[发明专利]卵巢癌的生物标记无效

专利信息
申请号: 200680031058.6 申请日: 2006-06-23
公开(公告)号: CN101268367A 公开(公告)日: 2008-09-17
发明(设计)人: E·T·冯;F·R·尤兰;J.R.·万那耶尔;P·D·德普里斯特;A·T·巴伦 申请(专利权)人: 赛弗吉生物系统公司;肯塔基大学研究基金会
主分类号: G01N33/48 分类号: G01N33/48
代理公司: 北京纪凯知识产权代理有限公司 代理人: 戈泊
地址: 美国加利*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 卵巢癌 生物 标记
【说明书】:

【相关申请】

发明相关于2005年6月24日申请的美国临时申请案第60/693,755号和2006年3月22日申请的美国临时申请案第60/785,031号,这两案所揭示的技术并入本文作为参考。

【技术领域】

本发明一般是关于临床诊断法,且特别是,关于卵巢癌的临床诊断法。

【技术背景】

在发达国家中,卵巢癌为最致命妇科恶性肿瘤的一种。光在美国,每年就有大约23,000名妇女被诊断患有所述疾病,其中有接近14,000名妇女因此死亡(Jamal,et al.,CA Cancer J.Clin,52:23-47(2002))。尽管癌症疗法有进展,卵巢癌死亡率在过去二十年(同上)实际上保持不变。由于诊断卵巢癌的阶段越早、存活的可能性迅速升高,因此早期侦测仍然是提升卵巢癌病患长期存活可能性的最重要因素。

晚期诊断出来的卵巢癌的预后差、与确诊过程有关的费用和风险性、及其于一般民众人口中相对低的普遍率,这些共同造成对于一般民众卵巢癌筛检测试的敏感度和特异性有非常严苛的要求。

适用于癌症早期侦测和诊断的肿瘤标记的识别,对于改善病患的临床结果具有很大前景。对于病征模糊或没有病征或对于物理侦测相对无法达到的肿瘤的病患来说尤为重要。虽然在早期侦测上付出大量努力,但是目前还没有一种花费经济的筛检方法(Paley,Curr OpinOncol.,13(5):399402(2001)),而且诊断时妇女通常表现为已播散疾病(disseminated disease)。(Ozols et al.,Epithelial ovariancaner.In:Hoskins WJ,Perez CA,Young RC,editors.Principlesand Practice of Gynecologic Oncology.3rd ed.Philadelphia:Lippincott,Williams and Wilkins;p981-1057(2000))。

CA125是最具特征的肿瘤标记,其在大约30至40%的第I阶段卵巢肿瘤中为阴性的,而且在许多良性疾病中它的水平提高(Meyer etal.,Br J Cancer,82(9):1535-8(2000);Buamah,J Surg.Oncol.,75(4):264-5(2000);Tuxen et al.,Cancer Treat.Rev.,21(3):215-45(1995))。由于CA125的低敏感度和特异性使得它作为以大众为基础的筛检工具以早期侦测和诊断卵巢癌之功用受阻(MacDonald et al.,Eur.J.Obstet.Gynecol Reprod.Biol.,82(2):155-7(1999);Jacobs et al.,Hum.Reprod.,4(1):1-12(1989);Shih et al.,Tumor makers in ovarian cancer,Diamandis,Fritsche,Lilja,Chan,and Schwartz,editor;Tumor markers physiology,pathobiology,technology and clinical applications,Philadelphia:AACC Press;in press)。虽然盆骨超音波以及最近的阴道超音波已用于筛检高风险病患,但其两者技术应用于一般民众都不具足够敏感度和特异性(MacDonald et al.,如前)。最近在癌症模型的风险度纵向评估中(Skates et al.,Cancer,76(10Supp.):2004-10(1995))组合使用CA125与其它肿瘤标记(Woolas etal.,J.National Cancer Inst.,85(21):1748-51(1993);Woolas etal.,Gynecol.Oncol.,59(1):111-6(1995);Zhang et al.,Gynecol.Oncol.,73(1):56-61(1999);Zhang et al.,Use of Multiple Markersto Detect Stage I Epithelial Ovarian Cancers:Neural NetworkAnalysis Improves Performance,American Society of ClinicalOncology(2001);Annual Meeting,Abstract),并且协同使用超音波作为第二线试验(Jacobs et al.,Br.Med.J.,306(6884):1030-34(1993);Menon et al.,British Journal ofObstetrics and Gynecology,107(2):165-69(2000))表明,在提升整体试验特异性得到很好的结果,而特异性对于具相对低普遍性的疾病(例如卵巢癌)为关键性指标。

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