(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＡＫＡＰ１０の２０７３Ａ→Ｇ、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＡＤＩＰＯＱの−１１３７７Ｃ→Ｇ、ＡＧＥＲの２６８Ｇ→Ａ、及びＰＡＸ４の５６７Ｃ→Ｔの遺伝子多型を検出し、ＡＫＡＰ１０の２０７３Ａ→Ｇ、ＡＤＩＰＯＱの−１１３７７Ｃ→Ｇを有する日本人は心筋梗塞の危険性が高いことを、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＡＧＥＲの２６８Ｇ→Ａ、ＰＡＸ４の５６７Ｃ→Ｔを有する日本人は心筋梗塞の危険性が低いことを、評価するための判断材料の一つとすることを特徴とする日本人における心筋梗塞の遺伝的リスク検出法。
【請求項２】
前記遺伝子多型の検出方法が、ＰＣＲ−ＳＳＯＰ−Ｌｕｍｉｎｅｘ法であり、この方法の実施に用いるための塩基配列のうち、
ＡＫＡＰ１０の２０７３Ａ→Ｇの検出については、ＰＣＲ用プライマーの塩基配列が、配列番号４７：ggcccaggaa gagctagctt gと、配列番号４８：gtagatttct ctaacggttg atcatであり、多型チェック用の塩基配列が、配列番号４９：gatagtcagt gacattatgc agと配列番号５０：cctgctgcat aacgtcactgであり、
ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇの検出については、ＰＣＲ用プライマーの塩基配列が、配列番号９：tggctgtggg ttccctctga gと、配列番号１０：gatttggcac tgtgtggcgt tcであり、多型チェック用の塩基配列が、配列番号１１：cgagcagggg tggcgccと配列番号１２：ggcgccaccc tgctcgctであり、
ＡＤＩＰＯＱの−１１３７７Ｃ→Ｇの検出については、ＰＣＲ用プライマーの塩基配列が、配列番号５１：taattcatca gaatgtgtgg cttgと、配列番号５２：ttaggcttga agtggcaaca ttcであり、多型チェック用の塩基配列が、配列番号５３：gctcagatcc tgcccttcaa aと配列番号５４：gttttgtttt tgaagcgcag gatであり、
ＡＧＥＲの２６８Ｇ→Ａの検出については、ＰＣＲ用プライマーの塩基配列が、配列番号３９：acaggccgga cagaagcttg gと、配列番号４０：cattcctgtt cattgcctgg cacであり、多型チェック用の塩基配列が、配列番号４１：gaagagggag ccgttgggaaと配列番号４２：gtccttccca acagctccctであることを特徴とする請求項１に記載の心筋梗塞の遺伝的リスク検出法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心筋梗塞の遺伝的リスク検出法等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ヒトゲノムプロジェクトの成功によって、一般的な疾患に影響を与える遺伝子の同定を含め、臨床医学に対して大きな利益がもたらされつつある。そのような遺伝子を同定するための方法の一つとして、特定の疾患に注目しつつ、適切に選択された遺伝子多型を探るという方法がある。そのような遺伝子は、その疾患の発症・進展に関与するタンパク質をコードしていることが知られているか、または疾患に連鎖する染色体領域に存在しているからである。
【０００３】
虚血性心疾患(Coronary heart disease : CHD )は、米国において最大の死亡原因となっている。虚血性心疾患および心筋梗塞(myocardial infarction : MI )に罹患した患者の総数は、２００２年には、それぞれ１３００万人および７２０万人であった。このような状況下、最近の医療の進歩にもかかわらず、虚血性心疾患および心筋梗塞によって、それぞれ約５０万人および約１７万人の患者が毎年亡くなっている。日本では、厚生労働省のデータによれば、虚血性心疾患の患者数は約９０万人であり、約４万５千人の患者が心筋梗塞によって毎年亡くなっている。虚血性心疾患と心筋梗塞による個人的および社会的な負担を軽減するためには、疾患の予防が重要な戦略である。この疾患に対する危険因子を同定することは、危険予測および将来の発症予防のために重要である。
心筋梗塞の原因となる危険因子は、高血圧、高コレステロール血症、糖尿病、および喫煙である。これらの危険因子に加えて、最近では家族または血縁者に関する全ゲノム連鎖解析（非特許文献１〜非特許文献４）および血縁関係にない個人に関する様々な関連解析（非特許文献５〜非特許文献１３）によって、虚血性心疾患または心筋梗塞に関与している遺伝子多型が同定されつつある。しかしながら、これらの遺伝的要因については、まだ十分解明されていない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、心筋梗塞について、遺伝的リスクを判断するための一材料を得るための遺伝子検出法等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明者は、３４８３名の日本人について、１３７個の候補遺伝子中、１６４個の多型に関する大規模な関連解析を行った。本研究の目的は、心筋梗塞に関与する遺伝子多型を同定し、この知見に基づいて、ある者に対して心筋梗塞を予防するための有用な情報を与えることである。
【０００６】
上記解析の結果、第１の発明に係る心筋梗塞のリスク検出法は、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ、ＡＫＡＰ１０の２０７３Ａ→Ｇ、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＡＤＩＰＯＱの−１１３７７Ｃ→Ｇ、Ｆ７の１１４９６Ｇ→Ａ、ＴＮＦの−８６３Ｃ→Ａ、ＬＰＬの１５９５Ｃ→Ｇ、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ、ＡＧＥＲの２６８Ｇ→Ａ、ＰＡＸ４の５６７Ｃ→Ｔ、ＴＮＦの−８５０Ｃ→Ｔ、ＣＥＴＰの−６２９Ｃ→Ａのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、性差、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無、高血圧の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。
このとき、群を形成するときに使用する分散については、統計上の分散値、或いは標準偏差値（ＳＤ）、パーセントによる区分などを用いることができる。なお、遺伝子多型については、必ずしも上記１４個には限られず、１個〜１３個、１５個以上で実施することができる。
【０００７】
本明細書中において、多型の記載方法は、次の通りである。原則として、各遺伝子について、「多型が生じている位置、データベースに登録されている塩基（Ａ：アデニン、Ｇ：グアニン、Ｃ：シトシン、Ｔ：チミン）→多型の塩基」の順で記載する。例えば、「ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ」は、ＭＴＨＦＲ遺伝子について、６７７位のＣがＴとなっている多型を意味している。但し、挿入多型については、「多型が生じている位置／塩基数とデータベースに登録されている塩基→塩基数と塩基」の順で記載する。例えば、「ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ」は、ＩＰＦ１遺伝子について、−１０８位の３個の連続するＧが、４個の連続するＧとなる挿入多型を意味している。また、場所の指定がない多型（例えば、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ）については、表１〜表５に記載のｄｂＳＮＰのアクセス番号から、その内容を容易に理解することができる。
【０００８】
上記多型のうちの幾つかについては、日本人以外の集団において、心筋梗塞とは異なる疾患（例えば、脳血管障害など）との関係が指摘されている。しかしながら、各多型の頻度および疾患との関連については、各集団（国、地域、民族など）に応じて異なっている。このため、従来の報告については、国または疾患が異なる場合には、必ずしも日本人における多型および心筋梗塞との関連が裏付けられるわけではない。
【０００９】
また、第２の発明に係る心筋梗塞の遺伝的リスク検出法は、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ、ＡＫＡＰ１０の２０７３Ａ→Ｇ、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＡＤＩＰＯＱの−１１３７７Ｃ→Ｇ、Ｆ７の１１４９６Ｇ→Ａ、ＴＮＦの−８６３Ｃ→Ａ、ＬＰＬの１５９５Ｃ→Ｇ、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ、ＡＧＥＲの２６８Ｇ→Ａ、ＰＡＸ４の５６７Ｃ→Ｔ、ＴＮＦの−８５０Ｃ→Ｔ、ＣＥＴＰの−６２９Ｃ→Ａのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型を検出することが好ましい。
【００１０】
更に、本発明者は、上記データについて、性差、高血圧の有無、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無、喫煙の有無に分類し、それぞれについて遺伝子多型と心筋梗塞との関係を評価した結果、次の発明を完成するに至った。
第３の発明に係る心筋梗塞のリスク検出法は、男性と女性とに分類し、男性においてはＬＴＡの８０４Ｃ→Ａ、ＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ、ＬＰＬのＣ→Ｇ（Ｓｅｒ４４７Ｓｔｏｐ）、ＡＧＥＲのＧ→Ａ（Ｇｌｙ８２Ｓｅｒ）、Ｆ７の１１４９６Ｇ→Ａ、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＧＮＢ３の８２５Ｃ→Ｔ、ＡＤＩＰＯＱの−１１３７７Ｃ→Ｇ、Ｆ３の−６０３Ａ→Ｇのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無、高血圧の有無とを評価因子とし、女性においてはＴＮＦの−８６３Ｃ→Ａ、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＵＣＰ３の−５５Ｃ→Ｔ、ＰＬＡＴの−７３５１Ｃ→Ｔ、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ、ＩＴＧＡ２の１６４８Ａ→Ｇ、ＥＮＧのＣ→Ｇ（Ａｓｐ３６６Ｈｉｓ）、ＲＯＳ１のＧ→Ａ（Ａｓｐ２２１３Ａｓｎ）のうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、高コレステロール血症の有無、高血圧の有無、糖尿病の有無、喫煙の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。
【００１１】
第４の発明に係る心筋梗塞のリスク検出法は、高血圧の有無に分類し、高血圧者においてはＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＵＴＳ２のＧ→Ａ（Ｓｅｒ８９Ａｓｎ）、ＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ、ＬＰＬのＣ→Ｇ（Ｓｅｒ４４７Ｓｔｏｐ）、ＭＭＰ２の−１３０６Ｃ→Ｔ、Ｆ７の１１４９６Ｇ→Ａ、ＰＬＡＴの−７３５１Ｃ→Ｔ、ＡＤＩＰＯＱの−１１３７７Ｃ→Ｇのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、性差、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無とを評価因子とし、正常血圧者においてはＡＫＡＰ１０のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６４６Ｖａｌ）、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ、ＳＡＨのＡ→Ｇ（ｉｎ  ｉｎｔｒｏｎ１２）、ＣＥＴＰの−６２９Ｃ→Ａのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、性差、糖尿病の有無、高コレステロール血症の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。
【００１２】
第５の発明に係る心筋梗塞のリスク検出法は、高コレステロール血症の有無に分類し、高コレステロール血症者においてはＵＣＰ３の−５５Ｃ→Ｔ、ＥＤＮＲＡの−２３１Ａ→Ｇ、ＥＮＧのＣ→Ｇ（Ａｓｐ３６６Ｈｉｓ）のうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、性差、糖尿病の有無、高血圧の有無とを評価因子とし、血清コレステロール正常者においてはＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＡＫＡＰ１０のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６４６Ｖａｌ）、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＡＤＩＰＯＱの−１１３７７Ｃ→Ｇ、Ｆ７の１１４９６Ｇ→Ａ、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ、Ｆ１２の４６Ｃ→Ｔ、ＡＡＣＴのＧ→Ａ（Ａｌａ１５Ｔｈｒ）、ＡＧＥＲのＧ→Ａ（Ｇｌｙ８２Ｓｅｒ）、ＴＮＦの−８６３Ｃ→Ａ、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ、ＬＰＬのＣ→Ｇ（Ｓｅｒ４４７Ｓｔｏｐ）のうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、性差、糖尿病の有無、高血圧の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。
【００１３】
第６の発明に係る心筋梗塞のリスク検出法は、糖尿病の有無に分類し、糖尿病者においてはＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ、ＡＰＯＥの４０７０Ｃ→Ｔ、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、性差、高コレステロール血症の有無とを評価因子とし、非糖尿病者においてはＦ７の１１４９６Ｇ→Ａ、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、性差、高コレステロール血症の有無、高血圧の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。
【００１４】
第７の発明に係る心筋梗塞のリスク検出法は、喫煙の有無に分類し、喫煙者においてはＰＲＯＺの７９Ｇ→Ａ、ＬＴＡの８０４Ｃ→Ａ、ＵＣＰ１の−１１２Ａ→Ｃ、ＡＣＥの−２４０Ａ→Ｔのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無、高血圧の有無、性差とを評価因子とし、非喫煙者においてはＡＫＡＰ１０のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６４６Ｖａｌ）、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ、ＰＰＡＲＧの−６８１Ｃ→Ｇ、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＬＰＬのＣ→Ｇ（Ｓｅｒ４４７Ｓｔｏｐ）、Ｆ１２の４６Ｃ→Ｔ、ＴＮＦの−８６３Ｃ→Ａ、ＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ、Ｆ７の１１４９６Ｇ→Ａ、ＡＧＥＲのＧ→Ａ（Ｇｌｙ８２Ｓｅｒ）、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ、ＰＣＫ１の−２３２Ｃ→Ｇのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、性差、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無、高血圧の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。
【００１５】
また、第８の発明に係る心筋梗塞の遺伝的リスク検出法は、第２の発明に記載した遺伝子多型に加えて、ＬＴＡの８０４Ｃ→Ａ、ＵＣＰ３の−５５Ｃ→Ｔ、ＵＴＳ２のＧ→Ａ（Ｓｅｒ８９Ａｓｎ）、ＰＲＯＺの７９Ｇ→Ａ、ＰＰＡＲＧの−６８１Ｃ→Ｇのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型を検出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、心筋梗塞について、遺伝的リスクおよび発症リスクを判断するための検出法等が提供される。この発明を用いることにより、心筋梗塞に対する予防が可能となり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
次に、本発明の実施形態について、表を参照しつつ説明するが、本発明の技術的範囲は、これらの実施形態によって限定されるものではなく、発明の要旨を変更することなく様々な形態で実施することができる。また、本発明の技術的範囲は、均等の範囲にまで及ぶものである。
【００１８】
＜試験方法＞
研究対象
研究対象は、３４８３名（男性１９１３名、女性１５７０名）の日本人であった。彼らは、研究参加施設（岐阜県立岐阜病院、岐阜県立多治見病院、岐阜県立下呂温泉病院、弘前大学病院、黎明郷リハビリテーション病院、および横浜総合病院）に２００２年１０月から２００５年３月までに来院した者であった。１１９２名の心筋梗塞患者（男性９２６名、女性２６６名）は、すべて冠動脈造影と左室造影を受けた。心筋梗塞の診断は、典型的な心電図の変化と、血清中の酵素（クレアチンキナーゼ、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ、および乳酸デヒドロゲナーゼなど）および血清中トロポニンＴの増加によって行った。診断は、左室造影像による壁運動異常の存在と、冠動脈造影による主要冠動脈のいずれかの狭窄または左冠動脈主幹部の狭窄を同定することにより行った。
【００１９】
２２９１名（男性９８７名、女性１３０４名）のコントロール者は、毎年の健康診断のために研究参加施設を訪れた者であった。彼らは、虚血性心疾患、末梢動脈の閉鎖性疾患、または他のアテローム性動脈硬化症、虚血性または出血性の脳血管障害または他の脳疾患、あるいは血栓症、塞栓症、その他の出血性障害の病歴を持っていなかった。
心筋梗塞患者およびコントロール者には、虚血性心疾患に関する従来の危険因子を有している者と有していない者とが含まれていた。従来の危険因子としては、肥満（ＢＭＩ≧２５ｋｇ／ｍ２以上）、喫煙（１０本以上／日）、高血圧（収縮期血圧が１４０ｍｍＨｇ以上か、拡張期血圧が９０ｍｍＨｇ以上、若しくは両条件を満たす者、または降圧薬を服用している者）、高コレステロール血症（血中総コレステロール値が２２０ｍｇ／ｄＬ以上、または脂質降下薬を服用している者）、または糖尿病（空腹時血糖値が１２６ｍｇ／ｄＬ以上か、ヘモグロビンＡｌｃが６.５％以上、若しくは両条件を満たす者、または糖尿病治療中の者）が含まれる。
研究プロトコールはヘルシンキ宣言に従い、三重大学医学部、弘前大学医学部、岐阜県国際バイオ研究所、および参加研究施設の倫理委員会によって承認された。各参加者に対しては書面によるインフォームドコンセントを得た。データ解析は、三重大学生命科学研究支援センターヒト機能ゲノミクス部門で行った。
【００２０】
多型の選択
公開データベースの使用および本発明者の鋭意努力によって、高血圧、アテローム性動脈硬化症、動脈攣縮、動脈瘤、血小板機能、白血球および単球―マクロファージに関する生物学、凝固・線溶系カスケード、神経学的因子、脂質、グルコース、およびホモシステインの代謝と他の代謝因子についての包括的な概要に基づいて、心筋梗塞との関連が疑われている１３７個の候補遺伝子を選択した。本発明者は、これら１３７個の遺伝子について、１６４個の多型を選択した。これらの多型の多くは、プロモーター領域、エクソン、イントロンのスプライシングの供与部位或いは受容部位に多く位置しており、多型によりコードされたタンパク質の機能または発現に変化を与えることが推定されるものである。これら１６４個の多型は、下記表１〜表５に示した。なお、表１〜表５においては、左欄から順に、座位（Locus）、遺伝子名（Gene）、簡易表記（Symbol）、多型（Polymorphism）、多型データベース登録番号（dbSNP）を示している。なお、多型データベース登録番号が無い場合には、ＮＣＢＩ遺伝子バンクに登録されている番号を示した。
【００２１】
【表１】
0005686333.tif 000002
【００２２】
【表２】
0005686333.tif 000003
【００２３】
【表３】
0005686333.tif 000004
【００２４】
【表４】
0005686333.tif 000005
【００２５】
【表５】
0005686333.tif 000006
【００２６】
遺伝子多型の検出方法
７ｍＬの静脈血を５０ｍｍｏｌ／Ｌ  ＥＤＴＡ(ジナトリウム塩)を含むチューブに採取し、ゲノムＤＮＡをキット(ゲノミックス社製)によって分離した。１６４個の多型の遺伝子型は、ＰＣＲと配列特異的オリゴヌクレオチドプローブをサスペンジョン・アレイ・テクノロジー（ＳＡＴ：Ｌｕｍｉｎｅｘ  １００）と組み合わせて使用する方法によって決定した（Ｇ＆Ｇサイエンス株式会社）。プライマー、プローブ、その他の条件は、下表６に示した。表６は左から順に、遺伝子表記（Gene Symbol）、多型（Polymorphism）、センスプライマー（Sense primer）、アンチセンスプライマー（Antisense primer）、プローブ１（Probe 1）、プローブ２（Probe 2）、アニーリング温度（Annealing）、およびサイクル数（Cycles）を示した。また、詳細な方法については、既報のもの（非特許文献１４）を基本として、適宜に増幅条件を変えて行った。なお、心筋梗塞との関連が認められなかった多型を検出するための条件については記載を省略した。
【００２７】
ＰＣＲ−ＳＳＯＰ−Ｌｕｍｉｎｅｘ法
方法の詳細については、非特許文献１４に記載の通りである。以下には、この方法の概要について説明する。
図１には、Ｌｕｍｉｎｅｘ１００フローサイトメトリーで検出するマイクロビーズの微細構造と特徴を示した。マイクロビーズ（図中の符号（Ａ））は、直径が約５.５μｍ程度であり、ポリスチレン製である。ビーズ表面には、特異的な塩基配列を認識するプローブが結合されている。各ビーズには、一種類のプローブが結合されている。このマイクロビーズには、赤色色素と赤外色素との割合を変化させることにより、図中の符号（Ｂ）に示すように、最大で１００種類のものを混合した状態で、各ビーズの同定が行えるようになっている。複数種類のプローブを備えたマイクロビーズ（但し、各マイクロビーズには一種類のプローブのみ）を適当な割合で混合し、１００ビーズ／μＬとなるようにしたビーズミックスを調製した（図中の符号（Ｃ））。
【００２８】
図２には、ＰＣＲ−ＳＳＯＰ−Ｌｕｍｉｎｅｘ法の手順の概要を示した。
＜増幅反応（Ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）＞
目的とするＤＮＡを増幅するＰＣＲ反応には、５’末端をビオチンでラベルしたプライマーを用いた。１.５ｍＭ塩化マグネシウムを含む１ｘＰＣＲ溶液（５０ｍＭ  ＫＣｌ、１０ｍＭ  Ｔｒｉｓ−ＨＣｌ、ｐＨ８.３）、２％ＤＭＳＯ、０.２ｍＭ  ｄＮＴＰｓ、及び０.１μＭ〜１０μＭプライマーセットを混合し、Ｔａｑ  ＤＮＡポリメラーゼ（５０Ｕ／ｍＬ）と５０ｎｇ〜１００ｎｇのゲノムＤＮＡを加えて２５μＬとした。ＰＣＲ反応は、９５℃で１０分間処理の後、９４℃で２０秒間の変性、６０℃で３０秒間のアニーリング、及び７２℃で３０秒間の伸長を１サイクルとし、これを５０サイクル繰り返した。機器としてＧｅｎｅＡｍｐ９７００サーマルサイクラー（アプライドバイオシステムズ社製）を用いた。
【００２９】
＜ハイブリダイゼーション（Ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ）＞
増幅したＤＮＡを変性した後、ビーズミックスとハイブリダイズさせた。９６ウエルプレートの各ウエルに、５μＬの増幅反応後のＰＣＲ増幅液、５μＬのビーズミックス、及び４０μＬのハイブリダイズ用緩衝液（３.７５Ｍ  ＴＭＡＣ、６２.５ｍＭ  ＴＢ（ｐＨ８.０）、０.５ｍＭ  ＥＤＴＡ、０.１２５％  Ｎ−ラウロイルザルコシン）を添加し、全量５０μＬとした。この混合液を添加した９６ウエルプレートについて、９５℃で２分間の変性、及び５２℃で３０分間のハイブリダイゼーションを行った（ＧｅｎｅＡｍｐ９７００サーマルサイクラーを用いた。）。
図２中には、増幅したＤＮＡを認識するプローブを有するビーズ（１）のみが、ＤＮＡと結合する様子が示されている。
【００３０】
＜ストレプトアビジン−フィコエリトリン反応（ＳＡ−ＰＥ  Ｒｅａｃｔｉｏｎ）＞
次に、上記ビーズミックス−ＤＮＡをＳＡ−ＰＥと反応させた。ハイブリダイゼーション反応の後、各ウエルに１００μＬのＰＢＳ−Ｔｗｅｅｎ（１ｘＰＢＳ（ｐＨ７.５）、０.０１％  Ｔｗｅｅｎ−２０）を添加し、１０００ｘｇで５分間の遠心を行い、上清を取り去ることで、マイクロビーズを洗浄した。各ウエルに残ったマイクロビーズに、それぞれ７０μＬのＳＡ−ＰＥ溶液（ＰＢＳ−Ｔｗｅｅｎにより、市販品（Ｇ＆Ｇサイエンス株式会社製）を１００倍希釈したもの）を添加し混合した後、５２℃で１５分間の反応を行った（ＧｅｎｅＡｍｐ９７００サーマルサイクラーを用いた。）。
図２中には、ビーズ（１）のプローブにのみビオチン化ＤＮＡが結合しているので、そのビオチンにＳＡ−ＰＥが結合する様子が示されている。
【００３１】
＜測定（Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）＞
次に、反応後のサンプルはＬｕｍｉｎｅｘ１００を用いて、ビーズ種類の同定と、そのビーズにＰＥが結合しているか否かを判定した。測定は２種類のレーザを使用して行い、ビーズの種類は６３５ｎｍレーザにより同定し、ＰＥ蛍光は５３２ｎｍレーザを用いて定量した。オリゴビーズに結合したＤＮＡは１測定あたり各々のビーズを最低５０個ずつ測定し、定量されたＰＥの蛍光強度の中央値（ＭＦＩ）を使用した。
図２中には、各ビーズ（１）〜（３）が同定され、かつビーズ（１）にのみＰＥが測定されたことから、ビーズ（１）に結合させたプローブが認識するＤＮＡが増幅された様子が示されている。
【００３２】
【表６】
0005686333.tif 000007
【００３３】
統計解析
臨床データは、心筋梗塞の患者群とコントロール群との間で、対応のないスチューデントt検定により比較した。質的データは、カイ二乗検定によって比較した。対立遺伝子頻度は遺伝子カウント法によって概算し、ハーディ・ワインベルク平衡にあてはまるかどうかを判断するためにカイ二乗検定を使った。各常染色体上の遺伝子多型における遺伝子型分布は、心筋梗塞患者とコントロール群との間でカイ二乗検定(３ｘ２)によって比較した。Ｘ染色体上にある遺伝子多型については、対立遺伝子頻度をカイ二乗検定(２ｘ２)によって比較した。
【００３４】
心筋梗塞と関連（Ｐ＜０.０６）する多型は、交絡因子（但し、層別化に用いた因子は除く）を含む多項ロジスティック回帰分析法により解析した。このとき、交絡因子については、年齢（age）・性別(gender：女性＝０、男性＝１)・肥満指数(body mass index：BMI)・喫煙状態(smoking：非喫煙者＝０、喫煙者＝１)・代謝変数（高血圧（hypertension）・糖尿病（diabetes mellitus）・または高コレステロール血症（hypercholesterolemia）の病歴なし＝０、それらの病歴あり＝１）および各遺伝子型を独立変数とし、心筋梗塞を従属変数とした。各遺伝子型は、優性、劣性、および２つの付加（付加１および２）遺伝モデルに従って評価し、Ｐ値、オッズ比、および９５％信頼区間を計算した。
【００３５】
各遺伝モデルは２つの群から成る。優性モデルは「変異型のホモ接合体とヘテロ接合体の結合群」対「野生型のホモ接合体」、劣性モデルは「変異型のホモ接合体」対「野生型のホモ接合体とヘテロ接合体の結合群」、付加１モデルは「ヘテロ接合体」対「野生型のホモ接合体」、付加２モデルは「変異型のホモ接合体」対「野生型のホモ接合体」である。組み合わせ遺伝子型（combined genotype）と心筋梗塞発症との関連を分析するために、年齢、性別、肥満指数、喫煙状態、高血圧、糖尿病、高コレステロール血症、および組み合わせ遺伝子型を独立変数とし、心筋梗塞を従属変数とした多項ロジスティック回帰分析法を実行した。各遺伝子型は、統計的有意性に基づいて優性モデルまたは劣性モデルを用いた。また、各組み合わせ遺伝子型は、心筋梗塞について最も小さい遺伝的リスクを与える組み合わせ遺伝子型と比較した。
【００３６】
心筋梗塞に対する遺伝子型または他の交絡因子の効果を確認するために、ステップワイズ変数増加法により解析を行った。モデルへの包含の基準レベルを０.２５とし、モデルからの除外の基準レベルを０.１とした。心筋梗塞と遺伝子型の多重比較の結果を得る際に、統計的有意性（層別解析を行わない場合はＰ＜０.００１、層別解析を行った場合はＰ＜０.００５)の厳密な基準を採用した。その他の臨床的バックグラウンドデータについては、危険率５％未満（Ｐ＜０.０５）は統計的に有意であると見なした。統計的有意性は、両側検定によって試験した。統計解析は、ＪＭＰソフトウェア・バージョン５.１（ＳＡＳインスティテュート社製）によって実行した。
【００３７】
Ｉ．層別解析を行わない場合の解析結果
＜試験結果＞
３４８３人の研究対象に関する基礎的データを下表７に示した。左欄より順に、特徴（Characteristics）、心筋梗塞（Myocardial infarction）、およびコントロール者（Controls）を示している。また、特徴欄は、上より順に、対象者数（No. of subjects）、年齢（Age）、性別（女性／男性）（Gender(female/male)）、肥満指数（Body mass index）、現在または過去の喫煙率（Current or former smoker）、高血圧（Hypertension）、糖尿病（Diabetes mellitus）、および高コレステロール血症（Hypercholesterolemia）の罹患率を示している。
【００３８】
【表７】
0005686333.tif 000008
【００３９】
年齢と肥満指数については、平均±ＳＤで示した。喫煙率については、一日あたり１０本以上を吸った場合を喫煙とした。高血圧については、最大血圧が１４０ｍｍＨｇ以上、または最低血圧が９０ｍｍＨｇ以上の者、或いは降圧剤を服用している者とした。糖尿病については、空腹時血糖値が１２６ｍｇ／ｄＬ以上、またはヘモグロビンＡｌｃが６.５％以上の者、或いは糖尿病治療薬を服用している者とした。高コレステロール血症については、血清総コレステロール値が２２０ｍｇ／ｄＬ以上、または脂質降下薬を服用している者とした。また表中、(a)、(b)、(c)は、それぞれコントロールとの間でＰ＜０.００５、Ｐ＜０.００１、Ｐ＜０.０１を意味している。
【００４０】
従来より虚血性心疾患の危険因子とされている喫煙・高血圧・糖尿病・および高コレステロール血症を含め、年齢・男性の割合・肥満指数の全てについて、心筋梗塞患者は、コントロールに比べて有意に高かった。
次に、心筋梗塞のリスク診断を行うために必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・性別・肥満・喫煙・高血圧・糖尿病・高コレステロール血症について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については後述する）。その結果、次に説明するように、心筋梗塞に関するリスク診断を行えることが分かった。
【００４１】
＜心筋梗塞のリスク診断システム＞
表８には、心筋梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、因子（Variable）、Ｐ値（P value）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total risk）を示した。
【００４２】
【表８】
0005686333.tif 000009
【００４３】
ステップワイズ変数増加法（後の表９に示す）でＰ＜０.０５であった遺伝子多型群および年齢・性別・喫煙・肥満・高血圧・糖尿病・高脂血症を独立因子（交絡因子）とし、心筋梗塞を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を算出した。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
多項ロジスティック回帰分析の結果、従来の危険因子としては性別（男性の方が高リスク）、高脂血症、糖尿病、高血圧が発症に関連しており、遺伝因子としては、ＦＡＢＰ２、ＡＫＡＰ１０、ＩＰＦ１、ＧＰ１ＢＡ、ＭＴＨＦＲ、ＡＤＩＰＯＱ、Ｆ７、ＴＮＦ（２箇所の多型）、ＬＰＬ、ＴＮＦＳＦ４、ＡＧＥＲ、ＰＡＸ４、ＣＥＴＰの各遺伝子多型が心筋梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が９７.８１であり、遺伝因子では最小オッズ比が０.１０で最大オッズ比が１４.８９であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.１０で最大オッズ比が１４５６.４５であり、１４５６５倍の差が認められた。
【００４４】
次に、本実施形態の臨床的な意義について説明する。病院、クリニックまたは健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と今回同定した遺伝因子に関する検査を行い、心筋梗塞の発症リスクの予測を行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を５段階に分ける。即ち、平均±１ＳＤの範囲を平均的リスク群とし、平均＋１ＳＤから平均＋２ＳＤをやや高リスク群、平均＋２ＳＤ以上を高リスク群とする。また、平均−１ＳＤから平均−２ＳＤをやや低リスク群、平均−２ＳＤ以下を低リスク群とする。
実際に本研究において、リスク値の分布は、リスクが高い群では疾患群が３０.５％でコントロール群が６.０％、リスクがやや高い群では疾患群が３１.０％でコントロール群が１１.８％、平均的リスクの群では疾患群が３８.３％でコントロール群が７３.１％、リスクがやや低い群では疾患群が０.３％でコントロール群が９.０％、リスクが低い群では疾患群が０％でコントロール群も０％であった。また、リスク値の片対数の分布では、リスクが高い群では疾患群が０％でコントロール群も０％、リスクがやや高い群では疾患群が４１.８％でコントロール群が９.３％、平均的リスクの群では疾患群が５６．３％でコントロール群が６４．７％、リスクがやや低い群では疾患群が１.８％でコントロール群が２０.４％、リスクが低い群では疾患群が０.２％でコントロール群が５.７％であった。他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。実際に本研究における疾患群の分布は、リスクが高い群は２６.６％（コントロール群は５.０％）、リスクがやや高い群は４７.７％（コントロール群は２０.０％）、平均的リスクの群は２４.１％（コントロール群は５０.２％）、リスクがやや低い群は１．５％（コントロール群は２０.０％）、リスクが低い群は０.１％（コントロール群は５.０％）であった。
本研究では有意な関連が認められなかったが、一般的に喫煙・肥満も心筋梗塞の危険因子と考えられているので、この因子を含めることもできる。
【００４５】
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけ高リスク群またはやや高リスク群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことにより心筋梗塞の一次・二次予防を積極的に推進する。遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても予測し（表１２から算出することができる）、クライアントに説明する。特に心筋梗塞や脳梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本システムにより心筋梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。
【００４６】
＜統計解析＞
次に、上記リスク判断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、１６個の遺伝子多型が心筋梗塞との関連を示した（Ｐ＜０.０６）。詳細を表９に示した。表中においては、左欄より順に、遺伝子表記（Gene symbol）、多型（Polymorphism）、および危険率（Ｐ）を示している。
【００４７】
ＭＴＨＦＲ（６７７Ｃ→Ｔ（Ala222Val））については、心筋梗塞群の野生型ホモ接合体（CC型）が３１．５％、ヘテロ接合体（CT型）が４７．８％、変異型ホモ接合体（TT型）が２０．７％であり、コントロール群の野生型ホモ接合体が３５．１％、ヘテロ接合体が４９．５％、変異型ホモ接合体が１５．４％であった。IPF1（-108/3G→４G）については、心筋梗塞群の野生型ホモ接合体（3G/3G型）が27.0％、ヘテロ接合体（3G/4G型）が47.1％、変異型ホモ接合体（4G/4G型）が25.9％であり、コントロール群の野生型ホモ接合体が21.3％、ヘテロ接合体が51.7％、変異型ホモ接合体が27.0％であった。GP1BA（１０１８Ｃ→Ｔ（Thr145Met））については、心筋梗塞群の野生型ホモ接合体（CC型）が７４．２％、ヘテロ接合体（CT型）が２４．６％、変異型ホモ接合体（TT型）が１．２％であり、コントロール群の野生型ホモ接合体が７８．４％、ヘテロ接合体が20.0％、変異型ホモ接合体が１．６％であった。FABP2（２４４５G→A(Ala54Thr)）については、心筋梗塞群の野生型ホモ接合体（GG型）が３８．３％、ヘテロ接合体（GA型）が４６．８％、変異型ホモ接合体（AA型）が１４．９％であり、コントロール群の野生型ホモ接合体が４３．７％、ヘテロ接合体が４３．１％、変異型ホモ接合体が１３．２％であった。
【００４８】
【表９】
0005686333.tif 000010
【００４９】
これらの多型については、心筋梗塞との関係について更に詳細に分析した。年齢、性別、ＢＭＩ、喫煙頻度および高血圧・糖尿病・高コレステロール血症の罹患率を補正した多項ロジスティック回帰分析法を行ったところ、次の多型について、心筋梗塞との関連が強く示唆された。劣性モデルおよび付加２モデルにおいて５，１０−メチレンテトラヒドロ葉酸レダクターゼ遺伝子（ＭＴＨＦＲ）の６７７Ｃ→Ｔ多型が、優性モデルおよび付加１モデルにおいてインスリン促進因子１遺伝子（ＩＰＦ１）の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型が、付加１モデルにおいて糖タンパク質Ｉｂ−血小板−αポリペプチド遺伝子（ＧＰ１ＢＡ）の１０１８Ｃ→Ｔ多型が、優性モデルにおいて脂肪酸結合タンパク質２遺伝子（ＦＡＢＰ２）の２４４５Ｇ→Ａ多型が、心筋梗塞の罹患率に有意に（Ｐ＜０.００１）関連した。詳細を下表１０に示した。
【００５０】
【表１０】
0005686333.tif 000011
【００５１】
表中においては、左欄より順に、遺伝子表記（Gene symbol）、多型（Polymorphism）、優性モデル（Dominant）における危険率（P）・オッズ比（OR）・９５％信頼区間（95% CI）、劣性モデル（Recessive）における危険率（P）・オッズ比（OR）・９５％信頼区間（95% CI）、付加１モデル（Additive 1）における危険率（P）・オッズ比（OR）・９５％信頼区間（95% CI）、付加２モデル（Additive 2）における危険率（P）・オッズ比（OR）・９５％信頼区間（95% CI）をそれぞれ示している。多項ロジスティック回帰分析法は、年齢、性別、肥満指数、および喫煙・高血圧・糖尿病・高コレステロール血症の有無について補正して行った。また、表中、危険率が０.００１未満（Ｐ＜０.００１）のデータについては、太字で示した。ＭＴＨＦＲの６７７Ｔ対立遺伝子、ＧＰ１ＢＡの１０１８Ｔ対立遺伝子、およびＦＡＢＰ２の２４４５Ａ対立遺伝子は、心筋梗塞に対する危険因子となっていたのに対し、ＩＰＦ１の−１０８／４Ｇ対立遺伝子は、心筋梗塞に対し防御的に作用していた。
【００５２】
次に、心筋梗塞に対する、遺伝子型、年齢、性別、ＢＭＩ、および喫煙・高血圧・糖尿病・高コレステロール血症の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した。結果を下表１１に示した。表中には、左欄より順に、因子（Variable）、Ｐ値（P value）、寄与率（R2）を示している。
【００５３】
【表１１】
0005686333.tif 000012
【００５４】
統計的有意性が高い順に、性別、高コレステロール血症、糖尿病、高血圧、ＦＡＢＰ２遺伝子型（優性モデル）、ＩＰＦ１遺伝子型（優性モデル）、ＭＴＨＦＲ遺伝子型（劣性モデル）、およびＧＰ１ＢＡ遺伝子型（優性モデル）が有意であり（Ｐ＜０.００１）、各要因が独立して心筋梗塞に影響を与えることが分かった。
最後に、心筋梗塞の遺伝的リスクを評価するために、４個の多型（ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、およびＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ）の組み合わせ遺伝子型について、オッズ比、９５％信頼区間、およびＰ値を計算した。結果を表１２に示した。表中においては、左より順に、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａの遺伝子型、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇの遺伝子型、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔの遺伝子型、ＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔの遺伝子型、各組み合わせ遺伝子型における心筋梗塞患者数／コントロール者数、オッズ比（９５％信頼区間）、およびＰ値を示した。
【００５５】
【表１２】
0005686333.tif 000013
【００５６】
４個の多型について組み合わせ遺伝子型を解析することにより、最大オッズ比の８.０２が、ＦＡＢＰ２についてＧＡまたはＡＡ、ＩＰＦ１について３Ｇ３Ｇ、ＭＴＨＦＲについてＴＴ、ＧＰ１ＢＡについてＣＴまたはＴＴの組み合わせ遺伝子型について認められた。一方、最小オッズ比の１.００は、ＦＡＢＰ２についてＧＧ、ＩＰＦ１について３Ｇ４Ｇまたは４Ｇ４Ｇ、ＭＴＨＦＲについてＣＣまたはＣＴ、ＧＰ１ＢＡについてＣＣの組み合わせ遺伝子型について認められた。
【００５７】
＜考察＞
本発明者は、心筋梗塞との関係が疑われる１３７個の候補遺伝子について、１６４カ所の多型を調べた。３４８３人の被験者について大規模研究を行ったところ、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ多型、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ多型、およびＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ多型については、日本人の心筋梗塞の罹患率と有意に関連していた。これら４多型の組み合わせ遺伝子型を解析したところ、心筋梗塞の素因として最大オッズ比で８.０２を示した。
【００５８】
脂肪酸結合タンパク質２（ＦＡＢＰ２）は、小腸の円柱状の吸収上皮細胞においてのみ発現される細胞内タンパク質である。このタンパク質は、飽和および不飽和脂肪酸に対して高い親和性を持つ単一の結合部位を持っており、長鎖脂肪酸の吸収および細胞内輸送に寄与している。ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ（Ａｌａ５４Ｔｈｒ）多型においてＡ対立遺伝子産物は、Ｇ対立遺伝子産物に比べると、インビトロ試験系で長鎖脂肪酸に対して強い親和性を示した（非特許文献１５）。さらに、Ａ対立遺伝子を持つ個体は、Ｇ対立遺伝子を持つ個体に比べると、インスリン抵抗性が強く、肥満であることが明らかにされた（非特許文献１６、１７）。また、Ａ対立遺伝子は、血漿中ＬＤＬコレステロール濃度がより高く（非特許文献１７）、メタボリック症候群と高脂血症に関連することが認められている（非特許文献１８）。
【００５９】
スウェーデンにおいては、２４４５Ｇ→Ａ多型は、脳血管障害の家系と関連するが、心筋梗塞の家系とは関連しないと報告されている（非特許文献１９）。フィンランドの研究（非特許文献２０）、およびフラミンガム子孫研究（非特許文献１７）によれば、この多型は虚血性心疾患とは関連しないことが報告されている。しかし、これらの研究は対象者が少ない小規模の研究であった。我々の研究によれば、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ多型は、心筋梗塞に関連しており、この条件についてはＡ対立遺伝子がリスクファクターであることが分かった。この多型がインスリン抵抗性と脂質代謝の両方に影響を与えることが、心筋梗塞との関連を説明づけるかも知れない。
【００６０】
インスリン促進因子１（ＩＰＦ１）は、膵臓のβ細胞におけるインスリン遺伝子の重要な調節因子であるホメオドメインを持つタンパク質であり、膵臓の発生において重要な役割を果たしている（非特許文献２１）。ＩＰＦ１欠損マウスは、出生のときから選択的に膵臓を欠いていた。また、膵臓非形成とインスリン欠損糖尿病を持つ患者は、ＩＰＦ１のコドン６３中に１個のヌクレオチド欠損があり、転写促進領域においてフレームシフトを起こしていた（非特許文献２１）。ＩＰＦ１の３Ｇ→４Ｇ多型は、日本人において、翻訳開始部位の上流１０８ｂｐのところに認められたが、この多型は、２型糖尿病の発症率とは関連しなかった（非特許文献２２、２３）。今回の研究結果からは、ＩＰＦ１の３Ｇ→４Ｇ多型は心筋梗塞に関与しており、この条件については４Ｇ対立遺伝子が防御因子であることが分かった。ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型と心筋梗塞とが関連していることは今回の研究の結果、始めて見出された。しかし、分子メカニズムについては、未だに解明されていない。
【００６１】
ホモシステインは、メチオニン代謝において重要な役割を果たす含硫アミノ酸である。５,１０−メチレンテトラヒドロ葉酸レダクターゼ（ＭＴＨＦＲ）は、５,１０メチレンテトラヒドロ葉酸を５メチレンテトラヒドロ葉酸に還元する酵素であり、この反応はホモシステインをメチル化してメチオニンを合成するメチオニン合成酵素に基質を提供する反応である。ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ（Ａｌａ２２２Ｖａｌ）置換を持つ個体は、そのような置換を持たない個体に比べると、酵素活性が減少しており、高いホモシステイン濃度を示す（非特許文献２４〜２６）。ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ多型と、虚血性心疾患または心筋梗塞との関係については既報がある（非特許文献２７〜３０）。一方、他の研究では、そのような関係は認められていない（非特許文献２６、２７、３１、３２）。
【００６２】
このような矛盾した結果は、部分的には、葉酸と他のビタミンＢの摂取量の差に起因している（非特許文献３３）。４０報の研究発表に基づいて、１１，１６２例の患者と１２，７５８例のコントロールについて、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ多型と虚血性心疾患との関係を調べたメタ分析によれば、ＴＴ遺伝子型を持つ個体は、ＣＣ遺伝子型を持つ個体に比べると、虚血性心疾患に対して１.１６のオッズ比を持っていることが明らかにされた（非特許文献３４）。これらの報告から、葉酸代謝が阻害されて、ホモシステイン濃度が高くなることが、虚血性心疾患の重要な要因であることが示唆される。別のメタ分析では、８０報の研究発表に基づいて、２６，０００例の患者と３１，１８３例のコントロールについて、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ多型と虚血性心疾患との関係が調べられた。
【００６３】
その結果、全体としてＴＴ遺伝子型はＣＣ遺伝子型に比べ、１.１４のオッズ比を示すことが分かった。但し、ヨーロッパ、オーストラリア、および北米については、オッズ比は約１.０であったのに対し、中東とアジアについては、オッズ比はそれぞれ２.６１と１.２３であった（非特許文献３５）。これらの結果は、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ多型が中東およびアジアにおいては、虚血性心疾患と関連する一方、ヨーロッパ、北米、またはオーストラリアにおいては、虚血性心疾患との関連は低いことを示している。これは、ヨーロッパ、北米、オーストラリアでは、葉酸の摂取量が高いことを反映しているらしい（非特許文献３５）。これらの報告は、我々の研究結果、すなわち日本人では６７７Ｃ→Ｔ多型が心筋梗塞と有意に関係しており、この条件においては、ＴＴ遺伝子型がリスクファクターであるという結果を支持している。
【００６４】
糖タンパク質Ｉｂ−ＩＸ−Ｖ複合体は、フォンビルブラント因子のための主要な血小板表面レセプターである。この複合体は、血小板が、傷ついた血管の内皮下層に接着する際に重要な役割を果たすとともに、剪断応力によって引き起こされる血小板の活性化に関与している。このことから、血栓症の発生に寄与する可能性が示唆される。ＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ（Ｔｈｒ１４５Ｍｅｔ）多型は虚血性心疾患、急性心筋梗塞または心臓突然死に関連があり、Ｔ対立遺伝子がこれらの条件においてリスクファクターであることが既に報告されている（非特許文献３６、３７）。これらの既報は、我々の今回の結果、つまり１０１８Ｃ→Ｔ多型が心筋梗塞と関係しており、この条件ではＴ対立遺伝子がリスクファクターであるという結果を支持している。ＧＰ１ＢＡの−５Ｔ→Ｃ多型については、急性冠症候群（acute coronary syndrome）と経皮的冠動脈形成術（percutaneous coronary interventions）後の合併症の発症に関連することが報告されている（非特許文献３８）。
【００６５】
本発明者が得た結果は、ＦＡＢＰ２、ＩＰＦ１、ＭＴＨＦＲ、およびＧＰ１ＢＡが、日本人の心筋梗塞に影響を与えることを示している。これらの多型の組み合わせ遺伝子型を決定することは、心筋梗塞の遺伝的リスクを評価するために有益であり、この疾患の予防に資することになると考える。
【００６６】
ＩＩ．層別解析を行った場合の解析結果
次に、性別、高血圧の有無、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無、および喫煙の有無の５個の因子のそれぞれについて層別に解析を行った結果について説明する。
１．性別で層別解析したときの結果
表１３には、男性または女性に分けたときの、心筋梗塞患者（MI）とコントロール者の特徴をまとめた。
【００６７】
【表１３】
0005686333.tif 000014
【００６８】
年齢とＢＭＩについては、平均値±ＳＤにて示した。男性の場合には、ＢＭＩと、高血圧・高コレステロール血症・および糖尿病の罹患率は、心筋梗塞患者の方がコントロール者よりも有意に高く、喫煙頻度は有意に低かった。女性の場合には、年齢、喫煙頻度・高血圧・高コレステロール血症・および糖尿病の罹患率は、心筋梗塞患者の方がコントロール者よりも有意に高かった。
次に、心筋梗塞のリスク診断を行うために必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・喫煙・ＢＭＩ・高血圧・糖尿病・高コレステロール血症について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については後述する）。その結果、次に説明するように、心筋梗塞に関するリスク診断を行えることが分かった。
【００６９】
＜男性または女性における心筋梗塞のリスク診断システム＞
表１４には、男性または女性における心筋梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、因子（parameter）、Ｐ値（P value）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total risk）を示した。
【００７０】
【表１４】
0005686333.tif 000015
【００７１】
ステップワイズ変数増加法（後の表１８に示す）でＰ＜０.０５であった遺伝子多型群および年齢・喫煙・ＢＭＩ・高血圧・糖尿病・高脂血症を独立因子（交絡因子）とし、心筋梗塞を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を男女別に行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を算出した。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
多項ロジスティック回帰分析の結果、男性においては、従来の危険因子としては高脂血症、糖尿病、高血圧が心筋梗塞の発症に関連しており、遺伝因子としては、ＬＴＡ、ＧＰ１ＢＡ、ＬＰＬ、ＡＧＥＲ、Ｆ７、ＭＴＨＦＲ、ＧＮＢ３、ＡＤＩＰＯＱ、Ｆ３の各遺伝子多型が心筋梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が１３.３９であり、遺伝因子では最小オッズ比が０.１１で最大オッズ比が４.９５であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.１１で最大オッズ比が６６.２８であり、６０３倍の差が認められた。
【００７２】
また女性においては、従来の危険因子としては高脂血症、高血圧、糖尿病、喫煙が、遺伝因子としては、ＴＮＦ、ＩＰＦ１、ＵＣＰ３、ＰＬＡＴ、ＦＡＢＰ２、ＩＴＧＡ２、ＥＮＧ、ＲＯＳ１の各遺伝子多型が心筋梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が８３.７２、遺伝因子では最小オッズ比が０.００１で最大オッズ比が２.５３であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.００１で最大オッズ比が２１１.８１であり、２１１，８１０倍の差が認められた。
【００７３】
次に、本研究成果の臨床的な意義について説明する。病院、クリニックまたは健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と今回同定した遺伝因子に関する検査を行い、心筋梗塞の発症リスクの予測を男女別に行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を５段階に分ける。即ち、平均±１ＳＤの範囲を平均的リスク群とし、平均＋１ＳＤから平均＋２ＳＤをやや高リスク群、平均＋２ＳＤ以上を高リスク群とする。また、平均−１ＳＤから平均−２ＳＤをやや低リスク群、平均−２ＳＤ以下を低リスク群とする。他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。
なお、本研究では有意な関連が認められなかったが、一般的に男性では喫煙・肥満、女性では肥満も心筋梗塞の危険因子と考えられているので、この因子を含めることもできる。
【００７４】
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことにより心筋梗塞の一次・二次予防を積極的に推進する。遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても予測し、クライアントに説明する。特に心筋梗塞や脳梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本システムにより心筋梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。
【００７５】
＜統計解析＞
次に、上記リスク判断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、１４個の遺伝子多型が、男性または女性の心筋梗塞との関連を示した（Ｐ＜０.０６）。詳細を表１５に示した。表中においては、左欄より順に、男性における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（Ｐ）と、女性における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（Ｐ）を示している。
【００７６】
【表１５】
0005686333.tif 000016
【００７７】
男性において、年齢、ＢＭＩ、喫煙頻度、高血圧・高コレステロール血症・および糖尿病の有無を補正した多項ロジスティック回帰分析法を行ったところ、次の多型について、心筋梗塞との関連が強く示唆された。優性モデルおよび付加１モデルにおいてＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ（Ｔｈｒ１４５Ｍｅｔ）多型が、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＬＴＡの８０４Ｃ→Ａ（Ｔｈｒ２６Ａｓｎ）多型が、劣性モデルにおいてＡＧＥＲのＧ→Ａ（Ｇｌｙ８３Ｓｅｒ）多型が、心筋梗塞の罹患率に有意に（Ｐ＜０.００５）関連した。詳細を表１６に示した。
【００７８】
【表１６】
0005686333.tif 000017
【００７９】
女性においても同様の分析を行ったところ、次の多型について、心筋梗塞との関連が強く示唆された。優性モデルおよび付加１モデルにおいてＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ（Ａｌａ５４Ｔｈｒ）多型が、優性モデル、付加１モデルおよび付加２モデルにおいてＩＴＧＡ２の１６４８Ａ→Ｇ（Ｌｙｓ５０５Ｇｌｕ）多型が、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型が、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＵＣＰ３の−５５Ｃ→Ｔ多型が、心筋梗塞の罹患率に有意に（Ｐ＜０.００５）関連した。詳細を表１７に示した。
【００８０】
【表１７】
0005686333.tif 000018
【００８１】
次に、心筋梗塞に対する、遺伝子型、年齢、ＢＭＩ、喫煙、高血圧、高コレステロール血症、および糖尿病の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した。結果を表１８に示した。表中、左欄より順に、因子（Parameter）、Ｐ値（P value）、寄与率（R2）を示している。
【００８２】
【表１８】
0005686333.tif 000019
【００８３】
男性の場合には、統計的有意性が高い順に、高コレステロール血症、糖尿病、高血圧、ＡＧＥＲ遺伝子型（劣性モデル）、ＬＴＡ遺伝子型（優性モデル）、ＧＰ１ＢＡ遺伝子型（優性モデル）、およびＭＴＨＦＲ遺伝子型（劣性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立して心筋梗塞に影響を与えることが分かった。
女性の場合には、統計的有意性が高い順に、高血圧、高コレステロール血症、糖尿病、ＴＮＦ遺伝子型（優性モデル）、ＦＡＢＰ２遺伝子型（優性モデル）、ＲＯＳ１遺伝子型（劣性モデル）、ＵＣＰ３遺伝子型（優性モデル）、ＩＰＦ１遺伝子型（優性モデル）、およびＰＬＡＴ遺伝子型（優性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立して心筋梗塞に影響を与えることが分かった。
【００８４】
２．高血圧の有無で層別解析したときの結果
表１９には、高血圧の有無で層別化したときの心筋梗塞患者とコントロール者の特徴をまとめた。
【００８５】
【表１９】
0005686333.tif 000020
【００８６】
年齢とＢＭＩについては、平均値±ＳＤにて示した。高血圧を持っている者（Hypertension(+)）では、男性の割合、喫煙者、高コレステロール血症、および糖尿病の頻度が、心筋梗塞患者の方がコントロール者よりも有意に高く、年齢は有意に若かった。高血圧を持っていない者（Hypertension(-)）では、年齢、喫煙者、高コレステロール血症、および糖尿病の頻度が、心筋梗塞患者の方がコントロール者よりも有意に高かった。
次に、心筋梗塞のリスク診断に必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・性別・ＢＭＩ・喫煙・高コレステロール血症・糖尿病について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については後述する）。その結果、次に説明するように、心筋梗塞に関するリスク診断を行えることが分かった。
【００８７】
＜高血圧者または正常血圧者における心筋梗塞のリスク診断システム＞
表２０には、高血圧の有無における心筋梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、因子（parameter）、Ｐ値（P value）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total risk）を示した。
【００８８】
【表２０】
0005686333.tif 000021
【００８９】
ステップワイズ変数増加法（後の表２４に示す）でＰ＜０.０５であった遺伝子多型群および年齢・性別・喫煙・ＢＭＩ・糖尿病・高脂血症を独立因子（交絡因子）とし、心筋梗塞を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を高血圧者と正常血圧者（非高血圧者）において別々に行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を算出した。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
【００９０】
多項ロジスティック回帰分析の結果、高血圧者においては、従来の危険因子としては性別（男性が高リスク）、高脂血症、糖尿病が、遺伝因子としては、ＭＴＨＦＲ、ＩＰＦ１、ＵＴＳ２、ＧＰ１ＢＡ、ＬＰＬ、ＭＭＰ２、Ｆ７、ＰＬＡＴ、ＡＤＩＰＯＱの各遺伝子多型が心筋梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が２４.１１、遺伝因子では最小オッズ比が０.１１で最大オッズ比が２１.０４であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.１１で最大オッズ比が５０７.２７であり、４６１２倍の差が認められた。また正常血圧者においては、従来の危険因子としては性別（男性が高リスク）、糖尿病、高脂血症が、遺伝因子としては、ＡＫＡＰ１０、ＴＮＦＳＦ４、ＳＡＨ、ＣＥＴＰの各遺伝子多型が心筋梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が１７５.７７、遺伝因子では最小オッズ比が０.４４で最大オッズ比が４.６０であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.４４で最大オッズ比が８０８.５４であり、１８３８倍の差が認められた。
【００９１】
次に、本研究成果の臨床的な意義について以下に述べる。病院、クリニック、健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と今回同定した遺伝因子に関する検査を行い、心筋梗塞の発症リスクの予測を高血圧者と正常血圧者で別々に行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を５段階に分ける。即ち、平均±１ＳＤの範囲を平均的リスク群とし、平均＋１ＳＤから平均＋２ＳＤをやや高リスク群、平均＋２ＳＤ以上を高リスク群とする。また、平均−１ＳＤから平均−２ＳＤをやや低リスク群、平均−２ＳＤ以下を低リスク群とする。
【００９２】
他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。
なお、本研究では有意な関連が認められなかったが、一般的に喫煙・肥満も心筋梗塞の危険因子と考えられているので、この因子を含めることもできる。
【００９３】
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことにより心筋梗塞の一次・二次予防を積極的に推進する。遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても予測し、クライアントに説明する。特に心筋梗塞や脳梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本システムにより心筋梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。
【００９４】
＜統計解析＞
次に、上記リスク診断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、高血圧者では１２個の遺伝子多型が、正常血圧者では１６個の遺伝子多型が、それぞれ心筋梗塞との関連を示した（Ｐ＜０.０６）。詳細を表２１に示した。表中においては、左欄より順に、高血圧者における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（Ｐ）と、正常血圧者における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（Ｐ）を示している。
【００９５】
【表２１】
0005686333.tif 000022
【００９６】
高血圧者において、年齢、性別、ＢＭＩ、喫煙・高コレステロール血症・糖尿病の有無を補正した多項ロジスティック回帰分析を行ったところ、次の多型について、心筋梗塞との関連が強く示唆された。優性モデルおよび付加１モデルにおいてＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ（Ｔｈｒ１４５Ｍｅｔ）多型が、優性モデル並びに付加１および付加２モデルにおいてＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型が、劣性モデルおよび付加２モデルにおいてＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ（Ａｌａ２２２Ｖａｌ）多型が、劣性モデルおよび付加２モデルにおいてＵＴＳ２のＧ→Ａ（Ｓｅｒ８９Ａｓｎ）多型が、心筋梗塞の罹患率に有意に（Ｐ＜０.００５）関連した。詳細を表２２に示した。
【００９７】
【表２２】
0005686333.tif 000023
【００９８】
一方、正常血圧者において同様の解析を行ったところ、いずれの多型についても心筋梗塞との間に有意な関連は認められなかった。詳細を表２３に示した。
【００９９】
【表２３】
0005686333.tif 000024
【０１００】
次に、高血圧者および正常血圧者について、心筋梗塞に対する、遺伝子型、年齢、性別、高コレステロール血症、および糖尿病の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した。結果を表２４に示した。表中、左欄より順に、因子（Parameter）、Ｐ値（P value）、寄与率（R2）を示している。
【０１０１】
【表２４】
0005686333.tif 000025
【０１０２】
高血圧者の場合には、統計的有意性が高い順に、性別（男性が有意に高い）、高コレステロール血症、糖尿病、ＭＴＨＦＲ遺伝子型（劣性モデル）、ＩＰＦ１遺伝子型（優性モデル）、ＵＴＳ２遺伝子型（劣性モデル）、およびＧＰ１ＢＡ遺伝子型（優性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立して心筋梗塞に影響を与えることが分かった。
正常血圧者の場合には、統計的有意性が高い順に、性別、糖尿病、高コレステロール血症、および年齢が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立して心筋梗塞に影響を与えることが分かった。
【０１０３】
３．高コレステロール血症の有無で層別解析したときの結果
表２５には、高コレステロール血症の有無で層別化したときの心筋梗塞患者とコントロール者の特徴をまとめた。
【０１０４】
【表２５】
0005686333.tif 000026
【０１０５】
年齢とＢＭＩについては、平均値±ＳＤにて示した。高コレステロール血症を持っている者（Hypercholesterolemia(+)）では、男性の割合、喫煙者、高血圧および糖尿病の頻度が、心筋梗塞患者の方がコントロール者よりも有意に高かった。高コレステロール血症を持っていない者（Hypercholesterolemia(-)）では、年齢、男性の割合、喫煙者、高血圧および糖尿病の頻度が、心筋梗塞患者の方がコントロール者よりも有意に高かった。
次に、心筋梗塞のリスク診断に必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・性別・ＢＭＩ・喫煙・高血圧・糖尿病について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については後述する）。その結果、次に説明するように、心筋梗塞に関するリスク診断を行えることが分かった。
【０１０６】
＜高コレステロール血症者または血清コレステロール正常者における心筋梗塞のリスク診断システム＞
表２６には、高コレステロール血症の有無による心筋梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、因子（parameter）、Ｐ値（P value）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total risk）を示した。
【０１０７】
【表２６】
0005686333.tif 000027
【０１０８】
ステップワイズ変数増加法（後の表３０に示す）でＰ＜０.０５であった遺伝子多型群および年齢・性別・喫煙・ＢＭＩ・高血圧・糖尿病を独立因子（交絡因子）とし、心筋梗塞を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を高コレステロール血症者と血清コレステロール正常者（非高コレステロール血症者）において別々に行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を算出した。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
【０１０９】
多項ロジスティック回帰分析の結果、高コレステロール血症者においては、従来の危険因子としては性別（男性が高リスク）、糖尿病、高血圧が、遺伝因子としては、ＵＣＰ３、ＥＤＮＲＡ、ＥＮＧの各遺伝子多型が心筋梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が２１.９０、遺伝因子では最小オッズ比が０.５０で最大オッズ比が１.３９であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.５０で最大オッズ比が３０.４４であり、６１倍の差が認められた。また、血清コレステロール正常者においては、従来の危険因子としては性別（男性が高リスク）、糖尿病、高血圧が、遺伝因子としては、ＭＴＨＦＲ、ＡＫＡＰ１０、ＩＰＦ１、ＡＤＩＰＯＱ、Ｆ７、ＦＡＢＰ２、Ｆ１２、ＡＡＣＴ、ＴＮＦ、ＴＮＦＳＦ４、ＬＰＬの各遺伝子多型が心筋梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が３９.４１、遺伝因子では最小オッズ比が０.０３で最大オッズ比が２８.４５であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.０３で最大オッズ比が１１２１.２１であり、３７，３７４倍の差が認められた。
【０１１０】
次に、本研究成果の臨床的な意義について以下に述べる。病院、クリニック、健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と遺伝因子に関する検査を行い、心筋梗塞の発症リスクの予測を高コレステロール血症者と血清コレステロール正常者で別々に行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を５段階に分ける。即ち、平均±１ＳＤの範囲を平均的リスク群とし、平均＋１ＳＤから平均＋２ＳＤをやや高リスク群、平均＋２ＳＤ以上を高リスク群とする。また、平均−１ＳＤから平均−２ＳＤをやや低リスク群、平均−２ＳＤ以下を低リスク群とする。
【０１１１】
他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。
なお、本研究では有意な関連が認められなかったが、一般的に喫煙・肥満も心筋梗塞の危険因子と考えられているので、この因子を含めることもできる。
【０１１２】
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことにより心筋梗塞の一次・二次予防を積極的に推進する。遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても予測し、クライアントに説明する。特に心筋梗塞や脳梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本システムにより心筋梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。
【０１１３】
＜統計解析＞
次に、上記リスク診断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、高コレステロール血症者では９個の遺伝子多型が、血清コレステロール正常者では２０個の遺伝子多型が、それぞれ心筋梗塞との関連を示した（Ｐ＜０.０６）。詳細を表２７に示した。表中においては、左欄より順に、高コレステロール血症者における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（Ｐ）と、血清コレステロール正常者における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（Ｐ）を示している。
【０１１４】
【表２７】
0005686333.tif 000028
【０１１５】
高コレステロール血症者において、年齢、性別、ＢＭＩ、喫煙・高血圧・糖尿病の有無を補正した多項ロジスティック回帰分析を行ったところ、いずれの多型についても、心筋梗塞との関連が認められなかった。詳細を表２８に示した。
【０１１６】
【表２８】
0005686333.tif 000029
【０１１７】
一方、血清コレステロール正常者について、同様の解析を行ったところ、次の多型について、心筋梗塞との関連が強く示唆された。付加１モデルにおいてＦ７の１１４９６Ｇ→Ａ（Ａｒｇ３５３Ｇｌｎ）多型が、劣性モデルにおいてＦ１２の４６Ｃ→Ｔ多型が、優性モデルにおいてＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ（Ａｌａ５４Ｔｈｒ）多型が、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型が、劣性モデルおよび付加２モデルにおいてＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ多型が、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＡＤＩＰＯＱの−１１３７７Ｃ→Ｇ多型が、劣性モデルおよび付加２モデルにおいてＡＫＡＰ１０のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６４６Ｖａｌ）多型が、心筋梗塞の罹患率に有意に（Ｐ＜０.００５）関連した。詳細を表２９に示した。
【０１１８】
【表２９】
0005686333.tif 000030
【０１１９】
次に、高コレステロール血症者および血清コレステロール正常者について、心筋梗塞に対する、遺伝子型、年齢、性別、ＢＭＩ、喫煙、高血圧、および糖尿病の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した。結果を表３０に示した。表中、左欄より順に、因子（Parameter）、Ｐ値（P value）、寄与率（R2）を示している。
【０１２０】
【表３０】
0005686333.tif 000031
【０１２１】
高コレステロール血症者の場合には、統計的有意性が高い順に、性別（男性が有意に高い）、糖尿病、および高血圧が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立して心筋梗塞に影響を与えることが分かった。
血清コレステロール正常者の場合には、統計的有意性が高い順に、性別、糖尿病、高血圧、ＭＴＨＦＲ遺伝子型（劣性モデル）、ＦＡＢＰ２遺伝子型（優性モデル）、年齢、ＩＰＦ１遺伝子型（優性モデル）、ＡＧＥＲ遺伝子型（劣性モデル）、ＡＫＡＰ１０遺伝子型（劣性モデル）、Ｆ７遺伝子型（優性モデル）、ＡＤＩＰＯＱ遺伝子型（優性モデル）、およびＦ１２遺伝子多型（劣性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立して心筋梗塞に影響を与えることが分かった。
【０１２２】
４．糖尿病の有無で層別解析したときの結果
表３１には、糖尿病の有無で層別したときの心筋梗塞患者とコントロール者の特徴をまとめた。
【０１２３】
【表３１】
0005686333.tif 000032
【０１２４】
年齢とＢＭＩについては、平均値±ＳＤにて示した。糖尿病者（Diabetes mellitus(+)）では、男性の割合、ＢＭＩ、喫煙者、高血圧および高コレステロール血症の頻度が、心筋梗塞患者の方がコントロール者よりも有意に高く、年齢は有意に低かった。血糖正常者（或いは、非糖尿病者：Diabetes mellitus(-)）では、年齢、男性の割合、喫煙者、高血圧および高コレステロール血症の頻度が、心筋梗塞患者の方がコントロール者よりも有意に高かった。
次に、心筋梗塞のリスク診断に必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・性別・ＢＭＩ・喫煙・高血圧・高コレステロール血症について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については後述する）。その結果、次に説明するように、心筋梗塞に関するリスク診断を行えることが分かった。
【０１２５】
＜糖尿病者または血糖正常者における心筋梗塞のリスク診断システム＞
表３２には、糖尿病の有無による心筋梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、因子（parameter）、Ｐ値（P value）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total risk）を示した。
【０１２６】
【表３２】
0005686333.tif 000033
【０１２７】
ステップワイズ変数増加法（後の表３６に示す）でＰ＜０.０５であった遺伝子多型群および年齢・性別・喫煙・ＢＭＩ・高血圧・高脂血症を独立因子（交絡因子）とし、心筋梗塞を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を糖尿病者と血糖正常者（非糖尿病者）とにおいて別々に行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を算出した。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
【０１２８】
多項ロジスティック回帰分析の結果、糖尿病者においては、従来の危険因子としては性別（男性が高リスク）および高脂血症が、遺伝因子としては、ＭＴＨＦＲ、ＦＡＢＰ２、ＡＰＯＥ、ＩＰＦ１の各遺伝子多型が心筋梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が１０.１９、遺伝因子では最小オッズ比が０.７０で最大オッズ比が３.７８であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.７０で最大オッズ比が３８.５２であり、５５倍の差が認められた。また、血糖正常者においては、従来の危険因子としては性別（男性が高リスク）、高脂血症、高血圧が、遺伝因子としては、Ｆ７、ＩＰＦ１、ＧＰ１ＢＡ、ＭＴＨＦＲ、ＦＡＢＰ２の各遺伝子多型が心筋梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が５９.０４、遺伝因子では最小オッズ比が０.４５で最大オッズ比が２.２４であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.４５で最大オッズ比が１３２.２５であり、２９４倍の差が認められた。
【０１２９】
次に、本研究成果の臨床的な意義について以下に述べる。病院、クリニック、健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と遺伝因子に関する検査を行い、心筋梗塞の発症リスクの予測を糖尿病者と血糖正常者（非糖尿病者）で別々に行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を５段階に分ける。即ち、平均±１ＳＤの範囲を平均的リスク群とし、平均＋１ＳＤから平均＋２ＳＤをやや高リスク群、平均＋２ＳＤ以上を高リスク群とする。また、平均−１ＳＤから平均−２ＳＤをやや低リスク群、平均−２ＳＤ以下を低リスク群とする。
【０１３０】
他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。
なお、本研究では有意な関連が認められなかったが、一般的に糖尿病者では喫煙・肥満・高血圧が、血糖正常者では喫煙・肥満が心筋梗塞の危険因子と考えられているので、これらの因子を含めることもできる。
【０１３１】
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことにより心筋梗塞の一次・二次予防を積極的に推進する。遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても予測し、クライアントに説明する。特に心筋梗塞や脳梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本システムにより心筋梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。
【０１３２】
＜統計解析＞
次に、上記リスク判断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、糖尿病者では１１個の遺伝子多型が、非糖尿病者では１２個の遺伝子多型が、それぞれ心筋梗塞との関連を示した（Ｐ＜０.０６）。詳細を表３３に示した。表中においては、左欄より順に、糖尿病者における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（Ｐ）と、非糖尿病者における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（Ｐ）を示している。
【０１３３】
【表３３】
0005686333.tif 000034
【０１３４】
糖尿病者において、年齢、性別、ＢＭＩ、喫煙・高血圧・高コレステロール血症の有無を補正した多項ロジスティック回帰分析を行ったところ、優性モデルにおいてＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ（Ａｌａ５４Ｔｈｒ）多型が心筋梗塞の罹患率に有意に（Ｐ＜０.００５）関連した。詳細を表３４に示した。
【０１３５】
【表３４】
0005686333.tif 000035
【０１３６】
非糖尿病者について同様の解析を行ったところ、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型が心筋梗塞に有意に（Ｐ＜０.００５）関連した。詳細を表３５に示した。
【０１３７】
【表３５】
0005686333.tif 000036
【０１３８】
次に、糖尿病者および非糖尿病者について、心筋梗塞に対する、遺伝子型、年齢、性別、ＢＭＩ、喫煙、高血圧、高コレステロール血症の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した。結果を表３６に示した。表中、左欄より順に、因子（Parameter）、Ｐ値（P value）、寄与率（R2）を示している。
【０１３９】
【表３６】
0005686333.tif 000037
【０１４０】
糖尿病者の場合には、統計的有意性が高い順に、性別、高コレステロール血症、ＦＡＢＰ２遺伝子型（優性モデル）、ＭＴＨＦＲ遺伝子型（劣性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立して心筋梗塞に影響を与えることが分かった。
非糖尿病者の場合には、統計的有意性が高い順に、性別、高コレステロール血症、高血圧、ＩＰＦ１遺伝子型（優性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立して心筋梗塞に影響を与えることが分かった。
５．喫煙の有無で層別解析したときの結果
表３７には、喫煙の有無で層別したときの心筋梗塞患者とコントロール者の特徴をまとめた。
【０１４１】
【表３７】
0005686333.tif 000038
【０１４２】
年齢とＢＭＩについては、平均値±ＳＤにて示した。喫煙者では、男性の割合、ＢＭＩ、高血圧・高コレステロール血症および糖尿病者の頻度が、心筋梗塞患者の方がコントロール者よりも有意に高かった。非喫煙者では、年齢、男性の割合、高血圧・高コレステロール血症および糖尿病者の頻度が、心筋梗塞患者の方がコントロール者よりも有意に高かった。
次に、心筋梗塞のリスク診断に必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・性別・ＢＭＩ・高血圧・高コレステロール血症・糖尿病について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については後述する）。その結果、次に説明するように、心筋梗塞に関するリスク診断を行えることが分かった。
【０１４３】
＜喫煙者または非喫煙者における心筋梗塞のリスク診断システム＞
表３８には、喫煙の有無による心筋梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、因子（parameter）、Ｐ値（P value）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total risk）を示した。
【０１４４】
【表３８】
0005686333.tif 000039
【０１４５】
ステップワイズ変数増加法（後の表４２に示す）でＰ＜０.０５であった遺伝子多型群および年齢・性別・ＢＭＩ・高血圧・高脂血症・糖尿病を独立因子（交絡因子）とし、心筋梗塞を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を喫煙者と非喫煙者において別々に行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を算出した。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
【０１４６】
多項ロジスティック回帰分析の結果、喫煙者においては、従来の危険因子としては高脂血症、糖尿病、高血圧、性別（男性が高リスク）が、遺伝因子としては、ＰＲＯＺ、ＬＴＡ、ＵＣＰ１、ＡＣＥの各遺伝子多型が心筋梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が３８.８６、遺伝因子では最小オッズ比が０.５４で最大オッズ比が５.５３であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.５４で最大オッズ比が２１４.９０であり、３９８倍の差が認められた。また非喫煙者においては、従来の危険因子としては性別（男性が高リスク）、高脂血症、糖尿病、高血圧が、遺伝因子としては、ＡＫＡＰ１０、ＦＡＢＰ２、ＰＰＡＲＧ、ＩＰＦ１、ＭＴＨＦＲ、ＬＰＬ、Ｆ１２、ＴＮＦ、ＧＰ１ＢＡ、Ｆ７、ＡＧＥＲ、ＴＮＦＳＦ４、ＰＣＫ１の各遺伝子多型が心筋梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が１１１.０９、遺伝因子では最小オッズ比が０.１０で最大オッズ比が３２.６７であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.１０で最大オッズ比が３６２９.３１であり、３６，２９３倍の差が認められた。
【０１４７】
次に、本研究成果の臨床的な意義について以下に述べる。病院、クリニック、健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と遺伝因子に関する検査を行い、心筋梗塞の発症リスクの予測を喫煙者と非喫煙者で別々に行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を５段階に分ける。即ち、平均±１ＳＤの範囲を平均的リスク群とし、平均＋１ＳＤから平均＋２ＳＤをやや高リスク群、平均＋２ＳＤ以上を高リスク群とする。また、平均−１ＳＤから平均−２ＳＤをやや低リスク群、平均−２ＳＤ以下を低リスク群とする。
【０１４８】
他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。
なお、本研究では有意な関連が認められなかったが、一般的に肥満も心筋梗塞の危険因子と考えられているので、この因子を含めることもできる。
【０１４９】
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことにより心筋梗塞の一次・二次予防を積極的に推進する。遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても予測し、クライアントに説明する。特に心筋梗塞や脳梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本システムにより心筋梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。
【０１５０】
＜統計解析＞
次に、上記リスク判断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、喫煙者では８個の遺伝子多型が、非喫煙者では２１個の遺伝子多型が、それぞれ心筋梗塞との関連を示した（Ｐ＜０.０６）。詳細を表３９に示した。表中においては、左欄より順に、喫煙者における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（Ｐ）と、非喫煙者における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（Ｐ）を示している。
【０１５１】
【表３９】
0005686333.tif 000040
【０１５２】
喫煙者において、年齢、性別、ＢＭＩ、高血圧・高コレステロール血症・糖尿病の有無を補正した多項ロジスティック回帰分析を行ったところ、次の遺伝子多型について、心筋梗塞との関連が強く示唆された。優性モデルおよび付加１モデルにおいてＬＴＡの８０４Ｃ→Ａ（Ｔｈｒ２６４Ａｓｎ）多型が、劣性モデルにおいてＰＲＯＺの７９Ｇ→Ａ多型が、心筋梗塞の発症に有意に（Ｐ＜０.００５）関連した。詳細を表４０に示した。
【０１５３】
【表４０】
0005686333.tif 000041
【０１５４】
同様の解析を非喫煙者について行ったところ、次の遺伝子多型について、心筋梗塞との関連が強く示唆された。優性モデルおよび付加１モデルにおいてＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ（Ａｌａ５４Ｔｈｒ）多型が、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型が、劣性モデルおよび付加２モデルにおいてＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ（Ａｌａ２２２Ｖａｌ）多型が、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＰＰＡＲＧの−６８１Ｃ→Ｇ多型が、劣性モデルおよび付加２モデルにおいてＡＫＡＰ１０のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６４６Ｖａｌ）多型が、心筋梗塞の発症に有意に（Ｐ＜０.００５）関連した。詳細を表４１に示した。
【０１５５】
【表４１】
0005686333.tif 000042
【０１５６】
次に、喫煙者および非喫煙者について、心筋梗塞に対する、遺伝子型、年齢、性別、ＢＭＩ、高血圧、高コレステロール血症、および糖尿病の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した。結果を表４２に示した。表中、左欄より順に、因子（Parameter）、Ｐ値（P value）、寄与率（R2）を示している。
【０１５７】
【表４２】
0005686333.tif 000043
【０１５８】
喫煙者の場合には、統計的有意性が高い順に、高コレステロール血症、糖尿病、高血圧、ＰＲＯＺ遺伝子型（劣性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立して心筋梗塞に影響を与えることが分かった。
【０１５９】
非喫煙者の場合には、統計的有意性が高い順に、性別、高コレステロール血症、糖尿病、高血圧、ＭＴＨＦＲ遺伝子型（劣性モデル）、ＦＡＢＰ２遺伝子型（優性モデル）、ＡＫＡＰ１０遺伝子型（劣性モデル）、ＰＰＡＲＧ遺伝子型（優性モデル）、ＩＰＦ１遺伝子型（優性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立して心筋梗塞に影響を与えることが分かった。
【０１６０】
＜考察＞
本発明者は、心筋梗塞との関連が疑われる１３７個の候補遺伝子について、１６４ヶ所の遺伝子多型を、男性または女性、高血圧者と正常血圧者、高コレステロール血症と血清コレステロール正常者、糖尿病者と非糖尿病者、喫煙者と非喫煙者に分けて解析した。今回の解析の結果、心筋梗塞に関与する遺伝子多型は、性別、および従来の危険因子（高血圧、高コレステロール血症、糖尿病、喫煙）の有無によって異なっていることが示された。但し、いくつかの遺伝子多型については、二つ以上の因子グループにおいて関連していることが分かった。すなわち、ＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ（Ｔｈｒ１４５Ｍｅｔ）多型は男性および高血圧者で心筋梗塞に関連し、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ（Ａｌａ５４Ｔｈｒ）多型は女性・血清コレステロール正常者・糖尿病者・非喫煙者で関連し、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇは女性・高血圧者・血清コレステロール正常者・非糖尿病者・非喫煙者で関連し、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ（Ａｌａ２２２Ｖａｌ）多型は高血圧者・血清コレステロール正常者・非喫煙者で関連し、ＡＫＡＰ１０のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６４６Ｖａｌ）多型は血清コレステロール正常者・非喫煙者で関連していた。
【０１６１】
心筋梗塞の主原因は冠動脈硬化である。冠動脈が硬化すると、動脈内腔の血行動態が悪化し、血管収縮拡張のコントロールが困難となり、血小板の粘着・凝集と血栓形成の傾向があらわれる。
本発明者は鋭意努力により、血管に関する生物学、血小板と白血球に関する生物学、凝固・線溶系カスケード、脂質、グルコース、ホモシステインの代謝、および他の代謝因子についての包括的な知見に基づいて、心筋梗塞への関与が疑われる１３７個の候補遺伝子を選択した。今回の研究によって、心筋梗塞との関連が認められた遺伝子については、実際に様々な役割が認められる。例えば、細胞内シグナリング（ＡＫＡＰ１０）、血管炎症（ＬＴＡ、ＡＧＥＲ）、血管収縮（ＵＴＳ２）、血小板機能（ＧＰ１ＢＡ）、血液凝固（ＰＲＯＺ）、脂質・糖代謝（ＦＡＢＰ２、ＡＤＩＰＯＱ、ＰＰＡＲＧ）、インスリン産生（ＩＰＦ１）、ホモシステイン代謝（ＭＴＨＦＲ）、およびエネルギー調節（ＵＣＰ３）などであった。
【０１６２】
１２個の遺伝子多型のうち５個（ＬＴＡ、ＧＰ１ＢＡ、ＦＡＢＰ２、ＩＰＦ１、ＭＴＨＦＲ）については、心筋梗塞または虚血性心疾患との関連について既報が認められる（非特許文献１１、２７、２９、３６、３７）。今回調べた二つの遺伝子多型（ＡＤＩＰＯＱ、ＰＰＡＲＧ）については、心筋梗塞または虚血性心疾患との関連は報告されていないが、この二つの遺伝子中の別の多型については、心筋梗塞などとの関連を示す既報がある（非特許文献３９、４０）。残りの５個の遺伝子多型（ＡＫＡＰ１０、ＡＧＥＲ、ＵＴＳ２、ＰＲＯＺ、ＵＣＰ３）については、心筋梗塞または虚血性心疾患との関連を述べた既報は見られない。
【０１６３】
男性または女性に層別したときの心筋梗塞に関与する遺伝子多型について
男性の場合には、ＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ（Ｔｈｒ１４５Ｍｅｔ）多型、ＬＴＡの８０４Ｃ→Ａ（Ｔｈｒ２６Ａｓｎ）多型、およびＡＧＥＲのＧ→Ａ（Ｇｌｙ８３Ｓｅｒ）多型が、心筋梗塞の発症に関連した。また、女性の場合には、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ（Ａｌａ５４Ｔｈｒ）多型、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型、およびＵＣＰ３の−５５Ｃ→Ｔ多型が、心筋梗塞の発症に関連した。これらの結果から、男性と女性とにおいては、心筋梗塞に関連する遺伝子多型が異なることが示された。今回の研究では、心筋梗塞に関連する遺伝子多型の性差の機構については不明のままである。
【０１６４】
一般的に、女性が虚血性心疾患や心筋梗塞などのアテローム硬化性疾患に罹患する年齢は男性に比べると１０歳程度の遅れがあることから考えると、同世代の男性と女性が冠動脈疾患に罹患する機序は異なっているのかも知れない。性ホルモンであるエストロゲンは、血管内皮細胞からＮＯやＰＧＩ２の様な血管拡張物質の産生を促進し、エンドセリン１の様な血管収縮物質の産生を抑制することにより、血管壁や血管収縮拡張調節に対して、好ましい影響を及ぼす（非特許文献４１）。したがって、エストロゲンなどの性ホルモン量が男女で異なることにより、心筋梗塞に関連する遺伝子多型が異なるのかも知れない。更に、今回調査した遺伝子多型は、心筋梗塞に関連する遺伝子多型の一部であり、男女に共通する心筋梗塞に関連する遺伝子多型が更に見つかる可能性もある。
【０１６５】
高血圧の有無、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無、喫煙の有無に層別したときの心筋梗塞に関連する遺伝子多型について
遺伝的要因と環境要因との相互作用が心筋梗塞の原因として重要であるのではないかと考えられたので、高血圧の有無・高コレステロール血症の有無・糖尿病の有無・喫煙習慣の有無に分けたときの心筋梗塞の発症に関する多型の影響について解析を行った。その結果、高血圧者においては、ＧＰ１ＢＡの１０１８Ｃ→Ｔ（Ｔｈｒ１４５Ｍｅｔ）多型、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ（Ａｌａ２２２Ｖａｌ）多型、およびＵＴＳ２のＧ→Ａ（Ｓｅｒ８９Ａｓｎ）多型が、心筋梗塞と有意に関連した。一方、正常血圧者においては、そのような多型は認められなかった。
【０１６６】
血清コレステロール正常者においては、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ（Ａｌａ５４Ｔｈｒ）多型、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ（Ａｌａ２２２Ｖａｌ）多型、ＡＤＩＰＯＱの−１１３７７Ｃ→Ｇ多型、およびＡＫＡＰ１０のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６４６Ｖｌａ）多型が、心筋梗塞と有意に関連した。一方、高コレステロール血症者においては、そのような多型は認められなかった。
糖尿病者および非糖尿病者においては、それぞれＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ（Ａｌａ５４Ｔｈｒ）多型とＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型が、心筋梗塞に有意に関連した。
【０１６７】
喫煙者においては、ＰＲＯＺの７９Ｇ→Ａ多型が心筋梗塞の発症に有意に関連した。また、非喫煙者においては、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ（Ａｌａ５４Ｔｈｒ）多型、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ多型、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ（Ａｌａ２２２Ｖａｌ）多型、ＰＰＡＲＧの−６８１Ｃ→Ｇ多型、ＡＫＡＰ１０のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６４６Ｖａｌ）多型が、心筋梗塞の発症に有意に関連した。
これらの結果から、従来の冠動脈疾患の危険因子の有無によって、心筋梗塞に関連する遺伝子多型が異なることが分かった。但し、その理由については、今のところ未知のままである。１個の遺伝子多型が心筋梗塞の発症に寄与する程度は小さいので、多型と心筋梗塞の発症との関連は従来の冠動脈疾患の危険因子の有無によって影響を受けるかも知れない。更に、高血圧・高コレステロール血症・糖尿病といった従来の危険因子自体が遺伝的な要因を持っているため、心筋梗塞に関連する遺伝子多型と従来の冠動脈疾患の危険因子に関連する遺伝子多型との間に何らかの相互作用があるのかも知れない。
【０１６８】
このように本実施形態によれば、心筋梗塞について、遺伝的リスクおよび発症リスクを判断するための検出法を提供することができる。この実施形態を用いることにより、心筋梗塞の予防が可能となり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。
【０１６９】
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【非特許文献３４】Klerk M, Verhoef P, Clarke R, Blom HJ, Kok FJ, Schouten EG; MTHFR Studies Collaboration Group. MTHFR 677C→T polymorphism and risk of coronary heart disease: a meta-analysis. JAMA. 2002;288:2023-2031.
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【非特許文献３７】Mikkelsson J, Perola M, Penttila A, Karhunen PJ. Platelet glycoprotein Ibα HPA-2 Met/VNTR B haplotype as a genetic predictor of myocardial infarction and sudden cardiac death. Circulation. 2001;104:876-880.
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【非特許文献３９】Ohashi K, Ouchi N, Kihara S, Funahashi T, Nakamura T, Sumitsuji S, Kawamoto T, Matsumoto S, Nagaretani H, Kumada M, Okamoto Y, Nishizawa H, Kishida K, Maeda N, Hiraoka H, Iwashima Y, Ishikawa K, Ohishi M, Katsuya T, Rakugi H, Ogihara T, Matsuzawa Y. Adiponectin I164T mutation is associated with the metabolic syndrome and coronary artery disease. J Am Coll Cardiol 2004;43:1195-200.
【非特許文献４０】Doney AS, Fischer B, Leese G, Morris AD, Palmer CN. Cardiovascula r risk in type 2 diabetes is associated with variation at the PPARG locus: a Go-DARTS study. Arterioscler Thromb Vasc Biol 2004;24:2403-7.
【非特許文献４１】Koh KK. Effects of estrogen on the vascular wall: vasomotor function and inflammation. Cardiovasc Res 2002;55:714-26.
【図面の簡単な説明】
【０１７０】
【図１】Ｌｕｍｉｎｅｘ１００で検出するマイクロビーズの微細構造と特徴を示す図である。
【図２】ＰＣＲ−ＳＳＯＰ−Ｌｕｍｉｎｅｘ法の手順の概要を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【配列表】
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