JP7525565B2 - 腫瘍が高いパッセンジャー遺伝子変異量を担持する患者の免疫療法剤 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１７年９月２０日に出願され、その全体が参照により本明細書に援用される米国仮特許出願第６２／５６０，９５５号明細書の利益を主張するものである。

本開示は、概して免疫療法の分野に関する。より具体的には、本開示は、腫瘍が高いパッセンジャー遺伝子変異量を有する患者に免疫療法レジメンを投与する方法に関する。

特許、特許出願、公開特許出願、アクセッション番号、技術論文および学術論文を含む様々な公表文献が、本明細書に引用される。これら引用された各公表文献は、本明細書においてその全体で、すべての目的に対し、参照により援用される。

最近の研究により、腫瘍中に全体的に高い腫瘍遺伝子変異量（ＴＭＢ：ｔｕｍｏｒ ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｂｕｒｄｅｎ）を伴う患者は、免疫反応を惹起させ得るネオ抗原の存在が増加することにより、免疫療法から利益を得る可能性が高いことが示唆されている。しかしながら全体的な遺伝子変異量にはドライバー遺伝子変異も含まれており、ドライバー遺伝子変異は実際には免疫原性を抑制し、治療に対する感受性を低下させ得る。

パッセンジャー遺伝子とその変異を特定して、免疫原性を評価することを目的とした方法は開発されていない。本開示は、これら、および他の欠陥に対処するものである。

下記の概説および下記の発明を実施するための形態は両方とも、あくまで例示的且つ説明的なものであって、限定的なものではないことを理解すべきである。
第一の態様において、本開示は、遺伝子配列データを受け取る工程であって、当該遺伝子配列データは複数の遺伝子を含み、複数の疾患型を有する対象から収集された複数の生物サンプルに由来する工程、当該複数の生物サンプルのそれぞれに対し、複数の変異遺伝子を特定する工程であって、当該変異遺伝子の各々は、少なくとも一つの非同義体細胞変異を有する遺伝子配列を含む工程、各生物サンプルの腫瘍遺伝子変異量を、各疾患型に対し、各生物サンプル中の変異遺伝子数に基づき決定する工程、当該複数の生物サンプル中の当該複数の変異遺伝子の平均腫瘍遺伝子変異量を、各変異遺伝子および各疾患型に対し、各生物サンプルにおいて決定された変異遺伝子数に基づき決定する工程、変異遺伝子を含む生物サンプルの割合を、各変異遺伝子に対して決定する工程、平均腫瘍遺伝子変異量と、変異遺伝子を含む生物サンプル割合の間の相関係数を決定する工程、を含む方法を提供する。相関係数が高くなると、特定の遺伝子が、全般的に高い変異頻度を伴う癌型において体細胞変異を獲得した可能性が高いことが示唆される（パッセンジャー遺伝子）。一方で、相関係数が低くなると、特定の遺伝子が、全般的に高い変異頻度を伴う癌型において体細胞変異を獲得した可能性が低いことが示唆される（パッセンジャー遺伝子ではない）。

別の態様では、本開示は、癌患者を免疫療法に選択する方法を提供する。概して方法は、癌患者の腫瘍から、総パッセンジャー遺伝子変異量を確立する工程、当該腫瘍の遺伝子変異量に対し、バックグラウンド分布を作成する工程、当該バックグラウンド分布に対して総パッセンジャー遺伝子変異量を正規化する工程、および総パッセンジャー遺伝子変異量が、バックグラウンド分布の平均よりも少なくとも約１．５標準偏差高いときに、免疫療法のレスポンダーとして当該癌患者をカテゴライズする工程、を含む。

バックグラウンド分布の作成は、腫瘍から取得され、無作為に選択された遺伝子の、複数サンプルからの遺伝子変異量を確立する工程を含む。ただし各サンプルにおいて無作為に選択された遺伝子の数は、総パッセンジャー遺伝子変異量を算出するために使用されるパッセンジャー遺伝子数と等しいことが好ましい。バックグラウンド分布に対する、総パッセンジャー遺伝子変異量の正規化は、バックグラウンド分布の平均からの標準偏差の数を示すｚスコアを作成する工程を含み得る。

方法は、腫瘍中の変異遺伝子を、パッセンジャー遺伝子としてカテゴライズする工程をさらに含み得る。腫瘍中の変異遺伝子をパッセンジャー遺伝子としてカテゴライズする工程は、腫瘍から変異遺伝子を選択する工程、および当該変異遺伝子を、パッセンジャー遺伝子インデックスに従い確立されたパッセンジャー遺伝子を含むデータ構造にマッチングさせる工程、を含み得る。パッセンジャー遺伝子インデックスは、癌患者コホートから取得された変異遺伝子を含むサンプル割合と、当該癌患者コホート内の各腫瘍型における変異遺伝子のメジアン数の間の相関係数を含み得る。

方法はさらに、癌患者に免疫療法レジメンを投与する工程を含み得る。免疫療法レジメンは、患者に、Ｔ細胞阻害性受容体の阻害剤を投与する工程を含み得る。免疫療法レジメンは、患者に、Ｔ細胞活性化受容体の活性化物質を投与する工程を含み得る。

免疫療法レジメンは、患者に、ＰＤ１に結合する抗体を投与する工程を含み得る。ＰＤ１に結合する抗体は少なくとも配列番号２１の重鎖可変領域（ＨＣＶＲ）配列と軽鎖可変領域を含んでもよく、または少なくとも配列番号２２の軽鎖可変領域（ＬＣＶＲ）配列と重鎖可変領域を含んでもよい。ＰＤ１に結合する抗体は、ＨＣＶＲまたは配列番号２１、およびＬＣＶＲまたは配列番号２２を含んでもよい。ＰＤ１に結合する抗体は、ＬＡＧ３に結合する抗体と併用されて投与され得る。

免疫療法レジメンは、患者に、ＰＤＬ１に結合する抗体を投与する工程を含み得る。ＰＤＬ１に結合する抗体は少なくとも配列番号１２２のＨＣＶＲ配列とＬＣＶＲを含んでもよく、または少なくとも配列番号１２３のＬＣＶＲ配列とＨＣＶＲを含んでもよい。ＰＤＬ１に結合する抗体は、ＨＣＶＲまたは配列番号１２２、およびＬＣＶＲまたは配列番号１２３を含んでもよい。ＰＤＬ１に結合する抗体は、ＬＡＧ３に結合する抗体と併用されて投与され得る。

免疫療法レジメンは、患者に、ＬＡＧ３に結合する抗体を投与する工程を含み得る。ＬＡＧ３に結合する抗体は少なくとも配列番号９３のＨＣＶＲ配列とＬＣＶＲを含んでもよく、または少なくとも配列番号９４のＬＣＶＲ配列とＨＣＶＲを含んでもよい。ＬＡＧ３に結合する抗体は、ＨＣＶＲまたは配列番号９３、およびＬＣＶＲまたは配列番号９４を含んでもよい。ＬＡＧ３に結合する抗体は、ＰＤ１に結合する抗体、またはＰＤＬ１に結合する抗体と併用されて投与され得る。

更なる利点は、その一部が下記説明に記載されているか、または実践によって知ることができるであろう。これらの利点は、添付の特許請求の範囲において特に指摘されている要素および組み合わせによって実現され、達成されるであろう。

本発明によれば、腫瘍が高いパッセンジャー遺伝子変異量を担持する患者の免疫療法剤を提供できた。

図１は、方法例を図解するフローチャートを示す。 図２は、方法例を図解するフローチャートを示す。 図３は、別の方法例を図解するフローチャートを示す。 図４は、別の方法例を図解するフローチャートを示す。 図５は、パッセンジャー遺伝子の特徴の概略を図解する。 図６は、各癌型における、総変異遺伝子の平均数（ｘ軸）と、遺伝子バリアントを有する患者割合（ｙ軸）に対するスキャッタープロットを示す。 図７は、癌ドライバー遺伝子および様々な他の遺伝子群に対する、パッセンジャー遺伝子インデックス（ＰＧＩ：Ｐａｓｓｅｎｇｅｒ Ｇｅｎｅ Ｉｎｄｅｘ）スケールに沿ったエンリッチメントを示す。 図８は、最も高い（左）および最も低い（右）ＰＧＩ ＣＧＣ遺伝子を示し、および対応する癌型と、変異サンプルの最も高い割合（＞２％）を示す。 図９Ａ～Ｃは、ａ）局所免疫細胞溶解活性、ｂ）ＴＣＲのリードカウント、およびｃ）患者コホートの臨床転帰の図示である。 図９Ａ～Ｃは、ａ）局所免疫細胞溶解活性、ｂ）ＴＣＲのリードカウント、およびｃ）患者コホートの臨床転帰の図示である。 図９Ａ～Ｃは、ａ）局所免疫細胞溶解活性、ｂ）ＴＣＲのリードカウント、およびｃ）患者コホートの臨床転帰の図示である。 図１０は、本開示方法を実施するための例示的なオペレーティング環境を図説するブロック図である。 図１１は、第Ｉ相臨床試験の患者コホートのＴＭＢである。 図１２は、上位５００個のパッセンジャー遺伝子－最も高いパッセンジャー遺伝子インデックス（ＰＧＩ）を示す。 図１２は、上位５００個のパッセンジャー遺伝子－最も高いパッセンジャー遺伝子インデックス（ＰＧＩ）を示す。 図１２は、上位５００個のパッセンジャー遺伝子－最も高いパッセンジャー遺伝子インデックス（ＰＧＩ）を示す。

本明細書において援用され、且つ本明細書の一部を成す添付の図面は、実施形態を例証し、説明と共に、本方法およびシステムの原理を説明する役割を果たすものである。
本開示態様に関し様々な用語が、明細書全体および請求の範囲において使用される。そうした用語は、別段の示唆がない限り、当分野の通常の意味が与えられるものとする。その他の具体的に規定される用語は、本明細書に提示される定義と合致した形式で解釈されるものとする。

本明細書および添付の特許請求の範囲において使用されているように、単数形「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」は、文脈上に他の意味に解釈されることが明白な場合を除き、複数の指示対象を含む。

阻害には、対象分子もしくは対象経路の活性または発現の低下、減少、妨害、抑制、遅延、不活化、脱感作、停止、および／または下方制御を含む。
本方法およびシステムの実施形態については、方法、システム、装置およびコンピュータプログラム製品のブロック図およびフローチャート図を参照しながら、以下に説明する。ブロック図およびフローチャート図の各ブロック、ならびにブロック図およびフローチャート図中のブロックの組み合わせはそれぞれ、コンピュータプログラム命令によって実施できることが理解されるであろう。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、特殊用途向けコンピュータ、または他のプログラム可能データ処理装置にロードして、マシンを生成することが可能であり、それによって、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置上で実行される命令によって、フローチャートのブロック内に特定されている機能を実行する手段が作り出される。

これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置に対し特定の方法で機能するように指示可能なコンピュータ可読メモリに格納されて、それによって、コンピュータ可読メモリ内に格納された命令によって、フローチャートブロック内に特定された機能を実行するためのコンピュータ可読命令を含む、製造品が生産されるようにすることもできる。コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置にロードし、コンピュータまたは他のプログラム可能装置上で一連の動作工程を実行させて、コンピュータに実行される処理を生成して、それによって、コンピュータまたは他のプログラム可能装置上で実行される命令によって、フローチャートブロック内に特定された機能を実行するための工程が提供されるようにすることもできる。

したがって、ブロック図およびフローチャート図のブロックは、特定された機能を実行するための手段の組み合わせ、特定された機能を実行するための工程の組み合わせ、および特定された機能を実行するためのプログラム命令手段を支持している。また、ブロック図およびフローチャート図中の各ブロック、ならびにブロック図およびフローチャート図中のブロック同士の組み合わせは、特定された機能または工程を実行する特殊用途向けハードウェアベースのコンピュータシステムまたは特殊用途向けハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせによって実行することが可能であるということもまた理解されたい。

「対象」と「患者」という用語は相互交換可能に使用され、任意の動物を含む。哺乳動物は好ましくは、コンパニオン（例えばネコ、イヌ）および飼育哺乳動物（例えばブタ、ウマ、ウシ）を含み、ならびにマウス、ウサギおよびラット、モルモット、および他の齧歯類を含む齧歯類を含む。非ヒト霊長類がより好ましく、ヒトがさらに好ましい。

本開示によると、癌において、パッセンジャー遺伝子の総変異量は、全遺伝子の総変異量とは対照的に、癌患者が免疫療法に対してポジティブな反応を示す可能性の正確な指標としての機能を果たすことが観察されている。腫瘍遺伝子変異量（ＴＭＢ：ｔｕｍｏｒ ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ ｂｕｒｄｅｎ）とは、腫瘍ゲノムのコード領域内にある変異数を指し得る。変異遺伝子は、パッセンジャー遺伝子インデックスを経てパッセンジャー遺伝子としての状態に従い評価され、分類される。このインデックスは、大規模癌ゲノム解析からパッセンジャー遺伝子を特定するための測定基準として使用されている。特定されるパッセンジャー遺伝子は、パッセンジャー変異が過度にあることで知られている遺伝子ファミリーに豊富であることが観察されており、大型タンパク質をコードする遺伝子、発現レベルが低い遺伝子、および後期ＤＮＡ複製期の遺伝子が含まれる。パッセンジャー遺伝子の総変異量は、腫瘍の免疫原性と正に相関し、患者の臨床転帰を良好に予測した。したがって本開示は、免疫療法レジメンの一部として、パッセンジャー遺伝子変異量に従い患者を分類する方法を特徴とする。

癌生物学において、ドライバー変異は、癌の形成および癌の変質に少なくとも偶然に関与すると理解されている。そしてパッセンジャーの変異は、増殖に有益性をもたらすものではなく、癌の発達にも寄与しないと理解されている。Ｓｔｒａｔｔｏｎ ＭＲ ｅｔ ａｌ．（２００９）Ｎａｔｕｒｅ．４５８：７１９－２４を参照のこと。ゆえにパッセンジャー遺伝子には、パッセンジャー変異を含む遺伝子が含まれる。変異の非限定的な例としては、一つまたは複数のヌクレオチド、コドン、遺伝子または染色体の置換、逆位、挿入および欠失、ならびにコピー数変化が挙げられる。

一つの態様において、本開示は、パッセンジャー遺伝子を特定または分類するための方法およびシステムを特徴とする。特定されるパッセンジャー遺伝子は、例えば非常に大型のタンパク質、および発現レベルが低い遺伝子または後期ＤＮＡ複製期の遺伝子などの、パッセンジャー変異が過度にあることで知られているファミリーに豊富である。一部の実施形態では、パッセンジャー遺伝子は、パッセンジャー遺伝子インデックス（ＰＧＩ）に従い特定または分類され得る。したがって例えばパッセンジャー遺伝子はＰＧＩに従い特定または分類され得、ＰＧＩは、癌患者コホートから取得された変異遺伝子を含むサンプル割合と、当該癌患者コホート内の各腫瘍型における変異遺伝子のメジアン数の間の相関係数を含む。パッセンジャー遺伝子の特定に基づき、パッセンジャー遺伝子を含むデータ構造が確立され得る。

個々の癌患者がスクリーニングされ、患者の腫瘍がパッセンジャー遺伝子を含むか否かが決定され得、ならびに腫瘍の総パッセンジャー遺伝子変異量が決定され得る。患者のパッセンジャー遺伝子変異量に基づいて、免疫療法に対してポジティブに反応する能力に従い患者が分類され得る。免疫療法は概して、癌に対する身体の自然免疫応答を強化し、そして限定されないが、腫瘍に対するＴ細胞反応の強化を含む。

癌患者を免疫療法反応性に関して評価し得る方法の例を図１に示す。概して方法は、癌患者の腫瘍から、総パッセンジャー遺伝子変異量を確立する工程（１１０）、当該腫瘍の遺伝子変異量に対して、バックグラウンド分布を作成する工程（１２０）、当該バックグラウンド分布に対して総パッセンジャー遺伝子変異量を正規化する工程（１３０）、および免疫療法のレスポンダーとして当該癌患者をカテゴライズする工程（１４０）、を含む。

また、免疫療法反応性に関して評価された後に、癌患者を免疫療法を用いて治療する方法も開示される。例えば、免疫療法で癌患者を治療する方法が開示され、当該方法は、患者の腫瘍の総パッセンジャー遺伝子変異量を確立させる工程；当該腫瘍の遺伝子変異量に関し、バックグラウンド分布を作成する工程；当該バックグラウンド分布に対して総パッセンジャー遺伝子変異量を正規化する工程；および総パッセンジャー遺伝子変異量が、バックグラウンド分布の平均よりも少なくとも約１．５標準偏差高いときに、免疫療法のレスポンダーの遺伝子型として当該癌患者をカテゴライズする工程、を含む、癌患者が免疫療法のレスポンダーであるかを決定する工程、ならびに免疫療法のレスポンダーとしてカテゴライズされた当該癌患者に免疫療法を投与する工程、を含む。

さらに、Ｔ細胞阻害性受容体の阻害剤、または腫瘍細胞上の受容体の阻害剤、または非免疫療法治療剤を用いて患者を治療する方法も開示され、この場合において当該患者は癌に罹患しており、当該方法は、患者の腫瘍から生物サンプルを取得する、または取得した工程；当該生物サンプルを配列解析して配列データを作成することにより、免疫療法のレスポンダーの遺伝子型を患者が有するかを決定するための遺伝子型解析を生物サンプルに実施する、または実施した工程；配列データに基づき、患者の腫瘍の総パッセンジャー遺伝子変異量を確立する工程；配列データに基づき、腫瘍の遺伝子変異量に対するバックグラウンド分布を作成する工程；バックグラウンド分布に対して総パッセンジャー遺伝子変異量を正規化する工程；および総パッセンジャー遺伝子変異量が、バックグラウンド分布の平均よりも少なくとも約１．５標準偏差高いとき、患者を免疫療法のレスポンダーの遺伝子型としてカテゴライズする工程、により、当該患者が免疫療法のレスポンダーであるかを決定する工程を含み、この場合において、当該患者が免疫療法のレスポンダーの遺伝子型を有する場合、Ｔ細胞阻害性受容体または腫瘍細胞上の受容体の阻害剤の治療有効量を投与する工程を含み、この場合において当該患者が免疫療法のレスポンダーの遺伝子型を有さない場合、非免疫療法治療を与える工程を含む。一部の実施形態では、免疫療法のレスポンダーの遺伝子型を有する患者の不良な臨床転帰のリスクは、Ｔ細胞阻害性受容体または腫瘍細胞上の受容体の阻害剤の治療有効量の投与後のほうが、患者に非免疫療法治療を与える場合のリスクよりも低くなる。一部の実施形態では、免疫療法のレスポンダーの遺伝子型を有する患者のＴ細胞活性化および／または免疫細胞溶解活性は、Ｔ細胞阻害性受容体または腫瘍細胞上の受容体の阻害剤の治療有効量の投与後のほうが、患者に非免疫療法治療を与える場合よりも高くなる。

癌患者を治療する方法における使用のための免疫療法が開示され、当該方法は、患者の腫瘍の総パッセンジャー遺伝子変異量を確立する工程；当該腫瘍の遺伝子変異量に対して、バックグラウンド分布を作成する工程；当該バックグラウンド分布に対して総パッセンジャー遺伝子変異量を正規化する工程；総パッセンジャー遺伝子変異量が、バックグラウンド分布の平均よりも少なくとも約１．５標準偏差高いときに、免疫療法のレスポンダーの遺伝子型として当該癌患者をカテゴライズする工程、により癌患者が免疫療法のレスポンダーであるかを決定する工程；および免疫療法のレスポンダーとしてカテゴライズされた当該癌患者に免疫療法を投与する工程、を含む。

一部の好ましい実施形態では、癌患者の腫瘍から総パッセンジャー遺伝子変異量を確立する工程（１１０）は、腫瘍ゲノムのコード領域（「エクソーム（ｅｘｏｍｅ）」）を決定するために使用される任意の配列解析法により、総パッセンジャー遺伝子変異量を決定する工程を含んでもよい。全ゲノム配列解析法を使用してもよい。

エクソーム変異は、当分野に公知の配列解析法を使用して決定してもよい。例えば参照により本明細書に組み込まれるＵＳ２０１３／００４０８６３は、合成による配列解析、ライゲーションによる配列解析、またはハイブリダイゼーションによる配列解析を含む、変異検出、全ゲノム配列解析およびエクソーム配列解析を目的とした、標的核酸分子の核酸配列の決定方法を解説している。望ましい場合には、様々な増幅法を使用して、特にわずかな核酸サンプルをより多量に生成し、その後に配列解析を行ってもよい。

合成による配列改正（ＳＢＳ：Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｂｙ ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）、およびライゲーションによる配列解析は、４５４ Ｌｉｆｅｓｃｉｅｎｃｅｓ社（コネチカット州ブラッドフォード）およびＲｏｃｈｅ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ社（スイス、バーゼル）で使用されるように、ｅＰＣＲを使用して実施されてもよい。例えばゲノムＤＮＡなどの核酸または他の対象物を断片化し、水／油エマルション中に分散させ、そして希釈して、単一核酸断片を、エマルション液滴中で他の物質から分離させてもよい。例えば複数コピーのプライマーなどを含有するビーズを使用してもよく、そして増幅法を実施して、各エマルション液滴を、単一核酸断片の複数コピー増幅用の反応容器として利用してもよい。例えばブリッジングＰＣＲ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ，Ｉｎｃ．、カリフォルニア州サンディエゴ）またはポロニー増幅（ｐｏｌｏｎｙ ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）（Ａｇｅｎｃｏｕｒｔ社／Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社）などの他の方法を使用してもよい。ＵＳ２００９／００８８３２７、ＵＳ２０１０／００２８８８５、およびＵＳ２００９／０３２５１７２号に記載され、それら各々は参照により本明細書に組み込まれる。

手動または自動の配列解析法も当分野に公知であり、限定されないが、サンガーシーケンシング、パイロシーケンシング、ハイブリダイゼーションによる配列解析、ライゲーションによる配列解析などが挙げられる。配列解析法は、手動で、または自動化された方法を使用して実施されてもよい。さらに本明細書に記載される増幅法を使用して、例えば自動化サンガーシーケンシング（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社、カリフォルニア州フォスターシティから入手可能）またはパイロシーケンシング（４５４ Ｌｉｆｅｓｃｉｅｎｃｅｓ社、コネチカット州ブランフォード、およびＲｏｃｈｅ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ社、スイスバーゼルから入手可能）などの市販の方法を使用した配列解析用に核酸を調製してもよく、Ｉｌｌｕｍｉｎａ社（カリフォルニア州サンディエゴ）またはＨｅｌｉｃｏｓ社（マサチューセッツ州ケンブリッジ）で市販されている合成法による配列解析用、またはＡｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社により開発されたＡｇｅｎｃｏｕｒｔ ｐｌａｔｆｏｒｍでのライゲーション法による配列解析用に、核酸を調製してもよい（Ｒｏｎａｇｈｉ ｅｔ ａｌ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ ２８１：３６３（１９９８）；Ｄｒｅｓｓｍａｎ ｅｔ ａｌ．，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ １００：８８１７－８８２２（２００３）；Ｍｉｔｒａ ｅｔ ａｌ．，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ １００：５５９２６－５９３１（２００３）も参照のこと。参照により本明細書に組み込まれる）。

核酸集団において、プライマーが各核酸にハイブリダイズし、それにより核酸が鋳型を形成して、プライマー改変が鋳型指向様式で発生する。改変を検出して、鋳型の配列を決定してもよい。例えばプライマーはポリメラーゼを使用した伸長により改変されてもよく、プライマー伸長は、決定される特定ヌクレオチドの同定と所在が判明する条件下でモニタリングされてもよい。例えば伸長がモニタリングされてもよく、鋳型核酸の配列は、パイロシーケンシングを使用して決定されてもよい。これらはＵＳ２００５／０１３０１７３、ＵＳ２００６／０１３４６３３、米国特許第４，９７１，９０３号、米国特許第６，２５８，５６８号、および米国特許第６，２１０，８９１号に記載されている。これら各々が参照により本明細書に組み込まれ、そして市販もされている。伸長は、例えば米国特許第４，８６３，８４９号、米国特許第５，３０２，５０９号、米国特許第５，７６３，５９４号、米国特許第５，７９８，２１０号、米国特許第６，００１，５６６号；米国特許第６，６６４，０７９号、Ｕ．Ｓ．２００５／００３７３９８、および米国特許第７，０５７，０２６号に記載される方法を使用して、ポリメラーゼによる標識ヌクレオチドアナログの付加に従いモニタリングされてもよい。これら各々が参照により本明細書に組み込まれる。配列解析法に有用なポリメラーゼは通常、天然源から誘導されたポリメラーゼ酵素である。例えばＷＯ０１／２３４１１、米国特許第５，９３９，２９２号、およびＷＯ０５／０２４０１０に記載されるように、ポリメラーゼを改変して、改変ヌクレオチドに対するその特異性を変え得ることを理解されたい。これら各々が参照により本明細書に組み込まれる。さらにポリメラーゼは、生物系に由来する必要はない。本発明に有用なポリメラーゼとしては、プライマーがハイブリダイズする鋳型配列が指向する様式で、核酸プライマーの伸長を触媒することができる任意の物質が挙げられる。典型的には、ポリメラーゼは、生物系から単離されたタンパク質酵素である。

あるいはエクソン配列は、例えばＳｈｅｎｄｕｒｅ ｅｔ ａｌ．Ｓｃｉｅｎｃｅ ３０９：１７２８－１７３２（２００５）；米国特許第５，５９９，６７５号、および米国特許第５，７５０，３４１号に記載されるように、ライゲーションによる配列解析を使用して決定されてもよい。これら各々が参照により本明細書に組み込まれる。鋳型核酸の配列は、例えば米国特許第６，０９０，５４９号、米国特許第６，４０１，２６７号、および米国特許第６，６２０，５８４号に記載される方法のように、ハイブリダイゼーション法による配列解析を使用して決定されてもよい。これら各々が参照により本明細書に組み込まれる。

望ましい場合には、エクソン配列産物は、例えばオリゴヌクレオチドライゲーションアッセイ（ＯＬＡ：ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ ｌｉｇａｔｉｏｎ ａｓｓａｙ）などのライゲーションアッセイを使用して検出される。ＯＬＡを用いた検出には、二つの小さなプローブを単一の長いプローブへと、鋳型としてアンプリコン中の標的配列を使用して鋳型依存性にライゲーションすることを含む。特定の実施形態では、一本鎖の標的配列には、第一の標的ドメインと第二の標的ドメインを含み、それらは隣接し、連続している。第一のＯＬＡプローブおよび第二のＯＬＡプローブを各標的ドメインの相補配列にハイブリダイズさせてもよい。そして二つのＯＬＡプローブを互いに共有結合させて、改変プローブを形成させる。プローブが互いに直接隣接してハイブリダイズする実施形態において、共有結合は、リガーゼを介して発生してもよい。一つまたは両方のプローブが、例えばペプチド結合標識などの標識を有するヌクレオシドを含んでもよい。したがって、ライゲーションされた産物の存在は、標識を検出することで決定されてもよい。特定の実施形態では、ライゲーションプローブはプライミング部位を含んでもよく、当該部位は、例えばＰＣＲ反応において、プライミング部位にハイブリダイズするプライマーを使用して、ライゲーションされたプローブ産物の増幅が可能となるよう構成される。

あるいはライゲーションプローブを、伸長－ライゲーションアッセイにおいて使用してもよく、このアッセイにおいてハイブリダイズされたプローブは非連続的であり、一つまたは複数のヌクレオチドは一つまたは複数の物質とともに付加され、当該物質は、付加されたヌクレオチドを介してプローブを結合させる。さらに、二つの別個のライゲーションプローブのかわりに単一の南京錠（ｐａｄｌｏｃｋ）プローブを用いて、ライゲーションアッセイまたは伸長－ライゲーションアッセイを実施してもよい。

一部の好ましい実施形態では、バックグラウンド分布の作成（１２０）は、腫瘍から取得され、無作為に選択された遺伝子の、複数サンプルからの変異量を確立することを含む。ただし各サンプルにおいて無作為に選択された遺伝子の数は、総パッセンジャー遺伝子変異量を算出するために使用されるパッセンジャー遺伝子数と等しいものとする。

一部の好ましい実施形態では、バックグラウンド分布に対して、総パッセンジャー遺伝子変異量を正規化する工程（１３０）は、バックグラウンド分布の平均からの標準偏差数を示すｚスコアを作成する工程を含む。代替的な実施形態では、ｐ値を使用してもよい。ｚスコアは、ｐ値と相関してもよい。例えば、１．６５のｚスコアは、ｐ＜０．０５のｐ値と等しく、２．３のｚスコアは、ｐ＜０．０１のｐ値と等しい。

癌患者を免疫療法のレスポンダーとしてカテゴライズする工程は、バックグラウンド分布の平均と、総パッセンジャー遺伝子変異量の関連性に準じ得る。例えば、総パッセンジャー遺伝子変異量が、バックグラウンド分布の平均よりも少なくとも標準偏差数、高いときに、患者は、免疫療法のレスポンダーとカテゴライズされ得る。標準偏差数は、例えば、バックグラウンド分布の平均よりも、少なくとも約１、少なくとも約１．５、少なくとも約２、少なくとも約２．５、少なくとも約３、または３超標準偏差、高くてもよい。

一部の実施形態では、癌患者は、皮膚扁平上皮細胞癌（ＣＳＣＣ）、膀胱尿路上皮細胞癌（ＢＬＣＡ）、浸潤性乳癌（ＢＲＣＡ）、子宮頸部扁平上皮細胞癌および子宮頚管腺癌（ＣＥＳＣ）、結腸／直腸腺癌（ＣＯＲＥ）、多形性グリア芽細胞腫（ＧＢＭ）、頭頚部扁平上皮細胞癌（ＨＮＳＣ）、腎臓の腎明細胞癌（ＫＩＲＣ）、腎臓の腎乳頭細胞癌（ＫＩＲＰ）、急性骨髄性白血病（ＬＡＭＬ）、肝臓の肝細胞癌（ＬＩＨＣ）、脳の低グレードグリオーマ（ＬＧＧ）、肺腺腫（ＬＵＡＤ）、肺扁平上皮細胞癌（ＬＵＳＣ）、卵巣の漿液性嚢胞腺癌（ＯＶ）、褐色細胞腫および傍神経節腫（ＰＣＰＧ）、前立腺腺癌（ＰＲＡＤ）、皮膚黒色腫（ＳＫＣＭ）、胃腺癌に罹患し得る。

一部の実施形態では、方法は、腫瘍中の変異遺伝子を、パッセンジャー遺伝子としてカテゴライズする工程をさらに含む。腫瘍中の変異遺伝子をパッセンジャー遺伝子としてカテゴライズする工程は、腫瘍から変異遺伝子を選択する工程、および当該変異遺伝子を、パッセンジャー遺伝子インデックスに従い確立されたパッセンジャー遺伝子を含むデータ構造にマッチングさせる工程、を含み得る。パッセンジャー遺伝子インデックスは、癌患者コホートから取得された変異遺伝子を含むサンプル割合と、当該癌患者コホート内の各腫瘍型における変異遺伝子のメジアン数の間の相関係数を含んでもよい。

癌患者が免疫療法のレスポンダーとカテゴライズされる場合、方法は、免疫療法レジメンを当該癌患者に投与する工程をさらに含んでもよい。一部の実施形態では、免疫療法レジメンは、患者に、Ｔ細胞阻害性受容体または腫瘍細胞上の受容体の阻害剤を投与する工程を含む。一部の実施形態では、Ｔ細胞阻害性受容体または腫瘍細胞上の受容体の阻害剤は、抗体またはその抗原結合断片を含み得る。一部の実施形態では、免疫療法レジメンは、患者に、Ｔ細胞活性化を促進し、免疫細胞溶解活性を長期化させるＴ細胞受容体の活性化物質を投与する工程を含む。

一部の実施形態では、Ｔ細胞阻害性受容体または腫瘍細胞上の受容体は、免疫療法用の阻害剤の標的となることができ、ＰＤ１、ＰＤＬ１、ＣＴＬＡ４、ＬＡＧ３およびＴＩＭ３のうちの一つまたは複数を含む。ゆえに一部の実施形態では、Ｔ細胞阻害性受容体または腫瘍細胞上の受容体の阻害剤は、ＰＤ１、ＰＤＬ１、ＣＴＬＡ４、ＬＡＧ３およびＴＩＭ３のうちの一つまたは複数に特異的に結合する抗体またはその抗原結合断片を含む。免疫療法レジメンの一部として、癌患者に、ＰＤ１、ＰＤＬ１、ＣＴＬＡ４、ＬＡＧ３、およびＴＩＭ３のうちの一つまたは複数に特異的に結合する抗体またはその抗原結合性断片を投与してもよく、または二つ以上のかかる抗体またはその抗原結合性断片の任意の組み合わせを投与してもよい。

一部の実施形態では、免疫療法レジメンは、患者に、ＰＤ１に結合する抗体を投与する工程を含む。一部の好ましい実施形態では、ＰＤ１に結合する抗体は、少なくとも、配列番号２１の重鎖可変領域（ＨＣＶＲ）配列および配列番号２２の軽鎖可変領域（ＬＣＶＲ）配列を含む。ある実施形態では、ＰＤ１に結合する抗体またはその抗原結合性断片のいずれかは、米国特許出願第１４／６０３，７７６号（米国特許出願公開第２０１５－０２０３５７９号）に記載される抗体またはその抗原結合性断片のいずれかであってもよい。当該文献は、参照により本明細書に組み込まれる。例えば、一部の実施形態では、ＰＤ１に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、表１に列挙される配列の中からのアミノ酸配列を有するＨＣＶＲ、およびＬＣＶＲを含む。一部の実施形態では、ＰＤ１に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、表１に列挙された配列の中からのアミノ酸配列を有するＬＣＶＲ、およびＨＣＶＲを含む。一部の実施形態では、ＰＤ１に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、表１に示されるＨＣＶＲとＬＣＶＲのペアを含む。ＰＤ１に結合するその他の抗体（またはその抗原結合性断片）を使用することができ、これらは、ペムブロリズマブ、ニボルマブ、デュルバルマブ、アテゾリズマブ、ピジリズマブ（Ｐｉｄｉｌｉｚｕｍａｂ）、カムレリズマブ、ＰＤＲ００１、ＭＥＤ１０６８０、ＪＮＪ－６３７２３２８３、およびＭＣＬＡ－１３４を含むがこれに限定されない。

一部の実施形態では、免疫療法レジメンは、患者に、ＬＡＧ３タンパク質（別名、ＣＤ２２３）に結合する抗体を投与する工程を含む。一部の実施形態では、ＬＡＧ３に結合する抗体は、少なくとも配列番号９３のＨＣＶＲ配列、および配列番号９４のＬＣＶＲ配列を含む。一部の実施形態では、ＬＡＧ３に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、米国特許出願第１５／２８９，０３２号（米国特許出願公開第２０１７－０１０１４７２号）に記載される抗体またはその抗原結合性断片のいずれかであってもよい。当該文献は、参照により本明細書に組み込まれる。例えば、一部の実施形態では、ＬＡＧ３に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、表２に列挙される配列の中からのアミノ酸配列を有するＨＣＶＲ、およびＬＣＶＲを含む。一部の実施形態では、ＬＡＧ３に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、表２に列挙される配列の中からのアミノ酸配列を有するＬＣＶＲ、およびＨＣＶＲを含む。一部の実施形態では、ＬＡＧ３に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、表２に示されるＨＣＶＲとＬＣＶＲのペアを含む。ＬＡＧ３に結合するその他の抗体（またはその抗原結合性断片）を使用することができ、これらは、ＢＭＳ－９８６０１６およびＧＳＫ２３８１７８１を含むがこれらに限定されない。

一部の実施形態では、免疫療法レジメンは、患者に、ＰＤＬ１に結合する抗体を投与する工程を含む。一部の実施形態では、ＰＤＬ１に結合する抗体は、少なくとも配列番号１２２のＨＣＶＲ配列、および配列番号１２３のＬＣＶＲ配列を含む。一部の実施形態では、ＰＤＬ１に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、米国特許出願第１４／６０３，８０８号（米国特許出願公開第２０１５－０２０３５８０号）に記載される抗体またはその抗原結合性断片のいずれかであってもよい。当該文献は、参照により本明細書に組み込まれる。例えば、一部の実施形態では、ＰＤＬ１に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、表３に列挙される配列の中からのアミノ酸配列を有するＨＣＶＲ、およびＬＣＶＲを含む。一部の実施形態では、ＰＤＬ１に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、表３に列挙される配列の中からのアミノ酸配列を有するＬＣＶＲ、およびＨＣＶＲを含む。一部の実施形態では、ＰＤＬ１に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、表３に示されるＨＣＶＲとＬＣＶＲのペアを含む。ＰＤＬ１に結合するその他の抗体（またはその抗原結合性断片）を使用することができ、これらは、アベルマブ、アテゾリズマブ、およびデュルバルマブを含むがこれらに限定されない。

一部の実施形態では、免疫療法レジメンは、患者に、ＣＴＬＡ４に結合する抗体を投与する工程を含む。一部の実施形態では、ＣＴＬＡ４に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、２０１７年７月２７日出願の米国仮特許出願第６２／５３７，７５３号に記載される抗体またはその抗原結合性断片のいずれかであってもよい。当該文献は、参照により本明細書に組み込まれる。例えば、一部の実施形態では、ＣＴＬＡ４に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、表４に列挙される配列の中からのアミノ酸配列を有するＨＣＶＲ、およびＬＣＶＲを含む。一部の実施形態では、ＣＴＬＡ４に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、表４に列挙された配列の中からのアミノ酸配列を有するＬＣＶＲ、およびＨＣＶＲを含む。一部の実施形態では、ＣＴＬＡ４に結合する抗体またはその抗原結合性断片は、表４に示されるＨＣＶＲとＬＣＶＲのペアを含む。ＣＴＬＡ４に結合するその他の抗体（またはその抗原結合性断片）を使用することができ、これらは、イピリムマブおよびトレメリムマブのみならず、その全てが参照により本明細書に援用される米国特許第６，９８４，７２０号、第７，６０５，２３８号、または第７，０３４，１２１号に開示の抗体またはその抗原結合性断片のいずれかのうちの一つ以上を含むがこれらに限定するものではない。

一部の実施形態では、免疫療法レジメンは、患者に、Ｔ細胞阻害性受容体の一つまたは複数の阻害剤の組み合わせを投与する工程を含んでもよい。その組み合わせは、抗体の組み合わせ、またはかかる抗体の抗原結合部分の組み合わせ、または抗体と抗原結合部分の組み合わせを含んでもよい。ゆえに例えば免疫療法レジメンは、患者に、ＰＤ１に結合する抗体を、例えばＬＡＧ３に結合する抗体またはＰＤＬ１に結合する抗体またはＣＴＬＡに結合する抗体などの第二の免疫療法レジメンと組み合わせて投与する工程を含んでもよい。免疫療法レジメンは、患者に、ＰＤＬ１に結合する抗体を、例えばＬＡＧ３に結合する抗体またはＰＤ１に結合する抗体またはＣＴＬＡに結合する抗体などの第二の免疫療法レジメンと組み合わせて投与する工程を含んでもよい。免疫療法レジメンは、患者に、ＬＡＧ３に結合する抗体を、例えばＰＤ１に結合する抗体またはＰＤＬ１に結合する抗体またはＣＴＬＡに結合する抗体などの第二の免疫療法レジメンと組み合わせて投与する工程を含んでもよい。免疫療法レジメンは、患者に、ＣＴＬＡ４に結合する抗体を、例えばＬＡＧ３に結合する抗体またはＰＤＬ１に結合する抗体またはＰＤ１に結合する抗体などの第二の免疫療法レジメンと組み合わせて投与する工程を含んでもよい。ＰＤ１に結合する抗体は、本明細書に例示される任意の抗体または抗原結合ドメインを含んでもよい。ＰＤ１に結合する抗体は、本明細書に例示される任意の抗体または抗原結合ドメインを含んでもよい。ＰＤＬ１に結合する抗体は、本明細書に例示される任意の抗体または抗原結合ドメインを含んでもよい。ＬＡＧ３に結合する抗体は、本明細書に例示される任意の抗体または抗原結合ドメインを含んでもよい。ＣＴＬＡ４に結合する抗体は、本明細書に例示される任意の抗体または抗原結合ドメインを含んでもよい。

一部の好ましい実施形態では、免疫療法レジメンは、患者に、ＰＤ１に結合する抗体またはその抗原結合部分、およびＬＡＧ３に結合する抗体またはその抗原結合部分の組み合わせを投与する工程を含む。一部の好ましい実施形態では、ＰＤ１に結合する抗体は、少なくとも、配列番号２１の重鎖可変領域（ＨＣＶＲ）配列および配列番号２２の軽鎖可変領域（ＬＣＶＲ）配列を含み、ＬＡＧ３に結合する抗体は、少なくとも、配列番号９３のＨＣＶＲ配列および配列番号９４のＬＣＶＲ配列を含む。

一部の好ましい実施形態では、免疫療法レジメンは、患者に、ＰＤＬ１に結合する抗体またはその抗原結合部分、およびＬＡＧ３に結合する抗体またはその抗原結合部分の組み合わせを投与する工程を含む。一部の好ましい実施形態では、ＰＤＬ１に結合する抗体は、少なくとも、配列番号１２２の重鎖可変領域（ＨＣＶＲ）配列および配列番号１２３の軽鎖可変領域（ＬＣＶＲ）配列を含み、ＬＡＧ３に結合する抗体は、少なくとも、配列番号９３のＨＣＶＲ配列および配列番号９４のＬＣＶＲ配列を含む。

一部の実施形態では、免疫療法は、癌に対する公知の免疫療法のいずれかであってもよい。例えば免疫療法は、セミプリマブ（ｃｅｍｉｐｌｉｍａｂ）、ニボルマブ（ｎｉｖｏｌｕｍａｂ）、ペムブロリズマブ（ｐｅｍｂｒｏｌｉｚｕｍａｂ）、アテゾリズマブ（ａｔｅｚｏｌｉｚｕｍａｂ）、デュルバルマブ（ｄｕｒｖａｌｕｍａｂ）、アベルマブ（ａｖｅｌｕｍａｂ）、イピリムマブ（ｉｐｉｌｉｍｕｍａｂ）、ＩＦＮ－アルファ、ＩＬ－２、またはそれらの組み合わせであってもよい。一部の実施形態では、免疫療法は、本明細書に記載される、または当分野において普遍的に知られている免疫チェックポイント阻害剤であってもよい。例えばセミプリマブ、ニボルマブ、ペムブロリズマブ、アテゾリズマブ、デュルバルマブ、アベルマブが、公知の免疫チェックポイント阻害剤である。

一部の代替的な実施形態では、免疫療法レジメンは、患者に、Ｔ細胞活性化受容体の活性化物質を投与する工程を含む。一部の好ましい実施形態では、Ｔ細胞活性化受容体は、免疫療法用の活性化物質の標的となることができ、ＣＤ２８、ＣＤ４０Ｌ、ＩＣＯＳおよび４－１ＢＢのうちの一つまたは複数を含む。

癌患者の腫瘍から総パッセンジャー遺伝子変異量を確立するための方法例を、図２および図３に示す。遺伝子サンプルが、取得／受領され得る（２０２）。遺伝子サンプルは、癌患者に由来するものであってもよい。遺伝子サンプルは、癌患者の腫瘍に由来するものであってもよい。遺伝子サンプルを配列解析し、それにより遺伝子配列データを得てもよい。

一部の実施形態では、配列データは、本明細書に記載される任意の方法を通して取得または受領することができる。例えば、配列データは、サンプル上で配列決定処理を実行することによって直接取得することができる。別の方法として、または追加的に、配列データは、例えば、第三者、データベースおよび／または刊行物から間接的に取得することができる。一部の実施形態では、配列データは、例えばデータ記憶デバイスから、または別のコンピュータシステムから、コンピュータシステムで受信する。

一部の実施形態では、配列データはバルクシーケンスデータを含むことができる。「バルクシーケンシング」または「次世代シーケンシング」または「超並列シーケンシング」という語は、ＤＮＡおよび／またはＲＮＡシーケンシング処理を平行化する任意のハイスループットなシーケンシング技術を指す。例えば、バルクシーケンシング法は一般に、単一アッセイにおいて、百万個を超えるポリ核酸単位複製配列を産生することができる。「バルクシーケンシング」、「超並列シーケンシング」、および「次世代シーケンシング」という語は通常の方法のみを意味し、１回の実行で百万個を超える配列タグの獲得を必ずしも意味するものではない。任意のバルクシーケンシング法は、可逆的ターミネータ法の化学（例えば、イルミナ社）、ポロニーエマルジョン液滴を使用するパイロシーケンシング（例えば、Ｒｏｃｈｅ社）、イオン半導体シーケンシング（ＩｏｎＴｏｒｒｅｎｔ社）、単分子シーケンシング（例えば、Ｐａｃｉｆｉｃ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅ社）、超並列シグネチャシーケンシングなど、開示された方法およびシステムで実施できる。

一部の実施形態では、配列データは、当該技術分野で公知の任意のシーケンシング法によって生成され得る。例えば、いくつかの実施形態では、配列データは、Ｃｈａｉｎ ｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎシーケンシング、ライゲーションによるシーケンシング、合成によるシーケンシング、パイロシーケンシング、イオン半導体シーケンシング、単分子リアルタイムシーケンシング、Ｔａｇ－ｂａｓｅｄシーケンシング、Ｄｉｌｕｔｅ－｀Ｎ｀－Ｇｏシーケンシング、および／または４５４シーケンシングを用いて生成される。

一部の実施形態では、配列データは、一つ以上のゲノム遺伝子座または転写物の少なくとも一部を増幅するために核酸増幅プロセスが実施され、その後、結果として生じる増幅産物のシーケンシングによるプロセスの結果である。本明細書に開示される方法の実行に有用な核酸増幅プロセスの例には、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）、ＬＡＴＥ－ＰＣＲ、リガーゼ連鎖反応（ＬＣＲ）、ストランド置換増幅（ＳＤＡ）、転写物を介した遺伝子増幅（ＴＭＡ）、自家持続配列複製法（３ＳＲ）、Ｑβ反復性増幅、ＮＡＳＢＡ法（ＮＡＳＢＡ（ｎｕｃｌｅｉｃ ａｃｉｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ－ｂａｓｅｄ ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ））、ＲＣＲ法（ＲＣＲ（ｒｅｐａｉｒ ｃｈａｉｎ ｒｅａｃｔｉｏｎ）、ＢＤＡ法（ＢＤＡ（ｂｏｏｍｅｒａｎｇ ＤＮＡ ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ ））、および／またはローリングサークル増幅（ＲＣＡ（ｒｏｌｌｉｎｇ ｃｉｒｃｌｅ ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ））が含まれるが、これに限定されない。

一部の実施形態では、方法は、サンプル上でシーケンシングプロセスを実施する工程を含む。サンプルが、患者の腫瘍からのＤＮＡおよび／またはＲＮＡを含む限りにおいて、任意のサンプルを使用することができる。サンプルの供給源は、例えば、新鮮、凍結および／もしくは保存された器官、組織サンプル、生検、または吸引液からの固形組織；血液または任意の血液成分、血清、血液；例えば脳脊髄液、羊水、腹水または間質液などの体液でもよい。

遺伝子配列データは、ドライバー遺伝子を特定し、ドライバー遺伝子中の変異数を決定するコンピューターデバイスを介して解析され得る（２０４）。ドライバー遺伝子中の変異数が多い場合（２０６）、患者が免疫療法に反応するであろうという表示が作成され得る（２１０）。ドライバー遺伝子中の変異数が少ない場合（２０６）、免疫療法でほとんど反応はみられない、または反応がみられないという表示が作成され得る（２０８）。ドライバー遺伝子上の変異は、例えば免疫回避などの「癌の特徴」を促進する場合がある。

代替的実施形態では、遺伝子配列データは、パッセンジャー遺伝子を特定し、パッセンジャー遺伝子中の変異数を決定するコンピューターデバイスを介して解析され得る（２１２）。パッセンジャー遺伝子中の変異数が多い場合（２１６）、患者が免疫療法に反応するであろうという表示が作成され得る（２１０）。パッセンジャー遺伝子中の変異数が少ない場合（２１６）、免疫療法でほとんど反応はみられない、または反応がみられないという表示が作成され得る（２０８）。パッセンジャー遺伝子は癌においていずれの因果関係も有していないが、パッセンジャー遺伝子上の変異を使用して免疫原性を評価することができる。一部の実施形態では、遺伝子配列データを解析して（２１２）、パッセンジャー遺伝子を特定し、パッセンジャー遺伝子中の変異数を決定し、そして腫瘍の遺伝子変異量に対するバックグラウンド分布を決定することができる。パッセンジャー遺伝子中の変異数をバックグラウンド分布に関して解析し、パッセンジャー遺伝子中の変異数が、平均からのどの程度の標準偏差数であるか（もしあれば）を決定することができる。標準偏差数が高い（例えば少なくとも１、１．５、２、２．５）場合（２１６）、その癌患者は、より良好な免疫療法のレスポンダーとしてカテゴライズされ得る（２１０）。標準偏差数が低い場合（２１６）、その癌患者は、貧弱な免疫療法のレスポンダーとしてカテゴライズされ得る（２０８）。

一部の実施形態では、パッセンジャー遺伝子は、本明細書においてパッセンジャー遺伝子インデックス（ＰＧＩ）と呼称される測定基準に従い、大規模癌ゲノム解析において特定され得る（２１２）。一部の実施形態では、ＰＧＩは、全癌遺伝子変異頻度との相関が高いパッセンジャー遺伝子の遺伝子変異率（ＧＭＲ：ｇｅｎｅｔｉｃ ｍｕｔａｔｉｏｎ
ｒａｔｅｓ）に基づいており、腫瘍遺伝子変異量とも呼称される（２１４）。特定されるパッセンジャー遺伝子は、例えば非常に大型のタンパク質、および発現レベルが低い遺伝子または後期ＤＮＡ複製期の遺伝子などの、パッセンジャー変異が過度にあることで知られているファミリーに豊富である。高い変異率の癌サンプル／癌型には、より多くのパッセンジャー遺伝子変異が蓄積される。そして各癌型における１サンプル当たりの変異遺伝子の平均数は、当該癌型中のパッセンジャー変異の可能性に対するサロゲートとなり得る。ゆえに各遺伝子Ｘ_ｉに対して、遺伝子Ｘ_ｉの変異を有するサンプル割合と、各癌型における１サンプル当たりの変異遺伝子の平均数の間の相関として、ＰＧＩは規定され得る。ＰＧＩスコアが高くなると、特定の遺伝子が、高い全遺伝子変異頻度を有する癌型において体細胞変異を獲得する可能性が高くなることを示唆する。ＰＧＩが低い遺伝子は、二つの変数の間に弱い関連性を示す（例えば、ＴＰ５３、ＰＩＫ３ＣＡおよびＫＲＡＳなどの標準的な癌ドライバー遺伝子において観察され得る）。ＰＧＩの上位にランキングされる遺伝子は、例えば極度に大きいタンパク質（＞４，０００アミノ酸）、広範なゲノム座位におよぶ遺伝子（＞１ＭＢ）、低発現レベルの遺伝子、後期ＤＮＡ複製期の遺伝子などの、過剰にパッセンジャー変異があることが知られている遺伝子ファミリーに豊富である。これら遺伝子ファミリーの累積分布関数（ＣＤＦ）は、ＰＧＩ＞０．７で鋭い上昇を示し、一方で、Ｃａｔａｌｏｇｕｅ ｏｆ Ｓｏｍａｔｉｃ Ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｃａｎｃｅｒ（ＣＯＳＭＩＣ）Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅ Ｃｅｎｓｕｓ（ＣＧＣ）の遺伝子は、より均一的に分布している。２－サンプルのコルモゴロフ－スミルノフ検定は、ＣＧＣ遺伝子と比較して、パッセンジャー遺伝子ファミリーのランク分布において有意差を示している（大きなタンパク質に対して、ｐ＝８．３×１０^－１９；＞１ＭＢのゲノム座位に対して、ｐ＝２．９×１０^－１２；低発現に対して、ｐ＝６．４×１０^－３５；後期複製に対して、ｐ＝２．７×１０^－２９）。ＰＧＩ算出のために（癌型の代わりに）変異率でサンプルをグループ分けしたときにも類似の結果が得られる。

上位パッセンジャー遺伝子は、最も高いＰＧＩに基づいており、腫瘍型に依存しないか、または各腫瘍型に特異的であり得る。ゆえに一部の例では、上位パッセンジャー遺伝子を腫瘍型に関わらず包括的に使用し得る。これら上位パッセンジャー遺伝子は腫瘍型に関わらず変化しないが、上位パッセンジャー遺伝子は、追加サンプルの利用可能性に起因して経時的に変化し得る。一部の例では、上位パッセンジャー遺伝子は、腫瘍型間で変わり得る。一部の例では、上位パッセンジャー遺伝子は、腫瘍型間で同一であり得る。さらに上位パッセンジャー遺伝子が腫瘍型間で同一である場合、その上位パッセンジャー遺伝子リスト内のランキングは変わり得る。例えば、乳ガンの上位５０個のパッセンジャー遺伝子は、肺ガンの上位５０個のパッセンジャー遺伝子と同一でありうるが、乳ガンの１位のパッセンジャー遺伝子（最も高いＰＧＩを意味する）は、肺癌の５位のパッセンジャー遺伝子であり得る。一部の例では、ある腫瘍型の上位５０個のパッセンジャー遺伝子は、第二の腫瘍型の上位５０個のパッセンジャー遺伝子の１、５、１０、１５、２０、２５、３０、３５、４０、４５、５０、最大１００パーセントを構成し得る。含まれるＰＧＩの範囲に応じて、上位２５、５０、１００、１５０、２００、２５０、３００、３５０、４００、４５０、５００、またはさらには２０００個以上のパッセンジャー遺伝子のリストが、上位パッセンジャー遺伝子リストに含まれ得る。一部の例では、上位のパッセンジャー遺伝子は、患者間で変化しない。すべての患者が同じパッセンジャー遺伝子リスト使用することができ、そして各患者は異なるＴＭＢスコアを有するであろう。

ある実施形態では、遺伝子配列データを受領する工程（３１０）を含む、図３に解説される方法（３００）が開示される。遺伝子配列データは、複数の遺伝子を含むことができ、そして複数の疾患型を有する、対象から収集された複数の生物サンプルに由来することができる。複数の疾患型は、癌を含むことができる。

一部の実施形態では、方法（３００）は、複数の生物サンプルの各々に関し、複数の変異遺伝子を特定することができ（３２０）、この場合において当該変異遺伝子の各々は、少なくとも一つの非同義体細胞変異を有する遺伝子配列を含む。

一部の実施形態では、方法（３００）は、各生物サンプル中の変異遺伝子数に基づき、各生物サンプルに関し、腫瘍遺伝子変異量を決定することができる（３３０）。好ましい実施形態では、各生物サンプル中の変異遺伝子数に基づき、各生物サンプルに関し、腫瘍遺伝子変異量を決定する工程は、各患者サンプル中の変異遺伝子数を加える工程を含むことができる。

方法（３００）は、例えば、変異配列を、野生型配列または参照配列と並列させることによって、遺伝子（パッセンジャー遺伝子またはドライバー遺伝子）中の変異を特定することができる。様々なプログラムおよびアライメントアルゴリズムが、Ｓｍｉｔｈ ａｎｄ Ｗａｔｅｒｍａｎ（１９８１）Ａｄｖ．Ａｐｐｌ．Ｍａｔｈ．２：４８２；Ｎｅｅｄｌｅｍａｎ ａｎｄ Ｗｕｎｓｃｈ（１９７０）Ｊ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．４８：４４３；Ｐｅａｒｓｏｎ ａｎｄ Ｌｉｐｍａｎ（１９８８） Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ ８５：２４４４；Ｈｉｇｇｉｎｓ ａｎｄ Ｓｈａｒｐ（１９８８）Ｇｅｎｅ ７３：２３７－２４４；Ｈｉｇｇｉｎｓ ａｎｄ Ｓｈａｒｐ（１９８９）ＣＡＢＩＯＳ ５：１５１－１５３；Ｃｏｒｐｅｔ ｅｔ ａｌ．（１９８８） Ｎｕｃｌ．Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ．１６：１０８８１－９０；Ｈｕａｎｇ ｅｔ ａｌ．（１９９２）Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌ．ｉｎ ｔｈｅ Ｂｉｏｓｃｉ．８：１５５－６５；およびＰｅａｒｓｏｎ ｅｔ ａｌ．（１９９４）．Ｍｅｔｈ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．２４：３０７－３１に記載されている。これら文献は、参照により本明細書に組み込まれる。Ａｌｔｓｃｈｕｌ ｅｔ ａｌ．（１９９４）Ｎａｔｕｒｅ Ｇｅｎｅｔ．６：１１９－２９（参照により本明細書に組み込まれる）は、配列アライメント法および相同性の算出について詳細な検討を提示している。

ＮＣＢＩ Ｂａｓｉｃ Ｌｏｃａｌ Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ Ｓｅａｒｃｈ Ｔｏｏｌ（ＢＬＡＳＴ）（Ａｌｔｓｃｈｕｌ ｅｔ ａｌ．１９９０）は、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＮＣＢＩ，Ｂｅｔｈｅｓｄａ，Ｍｄ．）およびインターネットを含む、いくつかのソースで利用可能であり、これらは配列解析プログラムである、ｂｌａｓｔｐ、ｂｌａｓｔｎ、ｂｌａｓｔｘ、ｔｂｌａｓｔｎおよびｔｂｌａｓｔｘと併せて使用される。＜／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍｎ．ｉｈ．ｇｏｖ／ＢＬＡＳＴ／＞でアクセス可能である。このプログラムを使用してどのように配列同一性を決定するかの説明は、＜／／ｗｗｗ．ｎｅｂｉ．ｒｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ＢＬＡＳＴ／ｂｌａｓｔ－ｈｅｌｐ．ｈｔｍｌ＞で入手可能である。

一部の実施形態では、各疾患型に対し、方法（３００）は、各生物サンプル中で決定された変異遺伝子数に基づき、複数の生物サンプル中の複数の変異遺伝子の平均腫瘍遺伝子変異量を決定することができる（３４０）。好ましい実施形態では、各生物サンプル中で決定された変異遺伝子数に基づき、複数の生物サンプル中の複数の変異遺伝子の平均腫瘍遺伝子変異量を決定する工程は、各患者サンプルからの腫瘍遺伝子変異量を加える工程、および各疾患型に対し、患者サンプル数で割る工程を含むことができる。

一部の実施形態では、各変異遺伝子および各疾患型に対し、方法（３００）は、変異遺伝子を含む生物サンプルの割合を決定することができる（３５０）。
一部の実施形態では、各変異遺伝子に対し、方法（３００）は、平均腫瘍遺伝子変異量と、変異遺伝子を含む生物サンプルの割合の間の相関係数を決定することができる（３６０）。

一部の実施形態では、方法（３００）は、相関係数に基づき、変異遺伝子がパッセンジャー遺伝子であるかを決定することができる（３７０）。相関係数が高くなると、特定の遺伝子が、全般的に高い変異頻度を伴う癌型において体細胞変異を獲得した可能性が高いことが示唆される（パッセンジャー遺伝子）。一方で、相関係数が低くなると、特定の遺伝子が、全般的に高い変異頻度を伴う癌型において体細胞変異を獲得した可能性が低いことが示唆される（パッセンジャー遺伝子ではない）。

代替的な実施形態では、方法（３００）は、パッセンジャー遺伝子として特定された変異遺伝子のリストを生成する工程をさらに含むことができる。好ましい実施形態では、リストは、選択された疾患の免疫原性プロファイルを提示することができる。

一部の実施形態では、図４に解説される、患者を癌治療に選択する方法（４００）が開示され、当該方法は、疾患を有する患者に関し、腫瘍サンプル中に存在する複数のパッセンジャー遺伝子を決定する工程を含む（４１０）。

一部の実施形態では、方法（４００）は、複数のパッセンジャー遺伝子と、疾患の免疫原性プロファイルを比較することができる（４２０）。好ましい実施形態では、免疫原性プロファイルは、遺伝子配列データを受領する工程であって、当該遺伝子配列データは、複数の遺伝子を含み、複数の疾患型を有する対象から収集された複数の生物サンプルに由来する工程、当該複数の生物サンプルのそれぞれに対し、複数の変異遺伝子を特定する工程であって、当該変異遺伝子の各々は、少なくとも一つの非同義体細胞変異を有する遺伝子配列を含む工程、各生物サンプルの腫瘍遺伝子変異量を、各疾患型に対し、各生物サンプル中の変異遺伝子数に基づき決定する工程、当該複数の生物サンプル中の当該複数の変異遺伝子の平均腫瘍遺伝子変異量を、各変異遺伝子および各疾患型に対し、各生物サンプルにおいて決定された変異遺伝子数に基づき決定する工程、変異遺伝子を含む生物サンプルの割合を、各変異遺伝子に対して決定する工程、平均腫瘍遺伝子変異量と、変異遺伝子を含む生物サンプル割合の間の相関係数を決定する工程、を含む工程を実施することにより生成されることができる。一部の実施形態では、変異遺伝子は、相関係数に基づき、パッセンジャー遺伝子であると決定されることができる。相関係数が高くなると、特定の遺伝子が、全般的に高い変異頻度を伴う癌型において体細胞変異を獲得した可能性が高いことが示唆される（パッセンジャー遺伝子）。一方で、相関係数が低くなると、特定の遺伝子が、全般的に高い変異頻度を伴う癌型において体細胞変異を獲得した可能性が低いことが示唆される（パッセンジャー遺伝子ではない）。

パッセンジャー遺伝子として特定された変異遺伝子のリストを作成することができ、この場合において当該リストは、選択された疾患の免疫原性プロファイルを提示する。好ましい実施形態では、各生物サンプル中の変異遺伝子数に基づき、各生物サンプルに関し、腫瘍遺伝子変異量を決定する工程は、各患者サンプル中の変異遺伝子数を加える工程を含むことができる。好ましい実施形態では、各生物サンプル中で決定された変異遺伝子数に基づき、複数の生物サンプル中の複数の変異遺伝子の平均腫瘍遺伝子変異量を決定する工程は、各患者サンプルからの腫瘍遺伝子変異量を加える工程、および各疾患型に対し、患者サンプル数で割る工程を含むことができる。

一部の実施形態では、ＰＧＩを使用して、特定の癌に対するパッセンジャー遺伝子を特定することができ、次いでパッセンジャー遺伝子のＴＭＢを使用して、患者が、例えば限定されないが、抗ＰＤ－１、または抗ＰＤ－１と別の癌治療剤の併用などの特定の治療に対するレスポンダーであると特定することができる。またパッセンジャー遺伝子のＴＭＢを使用して、例えば限定されないが、抗ＣＤ２０（慢性リンパ球性白血病）、抗ＨＥＲ２（乳癌）、抗ＥＧＦＲ（大腸癌および頭頸部癌）、抗ＣＤ１９（Ｂ細胞癌）、および抗ＣＤ２０（リンパ腫）または抗体治療と別の癌治療剤の併用などの他の癌抗体治療に対するレスポンダーを特定することができる。一部の実施形態では、他の癌治療は、化学療法、免疫調節剤（例えば第二抗体、サイトカイン）、放射線または外科手術であってもよい。

一部の実施形態では、複数のパッセンジャー遺伝子と、疾患の免疫原性プロファイルを比較する工程は、複数の変異遺伝子と、プロファイル中の変異遺伝子のリストの間の合致数を決定する工程を含むことができる。

一部の実施形態では、複数のパッセンジャー遺伝子が、疾患の免疫原性プロファイルと合致する場合（４３０）、方法（４００）は、患者を、免疫療法の候補であるとして特定することができる。

一部の実施形態では、複数のパッセンジャー遺伝子が、疾患の免疫原性プロファイルと合致しない場合（４４０）、方法（４００）は、患者を、免疫療法の候補ではないとして特定することができる。

代替的な実施形態では、方法（４００）は、患者が免疫療法の候補であると特定された場合、当該患者を免疫療法プログラムに登録する工程をさらに含むことができる。
開示される免疫療法は、他の抗体もしくはその抗原結合断片ならびに他の抗癌治療と併用して使用することができる。併用療法は、同時に、または連続的に投与されることができる。一部の実施形態では、複数の治療剤を、薬学的に許容可能な担体とともに製剤化して、医薬組成物を作製することができる。一部の実施形態では、複数の治療剤を、薬学的に許容可能な担体とともに個々に製剤化して、複数の医薬組成物を作製する。「薬学的に許容可能」とは、当業者には公知であるように、活性成分の何らかの分解を最小化し、対象における何らかの有害な副作用を最小化するよう選択される物質または担体を意味する。担体の例としては、ジミリストイルホスファチジル（ＤＭＰＣ）、リン酸緩衝生理食塩水または多小胞体性リポソームが挙げられる。例えば、ＰＧ：ＰＣ：コレステロール：ペプチド、またはＰＣ：ペプチドを、本発明において担体として使用することができる。他の適切な薬学的に許容可能な担体およびその製剤は、Ｒｅｍｉｎｇｔｏｎ：Ｔｈｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ ｏｆ Ｐｈａｒｍａｃｙ（１９ｔｈ ｅｄ．）ｅｄ．Ａ．Ｒ．Ｇｅｎｎａｒｏ，Ｍａｃｋ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｅａｓｔｏｎ，ＰＡ １９９５に記載されている。典型的には、製剤に等張性を与える適切な量の薬学的に許容可能な塩が製剤中に使用される。薬学的に許容可能な担体の他の例としては限定されないが、生理食塩水、リンゲル溶液およびデキストロース溶液が挙げられる。溶液のｐＨは、約５～約８、または約７～約７．５であってもよい。担体としてはさらに、組成物を含有する固体疎水性ポリマーの半透過性マトリクスなどの徐放性調製物が挙げられ、このマトリクスは、造形品、例えばフィルム、ステント（血管造成術の間、血管中に移殖される）、リポソームまたは微粒子の形態である。例えば投与経路、および投与される組成物の濃度に応じて、特定の担体がより好ましい場合があることが当業者には明白であろう。最も典型的なものは、ヒトへの薬剤投与に対しては、例えば滅菌水、生理食塩水、および生理学的ｐＨの緩衝溶液などの溶液をはじめとする標準的な溶液である。

医薬組成物は、本発明の免疫療法の意図される活性が損なわれない限り、担体、増粘剤、希釈剤、緩衝剤、保存剤などを含むこともできる。医薬組成物は、（本発明の組成物に加えて）例えば抗菌剤、抗炎症剤、麻酔剤などの一つまたは複数の活性成分を含んでもよい。医薬組成物は、局所治療または全身治療のいずれが望ましいか、および治療される面積に応じて、多くの方法で投与され得る。

非経口投与の調製物は、滅菌された水溶液または非水溶液、懸濁液およびエマルションを含む。非水性溶媒の例は、プロピレングリコール、ポリエチレングリコール、例えばオリーブオイルなどの植物油、および例えばオレイン酸エチルなどの注射用有機エステルである。水性担体としては、水、アルコール／水性溶液、エマルションまたは懸濁液が挙げられ、生理食塩水および緩衝培地が挙げられる。非経口ビヒクルとしては、塩化ナトリウム溶液、リンゲルデキストロース、デキストロースおよび塩化ナトリウム、乳酸リンゲル、または固定油が挙げられる。静脈内ビヒクルとしては、液体および栄養の補給物質、電解質補給物質（例えばリンゲルデキストロースに基づく物質）などが挙げられる。例えば抗菌剤、抗酸化剤、キレート剤、および不活性ガスなどの保存剤および他の添加剤も存在し得る。

眼投与用の製剤としては、軟膏、ローション、クリーム、ゲル、点滴、座薬、スプレー、液体および粉末が挙げられる。従来的な薬学的担体、水剤、粉末、油性基剤、増粘剤なども必要、または望ましい場合がある。

経口投与用の組成物としては、粉末または顆粒、水性もしくは非水性培地中の懸濁液または溶液、カプセル、サッシェまたは錠剤が挙げられる。増粘剤、香味剤、希釈剤、乳化剤、分散補助剤または結合剤が望ましい場合がある。組成物の一部は、例えば塩酸、臭化水素酸、過塩素酸、硝酸、チオシアン酸、硫酸およびリン酸などの無機酸、および例えばギ酸、酢酸、プロピオン酸、グリコール酸、乳酸、ピルビン酸、シュウ酸、マロン酸、コハク酸、マレイン酸およびフマル酸などの有機酸との反応により形成される、または例えば水酸化ナトリウム、水酸化アンモニウム、水酸化カリウムなどの無機塩基、および例えばモノアルキルアミン、ジアルキルアミン、トリアルキルアミン、およびアリールアミン、ならびに置換エタノールアミンなどの有機塩基との反応により形成される、薬学的に許容可能な酸付加塩または塩基付加塩として投与される可能性がある。

注射用途に適した本発明の医薬組成物は、滅菌水溶液または分散溶液を含む。さらに組成物は、そうした滅菌注射溶液または分散溶液の即時調製用の滅菌粉末の形態であってもよい。典型的には、最終的な注射形態は、滅菌状態でなければならず、注射針の通過に容易な液体でなければならない。医薬組成物は、製造および保存の条件下で安定的でなければならず、ゆえに例えば細菌や真菌などの微生物の汚染の影響に対して守られていなければならない。担体は、例えば水、エタノール、ポリオール（例えばグリセロール、プロピレングリコール、および液体ポリエチレングリコールなど）、植物油、およびそれらの適切な混合物を含有する溶媒または分散媒であってもよい。

例えば、担体が生理食塩水、グルコース溶液、または生理食塩水とグルコース溶液の混合液を含有する注射溶液が調製されてもよい。注射用懸濁液が調製されてもよく、その場合、適切な液体担体、懸濁化剤などが採用されてもよい。また使用の直前に液状型調製物へと転換させることが意図された固形状調製物も含まれる。

非経口投与の調製物は、滅菌された水溶液または非水溶液、懸濁液およびエマルションを含む。非水性溶媒の例は、プロピレングリコール、ポリエチレングリコール、例えばオリーブオイルなどの植物油、および例えばオレイン酸エチルなどの注射用有機エステルである。水性担体としては、水、アルコール／水性溶液、エマルションまたは懸濁液が挙げられ、生理食塩水および緩衝培地が挙げられる。非経口ビヒクルとしては、塩化ナトリウム溶液、リンゲルデキストロース、デキストロースおよび塩化ナトリウム、乳酸リンゲル、または固定油が挙げられる。静脈内ビヒクルとしては、液体および栄養の補給物質、電解質補給物質（例えばリンゲルデキストロースに基づく物質）などが挙げられる。例えば抗菌剤、抗酸化剤、キレート剤、および不活性ガスなどの保存剤および他の添加剤も存在し得る。

本発明の医薬組成物は、例えばエアロゾル、クリーム、軟膏、ローション、散布剤、口腔洗浄液、うがい液などの局所使用に適した形状であってもよい。さらに組成物は、経皮デバイスでの使用に適した形状であってもよい。これらの製剤は、本発明化合物、またはその薬学的に許容可能な塩を利用して、従来的な処理方法により調製されてもよい。一例として、クリームまたは軟膏は、約５重量％～約１０重量％の化合物と共に親水性材料と水を混合して、望ましい粘度を有するクリームまたは軟膏を作製することにより調製される。

経皮投与に適した組成物において、担体は任意で、浸透促進剤および／または適切な湿潤剤を含んでもよく、任意で何らかの性質の適切な添加剤を少量混合してもよい。当該添加剤は、皮膚に対し、重大な有害作用をもたらさない。当該添加剤は、皮膚への投与を促進し、および／または所望の組成物の調製を補助し得る。これらの組成物は、例えば経皮パッチとして、スポットオン（ｓｐｏｔ ｏｎ）として、軟膏としてなど、様々な方法で投与され得る。

本発明の医薬組成物は、直腸投与に適した形状であってもよく、この場合、担体は固形である。混合物は、単位投与量の座薬を形成することが好ましい。適切な担体としては、ココアバター、および当分野で普遍的に使用される他の材料が挙げられる。座薬は、最初に組成物と、軟化した、または溶けた担体とを混合し、次いで冷却して鋳型中で成形することにより簡便に形成されてもよい。

上述の担体成分に加えて、上述の医薬製剤は必要に応じて、一つまたは複数の追加の担体成分、例えば希釈剤、緩衝剤、香味剤、結合剤、表面活性剤、増粘剤、潤滑剤、保存剤（抗酸化剤を含む）などを含んでもよい。さらに、目的のレシピエントの血液との等張性を製剤に与える他のアジュバントが含まれてもよい。開示される免疫治療剤、および／またはその薬学的に許容可能な塩を含有する組成物は、粉末または液状の濃縮形態で調製されてもよい。

正確な用量および投与頻度は、当業者に公知であるように、具体的な開示ペプチド、開示される作製方法の産物、その薬学的に許容可能な塩、溶媒和物、または多形体、その水和物、その溶媒和物、その多形体、またはその立体科学的異性体；治療される特定の状態および治療される状態の重大度；用量が投与される対象の既往歴に特異的な様々な因子、例えば年齢；具体的な対象の体重、性別、障害の程度、および一般健康状態、ならびにその個体が摂取し得る他の医薬品に依存する。さらに、当該有効な１日量は、治療される対象の反応に応じて、および／または当該組成物を処方する医師の評価に応じて、減少または増加させてもよい。

投与様式に応じて、医薬組成物は、０．０５～９９重量％、好ましくは０．１～７０重量％、より好ましくは０．１～５０重量％の活性成分、および１～９９．９５重量％、好ましくは３０～９９．９重量％、より好ましくは５０～９９．９重量％の薬学的に許容可能な担体を含む。すべての百分率は、組成物の総重量に基づいている。

例示的な実施形態では、方法およびシステムの一部またはすべてが、図１０に示され、および以下に記載されるように、例えばコンピュータ（１００１）などの一つまたは複数のコンピュータ上で実施することができる。一部の実施形態では、開示される方法およびシステムは、一つまたは複数のコンピュータを利用して、一つまたは複数の場所で、一つまたは複数の機能を実行することができる。図１０は、本開示方法を実行するための例示的な運用環境を図示したブロック図である。この例示的な運用環境は、あくまで運用環境の一例にすぎず、運用環境アーキテクチャの使用または機能の範囲に関する何らかの制限を示唆することを意図したものではない。また、如何なる運用環境も、例示的な運用環境において図示される構成要素のいずれか一つもしくは組み合わせに関連する何らかの依存性または要件を有するものとして解釈すべきではない。

一部の実施形態では、本方法およびシステムは、多数の他の汎用もしくは特殊用途向けコンピューティングシステム環境または構成で動作可能でありうる。このシステムおよび方法を用いた使用に適するものとし得る周知のコンピューティングシステム、環境、および／または構成の例としては、以下に限定されないが、パーソナルコンピュータ、サーバ・コンピュータ、ラップトップ・デバイス、およびマルチプロセッサ・システムが挙げられる。追加的な例には、セットトップボックス、プログラマブル大衆消費電子製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境等が含まれる。

一部の実施形態では、本開示の方法およびシステムの処理は、ソフトウェアコンポーネントを介して実行できる。本開示のシステムおよび方法は、一つ以上のコンピュータまたは他のデバイスを介して実行されるプログラムモジュールなどの、コンピュータ実行可能命令の一般的なコンテキストで記述できる。概して、プログラムモジュールは、コンピュータコード、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含み、それらによって特定のタスクが実行されるかまたは特定の抽象データ型が実施される。また、本開示の方法は、通信ネットワーク経由でリンクされたリモートプロセシングデバイスを介してタスクが実行されるグリッドベースおよび分散コンピューティング環境においても実施することができる。分散コンピューティング環境において、プログラムモジュールは、記憶デバイスを含むローカルおよびリモートコンピュータストレージ媒体の両方に配置できる。

さらに、当業者は、本明細書に開示されるシステムおよび方法を、コンピュータ１００１の形態の汎用コンピューティングデバイスを介して実施できることを認識することになる。コンピュータ１００１の構成要素には、限定されるものではないが、一つまたは複数のプロセッサ１００３と、システムメモリ１０１２と、一つまたは複数のプロセッサ１００３を含む様々なシステムコンポーネントをシステムメモリ１０１２に連結するシステムバス１０１３と、を含めることができる。システムは並列計算を利用できる。

システムバス１０１３は、多様なバスアーキテクチャのいずれかを用いた、メモリバスもしくはメモリコントローラ、周辺機器用バス、アクセラレーテッドグラフィックスポート、またはローカルバスをはじめとする、幾つかの可能なタイプのバス構造のうちの一つまたは複数を表す。バス１０１３、および本明細書中に指定されている全てのバスはまた、有線または無線ネットワーク接続経由で実装することもでき、一つまたは複数のプロセッサ１００３を含む各サブシステム、大容量ストレージデバイス１００４、オペレーティングシステム１００５、ＰＧＩソフトウェア１００６、ＰＧＩデータ１００７、ネットワークアダプタ１００８、システムメモリ１０１２、入出力インターフェース１０１０、ディスプレイアダプタ１００９、ディスプレイデバイス１０１１、およびヒトマシンインターフェース１００２は、この形態のバスを介して接続された物理的に別個の位置にある一つまたは複数のリモートコンピューティングデバイス１０１４ａ、ｂ、ｃ内に収容され、事実上完全に分散されたシステムを実装しうる。

コンピュータ１００１は、様々なコンピュータ可読媒体を含むのが通例である。例示的な可読媒体は、コンピュータ１００１によりアクセスできる任意の利用可能な媒体であってよく、例えば、揮発性および不揮発性媒体であり、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体の両方が挙げられるが、これらに限定されるものではない。システムメモリ１０１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの揮発性メモリ、および／またはリードオンリメモリ（ＲＯＭ）などの不揮発性メモリの形態のコンピュータ可読媒体を含む。システムメモリ１０１２は、典型的には、ＰＧＩデータ１００７のようなデータ、ならびに／または一つまたは複数のプロセッサ１００３によって直ちにアクセス可能であり、および／または現在操作されているオペレーティングシステム１００５およびＰＧＩソフトウェア１００６などのプログラムモジュールを含む。ＰＧＩデータ１００７は、リード・カバレッジ・データおよび／または期待リード・カバレッジ・データを含むことができる。

一部の実施形態では、コンピュータ１００１はまた、他のリムーバブル／非リムーバブルな、揮発性／不揮発性コンピュータストレージ媒体を含むこともできる。一例として、図１０は、コンピュータ１００１用のコンピュータコード、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、および他のデータの不揮発性ストレージを提供できる、大容量記憶デバイス１００４が図示されている。例えば、限定されるものではないが、大容量記憶デバイス１００４は、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、リムーバブル光学式ディスク、磁気カセットまたは他の磁気ストレージデバイス、フラッシュメモリカード、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光学式ストレージ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）等でありうる。

任意選択的に、例えばオペレーティングシステム１００５およびＰＧＩソフトウェア１００６を含む、任意の数のプログラムモジュールを大容量ストレージデバイス１００４に格納できる。オペレーティングシステム１００５およびＰＧＩソフトウェア１００６（またはそれらの幾つかの組み合わせ）の各々には、プログラミングおよびＰＧＩソフトウェア１００６の要素を含めることができる。ＰＧＩデータ１００７はまた、大容量ストレージデバイス１００４に格納できる。ＰＧＩデータ１００７を、当分野に公知の一つまたは複数のデータベースのいずれかに記憶させることができる。そのようなデータベースの例としては、ＤＢ２（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ａｃｃｅｓｓ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）、ｍｙＳＱＬ、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬなどが挙げられる。データベースは、集中型とすることができ、または複数のシステムにわたって分散することができる。

代替的な実施形態では、ユーザは、入力デバイス（図示せず）を介して、コンピュータ１００１内にコマンドおよび情報を入力することができる。そのような入力デバイスの例としては、以下に限定されないが、キーボード、指示デバイス（例えば「マウス」）、マイクロホン、ジョイスティック、スキャナー、グローブなどの触覚入力デバイス、および他の身体被覆物などが挙げられる。これらのおよび他の入力デバイスは、システムバス１０１３に連結されているヒト機械インターフェース１００２を介して、一つまたは複数のプロセッサ１００３に接続することができるが、パラレル・ポート、ゲーム・ポート、ＩＥＥＥ １３９４ Ｐｏｒｔ（Ｆｉｒｅｗｉｒｅ（登録商標）ポートとしても知られる）、シリアル・ポートやユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）などの他のインターフェースおよびバス構造によって接続することができる。

代替的な実施形態において、ディスプレイデバイス１０１１はまた、ディスプレイアダプタ１００９等のインターフェースを介してシステムバス１０１３に接続できる。コンピュータ１００１に複数のディスプレイアダプタ１００９を設けることができ、コンピュータ１００１に複数のディスプレイデバイス１０１１を設けることもできることが予期される。例えば、ディスプレイデバイスは、モニター、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、またはプロジェクターとすることができる。ディスプレイデバイス１０１１に加えて、他の出力周辺デバイスには、入出力インターフェース１０１０を介してコンピュータ１００１に接続できるスピーカ（図示せず）およびプリンタ（図示せず）等の構成要素を含めることができる。本方法の任意の工程および／または結果は、任意のフォーマットで出力デバイスに出力できる。そのような出力は、テキスト、グラフィカル、アニメーション、オーディオ、触覚（ｔａｃｔｉｌｅ）等を含むが、これらに限定されない任意のフォーマットの視覚的表象でありうる。ディスプレイ１０１１およびコンピュータ１００１は、一つのデバイスの一部である場合もあれば、別々のデバイスである場合もある。

コンピュータ１００１は、一つまたは複数のリモートコンピューティングデバイス１０１４ａ、ｂ、ｃへの論理的接続を使用してネットワーク環境で動作できる。一例として、リモートコンピューティングデバイスは、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、スマートフォン、サーバー、ルーター、ネットワークコンピュータ、ピアデバイスまたは他の共通ネットワークノード等でありうる。コンピュータ１００１とリモートコンピューティングデバイス１０１４ａ、ｂ、ｃとの間の論理的接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）および／または一般的なワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）等のネットワーク１０１５を介して行うことができる。そのようなネットワーク接続は、ネットワークアダプタ１００８経由でありうる。ネットワークアダプタ１００８は、有線および無線の両方の環境で実装できる。そのようなネットワーキング環境は、住宅、職場、企業全体のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットでは、従来からあるありふれたものである。

そのようなプログラムおよびコンポーネントは、コンピューティングデバイス１００１の異なるストレージコンポーネント内に様々な時間に存在し、コンピュータの一つまたは複数のプロセッサ１００３を介して実行されることが認識されるが、例証の便宜上、本明細書においてアプリケーションプログラムおよびオペレーティングシステム１００５等の他の実行可能プログラムコンポーネントは、離散的ブロックとして図示されている。或る態様では、ＰＧＩソフトウェア１００６および／またはＰＧＩデータ１００７の少なくとも一部を、コンピューティングデバイス１００１、リモートコンピューティングデバイス１０１４ａ、ｂ、ｃおよび／もしくはそれらの組み合わせのうちの一つまたは複数に格納し、ならびに／または実行できる。したがって、ＰＧＩソフトウェア１００６および／またはＰＧＩデータ１００７は、ＰＧＩソフトウェア１００６および／またはＰＧＩデータ１００７へのアクセスをネットワーク１０１５（例えば、インターネット）を介して実行できるクラウドコンピューティング環境内で動作できる。さらに或る態様においては、コンピューティングデバイス１００１、リモートコンピューティングデバイス１０１４ａ、ｂ、ｃおよび／またはそれらの組み合わせのうちの一つまたは複数にわたって、ＰＧＩデータ１００７を同期化することができる。

ＰＧＩソフトウェア１００６の実装形態は、何らかの形態のコンピュータ可読媒体上に格納される場合もあれば、またはそのコンピュータ可読媒体を介して伝送される場合もある。本開示の方法のいずれも、コンピュータ可読媒体上に具現化されたコンピュータ可読命令によって実行できる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータによってアクセス可能な任意の利用可能媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体の例としては、限定されるものではないが、「コンピュータストレージ媒体」および「通信媒体」を挙げることができる。「コンピュータストレージ媒体」は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュールもしくは他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実装される揮発性および不揮発性のリムーバブル媒体および非リムーバブル媒体を具備する。例示的なコンピュータストレージ媒体は、限定されるものではないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリもしくは他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、または他の光学式ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶デバイスもしくは他の磁気記憶デバイス、または、所望の情報を格納する目的に使用でき、且つコンピュータがアクセスできる任意の他の媒体を具備する。

方法およびシステムは、機械学習や反復学習などの人工知能手法を採用することができる。そのような手法の例としては、以下に限定されないが、エキスパート・システム、事例に基づく推論、ベイジアン・ネットワーク、ビヘイビアベースＡＩ、ニューラル・ネットワーク、ファジーシステム、進化的計算法（例えば遺伝的アルゴリズム）、群知能（例えばアント・アルゴリズム）、およびハイブリッド知能システム（例えば、ニューラル・ネットワークを通じて生成されるエキスパート推論ルール、または統計的学習から得られるプロダクション・ルール）が挙げられる。

別途明記しない限り、本明細書中に記載されている方法は、その工程を特定の順序で実行することを必須としていると解釈すべきものではない。したがって、方法についてのある請求項が、実際にその工程に従うべき順序を列挙していない場合、または、特許請求の範囲もしくは明細書において特定の順序に限定されることが別途明記されていない場合には、如何なる点においても、順序を推定することは決して意図されない。これは、工程の配置または操作の流れの配列に関するロジックの問題；文法的な編成または句読法から導き出される明白な意味；本明細書中に記載されている実施形態の数またはタイプ等を解釈するための、あらゆる可能な非明示的基礎に対して成り立つ。

以下の実施例は、本開示内容をさらに詳細に説明するために提供される。これらは、本開示内容を例示することを意図しており、これに限定することを意図していない。
実施例１
パッセンジャー遺伝子インデックス
パッセンジャー遺伝子インデックス（ＰＧＩ）の方法には、癌型によりビニングされたすべてのＴＣＧＡサンプルが含まれ、各ビニングに対して変異遺伝子のメジアン数が決定される。固形腫瘍と、血液由来腫瘍または正常な固形臓器のカウンターパートを比較することにより、変異は非サイレントな体細胞変異のみに限定された。例外は急性骨髄性白血病であり、この場合、血液由来腫瘍は、正常な固形臓器と比較された。変異プロファイルはバイナリーマトリクスとして構築され、それにより、遺伝子に対応する任意の座位が、当該患者において変異を担持する場合、１ビットが設定される。遺伝子Ｘ_ｉの変異を有するサンプルの割合と、各癌型における変異遺伝子のメジアン数の間のピアソン相関として、各遺伝子Ｘ_ｉに対してＰＧＩが算出される。相関を算出する前に、不均一に分布した微量ノイズを、変異を有するサンプル割合に加えて、すべてゼロのエントリーの問題を回避した。

実施例２
ドライバー遺伝子およびパッセンジャー遺伝子の腫瘍遺伝子変異量に対するＺスコア
ドライバー／パッセンジャーＴＭＢに対するＺスコア法には、以下が含まれる：ＴＭＢに対するｚスコアを算出するために、同じ大きさの無作為に選択された１０００個の遺伝子セットを使用して、最初にＴＭＢのバックグラウンド分布を確立させた。次いで変異したドライバー／パッセンジャー遺伝子の数を算出して、バックグラウンド分布を比較し、Ｚスコアを算出した。これにより、その数が、バックグラウンド平均からどの程度の標準偏差数であるかが示唆される。ドライバー遺伝子は、２０１５年１月２２日にＣＯＳＭＩＣ Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅ Ｃｅｎｓｕｓからダウンロードされ、パッセンジャー遺伝子は、ＴＣＧＡデータ由来のＰＧＩによりランク付けされた上位ｎ個の遺伝子として定義された。

実施例３
パッセンジャー遺伝子腫瘍遺伝子変異量と、免疫療法の反応性
パッセンジャー遺伝子インデックス（ＰＧＩ）を算出するために、２０種のＴＣＧＡ腫瘍型からの６，６８５個のサンプルに由来する非サイレントな体細胞変異のリストを集めた。体細胞変異は、腫瘍ゲノムと、生殖細胞ゲノム、例えば同じ患者の血液由来の正常サンプルのゲノムを比較することにより決定された。１サンプル当たりの変化遺伝子のメジアン数は、急性骨髄性白血病の９から、皮膚黒色腫の２８９までの範囲であり、最も少ない変異率の癌と、最も高い変異率の癌の間には３２倍を超える差があった（図５）。このことは、皮膚癌サンプルと肺癌サンプルは、環境変異原に曝されるために変異率が最も高いという過去の研究結果と一致している。図５は、６，６８５個のＴＣＧＡ癌エクソーム中の１サンプル当たりの非サイレントな体細胞変異数を示す。

本試験に含まれる２０種の癌型は、膀胱尿路上皮細胞癌（ＢＬＣＡ）、浸潤性乳癌（ＢＲＣＡ）、子宮頸部扁平上皮細胞癌および子宮頚管腺癌（ＣＥＳＣ）、結腸／直腸腺癌（ＣＯＲＥ）、多形性グリア芽細胞腫（ＧＢＭ）、頭頚部扁平上皮細胞癌（ＨＮＳＣ）、腎臓の腎明細胞癌（ＫＩＲＣ）、腎臓の腎乳頭細胞癌（ＫＩＲＰ）、急性骨髄性白血病（ＬＡＭＬ）、肝臓の肝細胞癌（ＬＩＨＣ）、脳の低グレードグリオーマ（ＬＧＧ）、肺腺腫（ＬＵＡＤ）、肺扁平上皮細胞癌（ＬＵＳＣ）、卵巣の漿液性嚢胞腺癌（ＯＶ）、褐色細胞腫および傍神経節腫（ＰＣＰＧ）、前立腺腺癌（ＰＲＡＤ）、皮膚黒色腫（ＳＫＣＭ）、胃腺癌（ＳＴＡＤ）、甲状腺癌（ＴＨＣＡ）、および子宮体部内膜癌（ＵＣＥＣ）である。

全変異率が高い癌型には、より多くのパッセンジャー遺伝子変異が蓄積され、そして各癌型における１サンプル当たりの変化遺伝子の平均数は、当該癌型中のパッセンジャー遺伝子変異の可能性に対するサロゲートとなり得ると仮定された。各遺伝子Ｘ_ｉに対して、遺伝子Ｘ_ｉバリアントを有するサンプル割合と、各癌型における１サンプル当たりの変化遺伝子の平均数の間の相関として、ＰＧＩが規定された。ＰＧＩスコアが高くなると、特定の遺伝子が、高い全変異頻度を有する癌型において体細胞変異を獲得する可能性が高くなることを示唆した。パッセンジャー遺伝子は、二つの変数に関して強い直線的関係を示した。一方で、例えばＴＰ５３、ＰＩＫ３ＣＡおよびＫＲＡＳなどの標準的な癌遺伝子においては弱い関連性が観察された（図６）。図６は、各癌型における、総変異遺伝子の平均数（ｘ軸）と、遺伝子バリアントを有する患者割合（ｙ軸）に対するスキャッタープロットを示す。上の行は、上位のパッセンジャー遺伝子における強い直線的関係（ＭＵＣ１６ ｒ＝０．９７９；ＡＤＡＭ２ ｒ＝０．９７２；ＣＯＬ５Ａ２ ｒ＝０．９６８）を示し、下の行は、標準的な癌遺伝子における２変数の弱い関連性を示す（ＴＰ５３ ｒ＝０．３０１；ＰＩＫ３ＣＡ ｒ＝０．１２０；ＫＲＡＳ ｒ＝０．２２２）。

ＰＧＩの上位にランキングされる遺伝子は、例えば極度に大きいタンパク質（＞４，０００アミノ酸）、広範なゲノム座位におよぶ遺伝子（＞１ＭＢ）、低発現レベルの遺伝子、および後期ＤＮＡ複製期の遺伝子などの、過剰にパッセンジャー変異があることが知られている遺伝子ファミリーに豊富である。これら遺伝子ファミリーの累積分布関数（ＣＤＦ）は、ＰＧＩ＞０．７で鋭い上昇を示し、一方で、Ｃａｔａｌｏｇｕｅ ｏｆ Ｓｏｍａｔｉｃ Ｍｕｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｃａｎｃｅｒ（ＣＯＳＭＩＣ）Ｃａｎｃｅｒ Ｇｅｎｅ Ｃｅｎｓｕｓ（ＣＧＣ）のドライバー遺伝子は、より均一的に分布している（図７）。図７ 癌ドライバー遺伝子および様々な他の遺伝子群に対する、ＰＧＩスケールに沿ったエンリッチメントを示す。点線（上側）は、様々なＰＧＩでの遺伝子の割合を示し、垂直線（下側）は個々の遺伝子のランクを示す。２－サンプルのコルモゴロフ－スミルノフ検定を使用して、癌遺伝子分布と比較した場合の、各群に対する遺伝子分布における差異を検証した。２－サンプルのコルモゴロフ－スミルノフ検定は、ＣＧＣ遺伝子と比較して、パッセンジャー遺伝子ファミリーのランク分布において有意差を示した（大きなタンパク質に対して、ｐ＝８．３×１０^－１９；＞１ＭＢのゲノム座位に対して、ｐ＝２．９×１０^－１２；低発現に対して、ｐ＝６．４×１０^－３５；後期複製に対して、ｐ＝２．７×１０^－２９）。ＰＧＩを算出するために、（癌型の代わりに）変異率でサンプルをグループ分けしたときにも類似の結果が観察された。一部のＣＧＣ遺伝子も高いＰＧＩスコアを有しているが、それらは上位の変化したＴＣＧＡ癌型に対しては確認されていない。例えばＫＤＲ（キナーゼ挿入ドメイン受容体）は、黒色腫において最も高い変異率（ＳＫＣＭにおいて１４％）を有しているが、ＫＤＲは、非小細胞肺癌と血管肉腫における因果関係のみが知られている。同様に、上位３０個のＣＧＣ遺伝子に関し、最も変化した癌型において確認されたケースは認められなかった。対照的に、最も低いＰＧＩを有する３０個のＣＧＣドライバー遺伝子のうちの１６個は、対応する変化した癌型において確認されている（図８）。図８ 低ＰＧＩのＣＧＣ遺伝子が、変化した癌型において確認される可能性が高いことを示す。図８は、最も高い（左）および最も低い（右）ＰＧＩのＣＧＣ遺伝子を示し、および対応する癌型と、変異サンプルの最も高い割合（＞２％）を示す。アスタリスクで印が付いた頭字語は、遺伝子に関し、ＣＧＣにより確認された癌型である。最も高いＰＧＩのＣＧＣ遺伝子において確認された癌はなく、最も低いＰＧＩのＣＧＣ遺伝子においては１６／３０の癌型が確認されている。

ＰＧＩを測定基準として適用し、パッセンジャー遺伝子を選択した。選択されたパッセンジャー遺伝子の腫瘍遺伝子変異量（ＴＭＢ）を使用して、免疫療法に反応する可能性の高い患者コホートを階層化した。この方法を実証するために、局所免疫細胞溶解活性とＴ細胞受容体（ＴＣＲ）リードカウントを、免疫原性のサロゲートとして使用して、ＴＣＧＡデータにおいて、高いＴＭＢの患者と低いＴＭＢの患者の間に何らかの免疫原性の差異が存在するかを検証した。各患者に対し、ＴＭＢは３種の異なる方法で算出された。すなわち、（ｉ）従来的な総ＴＭＢ、（ｉｉ）ドライバー遺伝子によるＴＭＢ、そして（ｉｉｉ）パッセンジャー遺伝子によるＴＭＢ、である。細胞溶解活性を定量するために、本発明者らは、二つの重要な細胞溶解エフェクターである、グランザイムＡ（ＧＺＭＡ）とパーフォリン（ＰＲＦ１）の遺伝子発現レベルに基づいた、シンプルなＲＮＡ系の測定基準を採用した。細胞溶解活性は、７種の異なる癌型において、高いパッセンジャーＴＭＢ患者と低いパッセンジャーＴＭＢ患者の間で有意差（マン－ホイットニーＵ検定でｐ＜０．０５）が存在した（結腸腺癌ｐ＜４．６ｘ１０^－１１、浸潤性乳癌ｐ＜５．０ｘ１０^－４、肺腺腫ｐ＜７．７ｘ１０^－４、子宮体部内膜癌ｐ＜９．９ｘ１０^－４、子宮頸部扁平上皮細胞癌ｐ＜２．２ｘ１０^－３、肺扁平上皮細胞癌ｐ＜５．７ｘ１０^－３、前立腺腺癌ｐ＜２．１ｘ１０^－２）。その差異は、対応する癌型において総ＴＭＢとドライバー遺伝子ＴＭＢを使用した場合と比較して、より顕著である（図９Ａ）。

ＴＣＲは、ペプチド－ＭＨＣ複合体の認識に寄与し、その多様性は、外来性タンパク質または変異タンパク質、例えば癌細胞由来のネオ抗原などの数と直接関連している。ＴＣＲβレパートリー解析は、ＴＣＧＡ ＲＮＡ－ｓｅｑデータを使用して実施され、高パッセンジャーＴＭＢ患者と低パッセンジャーＴＭＢ患者の間のＴＣＲβリードカウントが比較された。図９Ｂに示されるように、検出されたＴＣＲβリードカウント数は、８種の異なる癌型において、高パッセンジャーＴＭＢ患者と低パッセンジャーＴＭＢ患者の間で有意に異なっていた（子宮体部内膜癌ｐ＜３．２×１０^－６、結腸腺癌ｐ＜４．５×１０^－６、子宮頸部扁平上皮細胞癌ｐ＜２．４×１０^－３、浸潤性乳癌ｐ＜７．３×１０^－３、皮膚黒色腫ｐ＜９．２×１０^－３、肺腺腫ｐ＜１．５×１０^－２、卵巣の漿液性嚢胞腺癌ｐ＜２．７×１０^－２、前立腺腺癌ｐ＜３．８×１０^－２）。細胞溶解活性の実験結果と一致して、ＴＣＲβの差は、総ＴＭＢとドライバーＴＭＢを使用した場合と比較して、パッセンジャーＴＭＢで分けられた群の間でより顕著である。

最後に、ＴＣＧＡデータにおいて、ＴＭＢと関連した何らかの延命効果が存在するかを確認するための検証を行った。子宮頸部および肺の扁平上皮細胞癌（ＣＥＳＣおよびＬＵＳＣ）において統計的に有意ではないが、総ＴＭＢは、良好な生存転帰と正の関連傾向を示した。一方でドライバーＴＭＢは、予後不良と関連している（図９Ｃ）。図９Ｃ 皮膚黒色腫（ＳＫＣＭ）、子宮頸部扁平上皮細胞癌（ＣＥＳＣ）および子宮頚管腺癌、ならびに肺扁平上皮細胞癌（ＬＵＳＣ）における、（ｉ）全遺伝子、（ｉｉ）ドライバー遺伝子、および（ｉｉｉ）パッセンジャー遺伝子の変異量により分けられた患者コホートの臨床転帰は、パッセンジャーＴＭＢにより分けられた患者コホートにおいてのみ、有意な生存率の差異をもたらし、総ＴＭＢ／ドライバーＴＭＢは有意な差異はもたらさなかったことを示す。ＳＫＣＭは、高い総／パッセンジャーＴＭＢ群と低い総／パッセンジャーＴＭＢ群の間の患者生存率において、有意差を示す。

ＣＥＳＣおよびＬＵＳＣの両方において、パッセンジャーＴＭＢを使用したときのみ、高ＴＭＢ患者群と低ＴＭＢ患者群の間の生存転帰の差異が、統計的に有意であった。皮膚黒色腫（ＳＫＣＭ）において、パッセンジャーＴＭＢと総ＴＭＢを使用した患者の階層化の両方が、生存曲線において類似した有意性のある分離を示している。このことから、黒色腫において、免疫原性の抑制に強い影響を与えるドライバー遺伝子は非常に少ないか、または存在しないことが示唆される。転移性黒色腫において、ＣＴＬＡ－４阻害の独立したデータセットを使用して、１１０名の患者を、変異量によって、同サイズの二つの群に分けた。２００個のパッセンジャー遺伝子のＴＭＢを使用した階層化には、２４．５５％～３６．３６％の基準から選択された患者群の臨床的利益率が含まれた（フィッシャーの直接確率検定ｐ＝０．００３５）。総ＴＭＢを使用した患者の階層化により、臨床的利益において同じ改善がもたらされたことから、ＴＣＧＡデータを使用した黒色腫に関する細胞溶解活性、ＴＣＲ検出、および延命効果における実験結果がさらに補強された。

図１１ 抗ＰＤ１の第Ｉ相臨床試験における患者コホートのＴＭＢを示す。黒丸、黒四角、および黒三角はそれぞれ、部分反応（ＰＲ）、安定的疾患（ＳＤ）、および進行性疾患（ＰＤ）を伴う患者を示す。中空は、個々の患者のデータを示し、中空ではないものは、各ＰＲ／ＳＤ／ＰＤ群における平均を示す。総ＴＭＢは、変異遺伝子の総数として示され（左のｙ軸）、ドライバー／パッセンジャーＴＭＢは、ｚスコアで示されている（右のｙ軸）。ＰＲ－ｖｓ－ＰＤおよびＰＲ－ｖｓ－ＰＤ＋ＳＤの両方が、パッセンジャーＴＭＢにおいて統計的有意差を示し、使用された上位（５０／１００／１０００）のパッセンジャー遺伝子の数で変わらなかった。ＰＲ群は、総ＴＭＢまたはドライバーＴＭＢで有意差が得られなかった。

実施例４
パッセンジャー遺伝子の腫瘍遺伝子変異量と、臨床免疫療法反応
免疫療法に対する様々な悪性腫瘍の臨床反応を評価するために、ＰＤ－１（Ｐｒｏｇｒａｍｍｅｄ Ｄｅａｔｈ－１）に対するヒトモノクローナル抗体の、単剤として、および他の抗ガン治療剤との併用での第Ｉ相試験からの体細胞変異データを使用した。総計で、進行性悪性腫瘍を有する７４名の患者から、臨床反応データを入手した（部分反応ＰＲがｎ＝８、安定的疾患ＳＤがｎ＝２９、進行性疾患ＰＤがｎ＝３７）。総ＴＭＢは、変異遺伝子の総数として表示されている。ドライバー／パッセンジャーＴＭＢは、ｚスコアで表され、患者の総ＴＭＢに対して正規化されている。変異ドライバー／パッセンジャー遺伝子の数と、同サイズの無作為に選択された遺伝子を使用したバックグラウンド分布を比較することにより、ｚスコアが算出される。ｚスコアが高くなると、総ＴＭＢバックグラウンドにかかわらず、選択されたドライバー／パッセンジャー遺伝子セットの変異量も高くなることが示唆される。総ＴＭＢと、ドライバーＴＭＢのｚスコアは、他の患者群からＰＲを識別しない。一方で、ＰＲ患者においてパッセンジャーＴＭＢのｚスコアは、ＰＤ患者群またはＰＤ＋ＳＤ患者群と比較して有意に高い。上位５０、１００、５００（図１２）および１０００個のパッセンジャー遺伝子を使用して算出されたＴＭＢにおいて結果は一致している。

以下に、上記実施形態から把握できる技術思想を付記として記載する。
［付記１］
癌患者の治療において使用するための免疫療法剤であって、前記免疫療法剤は、ＰＤ－１に結合する抗体を含み、前記癌患者が、遺伝子変異量についてのバックグラウンド分布よりも大きいパッセンジャー遺伝子変異量を備えた癌を有する、免疫療法剤。

［付記２］
前記パッセンジャー遺伝子変異量は、
前記癌のパッセンジャー遺伝子変異量を確立する工程と、
前記癌の変異量に対するバックグラウンド分布を作成する工程と、
前記バックグラウンド分布に対し、前記パッセンジャー遺伝子変異量を正規化する工程と、
によって、前記バックグラウンド分布より大きいことが決定され、
正規化されたパッセンジャー遺伝子変異量が、前記バックグラウンド分布の平均よりも少なくとも約１、少なくとも約１．５、少なくとも約２、少なくとも約２．５、少なくとも約３、または３超標準偏差、高いときに、前記パッセンジャー遺伝子変異量は前記バックグラウンド分布より大きい、付記１に記載の免疫療法剤。

［付記３］
バックグラウンド分布を作成する工程が、前記癌から取得され、無作為に選択された遺伝子の複数サンプルから前記変異量を確立する工程を含むが、ただし各サンプルにおいて前記無作為に選択された遺伝子の数は、前記パッセンジャー遺伝子変異量を算出するために使用されるパッセンジャー遺伝子数と等しいものとする、付記２に記載の免疫療法剤。

［付記４］
前記バックグラウンド分布に対して前記パッセンジャー遺伝子変異量を正規化する工程が、前記バックグラウンド分布の平均からの標準偏差数を示すｚスコアを作成する工程、あるいはｐ値を作成する工程、を含む、付記１～３のいずれか一項に記載の免疫療法剤。

［付記５］
前記癌中の変異遺伝子を、パッセンジャー遺伝子としてカテゴライズする工程をさらに含む、付記１～４のいずれか一項に記載の免疫療法剤。

［付記６］
前記癌中の変異遺伝子をパッセンジャー遺伝子としてカテゴライズする工程は、前記癌から変異遺伝子を選択する工程、および前記変異遺伝子を、パッセンジャー遺伝子インデックスに従い確立されたパッセンジャー遺伝子を含むデータ構造にマッチングさせる工程を含む、付記５に記載の免疫療法剤。

［付記７］
前記パッセンジャー遺伝子インデックスは、癌患者コホートから取得された前記変異遺伝子を含むサンプル割合と、前記癌患者コホート内の各腫瘍型における変異遺伝子のメジアン数との間の相関係数を含む、付記６に記載の免疫療法剤。

［付記８］
癌患者が、皮膚扁平上皮細胞癌（ＣＳＣＣ）、膀胱尿路上皮細胞癌（ＢＬＣＡ）、浸潤性乳癌（ＢＲＣＡ）、子宮頸部扁平上皮細胞癌および子宮頚管腺癌（ＣＥＳＣ）、結腸／直腸腺癌（ＣＯＲＥ）、多形性グリア芽細胞腫（ＧＢＭ）、頭頚部扁平上皮細胞癌（ＨＮＳＣ）、腎臓の腎明細胞癌（ＫＩＲＣ）、腎臓の腎乳頭細胞癌（ＫＩＲＰ）、急性骨髄性白血病（ＬＡＭＬ）、肝臓の肝細胞癌（ＬＩＨＣ）、脳の低グレードグリオーマ（ＬＧＧ）、肺腺腫（ＬＵＡＤ）、肺扁平上皮細胞癌（ＬＵＳＣ）、卵巣の漿液性嚢胞腺癌（ＯＶ）、褐色細胞腫および傍神経節腫（ＰＣＰＧ）、前立腺腺癌（ＰＲＡＤ）、皮膚黒色腫（ＳＫＣＭ）または胃腺癌を有する、付記１～７のいずれか一項に記載の免疫療法剤。

［付記９］
前記癌が、子宮体部内膜癌、結腸腸腺癌、子宮頸部扁平上皮細胞癌、浸潤性乳癌、皮膚黒色腫、肺腺腫、卵巣の漿液性嚢胞腺癌、または前立腺腺癌である、付記１～７のいずれか一項に記載の免疫療法剤。

［付記１０］
前記ＰＤ－１に結合する抗体は、セミプリマブ、ペムブロリズマブ、ニボルマブ、デュルバルマブ、アテゾリズマブ、ピジリズマブ、カムレリズマブ、スパルタリズマブ（ＰＤＲ００１）またはセトレリマブ（ＪＮＪ－６３７２３２８３）である、付記１～９のいずれか一項に記載の免疫療法剤。

［付記１１］
前記ＰＤ－１に結合する抗体は、配列番号２１の重鎖可変領域（ＨＣＶＲ）配列を含む、付記１～１０のいずれか一項に記載の免疫療法剤。

［付記１２］
前記ＰＤ－１に結合する抗体は、配列番号２２の軽鎖可変領域（ＬＣＶＲ）配列を含む、付記１～１１のいずれか一項に記載の免疫療法剤。

［付記１３］
前記ＰＤ－１に結合する抗体は、配列番号２１のＨＣＶＲ配列および配列番号２２のＬＣＶＲ配列を含む、付記１～１２のいずれか一項に記載の免疫療法剤。

［付記１４］
前記ＰＤ－１に結合する抗体は、セミプリマブである、付記１～１３のいずれか一項に記載の免疫療法剤。

［付記１５］
前記癌は皮膚癌である、付記１～１４のいずれか一項に記載の免疫療法剤。
［付記１６］
前記皮膚癌は、皮膚扁平上皮細胞癌である、付記１５に記載の免疫療法剤。

［付記１７］
前記癌は肺癌である、付記１～１４のいずれか一項に記載の免疫療法剤。
［付記１８］
前記癌は子宮頸癌である、付記１～１４のいずれか一項に記載の免疫療法剤。

［付記１９］
前記遺伝子変異量についてのバックグラウンド分布は、前記癌患者から得られた遺伝子サンプルについて配列解析を実施するかあるいは実施したことによって決定される、付記１～１８のいずれか一項に記載の免疫療法剤。

［付記２０］
癌患者の治療のための医薬の製造におけるＰＤ－１に結合する抗体の使用であって、前記癌患者は、遺伝子変異量についてのバックグラウンド分布よりも大きいパッセンジャー遺伝子変異量を備えた癌を有する、使用。

［付記２１］
前記パッセンジャー遺伝子変異量は、
前記癌のパッセンジャー遺伝子変異量を確立する工程と、
前記癌の変異量に対するバックグラウンド分布を作成する工程と、
前記バックグラウンド分布に対し、前記パッセンジャー遺伝子変異量を正規化する工程と、
によって、前記バックグラウンド分布より大きいことが決定され、
正規化されたパッセンジャー遺伝子変異量が、前記バックグラウンド分布の平均よりも少なくとも約１、少なくとも約１．５、少なくとも約２、少なくとも約２．５、少なくとも約３、または３超標準偏差、高いときに、前記パッセンジャー遺伝子変異量は前記バックグラウンド分布より大きい、付記２０に記載の使用。

［付記２２］
バックグラウンド分布を作成する工程が、前記癌から取得され、無作為に選択された遺伝子の複数サンプルから前記変異量を確立する工程を含むが、ただし各サンプルにおいて前記無作為に選択された遺伝子の数は、前記パッセンジャー遺伝子変異量を算出するために使用されるパッセンジャー遺伝子数と等しいものとする、付記２１に記載の使用。

［付記２３］
前記バックグラウンド分布に対して前記パッセンジャー遺伝子変異量を正規化する工程が、前記バックグラウンド分布の平均からの標準偏差数を示すｚスコアを作成する工程、あるいはｐ値を作成する工程、を含む、付記２０～２２のいずれか一項に記載の使用。

［付記２４］
前記癌中の変異遺伝子を、パッセンジャー遺伝子としてカテゴライズする工程をさらに含む、付記２０～２３のいずれか一項に記載の使用。

［付記２５］
前記癌中の変異遺伝子をパッセンジャー遺伝子としてカテゴライズする工程は、前記癌から変異遺伝子を選択する工程、および前記変異遺伝子を、パッセンジャー遺伝子インデックスに従い確立されたパッセンジャー遺伝子を含むデータ構造にマッチングさせる工程を含む、付記２４に記載の使用。

［付記２６］
前記パッセンジャー遺伝子インデックスは、癌患者コホートから取得された前記変異遺伝子を含むサンプル割合と、前記癌患者コホート内の各腫瘍型における変異遺伝子のメジアン数との間の相関係数を含む、付記２５に記載の使用。

［付記２７］
癌患者が、皮膚扁平上皮細胞癌（ＣＳＣＣ）、膀胱尿路上皮細胞癌（ＢＬＣＡ）、浸潤性乳癌（ＢＲＣＡ）、子宮頸部扁平上皮細胞癌および子宮頚管腺癌（ＣＥＳＣ）、結腸／直腸腺癌（ＣＯＲＥ）、多形性グリア芽細胞腫（ＧＢＭ）、頭頚部扁平上皮細胞癌（ＨＮＳＣ）、腎臓の腎明細胞癌（ＫＩＲＣ）、腎臓の腎乳頭細胞癌（ＫＩＲＰ）、急性骨髄性白血病（ＬＡＭＬ）、肝臓の肝細胞癌（ＬＩＨＣ）、脳の低グレードグリオーマ（ＬＧＧ）、肺腺腫（ＬＵＡＤ）、肺扁平上皮細胞癌（ＬＵＳＣ）、卵巣の漿液性嚢胞腺癌（ＯＶ）、褐色細胞腫および傍神経節腫（ＰＣＰＧ）、前立腺腺癌（ＰＲＡＤ）、皮膚黒色腫（ＳＫＣＭ）または胃腺癌を有する、付記２０～２６のいずれか一項に記載の使用。

［付記２８］
前記癌が、子宮体部内膜癌、結腸腸腺癌、子宮頸部扁平上皮細胞癌、浸潤性乳癌、皮膚黒色腫、肺腺腫、卵巣の漿液性嚢胞腺癌、または前立腺腺癌である、付記２０～２６のいずれか一項に記載の使用。

［付記２９］
前記ＰＤ－１に結合する抗体は、セミプリマブ、ペムブロリズマブ、ニボルマブ、デュルバルマブ、アテゾリズマブ、ピジリズマブ、カムレリズマブ、スパルタリズマブ（ＰＤＲ００１）またはセトレリマブ（ＪＮＪ－６３７２３２８３）である、付記２０～２８のいずれか一項に記載の使用。

［付記３０］
前記ＰＤ－１に結合する抗体は、配列番号２１の重鎖可変領域（ＨＣＶＲ）配列を含む、付記２０～２９のいずれか一項に記載の使用。

［付記３１］
前記ＰＤ－１に結合する抗体は、配列番号２２の軽鎖可変領域（ＬＣＶＲ）配列を含む、付記２０～３０のいずれか一項に記載の使用。

［付記３２］
前記ＰＤ－１に結合する抗体は、配列番号２１のＨＣＶＲ配列および配列番号２２のＬＣＶＲ配列を含む、付記２０～３１のいずれか一項に記載の使用。

［付記３３］
前記ＰＤ－１に結合する抗体は、セミプリマブである、付記２０～３２のいずれか一項に記載の使用。

［付記３４］
前記癌は皮膚癌である、付記２０～３３のいずれか一項に記載の使用。
［付記３５］
前記皮膚癌は、皮膚扁平上皮細胞癌である、付記３４に記載の使用。

［付記３６］
前記癌は肺癌である、付記２０～３３のいずれか一項に記載の使用。
［付記３７］
前記癌は子宮頸癌である、付記２０～３３のいずれか一項に記載の使用。

［付記３８］
前記遺伝子変異量についてのバックグラウンド分布は、前記癌患者から得られた遺伝子サンプルについて配列解析を実施するかあるいは実施したことによって決定される、付記２０～３７のいずれか一項に記載の使用。

［付記３９］
癌患者の治療において使用するための免疫療法剤であって、前記免疫療法剤は、ＬＡＧ－３に結合する抗体を含み、前記癌患者が、バックグラウンドの遺伝子変異量よりも大きいパッセンジャー遺伝子変異量を備えた癌を有する、免疫療法剤。

［付記４０］
癌患者の治療において使用するための免疫療法剤であって、前記免疫療法剤は、ＰＤＬ１に結合する抗体を含み、前記癌患者が、バックグラウンドの遺伝子変異量よりも大きいパッセンジャー遺伝子変異量を備えた癌を有する、免疫療法剤。

［付記４１］
癌患者の治療において使用するための免疫療法剤であって、前記免疫療法剤は、ＣＴＬＡ４に結合する抗体を含み、前記癌患者が、バックグラウンドの遺伝子変異量よりも大きいパッセンジャー遺伝子変異量を備えた癌を有する、免疫療法剤。

［付記４２］
癌患者の治療において使用するための免疫療法剤であって、前記免疫療法剤は、ＴＩＭ３に結合する抗体を含み、前記癌患者が、バックグラウンドの遺伝子変異量よりも大きいパッセンジャー遺伝子変異量を備えた癌を有する、免疫療法剤。

［付記４３］
癌患者の治療のための医薬の製造におけるＬＡＧ－３に結合する抗体の使用であって、前記癌患者はバックグラウンドの遺伝子変異量よりも大きいパッセンジャー遺伝子変異量を備えた癌を有する、使用。

［付記４４］
癌患者の治療のための医薬の製造におけるＰＤＬ１に結合する抗体の使用であって、前記癌患者はバックグラウンドの遺伝子変異量よりも大きいパッセンジャー遺伝子変異量を備えた癌を有する、使用。

［付記４５］
癌患者の治療のための医薬の製造におけるＣＴＬＡ４に結合する抗体の使用であって、前記癌患者はバックグラウンドの遺伝子変異量よりも大きいパッセンジャー遺伝子変異量を備えた癌を有する、使用。

［付記４６］
癌患者の治療のための医薬の製造におけるＴＩＭ３に結合する抗体の使用であって、前記癌患者はバックグラウンドの遺伝子変異量よりも大きいパッセンジャー遺伝子変異量を備えた癌を有する、使用。

Claims (29)

1. 癌患者を治療するための医薬の製造における免疫チェックポイント遮断免疫療法剤の使用において、前記癌患者は、腫瘍のバックグラウンド変異量よりも大きい総パッセンジャー遺伝子変異量を有する前記腫瘍を有すると決定されており、前記バックグラウンド変異量は、前記腫瘍の無作為に選択された遺伝子に基づいて決定されており、前記免疫チェックポイント遮断免疫療法剤はＰＤ１に結合する抗体である、使用。
2. 前記ＰＤ１に結合する抗体は、配列番号２１のアミノ酸配列を含む重鎖可変領域（ＨＣＶＲ）を含む、請求項１に記載の使用。
3. 前記ＰＤ１に結合する抗体は、配列番号２２のアミノ酸配列を含む軽鎖可変領域（ＬＣＶＲ）をさらに含む、請求項１または請求項２に記載の使用。
4. 前記ＰＤ１に結合する抗体は、セミプリマブを含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の使用。
5. 前記使用は、ＰＤＬ１に結合する抗体の使用をさらに含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の使用。
6. 前記ＰＤＬ１に結合する抗体は、配列番号１２２のアミノ酸配列を含む重鎖可変領域（ＨＣＶＲ）を含む、請求項５に記載の使用。
7. 前記ＰＤＬ１に結合する抗体は、配列番号１２３のアミノ酸配列を含む軽鎖可変領域（ＬＣＶＲ）をさらに含む、請求項５または請求項６に記載の使用。
8. 前記使用は、ＣＴＬＡ４に結合する抗体の使用をさらに含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の使用。
9. 前記ＣＴＬＡ４に結合する抗体は、配列番号１５５、配列番号１５７、配列番号１５９、配列番号１６１、配列番号１６３、配列番号１６５、配列番号１６７、配列番号１６９、配列番号１７１、配列番号１７３、配列番号１７５、配列番号１７７、配列番号１７９、配列番号１８１、配列番号１８３、配列番号１８５、配列番号１８７、配列番号１８９、配列番号１９１、配列番号１９３、配列番号１９５、配列番号１９７、配列番号１９９、配列番号２０１、配列番号２０３、配列番号２０５、配列番号２０７、配列番号２０９、配列番号２１１、配列番号２１３、配列番号２１５および配列番号２１７からなる群より選択されるアミノ酸配列を含む重鎖可変領域（ＨＣＶＲ）を含む、請求項８に記載の使用。
10. 前記ＣＴＬＡ４に結合する抗体は、配列番号１５６、配列番号１５８、配列番号１６０、配列番号１６２、配列番号１６４、配列番号１６６、配列番号１６８、配列番号１７０、配列番号１７２、配列番号１７４、配列番号１７６、配列番号１７８、配列番号１８０、配列番号１８２、配列番号１８４、配列番号１８６、配列番号１８８、配列番号１９０、配列番号１９２、配列番号１９４、配列番号１９６、配列番号１９８、配列番号２００、配列番号２０２、配列番号２０４、配列番号２０６、配列番号２０８、配列番号２１０、配列番号２１２、配列番号２１４、および配列番号２１６からなる群より選択されるアミノ酸配列を含む軽鎖可変領域（ＬＣＶＲ）をさらに含む、請求項８または請求項９に記載の使用。
11. 前記癌が、皮膚扁平上皮細胞癌（ＣＳＣＣ）、膀胱尿路上皮細胞癌（ＢＬＣＡ）、浸潤性乳癌（ＢＲＣＡ）、子宮頸部扁平上皮細胞癌および子宮頚管腺癌（ＣＥＳＣ）、結腸／直腸腺癌（ＣＯＲＥ）、多形性グリア芽細胞腫（ＧＢＭ）、頭頚部扁平上皮細胞癌（ＨＮＳＣ）、腎臓の腎明細胞癌（ＫＩＲＣ）、腎臓の腎乳頭細胞癌（ＫＩＲＰ）、急性骨髄性白血病（ＬＡＭＬ）、肝臓の肝細胞癌（ＬＩＨＣ）、脳の低グレードグリオーマ（ＬＧＧ）、肺腺腫（ＬＵＡＤ）、肺扁平上皮細胞癌（ＬＵＳＣ）、卵巣の漿液性嚢胞腺癌（ＯＶ）、褐色細胞腫および傍神経節腫（ＰＣＰＧ）、前立腺腺癌（ＰＲＡＤ）、皮膚黒色腫（ＳＫＣＭ）、子宮体部内膜癌または胃腺癌を有する、請求項１～１０のいずれか一項に記載の使用。
12. 前記癌は肺癌を含む、請求項１～１０のいずれか一項に記載の使用。
13. 前記肺癌は非小細胞肺癌を含む、請求項１２に記載の使用。
14. 前記癌は皮膚癌を含む、請求項１～１０のいずれか一項に記載の使用。
15. 前記皮膚癌は皮膚扁平上皮細胞癌（ＣＳＣＣ）を含む、請求項１４に記載の使用。
16. 前記癌は子宮頸癌を含む、請求項１～１０のいずれか一項に記載の使用。
17. 前記癌は、皮膚癌、肺癌、または血液由来の癌を含む、請求項１～１０のいずれか一項に記載の使用。
18. 前記皮膚癌は、黒色腫または皮膚扁平上皮細胞癌を含む、請求項１７に記載の使用。
19. 前記肺癌は、肺腺腫、肺扁平上皮細胞癌または非小細胞肺癌を含む、請求項１７に記載の使用。
20. 前記血液由来の癌は、白血病または急性骨髄性白血病を含む、請求項１７に記載の使用。
21. 前記総パッセンジャー遺伝子変異量は、
    前記腫瘍の総パッセンジャー遺伝子変異量を確立する工程と、
    前記バックグラウンド変異量を作成する工程と、
    前記バックグラウンド変異量に対し、前記総パッセンジャー遺伝子変異量を正規化する工程と、
    によって、前記バックグラウンド変異量よりも大きいことが決定される、請求項１～２０のいずれか一項に記載の使用。
22. 前記バックグラウンド変異量は、前記腫瘍の無作為に選択された遺伝子に基づいて決定され、前記無作為に選択された遺伝子の数は、前記総パッセンジャー遺伝子変異量を決定するために使用されるパッセンジャー遺伝子の数と等しい、請求項１～２１のいずれか一項に記載の使用。
23. 前記バックグラウンド変異量に対して前記総パッセンジャー遺伝子変異量を正規化する工程が、前記バックグラウンド変異量の平均からの標準偏差数を示すｚスコアを作成する工程を含む、請求項２１または請求項２２に記載の使用。
24. 前記腫瘍の変異遺伝子をパッセンジャー遺伝子としてカテゴライズする工程をさらに含む、請求項２１～２３のいずれか一項に記載の使用。
25. 前記腫瘍の変異遺伝子をパッセンジャー遺伝子としてカテゴライズする工程は、前記腫瘍から変異遺伝子を選択する工程、および前記変異遺伝子を、パッセンジャー遺伝子インデックスに従い確立されたパッセンジャー遺伝子を含むデータ構造にマッチングさせる工程を含む、請求項２４に記載の使用。
26. 前記パッセンジャー遺伝子インデックスは、癌患者コホートから取得された前記変異遺伝子を含むサンプル割合と、前記癌患者コホート内の各腫瘍型における変異遺伝子のメジアン数との間の相関係数を含む、請求項２５に記載の使用。
27. 遺伝子配列データを受け取る工程をさらに含み、前記遺伝子配列データは複数の遺伝子を含み、前記患者の前記腫瘍に由来する、請求項２１～２６のいずれか一項に記載の使用。
28. 前記正規化されたパッセンジャー遺伝子変異量が、前記バックグラウンド変異量の平均よりも少なくとも約１、少なくとも約１．５、少なくとも約２、少なくとも約２．５、少なくとも約３、または３超標準偏差、高いときに、前記総パッセンジャー遺伝子変異量は前記バックグラウンド変異量より大きい、請求項２１～２７のいずれか一項に記載の使用。
29. 前記総パッセンジャー遺伝子変異量は、全腫瘍変異頻度との相関が高い遺伝子変異率を有する１つ以上のパッセンジャー遺伝子に基づいて決定される、請求項１～２８のいずれか一項に記載の使用。