(57)【要約】  目的の状態の発症について重要な因子を同定するために有用なエンリッチ基準データマップを作製するための方法が開示される。基準データマップを使用して、目的の状態が現実化する危険性または可能性を評価することができる。医学または遺伝学の文脈では、本発明の方法を使用して、特定の疾患または症候群の発症に重要な要素（生体分子構築物、生物学的相互作用、および生物学的経路）を同定するために有用な危険性評価ロードマップを作製することができる。ロードマップに照会して、疾患もしくは症候群を処置するか、またはこれらの発症を防止することに成功する可能性が最大である処置法をデザインすることができる。また、このような危険性評価ロードマップを使用して、規定された目的の状態の達成または回避を結果としてもたらす、要素の構成の変化を決定するために、特異的要素の構成について査定するための方法も開示される。医学または遺伝学の文脈では、本発明は、個体または群の生物学的データを用いて、個体または個体群が特定の疾患または症候群を発症する感受性を決定し、本明細書の本開示に従い作成される危険性評価ロードマップを参照することにより、危険性のレベルを評価するための方法を提供する。これらの方法により、診断における不確実性を最小化するか、または除去し、疾患の発症に重要である可能性が最も高いので、疾患または症候群の処置または防止のための、最良の介入点を表す、標的、相互作用、および経路を同定する。
2019514148.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
危険性評価データマップを作製するための方法であって、
（ａ）目的の状態との関連を有するデータ要素のセットを大量データコレクションから選択するステップと；
（ｂ）各要素について、他の任意の要素との相互作用と関連するデータを収集することにより、データ要素の初期の選択セットから、統合型多次元ネットワークを構築するステップと；
（ｃ）バイアスの最小化により、目的の状態との関連性が小さい要素を除去するために数学的関数を使用して、統合型多次元ネットワークから情報を類別するステップと；
（ｄ）定量的メトリックを、多次元ネットワークの、保持された要素へと適用して、保持された要素、および要素の相互作用に相対的な重みを与え、各要素の重要性、および目的の状態に関する相互作用を同定するデータマップを作成するステップと
を含む方法。
【請求項２】
目的の状態が現実化する危険性を、個別の要素のセットから評価するための方法であって、
（ａ）前記個別の要素のセットを、請求項１に記載の危険性評価データマップと比較するステップと；
（ｂ）個別の要素の、目的の状態と関連する危険性評価データマップの対応する要素とのマッチングの程度を評価するステップと
を含む方法。
【請求項３】
生理学的状態についての危険性評価マップを作製するための方法であって、
（ａ）診断または処置される生理学的状態と関連する生体分子構築物のセットを選択するステップと；
（ｂ）生物物理的特性および生化学的特性、ならびに選択された生体分子構築物の相互作用について詳述する統合型多次元ネットワークを構築するステップと；
（ｃ）バイアスのない多次元ネットワークをもたらすように、バイアスの最小化を確保するために数学的関数を使用して、多次元ネットワーク内に保持される情報の量を微調整するステップと；
（ｄ）グラフメトリックの適用により、結果として得られるバイアスのない多次元ネットワークにおける各生体分子構築物の重要性を計算して、生理学的状態の発症に重要な生体分子構築物、および生体分子構築物の間の相互作用について詳述する危険性評価マップをもたらすステップと
を含む方法。
【請求項４】
個体または個体群が、目的の生理学的状態を発症する感受性を評価するための方法であって、
（ａ）請求項３に記載の方法により、危険性評価マップを作成するステップと；
（ｂ）前記危険性評価マップの作成において選択したセットに対応する、生体分子構築物のセットを同定することにより、個体から得られる生物学的サンプルから、個体についてのプロファイルを確立するステップと；
（ｃ）ステップ（ｂ）のプロファイルを、前記危険性評価マップへとマッピングすることにより、個体が目的の生理学的状態を発症する危険性を計算し、プロファイルと、生体分子構築物との間の差違、および前記危険性評価マップにおいて詳述される、目的の生理学的状態の発症に重要な生体分子構築物の間の相互作用を評価するステップと
を含む方法。
【請求項５】
前記生体分子構築物が、遺伝子、遺伝子多型、ゲノム素材の転写要素、タンパク質、遺伝子の突然変異、タンパク質アイソフォーム、およびこれらの組合せから選択される、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記生体分子構築物が、遺伝子多型である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記生体分子構築物が、一塩基多型（ＳＮＰ）である、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記生理学的状態が、疾患または症候群である、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
１または複数の大量データコレクションに問い合わせることにより、前記生理学的状態と関連する生体分子構築物要素のデータベースをコンパイルすることにより、前記選択するステップ（ａ）を実行する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記大量データコレクションが、１または複数のオミックスデータリポジトリを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
多次元ネットワークのデータのエントロピーを最大化することにより、前記微調整するステップ（ｃ）を実行する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
ステップ（ｃ）から得る、バイアスのない多次元ネットワークへと、連結度、クラスタリング度、同類度、およびネットワーク直径を含む、一連のグラフメトリックを適用することにより、前記計算するステップ（ｄ）を実行する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
個体が動脈硬化症を発症する感受性を決定するための診断法であって、
【表１】
2019514148.tif 000014
からなる群から選択される、２つ以上のタンパク質をモニタリングして、前記個体におけるタンパク質の調節異常を検出するステップ
を含む診断法。
【請求項１４】
個体において、
【表２】
2019514148.tif 000015
からなる群から選択されるタンパク質の調節異常を、少なくとも部分的に補正して、前記個体が動脈硬化症を発症する感受性を減少させるのに有効な薬剤の使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先権の主張
本出願は、その内容が、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、２０１６年４月７日出願の、米国仮出願第６２／３１９，４０３号に対する優先権の利益を主張する。
本発明の分野
本発明は、一般に、生体分子の相互作用解析、大量データの集成、および大量データの統合に関する。具体的には、本発明は、場合によって「ビッグデータ」と称され、「オミックス」データ、すなわち、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、ファーマコノミクスなどにより例示される、極めて大規模なデータセットの力を利用する改善された方法に関し、これにより特定の疾患または症候群の発症を制御または決定する可能性が最も大きい、生体分子の相互作用、標的、および経路を同定（identify）し、ランク付けする。このような大量データの統合から、生体分子の相互作用、標的、または経路の、特定の疾患または症候群への関連性を決定するために、エンリッチ基準データベースを作製し、特定の疾患または症候群の発症についての感受性を決定し、このような疾患または症候群に治療的に対処するために最も有効な標的を同定するために、個体または個体群の遺伝子プロファイルを使用して、集団または集団のサブセットを表すこのようなエンリッチ基準データベースに問い合わせることができる。
【背景技術】
【０００２】
ヒトの身体の全ての有核細胞において染色体を構成する遺伝子素材（ＤＮＡ）は、体内の全てのタンパク質の産生についての完全な指令を与える。遺伝子操作、ならびにヒトおよび他の多くの生物のゲノムの完全なシーケンシングの分野の発展は、生命を維持する細胞およびシステムの相互関連機能についてのより深い理解をもたらしてきた。
【０００３】
正常な遺伝子機能への理解が深まると共に、遺伝子素材の内容、構成、および作用の、変異、異常、および突然変異が、どのようにして機能の異常もしくは停止をもたらすことができるか、またはどのようにして多くの疾患の遺伝子的基礎をもたらすことができるのかについての理解が大きく深まってきた。遺伝子的に同一の双生児であっても、２つの個体の遺伝子素材は、例えば、特定の遺伝子のコピー数の変異およびエクソームの差違（コードタンパク質の相補体）、ＣｐＧアイランド、メチル化部位、コードＲＮＡおよび非コードＲＮＡ、ならびに染色体遺伝子座のコンフォメーションなど、多くの形で変動しうる。全てのこのような因子は、ある場合には、１つの個体では疾患または症候群の発症をもたらし得るが、別の個体では疾患または症候群の発症をもたらすことがないといった、多くのタンパク質の示差的発現をもたらすことができる。
【０００４】
同じ種の個体のゲノム内の変異の中で、最も多く研究され、最も一般的な変異は、遺伝子多型である。「遺伝子多型」とは、集団内または種内の、１つの遺伝子座における、２つ以上の対立遺伝子または遺伝子形態の存在を指し、そのうち各対立遺伝子は、種のゲノム内で維持される程度に高い頻度で生じる。最も単純なゲノム多型変異体は、所与のゲノムの遺伝子座における、単一のヌクレオチドの変異である、一塩基多型またはＳＮＰである。より複雑な遺伝子多型変異体は、例えば、遺伝子セグメントが、遺伝子の１つの対立遺伝子内に存在せず、同じ遺伝子の別の対立遺伝子内に存在するか、またはこの中でタンデムに反復される、欠失多型または挿入多型を含む。
【０００５】
ヒトゲノムの完全なシーケンシング（sequencing）の達成や、短時間内で低廉な費用の範囲内で任意の対象のゲノムの全体をシーケンシングする能力は、特異的遺伝子多型変異体、および、多くの場合、遺伝性障害または疾患の発症への、それらの寄与または部分的な寄与に関する利用可能な情報の爆発的な増大をもたらした。遺伝子多型はサイレントの場合があり、それは、変異体が遺伝子の発現または機能に対して検出可能な影響を及ぼさないことを意味し、あるいは遺伝子多型は活性の場合があり、この場合には、遺伝子の示差的な転写もしくは発現をもたらすか、または遺伝子によりコードされるタンパク質の発現の性質を変化させる。例えば、タンパク質をコードするＤＮＡのエクソン内に位置するＳＮＰは、アミノ酸配列が異なるタンパク質の発現またはタンパク質のスプライス変異体をもたらす場合もあり、ＳＮＰが、この遺伝子座における終止コドンの形成をもたらす場合、タンパク質の発現を停止させる場合もある。イントロン内のＳＮＰはまた、例えば、ｍＲＮＡのスプライシングを変化させること、遺伝子転写産物と相互作用すること、または細胞機構と相互作用することにより、遺伝子発現にも影響を及ぼしうる。非コード転写調節領域内のＳＮＰは、遺伝子発現を減少させる場合もあり、停止させる場合もあり、増幅させる場合もある。
【０００６】
ヒトゲノム内には、頻度が１０％またはこれを超えるＳＮＰが５００万を超えて存在すると推定される。各ＳＮＰまたはＳＮＰの群は、後続する後代に伝播されてきた祖先染色体内での太古の１回の突然変異イベントを反映するので、ＳＮＰは、家族または亜集団の起源について研究する集団遺伝学において、また個体を同定するかまたは血縁関係を確立する法医学において役立つ。ＳＮＰおよび他の遺伝子多型はまた、疾患または症候群を発症する危険性と関連するマーカーともなりうる。
【０００７】
疾患の発症が、単一の遺伝子内の遺伝子多型と高く相関する、いくつかのヒト疾患が存在する。嚢胞性線維症は、例えば、ＣＦＴＲ（ｃｙｓｔｉｃ  ｆｉｂｒｏｓｉｓ  ｔｒａｎｓｍｅｍｂｒａｎｅ  ｃｏｎｄｕｃｔａｎｃｅ  ｒｅｇｕｌａｔｏｒ）内のコンフォメーション変化によって引き起こされ、その変化は、単一遺伝子突然変異で１つのアミノ酸が変わることによって生じる可能性があり、そのうちの最も一般的なものは、ＣＦＴＲタンパク質の５０８位におけるフェニルアラニンの欠失（Δ５０８Ｆ）である。Ｄａｖｉｅｓら、Ｐｒｏｃ．Ａｍ．Ｔｈｏｒ．Ｓｏｃ、７：４０８〜４１４（２０１０）を参照されたい。別の例では、乳がんの素因をなす遺伝子である、ＢＲＣＡ１またはＢＲＣＡ２の突然変異体形態を呈する女性が、そのまま、早発性乳がんを発症する発生率は、ＢＲＣＡ１またはＢＲＣＡ２の突然変異が存在するだけで、がんについて無症状性である個体においてさえ、モニタリングまたは予防的治療介入の増大を誘発する決定的な危険性因子となる程度に十分に高くなる。例えば、ＵＳ５，６９３，４７３およびＵＳ５，８３７，４９２を参照されたい。単一のＳＮＰまたは多型的変異体で診断に十分であると考えられる他の疾患または症候群は、市中肺炎（ＴＮＰβ遺伝子内のＳＮＰ）、うつ病（Ａキナーゼアンカータンパク質９遺伝子内のＳＮＰ）、深部静脈血栓症（凝固因子Ｆ５遺伝子内のＳＮＰ）、アルツハイマー病（アポリポタンパク質Ｅ遺伝子内のＳＮＰ）、多発性嚢胞腎（ＰＫＤ１遺伝子内またはＰＫＤ２遺伝子内のＳＮＰ）、および冠動脈疾患（ＧＣＨ１遺伝子内のＳＮＰ）を含む（ＵＳ６，３８３，７５７；ＵＳ７，７９４，９３３；ＵＳ８，７７１，９４６；ＵＳ２０１１／０２００９９４）。
【０００８】
単一遺伝子変異体と疾患の発症との間で観察される多くの高い相関にもかかわらず、大半のヒト疾患（上記で言及した疾患の大半を含む）の病因は、単一遺伝子によるものではなく、機能的に相関し、生化学的経路内で発現される、複数の遺伝子および遺伝子産物、細胞内の空間的な配向性、三次元的な三次構造、ならびに互いに対する分子の配置の関与を伴う。例えば、平均で、所与のタンパク質は、典型的には、６〜２０種の他のタンパク質、場合によっては数百に及ぶより多くのタンパク質と相互作用する。このことは、疾患における原因作用物質を特定しようとする解析を、体系的解析を阻み、試行錯誤、または特定の実験の目的となる単一の特徴へと適用される仮説駆動型の調査研究に依存する程度に複雑にする。一般的に、イントロンおよびエクソンをコンピュータによる解析処理にかける場合、コンピュータによる遺伝子素材の解析に限界が生じる。典型的には、所与のＤＮＡ配列内にはエクソンよりもイントロンの方が多く存在し、データが「不均衡」となるため、コンピュータ処理において必要とされるペアワイズ比較に制限が生じる。今日、最先端の遺伝子素材の解析は、これらのペアワイズに制約がある結果、グローバルな検討または複合的検討を行わない。
【０００９】
単一または限定数の遺伝子多型変異体だけを検出することによって疾患を発症する危険性を評価することは、不要な処置をすること、疾患の真の原因ではなく、疾患とは関連がない症状に対処するために有効でないことが実証される処置をすること、または有効な治療的介入をする目的が、先立つ診断評価により看過されるかもしくは検出されない盲目的な処置をすることにつながることがある。乳がんの危険性についてのＢＲＣＡ１による診断の一例は、疾患の発症が、多くの遺伝子因子に関与することが明白な場合に、乳がんのような重篤な疾患の診断を、単一の遺伝子内の突然変異の有無に基づいて行うことに内在する不確実性についての例示をもたらす。ＢＲＣＡ１突然変異を有する人が乳がんを発症する発生率は１００％ではなく、ＢＲＣＡ１突然変異を示す患者は、早発性乳がんの患者のうちの約４５％に過ぎない（ＵＳ５，６９３，４７３を参照されたい）。突然変異のある個体のうちの６０％は乳がんを発症するほどは進行しないという事実にもかかわらず、ＢＲＣＡ１突然変異は、腫瘍学的介入を誘発するのに十分な程度に適切な、疾患のバイオマーカーであると考えられる。逆にＢＲＣＡ１突然変異の危険性因子を無視することの危険性は、多くの患者およびがん専門医が、ＢＲＣＡ１突然変異の発見だけに基づいて処置を選ぶほどに十分に高い。乳がんをもたらす因子がより多く知られ、検討されれば、改善された処置、または疾患を発症する真の危険性についての、より正確な（不確実性の小さな）評価を行うことができるであろう。本発明は、この診断法の欠点に、ロバストで、バイアスのない、体系的な形で対処する。
【００１０】
これらの診断的欠陥またはエラーは、ヒトゲノムの全体のシーケンシングから、ならびにｉｎ  ｖｉｖｏにおける、タンパク質活性、タンパク質間相互作用、ならびにタンパク質および他の化学的実体の代謝についての大量のデータの集計から生じる遺伝子データが大剰量となる真っただ中で生じ、または生じつつある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
したがって、遺伝情報から引き出される診断的評価の精度を高める方法を開発する必要があり、また特定の疾患または症候群を発症する危険性がある個体または個体群の感受性の評価に影響を与える力を、大量のデータ（すなわち、「ビッグデータ」）にもたせる必要がある。疾患の危険性についてのより正確な評価と、疾患の発症または症候群における、治療的介入の標的のより明確でより包括的な同定とが、本発明の目的である。本発明は、疾患に寄与する生物学的因子間の関係性を区別し、個別の生体分子構築物の機能および構造について報告された側面から、生物学的意味を捕捉する手段を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、健康および疾患に関連性がある重要な生物学的相互作用を発見するように、オミックスデータを解析するための方法に関する。本方法は、疾患の発症または症候群への主要な寄与因子の同定から、不確実性を最小化するかまたは除去する。個別の遺伝子または生体分子のプロファイル情報により、特定の疾患または状態に関連性がある生物学的相互作用ネットワークについての精緻な基準データセットに問い合わせて、特定の疾患または状態の発症について、ある人の感受性を高める危険性を正確に決定することができる。基準データセットはまた、患者および医師を、患者における疾患の発症または状態への治療的介入に最も有効な処置へと導くのにも使用することができる。
【００１３】
本明細書で記載される方法以前には、遺伝子解析の分野における先端技術は、例えば、マンハッタンプロットにより視覚化される、統計学的有意性のレベルに依拠した。このような解析は、集団に由来する遺伝子の差違についての高度に正確な評価をもたらしたが、マンハッタンプロットに表される遺伝子に対応するタンパク質についての機能的な解釈とは関連しない。本発明により提示される概念は、遺伝子変異を解析する標準的なメトリックとなった、マンハッタンプロットまたは関連する解析により提示される、逐一の解析による影響を受けない。本方法は、データ点をそれらデータ点の相互関連または相互作用に関して解析することにより、マンハッタンプロットの値が終わるところで始まる。
【００１４】
本発明の方法を初期フェーズにおいて使用して、生体分子構築物、それらの相互作用、および関連についての完全統合型の多次元マップを確立することができ、このマップにより所与の生理学的状態と関連する危険性に関する正確な情報が得られる。このマップは、ゲノミクスデータ、プロテオミクスデータ、メタボロミクスデータ、ファーマコノミクスデータなど、一般に、「ビッグデータ」または「オミックス」データと称する大量データソースを使用して導出される危険性評価ツールである。本発明に従い、通例、表現型的、現象的、または臨床的に規定された、単一の独立マーカーの検査および解析により進行する、典型的な仮説駆動型実験に対する代替的手法として、多面的解析からロバストな解を導出する理論を用いて、これらの大量データを処理する。
【００１５】
危険性評価マップまたは危険性評価ツールを確立した後、医療従事者は、被験生理学的状態を発症する個別の危険性の評価のために、例えば、生物学的サンプルから導出した個別のプロファイルデータを使用して、当該危険性評価マップに問い合わせる適用フェーズに進むことができる。したがって、本発明は、個別のリスクを内に含めることで、個体には固有であるが、理論的なネットワーク適用型メトリックにより規定される生理学的状態のマッピングと関連する程度に十分な一般性も伴う、複合型生体分子プロファイルからの被験生理学的状態を発症することを可能にする。
【００１６】
医学の分野では、本発明の実施形態は、（Ｉ）選択された、診断または処置される生理学的状態（目的の生理学的状態）について、危険性評価マップを作製するための方法と、（ＩＩ）生理学的状態の発症について、個体または個体群の感受性または危険性を決定するための方法とを提供する。このような実施形態の初期フェーズである（Ｉ）は、危険性評価マップを作製するための方法であって、
（ａ）診断または処置される生理学的状態と関連する生体分子構築物のセットを選択するステップと；
（ｂ）生物物理的特性および生化学的特性、ならびに選択された生体分子構築物の相互作用について詳述する統合型多次元ネットワークを構築するステップと；
（ｃ）情報含量の最大化、バイアスの最小化、および不確実性の低減を確保するために数学的関数を使用して、多次元ネットワーク内に保持される情報の量を微調整するステップと；
（ｄ）数学におけるグラフ理論、統計物理学、およびシステム生物学から導出される構造機能的メトリックを使用して、結果として得られるマップにおける、各生体分子構築物の重要性を計算するステップと
を含む方法である。
【００１７】
ステップ（ａ）において選択することができる生体分子構築物は、目的の生理学的状態に対して、物理的影響、化学的影響、または代謝的影響を及ぼすか、またはこれらと関連することが可能な任意の生物物理的実体でありうる。このような生体分子構築物は、例えば、本発明の目的で、大量データコレクション（大量データベース、オミックスデータ）内に記録される、遺伝子多型（例えば、一塩基多型またはＳＮＰ）、遺伝子、タンパク質、タンパク質複合体などを含む。ステップ（ｂ）の統合型情報ネットワークを構築するのに使用されるデータは、１または複数の大量データコレクションから取込み可能な他の生体分子構築物との相互作用に関する各要素の情報と共に、先行のステップ（ａ）において同定された生体分子構築物のセットの各要素と関連する、生化学的情報、構造的情報、および機能的情報を含む。
【００１８】
相互作用するあらゆる生体分子構築物について、全てのデータソースからの情報の取込みを反復して行い、次いで、システムがパーコレートするまで生体分子構築物のセットへ統合する。初期のデータコレクションの任意の２つの要素の間に少なくとも１つの生物学的相互関連または経路が確立されたとき（ａ）、システムがパーコレートするという。この結果、統合型多次元ネットワークが得られる。ステップ（ｂ）で得た多次元ネットワーク内の情報を微調整するステップ（ｃ）では、統計物理学、ならびに写真および顕微鏡法におけるオートフォーカス、ならびに天体物理学の重力レンズなど、他分野での適用から適合された技法のエントロピーの最大化を使用する。多次元ネットワークのエントロピーを最大化することで、目的の生理学的状態との関連性が最も低いデータを除去し、これによりネットワークからバイアスを除去する。ステップ（ｄ）においてさらにメトリックを適用することにより、個体が目的の生理学的状態を発症する危険性を計算するさらなるフェーズで使用できる危険性評価マップを得る。
【００１９】
実施形態の第２のフェーズである（ＩＩ）は、個体が目的の生理学的状態を発症する感受性を決定するための方法であって、
（ａ）個体から得られた生物学的サンプルから、第Ｉフェーズの方法で選択されたセットに対応する、生体分子構築物のサブセットを同定することにより、個体についてのプロファイルを確立するステップと；
（ｂ）ステップ（ａ）のプロファイルを、第Ｉフェーズで得られた危険性評価マップへとマッピングすることにより、個体が目的の生理学的状態を発症する危険性を計算するステップと
を含む方法である。
【００２０】
本発明は、疾患または症候群への主要な寄与因子を同定する手段と、このような疾患または症候群を発症する感受性を予測する手段とを提供する。寄与因子は、遺伝子、遺伝子産物、および候補生体分子構築物のリストから導出され、生体分子構築物の相互作用についてのバイアスのない多次元データネットワークの構築を介して同定される、遺伝子の相互作用である。本発明の解析法は、個別化医療、老化、予知医療、治療的介入、危険性解析、環境への曝露から得る後成的変化などを含む、様々な技法分野へと適用することができる。
【００２１】
本発明の方法は、個体が、ＤＮＡ、タンパク質、代謝過程など、複数の生化学的要素の変化または異常により誘発される細胞の機能不全から生じる、１またはいくつかの任意の生理学的状態を発症する危険性を同定する。本発明は、（１）被験生理学的状態（目的の生理学的状態）の基礎特徴を捕捉する多次元生体分子マップの構築と；（２）マップの各要素の被験生理学的状態への危険性寄与の決定とを伴う。本発明の方法は、顕微鏡法（オートフォーカス）、天体物理学（重力レンズ）、生化学（生体分子の相互作用）、数学（グラフ理論）、情報理論（ネットワーク）、工学（危険性解析）、物理学（エントロピー）、およびシステム生物学（生物学的データの統合およびモデル化）など、異種の技法分野に由来するデータ解析の原理を組み込む。これらの分野から導出されたデータ解析法を統計物理学の一般的枠組みの下で統一した。本発明は、マッピングプロセスおよびリスク計算プロセスに重要な生化学的情報をキャプチャするために「オミックス」データベースを精査する、カスタムデザインのアルゴリズムを利用することによって実行に移した。本明細書に記載される方法のステップで使用されるアルゴリズムは、生物学的大量データを、本明細書に記載の方法において使用される、コンピュータ、数学、生物物理学、および物理学の概念により利用できる値に変換するようにデザインされており、この変換は、化学反応がしばしば規定された式ベースの規則のセットを使用して表されるのとほぼ同じである。例えば、下記に記載されるアルゴリズムは、医療従事者が、タンパク質間相互作用のネットワークからエントロピー（熱力学量）を計算し、大量データセットの解析からバイアスを除去することを可能とする。本発明の方法を実施することから得る精緻なデータセットは、特定の目的の生理学的状態との相関が観察された独立のマーカーまたは指標に１回または一連の検査を行うペアワイズ比較に基づいて、個体に対する危険性を決定するにとどまる従来の診断予測法とは大きく異なる。
【００２２】
医学の分野における別の実施形態では、本発明は、例えば、唾液、血液、または他の生物学的に関連性がある供給源から得られた生物学的サンプルを使用して、特定の疾患を発症する危険性を計算するのに有用である。標準的なゲノムシーケンシング技術を使用して、生物学的サンプルを加工して、ＤＮＡ／ＲＮＡ、エクソン、イントロン、一本鎖切断、ＳＮＰなどの生体分子構築物を一覧表化する。次いで、シーケンシングからの出力を精緻化プロセスにおいて使用して、遺伝子変異体のプロファイルを決定する。本発明は、生体分子のデータを使用して、特定の目的の疾患の特異性に従い実行される。例えば、プロセスは、突然変異または一塩基多型などの遺伝子変異体を入力と考えることができる。再帰プロセスまたは反復プロセスを使用して、入力と関連する大量データソース（「オミックス」データ）からデータを取り込む。これらのデータは、例えば、タンパク質間相互作用、細胞型依存性発現、代謝−タンパク質間相互作用、機能ドメイン規定データを含むがこれらに限定されない。一連のデータ解析関数、すなわち、改変オートフォーカス型アルゴリズム法、シャノンエントロピー法、および重力レンズ法を適用することで、取り込まれるデータの量、処理の範囲、および適用される関数の適用から得られる多次元マップの品質を統御する。次いで、クラスタリング、媒介中心性、同類度などの定量的グラフメトリックをマップへ適用して、マップの各要素の関連、その機能的なドメイン、他の要素との関係、およびシステム内の重要性を決定する。
【００２３】
本発明は、個体についての全危険性を計算するのに、プロセスと、複雑な数式との多様な組合せによる段階的な進行を使用して、候補遺伝子および遺伝子産物と関連する危険性を計算する。本発明の利点は、方法が他の遺伝子解析ツールに一般的なペアワイズ比較を重視しないことである。一連のアルゴリズムは、情報を分別して、所与のプロファイルに基づき危険性を計算する。全ての公知のタンパク質の変化の割合または相互作用の速度が最も急峻であるときに、相互作用のネットワークから導き出される情報を用いる。グラフ理論および数学に基づく一連の定量的メトリックを使用して、これらのタンパク質が互いに相互作用する方式に含有される情報を処理して、候補遺伝子または候補遺伝子産物と関連する特定の疾患を発症する危険性を計算する。
【００２４】
複数の実施形態では、本発明の技術を使用して、臨床試験下における疾患状態を発症する危険性を計算し、個体または個体群についての危険性スコアを提示し、代替的な処置選択肢を含む、潜在的な処置を明らかにすることができる。本発明はまた、状態の発症、または特定の状態に対する感受性についての予測アウトカムも提供する。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】多型に関与するタンパク質、それらの活性、および他のタンパク質との相互作用に関する、遺伝子多型データおよびオミックスデータについての生体統計解析に基づき、特定の疾患または状態についての危険性評価データセットの作成に関与するステップを示す流れ図の略図である。略図はまた、個体または個体群に由来する遺伝子プロファイル情報により、危険性評価データセットに問い合わせて、疾患の発症または状態の危険性を確認し、疾患または状態への治療的介入に最も有効な標的を同定するステップも示す。
【図２】５つのタンパク質Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、およびＥについて検討する、仮説的タンパク質相互作用ネットワークについての略図である。タンパク質を関連付ける直線は、報告されたか、または予測される、２つのタンパク質の間のタンパク質間相互作用を指し示す。このタンパク質の群から、タンパク質Ａは、タンパク質Ｂと第１度の相互作用を有すると考えられ、タンパク質ＣおよびＤと第２度の相互作用を有すると考えられる。タンパク質Ａはまた、タンパク質Ｄと、第３度の相互作用を有するとも考えられる。タンパク質Ａ〜Ｄは、相互作用ネットワークを形成し、タンパク質Ｅは、（この群内の）他のタンパク質のうちのいずれとも、公知の相互作用も予測される相互作用も有さない。
【図３】実施例Ｉで記載される「動脈硬化症隣接行列／データセット４」における、５０のランダムに選択されたタンパク質についての、タンパク質相互作用データを使用して作成した、行列マップの複雑性の増大を示す図である。
【図４】実施例Ｉで記載される「動脈硬化症隣接行列／データセット４」における、２００の選択されたタンパク質についての、タンパク質相互作用データを使用して作成した行列マップを示す図である。
【図５】実施例Ｉで記載される「動脈硬化症隣接行列／データセット４」における、５７４個のタンパク質についての、タンパク質相互作用データを使用して作成したマップを示す図である。
【図６】実施例Ｉで記載される「動脈硬化症隣接行列／データセット４」による、関数Ｑの最大化についてのプロットを示す図である。
【図７】実施例ＩおよびＩＩで例示される、本発明に従う方法であって、個体が、例えば、動脈硬化症を発症する危険性を評価するための方法のステップを示す、略式流れ図である。略式流れ図は、さらなる第ＩＩフェーズで、個体が疾患状態を発症する危険性（感受性）を計算するのに使用することができる、危険性評価マップ（第Ｉフェーズ）の作製に関与するステップを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本発明は、疾患または生物学的状態の発症において重要な遺伝子産物および相互作用を同定し、ランク付けするための危険性評価ツールをもたらす解析法を対象とする。特定の疾患または状態の発症と関連性がある、重要な生体分子標的、相互作用、および経路について基準データセットを作製することができ、個体または個体群についての遺伝子プロファイル情報により、このような精緻な基準データセットに問い合わせて、疾患または状態を発症する危険性を決定し、疾患または状態を診断、処置、または防止する有効な手法を考案するのを支援することができる。
【００２７】
本発明についてより明確に記載するために、以下の用語および定義を適用する。
「大量データ」、「大量データ」、「大量データコレクション」、「大量データベース」、および「大量データセット」という用語は、互換的に使用され、極めて多数の要素と関連するデータまたは情報の任意のリポジトリを指す。実際問題として、大量データコレクションまたは大量データベースは、１つのリポジトリ内に少なくとも１０００の要素と関連する情報を保持し、例えば、１０００以上の異なるタンパク質についての情報を含有するデータベースは、本明細書の目的では、大量データコレクションまたは大量データベースとして考えることができる。要素のカテゴリの全体についての情報のためのセントラルリポジトリであろうとする大量データコレクションを、要素の集団（-ome）またはユニバース全体に関する情報を収集するという点で、本明細書では、「オミックスデータ」と称することが多い。例えば、プロテオームとしても公知である、全ての公知のタンパク質に関する情報を保持するようにデザインされたデータリポジトリを、プロテオミクスデータと称し；同様に、ゲノムとしても公知である、全ての公知の遺伝子についての情報を、ゲノミクスデータと称する。オミックスデータの他の例は、メタボロミクスデータ（代謝過程の全体に関するデータ）、ファーマコノミクスデータ（薬理学的化合物および薬理学的物質の全体に関するデータ）、およびバクテリオミクスデータ（例えば、所与の環境内の細菌全体、例えば、消化管において見出される全ての細菌種について記載する消化管バクテリオームに関するデータ）を含む。本発明は、所与の状態に関する重要な情報を、オミックスデータから抽出する有用な方式を提供する。
【００２８】
本明細書では、「生体分子構築物」という用語を、生物学的な特性、機能、または系に関する、任意の化学的または分子的実体（天然の分子的実体、製造された分子的実体、または操作された分子的実体）について記載するのに使用する。生体分子構築物は、遺伝子、遺伝子産物（タンパク質）、単離核酸分子（コードＤＮＡ／ＲＮＡ、非コードＤＮＡ／ＲＮＡ、マイクロＲＮＡ、相補配列、アプタマーなど）、有機化合物、代謝物、ペプチド、ハプテン、共因子、酵素基質などでありうる。すなわち、「生体分子構築物」という用語は、それについてのデータが収集される、任意の化学的プロセス、生化学的プロセス、生理学的プロセス、または生物学的プロセスに関与する要素についての全称的用語であることを意図する。
【００２９】
本明細書で使用される「データマップ」、「危険性マップ」、および「データロードマップ」という用語は、被験状態に対して重要な要素、および被験状態と関連性がある要素の相互作用を同定する、本発明に従う方法の、精緻なデータプロダクトに言及する互換的な用語である。医学的適用では、要素とは、遺伝子、遺伝子産物（タンパク質）、およびタンパク質相互作用であり、被験状態とは、１または複数のタンパク質またはタンパク質相互作用の存在または非存在に依存する疾患または症候群である。遺伝子検査の適用では、本発明に従うデータマップで同定される要素は、遺伝子および遺伝子のクラスターであり、被験状態は、１または複数の機能的遺伝子の存在または非存在に依存する遺伝性疾患または遺伝性症候群である。
【００３０】
本明細書で使用される「被験状態」または「目的の状態」とは、それについての大量のデータが収集される、１または複数の要素の累積的影響から生じうる、任意の状態または現象を指す。医学または遺伝学の分野における目的の状態の例は、１もしくは複数の生体分子構築物の存在もしくは非存在、または生体分子構築物の間の相互作用の結果である疾患または障害であり、生体分子構築物は、それについての大量の物理的データおよび構造的データが収集される、遺伝子、遺伝子産物、タンパク質間相互作用、および代謝経路などの要素であろう。
【００３１】
「多次元ネットワーク」とは、要素だけでなく、要素の間の相互作用および依存性も同定するデータコレクションを指す。相互作用は、機能的な場合もあり、構造的な場合もあり、時間的な場合もある。
【００３２】
本発明は、目的の状態に関する大量データコレクションを処理して、目的の状態に対して影響を及ぼす重要なデータ要素、および要素の相互作用についての精緻なデータマップを作製するための方法を提供する。結果として得られるデータマップは、目的の状態が、状態の所与のセットの下で生じるかまたは発症する危険性を正確に評価するツールとして有用である。データマップはまた、目的の状態の発症に重要な介入点へのガイドとしても有用であり、これを使用して、目的の状態を防止または改善する方式を案出することもできる。
【００３３】
その最も基礎的な態様では、本発明に従いデータマップを作製するためのプロセスは、
（ａ）目的の状態との関連を有するデータ要素のセットを大量データコレクションから選択するステップ；
（ｂ）各要素について、他の任意の要素との相互作用と関連するデータを収集することにより、データ要素の初期の選択セットから、統合型多次元ネットワークを構築するステップ；
（ｃ）保持される情報含量の最大化、バイアスの最小化、および不確実性の低減を確保するように、目的の状態との関連性が小さい情報を除去するために数学的関数を使用して、多次元ネットワークから情報を類別するステップ；および
（ｄ）定量的メトリックを、多次元ネットワークの保持された情報へと適用して、保持された要素、および要素の相互作用に相対的な重みを与え、各要素の重要性、および目的の状態に関する相互作用を同定するデータマップを作成するステップ
により進行する。
【００３４】
このプロセスから得られるデータマップは、目的の状態をもたらす要素のパターンを同定するためのツールをもたらす。要素および相互作用の所与のセットを、データマップに照らして比較することにより、目的の状態が現実化する可能性を評価することができる。所望される目的の状態については、目的の状態の達成に必要な要素およびそれらの相互作用経路と関連する変化を同定することができ；疾患など、所望されない目的の状態については、要素および相互作用の所与のセットをデータマップと比較することにより、目的の状態の発症を回避するように変化させるかまたは遮断する、重要な要素および相互作用経路を同定する。最も明らかな方法の適用は、医学および遺伝子検査の分野における適用であるが、本明細書で記載される大量データの解析法は、状態の達成の成功、または状態の時宜に適った防止のためには、目的の状態の発症に対する重要性が極めて大きな要素を同定しなければならない、任意の分野に適用することができる。
【００３５】
医学的適用では、本発明の実施から得るデータロードマップは、被験疾患状態または被験症候群の発症に重要な生体分子構築物（すなわち、タンパク質要素または遺伝子要素、タンパク質相互作用、タンパク質要素を関連付ける代謝経路）を同定する。したがって、該データロードマップは、個体または個体群が、がん、自閉症、高血圧症、動脈硬化症、骨粗鬆症、精神疾患、認知症、失明の多様な形態、ならびに多重遺伝子間の相互作用から生じる多種多様な疾患および症候群など、疾患状態または症候群を発症する危険性を評価するためのツールを提供する。遺伝子検査の分野では、本発明の実施から得るデータロードマップは、遺伝形質の発現または遺伝性状態もしくは遺伝性症候群の発症に重要な遺伝子要素、および遺伝子要素間の相互作用を同定する。これは、個体または個体群（共通の後成的因子下にある、家族、部族、個体群など）が、多重遺伝子因子から生じる、遺伝形質または遺伝性状態または遺伝性症候群を発症する危険性を評価するための手段を提供する。
【００３６】
下記では、目的の生物物理的状態の解析に「オミックス」データを利用できる、遺伝学および医学の分野における適用を参照しながら、本発明についてより詳細に記載する。しかし、目的の状態の発症を解析する処理に大量データコレクション（例えばいわゆるビッグデータ）を利用可能できる分野の当業者であれば、本発明は、目的の状態の発症に極めて大きな重要性をもつデータ要素および要素の相互作用を同定するように大量データを変換する手段を提供するためにも、同じく適用可能であることを理解されよう。利用可能なデータがほとんどまたは全く存在しない１または複数の要素の影響から生じる現象は、本発明による解析が有利とならない場合があることに留意されたい。これは、あまりに情報が少なすぎて、重要な要素および相互作用と、被験状態との関連性を無視できる要素および相互作用とを正確に識別できないためである。すなわち、重要な要素が最終的なデータ産物から除去されるか、または重要ではない要素が保持されて、本発明により得られる利点を混乱させてしまう。このような乏しいデータ環境では、一度に単一の要素について探索する従来の仮説駆動型の調査研究であっても、本明細書で記載される方法の実施と少なくとも同程度に有利である。
大量データコレクション
本発明は、個別の生物学的マーカーなど、単一のデータ要素についての、仮説駆動型の段階的な探索の代替法として、大量データコレクション（大量データベースまたはデータリポジトリ）において利用可能な大量データの処理を利用する。医学／遺伝学分野における危険性マップの構築は、大量かつ多様な量の生物学的データを必要とするが、調査研究者、医療従事者、および遺伝カウンセラーが関心を持つと思われる多種多様な状態については、大量の収集された生物学的データが存在する。この生物学的データは、遺伝子およびタンパク質の構造、タンパク質間相互作用、細胞依存性の遺伝子およびタンパク質の発現、遺伝子の活性化、可変性の遺伝子発現、遺伝子多型（一塩基多型など）、遺伝子の突然変異、タンパク質アイソフォームなどに関するがこれらに限定されないデータを含む。このようなデータは、収集され、公開リポジトリおよび個人向けリポジトリ（定額制）で利用可能であり、例えば、インターネットを介して、コンピュータによりアクセスし、解析することができる。下記では、最もよく問い合わされる大量データソースのうちのいくつかについて論じる。
ＧＷＡＳ  Ｃａｔａｌｏｇ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｂｉ．ａｃ．ｕｋ／ｇｗａｓ）
ゲノムワイド関連解析（またはＧＷＡＳ）Ｃａｔａｌｏｇは、公刊された査読付きの医学および学術雑誌論文ならびに学術ニュース報告から得られる、遺伝子座も遺伝子含量も問わない、１００，０００を超えるＳＮＰについての遺伝子型および解析データを収集するデータベースである。ＧＷＡＳ  Ｃａｔａｌｏｇは、米国国立保健研究所（ＮＩＨ）のＮａｔｉｏｎａｌ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ（ＮＨＧＲＩ）、およびＥｕｒｏｐｅａｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ−Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ（ＥＭＢＬ−ＥＢＩ）により共同運営されている。ＧＷＡＳ  Ｃａｔａｌｏｇは、オンラインのｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｂｉ．ａｃ．ｕｋ／ｇｗａｓでアクセス可能である。このデータベースは、研究の名称、標本サイズ、ＳＮＰ、マッピング位置（ｐｏｓｉｔｉｏｎ）、染色体位置（ｌｏｃａｔｉｏｎ）、ｐ値、オッズ比などを含む、各研究についての３３の情報フィールドを与える、公刊されたＧＷＡＳ研究についての情報を含有する。このデータベースは、網羅的なものではなく、抽出された情報は、他のソースに照会することにより補完されることが必要な場合がある。
ＳＮＰｅｄｉａ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｎｐｅｄｉａ．ｃｏｍ／ｉｎｄｅｘ．ｐｈｐ／ＳＮＰｅｄｉａ）
このデータベースは、ＳＮＰを中心とする公開情報についての高レベルの要約を提示する。提示されるデータは、疾患関連の危険性、亜集団頻度、ｐ値、オッズ比など、公開されたＧＷＡＳデータを含む。
ＳＴＲＩＮＧデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｓｔｒｉｎｇ．ｅｍｂｌ．ｄｅ／）
タンパク質間相互作用についてのＳＴＲＩＮＧデータベースは、Ｓｗｉｓｓ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ（ＳＩＢ）、Ｎｏｖｏ  Ｎｏｒｄｉｓｋ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ（ＣＰＲ）、およびＥｕｒｏｐｅａｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ（ＥＭＢＬ）により運営されている。ＳＴＲＩＮＧは、４つのソース（学術文献中で報告されたゲノムコンテキスト、ハイスループット実験、保存的共発現、および相互作用）から導出される、直接的（物理的）関連および間接的（機能的な）関連を含む、公知のタンパク質相互作用および予測されるタンパク質相互作用についてのデータベースである。ＳＴＲＩＮＧデータベースの最新バージョン（第１０バージョン）は、２０００を超える生物に由来する、９６４万のタンパク質についての相互作用データを含む。データベースは、ｈｔｔｐ：／／ｓｔｒｉｎｇ−ｄｂ．ｏｒｇに所在する。ＳＴＲＩＮＧ情報は、いくつかのファイルに分別される。ラインエントリーは、各々が固有のＥＮＳＰ番号、例えば、９６０６．ＥＮＳＰ０００００２６１６３７（９６０６は、ヒトタンパク質を指し；この特定のＥＮＳＰ番号は、小型の核内ＲＮＡタンパク質複合体であるＵ３の構成要素である、ＵＴＰ２０（別称：ＤＲＩＭ）を指示する）で表示された、２つの相互作用タンパク質のセットを示す。ＳＴＲＩＮＧのラインエントリーはまた、データソースから導出される２つのタンパク質相互作用の性質に基づき、データベース運営者が割り当てる信頼水準スコアを含有する８つのさらなるフィールド（すなわち、近傍、融合、共起、共発現、実験、データベース、テキストマイニング、および組合せスコア）も含有する。後続の例では、これらのさらなるフィールドはマイニングせず、このデータベースに由来する、一次タンパク質と、相互作用タンパク質とのタンパク質間相互作用のペアリングについての事実だけを用いた。
ＫＥＧＧ代謝経路データベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｏｍｅ．ｊｐ／ｋｅｇｇ／）
遺伝子および分子経路についてのＫＥＧＧ（Ｋｙｏｔｏ  Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ  ｏｆ  Ｇｅｎｅｓ  ａｎｄ  Ｇｅｎｏｍｅｓ）データベースは、ゲノム情報、化学物質情報、および全身機能情報を統合する。完全にシーケンシングされたゲノムに由来する遺伝子のカタログが、細胞、生物の全身機能、および生態系へとリンクされている。Ｋａｎｅｈｉｓａ，Ｍ．、「Ｔｏｗａｒｄ  ｐａｔｈｗａｙ  ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ：ａ  ｎｅｗ  ｄａｔａｂａｓｅ  ｏｆ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ａｎｄ  ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｐａｔｈｗａｙｓ（経路操作に向けて：遺伝子および分子経路の新たなデータベース）」、Ｓｃｉｅｎｃｅ  ＆  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｊａｐａｎ、５９：３４〜３８（１９９６）を参照されたい。ＫＥＧＧデータベースリソースは、「金久ラボラトリーズ」により運営されており、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｏｍｅ．ｊｐ／ｋｅｇｇにおいてアクセスすることができる。
Ｈｕｍａｎ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ａｔｌａｓ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐｒｏｔｅｉｎａｔｌａｓ．ｏｒｇ）
Ｈｕｍａｎ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ａｔｌａｓは、ＲＮＡデータおよびタンパク質データの両方に基づく、対応するタンパク質の発現および局在化に関する、全てのヒトタンパク質コード遺伝子の大部分についての情報を含有する。アトラスは、正常な組織、がん、細胞内、および細胞株の４つのサブパートからなり、各サブパートは、抗体ベースのプロテオミクスおよびトランスクリプトミクスに基づく画像およびデータを含有する。Ｈｕｍａｎ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  ＡｔｌａｓのＶｅｒｓｉｏｎ  １４は、予測ヒト遺伝子のうちの９９．９％についてＲＮＡデータを含有し、予測ヒト遺伝子のうちの８６％についてタンパク質データを含有し、免疫組織化学および免疫蛍光に由来する一次データを伴う、１１００万枚を超える画像を含む。Ｈｕｍａｎ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ａｔｌａｓは、Ｋｎｕｔ  ａｎｄ  Ａｌｉｃｅ  Ｗａｌｌｅｎｂｅｒｇ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎの助成を受けるプロジェクトである。Ｈｕｍａｎ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ａｔｌａｓは、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐｒｏｔｅｉｎａｔｌａｓ．ｏｒｇでアクセス可能な、公開データベースである。主要施設は、ＡｌｂａＮｏｖａ  ａｎｄ  ＳｃｉＬｉｆｅＬａｂ、ＫＴＨ（Ｒｏｙａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）、Ｓｔｏｃｋｈｏｌｍ、Ｓｗｅｄｅｎ、およびＲｕｄｂｅｃｋ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ、Ｕｐｐｓａｌａ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ、Ｕｐｐｓａｌａ、Ｓｗｅｄｅｎに所在する。
ヒトゲノム
ヒトおよび他の１０００のゲノムは、米国国立保健研究所（ＮＩＨ）下の、Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｌｉｂｒａｒｙ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ（ＮＬＭ）の一部門である、Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＮＣＢＩ）において利用可能である。ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖにおいて一般にアクセス可能なウェブサイトは、遺伝学および医学の全ての側面に関する、検索可能なデータベースのコレクションについてのリポジトリである。ＤＮＡ、ＲＮＡ、遺伝子および発現、遺伝学および医学、ゲノムマップ、遺伝子の相同性、ＳＮＰを含む遺伝子の変異体、タンパク質、配列解析、分類法、化学物質、ならびにバイオアッセイ、その他についてのデータを収集するデータベースの他、データの検索および解析を実行するためのソフトウェアおよびツールも利用可能である。
学術文献
公刊された調査研究のオンラインライブラリー（例えば、ＭＥＤＬＩＮＥ、ＥＭＢＡＳＥなど）も検索して、他の大量データリポジトリを補完し、更新するための、焦点を絞ったデータコレクションをコンパイルすることができる。
統合型多次元ネットワークの作成
上記で論じた大量データコレクションなどの大量データコレクションから抽出され、目的の状態との関連に基づき取り込まれたデータを使用して、統合型ネットワークは、互いと構造的かつ機能的に相互作用する生体分子構築物から構成される。このネットワークを構築するために、（被験状態に関する）候補遺伝子産物を、調査研究、臨床研究、および文献報告から入手可能な情報を含有する大量データベースから取り込まれたこれらのタンパク質の間の相互作用に基づき、限局的ネットワークの中に置く。相互作用は、目的のタンパク質のゲノム的側面、代謝的側面、生化学的側面、構造的側面、および他のプロテオミクス的側面についての相互作用であってもよい。各タンパク質の、他の全てのタンパク質との相互作用を、一度にタンパク質を１つずつ探索し、全てのタンパク質について報告された全ての相互作用を照合するまで探索する。次いで、結果として得られるタンパク質の多次元ネットワークを微調整して、被験状態に対する最大の関連性を有する重要な関連および経路を明らかにする。
【００３７】
大量データコレクションから取り込まれた５つのタンパク質（Ａ〜Ｅ）についての多次元ネットワークの作成を、図２に例示する。まず、５つの生体分子構築物（この例示では、５つのタンパク質）である、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、およびＥを取り込んで、一部の被験状態、例えば、各タンパク質の動脈硬化症との関連に基づき、初期のセットを形成する（下記の実施例Ｉを参照されたい）。タンパク質間の生物学的相互作用についての情報を有する大量データソースに問い合わせて、タンパク質相互作用についてのネットワークを作成し、タンパク質Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤを直線で関連付けることにより、相互作用を図２に例示する。各相互作用は、学術文献中で、または実験を介して、２つの個別のタンパク質について報告された、ゲノム的関連、代謝的関連、生化学的関連、機能的関連、または他の任意の種類の関連であってもよい。これが、ネットワークを多次元にするものである。図２では、タンパク質Ｂは、タンパク質Ａ、Ｃ、およびＤとの相互作用が報告されたことがわかる。タンパク質の各々を相互作用について解析し、データソース中に、さらなる相互作用が見出されなければ、ネットワークは完全である。図２で例示したデータセット内で、タンパク質Ｅは、セットの他の任意のタンパク質との相互作用が報告されなかった。タンパク質Ａは、タンパク質Ｂと第１度の相互作用を有し、タンパク質Ｃと第２度の相互作用を有し、タンパク質Ｄと第２度および第３度の相互作用を有することが見出される。
バイアスを除去する、タンパク質相互作用ネットワークの微調整
初期の生体分子構築物データセットから作成された相互作用ネットワークは、大量の情報を有するが、被験状態に関して情報を含み過ぎていると考えることができる。データの信頼性を最大化するためには、信頼性がより低いデータまたはそれほど重要でないデータを除去するネットワークデータの処理が必要である。
【００３８】
このネットワークの微調整は、オートフォーカスおよび重力レンズなど、他の学問分野に由来する原理を適用することにより実行する。他の点では関連性のないこのような学問分野の適用により、医療従事者が、任意の２つの要素、例えばタンパク質に関する大量の有意味の情報をキャプチャしながら、使用される相互作用の性質において高い柔軟性および多用途性を維持することを可能にする。
【００３９】
タンパク質間の相互作用は、タンパク質複合体内のタンパク質の結合など、物理的な場合もあり、または所与の条件下における２つのタンパク質の共発現など、機能的な場合もある。相互作用ネットワークを生成するのに使用されるデータの要素を反復的に調整して、生物学的相互作用についての情報含量が最大となるネットワークを生成する点を見出す。最大の情報焦点は、式（１）：
【００４０】
【数１】
2019514148.tif 000003
【００４１】
［式中、ｐｒは、離散値ｘｒ、例えば、ネットワーク内の頂点の相互作用度の確率である］
の関数Ｓにより規定される。制約Ｃ（ｐｒ）（例えば、そのエネルギー代謝および微小環境により規定される、細胞のホメオスタシス条件）をネットワークへ適用すると仮定すると、制約Ｃ（ｐｒ）下で式（１）を最大化することで、不明な情報によって生じたバイアスを回避しながら、既知の情報と符合するネットワークの生成を確保する。この方法は、患者と関連する危険性を評価するために利用できる生物学的相互作用のネットワークを生成するように改変された、最大エントロピー原理を適用する。バイアスおよび不確実性を最小化することは、加工される大量のデータを精緻化する情報理論および統計物理学の両方の使用を必要とする。
【００４２】
最大エントロピー法は、不完全または不十分なデータから画像を再構築するのに、多様な分野で使用されている。例えば、この方法は、天文学において、重力レンズを使用して遠隔の天体の画像、またはデコンボリューションを使用して、焦点外の解像度未満の特徴を、鮮明で十分にはっきりとしたコントラストへとデコンボルブする顕微鏡の視野内の画像を再構築する。Ｂｕｃｋ，Ｂ．およびＭａｃａｕｌａｙ，Ｖ．Ａ．、Ｍａｘｉｍｕｍ  ｅｎｔｒｏｐｙ  ｉｎ  ａｃｔｉｏｎ：Ａ  ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｅｘｐｏｓｉｔｏｒｙ  ｅｓｓａｙｓ（最大エントロピーの実際：解説的試論集成）、（Ｏｘｆｏｒｄ：Ｃｌａｒｅｎｄｏｎ  Ｐｒｅｓｓ、１９９１）を参照されたい。例えば、単純なフィッティングプロセスであれば、多くの可能な解を導き、どの解が正しい解であるのかを判断する問題を残すであろう。エントロピーを最大化することは、再構築された画像がデータに鑑みて最も可能性の高い画像であることを保証する。完全なデータが欠如することは、生体分子構築物相互作用ネットワークでは一般的なことであり、利用可能なデータにフィットする多くの解同士を区別する場合と同じ問題を有する。最大エントロピー法は、重力レンズを使用して得られる再構築画像と同様に、多次元ネットワークを再構築するのに使用される。
【００４３】
本発明の鍵となる特徴は、ネットワークデータセットを含む相互作用の各々により行われるエントロピーへの寄与を計算することにより、最も有用なデータをバイアスのない形で同定する能力である。エントロピー計算を連続的に考えると、最大エントロピーを呈する相互作用ネットワークのデータサブセットを指し示すプラトー（plateau）に達する。プラトーに達すると、エントロピーの大きなデータセットを同定するさらなる精緻化が可能であるが、エントロピーの増大は、労力を正当化するほど著しくはなくなる。言い換えると、出発ネットワーク（starting network）のデータセットからのバイアスの除去が十分な程度に達すると、それ以上のバイアスの低減は有益ではない。エントロピーを最大化するためのデータセットの処理は、バイアスを生じずにデータセットからデータを抽出する１つの手段であり、最も有用なデータのコレクションをもたらす。
定量的メトリックの適用
追加的なメトリックを、データセット要素（例えば、生体分子構築物）の相互作用のバイアスのない多次元ネットワークに適用する。例えばタンパク質相互作用ネットワークでは、構造的特性と機能的特性とが相互に関連することが多く、これにより構造的パラメータの変化が機能に影響を及ぼす場合や、逆に機能が構造的パラメータの変化に影響を及ぼす場合がある。構造的パラメータは、連結度、クラスタリング係数、同類度、中心性、直径などを含むがこれらに限定されない。機能的パラメータは、代謝回転速度、代謝効率、遺伝子活性などを含むがこれらに限定されない。バイアスのないデータは、被験状態に重要な、生体分子構築物、相互作用、および経路を同定するように、重み付けする必要がある。グラフメトリックを適用して、データセットの焦点を規定する。
【００４４】
これは、別の技法的追求に由来する原理の採用の別の例である。グラフメトリックとは、顕微鏡上およびデジタルカメラ上でオートフォーカスを行うのに使用される手法である。コントラスト（contrast）の検出に基づく技法のうちの１つは、二次元視野内の隣接するピクセルの間の強度差を最大化するものである。顕微鏡法では、この技法は、最大のコントラストが達成され、情報の最大の取得を確保するまで、載物台または対物レンズを上下に動かすことにより行われる。この技法は、ピクセルが、２つの水平方向の隣接ピクセルと、２つの垂直方向の隣接ピクセルとを有する二次元システムに関する。再構築された多次元ネットワークの多次元性をもたらすには、コントラスト検出ではなく、いくつかのグラフメトリックを使用する。グラフメトリックは、グラフまたはネットワークの構造的または機能的な特性のうちの１つを特徴付ける計算値である。生体分子構築物の構造と機能とは相互に関連し、したがって、構造的パラメータの変化は、機能に影響を及ぼす場合があり、逆もまた成り立つ。
【００４５】
有用なグラフメトリックは、連結度（前出で論じた；第１度のタンパク質間の相互作用に対応する）、クラスタリング度、同類度、およびグラフ直径を含むがこれらに限定されない。正確な危険性評価マップを作成するために、コネクティビティ、クラスタリング、および媒介中心性（betweenness）のプリンシパルをデータに適用して、より正確な結果を得る。これらのメトリックのうちどれか１つでも除外すると正確性の劣る結果になる可能性が高いが、得られるデータセットはそれでも、最初に問い合わされた大量のデータセット、またはエントロピーの最大化単独で得られた精緻なデータセットを上回る精度および有用性を有するであろう。さらなるメトリックも想定され、最終結果の精度を改善する可能性が高い。このようなメトリックは、例えば、中心性（クラスタリング係数／直径）、媒介中心性、β−複雑性（例えば、Ｒａｉｎｅ，Ｄ．Ｊ．ら、「Ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ａｓ  ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  ｔｈｅｒｍｏｄｙｎａｍｉｃ  ｓｙｓｔｅｍｓ（熱力学系として拘束されたネットワーク）」、Ｃｏｍｐｔｅｓ  Ｒｅｎｄｕｓ  Ｂｉｏｌｏｇｉｅｓ、３２６（ｌ）：６５〜７４（２００３）を参照されたい）などを含む。
クラスタリング度
ネットワークのクラスタリング度とは、隣接するノードに対する相互接続性についての情報をもたらす統計尺度である。クラスタリング度は、ノードの各々のクラスタリング係数のネットワークにわたる平均であるクラスタリング係数Ｃにより示される（Ｗａｔｔｓ，Ｄ．Ｊ．およびＳｔｒｏｇａｔｚ，Ｓ．Ｈ．、「Ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ  ｄｙｎａｍｉｃｓ  ｏｆ  “ｓｍａｌｌ−ｗｏｒｌｄ”ｎｅｔｗｏｒｋｓ（「スモールワールド」ネットワークの集団動力学）」、Ｎａｔｕｒｅ  ３９３（６６８４）：４４０〜４４２（１９９８））。ノードｉのクラスタリング係数Ｃｉは、ｉへと接続されたノード間のリンクの数の、ノードｉへと接続された全てのノード間の可能なリンクの数に対する比として計算される。ノードｉにおける三角の数は、ネットワークの隣接行列の３乗の対角要素（２回カウントされる）から得られる。可能な三角の数は、ｋｉ（ｋｉ−１）÷２により示される。したがって、全ネットワークのクラスタリング係数は、
【００４６】
【数２】
2019514148.tif 000004
【００４７】
［式中、ｋｉは、ノードｉの連結度であり、ａｉｉは、ネットワークに対応する隣接行列Ａの対角要素であり、Ｎは、ネットワーク内の行（ｉ）および列（ｉ）の数であり、Ｎ×Ｎが、行列中の要素の総数となる］
である。
【００４８】
隣接行列Ａは、各列位置と各行位置の交差する箇所が２つの生体分子構築物（例えば、遺伝子、遺伝子産物、または代謝物など）の間の相互作用を表すネットワークを、数学的に表す。
同類度
同類度は、所与の連結度のノードが互いと関連する優先性を規定する。同類度は、同類係数ｒにより測定される。ｒを規定するために、ｅｉｊを、ランダムに選び出されたリンクの両端におけるノードの次数の同時確率分布とし、このリンク自体はノード次数に算入せずおく（Ｃａｌｌａｗａｙ，Ｄ．ら、「Ａｒｅ  ｒａｎｄｏｍｌｙ  ｇｒｏｗｎ  ｇｒａｐｈｓ  ｒｅａｌｌｙ  ｒａｎｄｏｍ？（ランダム生成グラフは、実際にランダムなのか）」、  Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｒｅｖｉｅｗ  Ｅ：Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ，Ｎｏｎｌｉｎｅａｒ，ａｎｄ  Ｓｏｆｔ  Ｍａｔｔｅｒ  Ｐｈｙｓｉｃｓ、６４（４）：０４１９０２（２００１））。ここで、ｒ（−１≦ｒ≦１）は、
【００４９】
【数３】
2019514148.tif 000005
【００５０】
［式中、正規化「残存次数」分布（Ｃａｌｌａｗａｙ，Ｄら、「Ｎｅｔｗｏｒｋ  ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ  ａｎｄ  ｆｒａｇｉｌｉｔｙ：ｐｅｒｃｏｌａｔｉｏｎ  ｏｎ  ｒａｎｄｏｍ  ｇｒａｐｈｓ（ネットワークのロバスト性および脆弱性：ランダムグラフにおけるパーコレーション）」、Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｒｅｖｉｅｗ  Ｌｅｔｔｅｒｓ、８５（２５）：５４６８〜５４７１（２０００）；Ｂａｒａｂａｓｉ，Ａ．Ｌ．およびＡｌｂｅｒｔ，Ｒ、「Ｅｍｅｒｇｅｎｃｅ  ｏｆ  ｓｃａｌｉｎｇ  ｉｎ  ｒａｎｄｏｍ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ランダムネットワークにおけるスケーリングの発生）」、Ｓｃｉｅｎｃｅ、２８６（５４３９）：５０９〜５１２（１９９９））ｑｋは、
【００５１】
【数４】
2019514148.tif 000006
【００５２】
である］
により示される。
係数ｒは、同類ネットワークについては正であり、非同類ネットワークについては負である。社会学的ネットワークは同類ネットワークである、すなわち、連結度の大きいノード同士が優先的に接続されるのに対し、一般にインターネットとして知られるネットワーク、および多様な生物学的ネットワークは、非同類ネットワークであることが定められている。Ｎｅｗｍａｎ，Ｍ．Ｅ、「Ａｓｓｏｒｔａｔｉｖｅ  ｍｉｘｉｎｇ  ｉｎ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ（ネットワークにおける同類混合）」、Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｒｅｖｉｅｗ  Ｌｅｔｔｅｒｓ、８９（２０）：８７０１〜８７０４（２００２）を参照されたい。
直径
ネットワークの直径Ｄは、２つのノード間の最小経路を最短経路とする場合に、最短経路のうち最長のものとして定められるグローバルパラメータである。直径と関連する尺度は、全ての最短経路にわたる平均である平均経路長＜Ｄ＞である。しかし、これらの２つのパラメータは、決定に極めて膨大な計算時間を必要とする。２つのノード間の最短経路をクローリングにより決定する、スパースなネットワーク上の単純な総当たりアルゴリズムは、式：ｋ＜Ｄ＞Ｎ２により記述される複雑性を指数関数的に増大させるであろう。固有経路長Ｌと呼ばれる別のパラメータも導入された。このパラメータは、ランダムに選び出されるノード対の最短経路の平均であり、ノード対はこの平均が収束するように複数回選択される。この尺度は直径ではないものの、ネットワークに固有である（Ｗａｔｔｓ，Ｄ．Ｊ．およびＳｔｒｏｇａｔｚ，Ｓ．Ｈ．、「Ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ  ｄｙｎａｍｉｃｓ  ｏｆ“ｓｍａｌｌ−ｗｏｒｌｄ”ｎｅｔｗｏｒｋｓ（「スモールワールド」ネットワークの集団動力学）」、Ｎａｔｕｒｅ  ３９３（６６８４）：４４０〜４４２（１９９８））。
重要なエレメントおよび相互作用の同定
最大エントロピー原理を適用することにより精緻化された、バイアスのない相互作用ネットワークにグラフメトリックを適用することにより、被験状態の発症に極めて大きな重要性を有する要素を同定する危険性評価マッププロダクトを得る。医学／遺伝学の分野では、この危険性評価マップに照会して、鍵となる生体分子構築物および生体分子構築物間の相互作用を同定することができ、これらの構築物および相互作用は、本方法の出発点で同定された目的の対象状態であった疾患または症候群の発症に重要なものである。
危険性の評価における重要性によるデータ要素の類別
マップの各要素について、適用されるメトリックの各々の結果を集約する重要性スコアを計算する。重み付けされていないか、関数によりデザインされている（数学的に）か、またはカスタムで重み付けされた、単一のメトリックに由来する結果の線形の組合せを使用して、重要性スコアを計算する。特定の場合には、非線形の組合せも検討することができる。重要性スコアを計算するためにどちらの方法を選ぶかは、他のスコアそれぞれに対する各メトリックスコアの重要性に依存する。重み付けされないスコア付けは、全てのメトリックが同等である（重みが同等である）とみなされる場合に適切である。
【００５３】
本発明の方法の実施について、例示を目的として提示されるものであり、限定を目的として提示されるものではない以下の作業例で例示しよう。
【実施例１】
【００５４】
動脈硬化症を発症する危険性の評価
本発明者らは、危険性評価マッププロダクトを作製し、これにより、個体が動脈硬化症を発症する低度のバイアスを有する危険性の査定を可能にするとともに、動脈硬化症を発症する危険性に対して極めて大きな重要性を有するタンパク質およびタンパク質相互作用の同定を可能とした。
【００５５】
（ａ）関連ＳＮＰの抽出
本発明者らはまず、動脈硬化症との関連が報告された一塩基多型（ＳＮＰ）のデータベースをコンパイルした。本発明者らは、公刊された査読付き医学および学術雑誌論文ならびに学術ニュース報告から得られる、遺伝子座も遺伝子含量も問わない、１００，０００を超えるＳＮＰについての遺伝子型決定データおよび解析データを収集するデータベースである、ゲノムワイド関連解析（またはＧＷＡＳ）ＣａｔａｌｏｇからＳＮＰ識別子を抽出することにより、本発明者らによる初期の関連するＳＮＰデータベースをコンパイルした。動脈硬化症と関連性がある大量の公開情報を提供するデータリッチコレクションであるため、ＳＮＰ情報を出発点として選択した。ＧＷＡＳ  Ｃａｔａｌｏｇは、米国国立保健研究所（ＮＩＨ）のＮａｔｉｏｎａｌ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ（ＮＨＧＲＩ）、およびＥｕｒｏｐｅａｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ−Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ（ＥＭＢＬ−ＥＢＩ）により共同運営されている。ＧＷＡＳ  Ｃａｔａｌｏｇには、オンラインのｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｂｉ．ａｃ．ｕｋ／ｇｗａｓでアクセスした。ＧＷＡＳ  Ｃａｔａｌｏｇにコンパイルされたデータは、３３のフィールドへと組織立てられており、本発明者らは、動脈硬化症と関連する任意のＳＮＰについての標準化されたＳＮＰ識別子を抽出した。これを、「動脈硬化症ＳＮＰ／データセット１」と名付けられたＥｘｃｅｌデータセットとして一覧表化した。このデータセットは、１９３のＳＮＰ識別子のリスト、例えば、
ＳＮＰ
ｒｓ２０５９２３８
ｒｓ１７１３２２６１
ｒｓ１０９１１０２１
ｒｓ６６０２４０
ｒｓ１０１９９７６８
など
・・・
を含有した。
【００５６】
（ｂ）遺伝子の近接性に基づくＳＮＰの遺伝子座および除外
ＧＷＡＳ  Ｃａｔａｌｏｇから同定されたＳＮＰのＤＮＡ遺伝子座は、最新のヒトゲノム配列（ＮＣＢＩ３６リポジトリのＢｕｉｌｄ１８）を参照して決定した。本実施例では、その遺伝子座が遺伝子からの距離が２０キロベース（２０ｋｂ）を超えると、ＳＮＰを表から削除した。この除外ステップにより、対応する遺伝子および遺伝子産物と連関する、動脈硬化症関連ＳＮＰについての表、例えば、
【００５７】
【表１】
2019514148.tif 000007
【００５８】
など
・・・
が得られた。このデータセットを「動脈硬化症ＳＮＰタンパク質／データセット２」と名付けた。
【００５９】
２０キロベースの近接性による除外基準の選択は必須ではない。ＥＭＢＬ−ＥＢＩのデータベースと、学術刊行物とは、異なる基準を使用して、遺伝子座、およびＳＮＰが遺伝子内に配置されているかどうかを決定することから、報告された遺伝子座に関して拡大されたセグメントを選択することで、遺伝子関連ＳＮＰが包含されることを確保し、またデータソースにまたがる一貫性を確保した。２０ｋｂの近接性による除外は、シーケンシング情報を含むどの大量データセットとも適合するので、簡便に利用できる除外因子である。２０ｋｂの閾値を拡大または縮小する明白な代替法（例えば、３０ｋｂへの拡大または１０ｋｂへの縮小）の他に、代替的な除外因子も使用することができる。代替的除外因子の一例は空間的な共局在化である。空間的な共局在化では、保持されるためには、２つの特徴（例えば、ＳＮＰおよび遺伝子）が３Ｄ空間内で選択された近接の範囲内に存在しなければならない。
【００６０】
遠隔の非コード領域（除外限界の外）内に位置するＳＮＰの除去は、このようなＳＮＰは、任意の遺伝子産物の発現または発現後のタンパク質間相互作用に対する影響を及ぼさないか、または影響が認識されていないであろうという仮定に基づいている。この除外はまた、公知のタンパク質産物を有する遺伝子だけの包含にも基づくが、公知の転写タンパク質が存在しない推定遺伝子も解析から取り除いた。
【００６１】
（ｃ）ＳＮＰ近接遺伝子についてのタンパク質間相互作用データの取込み
動脈硬化症関連ＳＮＰを含有するか、または包含圏（ここでは、２０ｋｂ）内のＳＮＰを有する遺伝子によりコードされる、同定されたタンパク質の各々について、ＳＴＲＩＮＧデータベースおよびＫＥＧＧデータベースを使用して、それが相互作用する他のタンパク質の同定を決定した。
【００６２】
タンパク質間相互作用についてのＳＴＲＩＮＧデータベースは、Ｓｗｉｓｓ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ（ＳＩＢ）、Ｎｏｖｏ  Ｎｏｒｄｉｓｋ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｐｒｏｔｅｉｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ（ＣＰＲ）、およびＥｕｒｏｐｅａｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ（ＥＭＢＬ）により運営されている。ＳＴＲＩＮＧは、４つのソース（学術文献中で報告されたゲノムコンテキスト、ハイスループット実験、保存的共発現、および相互作用）から導出される、直接的（物理的）関連および間接的（機能的）関連を含む、公知のタンパク質相互作用および予測されるタンパク質相互作用についてのデータベースである。データベースには、ｈｔｔｐ：／／ｓｔｒｉｎｇ−ｄｂ．ｏｒｇでアクセスした。
【００６３】
遺伝子および分子経路についてのＫＥＧＧ（Ｋｙｏｔｏ  Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ  ｏｆ  Ｇｅｎｅｓ  ａｎｄ  Ｇｅｎｏｍｅｓ）データベースは、ゲノム情報、化学物質情報、および全身機能情報を統合する。完全にシーケンシングされたゲノムに由来する遺伝子のカタログが、細胞、生物の全身機能、および生態系へとリンクされている。Ｋａｎｅｈｉｓａ，Ｍ．、「Ｔｏｗａｒｄ  ｐａｔｈｗａｙ  ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ：ａ  ｎｅｗ  ｄａｔａｂａｓｅ  ｏｆ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ａｎｄ  ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｐａｔｈｗａｙｓ（経路操作に向けて：遺伝子および分子経路の新たなデータベース）」、Ｓｃｉｅｎｃｅ  ＆  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｊａｐａｎ、５９：３４〜３８（１９９６）を参照されたい。ＫＥＧＧデータベースリソースは、「金久ラボラトリーズ」により運営されており、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｏｍｅ．ｊｐ／ｋｅｇｇにおいてアクセスした。
【００６４】
タンパク質相互作用データの取込みは、動脈硬化症ＳＮＰタンパク質／データセット２内の各タンパク質について進行し、タンパク質ごとに、文献に記載された全ての相互作用をコンパイルした。例えば、データセット２に含まれるＡＰＯＢタンパク質は、ＳＴＲＩＮＧデータベース内では、９６０６．ＥＮＳＰ０００００２３３２４２とタグ付けされており、このタンパク質は、１５２２の他のタンパク質と相互作用する。これらは、第１度の相互作用タンパク質である。
【００６５】
【表２】
2019514148.tif 000008
【００６６】
・・・
ＳＴＲＩＮＧデータベースは、８つのさらなるフィールド（すなわち、近傍、融合、共起、共発現、実験、データベース、テキストマイニング、および組合せスコア）を含むが、上記のタンパク質相互作用対についてのサンプル値を「相互作用スコア」の見出しの下に示す。これらのフィールドは、データソースから導出される２つのタンパク質相互作用の性質に基づき、データベース運営者が割り当てる信頼水準スコアを含有する。本発明者らは、これらのデータを無視し、一次タンパク質と相互作用タンパク質とのタンパク質間相互作用のペアリングについての事実だけを用いた。
【００６７】
この第１度の相互作用の後で、本発明者らは、下記のデータリストにより例示される第２度のタンパク質相互作用を同定した。
【００６８】
【表３】
2019514148.tif 000009
【００６９】
・・・
ＳＴＲＩＮＧデータベースは、第１度のタンパク質相互作用だけを列挙するが、第１度の相互作用データからは、データセット２で列挙したタンパク質間の全ての相互作用がコンパイルされるまで、第２度の相互作用、次いで、第３度の相互作用、第４度などのリストを、反復的に導出することができる。先行する反復で新たに見出された、新たなタンパク質のそれぞれについて、第１度の相互作用のデータベースを反復的に検索することにより、第２度およびこれを超える相互作用が得られる。相互作用の種類を図２に例示し、ここでは仮説的タンパク質Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、およびＥの間のタンパク質間相互作用を図式化している。タンパク質のうちの一部をつなぐ直線は、タンパク質間相互作用を表す。第１度（first-degree）のタンパク質相互作用は、タンパク質ＡとＢの間、タンパク質ＢとＣの間、タンパク質ＢとＤの間、およびタンパク質ＣとＤの間に存在することがわかる。このセット内では、タンパク質Ｅは、他のタンパク質のうちのいずれとも既知の相互作用を有さない。第２度（second-degree）の相互作用は、タンパク質ＡとＣの間、およびタンパク質ＡとＤの間に示される。タンパク質ＢとＣ（Ｄを介して）の間にも第２度の相互作用が存在する。第３度（third-degree）の相互作用は、タンパク質ＡとＤ（ＢおよびＣを介して）の間に例示される。１つの接続されたタンパク質のクラスター内で全ての相互作用が見出されるか、またはさらなる新たな相互作用が見出されなくなるまで、プロセスを反復する。
【００７０】
ＳＴＲＩＮＧデータベースに使用したものと同じプロセスに従い、タンパク質ごとに、タンパク質相互作用をＫＥＧＧデータベースから追加した。ＫＥＧＧは、ＳＴＲＩＮＧにおいて利用可能でない代謝経路データを含む。
【００７１】
各データベースは、タンパク質を指すのに異なる命名法を使用し、したがって、これらのデータベースの適正なアクセスおよび使用を確保するようにハッシュ表（データ要素のリンカー表）を維持した。タンパク質相互作用データベースの問合せは、タンパク質ごとに、さらなる相互作用が見出されなくなるまで、または見出された相互作用が元のデータセット（ここでは、動脈硬化症ＳＮＰタンパク質／データセット２）内の全てのタンパク質を説明し、タンパク質のデータセットがクラスターを規定することを指し示すまで進行する。１１，０００より多いタンパク質間相互作用を含む、結果として得られたデータセットを「動脈硬化症タンパク質相互作用／データセット３」と名付けた。
【００７２】
（ｄ）タンパク質相互作用データからの隣接行列の構築
動脈硬化症タンパク質相互作用／データセット３の完成後、データセット３から取り込まれた全てのタンパク質間相互作用データを使用して、隣接行列を作成した。この行列では、各行および各列はデータセット内に含有されるタンパク質を表し、行列中の値はタンパク質の間の相互作用またはその欠如を表す。この行列は、既に同定された動脈硬化症関連のＳＮＰ含有タンパク質の間の公知であるかまたは予測される全ての相互作用を含んでおり、被験状態（すなわち、この場合には動脈硬化症）に関連性がある、可能なタンパク質間相互作用のユニバースを規定する。
【００７３】
図２に例示したタンパク質相互作用ネットワークのための隣接行列は、下記に表される。
【００７４】
【表４】
2019514148.tif 000010
【００７５】
図２に示される相互作用のネットワークをもつ仮説的タンパク質Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、およびＥについて、上記の行列に示す通り、直接的な相互作用が存在しない場合はゼロ（０）とスコア付けし、第１度のタンパク質間相互作用は１とスコア付けする。タンパク質は自身とは相互作用しないと考えられるので、行列のセル（Ａ，Ａ）、（Ｂ，Ｂ）、（Ｃ，Ｃ）、（Ｄ，Ｄ）、および（Ｅ，Ｅ）は全てゼロのスコアをとる。２つのタンパク質が、公知の相互作用、例えば、（Ａ，Ｂ）、（Ｂ，Ｃ）、（Ｃ，Ｄ）など（図２を参照されたい）を有する場合、行列のセルは１のスコアをとる。
【００７６】
動脈硬化症タンパク質相互作用／データセット３から作成される行列には、６０７個のタンパク質と、合計１１，６７８の第１度の相互作用とが存在した。結果として得られる行列データセットを「動脈硬化症隣接行列／データセット４」と名付けた。
【００７７】
動脈硬化症隣接行列／データセット４を作成した後で、データに対して、相互作用データの解釈における不確実性を低減するようにデザインされたさらなるステップを実施した。行列データセット４は、有利には、グラフマップを生成することにより、この時点で視覚化することができる。データセット４に由来するタンパク質相互作用データで満たされた、サイズを増大させる行列をプロットするのに、オープンソースのＰｒｏｇｒａｍ  Ｒ（Ｒ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  Ｃｏｒｅ  Ｔｅａｍ、「Ｒ：Ａ  ｌａｎｇｕａｇｅ  ａｎｄ  ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ  ｆｏｒ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ（Ｒ：統計学的計算のための言語および環境）」（Ｒ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ、Ｖｉｅｎｎａ、Ａｕｓｔｒｉａ  ２００８）、ＩＳＢＮ  ３−９０００５１−０７−０）を使用して、本発明者らは、タンパク質相互作用行列マップを生成した。図３を参照すると、データセット４に由来する、１０個のタンパク質およびそれらの相互作用のランダムな選択を使用して、１０×１０行列から行列マップを作成した。図４を参照すると、データセット４に由来する、１００個のタンパク質およびそれらの相互作用を使用して、１００×１００行列から行列マップを作成した。最後に、図５を参照すると、データセット４に由来する、１０００個のタンパク質およびそれらの相互作用を使用して、１０００×１０００行列についてマップを作成した。一続きの図３、図４、および図５は、サイズが徐々に大きくなっていくデータセットを検討することによる、行列の複雑性の増大を示す。下記の表１に例示される通り、検討されるタンパク質が増えるにつれて、タンパク質間の相互作用を解析する複雑性は指数関数的に増大する。
【００７８】
【表５】
2019514148.tif 000011
【００７９】
タンパク質の所与の集団内で、各タンパク質は、集団内の１または複数のタンパク質との相互作用を有することが可能であり、１つのタンパク質と、このタンパク質が相互作用する集団の他の全てのタンパク質とにより規定されるタンパク質間相互作用のセットを、ネットワークと称する。相互作用は、１つのタンパク質が別のタンパク質に結合するときのように物理的な場合もあり、２つのタンパク質を所与の条件下で共発現させるときのように機能的な場合もある。図２で図式化した仮説的タンパク質の群では、タンパク質相互作用ネットワークは、タンパク質Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤの、互いとの相互作用により示される。他の任意のタンパク質との公知の相互作用を有さないタンパク質Ｅは、タンパク質相互作用ネットワークの一部ではない。本実施例では、タンパク質Ｅが、動脈硬化症関連ＳＮＰを含有するかまたはこのＳＮＰから２０ｋｂ以内にある遺伝子によりコードされた場合、タンパク質Ｅは、動脈硬化症ＳＮＰ／データセット１および動脈硬化症ＳＮＰタンパク質／データセット２に含まれることになる。しかし、他の任意のタンパク質との、タンパク質Ｅの報告されている相互作用または予測される相互作用がなければ、タンパク質Ｅは、動脈硬化症タンパク質相互作用／データセット３および動脈硬化症隣接行列／データセット４から除去される結果となる。
【００８０】
Ｎ個のタンパク質のセットについて検討し、ペアワイズなタンパク質相互作用（すなわち、第１度の相互作用）だけを検討する場合、可能なタンパク質相互作用ネットワークの総数はＮ×（Ｎ−ｌ）÷２である。したがって、６つのタンパク質のセット内では、単一のタンパク質相互作用だけを検討すると、合計１５のタンパク質相互作用ネットワークが可能となる。しかし、タンパク質は典型的に他のいくつものタンパク質と相互作用するので、全ての可能な相互作用ネットワークについて検討する、すなわち、Ｎ個のタンパク質のセット内の各タンパク質がセット内の０〜（Ｎ−１）個の他の全てのタンパク質と相互作用する場合、可能なタンパク質相互作用ネットワークの総数は２Ｎ（Ｎ−１）／２である。したがって、各タンパク質の可能な相互作用が０〜５の相互作用である、６つのタンパク質のセット内では、タンパク質相互作用ネットワークの全ての可能性は、２１５または３２，７６８に達する（前出の表１を参照されたい）。
【００８１】
実際、所与のタンパク質には、通例、他の多くのタンパク質との相互作用が報告されている。事実、１つのタンパク質についての相互作用の数は数百または数千に及ぶ可能性があり、これは、上記のタンパク質ＡＰＯＢの例（ＡＰＯＢは、１５２２種の異なる報告されたタンパク質間相互作用に関与する）が示す通りである。しかし、より典型的には、１つのタンパク質当たりのタンパク質相互作用の大半は、４〜２０の他のタンパク質である。それでも、関連性がある可能性のあるタンパク質のうち限定的なセットだけを検討する場合ですら、全ての潜在的な相互作用ネットワークを解析するのは不可能になることが認識できる。例えば、１０個のタンパク質および２５個の公知の相互作用だけを検討する場合でも、３３，５５４，４３２個の可能なネットワークが存在し、これらのいくつもの相互作用が、所与の細胞型において関連性がないか、または所与の細胞過程において活性でないことを認識すると、検討のために関連性がある相互作用を抽出する問題は極めて困難なものとなる。数学的に可能な相互作用ネットワークについてのこの計算は、解析の現実的な集団を表すものではない。このことは、可能なタンパク質間相互作用のうちごく小さな割合だけが化学的に起こる可能性があり、また化学的に起こりうる相互作用のうち小さな割合だけが生物学的に関連性があることを考えるときにそうである。データセット４のデータセットは、実験により確認されたタンパク質間相互作用、および査読された学術文献において報告された相互作用のコンピレーションから抽出されたものであり、したがって、データセットは、完全に未知であるか、または完全に思弁的な解析のためのタンパク質間相互作用ネットワークを含まない。
【００８２】
特定の疾患または症候群と関連する複数のタンパク質の解析の複雑性の、双曲線的増大を念頭に置くと、タンパク質間相互作用データの解析をコンピュータの力を一助として実施することが、本発明の解析法の実施において必要不可欠となる。コンピュータのマルチプレックス計算力を使用することによってのみ、解析を実際的かつ有用とする時間内に、例えば１０個を超えるタンパク質を列挙するデータセットについての解析を達成することができる。さらに、必要とされる計算力は、タンパク質の数と共に増大する。例えば、市販品で利用可能な自家用の計算力では、本明細書で記載された方法に従い、１日未満で解析することができるタンパク質データセットのメンバーは約１０００である。より桁数の大きなタンパク質データセットで同じ時間枠内で結果を得るには、専用の施設用コンピュータの能力（例えば、スーパーコンピュータ、サーバファーム、データセンター）が必要である。
【００８３】
（ｅ）エントロピーの最大化による、タンパク質相互作用行列における不確実性の低減
動脈硬化症隣接行列／データセット４のコンピレーションにより、動脈硬化症との潜在的な関連性を有するタンパク質相互作用ネットワークのユニバースを得た。動脈硬化症の検出および処置に関して、最大の関連性を有し、最も信頼できるデータに焦点を絞り、データセットからバイアスおよび不確実性を除去するには、このデータセットのさらなる加工が必要であった。本発明者らは、データセット４のデータセットに由来する不確実性を最小化するように、最大エントロピー法を適合化させた。
【００８４】
最大エントロピー法は、不完全または不十分なデータからデータモデルを再構築するために多様な分野で使用されている。例としては、天体物理学における重力レンズがあり、その場合にはエントロピーを最大化することで、銀河などの介在する天体の重力場によって歪んだ光データを補正することにより、遠隔の天体の画像を再構築することを可能にする。発光体のいくつかの画像が、地上の観察者が受信した光データにフィットする場合、エントロピーを最大化することにより、再構築された画像が、データに鑑みて最も可能性が高い画像であることを保証する。
【００８５】
本発明者らは、遺伝子データ、タンパク質発現データ、およびタンパク質相互作用データを利用する分野には、利用可能なデータにフィットする多くの可能な解同士を区別するという同様の問題が存在することに気づいた。本発明者らは、エントロピーの最大化を使用して、動脈硬化症の発症と関連性がある確率が最大のタンパク質相互作用ネットワークを同定した。本発明者らは、モンテカルロ法を利用して、データセット（データセット４）内のタンパク質相互作用データを使用する一連の相対エントロピー計算を生成し、各々が、データセットからの１つの相互作用のランダムな除去がエントロピーを増大させるのか、減少させるのかを決定する。特定の相互作用の除去が全エントロピーの増大をもたらした場合は、相互作用データ点をデータセットへと戻し、特定の相互作用の除去が全エントロピーの減少をもたらした場合は、相互作用データ点を、データセット４のデータと、動脈硬化症データの正確な解釈との関係にバイアスをかける傾向がある相互作用を表すとして、データセットから外した。ラグランジュ関数Ｑ＝λＳ−χ２［式中、Ｓはエントロピーであり、χ２は誤差であり、λはラグランジュの未定乗数である］に従う、新たな各エントロピー計算をプロットすることにより、アルゴリズムは最大エントロピーのピークに収束し、このピークにおいて取得されるタンパク質間相互作用のデータセットは、動脈硬化症の発症と関連性がある確率が最大の相互作用を表す。このデータセットを「動脈硬化症ロードマップ／データセット５」と名付けた。このデータセットは、意図されないバイアスを伴わずに、未区分のタンパク質およびタンパク質間相互作用を組織化して、相対的重要性が大きいタンパク質および相互作用へとコンピレーションしたという意味でロードマップとなる。これは、地形的位置および連絡道路を、所与の位置または道路の重要性についての不確実性を除去して、所望の目的地に到達するためのナビゲーションについての相対的重要性に基づく、組織化されたデータセット（ロードマップ）に一覧表化することに似ている。生化学との関連では、酵素、プロモーター領域、３Ｄ立体構成などの相互作用を増強するかまたは限定する特徴は、マップ上の地点の重要性に影響を及ぼす地形的特徴に似ている。言い換えれば、このステップは、動脈硬化症に対する重要な影響の確率が最大となり、かつ解析データ中の誤差／不確実性／バイアスが最小となる、タンパク質相互作用の分布を見つけるプロセスである。エントロピーを最大化するデータの分布は、最小のバイアスを含有する解を与える。
【００８６】
エントロピープラトーの変化、および個別の要素の除去がエントロピーの顕著な低減をもたらさなくなるまで、このプロセスを実行する。図６を参照すると、Ｑ値の変化が、実施される相対エントロピー計算の数の関数としてプロットされる。エントロピーレベルがプラトーに達し、すると、さらなる反復計算でデータセットのエントロピーの変化がそれほど変化しなければ、医療従事者がプロセスを停止してよいことがわかる。実際問題として、このプロセスは、１，０００回などの一定回数の反復を行ってＱの変化がわずか１％〜２％であるときには、通例停止される。反復回数を増やすにつれ生じる変化が減ることは、最大に達したことを意味するためである。例えば、５，０００回の反復、より好ましくは１０，０００回の反復を行ってＱの変化が２％未満であることは、最大エントロピーに達したことのより強力な指標となる。図６では、約４０，０００回の反復でこのようなプラトーが達せられた。コンピュータの力およびコンピュータの時間がこのステップにおける制限要因となりうるが、データセット内のバイアスが最小化されるように、このようなプラトーが達せられるまでエントロピープロセスの最大化を実行することが最も有利である。このようなプロセスでは、エントロピーの最大化は永遠に計算することができるが、本発明の方法のこのステップを完了する目的では、「最大エントロピー」は、多数回の計算（例えば、＞１０００回）を行って、エントロピーの変化が顕著な変化（例えば、＞２％）を示さなくなったときに達せられることが理解されよう。このステップの目的は、データセットからバイアスまたは不確実性を同程度だけ除去することであり、したがって、エントロピーの変化の割合が見かけの最大に達する前にプロセスを終えると、データセットに不確実性が残る。
【００８７】
（ｆ）バイアスのないデータの重要性を明らかにする、定量的メトリックの適用
「データセット５」のデータセットの各要素間の関連の品質を、その要素の機能性、他の要素との関係、およびその要素が一部をなす生体系内のその重要性に基づいて決定する定量的メトリックを適用することにより、動脈硬化症ロードマップ／データセット５で得られたデータをさらに精緻化した。データセット５について、本発明者らは、各データ要素についての定量的メトリックを計算して、メトリック行列Ｍ［行列中、タンパク質ｉに対応する要素は、クラスタリング係数（Ｃｉ）、連結度（ｋｉ）、および中心性（Ｂｉ）である］を作成した。したがって、行列Ｍのサンプル断片は、以下の通りに表された。
【００８８】
【表６】
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【００８９】
このメトリック行列により、データセット５の各データ要素について、要素を、相互作用ネットワークタンパク質間の構造的関係および機能的関係の面で互いから識別することができる複数の値を得た。データセットを「定量的メトリック行列／データセット６」と名付けた。
【００９０】
（ｇ）危険性評価プロダクトをもたらす、メトリック行列のデータ要素の類別
定量的メトリックの適用により得られる、各タンパク質相互作用に割り当てられた値により、Ｒ＝ＭＷＴ［式中、Ｍは、タンパク質ごとに、計算されたメトリックの各々についての値を含有する行列であり、ＷＴは、メトリックの各々と関連する、それぞれの重みについての転置行列である］など、メトリックの線形の組合せを使用して、動脈硬化症ロードマップの各タンパク質についての危険性値Ｒを計算することが可能であった。例えば、行列中の重みは、より高値の媒介中心性値が、より低値の媒介中心性値より重要であることを反映する。タンパク質およびタンパク質間相互作用は、それらの危険性スコアに従い順序付けたが、これは、動脈硬化症の発症に関与する５７４個のタンパク質についての階層的リストをもたらした。リストの断片は以下の通りに表され、本発明者らの方法により決定されるタンパク質が動脈硬化症の発症に最も重要であることを示した。下記の表には、１０個の最高度の危険性関連タンパク質およびそれらの危険性スコア、リストの中位のランク付けに由来する１０個のタンパク質、および１０個の最低度の危険性関連タンパク質が示される。
【００９１】
【表７】
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【００９２】
危険性のスコア付けにより、ネットワークの構造的特徴および機能的特徴に基づいて、動脈硬化症ロードマップ／データセット５内の全てのタンパク質に危険性スコアを割り当てる、危険性評価データベースプロダクトを得た。これは、個体の生物学的プロファイルを査定することができる危険性マップをもたらす。本発明により作製されるこのような予測的ツールは、１または複数の遺伝子多型と疾患の発症との間の歴史的相関に基づく、疾患（この場合には動脈硬化症）の発症確率の診断的推定に比べてはるかに優れている。なぜならば、疾患の役割についての確率におけるバイアスが最小化され、またデータを絞って解釈の精度を高めた（すなわち、所与のタンパク質、タンパク質の相互作用、または経路の役割の重要性を同定した）ためである。
【００９３】
危険性マップは強力かつ正確なツールであるが、ますます多くの調査研究が実施され、本発明に従って問い合わされるゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、および他の「オミックス」データベースに新たなデータが追加されるのに伴って、計算されるスコアが変更される場合があることも理解されるであろう。この理由から、危険性マッププロダクトの精度は、後に追加される調査研究の結果および報告についての考慮を含むようにプロセスを繰り返すことにより、経時的に改善されてよい。
【実施例２】
【００９４】
個体の、動脈硬化症の発症の危険性の評価
実施例Ｉからの危険性評価データベースプロダクトを使用して、２例の仮説的個体が動脈硬化症を発症する素因を評価した。
【００９５】
実施例Ｉにおいて、動脈硬化症と高度に関連性があると同定された５７４個のタンパク質に基づき、１０００例の仮説的個体についてのＳＮＰプロファイルをランダムに生成することにより、仮説的サンプル集団を作成した。各タンパク質に、ＧＷＡＳ  Ｃａｔａｌｏｇで報告された２つのＳＮＰ変異体のうちの１つをランダムに、すなわち、５７４個のタンパク質の各々について、個体が、動脈硬化症と関連する変異体、または動脈硬化症の発症と関連しない（または関連が低度である）変異体を保有するように、割り当てた。実施例Ｉで作製した危険性評価データベースプロダクトを使用して、１０００個のプロファイルをスコア付けし、スコアをプロットすることにより、釣り鐘型の正規曲線を作製した。このプロット検量線として使用し、それに照らして２つの例示的プロファイルを比較した。２つのプロトコルファイルは、１つが仮説的対象Ａについてのプロファイルであり、１つが仮説的対象Ｂについてのプロファイルであった。
【００９６】
まず、疾患関連変異体を５７４個のタンパク質のセットにランダムに割り当てることにより、仮説的対象Ａのプロファイルを作成した。次いで、５７４個のうち１０個の最高ランクの疾患関連タンパク質に関する選択基準を設定し、これにより強制的に５０％超のタンパク質が疾患関連変異体を呈するようにさせた。これにより、動脈硬化症の発症の危険性が高い対象Ａが作成されたものと推測される。
【００９７】
５７４個のタンパク質の各々に、疾患関連変異体または非疾患関連変異体をランダムに割り当てることにより、仮説的対象Ｂのプロファイルを構成した。
次いで、対象Ａのプロファイルと、対象Ｂプロファイルとを、実施例Ｉで作成した危険性評価データベースプロダクトに照らして比較した。
【００９８】
対象Ａおよび対象Ｂの、ＳＮＰの各々について、遺伝子産物を同定した。上記で記載した通りに構成した仮説的プロファイルにより、危険性マップに問い合わせることにより、対象Ａおよび対象Ｂの個別の感受性について評価した。個体の危険性は、関数Ｒｍ＝ＲＰ＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋・・・［式中、Ｒは、上記で規定した危険性行列値であり、Ｐは、個体のＳＮＰプロファイルであり、変数ａ、ｂ、ｃなどは、危険性評価データベースに由来する各タンパク質についての重要性の定量的尺度であり、ｘ、ｙ、ｚなどは、危険性評価ロードマップと対比するように、個別の対象プロファイルから評価されるタンパク質の各々に割り当てられる値である］に従い評価した。
【００９９】
対象Ａは、危険性スコアが９４５／１０００であり、動脈硬化症を発症する極めて大きな確率を指し示したが、対象Ｂは、危険性スコアが１７５／１０００であり、動脈硬化症を発症する低度の危険性を指し示した。対象Ａのプロテオミクスデータについての解析が、Ｒデータプロダクトのうちの上位ランクのタンパク質中で多数の疾患関連ＳＮＰを示したのに対し、仮説的対象ＢのＳＮＰプロファイルは、実施例Ｉで作製された危険性評価データベースにおいて列挙されるタンパク質中で低比率の疾患関連ＳＮＰを示した。
【０１００】
これらのモデルからの結果は、本発明に従い創出された危険性評価ツールが、高危険性動脈硬化症患者と、健常で正常なハイブリッドプロファイルとの間を容易に識別することを指し示す。
【０１０１】
実施例ＩおよびＩＩのステップを図７で概略的に例示する。
【実施例３】
【０１０２】
自閉症を発症する危険性の評価
早発性の複合小児疾患である自閉症スペクトラム障害を発症する危険性について評価するために、実施例Ｉで例示した一般法に従い、危険性評価データベースプロダクトを生成した。
【０１０３】
自閉症スペクトラム障害とは、文献で報告されている通り、遺伝的および環境的な交絡因子が関連している、社会的コミュニケーションおよび行動学的相互作用の広範にわたる複合的障害についての一般的用語である。これらの障害は、社会的相互作用の困難、言語的および非言語的コミュニケーションの困難、ならびに反復的行動により、様々な程度で特徴付けられる。自閉症は、知的障害、運動協調性および注意の困難、ならびに睡眠および消化管障害などの身体的健康問題と関連しうる。自閉症と診断された人には、視覚的技能、音楽、数学、および美術において優れた人もいる。
【０１０４】
自閉症は、極めて早期の脳発生に根源があると考えられ、自閉症の最も明白な徴候は、２〜３歳の間に現れる傾向がある。早期の診断および行動療法による早期の介入は転帰を改善することが可能であり、したがって、より正確な危険性評価ツールがあれば、自閉症の危険性がある乳幼児の同定に有用であり、処置の有効性が高まるであろう。
【０１０５】
ＧＷＡＳ  Ｃａｔａｌｏｇを、自閉症と関連する遺伝子変異体についてスクリーニングし、被験状態（自閉症）に関する目的の遺伝子座のリストを生成する。ヒトゲノム配列への照会により、遺伝子座を発現された遺伝子産物と連関させ、遺伝子産物を使用して、ＳＴＲＩＮＧおよびＫＥＧＧのデータコレクションに問い合わせ、関与するタンパク質間相互作用および代謝経路を照合する。次に、相互作用および経路データから隣接行列を構築して、被験状態と関連性があると考えられる可能性のあるタンパク質間相互作用のユニバースを表すデータセットが得られる。実施例Ｉと同じ方式で計算されるエントロピーを最大化することにより、得られたデータセット内のバイアスを最小化する。エントロピー最大化により先行のデータセットから多くのタンパク質を除去した後、一連の定量的メトリックを適用して、保持されたデータにおける重要性を明らかにし、メトリック行列を得る。メトリックスコアの、重み付けされない線形の組合せを使用して、メトリック行列中の各要素に危険性値を割り当てると、メンバーの危険性値に従ってランク付けすることができるメンバーを含有する危険性評価データベースが得られる。このデータベースを危険性評価ツールとして使用することができ、それに照らして個別のゲノムプロファイルを比較して、自閉症を発症する危険性を測ることができる。
【０１０６】
危険性評価データベースは、自閉症の危険性についての早期評価を行うために、例えば、新生児から得られた遺伝情報についての極めて早期のサンプルの使用を可能とする。危険性評価データベースと比較した場合に、高自閉症危険性に対応する遺伝子プロファイルを示す個体では、神経発生問題についての最初の徴候および指標の検出に対する注意を高め、可能な限り早期の行動学的介入プログラムを導入することができる。
【０１０７】
上記で引用した、刊行物および文献の全ては、参照により本明細書に組み込まれる。
【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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【国際調査報告】
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