预测对乳腺癌治疗剂的反应的方法和治疗乳腺癌的方法与流程

相关申请的交叉引用本申请要求以下美国临时申请的权益，其全部公开内容通过引用并入本文：2014年12月12日提交的第62/091,195号；2015年4月3日提交的第62/142,504号；和2015年5月27日提交的第62/167,110号。序列表本申请包含已经通过efs-web以ascii格式提交并且通过引用整体并入本文的序列表。所述ascii拷贝于12/04/2015创建，命名为212181_0001_00_wo_seqlisting_st25，大小为262,467字节。发明领域本领域涉及乳腺癌治疗。发明背景乳腺癌被认为是遗传异质性和生物多样性的疾病。已经显示长久以来认可的临床和表型差异与基因表达的差异相关。以前的乳腺肿瘤研究已经鉴定了与不同临床结果相关的乳腺癌的五种不同亚型：管腔a(雌激素受体(er)+))；管腔b(er+)；her2过表达；正常乳腺样；和基底样。参见perou等人.nature,406(6797):747-52(2000)；sorlie等人.pnas,98(19):10869-74(2001)。乳腺癌活组织检查和手术标本的分析通常包括核和细胞表面受体(er，pgr和her2)的评估，her2的基因扩增(如果通过免疫组织化学(ihc)的her2分析不是确定性的)，以及其它预后测试例如微血管侵袭和增殖标志物。针对er+疾病的靶向er信号传导通路的内分泌治疗和针对her2+疾病的her2靶向治疗在大多数乳腺癌患者的治疗中起关键作用。然而，在鉴定用于其疾病缺乏这些受体(即所谓的“三阴性”乳腺癌或“tnbc”)的患者的有效靶向治疗方面几乎没有进展，并且非选择性细胞毒性化学疗法仍然是主要的治疗选择。雄激素受体(ar)是乳腺癌中最常见表达的核激素受体，尽管其在起始或驱动恶性肿瘤中的功能作用尚不清楚。在3093例乳腺癌的研究中，在77％的侵袭性乳腺肿瘤和所有分子表型中均观察到ar表达(10％以上的ihc核染色)(collins等人.,modpathol2011；24(7):924-931)。然而，雄激素受体水平没有被常规地评估，因为它们尚未显示预测对目前使用的疗法的反应。已经提出使用ar抑制剂作为用于治疗乳腺癌的治疗方案的一部分。参见，例如，garayandpark,am.j.cancerres.2012；2(4):434-445。最近在tnbc治疗方面产生了兴趣。雌激素受体、孕激素受体和her2三者表达的全部缺失预测不会对可用的内分泌(他莫昔芬，芳香酶抑制剂)和抗her2(曲妥珠单抗)靶向治疗起反应。10至35％的这样的tnbc肿瘤表达雄激素受体(ogawa等人.,intj.clin,oncol.2008；13:431435)。ar靶向治疗可能证明是用于大部分乳腺癌包括三阴性癌症的有价值的治疗。尽管存在将雄激素受体信号传导抑制用作用于治疗乳腺癌特别是治疗tnbc的方式的兴趣，但仍然需要在治疗之前预测个体患者是否是有反应的。预测特定患者特别是tnbc患者是否对抑制雄激素受体信号传导的治疗作出反应的可能性的测试将是计划患者治疗的有价值的工具。发明概述在一个实施方案中，提供了筛选用于三阴性乳腺癌的治疗的方法，所述治疗包括使用雄激素受体抑制剂，所述方法包括测定从受试者获得的生物样品，以确定从受试者获得的生物样品是否被分类为基底样亚型或另一种亚型。如果生物样品被分类为不是基底样亚型，则与样品被分类为基底样亚型时相比，包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗更可能是有效的。还提供了在需要这种治疗的受试者中筛选治疗包含雄激素受体抑制剂的三阴性乳腺癌治疗的有效性的可能性的方法。该方法包括：测定从受试者获得的生物样品，以确定生物样品是否被分类为基底样亚型或另一种亚型；和其中如果生物样品被分类为不是基底样亚型，则与样品被分类为基底样亚型时相比，包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗更可能是有效的。还提供了将来自受试者的生物样品分类为三阴性乳腺癌患者治疗有效性的可能性的指标的方法，所述治疗包括雄激素受体抑制剂，所述方法包括：测定从受试者获得的生物样品，以确定生物样品是否被分类为基底样亚型或另一种亚型；和其中被分类为不是基底样亚型的生物样品表明包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗比样品被分类为基底样亚型时更可能有效。在筛选和分类方法(统称为“上述方法”)的某些实施方案中，通过检测表1中所示的固有基因集的表达来进行所述测定生物样品以确定生物样品是否被分类为基底样亚型或另一种亚型。在上述方法的某些实施方案中，样品的基底质心分类器得分是从表1中所示的固有基因集的表达来确定的。在上述方法的一个实施方案中，如果基底质心分类器得分小于或等于0.9，则确定与基底质心分类器得分大于0.9相比，包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗在治疗受试者时更有可能是有效的。在另一个实施方案中，如果基底质心分类器得分小于或等于0.6，则确定包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗在治疗受试者中可能比基底质心分类器得分大于0.6时更有效。在另一个实施方案中，如果基底质心分类器得分在0.2至0.8的范围内，则包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗在治疗受试者时更有可能是有效的。在另一个实施方案中，如果基底质心分类器得分在0.4至0.7的范围内，则包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗在治疗受试者时更有可能是有效的。在上述方法的某些实施方案中，样品的基底质心分类器得分和管腔a质心分类器得分从表1所示的固有基因集的表达确定。该方法还包括根据下面的等式从基底质心分类器得分和管腔a质心分类器得分计算加权的基底和管腔a分类器得分：加权的基底和管腔a分类器得分＝-0.25(基底质心分类器得分)+0.27(管腔a质心分类器得分)其中如果加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.3，则与加权的基底和管腔a分类器得分小于或等于-0.3相比，包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗在受试者中更有可能是有效的。在另一个实施方案中，如果加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.2，则与加权的基底和管腔a分类器得分小于或等于-0.2相比，包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗在受试者中更有可能是有效的。在另一个实施方案中，如果加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.25，则与加权的基底和管腔a分类器得分小于或等于-0.25相比，包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗在受试者中更有可能是有效的。在一些实施方案中，用于确定加权的基底和管腔a分类器得分的等式具有以下形式：加权的基底和管腔a分类器得分＝-0.2468275(基底质心分类器得分)+0.2667110(管腔a质心分类器得分)在上述方法的某些实施方案中，乳腺癌的特征在于雄激素受体阳性肿瘤细胞的存在。在上述方法的某些实施方案中，生物样品选自细胞、组织和体液。在某些实施方案中，体液选自血液，淋巴，尿液，唾液，来自导管灌洗液的乳液和乳头抽吸物。在一些实施方案中，组织是从活组织检查获得的。在任何上述方法中，可以进行确定样品的细胞的雄激素受体状态(即ar阳性相对ar阴性)的测定。还提供了在受试者中治疗三阴性乳腺癌的方法，所述受试者具有包括已被分类为不是基底样亚型的乳腺癌细胞的乳腺癌，所述方法包括对受试者施用包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗，从而治疗受试者中的三阴性乳腺癌。在治疗方法的一个实施方案中，受试者的乳腺癌细胞的特征在于从表1中所示的固有基因集在所述细胞中的表达确定的小于或等于0.9的基底质心分类器得分。在治疗方法的另一个实施方案中，受试者的乳腺癌细胞的特征在于基底质心分类器得分小于或等于0.6。在治疗方法的另一个实施方案中，受试者的乳腺癌细胞的特征在于基底质心分类器得分在0.2至0.8的范围内。在治疗方法的另一个实施方案中，受试者的乳腺癌细胞的特征在于基底质心分类器得分在0.4至0.7的范围内。在治疗方法的另一个实施方案中，受试者的乳腺癌细胞的特征在于加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.3。在治疗方法的另一个实施方案中，受试者的乳腺癌细胞的特征在于加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.2。在治疗方法的另一个实施方案中，受试者的乳腺癌细胞的特征在于加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.25。还提供了用于治疗有需要的受试者中的三阴性乳腺癌的包含雄激素受体抑制剂的三阴性乳腺癌治疗，其中所述治疗方法包括：(a)测定来自受试者的生物样品以确定生物样品是否被分类为基底样亚型或另一种亚型；和(b)如果生物样品被分类为不是基底样亚型，则对所述受试者施用所述三阴性乳腺癌治疗。还提供了用于三阴性乳腺癌治疗或用于有需要的受试者的治疗的治疗剂，其中所述治疗剂是雄激素受体抑制剂，所述治疗包括：(a)测定来自受试者的生物样品以确定是否生物样品是否被分类为基底样亚型或另一种亚型；和(b)如果生物样品被分类为不是基底样亚型，则对所述受试者施用所述治疗剂。还提供了用于治疗受试者中的三阴性乳腺癌的雄激素受体抑制剂，其中来自受试者的生物样品已经被测定以确定样品是否被分类为基底样亚型或另一种亚型。还提供了在需要治疗的受试者中治疗三阴性乳腺癌的方法，包括：(a)测定生物样品以确定生物样品是否被分类为基底样亚型或另一种亚型；和(b)如果所述生物样品被分类为不是基底样亚型，对受试者施用包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗，从而治疗受试者的乳腺癌。在上述治疗方法、治疗和用于治疗的雄激素受体抑制剂的某些实施方案中，测定生物样品以确定生物样品是否被分类为基底样亚型或另一种亚型是通过检测表1中所示的固有基因的表达来进行的。在上述治疗方法、治疗和用于治疗的雄激素受体抑制剂的某些实施方案中，测定生物样品包括从表1中所示的固有基因集的表达确定样品的基底质心分类器得分，其中如果基底质心分类器得分小于或等于0.9，则施用乳腺癌治疗。在一个实施方案中，如果基底质心分类器得分小于或等于0.6，则施用乳腺癌治疗。在一个实施方案中，如果基底质心分类器得分在0.2至0.8的范围内，则施用乳腺癌治疗。在另一个实施方案中，如果基底质心分类器得分在0.4至0.7的范围内，则施用乳腺癌治疗。在上述治疗方法、治疗和用于治疗的雄激素受体抑制剂的某些实施方案中，测定生物样品包括从表1中所示的固有基因集的表达确定所述样品的基底质心分类器得分和管腔a质心分类器得分，并计算加权的基底和管腔a分类器得分，其中如果加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.3，则向受试者施用乳腺癌治疗。在一个实施方案中，如果加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.2，则施用乳腺癌治疗。在另一个实施方案中，如果加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.25，则施用乳腺癌治疗。在上述治疗方法、治疗和用于治疗的雄激素受体抑制剂的某些实施方案中，受试者的乳腺癌的特征还在于雄激素受体阳性肿瘤细胞的存在。在上述治疗方法、治疗和用于治疗的雄激素受体抑制剂的某些实施方案中，雄激素受体抑制剂选自：恩杂鲁胺，比卡鲁胺，氟他胺，尼鲁米特，arn509，酮康唑，乙酸阿比特龙，vn/124-1(tok-001)，orteronel(tak-700)，非那雄胺，galeterone，乙酸环丙孕酮，andarine，以及其组合。雄激素受体抑制剂的列表是示例性的，并不意味着是限制性的。在某些实施方案中，雄激素受体抑制剂是恩杂鲁胺。在一个这样的实施方案中，恩杂鲁胺每天口服一次，剂量为160mg。在一些实施方案中，恩杂鲁胺作为包含160mg恩杂鲁胺的单一胶囊施用。在其它实施方案中，恩杂鲁胺以四个胶囊的形式施用，每个胶囊包含40mg恩杂鲁胺。在上述治疗方法、治疗和用于治疗的雄激素受体抑制剂的某些实施方案中，包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗还包含一种或多种不是雄激素受体抑制剂的其它抗癌剂。不是雄激素受体抑制剂的其它抗癌剂可以选自环磷酰胺，氟尿嘧啶，5-氟尿嘧啶，甲氨蝶呤，噻替派，卡铂，顺铂，紫杉烷，紫杉醇，蛋白质结合的紫杉醇，多西他赛，长春瑞滨，他莫昔芬，雷洛昔芬，托瑞米芬，氟维司群，吉西他滨，伊立替康，伊沙匹隆，替莫唑胺，拓扑替康，长春新碱，长春花碱，艾日布林，突变霉素，卡培他滨，卡培他滨，阿那曲唑，依西美坦，来曲唑，亮丙瑞林，阿巴瑞克，巴斯林，戈舍瑞林，醋酸甲地孕酮，利塞膦酸盐，帕米膦酸盐，伊班膦酸盐，阿仑膦酸盐，地诺单抗，唑来膦酸盐，曲妥珠单抗，拉帕替尼或贝伐珠单抗，以及其组合。其它抗癌剂的列表是示例性的，并不意味着是限制性的。在一个实施方案中，非ar抑制剂抗癌剂是紫杉醇。在另一个实施方案中，ar抑制剂是恩杂鲁胺，非ar抑制剂抗癌剂是紫杉醇。在某些实施方案中，治疗方法包括测试受试者以确定受试者是否具有包括除基底样亚型之外的乳腺癌细胞的乳腺癌的步骤。在某些实施方案中，治疗方法包括测试受试者以确定受试者的乳腺癌细胞的基底质心分类器得分的步骤。在某些实施方案中，治疗方法包括测试受试者以确定受试者的乳腺癌细胞的加权的基底和管腔a分类器得分的步骤。在上述治疗方法、治疗和用于治疗的雄激素受体抑制剂的某些实施方案中，受试者未接受或已经接受了除雄激素受体抑制剂之外的抗癌剂的一轮先前治疗以治疗三阴性乳腺癌。在上述筛选方法、分类方法、治疗方法、治疗和用于治疗的雄激素受体抑制剂的实施方案中，生物样品可以选自细胞、组织和体液。在某些实施方案中，体液选自血液，淋巴，尿液，唾液，导管灌洗液和乳头抽吸液。在一些实施方案中，组织是从活组织检查获得的。在任何上述筛选方法、分类方法、治疗方法、治疗和用于治疗的雄激素受体抑制剂的实施方案中，可以进行确定样品的细胞的雄激素受体状态(即ar阳性相对ar阴性)的测定。如在本发明中关于所公开的物质的组合物和方法所设想的，在一个方面，本发明的实施方案包括本文公开的组分和/或步骤。在另一方面，本发明的实施方案基本上由本文公开的组分和/或步骤组成。在另一方面，本发明的实施方案由本文公开的组分和/或步骤组成。定义冠词“一个”和“一种”在本文中用于指该冠词的语法对象的一个或多于一个(即至少一个)。作为示例，“一个元素”是指一个元素或多于一个元素。“约”将由本领域普通技术人员理解，并且将根据使用其的上下文而在一定程度上变化。如本文所用，“约”意在包括±20％或±10％，更优选±5％，甚至更优选±1％，还更优选±0.1％的变化。“雄激素受体抑制剂”是指直接或间接抑制雄激素受体(ar)信号传导通路的化合物或分子。在一个实施方案中，ar受体的直接抑制剂包括恩杂鲁胺，比卡鲁胺(casodex)，氟他胺，尼鲁米特，arn509等。在另一个实施方案中，ar的间接抑制剂包括cyp17抑制剂，例如酮康唑，乙酸阿比特龙，vn/124-1(tok-001)，orteronel(tak-700)等。在另一个实施方案中，ar抑制剂包括非那雄胺，galeterone，乙酸环丙孕酮和andarine等。“检测表达”旨在确定固有基因的rna转录物或其表达产物的数量或存在。“抑制”或其它形式的抑制意指阻碍或抑制特定特征。应理解，这通常与某些标准或预期值相关，换句话说其是相对的，但这对于标准或相对值并不总是必需的。如本文所使用的，“受试者”意指个体，通常是哺乳动物或家禽。哺乳动物可以包括例如驯养动物(例如猫或狗)，家畜(例如牛，马，猪，绵羊，山羊等)，实验动物(例如小鼠，兔，大鼠，豚鼠等)和灵长类动物。优选地，哺乳动物是人。“三阴性乳腺癌”或“tnbc”是指不表达雌激素受体(er)、孕酮受体(pr)和her2/neu的基因的任何乳腺癌。该术语包括原发性上皮性tnbc，以及涉及其它肿瘤的tnbc。癌症可以包括三阴性乳腺癌，乳腺导管癌，乳腺小叶癌，未分化的乳腺癌，乳腺囊性肉芽肿，乳腺血管肉瘤和乳腺原发性淋巴瘤。tnbc还可以包括三阴性乳腺癌的任何阶段，并且可以包括具有组织学和超微结构异质性(例如，混合细胞类型)的乳腺肿瘤。“包含雄激素受体抑制剂的tnbc治疗”是包括施用雄激素受体抑制剂的tnbc治疗。该治疗可以包含其它抗癌剂或化学治疗剂。“需要”tnbc治疗的受试者是具有tnbc或呈现tnbc的一种或多种症状的受试者或相对于整个群体具有增加的发展tnbc的风险的受试者。优选地，“需要”tnbc治疗的受试者是受tnbc折磨的受试者。如本文所用，“治疗有效量”或“治疗有效剂量”是指含有至少足以产生治疗效果的化合物的药剂、化合物、材料或组合物。有效量是预防、治愈、改善、阻止或部分阻止疾病或病症的症状所需的治疗剂的量。“治疗”或“疗法”并不意味着完全治愈。其意味着基础疾病的症状减少，和/或导致症状的基础细胞、生理或生化原因或机制中的一种或多种的减少。应理解，如本文所用，减少意指相对于疾病的状态，包括疾病的分子状态，而不仅仅是疾病的生理状态。附图说明图1是在其tnbc也表达ar的患者中评估恩杂鲁胺的临床试验的预筛选或筛选期招募的一些患者的结果图。“诊断-”表示由pam50基因乳腺癌亚型分类确定的具有基底样亚型的患者。“诊断+”代表her2、luma、lumb或正常亚型的患者。根据实施例1中给出的标准，将患者评为恩杂鲁胺治疗的“反应者”或“不反应者”。图2a和2b是其中基底样亚型的患者基因表达分类器得分与患者反应相关的相同tnbc临床试验结果的图。应用阈截断值为0.2的患者基底质心分类器得分。“诊断+”表示其样品满足指定的预后特征包括指定的阈截断值的患者。“诊断-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。根据实施例1中给出的标准，将患者评为恩杂鲁胺治疗的“反应者”或“不反应者”。图3a和3b是其中基底样亚型的患者基因表达分类器得分与患者反应相关的相同tnbc临床试验结果的图。应用阈截断值为0.3的患者基底质心分类器得分。“诊断+”表示其样品满足指定的预后特征包括指定的阈截断值的患者。“诊断-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。根据实施例1中给出的标准，将患者评为恩杂鲁胺治疗的“反应者”或“不反应者”。图4a和4b是其中基底样亚型的患者基因表达分类器得分与患者反应相关的相同tnbc临床试验结果的图。应用阈截断值为0.4的患者基底质心分类器得分。“诊断+”表示其样品满足指定的预后特征包括指定的阈截断值的患者。“诊断-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。根据实施例1中给出的标准，将患者评为恩杂鲁胺治疗的“反应者”或“不反应者”。图5a和5b是其中基底样亚型的患者基因表达分类器得分与患者反应相关的相同tnbc临床试验结果的图。应用阈截断值为0.5的患者基底质心分类器得分。“诊断+”表示其样品满足指定的预后特征包括指定的阈截断值的患者。“诊断-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。根据实施例1中给出的标准，将患者评为恩杂鲁胺治疗的“反应者”或“不反应者”。图6a和6b是其中基底样亚型的患者基因表达分类器得分与患者反应相关的相同tnbc临床试验结果的图。应用阈截断值为0.6的患者基底质心分类器得分。“诊断+”表示其样品满足指定的预后特征包括指定的阈截断值的患者。“诊断-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。根据实施例1中给出的标准，将患者评为恩杂鲁胺治疗的“反应者”或“不反应者”。图7a和7b是其中基底样亚型的患者基因表达分类器得分与患者反应相关的相同tnbc临床试验结果的图。应用阈截断值为0.65的患者基底质心分类器得分。“诊断+”表示其样品满足指定的预后特征包括指定的阈截断值的患者。“诊断-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。根据实施例1中给出的标准，将患者评为恩杂鲁胺治疗的“反应者”或“不反应者”。图8a和8b是其中基底样亚型的患者基因表达分类器得分与患者反应相关的相同tnbc临床试验结果的图。应用阈截断值为0.7的患者基底质心分类器得分。“诊断+”表示其样品满足指定的预后特征包括指定的阈截断值的患者。“诊断-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。根据实施例1中给出的标准，将患者评为恩杂鲁胺治疗的“反应者”或“不反应者”。图9a和9b是其中基底样亚型的患者基因表达分类器得分与患者反应相关的相同tnbc临床试验结果的图。应用阈截断值为0.8的患者基底质心分类器得分。“诊断+”表示其样品满足指定的预后特征包括指定的阈截断值的患者。“诊断-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。根据实施例1中给出的标准，将患者评为恩杂鲁胺治疗的“反应者”或“不反应者”。图10a和10b是其中基底样亚型的患者基因表达分类器得分与患者反应相关的相同tnbc临床试验结果的图。应用阈截断值为0.9的患者基底质心分类器得分。“诊断+”表示其样品满足指定的预后特征包括指定的阈截断值的患者。“诊断-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。根据实施例1中给出的标准，将患者评为恩杂鲁胺治疗的“反应者”或“不反应者”。图11包括在临床试验中用恩杂鲁胺治疗的各种患者亚组对恩杂鲁胺的反应的表示。反应是以≥24周的临床受益率(cbr24)表示的。亚组包括意向治疗(itt)患者；可评估的患者；ar染色≥10％的乳腺肿瘤组织患者(ihcar>＝10％)；通过pam50亚型分类器将乳腺肿瘤组织分类为非基底样亚型的患者(非基底pam50)；肿瘤分类为基底样亚型的患者(基底pam50)；通过应用<0.6，≥0.6，<0.7，≥0.7，<0.75和≥0.75的指定截断值从患者基底质心分类器得分来进行分析的患者样品。“dx-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。“dx+”表示样品满足指定阈截断值的患者。图11中还示出了组合标准ihcar>＝10％和dx+<0.6的数据。图12是在临床试验中用恩杂鲁胺治疗的各种患者亚组对恩杂鲁胺的反应的进一步表示。反应是以≥24周的临床受益率(cbr24)表示的。亚组包括意向治疗(itt)患者；可评估的患者；ar染色≥10％的乳腺肿瘤组织患者(ihcar>＝10％)；和作为第一(第一线)或第二(第二线)治疗施用恩杂鲁胺治疗的患者。亚组进一步包括通过对基底质心分类器得分应用<0.6的截断值进行分析的患者样品亚组(“noveldx+”)，以及包含来自第一和第二线治疗的样品的亚组，将<0.6截断值应用于基底质心分类器得分。图13是显示作为时间函数的恩杂鲁胺治疗患者的中位无进展生存期(mps)的kaplan-meier图。该曲线对应于被鉴定为满足<0.6的基底质心分类器得分的新型预后特征条件的患者(“noveldxpos”)相对于不满足该定义的患者(“noveldxneg”)。图14a-14d包括用于治疗tnbc的药物恩杂鲁胺的临床试验中的患者反应的结果。使用表1的pam50固有基因集对患者乳腺肿瘤样品进行基因表达分析。对每个样品评估与基底样基因表达质心的spearman秩相关性，并将其分配为“基底质心分类器得分”。对每个样品评估与管腔a基因表达质心的spearman秩相关性，并将其分配为“管腔a分类器得分”。患者样品的加权的基底和管腔a分类器得分由下式确定：加权的基底和管腔a分类器得分＝-0.2468275(基底质心分类器得分)+0.2667110(管腔a质心分类器得分)。使用加权的基底和管腔a分类器得分截断值>-0.2(图14a)，>-0.25(图14b)，>-0.3(图14c)和>-0.35(图14d)，来分析恩杂鲁胺反应/不反应数据。数据如图14a-14d所示。在每个图中，“诊断+”表示其样品满足包括指定阈截断值的指定预后特征的患者。“诊断-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。根据实施例1中给出的标准，将患者评为对恩杂鲁胺治疗的“反应者”或“不反应者”。图15包括在临床试验中用恩杂鲁胺治疗的各种患者亚组对恩杂鲁胺的反应的表示。反应是以≥24周的临床受益率(cbr24)表示的。亚组包括意向治疗(itt)患者；可评估的患者；通过pam50亚型分类器将乳腺肿瘤组织分类为非基底样亚型的患者(非基底pam50)；肿瘤分类为基底样亚型的患者(基底pam50)；和通过应用>-0.2，>-0.25，>-0.3和>-0.35的指定截断值于加权的基底和管腔a分类器得分来分析乳腺肿瘤组织样品的患者。“pr-ardx-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。“pr-ardx+”表示样品满足指定阈截断值的患者。还显示了在未接受或接受了一次用于tnbc治疗的非雄激素受体抑制剂的药物的先前治疗(“和0-1次先前治疗”)后或在接受了用于tnbc治疗的非雄激素受体抑制剂的药物的两次或更多次先前治疗(“和>＝2次先前治疗”)后接受恩杂鲁胺治疗的研究中的患者的样品的反应数据(应用>-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分截断值)。图16是显示作为56周时间的函数的恩杂鲁胺治疗患者的无进展生存期的kaplan-meier图。该曲线对应于被鉴定为满足大于-0.2的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.2”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.2的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.2”，底部曲线)的特征条件的患者。图17是显示作为56周时间的函数的恩杂鲁胺治疗患者的无进展生存期的kaplan-meier图。该曲线对应于被鉴定为满足大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.25”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.25的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.25”，底部曲线)的特征条件的患者。图18是显示作为56周时间的函数的恩杂鲁胺治疗患者的无进展生存期的kaplan-meier图。该曲线对应于被鉴定为满足大于-0.3的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.3”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.30的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.3”，底部曲线)的特征条件的患者。图19是显示作为56周时间的函数的恩杂鲁胺治疗患者的无进展生存期的kaplan-meier图。该曲线对应于被鉴定为满足大于-0.35的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.35”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.35的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.35”，底部曲线)的特征条件的患者。图20是显示在未接受或接受了一次用于tnbc治疗的非雄激素受体抑制剂的药物的先前治疗的恩杂鲁胺治疗患者的无进展生存期的kaplan-meier图。该曲线对应于被鉴定为满足大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.25”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.25的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.25”，底部曲线)的特征条件的患者。图21a和21b包括使用>-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分截断值作为在未接受或接受了一次(0-1次先前治疗)或两次或更多次(2+次先前治疗)用于tnbc治疗的非雄激素受体抑制剂的药物的先前治疗的患者中的ar抑制剂治疗的反应的预测因子的新型预后特征的作用的图。图21b的56例患者被鉴定为满足大于-0.25加权的基底和管腔a分类器得分的特征条件。通过小于或等于-0.25的分类器得分鉴定的62例研究患者在图21a中被鉴定。图中的每个条都代表一位患者。标有三角形的患者条在研究中是活跃的(“活跃”)。标有星号的患者条表示完全反应(cr)或部分反应(pr)。图22a和22b包括分别显示作为时间的函数的恩杂鲁胺治疗患者的中位无进展生存期(图22a)(mpfs)和总生存期(mos)的kaplan-meier图。曲线对应于被鉴定为满足大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.25的分类器得分(“pr-ardx-”，底部曲线)的特征条件的患者。图22a：对于满足特征条件的患者，mpfs＝16.1周；对于不满足特征条件的患者，mpfs＝8.1周。图22b：对于满足特征条件的患者，在84周时mos＝nyr(尚未达到)；对于不满足特征条件的患者，mos＝32.1周。图23是显示在未接受或接受了一次用于tnbc治疗的非雄激素受体抑制剂的药物的先前治疗的恩杂鲁胺治疗患者的无进展生存期的kaplan-meier图。该曲线对应于被鉴定为满足大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+:>-0.25”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.25的分类器得分(“pr-ardx-:<＝-0.25”，底部曲线)的特征条件的患者。数据表示图20的研究的延续，超过图20的56周间隔至图23中的64周。在图23中，对于满足特征条件的患者，mpfs＝40.4周；对于不满足特征条件的患者，mpfs＝8.9周。“nyr”是指在图23中满足特征条件的患者所代表的数据的95％置信区间(ci)的陈述中的“尚未达到”。图24a，24b和24c分别显示当用指定浓度的恩杂鲁胺(enza)、紫杉醇(ptx)或其组合处理时，tnbc细胞系bt549、mda-mb-436和mda-mb-453的存活力。对于每个细胞系呈现平均值(n＝5)。图25a和25b显示在(i)以3mg/kg/天(n＝10)口喂(po)恩杂鲁胺(enza)，(ii)以6mg/kgqmwf(ip)(n＝7)紫杉醇(ptx)，或(iii)(i)和(ii)(n＝10)的组合后，移植有tnbc细胞系mda-mb-453的细胞的nod-scid小鼠中诱导的肿瘤的生长。在图25a所示的天数下测量肿瘤体积。图25a中的数据点表示每组的平均肿瘤体积，误差条反映数据的sem。图25b中的肿瘤重量在第35天确定。发明详述本发明提供了治疗患有tnbc的受试者中的tnbc的方法，其中受tnbc影响的受试者的乳腺癌细胞的特征在于衍生自下文更具体描述的某些固有基因集在那些细胞中的表达的得分。本发明还提供了评估包含ar抑制剂的tnbc治疗是否推荐(可能有效)用于施用作为tnbc患者治疗疗程的方法。因此，本发明在一个实施方案中提供了评估包括使用雄激素受体抑制剂的三阴性乳腺癌治疗的方法，所述方法包括测定从受试者获得的生物样品，以确定从受试者获得的生物样品是否被分类为基底样亚型或另一种亚型。如果生物样品被分类为不是基底样亚型，则与将样品分类为基底样亚型时相比，包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗更可能是有效的。因此，本发明在一个实施方案中提供了治疗患有包括已经被分类为不是基底样亚型的乳腺癌细胞的癌症的受试者中的三阴性乳腺癌的方法。该方法包括对受试者施用包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗，从而治疗受试者中的三阴性乳腺癌。本发明进一步提供了通过确定tnbc患者是否应当接受包括ar抑制剂治疗的治疗，然后基于该确定对患者施用最佳ar抑制剂治疗来治疗tnbc的方法。虽然本文提及的研究是通过免疫组织化学(ihc)对ar受体染色阳性的患者样品(包括肿瘤样品)进行的，但本发明的范围并不限于ar(+)tnbc的治疗和预后。基于固有基因分析的乳腺肿瘤研究已经鉴定了乳腺癌的五种不同亚型：管腔a(luma)，管腔b(lumb)，her2富集(her-2-e)，基底样和正常(perou等人.nature,406(6797):747-52(2000)；sorlie等人.pnas,98(19):10869-74(2001))。her2富集亚型在本文中可以被称为“her2”，应理解后者也意指her2富集亚型。基底样亚型在本文中可以称为“基底”，应当理解，后者也意指基底样亚型。因此，通过将细胞或样品分配给上述亚型，乳腺癌样品或细胞被“分类”。乳腺癌样品或细胞还可以被认为是否定性“分类”，即在确定细胞或样品是luma、lumb、her2或正常样亚型后，细胞或样品可以分类为“非基底”或“除基底以外”。我们已经意外地发现基底样亚型的存在表明在tnbc中对ar抑制剂治疗的临床无反应的可能性。我们已经发现小于或等于0.9的基底质心分类器得分表示对ar抑制剂的临床反应的可能性。我们还意外地发现，基于对来自tnbc患者的生物样品进行的基底样和管腔a亚型分析的经验确定的加权得分表明对ar抑制剂治疗的临床反应的可能性。因此，在一个实施方案中，对来自患有tnbc的患者的生物样品进行测定以确定乳腺癌亚型。在另一个实施方案中，对来自患有tnbc的患者的生物样品进行测定以确定基底质心分类器得分，或基底质心分类器得分和管腔a分类器得分两者。用于确定生物样品是否被分类为除基底样亚型之外的亚型的测定可以包括用于确定基底样亚型的存在的测定法；阴性结果表示非基底亚型。可以使用能够鉴定基底样亚型的存在的任何测定法。大约70-90％的三阴性癌显示为基底样乳腺癌(bertucci等人.,int.j.cancer2008,123,236–240；wang等人,.eur.j.clin.invest.2008,38,438–446)，三阴性表型已被用作基底样亚型的替代物。然而，研究表明，三阴性和基底样乳腺肿瘤不是同义的。参见例如chooandnielsen,cancers2010,2,1040-1065。因此，必须小心选择用于鉴定基底样亚型的测定。近来，已经公布了依赖于已经被发现是基底样亚型的特征的以下特征谱的基底样亚型的测定：er阴性，her2阴性，和细胞角蛋白5/6和/或her1阳性。因此已经提出了一组四种抗体(er，her1，her2和细胞角蛋白5/6)作为用于鉴定乳腺基底样肿瘤的免疫组织化学特征(nielsen等人.,clinicalcancerresearch2014；10:5367-5374)。基底样和管腔a亚型分析通过基因表达测定进行，其利用固有基因的表达作为乳腺癌分类的分类器基因。固有基因(如perou等人.(2000)nature406:747-752中所述)被统计学选择为在相同个体的生物样品重复物之间具有低的变化和在不同个体的样品之间具有表达的高度变化。本发明利用pam50基因表达测定法(parker等人.jclinoncol.,27(8):1160-7(2009)和美国专利申请公开号2011/0145176，均以引用的方式并入本文全文)。pam50基因表达测定可用于鉴定来自标准生物样品如福尔马林固定石蜡包埋的肿瘤组织的乳腺癌的固有亚型(管腔a，管腔b，her2富集，基底样和正常样)。pam50基因表达分类器是监督的基于质心的预测方法，其使用50个基因的固有基因特征将乳腺癌分类为上述五种分子亚型之一。如parker等人和美国专利申请公开号2011/0145176以及美国专利申请公开号2013/0004482中所述，pam50基因表达测定方法利用监督算法根据乳腺癌固有亚型对受试者样品进行分类。该算法在本文中称为“pam50分类模型”或“pam50分类器”，其基于已鉴定用于分类乳腺癌固有亚型的50个固有基因的确定子集的基因表达谱。在美国专利申请公开号2013/0004482的表1中提供了基因子集，以及用于其检测的特异性引物，并在下文转载于本公开内容的表1中。相同的50个固有基因的选择序列如下表2所示。公开号2013/0004482的全部公开内容通过引用并入本文。表1的50个亚型预测基因的集合的表达的检测和估计通过任何合适的方式进行。pam50基因表达分类器通过使用基于用于“训练”算法的客观选择的原型样品的特征谱开发的监督预测算法进行操作。根据美国专利公开号2009/0299640(其全部内容通过引用并入本文)中公开的方法，使用扩展的固有基因集选择和亚分型样品。在根据亚型对训练样品进行分层后，采用基于质心的预测算法，基于表1所示的固有基因集的表达谱构建每个分子亚型的质心。质心是每个亚型(或“类别”)中每个基因的平均基因表达除以该基因的类别内标准偏差。最接近质心分类获取新样品的基因表达谱，并将其与这些类别质心中的每一个进行比较。通过将每个测试例的spearman秩相关性计算至pam50亚型的五个质心，并基于最接近的质心将样品分配至亚型，来完成亚型预测。根据一个实施方案，其不一定涉及将患者样品分配至pam50亚型，确定与基底样基因表达质心的spearman秩相关性。样品与基底样质心之间的spearman秩相关性被指定为“基底质心分类器得分”。确定了与管腔a基因表达质心的spearman秩相关性。样品和管腔a质心之间的spearman秩相关性被指定为“管腔a质心分类器得分”。利用基于pam50的特征以提供基底质心分类器得分和管腔a质心分类器得分的方法是本领域技术人员已知的。参见例如美国专利申请公开号2009/0299640；parker等人.,jclin.oncol.,27(8):1160-7(2009)；美国专利申请公开号2011/0145176。还可以参见例如prat等人.,britishjournalofcancer,(2014)111,1532–1541，其通过引用并入本文。如通过用ar抑制剂恩杂鲁胺治疗的tnbc患者的临床试验所证实的，我们发现小于或等于0.9的基底质心分类器得分表示对ar抑制剂有临床反应的可能性。在一些实施方案中，使用小于或等于0.9、0.2至0.8、0.4至0.7的基底质心分类器得分来预测对ar抑制剂的临床反应的可能性。在一个实施方案中，使用小于或等于0.6的基底质心分类器得分来预测对ar抑制剂的临床反应的可能性。我们进一步发现，基底质心分类器得分和管腔a质心分类器得分，当与某些经验确定的权重因子相结合时，提供了可用于进一步预测个体tnbc患者对雄激素受体抑制剂治疗的反应性的得分(“加权的基底和管腔a分类器得分”)。加权的基底和管腔a分类器得分由下面的等式确定：加权的基底和管腔a分类器得分＝-0.25(基底质心分类器得分)+0.27(管腔a质心分类器得分)。在一些实施方案中，用于确定加权的基底和管腔a分类器得分的等式具有以下形式：加权的基底和管腔a分类器得分＝-0.2468275(基底质心分类器得分)+0.2667110(管腔a质心分类器得分)。如用ar抑制剂恩杂鲁胺治疗的tnbc患者的临床试验证明的，如果加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.3，患者被确定为可能对ar抑制剂治疗有反应的患者。或者，如果加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.2，则也可以将患者鉴定为可能对ar抑制剂治疗有反应的患者。选择-0.25作为预测对ar抑制剂治疗的反应性的截断值可以提高准确度。因此，在优选实施方案中，如果加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.25，则将患者识别为可能对ar抑制剂治疗有反应的患者。如果tnbc患者通过确定加权的基底和管腔a分类器得分被识别为可能对用于tnbc的ar抑制剂治疗有反应的患者，则可以施用适当的ar抑制剂治疗来治疗患者的tnbc病症。加权的基底和管腔a分类器得分用于预测患者对ar抑制剂治疗的反应的效用如图14a-14d和图15所示。附图包括在临床试验中用恩杂鲁胺治疗的各种tnbc患者亚组对恩杂鲁胺的反应的表示。患者对恩杂鲁胺治疗的反应性与加权的基底和管腔a分类器得分相关，应用>-0.2(图14a)，>-0.25(图14b)，>-0.3(图14c)和>-0.35(图14d)的一系列截断值至加权的基底和管腔a分类器得分。图14a-d中的“诊断-”和图15中的“pr-ardx-”表示其样品不满足指定的加权的基底和管腔a分类器得分阈截断值的患者。14a-d中的“诊断+”和图15中的“pr-ardx+”表示其样品满足指定阈截断值的患者。从对数据的考虑可以看出，大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分提供了预测tnbc患者对恩杂鲁胺治疗的反应性的最高准确度，使用大于-0.2或大于-0.3的标准，也提供了可以接受的结果。患者反应和加权的基底和管腔a分类器得分之间的相关性在图16-19的kaplan-meier图中进一步说明，显示了使用恩杂鲁胺治疗的tnbc患者的作为56周时间的函数的无进展生存期。图16中的曲线对应于被鉴定为满足大于-0.2的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.2”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.2的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.2”，底部曲线)的特征条件。图17、18和19类似于图16，其中施加大于-0.25(图17)，大于-0.3(图18)和大于-0.35(图19)的特征条件。可以理解，每个单独图上各个曲线之间的垂直分离的幅度是患者加权的基底和管腔a分类器得分与无进展生存之间的相关性的精度的量度。在此基础上，可以从图16-19的比较中进一步理解岁，应用大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分(图17)的标准提供了将加权的基底和管腔a分类器得分与tnbc患者对恩杂鲁胺治疗反应性相关联的最准确性，使用大于-0.2(图16)或大于-0.3(图18)的标准，也提供了可接受的结果。还发现，作为对tnbc的ar抑制剂治疗的反应性的预测因子的新型加权基底和管腔a分类器得分在没有接受先前tnbc治疗或已经接受不超过一轮先前tnbc治疗的患者中获得甚至更高的准确性。从图20和17的比较可以看出，在0到1次先前治疗患者组中，与所有试验患者的较大组相比(图17)，大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分的标准(图20)导致鉴定对恩杂鲁胺治疗有反应的患者的准确性增加，如相对于图17中的曲线的垂直间隔，图20的曲线之间较大的垂直间隔所证明的。在图23中进一步观察到该趋势，其中图20的研究对象中的无进展生存时间显示超过图20中的56周至图23中的64周。该结果也在图21a和21b中示出，显示了被鉴定为满足大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分的特征条件的56名患者(图21b)相对于通过小于或等于-0.25的分类器得分鉴定的62名患者(图21a)的无疾病进展治疗时间的程度(无进展生存期)。每个条都代表一位患者。患者在恩杂鲁胺治疗前在未接受或接受了一次非雄激素受体抑制剂的药物的先前tnbc治疗(0-1次先前治疗)或两次或更多次非雄激素受体抑制剂的药物的先前治疗(2+次先前治疗)。标有三角形的患者条在研究中是活跃的(“活跃”)。标有星号的患者条表示完全反应(cr)或部分反应(pr)。在接受一次或没有接受先前治疗的反应者中的无疾病进展的最佳治疗时间是明显的(图21b)。患者反应和加权的基底和管腔a分类器得分之间的相关性在图22a和22b的kaplan-meier图中进一步说明，比较研究患者的中位无进展生存期(mpfs)(图22a)和中位总生存期(mos)(图22b)的终点。图22a和22b中的曲线对应于被鉴定为满足大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.25的分类器得分(“pr-ardx-”，底部曲线)的特征条件的患者。因此，结果显示除了无进展生存期以外，大于-0.25得分的加权的基底和管腔a分类器还与总体生存期相关。不满足预后特征条件的患者的特征是8.1周的中位无进展生存期和32.1周的中位总生存期。相比之下，满足预后特征条件的患者的特征在于16.1周的中位无进展生存期，在且84周尚未达到中位总生存期(mosnyr)。基因表达检测作为确定tnbc患者的基底质心分类器得分或加权的基底和管腔a分类器得分的第一步骤，通过任何方法对患者样品进行表1的固有基因集的基因的基因表达检测用于确定固有基因的rna转录物或其表达产物的数量或存在。这种方法描述在美国专利申请公开号2009/0299640和2013/0004482中，其通过引用并入本文。它们包括例如基于多核苷酸杂交分析的方法，基于多核苷酸测序的方法，免疫组织化学方法和基于蛋白质组学的方法。所述方法通常检测表1所示固有基因的表达产物(例如mrna)。作为用于测定基因表达的方法的rna测序可以在一个实施方案中使用。固有基因集的基因表达检测也可以通过用于评估基因表达/定量的其它技术进行，包括但不限于实时pcr，微阵列，微流体基因表达和靶向基因测序。这些方法包括例如多核苷酸的杂交分析，基于多核苷酸测序的方法，免疫组织化学方法和基于蛋白质组学的方法。可以使用基于pcr的方法，例如逆转录pcr(rt-pcr)(weis等人.,tig8:263-64,1992)和基于阵列的方法如微阵列(schena等人.,science270:467-70,1995)。用于rna提取的一般方法是本领域熟知的，并且在分子生物学的标准教科书中公开，包括ausubel等人.,ed.,currentprotocolsinmolecularbiology,johnwiley&sons,newyork1987-1999。从石蜡包埋组织中提取rna的方法公开于例如ruppandlocker,labinvest.56:a67,(1987)；和deandres等人.,biotechniques18:42-44,(1995)。分离的rna可用于杂交或扩增测定，其包括但不限于pcr分析和探针阵列。样品中的固有基因表达产物水平的测定还可以包括核酸扩增，例如通过rt-pcr(美国专利号4,683,202)，连接酶链反应，自我持续序列复制，转录扩增，滚环复制和使用核酸扩增方法的其它方法，然后使用本领域技术人员熟知的技术检测扩增的分子。微阵列可用于表达分析。每个阵列包括连接到固体支持物的捕获探针的可再现模式。标记的rna或dna与阵列上的互补探针杂交，然后通过激光扫描检测。确定阵列上每个探针的杂交强度并将其转化为表示相对基因表达水平的定量值。参见例如美国专利号6,040,138、5,800,992和6,020,135、6,033,860和6,344,316。高密度寡核苷酸阵列可特别用于确定样品中大量rna的基因表达谱。用于分析固有基因集的总rna可以从生物样品例如肿瘤中分离。如果rna的来源是原发性肿瘤，可以例如从冷冻或归档的石蜡包埋和固定(例如，福尔马林固定)的组织样品(例如，病理学家指导的组织核心样品)中提取rna(例如mrna))。基因分析和数据处理例如，来自固有基因集的患者样品基因表达数据可以通过已知的技术预处理以实现序列数据比对，数据归一化和数据的均值中心化。归一化方法包括，例如，(i)使用阵列上所有基因的全局归一化；(ii)使用不变地表达的管家/不变基因的管家基因归一化；和(iii)使用杂交期间添加的已知量的外源性对照基因的内部对照归一化(quackenbushnat.genet.32(suppl.),496-501(2002))。基因计数估计也可以归一化至固定四分位数，例如固定的上四分位数。然后可以调整所得到的归一化基因表达估计值，使得每个基因的中值表达值等于已知子集(例如来自tnbc患者的基因子集)的中值。根据一个实施方案，由pam50分类器处理的患者样品表达数据首先通过比对和数据中心化技术进行预处理。rna序列数据首先使用例如mapsplice(nucleicacidsres.2010oct；38(18):e178.doi:10.1093/nar/gkq622)与人(智人)基因组序列hg19(https://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hggateway？db＝hg19)(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/assembly/gcf_000001405.25/)比对。可以估计基因和同种型水平计数，例如，使用通过期望最大化(rsem)的rna-seq(http://deweylab.biostat.wisc.edu/rsem/)。基因计数估计值被归一化至固定的上四分位数。然后可以调整所得到的归一化基因表达估计值，使得每个基因的中值表达值等于“comprehensivemolecularportraitsofhumanbreasttumors”,thecancergenomeatlasnetwork,nature490,61-70(october4,2012)(http://www.nature.com/nature/journal/v490/n7418/full/nature11412.html)中报道的tcgarna-seq数据的三阴性子集的中位数。在预处理之后，根据用于处理固有基因集数据的已知技术处理来自pam50基因阵列的患者样品表达数据。至少在以下内容中详细描述了用于处理来自pam50固有基因集的患者样品基因表达数据的完整说明，并且在此将仅作总结而不详细描述：parker等人.jclinoncol.,27(8):1160-7(2009)；美国专利申请公开号2011/0145176；和美国专利申请公开号2013/0004482(美国专利申请公开号2013/0004482描述了pam50分类器用于筛选乳腺癌受试者对蒽环类疗法的可能反应性的应用，其依赖于尤其是由pam50分类器将患者肿瘤分类为her2亚型)。确定与基底样基因表达质心的spearman秩相关性。样品和基底样质心之间的spearman秩相关性被指定为基底质心分类器得分。确定了与管腔a基因表达质心的spearman秩相关性。样品和管腔a质心之间的spearman秩相关性被指定为管腔a质心分类器得分。然后将如此确定的基底质心分类器得分和管腔a质心分类器得分插入等式，加权的基底和管腔a分类器得分＝-0.25(基底质心分类器得分)+0.27(管腔a质心分类器得分)以提供患者样品的加权的基底和管腔a分类器得分。样品用于分析固有亚型分类的样品可以包含含有癌细胞或组织的生物样品，例如乳腺组织样品或原发性乳腺肿瘤组织样品。在一些实施方案中，生物样品包括乳腺组织或细胞。“生物样品”是指能够检测到固有基因表达的细胞、组织或体液的任何取样。这样的生物样品的实例包括但不限于活组织检查和涂片。可用于本公开内容的体液包括血液，淋巴，尿液，唾液，乳头抽吸物，来自导管灌洗液的液体，妇科流体或任何其它身体分泌物或其衍生物。血液可以包括全血，血浆，血清或任何血液衍生物。在一些实施方案中，生物样品包括乳腺细胞，并且可以特别地包括来自活组织检查的乳腺组织，例如乳腺肿瘤组织样品。生物样品可以通过各种技术，例如通过刮擦或擦拭区域，通过使用针吸取细胞或体液，或通过去除组织样品(即活组织检查)来从受试者获得。收集各种生物样品的方法是本领域公知的。在一些实施方案中，通过例如细针抽吸活组织检查、芯针活组织检查或切除活组织检查获得乳腺组织样品。在另一个实施方案中，通过导管灌洗获得流体。将细导管插入输乳管的天然开口。然后通过导管注入盐水溶液以冲洗导管，这从导管衬里松弛细胞。将含有松弛细胞的溶液通过导管取出并进行活组织检查。固定和染色溶液可以应用于细胞或组织以保存样品和便于检查。在一个实施方案中，生物样品是福尔马林固定的石蜡包埋的乳腺组织样品，特别是原发性乳腺肿瘤样品。在各种实施方案中，组织样品是从病理学家指导的组织核心样品获得的。治疗剂雄激素受体抑制剂直接或间接抑制雄激素受体(ar)信号通路。在一个实施方案中，ar受体的直接抑制剂包括恩杂鲁胺，比卡鲁胺(casodex)，氟他胺，尼鲁米特，arn509等。在另一个实施方案中，ar的间接抑制剂包括cyp17抑制剂，例如酮康唑，乙酸阿比特龙，vn/124-1(tok-001)，orteronel(tak-700)等。在另一个实施方案中，ar抑制剂包括非那雄胺，galeterone，乙酸环丙孕酮和andarine等。抗原受体抑制剂可能导致雄激素受体的生物活性的完全或部分抑制。在优选的实施方案中，ar抑制剂是恩杂鲁胺其具有系统(iupac)名称4-(3-(4-氰基-3-(三氟甲基)苯基)-5,5-二甲基-4-氧代-2-硫代咪唑啉-1-基)-2-氟-n-甲基苯甲酰胺，直接结合雄激素受体(ar)并具有三个活性位点。它抑制雄激素与ar的结合，抑制ar的核易位，并抑制ar介导的dna结合。在某些实施方案中，包含雄激素受体抑制剂的乳腺癌治疗还包含一种或多种不是雄激素受体抑制剂的其它抗癌剂。还可以与ar抑制剂治疗一起给予患者的这种非ar抑制剂抗癌剂包括例如环磷酰胺，氟尿嘧啶(或5-氟尿嘧啶或5-fu)，甲氨蝶呤，噻替派，卡铂，顺铂，紫杉烷，紫杉醇，蛋白质结合的紫杉醇，多西他赛，长春瑞滨，他莫昔芬，雷洛昔芬，托瑞米芬，氟维司群，吉西他滨，伊立替康，伊沙匹隆，替莫唑胺，拓扑替康，长春新碱，长春花碱，艾日布林，突变霉素，卡培他滨，卡培他滨，阿那曲唑，依西美坦，来曲唑，亮丙瑞林，阿巴瑞克，巴斯林，戈舍瑞林，醋酸甲地孕酮，利塞膦酸盐，帕米膦酸盐，伊班膦酸盐，阿仑膦酸盐，地诺单抗，唑来膦酸盐，曲妥珠单抗，拉帕替尼或贝伐珠单抗，或其组合。在一个实施方案中，非ar抑制剂抗癌剂是紫杉醇。在一个实施方案中，ar抑制剂是恩杂鲁胺，非ar抑制剂抗癌剂是紫杉醇。如下所述，已经发现，恩杂鲁胺和紫杉醇的组合导致肿瘤细胞中增强的细胞毒性，所述细胞对由大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分组成的预后标志物是阳性的。根据本发明给受试者施用治疗有效量的一种或多种ar抑制剂，以使用当在治疗癌症中施用ar抑制剂时通常使用的给药和治疗方案来治疗tnbc。ar抑制剂可以在本文所述的乳腺癌治疗中通过通常施用这些药剂的途径施用。一种这样的ar抑制剂恩杂鲁胺的代表性方案是口服160mg/天，每天一次。剂型可以包括例如胶囊。日剂量可以例如以包含160mg恩杂鲁胺的胶囊的形式施用。在另一个实施方案中，施用四个胶囊，每个胶囊包含40mg恩杂鲁胺。可以使用更低或更高的剂量。非ar抑制剂按照这样的药剂在治疗乳腺癌时所使用的众所周知的剂量和治疗方案来施用。表1-pam50固有基因表表2-pam50固有基因序列通过以下非限制性实施例说明本发明的实践。实施例实施例1临床研究方案进行临床试验以确定其肿瘤为雄激素受体阳性(ar+)和三阴性的患者中恩杂鲁胺治疗的临床益处。在本研究中，ar+被定义为通过免疫组织化学(ihc)的任何核ar染色，并且tnbc被定义为ihc对于雌激素受体(er)和孕激素受体(pgr)的<1％染色，ihc对于人表皮生长因子受体2(her2)的0或1+，或通过原位杂交(ish)对于2+ihc疾病的her2扩增阴性。通过ihc使用两种不同的抗体进行ar染色，所述抗体各自在乳腺癌组织上单独优化。每天口服一次在有或没有食物的情况下以四个40mg软明胶胶囊施用恩杂鲁胺(160mg/天)。记录了根据实体瘤版本1.1中的反应评估标准(recist1.1)的接受恩杂鲁胺直至疾病进展为止的患者，除非由于试验方案中规定的其它原因治疗停止。研究期间包括预筛选(患者可以在其疾病过程中任何时间签署同意提交组织进行ar表达测试)；筛选(第一剂量的研究药物前28天)；治疗(第1天到停药)；安全性随访(最后一次剂量研究药物后约30天或开始新的抗肿瘤治疗前，以先到者为准)；和长期随访(随后的乳腺癌治疗的评估和治疗停药后每3至6个月的生存状态)。客观反应-完全反应(cr)或部分反应(pr)-由研究者根据recist1.1确定。该试验是simon2阶段研究，其中在将研究扩大到更大规模之前，在预定义的患者群体中需要最小益处。在第1阶段，42名患者参加研究以获得预先确定的26名可评估患者。在第1阶段观察到进行到第2阶段的必要临床益处，招募另外76名患者，总共118名患者。接受雄激素受体信号传导抑制剂的先前治疗的患有中枢神经系统(cns)转移的患者被排除在外；对先前治疗的数量没有限制，患有可测量的疾病或仅骨骼不可测量的疾病的患者是有资格的。16周临床受益率(cbr16)被定义为完全缓解(cr)、部分缓解(pr)或稳定型疾病(sd)≥16周(cbr16)的最佳反应的可评估患者的比例。还评估了≥24周的临床受益率(cbr16)。在阶段1中，42名患者被招募以获得26名可评价患者(n＝26)。可评估的患者是在≥10％的肿瘤和至少1次基线后肿瘤评估中均有ar染色的患者。意向治疗(itt)人群(第1阶段n＝42)被定义为已经集中评估ar+tnbc并且接受了至少1剂量的研究药物的所有招募的患者。42名itt患者中有26名(62％)是可评估的，42名中有16名不能评估。在不满足评估标准的16名中，10名具有低于10％的ar表达；6名具有≥10％的ar表达，但没有进行基线后评估(在研究进入后不久发现2名有cns转移，并且在进行基线后肿瘤评估之前从治疗中撤出)。超过50％的患者接受恩杂鲁胺作为其第一或第二线治疗，而在接受恩杂鲁胺治疗前，>30％的患者有≥3次先前方案。固有基因表达分析来自tnbc患者的人乳腺肿瘤从前述的ar拮抗剂恩杂鲁胺的临床研究中获得。患者乳腺癌组织针对ar表达染色。患者染色由病理学家根据染色强度(3+，2+和1+)以及在标准操作程序中给出的染色的肿瘤细胞百分比进行分级。在细胞核和细胞质中都评估了ar染色。本研究中使用的rna-seq数据如下进行预处理。将rna-seq数据与来自人类基因组浏览器的人(智人)基因组序列hg19(由ucsantacruz的基因组生物信息学组创建的hg19组装体(https://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hggateway？db＝hg19)(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/assembly/gcf_000001405.25/))使用mapsplice(nucleicacidsres.2010oct；38(18):e178.doi:10.1093/nar/gkq622)进行比对。使用通过期望最大化的rna-seq(rsem)(http://deweylab.biostat.wisc.edu/rsem/)估计基因和同种型水平计数。基因计数估计值被归一化为固定的上四分位数。调整所得到的归一化基因表达估计值，使得每个基因的中值表达值等于“comprehensivemolecularportraitsofhumanbreasttumors”,thecancergenomeatlasnetwork,nature490,61-70(october4,2012)(http://www.nature.com/nature/journal/v490/n7418/full/nature11412.html)中报道的tcgarna-seq数据的三阴性子集的中位数。使用parker等人.jclinoncol.,27(8):1160-7(2009)描述的pam50分类模型将固有亚型分类进行到luma、lumb、基底、her2和正常组中。对从受试者乳腺肿瘤收集的福尔马林固定的石蜡包埋组织获得的rna的rna测序获得的基因组数据进行固有亚型分类。数据如上所述进行了预处理。亚型分类是在“训练和测试”集和进一步的“验证”集上进行的。训练和测试集由122名患者样品组成，其中42名患者来自预筛选人群，但未参与研究，80名患者样品来自临床研究中的招募人群。验证集由55名患者样品组成，其中15名患者来自未参与研究的预筛选人群，40个样品来自招募的人群。根据已知的如parker等人(同上)所述的用于分析pam50固有基因集数据的方法分析数据。基本上，进行来自患者肿瘤样品的表1的50个亚型预测基因集的表达的检测和估计。分析提供基底样、her2、luma、lumb和正常亚型分类的所述方法的50个亚型预测基因集的表达谱。对每个样品和pam50质心计算spearman相关性。这些值被用作样品与每个质心的距离或相似度的连续估计。每个样品的亚型被分配为最接近(最大正相关)质心。使用与每个亚型的相关性的基本测量来将样品分类为4种肿瘤亚型(基底样，her2，luma和lumb)之一或正常样。此外，评估了与基底样基因表达质心的spearman秩相关性。样品和基底样质心之间的spearman秩相关性被指定为“基底质心分类器得分”。评估了与管腔a基因表达质心的spearman秩相关性。样品和管腔a质心之间的spearman秩相关性被指定为“管腔a分类器得分”。在招募的患者(意向治疗(itt))群体中，基底样亚型通常与对恩杂鲁胺治疗的无反应相关，而其它亚型之一的存在通常与对恩杂鲁胺治疗的反应相关。参见图1，其中“诊断-”表示基底样亚型患者，“诊断+”表示her2、luma、lumb或正常亚型的患者。因此，表示非基底样肿瘤类型的pam50基因表达分类器结果是用于在tnbc中预测对恩杂鲁胺治疗的反应的标志物。实施例2实施例1的临床研究结果使用患者基底质心分类器得分进一步分析。利用基底质心分类器得分的一系列阈截断值评估了治疗反应数据。使用0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.65、0.7、0.8和0.9的基底质心分类器得分截断值分析恩杂鲁胺反应/无反应数据。数据如图2a/b至10a/b所示。在每个图中，“诊断+”表示其样品满足包括指定阈截断值的指定预后特征的患者。“诊断-”表示其样品不满足指定阈截断值的患者。如图2a/b-10a/b所示，用于定义dx+和dx-患者的0.6或更低的靶基底质心分类器得分与对恩杂鲁胺治疗的反应最相关，而基于0.2至0.9的得分定义dx+和dx-的预测价值略低。因此，根据在0.2-0.9的范围内基底质心分类器截断值得分定义反应者和非反应者的群体是用于预测tnbc中对恩杂鲁胺治疗的反应性进一步的基础，样品的0.6或更低的基底质心分类器得分是用于预测反应性的标志物的优选实施方案。如图6a所示，根据0.6的相对基底质心分类器得分定义dx+和dx-导致产生具有诊断+群体中的大多数反应者的大的诊断+群体和诊断-人群中的高无反应者的预测。实施例3实施例1的临床研究结果进一步分析和总结如图11所示，显示了在≥24周的临床收益率(cbr24)方面各种患者亚组对恩杂鲁胺治疗的反应。亚组包括所有意向治疗(itt)患者；可评估的患者；ar染色≥10％的乳腺肿瘤组织患者(ihcar>＝10％)；通过pam50亚型分类器将乳腺肿瘤组织分类为非基底样亚型的患者(非基底pam50)；肿瘤分类为基底样亚型的患者(基底pam50)；通过应用<0.6，≥0.6，<0.7，≥0.7，<0.75和≥0.75的指定截断值从基底质心分类器得分来进行分析的患者样品。“dx-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。“dx+”表示样品满足指定阈截断值的患者。图11中还示出了满足组合标准ihcar>＝10％和dx+<0.6的样品的数据，即样品满足(i)超过10％的ar染色和(ii)0.6或更低的pam50基因表达基底质心分类器得分的标准。实施例4实施例1的临床研究结果进一步分析和总结如图12所示，显示了在≥24周的临床收益率(cbr24)方面各种患者亚组对恩杂鲁胺治疗的反应。亚组包括所有意向治疗(itt)患者；可评估的患者；ar染色≥10％的乳腺肿瘤组织患者(ihcar>＝10％)；和恩杂鲁胺治疗作为单独(第一线)或第二(第二线)治疗的患者。亚组进一步包括通过应用<0.6的基底质心分类器得分截断值进行分析的患者样品亚组(“noveldx+”)，以及包含来自第一和第二线治疗的样品的亚组，应用<0.6的截断值。使用<0.6的预后基底质心分类器得分的42％的cbr(当在包含第一和第二线患者两者的组中使用时为60％)超过了用于预测tnbc中对治疗的反应性的典型基准，与用于预测对er+/pgr+乳腺癌的激素药剂治疗的反应的模型的预测能力一样。实施例5利用<0.6的基底质心分类器得分作为对ar抑制剂治疗的反应的预测因子的新型预后特征的作用进一步在图13中关于56周的患者无进展生存时间示出。结果表明，与具有≥0.6距离得分的患者(“noveldxneg”)相比，被鉴定为满足<0.6的基底质心分类器得分的新型预后特征条件的患者(“noveldxpos”)中的无进展生存期。实施例6使用患者基底质心分类器和管腔a分类器得分进一步分析实施例1的临床研究结果。分析分类器得分和反应数据。作为分析的结果，经验地设计了加权的基底和管腔a分类器得分，其在临床试验中预测对雄激素受体抑制剂治疗的反应性。患者样品的加权的基底和管腔a分类器得分由以下公式确定：加权的基底和管腔a分类器得分＝-0.2468275(基底质心分类器得分)+0.2667110(管腔a质心分类器得分)。然后利用加权的基底和管腔a分类器得分的一系列阈截断值评估治疗反应数据。具体来说，使用大于-0.2，大于-0.25，大于-0.3和大于-0.35的加权的基底和管腔a分类器得分截断值来分析恩杂鲁胺反应/非反应数据。数据如图14a(>-0.2)，14b(>-0.25)，14c(>-0.3)和14d(>-0.35)中所示。在每个图中，“诊断+”表示其样品满足包括指定阈截断值的指定预后特征的患者。“诊断-”表示其样品不满足指定阈截断值的患者。如图14a-14d所示，选择大于x的加权的基底和管腔a分类器的标准(其中x在-0.2至-0.3的范围内)与对恩杂鲁胺治疗的反应最佳相关，其中大于-0.25的分数标准是最佳的。因此，基于大于-0.2或大于-0.3的加权的基底和管腔a分类器得分定义反应者和非反应者的群体是预测tnbc中对恩杂鲁胺治疗的反应性的基础，其中大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分是用于预测反应性的标准的优选实施方案。实施例7实施例1的临床研究的结果进一步分析和总结在图15中，显示了在≥24周的临床收益率(cbr24)方面各种患者亚组对恩杂鲁胺治疗的反应。亚组包括所有意向治疗(itt)患者；可评估的患者；通过应用>-0.2，>-0.25，>-0.3和>-0.35的指定截断值于加权的基底和管腔a分类器得分来分析乳腺肿瘤组织样品的患者。“pr-ardx-”表示样品不满足指定阈截断值的患者。“pr-ardx+”表示样品满足指定阈截断值的患者。因此，例如，“pr-ardx+>-0.25”表示样品满足加权的基底和管腔a分类器得分大于-0.25的标准的患者。在图15中还示出(i)在未接受或接受了一次用于tnbc治疗的非雄激素受体抑制剂的药物的先前治疗(“和0-1次先前治疗”)后或(ii)在接受了用于tnbc治疗的非雄激素受体抑制剂的药物的两次或更多次先前治疗(“和>＝2次先前治疗”)后接受恩杂鲁胺治疗的研究中的患者的样品的反应数据。对这些患者样品应用>-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分截断值。实施例8使用>-0.2的加权的基底和管腔a分类器得分截断值的新型预后特征作为对ar抑制剂治疗的反应的预测因子的效果在图16中关于56周的患者无进展生存时间进一步说明。结果显示了被鉴定为满足大于-0.2的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.2”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.2的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.2”，底部曲线)的预后特征条件的患者中的延长的无进展生存期。实施例9使用>-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分截断值的新型预后特征作为对ar抑制剂治疗的反应的预测因子的效果在图17中关于56周的患者无进展生存时间进一步说明。结果显示了被鉴定为满足大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.25”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.25的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.25”，底部曲线)的预后特征条件的患者中的延长的无进展生存期。实施例10使用>-0.3的加权的基底和管腔a分类器得分截断值的新型预后特征作为对ar抑制剂治疗的反应的预测因子的效果在图18中关于56周的患者无进展生存时间进一步说明。结果显示了被鉴定为满足大于-0.3的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.3”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.3的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.3”，底部曲线)的预后特征条件的患者中的延长的无进展生存期。实施例11使用>-0.35的加权的基底和管腔a分类器得分截断值的新型预后特征作为对ar抑制剂治疗的反应的预测因子的效果在图19中关于56周的患者无进展生存时间进一步说明。结果显示了被鉴定为满足大于-0.35的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.35”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.35的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.35”，底部曲线)的预后特征条件的患者中的延长的无进展生存期。实施例12使用>-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分截断值的新型预后特征作为对ar抑制剂治疗的反应的预测因子的效果在图20中关于56周的患者无进展生存时间在未接受或接受了一次用于tnbc治疗的非雄激素受体抑制剂的药物的先前治疗的患者中进一步示出。结果显示了被鉴定为满足大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.25”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.25的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.25”，底部曲线)的特征条件的患者中的延长的无进展生存期。从图17和图20的比较可以理解，-0.25截断值能够鉴定特征在于0至1次先前治疗组的更长的无进展生存持续时间(图20)，相对于特征在于所有研究患者的群体的更短的无进展生存持续时间(图17)。使用>-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分截断值的新型预后特征作为对ar抑制剂治疗的反应的预测因子的效果在图23中在未接受或接受了一次用于tnbc治疗的非雄激素受体抑制剂的药物的先前治疗的患者中进一步示出。图23类似于图20，除了研究中的无进展生存时间被确定为超过图20的56周至图23中的64周。实施例13使用>-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分截断值的新型预后特征作为对ar抑制剂治疗的反应的预测因子的效果在图21a和21b中关于在未接受或接受了一次(0-1次先前治疗)或两次或更多次(2+次先前治疗)用于tnbc治疗的非雄激素受体抑制剂的药物的先前治疗的患者的无进展治疗时间进一步示出。被鉴定为满足大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分的特征条件的56名患者在图21b中示出。通过小于或等于-0.25的分类器得分鉴定的62例研究患者在图21a中被鉴定。图中的每个条都代表一位患者。在接受一次或没有接受先前治疗的反应者中的无疾病进展的最佳治疗时间是明显的(图21b)标有三角形的患者条在研究中是活跃的(“活跃”)。标有星号的患者条表示完全反应(cr)或部分反应(pr)。实施例14使用>-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分截断值的新型预后特征作为对ar抑制剂治疗的反应的预测因子的效果在图22a和22b中关于64周的患者无进展生存时间(图22a)和84周的总生存期(图22b)进一步示出。图22a的结果显示了在被鉴定为满足大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.25”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.25的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.25”，底部曲线)的预后特征条件的患者中的延长的无进展生存期。图22b的结果显示了在被鉴定为满足大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+：>-0.25”，顶部曲线)相对于小于或等于-0.25的分类器得分(“pr-ardx-：<＝-0.25”，底部曲线)的预后特征条件的患者中的延长的无进展生存期。不满足预后特征条件的患者的特征是8.1周的中位无进展生存期和32.1周的中位总生存期。相比之下，满足预后特征条件的患者的特征在于16.1周的中位无进展生存期，且在且84周尚未达到中位总生存期。实施例15已经报道了雄激素受体拮抗剂比卡鲁胺的ii期临床试验。ayca等人.,“phaseiitrialofbicalutamideinpatientswithandrogenreceptorpositive,hormonereceptornegativemetastaticbreastcancer”,clincancerres19:5505-5512(october1,2013)。该试验被设计来研究比卡鲁胺治疗ar阳性、雌激素受体(er)阴性和孕激素受体(pgr)阴性的转移性乳腺癌的疗效。简而言之，如ayca等人所述，通过免疫组织化学(ihc)(>10％核染色被认为是阳性的)就ar集中地测试来自452例er阴性/pgr阴性晚期乳腺癌患者的肿瘤。额外的资格标准参见ayca等人，第5506页。如果原发或转移部位均为阳性，患者符合资格以每天150mg的剂量接受ar拮抗剂比卡鲁胺。在研究中28名患者接受治疗。按照连续每日方案口服施用比卡鲁胺150mg。患者被治疗直到疾病进展或不可接受的不良事件。允许≥3级毒性的最多2次剂量减少(100和50mg)。由于毒性，治疗延迟最多可允许2周。从研究中移除了两名服用比卡鲁胺的患者，留下26名患有ar(+)er/pgr(-)转移性乳腺癌的研究参与者。5例患者病情稳定>6个月(完成的周期数：6,8,10+,13,57+)，这是其对治疗的最好反应。存在没有确认的完全或部分反应，导致目标群体的临床受益率为19％(95％ci，7％-39％)(n＝26)。在意向治疗分析中，观察到18％(95％ci，6％-37％)的cbr。参见ayca等人，第5507页。26例比卡鲁胺治疗的研究患者中的21例被确定也是her-2阴性，即21例患者具有三阴性乳腺癌(her-2(-)，er(-)和孕激素受体pgr(-))。研究结果显示，使接受比卡鲁胺治疗的二十一名tnbc患者的患者肿瘤样品进行了使用pam50分型模型的管腔a、管腔b、基底样、her2富集和正常样组的固有亚型分类。每个样品的每个亚型得分列于表3中。表3中还列出了每个样品的加权的基底和管腔a分类器得分。基于ar-受体拮抗剂恩杂鲁胺的临床试验的实施例6中获得的结果，大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分(“pr-ardx+>-0.25”)表明这样的患者比加权的基底和管腔a分级得分小于或等于-0.25的患者更可能对比卡鲁胺治疗起反应。8名患者满足该标准，并在表3中指定为对比卡鲁胺治疗可能具有阳性(“pos”)预后。21个患者样品中的每一个显示1的置信水平，除了样品16以外，其置信水平为0.99。表3实施例16以下研究表明，在大于-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分的预后标志物阳性的细胞中，恩杂鲁胺加紫杉醇的组合具有增强的抗肿瘤作用。选择三阴性乳腺癌细胞系bt549，mda-mb-436，mda-mb-453进行研究。细胞系的信使rna数据集从癌细胞系百科全书(ccle)数据库中下载。从下载的数据库中确定每个细胞系的加权的基底和管腔a分类器得分。应用>-0.25的加权的基底和管腔a分类器得分作为对ar抑制剂治疗的反应性的预后标志物，确定mda-mb-453但不是bt549和mda-mb-436满足该标准。将细胞维持在10％fbs补充生长培养基中。在10％fbs中进行活力测定，并根据制造商的方案(promega)用celltiter-glo试剂测量。为了确定单独的或与紫杉醇组合的恩杂鲁胺对雄激素受体信号传导的分子效应，将细胞(bt549，mda-mb-436或mda-mb-453)在第1天在10％fbs中接种。细胞用恩杂鲁胺或紫杉醇或二者组合(在2％炭处理血清中)进行处理，并用10nmdht刺激4小时。针对胞质和核级分分离细胞分馏。使用western印迹法测定蛋白质表达水平。对于各细胞系，恩杂鲁胺或紫杉醇的ic50如表4所示。对于每个细胞系给出了平均值(n＝3)。与预后标志物阴性的bt549和mda-mb-463细胞相比，预后标志物阳性的mda-mb-453细胞对恩杂鲁胺表现出较高的敏感性。表4细胞系恩杂鲁胺ic50(μm)紫杉醇ic50(nm)bt54957.02.8mda-mb-43673.06.7mda-mb-45322.720.7在图24a-c中的恩杂鲁胺(enza)和紫杉醇(ptx)的浓度的存在下测量细胞的活力。对于每个细胞系呈现平均值(n＝5)。在预后标志物阳性的mda-mb-453细胞系中，恩杂鲁胺加紫杉醇的组合导致增强的细胞毒性。参见图24c。实施例17为了产生小鼠异种移植模型，将5至6周龄的雌性nod-scid小鼠与6.0x106个mda-mb-453细胞原位注射到乳腺中。将dht(60天释放丸剂中的10.5mg)或对照丸剂植入动物体内。当肿瘤大小达到～100mm3时，通过(i)以3mg/kg/天(n＝10)口喂(po)恩杂鲁胺(“enza”)，(ii)以6mg/kgqmwf(ip)(n＝7)口喂紫杉醇(“ptx”)，或(iii)(i)和(ii)(n＝10)的组合处理小鼠。用媒介物(0.5％methocel溶液)处理对照组小鼠(n＝8)。肿瘤大小用卡尺测量。在第35天测定肿瘤重量。结果示于图25a(肿瘤体积相对时间)和图25b(肿瘤重量)。图25a中的数据点表示每组的平均肿瘤体积，误差条反映数据的sem。学生t-检验用于计算p值：图25a：对照相对恩杂鲁胺，0.007；对照相对紫杉醇，0.0007；恩杂鲁胺相对恩杂鲁胺加紫杉醇，0.074；紫杉醇相对恩杂鲁胺加紫杉醇，0.013。图25b：对照相对恩杂鲁胺，0.001；对照相对紫杉醇，0.0001；恩杂鲁胺相对恩杂鲁胺加紫杉醇，0.08；紫杉醇相对恩杂鲁胺加紫杉醇，0.017。数据表明，与单独使用这两种药物相比，恩杂鲁胺加紫杉醇的组合导致增强的抗肿瘤效果。选择来自每个处理组的代表性肿瘤以进行针对ar、ki67或p-akt的免疫组织化学。与恩杂鲁胺或紫杉醇单一治疗组相比，恩杂鲁胺加紫杉醇肿瘤中ki67或akt磷酸化的免疫组织化学染色显著降低(数据未显示)。本文引用的每个专利、专利申请和出版物的公开内容通过引用整体并入本文。本领域技术人员将容易地理解，本发明很好地适用于实现目的并获得所提及的目的和优点以及其中固有的目的和优点。虽然已经参考具体实施方案公开了本发明，但是显然本领域技术人员可以设计出本发明的其它实施方案和变型，而不脱离用于本发明的实践的真实精神和范围。所附权利要求旨在被解释为包括所有这些实施方案和等同变化。序列表<110>medivationprostatetherapeutics,inc.<120>预测对乳腺癌治疗剂的反应的方法和治疗乳腺癌的方法<130>212181-0001-00-wo<150>us62/091,195<151>2014-12-12<150>us62/142,504<151>2015-04-03<150>us62/167,110<151>2015-05-27<160>151<170>patentinversion3.5<210>1<211>19<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>1aaagattcctgggacctga19<210>2<211>21<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>2acagccactttcagaagcaag21<210>3<211>22<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>3ctggaagagttgaataaagagc22<210>4<211>18<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>4tacctgaaccggcacctg18<210>5<211>20<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>5gcacaaagccattctaagtc20<210>6<211>17<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>6gctggctgagcagaaag17<210>7<211>19<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>7ctttcgcctgagcctattt19<210>8<211>18<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>8ggccaaaatcgacaggac18<210>9<211>19<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>9ctgtctgagtgccgtggat19<210>10<211>20<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>10gtaaatcaccttctgagcct20<210>11<211>18<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>11ggaggcggaagaaaccag18<210>12<211>24<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>12gacaaggagaatcaaaagatcagc24<210>13<211>17<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>13gtggcagcagatcacaa17<210>14<211>20<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>14cctcacgaattgctgaactt20<210>15<211>23<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>15catgaaatagtgcatagtttgcc23<210>16<211>25<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>16acacagaatctatacccaccagagt25<210>17<211>20<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>17gctggctctcacactgatag20<210>18<211>18<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>18gcagggagaggagtttgt18<210>19<211>23<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>19cccatccatgtgaggaagtataa23<210>20<211>17<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>20cttcttggaccttggcg17<210>21<211>17<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>21gctactacgcagacacg17<210>22<211>19<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>22gatgttcgagtcacagagg19<210>23<211>17<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>23ttcggctggaaggaacc17<210>24<211>18<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>24cgtggcagatgtgaacga18<210>25<211>20<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>25ggagatccgtcaactccaaa20<210>26<211>18<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>26tgggtcgtgtcaggaaac18<210>27<211>20<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>27cgcagtcatccagagatgtg20<210>28<211>21<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>28actcagtacaagaaagaaccg21<210>29<211>22<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>29gttggaccagtcaacatctctg22<210>30<211>18<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>30tgtggctcattaggcaac18<210>31<211>18<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>31gactccaagcgcgaaaac18<210>32<211>24<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>32ccaacaaaatattcatggttcttg24<210>33<211>18<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>33ccagtagcattgtccgag18<210>34<211>19<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>34gtctctggtaatgcacact19<210>35<211>18<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<400>35gtggaatgcctgctgacc18<210>36<211>18<212>dna<213>人工序列<220><223>化学合成的引物<40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