(57)【要約】【課題】マルチパラメータ糖尿病リスク評価方法を提供すること。【解決手段】被験者のｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルの少なくとも１つから取得される、少なくとも１つのリポタンパク質成分の測定値と、（ｉ）ＧｌｙｃＡ若しくはＧｌｙｃＢ又は（ｉｉ）少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸の少なくとも１つの測定値と、を含む、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも１つの定義された数学モデルを用いて、前記被験者の糖尿病リスク指数をプログラムでの計算することを含む、２型糖尿病を発症する被験者のリスクを評価する方法。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者のｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルの少なくとも１つから取得される、少なくとも１つのリポタンパク質成分の測定値と、（ｉ）ＧｌｙｃＡ若しくはＧｌｙｃＢ又は（ｉｉ）少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸の少なくとも１つの測定値と、を含む、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも１つの定義された数学モデルを用いて、前記被験者の糖尿病リスク指数をプログラムでの計算することを含む、２型糖尿病を発症する被験者のリスクを評価する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本出願は、２０１２年６月８日出願の（特許文献１）、２０１２年１０月９日出願の（特許文献２）、２０１２年１２月１９日出願の（特許文献３）、及び２０１３年３月１４日出願の（特許文献４）（それらの内容は恰も全体が本明細書に述べられたが如く参照により本明細書に組み込まれる）に基づく特典及び優先権を主張する。
【０００２】
本発明は、概して、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルの分析に関する。本発明は、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルのＮＭＲ分析に特に好適で有り得る。
【背景技術】
【０００３】
２型真性糖尿病（Ｔ２ＤＭ又は「糖尿病」）は、米国及び他の国に於いて最も費用のかかる厄介な慢性疾患の１つである。Ｔ２ＤＭを決定付ける特徴は、インスリン分泌反応の欠損又は不足から生じる炭水化物（グルコース）利用の障害の現れである高血糖である。Ｔ２ＤＭは、何年も前に始まる代謝撹乱の後期症状である。その原因は、β細胞機能の悪化と相俟ったインスリン抵抗性の漸進的増加であると考えられる。インスリンの血糖降下作用に対する標的組織の抵抗性の進行を補償するのに十分なインスリンを膵β細胞が分泌可能である限り、患者は、正常空腹時グルコースレベルを維持可能である。高血糖及びＴ２ＤＭへの移行は、インスリン抵抗性の増加に対抗してインスリンの過剰分泌を維持出来ない状態をもたらすβ細胞機能不全の進行の結果として生じる。
【０００４】
２型糖尿病は、血中グルコース（糖）レベルの上昇（高血糖）の検出により伝統的に診断されてきた。高血糖は、糖尿病を定義付けるが、インスリン抵抗性から本格的な糖尿病に至る一連の事象に於いて非常に後期に発生する。従って、高血糖などの典型的症状の発生前に被験者が２型糖尿病を発症するリスクがあるか否か（即ち、その病態の素因を有するか）を同定する方法を有することが望ましいであろう。疾患のインジケーターをより初期に検出すれば（例えば、グルコースレベルが高血糖と考えられる程度に十分に上昇する前に検出すれば）、仮に疾患の発症が実際に予防されないとしても、疾患のより有効な治療に結びつき得る。
【０００５】
インスリン抵抗性を評価する最も直接的で正確な方法は、労力と時間がかかるので、臨床用途には実用不可能である。これらの研究方法の「ゴールドスタンダード」は、クランプ時の最大グルコース消失率（インスリン抵抗性に反比例するＧＤＲ）を定量する高インスリン正常血糖クランプ法である。やや再現性の低い（ＣＶ１４〜３０％）他の困難な研究方法は、モデル解析を最小限に抑えた頻繁にサンプリングする静脈内グルコース耐性試験（ＩＶＧＴＴ）であり、この方法では、インスリン抵抗性の逆であるインスリン感受性（Ｓｉ）を測定する。
【０００６】
２型糖尿病に進行するリスクは、現在、主に空腹時グルコースにより評価され、１００〜１２５ｍｇ／ｄＬの濃度は、高リスク「前糖尿病」病態と定義付けられ、これに対して、１２６ｍｇ／ｄＬ以上の空腹時血漿中グルコースレベルを有する患者は、現在、Ｔ２ＤＭと定義付けられる。然しながら、前糖尿病を有する個々の患者（近い将来Ｔ２ＤＭを発症するリスクが最も高い患者）の実際のリスクは、千差万別である。
【０００７】
低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）、高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）、及び極低密度リポタンパク質（ＶＬＤＬ）をＬＤＬ、ＨＤＬ、及びＶＬＤＬ粒子サブクラスとしてｉｎ  ｖｉｔｒｏ血漿又は血清サンプルから同時に測定する為に、ＮＭＲ分光法が使用されてきた。（特許文献５）及び（特許文献６）（それらの内容は恰も全体が本明細書に述べられたが如く参照により本明細書に組み込まれる）を参照されたい。オトボス（Ｏｔｖｏｓ）らの（特許文献７）には、Ｔ２ＤＭを発症する患者のリスクを評価する為のグルコース値及び／又は特定のリポタンパク質値のＮＭＲ導出測定が記載されている。
【０００８】
一般的に述べると、血漿及び／又は血清サンプル中のリポタンパク質を評価する為に、複合メチルシグナルエンベロープのデコンボリューションによりＮＭＲスペクトルの化学シフト領域内で複数のＮＭＲ分光法導出シグナルの強度を導出してサブクラス濃度を得る。サブクラスは、ＮＭＲ周波数及びリポタンパク質直径に関連付けられる多数（典型的には６０超）の離散した寄与サブクラスシグナルにより表される。ＮＭＲ評価によりＮＭＲシグナルを精査して、異なるサブ集団、典型的には７３個の離散サブ集団、即ち、ＶＬＤＬでは２７個、ＬＤＬでは２０個、及びＨＤＬでは２６個について、それらの濃度を得ることが可能である。これらのサブ集団をＶＬＤＬ、ＬＤＬ、又はＨＤＬサブクラス内で特定のサイズ範囲に関連付けて更に特徴付けることが可能である。
【０００９】
ノースカロライナ州ローリーのリポサイエンス（ＬｉｐｏＳｃｉｅｎｃｅ）から入手可能なリポプロファイル（ＬＩＰＯＰＲＯＦＩＬＥ）（登録商標）リポタンパク質試験などの先端的リポタンパク質試験のパネルは、典型的には、全てのＨＤＬサブクラスの濃度を合計した全高密度リポタンパク質粒子（ＨＤＬ−Ｐ）の測定値（例えば、ＨＤＬ−Ｐ数）及び全てのＬＤＬサブクラスの濃度を合計した全低密度リポタンパク質粒子（ＬＤＬ−Ｐ）の測定値（例えば、ＬＤＬ−Ｐ数）を含んでいた。ＬＤＬ−Ｐ数及びＨＤＬ−Ｐ数は、それらの各粒子の濃度をｎｍｏｌ／Ｌなどの濃度単位で表す。リポサイエンス（ＬｉｐｏＳｃｉｅｎｃｅ）は又、（特許文献８）（その内容は恰も全体が本明細書に述べられたが如く参照により本明細書に組み込まれる）に記載のリポタンパク質ベースのインスリン抵抗性・感受性指数（「ＬＰ−ＩＲ（商標）」指数）を開発した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】米国仮特許出願第６１／６５７，３１５号明細書
【特許文献２】米国仮特許出願第６１／７１１，４７１号明細書
【特許文献３】米国仮特許出願第６１／７３９，３０５号明細書
【特許文献４】米国特許出願第１３／８３０，７８４号明細書
【特許文献５】米国特許第４，９３３，８４４号明細書
【特許文献６】米国特許第６，６１７，１６７号明細書
【特許文献７】米国特許第６，５１８，０６９号明細書
【特許文献８】米国特許第８，３８６，１８７号明細書
【特許文献９】米国特許第７，２４３，０３０号明細書
【特許文献１０】米国特許第８，０１３，６０２号明細書
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】米国糖尿病協会（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）、糖尿病の医療ケアの標準−２０１２年（Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  ｏｆ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｃａｒｅ  ｉｎ  ｄｉａｂｅｔｅｓ−２０１２）、糖尿病ケア（Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃａｒｅ）、２０１２年、第３５巻（補遺１）、Ｓ１２、表２
【非特許文献２】ドルー（Ｄｒｅｗ）ら著、グルコース代謝におけるＨＤＬの新たな役割（Ｔｈｅ  Ｅｍｅｒｇｉｎｇ  Ｒｏｌｅｓ  ｏｆ  ＨＤＬ  ｉｎ  Ｇｌｕｃｏｓｅ  Ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ）、ネイチャー・レビューズ・エンドクロノロジー（Ｎａｔ．Ｒｅｖ．，Ｅｎｄｏｃｒｉｎｏｌ．）、第８巻、ｐ．２３７〜２４５（２０１２年）、２０１２年１月２４日オンライン出版
【非特許文献３】フォーゲルマン（Ｆｏｇｅｌｍａｎ）著、善玉コレステロールはいつ悪玉になるか（Ｗｈｅｎ  Ｇｏｏｄ  Ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ  Ｇｏｅｓ  Ｂａｄ）、ネイチャー・メディスン（Ｎａｔｕｒｅ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）、２００４年
【非特許文献４】カエス（Ｋａｅｓｓ）ら著、リポタンパク質サブ画分プロファイル：量的形質遺伝子座の遺伝力及び同定（Ｔｈｅ  ｌｉｐｏｐｒｏｔｅｉｎ  ｓｕｂｆｒａｃｔｉｏｎ  ｐｒｏｆｉｌｅ：ｈｅｒｉｔａｂｉｌｉｔｙ  ａｎｄ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  ｔｒａｉｔ  ｌｏｃｉ）、ジャーナル・オブ・リピド・リサーチ（Ｊ  Ｌｉｐｉｄ  Ｒｅｓ．）、第４９巻、ｐ．７１５〜７２３（２００８年）
【非特許文献５】スナ（Ｓｕｎａ）ら著、血漿中リポタンパク質サブクラスの１Ｈ  ＮＭＲメタボロミクス：自己組織化マップによる代謝クラスタリングの解明（１Ｈ  ＮＭＲ  ｍｅｔａｂｏｌｏｍｉｃｓ  ｏｆ  ｐｌａｓｍａ  ｌｉｐｏｐｒｏｔｅｉｎ  ｓｕｂｃｌａｓｓｅｓ：ｅｌｕｃｉｄａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｅｔａｂｏｌｉｃ  ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｂｙ  ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｓｉｎｇ  ｍａｐｓ）、ＮＭＲ・イン・バイオメディスン（ＮＭＲ  Ｂｉｏｍｅｄ．）、２００７年、第２０巻、ｐ．６５８〜６７２
【非特許文献６】ジェヤラジャ（Ｊｅｙａｒａｊａｈ）ら著、核磁気共鳴分光法によるリポタンパク質粒子分析（Ｌｉｐｏｐｒｏｔｅｉｎ  ｐａｒｔｉｃｌｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｂｙ  ｎｕｃｌｅａｒ  ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、クリニックス・イン・ラボラトリー・メディスン（Ｃｌｉｎ  Ｌａｂ  Ｍｅｄ．）、２００６年、第２６巻、ｐ．８４７〜８７０
【非特許文献７】ワング（Ｗａｎｇ）ら著、ネイチャー・メディスン（Ｎａｔｕｒｅ  Ｍｅｄ．）、第１７巻、ｐ．４４８、２０１１年
【非特許文献８】スベットキー（Ｓｖｅｔｋｅｙ）ら著、ジャーナル・オブ・アメリカン・メディカル・アソシエーション（ＪＡＭＡ）、第２９９巻、ｐ．１１３９、２００８年
【非特許文献９】シャー（Ｓｈａｈ）ら著、ダイアベトロジア（Ｄｉａｂｅｔｏｌｏｇｉａ）、第５５巻、ｐ．３２１、２０１２年
【非特許文献１０】ローソン，ＣＬ（Ｌａｗｓｏｎ，ＣＬ）、ハンソンＲＪ（Ｈａｎｓｏｎ  ＲＪ）著、最小二乗問題の解法（Ｓｏｌｖｉｎｇ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ  Ｐｒｏｂｌｅｍｓ）、エングルウッド・クリフス、ニュージャージー州、プレンティス−ホール（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ）、１９７４年
【非特許文献１１】オトボス，ＪＤ（Ｏｔｖｏｓ，ＪＤ）、ジェヤラジャ，ＥＪ（Ｊｅｙａｒａｊａｈ，ＥＪ）及びベンネット，ＤＷ（Ｂｅｎｎｅｔｔ，ＤＷ）著、クリニカル・ケミストリー（Ｃｌｉｎ  Ｃｈｅｍ）、第３７号、ｐ．３７７、１９９１年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
上記に拘らず、２型糖尿病を発症する個人のリスクを疾患の発症前に予測又は評価することが可能な評価法の必要性が依然として存在する。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の実施形態は、定義された予測バイオマーカのマルチパラメータ（多変量）モデルを用いた、将来２型糖尿病を発症する被験者のリスクのリスク評価を提供する。
【００１４】
リスク評価は、グルコース測定単独よりも優れたリスク層別化を行う糖尿病リスク指数スコアを生成可能であり、グルコース測定から切り離し得る。グルコース測定は、使用した場合、２型糖尿病に移行するタイムラインの確立に役立ち得る。グルコース情報無しで使用した時の糖尿病リスク指数スコアは、根底にある代謝の問題に関連付けられるより長期に渡るリスクを反映し得る。
【００１５】
多変量リスク進行モデルは、少なくとも１つの定義されたリポタンパク質成分と、少なくとも１つの定義された分岐鎖状アミノ酸と、少なくとも１つの炎症バイオマーカと、を含み得る。
【００１６】
多変量モデルは、臨床試験の目的で若しくは臨床試験の際に又は１つ若しくは複数の療法の際に患者を評価する為に、薬剤を開発する為に、及び／又は抗肥満薬剤若しくは他の薬剤療法候補化合物を同定若しくはモニターする為に、使用可能である。
【００１７】
多変量モデルは、次のもの、即ち、同一のＮＭＲスペクトルから導出されるＧｌｙｃＡ、バリン、及び複数のリポタンパク質成分（例えば、サブクラス）のＮＭＲ測定値、の少なくとも１つを含み得る。
【００１８】
定義された数学リスクモデルの少なくとも１つのリポタンパク質成分は、ＧｌｙｃＡの測定値と、高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度と、の積である第１の相互作用パラメータを含み得る。モデルは、追加的又は代替的に、ＨＤＬサイズと、定義されたＨＤＬサブ集団の濃度と、の積である第２の相互作用パラメータを含み得る。
【００１９】
ＨＤＬサブ集団は、約８．３ｎｍ（平均）〜約１０．０ｎｍ（平均）の直径を有する中ＨＤＬ粒子サブクラスのみを含み得る。
【００２０】
本発明の実施形態は、定義された多成分リスク進行モデルを用いてｉｎ  ｖｉｔｒｏ血漿又は血清患者サンプルのＮＭＲスペクトルを評価することにより、「前糖尿病」を有する者に対して糖尿病を発症する将来リスク及び／又はリスク層別化を評価する、方法、回路、ＮＭＲ分光計又はＮＭＲ分析器、及びプロセッサを含む。
【００２１】
ＮＭＲシグナルは、約２．００ｐｐｍを中心とするＧｌｙｃＡのピークを有し得る。
【００２２】
糖尿病リスク指数は、約０〜８０％又は０〜１００％のリスクを反映する数値範囲内の数で２型糖尿病を発症する将来リスクを表す単一のスコアを生成する数学リスクモデルを用いて計算可能である。
【００２３】
糖尿病リスク指数は、リポタンパク質成分とＧｌｙｃＡ及びバリンの少なくとも１つとを含み得る。
【００２４】
リポタンパク質成分は、（ｉ）高密度リポタンパク質粒子（ＨＤＬ−Ｐ）の中粒子と全粒子との数比及び（ｉｉ）ＶＬＤＬサイズの少なくとも１つを含み得る。
【００２５】
更に他の実施形態は、グルコースレベル及び定義された集団に対する患者のＤＲＩリスクスコアの関連する四分位又は五分位に基づいて将来に渡る（１〜２５年の期間又は他の期間、例えば、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、又は１０〜１５年のリスクウィンドウに渡り評価される）研究集団に基づく糖尿病移行率のリスクパーセント（例えば、０〜１００）を示す糖尿病リスク指数（ＤＲＩ）を含む患者レポートに関する。患者レポートは、患者のリスクと、より低い又はより高い四分位又は五分位のＤＲＩスコア及び同一のグルコースを有する集団の比較リスクと、を含み得る。
【００２６】
ＤＲＩリスクスコアは、リポタンパク質の測定値、μｍｏｌ／Ｌ及び／又は任意の単位のＧｌｙｃＡの尺度、並びに任意選択でμｍｏｌ／Ｌ単位のバリンの尺度を含む複数のＮＭＲ導出測定値を用いて、計算可能である。
【００２７】
本発明の実施形態は、２型糖尿病を発症する及び／又は前糖尿病を有する被験者のリスクを評価する方法を含む。本方法は、被験者の少なくとも１つのｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルから得られる少なくとも１つのリポタンパク質成分、少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸、及び少なくとも１つの炎症バイオマーカを含む、２型糖尿病を発症するリスクの定義された数学モデルを少なくとも１つ用いて、被験者の糖尿病リスク指数スコアをプログラムで計算することを含む。
【００２８】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つの定義された数学リスクモデルは、被験者の少なくとも１つの生体サンプルの複数の選択されたリポタンパク質成分のＮＭＲ導出測定値と、ＧｌｙｃＡ及びバリンの少なくとも１つのＮＭＲ測定値と、を含み得る。定義された数学リスクモデルは、被験者のｉｎ  ｖｉｔｒｏ血漿又は血清生体サンプルのＮＭＲ導出測定値のみを含み得る。
【００２９】
幾つかの実施形態では、本方法は、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも２つの異なる数学モデルをプログラムで定義することを含み得る。少なくとも２つの異なる数学モデルは、スタチン非感受性のリポタンパク質成分を含む、スタチン療法を受けている被験者に対するものと、少なくとも１つの異なるリポタンパク質成分を含む、スタチン療法を受けていない被験者に対するものと、を含む。
【００３０】
幾つかの実施形態では、本方法は、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも２つの異なる数学モデルをプログラムで定義することを含み得る。少なくとも２つの異なる数学モデルは、空腹時生体サンプルに対するものと非空腹時生体サンプルに対するものとを含む異なるリポタンパク質成分を有し得る。
【００３１】
幾つかの実施形態では、本方法は、異なる範囲内のグルコースレベルの関数として将来に渡る（例えば、１〜７年の期間に渡る）２型糖尿病に進行するリスクのグラフを有するレポートをプログラムで作成することを含み得る。レポートは、糖尿病リスク指数スコアの異なる四分位、五分位、又は十分位の者に対するリスクを示す。幾つかの実施形態では、グラフは、定義された集団に基づく少なくとも第１（低）及び高（例えば、第４四分位、第５五分位、又は第１０十分位）ＤＲＩスコアの参照を示すことにより、リスク層別化の同定又は理解を容易にし得る。
【００３２】
幾つかの実施形態では、本方法は、少なくとも１つのｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルを用いて被験者の空腹時血中グルコース測定値をプログラムで評価することを含み得る。糖尿病リスク指数スコアは、５〜７年以内に２型糖尿病を発症するリスクが増加したこと又は高いことを反映する集団標準の第４四分位（４Ｑ）又は第５五分位（５Ｑ）に関連付けられるスコアを含めて、定義されたスコア範囲内の数値スコアであり得る。本方法は、空腹時血中グルコースレベルが９０〜１１０ｍｇ／ｄＬであり且つ糖尿病リスクスコアが４Ｑ又は５Ｑの範囲内にある場合、２型糖尿病を発症するリスクが増加した各々の被験者を２型糖尿病の発症前にプログラムで同定することを含み得る。
【００３３】
幾つかの実施形態では、本方法は、被験者の空腹時血中グルコース測定値を評価することを含み得る。この場合、糖尿病リスク指数スコアは、５〜７年以内に２型糖尿病を発症するリスクが増加したこと又は高いことを反映する集団標準の第４四分位（４Ｑ）又は第５五分位（５Ｑ）に関連付けられるスコアを含めて、定義されたスコア範囲内の数値スコアであり得る。
【００３４】
本方法は、空腹時血中グルコース（ＦＰＧ）レベルが９０〜１２５ｍｇ／ｄＬである場合、２型糖尿病を発症するリスクが増加した各々の被験者を２型糖尿病の発症前にプログラムで同定することを含み得る。プログラムで同定することにより、同一のＦＰＧ及び異なる糖尿病リスクスコアを有する被験者のリスクを層別化することが可能である。
【００３５】
幾つかの実施形態では、本方法は、プログラム計算前、被験者の血漿又は血清サンプルをＮＭＲ分光計内に配置することと、サンプルの少なくとも１つのＮＭＲスペクトルを取得することと、取得された少なくとも１つのＮＭＲスペクトルをデコンボリューションすることと、デコンボリューションされた少なくとも１つのＮＭＲスペクトルに基づいてＧｌｙｃＡ及び複数の選択されたリポタンパク質パラメータのＮＭＲ導出測定値を計算することと、を含み得る。計算工程を行うことにより分岐鎖状アミノ酸バリンの測定値をも計算し得る。
【００３６】
幾つかの実施形態では、糖尿病リスク指数スコアは、定義された数値範囲を有し得る。本方法は、空腹時血漿中又は血清中グルコース値が１００ｍｇ／ｄｌ未満、例えば、約８０〜９９ｍｇ／ｄｌ（更にはそれ未満）であり、且つ糖尿病リスク指数が集団標準の第４四分位、第５五分位、及び／又は最高十分位である場合、前糖尿病を発症するリスクがあるものとして各々の被験者を同定するレポートをプログラムで作成することを含み得る。
【００３７】
幾つかの実施形態では、定義された少なくとも１つの数学モデルは、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ血漿又は血清生体サンプルから測定された、ＧｌｙｃＡと、リポタンパク質のサブクラス、サイズ、及び濃度を用いて選択された複数のリポタンパク質成分と、のＮＭＲ測定値を含み得る。
【００３８】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つの定義された数学モデルは、次のもの、即ち、大ＶＬＤＬサブクラス粒子数、中ＶＬＤＬサブクラス粒子数、全ＨＤＬサブクラス粒子数、中ＨＤＬサブクラス粒子数、及びＶＬＤＬ粒子サイズ、の少なくとも２つを含む選択されたリポタンパク質成分であり得る。
【００３９】
選択されたリポタンパク質成分は、列挙したリポタンパク質成分の全てを含み得る。
【００４０】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つの定義された数学モデルは、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比を含み得る。
【００４１】
少なくとも１つの定義された数学モデルは、幾つかの実施形態では、ＶＬＤＬサブクラス粒子サイズ（ｖｓｚ３）、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比（ＨＭＰ＿ＨＤＬＰ）とＧｌｙｃＡとの積、及びＶＬＤＬサイズと、大ＶＬＤＬ−Ｐと中ＶＬＤＬ−Ｐとの和と、の比を含み得る。
【００４２】
プログラム計算前、幾つかの実施形態では、本方法は、被験者の生体サンプルのＧｌｙｃＡ当てはめ領域の複合ＮＭＲスペクトルを電子的に取得することであって、ＧｌｙｃＡ当てはめ領域は１．８４５ｐｐｍ〜２．０８０ｐｐｍの範囲であり、且つＧｌｙｃＡピーク領域は２．００ｐｐｍを中心とする、電子的に取得することと、高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、ＶＬＤＬ（極低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、及び少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に関連付けられる曲線当てはめ関数を含む定義されたデコンボリューションモデルを用いて、複合ＮＭＲスペクトルを電子的にデコンボリューションすること、曲線当てはめ関数を用いてＧｌｙｃＡの尺度をプログラムで生成することと、を含み得る。本方法は、ＧｌｙｃＡの尺度に換算係数を適用してμｍｏｌ／Ｌ単位の尺度を提供することを更に含み得る。
【００４３】
幾つかの実施形態では、曲線当てはめ関数は、オーバーラップ曲線当てはめ関数であり得る。ＧｌｙｃＡの尺度は、定義された数の曲線当てはめ関数の和をとることにより生成され得る。デコンボリューションモデルは、１．２１ｇ／Ｌ超の密度を有するタンパク質に対するタンパク質シグナル成分を更に含み得る。
【００４４】
プログラム計算前、幾つかの実施形態では、本方法は、被験者の生体サンプルのバリン当てはめ領域のＮＭＲスペクトルを電子的に取得することと、生体サンプル中の定義された希釈剤のピークの定義された数のデータ点の上流又は下流に位置するバリンシグナルを電子的に同定することと、定義されたデコンボリューションモデルを用いて複合ＮＭＲスペクトルを電子的にデコンボリューションすることと、デコンボリューションされたＮＭＲスペクトルを用いてバリンを電子的に定量することと、を含み得る。
【００４５】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つの定義された数学モデルは、スタチン療法非感受性のリポタンパク質成分を含むもの、スタチン療法感受性のリポタンパク質成分を含むもの、空腹時生体サンプルに対するもの、及び非空腹時生体サンプルに対するものを含めて、複数の異なる定義されたモデルを含み得る。
【００４６】
本発明の特定の実施形態は、患者が次の５〜７年以内に２型糖尿病を発症するリスクがあるか及び／又は患者が前糖尿病を有するかを決定するように構成された回路に関する。回路は、被験者の少なくとも１つのｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルに由来する少なくとも１つのリポタンパク質成分と少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸とＧｌｙｃＡとを考慮した、５〜７年以内に２型糖尿病に移行するリスクの少なくとも１つの数学モデルに基づいて、糖尿病リスク指数を電子的に計算するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含む。
【００４７】
少なくとも１つの数学リスクモデルは、幾つかの実施形態では、ＧｌｙｃＡ、バリン、及び複数のリポタンパク質成分のＮＭＲ導出測定値を含み得る。
【００４８】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも２つの異なる数学モデルを定義するように構成され得る。少なくとも２つの異なる数学モデルは、スタチン非感受性のリポタンパク質成分を含む、スタチン療法を受けている被験者に対する第１のモデルと、スタチン療法を受けていない被験者に対する第２のモデルと、を含み得る。第２のモデルは、第１のモデルとは異なる少なくとも幾つかのリポタンパク質成分を含み得る。回路は、被験者の特性を同定して糖尿病リスク指数スコアの計算に適した第１及び第２のリスクモデルを選択するように構成可能である。
【００４９】
特定の実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、異なるリポタンパク質成分を含む、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも２つの異なる数学モデルを定義するように構成され得る。少なくとも２つの異なる数学モデルは、空腹時生体サンプルに対するものと、非空腹時生体サンプルに対するものと、を含む。回路は、被験者の特性を同定して糖尿病リスク指数スコアの計算に適した数学リスクモデルを選択するように構成可能である。
【００５０】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、空腹時グルコースレベルの範囲と糖尿病リスク指数スコアに関連付けられるリスクの四分位とに対する将来１〜７年の期間に渡る２型糖尿病に進行するリスクのグラフを有するレポートを作成するように構成され得る。グラフは、定義された集団に基づく少なくとも第１（低）及び第４（高）四分位のＤＲＩスコアの視覚的参照を含むことにより、リスク層別化の同定又は理解を容易にし得る。
【００５１】
少なくとも１つのプロセッサは、幾つかの実施形態では、被験者の空腹時血中グルコース測定値を評価するように構成され得る。この場合、糖尿病リスク指数スコアは、２型糖尿病を発症するリスクが増加したこと又は高いことを反映する集団標準の第４四分位（４Ｑ）、第５五分位（５Ｑ）、又は第１０十分位に関連付けられるスコアを含めて、定義されたスコア範囲内の数値スコアである。少なくとも１つのプロセッサは、空腹時血中グルコースレベルが９０〜１１０ｍｇ／ｄＬであり且つ糖尿病リスクスコアが４Ｑ、５Ｑ、又は第１０十分位の範囲内にある場合、２型糖尿病を発症するリスクが増加した各々の被験者を２型糖尿病の発症前に同定するように構成可能である。
【００５２】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、被験者の空腹時血中グルコース測定値を評価するように構成され得る。糖尿病リスク指数スコアは、２型糖尿病を発症するリスクが増加したこと又は高いことを反映する集団標準の第４四分位（４Ｑ）、第５五分位（５Ｑ）、又は第１０十分位に関連付けられるスコアを含めて、定義されたスコア範囲内の数値スコアであり得る。少なくとも１つのプロセッサは、空腹時血中グルコース（ＦＰＧ）レベルが９０〜１２５ｍｇ／ｄＬである場合、２型糖尿病を発症するリスクが増加した各々の被験者を２型糖尿病の発症前に同定するように構成可能である。少なくとも１つのプロセッサは、同一のグルコースレベル及び異なる糖尿病リスクスコアを有する被験者のリスクを層別化可能なレポートを作成するように構成される。
【００５３】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つの数学モデルは、次のもの、即ち、大ＶＬＤＬサブクラス粒子数、中ＶＬＤＬサブクラス粒子数、全ＨＤＬサブクラス粒子数、中ＨＤＬサブクラス粒子数、及びＶＬＤＬ粒子サイズ、の少なくとも２つを含む複数のリポタンパク質成分を含み得る。数学モデルは、列挙したリポタンパク質成分の全てを含み得る。
【００５４】
幾つかの実施形態では、数学モデルのリポタンパク質成分の１つは、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比であり得る。
【００５５】
特定の実施形態では、少なくとも１つの数学モデルは、ＶＬＤＬサブクラス粒子サイズ（ｖｓｚ３）、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比とＧｌｙｃＡとの積（ＨＭＰ＿ＨＤＬＰ）、及びＶＬＤＬサイズと、大ＶＬＤＬ−Ｐと中ＶＬＤＬ−Ｐとの和と、の比を含めて、複数のリポタンパク質成分を含み得る。
【００５６】
本発明の特定の実施形態は、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ患者生体サンプルを評価する為のコンピュータプログラム製品に関する。コンピュータプログラム製品は、媒体内に組み込まれたコンピュータ可読プログラムコードを有する非一時コンピュータ可読記憶媒体を含む。コンピュータ可読プログラムコードは、定義された期間に渡る２型糖尿病に進行するリスクの少なくとも１つの数学モデルを提供するコンピュータ可読プログラムコードを含む。２型糖尿病に進行するリスクの少なくとも１つの数学モデルは、少なくとも１つのリポタンパク質成分、少なくとも１つの炎症マーカ、及び少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸を含めて、複数の成分を含み得る。又、コンピュータ可読プログラムコードは、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも１つの数学モデルに基づいて、患者の生体サンプルに関連付けられる糖尿病リスク指数を計算する。
【００５７】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つの数学モデルを提供するコンピュータ可読プログラムコードは、ＧｌｙｃＡ及びバリンのＮＭＲ導出測定のモデル成分を含み得る。
【００５８】
幾つかの実施形態では、コンピュータプログラム製品は、患者のグルコース測定値を評価するように構成されたコンピュータ可読プログラムコードを含み得る。糖尿病リスク指数を計算するコンピュータ可読プログラムコードは、２型糖尿病を発症するリスクが増加したこと又は高いことを反映する集団標準の第４四分位（４Ｑ）、第５五分位（５Ｑ）、又は最高十分位に関連付けられるスコアを含めて、定義されたスコア範囲内の数値スコアとして指数を計算可能である。
【００５９】
コンピュータプログラム製品は、空腹時血中グルコースレベルが９０〜１１０ｍｇ／ｄＬであり且つ糖尿病リスクスコアが４Ｑ、５Ｑ、又は第１０十分位の範囲内にある場合、２型糖尿病を発症するリスクが増加した各々の患者を２型糖尿病の発症前に同定するように構成されたコンピュータ可読プログラムコードを更に含み得る。
【００６０】
幾つかの実施形態では、コンピュータプログラム製品は、空腹時血中グルコース（ＦＰＧ）レベルが９０〜１２５ｍｇ／ｄＬである場合、２型糖尿病を発症するリスクが増加した各々の被験者を２型糖尿病の発症前に同定するレポートを作成するように構成され得る。数学モデルは、同一のグルコースレベル及び異なる糖尿病リスクスコアを有する被験者のリスクを層別化可能である。
【００６１】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つの数学モデルは、次のもの、即ち、大ＶＬＤＬサブクラス粒子数、中ＶＬＤＬサブクラス粒子数、全ＨＤＬサブクラス粒子数、中ＨＤＬサブクラス粒子数、及びＶＬＤＬ粒子サイズ、の少なくとも２つを含む複数のリポタンパク質成分を含み得る。数学モデルは、列挙したリポタンパク質成分の全てを含み得る。
【００６２】
幾つかの実施形態では、数学モデルは、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比を含み得る。幾つかの実施形態では、少なくとも１つの数学モデルは、ＶＬＤＬサブクラス粒子サイズ（ｖｓｚ３）、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比（ＨＭＰ＿ＨＤＬＰ）とＧｌｙｃＡとの積、及びＶＬＤＬサイズと、大ＶＬＤＬ−Ｐと中ＶＬＤＬ−Ｐとの和と、の比を含めて、複数のリポタンパク質成分を含み得る。
【００６３】
コンピュータプログラム製品は、被験者の複合ＮＭＲスペクトル血清又は血漿サンプルのバリン当てはめ領域を同定及びデコンボリューションしてバリンの計算測定値を生成するコンピュータ可読プログラムコードと、複合ＮＭＲスペクトルのＧｌｙｃＡ当てはめ領域をデコンボリューションするコンピュータ可読プログラムコードと、を更に含み得る。コンピュータ可読プログラムコードは、（ｉ）高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分と、（ｉｉ）低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分と、（ｉｉｉ）ＶＬＤＬ（極低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分と、（ｉｖ）他の定義されたタンパク質シグナル成分と、（ｖ）少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に適用される曲線当てはめ関数と、を含む定義されたＧｌｙｃＡデコンボリューションモデルを用いて、複合ＮＭＲスペクトルをデコンボリューションすることが可能であり、ＧｌｙｃＡの計算測定値を生成する。
【００６４】
更に他の実施形態は、システムに関する。システムは、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルの少なくとも１つのＮＭＲスペクトルを取得する為のＮＭＲ分光計と、ＮＭＲ分光計と通信状態の少なくとも１つのプロセッサと、を含む。少なくとも１つのプロセッサは、各々の生体サンプルに対して、少なくとも１つのＮＭＲスペクトルを用いて、被験者の少なくとも１つのｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルから得られる少なくとも１つのリポタンパク質成分と少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸と少なくとも１つの炎症バイオマーカとを考慮した、２型糖尿病に移行するリスクの少なくとも１つの定義された数学モデルに基づいて、糖尿病リスク指数スコアを決定するように構成される。
【００６５】
少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つのＮＭＲスペクトルをデコンボリューションして、（ｉ）ＧｌｙｃＡのＮＭＲ測定値と、（ｉｉ）バリンのＮＭＲ測定値と、（ｉｉｉ）リポタンパク質パラメータのＮＭＲ測定値と、（ｉｖ）少なくとも１つの定義された数学モデルの成分としてＧｌｙｃＡ及びバリンのＮＭＲ測定値を用いて糖尿病リスク指数と、を生成するように構成され得る。
【００６６】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも２つの異なる数学モデルを定義するように構成され得る。少なくとも２つの異なる数学モデルは、スタチン非感受性のリポタンパク質成分を含む、スタチン療法を受けている被験者に対するものと、異なるリポタンパク質成分を含む、スタチン療法を受けていない被験者に対するものと、を含み得る。
【００６７】
幾つかの実施形態では、システム内の少なくとも１つのプロセッサは、異なるリポタンパク質成分を含む、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも２つの異なる数学モデルを定義するように構成され得る。少なくとも２つの異なる数学モデルは、空腹時生体サンプルに対するものと、非空腹時生体サンプルに対するものと、を含む。
【００６８】
システム内の少なくとも１つのプロセッサは、幾つかの実施形態では、空腹時グルコースレベルの範囲と糖尿病リスク指数スコアに関連付けられるリスクの四分位とに対する将来（例えば、１〜７年の期間、更にはそれよりも長い期間に渡る）２型糖尿病に進行するリスクのグラフを有するレポートを作成するように構成され得る。グラフは、定義された集団に基づく少なくとも第１（低）及び第４（高）四分位又は対応する五分位又は十分位のＤＲＩスコアの視覚的参照を含むことにより、リスク層別化の同定又は理解を容易にし得る。
【００６９】
幾つかの実施形態では、定義された少なくとも１つの数学モデルは、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ血漿又は血清生体サンプルから測定された、ＧｌｙｃＡと、リポタンパク質のサブクラス、サイズ、及び濃度を用いて選択された複数のリポタンパク質成分と、のＮＭＲ測定値を含み得る。
【００７０】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つの定義された数学モデル、次のもの、即ち、大ＶＬＤＬサブクラス粒子数、中ＶＬＤＬサブクラス粒子数、全ＨＤＬサブクラス粒子数、中ＨＤＬサブクラス粒子数、及びＶＬＤＬ粒子サイズ、の少なくとも２つを含む選択されたリポタンパク質成分を含み得る。選択されたリポタンパク質成分は、列挙したリポタンパク質成分の全てを含み得る。
【００７１】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つの定義された数学モデルは、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比を含み得る。
【００７２】
幾つかの実施形態では、少なくとも１つの定義された数学モデルは、ＶＬＤＬサブクラス粒子サイズ（ｖｓｚ３）、掛け算された中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比（ＨＭＰ＿ＨＤＬＰ）とＧｌｙｃＡとの積、及びＶＬＤＬサイズと、大ＶＬＤＬ−Ｐと中ＶＬＤＬ−Ｐとの和と、の比を含み得る。
【００７３】
本発明の他の実施形態は、リスク増加に関連付けられる集団標準の値と共に２型糖尿病に進行するリスクの定義された数学モデルに基づいて計算された糖尿病リスク指数スコアを含む、且つグルコースレベル及び定義された集団に対する患者のＤＲＩリスクスコアの関連する四分位又は五分位に対する糖尿病移行リスクの範囲のパーセントと、任意選択で、より低い又はより高い四分位又は五分位のＤＲＩスコア及び同一のグルコース測定値を有する集団の比較リスクと、を示すグラフを含む、患者レポートに関する。
【００７４】
更に他の実施形態は、ＮＭＲシステムに関する。システムは、ＮＭＲ分光計と、分光計と通信状態のフロープローブと、分光計と通信状態の少なくとも１つのプロセッサと、を含む。少なくとも１つのプロセッサは、（ａ）（ｉ）フロープローブ内の血漿試料又は血清試料のＧｌｙｃＡに関連付けられるＮＭＲスペクトルの定義されたＧｌｙｃＡ当てはめ領域のＮＭＲシグナル、（ｉｉ）プローブ内の試料に関連付けられるＮＭＲスペクトルの定義されたバリン当てはめ領域のＮＭＲシグナル、及び（ｉｉｉ）リポタンパク質パラメータのＮＭＲシグナルを取得し、（ｂ）ＧｌｙｃＡ、バリン、及びリポタンパク質パラメータの測定値を計算し、そして（ｃ）ＧｌｙｃＡ、バリン、及び少なくとも複数のリポタンパク質パラメータの計算測定値を用いた２型糖尿病を発症するリスク及び／又は前糖尿病を有するリスクの定義された数学モデルを用いて糖尿病リスク指数を計算するように、構成される。
【００７５】
ＮＭＲシステム内の少なくとも１つのプロセッサは、ＮＭＲ分析器と通信状態の少なくとも１つのローカルプロセッサ又はリモートプロセッサを含み得る。この場合、少なくとも１つのプロセッサは、試料の少なくとも１つの複合ＮＭＲスペクトルをデコンボリューションして、ＧｌｙｃＡ、バリン、及びリポタンパク質パラメータの測定値を生成するように、構成される。
【００７６】
本発明の更なる態様は、患者をモニターして療法を評価する方法又は患者が２型糖尿病を発症する若しくは前糖尿病を有するリスクがあるかを決定する方法に関する。本方法は、選択されたリポタンパク質サブクラス及びバリン又はＧｌｙｃＡの少なくとも１つのＮＭＲ導出測定値を含めて複数の成分を含む、２型糖尿病に進行するリスクの少なくとも１つの定義された数学モデルを、プログラムで提供することと、各々のｉｎ  ｖｉｔｒｏ患者血漿又は血清サンプルの少なくとも１つのＮＭＲスペクトルをプログラムでデコンボリューションして、リポタンパク質サブクラス、ＧｌｙｃＡ、及びバリンの測定値を決定することと、少なくとも１つの定義されたモデル及び対応する患者サンプル測定値を用いて、各々の患者の糖尿病リスク指数スコアをプログラムで計算することと、（ｉ）糖尿病リスク指数が、２型糖尿病を発症するリスクの増加に関連付けられる集団標準の定義されたレベルを超えるか、又は（ｉｉ）糖尿病リスク指数が経時的に増加若しくは減少することにより、療法に反応し得る変化がモニターされるか、の少なくとも１つを評価することと、を含む。
【００７７】
本発明の更なる特徴、利点、及び詳細は、図面及び以下の好ましい実施形態の詳細な説明を解読することにより、当業者であれば分かるであろう。そのような説明は、単に本発明を例示したものに過ぎない。一実施形態に対して説明された特徴は、特定的に考察されたものではない他の実施形態で組込み可能である。即ち、一実施形態に対して説明された本発明の態様は、特定的に説明されたものではない異なる実施形態に組み込まれ得ることが、留意すべき点である。即ち、全ての実施形態及び／又は任意の実施形態の特徴は、任意の方法及び／又は組合せで組合せ可能である。出願人は、最初に申請されたものではない任意の他の請求項に従属するように及び／又はその任意の特徴を組み込むように任意の最初に出願された請求項を補正できる権利を含めて、任意の最初に出願された請求項を変更する権利及び／又は任意の新しい請求項を適宜出願する権利を留保する。本発明の上記及び他の態様は、以下に示される本明細書で詳細に説明される。
【００７８】
本開示に照らして当業者であれば分かるであろうが、本発明の実施形態は、方法、システム、装置、及び／若しくはコンピュータプログラム製品、又はそれらの組合せを含み得る。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１Ａ】本発明の実施形態に従って空腹時グルコースレベル（ｍｇ／ｄｌ）並びに糖尿病リスク指数の第１及び第４四分位（各々Ｑ１、Ｑ４）に基づくＴ２ＤＭを発症する５年移行リスクを示すグラフである。表中のデータは、５年の期間にわたり２型糖尿病に移行する６つのグルコースサブグループの第１及び第４四分位の被験者のパーセントを表す。
【図１Ｂ】本発明の実施形態に従って異なるグルコース範囲で上限及び下限のＤＲＩスコアと共にＭＥＳＡに基づく糖尿病移行率（％）を示すグラフである。
【図２Ａ】本発明の実施形態に係る異なるリポタンパク質サブクラス集団及び例示的なサイズグループ化の概略図である。
【図２Ｂ】正及び負のリスク相関を提供する異なるリポタンパク質サブクラス成分、例えば、本発明の実施形態に従ってインスリン抵抗性及びＣＨＤリスクの評価に使用されるものの概略図である。
【図２Ｃ】本発明の実施形態に従って中リスク患者（高レベルと低レベルとの間のグルコースを有する患者）に対してＴ２ＤＭとのリスク相関を最適化するようにグループ化されたサブ集団を有するＨＤＬサブクラスＨ１〜Ｈ２６の表である。
【図３Ａ】４つの空腹時グルコースカテゴリーにグループ化されたＭＥＳＡ研究参加者に対する糖尿病移行率（％）を示している。ＭＥＳＡ研究集団の４９８５名のうち４１１名の被験者は、６年の追跡期間の間に糖尿病に移行した。点線は、研究集団を、空腹時グルコースレベル＞１００ｍｇ／ｄＬにより定義される前糖尿病を有するものと、正常グルコース（≦１００ｍｇ／ｄＬ）を有するものと、に分割する。
【図３Ｂ】３つの空腹時グルコースカテゴリーにグループ化されたＭＥＳＡ研究参加者に対する糖尿病移行率（％）を示している。ＭＥＳＡ研究集団の４９８５名のうち４１１名の被験者は、６年の追跡期間の間に糖尿病に移行した。点線は、本発明の実施形態に従って、研究集団を、低リスクグルコース（＜９０ｍｇ／ｄＬ）を有するものと、中リスクグルコース（９０〜１１０ｍｇ／ｄＬ）を有するものと、高リスクグルコース（＞１１０ｍｇ／ｄＬ）を有するものと、に分割する。
【図４Ａ】本発明の実施形態に従って、４９８５名の全ＭＥＳＡ参加者のうち４１１名が６年の追跡期間の間に糖尿病に移行した研究から、４つのグルコースサブグループの各範囲内で高（第５五分位）及び低（第１五分位）ＤＲＩスコアを有するＭＥＳＡ被験者に対する糖尿病移行率（％）を示すグラフである。
【図４Ｂ】本発明の実施形態に従って、４９８５名の全ＭＥＳＡ参加者のうち４１１名が６年の追跡期間の間に糖尿病に移行した研究から、４つのグルコースサブグループの各範囲内で高（最高十分位）及び低（最低十分位）ＤＲＩスコアを有するＭＥＳＡ被験者に対する糖尿病移行率（％）を示すグラフである。
【図５】本発明の実施形態に従って、選択されたＨＤＬサブクラスが更にグループ化された３つのボックスと共に２６個のＨＤＬサブ集団の９つの異なるサイズグループ又はサブ集団に対する糖尿病リスク相関を例示したグラフである。ロジスティック回帰モデルからのχ２値は、本発明の実施形態に従って、４９６８名のＭＥＳＡ参加者で糖尿病と診断された４１１件の新規発症例を有する６年追跡ＭＥＳＡ研究集団で決定されたリスク相関の強度及び符号を表している（９つのサブ集団は全て、年齢、性別、人種、及びグルコースに関して調整された同一のロジスティック回帰モデルに含まれていた）。
【図６】本発明の実施形態により考慮された中リスクグルコースサブグループ（例えば、９０〜１１０ｍｇ／ｄＬのＦＰＧ）に対する適合性の統計的尺度を有するＤＲＩ予測モデルパラメータの表である。
【図７】年齢、性別、人種、及びグルコースに加えて各データバーの下に列挙された変数を含む４つの異なるロジスティック回帰モデルに対してＬＲχ２統計量により定量された、年齢、性別、人種、及びグルコースレベルにより与えられたものを超えるＭＥＳＡ（４９６８名の参加者のうち４１１名が６年の間に糖尿病に移行する）での新規発症糖尿病の漸進的予測を示すグラフである。
【図８】本発明の実施形態に従ってＴ２ＤＭを発症するリスクを評価する為に使用可能な例示的操作のフロー図である。
【図９】本発明の実施形態に従って、定義されたＮＭＲマーカ、即ち、各々ＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢに関連付けられる、血漿ＮＭＲスペクトル中の炎症マーカを示すＮＭＲスペクトル（グリコシル化急性期タンパク質からのＮ−アセチルメチルシグナル）である。
【図１０Ａ】本発明の実施形態に従って４つのバリン（四重線）シグナルを用いてバリンのＮＭＲ尺度を計算する当てはめ関数／デコンボリューションモデルの例である。
【図１０Ｂ】本発明の実施形態に従ってリポタンパク質及び分岐鎖状アミノ酸からのメチルシグナルを含有するプラズマＮＭＲスペクトルの拡大図である。
【図１０Ｃ】本発明の実施形態に従って記載の代謝物からのシグナルの位置を示す拡大図と共に、リポタンパク質及び分岐鎖状アミノ酸からのメチルシグナルを含有する全ＮＭＲスペクトルを示している。
【図１１Ａ】本発明の実施形態に従って複数の位置で多重線としてグルコースシグナルを示すＮＭＲスペクトルである。
【図１１Ｂ】本発明の実施形態に係るグルコースピークを含有する血漿プロトンＮＭＲスペクトルの領域である。
【図１２Ａ】乃至
【図１２Ｂ】ＧｌｙｃＡ  ＮＭＲシグナルをもたらすＣＨ３基を示すＮ−アセチルグリコシル化タンパク質の炭水化物部分の化学構造の概略図である。
【図１３Ａ】乃至
【図１３Ｂ】ＧｌｙｃＢ  ＮＭＲシグナルをもたらすＣＨ３基を示すＮ−アセチルノイラミン酸修飾糖タンパク質の炭水化物部分の化学構造の概略図である。
【図１４Ａ】本発明の実施形態に従って血漿中リポタンパク質からのシグナルエンベロープ並びに下側のＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢシグナルを含有するプラズマＮＭＲスペクトルの拡大セクションを示すグラフである。
【図１４Ｂ】乃至
【図１４Ｃ】本発明の実施形態に従ってＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢの測定の為のＮＭＲシグナルを生成するデコンボリューションモデルを例示した図１４Ａに示されるＮＭＲスペクトル領域のグラフである。
【図１４Ｄ】本発明の実施形態に係るＧｌｙｃＡ／Ｂデコンボリューションモデル中の異なる成分の表である。
【図１４Ｅ】本発明の実施形態に係る典型的な正常（低）濃度でサンプル中に存在する代謝物Ａを示すＮＭＲスペクトルである。
【図１４Ｆ】本発明の実施形態に係る上昇（高）濃度でサンプル中に存在する代謝物Ａを示すＮＭＲスペクトルである。
【図１５Ａ】乃至
【図１５Ｄ】高ＴＧ（トリグリセリド）を有するサンプルに対するリポタンパク質シグナル（特にＶＬＤＬ／Ｃｈｙｌｏｓ）のスペクトルオーバーラップを例示したＧｌｙｃＡ  ＮＭＲスペクトル領域のグラフである。
【図１６Ａ】デコンボリューション（例えば「当てはめ」）モデルで使用されるタンパク質成分に依存するＧｌｙｃＡ濃度の異なる尺度の表である。
【図１６Ｂ】乃至
【図１６Ｄ】本発明の実施形態に従って異なるタンパク質成分（図１６Ａの表の＃１〜＃３）を含むデコンボリューションモデルを用いた同一の血漿サンプルのＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢ「当てはめ」（デコンボリューション）を例示している。
【図１７】本発明の実施形態に従ってＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢシグナル面積を糖タンパク質Ｎ−アセチルメチル基濃度に関連付ける換算係数を生成する為に使用されるＮ−アセチルグルコサミンの１０ｍｍｏｌ／Ｌ参照サンプルのデコンボリューションの模式的スクリーンショットである。
【図１８Ａ】本発明の実施形態に係るＮＭＲバリン試験プロトコルのフロー図である。
【図１８Ｂ】本発明の実施形態に従って生体サンプルのＮＭＲシグナルの取得前に使用可能な例示的な前解析処理のフロー図である。
【図１８Ｃ】本発明の実施形態に従ってＮＭＲを用いてバリンを評価する為に使用可能な操作のフロー図である。
【図１９】本発明の実施形態に係るｈｓ−ＣＲＰレベル及びＮＭＲ測定ＧｌｙｃＡレベル及びＮＭＲ測定バリンレベルとＭＥＳＡ（ｎ＝５６８０）での種々の疾患転帰とのプロスペクティブ相関のチャートである。
【図２０】本発明の実施形態に係るＮＭＲ測定ＧｌｙｃＡ四分位（「ＮＭＲシグナル面積単位」）によるＭＥＳＡ被験者の特性のチャートである。
【図２１】本発明の実施形態に従って使用されるＤＲＩリスク指数モジュール及び／又は回路を用いて患者の予測可能リスクを解析する為のシステムの概略図である。
【図２２】本発明の実施形態に係るＮＭＲ分光装置の概略図である。
【図２３】本発明の実施形態に係るデータ処理システムの概略図である。
【図２４】本発明の実施形態に従って将来Ｔ２ＤＭを発症するリスク及び／又は前糖尿病を有するリスクを評価する為に使用可能な例示的操作のフロー図である。
【図２５Ａ】本発明の実施形態に係るＧｌｙｃＡ測定値及び／又は糖尿病リスク指数を含む患者レポートの例である。
【図２５Ｂ】本発明の実施形態に係る低リスクから高リスクまで連続した視覚的（典型的には色コード付き）グラフによるまとめを有する患者レポートの他の例である。
【図２６】本発明の実施形態に従って、変化をモニターして患者のリスク状態、状態変化、及び／又は療法の臨床的有効性を評価する為に使用可能な、更には臨床試験の為に若しくは計画された療法を否定する為などに使用可能な、ＤＲＩ対時間のグラフの予言的実施例である。
【図２７Ａ】乃至
【図２７Ｂ】ＦＰＧレベル及びＤＲＩスコアに対する糖尿病の％リスク並びにリスク経路のグラフによる患者／臨床レポートである。図２７Ａは、患者＃１のスコアを示しており、一方、図２７Ｂは、同一のＦＰＧを有するより低リスクの患者（患者番号２）と比較して患者＃１のスコアを示している。各患者は同一のＦＰＧを有するが、本発明の実施形態に従ってリスクを層別化するＤＲＩスコアにより、異なる代謝問題を有することが同定された。
【図２８Ａ】乃至
【図２８Ｃ】本発明の実施形態に係るＦＰＧレベル及びＤＲＩスコア（高ＤＲＩ、Ｑ４、及び低ＤＲＩ、Ｑ１）に対する糖尿病移行率（％）のグラフによる患者／臨床レポートである。図２８Ａは、４年糖尿病移行リスクに対するものである。図２８Ｂは、５年移行リスクであり、図２８Ｃは、６年移行リスクである。
【図２９】本発明の実施形態に係る６年（上側のライン）及び２年の移行期間の両方でのＦＰＧレベル及びＤＲＩスコアに対する糖尿病移行のＱ４／Ｑ１相対リスク（１〜８）のグラフによる患者／臨床レポートである。
【図３０】本発明の実施形態に係るｌｏｇスケールの５年移行のグラフによる患者／臨床レポートであり、ＦＰＧレベル及びＤＲＩスコア（高ＤＲＩ、Ｑ４、及び低ＤＲＩ、Ｑ１）に対する糖尿病移行率（％）は、緑色、黄色、桃色／橙色から赤色まで色コード付けされており、凡例は、リスクを文字通り極高、高、中、及び低として相関付けている。
【図３１】本発明の実施形態に係る５年糖尿病移行のグラフによる患者／臨床レポートであり、ＦＰＧレベル及びＤＲＩスコア（高ＤＲＩ、Ｑ４、及び低ＤＲＩ、Ｑ１）に対する糖尿病移行率（％）は、緑色、黄色、桃色／橙色から赤色まで色コード付けされており、凡例は、リスクを文字通り極高、高、中、及び低として相関付けている。
【図３２】本発明の実施形態に従ってＩＲＡＳデータセット、ＭＥＳＡデータセット、及びＩＲＡＳデータセット（ＭＥＳＡからのグルコースサブグループを用いた）でのＤＲＩの性能を示すデータの表である。
【図３３】本発明の実施形態に従って図３２と同一のデータセット判定基準でＤＲＩ（グルコース無し）の性能を示している。
【発明を実施するための形態】
【００８０】
本発明の上記及び他の目的及び態様は、以下に示される本明細書で詳細に説明される。
【００８１】
次に、本発明の実施形態が示される添付の図面を参照しながら、本発明をこれ以降でより十分に説明する。然しながら、本発明は、多くの異なる形態で具現化され得るので、本明細書に示される実施形態に制限されるものと見なされるべきではない。そうではなく、これらの実施形態は、本開示が十分且つ完全になるように、然も本発明の範囲を当業者に十分に伝えるように、提供されている。
【００８２】
同じ数字は、全体を通じて同じ要素を参照する。図中、特定の線、層、成分、要素、又は特徴部の厚さは、明確さを期して誇張されていることもある。破線は、特に明記されていない限り、任意選択の特徴又は操作を示す。
【００８３】
本明細書で用いられる用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としたものであり、本発明を限定することを意図したものではない。本明細書で用いられる場合、単数形の「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、特に文脈上明確に示されてない限り、複数形をも包含ことが意図される。「〜を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」及び／又は「〜を含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、本明細書で用いられる場合、明記された特徴、整数、工程、操作、要素、及び／又は成分の存在を特定するが、１つ以上の他の特徴、整数、工程、操作、要素、成分、及び／又はそれらのグループの存在又は追加を除外しないことが、更に理解されよう。本明細書で用いられる場合、「及び／又は（ａｎｄ／ｏｒ）」という用語は、関連する列挙されたアイテムの１つ以上のありとあらゆる組合せを包含する。本明細書で用いられる場合、「ＸとＹとの間（ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｘ  ａｎｄ  Ｙ）」や「約ＸとＹとの間（ｂｅｔｗｅｅｎ  ａｂｏｕｔ  Ｘ  ａｎｄ  Ｙ）」などの語句は、Ｘ及びＹを包含するものと解釈されるべきである。本明細書で用いられる場合、「約ＸとＹとの間（ｂｅｔｗｅｅｎ  ａｂｏｕｔ  Ｘ  ａｎｄ  Ｙ）」などの語句は、「約Ｘと約Ｙとの間（ｂｅｔｗｅｅｎ  ａｂｏｕｔ  Ｘ  ａｎｄ  ａｂｏｕｔ  Ｙ）」を意味する。本明細書で用いられる場合、「約Ｘ〜Ｙ（ｆｒｏｍ  ａｂｏｕｔ  Ｘ  ｔｏ  Ｙ）」などの語句は、「約Ｘ〜約Ｙ（ｆｒｏｍ  ａｂｏｕｔ  Ｘ  ｔｏ  ａｂｏｕｔ  Ｙ）」を意味する。
【００８４】
特に定義されていない限り、本明細書で用いられる用語（科学技術用語を含む）は全て、本発明が属する技術分野の当業者が一般に理解しているものと同一の意味を有する。一般に使用される辞書で定義されるような用語は、本明細書の本文及び関連技術におけるそれらの意味に一致する意味を有するものと解釈されるべきであり、特に本明細書に明示的に定義されていない限り、理想化された又は過度に形式的な意味で解釈されるべきではないことが、更に理解されよう。周知の機能又は構築は、簡潔さ及び／又は明確さを期して、詳細に記載されていないこともある。
【００８５】
第１、第２などの用語は、種々の要素、成分、領域、層、及び／又はセクションを記述する為に本明細書で用いられ得るが、これらの要素、成分、領域、層、及び／又はセクションは、これらの用語により限定されるべきではないことが、理解されよう。これらの用語は、１つの要素、成分、領域、層、又はセクションと、他の領域、層、又はセクションと、を区別する為にのみ使用される。従って、以下で考察される第１の要素、成分、領域、層、又はセクションは、本発明の教示から逸脱することなく、第２の要素、成分、領域、層、又はセクションと称することが可能である。操作（又は工程）の順序は、特に別段の指示がない限り、請求項又は図面に提示された順序に限定されるものではない。
【００８６】
「プログラムで」という用語は、コンピュータプログラム及び／又はソフトウェア、プロセッサ、又はＡＳＩＣ命令演算を用いて行われることを意味する。「電子的」という用語及びその派生語は、精神的工程によるのではなく、電気回路及び／又は電気モジュールを備えたデバイスを用いて行われる自動操作又は半自動操作を意味し、典型的には、プログラムで行われる操作を意味する。「自動」及び「自動的」という用語は、操作が最小限の手作業若しくは手入力で又は手作業若しくは手入力無しで実施可能であることを意味する。「半自動」という用語は、オペレーターに幾らかの入力又は起動を許容するが、計算及びシグナル取得、更にはイオン化成分の濃度の計算は、手入力を必要とすることなく電子的に、典型的にはプログラムで行われることを意味する。
【００８７】
「約」という用語は、特定の値又は数±１０％（平均値）を意味する。
【００８８】
「前糖尿病」という用語は、疾患状態ではなく患者又は被験者のリスク状態を意味する。従って、「前糖尿病」という用語は、２型糖尿病を有すると診断されていない者、且つ米国糖尿病協会により現在定義されているように、１００〜１２５ｍｇ／ｄＬの空腹時血漿中グルコースレベル、１４０〜１９９（ｍｇ／ｄＬ）の経口グルコース耐性試験レベル、又は以下の表１に示される５．７〜６．４のＡ１Ｃパーセント（レベルが高い程、各試験タイプでの２型糖尿病のリスクは高い）を有する個人に関連付けられる者、を意味する。
【００８９】
【表１】
2019056711.tif 000003
【００９０】
（非特許文献１）を参照されたい。
【００９１】
本発明の実施形態は、同一又は類似の空腹時グルコースレベルを有する患者のリスクを層別化するのに特に好適であり得る。例えば、図１Ａ、１Ｂを参照されたい。一般的に述べると、糖尿病リスク指数スコアは、ＦＰＧ単独で又はＡ１Ｃ（ヘモグロビンＡ１Ｃを用いた非空腹時サンプル）や経口グルコース耐性測定値などのグルコースの他の尺度との併用で、２型糖尿病を将来発症するリスクを層別化する為に使用可能であると考えられる。糖尿病リスクスコアは、同一のグルコースレベルを有するが異なる基礎的代謝状況を有する患者の２型糖尿病リスクを層別化可能である。
【００９２】
本発明の実施形態は、２型糖尿病を有する又は将来発症する患者のリスクを評価可能である。リスクは、複数のリスクモデルパラメータを用いた将来の２型糖尿病への移行の１つ以上の定義されたモデルを用いて、任意の好適なタイムライン、典型的には約５〜２５年の時間枠内、より典型的には５年又は６年の時間枠内のタイムラインに対して生成され得る。
【００９３】
本発明の実施形態は、中リスクカテゴリーの患者に対して２型糖尿病を将来発症するリスクを層別化可能な新しいバイオマーカを提供する。
【００９４】
「患者」という用語は、広義に用いられ、試験又は分析の為の生体サンプルを提供する個人を意味する。
【００９５】
「ＧｌｙｃＡ」という用語は、Ｎ−アセチルグルコサミン部分及び／又はＮ−アセチルガラクトサミン部分を含有する急性期反応物質糖タンパク質の炭水化物部分に由来する、より特定的には２−ＮＡｃＧｌｃ及び２−ＮＡｃＧａｌのメチル基のプロトンに由来する複合ＮＭＲシグナルの測定から得られる新しいバイオマーカを意味する。ＧｌｙｃＡシグナルは、約４７℃（±０．５℃）の血漿ＮＭＲスペクトルで約２．００ｐｐｍを中心とする。ピーク位置は、分光計の磁場には依存しないが、生体サンプルの分析温度に依存して変化し得るうえに、尿生体サンプルでは見いだされない。従って、試験サンプルの温度が異なる場合、ＧｌｙｃＡピーク領域は変化し得る。ＧｌｙｃＡ  ＮＭＲシグナルは、臨床関連シグナル寄与分のみを含むように定義されたピーク領域内のＮＭＲシグナルのサブセットを含み得る。又、以下で更に考察されるように、この領域内のシグナルへのタンパク質寄与分を除外し得る。
【００９６】
「ＧｌｙｃＢ」という用語は、Ｎ−アセチルノイラミン酸（シアル酸）部分を含有する急性期反応物質糖タンパク質の炭水化物部分に由来する、より特定的には５−Ｎ−アセチルメチル基のプロトンに由来する複合ＮＭＲシグナルの測定から得られる新しいバイオマーカを意味する。ＧｌｙｃＢシグナルは、約４７℃の血漿ＮＭＲスペクトルで約２．０４ｐｐｍを中心とする。ピーク位置は、分光計の磁場には依存しないが、生体サンプルの分析温度に依存して変化し得る。従って、試験サンプルの温度が異なる場合、ＧｌｙｃＢピーク領域は変化し得る（又、尿サンプルでは見いだされない）。
【００９７】
本明細書で用いられる場合、化学シフト位置（ｐｐｍ）は、２．５１９ｐｐｍのＣａＥＤＴＡシグナルを内部参照とするＮＭＲスペクトルを意味する。従って、本明細書で考察及び／又は特許請求された記載のピーク位置は、当業者には周知のように、化学シフトをどのように生成又は参照するかに依存して変化し得る。従って、明確には、記載及び／又は特許請求されたピーク位置の幾つかは、当業者には周知のように、他の対応する化学シフトの等価な異なるピーク位置を有する。
【００９８】
「生体サンプル」という用語は、ヒト又は動物のｉｎ  ｖｉｔｒｏ血液、血漿、血清、ＣＳＦ、唾液、洗浄液、痰、又は組織サンプルを意味する。本発明の実施形態は、ヒト血漿又は血清生体サンプル、特定的にはＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢ（それらは、例えば、尿では見いだされない）の評価に特に好適であり得る。血漿又は血清サンプルは、空腹時又は非空腹時のものであり得る。グルコースをＮＭＲにより測定する場合、生体サンプルは、典型的には、空腹時血漿又は血清サンプルである。然しながら、グルコースは、任意の好適な手段により測定され得る。
【００９９】
「集団標準」及び「標準」という用語は、１つ又は複数の大規模研究、例えば、フラミンガム子孫研究又はアテローム硬化症多民族研究（ＭＥＳＡ）又は一般集団を代表するのに十分な程度に大きいサンプルを有する他の研究により定義される値を意味する。然しながら、現在定義されている正常集団及びリスク集団の値又はレベルは経時的に変化し得るので、本発明は、ＭＥＳＡの集団値に限定されない。従って、リスクセグメント（例えば、四分位又は五分位）で定義された集団の値に関連付けられる参照範囲を提供及び使用して、レベルの上昇若しくは低減及び／又は臨床疾患状態を有するリスクを評価することが可能である。
【０１００】
「臨床疾患状態」という用語は、広義に用いられ、医学的介入、療法、療法の調節若しくは特定の療法（例えば、医薬剤）の除外、及び／又はモニタリングが適切であることを示唆し得るリスク健康状態を包含する。臨床疾患の可能性を同定することにより、臨床医は、それに従って、病態の発生を処理、遅延、又は阻害することが可能である。
【０１０１】
本明細書で用いられる場合、「ＮＭＲスペクトル解析」という用語は、プロトン（１Ｈ）核磁気共鳴分光技術を用いて、生体サンプル中、例えば、血漿中又は血清中に存在する各々のパラメータを測定可能なデータを取得することを意味する。「測定」及びその派生語は、レベル若しくは濃度の決定、及び／又は特定のリポタンパク質サブクラスでは、その平均粒子サイズの測定を意味する。「ＮＭＲ導出」という用語は、関連測定値がＮＭＲ分光計によるｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルの１回以上のスキャンから得られるＮＭＲシグナル／スペクトルを用いて計算されることを意味する。
【０１０２】
「低磁場」という用語は、特定のピーク／位置／点の左側に関する（参照を基準にしたｐｐｍスケールがより高い）ＮＭＲスペクトル上の領域／位置を意味する。反対に、「高磁場」という用語は、特定のピーク／位置／点の右側に関するＮＭＲスペクトル上の領域／位置を意味する。
【０１０３】
「数学モデル」及び「モデル」という用語は、同義的に用いられ、「ＤＲＩ」、「糖尿病リスク指数」、又は「リスク」と共に用いられる場合、将来、典型的には２〜７年以内に２型糖尿病を発症する被験者のリスクを評価する為に用いられるリスクの統計モデルを意味する。リスクモデルは、限定されるものではないが、ロジスティックモデル、混合モデル、又は階層線形モデルの１つ以上を含めて、任意の好適なモデルであり得るか又はそれを含み得る。リスクモデルは、定義された時間枠内、典型的には５〜７年以内に２型糖尿病に移行する可能性に基づくリスクの尺度を提供可能である。リスクモデルは、前糖尿病範囲に関連付けられる僅かに〜中程度に上昇したグルコース値に関連付けられる「中リスク」を有する患者に対してリスク層別化を提供するのに特に好適であり得る。ＤＲＩリスクモデルは、標準的なχ２値及び／又はｐ値（後者は十分に代表的な研究集団で用いられる）により測定した場合、Ｔ２ＤＭを発症するリスクを層別化可能である。
【０１０４】
本発明の実施形態は、表２に示されるインスリン抵抗性、β細胞機能障害、炎症、及び非インスリン（ＮＩ）依存性グルコース取込み欠損の２つ以上を含む糖尿病病態生理に関連するバイオマーカを含み得る。
【０１０５】
【表２】
2019056711.tif 000004
【０１０６】
ＨＤＬの役割は、複雑であり、ＨＤＬ−Ｃは、比較的クルードなバイオマーカであると考えられる。最近、研究者らは、ＨＤＬがバイスタンダーではなく糖尿病病態生理で活性なプレーヤーであることを提案した。（非特許文献２）を参照されたい。以上の表に示される提案されたＨＤＬバイオマーカは、以下で更に考察されるように、負及び正のＴ２ＤＭリスク相関を含み得るＨＤＬの定義されたサブ集団を意味する。幾つかの特定の実施形態では、ＤＲＩスコアは、ＨＤＬサブクラスが糖尿病を発症する個人のリスクで異なる役割を果たすことを認識して、４つの異なる病態生理の各々を表す複数のＨＤＬ成分を有するＤＲＩリスクモデルを用いて生成可能である。
【０１０７】
炎症は、限定されるものではないがＴ２ＤＭ及びＣＨＤを含めて、多くの異なる疾患状態に関連付け可能である。又、炎症は、ＨＤＬ機能を変調し得ると考えられる。例えば、（非特許文献３）を参照されたい。糖タンパク質の炭水化物成分は、タンパク質選別、免疫認識及びレセプター認識、炎症、並びに他の細胞プロセスで、生物学的機能を発揮することが可能である。
【０１０８】
ＤＲＩモデルは、少なくとも１つの炎症マーカ、少なくとも１つリポタンパク質成分、及び少なくとも１つの他の定義された代謝物又はバイオマーカを含み得る。幾つかの実施形態では、ＤＲＩモデルは、少なくとも１つの相互作用パラメータを含む。
【０１０９】
「相互作用パラメータ」という用語は、数学的積及び／又は比として組み合わされた（掛け算された）少なくとも２つの異なる定義されたパラメータを意味する。相互作用パラメータの例としては、中ＨＤＬ−Ｐ／全ＨＤＬ−Ｐ、（ＨＭＤＭ）（ＧｌｙｃＡ）、（ＨＭＤＭ）（ＨＺ）、及びＧｌｙｃＡと中ＨＤＬ−Ｐ又はＨＭＤＭとの比が挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【０１１０】
「ＬＰ−ＩＲ（商標）」という用語は、異なる定義されたリポタンパク質成分に関連付けられるリスクスコアの総和を用いて、インスリン感受性からインスリン抵抗性までの被験者のインスリン感受性を評価するインスリン抵抗性スコアを意味する。例えば、ＬＰ−ＩＲスコアの詳細な考察に関しては、（特許文献８）（それらの内容は恰も全体が本明細書に述べられたが如く参照により本明細書に組み込まれる）を参照されたい。一般的に述べると、大ＶＬＤＬ、ＶＬＤＬサイズ、及び小ＬＤＬは、正のリスク相関を有し、一方、大ＨＤＬ、ＬＤＬサイズ、及びＨＤＬサイズは、負の相関を有する（図２Ｂ）。
【０１１１】
「リポタンパク質成分」という用語は、１つ以上のサブクラス（サブタイプ）のリポタンパク質のサイズ及び／又は濃度を含めて、リポタンパク質粒子に関連付けられる数学リスクモデルの成分を意味する。リポタンパク質成分は、リポタンパク質粒子のサブクラス、濃度、サイズ、リポタンパク質パラメータの比及び／若しくは数学的積（掛け算）、並びに／又は定義されたリポタンパク質パラメータの若しくはＧｌｙｃＡなどの他のパラメータとの組合せのリポタンパク質サブクラス測定値、の何れかを含み得る。
【０１１２】
ＤＲＩ数学モデルは、高血圧薬などを服用するかしないかに拘らず、性別、年齢、ＢＭＩなどの他の臨床パラメータを使用可能である。
【０１１３】
図１Ａは、６つのグルコースサブグループ内の被験者の糖尿病移行率を示すグラフである。点線は、６つのグルコースサブグループの各々の全ての被験者に対する糖尿病移行率を与えるデータ点を結んだものである。各グルコースサブグループ内の他のデータ点は、ＤＲＩスコアの上限及び下限の四分位のそれらの被験者に対する移行率を与える。示されるように、任意の所与のグルコースレベルで糖尿病を発症するリスクは、Ｑ１に対してＱ４のＤＲＩ指数値で実質的により大きい。注目すべきことに、糖尿病リスク指数は、患者に関する追加の臨床情報を何ら必要とすることなく任意の所与のグルコースレベルでリスクを効率的に層別化するので、グルコース単独よりも良好な予測因子である。
【０１１４】
図１Ｂは、高（ＤＲＩ＝１０、最高十分位）から低（ＤＲＩ＝１、最低十分位）までのＤＲＩスコアを有する４つの空腹時グルコース範囲の各範囲内の被験者の糖尿病リスク層別化を例示したグラフである。この実施形態では、ＤＲＩスコアは、９０〜１１０ｍｇ／ｄＬのグルコースレベルを有するＭＥＳＡサブ集団に適用された図６に示されるロジスティック回帰モデルから導出されたβ係数を使用した多変数リスク式を用いて計算された。ＤＲＩリスク式に含まれる５つのパラメータは、ＬＰ−ＩＲ、ＨＭ×ＨＺ（ここで、ＨＺはＨＤＬサイズを意味する）、ＧｌｙｃＡ、ＧｌｙｃＡ×ＨＭ、及びバリンであった。この実施形態では、グルコースは、ＤＲＩスコアを生成したリスク式の項の１つとして含まれていなかったが、５つのＤＲＩパラメータに対してβ係数を計算した回帰モデルには含まれていた。
【０１１５】
患者のＤＲＩスコアと、既に知られている若しくは提供されたグルコースレベルと、の両方を考慮に入れて患者の実際のリスク度の判定に役立てる為に、図１Ｂに示されるようなグラフを臨床医に与えることが可能であるか、又はＡＰＰ（例えば、スマートフォン若しくは電子手帳のアプリケーションプログラム）若しくは他の電子プログラムにより生成することが可能である。グルコースレベルは、ＦＰＧ、Ａ１Ｃ、又は経口グルコース耐性試験からのグルコースに対応するグルコース測定値を用いて提供可能である（表１）。
【０１１６】
Ｔ２ＤＭを発症する個人のリスクは、低リスクから中リスク及び高リスクまでの定義されたリスク範囲に対するＤＲＩ指数スコアとして提示され得る。「指数」は、個人のリスク状態の単純なガイド又は予測因子であり得る。糖尿病リスク指数は、将来的時間枠内でＴ２ＤＭを発症する被験者のリスクを、集団標準に対して低（例えば、それほど可能性がない）から高（より可能性がある）までの範囲内で、特徴付けることが可能な統計的に検証された数学リスクモデルから、生成される。「低」値は、集団標準の下側半分にあるＤＲＩ値、典型的には第１四分位又は第１五分位に関連付けられ得る。高リスクＤＲＩ値は、集団標準の第４四分位又は第５五分位又は第３三分位、更には第９又は第１０十分位のＤＲＩ値に関連付けられ得る。又、将来２型糖尿病に移行する可能性が高いことを示唆する。中リスクＤＲＩ値は、低範囲と高範囲との間の値に関連付けられ得る。
【０１１７】
ＤＲＩ指数は、数値スコアとして提供される場合、特に有用であろうと考えられるが、リスク指数は、様々な形で患者レポート上に提示され得る。ＤＲＩ指数は、数値又は英数字で表された結果として、典型的には定義されたスケール上の又は定義された値範囲内の数値スコアを含む結果として、提供可能である。例えば、特定の実施形態では、ＤＲＩリスク指数は、定義された範囲内、例えば、０〜０．１、０〜１、０〜５、０〜１０、０〜２４、０〜１００、０〜１０００などのスコアとして提供され得るか、又はそれらを含み得る。典型的には、最小の数は、最小のリスクに関連付けられ、より大きい数は、将来、典型的には５〜７年以内にＴ２ＤＭを発症するリスクが増加したことに関連付けられるが、幾つかの実施形態では、長期にわたるフレームが使用され得る。範囲内のより小さい値は、「０」超、例えば、１、２、３、４、５などであり得るか、更には負の数（例えば、−１、−２、−３、４、−５など）であり得る。他の指数の例としては、例えば、限定されるものではないが、「ＬＲ１」（低リスク）、「ＩＲ５」（中リスク）、及び「ＨＲ９」（高リスク）、用語、例えば、「正のＤＲＩ」、「高いＤＲＩ」、「中間のＤＲＩ」、「低いＤＲＩ」、「良好なＤＲＩ」、「悪いＤＲＩ」、「要注意のＤＲＩ」などを含めて、英数字指数、更にはリスク度を表すアイコンが挙げられる。
【０１１８】
以上に述べたように、糖尿病リスク指数は、グルコース測定から切り離すことが可能である。従って、例えば、ＤＲＩは、スクリーニング試験として患者に対して計算可能である。ＤＲＩ指数（例えば、スコア）が中範囲又は高範囲にある場合、臨床医は、グルコース測定を要求することが可能である。又、試験を逆に行うことが可能である。患者が中又は高グルコース測定値を呈する場合、ＤＲＩスコア及びグルコースレベルに基づいてリスクを層別化する為に及び／又はリスク経路を理解する為に、ＤＲＩ試験を指示することが可能である。即ち、グルコースレベルは低いが、ＤＲＩスコアは高い場合、疾患進行は、比較的早期である可能性があり、次の１〜６年の近い将来のリスクは、低い可能性があるが、生涯リスクは、依然として問題である。この情報は、ＤＲＩ及び／又はグルコースのモニタリングを強化する根拠を与えたり、且つ／又は療法若しくはライフスタイルの選択に影響を及ぼしたりし得る。
【０１１９】
２つの異なる測定値により提供される情報の理解を助ける為に、両方のデータ点が供給された場合に試験結果を生成するインストラクションガイドライン及び／又は電子プログラムを臨床医に提供することが可能である。組み合わされたデータの評価法は、実験室から又は提供会社から、例えば、リポサイエンス（ＬｉｐｏＳｃｉｅｎｃｅ）（ノースカロライナ州ローリー）などから、ダウンロードとして提供可能である。臨床医がＤＲＩスコアにより提供されるリスク層別化を理解できるように、インストラクションガイドラインを臨床医に提供することが可能であり、より時間がかかったり又は費用がかかったり又は患者に不便であったりし得るグルコース試験を指示するかを臨床医に通知することが可能である。従って、より少ない頻度で、又は患者が中若しくは高ＤＲＩリスクスコアを呈する場合にのみ、グルコース試験を指示し得る。又、グルコース及び／又はＤＲＩスコアに基づいてリスク情報を生成可能な電子リスク分析回路を提供することが可能である（例えば、インターネットを介してアクセス可能なポータル）（例えば、図２１に対する以下の考察を参照されたい）。
【０１２０】
同時グルコース測定に依存することなく及び／又はそれを必要とすることなく、ＤＲＩを生成することが可能であり、それを用いて、臨床医は、各々の患者がどのリスクカテゴリーに属し得るか考えることが可能になる。
【０１２１】
他の実施形態では、糖尿病リスク指数モデルは、パラメータとしてグルコースを含み得るか、又はリスク及び／若しくはリスク経路を特徴付ける為にＤＲＩスコアと併用される個別のパラメータとしてグルコース測定値を使用し得る。又、臨床医の側で個別の試験指示を必要としない単一の試験のまとめとして、グルコース及びＤＲＩスコアを臨床医に提供することが可能である。
【０１２２】
幾つかの実施形態では、例えば、患者が集団標準の第４四分位又は第４若しくは第５五分位の糖尿病リスク指数を有する場合、集団標準を基準にして糖尿病のリスクが増加したとして患者を同定することが可能である。
【０１２３】
幾つかの実施形態では、グルコース測定値を用いることなく及び／又はそのような測定値をモデルに含めることなく、糖尿病リスク指数を提供することが可能である。従って、第４四分位又は第４若しくは第５五分位のＤＲＩスコア単独で、以上で考察したように典型的には次の５〜７年以内に又はより長いタイムラインで糖尿病を発症するリスクのある者を同定することが可能である。
【０１２４】
幾つかの実施形態では、例えば、糖尿病リスク指数が第３若しくは第４四分位又は第４若しくは第５五分位にあり且つ９５ｍｇ／ｄｌ超、典型的には１００〜１２５ｍｇ／ｄｌのグルコース測定値（例えば、ＦＰＧ測定値）を有する場合、将来、典型的には約５〜７年以内に（但し、他の時間枠を利用し得る）Ｔ２ＤＭを発症するリスクが増加したとして又はその可能性に関連付けられるとして、患者を同定することが可能である。グルコース測定値を使用する場合、ＦＰＧグルコース測定値を使用さし得るか、又はＡ１Ｃ若しくは他のグルコース測定値を使用し得る（例えば、表１を参照されたい）。
【０１２５】
図１Ａ及び１Ｂに示されるように、任意の所与のグルコースレベルで将来糖尿病を発症するリスクは、ＤＲＩ値がＱ１に対してＱ４若しくはＱ％にある場合又は１に対して１０のスコア（若しくは利用されるモデル及びスコア値に依存して他の定義されたスコア範囲）である場合、実質的に大きい。従って、ＤＲＩは、追加の臨床情報を必要とすることなく効率的にリスクを層別化可能な単純なＮＭＲベースのリスクスコアであり得る。
【０１２６】
リポタンパク質は、種々のタイプ及び量のトリグリセリド、コレステロール、リン脂質、スフィンゴ脂質、及びタンパク質を含めて、血漿、血清、全血、及びリンパ液に見いだされる多種多様な粒子を含む。これらの種々の粒子は、血液中の他の疎水性脂質分子の可溶化を可能にし、脂質分解、脂質生成、並びに消化管、肝臓、筋肉組織、及び脂肪組織の間での脂質輸送に関連付けられる様々な機能を担う。血中及び／又は血漿中では、リポタンパク質は、多くの方法で、一般的には、アポリポタンパク質Ａ−１（アポＡ−１）（ＨＤＬ中の主要タンパク質）の密度や電気泳動移動度や尺度などの物理的性質に基づいて、分類されてきた。
【０１２７】
核磁気共鳴により決定される粒子サイズに基づく分類では、サイズ又はサイズ範囲に基づいて異なるリポタンパク質粒子が区別される。例えば、ＮＭＲ測定では、高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）の少なくとも５個のサブタイプ、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）の少なくとも４個のサブタイプ、及び極低密度リポタンパク質（ＶＬＤＬ）の少なくとも６個のサブタイプ（それらは、ＴＲＬ（トリグリセリドリッチのリポタンパク質）Ｖ１〜Ｖ６と称され得る）を含めて、少なくとも１５個の異なるリポタンパク質粒子サブタイプを同定することが可能である。
【０１２８】
図２Ａに示されるように、現在の分析方法では、２７個のＶＬＤＬ、２０個のＬＤＬ、及び２６個のＨＤＬのサブ集団を有する７３個のサブ集団の濃度を提供して、各々のグループの小さい又は大きいサブ集団のグループの測定値を生成可能なＮＭＲ測定が可能である。図２Ａは、リポタンパク質成分のグループ化（例えば、ＬＰ−ＩＲ（商標）測定の為のサイズグループ化）の一例を示しているが、他のモデル又はモデル成分に対して他のサイズグループ化を利用し得る。例えば、以下で更に考察されるように、２型糖尿病とのリスク相関を最適化する為に、ＨＤＬサブ集団の異なるサイズグループ化を使用し得る。
【０１２９】
本明細書に記載のＮＭＲ導出推定リポタンパク質サイズ、例えば、Ｈ１〜Ｈ２６に対するＨＤＬ−Ｐ粒子サイズ（図２Ｃ）は、典型的には、平均測定値を意味するが、他のサイズデマケーションを使用しても良い。
【０１３０】
好ましい実施形態では、ＤＲＩリスク進行モデルパラメータは、ＨＤＬ、ＬＤＬ、ＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓを含めて、タンパク質及びリポタンパク質に対するデコンボリューション成分を特徴付ける定義されたデコンボリューションモデルを用いて、リポタンパク質の共通ＮＭＲスペクトルに関連付けられるデコンボリューションされたシグナルのＮＭＲ導出測定値を含み得る。このタイプの分析は、２分未満、典型的には約２０秒〜９０秒の高速スキャン取得時間及び対応する高速プログラム計算を提供して、モデル成分の測定値を生成し、次いで、１つ以上の定義されたリスクモデルを用いて１つ以上のＤＲＩリスクスコアをプログラム計算することが可能である。
【０１３１】
その他に、幾つかの実施形態では、ＣＰＭＧ（水抑制）パルスシーケンスを用いてタンパク質を抑制し、バリンなどの分岐鎖状アミノ酸（ＢＣＡＡ）及び／又はＤＲＩリスクスコアモデルの成分として使用する場合に定量可能な小代謝物を明確化することが可能であると考えられる。当業者には公知のように、バリンは、化学式ＨＯ２ＣＣＨ（ＮＨ２）ＣＨ（ＣＨ３）２を有するα−アミノ酸である。ＮＭＲにより測定した場合、値は無次元であり得る。バリン測定値に定義された換算係数を掛け算して、値を濃度単位に変換し得る。
【０１３２】
更に又、リポタンパク質粒子のＮＭＲ測定は、本明細書に記載の分析に特に好適であると考えられるが、現在又は将来、他の技術を用いてこれらのパラメータを測定し得ると考えられることが、留意すべき点であり、本発明の実施形態は、この測定方法に限定されるものではない。又、本明細書に記載のデコンボリューションプロトコルの代わりに、ＮＭＲを用いた異なるプロトコルを使用し得ると考えられる（例えば、異なるデコンボリューションプロトコルを含む）。例えば、（非特許文献４）及び（非特許文献５）を参照されたい。リポタンパク質粒子を評価する為に密度ベースの分離技術及びイオン移動度分析を利用した浮選及び超遠心分離は、リポタンパク質サブクラス粒子濃縮を測定する為の代替技術である。
【０１３３】
図２Ｂは、本発明の幾つかの特定の実施形態に従って和をとってＨＤＬ−Ｐ数及びＬＤＬ−Ｐ数を決定可能な濃度を有するものを含めて、リポタンパク質サブクラスグループ化の例を示している。記載の「小、大、及び中」サイズ範囲は、それらの上限値又は下限値を増加又は減少させるように、更には記載の範囲内の特定の範囲を除外するように、変化又は再定義することが可能であることが、留意すべき点である。以上に記載の粒子サイズは、典型的には、平均測定値を意味するが、他のデマケーションを使用しても良い。
【０１３４】
本発明の実施形態では、リポタンパク質粒子は、脂質及び代謝変数との相関により評価される機能／代謝関連性に基づいて、サイズ範囲によりグループ化されたサブクラスに分類される。従って、以上に記載のように、評価は、リポタンパク質粒子の２０個の離散サブ集団（サイズ）、典型的には約３０〜８０個の異なるサイズサブ集団（更にはそれ以上）に渡り、実施可能である。図２Ｂは又、これらの離散サブ集団が、ＶＬＤＬ及びＨＤＬ及びＬＤＬに対して定義されたサブクラスにグループ化可能であることを示している（ＩＤＬは、ＶＬＤＬ又はＬＤＬと組合せ可能であるか、又は個別のカテゴリーとして存在可能であり、例えば、ＩＤＬとして同定された３つのうち１つは、大ＬＤＬと小ＶＬＤＬとの間のサイズ範囲内にある）。
【０１３５】
ＧｌｙｃＡ及び／又はＧｌｙｃＢの測定値の計算では、使用する場合、ＨＤＬ及びＬＤＬのグループ化の離散数は、リポタンパク質サブクラスを定量的に測定する為に使用されるものよりも小さくし得る。異なるサイズのサブクラスは、それらの分光学的に異なる脂質メチル基ＮＭＲシグナルの強度から定量可能である。（非特許文献６）（それらの内容は恰も全体が本明細書に述べられたが如く参照により本明細書に組み込まれる）を参照されたい。本明細書に典型的に記載されるＮＭＲ導出ＨＤＬ−Ｐ及びＬＤＬ−Ｐ粒子サイズは、平均測定値を意味するが、他のサイズデマケーションを使用しても良い。
【０１３６】
「ＬＤＬ−Ｐ」という用語は、定義されたＬＤＬサブクラスの濃度の和をとった低密度リポタンパク質粒子数（ＬＤＬ−Ｐ）測定値（例えば、ＬＤＬ−Ｐ数）を意味する。全ＬＤＬ−Ｐは、１８〜２３ｎｍのサイズを含む全てのＬＤＬサブクラス（大及び小）の濃度（μｍｏｌ／Ｌ）の和をとった全低密度リポタンパク質粒子（ＬＤＬ−Ｐ）測定値を用いて生成可能である。幾つかの実施形態では、ＬＤＬ−Ｐ測定値は、ＬＤＬサブクラスの選択された組合せ（全てのＬＤＬサブクラスサブ集団の合計ではない）を利用し得る。
【０１３７】
本明細書で用いられる場合、「小ＬＤＬ粒子」という用語は、典型的には、サイズが約１８〜２０．５ｎｍ未満、典型的には１９〜２０ｎｍの範囲内である粒子を包含する。「大ＬＤＬ粒子」という用語は、直径が約２０．５〜２３ｎｍの範囲内である粒子を包含する。ＬＤＬサブクラスの粒子は、他のサイズ範囲に分割可能であることが、留意すべき点である。例えば、「小」サイズは、約１９〜２０．５ｎｍであり得る。中サイズは、約２０．５〜２１．２ｎｍであり得る。又、大サイズは、約２１．２〜２３ｎｍであり得る。それに加えて、直径が約２３〜２９ｎｍの範囲内である中密度リポタンパク質粒子（「ＩＤＬ」又は「ＩＤＬ−Ｐ」）は、「大」ＬＤＬ（更には小ＶＬＤＬ）として定義される粒子に含まれ得る。従って、例えば、ＬＤＬサブクラスは１９〜２８ｎｍであり得る。
【０１３８】
「ＨＤＬ−Ｐ」という用語は、定義されたＨＤＬサブクラスの濃度の和をとった高密度リポタンパク質粒子数（ＨＤＬ−Ｐ）測定値（例えば、ＨＤＬ−Ｐ数）を意味する。全ＨＤＬ−Ｐは、約７ｎｍ（平均）〜約１４ｎｍ（平均）、典型的には７．４〜１３．５ｎｍのサイズ範囲内の全てのＨＤＬサブクラスの濃度（μｍｏｌ／Ｌ）の和をとった全高密度リポタンパク質粒子（ＨＤＬ−Ｐ）測定値を用いて生成可能である（サイズに基づいて異なるサイズカテゴリーに、典型的には大、中、及び小にグループ化しても良い）。
【０１３９】
ＨＤＬサブクラス粒子は、典型的には約７ｎｍ〜約１５ｎｍ、より典型的には約７．３ｎｍ〜約１４ｎｍ（例えば、７．４ｎｍ〜１３．５ｎｍ）の範囲内である（平均で）。ＨＤＬ−Ｐ濃度は、そのＨＤＬサブクラスの各々のサブ集団の粒子濃度の和である。ＨＤＬ−Ｐの異なるサブ集団は、１〜２６の数により同定可能であり、この場合、「１」は、ＨＤＬサブクラス中の最小サイズサブ集団を表し、「２６」は、ＨＤＬサブクラス中の最大サイズサブ集団である。図２Ｃは、各ＨＤＬリポタンパク質成分に対する推定ＨＤＬサイズを例示している。
【０１４０】
２型糖尿病リスク指数に対して、ＨＤＬサブ集団は、図２Ｃに示されるように、ＨＤＭグループ化としてグループ化可能である。サブ集団は、例えば、小、中、及び大にグループ化可能である。例えば、ＨＳＤＭは、Ｈ３〜Ｈ８の各サブ集団を含み得る。ＨＭＤＭは、Ｈ９〜Ｈ１７の各サブ集団を含み得る。又、ＨＬＤＭは、Ｈ１８〜Ｈ２６の各サブ集団を含み得る。これらのサイズカテゴリーは、集団標準で中リスク（９０〜１１０ｍｇ／ｄＬのＦＰＧ）を有する個人に対してリスク層別化を最適化するように選択された。即ち、サブクラスグループは、Ｔ２ＤＭとのリスク相関に基づいて種々のサブ集団をどのようにグループ化すべきかを決定するように、ＭＥＳＡ及び／又はフラミンガム（Ｆｒａｍｉｎｇｈａｍ）などの研究集団の統計解析に基づいて選択可能である（例えば、（特許文献８）（その内容は恰も全体が本明細書に述べられたが如く参照により本明細書に組み込まれる）に記載されているように、ＬＰ−ＩＲ単独又はインスリン抵抗性単独ではない）。
【０１４１】
従って、幾つかの実施形態では、ＨＤＬは、幾つかの離散サイズ成分、例えば、Ｈ１に関連付けられる最小ＨＤＬ−ＰサイズからＨ２６に関連付けられる最大ＨＤＬ−Ｐサイズまでの異なるサイズのＨＤＬ−Ｐの２６個のサブ集団（Ｈ１〜Ｈ２６）として、同定可能である。サブ集団の定義されたサブセットの濃度を計算して、ＨＭＤＭ値を生成することが可能である。典型的には、ＨＭＤＭは、Ｈ９〜Ｈ１７の一部又は全部を用いて計算される（図５）。任意選択でＨ３〜Ｈ８（及び任意選択でＨ１〜Ｈ２）の濃度を計算して、ＨＳＤＭを生成することが可能であり、更には、任意選択でＨ１８〜Ｈ２６の一部又は全部の濃度を計算して、ＨＬＤＭを生成することが可能である。
【０１４２】
「大ＶＬＤＬ粒子」という用語は、６０ｎｍ以上、例えば６０〜２６０ｎｍの粒子を意味する。「中ＶＬＤＬ粒子」という用語は、３５〜６０ｎｍのサイズを有する粒子を意味する。「小ＶＬＤＬ粒子」という用語は、２９〜３５ｎｍの粒子を意味する。「ＶＬＤＬ−Ｐ」という用語は、定義されたＶＬＤＬサブクラスの濃度の和をとった極低密度リポタンパク質粒子数（ＶＬＤＬ−Ｐ）測定値（例えば、ＶＬＤＬ−Ｐ数）を意味する。全ＶＬＤＬ−Ｐは、全てのＶＬＤＬサブクラス（大、中、及び小）の濃度（ｎｍｏｌ／Ｌ）の和をとることにより生成可能である。
【０１４３】
以上に述べたように、本発明の実施形態は、薬学、医学、食事、運動、又は他の介入が奏効し得るＴ２ＤＭの発症前にリスク患者を同定する為に、患者のｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルの異なる定義されたバイオマーカ又はパラメータの１つ以上の定義された数学リスクモデルを用いて、少なくとも１つの糖尿病リスク指数（ＤＲＩ）を提供する。
【０１４４】
ＤＲＩ評価は、グルコース測定から切離し可能であり、スクリーニングツールとして比較的容易に生成可能であり、且つ従来の試験を用いるよりも早期にリスクのある個人を同定し得る。
【０１４５】
図３Ａは、４１１名の被験者が糖尿病に移行したＭＥＳＡ研究から空腹時グルコースレベルによるサブグループ帰属のみに基づく糖尿病移行率（６年）を示すグラフである。このグラフは、現在のリスクカテゴリー化を反映しており、例えば、低リスクは、ＦＰＧ値が１００未満であり、高リスクは１００超である。然しながら、図３Ｂは、このカテゴリー化のグルコースレベルのみを用いた３つのリスクカテゴリーへの再分割を例示している。本発明の実施形態は、任意のグルコースサブグループ内又は任意の特定のグルコースレベルで２型糖尿病を発症するリスクを更に層別化可能なＤＲＩスコアを提供する。新しいＤＲＩ評価は、中リスク範囲内の個人に特に有用であり得る。
【０１４６】
例えば、スコアを使用する場合、例えば、「１」のＤＲＩスコア又は第１四分位若しくは第１五分位（Ｑ１）のＤＲＩスコアは、図４Ａ及び４Ｂに示されるように、低リスクと考えられる個人を指摘することが可能である。範囲の上限のＤＲＩスコア、例えば、図４Ａに示される５（Ｑ５若しくは第５四分位）又は４Ｂに示される「１０」（集団標準の上側１０％として更に精密化される）では、個人は、高リスクと考えられる。図１Ｂ、４Ａ、及び４Ｂは、図６に示されるモデル成分を用いて生成された。図１Ａは、以下の実施例１に記載の成分を用いた異なるＤＲＩモデルを用いて生成された。１〜１０の範囲は、図４Ａ全体に渡るより精密なリスク層別化を反映しており、１〜１０のＤＲＩ値は、例えば、２０％増分の代わりに集団標準の１０％増分に関連付けられる。
【０１４７】
図５は、本発明の実施形態に従って糖尿病リスクとのＨＤＬサブ集団関係を例示したグラフであり、正（「０」ラインの上側）及び負（「０」ラインの下側）のリスク相関を有するサブ集団グループ化を示している。これらのグループ化は、ＭＥＳＡでの新規発症糖尿病との相関に基づく。従って、ＨＳＤＭは、正のリスク相関を有し、一方、ＨＭＤＭ及びＨＬＤＭは、負のリスク相関を有する。サブ集団の幾つか、例えば、図５で「０」ラインに近い値を有する成分は、記載のグループ化から省略可能であると考えられる。例示的なＨＳＤＭ、ＨＭＤＭ、及びＨＬＤＭのサイズ範囲は、図２Ｃに対して以上で考察された。例えば、これらのサイズグループ化は、ＬＰ−ＩＲに使用されるサイズグループ化とは異なる。
【０１４８】
図６は、本発明の幾つかの実施形態に係る例示的なＤＲＩ予測モデル成分を例示した表である。表は、年齢、性別、及び人種に関して調整され、９０〜１１０ｍｇ／ｄＬのグルコースレベルを有するＭＥＳＡサブグループに適用された、ロジスティック回帰モデルに含まれるパラメータの統計的評価を示している。このサブグループには２０３８名の被験者がおり、２１０名は、６年の追跡期間の間に糖尿病に移行した。如何なる特定の理論にも拘束されることを望むものではないが、表は又、各パラメータに対して、糖尿病発症への提案された病態生理学的関連性を示唆する。パラメータは、グルコース、ＬＰ−ＩＲ（商標）、ＨＭＤＭとＨＺとの積、ＧｌｙｃＡ、ＧｌｙｃＡとＨＭＤＭとの積、及びバリンを含む。「ＨＺ」という用語は、平均ＨＤＬサイズを意味する。
【０１４９】
図７は、４つの異なる予測モデルによるＭＥＳＡでの新規発症糖尿病の予測の統計的評価を示したチャートであり、グルコース（＋年齢、性別、及び人種）により与えられたものよりも優れている。漸進的ＬＲχ２統計量により示唆されるように、右端のマルチパラメータＤＲＩ予測モデルは、インスリン、ＢＭＩ、及びｈｓ−ＣＲＰを含むモデル又はＬＰ−ＩＲ単独のモデルにより与えられたもののほぼ２倍の予測能を提供する。
【０１５０】
明確には、図６は、ＤＲＩモデルパラメータの１つの特に好適なセットを例示している。然しながら、ＤＲＩモデルは、以下で更に考察されるように、示された全てのパラメータに満たないときも可能であり、更にはＧｌｙｃＡ及び／又はＧｌｙｃＢ、リポタンパク質パラメータ、並びに他の代謝物及び／又は相互作用パラメータを含めて、他のパラメータを含むことが可能である。
【０１５１】
以下の表３は、ＤＲＩモデルに組み込み得るリポタンパク質成分の幾つかの例をまとめたものである。
【０１５２】
【表３】
2019056711.tif 000005
【０１５３】
図８は、本発明の実施形態を実施可能な例示的操作のフロー図である。示されるように、将来的時間枠内（例えば、５〜７年）で２型糖尿病に進行するリスクの少なくとも１つの定義された数学モデルを提供可能である（ブロック４００）。各々の患者生体サンプルの少なくとも１つの数学モデルの成分の測定値を取得可能である（ブロック４０３）。モデル及び測定値を用いて糖尿病リスク指数スコアを計算可能である（ブロック４０５）。ＤＲＩスコアを有する患者リスクレポート（紙面及び／又は電子形式）を所望のレシピエント（例えば、患者及び／又は臨床医）に提供可能である（ブロック４１２）。ＤＲＩスコアは、同一のグルコース測定値を有する異なる患者のリスクを層別化可能である（ブロック４０４）。
【０１５４】
測定値は、リポタンパク質サブクラス並びにＧｌｙｃＡ及びバリンの一方又は両方のＮＭＲ測定値を含み得る（ブロック４０５）。測定値は、ＨＭＤＭ、ＶＬＤＬサイズ、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比、及び／又はＶＬＤＬ−Ｐの和の１つ以上を含み得る（ブロック４０８）。
【０１５５】
相対リスクのまとめとして、グルコースレベル並びに比較Ｑ１及び／若しくはＱ４／Ｑ５又は上限十分位参照に対する移行リスクのグラフを提供可能である（ブロック４１３）。
【０１５６】
異なる糖尿病リスクスコア測定値及び／又は異なるグルコース測定値でグルコースレベル及び比較患者リスクに対する移行リスクのグラフを提供可能である（ブロック４１４）。
【０１５７】
リスクのまとめは、定義された集団標準に対する相対比較を提供可能である。
【０１５８】
幾つかの実施形態では、ＤＲＩリスクモデルの異なるパラメータの一部又は全部の値は、生体サンプル、典型的には空腹時血漿又は血清サンプルの単一の核磁気共鳴（ＮＭＲ）スペクトルから導出可能である。
【０１５９】
ＤＲＩモデルは、リポタンパク質サブクラスパラメータ及びＧｌｙｃＡを含み得る。幾つかの好ましい実施形態では、ＤＲＩ数学モデルは又、分岐鎖状アミノ酸バリンを含む。任意選択で、グルコースも又、ＤＲＩモデルのリスクパラメータと考えられ得る。使用する場合、患者のグルコース測定値は又、生体サンプルのＮＭＲスペクトルから取得可能であるか、又は他の従来方式で取得可能である。
【０１６０】
ＤＲＩモデルは、多かれ少なかれ薬剤感受性であることが知られているリポタンパク質サブクラスパラメータを組込み可能である。ＤＲＩ数学モデルは、変数として性別を含み得るか、又は異なる性別に対する異なるモデルとして構成され得る。各々の患者に対するＤＲＩモデルは、患者が特定のタイプの医薬などを服用するかしないかに拘らず、患者に関連付けられる１つ以上の因子、例えば、患者の性別、患者の年齢に依存して、電子的に調整又は選択され得る。
【０１６１】
幾つかの実施形態では、性別は、糖尿病リスク指数モデルの因子であり得る。幾つかの実施形態では、年齢は、糖尿病リスク指数モデルの因子であり得る。他の実施形態では、糖尿病リスク指数は、例えば、生体サンプルに直接関連しないような補助データのデータ破損に基づく偽陰性又は偽陽性の発生を回避する為に、性別又は年齢の要件のいずれかを除外可能である。
【０１６２】
ＤＲＩ指数は、特定の患者に対して１つ以上の方法で生成可能であり、２つ以上のＤＲＩ指数は、臨床医よる一方若しくは両方の選択的使用の為に比較用に生成可能であり、及び／又は両者の比として提示可能である。例えば、ＮＭＲデータは、複数の異なるＤＲＩ指数計算モデルを用いて評価可能であり、この場合、１つのモデルは、特定の薬剤療法又は特定のクラスの療法（例えば、スタチン）に感受性であるリポタンパク質成分を利用可能であり、１つのモデルは、そのような特定の療法又は特定のクラスに非感受性（又は免疫性）であるリポタンパク質成分を含む。
【０１６３】
【表４】
2019056711.tif 000006
【０１６４】
他の例として、ＤＲＩリスクスコアは、２つ以上の方法で計算可能であり、この場合、１つは、非空腹時（血漿又は血清）生体サンプルの分析でよりロバストな成分を使用し、１つは、より良好なリスク予測値を有し得るが空腹時生体サンプルに対するものである。例えば、ＶＬＤＬ成分は、非空腹時サンプルではＤＲＩモデルから低減又は除外され得る。表５は、非空腹の影響を受け得るリポタンパク質成分を列挙したものである。
【０１６５】
【表５】
2019056711.tif 000007
【０１６６】
同様に、ＤＲＩリスク評価は、スタチン感受性及びスタチン非感受性の両方のＤＲＩモデルを用いて計算可能であり、これにより、どちらが特定の患者に適合するかを、試験プロトコル解析回路ではなく臨床医が評価可能になる。異なる値は、異なる結果にコメントを付けてレポートで又はディスプレイ上に提示可能である。
【０１６７】
幾つかの実施形態では、サンプルに電子的に相関付けられたデータに基づいて、又は臨床医入力若しくは摂取実験室入力、例えば、空腹時「Ｆ」若しくは非空腹時「ＮＦ」、及びスタチン「Ｓ」若しくは非スタチン「ＮＳ」の患者特性に基づいて、唯１つのＤＲＩスコアが臨床医に提供される。データは、生体サンプルに関連付けられたラベル上に提供され、ＮＭＲ分析器２２でサンプルに電子的に関連付け可能である（図２２）。他の選択肢として、患者特性データは、コンピュータデータベース（リモート又はサーバ経由又は他の定義された経路）に格納され、臨床医又は摂取実験室により電子相関ファイルに入力された患者識別子、サンプルタイプ、試験タイプなどを含み得る。ファイルは、ＮＭＲ分析器２２と通信する摂取実験室によりアクセス可能又はホスト可能である。患者特性データは、特定の患者に合わせて適切なＤＲＩモデルで使用可能である。
【０１６８】
ＨＤＬ−Ｐは、μｍｏｌ／Ｌ単位であり得る。ＶＬＤＬ−Ｐ及びＬＤＬ−Ｐは、ｎｍｏｌ／Ｌの単位であり得る。バリン及び／又はＧｌｙｃＡは、使用する場合、無次元尺度の強度として提供可能であるか、又は１つ若しくは各々に各々の定義された換算係数を掛け算してμｍｏｌ／Ｌ単位の数を提供可能である（例えば、ＧｌｙｃＡに関しては図１７を参照されたい）。
【０１６９】
糖尿病リスク指数は、臨床試験及び／又は薬剤療法で被験者をモニターする為に、及び／又は薬剤否定を同定する為に、及び／又は患者特異的であり得る特定の薬剤、患者のライフスタイルなどに関連付けられ得るリスク状態の変化（正若しくは負）をモニターする為に、使用可能であるであると考えられる。
【０１７０】
糖尿病リスク予測モデルの更なる考察は、ＧｌｙｃＡ／ＧｙｃＢ測定値及び使用する場合バリン測定値を取得する為に使用可能なＮＭＲシグナルデコンボリューション法の例の考察後、以下に提供される。
【０１７１】
図９は、血漿ＮＭＲスペクトルでＧｌｙｃＡに関連付けられるＧＡ及びＧｌｙｃＢに関連付けられるＧＢの共鳴ピーク領域を例示している。これらのピーク領域の一方又は両方は、血漿ＮＭＲスペクトルで炎症マーカとして定義可能なシグナルを含み得る。
【０１７２】
図１０Ａ〜１０Ｃは、定量され得る代謝物を例示している。代謝物は、典型的には、定義されたデコンボリューションモデルを用いてＮＭＲスペクトルで定量可能である。ＤＲＩモデルは、１つ以上の分岐鎖状アミノ酸（ＢＣＡＡ）、例えば、１つ以上のイソロイシン、ロイシン、及びバリン（以上で考察した）、並びに／又は１つ以上のＮＭＲ検出可能な代謝物、例えば、ラクテートアラニン、アセトン、アセト酢酸、及びβ−ヒドロキシ酪酸を含み得る。例示された各々は、近接してアライメントされ、計算され、測定された線を有する（考えられる関連デコンボリューションモデルに対して）。各々の代謝物イソロイシン、ロイシン、バリン、ラクテート、及びアラニンのピーク領域の関連中心は、図１０Ｃに示される（各々、０．９０ｐｐｍ、０．８７ｐｐｍ、１．００ｐｐｍ、１．２４ｐｐｍ、及び１．５４ｐｐｍ）。
【０１７３】
任意選択でＣＰＭＧ又は他の好適なパルスシーケンスを用いてＮＭＲにより測定可能な他の代謝物は、コリン、ホスホコリン、グリシン、グリセロール、α及びβ−ヒドロキシブチレート、並びにカルニチンを含み得ると考えられる。
【０１７４】
最近の研究では、血清中の分岐鎖状アミノ酸（ＢＣＡＡ）のレベルは、新規発症糖尿病のリスクに関連付けられることが示された。ワング（Ｗａｎｇ）らは、フラミンガム（Ｆｒａｍｉｎｇｈａｍ）長期コホートで、ＢＣＡＡ更には芳香族アミノ酸で構成される代謝シグネチャーが１２年までの期間にわたり新規発症糖尿病との有意な相関を有することを示した。（非特許文献７）を参照されたい。５００名の肥満被験者で行われた６ヶ月の行動／食事介入研究では、体重減少量は、ＨＯＭＡスコアの改善と非常に不十分に相関し、且つ脂質関連因子も又、有意な相関を示さなかったが、ＢＣＡＡシグネチャーは、インスリン感受性の改善の強い予測因子であった。（非特許文献８）及び（非特許文献９）を参照されたい。
【０１７５】
３つのＢＣＡＡ（バリン、ロイシン、及びイソロイシン）のセットの１つ以上は、ＣＰＭＧシーケンスを用いるＮＭＲにより定量可能である。「ＣＰＭＧ」という用語は、カー・パーセル・マイボーム・ギル（Ｃａｒｒ−Ｐｕｒｃｅｌｌ−Ｍｅｉｂｏｏｍ−Ｇｉｌｌ）パルスシーケンスを意味する。これは、タンパク質やリポタンパク質粒子などの大きな急速緩和分子からのシグナルを減衰する手段を提供する一連の位相定義ラジオ周波数パルスである。このシーケンスは、タンパク質及びリポタンパク質からのシグナルを減衰させる一連のラジオ周波数パルスを必要とし、それにより、大きなタンパク質／リポタンパク質シグナルの下に埋もれていた幾つかの追加の代謝物の検出を可能にする。３つの分岐鎖状アミノ酸全てのロバストシグネチャーは、サンプルに対して定義されたパーセントの好適な希釈剤を用いて生体サンプルから取得可能である（希釈剤対血清の５０：５０混合物であり得る）。ＢＣＡＡシグナルは、１６スキャンＣＭＰＧシーケンスを用いて約９０秒の取得時間で取得可能であり、ハイスループット分析用の標準的リポプロファイル（Ｌｉｐｏｐｒｏｆｉｌｅ）（登録商標）リポタンパク質分析に追加可能である。上述の１６スキャン実験は又、アミノ及び有機酸を含む幾つかの追加の臨床価値の高い代謝物のシグナルを含有する。
【０１７６】
ＢＣＡＡ定量モデルは、３つのＢＣＡＡの１つ又は各々に対してコンピュータ導出基底関数更には実験タンパク質お予備リポタンパク質関数を含み得る。ＮＭＲスペクトルのＢＣＡＡ領域をモデリングする際、ＢＣＡＡに対して実験モデル及び／又は合成モデルを使用し得る。ベースラインは、この領域に寄与することが知られている各々のタンパク質成分及びリポタンパク質成分のＣＰＭＧ処理実験スペクトルによりモデリングされ得る。モデルは又、ベースライン成分を当てはめる為に、一次関数、二次関数、多項式関数などの合成関数を使用可能である。当てはめ法は、ローソン・ハンソン（Ｌａｗｓｏｎ−Ｈａｎｓｏｎ）非負一次最小当てはめ法を利用して、実験スペクトルとモデルスペクトルとの最良一致を達成し得る。
【０１７７】
ＮＭＲ法は、質量分析アッセイで必要とされる校正標準を必要とすることなく未処理血清で３つのアミノ酸全てを測定可能である。未処理血清生体サンプル中のこれらのアナライトの正確な定量は、分光計のシミングにより実施可能であることが分かっている。従って、臨床定量は、スペクトル中の定義された参照ピーク、例えば、ＥＤＴＡ、シトレートのピーク／ライン又は他の定義された参照ピークの線幅を同時に評価可能な高度ＢＣＡＡ分析モデルに依存し得る。線幅を決定した後、各々の線幅に関連付けられる所定の補正因子又はアルゴリズムを適用して、定量されたＢＣＡＡ測定値を生成可能である。即ち、特定の参照ピークに関連付けられる異なる線幅に対して、臨床定量の為の補正／調整を計算する一群の定義された補正因子又はアルゴリズムを同定可能であり、曲線当てはめ関数を用いて計算されたＢＣＡＡ値は、定義された補正因子により調整可能である。
【０１７８】
本明細書で用いられる「未処理生体サンプル」とは、質量分析の為のサンプル調製とは異なり、生体サンプルに物理的又は化学的な変化を引き起こす処理を受けていない生体サンプルを意味する（但し、緩衝液及び希釈剤は使用可能である）。従って、生体サンプルを取得した後、生体サンプルの成分は、変化したり除去されたりしない。例えば、血清生体サンプルを取得した後、血清は、血清から成分を取り出す処理を受けない。幾つかの実施形態では、未処理生体サンプルは、濾過及び／又は限外濾過プロセスを受けない。
【０１７９】
各々のＮＭＲ分析器２２（図２２）は、生体サンプル１つ当たり少なくとも１０スキャン、典型的には１０〜２５６スキャン、例えば、１６スキャン、場合により≧９６スキャン、例えば、９６スキャン又は１２８スキャンで、サンプル１つ当たり４４００Ｈｚの掃引幅にわたり収集される少なくとも約１６Ｋデータ点で、１つ以上のＢＣＡＡを測定する為のＮＭＲデータを取得するように構成され得る。ＢＣＡＡスキャンは、リポタンパク質スキャンシーケンスの前又は後で実施可能であり、典型的には、リポタンパク質の定量を可能にするように異なるパルスシーケンスを利用する。
【０１８０】
図１２Ａ／１２Ｂは、ＧｌｙｃＡ  ＮＭＲシグナルをもたらすＣＨ３基を示すＮ−アセチルグリコシル化タンパク質の炭水化物部分の化学構造を示している。図１３Ａ／１３Ｂは、ＧｌｙｃＢ  ＮＭＲシグナルをもたらすＣＨ３基を示すＮ−アセチルノイラミン酸（シアル酸とも呼ばれる）修飾糖タンパク質の炭水化物部分の化学構造を示している。
【０１８１】
図１０Ａは、図１０Ｂに示されるシグナルがデコンボリューションされた例であり、同定された四重線のバリンシグナルは、バリンを測定する為に使用可能なバリンシグナルのバリンピークの計算Ｖｃスペクトル及び測定Ｖｍスペクトルを生成する（示された実施形態では、生体サンプルは血漿又は血清である）。バリンの四重線のピークの１つ以上は、約０．７２ｐｐｍ〜約１．０７ｐｐｍの領域内に位置する。典型的には、バリンの四重線のピークの１つ以上は、０．９ｐｐｍ〜１．０３ｐｐｍに位置する。例えば、低磁場メチル二重線の約１．００ｐｐｍに多重線領域の中心。バリンの四重線のピークの１つ以上は、生体サンプルでバリンを測定する為に使用可能である。尿中のバリンの濃度は、血清／血漿中のものよりも有意に高く、ピーク位置及び強度は異なるであろう。
【０１８２】
図１０Ｂは、リポタンパク質及び分岐鎖状アミノ酸（ロイシン、バリン、及びイソロイシン）のメチルシグナルを含有する血漿ＮＭＲスペクトルの拡大領域（１．０７〜０．６２ｐｐｍ）である。
【０１８３】
図１０Ｃに示されるように、ＤＲＩモデルは、イソロイシン、ロイシン、バリン（以上で考察した）、ラクテート、及びアラニンの１つ以上を含み得る。例示された各々に対して、近接してアライメントされ、計算され、測定された線を有する（考えられる関連デコンボリューションモデルに対して）。各々の代謝物のピーク領域の関連中心は、図１０Ｃに示される（各々、０．９０ｐｐｍ、０．８７ｐｐｍ、１．００ｐｐｍ、１．２４ｐｐｍ、及び１．５４ｐｐｍ）。
【０１８４】
図１１Ａは、上側スペクトルの下に示されたグルコーススペクトルを有する血清サンプルのＮＭＲスペクトルである。５．２ｐｐｍにグルコース多重線、並びに４．６、３．９、３．８、３．７、３．５、３．４、及び３．２ｐｐｍを中心としてグルコース多重線が存在する。これらは、ＮＭＲ導出測定を用いてグルコースを測定する為に使用可能である。
【０１８５】
図１１Ｂは、指示グルコースにより生成されたシグナルを含有する２つの領域（領域１及び領域２）を有する血漿のプロトンＮＭＲスペクトルを示している。幾つかの特定の実施形態では、３．８１〜４．０４ｐｐｍの範囲内の領域１のピークは、本発明の幾つかの実施形態に係るグルコース分析に使用可能である。他の選択肢として、３．５０〜３．６３ｐｐｍの範囲内の領域２のピークは、本発明に係るグルコース分析に使用可能である。その他に、領域１及び領域２のピークの組合せは、本発明に係るグルコースの定量的測定に使用され得る。参照又は標準のスペクトル及び患者グルコースサンプルスペクトルのデータ点は、「最良当てはめ」を見いだすように本明細書に記載の線形状当てはめプロセスを用いてアライメントされ、標準スペクトルの強度は、サンプルスペクトルと一致するようにスケール調整される。サンプル線形状と一致するように使用されるスケーリング係数を標準のグルコース濃度に掛け算して、血液サンプルのグルコース濃度を与える。例えば、２型糖尿病を発症するリスクを評価する為のグルコース及びリポタンパク質の測定値に関する更なる考察については、（特許文献７）（それらの内容は恰も全体が本明細書に述べられたが如く参照により本明細書に組み込まれる）を参照されたい。
【０１８６】
従って、幾つかの実施形態では、患者グルコース測定値は、リポタンパク質粒子測定値、ＧｌｙｃＡ及びバリン測定値と一緒に、生体サンプルＮＭＲスペクトルのＮＭＲ分析を介して取得可能である。然しながら、他の選択肢として、グルコース測定値は、使用する場合、従来の化学的方法で取得可能である。
【０１８７】
単一の（血液／血漿）ｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルのＧｌｙｃＡ、バリン、及びリポタンパク質のＮＭＲ測定値は、重要な臨床情報を提供可能であり、且つ／又は患者又は２型糖尿病を発症する及び／又は前糖尿病を有する被験者のリスクの予測又は評価を更に改善可能であると考えられる。
【０１８８】
図１４Ａは、図９に示される２．０８０〜１．８４５ｐｐｍのＮＭＲスペクトルの拡大化学シフト部分を例示している。図１４Ａは又、下側のデコンボリューションされたＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢ並びに他の共鳴ピークと共に、ＶＬＤＬ、ＬＤＬ、及びＨＤＬの脂質のアリルプロトンからの計算Ｃシグナル及び測定（複合）シグナルエンベロープＣｍの両方を例示している。ＧｌｙｃＡは、２−ＮＡｃＧｌｃ及び２−ＮＡｃＧａｌメチル基からの寄与分を含み得る。ＧｌｙｃＢは、糖タンパク質のシアル酸部分のＮ−アセチルメチル基からのシグナルを含む。
【０１８９】
定義された線形状ＧｌｙｃＡ数学デコンボリューションモデルは、ＧｌｙｃＡを測定する為に使用可能である。「複合」又は測定シグナルエンベロープＣｍは、ＧｌｙｃＡやリポタンパク質サブクラス成分などの他の寄与成分のシグナル寄与分を定量する為にデコンボリューション可能である。デコンボリューションは、測定シグナル形状に寄与する成分のシグナル強度を計算し、成分の和を計算する。計算シグナルＣと測定シグナルＣｍとの一致が良ければ、ＮＭＲシグナルを構成する成分がデコンボリューションによりうまくモデリングされたことが示唆される。
【０１９０】
ＧｌｙｃＡ領域ＧＡのピーク領域及びＧｌｙｃＢ領域ＧＢのピークは、複合（上側）エンベロープシグナル線Ｃｍの下側の各々２．００ｐｐｍ及び２．０４ｐｐｍを中心とするピーク（約４７℃のサンプル温度）により示される。幾つかの実施形態では、ＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢのピーク領域は、デコンボリューションモデルでは、僅かに異なる周波数のＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢのシグナルを説明する近接するより小さい近傍シグナルを含み得る。
【０１９１】
タンパク質シグナルＰｓは、各々ＧＡ及びＧＢとアライメントする「ハンプ」又はピークＰＧＡ及びＰＧＢを含む。ＧｌｙｃＡは、血漿ＧｌｙｃＡシグナル及び「ＰＧＡ」の全ピーク面積により与えられる全血漿ＧｌｙｃＡシグナル又は「ＧＡ」と、血漿のタンパク質（ｄ＞１．２１ｇ／Ｌ）成分の非炎症糖タンパク質に由来し得るＧｌｙｃＡの部分と、の差を用いて、計算可能である。デコンボリューションは、ＧＡ領域の全ＮＭＲシグナルの（患者／被験者）変数「臨床非情報」部を引き算して、ＧｌｙｃＡのより情報量の多い疾患相関尺度を残存させるように、実施可能である。
【０１９２】
別の言い方をすれば、如何なる特定の理論にも拘束されるものではないが、幾つかの実施形態では、２．００ｐｐｍの測定されたＧｌｙｃＡシグナルは、ＧＡとして参照可能であり、デコンボリューションにより３つの部分、即ち、１）主に炎症タンパク質を欠失するように選択されたタンパク質（ｄ＞１．２１ｇ／Ｌ）が寄与する部分、２）「非炎症」リポタンパク質（ｄ＜１．２１ｇ／Ｌ）が寄与する部分、及び３）炎症糖タンパク質（リポタンパク質及びタンパク質の両方）に分割可能であり、後者は、オーバーラップローレンツ関数（ＬＧＡ）又は他の曲線当てはめ関数によりモデリングされる。デコンボリューションからの臨床情報ＧｌｙｃＡは、ＧＡマイナスＰＧＡマイナス非炎症リポタンパク質成分＝ＬＧＡとして定義可能である。ＧｌｙｃＢは、ＧＢマイナスＰＧＢシグナル寄与分マイナス非炎症リポタンパク質成分を用いて、同様に決定可能である。
【０１９３】
線形状デコンボリューションは、非負最小二乗当てはめプログラム（（非特許文献１０））を用いて達成可能である。これは、特に低いシグナル対ノイズのスペクトルの場合に誤差を引き起こす可能性のある負の濃度の使用を回避する。数学的には、好適な線形状解析は、（非特許文献１１）の論文にリポタンパク質に対して詳細に記載されている。又、合成ベースライン補正機能は、残留タンパク質成分からのベースラインオフセットを補正する為に使用され得る。これは、二次関数又は他の多項式関数の形態をとり得る。重み係数を決定し、実験スペクトルと計算スペクトルとの平均二乗偏差を最小限に抑えることにより当てはめを最適化することが可能である。例えば、リポタンパク質のサブクラスを測定する為に複合ＮＭＲスペクトルをデコンボリューションすることの説明に関しては、（特許文献５）及び（特許文献６）（それらの内容は恰も全体が本明細書に述べられたが如く参照により本明細書に組み込まれる）を参照されたい。オーバーラップシグナル寄与分で化学成分をデコンボリューションするプロトコルの説明に関しては、（特許文献９）（それらの内容は恰も全体が本明細書に述べられたが如く参照により本明細書に組み込まれる）も参照されたい。
【０１９４】
図１４Ｂ及び１４Ｃは、２．０８０〜１．８４５のｐｐｍのＮＭＲスペクトルに対応する当てはめ領域ＦＲを有する図１４ＡのＮＭＲスペクトルの複合（測定）シグナル「Ｃｍ」を例示している。当てはめ領域ＦＲは、典型的には、３１５個のデータ点を含むが、より多い又はより少ない、例えば、約２００〜４００のデータ点を使用しる。ＧｌｙｃＡ定量／デコンボリューションモデルは、ＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ成分、ＬＤＬ成分、及びＨＤＬ成分を含む。
【０１９５】
表６は、例示的なＤＲＩモデルで使用され得る種々のＴＲＬを示している。
【０１９６】
【表６】
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【０１９７】
「ＴＲＬ  Ｖ６」という用語は、約９０ｎｍから約１７０ｎｍ程度までの直径を有する、より典型的には、約１００〜１４０ｎｍの直径を有するＴＲＬ（トリグリセリドリッチのリポタンパク質）粒子又はサブフラクションを意味する。「ＴＲＬ  Ｖ６」という用語は又、以下の表Ｉに提供される推定直径に対応する脂質メチル基ＮＭＲシグナル化学シフト（ｐｐｍ）に対して定義可能である。
【０１９８】
「ＴＲＬ  Ｖ５」という用語は、約６０ｎｍ〜約８０ｎｍの直径を有する大きなＴＲＬ粒子を意味する（関連ＮＭＲ化学シフトに関しては、表６を参照されたい）。
【０１９９】
「カイロミクロン」及び「ｃｈｙｌｏｓ」という用語は、ＴＲＬ  Ｖ６よりも大きい直径を有する非常に大きなＴＲＬ粒子を意味する。従って、カイロミクロンは、約１７０ｎｍ〜約２６０ｎｍの直径を有するＴＲＬ粒子又はサブフラクションを意味する（それらの関連ＮＭＲ化学シフトに関しては、以上の表５を参照されたい。ＴＲＬ  Ｖ５−６に対しては約８０〜９０ｎｍ並びにＴＲＬ  Ｖ６及びカイロミクロンに対しては約１４０〜１７０ｎｍのオーバーラップのある粒子サイズ分布があるので、ＴＲＬ  Ｖ５とＴＲＬ  Ｖ６との間にも、ＴＲＬ  Ｖ６とカイロミクロンとの間にも、明確なデマケーションは存在しない。
【０２００】
ＴＲＬを定量する場合、粒子濃度単位（ｎｍｏｌ／Ｌ）又はトリグリセリド濃度単位（ｍｇ／ｄＬ）で濃度を表すことが可能である。従って、「大ＶＬＤＬ」の異なる定義の各々で、粒子濃度又はトリグリセリド濃度の何れかをＤＲＩモデルで使用可能である。如何なる特定の理論にも拘束されることを望むものではないが、線形回帰分析に基づいて、トリグリセリド濃度単位は、僅かに良好な糖尿病リスク予測を生成し得る。
【０２０１】
図１４Ｄは、本発明の実施形態に係るＧｌｙｃＡ／Ｂデコンボリューションモデル中の異なる成分の表である。代謝物Ａは、ＧｌｙｃＡ／Ｂデコンボリューションモデルで測定可能な成分であり、臨床的に使用され得る。図１４Ｅ及び１４Ｆに例示されるように、代謝物Ａは、一重線ピークとしてスペクトル中に存在可能であり、典型的には低濃度でサンプル中に存在するが（図１４Ｅ）、サンプル中に高濃度の代謝物Ａが存在し得る（図７Ｆ）。代謝物Ａピーク領域に対して複数の曲線当てはめ関数を用いて、例えば、代謝物Ａのレベルを定量的に評価したり、且つ／又はＧｌｙｃＡ及び／又はＧｌｙｃＢの定量の為にＮＭＲスペクトルをデコンボリューションしたりすることが可能である。
【０２０２】
図１４Ｄに示されるデコンボリューションモデル成分は、ＧｌｙｃＡピーク領域を含む且つＧｌｙｃＢピーク領域に延在する当てはめ領域に適用可能な複数の曲線当てはめ関数Ｇｌｙｃ１〜Ｇｌｙｃ４６を列挙する（典型的には、約４０〜５０の曲線当てはめ関数であり、４６で示されているが、より少ない又はより多い、例えば、３０〜７０の曲線当てはめ関数を使用し得る）。以下で更に考察されるように、ＧｌｙｃＡ測定は、曲線当てはめ関数の定義された第１のサブセットの値、例えば、Ｇｌｙｃ１〜Ｇｌｙｃ２６成分の全部又は一部に関連付けられる値の和をとることにより実施可能である。ＧｌｙｃＢ測定は、曲線当てはめ関数の第２（典型的には、より小さい）の定義されたサブセット、例えば、Ｇｌｙｃ２７〜Ｇｌｙｃ４６の一部又は全部の成分の値の和をとることにより実施可能である。
【０２０３】
図１５Ａ〜１５Ｄは、ＴＧ（トリグリセリド）値の増加に伴うトリグリセリドリッチのリポタンパク質からのスペクトルオーバーラップを例示しており、精密且つ信頼性のあるＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢの測定値を提供するように確実にデコンボリューションすることが困難になり得る。
【０２０４】
ＧｌｙｃＡ／Ｂモデルは、計算シグナルＣと実験又は測定複合シグナルＣｍとの良い一致により示される実験シグナルの良好な当てはめを提供できるようにするのに十分なＨＤＬ、ＬＤＬ、及びＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ成分を提供する。典型的には、Ｇｌｙｃモデルは、ＬＤＬ又はＨＤＬ成分の何れよりも多くの近接したＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ成分を有するであろう。なぜなら、これらのＴＲＬは、スペクトルの左側により多くのシグナルを付与するからである。モデルは、２０〜５０のＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ成分、典型的には約２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、又は４０のＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ成分を含み得る。好ましい実施形態では、モデルは、３０のＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ成分を含む。
【０２０５】
Ｇｌｙｃモデルは、当てはめ領域ＦＲのサブ領域Ｆｓを構成する複数「Ｎ」の（典型的にはオーバーラップ）曲線当てはめ成分Ｎを含み得る。これらは、ＧｌｙｃＡ測定領域Ｒ１の右側の少数のデータ点（例えば、約１０以下）から（例えば、約１．９ｐｐｍ以上から出発する）、少なくともＧｌｙｃＢが測定又は評価されるＧｌｙｃＢ領域Ｒ２の左側の少なくとも少数のデータ点まで、延在する（及び当てはめ領域ＦＲの端の２．０８０ｐｐｍまで延在可能である）。各成分Ｎは、この実施形態では、約１．４Ｈｚの線幅を有するローレンツ関数形状シグナルであり得る。又、特定の実施形態では、各データ点は、スペクトルのデジタル分解能により決定される約０．２７５Ｈｚの離間を有し得る。左側の領域Ｆｓのテール部分は、右側のテール部分よりも多くの（ローレンツ関数）成分を含み得る。領域Ｆｓ中の成分Ｎの数ｎは、約４６（例えば、約４６のローレンツ関数）であり得るが、より多い又は少ない成分「Ｎ」を使用可能である。例えば、領域Ｆｓは、限定されるものではないが、３０〜７０のローレンツ関数を含み得るか、又はｎ＝３０、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０、５１、５２、５３、５４、５５、５６、５７、５８、５９、又は６０である。曲線Ｎは、典型的には、２〜１０データ点（４００ＭＨｚで０．５５〜２．７５Ｈｚ）、より典型的には４〜６データ点の半値線幅を有するローレンツ関数であり、規定量、例えば、２データ点（０．５５Ｈｚ）互いにずらす。
【０２０６】
ＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢローレンツ関数（又は他の曲線当てはめ成分Ｎ）は、同一の又は異なる数のデータ点を有し得る。ＧｌｙｃＢローレンツ関数Ｎは、ＧｌｙｃＡローレンツ関数Ｎと同一の、それよりも少ない、又はそれより多いデータ点を有し得る。ローレンツ関数当てはめ成分Ｎは、約１．４Ｈｚのピーク線幅（ＬＷ）（半値）を有し得る。然しながら、限定されるものではないが、１．１、１．２、１．３、１．５などを含めて、他のＬＷを使用可能である。明確には、ＧｌｙｃＢのデータは、ＤＲＩリスク指数の評価から除外可能である。
【０２０７】
ＧｌｙｃＡは、全領域Ｒ１を満たす定義されたサブセットの数の曲線当てはめ成分Ｎを用いて計算可能である。ＧｌｙｃＢは、全領域Ｒ２を満たす好適な数の曲線当てはめ（例えば、ローレンツ関数当てはめ）成分Ｎを用いて計算可能である。領域Ｒ１は、５〜６Ｈｚであり得る。ＧｌｙｃＢ領域Ｒ２は、７〜８Ｈｚであり得る。任意選択で、ＧｌｙｃＡ成分Ｎは、２データ点ずらすことが可能である。ＧｌｙｃＢ成分Ｎは、４データ点ずらすことが可能である。
【０２０８】
ＧｌｙｃＡは、近接するローレンツ関数成分Ｎ、典型的には９〜１５、例えば、９、１０、１１、１２、１３、１４、及び１５成分の和を用いて計算可能である。ＧｌｙｃＢは、ＧｌｙｃＡ測定に使用されるものと同一の、それよりも多い、又はそれよりも少ない、典型的にはそれよりも少ない近接するローレンツ関数当てはめ成分Ｎ、例えば約５〜１０成分Ｎ、典型的には約７、約８、又は約９成分の和であり得る。Ｒ１とＲ２との間のローレンツ関数は、ＧｌｙｃＡ又はＧｌｙｃＢの何れの定量された測定値にも含まれない。図１４Ｂは、ＧｌｙｃＢ測定値の計算に使用される７つの近接するローレンツ関数の和を例示しており、ＧｌｙｃＡ測定値の計算には、１０の（より狭い）ローレンツ関数の和を使用することが可能である。図１４Ｃは、ＧｌｙｃＢ測定値の計算に使用される９つの近接するローレンツ関数の和を例示しており、ＧｌｙｃＡ測定値の計算には、１２の（より近接して配置される）ローレンツ関数の和を使用することが可能である。
【０２０９】
ＧｌｙｃＡ計算では、ＨＤＬ、ＬＤＬ、及びＶＬＤＬ成分の数は、様々であり得る。示されるように、ＨＤＬ成分は、２０のＨＤＬ成分（ＨＤＬサブクラス直径の範囲に渡る）であり得るが、より多い又はより少ない数、例えば、約１０〜２６を使用することが可能である。示されるように、ＬＤＬ成分の数は、９つの成分（異なるＬＤＬ直径を代表する）であるが、より多い又はより少ない数、例えば、約５〜２０を使用することが可能である。示されるように、ＶＬＤＬ／Ｃｈｙｌｏｓ成分の数は、３０であるが、より多い又はより少ない数、例えば、２５〜６０を使用することが可能である。
【０２１０】
好ましい実施形態では曲線当てはめ成分をローレンツ関数当てはめ成分として記述しているが、明確には、他の当てはめ成分、例えば、限定されるものではないが、実験Ｎ−アセチルメチル基シグナル又はガウス線形状関数を使用し得る。従って、任意の好適な曲線当てはめ関数を使用することが可能である。
【０２１１】
図１６Ａは、Ｇｌｙｃデコンボリューションモデルで使用した場合に異なるＧｌｙｃＡ濃度並びにＭＥＳＡでのＣＨＤイベント及び全死因死亡との異なるＧｌｙｃＡ相関をもたらす異なるタンパク質成分（タンパク質１、タンパク質２、及びタンパク質３）の表である。図１６Ｂ、１６Ｃ、及び１６Ｄは、デコンボリューションされたスペクトルの各々のタンパク質シグナルＰｓと、それらがＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢのピーク領域に呈するシグナルの強度差と、を例示している。計算されたＧｌｙｃＡ及び／又はＧｌｙｃＢ測定値を最適化する為に、幾つかの実施形態では、デコンボリューションモデルは、以上で考察した定義されたタンパク質シグナル成分を含む。このタンパク質シグナル成分Ｐｓは、リポタンパク質以外、例えば、ＨＤＬ、ＬＤＬ、ＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ以外のタンパク質に対するものであり、超遠心分離により得られる＞１．２１ｇ／Ｌの密度の血漿画分に関連付けられ得る（アルブミン及び血漿中の他の非リポタンパク質のタンパク質を含む）。
【０２１２】
このシグナル成分「Ｐｓ」は、図１４Ａ〜１４Ｃに示される。驚くべきことに、このタンパク質シグナルＰｓは、ＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢの両方に対する化学シフトのピークとアライメントされたピーク（各々、ＰＧＡ、ＰＧＢ）を含むが、タンパク質ＮＭＲシグナルのこの部分をデコンボリューションモデルから排除したところ（例えば、デジタル操作又はシグナル処理により）、計算されたＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢ測定値が比較的少ない臨床情報（より弱い疾患相関）をもつようになることが分かった。他の極限状態では、ＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢの位置に比較的大きいシグナルを有するタンパク質成分をデコンボリューションモデルに組み込むと、図１６Ｃ及び１６Ｄでタンパク質＃２及びタンパク質＃３に対して示されるように、同様に臨床情報の少ないより低いＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢ濃度をもたらす。従って、ＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢの位置に中程度のシグナル強度を有する適切なタンパク質成分、例えば、図１６Ｂのタンパク質＃１を選択することにより、デコンボリューションモデルを「調整」して、炎症及び関連疾患状態との臨床相関に関して改善及び／又は最適化されたＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢ濃度を生成し得る。
【０２１３】
従って、幾つかの実施形態では、リポタンパク質シグナル（デコンボリューションモデルでＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏ、ＬＤＬ、及びＨＤＬ成分を説明する）を組み込まなければ、又は残りのＮＭＲシグナルの部分のみを組み込めば、例えば、ＧｌｙｃＡピーク領域の全ての他のＮＭＲタンパク質シグナルを組み込まなければ、ＧｌｙｃＡ測定値は、より良好な臨床インジケーターを提供するであろうと考えられる。ＧｌｙｃＡピーク領域のＮＭＲシグナルのこのサブセット、例えば、グリコシル化急性期タンパク質からのＮ−アセチルメチルシグナルは、炎症タンパク質活性をより反映し得る。
【０２１４】
図１７は、Ｎ−アセチルグルコサミンの１０ｍｍｏｌ／Ｌ参照標準サンプルのデコンボリューションのスクリーンショットである。これをもとに、ＧｌｙｃＡ及びＧｌｙｃＢのシグナル面積濃度をμｍｏｌ／Ｌ糖タンパク質Ｎ−アセチルメチル基濃度に変換する為の換算係数を１７．８と決定した。幾つかの実施形態では、ＭＥＳＡ被験者に基づいて、ＧｌｙｃＡの第１〜第４四分位（平均）レベルは、Ｑ１：２１．６＊１７．８、Ｑ２：２５．８＊１７．８、Ｑ３：２９．３＊１７．８、及びＱ４：３５．３＊１７．８であり得る。
【０２１５】
図１４Ｂに示されるモデルを用いたＧｌｙｃＡ測定値精度は、良好であることが示された。最低ＧｌｙｃＡ＝４０．５（ＣＶ＝２．４７％）及び最高ＧｌｙｃＡ＝５８．４（ＣＶ＝１．６％）の実験内（２００９年からの５つのプール）解析。２０１０年及び２０１１年からの１３のプールの実験室内結果は、最低ＧｌｙｃＡ＝２５．６（ＣＶ＝４．０８％）及び最高ＧｌｙｃＡ＝６９．１（ＣＶ＝１．８７％）を有していた。これらの濃度は、ＮＭＲシグナル面積の「任意の単位」として表されており、１７．８を掛け算してμｍｏｌ／Ｌ  Ｎ−アセチルメチル基濃度に変換可能である。
【０２１６】
任意の１つのサンプルのＧｌｙｃＡシグナルの測定強度は、ｈｓ−ＣＲＰ又は他の個別の炎症タンパク質の測定値により提供されるものよりも、患者の炎症状態のより安定な「時間積分」尺度を提供するという利点を有し得ると考えられる。
【０２１７】
以上に述べたように、図１７は、ＧｌｙｃＡの測定値を計算する為に使用可能な換算係数を例示している。ＧｌｙｃＡ測定値は又、ＮＭＲスペクトル中の定義されたピークのピーク領域下面積を計算することによりＮＭＲにより評価される無次元パラメータであり得る。何れにせよ、既知の集団（ＭＥＳＡなど）に対するＧｌｙｃＡの尺度は、特定のサブグループに対して、例えば、第３及び第４四分位又は上側３〜５五分位の値を含めて、定義された範囲の上側半分内の値を有するものに対して、レベル又はリスクを定義する為に使用可能である。
【０２１８】
図１８Ａ〜１８Ｃは、本発明の実施形態に従ってバリンに関連付けられたＮＭＲシグナルを取得する為に使用可能な操作の例示的なフロー図である。
【０２１９】
図１８Ａは、分析前評価（ブロック７１０）を行ってから、ＮＭＲシグナルのバリン領域を決定し（ブロック７２５）、次いで、デコンボリューション（ブロック７５０）を行うことが可能であることを例示している。図１８Ｂは、完全障害（ブロック８１２）又は部分注入障害（ブロック８１３）の何れかとしてサンプルからフローセル内への送達検証、シミング検証（ブロック８１５）、温度検証（ブロック８１７）、及びシトレートチューブ検出（障害）（ブロック８１９）を含む例示的な分析前評価８１０を示しており、全て、サンプルに添加される定義された希釈剤に関連付けられるシグナルの定義された特性が用いられる。
【０２２０】
再度、図１８Ａを参照すると、定義されたパラメータが限度内にあることが確認されたら、分析前品質管理解析を終了し（ブロック７２０）、バリン領域の決定を確認し（ブロック７２５）、スペクトルをデコンボリューションし、そしてバリンレベルを計算することが可能である（ブロック７５０）。任意選択で、分析後品質管理を電子的に行って（ブロック７５５）、結果を出力することが可能である（ブロック７６０）。結果は、コメント、高又は低の視覚的表示などと共に試験レポートに組込み可能である（ブロック７６５）。
【０２２１】
図１８Ｃを参照すると、定義された添加希釈剤を有するｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルのＮＭＲシグナルを電子的に取得可能である（ブロック９０２）。ＱＣ評価を実施可能である（ブロック９１０）。バリン領域を決定する（ブロック９２５）。バリン領域をデコンボリューションし（ブロック９５０ｄ）、バリンのＮＭＲ導出値を計算する（９５０ｃ）。
【０２２２】
希釈剤は、カルシウムエチレンジアミン四酢酸（ＣａＥＤｔａ）（ブロック９０３）又は信頼性のあるピークを形成し且つ予測可能に挙動する他の好適な希釈剤を含み得る。十分に確立された化学シフト又は定量の参照としては、例えば、ホルメート、トリメチルシリルプロピオネート（及び同位体標識異性体）、及びＥＤＴＡが挙げられる。
【０２２３】
分析前品質管理評価８１０は、ＣａＥＤＴＡ参照ピークの特性の検査に基づき得る。又、システム又はプロセッサは、図１８Ｂに示されるような指定条件下でＮＭＲスペクトルが得られない限り、バリン試験を行わないように構成可能である。サンプル温度は、ＮＭＲスキャン／シグナル取得の為のフローセル内では４７±０．５℃であり得る。サンプルは、１：１の比又は他の定義された比（例えば、より多くのサンプル、より少ない希釈剤、又はより多くの希釈剤、より少ないサンプル、例えば、２：１、又はより多くのサンプル、より少ない希釈剤、例えば、１：２）で希釈剤を含み得る（ブロック９０５）。
【０２２４】
何れの取得スペクトルに対しても、ＣａＥＤＴＡ高さ＞１４０の場合、定義されたエラーコードを付けて試験サンプルを排除可能である（ブロック９１９）。この高い値は、ＣａＥＤＴＡピークと一緒にシトレートピークが検出されたことを示唆する。シトレートピークは、不適切なシトレートチューブ中への試料採取により導入される。ＣａＥＤＴＡピークの正確な位置を決める能力を撹乱することにより、シトレートピークは、バリン領域を決定するプロセスを撹乱し得る。
【０２２５】
バリン領域は、ＣａＥＤＴＡピークの位置に対して高磁場側に位置する。バリン下の広幅ピークは、リポタンパク質の種々のメチル（ＣＨ３−）プロトンである。ＣａＥＤＴＡ位置は、約２２２５８±３９８データ点で決定可能である（ブロック９２１）。バリン領域は、各取得スペクトルに対して独立して決定可能である。バリンシグナルは、好適なデータ点を用いて、例えば、四重線の各ピークに対して２５データ点（中心±１２データ点）又は両方の二重線のバリン領域に対して３００データ点を用いて、モデリング可能であるが、他の数のデータ点を使用されても良い。バリンの測定は、バリンピーク四重線の１、２、３、又は４つ全てのピークを用いて行うことが可能である。
【０２２６】
非負最小二乗アルゴリズムにより利用する前、全ての基底セットスペクトルを線形補間することが可能である。非負最小二乗アルゴリズムにより利用する前、分析対象スペクトル及び基底セットスペクトルは、ゼロベースラインオフセット補正を有し得る。
【０２２７】
バリン領域の開始位置は、ＣａＥＤＴＡピークの位置から約２１９６〜４３５５データ点（典型的には、両方の二重線を組み込む場合は後者）（「バリン領域オフセット」）だけ高磁場側にあり得る（ブロック９２２）。幾つかの実施形態では、バリン領域の開始位置は、ＣａＥＤＴＡピークの位置から４３５５データ点だけ高磁場側にある。
【０２２８】
幾つかの実施形態では、バリン定量は、０．０〜１．０１ｐｐｍのバリン共鳴を二重線として特性付けることにより行われる。バリンシグナルをモデリングする為の基底セットとして、２データ点のステップ間隔の３つ以上のバリン実験スペクトルを使用することが可能である。中心バリンピークは、３つのバリン成分を±１５データ点スライドさせることにより位置決めし、最小二乗和最小化により決定可能である。バリンシグナルは、合計約３００データ点を用いてモデリング可能である。
【０２２９】
各基底セットは、ベースラインに使用されるものを含めて、ただし、ＤＣオフセットを除いて、関数から最低値を引き算することにより（最小点を０に等しくなるようする）、オフセット処理することが可能である。これにより、それらが呈する形状中にＤＣオフセットが混入するのを防止する。
【０２３０】
一連のアナライト関数及び取得スペクトルと同一タイプの前処理が施されたベースライン関数を用いて、各取得スペクトルからのバリン領域をデコンボリューションする。バリン又は他のＢＣＡＡのシグナルＡＴ時のＮＭＲ分光計のシム状態は、参照ピークの線幅を同時に評価することによりモニター可能である。参照ピークの線幅に基づく定義された調整係数は、計算されたバリン濃度に適用可能である。
【０２３１】
各成分に対するデコンボリューション係数に関連換算係数を掛け算することが可能である。本発明のバリン実施形態は、２２７１の換算係数を有し、μＭ単位でバリンを報告する。然しながら、この値は、±１０％変化し得るが、過度に有意に報告値に影響を及ぼすことはない。他の換算係数は、将来的に使用しても良い。
【０２３２】
【表７】
2019056711.tif 000009
【０２３３】
得られた値の和をとる。各取得スペクトルに対して独立して生成された結果値を平均して、測定に使用される最終値を生成することが可能である。
【０２３４】
データは、プリサチュレーンョン水抑制を用いて１：１希釈サンプルから取得可能であり、５〜２０スキャン、典型的には、２スキャンの５つのブロック（各々２スキャンからなる５つのＦＩＤ）として記憶された約１０スキャンを含み得る（ブロック９２６）。
【０２３５】
プリサチュレーンョン水抑制と併用されるパルスシーケンスは、任意選択で、プリサチュレーンョン（水抑制）パルス及び好適な励起パルスを含み得る。ＦＩＤは、４４９６．４Ｈｚの掃引幅で９０２４データ点を用いて取得可能である。各ＦＩＤに以下のシフトガウス関数を掛け算することが可能である。
【数１】
2019056711.tif 000010
又はコンピュータ用語で、（ｅｘｐ（−（（ｔ−ｇｆｓ）／ｇｆ）＾２））、式中、ｇｆｓ＝０．２秒及びｇｆ＝０．２秒。
【０２３６】
これは、１６，３８４データ点からなる各ＦＩＤに対して周波数領域ＧＭスペクトルを生成するゼロ充填フーリエ変換前に実施可能である（ブロック９２７）。スペクトルは、校正により特定された位相値を用いて位相調整可能である。スペクトルは、校正により特定されたスケーリング係数によりスケール調整可能である（掛け算）。非負最小二乗アルゴリズムにより利用する前、全ての基底セットスペクトルを線形補間することが可能である。非負最小二乗アルゴリズムにより利用する前に、分析対象スペクトル及び基底セットスペクトルは、ゼロベースラインオフセット補正を有し得る（例えば、解析されるモデル及びスペクトルに使用される成分は全て、線形補間可能である）（ブロック９２８）。バリン当てはめ領域の中心を決定する為に、０．９〜１．０のバリン共鳴を２つの二重線として特徴付けることが可能であり、３つのバリン成分を±１５データ点スライドさせることにより中心ピークを同定することが可能である（ブロック９２９）。
【０２３７】
図１９は、ｈｓ−ＣＲＰ並びにＮＭＲ測定ＧｌｙｃＡ及びバリンレベルと、ＭＥＳＡデータ（ｎ≒５６８０）に基づく種々の例示的な疾患転帰と、のプロスペクティブ相関のチャートである。チャートは、年齢、性別、人種、喫煙、収縮期血圧、高血圧薬、体重指数、糖尿病、ＬＤＬ−Ｐ、及びＨＤＬ−Ｐに関して調整されたロジスティック回帰分析から生成された。尤度比統計量χ２は、回帰モデルに１０個の共変量を追加した場合に指示変数が疾患予測を改善する程度の定量的尺度を与える。解析では、図７Ｂに示されるデコンボリューションモデルからのＧｌｙｃＡ測定値を使用した。右側カラムは、個別に調べたときに両方とも有意な相関を有する場合、ＧｌｙｃＡ及びバリンが疾患との相関で加成性であることを示している。
【０２３８】
図２０は、ＮＭＲ測定ＧｌｙｃＡ四分位によるＭＥＳＡ被験者の特性の表である。第３四分位の者の平均ＧｌｙｃＡレベルは、２９．３である。この表は、より高いＧｌｙｃＡレベルを有する人々がより強い炎症に関連付けられる特性（より多い喫煙、高血圧、ｈｓ−ＣＲＰなど）を有することを示している。ＮＭＲシグナル面積単位は、「任意」の単位と称することが可能である。この表中のＧｌｙｃＡレベルは、この「任意の単位」であるが、１７．８を掛け算することによりメチル基濃度単位（μｍｏｌ／Ｌ）に変換され得る。
【０２３９】
次に、図２１を参照すると、例えば、以下の図２２に対する説明及び／又は（特許文献１０）（それらの内容は恰も全体が本明細書に述べられたが如く参照により本明細書に組み込まれる）の記載のように、全てではないにしても殆どの場合、測定値は、ＮＭＲ臨床アナライザー２２と通信状態の又は少なくとも部分的にそれに実装されたシステム１０上で又はそれを用いて実施可能であると考えられる。
【０２４０】
システム１０は、ＤＲＩの決定に好適なデータ（例えば、ＨＤＬサブ集団、ＧｌｙｃＡ、バリン）を収集する為に、糖尿病リスク指数モジュール３７０を含み得る。システム１０は、アナライザー２２に実装されているもの又はアナライザー２２から少なくとも部分的に離れているものであり得る少なくとも１つのプロセッサ２０ｐを含む解析回路２０を含み得る。後者の場合、モジュール３７０及び／又は回路２０は、完全に又は部分的にサーバ１５０上に存在可能である。サーバ１５０は、コンピュータネットワークを介する要求に応じたコンピュータ資源の提供を含むクラウドコンピューティングを用いて提供可能である。資源は、種々のインフラサービス（例えば、コンピュータ、記憶装置など）、更にはアプリケーション、データベース、ファイルサービス、電子メールなどとして具現化可能である。伝統的な計算モデルでは、データ及びソフトウェアは両方とも、典型的には、ユーザーのコンピュータ上に完全に内蔵されるが、クラウドコンピューティングでは、ユーザーのコンピュータは、ソフトウェア又はデータを殆んど内蔵しておらず（恐らく、オペレーティングシステム及び／又はウェブブラウザー）、外部コンピュータのネットワーク上で行われるプロセスに対する単なるディスプレイ端末として機能し得る。クラウドコンピューティングサービス（又は複数のクラウド資源の集合）は、一般的には「クラウド」と参照され得る。クラウド記憶装置は、ネットワーク接続されたコンピュータデータ記憶装置のモデルを含み得る。この場合、データは、１つ以上の専用サーバ上にホストされるのではなく、複数の仮想サーバ上に記憶される。データ転送は、暗号化可能であり、ＨＩＰＡＡなどの工業規格又は規制規格に準拠した任意の適切なファイアウォールを用いてインターネットを介して実施可能である。「ＨＩＰＡＡ」という用語は、医療保険の携行性と責任に関する法律（Ｈｅａｌｔｈ  Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ  Ｐｏｒｔａｂｉｌｉｔｙ  ａｎｄ  Ａｃｃｏｕｎｔａｂｉｌｉｔｙ  Ａｃｔ）により規定された米国の法律を意味する。患者データは、受託番号又は識別子、性別、年齢、及び試験データを含み得る。
【０２４１】
分析結果は、インターネットなどのコンピュータネットワークを介して、電子メールなどを介して、患者に、臨床医サイト５０に、医療保険機関５２又は薬局５１に伝送可能である。結果は、分析サイトから直接送ることが可能であるか、又は間接的に送られ得る。結果は、プリントアウトされ、従来の郵便物を介して送られ得る。この情報は又、薬局及び／又は医療保険会社、更には患者に伝送可能であり、処方箋を調べたり、又は有害イベントのリスク増加を生じる恐れのある薬剤使用を調べたりする為に、又は矛盾した医薬剤の処方箋を防止すべく医学的注意を行う為に、モニターされる。結果は、電子メールを介して患者に、「ホーム」コンピュータに、又はスマートフォンやノートパッドなどの普及したコンピュータデバイスに、送ることが可能である。結果は、例えば、全レポートのメール添付として又はテキストメッセージによる注意として存在し得る。
【０２４２】
更に図２１を参照すると、異なるユーザー、例えば、臨床医サイト５０、患者５２Ｄ、及び／又は試験サイトモノリシックは実験室サイト６０に関連付けられる１つ以上の電子デバイス５０Ｄ、５１Ｄ、６０Ｄは、各々の電子デバイスのディスプレイと通信状態で電子解析回路１５５にアクセスするように構成可能である。解析回路１５５は、サーバ上にホスト可能であり、インターネットポータル又はダウンロード可能なＡＰＰ又は種々のデバイス用の他のコンピュータプログラムを提供可能である。回路１５５は、ユーザー、例えば、臨床医が、（ｉ）患者のグルコース値、（ｉｉ）患者のグルコース値及び糖尿病リスク指数スコア、又は（ｉｉｉ）糖尿病リスク指数スコアの１つ以上を入力できるように構成可能である。回路は、サインイン時の患者識別子若しくは他のパスワードに基づいて異なるデータフィールドに自動格納可能であるか、又はユーザーが各々の患者に対するＤＲＩスコア及びグルコース測定値の両方を入力できるようにすることが可能である。解析回路は、経時的にＤＲＩスコアの変化を追跡したり、臨床医、患者、又は他のユーザーに送ることが可能である電子レポートを作成したりするように、構成可能である。解析回路は又、例えば、ＤＲＩリスクスコアが上昇したり又は低リスク値を超えたり、例えば、中リスクカテゴリー内にあったりした場合、再試験、追跡試験などの推奨通知を送ることが可能であり、回路は、グルコース試験が適切であり得ることを臨床医に通知したり、又はグルコース試験が適切であるか若しくは後続ＤＲＩ試験のモニタリング間隔の増加が望ましいかを調べる為に患者が医者と相談する通知を送ったりすることが可能である。解析回路は、リスク進行経路又はリスク解析結果を生成して、グルコース値が中リスク範囲内にある場合、空腹時血漿中グルコースレベルが９０〜１１０ｍｇ／ｄＬであるか、又はＡ１Ｃ％レベルが５．７〜６．４であるか、又は経口グルコース耐性レベルが１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬである場合、同一のグルコース値を有する患者に対して２型糖尿病を将来発症するリスクを層別化したグラフ情報を提供することが可能である。当業者であれば分かるであろうが、電子解析回路は、インターネット２２７を介してクラウド方式若しくは他の方式でアクセス可能なサーバ１５０に搭載可能であるか、又は異なるクライアントアーキテクチャーに関連付け可能である。従って、臨床医、患者、若しくは他のユーザーは、リスク進行に関するカスタマイズレポートを作成することが可能であるか、又は他の形でリスク層別化情報を取得することが可能である。
【０２４３】
次に、図２２を参照して、各々の生体サンプルに対して少なくとも１つのＮＭＲスペクトルを取得する為のシステム２０７を例示する。システム２０７は、サンプルのＮＭＲ測定値を得る為のＮＭＲデータを取得する為に、ＮＭＲ分光計２２ｓ及び／又はアナライザー２２を含む。一実施形態では、分光計２２ｓは、ＮＭＲシグナル取得がプロトンシグナルに対して約４００ＭＨｚで行われるように構成され、他の実施形態では、測定は、約２００ＭＨｚ〜約９００ＭＨｚ又は他の好適な周波数で行われ得る。所望の操作磁場強度に対応する他の周波数を利用することも可能である。典型的には、プロトンフロープローブは、温度コントローラーの場合と同様に、サンプル温度を４７±０．５℃に維持するように設置される。分光計２２は、デジタルコンピュータ２１４又は他のシグナル処理ユニットにより制御される。コンピュータ２１１は、高速フーリエ変換を行えることが望ましい。それは又、他のプロセッサ又はコンピュータ２１３へのデータリンク２１２、並びにハード記憶装置ユニット２１５及び／又はリモートサーバ１５０に接続可能なダイレクトメモリアクセスチャネル２１４を含み得る（図１５）。
【０２４４】
デジタルコンピュータ２１１は 、パルス制御回路 インタフェース回路２１６を介して分光計の操作要素に接続される一群のアナログ−デジタルＡＤ変換器、デジタル−アナログ変換器、 スローデバイスＩ／Ｏポートを含み得る。これらの要素は、デジタルコンピュータ２１１により指示される持続期間、周波数、及び振幅のＲＦ励起パルスを生成するＲＦトランスミッタ２１７、並びにパルスを増幅してそれをサンプルセル２２０及び／又はフロープローブ２２０ｐを取り囲むＲＦ送信コイル２１９に結合するＲＦパワーアンプリファイア２１８を含む。超伝導磁石２２１により生成される９．４テスラの分極磁場の存在下で励起サンプルにより生成されるＮＭＲシグナルは、コイル２２２により受信され、ＲＦレシーバ２２３に適用される。増幅及び濾波されたＮＭＲシグナルは、２２４で復調され、得られた直交シグナルは、インタフェース回路２１６に適用され、そこでデジタル化され、デジタルコンピュータ２１１を介して入力される。ＤＲＩリスク評価モジュール３７０又は解析回路２０（図２１、２２）又はモジュール３５０（図２３）は、サイト上若しくはリモートであり得る又はインターネット２２７などの世界的ネットワークを介してアクセスし得る、デジタルコンピュータ２１１に関連付けられる１つ以上のプロセッサ内及び／又は二次コンピュータ２１３内又は他のコンピュータ内に位置し得る。
【０２４５】
ＮＭＲデータを測定セル２２０中でサンプルから取得した後、コンピュータ２１１による処理は、所望により記憶装置２１５に記憶可能な他のファイルを生成する。この第２のファイルは、化学シフトスペクトルのデジタル表現であり、それは、後でコンピュータ２１３に読み取られ、その記憶装置２２５又は１つ以上のサーバに関連付けられるデータベースに記憶される。メモリー中に記憶されたプログラムの指示に従って、パーソナル、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、ノートパッド、タブレット、又は他のコンピュータであり得るコンピュータ２１３は、本発明の教示に従って化学シフトスペクトルを処理してレポートを作成する。このレポートは、プリンタ２２６に出力され得るか、又は電子的に記憶されて所望の電子メールアドレス若しくはＵＲＬにリレーされる。コンピュータディスプレイスクリーン、ノートパッド、スマートフォンなどの他の出力デバイスも又、結果の表示に利用され得ることは、当業者であれば分かるであろう。
【０２４６】
コンピュータ２１３及びその個別の記憶装置２２５により行われた機能は又、分光計のデジタルコンピュータ２１１により行われる機能に組み込まれ得ることは、当業者には自明であるはずである。そのような場合、プリンタ２２６は、デジタルコンピュータ２１１に直接接続され得る。当業者に周知のように、他のインタフェース及び出力デバイスも又、利用され得る。
【０２４７】
本発明の実施形態は、全ソフトウェアの実施形態又はソフトウェアの態様とハードウェアの態様とを組み合わせた実施形態の形態をとり得る。これらは全て、本明細書では一般に「回路」又は「モジュール」として参照される。
【０２４８】
当業者であれば分かるであろうが、本発明は、装置、方法、データ若しくはシグナル処理システム、又はコンピュータプログラム製品として具現化され得る。従って、本発明は、全ソフトウェアの実施形態又はソフトウェアの態様とハードウェアの態様とを組み合わせた実施形態の形態をとり得る。更に、本発明の特定の実施形態は、媒体中に具現化されたコンピュータ使用可能プログラムコード手段を有するコンピュータ使用可能記憶媒体上のコンピュータプログラム製品の形態をとり得る。ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光記憶デバイス、又は磁気記憶デバイスを含めて、任意の好適なコンピュータ可読媒体を利用し得る。
【０２４９】
コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読の媒体は、限定されるものではないが、電子、磁気、光学、電磁、赤外、又は半導体のシステム、装置、デバイス、又は伝播媒体であり得る。コンピュータ可読媒体のより具体的な例（網羅的リストではないが）としては、次のもの、即ち、１つ以上のワイヤーを有する電気接続体、ポータブルコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリー（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリーメモリー（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリー）、光ファイバー、及びポータブルコンパクトディスクリードオンリーメモリー（ＣＤ−ＲＯＭ）が挙げられよう。プログラムは、例えば、紙又は他の媒体のオプティカルスキャニングを介して電子的に取り込まれ、次いで、必要であれば、好適な形で編集、解釈、又は他の形で処理され、次いで、コンピュータメモリーに記憶可能であるので、コンピュータ使用可能又はコンピュータ可読の媒体は、更には、プログラムがプリントされた紙又は他の好適な媒体であり得ることに留意されたい。
【０２５０】
本発明に係る操作を行うコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ（登録商標）７、スモールトーク（Ｓｍａｌｌｔａｌｋ）、パイソン（Ｐｙｔｈｏｎ）、ラボビュー（Ｌａｂｖｉｅｗ）、Ｃ＋＋、ビジュアルベーシック（ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ）などのオブジェクト指向プログラミング言語で書くことが可能である。然しながら、本発明に係る操作を行うコンピュータプログラムコードは又、従来の手続き型プログラミング言語、例えば、「Ｃ」プログラミング言語、更にはアセンブリー言語で書くことも可能である。プログラムコードは、ユーザーのコンピュータ上で完全で、ユーザーのコンピュータ上で部分的に、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、ユーザーのコンピュータ上で部分的に且つリモートコンピュータ上で部分的に、又はリモートコンピュータ上で完全で実施され得る。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）若しくは広域ネットワーク（ＷＡＮ）若しくはセキュアエリアネットワーク（ＳＡＮ）を介してユーザーのコンピュータに接続され得るか、又は接続は、外部コンピュータに行われ得る（例えば、インターネットサービスプロバイダーを用いたインターネットを介して）。
【０２５１】
本明細書の図面の幾つかの流れ図及びブロック図は、本発明に係る解析モデル及び評価システム及び／又はプログラムの実現が可能なアーキテクチャー、機能、及び操作を例示している。これに関連して、フロー図又はブロック図の各ブロックは、特定の論理機能を実現する為の１つ以上の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、オペレーション、又はコード部分を表している。幾つかの他の選択肢の実現形態では、ブロックに記載の機能は、図に記載の順序で行われ得ることも又留意すべきである。例えば、連続して示される２つのブロックは、事実上、実質的に同時に実施され得るか、又はブロックは、関与する機能に依存して、時には逆の順序で実施され得る。
【０２５２】
図２３は、本発明の実施形態に係るシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品を例示するデータ処理システム３０５の例示的実施形態のブロック図である。プロセッサ３１０は、アドレス／データバス３４８を介してメモリー３１４と通信する。プロセッサ３１０は、任意の市販又はカスタムのマイクロプロセッサであり得る。メモリー３１４は、データ処理システム３０５の機能を実現する為に使用されるソフトウェア及びデータを含有するメモリーデバイスの全階層を表している。メモリー３１４は、限定されるものではないが、次のタイプのデバイス、即ち、キャッシュ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリー、ＳＲＡＭ、及びＤＲＡＭを含み得る。
【０２５３】
図２３に示されるように、メモリー３１４は、データ処理システム３０５で使用される複数のカテゴリーのソフトウェア及びデータ、即ち、オペレーティングシステム３５２、アプリケーションプログラム３５４、入出力（Ｉ／Ｏ）デバイスドライバー３５８、ＤＲＩモジュール３７０、及びデータ３５６を含み得る。糖尿病リスク指数評価モジュール３７０は、将来、例えば、次の５〜７年で２型糖尿病を発症するリスク及び／又は前糖尿病を有する可能性のマルチパラメータ数学モデルで、測定されたＧｌｙｃＡ、リポタンパク質成分、任意選択で更にはバリン、及び任意選択で更にはグルコースのレベルを検討可能である。
【０２５４】
データ３５６は、データ取得又はシグナル取得システム３２０から取得され得るシグナル（成分及び／又は複合スペクトル線形状）データ３６２を含み得る。当業者であれば分かるであろうが、オペレーティングシステム３５２は、データ処理システムと共に使用するのに好適な任意のオペレーティングシステムであり得る。例えば、ニューヨーク州アーモンクのインターナショナル・ビジネス・マシーン・コーポレーション（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｂｕｓｉｎｅｓｓ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）製のＯＳ／２、ＡＩＸ、又はＯＳ／３９０、ワシントン州レッドモンドのマイクロソフト・コーポレーション（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）製のＷｉｎｄｏｗｓＣＥ、ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ、Ｗｉｎｄｏｗｓ９５、Ｗｉｎｄｏｗｓ９８、Ｗｉｎｄｏｗｓ２０００、又はＷｉｎｄｏｗｓＸＰ、パーム・インコーポレーテッド（Ｐａｌｍ  Ｉｎｃ．）製のＰａｌｍＯＳ、アップル・コンピュータ（Ａｐｐｌｅ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）製のＭａｃＯＳ、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＦｒｅｅＢＳＤ、又はＬｉｎｕｘ（登録商標）、自社開発オペレーティングシステム、又は専用オペレーティングシステム、例えば、埋込みデータ処理システムである。
【０２５５】
Ｉ／Ｏデバイスドライバー３５８は、典型的には、アプリケーションプログラム３５４によりオペレーティングシステム３５２を介してアクセスされるソフトウェアルーチンを含み、Ｉ／Ｏデータポート、データ記憶装置３５６、及び特定のメモリー３１４素子、及び／又はＮＭＲ分光計またはアナライザー２２などのデバイスと通信する。アプリケーションプログラム３５４は、データ処理システム３０５の種々の特徴を実現するプログラムの例であり、本発明の実施形態に係る操作を支援する少なくとも１つのアプリケーションを含み得る。最後に、データ３５６は、アプリケーションプログラム３５４、オペレーティングシステム３５２、Ｉ／Ｏデバイスドライバー３５８、及びメモリー３１４に常駐し得る他のソフトウェアプログラムにより使用される静的及び動的データを表している。
【０２５６】
本発明は、例えば、図２３のアプリケーションプログラムであるモジュール３５０、３７０を参照して例示されるが、当業者であれば分かるように、本発明の教示が依然として奏効する他の構成も又、利用され得る。例えば、ＧｌｙｃＡモジュール３５０及び／又はＤＲＩモジュール３７０は又、オペレーティングシステム３５２、Ｉ／Ｏデバイスドライバー３５８、又はデータ処理システム３０５の他のそのような論理部分に組み込まれ得る。従って、本発明は、図２３の構成に限定されるものとみなされるべきではなく、それは、本明細書に記載の操作を行うことのできる任意の構成を包含することが意図される。
【０２５７】
図２４は、本発明の実施形態を実施可能な例示的操作のフロー図である。生体サンプル（例えば、血漿又は血清）の当てはめ領域のＮＭＲスペクトルの（測定）複合エンベロープＮＭＲスペクトルは、取得可能である（ブロック５００）。ＮＭＲ複合シグナルエンベロープは、ＨＤＬ、ＬＤＬ、及びＶＬＤＬ／Ｃｈｙｌｏｓ成分を有する定義されたモデルと、ＧｌｙｃＡに関連付けられる定義された化学シフト位置（例えば、２．００ｐｐｍ）を中心とする少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に関連付けられる複数の曲線当てはめ（例えば、ローレンツ）関数と、を用いて、電子的にデコンボリューションされる（ブロック５０２）。ＧｌｙｃＡに関連付けられるピーク領域に対する定義された数の関数の曲線当てはめの和をとることが可能である（ブロック５１５）。和をとった関数に換算係数を適用して、ＧｌｙｃＡ（ブロック５２０）の計算測定値を生成することが可能である。
【０２５８】
本方法は、糖尿病リスクスコアの計算に使用される（例えば、５〜７年以内に）２型糖尿病に進行するリスクの少なくとも１つの定義された数学モデルを提供することを含み得る（ブロック５２３）。本方法は、ＤＲＩスコアを生成する為の複数のリポタンパク質成分及びＧｌｙｃＡ又はバリンを含む定義された数学リスクモデルに基づいて、患者が２型糖尿病を発症するリスクがあるか及び／又は前糖尿病を有するかを同定することを含み得る（ブロック５２４）。
【０２５９】
任意選択で、ＤＲＩ及び／又はＧｌｙｃＡ計算結果は、患者レポート及び／又は臨床試験レポートで提供可能である（ブロック５２２）。
【０２６０】
定義されたＧｌｙｃＡデコンボリューションモデルは、シグナル複合エンベロープからデコンボリューション／分離することが可能な約１．２１ｇ／ｌ超の密度のタンパク質シグナル成分を含み得る（ブロック５０３）。
【０２６１】
図２５Ａは、ＤＲＩ、ＧｌｙｃＡ、バリン、ＨＤＬ−Ｐ、ＬＤＬ−Ｐ  １０１の２つ以上などの種々のリポタンパク質パラメータを含み得る例示的な患者試験レポート１００の概略図である。ＤＲＩ及び／又はＧｌｙｃＡ数１０１は、集団標準に相関付けられるリスク評価のまとめ１０１ｓ、グラフ、典型的範囲、及び／又は図２５Ａにスライディングスケールグラフとして示されるリスク度（例えば、高リスク、増加リスク、又は低リスク）で提示可能である。
【０２６２】
然しながら、範囲、高〜低若しくは低〜高、又は関連リスクが低、中若しくは増加、及び／若しくは高かどうかを単に通知することを含めて、他のリスクのまとめ構成を使用し得る。
【０２６３】
図２５Ｂは、本発明の実施形態に係る低リスクから高リスクまで連続した視覚的（典型的には色コード付き）グラフによるまとめを有する患者レポートの他の例である。
【０２６４】
図２６は、時間に対するＤＲＩ値のグラフ１３０が、幾つかの実施形態に従って、年齢、医学的介入、又は療法に基づく患者の健康状態及び／又は炎症状態の経時的変化を例示する為に提供可能であることを例示している。このパラメータを追跡することにより、患者の２型糖尿病に対する療法の有効性の臨床インジケーター及び／又はより良いリスク予測因子を提供し得る。図２６に示されるように、グラフ解析は、患者を経時的にモニターして薬剤又は他の療法の既知の開始又は使用に相関付ける為に、使用可能である。任意の好適な疾患状態の薬剤又は療法、例えば、抗糖尿病療法及び抗肥満療法のＤＲＩ及び／又はＧｌｙｃＡ評価を用いて同定された患者で、将来的な薬剤又は既知の薬剤の使用の同定、スクリーニング、又は試験を行い得る。
【０２６５】
追跡を容易にする為に及び／又は療法に対する患者コンプライアンスを支援する為にスマートフォン又は他の電子形式でアプリケーション（「ＡＰＰ」）として提供可能な追跡モジュールを介して、追跡を提供可能である。同様に、リスクを評価し、臨床医又は患者の為にリスク層別化比較の理解を容易する為に、ＤＲＩスコアと共に分かっていればグルコース測定値を入力してリスク経路を生成することを可能にする、臨床医及び／又は患者の為のＡＰＰを提供可能である。そのようなＡＰＰと共に、プライバシー及び／又はＨＩＰＰＡガイドラインに準拠したパスワード又は他のセキュリティ対策を使用可能である。
【０２６６】
図２７Ａ及び２７Ｂは、ＦＰＧレベル及びＤＲＩスコアに対する糖尿病の％リスク並びにリスク経路のグラフによる患者／臨床レポートである。図２７Ａは、患者＃１のスコアを示しており、一方、図２７Ｂは、同一のＦＰＧを有するより低リスクの患者（患者番号２）と比較して患者＃１のスコアを示している。各患者は同一のＦＰＧを有するが、本発明の実施形態に従ってリスクを層別化するＤＲＩスコアにより、異なる代謝問題を有することが同定された。
【０２６７】
図２８Ａ〜２８Ｃは、本発明の実施形態に係るＦＰＧレベル及びＤＲＩスコア（高ＤＲＩ、Ｑ４、及び低ＤＲＩ、Ｑ１）に対する糖尿病移行率（％）のグラフによる患者／臨床レポートである。図２８Ａは、４年糖尿病移行リスクに対するものである。図２８Ｂは、５年移行リスクであり、図２８Ｃは、６年移行リスクである。
【０２６８】
図２９は、本発明の実施形態に係る６年（上側のライン）及び２年の移行期間の両方でのＦＰＧレベル及びＤＲＩスコアに対する糖尿病移行のＱ４／Ｑ１相対リスク（１〜８）のグラフによる患者／臨床レポートである。
【０２６９】
図３０は、本発明の実施形態に係るｌｏｇスケールの５年移行のグラフによる患者／臨床レポートであり、ＦＰＧレベル及びＤＲＩスコア（高ＤＲＩ、Ｑ４、及び低ＤＲＩ、Ｑ１）に対する糖尿病移行率（％）は、緑色、黄色、桃色／橙色から赤色まで色コード付けされており、凡例は、リスクを文字どおり極高、高、中、及び低として相関付けている。
【０２７０】
図３１は、本発明の実施形態に係る５年糖尿病移行のグラフによる患者／臨床レポートであり、ＦＰＧレベル及びＤＲＩスコア（高ＤＲＩ、Ｑ４、及び低ＤＲＩ、Ｑ１）に対する糖尿病移行率（％）は、緑色、黄色、桃色／橙色から赤色まで色コード付けされており、凡例は、リスクを文字通り極高、高、中、及び低として相関付けている。
【０２７１】
次に、本発明のさらなる実施形態を以下の実施例により説明するが、これらの実施例に限定されるものではない。
【実施例】
【０２７２】
実施例１
空腹時血漿サンプルの単一の核磁気共鳴（ＮＭＲ）スペクトルから導出される情報のみを使用した糖尿病リスク指数（ＤＲＩ）をＭＥＳＡを用いて開発した。介入が最も奏効する可能性のある高リスク患者をＤＲＩにより同定することが可能である。この情報は、インスリン抵抗性に予め関連付けられたグルコース及びリポタンパク質サブクラス／サイズパラメータ、更にはバリン及びＧｌｙｃＡを含む。図１Ａは、アテローム硬化症多民族研究（ＭＥＳＡ）からベースライン時に収集されたＮＭＲスペクトルを用いて作成された。ＭＥＳＡデータセットは、３１８５名の参加者からなり、そのうち２８０名は、５年の追跡の間に糖尿病を発症した。図１Ａは、６つのグルコースサブグループ（点線）内の被験者及び各グルコース層内のＤＲＩの上側及び下側の四分位の被験者の糖尿病移行率を示している。示されるように、任意の所与のグルコースレベルで糖尿病を発症するリスクは、Ｑ１に対してＱ４のＤＲＩで実質的により大きい。ＮＭＲベースの糖尿病リスクスコアは、追加の臨床情報を必要とすることなく効率的にリスクを層別化することが可能である。
【０２７３】
この解析では、予測モデリング技術を用いて５年糖尿病移行の「最良」ロジスティック回帰モデルを同定した。モデリングでは、ＭＥＳＡ研究からの臨床データ、更にはＮＭＲ導出脂質及び代謝物データを使用した。最終モデル選択では１１５以下のベースライングルコースを有する被験者のデータに限定したが、初期モデリングでは、１００以下のベースライングルコースを有する被験者、１００超但し１１５以下のベースライングルコースを有する被験者、及び１１５超但し１２５以下のベースライングルコースを有する被験者に対して異なる「最良」モデルの可能性を検討した。
【０２７４】
予測５年糖尿病移行に対する１つの選択されたモデルは、ベースライングルコース（ｇｌｕｃｏｓ１ｃ）、ＶＬＤＬサイズ（ｖｓｚ３）、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比（ＨＭＰ＿ＨＤＬＰ）、中ＨＤＬ−Ｐ（ｈｍｐ３）、大ＶＬＤＬ−Ｐと中ＶＬＤＬ−Ｐとの和（ｖｌｍｐ３）、ＧｌｙｃＡ、及びバリンを含んでいた。このモデルは、２つの相互作用、即ち、ＨＭＰ＿ＨＤＬＰとＧｌｙｃＡとの積及びｖｓｚ３とｖｌｍｐ３との積を含んでいた。それは、１１５以下のベースライングルコースを有する被験者からのデータを用いて構築された。
【０２７５】
これらのパラメータの開発時、より良好な予測結果を与えることが見いだされたことから、ＮＭＲモデルでは大ＶＬＤＬ−Ｐ（ｖｌｐ３）をｖｌｍｐ３（ｖｍｐ３とｖｌｐ３の和）と置き換えた。更なる探究では、ＮＭＲモデルは、ＶＬＤＬサイズとｖｌｍｐ３との相互作用を含み得ることが示された。
【０２７６】
最終シリーズの解析では、ＶＬＤＬサイズ及びｖｌｐ３（ｖｌｍｐ３の計算前）は、予測確度を落とすことなく、低値及び高値で適切にトランケート可能であった。そのようなトランケーションの利点は、モデルロバスト性であり得る。又、解析では、５年移行に及ぼすＶＬＤＬサイズ及びｖｌｍｐ３の非線形的影響の補正は、必要ないことが示された。
【０２７７】
実施例２
ＤＲＩ指数モデルは、７つの異なるパラメータ（５つのリポタンパク質パラメータを含む）、即ち、ＶＬＤＬサイズ、大＋中ＶＬＤＬ粒子数、全ＨＤＬ及び中ＨＤＬサブクラス粒子数、バリン、及びＧｌｙｃＡとして、リポタンパク質、バリン、及びＧｌｙｃＡを利用することが可能である。
【０２７８】
ＭＥＳＡデータセットに関する他の研究は、４９８５名の非糖尿病性参加者からなり、そのうち４１１名は、６年追跡の間に糖尿病を発症した。ＭＥＳＡデータは、中間グルコース９０〜１１０ｍｇ／ｄＬを有する１８３２名（そのうち１９８名は、糖尿病に移行した）の個人に限定した。ベースラインＤＲＩ指数、並びにＤＲＩモデルの４つの構成部分、即ち、リポタンパク質、ＧｌｙｃＡ、バリン、及びグルコースの五分位による移行率を評価した。極限五分位の者の相対率は、リポタンパク質では２．２、ＧｌｙｃＡでは１．９、バリンでは１．７、グルコースでは６．３、そしてＤＲＩでは１０．７（Ｑ１で２．２％、Ｑ５で２３．０％）であった。
【０２７９】
ＤＲＩスコアは、追加の臨床情報を何ら用いることなく、中間グルコースレベルの患者で、＞１０倍異なる糖尿病リスクを有する者を同定可能であるであることが、結果から示唆される。第１五分位と第５五分位との比は、ＤＲＩでは１０．７の比であることが確証され、このことは、ＦＰＧが９０〜１１０ｍｇ／ｄＬの範囲内である場合、患者が１０倍差の糖尿病リスクを有し得ることを示唆する。
【０２８０】
新しいＤＲＩスコアは、実質的なβ細胞機能不全の開始前にリスク患者を介入の標的とし得ると考えられる。
【０２８１】
実施例３
ＭＥＳＡ及びＩＲＡＳの比較
図３２は、ＩＲＡＳデータセット、ＭＥＳＡデータセット、及びＩＲＡＳデータセット（ＭＥＳＡからのグルコースサブグループを用いた）でのＤＲＩ（グルコースを用いた）の性能を示すデータの表である。ＩＲＡＳサンプルの収集時、前糖尿病及び糖尿病の定義は、何年か後に行われたＭＥＳＡのものと異なっていた。
【０２８２】
図３３は、図３２と同一のデータセット基準でのＤＲＩ（グルコースを用いなかった）の性能を示している。強調された値は、第５五分位と第１五分位との差を示している。
【０２８３】
ＩＲＡＳ：中年ヒスパニック系の白人、非ヒスパニック系の白人、及びアフリカ系アメリカ人の男性及び女性の観察研究。１９９２〜１９９４年で得られた血液サンプル。ＷＥＴ水抑制を用いてバリアン（Ｖａｒｉａｎ）機器（リポサイエンス・インコーポレーテッド（ＬｉｐｏＳｃｉｅｎｃｅ，Ｉｎｃ．）（ノースカロライナ州ローリー）により使用される前世代プロフィーラー又は現世代ＮＭＲ分析器）で２００１年に行われた解凍−再凍結ヘパリン血漿のＮＭＲ分析。ＮＭＲデータセット集団は、４６％の正常血糖（古い定義、グルコース＜１１０ｍｇ／ｄＬ）、２２％の耐グルコース能障害、３２％の糖尿病であった。これらの解析は、ｎ＝９８２の非糖尿病被験者に対するものであり、そのうち１３４名は、平均５．２年の追跡の間に糖尿病を発症した。
【０２８４】
【表８】
2019056711.tif 000011
【０２８５】
実施例４
以下のモデルパラメータは、グルコース／サイズ／代謝物／比／ＳｉｚｅＰｌｕｓファミリーを含む回帰モデルから導出された。これらのモデルの初期形状は、ベースライングルコース、ＶＬＤＬサイズ（ｖｓｚ３）、ＧｌｙｃＡ、中ＨＤＬ−Ｐ比（ＨＭＰ＿ＨＤＬＰ）、中ＨＤＬ−Ｐ（ｈｍｐ３）、大ＶＬＤＬ−Ｐ（ｖｌｐ３）、及びＧｌｙｃＡと中ＨＤＬ−Ｐとの比の相互作用を含んでいた。追加の変数研究では、このモデル性に性別及びバリンを追加したが、アラニンの追加は予測確度を改善しないことが確認された。更なる研究及び考察では、大ＶＬＤＬ−Ｐ（ｖｌｐ３）は、大帯中ＶＬＤＬ−Ｐ（ｖｌｍｐ３）の和と置き換えるべきであることが確認された。又、診査解析では、ＶＬＤＬサイズ（ｖｓｚ３）とｖｌｍｐ３との相互作用は、モデルで統計的に有意であることが確認された。モデリングでは、１１５以下のベースライングルコースを有するトレーニングデータセットの被験者をモデルトレーニングに、１１５以下のベースライングルコースを有する試験データセットをモデル試験に使用した。
【０２８６】
ＤＲＩモデルは、可能性及び／又は予測５年糖尿病移行に基づくものであり得る。リスク評価モデルは、ＶＬＤＬサイズ（ｖｓｚ３）、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比（ＨＭＰ＿ＨＤＬＰ）、中ＨＤＬ−Ｐ（ｈｍｐ３）、大ＶＬＤＬ−Ｐと中ＶＬＤＬ−Ｐとの和（ｖｌｍｐ３）、ＧｌｙｃＡ、及びバリンを含み得る。
【０２８７】
このモデルは、２つの相互作用、即ち、ＨＭＰ＿ＨＤＬＰとＧｌｙｃＡとの積及びｖｓｚ３とｖｌｍｐ３との積を含む。モデルは又、任意選択で、ベースライングルコース（ｇｌｕｃｏｓ１ｃ）を含み得る。
【０２８８】
追加のモデリングでは、ＶＬＤＬサイズ（ｖｓｚ３）及び大ＶＬＤＬ−Ｐ（ｖｌｐ３、ｖｌｍｐ３の計算前）は、予測確度を落とすことなくトランケート可能であることが確認された。ｖｓｚ３では、３９．２未満の任意の値は、３９．２にトランケートされ、６５．１超の任意の値は、６５．１にトランケートされた。ｖｌｐ３では、０．７未満の任意の値は、０．７にトランケートされ、７．９超の任意の値は、７．９にトランケートされた。
【０２８９】
【表９】
2019056711.tif 000012
【０２９０】
【表１０】
2019056711.tif 000013
【０２９１】
実施例５
糖尿病リスク指数（ＤＲＩ）試験は、定義された数学モデルを利用して５年でＩＩ型糖尿病を発症するリスクの単一の複合スコアを生成する実験室ベースの多変量アッセイであり得る。アッセイに含まれた予測バイオマーカは、空腹時グルコース、リポタンパク質サブフラクション、分岐鎖状アミノ酸、及び１つ以上の炎症バイオマーカを含んでいた。臨床性能は、ＦＰＧ＜１２５を有する個人では空腹時グルコースのみよりも優れていると考えられ、ＦＰＧの低減レベルではＦＰＧと対比して連続的に糖尿病リスクをより良く予測する。この理由は、グルコース単独では取り込まれないこれらの他の予測アナライトを組み込むことにより、ＤＲＩリスクスコアが基礎代謝障害を取り込むことにある。
【０２９２】
ＤＲＩスコアを開発及び検証する為に使用されるデータは、ベースライン時に約５，０００名の非糖尿病被験者を有する多施設及び多民族プロスペクティブ観察研究からのデータのレトロスペクティブ解析に基づき得る。このアッセイの患者レポートは、空腹時グルコース値及び単一の５年糖尿病リスク予測率（他のバイオマーカと共に空腹時グルコースのリスク予測値を含む）を示し得る。
【０２９３】
実施例６
糖尿病リスク指数（ＤＲＩ）モデルは、少なくとも１つリポタンパク質成分、バリン及び／又は他の分岐鎖状アミノ酸、並びにＧｌｙｃＡ及び／又は他の炎症マーカを含む複数の成分を用いて計算可能である。モデルは、患者がスタチン療法若しくはＤＲＩリスクスコアに影響することが知られている他の薬剤療法を受けているかに基づいて、及び／又は生体サンプルが空腹時若しくは非空腹時の生体サンプルであるかに基づいて、異なる成分を使用するように調整可能である。
【０２９４】
ＤＲＩリスクスコアは、複数の異なる方式で計算可能であり、そして患者に試験の適切なスコア及び生体サンプルに対する患者特異的パラメータが提供されるように、定義された患者基準に基づいて、臨床医（又は正しく報告する為の臨床医に送られる）及び患者に送られる前にフィルター処理可能である。
【０２９５】
実施例７
ＤＲＩモデルは、同一のＡ１Ｃ、経口グルコース耐性又はＦＰＧ測定値、及び異なる糖尿病リスクスコアを有する被験者でリスクを層別化するように構成される。糖尿病リスク指数スコアは、５〜７年以内に２型糖尿病を発症するリスクが増加したこと又は高いことを反映する集団標準の第４四分位（４Ｑ）又は第５五分位（５Ｑ）に関連付けられるスコアを含めて、定義されたスコア範囲内の数値スコアであり得る。グルコースが前糖尿病未満〜前糖尿病上限の範囲内である場合、例えば、空腹時血中グルコース（ＦＰＧ）レベルが９０〜１２５ｍｇ／ｄＬである場合、２型糖尿病を発症するリスクが増加した各々の被験者を２型糖尿病の発症前に同定することが可能である。ＤＲＩスコアは、同一のグルコース測定値及び異なる患者の基礎代謝問題に基づく異なる糖尿病リスクスコアを有する被験者でリスクを層別化する為の情報を提供する。
【０２９６】
実施例８
表７は、ＶＬＤＬでのロジスティック回帰分析に基づいてＤＲＩモデルで使用可能な潜在的代替ＶＬＤＬパラメータを列挙している。代替ＶＬＤＬパラメータの１つ以上は、任意選択で、本明細書の実施例及び／又は詳細な説明の部分に記載の他のＤＲＩモデル及び／又はその成分のいずれかに関して先に記載した１つ以上の成分と共に使用され得る。大ＶＬＤＬは、「ＶＬＰ（Ｖ５ｐ＋Ｖ６ｐ＋ＣＨＹｐ）」として参照され得る。それらは、直径が６０〜２６０ｎｍの範囲内のＴＲＬ粒子である。ＤＲＩモデルで「大ＶＬＤＬ」の異なる定義を使用することが可能である。例えば、カイロミクロンを排除することが可能であり、表５に基づいてＴＲＬ６０−１４０と称し得る。他の選択肢として又は追加として、ＴＲＬ６０−１２０（Ｖ６−１４０無し）をＤＲＩモデルで使用し得る。
【０２９７】
【表１１】
2019056711.tif 000014
【０２９８】
上記は、本発明を例示したものであり、それらに限定されると見なされるべきではない。本発明の少数の例示的実施形態を説明してきたが、本発明の新規な教示及び利点から実質的に逸脱することなく、例示的実施形態で多くの変更が可能であることは、当業者であれば分かるであろう。従って、全てのそのような変更形態は、特許請求の範囲に規定される本発明の範囲内に包含されることが意図される。特許請求の範囲では、ミーンズプラスファンクションクレームは、使用された場合、構造的均等物だけでなく均等構造物も又、挙げられた機能を発揮するものとして、本明細書に記載の構造物に包含されることが意図される。従って、上記は、本発明を例示したものであり、開示された特定の実施形態に限定されると見なされるべきではなく、開示された実施形態、更には他の実施形態に対する変更形態は、添付の特許請求の範囲内に包含されることが意図されることを理解すべきである。本発明は、以下の請求項により規定され、請求項の均等物は、それに包含される。
【０２９９】
〔付記１〕
被験者のｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルの少なくとも１つから取得される、少なくとも１つのリポタンパク質成分の測定値と、（ｉ）ＧｌｙｃＡ若しくはＧｌｙｃＢ又は（ｉｉ）少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸の少なくとも１つの測定値と、を含む、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも１つの定義された数学モデルを用いて、前記被験者の糖尿病リスク指数をプログラムでの計算することを含む、２型糖尿病を発症する被験者のリスクを評価する方法。
〔付記２〕
少なくとも１つのリポタンパク質成分の１つ以上が、少なくとも１つの相互作用パラメータの被除数、除数、又は乗算因子を形成する、付記１に記載の方法。
〔付記３〕
前記定義された数学リスクモデルがＧｌｙｃＡを含み、前記少なくとも１つリポタンパク質成分が、ＧｌｙｃＡの測定値と高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度との積により定義される相互作用パラメータを含む、付記１に記載の方法。
〔付記４〕
前記定義された数学リスクモデルの前記少なくとも１つリポタンパク質成分が、ＧｌｙｃＡの測定値と高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度との積である第１の相互作用パラメータと、ＨＤＬサイズと前記定義されたＨＤＬサブ集団の濃度との積である第２の相互作用パラメータと、含み、前記ＨＤＬサブ集団が、約８．３ｎｍ（平均）〜約１０．０ｎｍ（平均）の直径を有する中ＨＤＬ粒子サブクラスのみを含む、付記１に記載の方法。
〔付記５〕
２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも２つの異なる数学モデルをプログラムで定義することを更に含み、前記少なくとも２つの異なる数学モデルが、スタチン非感受性の少なくとも１つのリポタンパク質成分を含む、スタチン療法を受けている被験者に対するものと、スタチン療法を受けていない被験者に対するものと、を含む、付記１に記載の方法。
〔付記６〕
２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも２つの異なる数学モデルをプログラムで定義することを更に含み、その少なくとも１つがプログラム計算に使用され、前記少なくとも２つの異なる数学モデルが、空腹時生体サンプルに対するものと非空腹時生体サンプルに対するものとを含む異なるリポタンパク質成分を含む、付記１に記載の方法。
〔付記７〕
特定のグルコースレベルに対するリスク層別化の同定又は理解を容易にする為の、計算された糖尿病リスク指数に対するより高いリスク値及びより低いリスク値の視覚的表示と共に、グルコースレベルの範囲に対する２型糖尿病に将来進行するリスクのグラフを有するレポートをプログラムで作成することを更に含む、付記１に記載の方法。
〔付記８〕
前記糖尿病リスク指数が、定義されたスコア範囲内の数値スコアであり、前記方法が、（ｉ）グルコース値、（ｉｉ）グルコース値及び糖尿病リスク指数スコア、又は（ｉｉｉ）糖尿病リスク指数スコアの１つ以上をユーザーにより入力できるように構成された電子デバイスのディスプレイと通信状態にある電子解析回路を皿に含み、前記グルコース値が、空腹時血漿中グルコースレベルが９０〜１１０ｍｇ／ｄＬであるか、Ａ１Ｃ％レベルが５．７〜６．４であるか、又は経口グルコース耐性レベルが１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬであるときに関連付けられる中リスク範囲にある場合、前記糖尿病リスク指数スコアが、同一のグルコース値を有する患者に対して２型糖尿病を将来発症するリスクを層別化する、付記１に記載の方法。
〔付記９〕
前記少なくとも１つの定義された数学リスクモデルが、ＧｌｙｃＡ及びバリンのＮＭＲ導出測定値と、高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子サブ集団を含む少なくとも１つの相互作用パラメータと、を含む、付記１に記載の方法。
〔付記１０〕
前記糖尿病リスク指数が、第１四分位又は第１五分位（１Ｑ）と対比して２型糖尿病を発症するリスクが増加したこと又は高いことを反映する集団標準の第９若しくは第１０十分位、第４四分位（４Ｑ）、又は第５五分位（５Ｑ）に関連付けられるスコアを含めて、定義されたスコア範囲内の数値スコアである、付記１に記載の方法。
〔付記１１〕
前記糖尿病リスク指数が、前記被験者のグルコース測定値に依存せずに得られる定義されたスコア範囲内の数値スコアであり、前記方法が、前記糖尿病リスクスコアが前記スコア範囲の上限にある場合及び／又は前記スコアが集団標準の第１０十分位、第４四分位（４Ｑ）、若しくは第５五分位（５Ｑ）に関連付けられる場合、２型を発症するリスクの増大が最高である各々の被験者を同定することを更に含む、付記１に記載の方法。
〔付記１２〕
前記糖尿病リスク指数が、定義されたスコア範囲内の数値スコアであるか、又は集団標準の十分位、四分位、若しくは五分位で提供され、前記方法が、各々の被験者のグルコースレベルを評価をすることを更に含み、空腹時血漿中グルコースレベルが９０〜１１０ｍｇ／ｄＬであるか、Ａ１Ｃ％レベルが５．７〜６．４であるか、又は経口グルコース耐性レベルが１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬである場合、且つ前記糖尿病リスク指数スコアが、前記スコア範囲の上限に関連付けられる集団標準の第４四分位（４Ｑ）、第５五分位（５Ｑ）、又は第１０十分位にある場合、被験者が糖尿病を発症するリスクが増加した状態である、付記１に記載の方法。
〔付記１３〕
前記糖尿病リスク指数が、２型糖尿病を発症するリスクが増加したこと又は高いことを反映する集団標準の第４四分位（４Ｑ）、第５五分位（５Ｑ）、又は第１０十分位に関連付けられるスコアを含めて、定義されたスコア範囲内の数値スコアであり、前記グルコース値が、空腹時血漿中グルコースレベルが９０〜１１０ｍｇ／ｄＬであるか、Ａ１Ｃ％レベルが５．７〜６．４であるか、又は経口グルコース耐性レベルが１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬであるときに関連付けられる中リスク範囲にある場合、前記糖尿病リスク指数スコアが、同一のグルコース値を有する患者に対して２型糖尿病を将来発症するリスクを層別化する、付記１に記載の方法。
〔付記１４〕
前記定義された数学リスクモデルが、少なくとも１つのｉｎ  ｖｉｔｒｏ血漿又は血清生体サンプルで各々の被験者のＮＭＲ導出測定値のみを含む、付記１に記載の方法。
〔付記１５〕
前記プログラム計算前、
前記被験者のｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルをＮＭＲ分光計内に配置することと、
前記生体サンプルの少なくとも１つのＮＭＲスペクトルを取得することと、
前記取得された少なくとも１つのＮＭＲスペクトルをデコンボリューションすることと、
デコンボリューションされた少なくとも１つのＮＭＲスペクトルに基づいてＧｌｙｃＡ及び複数の選択されたリポタンパク質サブクラスのＮＭＲ導出測定値を計算することと、
を更に含む、付記１に記載の方法。
〔付記１６〕
前記分岐鎖状アミノ酸の１つとして又は唯一つとしてバリンの測定値を計算することを更に含む、付記１５に記載の方法。
〔付記１７〕
前記少なくとも１つの定義された数学モデルが、次のもの、即ち、
（ｉ）８．３ｎｍ（平均）〜約１０．０ｎｍ（平均）の直径を有するＨＤＬ粒子サブクラスの中サイズ高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度、
（ｉｉ）ＨＤＬサイズと前記定義された中ＨＤＬサブ集団の濃度との積により定義された相互作用パラメータ、
（ｉｉｉ）前記中ＨＤＬサブ集団の濃度とＧｌｙｃＡとの積により定義された相互作用パラメータ、
（ｉｖ）リポタンパク質インスリン抵抗性指数、
（ｖ）大ＶＬＤＬサブクラス粒子数、
（ｖｉ）中ＶＬＤＬサブクラス粒子数、
（ｖｉｉ）全ＨＤＬサブクラス粒子数、
（ｖｉｉｉ）中ＨＤＬサブクラス粒子数、及び
（ｉｘ）ＶＬＤＬ粒子サイズ、
の少なくとも２つを含む選択されたリポタンパク質成分を含む、付記１に記載の方法。
〔付記１８〕
前記選択されたリポタンパク質成分が、前記列挙されたリポタンパク質成分の（ｉ）〜（ｉｖ）を含む、付記１７に記載の方法。
〔付記１９〕
前記少なくとも１つの定義された数学モデルの少なくとも１つのリポタンパク質成分の少なくとも１つが、ＶＬＤＬサブクラス粒子サイズ（ｖｓｚ３）、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比（ＨＭＰ＿ＨＤＬＰ）とＧｌｙｃＡとの積、及びＶＬＤＬサイズと、大ＶＬＤＬ−Ｐと中ＶＬＤＬ−Ｐとの和と、の比、の１つ以上を含む、付記１に記載の方法。
〔付記２０〕
前記少なくとも１つのリポタンパク質成分が、高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子のサブ集団の濃度を乗算因子又は比の被除数若しくは除数として含む少なくとも１つの相互作用パラメータを含む、、付記１に記載の方法。
〔付記２１〕
前記プログラム計算前、
前記被験者の生体サンプルのＧｌｙｃＡ当てはめ領域の複合ＮＭＲスペクトルを電子的に取得することであって、、前記ＧｌｙｃＡ当てはめ領域は１．８４５ｐｐｍ〜２．０８０ｐｐｍの範囲であり、且つ前記ＧｌｙｃＡピーク領域は２．００ｐｐｍを中心とする、電子的に取得することと、
高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、ＶＬＤＬ（極低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、及び少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に関連付けられる曲線当てはめ関数を含む定義されたデコンボリューションモデルを用いて、前記複合ＮＭＲスペクトルを電子的にデコンボリューションすることと、
前記曲線当てはめ関数を用いてＧｌｙｃＡの測定値をプログラムで生成することと
を更に含む、付記１に記載の方法。
〔付記２２〕
前記糖尿病リスク指数のプログラム計算前、ＧｌｙｃＡの尺度に換算係数を電子的に適用して前記尺度をμｍｏｌ／Ｌ単位で提供することを更に含む、付記２１に記載の方法。
〔付記２３〕
前記曲線当てはめ関数がオーバーラップ曲線当てはめ関数であり、ＧｌｙｃＡの尺度が、定義された数の曲線当てはめ関数の和をとることにより生成され、且つ前記デコンボリューションモデルが、１．２１ｇ／Ｌ超の密度を有するタンパク質に対するタンパク質シグナル成分を更に含む、付記２１に記載の方法。
〔付記２４〕
前記プログラム計算前、
前記被験者の生体サンプルの分岐鎖状アミノ酸当てはめ領域のＮＭＲスペクトルを電子的に取得することと、
前記生体サンプル中の定義された希釈剤の参照ピークの上流又は下流に位置決するバリンシグナルを電子的に同定すること、
定義されたデコンボリューションモデルを用いて複合ＮＭＲスペクトルを電子的にデコンボリューションすることと、
前記取得工程時、参照ピークの線幅を評価することと、
デコンボリューションされたＮＭＲスペクトルを用いてバリンを電子的に定量することと、
前記ＮＭＲスペクトルの取得に使用されたＮＭＲ分光計のシム状態に関連付けられる参照ピークの線幅に基づく調整係数を用いてバリンの定量を電子的に補正することと、
を更に含む、付記１に記載の方法。
〔付記２５〕
前記少なくとも１つの定義された数学リスクモデルが、スタチン療法非感受性のリポタンパク質成分を含むもの、スタチン療法感受性のリポタンパク質成分を含むもの、空腹時生体サンプルに対するもの、及び非空腹時生体サンプルに対するものを含めて、複数の異なる定義されたモデルを含む、付記１に記載の方法。
〔付記２６〕
被験者の少なくとも１つのｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルからの、少なくとも１つのリポタンパク質成分の測定値と、（ｉ）少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸若しくはＧｌｙｃＡ又は（ｉｉ）少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸及びＧｌｙｃＡのいずれかの測定値と、を考慮した２型糖尿病に移行するリスクの少なくとも１つの数学モデルに基づいて、糖尿病リスク指数を電子的に計算するように構成された少なくとも１つのプロセッサ、
を含む、患者が２型糖尿病を発症するリスクがあるか及び／又は患者が前糖尿病を有するか決定するように構成された回路。
〔付記２７〕
前記糖尿病リスク指数が、定義されたスコア範囲内の数値スコアであり、且つ前記回路が、（ｉ）グルコース値、（ｉｉ）グルコース値及び糖尿病リスク指数スコア、又は（ｉｉｉ）糖尿病リスク指数スコア、をユーザーにより入力できるように構成されたリモート電子デバイスの各々のディスプレイと通信状態であるか、又はそれと通信状態である電子解析回路を用いて構成され、且つ前記回路が、患者の対応するグルコース値及び糖尿病リスク指数スコアを用いて、前記グルコース値が、空腹時血漿中グルコースレベルが９０〜１１０ｍｇ／ｄＬであるか、Ａ１Ｃ％レベルが５．７〜６．４であるか、又は経口グルコース耐性レベルが１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬであるときに関連付けられる中リスク範囲にある場合、同一のグルコース値を有する患者に対して２型糖尿病を将来発症するリスクを層別化するように構成される、付記２６に記載の回路。
〔付記２８〕
前記少なくとも１つの数学リスクモデルが、バリンのＮＭＲ測定値と共にＧｌｙｃＡのＮＭＲ導出測定値を含み、バリンが前記少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸として存在し、且つ前記少なくとも１つのリポタンパク質成分が、高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子のサブ集団の濃度を含む少なくとも１つの相互作用パラメータを含む、付記２６に記載の回路。
〔付記２９〕
前記定義された数学リスクモデルがＧｌｙｃＡを含み、且つ前記少なくとも１つリポタンパク質成分が、ＧｌｙｃＡの測定値と高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度との積である相互作用パラメータを含む、付記２６に記載の回路。
〔付記３０〕
前記定義された数学リスクモデルの前記少なくとも１つリポタンパク質成分が、ＧｌｙｃＡの測定値と高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度との積である第１の相互作用パラメータと、ＨＤＬサイズと定義されたＨＤＬサブ集団の濃度との積である第２の相互作用パラメータと、を含む、付記２６に記載の回路。
〔付記３１〕
前記定義されたＨＤＬサブ集団が、約８．３ｎｍ（平均）〜約１０．０ｎｍ（平均）の直径を有する中ＨＤＬ粒子サブクラスのみを含む、付記２９又は３０の回路。
〔付記３２〕
前記少なくとも１つのプロセッサが、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも２つの異なる数学モデルを定義するように構成され、前記少なくとも２つの異なる数学モデルが、スタチン非感受性のリポタンパク質成分を含むスタチン療法を受けている被験者に対する第１のモデルと、スタチン療法を受けていない被験者に対する第２のモデルと、を含み、前記第２のモデルが、前記第１のモデルとは異なる少なくとも幾つかのリポタンパク質成分を含み、且つ前記回路が、被験者及び／又は生体サンプルの特性を同定して、糖尿病リスク指数スコアを計算する為の適切な第１又は第２のリスクモデルを選択するように構成される、付記２６に記載の回路。
〔付記３３〕
前記少なくとも１つのプロセッサが、異なるリポタンパク質成分を含む、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも２つの異なる数学モデルを定義するように構成され、前記少なくとも２つの異なる数学モデルが、空腹時生体サンプルに対するものと、非空腹時生体サンプルに対するに対するものと、を含み、前記回路が、被験者及び／又は生体サンプルの特性を同定して、前記糖尿病リスク指数スコアの計算に適切な数学リスクモデルを選択する、付記２６に記載の回路。
〔付記３４〕
前記少なくとも１つのプロセッサが、リスク増加を表すスケールの上限のスコアを含む定義された範囲と共に、数値スコアとして糖尿病リスク指数を生成するように構成され、且つ前記少なくとも１つのプロセッサが、グルコースレベルの範囲と前記糖尿病リスク指数スコアに関連付けられるリスクの比較スケールとに対する、２型糖尿病に将来進行するリスクのグラフを有するレポートを作成するように構成される、付記２６に記載の回路。
〔付記３５〕
前記グラフが、定義された集団に基づいて、ＤＲＩスコアの第１四分位、第１五分位、又は第１十分位に関連付けられる少なくとも比較用低リスクＤＲＩスコアと、ＤＲＩスコアの第４四分位、第５五分位、又は第１０十分位に関連付けられる高リスクＤＲＩスコアと、の視覚的参照を含み、それによりリスク層別化の同定又は理解を容易にする、付記３４に記載の回路。
〔付記３６〕
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記被験者の血中グルコース測定値を評価するように構成され、前記糖尿病リスク指数スコアが、２型糖尿病を発症するリスクが増加したこと及び／又は高いことを反映する集団標準の第４四分位（４Ｑ）、第５五分位（５Ｑ）、又は第１０十分位に関連付けられるスコアを含めて、定義されたスコア範囲内の数値スコアであり、且つ前記少なくとも１つのプロセッサが、同一のグルコース測定値及び異なる糖尿病リスクスコアを有する被験者でリスクを層別化することが可能なレポートを作成するように構成される、付記２６に記載の回路。
〔付記３７〕
前記少なくとも１つの定義された数学モデルが、次のもの、即ち、（ｉ）８．３ｎｍ（平均）〜約１０．０ｎｍ（平均）の直径を有するＨＤＬ粒子サブクラスの中サイズ高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度、（ｉｉ）ＨＤＬサイズと前記定義された中ＨＤＬサブ集団の濃度との積により定義された相互作用パラメータ、（ｉｉｉ）前記中ＨＤＬサブ集団の濃度とＧｌｙｃＡとの積により定義された相互作用パラメータ、（ｉｖ）リポタンパク質インスリン抵抗性指数、（ｖ）大ＶＬＤＬサブクラス粒子数、（ｖｉ）中ＶＬＤＬサブクラス粒子数、（ｖｉｉ）全ＨＤＬサブクラス粒子数、（ｖｉｉｉ）中ＨＤＬサブクラス粒子数、並びに（ｉｘ）ＶＬＤＬ粒子サイズ、の少なくとも２つを含む選択されたリポタンパク質成分を含む、付記２６に記載の回路。
〔付記３８〕
前記数学モデルが、前記列挙されたリポタンパク質成分の全ての成分（ｉ）〜（ｉｖ）を含む、付記３７に記載の回路。
〔付記３９〕
前記数学モデルのリポタンパク質成分の１つが、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比である、付記３７に記載の回路。
〔付記４０〕
前記少なくとも１つの数学モデルが、ＶＬＤＬサブクラス粒子サイズ（ｖｓｚ３）、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比（ＨＭＰ＿ＨＤＬＰ）とＧｌｙｃＡとの積、及びＶＬＤＬサイズと、大ＶＬＤＬ−Ｐと中ＶＬＤＬ−Ｐとの和と、の比を含む複数のリポタンパク質成分を含む、付記２６に記載の回路。
〔付記４１〕
ｉｎ  ｖｉｔｒｏ患者生体サンプルを評価する為のコンピュータプログラム製品であって、
媒体内に組み込まれたコンピュータ可読プログラムコードを有する非一時コンピュータ可読記憶媒体を含み、前記ピューター可読プログラムコードが、
２型糖尿病に将来進行するリスクの少なくとも１つの数学モデルを提供するコンピュータ可読プログラムコードであって、２型糖尿病に進行するリスクの前記少なくとも１つの数学モデルは、少なくとも１つのリポタンパク質成分と、少なくとも１つの炎症バイオマーカと、少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸と、を含む複数の成分を含む、コンピュータ可読プログラムコードと、
２型糖尿病を発症するリスクの前記少なくとも１つの数学モデルに基づいて、患者の生体サンプルに関連付けられる糖尿病リスク指数を計算するコンピュータ可読プログラムコードと、
を含む、コンピュータプログラム製品。
〔付記４２〕
前記少なくとも１つの数学モデルを提供するコンピュータ可読プログラムコードが、前記炎症マーカとしてのＧｌｙｃＡと前記少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸としてのバリンとのＮＭＲ導出測定値のモデル成分を含む、付記４１に記載のコンピュータプログラム製品。
〔付記４３〕
前記少なくとも１つの数学リスクモデルが、前記少なくとも１つの炎症メーカーとしてのＧｌｙｃＡと、前記少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸としてのバリンと、前記少なくとも１つのリポタンパク質成分の１つ以上としての少なくとも１つの相互作用パラメータと、のＮＭＲ導出測定値を含み、前記少なくとも１つの相互作用パラメータが、高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子のサブ集団の濃度を含む、付記４１に記載のコンピュータプログラム製品。
〔付記４４〕
前記定義された数学リスクモデルが、前記炎症バイオマーカとしてのＧｌｙｃＡを含み、前記少なくとも１つのリポタンパク質成分が、ＧｌｙｃＡの測定値と高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度との積であるの相互作用パラメータを含む、付記４１に記載のコンピュータプログラム製品。
〔付記４５〕
前記少なくとも１つのリポタンパク質成分が、ＧｌｙｃＡの測定値と高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度との積であるの相互作用パラメータと、ＨＤＬサイズと定義されたＨＤＬサブ集団の濃度との積である第２の相互作用パラメータと、を含む、付記４１に記載のコンピュータプログラム製品。
〔付記４６〕
前記定義されたＨＤＬサブ集団が、８．３ｎｍ（平均）〜約１０．０ｎｍ（平均）の直径を有する中ＨＤＬ粒子サブクラスのみを含む、付記４４又は４５のコンピュータプログラム製品。
〔付記４７〕
前記患者のグルコース測定値を評価するように構成されたコンピュータ可読プログラムコードを更に含み、前記コンピュータ可読プログラムコードが、２型糖尿病を発症するリスクが増加したこと又は高いことを反映する集団標準の第４四分位（４Ｑ）、第５五分位（５Ｑ）、又は第１０十分位に関連付けられるスコアを含めて、定義されたスコア範囲内の数値スコアとして糖尿病リスク指数を計算する、付記４１に記載のコンピュータプログラム製品。
〔付記４８〕
前記コンピュータプログラム製品が、（ｉ）空腹時血中グルコースレベルが９０〜１１０ｍｇ／ｄＬであるか、又はＡ１Ｃ％レベルが５．７〜６．４であるか、又は経口グルコース耐性レベルが１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬである場合、
且つ（ｉｉ）前記糖尿病リスクスコアが、４Ｑ、５Ｑ、及び／又は第１０十分位の範囲内にある場合、２型糖尿病を発症するリスクが増加した各々の患者を同定するように構成されたコンピュータ可読プログラムコードを更に含む、付記４７に記載のコンピュータプログラム製品。
〔付記４９〕
前記少なくとも１つの定義された数学モデルが、次のもの、即ち、（ｉ）８．３ｎｍ（平均）〜約１０．０ｎｍ（平均）の直径を有するＨＤＬ粒子サブクラスの中サイズ高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度、（ｉｉ）ＨＤＬサイズと前記定義された中ＨＤＬサブ集団の濃度との積により定義された相互作用パラメータ、（ｉｉｉ）前記中ＨＤＬサブ集団の濃度とＧｌｙｃＡとの積により定義された相互作用パラメータ、（ｉｖ）リポタンパク質インスリン抵抗性指数、（ｖ）大ＶＬＤＬサブクラス粒子数、（ｖｉ）中ＶＬＤＬサブクラス粒子数、（ｖｉｉ）全ＨＤＬサブクラス粒子数、（ｖｉｉｉ）中ＨＤＬサブクラス粒子数、並びに（ｉｘ）ＶＬＤＬ粒子サイズ、の少なくとも２つを含む選択されたリポタンパク質成分を含む、付記４１に記載のコンピュータプログラム製品。
〔付記５０〕
前記数学モデルが、前記列挙されたリポタンパク質成分の成分（ｉ）〜（ｉｖ）を含む、付記４９に記載のコンピュータプログラム製品。
〔付記５１〕
前記数学モデルが、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比を含む、付記４１に記載のコンピュータプログラム製品。
〔付記５２〕
前記少なくとも１つの数学モデルが、ＶＬＤＬサブクラス粒子サイズ（ｖｓｚ３）、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐ（ＨＭＰ＿ＨＤＬＰ）との比とＧｌｙｃＡとの積、及びＶＬＤＬサイズと、大ＶＬＤＬ−Ｐと中ＶＬＤＬ−Ｐとの和と、の比を含む複数のリポタンパク質成分を含む、付記４１に記載のコンピュータプログラム製品。
〔付記５３〕
被験者の複合ＮＭＲスペクトル血清又は血漿サンプルのバリン当てはめ領域を同定及びデコンボリューションしてバリンの計算測定値を生成するコンピュータ可読プログラムコードと、
前記複合ＮＭＲスペクトルのＧｌｙｃＡ当てはめ領域をデコンボリューションするコンピュータ可読プログラムコードとを更に含み、前記複合ＮＭＲスペクトルをデコンボリューションする前記コンピュータ可読プログラムコードは、（ｉ）高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、（ｉｉ）低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、（ｉｉｉ）ＶＬＤＬ（極低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、（ｉｖ）他の定義されたタンパク質シグナル成分、及び（ｖ）少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に適用される曲線当てはめ関数、を含む定義されたＧｌｙｃＡデコンボリューションモデルを使用して、ＧｌｙｃＡの計算測定値を生成する、付記４１に記載のコンピュータプログラム製品。
〔付記５４〕
ｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルの少なくとも１つのＮＭＲスペクトルを取得する為のＮＭＲ分光計と、
前記ＮＭＲ分光計と通信状態である少なくとも１つのプロセッサとを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、各々の生体サンプルに対して取得された少なくとも１つのＮＭＲスペクトルを用いて、前記被験者の少なくとも１つのｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルから取得された、少なくとも１つのリポタンパク質成分と、少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸と、少なくとも１つの炎症バイオマーカと、を含む、２型糖尿病に移行するリスクの少なくとも１つの定義された数学モデルに基づいて、糖尿病リスク指数スコアを決定するように構成される、
システム。
〔付記５５〕
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記取得された少なくとも１つのＮＭＲスペクトルをデコンボリューションして、（ｉ）少なくとも１つの炎症のバイオマーカとしてのＧｌｙｃＡのＮＭＲ測定値、（ｉｉ）少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸としてのバリンのＮＭＲ測定値、及び（ｉｉｉ）リポタンパク質サブクラスのＮＭＲ測定値を生成するように構成され、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記少なくとも１つの定義された数学モデルの成分としてＧｌｙｃＡ、バリン、及び前記少なくとも１つのリポタンパク質成分のＮＭＲ測定値を用いて、定義された範囲内の数値スコアとして前記糖尿病リスク指数スコアを計算する、付記５４に記載のシステム。
〔付記５６〕
前記定義された数学リスクモデルが、前記炎症バイオマーカとしてＧｌｙｃＡを含み、前記少なくとも１つのリポタンパク質成分が、数学的比又は積の成分として高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）サブクラスの定義されたサブ集団の濃度又はＨＤＬ粒子サイズを有する相互作用パラメータを含む、付記５４に記載のシステム。
〔付記５７〕
前記少なくとも１つのリポタンパク質成分が、ＧｌｙｃＡと高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度との積因子である相互作用パラメータを含む、付記５４に記載のシステム。
〔付記５８〕
前記定義された数学リスクモデルの前記少なくとも１つのリポタンパク質成分が、ＧｌｙｃＡの測定値と高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度との積である第１の相互作用パラメータと、ＨＤＬサイズと前記定義されたＨＤＬサブ集団の濃度との積である第２の相互作用パラメータと、を含む、付記５４に記載のシステム。
〔付記５９〕
前記システムが、前記定義されたＨＤＬサブ集団の濃度を計算し、前記ＨＤＬサブ集団が、８．３ｎｍ（平均）〜１０．０ｎｍ（平均）の直径を有する中ＨＤＬ粒子サブクラスのみ含む、付記５７又は５８に記載のシステム。
〔付記６０〕
前記少なくとも１つのプロセッサが、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも２つの異なる数学モデルを定義するように構成され、前記少なくとも２つの異なる数学モデルが、スタチン非感受性のリポタンパク質成分を含む、スタチン療法を受けている被験者に対するものと、少なくとも１つの異なるリポタンパク質成分を含む、スタチン療法を受けていない被験者に対するものと、を含む、付記５４に記載のシステム。
〔付記６１〕
前記少なくとも１つのプロセッサが、異なるリポタンパク質成分を含む、２型糖尿病を発症するリスクの少なくとも２つの異なる数学モデルを定義するように構成され、前記少なくとも２つの異なる数学モデルが、空腹時生体サンプルに対するものと非空腹時生体サンプルに対するものとを含む、付記５４に記載のシステム。
〔付記６２〕
前記少なくとも１つのプロセッサが、グルコースレベルの範囲、及び前記糖尿病リスク指数スコアに関連付けられる集団標準に基づくリスクの四分位、五分位、又は十分位に対する、２型糖尿病に将来進行するリスクのグラフを有するレポートを作成するように構成される、付記５４に記載のシステム。
〔付記６３〕
前記グラフが、定義された集団に基づく少なくとも第１（低）及び第４四分位又は第５五分位又は第１０十分位（高）のＤＲＩスコアの視覚的参照を含み、それにより、リスク層別化の同定又は理解を容易にする、付記６２に記載のシステム。
〔付記６４〕
前記定義された少なくとも１つの数学モデルが、ｉｎ  ｖｉｔｒｏ血漿又は血清生体サンプルから測定された、ＧｌｙｃＡと、リポタンパク質のサブクラス、サイズ、及び濃度を用いて選択された複数のリポタンパク質成分と、のＮＭＲ測定値を含む、付記５４に記載のシステム。
〔付記６５〕
前記少なくとも１つの定義された数学モデルが、次のもの、即ち、（ｉ）８．３ｎｍ（平均）〜約１０．０ｎｍ（平均）の直径を有するＨＤＬ粒子サブクラスの中サイズ高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度、（ｉｉ）ＨＤＬサイズと前記定義された中ＨＤＬサブ集団の濃度との積により定義された相互作用パラメータ、（ｉｉｉ）前記中ＨＤＬサブ集団の濃度とＧｌｙｃＡとの積により定義された相互作用パラメータ、（ｉｖ）リポタンパク質インスリン抵抗性指数、（ｖ）大ＶＬＤＬサブクラス粒子数、（ｖｉ）中ＶＬＤＬサブクラス粒子数、（ｖｉｉ）全ＨＤＬサブクラス粒子数、（ｖｉｉｉ）中ＨＤＬサブクラス粒子数、及び（ｉｘ）ＶＬＤＬ粒子サイズ、の少なくとも２つを含む選択されたリポタンパク質成分を含む、付記５４に記載のシステム。
〔付記６６〕
前記選択されたリポタンパク質成分が、前記列挙されたリポタンパク質成分の項目（ｉ）〜（ｉｖ）を含む、付記６５に記載のシステム。
〔付記６７〕
前記少なくとも１つのリポタンパク質成分が、次のもの、即ち、ＶＬＤＬサブクラス粒子サイズ（ｖｓｚ３）、中ＨＤＬ−Ｐと全ＨＤＬ−Ｐとの比（ＨＭＰ＿ＨＤＬＰ）とＧｌｙｃＡとの積、及びＶＬＤＬサイズと、大ＶＬＤＬ−Ｐと中ＶＬＤＬ−Ｐとの和と、の比、の少なくとも１つを含む、付記５４に記載のシステム。
〔付記６８〕
２型糖尿病に進行するリスクの定義された数学モデルに基づいて計算された糖尿病リスク指数（ＤＲＩ）スコアを含む患者レポートであって、前記モデルが、第１四分位、第１五分位、又は第１十分位と対比してより高リスクに関連付けられる集団標準の第４四分位、第５五分位、又は第１０十分位に関連付けられるスコアと共に、ＧｌｙｃＡ及び少なくとも１つのリポタンパク質成分の尺度を含む、患者レポート。
〔付記６９〕
グルコースレベルに対する糖尿病移行リスクの範囲を示すグラフを更に含み、各々のグルコースレベルに対して異なるＤＲＩスコアが異なるリスクレベルを規定することを視覚的リスク層別化情報として含む、付記６８に記載のレポート。
〔付記７０〕
同一のグルコースレベルで異なるＤＲＩスコアに対して異なるリスクレベルを示す比較リスク層別化を示すバーチャート又はグラフを更に含み、前記バーチャート又はグラフが、空腹時血漿中グルコースレベルが９０〜１１０ｍｇ／ｄＬであるか、Ａ１Ｃ％レベルが５．７〜６．４であるか、又は経口グルコース耐性レベルが１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬであるときに関連付けられるグルコースの中リスク範囲を含む、付記６８に記載のレポート。
〔付記７１〕
ＮＭＲ分光計と、
前記分光計と通信状態のフロープローブと、
（ｉ）前記フロープローブ内の血漿試料又は血清試料のＧｌｙｃＡに関連付けられるＮＭＲスペクトルの定義されたＧｌｙｃＡ当てはめ領域のＮＭＲシグナル、（ｉｉ）前記フロープローブ内の試料に関連付けられるＮＭＲスペクトルの定義された分岐鎖状アミノ酸当てはめ領域のＮＭＲシグナル、及び（ｉｉｉ）リポタンパク質サブクラスのＮＭＲシグナル、を取得するように構成された前記分光計と通信状態の少なくとも１つのプロセッサと、
を含むＮＭＲシステムであって、
前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ＮＭＲシグナルを用いて、（ｉ）ＧｌｙｃＡ、（ｉｉ）少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸、及び（ｉｉｉ）リポタンパク質サブクラス、の測定値を計算するように構成され、且つ前記少なくとも１つのプロセッサが、ＧｌｙｃＡ、前記少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸、及び前記リポタンパク質サブクラスの幾つか、の計算された測定値を用いる糖尿病リスク指数を計算するように構成される、ＮＭＲ分光計。
〔付記７２〕
前記少なくとも１つのプロセッサが、少なくとも１つのローカル又はリモートプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサが、少なくとも１つの相互作用パラメータを計算するように構成される、付記７１に記載のシステム。
〔付記７３〕
前記少なくとも１つの相互作用パラメータが、ＧｌｙｃＡの測定値と高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度との積により定義される第１の相互作用パラメータを含む、付記７１に記載のシステム。
〔付記７４〕
前記少なくとも１つのプロセッサが、ＧｌｙｃＡの測定値と高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）粒子の定義されたサブ集団の濃度との積である第１の相互作用パラメータと、ＨＤＬサイズと前記定義されたＨＤＬサブ集団の濃度との積である第２の相互作用パラメータと、を計算する、付記７１に記載のシステム。
〔付記７５〕
前記少なくとも１つのプロセッサが、少なくとも１つの相互作用パラメータに対してＨＤＬサブクラスを用いて、定義されたＨＤＬサブ集団の濃度を計算し、前記ＨＤＬサブ集団が、８．３ｎｍ（平均）〜約１０．０ｎｍ（平均）の直径を有する中ＨＤＬ粒子サブクラスのみを含む、付記７１に記載のシステム。
〔付記７６〕
前記少なくとも１つ分岐鎖状アミノ酸がバリンを含む、付記７１に記載のシステム。
〔付記７７〕
少なくとも１つの患者ｉｎ  ｖｉｔｒｏ生体サンプルの、選択されたリポタンパク質サブクラスと、（ｉ）少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸若しくはＧｌｙｃＡ、又は（ｉｉ）少なくとも１つの分岐鎖状アミノ酸及びＧｌｙｃＡ、の少なくとも１つと、の複数のＮＭＲ導出測定値をプログラムで評価することと、
前記ＮＭＲ導出測定値を用いて各々の患者の糖尿病リスク指数をプログラムで計算することと、
（ｉ）前記糖尿病リスク指数が、２型糖尿病を発症するリスクの増加に関連付けられる集団標準の定義されたレベルを超えるか、及び／又は（ｉｉ）前記糖尿病リスク指数が経時的に増加若しくは減少することにより、療法に反応し得るリスク状態の変化が評価されるか、の少なくとも１つを評価することと、
を含む、療法を評価するか又は前記患者が２型糖尿病を発症するリスクがあるかを決定する為に患者をモニターする方法。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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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】
2019056711.tif 000023
【図８】
2019056711.tif 000024
【図９】
2019056711.tif 000025
【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４Ａ】
2019056711.tif 000032
【図１４Ｂ】
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【図１４Ｃ】
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【図１４Ｄ】
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【図１４Ｅ】
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【図１４Ｆ】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８Ａ】
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【図１８Ｂ】
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【図１８Ｃ】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８Ａ】
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【図２８Ｂ】
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【図２８Ｃ】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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