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Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer

Patente nacional por "Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer"

Este registro ha sido solicitado por

Persona física

a través del representante

ESTHER SAN MARTÍN ALARCIA

Contacto
 
 
 




  • Estado: Solicitud retirada
  • País:
  • España 
  • Fecha solicitud:
  • 26/05/2022 
  • Número solicitud:
  • P202230447 

  • Número publicación:
  • ES2956908 

  • Fecha de concesión:
  •  

  • Inventores:
  • Persona física 

  • Datos del titular:
  • Persona física 
  • Datos del representante:
  • Esther San Martín Alarcia
     
  • Clasificación Internacional de Patentes:
  • C12Q 1/6809,C12Q 1/6886 
  • Clasificación Internacional de Patentes de la publicación:
  • C12Q 1/6809,C12Q 1/6886 
  • Fecha de vencimiento:
  •  
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Reivindicaciones:
+ ES-2956908_A11.- Uso de los loci de la Tabla 1, de forma individual o de cualquiera de sus combinaciones, para predecir la respuesta a la inmunoterapia de inhibición del punto de control inmune anti-PD1 y/o anti-PD-L1 en el tratamiento del melanoma cutáneo metastásico. 2.- Uso según la reivindicación 1, donde el uso de los loci de la Tabla 1 es simultáneo. 3.- Un perfil de expresión de biomarcadores adecuado para predecir la respuesta a la inmunoterapia de inhibición del punto de control inmune anti-PD1 y/o anti-PD-L1 en el tratamiento del melanoma cutáneo metastásico que comprende los niveles de expresión de los loci de la Tabla 1 de forma individual o en cualquiera de sus combinaciones. 4.- Método in vitro de obtención de datos útiles para predecir o pronosticar la respuesta de un sujeto humano a la inmunoterapia de inhibición del punto de control inmunitario anti-PD1 y/o anti-PD-L1, en el que el sujeto padece melanoma cutáneo metastásico, a partir de una muestra biológica previamente aislada del individuo, que comprende: a) cuantificar los niveles de expresión de los loci de la Tabla 1 de forma separada o en cualquiera de sus combinaciones. 5.- El método in vitro de obtención de datos útiles según la reivindicación 4 que además comprende: b) comparar las cantidades obtenidas en el paso (a) con una cantidad de referencia. 6.- Método in vitro para predecir la respuesta de un sujeto humano a la inmunoterapia de inhibición del punto de control inmunitario anti-PD1 y/o anti-PD-L1, en el que el sujeto padece melanoma cutáneo metastásico, que comprende el método de obtención de datos útiles según la reivindicación anterior, donde el resultado es indicativo de una respuesta positiva si los niveles de expresión los loci resaltados en gris en la Tabla 1 están sobreexpresados mientras que los resaltados en blanco están infraexpresados. 7.- El método según la reivindicación 6 donde sobreexpresado se define como un nivel de expresión 1.5 veces superior a la expresión en el grupo de los no respondedores, e infraexpresado como 1.5 veces menor a la expresión en el grupo de los no respondedores. 8.- El método según cualquiera de las reivindicaciones 6-7, donde el término respuesta refiere a la progresión en los primeros 3 meses de tratamiento en el caso de no espondedores, o respuesta completa, parcial, enfermedad estable o continuación del tratamiento durante al menos 1 año en el caso de respondedores. 9.- Uso simultáneo de todos los loci de la Tabla 1º de los 62 loci marcados en negrita de la Tabla 2 de forma individual o en cualquiera de sus combinaciones, para predecir la supervivencia de un sujeto humano con melanoma cutáneo metastásico, previo a su tratamiento con inhibidores anti-PD1 y/o anti-PD-L1. 10.- Un perfil de expresión de biomarcadores adecuado para predecir la supervivencia de un sujeto humano con melanoma cutáneo metastásico, previo a su tratamiento con inhibidores anti-PD1 y/o anti-PD-L1, que comprende los niveles de expresión de todos los loci de la Tabla 1, o de cualquiera de los 62 loci marcados en negrita de la Tabla 2 de forma individual 0 de cualquiera de las combinaciones de los 62 loci marcados en negrita de la Tabla 2. 11.- Método in vitro de obtención de datos útiles para predecir la supervivencia de un sujeto humano con melanoma cutáneo metastásico, a partir de una muestra biológica previamente aislada del individuo, que comprende: a) cuantificar los niveles de expresión de todos los loci de la Tabla 1 de forma simultánea o de cualquiera de los 62 loci marcados en negrita de la Tabla 2 de forma individual o de cualquiera de las combinaciones de los 62 loci marcados en negrita de la Tabla 2. 12.- El método in vitro de obtención de datos útiles según la reivindicación 11 que además comprende: b) comparar las cantidades obtenidas en el paso (a) con una cantidad de referencia. 13.- Método in vitro para predecir la supervivencia de un sujeto humano que padece melanoma cutáneo metastásico, previo a su tratamiento con inhibidores anti-PD1 y/o anti-PD-L1, que comprende el método de obtención de datos útiles según la reivindicación anterior, donde la clasificación del paciente se realiza en función de si el valor de expresión del locus o loci utilizados es mayor o menor que la mediana de expresión de cada grupo de supervivencia, y el resultado es indicativo de pronóstico positivo si la Razón de Riesgo es < 1 y el resultado es indicativo de pronóstico negativo si la Razón de Riesgo es > 1. 14.- El método según cualquiera de las reivindicaciones 11-13, donde el término supervivencia refiere a supervivencia global y/o la progresión libre de la enfermedad. 15.- El método según las reivindicaciones 4 a 8 y 11 a 14 donde la determinación in vitro de los niveles de expresión de los loci se lleva a cabo mediante un método de perfilado de genes, como un microarray, o un panel de secuenciación masiva y/o un método que comprende PCR, como PCR en tiempo real; y/o Northern Blot. y/o un método de inmunohistoquímica; y/o un método basado en ELISA. 16.- El método según las reivindicaciones 4 a 8 y 11 a 15, donde se utiliza como indicador la proteína o ARNm codificado por los loci seleccionados de la Tabla 1. 17.- El método según cualquiera de las reivindicaciones 4 a 8 y 11a 16, donde la muestra biológica es tejido fresco, tejido embebido en parafina o ARN extraído de un tejido de un paciente con melanoma cutáneo metastásico. 18.- El método según cualquiera de las reivindicaciones 4 a 8 y 11 a 17, donde la inmunoterapia de inhibición del punto de control inmunológico anti-PD1 se selecciona de la lista que consiste en: Pembrolizumab, Nivolumab, Cemiplimab o combinaciones de los mismos. 19.- El método según cualquiera de las reivindicaciones 4 a 8 y 12 a 18, donde la inmunoterapia de inhibición del punto de control inmunológico anti PD-L1 se selecciona de la lista que consiste en: Atezolizumab, Avelumab, Durvalumab o combinaciones de los mismos. 20.- Un método para clasificar a un sujeto humano que padece melanoma cutáneo metastásico en uno de dos grupos, donde el grupo 1 comprende sujetos identificables por el método según cualquiera de las reivindicaciones 6 - 8; y en donde el grupo 2 representa los sujetos restantes. 21- Una composición farmacéutica que comprende inmunoterapia de inhibición del punto de control inmunitario anti-PD1 y/o anti PD-L1 para tratar a un sujeto humano identificable como perteneciente al grupo 1 según el método de la reivindicación 20. 22- . Un kit o dispositivo adecuado para realizar los métodos según cualquiera de las reivindicaciones 4 a 8 y 11 a 20, que comprende los oligonucleótidos capaces de hibridarse con los ARN de los loci de la tabla 1, de forma individual o en cualquiera de sus combinaciones.

Los productos y servicios protegidos por este registro son:
C12Q 1/6809 - C12Q 1/6886

Descripciones:
+ ES-2956908_A1 Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer CAMPO TÉCNICO La presente invención se enmarca en el campo de la medicina, concretamente en la inmunoterapia de precisión contra el cáncer y más concretamente en el tratamiento del melanoma cutáneo metastásico. Se refiere a un conjunto de biomarcadores funcionales para la respuesta a la terapia anti-PD1 que se pueden utilizar para la toma de decisiones terapéuticas dentro de una estrategia para predecir la respuesta al tratamiento y la supervivencia de los pacientes en términos de supervivencia global y la progresión libre de la enfermedad. ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN El melanoma es un tumor maligno agresivo de los melanocitos epidérmicos. El melanoma cutáneo (MC) es un cáncer común con tasas de incidencia crecientes en el mundo occidental (Sung et al., 2021) y es la forma más letal de cáncer de piel (Erdei and Torres, 2010) . En 2040 se esperan 510.000 nuevos casos diagnosticados y alrededor de 96.000 muertes (Erdei and Torres, 2010; Sung et al., 2021) . Si el melanoma cutáneo se vuelve metastásico, las opciones de tratamiento y las posibilidades de supervivencia disminuyen drásticamente. Los tratamientos de inmunoterapia basados en los inhibidores de puntos de control inmunológicos (PD-1 y CTLA4) han sido un gran avance en el tratamiento del melanoma cutáneo metastásico y han cambiado el panorama de las opciones de tratamiento para el melanoma cutáneo en los últimos años (Larkin et al., 2019) . Aunque es una terapia muy prometedora, la resistencia primaria al bloqueo del punto de control inmunitario surge en aproximadamente el 70 % de los pacientes con melanoma cutáneo tratados con un inhibidor de CTLA-4 y en el 40-65 % de los pacientes con melanoma cutáneo a los que se les administró un tratamiento dirigido a PD-1 (Sharma et al., 2017; Aldea et al., 2021) Varios estudios han propuesto una variedad de vías moleculares que podrían conducir al fracaso de la terapia (Gide et al., 2018; Aldea et al., 2021) . Tanto LncRNA como circRNA pueden actuar como ARN endógenos competitivos (ceRNAs) (Tay, Rinn and Pandolfi, 2014) y dar lugar a una nueva capa postranscripcional adicional. La hipótesis del ceRNA sostiene que los procesos biológicos están regulados por un mecanismo intrínseco. Cada vez es más evidente que la desregulación de LncRNA y circRNA está implicada en la carcinogénesis y la progresión de numerosos cánceres, ctuando como oncogenes o supresores de tumores (Montico etal., 2021) . Actualmente hay un gran esfuerzo tratando de determinar biomarcadores fiables para predecir la respuesta a la inmunoterapia, se han utilizado entre otros PDL-L1, la inestabilidad de los microsatélites y la carga mutacional tumoral (TMB) . Hasta el momento, solo se ha utilizado la carga mutacional tumoral (TMB) en ensayos terapéuticos, pero no se ha encontrado que sea beneficiosa en pacientes con melanoma, debido a la alta tasa de mutación de los tumores de melanoma (Filipovic, Miller and Bolen, 2020; Aldea et al., 2021) . BREVE DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN La presente invención demuestra el potencial de los biomarcadores ceRNA (circRNA y lncRNA) para la selección de pacientes y la adecuación de la terapia en pacientes con cáncer, en especial con melanoma cutáneo. Se ha utilizado el análisis de transcriptoma lineal y circular en grandes muestras de tumores de pacientes con melanoma tratados con el agente anti-PD1 Nivolumab para identificar una firma de 135 genes, 23 genes circRNA y 112 lncRNA, asociados con la respuesta, que revela el papel de la regulación del sistema inmunitario y de la actividad de células asesinas naturales ("NK" por sus siglas en inglés) como respuesta. Estos resultados ayudan a identificar la forma de interacción compleja entre el tumor y las diferentes células inmunes implicadas en la reactivación de la respuesta antitumoral asociada al bloqueo de puntos de control inmunitario ("ICB" por sus siglas en inglés) . Se emplea RNA-Seq en la cohorte de descubrimiento de la terapia anti-PD1 para seleccionar los loci que podrían tener variantes genéticas relevantes para el fenotipo de resistencia. La expresión de los loci relacionados con el fenotipo respondedor se asocia con la supervivencia global ("OS" por sus siglas en inglés) y la progresión libre de la enfermedad ("PFS" por sus siglas en inglés) . Se aborda la falta de biomarcadores definitivos de respuesta a ICB en pacientes con melanoma metastásico, mediante el estudio de la expresión de transcripción diferencial de los respondedores frente a los no respondedores a Nivolumab utilizando un enfoque transcriptómico que incluye transcripciones lineales y circulares. Los resultados de la expresión génica, explorados a través de la red ceRNA, destacan una supuesta participación de la desregulación del sistema inmunitario en el microambiente tumoral y su papel en la respuesta a la inmunoterapia. Muchos de los loci desregulados en los respondedores son ricos en vías relacionadas con la vía de señalización del receptor de élulas PDL-1, la vía TH1, la señalización del receptor de células T, la señalización de ICOS-ICOS-L en las células T auxiliares, el papel de NFAT (Figura 8) . Además, es importante señalar que la mayoría de los estudios relacionados con ICB hasta la fecha han estudiado la importancia biológica de los linfocitos infiltrantes de tumor (TIL) centrados en las células T y los neoantígenos tumorales (Gubin M.M, et al., 2014) , ( Le D.T., et al., 2015) , (Linnemann C, et al., 2015) , (Stronen, et al., 2016) , (E.M. Verdegaal, et al., 2016) . En conclusión, la red ceRNA es una firma transcriptómica específica asociada con el fenotipo respondedor que permite prever un nuevo mecanismo de resistencia en el que los linfocitos T reguladores y las células asesinas naturales (NK) , entre varias otras poblaciones inmunitarias que se infiltran en el tumor, se desequilibran en un contexto de resistencia al tratamiento con nivolumab. Además, dichos loci, que conforman la firma transcriptómica de la respuesta, son capaces de predecir la supervivencia global (OS) y constituyen buenos candidatos como biomarcadores. En definitiva, la presente invención representa un paso adelante en la inmunoterapia de precisión contra el cáncer y una base para comprender la complejidad de las interacciones sistema inmunitario-tumor que desencadenan un fenotipo de resistencia en pacientes con melanoma tratados con ICB. La cohorte inicial parte de 12 biopsias de melanoma cutáneo metastásico. Entre estos 12 pacientes tenemos 8 respondedores y 4 no respondedores al tratamiento con inmunoterapia. Los criterios de respuesta o no respuesta incluyen: - No respondedor: progresión en menos de 3 meses desde el inicio de la inmunoterapia. • Grave: pacientes no respondedores al tratamiento que presentan hiperprogresión tras el tratamiento con inmunoterapia. • No graves: aquellos no respondedores que previamente tenían un mal pronóstico respecto al tratamiento con inmunoterapia por presentar algunos síntomas adversos como metástasis cerebrales o un tumor "animal-like", por lo que la falta de respuesta a la inmunoterapia puede no estar relacionada con el tratamiento sino con el perfil tumoral del paciente. - Respondedor: pacientes con respuesta parcial ("PR" por sus siglas en inglés) , completa ("RC" por sus siglas en inglés) o enfermedad estable ("SD" por sus siglas en inglés) durante aproximadamente un año o al menos que hayan permanecido en tratamiento durante un año, siguiendo los criterios de respuesta parcial y completa recogidos en la guía RECIST 1.1 ("Criterios de Evaluación de Respuesta en Tumores Sólidos") de evaluación de criterios de respuesta en tumores sólidos. En la presente invención el término "respondedor" se refiere a aquellos pacientes que tienen una respuesta completa o parcial al fármaco, enfermedad estable o ha estado en tratamiento al menos un año y con el término "no respondedor" a aquellos que no responden al mismo por lo que el tumor sigue progresando a corto plazo (en menos de 3 meses) después del inicio del tratamiento inmunoterapéutico. La presente invención se refiere al uso de los 135 loci descritos en la Tabla 1, de forma individual o en cualquiera de sus combinaciones, para pronosticar o predecir la respuesta al tratamiento anti-PD1 de un sujeto humano que padece cáncer. En una realización preferida, el sujeto humano que padece en concreto melanoma cutáneo metastásico. Tabla 1. Lista de los loci lncRNA y circRNA expresados diferencialmente entre buenos y malos respondedores para los pacientes con Melanoma Cutáneo Metastásico (MCM) analizados. Los 135 genes que figuran en la tabla están asociados a respuesta a tratamiento, y por tanto son biomarcadores de respuesta a nivolumab en melanoma cutáneo metastásico. Así pues, otro aspecto de la invención refiere a un perfil de expresión de los 135 loci descritos en la Tabla 1, tanto de forma individual como en cualquiera de sus combinaciones, como marcadores de respuesta al tratamiento anti-PD1, y por tanto como biomarcadores de respuesta a nivolumab en melanoma cutáneo metastásico. Además, la puntuación en supervivencia global (OS) y progresión libre de la enfermedad (FPS) de los 135 genes en su conjunto sirve también para predecir la supervivencia de los pacientes. La firma en su conjunto está asociada a OS con un p valor de 0.00018 (Figura 1) , y a FPS con un p valor de 0.00018 (Figura 2) , por lo que es un biomarcador de pronóstico de la enfermedad en pacientes con melanoma cutáneo metastásico tratados con nivolumab. Por tanto, en otro aspecto de la invención refiere a un perfil de expresión de forma simultánea de los 135 loci descritos en la Tabla 1 como marcadores de pronóstico de melanoma cutáneo metastásico en sujetos humanos. Reproducimos en la tabla 2 todos los loci de la tabla 1, esta vez para señalar 62 de los 135 genes, los marcados en negrita, que también son, a nivel individual, biomarcadores de pronóstico de la enfermedad en pacientes con melanoma cutáneo metastásico tratados con nivolumab. De los dos parámetros de beneficio clínico usados en esta invención, OS y PFS, algunos genes son biomarcadores de los dos, y otros de uno u otro. Los valores de p valor de los genes individuales están descritos en la Tabla 2 y marcados en negrita los que implican asociación con beneficio clínico de manera estadísticamente significativa (< 0.05) . Tabla 2: Lista de todos los loci lncRNA y circRNA de la Tabla 1 señalando en negrita los loci que además son marcadores de pronóstico de melanoma cutáneo metastásico en sujetos humanos, medida como supervivencia global (OS) y/o progresión libre de la enfermedad (FPS) . En otra realización de la invención, el perfil de expresión lo constituyen los 62 loci señalados en negrita dentro de la Tabla 2, bien de forma individual o en cualquiera de sus combinaciones, como marcadores de pronóstico de melanoma cutáneo metastásico en sujetos humanos. MÉTODOS DE LA INVENCIÓN Otro aspecto de la invención se refiere a un método in vitro para predecir la respuesta de un sujeto humano a inmunoterapia de inhibición del punto de control inmunitario anti-PD1 y/o anti PD-L1, en adelante primer método de la invención, en el que el sujeto sufre cáncer, que, utilizando una muestra biológica procedente del sujeto humano, se determina in vitro de los niveles de expresión los loci de la Tabla 1 de forma individual, de forma simultánea o en cualquiera de sus combinaciones, y donde el resultado es indicativo de una respuesta positiva si los niveles de expresión de los loci resaltados en gris en la Tabla 1 están sobreexpresados, mientras que los genes en blanco en la Tabla 1 están infraexpresados. En este sentido, sobreexpresado se define preferiblemente como un nivel de expresión 1.5 veces superior a la expresión en el grupo de los no respondedores, e infraexpresado como 1.5 veces menor a la expresión en el grupo de los no respondedores. Más preferiblemente, respuesta refiere a la progresión en los primeros 3 meses de tratamiento en el caso de no respondedores, o respuesta completa, parcial, enfermedad estable o continuación del tratamiento durante al menos 1 año en el caso de respondedores. Otro aspecto de la presente invención se refiere a un método de pronóstico que se realiza in vitro utilizando una muestra biológica procedente del sujeto humano, y donde en el momento de tomar la muestra del sujeto humano, el sujeto humano aún no ha sido tratado con inmunoterapia de inhibición del punto de control inmune anti-PD1 y/o anti-PD-L1. Este método de pronóstico se lleva a cabo mediante la determinación in vitro de los niveles de expresión de todos los loci de la Tabla 1 de forma simultánea o de los 62 loci individuales marcados en negrita de la Tabla 2 o de cualquiera de las combinaciones de los 62 loci marcados en negrita de la Tabla 2. La clasificación del paciente se realiza en función de si el valor de expresión del locus o loci utilizados es mayor o menor que la mediana de expresión de cada grupo de supervivencia, y el resultado es indicativo de pronóstico positivo si la Razón de Riesgo es < 1 y el resultado es indicativo de pronóstico negativo si la Razón de Riesgo es > 1. El resultado para la evaluación del pronóstico puede referir a la supervivencia global y/o la supervivencia libre de progresión. En el contexto de la presente invención, "Respuesta" se refiere al resultado clínico del sujeto. "Respuesta" puede expresarse como supervivencia global o supervivencia libre de progresión. La supervivencia de los pacientes con cáncer generalmente se expresa de manera adecuada mediante las curvas de Kaplan-Meier, llamadas así por Edward L. Kaplan y Paul Meier, quienes las describieron por primera vez (Kaplan, Meier: Amer. Statist. Assn. 53: 457481) . El estimador de Kaplan-Meier también se conoce como estimador límite del roducto. Sirve para estimar la función de supervivencia a partir de datos de tiempo de vida. Una gráfica de la estimación de Kaplan-Meier de la función de supervivencia es una serie de pasos horizontales de magnitud decreciente que, cuando se toma una muestra lo suficientemente grande, se acerca a la verdadera función de supervivencia para esa población. Se supone que el valor de la función de supervivencia entre sucesivas observaciones muestreadas distintas es constante. Con respecto a la presente invención, el estimador de Kaplan-Meier puede usarse para medir la fracción de pacientes que viven durante un cierto tiempo después del comienzo de la quimioterapia y/o radioterapia. El resultado clínico pronosticado puede ser la supervivencia (general/sin progresión) en meses/años desde el momento en que se tomó la muestra. Puede ser la supervivencia durante un período determinado desde la toma de la muestra, como seis meses o más, un año o más, dos años o más, tres años o más, cuatro años o más, cinco años o más, seis años o más. En cada caso, "supervivencia" puede referirse a "supervivencia general" o "supervivencia libre de progresión". Por tanto, en una realización de la invención, la respuesta es el resultado clínico, que es la "supervivencia global" (OS) . La "supervivencia global" denota las posibilidades de que un paciente se mantenga con vida para un grupo de personas que padecen un cáncer. La pregunta decisiva es si el individuo está vivo o muerto en un momento dado. La determinación in vitro de los niveles de expresión se realiza mediante cualquiera de las técnicas conocidas en el estado de la técnica. Preferiblemente, las técnicas se seleccionan de la lista que consiste en un método de perfilado de genes, como una micromatriz, o un panel de secuenciación de próxima generación y/o un método que comprende PCR, como PCR en tiempo real; y/o Northern Blot. y/o un método de inmunohistoquímica; y/o un método basado en ELISA RQ-PCR es una técnica de cuantificación de la expresión génica sensible y reproducible que se puede usar particularmente para perfilar la expresión del ARNm en células y tejidos. Se puede usar cualquier método para evaluar los resultados de la RT-PCR, y preferiblemente el método AACt (Livak et al. Methods 2001, 25:402-408.) (Ct = valores de umbral de ciclo) . El método AACt implicará una muestra de control y una muestra de tratamiento. Para cada muestra, se incluyen un loci diana y un gen de control endógeno (como se describe a continuación) para la amplificación por PCR a partir de 20 alícuotas (típicamente diluidas en serie) . Por lo general, se usan varias réplicas para cada concentración diluida para obtener la eficiencia de la amplificación. La eficiencia de la amplificación por PCR se puede definir como un porcentaje de amplificación (de 0 a 1) . Durante la reacción PCR, un software normalmente mide para cada muestra el número de ciclo en el que la fluorescencia (indicador de mplificación de PCR) cruza una línea arbitraria, el umbral. Este punto de cruce es el valor Ct. 25 Las muestras más diluidas se cruzarán en valores de Ct posteriores. Para cuantificar la expresión del gen del ARNm, el Ct de un ARN o ADN del gen de ARNm de interés se divide por el Ct del ácido nucleico del control endógeno, como el tejido no tumoral, para normalizar la variación en la cantidad y la calidad del ARN entre diferentes muestras. Este procedimiento de normalización se denomina comúnmente método AACt (Schefe et al., 2006, J. Mol. Med. 84: 901-10) . Los cálculos de AACt expresan 30 datos en el contexto de la muestra de prueba (aquí: ARNm) frente al calibrador (control endógeno) . Si el cálculo de AACt es positivo (por ejemplo, +2, 0) , entonces: 2-AACt = 2- (2, 0) = 0, 25. La cantidad de diana, normalizada a una referencia endógena y relativa a un calibrador, viene dada por: 2 -AACt. Los detalles del método de cálculo de AACt se pueden encontrar en: Applied Biosystems user Bulletin No. 2 (P/N 4303859) . Para validar técnicamente los genes de expresión diferencial (DE) , los inventores emplearon PCR cuantitativa en tiempo real (RQ-PCR) para evaluar la expresión génica de loci seleccionados de nuestra firma de 135 loci. Sin perjuicio del método utilizado para determinar la respuesta (RQ-PCR, inmunohistoquímica, método basado en ELISA, etc.) , en el contexto de la presente invención, en primer lugar establecemos una expresión relativa de una selección de pacientes que son controles para la alta o baja expresión de los genes probados contra el gen de limpieza ACTB. A esto le sigue una correlación de Pearson entre los valores de expresión génica generados por RNA-seq y los generados por RQ-PCR. En nuestro caso, la expresión fue validada técnicamente con un coeficiente de correlación global de 0, 7 (p <0, 001) . En el contexto de la presente invención, se investigaron la contextura mieloide y linfocítica de 16 melanomas en muestras de tejido fijado en formalina e incluido en parafina (FFPE) . Se utilizaron dos paneles multiplex complementarios para permitir el examen simultáneo de varios marcadores celulares. Un clasificador de algoritmo de árboles aleatorios fue entrenado por separado para cada marcador celular por un patólogo experimentado (CEA) que anotaba las regiones tumorales. La retroalimentación interactiva sobre el rendimiento de la clasificación de la celda 25 se proporciona durante el entrenamiento en forma de imagen de marcado, lo que mejora significativamente la precisión del fenotipado basado en el aprendizaje automático. (PMID: 29203879, PMID: 32591586) . Todo el fenotipado y las cuantificaciones posteriores se realizaron sin conocer la identidad de la muestra. Se eliminaron las celdas cercanas al borde de las imágenes para reducir el riesgo de artefactos. En el contexto de la presente invención, los ejemplos ilustrativos no limitativos de una muestra biológica incluyen diferentes tipos de muestras de tejidos, así como de fluidos biológicos, tales como sangre, suero, plasma, líquido cefalorraquídeo, líquido peritoneal, heces. Preferentemente, dichas muestras son muestras e tejidos y, más preferentemente, dichas muestras de tejidos se originan a partir de tejido tumoral del individuo cuya respuesta se va a predecir, y pueden proceder de biopsias. El cáncer podría ser cualquier tipo inmunogénico de cáncer que sea susceptible al beneficio clínico de la inmunoterapia. En otra realización preferida de la invención, la enfermedad cancerosa como se define en cualquiera de los métodos de la invención es melanoma, cáncer de pulmón de células no pequeñas, cáncer de cabeza y cuello, cáncer de próstata, cáncer de mama o combinaciones de los mismos. El pronóstico depende de la etapa del cáncer y, en este sentido, es importante encontrar buenos marcadores de pronóstico para la supervivencia después del tratamiento para esta enfermedad específica y, por lo tanto, la utilidad de los biomarcadores de la presente invención en el pronóstico de esta enfermedad. Más preferiblemente, el cáncer es melanoma y, más preferiblemente, melanoma cutáneo metastásico. En otra realización preferida, el tratamiento anti-PD1 es un anticuerpo anti-PD1, más preferiblemente el anticuerpo anti-PD1 que se selecciona de Pembrolizumab (Keytruda) , Cemiplimab (Libtayo) y/o Nivolumab (Opdivo) , y lo más preferiblemente es Nivolumab. En otra realización preferida, el tratamiento anti-PD1 es un anticuerpo anti PD-L1, más preferiblemente el anticuerpo anti PD-L1 que se selecciona de la lista que consiste en: Atezolizumab (Tecentriq) , Avelumab (Bavencio) , Durvalumab (Imfinzi) o combinaciones de los mismos. Otro aspecto de la presente invención se refiere a cualquiera de los métodos de la invención, en el que el método es un método predictivo de respuesta a fármacos que se realiza in vitro utilizando una muestra biológica procedente del sujeto humano, y en el que en el momento de tomar la muestra del sujeto humano, el sujeto humano aún no ha sido tratado con inmunoterapia de inhibición del punto de control inmunitario anti-PD1 y/o anti-PD-L1. El resultado para la evaluación de la respuesta es la respuesta clínica utilizando los criterios RECIST en un momento específico después del inicio del tratamiento. Este método de predicción de respuesta se lleva a cabo mediante la determinación in vitro de los niveles de expresión de los loci de la Tabla 1 de forma simultánea o de los loci individuales o de cualquiera de las combinaciones de los loci de la Tabla 1. Otro aspecto de la invención se refiere a una composición farmacéutica que comprende inmunoterapia de inhibición del punto de control inmunitario anti-PD1 y/o anti-PD-L1 para el ratamiento de un sujeto humano de un grupo identificable por cualquiera de los métodos de la invención. El término "sujeto", como se usa en la descripción, se refiere a animales, preferiblemente mamíferos y más preferiblemente humanos. El sujeto preferido es un sujeto humano, y no se pretende que sea limitativo en ningún aspecto; puede ser de cualquier edad, sexo o condición física. Los métodos de la presente invención se pueden aplicar con muestras de individuos de cualquier sexo, es decir, hombres o mujeres, y de cualquier edad. El perfil determinado por la presente invención es predictivo y pronóstico. KIT O DISPOSITIVO DE LA INVENCIÓN La presente invención también proporciona un kit o dispositivo adecuado para poner en práctica los métodos de la invención. El kit comprende al menos uno o más oligonucleótidos capaces de hibridar con los ARN de los 135 loci de la Tabla 1. El kit o dispositivo se basa en el poder predictivo del método de la presente invención. En el caso particular del kit, el valor de referencia indicativo de falta de respuesta (y/o un valor de referencia indicativo de respuesta) puede proporcionarse con el kit. Con la ayuda del kit, se puede calcular la expresión de cada gen diana, es decir, en relación con las muestras de control endógenas ejemplificadas anteriormente. Por lo tanto, el control endógeno también puede estar incluido dentro del kit. El kit puede incluir además, sin ningún tipo de limitación, tampones, agentes para prevenir la contaminación, inhibidores de la degradación de proteínas, etc. Por tanto, el kit puede incluir todos los soportes y receptáculos necesarios para su implementación y optimización. Preferiblemente, el kit comprende además las instrucciones para llevar a cabo cualquiera de los métodos de la invención. En realizaciones particulares, el kit se selecciona de (a) un kit adecuado para PCR (b) un kit adecuado para análisis de micromatrices, (c) un kit adecuado para secuenciación de próxima generación. En lo que respecta a (a) un kit adecuado para la PCR, esta PCR suele ser una PCR cuantitativa en tiempo real (RQ-30 PCR) , una técnica de cuantificación de la expresión génica sensible y reproducible. En una realización del mismo, el kit comprende una micromatriz. Una micromatriz de ARN es una matriz sobre un sustrato sólido (generalmente un portaobjetos de vidrio o una celda de película delgada de silicio) que analiza grandes cantidades de diferentes ARN que son detectables a través de sondas específicas inmovilizadas en puntos sobre el sustrato sólido. Cada mancha contiene una secuencia de ácido nucleico específica, típicamente una secuencia de ADN, conocida como sonda (o reportero) . Si bien el número de puntos no está limitado como tal, existe una realización preferida en la que la micromatriz se adapta a los métodos de la invención. En una realización, dicha micromatriz personalizada comprende cincuenta puntos o menos, como treinta puntos o menos, incluidos veinte puntos o menos. En otra realización de la invención, el kit comprende una serie de sondas de captura para 15 genes específicos que se hibridan en suspensión y posteriormente se amplifican por PCR y se secuencian en un secuenciador de bajo rendimiento ya que el número total de lecturas necesarias para la secuenciación dirigida es bajo; por lo tanto, puede implementarse en laboratorios clínicos de rutina. Una realización adicional de la invención se refiere a un kit adecuado para detectar el nivel de expresión de todos los genes de la Tabla 1, bien de forma individual, o en cualquiera de sus combinaciones. El kit se puede usar y el uso no está particularmente limitado, aunque se prefiere el uso en el método de la invención en cualquiera de sus realizaciones. El kit también se puede automatizar o se puede incorporar en dispositivos capaces de llevar a cabo los métodos de la invención automáticamente. INVENCIÓN IMPLEMENTADA EN ORDENADOR Otro aspecto de la invención se refiere a medios de almacenamiento legibles por computadora que comprenden instrucciones de programa capaces de hacer que una computadora realice los pasos de cualquiera de los métodos de la invención. La invención se extiende también a los programas informáticos adaptados para que cualquier medio de procesamiento pueda llevar a cabo los métodos de la invención. Dichos programas pueden adoptar la forma de código fuente, código objeto, una fuente intermedia de código y código objeto, por ejemplo, en forma parcialmente compilada, o en cualquier otra forma adecuada para su uso en la implementación de los procesos según la invención. Los programas informáticos también engloban aplicaciones en la nube basadas en este procedimiento. En particular, la invención abarca programas informáticos dispuestos sobre o dentro de un oporte. El transportista puede ser cualquier entidad o dispositivo capaz de soportar el programa. Cuando el programa esté incorporado en una señal que pueda ser transportada directamente por un cable u otro dispositivo o medio, el portador podrá estar constituido por dicho cable u otro dispositivo o medio. Como variante, el portador podría ser un circuito integrado en el que se incluye el programa, estando adaptado el circuito integrado para ejecutar, o para ser utilizado en la ejecución de los procesos correspondientes. Por ejemplo, los programas podrían estar integrados en un medio de almacenamiento, como una ROM, un CD ROM o una ROM de semiconductores, una memoria USB o un medio de grabación magnético, por ejemplo, un disquete o un disco duro. Alternativamente, los programas podrían estar soportados por una señal portadora transmisible. Por ejemplo, podría ser una señal eléctrica u óptica que podría ser transportada a través de un cable eléctrico u óptico, por radio o por cualquier otro medio. La invención se extiende también a los programas informáticos adaptados para que cualquier medio de procesamiento pueda llevar a cabo los métodos de la invención. Dichos programas pueden adoptar la forma de código fuente, código objeto, una fuente intermedia de código y código objeto, por ejemplo, en forma parcialmente compilada, o en cualquier otra forma adecuada para su uso en la implementación de los procesos según la invención. Los programas informáticos también engloban aplicaciones en la nube basadas en este procedimiento. Por lo tanto, otro aspecto de la invención se refiere a un medio de almacenamiento legible por computadora que comprende instrucciones de programa capaces de hacer que una computadora lleve a cabo los pasos de cualquiera de los métodos de la invención. Otro aspecto de la invención se refiere a una señal transmisible que comprende instrucciones de programa capaces de hacer que un ordenador lleve a cabo los pasos de cualquiera de los métodos de la invención. En el contexto de la presente invención, los términos "sujeto", "paciente" o "individuo" se usan aquí de manera intercambiable para referirse a todos los animales clasificados como mamíferos e incluyen, entre otros, animales domésticos y de granja, primates y humanos, por ejemplo, seres humanos, primates no humanos, vacas, caballos, cerdos, ovejas, cabras, perros, gatos o roedores. Preferiblemente, el sujeto es un ser humano masculino o femenino de cualquier edad o raza. A lo largo de la descripción y reivindicaciones, la palabra "comprende" y sus variantes no pretenden excluir otras características técnicas, complementos, componentes o pasos. Para los expertos en la materia, otros objetos, ventajas y características de la invención se ntenderán en parte a partir de la descripción y en parte a partir de la práctica de la invención. Los siguientes ejemplos y dibujos se proporcionan a modo de ilustración y no pretenden limitar la presente invención. DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS Figura 1. Asociación de la puntuación de riesgo de ceRNA basada en los niveles de expresión con la supervivencia global en las muestras de melanoma cutáneo analizadas. Análisis de Kaplan-Meier de supervivencia global en 12 melanomas cutáneos metastásicos tratados con nivolumab. Figura 2. Asociación de la puntuación de riesgo de ceRNA PFS basada en los niveles de expresión con la supervivencia libre de progresión en las muestras de melanoma cutáneo analizadas. Análisis de Kaplan-Meier de supervivencia global en 12 melanomas cutáneos metastásicos tratados con nivolumab. Figura 3.a) Diagrama de Venn que muestra el circRNA común identificado. 4339 circRNA fueron identificados por los cinco algoritmos utilizados para mapear e identificar circRNAs.b) Gráfico alterado que muestra el número de circRNA entre los diferentes algoritmos utilizados. Figura 4. Top 10 circRNA identificados por los diferentes algoritmos utilizados. La figura representa el número total de conteos en buenos y malos respondedores para los 10 circRNA principales. Figura 5. Gráfico de volcán de la expresión génica diferencial de lncRNA entre buenos y malos respondedores. Encontramos112 lncRNA diferencialmente expresados con un umbral de diferencia múltiple (fold-change) superior a 1, 5 y un p-valor inferior a 0, 1. Figura 6. Gráfico de volcán de la expresión génica diferencial de circRNA entre buenos y malos respondedores. Al establecer umbral de diferencia múltiple (fold-change) superior a 1, 5 y un p-valor inferior a 0, 1, observamos 23 circRNA expresados de forma aberrante. Figura 7a) 7b) 7c) . Mapas de calor que representan la expresión de los diferentes loci expresados diferencialmente para circRNA (a) LncRNA (b) y todos juntos (ceRNA (c) ) según la muestra de estudio. En ambas figuras, en las que el p-valor ajustado es inferior a 0, 01 se aprecia claramente un patrón de expresión en algunos subconjuntos de genes entre buenos (recuadro amarillo) y malos respondedores (recuadro azul) . En un grupo de malos respondedores y buenos respondedores Figura 8. Análisis de vía canónica, representa las vías canónicas a las que se dirige la red ceRNA identificada. EJEMPLOS DE LA INVENCIÓN Los siguientes ejemplos específicos proporcionados en este documento de patente sirven para ilustrar la naturaleza de la presente invención. Estos ejemplos se incluyen solo con fines ilustrativos y no deben interpretarse como limitantes de la invención que se reivindica en este documento. Por tanto, los ejemplos descritos anteriormente ilustran la invención sin limitar el campo de aplicación de la misma. Sujetos Un total de 12 pacientes con melanoma cutáneo metastásico tratados con Nivolumab donaron muestras de biopsia de tejido fijado con formalina e incrustado en parafina (FFPE) que se recogieron en estado previo al tratamiento en el Hospital Regional de Málaga y el Hospital Universitario Virgen de la Victoria (Málaga) . El estudio sigue la Declaración de Helsinki y está vetado por el Comité Ético de Málaga. Extracción de ácido nucleico El área específica del tumor en las muestras de melanoma FFPE fue predefinida por un patólogo. Se diseccionaron de dos a cuatro portaobjetos de 10 ^m para la extracción de ácido nucleico, utilizando el micrótomo HM 340E (Thermo Scientific) . El ARN se extrajo con el kit RNeasy FFPE (Qiagen; Ref. 73504) . Secuenciación de próxima generación Las bibliotecas de RNA-Seq se prepararon con TruSeq Stranded Total RNA Gold (Illumina; Ref. 20020598) y se indexaron mediante IDT para Illumina: índices TruSeq RNA UD (Illumina; Ref. 20020591) . La concentración de bibliotecas se determinó con el kit Qubit dsDNA BR y la distribución de tamaño se examinó con Agilent Bioanalyzer. Se adquirieron lecturas de extremos emparejados (75 pb * 2) de la plataforma Illumina NextSeq 550 de acuerdo con el protocolo correspondiente. Validación de PCR en tiempo real Los niveles de expresión de CDR1-AS, los circRNA circRNA más frecuentes, se verificaron mediante la sonda taqman prediseñada qRT-PCR que se utilizó en todas las muestras. (Hs05016408_s1) Detección de LncRNA y CirRNA El control de calidad de los datos Fastq de las lecturas de los extremos de los pares se realizó con FastQC. Los archivos Fastq se recortaron con un corte de Q30. Evaluamos cinco tuberías diferentes para identificar y cuantificar el circRNA que lee circRNAs. Se utilizaron y compararon CIRI, CIRIExplorer2, DCC, STARchip y CIRIQUANT. La base de datos CircBase y la base de datos de enfermedades cir-c2Trait se utilizaron para anotar los circRNA identificados. Para obtener circRNAs de alta confianza, utilizamos un mínimo de corte de filtrado de 2 lecturas de unión en al menos 2 muestras y en al menos 3 software (estrategia de validación) , lo que permitió un mínimo de lecturas de empalme posterior (BSJ) por circRNA. Este criterio dio como resultado 4339 circRNA únicos en todas las muestras, y utilizamos estos circRNA de alta confianza para todos los análisis realizados en este estudio. Con lecturas de unión de empalme directo (FSJ) y lecturas de unión de empalme posterior (BSJ) , usamos la siguiente fórmula: 2*bsj/ (2*bsj+fsj) para calcular la proporción de transcritos circulares a lineales. Las lecturas de LncRNA se identificaron mediante el mapeo de archivos fastq recortados contra el genoma de referencia GRGh38 usando STAR (v 2.5.1b) . La cuantificación de lectura se realizó con FeatureCount. Análisis de expresiones diferenciales La batería DESq2 de lecturas mapeadas totales se utilizó para realizar la expresión diferencial (DE) de circRNA y lncRNA de alta confianza. El análisis de expresión diferencial se basó en modelos lineales generalizados binomiales negativos y los valores de umbral se ajustaron con un valor de p < 0, 1 y un valor absoluto de log2 (cambio de veces) > 1, 5. En ambos casos, en el análisis de expresión diferencial (DE) de circRNA y en el de lncRNA, los recuentos de lectura mapeados lineales totales se utilizaron para la estimación del factor de tamaño. Predicción de interacciones circRNA:LncRNA-miRNA-mRNA Las secuencias de circRNA se anotaron según la base de datos circAtlas 2.0 (Wu, Ji y Zhao, 2020) . Luego, usando Analysis of Common Targets for circRNAs (ACT) (Lin et al., 2019) , que emplea miRbase (Kozomara, Birgaoanu and Griffiths-Jones, 2019) y miRanda (Enright et al., 2003) , fueron identificados sitios de unión de miRNA para los circRNA expresados diferencialmente. Para caracterizar LncRNA y obtener la lista de interacciones miRNA:DE lncRNA, se empleó DIANA-LncBase v2 (Paraskevopoulou et al., 2016) . Se utilizó el paquete R multiMir (Ru et al., 2014) para detectar la interacción microARN-ARNm. Este paquete combina hasta siete herramientas diferentes: DIANA-microT, ElMMo, MicroCosm, miRanda, miRDB, PicTar, PITA y TargetScan (Gaidatzis et al., 2007; Grimson et al., 2007; Betel et al., 2008; Griffiths -Jones et al., 2008; Wang, 2008; Maragkakis et al., 2011; Akbari Moqadam, Pieters and Den Boer, 2013; Blin et al., 2015) . Para mejorar la sensibilidad de predicción, solo aquellas interacciones que aparecen en al menos 5 herramientas diferentes serán consideradas como un par microARN-ARNm. Solo se consideraron para el análisis los ARNm expresados diferencialmente con un sitio de unión con un miARN de la combinación conjunta de miARN obtenidos de DE circRNA y DE lncRNA. También comparamos nuestros circRNAs diferencialmente expresados con los informados en investigaciones anteriores utilizando las bases de datos de enfermedades de circRNA circ2disease (Yao et al., 2018) , circad (Rophina et al., 2020) y circAtlas (Wu, Ji y Zhao, 2020) . La base de datos CSCD (Xia et al., 2018) se utilizó para estimar la localización celular de todos los circRNA detectados. Redes de interacción de genes y enriquecimiento de conjuntos de genes Se analizaron ARNm de genes diferencialmente expresados a los que se dirigen los miARN predichos utilizando el software Ingenuity Pathways Analysis (IPA) (Qiagen Ingenuity Systems; (www.ingenuity.com/) . Análisis de reguladores aguas arriba (URA) , análisis de efectos aguas abajo (DEA) , redes mecánicas (MN) , y se usaron algoritmos de predicción de análisis de redes causales (CNA) para obtener anotaciones funcionales y análisis de redes reguladoras. IPA puede predecir con precisión redes reguladoras funcionales a partir de datos de expresión génica y asigna una puntuación significativa a cada red en función de cómo de bien se ajusta a los genes objetivo del conjunto de datos de la base de datos El valor p es el log10 negativo del valor p ajustado de BH y representa la posibilidad de que los genes objetivo en la red se encuentren juntos por casualidad (QIAGEN Inc., 2016) . Estadísticas Los gráficos y tablas de análisis estadístico se realizaron utilizando R 4.0.2. El paquete Venn Diagram R se utilizó para crear diagramas de Venn. Para la creación de los mapas de calor se utilizó el paquete ComplexHeatmap R (Gu, Eils y Schlesner, 2016) . Se utilizó el paquete ggplot2 (Wickham, 2009) para crear los diagramas y gráficos posteriores. En el análisis de supervivencia, se utilizaron las pruebas de Kaplan-Meier (KM) y Logrank para probar la diferencia entre los grupos. Para el estudio de la firma completa, la puntuación de riesgo para cada paciente se estimó utilizando el método descrito anteriormente (Wang et al., 2021) . Basado en el valor de expresión de circRNA y lncRNA ponderado por coeficientes de regresión en análisis de regresión de cox univariable. N es el número de DE circRNA y lncRNA, Expresión-i representa el valor de expresión normalizado y Coeficiente-i es el coeficiente de regresión de Cox en el modelo univariable. Para el estudio de los genes individuales, la puntuación de riesgo de realizó calculando la Razón de Riesgo (HR, del inglés Hazard Ratio) . El HR se calcula mediante el modelo Univariante de Cox de los valores normalizados de expresión. La clasificación del paciente en estudio se realiza en función de si el valor de expresión del locus o loci utilizados es mayor o menor que la mediana de expresión de cada grupo de supervivencia. El resultado es indicativo de pronóstico positivo si la Razón de Riesgo es < 1 y el resultado es indicativo de pronóstico negativo si la Razón de Riesgo es > 1. Referencias - Akbari Moqadam, F., Pieters, R. and Den Boer, M. L. (2013) `The hunting of targets: Challenge in miRNA research, Leukemia. Nature Publishing Group, pp. 16-23. doi: 10.1038/leu.2012.179. - Aldea, M. et al. (2021) `Overcoming Resistance to Tumor-Targeted and Immune-Targeted Therapies, Cáncer Discover y . American Association for Cancer Research, 11 (4) , pp. 874­ 899. doi: 10.1158/2159-8290.CD-20-1638. - Betel, D. et al. (2008) `The microRNA.org resource: Targets and expression, Nucleic Acids Research. Nucleic Acids Res, 36 (SUPPL. 1) . doi: 10.1093/nar/gkm995. - Blin, K. et al. (2015) `DoRiNA 2.0-ugrading the dorina database of RNA interactions in post-transcriptional regulation, Nucleic Acids Research. Oxford University Press, 43 (D1) , pp. D160-D167. doi: 10.1093/nar/gku1180. - Enright, A. J. et al. (2003) `MicroRNA targets in Drosophila., Genome biology. BioMed Central, 5 (1) , pp. 1-14. doi: 10.1186/GB-2003-5-1-R1/TABLES/6. - Erdei, E. and Torres, S. M. (2010) `A new understanding in the epidemiology of melanoma, Expert Review of Anticancer Therapy, pp. 1811-1823. doi: 10.1586/era.10.170. - Filipovic, A., Miller, G. and Bolen, J. (2020) `Progress Toward Identifying Exact Proxies for Predicting Response to Immunotherapies, Frontiers in Cell and Developmental Biology. Frontiers, p. 155. doi: 10.3389/fcell.2020.00155. - Gaidatzis, D. et al. (2007) `Inference of miRNA targets using evolutionar y conservation and pathway analysis, BMC Bioinformatics. BioMed Central, 8 (1) , pp. 1-22. doi: 10.1186/1471-2105-8-69. - Gide, T. N. et al. (2018) `Primar y and acquired resistance to immune checkpoint inhibitors in metastatic melanoma, Clinical Cancer Research. American Association for Cancer Research, pp. 1260-1270. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-17-2267. - Griffiths-Jones, S. et al. (2008) `miRBase: Tools for microRNA genomics, Nucleic Acids Research. Nucleic Acids Res, 36 (SUPPL. 1) . doi: 10.1093/nar/gkm952. - Grimson, A. et al. (2007) `MicroRNA Targeting Specificity in Mammals: Determinants beyond Seed Pairing, Molecular Cell. Cell Press, 27 (1) , pp. 91-105. doi: 10.1016/j.molcel.2007.06.017. - Gu, Z., Eils, R. and Schlesner, M. (2016) `Complex heatmaps reveal patterns and correlations in multidimensional genomic data, Bioinformatics. Bioinformatics, 32 (18) , pp. 2847-2849. doi: 10.1093/bioinformatics/btw313. - Kozomara, A., Birgaoanu, M. and Griffiths-Jones, S. (2019) `MiRBase: From microRNA sequences to function, Nucleic Acids Research. Nucleic Acids Res, 47 (D1) , pp. D155-D162. doi: 10.1093/nar/gky1141. - Larkin, J. et al. (2019) `Five-Year Survival with Combined Nivolumab and Ipilimumab in Advanced Melanoma, New England Journal of Medicine. Massachusetts Medical Society, 381 (16) , pp. 1535-1546. doi: 10.1056/nejmoa1910836. - Lin, Y. C. et al. (2019) `Analysis of common targets for circular RNAs, BMC Bioinformatics. BioMed Central Ltd., 20 (1) , pp. 1-6. doi: 10.1186/s12859-019-2966-3. - Maragkakis, M. et al. (2011) `DIANA-microT Web server ugrade supports Fly and Worm miRNA target prediction and bibliographic miRNA to disease association, Nucleic Acids Research. Oxford University Press, 39 (Web Server issue) , p. W145. doi: 10.1093/NAR/GKR294. - Montico, B. et al. (2021) `The pleiotropic role of circular and long noncoding RNAs in cutaneous melanoma, Molecular Oncology. John Wiley & Sons, Ltd. doi: 10.1002/1878-0261.13034. - Paraskevopoulou, M. D. et al. (2016) `DIANA-LncBase v2: Indexing microRNA targets on non-coding transcripts, Nucleic Acids Research. Oxford University Press, 44 (D1) , pp. D231-D238. doi: 10.1093/nar/gkv1270. - QIAGEN Inc. (2016) Ingenuity Pathway Analysis (IPA) . Available at: https://www.qiagen.com/us/products/discover y -and-translational-research/next-generationsequencing/informatics-and-data/interpretation-content-databases/ingenuity-pathwayanalysis/ (Accessed: 30 September 2021) . - Rophina, M. et al. (2020) `Circad: a comprehensive manually curated resource of circular RNA associated with diseases, Database. Oxford Academic, 2020, p. 19. doi: 10.1093/DATABASE/BAAA019. - Ru, Y. et al. (2014) `The multiMiR R package and database: Integration of microRNA-target interactions along with their disease and drug associations, Nucleic Acids Research. Oxford University Press, 42 (17) , p. e133. doi: 10.1093/nar/gku631. - Sharma, P. et al. (2017) `Primar y , Adaptive, and Acquired Resistance to Cancer Immunotherapy, Cell. Cell Press, pp. 707-723. doi: 10.1016/j.cell.2017.01.017. - Sung, H. et al. (2021) `Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries, CA: A Cancer Journal for Clinicians. American Cancer Society, p. caac.21660. doi: 10.3322/caac.21660. - Tay, Y., Rinn, J. and Pandolfi, P. P. (2014) `The multilayered complexity of ceRNA crosstalk and competition, Nature. Nature, pp. 344-352. doi: 10.1038/nature12986. - Wang, W. et al. (2021) `RNA sequencing reveals the expression profiles of circRNA and dentifies a four-circRNA signature acts as a prognostic marker in esophageal squamous cell carcinoma, Cáncer Cell International. BioMed Central Ltd, 21 (1) , pp. 1-14. doi: 10.1186/S12935-021-01852-9/FIGURES/6. - Wang, X. (2008) `miRDB: A microRNA target prediction and functional annotation database with a wiki interface, RNA. RNA, 14 (6) , pp. 1012-1017. doi: 10.1261/rna.965408. - Wickham, H. (2009) ggplot2, ggplot2. Springer New York. doi: 10.1007/978-0-387-98141-3. - Wu, W., Ji, P. and Zhao, F. (2020) `CircAtlas: An integrated resource of one million highly accurate circular RNAs from 1070 vertebrate transcriptomes, Genome Biology. BioMed Central, 21 (1) , pp. 1-14. doi: 10.1186/s13059-020-02018-y. - Xia, S. et al. (2018) `CSCD: A database for cancer-specific circular RNAs, Nucleic Acids Research. Nucleic Acids Res, 46 (D1) , pp. D925-D929. doi: 10.1093/nar/gkx863. - Yao, D. et al. (2018) `Circ2Disease: a manually curated database of experimentally validated circRNAs in human disease, Scientific Reports. Nature Publishing Group, 8 (1) , pp. 1-6. doi: 10.1038/s41598-018-29360-3.

Publicaciones:
ES2956908 (29/12/2023) - A1 Solicitud de patente con informe sobre el estado de la técnica
Eventos:
En fecha 26/05/2022 se realizó Registro Instancia de Solicitud
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En fecha 26/05/2022 se realizó 1001P_Comunicación Admisión a Trámite
En fecha 30/06/2022 se realizó Superado examen de oficio
En fecha 12/04/2023 se realizó Realizado IET
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En fecha 20/04/2023 se realizó Publicación Falta unidad de Invencion
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En fecha 29/12/2023 se realizó Publicación Folleto Solicitud con IET (A1)
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26/05/2022 - Pago Tasas IET

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Información sobre el registro de patente nacional por Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer con el número P202230447

El registro de patente nacional por Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer con el número P202230447 fue solicitada el 26/05/2022. Se trata de un registro en España por lo que este registro no ofrece protección en el resto de países. El registro Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer con el número P202230447 fue solicitada por SERVICIO ANDALUZ DE SALUD mediante los servicios del agente Esther San Martín Alarcia. El registro [modality] por Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer con el número P202230447 está clasificado como C12Q 1/6809,C12Q 1/6886 según la clasificación internacional de patentes.

Otras invenciones solicitadas en la clasificación internacional de patentes C12Q 1/6809,C12Q 1/6886.

Es posible conocer invenciones similares al campo de la técnica se refiere. El registro de patente nacional por Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer con el número P202230447 está clasificado con la clasificación C12Q 1/6809,C12Q 1/6886 por lo que si se desea conocer más registros con la clasificación C12Q 1/6809,C12Q 1/6886 clicar aquí.

Otras invenciones solicitadas a través del representante ESTHER SAN MARTÍN ALARCIA

Es posible conocer todas las invenciones solicitadas a través del agente ESTHER SAN MARTÍN ALARCIA entre las que se encuentra el registro patente nacional por Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer con el número P202230447. Si se desean conocer más invenciones solicitadas a través del agente ESTHER SAN MARTÍN ALARCIA clicar aquí.

Patentes en España

Es posible conocer todas las invenciones publicadas en España entre las que se encuentra el registro patente nacional por Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer. Nuestro portal www.patentes-y-marcas.com ofrece acceso a las publicaciones de patentes en España. Conocer las patentes registradas en un país es importante para saber las posibilidades de fabricar, vender o explotar una invención en España.

Patentes registradas en la clase C

Es posible conocer todas las patentes registradas en la clase C (QUIMICA; METALURGIA) entre las que se encuentra la patente Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer con el número P202230447. Conocer las patentes registradas en una clase es importante para saber las posibilidades de registrar una patente en esa misma clase.

Patentes registradas en la clase C12

Es posible conocer todas las patentes registradas en la clase C12 (BIOQUIMICA; CERVEZA; BEBIDAS ALCOHOLICAS; VINO; VINAGRE; MICROBIOLOGIA; ENZIMOLOGIA; TECNICAS DE MUT) entre las que se encuentra la patente Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer con el número P202230447. Conocer las patentes registradas en una clase es importante para saber las posibilidades de registrar una patente en esa misma clase.

Patentes registradas en la clase C12Q

Es posible conocer todas las patentes registradas en la clase C12Q (PROCESOS DE MEDIDA, INVESTIGACION O ANALISIS EN LOS QUE INTERVIENEN ENZIMAS, ÁCIDOS NUCLEICOS O MICR) entre las que se encuentra la patente Perfil de ceRNA para predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con cáncer con el número P202230447. Conocer las patentes registradas en una clase es importante para saber las posibilidades de registrar una patente en esa misma clase.

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