(57)【要約】  本発明は、アルツハイマー病患者の短期及び長期認知低下を予測するための方法及びＡＤ治療薬の有効性の予測におけるその使用を提供する。前記方法はＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥスコアの経時的低下を予測するためにＣＳＦバイオマーカーの基準レベルを使用する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）アルツハイマー病（ＡＤ）患者由来の流体サンプルのバイオマーカー分析を実施し、
（ｂ）ステップ（ａ）のバイオマーカー分析を用いて、標準ＡＤ患者パネルから得た統計上有意な勾配（ＳＳＳ）に基づいてＡＤ患者についての認知低下率を得る、
ことを含むＡＤ患者の認知低下の予測方法。
【請求項２】
バイオマーカーが、Ａβ４２、ｔａｕ及びｐｔａｕからなる群から選択される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
予測される認知低下が、短期予後である請求項１に記載の方法。
【請求項４】
予測される認知低下が、長期予後である請求項１に記載の方法。
【請求項５】
（ａ）アルツハイマー病（ＡＤ）患者の認知評価及びＡＤ患者由来の流体サンプルのバイオマーカー分析を実施し、
（ｂ）ステップ（ａ）のバイオマーカー分析を用いて、標準ＡＤ患者パネルから得た統計上有意な勾配（ＳＳＳ）に基づいてＡＤ患者について認知低下の予測率を得、
（ｃ）ＡＤ患者に対してＡＤ治療薬を投与し、
（ｄ）ＡＤ患者の認知評価を実施し、
（ｅ）ステップ（ｄ）の結果をステップ（ｂ）の認知低下の予測率と比較する、
ことを含むＡＤ治療薬の有効性の評価方法。
【請求項６】
バイオマーカーが、Ａβ４２、ｔａｕ及びｐｔａｕからなる群から選択される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
予測される認知低下が、短期予後である請求項１に記載の方法。
【請求項８】
予測される認知低下が、長期予後である請求項１に記載の方法。
【請求項９】
（ａ）アルツハイマー病（ＡＤ）患者群の認知評価及び前記患者由来の流体サンプルのバイオマーカー分析を実施し、
（ｂ）ステップ（ａ）のバイオマーカー分析を用いて、標準ＡＤ患者パネルから得た統計上有意な勾配（ＳＳＳ）に基づいてＡＤ患者について認知低下の予測率を得、
（ｃ）前記ＡＤ患者群を類似の認知低下の予測率を有する複数の部分群に分割し、
（ｄ）ＡＤ患者の各部分群に異なるＡＤ治療薬を投与し、
（ｅ）ＡＤ患者の各部分群に対して認知評価を実施し、
（ｆ）部分群毎にステップ（ｅ）の結果をステップ（ｂ）で得られた認知低下の予測率と比較する、
ことを含む複数のＡＤ治療薬の相対有効性の評価方法。
【請求項１０】
バイオマーカーが、Ａβ４２、ｔａｕ及びｐｔａｕからなる群から選択される請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
予測される認知低下が、短期予後である請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
予測される認知低下が、長期予後である請求項９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的にはアルツハイマー病の予後に関する。より具体的には、本発明は、アルツハイマー病患者の認知低下の予後のために使用され得るバイオマーカーに関する。
【背景技術】
【０００２】
アルツハイマー病（ＡＤ）は、基底前脳コリン作動性ニューロンの選択的変性を特徴とする原因不明の重要な神経変性疾患である。上記細胞が変性されると、学習及び記憶をコントロールする大脳辺縁系及び皮質中のニューロンが二次的に失われる。この疾患の結果として起こる症状には、約８年かかって生ずる記憶の段階的喪失、コミュニケーション能力の喪失及び他の認知機能の喪失が含まれる。この認知低下の過程で、患者はしばしば寝たきりになり、自分で自分を世話することが完全にできなくなる。コリン作動性欠乏を若干補償するために幾つかの対症治療薬、例えばＡｒｉｃｅｐｔ（登録商標）（ドネペジルＨＣｌ，Ｅｉｓａｉ  Ｃｏ．，Ｌｔｄ．及びＰｆｉｚｅｒ  Ｉｎｃ．）が認可されているが、これらの臨床効果は控えめであり、疾患の進行を大きく変更できるものはない。世界人口の平均年齢が上がり、その結果ＡＤのような加齢疾患の発病率及び罹患率が高くなり、認知障害患者の長期間サポートに関連する社会経済学的負担が重いために、ＡＤの治療方法を改善することが医学界及び科学界の関心事となっている。
【０００３】
ＡＤの治療を改善するための必要要件は、疾患を正確に診断し、疾患の進行を正確に予測する臨床医の能力を向上させることである。現在、可能性あるまたはありそうなＡＤの診断は臨床症状に基づいてなされている。記憶障害の症状があるが、ＡＤについての臨床基準を満たしていない患者には軽度認知障害（ＭＣＩ）の診断が下されることがある。ＭＣＩと診断された全患者の約半分がＡＤを発症する。ＡＤの明確な診断は死後にしかできず、冒された脳組織の病理検査が必要である。この疾患の重要な病理的特徴は、沈着したアミロイドβ（Ａβ）タンパク質から構成されるプラーク、並びに変性したニューロン細胞及びその細胞骨格要素から構成されるもつれた状態（神経原線維変化）である。病理診断と比較して、臨終前臨床診断は約８０〜９０％の精度を達成し得る。しかしながら、このレベルの診断精度は経験豊富なＡＤセンターで臨床症状を数年間呈している患者に対して得られるのがより一般的である（Ｒａｓｍｕｓｓｏｎ，Ｄ．Ｘ．ら，Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ  Ｄｉｓ．Ａｓｓｏｃ．Ｄｉｓｏｒｄ．，１０（４）：１８０−１８８，１９９６；Ｆｒａｎｋ，Ｒ．Ａ．ら，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｍａｒｋｅｔｓ  Ｗｏｒｋｉｎｇ  Ｇｒｏｕｐ：ＮＩＡ  Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ  ｏｎ  Ｎｅｕｒｏｉｍａｇｉｎｇ  ｉｎ  Ａｌｚｈｅｒｍｅｒ’ｓ  Ｄｉｓｅａｓｅ，Ｎｅｕｒｏｂｉｏｌ．Ａｇｅｉｎｇ，２４：５２１−５３６，２００３）。臨床診断後、疾患の進行は典型的には認知試験及び毎日の機能評価によりモニターされる。進行はしばしば患者で変動し、有機的及び環境的要素により影響され得る。ＡＤを同定し、低下の進行を予測することが確認されている試験は現在のところない。
【０００４】
ここ１０年間、診断の感度及び特異性を上げ、進行予測の基準を与えるＡＤ関連バイオマーカーを同定し、確認する努力が増えている（Ｒｅｇａｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ａｎｄ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ａｇｅｉｎｇ（ＮＩＡ），Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ  Ｒｅｐｏｒｔ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｋｉｎｇ  Ｇｒｏｕｐ  ｏｎ：‘Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ａｎｄ  Ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｍａｒｋｅｒｓ  ｏｆ  Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ  Ｄｉｓｅａｓｅ’，Ｎｅｕｒｏｂｉｏｌ．Ａｇｅｉｎｇ，１９（２）：１０９−１１６，１９９８；Ｆｒａｎｋら，２００３）。現在この点で見込みがある技術の中には脳脊髄液（ＣＳＦ）の生化学的分析がある。ＣＳＦ分析の価値は、この液体は脳組織と直接接触しているのでその組成が脳生化学に影響を及ぼし得るという事実に基づいている。
【０００５】
多くの注目を受けているＣＳＦタンパク質は、Ａβ沈着及びニューロン変性を含めた病因の主要特徴を反映すると考えられているものである。幾つかの研究から、臨床診断されたＡＤ患者のＣＳＦ中のＡβ４２ペプチドのレベルが対照と比較して低いことが立証された（Ａｎｄｒｅａｓｅｎ，Ｎ．ら，Ａｒｃｈ．Ｎｅｕｒｏｌ．，５８：３７３−３７９，２００１；ＮＩＡ  Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ  Ｒｅｐｏｒｔ，１９９８；Ｆｒａｎｋら，２００３；Ａｎｄｒｅａｓｅｎ，Ｎ．ら，Ｃｌｉｎ．Ｎｅｕｒｏｌ．Ｎｅｕｒｏｓｕｒｇ．，１０７：１６５−１７３，２００５）。Ａβ４２はアミロイド前駆体タンパク質（ＡＰＰ）の切断産物であり、老人斑の主要成分であると考えられている。疾患の進行の１つの理論は、ＡＤ患者のＣＳＦレベルが低いのは脳中により多くのペプチドが沈着しているためであろうというものである。対照的に、多くの研究で、これまた斑成分である別のＡＰＰ切断産物であるＡβ４０ペプチドの発現が臨床診断されたＡＤ及び対照ＣＳＦにおいて同様であり得ることが判明した（Ｆｒａｎｋら，２００３）。
【０００６】
ｔａｕタンパク質は、病因について調べられた別のＣＳＦタンパク質である。ｔａｕは、過リン酸化されると神経原線維変化を形成する対らせん状フィラメントに合体する軸索タンパク質である。ＣＳＦ中のｔａｕの存在は脳における軸索（すなわち、ニューロン）変性の一般的表れであると考えられるのに対して、リン酸化ｔａｕ（ｐｔａｕ）の存在はＡＤ関連病変のより特異的な指標であり得る。多くの研究で、臨床診断されたＡＤ患者におけるｔａｕ及びｐｔａｕのＣＳＦレベルが対照に比して高いことが判明した（Ａｎｄｒｅａｓｅｎ，２００１；並びに精査のためにＣｏｎｓｅｎｓｕｓ  Ｒｅｐｏｒｔ，１９９８；Ｆｒａｎｋら，２００３及びＡｎｄｒｅａｓｅｎ，２００５を参照されたい）。
【０００７】
最近の総説は、生化学的バイオマーカーの状態だけでなく、イメージングバイオマーカーの活性エリア及びその縦断的臨床トライアルにおける使用も記載している（Ｔｈａｌ，Ｌ．Ｊ．ら，Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ  Ｄｉｓ．Ａｓｓｏｃ．Ｄｉｓｏｒｄ．，２０（１）：６−１５，２００６）。通常、当業界は診断または予後の生化学的バイオマーカーに焦点を当て、流体サンプルから疾患進行マーカーの同定に成功した文献は少ないことに注目することは重要である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ｒａｓｍｕｓｓｏｎ，Ｄ．Ｘ．ら，Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ  Ｄｉｓ．Ａｓｓｏｃ．Ｄｉｓｏｒｄ．，１０（４）：１８０−１８８，１９９６
【非特許文献２】Ｆｒａｎｋ，Ｒ．Ａ．ら，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｍａｒｋｅｔｓ  Ｗｏｒｋｉｎｇ  Ｇｒｏｕｐ：ＮＩＡ  Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ  ｏｎ  Ｎｅｕｒｏｉｍａｇｉｎｇ  ｉｎ  Ａｌｚｈｅｒｍｅｒ’ｓ  Ｄｉｓｅａｓｅ，Ｎｅｕｒｏｂｉｏｌ．Ａｇｅｉｎｇ，２４：５２１−５３６，２００３
【非特許文献３】Ｒｅｇａｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ａｎｄ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ａｇｅｉｎｇ（ＮＩＡ），Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ  Ｒｅｐｏｒｔ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｋｉｎｇ  Ｇｒｏｕｐ  ｏｎ：‘Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ａｎｄ  Ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｍａｒｋｅｒｓ  ｏｆ  Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ  Ｄｉｓｅａｓｅ’，Ｎｅｕｒｏｂｉｏｌ．Ａｇｅｉｎｇ，１９（２）：１０９−１１６，１９９８
【非特許文献４】Ａｎｄｒｅａｓｅｎ，Ｎ．ら，Ａｒｃｈ．Ｎｅｕｒｏｌ．，５８：３７３−３７９，２００１
【非特許文献５】Ａｎｄｒｅａｓｅｎ，Ｎ．ら，Ｃｌｉｎ．Ｎｅｕｒｏｌ，Ｎｅｕｒｏｓｕｒｇ．，１０７：１６５−１７３，２００５
【非特許文献６】Ｔｈａｌ，Ｌ．Ｊ．ら，Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ  Ｄｉｓ．Ａｓｓｏｃ．Ｄｉｓｏｒｄ．，２０（１）：６−１５，２００６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
１つの実施形態において、本発明は、（ａ）アルツハイマー病（ＡＤ）患者を選択し；（ｂ）前記患者に対して、該患者の認知評価及び該患者由来の流体サンプルのバイオマーカー分析からなる初期予後評価を実施し；（ｃ）基準ＣＳＦバイオマーカーレベルを標準ＡＤ患者パネルから得た統計上有意な勾配（ＳＳＳ）と比較し；（ｄ）ＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥスコアの予測される減少である認知低下の予測短期間率を調べることを含むアルツハイマー病患者の短期間認知低下の予測方法に関する。
【００１０】
本発明の別の実施形態は、（ａ）アルツハイマー病患者を選択し；（ｂ）前記患者に対して、該患者の認知評価及び該患者由来の流体サンプルのバイオマーカー分析からなる初期予後評価を実施し；（ｃ）基準ＣＳＦバイオマーカーレベルを標準ＡＤ患者パネルから得た統計上有意な勾配（ＳＳＳ）と比較し；（ｄ）ＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥスコアの予測される減少である認知低下の予測率を調べ；（ｅ）ＡＤ患者にＡＤ治療薬を投与し；（ｆ）各ＡＤ患者に対して定期的に１つ以上のその後の予後評価を実施し；（ｇ）ＡＤ患者の認知低下の現実率を調べ；（ｈ）認知低下の予測率を認知低下の現実率と比較することを含み、認知低下の予測率対現実率の偏差がＡＤ治療薬の有効性を示すＡＤ治療薬の有効性の評価方法に関する。
【００１１】
更に別の実施形態において、本発明は、（ａ）アルツハイマー病患者の群を選択し；（ｂ）各ＡＤ患者に対して、該患者の認知評価及び該患者由来の流体サンプルのバイオマーカー分析からなる初期予後評価を実施し；（ｃ）基準ＣＳＦバイオマーカーレベルを標準ＡＤ患者パネルから得た統計上有意な勾配（ＳＳＳ）と比較し；（ｄ）ＡＤ患者毎にＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥスコアの予測される低下である認知低下の予測率を調べ；（ｅ）ステップ（ａ）〜（ｄ）の選択したＡＤ患者を複数の群に分割し；（ｆ）ＡＤ患者の分割群の１つにＡＤ治療薬を投与し；（ｇ）各ＡＤ患者に対して定期的に１つ以上のその後の予後評価を実施し；（ｈ）ＡＤ患者における認知低下の現実率を調べ；（ｉ）ＡＤ患者毎に認知低下の予測率を認知低下の現実率と比較し、認知低下の予測率対現実率の偏差はＡＤ治療薬の有効性を示し、（ｊ）部分群毎に認知低下の予測率対現実率の偏差を他のＡＤ治療薬と比較することにより各ＡＤ治療薬の相対有効性を調べることを含む複数のＡＤ治療薬の相対有効性の評価方法である。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１Ａ】図１Ａ〜Ｄは、ＡＤ群及び対照群におけるＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図１Ａ及び１Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図１Ｃ及び１Ｄ）スコアの１年及び２年低下についての群平均、信頼区間及び群分布を示す。ＡＤ患者は、対照被験者に比して１年及び２年目でＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥスコアの有意な低下を示した（すべての比較でウィルコクソンｐ＜０．０００１）。ＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥはこのコーホートにおいて通常うまく相関していた。
【図１Ｂ】図１Ａ〜Ｄは、ＡＤ群及び対照群におけるＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図１Ａ及び１Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図１Ｃ及び１Ｄ）スコアの１年及び２年低下についての群平均、信頼区間及び群分布を示す。ＡＤ患者は、対照被験者に比して１年及び２年目でＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥスコアの有意な低下を示した（すべての比較でウィルコクソンｐ＜０．０００１）。ＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥはこのコーホートにおいて通常うまく相関していた。
【図１Ｃ】図１Ａ〜Ｄは、ＡＤ群及び対照群におけるＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図１Ａ及び１Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図１Ｃ及び１Ｄ）スコアの１年及び２年低下についての群平均、信頼区間及び群分布を示す。ＡＤ患者は、対照被験者に比して１年及び２年目でＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥスコアの有意な低下を示した（すべての比較でウィルコクソンｐ＜０．０００１）。ＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥはこのコーホートにおいて通常うまく相関していた。
【図１Ｄ】図１Ａ〜Ｄは、ＡＤ群及び対照群におけるＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図１Ａ及び１Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図１Ｃ及び１Ｄ）スコアの１年及び２年低下についての群平均、信頼区間及び群分布を示す。ＡＤ患者は、対照被験者に比して１年及び２年目でＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥスコアの有意な低下を示した（すべての比較でウィルコクソンｐ＜０．０００１）。ＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥはこのコーホートにおいて通常うまく相関していた。
【図２Ａ】図２Ａ〜Ｄは、ＡＤ群におけるＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図２Ａ及び２Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図２Ｃ及び２Ｄ）スコアの基準年齢、並びに１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。基準年齢は、ＡＤ群（Ａ）における１または２年目のＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥ低下の統計上有意な予測子でなかった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図２Ｂ】図２Ａ〜Ｄは、ＡＤ群におけるＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図２Ａ及び２Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図２Ｃ及び２Ｄ）スコアの基準年齢、並びに１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。基準年齢は、ＡＤ群（Ａ）における１または２年目のＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥ低下の統計上有意な予測子でなかった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図２Ｃ】図２Ａ〜Ｄは、ＡＤ群におけるＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図２Ａ及び２Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図２Ｃ及び２Ｄ）スコアの基準年齢、並びに１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。基準年齢は、ＡＤ群（Ａ）における１または２年目のＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥ低下の統計上有意な予測子でなかった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図２Ｄ】図２Ａ〜Ｄは、ＡＤ群におけるＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図２Ａ及び２Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図２Ｃ及び２Ｄ）スコアの基準年齢、並びに１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。基準年齢は、ＡＤ群（Ａ）における１または２年目のＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥ低下の統計上有意な予測子でなかった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図３Ａ】図３Ａ〜Ｄは、ＡＤ群におけるＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図３Ａ及び３Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図３Ｃ及び３Ｄ）スコアの基準スコア、並びに１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。基準認識スコアは、ＡＤ群（Ａ）における１または２年目のＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥ低下の統計上有意な予測子でなかった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図３Ｂ】図３Ａ〜Ｄは、ＡＤ群におけるＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図３Ａ及び３Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図３Ｃ及び３Ｄ）スコアの基準スコア、並びに１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。基準認識スコアは、ＡＤ群（Ａ）における１または２年目のＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥ低下の統計上有意な予測子でなかった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図３Ｃ】図３Ａ〜Ｄは、ＡＤ群におけるＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図３Ａ及び３Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図３Ｃ及び３Ｄ）スコアの基準スコア、並びに１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。基準認識スコアは、ＡＤ群（Ａ）における１または２年目のＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥ低下の統計上有意な予測子でなかった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図３Ｄ】図３Ａ〜Ｄは、ＡＤ群におけるＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図３Ａ及び３Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図３Ｃ及び３Ｄ）スコアの基準スコア、並びに１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。基準認識スコアは、ＡＤ群（Ａ）における１または２年目のＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥ低下の統計上有意な予測子でなかった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図４Ａ】図４Ａ〜Ｄは、ＡＤ群における基準ＣＳＦ  Ａβ４２、並びにＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図４Ａ及び４Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図４Ｃ及び４Ｄ）スコアの１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。基準ＣＳＦ  Ａβ４２は、ＡＤ群（Ａ）における１または２年目のＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥ低下の統計上有意な予測子でなかった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図４Ｂ】図４Ａ〜Ｄは、ＡＤ群における基準ＣＳＦ  Ａβ４２、並びにＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図４Ａ及び４Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図４Ｃ及び４Ｄ）スコアの１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。基準ＣＳＦ  Ａβ４２は、ＡＤ群（Ａ）における１または２年目のＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥ低下の統計上有意な予測子でなかった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図４Ｃ】図４Ａ〜Ｄは、ＡＤ群における基準ＣＳＦ  Ａβ４２、並びにＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図４Ａ及び４Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図４Ｃ及び４Ｄ）スコアの１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。基準ＣＳＦ  Ａβ４２は、ＡＤ群（Ａ）における１または２年目のＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥ低下の統計上有意な予測子でなかった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図４Ｄ】図４Ａ〜Ｄは、ＡＤ群における基準ＣＳＦ  Ａβ４２、並びにＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図４Ａ及び４Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図４Ｃ及び４Ｄ）スコアの１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。基準ＣＳＦ  Ａβ４２は、ＡＤ群（Ａ）における１または２年目のＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥ低下の統計上有意な予測子でなかった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図５Ａ】図５Ａ〜Ｄは、ＡＤ群における基準ＣＳＦ  ｔａｕ、並びにＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図５Ａ及び５Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図５Ｃ及び５Ｄ）スコアの１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。ＡＤ群（Ａ）におけるより高い基準ＣＳＦ  ｔａｕとＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥのより大きな低下の関係は１年及び２年目で類似しており、２年目で統計上有意となった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図５Ｂ】図５Ａ〜Ｄは、ＡＤ群における基準ＣＳＦ  ｔａｕ、並びにＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図５Ａ及び５Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図５Ｃ及び５Ｄ）スコアの１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。ＡＤ群（Ａ）におけるより高い基準ＣＳＦ  ｔａｕとＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥのより大きな低下の関係は１年及び２年目で類似しており、２年目で統計上有意となった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図５Ｃ】図５Ａ〜Ｄは、ＡＤ群における基準ＣＳＦ  ｔａｕ、並びにＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図５Ａ及び５Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図５Ｃ及び５Ｄ）スコアの１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。ＡＤ群（Ａ）におけるより高い基準ＣＳＦ  ｔａｕとＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥのより大きな低下の関係は１年及び２年目で類似しており、２年目で統計上有意となった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図５Ｄ】図５Ａ〜Ｄは、ＡＤ群における基準ＣＳＦ  ｔａｕ、並びにＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図５Ａ及び５Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図５Ｃ及び５Ｄ）スコアの１及び２年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。ＡＤ群（Ａ）におけるより高い基準ＣＳＦ  ｔａｕとＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥのより大きな低下の関係は１年及び２年目で類似しており、２年目で統計上有意となった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図６Ａ】図６Ａ〜Ｄは、ＡＤ群における基準ＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２、並びにＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図６Ａ及び６Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図６Ｃ及び６Ｄ）スコアの年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。ＡＤ群（Ａ）におけるより高い基準ＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２とＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥのより大きな低下の関係は１年及び２年目で類似しており、両期間でＣＡＭＣＯＧについて、２年目でＭＭＳＥについて統計上有意となった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図６Ｂ】図６Ａ〜Ｄは、ＡＤ群における基準ＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２、並びにＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図６Ａ及び６Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図６Ｃ及び６Ｄ）スコアの年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。ＡＤ群（Ａ）におけるより高い基準ＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２とＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥのより大きな低下の関係は１年及び２年目で類似しており、両期間でＣＡＭＣＯＧについて、２年目でＭＭＳＥについて統計上有意となった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図６Ｃ】図６Ａ〜Ｄは、ＡＤ群における基準ＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２、並びにＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図６Ａ及び６Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図６Ｃ及び６Ｄ）スコアの年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。ＡＤ群（Ａ）におけるより高い基準ＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２とＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥのより大きな低下の関係は１年及び２年目で類似しており、両期間でＣＡＭＣＯＧについて、２年目でＭＭＳＥについて統計上有意となった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図６Ｄ】図６Ａ〜Ｄは、ＡＤ群における基準ＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２、並びにＣＡＭＣＯＧ（それぞれ、図６Ａ及び６Ｂ）及びＭＭＳＥ（それぞれ、図６Ｃ及び６Ｄ）スコアの年低下の耐性線形回帰分析のグラフ出力を示す。回帰線に対して勾配、信頼区間及びｐ値（ｔ検定）を示す。ＡＤ群（Ａ）におけるより高い基準ＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２とＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥのより大きな低下の関係は１年及び２年目で類似しており、両期間でＣＡＭＣＯＧについて、２年目でＭＭＳＥについて統計上有意となった。対照群（Ｃ）からのデータも提示したが、回帰モデルに含めなかった。
【図７Ａ】図７Ａ及び７Ｂは、ＡＤ集団におけるＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２の基準調整により（８０％パワーを維持しながら）ＣＡＭＣＯＧ（図７Ａ）またはＭＭＳＥ（図７Ｂ）スコアの低下に対する治療効果を観察するために必要なサンプルサイズを潜在的に縮小し得ることを立証するパワー分析のグラフ出力を示す。
【図７Ｂ】図７Ａ及び７Ｂは、ＡＤ集団におけるＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２の基準調整により（８０％パワーを維持しながら）ＣＡＭＣＯＧ（図７Ａ）またはＭＭＳＥ（図７Ｂ）スコアの低下に対する治療効果を観察するために必要なサンプルサイズを潜在的に縮小し得ることを立証するパワー分析のグラフ出力を示す。
【図８Ａ】図８Ａ〜８Ｅは、５人の個々の患者からの長期間（６ヶ月〜８年の範囲）ＡＤ  ＣＡＭＣＯＧデータの非線形混合効果モデリングのグラフ出力を示す。このモデル化曲線は１０年にわたる患者毎のＣＡＭＣＯＧ低下を示す。水平線は患者毎の標識したｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１の基準レベルを表す。このモデリングは、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１のより低い基準レベルを有する患者ではＣＡＭＣＯＧが１０年にわたり徐々に低下し（例えば、図８Ａ）、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１のより高い基準レベルを有する患者では同じ期間でより迅速に低下する（例えば、図８Ｅ）ことを示している。
【図８Ｂ】図８Ａ〜８Ｅは、５人の個々の患者からの長期間（６ヶ月〜８年の範囲）ＡＤ  ＣＡＭＣＯＧデータの非線形混合効果モデリングのグラフ出力を示す。このモデル化曲線は１０年にわたる患者毎のＣＡＭＣＯＧ低下を示す。水平線は患者毎の標識したｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１の基準レベルを表す。このモデリングは、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１のより低い基準レベルを有する患者ではＣＡＭＣＯＧが１０年にわたり徐々に低下し（例えば、図８Ａ）、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１のより高い基準レベルを有する患者では同じ期間でより迅速に低下する（例えば、図８Ｅ）ことを示している。
【図８Ｃ】図８Ａ〜８Ｅは、５人の個々の患者からの長期間（６ヶ月〜８年の範囲）ＡＤ  ＣＡＭＣＯＧデータの非線形混合効果モデリングのグラフ出力を示す。このモデル化曲線は１０年にわたる患者毎のＣＡＭＣＯＧ低下を示す。水平線は患者毎の標識したｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１の基準レベルを表す。このモデリングは、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１のより低い基準レベルを有する患者ではＣＡＭＣＯＧが１０年にわたり徐々に低下し（例えば、図８Ａ）、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１のより高い基準レベルを有する患者では同じ期間でより迅速に低下する（例えば、図８Ｅ）ことを示している。
【図８Ｄ】図８Ａ〜８Ｅは、５人の個々の患者からの長期間（６ヶ月〜８年の範囲）ＡＤ  ＣＡＭＣＯＧデータの非線形混合効果モデリングのグラフ出力を示す。このモデル化曲線は１０年にわたる患者毎のＣＡＭＣＯＧ低下を示す。水平線は患者毎の標識したｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１の基準レベルを表す。このモデリングは、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１のより低い基準レベルを有する患者ではＣＡＭＣＯＧが１０年にわたり徐々に低下し（例えば、図８Ａ）、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１のより高い基準レベルを有する患者では同じ期間でより迅速に低下する（例えば、図８Ｅ）ことを示している。
【図８Ｅ】図８Ａ〜８Ｅは、５人の個々の患者からの長期間（６ヶ月〜８年の範囲）ＡＤ  ＣＡＭＣＯＧデータの非線形混合効果モデリングのグラフ出力を示す。このモデル化曲線は１０年にわたる患者毎のＣＡＭＣＯＧ低下を示す。水平線は患者毎の標識したｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１の基準レベルを表す。このモデリングは、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１のより低い基準レベルを有する患者ではＣＡＭＣＯＧが１０年にわたり徐々に低下し（例えば、図８Ａ）、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１のより高い基準レベルを有する患者では同じ期間でより迅速に低下する（例えば、図８Ｅ）ことを示している。
【図９】図９は、本明細書の長期間分析に含めた３９人の患者についての非線形混合効果曲線フィットを示す。より高いレベルの基準ＣＳＦ  ｔａｕはより速いＣＡＭＣＯＧ低下に関連している。ＣＡＭＣＯＧを５０％低下させる平均時間は、高い基準ｔａｕを有する患者（９７．５％分位数，下の曲線）の場合より低い基準ｔａｕを有する患者（２．５％分位数，上の曲線）と比較して約５０％短くなった。５０％分位数でのｔａｕについてのＣＡＭＣＯＧ低下の平均時間を真ん中の曲線で示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
定義
本明細書中で使用されている用語「バイオマーカー」または「生化学的マーカー」は、生化学的に分析及び／または経時的にモニターしようするタンパク質、例えばＡβ４２またはｔａｕを指す。
【００１４】
本明細書中で使用されている用語「予測」、「認知低下の予測」、「認知予測」または「認知予測」は、一組の生化学的マーカーから適当なスケールでの認知スコアの翻訳または推定、すなわちそれに基づいて統計的に関連するパネル内でフイットさせる同等の認知スコアを割り当てることを指す。これは、ＭＭＳＥの場合には０〜３０のスケールで、ＣＡＭＣＯＧの場合には０〜１０７のスケールでなされ得る。
【００１５】
本明細書中で使用されている用語「アルツハイマー病をモニターする」は、被験者をＡＤまたは対照として分類する能力及びＭＭＳＥ及び全ＣＡＭＣＯＧを含めた個人の認知状態を予測する能力を意味する。
【００１６】
本明細書中で使用されている用語「病的状態を分類する」は、被験者をアルツハイマー病を有しているとして、または正常であるとして分類することを意味する。
【００１７】
本明細書中で使用されている用語「マーカーパネル」は、実施例中に定義されているＣＳＦ  Ａβ４０、Ａβ４２、ｓＡＰＰα、ｓＡＰＰβ、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１から構成されるバイオマーカーパネルを指す。
【００１８】
本明細書中で使用されている用語「アミロイドマーカー」は、実施例中に定義されているＣＳＦ  Ａβ４０、Ａβ４２、ｓＡＰＰα及びｓＡＰＰβから構成されるバイオマーカーパネルを指す。
【００１９】
本明細書中で使用されている用語「ｔａｕ」は、リン酸化状態に関係なく所与のサンプルまたはアッセイ中の全ｔａｕタンパク質を指す。
【００２０】
本明細書中で使用されている用語「ｐｔａｕ」及び「ｐｔａｕ−１８１」は、タンパク質中の特定アミノ酸に、特に本明細書中で使用されるアッセイの場合にはアミノ酸位１８１にリン酸化部位を含有しているｔａｕタンパク質の部分集合を指す。
【００２１】
本明細書中で使用されている用語「ｔａｕマーカー」は、実施例中に定義されているＣＳＦ  ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１から構成されるバイオマーカーパネルを指す。
【００２２】
本明細書中で使用されている用語「ＭＭＳＥ」は、認知評価学会で使用されているミニメンタルステート検査を指す。
【００２３】
本明細書中で使用されている用語「全ＣＡＭＣＯＧ」または「ＣＡＭＣＯＧ」は、認知評価学会で使用されている高齢者のケンブリッジ精神疾患試験（ＣＡＭＤＥＸ）の認知及び自己充足パートを指す。
【００２４】
本明細書中で使用されている用語「ＣＥＲＡＤ」は、神経病理学会で使用されているアルツハイマー病の登録設立協会を指す。
【００２５】
本明細書中で使用されている用語「ＣＳＦ」は脳脊髄液を指す。
【００２６】
バイオマーカー研究
バイオマーカーは、病的状態を規定するために、また疾患の生理学的及び臨床的発現を予測する手段を与えるために使用され得る。バイオマーカーを臨床的に使用し得る現在検討されている方法は３つ、１）病的状態を特徴付けること、すなわち診断を確立すること、２）疾患の進行を実証すること、及び３）疾患の進行を予測すること、すなわち予後を確立することである。前記使用のために確立されている推定上バイオマーカーは、典型的にはバイオマーカー発現の相対変化を断面的及び／または経時的に（縦断的に）統計分析することを必要とする。例えば、現在のバイオマーカー分析では、１つ以上のバイオマーカーのレベルを断面的に、例えば疾患を持つ患者及び正常対照被験者において１つの時点で調べ、その後同じ時点の群の臨床状態に関連させる。バイオマーカー発現の統計上有意差は疾患の存在の有無にリンクされ得、バイオマーカーはその後患者を疾患を有しているかまたは疾患を有していないとして診断するために使用され得る。進行分析では、１つ以上のバイオマーカーのレベル及び臨床状態の両方を縦断的に調べる。バイオマーカー発現及び臨床状態が経時的に統計上有意に変化していることは、研究中のバイオマーカーが疾患の進行をモニターするために使用され得ることを指す。予後分析では、１つ以上のバイオマーカーのレベルを１つの時点で調べ、その時点からその後の別の時点への臨床状態の変化に関連させる。バイオマーカー発現と臨床状態のその後の変化との統計的関係は、研究中のバイオマーカーが疾患の進行を予測するために使用され得ることを指す。
【００２７】
予後分析からの結果は、疾患のステージングのために及び薬物の効果をモニターするためにも使用され得る。いろいろな患者群についていろいろな低下率を予測すると、前記患者群を疾患の重症度（すなわち、より軽症対より重症）またはステージ（すなわち、早期または後期）に従って区別される部分群として同定し得る。また、推定上疾患修飾治療薬で治療した患者は、予後分析により予測される低下率に一致しない観察された認知低下率を示し得る。このことは、薬物有効性の証拠と見なされ得る。
【００２８】
ＡＤバイオマーカーについての国立老化研究所（ＮＩＡ）世論白書（Ｎｅｕｒｏｂｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ａｇｉｎｇ，１９（２）：１０９−１１６（１９９８）に報告されているＲｅｇａｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ａｎｄ  ＮＩＡ  Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ  Ｒｅｐｏｒｔ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｗｏｒｋｉｎｇ  ｇｒｏｕｐ  ｏｎ  ‘Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ａｎｄ  Ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｍａｒｋｅｒｓ  ｏｆ  Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ  Ｄｉｓｅａｓｅ’（以後、“１９９８  ＮＩＡ  Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ”）はアルツハイマーバイオマーカーの幾つかの非限定的使用を概説している。特に、個別のマーカーまたはマルチアナライトパネルの形態のＡＤのバイオマーカーは複数の目的で、（１）従来の臨床診断を客観的測定値で補足するために個人の病的状態の分類または診断を助けるために；（２）強化した母集団を選択するため、または所与の疫学的研究の疾患の罹患率または人工統計学を特徴づけるための疫学的スクリーニングのために；（３）更なる神経変性及び認知低下に対して感受性の患者を示す予測検査または予後目的で；（４）脳−挙動関係を研究するために；及び（５）臨床トライアル及び臨床実地において疾患の進行または治療に対する応答をモニターするために；使用され得る。実際、後者の目的は、病的状態の指標としてバイオマーカーまたはマルチアナライトパネルを用いて、（Ａ）治療により測定可能な生化学的変化が誘発されるかを調べること、及び（Ｂ）治療が病気の進行を変化させるかを調べることを含めた２つの別々の態様を有している。１９９８  ＮＩＡ  Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓは、提案されるバイオマーカーまたはマルチアナライトパネルは（１）ＡＤ神経病理学の基本的要件を検出できる；（２）神経病理学的に確認されたＡＤ症例で確認されている；（３）正確である（進行の早期にＡＤを検出し、他の認知症と区別できる）；（４）信頼性がある；（５）非侵襲性である；（６）実施が簡単である；最後に（７）安価である；を含めた理想的マーカーの特徴の多くを含んでいなければならないことも記述している。公知のアルツハイマー病用バイオマーカーはいずれも指摘されている１９９８  ＮＩＡ基準を満たしていないことは認められており、解決されないままである。
【００２９】
文献は、実施された他のマルチフナライトタイプ分析を記載している。例えば、ＷＯ  ２００４／１０４５９７，“Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ａｎｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｏｆ  ＡＤ”は、Ａβペプチドのｘ／ｙ比により病的状態を予測する方法を記載している。ＷＯ  ２００５／０４７４８４，“Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ  ｆｏｒ  Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ  Ｄｉｓｅａｓｅ”は、病的状態及び他の科学的に興味ある手段を評価するために使用され得る一連のマーカーを記載している。ＷＯ  ２００５／０５２５９２，“Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｓ  ｆｏｒ  Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ，Ｓｔｒａｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａｎｄ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｏｆ  Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ  Ｄｉｓｅａｓｅ  ａｎｄ  Ｏｔｈｅｒ  Ｎｅｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｄｉｓｏｒｄｅｒｓ  ｉｎ  Ｂｏｄｙ  Ｆｌｕｉｄｓ”は、アルツハイマー病をモニターするための方法及び血漿から集めたマーカーを教示している。ＷＯ  ２００６／００９８８７，“Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｔｏ  Ｄｅｃｒｅａｓｅ  ｔｈｅ  Ｒｉｓｋ  ｏｆ  ａ  Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｂｒａｉｎ  Ｄｉｓｏｒｄｅｒ  ｏｒ  ｔｏ  Ｓｌｏｗ  Ｂｒａｉｎ  Ａｇｉｎｇ”は、脳関連疾患に対する推定上治療の有効性を調べるべく脳活性及び／または構造変化を測定するために脳イメージングを使用する方法及び手段を教示している。
【００３０】
ＡＤを治療するための新しい治療薬を開発するためには、ＡＤ患者集団での臨床トライアルが研究中の治療薬が疾患の進行に対してプラスの効果を有しているかを調べるために疾患の進行を評価する認知検査を使用しなければならない。しかしながら、疾患が段階的に様々に進行するために、認知検査に関連する患者応答の変化が薬物シグナルを高感度で検出する前記検査の能力を妨げるほど十分大きい。臨床トライアルの開始時の患者集団が均一ならば、ＡＤに関連する変動から導入される「ノイズ」は最小限となるであろう。ＡＤ患者の１〜２年間にわたる認知低下を予測する能力、典型的なＡＤ臨床トライアルの長さまたはＡＤ患者をステージングする能力が臨床トライアルの開始時により均一な臨床トライアル集団を確立するのを大いに助けるであろう。よって、このことはその後の変動を減らし、ＡＤ臨床トライアルにおいてプラスの薬物効果を検出するチャンスを改善することができるであろう。
【００３１】
ＡＤの進行のいろいろな特性もＡＤ患者の管理におけるチャレンジを与える。病気の過程での速い進行対遅い進行がどのように積極的に社会的サポート及び医学的介入を与えるかを最終的に決定する。ＡＤにおける長期間低下率を予測できれば各種治療の偶発事をプランニングできるであろう。
【００３２】
臨床診断
本明細書中に記載されている方法の場合、アルツハイマー病の臨床診断は患者毎に国立神経障害・脳卒中研究所−アルツハイマー病・関連障害協会（ＮＩＮＣＤＳ−ＡＤＲＤＡ）の基準に従って実施した。ありそうなＡＤを診断するための基準は、（１）認知症が臨床検査により確立され、ＭＭＳＥまたは他の類似の検査により立証され、神経生理学的検査により確認されていること；（２）認知の２つ以上の領域が欠損していること；（３）記憶及び他の認知機能が段階的に悪化していること；（４）意識障害がないこと；（５）４０〜９０才の間、多くの場合６５才以降に発症すること；及び（６）記憶及び認知の段階的喪失の原因となり得る全身障害または他の脳疾患がないこと；を含む。
【００３３】
ＡＤまたは認知症に対する個人の臨床診断は、通常各種方法で実施され得る精神または認知評価の幾つかのフォーム、例えばアルツハイマー病評価尺度−認知（ＡＤＡＳ−Ｃｏｇ）、全般的認知症尺度（ＧＤＳ）、臨床認知症評価尺度−ボックス合計（ＣＤＲ−ＳＢ）、高齢者のケンブリッジ精神疾患検査の認知コンポーネント（ＣＡＭＣＯＧ）、またはより一般的にはミニメンタルステート検査（ＭＭＳＥ）を含む。ＣＡＭＣＯＧは０〜１０７のスコアの範囲を有する複数の認知ドメインの検査を含む小さな神経生理学的バッテリーである。認知症患者は典型的にはＣＡＭＣＯＧで８０以下のスコアを有している（Ｒｏｔｈ  Ｍ．ら，ＣＡＭＤＥＸ，“Ａ  ｓｔａｎｄａｒｄｉｓｅｄ  ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｏｆ  ｍｅｎｔａｌ  ｄｉｓｏｒｄｅｒ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｅｌｄｅｒｌｙ  ｗｉｔｈ  ｓｐｅｃｉａｌ  ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｔｏ  ｔｈｅ  ｅａｒｌｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｄｅｍｅｎｔｉａ”，Ｂｒ．Ｊ．Ｐｓｙｃｈｉａｔｒｙ、１４９：６９８−７０９，１９８６；ＬｏＩｋ，Ａ．ら，“ＣＡＭＣＯＧ  ａｓ  ａ  ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ  ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ  ｆｏｒ  ｄｅｍｅｎｔｉａ：ｔｈｅ  Ｏｄｅｎｓｅ  Ｓｔｕｄｙ”，Ａｃｔａ  Ｐｓｙｃｈｉａｔｒ．Ｓｃａｎｄ．，１０２：３３１−３３５，２０００）。ＣＡＭＣＯＧ結果は通常ＭＭＳＥとうまく相関しているが、両検査は幾つかのサイコメトリー特性の点で違っている。ＭＭＳＥスコアは最高３０であり、通常軽度（２１〜２６）、中程度（１５〜２０）及び重度（１４以下）と分類される。ＡＤＡＳ−Ｃｏｇのスコアは０（最良の可能性）〜７０（悪い可能性）の範囲であり、約２３のスコアが軽度障害を区分し、約３５以上のスコアは中程度以上の障害に相関している。ＣＤＲのスコアは最高４であり、スコアは正常（０）、軽度（０．５〜１）、中程度（２）及び重度（３〜４）として分類される。同様に、ＧＤＳのスコアはステージ１（最良）〜ステージ７（最悪）の範囲であり、グレード４は軽度障害に対する約２２．５のＡＤＡＳ−Ｃｏｇスコアに匹敵し、ステージ５は中程度障害に対する約３５のＡＤＡＳ−Ｃｏｇスコアに匹敵する。ＡＤ及び認知症に関連してＭＭＳＥを一般的に検討するためにＦｏｌｓｔｅｉｎら，Ｊ．Ｐｓｙｃｈｉａｔ．Ｒｅｓ．，１２：１８９−１９８，１９７５を参照されたい。ＡＤＡＳ−Ｃｏｇ、ＭＭＳＥ及びＧＤＳ評点及び妥当性を比較するためにＤｏｒａｉｓｗａｍｙら，Ｎｅｕｒｏｌｏｇｙ，４８（６）：１５１１−１５１７，１９９７を参照されたい。ＡＤＡＳ−Ｃｏｇ及びＭＭＳＥは臨床トライアルにおける有効性の評価の際に使用するために通常許容されている。
【００３４】
認知予後方法
本出願人は、認知エンドポイントにより評価されるアルツハイマー病患者の将来の臨床状態の予測方法を開発した。この方法は、患者流体サンプル（例えば、ＣＳＦ）中の統計的に関連するバイオマーカー及びバイオマーカー比を線形回帰分析または非線形混合効果モデリングを用いて同定し、分析することを含む。本発明の方法は、疾患を分類し、認知エンドポイント（例えば、ＭＭＳＥ及びＣＡＭＣＯＧ）を予測する目的で個人の状態をより正確に且つ客観的に評価する。
【００３５】
当業者は、任意の時でのＡＤの進行中の病理学的過程の反映としてアミロイドβ及びｔａｕ関連タンパク質のＣＳＦレベルが疾患の将来の進行を予測するために使用されることを認識し、評価している。本出願人は、ＣＳＦバイオマーカーの基準評価がその後の認知低下を予測するために使用され得ることを知見した。記憶障害が数年続いている患者の場合、ＣＳＦアミロイドマーカー（Ａβ４２、Ａβ４０、ｓＡＰＰα、ｓＡＰＰβ）及びｔａｕマーカー（ｔａｕ、ｐｔａｕ−１８１）のレベルがＡＤ患者の認知低下を予測することを知見した。
【００３６】
本明細書で特許請求されている発明は、アルツハイマー病患者の平均認知低下をＣＳＦバイオマーカーを用いて予測するために使用され得る方法である。アミロイドマーカー（Ａβ４０、Ａβ４２、ｓＡＰＰα、ｓＡＰＰβ）及びｔａｕマーカー（ｔａｕ、ｐｔａｕ−１８１）の発現についてのＣＳＦ分析を基準時点で実施した。次いで、これらのマーカーのレベルを線形回帰分析で評価して、１〜２年の短期間でのＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥ認知検査の低下を予測する。また、これらのマーカーのレベルを非線形混合効果モデルで評価して、１０年の長期間でのＣＡＭＣＯＧの低下を予測する。
【００３７】
本発明の方法では、ＡＤ患者及び対照としての健康被験者のコミュニティーサンプルをＯＰＴＩＭＡコーホートに引き抜いた。ＣＳＦ標本をＮＩＮＣＤＳ−ＡＤＲＤＡ基準に従ってＡＤと臨床診断された４８人の患者（そのうちの３８人は病理学的に確認された診断を有していた）及び８９人の年齢整合させた健康被験者から基準来院時に集めた。この集団の人口統計学的特徴を表１に記載する。ＣＳＦ標本をアミロイド（Ａβ４０、Ａβ４２、ｓＡＰＰα、ｓＡＰＰβ）及びｔａｕ（ｔａｕ、ｐｔａｕ−１８１）マーカーのレベルについて分析した。当業者は、各バイオマーカーアッセイが凍結融解安定性、希釈線形性、精度及び感度のような主要事項の評価を含めた目的に適合したアッセイ正当性を受けなければならないことを理解している。
【００３８】
【表１】
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【００３９】
ＡＤ患者及び対照被験者の認知を基準来院から１年基準でＭＭＳＥ及びＣＡＭＣＯＧを用いて評価した。対照被験者と比較して、ＡＤ患者は基準から１年目（図１Ａ）及び２年目（図１Ｂ）にＣＡＭＣＯＧスコアの有意な低下、基準から１年目（図１Ｃ）及び２年目（図１Ｄ）にＭＭＳＥスコアの有意な低下を示した。
【００４０】
ＡＤ患者（図２〜６中“Ａ”）における幾つかの異なる変数と１〜２年にわたるＭＭＳＥ及びＣＡＭＣＯＧスコアの短期間変化の関係を示すために統計モデルを線形回帰分析を用いて構築した。この関係を回帰直線により表す。水平回帰直線（勾配＝０）は、１つの変数が変化しても他は一定のままであるので２つの研究中の変数間に関係がないことを示している。プラスまたはマイナスの勾配を有する回帰直線、すなわち統計上水平とは異なる（ｐ＜０．０５レベル）直線は、２つの変数が同時に変化するのでこれら２つの変数間に関係が存在することを指し、本明細書中統計上有意な勾配（ＳＳＳ）と称する。その結果、たとえ第２変数を直接測定しなくても回帰直線上の１つの変数の位置を用いて第２変数の値を調べることができる（すなわち、第２変数の値は第１変数測定値から予測され得る）。対照被験者（図２〜６中“Ｃ”）は基準から１年または２年目にＭＭＳＥまたはＣＡＭＣＯＧスコアの有意な低下を示さなかったので、これらの被験者は回帰モデリングに使用しなかった。しかしながら、対照データポイントは比較の目的ですべての回帰プロット上に示されている。
【００４１】
回帰分析を使用して、ＡＤ患者における基準人口統計学的変数（年齢及び基準認知スコア）とＭＭＳＥ及びＣＡＭＣＯＧスコアの短期間変化の関係を示した。患者年齢とそれぞれ１年目及び２年目のＣＡＭＣＯＧスコア（図２Ａ及び２Ｂ）またはＭＭＳＥスコア（図２Ｃ及び２Ｄ）低下の関係を示す回帰曲線はいずれも統計上有意な勾配（ＳＳＳ）を有さなかった。また、基準認知スコアとそれぞれ１年目及び２年目のＣＡＭＣＯＧスコア（図３Ａ及び３Ｂ）またはＭＭＳＥスコア（図３Ｃ及び３Ｄ）低下の関係を示す回帰曲線はいずれも有意勾配を有さなかった。その結果、基準時の患者年齢も基準認知スコアもＡＤ患者のその後の認知低下の有意な予測子でなかった。
【００４２】
回帰分析を使用して、ＡＤ患者におけるＣＳＦマーカーの基準レベルとＭＭＳＥ及びＣＡＭＣＯＧの短期間変化の関係を示した。ＣＳＦ  Ａβ４２の基準レベルと１年目及び２年目のＣＡＭＣＯＧスコア（図４Ａ及び４Ｂ）またはＭＭＳＥスコア（図４Ｃ及び４Ｄ）低下の関係を示す回帰曲線はいずれも統計上有意な勾配を有さなかった。他のアミロイドマーカー（Ａβ４０、ｓＡＰＰα、ｓＡＰＰβ）を用いても同様の結果が得られた（データ示さず）。ＣＳＦ  ｔａｕの基準レベルと１年目のＣＡＭＣＯＧスコア（図５Ａ）またはＭＭＳＥスコア（図５Ｃ）低下の関係を示す回帰曲線はいずれも統計上有意な勾配を有さなかったが、２年目のＣＡＭＣＯＧスコア（図５Ｂ）またはＭＭＳＥ（図５Ｄ）低下を示す回帰曲線は有意であった。。ＣＳＦ  ｐｔａｕ−１８１を用いても同様の結果が得られた（データ示さず）。基準ＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２の比と１年目及び２年目のＣＡＭＣＯＧスコア（図６Ａ及び６Ｂ）またはＭＭＳＥスコア（図６Ｃ及び６Ｄ）低下の関係を示す回帰曲線はいずれも統計上有意な勾配を有していた。他のｔａｕ対アミロイドマーカー比でも同様の結果が得られた（データ示さず）。これらを合わせて、本出願人は、ＣＳＦアミロイドマーカーの基準レベルがＡＤ患者のその後の認知低下の有意な予測子でなかったことを知見した。逆に、ＣＳＦ  ｔａｕマーカーの基準レベルは２年目の時点での認知低下の有意な予測子であった。ＣＳＦ  ｔａｕ／アミロイドの基準レベルの比は１年目及び２年目の認知低下の有意な予測子であった。
【００４３】
上記したＡＤ患者（ＡＤ標準パネル）の回帰分析からの出力（ＡＤ標準曲線）、すなわちＳＳＳを示すプロット（図２〜６）が特定したＣＳＦマーカーに対する標準曲線を形成し、ＣＳＦマーカーの同一基準レベルを有する未知のＡＤ患者についての短期間認知低下率、すなわちＣＡＭＣＯＧまたはＭＭＳＥスコアのポイント減少を予測するために使用されることを注目すべきである。例えば、ｔａｕ／Ａβ４２比が１のＣＳＦ基準レベルを有するＡＤ患者群はＣＡＭＣＯＧについて１年で１０ポイントまたは２年で２０ポイント（それぞれ図６Ａ及び６Ｂ）の認知低下の予測率を有している。
【００４４】
約１０年間にわたるアミロイド及びｔａｕマーカーの基準レベルとＣＡＭＣＯＧスコアの変化の関係を示すために非線形混合効果モデリングを用いて別の統計モデルを構築した。混合効果モデル曲線で表されるこの関係により、ＣＳＦバイオマーカーの基準レベルを評価した患者のその後１０年間にわたるＣＡＭＣＯＧスコア低下を長期間予測できる。
【００４５】
本出願人は特定のｔａｕとアミロイドマーカーの基準レベルの関係を知見したが、当業者は他のＣＳＦマーカーも同様に測定、分析され得ることを理解し、認識していることを注目すべきである。ＳＳＳを有する回帰直線により実証されるＣＡＭＣＯＧ及びＭＭＳＥスコアの基準レベルと短期間または長期間変化の関係を有するマーカーが本明細書中に記載されている方法において使用され得る。
【００４６】
ＣＳＦマーカーの基準評価により基準から１年目及び２年目の認知性能の有意な変化を立証するために必要な患者の数を減らすことができるかを調べるためにパワー分析を実施した。エンドポイントの感度の増加がそのエンドポイントの変化を立証するために必要な小さなサンプルサイズに関係しているので、パワー分析は感度の尺度として使用される。パワー曲線は、エンドポイントの変化を検出するための特定パワー％（通常、臨床トライアルのために８０％）を有するために必要な患者の数と同一エンドポイントの変化の関係を示している。当該変数に対して調整したパワー曲線の下方移動は、その変数を調整した後、同一パワーレベルでエンドポイント変化を観察するために数少ない患者しか必要でないことを示す（すなわち、エンドポイントの感度のレベルは調整により上昇する）。Ｔｈａｌ，Ｌ．ら，“Ｔｈｅ  Ｒｏｌｅ  ｏｆ  Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ  ｉｎ  Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｔｒｉａｌｓ  ｆｏｒ  Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ  Ｄｉｓｅａｓｅ”，Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ  Ｄｉｓ．Ａｓｓｏｃ．Ｄｉｓｏｒｄ．，２０（１）：６−１５，Ｊａｎｕａｒｙ−Ｍａｒｃｈ  ２００６を参照されたい。
【００４７】
本明細書中のパワー分析を使用して、８０％パワーでＣＡＭＣＯＧスコアの変化を観察するために必要なＡＤ患者の数と１年目（図７Ａ，曲線Ｃ）及び２年目（図７Ａ，曲線Ａ）のＣＡＭＣＯＧスコアの統計変化の関係を示した。１年目（図７Ａ，曲線Ｄ）及び２年目（図７Ａ，曲線Ｂ）の基準ＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβのレベルを調整すると、２年目の調整したパワー曲線の下方移動を示し、このことは調整後ＣＡＭＣＯＧスコアの変化を検出するための感度が上昇することを示している。同様の結果が他のＣＳＦ  ｔａｕ／アミロイド比についても調整することにより得られた。
【００４８】
また、パワー分析を使用して、８０％パワーでＭＭＳＥスコアの変化を観察するために必要なＡＤ患者の数と１年目（図７Ｂ，曲線Ｃ）及び２年目（図７Ｂ，曲線Ａ）のＭＭＳＥスコアの統計変化の関係を示した。１年目（図７Ｂ，曲線Ｄ）及び２年目（図７Ｂ，曲線Ｂ）の基準ＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβのレベルを調整すると、２年目の調整したパワー曲線の下方移動を示し、このことは調整後ＭＭＳＥスコアの変化を検出するための感度が上昇すること示している。同様の結果が他のＣＳＦ  ｔａｕ／アミロイド比についても調整することにより得られた。
【００４９】
ＡＤ患者におけるＣＡＭＣＯＧスコアと約１０年の長期間にわたる基準からの時間の関係を示すために非線形混合効果モデリングを使用して別の統計モデルを構築した。この関係を混合効果モデル曲線により表示し、この期間にわたるＡＤ認知の長期間低下が非線形であることを示している。そのｔａｕ及びｐｌａｕ−１８１の基準レベルを評価した５人の個々の患者について曲線をモデル化した（図８Ａ〜８Ｅ）。これらのプロットで、ドットは観察したＣＡＭＣＯＧスコアを表し、曲線はモデル化したＣＡＭＣＯＧ低下を表す。水平線は標識したｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１の基準レベルを表す。このモデル化は、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１のより低い基準レベルを有する患者はより長いプラトー相で徐々にＣＡＭＣＯＧ低下を示すのに対して（図８Ａ及び８Ｃ）、ｔａｕ及びｐｔａｕ−１８１のより高い基準レベルを有する患者では同じ期間でのＣＡＭＣＯＧ低下がより速いこと示す（図８Ｂ及び８Ｅ）。
【００５０】
基準ＣＳＦ  ｔａｕのレベルの約１０年間にわたるＣＡＭＣＯＧスコア低下に対する影響を立証するために長期間分析に含めた３９人のＡＤ患者に対して平均非線形混合効果曲線をフイットさせた（図９）。ＣＡＭＣＯＧスコアが５０％低下する平均時間は、ｔａｕの基準レベルが低い患者（２．５％分位数，上の曲線）に比してｔａｕの基準レベルが高い患者（９７．５％分位数，下の曲線）では約５０％短縮した。ｔａｕの基準レベルが中間の患者の５０％分位数でのＣＡＭＣＯＧスコア低下を真ん中の曲線で示す。これらの結果から、より高い基準ＣＳＦ  ｔａｕレベルがより速い長期間ＣＡＭＣＯＧ低下に関連していることが分かる。同様の結果がｐｔａｕ−１８１で観察されたが、基準人口統計学的変数及びＣＳＦアミロイドマーカーの基準レベルはこのモデルでのＣＡＭＣＯＧ低下と有意に関連しなかった。
【００５１】
短期認知予後
本出願人は、線形回帰分析により、ＣＳＦアミロイド及びｔａｕマーカーの基準レベルがＡＤ患者におけるその後の短期間（本明細書中では基準時点から１〜２年の期間として定義されている）の認知低下に関連することを知見した。本出願人は、これがＡＤ患者におけるＣＳＦバイオマーカーのレベルとその後の短期間認知低下の関係を立証するための最初の研究であると考えている。特に、ＣＳＦ  ｔａｕまたはｐｔａｕ−１８１の基準レベル及び基準ｔａｕ／アミロイドの比はその後の低下と有意に相関していた。その結果、これらのマーカーの基準レベルを測定したＡＤ患者の場合、本明細書の回帰分析を使用すると、低下を実際に観察・測定する前に短期間認知低下、すなわち短期間の認知低下率を予測し得る。例えば、新しく診断したＡＤ患者群におけるＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２レベルの基準分析を適切な回帰プロット（この場合、図６Ｃ）から１年にわたるＭＭＳＥスコアの平均低下と関連させることができる。よって、ＭＭＳＥスコアの低下を１年のリアルタイム臨床追跡後ＭＭＳＥを評価する前に未知のＡＤ患者群について予測することができる。このことは、その後の低下を予測するために統計上有意な識別子を使用する点でＡＤ認知低下を推定すべく人口統計学的変数を使用する現在のプラクティスに比して大きな改善に相当する。
【００５２】
長期認知予後
本発明の別の実施形態において、本出願人は、非線形効果モデリングにより、ＣＳＦ  ｔａｕマーカーの基準レベルがＡＤ患者のその後の長期間（本明細書中では基準時点から約１０年の期間として定義されている）の認知低下に関連することを知見した。本出願人は、これがＡＤ患者におけるＣＳＦバイオマーカーのレベルとその後の長期間認知低下の関係を立証するための最初の研究であると考えている。特に、ＣＳＦ  ｔａｕまたはｐｔａｕ−１８１の基準レベルはその後の長期間低下と有意に相関していた。その結果、これらのマーカーの基準レベルを調べたＡＤ患者の場合、混合効果モデルを用いる本発明の方法を使用すると、低下を実際に観察・測定する前に長期間認知低下、すなわち長期間の認知低下率を予測し得る。例えば、新しく診断したＡＤ患者群におけるＣＳＦ  ｔａｕレベルの基準分析を平均混合効果プロット（図９）を用いて１０年にわたるＣＡＭＣＯＧスコアの平均低下と関連させることができる。よって、ＣＡＭＣＯＧスコアの低下を１年のリアルタイム臨床追跡後ＣＡＭＣＯＧを評価する前に未知のＡＤ患者群について予測することができる。現在、長期間ＡＤ認知低下を予測する方法は容認されていない。
【００５３】
この長期予後の使用は、ＡＤ患者では長期間進行が広く変動するため長期間治療の偶発事をプランニングする際に介護者を助け得る。病気の経過での長期間進行が速い対遅いかがどのように積極的に社会的サポート及び医学的介入を加えるかを決定するために使用され得る。長期間低下率を予測できれば、実際の患者の進行の前に十分に手段及び治療を割り当てることもできる。
【００５４】
患者集団の層化における認知予後
当業者は、本明細書中に記載されている認知低下の短期間及び長期間率を予測するための本発明の方法を臨床トライアル及びステージング治療を実施する目的でＡＤ患者集団を層化するために使用し得ることを理解し、認識している。ＡＤ患者について不定の低下率を予測できれば、臨床医は所与の臨床トライアルのために患者の部分群を同定し、選択することができる。潜在的な臨床患者は基準ＣＳＦレベル、例えば１または２のｔａｕ／Ａβ４２の基準レベルを有する患者の群（図６Ａ〜６Ｄ）、または統計上有意な勾配（ＳＳＳ）を認知低下率に反映される疾患の重症度（より重いまたはより軽い）或いはステージ（早期対後期）に基づいて選択され得、より均質な患者集団が得られ得る。また、いつ所与の治療薬を投与するかについて低下率／ステージ治療オプションを使用することができる。
【００５５】
薬物有効性の評価における認知予測
本発明の別の実施形態において、当業者は、本明細書中に記載されている認知低下の短期間及び長期間率を予測するための本発明の方法が薬物有効性の評価において使用され得ることを理解し、認識している。本発明の方法を薬物有効性の評価を改善するため及び臨床の感度を向上させるためにエンドポイント代理として、すなわちＡＤ臨床トライアルにおける認知エンドポイントとして使用し得る。薬物有効性は、認知低下の予測率からの偏差によってだけでなく、１つの薬物が治療薬の偏差の違いにより別の薬物と区別し得る相対偏差率によっても規定され得る。
【００５６】
ＡＤ治療薬評価のためのエンドポイントが疾患の状態及び進行速度が異なることによるＡＤ患者集団の不均一性により限定されたり曖昧になる点で、同様の状態にある、すなわち類似の認知低下率を呈する臨床トライアル患者を同定し、選択するために認知予後を用いることより均質の研究集団が得られる。これにより段階的発症により生ずるバックグラウンド雑音を大きく減少または除去することによりエンドポイントの感度が向上し、よって投与した治療薬の効果がよりうまく評価される。例えば、１の基準ＣＳＦ  ｔａｕ／Ａβ４２比（図６Ａ〜６Ｄ）を有する患者を使用すると、ＣＡＭＣＯＧスコア（図６Ａ及び６Ｂ）の１年で１０ポイントの低下、または２年で２０ポイントの低下を予測するであろう。候補治療薬を投与し、その後定期的に評価すると、候補治療薬を投与されてからのＣＡＭＣＯＧスコアの認知低下の現実率対予測率の偏差が治療薬効果に起因すると考える。また、認知低下の現実の長期間低下率対予測の長期間低下率の偏差が薬物有効性の証拠である長期予後を同様に使用し得る。
【００５７】
拡大すると、当業者は、各種候補治療薬を投与された臨床患者の群で認知低下の現実率対予測率からの偏差の量を使用して各種候補治療薬の相対有効性を調べることができることを認識している。例えば、上記したように、１の基準ＣＳＦ  ｔａｕ／ａβ４２比（図６Ａ〜６Ｄ）を有する患者を２つ以上の候補物質の臨床トライアルのために同定し、選択し得る。同定した患者群を更に候補物質Ａを投与される群（群Ａ）及び候補物質Ｂを投与される群（群Ｂ）の２つの群に分ける。候補薬物を投与し、次いで定期的に評価した後、群Ａ及び群Ｂについて並びに群間での認知低下の現実率対予測率の比較は各薬物の有効性を示すだけでなく、他の候補物質に対する相対有効性も示す。１つの群についての認知低下の現実率対予測率の偏差が他の群の偏差に比してより大きく、または１つの群では認知低下の現実率対予測率の偏差があるが、他の群では見られないことは候補物質の相対有効性を示す。
【００５８】
更に、当業者は、ｔａｕ／Ａβ４２の基準ＣＳＦレベルについて調整した後ＡＤ臨床トライアルの典型的な長さである１または２年にわたる認知スコアの変化を観察するために少数の患者しか必要でないことを立証している本明細書中に含まれているパワー分析により示すように（図７Ａ及び７Ｂ）、研究サンプルサイズを縮小することにより認知の予後を臨床トライアルの有効性を高めるために使用され得ることを理解し、認識している。臨床患者数がより少なければ、エンドポイントの点でより均質な患者集団及び多分より短いトライアル期間により与えられる有効性に加えて、トライアルコストが下げられる。
【００５９】
当業者は、この薬物有効性の評価方法は臨床環境に適用可能なだけでなく、上市されている間またはその後認可された薬物の有効性をモニターするために使用され得ることを認識している。薬物の有効性をモニターする能力は患者の認知低下率に従って治療レジメン及び薬物量を変更するためにも使用され得る。
【実施例１】
【００６０】
患者及びＣＳＦサンプルの選択
ＯＰＴＩＭＡ（Ｏｘｆｏｒｄ  Ｐｒｏｊｅｃｔ  Ｔｏ  Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅ  Ｍｅｍｏｒｙ  ａｎｄ  Ａｇｅｉｎｇ）は、１９８８年以来連続して研究されている記憶及び認知状態を定期的に評価することに興味を持っているコミュニティーボランティアの十分に規定されている縦断的コーホートであり、対照、ＡＤ及び他の認知症を含んでいる。被験者４００人以上及び対照３００人以上であり、彼らは一定間隔で神経心理テスト、ＣＴ及びＳＰＥＣＴスキャン、並びに血液の各種生化学的検査を受けている。脳脊髄液はその処置のために特別に同意を得た患者の部分集合から得る。死後、剖検を実施し、脳の病理を明確にするために脳を神経病理学者が調べる。今までに、剖検率は９４％である。ＯＰＴＩＭＡコーホートの情報及びサンプルはすべて英国オックスフォードに所在のＲａｄｃｌｉｆｆ  Ｉｎｆｉｒｍａｒｙに保存されている。
【００６１】
本出願人は、４８人の被験者、３８人の病理学的に確認されているアミロイドＡＤ及び８９人の臨床対照から得たＣＳＦ標本をバイオマーカー発現について分析した。ＣＳＦ採取時のパイロット集団の人工統計学的特徴を表１に示す。ＡＤ群及び対照群は年齢及び性別分布の点で類似していた。
【実施例２】
【００６２】
Ａβ４０発現
ＣＳＦ中のＡβ４０をヒトＡβ  １−４０比色固相サンドイッチ酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）キット（カタログ番号ＫＨＢ３４８２，カリフォルニア州カマリロに所在のＢｉｏＳｏｕｒｃｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ）を製造業者の推奨に従って用いて測定した。まずアナライトのＡβ４０をＡβのＮ末端半分に対して特異的な抗体で捕捉した後、Ａβ４０ネオエピトープに特異的な第２検出抗体を用いて検出する標準サンドイッチイムノアッセイを実施した。このサンドイッチイムノアッセイは、Ａβ４０またはその末端切断型均等物を測定する適当な抗体対を用いて実施され得る。検出抗体は家兎抗Ａβ４０及び第２の抗家兎ＩｇＧ：ホースラディッシュペルオキシダーゼ（ＨＲＰ）コンジュゲートから構成した。ＨＲＰは発色団テトラメチルベンジジン（ＴＭＢ）の形成を触媒し、ＴＭＢを４５０ｎｍで定量的に測定すると、Ａβ４０濃度の読み出しが得られる。この手順をＢｉｏＳｏｕｒｃｅキット説明書に従って実施した。非特異的相互作用を最小限とするためにブロッキング緩衝液を使用した。標準をキットで受け取ったまま使用した。未知の測定を２つのウェルで測定した標準に対して４パラメーターロジスティックフイットを用いて実施した。従来の測定値と一致する正当な結果を保証するために品質対照サンプル（低、中及び高）をすべてのプレートに流した。
【実施例３】
【００６３】
Ａβ４２発現
Ａβ４２をＩｎｎｏｔｅｓｔ（商標）Ａβ４２  ＥＬＩＳＡキット（ベルギー国ゲントに所在のＩｎｎｏｇｅｎｅｔｉｃｓ  Ｉｎｃ．，カタログ番号８００４０）を製造業者の推奨に従って用いて、ただし以下の変更を加えて測定した。上記したＡβ４０アッセイと同様に、まずアナライトのＡβ４２をＡβのＮ末端半分に特異的な抗体（３Ｄ６）で捕捉した後、Ａβ４２ネオエピトープに特異的な第２検出抗体（２１Ｆ１２）を用いて検出する標準サンドイッチイムノアッセイを実施した。このアッセイはＡβ４２のＣ末端に特異的なマウスモノクローナル捕捉抗体を利用した。検出系は、Ｎ末端特異的ビオチニル化マウスモノクローナル抗体及びホースラディッシュペルオキシダーゼ（ＨＲＰ）標識ストレプトアビジンからなる第２コンジュゲートを使用した。ＨＲＰをテトラメチルベンジジンを発色団に変換するために使用し、発色団を４５０ｎｍで定量的に測定すると、ＡＢ４２濃度の読み出しが得られる。このサンドイッチイムノアッセイは、Ａβ４２またはその末端切断型均等物を測定する適当な抗体対を用いて実施され得る。非特異的相互作用を最小限とするためにブロッキング緩衝液を使用した。結合した検出抗体の量を検出抗体に対するコンジュゲート酵素用基質を用いて検出した後、アナライトの量を公知のマスターストックから作成した標準曲線と比べて調べた。キットのロット番号間の変動を減らす試みで、本出願人はアミノ酸分析したＡβ４２の濃厚溶液（ＤＭＳＯ中０．７７８ｍｇ／ｍＬ）を調製することにより標準の製造業者プロトコルから逸脱させた。これは、製造業者から供給された標準物質の代わりに異なるキットロットに対して使用した。サンプル分析のために使用した標準の範囲は５．４５〜３５０ｐｇ／ｍＬであった。従来の測定値と一致する正当な結果を保証するために品質対照サンプル（低、中及び高）をすべてのプレートに流した。
【実施例４】
【００６４】
ｓＡＰＰα及びｓＡＰＰβ発現
ＡＰＰをα−セクレターゼまたはβ−セクレターゼによりプロセッシングすると、そのアミノ末端断片が分泌ＡＰＰαまたはβ断片と称されている２つの断片に切断される。これらのＡＰＰの２つの切断産物ｓＡＰＰα及びｓＡＰＰβをＭＳＤ（登録商標）ｓＡＰＰα／ｓＡＰＰβ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘキット（メリーランド州ケイザースバーグに所在のＭｅｓｏＳｃａｌｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ，カタログ番号Ｎ４１ＣＢ−１）を製造業者の推奨に従って使用して測定した。前の実施例とは異なり、２つのシグナルを９６ウェルプレートの１つのウェルから読み出して、ｓＡＰＰα及びｓＡＰＰβの両方を同時に測定できる２重フォーマットでこのアッセイを実施した。要するに、まずヒトＣＳＦサンプル中に存在するｓＡＰＰのいずれかのアナライトをｓＡＰＰαのｃ末端領域またはｓＡＰＰβ  Ｃ末端ネオエピトープに特異的な抗体で捕捉した後、第２検出抗体（この場合、ＡＰＰのｎ末端領域に対する抗体）を用いて検出する標準サンドイッチイムノアッセイを実施した。このサンドイッチイムノアッセイは、これらのアナライトを特異的に測定する適当な抗体対を用いて実施され得る。しかしながら、本出願人は文献中の幾つかの抗体を評価し、多くがヒトＣＳＦ中に存在するｓＡＰＰの天然イソフォーム及び翻訳後修飾物に対して乏しい免疫反応性を有していることを知見した。非特異的相互作用を最小限とするためにブロッキング緩衝液を使用した。結合した検出抗体の量を検出抗体としてルテニウムコンジュゲートした酵素用基質としてＭＳＤ  ＴＰＡ緩衝液溶液を用いて検出したら、アナライトの量を公知のマスターストックから作成した標準曲線と比べて調べた。従来の測定値と一致する正当な結果を保証するために品質対照サンプル（低、中及び高）をすべてのプレートに流した。
【実施例５】
【００６５】
ｔ−ｔａｕ発現
全ｔａｕ（ｔ−ｔａｕ）発現をヒトｔａｕ（ｈＴＡＵ  ＡＧ  Ｉｎｎｏｔｅｓｔ（商標））ＥＬＩＳＡキット（ベルギー国ゲントに所在のＩｎｎｏｇｅｎｅｔｉｃｓ  Ｉｎｃ．，カタログ番号８０２２６）を製造業者の推奨に従って用いて測定した。上記実施例２及び３のＡβアッセイと同様に、まずリン酸化状態とは無関係にアナライトの全ｔａｕタンパク質をｔａｕのすべてのイソフォームに対して特異的なモノクローナル抗体で捕捉した後、２つのビオチニル化ｔａｕ特異的抗体により結合させる標準サンドイッチイムノアッセイを実施した。最終検出をペルオキシダーゼ標識ストレプトアビジンにより実施した。このサンドイッチイムノアッセイは、末端切断型均等物を含めたすべてのｔａｕ種を測定する適当な抗体を用いて実施され得る。非特異的相互作用を最小限とするためにブロッキング緩衝液を使用した。結合した検出抗体の量を検出抗体に対するコンジュゲートした酵素用基質を用いて検出した後、アナライトの量を公知のマスターストックから作成した標準曲線と比べて調べた。従来の全ｔａｕ測定値と一致する正当な結果を保証するために品質対照サンプル（低、中及び高）をすべてのプレートに流した。
【実施例６】
【００６６】
ｐｔａｕ−１８１発現
リン酸化ｔａｕ−１８１（ｐｔａｕ−１８１）をＰｈｏｓｐｈｏ−ＴＡＵ（１８１Ｐ）Ｉｎｎｏｔｅｓｔ（商標）ＥＬＩＳＡキット（ベルギー国ゲントに所在のＩｎｎｏｇｅｎｅｔｉｃｓ  Ｉｎｃ．，カタログ番号８００６２）を製造業者の推奨に従って用いて測定した。上記した全ｔａｕアッセイと同様に、まずアナライトのアミノ酸１８１でリン酸化されているｔａｕタンパク質をｔａｕｋすべてのイソフォームに対して特異的な抗体で捕捉した後、スレオニン１８１でリン酸化されているｔａｕ分子（ｐｈｏｓｐｈｏｔａｕ−１８１）を特異的に検出する第２検出抗体を用いて検出する標準サンドイッチイムノアッセイを実施した。このサンドイッチイムノアッセイは、末端切断型均等物を含めた特定のｐｈｏｐｈｏ−１８１  ｔａｕ種を測定する適当な抗体対を用いて実施され得る。非特異的相互作用を最小限とするためにブロッキング緩衝液を使用した。結合した検出抗体の量を典型的には検出抗体に対するコンジュゲートした酵素用基質を用いて検出した後、アナライトの量を公知のマスターストックから作成した標準曲線と比べて調べた。従来の全ｔａｕ測定値と一致する正当な結果を保証するために品質対照サンプル（低、中及び高）をすべてのプレートに流した。
【実施例７】
【００６７】
バイオマーカーに基づく認知スコアの変化の統計的予測
バイオマーカーに基づく認知スコアの１年及び２年変化の予測を線形統計モデルを用いて調べた。使用した特定モデルは、直線の切片及び勾配を推定するために最小二乗回帰と一緒にチューキー双加重関数（Ｖｅｎａｂｌｅｓ，Ｗ．Ｎ．ａｎｄ  Ｒｉｐｌｅｙ，Ｂ．Ｄ，（２００２）  Ｍｏｄｅｒｎ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｗｉｔｈ  Ｓ，第４版，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ）を用いた（認知スコアの変化＝切片＋勾配＊バイオマーカー）。ソフトウェアパッケージＲ２．７．１（Ｒ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  Ｃｏｒｅ  Ｔｅａｍ（２００８）．Ｒ：Ａ  ｌａｎｇｕａｇｅ  ａｎｄ  ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ  ｆｏｒ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．Ｒ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，Ｖｉｅｎｎａ，Ａｕｓｔｒｉａ，ＩＳＢＮ  ３−９０００５１−０７−０，ＵＲＬ，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．Ｒ−ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ）からの‘ψ＝ψ・双加重’及び方法＝‘ＭＭ’を有する‘ｒｌｍ’関数を使用して、推測モデルに対する推定値を計算した。
【００６８】
バイオマーカーに基づく認知スコアの長期間（＞２年）変化の予測を非線形統計モデルを用いて調べた。非線形モデルフイットは３パラメーターロジスティック関数：ｘｍｉｄパラメーターが患者が漸近線スコアの５０％に達する年齢であり、スケールパラメーターが漸近スコアの４／３から漸近スコアの１／２に低下するのに要する時間であるＣＡＭＣＯＧ＝漸近線／［ｌ＋ｅｘｐ（［年齢−ｘｍｉｄ］／スケール）］であった（Ｍａｒｔｉｎｓら（２００５），ＡＰＯＥ  ａｌｌｅｌｅｓ  ｐｒｅｄｉｃｔ  ｔｈｅ  ｒａｔｅ  ｏｆ  ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  ｄｅｃｌｉｎｅ  ｉｎ  Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ  ｄｉｓｅａｓｅ，Ａ  ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  ｍｏｄｅｌ，Ｎｅｕｒｏｌｏｇｙ  ２００５，６５，１８８８−１８９３）。このモデルをＲ中に“ｎｌｍｉｘｅｄ”手順（Ｒ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  Ｃｏｒｅ  Ｔｅａｍ（２００８）．Ｒ：Ａ  ｌａｎｇｕａｇｅ  ａｎｄ  ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ  ｆｏｒ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．Ｒ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，Ｖｉｅｎｎａ、Ａｕｓｔｒｉａ，ＩＳＢＮ  ３−９０００５１−０７−０，ＵＲＬ，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．Ｒ−ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ）を用いてフイットさせた。各バイオマーカーの効果をバイオマーカーの年齢パラメーターとの相互作用効果をモデリングすることにより評価した。
【図１Ａ】
2011529185.tif 000003
【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
2011529185.tif 000009
【図２Ｄ】
2011529185.tif 000010
【図３Ａ】
2011529185.tif 000011
【図３Ｂ】
2011529185.tif 000012
【図３Ｃ】
2011529185.tif 000013
【図３Ｄ】
2011529185.tif 000014
【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【図８Ｅ】
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【図９】
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【国際調査報告】
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