(57)【要約】【課題】低侵襲で、かつ高い精度で口腔癌を判定できる口腔癌判定装置、口腔癌判定方法、プログラム及び口腔癌判定キットを提供する。【解決手段】口腔癌判定装置１００は、被験者の体液試料におけるｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量に基づいて被験者の口腔癌を判定する判定部１を備え、ｍｉｃｒｏＲＮＡは、下記表１に示される群から選択される少なくとも１つである。2020068673.tif 000020【選択図】図１
2020068673.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の体液試料におけるｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量に基づいて前記被験者の口腔癌を判定する判定部を備え、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
下記表１：
【表１】
2020068673.tif 000016
に示される群から選択される少なくとも１つである、
口腔癌判定装置。
【請求項２】
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１８３−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−４２３−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−５１００及びｈｓａ−ｍｉＲ−１４４−３ｐの少なくとも１つであって、
前記判定部は、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量を基準値と比較することによって、前記被験者における口腔癌の有無を判定する、
請求項１に記載の口腔癌判定装置。
【請求項３】
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−２４−３ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００の少なくとも１つであって、
前記判定部は、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量を基準値と比較することによって、前記被験者における口腔癌の予後を判定する、
請求項１又は２に記載の口腔癌判定装置。
【請求項４】
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
前記表１に示される群から選択されるｈｓａ−ｍｉＲ−２４−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−４４１９ａ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００と、ｈｓａ−ｍｉＲ−２０ａ−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐとであって、
前記判定部は、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量及び該発現量に対応する口腔癌の有無を示す情報を、それぞれ説明変数に対応する情報及び目的変数に対応する情報とする教師あり学習で構築されたモデルによって、前記被験者の前記ｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量から前記被験者における口腔癌の有無を判定する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の口腔癌判定装置。
【請求項５】
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
前記表１に示される群から選択されるｈｓａ−ｍｉＲ−４２３−５ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００と、ｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐとであって、
前記判定部は、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量及び該発現量に対応する口腔癌の予後を示す情報を、それぞれ説明変数に対応する情報及び目的変数に対応する情報とする教師あり学習で構築されたモデルによって、前記被験者の前記ｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量から前記被験者における口腔癌の予後を判定する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の口腔癌判定装置。
【請求項６】
被験者の体液試料におけるｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量に基づいて前記被験者の口腔癌を判定する判定ステップを含み、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
下記表２：
【表２】
2020068673.tif 000017
に示される群から選択される少なくとも１つである、
口腔癌判定方法。
【請求項７】
コンピュータを、
被験者の体液試料におけるｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量に基づいて前記被験者の口腔癌を判定する判定部として機能させ、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
下記表３：
【表３】
2020068673.tif 000018
に示される群から選択される少なくとも１つである、
プログラム。
【請求項８】
被験者の体液試料におけるｍｉｃｒｏＲＮＡを定量する試薬を備え、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
下記表４：
【表４】
2020068673.tif 000019
に示される群から選択される少なくとも１つである、
口腔癌判定キット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、口腔癌判定装置、口腔癌判定方法、プログラム及び口腔癌判定キットに関する。
【背景技術】
【０００２】
世界で毎年２８万人が口腔癌に罹患する。口腔癌の患者は年々、増加傾向にある。多くの場合、口内炎に類似した前癌病変が癌化し口腔癌となる。初期には自覚症状に乏しく、類似した症状を呈する他の疾患が多くあることから、口腔癌は早期発見が難しい癌である。口腔癌の５年生存率は約６５％である。口腔癌の早期発見によって、術後予後の改善が見込まれ、５年生存率の増加が期待される。口腔を対象とする外科手術での癌の切除によって、審美的な障害に加え、咀嚼、嚥下及び構音等の機能障害を遺すことがある。生存予後及び機能温存の両方の観点からも、口腔癌の早期発見の意義は極めて大きい。
【０００３】
口腔癌の確定診断を得るためには、組織を切除して検査する生検しか方法がない。生検は侵襲的な検査であるため、出血及び治癒不全等のリスクを伴い、被験者に負担を強いることになる。被験者の負担を軽減するため、組織を切除するよりも低侵襲である液体生検の利用が考えられる。
【０００４】
液体生検では、体液、例えば血液、尿及び唾液等における癌に関連する腫瘍マーカーが定量される。口腔癌の腫瘍マーカーとしては、扁平上皮癌関連抗原（ＳＣＣ）及び癌胎児性抗原（ＣＥＡ）が知られている。しかし、口腔癌におけるＳＣＣ及びＣＥＡの陽性率は１０〜３０％であり、検出精度が低い。また、ＳＣＣ及びＣＥＡによって早期の口腔癌が検出されることはほとんどない。
【０００５】
液体生検の標的となる腫瘍マーカーとして、血中循環腫瘍ＤＮＡ及びｍｉｃｒｏＲＮＡ（以下、「ｍｉＲＮＡ」ともいう）等の腫瘍核酸が挙げられる。腫瘍核酸を標的とした液体生検は、低侵襲であるため、経時的に変化する腫瘍の性状をリアルタイムに監視する方法として有用である。さらに、腫瘍の性状として腫瘍の遺伝子プロファイリングを経時的に監視することは、遺伝情報、生活様式及び環境に基づいて同一疾患の患者を精緻にグループ化し、各グループに最適な治療法を最適な時期に選択していく最適治療（プレシジョンメディシン）においても有利である。
【０００６】
ｍｉＲＮＡは、１８〜２２塩基程度の１本鎖ＲＮＡである。ヒトには２６５６種のｍｉＲＮＡが存在し、約８００種のｍｉＲＮＡが癌関連遺伝子の発現を制御している。特許文献１には、病状等を同定するためのバイオマーカーとして多数のｍｉＲＮＡが開示されている。また、特許文献２には、乳癌を除く癌のマーカーとして、２種のｍｉＲＮＡが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特表２０１４−５２２９９３号公報
【特許文献２】特開２０１５−５１０１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述のように、口腔癌の液体生検で腫瘍マーカーとして用いられるＳＣＣ及びＣＥＡは口腔癌の検出精度が低く、口腔癌を高精度に検出できる腫瘍マーカーは未だ見いだされていない。特許文献１には、前立腺癌及び肺癌等とｍｉＲＮＡとの関連が示されている。一方、特許文献２では、大腸癌、胆嚢癌、胃癌及び肝臓癌等とｍｉＲＮＡとの関連が示されている。しかし、特許文献１及び特許文献２では、口腔癌については何ら検討されていない。口腔癌で有効な液体生検の腫瘍マーカーがない以上、現状では、被験者の負担が大きい侵襲的な検査である生検を行わざるを得ない。
【０００９】
さらに、口腔癌に関しては、術後の再発リスク等の予後を予測する検査方法が実用化されていない。低侵襲な検査方法であればリアルタイムに監視できるため、腫瘍の形質変化のタイミングと原因の両方を予測でき、より適切な治療法の選択が可能となる。
【００１０】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、低侵襲で、かつ高い精度で口腔癌を判定できる口腔癌判定装置、口腔癌判定方法、プログラム及び口腔癌判定キットを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の第１の観点に係る口腔癌判定装置は、
被験者の体液試料におけるｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量に基づいて前記被験者の口腔癌を判定する判定部を備え、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
下記表１：
【表１】
2020068673.tif 000003
に示される群から選択される少なくとも１つである。
【００１２】
この場合、前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１８３−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−４２３−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−５１００及びｈｓａ−ｍｉＲ−１４４−３ｐの少なくとも１つであって、
前記判定部は、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量を基準値と比較することによって、前記被験者における口腔癌の有無を判定する、
こととしてもよい。
【００１３】
また、前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−２４−３ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００の少なくとも１つであって、
前記判定部は、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量を基準値と比較することによって、前記被験者における口腔癌の予後を判定する、
こととしてもよい。
【００１４】
また、前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
前記表１に示される群から選択されるｈｓａ−ｍｉＲ−２４−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−４４１９ａ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００と、ｈｓａ−ｍｉＲ−２０ａ−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐとであって、
前記判定部は、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量及び該発現量に対応する口腔癌の有無を示す情報を、それぞれ説明変数に対応する情報及び目的変数に対応する情報とする教師あり学習で構築されたモデルによって、前記被験者の前記ｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量から前記被験者における口腔癌の有無を判定する、
こととしてもよい。
【００１５】
また、前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
前記表１に示される群から選択されるｈｓａ−ｍｉＲ−４２３−５ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００と、ｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐとであって、
前記判定部は、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量及び該発現量に対応する口腔癌の予後を示す情報を、それぞれ説明変数に対応する情報及び目的変数に対応する情報とする教師あり学習で構築されたモデルによって、前記被験者の前記ｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量から前記被験者における口腔癌の予後を判定する、
こととしてもよい。
【００１６】
本発明の第２の観点に係る口腔癌判定方法は、
被験者の体液試料におけるｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量に基づいて前記被験者の口腔癌を判定する判定ステップを含み、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
下記表２：
【表２】
2020068673.tif 000004
に示される群から選択される少なくとも１つである。
【００１７】
本発明の第３の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
被験者の体液試料におけるｍｉｃｒｏＲＮＡの発現量に基づいて前記被験者の口腔癌を判定する判定部として機能させ、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
下記表３：
【表３】
2020068673.tif 000005
に示される群から選択される少なくとも１つである。
【００１８】
本発明の第４の観点に係る口腔癌判定キットは、
被験者の体液試料におけるｍｉｃｒｏＲＮＡを定量する試薬を備え、
前記ｍｉｃｒｏＲＮＡは、
下記表４：
【表４】
2020068673.tif 000006
に示される群から選択される少なくとも１つである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、低侵襲で、かつ高い精度で口腔癌を判定できる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】（Ａ）は本発明の実施の形態に係る口腔癌判定装置のハードウエア構成を示すブロック図である。（Ｂ）は口腔癌判定装置の機能を示すブロック図である。
【図２】図１に示す口腔癌判定装置による判定処理のフローチャートを示す図である。
【図３】口腔癌群及び健常者群の各ｍｉＲＮＡの発現量を示す図である。（Ａ）はｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐの発現量を示す図である。（Ｂ）はｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐの発現量を示す図である。（Ｃ）はｈｓａ−ｍｉＲ−２０ａ−５ｐの発現量を示す図である。（Ｄ）はｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐの発現量を示す図である。（Ｅ）はｈｓａ−ｍｉＲ−５１００の発現量を示す図である。
【図４】ｍｉＲＮＡの発現量に基づいて口腔癌の有無を判定するための指標の分布を示す図である。
【図５】口腔癌の有無を判定するための指標による判定精度を示す図である。
【図６】ｍｉＲＮＡの高発現群及び低発現群の無病生存率を示す図である。（Ａ）はｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐの結果を示す図である。（Ｂ）はｈｓａ−ｍｉＲ−２４−３ｐの結果を示す図である。（Ｃ）はｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐの結果を示す図である。（Ｄ）はｈｓａ−ｍｉＲ−５１００の結果を示す図である。
【図７】ｍｉＲＮＡの発現量に基づいて口腔癌の後発リンパ節転移の有無を判定するための指標の分布を示す図である。
【図８】口腔癌の後発リンパ節転移の有無を判定するための指標による判定精度を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本発明に係る実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、本発明は下記の実施の形態によって限定されるものではない。
【００２２】
本実施の形態に係る口腔癌判定装置１００について図１を参照して説明する。口腔癌判定装置１００は、被験者の口腔癌を判定するための装置である。図１（Ａ）に示すように、口腔癌判定装置１００は、記憶部１０、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０、入力装置３０、表示装置４０及びＣＰＵ（Central Processing Unit）５０が、バス６０で接続された構成を有する。
【００２３】
記憶部１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及びフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体を備える。記憶部１０は、各種データ及びソフトウェアプログラムの他、口腔癌判定プログラム１１を記憶している。
【００２４】
ＲＡＭ２０はＣＰＵ５０のメインメモリとして機能し、ＣＰＵ５０による口腔癌判定プログラム１１の実行に際し、口腔癌判定プログラム１１がＲＡＭ２０に展開される。ＲＡＭ２０には、入力装置３０から入力されたデータが一時的に記憶される。
【００２５】
入力装置３０は、使用者が口腔癌判定装置１００にデータを入力するためのハードウエアである。入力装置３０は、被験者の体液試料におけるｍｉＲＮＡの発現量を示すデータをＣＰＵ５０に入力する。ＣＰＵ５０は、入力されたｍｉＲＮＡの発現量を示すデータを記憶部１０に記憶させる。
【００２６】
体液試料は、血清、血漿及び全血等の血液検体、尿検体及び痰検体等である。好ましくは、体液試料は血液検体であって、特に好ましくは血清である。本実施の形態では、体液試料として被験者の血清を用いる。ｍｉＲＮＡの発現量を示すデータは、血清におけるｍｉＲＮＡの発現量の値である。ｍｉＲＮＡの発現量の値は発現量の定量方法に応じて選択できるが、例えば、ｍｉＲＮＡの濃度の値でもよいし、内因性コントロールのｍｉＲＮＡの発現量に対する相対的な発現量を示す数値であってもよい。以下では、被験者の血清におけるｍｉＲＮＡの発現量を示すデータを“発現量データ”ともいう。
【００２７】
ｍｉＲＮＡは、ｐｒｉ−ｍｉＲＮＡ、ｐｒｅ−ｍｉＲＮＡ及び成熟ｍｉＲＮＡを含む。好ましくは、ｍｉＲＮＡは、成熟ｍｉＲＮＡである。ｍｉＲＮＡの発現量は公知の方法で測定される。ｍｉＲＮＡの発現量の測定方法としては、例えば、ノーザンブロッティング、ＰＣＲ（Ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ  Ｃｈａｉｎ  Ｒｅａｃｔｉｏｎ）法、リアルタイムＰＣＲ法及びマイクロアレイ法が挙げられる。ｍｉＲＮＡの発現量の測定では、血清から全ＲＮＡを抽出し、全ＲＮＡからｃＤＮＡを合成し、リアルタイムＰＣＲでｍｉＲＮＡを定量してもよい。全ＲＮＡの抽出、ｃＤＮＡの合成及びリアルタイムＰＣＲによるｍｉＲＮＡの定量は、市販のキットでも行うことができる。
【００２８】
表示装置４０は、ＣＰＵ５０による口腔癌に関する判定の結果を出力するためのディスプレイである。ＣＰＵ５０は、記憶部１０に記憶された口腔癌判定プログラム１１をＲＡＭ２０に読み出して、口腔癌判定プログラム１１を実行することにより、以下に説明する機能を実現する。
【００２９】
図１（Ｂ）は、ＣＰＵ５０が実現する機能を示すブロック図である。口腔癌判定プログラム１１は、ＣＰＵ５０に判定部１及び出力部２として機能させる。
【００３０】
判定部１は、被験者の血清におけるｍｉＲＮＡの発現量に基づいて被験者の口腔癌を判定する。判定部１は、被験者における口腔癌の有無、口腔癌の状態及び予後等を判定する。口腔癌の有無とは、被験者が口腔癌に罹患しているか否かである。特に、口腔癌の有無とは、口腔癌に係る腫瘍を被験者が有しているか否かである。口腔癌の状態とは、口腔癌の悪性度及びステージ等である。口腔癌の予後とは、口腔癌の将来的な状態又は状態に関する見込みであって、特には、腫瘍切除後の状態である。好適には、口腔癌の予後は、口腔癌の後発リンパ節転移の有無である。
【００３１】
下記実施例に示すように、所定のｍｉＲＮＡの血清における発現量は、健常者と比較して口腔癌の患者で増加又は減少している。より詳細には、口腔癌患者と健常者とで比較した場合、表５に示すｍｉＲＮＡは健常者よりも口腔癌患者での発現量が高い。表５に示すｍｉＲＮＡを亢進ｍｉＲＮＡ群とする。なお、ＩＤはｍｉＲＮＡのデータベースであるｍｉＲＢａｓｅにおける識別情報を示す。
【００３２】
【表５】
2020068673.tif 000007
【００３３】
一方、表６に示すｍｉＲＮＡは健常者よりも口腔癌患者での発現量が低い。表６に示すｍｉＲＮＡを低下ｍｉＲＮＡ群とする。
【００３４】
【表６】
2020068673.tif 000008
【００３５】
詳細には、判定部１は、ｍｉＲＮＡの発現量を基準値と比較して、被験者の口腔癌を判定する。好ましくは、判定部１は、亢進ｍｉＲＮＡ群に含まれる少なくとも１つのｍｉＲＮＡの発現量を基準値と比較する。判定部１は、亢進ｍｉＲＮＡ群に含まれる少なくとも１つのｍｉＲＮＡの発現量が基準値より高い場合に被験者が口腔癌を有していると判定し、亢進ｍｉＲＮＡ群に含まれる少なくとも１つのｍｉＲＮＡの発現量が基準値より低い場合に被験者が口腔癌を有していないと判定する。また、判定部１は、低下ｍｉＲＮＡ群に含まれる少なくとも１つのｍｉＲＮＡの発現量を基準値と比較する。判定部１は、低下ｍｉＲＮＡ群に含まれる少なくとも１つのｍｉＲＮＡの発現量が基準値より高い場合に被験者が口腔癌を有していないと判定し、低下ｍｉＲＮＡ群に含まれる少なくとも１つのｍｉＲＮＡの発現量が基準値より低い場合に被験者が口腔癌を有していると判定する。ここでの基準値は、例えば、健常者における当該ｍｉＲＮＡの発現量の平均値又は中央値である。
【００３６】
好ましくは、被験者における口腔癌の有無を判定するために、判定部１は、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１８３−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−４２３−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−５１００及びｈｓａ−ｍｉＲ−１４４−３ｐの少なくとも１つの発現量を基準値と比較する。より詳細には、判定部１は、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−１４４−３ｐの少なくとも１つの発現量を基準値と比較し、発現量が基準値より高い場合に被験者が口腔癌を有していると判定し、発現量が基準値より低い場合に被験者が口腔癌を有していないと判定する。一方、判定部１は、ｈｓａ−ｍｉＲ−１８３−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−４２３−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−５１００の少なくとも１つの発現量を基準値と比較し、発現量が基準値より高い場合に被験者が口腔癌を有していないと判定し、発現量が基準値より低い場合に被験者が口腔癌を有していると判定する。
【００３７】
好ましくは、被験者における口腔癌の予後、例えば口腔癌の後発リンパ節転移の有無を判定するために、判定部１は、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−２４−３ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００の少なくとも１つの発現量を基準値と比較する。より詳細には、判定部１は、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−２４−３ｐの少なくとも１つの発現量を基準値と比較し、発現量が基準値より高い場合に口腔癌の後発リンパ節転移が有ると判定し、発現量が基準値より低い場合に口腔癌の後発リンパ節転移が無いと判定する。一方、判定部１は、ｈｓａ−ｍｉＲ−５１００の発現量を基準値と比較し、発現量が基準値より高い場合に口腔癌の後発リンパ節転移が無いと判定し、発現量が基準値より低い場合に被験者に口腔癌の後発リンパ節転移が有ると判定する。
【００３８】
判定部１は、複数のｍｉＲＮＡの発現量を組み合わせて、被験者における口腔癌を判定してもよい。例えば、判定部１は、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐの発現量が第１の基準値より高く、かつｈｓａ−ｍｉＲ−１８３−５ｐの発現量が第２の基準値より低い場合に被験者に口腔癌が有ると判定してもよい。
【００３９】
判定部１は、ｍｉＲＮＡの発現量と基準値との比較だけではなく、１つ以上のｍｉＲＮＡの発現量から算出される指標に基づいて被験者における口腔癌を判定してもよい。例えば、判定部１は、公知のデータマイニングの手法を用いて構築されたモデルから得られる指標に基づいて、ｍｉＲＮＡの発現量から被験者における口腔癌を判定してもよい。好ましくは、当該モデルは教師あり学習で構築されたモデルである。
【００４０】
教師あり学習とは、説明変数とそれに付随する目的変数との組み合わせの集合を学習用データとして、学習用データに対するフィッティングを行うことにより学習を行う機械学習の一手法である。フィッティングは、学習用データに含まれる説明変数の特徴量を抽出して目的変数ごとの特徴量を選んだり、その目的変数に属するデータの特徴を抽出したり、目的変数を識別する判断基準を生成したりすることで行う。フィッティングによって、入力された説明変数からその説明変数に対応するべき目的変数を出力するモデルが構築される。モデルによって、学習用データに含まれない説明変数に対応する目的変数を出力することができる。
【００４１】
口腔癌の有無を判定する場合、学習用データにおける説明変数は１つ以上のｍｉＲＮＡの発現量データであって、目的変数は当該発現量データが示すｍｉＲＮＡの発現量に対応する口腔癌の有無を示す情報である。例えば、健常者の血清中における３つのｍｉＲＮＡの各発現量がＥ１、Ｅ２及びＥ３とすると、説明変数“Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３”に、口腔癌が無いことを示す情報である目的変数“０”が対応付けられる。一方、口腔癌患者の血清中における同じ３つのｍｉＲＮＡの各発現量がＥ４、Ｅ５及びＥ６とすると、説明変数“Ｅ４，Ｅ５，Ｅ６”に、口腔癌が有ることを示す情報である目的変数“１”が対応付けられる。好ましくは、学習用データは、複数のｍｉＲＮＡの発現量データと当該発現量に対応する口腔癌の有無を示す情報との組み合わせの集合である。
【００４２】
口腔癌の後発リンパ節転移の有無を判定する場合であれば、学習用データにおける説明変数は上記と同様に各ｍｉＲＮＡの発現量データであって、目的変数は当該発現量に対応する口腔癌の後発リンパ節転移の有無を示す情報である。
【００４３】
教師あり学習の方法には、公知の任意の方法を採用すればよい。教師あり学習の方法としては、例えば、判別分析、正準判別分析、線形分類、重回帰分析、ロジスティック回帰、サポートベクターマシーン、決定木、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、パーセプトロン及びｋ近傍法等が挙げられる。
【００４４】
下記実施例に示すように、表５の亢進ｍｉＲＮＡ群に含まれるｍｉＲＮＡの他に、ｈｓａ−ｍｉＲ−２０ａ−５ｐ（ＭＩＭＡＴ０００００７５）、ｈｓａ−ｍｉＲ−２６ｂ−５ｐ（ＭＩＭＡＴ０００００８３）、ｈｓａ−ｍｉＲ−２１−５ｐ（ＭＩＭＡＴ０００００７６）及びｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐ（ＭＩＭＡＴ００００４２１）は健常者よりも口腔癌患者での発現量が高い。また、下記実施例に示すように、表６の低下ｍｉＲＮＡ群に含まれるｍｉＲＮＡの他にｈｓａ−ｍｉＲ−２９ｃ−５ｐ（ＭＩＭＡＴ０００４６７３）及びｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐ（ＭＩＭＡＴ０００４６１０）は健常者よりも口腔癌患者での発現量が低い。したがって、判定部１は、これらのｍｉＲＮＡと亢進ｍｉＲＮＡ群のｍｉＲＮＡ又は低下ｍｉＲＮＡ群を組み合わせて、被験者における口腔癌を判定してもよい。
【００４５】
例えば、被験者のｍｉＲＮＡの発現量から被験者における口腔癌の有無を判定する場合、判定部１は、表１から選択されるｈｓａ−ｍｉＲ−２４−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−４４１９ａ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００に加え、ｈｓａ−ｍｉＲ−２０ａ−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐの発現量が説明変数であって、目的変数が該発現量に対応する口腔癌の有無を示す情報であるモデルによって判定してもよい。
【００４６】
また、被験者のｍｉＲＮＡの発現量から被験者における口腔癌の後発リンパ節転移の有無を判定する場合、判定部１は、表１から選択されるｈｓａ−ｍｉＲ−４２３−５ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００に加え、ｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐの発現量が説明変数であって、目的変数が該発現量に対応する口腔癌の後発リンパ節転移の有無を示す情報であるモデルによって判定すればよい。
【００４７】
構築されたモデルは、記憶部１０に記憶されている。判定部１は、被験者のｍｉＲＮＡの発現量を、記憶部１０に記憶されたモデルに入力することで、被験者における口腔癌の判定結果を示す情報を出力として得る。
【００４８】
判定部１は、被験者における口腔癌の判定結果を示す情報を出力部２に入力する。例えば、口腔癌の有無を示す情報は、被験者が口腔癌を有することを示す情報又は被験者が口腔癌を有していないことを示す情報である。出力部２は、判定部１によって入力された判定結果を示す情報を表示装置４０に表示する。
【００４９】
続いて、口腔癌判定装置１００による判定処理を図２に示すフローチャートを参照して説明する。なお、当該フローチャートでは、判定部１は、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐの発現量を用いて被験者における口腔癌の有無を判定する。ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐの発現量と比較する基準値は、あらかじめ記憶部１０に記憶されているものとする。
【００５０】
判定部１は、使用者によって被験者のｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐの発現量データが入力装置３０を介して入力されるのを待つ（ステップＳ１；Ｎｏ）。被験者のｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐの発現量データが入力されると（ステップＳ１；Ｙｅｓ）、判定部１は、記憶部１０を参照し、基準値とｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐの発現量とを比較し、被験者における口腔癌の有無を判定する（ステップＳ２）。ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐの発現量が基準値より高い場合（ステップＳ２；Ｙｅｓ）、出力部２は、被験者が口腔癌を有することを示す情報を、表示装置４０を介して表示する（ステップＳ３）。一方、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐの発現量が基準値より低い場合（ステップＳ２；Ｎｏ）、出力部２は、被験者が口腔癌を有していないことを示す情報を、表示装置４０を介して表示する（ステップＳ４）。そして、判定部１は判定処理を終了する。
【００５１】
以上詳細に説明したように、本実施の形態に係る口腔癌判定装置１００は、血清におけるｍｉＲＮＡの発現量に基づいて被験者における口腔癌を判定する。血清は採血することで得られるため、組織を採取する生検よりも低侵襲で被験者の負担が軽減される。上述のｍｉＲＮＡは、口腔癌の腫瘍マーカーであるため、高い精度で被験者における口腔癌を判定することができる。
【００５２】
また、血清は比較的簡便に取得できるため、迅速に口腔癌を判定することができる。採血は低侵襲であるため、被験者の血清のｍｉＲＮＡを任意のタイミングで適宜定量することができ、口腔癌をリアルタイムに監視できるため、最適治療においても有用である。
【００５３】
本実施の形態に係るｍｉＲＮＡは、早期の口腔癌にも関連が見られる腫瘍マーカーである。このため、口腔癌判定装置１００は、早期の口腔癌の有無等についても精度よく判定することができる。
【００５４】
また、口腔癌判定装置１００は、口腔癌の後発リンパ節転移の有無を高い精度で判定することができる。後発リンパ節転移は、口腔癌の予後を決定する最も大きな術後イベントである。このため、口腔癌判定装置１００は、口腔癌の予後を予測することができる。また、口腔癌判定装置１００は、口腔癌の転移を予測すること、又は転移リスクを評価することもできる。したがって、口腔癌判定装置１００は、治療法、術後の補助療法及び術後の検査頻度を決定に寄与することができる。
【００５５】
なお、判定部１は、血清において定量されたｍｉＲＮＡの発現量の値に対して任意の値を加減乗除した値で判定してもよく、発現量を公知の変換方法、例えば、指数変換、対数変換、角変換、平方根変換、プロビット変換、逆数変換、Ｂｏｘ−Ｃｏｘ変換又はべき乗変換等で変換した値で判定してもよい。判定部１は、血清において定量されたｍｉＲＮＡの発現量の値を男女別又は年齢別に重み付けをして変換して得られる値で判定してもよい。また、判定部１は、第１のｍｉＲＮＡの発現量と第１のｍｉＲＮＡとは異なる第２のｍｉＲＮＡの発現量との比を基準値等と比較して判定してもよい。
【００５６】
なお、ＣＰＵ５０は、上記モデルを構築するモデル構築部として機能してもよい。モデル構築部は、記憶部１０に記憶された学習用データを用いた教師あり学習によってモデルを構築する。より詳細には、モデル構築部は、１つ以上のｍｉＲＮＡの発現量及び当該発現量に対応する口腔癌の有無を示す情報をそれぞれ説明変数及び目的変数とした学習用データを用いて教師あり学習を実行する。モデル構築部は、構築したモデルを記憶部１０に記憶させる。これにより、判定部１は、被験者のｍｉＲＮＡの発現量を、記憶部１０に記憶されたモデルに入力することで、被験者が口腔癌を有するか否かを判定する。
【００５７】
なお、判定部１は、年齢差、性別、喫煙習慣及び飲酒習慣等の因子によるｍｉＲＮＡの発現量の差を考慮して、被験者に関するこれら因子の影響を補正したｍｉＲＮＡの発現量に基づいて、口腔癌について判定してもよい。
【００５８】
なお、口腔癌判定装置１００は、通信インターフェイスを備え、ネットワークに接続されてもよい。判定部１は、当該ネットワークに接続する外部の装置等から通信手段を介して送信された発現量データを受信し、被験者が口腔癌を有するか否か、又は被験者の口腔癌の予後を判定してもよい。さらに出力部２は、通信インターフェイスを介して被験者が口腔癌を有することを示す情報等を外部の装置に送信してもよい。
【００５９】
なお、別の実施の形態では、口腔癌判定キットが提供される。口腔癌判定キットは、被験者の血清における亢進ｍｉＲＮＡ群及び低下ｍｉＲＮＡ群から選択される少なくとも１つのｍｉＲＮＡを定量する試薬を備える。好適には、当該試薬は、ｍｉＲＮＡをリアルタイムＰＣＲで定量するためのプライマー及びプローブである。プライマーは、上記表１に記載されたｍｉＲＮＡをＰＣＲ産物の塩基配列中に含むように設計されたものであれば特に限定されない。
【００６０】
プライマー及びプローブの塩基配列としては、上記表１に挙げたｍｉＲＮＡに加え、ｈｓａ−ｍｉＲ−２０ａ−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−２６ｂ−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−２１−５ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−２９ｃ−５ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐ、又は当該ｍｉＲＮＡをコードするｃＤＮＡの全体の塩基配列若しくは部分配列、あるいは当該全体の塩基配列若しくは部分配列に相補的な塩基配列が挙げられる。
【００６１】
プローブは、ＰＣＲ産物とハイブリダイゼーションするものである。ハイブリダイゼーションの条件は、例えば、プローブが、塩基配列が相補的な核酸とはハイブリダイズするが、相補的ではない塩基配列の核酸にはハイブリダイズしないストリンジェントな条件である。ストリンジェントな条件は、例えば、モレキュラークローニング・ア・ラボラトリーマニュアル第３版（２００１年）等に基づき適宜決定でき、例えば、０．２×ＳＳＣ、０．１％ＳＤＳ、６５℃で保温、である。プライマー及びプローブは、例えば、市販の自動核酸合成機を用いて化学的に合成することができる。
【００６２】
プローブは、蛍光物質等で標識されていてもよい。標識として、シアン、フルオレサミン、ローダミン、Ｃｙ３、Ｃｙ５、ＦＩＴＣ（ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ  ｉｓｏｔｈｉｏｃｙａｎａｔｅ）、ＴＲＩＴＣ等の蛍光標識を用いることができる。口腔癌判定キットは、内在性コントロールとするｍｉＲＮＡに対するプライマー及びプローブを備えてもよく、さらには緩衝液、ｍｉＲＮＡの定量に使用するその他の試薬を備えてもよい。
【００６３】
また、別の実施の形態では、被験者における口腔癌の有無を判定するためのデータを得るために、当該被験者の血清中の上記ｍｉＲＮＡを検出する検出ステップを含む方法が提供される。また、他の実施の形態では、被験者の体液試料におけるｍｉＲＮＡの発現量に基づいて被験者の口腔癌の判定を補助する方法が提供される。
【実施例】
【００６４】
以下の実施例により、本発明をさらに具体的に説明するが、本発明は実施例によって限定されるものではない。
【００６５】
（対象）
対象は、２０１５年から２０１８年に鹿児島大学口腔外科を受診し、病理組織学的検査により口腔扁平上皮癌と診断された治療前の口腔癌患者４０例と、ボランティアとして協力を得た健常者４０例とした。臨床的背景因子として、年齢、性別、部位、腫瘍の大きさ、リンパ節転移の有無、遠隔転移の有無、病理組織型をカルテより取得した。口腔癌の解剖学的部位及びＴＮＭ分類は（ＴＮＭ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍａｌｉｇｎａｎｔ  ｔｕｍｏｕｒｓ）第８版（２０１７年）の規定に従った。リンパ節転移の有無は、画像診断および頸部郭清術におけるリンパ節の病理組織学的所見により診断した。遠隔転移の有無は画像診断にて診断した。上記の口腔癌患者４０例及び健常者４０例の臨床的背景を表７に示す。
【００６６】
【表７】
2020068673.tif 000009
【００６７】
（血液の採取）
口腔癌患者４０例及び健常者４０例から血清サンプルを採取した。口腔癌患者からは治療の前後にサンプル採取を行った。口腔癌患者の血清サンプルは、治療開始約２週間前に採取し、術後１カ月以内にも同様にサンプルを採取した。全症例で、採血管に血液１０ｍＬを採取し室温で３０分静置し凝固させた後に１９００ｇ、４℃、３０分間遠心分離を行い、上清を採取した。さらに細胞性の浮遊物を除去するために、１６００ｇ、４℃、１０分間遠心分離を行いその上清を血清サンプルとし、解析まで−８０℃で保存した。
【００６８】
（ｍｉＲＮＡの網羅的解析）
口腔癌群と健常者群の血清プール（各１０例ずつ）から、３Ｄ−Ｇｅｎｅ  ＲＮＡ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ｒｅａｇｅｎｔ（東レ社製）を用いて全ＲＮＡを抽出し、３Ｄ−Ｇｅｎｅ  ｍｉＲＮＡ  ｌａｂｅｌｉｎｇ  ｋｉｔ（東レ社製）を用いてラベル化後、３Ｄ−Ｇｅｎｅ  Ｍｏｕｓｅ  ｍｉＲＮＡ  Ｏｌｉｇｏ  ｃｈｉｐ（東レ社製）に対してハイブリダイゼーションした。シグナルは３Ｄ−Ｇｅｎｅ  Ｓｃａｎｎｅｒ（東レ社製）を用いてスキャンし、３Ｄ−Ｇｅｎｅ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  ｓｏｆｔｗａｒｅ（東レ社製）を用いて数値化した。各スポットのシグナル値からブランクスポットの平均値を引くことによって補正を行なった。さらに、シグナル強度の平均値が２５となるようにグローバルノーマライゼーションを用いて正規化を行った。
【００６９】
（結果）
健常者群に対して口腔癌群で２倍以上又は１／２以下の発現量を示したｍｉＲＮＡをマーカーとして同定した。健常者群に対して口腔癌群で２倍以上の発現量を示した６８種を表８に示す。健常者群に対して口腔癌群で１／２以下の発現量を示した４５種を表９に示す。ｍｉＲＮＡをマーカーとして同定した。マーカーの中でも特に癌患者と健常者との間で差の大きかった表１０に示す１６種のｍｉＲＮＡについて、以下でさらに検討した。
【００７０】
【表８】
2020068673.tif 000010
【００７１】
【表９】
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【００７２】
【表１０】
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【００７３】
（口腔癌判定マーカーの同定）
次のように、表１０に示すマーカーを標的としたリアルタイムＲＴ−ＰＣＲによってｍｉＲＮＡを定量し、口腔癌群と健常者群とを比較検討した。血清サンプルよりｍｉＲＮｅａｓｙ  ｓｅｒｕｍ／ｐｌａｓｍａ  ｋｉｔ（ＱＩＡＧＥＮ社製）とＭＳ２（Ｒｏｃｈｅ  Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ社製）を用いてｍｉＲＮＡを含む全ＲＮＡを抽出した。続いて、ＴａｑＭａｎ（商標）  ＭｉｃｒｏＲＮＡ  ＲＴ  ｋｉｔ（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社製）を用いてｃＤＮＡを合成した。
【００７４】
ｍｉＲＮＡの発現量は、ＴａｑＭａｎ（商標）  ＭｉｃｒｏＲＮＡ  Ａｓｓａｙｓ（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社製）を用いたリアルタイム  ＰＣＲ  システムで３回ずつ定量した。ＰＣＲ反応は、熱変性９５℃で１０分間を１サイクル行い、２サイクル目以降は熱変性９５℃で１５秒、アニーリング／伸長反応は６０℃で６０秒を６０サイクル行った。リアルタイムＰＣＲにおいては内因性コントロールにはｍｉＲ１６を用いた。各ｍｉＲＮＡの発現量はΔＣＴ法にて相対的に定量した。なお、以下の統計解析は、すべてＪＭＰ１３及びＲを用いた。統計解析では、両側検定ｐ＜０．０５を有意差有りとみなした。
【００７５】
（結果）
図３に示すように、リアルタイムＰＣＲによる定量において、口腔癌群と健常者群との間でｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐ（Ａ）、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ（Ｂ）、ｈｓａ−ｍｉＲ−２０ａ−５ｐ（Ｃ）、ｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐ（Ｄ）及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００（Ｅ）の発現量に有意差を認めた。口腔癌群において、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−２０ａ−５ｐに発現上昇を認めた。また、口腔癌群において、ｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００に発現低下を認めた。
【００７６】
（口腔癌判定マーカーによる口腔癌の判定精度）
次に、各ｍｉＲＮＡについて「腫瘍の存在」をエンドポイントにして受信者動作特性曲線（ＲＯＣ）解析を行い、口腔癌の存在の判定に最適な発現量の基準値としてのカットオフ値を設定した。口腔癌群及び健常者群について、カットオフ値より低い発現量を“低発現グループ”、高い発現量を“高発現グループ”の２グループに整理し、低発現グループと高発現グループとの間に統計学的有意差を認める８種のｍｉＲＮＡを決定した（表１１及び表１２）。
【００７７】
８種のｍｉＲＮＡうち、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−２０ａ−５ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−１４４−３ｐでは口腔癌群における有意な発現上昇を、ｈｓａ−ｍｉＲ−１２２、ｈｓａ−ｍｉＲ−１８３、ｈｓａ−ｍｉＲ−４２３−５ｐ及びｍｉＲ−５１００は口腔癌群における有意な発現低下を認めた。ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ａ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−２０ａ−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１４４−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１２２、ｈｓａ−ｍｉＲ−１８３、ｈｓａ−ｍｉＲ−４２３−５ｐ及びｍｉＲ−５１００のカットオフ値は、それぞれ４．９８５７、４．１２７、４．９６２、９．２１８、４．９１５、１２．００２、６．３５２及び４．０２１で、その際のＡＵＣは、それぞれ０．６５９、０．５７１、０．６３７、０．５８８、０．６０８、０．６１６、０．５７９及び０．７０６であった。
【００７８】
【表１１】
2020068673.tif 000013
【００７９】
【表１２】
2020068673.tif 000014
【００８０】
ｍｉＲＮＡの発現量を用いた口腔癌の存在を判定するモデルを構築するため、線形分析を行ったところ、ｈｓａ−ｍｉＲ−２４−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−２０ａ−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−４４１９ａ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００が因子として選定された。モデルとして、口腔癌の存在を判定する指標（ｍｉＲＮＡ  ｉｎｄｅｘ−Ａ）を算出する下記の式１が得られた。なお、式１で［ｍｉＲＮＡのＩＤ］は、当該ｍｉＲＮＡの発現量を示す。
ｍｉＲＮＡ  ｉｎｄｅｘ−Ａ＝−０．３１５６７＋（０．０９０４９×［ｈｓａ−ｍｉＲ−２４−３ｐ］）＋（０．２１０６３×［ｈｓａ−ｍｉＲ−２０ａ−５ｐ］）−（０．０４７０５×［ｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐ］）−（０．０８４１８×［ｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐ］）＋（０．１４４９２×［ｈｓａ−ｍｉＲ−４４１９ａ］）−（０．２２９６２×［ｈｓａ−ｍｉＲ−５１００］）    （式１）
【００８１】
式１を用いた場合、図４に示すように口腔癌及び健常者群のｍｉｃｒｏＲＮＡ  ｉｎｄｅｘ−Ａには両群間に著明な差がみられた（ｐ＜０．０００１）。式１についてのＲＯＣ曲線を図５に示す。ｍｉＲＮＡ  ｉｎｄｅｘ−Ａのカットオフ値は０．５１７であり、その際のＡＵＣは０．８４９、感度は６７．５％、特異度は８７．５％、陽性適中率（ＰＰＶ）は２７．１％、陰性適中率（ＮＰＶ）は１５．６％であった。当該モデルは、口腔癌の有無の判定に有用であることが示された。なお、上記式１による口腔癌の有無の判定は、ＴＭＮ分類でＩ及びＩＩの早期の患者でも有意に判定することができた。
【００８２】
（治療前後のリアルタイムモニタリングと予後判定マーカーの同定）
口腔癌患者の治療前後に経時的に液体生検し、上記マーカーと臨床病理学的事項との関連性を統計学的に検討した。口腔癌症例の予後を決定する最も大きな術後イベントは治療後の後発リンパ節転移である。そこで、各ｍｉＲＮＡについて「後発リンパ節転移」をエンドポイントにしてＲＯＣ解析を行い、後発リンパ節転移の判定に最適な発現量の基準値としてのカットオフ値を設定した。
【００８３】
上記と同様に口腔癌群及び健常者群を低発現グループ及び高発現グループに整理し、低発現グループと高発現グループとの間に統計学的有意差を認めるｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−２４−３ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐ、並びに高発現と後発リンパ節転移との間に負の相関の傾向がみられるｈｓａ−ｍｉＲ−５１００を決定した（表１３）。ｈｓａ−ｍｉＲ−１９ｂ−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−２４−３ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１２２−５ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００のカットオフ値は、それぞれ４．０１２９、５．０００７、７．２３６及び３．９９７で、その際のＡＵＣは、それぞれ０．６８３、０．６０７、０．６６０及び０．６５６であった。
【００８４】
【表１３】
2020068673.tif 000015
【００８５】
図６に各ｍｉＲＮＡについての無病生存率におけるカプランマイヤー曲線を示す。当該ｍｉＲＮＡはすべて統計学的有意差を示し、治療後の予後予測に有用であることが示された。
【００８６】
ｍｉＲＮＡの発現量を用いた口腔癌の後発リンパ節転移の有無を判定するモデルを構築するため、線形分析を行ったところ、ｈｓａ−ｍｉＲ−４２３−５ｐ、ｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐ及びｈｓａ−ｍｉＲ−５１００が因子として選定された。モデルとして、口腔癌の後発リンパ節転移の有無を判定する指標（ｍｉＲＮＡ  ｉｎｄｅｘ−Ｂ）を算出する下記の式２が得られた。
ｍｉＲＮＡ  ｉｎｄｅｘ−Ｂ＝−１．３６７４４＋（０．８４１７３×［ｈｓａ−ｍｉＲ−４２３−５ｐ］）＋（０．２７２７３×［ｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐ］）−（０．３００８０×［ｈｓａ−ｍｉＲ−５１００］）−（０．１３４４７×［ｈｓａ−ｍｉＲ−４２３−５ｐ］／［ｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐ］）＋（０．０７００４×［ｈｓａ−ｍｉＲ−１５０−３ｐ］／［ｈｓａ−ｍｉＲ−５１００］）    （式２）
【００８７】
式２を用いた場合、図７に示すように口腔癌及び健常者群のｍｉｃｒｏＲＮＡ  ｉｎｄｅｘ−Ｂには両群間に著明な差がみられた（ｐ＜０．０００１）。式２についてのＲＯＣ曲線を図８に示す。ｍｉＲＮＡ  ｉｎｄｅｘ−Ｂのカットオフ値は０．６０８であり、その際のＡＵＣは０．８６０、感度は８３．３％、特異度は８０．０％、ＰＰＶは３８．５％、ＮＰＶは７．４％であった。当該モデルは、口腔癌の後発リンパ節転移の有無の判定に有用であることが示された。
【００８８】
上述した実施の形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【００８９】
本発明は、口腔癌の検出、特に被験者における口腔癌の有無の判定及び予後の予測又は判定に好適である。
【符号の説明】
【００９０】
１  判定部、２  出力部、１０  記憶部、１１  口腔癌判定プログラム、２０  ＲＡＭ、３０  入力装置、４０  表示装置、５０  ＣＰＵ、６０  バス、１００  口腔癌判定装置
【図１】
2020068673.tif 000021
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2020068673.tif 000026
【図７】
2020068673.tif 000027
【図８】
2020068673.tif 000028
【配列表】
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