(57)【要約】      （修正有）【課題】糖代謝異常の簡便な検出方法を提供する。【解決手段】血液サンプル中の下記の（１）〜（５）から選択される少なくとも１種の成分を測定し、下記（６）の基礎データを評価することを特徴とする、糖代謝異常の検出方法。（１）アディポネクチン、高感度CRP、IL-6、インスリン、レプチン及びTNF-αを含むバイオマーカー成分、（２）10/12-HODE成分、（３）リノール酸由来成分、（４）アラキドン酸由来成分、（５）コレステロール由来成分、（６）年齢及びBMIからなる群から選ばれる少なくとも1種の基礎データ。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
血液サンプル中の下記の（１）〜（５）から選択される少なくとも１種の成分を測定し、下記（６）の基礎データを評価することを特徴とする、糖代謝異常の検出方法：
（１）アディポネクチン、高感度CRP、IL-6、インスリン、レプチン及びTNF-αを含むバイオマーカー成分、
（２）10ZE-HODE及び／又は12ZE-HODEを含む10/12-HODE成分。
（３）EE-HODE及びtHODE、並びに、13EE-HODE、13ZE-HODE、リノール酸、9EE-HODE、9ZE-HODE、ZE/EE及びZE-HODEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むリノール酸由来成分、
（４）5-HETE、並びに、isoPs、tHETE、12-HETE及び15-HETEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むアラキドン酸由来成分、
（５）7βtOHCh/tCh、並びにtCh及び7βtOHCh からなる群から選ばれる少なくとも1種を含むコレステロール由来成分、
（６）年齢及びBMIからなる群から選ばれる少なくとも1種の基礎データ
(但し、HODEは、オクタデカジエノイックアシッドを示し、isoPsはイソプロスタン類を示し、HETEはヒドロキシエイコサテトラノイックアシッドを示し、Chはコレステロールを示す。)
【請求項２】
血液サンプルが空腹時の血液サンプルである、請求項１に記載の検出方法。
【請求項３】
（１）〜（５）の全ての成分の測定し、かつ、（６）の基礎データを評価することを特徴とする、請求項１又は２に記載の検出方法。
【請求項４】
糖代謝異常が糖尿病と糖尿病の予備群を含む、請求項１〜３のいずれかに記載の検出方法。
【請求項５】
血糖値、HbA1c及びMatsuda Indexからなる群から選ばれる少なくとも1種に対応する評価を行う、請求項１〜４のいずれかに記載の検出方法。
【請求項６】
ブドウ糖負荷試験における糖負荷60分後の血糖値の評価)を、下記の（１）〜（５）の各成分を測定すること及び（６）の基礎データを評価項目とすることにより行うことを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の検出方法。
（１）アディポネクチン、高感度CRP、レプチン及びTNF-αを含むバイオマーカー成分、
（２）EE-HODE及びtHODE、並びに、13EE-HODE、13ZE-HODE、ZE/EE及びZE-HODEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むリノール酸由来成分、
（３）5-HETE、並びに、isoPs、tHETE、12-HETE及び15-HETEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むアラキドン酸由来成分、
（４）7βtOHCh/tCh、並びにtCh及び7βtOHChからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むコレステロール由来成分、
（５）10ZE-ヒドロキシオクタデカジエノイックアシッド（10ZE-HODE）を含む10/12-HODE成分、
（６）BMI 
【請求項７】
ブドウ糖負荷試験における糖負荷120分後の血糖値の評価を、下記の（１）〜（５）の各成分の測定に基づき行うことを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の検出方法。
（１）IL-6及びインスリンを含むバイオマーカー成分、
（２）12ZE-ヒドロキシオクタデカジエノイックアシッド（12ZE-HODE）を含む10/12-HODE成分、
（３）EE-HODE、 tHODE及びZE/EEを含むリノール酸由来成分、
（４）5-HETE、tHETE及び15-HETEを含むアラキドン酸由来成分、
（５）7βtOHCh/tCh及びtChを含むコレステロール由来成分、
【請求項８】
HbA1cの評価を、下記の（１）〜（５）の各成分の測定に基づき行うことを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の検出方法。
（１）高感度CRP及びインスリンを含むバイオマーカー成分、
（２）10ZE-HODE及び12ZE-HODEを含む10/12-HODE成分、
（３）EE-HODE、tHODE、13EE-HODE、13ZE-HODE、リノール酸、9EE-HODE及び9ZE-HODEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むリノール酸由来成分
（４）5-HETE、isoPs、tHETE、12-HETE及び15-HETEを含むアラキドン酸由来成分、
（５）7βtOHCh/tCh及び7βtOHChを含むコレステロール由来成分。
【請求項９】
Matsuda Index の評価を、下記の（１）、（３）〜（５）の各成分を測定すること及び（６）の基礎データを評価項目とすることにより行うことを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の検出方法。
（１）アディポネクチン、インスリン、レプチン及びTNF-αを含むバイオマーカー成分、
（２）EE-HODE及びtHODE、並びに、13EE-HODE、13ZE-HODE、リノール酸、9EE-HODE、9ZE-HODE、ZE/EE及びZE-HODEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むリノール酸由来成分、
（３）5-HETE、並びに、isoPs、tHETE、12-HETE及び15-HETEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むアラキドン酸由来成分、
（４）7βtOHCh/tCh、並びにtCh及び7βtOHChからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むコレステロール由来成分。
（５）年齢
【請求項１０】
糖代謝異常が、インスリン作用が不足した正常型又は境界型（ＩＧＴ）を含む、請求項１〜９のいずれかに記載の検出方法。
【請求項１１】
血液サンプルが血漿又は血清である、請求項１〜１０のいずれかに記載の検出方法。
【請求項１２】
下記の（１）〜（５）の成分及び下記（６）の基礎データを含む、糖代謝異常を早期診断するためのバイオマーカー群。
（１）アディポネクチン、高感度CRP、IL-6、インスリン、レプチン及びTNF-αを含むバイオマーカー成分、
（２）10ZE-HODE及び12ZE-HODEを含む10/12-HODE成分。
（３）EE-HODE、tHODE、13EE-HODE、13ZE-HODE、リノール酸、9EE-HODE、9ZE-HODE、ZE/EE及びZE-HODEを含むリノール酸由来成分、
（４）5-HETE、isoPs、tHETE、12-HETE及び15-HETEを含むアラキドン酸由来成分、
（５）7βtOHCh/tCh、tCh及び7βtOHChを含むコレステロール由来成分、
（６）年齢及びBMIの基礎データ
【請求項１３】
血液サンプル中の下記の（１）〜（５）の成分を測定可能なバイオマーカー測定部、年齢及びBMIを記憶する記憶装置、及び、前記バイオマーカー測定部で測定した各成分のデータと前記記憶装置で記憶した年齢及びBMIの数値に基づき血糖値、HbA1c及びMatsuda Indexからなる群から選ばれる少なくとも１種との相関を演算する演算部を有する、糖代謝異常を検出するための装置。
【請求項１４】
血液サンプル中の下記の（１）〜（３）から選択される少なくとも１種の成分を測定し、健常人の平均値との解離を評価することを特徴とする、糖代謝異常の検出方法：
（１）EE-HODE又はtHODE、
（２）5-HETE、
（３）7βtOHCh/tCh、並びにtChからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むコレステロール由来成分。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、糖代謝異常を検出する技術に関し、詳しくは糖尿病またはその予備群、あるいはインスリン作用の低下傾向がある正常群、インスリン作用が低下した境界型（ＩＧＴ）の早期検出のための方法、バイオマーカー群及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
糖尿病及び糖尿病予備群などの糖代謝異常の検査、とりわけ、境界型（IGT） 若しくはインスリン作用の検査は、糖尿病及び生活習慣病の予防の観点から非常に重要である。
【０００３】
健康診断では空腹時血糖が測定され、血糖値110〜125 mg/dlの被験者ではグルコース負荷試験(OGTT)を行い、血糖値109 mg/dl以下は正常型と見なされる。正常型であってもインスリン作用の低下がみられる被験者の場合、境界型（IGT）や糖尿病型に移行する頻度が高いため、そのことを被験者に注意喚起していれば、糖尿病患者又はその予備群の数を減らすことができる。一方、空腹時血糖やHbA1cで正常型の被験者全部にグルコース負荷試験を行うことは現実的ではない。
【０００４】
特許文献１は、サンプル中のミオイノシトールをミオイノシトールに作用する酵素で処理してミオイノシトールを定量し、糖尿病予備群あるいは糖尿病と判定する検査方法を提案している。このような酵素を用いた測定は煩雑であるので、より簡便な検査方法が求められていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2001-190299
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、糖代謝異常の簡便な検出方法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】
【０００７】
本発明者は上記課題に鑑み検討を重ねた結果、各種バイオマーカー及び年齢、BMIなどの基礎データが糖代謝異常と相関し、これらのサンプル中のレベルを調べることで糖代謝異常の検出もしくは評価が可能になることを見出した。
【０００８】
本発明は、以下の検出方法、マーカー群及び検出装置を提供することを目的とする。
項１．  血液サンプル中の下記の（１）〜（５）から選択される少なくとも１種の成分を測定し、下記（６）の基礎データを評価することを特徴とする、糖代謝異常の検出方法：
（１）アディポネクチン、高感度CRP、IL-6、インスリン、レプチン及びTNF-αを含むバイオマーカー成分、
（２）10ZE-HODE及び／又は12ZE-HODEを含む10/12-HODE成分。
（３）EE-HODE及びtHODE、並びに、13EE-HODE、13ZE-HODE、リノール酸、9EE-HODE、9ZE-HODE、ZE/EE及びZE-HODEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むリノール酸由来成分、
（４）5-HETE、並びに、isoPs、tHETE、12-HETE及び15-HETEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むアラキドン酸由来成分、
（５）7βtOHCh/tCh、並びにtCh及び7βtOHCh からなる群から選ばれる少なくとも1種を含むコレステロール由来成分、
（６）年齢及びBMIからなる群から選ばれる少なくとも1種の基礎データ
(但し、HODEは、オクタデカジエノイックアシッドを示し、isoPsはイソプロスタン類を示し、HETEはヒドロキシエイコサテトラノイックアシッドを示し、Chはコレステロールを示す。)
項２．  血液サンプルが空腹時の血液サンプルである、項１に記載の検出方法。
項３．  （１）〜（５）の全ての成分の測定し、かつ、（６）の基礎データを評価することを特徴とする、項１又は２に記載の検出方法。
項４．  糖代謝異常が糖尿病と糖尿病の予備群を含む、項１〜３のいずれかに記載の検出方法。
項５．  血糖値、HbA1c及びMatsuda Indexからなる群から選ばれる少なくとも1種に対応する評価を行う、項１〜４のいずれかに記載の検出方法。
項６．  ブドウ糖負荷試験における糖負荷60分後の血糖値の評価を、下記の（１）〜（５）の各成分を測定すること及び（６）の基礎データを評価項目とすることを特徴とする、項１〜４のいずれかに記載の検出方法。
（１）アディポネクチン、高感度CRP、レプチン及びTNF-αを含むバイオマーカー成分、
（２）EE-HODE及びtHODE、並びに、13EE-HODE、13ZE-HODE、ZE/EE及びZE-HODEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むリノール酸由来成分、
（３）5-HETE、並びに、isoPs、tHETE、12-HETE及び15-HETEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むアラキドン酸由来成分、
（４）7βtOHCh/tCh、並びにtCh及び7βtOHChからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むコレステロール由来成分、
（５）10ZE-ヒドロキシオクタデカジエノイックアシッド（10ZE-HODE）を含む10/12-HODE成分、
（６）BMI 
項７．  ブドウ糖負荷試験における糖負荷120分後の評価を、下記の（１）〜（５）の各成分の測定に基づき行うことを特徴とする、項１〜４のいずれかに記載の検出方法。
（１）IL-6及びインスリンを含むバイオマーカー成分、
（２）12ZE-ヒドロキシオクタデカジエノイックアシッド（12ZE-HODE）を含む10/12-HODE成分、
（３）EE-HODE、 tHODE及びZE/EEを含むリノール酸由来成分、
（４）5-HETE、tHETE及び15-HETEを含むアラキドン酸由来成分、
（５）7βtOHCh/tCh及びtChを含むコレステロール由来成分、
項８．  HbA1cの評価を、下記の（１）〜（５）の各成分の測定に基づき行うことを特徴とする、項１〜４のいずれかに記載の検出方法。
（１）高感度CRP及びインスリンを含むバイオマーカー成分、
（２）10ZE-HODE及び12ZE-HODEを含む10/12-HODE成分、
（３）EE-HODE、tHODE、13EE-HODE、13ZE-HODE、リノール酸、9EE-HODE及び9ZE-HODEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むリノール酸由来成分
（４）5-HETE、isoPs、tHETE、12-HETE及び15-HETEを含むアラキドン酸由来成分、
（５）7βtOHCh/tCh及び7βtOHChを含むコレステロール由来成分。
項９．  Matsuda Indexの評価 を、下記の（１）、（３）〜（５）の各成分を測定すること及び（６）の基礎データを評価項目とすることにより行うことを特徴とする、項１〜４のいずれかに記載の検出方法。
（１）アディポネクチン、インスリン、レプチン及びTNF-αを含むバイオマーカー成分、
（３）EE-HODE及びtHODE、並びに、13EE-HODE、13ZE-HODE、リノール酸、9EE-HODE、9ZE-HODE、ZE/EE及びZE-HODEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むリノール酸由来成分、
（４）5-HETE、並びに、isoPs、tHETE、12-HETE及び15-HETEからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むアラキドン酸由来成分、
（５）7βtOHCh/tCh、並びにtCh及び7βtOHChからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むコレステロール由来成分。
（６）年齢
項１０．  糖代謝異常が、インスリン作用が不足した正常型又は境界型（ＩＧＴ）を含む、項１〜９のいずれかに記載の検出方法。
項１１．  血液サンプルが血漿又は血清である、項１〜１０のいずれかに記載の検出方法。
項１２．  下記の（１）〜（５）の成分及び下記（６）の基礎データを含む、糖代謝異常を早期診断するためのバイオマーカー群。
（１）アディポネクチン、高感度CRP、IL-6、インスリン、レプチン及びTNF-αを含むバイオマーカー成分、
（２）10ZE-HODE及び12ZE-HODEを含む10/12-HODE成分。
（３）EE-HODE、tHODE、13EE-HODE、13ZE-HODE、リノール酸、9EE-HODE、9ZE-HODE、ZE/EE及びZE-HODEを含むリノール酸由来成分、
（４）5-HETE、isoPs、tHETE、12-HETE及び15-HETEを含むアラキドン酸由来成分、
（５）7βtOHCh/tCh、tCh及び7βtOHChを含むコレステロール由来成分、
（６）年齢及びBMIの基礎データ
項１３．  血液サンプル中の下記の（１）〜（５）の成分を測定可能なバイオマーカー測定部、年齢及びBMIを記憶する記憶装置、及び、前記バイオマーカー測定部で測定した各成分のデータと前記記憶装置で記憶した年齢及びBMIの数値に基づき血糖値、HbA1c及びMatsuda Indexからなる群から選ばれる少なくとも１種との相関を演算する演算部を有する、糖代謝異常を検出するための装置。
項１４．  血液サンプル中の下記の（１）〜（３）から選択される少なくとも１種の成分を測定し、健常人の平均値との解離を評価することを特徴とする、糖代謝異常の検出方法：
（１）EE-HODE又はtHODE、
（２）5-HETE、
（３）7βtOHCh/tCh、並びにtChからなる群から選ばれる少なくとも1種を含むコレステロール由来成分。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、糖代謝異常を簡便に検出することができる。特に、本発明によれば、血糖値109 mg/dl以下の正常型の被験者が糖尿病又は境界型に移行するリスクを採血のみで的確に検出することができ、糖尿病に罹患する前の健常者又は境界型の被験者を早期診断できる。この早期診断により、正常型の被験者が境界型から糖尿病に移行するのを防止することができる。糖代謝異常は、インスリン抵抗性とインスリン分泌不全の何れかあるいは両方を含む。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明者は、糖尿病患者、境界型または正常型の被験者の血液サンプルについて多数の成分を定量した。これらの患者もしくは被験者は、別途、血糖値、HbA1c及びMatsuda Indexを算出した。そして、血液サンプル中の各成分の測定値と血糖値、HbA1c及びMatsuda Indexの関係を統計学的に処理したところ、（１）〜（５）の成分の少なくとも1種と必要に応じて（６）の基礎データを組み合わせることで、血糖値、HbA1c及びMatsuda Indexを高精度で評価でき、糖代謝異常の検出、インスリン抵抗性の評価を行えることを見出した。
【００１１】
本発明で評価可能な血糖値には、空腹時血糖値、随時血糖値、ブドウ糖負荷試験、ブドウ糖負荷試験における糖負荷60分後もしくは120分後の血糖値が含まれる。本願実施例では、ブドウ糖負荷試験における糖負荷60分後、120分後の血糖値について評価可能であることを実証しており、この実施例によりブドウ糖負荷試験における糖負荷後120分後までの血糖値、随時血糖値など、糖代謝異常に関与する任意の血糖値の評価が本発明により可能である。
【００１２】
本発明は、ヒトの糖尿病及びその予備群を含む糖代謝異常の検出とインスリン抵抗性、インスリン分泌不全の評価のための方法として有用である。
【００１３】
糖尿病の予備群としては、境界型（IFG及びIGT）だけでなく、現在は空腹時血糖値が109 mg/dl以下の正常型であるが、インスリン作用の不足が潜在的にあって境界型(IGT)あるいは糖尿病型に移行しやすい被験者も「予備群」に含まれる。インスリン作用の評価は、本発明の方法によりブドウ糖負荷試験における糖負荷前、負荷後30分、糖負荷60分後及び／又は120分後の血糖値、随時血糖値などの血糖値およびインスリン値を評価することで、評価できる。
【００１４】
本発明はヒトを対象としており、血液サンプルは、ヒト由来である。
【００１５】
血液サンプルとしては、血漿、血清、血球（赤血球、白血球）が挙げられ、好ましくは血漿または血清が例示される。
【００１６】
糖代謝異常とは、インスリン作用不足によって説明される、糖の産生と消費のアンバランスに基づいた糖が十分に代謝されていない状態を意味する。糖代謝異常が亢進すると、十分に代謝処理されないで残った糖が血中に余り、結果として血糖値が高くなる。この状態が続くと境界型、ひいては糖尿病に至る。従って、糖代謝異常は糖尿病と境界型を含み、さらに糖尿病および境界型には該当しないが糖代謝の低下により血糖値が徐々に上昇していく過程の糖尿病予備群の前段階の健常者を含む。
【００１７】
本明細書で、血糖値、HbA1c及びMatsuda Indexを「評価する」とは、糖代謝異常であるか否かを評価もしくは決定するという意味であり、具体的な数値を予測することを意味しない。血糖値は糖代謝異常の指標となる血糖値を含み、特に限定されないが、例えば、随時血糖、ブドウ糖負荷試験における糖負荷後の血糖値、空腹時血糖値などが挙げられるが、これらに限定されない。
【００１８】
血糖値、HbA1c及びMatsuda Indexを適切に高確率で予測するために用いられる成分（１）〜（５）と基礎データ（６）を以下に示す。
【００１９】
（１）バイオマーカー成分
バイオマーカー成分は、アディポネクチン、高感度CRP、IL-6、インスリン、レプチン及びTNF-αの６種の成分を含む。これら６種の成分は、血糖値、HbA1c及びMatsuda Indexを高精度で評価するために必要とされる成分であるが、評価対象（血糖値、HbA1c及びMatsuda Index）に応じて、適切に組み合わせられる。適切な組み合わせの例を表１に示す。
【００２０】
（２）10/12-HODE成分
血糖値、HbA1cの高精度の評価には、10ZE-HODE及び／又は12ZE-HODEが有効である。従来、糖尿病との関連性は9-HODE、13-HODEが注目されていたが、血糖値、HbA1c の評価には10ZE-HODE、12ZE-HODEが特に有効であるという意外な結果が得られた。Matsuda Indexの評価には10/12-HODE成分を使用する必要はない。
【００２１】
（３）リノール酸由来成分
リノール酸由来成分は、リノール酸自体、及び、リノール酸の酸化物が含まれる。リノール酸（２つの二重結合がZ, Z(シス型)）が酸化されると、ZEないしEZ、或いはEEのHODE類に異性化する。また、酸化により導入されるOH基の位置により9-HODE、10-HODE、12-HODE、13-HODEなどが生じる。
【００２２】
リノール酸由来成分のうちで、10/12-HODE以外の成分で血糖値、HbA1c、Matsuda Indexの評価に有用であるのは、EE-HODE、tHODE、並びに、13EE-HODE、13ZE-HODE、リノール酸、9EE-HODE、9ZE-HODE、ZE/EE及びZE-HODEである。EE-HODEとtHODEは、血糖値、HbA1c、Matsuda Indexの評価に共通して有用であり、13EE-HODE、13ZE-HODE、リノール酸、9EE-HODE、9ZE-HODE、ZE/EE及びZE-HODEは、血糖値、HbA1c、Matsuda Indexの各々について、適切に組み合わせられる。適切な組み合わせの例は表１に示される。
【００２３】
なお、tHODEは網羅的ヒドロキシリノール酸であり、13EE-HODE、13ZE-HODE、9EE-HODE、9ZE-HODEは、9位又は13位にOH基を有し、かつ、2つの二重結合がEEまたはZEであるHODEである。ZE/EEはZE体のHODEとEE体のHODEの比であり、ZE-HODEはZE体のHODEの合計量である。
【００２４】
（４）アラキドン酸由来成分
アラキドン酸の酸化により生じる成分である。アラキドン酸由来成分は、5-HETE、isoPs、tHETE、12-HETE及び15-HETEを含む。5-HETEは、血糖値、HbA1c、Matsuda Indexの評価に共通して有用であり、isoPs、tHETE、12-HETE及び15-HETEは血糖値、HbA1c、Matsuda Indexの各々について、適切に組み合わせられる。適切な組み合わせの例は表１に示される。
【００２５】
なお、isoPsはイソプロスタン類を示し、HETEはヒドロキシエイコサテトラノイックアシッドを示す。例えば5-HETEは5-ヒドロキシエイコサテトラノイックアシッドである。tHETEは網羅的ヒドロキシエイコサテトラノイックアシッドである。
【００２６】
（５）コレステロール由来成分
コレステロールの酸化により生じる成分である。コレステロール由来成分は、7βtOHCh/tCh、tCh及び7βtOHChを含む。7βtOHCh/tChは、血糖値、HbA1c、Matsuda Indexの予測に共通して有用であり、tCh及び7βtOHChは血糖値、HbA1c、Matsuda Indexの各々について、適切に組み合わせられる。適切な組み合わせの例は表１に示される。
【００２７】
（６）年齢及びBMIからなる群から選ばれる少なくとも1種の基礎データ
年齢はMatsuda Indexの予測に有用であり、BMIは血糖値60の予測に有用である。
【００２８】
【表１】
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【００２９】
いずれも空腹時の値を示し、a.〜aa.は下記のバイオマーカーを示す。
a,アディポネクチン、ｂ,年齢、c,BMI、d,EE-HODE、e,高感度CRP、f,IL6、g,インスリン、h,isoPs、i,レプチン、j,ｔCh、k,ｔHETE、l,ｔHODE、m,TNFα、n,10ZE-HODE、o,12-HETE
p, 12ZE-HODE、q,13EE-HODE、r,13ZE-HODE、s,15-HETE、t,リノール酸、u,5-HETE
v,7βｔOHCh、w, 7βｔOHCh/ｔCh、x,9EE-HODE、y,9ZE-HODE、z,ZE/EE、aa,ZE-HODE
表1において、血糖値60はブドウ糖負荷試験における糖負荷60分後の血糖値であり、血糖値120はブドウ糖負荷試験における糖負荷120分後の血糖値である。
【００３０】
表1において、血糖値60、血糖値120の結果を示しているが、これらの結果から随時血糖についても本発明のマーカーを使用して同様に評価できることが明らかにされている。
【００３１】
表１の統計手法は、一般化線形モデルフィッティングとAIC情報量基準によるステップワイズモデル選択であり、下記式に従い統計処理を行った。
【００３２】
［数１］
log(Y) = Σ_i a_i log(x_i) + b    (数1)
（式中、Yは血糖値60、血糖値120、HbA1cまたはMatsuda Indexを示し、ｘは（１）〜（６）のバイオマーカーを示す。
【００３３】
本発明は、さらに、（１）〜（５）の成分と（６）の基礎データを組み合わせた糖尿病及びその予備群を検出するためのバイオマーカー群に関する。
【００３４】
本発明のバイオマーカー群は、血糖値、HbA1c、Matsuda Indexに関して、例えば表１に示される組み合わせで使用することで、血糖値、HbA1c、Matsuda Indexを高精度で評価でき、糖尿病及びその予備群などの糖代謝異常を有効に検出することができる。
【００３５】
さらに本発明は、糖代謝異常を検出するための装置に関する。この装置は、
(1) 血液サンプル中の下記の（１）〜（５）の成分を測定可能なバイオマーカー測定部、
(2) 年齢及びBMIを記憶する記憶装置
(3) バイオマーカー測定部で測定した各成分のデータと前記記憶装置で記憶した年齢及びBMIの数値に基づき血糖値、HbA1c及びMatsuda Indexからなる群から選ばれる少なくとも１種との相関を演算する演算部
を有している。バイオマーカー測定部としては、LC/MS/MSなどが挙げられる。バイオマーカー測定部で測定された各成分のデータは、電気信号として演算部に送り、一般化線形モデルフィッティングとAIC情報量基準によるステップワイズモデル選択に基づいて演算部で演算することにより、血糖値、HbA1c及びMatsuda Indexを高精度で評価でき、糖尿病及びその予備群などの糖代謝異常を有効に検出することができる。
【実施例】
【００３６】
以下、本発明を実施例を用いてより詳細に説明する。
実施例１
健康診断において特に異常な結果がなく、健常者とみなされる被験者56名にブドウ糖負荷試験を実施した。ブドウ糖負荷試験は10時間以上の絶食後、採血、その後75ｇブドウ糖液を飲用することによって行った。30分おきに採血し、即座に血漿部と血球部を遠心によって分離した。同時に一部の血液から血清を採取した。得られた血漿、血清を用いて、下記の1.〜11.の各種バイオマーカーの計測を下記の手順で行った。
1.ヒドロキシリノール酸異性体およびヒドロキシアラキドン酸異性体（（２）〜（４）に相当）
2.ヒドロキシコレステロール異性体（（５）に関連）
3.イソプロスタン（（４）に関連）
4.インスリン（（１）に関連）
5.アディポネクチン（（１）に関連）
6.CRP（（１）に関連）
7.レプチン（（１）に関連）
8.TNFα（（１）に関連）
9.IL6（（１）に関連）
10.リノール酸（（３）に関連）
11.コレステロール（（５）に関連）
さらに、通常の健康診断で測定される血糖値、HbA1cに関しては定法に従って測定し、上記バイオマーカーとの相関を統計手法（一般化線形モデルフィッティングとAIC情報量基準によるステップワイズモデル選択）によって検証した。
【００３７】
結果を表１に示す。ブドウ糖負荷試験を行って初めて測定が可能である60分後および120分後の血糖値（血糖値60、血糖値120）が、空腹時に測定した（１）〜（５）のバイオマーカー群の測定値によって上記（数１）の式により、相関係数75〜98％で予測できることがわかった。同様に、HbA1cおよびMatsudaインデックスも表1で示す通り、高確率で予測できることが分かった。