【手続補正書】
【提出日】平成19年4月18日(2007.4.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
BNP79〜108、BNP77〜106、BNP39〜86、BNP53〜85、BNP66〜98、BNP30〜106、BNP11〜107、BNP9〜106、BNP69〜100、BNP76〜107、BNP69〜108、BNP80〜108、BNP81〜108、BNP83〜108、BNP30〜103、BNP3〜108、およびBNP79〜106からなる群より選択される精製されたBNP断片であって、任意で断片の1つまたは複数のメチオニン残基が酸化されている、精製されたBNP断片。
【請求項２】
以下の工程を含む、BNPをアッセイする方法：
被験者試料から1つまたは複数のBNPポリペプチドを捕獲する工程；ならびに、
BNP79〜108、BNP77〜106、BNP39〜86、BNP53〜85、BNP66〜98、BNP30〜106、BNP11〜107、BNP9〜106、BNP69〜100、BNP76〜107、BNP69〜108、BNP80〜108、BNP81〜108、BNP83〜108、BNP30〜103、BNP3〜108、およびBNP79〜106からなる群より選択される少なくとも1つの捕獲されたBNPポリペプチドの存在または量を特異的に測定する工程。
【請求項３】
1つまたは複数の捕獲されたBNPポリペプチドがBNP77〜108を含み、方法がBNP77〜108の存在または量を特異的に測定する工程をさらに含む、請求項2記載の方法。
【請求項４】
1つまたは複数のBNPポリペプチドが臨床試料に由来し、方法が少なくとも1つの捕獲されたBNPポリペプチドの存在または量を臨床パラメーターと相関させる工程をさらに含み、任意で臨床パラメーターが疾患、好ましくは心臓血管疾患の徴候または症状であり、かつより好ましくは疾患が脳卒中、鬱血性心不全（CHF）、心臓虚血、全身性高血圧、および急性心筋梗塞症、および急性冠動脈症候群からなる群より選択される、請求項2または3記載の方法。
【請求項５】
BNPポリペプチドの存在または量を、試験試料を得たヒトにおける将来の有害事象の確率に対して相関させる工程をさらに含み、任意で将来の有害事象が、脳血管攣縮によって生じる血管損傷、脳卒中後の患者における遅延性の神経性欠損の発症、死、心筋梗塞、および鬱血性心不全からなる群より選択される、請求項4記載の方法。
【請求項６】
少なくとも1つのBNPの生体分子インタラクター（interactor）またはBNPポリペプチドに対する抗体を特異的に測定する工程、および測定値を臨床パラメーターと相関させる工程をさらに含む、請求項4記載の方法。
【請求項７】
BNP1〜76、BNP77〜108、BNP1〜108、およびプレ-プロBNPからなる群より選択される少なくとも１つのBNPポリペプチドの存在または量を特異的に測定する工程、および測定値を臨床パラメーターと相関させる工程をさらに含む、請求項4記載の方法。
【請求項８】
少なくとも1つのBNPポリペプチドが抗体、好ましくはモノクローナル抗体または抗体のプールによって捕獲される、請求項2〜7のいずれか一項記載の方法。
【請求項９】
1つまたは複数の捕獲されたBNPポリペプチドが質量分析、任意でSELDIによって測定される、請求項2〜8のいずれか一項記載の方法。
【請求項１０】
捕獲する工程が：
支持体の表面に付着した抗体を含むSELDIプローブを提供する工程；
抗体を試料と接触させることによって、抗体が試料からのBNPポリペプチドを捕獲する工程を含み；かつ
特異的に測定する工程が、SELDIによって、任意でクロマトグラフィー表面を有するSELDIバイオチップを使用して、少なくとも1つの捕獲されたBNPポリペプチドの存在または量を特異的に測定する工程を含む、請求項2〜9のいずれか一項記載の方法。
【請求項１１】
捕獲する工程が、群より選択される複数のBNPポリペプチドを捕獲し、かつ特異的に測定する工程が、群より選択される複数のBNPポリペプチドを特異的に測定する、請求項2〜10のいずれか一項記載の方法。
【請求項１２】
BNPに関連した病態によって特徴づけられる第1のクラスの複数の試料の各々から選択される1つもしくは複数のBNPポリペプチドの存在または量を特異的に測定する工程；
BNPに関連した病態が存在しないことによって特徴づけられる第2のクラスの複数の試料から、該1つもしくは複数のBNPポリペプチドの存在または量を特異的に測定する工程；および
測定値に基づいて、試験試料を第1のクラスまたは第2のクラスに分類する分類モデルを開発する工程；
を含む、試験試料の病態を分類する方法であって、
BNPポリペプチドの少なくとも1つが、BNP79〜108、BNP77〜106、BNP39〜86、BNP53〜85、BNP66〜98、BNP30〜106、BNP11〜107、BNP9〜106、BNP69〜100、BNP76〜107、BNP69〜108、BNP80〜108、BNP81〜108、BNP83〜108、BNP30〜103、BNP3〜108、およびBNP79〜106からなる群より選択される、方法。
【請求項１３】
BNPポリペプチドの少なくとも1つがBNP77〜108である、請求項12記載の方法。
【請求項１４】
1つまたは複数のBNPポリペプチドが、BNP79〜108、BNP77〜106、BNP39〜86、BNP53〜85、BNP66〜98、BNP30〜106、BNP11〜107、BNP9〜106、BNP69〜100、BNP76〜107、BNP69〜108、BNP80〜108、BNP81〜108、BNP83〜108、BNP30〜103、BNP3〜108、およびBNP79〜106からなる群より選択される複数の断片を含む、請求項12記載の方法。
【請求項１５】
BNP断片と相互作用するポリペプチドを発見するための方法であって：
（a）BNP79〜108、BNP77〜106、BNP39〜86、BNP53〜85、BNP66〜98、BNP30〜106、BNP11〜107、BNP9〜106、BNP69〜100、BNP76〜107、BNP69〜108、BNP80〜108、BNP81〜108、BNP83〜108、BNP30〜103、BNP3〜108、およびBNP79〜106からなる群より選択されるBNP断片を生物特異的捕獲試薬で捕獲する工程；
（b）生物特異的捕獲試薬またはBNP断片に結合していない分子を除去する工程；および
（c）捕獲されたBNP断片に結合した分子を測定する工程
を含む方法。
【請求項１６】
以下の工程を含む方法：
（a）被験者を表す複数のデータオブジェクトを含む学習セットを提供する工程であって、それぞれのデータオブジェクトが、BNP79〜108、BNP77〜106、BNP39〜86、BNP53〜85、BNP66〜98、BNP30〜106、BNP11〜107、BNP9〜106、BNP69〜100、BNP76〜107、BNP69〜108、BNP80〜108、BNP81〜108、BNP83〜108、BNP30〜103、BNP3〜108、およびBNP79〜10からなる群より選択されるBNPポリペプチドの特異的な測定値を表すデータを含む、工程；および
（b）少なくとも1つの特異的な測定値と臨床パラメーターとの間の相関を決定する工程。
【請求項１７】
学習セットを提供する工程が：
試料からのBNPポリペプチドを抗体で捕獲する工程、および
群より選択されるBNP断片を含むBNPポリペプチドの1つまたは複数を特異的に測定する工程、
を含む、請求項16記載の方法。
【請求項１８】
以下の工程を含む方法：
（a）被験者を表す複数のデータオブジェクトを含む学習セットを提供する工程であって、それぞれの被験者は、複数の異なる臨床パラメーターの少なくとも1つに分類されており、それぞれのデータオブジェクトは、被験者試料からの複数のBNPポリペプチドの特異的な測定値を表すデータを含み、少なくとも1つのBNPポリペプチドは、BNP79〜108、BNP77〜106、BNP39〜86、BNP53〜85、BNP66〜98、BNP30〜106、BNP11〜107、BNP9〜106、BNP69〜100、BNP76〜107、BNP69〜108、BNP80〜108、BNP81〜108、BNP83〜108、BNP30〜103、BNP3〜108、およびBNP79〜106からなる群より選択されるBNP断片である工程；および、
（b）学習セットで学習アルゴリズムを訓練することにより、臨床パラメーターに従ってデータオブジェクトを分類する分類モデルを作製する工程。
【請求項１９】
臨床パラメーターが、疾患の有無；疾患のリスク、疾患段階；疾患治療に対する応答；および疾患のクラスから選択される、請求項18記載の方法。
【請求項２０】
学習セットがBNPポリペプチドのポリペプチドインタラクターの特異的な測定値を表すデータをさらに含む、請求項18または19記載の方法。
【請求項２１】
学習セットを提供する工程が：
i.試料からのBNPポリペプチドを抗体で捕獲する工程、および
ii.捕獲されたBNPポリペプチドを特異的に測定する工程、
を含む、請求項18〜20のいずれか一項記載の方法。
【請求項２２】
学習アルゴリズムが教師無し（unsupervised）である、請求項18〜21のいずれか一項記載の方法。
【請求項２３】
学習アルゴリズムが教師付き（supervised）であり、それぞれのデータオブジェクトが被験者の臨床パラメーターを表すデータをさらに含み、任意で学習アルゴリズムが、直線回帰プロセス、二分決定木（binary decision tree）、人工神経回路網、判別分析、ロジスティック分類子、再帰分割法、およびサポートベクター分類子から選択される、請求項18〜21のいずれか一項記載の方法。
【請求項２４】
臨床パラメーターが未知の被験者からの被験者データに対して分類モデルを使用し、臨床パラメーターに従って被験者を分類する工程をさらに含み、任意で臨床パラメーターが急性冠動脈症候群の有無である、請求項18〜23のいずれか一項記載の方法。
【請求項２５】
教師付き学習アルゴリズムが、再帰分割法である、請求項23記載の方法。
【請求項２６】
複数の断片がSELDIによって測定される、請求項14、15、16、または21のいずれか一項記載の方法。
【請求項２７】
BNP79〜108、BNP77〜106、BNP39〜86、BNP53〜85、BNP66〜98、BNP30〜106、BNP11〜107、BNP9〜106、BNP69〜100、BNP76〜107、BNP69〜108、BNP80〜108、BNP81〜108、BNP83〜108、BNP30〜103、BNP3〜108、およびBNP79〜106からなる群より選択されるBNP断片の少なくとも1つに特異的に結合するが全てに結合しない抗体であって、任意でモノクローナル抗体である、抗体。
【請求項２８】
群より選択されるBNP断片の一つおよび一つのみと特異的に結合する請求項27記載の抗体。
【請求項２９】
抗体を選択する方法であって：
BNP79〜108、BNP77〜106、BNP39〜86、BNP53〜85、BNP66〜98、BNP30〜106、BNP11〜107、BNP9〜106、BNP69〜100、BNP76〜107、BNP69〜108、BNP80〜108、BNP81〜108、BNP83〜108、BNP30〜103、BNP3〜108、およびBNP79〜106からなる群より選択される複数の断片を提供する工程、および
該複数の断片に結合する1つまたは複数の抗体を同定して該選択した抗体を提供する工程、を含む方法。