正是距离所述超平 面的空白距离。在适合的事件中，在所述数据的当前维度内不存在分割的超平面，通过 将所述的数据投射至更大的维度内的方式使所述的维度发生很大的扩张，其中所述的数 据的投射是通过采取初始变量的非线性函数的方式来实现的(参见Venables以及Ripley于 2002年发表的文章)。尽管不是必需的，对支持向量机(SVM)的特征进行过滤通常能够 对预测进行提高。可以通过使用一种非参数性的KraskaI-Wallis(KW)测试对所述的最佳 单变量特征进行筛选的方式对支持向量机的特征(例如，生物标记物)进行识别。随机森 林(RF，参见Breiman于2001年发表的文章)或者递归分割树(RPART，参见Breiman等 人于1984年发表的文章)同样可以被单独进行使用或者进行组合使用，用以对生物标记 物的组合进行识别，其中所述的生物标记物的组合是最为重要的。Kraskal-Wallis(KW) 以及随机森林(RF)同样需要从所述的总体中筛选出许多的特征。递归分割树(RPART) 能够通过使用一个可利用的生物标记物亚组建立一个单一的分类树。为了对各个三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的测量方法所得到的结果进 行预处理，使其在被呈递到所述的预测公式之前被处理成为更具价值的信息形式，可以 使用其他的公式。最为显著的，关于一种群体所具有的平均值而言，对生物标记物的 结果所进行的正态化处理，使用常用的数学转化方法例如对数函数或者逻辑斯蒂函数， 作为正常的或者其他的分配位置，等等，这些都是本领域技术人员所熟知的。格外令 人感兴趣的是基于临床参数的一组正态化处理，其中所述的临床参数是例如年龄，性别 (gender),种族，或者性别(sex)，其中特定的公式仅仅被用在同一类别的宿主上或者对 一个临床参数进行连续性的合并从而作为一个输入值。在其他的情况中，可以将基于分 析物的生物标记物结合到经过计算得出的变量之中，在此之后将所述的变量呈递到一个 公式中去。除了可以对来自于一个宿主的所述的个体参数值进行潜在的正态化处理之外， 一个针对所有宿主或者任意已知类别的宿主而言的整体预测公式本身是可以进行重复校 验的，或者依据对一个群体预期普遍性以及平均生物标记物参数值的调整方法对其进行调整，其中使用的是在D’ Agostino等人(于2001年)在JAMA《美国医学学会杂 志》286 180-187中发表的文章中概述的技术，或者其他相类似的正态化技术以及重新 校验技术。可以经由下述的方式对这样的流行病学调整的统计学方法进行连续的获取、 证实、改进以及更新，其中所述的方式是经由呈递在所述的模型之上的过往数据的登 记，其中所述的数据可以是计算机可读形式的或者是另外的形式，或者偶然的经由对存 储的样本所进行的追溯性的查询，或者经由对这样的参数以及统计学方法所进行的历史 研究的参考。能够成为所述的公式校验或者其他调整方式的主题的另外的例子包括那些 在Pepe，M.S.等人于2004年在对所述的让步比所具有的局限性进行的研究中所使用到的 统计学方法；Cook，N.R.于2007年在涉及接受者操作特性曲线(ROC)曲线的研究中所 使用到的统计学方法。最终，一个分类公式所得到的数字结果本身能够被转化进行后处 理，其中所述的转化是通过对一个实际临床群体以及研究结果以及所观察到的端点进行 的参考而实现的，其目的在于对绝对危险进行校验并且为所述的分类公式或者危险公式 所得到的存在变化的数字结果提供置信区间。这方面的一个例子是所述的绝对危险的呈 递，以及这个危险的置信区间的呈递，所述的绝对危险以及置信区间是通过使用一种实 际的临床研究而得来的，并且在Genomic Health，Inc.(红杉市，加利福尼亚)的Oncotype Dx产品中根据所述的参考得分公式得到的输出量对其进行了选择。一种进一步的修饰是 使其调整为适合进行较小的亚群体的研究，这种调整是基于所述的分类公式或者危险公 式所得到的输出值来完成的，并且通过它们的临床参数进行了定义以及筛选，其中所述 的临床参数是例如年龄或者性别。与临床参数以及传统实验室危险因素所进行的结合 前述提及的临床参数中的任何一个可以被用在本发明的实践当中作为一种三阴 性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)输入值输入到一个公式中去或者作为一种进行预先筛 选的标准，用于对一个需要进行测量的相关群体进行定义，其中所述的测量使用到的是 一种特定的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)小组以及公式。正如上文中所记载 的，临床参数同样可以被有效的用于所述的生物标记物的正态化处理以及预处理中，或 者用于三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的筛选，小组的构建，公式类型的筛选以 及推导，以及公式结果的后处理中。可以利用所述的传统实验室危险因素实现类似的方 法，作为一个公式的输入值或者作为一种进行预先筛选的轨范。三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的测量方法可以使用本领域中任何已知的方法，在所述的蛋白质水平或者核酸水平的条件 下对所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的水平或者剂量进行实际的测 量。例如，在所述的核酸水平的条件下，Northern杂交分析以及Southern杂交分析，以及 使用探针的核糖核酸酶保护检测可以被用来对基因表达进行确定，其中所述的探针能够 对这些序列中的一个或者多个进行特异性的识别。可供选择的，可以使用基于逆转录的 聚合酶链式反应检测(RT-PCR)对三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的剂量 进行测量，例如，使用对所述基因的差异性表达的序列具有特异性的引物，或者通过支 链RNA的扩增作用以及Panomics，Inc.的探测方法。同样可以在所述的蛋白质水平的条 件下对所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的剂量进行测定，例如，通 过对所述肽的水平进行测量的方式，其中所述的肽是由本发明中所描述的基因产物来进行编码的，或者使用技术平台进行亚细胞的定位或者它们的活动，其中所述的技术平台 例如是AQUA。这样的方法是本领域中熟知的并且包括，例如，基于抗体的免疫检测， 核酸适体或者分子烙印，其中所述的抗体是由所述的基因所编码的蛋白质的抗体。任何 的生物学材料均可以被用来进行所述蛋白质或其活性的探测/量化。可供选择的，可以 选择出一种适当的方法，用以对蛋白质所具有的活性进行测定，其中所述的蛋白质是由 所述的标记物基因来进行编码的，所述的方法的选择依据的是被分析的每一种蛋白质所 具有的活性。可以以任何适当的方式对所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)蛋白 质、多肽、变异体、及其多形体进行探测，但是通常情况下是通过下述方式来进行探测 的将一种来自于所述宿主的样本与一种抗体进行接触，其中所述的抗体能够与所述的 三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)蛋白质、多肽、变异体、或者多形体进行结合并 且在此之后探测一种反应产物的存在或者不存在。所述的抗体可以是单 克隆的，多克隆 的，嵌合抗体，或者前述抗体的片段，正如在上文中进行过详细讨论的，并且可以使用 任何适当的免疫检测来实现对所述的反应产物的探测。所述的来自于所述宿主的样本通 常情况下是一种生物学流体，正如在上文中所描述的，并且可以与那些被用来实现上文 中所描述的方法的生物学流体样本相同。依照本发明进行实施的免疫检测可以是同源性检测或者是异源性检测。在一项 同源性检测中，所述的免疫学反应通常涉及到所述的特异性抗体(例如，抗三阴性乳腺 癌标记物(TNBCMARKER)蛋白抗体)，一种被标记的分析物，以及所述的目标样本。 当所述的抗体与所述的被标记的分析物进行结合的时候，来自于所述的标记之中的所述 信号被进行了直接的或者间接的修饰。可以在一个同源性溶液中同时进行所述的免疫学 反应以及对所述反应所具有的程度的探测。可以使用的免疫化学标记包括自由基，放射 性同位素，荧光染料，酶，抗菌素，或者辅酶。在一项异源性检测方法中，所述的试剂同样是所述的样本，所述的抗体，以及 用以生成一种可探测性信号的工具。在上文中所描述的抗体是可以被使用的。所述的 抗体可以被固定在一个支持物，培养板或者载玻片之上，其中所述的支持物例如是一个 珠子(例如蛋白质A以及蛋白质G琼脂糖珠子)，并且将其在一种液相中与所述的样本 进行接触，其中所述的样本是被怀疑为含有所述抗原的样本。在此之后将所述的支持物 从所述的液相中分离出来并且对所述的支持相或者所述的液相进行一种可探测性信号的 检查，其中使用工具以生成这样的信号。所述的信号与所述的样本中的分析物的存在有 关。用于生成一种可探测性信号的工具包括下述物质的使用放射性标记，荧光标记， 或者酶标记。例如，如果将要被探测的所述抗原含有第二个结合位点，可以将能够在这 个位点上进行结合的一种抗体与一种可探测性的基团进行共轭并且将其在所述的分离步 骤之前添加到所述的液相反应溶液中去。在所述的固体支持物上，所述的可探测性基团 的存在标志着在所述的测试样本中所述抗原的存在。适合的免疫检测的例子是寡核苷 酸法，免疫印迹法，免疫荧光法，免疫沉淀反应，量子点，多重荧光染料，化学发光方 法，电化学发光方法(ECL)或者酶联免疫吸附检测。本领域技术人员将熟知多种特异性的免疫检测形式及其变化形式，这些 形式及其变化形式能够有效的用于实现本发明所公开的方法。大体上可以参见E.Maggio(于 I98O 年)所著的 Enzyme-Immunoassay《酶-免疫检测》(CRC Press, Inc., BocaRaton, Fla.);同样可以参见Skold等人的美国专利No.4727022，其名称为 "Methods for Modulating Ligand-Receptor Interactionsand their Application 《用于调节配 体-受体相互作用的方法以及它们的应用》，，；Forrest等人的美国专利No.4658678， 其名称为“ Immunoassay of Antigens《抗原的免疫检测》” ；David等人的美国专利 申请 No.4376110,其名称为 “Immunometric Assays UsingMonoclonal Antibodies 《使 用单克隆抗体的免疫量度检测》” ；Litman等人的美国专利No.4275149，其名称为 "Macromolecular Environment Control in Specific ReceptorAssays《在特异性受体检测中的 大分子环境的控制》，，；Maggio等人的美国专利No.4233402，其名称为“Reagents and Method Employing Channeling《利用通道的试剂以及方法》”；以及Boguslaski等人的美 国专禾 1JNo.4230767,其名称为"Heterogenous Specific Binding AssayEmploying a Coenzyme as Label《利用辅酶作为标记的异源特异性结合检测》，，。根据已知的技术，例如被动结合，可以将抗体与一种固体支持物进行共轭，其 中所述的固体支持物适合进行一种诊断性的检测(例如，珠子，例如蛋白质A或者蛋白 质G琼脂糖，微球体，培养板，载玻片或者孔，上述支持物是使用例如乳胶或者聚苯乙 烯这样的材料来形成的。依照已知的技术，在本发明中所描述的抗体同样能够与可探测 性的标记物或者基团进行共轭，其中所述的可探测性的标记物或者基团是例如放射性标 记(例如，35硫，125碘，131碘)，酶标记(例如，辣根过氧化物酶，碱性磷酸酶)，以及 荧光标记(例如荧光素，Alexa，绿色荧光蛋白，若丹明)。可以使用对具有高敏感度的 抗体进行的探测方法，从而允许对以一种非扩增的构象形式发生的所述抗原-抗体的结 合进行评价。除此之外，可以将抗体与寡核苷酸进行共轭，并且在此之后进行聚合酶链 式反应以及各种不同的寡核苷酸探测方法。抗体同样能够有效的用来对三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)蛋白质、多 肽、变异体、以及多形体的翻译后修饰进行探测，其中所述的修饰例如是酪氨酸的磷酸 化作用，苏氨酸的磷酸化作用，丝氨酸的磷酸化作用，以及糖基化作用(例如，氧-乙 酰葡萄糖胺)。这样的抗体能够特异性的探测到存在于一种目标蛋白质中的所述发生 磷酸化的氨基酸，并且可以被用在本发明中所描述的免疫印迹法，免疫荧光法，以及酶 联免疫吸附检测(ELISA)中。这些抗体是本领域技术人员熟知的，并且是可以通过商 业购买获得的。同样可以使用亚稳定离子在反射基质辅助的激光解析电离飞行时间质 谱(MALDI-T0F)中对翻译后的修饰进行测定(参见Wirth，U.等人(于2002年)在 Proteomics《蛋白质组学》2(10): 1445-51中发表的文章)。除了翻译后修饰之外，可 以将这些方法与蛋白质的定位进行偶联，这样一来，可以对一种二次定位的方法进行监 测，并且可以以一种相对的形式对所述的生物标记物进行评价，这是通过存在于不同的 间隔之中的所述蛋白质的比例的恒定性质或者变化性质来展现的。对存在于肿瘤细胞中 的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)、细胞核、细胞核焦点、以及细胞质位点上的 几种蛋白质的重要性是明显的。对于已知具有酶活性的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)蛋白质、多肽、 变异体、以及多形体而言，可以使用本领域已知的酶检测方法对所述的活性进行体外的 检测。这样的检测包括，但不局限于，除了许多其他检测以外，激酶检测，磷酸酶检测，还原酶检测。可以通过使用已知的运算法则对所述的速率常数Km进行测量的方 式，确定出所述的酶活性动力学的修饰作用，其中所述的运算法则是例如希尔标绘法 (Hillplot)，米氏方程(Michaelis-Menten)，线性回归标绘法例如 Lineweaver-Burk 分析， 以及Scatchard标绘法。通过使用序列信息能够对所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)序列的 表达(如果存在的话)进行探测并且使用本领域普通技术人员所熟知的技术对其进行测 量，其中所述的序列信息是由所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)序列的数据 库条目来进行提供的。例如，存在于相对于三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)序列 的序列数据库条目之中的序列，或者存在于本发明中公开的所述序列之中的序列，可以 被用来构建探针，用于在例如下述方法中探测三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的 RNA序列Northern印迹杂交分析或者方法，所述的方法能够特异性的，并且优选的， 定量的扩增特异性的核酸序列。作为另外一个例子，所述的序列可以被用来构建引物， 用于在例如下述方法中对所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)序列进行特异性 的扩增基于扩增的探测方法例如基于逆转录的聚合酶链式反应(RT-PCR)。当存在于 基因表达之中的改变与基因的扩增、缺失、多形体、以及变异有关时，可以通过对存在 于所述的测试以及参考细胞群体中的接受检查的DNA序列的相对数量进行比较的方式， 在测试以及参考群体之间进行序列的比较。可以使用任何本领域已知的方法在所述的RNA水平上对本发明中公开的所述基 因的表达进行测量。例如，使用探针的Northern杂交分析可以被用来确定基因的表达， 其中所述的探针能够对这些序列中的一个或者多个进行特异性的识别。可供选择的，可 以使用基于逆转录的聚合酶链式反应检测(RT-PCR)对表达进行测量，例如，使用对所 述的差异化表达的序列具有特异性的引物。同样可以使用例如其他的目标扩增方法(例 如，转录介导扩增法(TMA)，链置换扩增法(SDA)，核酸序列依赖性扩增(NASBA))， 或者信号扩增方法，以及类似的方法对RNA进行量化。可供选择的，可以对三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)蛋白质以及核酸 的代谢产物进行测量。所述的术语“代谢产物”包括在一种代谢过程中存在的任意的 化学产物或者生物化学产物，例如有一种生物分子(例如，蛋白质，核酸，碳水化合 物，或者脂质体)的加工、断裂或者消耗而产生出的任何化合物。可以使用本领域技 术人员已知的各种不同的方式对代谢产物进行探测，所述的方式包括所述的折射率光谱 (RI)，紫外光谱(UV)，荧光分析，放射化学分析，近红外光谱(near-IR)，核磁共振光 谱(NMR)，光散射分析(LS)，质谱，高温分解质谱，比浊法，色散型拉曼光谱，质谱联 用的气象色谱，质谱联用的液相色谱，质谱联用的基质辅助的激光解析电离飞行时间质 谱(MALDI-TOF)，质谱联用的离子喷雾色谱，毛细管电泳，核磁共振光谱(NMR)以及 红外光谱(IR)探测。(参见WO 04/056456以及WO 04/088309，上述文章中的全部内容 均在此被引入作为参考)。就这一点而言，可以使用上述提及的探测方法或者本领域技术 人员已知的其他方法对其他的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)分析物进行测量。 例如，可以使用荧光染料对存在于一个样本之中的流动的钙离子(Ca2+)进行探测，其中 所述的荧光染料除了其他之外，例如是所述的氟系列，例如是Fura_2A，Rhod-2。可以 使用试剂对其他的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)代谢产物进行类似性的探测，其中所述的试剂是经过特意的设计或者剪裁过的，用以对这样的代谢产物进行探测。试剂盒本发明同样包括一种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)探测试剂，例如是 一种核酸，所述的试剂能够通过具有同源性的核酸序列而对一个或者多个三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKER)核酸进行特异性的识别，例如是一个寡核苷酸序列，所述的三 阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)核酸的一部分的互补物或者由所述三阴性乳腺癌标 记物(TNBCMARKER)核酸编码的蛋白质的抗体一同被包裹在所述的试剂盒中。所述的 寡核苷酸可以是所述三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)基因的片段。例如，所述的 寡核苷酸可以具有200、150、100、50、25、10或者更少个寡核苷酸的长度。所述的试 剂盒中可以在各自分离的容器内装有一种核酸或者抗体(可以是已经与以一种固体基质 进行结合的，或者与试剂进行单独的包装，其中所述的试剂能够将它们与所述的基质进 行结合)，对照制剂(阳性的和/或阴性的)，和/或一种可探测性的标记例如荧光素，绿 色荧光蛋白，若丹明，花青染料，Alexa染料，荧光素酶，放射性标记，除其他之外。用 以实现所述检测的说明书(例如，书写形式的，录音形式的，盒式磁带录像机(VCR)， 只读光盘(CD-ROM)，等等)可以被包含在所述的试剂盒之中。所述的检测可以是以例 如一种Northern杂交或者夹心酶联免疫吸附检测(ELISA)的形式来进行的，这在本领域 是已知的。例如，可以将三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)探测试剂固定在一种固体 的基质上，其中所述的固体基质例如是一种多孔的条带，从而形成至少一个三阴性乳腺 癌标记物(TNBCMARKER)探测位点。所述的多孔条带上的测量区域或者探测区域内可 以包括许多个含有核酸的位点。一个测试条带上同样可以含有用于进行阴性对照和/或 阳性对照的位点。可供选择的，对照位点可以定位于一个与所述的测试条带相分离的条 带之上。任选的，所述的不同的探测位点上可以含有不同剂量的固定化的核酸，例如， 在所述的第一个探测位点上具有一种较高的剂量而在随后的位点上具有较低的剂量。当 加入了所述的测试样本时，所述的位点的数量呈现出一种可探测性的信号，从而为存在 于所述样本之中的所述三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的剂量提供了定量的指 示。所述的探测位点可以被配置成任意适当的可探测的形状，并且在通常情况下被配置 成为一种条状或者圆点状，其跨越了所述测试条带的宽度。可供选择的，所述的试剂盒中含有一种核酸底物阵列，其中包括一个或者多个 核酸序列。存在于所述阵列之上的所述核酸能够特异性的识别一个或者多个由三阴性乳 腺癌标记物(TNBCMARKER)所代表的核酸序列。所述的底物阵列可以存在于例如一 种固体底物之上，例如是在美国专利No.5744305中所描述的一个“芯片”之上。可供 选择的，所述的底物阵列可以是一种溶液阵列，例如xMAP(Luminex，Austin, TX)， Cyvera (Illumina，San Diego, CA), CellCard (Vitra Bioscience, MountainView，CA)以 及 Quantum Dots，Mosaic (Invitrogen, Carlsbad, CA)。用以对所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)进行探测的所述抗体的 适合来源包括可商业购买获得的来源例如，Abazyme，Abnova, Affinity Biologicals， AntibodyShop, Biogenesis, Biosense Laboratories, Calbiochem, Cell Sciences, ChemiconIntemational，Chemokine, Clontech, Cytolab, DAKO, DiagnosticBioSystems,eBioscience， Endocrine Technologies, Enzo Biochem, Eurogentec, Fusion Antibodies, Genesis Biotech, GloboZymes， Haematologic Technologies, Immunodetect, Immunodiagnostik, Immunometrics，Immunostar, Immunovision, Biogenex, Invitrogen, Jackson ImmunoResearch Laboratory, KMI Diagnostics， KomaBiotech, LabFrontier Life Science Institute, Lee Laboratories, Lifescreen, Maine Biotechnology Services, Mediclone, MicroPharmLtd., ModiQuest, Molecular Innovations, Molecular Probes, Neoclone, Neuromics, New England Biolabs，Novocastra, NovusBiologicals，Oncogene Research Products, Orbigen, OxfordBiotechnology，Panvera, PerkinElmer Life Sciences, Pharmingen, Phoenix Pharmaceuticals, Pierce Chemical Company, PolymunScientific， Polysiences, Inc., Promega Corporation, Proteogenix, Protos Immunoresearch, QED Biosciences, Inc., R&D Systems, Repligen, Research Diagnostics, Roboscreen, Santa CruzBiotechnology, Seikagaku America, Serological Corporation, Serotec, SigmaAldrich, StemCell Technologies, Synaptic SystemsGmbH, Technopharm, Terra Nova Biotechnology, TiterMax, Trillium Diagnostics, Upstate Biotechnology, US Biological, VectorLaboratories, Wako Pure Chemical Industries,以及 Zeptometrix。 然而，本领域技 术人员能够通过常规方法制备抗体，核酸探针，例如，作用于本发明公开的任何一种所 述三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的寡核苷酸，核酸适体，siRNA，反义寡核苷 酸。
实施例实施例1 : 一般方法患者组对一百四十三位患有三阴性乳腺癌的已经在先前接受过治疗的妇女进行识别并 且使用她们存档的、利用福尔马林固定的、经过石蜡包埋的最初切离的活组织切片来建 立一个组织微阵列(TMA)。已经利用基于蒽环类的化学治疗作为辅佐治疗对这些患者中 的大部分进行了治疗。抗体的免疫组织化学(IHC)利用作用于蛋白质的抗体对所述的组织微阵列(TMA)进行染色，其中所述的蛋 白质是存在于DNA修复途径中的蛋白质，包括着色性干皮病D组蛋白(XPF)(核苷酸切 除修复)，范科尼贫血互补组D2(FANCD2)(范科尼贫血途径)，错配修复蛋白1 (MLHl) (错配修复)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)(碱基切除修复)，蛋白酶活化受体 (PAR)(碱基切除修复)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (pMK2) (DNA 损伤应答)，P53,以及Ki67。所述的抗体是从下述的来源中获得的着色性干皮病D 组蛋白(XPF)(AbCam),范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)以及p53 (Santa Craz)，错配修 复蛋白(MLHl)以及Ki67 (BioCare Medical)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶1 (PARPl) (AbD Serotec),蛋白酶活化受体(PAR)(聚腺苷二磷酸核糖，Millipore)，膦-有丝分裂原活化 的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (Cell Signaling Technology)。利用阴性的以及阳性的人类乳 腺癌对照切片运行免疫组织化学(IHC)。使用标准的技术对组织切片进行脱石蜡处理以 及再水合作用。可以进行热诱导的表位回复并且在4°C下利用抗体对所述的组织进行过夜的染色。再生的TSA (酪胺信号放大技术)生物素系统(Perkin Elmer)被用来对着色性 干皮病D组蛋白(XPF)以及范科尼贫血互补组D2(FANCD2)进行探测。Supersensitive 免疫组织化学(IHC)探测系统(BioGenex)被用来对下述物质进行探测错配修复蛋白 1 (MLHl),聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，蛋白酶活化受体(PAR)，膦-有丝分裂 原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (pMK2)，以及Ki67。Envision+System-辣根过氧化 物酶(HRP) (Dako)被用来进行p53的探测。建立两倍的抗体稀释范围，并且设定抗原回 复条件，这样一来，抗体过量并且能够在对照癌症组织中被判定出来，并且从低表达水 平与高表达水平中被判定出来。打分使用基于计算机的成像分析对上述被染色的组织进行评价并且对所导入的所 述阳性肿瘤细胞核所具有的密度以及数量进行打分。扫描以及成像分析平台来自于 Aperi0o对每一个标记物的图案进行质量评价并且通过病理学整体状况对其进行评价。 利用对照的乳腺癌肿瘤切片为每一种生物标记物建立成像分析运算法则。统计学分析将生物标记物的得分与临床数据联系起来从而对其与结果的关联性进行评价。 将患者随机的分为训练组(60%的患者)以及测试组(40%的患者)，用以建立多个标记物 模型。针对每一种标记物，通过单变量分析确定出一组最佳的标记物阈值，其中所述的 阈值能够生成最高程度的判断力，从而在所述的早期复发组以及晚期复发组之间进行判 断。进行判断分析以及剖分分析，从而在最大程度上将所述的训练数据组样本分割成为 两个组早期复发组以及晚期复发组。复发作为所述的癌症重新出现的证据，并且是在 对患者进行观察的过程中通过临床可接受性的标准被确立出来的，其中所述的患者正处 于接受治疗的过程中。通过所述的诊断时间计算出所述的复发时间。在验证试验中，在 所述的测试数据组中应用所述的训练数据组阈值以及标记物的组合。卡普兰_迈耶复发 曲线(Kaplan-Meier)以及Cox比例风险模型被用来对复发的时间进行评价。在可供选择 的模型中，对下列数值的统计学输出值进行计算ρ值，外视错误率(AER)，接受者操 作性特性以及曲线下面积(AUC)，敏感度，特异性，阳性预测能力，阴性预测能力，相 对危险(RR)，让步比。利用多标记物模型进行概率测试，从而生成曲线下面积(AUC) 值。实施例2 在三阴性乳腺癌中能够频繁的观察到的DNA修复蛋白的变化将已经被诊断为患有三阴性乳腺癌亚类型的乳腺癌患者聚集在一个研究组中， 其中所述的诊断是利用标准的组织病理学标准通过人表皮生长因子受体2 (Her2)、雌激素 受体(ER)、以及孕激素受体(PR)的缺失来进行判断的。依照已经在Dana-Farber癌症 研究所经批准的方案，从一个最初切离的活组织切片中以及从所述的患者中获得所述患 者的活组织切片，其中所述的患者接受了化学治疗。构建一个组织微阵列(TMA)，在所 述的组织微阵列(TMA)中含有三个600平方米的每个患者的癌症组织的核心区域，其目 的在于对所述的生物标记物进行有效的评价，并且使存在于患者样本之间的染色变化在 免疫组织化学方面所产生的作用最小化。所述的研究的目标在于在所述的活组织切片阶 段建立一种生物标记物的图案，所述的图案能够告知在标准的治疗之下，患者的肿瘤 是怎样以入侵性的方式再次出现的。
DNA修复途径对于针对化学治疗以及放射物所产生的细胞应答网络而言是重要 的。在这项研究中，对来自于这些途径中的几种的代表进行了研究，研究这些途径与临 床结果之间存在的关联。在来自于一种三阴性乳腺癌的组织微阵列(TMA)中的连续切片 中对十种选定的DNA修复蛋白表位进行了评价，其中所述的DNA修复蛋白表位是p53， 醌氧化还原酶1 (NQOl)，以及Ki67蛋白。通过病理学回顾对每一个核心的肿瘤区域进 行界线的划分。通过将显微镜载玻片扫描至一种数字病理学平台(Aperio)中的方式对所 述的生物标记物所具有的表达差异性进行量化。将基于计算机的染色亮度的收集集中在 所述被注释的肿瘤区域内。在一种加权运算法则中将0，1+，2+，以及3+bins的标记物 输出值进行结合从而生成一个在0-300范围内的相对亮度得分。对于几种标记物而言， 所述的细胞核染色的亮度被进行了测量，在其他的情况中，对所述的标记物在不同的细 胞间隔之中的定位进行了揭示。对于所述的范科尼贫血互补组D2(FANCD2)蛋白图案 而言，在某些患者的活组织切片中观察到了细胞核的聚焦(附图1A)，这种聚焦标志着 所述的范科尼贫血核复合物的活化以及同源性的重组。已经发现在19%的肿瘤中含有范 科尼贫血互补组D2(FANCD2)细胞核聚焦，而23%中含有核以及细胞质范科尼贫血互 补组D2 (FANCD2)。有58 %的所述肿瘤对于范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)的细胞核 聚焦而言是呈阴性的。同样的，通过对膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶 2(pMK2)的磷酸化修饰作用所进行的监测，发现了另外的翻译后的调节作用，这种调节 作用是以一种肿瘤特异性的方式来实现的(附图1B)。所述的膦_有丝分裂原活化的蛋 白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)细胞内定位只发生在细胞核的分布之中，或者发生在细 胞核+细胞质之中，这取决于所述的肿瘤。大约在10%的所述乳腺癌中含有细胞核的染 色，21%含有共有的细胞质以及细胞核染色，并且69%对于这种活化标记物而言是呈阴 性的。为了判断所述的标记物输出值相对临床结果所具有的关联性，首先需要探求的 是解决样本的核-核可变性是否能够对一个患者的分级方案产生影响，其中所述的分级 方案是针对DNA修复标记物而言的。为了达到这个目的，从存在于所述组中的最低值到 所述的最高值，建立一个患者等级的随意指数。对存在于三倍的组织微阵列(TMA)核之 间的每一种标记物的变化水平进行测定，并且针对所述的患者等级值/标记物对其进行 打分(附图2A)。对于进行测试的八种DNA修复以及增殖标记物而言，已经发现平均分 级误差占总数的很低的百分程度(8.8-11.1%的DNA修复，11.1%的Ki67)。因此，对于 接受测试的任何所述的标记物而言，存在于三倍的组织微阵列(TMA)核之间的相对小的 可变性不会显著性的改变所述患者的等级次序。^MM 3 在禾U用仆台疗方法治疗过的三牛gL腺癌患、者Φ, DNAfegij^ 症复发之间的相关件可以利用来自于115位患者的临床数据，其中所述的数据中带有初始治疗数 据，对上述患者进行了平均值为58个月的追踪。所述组的中间年龄为49.3岁。六十八 位患者接受了癌症的保守性治疗并且47位患者接受了乳房切除术的治疗，其中有17位患 者接受了乳房切除术后的放射治疗。一百一十位患者接受了化学治疗，将其作为它们的 治疗的一部分42位患者接受了蒽环类/环磷酰胺的治疗，50位患者接受了蒽环类/环 磷酰胺/紫杉醇的治疗，15位患者接受了环磷酰胺/甲氨蝶呤/基于5-氟尿嘧啶(5-FU)的治疗方案并且3位患者接受了其他的治疗方案。十八位患者出现了乳腺癌易感基因 1 (BRCAl)的变异并且5位患者出现了未知的变体。出现了 37例的复发18例是远端 首先复发，12例是原位首先复发，而7例是同时出现复发。对十一种生物标记物进行分析，分析它们所具有的对所述疾病的复发的可能性 进行预测的能力。在此之后对每一种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)在复发组 与非复发组之间所进行的分割进行了评价(附图3)。为所述的每一种标记物构建了单 变量的Cox比例风险模型，用以检查它们潜在的预测能力。在单变量分析中，较低的 着色性干皮病D组蛋白(XPF) (ρ = 0.005)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋 白激酶2(ρΜΚ2) (ρ = 0.01)，错配修复蛋白(MLH) (ρ = 0.007)以及范科尼贫血互补组 D2(FANCD2) (ρ = 0.001)与较短的复发时间相关(表格2)。对于在DNA修复中的几种其 他的标记物而言，例如蛋白酶活化受体(PAR)以及聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)， 上述相同的分析没能达到统计学显著性。Ki67，一种细胞增殖标记物，是具有显著性的 (ρ = 0.07)，与所述的p53肿瘤抑制剂相同(ρ = 0.02)，其观察值与之前的信息相一致。实施例4一个能够对复发组进行区别的多种DNA修复生物标记物组的发现所述的DNA修复途径可以以一种商定的方式在细胞的存活以及化学治疗应答 中运行。因此，能够通过将所述的标记物所产生的作用进行组合的方式来更加有效的确 定DNA修复蛋白所发生的变化，而不是通过个体的分析。为了针对这样的联合建立一 个统计学驱动的设想，可以在同步二元标记物模型中对所述的两种标记物的组合进行分 析，其中使用分散型剖分来进行所述的分析。第1组生物标记物被用来证实一种层级性 的利益，其中所述的层级性利益指的是当标记物被成对组合时所产生的，而不是单独进 行使用时所产生的。所述的标记物比较的输出成果根据两种标记物分析指示出了着色性 干皮病D组蛋白(XPF)，范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，膦-有丝分裂原活化的蛋白 激酶活化的蛋白激酶2.C(pMK2.C)，以及蛋白酶活化受体(PAR)。对于在所述的测试 中存在的上述四种标记物而言，所形成的六种成对的标记物组合之中的每一种均定义出 了更好的对早期复发组以及晚期复发组之间的分割(附图4)。另外一种生物标记物， 第2组，同样被进行了所述的成对分析(附图5)。其他的标记物并没有在类似的成对 测试中给出一致性的表现，并没有观察出它们属于另外一个组，并且并不能提供对所述 的患者复发组的更好的判断。针对下述的三阴性乳腺癌标记物(TNCBMARKER)，利 用计算机计算出了所有的两种标记物的模型着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝 分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷 酸核糖聚合酶1 (PARPl)，错配修复蛋白(MLH)，范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，细 胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，核苷酸切除修复交 叉互补组I(ERCCl)，醌氧化还原酶I(NQOl)，p53，Ki67 (表格)。统计学评价包括 ρ值，外视错误率，相对危险，让步比，阳性预测能力，以及阴性预测能力。同样的， 针对下述的三阴性乳腺癌标记物(TNCBMARKER)，利用计算机计算出了所有的三种标 记物的模型着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋 白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配 修复蛋白(MLH)，范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)，醌氧化还原酶 I(NQOl)，p53, Ki67(表格)。为了通过剖分分析在一种多重标记物的运算法则中对所述标记物的组合进行评 价，首先建立一个最佳的阈值，用以将所述的样本分割成为可能复发组(早期复发)以 及不可能复发组(晚期复发)，并且在此之后对所述组所具有的事件发生时间曲线进行 比较。通过使用所述的经过计算机计算得到的用以剖分所述训练数据组的阈值以及将所 述的测试数据组所具有的事件发生时间曲线与所述的训练数据组所具有的事件发生时间 曲线之间进行比较，从而对这些结果所具有的显著性进行检查。为了对预示着所述的标 记物表达水平的划分的阈值进行确定，将每一种标记物存在的范围划分成20个相等的间 隔并且针对存在于所述的模型中的所述四种标记物所具有的阈值的所有组合进行测试。 能够通过存活曲线的ρ值对样本进行最佳分割的所述阈值是着色性干皮病D组蛋白 (XPF)为229，范科尼贫血互补组D2(FANCD2)为69，蛋白酶活化受体(PAR)为56， 膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2.C(pMK2.C)为0.36，分别对应的所述 标记物数据的分位数为0.39，0.66，0.71，以及0.62。全部四种标记物的水平的升高意味着复发的危险的升高，其中所述的可能复发 组含有12个样本(10例复发)，并且所述的不可能复发组含有44个样本(10例复发)。 令人惊奇的是，所述的可能复发组与不可能复发组在复发时间上生成了 9.05E-0.7的ρ 值，这意味着正如在所述的训练数据组中测量得到的，在所述的两组所存在的危险方面 具有显著的差异(附图7)。为了对这些发现进行独立的验证，对所述的测试数据组进行 了进一步的置疑，其中在所述的测试数据组中，将所述的样本分割为含有5个样本(4例 复发)的可能复发组(早期复发)以及含有32个样本(9例复发)的不可能复发组(晚期 复发)。对于所述的测试数据组而言，在所述的可能复发组与所述的不可能复发组所具有 的复发时间曲线之间所进行的比较生成了 0.0186的ρ值，其是具有统计学显著意义的。为了证明来自于所述的两个数据组中的两个结果组是相类似的，进行了第二次 交叉验证计算。对来自于测试数据组以及训练数据组中的所述的可能复发组所具有的复 发时间曲线进行的比较生成了 0.625的ρ值，这表明在训练数据组与测试数据组之间所述 的卡普兰-迈耶(Kaplan-Meier)曲线并不存在差异并且在两个数据组中所述的可能复发 组存在类似的复发危险(附图8)。对来自于测试数据组以及训练数据组中的所述的不可 能复发组所具有的复发曲线进行的比较生成了 0.606的ρ值，这表明在所述的数据组之 间，所述的可能复发组不存在可探测性的差异(附图8)。由一个四种DNA修复标记物的模型(蛋白酶活化受体(PAR)，膦_有丝分裂原 活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (pMK2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，范科尼贫血 互补组D2(FANCD2))所定义的所述的低危险组具有103个月的平均复发时间，而高危险 组具有28个月的平均复发时间[训练组]。所述的模型在所述的测试组中生成了类似的 结果(平均复发时间为134个月比31个月，ρ = 0.029)。这优于单一的标记物并且优于 其他的标记物例如P53 (ρ = 0.02)或者Ki67 (ρ = 0.07)。除了复发的平均时间之外，所述的低危险组(晚期复发)与高危险组(早期复 发)在相对危险(RR)方面是截然不同的。已经发现，对于所述的训练数据组而言，所 述的四种标记物的模型所具有的相对危险(RR)为3.52(1.9-6.6，具有95%的置信区间范 围)，而对于所述的测试数据组而言，相对危险(RR)为2.67(1.3-5.4，具有95%的置信区间范围)(附图9)。重要的是，对于所述的单一的标记物而言，并且对于非DNA修 复标记物例如p53或者Ki67而言，相对危险的计算值均不高(分别为2.1以及1.9)。同 样的，对个体的标记物以及所述的四种标记物的模型所具有的外视错误率(AER)进行了 测定，所述的外视错误率(AER)是所述测试所具有的假阳性水平的指标。已经发现， 与任何一种单一的标记物相比(0.30-0.52),或者与其他的标记物例如p53 (0.35)或者 Ki67(0.39)相比，所述的四种DNA修复标记物的运算法则生成了一个较低的外视错误率 (AER) (0.22)。进一步的确定出四种标记物的测试已经证实了在对患者进行识别的方面所产 生的提高，其中所述的患者依据几项特异性/敏感度标准被进行了恰当的分组。对于所 述的四个单独的标记物而言，曲线下面积(AUC)值为范科尼贫血互补组D2(FANCD2) (0.71)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2) (0.65)，着色性干皮 病D组蛋白(XPF) (0.67)，以及蛋白酶活化受体(PAR) (0.54)，与之相比，所述的四种 DNA修复标记物的模型具有显著更高的曲线下面积(AUC)值，为0.774，这个值是通 过对所述的四种标记物的组进行的概率分析来确定的。对阳性预测能力以及阴性预测能 力的计算加以利用。个体的标记物表现出了阳性预测能力(0.40-0.57)以及阴性预测能 力(.68-.91)。取而代之的，所述的四种标记物的运算法则展现出了更为优异的阳性预测 能力(0.83)以及阴性预测能力(0.76)，其中所述的四种标记物是着色性干皮病D组蛋白 (XPF),范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白 激酶2(pMK2)，以及蛋白酶活化受体(PAR)。至于其他的统计学量度，对所述的阳性预 测能力以及阴性预测能力所进行的测定证明了与个体的标记物相比，四种标记物的测 试更具有显著性并且更加可靠。除了来自于着色性干皮病D组蛋白(XPF)、范科尼贫血互补组D2(FANCD2)、 蛋白酶活化受体(PAR)、以及膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2) 的四种标记物的模型之外，采用相同的家族性的统计学标准对另外可供选择的三种标记 物的模型以及四种标记物的模型进行了评价(表格)。对所有的三种标记物的模型进行了 计算机计算并且通过统计学数值对所述的列表进行了排序，其中所述的三种标记物的模 型来自于八种三阴性乳腺癌标记物(TNCBMARKER)(细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， 乳腺癌易感基因I(BRCAl)，蛋白酶活化受体(PAR)，错配修复蛋白1 (MLHl)，着色 性干皮病D组蛋白(XPF)，范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，膦-有丝分裂原活化的 蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，RAD51)。根据ρ值，外视错误率(AER)，相对 危险，阳性能力，以及阴性能力对所述的前三十种模型进行了优先的排列。在每一种情 况下，将全部的八种三阴性乳腺癌标记物(TNCBMARKER)填入所述的前三十种模型中 (表格)。根据ρ值(2.94e-05-1.02e-03)，外视错误率(AER) (0.22-0.27)，相对危险 (2.88-4.02)，阳性能力(0.59-0.64)，阴性能力(0.72-0.78)，对所述的前三十种模型所具 有的最小值以及最大值所形成的范围进行整理，并且表现出相较于单个的三阴性乳腺癌 标记物(TNCBMARKER)而言所具有的优越性。这些数据表明，存在多种由所述的三阴 性乳腺癌标记物(TNCBMARKER)所组成的三种标记物的模型以及四种标记物的模型， 这些模型相较于单个的三阴性乳腺癌标记物(TNCBMARKER)以及其他的标记物测试而 言，表现出了显著的改善。
为了证明所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)能够表现出超过单个标 记物的改进的性能，针对来自于所述的输出值的六个统计学数值以及对所述的1-标记物 模型、2-标记物模型、3-标记物模型以及4-标记物模型所进行的比较进行所述的剖分 分析输出值评价，其中所述的模型是由所述的DNA修复标记物组形成的(着色性干皮 病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶 活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白(MLH)，范科尼 贫血互补组D2(FANCD2)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因 1 (BRCAl)，核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)，醌氧化还原酶1 (NQOl))。所述的 结果表明根据下述的数值P值，相对危险，阳性预测值，特异性，以及外视错误率 (AER)(附图10)，在所述的模型中来自于这个组中的所述标记物的数量的增加能够导致 性能的增强，其中3-标记物模型、4-标记物模型以及5-标记物模型具有明显的优越性 并且并不是所述的1-标记物模型的重叠。因此，与单个的DNA修复标记物相比，所述 的四种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)测试以及所述的五种三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)测试给出了更佳的判断以及更少的误差。通过将一种三阴性乳腺癌标 记物(TNBCMARKER)作为所有模型中的固定标记物的方式，能够成为对所述的多重标 记物模型所具有的重要性的一种可供选择的证明方式。利用计算机计算ι-标记物模型所 具有的IoglOP值、阳性预测值(PPV)、以及外视错误率(AER)的统计学数值，其中所述 的标记物是所述的范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，或 者RAD51三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)。接下来，对含有范科尼贫血互补组 D2 (FANCD2),着色性干皮病D组蛋白(XPF)、或者RAD51的全部模型建立相同的统计 学测试，并且计算出所有的2-标记物模型、3-标记物模型或者4-标记物模型所具有的中 间值。在上述三种情形中的每一种中，所述的2-标记物模型、3-标记物模型以及4-标 记物模型通过标记物的添加表现出了具有增强的性能的趋势，所述的性能显著的超过了 所述的范科尼贫血互补组D2(FANCD2)、着色性干皮病D组蛋白(XPF)、或者RAD51的 1-标记物模型(附图11)。与所有的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所得到的计 算值相同，在2-标记物模型、3-标记物模型以及4-标记物模型中，增强的性能特征与标 记物的协同评价有关。独立的进行一项概率分析统计学方法，从而对下述的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)进行比较着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的 蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合 酶1 (PARPl)，错配修复蛋白(MLH)，范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，细胞周期关 卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，核苷酸切除修复交叉互补组 1 (ERCCl)，醌氧化还原酶1 (NQOl)，p53，Ki67。建立一种操作步骤，用以检查一个患 者在早期复发组或者晚期复发组中的定位，这是通过在每一个组中对观察到标记物的评 价的概率进行检查的方式来实现的(附图12)。在这项操作步骤中，我们对在上述的分 析中所使用到的对组的属籍的定义进行了精确处理，这是通过除了对所述的复发的高发 病区域进行定义之外，还对复发的低发病区域进行定义的方式来实现的。使用多变量概 率分布为所述的可能复发组以及不可能复发组进行这些区域的构建，通过所述的各个组 的概率能够构建出一个反映组的属籍(group membership)的单一得分。用于构建这种概页
率分布的一种方法是使用所述概率的参数性估算值，即，正态分布。另外一种方法是使 用所述的概率密度的非参数性(分布无关性)估算值，其中所述的概率密度是针对每一组 而言的。参数件方法(lH杰分布)通过对两个组进行平均向量μ以及协方差矩阵Σ的测量，在给定所述的标记物 数值X的条件下，可以对所述的不可能复发组的概率密度函数fnl(x)以及所述的可能复发 组的概率密度函数fiOO进行评价。S, I ■-■■_讲 I CS^l Γ- - μ￡)Τ5^~ι( ￡,-- μ )|
21所述的概率密度被表示为在每一个组中观察到所述标记物数值的后验概率tPinilx) = e /^7IIIUI、和糊力 fM
f^+nur ZalC*)
为了获得一个用以进行简化说明的标引值，经由下述等式将这些概率组合成为
一个得分S
H01851 S(X)p^选择这种形式的得分，这样一来，在所述的不可能复发组中具有非常高的被观 察到的概率的样本(P(nl) >>Ρ⑴)具有接近于+1的得分；当在所述的可能复发组中被 观察到的概率非常高时，所述的得分接近于-1。如果所述的样本在两个组中均具有将近 相同的被观察到的概率，所述的得分接近于零。当来自于所述模型中的结果不明晰时， 为了对样本进行调节，在将其指定到一个组之前所述的得分的大小必需超过士 1/3的阈 值。士 1/3的得分等同于在组的属籍概率方面存在2倍的差异PCnl) =2*Ρ⑴或者 2*P(nl)=P⑴。如果一种样本不能够超过所述的阈值，其不能被指定到任何一个组中并 且被分类为不确定的类型。通过所述的数据组对每一个组所具有的平均值以及协方差矩阵进行计算，并且 将其用来生成一个验证组的得分。使用一种、两种、三种、以及四种标记物的所有的不重复的组合来构建模型， 并且对它们所具备的判定患者结果的能力进行检查。对于所有的模型而言，对不确定的 样本的数量进行绘图。当更多的标记物被添加到所述的模型中去时，落入所述的不确定 范围之内(1/3 <得分< 1/3)的所述样本的平均数量减少了。通过四种方式对输出值进 行评价1)对结果进行的打分，2)卡普兰-迈耶(Kaplan-Meier)复发曲线，3)通过得分 获得的预测结果；以及4)通过得分获得的接受者操作特性曲线(ROC)绘图。得分指的 是复发的概率或者不复发的概率，并且因此范围存在于-1至1之间。同样的，事件的可 能性也被设定在0至1的范围之间。对结果讲行的打分表示的是在给定他们的得分的情况下,一个患者所具有的复 发的可能性。将复发的可能性绘制在所述的y轴之上。通过从所述的曲线上阅读相应于 所述的χ-值(得分)而得到的y值来确定一个患者所具有的复发的可能性。在所述的绘 制策略中能够反映出所述的不确定的区域，上述区域是按照上文中所定义的，由虚线进行表示，并且为(1/3 <得分< 1/3)。通过得分获得的预测结果指的是对所沭的得分所具有的临床意义所讲行的评 价，这是通过在给定一个得分值的情况下对所述的复发可能性进行计算而得到的。通过 下述方式对每一种水平的得分下所述的复发概率进行计算对所有的患者进行二进制处 理(binning)，使其存在于一个得分窗口(score window)之内(即，得分动.8)并且对 存在于所述的窗口范围之内、经历复发的患者样本的百分数进行确定。当所述的样本数 量小于2时，所述的二进制结果(bin)不进行报告。使用Loess拟合对所述的复发概率 vs得分的趋势进行估算，并且同样对所述的趋势线图的逐点的95%的置信区间进行报告 (附图中的点线)。除此之外，所沭的诵i寸得分获得的梓等者橾作特件曲线(ROC)绘图用至I丨了 对所述测试所具有的质量的确定值。对于所述的不确定得分的阈值而言，士 1/3的选择 可能并不是最佳的。可以使用接受者操作特性曲线(ROC)绘图对选择不同的得分阈值在 指定组的属籍方面所产生的影响进行检查。通过将一个阈值从-1移动到1并且将低于所 述阈值的所有样本归结到阳性复发或者可能复发组中的方式，可以从所述的得分中构建 出一个接受者操作特性曲线(ROC)绘图。具有高于所述阈值的得分的全部样本被分配到 所述的不可能复发组中。针对被不正确的识别为复发组的未复发样本所占的百分比，对 被得以正确探测到的所有的复发样本所占的百分比进行绘图。单一的三阴件乳腺癌标记物(TNBCMARKER)概率分析利用临床结果对所有患者的样本的对结果讲行的打分讲行分割并目.针对单个 的三阴性乳腺癌(TNBC)标记物着色性干皮病D组蛋白(XPF)，范科尼贫血互补组 D2(FANCD2),以及蛋白酶活化受体(PAR)进行绘制(附图13-15，对结果进行的打分， 左上)。同样的，对着色性干皮病D组蛋白(XPF)，范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)， 以及蛋白酶活化受体(PAR)进行卡普兰-迈耶(Kaplan-Meier)复发曲线的绘制(附图 13-15，卡普兰_迈耶复发曲线)。除此之外，对着色性干皮病D组蛋白(XPF)，范科尼 贫血互补组D2(FANCD2)，以及蛋白酶活化受体(PAR)讲行通过得分获得的预测结果的 绘制(附图13-15，通过得分获得的预测结果；左下)。表格表示出的是单一的三阴性乳 腺癌(TNBC)标记物测试中的概率分析的平均值。利用单一的三阴性乳腺癌(TNCB)标记物所进行的第二项分析是对卡普兰_迈 耶(Kaplan-Meier)复发曲线的计算，利用所述的标记物着色性干皮病D组蛋白(XPF)， 范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，以及蛋白酶活化受体(PAR)来对其进行描述(附图 13-15，卡普兰-迈耶复发曲线，右上)。在所述的附图中对所述的早期复发组以及晚期 复发组进行指定，并且表示出了用ρ值进行指示的所述的组的分割。同样可以利用通过得分获得的接警者操作特件曲线(ROC)绘图标准对所述.的单 一的三阴性乳腺癌(TNBC)标记物进行评价(附图13-15 ；通过得分获得的接受者操作特 性曲线绘图，右下)。在所述的附图中，列出了着色性干皮病D组蛋白(XPF) (0.692)， 范科尼贫血互补组D2(FANCD2) (0.695)，以及蛋白酶活化受体(PAR) (0.526)的曲线下 面积(AUC)数值。多重的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)概率分析同样可以在由所述的三阴性乳腺癌(TNBC)标记物所构成的两种标记物模型以及三种标记物模型中构建多重的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的概率分析(表 格)。对于着色性干皮病D组蛋白(XPF)，范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，蛋白酶活 化受体(PAR)的三种标记物的模型而言，在一项三种三阴性乳腺癌(TNBC)标记物测试 中，与任何的三阴性乳腺癌(TNBC)单一标记物测试相比，在下述方面均表现出增强的 显著性对结果进行的打分，卡普兰-迈耶(Kaplan-Meier)复发曲线(p = 3.4e_4)，通 过得分获得的预测结果，以及接受者操作特性曲线(ROC)绘图(曲线下面积=0.717)， 这代表了更佳的判断以及更少的误差(附图16)。同样可以在由所述的三阴性乳腺癌(TNBC)标记物所构成的几个四种标记物模 型中构建三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)的概率分析(表格)。对于着色性干皮 病D组蛋白(XPF)，范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，蛋白酶活化受体(PAR)，膦-有 丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(PMK2)的四种标记物的模型而言，与所述的 三阴性乳腺癌(TNBC)单一标记物测试相比，在下述方面均表现出增强的显著性对结 果进行的打分，卡普兰-迈耶(Kaplan-Meier)复发曲线(p = 3.86e_5)，通过得分获得的 预测结果，以及接受者操作特性曲线(ROC)绘图(曲线下面积=0.774)，这代表了在所 述的测试结果方面得到的提高(附图17)。利用所述的通过得分获得的预测结果，可以 看出在得分低于-0.9的所述样本中，大约有20%出现了复发并且在得分高于0.9的所 述样本中，大约有90%出现了复发。在得分接近于零的样本中，有接近50%的复发几 率。通过接受者操作特性曲线(ROC)的分析，当使用-0.54的得分阈值时，在10%的未 复发样本被进行了错误的识别之前，有40%的所述的复发样本被探测出来。些微的，在 10%的复发样本被错误的识别为未复发之前，有50%的所述未复发的样本被探测出来。 因此，与一个单一的三阴性乳腺癌(TNBC)标记物测试相比，所述的四种三阴性乳腺癌 (TNBC)标记物测试给出了更佳的判断以及更少的误差。为了证明所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)能够表现出超过单个 标记物的改进的性能，针对来自于所述的输出值的四个统计学数值以及对所述的1-标 记物模型、2-标记物模型、3-标记物模型、4-标记物模型以及5-标记物模型所进行 的比较进行所述的剖分分析输出值评价，其中所述的模型是由所述的DNA修复标记物 组形成的(着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋 白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配 修复蛋白(MLH)，范科尼贫血互补组D2(FANCD2)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)，醌氧化 还原酶1 (NQOl))。所述的结果表明根据下述的数值所指定的样本的分数(Fraction Sample Assigned),曲线下面积(AUC)，敏感度，以及特异性(附图18)，在所述的模 型中来自于这个组中的所述标记物的数量的增加能够导致性能的增强，其中3-标记物 模型、4-标记物模型以及5-标记物模型具有明显的优越性并且并不是所述的1-标记物 模型的重叠。因此，与单个的DNA修复标记物相比，所述的四种三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)测试以及所述的五种三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)测试给出 了更佳的判断以及更少的误差。当被用在如上所述的类似的多重标记物的运算法则中时，那些通常不能够在 DNA修复途径中被识别出来的其他的标记物例如醌氧化还原酶1 (NQOl)能够产生显著性的相关性。在早期复发组与晚期复发组的单一标记物测试中，已经观察到所述的标记物 表现出了 IoglOp值(ρ = 1.14E-02),阳性预测值(PPV) (0.50)，以及外视错误率(AER) (0.33)。为了证明所述的醌氧化还原酶1 (NQOl)标记物具有与DNA修复相关联的能够 更好的告知乳腺癌结果的能力，在2-标记物模型以及3-标记物模型中利用三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKER)对醌氧化还原酶1 (NQO 1)进行了测试。已经表现出，所述的 2-标记物模型以及3-标记物模型的ρ值、阳性预测值(PPV)、以及外视错误率(AER) 的平均值普遍在所述的醌氧化还原酶I(NQOl)本身所具有的性能的基础上提供了一种改 进。 表格1本发明中的生物标记物
标记物类别途径范科尼贫血互补组D2DNA修复范科尼贫血/同源性重组着色性干皮病D组蛋白DNA修复核苷酸切除修复蛋白酶活化受体DNA修复碱基切除修复膦-有丝分裂原活化的蛋白激 酶活化的蛋白激酶2DNA损伤信号范科尼贫血/同源性重组错配修复蛋白1DNA修复错配修复聚腺苷二磷酸核糖聚合酶1DNA修复碱基切除修复细胞周期关卡基因蛋白DNA修复范科尼贫血/同源性重组 以及非同源性末端连接RAD51DNA修复范科尼贫血/同源性重组乳腺癌易感基因1DNA修复范科尼贫血/同源性重组核苷酸切除修复交叉互补组1DNA修复核苷酸切除修复P53肿瘤抑制剂Ki67增殖醌氧化还原酶1脱毒细胞角蛋白上皮的波形蛋白表面标 己物TRP蛋白质PSTAT膦-蛋白质表格2来自于训练组的单变量以及剖分分析生物标记物输出数据
权利要求
1.一种具有预先确定的可预测性水平的方法，用以评价一个宿主所存在的发展成为 一种三阴性乳腺癌的危险或者三阴性乳腺癌复发的危险，其中所述的方法包括a.在来自于所述的宿主的样本中，对一种有效剂量的两个或者多个三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKER)所具有的水平进行测量，其中所述的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)选择由下述标记物所组成的组中范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)， 着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶 2(pMK2),蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白 1 (MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，核苷 酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)，醌氧化还原酶1 (NQOl)，ρ53，Κ 67,并且 b.测量存在于所述样本之中的所述的两种或者多种三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)的水平所发生的临床学显著性的改变，其中所述的改变标志着所述的 宿主存在发展成为一种三阴性乳腺癌的增加的危险。
2.根据权利要求1中所述的方法，其中所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER) 是一种DNA修复蛋白，其选自由下述标记物所组成的组中范科尼贫血互补组 D2(FANCD2),着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化 的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)， 错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因 1 (BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)。
3.根据权利要求2中所述的方法，其中进一步的包括对一种或者多种三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKER)进行探测，其中所述的标记物选自由醌氧化还原酶1 (NQOl)、 p53以及Ki67所组成的组中。
4.根据权利要求1中所述的方法，其中至少一种三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)是范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，乳腺癌易感基因1 (BRCAl)，或 者RAD51以及至少一种为下述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)a.着色性干皮病D组蛋白(XPF)或者核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；b.膦_有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)或者细胞周期关卡基因 蛋白(ATM)；或者C.蛋白酶活化受体(PAR)或者聚腺苷二磷酸核糖聚合酶1 (PARPl)。
5.根据权利要求4中所述的方法，其中进一步的包括对一种或者多种三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKER)进行探测，其中所述的标记物选自由醌氧化还原酶1 (NQOl)、 p53以及Ki67所组成的组中。
6.根据权利要求2中所述的方法，其中所述的两种三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)是属于不同的DNA修复途径的DNA修复蛋白。
7.根据权利要求2中所述的方法，其中包括对三种或者更多种三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)进行探测，其中所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)属于两 种或者更多种不同的DNA修复途径。
8.根据权利要求2中所述的方法，其中包括对四种或者更多种三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)进行探测，其中所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)属于两 种或者更多种不同的DNA修复途径。
9.根据权利要求2中所述的方法，其中包括对四种或者更多种三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)进行探测，其中所述的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)属于三 种或者更多种不同的DNA修复途径。
10.根据权利要求1中所述的方法，其中包括对下述标记物进行探测a.范科尼贫血互补组D2(FANCD2)以及至少一种选自由下述标记物所组成的组中 的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)着色性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝 分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷 酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)；b.着色性干皮病D组蛋白(XPF)以及至少一种选自由下述标记物所组成的组中的 三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，膦-有丝 分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二 磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)；c.膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)以及至少一种选自由 下述标记物所组成的组中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)范科尼贫血互补 组D2(FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二 磷酸核糖聚合酶1 (PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)；d.蛋白酶活化受体(PAR)以及至少一种选自由下述标记物所组成的组中的三阴性乳 腺癌标记物(TNBCMARKERS)范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，着色性干皮病D组 蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，聚腺苷二磷 酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)；e.聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)以及至少一种选自由下述标记物所组成的组 中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，着色 性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (pMK2)， 蛋白酶活化受体(PAR)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)；f.错配修复蛋白I(MLHl)以及至少一种选自由下述标记物所组成的组中的三阴性乳 腺癌标记物(TNBCMARKERS)范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，着色性干皮病D组 蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白活化受体 (PAR),聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51, 乳腺癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)；&细胞周期关卡基因蛋白(ATM)以及至少一种选自由下述标记物所组成的组中的 三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，着色性干 皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋 白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)， RAD51,乳腺癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)；h.RAD51以及至少一种选自由下述标记物所组成的组中的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKERS)范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，着色性干皮病D组蛋白(XPF)， 膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)， 聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白 (ATM),乳腺癌易感基因I(BRCAl)，以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)；i.乳腺癌易感基因1(BRCAl)以及至少一种选自由下述标记物所组成的组中的三阴性 乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，着色性干皮病D 组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2 (pMK2)，蛋白酶活化 受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期 关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,以及核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)；j.核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)以及至少一种选自由下述标记物所组成的组 中的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKERS)范科尼贫血互补组D2 (FANCD2)，着色 性干皮病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)， 聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白I(MLHl)，细胞周期关卡基因蛋白 (ATM), RAD51,以及乳腺癌易感基因1 (BRCAl)。
11.根据权利要求10中所述的方法，其中进一步的包括对一种或者多种三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKER)进行探测，其中所述的标记物选自由醌氧化还原酶1 (NQOl)、 p53以及Ki67所组成的组中。
12.根据权利要求1中所述的方法，其中进一步的包括测量至少一个与所述的三阴性 乳腺癌相关的标准参数。
13.根据权利要求1中所述的方法，其中对所述的着色性干皮病D组蛋白(XPF)、范 科尼贫血互补组D2(FANCD2)、蛋白酶活化受体(PAR)以及膦-有丝分裂原活化的蛋白 激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)的表达水平进行测量。
14.根据权利要求1中所述的方法，其中通过免疫化学的方式对所述的三阴性乳腺癌 标记物(TNBCMARKER)的水平进行测量。
15.根据权利要求14中所述的方法，其中所述的免疫化学探测是通过下述方式来实现 的放射性免疫检测，免疫荧光技术，量子点，电化学技术，寡核苷酸共轭的聚合酶链 式反应扩增以及探测检测，或者通过酶联免疫吸附检测来实现。
16.根据权利要求1中所述的方法，其中所述的样本是一个肿瘤的活组织切片。
17.根据权利要求1中所述的方法，其中所述的活组织切片是一种细针抽吸物，一种 核活组织切片，一种切离组织的活组织切片，或者是一种切口组织的活组织切片。
18.根据权利要求1中所述的方法，其中所述的样本是一个来自于血液、淋巴结、或 者体液的肿瘤细胞。
19.一种具有预先确定的可预测性水平的方法，用以评价一个宿主所存在的发展成为 一种三阴性乳腺癌的危险，其中所述的方法包括a.在一个来自于所述的宿主的样本中，对一种有效剂量的两个或者多个三阴性乳腺 癌标记物(TNBCMARKER)所具有的水平进行测量，其中所述的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)选择由下述标记物所组成的组中着色性干皮病D组蛋白(XPF)， 膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶l(PARPl)，错配修复蛋白(MLH)，范科尼贫血互补组 D2 (FANCD2),细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基因1 (BRCAl)， 核苷酸切除修复交叉互补组I(ERCCl)，醌氧化还原酶1 (NQOl)，ρ53，Κ 67,并且b.将所述的两个或者多个有效剂量的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有 的水平与一个参考值进行比较。
20.根据权利要求19中所述的方法，其中所述的参考值是一种指数值。
21.一种具有预先确定的可预测性水平的方法，用以评价一个宿主中的三阴性乳腺癌 的恶化，其中所述的方法包括a.在第一个时间段内，在来自于所述的宿主的第一个样本中，对一种有效剂量的两 个或者多个三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的水平进行探测，其中所述的 三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)选择由下述标记物所组成的组中着色性干皮 病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白 酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白(MLH)，范科 尼贫血互补组D2(FANCD2)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基 因1 (BRCAl)，核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)，醌氧化还原酶1 (NQOl)，p53, Κ 67 ；b.在第二个时间段内，在来自于所述的宿主的第二个样本中，对一种有效剂量的两 个或者多个三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的水平进行探测；C.将在步骤(a)中探测到的所述的两个或者多个有效剂量的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)所具有的水平与在步骤(b)中探测到的所述的剂量进行比较，或者与 一个参考值进行比较。
22.根据权利要求19中所述的方法，其中所述的第一个样本是在所述的宿主接受针对 所述的三阴性乳腺癌的治疗之前或者在治疗的过程之中来获取的。
23.根据权利要求19中所述的方法，其中所述的第二个样本是在所述的宿主接受过针 对所述的三阴性乳腺癌的治疗之后来获取的。
24.一种具有预先确定的可预测性水平的方法，用以监测一种针对三阴性乳腺癌所进 行的治疗的有效性a.在第一个时间段内，在来自于所述的宿主的第一个样本中，对一种有效剂量的两 个或者多个三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的水平进行探测，其中所述的 三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)选择由下述标记物所组成的组中着色性干皮 病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白 酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白(MLH)，范科 尼贫血互补组D2(FANCD2)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基 因1 (BRCAl)，核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)，醌氧化还原酶1 (NQOl)，p53, Κ 67 ；b.在第二个时间段内，在来自于所述的宿主的第二个样本中，对一种有效剂量的两 个或者多个三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的水平进行探测；C.将在步骤(a)中探测到的所述的两个或者多个有效剂量的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)所具有的水平与在步骤(b)中探测到的所述的剂量进行比较，或者与一个参考值进行比较，其中所述的治疗的有效性是通过来自于所述宿主中的所述的两个 或者多个有效剂量的三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的水平所发生的变化 来监测的。
25.根据权利要求24中所述的方法，其中所述的宿主先前已经接受过针对所述的三阴 性乳腺癌的治疗。
26.根据权利要求24中所述的方法，其中所述的第一个样本是在所述的宿主接受针对 所述的三阴性乳腺癌的治疗之前来获取的。
27.根据权利要求24中所述的方法，其中所述的第二个样本是在所述的宿主接受过针 对所述的三阴性乳腺癌的治疗之后来获取的。
28.—种具有预先确定的可预测性水平的方法，用以为宿主进行治疗方案的筛�。� 中所述的宿主被诊断为患有一种三阴性乳腺癌，所述的方法包括a.在第一个时间段内，在来自于所述的宿主的第一个样本中，对一种有效剂量的两 个或者多个三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的水平进行探测，其中所述的 三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)选择由下述标记物所组成的组中着色性干皮 病D组蛋白(XPF)，膦-有丝分裂原活化的蛋白激酶活化的蛋白激酶2(pMK2)，蛋白 酶活化受体(PAR)，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶I(PARPl)，错配修复蛋白(MLH)，范科 尼贫血互补组D2(FANCD2)，细胞周期关卡基因蛋白(ATM)，RAD51,乳腺癌易感基 因1 (BRCAl)，核苷酸切除修复交叉互补组1 (ERCCl)，醌氧化还原酶1 (NQOl)，p53, Κ 67 ；b.任选的，在第二个时间段内，在来自于所述的宿主的第二个样本中，对一种有效 剂量的两个或者多个三阴性乳腺癌标记物(TNBCMARKER)所具有的水平进行探测；C.将在步骤(a)中探测到的所述的两个或者多个有效剂量的三阴性乳腺癌标记物 (TNBCMARKER)所具有的水平与一种参考值进行比较，或者任选的，与在步骤(b)中 探测到的所述的剂量进行比较。
29.根据权利要求28中所述的方法，其中所述的宿主先前已经接受过针对所述的三阴 性乳腺癌的治疗。
30.根据权利要求28中所述的方法，其中所述的第一个样本是在所述的宿主接受针对 所述肿瘤的治疗之前来获取的。
31.根据权利要求28中所述的方法，其中所述的第二个样本是在所述的宿主接受过针 对所述的三阴性乳腺癌的治疗之后来获取的。
全文摘要
本发明提供了一种使用生物标记物对三阴性乳腺癌的复发进行探测的方法。
文档编号G01N33/574GK102016589SQ200980116701
公开日2011年4月13日 申请日期2009年3月16日 优先权日2008年3月14日
发明者D·T·韦乌尔, K·M·斯波特, 王晓哲 申请人:迪纳公司
专业数控铣床产品供应商
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