(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象を耐糖能に従って、正常耐糖能（ＮＧＴ）、空腹時耐糖能異常（ＩＦＧ）、耐糖能異常（ＩＧＴ）又は糖尿病を有するとして分類するための方法であって、
対象からの生体試料を分析して、リノレオイルＬＰＣのレベルを決定すること、及び、
対象をＮＧＴ、ＩＦＧ、ＩＧＴ又は糖尿病を有するとして分類するために、該試料中のリノレオイルＬＰＣのレベルをリノレオイルＬＰＣの耐糖能参照レベルと比較すること、
を含む、上記方法。
【請求項２】
対象からの生体試料を分析して、該試料中の耐糖能に関する１種又は複数のさらなるバイオマーカーのレベルを決定することであって、該１種又は複数のさらなるバイオマーカーが、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ中に列挙されるバイオマーカー及びそれらの組合せから選択され、及び、対象をＮＧＴ、ＩＦＧ、ＩＧＴ又は糖尿病を有するとして分類するために、該試料中の１種又は複数のさらなるバイオマーカーのレベルを該１種又は複数のさらなるバイオマーカーの耐糖能参照レベルと比較すること、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
１種又は複数のさらなるバイオマーカーが、２−ヒドロキシ酪酸、トリゴネリン（Ｎ−メチルニコチネート）、ヒドロケイ皮酸、パントテン酸、クレアチン、オレイン酸、キサンチン、マンノース、３−ヒドロキシ酪酸、α−ケトグルタル酸、３−メチル−２−オキソ酪酸、３−メチル−２−オキソ吉草酸、４−メチル−２−オキソペンタン酸、グリシン、イソロイシン、ロイシン、フェニルアラニン、セリン、チロシン、オレオイルＬＰＣ、リノレン酸、リノール酸、グリセロホスホリルコリン（ＧＰＣ）、ステアリン酸、ドコサテトラエン酸及びバリンからなる群から選択される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
１種又は複数のさらなるバイオマーカーが、２−ヒドロキシ酪酸、パントテン酸及び４−メチル−２−オキソペンタン酸からなる群から選択される、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
１種又は複数のさらなるバイオマーカーが、トリゴネリン（Ｎ−メチルニコチネート）、ヒドロケイ皮酸、クレアチン、オレイン酸、キサンチン、マンノース、３−ヒドロキシ酪酸、α−ケトグルタル酸、３−メチル−２−オキソ酪酸、３−メチル−２−オキソ吉草酸、グリシン、イソロイシン、ロイシン、フェニルアラニン、セリン、チロシン、オレオイルＬＰＣ、リノレン酸、リノール酸、グリセロホスホリルコリン（ＧＰＣ）、ステアリン酸、ドコサテトラエン酸及びバリンからなる群から選択される、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
対象を耐糖能に従って、正常耐糖能（ＮＧＴ）、空腹時耐糖能異常（ＩＦＧ）、耐糖能異常（ＩＧＴ）又は糖尿病を有するとして分類するための方法であって、
対象からの生体試料を分析して、該試料中の耐糖能に関するバイオマーカーのレベルを決定することであって、該バイオマーカーが、リノレオイルＬＰＣ、２−ヒドロキシ酪酸、パントテン酸、オレイン酸、３−ヒドロキシ酪酸、４−メチル−２−オキソペンタン酸及びセリンの全てを含み、及び、
対象をＮＧＴ、ＩＦＧ、ＩＧＴ又は糖尿病を有するとして分類するために、該試料中のバイオマーカーのレベルを該バイオマーカーの耐糖能参照レベルと比較すること、
を含む、上記方法。
【請求項７】
対象からの生体試料を分析して、該試料中の耐糖能に関する１種又は複数のさらなるバイオマーカーのレベルを決定することであって、該１種又は複数のさらなるバイオマーカーが、トリゴネリン（Ｎ−メチルニコチネート）、ヒドロケイ皮酸、クレアチン、キサンチン、マンノース、α−ケトグルタル酸、３−メチル−２−オキソ酪酸、３−メチル−２−オキソ吉草酸、グリシン、イソロイシン、ロイシン、フェニルアラニン、チロシン、オレオイルＬＰＣ、リノレン酸、リノール酸、グリセロホスホリルコリン（ＧＰＣ）、ステアリン酸、ドコサテトラエン酸及びバリンからなる群から選択され、及び、対象をＮＧＴ、ＩＦＧ、ＩＧＴ又は糖尿病を有するとして分類するために、該試料中の１種又は複数のさらなるバイオマーカーのレベルを該１種又は複数のバイオマーカーの耐糖能参照レベルと比較すること、をさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
空腹時血漿インスリン、空腹時血漿グルコース、空腹時血漿プロインスリン、空腹時遊離脂肪酸、ＨＤＬ−コレステロール、ＬＤＬ−コレステロール、Ｃ−ペプチド、アディポネクチン、ペプチドＹＹ、ヘモグロビンＡ１Ｃ、ウエスト周囲、体重及び肥満度指数の対象の測定値の１種又は複数を決定することをさらに含む、請求項１又は６に記載の方法。
【請求項９】
決定されたバイオマーカーのレベル、決定された１種又は複数のさらなるバイオマーカーのレベル、及び、数学モデルにおける対象の１種又は複数の決定された測定値の１種又は複数を用いて、対象をＮＧＴ、ＩＦＧ、ＩＧＴ又は糖尿病を有するとして分類することをさらに含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
対象におけるインスリン抵抗性の進行又は退縮をモニタリングするための方法であって、対象からの生体試料を分析して、該試料中のリノレオイルＬＰＣのレベルを決定すること、及び、対象におけるインスリン抵抗性の進行又は退縮をモニタリングするために、該試料中のリノレオイルＬＰＣのレベルをリノレオイルＬＰＣのインスリン抵抗性進行及び／又はインスリン抵抗性退縮参照レベルと比較すること、を含む、上記方法。
【請求項１１】
生体試料を分析して、２−ヒドロキシ酪酸、オレオイルＬＰＣ、オレイン酸、リノレン酸、リノール酸、グリセロホスホリルコリン（ＧＰＣ）及びステアリン酸からなる群から選択される１種又は複数のさらなるバイオマーカーのレベルを決定すること、及び、対象におけるインスリン抵抗性の進行又は退縮をモニタリングするために、該試料中の１種又は複数のさらなるバイオマーカーのレベルを該１種又は複数のさらなるバイオマーカーのインスリン抵抗性進行及び／又はインスリン抵抗性退縮参照レベルと比較すること、を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
インスリン抵抗性治療の有効性をモニタリングするための方法であって、対象からの第１の生体試料を分析して、第１の時点で対象から得られた第１の試料におけるリノレオイルＬＰＣのレベルを決定すること、対象からの第２の生体試料を分析して、治療後の第２の時点で対象から得られた第２の試料におけるリノレオイルＬＰＣのレベルを決定すること、該第１の試料中のリノレオイルＬＰＣのレベルを、該第２の試料中のリノレオイルＬＰＣのレベルと比較すること、を含む方法。
【請求項１３】
治療が、対象に治療薬を投与することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
治療薬がインスリン増感剤である、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
インスリン増感剤がチアゾリンジンジオンである、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
治療が対象のライフスタイル改善を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
生体試料が、血液、血漿又は血清である、請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、その全文が参照として本明細書に組み込まれる２００７年７月１７日に出願された米国仮出願第６０／９５０，２８６号及び２００８年３月１８日に出願された米国仮出願第６１／０３７，６２８号の利益を主張する。
【０００２】
本発明は、概して、インスリン抵抗性、心血管疾患及びメタボリックシンドローム関連障害と相関しているバイオマーカー、バイオマーカーを同定する方法及びそれらのバイオマーカーに基づく方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
糖尿病は、１型（早期発症型）又は２型（成人発症型）のいずれかに分類され、２型は、糖尿病の症例の９０〜９５％を含む。糖尿病は、個体に影響を及ぼし始めるのは疾患過程における最終段階であり、かなり後に糖尿病の診断がなされる。２型糖尿病は、１０〜２０年かけて発症し、インスリンに対する感受性の障害（インスリン抵抗性）によるグルコースを利用する能力（グルコース利用）の障害に起因する。
【０００４】
糖尿病前症では、組織がグルコースを代謝するのを補助することにおいて、インスリンはあまり有効ではなくなる。糖尿病前症は、糖尿病症状が明らかとなる２０年前には早くにも検出可能であり得る。研究により、この段階で、患者はほとんど症状を示さないが、長期の生理学的損傷がすでに始まっていることがわかっている。これらの個体の最大６０％が、１０年以内に２型糖尿病に進行する。
【０００５】
米国糖尿病協会（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）（ＡＤＡ）は、糖尿病前症の患者を検出するためのルーチンスクリーニングを推奨している。糖尿病前症のための現在のスクリーニング法として、空腹時血漿グルコース（ＦＰＧ）検査、経口グルコース負荷試験（ＯＧＴＴ）、空腹時インスリン検査及び高インスリン正常血糖クランプ（ＨＩクランプ）が挙げられる。最初の２種の検査は臨床的に用いられているが、後者の２種の検査は、研究において広く用いられており、臨床では稀である。さらに、空腹時グルコース及びインスリンレベルを一緒に考慮する数学的手段（例えば、ＨＯＭＡ、ＱＵＩＣＫＩ）が提案されている。しかし、正常血漿インスリン濃度は、個体間並びに個体内で１日を通じて大きく異なる。さらに、これらの方法は、可変性及び実験室間の方法論的な相違という問題を抱え、グルコースクランプ研究と厳密に相関しない。
【０００６】
世界中で、推定１億９４００万人の成人が、２型糖尿病であり、この数は、主に、西洋化した社会における肥満症の流行によって、２０２５年には３億３３００万人に増大すると予測されている。米国では、インスリン抵抗性のレベルにもよるが、５千４百万人を超える成人が前糖尿病患者であると推測されている。米国では、年に、およそ１５０万の２型糖尿病の新規症例がある。毎年の糖尿病に対する米国医療費は、１７４０億ドルと推定される。この数字は、２００２年から３２％を超えて上がっている。米国などの先進工業国では、医療費の約２５％が血糖コントロールを治療し、５０％が糖尿病と関連している全般的な医療と関連しており、費用の残りの２５％が長期の合併症、主に、心血管疾患を治療するよう回される。医療費の分布並びにインスリン抵抗性が心血管疾患及び糖尿病進行における直接の原因因子である事実を考慮すると、心血管疾患が、糖尿病患者について観察される死亡率の７０〜８０％を占めることは驚くべきことではない。２型糖尿病を検出及び予防することは、重要な医療の優先事項となっている。
【０００７】
糖尿病はまた、その他の疾患若しくは状態の発症につながる可能性があり、又はメタボリックシンドローム及び心血管疾患などの状態の発生における危険因子である。メタボリックシンドロームは、個体における一連の危険因子の集団化である。米国心臓協会（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｈｅａｒｔ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）によれば、これらの危険因子として、腹部肥満症、グルコースを適切に処理する能力の低下（インスリン抵抗性又はグルコース不耐性）、異脂肪血症（高トリグリセリド、高ＬＤＬ、低ＨＤＬコレステロール）、高血圧症、血栓形成促進性状態（血液中の、高フィブリノゲン又はプラスミノゲンアクチベーター阻害薬−１）及び炎症誘発性状態（血液中の、Ｃ反応性タンパク質の上昇）が挙げられる。メタボリックシンドロームはまた、シンドロームＸ、インスリン抵抗性症候群、肥満症候群、代謝異常症候群及びリーベン（Ｒｅａｖｅｎ’ｓ）症候群としても知られている。メタボリックシンドロームであると診断された患者は、糖尿病、心疾患及び血管疾患の発症の危険が高い。米国では、成人の２０％（＞５０００万人）がメタボリックシンドロームを有すると推測されている。年齢にかかわらず誰にも影響を及ぼし得るが、罹患率は、年齢が高まるほど、活動的ではない、大幅な過体重、特に過剰の腹部脂肪を有する個体において、増大する。
【０００８】
２型糖尿病は、米国では、糖尿病の最もよくある形である。米国糖尿病基金（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ）によれば、９０％を超える米国糖尿病患者が２型糖尿病を患っている。２型糖尿病の個体は、インスリン抵抗性の増大及びインスリン分泌の低下の組合せを有し、これらが組み合わさって高血糖症を引き起こす。ほとんどの２型糖尿病の人は、メタボリックシンドロームを有する。
【０００９】
メタボリックシンドロームの診断は、個体における３種以上の危険因子の集団化に基づく。メタボリックシンドロームを診断するための広く受け入れられている判定基準はない。米国コレステロール教育プログラム（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ  Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍ）（ＮＣＥＰ）成人治療パネルＩＩＩ（ＡＴＰ  ＩＩＩ）によって提案される判定基準にわずかな改変を加えたものが現在推奨されており、広く用いられている。
【００１０】
米国心臓協会及び米国国立心肺血液研究所（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｈｅａｒｔ，Ｌｕｎｇ，ａｎｄ  Ｂｌｏｏｄ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ）は、メタボリックシンドロームは、これらの要素：ウエスト周囲の増大（男性−４０インチ（１０２ｃｍ）以上）、女性−３５インチ（８８ｃｍ）以上；トリグリセリドの上昇（１５０ｍｇ／ｄＬ以上）；ＨＤＬ（善玉）コレステロールの低下（男性−４０ｍｇ／ｄＬ未満、女性−５０ｍｇ／ｄＬ未満）；血圧の上昇（１３０／８５ｍｍＨｇ以上）；空腹時血糖の上昇（１００ｍｇ／ｄＬ以上）のうち３以上の存在として同定されると推奨した。
【００１１】
２型糖尿病は、ゆっくりと発生し、２型糖尿病であるということを、別の状態のために、又は定期健診の一環として行われた血液検査によって最初に知る人が多い。いくつかの場合には、２型糖尿病は、眼、腎臓又はその他の臓器に対する損傷が生じるまで検出されない場合もある。メタボリックシンドローム又は２型糖尿病を発症する危険にある個体を同定するために、プライマリーケア提供者によって施され得る、客観的な、生化学的評価（例えば、実験室試験）に対する必要性が存在する。
【００１２】
糖尿病前症及び糖尿病の有病率が、世界的流行の割合でますます増大しているので、糖尿病前症及び糖尿病に対する病態生理学的進行の機序を反映する、最新の、より革新的な分子診断が必要とされている。肥満症の流行を映して、糖尿病前症及び糖尿病は、広く予防可能であるが、臨床疾患の進行の無症候性のために診断されないか、診断されるのが遅すぎることが多い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
したがって、２型糖尿病を発症する危険にある糖尿病前症を同定でき、インスリン抵抗性の患者において疾患進行の危険を決定することができる診断用バイオマーカー及び検査に対する必要性が満たされていない。インスリン抵抗性バイオマーカー及び糖尿病検査は、糖尿病前症の対象において糖尿病発症の危険をより良好に同定及び決定でき、疾患発症及び進行及び／又は退縮をモニタリングでき、新規治療的処置が開発されるのを可能にし、糖尿病前症の逆転及び／又は糖尿病の予防に対する効力について治療薬を試験するために使用され得る。さらに、前糖尿病及び糖尿病治療薬候補の有効性及び安全性をより効率的に評価するために診断用バイオマーカーの必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
一実施形態では、本開示内容は、対象においてインスリン抵抗性を診断する方法であって、対象から得た生体試料を分析して、試料中のインスリン抵抗性に関する１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、１種又は複数のバイオマーカーが、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、２７、２８、２９中に列挙される１種又は複数のバイオマーカー及びそれらの組合せから選択されるステップと、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性陽性及び／又はインスリン抵抗性陰性参照レベルと比較して、対象がインスリン抵抗性であるかどうかを診断するステップとを含む方法を提供する。
【００１５】
別の実施形態では、本開示内容は、対象における糖処理速度を予測する方法であって、対象から得た生体試料を分析して、試料中のインスリン抵抗性に関する１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、１種又は複数のバイオマーカーが、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ中に列挙される１種又は複数のバイオマーカー及びそれらの組合せから選択されステップと、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの糖処理参照レベルと比較して、対象における糖処理速度を予測するステップとを含む方法を提供する。
【００１６】
本開示内容はまた、対象を耐糖能に従って正常耐糖能（ＮＧＴ）から空腹時耐糖能異常（ＩＦＧ）又は耐糖能異常（ＩＧＴ）、２型糖尿病までに分類する方法であって、対象から得た生体試料を分析して、試料中の耐糖能に関する１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、１種又は複数のバイオマーカーが、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ中に列挙される１種又は複数のバイオマーカー及びそれらの組合せから選択されるステップと、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの耐糖能参照レベルと比較して対象をＮＧＴ、ＩＦＧ、ＩＧＴ又は糖尿病を有すると分類するステップとを含む方法を提供する。
【００１７】
２型糖尿病の発症に対する対象の感受性を決定する方法であって、対象から得た生体試料を分析して、試料中の糖尿病前症に関する１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、１種又は複数のバイオマーカーが、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ中に列挙される１種又は複数のバイオマーカー及びそれらの組合せから選択されるステップと、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの糖尿病陽性及び／又は糖尿病陰性参照レベルと比較して、対象が２型糖尿病の発症に対して感受性であるかどうかを診断するステップとを含む方法をさらに提供する。
【００１８】
本開示内容はまた、対象におけるインスリン抵抗性スコアを決定する方法であって、対象から得た生体試料を分析して、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、１種又は複数のバイオマーカーが、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ中に列挙される１種又は複数のバイオマーカー及びそれらの組合せから選択されるステップと、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性参照レベルと比較して、対象のインスリン抵抗性スコアを決定するステップとを含む方法を提供する。
【００１９】
別の実施形態では、本開示内容は、対象における糖尿病前症の進行又は退縮をモニタリングする方法であって、対象から得た生体試料を分析して、試料中の糖尿病前症に関する１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、１種又は複数のバイオマーカーが、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ中に列挙される１種又は複数のバイオマーカー及びそれらの組合せから選択されるステップと、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの糖尿病前症進行及び／又は糖尿病前症退縮参照レベルと比較して、対象における糖尿病前症の進行又は退縮をモニタリングするステップとを含む方法を提供する。
【００２０】
さらに別の実施形態では、本開示内容は、インスリン抵抗性治療の有効性をモニタリングする方法であって、対象から得た第１の生体試料を分析して、糖尿病前症に関する１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、第１の試料が第１の時点で対象から得られ、１種又は複数のバイオマーカーが、表４、５、６、７及び８中に列挙される１種又は複数のバイオマーカー並びにそれらの組合せから選択されるステップと、インスリン抵抗性について対象を治療するステップと、対象から得た第２の生体試料を分析して、１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、第２の生体試料が治療後の第２の時点で対象から得られるステップと、第１の試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、第２の試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルと比較して、インスリン抵抗性を治療するための治療の有効性を評価するステップとを含む方法を提供する。
【００２１】
本開示内容は、対象が、メタボリックシンドロームを有するかどうかを診断する方法であって、対象から得た生体試料を分析して、試料中のメタボリックシンドロームに関する１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、１種又は複数のバイオマーカーが、表１２及び１３中に列挙される１種又は複数のバイオマーカーから選択されるステップと、生体試料を分析して、糖処理、肥満症及び／又は心血管疾患に関する１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、糖処理、肥満症及び／又は心血管疾患に関する１種又は複数のバイオマーカーが、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８中に同定される１種又は複数のバイオマーカー及びそれらの組合せから選択されるステップと、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーのそれぞれの障害陽性及び／又は障害陰性参照レベルと比較して、対象がメタボリックシンドロームを有するかどうかを診断するステップとを含む方法をさらに提供する。
【００２２】
別の実施形態では、本開示内容は、対象において心血管疾患を診断する方法であって、対象から得た生体試料を分析して、試料中の心血管疾患に関する１種又は複数のバイオマーカーレベルを決定するステップであって、１種又は複数のバイオマーカーが、表１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５中に列挙される１種又は複数のバイオマーカー及びそれらの組合せから選択されるステップと、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの疾患陽性及び／又は疾患陰性参照レベルと比較して、対象が心筋症又はアテローム性動脈硬化症を有するかどうかを診断するステップを含む方法を提供する。
【００２３】
本開示内容は、対象が肥満になる素因があるかどうかを決定する方法であって、対象から得た生体試料を分析して、試料中の肥満症に関する１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、１種又は複数のバイオマーカーが、表２６中に列挙される１種又は複数のバイオマーカーから選択されるステップと、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの肥満症陽性及び／又は肥満症陰性及び／又は痩せ陽性及び／又は痩せ陰性参照レベルと比較して、対象が肥満症に対して感受性であるかどうかを決定するステップとを含む方法をさらに提供する。
【００２４】
なおさらなる実施形態では、本開示内容は、治療薬が対象において体重増加を誘発できるかどうかを決定する方法であって、治療薬を受けている対象から得た生体試料を分析して、試料中の肥満症に関する１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、１種又は複数のバイオマーカーが、表２６中に列挙される１種又は複数のバイオマーカーから選択されるステップと、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの肥満症陽性及び／又は肥満症陰性及び／又は痩せ陽性及び／又は痩せ陰性参照レベルと比較して、対象が体重増加に対して感受性があるかどうかを決定するステップとを含む方法を提供する。
【００２５】
本開示内容はまた、糖尿病前症又は糖尿病のための一連の治療に対する対象の応答を予測する方法であって、対象から得た生体試料を分析して、糖尿病前症に関する１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、１種又は複数のバイオマーカーが、表２７中に列挙される１種又は複数のバイオマーカーから選択されるステップと、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの治療の治療陽性及び／又は治療陰性参照レベルと比較して、対象が一連の治療に対して応答する可能性があるかどうかを予測するステップとを含む方法を提供する。
【００２６】
本開示内容はまた、糖尿病前症又は糖尿病のための治療に対する対象の応答をモニタリングする方法であって、対象から得た第１の生体試料を分析して、糖尿病前症に関する１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、第１の試料が、第１の時点で対象から得られ、１種又は複数のバイオマーカーが、表２８中に列挙される１種又は複数のバイオマーカーから選択されるステップと、対象に組成物を投与するステップと、対象から得た第２の生体試料を分析して、１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップであって、第２の試料が、組成物の投与後の第２の時点で対象から得られるステップと、第１の試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、第２の試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルと比較して、糖尿病前症又は糖尿病を治療するための組成物の有効性を評価するステップとを含む方法を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】代謝産物の数の関数として、Ｒｄ相関の平均Ｒ２値を示すグラフを提供する図である。化合物の数が増大するにつれ（右から左）、Ｒｄ相関のｒ−二乗値（Ｙ）は、最適数（ｎ＜３０）に達するまで増大し、変数選択は、およそ３０の最初の変数については、おおよそ安定であることを示す。
【図２】代謝産物の数の関数として、Ｒｄ相関の平均Ｒ２値を示すグラフを提供する図である。化合物の数が増大するにつれ（右から左）、Ｒｄ相関の試験誤差（Ｙ）は、最適数（ｎ＜３０）に達するまで減少し、変数選択は、およそ３０の最初の変数については、おおよそ安定であることを示す。
【図３】代謝産物の数（Ｘ軸）の関数として、Ｒｄ相関の平均Ｒ−二乗値（Ｙ軸）を示すグラフを提供する図である。
【図４】代謝産物の数（Ｘ軸）の関数として、Ｒｄ相関の平均試験誤差値（Ｙ軸）を示すグラフを提供する図である。
【図５】「ＩＲスコア」として報告される対象のインスリン抵抗性レベルを決定するためにインスリン抵抗性バイオマーカーを用いたアルゴリズムの予言的結果を説明し、さらなる臨床情報（例えば、ＢＭＩ、人口学的情報）を含む報告の図による例を提供する図である。
【図６】インスリン抵抗性のレベルに従う患者層別化のためのバイオマーカーの使用と、インスリン抵抗性の進行についての患者危険層別化のためのバイオマーカーの使用を比較する略図を提供する図である。
【図７】糖処理を予測するための有用なバイオマーカーである代謝産物の一実施形態のランダムフォレスト重要度解析（Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ）プロットを提供する図である。
【図８】メタボリックシンドロームを予測するための有用なバイオマーカーである血清代謝産物の一実施形態のランダムフォレスト重要度解析プロットを提供する図である。
【図９】メタボリックシンドロームを予測するための有用なバイオマーカーである血漿代謝産物の一実施形態のランダムフォレスト重要度解析プロットを提供する図である。
【図１０】アテローム性動脈硬化症を疾患の初期に（開始）（図１０Ａ）、中期に（図１０Ｂ）、後期に（図１０Ｃ）又はすべて（図１０Ｄ）の段階で予測するのに有用なバイオマーカーである血漿由来の代謝産物の実施形態のランダムフォレスト重要度解析プロットを提供する図である。
【図１１】アテローム性動脈硬化症を疾患の初期に（開始）（図１１Ａ）、中期に（図１１Ｂ）、後期に（図１１Ｃ）又はすべて（図１１Ｄ）の段階で予測するのに有用なバイオマーカーである大動脈組織由来の代謝産物の実施形態のランダムフォレスト重要度解析プロットを提供する図である。
【図１２】アテローム性動脈硬化症を疾患の初期に（開始）（図１２Ａ）、中期に（図１２Ｂ）、後期に（図１２Ｃ）又はすべて（図１２Ｄ）の段階で予測するのに有用なバイオマーカーである肝臓組織由来の代謝産物の実施形態のランダムフォレスト重要度解析プロットを提供する図である。
【図１３】種々の年齢の、アテローム性動脈硬化症対象及び対照対象におけるコレステロールの血漿レベルの一例を提供する図である。
【図１４】種々の年齢の、アテローム性動脈硬化症対象及び対照対象におけるドコサヘキサエン酸の血漿レベルの一例を提供する図である。
【図１５】種々の年齢の、アテローム性動脈硬化症対象及び対照対象における代謝産物−７８８８の血漿レベルの一例を提供する図である。
【図１６】種々の年齢の、アテローム性動脈硬化症対象及び対照対象における代謝産物−Ｘ８４０３の血漿レベルの一例を提供する図である。
【図１７】種々の年齢の、アテローム性動脈硬化症対象及び対照対象における代謝産物−Ｘ１８３４の血漿レベルの一例を提供する図である。
【図１８】種々の年齢の、アテローム性動脈硬化症対象及び対照対象におけるｐ−クレゾールスルフェートの血漿レベルの一例を提供する図である。
【図１９】種々の年齢の、アテローム性動脈硬化症対象及び対照対象における代謝産物−４８８７の血漿レベルの一例を提供する図である。
【図２０】ＤＣＭバイオマーカー代謝産物の再帰分割の一例を提供する図である。
【図２１】メタボリックシンドローム及び健常対象由来の血漿を用いるモデル検証の一例を提供する図である。
【図２２】メタボリックシンドローム及び健常対象由来の血清を用いるモデル検証の一例を提供する図である。
【図２３】糖処理速度（Ｒｄ）に関する組み合わされた１０のモデルの予測力を示す回帰分析の一例を提供する図である。
【図２４】メタボリックシンドロームの種々の危険因子の相互関係を提供し、示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明は、糖尿病前症（例えば、耐糖能異常、空腹時耐糖能異常、インスリン抵抗性）及び２型糖尿病のバイオマーカー、糖尿病前症及び２型糖尿病の診断方法、糖尿病前症及び２型糖尿病の素因を決定する方法、糖尿病前症及び２型糖尿病の進行／退縮をモニタリングする方法、糖尿病前症及び２型糖尿病を治療するための組成物の有効性を評価する方法、糖尿病前症及び２型糖尿病のバイオマーカーの調節における活性について組成物をスクリーニングする方法、糖尿病前症及び２型糖尿病を治療する方法、並びに糖尿病前症及び２型糖尿病のバイオマーカーに基づくその他の方法に関する。
【００２９】
インスリン抵抗性についての現在の血液検査は、インスリン抵抗性の初期検出に対しては成績が良くないか、又は相当な医療処置を含む。
【００３０】
メタボロミック分析を用いて、対象の少なくとも２つの独立コホートにおける高インスリン正常血糖クランプの「ゴールドスタンダード」によって測定されるように、インスリン抵抗性を予測するために簡単な血液検査において使用できる代謝産物のパネルを発見した。
【００３１】
独立研究を実施して、多項式（ｐｏｌｙｎｏｍｉｃ）アルゴリズムとともに使用すると、対象におけるインスリン抵抗性の変化の初期検出が可能となる一連のバイオマーカーを同定した。本発明は、対象のインスリン抵抗性のレベルを示すスコア（「ＩＲスコア」）を対象に提供する。このスコアは、臨床上大きく変化したバイオマーカー及び／又はバイオマーカーの組合せの参照レベルに基づいたものであり得る。参照レベルはアルゴリズムから導くか、又は耐糖能異常の指数からコンピュータで計算することができ、図５に示されるように報告書で示すことができる。ＩＲスコアによって、対象は、正常から高のインスリン抵抗性の範囲に入れられる。疾患進行又は寛解は、ＩＲスコアの定期的な測定及びモニタリングによってモニタリングできる。治療的介入に対する応答は、ＩＲスコアをモニタリングすることによって決定することができる。ＩＲスコアはまた、薬物有効性を評価するためにも使用できる。
【００３２】
本発明はまた、メタボリックシンドローム及び心血管疾患、例えば、アテローム性動脈硬化症及び心筋症のバイオマーカー、このような疾患及び症候群の診断方法、このような疾患及び症候群の素因を決定する方法、このような疾患及び症候群の進行／退縮をモニタリングする方法、このような疾患及び症候群を治療するための組成物の有効性を評価する方法、このような疾患及び症候群のバイオマーカーの調節における活性について組成物をスクリーニングする方法、このような疾患及び症候群を治療する方法並びにこのような疾患及び症候群のバイオマーカーに基づくその他の方法にも関する。
【００３３】
しかし、本発明をさらに詳細に説明する前に、まず、以下の用語を定義する。
【００３４】
定義：
「バイオマーカー」とは、第２の表現型を有する（例えば、疾患を有さない）対象又は対象の群から得た生体試料と比較して、第１の表現型を有する（例えば、疾患を有する）対象又は対象の群から得た生体試料で異なった形で存在する（例えば、増加しているか、減少している）化合物、好ましくは、代謝産物を意味する。バイオマーカーは、任意のレベルで異なった形で存在し得るが、通常、少なくとも５％、少なくとも１０％、少なくとも１５％、少なくとも２０％、少なくとも２５％、少なくとも３０％、少なくとも３５％、少なくとも４０％、少なくとも４５％、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％、少なくとも１００％、少なくとも１１０％、少なくとも１２０％、少なくとも１３０％、少なくとも１４０％、少なくとも１５０％或いはそれ以上増加しているレベルで存在するか、又は、通常、少なくとも５％、少なくとも１０％、少なくとも１５％、少なくとも２０％、少なくとも２５％、少なくとも３０％、少なくとも３５％、少なくとも４０％、少なくとも４５％、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％又は１００％（即ち、存在しない）減少したレベルで存在する。バイオマーカーは、統計上有意であるレベルで（例えば、ウエルチｔ検定又はウィルコクソン順位和検定のいずれかを用いて決定される、０．０５未満のｐ値及び／又は０．１０未満のｑ値）異なった形で存在することが好ましい。或いは、バイオマーカーは、糖尿病前症又は特定のレベルの糖尿病前症との相関を示す。相関の可能性の範囲は、陰性（−）１から陽性（＋）１の間である。陰性（−）１の結果とは、完全に陰性の相関を意味し、陽性（＋）１は、完全に陽性の相関を意味し、０は、全く相関がないことを意味する。「実質的に陽性の相関」とは、障害と、又は臨床測定値（例えば、Ｒｄ）と＋０．２５〜＋１．０の相関を有するバイオマーカーを指すのに対し、「実質的に陰性の相関」とは、所与の障害又は臨床測定値との−０．２５〜−１．０の相関を指す。「相当に陽性の相関」とは、所与の障害又は臨床測定値（例えば、Ｒｄ）と、＋０．５〜＋１．０の相関を有するバイオマーカーを指すのに対し、「相当に陰性の相関」とは、所与の障害又は臨床測定値と−０．５〜−１．０の障害に対する相関を指す。
【００３５】
１種又は複数のバイオマーカーの「レベル」とは、試料中のバイオマーカーの絶対又は相対量又は濃度を意味する。
【００３６】
「試料」又は「生体試料」又は「試料」とは、対象から単離された生体物質を意味する。生体試料は、所望のバイオマーカーを検出するのに適した任意の生体物質を含み得、対象由来の細胞性及び／又は非細胞性物質を含み得る。試料は、任意の適した生体組織又は液体、例えば、脂肪組織、大動脈組織、肝臓組織、血液、血漿、血清又は尿などから単離され得る。
【００３７】
「対象」とは、任意の動物を意味するが、例えば、ヒト、サル、非ヒト霊長類、ラット、マウス、ウシ、イヌ、ネコ、ブタ、ウマ又はウサギなどの哺乳類が好ましい。
【００３８】
バイオマーカーの「参照レベル」とは、特定の病状、表現型又はそれらがないこと並びに病状、表現型又はそれらがないことの組合せを示すバイオマーカーのレベルを意味する。バイオマーカーの「陽性」参照レベルとは、特定の病状又は表現型を示すレベルを意味する。バイオマーカーの「陰性」参照レベルとは、特定の病状又は表現型がないことを示すレベルを意味する。例えば、バイオマーカーの「糖尿病前症陽性参照レベル」とは、対象における糖尿病前症の陽性診断を示すバイオマーカーのレベルを意味し、バイオマーカーの「糖尿病前症陰性参照レベル」とは、対象における糖尿病前症の陰性診断を示すバイオマーカーのレベルを意味する。別の例として、バイオマーカーの「糖尿病前症進行陽性参照レベル」とは、対象における糖尿病前症の進行を示すバイオマーカーのレベルを意味し、バイオマーカーの「糖尿病前症退縮陽性参照レベル」とは、糖尿病前症の退縮を示すバイオマーカーのレベルを意味する。バイオマーカーの「参照レベル」は、バイオマーカーの絶対又は相対量又は濃度、バイオマーカーの有無、バイオマーカーの量又は濃度の範囲、バイオマーカーの最小及び／又は最大量又は濃度、バイオマーカーの平均量又は濃度、及び／又はバイオマーカーの中央値量又は濃度であり得、さらに、バイオマーカーの組合せの「参照レベル」はまた、２種以上のバイオマーカーの、互いに対する絶対又は相対量又は濃度の割合であり得る。特定の病状、表現型又はそれらがないことのバイオマーカーの適当な陽性及び陰性参照レベルは、１又は複数の適当な対象において所望のバイオマーカーのレベルを測定することによって決定でき、このような参照レベルは、対象の特定の集団にあわせて調整できる（例えば、特定の年齢群における特定の病状、表現型又はそれらがないことについて、特定の年齢の対象に由来する試料中のバイオマーカーレベルと参照レベル間で比較を行うことができるよう、参照レベルは年齢を対応させてもよい）。このような参照レベルはまた、生体試料中のバイオマーカーのレベルを測定するために用いられる特定の技術（例えば、ＬＣ−ＭＳ、ＧＣ−ＭＳなど）に合わせて調整してもよく、ここでは、バイオマーカーのレベルは、用いられる特定の技術に基づいて異なり得る。
【００３９】
「非バイオマーカー化合物」とは、第２の表現型を有する（例えば、第１の疾患を有さない）対象又は対象の群から得た生体試料と比較して、第１の表現型を有する（例えば、第１の疾患を有する）対象又は対象の群から得た生体試料で異なった形で存在しない化合物を意味する。しかし、このような非バイオマーカー化合物は、第１の表現型（例えば、第１の疾患を有する）又は第２の表現型（例えば、第１の疾患を有さない）と比較して、第３の表現型を有する（例えば、第２の疾患を有する）対象又は対象の群から得た生体試料ではバイオマーカーであり得る。
【００４０】
「代謝産物」又は「小分子」とは、細胞中に存在する有機及び無機分子を意味する。この用語は、大きな高分子、例えば、大きなタンパク質（例えば、２，０００、３，０００、４，０００、５，０００、６，０００、７，０００、８，０００、９，０００又は１０，０００を上回る分子量を有するタンパク質）、大きな核酸（例えば、２，０００、３，０００、４，０００、５，０００、６，０００、７，０００、８，０００、９，０００又は１０，０００を超える分子量を有する核酸）又は大きな多糖（例えば、２，０００、３，０００、４，０００、５，０００、６，０００、７，０００、８，０００、９，０００又は１０，０００を超える分子量を有する多糖）を含まない。細胞の小分子は、通常、細胞質中又はミトコンドリアなどのその他の細胞小器官中の溶液中で遊離して見られ、ここで、それらは中間体のプールを形成し、中間体はさらに代謝され、高分子と呼ばれる大きな分子を生成するために使用される。用語「小分子」とは、食物に由来するエネルギーを、使用可能な形に変換する化学反応におけるシグナル伝達分子及び中間体を含む。小分子の例として、糖、脂肪酸、アミノ酸、ヌクレオチド、細胞過程の間に形成される中間体及び細胞内で見られるその他の小分子が挙げられる。
【００４１】
「代謝プロフィール」又は「小分子プロフィール」とは、標的とされる細胞、組織、器官、生物又はその部分（例えば、細胞コンパートメント）内の小分子の完全な又は一部の目録を意味する。この目録は、存在する小分子の量及び／又は種類を含み得る。「小分子プロフィール」は、単一の技術又は複数の異なる技術を用いて決定できる。
【００４２】
「メタボローム」とは、所与の生物中に存在する小分子のすべてを意味する。
【００４３】
「代謝障害」とは、代謝（同化作用及び／又は異化作用）の変化による、ホメオスタシスの正常な生理学的状態の撹乱をもたらす障害又は疾患を指す。代謝の変化は、分解されるべき物質（例えば、フェニルアラニン）を分解（異化）できず、結果として、物質及び／又は中間体物質が毒性レベルに高まること、又はいくつかの必須物質（例えば、インスリン）を産生（同化）できないことに起因し得る。
【００４４】
「メタボリックシンドローム」とは、単一の個体に集まり、糖尿病及び／又は心血管疾患の発症のハイリスクにつながる代謝危険因子の集団化という概念を意味する。メタボリックシンドロームの主な特徴として、インスリン抵抗性、高血圧症（高血圧）、コレステロール異常、異脂肪血症、トリグリセリド異常、凝固に関する危険の増大及び特に、腹部における及び過剰体重又は肥満症が挙げられる。メタボリックシンドロームはまた、シンドロームＸ、インスリン抵抗性症候群、肥満症症候群、代謝異常症候群及びリーベン（Ｒｅａｖｅｎ’ｓ）症候群としても知られている。メタボリックシンドロームの種々の危険因子の相互関係は、図２４に示されている。単一の個体における３以上の危険因子の存在は、メタボリックシンドロームを示す。米国心臓協会は、メタボリックシンドロームは、以下の要素のうち３以上の存在によって診断されると示唆している：（１）胴回り（ｗａｓｔｅ  ｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｃｅ）の増加（男性、４０インチ（１０２ｃｍ）以上；女性、３５インチ（８８ｃｍ）以上）、（２）トリグリセリドの上昇（１５０ｍｇ／ｄＬ以上）、（３）高密度脂質即ちＨＤＬの低下（男性、４０ｍｇ／ｄＬ未満；女性、５０ｍｇ／ｄＬ未満）；（４）血圧の上昇（１３０／８５ｍｍＨｇ以上）；及び（５）空腹時血糖の上昇（１００ｍｇ／ｄＬ以上）。
【００４５】
「メタボリックシンドローム関連代謝障害」とは、本明細書において、メタボリックシンドローム並びに肥満症、インスリン抵抗性、２型糖尿病、アテローム性動脈硬化症及び心筋症を指す。
【００４６】
「糖尿病」とは、インスリン分泌若しくは作用又は両方の欠陥に起因する高血糖（グルコース）レベルを特徴とする代謝疾患の群を指す。
【００４７】
「２型糖尿病」とは、２つの主要な型の糖尿病のうち一方、少なくとも、疾患の早期では、膵臓のβ細胞がインスリンを産生するが、身体の細胞がインスリンの作用に抵抗性であるために、身体がそれを効果的に使用できない型を指す。疾患の後期には、β細胞は、インスリンの産生を停止する場合がある。２型糖尿病はまた、インスリン抵抗性糖尿病、非インスリン依存性糖尿病及び成人発症型糖尿病としても知られている。
【００４８】
「糖尿病前症」とは、グルコース利用の障害、空腹時血漿グルコースの異常又は障害、耐糖能異常、インスリン感受性異常及びインスリン抵抗性を含めた１種又は複数の初期糖尿病状態を指す。
【００４９】
「インスリン抵抗性」とは、細胞がインスリン（グルコースの細胞への取り込みを調節するホルモン）の作用に対して抵抗性になった、又は産生されるインスリンの量が正常なグルコースレベルを維持するのに不十分である状態を指す。細胞は、糖グルコースの血液から筋肉及びその他の組織への輸送の促進における、インスリンの効果に応答する能力（即ち、インスリン減少に対する感受性）が減少する。最終的に、膵臓は、正常よりも遥かに多くのインスリンを産生し、細胞は抵抗性であり続ける。この抵抗性を克服する十分なインスリンが産生される限りは、血糖値は正常のままである。膵臓が、もはや維持できないと、血糖は上がり始め、糖尿病をもたらす。インスリン抵抗性は、正常（インスリン感受性）からインスリン抵抗性（ＩＲ）までさまざまである。
【００５０】
「インスリン感受性」とは、インスリンの効果に応答して、グルコースの取り込み及び利用を調節する細胞の能力を指す。インスリン感受性は、正常からインスリン抵抗性（ＩＲ）までさまざまである。
【００５１】
「ＩＲスコア」とは、医師が患者を耐糖能の範囲について正常から高に入れることを可能にする、本発明のインスリン抵抗性バイオマーカー及びアルゴリズムに基づいたインスリン抵抗性の尺度である。
【００５２】
「グルコース利用」とは、筋肉及び脂肪細胞による血液からのグルコースの吸収及び細胞代謝のための糖の利用を指す。細胞へのグルコースの取り込みは、インスリンによって刺激される。
【００５３】
「Ｒｄ」とは、糖処理速度、グルコース利用の尺度を指す。グルコースが血液から消失する速度（処分速度）は、インスリンに応答する身体の能力（即ち、インスリン感受性）の指標である。Ｒｄを決定するためのいくつかの方法があり、高インスリン正常血糖クランプが「ゴールドスタンダード」法と見なされている。この技術では、固定量のインスリンを注入しながら、血糖を、可変速度のグルコース注入の滴定によって所定のレベルで「クランプする」。基本原理は、定常状態に達していると、定義上、糖処理は、グルコース出現と同等であるということである。高インスリン血症の際は、糖処理（Ｒｄ）は、主に骨格筋へのグルコース取り込みによって説明され、グルコース出現は、外因性グルコース注入速度及び肝臓でのグルコース生産（ＨＧＯ）速度の合計と同等である。試験の最後の３０分の間のグルコース注入の速度によって、インスリン感受性が決定される。高レベル（Ｒｄ＝７．５ｍｇ／分以上）が必要である場合、患者はインスリン感受性である。極めて低レベル（Ｒｄ＝４．０ｍｇ／分以上）は、その身体がインスリン作用に対して抵抗性であることを示す。４．０から７．５ｍｇ／分の間のレベル（４．０ｍｇ／分及び７．５ｍｇ／分の間のＲｄ値）は、決定的ではないが、「耐糖能異常」、インスリン抵抗性の初期徴候を示唆する。
【００５４】
「空腹時血糖異常（ＩＦＧ）」及び「耐糖能異常（ＩＧＴ）」は、「糖尿病前症」の２つの臨床的定義である。ＩＦＧは、１００〜１２５ｍｇ／ｄＬの空腹時血糖濃度として定義される。ＩＧＴは、１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬの食後（食事後）血糖濃度として定義される。ＩＦＧ及びＩＧＴは、同じ前糖尿病集団を常に検出するわけではないことがわかっている。２つの集団間には、約６０％の重複が観察される。空腹時血漿グルコースレベルは、患者の膵臓機能、即ち、インスリン分泌を推測する、より効果的な手段であるが、食後グルコースレベルが、インスリン感受性又は抵抗性のレベルを推測することと関連していることがより多い。ＩＧＴは、ＩＦＧと比較して、より大きなパーセンテージの前糖尿病集団を同定するとわかっている。ＩＦＧ状態は、低いインスリン分泌と関連しているのに対し、ＩＧＴ状態は、インスリン抵抗性とより強く関連していることがわかっている。正常ＦＰＧ値を有するＩＧＴ個体が心血管疾患の危険が高いことを実証する多数の研究が実施されている。正常ＦＰＧ値を有する患者は、異常な食後血糖値を有する場合があり、糖尿病前症、糖尿病及び心血管疾患の危険に気づいていないことが多い。
【００５５】
「空腹時血漿グルコース（ＦＰＧ）試験」は、８時間の絶食の後に血糖値を測定する簡単な試験である。ＡＤＡによれば、１００〜１２５ｍｇ／ｄＬの血糖濃度は、ＩＦＧと考えられ、糖尿病前症を規定するのに対し、≧１２６ｍｇ／ｄＬは糖尿病を規定する。ＡＤＡによって述べられるように、ＦＰＧは、その使用の容易さ、患者の許容性、少ない費用及び相対再現性から、糖尿病及び糖尿病前症を診断するための好ましい試験である。ＦＰＧ試験の弱点は、空腹時血漿グルコース変化の前に、患者が２型糖尿病へ完全に進行することである。
【００５６】
「経口グルコース負荷試験（ＯＧＴＴ）」、グルコースの動的測定は、７５ｇのグルコースドリンクの経口摂取後の患者の血糖値の食後測定である。従来の測定は、試験の開始時の空腹時血液試料、１時間の時点の血液試料及び２時間の時点の血液試料を含む。２時間の時点の患者の血糖濃度が、耐糖能のレベルを規定する：正常耐糖能（ＮＧＴ）≦１４０ｍｇ／ｄＬ血糖；耐糖能異常（ＩＧＴ）＝１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬ血糖；糖尿病≧２００ｍｇ／ｄＬ血糖。ＡＤＡによって述べられるように、ＯＧＴＴは、糖尿病前症及び糖尿病の診断では、より感度が高く、特異的であるとわかっているが、日常的な臨床使用には推奨されておらず、これはその再現性が悪く、実際には実施することが困難であるためである。
【００５７】
「空腹時インスリン検査」は、血漿中の循環成熟型のインスリンを測定する。高インスリン血症の現在の定義は、インスリン免疫測定法の標準化がされていないこと、プロインスリン型に対する交差反応性及びアッセイのための分析上の必要条件に関するコンセンサスのために難しいものである。アッセイ内ＣＶは３．７％〜３９％に及び、アッセイ間ＣＶは１２％〜６６％に及ぶ。したがって、空腹時インスリンは、臨床設定ではあまり測定されず、研究設定に限定される。
【００５８】
「高インスリン正常血糖クランプ（ＨＩクランプ）」は、患者においてインスリン抵抗性を測定するための「ゴールドスタンダード」として世界中で考えられている。研究設定で実施され、患者に２本のカテーテルを挿入することを必要とし、患者は、最大６時間固定されたままでなくてはならない。ＨＩクランプは、インスリン注入及び並行するグルコース注入によって定常状態高インスリン血症を作製して、正常血糖（ｅｕｇｌｙｃｅｍｉａ）（正常血糖（ｎｏｒｍｏｇｌｙｃｅｍｉａ）とも呼ばれる、血液中のグルコースの正常濃度）を維持するのに必要なグルコース量を定量することを含む。結果は、筋肉（主として）及び脂肪組織によるグルコースの末梢取り込みを測定する、インスリン依存性糖処理速度（Ｒｄ）の尺度である。グルコース取り込みのこの速度は、Ｍ、定常状態条件下でインスリン作用による全身グルコース代謝によって記録される。したがって、高Ｍは、高いインスリン感受性を示し、低Ｍ値は、インスリン感受性の低下、即ち、インスリン抵抗性を示す。ＨＩクランプは、インスリン及びグルコースの２〜４時間にわたる同時注入及びインスリン及びグルコースレベルの分析のための５分ごとの頻繁な血液サンプリングを含めた手順を実施するために３人の訓練を受けた専門家を必要とする。ＨＩクランプの高い費用、複雑性及び必要な時間のために、この手順は、臨床研究設定に厳しく制限される。
【００５９】
「肥満症」とは、過剰量の体脂肪によって定義される慢性状態を指す。体脂肪（体重のパーセンテージとして表される）の正常量（体重のパーセンテージとして表される）は、女性では２５〜３０％及び男性では１８〜２３％である。３０％を超える体脂肪を有する女性及び２５％を超える体脂肪を有する男性は、肥満と考えられる。
【００６０】
「肥満度指数、（又はＢＭＩ）」とは、個体の身長及び体重を使用して、個体の体脂肪量を推定する計算を指す。多すぎる体脂肪（例えば、肥満症）は、疾病及びその他の健康問題につながり得る。ＢＭＩは、肥満症を研究する多数の医師及び研究者に選択される測定値である。ＢＭＩは、個体の身長及び体重の両方を考慮する数式を用いて算出する。ＢＭＩは、二乗したメートルでの身長で除したキログラムでのヒトの体重に相当する。（ＢＭＩ＝ｋｇ／ｍ２）。１９未満のＢＭＩを有する対象は、低体重であると考えられ、１９及び２５の間のＢＭＩを有するものは、正常体重であると考えられ、２５〜２９の間のＢＭＩは、通常、過体重であると考えられ、３０以上のＢＭＩを有する個体は、通常、肥満であると考えられる。病的肥満とは、４０以上のＢＭＩを有する対象を指す。
【００６１】
「心血管疾患」とは、心臓又は血管の任意の疾患を指す。心血管又は心疾患として、それだけには限らないが、例えば、狭心症、不整脈、冠動脈疾患（ＣＡＤ）、冠動脈心疾患、心筋症（拡張型心筋症、拘束性心筋症、不整脈原性右室心筋症及び糖尿病性心筋症を含む）心発作（心筋梗塞）、心不全、肥大型心筋症、僧帽弁逆流、僧帽弁逸脱症、肺動脈狭窄などが挙げられる。血管疾患として、それだけには限らないが、例えば、末梢血管疾患、動脈性疾患、頚動脈疾患、深静脈血栓症、静脈性疾患、アテローム性動脈硬化症などが挙げられる。
【００６２】
Ｉ．バイオマーカー
本明細書に記載されるバイオマーカーは、メタボロミクスプロファイリング技術を用いて発見した。このようなメタボロミクスプロファイリング技術は、以下に示される実施例において、並びに、その全内容が参照として本明細書に組み込まれる、米国特許第７，００５，２５５号及び同７，３２９，４８９号及び米国特許出願第１１／３５７，７３２号（公開番号第２００７／００２６３８９号）、同１１／３０１，０７７号（公開番号第２００６／０１３４６７６号）、同１１／３０１，０７８号（公開番号第２００６／０１３４６７７号）、同１１／３０１，０７９号（公開番号第２００６／０１３４６７８号）及び同１１／４０５，０３３号（公開番号ＵＳ２００７／００７２２０３）においてより詳細に記載されている。
【００６３】
通常、代謝プロフィールは、糖尿病前症などの状態と診断されたヒト対象由来の、並びに１つ又は複数のその他のヒト対象（例えば、正常耐糖能を有する健常対照対象、耐糖能異常の対象、インスリン抵抗性の対象）の群由来の生体試料について決定することができる。次いで、糖尿病前症障害の代謝プロフィールを、１以上のその他の対象群由来の生体試料の代謝プロフィールと比較することができる。比較は、本明細書に記載されるものなどのモデル又はアルゴリズムを用いて実施できる。糖尿病前症障害の対象由来の試料の代謝プロフィールにおいて、別の群（例えば、前糖尿病でない健常対照対象）と比較して、統計的に有意なレベルで異なった形で存在する分子を含めた、異なった形で存在するこれらの分子を、それらの群を区別するためのバイオマーカーとして同定できる。
【００６４】
本明細書に開示される方法において使用するためのバイオマーカーは、糖尿病前症及び／又は２型糖尿病と関連している任意のバイオマーカーの供給源から得ることができる。糖尿病前症と関連している、本明細書に開示される方法において使用するためのバイオマーカーとして、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、２７、２８、２９に列挙されるもの及びそれらの組合せ及びサブセットが挙げられる。一実施形態では、バイオマーカーとして、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、２７、２８中に列挙されるもの及びそれらの組合せが挙げられる。さらなるバイオマーカーとして、その全文が参照として本明細書に組み込まれる米国出願番号第６０／９５０，２８６号に開示されるものが挙げられる。一態様では、バイオマーカーは、インスリン抵抗性と相関している。
【００６５】
メタボリックシンドローム関連代謝障害と関連している、本明細書に開示される方法において使用するためのバイオマーカーとして、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１２、１３、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８、２９及びそれらの組合せ中に列挙されるものが挙げられる。例えば、メタボリックシンドロームを有する対象とメタボリックシンドロームを有さない対象間を区別すること又は区別を補助することにおいて使用するためのバイオマーカーとして、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１２、１３、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８、２９及びそれらの組合せにおいて同定されるバイオマーカーが挙げられる。一態様では、メタボリックシンドロームと関連している方法において使用するためのバイオマーカーとして、表１２及び１３に列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。別の態様では、対象から得られた血漿試料を用いるメタボリックシンドロームと関連している方法において使用するためのバイオマーカーとして、表１２に列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。好ましい態様では、対象から得られた血漿試料を用いる、メタボリックシンドロームと関連した本明細書に開示される方法において使用するためのバイオマーカーとして、バイオマーカーＮ−アセチルグリシン、代謝産物−６３４６、代謝産物−８７９２、γ−ｇｌｕ−ｌｅｕ、代謝産物−４８０６、代謝産物−３１６５、代謝産物−７７６２、代謝産物−３０３０、代謝産物−５９７８、代謝産物−３２１８、代謝産物−２０００、代謝産物−５８４８、代謝産物−３３７０、リンゴ酸、代謝産物−３８４３、代謝産物−４２７５、代謝産物−３０９４、代謝産物−４１６７、代謝産物−３０７３、アルドステロン、代謝産物−１３２０、代謝産物−２１８５、フェニルアラニン、代謝産物−２１３９、グルタミン酸、α−トコフェロール、代謝産物−５７６７、代謝産物−５３４６、代謝産物−９８５５及び１−オクタデカノール及びそれらの組合せのうち１種又は複数が挙げられる。さらに別の態様では、対象から得られた血清試料を用いるメタボリックシンドロームと関連している方法において使用するためのバイオマーカーとして、表１３に列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。好ましい態様では、対象から得られた血清試料を用いる、本明細書に開示されるメタボリックシンドローム法において使用するためのバイオマーカーとして、バイオマーカー代謝産物−８７９２、代謝産物−５７６７、代謝産物−２１３９、代謝産物−８４０２、代謝産物−３０７３、フェニルアラニン、代謝産物−４９２９、代謝産物−３３７０、ノナネート（ｎｏｎａｎａｔｅ）、Ｎ−アセチルグリシン、代謝産物−５８４８、代謝産物−３０７７、モノパルミチン、ジオクチルフタレート、オクタデカン酸、コレステロール、代謝産物−２６０８、代謝産物−６２７２、代謝産物−３０１２、Ｄ−グルコース、代謝産物−２９８６、代謝産物−４２７５、代謝産物−６２６８、チロシン、代謝産物−１０６８３、代謝産物−２０００、α−トコフェロール、代謝産物−２４６９、キサンチン及び代謝産物−２０３９及びそれらの組合せのうち１種又は複数が挙げられる。
【００６６】
別の態様では、メタボリックシンドロームと関連している本明細書に開示される方法において使用するためのバイオマーカーとして、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８のうち１つ又は複数中の１種又は複数のバイオマーカーと組み合わせた、表１２及び／又は１３中に列挙される１種又は複数のバイオマーカーの使用を挙げることができる。例えば、メタボリックシンドロームと関連している方法において使用するためのバイオマーカーは、インスリン抵抗性と関連している１種又は複数のバイオマーカー、例えば、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、２７、２８又はそれらの組合せに列挙されるものと組み合わせた、表１２及び／又は１３中に列挙される１種又は複数のバイオマーカーを挙げることができる。
【００６７】
糖尿病前症状態又は糖尿病状態、例えば、インスリン感受性の障害、インスリン抵抗性又は２型糖尿病と関連している本明細書に開示される方法において使用するためのバイオマーカーとして、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、２７、２８及びそれらの組合せ中に列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。このようなバイオマーカーによって、対象を、インスリン抵抗性、インスリンの障害又はインスリン感受性として分類することが可能となる。一態様では、インスリン感受性に障害を有する対象と、インスリン感受性に障害のない対象間を区別すること又は区別を補助することにおいて使用するためのバイオマーカーとして、表４、５、６、７、８、９Ａ及び／又は９Ｂに列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。別の態様では、インスリン抵抗性を診断することにおいて使用するためのバイオマーカーとして、表４、５、６、７、８、９Ａ及び／又は９Ｂに列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。別の実施例では、インスリン抵抗性を有する対象を、インスリン抵抗性を有さない対象と区別することにおいて使用するためのバイオマーカーとして、表４、５、６、７、８、９Ａ及び／又は９Ｂに列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。別の実施例では、対象を、空腹時血糖異常又は耐糖能異常を有すると分類すること又は分類を補助することにおいて使用するためのバイオマーカーとして、表４、５、６、７、８、９Ａ及び／又は９Ｂに列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。
【００６８】
アテローム性動脈硬化症と関連している、本明細書に開示される方法において使用するためのバイオマーカーとして、表１４、１５、１６及び／又は１７及びそれらの組合せ中に列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。例えば、アテローム性動脈硬化性の対象を、アテローム性動脈硬化性でない対象と区別すること又は区別を補助することにおいて使用するためのバイオマーカーとして、表１４、１５、１６、１７に列挙されるバイオマーカー、３−メチルヒスチジン、ｐ−クレゾールスルフェート、マンノース、グルコース及び／又はグルコン酸のうちの１種又は複数及びそれらの組合せが挙げられる。一態様では、対象から得た血漿試料を用いる、アテローム性動脈硬化症と関連している方法において使用するためのバイオマーカーとして、３−メチルヒスチジン、ｐ−クレゾールスルフェート、マンノース、グルコース、グルコン酸並びに表１４及び１７に列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。別の態様では、対象から得た大動脈試料を用いる、アテローム性動脈硬化症と関連している方法において使用するためのバイオマーカーとして、表１５に列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。さらに別の態様では、対象から得た肝臓試料を用いるアテローム性動脈硬化症と関連している方法において使用するためのバイオマーカーとして、表１６に列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。一態様では、対象をアテローム性動脈硬化症の初期段階に関与させる方法において使用するための好ましいバイオマーカーとして、図１０Ａ、１１Ａ及び１２Ａにおいて同定されるバイオマーカーが挙げられる。対象をアテローム性動脈硬化症の中期段階に関与させる方法において使用するための好ましいバイオマーカーとして、図１０Ｂ、１１Ｂ及び１２Ｂにおいて同定されるバイオマーカーが挙げられる。対象をアテローム性動脈硬化症の後期段階に関与させる方法において使用するための好ましいバイオマーカーとして、図１０Ｃ、１１Ｃ及び１２Ｃにおいて同定されるバイオマーカーが挙げられる。対象をアテローム性動脈硬化症の任意の段階に関与させる方法において使用するための好ましいバイオマーカーとして、図１０Ｄ、１１Ｄ及び１２Ｄにおいて同定されるバイオマーカーが挙げられる。
【００６９】
心筋症と関連している、本明細書に開示される方法において使用するためのバイオマーカーとして、表２１、２２、２３及び／又は２５中に列挙されるバイオマーカーのうち１種又は複数が挙げられる。このようなマーカーは、例えば、心筋症を有する対象と、心筋症を有さない対象間を区別すること又は区別を補助することにおいて使用できる。一態様では、対象由来の心組織試料を用いる、心筋症と関連している方法において使用するためのバイオマーカーとして、表２１に列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。別の態様では、対象由来の血漿試料を用いる心筋症と関連している方法において使用するためのバイオマーカーとして、表２２及び／又は２３中に列挙されるもののうち１種又は複数が挙げられる。
【００７０】
肥満症と関連している、本明細書に開示される方法において使用するためのバイオマーカーとして、表２６に列挙されるバイオマーカーのうち１種又は複数が挙げられる。このようなマーカーは、例えば、肥満対象を痩せた対象と区別するために使用できる。このようなマーカーはまた、糖尿病前症、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症のバイオマーカーと組み合わせて使用することもできる。別の態様では、これらのマーカーは、例えば、肥満症又は体重増加に対する感受性を決定するために使用できる。別の態様では、これらのマーカーは、例えば、治療薬が対象において体重増加を誘導する可能性があるかどうかを決定することができる。
【００７１】
本明細書に開示される方法において、任意の数のバイオマーカーを使用してよい。即ち、開示される方法は、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８、２９の各々又はすべての中のバイオマーカー又はその任意の部分のすべての組合せを含めた１種のバイオマーカー、２種以上のバイオマーカー、３種以上のバイオマーカー、４種以上のバイオマーカー、５種以上のバイオマーカー、６種以上のバイオマーカー、７種以上のバイオマーカー、８種以上のバイオマーカー、９種以上のバイオマーカー、１０種以上のバイオマーカー、１５種以上のバイオマーカーなどのレベルを決定することを含み得る。別の態様では、開示される方法において使用するためのバイオマーカーの数として、約３０種以下バイオマーカー、２５種以下、２０種以下、１５種以下、１０種以下、９種以下、８種以下、７種以下、６種以下、５種以下のバイオマーカーというレベルが挙げられる。別の態様では、開示される方法において使用するためのバイオマーカーの数として、１種、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、２０種、２５種又は３０種のバイオマーカーというレベルが挙げられる。
【００７２】
いくつかのバイオマーカー化合物の正体は、この時点ではわからないが、このような正体は、対象由来の生体試料におけるバイオマーカーの同定にとって必要ではなく、これは、このような同定を可能にする分析技術によって「名前のない」化合物として十分に特性決定されるからである。すべてのこのような「名前のない」化合物の分析に基づく特性決定は、実施例に列挙されている。このような「名前のない」バイオマーカーは、本明細書では、命名法「代謝産物」とそれに続く特異的代謝産物数を用いて命名される。
【００７３】
さらに、表に列挙されるバイオマーカーを用いる、本明細書に開示される方法は、それぞれの状態の臨床診断尺度と組み合わせて使用してもよい。臨床診断との組合せは、開示された方法を容易にし、又は開示された方法の結果を確認することができる（例えば、診断を容易にすること又は確認すること、進行又は退縮をモニタリングすること、及び／又は糖尿病前症の素因を決定すること）。
【００７４】
最後に、「名前のない」代謝産物について化合物の同一性の可能性が提案され、このような同一性が確認されていない場合に、「可能性」（可能性ある化合物の同一性とともに）という命名法が、「代謝産物」に続く。このような提案される同一性は、その他の点では「名前のない」化合物の分析に基づく特性決定を制限すると考えられてはならない。
【００７５】
ＩＩ．診断法
本明細書に記載されるバイオマーカーは、対象が、インスリン抵抗性、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を有するかどうかを診断するために、又は診断において補助するために使用できる。例えば、対象がインスリン抵抗性を有するかどうかを診断すること又は診断において補助することにおいて使用するためのバイオマーカーとして、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、２７、２８、２９及びそれらの組合せにおいて同定されるもののうち１種又は複数が挙げられる。一実施形態では、これらのバイオマーカーとして、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、２７、２８及びそれらの組合せにおいて同定されるもののうち１種又は複数が挙げられる。別の実施形態では、バイオマーカーの組合せとして、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、２７、２８及び／又は２９において同定される１種又は複数のバイオマーカーと組み合わせた２−ヒドロキシ酪酸などのものが挙げられる。
【００７６】
対象が、糖尿病前症、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を有するかどうかを診断する、又は診断において補助するための方法は、本明細書に提供されるそれぞれの表において同定される１種又は複数のバイオマーカーを用いて実施してよい。対象が、糖尿病前症、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を有するかどうかを診断する（又は診断を補助する）方法は、（１）対象から得た生体試料を分析して、試料中の疾患又は状態の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップと、（２）試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの疾患若しくは状態陽性及び／又は疾患若しくは状態陰性参照レベルと比較して、対象が疾患又は状態を有するかどうかを診断する（又は診断において補助する）ステップとを含む。例えば、対象が前糖尿病であるかどうかを診断する（又は診断において補助する）方法は、（１）対象から得た生体試料を分析して、試料中の糖尿病前症の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップと、（２）試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの糖尿病前症陽性及び／又は糖尿病前症陰性参照レベルと比較して、対象が糖尿病前症を有するかどうかを診断する（又は診断において補助する）ステップとを含む。使用される１種又は複数のバイオマーカーは、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ及びそれらの組合せから選択される。このような方法が、インスリン抵抗性、糖尿病前症、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態の診断における補助において用いられる場合には、本方法の結果を、対象が所与の疾患又は状態を有するかどうかの臨床的判断において有用なその他の方法（又はその結果）とともに使用してもよい。対象が、糖尿病前症、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を有するかどうかの臨床的判断において有用な方法は、当技術分野では公知である。例えば、対象が糖尿病前症を有するかどうかの臨床的判断において有用な方法として、例えば、糖処理速度（Ｒｄ）、体重測定、ウエスト周囲測定、ＢＭＩ測定、ペプチドＹＹ測定、ヘモグロビンＡ１Ｃ測定、アディポネクチン測定、空腹時血漿グルコース測定、遊離脂肪酸測定、空腹時血漿インスリン測定などが挙げられる。対象におけるアテローム性動脈硬化症及び／又は心筋症の臨床的判断にとって有用な方法として、血管造影、ストレス試験、血液検査（例えば、ホモシステイン、フィブリノゲン、リポタンパク質（ａ）、小さいＬＤＬ粒子及びＣ反応性タンパク質レベルを測定するための）、心電図検査、心エコー検査法、コンピュータ断層撮影法（ＣＴ）スキャン、足関節／上腕血圧指数及び血管内超音波検査が挙げられる。
【００７７】
別の実施例では、インスリン抵抗性、糖尿病前症、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などの疾患又は状態のバイオマーカーの同定によって、疾患又は状態の１種又は複数の症状を示す対象における、このような疾患又は状態の診断（又は診断における補助）が可能となる。例えば、対象がインスリン抵抗性を有するかどうかを診断（又は診断において補助）する方法は、（１）対象から得た生体試料を分析して、試料中のインスリン抵抗性の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップと、（２）試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性陽性及び／又はインスリン抵抗性陰性参照レベルと比較して、対象がインスリン抵抗性を有するかどうかを診断（又は診断において補助）するステップとを含む。使用される１種又は複数のバイオマーカーは、表４、５、６、７、８、９Ａ及び／又は９Ｂから選択される。インスリン抵抗性のバイオマーカーを用いて、対象を、インスリン抵抗性、インスリン感受性又はインスリン感受性に障害を有するのいずれかであると分類することもできる。以下の例２に記載されるように、対象をインスリン抵抗性、インスリン感受性又はインスリン感受性に障害を有すると分類するために使用してよいバイオマーカーが同定される。また、表４、５、６、７、８、９Ａ及び／又は９Ｂ中のバイオマーカーを用いて、対象を、空腹時血糖異常又は耐糖能異常又は正常耐糖能を有すると分類することもできる。したがって、バイオマーカーは、糖処理速度が高まるにつれ、増大又は減少する化合物を示し得る。各群（インスリン抵抗性、インスリンの障害、インスリン感受性）のバイオマーカーの適当な参照レベルを決定することによって、対象を適切に診断することができる。インスリン抵抗性の診断において補助するために、又は対象をＮＧＴ、ＩＦＧ又はＩＧＴを有すると分類するために、この方法の結果を臨床測定値の結果と組み合わせてもよい。
【００７８】
インスリン抵抗性の増大は、ＨＩクランプによって測定される糖処理速度（Ｒｄ）と相関している。以下に示されるように、メタボノミクス分析を実施して、糖処理速度（Ｒｄ）と相関するバイオマーカーを同定した。これらのバイオマーカーを、数学モデルにおいて使用し、対象の糖処理速度を求めることができる。個体のインスリン感受性は、このモデルを用いて決定することができる。メタボロミック分析を用いて、少なくとも２つの独立コホートの対象における高インスリン正常血糖クランプの「ゴールドスタンダード」によって測定されるようなインスリン抵抗性を予測するための簡単な血液検査において使用できる代謝産物のパネルを発見した。別の実施例では、対象を正常耐糖能（ＮＧＴ）、空腹時血糖異常（ＩＦＧ）又は耐糖能異常（ＩＧＴ）を有すると分類することにおいて使用するための、経口グルコース負荷試験（ＯＧＴＴ）の結果と相関するバイオマーカーが同定される。
【００７９】
独立研究を実施して、多項式（ｐｏｌｙｎｏｍｉｃ）アルゴリズムとともに使用すると、対象におけるインスリン抵抗性の変化の初期検出が可能となる一連のバイオマーカーを同定した。一態様では、本発明は、対象のインスリン抵抗性のレベルを示すスコア（「ＩＲスコア」）を対象に提供する。このスコアは、臨床上大きく変化したバイオマーカー及び／又はバイオマーカーの組合せの参照レベルに基づいたものであり得る。参照レベルはアルゴリズムから導くか、又は耐糖能異常の指数からコンピュータで計算することができ、図５に示されるように報告書で示すことができる。ＩＲスコアによって、対象は、正常（即ち、インスリン感受性）から高のインスリン抵抗性の範囲に入れられる。疾患進行又は寛解は、ＩＲスコアの定期的な測定及びモニタリングによってモニタリングできる。治療的介入に対する応答は、ＩＲスコアをモニタリングすることによって決定することができる。ＩＲスコアはまた、薬物有効性を評価するためにも使用できる。
【００８０】
対象のインスリン抵抗性スコア（ＩＲスコア）を決定する方法は、本明細書に提供されるそれぞれの表において同定される１種又は複数のバイオマーカーを用いて実施できる。例えば、対象のＩＲスコアを決定する方法は、（１）対象から得た生体試料を分析して、試料中の、１種又は複数のインスリン抵抗性バイオマーカーのレベルを決定するステップと、（２）試料中の、１種又は複数のインスリン抵抗性バイオマーカーを、１種又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性参照レベルと比較して、対象のインスリン抵抗性スコアを決定するステップとを含む。使用される１種又は複数のバイオマーカーは、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ及びそれらの組合せから選択され得る。本方法は、表４、５、６、７、８、９Ａ及び／又は９Ｂから選択される任意の数のマーカー、例えば、１種、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種又はそれ以上のマーカーを使用してよい。複数のバイオマーカーを、回帰分析などの統計的手法をはじめとする任意の方法によって、所与の状態、例えば、インスリン抵抗性と相関させることができる。
【００８１】
また、以下に示されるように、メタボロミック分析を実施して、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症、心筋症及びその他の疾患又は状態と相関するバイオマーカーを同定した。このようなバイオマーカーを本発明の方法に用いて、生体試料を分析し、試料中のバイオマーカーのレベルを同定又は測定してもよい。
【００８２】
任意の適した方法を用いて、生体試料を分析し、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定してもよい。適した方法として、クロマトグラフィー（例えば、ＨＰＬＣ、ガスクロマトグラフィー、液体クロマトグラフィー）、質量分析（例えば、ＭＳ、ＭＳ−ＭＳ）、酵素結合免疫吸着測定法（ＥＬＩＳＡ）、抗体結合、その他の免疫化学的技術及びそれらの組合せが挙げられる。さらに、１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、例えば、測定されることが望まれるバイオマーカー（複数可）のレベルと相関する化合物（又は複数の化合物）のレベルを測定するアッセイを用いることによって間接的に測定してもよい。
【００８３】
１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定した後、レベルを比較し、１種又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態参照レベルと比較して、試料中の１種又は複数のバイオマーカーの各々の評点を決定する。任意のアルゴリズムを用いて評点を集め、対象のスコア、例えば、インスリン抵抗性（ＩＲ）スコアを作製する。アルゴリズムは、バイオマーカーの数、バイオマーカーの疾患又は状態との相関などを含めたインスリン抵抗性などの疾患又は障害と関連している任意の因子を考慮し得る。
【００８４】
一実施例では、対象のインスリン抵抗性スコアを、レベルインスリン抵抗性レベル、正常耐糖能からインスリン抵抗性を示す任意の指数と相関させてもよい。例えば、２５未満のインスリン抵抗性スコアを有する対象は、対象が正常耐糖能を有することを示し得、２６から５０の間のスコアは、対象が低い耐糖能異常を有することを示し得、５１から７５の間のスコアは、対象が中程度の耐糖能異常を有することを示し得、７６から１００の間のスコアは、対象が高い耐糖能異常を有することを示し得、１００を超えるスコアは、対象が２型糖尿病を有することを示し得る。
【００８５】
ＩＩＩ．疾患又は状態進行／退縮のモニタリング
本明細書におけるバイオマーカーの同定によって、対象におけるそれぞれの疾患又は状態（例えば、糖尿病前症、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症、心筋症、インスリン抵抗性など）の進行／退縮をモニタリングすることが可能となる。対象における糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などの疾患又は状態の進行／退縮をモニタリングする方法は、（１）対象から得た第１の生体試料を分析して、第１の時点で対象から得られた第１の試料中の、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８及びそれらの組合せから選択されるそれぞれの疾患又は状態の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップと、（２）対象から得た第２の生体試料を分析して、１種又は複数のバイオマーカー、第２の時点で対象から得られた第２の試料のレベルを決定するステップと、（３）第１の試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、第２の試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルと比較して、対象における疾患又は状態の進行／退縮をモニタリングするステップとを含む。本方法の結果は、対象における疾患又は状態の経過（即ち、変化があるとすれば、進行又は退縮）を示す。
【００８６】
一実施形態では、本方法の結果は、対象におけるインスリン抵抗性を示し、経時的にモニタリングできるインスリン抵抗性（ＩＲ）スコアに基づくものであり得る。第１の時点の試料から得たＩＲスコアを、少なくとも第２の時点の試料から得たＩＲスコアと比較することによって、ＩＲの進行又は退縮を決定することができる。対象における糖尿病前症及び／又は２型糖尿病の進行／退縮をモニタリングするこのような方法は、（１）対象から得た第１の生体試料を分析して、第１の時点で対象から得た第１の試料のＩＲスコアを決定するステップと、（２）対象から得た第２の生体試料を分析して、第２のＩＲスコア、第２の時点で対象から得た第２の試料を決定するステップと、（３）第１の試料中のＩＲスコアを、第２の試料中のＩＲスコアと比較して、対象における糖尿病前症及び／又は２型糖尿病の進行／退縮をモニタリングするステップとを含む。
【００８７】
進行モニタリングのために本発明のバイオマーカー及びアルゴリズムを用いることは、食事制限、運動又は初期段階薬物治療などの予防的手段を実施するよう医師の決定を導く、又は補助し得る。
【００８８】
ＩＶ．疾患又は状態の素因の決定
本明細書において同定されるバイオマーカーを、対象が、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態の何らかの症状を示していないかどうかの決定において用いてもよい。バイオマーカーはまた、例えば、対象が、インスリン抵抗性の発生の素因があるかどうかを決定するために使用してもよい。糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの特定の疾患又は状態の症状が全くない対象が、特定の疾患又は状態の発症の素因があるかどうかを決定するこのような方法は、（１）対象から得た生体試料を分析して、試料中の、それぞれの表（例えば、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６及びそれらの組合せ）中に列挙される１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップと、（２）試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの疾患若しくは状態陽性及び／又は疾患若しくは状態陰性参照レベルと比較して、対象がそれぞれの疾患又は状態の発症の素因があるかどうかを決定するステップとを含む。例えば、インスリン抵抗性のバイオマーカーの同定によって、インスリン抵抗性の症状のない対象が、インスリン抵抗性の発症の素因があるかどうかを決定することが可能となる。インスリン抵抗性の症状がない対象が、インスリン抵抗性の発症の素因があるかどうかを決定する方法は、（１）対象から得た生体試料を分析して、試料中の、表４、５、６、７、８、９Ａ及び９Ｂ及びそれらの組合せ中に列挙される１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップと、（２）試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性陽性及び／又はインスリン抵抗性陰性参照レベルと比較して、対象がインスリン抵抗性の発症の素因があるかどうかを決定するステップとを含む。この方法の結果は、対象が疾患又は状態の発症の素因があるかどうかの臨床的判断において有用なその他の方法（又はその結果）とともに用いてもよい。
【００８９】
試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定した後、レベルを疾患又は状態陽性及び／又は疾患又は状態陰性参照レベルと比較して、対象が糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態の発症の素因があるかどうかを予測する。疾患又は状態陽性参照レベルに対応する、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベル（例えば、参照レベルと同様、実質的に、参照レベルと同様、参照レベルの最小及び／若しくは最大を上回る、及び／若しくは下回る、並びに／又は参照レベルの範囲内であるレベル）は、疾患又は状態の発症の素因がある対象を示す。疾患又は状態陰性参照レベルに対応する、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベル（例えば、参照レベルと同様、実質的に、参照レベルと同様、参照レベルの最小及び／若しくは最大を上回る、及び／若しくは下回る、並びに／又は参照レベルの範囲内であるレベル）は、疾患又は状態の発症の素因がない対象を示す。さらに、疾患又は状態陰性参照レベルと比較して、試料中に異なった形で存在する（特に、総計的に有意であるレベルで）１種又は複数のバイオマーカーのレベルは、疾患又は状態の発症の素因がある対象を示し得る。疾患又は状態陽性参照レベルと比較して、試料中に異なった形で存在する（特に、総計的に有意であるレベルで）１種又は複数のバイオマーカーのレベルは、疾患又は状態の発症の素因がない対象を示す。
【００９０】
例として、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定した後に、そのレベル（複数可）を、インスリン抵抗性陽性及び／又はインスリン抵抗性陰性参照レベルと比較し、対象がインスリン抵抗性の発症の素因があるかどうかを予測する。インスリン抵抗性陽性参照レベルに対応する、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベル（例えば、参照レベルと同様、実質的に、参照レベルと同様、参照レベルの最小及び／若しくは最大を上回る、及び／若しくは下回る、並びに／又は参照レベルの範囲内であるレベル）は、インスリン抵抗性の発症の素因がある対象を示す。インスリン抵抗性陰性参照レベルに対応する、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベル（例えば、参照レベルと同様、実質的に、参照レベルと同様、参照レベルの最小及び／若しくは最大を上回る、及び／若しくは下回る、並びに／又は参照レベルの範囲内であるレベル）は、インスリン抵抗性の発症の素因がない対象を示す。さらに、インスリン抵抗性陰性参照レベルと比較して、試料中に異なった形で存在する（特に、総計的に有意であるレベルで）１種又は複数のバイオマーカーのレベルは、インスリン抵抗性の発症の素因がある対象を示す。インスリン抵抗性陽性参照レベルと比較して、試料中に異なった形で存在する（特に、総計的に有意であるレベルで）１種又は複数のバイオマーカーのレベルは、インスリン抵抗性の発症の素因がない対象を示す。この実施例では、インスリン抵抗性が論じられているが、上記で示される１種又は複数のそれぞれのバイオマーカーを用い、この方法に従って、その他の疾患又は状態の素因も決定できる。
【００９１】
さらに、インスリン抵抗性、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を有さない対象が、疾患又は状態の発症の素因があるかどうかを評価することに対して特異的な参照レベルを決定することも可能である。例えば、疾患又は状態の発症に対する対象における種々の程度の危険を評価するためのバイオマーカーの参照レベルを決定することも可能である。このような参照レベルは、対象から得た生体試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルと比較するために使用することもできる。
【００９２】
Ｖ．治療効力のモニタリング：
また、提供されるバイオマーカーによって、インスリン抵抗性、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を治療するための組成物の有効性の評価が可能となる。例えば、インスリン抵抗性のバイオマーカーの同定によってまた、インスリン抵抗性を治療するための組成物の有効性の評価並びにインスリン抵抗性を治療するための２種以上の組成物の相対有効性の評価も可能となる。このような評価は、例えば、疾患又は状態を治療するための組成物の有効性研究に、並びにリード選択に用いてもよい。
【００９３】
したがって、インスリン抵抗性、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を治療するための組成物の有効性を評価する方法であって、（１）糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を有し、組成物を用いて現在又はかつて治療された対象（又は対象の群）由来の生体試料（又は試料の群）を分析して、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７及び２８並びにそれらの組合せから選択される障害の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップと、（２）試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、（ａ）対象から先に採取した生体試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルと（ここで、先に採取した生体試料は、組成物で治療される前の対象から得た）、（ｂ）１種又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態陽性参照レベルと、（ｃ）１種又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態陰性参照レベルと、（ｄ）１種又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態進行陽性参照レベルと、（ｅ）１種又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態退縮陽性参照レベルと比較するステップとを含む方法も提供される。比較の結果は、それぞれの疾患又は状態を治療するための組成物の有効性を示す。
【００９４】
経時的な、１種又は複数のバイオマーカーのレベルの変化（もしあれば）は、対象における疾患又は状態の進行又は退縮を示し得る。対象における所与の疾患又は状態の経過を特性決定するために、第１の試料中の１種若しくは複数のバイオマーカーのレベル、第２の試料中の１種若しくは複数のバイオマーカーのレベル並びに／又は第１及び第２の試料中のバイオマーカーのレベルの比較の結果を、１種若しくは複数のバイオマーカーのそれぞれの疾患若しくは状態陽性及び／又は疾患若しくは状態陰性参照レベルと比較してもよい。比較が、１種又は複数のバイオマーカーのレベルが、経時的に増大又は減少（例えば、第１の試料と比較して第２の試料において）して、疾患又は状態陽性参照レベルに対して、より類似するように（又は、疾患又は状態陰性参照レベルに対して、より類似しないように）なっていることを示す場合には、結果は、疾患又は状態の進行を示す。比較が、１種又は複数のバイオマーカーのレベルが、経時的に増大又は減少して、疾患又は状態陰性参照レベルに対して、より類似するようになっている（又は、疾患又は状態陽性参照レベルに対して、より類似しないように）なっていることを示す場合には、結果は、疾患又は状態の退縮を示す。
【００９５】
例えば、対象におけるインスリン抵抗性の経過を特性決定するために、第１の試料中の１種若しくは複数のバイオマーカーのレベル、第２の試料中の１種若しくは複数のバイオマーカーのレベル並びに／又は第１及び第２の試料中のバイオマーカーのレベルの比較の結果を、１種又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性陽性及び／又はインスリン抵抗性陰性参照レベルと比較してもよい。比較が、１種又は複数のバイオマーカーのレベルが、経時的に増大又は減少（例えば、第１の試料と比較して第２の試料において）して、インスリン抵抗性陽性参照レベルに対して、より類似するように（又は、インスリン抵抗性陰性参照レベルに対して、より類似しないように）なっていることを示す場合には、結果は、インスリン抵抗性の進行を示す。比較が、１種又は複数のバイオマーカーのレベルが、経時的に増大又は減少して、インスリン抵抗性陰性参照レベルに対して、より類似するように（又は、インスリン抵抗性陽性参照レベルに対して、より類似しないように）なっていることを示す場合には、結果は、インスリン抵抗性の退縮を示す。
【００９６】
第２の試料は、第１の試料を得た後、任意の期間、対象から得ることができる。一態様では、第２の試料を、第１の試料後又は組成物の投与の開始後１、２、３、４、５、６日又はそれ以上に得る。別の態様では、第２の試料を、第１の試料後又は組成物の投与の開始後１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０週又はそれ以上に得る。別の態様では、第２の試料を、第１の試料後又は組成物の投与の開始後１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２カ月又はそれ以上に得てもよい。
【００９７】
対象における、インスリン抵抗性、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態の経過もまた、第１の試料中の、１種若しくは複数のバイオマーカーのレベル、第２の試料中の１種若しくは複数のバイオマーカーのレベル並びに／又は第１及び第２の試料中のバイオマーカーのレベルの比較の結果を、疾患若しくは状態の進行陽性及び／又は疾患若しくは状態の退縮陽性参照レベルと比較することによって特性決定できる。比較が、１種又は複数のバイオマーカーのレベルが、経時的に増大又は減少（例えば、第１の試料と比較して第２の試料において）して、疾患又は状態の進行陽性参照レベルに対して、より類似するように（又は、疾患−又は状態の退縮陽性参照レベルに対して、より類似しないように）なっていることを示す場合には、結果は、疾患又は状態の進行を示す。比較が、１種又は複数のバイオマーカーのレベルが、経時的に増大又は減少（例えば、第１の試料と比較して第２の試料において）して、疾患又は状態の退縮陽性参照レベルに対して、より類似するように（又は、疾患又は状態の進行陽性参照レベルに対して、より類似しないように）なっていることを示す場合には、結果は、疾患又は状態の退縮を示す。
【００９８】
本明細書に記載されるその他の方法と同様に、対象におけるインスリン抵抗性、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態の進行／退縮をモニタリングする方法において行われる比較は、単純比較、１種又は複数の統計的分析及びそれらの組合せをはじめ、種々の技術を用いて実施してもよい。
【００９９】
本方法の結果は、対象における疾患又は状態の進行／退縮の臨床モニタリングにおいて有用なその他の方法（又はその結果）とともに用いてもよい。
【０１００】
上記のように、インスリン抵抗性、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を診断（又は診断において補助）する方法に関連して、任意の適した方法を用いて、生体試料を分析し、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定することができる。さらに例えば、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７及び／又は２８中のバイオマーカー又はその任意の部分のすべての組合せを含めた１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定し、対象におけるそれぞれの疾患又は状態の進行／退縮をモニタリングする方法において用いることができる。
【０１０１】
このような方法を実施して、対象における疾患又は状態の発症の経過、例えば、糖尿病前症を有する対象における糖尿病前症から２型糖尿病の経過をモニタリングしてもよく、又は、疾患又は状態を有さない対象（例えば、疾患又は状態の発症の素因があると疑われる対象）において使用して、疾患又は状態の素因のレベルをモニタリングしてもよい。
【０１０２】
メトホルミン又はアカルボースなどの抗糖尿病治療が、前糖尿病患者において糖尿病進行を予防できるかどうかを決定するために、世界各国から臨床研究が実施されてきた。これらの研究によって、このような治療が、糖尿病発病を予防し得ることがわかった。米国糖尿病予防プログラム（Ｕ．Ｓ．Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍ）（ＤＰＰ）によれば、メトホルミンは、糖尿病への進行率を３８％低減し、ライフスタイル及び運動介入が、糖尿病への進行率を５６％低減した。このような成功のために、ＡＤＡは、その２００８Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｃａｒｅ  ｉｎ  Ｄｉａｂｅｔｅｓを見直し、２型糖尿病の予防／遅延に関する節に以下の意見を含めた。「危険の極めて高く（組み合わせたＩＦＧ及びＩＧＴ及びその他の危険因子）、肥満であり、６０才未満である人においては、ライフスタイルカウンセリングに加え、メトホルミンが検討され得る。」
【０１０３】
製薬会社は、ＰＰＡＲγクラスのインスリン増感剤などの特定のクラスの薬物が、糖尿病進行を予防できるかどうかを評価するための研究を実施してきた。ＤＰＰ治験と同様に、これらの研究のうちいくつかは、糖尿病の予防にとって大いに有望であり成功を示したが、その他のものは、現在のＩＲ診断によって定義される一般的な前糖尿病集団に投与された場合に、抗糖尿病薬物療法に伴われる特定の量の危険を顕在化させた。製薬会社は、ハイリスク糖尿病前症を同定及び層別化でき、その前糖尿病治療候補の有効性をより効率的かつ安全に評価できる診断学を必要としている。
【０１０４】
臨床状況における経口グルコース負荷試験（ＯＧＴＴ）手順の低頻度を考慮すると、絶食時試料でのインスリン抵抗性を直接測定する新規診断検査によって、医師が、糖尿病前症及び心血管疾患の病因へと向かっている患者を、より早く同定し、層別化することが可能となるであろう。
【０１０５】
ＶＩ．治療に対するレスポンダー及びノンレスポンダーの同定
また、提供されるバイオマーカーによって、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を治療するための組成物が有効である対象（即ち、患者が治療に応答する）の同定が可能となる。例えば、インスリン抵抗性のバイオマーカーの同定によってまた、インスリン抵抗性を治療するための組成物に対する対象応答の評価並びにインスリン抵抗性を治療するための２種以上の組成物に対する相対的な患者応答の評価も可能となる。このような評価を、例えば、特定の対象の疾患又は状態を治療するための組成物の選択に用いてもよい。
【０１０６】
したがって、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を治療するための組成物に対する患者の応答を予測する方法であって、（１）糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を有し、組成物を用いて現在又はかつて治療された対象（又は対象の群）由来の生体試料（又は試料の群）を分析して、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７及び２８並びにそれらの組合せから選択される障害の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップと、（２）試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、（ａ）対象から先に採取した生体試料中の１種若しくは複数のバイオマーカーと（ここで、先に採取した生体試料は、組成物で治療される前の対象から得た）（ｂ）１種若しくは複数のバイオマーカーの疾患又は状態陽性参照レベルと、（ｃ）１種若しくは複数のバイオマーカーの疾患若しくは状態陰性参照レベルと、（ｄ）１種若しくは複数のバイオマーカーの疾患若しくは状態進行陽性参照レベルと、並びに／又は（ｅ）１種若しくは複数のバイオマーカーの疾患若しくは状態退縮陽性参照レベルと比較するステップとを含む方法も提供される。比較の結果は、それぞれの疾患又は状態を治療するための組成物に対する患者の応答を示す。
【０１０７】
経時的な、１種又は複数のバイオマーカーのレベルの変化（もしあれば）は、治療に対する対象の応答を示し得る。対象における所与の治療の経過を特性決定するために、第１の試料中の１種若しくは複数のバイオマーカーのレベル、第２の試料中の１種若しくは複数のバイオマーカーのレベル並びに／又は第１及び第２の試料中のバイオマーカーのレベルの比較の結果を、１種若しくは複数のバイオマーカーのそれぞれの疾患若しくは状態陽性及び／又は疾患若しくは状態陰性参照レベルと比較してもよい。比較が、１種又は複数のバイオマーカーのレベルが、経時的に増大又は減少（例えば、第１の試料と比較して第２の試料において）して、疾患又は状態陽性参照レベルに対して、より類似するように（又は、疾患又は状態陰性参照レベルに対して、より類似しないように）なっていることを示す場合には、結果は、治療に対して応答しない患者を示す。比較が、１種又は複数のバイオマーカーのレベルが、経時的に増大又は減少して、疾患又は状態陰性参照レベルに対して、より類似するようになっている（又は、疾患又は状態陽性参照レベルに対して、より類似しないように）なっていることを示す場合には、結果は、治療に対して応答する患者を示す。
【０１０８】
例えば、インスリン抵抗性のための治療に対する患者応答を特性決定するために、第１の試料中の１種若しくは複数のバイオマーカーのレベル、第２の試料中の１種若しくは複数のバイオマーカーのレベル並びに／又は第１及び第２の試料中のバイオマーカーのレベルの比較の結果を、１種又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性陽性及び／又はインスリン抵抗性陰性参照レベルと比較してもよい。比較が、１種又は複数のバイオマーカーのレベルが、経時的に増大又は減少（例えば、第１の試料と比較して第２の試料において）して、インスリン抵抗性陽性参照レベルに対して、より類似するように（又は、インスリン抵抗性陰性参照レベルに対して、より類似しないように）なっていることを示す場合には、結果は、治療に対する無応答を示す。比較が、１種又は複数のバイオマーカーのレベルが、経時的に増大又は減少して、インスリン抵抗性陰性参照レベルに対して、より類似するように（又は、インスリン抵抗性陽性参照レベルに対して、より類似しないように）なっていることを示す場合には、結果は、治療に対する応答を示す。
【０１０９】
第２の試料は、第１の試料を得た後、任意の期間、対象から得ることができる。一態様では、第２の試料を、第１の試料後、１、２、３、４、５、６日又はそれ以上に得る。別の態様では、第２の試料を、第１の試料後又は組成物での治療の開始後１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０週又はそれ以上に得る。別の態様では、第２の試料を、第１の試料後又は組成物での治療の開始後１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２カ月又はそれ以上に得てもよい。
【０１１０】
本明細書に記載されるその他の方法と同様に、対象におけるインスリン抵抗性、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態の治療に対する患者応答を決定する方法において行われる比較は、単純比較、１種又は複数の統計的分析及びそれらの組合せをはじめ、種々の技術を用いて実施してもよい。
【０１１１】
本方法の結果は、対象における疾患又は状態の治療に対する患者応答を決定することにおいて有用なその他の方法（又はその結果）とともに用いてもよい。
【０１１２】
上記のように、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態を診断（又は診断において補助）する方法に関連して、任意の適した方法を用いて、生体試料を分析し、試料中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定することができる。さらに、例えば、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７及び／又は２８中のバイオマーカー又はその任意の部分のすべての組合せを含めた１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定し、対象におけるそれぞれの疾患又は状態の進行／退縮をモニタリングする方法において用いることができる。
【０１１３】
このような方法を実施して、対象における疾患又は状態の発症のための治療に対する患者応答、例えば、糖尿病前症を有する対象における糖尿病前症から２型糖尿病の経過をモニタリングしてもよく、又は、疾患又は状態を有さない対象（例えば、疾患又は状態の発症の素因があると疑われる対象）において使用して、疾患又は状態の素因のレベルをモニタリングしてもよい。
【０１１４】
製薬会社は、ＰＰＡＲγクラスのインスリン増感剤などの特定のクラスの薬物が、糖尿病進行を予防できるかどうかを評価するための研究を実施してきた。これらの研究のうちいくつかは、糖尿病の予防にとって大いに有望であり成功を示したが、その他のものは、現在のＩＲ診断によって定義される一般的な前糖尿病集団に投与された場合に、特定の抗糖尿病薬物療法に伴われる特定の量の危険を顕在化させた。製薬会社は、レスポンダー及びノンレスポンダーを同定し、ハイリスク糖尿病前症を層別化し、その前糖尿病治療候補の有効性をより効率的かつ安全に評価できる診断学を必要としている。治療に対する非応答患者と応答患者を区別する新規診断検査によって、製薬会社が、治療薬に対して応答する可能性が高い患者を同定及び層別化し、治療に対して応答する可能性が高い特定のコホートのための特異的治療薬を標的とすることが可能となる。
【０１１５】
ＶＩＩ．バイオマーカーの調節における活性について組成物をスクリーニングする方法
本明細書に提供されるバイオマーカーによってまた、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などの疾病又は状態と関連しているバイオマーカーの調節（疾患又は状態の治療において有用であり得る）における活性について組成物をスクリーニングすることが可能となる。このような方法は、それぞれの表中に列挙されるそれぞれのバイオマーカーから選択される１種又は複数のバイオマーカーのレベルの調節における活性について、試験化合物をアッセイすることを含む。このようなスクリーニングアッセイは、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ及び／又はｉｎ  ｖｉｖｏで実施でき、試験組成物の存在下で、このようなバイオマーカーの調節をアッセイするのに有用な、当技術分野で公知の任意の形、例えば、細胞培養アッセイ、器官培養アッセイ及びｉｎ  ｖｉｖｏアッセイ（例えば、動物モデルを用いるアッセイ）などであり得る。例えば、インスリン抵抗性のバイオマーカーの同定によって、インスリン抵抗性と関連しているバイオマーカーの調節（インスリン抵抗性の治療において有用であり得る）における活性について組成物をスクリーニングすることが可能となる。インスリン抵抗性の治療にとって有用な組成物をスクリーニングする方法は、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、２７及び／又は２８中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルの調節における活性について、試験組成物をアッセイすることを含む。この例では、インスリン抵抗性が論じられているが、上記で示される１種又は複数のそれぞれのバイオマーカーを用い、この方法に従って、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などのその他の疾患及び状態も、診断され得る、又は診断されるのを補助され得る。
【０１１６】
インスリン抵抗性、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などの疾患又は状態の１種又は複数のバイオマーカーの調節における活性について組成物をスクリーニングする方法は、（１）１種又は複数の細胞を組成物と接触させるステップと、（２）１種又は複数の細胞又は細胞と関連している生体試料の少なくとも一部を分析して、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５及び／又は２６中に提供されるバイオマーカーから選択される、疾患又は状態の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップと、（３）１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの所定の標準レベルと比較して、組成物が、１種又は複数のバイオマーカーのレベルを調節したかどうかを決定するステップとを含む。一実施形態では、インスリン抵抗性の１種又は複数のバイオマーカーの調節における活性について組成物をスクリーニングする方法は、（１）１種又は複数の細胞を、組成物と接触させるステップと、（２）１種又は複数の細胞又は細胞と関連している生体試料の少なくとも一部を分析して、表４、５、６、７、８、９Ａ及び／又は９Ｂから選択されるインスリン抵抗性の１種又は複数のバイオマーカーのレベルを決定するステップと、（３）１種又は複数のバイオマーカーのレベルを、１種又は複数のバイオマーカーの所定の標準レベルと比較して、組成物が、１種又は複数のバイオマーカーのレベルを調節したかどうかを決定するステップとを含む。上記で論じたように、細胞は、組成物とｉｎ  ｖｉｔｒｏ及び／又はｉｎ  ｖｉｖｏで接触させてもよい。１種又は複数のバイオマーカーの所定の標準レベルは、組成物の不在下での１種又は複数の細胞中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルであり得る。１種又は複数のバイオマーカーの所定の標準レベルはまた、組成物と接触させていない対照細胞中の１種又は複数のバイオマーカーのレベルであり得る。
【０１１７】
さらに、本方法は、１種又は複数の細胞又は細胞と関連している生体試料の少なくとも一部を分析して、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などの疾患又は状態の、１種又は複数の非バイオマーカー化合物のレベルを決定するステップをさらに含み得る。次いで、非バイオマーカー化合物のレベルを、１種又は複数の非バイオマーカー化合物の所定の標準レベルと比較してもよい。
【０１１８】
任意の適した方法を用いて、１種又は複数の細胞又は細胞と関連している生体試料の少なくとも一部を分析して、１種又は複数のバイオマーカーのレベル（又は非バイオマーカー化合物のレベル）を決定することができる。適した方法として、クロマトグラフィー（例えば、ＨＰＬＣ、ガスクロマトグラフィー、液体クロマトグラフィー）、質量分析（例えば、ＭＳ、ＭＳ−ＭＳ）、ＥＬＩＳＡ、抗体結合、その他の免疫化学技術、生化学若しくは酵素反応又はアッセイ及びそれらの組合せが挙げられる。さらに、１種又は複数のバイオマーカーのレベル（又は非バイオマーカー化合物のレベル）は、例えば、測定されることが望まれるバイオマーカー（単数又は複数）（又は非バイオマーカー化合物）のレベルと相関する化合物（単数又は複数）のレベルを測定するアッセイを用いることによって間接的に測定してもよい。
【０１１９】
ＶＩＩＩ．可能性ある薬物標的を同定する方法
本開示内容はまた、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７及び／又は２８に列挙されるバイオマーカーを用いて、インスリン抵抗性、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などの疾患又は状態の可能性ある薬物標的を同定する方法を提供する。糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などの疾患又は状態の可能性ある薬物標的を同定する方法は、（１）それぞれの表（表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７及び／又は２８）から選択される、メタボリックシンドローム関連代謝障害の１種又は複数のバイオマーカーと関連している１種又は複数の生化学経路を同定するステップと、（２）１種又は複数の同定された生化学経路のうち少なくとも１種に影響を及ぼすタンパク質（例えば、酵素）を同定し、このタンパク質が疾患又は状態の可能性ある薬物標的であるステップとを含む。例えば、インスリン抵抗性のバイオマーカーの同定によって、インスリン抵抗性の可能性ある薬物標的の同定も可能となる。インスリン抵抗性の可能性ある薬物標的を同定する方法は、（１）表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、２７及び／又は２８から選択される、インスリン抵抗性の１種又は複数のバイオマーカーと関連している１種又は複数の生化学経路を同定するステップと、（２）１種又は複数の同定された生化学経路のうち少なくとも１種に影響を及ぼすタンパク質（例えば、酵素）を同定し、タンパク質がインスリン抵抗性の可能性ある薬物標的であるステップとを含む。この例では、インスリン抵抗性が論じられているが、上記で示される１種又は複数のそれぞれのバイオマーカーを用い、この方法に従って、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などのその他の疾患又は状態も、診断され得る、又は診断されるのを補助され得る。
【０１２０】
糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などの疾患又は状態の可能性ある薬物標的を同定するための別の方法は、（１）それぞれの表（表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７及び／又は２８）から選択されるメタボリックシンドローム関連代謝障害の１種又は複数のバイオマーカー及び疾患又は状態の１種又は複数の非バイオマーカー化合物と関連している、１種又は複数の生化学経路を同定するステップと（２）１種又は複数の同定された生化学経路のうち少なくとも１種に影響を及ぼすタンパク質を同定し、このタンパク質が、疾患又は状態の可能性ある薬物標的であるステップとを含む。例えば、インスリン抵抗性の可能性ある薬物標的を同定する方法は、（１）表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、２７及び／又は２８から選択される、インスリン抵抗性の１種又は複数のバイオマーカー及びインスリン抵抗性の１種又は複数の非バイオマーカー化合物と関連している１種又は複数の生化学経路を同定するステップと、（２）１種又は複数の同定された生化学経路のうち少なくとも１種に影響を及ぼすタンパク質を同定し、このタンパク質が、インスリン抵抗性の可能性ある薬物標的であるステップとを含む。
【０１２１】
１種又は複数のバイオマーカー（又は非バイオマーカー化合物）と関連している、１種又は複数の生化学経路（例えば、生合成及び／又は代謝（異化）経路）を同定する。生化学経路を同定した後、経路の少なくとも１種に影響を及ぼす、１種又は複数のタンパク質を同定する。経路のうち２種以上に影響を及ぼすタンパク質が同定されることが好ましい。
【０１２２】
代謝産物（例えば、経路中間体）の蓄積は、代謝産物の下流の「ブロック」の存在を示し得、このブロックは、下流代謝産物（例えば、生合成経路の生成物）が低レベルであること／下流代謝産物がないことをもたらし得る。同様に、代謝産物がないことは、不活性若しくは非機能的酵素に起因する、又は生成物を産生するのに必要な基質である生化学中間体を利用できないことに起因する代謝産物の上流の経路における「ブロック」の存在を示し得る。或いは、代謝産物のレベルの増大は、異常なタンパク質を生じさせる遺伝子突然変異を示し得、異常なタンパク質は、代謝産物の過剰産生及び／又は蓄積をもたらし、これが、その他の関連生化学経路の変更につながり、経路を通る正常な流れの調節不全をもたらし、さらに、生化学的中間体代謝産物の蓄積は毒性であり得、関連経路の必要な中間体の産生を損ない得る。経路間の関連性が現在わかっておらず、このデータがこのような関連性を示し得るということがあり得る。
【０１２３】
次いで、可能性ある薬物標的として同定されたタンパク質を用いて、インスリン抵抗性などの特定の疾患又は状態を治療するための可能性ある候補であり得る組成物、例えば、遺伝子療法のための組成物を同定できる。
【０１２４】
ＩＸ．治療方法
別の態様では、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などの疾患又は状態を治療する方法が提供される。この方法は、概して、糖尿病前症、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などの疾患又は状態を有する対象を、疾患又は状態を有していない健常な対象と比較して、疾患又は状態を有する対象では低下している、１種又は複数のバイオマーカーの有効量を用いて治療することを含む。投与され得るバイオマーカーは、その疾患又は状態を有していない対象と比較して、疾患又は状態の状況では減少している、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８及び／又は２９中の１種又は複数のバイオマーカーを含み得る。このようなバイオマーカーは、バイオマーカー化合物の同定（即ち、化合物名）に基づいて単離できる。現在名前のない代謝産物であるバイオマーカーは、以下の実施例（例えば、表２９）に列挙されるバイオマーカーの分析的特性決定に基づいて単離できる。いくつかの実施形態では、投与されるバイオマーカーは、メタボリックシンドローム関連代謝障害において減少しており、ウエルチｔ検定又はウィルコクソン順位和検定を用いることによって求められる、０．０５未満のｐ値若しくは０．１０未満のｑ値、又は０．０５未満のｐ値及び０．１０未満のｑ値の両方を有する、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８及び／又は２９中に列挙される１種又は複数のバイオマーカーである。その他の実施形態では、投与されるバイオマーカーは、疾患又は状態において減少しており、疾患又は状態と正相関又は逆相関のいずれかを有する、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８及び／又は２９中に列挙される１種又は複数のバイオマーカーである。一実施形態では、バイオマーカーは、疾患又は状態と、それぞれ≧＋０．５又は≦−０．５いずれかの正相関又は逆相関を有する。その他の実施形態では、投与されるバイオマーカーは、疾患又は状態において、少なくとも５％、少なくとも１０％、少なくとも１５％、少なくとも２０％、少なくとも２５％、少なくとも３０％、少なくとも３５％、少なくとも４０％、少なくとも４５％、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％又は１００％（即ち、存在しない）減少している、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８及び／又は２９中に列挙される１種又は複数のバイオマーカーである。一実施例では、インスリン抵抗性のバイオマーカーの同定によってまた、インスリン抵抗性の治療が可能となる。例えば、インスリン抵抗性を有する対象を治療するために、インスリン抵抗性を有さない健常対象と比較してインスリン抵抗性を有する対象では低下している、１種又は複数のインスリン抵抗性バイオマーカーの有効量を、対象に投与してもよい。投与してもよいバイオマーカーは、インスリン抵抗性を有する対象では減少している、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、２７、２８及び／又は２９中の１種又は複数のバイオマーカーを含み得る。この例では、インスリン抵抗性が論じられているが、上記で示される１種又は複数のそれぞれのバイオマーカーを用い、この方法に従って、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症及び心筋症などのその他の疾患又は状態も治療できる。
【０１２５】
Ｘ．その他の疾患又は状態のバイオマーカーを用いる方法
別の態様では、特定の疾患又は状態の本明細書に開示されるバイオマーカーの少なくとも一部はまた、その他の疾患又は状態のバイオマーカーでもあり得る。例えば、インスリン抵抗性バイオマーカーの少なくとも一部は、その他の疾患又は状態（例えば、メタボリックシンドローム）について本明細書に記載される方法において使用できるということが考えられる。即ち、インスリン抵抗性に関して本明細書に記載される方法を、２型糖尿病、メタボリックシンドローム、アテローム性動脈硬化症又は心筋症などの疾患又は状態の診断（又は診断における補助）、このような疾患又は状態の進行／退縮をモニタリングする方法、このような疾患又は状態を治療するための組成物の有効性を評価する方法、このような疾患又は状態と関連しているバイオマーカーの調節における活性について組成物をスクリーニングする方法、このような疾患及び状態のための可能性ある薬物標的を同定する方法、このような疾患及び状態を治療する方法のために用いてもよい。このような方法は、インスリン抵抗性に関して本明細書に記載されるように実施できる。
【０１２６】
ＸＩ．その他の方法
本明細書に開示されるバイオマーカーを用いるその他の方法も企図される。例えば、米国特許第７，００５，２５５号及び米国特許出願第１１／３５７，７３２号、同１０／６９５，２６５号（公開番号第２００５／００１４１３２号）、同１１／３０１，０７７号（公開番号第２００６／０１３４６７６号）、同１１／３０１，０７８号（公開番号第２００６／０１３４６７７号）、同１１／３０１，０７９号（公開番号第２００６／０１３４６７８号）及び同１１／４０５，０３３号に記載される方法は、本明細書に開示される１種又は複数のバイオマーカーを含む小分子プロフィールを用いて実施してもよい。
【０１２７】
本明細書に列挙される方法のいずれかにおいて、使用されるバイオマーカーは、障害と、０．０５未満のｐ値を有する、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８及び／若しくは２９中のバイオマーカー並びに／又は０．１０未満のｑ値を有し、並びに／又はそれぞれ≧＋０．５若しくは≦−０．５いずれかの正相関若しくは逆相関を有する、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８及び／若しくは２９中のバイオマーカーから選択され得る。本明細書に記載される方法のいずれかにおいて使用されるバイオマーカーはまた、少なくとも５％、少なくとも１０％、少なくとも１５％、少なくとも２０％、少なくとも２５％、少なくとも３０％、少なくとも３５％、少なくとも４０％、少なくとも４５％、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％若しくは１００％（即ち、存在しない）、メタボリックシンドローム関連代謝障害において減少している（対照又は寛解と比較して）若しくは寛解において減少している（対照又は特定の疾患若しくは状態と比較して）、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８及び／若しくは２９中のバイオマーカー；並びに／又は少なくとも５％、少なくとも１０％、少なくとも１５％、少なくとも２０％、少なくとも２５％、少なくとも３０％、少なくとも３５％、少なくとも４０％、少なくとも４５％、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％、少なくとも１００％、少なくとも１１０％、少なくとも１２０％、少なくとも１３０％、少なくとも１４０％、少なくとも１５０％若しくはそれ以上、所与の疾患若しくは状態において増大している（対照又は寛解と比較して）若しくは寛解において増大している（対照又は所与の疾患若しくは状態と比較して）、表４、５、６、７、８、９Ａ、９Ｂ、１４、１５、１６、１７、２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８及び／若しくは２９中のバイオマーカーから選択され得る。
【実施例】
【０１２８】
Ｉ．一般法
Ａ．代謝プロフィールの同定
各試料を分析して、数百種の代謝産物の濃度を決定した。ＧＣ−ＭＳ（ガスクロマトグラフィー−質量分析）及びＬＣ−ＭＳ（液体クロマトグラフィー質量分析）などの分析技術を用いて代謝産物を分析した。複数のアリコートを同時に、並行して分析し、適当な品質管理（ＱＣ）後、各分析から得られた情報を再結合させた。どの試料も、数千の特徴に従って特性決定し、最終的に、数百種の化学種になった。用いた技術は、新規の、化学的に名前のない化合物を同定できた。
【０１２９】
Ｂ．統計分析：
データを、いくつかの統計的手法を用いて分析し、限定できる集団間（例えば、インスリン抵抗性及び対照、インスリン抵抗性及び寛解、寛解及び対照）を区別するのに有用な、限定できる集団又は亜集団において異なるレベルで存在する分子（既知の、名前のついた代謝産物又は名前のない代謝産物のいずれか）（例えば、対照生体試料と比較した、又はインスリン抵抗性からの寛解にある患者と比較したメタボリックシンドローム生体試料のバイオマーカー）を同定した。限定できる集団又は亜集団中のその他の分子（既知の、名前のついた代謝産物又は名前のない代謝産物のいずれか）も同定した。
【０１３０】
試料の群（例えば、疾患又は健常、インスリン抵抗性又は正常インスリン感受性、アテローム性動脈硬化症又は正常、メタボリックシンドローム又は肥満であるがメタボリックシンドロームでない）への分類には、ランダムフォレスト解析を用いた。ランダムフォレストは、２つの集団の未知の平均が異なっているか否かを検定するｔ検定とは対照的に、新規データセット中の個々のものを各群に、どの程度上手く分類できるかについて推定値を与える。ランダムフォレストは、実験単位及び化合物の連続サンプリングに基づいて一連の分類木を作製する。次いで、各観察結果が、すべての分類木からの多数決に基づいて分類される。
【０１３１】
回帰分析は、ランダムフォレスト回帰法及び一変量相関／線形回帰法を用いて実施し、疾患又は疾患指標（例えば、アテローム性動脈硬化症、メタボリックシンドローム、Ｒｄ）と関連しているバイオマーカー化合物を同定するのに有用であるモデルを構築し、次いで、例えば、グルコース利用のレベルに従って個々のものを、正常、インスリンの障害又はインスリン抵抗性と分類するのに有用なバイオマーカー化合物を同定した。これらの分析では、疾患又は疾患の程度（例えば、アテローム性動脈硬化症、メタボリックシンドローム、Ｒｄ）を予測するのに有用であるバイオマーカー及び疾患又は疾患の程度（例えば、アテローム性動脈硬化症、メタボリックシンドローム、Ｒｄ）と正相関又は逆相関するバイオマーカー化合物を同定した。これらの分析において同定されたバイオマーカー化合物のすべてが統計的に有意であった。（ｐ＜０．０５、ｑ＜０．１）。
【０１３２】
再帰分割は、「従属」変数（Ｙ）を、独立（予測因子）変数（Ｘ）の収集物と関連付けて、分かりにくい関連性を明らかにする−又は簡単に理解する、Ｙ＝ｆ（Ｘ）。分析は、ＪＭＰプログラム（ＳＡＳ）を用いて実施し、決定木を作製した。ｐ値をコンピュータで算出することによって、データの「分割」の統計的有意性は、より定量的なものになり得、これによって分割の性質は偶発的な事象に対して区別される。木の節又は枝へのデータの各「分割」の有意水準を、ｐ値としてコンピュータで算出し、これによって、分割の性質は偶発的な事象に対して区別される。未加工ｐ値の負のｌｏｇ１０であるＬｏｇＷｏｒｔｈとして与えた。
【０１３３】
統計分析は、ワールドワイドウェブでウェブサイトｃｒａｎ．ｒ−ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇで、またＪＭＰ６．０．２（（ＳＡＳ登録商標Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ、Ｃａｒｙ、ＮＣ）において利用可能なプログラム「Ｒ」を用いて実施した。
【０１３４】
（例２）
糖尿病前症のバイオマーカー
２Ａ：糖処理と相関するバイオマーカーの同定
あるアルゴリズムにおいて使用されると、糖処理速度（即ち、Ｒｄ）と相関するバイオマーカーの組合せを発見した。さらに、バイオマーカーの最初のパネルを、１５〜３０種の候補代謝産物を含む標的とされるアッセイの開発のために縮小してもよい。インスリン抵抗性を予測するアルゴリズムを開発した。
【０１３５】
いくつかの研究を実施し、糖処理と相関するバイオマーカーを同定した。第１の研究では、血漿試料を、３種の異なるチアゾリンジンジオン薬（Ｔ＝トログリタゾン、Ｒ＝ロシグリタゾン又はＰ＝ピオグリタゾン）のうち１種で治療を受けた、１１３人の痩せた、肥満又は糖尿病の対象から採取した（表１）。治療の前に対象から得たベースライン試料（Ｓ＝ベースライン）は対照として用いた。各対象から１〜３の血漿試料を得、試料は、ベースライン（すべての対象；Ａ）及び薬物治療の１２週間後（Ｂ）又は４週間後（Ｃ）に採取した（表２）。どの対象においても、糖処理速度は、採血後、高インスリン血症正常血糖（ＨＩ）クランプによって測定した。分析のために、合計１９８の血漿試料を採取した。
表１  研究１コホートの性別及び処理
【表１】
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表２  研究１コホートの治療及び採取時間
【表２】
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【０１３６】
第２の研究では、血漿試料を、年齢及び性別についてバランスのとれた４０２人の対象から採取した。対象は、各個体の糖処理速度（Ｒｄ）を決定するためにＨＩクランプを受けた。経口グルコース負荷試験（ＯＧＴＴ）又は空腹時血漿グルコース検査（ＦＰＧＴ）に基づいて、対象の耐糖能を正常耐糖能（ＮＧＴ）、Ｉ空腹時血糖異常（ＩＦＧ）又は耐糖能異常（ＩＧＴ）と表した。コホートは表３に記載されている。
表３  コホート説明、研究２
【表３】
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略語
Ｒｄ：糖処理速度
ＮＧＴ：正常耐糖能（ＯＧＴＴ、＜１４０ｍｇ／ｄＬ又は＜７．８ｍｍｏｌ／Ｌ）
ＩＦＧ：空腹時血糖異常（空腹時血漿グルコース、１００〜１２５ｍｇ／ｄＬ又は５．６〜６．９ｍｍｏｌ／Ｌ）
ＩＧＴ：耐糖能異常（ＯＧＴＴ、１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬ又は７．８〜１１．０ｍｍｏｌ／Ｌ）
【０１３７】
両研究のすべての試料を、ＧＣ−ＭＳ及びＬＣ−ＭＳによって分析し、試料中に存在する小分子を同定し、定量化した。試料中に４００種を超える化合物を検出した。
【０１３８】
統計分析を実施し、バイオマーカーとして有用である化合物を決定した。線形回帰を用いて、個々の化合物のベースラインレベルを、個々のもの各々の正常血糖高インスリン血症クランプによって測定されるような糖処理速度（Ｒｄ）と相関させた。この解析に、ランダムフォレスト解析が続いて、Ｒｄモデリングに最も有用である変数を同定した。次いで、ＬＡＳＳＯ回帰分析を、ランダムフォレスト解析からの交差検定された変数で実施し、Ｒｄを予測するのに有用な変数の組合せを選定した。
【０１３９】
２Ｂ：グルコース利用のバイオマーカー、糖処理速度（Ｒｄ）と正相関及び逆相関する分子
（１）ヒト対象の種々の群から採取した血液試料を分析して、試料中の代謝産物のレベルを決定するステップと、次いで、（２）結果を統計的に分析して、対象の群中に異なった形で存在した代謝産物及び糖処理速度、インスリン感受性の指標と相関する代謝産物を決定するステップとによって、バイオマーカーを発見した。
【０１４０】
分析に使用した血漿試料は、表１、２及び３に記載されるコホートに由来するものであり、対象は、種々の速度の糖処理（Ｒｄ）を有していた。Ｒｄ値に基づいて、対象をインスリン抵抗性（Ｒｄ≦４）、インスリンの障害（４＜Ｒｄ＜７．５）又はインスリン感受性（Ｒｄ＞７．５）として分類した。代謝産物のレベルを決定した後、一変量相関／線形回帰を用いてデータを分析した。
【０１４１】
以下の表４に列挙されるように、糖処理速度（Ｒｄ）、インスリン感受性の指標と相関したバイオマーカーを発見した。
【０１４２】
表４は、列挙されるバイオマーカー各々について、バイオマーカーに関するデータの統計分析において決定されたｐ値及びＲｄとの相関（Ｃｏｒｒ）を含む。正相関は、糖処理速度が増大するにつれ、バイオマーカーのレベルが増大することを示す。逆相関は、糖処理速度が増大するにつれ、バイオマーカーのレベルが低減することを示す。あり得る相関の範囲は、負（−）１．０から正（＋）１．０の間である。負（−）１．０の結果は、完全な逆相関を意味し、正（＋）１．０は、完全な正相関を意味し、０は、相関が全くないことを意味する。表中に使用される用語「同重体」は、分析において使用した分析プラットフォームでは互いに区別できない化合物を示す（即ち、同重体中の化合物は、ほぼ同じ時間に溶出し、同様の（全く同一である場合もある）定量イオンを有し、従って、区別できない）。
【０１４３】
この分析の結果、研究１及び研究２においてＲｄと相関している個々の化合物がわかり、これらのバイオマーカーは表４に列挙されている。各バイオマーカーについて、研究、化合物名、データベース識別子、メジアン重要度が与えられている。ライブラリーＩＤ（ＬＩＢ＿ＩＤ）は、バイオマーカー化合物を測定するために使用された分析プラットフォームを示す。ＧＣ−ＭＳは、ライブラリーＩＤ（Ｌｉｂ＿ＩＤ）５０によって示され、ＬＣ−ＭＳは、ライブラリーＩＤ６１、２００及び２０１によって示される。バイオマーカー化合物は、相関の統計的有意性（Ｐ値）によって表中で順序付けられている。「ＲＦ＿Ｒａｎｋ」は、ランダムフォレスト解析からのバイオマーカーについて得られた重要度スコアを指す。「Ｃｏｍｐ＿ＩＤ」とは、内部化合物ライブラリー中のその化合物の内部データベース識別子を指す。
表４  Ｒｄとのバイオマーカー相関性
【表４−１】
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【表４−２】
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【表４−３】
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【表４−４】
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【表４−５】
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【表４−６】
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【表４−７】
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【表４−８】
0005876918.tif 000012
【０１４４】
２Ｃ：Ｒｄモデリングのためのランダムフォレストを用いる変数選択
完全５倍交差検定回帰を含む５０反復のランダムフォレスト解析（研究１について、この解析は、ベースラインデータ、ｎ＝１１１のみを含んでいたが、研究２については、すべての試料を含めた、ｎ＝４０２）を以下のとおりに実施した：
【０１４５】
データの８０％を、トレーニングセットとして使用して、１０００回の回帰ランダムフォレストを実施し、重要度スコアを記録し、その重要度スコアに従って、変数をランキングした。
【０１４６】
次いで、最低にランクされた変数から出発して４種の変数を一度に削除し、次いで、トレーニングセットで残りの変数を用いてランダムフォレストを実施し、残りの２０％のデータ（即ち、試験セット）を予測した。各々のエラー及びＲ二乗を記録した。
【０１４７】
各変数について、平均／メジアン重要度スコア及びランクをすべての実施にわたって算出した。
【０１４８】
変数選択は、およそ３０〜６０の最初の変数についてはおおよそ安定である。
【０１４９】
２Ｄ：Ｒｄ相関に関して有意であると考えられる代謝産物の数の推定
代謝産物の数が約３０又はそれ以上に達する時は、平均Ｒ二乗値は、常に高いままであり、対応するエラーは、一貫して低いままであり（図１及び２）、このことは、約３０種の代謝産物は、Ｒｄと相関させるアルゴリズムを構築するのに十分であり得るが、また、７種未満の代謝産物の組合せに基づいてＲｄと相関させるためのアルゴリズムを構築することが可能であり得ることを示唆する。結果として、上位３０〜５０の交差検定された化合物を回帰分析のために選択した。
【０１５０】
ランダムフォレスト変数選択手順に基づいて、Ｒｄ相関のためのアルゴリズムの構築にとって確実に有意と考えられるバイオマーカー化合物を同定した。各バイオマーカー化合物のＲＦスコアは、表４中、「ＲＦランク」と見出しのついた列に列挙されている。
【０１５１】
２Ｅ：上位化合物を用いるＲｄ相関のモデリング
モデリング実験に基づいて、代謝産物の数が、７以上に達する時は、平均Ｒ二乗値は、常に高いままであり、対応するエラーは一貫して低いままであり（図３及び４）、このことは、７種の代謝産物の組合せは、Ｒｄと相関させるアルゴリズムを構築するのに十分であり得るが、また、７種未満の代謝産物の組合せに基づいてＲｄと相関させるアルゴリズムを構築することも可能であり得ることを示唆する。
【０１５２】
２Ｆ：ＬＡＳＳＯ回帰
上記のランダムフォレスト解析からの交差検定された変数のみを、ＬＡＳＳＯ回帰に用い、Ｒｄを予測するための変数の最良の組合せを選んだ。ＬＡＳＳＯ回帰のために、交差検定された変数の最も適当な変換も検討した。
【０１５３】
研究１におけるコホートに基づくＬＡＳＳＯ回帰分析によって、３〜９種の変数及び相関のために交差検定されたｒ二乗値を用いて、Ｒｄ回帰の最良モデルの１種が提供された。最良のｒ二乗値は、非変換データを用いて、７〜８種の代謝産物で０．６８に達し（表５）、各変数の適当な変換を用い、同数の代謝産物で０．６９〜０．７０に達する（表６）。
表５  非変換データを用いるＬＡＳＳＯ回帰
【表５】
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注記：＊＊同重体５６は、分離され得る、ＤＬ−ピペコリン酸及び１−アミノ−１−シクロペンタンカルボン酸を含む。
表６  変換データを用いるＬＡＳＳＯ回帰
【表６】
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注記：＊＊同重体５６は、ＤＬ−ピペコリン酸及び１−アミノ−１−シクロペンタンカルボン酸を含む。
【０１５４】
Ｒｄの７〜８種の代謝産物との相関のＲ二乗は、独立コホートにおいて交差検定を用いて０．７０に達する。
【０１５５】
表７に示されるように、研究１におけるコホートに基づくＬＡＳＳＯ分析によって、３〜９種の変数及び別のセットの相関のために交差検定されたｒ二乗値を用いて、Ｒｄ回帰の最良のモデルが提供され、非変換データを用い、７〜８種の代謝産物で０．６８に達した。
表７  非変換データを用いるＬＡＳＳＯ回帰
【表７】
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【０１５６】
２Ｇ：インスリン抵抗性を予測するモデル
研究２において、ランダムフォレスト及びＬａｓｓｏ回帰によってＲｄを予測するためのモデルの構築において重要と同定された化合物が、表４に列挙されている。次いで、交差検定された化合物を、臨床測定値とともに（例えば、空腹時インスリン、空腹時プロインスリン、空腹時遊離脂肪酸（ＦＦＡ）、空腹時Ｃ−ペプチド、ＨＤＬコレステロール、ＬＤＬコレステロール、空腹時血漿グルコース、アディポネクチン、ＢＭＩ、ＰＹＹなど）回帰分析のために選択した。次いで、各々回帰法及び一変量相関／線形回帰法モデルを用いて、個々のものの各々のＲｄを予測し、次いで、これを用いて、グルコース利用のレベルに従って個々のものを、正常、インスリンの障害又はインスリン抵抗性と分類した。９０パーセントの対象から得た試料を用いて、モデルを構築し、残りの１０パーセントの対象から得た試料を用いて、モデルの予測力を試験した。これらの分析において、Ｒｄを予測するために有用であるバイオマーカー化合物及びＲｄと正相関又は逆相関するバイオマーカー化合物を同定した。これらのマーカーは、インスリン抵抗性を予測するために有用である。バイオマーカー化合物のすべては、回帰モデルの各々において統計的に有意である（ｐ＜０．０５）。
【０１５７】
これらの分析的アプローチを用いて作製されたモデルが表８に要約されている。モデルの感受性、特異性及び予測力（正、ＰＰＶ及び負、ＮＰＶ）が、表８に示されている。モデル範囲の感受性は、約５４％〜約６３％に及び、特異性は約６３％〜９５％を超えるものにまで及ぶ。ＰＰＶ範囲は、約７８％〜約９４％であり、ＮＰＶは約７９％を超えるものから約８３％を超えるものである。
表８  糖処理速度（Ｒｄ）によって決定されるようなインスリン抵抗性を予測する代謝産物バイオマーカー及びモデル
【表８−１】
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【表８−２】
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【表８−３】
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【表８−４】
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【表８−５】
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【表８−６】
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【表８−７】
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【表８−８】
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略語：ＢＭＩ、肥満度指数；ＦＦＡ、遊離脂肪酸；ＦＰＧ、空腹時血漿グルコース
【０１５８】
２Ｈ：相関するバイオマーカー化合物：
表９Ａ及び９Ｂに示されるように、多数のバイオマーカー化合物が相関した。表９Ａは、研究１において同定されたバイオマーカーのペアワイズ相関分析を含み、表９Ｂは、研究２において同定されたバイオマーカーのペアワイズ相関分析を含む。相関する化合物は、回帰モデルでは互いに排反することが多く、従って、上記の表８に示されるような同様の予測力を有していた異なるモデルにおいて使用することができる（即ち、相関する化合物のために置換することができる）。特定のバイオマーカーは、その他のバイオマーカーよりもアッセイ開発に従い得るので、この態様は、特異的バイオマーカーを標的とする生化学アッセイを開発する場合に有用である。
表９Ａ  研究１における相関バイオマーカー
【表９−１】
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【表９−２】
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【表９−３】
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【表９−４】
0005876918.tif 000027
【表９−５】
0005876918.tif 000028
【表９−６】
0005876918.tif 000029
【表９−７】
0005876918.tif 000030
【表９−８】
0005876918.tif 000031
表９Ｂ  研究２における相関バイオマーカー
【表１０−１】
0005876918.tif 000032
【表１０−２】
0005876918.tif 000033
【表１０−３】
0005876918.tif 000034
【表１０−４】
0005876918.tif 000035
【０１５９】
２Ｉ：インスリン抵抗性の予測及びモニタリング：
バイオマーカーパネル及びアルゴリズムは、２型糖尿病の主要因であるインスリン抵抗性（ＩＲ）を評価する。結果は、対象のインスリン抵抗性のレベルを表す「ＩＲスコア（商標）」として示される。ＩＲスコアは、正常耐糖能（ＮＧＴ）から増大するレベル（低、中、高）の耐糖能異常（ＩＧＴ）に及ぶ。ＩＲスコア（商標）によって、医師が患者を耐糖能の範囲、正常から高に入れることが可能になる。例えば、２５のＩＲスコア（商標）は患者を低ＩＧＴカテゴリーに入れ、他方、８０のＩＲスコア（商標）は、患者を高ＩＧＴカテゴリーに入れる。
【０１６０】
年間ベース又は半年ベースでＩＲスコアを決定することによって、医師は、糖尿病への患者の進行をモニタリングできる。例えば、第１の時点で２５のＩＲスコアが得られ、第２の時点で３４のＩＲスコアが得られ、第３の時点で４０のＩＲスコアが得られ、第４の時点で５５のＩＲスコアが得られ、第４の時点で８０のＩＲスコアが得られ、このことはＩＲの増大及び正常から高度に耐糖能異常への疾患の進行を示す。進行モニタリングに本発明のバイオマーカー及びアルゴリズムを用いることが、食事制限、運動又は初期段階での薬物治療などの予防策を実施するという医師の決定を導く。経時的にＩＲ状況をモニタリングするためにＩＲスコアの使用を実証する報告の一例が図５に示されている。
表１０：ＩＲスコア
【表１１】
0005876918.tif 000036
【０１６１】
２Ｊ：グルコース負荷試験と相関するバイオマーカー
新規コホートを用いて本発明において発見されたバイオマーカーを試験するために、高インスリン血症正常血糖（ＨＩ）クランプによって測定されるようなインスリン感受性（ＩＳ）及びインスリン抵抗性（ＩＲ）と相関するさらなる生化学的バイオマーカーを発見するために別の研究を実施する（表１１）。以下の研究デザインを用いて、ＮＧＴ、ＩＧＴ、ＩＦＧ  ＩＧＴ／ＩＦＧ及び糖尿病の対象から集めたベースライン空腹時ＥＤＴＡ血漿試料（合計＝２５０）を分析する。
表１１：研究対象の概要
【表１２】
0005876918.tif 000037
略語
ＮＧＴ：正常グルコース耐性（ＯＧＴＴ、＜１４０ｍｇ／ｄＬ又は＜７．８ｍｍｏｌ／Ｌ）
ＩＧＴ：耐糖能異常（ＯＧＴＴ、１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬ又は７．８〜１１．０ｍｍｏｌ／Ｌ）
ＩＦＧ：空腹時血糖異常（空腹時血漿グルコース、１００〜１２５ｍｇ／ｄＬ又は５．６〜６．９ｍｍｏｌ／Ｌ）
ＩＧＴ／ＩＦＧ：ＩＧＴ及び／又はＩＦＧ
Ｔ２Ｄ：ＩＩ型糖尿病（ＯＧＴＴ、≧２００ｍｇ／ｄＬ又は≧１１．１ｍｍｏｌ／Ｌ）
【０１６２】
（例３）
メタボリックシンドローム関連障害のバイオマーカー
３Ａ：メタボリックシンドロームのバイオマーカー
（１）種々の群の対象から得た血漿及び血清試料を分析して、試料中の代謝産物のレベルを決定するステップと、（２）結果を統計的に分析して、２群において異なった形で存在していた代謝産物を決定するステップとによってバイオマーカーを発見した。
【０１６３】
分析に用いた試料は、メタボリックシンドロームと診断されている１８〜３９才、平均年齢２５．６才の１９人の白人男性及び１９人の健常な、年齢を対応させた白人男性から得た。
【０１６４】
ｔ検定を用いて、２集団（即ち、メタボリックシンドローム対健常対照）間の代謝産物の平均レベルの相違を決定した。
【０１６５】
バイオマーカー：
表１２及び１３において以下で列挙されるように、メタボリックシンドロームの対象及び対照（健常）対象から得た試料間で異なった形で存在するバイオマーカーを発見した。
【０１６６】
表１２及び１３は、列挙されたバイオマーカー各々について、バイオマーカーに関するデータの統計分析において決定されたｐ値及びｑ値及びメタボリックシンドロームにおける平均レベル、対照における平均レベルを示すもの並びに血漿における（表１２）、及び血清における（表１３）、健常平均レベルと比較したメタボリックシンドローム平均レベルにおける相違パーセンテージを含む。表中に使用される場合、用語「同重体」は、分析に使用した分析プラットフォームでは互いに区別できない化合物を示す（即ち、同重体中の化合物は、ほぼ同じ時間に溶出し、同様の（全く同一である場合もある）定量イオンを有し、従って、区別できない）。Ｃｏｍｐ＿ＩＤとは、社内化学データベース中のその化合物の主キーとして用いられる化合物識別番号を指す。ライブラリーは、化合物を同定するために使用した化学ライブラリーを示す。数値５０とは、ＧＣライブラリーを指し、数値６１とは、ＬＣライブラリーを指す。
表１２  血漿におけるメタボリックシンドロームの代謝産物バイオマーカー
【表１３−１】
0005876918.tif 000038
【表１３−２】
0005876918.tif 000039
【表１３−３】
0005876918.tif 000040
【表１３−４】
0005876918.tif 000041
【表１３−５】
0005876918.tif 000042
【表１３−６】
0005876918.tif 000043
【表１３−７】
0005876918.tif 000044
【表１３−８】
0005876918.tif 000045
【表１３−９】
0005876918.tif 000046
表１３  血清におけるメタボリックシンドロームの代謝産物バイオマーカー
【表１４−１】
0005876918.tif 000047
【表１４−２】
0005876918.tif 000048
【表１４−３】
0005876918.tif 000049
【表１４−４】
0005876918.tif 000050
【表１４−５】
0005876918.tif 000051
【表１４−６】
0005876918.tif 000052
【表１４−７】
0005876918.tif 000053
【表１４−８】
0005876918.tif 000054
【表１４−９】
0005876918.tif 000055
【表１４−１０】
0005876918.tif 000056
【０１６７】
血漿及び血清バイオマーカーのランダムフォレストが作製された。血清バイオマーカーのモデルは、８１．５％の対象を、健常であるか、メタボリックシンドロームを有するのいずれかとして正しく分類し、健常対象の８３％が正しく分類され、メタボリックシンドロームを有する対象の７７％が正しく分類された。血漿由来のバイオマーカーに基づいたモデルについては、８９％の対象が、健常であるか、メタボリックシンドロームを有するのいずれかとして正しく分類され、健常対象の１００％が正しく分類され、メタボリックシンドロームを有する対象の７７％が正しく分類された。最も重要なバイオマーカーは、図８（血清）及び図９（血漿）における重要度プロットにおいて示されている。
【０１６８】
３Ｂ：アテローム性動脈硬化症のバイオマーカー
（１）アテローム性動脈硬化症の対象及び健常対象から取り出した血漿、大動脈及び肝臓試料を分析して、試料中の代謝産物のレベルを決定するステップと、次いで、（２）結果を統計的に分析して、２群において異なった形で存在する代謝産物を決定するステップとによって、バイオマーカーを発見した。
【０１６９】
分析に使用した試料は、それぞれ、野生型及びトランスジェニックマウス、Ｃ５７ＢＬ／６及びＬＤｂから得たものであった。トランスジェニックＬＤｂマウスは、ヒト対象におけるアテローム性動脈硬化症のモデルを提供する。これまでの研究によって、Ｃ５７ＢＬ／６バックグラウンドのＬＤｂトランスジェニックマウスは、Ｃ５７ＢＬ／６野生型マウスよりも、約５倍高い血漿コレステロール及びトリグリセリドレベルを有し、約３カ月齢でアテローム性動脈硬化性病変が発生し始めることがわかっている。２、５又は８カ月のマウスの各群から得た、血漿、上行大動脈及び下行大動脈組織及び肝臓組織を、メタボノミクス分析に付した。これらの採取時点は、トランスジェニックモデルにおけるアテローム性動脈硬化症の初期（開始）、中期及び後期段階に相当する。
【０１７０】
ｔ検定を用いて、２集団（即ち、ＬＤｂ対Ｃ５７ＢＬ／６）間の代謝産物の平均レベルの相違を決定した。再帰分割及びランダムフォレスト解析を用いて分類分析を実施し、２群のマウスを最良に区別できるバイオマーカーを明らかにした。再帰分割は、「従属」変数（Ｙ）を、独立（「予測因子」）変数（Ｘ）の収集物と関連付けて、分かりにくい関連性を明らかにする−又は簡単に理解する、Ｙ＝ｆ（Ｘ）。ＪＭＰプログラム（ＳＡＳ）を用いて実施し、決定木を作製した。ｐ値をコンピュータで算出することによって、データの「分割」の統計的有意性は、より定量的なものになり得、これによって分割の性質は偶発的な事象に対して区別される。木の節又は枝へのデータの「分割」の有意水準を、ｐ値としてコンピュータで算出し、これによって、分割の性質は偶発的な事象に対して区別される。未加工ｐ値の負のｌｏｇ１０であるＬｏｇＷｏｒｔｈとして与えた。統計分析は、ワールドワイドウェブでウェブサイトｃｒａｎ．ｒ−ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇで利用可能なプログラム「Ｒ」を用いて実施した。
【０１７１】
ランダムフォレストは、２つの集団の未知の平均が異なっているか否かを検定するｔ検定とは対照的に、新規データセット中の個々のものを各群に、どの程度上手く分類できるかについて推定値を与える。ランダムフォレストは、実験単位及び化合物の連続サンプリングに基づいて一連の分類木を作製する。次いで、各観察結果が、すべての分類木からの多数決に基づいて分類される。統計分析は、ワールドワイドウェブでウェブサイトｃｒａｎ．ｒ−ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇで利用可能なプログラム「Ｒ」を用いて実施した。
【０１７２】
バイオマーカー：
表１４、１５及び１６において以下で列挙されるように、ＬＤｂ（アテローム性動脈硬化性の）対象及びＣ５７ＢＬ／６（健常）対象から得た試料間で異なった形で存在するバイオマーカーを発見した。
【０１７３】
表１４、１５及び１６は、列挙されたバイオマーカー各々について、バイオマーカーに関するデータの統計分析において決定されたｐ値及びｑ値並びに血漿（表１４）、大動脈（表１５）及び肝臓（表１６）における、健常平均レベルと比較したアテローム性動脈硬化性平均レベルの相違パーセンテージを示すものを含む。表中に使用される場合、用語「同重体」は、分析に使用した分析プラットフォームでは互いに区別できない化合物を示す（即ち、同重体中の化合物は、ほぼ同じ時間に溶出し、同様の（全く同一である場合もある）定量イオンを有し、従って、区別できない）。Ｃｏｍｐ＿ＩＤとは、社内化学データベース中のその化合物の主キーとして用いられる化合物識別番号を指す。ライブラリーは、化合物を同定するために使用した化学ライブラリーを示す。数値５０とは、ＧＣライブラリーを指し、数値６１とは、ＬＣライブラリーを指す。
表１４  血漿におけるアテローム性動脈硬化症の代謝産物バイオマーカー
【表１５−１】
0005876918.tif 000057
【表１５−２】
0005876918.tif 000058
【表１５−３】
0005876918.tif 000059
【表１５−４】
0005876918.tif 000060
【表１５−５】
0005876918.tif 000061
【表１５−６】
0005876918.tif 000062
［１］同重体７１は、コンデュリトール−β−エポキシド−３−デオキシグルコソンを含む
［２］同重体５６は、ＤＬ−ピペコリン酸−１−アミノ−１−シクロペンタンカルボン酸を含む
［３］同重体５９は、Ｎ−６−トリメチル−Ｌ−リシン−Ｈ−ホモａｒｇ−ＯＨを含む
［４］同重体２１は、γ−アミノブチリル−Ｌ−ヒスチジン−Ｌ−アンセリンを含む
［５］同重体６は、バリン−ベタインを含む
［６］同重体１は、マンノース、フルクトース、グルコース、ガラクトース、α−Ｌ−ソルボピラノース、イノシトール、Ｄ−アロース、Ｄ−アルトロース、Ｄ−プシコン（ｐｓｉｃｏｎｅ）、Ｌ−グロース、アロイノシトールを含む
表１５  大動脈におけるアテローム性動脈硬化症の代謝産物バイオマーカー
【表１６−１】
0005876918.tif 000063
【表１６−２】
0005876918.tif 000064
【表１６−３】
0005876918.tif 000065
【表１６−４】
0005876918.tif 000066
［１］おそらくはギ酸塩二量体のＣｌ−付加物
［２］同重体１９は、１，５−無水−Ｄ−グルシトール、２’−デオキシ−Ｄ−ガラクトース、２’−デオキシ−Ｄ−グルコース、Ｌ−フコース、Ｌ−ラムノースを含む
［３］同重体４は、グルコン酸、ＤＬ−アラビノース、Ｄ−リボース、Ｌ−キシロース、ＤＬ−リキソース、Ｄ−キシルロース、ガラクトン酸を含む
［４］同重体５８は、ビシン、２−メチルアミノメチル−タルトロン酸を含む
［５］同重体６は、バリン−ベタインを含む
［６］同重体１３は、５−ケト−Ｄ−グルコン酸、２−ケト−Ｌ−グロン酸、Ｄ−グルクロン酸、Ｄ−ガラクツロン酸を含む
［７］同重体１は、マンノース、フルクトース、グルコース、ガラクトース、α−Ｌ−ソルボピラノース、イノシトール、Ｄ−アロース、Ｄ−アルトロース、Ｄ−プシコン（ｐｓｉｃｏｎｅ）、Ｌ−グロース、アロイノシトールを含む
［８］同重体２２は、グルタミン酸−Ｏ−アセチル−Ｌ−セリンを含む
［９］同重体１０は、グルタミン−Ｈ−β−ａｌａ−ｇｌｙ−ＯＨ−１−メチルグアニン−Ｈ−Ｇｌｙ−Ｓａｒ−ＯＨ−リシンを含む
［１０］同重体７１は、コンデュリトール−β−エポキシド−３−デオキシグルコソンを含む
表１６  肝臓におけるアテローム性動脈硬化症の代謝産物バイオマーカー
【表１７−１】
0005876918.tif 000067
【表１７−２】
0005876918.tif 000068
［１］同重体５６は、ＤＬ−ピペコリン酸−１−アミノ−１−シクロペンタンカルボン酸を含む
［２］５−メチル−デオキシシチジン一リン酸の可能性
［３］同重体２４は、Ｌ−アラビトール、アドニトール、キシリトールを含む
［４］同重体１は、マンノース、フルクトース、グルコース、ガラクトース、α−Ｌ−ソルボピラノース、イノシトール、Ｄ−アロース、Ｄ−アルトロース、Ｄ−プシコン（ｐｓｉｃｏｎｅ）、Ｌ−グロース、アロイノシトールを含む
【０１７４】
アテローム性動脈硬化症の開始及び／又は進行を示す血漿バイオマーカーの同定は、この疾患を有するヒト患者の診断及び治療に役立つであろう。血漿代謝産物の再帰分割によって、予想通り、ＬＤｂ及びＣ５７ＢＬ／６マウスを完全に区別できるバイオマーカーとしてコレステロールが同定された。３種の他の代謝産物も、ＬＤｂ及びＣ５７ＢＬ／６マウスを区別するために再帰分割することによって同定された（表１７）。これらの代謝産物の血漿レベルは、血漿コレステロールのように、２カ月齢であってもＬＤｂマウスにおいて高く、その後、６カ月間、一貫して高いままであり、このことは、これらの代謝産物の初期構築が、アテローム性動脈硬化症の発症に関与している可能性が高く、進行のバイオマーカーを提供することを示唆する（図１３、１４、１５及び１６）。
表１７  血漿中の、アテローム性動脈硬化症対象（ＬＤｂ）及び健常対照対象（Ｃ５７ＢＬ／６マウス）をエラーなく区別するアテローム性動脈硬化症バイオマーカー
【表１８】
0005876918.tif 000069
【０１７５】
代謝産物−１８３４は、２カ月齢マウスにおいてＬＤｂ及びＣ５７ＢＬ／６群を分離しなかったが、５カ月齢を分離し始め、８カ月齢を完全に分離した（図１７）。この代謝産物は、アテローム性動脈硬化症進行のバイオマーカーの１種である。
【０１７６】
数種の代謝産物（ｐ−クレゾールスルフェート、代謝産物−４８８７、代謝産物−５３８６）が、対象を、２カ月齢でＬＤｂ又はＣ５７ＢＬ／６と極めて良好に分類したが、区別力はマウスが高齢になるにつれて減少し、８カ月齢マウスでは分離しなかった（図１８及び１９）。これらの代謝産物は、アテローム性動脈硬化症開始のバイオマーカーである。
【０１７７】
ランダムフォレスト結果は、試料は、バイオマーカーを用い、種々の正確性の程度で正しく分類され得ることを示す。混同行列は、ＬＤｂ対象は、血漿（表１８）、大動脈（表１９）及び肝臓（表２０）試料を用いてＣ５７ＢＬ／６対象と区別され得ることを実証する。「Ｏｕｔ−ｏｆ−Ｂａｇ」（ＯＯＢ）エラー率は、ランダムフォレストモデルを用いて、どの程度正確に新規観察結果が予測され得るか（例えば、試料が、アテローム性動脈硬化症を有する対象又は対照対象に由来するかどうか）について推定値を与える。
表１８  血漿におけるアテローム性動脈硬化症のランダムフォレスト混同行列
【表１９】
0005876918.tif 000070
表１９  大動脈組織におけるアテローム性動脈硬化症のランダムフォレスト混同行列
【表２０】
0005876918.tif 000071
表２０  肝臓におけるアテローム性動脈硬化症のランダムフォレスト混同行列
【表２１】
0005876918.tif 000072
【０１７８】
さらに、アテローム性動脈硬化症（ｎ＝１５）又は健常対象（ｎ＝１４）を患うヒト対象で研究を実施した。バイオマーカー３−メチルヒスチジン、ｐ−クレゾールスルフェート、マンノース、グルコース及びグルコン酸は、ヒト血漿において、疾患対健常対象へ、マウスモデルにおいて見られたものと同様の変化を示した。したがって、これらの化合物を、アテローム性動脈硬化症を有する個体を健常対象と区別するのに有用な重要なバイオマーカーと同定した。
【０１７９】
３Ｃ：心筋症のバイオマーカー
（１）種々の群のマウス対象から得た心組織試料（表２１）又は血漿試料（表２２）を分析して、試料中の代謝産物のレベルを決定するステップと、次いで、（２）結果を統計的に分析して、２群において異なった形で存在していた代謝産物を決定するステップとによって、バイオマーカーを発見した。これらの対象は、ヒトＤＣＭの動物（マウス）モデルを提供した。
【０１８０】
２群の対象を使用した。一方の群は、心エコー検査法によって調べられるような、心拡大及び左室収縮能の低下（０．４０未満の駆出率）を示す８匹の対象からなる（ｃＴｎＴ−Ｗ１４１トランスジェニックマウス）。１３匹の齢及び性別を対応させた対象（非トランスジェニック（野生型バックグラウンド系統）マウス）を対照として使用した。すべてのマウスが、７〜１９カ月齢であり、２３〜４０ｇｍの体重であった。
【０１８１】
ｔ検定を用いて、２つの集団（即ち、拡張型心筋症、ＤＣＭ対健常対照）間で代謝産物の平均レベルの相違を決定した。再帰分割及びランダムフォレスト解析を用いて分類分析を実施し、２群を最良に区別できるバイオマーカーを明らかにした。再帰分割は、「従属」変数（Ｙ）を、独立（「予測因子」）変数（Ｘ）の収集物と関連付けて、分かりにくい関連性を明らかにする−又は簡単に理解する、Ｙ＝ｆ（Ｘ）。ＪＭＰ  ｐｒｏｇｒａｍ（ＳＡＳ）を用い実施し、決定木を作製した。ｐ値をコンピュータで算出することによって、データの「分割」の統計的有意性は、より定量的なものになり得、これによって分割の性質は偶発的な事象に対して区別される。木の節又は枝へのデータの各「分割」の有意水準を、ｐ値としてコンピュータで算出し、これによって、分割の性質は偶発的な事象に対して区別される。未加工ｐ値の負のｌｏｇ１０であるＬｏｇＷｏｒｔｈとして与えた。
【０１８２】
バイオマーカー：
表２１及び２２において以下で列挙されるように、拡張型心筋症対象及び健常対象から採取した、心組織及び血漿試料それぞれの間で異なった形で存在していたバイオマーカーを発見した。
【０１８３】
表２１及び２２は、列挙されたバイオマーカー各々について、バイオマーカーに関するデータの統計分析において決定されたｐ値及びｑ値並びに心組織（表２１）又は血漿（表２２）における、健常平均レベルと比較した拡張型心筋症平均レベルの相違パーセンテージを示すものを含む。表中に使用される場合、用語「同重体」は、分析に使用した分析プラットフォームでは互いに区別できない化合物を示す（即ち、同重体中の化合物は、ほぼ同じ時間に溶出し、同様の（全く同一である場合もある）定量イオンを有し、従って、区別できない）。Ｃｏｍｐ＿ＩＤとは、社内化学データベース中のその化合物の主キーとして用いられる化合物識別番号を指す。ライブラリーは、化合物を同定するために使用した化学ライブラリーを示す。数値５０とは、ＧＣライブラリーを指し、数値６１とは、ＬＣライブラリーを指す。
表２１  心組織における拡張型心筋症（ＤＣＭ）の代謝産物バイオマーカー
【表２２−１】
0005876918.tif 000073
【表２２−２】
0005876918.tif 000074
【表２２−３】
0005876918.tif 000075
【表２２−４】
0005876918.tif 000076
［１］同重体５６は、ＤＬ−ピペコリン酸、１−アミノ−１−シクロペンタンカルボン酸を含む。
［２］メチルテストステロン及びその他の可能性。
［３］イソロビニン（ｉｓｏｌｏｂｉｎｉｎｅ）又は４−アミノエストラ−１，３，５（１０）−トリエン−３，１７β−ジオールの可能性。
［４］スタキドリンの可能性。
［５］同重体−５２は、イミノ二酢酸、Ｌ−アスパラギン酸を含む。
［６］尿酸のＣｌ付加物の可能性。
［７］同重体１３は、５−ケト−Ｄ−グルコン酸、２−ケト−Ｌ−グロン酸、Ｄ−グルクロン酸，Ｄ（＋）−ガラクツロン酸を含む。
［８］同重体４８は、セリン−２，２−アミノ−２−メチル−１，３−プロパンジオール，ジエタノールアミンを含む。
表２２  血漿における、拡張型心筋症（ＤＣＭ）の代謝産物バイオマーカー
【表２３−１】
0005876918.tif 000077
【表２３−２】
0005876918.tif 000078
【表２３−３】
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【表２３−４】
0005876918.tif 000080
【表２３−５】
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【表２３−６】
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【表２３−７】
0005876918.tif 000083
【表２３−８】
0005876918.tif 000084
【表２３−９】
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【表２３−１０】
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【表２３−１１】
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【表２３−１２】
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【表２３−１３】
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【表２３−１４】
0005876918.tif 000090
【０１８４】
正常及びＤＣＭ対象間で心組織において、すべての代謝産物の再帰分割統計分析によって、代謝産物−３８０８（代謝産物−３８０８）が、対象の両群を完全に分離した化合物として同定された（ＬｏｇＷｏｒｔｈ＝６．６１）。具体的には、ＤＣＭ表現型を有するすべての対象は、６２９２７５のカットオフ値を上回る代謝産物−３８０８のレベルを有していたが、正常表現型を有するすべての対象は、カットオフ値を下回る代謝産物−３８０８のレベルを有していた（図２０）。図２０中のグラフ中のカットオフ値は、破線によって示される。
【０１８５】
ＤＣＭのマウスモデルにおいて発見されたバイオマーカーを評価するために、ヒト対象の分析を実施した。（１）種々の群のヒト対象から得た血漿試料を分析し、試料中の代謝産物のレベルを決定するステップと、次いで、（２）結果を統計的に分析して、２群において異なった形で存在していた代謝産物を決定するステップとによって、バイオマーカーを発見した。
【０１８６】
２群の対象を使用した。一方の群は、拡張型心筋症（ＤＣＭ）の３９人の対象（１８人の男性、２１人の女性）からなる。第２の群は、３１人の健常対照対象（１４人の男性、１７人の男性）からなる。対象は、年齢及び性別についてバランスをとり、対照女性の平均年齢は、５０．１＋／−１０．１であり、ＤＣＭ女性は、５０．０＋／−１１．３であり、一方で、対照男性の平均年齢は４２．７＋／−１１．３であり、ＤＣＭ男性は、４５．８＋／−１０．９であった。
【０１８７】
ｔ検定（表２３）を用いて、２つの集団（即ち、拡張型心筋症、ＤＣＭ対健常対照）間で代謝産物の平均レベルの相違を決定した。ランダムフォレスト解析を用いて分類分析を実施し、２群を最良に区別できるバイオマーカーを明らかにした。ランダムフォレスト解析の結果は表２４に示されており、対象を健常又はＤＣＭと分類するのに有用な、最も重要なバイオマーカーが、表２５に列挙されている。
【０１８８】
バイオマーカー：
表２３において以下で列挙されるように、拡張型心筋症対象及び健常対象から採取した血漿試料間で異なった形で存在していたバイオマーカーを発見した。
【０１８９】
表２３は、列挙されたバイオマーカー各々について、バイオマーカーに関するデータの統計分析において決定されたｐ値及びｑ値並びに血漿における、健常平均レベルと比較した拡張型心筋症平均レベルの相違パーセンテージを示すものを含む。「ＩＤ」とは、社内化学データベース中のその化合物の主キーとして用いられる化合物識別番号を指す。「ライブラリー」は、化合物を同定するために使用した化学ライブラリーを示す。数値５０とは、ＧＣライブラリーを指し、数値２００及び２０１は、ＬＣライブラリーを指す。「マウス」は、ＤＣＭのマウスモデルにおいて発見されたバイオマーカーでもあった化合物を示す。
表２３    ＤＣＭのバイオマーカー
【表２４−１】
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【表２４−２】
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【表２４−３】
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【表２４−４】
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【表２４−５】
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【表２４−６】
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【表２４−７】
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【表２４−８】
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【表２４−９】
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【表２４−１０】
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【表２４−１１】
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【０１９０】
経路傾向分析は、エネルギー及び脂質経路においてＤＣＭ患者の強力な区別を示し、このことは、ＴＣＡ回路阻害、糖原性アミノ酸動員及びβ−酸化増大を示唆する。ＤＣＭ患者では、一般的ストレスと一致して、アドレナリン作動性のステロイド（コルチゾール、コルチゾン）が増大し、アンドロゲン代謝産物（ＤＨＥＡ−Ｓ）が大きく減少し、ＤＣＭ男性の明らかな代謝「女性化」をもたらした。
【０１９１】
これまでのトランスジェニックマウスＤＣＭモデル血漿研究との比較によって、両研究において、尿酸、リンゴ酸、チロシン、フェニルアラニン、エリトリトール及びその他のものをはじめとする８種の化合物が、同様の応答を示し、大きく有意であることが示された。ヒト研究において大きく有意であった別の１６種は、マウス研究においてと同様の傾向があった。これらは、α−ケトグルタル酸、イソクエン酸、パントテン酸、ミオイノシトール及びグルタミン酸を含んでいた。データによって、血漿のメタボロミクスプロフィールが、ヒトＤＣＭ患者における病状を反映すること及びトランスジェニックマウスモデルが、ヒト疾患と関連する多数のバイオマーカー変化を共有することが確認される。
【０１９２】
ｔ検定を用いて、集団平均が異なっているかどうかを決定したが、個体の観察結果については教えられなかった。ランダムフォレスト解析は、群を区別する化合物を同定するための多変量技術である。ランダムフォレストは、個体を分類するために使用される。ランダムフォレストは、多数の決定木というコンセンサスに基づいており、極めて効果的な多変量技術であり、異常値に抵抗性があり、標準化の方法に対して反応しにくく、新規試料に対して高い予測力を有する。対象を「健常」又は「ＤＣＭ」として分類するために表２３に列挙されるバイオマーカーを用いた結果が、表２４に示されている。対象は、８１％の確率で健常（対照）と正しく分類され、７２％の確率でＤＣＭを有すると正しく分類されている。対象は、全体で＞７５％の正確度で正しく分類されている。
表２４  ＤＣＭ及び健常対象のランダムフォレスト分類
【表２５】
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【０１９３】
対象を正しく分類するために最も重要であるバイオマーカーが、表２５に示されており、重要度プロットが図＃に示されている。
表２５  重要なＤＣＭバイオマーカー
【表２６】
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【０１９４】
３Ｄ：肥満症のバイオマーカー；肥満対象と比較して痩せた対象において異なった形で存在する代謝産物
（１）種々の群のヒト対象から取り出した血液試料を分析し、試料中の代謝産物のレベルを決定するステップと、次いで、（２）結果を統計的に分析して、２群において異なった形で存在していた代謝産物を決定するステップとによって、バイオマーカーを発見した。
【０１９５】
分析に使用した血漿試料は、年齢及び性別を対応させておいた、４０人の痩せた対象（ＢＭＩ＜２５）及び４０人の肥満対象（ＢＭＩ＞３０）から得たものであった。代謝産物のレベルを決定した後、データを一変量ｔ検定（即ち、ウエルチｔ検定）を用いて分析した。
【０１９６】
ｔ検定を用いて、２つの集団（即ち、肥満対痩せ）間で代謝産物の平均レベルの相違を決定した。
【０１９７】
バイオマーカー：
表２６において以下で列挙されるように、肥満対象及び痩せた対象から得た試料間で異なった形で存在していたバイオマーカーを発見した。
【０１９８】
表２６は、列挙されたバイオマーカー各々について、バイオマーカーに関するデータの統計分析において決定されたｐ値及びｑ値及び肥満平均レベル、痩せ平均レベルを示すもの及び痩せ平均レベルに対する肥満平均レベルの割合を含む（表２６）。表中に使用される場合、用語「同重体」は、分析に使用した分析プラットフォームでは互いに区別できない化合物を示す（即ち、同重体中の化合物は、ほぼ同じ時間に溶出し、同様の（全く同一である場合もある）定量イオンを有し、従って、区別できない）。Ｃｏｍｐ＿ＩＤとは、社内化学データベース中のその化合物の主キーとして用いられる化合物識別番号を指す。ライブラリーは、化合物を同定するために使用した化学ライブラリーを示す。数値５０とは、ＧＣライブラリーを指し、数値６１とは、ＬＣライブラリーを指す。
表２６  痩せた対象と比較して肥満において異なった形で存在する代謝産物バイオマーカー
【表２７−１】
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【表２７−２】
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【表２７−３】
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【表２７−４】
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【表２７−５】
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【表２７−６】
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【表２７−７】
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【表２７−８】
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【０１９９】
３Ｅ：メタボリックシンドローム及びメタボリックシンドロームの素因（インスリン感受性）を診断するためのアルゴリズム（モデル）
バイオマーカー代謝産物を、単独及び／又はメタボリックシンドロームの臨床的尺度（例えば、ＢＭＩ、Ｒｄ）と組み合わせて用い、インスリン感受性（Ｒｄ）及びメタボリックシンドロームを予測する能力を試験するためにモデルを開発した。分析に使用した血漿試料は、種々の速度の糖処理（Ｒｄ）を有する対象に由来するものであった。
【０２００】
代謝産物バイオマーカーの測定値と組み合わせた、グルコース利用速度（即ち、Ｒｄ）の回帰分析の複数の反復によって、インスリン感受性を決定するためのアルゴリズムを開発した。試料を２群に分割した。最初の群を「トレーニング」セットとして使用し、第２の群を「試験」セットとして使用した。次いで、トレーニングセットを用いてモデルを開発し、得られたモデルの予測力を、試験セットを用いて決定した。インスリン感受性を予測するのに最も重要なバイオマーカー代謝産物を同定するために数種のモデルを開発し、それによってアプローチ及びこれらのバイオマーカー代謝産物の有用性を実証した。
【０２０１】
種々のレベルのインスリン感受性並びに２７．９未満のＢＭＩ及び２７．９を超えるＢＭＩを有するコホートから採取した血漿試料を使用して、インスリン感受性（即ち、Ｒｄ）を予測するモデルを開発した。このモデルについて、トレーニング群は、血漿試料の半分を含み、ＢＭＩ及びＲｄのバランスをとった。次いで、試料のもう半分を含み、ＢＭＩ及びＲｄのバランスをとった試験群を用いてモデルを試験した。この分析の結果は、インスリン感受性を予測するための最良モデルは、ＢＭＩ及びバイオマーカー代謝産物グルコース、３−メチル−２−オキソ酪酸、１，５−無水グルシトール及び代謝産物−６２６８を含むことを示した。
【０２０２】
種々のレベルのインスリン感受性及び２７．９未満のＢＭＩを有するコホートから採取した血漿試料を使用して、インスリン感受性（即ち、Ｒｄ）を予測する別のモデルを開発した。このモデルについて、トレーニング群は、血漿試料の半分を含み、インスリン感受性（Ｒｄ）についてバランスをとった。次いで、血漿試料のもう半分を含み、Ｒｄについてバランスをとった試験群を用いてモデルを試験した。この分析の結果は、インスリン感受性を予測するための最良モデルは、バイオマーカー代謝産物：グルコース、代謝産物−２５４６、代謝産物−２８５３、代謝産物−２３７０及び代謝産物−２３８６を含むことを示した。
【０２０３】
種々のレベルのインスリン感受性並びに２７．９を超えるＢＭＩを有するコホートから採取した血漿試料を使用して、インスリン感受性（即ち、Ｒｄ）を予測する、さらなる別のモデルを開発した。このモデルについて、トレーニング群は、血漿試料の半分を含み、インスリン感受性（Ｒｄ）についてバランスをとった。次いで、血漿試料のもう半分を含み、Ｒｄについてバランスをとった試験群を用いてモデルを試験した。この分析の結果は、インスリン感受性を予測するための最良モデルは、バイオマーカー代謝産物：３−メチル−２−オキソブチリック（ｏｘｏｂｕｔｙｒｉｃ）、代謝産物−３０９７、代謝産物−４０２０、代謝産物−３０５６及び代謝産物−１８３１を含むことを示した。
【０２０４】
モデル：ＢＭＩ及びバイオマーカー代謝産物グルコース、３−メチル−２−オキソ酪酸、１，５−無水グルシトール及び代謝産物−６２６８を、新規コホートで使用して、インスリン感受性（Ｒｄ）を予測した。上記のように、種々のレベルのインスリン感受性並びに２７．９未満のＢＭＩ及び２７．９を超えるＢＭＩを有するコホートから採取した血漿試料を使用して、インスリン感受性（即ち、Ｒｄ）を予測するモデルを開発した。この分析についてモデルを試験するために使用した試料は、メタボリックシンドロームと診断されている１８〜３９才、平均年齢２５．６才の１９人の白人男性及び１９人の健常な、年齢を対応させた白人男性から得た。血漿試料及び血清試料を評価した。この分析の結果は、このモデルは、血漿（図２１）又は血清（図２２）試料のいずれかを用い、この新規コホートにおいてインスリン感受性を正しく予測することができたことを示す。
【０２０５】
（例４）
治療応答バイオマーカー
「ノンレスポンダー」であった（即ち、ベースライン及び治療の１２週後間でＲｄがほとんど、又は全く変化しない（＜１５％））対象及び治療に応答した対象（即ち「レスポンダー」）を比較することによって、治療に対する応答を予測するバイオマーカーを同定した。対象を、治療レスポンダー又はノンレスポンダーと予測したバイオマーカーは、ベースラインのみでの化合物レベルに基づいていた。レスポンダーは、３５％以上のＲｄ変化を有するか、又は１５％以上のＲｄ変化を有する対象のいずれかと定義された。データは、ノンレスポンダーを両クラスのレスポンダーと比較することによって分析した。次いで、両分析（即ち、１５％を下回るＲｄ変化を有するノンレスポンダー対３５％を上回るＲｄ変化を有するレスポンダー、１５％を下回るＲｄ変化を有するノンレスポンダー対１５％を上回るＲｄ変化を有するレスポンダー）を合わせ、２種の分析のいずれかで＜０．１のｐ値を有するバイオマーカーを同定した。バイオマーカーは、表２７に列挙されている。治療前のバイオマーカー測定値は、チアゾリンジンジオン（ＴＺＤ）応答を予測し、従って、これを用いて、ＴＺＤ薬で治療のための患者を選択できる。実験は、その他の治療薬（例えば、メトホルミンなど）などの、インスリン感受性、糖尿病前症及び糖尿病コントロールのためのその他の治療、減量、栄養摂取及びその他のライフスタイル改善を予測するバイオマーカーを評価するよう計画されている。この群の予測的バイオマーカーは、個別医療にとって極めて価値のあるツールを提供する。
表２７  治療のレスポンダー又はノンレスポンダーを分類するためのバイオマーカー
【表２８−１】
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【表２８−２】
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【０２０６】
対象で再帰分割分析を実施した。バイオマーカー化合物のベースラインレベル（即ち、治療前）を、レスポンダー（治療後Ｒｄが≧３５％増大する対象、Ｎ＝２８）及びノンレスポンダー（治療後Ｒｄが＜１５％増大する対象、Ｎ＝１４）において決定した。この分析の結果は、対象は、０．８２１４のＡＵＣで分類されることを示した。この分析によって、「代謝産物−１１７３７」が、レスポンダー及びノンレスポンダーの分類において特に重要であるバイオマーカーとしてさらに同定された。このバイオマーカーのみのベースラインレベルを用いて、２８人のレスポンダーのうち２２人が正しく分類され、１４人のノンレスポンダーのうち１２人が正しく分類された。このマーカーは単独で、７８．６％の感受性及び８５．７％の特異性を有していた。陽性予測値（ＰＰＶ）は９１．７％であり、陰性予測値（ＮＰＶ）は６６．７％であった。
【０２０７】
治療有効性の薬力学的（ＰＤ）バイオマーカーであるバイオマーカーを、ノンレスポンダー（即ち、ベースラインと１２週間の治療後の間でＲｄがほとんど又は全く変化しない（＜１５％）人）対レスポンダーの比較によって同定した。ＰＤバイオマーカーは、ベースラインと１２週間の治療後の間の相違に基づいていた。ＴＺＤ治療でベースラインレベルから変化を示したバイオマーカーを同定し、それらの対象におけるインスリン感受性の変化とともに追跡した。これらのバイオマーカーは表２８に列挙されている。
表２８  治療応答の薬力学的バイオマーカー
【表２９−１】
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【表２９−２】
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【０２０８】
対象で再帰分割分析を実施した。バイオマーカー化合物のベースラインレベル（即ち、治療前）及び治療後レベルを、レスポンダー（治療後Ｒｄが≧３５％増大する対象、Ｎ＝２８）及びノンレスポンダー（治療後Ｒｄが＜１５％増大する対象、Ｎ＝１４）において決定した。この分析の結果は、対象は、０．７６７９のＡＵＣで分類されることを示した。さらなる実験は、その他のインスリン感受性、糖尿病前症及び糖尿病治療薬（例えば、メトホルミンなど）並びに食事の改変（例えば、減量、栄養摂取）及びライフスタイル（例えば、運動）を含む治療のＰＤバイオマーカーとしてバイオマーカーを評価するよう計画されている。
【０２０９】
（例５）
名前のないバイオマーカー化合物の分析的特性決定
以下の表２９は、上記の表に列挙される名前のない代謝産物各々の分析的特徴を含む。この表は、列挙される代謝産物各々について、上記の分析法を用いて得られた保持時間（ＲＴ）、保持指数（ＲＩ）、質量、定量質量及び極性を含む。「質量」とは、化合物の定量に用いた親イオンのＣ１２同位体の質量を指す。「極性」とは、正（＋）又は負（−）のいずれかである定量イオンの極性を示す。
表２９  バイオマーカー代謝産物の分析的特徴
【表３０−１】
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【表３０−２】
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【表３０−３】
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【表３０−４】
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【表３０−５】
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【表３０−６】
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【表３０−７】
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【表３０−８】
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【表３０−９】
0005876918.tif 000124
【表３０−１０】
0005876918.tif 000125
【表３０−１１】
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【０２１０】
本発明を、その特定の実施形態に関連して詳細に説明したが、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、種々の変法及び改変を行ってもよいことは、当業者には明らかである。
【図１】
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【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
0005876918.tif 000136
【図１０Ｂ】
0005876918.tif 000137
【図１０Ｃ】
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【図１０Ｄ】
0005876918.tif 000139
【図１１Ａ】
0005876918.tif 000140
【図１１Ｂ】
0005876918.tif 000141
【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
0005876918.tif 000143
【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１２Ｄ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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