CN104968347A

CN104968347A - 马赛替尼用于治疗使用预测因素鉴别的患者亚群的癌症的用途

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Publication number: CN104968347A
Application number: CN201380063241.4A
Authority: CN
Inventors: 阿兰·穆塞; 珍-皮埃尔·基内特; 大卫·皮克马尔
Original assignee: AB Science SA
Current assignee: AB Science SA
Priority date: 2012-10-04
Filing date: 2013-10-04
Publication date: 2015-10-07
Also published as: JP6234466B2; AU2013326463B2; AR092899A1; US10238649B2; TW201414475A; JP2015532296A; SG11201502626PA; WO2014053650A1; EA201500373A1; AU2013326463A1; TWI609686B; IL238107B; MX2015004264A; CA2886979C; SI2903616T1; KR102149483B1; EP2903616B8; NZ706420A; ES2656640T3; KR20150092739A

Abstract

本发明涉及用于治疗患有癌症的患者的方法，其中用酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、特别是马赛替尼、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合治疗所述患者。所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂和所述任选的至少一种抗肿瘤剂以包括治疗有效量的剂量方案施用。本发明还涉及用于预测在给定患者中对所述治疗的治疗反应且因此基于这些预测因素鉴别可适用的患者亚群的方法；这些预测因素有时被称作生物标记物。一种方法基于疼痛强度的临床标记物。第二种方法基于通过在用本发明的化合物(即酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂，尤其是马赛替尼)治疗前采集的外周血细胞样品中的RNA表达评估的基因表达预测性生物标记物。有利地，本发明涉及用于治疗患有胰腺癌的患者的方法，其中用酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂且特别是马赛替尼、任选地与至少一种抗肿瘤剂且特别是吉西他滨组合治疗所述患者。

Description

马赛替尼用于治疗使用预测因素鉴别的患者亚群的癌症的用途

技术领域

本发明涉及用于治疗患有癌症的患者的方法，其中用酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、特别是马赛替尼(masitinib)、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合治疗所述患者。所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂和任选的至少一种抗肿瘤剂以包括治疗有效量的剂量方案施用。本发明还涉及用于在给定患者中预测对所述治疗的治疗反应且因此基于这些预测因素鉴别可适用的患者亚群的方法；这些预测因素有时被称作预测性生物标记物。一种方法基于疼痛强度的临床标记物。第二种方法基于通过在用本发明的化合物(即酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂，尤其是马赛替尼)治疗前采集的外周血细胞样品中的RNA表达评估的基因表达预测性生物标记物。有利地，本发明涉及用于治疗患有胰腺癌的患者的方法，其中用酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、特别是马赛替尼、任选地与至少一种抗肿瘤剂且特别是吉西他滨(gemcitabine)组合治疗所述患者。

背景技术

肥大细胞在肿瘤微环境、肿瘤发生和癌症疼痛中的作用

在肿瘤发生、疾病进展和转移的整个过程中，局部宿主细胞的微环境是积极参与者并且决定了癌细胞增殖、血管发生、侵袭和存活的程度。虽然对于肥大细胞在癌症的肿瘤发生中的作用并未充分理解，但假设可能是肥大细胞激活通过产生增强肿瘤侵袭性的分子来促进一些癌症的生长和扩散。例如，虽然对于肥大细胞导致胰腺癌产生的确切机制并不清楚，但已在小鼠模型中将肥大细胞与胰腺癌肿瘤发生的产生直接关联，显示高水平的肥大细胞浸润到肿瘤微环境中预测了差的临床结果[Chang DZ等，ClinCancer Res 2011；17:7015-7023]。因此，抑制肥大细胞功能可被证明在遏制有足量肥大细胞参与的癌症的生长方面具有治疗益处。然而对于确切地说是哪些癌症将受益于靶向肥大细胞活性所知甚少或有争议。存在关于肥大细胞是有益于肿瘤发生还是阻碍肿瘤发生的冲突数据，这取决于局部间质状况以及释放的介质是促进肿瘤细胞的增殖还是诱导恶性细胞的凋亡[(Theoharides TC等，Trends Immunol 2004；25:235–41)；(Samoszuk M等，BMC Cancer 2005；21:121)；(Almholt K等，Recent Results Cancer Res2003；162:31–42)；(Gooch JL等，Cancer Res 1998；15:4199–205)]。此外，与肥大细胞在抑制或促进肿瘤生长方面的双作用一致，高肥大细胞数已在乳癌、非小细胞肺癌和卵巢癌[(Galinsky DS等，Crit Rev Oncol Hematol2008；68:115–30)；(Ribatti D等，Int Rev Cell Mol Biol 2009；275:89–131)]中被显示代表了良好的预后指示物，但它们与皮肤癌(黑色素瘤和非黑色素瘤两者以及梅克尔细胞瘤(Merkel cell tumor))[Grimbaldeston MA等，Br JDermatol 2004；150:895–903)；(Grimbaldeston MA等，J Invest Dermatol2000；115:317–20)]、口腔鳞状细胞癌、若干类型的淋巴瘤和***癌[(Galinsky DS等，Crit Rev Oncol Hematol 2008；68:115–30)；(Ribatti D等，Int Rev Cell Mol Biol 2009；275:89–131)]的差预后相关。也仍不清楚是肥大细胞密度还是肥大细胞激活度代表了肥大细胞相关症状中的关键考虑因素，这两个方面不一定彼此相关[Hermine O等，PLoS ONE.2008；3:e2266]。

肥大细胞与多种疾病相关疼痛相关并且正在显现为在癌症疼痛中具有作用。已将肥大细胞与病况中疼痛的发病机制关联，疼痛是所述病况的主要症状，但被认为与客观病理学发现不成比例，即指示解剖学异常不能单独地解释所述疼痛；示例包括慢性胰腺炎、间质性膀胱炎和肠易激综合征。相比于那些没有疾病相关疼痛的患者，已将这些病况中的每一种分别与胰腺、膀胱或结肠中肥大细胞数的增加相关。虽然癌症疼痛的病因仍不清楚，但目前的理解指示在癌症微环境内，癌症细胞和免疫细胞产生并分泌激活和敏化初级传入伤害感受器的介质。Schmidt等综述了癌症疼痛的机制[Schmidt BL等，Mol Interv.2010年6月；10(3):164-78]，概述了癌症患者由于在增殖、侵袭和转移期间发生的细胞、组织和***变化而经历的症状，其中反应的免疫***在癌症疼痛中也具有明确作用。

因此，虽然有证据表明各种肥大细胞间接参与肿瘤发生(即与肥大细胞本身为增殖性癌细胞相反)以及还有癌症疼痛，但其异类且完全不同的性质排除了关于如何靶向肥大细胞活性、对于癌症患者能够具有治疗影响的任何明确方法；所述治疗影响优选显示为存活时间延长。这对于那些与增加的肥大细胞参与有确定相关性的癌症(例如胰腺癌)同样如此。

癌症疼痛和药物治疗性疼痛的控制

癌症疼痛的病因是复杂的并且理解很少。癌症疼痛可以是严重的且使人衰弱的，显著地降低已具有衰减的预期寿命的患者的生活质量。特别就胰腺癌而论，腹部和背部疼痛是显著并发症，其中近75％的不可切除的胰腺癌患者在诊断时罹患疼痛，这种疼痛在晚期疾病患者中增加到超过90％[Hameed M等，Cancers 2011,3,43-60]。胰腺癌中的疼痛在起源上可能是内脏性的、躯体性的或神经性的，并且是通过组织损伤、炎症、导管阻塞和浸润产生的。内脏伤害感受性疼痛是由上腹部内脏(对于拉伸、局部缺血和炎症特别敏感的结构)的损伤引起的，所述损伤通常产生定位差的弥漫性疼痛。躯体性和神经性疼痛可起因于肿瘤延伸到周围腹膜、腹膜后腔、骨以及在后一种情况下例如腰骶丛的神经中。

阿片类止痛剂通常被用于管控癌症疼痛，它们的作用机制是直接作用于中枢神经***。然而，这还可导致有害的副作用，例如便秘、困倦、头晕、呼吸问题和身体或精神依赖性。世界卫生组织(World HealthOrganization)(WHO)已以“止痛梯(analgesic ladder)”的形式公布了被施用用于控制慢性癌症疼痛的止痛药方案的标准化方法[可在线获得：www.who.int/cancer/palliative/painladder/en/(于2012年3月13日访问)]。这一模型建议，如果发生疼痛，则应当迅速按以下顺序口服施用药物：“非阿片类物质，例如扑热息痛(paracetamol)，用于轻度疼痛；然后，根据需要，轻度阿片类物质，例如可待因(codeine)，用于轻度到中度疼痛；然后强阿片类物质，例如***，用于中度到重度疼痛，直到患者没有疼痛。为了平复恐惧和焦虑，应当使用佐剂药物。为了维持免除疼痛，药物应当按规律计划(也是说每3-6个小时)而非按需施用”。这一逐步方法基于疼痛的严重性且较少地基于疼痛的病理生理过程，但是已建议，为了增加可用治疗模式的功效，还应当考虑癌症中多种类型的疼痛产生过程(内脏性的、躯体性的和神经性的)[Hameed M等，Cancers 2011,3,43-60]。

癌症患者的癌症疼痛和生活质量的评估

为了评估和记录癌症疼痛，临床医生必须选择适当的评估器具和程序。然而，目前没有普遍接受的癌症疼痛评估工具或甚至关于所述工具所应当评估的内容也没有共识。因而，用于现有工具的维度和项目存在巨大的多样性，这可以影响疼痛评估的总体有效性并且还使得难以进行研究之间的比较。疼痛评估工具可以是一维的或多维的。基于文献综述和专家工作组的意见，通常认为单项一维工具属于癌症患者中最常用的疼痛评估工具。此外，对于疼痛强度变化的简单评估来说以及对于在临床环境中评估疼痛强度来说，基于直观模拟量表(Visual Analogue Scale)(VAS)的工具已被证明是心理测量上令人满意的[Jensen,MP等，J Pain 2003；4(1):2e21]。一维疼痛评估工具包括数字分级量表(numeric rating scale)(0是“没有疼痛”并且10是“可想象到的最重疼痛”)；语言描述量表(verbal descriptor scale)(“没有疼痛”、“轻度疼痛”、“中度疼痛”、“重度疼痛”)；或直观模拟量表(100mm带有锚点(anchor)的线，所述锚点例如左边的“没有疼痛”和右边的“可想象到的最重疼痛”)，患者在所述直观模拟量表上指示所述线上最好地代表疼痛强度的位置)。每种量表都有其优点和弱点；然而，疼痛强度的多数自报告量度彼此强相关，并且可以在许多情况下互换使用，尤其是在已给出明确指示和实施机率时。

可将主观疼痛分类成至少4种具体因素：疼痛强度、疼痛情绪(painaffect)、疼痛缓解和疼痛性质(pain quality)[Jensen,MP等，In:Chapman CR,Foley KM编辑：Current and Emerging Issues in Cancer Pain:Research andPractice.New York,NY:Raven Press,1993，第193-218页]。疼痛强度反映了人受伤害的程度，并且是用于描述本发明的目的的最重要的疼痛因素。对于患者来说，疼痛强度的分级是量级估计任务。患者通常能够相对快速地提供疼痛强度估计，并且疼痛强度的量度往往在统计学上彼此密切相关。因此疼痛强度可被视为多数人相对容易测量的相当均匀的维度。用于评估疼痛强度的三种最常用的方法是语言分级量表(Verbal Rating Scale)、直观模拟量表(VAS)和数字分级量表。较不常用的量度包括行为分级量表(Behavior Rating Scale)、图像量表(Picture Scale)、方框量表(Box Scale)和描述语区分量表(Descriptor Differential nScale)[Jensen,MP等，In:Chapman CR,Foley KM编辑：Current and Emerging Issues in Cancer Pain:Research andPractice.New York,NY:Raven Press,1993,第193-218页]。

直观模拟量表很可能是用于在治疗相关结果研究的环境中评估疼痛强度的最常用器具。VAS由通常长10cm的线组成，该线的两端被标记为疼痛极端(例如，“没有疼痛”到“极痛(pain as bad as it could be)”)。如果VAS具有沿所述线用表示强度的形容词或数字标记的特定点，则将其称作疼痛强度的图示分级量表(Graphic Rating Scale)。患者仅仅被要求指示沿所述线最代表其疼痛强度的点。通常，疼痛评估人允许患者使用所述量度实施以确保评估任务被理解。没有疼痛端与患者做出的标记之间的距离是该患者的疼痛强度评分。有大量证据支持疼痛强度的VAS的有效性。VAS与疼痛强度的其它自报告的量度以及观察到的疼痛行为直接相关[参见Jensen,1993和其中所含的参考文献]。由于VAS通常以毫米测量，因此它们具有大量反应分类，即所述量表可被认为具有101个点，使其相比于具有有限数量的反应分类的量度可能对于疼痛强度变化更为敏感。研究指示疼痛强度的VAS通常(但并不总是)相比于4点或5点语言分级量表对治疗变化更为敏感。

多维疼痛评估工具(有时还被称作疼痛评估问卷)提供临床疼痛的量度，所述量度捕获临床疼痛的感觉组分、情绪组分和延伸超出疼痛强度的基本量度的其它定性组分。理论上，相比于一维工具，多维工具应当更为可靠，因此对于检测与时间或治疗相关的疼痛变化可能更为敏感；然而，它们完成起来更为复杂且耗时更长。此外，由于多维疼痛或生活质量(QOL)评估工具通常被设计成在临床试验环境中评价健康相关QOL的变化，因此只有在用于比较环境中(即比较治疗组)时，它们的评分才是提供信息的，且因此，单个评分并不被视为提供信息的。用于癌症疼痛评估的主要多维疼痛或生活质量(QOL)评估工具的示例包括：欧洲癌症研究和治疗组织30项生活质量核心问卷(European Organization for Research and Treatment ofCancer 30-item core quality-of-life questionnaire)(EORTC QLQ C-30)；简明疼痛问卷表(Brief Pain Inventory)(BPI)；和McGill疼痛问卷。

特别就胰腺癌而论，EORTC多维工具可能是最适用的，尽管这仍有待在实践中证明。EORTC QLQ C-30是被研发用于评估癌症患者的生活质量的30项自报告问卷[Aaronson,NK等，J Natl Cancer Inst 85(5):365-76,1993]。重要地，它由疾病特异性模块补充，包括对胰腺癌具有特异性的模块(QLQ-PAN26)，其包括与疾病症状、治疗副作用和情感问题的26项。QLQ-C30问卷已经过验证，但QLQ-PAN26模块尚未得到验证，因为它仍需经过在大型国际患者组中进行心理测量测试。

通常，当目标是测量癌症疼痛强度或根据这一参数对患者进行分类时，增加的与多维工具的实施相关的复杂性和患者负担超过其优势。因此，出于在本发明中描述疼痛的目的，一维工具仍然是最适当的可用疼痛评估选择。

治疗亚群的基因表达谱型分析(profiling)和鉴别

基因组中导致多种染色体畸变的改变是所有恶性肿瘤的特征。除了基因突变外，肿瘤生长还通过基因表达水平的改变来持续。基因表达谱型分析是同时测量数千基因的表达(即活性)，以产生特定生理学/病理学样品的细胞功能的全局图像或遗传‘指纹’。在癌症的背景下,基因表达谱型分析已被用于对肿瘤进行更精确地分类；此外，表达谱的比较可鉴别其中基因被一致地上调或下调的亚群。因此，源于基因表达谱型分析的信息具有以下潜力：做出客观诊断、鉴别与存活相关的基因、提供恶化前病灶的风险评估和预测对某些治疗的反应。在后一示例中，可回答直接临床意义的问题，例如考虑到患者的遗传指纹，患者对药物作出反应的概率。

胰腺癌概述

胰腺含有外分泌细胞(参与对于食物消化至关重要的酶的产生)和内分泌细胞(其产生激素，例如胰岛素)。外分泌细胞和内分泌细胞两者均可形成肿瘤，但通过外分泌胰腺形成的那些肿瘤更常见并且与极差的预后相关。大多数外分泌胰腺肿瘤是腺癌。内分泌胰腺肿瘤(还被称为胰岛细胞瘤)很不常见并且本质上主要是良性的。

外分泌胰腺癌(下文被称作胰腺癌)是严重危及生命的病况。在多数情况下，该疾病的初期是无症状的，并且小于20％的胰腺癌适于手术。在那些经历肿瘤切除的患者中，只有20％会存活5年。胰腺癌的早期诊断是困难的，因为症状多变并且是非特异性的。症状主要由质量效应而非外分泌或内分泌功能的破坏引起，且取决于肿瘤的大小和位置、以及转移的存在。开始于胰头的癌症靠近胆总管。尽管这些癌症仍然相当小，但它们也可以压缩导管，这可能导致黄疸并使这些肿瘤在较早期被发现。始于胰体或胰尾的癌症直到它们已扩散通过胰腺才压缩导管。到那时，癌症可能也已经扩散到胰腺以外，经常是肝，这也导致黄疸。所有通常与胰腺癌相关的症状均可具有多种其它原因，这进一步使诊断变得复杂，结果是胰腺癌经常在晚期被诊断。此外，侵袭性和转移性胰腺癌对现有化学疗法和放射疗法中的治疗的反应较差，其中高水平的碳水化合物抗原19-9(CA 19-9)和东部肿瘤协作组(Eastern Cooperative Oncology Group)(ECOG)状态≥2也与差预后相关。死亡率在过去数十年里顽固地保持居高不下，其中对于患有转移性和局部晚期疾病的患者来说，接受标准治疗的患者在诊断后分别具有3–6个月和9–12个月的中值存活。5年总存活率低于5％。

腺癌胰腺癌的治疗

胰腺癌的治疗取决于如表1中所述的癌症的阶段。当所述疾病局限于胰腺并且与周围血管明确分离(即其是局部的和可切除的)时，所选治疗是手术与术后化学疗法和/或放射。当所述疾病包围或压缩周围血管或已经延伸到相邻结构中(即，局部晚期的和不可切除的)时，提出化学疗法和/或放射。在罕见情况下，当患者对治疗的反应很好时，可随后手术切除肿瘤。当疾病已扩散到远端器官(即，转移)时，提出化学疗法。在多数情况下，这些治疗并不代表治愈。

表1：胰腺癌的分期和治疗

化学疗法可用于患有晚期不可切除的癌症(局部晚期或转移)的患者和在手术后患有局部疾病的患者，或甚至用作新辅助治疗以在手术前缩小肿瘤。几十年来，在随机研究显示吉西他滨(Lilly France)比5-氟尿嘧啶(5-FU)具有症状益处和延长存活前，5-氟尿嘧啶(5-FU)一直是在转移性胰腺癌中最广泛使用的化学治疗剂。吉西他滨(胞苷的核苷类似物)现在被确定为用于患有局部晚期的、不可切除的或转移性的胰腺癌的患者的标准***性治疗。然而，吉西他滨作为单一药剂的功效仍然不大，在随机试验中有约6个月的中值存活和约20％的12个月存活。抗代谢物吉西他滨(CAS编号为95058-81-4；(4-氨基-1-[3,3-二氟-4-羟基-5-(羟甲基)四氢呋喃-2-基]-1H-吡啶-2-酮)在DNA复制期间替代胞苷，导致癌细胞的凋亡。吉西他滨具有以下结构式：

迄今为止，许多临床试验已对吉西他滨与细胞毒性化合物和/或生物靶向化合物的组合进行了探索，然而结果几乎都是令人失望的，显示相比于吉西他滨单一疗法很少或没有益处。虽然对于胰腺癌的原因并未充分理解，但由于胰腺癌细胞与正常细胞之间的差异被揭示，所以较新的药物正试图通过只攻击特异性靶标来利用这些差异。因此，关注正日益指向生长因子的作用。若干生长因子和它们的受体在胰腺癌进展期间过表达，例如上皮生长因子(EGF)、血小板源生长因子(PDGF)、成纤维细胞生长因子(FGF)和血管内皮生长因子(VEGF)。细胞质酪氨酸激酶的失调表达也与差预后和化学抗性相关。具体地说，胰腺癌的吉西他滨抗性通常与粘着斑激酶(FAK)(参与转移的蛋白)的高表达相关；并且Src家族激酶(SFK)(包括SRC和Lyn)的表达和活性升高也已在许多人类癌细胞系和肿瘤组织中被报道。此外，证据指示炎症细胞的募集(包括通过肥大细胞进行的浸润)通过产生增强肿瘤侵袭性的分子来促进癌症的生长和扩散。

表皮生长因子受体(EGFR)是若干处于研发中的药物的靶标，所述药物包括埃罗替尼(erlotinib)埃罗替尼与吉西他滨的组合已被批准作为用于患有不可切除的胰腺癌的患者的首选治疗。这一组合在临床试验中被发现适度地延长存活，中值OS(6.24个月)比吉西他滨单一疗法(5.91个月)长2周，并且1年存活率为23％(相比之下，吉西他滨单一疗法治疗组为17％；p＝0.023)[Moore MJ等，J Clin Oncol.2007年5月20日；25(15):1960-6]。

实施2/3期多中心随机试验以确定4种药物组合化学疗法方案(FOLFIRINOX)(由甲酰四氢叶酸钙、氟尿嘧啶、盐酸伊立替康(irinotecanhydrochloride)和奥沙利铂(oxaliplatin)组成)相比于吉西他滨作为首选疗法在患有转移性胰腺癌的患者中的功效和安全性[Conroy T等，N Engl J Med.2011年5月12日；364(19):1817-25]。这一组合中的每种药物均被FDA批准用于治疗癌症或与癌症相关的病况。接受Folfirinox方案的患者比用目前标准护理(current standard of care)吉西他滨治疗的患者生存长约4个月(相比于6.8个月为11.1个月)。用Folfirinox治疗的患者的客观反应率是31.6％，相对之下，用吉西他滨治疗的患者为9.4％。总体来说，Folfirinox不仅与存活优点相关，而且还与显著增加的毒性相关。此外，存在此研究设计的许多可能的群体偏差，以及由于研究设计未被设盲而导致的可能的混淆作用。例如，研究设计仅选择那些具有良好的体能状态(performance status)(ECOG状态评分为0或1)的患者，并且由于伊立替康诱导的毒性的风险增加，因此排除那些具有高胆红素水平(患有胰头胰腺癌的患者中通常表现为黄疸和常见诊断体征)的患者。这些治疗管控限制以及Folfirinox相比于吉西他滨的更大毒性暗示着有效地排除了相当大比例的总胰腺癌群体(包括那些不能耐受此方案的具有最差预后的群体)使用Folfirinox。因此，Folfirinox适合作为一线选择用于患有转移性胰腺癌的患者，所述患者不超过76岁并且具有良好的体能状态、没有心脏局部缺血且具有正常或接近正常的胆红素水平。

马赛替尼在体外使胰腺癌细胞对吉西他滨(再)敏化

我们先前已发现，马赛替尼和吉西他滨(Eli Lilly andCompany)(一种核苷类似物)的组合抑制人类胰腺癌的生长。我们的体外和体内研究已显示马赛替尼：

·使多种癌细胞系对吉西他滨敏化[Thamm DH等2011The VeterinaryJournal,doi:10.1016/j.tvjl.2011.01.001]。

·使吉西他滨难治性胰腺癌细胞系敏化[Humbert M等(2010)PLoSONE 5(3):e9430.doi:10.1371/journal.pone.0009430]。

·在人类胰腺癌的Nog-SCID小鼠模型中证实马赛替尼+吉西他滨组合的抗增殖活性[Humbert M等(2010)PLoS ONE 5(3):e9430.doi:10.1371/journal.pone.0009430]。

这些结果支持马赛替尼可能通过化学敏化可在体内增强吉西他滨的抗增殖活性的假设。这一理论被来自人类2期研究的结果进一步加强，其中对于总群体来说，接受马赛替尼(9mg/kg/天)+吉西他滨的组合的患有晚期胰腺癌的患者相比于单独用吉西他滨治疗的患者显示改善的中值进展时间[Mitry E等，2010.Cancer Chemotherapy and Pharmacology 66,395]。

本发明的目的

本发明旨在解决提供用于治疗癌症的活性成分的技术问题。

本发明还旨在解决提供改进用于治疗癌症的现有技术方法的活性成分的技术问题。

本发明旨在以适当的剂量、施用途径和日摄入量提供对于癌症的有效治疗。

本发明旨在解决如何在给定患者中预测对所述治疗的治疗反应且因此基于这些预测因素鉴别可适用的患者亚群的技术问题。

一种此类预测因素基于疼痛强度的临床标记物。因此，本发明旨在解决提供改进用于治疗癌症的现有技术方法的活性成分的技术问题，所述癌症与疼痛相关或需要用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂。

另一预测因素基于通过分析外周血细胞样品中的RNA表达进行的基因表达谱型分析。因此，本发明旨在解决提供改进用于治疗具有特定基因或基因表达组合(即遗传指纹/转录组指纹)的患者的癌症的现有技术方法的活性成分的技术问题。

尽管尝试了研发基于吉西他滨的组合化学疗法方案，但胰腺癌仍然是有化学抗性且高度侵害性的肿瘤。晚期胰腺癌的治疗在化学疗法诱导的对疾病相关和存活时间的减轻作用方面仍然是主要挑战。Folfirinox方案提供了研发组合疗法的替代框架(backbone)，但高毒性将可能限制其用于大多数患者。胰腺癌且尤其是与疼痛相关的胰腺癌的持续差预后和有效治疗的缺乏强调了对于更有效的治疗策略未满足的医疗需要，所述治疗策略改进患有胰腺癌的患者的临床管控而不显著地增加毒性。就罹患胰腺癌的患者的有限的预期寿命而论，存活时间或生活质量的改进是高度有意义的目标。此外，能够同时改进这两个方面的治疗将具有特别的价值。

因此，本发明旨在解决提供改进用于治疗晚期腺癌胰腺癌的现有技术方法的活性成分的技术问题。

本发明旨在解决提供改进用于治疗晚期腺癌胰腺癌的现有技术方法的活性成分的技术问题，所述癌症与疼痛相关或需要用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂。

本发明旨在解决提供改进用于治疗具有特定基因或基因表达预测因素(即遗传/转录组指纹)的患者的晚期腺癌胰腺癌的现有技术方法的活性成分的技术问题。

发明内容

本发明涉及用于治疗人类患者的癌症的方法，其中所述方法包括对有需要的人类患者施用酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐，任选地与至少一种抗肿瘤剂组合。

“抗肿瘤剂”在本文中是指用于治疗癌症的药剂。例如，如以下出处中所描述的化合物：Actualite Pharmaceutiques n°302(1992年10月)第38到39页和第41到43页；或美国食品和药物管理局(USFDA)用于肿瘤的批准药物清单(United States Food and Drug Administration (USFDA)list of approveddrugs for oncology)；或国家职业安全和健康研究所(NIOSH)卫生保健环境中的抗肿瘤剂和其它危险药物清单(2012)(National Institute for OccupationalSafety and Health(NIOSH)List of Antineoplastic and Other Hazardous Drugsin Healthcare Settings 2012)(DHHS出版号2012-150)；其内容以引用方式并入并且所述化合物选自烷基化剂、抗有丝***剂、抗代谢剂、抗拓扑异构酶I制剂、铂类似物、抗生素制剂、激素制剂、抗血管生成剂、基因毒性剂、细胞毒性剂、生物制剂或另外的酪氨酸激酶抑制剂。

具体地说，所述抗肿瘤剂包括但不限于：阿巴瑞克(abarelix)、乙酸阿比特龙(abiraterone acetate)、阿地白介素(aldesleukin)、六甲蜜胺(altretamine)、阿那曲唑(anastrozole)、三氧化砷、天冬酰胺酶、阿西替尼(axitinib)、阿扎胞苷(azacitidine)、盐酸苯达莫司汀(bendamustinehydrochloride)、贝伐单抗(bevacizumab)、贝沙罗汀(bexarotene)、比卡鲁胺(bicalutamide)、莱霉素(leomycin)、硼替佐米(bortezomib)、贝伦妥单抗-维多汀(brentuximab vedotin)、白消安(busulfan)、卡巴他赛(cabazitaxel)、坎帕斯(Campath)、开普拓(Camptosar)、卡培他滨(capecitabine)、卡铂(carboplatin)、卡非佐米(carfilzomib)、卡莫司汀(carmustine)、西妥昔单抗(cetuximab)、苯丁酸氮芥(chlorambucil)、顺铂(cisplatin)、克拉屈滨(cladribine)(2CDA)、氯法拉滨(clofarabine)、克唑替尼(crizotinib)、环磷酰胺、阿糖胞苷(cytarabine)(ARA-C)、胞嘧啶阿糖核苷、达卡巴嗪(dacarbazine)、更生霉素(dactinomycin)、达沙替尼(dasatinib)、道诺霉素(daunorubicin)、地西他滨(decitibine)、地加瑞克(degarelix)、地尼白介素(denileukin)、多西他赛(docetaxel)、多柔比星(doxorubicin)、表柔比星(epirubicin)、甲磺酸艾日布林(eribulin mesylate)、埃罗替尼、磷酸雌莫司汀(estramustine phosphate)、依托泊甙(etoposide)、依维莫司(everolimus)、依西美坦(exemestane)、氟尿苷(floxuridine)、氟达拉滨(fludarabine)、氟-5-尿嘧啶(5氟尿嘧啶)、氟尿苷-脱氧核糖(fluorouridine-desoxyribose)、氟他胺(flutamide)、氟维司群(fulvestrant)、吉非替尼(gefitinib)、吉西他滨、吉姆单抗奥佐米星(gemtuzumab ozogamicin)、羟基脲、替伊莫单抗(ibritumomab tiuxetan)、伊达比星(idarubicin)、异环磷酰胺、伊马替尼(imatinib)、伊匹单抗(ipilimumab)、伊立替康、伊沙匹隆(ixabepilone)、拉帕替尼(lapatinib)、来曲唑(letrozole)、甲酰四氢叶酸、乙酸亮丙瑞林(leuprolide acetate)、洛莫司汀(lomustine)、氮芥(mechlorethamine)、甲地孕酮(megestrol)、美法仑(melphalan)、巯嘌呤、氨甲喋呤(methotrexate)、丝裂霉素(mitomycin)、米托坦(mitotane)、米托蒽醌(mitoxantrone)、奈拉滨(nelarabine)、尼罗替尼(nilotinib)、尼鲁米特(nilutamide)、诺瓦得士(Nolvadex)、奥法木单抗(ofatumumab)、奥沙利铂、紫杉醇(paclitaxel)、帕尼单抗(panitumumab)、帕唑帕尼(pazopanib)、培门冬酶(pegaspargase)、聚乙二醇干扰素α-2b(peginterferon alfa-2b)、培美曲塞(pemetrexed)、喷司他丁(pentostatin)、帕妥珠单抗(pertuzumab)、普乐沙福(plerixafor)、普拉曲沙(pralatrexate)、丙卡巴肼(procarbazine)、普留净(Proleukin)、罗米地辛(romidepsin)、沙帕他滨(sapacitabine)、西普鲁塞-T(sipuleucel-T)、索拉非尼(sorafenib)、链佐星(streptozocin)、舒尼替尼(sunitinib)、他莫昔芬(tamoxifen)、替莫唑胺(temozolomide)、替西罗莫司(temsirolimus)、替尼泊甙(teniposide)、睾内酯、替扎他滨(tezacitabine)、硫鸟嘌呤、塞替派(thiotepa)、托泊替坎(topotecan)、柠檬酸托瑞米芬(toremifene citrate)、曲妥珠单抗(trastuzumab)、曲普瑞林(triptorelin)、曲沙他滨(troxacitabine)、戊柔比星(valrubicin)、伐司他(Valstar)、凡德他尼(vandetanib)、威罗菲尼(vemurafenib)、长春花碱(vinblastine)、硫酸长春新碱(vincristine sulfate)、长春瑞滨(vinorelbine)、维莫德吉(vismodegib)、伏立诺他(vorinostat)、希罗达(xeloda)、ziv-阿柏西普(ziv-aflibercept)、唑来膦酸(zoledronic acid)、FOLFOX(奥沙利铂+5氟尿嘧啶+亚叶酸)、FOLFIRI(伊立替康+5氟尿嘧啶+亚叶酸)、FOLFIRINOX(奥沙利铂+伊立替康+5氟尿嘧啶+亚叶酸)和这些抗肿瘤剂的任何组合。

“癌症的治疗”在本文中是指患者需要治疗选自但不限于以下的癌症:急性淋巴细胞白血病(ALL)、急性髓性白血病(AML)、肾上腺皮质癌、***癌、B细胞淋巴瘤、基底细胞癌、胆管癌、膀胱癌、骨癌、脑干胶质瘤、脑瘤、乳癌、子***、慢性淋巴细胞白血病(CLL)、慢性髓性白血病(CML)、结肠直肠癌(CRC)、子宫内膜癌、食管癌、眼癌、胆囊癌、胃癌、胃肠道间质瘤(GIST)、多形性胶质母细胞瘤(GBM)、毛细胞白血病、头颈癌、心脏癌、肝细胞(肝)癌(HCC)、霍奇金氏淋巴瘤(Hodgkin's lymphoma)和非霍奇金氏淋巴瘤、卡波西肉瘤(Kaposi sarcoma)、喉癌(laryngeal cancer)、肥大细胞增多、黑色素瘤、骨髓纤维化、骨髓增生异常综合征(MDS)、多发性骨髓瘤、非小细胞肺癌(NSCLC)、肺癌(小细胞)、黑色素瘤、鼻咽癌、神经内分泌瘤、神经母细胞瘤、口腔癌、口咽癌、卵巢癌、胰腺癌、鼻旁窦和鼻腔癌、甲状旁腺癌、***癌、咽癌、垂体腺瘤、***癌、直肠癌、肾细胞(肾)癌(RCC)、唾液腺癌、皮肤癌(非黑色素瘤)、小肠癌、小淋巴细胞淋巴瘤(SSL)、软组织肉瘤、鳞状细胞癌、T细胞淋巴瘤、睾丸癌、咽喉癌(throat cancer)、甲状腺癌、三阴性乳癌、尿道癌和子宫癌。

在一个实施方案中，本发明涉及如上文所述定义的方法，其中酪氨酸激酶抑制剂或肥大细胞抑制剂是选自以下的酪氨酸激酶的激酶活性抑制剂：c-Kit、PDGFR、Lyn、Fyn和DDR1。

在具体实施方案中，酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂是马赛替尼或或其药学上可接受的盐，特别是甲磺酸盐。

“预测因素”或“生物标记物”在本文中是指作为正常生物过程、致病过程或对治疗干预的药理学反应的指示物评价的单个特征或特征组。对于本发明来说，术语"预测因素"或“生物标记物”还指以下术语：预测性生物标记物、预后性生物标记物、分子标记物、遗传标记物、基因预测物集合(genepredictor set)、遗传指纹、转录指纹、遗传印记(genetic print)、遗传标记(genetic signature)、肿瘤标记物、癌症标记物、生物标记物、生物化学标记物和生物指示物。

根据一个实施方案，本发明涉及如上文所定义的方法，其中首先基于疼痛强度的预测因素选择所述患者用于治疗。

因此，在一个实施方案中，本发明涉及治疗人类患者的与疼痛相关或需要施用用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的癌症的方法，其中对有需要的患者施用酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐，任选地与至少一种抗肿瘤剂组合。

在另一实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中所述患者患有与疼痛相关或需要施用用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的癌症，并且其中‘疼痛’被定义为报告出现至少一次如使用(适当的)疼痛强度评估工具所确定的非零疼痛强度。因此暗示，根据疼痛强度的预测因素，并且在不存在任何其它独立预测因素的情况下，所述对患有不与疼痛相关或不需要用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的癌症的患者的治疗是不可取的。

在又一实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中所述患者患有与疼痛相关或需要施用用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的癌症，并且其中‘疼痛’如上文根据(适当的)疼痛强度评估工具所定义，所述疼痛强度评估工具包括但不限于：语言分级量表、直观模拟量表、数字分级量表、行为分级量表、图像量表、方框量表、描述语区分量表、欧洲癌症研究和治疗组织关于胰腺癌的生活质量问卷(EORTC QLQ-PAN26)、简明疼痛问卷表(BPI)或McGill疼痛问卷。

在一个实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中所述患者患有与疼痛相关或需要施用用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的癌症，并且其中‘疼痛’被定义为报告出现至少一次大于5的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分(例如VAS>如在100mm量表上测量的5mm、或>5％)；或大于10的VAS疼痛强度评分(例如VAS>如在100mm量表上测量的10mm、或>10％)；或甚至大于20的VAS疼痛强度评分(例如VAS>如在100mm量表上测量的20mm、或>20％)。

在另一实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中所述患者患有与疼痛相关或需要施用用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的癌症，并且其中‘疼痛’被定义为报告出现至少一次所述VAS疼痛强度阈值的等价量度、或报告出现至少一次根据多维的或分类的疼痛评估工具疼痛强度分级的中度到无法忍受的疼痛。

在另一实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中所述患者患有与疼痛相关或需要施用用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的胰腺癌，并且其中疼痛被定义为报告出现至少一次大于20的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分(例如VAS>如在100mm量表上测量的20mm、或>20％)。

根据一个实施方案，本发明涉及如上文所定义的方法，其中首先基于基因表达预测因素选择所述患者用于治疗。

根据一个实施方案，所述基因表达预测因素源于患者的血样，优选源于所述患者的全外周血样品。外周血是循环通过心脏、动脉、毛细管和静脉的血液。术语“全血”与通过分离血液的特定组分获得的血液级分相反使用。级分的示例是外周血单核细胞。因此，在一个具体实施方案中，所述基因表达预测因素源于在用所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐治疗前采集的外周血细胞样品。

因此，在一个实施方案中，本发明涉及治疗癌症的方法，其中对有需要的患者施用酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐，任选地与至少一种抗肿瘤剂组合，其中所述患者具有以下基因中的至少一个的外周血上调或下调：ACOX-1、TNFRSFS10B、RPS23、ABCC3、LYN、HIF1ΑLPHA、ABCC1、IGJ、UBE2H、或PARP-2、或其同源物。

依照Δ循环阈(DCt)值对给定患者中给定基因的上调或下调进行定量，Δ循环阈(DCt)值是相对于一个或多个参考基因的基因表达水平。所述参考基因或持家基因的特征在于恒定的表达水平且因此充当内部对照。DCt值与基因表达水平成反比；因此，在上调的基因的情况下，较低的DCt值指示较大的表达水平，而在下调基因的情况下，较高的DCt值指示较低的表达水平。应当理解，暗示对定义的Δ循环阈截止值的微小修改例如在±10％或甚至±25％的范围内，反映了以下事实：最佳阈值可位于那些测试的截止值附近并且所研究的患者群体只是普通癌症群体的代表性组(cohort)。

术语“同源的”被定义为与基因序列(全长)具有至少80％、优选地85％、更优选地90％且甚至更优选地99％的同一性程度的多核苷酸序列。同一性程度是指两个序列之间的序列同一性。同一性可通过比较每个序列中可出于比较目的进行比对的位置来确定。当被比较序列中的等价位置被相同碱基占据时，所述分子在该位置是相同的。多种比对算法和/或程序可用于确定两个序列的同源性，包括FASTA和BLAST。

在另一实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中所述患者具有伴随的至少两个选自以下的基因的上调或下调：ACOX-1、TNFRSFS10B、RPS23、ABCC3、LYN、HIF1Α、ABCC1、IGJ、UBE2H和PARP-2。例如，双基因组合包括但不限于：基因ACOX-1和TNFRSF10B的伴随上调；伴随的基因RPS23的下调和基因ACOX-1的上调；基因ABCC3和LYN的伴随上调；基因HIF1A和TNFRSF10B的伴随上调；基因ABCC1和IGJ的伴随下调；基因UBE2H和PARP-2的伴随下调。这些被调节的基因对单独被称作‘基因表达预测因素’，并且它们被统称作‘遗传指纹’或‘转录指纹’。6对被调节的基因构成了‘遗传/转录指纹’。认为被鉴别为具有至少一种基因表达预测因素的患者具有‘遗传/转录指纹’。暗示在不存在任何其它独立预测因素的情况下，对任何缺少遗传/转录指纹的患者的所述治疗是不可取的。

在一个实施方案中，基因ACOX-1和TNFRSF10B的伴随上调对应于对于ACOX-1来说小于或等于3.81和对于TNFRSF10B来说小于或等于7.63的患者Δ循环阈值；更优选地对应于对于ACOX-1来说小于或等于3.36和对于TNFRSF10B来说小于或等于6.71的患者Δ循环阈值；且甚至更优选地对应于对于ACOX-1来说小于或等于3.05和对于TNFRSF10B来说小于或等于6.1的患者Δ循环阈值。

在一个实施方案中，伴随的基因RPS23的下调和基因ACOX-1的上调对应于对于RPS23来说大于0.26和对于ACOX-1来说小于或等于3.81的患者Δ循环阈值；更优选地对应于对于RPS23来说大于0.32和对于ACOX-1来说小于或等于3.36的患者Δ循环阈值；且甚至更优选地对应于对于RPS23来说大于0.35和对于ACOX-1来说小于或等于3.05的患者Δ循环阈值。

在一个实施方案中，基因ABCC3和LYN的伴随上调对应于对于ABCC3来说小于或等于5.38和对于LYN来说小于或等于2.06的患者Δ循环阈值；更优选地对应于对于ABCC3来说小于或等于4.73和对于LYN来说小于或等于1.82的患者Δ循环阈值；且甚至更优选地对应于对于ABCC3来说小于或等于4.3和对于LYN来说小于或等于1.65的患者Δ循环阈值。

在一个实施方案中，基因HIF1A和TNFRSF10B的伴随上调对应于对于HIF1A来说小于或等于4.94和对于TNFRSF10B来说小于或等于7.06的患者Δ循环阈值；更优选地对应于对于HIF1A来说小于或等于4.35和对于TNFRSF10B来说小于或等于6.22的患者Δ循环阈值；且甚至更优选地对应于对于HIF1A来说小于或等于3.95和对于TNFRSF10B来说小于或等于5.65的患者Δ循环阈值。

在一个实施方案中，基因ABCC1和IGJ的伴随下调对应于对于ABCC1来说大于2.63和对于IGJ来说小于或等于5.29的患者Δ循环阈值；更优选地对应于对于ABCC1来说大于3.15和对于IGJ来说小于或等于6.35的患者Δ循环阈值；且甚至更优选地对应于对于ABCC1来说大于3.5和对于IGJ来说小于或等于7.05的患者Δ循环阈值。

在一个实施方案中，基因UBE2H和PARP-2的伴随下调对应于对于UBE2H来说大于2.78和对于PARP-2来说大于5.33的患者Δ循环阈值；更优选地对应于对于UBE2H来说大于3.33和对于PARP-2来说大于6.39的患者Δ循环阈值；且甚至更优选地对应于对于UBE2H来说大于3.7和对于PARP-2来说大于7.1的患者Δ循环阈值。

在另一实施方案中，本发明涉及治疗癌症的方法，其中对有需要的患者施用酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐，任选地与至少一种抗肿瘤剂组合，其中所述患者具有基因ACOX-1或其同源物的外周血上调。

在一个实施方案中，基因ACOX-1的上调对应于小于或等于3.81、更优选地小于或等于3.36、且甚至更优选地小于或等于3.05的患者Δ循环阈值。

在一个实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中马赛替尼以4.5mg/kg/日到12.0mg/kg/日的日剂量施用，用于患有癌症的患者的优选实施方案是6.0mg/kg/日到7.5mg/kg/日的开始日剂量。

在一个实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中以1.5mg/kg/日的增量逐步提高马赛替尼的剂量以达到12.0mg/kg/日的最大值。

在一个实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐被口服施用。

在一个实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐被施用一日两次。

在一个实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其包括长期施用有效量的所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐超过3个月。

在一个实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中将所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐与至少一种抗肿瘤剂作为新辅助、辅助、伴随或同时进行的方案组合施用。

在一个实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中将所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐和至少一种抗肿瘤剂在时间上分开、同时或依序施用。

在一个实施方案中，本发明涉及如上文所定义的用于治疗胰腺癌的方法，其中将所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂与至少一种选自用于治疗癌症的市售药剂的抗肿瘤剂组合施用。

在一个实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中所述患者罹患不可切除的腺癌胰腺癌或转移性腺癌胰腺癌。

在一个实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中所述胰腺癌患者需要所述方法，如通过所定义的基因表达预测因素或疼痛强度预测因素所定义，并且其中所述至少一种抗肿瘤剂选自：吉西他滨(Lilly)、埃罗替尼(Roche)、紫杉醇(Bristol-Myers Squibb)、Folfirinox、5-氟尿嘧啶(5-FU)、卡培他滨、顺铂、奥沙利铂、伊立替康、甲酰四氢叶酸和这些抗肿瘤剂的任何组合。

在一个实施方案中，所述至少一种抗肿瘤剂是吉西他滨。

在一个优选的实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中使用由吉西他滨和马赛替尼或其药学上可接受的盐或水合物组成的产品。

在一个优选的实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中马赛替尼以6.0±1.5mg/kg/日的开始剂量、最大允许剂量为9.0mg/kg/日每日施用，并且吉西他滨的施用以1000±250mg/m²患者表面积的周剂量、持续最长连续7周作为开始，之后是一周的停止治疗(off-treatment)，之后是几个周期的持续3周的1000±250mg/m²的周剂量，每28天为一个周期。

根据另一实施方案，本发明涉及用于如上文所定义的用于治疗癌症的方法中的酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂，任选地与至少一种抗肿瘤剂组合。

根据另一实施方案，本发明涉及用于如上文所定义的用于治疗癌症的方法中的包含酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂的药物组合物或试剂盒，任选地与至少一种抗肿瘤剂组合。

根据另一实施方案，本发明涉及酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合用于制备用于如上文所定义的癌症治疗的药剂或药物组合物的用途。

根据另一方面，本发明涉及用于治疗人类患者的癌症、特别是胰腺癌的治疗管控计划，其中所述管控计划包括基于所定义的基因表达的预测因素鉴别可治疗的患者。

在一个实施方案中，将上述基因表达治疗管控计划应用于患有胰腺癌的患者；其中，如果患者具有至少一种基因表达预测因素，且因此被分类为属于所定义的‘遗传/转录指纹’亚群，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂且尤其是马赛替尼、任选地与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物且尤其是吉西他滨组合治疗所述患者。如果患者不具有至少一种基因表达预测因素，且因此被分类为属于所定义的‘非遗传/转录指纹’亚群，则用至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物且尤其是吉西他滨治疗所述患者。

在另一实施方案中，将上述基因表达治疗管控计划应用于患有非胰腺癌的癌症的患者；其中，如果患者具有至少一种基因表达预测因素，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂且尤其是马赛替尼、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合治疗所述患者。如果患者不具有至少一种基因表达预测因素，则用至少一种抗肿瘤剂治疗所述患者。

根据另一方面，本发明涉及基于所定义的疼痛强度的预测因素用于治疗人类患者的癌症、特别是胰腺癌的治疗管控计划，其中所述管控计划包括：

a)确定所述患者是否患有与疼痛相关或需要施用至少一种用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的癌症，其中疼痛强度优选地被定义为报告出现高于在100mm量表上5mm的直观模拟量表(VAS)评分；和任选地

b)确定所述疾病相关疼痛是否被定义为报告出现高于所述癌症在100mm量表上的预定值的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分，且特别对于胰腺癌来说，高于100mm量表上的20mm的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分。

在一个实施方案中，所述疾病相关疼痛的所述预定值是在100mm量表上20mm。

在一个实施方案中，将上述疼痛强度治疗管控计划应用于患有胰腺癌的患者；其中，如果步骤(a)的结果是否定的，则用至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物且尤其是吉西他滨治疗所述患者。如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是否定的，则用至少一种靶向表皮生长因子受体(EGFR)的药物且特别是埃罗替尼与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物且尤其是吉西他滨组合治疗所述患者；或用至少一种有丝***抑制剂且特别是紫杉醇与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物且尤其是吉西他滨组合治疗所述患者；或用至少一种包含氟尿嘧啶、甲酰四氢叶酸、伊立替康或奥沙利铂的药物组合且特别是Folfirinox治疗所述患者。如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是肯定的，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂且尤其是马赛替尼、任选地与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物且尤其是吉西他滨组合治疗所述患者。

在另一实施方案中，将上述疼痛强度治疗管控计划应用于患有非胰腺癌的癌症的患者；其中，如果步骤(a)的结果是否定的，则用至少一种抗肿瘤剂治疗所述患者。如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是否定的，则用至少一种抗肿瘤剂治疗所述患者。如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是肯定的，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂且尤其是马赛替尼、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合治疗所述患者。

根据另一方面，本发明涉及用于治疗人类患者的癌症、特别是胰腺癌的全局性治疗管控计划，其中所述管控计划包括基于基因表达治疗管控计划和疼痛强度治疗管控计划的依序应用来鉴别可治疗的患者。因此，在上述疼痛强度治疗管控计划中，步骤(a)可在步骤(a’)之后，步骤(a’)在于鉴别具有至少一种如上文所述的基因表达预测因素的患者。

在一个实施方案中，将上述全局性治疗管控计划应用于胰腺癌，其中：如果步骤(a’)的结果是肯定的，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂且尤其是马赛替尼、任选地与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物且尤其是吉西他滨组合治疗所述患者；如果步骤(a’)的结果是否定的，则调用用于胰腺癌的疼痛强度治疗管控计划的步骤(a)。具体地，所述管控计划包括：

a)确定所述患者是否患有与疼痛相关或需要施用至少一种用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的胰腺癌，其中疼痛强度优选地被定义为报告出现高于在100mm量表上5mm的直观模拟量表(VAS)评分；和任选地

b)确定所述疾病相关疼痛是否被定义为报告出现高于100mm量表上的20mm的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分。

-如果步骤(a)的结果是否定的，则用至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物且尤其是吉西他滨治疗所述患者。

-如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是否定的，则用至少一种靶向表皮生长因子受体(EGFR)的药物且特别是埃罗替尼、与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物且尤其是吉西他滨组合治疗所述患者；或用至少一种有丝***抑制剂且特别是紫杉醇、与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物且尤其是吉西他滨组合治疗所述患者；或用至少一种包含氟尿嘧啶、甲酰四氢叶酸、伊立替康或奥沙利铂的药物组合且特别是Folfirinox治疗所述患者。

-如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是肯定的，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂且尤其是马赛替尼、任选地与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物且尤其是吉西他滨组合治疗所述患者。

在另一实施方案中，将上述全局性治疗管控计划应用于患有非胰腺癌的癌症的患者；其中，如果步骤(a’)的结果是肯定的，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂且尤其是马赛替尼、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合治疗所述患者。如果步骤(a’)的结果是否定的，则调用用于癌症的疼痛强度治疗管控计划的步骤(a)。具体地，所述管控计划包括：

b)确定所述疾病相关疼痛是否被定义为报告出现高于所述癌症在100mm量表上的预定值的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分。

-如果步骤(a)的结果是否定的，则用至少一种抗肿瘤剂治疗所述患者。

-如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是否定的，则用至少一种抗肿瘤剂治疗所述患者。

-如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是肯定的，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂且尤其是马赛替尼、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合治疗所述患者。

图3图解说明与用于胰腺癌患者的疼痛强度和基因表达的个别预测因素相关的治疗管控计划，以及考虑两种预测因素的全局性治疗管控计划。

具体实施方式

酪氨酸激酶是受体型或非受体型蛋白，其将ATP的末端磷酸转移到蛋白的酪氨酸残基，由此激活信号转导途径或使信号转导途径失活。已知这些蛋白参与许多细胞机制，所述细胞机制在破坏的情况下，导致例如异常的细胞增殖和迁移以及炎症等病症。酪氨酸激酶抑制剂是抑制酪氨酸激酶、由此干扰细胞内的信号传导过程的药物。阻断所述过程可终止细胞生长和***。

在一个实施方案中，本发明的酪氨酸激酶抑制剂具有以下结构式[A]或是其药学上可接受的盐或溶剂化物：

其中R₁和R₂独立地选自氢、卤素、直链或支链烷基、含有1到10个碳原子的环烷基、三氟甲基、烷氧基、氰基、二烷基氨基和增溶基团，

m是0-5并且n是0-4；

基团R₃是以下中的一种：

(i)芳基，例如苯基，或其被取代的变体，所述变体在任一个环位置带有一个或多个取代基(例如卤素、含有1到10个碳原子的烷基、三氟甲基、氰基和烷氧基)的任何组合；

(ii)杂芳基，例如2,3,或4-吡啶基，其可另外带有一个或多个取代基(例如卤素、含有1到10个碳原子的烷基、三氟甲基和烷氧基)的任何组合；

(iii)五元环芳香族杂环基，例如2-噻吩基、3-噻吩基、2-噻唑基、4-噻唑基、5-噻唑基，其可另外带有一个或多个取代基(例如卤素、含有1到10个碳原子的烷基、三氟甲基和烷氧基)的任何组合。

结构式[A]的酪氨酸激酶抑制剂可优选地用作c-Kit抑制剂。

除非另有规定，否则本文所用的以下术语被定义如下：

如本文所用的术语"芳基"意指包含碳原子和氢原子的单环或多环-芳香族基团。合适的芳基的示例包括但不限于苯基、甲苯基、蒽基、芴基、茚基、甘菊蓝基和萘基，以及苯并-稠合的碳环部分，例如5,6,7,8-四氢萘基。芳基可未被取代或被一个或多个取代基取代。在一个实施方案中，芳基是单环，其中所述环包含6个碳原子，在本文中被称作"(C₆)芳基"。

如本文所用的术语"烷基"意指具有1到10个碳原子的饱和直链或支链非环烃。代表性的饱和直链烷基包括甲基、乙基、正丙基、正丁基、正戊基、正己基、正庚基、正辛基、正壬基和正癸基；而饱和支链烷基包括异丙基、仲丁基、异丁基、叔丁基、异戊基、2-甲基丁基、3-甲基丁基、2-甲基戊基、3-甲基戊基、4-甲基戊基、2-甲基己基、3-甲基己基、4-甲基己基、5-甲基己基、2,3-二甲基丁基、2,3-二甲基戊基、2,4-二甲基戊基、2,3-二甲基己基、2,4-二甲基己基、2,5-二甲基己基、2,2-二甲基戊基、2,2-二甲基己基、3,3-二甲基戊基、3,3-二甲基己基、4,4-二甲基己基、2-乙基戊基、3-乙基戊基、2-乙基己基、3-乙基己基、4-乙基己基、2-甲基-2-乙基戊基、2-甲基-3-乙基戊基、2-甲基-4-乙基戊基、2-甲基-2-乙基己基、2-甲基-3-乙基己基、2-甲基-4-乙基己基、2,2-二乙基戊基、3,3-二乙基己基、2,2-二乙基己基、3,3-二乙基己基等。本发明的化合物中所包含的烷基可任选地被一个或多个取代基取代。

如本文所用的术语"烷氧基"是指通过氧原子连接到另一部分的烷基。烷氧基的示例包括甲氧基、异丙氧基、乙氧基、叔丁氧基等。烷氧基可任选地被一个或多个取代基取代。

如本文所用的术语"杂芳基"或类似术语意指包含碳原子环成员和一个或多个杂原子环成员(例如，氧、硫或氮)的单环或多环杂芳香族环。通常，杂芳基具有1到约5个杂原子环成员和1到约14个碳原子环成员。代表性杂芳基包括吡啶基、1-氧代-吡啶基、呋喃基、苯并[1,3]间二氧杂环戊烯、苯并[1,4]二氧杂环己烯基、噻吩基、吡咯基、唑基、咪唑基、噻唑基、异唑基、喹啉基、吡唑基、异噻唑基、哒嗪基、嘧啶基、吡嗪基、三嗪基、***基、噻二唑基、异喹啉基、吲唑基、苯并唑基、苯并呋喃基、吲嗪基、咪唑并吡啶基、四唑基、苯并咪唑基、苯并噻唑基、苯并噻二唑基、苯并二唑基、吲哚基、四氢吲哚基、氮杂吲哚基、咪唑并吡啶基、喹唑啉基、嘌呤基、吡咯并[2,3]嘧啶基、吡唑并[3,4]嘧啶基、咪唑并[1,2-a]吡啶基和苯并(b)噻吩基。杂原子可被本领域所属技术人员已知的保护基团取代，例如，氮上的氢可被叔丁氧基羰基取代。杂芳基可任选地被一个或多个取代基取代。另外，氮或硫杂原子环成员可被氧化。在一个实施方案中，杂芳香族环选自5-8元单环杂芳基环。杂芳香族环或杂芳基环与另一基团的连接点可在杂芳香族环或杂芳基环的碳原子或杂原子上。

如本文所用的术语"杂环基"统指杂环烷基和杂芳基。

如本文所用的术语"杂环烷基"意指具有至少一个选自O、N或S的杂原子并且具有2-11个碳原子的单环或多环基团，所述碳原子可为饱和或不饱和的，但不为芳香族的。杂环烷基的示例包括(但不限于)：哌啶基、哌嗪基、2-氧代哌嗪基、2-氧代哌啶基、2-氧代吡咯烷基、4-哌啶酮基、吡咯烷基、乙内酰脲基(hydantoinyl)、戊内酰胺基(valerolactamyl)、环氧乙烷基、环氧丙烷基、四氢吡喃基、四氢噻喃基、四氢吡啶基(tetrahydropyrindinyl)、四氢嘧啶基、四氢噻喃基砜基、四氢噻喃基亚砜基、吗啉基、硫代吗啉基、硫代吗啉基亚砜基、硫代吗啉基砜基、1,3-二氧戊环基、四氢呋喃基、二氢呋喃基-2-酮基、四氢噻吩基和四氢-1,1-二氧代噻吩基。通常，单环杂环烷基具有3到7个成员。优选的3到7元单环杂环烷基是具有5或6个环原子的那些基团。杂原子可被本领域所属技术人员已知的保护基团取代，例如，氮上的氢可被叔丁氧基羰基取代。此外，杂环烷基可任选地被一个或多个取代基取代。另外，杂环与另一基团的连接点可在杂环的碳原子或杂原子上。该定义中仅涵盖这些被取代杂环基团的稳定异构体。

如本文所用的术语"取代基"或"被取代的"意指化合物或基团上的氢基团被任何所需的基团替代，所述所需的基团在未受保护的形式下或者当使用保护基团保护时对于反应条件是基本上稳定的。优选取代基的示例是本文所公开的示例性化合物和实施方案中发现的那些，以及卤素(氯、碘、溴或氟)；烷基；烯基；炔基；羟基；烷氧基；硝基；硫醇基；硫醚基；亚胺基；氰基；酰胺基；膦酸基(phosphonato)；膦基；羧基；硫代羰基；磺酰基；磺酰胺基；酮基；醛基；酯基；氧基(-O)；卤代烷基(例如，三氟甲基)；可为单环或稠合或非稠合多环的环烷基(例如，环丙基、环丁基、环戊基或环己基)、或可为单环或稠合或非稠合多环的杂环烷基(例如，吡咯烷基、哌啶基、哌嗪基、吗啉基或噻嗪基)；单环或稠合或非稠合多环芳基或杂芳基(例如，苯基、萘基、吡咯基、吲哚基、呋喃基、噻吩基、咪唑基、唑基、异唑基、噻唑基、***基、四唑基、吡唑基、吡啶基、喹啉基、异喹啉基、吖啶基、吡嗪基、哒嗪基、嘧啶基、苯并咪唑基、苯并噻吩基或苯并呋喃基)；氨基(伯氨基、仲氨基或叔氨基)；CO₂CH₃；CONH₂；OCH₂CONH₂；NH₂；SO₂NH₂；OCHF₂；CF₃；OCF₃；并且所述部分还可任选地被稠环结构或桥基(例如-OCH₂O-)取代。这些取代基可任选地被选自所述基团的取代基进一步取代。在某些实施方案中，术语"取代基"或形容词"取代的"是指选自由以下组成的组的取代基：烷基、烯基、炔基、环烷基、环烯基、杂环烷基、芳基、杂芳基、芳烷基、杂芳烷基、卤代烷基、-C(O)NR₁₁R₁₂、-NR₁₃C(O)R₁₄、卤代基、-OR₁₃、氰基、硝基、卤代烷氧基、-C(O)R₁₃、-NR₁₁R₁₂、-SR₁₃、-C(O)OR₁₃、-OC(O)R₁₃、-NR₁₃C(O)NR₁₁R₁₂、-OC(O)NR₁₁R₁₂、-NR₁₃C(O)OR₁₄、-S(O)rR₁₃、-NR₁₃S(O)rR₁₄、-OS(O)rR₁₄、S(O)rNR₁₁R₁₂、-O、-S和-N-R₁₃，其中r是1或2；R₁₁和R₁₂在每次出现时独立地为H、任选地被取代的烷基、任选地被取代的烯基、任选地被取代的炔基、任选地被取代的环烷基、任选地被取代的环烯基、任选地被取代的杂环烷基、任选地被取代的芳基、任选地被取代的杂芳基、任选地被取代的芳烷基或任选地被取代的杂芳烷基；或R₁₁和R₁₂与它们所连接的氮一起为任选地被取代的杂环烷基或任选地被取代的杂芳基；并且R₁₃和R₁₄在每次出现时独立地为H、任选地被取代的烷基、任选地被取代的烯基、任选地被取代的炔基、任选地被取代的环烷基、任选地被取代的环烯基、任选地被取代的杂环烷基、任选地被取代的芳基、任选地被取代的杂芳基、任选地被取代的芳烷基或任选地被取代的杂芳烷基。

在某些实施方案中，术语"取代基"或形容词"被取代的"是指增溶基团。

术语"增溶基团"意指基本上可被离子化且使化合物能够溶于所需溶剂(例如水或含水溶剂)中的任何基团。此外，增溶基团可为提高化合物或复合物的亲脂性的基团。通常，增溶基团选自被一个或多个杂原子(例如N、O、S)取代的烷基，每个烷基任选地被独立地被烷氧基、氨基、烷基氨基、二烷基氨基、羧基、氰基取代的烷基取代，或被环杂烷基或杂芳基取代；或磷酸酯基或羧酸基。例如，"增溶基团"在本文中是指以下中的一种：

-烷基、环烷基、芳基、杂芳基，其包含至少一个氮杂原子或氧杂原子，或所述基团被至少一个氨基或氧代基取代；

-氨基，其可为饱和环状氨基，所述饱和环状氨基可被由烷基、烷氧基羰基、卤素、卤代烷基、羟烷基、氨基、单烷基氨基、二烷基氨基、氨基甲酰基、单烷基氨基甲酰基和二烷基氨基甲酰基组成的组取代；

-下面所示的结构a)到i)中的一种，其中波浪线和箭头线对应于与结构式[A]的核心结构的连接点：

术语"环烷基"意指具有3到10个碳原子的饱和环状烷基。代表性的环烷基包括环丙基、1-甲基环丙基、环丁基、环戊基、环己基、环庚基、环辛基、环壬基和环癸基。环烷基可任选地被一个或多个取代基取代。

术语"卤素"意指-F、-Cl、-Br或-I。

在具体实施方案中，本发明的酪氨酸激酶抑制剂具有通式[B]，

其中：

R₁独立地选自氢、卤素、直链或支链烷基、含有1到10个碳原子的环烷基、三氟甲基、烷氧基、氨基、烷基氨基、二烷基氨基、增溶基团，并且m是0-5。

在一个实施方案中，酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂是马赛替尼或其药学上可接受的盐，更优选地为甲磺酸马赛替尼。

马赛替尼是具有有效的抗肥大细胞作用的c-Kit/PDGFR抑制剂。

新的有效且选择性的c-Kit,血小板源生长因子受体(PDGFR)抑制剂是AB Science的PCT申请WO 2004/014903中所描述的2-(3-氨基芳基)氨基-4-芳基-噻唑。

马赛替尼是选择性地抑制特定酪氨酸激酶(例如c-Kit、PDGFR、Lyn、Fyn和DDR1)而在治疗剂量下不抑制与已知毒性相关的激酶(即那些归属于可能的酪氨酸激酶抑制剂心脏毒性的酪氨酸激酶或酪氨酸激酶受体，包括ABL、KDR和Src)的小分子药物[Dubreuil等，2009,PLoS ONE2009.4(9):e7258；Davis等，Nat Biotechnol 2011,29(11):1046-51]。马赛替尼的化学名称是4-(4-甲基哌嗪-1-基甲基)-N-[4-甲基-3-(4-吡啶-3基噻唑-2-基氨基)苯基]苯甲酰胺-CAS编号为790299-79-5，并且所述结构示于下文。马赛替尼首先被描述于US 7,423,055和EP1525200B1中。WO2008/098949中给出了关于甲磺酸马赛替尼的合成的详细程序。

马赛替尼的主要激酶靶标是c-Kit，已显示其对野生型和近膜突变型c-Kit受体施加强抑制作用，导致依赖于c-Kit信号传导的细胞系的细胞周期停滞和凋亡[Dubreuil等，2009,PLoS ONE,4(9):e7258]。在体外，马赛替尼显示针对c-Kit的高活性和选择性，以200±40nM的半抑制浓度(IC50)抑制重组人类野生型c-Kit并且在表达人类或小鼠野生型c-Kit的Ba/F3细胞中以150±80nM的IC50阻断干细胞因子诱导的增殖和c-Kit酪氨酸磷酸化。除了抗增殖性质外，马赛替尼还可通过其对Lyn和Fyn(转导途径的关键组分)的靶向来调节肥大细胞的激活，从而导致IgE诱导的脱粒[(Gilfillan等，2006,Nat Rev Immunol,6:218-230)；(Gilfillan等，2009,Immunological Reviews,228:149–169)]。这可以在FcεRI介导的人类脐带血肥大细胞的脱粒的抑制中观察到[Dubreuil等，2009,PLoS ONE；4(9):e7258]。马赛替尼还是PDGFRα和β受体的抑制剂。重组测定显示马赛替尼以540±60nM和800±120nM的IC50值抑制PDGFR-α和β的体外蛋白激酶活性。在表达PDGFR-α的Ba/F3细胞中，马赛替尼以300±5nM的IC50抑制PDGF-BB刺激的增殖和PDGFR-α酪氨酸磷酸化。此外，马赛替尼与盘蛋白结构域受体家族成员1(discoidindomain receptor family member 1)(DDR1)激酶强烈地相互作用，导致DDR1自身磷酸化的显著抑制。虽然对于DDR1的生理功能并未完全理解，但DDR1信号传导似乎参与了与细胞外基质的细胞相互作用，并且控制粘附和细胞运动性，这两者都是癌细胞的基本特征。这些能力的失调与许多人类癌症中的肿瘤进展和差预后相关。马赛替尼已被显示强烈地结合DDR1受体并且抑制其活性[Davis等，Nat Biotechnol 2011,29(11):1046-51]。马赛替尼因此可减缓肿瘤细胞的归巢(homing)和定殖(colonization)。

对于本发明来说，术语"治疗"(和其多种语法形式)是指预防、治愈、逆转、减弱、缓解、最小化、抑制或终止疾病状态、疾病进展、致病性病原物(disease causative agent)(例如，细菌或病毒)或其它异常状况的有害作用。例如，治疗可涉及缓解疾病的症状(即，不一定是所有症状)或减弱疾病的进展。

本发明人已惊讶地显示马赛替尼+吉西他滨的组合提供对具有充当独立预测因素的疼痛强度的高度不同的胰腺癌患者亚群的治疗益处。

基于上述体外和初步体内数据进行随机、安慰剂对照的3期研究(AB07012)以确定马赛替尼与吉西他滨组合相比于单独的吉西他滨作为一线疗法在患有晚期/转移性胰腺癌的患者中的功效和安全性(参见实施例1)。强烈地预测促成马赛替尼治疗的患者存活的任何改进的主要作用机制将是马赛替尼诱导的胰腺癌细胞对吉西他滨的敏化。因此断定，受益于马赛替尼+吉西他滨组合的患者群体将密切地对应于受益于吉西他滨治疗的患者，不论亚群变量(例如患者体能状态、年龄或肿瘤定位等)如何；即所有患有胰腺局部晚期(不可切除的II期或III期)或转移性(IV期)胰腺癌的患者。

来自研究AB07012的结果揭示在改良的意向治疗(modified intent totreat)(mITT)群体中，用马赛替尼+吉西他滨组合治疗的患者相比于接受吉西他滨+安慰剂(即作为单一药剂的吉西他滨)的患者没有存活优点(参见实施例1)。出乎意料地，根据疼痛强度分层的对总存活的次级探索性分析揭示马赛替尼+吉西他滨的组合相比于作为单一药剂的吉西他滨改进了患有与疼痛相关或需要用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的胰腺癌的患者亚群的存活。这些数据还没有先例地显示疼痛强度是用于接受作为单一药剂的吉西他滨(目前标准治疗(current standard of treatment))的胰腺癌患者的总存活的主要预后因子。具体地，数据揭示，对于接受作为单一药剂的吉西他滨(即安慰剂+吉西他滨治疗组)的患者来说，在那些呈现有基线疾病相关疼痛的患者与那些没有疾病相关疼痛或不需要用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的患者之间有10.0个月的存活时间的差异(中值OS分别为5.4对15.4个月)(参见实施例1)。此外，通过追踪根据疼痛强度的总存活的危险比的演变(evolution)，揭示接受马赛替尼+吉西他滨的患者相比于接受安慰剂+吉西他滨的患者的存活概率随着疼痛强度的增加得到改进。这一关系显示于死亡危险比对VAS评分的曲线中，死亡的危险比被定义为相对于服用安慰剂+吉西他滨的死亡概率服用马赛替尼+吉西他滨的死亡概率(图1)。死亡危险比倾向于随着VAS评分的增加而降低，直到从20mm的VAS评分开始达到平稳状态(或水平渐近线)。在55mm的VAS评分，患者数量显著地减少且危险比因此不适于进一步分析。这些结果支持将总群体划分成三个VAS疼痛强度亚群的选择：VAS[0；5]、VAS]5；20]和VAS>20(参见实施例1)。

这些发现是没有先例的，并且被认为非常重要，因为先前并不了解疼痛强度在癌症患者中的预测性治疗意义。实际上，先前在胰腺癌中评价埃罗替尼(EGFR生长因子抑制剂)+吉西他滨的研究显示对于等价的‘疼痛’亚群没有存活益处[Moore MJ等，J Clin Oncol.2007年5月20日；25(15):1960-6]。这与对于马赛替尼+吉西他滨组合的发现直接相反。数据还指示促成所观察到的组合疗法的治疗益处的作用机制发生相对缓慢，因此为了获得最佳治疗益处，需要最短暴露时间。

从研究AB07012前获得的知识或从一般科学文献不可能预测这一结果。此外，这些发现与我们对于马赛替尼+吉西他滨组合在胰腺癌中的主要作用机制(即马赛替尼诱导的胰腺癌细胞对吉西他滨的敏化)的初始理解是非常矛盾的[Humbert M等(2010)PLoS ONE 5(3):e9430.doi:10.1371/journal.pone.0009430]。这些数据有效地显示，对于胰腺癌治疗的体内临床环境来说，胰腺癌细胞的敏化不可能是马赛替尼的主要作用机制，因为：(i)根据患者的疾病相关疼痛强度应当没有反应差异性；并且(ii)将预计所述作用具有相对快速的发生且因此本身以改进的无进展存活表现，情况并非如此。

来自研究AB07012的数据(参见实施例1)已导致惊人的发现，即高度不同的胰腺癌患者亚群对马赛替尼+吉西他滨组合有反应，其中根据疾病相关疼痛的程度(强度)具有差异。同样与预期相反，这一功效反应的发生相比于疾病进展的代用量度相对缓慢；其作用以长期存活(即总存活)而非短期疾病进展时间(即无进展存活)表现。所有这些发现均指向促成所观察到的治疗益处的次级作用机制(被称作次级是因为它们并不直接作用于癌细胞本身，而是作用于肿瘤细胞赖以增殖和转移的细胞和信号传导途径)，或更可能指向许多次级作用机制的集合作用。

结合本发明，不希望受限于理论，似乎马赛替尼，任选地与至少一种抗肿瘤剂组合施用，将通过但不限于以下方式促进患有与疼痛相关或需要用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的癌症的患者亚群的存活：通过调节肿瘤微环境且特别是通过调节肥大细胞活性、调节免疫刺激介导的抗癌作用和抗转移作用来控制肿瘤增殖。存在将马赛替尼的作用与这些次级作用机制中的每一种关联的直接或推定证据。

具有特别相关性的是以下事实：马赛替尼通过其抑制c-Kit对肥大细胞施加直接的抗增殖和促凋亡作用，且因此间接地减少对于肿瘤生长和肿瘤侵袭性至关重要的大量的促炎性和促血管发生的细胞因子和趋化因子。除了抗增殖性质外，马赛替尼还可通过其对Lyn和Fyn(转导途径的关键组分)的靶向来调节肥大细胞的激活，从而导致IgE诱导的肥大细胞脱粒[Gilfillan,2006；Gilfillan,2009]。这可以在FcεRI介导的人类脐带血肥大细胞的脱粒的抑制中观察到[Dubreuil等，2009]。马赛替尼还与DDR1强烈地相互作用，DDR1是失调能力与许多人类癌症中的肿瘤进展和差预后相关的激酶[Davis等，Nat Biotechnol 2011,29(11):1046-51]。马赛替尼因此可减缓肿瘤细胞的归巢和定殖。

证据指示炎症细胞的募集、尤其是通过肥大细胞进行的浸润通过产生增强肿瘤侵袭性的分子来促进一些癌症的生长和扩散。因此，肥大细胞功能的抑制可被证明在遏制癌症(包括胰腺癌)的生长方面具有治疗益处。此外，在炎症与胰腺癌产生之间存在已知相关，肥大细胞在慢性炎性疾病的免疫病理学机制中具有重要作用。实际上，虽然对于肥大细胞导致胰腺癌产生的确切机制并不清楚，但已在小鼠模型中将肥大细胞与胰腺癌肿瘤发生的产生直接关联，显示高水平的肥大细胞浸润到肿瘤微环境中预测了差的临床结果[Chang DZ等，Clin Cancer Res 2011；17:7015-7023]。

在肿瘤发生、疾病进展和转移的整个过程中，局部宿主细胞的微环境是积极参与者并且决定了癌细胞增殖、血管发生、侵袭和存活的程度。然而，对于肥大细胞在癌症肿瘤发生中的作用并未充分理解，并且存在关于肥大细胞有益于或有害于肿瘤发生的冲突数据，这取决于局部基质状况以及释放的介质是促进肿瘤细胞的增殖还是诱导恶性细胞的凋亡[(Theoharides TC等，Trends Immunol 2004；25:235–41)；(Samoszuk M等，BMC Cancer 2005；21:121)；(Almholt K等，Recent Results Cancer Res2003；162:31–42)；(Gooch JL等，Cancer Res 1998；15:4199–205)]。

关于肥大细胞在胰腺癌的肿瘤进展和侵袭中的作用以及肥大细胞在癌症疼痛中的新出现的作用的大量科学证据使我们来自研究AB07012的发现更为可信。此外，不希望受限于理论，来自研究AB07012的数据指示在肥大细胞激发、胰腺癌发病机制和胰腺癌疼痛之间存在先前未被识别的联系。也就是说，存在肥大细胞活性与胰腺癌的差临床结果的相关性、癌症疼痛与差临床结果的相关性以及肥大细胞活性与癌症疼痛的相关性。因此，胰腺癌中的疾病相关疼痛的发生可充当肥大细胞活性的标记物，这进而标志着癌症的发病机制中更具侵害性的阶段。在这种情况下，我们认为癌症患者且特别是胰腺癌患者的疾病相关疼痛在某种程度上是癌症诱导的肿瘤微环境中的变化的神经病理学副产物；所述变化是导致推动疾病进展和转移的变化，并且涉及肥大细胞的募集或肥大细胞激活的增加。

结合本发明，疾病相关疼痛的计时和严重度可被认为是癌症的发病机制的标记物，其中增加的肥大细胞活性部分地导致肿瘤进展和疾病相关疼痛。因此，肥大细胞活性的抑制是用于呈现有疾病相关疼痛或需要用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的癌症患者亚群的看似可行的治疗靶标。这根据以下意外发现是明显的：与吉西他滨组合施用的马赛替尼增加患有疾病相关疼痛的胰腺癌患者亚群的总存活。另外，来自研究AB07012的数据显示，马赛替尼+吉西他滨降低了没有疾病相关疼痛并且不需要用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的胰腺癌患者亚群的总存活。因此，根据疼痛强度的预测因素且在不存在任何其它独立预测因素的情况下，用马赛替尼治疗来自这后一亚群的患者是不可取的。

因此，高度不同于一般胰腺癌群体的亚群已被显示受益于使用与至少一种抗肿瘤剂(尤其是吉西他滨)组合施用的本发明的至少一种化合物(即酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂，尤其是马赛替尼)。这一亚群可通过评估疾病相关疼痛强度来鉴别；例如，但不限于至少出现一次非零直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分(尤其具有VAS>20的截止值，例如高于100mm量表上的20mm)、或这一疼痛强度阈值的等价量度。这一亚群定义了与本发明相关的患者的一个实施方案。

许多生物化学标记物与疼痛相关，其中的一种或多种可充当代用标记物以客观地支持上述疼痛强度预测因素。所述生物化学标记物包括但不限于神经生长因子(NGF)、缓激肽、类胰蛋白酶、组胺、神经营养因子-3(NT-3)和脑源性神经营养因子(BDNF)。然而，已知疼痛的生物化学标记物是可变的，并且迄今为止没有结论性的证据表明它们可定量地鉴别经历疾病相关疼痛的癌症患者。类似地，肥大细胞的已知的体内生物化学标记物(例如但不限于肥大细胞绝对计数或类胰蛋白酶水平)已被显示与肥大细胞激活差相关[Hermine O等，PLoS ONE.2008；3:e2266]。因此，在不存在用于肥大细胞激活或疾病相关疼痛的可靠的代用生物化学标记物的情况下，一维工具仍然是最适当的可用疼痛评估选择，即使这代表了疼痛强度的相对主观的量度或肥大细胞参与的间接证据。

结合本发明，可将所述发现(即伴随的肥大细胞活性的增加、癌症的差临床结果和疾病相关疼痛)推广到涉及肥大细胞的募集或肥大细胞激活的增加的其它癌症。明确地，疾病相关疼痛的发生充当肥大细胞活性的标记物，这进而标志着肿瘤微环境中导致推动疾病进展和转移的变化。然而，当前不存在关于任何给定癌症的伴有疾病相关疼痛的发生的由体内肥大细胞介导的肿瘤发生和转移的知识阻止了任何本领域技术人员在试探性‘试错法(trial and error)’的原理以外应用靶向肥大细胞活性用于治疗与疼痛相关的癌症的原理。

下文概述了来自研究AB07012的关于通过疼痛强度预测因素定义的患者亚群的治疗的主要发现(还参见实施例1)。

患有与‘疼痛’相关的胰腺癌的亚群在此研究中被定义为那些具有大于20的基线直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分(即VAS>如在100mm量表上测量的20mm)的患者。这一线性量表提供了如由患者所感知的疼痛幅值的直观表示(图2)。所述幅值由100mm没有参考标记的长线表示。一端指示不存在疼痛(0值)并且另一端指示可想象到的最重疼痛(100值)。在基线时，每名患者均被要求通过在VAS量表上绘出垂直线来指示他们正经历的疼痛强度的水平。认为没有疼痛或有微小疼痛的患者会将垂直线放在VAS量表上的0与5之间。

本文所指示的任何VAS评分均是指线性量表上的绝对幅值或等价地指百分比；例如，20的VAS疼痛强度评分对应于100mm量表上20mm处或可选择地所述量表的20％处的所示疼痛水平。结合本发明，这一疼痛强度阈值的任何等价量度都将是有效的；例如，但不限于>20％的一维疼痛强度评估工具评分、至少中度疼痛的基于准则的疼痛分类；或至少中度疼痛的多维疼痛评估工具分级。

这一疼痛强度阈值的另一解释是所述癌症患者具有至少中度强度的疾病相关疼痛。在上述实施方案中，疼痛强度预测因素基于以下原因被定义：(1)这一阈值大约(舍入到最近的十)是研究群体的中值疼痛强度(群体的50％)；(2)20mm的VAS疼痛强度与死亡危险比的平稳状态(或水平渐近线)的出现相吻合(参见图1)；(3)这一阈值先前已在文献中被引述为疼痛强度截止值。

对于具有VAS>20的VAS疼痛强度或疼痛强度的等价量度的亚群(在下文中被称作“疼痛亚群”)来说，吉西他滨在与马赛替尼组合施用时作用最好。在患有与VAS>20的疼痛相关的胰腺癌的患者中观察到马赛替尼+吉西他滨组合治疗在中值总存活和死亡危险比方面的统计学显著益处。

对于具有<5的VAS疼痛强度或疼痛强度的等价量度并且不需要阿片类止痛剂来管控疾病相关疼痛的亚群(在下文中被称作“没有疼痛、没有***亚群”)来说，吉西他滨本身作用最好；指示在不存在任何其它独立预测因素的情况下，用马赛替尼+吉西他滨治疗这一亚群是不可取的。在来自‘没有疼痛、没有***’亚群的患者中观察到马赛替尼+吉西他滨组合治疗在中值总存活和死亡危险比方面的负面治疗益处。

对于具有5<VAS<20的VAS疼痛强度或疼痛强度的等价量度的亚群(在下文中被称作“低于中值疼痛亚群”)来说，存在危险比的统计学显著益处，然而，在中值总存活方面没有观察到差异。对于这一疼痛强度亚群来说，似乎没有归因于马赛替尼与吉西他滨的组合的在存活方面的任何增加的害处或益处，指示这一亚群是中性的(即如果施用马赛替尼，则将没有害处)。

归因于‘疼痛’亚群中的不良事件的死亡频率在马赛替尼+吉西他滨治疗组中相比于在安慰剂+吉西他滨组中降低(降低1/2)(分别为10.9％对21.9％)。马赛替尼+吉西他滨组合的毒性与马赛替尼的已知安全特性一致并且都是可管控的，危及生命的不良事件的任何风险通过预期它们的出现并且实施适当的方案来显著地减轻，尤其对于重度中性粒细胞减少来说。

在本发明的一个可能的实施方案中，使用本发明的至少一种化合物用于治疗胰腺癌将取决于但不限于以下指南：

·如果患者在至少一种情况下满足>20的VAS疼痛强度或疼痛强度的等价量度的‘疼痛’亚群准则，则指示治疗。

·可询问至少一个问题以消除与胰腺癌无关的疼痛，例如，可要求患者指示其疼痛的位置。

·严格遵守在不存在任何其它独立预测因素的情况下不治疗‘没有疼痛、没有***’的亚群的规则将保护那些马赛替尼+吉西他滨组合已被显示为有害的患者。

这些指南类似于那些用于诊断纤维肌痛的慢性疼痛病况的指南，已确定的诊断准则是首先排除可能引起疼痛相关症状的其它潜在病况，然后评估患者的疼痛(通过患者问卷和身体检查)。

存在危险比的统计学不显著益处的中性患者亚群(‘低于中值疼痛’、VAS≤20、或疼痛强度的等价量度)在所示治疗亚群与所述治疗不可取的亚群之间提供了大的缓冲。对于归因于治疗的有害/无害的诊断决定有效地成为‘二元’指示物，‘没有疼痛、没有***’的病况可与‘疼痛’(VAS>20)高度区别。如果错误地治疗了属于‘低于中值疼痛’亚群的患者，则对存活无害，唯一增加的风险归因于可管控的毒性。

结合本发明，不存在用于‘疼痛’(VAS>20)亚群中的胰腺癌患者的有效治疗选择。来自研究AB07012的数据强调了这一陈述的可信性，显示接受作为单一药剂的吉西他滨的患者在存活时间上的疼痛强度相关性差异，在‘疼痛’亚群与‘没有疼痛、没有***’亚群之间观察到10.0个月的存活时间差异(即来自‘疼痛’亚群的患者具有更短的存活时间)(参见实施例1)。此外，在评估埃罗替尼+吉西他滨的研究中，没有报道关于等价的‘疼痛’亚群的存活益处，而对于VAS疼痛强度<20的患者的益处是显而易见的。最后，Folfirinox对于具有‘疼痛’(VAS>20)的胰腺癌亚群的益处是完全未知的，因为并未将疼痛计入该研究的分析中，考虑到疼痛强度对胰腺癌患者存活具有显著影响(如通过研究AB07012的发现所揭示)，则忽略此点将极有可能负面地影响Folfirinox存活数据。

进一步考虑到来自研究AB07012的安全性分析，两个治疗组中不良事件(AE)的总频率是类似的，而马赛替尼+吉西他滨治疗组中的严重AE和重度AE的频率高于安慰剂+吉西他滨组中的严重AE和重度AE的频率。相比于安慰剂+吉西他滨组，马赛替尼+吉西他滨治疗组中更频繁地发生终止、暂时中断和剂量减少。分别在42％与27％的患者中发生导致永久终止的不良事件(p值＝0.002)。其中，非重度AE占来自马赛替尼+吉西他滨治疗组的终止的32％，只有16％的马赛替尼+吉西他滨治疗的患者报道了剂量减少。很可能，归因于非重度AE的终止可通过较频繁地使用马赛替尼剂量减少或通过降低马赛替尼开始剂量来部分地避免。因此，马赛替尼+吉西他滨治疗组中对于研究药物的暴露显著更低(p＝0.001)。在总群体中，相比于安慰剂+吉西他滨治疗组，马赛替尼+吉西他滨治疗组中患者对于吉西他滨的暴露降低了约35％，在多种疼痛强度亚群中观察到类似趋势。总之，这些关于安全性和药物暴露的观察指示9mg/kg/日的马赛替尼施用剂量对于良好的患者依从性来说并不是最佳的，这部分地归因于与组合相关的另外毒性。还考虑到关于马赛替尼的推断作用机制的新见解，6mg/kg/日的马赛替尼剂量被认为是最佳的开始剂量，在不存在限制性毒性的情况下在具有不足反应的患者中允许逐步提高剂量。

本发明人还显示基因表达是用马赛替尼+吉西他滨治疗的胰腺癌患者中的改进存活的独立预测因素。因此，本发明还涉及用于治疗人类患者的癌症的方法，其中所述方法包括对有需要的人类患者施用酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐，任选地与至少一种抗肿瘤剂组合，其中首先基于基因表达预测因素选择所述患者用于治疗。

平行于研究AB07012对在用马赛替尼治疗前采集的外周血细胞样品中RNA表达实施辅助药物基因组分析，旨在鉴别预测总存活和治疗功效的基因表达模式。基因组分析(由Skuldtech,Montpellier,France实施)包括使用高通量的下一代测序(Next Generation Sequencing)方法对RNA表达的全转录组分析(一式三份独立地进行)。这一分析同时测量从随机分配给研究AB07012的患者亚群抽取的血样中大量基因的表达水平。首先不论所施用的治疗如何，对所述研究的总群体实施分析，之后是对每个治疗组即马赛替尼组或安慰剂组的分析，以根据所述治疗确定可能的遗传趋势。这一辅助研究的目标是揭示预测马赛替尼治疗的患者相比于安慰剂治疗的患者延长存活(即增加OS)的生物标记物。

具体地说，采集RNA血样并进行分析，从而分离出存在于55％患者中的指示侵害性疾病进展的基因表达谱，这高度地预测了总存活并且另外与所述治疗相互作用。这一辅助药物基因组数据库含有来自119名随机分配给研究AB07012的患者(根据治疗组1:1比)的RNA血样，以检测与治疗作用相关的基因表达。在第一步骤中，针对治疗类型，在RNA表达水平与总存活之间的可能相关性方面分析全人类基因组(约27,000个基因)。使用PAXgeneBlood RNA System采集RNA血样并且针对属于以下患者谱的4个汇集的RNA样品构建三个独立数字基因表达(DGE)文库：

-马赛替尼+吉西他滨治疗组中存活≤4个月的患者

-安慰剂+吉西他滨治疗组中存活≤4个月的患者

-马赛替尼+吉西他滨治疗组中存活>15个月的患者

-安慰剂+吉西他滨治疗组中存活>15个月的患者

所得基因组数据库含有119名改良的意向治疗患者，通过差异表达分析使用edgeR方法从所述患者中鉴别了169个基因，所述edgeR方法具有1.5倍变化和<10％的经错误发现率调节的p值准则。

在第二步骤中，进行实时定量PCR(实时定量聚合酶链反应或qPCR)，其允许确定基因的循环阈(Ct)值，所述值相对于持家基因或参考基因的表达水平被归一化，得到ΔCt(DCt)值。持家基因是在处于正常和病理状态下的生物体的所有细胞中表达的基因。这些基因通常以相对恒定的水平表达。优选地，归一化基于两个持家基因的表达水平，且具体地说，基于基因B2M和GAPDH的表达水平。因此，当使用两个持家基因(例如，基因B2M和GAPDH)来归一化给定基因的Ct值时，所述基因的DCt被计算如下：DCt＝Ct(基因)-[Ct(B2M)+Ct(GAPDH)]/2。高DCt值对应于相对较低的基因表达水平。试验AB07012的辅助药物基因组研究的主要方法方面和随后关于通过基因表达预测因素定义的患者亚群的治疗的结果概述如下(关于另外细节，还参见实施例2)。

关于基因表达的测量，在一个实施方案中，基因的表达水平被测量为所述基因的蛋白质水平。在所述情况下，优选地通过采用基于抗体的检测方法(例如免疫化学或蛋白质印迹(western-blot)分析)来测量蛋白质水平。

在另一实施方案中，基因的表达水平被测量为所述基因的RNA转录物或cDNA的水平。在所述情况下，RNA转录物或cDNA的水平是通过采用基于核酸的检测方法测量的，所述基于核酸的检测方法例如微阵列、定量PCR、DNA芯片、与标记探针杂交或横向流动免疫测定，特别是横向流动试纸条测试(lateral flow dipstick test)。优选地，基因的表达水平是通过对所述基因的RNA转录物或cDNA进行的实时定量PCR测量的。实时定量PCR是其中随着反应进展而实时检测被扩增DNA的PCR。这一检测是通过荧光信号的积累进行的。Ct(循环阈值)被定义为荧光信号跨越阈值(即超过背景水平)所需的PCR循环次数。因此，在qPCR中使用正向引物和反向引物以及报告子，优选DNA荧光嵌入剂。有利地，使用基因编码区内对杂交具有特异性的引物。

以下是用于定义一组基因表达预测因素以及因此马赛替尼最可能具有治疗益处的患者亚群的方法和分析过程的概述。

-这一分析同时测量从总共119名随机分配给研究AB07012的患者(1:1比的马赛替尼治疗患者和安慰剂治疗患者)抽取的外周血细胞样品中大量基因的表达水平。

-在第0周(基线)仅取一次分析样品。

-使用PAXgene^TM Blood RNA System来采集患者的血样，并且使用PAXgene Blood RNA Kit V.2(PreAnalitix)根据制造商的建议提取RNA。利用2100 Bioanalyzer(Agilent Technologies,Palo Alto,USA)使用EukaryoticTotal RNA 6000 Nano Chip(Agilent Technologies)进行RNA完整性的控制。使用NanoDrop ND-1000分光光度计控制RNA量。将纯化的RNA保存在-80℃。

-进行数字基因表达(DGE)实验以选择推定的生物标记物组。使用实时PCR在COBAS平台(LC480,ROCHE Diagnostics)上进行生物标记物验证并且已使用适当的生物统计方法来过滤最好的生物标记物。

-根据Roche Diagnostics的方案对RNA进行逆转录。通过实时PCR研究推定生物标记物的基因表达水平。

-DGE分析导致选择取自119名改良的意向治疗患者的基因组数据库的169个基因。

-对于每个基因来说，规定了关于DCt的三个截止值：中值、Q1(第一四分位数，P25)和Q3(第三四分位数，P75)。“中值DCt”意指所有被测试患者的DCt的中值。对于每个截止值(小于截止值/超过截止值)来说，使用多变量模型来解释治疗组之间的总存活差异。如果治疗组的作用是显著的(p<5％)，则可以推断研究中的基因取决于治疗组对存活具有不同作用，并且保留该基因用于进一步分析。由于基因KIT的重要性，因此选择这一基因，而不论其显著性水平如何。

-多变量分析随后将基因选择精减到总共64个具有相关截止值的基因。

-使来自这64个基因的所有可能的双基因组合和其各自截止值再次经受多变量模型。

-根据通过Cox模型中提供的卡方检验(Chi-squared test)的p值测量的组合的区别力(discriminatory power)对每种组合进行分类。用于保留给定双基因组合的另外准则是所精减的亚群应含有至少40名患者(总样品的1/3)。

-在6种鉴别的基因表达预测因素中发现的10个单独基因(即p值<0.00001的受调节基因对)是：ACOX-1、TNFRSFS10B、RPS23、ABCC3、LYN、HIF1ΑLPHA、ABCC1、IGJ、UBE2H和PARP-2。

通过实时定量PCR(实时定量聚合酶链反应或qPCR)使用基因编码区内对杂交具有特异性的引物来测量这些基因的表达水平。

■在ACOX-1基因的情况下，引物扩增位于染色体17上核苷酸73,938,893与核苷酸73,939,007之间的序列(Assembly Feb.2009GRch37/hg19,UCSC source)。

■在TNFRSF10B基因的情况下，引物扩增位于染色体8上核苷酸22,877,657与核苷酸22,877,728之间的序列(Assembly Feb.2009GRch37/hg19,UCSC source)。

■在RPS23基因的情况下，引物扩增位于染色体5上核苷酸81,571,951与核苷酸81,572,049之间的序列(Assembly Feb.2009 GRch37/hg19,UCSCsource)。

■在ABCC3基因的情况下，引物扩增位于染色体17上核苷酸48,762,132与核苷酸48,762,221之间的序列(Assembly Feb.2009GRch37/hg19,UCSC source)。

■在LYN基因的情况下，引物扩增位于染色体8上核苷酸56,854,522与核苷酸56,860,210之间的序列(Assembly Feb.2009 GRch37/hg19,UCSCsource)。

■在HIF1A基因的情况下，引物扩增位于染色体14上核苷酸62,214,901与核苷酸62,214,976之间的序列(Assembly Feb.2009 GRch37/hg19,UCSCsource)。

■在ABCC1基因的情况下，引物扩增位于染色体16上核苷酸16,177,368与核苷酸16,180,772之间的序列(Assembly Feb.2009GRch37/hg19,UCSC source)。

■在IGJ基因的情况下，引物扩增位于染色体4上核苷酸71,521,360与核苷酸71,521,432之间的序列(Assembly Feb.2009 GRch37/hg19,UCSCsource)。

■在UBE2H基因的情况下，引物扩增位于染色体7上核苷酸129,470,836与核苷酸129,470,925之间的序列(Assembly Feb.2009GRch37/hg19,UCSC source)。

■在PARP-2基因的情况下，引物扩增位于染色体14上的核苷酸20,825,213与核苷酸20,825,283之间的序列(Assembly Feb.2009GRch37/hg19,UCSC source)。

在一个实施方案中，以下引物可用于进行实时定量PCR：

·GAPDH

ο正向引物：ATGGGGAAGGTGAAGGTCG(SEQ ID NO:1)

ο反向引物：GGGGTCATTGATGGCAACAATA(SEQ ID NO:2)

·Β2Μ

ο正向引物：GCTCAGTAAAGACACAACCATCC(SEQ ID NO:3)

ο反向引物：CATCTGTGGATTCAGCAAACC(SEQ ID NO:4)

·ΑΒCC1

ο正向引物：CCAGTGGGGATCGGACAGA(SEQ ID NO:5)

ο反向引物：AGGGGATCATCGAAGAGGTAAAT(SEQ ID NO:6)

·ACOX1

ο正向引物：TTTCTTCACTGCAGGGCTTT(SEQ ID NO:7)

ο反向引物：GGAAAGGAGGGATTTTGAGC(SEQ ID NO:8)

·HIF1A

ο正向引物：TTTTGCTCTTTGTGGTTGGA(SEQ ID NO:9)

ο反向引物：CCTGGTCCACAGAAGATGTTT(SEQ ID NO:10)

·IGJ

ο正向引物：GGACATAACAGACTTGGAAGCA(SEQ ID NO:11)

ο反向引物：TGGCAATTTCTTACACTAACCTGA(SEQ ID NO:12)

·TNFRSF10B

ο正向引物：GGTTTCATATTTAATTTGGTCATGG(SEQ ID NO:13)

ο反向引物：CAAACAAGGAAGCACATTGTGTA(SEQ ID NO:14)

·RPS23

ο正向引物：GATTTGGTCGCAAAGGTCAT(SEQ ID NO:15)

ο反向引物：TGCCTTTGTATAGGGCCAAA(SEQ ID NO:16)

·ABCC3

ο正向引物：GGAGGACATTTGGTGGGCTTT(SEQ ID NO:17)

ο反向引物：CCCTCTGAGCACTGGAAGTC(SEQ ID NO:18)

·LYN

ο正向引物：ATCCAACGTCCAATAAACAGCA(SEQ ID NO:19)

ο反向引物：AAGGCTACCACAATGTCTCCT(SEQ ID NO:20)

·PARP2

ο正向引物：GGGAAAGGAATCTACTTTGCTG(SEQ ID NO:21)

ο反向引物：TTCTTTAGGCGAGAGGCAAA(SEQ ID NO:22)

·UBE2H

ο正向引物：CGCAGGTTTTCCACTCATCT(SEQ ID NO:23)

ο反向引物：ATGGCCATTTCTTCCCAAG(SEQ ID NO:24)

所用的两个持家基因是B2M和GAPDH。在B2M基因的情况下，被扩增序列位于染色体15上核苷酸45,010,919与核苷酸45,010,990之间(Assembly Feb.2009 GRch37/hg19,UCSC source)。

在GAPDH基因的情况下，被扩增序列位于染色体12上核苷酸6,643,999与核苷酸6,645,738之间(Assembly Feb.2009 GRch37/hg19,UCSC source)。

有利地，为了进行实时定量PCR，选择引物、大小(优选80到150个核苷酸)、Tm(熔解温度，优选60℃±1℃)、GC％(G或C核苷酸的百分比，在3’端中优选约60％)、3’端和5’端的自身互补性和稳定性(优选地少于4个核苷酸)、产物大小范围和热力学参数(根据引物Tm和钠盐浓度的二级结构演变)来允许同时检测。

-已鉴别这10个基因和6种基因表达预测因素，最后实施汇集策略以鉴别最常见/最特异性的基因表达谱并且排除单个的变异或异常值(例如归因于样品操作误差)。当单个研究过小而不允许得出任何明确结论时，样品汇集是频繁地用于流行病学中的方法。

-因此，首先选择最显著的双基因组合(然后记录以下信息：亚群中的患者数量、危险比(HR)；Cox模型的p值)。接下来，添加第二显著的双基因组合以增加样品大小以及还有分析力。记录与上文相同的信息。当添加新组合后没有(或很少)另外患者添加到样品大小中时，停止选择过程，还有条件是维持危险比和/或p值(参见实施例2，表5)。

-在6次组合后(总共66名患者)停止所述过程，最后选择的双基因组合(在下文中被单个地称作“基因表达预测因素”或统称作“遗传/转录指纹”)是：

■基因ACOX-1和TNFRSF10B的伴随上调，其具有对于ACOX-1来说小于或等于3.05和对于TNFRSF10B来说小于或等于6.1的患者Δ循环阈值；(HR＝0.19，p值＝0.0091)。

■伴随的基因RPS23的下调和基因ACOX-1的上调，其具有对于RPS23来说大于0.35和对于ACOX-1来说小于或等于3.05的患者Δ循环阈值；(HR＝0.20，p值＝0.00046)。

■基因ABCC3和LYN的伴随上调，其具有对于ABCC3来说小于或等于4.3和对于LYN来说小于或等于1.65的患者Δ循环阈值；(HR＝0.19，p值＝0.00025)。

■基因HIF1A和TNFRSF10B的伴随上调，其具有对于HIF1A来说小于或等于3.95和对于TNFRSF10B来说小于或等于5.65的患者Δ循环阈值；(HR＝0.19，p值＝0.00013)。

■伴随的基因ABCC1的下调和基因IGJ的上调，其具有对于ABCC1来说大于3.5和对于IGJ来说小于或等于7.05的患者Δ循环阈值；(HR＝0.19，p值＝0.000011)。

■基因UBE2H和PARP-2的伴随下调，其具有对于UBE2H来说大于3.7和对于PARP-2来说大于7.1的患者Δ循环阈值；(HR＝0.192，p值＝0.000004)。

注意，应理解本文涵盖对上文定义的截止值的微小修改(例如，所述截止值的±10％或甚至±25％)以反映以下事实：最佳阈值可位于那些测试的截止值附近并且患者组仅是普通癌症群体的代表。

在被鉴别为具有至少一种基因表达预测因素的亚群(在下文中被称作“遗传指纹”或“转录指纹”亚群)(65名患者)中并且在其对应亚群(即未呈现任何基因表达预测因素的患者)(在下文中被称作“非遗传指纹”或“非转录指纹”亚群)(53名患者)中分析OS。

对‘遗传指纹’亚群的分析显示马赛替尼+吉西他滨治疗组中的患者具有12.9个月的中值OS，相比之下，接受安慰剂+吉西他滨的患者中为4.7个月(多变量分析)。在针对基线特征的差异进行调节后，中值OS的差异被证明是统计学显著的(p值<0.000001)，死亡危险比(被定义为服用马赛替尼+吉西他滨的死亡概率比服用安慰剂+吉西他滨的死亡概率)为0.17，且95％置信区间为[0.09；0.34]。因此，当相比于单独的吉西他滨用马赛替尼+吉西他滨的组合治疗时，具有至少一种上述基因表达预测因素且因此被鉴别为属于所定义的‘遗传指纹’亚群的患者的死亡风险降低了83％。就较高置信区间边界(即0.34)的最坏的病例情景而论，当用马赛替尼+吉西他滨治疗时，‘遗传指纹’亚群中的患者的死亡风险仍降低了66％。‘遗传指纹’亚群的Kaplan-Meier估计明确地显示，相比于单独的吉西他滨治疗，马赛替尼+吉西他滨治疗的存活概率一致地较高并且6到24个月的存活率是有利的(参见实施例2，图7)。

相反，对‘非遗传指纹’亚群的分析显示马赛替尼+吉西他滨治疗的中值OS为5.6个月，相比之下，接受安慰剂+吉西他滨的患者中为13.2个月(多变量分析)。在多变量模型中，中值OS的差异是统计学显著的(p值＝0.000036)，死亡危险比(被定义为服用马赛替尼+吉西他滨的死亡概率比服用安慰剂+吉西他滨的死亡概率)为4.24且95％置信区间为[2.11；8.52](参见实施例2，图8)。因此，当相比于用单独的吉西他滨治疗，用马赛替尼+吉西他滨的组合治疗时，不具有至少一种上述基因表达预测因素的患者的死亡风险较高。因此，在不存在任何其它阳性预测因素的情况下对‘非遗传指纹’亚群中任何患者的所述治疗是不可取的。

观察到在基因组数据与基线VAS疼痛强度状态(即相对于疼痛强度预测因素)之间没有相关性。这对于总基因组群体(119名患者)来说，对于‘遗传指纹’和‘非遗传指纹’亚群来说是这样。结合本发明，不希望受限于理论，因此疼痛强度和基因表达的预测因素似乎可能与独立的疾病进展机制相关。因此，马赛替尼的治疗对于一种预测因素为阳性但对于另一种为阴性的患者具有治疗益处；即，不存在矛盾。

就作为独立预测因素的基因表达而论，治疗管控计划仅仅是对那些被鉴别为具有适当的遗传指纹的患者施用马赛替尼、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合与不对缺乏所述遗传指纹的患者施用马赛替尼之间的二元选择。疼痛强度预测因素的治疗管控计划更为复杂并且必须考虑疼痛强度的不同阈值和现有治疗方案。因此，在本发明的一个实施方案中，特异性的且独立的预测因素的发现引导我们根据图3中呈现的方案提出针对胰腺癌患者的新的治疗管控计划。

因此，在第一实施方案中，本发明涉及治疗人类患者的癌症的方法，其中在有需要的患者中施用酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐，任选地与至少一种抗肿瘤剂组合。

本发明的化合物和至少一种任选的抗肿瘤剂可在时间上分开、同时或依序施用。

根据一具体实施方案，所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐与至少一种抗肿瘤剂组合施用用于治疗癌症，其中所述患者未使用过所述至少一种抗肿瘤剂或对用所述至少一种抗肿瘤剂治疗有反应。

在另一实施方案中，所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐与至少一种抗肿瘤剂组合施用用于治疗癌症，其中所述患者对所述至少一种抗肿瘤剂不起反应或有抗性。

本发明还涉及显著地如上文所定义的酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼，任选地与至少一种抗肿瘤剂组合，用作药剂或用于如说明书中所定义的方法中的药物组合物中。

本发明还涉及至少包含显著地如上文所定义的酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合的试剂盒，用于如本说明书和实施例中所定义的用于治疗癌症的方法中。

在一个实施方案中，如果在至少一种情况下所述患者呈现有被定义为非零直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分或疼痛强度的等价量度的疾病相关疼痛，则认为所述患者在所示治疗亚群中。

在其它实施方案中，如果在至少一种情况下所述患者呈现有被定义为大于5的VAS疼痛强度评分(例如VAS>如在100mm量表上测量的5mm、或>5％)；或大于10的VAS疼痛强度评分(例如VAS>如在100mm量表上测量的10mm、或>10％)；或甚至大于20的VAS疼痛强度评分(例如VAS>如在100mm量表上测量的20mm、或>20％)的疾病相关疼痛，则认为所述患者在所示治疗亚群中。

在另一实施方案中，如果在至少一种情况下所述患者呈现有通过>20疼痛强度阈值的所述VAS的等价量度所定义的疾病相关疼痛，则认为所述患者在所示治疗亚群中。如果在至少一种情况下所述患者呈现有被分类为中度到无法忍受的疼痛的疾病相关疼痛强度，则也认为所述患者在所示治疗亚群中。

在一个实施方案中，单个的疾病相关疼痛强度如上文所公开被定义和评估。

在另一实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中所述患者患有与疼痛相关或需要施用用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的胰腺癌，并且其中‘疼痛’被定义为报告出现至少一次大于20的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分(例如VAS>如在100mm量表上测量的20mm、或>20％)。

在一个实施方案中，如果在不存在任何其它独立预测因素的情况下，所述患者没有呈现疾病相关疼痛并且无需用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂，则认为所述患者的治疗是不可取的。

根据一个实施方案，所述基因表达预测因素源于对在用所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐治疗前采集的外周血细胞样品中的RNA表达的分析。

根据一实施方案，如果在施用本发明的化合物前采集的外周血细胞样品中的基因表达显示至少两个选自以下的基因的伴随上调或下调，则认为所述患者在所示治疗亚群中：ACOX-1、TNFRSFS-10B、RPS23、ABCC3、LYN、HIF-1Α、ABCC1、IGJ、UBE-2H或PARP-2。例如，双基因组合包括但不限于：基因ACOX-1和TNFRSF10B的伴随上调；伴随的基因RPS23的下调和基因ACOX-1的上调；基因ABCC3和LYN的伴随上调；基因HIF1A和TNFRSF10B的伴随上调；基因ABCC1和IGJ的伴随下调；基因UBE2H和PARP-2的伴随下调。

在一个实施方案中，基因ACOX-1和TNFRSF10B的伴随上调对应于小于或等于3.81(对于ACOX-1来说)和小于或等于7.63(对于TNFRSF10B来说)的患者Δ循环阈值；更优选地对应于小于或等于3.36(对于ACOX-1来说)和小于或等于6.71(对于TNFRSF10B来说)的患者Δ循环阈值；且甚至更优选地对应于小于或等于3.05(对于ACOX-1来说)和小于或等于6.1(对于TNFRSF10B来说)的患者Δ循环阈值。

在一个实施方案中，伴随的基因RPS23的下调和基因ACOX-1的上调对应于大于0.26(对于RPS23来说)和小于或等于3.81(对于ACOX-1来说)的患者Δ循环阈值；更优选地对应于大于0.32(对于RPS23来说)和小于或等于3.36(对于ACOX-1来说)的患者Δ循环阈值；且甚至更优选地对应于大于0.35(对于RPS23来说)和小于或等于3.05(对于ACOX-1来说)的患者Δ循环阈值。

在一个实施方案中，基因ABCC3和LYN的伴随上调对应于小于或等于5.38(对于ABCC3来说)和小于或等于2.06(对于LYN来说)的患者Δ循环阈值；更优选地对应于小于或等于4.73(对于ABCC3来说)和小于或等于1.82(对于LYN来说)的患者Δ循环阈值；且甚至更优选地对应于小于或等于4.3(对于ABCC3来说)和小于或等于1.65(对于LYN来说)的患者Δ循环阈值。

在一个实施方案中，基因HIF1A和TNFRSF10B的伴随上调对应于小于或等于4.94(对于HIF1A来说)和小于或等于7.06(对于TNFRSF10B来说)的患者Δ循环阈值；更优选地对应于小于或等于4.35(对于HIF1A来说)和小于或等于6.22(对于TNFRSF10B来说)的患者Δ循环阈值；且甚至更优选地对应于小于或等于3.95(对于HIF1A来说)和小于或等于5.65(对于TNFRSF10B来说)的患者Δ循环阈值。

在一个实施方案中，基因ABCC1和IGJ的伴随下调对应于大于2.63(对于ABCC1来说)和小于或等于5.29(对于IGJ来说)的患者Δ循环阈值；更优选地对应于大于3.15(对于ABCC1来说)和小于或等于6.35(对于IGJ来说)的患者Δ循环阈值；且甚至更优选地对应于大于3.5(对于ABCC1来说)和小于或等于7.05(对于IGJ来说)的患者Δ循环阈值。

在一个实施方案中，基因UBE2H和PARP-2的伴随下调对应于大于2.78(对于UBE2H来说)和大于5.33(对于PARP-2来说)的患者Δ循环阈值；更优选地对应于大于3.33(对于UBE2H来说)和大于6.39(对于PARP-2来说)的患者Δ循环阈值；且甚至更优选地对应于大于3.7(对于UBE2H来说)和大于7.1(对于PARP-2来说)的患者Δ循环阈值。

优选的马赛替尼盐是甲磺酸马赛替尼。

根据另一实施方案，本发明的化合物将以4.5mg/kg/日到12.0mg/kg/日的日剂量施用，优选的开始日剂量为6.0mg/kg/日到7.5mg/kg/日。

任选地，本发明的化合物以1.5mg/kg/日的增量逐步提高剂量以达到12.0mg/kg/日的最大值。

任选地，本发明的化合物以1.5mg/kg/日的增量降低剂量以达到4.5mg/kg/日的最小值。

剂量调节可被认为是动态过程，其中患者经历多次增加和/或降低，以在整个治疗过程中优化反应与毒性之间的平衡，这两者可能随药物暴露的时间和持续时间而变化。如果逐步提高剂量，则建议在取决于临床观察的时期内以1mg/kg/日到2mg/kg/日增加6.0mg/kg/日的开始剂量直到12.0mg/kg/日的最大剂量。例如，所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐且优选甲磺酸马赛替尼的单次剂量逐步增加可用时1到2个月。本文还涵盖，为了完全获得所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐的患者优化剂量的治疗益处，可实施小于1mg/kg/日到2mg/kg/日的剂量增量。在适当的情况下，考虑剂量降低以降低毒性。

本文所示的任何剂量是指活性成分本身而非其盐形式的量。

鉴于以mg/kg/日用于所述剂量方案中的马赛替尼剂量是指活性成分马赛替尼的量，则甲磺酸马赛替尼的药学上可接受的盐的组成变动将不会改变所述剂量方案。

本发明的所述化合物优选地被口服施用。

本发明的所述化合物优选地一日施用两次。

有利地，所述用途或方法包括长期施用有效量的所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐超过3个月，优选超过6个月。

在一个优选的实施方案中，本发明涉及如上文所定义的方法，其中所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合施用用于治疗不可切除的晚期或转移性腺癌胰腺癌，并且其中所述患者需要所述方法，如通过基因表达或疼痛强度的预测因素所定义的。

至少一种抗肿瘤剂可为用于治疗癌症的药剂，并且优选地选自由吉西他滨(Lilly)、埃罗替尼(Roche)、紫杉醇( Bristol-Myers Squibb)、Folfirinox、5-氟尿嘧啶(5-FU)、卡培他滨、顺铂、奥沙利铂、伊立替康、甲酰四氢叶酸和这些抗肿瘤剂的任一组合组成的组。

根据一具体实施方案，本发明还涉及治疗胰腺癌的方法，其中酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐任选地与吉西他滨组合施用。

关于最好的剂量方案，取决于年龄、个体状况、施用方式和临床环境，所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐在患有胰腺癌的人类患者中的有效剂量是口服4.5mg/kg/日到9.0mg/kg/日，优选地以每日两次摄入。对于患有胰腺癌的成人患者来说，已发现所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐的6.0mg/kg/日到7.5mg/kg/日的开始剂量是根据本发明的优选实施方案。对于在评估对疗法的反应后具有不足反应的患者来说，在不存在限制性毒性的情况下，可安全地考虑逐步提高所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐的剂量到9.0mg/kg/日的最大值，并且可对患者进行治疗，只要他们受益于治疗并且在不存在限制性毒性的情况下。对于经历治疗相关毒性的患者来说，所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐的剂量可以1.5mg/kg/日的增量降低以在不耐受患者中达到4.5mg/kg/日的最小值，只要他们受益于治疗并且在不存在限制性毒性的情况。

在另一实施方案中，所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐以6.0mg/kg/日到7.5mg/kg/日的开始日剂量施用，并且吉西他滨的施用以1000±250mg/m²患者表面积的周剂量持续最长连续7周作为开始(3到7周)，之后是一周的停止治疗，之后是几个周期的持续3周的1000±250mg/m²的周剂量，每28日为一个周期。对于吉西他滨来说，应当理解，本文涵盖对上述剂量方案的微小修改。例如，每28日意指一个周期是3周接受治疗和1周停止治疗。

根据一具体实施方案，本发明的组合物是口服组合物。

如本领域技术人员已知的，可使用适于施用方式的多种形式的赋形剂并且它们中的一些可促进活性分子的有效性，例如通过促进使该活性分子总体上对于所需治疗更有效的释放曲线来促进该有效性。

因此本发明的药物组合物能够以多种形式施用，更特别地例如以可注射的、可粉化的或可摄取的形式施用，例如通过肌内、静脉内、皮下、皮内、口服、表面、直肠、***、眼、鼻、经皮或肠胃外途径施用。优选途径是口服施用。本发明显著地涵盖根据本发明的化合物用于制造药物组合物的用途。

所述药剂可呈适于口服施用的药物组合物形式，其可使用本领域内熟知的药学上可接受的载体以合适剂量配制。所述载体使药物组合物能够被配制成片剂、丸剂、糖衣丸、胶囊、液体、凝胶、糖浆剂、浆液、悬浮液等，以供由患者摄入。除了活性成分外，这些药物组合物还可含有药学上可接受的合适载体，所述载体包含促进活性化合物加工成可在药学上使用的制剂的赋形剂和助剂。关于配制和施用技术的其它细节可在Remington'sPharmaceutical Sciences(Maack Publishing公司，Easton,Pa.)的最新版本中找到。

附图说明

图1：多变量分析中的死亡危险比对VAS评分；

图2：VAS量表和用户说明的示例。

图3：基于疼痛强度和基因表达的预测因素的治疗管控计划；

图4：‘疼痛’亚群的存活概率估计(多变量分析)

图5：‘没有疼痛、没有***’亚群的存活概率(多变量分析)

图6：‘低于中值疼痛’亚群的存活概率的Kaplan-Meier估计(多变量分析)

图7-‘遗传指纹’亚群的存活概率(多变量分析)

图8-‘非遗传指纹’亚群的存活概率(多变量分析)

借助以下实施例进一步说明本发明。

这些实施例中以及还有专利说明书的各部分中所呈现的数据部分地取自初步分析且因此代表了与经过验证的最终数据集的接近的近似值。

实施例1：评价马赛替尼与吉西他滨组合用于治疗患有晚期/转移性胰腺癌的患者的功效和安全性的随机、安慰剂对照的3期研究

由AB Science实施以评价马赛替尼与吉西他滨的组合治疗在这一适应症中的功效和安全性的胰腺癌研发计划基于以下临床研究：研究AB07012“比较9mg/kg/日的马赛替尼和吉西他滨的组合与安慰剂和吉西他滨的组合在治疗患有晚期/转移性胰腺癌的患者中的功效和安全性的前瞩性、多中心、随机、双盲、安慰剂对照、2-平行组、3期研究”。功效和安全性分析的截止日期是2012年3月1日，对应于未设盲日期。

AB07012研究群体的说明

意向治疗(ITT)群体被定义为所有随机患者，而不论他们是否已接受研究治疗。mITT(改良的意向治疗)群体包括除了出于经充分证明的非治疗相关原因过早退出研究的患者以外的所有ITT患者。研究AB07012的ITT群体由从2008年11月11日到2010年7月6日(包括最后一名患者)登记的353名患者组成：马赛替尼+吉西他滨治疗组中的175名患者和安慰剂+吉西他滨治疗组中的178名患者。对被定义为排除5名患者的ITT群体的mITT群体进行临床功效分析。来自马赛替尼+吉西他滨治疗组的两名患者既不接受马赛替尼，也不接受吉西他滨。在来自安慰剂+吉西他滨治疗组的两名患者中，一名既未用安慰剂治疗，也未用吉西他滨治疗，另一名接受吉西他滨，但没有安慰剂。待排除的5名患者被分配给安慰剂+吉西他滨治疗组，但未患有胰腺癌。

因此，mITT群体由348名患者组成：

-用马赛替尼+吉西他滨治疗的173名患者

-用安慰剂+吉西他滨治疗的175名患者

根据疼痛强度的预测因素分析临床功效的群体的说明

已从基线特征、治疗类型和功效的分析产生三个亚群，并且被定义如下：

-‘疼痛’：具有被定义为直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分>20的疾病相关疼痛的患者(N＝137：分别为马赛替尼+吉西他滨治疗组以及安慰剂+吉西他滨治疗组中的64名和73名)。

-‘没有疼痛、没有***’：患有被定义为VAS[0-5]的疾病相关疼痛且无需阿片类止痛剂的患者(N＝68：马赛替尼+吉西他滨治疗组以及安慰剂+吉西他滨治疗组中的各34名患者)。

-‘低于中值疼痛’：不属于‘疼痛’和‘没有疼痛、没有***’亚群的所有其它患者(N＝107：分别为马赛替尼+吉西他滨治疗组以及安慰剂+吉西他滨治疗组中的57名和50名患者)。

如上文所述的‘疼痛’亚群基于以下原因被定义：

-根据研究AB07012中对总存活的多变量分析，将疼痛强度鉴别为影响总存活的主要因素(变量)。另外，在疼痛强度的变量与对患者施用的组合治疗之间发现相互作用。

-从研究AB07012获得的关于总存活的结果显示，马赛替尼+吉西他滨相比于安慰剂+吉西他滨显著地增加患有与VAS>20mm的疼痛强度相关的胰腺癌的患者的总存活。

-关于总存活的结果显示安慰剂+吉西他滨治疗组中的OS随着疼痛强度的增加而降低。

-20mm的VAS疼痛强度与死亡危险比的平稳状态(或水平渐近线)的出现相吻合。

-在由Moore等进行的关于胰腺癌疗法的类似研究中，20mm的VAS报告为VAS疼痛评估截止值。在该研究中，对于VAS>20、危险比为1.00(95％CI[0.78；1.27])的患者来说，埃罗替尼+吉西他滨组合相比于接受安慰剂+吉西他滨的患者未显示出对于总存活的任何另外的益处[Moore MJ等，J Clin Oncol.2007年5月20日；25(15):1960-6]。

-在科学文献中，若干其它出版物报道了临床结果，包括具有20mm处的截止值的VAS评分[(Marineo G.J Pancreas 2003；4(1):1-10)；(Zaza C等，J Pain Symptom Manage,2002；24:526–542)]。

通过分析总群体中以及如上文所定义的三个疼痛强度亚群中的总存活(OS)来评价临床功效。使用直观模拟量表来评价疼痛强度，所述直观模拟量表是提供了如由患者所感知的疼痛幅值的直观表示的线性量表。所述幅值由100mm没有参考标记的长线表示。一端指示不存在疼痛(0值)并且另一端指示可想象到的最重疼痛(100值)。实际上，在接受研究治疗前(即在基线时)，每名患者均被要求通过在VAS量表上绘出垂直线来指示他们正经历的疼痛感觉的水平。认为在基线时没有疼痛或有微小疼痛的患者将把垂直线放在VAS量表上0与5之间。

关于研究AB07012的总存活功效分析

总存活是本研究的主要终点。从随机分配日期到记录死亡的日期测量OS。如果没有观察到死亡，则在已知患者活着的最后日期审查关于OS的数据。在已接受安慰剂+吉西他滨治疗的患者中通过单变量分析来研究每个基线特征的OS，以确定可独立于所述治疗影响总存活的变量。在以下基线特征中观察到OS结果的主要差异(5％下的统计显著性，数据未显示)：用于疼痛强度的VAS量表；局部晚期/转移性癌症；白蛋白水平(正常/异常)；和原发性肿瘤在胰体中的定位。对总存活具有最大影响的参数是疼痛强度。虽然先前已将疾病相关疼痛与总存活相关，但从未证实疼痛强度是总存活的最重要的因素。因此认为疼痛强度对患有胰腺癌的患者的总存活的影响是重大发现。因为这些变量且特别是疼痛强度清楚地显示对用安慰剂+吉西他滨组合治疗进行治疗的患者中的总存活的影响，所以预计两个组合治疗组之间的任何基线特征差异也将影响总存活。即使基于两个变量(这里是国家和转移/局部晚期的)进行分类时，单变量模型也是不合适的，因此被多变量Cox模型替代以鉴别组合治疗对总存活的作用。从多变量Cox分析获得的关于总存活的结果于下文呈现在总群体以及三个VAS疼痛强度亚群(‘疼痛’；‘没有疼痛、没有***’；和‘低于中值疼痛’)中。

用于确定疼痛强度预测因素的多变量总存活分析

通过构建多变量模型来研究每个变量对总存活和治疗功效的影响，其中通过逐步程序针对所述变量的输入和维持使用5％阈值来选择变量。最终多变量模型包括以下因素：

-治疗组，不论其显著性水平如何

-利用“逐步”多变量模型选择的因素：局部晚期/转移性癌症、原发性肿瘤在胰体中的定位、白蛋白水平(正常/异常)和分配给三个VAS疼痛强度亚群(如上文所定义)的VAS疼痛评估。

-通过Kaplan-Meier估计(通过治疗组以及通过因素模态)以图解方式验证相互作用。

表2概述了通过用于总群体的多变量分析Cox模型鉴别的统计学显著变量。

表2：总群体中包括治疗组的多变量Cox模型的分析和研发

*与治疗显著相互作用：p＝0.008

从这一多变量模型获得的结果显示对总群体中组合治疗的存活没有作用，但揭示了来自4个变量的显著影响：疼痛强度(p<0.001)、白蛋白水平(p<0.001)、肿瘤分类为转移性或局部晚期(p＝0.016)和原发性肿瘤在胰体中的定位(p＝0.021)。因此在OS的多变量模型中保留了这些变量。令人惊讶地，这些数据导致以下发现：根据基线的被定义的VAS亚群的疼痛强度是对患有胰腺癌的患者的OS具有显著影响的关键变量。因此在根据基线VAS疼痛强度亚群的亚群中依照与先前对总群体进行的程序相同的程序进行多变量分析。表3概述了对总群体中以及三个VAS疼痛强度亚群中每一个中OS的多变量分析的结果。

来自多变量分析的结果确认，对于总群体来说，用马赛替尼+吉西他滨治疗的患者相对于安慰剂+吉西他滨治疗组没有统计学显著的存活优点。基于基线疼痛强度与OS强相关的我们的发现，对这一参数进行进一步研究以确定这一变量、组合治疗类型和总存活之间是否存在任何相互作用；即分析两个治疗组(马赛替尼对安慰剂)随VAS疼痛强度评分而变化的OS。类似曲线将对应于两个变量之间没有相互作用，而分离的曲线将指示相互作用。揭示了评价疼痛强度的VAS量表与所用的组合治疗之间显著且强烈的相互作用，如通过‘疼痛’亚群为0.010的p值和‘没有疼痛、没有***’亚群为0.041的p值(表3)所证明。相互作用的图解验证显示，相比于马赛替尼+吉西他滨治疗组，安慰剂+吉西他滨治疗组中VAS>20的患者中的中值OS较低；危险比为0.61(95％CI[0.42；0.88])(图4)。相反，相比于马赛替尼+吉西他滨治疗组，安慰剂+吉西他滨治疗组中具有VAS[0；5]的患者(即‘没有疼痛、没有***’亚群)中的中值OS较高；危险比为1.63(95％CI[0.94；2.85])(图5)。这强调了变量疼痛强度用于分析患有癌症的患者中的OS的至关重要性。

在总群体中，对总存活的多变量分析显示组合治疗对OS没有显著影响，p值为0.740且死亡危险比在其95％置信区间的情况下为0.90(95％CI[0.71；1.14])。中值OS分别是用马赛替尼+吉西他滨组合治疗进行治疗的患者中的7.7个月(95％CI[6.1；10.6])和接受安慰剂+吉西他滨的患者中的7.0个月(95％CI[5.8；9.6])。对于马赛替尼+吉西他滨来说，6个月、12个月、18个月和24个月的OS比率分别是59.2％、32.1％、17.3％和9.5％，相对之下，安慰剂+吉西他滨分别是56.0％、28.5％、14.5％和7.5％。

表3：总群体中以及每个VAS疼痛强度亚群中在多变量分析后的总存活的结果

M+G:马赛替尼+吉西他滨；P+G:安慰剂+吉西他滨.*对数秩p值.

在‘疼痛’亚群(患有被定义为VAS>20的疾病相关疼痛的患者)中，相比于安慰剂+吉西他滨，马赛替尼+吉西他滨组合显著地增加患有胰腺癌和患有>20的疼痛强度VAS评分的患者的总存活，如通过0.01的p值所证明。死亡危险比(被定义为服用马赛替尼+吉西他滨的死亡概率比服用安慰剂+吉西他滨的死亡概率)是0.61(95％CI[0.42；0.88])，意味着用马赛替尼+吉西他滨治疗的患者相比于用安慰剂+吉西他滨治疗的患者的死亡风险显著地降低了39％。就较高置信区间边界(即0.88)的最坏的病例情景而论，当用马赛替尼+吉西他滨治疗时，‘疼痛’亚群中的患者的死亡风险仍降低了12％。马赛替尼+吉西他滨治疗组中的中值OS是8.1个月，而安慰剂+吉西他滨治疗组中的中值OS仅为5.4个月。马赛替尼+吉西他滨治疗组中于6个月、12个月、18个月和24个月时的存活率分别是58.2％、32.2％、17.2％和≤6.4％，相比之下，安慰剂+吉西他滨治疗组中分别是43.9％、17.8％、7.8％和≤2.0％。关于这一亚群的多变量模型的Kaplan-Meier估计示于图4中。在多变量模型中清楚见到马赛替尼+吉西他滨治疗相对于安慰剂+吉西他滨的治疗优点，其中马赛替尼+吉西他滨的存活概率一致地较高。

在‘没有疼痛、没有***’亚群(患有被定义为VAS[0-5]的疾病相关疼痛且无需用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的患者)中，相比于马赛替尼+吉西他滨组，安慰剂+吉西他滨治疗组被显示显著地增加患有胰腺癌的患者的总存活，如通过0.041的p值和1.63的死亡危险比(95％CI[0.94；2.85])所证明。这一多变量分析支持以下结论：在不存在任何其它独立预测因素的情况下，施用马赛替尼+吉西他滨用于治疗患有不与疼痛相关或不需要用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的胰腺癌的患者是不可取的。

关于这一亚群的多变量模型的Kaplan-Meier估计示于图5中。

在亚群‘低于中值疼痛’(即患有被定义为5<VAS<20的疾病相关疼痛的患者)中，通过多变量Cox模型并不将治疗鉴别为对总存活具有显著影响，其中p值为0.976且死亡危险比为0.95(95％CI[0.63；1.41])。因此认为这一亚群是中性的。关于这一亚群的多变量Cox模型的Kaplan-Meier估计示于图6中。根据这一Kaplan-Meier曲线，很明显，代表存活概率的两条曲线几乎相同，且因此，‘低于中值疼痛’亚群针对马赛替尼+吉西他滨治疗是中性的。这在考虑用马赛替尼+吉西他滨治疗‘没有疼痛、没有***’亚群是不可取的时是重要的，因此‘低于中值疼痛’亚群有效地代表了在治疗阈值与非治疗阈值之间的大的缓冲，这显著地减轻了接受将损害其存活的治疗的患者的任何风险。

另外，注意，患有被定义为VAS>20的疾病相关疼痛的患者可能最终需要阿片类止痛剂来管控其疼痛并且随后可将其疼痛降低到≤5mm的VAS评分。然而，被定义为“没有疼痛但需要阿片类止痛剂”的这一患者亚群还被显示是中性亚群(数据示显示)。

关于研究AB07012的安全性分析

在患有‘疼痛’(VAS>20)的患者亚群中，两个治疗组中的不良事件(AE)的频率是类似的(100％)。马赛替尼治疗组中的严重AE和重度AE的频率(分别为68.8％和85.9％的患者)高于安慰剂治疗组(分别为56.2％和71.2％)。马赛替尼+吉西他滨治疗组中导致吉西他滨终止或中断的AE比安慰剂+吉西他滨组更频繁。总群体中重复这些趋势；即两个治疗组中AE的频率是类似的，并且马赛替尼+吉西他滨治疗组中严重和重度AE的频率以及吉西他滨治疗的终止或中断高于安慰剂+吉西他滨组。

相比于安慰剂+吉西他滨治疗组，马赛替尼+吉西他滨治疗组中对于吉西他滨的暴露在总群体中降低了大约35％；在‘疼痛’亚群中降低了大约30％；在‘低于中值疼痛’亚群中降低了大约30％；和‘没有疼痛、没有***’亚群中降低了大约45％。总的来说，来自马赛替尼+吉西他滨治疗组的患者接受马赛替尼平均达3.0个月，而来自安慰剂+吉西他滨组的患者接受安慰剂平均达4.3个月。因此，马赛替尼+吉西他滨组中对于研究药物的暴露显著地较低(p＝0.001)。患者在研究期间接受的药物剂量的强度使对于研究药物的这一较低暴露变得显著：来自马赛替尼+吉西他滨组的34.7％的患者接受少于80％的初始计划的剂量，相比之下，来自安慰剂+吉西他滨组的17.1％的患者接受少于80％的初始计划的剂量。

总之，对于不良事件和药物暴露的这些观察指示施用9mg/kg/日的马赛替尼剂量对于患者依从性来说并不是最佳的，这部分地归因于与所述组合相关的另外毒性。还考虑到关于马赛替尼的推断作用机制的新见解，6mg/kg/日的马赛替尼剂量被认为是最佳的开始剂量，且在不存在限制性毒性的情况下在具有不足反应的患者中允许逐步提高剂量。

根据疼痛强度的预测因素的研究AB07012功效结论

研究AB07012的一个目标是比较马赛替尼+吉西他滨与安慰剂+吉西他滨在治疗患有不可切除的局部晚期和/或转移性胰腺癌的患者中的功效。在总群体中，马赛替尼+吉西他滨治疗未显示患者的中值总存活的统计学显著改进。然而，对于不同基线特征的多变量分析将疼痛强度鉴别为具有用于总存活的预测力的最重要的单因素。已根据以下准则产生三个亚群：

-‘疼痛’： VAS>20

-‘没有疼痛、没有***’： VAS<5

-‘低于中值疼痛’： VAS＝]5-20]

根据这些亚群的分类显示，对于接受安慰剂+吉西他滨(即吉西他滨作为单一药剂)的患者来说，在‘没有疼痛、没有***’亚群中中值OS是15.4个月，相比之下，在‘疼痛’亚群中中值OS为5.4个月，对应于这两个亚群之间10.0个月的中值OS差异。相反，马赛替尼+吉西他滨治疗被显示显著地延长‘疼痛’亚群中的中值总存活，中值OS为8.1个月，并且危险比为0.61(95％CI[0.42；0.88])，意味着相比于安慰剂+吉西他滨治疗组，马赛替尼+吉西他滨治疗组中的死亡风险降低了39％(p值＝0.01)。‘没有疼痛、没有***’亚群中的危险比被颠倒，为1.63(95％CI[0.94；2.85])，且p值为0.041。因此，根据疼痛强度的预测因素，并且在不存在任何其它独立预测因素的情况下，对‘没有疼痛、没有***’亚群中的患者的所述治疗是不可取的。

总之，我们的分析已导致疼痛强度强烈地预测胰腺癌患者中的总存活的发现。马赛替尼+吉西他滨的组合治疗已被证明在通过报告出现至少一次大于20(例如VAS>如在100mm量表上测量的20mm、或>20％)直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分定义的亚群中有效。这一亚群在总存活上具有最差预后且因此具有非常高的未满足的医疗需要。在占约43.9％患者的‘疼痛’亚群中，利用安慰剂+吉西他滨的中值OS是5.4个月，而其在‘没有疼痛、没有***’亚群中是15.4个月且在‘低于中值疼痛’群体中是6.4个月。马赛替尼+吉西他滨治疗显著地改进了‘疼痛’群体中的总存活：相比于安慰剂+吉西他滨治疗组中的5.4个月，中值OS是8.1个月(p值＝0.010)。危险比是0.61(95％CI为[0.42；0.88])，显示相比于对照治疗组利用马赛替尼+吉西他滨的死亡风险降低了39％。12个月、18个月和24个月的总存活率分别是32％、18％和≤6.4％，相比之下，安慰剂+吉西他滨治疗组中为18％、8％和≤2.0％。

实施例2：研究预测性功效准则的研究AB07012的基因组分析

进行辅助药物基因组研究以从基因组数据界定功效的预测准则。也就是说，鉴别在取自研究AB07012的胰腺癌患者的随机亚组中下调或上调并且可能与研究治疗的总存活和临床益处相关的基因。来自这一辅助研究的关于通过基因表达预测因素定义的患者亚群的治疗的主要发现呈现于上文中的‘具体实施方式’部分中。这里，提供了关于所用技术的另外或补充的细节。

用于基因表达分析的Skuldtech方案

包括使用高通量方法和下一代测序(一式三份独立地进行)对用马赛替尼治疗前采集的外周血细胞样品的全转录组分析的基因组分析由Skuldtech(Montpellier,France)进行。表达与总存活和治疗类型相关的基因的鉴别依赖于多步骤过程。下面呈现了取自Skuldtech方案(步骤1到7)的摘要，之后是关于某些用于差异基因表达的方法方面的一般讨论。

1.样品采集和处置：

-接收于干冰(ice dry)中的PAXgene管中的来自患者的总血样(承运人：LabConnect,USA)且将其储存在-80℃。

-采集的管属于治疗前的119名患者，并且被命名为第0周。

-从治疗前的119名患者的血样提取总RNA，并且将其命名为第0周。仅在这一时间点进行转录组分析(生物标记物研究)。

-对所有119个RNA样品进行分析。如果接收的一些样品由于材料的质量不足而不适合用于分析，则不使用它们。

-实施数字基因表达(DGE)实验以选择推定的生物标记物组。

-使用实时PCR在COBAS平台(LC480,ROCHE Diagnostics)上进行生物标记物验证并且已使用适当的生物统计方法来过滤最好的生物标记物。

2.RNA样品：

-使用PAXgene Blood RNA Kit V.2(PreAnalitix)根据制造商的建议从血液(PAXgene血液采集管，BD)提取对应于基线血样的119个RNA血样。

-利用2100 Bioanalyzer(Agilent Technologies,Palo Alto,USA)使用Eukaryotic Total RNA 6000 Nano Chip(Agilent Technologies)进行RNA完整性的控制。使用NanoDrop ND-1000分光光度计控制RNA量。将纯化的RNA保存在-80℃。

3.DGE文库构建和标签-基因作图(tag-to-gene mapping)：

从汇集的患者RNA血样构建了12个数字基因表达(DGE)文库。对于4个治疗组的每个(即安慰剂/吉西他滨P或马赛替尼+吉西他滨M&第4个月(M4)前死亡或第15个月(M15)后活着)，使用汇集的相同RNA血样构建三个DGE文库(三个技术重复)。利用Illumina的DGE标签谱型分析试剂盒，根据制造商的方案(2.1B版)，使用5μg的总RNA(在每个RNA样品之间等量的池(pool)中的RNA)构建所述文库。使用Illumina Pipeline实施测序分析和碱基识别(base calling)，并且在纯度过滤后获得序列标签。所用的平台是MGX(Montpellier,France)。利用BIOTAG软件(Skuldtech,Montpellier,France)针对标签检测、标签计数和评估DGE文库质量来分析来自每个DGE文库的数据(Piquemal D等，Genomics.2002年9月；80(3):361-71)。

4.标签注释(annotation)和选择：

产生编译来自充分注释的UniGene簇序列的智人(homo sapiens)序列和相关信息的本地数据库(Built编号232，2012年3月，NCBI)。对于这一数据库的每个序列来说，提取位于所述序列的3’-最近NlaIII限制位点(CATG)上游的预计的DGE标签(权威标签(canonical tag))(R1)、以及位于内部位置中的推定标签(从转录物的3’端开始标记为R2、R3和R4)(Piquemal D等，Genomics.2002年9月；80(3):361-71)。使用这一虚拟标签集对从DGE文库获得的实验标签进行匹配和注释(17bp的准确匹配)。首先，寻找每个实验标签与虚拟权威标签(R1)的对应。然后，对与R2标签未匹配的实验标签进行注释，然后对与R3和R4未匹配的实验标签进行注释。使用edgeR方法(2.6.9版，Bioconductor)实施DGE实验的分析。

5.用于实时PCR的cDNA合成：

以20μl最终反应体积与300ng总RNA，使用200单位的SuperScript II酶(M-MLV RT Type,Invitrogen)和250ng随机引物，根据制造商说明书(25℃保持10min，42℃保持50min，70℃保持15min)，在同一日利用同一移液器组和同一操纵器，对119个RNA中的每一个实施逆转录。

6.实时PCR：

在来自Roche Diagnostics的实时PCR(qPCR)平台上进行靶基因的验证。使用1536DNA Green Master Kit和RealTime ready DNAProbes Master Kit(Roche Diagnostics)在Roche DiagnosticsqPCR装置上根据制造商说明书实施qPCR实验。

对于Sybr Green测定来说，以2μl的最终体积制备反应混合物如下：0.4μl的LightCycler 1536 DNA Green Master 5X(Roche)、0.1μl的Bright Green20X(Roche)、0.1μl的Setup Control 20X(Roche)、0.04μl的50μM引物对(Eurogentec)、0.36μL的不含DNAse RNAse的水和1μl的cDNA基质(1/50最终稀释度)。对于探针测定来说，以2μl的最终体积制备反应混合物如下：0.4μl的Real Time Ready DNA Probe Master 5X(Roche)、0.1μl的ControlSetup 20X、0.1μl的4μM正向引物(Eurogentec)、0.1μl的4μM反向引物(Eurogentec)、0.1μl的4μM FAM/TAMRA Probe(Eurogentec)、0.2μl的不含DNAse RNAse的水和1μl的cDNA基质(1/50最终稀释度)。所有吸移步骤均利用Agilent Bravo自动化液体处置平台实施。PCR程序包括95℃下保持1min的第一预孵育步骤，之后是50个PCR循环(95℃保持2sec，60℃保持30sec)。为了区分特异性产物与非特异性产物和引物二聚体，通过将温度从60℃逐渐增加到95℃来获得熔解曲线。使用ΔCt(DCt)方法(Livak KJ和Schmittgen TD.Methods.2001年12月；25(4):402-8)来分析qPCR数据。通过从两个参考基因(持家)的Ct值的平均值减去Ct值来确定所有靶基因的DCt值。两个持家基因是B2M(NM_009735,小家鼠(Mus musculus)β-2微球蛋白,mRNA)和GAPDH(NM_002046,甘油醛-3-磷酸脱氢酶,转录物变体1,mRNA+NM_001256799智人甘油醛-3-磷酸脱氢酶,转录物变体2,mRNA)。

7.转录组谱：

使用数字基因表达(DGE)方法，实施患者的全血的转录组谱型分析，并且已利用edgeR方法选择169个基因作为在好马赛替尼反应者(responder)与坏马赛替尼反应者之间差异表达的基因。已根据(i)有最高差异倍数变化(>1.5)、FDR调节的基于I型(α＝5％)错误的p值准则(<10％)的数学滤子(mathematic filter)和(ii)有靶基因参与特定过程和已知代谢途径的生物滤器来选择分析的基因。在实时PCR测定中，通过荧光信号的积累来检测阳性反应。Ct(循环阈值)被定义为荧光信号跨越阈值(即超过背景水平)所需的循环次数。Ct值与样品中靶核酸的量成反比(即Ct值越低，样品中靶核酸的量越大)。

用于鉴别总存活的基因表达预测因素的方法

这一辅助研究的目标是揭示：(i)预测马赛替尼+吉西他滨治疗患者相比于安慰剂+吉西他滨治疗患者延长存活(即增加OS)的生物标记物；(ii)预测马赛替尼+吉西他滨治疗患者相比于安慰剂+吉西他滨治疗患者早期死亡(即降低OS)的生物标记物。这一分析同时测量在用马赛替尼治疗前从研究AB07012的119名患者(1:1比的马赛替尼+吉西他滨患者与安慰剂+吉西他滨治疗患者)采集的外周血细胞样品中大量基因的表达水平。使用PAXgene^TM Blood RNA System来采集患者的血样并且分离RNA(核糖核酸)，将其在干冰中包装用于装运且储存在-80℃。PAXgene管是经FDA批准(i.d.K042613)的。在第0周(基线)仅取一次分析样品。

通常，差异基因表达在真正新颖的基因表达模式的可再现性和检测方面提出了若干挑战。例如，来自RNA血样的分析由于实验和个体间的变异性而经历多种误差。此外，对于转录组的现有知识的需要可能阻碍目标基因的预选。Skuldtech采取了以下措施来解决这些问题和确保最佳可再现性：

-PAXgene^TM Blood RNA采集***的使用避免了RNA的降解和由于各位点间采集标准不同所致的样品质量差异。

-通过edgeR Bioconductor分析和RNA样品的汇集来考虑固有的基因特异性的和个体间的表达变异性。

-DGE方法并不依赖于目标转录组的现有知识，因此可应用于任何的目标患者群。

-对于qPCR实验来说，使用符合工业和研究标准的现有技术平台。

第一分析步骤涉及使用edgeR方法[http://www.bioconductor.org/packages/2.9/bioc/html/edgeR.html]进行的完整DGE分析。在第二分析步骤中，使用R包ddCt对实时PCR实验进行2^-ddCt(2exp–ΔΔ循环阈)分析[www.bioconductor.org/packages/2.9/bioc/html/ddCt.html]。这一分析用于设定差异截止值以评估所选基因是否将满足典型的临床和技术性质。在这一研究中，通过qPCR扩增每个目标基因，并且在对每个基因且对每个患者进行单个归一化后评估命名为Δ循环阈值(DCt)的所得参数，由此提供给定患者中给定基因的表达水平。Ct值的归一化是使用两个参考(持家)基因(B2M、GAPDH)实现的，所述参考基因在整个RNA血样的DGE分析中显示稳定表达。通过从参考基因的Ct值的几何平均值减去循环阈(Ct)值来定义每个研究中的基因的DCt。DCt值与基因表达水平成反比；因此，在上调的基因的情况下，较低的DCt值指示较大的表达水平，而在下调基因的情况下，较高的DCt值指示较低的表达水平。

用于这一研究中的DGE(数字基因表达)方法是用于转录组分析的高通量测序方法。这一方法提供了由目标区域中的序列读取计数表示的RNA丰度的数字量度，而非来自微阵列的间接模拟信号。另外，其具有更宽的动态范围，并且不依赖于具有关于研究中的转录组的现有知识。因此这一方法具有全面检测来源于替代启动子使用、剪接位点和多聚腺苷酸化的新颖转录物和mRNA变体的能力。

利用使用聚-A选择从总RNA分离的mRNA产生DGE文库。利用Illumina的DGE标签谱型分析试剂盒(San Diego,USA.)根据制造商的方案(2.1B版)进行文库的随后构建。简单地说，随机引发(primed)RNA用于逆转录，之后是第二链合成，以产生双链cDNA片段。然后提取每个RNA的特异性21bp-标签。分离所述标签，连接特异性衔接子(adaptor)，然后进行PCR扩增。通过Illumina的DNA测序平台(San Diego,USA)对文库进行测序。由于DGE提供了绝对值并且无需利用任意标准进行任何校准，因此结果可与通过独立实验室产生的其它数据进行比较。

为了排除由于人类操作和细胞纯化强度(heaviness)所致的偏差，Skuldtech选择从全血直接读取。因此，在这一项目的第一步骤期间利用DGE方法对全血进行生物标记物的选择和鉴别。最后，实施汇集策略，这是在单个研究过小而不允许得出任何明确结论时被频率地用于流行病学中的方法。样品汇集的主要优点是其能够鉴别最常见/最特异性的基因表达谱并排除单个变异。

根据Roche Diagnostics的方案对RNA进行逆转录。通过实时PCR，使用LightCycler 480来研究推定生物标记物的基因表达水平。在每个实时PCR板中对参考基因的表达进行定量以评估实时PCR实验的技术效率。在参考基因之间评价与每个实时PCR实验相关的Ct值变异。通过从参考基因的Ct值的几何平均值减去Ct值来确定所有靶基因的DCt值。因此，基于从所有实时PCR动态阵列获得的DCt值构建数据矩阵，其随后被用于所有假设检验。

目标基因的选择和基因表达预测因素的鉴别

DGE分析导致选择取自119名改良的意向治疗患者的基因组数据库的169个基因。这些基因的选择基于基因对总存活的影响，例如与总存活和马赛替尼+吉西他滨治疗的相关性相关的基因。通过定量聚合酶链反应(qPCR)扩增每个所选基因并且在单个归一化后评价给定患者中给定基因的表达水平。分析基于与每个qPCR实验相关的Ct值相对于一组参考基因(B2M、GAPDH)的变异。通过从这些参考基因的Ct值的几何平均值减去Ct值来定义每个研究中的基因的ΔCt值(DCt)。对于每个基因来说，规定了三个截止值：中值、Q1(第一四分位数，P25)和Q3(第三四分位数，P75)。对于每个截止值(小于截止值/超过截止值)来说，用于主要准则计算的危险比、卡方统计量和Cox模型的p值(每个基因一个)以解释OS的多变量模型使用了以下因素：治疗组、肿瘤状态、肿瘤定位和基线白蛋白水平。

因此，对于每个基因，运行7种不同的Cox模型：

-模型中没有截止原始DCt值

-DCt值<中值

-DCt值>中值

-DCt值<Q1

-DCt值>Q1

-DCt值<Q3

-DCt值>Q3

如果治疗组的作用是显著的(p<5％)，则可以推断研究中的基因取决于治疗组对存活具有不同作用。如果p<5％，则选择研究中的基因用于下一步骤。选择总共37个基因/截止值组合，其由17个不同基因组成。

对于选自上述步骤的17个基因的每个来说，对于每个组合和每个截止值使用相同的多变量模型。因此，对于每个基因，运行7种不同的Cox模型。所应用的规则是通过所述组合产生的亚群应当含有超过40名患者(总样品的1/3)：

根据通过Cox模型中提供的卡方检验的p值测量的组合的区别力对这些不同组合进行分类。第六最显著的(p值<0.01)组合列示于表4中。

表4.所选的目标双基因组合和截止值

为了最后确定最具包容性的总遗传指纹，首先选择最显著的双基因组合，然后记录以下信息：亚群中的患者数量、危险比；Cox模型的p值。接下来，添加另一双基因组合以增加样品大小以及还有分析力。记录与上文相同的信息。当在添加新组合后没有(或很少)将另外患者添加到样品大小中时，停止选择过程，前提条件是维持危险比和/或p值。表5概述了选择过程。

表5.相对于治疗组对OS具有统计学显著影响的双基因组合。以粗体显示了对应于6种基因表达预测因素且被统称作‘遗传指纹’亚群的最具区别性的双基因组合。

群体	N	HR	p值
				(1)ACOX1<＝3.05并且TNFRSF10B<＝6.1	31	0.19	<0.01
(2)RPS23>0.35并且ACOX1<＝3.05	35	0.20	<0.001
				(3)ABCC3<＝4.3并且LYN<＝1.65	37	0.19	<0.001
(4)HIF1A<＝3.95并且TNFRSF10B<＝5.65	40	0.19	<0.001
				(5)ABCC1>3.5并且IGJ>7.05	52	0.19	<0.0001
(6)UBE2H>3.7并且PARP2>7.1	56	0.192	<0.00001

在6种组合后停止所述过程。在鉴别为具有GBM的患者中，一些在两种重复中均被标记(45名患者)，一些在重复1中被标记，但在重复2中未被标记(11名患者)，一些在重复2中被标记，但在重复1中未被标记(10名患者)。因此，最终亚群包括总共66名患者(＝45+11+10)。最终选择的双基因组合构成了一组“基因表达预测因素”(被统称作“遗传指纹”)。这些基因表达预测因素是：ACOX1<＝3.05并且TNFRSF10B<＝6.1；RPS23>0.35并且ACOX1<＝3.05；ABCC3<＝4.3并且LYN<＝1.65；HIF1A<＝3.95并且TNFRSF10B<＝5.65；ABCC1>3.5并且IGJ>7.05；UBE2H>3.7并且PARP2>7.1

如上文所定义的DCt阈值代表了用于区别目标亚群的最具包容性的总遗传指纹。然而，最佳阈值可能被发现接近于这些截止值，例如为55％而非中值。此外，如上文所定义的阈值得自可被认为代表普通癌症群体的特定患者组(n＝119)，然而，应当预计到，对于不同组，最佳截止值将微小地变化，因为这也仅仅是总群体的代表性样品。因此，对于与这些基因表达预测因素相关的截止值的定义来说，应当理解，本文涵盖微小修改；例如，所述截止值的±10％或甚至所述截止值的±25％。

总之，这6种基因表达预测因素定义了在延长存活方面对马赛替尼治疗具有较高的的阳性治疗反应概率的患者亚群。这一亚群可被一般地理解为用于马赛替尼治疗癌症的‘遗传指纹’亚群。因此，对‘遗传指纹’亚群(即那些被鉴别为具有至少一种阳性基因表达预测因素的患者)进行所有分析(基线、功效和安全性)。另外，还对基因表达预测因素为阴性的亚群(即‘非遗传指纹’亚群)进行功效分析。

根据基因表达预测因素评估研究AB07012的临床功效

就可获得基因组信息的整组患者(n＝119；60名马赛替尼患者和59名安慰剂患者)而论，两个治疗组中的中值OS均为7.7个月且死亡危险比是0.89[0.60；1.31]，p值为0.55。因此，在没有根据基因表达的另外分析的情况下不能得出关于马赛替尼治疗在这一亚群中有益或有害作用的结论。

在被鉴别为具有至少一种基因表达预测因素的亚群(在下文中被称作“遗传指纹”或“转录指纹”亚群)(66名患者)中并且在其对应亚群(即未呈现任何基因表达预测因素的患者)(在下文中被称作“非遗传指纹”或“非转录指纹”亚群)(53名患者)中分析OS。

表6显示如通过单变量和多变量分析计算的根据治疗组的‘遗传指纹’亚群的中值OS和存活率估计。

表6–‘遗传指纹’亚群中的OS结果

M+G:马赛替尼+吉西他滨；P+G：安慰剂+吉西他滨；NR：未达到的；*对数秩

在单变量模型中，马赛替尼+吉西他滨治疗组中的患者具有11.7个月的中值OS，相比之下，接受安慰剂+吉西他滨的患者中为5.3个月。

这一差异在多变量模型中甚至更加显著，中值OS分别为12.9个月对4.7个月。在针对基线特征差异进行调节后，中值OS差异被证明是统计学显著的(p值<0.00001)，死亡危险比(被定义为服用马赛替尼+吉西他滨的死亡概率比服用安慰剂+吉西他滨的死亡概率)为0.22，且95％置信区间为[0.12；0.40]。因此，当相比于单独的吉西他滨用马赛替尼+吉西他滨的组合治疗时，‘遗传指纹’亚群中的患者的死亡风险降低了78％。就较高置信区间边界(即0.40)的最坏的病例情景而论，当用马赛替尼+吉西他滨治疗时，‘遗传指纹’亚群中的患者的死亡风险仍降低了60％。关于呈现有所鉴别的‘遗传指纹’的患者的Kaplan-Meier估计示于图7中。在多变量模型中清楚见到马赛替尼+吉西他滨治疗相对于安慰剂+吉西他滨的治疗优点，其中马赛替尼+吉西他滨的存活概率一致地较高。

表7显示了‘非遗传指纹’亚群的估计的中值OS和存活率。关于未呈现有所鉴别的‘遗传指纹’的患者的Kaplan-Meier估计示于图8中。

表7–‘非遗传指纹’亚群中的OS结果

M+G：马赛替尼+吉西他滨；P+G：安慰剂+吉西他滨；NR：未达到的；*对数稚

在单变量模型中，马赛替尼+吉西他滨治疗组中的患者具有4.8个月的中值OS，相比之下，接受安慰剂+吉西他滨的患者中为14.4个月。在多变量模型中，中值OS分别为5.6个月和13.2个月。在多变量模型中，中值OS的差异是统计学显著的(p值＝0.00001)，死亡危险比(被定义为服用马赛替尼+吉西他滨的死亡概率比服用安慰剂+吉西他滨的死亡概率)为4.24且95％置信区间为[2.11；8.52]。因此，当相比于单独的吉西他滨用马赛替尼+吉西他滨的组合治疗时，不属于‘遗传指纹’亚群(即不具有至少一种上述基因表达预测因素)的患者的死亡风险较高。因此，在不存在任何其它阳性预测因素的情况下，对‘非遗传指纹’亚群中的患者的所述治疗是不可取的。

最后，注意在患者组内不存在基因组数据与其基线VAS疼痛强度状态(即相对于疼痛强度预测因素)的相关性。这对于完全基因组组(总群体)来说以及对于‘遗传指纹’和‘非遗传指纹’亚群来说是这样。结合本发明，不希望受限于理论，这似乎是由于疼痛强度参数需要较大的群体样品大小以便在统计上可区别或因为疼痛强度和基因表达的预测因素通过独立的疾病进展机制起作用。在这后一种情况下，使给定患者对于一种预测因素为阳性但对于另一种为阴性并且使马赛替尼的治疗仍然具有治疗益处是相当可行的；没有明显矛盾。

因此，在占约55.5％患者的‘遗传指纹’亚群中，利用安慰剂+吉西他滨的中值OS是4.7个月，而其在‘非遗传指纹’亚群中为13.2个月。因此，迄今为止，在基线具有定义的‘遗传指纹’的患者是那些在接受对于胰腺癌的吉西他滨单一疗法的标准治疗时在总存活方面具有最差预后的患者，且因此具有最高未满足的医疗需要。马赛替尼+吉西他滨治疗显著地改进了‘遗传指纹’亚群中的总存活：相比于安慰剂+吉西他滨治疗组中的4.7个月，中值OS是12.9个月(p值＝0.00000056)。接受马赛替尼+吉西他滨的患者中的12个月、18个月和24个月的总存活率分别是52.5％、18.3％和12.6％，相对之下，用安慰剂+吉西他滨治疗的患者中分别为7.4％、0.8％和0.3％。危险比是0.17(95％CI为[0.09；0.33])，表明相比于安慰剂+吉西他滨的对照治疗组，接受马赛替尼+吉西他滨的患者的死亡风险降低了83％。

总之，上文所定义的疼痛强度和基因表达的预测因素被显示是用于癌症患者且特别是人类患者的胰腺癌的差的总存活的独立因素，强调了‘疼痛’和‘遗传指纹’的患者亚群中高度未满足的医疗需要，如上文所定义。这两种预测因素鉴别适合用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼或其药学上可接受的盐、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合的组合治疗的患者。

Claims

1.一种用于治疗人类患者的癌症的方法，其中所述方法包括对有需要的人类患者施用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂与至少一种抗肿瘤剂组合施用。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述抗肿瘤剂选自：烷基化剂、抗有丝***剂、抗代谢剂、抗拓扑异构酶I制剂、铂类似物、抗生素制剂、激素制剂、抗血管生成剂、基因毒性剂、细胞毒性剂、生物制剂或另外的酪氨酸激酶抑制剂，特别是：阿巴瑞克、乙酸阿比特龙、阿地白介素、六甲蜜胺、阿那曲唑、三氧化砷、天冬酰胺酶、阿西替尼、阿扎胞苷、盐酸苯达莫司汀、贝伐单抗、贝沙罗汀、比卡鲁胺、莱霉素、硼替佐米、贝伦妥单抗-维多汀、白消安、卡巴他赛、坎帕斯、开普拓、卡培他滨、卡铂、卡非佐米、卡莫司汀、西妥昔单抗、苯丁酸氮芥、顺铂、克拉屈滨(2CDA)、氯法拉滨、克唑替尼、环磷酰胺、阿糖胞苷(ARA-C)、胞嘧啶阿糖核苷、达卡巴嗪、更生霉素、达沙替尼、道诺霉素、地西他滨、地加瑞克、地尼白介素、多西他赛、多柔比星、表柔比星、甲磺酸艾日布林、埃罗替尼、磷酸雌莫司汀、依托泊甙、依维莫司、依西美坦、氟尿苷、氟达拉滨、氟-5-尿嘧啶(5氟尿嘧啶)、氟尿苷-脱氧核糖、氟他胺、氟维司群、吉非替尼、吉西他滨、吉姆单抗奥佐米星、羟基脲、替伊莫单抗、伊达比星、异环磷酰胺、伊马替尼、伊匹单抗、伊立替康、伊沙匹隆、拉帕替尼、来曲唑、甲酰四氢叶酸、乙酸亮丙瑞林、洛莫司汀、氮芥、甲地孕酮、美法仑、巯嘌呤、氨甲喋呤、丝裂霉素、米托坦、米托蒽醌、奈拉滨、尼罗替尼、尼鲁米特、诺瓦得士、奥法木单抗、奥沙利铂、紫杉醇、帕尼单抗、帕唑帕尼、培门冬酶、聚乙二醇干扰素α-2b、培美曲塞、喷司他丁、帕妥珠单抗、普乐沙福、普拉曲沙、丙卡巴肼、普留净、罗米地辛、沙帕他滨、西普鲁塞-T、索拉非尼、链佐星、舒尼替尼、他莫昔芬、替莫唑胺、替西罗莫司、替尼泊甙、睾内酯、替扎他滨、硫鸟嘌呤、塞替派、托泊替坎、柠檬酸托瑞米芬、曲妥珠单抗、曲普瑞林、曲沙他滨、戊柔比星、伐司他、凡德他尼、威罗菲尼、长春花碱、硫酸长春新碱、长春瑞滨、维莫德吉、伏立诺他、希罗达、ziv-阿柏西普、唑来膦酸、FOLFOX(奥沙利铂+5氟尿嘧啶+亚叶酸)、FOLFIRI(伊立替康+5氟尿嘧啶+亚叶酸)、FOLFIRINOX(奥沙利铂+伊立替康+5氟尿嘧啶+亚叶酸)和这些抗肿瘤剂的任何组合。

4.根据权利要求1-3任一项或多项所述的方法，其中所述患者需要治疗至少一种选自以下的癌症：急性淋巴细胞白血病(ALL)、急性髓性白血病(AML)、肾上腺皮质癌、***癌、B细胞淋巴瘤、基底细胞癌、胆管癌、膀胱癌、骨癌、脑干胶质瘤、脑瘤、乳癌、子***、慢性淋巴细胞白血病(CLL)、慢性髓性白血病(CML)、结肠直肠癌(CRC)、子宫内膜癌、食管癌、眼癌、胆囊癌、胃癌、胃肠道间质瘤(GIST)、多形性胶质母细胞瘤(GBM)、毛细胞白血病、头颈癌、心脏癌、肝细胞(肝)癌(HCC)、霍奇金氏淋巴瘤和非霍奇金氏淋巴瘤、卡波西肉瘤、喉癌、肥大细胞增多、黑色素瘤、骨髓纤维化、骨髓增生异常综合征(MDS)、多发性骨髓瘤、非小细胞肺癌(NSCLC)、肺癌(小细胞)、黑色素瘤、鼻咽癌、神经内分泌瘤、神经母细胞瘤、口腔癌、口咽癌、卵巢癌、胰腺癌、鼻旁窦和鼻腔癌、甲状旁腺癌、***癌、咽癌、垂体腺瘤、***癌、直肠癌、肾细胞(肾)癌(RCC)、唾液腺癌、皮肤癌(非黑色素瘤)、小肠癌、小淋巴细胞淋巴瘤(SSL)、软组织肉瘤、鳞状细胞癌、T细胞淋巴瘤、睾丸癌、咽喉癌、甲状腺癌、三阴性乳癌、尿道癌和子宫癌。

5.根据权利要求1-4任一项或多项所述的方法，其中所述酪氨酸激酶抑制剂或肥大细胞抑制剂是选自以下的酪氨酸激酶的激酶活性抑制剂：c-Kit、PDGFR、Lyn、Fyn和DDR1。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂是马赛替尼或其药学上可接受的盐。

7.根据权利要求6所述的方法，其中马赛替尼的所述药学上可接受的盐是甲磺酸盐。

8.根据权利要求1-7任一项或多项所述的方法，其中首先基于疾病相关疼痛强度的预测因素选择所述患者用于治疗。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述患者患有与疼痛相关的癌症或需要用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的癌症。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述疼痛被定义为报告出现至少一次如使用疼痛强度评估工具确定的非零疼痛强度。

11.根据权利要求9所述的方法，其中所述疾病相关疼痛被定义为报告出现至少一次大于20％的一维疼痛强度评估工具评分。

12.根据权利要求9所述的方法，其中所述患者被诊断为具有根据所用疼痛评估工具确定的中度到无法忍受的癌症相关疼痛强度。

13.根据权利要求8所述的方法，其中所述患者罹患与疼痛相关的癌症或需要施用用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的癌症，并且其中所述疾病相关疼痛被定义为报告出现至少一次高于在100mm量表上5mm的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分。

14.根据权利要求8所述的方法，其中所述患者罹患与疼痛相关的胰腺癌或需要施用用于治疗疾病相关疼痛的阿片类止痛剂的胰腺癌，并且其中所述疾病相关疼痛被定义为报告出现至少一次高于在100mm量表上20mm的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分。

15.根据权利要求1-7任一项或多项所述的方法，其中首先基于基因表达的预测因素选择所述患者用于治疗。

16.根据权利要求15所述的方法，其中所述基因表达预测因素源于对外周血细胞样品中的RNA表达的分析。

17.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于ACOX-1的上调选择所述患者用于治疗，所述ACOX-1的上调优选地对应于小于或等于3.81、更优选地小于或等于3.36且甚至更优选地小于或等于3.05的Δ循环阈值。

18.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因ACOX-1上调和基因TNFRSF10B上调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因ACOX-1上调优选地对应于小于或等于3.05的Δ循环阈值，所述基因TNFRSF10B上调优选地对应于小于或等于6.1的Δ循环阈值。

19.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因RPS23下调和基因ACOX-1上调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因RPS23下调优选地对应于大于0.35的Δ循环阈值，所述基因ACOX-1上调优选地对应于小于或等于3.05的Δ循环阈值。

20.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因ABCC3上调和基因LYN上调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因ABCC3上调优选地对应于小于或等于4.3的Δ循环阈值，所述基因LYN上调优选地对应于小于或等于1.65的Δ循环阈值。

21.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因HIF1A上调和基因TNFRSF10上调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因HIF1A上调优选地对应于小于或等于3.95的Δ循环阈值，所述基因TNFRSF10上调优选地对应于小于或等于5.65的Δ循环阈值。

22.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因ABCC1下调和基因IGJ下调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因ABCC1下调优选地对应于大于3.5的Δ循环阈值，所述基因IGJ下调优选地对应于大于7.05的Δ循环阈值。

23.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因UBE2H上调和基因PARP-2下调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因UBE2H上调优选地对应于大于3.7的Δ循环阈值，所述基因PARP-2下调优选地对应于大于7.1的Δ循环阈值。

24.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因ACOX-1上调和基因TNFRSF10B上调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因ACOX-1上调对应于小于或等于3.36的Δ循环阈值，所述基因TNFRSF10B上调对应于小于或等于6.71的Δ循环阈值。

25.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因RPS23下调和基因ACOX-1上调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因RPS23下调对应于大于0.32的Δ循环阈值，所述基因ACOX-1上调对应于小于或等于3.36的Δ循环阈值。

26.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因ABCC3上调和基因LYN上调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因ABCC3上调对应于小于或等于4.73的Δ循环阈值，所述基因LYN上调对应于小于或等于1.82的Δ循环阈值。

27.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因HIF1A上调和基因TNFRSF10上调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因HIF1A上调对应于小于或等于4.35的Δ循环阈值，和所述基因TNFRSF10上调对应于小于或等于6.22的Δ循环阈值。

28.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因ABCC1下调和基因IGJ下调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因ABCC1下调对应于大于3.15的Δ循环阈值，所述基因IGJ下调对应于大于6.35的Δ循环阈值。

29.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因UBE2H上调和基因PARP-2下调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因UBE2H上调对应于大于3.33的Δ循环阈值，所述基因PARP-2下调对应于大于6.39的Δ循环阈值。

30.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因ACOX-1上调和基因TNFRSF10B上调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因ACOX-1上调对应于小于或等于3.81的Δ循环阈值，所述基因TNFRSF10B上调对应于小于或等于7.63的Δ循环阈值。

31.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因RPS23下调和基因ACOX-1上调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因RPS23下调对应于大于0.26的Δ循环阈值，所述基因ACOX-1上调对应于小于或等于3.81的Δ循环阈值。

32.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因ABCC3上调和基因LYN上调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因ABCC3上调对应于小于或等于5.38的Δ循环阈值，所述基因LYN上调对应于小于或等于2.06的Δ循环阈值。

33.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因HIF1A上调和基因TNFRSF10上调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因HIF1A上调对应于小于或等于4.94的Δ循环阈值，所述基因TNFRSF10上调对应于小于或等于7.06。

34.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因ABCC1下调和基因IGJ下调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因ABCC1下调对应于大于2.63的Δ循环阈值，所述基因IGJ下调对应于大于5.29的Δ循环阈值。

35.根据权利要求15-16任一项或多项所述的方法，其中首先基于被定义为伴随的基因UBE2H上调和基因PARP-2下调的基因表达预测因素选择所述患者用于治疗，所述基因UBE2H上调对应于大于2.78的Δ循环阈值，所述基因PARP-2下调对应于大于5.33的Δ循环阈值。

36.根据权利要求6-35任一项或多项所述的方法，其中马赛替尼以4.5-12.0mg/kg/日(mg/kg体重/日)的日剂量施用。

37.根据权利要求36所述的方法，其中马赛替尼以6.0-7.5mg/kg/日的开始剂量施用。

38.根据权利要求36-37任一项或多项所述的方法，其中以1.5mg/kg/日的增量逐步提高马赛替尼的剂量以达到12.0mg/kg/日的最大值。

39.根据前述权利要求任一项或多项所述的方法，其中所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂被口服施用。

40.根据前述权利要求任一项或多项所述的方法，其中所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂被施用一日两次。

41.根据前述权利要求任一项或多项所述的方法，其中有效量的所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂根据超过3个月的长期施用被施用。

42.根据权利要求2-41任一项或多项所述的方法，其中所述患者未使用过所述至少一种抗肿瘤剂或对用所述至少一种抗肿瘤剂治疗有反应。

43.根据权利要求2-42任一项或多项所述的方法，其中所述患者对所述至少一种抗肿瘤剂不起反应或有抗性。

44.根据权利要求2-43任一项或多项所述的方法，其中所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂与所述至少一种抗肿瘤剂作为新辅助、辅助、伴随或同时进行的方案组合施用。

45.根据权利要求2-44任一项或多项所述的方法，其中所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂与所述至少一种抗肿瘤剂组合以用于同时、分开或依序使用的组合制剂形式施用。

46.根据前述权利要求任一项或多项所述的方法，其用于治疗胰腺癌，其中所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂与至少一种根据权利要求3所述的抗肿瘤剂组合施用。

47.根据前述权利要求任一项或多项所述的方法，其中所述患者罹患不可切除的腺癌胰腺癌。

48.根据权利要求1-46任一项或多项所述的方法，其中所述患者罹患转移性的腺癌胰腺癌。

49.根据权利要求46-48任一项或多项所述的方法，其中所述胰腺癌患者需要所述方法，如权利要求8-14或15-35中所定义，并且其中所述至少一种抗肿瘤剂选自：吉西他滨(Lilly)、埃罗替尼(Roche)、紫杉醇(Bristol-Myers Squibb)、Folfirinox、5-氟尿嘧啶(5-FU)、卡培他滨、顺铂、奥沙利铂、伊立替康、甲酰四氢叶酸和这些抗肿瘤剂的任何组合。

50.根据权利要求45所述的方法，其中所述至少一种抗肿瘤剂是吉西他滨。

51.根据权利要求46所述的方法，其中吉西他滨被用作抗肿瘤剂并且马赛替尼或药学上可接受的盐或水合物被用作酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂。

52.根据权利51所述的方法，其中马赛替尼以6.0±1.5mg/kg/日的开始剂量、9.0mg/kg/日的最大允许剂量每日施用，并且吉西他滨的施用以1000±250mg/m²患者表面积的周剂量、持续最长连续7周作为开始，之后是一周的停止治疗，之后是几个周期的持续3周的1000±250mg/m²的周剂量，每28日为一个周期。

53.一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂，其用于如根据权利要求1-52任一项所定义的用于治疗癌症的方法中。

54.根据权利要求53所述的酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂，其与至少一种抗肿瘤剂组合。

55.一种包含酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂的药物组合物或试剂盒，其用于如根据权利要求1-52任一项所定义的用于治疗癌症的方法中。

56.根据权利要求55所述的药物组合物或试剂盒，其包含至少一种抗肿瘤剂。

57.酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂用于制备用于如根据权利要求1-54任一项所定义的癌症治疗的药剂或药物组合物的用途。

58.根据权利要求57所述的用途，其中所述酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂与至少一种抗肿瘤剂组合使用。

59.一种用于治疗人类患者的癌症、特别是胰腺癌、用于基于基因表达的预测因素鉴别可治疗的患者的治疗管控计划，其中所述管控计划包括确定所述患者是否患有与至少一种如权利要求17-35中所定义的基因表达预测因素相关的癌症。

60.根据权利要求59所述的治疗管控计划，其被应用于患有胰腺癌的患者，其中：

-如果所述患者具有至少一种基因表达预测因素，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼、任选地与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物、尤其是吉西他滨组合治疗所述患者；

-如果所述患者不具有至少一种基因表达预测因素，则用至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物、尤其是吉西他滨治疗所述患者。

61.根据权利要求59所述的治疗管控计划，其被应用于患有癌症的患者，其中：

-如果所述患者具有至少一种基因表达预测因素，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合治疗所述患者；

-如果所述患者不具有至少一种基因表达预测因素，则用至少一种抗肿瘤剂治疗所述患者。

62.一种用于治疗人类患者的癌症、特别是胰腺癌、用于基于疼痛强度的预测因素鉴别可治疗的患者的治疗管控计划，其中所述管控计划包括：

b)确定所述疾病相关疼痛是否定义为报告出现高于所述癌症在100mm量表上的预定值的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分，特别对于胰腺癌来说，高于在100mm量表上20mm的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分。

63.根据权利要求62所述的治疗管控计划，其被应用于患有胰腺癌的患者，其中：

-如果步骤(a)的结果是否定的，则用至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物、尤其是吉西他滨治疗所述患者；

-如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是否定的，则用至少一种靶向表皮生长因子受体(EGFR)的药物、特别是埃罗替尼、与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物、尤其是吉西他滨组合治疗所述患者；或用至少一种有丝***抑制剂、特别是紫杉醇、与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物、尤其是吉西他滨组合治疗所述患者；或用至少一种包含氟尿嘧啶、甲酰四氢叶酸、伊立替康或奥沙利铂的药物组合、特别是Folfirinox治疗所述患者；

-如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是肯定的，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼、任选地与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物、尤其是吉西他滨组合治疗所述患者。

64.根据权利要求62所述的治疗管控计划，其被应用于患有非胰腺癌的癌症的患者，其中：

-如果步骤(a)的结果是否定的，则用至少一种抗肿瘤剂治疗所述患者；

-如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是否定的，则用至少一种抗肿瘤剂治疗所述患者；

-如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是肯定的，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合治疗所述患者。

65.一种全局性治疗管控计划，其用于治疗人类患者的癌症且特别是胰腺癌，用于基于如权利要求59中所定义的基因表达治疗管控计划和如权利要求65中所定义的疼痛强度治疗管控计划的依序应用来鉴别可治疗的患者，其中所述疼痛强度治疗管控计划的步骤(a)在步骤(a’)之后，步骤(a’)由以下组成：确定所述患者是否患有与至少一种如权利要求17-35中所定义的基因表达预测因素相关的癌症。

66.根据权利要求65所述的治疗管控计划，其被应用于患有胰腺癌的患者，其中：

-如果步骤(a’)的结果是肯定的，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼、任选地与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物、尤其是吉西他滨组合治疗所述患者；

-如果步骤(a’)的结果是否定的，则调用用于胰腺癌的所述疼痛强度治疗管控计划的步骤(a)(如权利要求62和63中所定义)；具体地，其中所述管控计划包括：

b)确定所述疾病相关疼痛是否被定义为报告出现高于在100mm量表上20mm的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分；

-如果步骤(a)的结果是肯定的且步骤(b)的结果是否定的，则用至少一种靶向表皮生长因子受体(EGFR)的药物、特别是埃罗替尼、与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物、尤其是吉西他滨组合治疗所述患者；或用至少一种有丝***抑制剂、特别是紫杉醇、与至少一种核苷类似物、特别是胞苷类似物、尤其是吉西他滨组合治疗所述患者；或用至少一种包含氟尿嘧啶、甲酰四氢叶酸、伊立替康或奥沙利铂的药物组合且特别是Folfirinox治疗所述患者；

67.根据权利要求65所述的治疗管控计划，其被应用于患有非胰腺癌的癌症的患者，其中：

-如果步骤(a’)的结果是肯定的，则用至少一种酪氨酸激酶抑制剂、肥大细胞抑制剂或c-Kit抑制剂、尤其是马赛替尼、任选地与至少一种抗肿瘤剂组合治疗所述患者；

-如果步骤(a’)的结果是否定的，则调用用于癌症的所述疼痛强度治疗管控计划的步骤(a)(如权利要求62和64中所定义)；具体地，其中所述管控计划包括：

b)确定所述疾病相关疼痛是否被定义为报告出现高于所述癌症在100mm量表上的预定值的直观模拟量表(VAS)疼痛强度评分；