(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断手段によって、肝病変の存在および／または重症度を診断するためのスコアｐを得、かつ／または、監視手段によって、個体における肝病変に対する治療処置の有効性を監視するためのスコアｐを得る方法であって、スコアｐは、少なくとも１つの血液検査と肝線維症を診断する物理的方法から得られた少なくとも１つのデータとの組み合わせを含み、前記データは、医用画像データおよび臨床的測定値からなる群から選択され、医用画像処理は、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）、ＡＲＦＩ、ＭＮＲ弾性率測定法、またはＭＲＩから選択され、前記組み合わせを数学的関数によって行い、
以下の式のように肝病変の存在の確率であるスコアｐを計算し、
ｐ＝ｅｘｐ（ａ０＋ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋．．．）／（１＋ｅｘｐ（ａ０＋ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋．．．））
または、ｐ＝１／（１＋ｅｘｐ（−ａ０−ａ１ｘ１−ａ２ｘ２−．．．））
ここで、ａｉ係数は定数であり、ｘｉは独立変数である方法。
【請求項２】
ａ）個体の血液試料から、ＡＰＲＩ、ＦＩＢ−４、Ｈｅｐａｓｃｏｒｅ、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ（商標）およびＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒからなる群から選択されるスコアを得る工程と、
ｂ）肝線維症を診断する物理的方法から得られる少なくとも１つのデータを収集するために肝線維症を診断する物理的方法を行う工程であって、前記データは、医用画像データおよび臨床的測定値からなる群から選択され、前記医用画像処理は、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）、ＡＲＦＩ、ＭＮＲ弾性率測定法、またはＭＲＩから選択される工程と、
ｃ）数学的関数、好ましくは二項ロジスティック回帰分析において、前記スコアと前記物理的方法から得られたデータとを組み合わせ、それにより肝病変の存在および／または重症度の診断のための新しいスコアｐを得、かつ／または個体における肝病変に対する治療処置の有効性を監視するための新しいスコアｐを得る工程と、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記医用画像処理によって肝硬度を測定する、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
臨床的測定値は脾臓の長さの測定値からなる群から選択される、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記肝疾患または肝臓病は、有意な門脈−中隔線維症、高度な門脈−中隔線維症、小葉中心性線維症、肝硬変、類洞周囲線維症であり、前記線維症はアルコールまたは非アルコール性である、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
血液検査は、ＡＰＲＩ、ＦＩＢ−４、Ｈｅｐａｓｃｏｒｅ、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ（商標）およびＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒからなる群から選択されるスコアを提供する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記個体は慢性Ｃ型肝炎患者である、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
数学的関数による少なくとも１つの血液検査と肝線維症を診断する物理的方法から得られた少なくとも１つのデータとの前記組み合わせを少なくとも二回行ない、かつ前記少なくとも２つの得られたスコアｐを診断上の信頼区間に基づくアルゴリズムにおいて組み合わせる、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個体、特に有意もしくは高度な線維症または肝硬変を伴う病気に罹患している個体における、少なくとも１つの血液検査と肝線維症を診断する少なくとも１つの物理的方法との組み合わせによる肝線維症または肝硬変の向上した診断方法に関する。本発明の方法によって、ＳＦ指数またはＣ指数と呼ばれるスコアおよび場合によりその組み合わせが得られる。
【０００２】
肝生検は、患者における肝疾患を診断するための歴史的な手段である。しかし、肝生検は侵襲的で高価なため、肝線維症の非侵襲的診断方法は肝生検に代わるものとして、ここ１０年にわたってかなりの注目を集めている。第１世代の単純な血液線維症検査は、一般的な間接的血液マーカーをＡＰＲＩ（５）またはごく最近ではＦＩＢ−４（６）のような単純な比に組み合わせたものであった。第２世代の計算試験は、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ（７）、ＥＬＦスコア（８）、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（９）、Ｆｉｂｒｏｓｐｅｃｔ（１０）およびＨｅｐａｓｃｏｒｅ（１１）のような、間接的および／または直接的な線維症マーカーをロジスティック回帰分析によって組み合わせたものであった。例えば、国際公開第０３０７３８２２号には、生物学的変数および臨床的変数を含む特定の変数のレベルを測定し、前記変数を数学的関数において組み合わせて、多くの場合「線維症スコア」と呼ばれるスコアを得ることによる肝疾患およびその重症度の非侵襲的診断方法が記載されている。国際公開第０３０７３８２２号の方法は、肝疾患または肝臓病の治療の有効性を監視するためにも有用である。
【０００３】
肝線維症のさらなる非侵襲的診断方法は、例えば「肝硬度測定」（ＬＳＥ）などの線維症の診断方法に有用なデータを収集する物理的方法（例えば、超音波検査弾性率測定法）（１２）を使用することである。「Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ  ２００８；  １３４：９６０−９７４」に発表されている「Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｏｆ  Ｔｒａｎｓｉｅｎｔ  Ｅｌａｓｔｏｇｒａｐｈｙ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｓｔａｇｉｎｇ  ｏｆ  Ｌｉｖｅｒ  Ｆｉｂｒｏｓｉｓ：  Ａ  Ｍｅｔａ  Ａｎａｌｙｓｉｓ」という題名の最近の論文において、Ｆｒｉｅｄｒｉｃｈ−Ｒｕｓｔらは肝線維症の病期分類のための短時間（ｔｒａｎｓｉｅｎｔ）弾性率測定法の有効性を証明した。
【０００４】
最後に、血液線維症検査は、診断精度を増加させ、かつ肝生検率を制限するために、逐次アルゴリズムに組み合わせられている（１３〜１６）。これらの逐次アルゴリズムは通常、第１段階としての血液検査およびその後の残りのグレーゾーンの不確定症例のための肝生検を含む段階的な診断に基づく。しかし、これらの多段階逐次アルゴリズムの臨床的適用は難しい。さらに、２０〜５０％の患者において肝生検がなお必要とされる。
【０００５】
本発明の診断標的は、
−  線維症のクラス：
・  Ｍｅｔａｖｉｒステージ≧２またはＩｓｈａｋステージ≧３として定義される有意な線維症
・  Ｍｅｔａｖｉｒステージ≧３またはＩｓｈａｋステージ≧４として定義される高度な線維症
・  Ｍｅｔａｖｉｒステージ＝４またはＩｓｈａｋステージ≧５として定義される肝硬変、
−  肝臓組織全体と比較した線維性組織の表面で表わされる線維化面積などの線維化量または肝臓組織全体と比較した線維性組織の体積で表される線維化の３次元量、
−  コルモゴロフ（Ｋｏｌｇｏｍｏｒｏｖ）次元のようなフラクタル次元で示される線維化の定量的構造（ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）、
とすることができる。
【０００６】
そのような診断上の技術的な問題に取り組んでいる当業者は、肝線維症の早期かつ正確な診断のための信頼性が高い方法の特定が現在行われており、肝線維症の診断を改善し、かつ肝疾患または肝臓病の治療の監視を改善し続けるという重要な医学上の必要性があることを知っている。さらに、生検の価格および侵襲性のために、肝生検の必要性を低下させることも必要である。診断方法は、その性能すなわち線維症の進行について試験した個体を正確に分類するその能力によって評価される。
【０００７】
これまで当業者は、一方では血液マーカーおよび臨床マーカー（例えば、年齢、性別など）を組み合わせた血液検査を行ないながら、他方では画像化手段を行なってきた。血液検査および画像化手段はどちらも、それら自体の特定の利点を有すると見なされており、当業者は、患者のＭｅｔａｖｉｒステージに応じて血液検査または画像化手段を使用してきた。
【０００８】
出願人は驚くべきことに、血液検査からのスコアと画像化手段から得られたデータを組み合わせることにより、信じられないほど高い診断能（精度）を有するスコアが得られることに気付いた。本発明を実施する際に、出願人は初めて、肝疾患または肝臓病の様々な原因を有する患者の大集団（実施例２を参照）あるいは、例えば慢性Ｃ型肝炎に罹患している患者のような原因に関する同質集団（実施例１を参照）のいずれかにおいて、例えば肝硬度測定のような画像化データと５種類の血液検査の診断精度を比較し、次いで、それらの精度をそれらの同時的（ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ）組み合わせの精度と比較した。
【０００９】
出願人が本発明を着想した時点では、当業者は、血液検査から得られたスコアと画像化手段から得られたデータとの組み合わせが重要か否かという情報を有していなかった。例えば、ＡＵＲＯＣ（受信者動作特性曲線下面積）間の差、すなわち感度および特異度を組み合わせてこれまでに使用されてきた主要な診断情報によるこの組み合わせの統計的評価は発明日の時点ではまだ実施されていなかった。
【００１０】
画像化手段から得られる対象データの一例は肝硬度測定（ＬＳＥ）である。ＬＳＥは肝硬変の診断にとって良好な精度を有することが知られていたが、ＬＳＥの再現性は初期の線維症ステージでは低かった。このような理由から、ＬＳＥは主に肝硬変の診断のために使用されていた。
【００１１】
血液検査は、初期の線維症ステージに対してＬＳＥよりも高い再現性および精度を示している。
【００１２】
驚くべきことに、出願人は、血液検査からの診断情報と画像化手段からのデータ、特に、限定されるものではないがＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）またはＡＲＦＩデータ（例えば、ＬＳＥデータ）との組み合わせによって、有意な線維症から高度な線維症までの肝線維症および肝硬変の診断にとっていくつかの利点および予想外の正確な結果が得られることを見い出した。
【００１３】
また、出願人は、血液検査からのスコアおよび画像化データ（好ましくはＦｉｂｒｏｓｃａｎデータ）を組み合わせたアンジェ（Ａｎｇｅｒｓ）ＳＦアルゴリズムと呼ばれる第１のアルゴリズムを組み立てた。これは、本出願の優先日の時点で、低い肝生検／精度の比に反映される非常に正確な分類および低い肝生検の必要性の点で、出願人に知られている代替手段の中で最善の解決法だと思われた。
【発明の概要】
【００１４】
従って、本発明は、高い精度で個体における線維症の存在または重症度を評価するために、例えば二項ロジスティック回帰分析などの数学的関数によって得られる、血液検査スコアおよび好ましくはＦｉｂｒｏｓｃａｎデータである画像化データを評価のために組み合わせたスコアを導く、非侵襲的方法に関する。
【００１５】
本発明で説明されている同時的組み合わせによって、血液検査および画像化手段の利点が累積され、それらの欠点が差し引かれ、それにより肝線維症に対する個々の診断精度が著しく上昇する。
【００１６】
一実施形態では、本発明の方法は、少なくとも２つのスコアを得るために、本方法を数回、少なくとも二回繰り返すことを含む。本実施形態では、本発明の方法は、さらなる工程において、上に記載したような少なくとも２つのスコア（すなわち、例えば二項ロジスティック回帰分析などの数学的関数によって、血液検査スコアおよび画像化データ、好ましくはＦｉｂｒｏｓｃａｎデータを組み合わせて得られた２つのスコア）の組み合わせを含んでもよく、前記組み合わせは、診断上の信頼区間（実施例１の表５を参照）に基づくアルゴリズムにおいて実施される。このさらなる工程を実施することによって、線維症の非侵襲的診断のために、Ｆ≧２指数、Ｆ≧３指数、Ｆ４指数と呼ばれる３つの新しいスコア／分類が得られる。このさらなる工程の実施は産業上非常に着目されており、これによって精度が高まる。従って、本発明は、数学的関数によって、少なくとも１つの血液検査と肝線維症を診断する物理的方法から得られた少なくとも１つのデータとの組み合わせを少なくとも二回行ない、少なくとも２つの得られたスコアを診断上の信頼区間に基づくアルゴリズムにおいて組み合わせる方法にも関する。
【００１７】
本発明の方法によって診断精度を向上させ、かつアルゴリズムにおける生検の必要性を著しく低下させる。
【００１８】
従って、本発明は、肝病変の存在または重症度を診断し、かつ／または個体における肝病変に対する治療処置の有効性を監視する方法であって、少なくとも１つの血液検査と、超音波検査弾性率測定法（例えば、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）またはＡＲＦＩ）データおよび臨床的測定値を含む医用画像データからなる群から選択される肝線維症を診断する物理的方法から得られた少なくとも１つのデータとの組み合わせを含み、前記組み合わせを数学的関数によって行う方法に関する。第１の実施形態によれば、医用画像データはＬＳＥデータである。別の実施形態によれば、臨床的測定値は、線維症を診断するための対象データである当業者に知られているような脾臓の測定値（特に長さ）である。
【００１９】
数学的関数は当業者に知られている。数学的関数は、好ましくは二項ロジスティック回帰分析である。
【００２０】
より具体的には、本発明の方法は：
ａ）個体の血液試料から、ＡＰＲＩ、ＦＩＢ−４、Ｈｅｐａｓｃｏｒｅ、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ（商標）およびＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒからなる群から選択されるスコアを得る工程と、
ｂ）線維症に関するデータを収集するために肝線維症を診断する物理的方法を行う工程と、ｃ）数学的関数（好ましくは二項ロジスティック回帰分析）において、スコアと物理的方法から得られたデータとを組み合わせて、それにより肝病変の存在および／または重症度の診断のための新しいスコアを得、かつ／または個体における肝病変に対する治療処置の有効性を監視する工程と、
を含む。
【００２１】
好ましい実施形態では、当該組み合わせは同時的組み合わせである。同時的組み合わせは、工程ａ）のデータと工程ｂ）のデータの、通常は二項ロジスティック回帰分析による新しいスコアへの１段階の組み合わせである。
【００２２】
同時的組み合わせは、以下のように行われる。血液検査の結果および物理的方法からのデータ、好ましくはＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）またはＡＲＦＩからのデータ（例えば、ＬＳＥデータ）を第１段階で記録する。次いで、それらの値をコンピュータ処理して組み合わせられたスコアを得る。
【００２３】
出願人は、予想外にも、肝疾患または肝臓病の存在または重症度を立証する本発明の方法の実施から得られ、好ましくは血液検査および物理的方法からのデータ（好ましくはＬＳＥデータであり、好ましくは超音波検査弾性率測定法から得られる）の同時的組み合わせから得られたスコアは向上した精度を有し、従って、逐次アルゴリズムにおける生検の必要性を低下させた（有意な線維症の診断のため：生検の必要性約２０％、肝硬変の診断のため：生検の必要性約１０％）ことに気付いた。本発明によれば、本発明の方法の精度は、７５％よりも高く、好ましくは８０〜９９％、より好ましくは８５〜９５％、さらにより好ましくは約９０％も高い。精度は、正確に分類された患者数を意味する。
【００２４】
好ましくは、肝疾患または肝臓病は、有意な門脈−隔壁性（ｐｏｒｔｏ−ｓｅｐｔａｌ）線維症、高度な門脈−隔壁性線維症、小葉中心性線維症、肝硬変、類洞周囲線維症であり、上記線維症はアルコール性または非アルコール性である。一実施形態によれば、個体は慢性Ｃ型肝炎患者である。
【００２５】
本発明の一実施形態によれば、血液検査は、ＡＰＲＩ、ＦＩＢ−４、Ｈｅｐａｓｃｏｒｅ、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ（商標）およびＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）からなる群から選択されるスコアである。ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）が好ましい。
【００２６】
ＡＰＲＩは、血小板およびＡＳＴに基づく血液検査である。
【００２７】
ＦＩＢ−４は、血小板ＡＳＡＴ、ＡＬＴおよび年齢に基づく血液検査である。
【００２８】
Ｈｅｐａｓｃｏｒｅは、ヒアルロン酸、ビリルビンα２−マクログロブリン、ＧＧＴ、年齢および性別に基づく血液検査である。
【００２９】
Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ（商標）は、α２−マクログロブリン、ハプトグロビン、アポリポタンパク質Ａ１、総ビリルビン、ＧＧＴ、年齢および性別に基づく血液検査である。
【００３０】
ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）は、その内容が慢性肝疾患の原因に依存する血液検査のファミリーであり、その詳細な診断標的を以下の表に示す：
【表１】
0005887141.tif 000002
Ａ２Ｍ：α２−マクログロブリン、ＨＡ：ヒアルロン酸、ＰＩ：プロトロンビン指数、ＰＬＴ：血小板、Ｂｉｌｉ：ビリルビン、Ｆｅｒ：フェリチン、ＧＩｕ：グルコース、Ｆ：線維症スコア（Ｍｅｔａｖｉｒ）、ＡＯＦ：線維症の面積、ＮＡＦＬＤ：非アルコール性脂肪肝疾患
【００３１】
好ましくは、物理的方法は、超音波検査法、特にドップラー超音波検査法および超音波検査弾性率測定法および超音波検査速度測定法、ＭＲＩおよびＭＮＲ、特にＭＮＲ弾性率測定法もしくは速度測定法からなる群から選択される。好ましくは、データはＬＳＥデータである。本発明の好ましい実施形態によれば、データはＦｉｂｒｏｓｃａｎから得られる。
【００３２】
好ましい実施形態によれば、数学的ロジスティック回帰分析の関数は以下である：
スコア＝ａ０＋ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋．．．
（式中、ａｉ係数は定数であり、ｘｉは独立変数である）。
【００３３】
このスコアはｐロジットに対応し、ｐは有意もしくは高度な線維症または肝硬変の存在の確率である。
ｐは、以下のように計算する：
ｐ＝ｅｘｐ（ａ０＋ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋．．．）／（１＋ｅｘｐ（ａ０＋ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋．．．））
または、ｐ＝１／（１＋ｅｘｐ（−ａ０−ａ１ｘ１−ａ２ｘ２−．．．））
（式中、ａｉおよびｘｉは、スコアの式のａｉおよびｘｉに対応する）。
【００３４】
病変（例えば有意な線維症）の存在は、ほぼ０．５に等しいか、最大のＹｏｕｄｅｎ指数（Ｓｅ＋Ｓｐｅ−１）に等しいか、あるいは最大の診断能に等しい診断閾値よりも高い確率ｐによって決定される（特に明記しない場合）。
【００３５】
本発明の一実施形態によれば、有意な線維症のために本発明の方法の二項回帰で使用され得る係数は、３．９０６６（ＦＭ）＋０．１８７０（ＦＳ）−２．８３４５（式中、ＦＭ：ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ値、ＦＳ：Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ値）である。
【００３６】
本発明の別の実施形態によれば、肝硬変のために本発明の方法の二項回帰で使用され得る係数は、３．６１２８（ＦＭ）＋０．１４８４（ＦＳ）−６．４９９９である。
【００３７】
本発明のさらに別の実施形態によれば、高度な線維症のために本発明の方法の二項回帰で使用され得る係数は、３．３１３５（ＦＭ）＋０．１３７７（ＦＳ）−４．２４８５（式中、ＦＭ：ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ値、ＦＳ：Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ値）である。
【００３８】
二項ロジスティック回帰分析のスコア：慢性ウイルス性Ｃ型肝炎において特に観察された９５％信頼区間で示すベータ係数は、例えば以下となり得る：
【表２】
0005887141.tif 000003
ここでは
ＦＭ＝ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）
ＦＳ＝Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）
【００３９】
本発明の好ましい実施形態によれば、血液のスコアはＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒのスコアであり、物理的方法のデータは超音波検査弾性率測定法によるＬＳＥデータである。試験した全ての集団において、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒは、ＬＳＥよりもＡＵＲＯＣが僅かに低いにも関わらず、有意な線維症の第１の独立予測因子として常に特定された。実際、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒによって、ロジスティック回帰分析では最も高い診断精度が得られた。さらに、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒは、一般的な血液検査の中で最も正確であり、かつロバストである可能性が高い（１８）。出願人の研究における様々な評価の中で、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒとＬＳＥの同時的組み合わせは、有意な線維症ならびに肝硬変の診断にとって最も正確であった。
【００４０】
有利には、肝疾患または肝臓病の存在または重症度は２段階で診断し、第１段階はＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ血液検査であり、第２段階は物理的方法からのデータ（好ましくはＬＳＥデータ）の収集であり、ここでは、Ｆｉｂｒｏｍｅｔｅｒ血液検査および前記データの組み合わせをロジスティック回帰分析によって行う。
【００４１】
本発明の方法によれば、肝生検／精度の比は、０．１０（肝硬変）〜０．２２（臨床的に有意な線維症）の範囲であってもよいが、この比は、同時的組み合わせを使用しない古典的なアルゴリズムでは、０．２５〜０．５１の範囲である。
【００４２】
一実施形態によれば、本発明の方法によって、有意な線維症指数（ＳＦ指数）と呼ばれる有意な線維症スコアが得られる。このスコアは、血液検査（好ましくはＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ）および画像化データ（好ましくはＬＳＥデータ）の両方を有する一群の患者における実験からの結果を用いて組み立てられた。
【００４３】
本発明の別の実施形態によれば、本発明の方法によって、肝硬変患者の診断のために本発明の方法を実施するＣ指数と呼ばれる肝硬変スコアが得られる。
【００４４】
本発明の方法によって得られる精度の利益については、出願人は、本発明の方法によって、特に有意な線維症の診断のための血液検査または物理的データ（例えばＬＳＥ）単独よりも著しく高いＡＵＲＯＣ、および肝硬変のための適中率の利益が得られることに気付いた（例えば、実施例２の表４を参照）。
【００４５】
ＳＦ指数については、この指数は、各線維症ステージにおける各単一の試験、すなわちＦ０／１ステージにおける血液検査およびＦ≧２ステージにおけるＬＳＥ（例えば図１を参照）によって得られる最も低い誤分類率を継承していた。さらに、ＳＦ指数は、血液検査とＬＳＥとが一致しない症例の６６％を解決した（例えば、実施例２の表５を参照）。最後に、ＳＦ指数によって、９０％以上の適中率の区間に含まれる患者の割合が有意に増加した（例えば実施例２の表６を参照）。従って、ＳＦ指数は、逐次アルゴリズムにおける血液検査またはＬＳＥよりも非常に有意に低い肝生検率を誘発した。さらに、ＳＦ指数によって決定される３つの単純な診断上の信頼区間（Ｆ０／１、Ｆ１±１およびＦ≧２）によって、肝生検を必要とせずに９０．６％の精度で集団の１００％において非侵襲的診断が行なわれた（例えば図３ａを参照）。
【００４６】
Ｃ指数については、この指数によって、ＬＳＥ単独と比較して、肝硬変の診断精度において明白な有意な利益が得られなかったが（例えば、実施例２の表３、４を参照）、２つの利点が得られた：１）Ｃ指数は、ＬＳＥと血液検査が一致しない症例の６８．４％を解決し（例えば、実施例２の表５を参照）、かつ２）９０％以上の適中率を有する患者の割合が、ＬＳＥまたは血液検査単独による場合よりも有意に高く（例えば、実施例２の表６を参照）、その結果、当該アルゴリズムにおいて必要とされる肝生検率が非常に低下した（９％）。最後に、Ｃ指数によって、個々の診断上の３つの信頼区間（肝硬変でない、Ｆ≧２、および肝硬変である）を検討することで、肝生検を必要とせずに９０．３％の精度で患者の１００％において肝硬変の非侵襲的診断が可能となった。
【００４７】
最近の予備研究（３４）において実証されるような逐次アルゴリズムについては、出願人は、パドバ（Ｐａｄｏｖａ）アルゴリズムがボルドー（Ｂｏｒｄｅａｕｘ）およびアンジェアルゴリズムよりも有意に高い有意な線維症のための診断精度を有することを示した。しかし、この精度は主に、必要とされる高い肝生検率に起因するものであった。実際、アルゴリズムの臨床的対象を評価するためには、必要とされる肝生検率および肝生検を必要としていない患者の中で正確に分類された患者の割合が、全体の診断精度よりも適切な記述子である。その点で、アンジェアルゴリズムは、高い診断精度（９１．９％）と最も低い必要とされる肝生検率（２０．２％）との間で最善な解決法を提供した。最後に、アルゴリズムによって得られる明らかに誤分類された患者の一部は、実際には基準として使用される肝生検の誤分類（サンプリング誤差および観察者変動）に起因する可能性があることに気付かなければならない。
【００４８】
本発明を実施するために行われる作業では、ボルドーおよびパドバアルゴリズムの有意な線維症または肝硬変の診断精度は、以前に公開されたものに類似していた（１６、３４、３５）。従って、出願人は、アルゴリズムに関する以前の基準であったこれらのアルゴリズムの独立した外部検証を本明細書に提供する。興味深いことに、３つのアルゴリズムの精度は、アンジェＣアルゴリズムによる肝硬変以外は、慢性ウイルス性肝炎患者とＣＬＤの他の原因を有する患者との間で有意に異ならなかった。ボルドーおよびパドバアルゴリズムが慢性ウイルス性Ｃ肝炎に向けて作製されたものであるため、本発明はこれらの逐次アルゴリズムをＣＬＤの他の原因にも応用できると述べている。
【００４９】
従って、本発明の方法は、有意な線維症のための検査の診断精度を有意に上昇させ、かつ有意な線維症および肝硬変の適中率によって個々の診断の信頼性を増加させる。当該組み合わせは、非侵襲的検査間の一致しない結果を解決し、かつ肝生検（ＬＢ）との一致しない結果を減少させる。線維症または肝硬変が固有の二項診断標的である場合、当該組み合わせによって、有意な線維症または肝硬変の従来の診断におけるＬＢの必要性も低下する。また、以前の二項診断標的に中間の診断標的を加える信頼性が高い個々の診断の新しい方法は、あらゆるＬＢの必要性を抑えるか、あるいはかなり低下させる。最後に、血液検査スコア＋画像化データの同時的組み合わせを含む単純な逐次アルゴリズムによって高い診断精度が得られると共に、特に肝硬変の診断のためのＬＢの必要性が１０％未満まで低下した。
【００５０】
また、本発明の一実施形態によれば、本発明の方法は、さらなる工程において、診断上の信頼区間に基づくアルゴリズムにＳＦ指数およびＣ指数の組み合わせを含んでいてもよい（例えば、実施例１の表５を参照）。
【００５１】
本発明は、図の考察と共に示される以下の実施例を考慮すれば、より良く理解されるであろう。
【００５２】
図１〜図４は実施例２について示すものである。図５は実施例１について示すものである。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】Ｍｅｔａｖｉｒ線維症ステージの関数としての、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ、肝硬度測定（ＬＳＥ）およびそれらの同時的組み合わせ（ＳＦ指数）の有意な線維症についての誤分類率（％）。最も高いＹｏｕｄｅｎ指数によれば、有意な線維症に使用される診断のカットオフは、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ：０．５３８、ＬＳＥ：６．９キロパスカル、およびＳＦ指数：０．７５３であった。
【図２】有意な線維症（アンジェＳＦアルゴリズム、パネル２ａ）または肝硬変（アンジェＣアルゴリズム、パネル２ｂ）の診断のための逐次アルゴリズム。ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒおよびＬＳＥを組み合わせた特定のスコア（有意な線維症に対してＳＦ指数または肝硬変に対してＣ指数）を最初に使用し、不確定診断の場合は、その後に肝生検が必要とされた。
【図３】有意な線維症（パネル３ａ）または肝硬変（パネル３ｂ）の診断上の信頼区間：Ｘ軸上のＳＦ指数（３ａ）またはＣ指数（３ｂ）の９０％の陰性適中率（ＮＰＶ）および陽性適中率（ＰＰＶ）の閾値によって決定される区間の関数としてのＹ軸上の肝生検によるＭｅｔａｖｉｒ線維症（Ｆ）ステージの割合。診断上の信頼区間に含まれる患者の割合（％）はＸ軸上の括弧内に示す。
【図４】肝硬変の診断のための実用的なアルゴリズム（アンジェＣアルゴリズム）。ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒおよびＦｉｂｒｏｓｃａｎ値を組み合わせたスコア（Ｃ指数）を第１段階で計算する。本研究によれば、第１の非侵襲的段階では、肝硬変は、患者の７０．４％で認められず、２０．２％で認められた。肝生検は、患者の９．４％でのみ、第２段階で必要とされた。
【図５】Ｆ≧２、Ｆ≧３およびＦ４指数の診断上の信頼区間。パネル１ａ：統計的診断カットオフ（０．５００）、およびＦ≧２指数による有意な線維症の９０％の陰性および陽性適中率の閾値による、Ｍｅｔａｖｉｒ線維症ステージ（Ｆ）の割合。パネル１ｂ：統計的診断カットオフ（０．５００）、およびＦ≧３指数による高度な線維症の９０％の陰性および陽性適中率の閾値による、Ｍｅｔａｖｉｒ線維症ステージ（Ｆ）の割合。パネル１ｂ：Ｆ４指数による肝硬変の９５％の適中率の閾値による、Ｍｅｔａｖｉｒ線維症ステージ（Ｆ）の割合。
【実施例】
【００５４】
以下の実施例は、適切な場合には図を参照しながら説明する場合もあるが、決して本発明の範囲を限定するとものとはみなされないものとする。
【実施例１】
【００５５】
血液線維症検査およびＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）のような超音波検査弾性率測定法によって測定される肝硬度は、線維症の組織学的ステージにかなり相関している。この研究では、血液検査およびＦｉｂｒｏｓｃａｎの新規な組み合わせによって、肝線維症ステージの非侵襲的診断を向上させることを目標とした。
【００５６】
方法：３つのセンター全体の慢性Ｃ型肝炎を有する３４９人の患者が研究に参加した。各患者に対して、肝生検および線維症試験：Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（ＦＳ）、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（ＦＭ、有意な線維症または肝硬変に対して）、Ｈｅｐａｓｃｏｒｅ、ＦＩＢ−４およびＡＰＲＩを行なった。肝線維症の基準はＭｅｔａｖｉｒＦ病期分類であった。有意な線維症（Ｆ≧２）または肝硬変（Ｆ４）に独立して関連づけられる線維症試験は、３４９人の患者の１０００個のブートストラップ標本に対して繰り返した段階的な二項ロジスティック回帰分析によって特定した。
【００５７】
結果：診断標的の有病率は、有意な線維症：６７．９％、肝硬変：１１．８％であった。１０００個のブートストラップ標本に対する多変量解析によって、ＦＭおよびＦＳが有意な線維症または肝硬変に最も頻繁に関連づけられる試験であることが分かった。従って、二項ロジスティック回帰分析を使用することによって、ＦＳおよびＦＭを組み合わせた２つの新しいスコア、すなわち有意な線維症の診断のためのＦ２スコアおよび肝硬変のためのＦ４スコアを得た。Ｆ２スコアによって、患者の５５．６％において、９０％以上の適中率で信頼性が高い有意な線維症の診断が得られた。Ｆ４スコアによって、患者の８９．１％において、９５％以上の適中率で信頼性が高い肝硬変の診断が得られた。最も高い診断精度のそれらの区間の関数としてのＦ２スコアおよびＦ４スコアを組み合わせたアルゴリズムによって、新しい診断分類（患者の割合）、すなわちＦ０／１（９．５％）、Ｆ１／２（１７．２％）、Ｆ２±１（２７．２％）、Ｆ２／３（３３．２％）、Ｆ３±１（１０．９％）およびＦ４（２．０％）を生成した。肝生検の結果によれば、この新しい分類によって、ＦＭ（６７．６％、ｐ＜１０−３）、ＦＳ（５５．３％、ｐ＜１０−３）およびＦｉｂｒｏｔｅｓｔ（３３．２％、ｐ＜１０−３）分類を上回る８８．０％の診断精度が得られた。さらに、新しい分類の診断精度は、３つのセンター（９２．９％、８５．７％および８６．３％、ｐ＝０．２０）または２５ｍｍ未満または２５ｍｍ以上の生検を行なった患者間（それぞれ：８７．２％対８８．５％、ｐ＝０．７２）で有意に異ならなかった。
【００５８】
結論：慢性Ｃ型肝炎患者における肝線維症の非侵襲的診断は、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒおよびＦｉｂｒｏｓｃａｎの組み合わせによって向上した。試験の組み合わせから導き出された２つのスコアを用いる新しい分類は単一の線維症試験よりも非常に正確であり、それにより、肝生検を全く行なわずに８８％の精度で患者の１００％において非侵襲的診断が行なわれる。
【００５９】
患者
調査群には３４９人の患者が含まれていた。Ｆｉｂｒｏｓｔａｒ研究の５１２人からの１３２人の患者が調査群にすでに含まれていた。従って、最終的に３８０人の患者が含まれていた検証群からこれらの患者を除いた。調査群および検証群の両方の特徴を実施例１の表１に詳述する。この２つの群の中で、肝生検の９３．５％は信頼性が高いとみなされた。
【００６０】
新しい分類の実施（調査群）
【００６１】
血液線維症検査とＬＳＥとを組み合わせた新しいスコア
【００６２】
有意な線維症−有意な線維症の診断のために１０００個のブートストラップ標本に対して繰り返した段階的な二項ロジスティック回帰分析によって最も頻繁に選択された線維症試験は、ＬＳＥおよびＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒであった（実施例１の表２）。Ｆ≧２指数は、調査群の集団全体において行われる二項ロジスティック回帰分析においてこれらの２つの線維症試験を独立変数として含めて実施した。特に有意な線維症の診断のために設計されたＦ≧２指数の回帰スコアは、３．９０６６（ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ）＋０．１８７０（ＬＳＥの結果）−２．８３４５であった。Ｆ≧２指数は、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒおよびＬＳＥよりも有意に高いＡＵＲＯＣを有していた（実施例１の表３）。
【００６３】
高度な線維症−１０００回のブートストラップ多変量解析によって最も頻繁に選択された線維症試験はＬＳＥおよびＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒであった（実施例１の表２）。これらの２つの線維症試験を含み、かつ特に高度な線維症の診断のために設計されたＦ≧３指数の回帰スコアは、３．３１３５（ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ）＋０．１３７７（ＬＳＥの結果）−４．２４８５であった。Ｆ≧３指数はＦＭおよびＬＳＥよりも高いＡＵＲＯＣを有していたが、差はＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒに対してのみ有意であった（実施例１の表３）。
【００６４】
肝硬変−１０００回のブートストラップ多変量解析によって最も頻繁に選択された線維症試験は同様にＬＳＥおよびＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒであった（実施例１の表２）。これらの２つの線維症試験を含み、かつ特に肝硬変の診断のために設計されたＦ４指数の回帰スコアは、３．６１２８（ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ）＋０．１４８４（ＬＳＥの結果）−６．４９９９だった。Ｆ４指数はＦＭおよびＬＳＥよりも高いＡＵＲＯＣを有していたが、差はＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒに対してのみ有意であった（実施例１の表３）。
【００６５】
診断上の信頼区間
【００６６】
有意な線維症−Ｆ≧２指数には、９０％以上の陰性適中率（ＮＰＶ）区間に３２人（９．２％）の患者と、９０％以上の陽性適中率（ＰＶＰ）区間に１６１人（４６．１％）の患者が含まれていた（実施例１の表４）。従って、Ｆ≧２指数によって、ＬＳＥでは３３．８％（ｐ＜１０−３）、そしてＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒでは５５．６（ｐ＝１．００）に対して、患者の５５．３％において９０％以上の精度で有意な線維症の信頼性が高い診断が可能となった。Ｆ≧２指数値の不確定区間、すなわち０．２４８超〜０．７８４未満は、０．５００の統計的カットオフに従って２つの新しい区間に分割した。より低い区間（０．２４８超〜０．５００未満）に含まれる患者の９０．２％は、肝生検の結果に従ってＦ１／２ステージを有し、より高い区間（０．５００以上〜０．７８４未満）に含まれる患者の９６．８％は、Ｆ１／２／３ステージを有していた（図１ａ）。最後に、Ｆ≧２指数によって、４つのＩＲＤ、すなわちＦ０／１、Ｆ１／２、Ｆ２±１およびＦ≧２が得られた。これらの区間を使用することにより、肝生検を全く行なわずに患者の９２．０％が適切に分類された（図１ａ）。ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒによって、同じ４つのＩＲＤを得、これにより患者の９０．３％が適切に分類された（Ｆ≧２指数に対してｐ＝０．２６３）。
【００６７】
高度な線維症−Ｆ≧３指数には、高度な線維症のための９０％以上の適中率の区間に、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒでは４１．８％（ｐ＜１０−３）、そしてＬＳＥでは４６．４％（ｐ＝０．２３５）に対して、１７４人（４９．９％）の患者が含まれていた（実施例１の表４）。０．５００の統計的カットオフに従ってＦ≧３指数の中間区間を分割して、Ｆ≧３指数によって４つのＩＲＤ（Ｆ≦２、Ｆ２±１、Ｆ≧２、Ｆ≧３、図１ｂ）を得、それにより、肝生検を全く行なわずに患者の９１．７％が適切に分類された。最も高いＹｏｕｄｅｎ指数（９．２ｋＰａ）に対応するカットオフによってその中間区間を分割して、ＬＳＥによって同じ４つのＩＲＤを得、それにより患者の９１．１％が適切に分類された（Ｆ≧３指数に対してｐ＝０．８６０）。
【００６８】
肝硬変−Ｆ４指数には、肝硬変のための９５％以上の適中率の区間に、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒでは６５．９％（ｐ＜１０−３）、そしてＬＳＥでは８７．４％（ｐ＝０．０９６）に対して、３１３人（８９．７％）の患者が含まれていた（実施例１の表４）。０．５００のカットオフに従って中間区間を分割することによって２つの異なる群を区別することはできなかった。最後に、Ｆ４指数によって、３つのＩＲＤ（Ｆ≦３、Ｆ≧２およびＦ４）を得、それにより患者の９５．１％が適切に分類された（図１ｃ）。
【００６９】
新しい分類
第１の分類（分類Ａ）は、それらのＩＲＤと共に使用されるＦ≧２およびＦ≧３指数から導き出された（実施例１の表５）。分類Ａには、６つのクラス、すなわちＦ０／１、Ｆ１／２、Ｆ２±１、Ｆ２／３、Ｆ≧２およびＦ≧３が含まれていた。それにより、調査群において８６．２％の診断精度が得られた。第２の分類（分類Ｂ）は、Ｆ≧２およびＦ４指数のＩＲＤから導き出された（実施例１の表５）。分類Ｂには、６つのクラス（Ｆ０／１、Ｆ１／２、Ｆ２±１、Ｆ２／３、Ｆ≧２、Ｆ４）が含まれ、それにより、８８．３％の診断精度が得られた（分類Ａに対してｐ＝０．１４３）。第３の分類（分類Ｃ）は、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒに関する有意な線維症のためのＩＲＤおよびＬＳＥに関する高度な線維症のためのＩＲＤから導き出された（実施例１の表５）。ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒおよびＬＳＥのＲＤＩの結果は２人の患者において一致せず、よって診断は不確定となった（実施例１の表５）。分類Ｃには、最終的に８つのクラス（Ｆ０／１、Ｆ１、Ｆ１／２、Ｆ２、Ｆ２±１、Ｆ２／３、Ｆ≧２、Ｆ≧３）が含まれ、８４．０％の診断精度が得られた（分類Ａに対してｐ＝０．２２９）。
【００７０】
分類の検証（検証群）
線維症試験の分類の診断精度−新しい分類ＡおよびＢによって適切に分類された患者の割合は、検証群において有意に異ならなかったが（それぞれ、８４．２％対８２．４％、ｐ＝０．１４９）、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ、ＬＳＥおよびＦｉｂｒｏｔｅｓｔのその割合よりも有意に高かった（実施例１の表６）。１人の患者では、７０．３％の診断精度が得られた分類Ｃによる診断は不確定であった。すでに公開されている分類の中で、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒによって最も高い診断精度（ＬＳＥおよびＦｉｂｒｏｔｅｓｔに対して６９．７％、ｐ＜０．０２９）が得られ、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔによってそれ以下の精度が得られた（他の分類に対してｐ＜１０−３）。最後に、検証群におけるそれらの診断精度に従って、当該分類を、Ａ、Ｂ＞Ｃ＞ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ＞ＬＳＥ＞Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔのように順序づけした（実施例１の表６）。
【００７１】
影響を与えている要因−研究集団全体において、独立変数としての年齢、性別、生検長さ、ＭｅｔａｖｉｒＦおよびＩＱＲ／中央値を含む段階的な二項ロジスティック回帰分析を行った。分類Ａによる誤分類は、ＩＱＲ／中央値の比にのみ独立して関連づけられた。検証群では、分類Ａによって、０．２１超のＩＱＲ／中央値を有する患者における７０．１％の精度に対して、０．２１未満のＩＱＲ／中央値を有する患者において８８．２％の診断精度が得られた（ｐ＝０．０１０）。０．２１未満のＩＱＲ／中央値を有する患者の小群では、分類Ａは、分類Ｂ（８５．５％）に対してｐ＝０．００７、他の分類に対してｐ＜１０−３を有する最も高い診断精度を有していた。
【００７２】
臨床診療における抗ウイルス療法のための管理−ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ分類：≧Ｆ２／３、ＬＳＥ：≧Ｆ２、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ：≧Ｆ２、分類ＡおよびＢ：≧Ｆ２±１および分類Ｃ：≧Ｆ２であった場合は、抗ウイルス療法が検討された。分類Ａを使用することにより、検証群の患者の１２．１％に対して抗ウイルス療法が検討されたが、彼らは、肝生検では、線維症なし／軽度の線維症という診断であった（実施例１の表７）。他方、患者の９．７％は、肝生検で有意な線維症と診断されたが治療されなかった。最後に、分類Ａによって、抗ウイルス療法のために適切に管理された患者の割合が最も高かった（他の分類に対して７８．２％、ｐ＜０．０４０）。
【００７３】
実施例１の表１：参加した患者の特徴
【表３】
0005887141.tif 000004
ＬＳＥ：肝硬度測定、ｋＰａ：キロパスカル、ＩＱＲ：四分位数間領域
【００７４】
実施例１の表２：ブートストラップした段階的な二項ロジスティック回帰分析における診断標的の関数としての候補予測因子の選択
【表４】
0005887141.tif 000005
【００７５】
段階的な二項ロジスティック回帰分析を、調査群からの３４９人の対象の１０００個のブートストラップ標本に対して行なった。上記表は、任意の線維症試験が１０００回の多変量解析から選択された回数を示す。各診断標的に対して、ＬＳＥおよびＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒが主に選択された変数であった。
【００７６】
表３：診断標的および患者群の関数としてのＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ、ＬＳＥおよびそれらの同時的組み合わせのＡＵＲＯＣ
【表５】
0005887141.tif 000006
【００７７】
実施例１の表４：患者群および線維症試験の関数としての有意な線維症（Ｍｅｔａｖｉｒ：Ｆ≧２）の９０％以上の陰性適中率（ＮＰＶ）および陽性適中率（ＰＰＶ）ならびに肝硬変（Ｍｅｔａｖｉｒ：Ｆ＝４）の９５％以上の適中率によって定義される診断上の信頼区間に含まれる患者の割合
【表６】
0005887141.tif 000007
ＮＰＶ９０％以上およびＰＰＶ９０％以上のカットオフを調査群において計算し、検証群および集団全体において検証した。
有意な線維症。ＮＰＶ９０％以上のカットオフ：ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ：≦０．１１０、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ：≦３．２、Ｆ≧２指数：≦０．２４８、ＰＰＶ９０％以上のカットオフ：ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ：≧０．６０８、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ：≧９．２、Ｆ≧２指数：≧０．７８４。高度な線維症。ＮＰＶ９０％以上のカットオフ：ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ：≦０．５５４、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ：≦６．８、Ｆ≧３指数：≦０．２２０、ＰＰＶ９０％以上のカットオフ：Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ：≧３２．３、Ｆ≧３指数：≧０．８７０。肝硬変。ＮＰＶ９５％以上のカットオフ：ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ：≦０．７５７、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ：≦１４．５、Ｆ４指数：≦０．２４４、ＰＰＶ９０％以上のカットオフ：Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ：≧３４．１、Ｆ４指数：≧０．８１７、ＰＰＶ９５％以上のカットオフ：Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ：≧３５．６、Ｆ４指数：≧０．８９６。
ａ有意な線維症のためのＳＦ指数、高度な線維症のためのＸ指数および肝硬変のためのＣ指数。
【００７８】
実施例１の表５：いくつかの線維症試験（Ｆ≧２およびＦ≧３指数、Ｆ≧３およびＦ≧４指数、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒおよびＦｉｂｒｏｓｃａｎ）の診断上の信頼区間の解釈から導き出された線維症の非侵襲的診断のための３つの新しい分類の実施。新しい分類はイタリック体で示す（括弧内：肝生検の結果による新しい分類の各クラスにおける適切に分類された患者の割合）。灰色のセルは一致しない結果に対応する。
【表７】
0005887141.tif 000008
【００７９】
実施例１の表６：患者群の関数としてのいくつかの線維症試験の分類の診断精度（適切に分類された患者の割合）
【表８】
0005887141.tif 000009
ａ６つのクラス（ｄｅ  Ｌｅｄｉｎｇｈｅｎ，  ＧＣＢ  ２００８）、ｂ４つのクラス（Ｚｉｏｌ  ２００５）、
ｃ４つのクラス（Ｓｔｅｂｂｉｎｇ  ２００９  ＋  ≧９．６ｋＰａ，  Ｆ≧３について）、
ｄ３つのクラス（Ｓｔｅｂｂｉｎｇ  ２００９）
【００８０】
実施例１の表７：線維症試験の分類の結果による抗ウイルス療法のための患者の管理（検証集団における患者の割合、％）
【表９】
0005887141.tif 000010
ａ抗ウイルス療法のための指標：分類ＡおよびＢ：≧Ｆ２±１、分類Ｃ：≧Ｆ２、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ：≧Ｆ２／３、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（ＶＤＬ）：≧Ｆ２、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（ＺｉｏｌおよびＳｔｅｂｂｉｎｇの４つのクラス）：≧Ｆ２、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（Ｓｔｅｂｂｉｎｇの３つのクラス：≧Ｆ２／３、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ：≧Ｆ２
【実施例２】
【００８１】
患者
アンジェおよびボルドー（フランス）の大学病院における経皮的肝生検のために入院している３９０人の慢性肝疾患（ＣＬＤ）患者が研究に参加した。１９４人の患者が、２００４年４月から２００７年６月までアンジェ施設において参加し（Ａ群、調査群）、１９６人の患者が２００３年９月から２００７年４月までボルドー施設において参加した（Ｂ群、検証群）。肝硬変の合併症（腹水、静脈瘤の出血、全身性感染および肝細胞癌）を有する患者は含まれていなかった。血液線維症検査およびＬＳＥによる肝線維症の非侵襲的評価を肝生検前の１週間の間に行なった。
【００８２】
方法
【００８３】
組織学的肝線維症の評価
経皮的肝生検は１．４〜１．６ｍｍの直径の針を用いるＭｅｎｇｈｉｎｉ法を使用して行なった。各施設では、肝線維症は、（アンジェにおける総意による）Ｍｅｔａｖｉｒ病期分類に従って、肝臓学を専門とする上級病理学者が評価した。有意な線維症は、ＭｅｔａｖｉｒステージＦ≧２によって定義した。生検の長さが１５ｍｍ以上であり、かつ／または門脈路の数が８つ以上の場合、肝線維症の評価は信頼性が高いとみなされた（１７）。
【００８４】
線維症血液検査
血液検査（ＡＰＲＩ、ＦＩＢ−４、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ、ＨｅｐａｓｃｏｒｅおよびＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（ＦＭ））は、公開されている式または特許に従って計算した。ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒに対しては原因別の式を使用した（９、１８、１９）。全ての血液アッセイは各施設の同じ研究室で行なった。これらの試験の研究室間の再現性は優れていた（２０）。
【００８５】
肝硬度測定
ＬＳＥ（ＦｉｂｒｏＳｃａｎ（登録商標）、ＥｃｈｏＳｅｎｓＴＭ、フランスのパリ）は経験豊富な観察者（研究前のＬＳＥ：５０件超）が行ない、患者のデータは盲検であった。他の文献（２１、２２）に詳述されているように、ＬＳＥ条件は製造業者によって推奨されている条件であった。１０個の有効な測定値が記録されるとＬＳＥは停止された。ＬＳＥの結果はｋＰａで表し、ＬＳＥの範囲内で実施された全ての有効な測定値の中央値に対応していた。四分位数間領域（ｋＰａ）は先に述べたように定義した（２１）。
【００８６】
統計的解析
特に明記しない限り、定量的変数は平均±標準偏差として表した。必要であれば、線維症試験の診断カットオフ値は、最も高いＹｏｕｄｅｎ指数（感度＋特異度−１）に従って計算した。この技術によって、適切な診断カットオフを選択することで、高感度と高特異度とが平衡した診断精度を最大にすることができる。ここで、診断カットオフとは、診断標的（有意な線維症または肝硬変）を有するか否かで患者を区別する血液検査またはＬＳＥの値である。
【００８７】
線維症試験の精度−線維症試験の性能は、主に受信者動作特性曲線下面積（ＡＵＲＯＣ）として表した。信頼性が高い個々の診断は、従来の陰性適中率（ＮＰＶ）および陽性適中率（ＰＰＶ）によって、あるいは、診断上の信頼区間の最近報告されている方法（１８）のいずれか一方によって決定した（正確な定義については付録を参照）。ＡＵＲＯＣは、Ｄｅｌｏｎｇ法（２３）によって比較した。
【００８８】
線維症試験の同時的組み合わせ−血液検査およびＬＳＥの組み合わせを、３つの集団、すなわちＡ、ＢおよびＡ＋Ｂ群において研究した。各集団において、従属変数としての肝生検および独立変数としての血液線維症検査およびＬＳＥの結果に基づいて決定された有意な線維症を用いて前進二項ロジスティック回帰分析を行った。次いで、多変量解析によって得られた回帰スコアを使用することにより、有意な線維症の診断のための新しい線維症試験を実施した。肝硬変の診断のために同じ方法論を使用した。
【００８９】
標本サイズ−標本サイズは、調査集団におけるＦＭと同時的組み合わせとの間で有意な線維症の診断に対する有意差を示すように決定した。αリスク：０．０５、βリスク：０．２０、有意な線維症の有病率：０．７０、ＡＵＲＯＣの相関：０．７０、および両側検定という条件で、標本サイズは、ＦＭ：０．８４、同時的組み合わせ：０．９０というＡＵＲＯＣの仮定に対して１５９人の患者であった。統計解析のために使用したソフトウェアプログラムは、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）版ＳＰＳＳバージョン１１．５．１（ＳＰＳＳ社、米国イリノイ州シカゴ）およびＳＡＳ９．１（ＳＡＳ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ社、米国ノースカロライナ州カリー）であった。
【００９０】
結果
【００９１】
患者
３９０人の患者の特徴を実施例２の表１にまとめる。患者の平均年齢は５２．４歳であり、６７．９％は男性であり、７４．４％は有意な線維症を有していた。患者の８９．５％が信頼性が高いとみなされる肝生検を受けた。１２人の患者において肝硬度測定に失敗した（総合的な失敗率：３．１％）。研究に参加した３９０人の患者のうち３３２人が全ての５種類の血液検査およびＬＳＥを受けた。
【００９２】
実施例２の表１：対象患者の特性
【表１０】
0005887141.tif 000011
ＩＱＲ：四分位数間領域（キロパスカル）
ａＡ群とＢ群との間のｔ検定またはχ２による
【００９３】
有意な線維症の診断
【００９４】
血液検査およびＬＳＥの精度（実施例２の表２）
ＬＳＥのＡＵＲＯＣは、有意な線維症の診断のためのＨｅｐａｓｃｏｒｅ、ＦＩＢ−４およびＡＰＲＩのＡＵＲＯＣよりも有意に高く、かつＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒおよびＦｉｂｒｏｔｅｓｔのＡＵＲＯＣとは有意に異ならなかった。
【００９５】
実施例２の表２：５種類全ての血液検査およびＬＳＥを行なった３３２人の患者における、診断標的の関数としての血液検査および肝硬度測定（ＬＳＥ）のＡＵＲＯＣ
【表１１】
0005887141.tif 000012
ａＤｅｌｏｎｇ試験による
【００９６】
同時的組み合わせ
非侵襲的試験の組み合わせ（実施例２の表３）−試験した３つの集団のそれぞれにおいて、第１段階で、肝生検によって定義される有意な線維症をＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒによって独立して診断し、第２段階で肝硬度測定を行なった。Ａ群（調査群）において行われた二項ロジスティック回帰分析によって得られた回帰スコアは、３．６２２４（ＦＭ）＋０．４４０８（ＬＳＥの結果）−３．９８５０であった。このスコアは、有意な線維症の指数（ＳＦ指数）と呼ばれるＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒと肝硬度測定との診断上の同時的組み合わせを実施するために使用した。次いで、この新しい線維症試験を検証群：Ｂ群（ボルドーセンター）およびＡ＋Ｂ全体（ｐｏｏｌｅｄ）群で評価した。
【００９７】
実施例２の表３：患者群の関数としての有意な線維症または肝生検によって定義される肝硬変に独立して関連づけられる線維症試験（Ａ：アンジェ、Ｂ：ボルドー）。
【表１２】
0005887141.tif 000013
ＬＳＥ：肝硬度測定、
ａ昇順段階による有意な線維症または肝硬変に独立して関連づけられる変数（第１段階が最も正確な変数である）
ｂ第２段階に関する累積診断精度
【００９８】
ＳＦ指数の性能（実施例２の表４）−ＳＦ指数のＡＵＲＯＣは、Ａ群とＢ群との間で有意に異ならなかった。ＳＦ指数のＡＵＲＯＣは、集団全体において、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（ＦＭ）または肝硬度測定（ＬＳＥ）のＡＵＲＯＣよりも有意に高かった。図１は、ＳＦ指数がより良好な性能プロファイルを有していたことを示す。すなわち、その誤分類率は、ＭｅｔａｖｉｒＦ≦１ステージにおけるＬＳＥよりも有意に低く、かつＭｅｔａｖｉｒＦ≧２ステージにおけるＦＭよりも有意に低かった。
【００９９】
実施例２の表４：同時的組み合わせのＡＵＲＯＣ（ＦＭ＋ＬＳＥ指数）。診断標的および患者群の関数としてのＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（ＦＭ）および肝硬度測定（ＬＳＥ）のＡＵＲＯＣによる比較（Ａ：アンジェ、Ｂ：ボルドー）
【表１３】
0005887141.tif 000014
ａ有意な線維症のためのＳＦ指数、肝硬変のためのＣ指数
ｂＤｅｌｏｎｇ試験による
【０１００】
実施例２の表４に示すように、ＳＦ指数は、各線維症ステージにおける各単一の試験、すなわちＦ０／１ステージにおける血液検査およびＦ≧２ステージにおけるＬＳＥによって得られる最も低い誤分類率を継承していた（再度図１を参照）。
【０１０１】
ＬＳＥとＦＭとの不一致−診断標的に対する線維症試験間の不一致は、最も高いＹｏｕｄｅｎ指数によって決定される診断のカットオフに従って計算した。ＦＭおよびＬＳＥは、その８８．９％が肝生検に従って正確に分類された２７９人（７３．０％）の患者において一致した（Ｆ≦１：７７．０％、Ｆ≧２：９４．３％）。ＦＭおよびＬＳＥは、１０３人の残り（２７．０％）の患者において一致せず、そのうちの６８人（６６．０％）は肝生検の結果に従ってＳＦ指数によって正確に分類された（実施例２の表５）。最後に、ＳＦ指数によって３１６人（８２．７％）の患者が正確に分類され、かつ３３人（８．６％）の患者において正確な分類が向上した（すなわち、ＦＭとＬＳＥとの不一致がＳＦ指数によって解決された）。
【０１０２】
さらに、ＳＦ指数は、血液検査とＬＳＥとが一致しない症例の６６％を解決した（実施例２の表５）。
【０１０３】
実施例２の表５：不一致。集団全体における有意な線維症または肝硬変の診断のためのＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（ＦＭ）と肝硬度測定（ＬＳＥ）との不一致に対するＦＭ＋ＬＳＥ指数の影響
【表１４】
0005887141.tif 000015
ａ最も高いＹｏｕｄｅｎ指数による有意な線維症または肝硬変のために使用されるそれぞれの診断上のカットオフ値：ＦＭ：０．５３８および０．８７３、ＬＳＥ：６．９および１３．０キロパスカル、ＦＭ＋ＬＳＥ指数：０．７５３（ＳＦ指数）および０．２１６（Ｃ指数）
ｂ肝生検に従って正確または不正確と表される有意な線維症のためのＳＦ指数または肝硬変のためのＣ指数による分類
ｃ肝生検に基づく両試験の分類。「不一致」とは、一方の試験が正しく、他方の試験が正しくないことを意味する
ｄ好ましい効果（６８）−好ましくない効果（３５）＝向上（３３）
ｅ好ましい効果（５４）−好ましくない効果（２５）＝向上（２９）
【０１０４】
患者の１００％を確実に分類する方法
新しい逐次アルゴリズム−ＳＦ指数は、９０％以上の適中率の古典的な区間（正確な定義については付録を参照）、特に９０％以上のＮＰＶ区間に、ＦＭまたはＬＳＥよりも有意に多くの患者を含んでいた（実施例２の表６）。患者の８１．７％において９０％以上の適中率を有するＳＦ指数、および患者の残りの１８．３％で必要とされる肝生検を用いることによって、患者の９１．９％において肝生検に基づく有意な線維症の正確な診断が得られた（実施例２の表６）。この２段階の逐次アルゴリズムをアンジェＳＦアルゴリズムと呼んだ。
【０１０５】
ＳＦ指数の診断上の信頼区間−この最近報告されている方法（１８）によって、診断標的を変えることにより９０％の適中率の以前の区間の間の区間における精度は９０％以上となる。目的は、全ての患者にとって信頼性が高い診断を提供することである。ＳＦ指数の９０％以上の適中率によって決定される不確定区間では、Ｍｅｔａｖｉｒ線維症ステージの割合は、肝生検によれば、Ｆ０：２０．０％、Ｆ１：４０．０％およびＦ２：３２．９％であった（図３ａ）。従って、３つの診断上の信頼区間、すなわち９０％以上のＮＰＶ区間におけるＦ０／１、中間の区間におけるＦ１＋１（正確な分類：９２．９％）、および９０％以上のＰＰＶ区間におけるＦ≧２（Ｆ３＋１）を得ることができた。最後に、この新しい分類によって、肝生検を全く用いずに患者の９０．６％が正確に分類された。
【０１０６】
アルゴリズムの比較（実施例２の表７）−アンジェＳＦアルゴリズムをボルドー（２４）およびパドバ（１６）で以前に公開されたアルゴリズムと比較した。試験した集団は、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ、ＡＰＲＩおよびＬＳＥを受けた３３２人の患者であった。パドバアルゴリズムは、必要とされるＬＢの割合が有意に高いため、他のアルゴリズムと比較して有意に高い精度（９５．２％）を有していた。アンジェアルゴリズムは、他のアルゴリズムと比較して必要とされる肝生検の割合が有意に低かった。従って、アンジェＳＦアルゴリズムは、非常に低い肝生検／精度の比に反映される、非常に正確な分類と低い肝生検の必要性との間における、最もよい妥協案であった。
【０１０７】
肝硬変の診断
【０１０８】
血液検査およびＬＳＥの精度（実施例２の表２）
ＬＳＥは、肝硬変の診断のための血液検査よりも有意に高いＡＵＲＯＣを有していた。
【０１０９】
同時的組み合わせ
非侵襲的検査の組み合わせ（実施例２の表３）−肝硬変の診断のための線維症試験の最も的確な組み合わせはＬＳＥ＋ＦＭであった。Ａ群（調査群）において行われた二項ロジスティック回帰分析によって得られた回帰スコアは、０．１１６２（ＬＳＥの結果）＋１．９７１４（ＦＭ）−４．６６１６であった。このスコアは、肝硬変指数（Ｃ指数）と呼ばれるＬＳＥおよびＦＭの診断上の同時的組み合わせを実施するために使用した。次いで、この新しい線維症試験を検証群：Ｂ群（ボルドーセンター）およびＡ＋Ｂ全体群において評価した。
【０１１０】
Ｃ指数の性能（実施例２の表４）−Ｃ指数のＡＵＲＯＣは、Ａ群とＢ群との間で有意に異ならなかった。試験した各群において、Ｃ指数はＦＭよりも有意に高いＡＵＲＯＣを有していたが、ＬＳＥのＡＵＲＯＣとの差は有意ではなかった。
【０１１１】
ＬＳＥとＦＭとの不一致−ＦＭおよびＬＳＥは、その９０．８％が肝生検によって正確に分類された３０３人（７９．３％）の患者において一致した（Ｆ≦３：９４．７％、Ｆ４：８２．１％）。ＦＭおよびＬＳＥは、残りの７９人（２０．７％）の患者において一致せず、そのうちの５４人（６８．４％）は肝生検の結果に従ってＣ指数によって正確に分類された（実施例２の表５）。最後に、Ｃ指数によって、３２９人（８６．１％）の患者が正確に分類され、かつ２９人（７．６％）の患者において正確な分類を向上させた（すなわち、ＦＭとＬＳＥとの不一致がＣ指数によって解決された）。
【０１１２】
１００％の患者を確実に分類する方法
新しい逐次アルゴリズム（実施例２の表６）−Ｃ指数は、９０％以上の適中率の古典的区間にＦＭまたはＬＳＥよりも有意に多くの患者を含んでいた。患者の９０．６％における９０％以上の適中率を有するＣ指数、および患者の残りの９．４％において必要とされる肝生検を用いることによって、患者の９１．９％において肝生検に基づく肝硬変の正確な診断が得られた（実施例２の表６）。この２段階の逐次アルゴリズムをアンジェＣアルゴリズムと呼んだ（図４）。
【０１１３】
Ｃ指数の診断上の信頼区間−Ｃ指数の９０％以上の適中率によって決定される不確定区間では、Ｍｅｔａｖｉｒ線維症ステージの割合は、肝生検によれば、Ｆ２：１１．１％、Ｆ３：２２．２％およびＦ４：５８．３％であった（図３ｂ）。従って、診断上の３つの信頼区間、すなわち９０％未満のＮＰＶ区間における肝硬変なし（Ｆ≦３）、中間の区間におけるＦ≧２（Ｆ３±１）（正確な分類：９１．６％）、および９０％以上のＰＰＶ区間における肝硬変（Ｆ４）を得ることができた。最後に、この新しい分類によって、肝生検を全く用いずに患者の９０．３％が正確に分類された。
【０１１４】
実施例２の表６：新しい逐次アルゴリズム。線維症試験の関数としての、集団全体における有意な線維症または肝硬変の診断のための９０％以上の適中率の区間に含まれる線維症試験によって正確に分類された患者の割合
【表１５】
0005887141.tif 000016
ａ診断が不確定なままであり（ＮＰＶおよびＰＰＶ９０％未満）、従って肝生検を必要とする患者の割合。マクマネー（ＭｃＮｅｍａｒ）検定による患者の割合の比較。有意な線維症：ＬＳＥ対ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ：ｐ＝０．００６、ＳＦ指数対ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒまたはＬＳＥ：ｐ＜１０−３、肝硬変：ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ対Ｃ指数またはＬＳＥ：ｐ＜１０−３、Ｃ指数対ＬＳＥ：ｐ＝０．０２
ｂ集団全体の中で、９０％以上の（陰性および陽性）適中率の区間によって正確に分類された患者の割合。マクマネー検定による患者の割合の比較。有意な線維症：ＬＳＥ対ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ：ｐ＝０．００５、ＳＦ指数対ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒまたはＬＳＥ：ｐ＜１０−３、肝硬変：ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ対Ｃ指数またはＬＳＥ：ｐ＜１０−３、Ｃ指数対ＬＳＥ：ｐ＝０．００７。
ｃアルゴリズムは２段階手順によって定義されている。すなわち、線維症試験が９０％以上の適中率の区間と共に最初に使用され、その後、不確定の診断の区間に含まれる患者のために肝生検が必要とされる。従って、アルゴリズムの精度は、集団全体における線維症試験によって正確に分類された患者（４つ目の結果列）と肝生検の必要性（２の目の結果列）との合計として計算し、ここでは、精度は定義上１００％である。肝硬変のためのＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒとＣ指数との間のマクマネー検定による割合の比較：ｐ＝０．０４、他：ｐ：ＮＳ。
【０１１５】
逐次アルゴリズムの比較（実施例２の表７）−ボルドーアルゴリズムは、他のアルゴリズムと比較して肝硬変に対して有意により高い精度を有していた。しかし、アンジェＣアルゴリズムは、他のアルゴリズムと比較して、必要とされる肝生検率が有意に低かった。従って、有意な線維症については、アンジェＣアルゴリズムは、非常に低い肝生検／精度の比に反映される、非常に正確な分類と低い肝生検の必要性との間における、最もよい妥協案であった。
【０１１６】
実施例２の表７：有意な線維症または肝硬変の診断のための、アンジェ（本研究）、ボルドー（２４）およびパドバ（１６）の逐次アルゴリズム間の精度および肝生検（ＬＢ）の必要性の比較。試験した集団は、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ、ＡＰＲＩおよびＬＳＥを合わせて受けた３３２人の患者である。灰色のセルは、最も重要な結果を示す。
【表１６】
0005887141.tif 000017
ａ以下の列からその割合を推論することができる肝生検を使用しない患者に含まれる血液検査の精度（％）。一対比較法は不可能であった。
ｂアルゴリズムによって必要とされる肝生検の割合（％）。マクマネー検定による割合の比較。有意な線維症：アンジェ対ボルドー：ｐ＝０．０２、パドバ対アンジェまたはボルドー：ｐ＜１０−３、肝硬変：アンジェ対ボルドーまたはパドバ：ｐ＜１０−３、ボルドー対パドバ：ｐ＝０．１２９
ｃマクマネー検定による患者の割合の比較。有意な線維症：パドバ対アンジェ：ｐ＝０．０２またはボルドー：ｐ＝０．００７、アンジェ対ボルドー：ｐ＝０．５０、肝硬変：ボルドー対アンジェ：ｐ＝０．０４またはパドバ：ｐ＜１０−３、アンジェ対パドバ：ｐ＝０．００７
ｄ比：必要とされる肝生検（２つ目の結果列）／血液試験の精度（１つ目の結果列）の割合
【０１１７】
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１９．  Ｃａｌｅｓ  Ｐ，  Ｌａｉｎｅ  Ｆ，  Ｂｏｕｒｓｉｅｒ  Ｊ，  Ｄｅｕｇｎｉｅｒ  Ｙ，  Ｍｏａｌ  Ｖ，  Ｏｂｅｒｔｉ  Ｆ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ｂｌｏｏｄ  ｔｅｓｔｓ  ｆｏｒ  ｌｉｖｅｒ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｏｒ  ｎｏｔ  ｔｏ  ＮＡＦＬＤ．  Ｊ  Ｈｅｐａｔｏｌ  ２００９；  ５０：１６５−１７３．
２０．  Ｃａｌｅｓ  Ｐ，  Ｖｅｉｌｌｏｎ  Ｐ，  Ｋｏｎａｔｅ  Ａ，  Ｍａｔｈｉｅｕ  Ｅ，  Ｔｅｒｎｉｓｉｅｎ  Ｃ，  Ｃｈｅｖａｉｌｌｅｒ  Ａ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｉｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  ｂｌｏｏｄ  ｔｅｓｔｓ  ｏｆ  ｌｉｖｅｒ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ｉｎ  ｃｌｉｎｉｃａｌ  ｐｒａｃｔｉｃｅ．  Ｃｌｉｎ  Ｂｉｏｃｈｅｍ  ２００８；  ４１：１０−１８．
２１．  Ｂｏｕｒｓｉｅｒ  Ｊ，  Ｋｏｎａｔｅ  Ａ，  Ｇｏｒｅａ  Ｇ，  Ｒｅａｕｄ  Ｓ，  Ｑｕｅｍｅｎｅｒ  Ｅ，  Ｏｂｅｒｔｉ  Ｆ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｉｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  ｌｉｖｅｒ  ｓｔｉｆｆｎｅｓｓ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｂｙ  ｕｌｔｒａｓｏｎｏｇｒａｐｈｉｃ  ｅｌａｓｔｏｍｅｔｒｙ．  Ｃｌｉｎ  Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ  Ｈｅｐａｔｏｌ  ２００８；  ６：１２６３−１２６９．
２２．  Ｂｏｕｒｓｉｅｒ  Ｊ，  Ｋｏｎａｔｅ  Ａ，  Ｇｕｉｌｌｕｙ  Ｍ，  Ｇｏｒｅａ  Ｇ，  Ｓａｗａｄｏｇｏ  Ａ，  Ｑｕｅｍｅｎｅｒ  Ｅ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｃｕｒｖｅ  ａｎｄ  ｉｎｔｅｒｏｂｓｅｒｖｅｒ  ｒｅｐｒｏｄｕｃｉｂｉｌｉｔｙ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｌｉｖｅｒ  ｓｔｉｆｆｎｅｓｓ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｂｙ  ｔｒａｎｓｉｅｎｔ  ｅｌａｓｔｏｇｒａｐｈｙ．  Ｅｕｒ  Ｊ  Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ  Ｈｅｐａｔｏｌ  ２００８；  ２０：６９３−７０１．
２３．  ＤｅＬｏｎｇ  ＥＲ，  ＤｅＬｏｎｇ  ＤＭ，  Ｃｌａｒｋｅ−Ｐｅａｒｓｏｎ  ＤＬ．  Ｃｏｍｐａｒｉｎｇ  ｔｈｅ  ａｒｅａｓ  ｕｎｄｅｒ  ｔｗｏ  ｏｒ  ｍｏｒｅ  ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ  ｒｅｃｅｉｖｅｒ  ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  ｃｕｒｖｅｓ：  ａ  ｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  ａｐｐｒｏａｃｈ．  Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ  １９８８；  ４４：８３７−８４５．
２４．  Ｃａｓｔｅｒａ  Ｌ，  Ｖｅｒｇｎｉｏｌ  Ｊ，  Ｆｏｕｃｈｅｒ  Ｊ，  Ｌｅ  Ｂａｉｌ  Ｂ，  Ｃｈａｎｔｅｌｏｕｐ  Ｅ，  Ｈａａｓｅｒ  Ｍ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ  ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ｔｒａｎｓｉｅｎｔ  ｅｌａｓｔｏｇｒａｐｈｙ，  Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ，  ＡＰＲＩ，  ａｎｄ  ｌｉｖｅｒ  ｂｉｏｐｓｙ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｏｆ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ｉｎ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｈｅｐａｔｉｔｉｓ  Ｃ．  Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ  ２００５；  １２８：３４３−３５０．
２５．  Ｌｕｃｉｄａｒｍｅ  Ｄ，  Ｆｏｕｃｈｅｒ  Ｊ，  Ｌｅ  Ｂａｉｌ  Ｂ，  Ｖｅｒｇｎｉｏｌ  Ｊ，  Ｃａｓｔｅｒａ  Ｌ，  Ｄｕｂｕｒｑｕｅ  Ｃ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｆａｃｔｏｒｓ  ｏｆ  Ａｃｃｕｒａｃｙ  ｏｆ  Ｔｒａｎｓｉｅｎｔ  Ｅｌａｓｔｏｇｒａｐｈｙ  （Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ）  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｏｆ  Ｌｉｖｅｒ  Ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ｉｎ  Ｃｈｒｏｎｉｃ  Ｈｅｐａｔｉｔｉｓ  Ｃ．  Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  ２００９；  ｉｎ  ｐｒｅｓｓ．
２６．  Ｂｏｓｓｕｙｔ  ＰＭ，  Ｒｅｉｔｓｍａ  ＪＢ，  Ｂｒｕｎｓ  ＤＥ，  Ｇａｔｓｏｎｉｓ  ＣＡ，  Ｇｌａｓｚｉｏｕ  ＰＰ，  Ｉｒｗｉｇ  ＬＭ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｔｈｅ  ＳＴＡＲＤ  ｓｔａｔｅｍｅｎｔ  ｆｏｒ  ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ  ｓｔｕｄｉｅｓ  ｏｆ  ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  ａｃｃｕｒａｃｙ：  ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｅｌａｂｏｒａｔｉｏｎ．  Ｃｌｉｎ  Ｃｈｅｍ  ２００３；  ４９：７−１８．
２７．  Ｈａｌｆｏｎ  Ｐ，  Ｂａｃｑ  Ｙ，  Ｄｅ  Ｍｕｒｅｔ  Ａ，  Ｐｅｎａｒａｎｄａ  Ｇ，  Ｂｏｕｒｌｉｅｒｅ  Ｍ，  Ｏｕｚａｎ  Ｄ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ｔｅｓｔ  ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｐｒｏｆｉｌｅ  ｆｏｒ  ｂｌｏｏｄ  ｔｅｓｔｓ  ｏｆ  ｌｉｖｅｒ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ｉｎ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｈｅｐａｔｉｔｉｓ  Ｃ．  Ｊ  Ｈｅｐａｔｏｌ  ２００７；  ４６：３９５−４０２．
２８．  Ｂｏｕｒｓｉｅｒ  Ｊ，  Ｂａｃｑ  Ｙ，  Ｈａｌｆｏｎ  Ｐ，  Ｌｅｒｏｙ  Ｖ，  Ｄｅ  Ｌｅｄｉｎｇｈｅｎ  Ｖ，  Ｄｅ  Ｍｕｒｅｔ  Ａ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  ａｃｃｕｒａｃｙ  ｏｆ  ｂｌｏｏｄ  ｔｅｓｔｓ  ｆｏｒ  ｓｅｖｅｒｅ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ａｎｄ  ｃｉｒｒｈｏｓｉｓ  ｉｎ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｈｅｐａｔｉｔｉｓ  Ｃ．  Ｅｕｒ  Ｊ  Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ  Ｈｅｐａｔｏｌ  ２００９；  ２１：２８−３８．
２９．  Ｃａｓｔｅｒａ  Ｌ．  Ｕｓｅ  ｏｆ  ｅｌａｓｔｏｍｅｔｒｙ  （ＦｉｂｒｏＳｃａｎ）  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ  ｓｔａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｌｉｖｅｒ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ．  Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ  Ｃｌｉｎ  Ｂｉｏｌ  ２００７；  ３１：５２４−５３０．
３０．  Ｆｒａｑｕｅｌｌｉ  Ｍ，  Ｒｉｇａｍｏｎｔｉ  Ｃ，  Ｃａｓａｚｚａ  Ｇ，  Ｃｏｎｔｅ  Ｄ，  Ｄｏｎａｔｏ  ＭＦ，  Ｒｏｎｃｈｉ  Ｇ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｉｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  ｔｒａｎｓｉｅｎｔ  ｅｌａｓｔｏｇｒａｐｈｙ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｌｉｖｅｒ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ｉｎ  ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｌｉｖｅｒ  ｄｉｓｅａｓｅ．  Ｇｕｔ  ２００７；  ５６：９６８−９７３．
３１．  Ｆｒｉｅｄｒｉｃｈ−Ｒｕｓｔ  Ｍ，  Ｏｎｇ  ＭＦ，  Ｍａｒｔｅｎｓ  Ｓ，  Ｓａｒｒａｚｉｎ  Ｃ，  Ｂｏｊｕｎｇａ  Ｊ，  Ｚｅｕｚｅｍ  Ｓ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  ｏｆ  ｔｒａｎｓｉｅｎｔ  ｅｌａｓｔｏｇｒａｐｈｙ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｓｔａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｌｉｖｅｒ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ：  ａ  ｍｅｔａ−ａｎａｌｙｓｉｓ．  Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ  ２００８；  １３４：９６０−９７４．
３２．  Ｃａｌｅｓ  Ｐ，  Ｂｏｕｒｓｉｅｒ  Ｊ，  Ｒｏｕｓｓｅｌｅｔ  ＭＣ，  Ｍｉｃｈａｌａｋ  Ｓ，  Ｏｂｅｒｔｉ  Ｆ，  Ｇａｌｌｏｉｓ  Ｙ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ｒｅｐｒｏｄｕｃｉｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  ｈｉｓｔｏｌｏｇｙ，  ｂｌｏｏｄ  ｔｅｓｔｓ  ａｎｄ  Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ  ｆｏｒ  ｌｉｖｅｒ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ．  Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  ２００７；  ４６：８３４Ａ．
３３．  Ｃａｌｅｓ  Ｐ，  Ｂｏｕｒｓｉｅｒ  Ｊ，  Ｄｅ  Ｌｅｄｉｎｇｈｅｎ  Ｖ，  Ｈａｌｆｏｎ  Ｐ，  Ｂａｃｑ  Ｙ，  Ｌｅｒｏｙ  Ｖ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ａ  ｒｅｌｉａｂｌｅ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｏｆ  ｃｉｒｒｈｏｓｉｓ  ｂｙ  ｂｌｏｏｄ  ｔｅｓｔｓ．  Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ  Ｃｌｉｎ  Ｂｉｏｌ  ２００８；  ３２：１０５０−１０６０．
３４．  Ｃａｓｔｅｒａ  Ｌ，  Ｓｅｂａｓｔｉａｎｉ  Ｇ，  Ｌｅ  Ｂａｉｌ  Ｂ，  Ｄｅ  Ｌｅｄｉｎｇｈｅｎ  Ｖ，  Ｃｏｕｚｉｇｏｕ  Ｐ，  Ａｌｂｅｒｔｉ  Ａ．  Ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ  ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ｔｗｏ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  ｎｏｎ  ｉｎｖａｓｉｖｅ  ｔｅｓｔｓ  ｆｏｒ  ｓｔａｇｉｎｇ  ｏｆ  ｌｉｖｅｒ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ｉｎ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｈｅｐａｔｉｔｉｓ  Ｃ．  Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  ２００７；  ４６：３２０Ａ．
３５．  Ｓｅｂａｓｔｉａｎｉ  Ｇ，  Ｈａｌｆｏｎ  Ｐ，  Ｃａｓｔｅｒａ  Ｌ，  Ｍａｎｇｉａ  Ａ，  Ｄｉ  Ｍａｒｃｏ  Ｖ，  Ｐｉｒｉｓｉ  Ｍ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ  ｍｕｌｔｉｃｅｎｔｅｒ  ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ｔｈｒｅｅ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  ｓｅｒｕｍ  ｎｏｎ−ｉｎｖａｓｉｖｅ  ｍａｒｋｅｒｓ  ｆｏｒ  ｌｉｖｅｒ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ｉｎ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｈｅｐａｔｉｔｉｓ  Ｃ．  Ｊ  Ｈｅｐａｔｏｌ  ２００８；  ４８：Ｓ２８２．
３６．  Ｐｏｙｎａｒｄ  Ｔ，  Ｈａｌｆｏｎ  Ｐ，  Ｃａｓｔｅｒａ  Ｌ，  Ｍｕｎｔｅａｎｕ  Ｍ，  Ｉｍｂｅｒｔ−Ｂｉｓｍｕｔ  Ｆ，  Ｒａｔｚｉｕ  Ｖ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ＲＯＣ  ｃｕｒｖｅ  ａｒｅａｓ  ｆｏｒ  ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｌｉｖｅｒ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ｍａｒｋｅｒｓ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅｓ  ｏｆ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ｓｔａｇｅｓ．  Ｃｌｉｎ  Ｃｈｅｍ  ２００７；  ５３：１６１５−１６２２．
３７．  Ｌａｍｂｅｒｔ  Ｊ，  Ｈａｌｆｏｎ  Ｐ，  Ｐｅｎａｒａｎｄａ  Ｇ，  Ｂｅｄｏｓｓａ  Ｐ，  Ｃａｃｏｕｂ  Ｐ，  Ｃａｒｒａｔ  Ｆ．  Ｈｏｗ  ｔｏ  ｍｅａｓｕｒｅ  ｔｈｅ  ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  ａｃｃｕｒａｃｙ  ｏｆ  ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  ｌｉｖｅｒ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ｉｎｄｉｃｅｓ：  ｔｈｅ  ａｒｅａ  ｕｎｄｅｒ  ｔｈｅ  ＲＯＣ  ｃｕｒｖｅ  ｒｅｖｉｓｉｔｅｄ．  Ｃｌｉｎ  Ｃｈｅｍ  ２００８；  ５４：１３７２−１３７８．
３８．  Ｏｂｕｃｈｏｗｓｋｉ  ＮＡ．  Ａｎ  ＲＯＣ−ｔｙｐｅ  ｍｅａｓｕｒｅ  ｏｆ  ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  ａｃｃｕｒａｃｙ  ｗｈｅｎ  ｔｈｅ  ｇｏｌｄ  ｓｔａｎｄａｒｄ  ｉｓ  ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ−ｓｃａｌｅ．  Ｓｔａｔ  Ｍｅｄ  ２００６；  ２５：４８１−４９３．
【図１】
0005887141.tif 000018
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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