(57)【要約】  本発明は、疾患診断の精度を改善するシステム及び方法、並びに測定された分析物の二値アウトカム（例えば疾患ではない又は疾患）及び高次アウトカム（例えば疾患の幾つかの病期の１つ）との相関を含む、関連した診断検査に関する。本発明の方法は、疾患及び疾患ではない状態に関して濃度及び近接スコア値を得るために、バイオマーカーセット、好ましくは直交機能性を有するものを使用する。バイオマーカーセットの近接スコアは、各バイオマーカーに１次元で、直交グリッド上にグラフで描かれる。近接スコア及び直交グリッディングは、次に患者の疾患状態又は疾患ではない状態の診断を算出するために使用される。
2019504432.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査中の患者における疾患状態の確率を示す評価モデルを作り出すコンピュータ実施方法であって、
疾患ではない診断を有する患者からの第１試料セットから第１分析物の第１濃度値セットを受信し、
疾患の診断を有する患者からの第２試料セットから第１分析物の第２濃度値セットを受信し、前記第１及び第２試料セットが、試料の訓練セットを含み、
前記第１濃度値セットから前記第１分析物の濃度の平均値を算出し、
前記第２濃度値セットから前記第１分析物の濃度の平均値を算出し、
前記第１濃度値セットの平均値と、前記第２濃度値セットの平均値との間の濃度の中点値を計算し、
第１分析物セットの濃度の平均値を表す第１近接スコアを算出し、
第２分析物セットの濃度の平均値を表す第２近接スコアを算出し、
前記第１及び第２分析物セットの濃度の平均値の導出された中点を表す中点近接スコアを導出し、かつ
評価モデルを完了させるために、前記第１近接スコアと、前記第２近接スコアとの間の近接スコアの範囲に前記試料の訓練セットの濃度をマッピングすることを含む方法。
【請求項２】
前記試料の訓練セットが、血液試料、尿試料及び組織試料の少なくとも１つを含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３】
前記第１試料セット及び前記第２試料セットの濃度の前記算出された平均値が、年齢調整される請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項４】
前記試料の訓練セットが、同数の疾患試料と、疾患ではない試料とを含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項５】
前記試料の訓練セットの前記濃度をマッピングすることが、前記濃度を近接スコアゾーンにマッピングすることを含み、前記近接ゾーンが、
前記第１試料セットの濃度の前記平均値よりも高く、かつ前記中点よりも低い前記第１分析物の濃度に対応する近接スコアを有する第１ゾーンと、
前記中点よりも高く、かつ前記第２試料セットの濃度の前記平均値よりも低い前記第１分析物の濃度に対応する近接スコアを有する第２ゾーンとを更に含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項６】
近接スコアの範囲を算出することは、
前記試料の訓練セットの濃度を前記第１近接スコア未満にマッピングし、
前記試料の訓練セットの濃度を前記第２近接スコアを超えてマッピングすることを更に含み、
前記試料の訓練セットの濃度の前記マッピングが、近接スコアゾーンを作り出す請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項７】
前記試料の訓練セットの前記濃度をマッピングすることが、前記濃度を近接スコアゾーンにマッピングすることを含み、前記近接スコアゾーンが、
前記第１試料セットの濃度の前記平均値よりも低い前記第１分析物の濃度に対応する近接スコアを有する第１ゾーンと、
前記第１試料セットの前記平均値よりも高いが、濃度の前記中点よりも低い前記第１分析物の濃度に対応する近接スコアを有する第２ゾーンであって、前記第１ゾーンに隣接して位置する第２ゾーンと、
濃度の前記中点値よりも高く、かつ前記第２試料セットの前記平均値よりも低い前記第１分析物の濃度に対応する近接スコアを有する第３ゾーンであって、前記第２ゾーンに隣接して位置する第３ゾーンと、
前記第２試料セットの濃度の前記平均値よりも高い前記第１分析物の濃度に対応する近接スコアを有する第４ゾーンであって、前記第３ゾーンに隣接して位置する第４ゾーンとを更に含む請求項６に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項８】
前記試料の訓練セットの前記濃度の、近接スコアの前記範囲へのマッピングは、
前記濃度が、近接スコアの前記範囲にマッピングされる際に、前記試料の訓練セットの濃度値の範囲を反転させることを更に含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項９】
前記試料の訓練セットの前記濃度の、近接スコアの前記範囲へのマッピングは、
前記濃度が、近接スコアの前記範囲にマッピングされる際に、前記試料の訓練セットの濃度値の範囲を圧縮すること、又は拡大することの少なくとも一方を更に含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１０】
第２分析物のために請求項１に列挙されたステップａ−ｉを実行し、
前記第１分析物及び前記第２分析物の前記試料の訓練セットの濃度を、直交多次元グリッドにマッピングし、前記グリッドの軸が、前記第１分析物の濃度と、前記第２分析物の濃度と、前記第１分析物及び前記第２分析物の近接スコアとを含み、
前記多次元グリッドを疾患に関して採点されるグリッド区間ボックスに分割し、かつ
所定数の訓練セット試料への各グリッド区間ボックスの近接に基づき、前記多次元グリッドの個々の各グリッド区間ボックスを採点することを更に含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１１】
各訓練セット位置点で多次元グリッドスコアを蓄積し、かつ
前記蓄積された多次元グリッドスコアに基づき訓練セット精度スコアを算出することを更に含む
請求項１０に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１２】
前記所定数の訓練セット試料は、各ボックスに対する約５〜１５％の最接近訓練セット試料を含む請求項１０に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１３】
前記多次元グリッド内で個々の各ボックスを採点することは、
疾患の診断を有する患者からの試料である約５〜１５％の前記最接近訓練セット試料のカウント数を算出し、
疾患ではない診断を有する患者からの試料である約５〜１５％の前記最接近訓練セット試料のカウント数を算出し、
前記決定されたカウント数を比較し、かつ
前記決定されたカウント数の比較に基づき、前記多次元グリッド中の個々の各ボックスを疾患又は疾患ではないとして採点することを含む請求項１２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１４】
前記所定数の訓練セット試料は、各ボックスに対する約３〜１０％の最接近訓練セット試料を含む請求項１０に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１５】
前記多次元グリッド内で個々の各ボックスを採点することは、
前記多次元グリッドを前記第１分析物濃度及び近接スコア、並びに前記第２分析物濃度及び近接スコアの軸と一致する平面にスライスし、
確認された疾患の診断を有する患者からの試料である約３〜１０％の前記最接近訓練セット試料のカウント数を算出し、
疾患ではない診断を有する患者からの試料である約３〜１０％の前記最接近訓練セット試料のカウント数を算出し、
前記決定されたカウント数を比較し、
前記決定されたカウント数の比較に基づき、各平面内の各２次元ボックスを疾患又は疾患ではないとして採点し、
前記各平面内の各２次元ボックスの採点に基づき前記各平面の平面スコアを算出し、かつ
前記平面スコアを組み合わせることによって、疾患状態スコアの全確率を算出することを更に含む請求項１０に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１６】
前記各平面スコアに重み付け係数を適用することを更に含む請求項１５に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１７】
検査中の患者の年齢に基づき、疾患状態の確率の表示を正規化することを更に含む請求項１に記載の疾患状態の確率を示すコンピュータ実施方法。
【請求項１８】
疾患ではない診断を有する患者の所定数の年齢、及び確認された疾患の診断を有する患者の所定数の年齢に関して、前記第１分析物の濃度の平均値を算出し、かつ
前記決定された濃度値を近接スコアに変換し、前記近接スコアが年齢関連バイアスを有さないことを更に含む請求項１７に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項１９】
疾患ではない診断を有する患者、及び確認された疾患の診断を有する患者の所定数の年齢に関して、前記第１分析物の濃度の平均値を決定することは、
前記平均値における濃度−年齢シフトを正規化し、かつ
確認された疾患の診断を有する患者に関する前記第１分析物の濃度の平均値と、疾患ではない診断を有する患者に関する前記第１分析物の濃度の平均値との間の濃度の中点値を正規化することを更に含む請求項１８に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２０】
前記試料の訓練セットが、所定範囲内の年齢の患者からの試料を含む請求項１９に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２１】
前記試料の訓練セットが、閉経前の女性、閉経周辺期の女性、及び閉経後の女性の少なくとも一方からの試料を含む請求項２０に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２２】
前記試料の訓練セットが、所定範囲内のスコアのグリソンスコアを有する男性からの試料を含む請求項２０に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２３】
前記試料の訓練セットの測定された濃度を近接スコアの範囲に更にマッピングして、既知の診断に一致させるために、クラスター化、近隣探索、回帰分析、ウェーブレット分析、ニューラルネットワーク分析、サポートベクターマシンモデル化、及び空間的近接の少なくとも１つの相関分析を、疾患関連機能性を有するバイオマーカーを使用して実行することを更に含む請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２４】
前記選択された相関分析は、サポートベクターマシンモデル化、又は空間的近接であり、かつ前記バイオマーカーは、機能的に直交する請求項２３に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２５】
前記選択された相関分析は、サポートベクターマシンモデル化、又は空間的近接であり、かつ
前記試料の訓練セットは、１つ以上の孤立点を含み、かつ
前記方法は、前記１つ以上の孤立点の効果を補償するために、前記濃度値を圧縮することを更に含む請求項２３に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２６】
前記試料の訓練セットは、疾患及び疾患ではない診断の間で実質的に均等に分割されず、かつ結果として生じた近接スコアは、正しい予測の可能性を改善するために、間違った状態の人工的に上昇させた試料によって前記グリッドの近接ゾーンに折り畳まれる請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２７】
検査中の患者の前記第１分析物の測定されたベースライン濃度値は、前記第１セットの濃度値からの第１分析物の濃度の決定された平均値の代わりに用いられ、かつ検査中の患者に関して疾患状態の確率を示すために使用される請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２８】
検査中の患者の前記第１分析物の測定されたベースライン濃度値は、前記第２セットの濃度値からの第１分析物の濃度の決定された平均値の代わりに用いられ、かつ検査中の患者に関して疾患状態の確率を示すために使用され、前記疾患が再発性であり、かつ前記測定されたベースラインが、疾患の第１の発生中に決定される請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項２９】
前記疾患診断は、癌の病期からなる群から選択される請求項１又は５に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３０】
前記癌が、乳癌、腎臓癌、卵巣癌、肺癌、黒色腫及び前立腺癌からなる群から選択される請求項２９に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３１】
前記癌は、乳癌であり、かつ前記病期は、０期、１期、２期、３期及び４期である請求項３０に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３２】
疾患ではない診断は、５期の内４期を含み、かつ疾患の診断は、残りの病期を含む請求項３１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３３】
前記疾患ではない診断は、癌の進行における早期である請求項２９に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３４】
検査中の患者において存在する疾患状態の確率を示すコンピュータ実施方法であって、
ａ．前記検査中の患者から測定された第１分析物の濃度値を受信し、
ｂ．前記測定された第１分析物の濃度値を前記検査中の患者に関する近接スコアに変換し、
ｃ．前記検査中の患者に関する前記近接スコアを請求項１から３３のいずれかに記載の評価モデルにプロットし、
ｄ．前記検査中の患者に関する前記近接スコアに対応する、前記評価モデルの前記試料のマッピングされた訓練セット中の位置を識別し、
ｅ．前記評価モデルの前記試料のマッピングされた訓練セット中の前記識別された位置を採点し、
ｆ．前記識別された位置のスコアを出力し、かつ
ｇ．前記出力されたスコアに基づき疾患状態の可能性を算出することを含む方法。
【請求項３５】
前記識別モデルの前記試料のマッピングされた訓練セット中の前記識別された位置を採点することは、
確認された疾患の診断を有する患者及び疾患ではない診断を有する患者を識別する前記マッピングされた訓練セット中の試料に対する近接に基づき、前記検査中の患者の近接スコアに対応する前記試料のマッピングされた訓練セット中の前記識別された位置を採点することを更に含む請求項３４に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３６】
所定数の分析物に関してステップａ−ｃを実行し、
前記検査中の患者に関して所定数の分析物の近接スコアに対応する、前記評価モデルの前記試料のマッピングされた訓練セット中の位置を識別し、
前記評価モデルの前記試料のマッピングされた訓練セット中の前記識別された位置を採点し、
前記識別された位置のスコアを出力し、かつ
前記出力されたスコアに基づき、疾患状態の確率を算出することを更に含む請求項３４に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３７】
前記所定数の分析物が、１〜６種の分析物を含む請求項３６に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３８】
検査中の患者における疾患状態の確率を示す評価モデルを作り出す１つ以上のサーバ計算装置によって実行されるコンピュータ実施方法であって、
疾患ではない診断を有する患者からの第１試料セットからの第１分析物の第１濃度値セットを、試料分析システムから前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって受信し、
疾患の診断を有する患者からの第２試料セットからの第１分析物の第２濃度値セットを、
試料分析システムから前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって受信し、前記第１及び第２試料セットが、試料の訓練セットを含み、
前記第１濃度値セットから前記第１分析物の濃度の平均値を、前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって算出し、
前記第２濃度値セットから前記第１分析物の濃度の平均値を、前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって算出し、
前記第１濃度値セットの平均値と、前記第２濃度値セットの平均値との間の濃度の中点値を、前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって計算し、
第１分析物セットの濃度の平均値を表す第１近接スコアを、前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって算出し、
第２分析物セットの濃度の平均値を表す第２近接スコアを、前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって算出し、
前記第１及び第２分析物セットの濃度の平均値の導出された中点を表す中点近接スコアを、前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって導出し、かつ
評価モデルを完了させるために、前記第１近接スコアと、前記第２近接スコアとの間の近接スコアの範囲に前記試料の訓練セットの濃度を、前記サーバ計算装置の少なくとも１つによってマッピングすることを含む方法。
【請求項３９】
検査中の患者における疾患状態の確率を示す、請求項３８に記載の方法によって作り出された評価モデルを保存する非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項４０】
検査中の患者における疾患状態の確率を示す評価モデルを作り出すサーバ装置であって、
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに動作可能に結合され、かつ保存された命令を有するコンピュータメモリとを含み、前記命令が、前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つによって実行される時、
疾患ではない診断を有する患者からの第１試料セットからの第１分析物の第１濃度値セットを、試料分析システムから受信し、
疾患の診断を有する患者からの第２試料セットからの第１分析物の第２濃度値セットを、試料分析システムから受信し、前記第１及び第２試料セットが、試料の訓練セットを含み、
前記第１濃度値セットから前記第１分析物の濃度の平均値を算出し、
前記第２濃度値セットから前記第１分析物の濃度の平均値を算出し、
前記第１濃度値セットの平均値と、前記第２濃度値セットの平均値との間の濃度の中点値を計算し、
第１分析物セットの濃度の平均値を表す第１近接スコアを算出し、
第２分析物セットの濃度の平均値を表す第２近接スコアを算出し、
前記第１及び第２分析物セットの濃度の平均値の導出された中点を表す中点近接スコアを導出し、かつ
評価モデルを完了させるために、前記第１近接スコアと、前記第２近接スコアとの間の近接スコアの範囲に前記試料の訓練セットの濃度をマッピングするサーバ装置。
【請求項４１】
検査中の患者において存在する疾患状態の確率を示す、１つ以上のサーバ計算装置によって実行されるコンピュータ実施方法であって、
前記検査中の患者から測定された第１分析物の濃度値を、試料分析システムから前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって受信し、
前記測定された第１分析物の濃度値を前記検査中の患者に関する近接スコアに、前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって変換し、
前記検査中の患者に関する前記近接スコアを請求項３８に記載の評価モデルに、前記サーバ計算装置の少なくとも１つによってプロットし、
前記検査中の患者に関する前記近接スコアに対応する前記評価モデルの前記試料のマッピングされた訓練セット中の位置を、前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって識別し、
前記評価モデルの前記試料のマッピングされた訓練セット中の前記識別された位置を、前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって採点し、
前記識別された位置のスコアを、前記サーバ計算装置の少なくとも１つによって出力し、かつ
前記出力されたスコアに基づき疾患状態の可能性を算出することを含む方法。
【請求項４２】
検査中の患者における疾患状態の確率を示す、請求項４１に記載の方法によって作り出された算出結果を保存する非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項４３】
検査中の患者に存在する疾患状態の確率を示すためのサーバ計算装置であって、
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに動作可能に結合され、かつ保存された命令を有する１つ以上のメモリとを含み、前記命令が、前記１つ以上のプロセッサの少なくとも１つによって実行される時、
前記検査中の患者からの測定された第１分析物の濃度値を、試料分析システムから受信し、
前記測定された第１分析物の前記受信された濃度値を前記検査中の患者に関する近接スコアに変換し、
前記検査中の患者に関する前記近接スコアを請求項４１に記載の評価モデルにプロットし、
前記検査中の患者に関する前記近接スコアに対応する、前記評価モデルの前記試料のマッピングされた訓練セット中の位置を識別し、
前記評価モデルの前記試料のマッピングされた訓練セット中の前記識別された位置を採点し、
前記識別された位置のスコアを出力し、かつ
前記出力されたスコアに基づき疾患状態の可能性を算出するサーバ計算装置。
【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、全体が参照によって本明細書に組み込まれる、２０１６年１月２２日に出願された米国仮出願第６２／２８１，７９７号の利益を主張する。
【０００２】
２０１４年３月１３日に出願された関連特許出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１４／００００４１号（参照によって全体が本明細書に組み込まれる）は、疾患状態が疾患ではないから疾患にシフトする時に、生理的パラメータ（例えば年齢、閉経状態等）によって濃度値がいかにドリフト又はシフトするかにおいて、年齢ドリフト及び非線形性を取り除くために、直接に測定された分析物の濃度でなく、濃度から計算されるが、特定の年齢（又は他の生理的パラメータ）に関して同様に正規化される「近接スコア」と呼ばれる算出値である、相関分析のための独立変数を使用する疾患予測を改善する方法を記載する。
【０００３】
本発明は、疾患診断の精度を改善するシステム及び方法と、二値アウトカム（例えば疾患ではない又は疾患）並びに高次アウトカム（例えば疾患の幾つかの段階の１つ）による測定された分析物の相関を伴う関連した診断検査に関する。
【背景技術】
【０００４】
診断医学は、プロテオミクス、疾患状態に対する相関による複数のタンパク質の測定が、これまでの研究が簡易で実行可能な血液検査を作り出さなかった疾患において画期的な診断法を生じさせるという期待を長い間見込んでいた。癌及びアルツハイマーは、まさにその二つである。主要な問題は、主には、他の病態又は薬剤（処方された、又はされない、例えばアルコール）に関連した因子によって汚染される、又は生体分子濃度測定に対する地理的及び環境的影響を反映する試料のタンパク質（又は他の生体分子）濃度測定ということになった。相関を評価するモデルの基礎として使用される、既知の疾患及び疾患ではない状態を有する大集団の中で、好まれるバイオマーカーの上方又は下方制御に影響を与える、数千ではないにせよ数百の病態又は薬剤が存在する。更に、生物系は、相関法においてモデル化することが非常に困難である、複雑な非線形挙動を示す。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
古いプロテオミクス法における従来の考え方は、「真実」が測定された未処理濃度値にあるということであり、かつその実践者は、生物学又は臨床化学のバックグラウンドの出身である。対照的に、本発明の方法は、「真実」がこれらの未処理濃度値にあるという概念から完全に外れ、かつ以下で論じられるように、濃度が意味することの更に深い解釈に基づく。それらは、回帰法、ニューラルネットワーク解決法の性能を劇的に改善し、サポートベクターマシンを沈黙させ、かつ他の更に強力な相関法を促進する。この解決法は、一部にはランダムノイズの測定及び除去の数学に由来する。すべての測定は、所望のシグナル及びノイズからなる。数学は、ノイズが所望のシグナルの複数のサンプリングによって除去できることを証明する。ノイズは、かかるサンプリングによって（測定サンプリングスキームと同期した）相関ノイズ及び無相関又はランダムノイズに分離される。ランダムノイズは、試料数の平方根で減少させる。シグナル及び（オフセットと呼ばれる）相関ノイズは、この複数サンプリングによって非常に正確に推定できる。最後に、オフセットは、シグナル不存在下での測定によって決定できる。これらの方法は、例えば、所望のシグナルの数百又は数千倍大きいノイズの存在下で、冥王星の軌道より遠くから非常に低いワット数の送信機を有する宇宙船からの画像の伝送において使用される。
【０００６】
プロテオミクスの場合において、ノイズは、いずれかの試料（疾患に関して検査された個体）に関して時間的に固定される。当業者は、タンパク質及びプロテオミクスが、以下の考察の大半において便宜上使用されるが、本発明の方法が、すべてのタイプ及びクラスのバイオマーカー及び生体分子の評価に適用され得ることを理解するであろう。診断は、数カ月のサンプリング後ではなく今行われねばならない。それ故に、幾分異なる戦略が使用されねばならず、かつ返される情報は宇宙船の場合とは多少異なるが、根底にある数学は同じである。プロテオミクスの場合において、既知のグループ、疾患及び疾患ではない中の個体からの何百もの異なる試料測定が行われ、シグナル（疾患）及びオフセット（疾患ではない）の平均値を決定する。これらパラメータの精度は、採取された試料数によってのみ限定される。一旦これらの平均値が決定されると、幾分かの合理性が図１のプロットに適用され始め得る。この方法は、所与の試料の「ノイズ」が時間的に固定されているので、個体の疾患又疾患ではない正確な値を完全には決定できない。しかしながら、大まかな思考実験は、このパラメータが有用でないだけでなく、存在しないことを明らかにする。例えば、個体は疾患の「平均値」を測定しようと試みるために疾患にかからねばならず、かつ疾患ではない平均値は１つの試料にとって意味を有さない。ベースラインは、その個体に関して長い時間にわたり測定できたが、上記のプロテオミクス分散によっても汚染されるであろう。確かにこれらの分散の知識管理は、一個体において容易である。しかしながら、疾患平均値は、ここでも大集団調査に基づく必要がある。この場合における有用な情報は、一般集団の平均値であり、かつこの平均は、以下で説明されるように未処理濃度を処理することによって、未知の試料を正しい「バケツ」、疾患又は疾患ではないに置くため使用できる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本出願は、従来技術への改善を記載する。例えば、本発明は、出願第６１／８５１，８６７号に記載された年齢又は他の生理的パラメータをメタ変数として適用する方法を教示する。その上、本発明は、プロテオミクス分散がなぜ必要であるか、かついかにして抑制するかを教示する。従って本出願は、プロテオミクス濃度測定を汚染し、かつ相関予測力を最大にする能力を混乱させるプロテオミクスに埋め込まれた情報を減衰させるために、物理科学及び数学から移植されたノイズ抑制法を使用することを論じる。この汚染は、例えば、個々の患者がかかり得る若しくは摂取し得る、又はかかり得た若しくは摂取し得た過度の病態又は薬剤によって引き起こされた濃度測定の分散である。癌の場合において、これらの病態は非悪性であるが、機能的にはなおも試料を汚染し、癌及び癌ではない患者の両方においてバイオマーカーレベル及びノイズに影響を与える。これらの病態又は薬剤は、例えば乳癌のような、対象の病態と通常関連するであろう濃度測定の分散を引き起こす。分散は遍在しており、それらを補正するために、一個体におけるそれらの大きさに関する知識を得ることは不可能である。本特許は、これらの分散を減衰又は除去する方法を論じる。
【０００８】
本出願は、特定の機能性を有するある種のバイオマーカーを使用することも論じる。これらは、主に、但し完全にではないシグナル伝達タンパク質としての機能性が、ある種のグループに属するサイトカイン；免疫系炎症マーカー、抗腫瘍生成、細胞アポトーシス並びに腫瘍血管新生及び血管形成マーカー、並びに既知の腫瘍組織マーカーを含む。これらのバイオマーカーは疾患において活性であり、かつ実際に癌において活性である。それらは、腫瘍の存在に対する免疫系の反応又は身体に対する腫瘍の作用である。実際に、これらのバイオマーカーは、腫瘍周りの微小環境、又は腫瘍を殺すための免疫系の作用、又は生存及び増殖するための腫瘍の作用を測定する。その上、これらのバイオマーカーは相補的な機能性を有する。それは、相関分析に対して相補的である。これらのバイオマーカーは、多次元空間的近接又はサポートベクターマシン相関法（近傍検索又はクラスター分析とも呼ばれる）を使用して分析される時に、予測力を大幅に改善する。これらのバイオマーカーは、この相関法で使用される直交多次元軸上で見た時に相補的である機能性を有する。すなわち、直交性は分離及びそれ故に予測力を改善する。予測力を改善するためにこれらのバイオマーカーを使用する方法は、以下で論じられる。この予測力の改善は、直交分離を保持する相関法（例えば、バイオマーカーの空間的配向に基づく相関法）を使用することによって達成される。
【０００９】
プロテオミクスに基づく濃度測定に埋め込まれた分散を減衰又は抑制する方法は、ノイズを抑制するためにエレクトロニクス及び通信で使用される数学的概念を使用する。プロテオミクスの場合において、疾患検出プロセスは、疾患を有すること、及び疾患を有さないことが知られている試料セットを収集することから始まる。収集された試料セットは、血液試料、血漿試料、尿試料、組織試料、他の生体試料等を含み得る。収集された試料セットは、訓練セットと呼ばれる。これらは、相関アルゴリズムを介して２つの状態、疾患ではない又は疾患と相関がある。このプロセスは、プロテオミクス分散によって劣化する。ランダムノイズは、ランダムノイズが試料測定と９０度位相が異なるという概念を適用することにより、測定物理領域で抑制される。これは、採取された測定試料の数の平方根に比例する量だけランダムノイズまで数学的に減少する。プロテオミクス分散は、多数の病態及び薬剤によって引き起こされ、かつ対象の測定と無相関であると考えられ得る診断の対象の病態とは完全に無関連なことがある。それ故に、これらは、本出願に記載の技術を使用して抑制できる。
【００１０】
多くの癌バイオマーカー研究は、腫瘍マーカーに焦点を合わせている。肺癌のＣＬＩＡラボ検査（ＣＬＩＡ  ｌａｂ  ｔｅｓｔ）、例えば、ＰＡＵＬＡ’ｓ  Ｔｅｓｔは、その検査パネルに４種の腫瘍マーカー及び腫瘍マーカーに対する１種の抗体を使用する。この戦略に関する問題点は、１種の腫瘍マーカーが検査パネルに含まれている場合、同じ腫瘍の第２腫瘍マーカーが余分であることがあり、かつそれ故に機能タンパク質ほど有用な予測力情報を追加しないことである。本出願は、癌のバイオマーカーを選択するより良い戦略を開示する。
【００１１】
一般的に、相関法は、ロジスティック又は線形回帰、又は予測力を最大にするための複数のパラメータによる受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線下の領域を最大にするよう意図される方法を使用する。これらの方法の多くは、約８０％の予測力を達成する。以下の考察は、通常、癌検出に関連しないバイオマーカーが使用される、特許請求された発明及び方法を記載する。これらのバイオマーカーは、一般に、癌に対して不十分に特異的な反応を有し、有用でないと考えられている。バイオマーカーがそれらの機能性の直交性のために選択される直交空間的近接相関技術を使用する方法が、記載される。すなわち、それらの機能は相互作用しない。複数の腫瘍マーカーを使用することは、予測力を加えることを強いるように思われる。しかしながら、我々は、ある種のグループに入る癌に特異的に関連しないバイオマーカーを使用することを示す；免疫系炎症マーカー、抗腫瘍生成、細胞アポトーシス並びに腫瘍血管新生及び血管形成循環マーカー、並びに単一の既知の腫瘍組織マーカーは、腫瘍マーカーのみよりも遙かに良好な予測力を生成できる。これらのグループを使用することは、偽陽性の検査結果を示す相反する可能性のある条件の数を非常に低いレベルに狭められる。更に、癌は、これらのバイオマーカーを高度に特異的な様式で反応させ、非常に高い検査感度を生み出すことが本明細書において示される。
【００１２】
実際に、本発明は、当技術分野における多くの問題を解決する。例えば、当技術分野における方法は、生物学的測定を含む多くの情報を破壊又は消去する。濃度測定は、常に多くの（５以上の）桁数に及ぶ。これらの範囲は圧縮され、平均化された平均値に押しつけられ、これらの平均値によって固定されたゾーンに集中させられる。これらの分析に使用されるシグナル伝達タンパク質の高度に非線形の挙動における情報は、消去される。極端な（ｆａｒ−ｏｕｔ）又は異常値データは、平均値の近くの通常のデータのように「見える」よう強いられる。
【００１３】
本発明は、この問題に以下のように取り組む。疾患及び疾患ではない既知の試料の大きなグループにおいて、診断の質問に回答する有用な情報が２つだけあり、疾患の平均値及び疾患ではない平均値である。他の全ての情報は、本出願において論じられるように抑えられる。生物学における従来の考え方は、未処理濃度値又はこの限定された変動（例えば、濃度の対数）における情報が、疾患−疾患ではない診断の精度（真実）を決定するのに有意義であるということである。２種のバイオマーカーのｌｏｇ／ｌｏｇプロットが主にプロテオミクス分散（ノイズ）で占められるという概念は、注目されなかったか、又は一見したところ現在の知識に反している。
【００１４】
当技術分野におけるもう１つの欠陥は、癌（上方制御された炎症性）及び免疫抑制病態（下方制御された）を有する試料を有し得ることであり、かつそれ故にこの試料は低い炎症促進性反応を有することがあり、それ故にこれらの試料の炎症促進性「挙動」を癌ではない箱に押し込む。
【００１５】
本発明は、腫瘍及び免疫系の他の作用を照明する他のシグナル伝達タンパク質を含むことによって、前述の問題を解決する。それらをそれぞれの「グループ化」ゾーンに押し込むこの方法は、上記状況を隠すことを支援する傾向がある。免疫抑制条件が癌ではない訓練グループに含まれる限りにおいて、この状況及び多くの類似した状況が緩和される。これは、この方法で使用される他のすべての機能パラメータに当てはまる。偽陽性は、疾患ではない病態が疾患病態を正確に模倣する時にのみ生じる。癌の場合において、我々は、癌を模倣できる複数の異常な癌ではない病態しか見つけられない。例えば、ＢＰＨ（ＰＳＡ上昇）、自己免疫疾患（ＩＬ６及びＴＮＦ上昇）及び強い血管新生が引き起こされる病態、重傷（ＩＬ８及びＶＥＧＦ上昇）を有する人が、疾患を模倣するであろう。更に、どのように相関に近づいても、炎症反応を上昇も下降もさせるこの重複病態の状況が存在する。特許請求された発明の方法は、その影響を抑制するが、他は、疾患ではない及び疾患トレンド線（例えば、濃度値のロジスティック回帰）に単純に相関させようとし得る。
【００１６】
当技術分野における欠陥の別の例は、単一の試料に関する疾患又は疾患ではないバイオマーカーの平均値がグループ平均値に関するものと同じであることである。
【００１７】
これらのパラメータが単一の単離された試料として知られているならば、疾患ではないから疾患の移行を検出するタスクで良好な結果を出し得る。しかし実際には、これらのパラメータは、患者のために日常的に（毎年）測定されず、かつ実のところそれらは、今日では全く測定されない。更に、個体が疾患にかかるまで、疾患状態の個々の平均値を決定することは可能でない。それ故に、グループ平均値のように見えることを強いるこの決定は、今日、かかる診断を行うための貴重な戦略である。（単に疾患ではないに関して）単独の特許のために毎年毎年これらのパラメータを記録するという概念は、最終的には問題を解決するためのより良いアプローチであり得る。バイオマーカー挙動のこの個人的パターンがなければ、疾患及び疾患ではない真の平均値を知ろうと試みることは、単独の個人にとって不可能であるだけでなく、不適切である。値の唯一の情報は、集団における疾患のグループ挙動、疾患ではない及び疾患の平均値である。
【００１８】
本発明は、特に機能又は動作がシグナルとの関連を有する場合、この機能又は動作に相関したノイズではなく、真のランダムノイズに関連する。それ故に、いわゆる無縁の情報が実際に生体機能に必要なこれらシグナル伝達タンパク質による作用である時、プロテオミクスにおいては機能し得ない。それらの場合に、ノイズはランダムでなく、未知の機能に相関している。
【００１９】
これらの測定された濃度レベルは、実際に生体の作用又は反応に関連するが、しかしながらそれらは、シグナルと比較して完全に無関連（及びランダム）である必要はない。相関ノイズを測定する行為は、理論的に、ノイズの他の成分を無相関であることを余儀なくする。更に、これらのタンパク質の作用を推進する何百もの条件があり、かつ訓練セットで使用される数百の試料中のいずれか１つ以上の存在が、それらの可能な相関エラーをゼロにする。
【００２０】
要約すると、多くの実践者は、無縁の情報をゼロにするためにこれらの技術を実施する時に失われる濃度情報を心配するであろう。しかしながら、従来の技術とは対照的に、発明者らは、盲検試料が疾患ではない、又は疾患グループにあるかを決定するよう望む集団における唯一の有用な情報が、一般集団におけるグループの平均値である分析アプローチを開発した。確かに、未処理測定データには追加情報がある。例えば、訓練セットが各癌症例の癌病期情報も有し、かつ癌病期が０以上であるか決定することが望ましい場合、０期に関する集団の平均値及び０を超える全病期の平均値が役に立つ。この場合において、訓練セットモデルは、２つのグループ：１）０期；及び２）１期以上に分類される癌試料からなる。これらのグループの平均値が異なる場合、平均値と無縁な情報がモデル内で再びゼロにされるならば予測力が生じる。この場合（癌病期）の平均値は、癌検出の場合とは異なり、かつモデルは、差分情報を減少させる。
【００２１】
検査中の患者における疾患状態の可能性を示す評価モデルを作成又は利用する時に、疾患及び疾患ではない状態との間に十分な分離を提供するために、１つを超える分析物が必要であることが検討される。当業者は、複数の分析物がその分離をより正確に行い、かつ典型的には２、３、４、５、６又はそれ以上の分析物を用いることを理解するであろう。
【００２２】
本発明及びその付随する利点の多くの更に完全な理解は、添付図面に関連して考慮される時に、それが次の詳細な説明を参照することによってより良く理解されるにつれ、容易に得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】乳癌と診断された（赤）又は診断されない（青）４００人の女性における２種の典型的な、ＩＬ６及びＶＥＧＦ、重要なバイオマーカーを示す。
【図２】ＩＬ６及びＶＥＧＦに関して図１に示された４００人の女性の同じ２種のバイオマーカーの近接スコアプロットを示す。
【図３】乳癌と診断された、及び診断されない４００人の女性のバイオマーカーＶＥＧＦの集団分布を示す。
【図４】バイオマーカーＰＳＡ及びＴＮＦα平均濃度値の年齢分布を示す。
【図５】水平軸にプロットされたＩＬ６及びＶＥＧＦ近接スコア、及び垂直軸に集団分布の三次元プロットを示す。
【図６】青（癌でない）及び赤（癌）の試料の水平分離を示す、水平軸を下方に回転させた図５である。
【図７】プロットされたＩＬ６、ＶＥＧＦ及びＩＬ８を示す三次元プロットである。
【図８】垂直軸の周りを回転させ、かつ後方に傾けられた図７におけるプロットを示す。
【図９】原点を通して後部を見るために回転させた図７におけるプロットを示す。
【図１０】赤（癌）の試料を正面に示すために上方に回転させた図７におけるプロットを示す。
【図１１】癌が健常から３期乳癌に進行する時の５種の乳癌バイオマーカーの作用に対する作用を示す。
【図１２】垂直軸に示される近接スコアの集団分布を有する卵巣癌のバイオマーカーＣＡ１２５及びＨＥ４の三次元プロットである。
【図１３】ＨＥ４バイオマーカーの集団分布を更に明瞭に示すために回転させた図１２である。
【図１４】これら２種の腫瘍マーカーの２軸分布を更に明瞭に示すために下方に回転させた図１２である。
【図１５】三次元空間にプロットされたＣＡ１２５、ＨＥ４及びＡＦＰ腫瘍マーカーを示す。
【図１６】卵巣癌に関し、ＣＡ１２５、ＨＥ４単独のＲＯＣ曲線及びＲＯＭＡ検査の複合ＲＯＣ曲線を示す。
【図１７】本出願において論じられる乳癌検査のＲＯＣ曲線を示す。
【図１８】グラフの左上部分近くのスコアを示す拡大された図１７におけるＲＯＣ曲線を示す。
【図１９】１つの方程式セットに関する濃度から近接スコアへの変換を示す。
【図２０】もう１つの方程式セットに関する濃度から近接スコアへの変換を示す。
【図２１】ゾーンが別のゾーンの頂部の上に折り重ねられた、もう１つの方程式セットに関する濃度から近接スコアの変換を示す。
【図２２】訓練セットモデルの構築のためのタスクフローチャートを示す。
【図２３】大きな非線形分布を有する定型化された近接スコア分布を示す。
【図２４】大きな非線形分布が抑制された定型化された近接スコア分布を示す。
【図２５】訓練セットによって要求されるような５０％対５０％の疾患対疾患ではない分布を有する定型化された近接スコア分布を示す。
【図２６】疾患対疾患ではない真の分布を有する定型化された近接スコア分布を示す。
【図２７】折り畳みによって補正された疾患対疾患ではない真の分布を有する定型化された近接スコア分布を示す。
【図２８】バイオマーカーＶＥＧＦの変換後に結果として生じた集団分布を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
図面に例示された本発明の好ましい実施形態を記載するに際し、特定の専門用語が明確にするために用いられる。しかしながら、本発明は、そのように選択された特定の用語に限定されることが意図されず、かつそれぞれの特定の用語が、類似の目的を達成するために類似の方法で働く全ての技術的同等物を含むことが理解されるべきである。本発明の幾つもの好ましい実施形態が、例示目的のために記載され、本発明は図面に具体的に示されない他の形状で具体化され得ることが理解される。
【００２５】
本出願のために、理解を容易にするために、次の定義が利用される：
【００２６】
「分析物」は、測定用の対象の化合物を指す。プロテオミクスの場合において、分析物はタンパク質であり、かつ測定方法は通常イムノアッセイである。測定単位は、サンプリングされた生体液又は組織の単位体積あたりの質量単位で記される濃度である。濃度値は、医療診断手順に関連する。分析物は、「バイオマーカー」の更に一般的な用語と考えられる。分析物は、患者の血中及び外界で見出されるグルコースのような化合物、並びに一般に患者の血液中でのみ見出されるタンパク質であり得る。これらの用語は、特定の差異が論じられない限り、この文書では言い換え可能に使用され得る。
【００２７】
「分析感度」は、ゼロキャリブレーターを超える３つの標準偏差と定義される。診断表示は、このレベル未満の濃度に関して正確であると考えられない。それ故に、このレベル未満の臨床的に関連する濃度は、正確であると考えられず、かつ臨床検査室において診断目的で使用されない。統計的に分析感度レベルでの測定は、９９．７％の信頼レベルである。
【００２８】
「個体のベースライン分析物測定」は、ある期間にわたって単独の個体に関して複数回、測定された、疾患ではない状態から疾患状態への個々の患者の移行に関する対象のバイオマーカーの測定セットである。個々の患者が疾患を有さない時に、疾患ではない状態のベースライン分析物測定が測定され、かつその代わりとして、個々の患者が疾患を有する時に、疾患状態のベースライン分析物測定が決定される。これらのベースライン測定は、個々の患者に特有であると考えられ、かつその個々の患者の疾患ではないから疾患への移行の診断に役立ち得る。疾患状態のベースライン分析物測定は、その個体における疾患の２番目以降の発生に関して疾患を診断するために有用であり得る。
【００２９】
「バイマーカー」は、２軸グラフ（又はグリッド）にプロットされ、かつ以下で「バイマーカー平面」と称される時に、疾患ではないから疾患状態への生物学的移行に関して正規化されかつメタ変数の変動に機能的に関連する近接スコアの２つのセットである。
【００３０】
「生体試料」は、被験者から取り出され、かつ診断上、情報を与える分析物（マーカー又はバイオマーカーとも称される）の濃度またはレベルが決定できる、血液又は血漿のような組織又は体液を意味する。
【００３１】
「バイオマーカー」又は「マーカー」は、典型的には、血清タンパク質のような体液において測定されるタンパク質又はメタボロミクス分析物である、被験者の生体試料の生物学的成分を意味する。例には、サイトカイン、腫瘍マーカー等を含む。本発明者らは、身長、目の色、地理的要因、及び／又は集団内で変動し、測定可能、決定可能又は観測可能な他の測定又は属性のような他の生物学的兆候が、本発明の方法において使用され得ることを検討する。
【００３２】
「盲検試料」は、所与の疾患の知られている診断がなく、かつその疾患の有無に関する予測が望まれる被験者から取り出された生体試料である。
【００３３】
「最も近い」とは、採点されるグリッド位置から訓練セット点の距離を指す。２次元グリッドの距離は、グリッド位置から訓練セット点までの座標距離の斜辺である。高次元に関して、距離は、距離の平方和の平方根である。最も近い訓練セット点は、採点されるグリッド位置へのこの距離の最小値を有するものである。
【００３４】
「疾患関連機能性」は、持続若しくは増殖する疾患の作用であるか、又は疾患が進行することを妨げる身体の作用であるバイオマーカーの特徴である。癌の場合において、腫瘍は、血液循環の増殖が生存及び繁栄するよう要求することによって身体に作用し、かつ免疫系は腫瘍を殺すために炎症促進性作用を増加させる。これらのバイオマーカーは、疾患関連機能性を有さない腫瘍マーカーとは対照的であるが、循環系に剥がれ落ち、かつそれ故に測定できる。機能バイオマーカーの例は、免疫系の作用を明らかにするインターロイキン６、又は腫瘍が分泌して局所血管増殖を引き起こすＶＥＧＦであり、他方で非機能的な例はＣＡ１２５であり、眼及びヒト女性生殖管に位置する構造タンパク質であり、かつ腫瘍を殺すための身体による作用、又は腫瘍増殖を助けるための腫瘍による作用がない。
【００３５】
「バイオマーカー移動作用」は、濃度又は近接スコアを直交軸にプロットされた時の、以上で定義された疾患関連機能バイオマーカーの移動である。更に、これらの疾患関連機能バイオマーカーが直交機能性を有する場合、それらは、各軸が測定濃度又はこの測定値の代わりのもの（例えば近接スコア）を表す多次元プロットの原点から離れて、又はそこに向かって進行する。この移動は、プロット内で疾患ではないから疾患への分離を引き起こし、予測力を劇的に改善する。
【００３６】
「診断に適するほど微細な」は、プロットグリッドの分割が、疾患ではない症状と、疾患の症状とを明瞭に区別し、かつ疾患の確率の医学的判断が可能な十分な粒度で未知の試料を採点するために十分な粒度を有することを示す。診断は、癌病期、又は無症状対症候性ライム病を含む疾患状態の内部破綻（ｉｎｔｅｒｎａｌ  ｂｒｅａｋｄｏｗｎ）のような、単に疾患ではない対疾患以外の何らかの重要な医療問題のためであり得る。当業者は、いつ粒度が十分であるかを容易に決定できる（例えば医師）。
【００３７】
「孤立点」は、他の訓練セットデータ点から遠くに孤立した単独の患者からの訓練セットデータ点である。これらの点の近くのグリッド点は、近接によって疾患ではない対疾患に関して採点され、それらは、この孤立点の診断によってこれらの周囲点に不当に影響を与える。係属中の出願のシステム及び方法は、この不当な影響に取り組む。この孤立点問題を改善するプロセスの最高の性能指数は、グリッド上の訓練セットデータ点の多次元空間の標準偏差である。我々は、７以上の標準偏差が悪い結果を生じさせ、かつ３以下が遙かに良い結果、すなわち相関の精度を生じさせることを発見している。当然に、これらの値は相対的であり、他の例では多少異なり得る。
【００３８】
「検出限界」（ＬＯＤ）は、「ゼロ」濃度キャリブレーターの値を２つの標準偏差だけ超える濃度値と定義される。通常、ゼロキャリブレーターは、測定の標準偏差の正確な表示を得るために、２０回以上の反復で行われる。このレベル未満の濃度決定は、例えば、ウイルス又は細菌の検出に関してはゼロ、又は存在しないとみなされる。本発明の目的から、２０回の反復の使用が好ましいが、試料が二重で行われる時に、１．５の標準偏差が使用され得る。単独の濃度番号を必要とする診断表示は、一般にこのレベル未満にされない。検出限界レベルでの測定は、統計的に９５％信頼レベルである。ここで論じられる方法を使用する疾患状態の予測は、単一の濃度に基づくものでなく、かつ予測は、ＬＯＤに基づく濃度未満の測定レベルで可能であることが示される。「少量のタンパク質」は、非常に低レベルの血清中タンパク質である。本明細書で使用されるようなこのレベルの定義は、血清又は血漿及び試料が取り出される他の体液中で約１ピコグラム／ミリリットル未満のレベルを含む。
【００３９】
「少量のタンパク質」は、非常に低レベルの血清中タンパク質である。本出願で現在使用されるようなこのレベルの定義は、血清又は血漿及び試料が取り出される他の体液中で約１ピコグラム／ミリリットル未満のレベルを含む。
【００４０】
「マッピング」は、所与のセット（ドメイン）の各要素を第２のセット（範囲）の１つ以上の要素に関連付ける操作である。この場合、マッピングは、測定された濃度値（ドメイン）を近接スコア（範囲）に関連付ける。
【００４１】
「メタ変数」は、分析物及びバイオマーカーの濃度又はレベル以外の、所与の被験者に特徴的であるが、必ずしも個人的に合わせた、又はその被験者に特有ではない情報を意味する。かかるメタ変数の例には、被験者の年齢、閉経状態（閉経前、閉経周辺期及び閉経後）、並びに思春期、体重、患者の住居の地理的位置又は地域、生体試料の地理的出所、体脂肪率、年齢、人種若しくは人種的混合、又は時期のような他の条件及び特性を含むが、それらに限定されない。
【００４２】
「濃度−年齢シフトを正規化する」は、濃度測定における疾患ではないから疾患への移行の固有の年齢関連シフトを除去することを指す。この「正規化」作用は、濃度の疾患移行に対する相関を（不明瞭にすることによって）低下させる年齢因子を除去する。この正規化は、「近接スコア」変数において具体化される。
【００４３】
「濃度の中点値を正規化する」は、疾患及び疾患ではない２つの平均値の平均である濃度測定の値を指す。このパラメータは、年齢によってドリフトする。近接スコアにマッピングされる時、濃度測定の年齢ドリフトが除去される。
【００４４】
「集団分布」は、所与の被験者集団の生体試料における特定の分析物の濃度範囲を意味する。特定の「集団」は、地理的地域、特定の人種又は特定の性別から選択された個体を意味するが、それに限定されない。また、本出願に記載されたような使用のために選択される集団分布特性は、所与の疾患状態を有する（疾患亜集団）及びの疾患状態を有さない（疾患ではない亜集団）と診断された集団のメンバーである、そのより大きな定義済み集団内の２つの異なる亜集団の使用を更に検討する。集団は、疾患予測が望まれるいかなる集団であっても良い。更に、適切な集団は、疾患進行の他の病期に対して、特定の臨床病期まで進んだ疾患を有する被験者を含むことが検討される。
【００４５】
「集団分布特性」は、バイオマーカーの集団分布内で決定可能であり、例えば特定の分析物の濃度平均値、若しくはその濃度中央値、又は濃度のダイナミックレンジ、又は患者が疾患ではないから疾患状態への生物学的移行又は進行を経験する際に、対象の種々のバイオマーカー及びメタ変数の上方又は下方制御の程度が、疾患の発症又は進行によって影響を与えられる時に、集団分布が、明確なピークとして認識可能なグループにいかにして分類されるかである。
【００４６】
「予測力」は、診断アッセイ又は検査の感度及び特異性の平均か、又は１−誤った予測の総数（偽陰性及び偽陽性の両方）÷試料の総数である。
【００４７】
「近接スコア」は、測定されたバイオマーカーの濃度の代用値又は置換値を意味し、かつ実際には、診断相関分析で使用できる新しい独立変数である。近接スコアは、測定されたバイオマーカー分析物の濃度に関連し、かつそこから計算され、かかる分析物は、所与の疾患状態に関して予測力を有する。近接スコアは、診断が望まれる所与の患者の予測バイオマーカーの実際に測定された濃度を変換するために、メタ変数の調整された、対象の集団分布特性を使用して計算される。
【００４８】
「多次元グリッドをスライスすること」は、モデルを構築するために必要な計算時間を短縮することに役立つ。この場合において、多次元空間、５次元が、直交軸の各組に沿って２次元スライスに切断される。このことは、５次元の場合には１０の「二重マーカー平面（ｂｉ−ｍａｒｋｅｒ  ｐｌａｎｅｓ）」を生じさせる（６次元は１５平面を生じさせる）。訓練セットデータは、次に各平面にプロットされ、かつ平面は、各軸上でグリッド区間に再度切断される。各二重マーカー平面は、従って、二重平面上の完全な多次元グリッドの投影である。
【００４９】
「トポロジー不安定性」は、二重マーカー平面のグリッド上の領域であり、領域内の点は、トポロジーの急勾配区間に載っている。トポロジーは、測定された独立変数（すなわち、決定されたバイオマーカー濃度）及びメタ変数の全てを考慮する多次元相関計算の形状である。単一のメタ変数値に関するこのトポロジーは、５つのバイオマーカー測定に関して少なくとも５次元である（それ以上であっても良い）。トポロジーはまた、メタ変数の値が変化するにつれて形状がシフトする。この多次元トポロジーは、トポロジーを通る１０の二重平面スライスを取ることによって、分解された状態で目で見えるようにされ得る。このことは、測定ノイズのために、算出された疾患スコアが誤っている「危険」を生じさせる。スコアは、疾患及び疾患ではない状態に予測力に関して個々の二重マーカープロットに重みを付けることによって、かつトポロジー測定不安性及び単純な測定誤差のような他の要因を考慮することによって導かれ得る。スコア範囲は、任意であっても良く、かつ値は、疾患又は疾患ではない状態にある患者の確率パーセントを表す。
【００５０】
「訓練セット」は、既知のバイオマーカー濃度、既知のメタ変数値及び既知の診断を有する患者グループ（統計的有意性を得るために、典型的には２００名以上）である。訓練セットは、「二重マーカー」平面の軸の値「近接スコア」及び個々の盲検試料を採点するために使用される、クラスター分析からのスコアグリッド点を決定するために使用される。
【００５１】
「訓練セットモデル」は、被験者（又は患者）が疾患を有するか、又は疾患を有さない確率に関して予測アウトカムについての盲検試料の評価を可能にする訓練セットから構築されるアルゴリズム又はアルゴリズムグループである。「訓練セットモデル」は、次に臨床及び診断目的で盲検試料のスコアを計算するために使用される。このために、疾患若しくは疾患ではない可能性パーセント、又は患者のために診断を開発している医療サービス提供者によって好まれる他の所定の指標となる読み出しを示すスコアが、任意の範囲にわたって提供される。
【００５２】
「不一致訓練セットモデル」（又は「二次アルゴリズム」）は、二重マーカー平面のグリッド上の個々の点が一次相関訓練セットモデル及びこの二次アルゴリズムの両方において不安定である可能性が低いように、異なる現象論的データ縮小法を使用する二次訓練セットモデルである。
【００５３】
「空間的近接相関法」（又は近隣探索若しくはクラスター分析）は、独立変数が直交軸上にプロットされる、独立変数及び二値アウトカムの間の相関関係を決定する方法である。盲検試料の予測は、アウトカムが既知である、いわゆる「訓練セット」データ点の数（３、４、５又はそれ以上）への近接に基づく。二値アウトカム採点は、多次元上の盲検点から反対のアウトカムの訓練セット点までの計算された全距離に基づく。最短距離は、個々の盲検データ点の採点を決定する。この同じ分析は、個々の二重マーカー平面スコアが他の平面のスコアと組み合わされて合計を生じさせる、多次元グリッドを横切る二重マーカー平面で行われ得る。切断又は２次元直交投影の空間を通じたこの使用は、計算時間を短縮できる。
【００５４】
「直交機能性」は、アダプター、エフェクター、メッセンジャー、モジュレータータンパク質等のような低レベルシグナル伝達機能に適用される方法のこの記載において使用される用語である。これらのタンパク質は、疾患に対する身体の反応又は身体に対する疾患の作用に特異的な機能を有する。癌の場合、これらは、一般に、炎症又は細胞アポトーシス及び血管新生機能のような免疫系作用物質であると考えられている。１種の腫瘍マーカーは、特異的なシグナル伝達機能も示さない限りにおいて直交すると考えられる。マーカーは、他から独立しているためにできるだけ良好に選択されるべきである。換言すると、疾患自体が両方に影響を及ぼす場合を除き、一方に対するレベルを変動させることは、他方と相互作用すべきでない。従って、変動が一方の直交関数において生じた場合、それら自体のこれらの変化は、他方における変化を推進しない。血管新生及び炎症機能は、これらの機能の１つのみを主に実行するタンパク質が選択され得ることにおいて直交していると考えられる。これらのタンパク質は、多次元空間的近接グリッド上にプロットされる時に、独立して作用し、かつ疾患が両方の作用を引き起こす場合、予測力を増幅させる。多くのサイトカインは複数の相互作用機能を有し、従ってタスクは、この相互作用が制限されるように機能及びタンパク質を選択することである。「機能的直交性」の程度は相対的な事項であり、かつ実際には、全てのサイトカインがある程度相互作用すると主張できる。多くは大幅に重複する機能を有し、かつ多くは有さない。インターロイキン８は、炎症性及び抗炎症性作用並びに血管形成の両方に関与している。癌のような疾患では、それは主に循環作用であるが、生体内の他の既存の病態がこのサイトカインの作用を推進し、プロテオミクス分散に寄与することがある。機能的直交性を有する最良のバイオマーカーの選択は、診断された病態に応じた最良の妥協である。
【００５５】
本出願で使用される「個々のプロテミクス分散」は、定義によるプロテオミクス検査結果、濃度測定値が、対象となる特定の病態又は疾患を診断することに関連しないか、又は役立たない多量の情報が含むという概念を含む。この変動は、対象のプロテオミクスバイオマーカーの上方制御又は下方制御に影響を及ぼす何百もの条件によって引き起こされる。これらのバイオマーカーは、疾患と非常に高い相関、及び実際に因果関係を有し得る。これらの無関係な条件は、バイオマーカーに影響を及ぼし、かつ対象の疾患に関する情報を覆い隠すか、又は汚染し、疾患から疾患ではない相関を困難にする。この分散は、ランダムノイズ自体ではないが、例えば、乳癌のような対象の病態、及びこの癌のスクリーニング診断に無相関であることにおいて、ランダムノイズになぞらえることができる。従って、スクリーニング診断に関する実際の情報は、多くの個々の試料をサンプリングし、かつ単に乳癌のための各バイオマーカーの平均値を決定することによって正確に抽出できる。反対の病態、乳癌ではない平均値もまた、多くのかかる既知の乳癌ではない試料を測定することによってある程度の精度で決定できる。プロテオミクス研究者が直面している課題を適切に要約された「複雑さのパラドックス（Ｔｈｅ  Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ  Ｐａｒａｄｏｘ）（Ｋｅｎｎｅｔｈ  Ｌ．  Ｍｏｓｓｍａｎ、Ｏｘｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ、２０１４）」を参照。「複雑な生体系に固有の非線形力学は、不規則かつ予測不可能な挙動を招く。」
【００５６】
「シグナル（疾患）又はヌルオフセット（疾患ではない平均値）」は、以上で定義されたプロテオミクス分散（ノイズ）を効果的に減衰又は除去するために十分に大きな集団にわたって測定された平均値として定義される。これらのパラメータを測定するコホートの定義は重要である。シグナル（疾患）の平均値は、病態を偽りなく有するために医学によって決定される。病態は、定義済みの疾患か、又は治療の対象となり得る特定の特徴を有する疾患を有する人々のサブセットであり得る。それは、特有の疾患であり得る（例えば乳癌、又はそれは疾患の特性、癌病期、若しくは腫瘍増殖の積極性であり得る）。ヌルオフセット（疾患ではない）もまた、いずれの条件を、診断が分離する必要があるかに基づき注意深く定義されねばならない。疾患のスクリーニングの場合、一般に健康診断に参加する人々の集団が適切である。このことは、例えば、外傷性傷害を丁度患っている試料を除外するが、スクリーニング年齢の集団に影響を与える条件、及び非常に重要には使用中のバイオマーカーを含む。シグナル（疾患集団）もこのプロテオミクスノイズに感染する。ヌルオフセット（疾患ではない）は、対象のサブ条件を有さない疾患グループ内で反対であり得る（例えば、前立腺癌に関して、これは疾患の非侵攻性形態であり得る）。この場合もまた、これらのパラメータの両方の平均値は、正確な平均値を決定するために病態を診断する医学によって予め決定されるべきである。
【００５７】
「プロテオミクス平均値分離」は、対象のバイオマーカーが、シグナル（疾患）又はヌルオフセット（疾患ではない）の２つの対象条件を実際に分離できるかを決定する。平均値が既知の集団において正確に測定され、かつそれらが分離を有する（値が異なる）場合、診断予測力が達成される。
【００５８】
「プロテオミクス分散抑制」は、前述のプロテオミクス分散（ノイズ）が抑制される方法である。この抑制は、訓練セットと呼ばれる既知の試料グループで最初に行われる。目標は、医学的に決定された診断と一致するように訓練セット試料の濃度値を調整することである。数学的方法は、予測モデルの予測採点を既知の試料に一致するよう強いるという目標によってのみ制限される。方法は、測定された変数の圧縮、展開、反転、逆転、それ自体への折り畳み部分を含むことがあり、複数の入力（濃度）が同じ出力（近接スコア）を生成する関数を生成する。この理由は幾つかあり（以下の集団分布バイアスを参照）、かつ分散「ノイズ」を減衰させる目的を含む。また、ルックアップテーブル又は類似のツールが、変換や他の数学的スキームのために、使用できる。この同じノイズ抑制法は、盲検又は検証試料に適用される時、この同じノイズ抑制を生成する。変換後の結果は、近接スコアと呼ばれる。プロテオミクス分散の抑制は、対象の病態、この場合において乳癌ではない及び乳癌であって、各々の大きな既知の集団で測定された両方の平均値によって定義されるものと相関しない変動を排除又は抑制する数学的変換である。
【００５９】
ここで図面を参照すると、図１は、乳癌と診断された（赤）又は診断されない（青）４００人の女性における２種の典型的な、ＩＬ６及びＶＥＧＦ、重要なバイオマーカーを示す。それは、この文書に記載された乳癌プロテオミクス診断法において使用される２種のバイオマーカー、インターロイキン６及びＶＥＧＦの２次元プロットである。プロットは、これらバイオマーカーの未処理の測定された通りの濃度の対数プロットである。赤いデータ点は、生検によって癌を有すると診断される。青いデータ点は、マンモグラフィーを毎年のスクリーニングすることに参加する女性の代表的な集団である。この集団において非悪性病態又は疾患状態を排除する努力は及ぼされなかった。赤及び青い矢印は、各バイオマーカーに関して年齢による乳癌及び乳癌ではない平均値の濃度にわたるスパンを示す。換言すると、ＩＬ６の乳癌濃度の平均値は、３５〜７５歳の年齢範囲にわたり約０．９ｐｇ／ｍｌ〜約２．１ｐｇ／ｍｌに及ぶ。データは、５０％が癌であり、５０％が癌ではない、約４００人の女性に関し、かつ測定は、ＯＴｒａｃｅｓ  ＣＤｘ  Ｉｍｍｕｎｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  Ｓｙｓｔｅｍ及びＯＴｒａｃｅｓ  ＢＣ  Ｓｅｒａ  Ｄｘ乳癌検査キットを使用して、ロシア連邦モスクワのゲルツェン研究所で行われた。
【００６０】
このプロットは、疾患ではない及び疾患の２つの状態があまり区別されない他のバイオマーカーによる数百のかかるプロットの典型である。実際に、この不十分な区別は、すべてのバイオマーカーにわたって固有のものである。女性が疾患ではないから疾患に移行するにつれて、バイオマーカーの幾らかの上方制御があるが、移行は明らかに鮮明でない。このプロットに関する問題は、プロット中の全員ではないにせよ大部分の女性が、乳癌と関連しない多くの病態を有し、その幾つかは知られている可能性があるが、大部分は知られていないことである。多くは、これらのサイトカインの上方又は下方制御に同様に影響を及ぼす処方された薬剤を用いている。従ってプロットは、これらの濃度の疾患移行に対する相関を混乱させる、知ることのできない情報によって汚染されているか、又はノイズがある。「複雑さのパラドックス（Ｔｈｅ  Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ  Ｐａｒａｄｏｘ）（Ｋｅｎｎｅｔｈ  Ｌ．  Ｍｏｓｓｍａｎ、Ｏｘｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ、２０１４）」において、プロテオミクス研究者が直面している課題が適切に要約される「複雑な生体系に固有の非線形力学は、不規則かつ予測不可能な挙動を招く。」
【００６１】
プロテオミクス研究は、疾患及び疾患ではない状態の間の分離を最大限にしようとする大きな計算方法を適用することによって、この問題にアプローチする傾向があった。これらは、ニューラルネットワークと、サポートベクターマシンと呼ばれるものの２つのカテゴリにある傾向があった。バイオインフォマティクスにおける計算知能技術（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  ｉｎ  ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ）；Ａｂｏｕｌ  Ｅｌｌａ  Ｈａｓｓａｎｉｅｎ、Ｅｉｍａｎ  Ｔａｍａｈ  Ａｌ−Ｓｈａｍｍａｒｉ、Ｎｅｖｅｅｎ  Ｉ．  Ｇｈａｌｉ；Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ４７（２０１３）３７−４７。ニューラルネットワーク戦略は、入力、バイオマーカー濃度と、出力、疾患及び疾患ではないとの間に「神経」ノードを置くことである。一般に、各入力が「神経」ノードを通して各出力への独自の経路を有するように、十分なノードがある。大きな計算は、次いで各入力から各出力の各経路に（神経ノード内で）利得又は減衰を割り当てることによって相関問題を解決しようと試みる。サポートベクターマシンは、バイオマーカープロット空間に湾曲した平面又は表面を通すことによって機能する。これらの表面又は平面は、あらゆる可能な独自の解決法を通して湾曲、折り畳み、折り曲げ、シフト及び回転がなされ、最良の分離力を有する湾曲面を探し求める。方法は全て、知能を複雑にしようとして、既知のアウトカムを持つ訓練セットと呼ばれるものを使用する。定理は、訓練セットの生成したモデルがそれを正しくするならば、モデルは一般集団からの未知の試料を正しくするのである。これらの方法は、図１のプロットにおいて類型化された複雑な寄せ集めをはねのけられなかった。
【００６２】
最初のステップは、乳癌の図１のプロットについて知ることができるものを調整することである。プロットには４つしか有益な情報がない。それらは乳癌ではない及び乳癌の両方に２種のバイオマーカーの平均値である。これらの平均値を超えて、我々は、個々の各試料を平均との関係でランク付けできる。４つしかランクはない、１）個々の試料は乳癌ではない平均値よりも小さい；２）この値よりも大きいが、乳癌／乳癌ではない平均の間の導かれた中点平均値よりも小さい；３）平均のこの中点より上で、かつ癌の平均値より下である；及び４）乳癌の平均値よりも上である。個々の試料のこれを超える情報は有用ではなく、ノイズとみなせる。
【００６３】
問題は、以下に示される表１に更に表示される。この表は、乳癌検出パネルで使用されるタンパク質の上方又は下方制御に影響を及ぼす種々の病態又は薬剤を示す。この表は非常に限られた調査とみなされねばならず、かつ実際に血清中のこれらタンパク質濃度に影響を及ぼす、知られていない多くの病態又は薬剤（処方された、又はされない、例えばアルコール）がある可能性が高い。ちょうどＩＬ６とＶＥＧＦに関して、３５がリストされていることに注目せよ。表の下の凡例に注目することは、興味深い。黄色いハイライトは、２種のタンパク質に影響を及ぼす病態又は薬剤を示し、黄褐色は３種を示し、かつ薄い赤は４種以上の影響を及ぼされるタンパク質を示す。乳癌のみが４種以上に影響を及ぼし、かつ実際には５種全部が影響を及ぼされる。
【００６４】
【表１ａ】
2019504432.tif 000003
【表１ｂ】
2019504432.tif 000004
【００６５】
ノイズは通常ランダムであると考えられるので、物理学者によっては用語「ノイズ」の使用に反対することがある。ここで論じられるプロテオミクスのノイズは、病態、薬剤、環境因子又は個々の変動（例えば、遺伝的変異等）の一般に知ることのできない作用によって引き起こされる。「ノイズ」は、「プロテオミクス分散」とも呼ばれ得る。しかしながら、これらの分散を引き起こす病態が非常に多く、かつ集団内にランダムに分布されているので、それらは、無相関、又はランダムノイズのように正しくみなすことができ、かつ従ってそのように治療できる。このことは、例えば、幾つかの試料において測定された非常に遠い外れ値の濃度に含まれる情報が役に立たない情報であり、減衰できる（数学的に破砕される）ことを意味する。
【００６６】
このランキング及びノイズ減衰プロセスには重大な障害がある。すなわち、平均値は年齢とともに劇的に変化する。従って、上記の１から４のランクによってこれらの試料を位置づける数学的方法は、年齢ドリフトの問題を解決せねばならない。この問題は、疾患ではない平均値が、場合により異なる年齢で疾患の平均値と重なることだけでも悪くなり得る。年齢に関連したランク及びノイズの減衰に基づく新しい独立変数が求められる。我々は、この新しい変数を「近接スコア」と呼ぶ。近接スコアは、１）疾患及び疾患ではないに関して平均によってアンカリングされる、２）疾患移行における年齢ドリフトを正規化する（ゼロ設定）、３）平均に対するそれらの関係によって個々の試料のランキングを強いる、及び４）平均から離れた試料中の外れ値ノイズを数学的に減衰又は圧縮する、を含む上記属性を包含せねばならない。その上、遠く離れた又は外れ値の「ノイズのある」試料における未処理濃度のクラスター化挙動は、これを以下で論じられる空間的関係を保持する相関法に適用するために、保持されねばならない。近接スコアの未処理濃度に対する関係は、関連する相関性能が改善されるならば、実際に反転され得る。
【００６７】
図２は、ＩＬ６及びＶＥＧＦに関して図１に以上で示された４００人の女性の同じ２種のバイオマーカーの近接スコアプロットを示す。これは、本明細書に記載された分析ステップを実行するＯＴｒａｃｅｓ  Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ  Ｅｎｇｉｎｅを介して処理した後の、図１で以上に示された同じ４００人の女性のプロットである。この計算は、未処理濃度を近接スコアに変換する。乳癌ではない及び乳癌の平均値は、それぞれ現在４及び１６で正規化され、かつ中点又は癌ではないから癌への移行点は、１１よりもわずかに低く固定されている。図１に示される個々の各データ点は、近接スコア平均によってアンカリングされたゾーンに配置されるよう強いられ、かつ各点は、試料の年齢に配慮する年齢調整された平均濃度値に対する関係を維持する。乳癌ではない及び乳癌の平均は、それぞれ両方のバイオマーカーについて、近接スコア７及び１５で固定される。この実施例の近接スコアは、０から２０に及ぶように選択されたが、しかしながら他の範囲が選択され得る。また、個々の試料データ点は、固定平均値内部のランキング（１〜４）ゾーンに押し込まれる。１１の固定近接スコアで、両方のバイオマーカーは、乳癌ではない及び乳癌の平均の間のそれらの導かれた平均点にある。５、１１及び１７の近接スコアでのこれらの固定点は全て年齢に関して正規化される。従って、まさしくその試料の年齢での平均、又は平均間の中点の濃度での未処理試料は、年齢にかかわらず、それぞれ５、１１又は１７の近接スコアを得る。当然に、採点範囲及び固定又は正規化点は任意である。遠い外れ値を含む他のすべての個々の試料は、平均間の空間に圧縮され、かつ各未処理濃度値は、平均及び平均の中点に対するその未処理濃度の関係によって平均の中点の適切な側に押し込まれる。ゾーン１及び２は、３及び４が最良の分離のためにできるように、次元プロットにおいて重複しても良いことに注目せよ。しかしながら、１及び２、並びに３及び４は全く重複できない。
【００６８】
以上に論じた変換は、乳癌ではないから乳癌への移行に関しては上手く機能する。事実、非常に遠い外れ値の間の空間への折り畳みは、疾患から疾患ではないことへの正常な集団が、決して等しくない状況に特有である（下記考察を参照）。未処理濃度分布の他の分布に関して、他の変換法が示され得る。方法は、未処理データ分布の性質及び疾患状態分布の性質に直接関係しており、かつ第１の原理からではなく、モデル構築プロセスから導かれる因子である。しかしながら、平均値アンカリングは、平均値に対する強制的なランキングと共に重要である。
【００６９】
これらの新しい独立変数が、本発明による種々の相関方法に適用される時、結果は大幅に改善される。大部分の未処理濃度データは、乳癌ではない及び乳癌の新しい固定平均値の間にそれらを置くために今や変換されたことに注目せよ。その理由は以下で論じられる。以下に示される表２は、予測力の改善を示しており、かつ更なる改善点は、以下で論じられる。表から分かるように、未処理濃度から近接スコアに単に変換することは、回帰法を５％、及びニューラルネットワークを７％改善する。サポートベクターマシンは１０％を生じさせる。空間的近接相関と呼ばれる別の相関法は、サポートベクターマシン法と同様の改善を有する。空間的近接相関法は、以下で更に論じられるが、この方法が実際のところサポートベクターマシンを非現実的にすることに注目すべきである。サポートベクターマシンは、２つの状態に関する訓練セットデータの混合が高く、かつこの最適な表面が視覚的に認識できない２つの状態の間の最適な相関分離面を見出すために設計された数学的方法である。サポートベクターマシンは、できるだけ大きな分離（表面）によって空間内に点をマッピングする二値線形分類器として機能する。本明細書に記載された計算方法は、前述のノイズを減衰させることによってこの分離を生成する。特許請求された発明のシステム及び方法は、図２の実施例における１１の近接スコアでの中点のように、目に見える多次元プロット上の場所への最良の分離平面を減少させる。
【００７０】
【表２】
2019504432.tif 000005
【００７１】
証拠は、予測力の改善が、濃度測定における情報中のデータトレンドを、特に未処理濃度から近接スコアへの変換後に追うことよりも、バイオマーカーの多次元空間における上方／下方制御クラスター化に焦点を合わせることによって遙かに強化されることを示している。回帰法及びニューラルネットワークは、データトレンドに焦点を合わせており、いかなる空間的分離情報も保持できない。サポートベクターマシン及び空間的近接法は、以下で更に論じられ、かつプロテオミクスデータのクラスター化に関するこの空間的分離情報を捕獲する。
【００７２】
この乳癌の例において、これらのバイオマーカーは、他のバイオマーカー機能とは無関係であるためにできるだけ良好である、生体に対する癌の作用（一般に腫瘍増殖のための血管新生）のバイオマーカー、又は癌に対する免疫系アクター（ｉｍｍｕｎｅ  ｓｙｓｔｅｍ  ａｃｔｏｒｓ）である選択された機能を有する。換言すると、一方に対するレベルを変動させることは、疾患自体が他方に影響を及ぼす場合を除き、他方と相互作用すべきでない。従って、一方の直交関数の変動が起こるならば、それら自体のこれらの変化は、他方における変化を推進しない。これらのタンパク質は、疾患に対する身体の反応又は身体に対する疾患の作用に特異的である機能を有する。癌の場合において、これらは一般に、炎症、細胞アポトーシス及び血管新生機能のような活性タンパク質であると考えられる。多くのサイトカインは、複数の相互作用機能を有する。従ってタスクは、この相互作用が制限されるように、機能及びタンパク質を選択することである。
【００７３】
これらのタンパク質（又は他のバイオマーカー）のこの機能的直交作用は、プロテオミクス分散が抑制される場合、直交軸上にプロットされる時に容易に見られる。それらが疾患への移行において上方制御をするならば、次元グリッドにおけるバイオマーカーの疾患状態の位置が縦座標から離れる動きは、一目瞭然である。この次元移動におけるこの情報は、近接スコアへの変換によって劇的に向上する（実際に、他の分析技術を使用する時、プロテオミクス分散による汚染は、この情報をほぼ完全に覆い隠す）。しかしながら、この情報は、回帰又はニューラルネットワーク相関法が使用される時に失われる。
【００７４】
この情報は、相関法に固有の次元グリッドが使用される時に捕獲される。サポートベクターマシン法は、空間近接法のようにこれを捕獲する。上記のように、サポートベクターマシン法は、近接スコアへの変換によって非現実的にされる。図２では、最良の相関のための最大分離の表面は、両方のバイオマーカー関して、平均の導出された中点である近接スコア１１付近にある。この近接スコアプロットでサポートベクターマシンを動かすならば、最良の分離の適切な平面の目の認識を確認するだけであり、コンピュータの計算時間とエネルギーを浪費する。従って、これらの複雑な機能的サイトカインでのできるだけ良好な使用には、予測力の改善を生じさせる、空間的近接相関法と組み合わせた機能的な直交性を含む。また、サポートベクトルマシンは、実際の相関重み付けがどのように行われているかを特定せず、多次元プロットの最大分離の平面のみであることにも注目せよ。空間的近接は、最初にデータのクラスター化に、次に疾患ではないから疾患への移行におけるデータトレンドに焦点を合わせる。
【００７５】
本発明の実施形態において適用される空間的近接法は、各バイオマーカーに対して１つの多次元空間を含む。訓練セットにおける各バイオマーカーの近接スコアは、多次元空間にプロットされる（この乳癌の例では５次元）。プロットはグリッドに分割され、次にこの５次元グリッドの各点は、グリッド上の幾つか（１５〜２０）の訓練セット点に最も近接することによって、乳癌又は乳癌ではないと採点される。スコアは、採点された空のグリッド点の局所近傍の乳癌及び乳癌ではないカウントによって示される。最大スコアは、空のグリッド点で、それが乳癌のみを「認める」時に達成され、かつ乳癌ではない場合は逆である。次いで、未知の試料がこのグリッド上に配置され、そして採点される。表２は、バイオマーカーのこの機能的直交選択を近接スコア変換（ノイズ低減及び年齢の正規化）と組み合わせることが、この乳癌の症例において、これらのバイオマーカーに関して９６％の予測力を生じさせることを示す。
【００７６】
空間的近接相関法には、対処されねばならない３つの問題がある：（１）集団分布の局所バイアス；（２）空間密度の局所バイアス；及び（３）トポロジーの不安定性である。問題（１）及び（２）は近接スコアへの変換によって対処され得るが、他方で問題（３）は不安定な盲検試料の相関によって処理される。
【００７７】
集団分布の局所バイアスは、次のように管理できる。訓練セットは、設計により、疾患ではない対疾患の試料の等しい５０％対５０％の分割を有さねばならないか、さもなければモデルが、バイアスされる。集団内の疾患の表示が同等とは程遠い場合、このことは、疾患試料が現実よりも遙かに過剰に表示されるグリッド内の領域を生じさせ、この局所的な集団分布バイアスを引き起こす。乳癌は、人口のわずか０．５％で表される。この問題は、非常に低濃度かつ高い割合の乳癌ではない試料の領域を疾患でない平均値付近の領域に折り畳むことによって緩和でき、このようにして疾患状態に対して上方制御するバイオマーカーのこの領域の分布を改善する。図３は、これらの４００人の女性の未処理濃度値、及び乳癌への移行におけるこれらのタンパク質の作用の複雑かつ非線形の性質を示す。図３において、青及び赤の矢印がこの折り畳み方向を示す。この作用は、これらの非常に低レベルの試料において、かつ以上で論じられたプロットの高い乳癌優位側で、無縁の情報を減衰させる効果も有する。図３に示すように、乳癌有り及び無しの女性におけるＶＥＧＦの未処理濃度の集団分布、この挙動は、腫瘍マーカーＰＳＡを含む全５種のバイオマーカーに共通する。このことは、免疫系の非常に複雑で非線形の挙動を示す。上部にわたる赤いバーは、試料の年齢が変わるにつれた乳癌ではない及び乳癌の平均値の範囲である。一般に、平均値は年齢とともに増加した（常にではないが）。図３は、乳癌ではない今固定された平均値のすぐ上の領域に折り畳まれた極端に低い濃度レベルを有し、かつそれらは、乳癌ではない平均付近及びそれを上回る濃度値に今や重複する。反対のことが、図３のプロットの乳癌優位側について行われる。
【００７８】
空間密度局所バイアスは、タンパク質の複雑な非線形上方制御及び空間的近接相関法の所産である。非常に高い及び低い濃度の凝集間の中間区間内の孤立した試料点は、グリッドの大きな区間を乳癌又は乳癌ではないという孤立点の指定で呼ぶことを強いる傾向がある。これは、未処理データの複合体全体が圧縮される際に近接スコアへの変換が行われた時にも補正される。
【００７９】
最後に、上記のクラスター化効果を保持せねばならない。従って、この変換シフトはランダムであり得ず、かつ訓練セット及び未知の試料に対して反復され得る連続した数学演算によって行われねばならない。疾患ではないから疾患への移行が完全又は部分的な年齢調整された下方制御を伴う状況では、これらの同じ原則が適用される。
【００８０】
空間的近接相関法は、疾患ではない及び疾患領域のトポロジレンダリングに基づく。これは、未知の試料点が深い円錐又は谷形状であるトポロジー領域に位置する時、不安定な出力を生じさせ得る。これらの点は、この方法において安定性検査によって識別される。次に、データ点が不安定であると分かったならば、それは現象的に異なる不一致と呼ばれる二次モデルによって補正又は確認される。通常、１００の未知の試料中で、３〜４が不安定と認められるか、又は１〜２が補正され、他のものは確認される。
【００８１】
測定方法
【００８２】
計測学において、シグナル及びノイズの複数の測定によるノイズの低減又は効果的な除去を可能にする有意なノイズの存在下で測定を行う戦略がある。これらの方法は、以下の事実を数学的に利用することによって所望のシグナルを必要な精度で測定する：１）測定すべきシグナルがあり、かつそれは複数回サンプリングできる；２）シグナルが時間的に変動するならば、時間的変動性が知られねばならない；かつ３）測定スキーマはこの変動性と相関されねばならない。上記の１、２及び３が満たされるならば、ノイズ（又は無縁な情報）は、２つの成分に分けられる：１）測定相関ノイズ；及び２）測定非相関ノイズである。測定相関ノイズは、ヌルシグナル又はオフセット（電子機器では時にＤＣオフセット）と呼ばれる。非相関ノイズは、相関測定スキーマと平均して９０°位相がずれている。このノイズは、シグナルをサンプリングして複数回オフセットすることで低減できる。ノイズは、試料数の平方根だけ減少する。ヌル又はオフセットは、シグナルをオフにする（アンテナをシグナル源から遠ざける）ことで、同じ方法で決定できる。生物学又はプロテオミクスでは、疾患又は疾患ではないことを正確に予測する「真実」が測定された未処理濃度値であり、施術者は生物学又は臨床化学の背景に由来するというのが普通の知恵である。本発明の方法は、「真実」がこれらの未処理濃度値にあるという概念から完全に離れているが、濃度値が意味するもの（下記参照）のより深い解釈にある。従って、本発明の方法は、これまで必然的に必要とされていた特定の生物学的情報を必然的に排除するため、これらの計測学技術のいずれかを生体状態分離に適用した者はいなかった。
【００８３】
これらの手法には２つのケースがある。両方のこれらの技術は、非相関ノイズがシグナルと平均して９０°位相がずれているという概念に依存しており、すべての測定は３つの成分、すなわち３つの成分のみからなる：１）シグナル；２）シグナルと同相のＤＣオフセット又はヌルオフセット；３）ノイズ（又は無関係な情報）、一般にシグナルとの位相が９０°ずれ、ヌル又はオフセット。シグナルは所望の結果であり、ヌル又はオフセットは、測定サンプリングスキーマと時間的に変化しない「ノイズ」の一部であり、ノイズは、所望の情報と無関係な動作によるランダム又は半ランダムな変動である。
【００８４】
最初のケースは、試料レートがノイズスペクトルよりもはるかに低い場合である。この場合、単一の試料を繰り返し測定することができ、各測定は、測定の数の平方根でノイズ成分を低減する。シグナルが電磁波キャリア上にある場合、波長は既知でなければならず、受信機はそれを同期又は相関させることができなければならない（例えば位相ロックループ）。９００回の測定はノイズを３０分の１に減少させる。シグナルをオフにしてオフセットを減算し、各試料に対して正確なシグナルである最終結果を導き出すために、これをやり直す必要がある。
【００８５】
第２のケースは、測定試料レートが、単一の試料上のノイズ（又は無縁の情報）の変動率よりもはるかに速い場合である。この場合、１試料のノイズは実際の測定時間率内で固定される。従って、時間の経過とともに複数の測定によって、単一の試料から情報及びノイズ低減を抽出することはできない。これは、目標が疾患状態の検出である場合、単一試料のプロテオミクス測定に直面する状況である。同じ患者の複数の測定試料を数日間にわたって使用しても、その試料の無関係な情報を平均化するために使用できる変更は生じない。ノイズは静的である。
【００８６】
このノイズ低減方法の一般的な使用法は、マルチパラメータ測定は地形上で行われ、目標は非目標からの標的を識別し、又は「特定の物体」及び「非特定の物体」として物体を識別することである。可能性のある場合、測定値は、赤外線、可聴、視覚的な視覚（機械による）、２つの帯域のレーダーであってもよい。個々の測定値は「静的」である可能性が高いため、測定は多くの地形状況及び可能な目標であり、目標ではない。結局のところ、結果の正解は、目標ではなく、目標ではない平均化及びノイズ抑圧の数学スキームに基づいている。
【００８７】
プロテオミクスで見られる分散はランダムノイズではないが、いくつかの状態や薬物の原因に基づいている。しかし、それらは数多くあり、遍在的であり、対象の集団試料にわたってランダムに散在している。更に、個々の患者に対するそれらの発生及び／又は影響に関する知識はほとんどないので、測定スキーマと無相関であると考えることができる。従って、それらは正当にランダムノイズとして扱うことができる。表１（上記）は、この乳癌の例で使用されるバイオマーカーに影響を与えるこれらの状態又は薬物の非常に限られたリストを示す。
【００８８】
これらの科学概念を使用する為には、ヌル又はオフセットは疾患でない試料の平均値とみなされ、シグナルは疾患の平均値と各測定値及び各バイオマーカーのヌル値の差になる。平均値と異なるすべての測定は、無縁な情報又はノイズとみなされる。この場合、特定の試料シグナル（平均の癌−平均の癌ではない）の実際の値を決定する必要はなく、両方のタイプの多くの試料にわたって測定する。次いで、未知の試料の測定を用いて、それが、癌の平均シグナルを有するグループ内であるか、又は癌ではなくヌルのみを有するグループ中にあるかを決定する。無関係な情報（ノイズ）を減らす数学的操作でこの削減を行い得る。これは、アンカー点が、癌及び癌ではない各バイオマーカーの平均集団値である相関法を用いて行うことができる。数学的操作のルールは単純である。が、訓練セットと盲検試料の両方が同じように扱われる限り、相関を改善するものはすべて実行可能である。分析は、本開示に含まれる説明及び実施例に基づいて、当業者によって調整され得る。これらの生物学的測定に適した方法を以下に説明する。
【００８９】
既知の疾患ではない及び疾患状態を有する任意の１つのバイオマーカーについての未処理濃度値の大きなサンプリング内に、２つの有用な情報及び有用でないプロテオミクス分散がある。有益な情報は、疾患ではない平均値及び疾患の平均値である。次に、任意の１種のバイオマーカーの未処理濃度の１つの試料内に、有用な情報が１つのみあり、２つの平均及び平均の間の導出された中点に関して濃度値の順位又は位置があり、またここでも有用でないプロテオミクス分散がある。タスクは、既知のグループ内のプロテオミクス分散を抑制し、これを未知の試料に適用することである。
【００９０】
測定戦略は、既知の疾患及び疾患でない状態の試料の大きなコホートをサンプリングすることによってこの状況に適用することができる。この場合、戦略は、多くの測定値を平均化することによって各測定パラメータの平均値を決定することである。１００人の患者試料は平均値の無相関ノイズ「誤差」を１０倍に減少させる。次に、これらの既知のグループを数学的に操作して、個々の試料を平均値（ノイズ）と区別する無関係な情報を可能な限り排除する。数学的方法は、予測モデルの予測スコアを強制的に既知の試料に一致させるという目標によってのみ制限される。この方法は、複数の入力（濃度）が同じ出力（近接スコア）を生成する関数を生成する、測定変数の一部を圧縮、展開、逆転、反転、折り畳むことを含むことができる。その理由はいくつかであり（以下の集団分布バイアスを参照）、また、「ノイズ」を減衰させるためである。また、ルックアップテーブルや同様のツールを変換やその他の数学的手法に使用することもできる。メソッドには、これらのスキーマの一部又はすべてを含めることができる。このプロセスの目標は、それぞれの既知のグループの試料を、それぞれの平均値をアンカー点として疾患又は疾患でないそれぞれの正しいグループに強制的に入れることである。結局、得られた独立変数値は元の濃度値にまったく似ていない可能性がある。この新しい変数を、相関法の挿入に使用する近接スコアと呼ぶ。それは元の濃度測定値にまったく似ていない可能性があり、実際には、濃度値は近接スコアから一意に回復できないことがある。なぜなら、最良の予測適合度は、濃度値に折り戻される近接スコアをもたらし得るからである（１つの近接スコア値は、最良の「適合」のために多くの濃度値に戻すことができる）。
【００９１】
この正確な方法を複製して使用することで、個々の試料に対する強制的なグループの行動特性が、盲検試料上のモデルの予測力を積極的に強制するという考えに基づいて、未知の試料又は盲検試料をいずれかのグループ、疾患又は疾患ではないに強制することができる。モデルの第１レベルの証明は、既知のグループ又は訓練セットの試料を正確に強制する内部予測力である。最終的な証明は、未知の（盲検）試料を正しいグループ、すなわち検証グループに正しく配置するための結果モデルの能力である。この最後の証明はまた、モデル又は訓練セットのサイズが、訓練セットモデル外の一般的な関心の集団内で測定されたパラメータの統計を正確に表すのに十分に大きいことを要求する。この方法は、この全く同じ強制が未知の試料を適切に配置するという仮定の下で、既知の試料集合のグループ挙動を数学的に強制するものとして記述することができる。
【００９２】
上述のように、図１及び図２は、２種のバイオマーカーＶＥＧＦ及びＩＬ６の例を二面にプロットしたものである。図１は未処理濃度値としてプロットされたバイオマーカーを示す。赤いデータ点は乳癌試料であり、青は乳癌ではない試料である。赤色及び青色の矢印は、乳癌及び非乳癌試料の年齢調整された平均値の濃度に対する広がりを示す。このプロットを、癌対癌ではない状態の真実と考えるのは自然な傾向である。しかし、より深い真実は、このプロットが原因で検索することができず、調査中の２つの条件、すなわち乳癌又は非乳癌に理解又は合理化されていない膨大な量の情報を重畳していることである。癌（赤）と癌ではない（青）の両方のデータ点に影響を及ぼす未知数の非悪性疾患のデータが散在している。これらの条件はデータを分散させ、相関の精度を低下させる。また、平均値の年齢ドリフトは、癌ではないから癌への移行を再び曖昧にする傾向がある。
【００９３】
上記の表１は、乳癌を診断するのに有用な血清中のこれらのタンパク質濃度を変化させる程度に影響を与えることができる様々な状態のいくつかを示す。これらの条件は、表に示すように一般集団に埋め込まれており、微量は１０％と高い。更に多くのものがある。この表は、科学文献を調査して集計した限られた調査とみなすべきである。このプロテオミクス分散を引き起こすこれらの病態又は薬剤のほとんどが実際には知られていないことを心配しなければならない。科学文献は、科学的関心を有するこれらの病態又は薬剤及びこれらのバイオマーカーにのみ焦点を当てている。
【００９４】
これらの病態の存在は、特定の疾患（例えば、乳癌）のスクリーニングを求める患者では一般に知られておらず、聞かれる質問は、未知の患者が合っているグループ、乳癌でない又は乳癌グループである。この問題に答えるために、未知の分散は、プロテオミクス分散、測定科学の「ノイズ」抑圧で行われるように減衰されなければならない。乳癌陽性患者と乳癌ではない濃度測定の両方がこの無縁の情報で汚染されていることに注意せよ。更に、「健康な」個体及び疾患を有する個体についてのこれらのバイオマーカーの「適切な」値の概念は無意味である。この濃度データの散乱を感知する唯一の方法は、平均値に固定して、濃度データ中の他のすべての情報を抑制することによって、両方のコホートのノイズを劇的に抑えることである。結果が近接スコアである。「健康な」又は罹患した個体に対するこれらの濃度の「適切な値」の概念は無意味であると言うことができる。外的情報であるプロテオミクスの分散「ノイズ」は、図１の散乱に寄与するものである。このノイズ抑制は、図２のクリーナープロットを生成する。
【００９５】
最初のステップは、図１の乳癌のプロットについて知ることができるものを調整することである。このプロットには、未知の患者が乳癌ではない状態又は乳癌状態を有する可能性があるという質問に関連する情報が限られている。プロットの情報は、乳癌ではない及び乳癌の両方についての２つのバイオマーカーの平均値である。これらの平均値を超えて、個々の試料を平均との関係でランク付けすることができる。４つのみのランク又はゾーンが存在する：１）個々の試料は、乳癌ではない平均値よりも小さい；２）個々の試料は、乳癌ではない平均値よりも大きいが、乳癌／乳癌ではない平均の間の導出された中点平均値よりも小さい；３）個々の試料は平均の中点より上であり、癌の平均値よりも低い；４）個々の試料が乳癌の平均値を上回っているである。更に、各状態及び各バイオマーカーについて記された平均値は、年齢とともに変動する。従って、年齢と平均値との関係を知る必要がある。上記のランク付けのそれぞれは、患者を、その患者の年齢の平均値に制限する必要がある。これ以外の個々の試料に関する情報は有用ではなく、プロテオミクス分散（ノイズ）と考えることができる。これらの５つの情報（年齢及び平均値と中点の関係）は、未処理濃度測定のより深い解釈である。上記のように、本発明に従って評価された場合、この情報は、驚くべきことに、患者の疾患又は疾患ではないという問題に対する真実を反映する。そしてそれによって、検査中の患者に存在する疾患状態の可能性を示す方法を提供する。
【００９６】
最後に、平均値及びランキングは、平均値が正規化され、注目ランクが特定のゾーンにプロットされるように、未処理濃度から転送される。年齢調整された平均と年齢調整された順位によって固定された未処理濃度からのこの変換は、空間的近接プロットと相関法に新しい独立変数を生み出す。この変数は、近接スコアと呼ばれる。
【００９７】
先に論じたように、図２は、未処理濃度を近接スコアに調整した後に得られる双平面プロットを示す。年齢ドリフトは、すべての年齢グループが各バイオマーカーの固定点又は設定点に位置するように正規化される。従って、未知の患者試料がその年齢の癌ではない平均値で濃度値を有する場合、その近接スコアは設定値に固定され、平均値にあるすべての年齢の患者試料はすべて、近接スコアで同じ値を得る。
【００９８】
この実施例で、設定値は、癌ではない平均では４、癌平均では１６である。例えば、より広い範囲のような他の値を使用することができる。また、この例では、未処理の離れた濃度値は、訓練セットの既知の患者診断に対して、偽濃度のために新たに設定された固定平均値の間の空間にこれらの濃度を折り畳むことによって最もよく適合することに留意されたい。これにより、必要なノイズの減衰が達成され、変換は、相関法が基づいているクランピング動作、すなわち空間的近接相関を保持するように設計されている。
【００９９】
次いで、各個々の未処理濃度値は、濃度空間におけるその年齢における平均に関するその位置に基づいて、４つの「ランク」のうちの１つに配置される。近接スコアに変換されると、相関の新しい独立変数から年齢が削除される（詳細は下記参照）。これは、このタスクのために設定された唯一の方程式ではなく、実際の診断に対する訓練セットの最適な適合である。この変換の設計は、フィッティングされる未処理データの基本的特性、及び空間的近接法の基礎となる特性に基づく。実行可能な解決策は、反復検査によって見つけることができる。
【０１００】
本出願に記載されているこれらの５つのバイオマーカー、ＩＬ６、ＩＬ８、ＶＥＧＦ、ＴＮＦα、及びＰＳＡの乳癌用の使用、上記の表２に記載の予測力を様々な相関法について示す。これらの特定のマーカーは十分に直交しており、疾患状態を分離するのに十分な情報を提供するが、本発明者らにより、他の組のバイオマーカーを利用することができ、その組における異なる数のバイオマーカーを変えることができると考えられる。
【０１０１】
これらのバイオマーカーは、そのようなマーカーの５つのグループに典型的な標準ロジスティック回帰法を用いて予測力を生成する。このレベルの予測力は、ＲＯＣ曲線の下での集合面積を最大化するための様々な受信者演算子特性（ＲＯＣ）曲線法の典型でもある（すなわち、約８０％）。対数スケールへの変換は、未処理濃度範囲がしばしば５桁を超えるので、典型的である。また、サポートベクターマシンと空間的近接相関法による濃度の対数を使用すると、より良い予測力が得られる（すなわち８４〜８５％）。これは、これらのバイオマーカーの空間的分離効果によるものと考えられる。近接スコアへの変換（無関係な情報の減少）は、予測力において更に有意な改善をもたらす（すなわち、８７〜９０％）。しかし、３つ全てのこれらの機能的に直交するバイオマーカー、空間的近接性相関、及び近接スコアへの変換を組み合わせることにより、最良の予測力が得られる（すなわち、９６％）。最後に、トポロジーの不安定性のために空間的近接メソッドを修正することで、この予測力が９６％超に向上する。
【０１０２】
本発明の方法の実施形態を含む分析モデルは、一般的に、以下のステップに従う：
【０１０３】
１）既知の疾患ではない及び疾患患者試料の大きなグループを収集する。他の無関係な状態（癌では非悪性）ではスクリーニングしてはならず、一般集団と統計的に見えるように収集する。
【０１０４】
２）バイオマーカーパラメータ濃度を測定する。
【０１０５】
３）疾患ではないグループと疾患グループについて、これらのバイオマーカーの平均値を計算する（平均の年齢ドリフト下の追加の考慮事項を参照）。
【０１０６】
４）未処理濃度を数学的に操作して、それらを平均値を模したグループ分けにする。これには、圧縮、展開、反転、逆転、変換のためのルックアップテーブル、及び他の数学的演算が含まれる。メソッドには、これらのスキーマの一部又はすべてが含まれる場合がある。結果の数値は、元の濃度値にまったく似ていない可能性があり、変換曲線が折り返る可能性があるため、結果値から濃度に戻ってこない場合がある。この相関の新しい独立変数を近接スコアと呼ぶ。実際、得られた分布は平均値アンカー点を保持したまま２つの平均値の近くに積み上げられる可能性が高い。
【０１０７】
５）操作はまた、未知の試料を、その試料の前述の平均値との関係に基づいてランキングにしなければならない。ここでは、それぞれ以下のゾーンを定義する。１）疾患ではない年齢での未知試料の平均値を下回る；２）その年齢で疾患でないの平均値を上回るが、その年齢で疾患ではない平均と疾患の平均との間の導出された中点を下回る；３）疾患ではない平均値と疾患平均値との間の導出された中点より上であるが、その年齢では疾患平均値より低い；４）疾患の年齢での未知試料の平均値を上回る。これらのゾーンは、それぞれの平均の近く及び／又は上のスペースに圧縮して、無関係な汚染病態又は薬剤によって引き起こされる変化を抑えることができる。
【０１０８】
６）前述の平均値は、生物学的試料を提供する各患者の年齢を考慮しなければならない。各試料のゾーン位置は、対応する患者の年齢及びその患者の年齢における疾患及び疾患ではない平均値に関連していなければならない。
【０１０９】
７）近接スコア変換に対して濃度に使用される可能な方程式
【０１１０】
ＯＴｒａｃｅの乳癌及び前立腺癌判定に使用される比対数一次方程式
【０１１１】
参照された出願において論じられた濃度の近接スコアへの変換のための１つの方程式は次の通りである：
【０１１２】
ＰＳｈ＝Ｋ＊ｌｏｇ１０（（Ｃｉ／Ｃ（ｈ））−（Ｃｃ／Ｃｈ））２＋オフセット
【０１１３】
方程式２
【０１１４】
ＰＳｃ＝Ｋ＊ｌｏｇ１０（（Ｃｉ／Ｃｃ）−（Ｃｈ／Ｃｃ））２＋オフセット
【０１１５】
（式中、
【０１１６】
ＰＳｈ＋癌ではない近接スコア
【０１１７】
ＰＳｃ＝癌の近接スコア
【０１１８】
Ｋ＝設定された任意の範囲に対する利得係数
【０１１９】
Ｃｉ＝実際の患者の分析物の測定濃度
【０１２０】
Ｃｈ＝疾患ではない患者の分析物の患者の年齢で調整された平均濃度
【０１２１】
Ｃｃ＝疾患患者の分析物の患者の年齢で調整された平均濃度
【０１２２】
オフセット＝設定数値範囲への縦座標オフセット（任意））。
【０１２３】
図１９のこの実施形態は、ゾーン１がゾーン２に折れ、かつゾーン４がゾーン３に折り返されることを示す（集団分布バイアスに関するセクションを参照）。癌対癌ではない場合、癌コホートは訓練セットの中で大きな差がある。折り畳みは、癌ではなくゾーンが支配する分布バイアスを改善する。この実施形態は図に示されている。
８）別の実施形態は、直線ログ濃度から線形への変換を使用する。
但し：
ＰＳ＝Ｍ（ｌｏｇ（Ｃｉ）＋Ｂ
ＰＳ＝近接スコア濃度
Ｃｉ＝実際の患者の分析物の測定濃度
Ｍ＝変換勾配
Ｂ＝オフセット
この実施形態を図２０及び図２１に示す。図２０は、４つのゾーンの順番を近接スコア軸上に維持した順に示している。図２１は、ゾーン３とゾーン４のように重なっているゾーン１とゾーン２を示している（以下の集団分布バイアスを参照せよ）。ゾーン１がゾーン２に折れ、かつゾーン４がゾーン３に折り返されることは、２つの状態「Ａ」及び非「Ａ」の集団分布が、集団分布においていくらか等しい場合に有用である。
【０１２４】
７）近接スコアと呼ばれるこの新しい変数は、選択された相関法に適用される（これについては、本明細書のセクションを参照せよ）。８）訓練セットモデル内の予測力を最大化するために開発したものと同じスキーマを使用して、未知の試料が、疾患でないグループ又は疾患のグループのいずれかに「適合する」か決定する。
【０１２５】
年齢関連平均値関数は、未処理濃度からの遷移のアンカー点であり、空間的近接グリッドでの相関に使用される新しい近接スコアである。この機能は、既知の疾患及び疾患ではない試料の多数の集団から決定され、集団は訓練セットを含むことができるが、より大きな集団も含むことができる。疾患ではない及び疾患の集団は、以下に記載するように定義される。それは、疾患ではない及び疾患の平均値を年齢に、それがドリフトするにつれ関連づける関数である。平均値を近接スコア軸上の固定位置に配置し、未処理濃度を近接スコアに変換する。通常は、変換を実行する一連の方程式（年齢ごとに１つ）が生成される。この関数は、年齢のドリフトの正規化を可能にする。
【０１２６】
図４は、ＴＮＦα及びカリクレイン３（ＰＳＡ）のゲルツェン研究所、モスクワで行われたマーケットクリアランス検査からの乳癌及び非乳癌のそのような機能を示す。このプロットは、本出願に記載された方法で他のバイオマーカーと結合した場合に予測力を生じるバイオマーカーの非常に良好な指標を与えることができることに留意されたい。すべての年齢にわたる分離の程度は、測定科学の観点から、シグナルがない状態とは区別される、即ち、疾患と疾患ではないことが区別される強い「シグナル」が存在することを示している。ほとんどの場合、これは単一のＲＯＣ曲線よりも優れた予測力を示す。
【０１２７】
機能的直交性のバイオマーカー及び空間的近接相関法の使用
【０１２８】
方法は、相関の空間的近接調査（近傍調査）を使用する。この方法は、各独立変数を空間軸上に配置し、使用される各バイオマーカーはそれ自身の軸を有する。５つのバイオマーカーを５次元空間に配置する。各バイオマーカーは、特許ＰＣＴ／ＵＳ２０１４／００００４１及び以上で論じられたメタ変数法によって変換される。この方法は、濃度作用及び免疫系の非線形性における年齢に関連するドリフトの標準化を強制する。ここで論じた検査パネルは、乳癌のためのもので、炎症マーカーであるインターロイキン６を使用している。腫瘍抗血管新生又は細胞アポトーシスマーカー、腫瘍壊死因子α；及び血管新生マーカー、血管内皮増殖因子（ＶＥＧＦ）；及び血管新生マーカー、インターロイキン８；並びに既知の腫瘍組織マーカーであるカリクレイン−３（又はＰＳＡ）が含まれる。これらのマーカーは、それらの機能が有意に重複しないので、相関の近接法において非常に相補的である。従って、直交してプロットされた場合、図に示されるように、癌ではない及び癌については、加えられた各軸がバイオマーカーデータ点を引き離すので、それらは分離を強化する。回帰分析やＲＯＣ曲線面積最大化法などの他の標準的な相関方法では、数学分析が個々のマーカー傾向（線形回帰−線形及びロジスティック−対数）を探すため、この直交分離を維持できない。空間情報が失われる。
【０１２９】
上記の現象、直交性又は機能の不一致もまた、図５及び図６にグラフで示すことができる。これらのグラフは、炎症性バイオマーカーＩＬ６の濃度集団分布を、水平直交軸上の血管形成バイオマーカーＶＥＧＦに対してプロットしたものである。図５は、水平面がほぼ水平になるように回転させた３Ｄプロットを示し、図６は、この水平面上にマーカーの平面分布を見ることができるように回転させたこのｘ、ｙ平面を示す。水平濃度軸は、濃度単位ではなく、本明細書で説明したように計算された近接度スコアでプロットされたこのパラメータを示す。縦座標は集団分布を全体の割合で示している。ビンのサイズは、垂直バーごとに０．５単位の近接スコアである。このグラフィックプロットの描写は、癌ではない（青）及び癌（赤）の２つの集団グループの並行分離を可能にしないことに注意せよ。従って、バーは互いに重なる。青い集団が赤よりも高い場合、青は赤の上に表示され、逆もまた同様であるが、それらは加えられず、青の背後にある赤は垂直軸上に赤の高さを正しく表示する。いずれか１つのバイオマーカーで期待されるように、癌の集団に対する癌ではないかなりの重複及びその逆に注意せよ。また、癌である赤は一般に、単一のバイオマーカーで期待されるように、癌ではない青の試料と比較して、各軸に沿ってより高い近接度のレベルにあることに留意されたい。図６は、これらの同じ３Ｄ軸を４５°回転させて横座標を示す。個々のマーカーの劇的な分離に注意せよ。低い応答を示すが、赤色の癌である炎症促進性マーカーであるＩＬ６は、高レベルの血管新生応答を示す傾向があり、逆もまた同様である。この効果は、選択された他のバイオマーカーに関してその非カップリング官能性のために選択される任意のバイオマーカーによって予測され、バイオマーカーは一般に癌に対して上方制御される。これは単純な確率で予測され、両方のタンパク質が疾患移行において調節され、一方の機能からの応答が低いタンパク質は、他方からより強い応答を示すようである。この効果は、炎症及び血管新生機能の直交性を有する乳癌において更に強化される。図１６は、癌病期による乳癌におけるこれらのタンパク質のそれぞれの上方制御の程度を示す。炎症促進マーカーは、初期段階０の開始時に高度に最初に調節されることに留意されたい。しかしながら、腫瘍が進行するにつれて、血管形成マーカーは、腫瘍が１から４期に増殖するにつれて、より大きな程度に上方制御する。従って、低レベルの炎症促進応答、後期段階は、高レベルの血管新生応答と結びついている。そして、高レベルの炎症促進応答は、疾患の初期段階において比較的低レベルの血管新生応答と結びついている。この挙動は、多次元相関法でプロットされた場合、癌において、高レベルの炎症促進応答と低レベルの血管新生応答を分離し、これらの試料点を原点から引き離す（逆もまた同様）。相関情報は、癌における他の機能のための直交軸から遠ざかる方向に引っ張られている。この拡張は、直交関数の結合が失われたときの回帰又はＲＯＣ曲線領域の最大化などの方法では失われることに注意せよ。
【０１３０】
図７〜図１０は、第３のバイオマーカーＩＬ８、主に上記の他の２つの３Ｄにおける血管新生機能を示す。血管形成、ＩＬ８、及び血管新生、ＶＥＧＦはともに血管の成長に関与するが、同じではないことに留意されたい。血管形成ＩＬ８は、既存の循環を有する組織から血管の創出を促し、血管新生ＶＥＧＦは、既存のものが存在しないバルク組織における新しい血管の生成を促進する。腫瘍は両方の反応を生じることが知られている。再び図１６を見ると、血管形成は、腫瘍が血管新生組織内にあり、バルク腫瘍が増殖すると血管新生が増加する初期の段階で強い。プロットは次のとおりである。図７は、すべての軸について上から４５°のプロット点を見下ろしたプロットを示している。図８は、水平軸を１０度上に横座標を示し、垂直軸を右に約３５°回転させたプロットを示す。癌ではない青は、明らかに赤、癌の下にあり、原点に近い。図９は、裏面の周りで回転させた全体のプロットを示しており、原点を通して、癌ではない、青までを、癌の赤を裏面にして見ている。図１０は、青、癌ではない正面に赤、癌を示すようにわずかに回転させたプロットを示す。この分離は、実際の濃度を使用せずに、上記で概説した関連出願（例えば、仮出願番号６１／８５１，８６７及びその後継出願）及びこの出願において議論された近接スコアによって大幅に強化されることに留意されたい。これらのプロットは、補完的機能（すなわち、直交）を有するバイオマーカーを選択することにより、分離及び予測力の有意な改善がどのようにして生じるかを明確に示している。この改善は、示されていない他の２つのマーカー、ＴＮＦα（抗腫瘍発生）、及びカリクレイン３（ＰＳＡ）腫瘍マーカーを介して継続する。最初の３つでプロットすることはできない。これは３次元を超えてしまい、目には見えない。これらの２つのマーカーは、上記の３つのうちの１つに対してプロットされた場合、実質的に同じに見え、各軸で高度の分離を示す。コンピュータ化された５次元空間的近接相関法は、この直交性を保持する。
【０１３１】
要約すると、新生乳癌腫瘍病期０は、図１１に示すように、非常に強い炎症促進応答を発症する。この反応自体は、感染症、アレルギー又は自己免疫疾患（及びその他）と区別することはできない。しかし、この同じ新生腫瘍は、強い血管形成応答を生成し、血管新生周辺組織の循環が増加する。従って、図７〜図１０において、新生腫瘍試料は炎症促進性軸上で血管形成軸（及び第４及び第５次元の腫瘍抗起生軸及び腫瘍バイオマーカー軸）の上方に移動する。後期段階の腫瘍３又は４期は、ＶＥＧＦ軸上の原点から移動する強い血管新生応答（血管形成なしのバルク腫瘍組織における増殖）及び弱い抗腫瘍発生を示す傾向がある。これらは、外傷、心臓虚血又は妊娠から区別することはできないが、これらの状態は血管新生を必要とする。しかしながら、再び、無関係の機能、腫瘍の抗発生及び腫瘍マーカーの上方制御は、分化を生じさせる。
【０１３２】
他の３種のバイオマーカーが５次元相関グリッドに加えられる時、この改善が倍加される。不適合な機能性のためのバイオマーカーのこの慎重な選択は、複数の腫瘍マーカーが選択される方法よりも予測力を向上させる。同じ腫瘍の腫瘍マーカーは同じ現象を測定する傾向があり、これにより、これらの直交軸上でバイオマーカーを引き離すことはなく、グループクラスタリングを４５度だけ回転させる。回帰及び他の方法はこの直交情報を保持しない。この改善は、機能的に直交するバイオマーカーと空間的近接相関法でのみ達成できる。
【０１３３】
測定された濃度値自体は、空間的近接相関の５軸グリッドでは使用されない。近接スコアが使用される。この計算値は、癌ではないから癌への移行における年齢に関連するドリフトを除去し、実際の濃度の平均値、癌ではない及び癌における年齢変動を正規化する。また、実際の濃度を慎重に拡大して圧縮して、局所的な空間的及び集団密度バイアスと呼ばれるものを排除し、近接スコアの値を決定する。この数値は単位が少なく、０〜２０の任意の範囲で変化する。これらの２つの訂正により、予測力は約６％向上する。不適合な機能的サイトカイングループの使用は、バイオマーカーとして複数の腫瘍マーカーを使用するよりも約１０％〜１５％高い予測力を達成する。年齢ドリフト及び非線形のアップダウン規制の標準化は、従来の近接検索手法に比べて予測能力が６〜７％改善される。
【０１３４】
対照的に、図１２、図１３及び図１４は、卵巣癌についてのＣＡ１２５、ＨＥ４の集団分布を、横座標及び縦座標上の集団分布で再度示す。図１３は、これらのバイオマーカーの互いの直交関係を見るためにこれらの軸を回転させた様子を示す。この３Ｄプロットは、水平２次元双マーカー面（縦座標は集団分布を示す）にプロットした時のこれらの２つのマーカーの空間分布も示している。濃度は、正規化対数濃度が１〜２０の範囲でプロットされている。ＣＡ１２５及びＨＥ４は、周知の卵巣癌バイオマーカーである。実際、単一の高濃度のタンパク質癌マーカーについては、これらは非常に良好である。ＨＥ４は男性の前立腺癌のＰＳＡよりはるかに優れている。しかし、スクリーニングのための規制当局の承認には十分ではない。２つの組み合わせでさえ効果的ではない。単一のバイオマーカーは、両方に対して比較的良好であることに留意されたい。ＣＡ１２５は、９０％の感度で約５０％の特異性を達成する。ＨＥ４は９０％の感度で約４５％の特異性を達成する。直交分離は、単独のバイオマーカーの場合よりも２次元で見た場合にあまり変わらないことに注意せよ。「ＨＥ４卵巣癌の新規腫瘍マーカー：婦人科疾患患者のＣＡ１２５及びＲＯＭＡアルゴリズムとの比較」、Ｒａｆａｅｌ  Ｍｏｌｉｎａ、Ｊｏｓｅ  Ｍ．  Ｅｓｃｕｄｅｒｏ、Ｊｏｓｅ  Ｍ．Ａｕｇｅ、Ｘａｖｉｅｒ  Ｆｉｌｅｌｌａ、Ｌａｕｒａ  Ｆｏｊ、Ａｕｒｅｌｉ  Ｔｏｒｎｅ、Ｊｏｓｅ  Ｌｅｊａｒｃｅｇｕｉ、Ｊａｕｍｅ  Ｐａｈｉｓａ；Ｔｕｍｏｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ；  ２０１１年１２月号、第３２巻、第６号、１０８７〜１０９５頁。図１５は、別の一般及び卵巣癌バイオマーカーであるＡＦＰの添加を示す。ＣＡ１２５及びＨＥ４にはさらなる改善は見られない。これらの３種のバイオマーカーは、同じものの類似の局面を測定しており、従って、直交性を維持して見た場合の予測力を改善するのに相補的ではない。総合的なパフォーマンス（標準的な方法を使用）は、それ自体でＨＥ４とほぼ同じである。図１６は、ＣＡ１２５及びＨＥ４単独のＲＯＣ曲線を示し、次いで卵巣癌と相関した場合の２つのＲＯＣ曲線を組み合わせたものを示す。この組み合わせは、ほぼＨＥ  ４  ＲＯＣ曲線のオーバーレイである。パフォーマンスの改善は全くない（更年期後の女性のためのわずかな改善を除く）。「卵巣癌における診断検査としてのＨＥ４及びＣＡ１２５：卵巣悪性アルゴリズムのリスクの将来的な検証；  Ｔ  Ｖａｎ  Ｇｏｒｐ、Ｉ  Ｃａｄｒｏｎ、Ｅ  Ｄｅｓｐｉｅｒｒｅ、Ａ  Ｌｅｕｎｅｎ、Ｆ  Ａｍａｎｔ、Ｄ  Ｔｉｍｍｅｒｍａｎ、Ｂ  Ｄｅ  Ｍｏｏｒ、Ｉ  Ｖｅｒｇｏｔｅ；Ｂｒ  Ｊ  Ｃａｎｃｅｒ、２０１１年３月１日；１０４（５）８６３−８７０。このいわゆる直交関数特性を持つ３種のバイオマーカー、４種のバイオマーカー、及び５種のバイオマーカーのすべてを用いたＲＯＣ曲線の劇的な改善が、図１７及び図１８に示されている。これらのプロットはすべて未処理濃度の対数を使用する。これらの未処理濃度が近接スコアに変換され、プロテオミクス分散「ノイズ」が除去されたときに直交分離運動が改善されるように改善されることに注目せよ。剪断確率は、このノイズが抑制されたとき、低応答の１つの癌の腫瘍��イオマーカーが直交軸上でより高い応答を有する可能性が高いことを示している。
【０１３５】
この直交グリッド上で近接スコアに変換するだけで、更に分離が起こる。図５及び図６は、縦座標が各バイオマーカーの集団分布である３Ｄプロット上の図２のデータを示す。近接スコアは、試料データを２つのグループに分け、原点に近いほとんどが乳癌ではなく、原点から遠く離れた乳癌によって占められている。これらの分布はおよそポアソン（Ｐｏｉｓｓｏｎ）である。水平軸のそれぞれに通常の単一のバイオマーカーが重複していることに注目せよ。数学的操作の量は、この問題を取り除くことはできない。しかし、炎症促進軸（ＩＬ６）が低い個々の赤い（乳癌）試料は血管新生（ＶＥＧＦ）軸上で高い位置にある傾向があることに注意せよ。同じことが、（ＶＥＧＦ）のもう一つの水平軸にも当てはまる。この分離は、機能的に直交したバイオマーカーが使用される場合、又は固有の直交分離作用を有さない腫瘍マーカーが用いられる場合に起こることに留意されたい。単純な公算では、腫瘍マーカーの１つの低レベルの濃度が、癌患者の他のすべての腫瘍マーカーの高レベルに対応する可能性が非常に高いと指示する。例えば、検査パネルが５種の腫瘍マーカー（作用において直交していない）を含む場合、マーカーは同じ状態（例えば、腫瘍が存在する）を測定している。すべてのマーカーが大部分を規制している。１種のマーカーの応答が悪い場合（例えば、上方制御されている場合に典型的に見出されるレベルでは存在しない）、個体においては、他のマーカーも同様に活性化する必要がある。この分離作用は、プロテオミクス分散（又はノイズ）が減衰されたときに引き出される。未処理濃度値内では、この分離効果はノイズによって汚染される。この分離は、バイオマーカーが機能の直交性のために選択されるか、はるかに最良の分離を有する機能の直交性を有する同一の腫瘍の存在を示す腫瘍メーカーであろうと、この例では、グリッド中の５つの直交する次元全てを積み重ね続けることに留意されたい。これらの次元の各々は、選択された各バイオマーカーと関連していることに留意されたい。従って、５種のバイオマーカーは５つの次元を必要とし、６種のバイオマーカーは６つの次元を必要とする等々。
【０１３６】
空間的近接法
【０１３７】
方法は、各バイオマーカーについて１つの多次元空間を含む。訓練セットの各バイオマーカーの近接スコアは、多次元空間（この乳癌の例では５つの次元）にプロットされている。プロットはグリッドに分割され、この５次元グリッドの各点は、グリッド上のいくつかの訓練セット点（５〜１５％）に最も近接することによって、乳癌又は乳癌ではないと評価される。癌スコアは、採点される空のグリッド点の局所近傍の乳癌及び乳癌ではないカウントによって表される。最大スコアは、空のグリッド点では乳癌のみを「見る」、そうでなければ乳癌ではない場合は達成される。次いで、未知の試料がこのグリッド上に配置され、それに応じて採点される。表２は、バイオマーカーのこの機能的直交選択を近接スコア変換（ノイズ低減及び年齢標準化）と組み合わせることにより、この乳癌症例におけるこれらのバイオマーカーについての９６％の予測力が得られることを示す。
【０１３８】
これは、計算時間を短縮するために、各バイオマーカー２次元平面上の５次元グリッドを介して個々の二重マーカースライス上で行うこともできる。これにより、１０のいわゆる二重マーカー面が生成される。２次元グリッド点は、訓練セットへの近接、疾患又は疾患でないことによって、訓練セット点への２次元近似によって再び採点される。この場合、最も近いデータ点の３〜１０％が近接距離に使用される。これにより、各格子点の得点が得られる。訓練セットデータ点を含むグリッド点は、グリッド点スコアの訓練セット点の実際の診断を無視する。次に、訓練セット点を正しいか否かを通常の定義でカウントすることによって、平面に予測力、感度及び特異性についてスコアをつける。結果として得られた１０の平面は、個々の平面の予測力の加重を加算される。各二重マーカ平面のこの重み付けは、その平面の予測力（感度も使用可能である）である。次に、１０面すべての加法点数を０から２００の範囲になるようにシフトさせて得て、０〜１００を癌ではないとして、１０１〜２００を癌として標識付けする。次いで、未知の試料データ点は、訓練セットを使用して構築されたモデルからの予め定められた採点によって、これらの二重マーカー平面上のそれらの配置によってスコアされる。
【０１３９】
５種のバイオマーカー乳癌診断検査パネルのＲＯＣ曲線
【０１４０】
図１７は、ゲルツェン研究所で４０７の血清試料の癌及び癌ではないコホートについて測定された濃度値から導かれた５つ全ての検査パネルの組み合わせたＲＯＣ曲線を示す。この全体的なプロットは、５つのＲＯＣ曲線を示す：１）黒はＶＥＧＦのみであり；２）茶色の曲線は、ＩＬ６及びＶＥＧＦを合わせたものであり；３）青の曲線は、ＰＳＡ、ＩＬ６及びＶＥＧＦのみであり；４）緑色の曲線は、ＰＳＡ、ＩＬ  ６、ＶＥＧＦ及びＩＬ８のみであり；５）赤の曲線は５つ全てのバイオマーカーに対するものである。予測力の蓄積は、任意の０〜２００癌スコア範囲の中点である１００に対応する癌スコアセット点を見ると明らかである。図１８は、追加された各バイオマーカーで達成された改善をより良く見るために爆破されたＲＯＣ曲線のこの範囲を示す。Ｘマークは中点癌スコア１００のデータ点にある。これは、癌ではないから癌への推定上の移行点となるだろう。医療目標はこの価値をシフトさせるかもしれない。腫瘍専門医は、偽陽性の結果を犠牲にして、偽陰性の予測を最小限にするために転移点を約８０に設定している。これらのデータは、訓練セットと盲検試料の両方のデータセット点、乳癌検出用のＯＴｒａｃｅｓ  ＢＣ  Ｓｅｒａ  Ｄｘ検査キットの第三者検証データから合計４０７個のデータセットを表示する。訓練セット内の予測力及び盲検データセットの最終的な予測力得点は、約９７％〜９８％の同じ予測力を有することに留意されたい。この場合の報告された癌スコアは０〜２００の任意のスコアであり、０〜１００は癌ではないであり、１００〜２００は癌である。赤い曲線（５全部）は通常の軸の終点０，０及び１，１で終わらないことに注意せよ。有意な数のデータセット点が正確に０及び２００の癌スコアを有し、癌ではない試料の３０％が０のスコアを有し、癌点の約５０％が２００のスコアを有するからである。５次元グリッド内のこれらの点は、グリッド内の訓練セット点のそれぞれ０スコアに関して癌ではない、２００スコアに関して癌を見る。近接性検査は、５次元空間を通る各２次元直交カット上のスコア計算に３つの最も近い点を使用する。これらの切れ目は、双マーカー面と呼ばれる。５次元空間は、１０個の離散的な双マーカー平面を生成する。完全な５つの次元において、各盲検試料は、約２０〜２５の異なる訓練セットのデータ点への近接性について検査される。０又は２００の得点を有するこれらの試料は、それぞれがグリッド内の癌でない又は癌の訓練セット点のみを見る。従って、それらはそれぞれ０と２００の任意の範囲の端をスコアする。３と４のバイオマーカー曲線に関して同じことが当てはまるが、低い範囲である。これは、この方法の堅牢性を実証している。
【０１４１】
これらのバイオマーカーは、スクリーニング検査として使用するのに十分な予測力を有さないが、それらを組み合わせると、約９５％を超える予測力を達成することができる。しかしながら、この性能は、個々のＲＯＣ曲線及び１種のバイオマーカーの挙動の測定値から決定することはできない。ＶＥＧＦは最も低いＲＯＣ曲線を示すが、炎症促進性バイオマーカーと組み合わせると、予測力が非常に高くなる。これは、これらのバイオマーカーの直交関数の増幅効果によるものである。更に、これらの特徴を有するバイオマーカーは、予測力を増幅し続ける。この増幅は、複数の機能に含まれる直交情報が空間的近接相関法で保持されている場合にのみ見ることができる。
【０１４２】
１種のバイオマーカーの性能を単独で評価することは、限られた価値しかない。機能の結合（又は結合解除）が維持される多次元形式で評価する必要がある。あるいは、バイオマーカーは、直交行列で研究できる。これらのＲＯＣ曲線に示されるこの予測力の増幅は、１）近接スコアへの変換によるプロテオミクス分散の抑制、２）機能的直交性を有するバイオマーカーの、空間的近接相関法との併用、３）疾患ではないから疾患への移行に伴う年齢ドリフトの正規化、に直接由来する。
【０１４３】
年齢正規化
【０１４４】
女性のヒトにおける測定されたＶＥＧＦの濃度分布は、図３の約４００人の患者で測定される。ＶＥＧＦは、癌の存在下で一般に血清中で上方制御されるが、表１に示されるような他の条件においても上方制御される抗腫瘍低濃度サイトカインである。垂直の赤色と青色の縦線は、ｐｇ／ｍｌ（赤は癌、青は癌ではない）の横座標に示される各濃度レベルの集団数（百分率）を示す。
【０１４５】
上部にわたる赤と青の水平バーは、癌ではない、青、及び乳癌の女性、赤の両方の年齢とともに変化する集団平均値のシフトを示す。注目すべきは、これらの平均値は実際に重なっていることである。６５歳の癌ではない女性の平均集団値は、３５歳の女性の癌平均値よりも実際に高い。この年齢変化は図１にも示されている。赤色と青色の矢印はプロットの右側と下にある。この問題（相関分析のため）は、これらの分析において有用であり得るシグナルタンパク質の全てではないにしても、ほとんどの場合起こり得る。この問題の修正方法については、上記を参照せよ。
【０１４６】
年齢とともに、癌ではない及び癌の両方についての集団平均値が変化するため、年齢は上記の議論に複雑な事態を引き起こす。更に、年齢を相関分析の独立した独立変数として使用しても、予測力は向上しない。従って、上記の方法は予測力を向上させるが、年齢ドリフトをその要因に含めるべきである。関連する仮出願６１／８５１，８６７（及びその後継出願）は、年齢を考慮した近接スコア値への濃度変数の変換におけるメタ変数として年齢を使用する方法を記載している。以下の説明では、この変換を改善する方法について説明する。
【０１４７】
以前に概説したように、疾患予測を改善する方法は、直接測定された分析物の濃度ではなく、濃度から計算されるが、ある年齢（又は他の生理学的パラメータ）に関して正規化され、疾患状態が健常から疾患にシフトするにつれ、濃度値が、生理学的パラメータ（年齢）によっていかにドリフト又はシフトするかにおける、年齢ドリフト及び非線形性のようなかかるパラメータの負の特性を除去する、算出値（近接スコア）である相関分析のための独立変数を使用できる。この考察はその方法の改善を提供する。
【０１４８】
参照された出願において論じられた濃度の近接スコアへの変換のための１つの方程式は（上記の濃度から近接スコアへの変換のための可能な方程式を参照）：
方程式１
ＰＳｈ＝Ｋ＊ｌｏｇ１０（（Ｃｉ／Ｃ（ｈ））−（Ｃｃ／Ｃｈ））２＋オフセット
方程式２
ＰＳｃ＝Ｋ＊ｌｏｇ１０（（Ｃｉ／Ｃｃ）−（Ｃｈ／Ｃｃ））２＋オフセット
（式中、
ＰＳｈ＋癌ではない近接スコア
ＰＳｃ＝癌の近接スコア
Ｋ＝設定された任意の範囲に対する利得係数
Ｃｉ＝実際の患者の分析物の測定濃度
Ｃｈ＝疾患ではない患者の分析物の患者の年齢で調整された平均濃度
Ｃｃ＝疾患患者の分析物の患者の年齢で調整された平均濃度
オフセット＝設定数値範囲への縦座標オフセット（任意））。
以下の文面において、これは式１及び２と呼ばれる。
【０１４９】
これらの方程式は、測定された濃度値を選択的に圧縮又は拡大して、近接相関法へのより良い適合を可能にする。年齢調整された平均濃度値は、疾患でない状態及び疾患の状態のために使用される。以下の年齢調整の方法は、この改良された方法が、相関分析において実際に使用される測定濃度及び得られた近接スコアを示すグラフ上の部分又はゾーンにおいてこの方程式及び他のものを使用することを示している。
【０１５０】
図１９は、濃度から近接スコアへの変換を示す方程式１及び方程式２をプロットしたものである。方程式２は数学的に逆関数をとられ、反転され、癌ではない方程式（１）が癌の方程式（２）と縦座標上で重複しないように、そのオフセット値がシフトされることに留意されたい。年齢関連平均値は横座標に水平漸近曲線として表示され、癌ではないは左に、癌は右に行く。これらの漸近曲線は、横座標上で再び年齢とともに変化する。実際、一部のマーカーでは、図に示すように、癌ではない及び癌の年齢調整平均値が縦座標に重なっている。この生物学のこの側面は、特に扱われなければ、予測力を低下させる。この実施形態は、ゾーン１がゾーン２に折れ、かつゾーン４がゾーン３に折り返されること示す（集団分布バイアスについての考察を参照）。癌対癌ではない場合、癌コホートは、訓練セットではあまりにも多くの余裕がある。折り畳みは、癌ではないが支配する領域における分布偏りを改善する。
【０１５１】
図２１は、直線ログ濃度から線形への変換を使用する別の実施形態を示す。このシナリオでは、ＰＳ＝Ｍ（ｌｏｇ（Ｃｉ）＋Ｂ、（式中、ＰＳ＝近接スコア（濃度）、Ｃｉ＝実際の患者分析物の測定濃度、Ｍ＝変換勾配、及びＢ＝オフセット）。ここでもまた、この実施形態は、ゾーン１がゾーン２に折れ、かつゾーン４がゾーン３に折り返されることを示す。
【０１５２】
オフセット値を調整することにより、２次元プロット上のゾーンに、方程式と結果として得られる近接スコア値が強制的に適用される。更に、特定の年齢のすべての個々の試料は、その年齢の癌ではない平均値を下回る実際の測定値でゾーン１に強制される。同様に、その年齢の癌の平均値を上回る実際の測定値を有する特定の年齢のすべての試料は、ゾーン４に押し込まれる。同様に、特定の年齢におけるその年齢の癌ではない平均値と、その年齢の癌ではないと癌の平均値の間の中点との間の実際の値を有する試料は、同様にゾーン３のためにゾーン２に押し込まれる。実際には、近接スコアは、特定の年齢の個々の試料を、その年齢の癌ではないと癌の平均値の関係に基づいて、４つの位置の１つにするよう強制する。近接スコアは、濃度測定に強制的に作用する。これは、ゾーン１の試料が癌ではないと言うことを示しているわけではない。それは他の４種のマーカーがどのように振る舞うかによって異なる。癌ではない平均、癌の平均、及びそれらの間の導出された中点の３つの重要な点は、横座標上ではそれぞれ独立して変化し、重なり合ってもよいが、設定されたゾーン又は縦座標（近接スコア）の値で正規化される。
【０１５３】
図２２は、プロテオミクスノイズ抑制相関法を構築するための例示的なフローチャートを示す。このフローチャートは、疾患状態、重症度に関連する疾患状態内の状態（すなわち、状態「Ａ」及び非状態「Ａ」）のいずれかを診断するために必要な２つの対向する条件を分離するための高性能相関アルゴリズム又は特定の薬剤で疾患を治療するのに適した最良の集団を決定することができる。状態「Ａ」及び非状態「Ａ」は、疾患の存在及び疾患の非存在であり得る。あるいは、それは疾患の重篤な状態であり、疾患の重症度はそれほど深刻ではない。また、将来の患者のグループ内で特定の薬剤又は有効性の治療法を採点することもできる。癌の場合、直交性機能を有する好ましいサイトカインは、炎症誘発性、抗炎症性、抗腫瘍発生、血管形成及び血管新生である。また、少なくとも１つの腫瘍マーカーが適切であろう。年齢は異なる独立変数かもしれない。この変数をメタ変数という。参照される特許ＰＣＴ／ＵＳ２０１４／００００４１には、年齢体格指数、人種、及び他の独立変数の中の地理的領域が特許請求されていることに留意されたい。
【０１５４】
例示的な方法は、２１００「タスクフロー」として示されている。ステップ２１０１において、状態「Ａ」、典型的には病状状態、及び非状態「Ａ」、例えば無病状態が定義される。ステップ２１０２において、セットを含むバイオマーカー、好ましくは直交する機能性を有するバイオマーカーが選択される。ステップ２１０３において、既知の状態「Ａ」及び非状態「Ａ」の大きな試料セットが得られる。ステップ２１０４において、状態「Ａ」及び非状態「Ａ」では、各バイオマーカーの平均値が測定される。ステップ２１０５では、状態「Ａ」及び非状態「Ａ」に対して、年齢関連シフトが計算される。ステップ２１０６では、状態「Ａ」及び非状態「Ａ」の平均値の間の年齢調整中点が計算される。ステップ２１０７で、ソフトウェアは、非状態「Ａ」及び状態「Ａ」の平均値及び導出された中点についての近接スコアへの変換の固定数値を計算する。ステップ２１０８では、セット中の各バイオマーカーの濃度測定値を近接スコアに変換する。ステップ２１０９で、セット内の各バイオマーカーのバイオマーカー近接スコアを使用して、濃度近接スコアを計算し、状態「Ａ」及び非状態「Ａ」について濃度の方程式を選択する。ステップ２１１０で、近接スコアを直交グリッド上にプロットして、セット内の各バイオマーカーの次元が１つ存在するようにする。ステップ２１１１において、バイオマーカーセットは、例えば、近接スコア変換式セットに基づいて採点される。このバイオマーカーセットスコアは、本明細書で考察される高度な予測方法をもたらす。
【０１５５】
空間的近接相関法の負の側面
【０１５６】
空間的近接相関法は、健常から癌への移行が起こるときに、これらのバイオマーカーに固有の直交空間分離を保持する点で、他の方法よりも非常に有意な利点を有する。しかしながら、この方法は、克服できる従来の分析手法には関連しないいくつかの欠点を有する可能性がある。この方法は、訓練セットデータを多次元グリッド上にプロットし、次いで、訓練セット点に近接することによって、癌ではない又は癌についてグリッド上の他の「盲検」（占有されていない）点を採点する。最良の相関性能は、一般に、これらのバイオマーカーデータ点の動きが比較的直線的である場合に生じる。すなわち、移動又は上方／下方制御が高度に非線形であるか、又は高度に孤立した点で凝集している場合、相関の劣化が生じる可能性がある。基本的に、グリッド上の高度に孤立した点は、他の点を犠牲にして、孤立した点の得点とともにすべての近くの点に影響を与える。第２の問題は、訓練セットデータの相対的な一般集団分布及び一般集団における疾患の実際の分布に関連する。乳癌の場合、一般的な集団分布は約０．５％の癌から９９．５％の癌ではないである。しかし、訓練セットは５０％／５０％に分散されなければならない、あるいは、集団の高い側に有利な相関をバイアスする。バイアスは５０％／５０％の分割を必要としない。これにより、癌ではないが優勢である、癌のレベルが低い領域では、これらの領域で過剰に癌に分類される可能性があり、その逆も真である。
【０１５７】
空間的近接相関法及びヒト生物学的測定に関する特殊なバイアス問題
【０１５８】
図３は、癌予測検査について議論されたバイオマーカーの１つの集団分布を示す。集団及び高度に孤立したデータ点を有するこの非線形分布は、これらのバイオマーカーの５種全てに共通であり、これらの低レベルシグナル伝達タンパク質（サイトカイン）の全てではないにしても大部分である。これは、免疫系の非直線的な挙動を示す。この問題（及び上記の年齢変化の影響）は、これらのタンパク質を疾患状態の予測と相関させる能力を著しく低下させる。この実施例は、この非線形の上方制御挙動を修正する方法を教示することを意図している。
【０１５９】
図３において、濃度分布は非常に非線形であり、非常に低いレベル及び非常に高いレベルの濃度値を有する。これは、免疫系の非線形挙動の指標である。この挙動は、これらのサイトカイン又はシグナル伝達に基づくバイオマーカーのすべてに共通する。実際、本明細書で論じたこの乳癌検出方法で使用されるバイオマーカーは、すべて図３のプロットと非常によく似ている。また、分布には、塊の間に孤立した点があることにも注意せよ。これは、「局所空間分布バイアス」と呼ばれる相関バイアスを引き起こす。これらの欠陥の両方は、上に開示された方程式１及び２の使用によって部分的に緩和される。
【０１６０】
局所空間的分布バイアス
【０１６１】
上述のように、この問題は、方程式１及び２の使用によって部分的に緩和されるが、他にも多くの解決策が存在する可能性がある。図２３は、高レベルで癌が分散されていることを示す、整形された２次元バイオマーカープロットを示す。また、癌ではないはより低いレベルで示され、圧縮される。これらの集塊間の分離点も示されている。このグラフ上のプロット点の間隔の標準偏差は約８単位である。グラフ上の２つの孤立点は近接プロットの大きな部分を掃引し、孤立点の診断を伴ってこれらの領域を強制することに注意せよ。
【０１６２】
図２４は、式１及び２によって実行される圧縮及び拡張によって調整されたこれらの同じ点を示す。このグラフ上の点間の標準偏差は約２．５であり、クラスタリング及び分離は非常に低減される。この数学的操作は、測定科学の議論の下で上述した規則の下では完全に許容可能である。実際に、距離標準偏差の減少は、モデルの予測力についての良い経験則である。間隔の標準偏差は３単位に減少していることに注意せよ。この間隔の偏差は、間隔の順序をシフトさせずに、できるだけ小さくする必要がある。
【０１６３】
集団分布局所バイアス
【０１６４】
図２５、図２６及び図２７は、この問題をどのように緩和することができるかを示している。図２５は、癌ではないに関する年齢関連平均値未満の試料について、癌ではない空間における癌の過剰発現を示す。右上の領域は、一般に癌の試料を上回る。左下の試料は癌ではないに支配されており、より正確である。図２６は、癌の本当のより少ない分布によって適切に表される場合、プロットがどのように見えるかを示す。これらはバイアスの危険があり、右下の領域を癌ではない年齢関連平均値付近の領域に折り畳むことによってある程度緩和することができる。これらの非常に低い濃度値は、１ｐｇ／ｍｌを遙かに下回り、高濃度領域に配置され、バイアスを緩和するのに役立つ。折り畳み及び低減された局所集団分布バイアスを示す様式化されたプロットを図２７に示す。
【０１６５】
数学的規則は次のとおりである：
１）訓練セットモデルは、モデルバイアスを除去するために、５０％の癌ではない及び５０％の癌によって占有される必要がある。
２）数学的操作は、方法が訓練セットモデルと検査すべき盲検標本の両方に適用されるならば、独立した測定の物理的特性の影響を低減して無縁な情報提供者のノイズの影響を減らすために、許容可能である。
【０１６６】
乳癌に対するこれらのバイオマーカーを用いた単純なロジスティック回帰を用いると、８０％よりわずかに低い兆候が得られる。年齢と非線形性の補正（濃度の単純な対数）のない簡単な標準空間的近接相関を使用すると、約８９％の予測力が得られる。以上で論じたこれらの改善：１）年齢正規化；２）局所空間分布バイアス補正；及び３）集団分布局所バイアス補正は、これらのバイオマーカー対して約９６％の予測力をもたらす。トポロジー不安定性（仮出願番号６１／８５１，８６７（及びその後継出願）を参照のこと）のための盲検試料の補正を加えることにより、更に１〜２％の改善を加えることができる。
【０１６７】
空間的バイアス及び集団分布バイアス相関は、分散（ノイズ）抑制法と相補的である
【０１６８】
空間的近接相関法に関連する２つのバイアス問題を補正するための以上で論じられた方法は、プロテオミクス分散（ノイズ）の問題を解決することと相補的である。補正法は、未処理濃度データを圧縮することを伴い、この圧縮は、疾患及び疾患ではない所定の平均値に向かっている。実際に、集団バイアスの問題を修正することは、疾患ではない平均に近いかそれ以上の領域に、非常に低い濃度値（疾患ではない平均よりもかなり低い）を折り畳むことを含む。非常に高い濃度値についても同様である。
【０１６９】
この方法の結果として生じた近接スコア分布をＶＥＧＦについて図２８に示す。他の４つは同じように見える。このプロセスは、試料データ点を２つの大まかに重なり合うポアソン分布に押し込み、そこでは、癌ではないが下側で優勢であり、上側で癌が優勢である。癌及び癌ではない試料は依然として重複することに留意されたい。１種のバイオマーカーは、単純に高い精度で疾患と健常を完全に分離することはできない。この実施例で使用した式は、癌及び癌ではない濃度の年齢調整された平均値の上下のゾーンにおける近接スコアに移行したときの濃度値の順序の逆転を引き起こす。ここでは２つのケースについて説明する。最初のケースは、ゾーン１とゾーン２が疾患ではなく中点より低い平均値を上回る場合である。ゾーン３及びゾーン４は中点より上であるが、疾患の平均値より低い。第２のケースは、ゾーンが近接スコア軸上で連続的に病期判定され、ゾーン１とゾーン２との間に疾患ではない平均が配置される場合である。ゾーン３と４との間に置かれた疾患の平均とゾーン２と３の間の導出された中点。第１の症例は、疾患ではない及び疾患の集団分布が不一致である状況（例えば、乳癌−乳癌ではないがそれぞれ０．５％及び９９．５％であり、これは局所集団バイアスを反映する）で使用されている。第２のケースは、集団分布が訓練セット分布（例えば、侵襲的／非侵襲的前立腺癌）に近い場合に使用されている。
【０１７０】
ここで、癌ではない、中点及び癌の平均値の平均値年齢遷移は、それぞれ縦座標の単一の垂直線であることに留意されたい。また、非常に低い値及び非常に高い値が対数圧縮され、年齢関連平均値に近い値がいくらか拡大されることにも留意されたい。逆の場合、線形秩序を保つことは近接相関法では重要ではないことに留意することが重要である。単純に近接関係を維持する必要がある。つまり、順序を逆にすることができる。圧縮と展開は、データの全体又は全体の分布を正規化するが、空間関係の近似は維持される。これは、空間的バイアスを除去すると呼ばれる。この方法は、年齢又は他の生理学的変数、例えば、肥満度指数によるデータの負の空間的バイアス及び不鮮明さを除去する。本質的に、訓練セットの試料データ点は、４つのゾーンのうちの１つに位置付けられなければならない：１）癌ではない年齢関連平均以下；２）癌ではない年齢関連平均と癌への中点移行の間；３）中点移行より上で癌の年齢関連平均よりも下；４）年齢又は空間分布の非線形性に関わらず癌の年齢関連平均以上。
【０１７１】
空間バイアスが扱われている限り、この方法において他の方程式が使用できることに注目せよ。癌ではないに関して、低濃度からの年齢関連平均への、かつ癌に関する年齢関連平均を超える高濃度に関する単純な対数圧縮、並びにおそらくこれらの平均値間のシグモイド方程式。この移行に関する方程式を事前に決定することはできず、実験と全体的な複数マーカーＲＯＣ曲線による結果の比較によって最良の適合を決定しなければならない。最良の等式は、空間バイアスの特性に依存する。
【０１７２】
分析ステップの要約
【０１７３】
１）対象の疾患と機能的関係を有するバイオマーカーを選択する。バイオマーカーが非常に貧弱な疾患予測力（貧弱なＲＯＣ曲線）を有し得ることは、疾患ではないから疾患に移行する際に大きな独立した作用を有する２種の貧弱なバイオマーカーが予測力の非常に大きな増幅を生み出すことがあるため、検討を除外すべきでない。これらのバイオマーカーは、それらの作用について機能的に区別されるべきである。
【０１７４】
２）訓練セットの疾患と疾患ではないコホートを慎重に定義する。これらのセットは、検査が実施される集団を模倣すべきである。疾患と無関係の、無関係非条件を排除すべきではない。集団内の非悪性状態は、癌及び癌ではないコホートの両方に対して統計的に正しいはずである。
【０１７５】
３）年齢がどのように平均値に影響を与えるかを正確に決定するために、十分な年齢サンプリングで各コホートの濃度の平均値を測定する。
【０１７６】
４）未処理濃度値を近接スコアに変換する。２軸プロットでは、この変換は、試料の年齢とは無関係に、近接スコア軸上の固定されているが異なる（分離した）数値に、各平均値に等しいか又は非常に近いすべての未処理濃度値を強制することを含む。また、疾患ではない及び疾患の平均値間の濃度の計算された中点又はそれに非常に近い未処理濃度値は、試料の年齢に関係なく、近接スコア軸上の固定値に数学的に押し込まれねばならない。近接スコア点の中点は、近接したスコア軸上の低疾患ではない（通常）及び疾患の高い固定点の間にある必要がある。この位置配置は通常は望ましいが、必ずしもそうでなくても良い（例えば、低年齢で上方制御するが、高年齢で下方制御すると、プロテオミクス分散抑制のための異なる戦略が必要なバイオマーカー）。
【０１７７】
５）未処理濃度データを数学的に圧縮又は拡大（又はその他）して、それがその年齢の平均値との関係に関して適切な場所に着くようにする（はんだ（ｓｏｌｄｅｒ）の配列をランクによって作る）。空間的近接相関法を適用しながら、数学的スキーマを調整又は実験して、訓練セットグループによる予測力を最大化する。先験的に規則はなく、診断目的に合致する数学的スキーマは、疾患ではないから疾患への移行に伴う未処理測定の特徴、非線形及び複雑さによって変化する。「複雑さのパラドックス（Ｔｈｅ  Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ  Ｐａｒａｄｏｘ）」（Ｋｅｎｎｅｔｈ  Ｌ．  Ｍｏｓｓｍａｎ、Ｏｘｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ、２０１４）。プロテオミクス研究者が直面している課題が適切に要約される。「複雑な生体系に固有の非線形力学は、不規則かつ予測不可能な挙動を招く。」
【０１７８】
６）検査の標的集団と等しい検査集団上の疾患スコアを計算するために、全く同じ数学スキーマを使用する。この検証試料セットが診断基準を満たしているかどうかを判定する。
【０１７９】
腫瘍マーカーを用いた現在の方法の考察
【０１８０】
腫瘍マーカーを用いて癌を検出するための血清に基づく検査の研究の典型的な例は、「診断前血清中での早期検出のために乳癌のバイオマーカーを評価する、ビーズに基づく多重化イムノアッセイ」。「乳癌再発の早期発見におけるＣＡ１５−３、ＣＥＡ及び血清ＨＥＲ２の感受性。」Ｐｅｄｅｒｓｅｎ  ＡＣ１、ＳＯｒｅｎｓｅｎＰＤ、Ｊａｃｏｂｓｅｎ  ＥＨ、Ｍａｄｓｅｎ  ＪＳ、Ｂｒａｎｄｓｌｕｎｄ  Ｉ．Ｄｅｐｔ．ｏｆ  Ｃｌｉｎ．Ｂｉｏｃｈｅｍ、Ｌｉｌｌｅｂ  Ａ  ＬＴ  Ｈｏｓｐｉｔａｌ、Ｖｅｊｌｅ、Ｄｅｎｍａｒｋと題したＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓから出版された著作を含む。この研究は、５つのよく知られた乳癌腫瘍マーカーに焦点を当てた：癌抗原１５−３（ＣＡ１５−３）、癌胎児性抗原（ＣＥＡ）、癌抗原１２５（ＣＡ−１２５）、癌抗原１９−９（ＣＡ１９−９）、α−フェトプロテイン（ＡＦＰ）、並びに非癌機能を有すると推定されるいくつかのマーカー、レプチン、移行阻害因子（ＭＩＦ）、オステオポンチン（ＯＰＮ）ハプトグロビン）及びプロラクチン。この研究は、これらのマーカーがいずれも早期乳癌の検出において、単独でも組み合わせでも有効ではなかったが、転移を検出することには有用であり得ると結論づけた。以下の表３は、各癌バイオマーカー及びその機能特性を示す。５種の腫瘍マーカー、２種の可能な炎症促進マーカーがあり、かつ他のものは、癌の存在に対する免疫系反応及び／又は身体に対する癌のシグナル伝達作用に関連する不明確な機能性を有する。
【０１８１】
【表３】
2019504432.tif 000006
【０１８２】
参照された公報は、大きなデータセットからのデータマイニングのための方法を参照する。主成分分析（ＰＣＡ）及びランダムフォーレスト（ＲＦ）は、特に大きなデータセットからのデータマイニングの方法で、データからアウトカムへの接続を学習する。これは、他の成分への未知の接続を持つ多数の成分が存在し、結果が測定されている表に示されている状況に役立つ。これらの方法は、もしあれば、機能する接続を明らかにする。これらの方法は、本明細書に記載された相関には有用ではない。我々は、成分（独立変数）とアウトカムとの間の関連性又はその欠如を知っている。これらの議論は、これらの変数とそれらの特性及びアウトカムとの間の相関を大きく改善する方法に関する。
【０１８３】
この癌検証研究に使用される装置及び試薬
【０１８４】
ＯＴｒａｃｅｓ  ＣＤｘ計器システム
【０１８５】
以下に含まれる検査データ及び上記の多くの研究のための検査データを、装置及び下記の試薬で測定した。データはＯＴｒａｃｅｓ  ＬＩＭＳシステムで処理されたか、場合によってはＰＣベースのソフトウェアで計算が完了した。すべての計算ソフトウェアは、ＯＴｒａｃｅｓ、Ｉｎｃ．によって書かれ、かつ検証された。
【０１８６】
ＣＤｘ計器システムは、Ｈａｍｉｌｔｏｎ  ＭｉｃｒｏＬａｂ  Ｓｔａｒｌｅｔ  ｓｙｓｔｅｍに基づく。これは、ＯＴｒａｃｅｓイムノアッセイ法をＨａｍｉｌｔｏｎ高速ＥＬＩＳＡロボットに移すためのプログラミングによってカスタマイズされている。Ｈａｍｉｌｔｏｎ  Ｃｏｍｐａｎｙは、ＭｉｃｒｏＬａｂ  Ｓｔａｒｌｅｔを含む世界中で自動液体取扱システムを販売している非常に評価の高い会社である。このユニットは、完全自動化を実現するＯＴｒａｃｅｓのためにＨａｍｉｌｔｏｎによってカスタマイズされている。ＯＴｒａｃｅｓ  ＣＤｘシステムには、統合マイクロプレートウォッシャーシステムとリーダーが内蔵されている。これらの２つの追加装置により、システムは初期セットアップ後にオペレータの介入なしに１回のシフトで検査パネルの５つすべてのイムノアッセイを１回完全に完了することができる。設定されたシステムは、１日あたり４０の癌スコアを完了する。強化された機能には、一度に１つの標的分析物を実行するためのソフトウェアが含まれる。これは、完全な検査実行中にエラーが発生した場合に特定の検査を再実行できるようにするために必要である。
【０１８７】
ＢＣ  Ｓｅｒａ  Ｄｘ検査キット
【０１８８】
この検査キットは、全ての緩衝液、ブロック溶液、洗浄溶液、抗体及びキャリブレーターを含む１２０の癌検査スコアを実施するための試薬及び使い捨て装置のすべてを含む。この検査キットを完全に製品化するために必要な機能強化には、２種の対照試料を追加することが含まれる。これらの対照は、「盲検」検査試料が適切な癌スコアをもたらすという独立した検証を提供する。２種の対照は、それぞれ５０と１５０の近接スコアを生成するように設計されている。ＬＩＭＳシステム（下記参照）のＱＣプログラムは、これらの対照が正しいことを確認し、フィールドでの個々の検査の実行を検証する。検査キットはＧＭＰ工場で製造され、ＣＥマークを取得している。マイクロタイタープレートは、工場で捕捉抗体及びタンパク質ブロッキング溶液で予めコーティングされている。
【０１８９】
実験室情報管理システム（ＬＩＭＳ）
【０１９０】
例えば、Ｒｏｃｈｅ及びＡｂｂｏｔｔによる、今日市販されている臨床化学システムは、患者データ、品質管理、計測器と化学操作を管理するのに十分なソフトウェアを備えたグラフィカルインターフェースを全てが含み、検査試料の識別と検査システムへの導入を容易にする。これらのメニューは、供給される化学システムに統合されている。ＯＴｒａｃｅｓのビジネスモデルは、ＯＴｒａｃｅｓの米国施設にあるＯＴｒａｃｅｓコンピュータサーバにこれらの機能を組み込み、ＣＤｘ機器を、クラウドコンピューティングを使用してインターネットを介してこれらのサーバーに一体的に接続することである。このことは、幾つもの著しい利点を生じさせる：１）ＬＩＭＳソフトウェアにはＦＤＡ準拠のアーカイブソフトウェアが組み込まれているため、フィールドに配備された各ＣＤｘシステムのすべての検査ランのデータがＯＴｒａｃｅｓサーバー上で実行される。納入されたベースからのフィードバックを適用し、患者のアウトカムについて主要機関からの入力を受けて、ＯＴｒａｃｅｓは、米国に拠点を置くＦＤＡマーケットクリアランス提出のためにＦＤＡに準拠したデータを収集することができる。２）好ましくは、バーコードを付した試薬の梱包は、計器及びＬＩＭＳが、工場のＱＣ検査からの全てのＱＣ検査結果に接続することを可能にする。これらのデータは、フィールド検査結果を更に検証するために、フィールドで検査が実行されるときにリアルタイムで利用可能である。３）ＣＤｘシステムはＯＴｒａｃｅｓ検証試薬のみを実行するため、ＯＴｒａｃｅｓ以外の試薬を使用した検査実行は不可能である。このシステムは、すべての機能がリアルタイムで実行されているオペレータに対する典型的なユーザインタフェースとして現れ、検査が完了するとすぐに患者レポートが利用可能になる。
【０１９１】
乳癌予測の概要
【０１９２】
この報告は、Ｉ期及びＩＩ期ゲルツェン研究の両方からの乳癌陽性試料の乳癌病期を予測するための相関計算方法の性能を記載する。この２つの研究では、乳癌と診断された１８６の試料があった。これらの内２９は、３期（又は４期）、８６は２期、７１は１又は０期であった。０期として診断されたのは４試料だけであり、これは適切な相関アルゴリズムを開発するのに十分ではないため、１期とグループ分けした。また、４期と診断されたのは１人のみであり、３期の診断でグループ化されている。十分な試料が得られれば、病期判定アルゴリズムもこれらの病期を分けることができる。ゲルツェン研究所によって生検で乳癌を有すると診断された１８６の全試料の内、病期判定相関アルゴリズムは１つの試料を１期と誤って分類したが、ゲルツェン研究所は、この試料を２期と診断した（９９．５％の予測力）。
【０１９３】
ゲルツェンＩ期の検証研究
【０１９４】
ゲルツェンＩ期の検証研究は、２０１０年１１月に、ゲルツェン研究所で行われ、かつＯＴｒａｃｅｓ  ＢＣ  Ｓｅｒａ  Ｄｘ検査キットとＯＴｒａｃｅｓ  ＬＨＳ計器システムの性能を評価し、乳癌の存在のリスクを評価した。ＬＨＳ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ＳｙｓｔｅｍはＢＣ  Ｓｅｒａ  Ｄｘ乳癌検出検査キットを処理する半自動液体取扱システムである。検査キットは、５種の非常に低レベルのサイトカイン及び組織マーカーの濃度を測定し、リスクを評価するためのスコアを計算する。測定されたタンパク質は、ＩＬ−６、ＩＬ−８、ＶＥＧＦ、ＴＮＦα及びＰＳＡである。実験は、生検で乳癌と診断された５０％、健常であると推定された５０％に分割される１００人の患者試料を測定することから構成された（実際には研究所で９７人のみが収集された）。この計画の癌採点の結果は、完全な訓練セットモデルを完成させるには１００試料では不十分であるため、曖昧であった。研究所はまた、ＯＴｒａｃｅｓに計器が十分に自動化されていないこと、意図したタスク、癌に関して女性をスクリーニングすることのために、スループットが十分に速くないと感じていることを述べた。ＬＨＳシステムは早期段階調査用に設計されており、かつＯＴｒａｃｅｓの経営陣により生産と市場リリースには十分とは考えられなかった。
【０１９５】
ゲルツェンＩＩ期の検証研究
【０１９６】
ゲルツェンＩＩ期計画は、ＯＴｒａｃｅｓ  ＢＣ  Ｓｅｒａ  Ｄｘ検査キット及びＯＴｒａｃｅｓ  ＣＤｘ計器システムの性能を評価し、乳癌の存在のリスクを評価するために、２０１２年１１月にゲルツェン研究所で行われた。ＣＤｘ計器システムは、市場リリースを目的としてアップグレードされた化学システムである。これは、高速ＥＬＩＳＡロボット、Ｈａｍｉｌｔｏｎ  Ｃｏｍｐａｎｙによって開発及び販売されたＭｉｃｒｏＬａｂ  Ｓｔａｒｌｅｔに基づいている。検査キットは、５種の非常に低レベルのサイトカイン及び組織マーカーの濃度を測定し、リスクを評価するためのスコアを計算する。測定されたタンパク質は、ＩＬ−６、ＩＬ−８、ＶＥＧＦ、ＴＮＦα及びＰＳＡである。実験は、生検で乳癌と診断された約５０％、健常であると推定された５０％に分割される３００人の患者試料を測定することから構成された。ＩＩ期計画に関して、生検結果が、５０％の健常及び癌に正確に分けられ、かつ特定の年齢グループに分けられた２００の試料に関してＯＴｒａｃｅｓに開示された。これらの結果を、疾患状態を予測するモデルを開発するための訓練セットに使用した。残りの盲検試料、１１２は、次いで、得られた癌スコアのモデルを介して処理され、これらのスコアは、ゲルツェン研究所に開示された。これらの盲検試料スコアは、ＯＴｒａｃｅｓ予測の精度を評価するためにゲルツェン研究所によって分析された。
【０１９７】
組み合わされたＩ期／２期の癌予測研究の結果
【０１９８】
ＩＩ期訓練セットモデルは、現在、ゲルツェンＩ期研究（盲検として実行された）及びゲルツェンＩＩ期研究（盲検）からの２０９の盲検試料を、２％の組み合わされた偽陰性及び陽性率、又は９８％の予測力によって処理した。
【０１９９】
ゲルツェンＩ及びＩＩ検証研究から回収したＢＣ  Ｓｅｒａ  Ｄｘ検査データからの乳癌病期判定の予測
【０２００】
乳癌の病期を予測するための相関モデルが、ＯＴｒａｃｅｓによって開発された。このアルゴリズムは、健常又は乳癌の状態を予測するために使用されたモデルと同じではない。訓練セットモデルの計算は、訓練セットデータを、通常「状態Ａ」及び「非状態Ａ」（例えば、乳癌及び乳癌ではない）の２つの状態に分離するように設計されている。従って、このモデルは、乳癌患者における癌病期を直接的に予測しない。癌採点モデルによる乳癌対健常スコアは、癌病期を正確に推定することはなく、病期判定のための高い予測力を達成しないであろう。癌／健常モデルにおけるスコア増加の程度は、癌がどれほど悪いかに基づいているのではなく、訓練セットのデータ点が５次元グリッドの盲検試料位置に近接する程度に基づいている。従って、０期の癌は、癌性である他の訓練セットデータに囲まれた５次元グリッド内の点に位置し、健常である点がない場合、２００のスコアを得ることがある（０〜１００のスコアが健常、１００〜２００のスコアが乳癌）。確かに、このモデルの４つの０期の症例は、健常対癌採点モデルで、１９０超のスコアを得ている。これは、０期の症例が健常者と強く区別され、健康／癌モデルではほとんどが癌症例に取り囲まれていることを示している。
【０２０１】
相関法を使用してＢＣ  Ｓｅｒａ  Ｄｘ検査キットの癌試料の癌病期を予測するために、ＯＴｒａｃｅｓは３つのモデルを構築する。これらのモデルは、「状態Ａ」及び「非状態Ａ」の相関モデルの二元性指令に従う。従って、これら３つのモデルは：１）１期対２及び３期；２）２期対１及び３期；並びに  ３）３期対１及び２期を含む病期判定のグループを予測する。これらの３つのモデルは、３つのケースのいずれかの側に収まる各試料に確率を与えるスコアのマトリックスを作成する。次いで、このマトリックスをデコンボリューションして、予測される乳癌病期を決定できる。
【０２０２】
癌病期判定法の他の応用
【０２０３】
シグナル（疾患）及びオフセット（疾患ではない）が疾患の診断された状態内の病態であると再定義される、疾患を下位状態に分断するこの技術は確かに可能である。最も明白な例は、前立腺癌を２つの医学的に関連する状態、侵襲的、グリソンスコア８から１０まで、及び非侵襲的、グリソンスコア７以下に分断することであろう。現在、グリソンスコアは生検で決定される。医学的には、グリソンスコアの低い男性はおそらく治療されるべきではないが、医療上の問題は、これらの男性が侵襲的な前立腺癌に変わり得ることであり、今日これを検出する唯一の信頼できる方法は別の生検である。これは患者にとって快適でなく、医学的に困難である。この方法を使用することは、投与が簡単で容易な血液検査を提供することによってこの未達成の医療ニーズを解決することができる。
【０２０４】
本明細書中に記載される方法は、以下の表４に示されるように、５種の他の固形癌腫瘍と同等の有効性によって適用されてもよい。表４から証明されるように、本発明の方法は、あらゆる固形腫瘍の診断に有用である。
【０２０５】
【表４】
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【０２０６】
癌の域を超えた応用
【０２０７】
記載された方法は、診断の記載が患者試料である単一の病態が、疾患を有する否かを診断するために、２種以上のバイオマーカーが必要とされる任意の診断用途に使用できる。以下の表５は、本明細書に記載された方法を使用して評価された多数の病態を列挙する。
【０２０８】
【表５】
2019504432.tif 000008
【０２０９】
方法はまた、薬剤が有効であるか否か、薬剤をグループに分離するためにも使用できる。これは、不十分な統計のために臨床試験で失敗した薬剤を救済するために使用できるか、又は試験の成功率を高めるために先験的に使用できる。
【０２１０】
特定の例示的な実施形態を上に詳細に記載し、添付の図面に示したが、そのような実施形態は、広範な発明を単に例示するものであり、限定するものではないことを理解されたい。特に、本発明の教示は、広範囲の生物学的状態及び疾患、並びに疾患の病期に適用されることが認識されるべきである。当業者であれば、広範な本発明の範囲から逸脱することなく、上述した本発明の例示された、及び他の実施形態に対して様々な修正がなされ得ることを認識するであろう。従って、本発明は開示された特定の実施形態又は配置に限定されず、むしろ添付の請求項によって定義される本発明の範囲及び精神の範囲内にある任意の変更、適合又は修正をカバーすることが意図されることが、理解されるであろう。
【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１０】
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【図１１】
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【図１２】
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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】
2019504432.tif 000028
【図２１】
2019504432.tif 000029
【図２２】
2019504432.tif 000030
【図２３】
2019504432.tif 000031
【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【国際調査報告】
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