(57)【要約】本発明は、動物の臓器中の病変の存在および／または重症度を評価するための非侵襲的方法に関連し、この方法は、ある値、好ましくはスコアとしての結果を結果として得る少なくとも１つの非侵襲的試験を実行し、かつ例えば、集合のパーセンタイルまたは別のＲＤＩと交わる信頼できる診断間隔（ＲＤＩ）に基づく詳細な分類の分類中の少なくとも１つの値またはスコア値の位置を決めることを含む。同様に、本発明は、本発明の非侵襲的方法を実行する装置、好ましくはメーターに関連する。【選択図】図２
2014508936.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヒトを含む動物の臓器中の病変の存在および／または重症度を評価するための非侵襲的方法であって、
ａ）ある値を結果として得る少なくとも１つの非侵襲的方法を実行するステップであって、好ましくは前記値がスコア結果であるステップと、
ｂ）集合のパーセンタイルまたは少なくとも２つの信頼できる診断間隔のＲＤＩの組み合わせに基づき、詳細な分類のクラスにおいて前記少なくとも１つの値の位置を決めるステップと、
ｃ）前記クラスに基づき臓器の病変の前記存在および／または重症度を評価するステップであって、前記スコアがステップ（ｂ）において位置付けられているステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記臓器が肝臓であり、前記詳細な分類が詳細な線維症の分類であって、例えば、Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／または詳細な壊死性炎症活性などの３つの病理学的線維症ステージ以下のステージに各クラスが対応し、各クラスが例えば、Ｍｅｔａｖｉｒ  Ａグレードなどの３つの病理学的活性グレード以下のグレードに対応する、請求項１に記載の非侵襲的方法。
【請求項３】
ヒトを含む前記動物が、肝臓障害、慢性肝疾患、ウイルス性肝炎、特に、Ｂ型肝炎、Ｃ型肝炎、またはＤ型肝炎より引き起こされる感染症、肝毒性（ｈｅｐａｔｏｘｉｃｉｔｙ）、肝臓癌、脂肪肝、非アルコール性脂肪性肝疾患（ＮＡＦＬＤ）、非アルコール性脂肪性肝炎（ＮＡＳＨ）、自己免疫性疾患、代謝性肝疾患、および派生的に肝臓に関与する疾患からなる群から選択された状態を罹患する、または罹患するリスクを有する、請求項１または２に記載の非侵襲的方法。
【請求項４】
前記非侵襲的方法を実行した後に、前記分類した患者の３０％未満において肝生検が必要とされる、請求項１から３のいずれか１項に記載の非侵襲的方法。
【請求項５】
前記詳細な分類が、
０．４以下の矛盾スコアおよび／または
２０以下の有意な矛盾の比率および／または
１から５未満の範囲内の精度／正確度比および／または
７以下の精度／正確度／肝生検比
を表す、請求項１から４のいずれか１項に記載の非侵襲的方法。
【請求項６】
前記非侵襲的試験が、少なくとも１つの組み合わせたスコアを含み、少なくとも１つのバイオマーカー、少なくとも１つの臨床マーカー、物理的方法および／または少なくとも１つのスコアから得られる少なくとも１つのデータの数学的組み合わせにより得られる、請求項１から５のいずれか１項に記載の非侵襲的方法。
【請求項７】
前記組み合わせたスコアが、ＥＬＦ、ＦｉｂｒｏＳｐｅｃｔ（商標）、ＡＰＲＩ、ＦＩＢ−４、Ｈｅｐａｓｃｏｒ、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ（商標）、ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ（商標）およびＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）を含み、好ましくは、前記非侵襲的スコアが、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ３Ｇであり、
ＥＬＦが、ヒアルロン酸、Ｐ３Ｐ、ＴＩＭＰ−１および年齢に基づく血液試験であり、
ＦｉｂｒｏＳｐｅｃｔ（商標）が、ヒアルロン酸、ＴＩＭＰ−１およびＡ２Ｍに基づく血液試験であり、
ＡＰＲＩが、血小板およびＡＳＴに基づく血液試験であり、
ＦＩＢ−４が、血小板、ＡＳＡＴ、ＡＬＴおよび年齢に基づく血液試験であり、
Ｈｅｐａｓｃｏｒが、ヒアルロン酸、ビリルビン、α−２マクログロブリン、ＧＧＴ、年齢および性別に基づく血液試験であり、
Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ（商標）が、α−２マクログロブリン、ハプトグロビン、アポリポタンパク質Ａ１、総ビリルビン、ＧＧＴ、年齢および性別に基づく血液試験であり、
ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）およびＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ（商標）が、それぞれ、α−２マクログロブリン、ヒアルロン酸、プロトロンビン指数、血小板、ＡＳＡＴ、ＡＬＡＴ、尿素、ＧＧＴ、ビリルビン、フェリチン、グルコース、年齢および／または性別に基づく血液試験である、請求項６に記載の非侵襲的方法。
【請求項８】
前記物理的方法が、医療画像データ、好ましくは、例えば、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ、ＡＲＦＩ、ＶＴＥ、超音波画像などのＩＲＭ超音波試験、特に、ドップラー超音波試験、弾性測定用超音波試験および速度測定用超音波試験、およびＭＮＲ、特に、ＮＭＲ弾性測定、または速度測定からなる群から選択され、より好ましくは、前記物理的方法が、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎである、請求項６に記載の非侵襲的方法。
【請求項９】
前記方法が、結果としてある値を得る少なくとも１つの非侵襲的試験を実行し、かつパーセンタイルに基づく詳細な線維症および／または活性の分類のクラスにおいて前記少なくとも１つの値を位置付けることを含み、前記分類が、前記集合の１０％の少なくとも１０パーセンタイル、好ましくは、前記集合の５％の少なくとも２０パーセンタイル、より好ましくは、前記集合の２．５％の４０パーセンタイルへと基準の集合の前記スコア結果の離散化に基づく、請求項１から８のいずれか１項に基づく非侵襲的方法。
【請求項１０】
前記方法が、少なくとも２つの値を得る少なくとも２つの非侵襲的試験を実行する前記ステップを含む、請求項１から９のいずれか１項に記載の非侵襲的方法。
【請求項１１】
前記少なくとも２つの非侵襲的試験が、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）およびＦｉｂｒｏｓｃａｎである、請求項１０に記載の非侵襲的方法。
【請求項１２】
少なくとも２つの二項ロジスティック回帰における２つの非侵襲的試験から得た前記値を組み合わせて、少なくとも２つの指標を得るステップと、
ＲＤＩに関する各指標を位置付けし、前記ＲＤＩの位置付けが、基準となる集合から決定されるステップと、
組み合わせたクラスを示すＲＤＩの２つのエントリー表により両ＲＤＩを組み合わせるステップと、
組み合わせたＲＤＩクラスにおける患者の線維症のステージを位置付けるステップと、
を含む、請求項１０または１１に記載の非侵襲的方法。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか１項に記載の非侵襲的方法を実行する装置。
【請求項１４】
例えば、パーセンタイル内の基準となる集合の前記スコア結果の離散化に基づく前記新規詳細な線維症ステージ分類または前記新規詳細な壊死性（ｎｅｃｒｏｔｉｃｏ）−炎症活性グレード分類などの前記詳細なステージ分類を意味するメーターである、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
例えば、前記信頼できる診断間隔の組み合わせに基づく前記新規詳細な線維症ステージ分類または前記新規詳細な壊死性（ｎｅｃｒｏｔｉｃｏ）−炎症活性グレード分類などの前記詳細なステージ分類を意味するメーターである、請求項１３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は肝線維症または肝硬変の存在および／または重症度を評価するための非侵襲的方法に関する。特に、本発明は肝線維症ステージの新規の詳細な分類を行い、診断の正確度および精度を改善するための非侵襲的方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
肝線維症は、例えば（Ｃ型肝炎ウイルスおよびＢ型肝炎ウイルスなど）ウイルス感染、大量のアルコール摂取、毒または外傷等の、様々な病因による肝硬変傷害への応答として、繊維状の傷痕組織の肝臓への蓄積を指す。線維症の現象への発展は（肝機能の能力が損なわれる症状である）肝硬変に至ることがある。肝線維症の処置は、線維症の進行を遅延させまたは停止されることが可能であるが、肝臓傷害の存在を逆行させることすらある。対照的に、肝硬変は通常不可逆的である。したがって、線維症のより早期な診断は復帰の可能性があるものとしてより評価される。
【０００３】
肝生検は患者の肝疾患を診断するための従来から存在する手段である。肝生検に基づく、（例えば、肝硬変を類別する、ＭｅｔａｖｉｒおよびＩｓｈａｋスコア分類等の）様々な方式が線維症および肝硬変の類別に使用される。Ｍｅｔａｖｉｒスコア方式を線維症に用いた場合、（ＭｅｔａｖｉｒのＦステージと称される）５ステージに区別される。Ｆ０（線維症なし、瘢痕なし）、Ｆ１（門脈線維症、最も小さい瘢痕）、Ｆ２（僅かな中隔、瘢痕が生じかつ血管を含む肝臓での外部領域に延びている）、Ｆ３（多くの瘢痕、線維症の架橋が広がりかつ線維症を含む他の領域と接続している）、Ｆ４（肝硬変または肝臓の瘢痕が進行している）。Ｆ３からＦ４のステージの線維症は「重篤な線維症」とみなされている。「医学的に重篤な線維症」（例えばＭｅｔａｖｉｒスコアがＦ２以上）を患う患者に対しては、通常、治療が推奨されている。一方で線維症を全く患っていないまたは軽度の線維症を患う（Ｆ０またはＦ１のＭｅｔａｖｉｒスコア）患者は通常何も治療を受けていないが、しかし線維症の進行は観測された。Ｍｅｔａｖｉｒ分類に基づく患者の範囲化は当該患者に対する適切な治療を判断する助けとなる。本出願において、Ｆ０、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３およびＦ４のいずれかの分類はＭｅｔａｖｉｒグレードを基準して行われる。
【０００４】
壊死性炎症活性を評価するためのＭｅｔａｖｉｒスコアシステムを使用する場合、４ステージ（Ｍｅｔａｖｉｒ  Ａ分類と称される）に区別される。Ａ０（壊死性炎症活性なし）、Ａ１（低い壊死性炎症活性）、Ａ２（中程度の壊死性炎症活性）、Ａ３（高い壊死性炎症性活性）である。本出願において、Ｆ０、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３およびＦ４のいずれかの分類はＭｅｔａｖｉｒグレードを基準して行われる。
【０００５】
しかしながら、肝生検は侵襲的かつ高価であるが故に肝線維症の非侵襲的診断が肝生検の代替として過去１０年間にわたり相当の注意が払われてきた。第１世代の簡単な血液線維症試験は、ＡＰＲＩ（Ｗａｉ等、Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  ２００３年）またはＦＩＢ−４（Ｓｔｅｒｌｉｎｇ等、Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  ２００６年）のように共通の間接的な血液マーカーに簡単な比率を組合せたものだった。第２世代の計算試験は、線維症テスト（Ｉｍｂｅｒｔ−Ｂｉｓｍｕｔ等、Ｌａｎｃｅｔ  ２００１年）、ＥＬＦスコア（Ｒｏｓｅｎｂｅｒｇ等、Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ  ２００４年）、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）（Ｃａｌｅｓ等、Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  ２００５年）、およびＨｅｐａｓｃｏｒｅ（Ａｄａｍｓ等、Ｃｌｉｎ  Ｃｈｅｍ  ２００５年）などの、ロジスティック回帰分析を間接的かつ／または直接的線維症のマーカーに組合せ、スコアを導くものであった。例えば、国際公開第２００５／１１６９０１号は、肝臓の特異変数を測定することにより、肝疾患およびその重症度の存在を評価するための非侵襲的方法を記載し、（「線維症スコア」とよく称されるスコア結果を提供するため）その変数は生物変数および臨床的変数を含み、かつ当該変数に数学的機能を組み合わせており、一般的には二進法の数学的機能を組み合わせている。
【０００６】
また、先行技術では（血小板に対するアスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ比の指標（ＡＰＲＩ）または線維症撮影を用い線維症テストをクロスチェックする）線維症評価（ＳＡＦＥ）のための、シーケンシャルアルゴリズムおよびＢｏｒｄｅａｕｘアルゴリズム（ＢＡ）は、非常に正確であるが、深刻な線維症（Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆが２以上のＳＡＦＥまたはＢＡ）または肝硬変（Ｆ４のＳＡＦＥまたはＢＡ）の二項診断のみを提供するに過ぎない。したがって、臨床治療において、外科医はＦ２以上のアルゴリズムを適用しなければならず、かつその後、必要な際に、Ｆ４に対するアルゴリズム（連続したアルゴリズム）を適用しなければならない。
【０００７】
統計学的理由に対するこれらの試験は数学的関数の結果として構成されかつ線維症ステージの２つの分類を含んでいる。例えば、それらは、Ｆ０／１（深刻な線維症なし）およびＦ２／３／４（深刻な線維症あり）の分類を伴う深刻な線維症の存在を診断することを可能とする。もう１つの例は、Ｆ０／１／２／３（肝硬変なし）およびＦ４（肝硬変あり）の分類を伴う肝硬変の診断である。現在最も正確な試験は深刻な線維症に関して約７５％の正確度で患者を分類する。しかし、誤分類された２５％の患者が存在することにより、生検は特に未定の地帯において、診断を確認するために、深刻な線維症を患う疑いのある患者に対し制限的に処置されるに留まっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、肝生検の必要性を低下または排除するために、より高い正確度をもち、かつ（上述の２つの数学的二進法の関数と比較して線維症の分類の数が増加する）非常に高度な精度をもった診断へ導く改善された非侵襲的方法が必要とされている。従って、（例えば生検の必要性が低いまたは生検の必要がない）精度／正確度比が良好な方法が必要とされている。また、低い矛盾性を伴った方法が必要とされている。
【０００９】
幾つかの線維症のステージを区別する可能性を改善するためかつ／または、壊死性の炎症活性の分類を区別する可能性を改善するために、単なる数学的関数よりも優れた、判別分析および／または多項式ロジスティック回帰を使用した統計分析が提案された。この分析は５ステージまたはそれ以上の類型化をもたらすが、しかし類型化の正確度は不十分であるかまたは二項診断に対する約７５％と比較してたった約５０％の低さであった。
【００１０】
本発明者らはＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）分析から応用され、かつＲＤＩ測定（信頼できる診断間隔、Ｃａｌｅｓ等、Ｌｉｖｅｒ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ、２００８年）を含む、（以下で「２００８ＲＤＩ」にて基準される）非侵襲的方法を記載する。この方法は通常、二項診断を除いた診断と試験の９０〜９５％の予測値の閾を組合せたものであり、（所謂Ｆ０／１、Ｆ１／２、Ｆ１／２／３、Ｆ２／３／４の）４ステージの類型化を導き、かつ（良好に分類された患者の８９．５％の）高い正確度を有する。しかしながら、これら複数のＲＤＩは広範の分類を導き、患者に必要な治療の程度が不明確となり、かつ生検の必要性が残る可能性がある。
【００１１】
今回、本発明者らは先行技術の欠点を克服する新たな発明を提案する。その発明は（例えば、肝線維症など）病変の存在および／または病変の重症度を評価するための非侵襲的方法を改善するものであり、新規の詳細な分類に基づき、かつ結果としてＭｅｔａｖｉｒステージによるものよりもより正確に、かつ２００８ＲＤＩ法を用いるものよりもより精密に患者を範囲化または分類化することが可能となる。
要約
【課題を解決するための手段】
【００１２】
したがって、本発明は（ヒトを含む）動物の臓器における病変の存在および／または病変の重症度を評価するための非侵襲的方法に関するものであり、少なくとも１つの（結果として）値を生じる非侵襲的試験の実行を含み、かつ（分類において（好ましくは診断分類において）両方のＲＤＩの最終的位置付けに対しもう１つのＲＤＩと交配するために）分類における（好ましくは、集合パーセンタイルに基づく詳細な分類の診断分類における）、または信頼できる診断間隔（ＲＤＩ）における、少なくとも１つの値の位置付けを含む。
【００１３】
本発明のもう１つの目的は（ヒトを含む）動物の臓器における病変の存在および／または重症度を評価するための非侵襲的方法であって、
（ａ）少なくとも１つの（結果として）値を生じる非侵襲的方法を実行するステップであって、好ましくは当該値はスコア結果であるステップと、
（ｂ）詳細な分類化の分類において少なくとも１つの値を位置付けるステップと、
（ｃ）当該分類に基づく臓器において病変の存在および／または重症度を評価するステップであって、前記スコア結果はステップ（ｂ）において位置付けられているステップと、を含む方法である。
【００１４】
一実施形態によれば、動物は、例えばラットまたは（猫または犬など）愛玩動物等の哺乳類である。より好ましい一実施形態によれば、動物とはヒトである。
【００１５】
一実施形態によれば、臓器は肝臓であり、かつ詳細な分類は詳細な線維症の分類および／または詳細な壊死性炎症活性分類である。一実施形態においては、詳細な分類は詳細な線維症の分類であり、ここで各々の分類は例えば、Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆ分類などの病理学上の線維症のステージの３と等しいかまたはそれ未満に対応する。一実施形態においては、詳細な分類は詳細な線維症の分類であり、ここで各々の分類は例えば、Ｍｅａｖｉｒ  Ａステージなどの病理学上の活性ステージの３と等しいかまたはそれ未満に対応する。
【００１６】
一実施形態によれば、（ヒトを含む）動物は、肝障害、慢性肝疾患、（特にＢ，Ｃ，Ｄ型ウイルス肝炎によって引き起される感染性の）ウイルス肝炎、毒性肝炎、肝臓癌、脂肪肝、非アルコール性脂肪性肝疾患（ＮＡＦＬＤ）、非アルコール性脂肪性肝炎（ＮＡＳＨ）、自己免疫性疾患、代謝性肝疾患、および肝臓の続発性合併症を伴う疾患を経験または羅患する危険性がある。
【００１７】
一実施形態によれば、毒性肝炎は肝毒を含むアルコールおよび／または肝毒を含む薬剤（例えば、アルコールまたは薬剤の様な生体異物性化合物のいずれか）である。
一実施形態によれば、自己免疫性疾患は自己免疫性肝炎（ＡＩＨ）、原発性胆汁性肝硬変（ＰＢＣ）および原発性硬化性胆管炎（ＰＳＣ）からなる群から選択される。
【００１８】
一実施形態によれば、代謝性肝疾患は血色素症、ウィルソン病およびα１アンチトリプシン欠乏症からなる群から選択される。
【００１９】
一実施形態によれば、当該肝臓の続発性合併症を伴う疾患とは腹腔の疾患またはアミロイド症である。
【００２０】
一実施形態においては、詳細な分類は集合（一般的な患者の集合）のパーセンタイルに基づいている。もう１つの実施形態においては、詳細な分類は少なくとも２つの信頼できる診断間隔（ＲＤＩ）の組合せに基づいている。
【００２１】
一実施形態においては、肝生検は、３０％未満の分類された患者において、非侵襲的方法の実行後に必要とされる。
【００２２】
一実施形態においては、本発明の詳細な分類は、
‐０．４以下の矛盾スコアおよび／または
‐２０以下の有意な矛盾の比率および／または
‐１〜５の精密／正確な比率範囲および／または
‐７以下の精度／正確度／肝生検比を有する。
【００２３】
一実施形態によれば、非侵襲的試験は、少なくとも１つのスコア結果の組合せを含み、当該組合せは、少なくとも１つのバイオマーカー、少なくとも１つの臨床マーカー、少なくとも１つの物理的方法から得られるデータ結果および／または少なくとも１つのスコア結果の、好ましくはロジスティック回帰によってまたは同期的二進法の組み合わせによって獲得した数学的組合せである。
【００２４】
好都合なことに、当該組合せスコアはＥＬＦ、ＦＩＢＲＯＳｐｅｃｔ（商標）、ＡＰＲＩ、ＦＩＢ‐４、Ｈｅｐａｓｃｏｒｅ、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ（商標）、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）、およびＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ（商標）からなる群から選択される試験であり、好ましくは当該非侵襲的スコアはＦｂｒｏＭｅｔｅｒ３Ｇである。一実施形態においては、ＥＬＦはヒアルロン酸、Ｐ３Ｐ、ＴＩＭＰ‐１、および年齢に基づく血液試験であり；ＦＩＢＲＯＳｐｅｃｔ（商標）はヒアルロン酸、ＴＩＭＰ−１およびＡ２Ｍに基づく血液試験であり；ＡＰＲＩは血小板およびＡＳＴに基づく血液試験であり；ＦＩＢ−４は血小板、ＡＳＡＴ、ＡＬＴおよび年齢に基づく血液試験であり；Ｈｅｐａｓｃｏｒｅはヒアルロン酸、ビリルビン、α−２マクログロブリン、ＧＧＴ、年齢および性別に基づく血液試験であり；Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ（商標）はα−２マクログロブリン、ハプトグロビン、アポリポタンパク質Ａ１、総ビリルビン、ＧＧＴ、年齢および性別に基づく血液試験であり、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）およびＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ（商標）はα−２マクログロブリン、ヒアルロン酸、プロトロンビン指数、血小板、ＡＳＡＴ、ＡＬＡＴ、尿素、ＧＧＴ、ビリルビン、フェリチン、グルコース、年齢および／または性別に基づく血液試験である。
【００２５】
本発明の実施形態においては、当該物理的方法は医療画像データを含む群から選択され、好ましくは超音波試験、特に（例えばＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）、ＡＲＦＬ、ＶＴＥ、ＩＲＭおよびＭＮＲ、特にＭＮＲ弾性測定または速度測定の様な）ドップラー超音波試験、弾性測定用超音波試験、および速度測定用超音波試験からなる群から選択され、より好ましくは物理的方法がＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）である。
【００２６】
本発明の一実施形態によれば、本発明の方法は少なくとも１つの、（結果として）値を生じる非侵襲的試験の実行を含み（値とはスコア結果または画像データであることがある）、かつ詳細な線維症の分類においておよび／またはパーセンタイルに基づく活性分類において少なくとも１つの値の位置付けを含み、ここで当該分類は、以下の閾値決定、およびブロック形態により、集合１０％の少なくとも１０パーセンタイルになる（好ましくは集合５％の少なくとも２０パーセンタイル、更に好ましくは集合の２．５％の４０パーセンタイル（またはさらに、集合２％の５０パーセンタイル、集合１％の１００パーセンタイル等））基準集合のスコア結果の離散化に基づく。
【００２７】
実施形態においては、本発明の方法は少なくとも２つの値を生じる少なくとも２つの非侵襲的試験を実行するステップと、当該値は少なくとも２つのスコア結果であるかまたは少なくとも１つのスコア結果であり、かつ、少なくとも１つの画像データであり、または少なくとも２つの画像データであることがある。
【００２８】
好都合なことに、当該少なくとも２つの非侵襲的試験はＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）およびＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）である。
【００２９】
一実施形態によれば、本発明の非侵襲的方法は、
‐少なくとも２つの指標（０〜１の値）を得るために、少なくとも２つの二項ロジスティック回帰において２つの非侵襲的試験から得られる値を組み合わせるステップと、
‐ＲＤＩ２００８法により基準集合から決定される、ＲＤＩ上の各指標を位置付けるステップと、
‐組合された分類を示すＲＤＩの２つのエントリー表により、両方のＲＤＩを組合せるステップと、
（２つのエントリー表の例は以下に提供される。）
【表１】
2014508936.tif 000003
上述の表、クラスＡＷからＣＺのように、組み合わせたＲＤＩクラスにおける患者の線維症のステージを位置付けるステップと、を含む。
【００３０】
また、本発明は、本発明の非侵襲的方法を実行する装置に関する。
一実施形態によれば、装置は（例えば、基準集合のスコア結果からパーセンタイルへの離散化に基づく、新規の詳細なステージの分類または新規の詳細な壊死性炎症活性のステージの分類等の）詳細な分類を反映するメーターである。
【００３１】
もう１つの一実施形態によれば、当該装置は（例えば、信頼できる診断間隔に基づいた、新規の詳細な線維症のステージの分類または新規の詳細な壊死性炎症活性のステージの分類等の）詳細な分類を反映するメーターである。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】パーセンタイルに基づく分類の例である。
【図２】本発明のメーターの例である。（Ａ）のメーターは、線維症（Ｆ）および壊死性炎症活性（Ａ）を意味するパーセンタイルに基づく詳細な分類を表し、（Ｂ）のメーターは、ＲＤＩの組み合わせに基づく詳細な分類を表す。
【図３】多様な線維症のステージの分類。Ａ：組織学的なＭｅｔａｖｉｒ線維症のステージ。Ｂ−Ｅ：非侵襲的試験による線維症ステージ分類。Ｂ：Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔの分類。Ｃ：ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒの分類。Ｄ：Ｆｉｂｒｏｓｃａｎの分類。Ｅ：ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒおよびＦｉｂｒｏｓｃａｎを組み合わせた新規の線維症指標から派生した新規のＣＳＦ／ＳＦ分類。
【図４】方法論の研究。新規に組み合わせた線維症の指標からの新規線維症のステージ分類の実行（探索セットｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙ  ｓｅｔ）。ＢＬＲ：（二項ロジスティック回帰）、ＲＤＬ：信頼できる診断間隔。
【図５】探索セットにおけるＣＳＦ−、ＳＦ−およびＣ−指標の信頼できる診断間隔。パネル３ａ：ＣＳＦ−指標で深刻な線維症を表すＹｏｕｄｅｎ  Ｉｎｄｅｘの最大値のカットオフならびに９０％の陰性および陽性的中率の閾値によるＭｅｔａｖｉｒ線維症（Ｆ）ステージの比率。パネル３ｂ：ＳＦ−指標で重篤な線維症を表すＹｏｕｄｅｎ  Ｉｎｄｅｘの最大値のカットオフならびに９０％の陰性および陽性的中率の閾値によるＭｅｔａｖｉｒ線維症Ｆステージの比率。パネル３ｃ：Ｃ−指標で肝硬変を表す９５％の的中率を表す閾値によるＭｅｔａｖｉｒＦの比率。
【図６】探索（パネル１ａ）および検証（パネル１ｂ）セットにおけるＣＳＦ／ＳＦ分類（イタリック体で各クラスに含まれる患者の割合をＸ軸にて表す）の関数としてのＭｅｔａｖｉｒ線維症（Ｆ）ステージの比率。この下線は、線維症ステージ分類を示す。
【図７】検証セットにおけるＭｅｔａｖｉｒ線維症ステージの関数としての線維症ステージ分類により正確に分類された患者の割合。斜線：単一の線維症試験。実線：新規に組み合わせた線維症指標から派生した新規線維症ステージ分類。Ｆ０の患者がほぼ存在しないため、Ｆ０およびＦ１をまとめて計測した。
【図８】検証セットにおけるＩＱＲ／中央値比の関数としての線維症ステージ分類により正確に分類された患者の割合。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
定義
約：数値の前に付され、当該数値のプラスマイナス２％を意味する。
【００３４】
詳細な分類：線維症のステージまたは活性ステージの様な病理学的度合いにおけるスコアの等価性での分類である。分類は少なくとも３つの分類を含み、好ましくは少なくとも４つの分類を含み、より好ましくは少なくとも５つの分類を含み、かつ、更に好ましくは少なくとも６、７、８あるいはそれ以上の分類を含む。一実施形態においては、詳細な分類は詳細な線維症クラスの分類である。
【００３５】
（ＲＤＩにおけるそれぞれの）分類での値の位置付け：調査値が分類（またはＲＤＩ）において存在するか否か、または調査値が分類（またはＲＤＩ）において範囲または存在する間隔として開示されているか否かという情報を得るために当該分類を走査することを意味する。一実施形態においては、被験者が分類として属する分類のクラスを決定する結果となる当該位置付けはＭｅｔａｖｉｒ線維症ステージまたはＭｅｔａｖｉｒ活性分類と関連のあるものであり、したがって生検を実行することなく、当該被験者のＭｅｔａｖｉｒステージまたは分類を決定する。
【００３６】
パーセンタイル：観察時の任意の百分率の間隔に対応する。例えば、１０％の１０パーセンタイルでの集合を分割すると、各パーセンタイルは集合の１０％を含む。
【００３７】
単一の線維症試験：バイオマーカー／臨床マーカーの組合せ（Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ（商標）、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）、Ｈｅｐａｓｃｏｒｅ、ＡＰＲＩまたはＦＩＢ−４、等）によって、またはＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）由来の画像データによって獲られる既に公開された血液線維症試験に対応する。単一線維症試験は有意な線維症（Ｆ２以上）または肝硬変（Ｆ４より大きい）の二項診断を提供する。
【００３８】
組合された線維症指標：単一線維症試験を組合せた新規の線維症および／または壊死性炎症活性試験。
【００３９】
信頼できる診断間隔（ＲＤＩ）：ＲＤＩは線維症および／または壊死性炎症活性試験値の間隔に対応し、ここで個々の診断の正確度は臨床治療で十分な信頼をおけるものと認識されている。一実施形態においては、当該正確度が５０％以上、好ましくは６０、７０、７５、８０、８５、９０％以上であるとき、診断の正確度は十分に信頼をおけるものと認識されている。ここで使用される場合、診断の正確度は正確な診断を有する患者の百分率に関する。一実施形態においては、当該間隔における被験者の５０％以上、好ましくは６０、７０、７５、８０、８５、９０％以上が正しい診断であるとき、診断の間隔は信頼のおけるものである。一実施形態においては、ＲＤＩに基づく分類は、異なる二進法の診断の標的、通常有意な線維症および肝硬変に対して計算された累計的カットオフに由来する。
【００４０】
Ｙｏｕｄｅｎ  ｉｎｄｅｘ：指標は感度が＋、特異度が−１として定義され、感度および特異度が割合として計算される。Ｙｏｕｄｅｎ  ｉｎｄｅｘは、アルゴリズムに最適な値を表す＋１の値を用いて、それぞれ−１および＋１の最小値および最大値を有する。
【００４１】
値：この値は非侵襲的試験の結果に対応し、当該結果とは、数値である。一実施形態においては、値はスコア結果である。本発明においては、スコア結果は、二項ロジスティック回帰において使用するロジット機能によって得られる０から１の範囲を有する非侵襲的試験の結果を特異的に意味する。
【００４２】
指標：スコア結果およびまたは画像データの組合せによって得られる結果である。
【００４３】
スコア：ａ＋ｂｘ＋ｃｙ（ａ、ｂ、ｃ．．．は係数）の様な複数のマーカーの一次結合である。これはしばしば、ロジット機能の様な数学的機能により非限定的スコアから限定的スコアへの変換に適用する。当該場合において、スコア結果は０から１の範囲を有する。
【００４４】
方法の正確度：分類法は診断の精度（分類当たりの線維症ステージの数）を増加させる。全体的正確度は診断の正確度（正しい分類比率）および精度／正確度比によって評価され得る。
【００４５】
矛盾スコア：診断試験の矛盾度が異なる方法（主にそれら自身の間、または（ここでの肝生検の）基準との比較）で評価され得る。この矛盾度はステージ（複数系）またはスコア（連続変数）として評価され得る。試験の間の矛盾のステージ（特に線維症ステージで２以上の有意な矛盾のステージ）は詳細に示す。矛盾スコア１は基準と比較した誤差の規模と定量化する。このスコアは以下のように規定されていた：正しい分類として０、その後、肝臓試料と非侵襲的試験による線維症分類との間におけるＭｅｔａｖｉｒ線維症ステージでの誤分類当たり、１、２、３または４とした。例えば、組織学上のＭｅｔａｖｉｒ線維症４を患う患者であるが血液試験によりＦ０／１として分類された者はスコア３とされた。当該平均スコアは血液試験の間において比較ができる。低いスコアは低い矛盾度を意味する。
【００４６】
精度／正確度比：単一指標または比率を介して線維症分類を比較するため、正確度および精度の両方（例えば、線維症クラス分類の各クラスに含まれるＭｅｔａｖｉｒ線維症ステージの数）が考慮される必要がある。本発明は各診断試験用の精度／正確度比または指標（ＩＰＡ）（クラス当たりの診断の正確度の平均値（ＤＡＣ）により分割されたクラス当たりの線維症ステージの数（ＦＳＣ））を含む。この比率は分類当たりのクラス数（ＣＣ）およびＭｅｔａｖｉｒ線維症ステージの数（ＦＭＳ）に基づいて調整される。故に、最終的な単純化した式はＩＰＡ＝（ＦＳＣ×ＦＭＳ）／（ＤＡＣ×ＣＣ）で表される。ＤＡＣの百分率は０．８５などの小数で表される；他の変数は未加工の数で表される。ＩＰＡは各患者において計算され、かつその後診断試験の間のＩＰＡの統計的比較とすることができる。ＩＰＡの基準（最小値および最高値）は、Ｍｅｒａｖｉｒグレードで１と算術的に規定された。肝生検（ＬＢ）を含む診断アルゴリズムにおいて、我々はＩＰＡを以下の式を用いたＬＢ比率の機能として計量した。ＩＰＡＢ＝ＩＰＡ／（１−ＬＢ比）。ＩＰＡＢはまた「精度／正確度／肝生検比」として言及されることがある。ＬＢ百分率は０．２０などの小数で表される。
【００４７】
低い生検の要求：患者の３０％未満、好ましくは２０％未満、より好ましくは１０％未満が本発明の方法が実行された後、肝生検を方法付けられることを意味する。
【００４８】
本発明は、臓器における病変の存在および／または重症度を評価するための非侵襲的方法に関するものであり、かつ新規の詳細なステージの分類に基づく。一実施形態においては、詳細な分類は詳細な線維症クラスの分類である。本実施形態によれば、当該臓器は肝臓であり、かつ詳細なステージ分類は詳細な線維症分類および／または詳細な壊死性炎症活性分類である。一実施形態によれば、本発明の方法は肝臓の線維症または肝硬変の存在および／または重症度を評価するのに有用である。
【００４９】
例えば、バイオマーカーおよび／または臨床マーカーに基づく少なくとも１つのスコア結果、および／または例えば医療画像データなど、少なくとも１つの物理的データを得るために、本発明の方法は、非侵襲的試験または先行技術の方法が実行される第１ステップを含む。その後、当該（１以上の）スコア結果または、２以上のクラス（例えば少なくとも３，４，５，６，７または８あるいはそれ以上のクラスなど）と比較する詳細な分類の中のデータを位置付ける第２のステップが続く。
【００５０】
本発明の一実施形態においては、ヒトを含む動物の臓器内の病変の存在および／または重症度を評価するための非侵襲的方法は、
（ａ）結果として値（好ましくはスコア結果）を生じる少なくとも１つの非侵襲的試験を実行するステップと、
（ｂ）少なくとも１つの値、好ましくは集合パーセンタイルに基づく、または少なくとも２つのＲＤＩの組合せに基づく、詳細な分類のクラスにおける少なくとも１つのスコア結果を位置付けるステップと、
（ｃ）クラスに基づく臓器内の病変の存在および／または重症度を評価するステップであって、当該値またはスコア結果はステップ（ｂ）において位置付けられているステップと、を含む。
【００５１】
本発明の一実施形態においては、当該分類の各クラスは臓器内の病変の存在および／または重症度の危険性に関連している。
【００５２】
一実施形態においては、当該詳細な分類は例えば少なくとも３、４、５、６、７または８クラスなど、少なくとも２以上のクラスを含む。
【００５３】
一実施形態においては、当該詳細な分類は詳細な線維症の分類である。この一実施形態によれば、分類の各クラスは特にＭｅｔａｖｉｒ線維症（Ｆ）ステージと対応し、好ましくは線維症ステージ３以下と対応し、より好ましくは線維症ステージ２以下と対応し、更により好ましくは分類の各クラスはＭｅｔａｖｉｉｒ線維症ステージ１と対応する。したがって、この一実施形態によれば、本発明の方法は肝生検を実行する必要性が低いまたは無い６０％以上、好ましくは７０、７５、８０、８５、９０％以上の診断の正確度を有する被験者のＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージを決定する。また、この一実施形態によれば、病変の存在および／または重症度の危険性は、したがって、本発明による線維症分類を実行したクラスによるＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージの判定によって示される。
【００５４】
一実施形態によれば、当該詳細な分類は詳細な壊死性炎症活性の分類である。この一実施形態によれば、分類の各クラスは特にＭｅｔａｖｉｒ  Ａステージと対応し、好ましくは３以下のステージ、より好ましくは２以下のステージと対応し、さらにより好ましくは分類の各クラスは１のステージと対応する。したがって、この一実施形態によれば、本発明の方法は６０％以上、好ましくは７０、７５，８０，８５，９０％以上の診断の正確度で、かつ肝生検を実行する可能性が低い、またはその必要のない被験者にＭｅｔａｖｉｒ  Ａステージと判定する。またこの一実施形態によれば、したがって、病変の存在および／または重症度の危険性は、本発明の方法を用いて判定されたＭｅｔａｖｉｒ  Ａステージによって示される。
【００５５】
本発明によれば、本発明の非侵襲的方法は６０％以上の、好ましくは７０，７５，８０，８５，９０％以上の診断の正確度を有する。即ち、それぞれ被験者の６０％以上、好ましくは７０，７５，８０，８５，９０％以上が正しい診断を受けることを意味する。
【００５６】
一実施形態においては、当該正しい診断は臓器における病変の存在を正しく診断することに対応する。
【００５７】
一実施形態においては、当該正しい診断は病変の重症度を正しく評価することに対応する。
【００５８】
一実施形態によれば、本発明の非侵襲的方法が実行された後、生検の必要性は分類された被験者のうち３５、３０，２０，１５，１０，５％以下となる。一実施形態においては、本発明の非侵襲的方法が実行された後に肝生検を行う必要はない。
【００５９】
一実施形態によれば、非侵襲的方法は０．４，０．３，０．２，０．１５．０．１４，０．１３，０．１２，０．１１または０．１０以下の矛盾スコアを示す。
【００６０】
一実施形態によれば、本発明の非侵襲的方法は（例えば、２０％以下、好ましくは１０％、７．５％、５％、２．５％または１％以下のＭｅｔａｖｉｒ線維症ステージで２以上の矛盾のある）有意な矛盾の割合を示す。
【００６１】
一実施形態によれば、本発明の非侵襲的方法は５，４，３，２．５，２，１．５，１以下の精度／正確度比（ＩＰＡ）を示す。一実施形態においては、精度／正確度比は１から５未満、好ましくは２から３、より好ましくは２．２から２．７、および更により好ましくは２．３から２．５の範囲を有する。
【００６２】
一実施形態によれば、本発明の非侵襲的方法は精度／正確度／肝生検比（ＩＰＡＢ）が７，６，５，４または３以下を示す。
【００６３】
実施形態においては、詳細な分類のクラスにおける少なくとも１つのスコア結果またはデータを位置付けるステップはコンピュータを使用して実行される。
［スコア］
【００６４】
一実施形態によれば、非侵襲的試験は、（少なくとも１つのバイオマーカー、少なくとも１つの臨床マーカー、少なくとも１つの物理的方法に由来するデータおよび／または少なくとも１つのスコア結果の、同期的な二進法の組合せによって得られる）、少なくとも１つの組合せスコアの計測を含む。例えば、肝疾患等の、疾患の存在または重症度を評価するために使用される可能性のあるスコアは、当該技術分野において周知である。スコアの例には、ＥＬＦ、ＦＩＢＲＯＳＳｐｅｃｔ（商標）、ＡＰＲＩ、ＦＩＢ−４、Ｈｅｐａｓｃｏｒｅ，Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ（商標）、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）およびＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ（商標）が含まれるが特にこれに限定されるわけではない。
【００６５】
ＥＬＦは、ヒアルロン酸、Ｐ３Ｐ，ＴＩＭＰ−１および年齢を基準とする血液試験である。
ＦＩＢＲＯＳｐｅｃｔ（商標）はヒアルロン酸、ＴＩＭＰ−１およびＡ２Ｍを基準とする血液試験である。
【００６６】
ＡＰＲＩは血小板およびＡＳＴを基準とする血液試験である。
【００６７】
ＦＩＢ−４は血小板、ＡＳＡＴ，ＡＬＴおよび年齢を基準とする血液試験である。
ＨＥＰＡＳＣＯＲＥはヒアルロン酸、ビリルビン、α−２‐マクログロブリン、ＧＧＴ、年齢および性別を基準とする血液試験である。
【００６８】
ＦＩＢＲＯＴＥＳＴ（商標）はα−２‐マクログロブリン、ハプトグロビン、アポリポタンパク質Ａ１、ビリルビン総量、ＧＧＴ、年齢および性別を基準とする血液試験である。
【００６９】
ＦＩＢＲＯＭＥＴＥＲ（商標）およびＣＩＲＲＨＯＭＥＴＥＲ（商標）は血液試験の系統であり、以下の表に詳細を示す、慢性肝疾患の原因および診断標的に依存する内容である。
【表２】
2014508936.tif 000004
Ａ２Ｍ：  α−２マクログロブリン，  ＨＡ：  ヒアルロン酸，  ＰＩ：  プロトロンビン指標，  ＰＬＴ：  血小板，  Ｂｉｌｉ：  ビリルビン，  Ｆｅｒ：  フェリチン，  Ｇｌｕ：  グルコース，  Ｆ：  線維症ステージ  （Ｍｅｔａｖｉｒ），  ＡＯＦ：  線維症の領域，  ＮＡＦＬＤ：  非アルコール性脂肪性肝疾患
【００７０】
一実施形態によれば、当該スコアはＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）であり、好ましくは第２世代のＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）（ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２Ｇ）である。
【表３】
2014508936.tif 000005
【００７１】
一実施形態によれば、当該スコアはＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）であり、好ましくは第３世代のＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）（ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ３Ｇ）である。
【表４】
2014508936.tif 000006
［バイオマーカーおよび臨床マーカー］
【００７２】
一実施形態によれば、少なくとも１つのバイオマーカーは、糖血症、ＡＳＴ（アスパラギン酸アミノ基転移酵素）、ＡＬＴ（アラニンアミノ基転移酵素）、ＡＳＴ／ＡＬＴ、ＡＳＴからなる群から選択される。ＡＬＴ、フェリチン、血小板（ＰＬＴ）、プロトロンビン時間（ＰＴ）、ヒアルロン酸（ＨＡまたはヒアルロン酸基）、ヘモグロビン、トリグリセリド、α−２‐マクログロブリン（Ａ２Ｍ）、血小板、γ‐グルタミン酸トランスペプチダーゼ（ＧＧＴ）、プロトロンビン指標（ＰＩ）、尿素、ビリルビン、アポリポタンパク質Ａ１（ＡｐｏＡ１）、タイプＩＩＩプロコラーゲンＮ末端プロタンパク質（Ｐ３Ｐ）、γグロブリン（ＧＬＢ）、塩化ナトリウム（ＮＡ）、アルブミン（ＡＬＢ）、アルカリフォスファターゼ（ＡＬＰ）、ＹＫＬ−４０（ヒト軟骨糖タンパク質３９）、マトリクスメタロプロテイナーゼ組織阻害剤１（ＴＩＭＰ−１）、サイトカイン１８およびマトリクスメタロプロテイナーゼ２（ＭＭＰ−２）から９（ＭＭＰ−９）を含む群から選択される。
【００７３】
一実施形態によれば、少なくとも１つの臨床マーカーは、体重、肥満指標、年齢、性別、臀部の寸法、腹部の寸法、およびそれらの比率（例えば臀部寸法／腹部寸法等）を含む群から選択される。
［物理的データ］
【００７４】
一実施形態によれば、非侵襲的試験は、肝線維症診断の物理的方法から得られる少なくとも１つの計測を含む。
【００７５】
一実施形態によれば、当該物理的方法は、医療画像データを含む群から選択される。
【００７６】
一実施形態によれば、物理的方法は、超音波試験、特にドップラー超音波試験および弾性測定用超音波試験および速度測定用超音波試験（Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ、ＡＲＦＩ、ＶＴＥ、超音波映像）、ＩＲＭおよびＭＮＲ、特にＭＮＲ弾性測定または速度測定を含む群から選択される。好ましくは、データは肝臓硬直度試験（ＬＳＥ）データである。本発明の好ましい一実施形態によれば、データはＦｉｂｒｏｓｃａｎより得られる。
【００７７】
本発明の実施形態においては、非侵襲的試験は、少なくとも１つの組合せスコア結果および肝線維症診断の物理的方法から得られる少なくとも１つのデータを計測することを含む。
【００７８】
本発明の一実施形態においては、非侵襲的試験はＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）、好ましくはＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２Ｇ、およびＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）を実行することを含む。
【００７９】
本発明の一実施形態においては、非侵襲的試験はＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ（商標）、好ましくはＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ２Ｇ、およびＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）を実行することを含む。
［本発明の方法の基礎をなす分類］
【００８０】
本発明によれば、新規の詳細な繊維症ステージおよび／または壊死性炎症活性ステージ分類は、慢性肝疾患を患う患者の基準集合において、上述のような少なくとも１つの非侵襲試験から得られるデータの統計分析に起因する。
【００８１】
本発明の一実施形態においては、本発明の詳細な分類は当該基準集合において得られたデータのコンピュータ処理によって得られる。この実施形態においては、分類を作成するために使用される全てのデータはＲＤＩ、ＲＤＩの組合せまたはパーセンタイルを作成可能なソフトウェアに入力される。
【００８２】
本発明の一実施形態においては、（被験者に対し得られる）値の位置付け、好ましくはスコアの位置付けは、分類のコンピュータ処理されたスキャンによって実行される。
基準集合
【００８３】
一実施形態によれば、新規の詳細な繊維症ステージおよび／または壊死性炎症活性ステージ分類を設立するために、慢性肝疾患を患う患者の基準集合が要求される。一実施形態によれば、基準集合は肝炎ウイルス、好ましくはＣ型肝炎ウイルスに侵される患者の集合である場合がある。一実施形態によれば、基準集合は少なくとも約５００人の患者を含み、好ましくは少なくとも約７００人の患者を含み、より好ましくは約１０００人の患者を含む。
【００８４】
一実施形態によれば、新規の詳細な繊維症ステージおよび／または壊死性炎症活性ステージ分類を設立するために、以下のデータが基準集合の各患者に対し必要とされる。
‐ここで上述したような非侵襲的スコア結果または画像データである場合のある、少なくとも１つの値、および
‐組織学的ステージ、好ましくは、肝生検によって得られる、Ｍｅｔａｖｉｒシステムによる組織学的ステージ。
【００８５】
本発明の方法の基礎をなす分類はパーセンタイルおよびＲＤＩの組合せからなる群から選択される。
パーセンタイル
【００８６】
また、本発明は、肝臓繊維症または肝硬変の存在および／または重症度を評価するための非侵襲的方法において使用されるための、パーセンタイルに基づく詳細な繊維症分類を基としたパーセンタイルに関する。
【００８７】
詳細な繊維症分類に基づくパーセンタイルは以下のように詳述された：試験値は患者のパーセンタイルによって分割された。それらの値は、その後クラス当たりＦＭステージ３以下に対し７５％以上の可能性を得るために異なったクラスにグループ化された。新規の繊維症クラスはＦｘと称され、ここでＦは診断試験の（複数の）繊維症ステージであり、かつｘはＦＭ３以下の数値である。
【００８８】
本発明はしかしＦｉｂｒｏｓｃａｎおよび／またはＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ３ＧまたはＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２Ｇに対する詳細な繊維症分類に基づくパーセンタイルに限定されるものではない。
【００８９】
また、本発明は、本発明によるパーセンタイルに基づく詳細な分類を提供するための方法に関するものであり、これは、基準集合における非侵襲的試験の結果の離散化をパーセンタイルにすることを基とする、新規の詳細な繊維症ステージ分類または新規の詳細な壊死性炎症活性ステージ分類を提供する目的である。好ましい一実施形態によれば、非侵襲的試験の結果はスコア結果であり、好ましくはＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）スコア結果である。
【００９０】
好都合なことに、パーセンタイルは患者のパーセンタイルであり、例えば、各パーセンタイルは基準集合の患者と同数を含む。一実施形態においては、パーセンタイルは非侵襲的試験を用いて得られる値のパーセンタイルである。実施形態においては、パーセンタイルは非侵襲的試験を用いて得られる値のパーセンタイルではない。
【００９１】
一実施形態によれば、好都合なことに、パーセンタイルにおける基準集合の患者の分類のために、基準集合の全ての患者によって得られた値は、それらの（例えば、上向きの数字であり、かつその後患者の第１の１０％は第１のパーセンタイルに対応する）数値に及ぶ。
【００９２】
一実施形態によれば、各パーセンタイルに対し、各Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆステージ（Ｆ０からＦ４）において、および／または各Ｍｅｔａｖｉｒ  Ａステージ（Ａ０からＡ３）において肝生検の後、診断された基準集合の患者の数が定量化される。好都合なことに、パーセンタイルに対応する直線を用いて、かつ組織学的なＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージ分類に対応する列を用いて、表は記載されている。例えば、以下の表１において、各直線は（ここでは１０％の１０パーセンタイルにおける分類を示している）パーセンタイルを表わしており、かつ各列はＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージを表わす。各ＸｉｊはＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージでｊにおけるパーセンタイルｉの患者の数を表わす。
【表５】
2014508936.tif 000007
【００９３】
第１に、各パーセンタイルに対し（例えば、上述したように記載された表の各直線に対し）、最も頻繁な組織学的Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージが判定される。例えば、表１において、各直線の最高値ｘｉｊが判定される。
【００９４】
第２に、最小の正しい分類比は約７５％以上における（好ましくは約８０％以上の、より好ましくは約８５％以上の、さらに好ましくは約９０％以上の）パーセンタイル当たりに修正される。各直線上で、最高数を含むボックスが選択される。更なる選択は、（上述の比率以上の）以前の最高数を合計した際、好ましくは第２の最高数を有する同直線上の近接するボックスである。このステップは、（７５％に近い、例えば７７％の）低い数字を提供された以前のステップの際、推奨される。この状況が生じる場合には、上述の比率と等しくするために、好ましくは第３の最高数を有する第３の近接するボックスが選択される。このステップは、第３のボックスによって提供される追加比率が以前のステップ（例えばそれぞれ、７および６％）において得られる第２のボックスに近接する際、推奨される。好ましくは、近接するボックスはより高いＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージに向かって選択される。
【００９５】
例えば、以下の表２においては、各直線上での、最高値は太字で表わされ、かつ選択された箱は灰色に表わされている。
【表６】
2014508936.tif 000008
【００９６】
選択された列が２つの近接する直線上で同じであるとき、両直線はグループ化されている。例えば、２つの表において、パーセンタイル１および２の直線はグループ化されている。
【００９７】
直線のグル−プの全ての選択されたボックスはブロックを形成している。例えば、表２において、ｘ１，０ｘ１，１ｘ２，０およびｘ２，１は２つのグル−プを形成し、かつその後両方のグル−プはブロックを形成する。
【００９８】
各ブロックはクラスに対応する。例えば、ｘ１，０ｘ１，１ｘ２，０およびｘ２，１によって形成されたブロックはＦ０／Ｆ１クラスに対応する。
【００９９】
例えば、表１および２においては、分類はそれ故４クラス（Ｆ０／１、Ｆ１／２、Ｆ２／３／４およびＦ３／４）を含む。
【０１００】
本発明の一実施形態においては、各クラスは、（複数の）Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆステージまたは（複数の）Ｍｅｔａｖｉｒ  Ａステージで３、好ましくは２、より好ましくは１に対応する。
【０１０１】
第１のクラスの限定は当該クラスの患者によって得られる最低スコア値および最高スコア値によって判定される。以下のクラスの上限は各クラスの患者によって得られる最高スコア値によって判定される。例えば、表２において、クラスＦ１／２の最高値は、クラスＦ１／２（例えば、ｘ３，１、ｘ３，２、ｘ４，１、ｘ４，２、ｘ５，１およびｘ５，２）の患者により非侵襲的試験で得られた最高値に対応する。
【０１０２】
したがって、本発明によるパーセンタイルを基とする詳細な分類を得るための方法は、
‐少なくとも１つの値、好ましくは少なくとも１つのスコア結果または基準集合の各目的のためのデータを生じさせる、少なくとも１つの非侵襲的診断試験を実行するステップと、
‐当該非侵襲的試験により得られる値に基づき、患者をパーセンタイルに分類するステップと、
‐患者の各パーセンタイルに対し、修正された最小の正しい分類比により、関連する（複数の）Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆステージまたは（複数の）Ａステージを判別するステップと、に要約される。正確にまたは上手に分類された患者は真正結果である。
【０１０３】
一実施形態において、基準集合はＣ型肝炎ウイルスに羅患した患者の集合であり、非侵襲的試験はＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）であり、かつ集合は２．５％の４０パーセンタイルに分けられている。
【０１０４】
別の実施形態においては、基準集合はＣ型肝炎ウイルスに羅患した患者の集合であり、非侵襲的試験はＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）であり、かつ集合は５％の２０パーセンタイルに分けられている。
【０１０５】
一実施形態によれば、ここで上述した様なパーセンタイルに基づく分類は少なくとも３クラスを含み、好ましくは少なくとも４クラスを含み、より好ましくは少なくとも５クラスを含み、更により好ましくは少なくとも６クラスを含み、更により好ましくは少なくとも７クラスを含む。
【０１０６】
一実施形態によれば、パーセンタイルに基づく分類は７クラスを含み、所謂Ｆ０／１、Ｆ１、Ｆ１／２、Ｆ１／２／３、Ｆ２／３、Ｆ２／３／４およびＦ３／４を含む。この一実施形態によれば、分類は、基準集合から、二進法回帰論理機能に基づくスコア（好ましくはＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標））が実行されるまで実行される。各クラスの閾値は以下の表の第２直線に示される：
【表７】
2014508936.tif 000009
【０１０７】
上述した様なパーセンタイルに基づく分類例は図１に示す。
［メーター］
【０１０８】
本発明の別の目的は、本発明の方法を実行する装置である。好ましくは、当該装置はメーターであり、例えば、ここで上述した様なパーセンタイルに基づく、新規の詳細な繊維症ステージおよび／または壊死性炎症活性ステージ分類等である詳細な分類を反映する。メーターの例はＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）に基づく分類のために図２Ａにおいて説明されており、繊維症Ｍｅｔａｖｉｒステージ（Ｆ）を反映し、かつ壊死性炎症活性Ｍｅｔａｖｉｒステージ（Ａ）を反映している。
【０１０９】
一実施形態によれば、メーターは分類ブロックに対応する部門を示し、かつ繊維症のステージおよび／または壊死性炎症活性のステージの対応を示している。メーターはスコアに対応するスケールマークを含む。一実施形態によれば、当該スケールマークは０から１の範囲を有する。部門は順次メーター上に位置付けされる。一実施形態によれば、メーターの各部門は異なる色を有する。
【０１１０】
第１の一実施形態によれば、当該メーターは直線状の形状で存在する。第２の一実施形態によれば、当該メーターは円盤状の形状で存在する。
【０１１１】
一実施形態によれば、メーターは手段を含み、例えば、直線または矢印は、非侵襲的試験に対しある患者によって得られたスコア結果を示し、かつクラスにおいて当該患者に及ぶ。この指標は本発明の方法の直接的な可視化を可能にする。
［関連の方法］
【０１１２】
したがって、本発明の目的は上述した分類を実行するための非侵襲的方法である。
【０１１３】
本方法の第１ステップにおいて、非侵襲的試験は患者において行われ、かつ値の形態、好ましくはスコア結果の形態を生じさせる。本発明によれば、当該非侵襲的試験は分類に使用されるものと同一である。
【０１１４】
第２ステップにおいて、当該値、好ましくは当該スコア結果は、与えられたクラスを患者に指定するために、当該分類上に、任意に当該メーター上に位置付けされる。
【０１１５】
したがって、一実施形態においては、ヒトを含む、動物の内蔵における病変の存在および／または重症度を評価するための非侵襲的方法は、（ａ）値を、好ましくはスコア結果を生じる少なくとも１つの非侵襲的試験を実行するステップと、
（ｂ）集合パーセンタイルに基づく詳細な分類のクラスにおける、少なくとも１つの値、好ましくは少なくとも１つのスコア結果を位置付けるステップと、
（ｃ）クラスに基づく内蔵における病変の存在および／または重症度を評価するステップであってここで当該スコア結果はステップ（ｂ）において位置付けられているステップと、を含む（非侵襲的方法）。
【０１１６】
本発明の実施形態においては、当該分類の各クラスは内蔵の病変の存在および／または重症度の危険性に関連している。一実施形態においては、当該危険性はＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージに対応し、好ましくは３未満、より好ましくは２未満、さらにより好ましくはＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージ１に対応する。一実施形態においては、当該危険性はＭｅｔａｖｉｒ  Ａステージに対応し、好ましくは３または３未満、より好ましくは２未満、さらにより好ましくはＭｅｔａｖｉｒ  Ａステージ１未満に対応する。
【０１１７】
本発明の方法の正確度（例えば、分類された患者の比率）は少なくとも約７５％、好ましくは少なくとも約８０％、より好ましくは少なくとも約８５％、さらにより好ましくは少なくとも約９０％である。本発明によれば、正確度は、パーセンタイルに基づく分類を提供するための方法の第２ステップに記載された様な最小の正確な分類に依る。
【０１１８】
ＲＤＩ
［ＲＤＩの計測］
実施形態によると、新規の詳細は線維症ステージおよび／または壊死性炎症活性ステージ分類は、値、好ましくは基準集合のスコア結果から得られる信頼できる診断間隔（ＲＤＩ）の計測に基づく。好ましい一実施形態によれば、値はＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ，ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標），ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ（商標），Ｈｅｐａｓｃｏｒｅ，ＦＩＢ−４およびＡＰＲＩを含む群から得られるスコア結果である。
【０１１９】
本来、ＲＤＩは診断標的に対し特異的である。第１の一実施形態によれば、診断標的は臨床的に有意な線維症（ＣＳＦ）であり、例えばＭｅｔａｖｉｒ  Ｆで２以上である。第２の一実施形態によれば、診断標的は深刻な線維症（ＳＦ）であり、例えばＭｅｔａｖｉｒ  Ｆで３以上である。第３の一実施形態によれば、診断標的は肝硬変（Ｃ）であり、例えばＭｅｔａｖｉｒ  Ｆで４である。
【０１２０】
ＲＤＩ測定は周知技術である。つまり、当該測定は値を、好ましくは（ここで上述したように）基準集合において得られたスコア結果を、複数の連続した間隔に分割することに基づく。
【０１２１】
一実施形態によれば、ＲＤＩの測定は、以下の２つ、任意選択で３つのステップを含む。
−第１ステップ：陰性（ＮＰＶ）および陽性（ＰＰＶ）の予想値が計算される。
ＮＰＶおよびＰＰＶの計算方法は周知技術である。これら予想値を計算するために、閾値が任意に固定される。
一実施形態によれば、閾値は約７５％と等しく、好ましくは約８０％、約８５％、約９０％、約９５％と等しく、およびより好ましくは約９５％と等しい。
【０１２２】
−第２ステップ：ＮＰＶおよびＰＰＶを使用するのであるが、２つの間隔は複数の値の間に、好ましくは複数のスコア結果の間に規定される。それらは、（ｉ）値によって規定される、好ましくはＮＰＶ値（スコア結果閾値）以下のスコア結果によって規定される、より低い間隔であり、ここで患者は、診断標的に入らない可能性が９０％以上ある。（ｉｉ）値によって規定される、好ましくはＰＰＶ値（スコア結果閾値）以上のスコア結果によって規定される、より高い間隔であり、ここで患者は、診断標的に入る危険性が９０％以上ある。
【０１２３】
任意選択選択の第３ステップ：残る中間間隔（値、好ましくは、ＮＰＶとＰＰＶスコア結果閾値の間におけるスコア結果）は、線維症および／または壊死性炎症活性試験値による２つの追加の間隔に区分される。ここで線維症および／または壊死性炎症活性試験値は、最大Ｙｏｕｄｅｎ  Ｉｎｄｅｘまたは最大診断正確度の様な診断標的に対して二項診断の診断カットオフを提供する。本来、これらの２つの間隔は線維症ステージのクラスまたは初期診断標的とは異なる線維症ステージのクラスと対応はするが、線維症ステージの罹患率（例えば７５％以上）の予定された閾値以上のクラス正確度を提供する、線維症ステージおよび／または壊死性炎症活性ステージの組合された罹患率と一致する。
【０１２４】
したがって、各診断標的に対して、３つまたは４つの間隔が規定される。各間隔は（複数の）線維症ステージおよび／または（複数の）壊死性炎症活性ステージのクラスと対応する。羅患した患者は、非侵襲的試験に対する当該患者によって得られたスコア結果またはデータによるこれらの間隔の１つにおいて範囲付されている場合がある。
［新規の組合された線維症指標］
【０１２５】
一実施形態によれば、上述した様なＲＤＩ法に基づく発明に方法の診断正確度を改善するために、単一線維症および／または壊死性炎症活性試験が組み合わされ、かつ新規の線維症および／または壊死性炎症活性指標の組合せが得られる。一実施形態によれば、単一線維症および／または壊死性炎症活性試験はＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標），Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ，ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標），ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ（商標），ＦＩＢ−４およびＡＰＲＩを含む群から選択される。
【０１２６】
有意な線維症の存在の評価のための単一線維症および／または壊死性炎症活性試験の最適な組合せを確認するため、患者の探索設定において約５００にわたる、好ましくは約７５０にわたる、より好ましくは約１０００にわたるブートストラップサンプル上で、ステージ的二進法ロジスティック回帰が実行され、かつ繰り返される。ブートストラップ法はオリジナルの全データセットからの繰り返しサンプル（置換を伴う）から成り、各サブサンプルにおいてステージ的ロジスティック回帰過程を伴う。約５００の分析の間の、好ましくは約７５０の分析で、より好ましくは約１０００の分析で、最も頻繁に（５０％超）選択された単一線維症および／または壊死性炎症活性試験は、その後、探索設定の全集合において実行される単一二進法ロジスティック回帰に含まれる。
【０１２７】
一実施形態によれば、そのような多変量分析の回帰スコアを用いた、新規の線維症および／または壊死性炎症活性の組合せの指標は各診断標的に対し構成され、０から１の範囲からなる。一実施形態によれば、臨床的に有意な線維症に対する、当該指標は「ＣＳＦ−指標」と称される。一実施形態によれば、「Ｃ−指標」が当業者に周知な技術により、肝硬変の存在を評価するために構成されているのと同様、「ＳＦ−指標」は深刻な線維症の出現を評価するために構成されている。
【０１２８】
一実施形態によれば、本発明において使用される線維症の組合された指標はＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標），好ましくはＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２ＧおよびＦｉｂｒｏＳｃａｎ（商標）の組合せに基づく。一実施形態によれば、本発明において使用される線維症の組合された指標はＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ（商標），好ましくはＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ２ＧおよびＦｉｂｒｏＳｃａｎ（商標）の組合せに基づく。
【０１２９】
一実施形態によれば、ＲＤＩは各々の組合された指標（ＣＳＦ−指標、ＳＦ−指標およびＣ−指標）に対し計算された。ここで上述したように、３または４のＲＤＩは各指標に対し得られる。
【０１３０】
一実施形態によれば、当該指標はＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）およびＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）スコア結果またはデータの組合せに基づき、０から１の範囲を有する。
【０１３１】
一実施形態によれば、ＳＣＦ−指標に対し、４つの間隔が規定され、Ｆ０／１、Ｆ１／２、Ｆ１／２／３、Ｆ２／３／４の線維症クラスステージに対応するである。間隔は以下のＳＣＦ−指標値に対応する。
‐Ｆ０／１：０から、約０．２から０．３まで、好ましくは約０．２３５まで、
‐Ｆ１／２：０．２から０．３まで、好ましくは約０．２３５から、約０．３５から０．４５まで、好ましくは０．４１５まで
‐Ｆ１／２／３：０．３５から０．４５まで、好ましくは約０．４１５から、約０．５５から０．７５まで、好ましくは約０．６３６まで
‐Ｆ２／３／４：約０．５５から０．７５まで、好ましくは約０．６３６から１までである。
【０１３２】
一実施形態によれば、ＳＦ−指標に対し、４つの間隔が規定され、Ｆ０／１／２，Ｆ１／２／３，Ｆ２／３／４，Ｆ３／４の線維症クラスステージに対応するである。間隔は以下のＳＦ−指標値に対応する。
‐Ｆ０／１／２：０から、約０．１５から０．３０まで、好ましくは約０．２２０まで、
‐Ｆ１／２／３：０．１５から０．３０まで、好ましくは約０．２２０から、約０．３０から０．４５まで、好ましくは０．３６４まで
‐Ｆ２／３／４：０．３０から０．４５まで、好ましくは約０．３６４から、約０．７０から０．９５まで、好ましくは約０．８７０まで
‐Ｆ３／４：約０．７０から０．９５まで、好ましくは約０．８７０から、１までである。
【０１３３】
一実施形態によれば、Ｃ−指標に対し、３つの間隔が規定され、：Ｆ０／１／２／３，Ｆ２／３／４，Ｆ４の線維症クラスステージに対応する。間隔は以下のＳＦ−指標値に対応する。
‐Ｆ０／１／２／３：０から、約０．１５から０．３５まで、好ましくは約０．２４４まで、
‐Ｆ２／３／４：０．１５から０．３５まで、好ましくは約０．２４４から、約０．６０から０．９５まで、好ましくは約０．８９６まで
‐Ｆ４：約０．６０から０．９５まで、好ましくは約０．８９６から、１までである。
【０１３４】
ＲＤＩの組合せに基づく新規の詳細な分類を提供するために、少なくとも２つの値、好ましくは少なくとも２つの非侵襲的試験によって得られたスコア結果が、ここで上述した様な基準集合において測定され、かつ、当該少なくとも２つの値またはスコア結果に対応する少なくとも２つのＲＤＩがここで上述したように判定される。
【０１３５】
一実施形態においては、少なくとも２つの指標がここで上述したように測定されかつ当該少なくとも２つの指標に対応する少なくとも２つのＲＤＩはここで上述したように判定される。
【０１３６】
新規の詳細な分類を提供するために、各値またはスコア結果に対して、または各指標に対して得られたＲＤＩは組み合わされる。実施形態においては、当該組合せは２つの全体表（それはまたマトリックス表として言及されることがある）を用いて実行される。実施形態において、当該組合せはコンピュータ処理される。
【０１３７】
一実施形態においては、２つの値に対して、好ましくはスコア結果に対して得られたＲＤＩは組み合わされる。一実施形態においては、２つの指標に対して得られたＲＤＩは組み合わされる。一実施形態においては、値に対して、好ましくはスコア結果に対して得られたＲＤＩ、および指標に対して得られたＲＤＩは組み合わされる。
【０１３８】
当該組合せを実証するために、２つの全体表を用いる組合せの例を以下に示す。コンピュータ処理された際、ＲＤＩの組合せは同一のステップを用いてなされる。
【０１３９】
第１ステップにおいて、２つの全体表は、第１の値（好ましくはスコア結果）または指標に対応する列と共にその後描かれることがある。ここで１つの列は当該値、スコア結果または指標（例えば、４ＲＤＩ：表３中のＷ，Ｘ，ＹおよびＺ）に対応する。従って、当該表の直線は第２の値（好ましくはスコア結果）または指標と対応し、ここで各直線は当該第２の値、スコア結果または指標（例えば、３ＲＤＩ：表３中のＡ，Ｂ，およびＣ）に対する１つのＲＤＩと対応する。
【０１４０】
ここで上述したように、３または４ＲＤＩが各値、スコア結果または指標に対し得られることがあるように、表は３または４の直線および３または４の列を含む。したがって、２つの全体表は９，１２または１６のセルを含むことがある。
【表８】
2014508936.tif 000010
【０１４１】
第２ステップでは、基準集合の各被験者はクラスに範囲付される。ここで、クラスは２つの全体表のセルに対応する。例えば、第１のスコア結果、値または指標のＲＤＩＷにおいて、および第２のスコア結果、値または指標のＲＤＩＢにおいて、範囲付された被験者は表３のクラスＢＷに範囲付されることになる。
【０１４２】
第３のステップでは、各クラスに対して（例えば、２つの全体表の各セルに対して）、各Ｍｅｔａｖｉｒステージ（Ｆ０からＦ４）においておよび／または各Ｍｅｔａｖｉｒ  Ａステージにおいて肝生検の後に診断された基準集合の患者の数が定量化される。
【０１４３】
その後、最も頻度の高い組織学的なＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージが各クラスに対して判定される。
【０１４４】
第４のステップでは、最少の分類比がクラスごとに固定される。一実施形態においては、当該最少分類比は約７５％以上で、好ましくは約８０％、８５％、９０％以上で固定される。
【０１４５】
その後、各クラスに対して、最も頻度の高いＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージを用いた診断をした患者の数が、第４のステージで固定された最少分類比以上である場合には、その後、クラスが当該Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージに対応するとみなされる。
【０１４６】
例えば、表３において、仮に最少分類比が７５％に固定され、かつ仮にクラスＢＷの患者の７５％以上がＭｅｔａｖｉｒ  ＦステージでＦ３と診断された場合、その後クラスＢＷはＭｅｔａｖｉｒ  ＦステージでＦ３と対応することになるだろう。例えば、クラスＢＷに範囲付された患者はＭｅｔａｖｉｒ  ＦステージでＦ３と診断されるだろう。
【０１４７】
この状況が生じない場合、更なる選択は別のＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージであり、それは最も頻度の高い１つと隣接するものであり、好ましくは当該クラスにおいて２番目に頻度の高いＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージである。
【０１４８】
Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージの両方のうちの一方またはもう片方を用いて診断された患者の数が第４ステップにおいて固定された最小分類比以上であるとき、その後クラスは当該２つのＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージと対応するものとみなされる。
【０１４９】
例えば、表３において、仮に最小分類比が７５％に固定されかつ仮にクラスＢＷの患者の７５％以上がＭｅｔａｖｉｒステージＦ３またはＦ２と既に診断され、７５％未満の頻度を有する各Ｆ２またはＦ３のステージを提供された場合、その後のクラスＢＷはＭｅｔａｖｉｒステージでＦ２／３と診断されるだろう。Ｆ２／３とは、Ｆ２またはＦ３を意味する。
【０１５０】
この状況が生じない場合には、このステップは繰り返され、かつ別の（最も頻度の高いうちの１つに隣接している）Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージが選択される。好ましくはＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージは当該クラスにおいて３番目に頻度の高い。
【０１５１】
３つ選択されたＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージのうちの１つまたはその他を用いて診断される患者の数が第４ステップで固定された最少分類比以上である場合、その後クラスは当該３つのＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージと対応するものとみなす。
【０１５２】
例えば、表３において、仮に最少分類比が７５％に固定され、かつクラスＢＷの患者の７５％以上がＭｅｔａｖｉｒステージでＦ１，Ｆ２またはＦ３と診断された場合、提供された各Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３ステージは７５％未満の頻度を有し、その後クラスＢＷはＭｅｔａｖｉｒステージでＦ１／２／３に対応するだろう。例えば、クラスＢＷに範囲付された患者はＭｅｔａｖｉｒステージでＦ１／２／３と診断されるだろう。
【０１５３】
第５ステップにおいて、２つの全体表における２つの隣接したクラスが同一のＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／またはＡステージと関連があると判別された場合、その後両方のクラスはグループ化される。例えば、表３において、仮にクラスＢＷおよびＢＸの両方がＦ２／３と対応する場合、その後それらはグループ化される。
【０１５４】
一実施形態においては、分類はクラス３以上を含み、好ましくは４，５，６，７またはそれ以上のクラスを含む。
【０１５５】
一実施形態においては、分類は第１の値またはスコア結果または指標に対するＲＤＩの数以上のクラスを含みおよび／または第２の値またはスコア結果または指標に対するＲＤＩの数以上のクラスを含む。したがって、この一実施形態によれば、ＲＤＩの組合せに基づく分類は組合されていないＲＤＩよりも患者のより精密な分類を可能とする。
【０１５６】
一実施形態においては、各クラスは複数のＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージおよび／または複数のＭｅｔａｖｉｒ  Ａステージで３、好ましくは２、より好ましくは１に対応する。
【０１５７】
したがって、本発明によるＲＤＩの組合せに基づく詳細な分類を得る方法は以下のように要約されることがある。
‐少なくとも２つの値、好ましくは基準集合の各患者に対するスコア結果を生じる少なくとも２つの非侵襲的試験を実行するステップと、
‐少なくとも２つの指標を得るために、数学的機能を生じる当該値またはスコア結果を任意に組合せるステップと、
‐各値、スコア結果または指標に対するＲＤＩを判別するステップと、
‐２つの全体表を用いて、またはコンピュータ処理することによってＲＤＩを組合せ、それによってクラスを判別するステップと、
‐固定された最少の正しい分類比により、（複数の）Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆステージまたは（複数の）Ａステージと関連する各クラスに対し判別するステップ。
【０１５８】
一実施形態によれば、より詳細な分類を得るために、指標が使用された場合、各指標に対し得られたＲＤＩは組合される。第１の一実施形態によれば、ＣＳＦ−指標およびＳＦ−指標のＲＤＩは組合され、「ＣＳＦ／ＳＦ分類」を導く。第１の一実施形態によれば、ＣＳＦ−指標およびＣ−指標のＲＤＩは組合され、「ＣＳＦ／Ｃ分類」を導く。
【０１５９】
一実施形態によれば、当該組合せは２つの全体表の描写に対応し、第１の指標のＲＤＩに対応するカラムを含み、かつ直線は第２の指標のＲＤＩに対応する。そのようなＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージを基とした２つの全体表の例は、以下の表４である。
【表９】
2014508936.tif 000011
【０１６０】
各患者に対して、計算されたＣＳＦ−指標はＣＳＦ−指標のＲＤＩの１つに位置し、かつ計算されたＳＦ−指標はＳＦ−指標のＲＤＩの１つに位置する。例のように、クラスＦ２／３／４に位置するＣＳＦ−指標を有する患者、およびクラスＦ１／２／３に位置するＳＦ−指標を有する患者はより狭いクラスＦ２／３に分類されることがある。
【０１６１】
したがって、表４に示すように、ＲＤＩまたはＣＳＦ−指標の組合せおよびＳＦ−指標の組合せは、所謂Ｆ０／１、Ｆ１／２、Ｆ１／２／３、Ｆ２／３、Ｆ２／３／４およびＦ４の６つのクラスを含む「ＣＳＦ／ＳＦ分類」を導く。
【０１６２】
従って、かつ以下の表５で例証するように、ＲＤＩまたはＣＳＦ−指標の組合せ、およびＣＦ−指標の組合せは、所謂Ｆ０／１、Ｆ１／２、Ｆ１／２／３、Ｆ２、Ｆ２／３、Ｆ２／３／４およびＦ４の、７クラスを含む「ＳＣＦ／ＣＦ分類」を導く。
【表１０】
2014508936.tif 000012
【０１６３】
一実施形態によれば、当該新規の線維症ステージおよび／または壊死性炎症活性ステージ分類は少なくとも３つの、好ましくは少なくとも４つの、より好ましくは少なくとも５つの、更により好ましくは少なくとも６つまたは７つのクラスを含む。
［メーター］
【０１６４】
本発明の別の目的は本発明の方法を実行する装置である。好ましくは、装置はメーターであり、例えば、ここで上述した様な、新規の詳細な線維症ステージおよび／または壊死性炎症活性ステージ分類などの、詳細な分類を反映している。メーターの例は、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）およびＦｉｂｒｏＳｃａｎ（商標）の組合せを基とする線維症分類に対し、図２Ｂに表される。
【０１６５】
第１の一実施形態によれば、当該メーターは直線の形態で存在する。第２の一実施形態によれば、当該メーターは円盤の形態で存在する。
【０１６６】
一実施形態によれば、本発明のメーターは異なる部門に分かれていて、各部門は分類クラスに対応する。一実施形態によれば、メーターの各部門は異なる色を有する。
［関連する非侵襲的方法］
【０１６７】
本発明の目的はしたがってここで上述したようにＲＤＩの組合せに基づく新規の詳細な線維症ステージおよび／または壊死性炎症活性ステージ分類を実行する非侵襲的法である。
【０１６８】
本発明の一実施形態においては、ヒトを含む、動物の臓器における病変の存在および／または重症度を評価するための非侵襲的方法は、
（ａ）少なくとも２つの値、好ましくは少なくとも２つのスコア結果；および／または少なくとも１つのスコア結果および少なくとも１つの物理的データ；および／または少なくとも２つの物理的データを生じる少なくとも２つの非侵襲的試験を実行するステップと、
（ｂ）数学的機能を生じる当該少なくとも２つの値またはスコア結果を任意に組合せるステップと、
（ｃ）ステップ（ａ）の少なくとも２つのスコア結果または値を、または少なくとも２つのＲＤＩの組合せに基づく詳細な分類のクラスにおいて、ステップ（ｂ）の少なくとも２つの指標を位置付けするステップと、
（ｄ）クラスに基づく臓器における病変の存在および／または重症度を評価するステップであって、当該スコア結果はステップ（ｃ）において位置付けされるステップと、を含む。
【０１６９】
一実施形態においては、当該分類の各クラスは臓器における病変の存在および／または重症度の危険性に関連する。一実施形態においては、当該分類の各クラスはＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージで３、好ましくは２、より好ましくは１に関連する。一実施形態においては、当該分類の各クラスはＭｅｔａｖｉｒ  Ａステージで３、好ましくは２、より好ましくは１に関連する。
【０１７０】
本発明の一実施形態においては、当該非侵襲的試験はＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標），Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ，ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標），ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ（商標），Ｈｅｐａｓｃｏｒｅ，ＦＩＢ−４およびＡＰＲＩを含む。
【０１７１】
本発明によれば、当該非侵襲的試験は分類を得るために使用されるものと同一である。好ましくは、当該非侵襲的試験はＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）およびＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）である。
【０１７２】
一実施形態によれば、ステップ（ｃ）における値、スコア結果または指標を位置付けするために、第１の値、スコア結果または指標および第２の値、スコア結果または指標が、第１の値、スコア結果または指標のＲＤＩにおいてそれぞれ範囲付され、かつ第２の値、スコア結果または指標のＲＤＩにおいてそれぞれ範囲付される；かつその後得られるＲＤＩはその後に互いに交差する。
【０１７３】
一実施形態においては、当該位置付けおよび当該交差は２つの全体表を用いて得られる。別の実施形態においては、当該位置付けおよび当該交差はコンピュータ処理される。
【０１７４】
したがって、本発明の一実施形態においては、ヒトを含む、動物の臓器における病変の存在および／または重症度を評価するための非侵襲的方法は、
（ａ）少なくとも２つの値、好ましくは少なくとも２つのスコアおよび／または少なくとも１つのスコア結果および少なくとも１つの物理的データ、および／または少なくとも２つのデータを生じさせる少なくとも２つの非侵襲的試験を実行するステップと、
（ｂ）信頼できる診断間隔（ＲＤＩ）における少なくとも２つのスコア結果または値のそれぞれ位置付けし、それによって少なくとも２つのＲＤＩを得るステップと、
（ｃ）任意のクラスに最終的に位置付けをするためにステップ（ｂ）の少なくとも２つのＲＤＩを交差するステップと、
（ｄ）クラスに基づく臓器における病変の存在および／または重症度を評価するステップであって、当該スコア結果はステップ（ｃ）において位置付けられているステップと、を含む。
【０１７５】
本発明の一実施形態においては、本発明の方法は以下に示すステップを含む。
本方法の第１ステップでは、少なくとも２つの非侵襲的試験が患者において実行され、かつ少なくとも２つの値、好ましくは少なくとも２つのスコア結果が得られる。本発明によれば、当該非侵襲的試験は、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標），ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ（商標），Ｈｅｐａｓｃｏｒｅ，ＦＩＢ−４およびＡＰＲＩを含む群から選択され、かつ当該非侵襲的試験は分類を得るために使用されるものと同じ。好ましくは、当該非侵襲的試験はＦｉｂｒｏｓｃａｎ（商標）およびＭｅｔｅｒ（商標）である。
【０１７６】
第２のステップでは、３つの指標（ＣＳＦ−指標、ＳＦ−指標およびＣ−指標）を得るために、両方の結果が、３進法ロジスティック回帰を用いて組合され、０から１の範囲付がされる。
【０１７７】
第３のステップでは、ＣＳＦ−指標、ＳＦ−指標およびＣ−指標が、ＣＳＦ−指標のＲＤＩにおいて、ＳＦ−指標のＲＤＩにおいておよびＣ−指標のＲＤＩにおいて、それぞれ範囲付される。
【０１７８】
第４のステップでは、患者は線維症ステージおよび／または壊死性炎症活性ステージクラスにおいて位置付けされる。一実施形態においては、当該位置付けは２つの全体表（表４および５を参照）を用いて得られる。別の実施形態においては、当該位置付けはコンピュータ処理される。
【０１７９】
したがって、本発明の一実施形態においては、ヒトを含む、動物の臓器における病変の存在および／または重症度を評価するための非侵襲的方法は、
（ａ）少なくとも２つのスコア結果または物理的データを生じさせる少なくとも２つの非侵襲的試験を実行するステップと、
（ｂ）少なくとも２つの数学的機能、好ましくは少なくとも２つの二項ロジスティック回帰における当該少なくとも２つのスコア結果または物理的データを組合せ、それによって少なくとも２つの指標を得るステップと、
（ｃ）信頼できる診断間隔（ＲＤＩ）において、少なくとも２つの指標のそれぞれを位置付け、それによって少なくとも２つのＲＤＩを得るステップと、
（ｄ）クラスにおける最終的な位置付けのためのステップ（ｂ）の少なくとも２つのＲＤＩを交差させるステップと、
（ｅ）クラスに基づく臓器における秒への存在および／または重症度を評価するステップであって、当該スコアはステップ（ｄ）において位置付けられているステップと、を含む。
【０１８０】
一実施形態によれば、当該非侵襲的方法の正確度（例えば上手く分類された患者の比率）は少なくとも約７５％、好ましくは少なくとも約８０％、より好ましくは少なくとも約８５％、さらにより好ましくは少なくとも約９０％である。
［利点］
【０１８１】
本発明の非侵襲的方法は、パーセンタイルまたはＲＤＩの組合せに基づく、新規の線維症ステージおよび／または壊死性炎症活性ステージ分類を実行するものであって、以下に示す全ての利点を有する。
‐分類クラスの数が原因となり、精度が増加する。
‐診断の正確度において統計学的増加を示し、正確度が６０％超えとなる。
‐低い矛盾スコアとなる。
‐異なる診断標的に対して、この分類を標的にする可能性がある。
‐この分類を、特に２つ以上の非侵襲的試験を組合せることによる、異なる非侵襲的試験または方法に適用する可能性がある。
【０１８２】
本発明の方法により提供される信頼性の増加はまた、二項診断試験と比較することにより、精度／正確度比を改善することにより示される。特に、本発明の詳細な分類は二項診断と比較してより良い精度／正確度比を提示する。例えば、肝硬変において、肝硬変に対する最高の二項診断で５以上に対して、単一試験分類における２．３から２．５の精度／正確度比を示すパーセンタイルに基づく詳細な分類を用いて、結果が得られる。
仮に生検が要求される（「グレーゾーン」の）分類の範囲を消去しない場合、本発明の詳細な分類は細かくすることが可能である。グレーゾーンは、例えば、分類クラスと対応することがあり、ここで患者はＦ１／２（例えば、線維症を罹患していない（Ｆ１）または有意な線維症を罹患している（Ｆ２））として分類される。結果的に、本発明の詳細な分類を使用すると、生検の低い必要性（例えば、３０％未満など）または生検の必要性の無いことを導くことができる。
【０１８３】
したがって、詳細な分類は２つの主要な利点を提示する：一方では精度に正確度を追加し、かつもう一方では、特にＦｉｂｒｏｓｃａｎに対し二項診断の「グレーゾーン」における診断の不正確度を解決する。実際には、この後者はｋＰａにおいて表現され、最も診断標的となる可能性の高いものとして解釈され得る血液試験に対して、高い診断確率の観点から解釈されることはなかった。
実施例
【０１８４】
実施例１．パーセンタイルに基づく分類の構成
１０００人の慢性肝疾患の患者の集合において、生検と同様に（０から１の範囲にあるあるスコア結果を得る）ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒを実行し、Ｆ０からＦ４の範囲内のＭｅｔａｖｉｒシステムを使用した組織学的ステージを得る結果となった。
【０１８５】
この集合を、スコア結果により、２．５％の４０パーセンタイル中に離散化する。
【０１８６】
表６に、縦軸中に組織学的基準となるクラスを、横軸に以前のパーセンタイルのクラスを記述する。
【表１１】
2014508936.tif 000013
【０１８７】
各パーセンタイルのクラス中最も高頻度の組織学的ステージが決定された。以下の実施例において、パーセンタイルあたり最も高頻度のステージが、強い特性を示す（表７）。
【表１２】
2014508936.tif 000014
【０１８８】
その後、各横軸に良好に分類した患者の割合を計算する。
【０１８９】
第１のパーセンタイルの横軸上において、８０％以上の正確な所定の最小分類の割合に達するために、隣接する縦軸（組織学的線維症ステージ）の最小数が、選択される。その後、正確な分類の割合が８０％以上となるまで次の横軸にこの工程が費やされる。
【０１９０】
この正確な分類の割合が減少する場合、特に、所定の割合、（表の右側の）より高い値の線維症ステージを備えた１つ以上の隣接する縦軸の値よりも低い場合、さらに、正確な所定の最小分類の割合に再び達するように選択される。その後、下線上の各組織学的ステージの正確な分類の割合を計算する（図８）。この種の試験における通常少ないＦ０ステージの罹患率がこのステージにおける肝生検の低罹患率のためであることが示される。したがって、この傾向を回避する規定により、第１のクラスにおける第２の好ましいステージはＦ０である。
【０１９１】
５つの線維症のクラス（このことが例となる）：Ｆ０／１、Ｆ１／２、Ｆ１／２／３、Ｆ２／３／４、Ｆ３／４（表８の灰色の部分）が、合計８５．８％の正確度で得られる。
【表１３】
2014508936.tif 000015
【０１９２】
このデータベースから各線維症クラスの閾値を得る（表９）。
【表１４】
2014508936.tif 000016
【０１９３】
実施例２：パーセンタイルに基づく分類の実施例（ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ３Ｇ）
【０１９４】
方法
試験デザイン
異なる診断方法を評価するため肝生検と異なる集合を集めた。したがって、集合＃１、＃２および＃３が血液試験に含まれる。この３つの集合をそれぞれ初期の異なるデザインにより分析し、得られたこれらの差異の正確なロバスト性を評価する。
【０１９５】
集合
慢性ＨＣＶ肝炎の患者を、肝生検、血液試験および利用可能なＦｉｂｒｏｓｃａｎで表１０に記載される異なる集合＃１から＃３中に集めた。
【表１５】
2014508936.tif 000017
【０１９６】
各集合は、異なる特性および線維症評価を有した。選択基準および除外基準を以前の集合または以下の新規の集合において詳しく述べる。簡単に述べると、患者は、抗ウイルス性または知られている抗線維症治療を受けていなかった。実行可能な場合、肝生検、採血およびＦｉｂｒｏｓｃａｎを、最大６か月の間隔で実行した。
【０１９７】
集合♯１は、Ｓｎｉｆｆ  １７の試験に参加した５つのセンターにより提供された１０５６人の患者を含んでいた（Ｃａｌｅｓ  Ｐ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｌｉｖｅｒ  Ｉｎｔ  ２００８；  ２８：１３５２−６２）。したがって、個人の患者データを、試験デザイン、患者の補充、血液マーカーの決定、および専門の病理学者による肝組織学の解釈が独立した５つのセンターから利用することができた。血液および病理学的決定は、中央に集まらなかった。
【０１９８】
集合♯２は、線維症の試験に参加した１９のセンターにより提供された４５８人の患者を含んでいた（Ｚａｒｓｋｉ  ＪＰ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  ２００９；  ５０：１０６１Ａ）。血液決定および肝臓の解釈を中央に集めた。１人がＭｅｔａｖｉｒグループ出身である、２人の熟練した専門家により、肝臓の検体を記録した。
【０１９９】
集合♯３は、Ｖｉｎｄｉａｇ  ７の試験に参加した３つのセンターにより提供された３４９人の患者を含んでいた（Ｂｏｕｒｓｉｅｒ  Ｊ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｊ  Ｈｅｐａｔｏｌ  ２０１０；  ５２：Ｓ４０５）。血液および病理学的（各センターの１人の熟練した専門家の）決定は、中央に集まらなかった。
【０２００】
診断方法
すべての患者をＭｅｔａｖｉｒステージングによる肝生検で線維症をステージングした（Ｔｈｅ  Ｆｒｅｎｃｈ  ＭＥＴＡＶＩＲ  Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ  Ｓｔｕｄｙ  Ｇｒｏｕｐ，  Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  １９９４；  ２０：１５−２０）。この線維症のステージ分類を計算した正確度の基準として使用した。血液試験をすべての試験において決定した。我々は、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）のみを評価した（Ｃａｌｅｓ  Ｐ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  ２００５；  ４２：１３７３−８１，  Ｂｉｏｌｉｖｅｓｃａｌｅ，  Ａｎｇｅｒｓ，  Ｆｒａｎｃｅ）。
【０２０１】
線維症の分類
我々は、１つ以上の線維症ステージを含み、非侵襲的方法により提供される組織学的線維症ステージおよび線維症クラスを線維症の度合いとして識別した。いくつかの線維症の分類を、
病理学者による肝臓の検体上で決定される５ＦＭステージ内の組織学的線維症ステージ分類であって、これが、正確度の基準である、分類と、
肝臓の検体または非侵襲的試験における診断のカットオフのどちらかにより決定される深刻な線維症の二項診断（２つのクラス）であって、このことは、非侵襲的試験の通常の診断標的であり、したがって、この詳細な分類の比較（ｃｏｍｐａｒａｔｏｒ）として扱われ、実際に、より詳細な分類が、正確度が減少させる結果となり、この二項の正確度がこの推定上の正確度の損失を評価することができることが予測された、二項診断と、
本発明に記述されたパーセンタイルに基づく分類に対応する線維症クラス分類と
を評価した。
【０２０２】
結果
ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ３Ｇが、深刻な線維症診断と比較した線維症クラス分類の正確な分類の割合が顕著な増加することを示す。
【０２０３】
集合♯１
分類の正確度
ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ３Ｇによる線維症クラス分類の正確度が、（相対的に１１．６％増加した）深刻な線維症の二項診断では、８６．９％ｖｓ７７．９であった（表１１）。
【表１６】
2014508936.tif 000018
【０２０４】
集合♯２および３
集合♯２（および♯３）において、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ３Ｇでの線維症クラス分類の正確度は、７７．１％（８３．４％）であった（表１２）。
【表１７】
2014508936.tif 000019
【０２０５】
実施例３．（ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ＋Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ）のパーセンタイルに基づく分類の実施例
方法
試験デザイン
我々は、異なる診断方法を評価するために肝生検を行った異なる集合を集めた。したがって、集合＃１、＃２および＃３は血液試験を含むものであった。この３つの集合は、それらの初期の異なるデザインにより分析され、かつ得られた差異の正確なロバスト性を評価された。
【０２０６】
本試験は、（パーセンタイルに基づく）新規非侵襲的ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ＋Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ分類と比較したＡＰＲＩまたはＦｉｂｒｏｓｃａｎと重複してチェックする（ｃｒｏｓｓ−ｃｈｅｃｋｅｄ）ＦｉｂｒｏＴｅｓｔを備えたＳＡＦＥおよびＢＡなどの二項診断を提供する方法を評価することを目的とする。
【０２０７】
集合
慢性ＨＣＶ肝炎の患者、肝生検、血液試験および利用可能なＦｉｂｒｏｓｃａｎを、表１３において記述した異なる集合♯１から♯３中に連続して集めた。
【表１８】
2014508936.tif 000020
【０２０８】
各集合は、異なる特性および線維症評価を有した。選択基準および除外基準は、以前の集合または以下の新規の集合中に詳細に述べられる。手短に言えば。患者は、抗ウイルスまたは知られている抗線維治療を受けなかった。利用可能な場合、最大６か月の間隔で肝生検、採血およびＦｉｂｒｏｓｃａｎを実行した。
【０２０９】
集合♯１は、Ｓｎｉｆｆ  ３２  ｓｔｕｄｙ（Ｃａｌｅｓ  Ｐ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｌｉｖｅｒ  Ｉｎｔ  ２００８；  ２８：１３５２−６２）に参加した５つのセンターから提供された１０５６人の患者を含んだ。したがって、試験デザイン、患者の補充、血液マーカーの決定、および専門の病理学者による肝臓の検体の解釈から独立した、５つのセンターからの個々の患者のデータを利用することが可能であった。血液および病理学的決定は中央に集まらなかった。
【０２１０】
集合♯２は、Ｖｉｎｄｉａｇ  ７  （Ｂｏｕｒｓｉｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，  Ａｍ．  Ｊ．  Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ  ２０１１；１０６；１２５５−１２６３）およびＦｉｂｒｏｓｔａｒ  ｓｔｕｄｙ（Ｂｏｕｒｓｉｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，  Ａｍ．  Ｊ．  Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ  ２０１１；１０６；１２５５−１２６３）に参加した１９のセンターにより提供された４５８人の患者を含んだ。血液の決定および肝臓の解釈が中央に集まった。肝臓の検体は、１人がＭｅｔａｖｉｒグループ出身である、２人のベテランの専門家により記録された。
【０２１１】
診断方法
すべての患者におけるＭｅｔａｖｉｒのステージング（Ｔｈｅ  Ｆｒｅｎｃｈ  ＭＥＴＡＶＩＲ  Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ  Ｓｔｕｄｙ  Ｇｒｏｕｐ，  Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  １９９４；  ２０：１５−２０）により肝生検において線維症をステージ分類した。この線維症ステージ分類を、正確度の計算の基準として使用した。血液試験をすべての試験において決定した。我々は、このＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（商標）  （Ｃａｌｅｓ  Ｐ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  ２００５；  ４２：１３７３−８１，  Ｂｉｏｌｉｖｅｓｃａｌｅ，  Ａｎｇｅｒｓ，  Ｆｒａｎｃｅ）のみを評価した。
【０２１２】
肝臓の硬化度の評価。ＦｉｂｒｏｓｃａｎをＶＩＮＤＩＡＧ  ７およびＦＩＢＲＯＳＴＡＲの試験において利用することができた。患者のデータを見ていない（この試験の前に５０より多く試験を行った）経験のあるオブザーバにより絶食状態でＦｉｂｒｏｓｃａｎ試験を行った。試験の条件は、製造者により推奨されたものであった。Ｆｉｂｒｏｓｃａｎの試験は、１０の有効な測定が記録された場合に停止した。
【０２１３】
（キロパスカルの）結果は、すべての有効な測定値の中央値として表された。この四分位間の範囲（ＩＱＲ）／中央値比（ＩＱＲ／Ｍ）が０．２１未満の場合、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎの結果が信頼できるものとみなされた。
【０２１４】
線維症の分類
我々は、非侵襲的試験により提供され、かつ１つ以上の線維症ステージを含む組織学的線維症ステージおよび線維症クラスを線維症の度合いとして識別した。いくつかの線維症の分類、すなわち
病理学者による肝臓の検体上で決定されたものとしての５ＦＭステージ（Ｍｅｔａｖｉｒシステム）内の組織的線維症ステージ分類であって、正確度の基準となる、ステージ分類と、
肝臓の検体上または非侵襲的試験の診断のカットオフのどちらかにより決定される深刻な線維症（２つのクラス）の二項診断であって、通常の非侵襲的試験の診断標的であり、したがって、詳細な分類の比較に値し、さらに、より詳細な分類が、正確度が減少するという結果が予測され、この二項の正確度は、この推定した正確度の損失を評価することができる、二項診断と、
本発明に記述されるパーセンタイルに基づく分類に対応する線維症クラス分類と
を評価した。
【０２１５】
結果
【表１９】
2014508936.tif 000021
【０２１６】
血液試験（ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ）とＦｉｂｒｏｓｃａｎの最も正確な同期的組み合わせは、新規詳細な（６つのクラス）分類（ＦＭ＋ＦＳ）を提供した。連続的なＳＡＦＥは、Ｆ≧２（９４．６％）のＳＡＦＥまたはＦ４（８９．５％）のＳＡＦＥよりも顕著に低い（Ｐ＜１０−３）診断正確度（８７．３％）を有し、かつ、より顕著に生検（７０．８％対６４．０％または６．４％、各Ｐ＜１０−３）を必要とした。同様に、連続的なＢＡは、Ｆ≧２（８８．３％）のＢＡまたはＦ４（９４．２％）のＢＡよりも顕著に低い（Ｐ＜１０−３）診断正確度（８４．７％）を有し、かつ、より顕著に生検（４９．８％対３４．６％または２４．６％、各Ｐ＜１０−３）を必要とした。ＦＭ＋ＦＳ分類（８６．７％）の診断正確度は、連続的ＳＡＦＥまたはＢＡの分類と顕著に異なるものではなかった。しかしながら、この新規分類は生検を必要としなかった。
【０２１７】
結論：深刻な線維症または肝硬変用のＳＡＦＥおよびＢＡは非常に正確である。しかしながら、臨床診断において、この深刻な線維症のアルゴリズムおよび肝硬変のアルゴリズムは、連続的に使用されなければならなく、このことにより、診断正確度を顕著に減少させ、かつ必要とされる生検の割合を増加させることとなる。同期的に２つの線維症試験を組み合わせる新規線維症分類は、連続したＳＡＦＥまたはＢＡとして正確であり、全体的に非侵襲的であり（０％肝生検）かつより正確な（６対２または３つの線維症クラス）線維症診断を提供した。
【０２１８】
実施例４：パーセンタイルに基づく分類の実施例（肝硬変）
肝硬変の診断は、臨床的に重要な診断標的である。本発明の方法は、肝硬変に焦点を当てた非侵襲的線維症診断の正確度（良好に分類された患者の％）および精度（試験クラスあたりのＭｅｔａｖｉｒ線維症ステージ数）を改善する。
【０２１９】
方法
集合−すべての患者が慢性Ｃ型肝炎であり、肝生検および６つの血液試験を受けた。
【表２０】
2014508936.tif 000022
【０２２０】
試験の組み合わせの開発
我々は、単一のロジスティック回帰分析により組み合わされた、血液試験およびＦｉｂｒｏｓｃａｎの異なる組み合わせを比較した。この方法により、ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ２ＧもしくはＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２ＧおよびＦｉｂｒｏｓｃａｎが独立した肝硬変の予測因子であることを示した。
【０２２１】
線維症の分類
非侵襲的試験では、パーセンタイルに基づく線維症分類を使用した。したがって、特定の試験の閾値を決定することによりＦｉｂｒｏｓｃａｎおよび／またはＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ２ＧもしくはＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２Ｇの新規の線維症の分類を開発した。
【０２２２】
単一の線維症試験
二項肝硬変診断
ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ２ＧのＡＵＲＯＣは、集合♯１由来では、０．９１９（９５％ＣＩ：０．８９３−０．９４５）であり、検証の集合♯２では、０．８５７（０．８１３−０．９００），ｐ＜０．００１であった。同様に、この残りの集合において、ＦｉｂｒｏｓｃａｎのＡＵＲＯＣは、それぞれ０．９０５（０．８７１−０．９３８），ｐ＝０．０４１であった。
ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒおよびＦｉｂｒｏｓｃａｎは、それぞれ、二項肝硬変診断の正確度に対して、８９．４％対８９．７％（ｐ＝０．９０２）を有した。
ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ２ＧおよびＦｉｂｒｏｓｃａｎのそれぞれの感度および特異度は、以下の３６．５％ｖｓ５８．３％（ｐ＜０．００１）および９８．１％ｖｓ９４．９％（ｐ＝０．００３）であった。
【０２２３】
線維症分類
我々は、６つのクラスを含むＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒおよび／またはＦｉｂｒｏｓｃａｎの線維症分類を発達させ、これらの性能は、正確度（ＩＰＡ）に関して、その後、生検（ＩＰＡＢ）に関して重点を置いた精確な指標で世界的に評価された。
【０２２４】
ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ２ＧおよびＦｉｂｒｏｓｃａｎの比較
類似した後天的閾値を使用すると、この正確度は、ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ２Ｇ：８８．２％ｖｓＦｉｂｒｏｓｃａｎ：８８．８％（ｐ＝０．７７３）であった。最終的に、これらの分類の診断の特徴は、精度／正確度比（ＩＰＡ）を除いて全体として顕著に異なるものではなく、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（２．３１ｖｓ．２．４７）を備えたこの特性は、より低く、すなわちより改善された。
【０２２５】
線維症試験の組み合わせ
組み合わせの記述
（以下、「ＦＭ≧２のＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２Ｇ＋Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ」と呼ばれる）深刻な線維症のために構成されたＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２Ｇ＋Ｆｉｂｒｏｓｃａｎは、以下の、ＡＵＲＯＣ：０．９２２（０．８９３−０．９５０）、正確度：９１．３％、感度：５７．３％および特異度：９６．９％の特性を提供した。
我々は、ＦＭ≧２のＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２Ｇ＋Ｆｉｂｒｏｓｃａｎの線維症分類を発達させた。
【０２２６】
組み合わせおよび単一の線維症試験の比較
二項肝硬変診断
Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（０．９０５）およびＦＭ≧２（０．９２２）のＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２Ｇ＋Ｆｉｂｒｏｓｃａｎの間のＡＵＲＯＣにおける差異は顕著ではなかった（ｐ＝０．０７８）。
【０２２７】
線維症分類
ＦＭ≧２のＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２Ｇ＋Ｆｉｂｒｏｓｃａｎは、単一の試験よりも顕著によい精度／正確度の指標を有した（ｐ＜０．００１）。
【０２２８】
Ｆ４クラスにおける肝硬変の感度は、ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ２Ｇ：１４．６％、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ：２７．１％、およびＦＭ≧２のＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２Ｇ＋Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ：２９．５％であり、このことは、ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ２Ｇ（４４．８％）またはＦｉｂｒｏｓｃａｎ（５３．１％）の二項診断により以前に示された感度と比較して明白に減少することが明らかである。しかしながら、肝硬変の分類の総合的な感度は、それぞれ、８２．３％、８３．３％、および９３．７％であった。
【０２２９】
最終的に、Ｆ４クラスの肝硬変の陽性的中率は、それぞれ８２．４％、７８．８％および８４．８％であった。
【０２３０】
ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ＋Ｆｉｂｒｏｓｃａｎによる肝硬変の肯定的／排他的予測は、最良の単一試験（１６．２％，ｐ＜０．００１）の２倍（３４．６％）であった。
【０２３１】
肝生検を含むアルゴリズム
開発
以前の線維症の分類を限定するものは、肝硬変診断（Ｆ３±１およびＦ３／４クラス）における中間のクラスを提供することである。このグレーゾーンの限定は、必要な場合、肝生検を実行することにより回避されてもよい。したがって、高性能（≧９２％）であることは、全体の正確度のみで得られるものではなく、同様に、さらに３０％以下の患者において肝生検を実行することにより肝硬変の感度を得ることで達成することができる。
【０２３２】
他のアルゴリズムとの比較
連続的なＳＡＦＥまたはＢＡと比較したＦＭ≧２のＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２Ｇ＋Ｆｉｂｒｏｓｃａｎのアルゴリズムの主な利点は、より顕著に高い肝硬変の感度、肝生検の割合の顕著な低減、および実質的に増加した精度であった。したがって、この精度／正確度／生検比（ＩＰＡＢ）は、以下の順、ＦＭ≧２のＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ２Ｇ＋Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ≒Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ＜ＣｉｒｒｈｏＭｅｔｅｒ２Ｇ＜連続的ＢＡ＜連続的ＳＡＦＥ＜肝硬変）のＳＡＦＥ＜肝硬変のＢＡの、減少する順で（フリードマン試験と対となることによる、ｐ＜０．００１）全ての試験の間に顕著な差異があった。
【０２３３】
ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ＋Ｆｉｂｒｏｓｃａｎの組み合わせは、肝硬変の全体の精度、および感度、および検出度を改善する。この戦略は、肝硬変および完全に非侵襲的または非常に低い（＜３０％）生検比のどちらかである他の線維症ステージの精確な診断を可能とする。
【０２３４】
実施例５：ＲＤＩの組み合わせに基づく分類
方法
患者
探索セット
経皮肝生検のために入院したＣＨＣを有する患者が、フランスの３つのセンターにおいて、２００４年の３月から２００８年の９月まで、将来を見越して登録された（Ａｎｇｅｒｓ，Ｂｏｒｄｅａｕｘ，およびＧｒｅｎｏｂｌｅ）。肝硬変の合併症（腹水症、静脈りゅう出血、全身感染、肝細胞癌）を有する患者は含まれなかった。血液線維症試験およびＦｉｂｒｏｓｃａｎが生検に先立つ週に実行された。すべての患者は、インフォームドコンセントを受けた。本試験のプロトコルは、現在のヘルシンキの宣言書のの倫理的ガイドラインに一致するものであり、かつ地元の倫理委員会から承認を受けた。
検証セット
検証セットは、ＡＩＤＳおよび肝炎における試験のフランス国立機関により推進されたＦＩＢＲＯＳＴＡＲの試験の多施設の集合に対応する（Ｚａｒｓｋｉ  ＪＰ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｊ  Ｈｅｐａｔｏｌ  ２０１０；  ５２：Ｓ１７５）。この試験は将来を見越して、ＣＨＣを有する５１２人の患者を含めた。全ての患者は肝生検、血液線維症試験、およびＦｉｂｒｏｓｃａｎを経験した。患者は、両方の探索セットにおいて含まれ、かつＦＩＢＲＯＳＴＡＲの試験はすべての検証セットから除外した。
【０２３５】
方法
組織学的評価
肝線維症は、Ｍｅｔａｖｉｒのステージングにより評価された。深刻な線維症はＭｅｔａｖｉｒステージＦ≧２、重篤な線維症はＭｅｔａｖｉｒＦ≧３として、かつ肝硬変はＦ４として定義された。この探索セットにおいて、肝線維症は、アンジェでの一致した記録を有する２人の熟練した専門家により、かつボルドーおよびグルノーブルの熟練した専門家により評価された。ＦＩＢＲＯＳＴＡＲの試験において、肝線維症は、不一致の場合の記録と一致した２人の熟練した専門家により、中心的に評価された。線維症のステージングは、肝臓の検体の長さが１５ｍｍ以上であり、かつ／または門脈路の数が８以上の場合に信頼できるものとみなされた（Ｎｏｕｓｂａｕｍ  ＪＢ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ  Ｃｌｉｎ  Ｂｉｏｌ  ２００２；  ２６：８４８−７８）。肝生検は、非侵襲的試験による肝線維症の評価の基準として使用された。
【０２３６】
線維症血液試験
以下の血液試験は、公開され、または特許化された式により計算された：Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ  （Ｃａｓｔｅｒａ  Ｌ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ  ２００５；  １２８：３４３−５０），  ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ  （Ｌｅｒｏｙ  Ｖ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｃｌｉｎ  Ｂｉｏｃｈｅｍ  ２００８；  ４１：１３６８−７６），  Ｈｅｐａｓｃｏｒｅ  （Ａｄａｍｓ  ＬＡ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｃｌｉｎ  Ｃｈｅｍ  ２００５；  ５１：１８６７−７３），  ＦＩＢ−４  （Ｓｔｅｒｌｉｎｇ  ＲＫ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  ２００６；  ４３：１３１７−２５），およびＡＰＲＩ  （Ｗａｉ  ＣＴ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  ２００３；  ３８：５１８−２６）。すべての血液アッセイは、各センターの同一の研究室にて実行され、ＦＩＢＲＯＳＴＡＲの試験において中央に集められた。
【０２３７】
肝硬化度評価
Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（ＥｃｈｏＳｅｎｓ，Ｐａｒｉｓ，Ｆｒａｎｃｅ）試験は、患者のデータを見ていない（この試験の前に５０より多くの試験を行った）経験のある観察者により実行された。試験の状態は、製造者により推奨されたものだった（Ｃａｓｔｅｒａ  Ｌ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｊ  Ｈｅｐａｔｏｌ  ２００８；  ４８：８３５−４７）。１０の価値のある測定が記録された時にＦｉｂｒｏｓｃａｎ試験は、停止した。結果（キロパスカル）は、すべての価値のある測定の中央値および四分位数範囲として表現される。Ｆｉｂｒｏｓｃａｎの結果は、四分位数範囲／結果（ＩＱＲ／中央値）の比が＜０．２１である場合（Ｌｕｃｉｄａｒｍｅ  Ｄ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ  ２００９；  ４９：１０８３−９）、信頼できるものとみなされた。
【０２３８】
統計分析
価値のある定量値は、平均値±標準偏差として表現された。この線維症試験の診断のカットオフは、他で特に規定がない限り、最も高いＹｏｕｄｅｎ  ｉｎｄｅｘ（感度＋特異度−１）により計算された。
【０２３９】
線維症ステージ分類
我々は、Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ、およびＦｉｂｒｏｓｃａｎの線維症のステージ分類の正確度を評価した（図３）。Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ、およびＦｉｂｒｏｓｃａｎ分類は、すでに公開されている（Ｌｅｒｏｙ  Ｖ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｃｌｉｎ  Ｂｉｏｃｈｅｍ  ２００８；  ４１：１３６８−７６，  ｄｅ  Ｌｅｄｉｎｇｅｎ  Ｖ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ  Ｃｌｉｎ  Ｂｉｏｌ  ２００８；  ３２：５８−６７，  Ｐｏｙｎａｒｄ  Ｔ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｃｏｍｐ  Ｈｅｐａｔｏｌ  ２００４；  ３：８）。Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔ分類は、８クラス（Ｆ０、Ｆ０／１、Ｆ１、Ｆ１／２、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ３／４、Ｆ４）を含み、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎは６クラス（Ｆ０／１、Ｆ１／２、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ３／４、Ｆ４）を含み、かつＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒは、６クラス（Ｆ０／１、Ｆ１、Ｆ１／２、Ｆ２／３、Ｆ３／４、Ｆ４）を含むものであった。
【０２４０】
新規線維症ステージ分類
新規線維症ステージ分類を実行するために使用した３つのステップの手順は、図４中に詳細に記述される。
【０２４１】
第１のステップ：新規に組み合わせた線維症指標
深刻な線維症の診断のための単一の線維症試験の最良の組み合わせを同定するために、探索セット中の１０００のブートストラップのサンプル上で繰り返した、段階を追った二項ロジスティック回帰を実行した。自由に変化しやすい試験は、５つの血液線維症試験およびＦｉｂｒｏｓｃａｎであった。このブートストラップの方法は、各サブサンプル（ここでは、１０００つのサブサンプル）中の段階を追ったロジスティック回帰の手順に続き、元の全体のデータセットから（交換を伴って）繰り返したサンプリングからなる。１０００つの分析の間に、最も高い頻度（（＞５０％）で選択した単一の線維症の試験は、探索セットの全体の集合において実行した１つの二項ロジスティック回帰中に含まれた。この多変量の分析の回帰スコアを使用して、０から１の範囲の「ＣＳＦ−指標」と呼ばれる臨床的に深刻な線維症のために新規に組み合わせた線維症指標を構成した。同様に、我々は、同一のステップを使用して重篤な線維症（ＳＦ−指標）および肝硬変（Ｃ−指標）の診断のために組み合わせた線維症指標を構成した。
第２のステップ：信頼できる診断間隔
ＲＤＩは、線維症試験の値の間隔に対応し、この個々の診断の正確度は、診療のために十分に信頼できるものとみなされる。この方法は、以前に記述された（Ｃａｌｅｓ  Ｐ．  ｅｔ  ａｌ．，  Ｌｉｖｅｒ  Ｉｎｔ  ２００８；  ２８：１３５２−６２）。簡単に述べると、我々は、最初にＣＳＦ−指標の深刻な線維症の９０％の陽性かつ陰性的中率の閾値であるを計算した。これらの２つの閾値は、ＣＳＦ−指標値の３つの間隔、すなわち、低間隔（０から９０％の陰性的中率の閾値）であって、非侵襲的診断が、一定して「Ｆ０／１」である低間隔と、高間隔（９０％から１までの陽性的中率の閾値）であって、この診断が「Ｆ≧２」である高間隔と、２つの閾値の間の中間の間隔とを決定した。この中間間隔は、最も高いＹｏｕｄｅｎ  ｉｎｄｅｘに対応する診断カットオフにより、２つの新規の間隔に分割された。これら２つの新規の中間間隔において、非侵襲的診断は、９０％以上の罹患率を有する組み合わせられたＭｅｔａｖｉｒ  Ｆステージ（例えば、９０％の陰性的中率の閾値および最も高いＹｏｕｄｅｎ  ｉｎｄｅｘのカットオフの間の間隔のＦ１／２）と対応した。最終的に、規定による９０％以上の診断正確度が提供される４つのＲＤＩを得ることとなった。
【０２４２】
同様に、同一の方法により、ＳＦ−指標およびＣ−指標のＲＤＩを計算した。ＳＦ−指標は、重篤な線維症の診断のために発達したため、この９０％以上の陰性および陽性的中率の閾値およびこの最も高いＹｏｕｄｅｎ  ｉｎｄｅｘのカットオフは、この診断の標的のために決定された。Ｃ−指標では、肝硬変診断の臨床が重要であるため、９５％の的中率によって、肝硬変の閾値を計算した。
【０２４３】
第３のステップ：新規線維症ステージ分類
新規の線維症ステージ分類は、ＣＳＦ−およびＳＦ−指標のＲＤＩに関連することにより派生した。例えば、ＣＳＦ−指標が「Ｆ≧２」である信頼できる診断を提供し、かつＳＦ−指標が「Ｆ２±１」である信頼できる診断を提供する場合、結果として生じる新規線維症ステージ分類の診断は、「Ｆ２／３」であった。別の線維症ステージ分類は、ＣＳＦ−およびＣ−指標のＲＤＩに関連づけることにより派生した。
【０２４４】
統計のソフトウェアは、ＳＰＳＳ，バージョン１７．０（ＳＰＳＳ  Ｉｎｃ．，  Ｃｈｉｃａｇｏ，  ＩＬ，  ＵＳＡ）およびＳＡＳ  ９．１  （ＳＡＳ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  Ｉｎｃ．，  Ｃａｒｙ，  ＮＣ，  ＵＳＡ）であった。
【０２４５】
結果
患者
この探索および検証セットは、それぞれ３４９および３８０人の患者を含んだ。両セットの特性は、表１６に詳細に記載した。
【表２１】
2014508936.tif 000023
２つのセット中、肝生検の９３．５％が信頼できるものとみなされた。
【０２４６】
新規線維症ステージ分類の開発
第１のステップ：新規に組み合わせた線維症の使用
肝線維症の各診断標的のために、ＦｉｂｒｏｓｃａｎおよびＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒが、１０００つのブートストラップのサンプル上で繰り返した、段階を追った二項ロジスティック回帰により最も高頻度で選択した単一の線維症試験であった。これら２つの線維症試験は、探索セット中で作動したロジスティックモデルにおける独立変数であり、したがって、３つの診断標的のためのの新規に組み合わせた３つ線維症指標、すなわち、深刻な線維症に対応するＣＳＦ−指標、重篤な線維症に対応するＳＦ−指標、および肝硬変に対応するＣ−指標を提供した。ＣＳＦ−指標は、この複合材料試験、すなわち、探索セットにおけるＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒまたはＦｉｂｒｏｓｃａｎよりも顕著に高いＡＵＲＯＣを有した（表１７）。
【表２２】
2014508936.tif 000024
2014508936.tif 000025
同様に、ＳＦ−指標およびＣ−指標は、探索セット中のＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒまたはＦｉｂｒｏｓｃａｎよりも高いＡＵＲＯＣを有したが、この差異は、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒのみ顕著であった。
【０２４７】
第２のステップ：信頼できる診断間隔
ＣＳＦ−指標（診断標的：深刻な線維症）
ＣＳＦ−指標は、４つの信頼できる診断間隔へと分割された。この最も大きな間隔は、深刻な線維症の９０％以上の陰性的中率（ＮＰＶ）または陽性的中率（ＰＰＶ）の従来通りの間隔であった。ＣＳＦ−指標は、９０％以上のＮＰＶ間隔（０≦ＣＳＦ−指標≦０．２４８）において９．２％の患者を含み、９０％以上のＰＰＶ間隔（０．７８４≦ＣＳＦ−指標≦１）において４６．１％の患者を含むものであった。したがって、ＣＳＦ−指標は、Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ（ｐ＜０．００１）で３３．８％、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（ｐ＝１．００、表１８）で５５．６％に対して、患者の５５．３％中９０％以上の正確度を有した深刻な線維症の信頼できる診断を示した。
【０２４８】
表１８
患者の割合は、診断標的および診断試験の関数として、かつ患者の群により、深刻な線維症（Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆ≧２）または重篤な線維症（Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆ≧３）の９０％以上の陰性的中率（ＮＰＶ）および陽性的中率（ＰＰＶ）、ならびに肝硬変（Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆ４）の９５％以上の的中率により定義された信頼できる診断間隔中に含まれるものであった。
【表２３】
2014508936.tif 000026
【０２４９】
（０．２４８＜ＣＳＦ−指標＜０．７８４の間である）中間の間隔は、その後、最大Ｙｏｕｄｅｎ  ｉｎｄｅｘ（０．６１５）に対応した診断のカットオフによる新規の２つの間隔へと分割した。新規のより低い値の間隔（０．２４８より大きく０．６１５より小さい）中に含まれる患者の８７．５％が、肝生検の結果によりＦ１／２ステージを有し、かつより高い値の間隔（０．６１５より大きく０．７８４未満の）中に含まれる患者の９５．０％が、Ｆ１／２／３ステージを有した（図５Ａ）。
【０２５０】
最後に、ＣＳＦ−指標は、Ｆ分類がＦ０／１、Ｆ１／２、Ｆ２±１、およびＦ≧２である４つのＲＤＩを提供した。これらＲＤＩの診断の正確度は９０．３％であった（図５Ａ）。
【０２５１】
ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒは、８９．４％の診断正確度を有した同一の４つのＲＤＩを提供した（ｐ＝０．６６４ｖｓＣＳＦ−指標）。
【０２５２】
ＳＦ−指標（診断標的：重篤な線維症）
同様に、ＳＦ−指標を、４つのＲＤＩに分割した。この最も大きな間隔は、重篤な線維症の９０％以上の陰性的中率または陽性的中率の従来通りの間隔であった。ＳＦ−指標は、（０≦ＳＦ−指標≦０．２２０である）９０％以上のＮＰＶ間隔中の４４．７％の患者および（０．８７０≦ＳＦ−指標≦１である）９０％以上のＰＰＶ間隔中の５．２％の患者を含むものであった。したがって、ＳＦ−指標は、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（ｐ＜０．００１）で４１．８％、およびＦｉｂｒｏｃａｎで４６．４％（ｐ＝０．２３５）に対して、４９．９％の患者において９０％以上の正確度を有した深刻な線維症の信頼できる診断を表した（表１８）。診断のカットオフ（最大Ｙｏｕｄｅｎ  ｉｎｄｅｘ：０．３６４）によるＳＦ−指標の中間の間隔を分割することにより、ＳＦ−指標は、９２．０％の診断正確度を備えた４つのＲＤＩ（Ｆ１±１、Ｆ２±１、Ｆ３±、Ｆ≧３；図５Ｂ）を提供した。
【０２５３】
Ｆｉｂｒｏｓｃａｎは、９１．１％の診断正確度（ｐ＝０．７２８ｖｓＳＦ−指標）を備えた同一の４つのＲＤＩを提供した。
【０２５４】
Ｃ−指標（診断標的：肝硬変）
Ｃ−指標は、（０≦Ｃ−指標≦０．２４４である）肝硬変の９５％以上のＮＰＶ間隔における８７．７％の患者および（０．８９６≦Ｃ−指標≦１である）肝硬変の９５％以上のＰＰＶにおける２．０％の患者を含むものであった。したがって、Ｃ−指標は、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ（ｐ＜０．００１）の６５．９％およびＦｉｂｒｏｓｃａｎ（ｐ＝０．０９６）の８７．４％に対して８９．７％の患者における９５％以上の正確度を備えた肝硬変の信頼できる診断を表した（表１８）。診断カットオフにより中間の間隔を分割することは、２つの異なる群を区別するものではなかった。最後に、Ｃ−指標は、９５．１％の診断正確度を備えた３つのＲＤＩ（Ｆ≦３、Ｆ３±１、Ｆ４）を提供した（図５Ｃ）。
【０２５５】
結論として、深刻な線維症の９０％の的中率の閾値および最大Ｙｏｕｄｅｎ  ｉｎｄｅｘに対応する診断カットオフを使用することにより、ＣＳＦ−指標は、４つのＲＤＩ（Ｆ０／１、Ｆ１／２、Ｆ２±１、Ｆ≧２）を提供し、このことにより、９０．３％の診断正確度を提供した。重篤な線維症に同一の方法を使用することにより、ＳＦ−指標は、９２．０％の診断正確度を備えた４つのＲＤＩ（Ｆ１±１、Ｆ２±１、Ｆ３±１、Ｆ≧３）を提供した。最後に、肝硬変のために９５％の的中率の閾値を使用することにより、Ｃ−指標は９５．１％の診断正確度を備えた３つのＲＤＩ（Ｆ≦３、Ｆ３±１、Ｆ４）を提供した。
【０２５６】
第３のステップ：新規線維症ステージ分類
第１の分類（ＣＳＦ／ＳＦ分類）は、ＣＳＦ−およびＳＦ−指標のＲＤＩの関連づけから派生した（表１９）。
【表２４】
2014508936.tif 000027
ＣＳＦ／ＳＦ分類は、６つのクラス（Ｆ０／１、Ｆ１／２、Ｆ２±１、Ｆ２／３、Ｆ３±１、Ｆ４）を含み、探索セットにおいて８７．７％の診断正確度を提供した（図６Ａ）。
【０２５７】
第２の分類（ＣＳＦ／Ｃ分類）は、ＣＳＦ−およびＣ−指標のＲＤＩから派生した（表１９）。ＣＳＦ／Ｃ分類は、同様に６つのクラス（Ｆ０／１、Ｆ１／２、Ｆ２±、Ｆ２／３、Ｆ３±１、Ｆ４）を含み、かつ、８６．５％の診断正確度（ｐ＝０．５０３ｖｓＣＳＦ／ＳＦ分類、表２０）を提供した。
【表２５】
2014508936.tif 000028
【０２５８】
組み合わせた診断指標のＲＤＩまたは単一の線維症試験のＲＤＩの関連とは？
前述したように、組み合わせた線維症指標からのＲＤＩの正確度および複合した単一の線維症試験のＲＤＩの正確度（すなわち、深刻な線維症に対応するＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒのＲＤＩ対ＣＳＦ−指標のＲＤＩおよび重篤な線維症に対応するＦｉｂｒｏｓｃａｎのＲＤＩ対ＳＦ−指標のＲＤＩ）は、顕著に異なるものではなかった。したがって、深刻な線維症に対応するＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒのＲＤＩおよび重篤な線維症に対応するＦｉｂｒｏｓｃａｎのＲＤＩから派生した３つの分類（ＦＭ／ＦＳ分類）を実行した。ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒおよびＦｉｂｒｏｓｃａｎのＲＤＩの結果は、未定と診断された２人の患者に一致するものではなかった。ＦＭ／ＦＳ分類は、究極的には、７つのクラス（Ｆ０／１、Ｆ１、Ｆ１／２、Ｆ２、Ｆ２／３、Ｆ３±１、Ｆ４）を含み、かつ８２．８％の正確度（ｐ＝０．００６ｖｓＣＳＦ／ＳＦ分類）を提供した。しかしながら、ＦＭ／ＦＳ分類の診断正確度は、探索セットにおいて６９．４％まで劇的に減少した（ｐ＜０．００１ｖｓＣＳＦ／ＳＦおよびＣＳＦ／Ｃ分類）。
【０２５９】
新規線維症ステージ分類の検証
ＣＳＦ−指標、ＳＦ−指標、およびＣ−指標のＲＤＩの診断正確度は、探索セットおよび検証セットの間でそれぞれ顕著に異なるものではなかった（９０．３％ｖｓ８６．７％（ｐ＝０．１４２），９２．０％ｖｓ９１．５％（ｐ＝０．８２７），および９５．１％ｖｓ９４．５％（ｐ＝０．７３１））。同様に、ＣＳＦ／ＳＦおよびＣＳＦ／Ｃ分類の診断正確度は、この２つのセットの間で顕著に異なるものではなかった（表２０）。
【０２６０】
検証セットにおいて、ＣＳＦ／ＳＦ分類は、ＣＳＦ／Ｃ分類および単一の線維症試験正確度よりも顕著に高い診断正確度（８５．８％）を提供した（（ｐ＜０．００８，表２０）。図６Ｂは、ＣＳＦ／ＳＦ分類の関数としてのＭｅｔａｖｉｒ線維症ステージの比率を示す。検証セットにおける診断正確度によると、分類のランクは、ＣＳＦ／ＳＦ＞ＣＳＦ／Ｃ＞ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒ＞Ｆｉｂｒｏｓｃａｎ＞Ｆｉｂｒｏｔｅｓｔであった（表２０）。
【０２６１】
図７は、検証セットにおけるＭｅｔａｖｉｒ線維症ステージの関数としての各線維症ステージ分類の診断正確度を示す。単一の線維症試験の間で、ＦｉｂｒｏＭｅｔｅｒは、組織学的線維症ステージ（ｐ＝３５０）の間の重要ではない差異を有する最も均一な特性を提供した。この新規のＣＳＦ／ＳＦおよびＣＳＦ／Ｃ分類は、単一の線維症試験の特性よりも良い特性を提供した。しかしながら、肝硬変の患者の間で良好に分類された患者の割合は、ＣＳＦ／Ｃ分類（６７．３％，ｐ＜０．００１）よりも高いＣＳＦ／ＳＦ分類（９４．５％）であった。
【０２６２】
影響する因子
全体の試験の集合において、我々は、それぞれが変化することのできる値である、年齢、性別、生検の長さ、Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆ、およびＩＱＲ／平均値を含む段階を追った二項ロジスティック回帰を実行した。ＣＳＦ／ＳＦ分類により分類した患者の割合は、それぞれ、ＩＱＲ／中央値（第１ステップ、ｅｘｐ（β）＝０，３２２），  Ｍｅｔａｖｉｒ  Ｆ  （第２ステップ、ｅｘｐ（β）＝１．３７０），および性別（３ｒｄ  ｓｔｅｐ，ｅｘｐ（β）＝０．９７６）に関連した。
検証セットにおいて、ＣＳＦ／ＳＦ分類は、ＩＱＲ／平均値０．２１の患者の７８．１％の正確度（ｐ＝０．００６）に対する０．２１未満のＩＱＲ／平均値を備えた患者において８９．５％の診断正確度を提供した。０．２１未満のＩＱＲ／平均値を有する患者のサブグループにおいて、ＣＳＦ／ＳＦ分類は、最も高い診断正確度を有した（ｐ＝０．００６ｖｓ他の分類，図８）
【図１】
2014508936.tif 000029
【図２Ａ】
2014508936.tif 000030
【図２Ｂ】
2014508936.tif 000031
【図３】
2014508936.tif 000032
【図４】
2014508936.tif 000033
【図５】
2014508936.tif 000034
【図６】
2014508936.tif 000035
【図７】
2014508936.tif 000036
【図８】
2014508936.tif 000037
【国際調査報告】
2014508936.tif 000038
2014508936.tif 000039