(57)【要約】  パーキンソン病患者の病状の進行を簡便に診断する方法。Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓおよびＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐからなる群より選ばれる１以上の腸内細菌および／または腸内細菌の総菌数をマーカーとするパーキンソン病の判定方法を提供する。また、パーキンソン病患者において、血中ＬＰＳ濃度および／または血中ＬＢＰ濃度を指標とするパーキンソン病の判定方法に関する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓおよびＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐからなる群より選ばれる１以上の腸内細菌および／または腸内細菌の総菌数からなるパーキンソン病の判定マーカー。
【請求項２】
パーキンソン病の判定が、パーキンソン病の悪化リスクの判定である請求項１記載のマーカー。
【請求項３】
パーキンソン病の悪化が、便秘症状または精神症状の悪化である請求項２記載のマーカー。
【請求項４】
精神症状が、幻覚、認知および意欲からなる群より選ばれる１以上である請求項３記載のマーカー。
【請求項５】
パーキンソン病患者の病状が悪化しているかを判定するため、異なる２以上の時点において該患者のＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓおよびＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐからなる群より選ばれる１以上の腸内細菌および／または腸内細菌の総菌数を測定し、それらを比較する方法。
【請求項６】
パーキンソン病患者の病状の悪化が、便秘症状または精神症状の悪化である請求項５記載の方法。
【請求項７】
精神症状が、幻覚、認知および意欲からなる群より選ばれる１以上である請求項６記載の方法。
【請求項８】
血中ＬＰＳ濃度および／または血中ＬＢＰ濃度からなるパーキンソン病の判定マーカー。
【請求項９】
パーキンソン病の判定が、パーキンソン病の悪化リスクの判定である請求項８記載のマーカー。
【請求項１０】
パーキンソン病の悪化が、便秘症状または精神症状の悪化である請求項９記載のマーカー。
【請求項１１】
精神症状が、幻覚、認知および意欲からなる群より選ばれる１以上である請求項１０記載のマーカー。
【請求項１２】
パーキンソン病患者の病状が悪化しているかを判定するため、異なる２以上の時点において該患者の血中ＬＰＳ濃度および／または血中ＬＢＰ濃度を測定し、それらを比較する方法。
【請求項１３】
パーキンソン病患者の病状の悪化が、便秘症状または精神症状の悪化である請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
精神症状が、幻覚、認知および意欲からなる群より選ばれる１以上である請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
請求項１〜４のいずれか１項記載の腸内細菌を測定するためのプロトコールを含むことを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項記載の方法を実施するためのキット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はパーキンソン病の判定マーカーおよび判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
パーキンソン病（Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ：ＰＤ）は、加齢に伴い増加する神経変性疾患として知られ、２０３０年までに世界で１０００万人に到達すると推定されている。健常者を対象にした研究でも、ＰＤ症状がないにもかかわらず消化管、嗅覚組織、心臓でα−シヌクレイン陽性のレビー小体が発見されており、発症前にこれらの組織病変が生じ、次第に中枢にもＰＤ病態が進行することが示唆されている。【０００３】
同様に、ＰＤ患者の腸内では発症の２０年前からα−シヌクレインが出現することが明らかになった（非特許文献１）。これらの発見に加えて、嗅覚検査（非特許文献２）、ＭＩＢＧ心筋シンチグラフィ（非特許文献３）が早期ＰＤの判別に有用であるとされ、末梢臓器での病変の存在が示唆されている。便秘はＰＤの発症前から見られる症状であり、ホノルルのコホート研究では便秘は平均してＰＤ発症の１０年以上前から起こっていることが明らかになっている（非特許文献４）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Hawkes CH, et al. Parkinsonism Relat Disord 2010;16(2):79-84.
【非特許文献２】Katzenschlager R, et al. Curr Opin Neurol 2004;17(4):417-423.
【非特許文献３】Hirayama M, et al. J Auton Nerv Syst 1995;53(2-3):230-234.
【非特許文献４】Abbott RD, et al. Neurology 2001;57(3):456-462.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
同一のＰＤ患者での腸内における菌叢の経時的な変化についての知見はない。簡便に、ＰＤの病態の進行を判別する方法が求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記の課題に鑑み、本発明者らは、ＰＤの病態変化と腸内細菌の関係を明らかにするため、同一患者での菌叢の経時的変化が病状変化に関与するかを検討し、ＰＤ患者およびその同居者を対象に腸内細菌叢と血中成分の測定および２年間の前向き研究を行った。その結果、ＰＤ患者の体内における腸内細菌の増減を測定することにより、ＰＤ病状の悪化の程度が判定できること、腸内細菌がＰＤの検出マーカーとなりうることを見出し、本発明を完成した。また、血中リポポリサッカライド（ＬＰＳ）濃度や血中リポポリサッカライド−結合タンパク（ＬＢＰ）濃度を指標としてＰＤ病状の悪化の判定を行うことができることも見出した。【０００７】
すなわち、本発明は以下の［１］〜［１４］にかかるものである。
［１］  Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓおよびＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐからなる群より選ばれる１以上の腸内細菌および／または腸内細菌の総菌数からなるパーキンソン病の判定マーカー。
［２］  パーキンソン病の判定が、パーキンソン病の悪化リスクの判定である前項［１］記載のマーカー。
［３］  パーキンソン病の悪化が、便秘症状または精神症状の悪化である前項［２］記載のマーカー。
［４］  精神症状が、幻覚、認知および意欲からなる群より選ばれる１以上である前項［３］記載のマーカー。
［５］  パーキンソン病患者の病状が悪化しているかを判定するため、異なる２以上の時点において該患者のＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓおよびＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐからなる群より選ばれる１以上の腸内細菌および／または腸内細菌の総菌数を測定し、それらを比較する方法。
［６］  パーキンソン病患者の病状の悪化が、便秘症状または精神症状の悪化である前項［５］記載の方法。
［７］  精神症状が、幻覚、認知および意欲からなる群より選ばれる１以上である前項［６］記載の方法。
［８］  血中ＬＰＳ濃度および／または血中ＬＢＰ濃度からなるパーキンソン病の判定マーカー。
［９］  パーキンソン病の判定が、パーキンソン病の悪化リスクの判定である前項［８］記載のマーカー。
［１０］  パーキンソン病の悪化が、便秘症状または精神症状の悪化である前項［９］記載のマーカー。
［１１］  精神症状が、幻覚、認知および意欲からなる群より選ばれる１以上である前項［１０］記載のマーカー。
［１２］  パーキンソン病患者の病状が悪化しているかを判定するため、異なる２以上の時点において該患者の血中ＬＰＳ濃度および／または血中ＬＢＰ濃度を測定し、それらを比較する方法。
［１３］  パーキンソン病患者の病状の悪化が、便秘症状または精神症状の悪化である前項［１２］記載の方法。
［１４］  精神症状が、幻覚、認知および意欲からなる群より選ばれる１以上である前項［１３］記載の方法。
［１５］  前項［１］〜［４］のいずれか１項記載の腸内細菌を測定するためのプロトコールを含むことを特徴とする前項［５］〜［７］のいずれか１項記載の方法を実施するためのキット。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、特定の腸内細菌の菌数を測定すること、または異なる２以上の時点における特定の腸内細菌の菌数を測定し、それらを比較することにより、ＰＤの悪化リスクを判定することができる。また、血中のＬＰＳ濃度やＬＢＰ濃度を比較することによって、ＰＤの悪化を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】血清中ＬＢＰ濃度と、排泄頻度との相関を示す（Ａ：ＰＤ群、Ｂ：対照群）。
【図２】ＵＰＤＲＳ第１部スコアの変化（観察開始時から２年後の時点の変化）と、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐ（Ａ）およびＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ（Ｂ）の観察開始時における菌数との相関を示す。
【図３】血清中ＬＢＰ濃度の変化（観察開始時から２年後の時点の変化）と、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐ（Ａ）またはＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓ（Ｂ）の観察開始時における菌数との相関を示す。（Ｃ）はＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐ、（Ｄ）はＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓの検出限界未満の菌数のサンプルを除外して得たそれぞれの相関を示す。
【図４】血清中ＬＢＰ濃度の変化（観察開始時から２年後の時点の変化）と、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｇａｓｓｅｒｉ  ｓｕｂｇｒｏｕｐの観察開始時における菌数との相関を示す。
【図５】ＬＥＤ（Ｌ−ｄｏｐａの使用換算量）の変化量と、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ（Ａ）および全糞中の腸内細菌の総菌数（Ｂ）の変化量の相関を示す。
【図６】知的機能の障害スコア（ＵＰＤＲＳ１．１）の変化（観察開始時から２年後の時点の変化）とＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍの観察開始時における菌数との相関（Ａ）、思考の障害のスコア（ＵＰＤＲＳ１．２）の変化（観察開始時から２年後の時点の変化）とＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍの観察開始時における菌数との相関（Ｂ）、および意欲・自発性のスコア（ＵＰＤＲＳ１．４）の変化（観察開始時から２年後の時点の変化）とＢａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐの観察開始時における菌数との相関（Ｃ）を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明のＰＤの判定マーカーは、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓおよびＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐからなる群より選ばれる１以上の腸内細菌および／または腸内細菌の総菌数である。これらの腸内細菌がヒトの腸内に存在することは知られているが、これらの腸内細菌とＰＤの病状進行との関係は全く報告されていない。ここで、腸内細菌の総菌数としては、例えば、ＤＡＰＩカウント法により測定した総菌数が挙げられるが、これに限定されず、腸内の複数の優勢菌群の総和であって、ＤＡＰＩカウント法により測定した総菌数の約７０％以上の菌数に相当する菌数であってもよく、例えば、後記実施例（表１）に示す１９種の菌群の菌数の総和等が挙げられる。
【００１１】
後記実施例に示すように、ＰＤ患者の糞便中の前記腸内細菌の菌数と、ＰＤの病状悪化との間には有意な相関が見られた。具体的には、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓおよびＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐの少なくとも１、好ましくは２以上の腸内細菌の菌数および／または腸内細菌の総菌数が少なくなっている場合には、ＰＤの悪化リスクが高まっていると判定することができる。
【００１２】
ここで、ＰＤの悪化ないしＰＤ患者の病状の悪化とは、現に病状が進行し重症化していることをいい、ＰＤの悪化リスクないしＰＤ患者の病状の悪化リスクとは、現に現れている病状と比較して、将来的にＰＤの病状がさらに悪化する可能性をいう。
【００１３】
ＰＤの悪化リスクを判定するには、検体中の前記腸内細菌数を測定し、当該腸内細菌数と病状の悪化との相関について予め作成した近似直線の方程式（例えば、後記実施例（図２、図３、図５、図６等）に示す近似直線の方程式）に当てはめて判定すればよい。検体としては、被験者由来の生体試料、例えば腸液、糞便等の消化管内容物が挙げられるが、非侵襲的であることから糞便を検体とすることが好ましい。
【００１４】
また、血中ＬＢＰ濃度と、ＰＤの代表的な症状である便秘との間に、有意な相関関係も見られた。すなわち、排便頻度が低く（便秘症状であり）ＰＤの病状が悪化していると考えられる群ではＬＢＰ濃度が低くなり、排便頻度が高く（便秘症状ではなく）ＰＤの病状が軽いと考えられる群ではＬＢＰ濃度が高くなっていると推察される。ＰＤ患者においては、ＬＢＰ濃度とＬＰＳ濃度は逆相関するので、ＰＤの病状が悪化している群ではＬＰＳ濃度が高くなり、ＰＤの病状が軽い群ではＬＰＳ濃度が低くなると推察される。したがって、血中ＬＰＳおよび／または血中ＬＢＰ濃度の変化を調べることによってＰＤの悪化を判定することができる。
【００１５】
具体的には、ＰＤ患者の病状が悪化しているかを判定するために、該患者の異なる２以上の時点においてＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓおよびＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐからなる群より選ばれる１以上の腸内細菌数および／または腸内細菌の総菌数を測定し、測定された細菌数を比較することによって行うことができる。
【００１６】
２以上の時点とは、ある時点において上記腸内細菌を測定し、次いで一定の間隔を置いた後の１以上の時点において測定することをいう。間隔は患者の体調や病態などに左右されることもあり、特に限定されないが、１週間〜５年間の任意の期間が挙げられ、例えば、１週間、２週間、３週間、４週間、１月間、２月間、３月間、６月間、９月間、１年間、２年間、３年間、４年間、５年間などが好適に選択される。
【００１７】
ＰＤ患者の病状が悪化しているかの判定においては、同一のＰＤ患者の異なる２以上の時点において上記腸内細菌数を測定した際に、腸内細菌数が減少傾向にあればＰＤが重症になっていると判断することができ、逆に腸内細菌数が増加傾向にあればＰＤが軽症になっていると判断することができる。具体的には、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓおよびＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐからなる群より選択される１以上の菌数および／または腸内細菌の総菌数が減少した場合、ＰＤの病状が重症化していると判断することができ、逆に増加した場合、軽症化していると判断することができる。
【００１８】
ＰＤの判定（ＰＤの悪化リスクの判定またはＰＤの症状が悪化しているかの判定）においては、検体中の前記腸内細菌数を測定し、当該腸内細菌数（縦軸）と病状の悪化（横軸）との相関について予め作成した近似直線の方程式において、横軸が０時点における縦軸の値（Ｐ）を基準として、大小を比べることで判定できる。また、同一のＰＤ患者の異なる２以上の時点において測定した上記腸内細菌数の変化量（縦軸）と病状の悪化（横軸）との相関について予め作成した近似直線の方程式において、横軸が０時点における縦軸の値（Ｑ）を基準として、大小を比べることで判定できる。例えば、後記実施例（図２、図３、図５、図６等）に示す近似直線の方程式から、以下の基準の１以上を満たす場合にＰＤの悪化リスクが高い、またはＰＤの症状が悪化している可能性が高いと判定できる。これらの基準は、組み合わせて使用することもできる。
【００１９】
（１）任意の時点におけるＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍの菌数が検体１ｇあたりＰ１ｃｅｌｌｓ未満（Ｐ１：図２Ｂでの横軸が０時点における縦軸の値）
（２）任意の時点におけるＢａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐの菌数が検体１ｇあたりＰ２ｃｅｌｌｓ未満（Ｐ２：図２Ａでの横軸が０時点における縦軸の値）
（３）任意の時点におけるＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓの菌数が検体１ｇあたりＰ３ｃｅｌｌｓ未満（Ｐ３：図３ＢまたはＤでの横軸が０時点における縦軸の値）
（４）任意の時点におけるＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐの菌数が検体１ｇあたりＰ４ｃｅｌｌｓ未満（Ｐ４：図３ＡまたはＣでの横軸が０時点における縦軸の値）
（５）２以上の時点における検体１ｇあたりの腸内細菌の総菌数の変化量がＱ１ｃｅｌｌｓ未満（Ｑ１：図５Ｂでの横軸が０時点における縦軸の値）
（６）２以上の時点における検体１ｇあたりのＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍの菌数の変化量がＱ２ｃｅｌｌｓ未満（Ｑ２：図５Ａでの横軸が０時点における縦軸の値）
【００２０】
また、同一のＰＤ患者の異なる２以上の時点において血中ＬＰＳ濃度および／または血中ＬＢＰ濃度を測定し、測定された濃度（ＬＰＳ濃度同士、ＬＢＰ濃度同士）を比較することによって該患者のＰＤが悪化しているかを判定することができる。２以上の時点とは、前記と同じ意味を表す。ＬＰＳおよび／またはＬＢＰの血中濃度は、好ましくは血清中濃度である。
【００２１】
ＰＤの重症度の判定においては、同一のＰＤ患者の異なる２以上の時点において上記ＬＰＳ濃度および／またはＬＢＰ濃度を測定した際に、ＬＰＳが増加傾向にあればＰＤが重症になっていると判断することができ、逆に減少傾向にあればＰＤが軽症になっていると判断することができる。また、ＬＢＰが減少傾向にあればＰＤが重症になっていると判断することができ、逆に増加傾向にあればＰＤが軽症になっていると判断することができる。
【００２２】
本発明において、検体中の腸内細菌の測定には、腸内細菌数の測定（定量）が含まれる。検体中の腸内細菌数を測定する手段は、例えば適切な培地で腸内細菌を培養し菌数を計測する方法、選択液体培地中で腸内細菌を培養し濁度や吸光度を測定する方法、ＦＩＳＨ法、定量的ＲＴ−ＰＣＲ法（ＲＴ−ｑＰＣＲ法）等が挙げられ、このうちＲＴ−ｑＰＣＲ法で行うことが好ましい。
【００２３】
ここで、ＲＴ−ＰＣＲ法について説明する。ＲＴ−ＰＣＲ法を用いる分析方法は、例えば、（１）検体中の目的とする細菌のＲＮＡを抽出する工程、（２）抽出したＲＮＡにハイブリダイズする核酸断片（プライマー）を用いて逆転写（ＲＴ）反応によりｃＤＮＡを合成し、引き続きｃＤＮＡを鋳型としてＰＣＲを行う工程、および（３）工程（２）により増幅されたＤＮＡ断片を検出する工程により行うことができる。検体由来の鋳型ｃＤＮＡに上記核酸断片を組み合わせ、増幅反応を行うことにより、目的とする腸内細菌に特異的なＤＮＡ断片（ＰＣＲ産物）を得ることができる。ＰＣＲ産物を経時的に観察し、一定のＤＮＡ量に達した時のＰＣＲサイクル数を特定することにより、検体中の目的とする腸内細菌数を定量することが可能となる。
【００２４】
増幅されるＰＣＲ産物の経時的な観察は、ＰＣＲ産物をＳＹＢＲ（Ｒ）Ｇｒｅｅｎ  Ｉ等のインターカレーター性蛍光色素により標識し、各ＰＣＲ段階での蛍光強度を測定することにより行うことができる。インターカレーター性色素は二本鎖核酸にインターカレーションすることで蛍光強度が増加する性質を有することから、標的細菌のｃＤＮＡからＰＣＲ反応により生成するＰＣＲ産物を正確に測定することができ、特にＳＹＢＲ（Ｒ）Ｇｒｅｅｎ Ｉが好適に用いられる。
【００２５】
任意に設定された一定の蛍光強度（ＤＮＡ量）に達した時のＰＣＲサイクル数（Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  ｃｙｃｌｅ：ＣＴ）を特定することにより、検体中の目的とする腸内細菌の定量が可能となる。また、蛍光色素により標識したＴａｑＭａｎプローブやＭｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｅａｃｏｎ等を使用することもできる。ＴａｑＭａｎプローブやＭｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｅａｃｏｎは、ＰＣＲにより増幅される領域の内部配列と相同性を有するオリゴヌクレオチドに蛍光色素とクエンチャーを結合させたプローブであり、ＰＣＲ反応に共存させて用いる。プローブに結合した蛍光色素とクエンチャーの相互作用でＰＣＲ増幅反応に応じた蛍光を発するため、各ＰＣＲ段階での蛍光強度を測定することにより増幅されるＰＣＲ産物の経時的な観察を行うことができる。
【００２６】
検体中の目的とする腸内細菌の定量は、ＤＡＰＩカウント法や培養法等により計測した細菌数の対数値とＣＴ値の検量線により求めることができる。すなわち、標的とする細菌数の対数値を横軸に、ＣＴ値を縦軸にプロットした検量線を予め作成し、ＰＣＲ反応の結果得られたＣＴ値を該検量線に適用して、検体中の目的とする腸内細菌の定量を行う。
【００２７】
本発明のＰＤの判定方法を実施するには、検体中の前記腸内細菌を測定するためのプロトコールを含むキットを用いるのが好ましい。当該キットには、本発明のマーカーの測定試薬およびプロトコール（例えば、腸内細菌の測定方法、並びにＰＤの判定方法、特に重症度を判定するための基準、測定結果に影響を与える要因とその影響の程度等が記載されたもの）が含まれる。当該基準を用いて前記判定方法のように判定することができる。ここで、マーカーの測定試薬としては、前述の腸内細菌数測定用試薬、ｍＲＮＡ検出用試薬、ＤＮＡ検出用試薬等が挙げられる。
【００２８】
体内の菌数は各患者の生活環境や食生活などによって左右される。時系列的に測定した同一患者の検体における菌体数を比較することで、ＰＤの進行具合を判別することができる。
【実施例】
【００２９】
以下、実施例により本発明を詳細に説明するが、本発明はこれらに限定されない。
使用菌株
株式会社ヤクルト本社中央研究所にて保存されていた、表１に示す菌株を使用した。各菌株の初発菌数は、１×１０4ｃｅｌｌｓ程度となるように調整した。
各菌株の培養条件を表１に示した。培養条件Ａ、Ｂの詳細は以下の通りである。
条件Ａ：１％グルコース加変法ＧＡＭブロスにて、３７℃、嫌気条件下で２４〜７２時間の静置培養を行った。
条件Ｂ：ＭＲＳブロスにて、３７℃、嫌気条件下で２４時間〜７２時間の静置培養を行った。
条件Ｃ：ＢＨＩブロスにて、３７℃、好気条件下で１８時間の静置培養を行った。
これらの菌体は、ＤＡＰＩ法により菌数を測定した後、一定の菌数となるように適宜希釈し、菌液を調製した。【００３０】
【表１】
2018212288.tif 000002
【００３１】
参考例１
特異的プライマーの準備
前記腸内細菌数の測定に使用した各プライマーを表２に示す。また、各プライマーが記載された文献も表２に示す。【００３２】
【表２】
2018212288.tif 000003
【００３３】
1. Matsuki T, Watanabe K, Fujimoto J, Miyamoto Y, Takada T, Matsumoto K, et al. Development of 16S rRNA-gene-targeted group-specific primers for the detection and identification of predominant bacteria in human feces. Appl Environ Microbiol 2002;68: 5445-5451.
2. Matsuki T, Watanabe K, Fujimoto J, Takeda T, Tanaka R. Use of 16S rRNA gene-targeted group-specific primers for real-time PCR analysis of predominant bacteria in human feces. Appl Environ Microbiol 2004;70: 7220-7228.
3. Matsuki T. Development of quantitative PCR detection method with 16S rRNA gene-targeted genus- and species-specific primers for the analysis of human intestinal microflora and its application. Nihon Saikingaku Zasshi 2007;62: 255-261. 
4. Matsuda K, Tsuji H, Asahara T, Matsumoto K, Takada T, Nomoto K. Establishment  of an analytical system for the human fecal microbiota, based on reverse transcription-quantitative PCR targeting of multicopy rRNA molecules. Appl Environ Microbiol 2009;75: 1961-1969.
5. Kikuchi E, Miyamoto Y, Narushima S, Itoh K. Design of species specific primers to identify 13 species of Clostridium harbored in human intestinal tracts. Microbiol Immunol 2002;46: 353-358.
6. Matsuda K, Tsuji H, Asahara T, Kado Y, Nomoto K. Sensitive quantitative detection of commensal bacteria by rRNA-targeted reverse transcription-PCR. Appl Environ Microbiol 2007;73: 32-39.【００３４】
参考例２
ＲＴ−ＰＣＲで使用する検量線の準備
検体中の目的とする腸内細菌の定量を行う際に使用する検量線を作成した。具体的には下記の手順に従い、ＤＡＰＩカウント法で計測した腸内細菌数を横軸に、ＣＴ値を縦軸にプロットした検量線を作成した。
１）上記使用菌株で調製した各菌株の菌液２００μＬにＲＮＡｌａｔｅｒ（Ａｍｂｉｏｎ）４００μＬを添加し、５分間室温にて静置した。その後、１３，０００ｇにて５分間遠心分離し、デカンテーションにより上清を除去した。上清を除去した後の残渣に溶菌バッファー  ４５０μＬ（１サンプルあたり３４６．５μＬのＲＬＴ  ｂｕｆｆｅｒ、１００μＬのＴＥおよび３．５μＬのβ−メルカプトメタノールを混合して調製する）および直径が０．１ｍｍのガラスビーズ（ＴＯＭＹ精工）を３００ｍｇ添加した。
２）振とう機（ＳｈａｋｅＭａｓｔｅｒ）にサンプルチューブをセットした後、５分間振とうし、菌体を破砕した。
３）５００μＬの水飽和フェノールを加え、ボルテックスにより５〜１０秒間撹拌した。
４）６０℃のヒートブロックにサンプルチューブをセットし、１０分間反応させた（ホットフェノール法）。
５）１００μＬのクロロホルム／イソアミルアルコール（２４：１）を加え、ボルテックスにより５〜１０秒間撹拌した。
６）遠心分離後（１３，０００ｇ×５分）、上清４７０μＬを新しい蓋付マイクロチューブ（１．５ｍＬ）に移した。
７）４７０μＬ  クロロホルム／イソアミルアルコール（２４：１）を加え、ボルテックスにより５〜１０秒間撹拌した。
８）遠心分離後（１３，０００ｇ×５分）、上清４００μＬを新しい蓋付マイクロチューブ（１．５ｍＬ）に移した。
９）３Ｍ  酢酸Ｎａ（ｐＨ５．４）４０μＬおよびイソプロパノール  ４００μＬを加え、転倒混和した。
１０）遠心分離（２０，０００ｇ×１０分）を行った。
１１）デカンテーションにて上清を除いた後、８０％エタノール５００μＬを加えた。
１２）遠心分離後（２０，０００ｇ×２分）、デカンテーションにて上清を除いた。
１３）風乾（口を上にして約２０分間）した後、ＤＡＰＩ法による菌数測定に基づき、２×１０8ｃｅｌｌｓ／ｍＬとなるようにＮｕｃｌｅａｓｅ−ｆｒｅｅ  ｗａｔｅｒ（Ａｍｂｉｏｎ）を加えて、撹拌して均一に溶解させた。さらにＮｕｃｌｅａｓｅ−ｆｒｅｅ  ｗａｔｅｒにより１０倍段階希釈を実施し、２×１０-3〜２×１０ｃｅｌｌｓ／ｍＬの範囲の希釈したサンプルを次の１４）記載のＲＮＡサンプルとして使用し、ＲＴ−ｑＰＣＲ反応に供試した。
１４）ＲＴ−ｑＰＣＲは、ＱＩＡＧＥＮ  ＯｎｅＳｔｅｐ  ＲＴ-ＰＣＲ  Ｋｉｔ（ＱＩＡＧＥＮ）を用いて実施し、反応液組成は、１×ＱＩＡＧＥＮ  ＯｎｅＳｔｅｐ  ＲＴ-ＰＣＲ  Ｂｕｆｆｅｒ、０．５ｘＱ−Ｓｏｌｕｔｉｏｎ、０．４ｍＭ  ｄＮＴＰ  Ｍｉｘ、１／２５量のＱＩＡＧＥＮ  ＯｎｅＳｔｅｐ  ＲＴ−ＰＣＲ  Ｅｎｚｙｍｅ  Ｍｉｘ、１／１００，０００量のＳＹＢＲ（Ｒ）Ｇｒｅｅｎ  Ｉ（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｐｒｏｂｅｓ）、１×ＲＯＸ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｄｙｅ（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）、０．６０μＭの表２に示した各プライマー、および５μＬの上記１３）で調製したＲＮＡサンプルを含む反応液（総量１０μＬ）で行った。
１５）反応液はまず５０℃で３０分間逆転写反応を行い、その後逆転写酵素を失活させるため９５℃で１５分間加熱した。引き続いて、９４℃・２０秒、５５℃あるいは６０℃（表２の配列番号１〜２および１５〜２８は５５℃、配列番号３〜１４および２９〜３０は６０℃、配列番号３１〜３４は５５℃、配列番号３５〜３８は６０℃）・２０秒、７２℃・５０秒を４５サイクル行い、増幅産物を得た。増幅産物の量をサイクルごとにＳＹＢＲ（Ｒ）Ｇｒｅｅｎ  Ｉの蛍光強度として測定し、ＰＣＲ曲線を作製した。蛍光強度のベースラインおよび閾値を設定し、ＰＣＲ曲線と閾値が交差するサイクル数（ＣＴ値）を求めた。得られたＣＴ値を縦軸に、ＰＣＲ反応に供試したサンプル菌数を横軸にプロットした。これらの解析には、Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ（ＳＤＳ）ソフトウェア（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）を用いた。なお、ＰＣＲにおける増幅が特異的に行われたか否かを確認するため、変性温度の測定を別途行った。変性温度の測定は、上記増幅産物を得た後、９４℃で１５秒間反応させ、その後５５℃あるいは６０℃から９９℃にかけて０．２℃／秒の速度で緩やかに温度を上昇させ、温度を横軸に、ＳＹＢＲ（Ｒ）Ｇｒｅｅｎ  Ｉの蛍光強度を縦軸にプロットして増幅産物の変性曲線を作製し、蛍光強度が急激に減少する温度を測定することにより行った。これらの一連の反応は、ＡＢＩ  ＰＲＩＳＭ（Ｒ）７９００ＨＴシステム（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）により行った。
１６）ＤＡＰＩ法により測定した各腸内細菌の菌数を横軸に、それに対応するＲＴ−ｑＰＣＲにより得たＣＴ値を縦軸にプロットし、検量線を作成した。【００３５】
実施例１
（１）ＰＤと腸内細菌叢の関係
ＰＤ患者の腸内細菌叢を精査し、ＰＤと腸内細菌叢の関係を評価した。
ＰＤ患者52人（男性21人、女性31人、68.9 ± 6.8歳）、対照として患者の配偶者36人（男性21人、女性15人、68.4 ± 9.7歳）をリクルートした。ＰＤの臨床症状はＨｏｅｈｎ−Ｙａｈｒ（ＨＹ）重症度分類、パーキンソン病統一スケール（Ｕｎｉｆｉｅｄ  Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ’ｓ  Ｄｉｓｅａｓｅ  Ｒａｔｉｎｇ  Ｓｃａｌｅ；ＵＰＤＲＳ）第１部〜第４部を用いて評価した。
リクルートしたＰＤ患者のうち、２年間追跡できたのは４２名である。さらに追跡中に別の疾患が判明した６名を除いた合計３６名の患者を対象に検討を行った。【００３６】
（２）生化学検査
血清中リポポリサッカライド（ＬＰＳ）−結合タンパク（ＬＢＰ）濃度はＨｙｃｕｌｔ  Ｂｉｏｔｅｃｈ社ＥＬＩＳＡキット（ＨＫ３１５−０１）、ジアミンオキシダーゼ（ＤＡＯ）濃度は、Ｉｍｍｕｎｄｉａｇｎｏｓｔｉｋ  ＡＧ社ＥＬＩＳＡキット（Ｋ８５００）で測定を行った。【００３７】
（３）ｒＲＮＡを標的としたＲＴ−ｑＰＣＲによる糞便中細菌数の測定
（ａ）ＲＮＡ抽出用サンプルの調製
患者および対照から採取した糞便４ｍｇに０．２ｍＬのＲＮＡｌａｔｅｒ（Ａｍｂｉｏｎ）を添加し、５分間室温にて静置した。その後、１４,０００ｇにて１０分間遠心分離し、デカンテーションにより上清を除去した後、残渣をＲＮＡ抽出用サンプルとして使用した。
（ｂ）核酸抽出
下記手順に従い、ＲＮＡ抽出操作を行った。
１）（ａ）で調製したＲＮＡ抽出用サンプルに溶菌バッファー４５０μＬ（１サンプルあたり３４６．５μＬのＲＬＴ  ｂｕｆｆｅｒ、１００μＬのＴＥおよび３.５μＬのβ−メルカプトエタノールを混合して調製）および直径が０．１ｍｍのガラスビーズを３００ｍｇ添加した。
２）前記参考例２の２）〜１２）記載の方法と同様に核酸の抽出操作を行った。
３）風乾（口を上にして約２０分間）した後、２００μＬのＮｕｃｌｅａｓｅ−ｆｒｅｅ  ｗａｔｅｒを加えて、撹拌して均一に溶解させ、ＲＮＡサンプルとした。
（ｃ）菌数の測定
（ｂ）で得られたＲＮＡサンプルについて、ＲＴ−ｑＰＣＲ法を用いて、菌数を測定した。ＲＴ−ｑＰＣＲは、前記参考例２の１４）〜１５）記載の方法と同様に行った。【００３８】
（４）統計解析
統計解析はＪＭＰ  Ｐｒｏ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｓｏｆｔｗａｒｅ  ｐａｃｋａｇｅ  ｖｅｒｓｉｏｎ  １１．０．０（ＳＡＳ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，  Ｃａｒｙ，  ＮＣ）で行った。解析結果は平均値±標準偏差で示した。群間比較にはＭａｎｎ−ＷｈｉｔｎｅｙのＵ検定およびＳｔｕｄｅｎｔのｔ検定を使用し、相関分析にはＳｐｅａｒｍａｎ相関分析を使用した。ｐ値が0.05以下または相関係数が0.3以上を統計的に有意とした。スミルノフの棄却検定で明らかな外れ値に関しては棄却した。【００３９】
結果
（１）患者情報
表３に健常者とＰＤ患者に分けた際の各パラメータ・スコア情報を示す。【００４０】
【表３】
2018212288.tif 000004
【００４１】
ａ：平均値および標準偏差を示す。【００４２】
表３より、排便頻度はＰＤ患者群では健常者群よりも少なかった。【００４３】
（２）生化学検査
図１に、血清中ＬＢＰ濃度と、排泄頻度との相関を示す（Ａ：ＰＤ群、Ｂ：対照群）。ＰＤ患者群では血清中ＬＢＰ濃度と排便頻度には正の相関が見られたが、この相関は健常者群では見られなかった（図１Ａおよび図１Ｂ）。これらから、血清中ＬＢＰの濃度が低いほどＰＤの病状が悪化していることが推察される。したがって、同一のＰＤ患者における血中ＬＢＰ濃度をモニタすることによって、ＰＤ患者の病状が悪化しているかを判定することができる。【００４４】
（３）２年間での病態変化
ＰＤ患者において、観察開始時（０年）に対する２年経過時の変化を指標とし、ＰＤの病状の悪化が大きい群（悪化群）とそれ以外の群（非悪化群）の２群に分け、比較を行った。ＵＰＤＲＳの合計が15点以上悪化した、もしくはＰＤの病状の悪化のため入所、または通院ができなくなった患者を悪化群とした。ＵＰＤＲＳの合計のスコアの悪化が15点未満である患者を非悪化群とした。
（３−１）悪化群と非悪化群の、スコアの比較
表４に、悪化群と非悪化群とに分けた際の、スコアの比較を示す。【００４５】
【表４】
2018212288.tif 000005
【００４６】
（３−２）２年間での臨床パラメータの変化
表５に、観察開始と２年間経過時点との比較による血清中ＬＢＰ濃度の変化を示す。【００４７】
【表５】
2018212288.tif 000006
【００４８】
表５より、２年経過後において悪化群では血清中ＬＢＰ濃度が低下し、非悪化群では血清中ＬＢＰ濃度がむしろ上昇する傾向が見られた。【００４９】
（４）ＰＤの臨床症状の変化と菌組成の変化との相関
ＰＤの臨床症状としてＵＰＤＲＳ第１部（精神機能、行動および気分）のスコアの変化量（観察開始時から２年後の時点の変化量）を利用し、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐおよびＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍの観察開始時（０年）の菌数との相関を調べた。結果を図２に示す。２年間のＵＰＤＲＳ第１部のスコアの変化量と有意な負の相関が見られた（図２Ａ、２Ｂ）。このことから、ＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍおよびＢａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐの観察開始時（０年）の菌数は、ＰＤ（特に精神症状）の悪化リスクの判定マーカーとして利用することができると考えられる。【００５０】
（５）血清中ＬＢＰ濃度の変化と菌組成の変化との相関
図３に、血清中ＬＢＰ濃度の変化（観察開始時から２年後の時点の変化）と、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓおよびＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐの観察開始時（０年）の菌数との相関を調べた結果を示す。血清中ＬＢＰ濃度の変化は、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐおよびＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓの観察開始時（０年）の菌数と有意な正の相関が見られた（図３Ａ、図３Ｂ）。Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐおよびＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓの検出下限値未満のサンプルを除いた群（図３Ｃ、図３Ｄ）に強い相関が見られた。これらのことから、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓの観察開始時（０年）の菌数またはＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐの観察開始時（０年）の菌数が多いほど、その後の血清中ＬＢＰ濃度が高くなり（ＰＤの病状が軽くなる）、逆にＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓの観察開始時（０年）の菌数またはＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐの観察開始時（０年）の菌数が少ないほど、その後の血清中ＬＢＰ濃度が低くなる（ＰＤの病状が重くなる）と考えられる。血清中ＬＢＰ濃度の変化は、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｂｒｅｖｉｓとＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｐｌａｎｔａｒｕｍ  ｓｕｂｇｒｏｕｐの観察開始時（０年）の菌数と有意な正の相関が見られたことから、これらの細菌の観察開始時（０年）の菌数は、ＰＤの悪化リスクの判定マーカーとして利用することができると考えられる。【００５１】
図４に、血清中ＬＢＰ濃度の変化（観察開始時から２年後の時点の変化）と、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｇａｓｓｅｒｉ  ｓｕｂｇｒｏｕｐの観察開始時（０年）の菌数との相関を調べた結果を示す。図３に示す菌（本願発明の腸内細菌）と異なり、血清中ＬＢＰ濃度の変化とＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｇａｓｓｅｒｉ  ｓｕｂｇｒｏｕｐとの間には、有意な相関はなかった。本発明者らが、種々の腸内細菌について解析を行った結果、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ  ｇａｓｓｅｒｉ  ｓｕｂｇｒｏｕｐを含む他の腸内細菌（１５種類）については、パーキンソン病の悪化（特に悪化リスク）と有意な相関がなかったことから、これらの腸内細菌は本願発明の判定マーカーとして利用できないことが確認された。【００５２】
（６）Ｌ−ドーパの使用換算量の変化と菌数の変化との相関
図５に、Ｌ−ドーパの使用換算量の変化（観察開始時から２年後の時点の変化量）とＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍの菌数（Ａ）、腸内細菌の総菌数（Ｂ）との相関を示す。腸内細菌の総菌数は、表１に示す１９種の菌群の菌数の総和として求めた。ＰＤ治療薬であるＬ−ドーパの使用換算量（ｌ−ｄｏｐａ  ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ  ｄｏｓｅ；ＬＥＤ）の増加に対してＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍの菌数（Ａ）、腸内細菌の総菌数（Ｂ）の減少に有意な負の相関が見られた。Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍの減少者ほど、結果として症状悪化が起きやすく、より多くの薬剤投与を必要とした可能性が考えられる。このことから、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍの菌数（変化量）は、ＰＤの悪化リスクの判定マーカーとして利用することができると考えられる。【００５３】
（７）ＵＰＤＲＳの変化と菌数の変化との相関
図６に、ＰＤ統一スケールであるＵＰＤＲＳの下位スケールの変化（観察開始時から２年後の時点の変化量）と観察開始時における菌数との相関を示す。ＵＰＤＲＳ第１部（精神機能、行動および気分）の下位項目のうち、１．１（知的機能の障害）、１．２（思考の障害）、１．４（意欲・自発性）について調べた。その結果、Ｂｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍと１．１（知的機能の障害）および１．２（思考の障害）（図６Ａ、Ｂ）、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ  ｆｒａｇｉｌｉｓ  ｇｒｏｕｐと１．４（意欲・自発性）のスコアの変化がそれぞれ負の相関を示した（図６Ｃ）。このことから、これらの菌数を測定することで、ＰＤの病状の悪化を判定することができる。【００５４】
以上の通り、腸内細菌はＰＤの病態進行の判定に利用することができる。
【図１】
2018212288.tif 000007
【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】
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【配列表】
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【国際調査報告】
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