(57)【要約】  本発明は、ドナーからの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクを予測又は決定すること、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクに応じてドナー候補からのＨＣＴを分類すること、及び一又は複数のドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクに応じて分類又は採点されている組織的構成 （例えば、データベース）及び組織的構成（例えば、データベース）の生成方法 に関する。本発明はまた、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクを予測又は決定するため、及び、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクに応じてドナーを分類又は採点するために有用なキット及びアレイに関する。
2014501098.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさないリスクを予測又は決定する方法であって、
ａ）ドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞において、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）もしくは表１８（ＳＧ６４）から選択された一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせ又はこれらの多型の発現を測定する工程と、
ｂ）工程ａ）において測定された発現に基づいて、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量を得るか、又は、工程ａ）において測定された発現に基づいて、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合を得る工程と、
ｃ）前記陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量と陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量とを比較するか、又は、前記陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合と陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の線形結合又は非線型結合の既定の基準値とを比較する工程と、
ｄ）前記ドナー候補からの前記ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いか低いかを示す発現量、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の総数又は同一性、又は前記陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの評価に基づいて、前記ドナー候補からの前記ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすか又は引き起こさないリスクを予測し又は決定する工程と、
を備え、
陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、又は、
陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示し、又は、
陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、又は、
陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示す、
方法。
【請求項２】
ドナー候補からの（ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさないリスクを予測又は決定する方法であって、
ａ）ドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞もしくはＣＤ８陽性Ｔ細胞、又は、ＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞によって発現された核酸又はタンパク質を、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に挙げられた一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又はこれらの多型の発現を検出する検体と接触させる工程と、
ｂ）ＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞における前記一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現を測定して陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量を得るか、又は、前記陽性及び／又は陰性予測遺伝子の組み合わせの発現を測定して陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合を得る工程と、
ｃ）前記陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量と陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量とを比較するか、又は、前記陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合と前記陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合の既定の基準値とを比較する工程と、
ｄ）前記ドナー候補からの前記ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いか低いかを示す発現量、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の総数又は同一性、又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの評価に基づいて、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクを予測又は決定する工程と、
を備え、
陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、
陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示し、又は、
陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、
陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示す、
方法。
【請求項３】
ドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクを分類する方法であって、
ａ）前記ＨＣＴドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞において、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に挙げられた遺伝子から選択された複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又はこれらの多型の発現を測定する工程と、 
ｂ）工程ａ）で測定された前記発現に基づいて、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量を得るか、又は、工程ａ）で測定された前記発現に基づいて、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合を得る工程と、
ｃ）前記陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量と陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量とを比較するか、又は、前記陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合と陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の線形結合又は非線型結合の既定の基準値とを比較する工程と、
ｄ）前記ドナー候補からの前記ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いか低いかを示す発現量、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の総数又は同一性、又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの評価に基づいて、前記ＨＣＴドナー候補がＧＶＨＤを引き起こすか又は引き起こさないリスクを分類する工程と、
陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、又は
陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示し、又は
陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、又は
陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示す、
方法。
【請求項４】
実際のドナー又はドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさない可能性又はリスクに基づいて各々にスコアが割り当てられた複数の実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補を含むデータベース又は組織的構成の生成方法であって、
ａ）実際のドナー又はドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞において、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に挙げられた一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又はこれらの多型の発現を測定する工程と、
ｂ）工程ａ）で測定された前記発現に基づいて陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量を得るか、又は、工程ａ）で測定された前記発現に基づいて、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合を得る工程と、
ｃ）前記陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量と陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量とを比較するか、又は、前記陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合と陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の線形結合又は非線型結合の既定の基準値とを比較する工程と、
を備え、
陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、又は
陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示し、又は
陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、又は
陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、前記ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示し、さらに、
ｄ）前記ドナー候補からの前記ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いか低いかを示す発現量、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の総数又は同一性、又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの評価に基づいて、実際のドナー又はドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こす可能性又はリスクを示すスコアを割り当てる工程と、
ｅ）前記実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補のスコアを記録又は記憶する工程と、
ｆ）一又は複数の追加的な実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補について、工程ａ）、工程ｂ）、工程ｃ）、工程ｄ）及び工程ｅ）を繰り返す工程と、
を備えることにより、前記実際のドナー又はドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさない可能性又はリスクに基づいて各々にスコアが割り当てられた実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補を含むデータベース又は組織的構成を生成する方法。
【請求項５】
複数の陽性又は陰性予測遺伝子の発現を測定して前記複数の陽性又は陰性予測遺伝子の発現量を得る工程と、前記陽性又は陰性予測遺伝子の前記発現量と当該対応する陽性又は陰性予測遺伝子の既定の基準発現量とを比較する工程と、を含む請求項１、２又は４に記載の方法。
【請求項６】
前記陽性又は陰性予測遺伝子が、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）、又は表１８（ＳＧ６４）に挙げられた一又は複数の陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型から選択される、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
測定された前記複数の陽性又は陰性予測遺伝子が、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０、又はこれ以上の陽性又は陰性予測遺伝子。である請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記陽性予測遺伝子の前記既定の基準発現量よりも大きい前記陽性予測遺伝子の発現量が、ＧＶＨＤを引き起こすことが分かっている単数又は複数のＨＣＴドナーにおける前記陽性予測遺伝子の発現と相関がある、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記陰性予測遺伝子の前記既定の基準発現量よりも大きい前記陰性予測遺伝子の発現量が、ＧＶＨＤを引き起こさないことが分かっている単数又は複数のＨＣＴドナーにおける前記陰性予測遺伝子の発現と相関がある、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記陽性予測遺伝子の前記既定の基準発現量が、ＧＶＨＤを引き起こす２以上のＨＣＴドナー及びＧＶＨＤを引き起こさない２以上のＨＣＴドナーの前記陽性予測遺伝子の発現レベルの平均値又は中央値の間にある、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記陰性予測遺伝子の前記既定の基準発現量が、ＧＶＨＤを引き起こす２以上のＨＣＴドナー及びＧＶＨＤを引き起こさない２以上のＨＣＴドナーの前記陰性予測遺伝子の発現レベルの平均値又は中央値の間にある、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記陽性又は陰性予測遺伝子の前記既定の基準発現量が、ＧＶＨＤを引き起こす５以上のＨＣＴドナー及びＧＶＨＤを引き起こさない５以上のＨＣＴドナーの前記陽性又は陰性予測遺伝子の発現レベルの平均値又は中央値の間にある、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記陽性予測遺伝子の前記既定の基準発現量が、ＧＶＨＤを引き起こすことが知られている複数のＨＣＴドナーの遺伝子発現の中央値又は平均値と、ＧＶＨＤを引き起こさないことが知られている複数のＨＣＴドナーの遺伝子発現の中央値又は平均値との間にある、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法
【請求項１４】
前記陰性予測遺伝子の前記既定の基準発現量が、ＧＶＨＤを引き起こすことが知られている複数のＨＣＴドナーの遺伝子発現の中央値又は平均値と、ＧＶＨＤを引き起こさないことが知られている複数のＨＣＴドナーの遺伝子発現の中央値又は平均値との間にある、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記陽性予測遺伝子の前記既定の基準発現量が、ＧＶＨＤを引き起こす一又は複数のドナーの前記陽性予測遺伝子の発現レベルと、ＧＶＨＤを引き起こさない一又は複数のドナーの前記陽性予測遺伝子の発現レベルとの間にある中間値であり、
前記中間値よりも大きい前記陽性予測遺伝子の発現量が、前記ドナー候補からの前記ＨＣＴが、移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを示す。請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記陰性予測遺伝子の前記既定の基準発現量は、ＧＶＨＤを引き起こさない一又は複数のドナーの前記陰性予測遺伝子の発現レベルとＧＶＨＤを引き起こす一又は複数のドナーの前記陰性予測遺伝子の発現レベルとの間にある中間値であり、
前記中間値よりも大きい前記陰性予測遺伝子の発現量indicates that 前記ドナー候補からの前記ＨＣＴが、移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを示す、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
前記中間値には0.5の値が割り当てられ、０．５よりも大きい前記一又は複数の陰性予測遺伝子の発現量が、前記ドナー候補からの前記ＨＣＴが、移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを示す、請求項１０ないし請求項１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
前記中間値には0.5の値が割り当てられ、０．５５以上の前記一又は複数の陰性予測遺伝子の発現量が、前記ドナー候補からの前記ＨＣＴが、移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが引くことを示す、請求項１０ないし請求項１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
前記中間値には0.5の値が割り当てられ、０．６０以上の前記一又は複数の陰性予測遺伝子の発現量が、前記ドナー候補からの前記ＨＣＴが、移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを示す、請求項１０ないし請求項１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
前記中間値には0.5の値が割り当てられ、０．５より大きい前記一又は複数の陽性予測遺伝子の発現量が、前記ドナー候補からの前記ＨＣＴが、移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを示す、請求項１０ないし請求項１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
前記中間値には0.5の値が割り当てられ、０．５５以上の前記一又は複数の陽性予測遺伝子の発現量が、前記ドナー候補からの前記ＨＣＴが、移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを示す、請求項１０ないし請求項１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２２】
前記中間値には0.5の値が割り当てられ、０．６０以上の前記一又は複数の陽性予測遺伝子の発現量が、前記ドナー候補からの前記ＨＣＴが、移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを示す、請求項１０ないし請求項１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２３】
前記陽性又は陰性予測遺伝子の前記既定の基準発現量が、ＧＶＨＤを引き起こすことが分かっているＨＣＴドナー 及びＧＶＨＤを引き起こさないことが分かっているＨＣＴドナーにおける遺伝子発現の判別分析によって決定される値である、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２４】
前記陽性又は陰性予測遺伝子について得られた発現量は、前記陽性又は陰性予測遺伝子の前記発現量を前記陽性又は陰性予測遺伝子の前記既定の基準発現量と比較する前に、一又は複数の基準遺伝子の発現で調整又は正規化される、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】
前記発現量は、前記陽性又は陰性予測遺伝子の遺伝子発現の 一又は複数の基準遺伝子に対する比で表され、レシオメトリック遺伝子対（RGP）と呼ばれる、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２６】
前記発現量は、前記陽性又は陰性予測遺伝子の遺伝子発現の基準遺伝子に対する比で表されてレシオメトリック遺伝子対（RGP）と呼ばれ、また、式「N/D」で表され、ここで「N」は前記陽性又は陰性予測遺伝子の発現レベルであり、「D」は一又は複数の基準遺伝子の発現レベルである、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】
前記分子値N又は分母値Dは、それぞれ、一又は複数の陽性又は陰性予測遺伝子の発現の平均値又は中央値、又は一又は複数の基準遺伝子である、請求項２６の方法。
【請求項２８】
前記発現量は、前記陽性又は陰性予測遺伝子の遺伝子発現の 基準遺伝子に対する比で表されてレシオメトリック遺伝子対（RGP）と呼ばれ、また、前記陽性又は陰性予測遺伝子の発現がlognで表されるときには、前記発現量は、式（lognX- lognY）で表される請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
ここで、「X」は、前記陽性又は陰性予測遺伝子の前記発現レベル、「Y」は前記基準遺伝子の前記発現レベル、及び「ｎ」は、２、１０、ｅ（自然対数の底）又は任意の正の整数。
【請求項２９】
レシオメトリック遺伝子対（RGP）を含む遺伝子の少なくとも１つが、表２Ａ（RNA 143）、表２Ｂ（RNA 192）、表3、表13 （SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載されている遺伝子又はこれらの多型である請求項２５、２６又は２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３０】
前記基準遺伝子は、遺伝子発現の前記比を得るために用いられた前記陽性又は陰性予測遺伝子と異なる陽性又は陰性予測遺伝子を含む、請求項２４、２５、２６又は２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３１】
前記レシオメトリック遺伝子対（RGP）の少なくとも１つは、表１４（RGP348）に記載されたＲＧＰから選択される、請求項２５、２６又は２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３２】
測定された遺伝子発現比の数は、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０、又はそれ以上の遺伝子発現比である、請求項２５、２６又は２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３３】
前記比を含む前記陽性又は陰性予測遺伝子の少なくとも１つは、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載されたｆｒｏｍ  一又は複数の単一遺伝子（ＳＧ）から選択されるか、表１４（ＲＧＰ３４８）に記載されたレシオメトリック遺伝子対（ＲＧＰ）から選択される、請求項２５、２６又は２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３４】
前記基準遺伝子は、その発現が構成的でありＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞において比較的一定のレベルで発現する遺伝子、ハウスキーピング遺伝子、又は、その発現が前記数値を決定するために用いられない陽性又は陰性予測遺伝子である、請求項２４、２５、２６又は２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３５】
前記ハウスキーピング遺伝子は、ベータアクチン（ＡＣＴＢ）、アルドラーゼＡ（ＡＬＤＯＡ）、乳酸脱水素酵素Ａ（ＬＤＨＡ）、ホスホグリセリン酸キナーゼ１（ＰＧＫ１）、トランスフェリン受容体（ＴＦＲＣ）、ベータチューブリン（ＴＵＢＢ）、ベータチューブリン２Ａ（ＴＵＢＢ２Ａ）、チオレドキシン（ＴＸＮ）、ユビキチンＣ（ＵＢＣ）、ユビキチン活性化酵素Ｅ１（ＵＢＥ１）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２、denoted HSK、配列番号：１６９０−１７３８）に記載された配列、又は、表１２（ＨＳＫ  ｌｉｓｔ）に記載された配列から選択される、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記陽性又は陰性予測遺伝子は、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）から選択される、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３７】
表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）から選択される複数の陽性又は陰性予測遺伝子、又は、表１４（RGP348）に記載されたRGPから選択される複数のレシオメトリック遺伝子対（RGP）を含む請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３８】
表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）から選択される複数の陽性及び陰性の予測遺伝子、及び、表１４（RGP348）から選択される複数のレシオメトリック遺伝子対（RGP）を備える、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３９】
前記陽性又は陰性予測遺伝子の前記発現量に基づいてスコアを割り当てる工程をさらに含み、前記スコアは、前記ＨＣＴドナー候補ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさない可能性又はリスクを反映している、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４０】
陰性又は陽性予測遺伝子の複数の発現量が決定され、前記遺伝子の前記発現量がドナー候補又は実際のドナーがＧＶＨＤを引き起こすリスクを示すか又は引き起こさないリスクを示すかによって、各陰性又は陽性予測遺伝子に票が割り当てられ、ＧＶＨＤを引き起こすこと又は引き起こさないことを示す又は示さない票の総数に基づいて前記ドナー候補又は実際のドナーにスコアが割り当てられ、前記スコアは、ドナー候補又は実際のドナーからの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすか又は引き起こさないリスクを反映している、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４１】
前記票の５０％以上がＧＶＨＤを引き起こすことを示している場合、前記スコアは、前記ドナー候補又は実際のドナーからの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いことを反映している、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記票の５０％以上がＧＶＨＤを引き起こさないことを示している場合、前記スコアは、前記ドナー候補又は実際のドナーからの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いことを反映している、請求項４０に記載の方法。
【請求項４３】
前記票の少なくとも５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、又はそれ以上がＧＶＨＤを引き起こすことを示している場合、前記スコアは、前記ドナー候補又は実際のドナーからの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いことを反映しており、又は、前記票の少なくとも５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、又はそれ以上がＧＶＨＤを引き起こさないことを示している場合、前記スコアは、前記ドナー候補又は実際のドナーからの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いことを反映している、請求項４０に記載の方法。
【請求項４４】
前記ドナー候補からの前記ＨＣＴがＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いことを示す陽性又は陰性予測遺伝子又は前記陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの数が、前記ドナー候補からの前記ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが小さいことを示す陽性又は陰性予測遺伝子又は前記陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの数よりも大きく、ドナー候補からの前記ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いことを予測又は決定する、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４５】
前記ドナー候補からの前記ＨＣＴがＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いことを示す陽性又は陰性予測遺伝子又は前記陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの数が、前記ドナー候補からの前記ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いことを示す陽性又は陰性予測遺伝子又は前記陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの数よりも大きく、ドナー候補からの前記ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いことを予測又は決定する、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４６】
ドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすか又は引き起こさないリスクを予測又は決定するために用いられる前記陰性及び陽性予測遺伝子は、表１８（ＶｍｏｄＳＧ６４）に記載された一又は複数の遺伝子を含む、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４７】
前記陰性及び陽性予測遺伝子は、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された２以上の遺伝子の複数のレシオメトリック遺伝子対（ＲＧＰ）を含む、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４８】
ドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすか又は引き起こさないリスクを予測又は決定するために用いられる前記レシオメトリック遺伝子対（RGP） は、表１７（VmodRGP100）に記載された一又は複数の遺伝子対（RGP）を含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４９】
前記陰性及び陽性予測遺伝子は、ドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすか否かのリスクを予測又は決定するために用いられる単一遺伝子（SG）及びレシオメトリック遺伝子対（RGP）の組み合わせを含み、前記組み合わせは、表１８（VmodSG64）に記載された単一遺伝子（SG）から選択される複数の遺伝子及び表１７（VmodRGP100）に記載されたＲＧＰから選択される複数のレシオメトリック遺伝子対（RGP）を含む、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５０】
単一遺伝子（SG）及びレシオメトリック遺伝子対（RGP）の前記組み合わせは、SG43RGP46-GPperformance、SG42RGP21-GPminimalist、SG43RGP37-GPconnectivity、SG43RGP51-PRGPminranksort、SG43RGP55-PRGPmedranksort、SG43RGP36-RGPgreedysearch、又はSG21RGP28-RGPmaxgreedysearchに記載されたものであり、これらの組み合わせの各々は、表１７及び表１８において「ｘ」で示されたＳＧ及びＲＧＰを含む、請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記ドナー候補及びＨＣＴレシピエントは、１０／１０又は９／１０のヒト白血球抗原（HLA） マーカー座適合を有する、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５２】
前記ドナー候補及びＨＣＴレシピエントは、HLA-A、HLA-B、HLA-C、HLA-DRB1及びHLA-DQB1座の全てのＨＬＡマーカー座適合を有するか、又は、HLA-A、HLA-B、HLA-C、HLA-DRB1又はHLA-DQB1座のうちの任意の４つのＨＬＡマーカー座適合を有する、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５３】
前記ＨＬＡマーカー座適合は、血清学的に又はHLA遺伝子の配列分析によって決定される、請求項５１又は５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記ドナー候補及びＨＣＴレシピエントは、兄弟ではないか、又は、血縁関係にない、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５５】
前記ドナー候補及びＨＣＴレシピエントは、兄弟か又は血縁関係にある、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５６】
前記方法は、ＨＣＴレシピエントと１０／１０又は９／１０ＨＬＡマーカー座適合を有することに基づいてＧＶＨＤ陰性ドナーを特定することよりも優れている、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５７】
前記方法は、少なくとも６０％の正確性でＧＶＨＤ陰性ＨＣＴドナーを予測する、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５８】
前記方法は、少なくとも７０％の正確性でＧＶＨＤ陰性ＨＣＴドナーを予測する、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５９】
前記方法は、少なくとも８０％の正確性でＧＶＨＤ陰性ＨＣＴドナーを予測する、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６０】
ＧＶＨＤ陰性ドナーを予測する正確性は、ＨＣＴレシピエントとの１０／１０ＨＬＡマーカー座適合によって陰性に分類されたＨＣＴ候補ドナーのグループの中で、ＧＶＨＤ陰性ドナーを正しく特定する可能性又はリスクである、請求項５７ないし請求項５９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６１】
前記方法は、ＧＶＨＤ陽性ＨＣＴドナーを少なくとも６０％の正確性で予測する、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６２】
前記方法は、ＧＶＨＤ陽性ＨＣＴドナーを少なくとも７０％の正確性で予測する、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６３】
前記方法は、ＧＶＨＤ陽性ＨＣＴドナーを少なくとも８０％の正確性で予測する、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６４】
前記陽性又は陰性予測遺伝子の閾値は、前記ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを予測又は決定するために、ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを示さなければならない、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６５】
前記陽性又は陰性予測遺伝子の閾値は、前記ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを予測又は決定するために、ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを示さなければならない、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６６】
ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクた高いこと又は低いことを示す陽性又は陰性予測遺伝子の数に基づいて、スコアを割り当てる工程をさらに備え、前記スコアは、前記ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす可能性又はリスクを反映している、請求項６４又は６５に記載の方法。
【請求項６７】
前記ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを予測又は決定するために、前記陽性又は陰性予測遺伝子の過半数が、ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き越すリスクが高いことを示していなければならない、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６８】
前記ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを予測又は決定するために、前記陽性又は陰性予測遺伝子の過半数が、ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き越すリスクが低いこと示していなければならない、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６９】
前記ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを予測又は決定するために、前記陽性又は陰性予測遺伝子の少なくとも６６％が、ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き越すリスクが高いことを示していなければならない、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７０】
前記ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを予測又は決定するために、前記陽性又は陰性予測遺伝子の少なくとも６６％が、ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き越すリスクが低いことを示していなければならない、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７１】
前記ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを予測又は決定するために、前記陽性又は陰性予測遺伝子の少なくとも７５％が、ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き越すリスクが低いことを示していなければならない、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７２】
前記検体が、プライマー対、オリゴ−又はポリ−ヌクレオチドプローブ、又は抗体もしくはその抗原結合断片を含む請求項２に記載の方法。
【請求項７３】
前記測定する工程が、前記陽性又は陰性予測遺伝子もしくはこれらの多型のうちの１つから生成されるRNA 転写産物、又は、前記陽性又は陰性予測遺伝子もしくはこれらの多型の前記RNA 転写産物に由来するcDNAへの、オリゴ−又はポリ−ヌクレオチドプローブを用いたハイブリダイゼーションを含む、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７４】
前記測定する工程が、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ（RNA 143）、表２Ｂ（RNA 192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）に記載されている遺伝子の転写産物とハイブリダイズするオリゴ−又はポリ−ヌクレオチドプローブ又はプライマーを用いたハイブリダイゼーションを含む、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７５】
前記測定する工程は、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ（RNA 143）、表２Ｂ（RNA 192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）に記載されているオリゴ−又はポリ−ヌクレオチドプローブ又はプライマーを用いたハイブリダイゼーションを含む、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７６】
前記測定する工程は、プライマー対のハイブリダイゼーション、及び、その後に行われ、前記陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型から生成される前記陽性又は陰性予測遺伝子のRNA 転写産物に由来するcDNAの増幅を含む、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７７】
前記プライマー対は、表２Ｂ（RNA 192）に記載された配列における対、又は、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ（RNA 143）、表２Ｂ（RNA 192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）に記載された遺伝子の転写産物とハイブリダイズするプライマー対である、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７８】
前記測定する工程は、cDNAを生成して一又は複数の陽性又は陰性予測遺伝子の発現レベルを決定するためにRNA 転写産物の逆転写を含む、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７９】
前記ＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞は、ドナー候補又は実際のドナーの血液からのもの、又は、当該血液に存在するものである、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８０】
前記ＧＶＨＤは、グループ１、２、３、４、５、又は６のいずれかに分類される、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８１】
前記ＧＶＨＤは、慢性ＧＶＨＤを伴うもしくは伴わないグレードＩ、ＩＩ、ＩＩＩ又はＩＶの急性ＧＶＨＤ、又は、急性ＧＶＨＤを伴わない慢性ＧＶＨＤに分類される、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８２】
ＨＣＴレシピエントについて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いＨＣＴドナーを選択する工程をさらに含む、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８３】
ＨＣＴドナー候補又は実際のＨＣＴドナーの前記遺伝子発現プロファイル、又は、ＧＶＨＤを引き起こすか否かについてのスコアもしくはリスクプロファイルは、コンピュータ読み取り可能な媒体、電子記憶媒体、又はデータベースもしくはそれ以外組織的構成に記録又は記憶される、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８４】
移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさないリスクが低い又は高いＨＣＴ候補ドナーが特定される、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８５】
ドナー候補又は実際のドナーからのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすか否かのリスク又はスコアは、又はコンピュータ読み取り可能な媒体に記録又は記憶される、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８６】
前記ドナー候補からの前記ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすか否かについてのリスク又はスコアのレポートを作成する工程をさらに含む、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８７】
前記陽性又は陰性予測遺伝子又はハウスキーピング遺伝子の発現は、RT-PCRによって決定される、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。  
【請求項８８】
２以上のプライマー対を含むキットであって、
各プライマー対は互いに逆方向に配向しており、
前記プライマー対の第１の部分は、前記陽性又は陰性予測遺伝子の１つから生成されるＲＮＡ又はｃＤＮＡにハイブリダイズし、第２の部分は、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３及び／又は表１２に記載されたハウスキーピング遺伝子にハイブリダイズする、
キット。
【請求項８９】
互いに逆方向に配向した５以上のプライマー対を含み、当該５つのプライマー対の各々は、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型のＲＮＡ又はｃＤＮＡにハイブリダイズする、請求項８８に記載のキット。
【請求項９０】
互いに逆方向に配向した１０以上のプライマー対を含み、当該５つのプライマー対の各々は、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型のＲＮＡ又はｃＤＮＡにハイブリダイズする、請求項８８に記載のキット。
【請求項９１】
互いに逆方向に配向した２０以上のプライマー対を含み、当該５つのプライマー対の各々は、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型のＲＮＡ又はｃＤＮＡにハイブリダイズする、請求項８８に記載のキット。
【請求項９２】
前記プライマー対の１つによって増幅された 核酸配列にハイブリダイズするプローブを含む、請求項８８に記載のキット。
【請求項９３】
前記プライマー対の各々は、支持体又は基板に固定されていない、請求項８８に記載のキット。
【請求項９４】
一又は複数の核酸プローブを含み、
前記一又は複数のプローブは、表１（ＲＮＡ  １５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ  １４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ  １９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された前記陽性又は陰性予測遺伝子の一又は複数又はこれらの多型のＲＮＡ又はｃＤＮＡにハイブリダイズする、
キット。
【請求項９５】
表１（ＲＮＡ  １５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ  １４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ  １９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された前記陽性又は陰性予測遺伝子のうちの５つ又はこれらの多型のＲＮＡ又はｃＤＮＡにハイブリダイズする５以上のプローブを含む、請求項９４に記載のキット。
【請求項９６】
表１（ＲＮＡ  １５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ  １４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ  １９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された前記陽性又は陰性予測遺伝子のうちの１０個又はこれらの多型のＲＮＡ又はｃＤＮＡにハイブリダイズする１０以上のプローブを含む、請求項９４に記載のキット。
【請求項９７】
表１（ＲＮＡ  １５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ  １４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ  １９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された前記陽性又は陰性予測遺伝子のうちの２０個又はこれらの多型のＲＮＡ又はｃＤＮＡにハイブリダイズする２０以上のプローブを含む、請求項９４に記載のキット。
【請求項９８】
複数の実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補の２以上の陽性又は陰性予測遺伝子の遺伝子発現プロファイルを含むデータベース又は組織的構成であって、
前記２以上の陽性又は陰性予測遺伝子は、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載されたもの又はこれらの多型であり、
前記データベース又は組織的構成は、前記遺伝子発現プロファイルを、前記実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補の各々に関連づける、
データベース又は組織的構成。
【請求項９９】
前記データベースは、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０、又はこれ以上の陽性又は陰性予測遺伝子の発現プロファイルを含み、及び、任意に一又は複数のハウスキーピング遺伝子の発現プロファイルを含む、請求項９８に記載のデータベース又は組織的構成。
【請求項１００】
前記実際のドナー又はドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いか低いかが特定される、請求項９８に載のデータベース又は組織的構成。
【請求項１０１】
前記陽性又は陰性予測遺伝子の発現は、実際のドナー又はドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞を含む生体サンプルからのものである、請求項９８に記載のデータベース又は組織的構成。
【請求項１０２】
前記データベースは、プロセッサと動作可能に接続されており、前記プロセッサは、データ入力モジュール又はデータクエリモジュールを備える、請求項９８に記載のデータベース又は組織的構成。
【請求項１０３】
実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補の一又は複数には、各々のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすか否かの可能性又はリスクに基づいてスコアが割り当てられている、請求項９８に記載のデータベース又は組織的構成。
【請求項１０４】
２以上のプライマー対を含むプライマーのアレイであって、各プライマー対は、互いに逆方向に配向しており、前記プライマー対の各々は、表１（ＲＮＡ  １５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ  １４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ  １９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載されている陽性又は陰性予測遺伝子の１つ又はこれらの多型から生成されるＲＮＡ又はｃＤＮＡにハイブリダイズし、各プライマー対は、支持体又は基板に付着又は固定されている、アレイ。
【請求項１０５】
プローブのアレイであって、各プローブは、表１（ＲＮＡ  １５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ  １４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ  １９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型のＲＮＡ又はｃＤＮＡにハイブリダイズし、各プローブは支持体又は基板に付着又は固定されている、アレイ。
【請求項１０６】
ハウスキーピング遺伝子から生成されたRNA又はcDNAにハイブリダイズするプライマー対又はプローブをさらに含む、請求項１０４又は請求項１０５に記載のアレイ。
【請求項１０７】
各プライマー対又はプローブは、前記支持体又は基板上に、既知の位置又はアドレスを有する、請求項１０４又は請求項１０５に記載のアレイ。
【請求項１０８】
前記プライマー対又はプローブの全てが、表１（ＲＮＡ  １５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ  １４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ  １９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型のＲＮＡ又はｃＤＮＡにハイブリダイズする、請求項１０４又は請求項１０５に記載のアレイ。
【請求項１０９】
表１（ＲＮＡ  １５３８）、表２、表２Ａ、表２Ｂ（ＲＮＡ  １９２）及び／又は表３に記載された５個、１０個、２０個、３０個またはそれ以上の陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型のＲＮＡ又はｃＤＮＡにハイブリダイズするプライマー対又はプローブを含む、請求項１０４又は請求項１０５に記載のアレイ。
【請求項１１０】
前記総プライマー対又はプローブは、20,000未満、15,000未満、10,000未満、5,000未満、2,500未満、2,000未満、1,500未満、1,000未満、500未満、400未満、300未満、200未満、100未満、50未満、又は25未満のプライマー対又はプローブを含む、請求項１０４又は請求項１０５に記載のアレイ。
【請求項１１１】
前記支持体又は基板は、マルチウェルフォーマットを有する、請求項１０４又は請求項１０５に記載のアレイ。
【請求項１１２】
前記支持体又は基板は、マルチウェルプレートを備える、請求項１０４又は請求項１０５に記載のアレイ。
【請求項１１３】
前記プライマー対の１つによって増幅される核酸配列にハイブリダイズするプローブをさらに含む、請求項１０４に記載のアレイ。
【請求項１１４】
前記ＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞が生体サンプルを含む、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１５】
前記オリゴ−又はポリ−ヌクレオチドプローブ又はプライマーが、約５〜１０、１０〜２０、２０〜３０、３０〜４０、４０〜５０、５０〜６０、６０〜７０、７０〜８０、９０〜１００、１００〜１５０、１５０〜２００、２００〜２５０、２５０〜３００、３００〜４００、４００〜５００、５００〜０００、又は１０００〜２０００のヌクレオチドの長さを有する、請求項７２ないし請求項７７のいずれか１項に記載の方法、請求項８８から請求項９４のいずれか１項に記載のキット、又は請求項１０４又は１０５に記載のアレイ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１１年６月２０日に出願された特許出願第６１／４９８，９６５号及び２０１０年１０月２９日に出願された特許出願第６１／４０８，４９１号に基づく優先権を主張し、これらの出願の内容は全体として参照により本明細書に明示的に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、ドナーからの造血細胞移植（ＨＣＴ）が、ＨＣＴレシピエントに移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクの予測又は決定に関する。本発明はまた、ドナー候補のＨＣＴを、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクに従って分類することに関する。本発明はさらに、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクに従って一又は複数のドナー候補のＨＣＴを分類又は採点した組織的構成（例えば、データベース）及び組織的構成（例えば、データベース）の生成方法に関する。本発明はさらにまた、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクを予測又は決定するために有用なキット及びアレイ、及び、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクに従ってかかるドナーを分類又は採点するために有用なに関する。
【背景技術】
【０００３】
造血細胞移植（HCT：Hematopoietic cell transplantation又はHematopoieticcell transplant）（比較的新しい用語である）又は 骨髄移植（ＢＭＴ）（より一般的な用語である）は、急性リンパ性白血病、急性骨髄性白血病,慢性骨髄性白血病、慢性リンパ球性白血病、髄異形成症候群（それぞれＡＬＬ、ＡＭＬ、ＣＭＬ、ＣＬＬ、及びＭＤＳ）等の様々な種類の血液がん及び血液疾患にとって、しばしば延命効果があるし、根治療法となることもある。ＨＣＴをより幅広く思い通りに利用することを阻害する主な要因は、ＨＣＴレシピエントにおけるＧＶＨＤ（移植片対宿主病）のリスクである。
【０００４】
米国で年間１００００例のＨＣＴのうち（これは保守的な数字であり、より正確には年間１２０００以上に近い数である。）大部分（約７５％）は、ＨＣＴレシピエントの非血縁ドナーを用いて実施されている。ＨＣＴの医療においては、平均で４人に１人のＨＣＴ候補がドナーとして適した兄弟やそれ以外の血縁者を持たず、それゆえに米国や欧州の多くで行われているＨＣＴの約４件に３件は患者と親族関係にないドナーが関わるものとなっていることがはっきりしている。これらの約７５００件の非血縁ドナー移植のうち、約５６００件（約７５％）は、いわゆる１０／１０適合（10/10 major alleles）（正式名称はHLA-A、HLA-B、HLA-C、HLA-DRB1、HLA-DQB1）のＨＬＡ適合のドナー・レシピエントペアを用いている。
【０００５】
移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）は、ドナーの移植された造血幹細胞（移植片）から生成される免疫系Ｔ細胞によるＨＣＴレシピエントの組織及び臓器（宿主）の深刻で致命的な拒絶反応となることがある（Bhushan & Collins.2003; Ferrara, et al.,,2005）。１０／１０適合（HLA-A、HLA-B、HLA-C、HLA-DRB1、HLA-DQB1）でＨＣＴドナーとＨＣＴレシピエントとの間のＨＬＡ（ヒト白血球抗原）適合度が高い場合であっても、移植レシピエントの５０％から６０％にＧＶＨＤが起こる。これは、血縁ドナーであっても非血縁ドナーであっても変わらない。したがって、ドナーからの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクを予測し決定することが必要とされている。また、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低くＧＶＨＤを減少させることができるドナーを特定することが必要とされている。本発明は、このニーズを満たし、追加的な効果も提供する。
【発明の概要】
【０００６】
本発明は、米国の５７の移植センターにおいて、レシピエント（すなわち患者）と血縁関係にないドナーを用いて行われた１８０例のＨＣＴから得られたサンプルの分析に、少なくとも部分的に基づくものである。遺伝子発現分析は、末梢血液に由来する移植前ドナーのＣＤ４陽性Ｔ細胞における分子RNAマーカープロファイルを明らかにした。この分子RNAマーカープロファイルは、ＨＣＴレシピエントにおける急性の又は慢性のＧＶＨＤ転帰を高度に予測するものである。概して、当該データは、様々な遺伝子マーカーの組み合わせを用い、急性及び慢性のＧＶＨＤの異なる程度の転帰予測を含む（表２０参照）複数の多遺伝子予測モデルを明らかにする。この多遺伝子予測モデルは、（１）陰性予測値（Negative Predictive Value）：ＧＶＨＤ陰性として予測されるＨＣＴの比で正しく予測されるもの。全てのGNOS（ＧＶＨＤ陰性転帰スコア）閾値にわたって平均で82%、GNOS閾値0.50については平均で78%（２）特異度（Specificities）：真陰性率、すなわち正しくＧＶＨＤ陰性と予測されたＧＶＨＤ陰性HCTの割合。全てのGNOS閾値にわたって平均で50%、GNOS閾値0.50については平均で78%、及び（３）感度（Sensitivities）：真陽性率、すなわち正しくＧＶＨＤ陽性と予測されたＧＶＨＤ陽性HCTの割合。全てのGNOS閾値にわたって平均で 88%、GNOS閾値0.50については平均で78%。具体的には、最も性能がよい多遺伝子予測モデルとしてSG43RGP36-RGPgreedysearch、Gneg対Gag3分割（「no GVHD」対「グレードIII又はIVの急性ＧＶＨＤ」）、GNOS閾値を0.55としたとき、観測された陰性予測値は92%、特異度は80%、及び感度は94%である（表２０参照）。正確で、ドナーベースの、移植前ＧＶＨＤ転帰予測は、移植センターサンプル出所の変化、血液病疾患転帰の医師による分類、及びＨＣＴドナーが骨髄とPBMC（末梢血単核細胞）のいずれの形式かに関してロバスト性が高い。HLA適合に対する随意の追加的な処置として、ＨＣＴレシピエントと血縁の及び非血縁のドナーにおけるドナーＴ細胞のRNA発現測定に基づいてＧＶＨＤを信頼性高く予測でき、ＧＶＨＤリスクが低いドナーからのHCTを選択できるので、ＨＣＴレシピエントにおけるＧＶＨＤの発生を大きく減少させ、また、ＨＣＴレシピエントにおけるＧＶＨＤの強度／重症度を減少させることができる。
【０００７】
このように、本発明によれば、実際のドナー又はドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす（又は引き起こさない）リスクを予測又は決定する方法が提供される。一実施形態における方法は、ドナー候補者のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞において、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ（RNA 143）、表２Ｂ（RNA 192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）から選択される一又は複数の陽性又は陰性のＧＶＨＤ予測遺伝子（GVHD predictor遺伝子）又は陽性及び／もしくは陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせ、又はこれらの多型の発現を測定することを含む。遺伝子発現レベルに基づいて、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が得られる。これとは代替的又は追加的に、測定された発現レベルに基づく陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が得られる。陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量と陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量の既定の基準値との比較、又は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合と陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の線形結合又は非線型結合の既定の基準値との比較が実行される。この比較に基づいて、（１）陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（２）陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示し、（３）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということがドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（４）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示す。ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示す発現量の比較の評価、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子総数又は同一性、又は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合の比較に基づいて、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすか否かのリスク又は可能性が予測及び／又は決定される。
【０００８】
本発明によれば、実際のドナー又はドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす（又は引き起こさない）リスクを予測又は決定する方法が提供される。一実施形態における方法は、ドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞又はＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞によって発現された核酸もしくはタンパク質を、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ（RNA 143）、表２Ｂ（RNA 192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）に挙げられている一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又はこれらの多型の発現を検出する検体と接触させること、及び、ＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞中の一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現を測定して陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量を得ること、又は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現を測定して当該陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合（linear or non-linearcombinations）を得ることを含む。当該陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量と当該陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量との比較、又は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合と、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合の既定の基準値との比較が行われる。この比較に基づいて、（１）陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きい又は小さい陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことをそれそれ示し、（２）陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか又は小さい当該陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれそれ示し、（３）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことをそれぞれ示し、（４）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示す。発現量の比較、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示す陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の総数もしくは同一性、又は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合の比較の評価に基づいて、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクを予測し決定することができる。
【０００９】
本発明によれば、ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす（又は引き起こさない）リスクに関して、実際のドナー又はドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）を分類する方法がさらに提供される。一実施形態における方法は、ＨＣＴドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞において、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ（RNA 143）、表２Ｂ（RNA 192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）に挙げられた遺伝子又はこれらの多型から選択された複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現を測定すること、及び、測定された発現に基づいて陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量を得ること、又は、測定された発現に基づいて陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合を得ることを含む。陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量と陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量との比較、又は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合と陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の線形結合又は非線型結合の既定の基準値との比較が行われる。この比較に基づいて、（１）陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（２）陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示し、（３）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（４）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示す。実際のＨＣＴドナー又はドナー候補は、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いか低いかを示す発現量、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の総数又は同一性、又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの評価に基づいて、移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすか否かのリスクに関して分類される。
【００１０】
本発明によれば、実際のドナー又はドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさない可能性又はリスクの程度に基づいてそれぞれスコアが割り当てられた（又は分類された）複数の実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補を含むデータベース又は組織的構成の生成方法がさらに提供される。一実施形態における方法は、実際のドナー又はドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞において、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ（RNA 143）、表２Ｂ（RNA 192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）に挙げられた一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又はこれらの多型の発現を測定すること、及び、測定された発現に基づいて陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量を得ること、又は、測定された発現に基づいて陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合を得ることを含む。陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量と陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量との比較、又は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合と陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の線形結合又は非線型結合の既定の基準値との比較が実行される。この比較に基づいて、（１）陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（２）陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示し、（３）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（４）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示す。実際のドナー又はドナー候補のＨＣＴは、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示す発現量の比較、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の総数又は同一性、又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合の比較の評価に基づいて、スコアが割り当てられ又は分類される。ここで、割り当てられるスコアは、実際のドナー又はドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こす可能性又はリスクを示すする。このスコアは、続いて、記録され又は記憶され得る。続いて、一又は複数の追加的な実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補について、上記の行程が繰り返され、これにより、実際のドナー又はドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさない可能性又はリスクに基づいて各々にスコアが割り当てられた実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補を含むデータベース又は組織的構成を生成することができる。
【００１１】
測定のための例示的な陽性及び陰性の「ＧＶＨＤ」予測遺伝子及び例示的なハウスキーピング（「ＨＳＫ」）遺伝子は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）に列挙されており、これらの中から選択され得る。１５４６、１９２、１７５、１２８及び６４の 例示的な陽性及び陰性のＧＶＨＤ予測遺伝子及びＨＳＫ（ハウスキーピング遺伝子）の配列は、配列表に記載されている（配列番号：１〜１７３８）。陽性及び陰性の予測遺伝子の発現を検出、測定又は分析するために用いられるハイブリダイゼーション（検出）及び／又はRT-PCRのための例示的なプローブ及びプライマーは、例えば、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）の配列から又はこれらの配列に基づいて得られる。
【００１２】
本発明によれば、データベース及び組織的構成がさらに提供される。一実施形態において、データベース又は組織的構成は、２以上の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の遺伝子発現プロファイル、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合、又は、複数の実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補がＧＶＨＤを引き起こす又は引き起こさないスコア又はリスク確率を含む。ここで、当該２以上の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子は、表１（ＲＮＡ  １５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）に挙げられた遺伝子又はこれらの多型の任意の組み合わせである。または、当該スコア又はリスク確率は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）に挙げられた一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現に基づく。また、当該データベース又は組織的構成は、当該遺伝子発現プロファイル、ＧＶＨＤを引き起こす又は引き起こさないスコア又はリスク確率を、実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補の各々と関連づける。
【００１３】
本発明によれば、キットがさらに提供される。一実施形態において、キットは、一又は複数の陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子を検出、測定又は分析するための一又は複数の検体を含む。  具体的には、キットは、２以上のプライマーペアを含み、この２以上のプライマーペアの各々は、互いに逆向きに配向しており、また、この２以上のプライマーペアの各々は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に挙げられた陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型のうちの一つから生成さされるＲＮＡ又はｃＤＮＡとハイブリダイズする。他の具体的な態様においては、キットは、一又は複数の核酸プローブを含み、当該一又は複数のプローブの少なくとも一つが、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に挙げられた陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又はこれらの多型の一又は複数のＲＮＡ又はｃＤＮＡとハイブリダイズする。
【００１４】
本発明によれば、さらにアレイが提供される。一実施形態において、アレイは、一又は複数の陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子を検出、測定又は分析するための一又は複数の検体を含む。具体的には、アレイは２以上のプライマーペアを含み、この２以上のプライマーペアの各々は、互いに逆向きに配向している。また、この２以上のプライマーペアの各々は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ （RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１２（HSK6）、表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）に挙げられた陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又はこれらの多型のうちの一つから生成されるＲＮＡ又はｃＤＮＡとハイブリダイズする。また、当該２以上のプライマーペアの各々は、支持体又は基板に貼り付けられ又は固定されている。他の具体的な態様においては、アレイは、一又は複数のプローブを含み、当該プローブの少なくとも１つが表１（ＲＮＡ  １５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に挙げられた陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又はこれらの多型から生成されるＲＮＡ又はｃＤＮＡとハイブリダイズする。また、プローブの各々は、支持体又は基板に付着され又は固定される。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】48803個のプローブ×48個のサンプルのイルミナ社のシグナル値の典型的な未平滑化ヒストグラムである（Plot 5,1）。
【００１６】
【図２】イルミナ社の計測値によるlog10（bead_stderr）対 log10（プラスのシグナル）の散布図である。
【００１７】
【図３】イルミナ社の未加工のシグナルデータについて、数万のレベルにおいて多くのシグナルが発生しているものの、大部分は約1500未満のレベルにおいて発生することを経験的に示している。98%のシグナルについては、標準偏差又は分散のシグナルレベルに対する明確かつ顕著な依存が依然として存在する。そして図3に表されているようなデータは、各サンプルについて別個にVSTデータ依存のパラメータc1及びc2を計算する際に採用される。
【００１８】
【図４】48803×48個のサンプル集合のすべてのシグナル値の、当該集合がVSTに変換された後のヒストグラムである。横軸に沿ってより見やすくするために、最大の5%のデータは除外されている。
【００１９】
【図５】６つのＧＶＨＤ転帰クラスの各々について、全122サンプルについて登り順でプロットされたRNA発現測定値を示す。
【００２０】
【図６】６つのＧＶＨＤ転帰クラスの各々について、全122サンプルについて登り順でプロットされたRNA発現測定値を示す。
【００２１】
【図７】６つのＧＶＨＤ転帰クラスの各々について、全122サンプルについて登り順でプロットされたRNA発現測定値を示す。
【００２２】
【図８】ＧＶＨＤグループの番号とともに、安定的に、一本調子に増加するＧＶＨＤグループ平均の系列。
【００２３】
【図９】ＧＶＨＤグループの番号とともにＧＶＨＤグループ平均の安定的な下降トレンドを示す。
【００２４】
【図１０】20個の性能のよい個別のLDA遺伝子からのＧＶＨＤ陰性票の相対スコアのプロット（RNA20 GROUPS）を示し、また、ＧＶＨＤ重症度が増加するにつれてＧＶＨＤグループ平均スコアの安定的な下降トレンドを描くことを示す。
【００２５】
【図１１】個別のRNA発現マーカーに対応するLDAモデルに関し、「anyGVGD」対「no GVHD」についてサンプル特異的ＧＶＨＤ転帰予測を示す。CTCF LDAサンプルは、区分線の下にあるときにＧＶＨＤ陰性に分類される。
【００２６】
【図１２】個別のRNA発現マーカーBLVRAに対応するLDAモデルに関し、「anyGVGD」対「no GVHD」についてサンプル特異的なＧＶＨＤ転帰予測を示す。BLVRA LDAサンプルは区分線の上方にあるときにＧＶＨＤ陰性に分類される。
【００２７】
【図１３】RNAマーカー投票モデルに対応するLDAモデルRNA20 LDA - Aに関し、「anyGVGD」対「no GVHD」についてサンプル特異的ＧＶＨＤ転帰予測を示す。RNA 20 LDAサンプルは、区分線よりも上方にあるときにＧＶＨＤ陰性と分類される。
【００２８】
【図１４】慢性ＧＶＨＤ（単独又は任意の急性ＧＶＨＤとの組み合わせ）を「no GVHD」転帰（cＧＶＨＤ対noＧＶＨＤ）と区別する際に、わずか２例の偽陰性分類が報告されたことを示す。（RNA20 LDA - B）（Negative Predictive Value =0.95）
【００２９】
【図１５】急性ＧＶＨＤの任意の態様（単独又は慢性ＧＶＨＤとの組み合わせ）を「no GVHD」転帰（aＧＶＨＤ対noＧＶＨＤ）と区別する際に、わずか３例の偽陰性分類が報告されたことを示す。（RNA20 LDA - C） （Negative Predictive Value =0.94）
【００３０】
【図１６】急性ＧＶＨＤ（任意の態様）と組み合わせられた慢性ＧＶＨＤを「no GVHD」転帰（「a&cＧＶＨＤ」対「noＧＶＨＤ」）と区別する際に、わずか１例の 偽陰性分類が報告されたこを示す。（RNA20 LDA - D） （Negative Predictive Value= 0.96）
【００３１】
【図１７】最も重要なグレード３又は４の急性ＧＶＨＤ（単独又は慢性ＧＶＨＤとの組み合わせ）を「no GVHD転帰」（「a34ＧＶＨＤ」対「noＧＶＨＤ」）と区別する際に、偽陰性分類が全く報告されなかったことを示す。（RNA20 LDA - E） （Negative Predictive Value = 1.00）
【００３２】
【図１８】相対的に高い真陰性及び高い真陰性率を維持しながら偽陰性を最小化し陰性予測値を最大化するために、閾値0.77を選択したことを示す。（RNA20 LDA PERFORMANCE - A、任意のＧＶＨＤ対「no GVHD」）
【００３３】
【図１９】５つのLDA正確性測定の詳細な挙動を示し、陽性予測値（PPV）及び真陽性率（TPR、感度）を含む。RNA20 LDA PERFORMANCE - B、「any ＧＶＨＤ」対「no GVHD」
【発明を実施するための形態】
【００３４】
本発明は、ＡＨＣＴ（同種造血細胞移植）ドナーのＣＤ４陽性Ｔ細胞の遺伝子発現プロファイルに関する。かかるドナーは、ＨＣＴレシピエントにおいて、ＧＶＨＤを引き起こすこと、及び、引き起こさないことが知られている。本明細書において説明する研究は、ＨＣＴドナーのＣＤ４陽性中における多数の遺伝子を同定する。この特定される遺伝子は、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こさなかったＨＣＴドナーにおいて発現が増加したものであり、陰性予測遺伝子と称される。本明細書において説明される研究は、ＨＣＴドナーのＣＤ４陽性Ｔ細胞における多数の遺伝子であって、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こしたＨＣＴドナーにおいて発現が増加した遺伝子も同定する。このような遺伝子は、陽性予測遺伝子と呼ばれる。一又は複数の「ＧＶＨＤ」予測遺伝子の発現の測定は、あるドナー候補からのＨＣＴがあるＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクを解明又は予測するために用いられ得る。例えば、随意にＨＣＴレシピエントにＨＬＡ適合するＨＣＴドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞における一又は複数のかかる遺伝子の発現は測定が可能である。ＨＴＣがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすにつれて増加することが知られている一又は複数の遺伝子の発現の増加は、ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こしやすいか否かに関する情報を提供することができる。同様に、ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こさないことにつれ増加することが知られている一又は複数の遺伝子の発現の増加は、ドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こしにくいか否かに関する情報を提供することができる。一又は複数のかかる陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子もしくはかかる陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせ、複数の陽性及び陰性のＧＶＨＤ予測遺伝子、又は、特にかかる陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の比率の測定は、適度の、高い、又は非常に高い信頼性をもって、任意のＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクを予測又は決定するために用いられる。
【００３５】
したがって、本発明は、ドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすか又は引き起こさないリスクを予測及び／又は決定する方法を提供する。一実施形態における方法は、ドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞において、表１（ＲＮＡ  １５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ  １４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ  １９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）から選択された一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又は陽性及び／もしくは陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせ又はこれらの多型の発現を測定することを含む。測定された遺伝子発現レベルに基づいて、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が得られる。または、測定された発現レベルに基づいて、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が得られる。陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量と陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量との比較、又は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合と陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の線形結合又は非線型結合の既定の基準値との比較が実行される。この比較において、（１）陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（２）陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということがドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示し、（３）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（４）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示す。当該ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いか低いかを示す発現量の比較、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の総数又は同一性、又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合の比較の評価に基づいて、当該ナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすか引き起こさないかのリスク又は可能性が予測及び／又は決定される。
【００３６】
他の実施形態において、ドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすか引き起こさないかのリスクを予測及び／又は決定する方法は、ドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞又はＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞によって発現された核酸又はタンパク質を、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又はこれらの多型の発現を検出する検体に接触させること、及び、ＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞内の一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現を測定して陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量を得ること、又は、当該陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現を測定して陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合を得ることを含む。陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量と陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量との比較、又は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合と陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合の既定の基準値との比較が実行される。この比較に基づいて、（１）陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（２）陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、当該ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示し、（３）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、当該ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（４）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、当該ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示す。当該ナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いか低いかを示す発現量の比較、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の総数又は同一性、又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合の比較の評価に基づいて、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクを予測又は決定することができる。
【００３７】
本発明はまた、ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすか引き起こさないかのリスク又は可能性に応じて、造血細胞移植（ＨＣＴ）ドナー候補を分類又は類型化する方法を提供する。一実施形態における方法は、ＨＣＴドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞において、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載されている遺伝子から選択された複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又はこれらの多型の発現を測定すること、及び、測定された発現に基づいて、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量を得ること、又は、測定された発現に基づいて、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合を得ることを含む。陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量と陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量との比較、又は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合と陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の線形結合又は非線型結合の既定の基準値との比較が実行される。この比較に基づいて、（１）陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、当該ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（２）陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、当該ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示し、（３）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、当該ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（４）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、当該ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示す。実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補は、当該ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いか低いかを示す発現量の比較、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の総数又は同一性、又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合の比較の評価に基づいて、移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさないリスクに関して分類される。
【００３８】
本発明はさらに、データベース及び組織的構成を生成又は作成する方法を提供する。このデータベース又は組織的構成は、実際のドナー又はドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさない可能性又はリスクに基づいて、随意に分類され、類型化されもしくはスコアが割り当てられ又は特定された複数の実際のＨＣＴドナー及び／又はＨＣＴドナー候補を含む。一実施形態における方法は、実際のドナー又はドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞において、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又はこれらの多型の発現を測定すること、及び、測定された発現に基づいて陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量を得ること、又は、測定された発現に基づいて陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合を得ることを含む。陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量と陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量との比較、又は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合と陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の線形結合又は非線型結合の既定の基準値との比較が実行される。この比較に基づいて、（１）陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（２）陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量が陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の基準発現量よりも大きいか小さいかということが、当該ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示し、（３）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことを示し、（４）陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合が既定の基準値よりも大きいか小さいかということが、当該ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示す。実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補は、当該ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いか低いかを示す発現量の比較、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の総数又は同一性、又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合の比較に基づいてスコアを割り当てられ又は分類される。このスコアは、実際のドＨＣＴナー又はＨＣＴドナー候補のがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こす可能性又はリスクを反映したものである。このスコアは、その後、記録又は記憶され、一又は複数の追加的な実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補について上記の工程が随意に繰り返され、実際のドナー又はドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさない可能性又はリスクに基づいてスコアが割り当てられた実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補を含むデータベース又は組織的構成が生成される。
【００３９】
本発明の方法のさらに他の具体的な態様において、ＨＣＴドナー候補の陽性又は陰性遺伝子発現プロファイル、ＨＣＴドナー候補の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量、当該発現量とＨＣＴドナー候補の陽性又は陰性予測遺伝子の対応する既定の基準発現量との比較、又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合の比較の一又は複数が、例えば、電子媒体、電子フォーマット又は電子書式に記録又は記憶されてもよい。これらは、コンピュータ読み取り可能又はコンピュータアクセス可能であってもよい。
【００４０】
追加的な実施形態において、本発明の方法は、遺伝子に特異的にハイブリダイズする一又は複数のプローブ又はプライマーを用いて実行されてもよい。この一又は複数のプローブ又はプライマーは、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された配列から選択され、これらの配列に由来し、又はこれらの配列に基づくプローブ又はプライマーから選択される。例えば、ドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こす又は引き起こさないリスクを予測及び／又は決定する方法においては、一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された配列から選択され、これらの配列に由来し、又はこれらの配列に基づく一又は複数のプローブ又はプライマーを用いる。かかるプローブ及びプライマーは、表１（ＲＮＡ  １５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）に記載された対応する遺伝子とハイブリダイズすると仮定される。したがって、他のプローブ及びプライマーは、当該遺伝子の核酸配列に基づいて、本明細書で説明されるように当該遺伝子の発現を測定又は分析するためにデザインされる。しかしながら、当該プローブ又はプライマーが異なる遺伝子とハイブリダイズする場合には、本発明の方法は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された特定のプローブ（又は類似配列及び／又は長さのプローブ）又はプライマーは、陰性又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子に特異的なので、当該プローブ又はプライマーが表に記載された特定の遺伝子とハイブリダイズしないとしても、当該プローブ又はプライマーのの一又は複数を用いて実行できる。
【００４１】
その発現が、ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクの減少と相関を有する特定の遺伝子は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１２（HSK6）、表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）において特定されている。このような遺伝子は、陰性予測遺伝子と呼ばれる。本発明における陰性予測遺伝子は、それゆえ、ドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞における発現の増加がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクの減少と相関する遺伝子である。例示的な陰性予測遺伝子は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、及び表１３（ＳＧ１７５）において、記号「Ｎ」で示されている。また、所定の陰性予測遺伝子については、ドナーＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞における当該陰性予測遺伝子の発現が多くなるほど、ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスク又は可能性が小さくなる。
【００４２】
本明細書において説明されているとおり、ＣＤ４陽性Ｔ細胞における陰性予測遺伝子の発現の増加は、ＧＶＨＤを引き起こさないＨＣＴと相関があり、ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスク又は可能性が減少することを示す。したがって、陰性予測遺伝子の発現の減少は、ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスク又は可能性の増加と相関し、かかる増加を示すものである。
【００４３】
その発現が、ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクの増加と相関を有する特定の遺伝子は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）において特定されている。このような遺伝子は、陽性予測遺伝子と呼ばれる。本発明における陽性予測遺伝子は、それゆえ、ドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞における発現の減少がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクの増加と相関する遺伝子である。例示的な陽性予測遺伝子は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、及び表１３（ＳＧ１７５）において、記号「Ｐ」で示されている。また、所定の陽性予測遺伝子については、ドナーＣＤ４陽性Ｔ細胞における当該陽性予測遺伝子の発現が多くなるほど、ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスク又は可能性が大きくなる。
【００４４】
本明細書において説明されているとおり、ＣＤ４陽性Ｔ細胞における陽性予測遺伝子の発現の増加は、ＧＶＨＤを引き起こすＨＣＴと相関があり、ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスク又は可能性が増加することを示す。したがって、陽性予測遺伝子の発現の減少は、ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスク又は可能性の減少と相関し、かかる減少を示すものである。   
【００４５】
本発明又は本発明に係る任意の他の方法における陰性及び陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）に記載されており、ＨＣＴドナー候補（又は実際のＨＣＴドナー）がレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こし又は引き起こさないリスクを予測又は決定するために、個別に測定又は評価され得るし、または、複数のかかる遺伝子は、ＨＣＴドナー候補（又は実際のＨＣＴドナー）のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞において測定又は分析され得る。このように、これらの表に記載されている陰性及び陽性予測遺伝子のグループ化は、説明の便宜のために過ぎず、如何なる意味においても、表に記載されている全ての遺伝子が分析されなければならないことや、表中の陰性及び／又は陽性予測遺伝子の最小限の数が分析されなければならないこと等を意味するものではない。むしろ、本明細書のガイダンスに照らして、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）中の陰性及び／又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の任意の組み合わせが、本発明の方法を実行するために測定又は分析され、または、本発明キットやアレイを生成するために用いられ得る。このように、非限定的な例示として、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）から選択された一又は複数の陰性及び／又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子は、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）のいずれかに記載された任意の遺伝子と組み合わせることができ、表１３（ＳＧ１７５）から選択された一又は複数の陰性及び／又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子は、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表１２（ＨＳＫ６）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）のいずれかに記載されている任意の遺伝子と組み合わせることが可能である。
【００４６】
本発明によれば、測定又は分析される遺伝子の数は、単一の遺伝子であってもよく（表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された任意の配列）、または、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された全ての遺伝子以下の任意の数の陰性及び／又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子であってもよく、制限はない。また、任意の特定の陰性又は陽性予測遺伝子が分析されなければならないということもない。同様に、遺伝子の比率及び陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの分析は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された配列に基づいて実行され得る。繰り返しになるが、本明細書における遺伝子の表は、説明の便宜のためのものに過ぎず、特定の遺伝子又は遺伝子の特定の組み合わせに限定されない。例えば、表３は、２０の遺伝子モデル（ＲＮＡ２０モデルとしても知られる）を示しており、そこでのドナーのＣＤ４陽性Ｔ細胞におけるかかる遺伝子の分析又は測定は、ドナーとレシピエントとの間の標準の１０分の１０ＨＬＡ適合（10 out of 10 HLA matches）を用いる場合よりも、ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクを予測又は決定するより高い能力を提供する。同様に、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）は、ＨＣＴ候補ドナーのＣＤ４陽性Ｔ細胞において分析又は測定されると、ドナーとレシピエントとの間の標準の１０分の１０ＨＬＡ適合を用いるよりも、ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクを予測又は決定するより高い能力を示す遺伝子を示している。ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクを予測又は決定する他の好適なモデルは、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）に記載された陰性及び陽性予測遺伝子の任意の組み合わせ並びに本明細書の教示に基づいて容易に得られる。したがって、本発明の方法は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された陰性及び／又は陽性予測遺伝子の任意のもの又はこれらの表に記載された陰性及び／又は陽性予測遺伝子の任意の組み合わせを測定又は分析することを含む。同様に、キット、アレイ及びデータベース等の本発明の合成物は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）に記載された陰性及び／又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の任意のもの又はこれらの遺伝子の任意の組み合わせの分析用又は測定用プライマー及び／又はプローブ、又は、これらの発現プロファイルを有するデータベースを含むがこれらには限定されない。
【００４７】
本明細書での用法のとおり、遺伝子発現プロファイル又は「発現プロファイル」は、ＨＣＴ候補ドナーのＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞における一又は複数の陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現レベルを意味し、ＧＶＨＤの予後の予測又は決定に関連する。このようなプロファイルは、遺伝子比率及び陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量の組み合わせを含んでもよい。プロファイルは特定のドナー候補と対応するので、ＨＣＴレシピエントのドナーとしてＨＣＴの安定性を採点、特定又は文書かする方法を提供する。
【００４８】
ＨＣＴ候補ドナー又はＨＣＴレシピエントの遺伝子発現レベル、プロファイル、スコア、及びこれら以外の指標は、本明細書で説明される方法（例えば、比較及び評価）で用いるのに適した任意のデータ形式で表現され得る。レベル、プロファイル、及びスコアは、物理的表現（例えば、グラフ等の紙）、コンピュータ（例えば、スクリーン上）又は電子媒体もしくはコンピュータ読み取り可能な媒体に記憶されるデジタル表現として提示され得る。かかるデータは、例えば、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスク又は可能性が低いＨＣＴドナー候補を特定するために、ユーザによってアクセスされる。
本明細書での用法のとおり、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）に記載されている陰性及び陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の多型が含まれる。多型は、ＲＮＡ又はゲノムＤＮＡ配列レベルでの遺伝的異形である。かかる多型は、典型的には、自然に発生する配列変異であり、単一の又は複数のヌクレオチド変化である。  多型は、機能に影響を与えずコード化タンパク質のアミノ酸残基を変更するという点でサイレントであってもよく、または、遺伝子、ｍＲＮＡ又はコード化タンパク質の活性、発現、半減期等に影響を与えてもよい。しかしながら、このような多型は、サイレントでは無く、機能に影響を与え、コード化タンパク質のアミノ酸残基を変化させ、又は、遺伝子、ｍＲＮＡ又はコード化タンパク質の活性、発現、半減期等に影響を与えても良い。表１ないし表３に記載された陰性及び陽性予測遺伝子の特定の多型は、当業者に知られているものであり、本明細書において説明されているように、又はそれ以外の方法を用いて、測定又は分析され得る。
【００４９】
本明細書での用法のとおり、「複数の」という語は、二以上を意味する。本明細書での用法のとおり、複数の陽性及び／又は陰性予測遺伝子が測定又は分析され得る。このように、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）の二以上の遺伝子が、本発明の方法において測定又は分析され得る。特定の実施形態において、測定又は分析される陰性及び／又は陽性予測遺伝子の数は、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０又はそれ以上であり、例えば、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０等であり、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）に記載された全ての遺伝子の数以下であればよい。
同様に、本発明のキット及び／又はアレイにおける複数の検体（例えば、プライマー、プローブ又は抗体）は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載されている陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの遺伝子でコード化された発現産物（タンパク質）と結合又はハイブリダイズし、当該陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量を得ることができ、当該陽性又は陰性予測遺伝子の発現量を既定の基準発現量と比較することができる。このように、本発明のキット及び／又はアレイにおける検体（例えば、プライマー、プローブ又は抗体）は、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０又はそれ以上、例えば、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０等の遺伝子で、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）に記載された全ての遺伝子の数以下のもの又はこのような遺伝子によってコード化された発現産物（タンパク質）と結合又はハイブリダイズできるものを含むことができる。     
複数のこのような遺伝子について、ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスク又は可能性に応じたＧＶＨＤ転帰の予測や決定、又は、分類、類型化、採点又は特定は、前記複数の陽性又は陰性予測遺伝子の発現量とこれらに対応する既定の基準発現量との比較の総計に基づく。遺伝子発現プロファイル又はより単純に発現プロファイルは、所定のＨＣＴドナー候補又は二以上のＨＣＴ候補ドナーの複数の陰性及び／又は陽性予測遺伝子の発現を意味し、又は、前記複数の陽性又は陰性予測遺伝子の発現量のデータセットであり、又は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合の比較のデータセットであり、随意に対応する既定の基準発現量と比較される。このように、ＧＶＨＤの転帰、スコア等のリスクの決定又は予測を提供するために、十分な複数の陰性及び／又は陽性予測遺伝子が発現のために測定され、発現量又は発現量の組み合わせが各々について特定される。
当然、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）及び表１８（ＳＧ６４）に記載されていない追加的な遺伝子及びこのような遺伝子によってコード化された発現産物（タンパク質）も、測定又は分析され、又は本発明の方法に含められる。また、本発明のキット及びアレイにおける検体（例えば、プライマー、プローブ又は抗体）は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載されていない一又は複数の遺伝子と結合又はハイブリダイズすることができる。しかしながら、ドナー候補からのＨＣＴがＧＶＨＤを引き起こす又は引き起こさないリスク又は可能性の程度を予測又は決定するためには、発現が測定又は分析される遺伝子は、表１（ＲＮＡ１５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１２（ＨＳＫ６）、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）又は表１８（ＳＧ６４）に記載された遺伝子から選択された一又は複数の遺伝子又はこれらの遺伝子によってコード化された発現産物（タンパク質）である。   
【００５０】
本発明に係る方法において、ＧＶＨＤ転帰の予測又は決定は、一又は複数の陽性又は陰性予測遺伝子の発現レベルと当該特定の陽性又は陰性予測遺伝子の既定の又は所定の基準発現量との比較による。ＧＶＨＤの高リスクと相関する値に近いＨＣＴ候補ドナーの遺伝子発現は、当該特定の遺伝子がＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いことを示すと考えられることを意味する。一方、ＧＶＨＤの低リスクと相関する値に近いＨＣＴ候補ドナーの遺伝子発現は、ＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いことを示すと考えられることを意味する。具体的には、陽性予測遺伝子については、当該特定の陽性予測遺伝子の既定の又は所定の基準発現量よりも高いレベルの発現は、ＧＶＨＤを引き起こすことが知られている一又は複数のＨＣＴドナーにおける陽性予測遺伝子の発現と相関するので、ＨＣＴがレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスク又は可能性が高いことを示す。したがって、既定の又は所定の基準発現量よりも陽性予測遺伝子の発現量が多いことは、当該ドナー候補からのＨＣＴが移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを示す。陰性予測遺伝子については、当該特定の陰性予測遺伝子の既定の又は所定の基準発現量よりも高いレベルの発現は、ＧＶＨＤを引き起こさないことが知られている一又は複数のＨＣＴドナーにおける陰性予測遺伝子の発現と相関するので、ＨＣＴがレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスク又は可能性が低いことを示す。したがって、既定の又は所定の基準発現量よりも陰性予測遺伝子の発現量が多いことは、当該ドナー候補からのＨＣＴが移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを示す。
【００５１】
陽性及び陰性のＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の又は所定の基準発現量は、ＨＣＴレシピエントにおいて少なくともある程度ＧＶＨＤを引き起こすことが知られているＨＣＴドナー及びＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こさないことが知られているＨＣＴドナーの発現分析により決定又は設定される値である。したがって、陽性及び陰性のＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の又は所定の基準発現量（又は、同様に、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの発現量の線形結合又は非線型結合は既定の又は所定の基準値を有する）は、高いレベルの発現が、あるドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いこと又は低いことをそれぞれ示すと考えられるように設定される値である。当然、対応する陽性又は陰性予測遺伝子の既定の又は所定の基準発現量よりも少ない陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現は、あるドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いこと又は高いことをそれぞれ示すと考えられる。したがって、既定の又は所定の基準発現量は、ＨＣＴレシピエントにおけるＨＣＴドナー候補のＧＶＨＤ転帰の高いリスク又は可能性と低いリスク又は可能性とを区別する境界値（すなわち、区分線）と考えられる。
【００５２】
既定の又は所定の基準発現量は、判別分析によって決定される。この分析は、統計的に有意でＧＶＨＤを引き起こす高リスクと低リスクとの間でＧＶＨＤ転帰の予測又は決定を区別する陽性又は陰性予測遺伝子発現の量を決定する。例えば、線形判別分析（LDA）又は二次判別分析（QDA）等の判別分析は、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすこと又はＧＶＨＤを引き起こさないことが分かっているＨＣＴドナー候補の遺伝子発現量を判別する基礎を提供する。
【００５３】
既定の又は所定の基準発現量はユーザによって設定され得る。例えば、所定の陽性又は陰性予測遺伝子の既定の又は所定の基準発現量は、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすことが分かっているＨＣＴドナーのＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞における陽性又は陰性予測遺伝子の発現と、ＧＶＨＤを引き起こさないことが分かっているＨＣＴドナーのＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞における当該陽性又は陰性予測遺伝子の発現との概ね又は正確に中間（midway）で設定され得る。したがって、前記中間値よりも大きい陽性予測遺伝子の発現量は、ドナー候補からのＨＣＴが移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを示し、前記中間値よりも小さい陰性予測遺伝子の発現量は、ドナー候補からのＨＣＴが移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを示し、前記中間値よりも小さい陽性予測遺伝子の発現量は、ドナー候補からのＨＣＴが移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを示し、前記中間値よりも小さい陰性予測遺伝子の発現量は、ドナー候補からのＨＣＴが移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを示す。
【００５４】
一般に、より信頼性の高い既定の又は所定の基準発現量は、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こす複数のＨＣＴドナーのＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞における陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現の平均値又は中央値に基づくものである可能性があり、また、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こさない複数のＨＣＴドナーのＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞におけるthe 陽性又は陰性予測遺伝子の発現の平均値又は中央値に基づくものである可能性がある。したがって、一実施形態において、陽性予測遺伝子の 既定の又は所定の基準発現量は、ＧＶＨＤを引き起こす２以上のＨＣＴドナー及びＧＶＨＤを引き起こさない２以上のＨＣＴドナーの陽性予測遺伝子の発現の平均値又は中央値レベルの概ね又は正確に中間に設定される。他の実施形態において、陰性予測遺伝子の既定の又は所定の基準発現量は、ＧＶＨＤを引き起こす２以上のＨＣＴドナーの陰性予測遺伝子の発現の平均値又は中央値レベルとＧＶＨＤを引き起こさない２以上のＨＣＴドナーの陰性予測遺伝子の発現の平均値又は中央値レベルとの、概ね又は正確に中間に設定される。さらに他の実施形態において、陽性又は陰性予測遺伝子の既定の基準発現量は、ＧＶＨＤを引き起こす少なくとも２、３、４、５又はそれ以上のＨＣＴドナー（例えば、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、又はそれ以上のＨＣＴドナー、例えば、２０、２１、２２、２３、２４、２５等又はそれ以上）の陽性又は陰性予測遺伝子の発現の平均値又は中央値レベルと、ＧＶＨＤを引き起こさない少なくとも２、３、４、５又はそれ以上のＨＣＴドナー（例えば、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、又はそれ以上のＨＣＴドナー、例えば、２０、２１、２２、２３、２４、２５等、又はそれ以上）の陽性又は陰性予測遺伝子の発現の平均値又は中央値レベルと、概ね又は正確に中間に設定される。
【００５５】
陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の既定の又は所定の基準発現量は、陽性又は陰性予測遺伝子について測定された発現量との比較を容易にするために、数値を割り当てられても良い。当該数値よりも大きい発現は、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすＨＣＴドナーのリスクが高いこと又は低いことを示すものとして理解される。具体的な実施形態において、既定の又は所定の基準発現量（例えば、中間値）は、０．５の数値を割り当てられ、０．５よりも大きい一又は複数の陰性予測遺伝子の発現量は、ドナー候補からのＨＣＴが移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを示す。他の具体的な実施形態において、既定の又は所定の基準発現量（例えば、中間値）は、 ０．５の数値を割り当てられ、０．５よりも大きい一又は複数の陽性予測遺伝子の発現量は、ドナー候補からのＨＣＴが移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを示す。当然、ＧＶＨＤ転帰の予測又は決定により高い信頼性が望まれる場合には、既定の又は所定の基準発現（数）値を超えることが要求される発現量は、増加され得る。このように、例えば、ドナー候補からのＨＣＴが移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを示すためには、陰性予測遺伝子は、０．５５以上（例えば、０．６０、０．６５、０．７０、０．７５、又は０．８０）の発現量を有していなければならない。他の例において、陽性予測遺伝子は、ドナー候補からのＨＣＴが移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを示すためには、０．５５以上（例えば、０．６０、０．６５、０．７０、０．７５、又は０．８０）の発現量を有していなければならない。  
【００５６】
基準発現量（又は既定の基準値）は、より高い又はより低い閾値に設定されてもよい。したがって、このような基準発現量は、信頼性、正確性、及び再現性を向上させるため、及び、統計誤差等の変数を考慮してＧＶＨＤの決定又は予測のロバスト性を改善するために、調整可能であってもよい。一般に、ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスク又は可能性を減少又は最小化するために（すなわち、 偽陰性を減少させるため、すなわち、レシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こす高いリスクを有するドナー候補を正しく予測するため）、ユーザは、ＨＣＴドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞の遺伝子発現プロファイルにおいて、基準発現量を高く設定することにより、陰性予測遺伝子のより高い発現を選択することができ、及び／又は、基準発現量を低く設定することにより、陽性予測遺伝子のより低い発現を選択することができる。
【００５７】
陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子について得られる発現量は、陽性又は陰性予測遺伝子の発現量を当該陽性又は陰性予測遺伝子の既定の基準発現量と比較する前に一又は複数の基準遺伝子の発現で調整又は正規化され得る。遺伝子発現のレベルを正規化する方法は、当業者に知られている。例えば、陽性又は陰性予測遺伝子の発現は、サンプル量、抽出効率、抽出量、又は測定用化学物質（measurement chemistry）又は器具性能（instrumentationperformance）の変化が遺伝子発現量又はレベルを測定するときに減少するように、基準遺伝子のmRNAレベルに対する当該遺伝子の mRNAレベルの相対比率に基づいて正規化され得る。基準遺伝子は、その発現が構成的でありＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞において比較的一定のレベルで発現する遺伝子、又は、その発現が発現量を決定するために使用されない陽性又は陰性予測遺伝子である。特定の実施形態において、基準遺伝子は、（例えば、表１２又は表１３内の）ハウスキーピング遺伝子である。本明細書での用法のとおり、「ハウスキーピング遺伝子」は、その発現がサンプルごとは組織ごと実質的に同じ遺伝子であり、又は、外部刺激に対して相対的に変化しにくい遺伝子である。ハウスキーピング遺伝子は、発現量が決定される陽性又は陰性予測遺伝子以外のサンプルＲＮＡの正規化を可能にする任意の遺伝子であってもよく、各反応において加えられる総ＲＮＡ量を正規化するために用いられるそれ以外の任意のマーカーであってもよい。ハウスキーピング遺伝子の非限定的な例は、表１（ＲＮＡ１５３８）、表２Ａ、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表１２及び表１３において、記号「ＨＳＫ」で示されているものを含み、より具体的には、真核生物翻訳開始因子４Ｈ（ＥＩＦ４Ｈ）転写産物１、３ベータアクチン（ＡＣＴＢ）、アルドラーゼＡ（ＡＬＤＯＡ）、乳酸脱水素酵素Ａ（ＬＤＨＡ）、ホスホグリセリン酸キナーゼ１（ＰＧＫ１）、トランスフェリン受容体（ＴＦＲＣ）、ベータチューブリン（ＴＵＢＢ）、ベータチューブリン２Ａ（ＴＵＢＢ２Ａ）、チオレドキシン（ＴＸＮ）、ユビキチンＣ（ＵＢＣ）、又はユビキチン活性化酵素Ｅ１（ＵＢＥ１）を含む。一又は複数のＧＶＨＤ予測遺伝子に関して「組み合わせ」という語が用いられる場合には、２つの予測遺伝子の最小限の組み合わせを意味し、より多くの予測遺伝子、例えば３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、５７、４８、４９、５０、又はこれ以上の「ｎ」個以下の陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子を意味してもよい。ここで、「ｎ」は自然数である。このように、あくまで例示に過ぎず本発明を限定するものではないが、組み合わせは、二以上の陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせ、二以上の陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせ、又は二以上の陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせであってもよい。陽性及び／又は陰性予測遺伝子のこのような組み合わせの数は、２つの遺伝子の組み合わせについては２２であり（Ｐ−Ｐ、Ｐ−Ｎ、Ｎ−���、Ｎ−Ｎ）、３つの遺伝子の組み合わせについては２３であり（Ｐ−Ｐ−Ｐ、Ｐ−Ｐ−Ｎ、Ｐ−Ｎ−Ｐ、Ｐ−Ｎ−Ｎ、Ｎ−Ｐ−Ｐ、Ｎ−Ｐ−Ｎ、Ｎ−Ｎ−Ｐ、Ｎ−Ｎ−Ｎ）、「ｎ」個の遺伝子のより高次の組み合わせについては２４、２５、又は２ｎである。組み合わせの文脈において、例えば本発明の方法における比較工程において用いられる「既定の基準値」は、単一の発現量ではなく、発現量の結合を意味する。
【００５８】
発現量の「結合」に関連して「線形結合」が用いられる場合には、最小限では、２つの発現量の差X-Y、又は２つの発現量の対数の差logX-logY、又は２つの発現量の和X+Y、又は２つの発現量の対数の和log X + log Y、又は２以上の発現量の組み合わされた差及び／又は和を意味する。ここで、任意の遺伝子の発現量又は発現量の対数には、因子「ｃ」が乗じられる。「ｃ」は実数であり、「c」の値は遺伝子の各々で異なってもよい。また、定数項「ｄ」が任意の遺伝子の発現量に加算され又は減算される。ここで、「ｄ」は実数であり、「ｄ」の値は遺伝子の各々で異なってもよい。発現量に関連して「非線形結合」が用いられる場合には、最小限では、２つの発現量の比X／Y、又は２つの発現量の対数の比log X / log Y、又は２つの発現量の積X・Y、又は２つの発現量の対数の積log X・log Y、又は２以上の発現量の組み合わされた比及び／又は積を意味する。which the of 任意の遺伝子の発現量又は発現量の対数は指数「ｂ」で累乗される。ここで「ｂ」は実数であり、「ｂ」の値は遺伝子の各々で異なってもよい。また、任意の遺伝子の発現量又は発現量の対数には、因子「ｃ」が乗じられる。ここで「ｃ」は実数であり、「ｃ」の値は遺伝子の各々で異なってもよい。また、定数項「ｄ」が任意の遺伝子の発現量又は発現量の対数に加算又は減算される。ここで、「ｄ」は実数であり、「ｄ」の値は遺伝子の各々で異なってもよい。
【００５９】
遺伝子発現の正規化は、競合関係にある予測遺伝子対、すなわち予測遺伝子対（レシオメトリック遺伝子対又はRGPと称する）における遺伝子２に対する遺伝子１の比が関連する予測モデルに関して簡単な方法で実行され、追加的な基準遺伝子の必要性がなくなる（実施例参照）。分離されたハウスキーピング遺伝子及び／又は基準サンプルに対する陽性又は陰性予測遺伝子のレベルを報告する代わりに、予測遺伝子２に対する予測遺伝子１のレベル（その比）が、情報量が多い相対的な発現測定の比を提供する。
【００６０】
したがって、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現量は、レシオメトリック遺伝子対（RGP）におけるのと同様に、比でも表され得る。遺伝子発現データの比は、様々な方法で表され得る。一実施形態において、発現量は、レシオメトリック遺伝子対（RGP）で示され、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の遺伝子発現の一又は複数の基準遺伝子に対する比で表される。より具体的な実施形態において、発現量は、レシオメトリック遺伝子対（RGP）で示され、陽性又は陰性予測ＧＶＨＤ遺伝子の遺伝子発現の基準遺伝子に対する比で表され、式「N/D」（分子/分母）で表される。ここで分子の「Ｎ」は陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現レベルであり、分母の「Ｄ」は一又は複数の基準遺伝子の発現レベルである。Ｎ及びＤの値は、一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又は一又は複数の基準遺伝子の対応する発現の平均値又は中央値を反映していてもよいし、複数のサンプルにおける発現を反映していてもよい。このようなRGPは、陽性及び陰性のＧＶＨＤ予測遺伝子（N-P及びP-N）の組み合わせ、陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子（P-P）の組み合わせ、及び陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子（N-N）の組み合わせを含む。
【００６１】
このような発現量の決定、発現の正規化及び発現比の決定（例えば、RGP）に関し、基準遺伝子は、ハウスキーピング（HSK）遺伝子であってもよく、遺伝子発現の比を得るために用いられる陽性又は陰性予測遺伝子とは異なる陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子であってもよく、又は、ユーザによって選択される任意のこれら以外の遺伝子であってもよい。      
【００６２】
本発明によれば、ＧＶＨＤに関して発現が測定される陽性及び陰性のＧＶＨＤ予測遺伝子は、単一遺伝子の発現であれ、２つ（又はそれ以上の）遺伝子（RGP、遺伝子対等）の比であれ、遺伝子の組み合わせであれ、表１（RNA 1538）、表２Ａ（RNA 143）、表２Ｂ（RNA 192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載されこれらの表から選択されたもの、又はこれらの多型である。一実施形態において、その発現が測定される陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の少なくとも一つは、表１（RNA 1538）、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA 192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）に記載された一又は複数の単一遺伝子（SG）から選択され、又は、表１（RNA 1538）、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA 192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）に記載されたレシオメトリック遺伝子対（RGP）又は単一遺伝子（SG）から選択される。例示的な非限定のレシオメトリック遺伝子対（RGP）は、表１４（RGP348）及び表１７（VmodRGP100）に記載されたものでありこれらから選択され、「遺伝子対の対」等の比における例示的な複数の遺伝子の非限定の例は、表１６（「PRGP348」）に記載されこの表から選択され得る。したがって、表１（RNA 1538）、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA 192）、単一遺伝子の発現、遺伝子の比（例えば、RGP）、及び表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、表１７（VmodRGP100）及び表１８（VmodSG64）のうちの任意のものにおける陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子、陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子及び／又は陰性及び陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の混合の多重遺伝子比（multi-gene ratios）を含む遺伝子の組み合わせは、任意に組み合わせて、本発明を実行するために行われる。
【００６３】
本発明のより具体的な実施形態において、ドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさないリスクを予測又は決定するために用いられる陰性及び／又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子は、表１８（VmodSG64）に記載された一又は複数の遺伝子から選択される。他のより具体的な本発明の実施形態において、ドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさないリスクを予測又は決定するために用いられる陰性及び／又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子は、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ（RNA 143）、表２Ｂ（RNA 192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）又は表１８（SG64）に記載されている遺伝子から選択される２以上の遺伝子の複数のレシオメトリック遺伝子対（RGP）である。さらに具体的な本発明の実施形態において、ドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさないリスクを予測又は決定するために用いられるレシオメトリック遺伝子対（RGP）は、表１７（VmodRGP100）に記載された遺伝子から選択される一又は複数の遺伝子対（RGP）であり。本発明の具体的な追加実施形態において、陰性及び／又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子は、単一遺伝子（SG）及びレシオメトリック遺伝子対（RGP）の組み合わせを含み、ドナー候補からの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすか又は引き起こさないリスクを予測又は決定するために、表１８（VmodSG64）に記載されている単一遺伝子（SG）から選択される複数の遺伝子及び表１７（VmodRGP100）に記載されてているRGPから選択されるレシオメトリック遺伝子対（RGP）である。
【００６４】
本発明によれば、複数の陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子 が発現のために測定又は分析される場合には、ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて 移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いか低いかを予測又は決定するために、典型的には、遺伝子の数、又は発現レベルもしくは発現量又は評価される遺伝子の種類の閾値（例えば、最小値）が存在する。評価は、一又は複数の基準に基づく分析を意味する。この基準には、閾値発現レベルよりも大きい又は小さい遺伝子発現、又は、ユーザによって設定可能な閾値より多い又は少ない陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の数、又はその発現がＧＶＨＤ転帰と高い相関を有する傾向がある特定の遺伝子のＧＶＨＤの予測方向が含まれるがこれらには限られない。このような基準の全ては、ユーザによって設定可能であり、信頼性又は正確性の所望の程度に基づくものであってもよい。非限定的な例として、発現のために測定又は分析される単一遺伝子（SG）、遺伝子発現比（例えば、RGP）又は多重遺伝子比（例えば、表１６等のPRGP）の数は、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、５７、４８、４９、５０、又はそれ以上の遺伝子及び／又は遺伝子発現比である。
【００６５】
遺伝子の数又は発現レベル、又は発現量の線形結合又は非線型結合は、発現が測定された遺伝子の総数の百分率によって表すことが可能で、例えば、陽性及び／又は陰性予測遺伝子の総数の少なくとも３０％、４０％、５０％、６０％、７０％、８０％又はそれ以上である。このように、１０個の予測遺伝子の全体の発現が測定される場合には、閾値は、遺伝子の３、４、５、６、７、８又はそれ以上であり、ＨＣＴがＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いか低いかを予測又は決定するために、ＨＣＴのリスクが低いこと又は高いことを示さなければならない。特定の実施形態において、ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いと予測又は決定するには、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の大多数がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを示さなければならない。又は、ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）が引き起こすリスクが低いと予測又は決定するためには、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の大部分が、ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを示さなければならない。特定の実施形態において、ドナー候補からのＨＣＴがＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いことを示す陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの数が、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いことを示す陽性又は陰性予測遺伝子又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの数よりも多いとき、ドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクは高いと予測又は決定される。さらに他の実施形態において、ドナー候補からのＨＣＴがＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いことを示す陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの数が、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いことを示す陽性又は陰性予測遺伝子又は陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の組み合わせの数よりも多い場合、ドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いと予測又は決定される。
【００６６】
さらに具体的な実施形態において、ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いと予測又は決定するためには、陽性又は陰性予測遺伝子の少なくとも６６％が、ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いことを示さなければならない。または、ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いと予測又は決定するためには、陽性又は陰性予測遺伝子の少なくとも６６％がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを示さなければならない。追加的な具体的実施形態において、ＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いと予測又は決定するためには、陽性又は陰性予測遺伝子の少なくとも７５％がＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが低いことを示さなければならない。
【００６７】
例示として、レシピエントにおけるＧＶＨＤのリスクを調べる非限定的なモデルの１つは、ＧＶＨＤを引き起こす又は引き起こさないリスクを調べるために、その発現が分析される陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の各々に「票」を割り当てることである。この票は、測定された各遺伝子から得られた発現量又は発現量の組み合わせがＧＶＨＤのリスクが高いこと又は低いことを示すかに応じて、一覧表にされる。例えば、合計１０の陽性及び／又は陰性予測遺伝子の発現が測定された場合、過半数（すなわち、１０のうち６つ）はＧＶＨＤのリスクが低いことを示し、１０のうち４つはＧＶＨＤのリスクが高いことを示す。このように、６つの遺伝子がＧＶＨＤのリスクが低いことを表明する場合には、４つの遺伝子がＧＶＨＤのリスクが高いことを示す。遺伝子及びＧＶＨＤのリスクを正確に予測する遺伝子の能力によっては、１０の遺伝子のような過半数の投票は、ＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いと結論付けるのに十分なことがある。予測においてより高い信頼性が望まれる場合には、特定のＧＶＨＤ転帰を予測するのに求められる遺伝子「票」の閾値の値を増加させることができる。例えば、１０の遺伝子の６から７へ、又は１０の遺伝子の６から８へ、又はそれ以上である。
【００６８】
本発明によれば、例示的なモデルの１つは、その発現が測定される各遺伝子に「票」を割り当て、票が割り当てられた各遺伝子から得られた発現量に王子、また票の合計に基づいて、ＧＶＨＤを引き起こす又は引き起こさないリスクが決定又は予測される。一実施形態において、陰性又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の複数の発現量が決定され、遺伝子の発現量がドナー候補又は実際のドナーがＧＶＨＤを引き起こすリスクを示すか又は引き起こさないリスクを示すかに応じて、各陰性又は陽性予測遺伝子に票が割り当てられる。続いて、ＨＣＴレシピエントにおけるＧＶＨＤを引き起こすこと又は引き起こさないことを示す票又は示さない票の総数に基づいて、ドナー候補又は実際のドナーにスコアが割り当てられる。具体的な態様において、５０％以上の票がＧＶＨＤを引き起こすことを示す場合には、スコアは、ドナー候補又は実際のドナーからの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いことを反映したものとなる。または、５０％以上の票がＧＶＨＤを引き起こさないことを示す場合には、スコアは、ドナー候補又は実際のドナーからの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いことを反映したものとなる。追加的な態様において、少なくとも５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、又はそれ以上の票がＧＶＨＤを引き起こすことを示す場合には、スコアは、ドナー候補又は実際のドナーからの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高いことを反映したものとなる。または、少なくとも５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、又は又はそれ以上の票がＧＶＨＤを引き起こさないことを示す場合にはスコアは、ドナー候補又は実際のドナーからの造血細胞移植（ＨＣＴ）がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが低いことを反映したものとなる。
【００６９】
ＧＶＨＤを引き起こす及び引き起こさないリスクを予測又は決定する多数の非限定的で代表的な投票モデル（Vmods）が本明細書に開示される。このような非限定的な投票モデルの例には、SG43RGP46-GPperformance、SG42RGP21-GPminimalist、SG43RGP37-GPconnectivity、SG43RGP51-PRGPminranksort、SG43RGP55-PRGPmedranksort、SG43RGP36-RGPgreedysearch、又はSG21RGP28-RGPmaxgreedysearchにおいて説明される単一遺伝子（SG）及びレシオメトリック遺伝子対（RGP）の組み合わせが含まれる。これらの組み合わせの各々は、SG及びRGPを含む。投票モデル（Vmods）の各々に組み込まれ、その発現が測定されるSG及びRGPは、表１７及び表１８において「ｘ」で示されている。。
【００７０】
本発明の方法は、典型的には、ＨＣＴドナーとＨＣＴレシピエントとの１０／１０ＨＬＡマーカー座適合（10 out of 10 HLA マーカーloci matches）を有するＧＶＨＤ陰性ＨＣＴドナーの特定よりも優れている。特定の実施形態においては、ＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こす又は引き起こさないＨＣＴドナーを予測する方法は、少なくとも６０％、少なくとも７０％、少なくとも８０％、又は少なくとも９０％の正確性を有する。他の具体的な実施形態において、ＧＶＨＤ陰性ドナーの予測の正確性は、ＨＣＴレシピエントとの１０／１０ＨＬＡマーカー座適合（10 out of 10 HLA マーカーloci matches）によって陰性に分類されたＨＣＴ候補ドナー のグループ内において、ＧＶＨＤ陰性ドナーを正しく特定する可能性又はリスクである。
【００７１】
本明細書での用法のとおり、「測定」又は「分析」という語は、発現の決定又は遺伝子発現の定量化の文脈において、絶対的な又は相対的な定量化を意味する。遺伝子発現の文脈において、測定は、ＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞等のサンプル又は標本を用いて実施される一又は複数の分離、精製、プロセシング（processing）、操作、抽出、又は決定の工程を含む検査法を意味し、一又は複数の遺伝子の発現量は、いかなる心理的な工程とも区別される。絶対定量化は、未知のものと既知の標的核酸又は発現産物（例えば、標準曲線の生成を通じて）のハイブリダイゼーション又は結合強度を参照し、一又は複数の標的核酸又は発現産物の既知の濃縮を含めることによって実現しても良い。または、相対定量化は、２以上の遺伝子又は２以上のサンプルの間で信号を比較して、信号の変化、及び含意的に転写産物又は発現産物及び遺伝子発現量を定量化することにより実現される。
【００７２】
比較は、目視検査によって又はコンピュータアルゴリズムを用いて実現され得る。アルゴリズムの例は、include 線形又は非線形回帰アルゴリズム、線形又は非線形分類アルゴリズム、ANOVA （分散分析）、コンピュータによるニューラル・ネットワークアルゴリズム、コンピュータによる遺伝的アルゴリズム、サポートベクターマシンアルゴリズム、階層分析又はクラスタリングアルゴリズム、決定木を用いた階層アルゴリズム、カーネルベースマシンアルゴリズム、ルックアップテーブルアルゴリズム、部分最小二乗法アルゴリズム等の判別アルゴリズム、マッチング追跡アルゴリズム、重判別分析アルゴリズム、主成分分析アルゴリズム、特異値分解アルゴリズム、ベイズ推定機能アルゴリズム、マルコフブランケットアルゴリズム、隠れマルコフアルゴリズム、決定的最適化（deterministic optimization）アルゴリズム、確率的探索最適化（stochastic search optimization）又は焼きなまし法アルゴリズム、再帰的将来除去（ recursive feature elimination）又はエントロピーに基づく再帰的将来除去（entropy-based recursive feature elimination）アルゴリズム、組み合わせられたアルゴリズム、コミッティーネットワークにおいて準備された複数のアルゴリズム、及び前方浮動探索（forward floating search）又は後方浮動探索（backward floating search）アルゴリズムを含む。一又は複数の単一遺伝子又はレシオメトリック遺伝子対（RGP）、遺伝子対の対（PRGP）等を用いてＧＶＨＤ転帰を決定又は予測する値を得るためのさらなる方法は、実施例２０において説明される。
【００７３】
ＨＣＴドナー候補及び実際のＨＣＴドナー並びにＨＣＴレシピエントは動物を含み、典型的にはヒト等のほ乳類の動物（ほ乳類）を含む。ヒトには、ＨＣＴレシピエント候補と遺伝的に関連がある家族が含まれるが、これには限られない。ヒトには、ＨＣＴレシピエント候補と遺伝的に関連がない家族以外の者も含まれ、ＨＣＴレシピエント候補とＨＬＡ適合を有する非家族の実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補を含む。より具体的には、 実際のＨＴＣドナー又はＨＣＴドナー候補及びＨＣＴレシピエントは、１０／１０（10 out of 10）又は９／１０（9 out of 10）ヒト白血球抗原（HLA）マーカー座適合、例えば、HLA-A、HLA-B、HLA-C、HLA-DRB1及びHLA-DQB1座のＨＬＡマーカー座適合、又はHLA-A座適合、HLA-B座適合、HLA-C座適合、HLA-DRB1又はHLA-DQB1座適合の４つの任意の組み合わせを有する。このようなＨＬＡマーカー座適合は、血清学的に又はHLA遺伝子の配列分析のいずれかによって決定され得る。分析に適した動物は、他の動物、例えばＨＣＴ・ＧＶＨＤの動物モデルのＨＣＴレシピエントのためのＨＣＴドナーとなりえる動物を含む。      
【００７４】
ＧＶＨＤを引き起こす実際のドナー又はＨＣＴドナー候補を定義するために、ＨＣＴレシピエントがドナーからの移植後にＧＶＨＤの症状を示した場合には、当該ＨＣＴドナーはＧＶＨＤを引き起こしたと考える。ＧＶＨＤを引き起こさない実際のドナー又はＨＣＴドナー候補を定義するために、ＨＣＴレシピエントがドナーからの移植後にＧＶＨＤの症状を示さなかった場合には、当該ＨＣＴドナーはＧＶＨＤを引き起こさないと考える。または、当該ドナーからの移植後に、レシピエントが最小限の重篤な急性ＧＶＨＤ、すなわち急性グレードＩのＧＶＨＤの症状しか示さず、ＨＣＴ後にそれ以外の急性又は慢性のＧＶＨＤの症状を示さない場合、実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補は、ＧＶＨＤを引き起こさないＨＣＴドナーと定義され得る。
【００７５】
ＧＶＨＤは、症状の重症度及び期間に応じて分類又はグループ化され、本明細書ではグループ１からグループ６に分類される。このグループは、概して、重症度の違いを反映する。例示的な分類は、急性及び慢性のＧＶＨＤをいずれも示さないグループ１で始まり、グレード３又はグレード４の重篤な急性ＧＶＨＤ及び広範囲な慢性ＧＶＨＤを示すグループ６で終わる。グループ５も、グレード３又はグレード４ＧＶＨＤを示すが、慢性ＧＶＨＤは示さない。グループ４及びグループ３は、グレード１又はグレード２急性ＧＶＨＤを示し、グループ４は慢性ＧＶＨＤがあり、グループ３は慢性ＧＶＨＤがない。グループ２は、慢性ＧＶＨＤのみを示し、急性ＧＶＨＤは示さない。グレード３又はグレード４の急性ＧＶＨＤは、最も激しく及び生命を脅かすＧＶＨＤの態様を特徴付けるが、グレード１又はグレード２の急性ＧＶＨＤは、重症度ははるかに軽微で軽度と考えられることもある。急性ＧＶＨＤのグレードの分類は、ＧＶＨＤの重症度を分類する医師にとって医療実務において確立された複数の症状の診断的な分類である。グループの定義は、医学的に意味のあるＧＶＨＤの重症度のグループである。これ以外の分類も可能である。例えば、グループ１〜グループ６は本明細書で定義された用語であるが、急性ＧＶＨＤ、慢性ＧＶＨＤ、グレード０〜グレード４は、確立され、受け入れられ、医学的に定義された用語である。
【００７６】
本発明の方法は、さらに実際のＨＴＣドナー又はＨＣＴドナー候補にスコアを割り当てること、又は、実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補を特定することを含む。このようなスコア又は特定は、ＨＣＴドナー遺伝子発現プロファイル、ＨＣＴドナーの陽性及び／又は陰性予測遺伝子の発現量、ＨＣＴドナー候補に関する情報の総計、又はＨＬＡマーカー座プロファイルに基づくものである。スコア又は特定は、リスク予測又は決定に基づいて、実際のドナー又はドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こす又は引き起こさない可能性又はリスクを反映することができる。スコア又は特定は、起こることが予想され又は決定されたＧＶＨＤの分類又はグループを反映することもできる。このＧＶＨＤの分類又はグループは、ＧＶＨＤ転帰又は重症度（例えば、本明細書においてはグループ１〜６で定義され、又は慢性ＧＶＨＤを伴う又は伴わないグレードＩ、ＩＩ、ＩＩＩ又はＩＶの急性ＧＶＨＤによって定義され、又は急性ＧＶＨＤを伴わない慢性ＧＶＨＤで定義される）を示す。
【００７７】
本明細書での用法のとおり、本発明は、ＣＤ４陽性Ｔ細胞における、陰性及び／又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子また基準遺伝子（例えば、HSK遺伝子）を含む遺伝子の発現レベルの分析によって例示される。本発明の方法は、他の種類のＴ細胞を用いることもできる。例えば、本発明の方法は、ＣＤ８陽性Ｔ細胞における、陰性及び／又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子また基準遺伝子（例えば、HSK遺伝子）の発現レベルを解明することができる。したがって、本発明は、様々なＴ細胞を用いて実施することができる。このＴ細胞は、ＣＤ４陽性Ｔ細胞、ＣＤ８陽性Ｔ細胞、制御性Ｔ細胞、及びこれらの及び他のＴ細胞亜群の混合物を含むがこれらには限定されない。
【００７８】
生体サンプルは、生体物質を有し得る任意のサンプルを含む。 生体サンプルには、ＨＣＴドナー候補の細胞物質を含む任意の生体物質が含まれる。典型的には、このようなサンプルには、免疫細胞、例えば、ＣＤ４陽性Ｔ細胞及び／又はＣＤ８陽性Ｔ細胞が含まれる。したがって、生体サンプルには、ＧＶＨＤ転帰の予測又は決定のためのＨＣＴドナー候補の一又は複数の陽性及び／又は陰性予測遺伝子の発現の測定又は分析に適したDNA、RNA又はポリペプチド（タンパク質）等の核酸を含む生体物質又は生体液又は任意の物質が含まれる。生体サンプルは、したがって、一又は複数の陽性及び／又は陰性予測遺伝子の発現の測定又は分析に適したものでありさえすればよく、ＧＶＨＤ転帰と相関のある核酸及び／又はタンパク質を含む。典型的には、生体サンプルには、ＣＤ４陽性Ｔ細胞、ＣＤ８陽性Ｔ細胞、又は細胞物質が含まれる。非限定的な例には、血液、血液細胞（例えば、末梢血単核細胞）、血清、血漿、骨髄、唾液、排泄物、脳脊髄液、又は尿が含まれる。
【００７９】
生体サンプルは、例えば、遺伝子発現又は発現産物の量又はレベル又は機能の存在を決定し、これらの測定又は分析を行うために、形質転換され、プロセスされ、又は操作され得る。典型的には、生体サンプルは、一又は複数の陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現及び／又は量もしくはレベルを直接的又は間接的に示す核酸（例えば、全核酸又はmRNA）又は遺伝子発現産物（例えば、タンパク質又は断片）を精製又は分離するために、形質転換又はプロセスされる。このように、サンプルには、ＨＣＴドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞から精製され、分離され、由来し、抽出され、又は取得された核酸及びタンパク質も含まれる。
【００８０】
陰性及び／又は陽性ＧＶＨＤ 予測遺伝子発現レベルは、ＨＣＴドナー候補のＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞を含むサンプルのmRNA（又は当該mRNAから逆転写されたcDNA）を測定することにより決定され得る。陰性又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子は、タンパク質をコード化することができる。したがって、遺伝子発現レベルは、ポリペプチド又はタンパク質等の発現産物を測定することにより決定され得る。表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された陰性及び／又は陽性予測遺伝子によってコード化された転写産物及び／又はタンパク質の発現は、当業者に知られた任意の様々な方法によって、測定及び／又は分析され得る。
【００８１】
検出、測定又は分析に適した核酸サンプルには、関連する転写産物（すなわち、ＨＣＴレシピエントにおけるＧＶＨＤを引き起こすＨＣＴの陽性及び／又は陰性予測遺伝子由来の転写産物、RNA、プリプロセスRNA（preprocessed RNA）、又はmRNA）。このように、RNA発現（例えば、mRNA）を測定又は分析するときには、かかるRNAは直接測定され得る。
【００８２】
スクリーニングのために適した核酸サンプルもまた、関連する 転写産物（例えば、陽性及び／又は陰性予測遺伝子由来のmRNAから転写されたcDNA）に由来する核酸を含む。転写産物に由来する核酸は、その合成においてmRNA 転写産物又はその 部分配列が（究極的には）鋳型として働く核酸を意味する。このような核酸の例は、転写産物から逆転写されるcDNA、cDNAから転写されるRNA、cDNAから増幅されるDNA、増幅されたDNAから転写されるRNA等を含み、これらは全て転写産物に由来する。このような由来産物の測定は、陽性及び／又は陰性遺伝子発現の存在及び／又は量を示す。例えば、cDNAの量は発現したRNAの量と相関するので、陽性又は陰性予測遺伝子のRNAは、cDNAに転写され（相補ＤＮＡ）、その後測定される。
【００８３】
一般に、サンプル中の核酸（例えば、DNA又はRNA）は、遺伝子配列又は発現又は量を測定又は検出する任意の好適な方法又は技術により検出することができる。遺伝子（例えば、核酸発現）を測定する非限定的で例示的な方法には、ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）、逆転写ポリメラーゼ連鎖反応（RT-PCR）、in situ PCR、定量PCR（q-PCR）、in situハイブリダイゼーション、サザンブロット、ノーザンブロット、配列分析、マイクロアレイ分析、レポーター遺伝子検出、又はこれら以外の核酸ハイブリダイゼーションプラットフォームが含まれるがこれらには限られない。RNAの発現を測定する方法には、本明細書において説明する陰性及び／又は陽性予測遺伝子の一又は複数の全部又は一部の転写産物とハイブリダイズする標識プローブを用いた細胞性mRNA抽出及びノーザンブロッティング、特異的プライマーを用いて陰性及び／又は陽性予測遺伝子の一又は複数から発現したmRNAの増幅、ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）、定量PCR（q-PCR）、及び逆転写ポリメラーゼ連鎖反応（RT-PCR）（これらの産物は、定量検出及び細胞からの全ＲＮＡ抽出が行われ、その後プロセスされ（例えば逆転写又は増幅され）、陰性及び／又は陽性予測遺伝子の全部又は一部をコード化するcDNAs又はオリゴヌクレオチドを標識化し調査するために用いられる）、及びin situハイブリダイゼーションを含むがこれらに限られない。陽性及び陰性のＧＶＨＤ予測遺伝子及びハウスキーピング遺伝子に対応するRT-PCR用のプライマーは、例えば、表２Ｂ（RNA 192）に記載されており、商業的に利用可能なABI Assay ID番号に従って記述されている。他のプライマー及びプローブは、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された遺伝子配列に由来し、又は、これらの遺伝子配列に基づくものであってもよい。
【００８４】
全RNA又はmRNA等のRNAを分離する方法は、当業者に知られている。非限定的な例には、例えば、生体サンプルから全核酸を得るための酸性グアニジン・フェノール・クロロホルム抽出、及び、オリゴｄＴカラムクロマトグラフィー 又は（ｄＴ）ｎ磁性ビーズを用いたmRNAの分離が含まれる（例えば、Sambrooket al., Molecular Cloning: A 研究所 Manual (2nd ed.), Vols. 1-3, Cold Spring Harbor 研究所, (1989), 又はCurrent Protocolsin Molecular Biology,F. Ausubel et al., ad. Greene Publishing and Wiley-Interscience,New York (1987)参照）。
【００８５】
核酸が増幅される実施形態においては、任意の増幅方法を用いることができるが、遺伝子発現量又はレベルを反映する結果が望まれる場合には、定量増幅を実現するために、増幅された核酸の相対頻度を維持又は制御する方法が使用される。「定量」増幅の様々な方法が当業者に知られている。例えば、定量PCRは、同一のプライマーを用いて既知量の対照配列を同時に増幅することを含む。これにより、PCR反応を調整するために用いることができる内部標準が提供される。このように、内部標準に特異的なプライマー及び／又はプローブは、増幅された核酸を定量化するために用いることができる。これ以外の好適な増幅方法には、ポリメラーゼ連鎖反応（PCR、Innis, et al., PCR Protocols. AGuide to Methods and Application. Academic Press,Inc. San Diego, (1990)）、リガーゼ連鎖反応（LCR、Wu and Wallace, Genomics, 4:560; Landegren et al., Science, 241: 1077;and Barringer, et al., Gene, 89:117)）、転写産物増幅（Kwoh etal., Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 86:1173）、及び自家持続配列複製法（Guatelli et al., Proc. Nat. Acad.Sci. USA, 87:1874）が含まれるが、これらには限られない。
【００８６】
したがって、遺伝子発現レベルは、概して、細胞のmRNA（又はそのcDNA）等のRNAを検出し、及び／又は、ポリペプチド又はタンパク質等の遺伝子発現産物を検出することにより、測定又は分析することができる。表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された陽性及び／又は陰性予測遺伝子によってコード化された転写産物及び／又はタンパク質の発現は、当業者に既知の様々な任意の方法によって測定され得る。したがって、本発明に係る検体は、核酸配列を含む。
【００８７】
本明細書での用法のとおり、「核酸」及び「ポリヌクレオチド」等の用語は、リン酸エステル結合又は同等の共有結合によって結合している少なくとも２以上のリボ核酸塩基又はデオキシリボ核酸塩基（ヌクレオチド）を意味する。核酸には、ポリヌクレオチドが含まれる。核酸には、一本鎖、二本鎖又は三本鎖、環状又は線状、核酸分子が含まれる。 核酸には、センス配列及びアンチセンス配列が含まれ、例えば、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ、表２Ｂ（RNA 192）、及び／又は、表３に記載された任意の配列、又は、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ、表２Ｂ（RNA 192）及び／又は表３に記載された任意の配列の相補的配列の全部又は一部に結合するセンス配列及びアンチセンス配列が含まれる。例示的な核酸には、全RNA、mRNA、DNA、cDNA、ゲノム核酸、天然型及び非天然型核酸例えば合成核酸が含まれるが、これらには限られない。
【００８８】
核酸は、様々な長さをとりえる。核酸の長さは、典型的には、約１０ヌクレオチドから２０Ｋｂであり、又は、かかる長さ内の又はかかる長さを含む任意の数値であり、例えば、１０ヌクレオチドから２５０Ｋｂ、１〜１５Ｋｂ又はそれ以下、１０００〜約５０００ヌクレオチド又はそれ以下、５００〜１０００ヌクレオチドの長さである。核酸は、もっと短くともよい。例えば、１００から約５００ヌクレオチド、又は約１０〜２５、２５〜５０、５０〜１００、１００〜２５０、又は約２５０〜５００ヌクレオチドの長さであってもよく、又は、かかる長さ内の又はかかる長さを含む任意の数値である。具体的な態様において、核酸配列は、約５〜１０、１０〜２０、２０〜３０、３０〜４０、４０〜５０、５０〜６０、６０〜７０、７０〜８０、８０〜９０、９０〜１００、１００〜１５０、１５０〜２００、２００〜２５０、２５０〜３００、３００〜４００、４００〜５００、５００〜１０００、１０００〜２０００ヌクレオチドの長さを有し、又は、かかる長さ内の又はかかる長さを含む任意の数値である。より短いポリヌクレオチドは、一般に「オリゴヌクレオチド」又は一本鎖ＤＮＡ又は二本鎖ＤＮＡの、「プローブ」又は「プライマー」とよばれ、典型的には約１０〜２０、２０〜３０、３０〜５０、５０〜１００ヌクレオチドの長さを有する。しかしながら、このようなオリゴヌクレオチドの長さには上限はない。
【００８９】
核酸には、例えば、陰性及び／又は陽性予測遺伝子配列（又は転写産物、RNA又はそのcDNA）、例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部に相補的な配列、とハイブリダイズするポリヌクレオチド及びオリゴヌクレオチド（プライマー及びプローブ）が含まれる。このようなハイブリダイズした核酸は、標的配列、転写産物、又は相補的な又は増幅された配列の検出を可能とし、ＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こす又は引き起こさないリスクを予測又は決定する本発明の方法、キット及びアレイにおいて用いられ得る。
【００９０】
陰性及び／又は陽性予測遺伝子の発現を検出又は測定するために、 核酸（例えば、オリゴ−又はポリヌクレオチドプローブ又はプライマー）は、対応する陰性及び／又は陽性予測遺伝子配列（又はRNA 転写産物又はそのcDNA）又は相補的配列の全部又は一部、すなわち、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部に相補的な配列と「ハイブリダイズ」する。これは、２以上の核酸配列の結合を意味する。「十分に相補的な」配列は、核酸配列の 標的配列（陰性及び／又は陽性予測遺伝子配列、又は 転写産物、RNAもしくはそのcDNA）、例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部と相補的な配列、との安定的なハイブリダイゼーションを可能にする。したがって、２つの配列が完全に相補的でなくとも検出が可能となる。検出は、直接的であってもよく（すなわち、配列と直接ハイブリダイズしたプローブから得られる）、間接的であってもよい（すなわち、プローブを標的配列に結びつける中間分子構造とハイブリダイズしたプローブから得られる）。
【００９１】
ハイブリダイズした配列は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部、又は、 表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部と相補的な配列と、概して約５０％以上相補的となる。典型的には、ハイブリダイズした配列は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部と相補的な配列と、６０％、７０％、８０％、８５％、９０％、又は９５％又はそれ以上相補的である。ハイブリダイズした配列間のハイブリダイゼーション領域は、典型的には、少なくとも約5〜10、10〜15ヌクレオチド、15〜20ヌクレオチド、20〜30ヌクレオチド、30〜50ヌクレオチド、50〜75ヌクレオチド、75〜100ヌクレオチド、100〜200ヌクレオチド、300〜400ヌクレオチド、400〜500ヌクレオチド又はそれ以上、この長さ内の又はこの長さを含む任意の数値又は領域である。
【００９２】
二本鎖分子を形成するための二本鎖の核酸の相補領域間のハイブリダイゼーションは、ハイブリダイゼーション方法の性質並びにハイブリダイズした核酸配列の構成及び長さによって変わる。一般に、ハイブリダイゼーションの温度及びハイブリダイゼーションバッファのイオン強度（例えばＮａイオン濃度）が、will determine the of ハイブリダイゼーションの厳密さ（stringency）を決定する（特定の厳密さを達成するためのハイブリダイゼーション条件はSambrook et al., (1989)Molecular Cloning, second edition, Cold Spring Harbor 研究所, Plainview, N.Y.で報告されている）。
【００９３】
以下に、例示的な非限定的なハイブリダイゼーション条件を示す。非常に高い厳密さ（９０％の同一性を有する配列を検出）−ハイブリダイゼーション：５ＸＳＳＣ、６５ｏＣで１６時間、洗浄：２ＸＳＳＣ中で室温で２度（ＲＴ）、各々１５分間、洗浄：０．５ＸＳＳＣ中で６５ｏＣで２度、各々２０分間
高い厳密さ（８０％以上の同一性を有する配列を検出）−ハイブリダイゼーション：５〜６ＸＳＳＣ、６５ｏＣ〜７０ｏＣで１６〜２０時間、洗浄：２ＸＳＳＣ中で２度、各５〜２０分間（ＲＴ）、洗浄：１ＸＳＳＣ中で５５ｏＣ〜７０ｏＣで２度、各３０分間。
低い厳密さ（５０％以上の同一性を有する配列を検出）−ハイブリダイゼーション：６ＸＳＳＣ、室温〜５５ｏＣで１６〜２０時間、洗浄：３ＸＳＳＣ中で室温〜５５ｏＣで少なくとも２度、各２０〜３０分間。
【００９４】
したがって、様々な実施形態において、ハイブリダイゼーションのためのポリヌクレオチド及びオリゴヌクレオチド（プライマー及びプローブ）は、陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型から生成されるRNA 転写産物に対する（例えば、接触）オリゴ−又はポリ−ヌクレオチドプローブ、又は、陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型のRNA 転写産物に由来するcDNAとのオリゴ−又はポリ−ヌクレオチドプローブのハイブリダイゼーションを含む。具体的な実施形態において、ハイブリダイゼーションのためのポリヌクレオチド及びオリゴヌクレオチド（プライマー及びプローブ）は、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子配列又はその断片に結合する（例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された遺伝子の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部と相補的な配列に結合する）（例えば、接触）オリゴ−又はポリ−ヌクレオチドプローブを含む。したがって、このような配列は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された配列、及び、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部と５０％、６０％、７０％、８０％、８５％、９０％、又は９５％同一の配列、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部と相補的な配列の断片を含む。
【００９５】
本発明の方法、アレイ及びキットにおいては、複数のポリヌクレオチドを用いることができる。複数のポリヌクレオチド（例えば、プローブ又はプライマー対）は、陽性及び／又は陰性予測遺伝子、例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された任意の配列又はこれらの多型の発現を検出、測定又は分析するために用いることができる。
【００９６】
「相補的」又は「アンチセンス」という語は、特定のDNA又はRNA 配列、例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された 任意の配列の全部又は一部と相補的な配列、に結合することができるポリヌクレオチド又はペプチド核酸（PNA）を意味する。アンチセンスは、RNA 転写産物又はDNAを結合する一本鎖、二本鎖、三本鎖又はこれ以上の鎖のRNA及びDNAポリヌクレオチド及びペプチド核酸（PNA）を含む。具体例は、センスRNAに結合するRNA及びDNAアンチセンスを含む。 例えば、一本鎖核酸は、陰性及び／又は陽性予測遺伝子の転写産物を標的にすることができる。アンチセンス／センス分子は、典型的にはセンス／アンチセンス鎖と１００％相補的であるが、部分的に相補的であってもよい。このとき、ヌクレオチドの一部のみがセンス／アンチセンス分子と結合する（100%未満相補的、例えば、９５％、９０％、８０％、７０％でありそれ未満でもよい）。または、このパーセント値以内の又はその値に含まれる任意の数値であってもよい。
【００９７】
本発明の方法、アレイ及びキットでプライマー及びプローブ として使用できるポリヌクレオチドは、典型的には、所定のサンプル（例えば、ＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞を含むサンプル）における、遺伝子（又はその部分／断片）の同定、検出、測定又は分析のためのハイブリダイゼーションプローブ又はプライマーとして用いるのに好適な遺伝子（センス又はアンチセンス）の部分／断片である。典型的には、プライマーは、（例えば、PCRによって）核酸配列にハイブリダイズ又は核酸配列を増幅できるように、逆方向に（すなわち、第１のプライマーは5'の位置で第２のプライマーは3'の位置）配向している。
したがって、他の実施形態において、測定には、プライマー対（逆方向に配向している）のハイブリダイゼーション及び陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型（例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）のいずれかに記載された遺伝子）から産出された陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子のRNA 転写産物に由来するcDNAの増幅が含まれる。他の実施形態において、測定には、cDNAを生成して、一又は複数の陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子（例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）のいずれかに記載された遺伝子）の発現レベルを決定する、RNA 転写産物の逆転写（例えば、逆向きに配向したプライマー対を用いる）が含まれる。[0101]        核酸配列は、can includeヌクレオチド及びヌクレオシド代替物、添加物、欠失、誘導体及び融合配列／キメラ配列（例えば、コード化組み換えポリペプチド）、及びこれらの変異体（例えば、代替物、添加物、挿入及び欠失）。このような変異体の具体例には、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された任意の配列、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された任意の配列と相補的な配列の多型及び断片が含まれる。[0102]        「同一性」及びこの文法的変異は、２以上の言及対象が同一であることを意味する。このように、２つの配列が同一の場合には、それらは同じアミノ酸配列を有する。「同一のエリア、領域又はドメイン」は、２以上の言及対象の一部が同一であることを意味する。このように、２つの配列が一又は複数の配列領域と同一又は相同である場合には、この２つの配列は、これらの領域において同一性を有する。
【００９８】
「同一性」及び「相同性」の程度は、配列における各位置を比較することによって決定される。同一性又は相同性の程度は、当該配列によって共有されている位置における、同一の又は一致する位置（例えば、一致するヌクレオチド又はアミノ酸残基）の数の関数である。「同一性」及び「相同性」の具体例には、 include （例えば、1〜3、3〜5、5〜10、10〜20、20〜30、又はそれ以上の）配列の残基が含まれる。配列は、基準配列、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部と相補的な配列に対して、５０％、６０％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％、又はそれ以上の同一性又は相同性を有することができる。本明細書での用法のとおり、配列間の同一性又は相同性の所定の割合は、整列した配列において配列の同一性の程度を示すこともできる。 ２つの配列間の同一性の程度は、コンピュータプログラム及び数学アルゴリズムを用いて解明することができる。配列の同一性（相同性）の割合を計算するアルゴリズムは、概して、比較領域における配列ギャップ及び不一致を考慮する。例えば、BLAST（例えば、BLAST 2.0）検索アルゴリズム（例えば、Altschul et al., J. Mol. Biol. 215:403 (1990), publicly available through the National Center forBiotechnology Information, NCBI参照）は、Mismatch -2; gap open 5; gap extension 2といった例示的な検索パラメータを有する。BLASTアルゴリズムは、データベース配列中の同一長のワードと比べるときに、ポジティブ閾値スコア（positive-valued threshold score）Ｔと一致するか又はこのＴを満足するクエリ配列中のショートワードの長さＷを特定することにより、高スコアの配列ペア（HSP）を特定することを含む。Tは、近傍ワードスコア閾値と称される。初期近傍ワードヒットは、より長いHSPを見つけるためのサーチ開始のためのシードとして働く。累積アラインメントスコアが増加し得る限り、ワードヒットを各配列に沿って両方向に伸ばされる。各方向におけるワードヒットの伸長は、累積アラインメントスコアがその最大到達値から量Ｘだけ低下する場合、１個以上のネガティブスコアリング残基アラインメントの累積のために累積スコアがゼロ以下になる場合、またはいずれかの配列が末端に到達する場合に停止される。BLASTアルゴリズムパラメーターW、TおよびXは、アラインメントの感度および速度を決定する。BLASTプログラムは、デフォルト値としてワード長(W)11、BLOSUM62スコアリングマトリックス(Henikoff and Henikoff,1992, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 89: 10915-10919参照)、アラインメント５０、期待値(E)10（又は1又は0.1又は0.01又は0.001又は0.0001）を、M=5、N=-4、および両鎖の比較を用いる。BLASTアルゴリズムを用いた２つの配列間の統計的類似性の尺度の一つは最小合計確率(P(N))であり、これは２つのヌクレオチド配列間または２つのアミノ酸配列間の一致が偶然発生する確率の指標を提供するものである。
【００９９】
ポリペプチド配列の比較に関し、BLASTPアルゴリズムは、典型的には、PAM100、PAM 250、BLOSUM 62又はBLOSUM 50等のスコアリングマトリックスと組み合わせて用いられる。FASTA（例えば、FASTA2及びFASTA3）及びSSEARCH 配列比較プログラムは、同一性の程度を定量化するために用いられる（Pearson et al., Proc. Natl. Acad. Sci. USA 85:2444 (1988)、Pearson, Methods MolBiol. 132:185 (2000)、及びSmith et al., J. Mol. Biol. 147:195 (1981)）。Delaunay-based位相マッピングを用いたタンパク質構造類似性を定量するプログラム開発されている（Bostick et al., BiochemBiophys Res Commun. 304:320 (2003)）。
【０１００】
核酸は、様々な標準的クローニング技術及び化学合成技術を用いて生成される。このような技術には、抗体コード化配列にアニーリングすることができるプライマー（例えば縮重プライマー 混合物）を用いた、ゲノムDNA又はcDNA標的との核酸増幅、例えば、ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）を含むがこれには限られない。核酸は、化学合成（例えば、固相アミド亜りん酸エステル合成）又は遺伝子からの転写によっても生成できる。生成された配列は、その後、in vitroで翻訳され、又は、プラスミドにクローン化され、増殖された後、細胞（例えば、動物又は植物内における真核生物細胞又はほ乳類細胞等の宿主細胞、酵母又はバクテリア）内で発現される。
【０１０１】
本明細書において説明されているように、遺伝子発現は、発現産物の検出によって測定及び／又は分析できる。本明細書での用法のとおり、「発現産物」という語は、遺伝子でコード化されたアミノ酸配列、タンパク質、ポリペプチド、又はペプチドである。具体的には、発現産物は、例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）の配列に示されている陰性又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子の全部又は一部によってコード化される。本発明の方法、キット及びアレイは、例えば、in 表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載されている一又は複数の陰性又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子によってコード化された発現産物の検出、測定又は分析を含む。
【０１０２】
したがって、検体は、発現産物に結合する、すなわち、bind to encoded by陰性又は陽性ＧＶＨＤ予測遺伝子（例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、及び表１８（SG64）のいずれかに記載されている配列）の全部又は一部によってコード化されたアミノ酸配列、タンパク質、ポリペプチド、又はペプチドに結合する分子をさらに含む。本明細書での用法のとおり、「アミノ酸配列」、「タンパク質」、「ポリペプチド」及び「ペプチド」という用語は、 are used interchangeablyto refer toアミド結合又はそれと同等のものによって共有結合する２以上のアミノ酸又は「残基」を指し示すために、相互に交換可能に用いられる。このようなアミノ酸配列の例示的な長さは、アミノ酸残基の長さで、約５〜１０、１０〜２０、２０〜２５、２５〜５０、５０〜１００、１００〜１５０、１５０〜２００、又は２００〜３００、４００〜５００、５００〜１０００、又はそれ以上である。  
【０１０３】
したがって、本発明にかかる検体は、陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子によってコード化されるタンパク質又は断片（ペプチド、ポリペプチド等）に結合する抗体及びその部分配列を含む。「抗体」という語は、重鎖可変ドメインVH及び／又は軽鎖可変ドメインVLを介して他の分子（抗原）と結合するタンパク質を意味する。「抗体」は、任意のモノクローナル免疫グロブリン分子又はポリクローナル免疫グロブリン分子、例えばIgG、IgA、IgD、IgE、IgM、及びこれらの任意のサブクラス（例えば、IgG1、IgG2、IgG3又はIgG4）を意味する。抗体には、２つの重鎖配列及び２つの軽鎖配列を含む全長抗体が含まれる。抗体は、カッパ重鎖配列又はラムダ重鎖配列（いずれが天然抗体と同様に全長であってもよい）、これらの混合物（すなわち、カッパ鎖配列とラムダ鎖配列との融合）、及びこれらの部分配列又は断片を有していてもよい。天然抗体分子は、２つのカッパ軽鎖又は２つのラムダ軽鎖を有する。
【０１０４】
抗体及びその部分配列には、哺乳類抗体、霊長類抗体、ヒト抗体及び完全ヒト抗体及びその部分配列が含まれる。抗体及びその部分配列には、形質転換細胞又はハイブリドーマ、又はＢ細胞によって又はこれらにおいて生成され又は発現されたもの、又は、合成的に生成され又は他の有機体（植物、昆虫、バクテリア等）によって生成されたものが含まれる。
【０１０５】
抗体には、ポリクローナル抗体及びモノクロナール抗体が含まれる。「モノクロナール」抗体は、真核クローン、原核クローン、又はファージクローンを含む単一クローンに基づき、この単一クローンから得られ、この単一クローンから誘導される抗体を意味する。このように、「モノクロナール」抗体は、構造的に定義され、生成方法によっては定義されない。
【０１０６】
抗体には、部分配列が含まれる。非限定的で代表的な抗体の部分配列の例には、Fab、Fab’、F（ab’）2、Fv、Fd、単鎖Fv（scFv）、ジスルフィド連結Fvs（sdFv）、VL、VH、Camel Ig、V-NAR、VHH、trispecific （Fab3）、二方特異的抗体（Fab2）、二重特異性抗体（（VL-VH）2又は（VH-VL）2）、三重特異性抗体（trivalent）、四重特異性抗体（tetravalent）、小型抗体（（scFV-CH3）2）、二方特異的単鎖Fv（Bis-scFv）、IgGdeltaCH2、scFv-Fc、（scFv）2-Fc、アフィボディ、アプタマー、アビマーもしくはナノボディ、又はこれら以外の完全型免疫グロブリンの抗原結合の部分配列が含まれるがこれらには限られない。抗体には、１以上のエピトープ（例えば、二重特異性抗体）と結合できる抗体、又は、一又は複数の異なる抗原（例えば、二重又は多重特異性抗体）と結合できる抗体が含まれる。
【０１０７】
抗体及びその部分配列は、生成することができ、商業的に利用可能であり、それ以外の提供元から入手することもできる。例えば、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ、表２Ｂ（RNA 192）及び／又は表３内の任意の配列の全部又は一部をコード化して得られる発現産物又は断片に結合する抗体は、当業者に既知の標準的な免疫学的方法を用いて生成できる。
【０１０８】
哺乳類抗体は、トランスジェニック又は非トランスジェニックの哺乳類、又は、哺乳類抗体を生成するように操作された哺乳類以外の生命体、例えば、非哺乳類細胞（バクテリア細胞、酵母細胞、昆虫細胞）、動物又は植物によって生成される抗体である。「ヒト」抗体は、抗体のアミノ酸配列が完全ヒト型、すなわち、ヒト重鎖可変領域及びヒト軽鎖可変領域並びに及びヒト不変領域であることを意味する。このように、アミノ酸の全てがヒト型であるか、又は、ヒト抗体に存在する。「ヒト化」抗体は、抗体のアミノ酸配列が、アクセプターヒト免疫グロブリン分子中で所望の抗原と特異的に結合する一又は複数の相補性決定領域（CDR）の非ヒトアミノ酸残基（例えば、マウス、ラット、ヤギ、ウサギ等）、及びFvフレームワーク領域（FR）中にCDRにフランキングする一又は複数のヒトアミノ酸残基を有することを意味する。
【０１０９】
陰性及び／又は陽性予測遺伝子でコード化された発現産物の量を測定する方法は、当業者に既知である。タンパク質検出、測定及び分析方法の非限定的な例には、ウェスタンブロット、免疫ブロット、酵素結合免疫測定法（ELISA）、放射免疫測定法（RIA）、免疫沈降、表面プラズモン共鳴、化学発光、吸収、発光、蛍光分極、リン光、免疫組織化学的分析、マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間（MALDI-TOF）、質量分析、マイクロサイトメトリー、マイクロアレイ、顕微鏡法、蛍光活性化細胞分類（FACS）及びフローサイトメトリーが含まれる。陰性及び陽性予測遺伝子によってコード化された発現産物の量は、タンパク質の機能、例えば、酵素もしくは触媒機能、DNA結合機能、リガンド又はレセプター結合、シグナル伝達等に基づく機能的解析も含む。
【０１１０】
「結合」又は「結合する」という語は、検体に関して用いられる場合には、核酸配列又は遺伝子発現産物（例えば、タンパク質）全部又は一部と分子レベルで相互作用する結合部分を意味する。特異的な結合は、配列又は発現産物に対して選択的である。特異的及び選択的結合は、当業者に既知の解析法（例えば、免疫沈降、ELISA、フローサイトメトリー、免疫組織化学法、ウェスタンブロッティング、核酸ハイブリダイゼーション等）を用いる非特異的結合とは区別され得る。
【０１１１】
検体は、検出を可能とするために、標識化又はタグ付けされる。検出可能な標識、マーカー及びタグには、遺伝子発現又は発現産物の検出、測定、分析及び／又は定量化に好適な標識が含まれ、また、酵素、生化学、分光、光化学、免疫化学、同位体、電気、光学、化学又はこれら以外の方法によって検出可能な任意の構成物を含む。検出可能な標識は、検体に取り付けられ（例えば、結合又は接合され）、検体を構成する一又は複数の原子内にあるか、当該原子である。検体の構成は、炭素、水素、窒素、酸素、硫黄、リン等の一又は複数のを含むことができるので、炭素、水素、窒素、酸素、硫黄、リン等の任意の放射性同位体は、分離可能に標識化された検体内に含められ得る。
【０１１２】
非限定的で例示的な分離可能な標識には、放射性同位体、金属又は金属酸化物等の放射性物質も含まれる。放射性同位体には、アルファ線、ベータ線又はガンマ線を放出する放射性核種を含む。具体的な実施形態において、放射性同位体は、C、N、O、H、S、Cu、Fe、Ga、Ti、Sr、Y、Tc、In、Pm、Gd、Sm、Ho、Lu、Re、At、Bi又はAcの一又は複数であってもよい。追加的な実施形態において、放射性同位体は、 3H、11C、14C、13N、18O、15O、32P、33P、35S、125I又は131Iの一又は複数であってもよい。
【０１１３】
さらに非限定的で例示的な分離可能な標識には、造影剤（例えば、ガドリニウム、マンガン、バリウム、硫黄、ヨード剤もしくは非ヨード剤、イオン剤又は非イオン性剤）、磁化剤及び常磁性剤（例えば、酸化鉄キレート）、ナノ粒子、酵素（西洋ワサビペルオキシダーゼ、アルカリホスファターゼ、ベータガラクトシダーゼ、又はアセチルコリンエステラーゼ）、補欠分子族（例えば、ストレプトアビジン／ビオチン及びアビジン／ビオチン）、コロイド金又は着色ガラス又はプラスチック（例えば、ポリスチレン、ポリプロピレン、ラテックス等）等の比色分析標識、ビーズ、蛍光物質又は蛍光色素（例えば、ウンベリフェロン、フルオレセイン、フルオレセインイソチオシアネート、ローダミン、ジクロロトリアジニルアミンフルオレセン、塩化ダンシル、テキサスレッド、ローダミン）、発光物質（例えば、ルミノール）、又は生物発光物質（例えば、緑色蛍光タンパク質、ルシフェラーゼ、ルシフェリン、エクオリン）を含む。標識は、遺伝子発現又は発現産物の検出、測定、分析及び／又は定量化のために用いられる任意の造影剤である（例えば、コンピュータ制御による体軸断層撮影レントゲン写真術（CAT又はCT）、蛍光透視法、単光子放出コンピューター断層撮影（SPECT）イメージング、光学イメージング、陽電子放出型断層撮影法（PET）、磁気共鳴映像法（MRI）、ガンマ線イメージングのためのもの）。
【０１１４】
分離可能な標識は、検体に結合又は接合されてもよい（例えば共有結合）。様々な実施形態において、放射性核種又は金属もしくは金属酸化物等の分離可能な標識は、直接又は間接に検体に結合又は接合される。リンカー又は中間官能基は、検体を分離可能な標識に結合するために用いられ得る。
【０１１５】
「融合」又は「キメラ」又は「コンジュゲート」という語及びこれらの文法的変異体は、分子に関して用いられる場合、典型的には天然には共には存在しない互いに区別される２つの異なる分子的実体に由来し、このような分子的実体から取得もしくは分離され、又はこれらの分子的実体を基礎もしくは原型とする部分又は部位を含む分子を意味する。すなわち、例えば、検体の融合又はコンジュゲートの部分は、遺伝子産物（陽性又は陰性予測遺伝子によってコード化されたもの）に結合する部分（例えば、抗体）及び第２の部分を含み又はこのような部分及び第２の部分から成る。第２の部分は、分離可能な部分又は物質を含み又はこのような部分又は物質から成る。第１及び第２の部分は構造的に区別される。
【０１１６】
融合、キメラ及びコンジュゲートは、共有結合又は非共有結合により、直接又は間接に結合される。共有結合の非限定的な例は、アミド結合、非天然非アミド化学結合であり、例えば、グルタルアルデヒド、N-ヒドロキシスクシンイミドエステル、二官能性マレイミド、N、N’-ジシクロヘキシルカルボジイミド（DCC）又はN,N’-ジイソプロピルカルボジイミド（DIC）を含む。アミド結合以外の連結基には、例えば、ケトメチレン（例えば、-C（=O）-CH2- for -C（=O）-NH-）、アミノメチレン（CH2-NH2）、エチレン、オレフィン（CH=CH）、エーテル（CH2-O）、チオエーテル（CH2-S）、テトラゾール（CN4-）、チアゾール、レトロアミド、チオアミド、又はエステル（例えば、Spatola (1983) in Chemistryand Biochemistry of Amino Acids, Peptides and Proteins, Vol. 7, pp 267-357,“Peptide and Backbone Modifications,” Marcel Decker, NY参照）が含まれる。本発明の構成物及び方法は、 may be contacted又はprovided in vitro、ex vivo又はin vivoで接触される。「接触」及びこれらの文法的変異体は、２以上の実体（例えば、検体及び核酸又は発現産物）の間での物理的相互作用（直接又は間接）を許容する状態を意味する。一例において、接触は、検体（例えば、ポリヌクレオチド、プローブ、プライマー、抗体又は断片等）と生体サンプル、例えば、ＣＤ４陽性Ｔ細胞、ＣＤ８陽性Ｔ細胞、又は核酸、タンパク質等の生体サンプルに由来する細胞性の又はそれ以外の物質との相互作用（例えば、結合）を意味する。
【０１１７】
本発明における発現の検出、測定又は分析方法に関し、本明細書における接触には、溶液中、固相中、in situ、in vitro、ex vivo、細胞中におけるものを含む。この細胞は、例えば、in vivoＣＤ４陽性細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞、invitroＣＤ４陽性細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞、初代細胞分離株、通過細胞、培養細胞、又はex vivo細胞を含むサンプルなどである。このように、本発明の方法は、陽性及び／又は陰性予測遺伝子発現の量又はレベルを示す他の実体と検体が結合できる条件下での接触を含む。
【０１１８】
検体（すなわち、核酸、タンパク質、抗体又はその断片）は、自由状態、溶液中、固相中のいずれにあってもよく、例えば、基板又は支持体（例えば、固体のもの）に固定されている。基板及び支持体の例には、マルチウェルプレート、ビーズもしくは球体、チューブ又はバイアル、マイクロアレイ又はこれら以外の任意の好適な基板又は支持体を含む。固定は、基板又は支持体と検体とのパッシブ吸着（非共有結合）もしくは共有結合、又は、検体を試薬に付着させその後に試薬を基板又は支持体に取り付ける間接的なもの（例えば、リガンドレセプター機構。分子が検体及び基板又は支持体に固定された対応するレセプターに接合され、ビオチン−ストレプトアビジン機構が例である）であってもよい。
【０１１９】
「結合（bind）」又は「結合する（binding）」という語は、分子レベルでの（直接又は間接）物理的相互作用を意味する。典型的には、結合は、標的に対して特異的又は選択的である。すなわち、アッセイに関するバックグラウンド結合又は対照結合よりも統計的に有意に高いことを意味する。「特異的に結合」という語は、優先的に又は選択的に標的と結合する能力を意味する。例えば、ポリヌクレオチド、プライマー、プローブ、又は抗体等の検体が核酸又は遺伝子発現産物と結合（又はハイブリダイズ）する。特異的及び選択的な結合は、公知の解析法（例えば、核酸検出に関しては、ポリメラーゼ連鎖反応、DNA転写、ノーザンブロッティング及びサザンブロッティング等、及び／又はタンパク質検出、免疫沈降、ELISA、フローサイトメトリー、及びウェスタンブロッティング）を用いて、非特異的な結合と区別される。例えば、免疫測定を行うときには、対照には、典型的には抗体又は抗原結合断片単体（すなわち、タンパク質サンプルが存在しない）を含む反応ウェル又は反応チューブが含まれる。このとき、反応量（例えば、ウェルとの非特異的結合）は、タンパク質サンプルが存在しない抗体又はその抗原結合断片によって、バックグラウンドと考えられる。
【０１２０】
本発明は、データベース及び組織的構成をさらに提供する。「データベース」又は「組織的構成」は、情報の収集に関連する。データベース又は組織的構成には、典型的には、一又は複数の実際のＨＣＴドナー及び／又はＨＣＴドナー候補の遺伝子発現プロファイル、又は、実際のドナー及び／又はドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こす又は引き起こさないリスク又は可能性を示すスコア又はそれ以外の指標が含まれる。一実施形態において、データベース又は組織的構成には、実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補の複数の陽性及び／又は陰性予測遺伝子の遺伝子発現プロファイル、又は、実際のドナー又はドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすかどうかのリスク又は可能性を示すスコアが含まれる。他の実施形態において、データベース又は組織的構成には、複数の実際のドナー又はＨＣＴドナー候補の複数の陽性及び／又は陰性予測遺伝子の遺伝子発現プロファイル、又は、複数の実際のドナー又はドナー候補からのＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすかどうかのリスク又は可能性を示すスコアが含まれる。
【０１２１】
所定の実際のドナー又はドナー候補のＨＣＴのリスク（ＧＶＨＤが含まれる）は、ＧＶＨＤがＨＣＴレシピエントにおいて引き起こされるか否か、及び、それはどの程度か（例えば、重症度）を予測するために用いられる。例えば、所定のＨＣＴレシピエントについて相性のあうＨＣＴドナーが限られている場合には、いくらかのＧＶＨＤを引き起こすリスクを有するＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントとして選択される。ＧＶＨＤはレシピエントへの移植後に起こり得るので、レシピエントは、レシピエントへのＨＣＴの実施前又は後に、効果的な量の拒絶反応抑制剤で治療を受けることができる。ＧＶＨＤを引き起こすリスクに応じて、レシピエントは、予期されるリスクに基づいて、より積極的に又は消極的に治療を受けることができ、又は、レシピエントに標準的プロトコルに従って治療を施すか否かを決定することができる。このようにして治療を受けたＨＣＴレシピエントは、移植に関連するＧＶＨＤ等の合併症を減少せさせ又は防止することができる。したがって、本発明は、ＨＣＴレシピエントにおけるＧＶＨＤのリスクを予測することができ、レシピエントへのＨＣＴの実施前又は後に、レシピエントが抗ＧＶＨＤ拒絶反応改善治療を受けることができるようになる方法を提供することができる。
【０１２２】
本発明 はキットを提供する。このキットには、例えば、好適なパッケージ材にパッケージされた検体、核酸配列、プライマー、プローブ、抗体及びアレイが含まれる。キットの成分は、陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子（例えば、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ、表２Ｂ（RNA 192）及び／又は表３内のもの）、例えば、関連する陽性又は陰性予測遺伝子（例えば、核酸又は発現産物）に特的に結合するプローブ、プライマー対又は抗体（例えば、その発現レベルが、ＨＣＴドナーがＧＶＨＤを引き起こすリスクと相関のある遺伝子）の発現を検出、測定又は分析ために用いられる。したがって、一実施形態において、キットには、例えば、表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ、表２Ｂ（RNA 192）及び／又は表３に記載された一又は複数の陽性及び／又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子又はこれらの任意の配列によってコード化された発現産物の発現の検出、測定又は分析を可能とする検体、核酸配列、プライマー、プローブ、抗体又はアレイが含まれる。
【０１２３】
「パッケージ材」という語は、キットの 一又は複数の構成要素を収容する物理的構造を意味する。パッケージ材は、構成要素を殺菌包装することができ、この種の目的に常用される材料（例えば、紙、段ボール素材、ガラス、プラスチック、箔、アンプル、バイアル、チューブ等）から成る。キットは、複数の構成要素、例えば、２以上の検体を、単独で又は組み合わせて含む。
【０１２４】
キットには、構成要素に関する説明（種類、量、用量等）を含むラベル又は添付文書や、固相中、液体中、in vitro、in situ、又はin vivo及びこれ以外の任意の状態での使用説明書が含まれてもよい。ラベル又は添付文書には、本明細書で説明する方法の任意のものを実施する際の説明、例えば、実際のドナー又はドナー候補のＨＣＴがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすか否かのリスクを決定又は予測するために遺伝子発現を測定及び／又は分析するための説明が含まれる。  この説明は、追加的に、既定の基準発現量（例えば、標準量又は対照量に対するもの）よりも大きい遺伝子発現レベルが、ＨＣＴドナーがＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすリスクが高い又は低いことを示すことを示してもよい。
【０１２５】
ラベル又は添付文書には、製造者、ロット番号、製造場所及び製造日、使用期限を特定する情報が含まれてもよい。ラベル又は添付文書には、紙又は厚紙等の「印刷物」が含まれてもよい。この印刷物は、キットやパッキング材（例えば、箱）と別であってもよく、キットもしくはパッキング材又はキットの構成要素を含むアンプル、チューブ又はバイアルに添付されていてもよい。ラベル又は添付文書には、追加的に、コンピュータ読み取り可能な媒体、例えば、バーコードが印刷されたラベル、ディスク、CD- ROM、CD- RAM、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD等の光学ディスク、MP3、磁気テープ、又はRAM及びROM等の電子記憶媒体、又は磁気光学記憶媒体等のこれらの組み合わせ、FLASH媒体又はメモリカード、が含まれる。
【０１２６】
本発明のキットには、検体（例えば、例えば、 表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ、表２Ｂ（RNA 192）及び／又は表３に記載された陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の発現又はこれらの配列によってコード化された発現産物の検出、測定又は分析を可能にする核酸配列、プライマー、プローブ又は抗体）を含む剤形中に、追加的に、緩衝剤、保存剤、安定剤が含まれてもよい。キットの各構成要素は、個別の容器に入れられ、この容器の全てを１つのパッケージに入れるようにしてもよい。 
【０１２７】
本発明のキットには、表１（ＲＮＡ  １５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）、及び表１８（ＳＧ６４）に記載された任意の遺伝子配列の全部又は一部と１００％同一の又はこれらの１００％相補的な核酸（例えば、オリゴヌクレオチド、プライマー、又はプローブ）、及び、表１（ＲＮＡ  １５３８）、表２、表２Ａ、表２Ｂ（ＲＮＡ  １９２）及び／又は表３に記載された遺伝子配列の全部又は一部と１００％未満の同一性を有し又は１００％未満の相補性を有する核酸（例えば、オリゴヌクレオチド、プライマー、又はプローブ）（例えば、表１（ＲＮＡ  １５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）、及び表１８（ＳＧ６４）に記載された任意の遺伝子配列の全部又は一部と、６０％、７０％、８０％、８５％、９０％、又は９５％の同一性又は相補性）が含まれてもよい。したがって、キットには、表１（ＲＮＡ  １５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）、及び表１８（ＳＧ６４）に記載された陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子配列の全部又は一部（又はこれらの多型）、又は、  表１（ＲＮＡ  １５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）、及び表１８（ＳＧ６４）に記載された遺伝子の全部又は一部配列の相補的な配列、にハイブリダイズするセンス及び／又はアンチセンス核酸配列を含んでもよい。このような核酸は、表１（ＲＮＡ  １５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）、及び表１８（ＳＧ６４）に記載された核酸配列の全部又は一部と同一であってもよく相補的であってもよい。      
【０１２８】
一実施形態において、キットには、２以上（例えば、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０又はそれ以上、例えば、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０又はそれ以上）ののプライマー対が含まれる。各プライマー対は、互いに逆方向に配向しており、当該プライマー対は、表１（RNA 1538、配列
番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子の１つ、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子配列（又はこれらの多型）の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された遺伝子の全部又は一部配列の相補的な配列、から生成されるRNA又はcDNAにハイブリダイズする。
【０１２９】
本発明のキットには、上記以外の検体が含まれる。  一実施形態において、キットには、プライマー対の１つによって増幅される核酸配列にハイブリダイズするプローブを含むことができる。このプライマー対は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子配列（又はこれらの多型）の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された遺伝子の全部又は一部配列の相補的な配列、例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子（又はこれらの多型）の一又は複数のRNA又はcDNAにハイブリダイズする。具体的な態様において、複数のプローブ（例えば、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20又はそれ以上、例えば、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49、50又はそれ以上）は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された陽性又は陰性ＧＶＨＤ予測遺伝子配列（又はこれらの多型）の全部又は一部、又は、このような遺伝子配列の全部又は一部の相補的な配列、例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された陽性又は陰性予測遺伝子のRNA又はcDNAにハイブリダイズする。
【０１３０】
検体を含む本発明のキットにおいては、当該検体の全部又は一部が、支持体や基板に付着又は固定されている必要がない。一実施形態において、キットにはプライマー対又はプローブが含まれ、当該プライマー対及び／又はプローブは支持体又は基板に付着されたり固定されたりしない。
【０１３１】
本発明のキットには、核酸の発現レベルを評価する際に有用な上記以外の試薬（例えば、PCR反応を行うためやプローブと 核酸との結合を検出するための緩衝剤等の試薬）を含んでもよい。例えば、キットには、追加的な 有用な物質及び材料、例えば基準物質（例えば、発現の結果が比較される既知量の核酸を含むサンプル）を含んでもよい。キットには、追加的に include a コンピュータ読み取り可能媒体（例えば、データ分析プログラム、基準遺伝子発現プロファイル等を含むもの）、対照サンプル、及びサンプル及び分析を取得及び／又は処理し、取得された遺伝子発現データを分析するための前記以外の試薬を含むことができる。
【０１３２】
本発明はアレイを提供する。このアレイには、例えば、支持体又は基板（例えば、マルチウェルフォーマットもしくはマルチウェルプレート又はディッシュ）に付着され又は固定される一又は複数の検体、核酸配列、ポリヌクレオチド、オリゴヌクレオチド、プライマー、プローブ又は抗体を含むことができる。「アレイ」又は「マイクロアレイ」は、「バイオチップ」とも呼ばれ、ポリヌクレオチド、オリゴヌクレオチド、プライマー、プローブ又は抗体等の（例えばハイブリダイズ可能な）検体を、基板に結合する構成を意味する。このようなアレイは、遺伝子発現レベルにおける変異を定量化するために好適であり、したがって本明細書において説明している方法、例えば、一又は複数の陽性及び／又は陰性予測遺伝子の発現を検出、測定又は分析する方法にとって有用である。
【０１３３】
典型的には、アレイにおいて、既知の遺伝子（例えば、陽性又は陰性予測遺伝子単鎖、センス又はアンチセンス）の一部であり、又は、遺伝子発現産物（例えば、陽性又は陰性予測遺伝子の遺伝子発現産物）に結合する検体（例えば、核酸配列、オリゴヌクレオチド、プローブ又は抗体）は、基板又は支持体上で所定の又は既知のアドレス又は位置を占める。したがって、核酸配列、ポリヌクレオチド、オリゴヌクレオチド、プライマー、プローブ又は抗体等の検体は、支持体又は基板で、所定の又は既知の場所、位置又はアドレスを有する。
【０１３４】
検体は、典型的には、アレイの２以上の次元に配置される。アレイは、様々な形状をとりえる。例えば、アレイは、規則的であってもよく（例えば、均一な行及び列に配置される）又は不規則であってもよい。このように、整然としたアレイでは、サンプルの位置又は場所は、サンプルがアレイに付着されるときに当該サンプルに割り当てられ、キーによって、各々の位置又は場所を適当な標的と関連づけられる。整然としたアレイは、シンメトリックなグリッド状に配置されてもよいが、サンプルはこれ以外のパターン（例えば、半径方向に延びる線状、らせん状、又は整然としたクラスター状）で配置されてもよい。アレイは、通常、アレイの特定のアドレスをその位置におけるサンプルのＩＤ（例えば、ハイブリダイゼーション又は例えばシグナル強度を含む結合データ）と関連づけるようにコンピュータがプログラムされ得るという点で、コンピュータ読み取り可能である。コンピュータ読み取り可能なフォーマットの非限定的な例において、アレイにおける個別のサンプルは、規則的に、例えばデカルト格子パターンに配置され、コンピュータによってアドレス情報と関連づけられる。
【０１３５】
アレイ「フォーマット」には、検体が支持体又は基板に付着され又は固定される任意のフォーマット、例えば、マイクロタイタープレートもしくはマルチウェルプレート又はディッシュ、テストチューブ、無機系シート、ディップスティック等が含まれる。特定のフォーマットが重要ということはない。必要なことは、吸着された検体の機能的挙動に影響を与えずに検体が支持体又は基板に付着され又は固定されることだけである。
【０１３６】
支持体又は基板は、ガラス又はプラスチック等の不活性物質であってもよい。このような材料の１つは、ポリプロピレン等の有機高分子である。ポリプロピレンは、化学的に不活性で疎水性であり、様々な有機酸、溶剤、塩、酸化剤、及び鉱酸に対する優れた耐薬品性を有している。追加的な非限定的の例には、ポリエチレン、ポリブチレン、ポリイソブチレン、ポリブタジエン、ポリイソプレン、ポリビニルピロリジン、ポリテトラフルオロエチレン、ポリ二フッ化ビニリデン、ポリフッ化エチレン・ プロピレン、ポリエチレンビニルアルコール、ポリメチルペンテン、ポリクロロトリフルオロエチレン、ポリスルホン、水酸化二軸延伸ポリプロピレン、アミノ化二軸延伸ポリプロピレン、チオール化二軸延伸ポリプロピレン、エチレンアクリル酸、エチレンメタクリル酸、ナイロン類、及びこれらの混合物又は共重合体（例えば、ポリプロピレン、ポリエチレン、ポリブチレン、ポリイソブチレン等の混合物、交互ブロック、又は交互材料）が含まれる。
【０１３７】
一実施形態において、アレイには、２以上のプライマー対が含まれる。各プライマー対は、互いに逆方向に配列している。プライマー対の各々は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の遺伝子配列（又はこれらの多型）の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の遺伝子配列の全部又は一部の相補的な配列、にハイブリダイズする。また、各プライマー対は、支持体又は基板に付着され又は固定される。具体的な態様において、プライマー対の一又は複数のプライマーは、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の遺伝子配列の全部又は一部と１００％同一又は１００％相補的である。または、プライマー対の一又は複数のプライマーは、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の遺伝子配列の全部又は一部と１００％未満の同一性又は１００％未満の相補性を有する（例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の遺伝子配列の全部又は一部と60%、70%、80%、85%、90%、又は95%の同一性又は相補性を有する）。さらに具体的な態様において、アレイには、プライマー対（例えば、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された任意の配列の全部又は一部と相補的な配列の全部又は一部）の１つによって増幅された核酸配列にハイブリダイズするプローブ（又は複数のプローブ）がさらに含まれる。
【０１３８】
他の実施形態において、アレイには、２以上のプローブが含まれる。各プローブは、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された遺伝子配列（又はこれらの多型）の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された遺伝子の全部又は一部配列の相補的な配列にハイブリダイズする。各プローブは、支持体又は基板に付着され又は固定される。具体的な態様において、一又は複数のプローブは、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された遺伝子配列の全部又は一部と１００％の同一性又は１００％の相補性を有し、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された遺伝子配列の全部又は一部と１００％未満の同一性又は１００％未満の相補性を有する（例えば、 表１（RNA 1538）、表２、表２Ａ、表２Ｂ（RNA 192）及び／又は表３に記載された遺伝子配列の全部又は一部と、60%、70%、80%、85%、90%、又は95%の同一性又は相補性を有する）。
【０１３９】
本明細書において説明されるハイブリダイズプローブ及び／又はプライマー 配列及び陽性及び陰性の予測遺伝子の配列は、 表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載されている配列内に提供されている。このように、本明細書で説明されている遺伝子の配列及び同一性が分かっているので、核酸及びその他の検体のアレイは、基板上にデノボ合成することにより、又は、基板の特定の位置に核酸配列を配置又は輸送することにより作成できる。例えば、生体物質、例えばＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞を含むサンプルから精製及び／又は分離された核酸は、オリゴヌクレオチド又はプローブのアレイとハイブリダイズされ、その後、アレイ中で各オリゴヌクレオチド又はプローブにハイブリダイズする標的核酸の量が決定される。It is noted that all ofthe本明細書において説明される遺伝子の全ては、かかる遺伝子の検出、測定及び分析に好適なオリゴヌクレオチドが生成できるように、少なくとも部分的に、既に配列が決定されている。
【０１４０】
さらに他の実施形態において、アレイには、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された陽性又は陰性予測遺伝子（又はこれらの多型）又はこれらの遺伝子の全部又は一部の相補的な配列のうちの5個、10個、20個、30個又はそれ以上とハイブリダイズするプライマー及び／又はプローブが含まれる。さらに他の実施形態において、アレイには、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された遺伝子（又はこれらの多型）の全部又は一部、又は、表１（RNA 1538、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（RNA143）、表２Ｂ（RNA192）、表３、表１３（SG175）、表１５（SG128）、又は表１８（SG64）に記載された遺伝子配列の全部又は一部の相補的な配列、に全てがハイブリダイズするプライマー及び／又はプローブを含むことができる。
【０１４１】
さらに他の実施形態において、アレイには、プライマー対及び／又はプローブの総数が、３００００未満、２００００未満、１５０００未満、１００００未満、５０００未満、２５００未満、２０００未満、１５００未満、１０００未満、５００未満、４００未満、３００未満、２００未満、１００未満、５０未満、又は２５未満のプライマー対及び／又はプローブが含まれる。
【０１４２】
例示として、核酸、ポリヌクレオチド、オリゴヌクレオチド、プライマー又はプローブのアレイは、マイクロチップ上に固定され、核酸サンプルへのハイブリダイゼーションに好適である。蛍光標識されたcDNAプローブ（例えば、ＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞から抽出されたRNAの逆転写による蛍光ヌクレオチドの導入によって生成される）は、アレイに結合又は付着され、当該アレイ上の核酸の各々のスポットに特異的にハイブリダイズできるようになる。非特異的に結合されたcDNAプローブを洗浄して除去した後、アレイは、検出方法（例えば、共焦点レーザー顕微鏡検査又はCCDカメラ）によってスキャンされる。各アレイ要素のハイブリダイゼーションの定量化は、mRNAの存在量の評価を可能にする。二色蛍光法を用いることにより、２つのRNAのソースから生成され別に標識化されたcDNAプローブは、アレイに対でハイブリダイズされる。このようにして、各々の特定の遺伝子に対応するこの２つのソースからの転写産物の相対的な存在量が決定される。このような方法は、各細胞で僅かに発現する稀な転写産物を検出するために要求される感度を有しており、発現レベルにおける少なくとも約２倍の差を再現可能な方法で検出することが分かっている（Schena et al.,Proc.Natl. Acad. Sci. USA 93:106-149 (1996)）。
【０１４３】
アレイは、様々な方法で準備される。一例において、オリゴヌクレオチド又はタンパク質配列は、個別に合成され、その後固体の支持体に固定されてもよい（米国特許第6,013,789号参照）。 他の例において、配列は、支持体の上に直接合成されて、所望のアレイを提供する（米国特許第5,554,501号参照）。オリゴヌクレオチド及びタンパク質を固体の支持体に共有結合させ及びオリゴヌクレオチド又はタンパク質を当該支持体に直接合成する好適な方法が知られている（好適な方法のサマリーはMatson et al., Anal.Biochem. 217:306-10 (1994)に記載されている）。一例において、オリゴヌクレオチドは、オリゴヌクレオチドを固体の支持体上に準備する従来の化学技術（WO85/01051、WO89/10977、及び米国特許第5,554,501号）を用いて、支持体上に合成される。
【０１４４】
本発明は、データベース及び組織的構成を提供する。データベース及び／又は 組織的構成は、プロセッサに動作可能に接続される。このようなプロセッサには、データ入力モジュール又はクエリモジュールが含まれる。
【０１４５】
一実施形態において、データベース又は組織的構成には、複数の実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補について、表１（ＲＮＡ  １５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）、又は表１８（ＳＧ６４）に記載された２以上の陽性及び／又は陰性予測遺伝子（例えば、ＣＤ４陽性Ｔ細胞又はＣＤ８陽性Ｔ細胞の生体サンプルから得られるもの）又はこれらの多型の遺伝子発現プロファイルが含まれる。また、遺伝子発現プロファイルは、データベース又は組織的構成内の実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補の各々に関連づけられる。他の実施形態において、データベース又は組織的構成には、実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補がＨＣＴレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こすか否かの可能性又はリスクに基づいて割り当てられるスコアが含まれる。このスコアの各々は、実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補の各々について、表１（ＲＮＡ  １５３８）、表２、表２Ａ、表２Ｂ（ＲＮＡ  １９２）及び／又は表３に記載された２以上の陽性及び／又は陰性予測遺伝子  又はこれらの多型の遺伝子発現プロファイルに基づくものである。また、各スコアは、データベース又は組織的構成内の実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補の各々に関連づけられる。具体的な態様において、データベース又は組織的構成には、実際のＨＣＴドナー又はＨＣＴドナー候補の各々について、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０又はそれ以上、例えば、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０又はそれ以上の陽性又は陰性予測遺伝子又はこれらの多型に関する発現情報が含まれる。この陽性又は陰性予測遺伝子は、表１（ＲＮＡ  １５３８、配列番号：１〜１５４６）、表２、表２Ａ（ＲＮＡ１４３）、表２Ｂ（ＲＮＡ１９２）、表３、表１３（ＳＧ１７５）、表１５（ＳＧ１２８）、又は表１８（ＳＧ６４）に記載されたものである。さらに具体的な態様においては、実際のドナー又はドナー候補からのＨＣＴについて、ＨＣＴレシピエントにおいて移植片対宿主病（ＧＶＨＤ）を引き起こすリスクが高いか低いが特定される。
（表１）
（表２）
（表２Ｂ）
（表３）
【０１４６】
別途定義されない限り、本明細書において用いられる全ての技術用語及び科学用語は、本発明の技術分野における当業者によって一般に理解されている意味と同じ意味で用いられる。本明細書で説明されている方法及び物質と類似の又は同等のものが本発明の実施や試験において用いられるが、本明細書においては、好適な方法及び物質が説明される。
【０１４７】
全ての出願、公報、論文及び他の文献、本明細書において引用されているジェンバンク（GenBank）の引用及びATCCの引用は、全体として、参照により本明細書に組み込まれる。食い違いがある場合には、定義を含め本明細書が優先する。
【０１４８】
本明細書に開示されている全ての特徴は、任意の組み合わせ方法で、組み合わせ可能である。本明細書に開示されている特徴の各々は、同一の、同等の、又は類似の目的に寄与する代替的な特徴で置換され得る。このように、別途明示的に説明がなされない限り、開示された特徴（例えば、化合物構造）は、それと同等の又は類似の特徴を持つ属の例である。
【０１４９】
本明細書での用法のとおり、単数形の「a」、「and」及び「the」には、文脈上、明確に他の意味に解される場合を除き、複数形のものへの言及が含まれる。このように、例えば、単数の「第１の予測遺伝子、第２の予測遺伝子、第３の予測遺伝子、第４の予測遺伝子、第５の予測遺伝子」等又は単数の「陽性又は陰性予測遺伝子」に言及する場合には、複数の第１の予測遺伝子、第２の予測遺伝子、第３の予測遺伝子、第４の予測遺伝子、第５の予測遺伝子等、又は複数の陽性及び／又は陰性予測遺伝子への言及が含まれる。
【０１５０】
本明細書において引用される、全ての出願、公報、特許及びこれら以外の文献、ジェンバンクの引用及びATCCの引用は、参照により、全体として本明細書に組み込まれる。食い違いがある場合には、定義を含め本明細書が優先する。
【０１５１】
本明細書での用法のとおり、全ての数値又は数値範囲には、文脈上、明らかに別に解すべき場合を除き、かかる範囲内の整数及び当該数値の端数が含まれる。したがって、例示として、９０−１００％の範囲に言及した場合には、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９５％、９７％、等が含まれ、９１．１％、９１．２％、９１．３％、９１．４％、９１．５％等、９２．１％、９２．２％、９２．３％、９２．４％、９２．５％等が含まれる。
【０１５２】
ある数字より大きい又はある数字より小さいという場合には、その基準となる数字よりも大きい任意の数字、又は、その基準となる数字よりも小さい任意の数字が、それぞれ含まれる。したがって、例えば、３０，０００より小さいという場合には、２９，９９９、２９，９９８、２９，９９７等の数字１に至るまでの全てが含まれ、及び２０，０００より小さいという場合には、１９，９９９、１９，９９８、１９，９９７等の数字１に至るまでの全てが含まれる。
【０１５３】
範囲又は一連の範囲に言及する場合には、その範囲、その部分的な範囲、及びその一連の範囲の組み合わせに含まれる整数への言及が含まれる。例えば、５〜１０の範囲には、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０が含まれ、５〜１０の範囲には、５〜７、５〜８、６〜８、５〜９、７〜９、５〜１０の部分的な範囲が含まれる。一連の範囲への言及には、当該葉にの上端及び下端の組み合わせが含まれる。例えば、１〜１０、１０〜２０、２０〜３０、３０〜４０、４０〜５０、６０〜７０、７０〜８０、８０〜９０、９０〜１００という一連の範囲に言及した場合には、５〜２０、５〜５０、５〜１００、２０〜５０、２０〜１００、３０〜５０、３０〜１００、４０〜６０、４０〜７０、４０〜８０等の範囲への言及が含まれる。
【０１５４】
本発明は、本明細書において、多数の実施形態を説明するために、概して断定的な言葉を用いて開示される。実施形態においては、発明主題、例えば、物質又は材料、方法の工程及び条件、プロトコル、又は手順が全体として又は部分的に除外される場合があるが、本発明は、このような実施形態も含む。このように、本発明は全般に、本発明が何を含んでいないかという観点では説明されていないものの、本発明から明示的に除外されていない態様は本明細書に開示されているものとする。
【０１５５】
本発明の多数の実施形態が説明されるが、当業者は、本発明の趣旨や範囲から逸脱することなく、本発明を様々な使用方法及び条件に適応させるために、本発明に様々な変更及び改変を行うことができる。したがって、以下の実施例は、本発明の説明のためのものであり、請求項に記載された発明の範囲を限定することを意図するものではない。
【実施例】
【０１５６】
実施例１。本実施例は、物質及び方法の説明を含む。
【０１５７】
サンプルソース：全１２２の移植前、凍結（液体窒素）ドナーPBMC（末梢血単核細胞）サンプル及び対応するレシピエントのＧＶＨＤ歴が、NMDP（全米骨髄バンク）の凍結移植ドナー血液保存サンプル及び情報データベースから取得された。調査された122のHCTの全てがHLA10/10適合非血縁ドナー移植に対応するものであり、米国中の４７の異なる移植センターから得られたものである（表４）。調査されたHCTは、NMDPが選択したALL、AML、CML、又はMDSを有する患者の治療に用いられたものである。これらの122のサンプルが分析され、これらのサンプルから得られた、例示的な陽性及び陰性のＧＶＨＤ予測遺伝子が表１（RNA 1538）に記載されている。
【０１５８】
６つの異なるＧＶＨＤ転帰グループ（大文字の「G」）が、各センターについて、比較的均一に分散している。これにより、ＨＣＴサンプルソース母集団が高い多様性を有することが分かり、移植臨床センターの処理ソースサンプル及び臨床転帰属性の最も発生しやすいバイアスが除去される。表４は臨床センターを示す。
（表４）
【０１５９】
患者のＧＶＨＤ関連疾患転帰defined groups：各移植のＧＶＨＤ転帰は、グループ１からグループ６と命名された、臨床的に関連する６つのグループに分けられる。これらの転帰グループは、急性グレード３又は４のＧＶＨＤ（最も激しく及び生命を脅かすもの）及び急性グレード１又は２のＧＶＨＤ（重症度が低く及び軽度と考えられることがあるもの）と広範囲な慢性ＧＶＨＤとの複数の組み合わせを含む（表５）。表５はグループを示す。
（表５）
【０１６０】
ラボ内 selection of blood-derived specificT-lymphocytes for RNA発現analysis：商業的に利用可能な磁気マイクロビーズ技術（Miltenyi Corp.）を用いて、民間の研究所（Southern ResearchInstitute （SRI）, Birmingham, AL）との契約に基づいて、ＣＤ４陽性Ｔ細胞がドナーのPBMC凍結血液サンプルから分離された。他の契約研究所において、商業的に利用可能なRNeasy kit（Qiagen）を用いて、精製されたＣＤ４陽性細胞からRNAが抽出された。
【０１６１】
このようにして得られた122のドナーのRNAサンプルの各々について、遺伝子発現（すなわち、細胞内RNA 存在量）が、20,000以下の遺伝子（48,803のヒトゲノムプローブによって表わされ、データの平均化の確実性のために、各々を20回以下の独立の技術的測定のために複製した）について、商業的に利用可能なIllumina HT-12 BeadArraysv3.0 microarrays (Illumina Corp.) (Illumina mRNA Expression Analysis, CustomerSolutions, Illumina, Inc., San Diego, CA, esp. section IlluminaWhole-Genome Gene Expression BeadChips, pp. 5-7）を用いて分析された。このRNA抽出及び定量的な遺伝子発現測定は、イルミナ社のマイクロアレイを用い、契約の元で研究室内の測定値の数値化が行われた（Expression Analysis Inc.(EA), Durham, NC）。
【０１６２】
実施例２。この実施例には、数学的安定性及び数値安定性並びにバックグラウンド除去のためのデータ変換についての説明を含む。
【０１６３】
一般に、分散安定化（variance stabilization）は、多くの異なる種類の実データに対して、数学的に及び統計学的に適切に一般現象を軽減することを目的とする。測定の分散又は標準偏差は、本質的に測定レベルから独立するというよりも、測定レベルと共に本質的に増加する。こうした“レベル依存（level-dependent）”分散又は標準偏差を、理論上又は経験上調整され一定の許容できる特性を統計学的に有する適切な数学的変換によって、軽減又はさらに取り除くことが望ましい（Durbin, et al., Bioinformatics,18,Suppl. 1,S105-S110 (2002)）。
【０１６４】
最も標準的なパラメータテスト（例えば、Ｔ検定）及び一部の非パラメータテスト（例えば、ランク型統計的検定（rank-based statisticaltests））は、理論上及び実用上、１セットの分散又は標準偏差がこのような測定の平均値に依存しないことを前提としてるため、分散安定化は第一に必要とされる。同様に、これは、分散、標準偏差、又は単一の測定の測定エラー及び単一の測定のレベルに対しても適用される。測定の分散又は標準偏差が測定のレベルに依存する限りにおいて、実際問題として、レベル非依存の分散又は標準偏差に基づく統計的検定は、信頼性に劣る。このように、本質的な（一定の適切なデータのサブセットの平均値間の差に関係する）分散又は標準偏差のレベル依存性が存在する場合には、統計的検定を行う前に、分散安定化数学的／数字上の変換をデータに適用することが推奨される（Sheskin, David J. Handbookof Parametric and Nonparametric Statistical Procedures, 3rdEdition, Chapman & Hall / CRC Press, Boca Raton, Florida, 2004, esp. pp.404-409.）
【０１６５】
特有のVST（分散案定化変換）を用いた定量化した測定値の数学的又は数値的な安定化ＨＣＴがＧＶＨＤを引き起こすか否かを予測する陽性及び陰性の遺伝子を同定する定量化された遺伝子発現データについてカスタマイズされた前処理又は後処理を行う前に、製造者から提供された公知のIllumina Bead Studioソフトウエアを用いて、イルミナ社のマイクロアレイ遺伝子発現データにバックグラウンド除去を行った。この処理は、Expression Analysis Inc.によって実施された。全てのマイクロアレイ由来の遺伝子発現データは、サンプルごとに、Illumina社の測定値に対してカスタマイズされたコンピュータ処理分散 Stabilizing Transformation（VST）を実行し、線形に最大で4.5倍にリスケールした後、分位正規化した。（Lin, et al., Nucleic AcidsResearch36(2):ell, 1-9 (2008))for the バックグラウンドmathematical statistics of VST as applied to IlluminaBeadArray microarray data）。
【０１６６】
Lin, et al., Nucleic Acids Research36(2):ell,1-9 (2008)）における一部の数択的な細部は以下に説明するとおり更新され、その後技術的有効性が確認された。カスタマイズされたMatlabプログラム言語（The MathWorks, Inc., 3Apple Hill Dr., Natick, MA 01760）において、VST改善計算及び実装が開発され実装された。
【０１６７】
具体的には、Illumina BeadArray特有の数学的、統計的、数値的VST（Lin, et al., NucleicAcids Research36(2):ell, 1-9 (2008)with refinements）がサンプルごと（すなわち、各ＨＣＴドナーについて個別に）に、Illumina社のプラットフォーム由来の遺伝子発現の測定値に適用された。この遺伝子発現測定値に対して行われる「前処理的な」数学的、統計的、数値的データ処理工程は、転帰予測データ分析の前に行われた。
【０１６８】
イルミナ社プラットフォーム由来の遺伝子発現データのために設計されたVSTは、一般的ではなく、広くしようされているものではないが、科学文献（Durbin, et al., Bioinformatics,18, Suppl. 1, S105-S110 (2002);Dunning, et al., BMC (Biomed Central)Bioinformatics 9, #85, doi:10.1186/1471-2105-9-85, 1-15 (2008)）において確立されたものである。イルミナ社の影響がある公開文献（Illumina mRNA Expression Analysis, Customer Solutions, Illumina, Inc., San Diego, CA, esp. section Illumina Whole-GenomeGene Expression BeadChips, pp. 5-7; Dunning, et al., BMC (Biomed Central)Bioinformatics 9, #85, doi:10.1186/1471-2105-9-85, 1-15 (2008)）及びこの研究から得られたイルミナ社のデータの厳密な調査からは、遺伝子発現測定に内在する技術的な標準偏差又は技術的な「誤差」、すなわち、イルミナ社のプラットフォーム におけるいわゆるビーズ標準誤差（ビーズ標準誤差）（Illumina mRNA ExpressionAnalysis, Customer Solutions, Illumina, Inc., SanDiego, CA, esp. section Illumina Whole-Genome Gene Expression BeadChips, pp.5-7、Dunning, et al., BMC (Biomed Central) Bioinformatics 9, #85,doi:10.1186/1471-2105-9-85, 1-15 (2008)）が発現測定の大きさに応じて大幅に大きくなるという深刻な傾向がある。したがって、本研究でLDA（線形判別分析）及びT検定を使用するためもあって、本研究で得られたイルミナ社のデータにVSTを適用した。
【０１６９】
Lin, et al.（Lin, et al., Nucleic Acids Research36(2):ell,1-9 (2008)）によって公表されているように、イルミナ社に関し、VSTの最新のバージョンの改良が開発され、遺伝子発現データに適用された。
【０１７０】
数値データのテーブル配置
以下の説明においては、ラボ内イルミナ社プラットフォーム生成データは２次元テーブル又は行列に配置されている。サンプル、すなわち、ドナーＨＣＴ又は対照サンプルは列を参照し、特に分子プローブが定義されるオン−プラットフォーム（on-platform）（すなわち、イルミナ社のビーズアレイ）は行を参照する。所定の行は、それゆえ、同一のプローブに関係するデータ、及び全ての列に渡るデータ、すなわち、全てのＨＣＴサンプル又は対照サンプルに渡るデータを表す。所定の列は、所定のサンプル、即ち、所定のドナーＨＣＴ又は対照サンプルを表し、各行は、一行ずつそれぞれ、全てのサンプルに対し同じ行方向順序で（row-wise ordering）、特定のプローブに関係する測定値を表す。例えば、研究で用いられるイルミナ社のＨＴ−１２ビーズアレイversion3.0において、４８８０３プローブが存在し、従って、４８８０３行が存在する（あらゆる行方向のサブセレクション（sub-selections）がなされる前）。関係する列数は、ＨＣＴサンプルの数に依存する。
【０１７１】
イルミナ社のアレイは、遺伝子発現測定シグナルを用いて３つの数値を提供する。イルミナ社のプラットフォームによって４つの別個の（しかし相関のある）種類の測定値、すなわち遺伝子発現シグナル、ビーズ標準誤差、シグナル測定に関連するビーズの平均数、及びイルミナ社が定義及び計算するシグナル「検出ｐ値」が提供される。このビーズ標準誤差、ビーズの平均数、及びシグナル検出ｐ値は、遺伝子発現シグナル測定値の各々と関連付けられる（BeadStudio Gene ExpressionModule v3.2 User Guide, Part # 11279596 Rev. A, Illumina, Inc., San Diego, CA, esp.,Detection P-value section, Normalization and Differential Analysis, Ch. 4.）。以下の説明において、遺伝子発現測定値はシグナルと称され、ビーズ標準誤差はbead_stderr（又はこれと同様の名称、小文字又は大文字のいずれか）と省略され、ビーズの平均数はavg_nbeads（又はこれと同様の名称、小文字又は大文字のいずれか）と省略され、検出ｐ値は、検出ｐ値（又はこれと同様の名称、小文字又は大文字のいずれか）と省略される。
【０１７２】
バックグラウンド除去 - 機器及び後続の文脈：発現の研究において、シグナルとは、イルミナ社のプラットフォームによって提供される未加工のシグナル数値から、イルミナ社のプラットフォームによって所与のサンプルのプローブの各々について評価および算出された、いわゆる数値的に推定された機器の 「局所バックグラウンド蛍光」を差し引いたもののことを指す。すなわち、当研究において、シグナルは未加工のシグナルからイルミナ社のプラットフォームにより提供される「バックグラウンド」 除去を差し引いたものとして開始する。また当研究において、イルミナ社のプラットフォームによって提供されるシグナルは、イルミナ社のプラットフォームによって「正規化」されていない。
【０１７３】
VSTのための数学的、統計的、および数値的なコンピュータによる処理の過程において、マイナスまたはゼロ付近のシグナル値は、それら自体がVST手続きの中で考慮され調整される遺伝子発現測定「バックグラウンド」と考えられている。このことは後の説明の中で明示的かつ明確になる。
【０１７４】
イルミナ社によって提供される数量の表配置：上記の通り、シグナルについての数値的データ行列（行にプローブ、列にサンプル）が存在する。また、３つの非シグナルのイルミナ社によって提供される測定値、すなわち、シグナル測定のビーズ標準誤差、シグナル測定に関わるビーズの平均個数、及びイルミナ社によって定義及び提供される「検出ｐ値」のそれぞれについて、そのような類似かつレジスタにおいて行方向および列方向の数値データ行列が存在する。このように根本的なレベルにおいて、所与のサンプルの所与のプローブにおける所与のシグナル値に対応するこれら３種の研究所機器レベルの数量が存在する。この３つ組の情報はイルミナ社のデータのためのVST（Lin, et al., NucleicAcis Research 36（2）:ell, 1-9 （2008））及びイルミナ社のデータのためのVSTのカスタマイズされた変更及び実行の中で利用されている。
【０１７５】
データは転帰予測データ分析が実行される前に変換される。VSTは各サンプルに対して個別に、すべてのプローブにわたって適用される。48個のサンプルのそれぞれに対する48803箇所のプローブにわたるサンプル単位の計算VSTパラメータc1、c2、及びc3の実際の結果の例が下記表6に示されている。それでも、以下の記述において、数学的及び統計的な方法及びコンピュータによる手続きの説明は、個別のサンプルの一つ一つを例として限定的に着目していない。このように、下記におけるデータ及び図表は、多くの場合すべてのプローブ（48803 箇所のプローブ）及びすべてのＨＣＴサンプル （例えば、当研究のある特定の段階における48個のサンプル）の観点で参照される。それは例えば、対応するbead_stderr 、avg_nbeads 、及び検出ｐ値の48803 × 48 = 2,342,544 個のシグナルの数値を含む。
【０１７６】
シグナルヒストグラム:  48803 プローブ × 48サンプルのイルミナ社のシグナル値の典型的未平滑化ヒストグラムが図１に示されている（Plot 5,1）。イルミナ社の「バックグラウンド」が除去された可能な未加工の値の幅が
約マイナス数百から約プラス40,000であるため、シグナル値のlog10をヒストグラム化すると経験分布はより明確に視覚化される。当然、対数であるため、プラスの未加工シグナル値のみがそのようなヒストグラムに表すことができる。図１（Plot 5,1）は、すべてのプラスのシグナル値の基礎的な経験分布図である。なお、このlog10（プラスシグナル）のヒストグラムは厳密には単一ガウス的ではない（すなわち、メインピークの右側に認識可能な広い肩を有している）。
【０１７７】
ビーズ標準誤差、ビーズの標準個数、シグナル、及びヒストグラム：サンプルごとの何千もの遺伝子発現を計測するイルミナ社のBeadArray技術の利点は、ビーズ標準誤差の提供である（Dunning, et al., BMC (Biomed Central) Bioinformatics9, #85,doi:10.1186/1471-2105-9-85, 1-15 (2008); BeadStudio Gene Expression Module v3.2 User Guide,Part # 11279596 Rev. A, Illumina, Inc., San Diego, CA, esp., Detection P-value section, Normalization and Differential Analysis, Ch. 4.）。イルミナ社のプラットフォームの物理的性質のため、ビーズ標準誤差は物理的に及び統計的に所与のシグナル測定値の（機器レベルの）標準誤差と考えることができる。すなわち、所与のサンプルの所与のプローブのビーズ標準誤差は、対応するシグナル値付近の標準誤差の半分の幅を有する従来のエラーバーと考えることができる。（すなわち、測定値の標準偏差を測定の反復回数の平方根で割った値であり、イルミナ社のプラットフォームはbead_stderr = 測定値標準偏差を測定に関わったavg_nbeadsの平方根で割った値である）（Durbin, et al., Bioinformatics,18,Suppl. 1, S105-S110 (2002); Dunning, et al., BMC (Biomed Central) Bioinformatics 9, #85, doi:10.1186/1471-2105-9-85, 1-15 (2008)）。イルミナ社のプラットフォームは、イルミナ社の「ビーズ」個別の測定を別々に行い、最終的には報告されたシグナル値及びビーズ標準誤差を、報告されたシグナル及びビーズ標準誤差を得ることに関わったビーズの平均個数とともに構成する（BeadStudio Gene ExpressionModule v3.2 User Guide, Part # 11279596 Rev. A, Illumina, Inc., San Diego, CA, esp., DetectionP-value section, Normalization and Differential Analysis, Ch. 4.; Lin, et al., Nucleic Acids Research36 (2):ell, 1-9 (2008)）。典型的にはこれらの研究において見られるとおり、平均して約20個の別個のビーズが所与の遺伝子プローブのシグナル測定に関わっている。これらの原則のため、所与のシグナルは実際に個別のビーズ幅平均シグナルである。よって、「シグナル」とは実際は本来的に「平均シグナル」である。以下の説明において、シグナル及び平均シグナルの用語は、同一の数量について交換が可能である。つまり、シグナル、すなわち、所与のサンプルの所与のプローブについてイルミナ社のプラットフォームにより報告された平均シグナルである。より具体的には、イルミナ社により提供されたシグナル（すなわち、「平均シグナル」）測定値の標準偏差は、測定に関わったビーズの平均個数の平均個数の平方根（すなわち、sqrt（avg_nbeads）× 対応する報告されたビーズ標準誤差）（Durbin, et al., Bioinformatics,18,Suppl. 1, S105-S110 (2002); Lin, et al., Nucleic Acids Research36 (2):ell, 1-9 (2008)）。 かすかにガウス的な分布ではあるが、ビーズ標準誤差は顕著に大きく増加し、シグナルの増加を伴う。これが、振る舞いのよい、かつ実行可能な分散安定化変換がイルミナ社のデータに適用される根本的な理由である。この現象は、後続のGVHD転帰予測分析及び発見の前にVSTをデータに適用することを必要とし、それにより、ビーズ標準誤差又は標準偏差の顕著なレベル依存、またはシグナルレベルの分散を軽減する。
【０１７８】
上記の発見を支持するものとして、ビーズ標準誤差の（及び本質的に分散の）観察されたシグナルレベル依存性が、図2（Plot 6,5）に明確にかつ劇的に示されている。図2はlog10（bead_stderr）対log10（プラスシグナル）の散布図である。明確に述べれば、bead_stderrは、そのままであっても、あるいは図2におけるようにlog10単位であっても、定数対シグナルではない。VSTに関わるイルミナ社の検出ｐ値について、および報告されたイルミナ社の検出ｐ値がなぜ高度に限定された方法で採用されたかについての見解を述べる。VSTの実行には「近似シグナル検出高品質」閾値が採用されるが、それはイルミナ社のプラットフォーム高品質シグナル検出（後述）に基づくデータからVSTパラメータ自体を計算するのに用いられるシグナルを要求することによってなされる。これは公開されたVSTのバージョンに加えられた追加工程であり（Lin, et al., NucleicAcids Research36 (2):ell, 1-9 (2008)）、この工程により、データ由来の計算されたVSTパラメータが、機器のバックグラウンドノイズ近傍ではない技術的に信頼できるシグナル測定値に基づいていることが保証される。ただし、これに引き続いてデータ由来のパラメトリックな、いわゆるVSTはすべてのデータに適用される。すなわち、データ依存の計算されたVSTパラメータc1、c2、及びc3自体（下記参照）を、技術的品質が劣る（イルミナ社のプラットフォームにより提供される検出ｐ値に技術的に基づく）シグナルがVSTパラメータ計算処理自体から除外されているシグナル値の組に、非常に慎重に基づかせることにより、計算されたVSTの信頼性は原則として保証される。報告された検出ｐ値を生成する際にイルミナ社のプラットフォームによって採用されるアルゴリズムは複雑である（Illumina mRNA Expression Analysis,Customer Solutions, Illumina, Inc., San Diego, CA, esp. section IlluminaWhole-Genome Gene Expression BeadChips, pp. 5-7, especially BeadStudio Gene ExpressionModule v3.2 User Guide, Part # 11279596 Rev. A, Illumina, Inc., San Diego, CA,esp., Detection P-value section, Normalization and Differential Analysis, Ch. 4.参照）。実際には、検出ｐ値の経験的な分散特性は、実際のイルミナ社のデータの集合から計算することができ、特定の目的において、特に、ある計算処理から技術的に信頼性の低いシグナルを選択し除外する際に、報告された検出ｐ値の使用に関する実際の判断の指針となる。
【０１７９】
よって、VSTパラメータ自体の計算において採用されるデータの、0.5未満の検出ｐ値限界を設定する際に、それらの計算はデータのうちの最も信頼性の高い60%に技術的に基づいている。それはすなわち、シグナルデータのうちの技術的に最も信頼性の高い過半部分であり、このことは、そのようなデータに関わる可能性のある実験的又は生物学的解釈とは無関係である。従って、計算によって導かれたデータ依存のVSTパラメータの値自体は、技術的に非常に信頼性の高いデータから導かれたという点で、信頼できるものである。約0.5より大きい検出ｐ値は圧倒的にゼロ付近のシグナル、及び特にマイナスのシグナル、すなわちレベルが低レベルバックグラウンドノイズと対等なシグナルに対応している。（注:  生物学的には、そのような遺伝子は合理的な機器検出限界にあるか、またはそれよりも低いかのいずれかに解釈できる。よって、遺伝子発現において事実上信頼性が「ない」。機器検出限界付近で計測された（よってその数値は小さいが「ノイズ」とは異なる定量的数値ほどには信頼性がない）遺伝子発現シグナルは、生物学的に解釈すれば、遺伝子発現においてまさに信頼性が「ない」。これは作為的な結果ではなく、物理的な現実の事実である。つまり、機器検出限界付近で計測された数量は、信頼性のある数値ではなく、物理的、化学的、または生物学的な解釈において、信頼性の点でまだ「存在していない」。）
【０１８０】
従って、報告されたイルミナ社の検出ｐ値は、データ依存のVSTパラメータ自体を計算するための非常に慎重な方法においてのみ採用される。その方法とはすなわち、そのような計算を、シグナル値における機器のバックグラウンド「ノイズ」付近である可能性が低い、データの過半部分にのみ偏向させることである。
【０１８１】
特にVSTを計算するために必要なイルミナ社の測定データ：
【０１８２】
バックグラウンドシグナルについての考慮事項：Lin, et al., Nucleic AcidsResearch36（2）:ell, 1-9 （2008）によって公開されたVSTは、研究所の定量機器のための分析化学による、広く受け入れられかつ長期にわたって存在するエラーモデルまたは「ノイズ」モデルに基づいている（Durbin, et al., Bioinformatics,18,Suppl. 1, S105-S110 (2002)）。それは、機器によって計測されたシグナルは通常、いわゆる加法的な及び乗法的なノイズの組み合わせによって、非常に小さい、又は時に大きい程度のエラーが避けられないからである。
【０１８３】
したがって、信頼性をもって「バックグラウンドノイズ」が優位にあるとみなされる低レベルシグナルは「バックグラウンドシグナル」と呼ばれ、報告された検出ｐ値が約0.5より大きいイルミナ社の報告されたシグナルとして、実際的にも運用上も定義される。よって、イルミナ社の報告された検出ｐ値が0.5より大きいシグナルは、経験的に「バックグラウンドシグナル」と定義される。
【０１８４】
特にVSTのための「バックグラウンドシグナル」分散の考慮事項：上記されているように、非常に信頼性の高いシグナル標準偏差は、一般にstddev = sqrt（avg_nbeads）*bead_stderrである。よって、非常に信頼性の高いシグナル分散は、一般にstddev^2=avg_nbeads*bead_stderr^2である。「バックグラウンドシグナル」分散はこのようにstddevの2乗として計算され、「バックグラウンドシグナル」stddevはavg_nbeads及びbead_stderrから計算される。
【０１８５】
VSTパラメータc3は「バックグラウンドシグナル」分散から計算される：Lin, et al., NucleicAcids Research 36（2）:ell, 1-9 （2008）の定義によって、データ由来のVSTパラメータc3は、「バックグラウンドシグナル」分散の算術平均として計算される。すなわち、検出ｐ値が0.50より大きいシグナルである。
【０１８６】
「バックグラウンドシグナル」分散の観察される分布は、より大きい分散に向かって右方向に歪んでいるため、平均値は「バックグラウンドシグナル」分散の中心傾向を過大評価したものとなる。すなわち、平均値は中央値よりも約10%大きい。実際的な観点では、「バックグラウンドシグナル」分散をわずかに過大評価する方が、それを過小評価するよりも、安全でかつ慎重である。このように、VSTパラメータc3について「バックグラウンドシグナル」分散の数値評価において、中央値よりも平均値を採用する方が実際にはよい。c3の計算は次のように行われる。
【０１８７】
公開されたVSTの手続き（Lin, et al., Nucleic AcidsResearch 36 (2):ell, 1-9 (2008)）に対するもう一つの変更をアルゴリズムによって行うには、c1及びc2の計算から、シグナルのうち最大のもの2%を除外することになる。実際には、観察されたシグナル値の98パーセルタイルは未加工シグナル値が約1500未満であり、例えば、98パーセルタイルシグナルは、48803個の遺伝子×48個のサンプル集合について、約1200である。これはすなわち、イルミナ社のプラットフォームからのシグナルのわずか約2%が約1500より大きい観察値を有することになる。図3（Plot 5,1）は重要である：（1）図3はイルミナ社の未加工のシグナルデータについて、数万のレベルにおいて多くのシグナルが発生しているものの、大部分は約1500未満のレベルにおいて発生することを経験的に示している。（2）大部分のシグナル、すなわち、98%のシグナル（なぜならば、最大のもの2%はVSTのc1及びc2パラメータの算出から除外されているため）については、標準偏差又は分散のシグナルレベルに対する明確かつ顕著な依存が依然として存在する。そして（3）各サンプルについて別個にVSTデータ依存のパラメータc1及びc2を計算する際に採用されるのは、まさに図3（Plot 5,1）に表されているようなデータである。
【０１８８】
VSTデータ依存のパラメータc1及びc2の計算：計算の対象となるシグナルデータのうち最小の98%に対する制限を導入することを除けば、手続きはLin, et al., Nucleic Acids Research 36 (2):ell、1-9 （2008）に従う。VSTを計算する基礎となる所与のデータの組について、c1及びc2の計算から除外されるのはシグナルのうちの最大の2%である。実行される手続きはその後以下の通りである。上記のようにc3が「バックグラウンドシグナル」平均分散として計算された後、データの（x, y）ペアを考慮する。ここで、yはsqrt（シグナル分散-c3）であり、シグナル分散はc3を超過し、また、xは対応するシグナル値である。すなわち、yがプラスであり、その分散がc3を超過し、またxが98パーセンタイルのシグナル値未満である（x, y）のみを考慮する。その後、（x, y）データ点の組に対する形式y=c1*x + c2の線形近似を計算する。すなわち、c1は線形近似の傾きと定義され、c2は線形近似のy切片と定義される。よって、データ依存のVSTパラメータc1及びc2の数値は、（x, y）データ点からそのように得られる。図3（Plot 5,1）における計算された近似線においては、slope c1 は 約 0.2であり、y-軸 切片 c2は 約 9.0である。
【０１８９】
公式としての分散安定化変換（VST）等式：VSTは、イルミナ社のプラットフォームによって提供されるシグナルデータに対して作用する、特定の3パラメータ非線形関数fである。関数fはいかなるシグナル値sも（ただしlogシグナル値は除く）新しいシグナル値tに変換する。すなわち、実際および実行においてVSTは単純にt = f（s; c1、c2、c3）である。ここで、c1、c2、及びc3は、VSTが適用されているイルミナ社のデータの所与の組から導かれた数値定数である。この解説および図表は、実データの48803個の遺伝子×48個のサンプル集合の例を採用する。しかしながら、実際においては、VSTは各サンプルに個別に適用され、1回に1サンプルずつ、48803遺伝子プローブのすべてにわたって適用される。実際においては、48個のサンプルは48回の個別のVSTの適用を必要とする。各サンプルごとの適用はそれぞれ、3つの必要なデータ依存定数c1、c2、及びc3の計算を必要とする（表6参照、例えば、48個のサンプル及び48803個のプローブ全体にわたるサンプル計算のそれぞれについての、実際のc1、c2、及びc3の数値結果）。上記のデータ行列については、VSTは各列に個別に適用される。それが行われるのは、定数c1、c2、及びc3のサンプル個別の値を導出し、その後所与の列、すなわち所与のサンプルのすべてのシグナル値sを、VST関数t=f（s; c1、c2、c3）を当該所与のデータ列に適用することによって変換する際である。
【０１９０】
未加工の遺伝子発現シグナルsを対応する分散安定化され変換されたシグナルt = f（s; c1、c2、c3）に変換するための基礎的なVST式は、パラメータc1、c2、及びc3のデータ由来の数値に関わっている（Lin, et al., NucleicAcids Research 36 (2):ell, 1-9 (2008)）。上記VST式は以下の通り表される。
【数１】
2014501098.tif 000003
ここで、出力tはいわゆる分散安定化され変換された（すなわち、「VST」された）シグナルであり、
入力については、
arcsinh（z）は実数の（複素数ではない）、マイナス、ゼロ、又はプラスの引数zの、従来の数学的逆双曲線正弦関数であり、
sは未加工のプラットフォームにより決定されるシグナル（log変換されておらず、プラットフォームによって決定される機器バックグラウンドが除去されている、あるいはされていない）であり、マイナス、ゼロ、プラスのいずれでもよい。
また、c1、c2、c3は数学的に明確に定義されているが、サンプル又はサンプル集合S のVSTの数値定数の全体にわたってデータから導出されており、すべてプラスである。（注：数学的にはc3はゼロでもよいが、その場合、引数zの代数形式が変化する。しかしながら、実際にはc3は常にプラスである。なぜなら、物理的に機器から、シグナルの分散は、bead_stderrからのものであれ、他の何らかの物理的分散の定量化からのものであれ、決してゼロにはならないからである。）
【０１９１】
所与のサンプル又はサンプル集合Sの所与の遺伝子プローブについて：c3はシグナルsのデータ由来の分散の算術平均であり、シグナルsは「バックグラウンドシグナルs」とみなされ、所与のサンプル又はサンプル集合のすべての遺伝子プローブのほとんど又はすべてにわたって計算される。c1とc2はそれぞれ、所与の（すなわち、上記のデータ行列において、ある特定の列に沿う、または多数の列の集合に沿う）サンプルの遺伝子プローブのほとんど又はすべてにわたる（x, y）データy対xの線形近似の傾きとy切片である。また、xはプラスのシグナルsであり、s（var（s）と表される）の分散は所与のサンプル又はサンプル集合についてすでに計算されたc3を超過する。また、次の式が成り立つ。
【数２】
2014501098.tif 000004
（注：よってyは常にプラスである）
また、var（s） は シグナルsのbead_stderr由来の分散、または他の物理的に導出された分散である。典型的には、イルミナ社のプラットフォームにおける、var（s）で表されるシグナルのビーズレベルの技術的分散はbead_stderr由来であり、すなわち、var（s）=stddev2（s）=（（squareroot（avg_nbeads）） （bead_stderr））2 （Durbin, et al., Bioinformatics,18,Suppl. 1、S105-S110 （2002）; BeadStudio Gene Expression Module v3.2 User Guide, Part # 11279596 Rev. A, Illumina, Inc., San Diego, CA, esp., Detection P-value section, Normalization and Differential Analysis, Ch. 4.）であり、当然、（avg_nbeads） （bead_stderr） 2  とも等しい。２つの式のうち先に記述された式は数値的にvar（s）を計算するために実行することを意図している。というのも、先に記述された式は、後に記述された式よりも数値的精度に関して多少振る舞いがよいからである。しかしながら、いずれの式も実行は可能である。
Arcsinh（z）=ln（2z）+（1/（2*2*z2） - 1*3/（2*4*4*z4） + 1*3*5/（2*4*6*6*z6） - …,、ここで |z| > 1であり、ln（z）は自然対数の従来の記法、すなわち、基数eによる対数である。
【０１９２】
遺伝子発現数値分析に対する真の利点及び利益は、概して、遺伝子発現シグナルデータの数値変換の適用が必要な場合に、逆正弦（arcsinh）関数を採用して対数関数と置換することである。また、arcsinh（z）はlog（2z）とは1パーセントの4/10未満の差があり、大きさが5を超える引数zについて、増加とともにその差は小さくなる。対数に対する逆正弦（arcsinh）の有利な数値的特性は数学的及び固有的なものであり、逆正弦（arcsinh）の、例えばVSTの分散安定化特性自体によるものではない。その数学的利点が得られるのは、VSTが遺伝子発現シグナルデータに適用され、技術的シグナル測定分散の安定化から生じる後続の統計分析のために主に採用されるときである。
【０１９３】
基礎的なVST式t=f（s; c1、c2、c3）の基礎の数学的純化：Lin, et al., NucleicAcids Research 36（2）:ell、1-9 （2008）において、受け入れられた加法的及び乗算的な機器エラーモデルに適用される、正当に一般化された分散安定化積分の左辺は、不定の積分変換（すなわち、論文において積分の特定の下界については明示も暗示もされていない）として正式に記述されている。正式にそのように記述されていることは、完全に正しいわけではない。むしろ、まったく同じ被積分関数が等式6において、定積分内で、すなわち、現れる積分法の明示的な下界を有する積分内で、現われるべきである。数学的な、かつコンピュータプログラム化されたVSTの実行法は、適切かつ正確な一定の積分バージョンを採用する。
【０１９４】
遺伝子発現シグナルデータにおけるVSTのシグナル分布効果の包括的視覚化：図4 （Plot 7,4）は48803×48個のサンプル集合が「VST」された後の、すべてのシグナル値のヒストグラムを示す。変換されたデータのヒストグラムに含まれる二次ガウス的な分布を示唆する認識可能な隆起は存在しない（図１（Plot5,1）の「VST以前の」データにおいては見られるが）。すなわち、経験的には、「VSTされた」シグナルデータは、VSTによる変換の前よりも、包括分布的によりよく振舞う。図4 （Plot 7,4）はまた、高度に発現した、または「過剰に発現した」、すなわち非常に大きな遺伝子発現シグナルsの相対的小部分を捉える、右側に曲がった尾を示している。右側の尾はまた、全体の経験分布に対して、分布的によい振る舞いをしている。横軸に沿ってヒストグラムをより見やすくするために、図4にプロットされたシグナルデータは、VSTのシグナルsのうち最大の2%を除去している。
【０１９５】
VSTパラメータc1、c2、c3のサンプルごとの数値の 表：表6には、VSTを48803個の遺伝子×48個のサンプル集合の全体に不統一にVSTを適用した場合の、VSTパラメータc1、c2、c3の典型的な研究結果が示されており、これは上記の説明で用いたものと同様である。むしろ、表6はVSTパラメータの数値結果、及び他の関連する数量を示しており、（48個のサンプルにわたる）パラメータの記述的統計を含んでいる。それらは、48個のサンプルの研究集合から一つ一つ各サンプルにつき計算したものである。48個のサンプルの研究集合から（48803個の遺伝子プローブのすべてにわたって）所与のサンプルのシグナル値が、基礎的なVST関数によって変換され（しかし、基数eによる対数の単位ではなくlog10単位にするために1/ln（10）で乗算され）たときに、（c1、c2、c3）の３つ組の値は、その所与のサンプルに対して基礎的なVST式の中で用いられる。結果として生じる「VSTされた」シグナル値（log10単位になっていると考えられる）は、後続の統計分析及び転帰予測分析の手続きに用いられる。
（表６）
実施例３
【０１９６】
この実施例は、ＧＶＨＤの分類区分、及び、ＨＣＴドナー遺伝子発現測定値に基づいて患者のＧＶＨＤ転帰における差違を決定するために用いられる統計的なＴ検定に関する説明を含む。「クラス分割」は、それぞれの移植患者が一又は複数の特定のＧＶＨＤ転帰グループ（例えば、クラス１）を見せたドナーの定量的な遺伝子発現と、それぞれの移植患者が一又は複数の他の特定のＧＶＨＤ転帰グループ（例えば、クラス２。クラス２は、２つのクラスの比較の定義上、クラス１と異なるものである）を見せたドナーの定量的な遺伝子発現との、数値的、数学的、統計的、又はコンピュータによる直接の比較を意味する。
【０１９７】
クラス分割は、２つのクラスの間の比較を行うが、２以上のクラスの間では同時に比較を行わない。表７に示されているように、所定の明確に定義されたクラスは、定義上、対応する移植患者のGVDHに関連する転帰の種類について、１以上のいわゆる「グループ（Group）」を含む。このように、クラス分割には、常に、正確に２つの定義されたクラスが関連するが、所定の定義されたクラスは、１つ以上の定義されたＧＶＨＤ転帰グループを含むことができる。表７は、Ｔ検定分割を示す。
（表７）
【０１９８】
ＨＣＴレシピエントのＧＶＨＤ転帰を予測するドナーの移植前ＣＤ４陽性Ｔ細胞のRNA発現プロファイルを特定するために、従来の単一遺伝子発現分析、すなわち１変量の統計的Ｔ検定（すなわち、線形判別分析（LDA）の一次元の形態）（Sheskin, David J. Handbookof Parametric and Nonparametric Statistical Procedures, 3rdEdition, Chapman & Hall / CRC Press, Boca Raton, Florida, 2004, esp. pp.404-409）が、５つの２クラス分割（表７）について、が実行された。ここでは、グループ１（急性及び 慢性ＧＶＨＤのいずれも存在しない）のサンプルを、ＧＶＨＤ陽性グループの様々な組み合わせと比較した。
【０１９９】
２クラス分割の各々について２種類のＴ検定が実行された。１つ目は、標準的な不均一の両側Ｔ検定とした。２つ目は、測定された（measured）遺伝子発現シグナル「予測重み付け（正確性重み付け）Ｔ検定」（不均一の両側検定でもある）とした。これは、イルミナ社のプラットフォーム（EAとの契約に基づく）によって提供されるいわゆる「ビーズ標準誤差」変数において報告されているように、イルミナ社のビーズアレイ（BeadArray）測定誤差の内在的な推定値（inherent numerical estimates）を、測定された遺伝子発現の各々について考慮に入れている。２つのＴ検定について用いられる式は以下のとおりである。
【０２００】
標準Ｔ検定２クラス両側不均一Ｔ検定は、クラスＰ（ＧＶＨＤ転帰陽性）及びクラスＮ（ＧＶＨＤ転帰陰性）のプローブシグナル平均値、 それぞれの不等分散、及びそれぞれのクラスごとのサンプル総数、値ｔ及び値ＤＦ（自由度）に関して確立されている標準的な統計の式に従って実行された。また、ｐ値は、標準的なコンピュータソフトウエア（Excel又はMatlab）のＴ検定機能（すなわち、標準的なＴ分布表における参照と同等）をコンピュータで実行することにより決定された。上記のプローブシグナル平均値は以下のとおり表される。
【数３】
2014501098.tif 000005
上記の不等分散は以下のとおり表される。
【数４】
2014501098.tif 000006
上記のサンプル総数は以下のとおり表される。
【数５】
2014501098.tif 000007
【数６】
2014501098.tif 000008
【数７】
2014501098.tif 000009
【０２０１】
正確性重み付けＴ検定２クラスプローブシグナル測定値の正確性重み付け（precision-weighted）Ｔ検定が、値ｔ及び値ＤＦを決定するために、重み付け平均値（式（１３）及び式（１４））及び複合不等分散（式（２０）及び式（２１））を用い、標準的な両側不均一Ｔ検定と同じ基礎的な統計の式を用いて実行された。。上記の重み付け平均値は以下のとおり表される。
【数８】
2014501098.tif 000010
上記の複合不等分散は以下のとおり表される。
【数９】
2014501098.tif 000011
【数１０】
2014501098.tif 000012
【数１１】
2014501098.tif 000013
【０２０２】
正確性重み付けＴ検定において用いられる重みは、イルミナ社のデータのVST処理から、各サンプルについて提供されるビーズ標準誤差（be）の逆数に基づいて、以下のようにして定められる。これにより、１つのクラスについて全ての重みが同じであれば、重み付けされた発現量及びその平均が各クラスにおいて重み付けされていない対応する値と変わらないことが確実になる。
【０２０３】
各クラスにおけるｉ番目のサンプルについてのプリウェイト（pre-weight）の定義は以下のとおりである。
【数１２】
2014501098.tif 000014
ここで、
【数１３】
2014501098.tif 000015
【数１４】
2014501098.tif 000016
【０２０４】
各クラスについての平均プリウェイトの定義は以下のとおりである。
【数１５】
2014501098.tif 000017
ここで、
【数１６】
2014501098.tif 000018
【数１７】
2014501098.tif 000019
【０２０５】
各クラスのｉ番目のサンプルについての重みの定義は以下のとおりである。
【数１８】
2014501098.tif 000020
ここで、
【数１９】
2014501098.tif 000021
【数２０】
2014501098.tif 000022
【０２０６】
プローブシグナル値の重み付けされた個別の値とクラス平均の定義 この定義は、各サンプル値、サンプル重みを蒸散し、各クラスについて重み付けされた値を平均かするという単純な考えに基づいている。プローブシグナル値の重み付けされた個別の値は以下のように表される。
【数２１】
2014501098.tif 000023
プローブシグナル値のクラス平均は以下のように表される。
【数２２】
2014501098.tif 000024
ここで、
【数２３】
2014501098.tif 000025
【数２４】
2014501098.tif 000026
【数２５】
2014501098.tif 000027
【数２６】
2014501098.tif 000028
【０２０７】
重み付けされたクラス分散の決定（Ｓ２ｗＰ，Ｓ２ｗＮ）。コンセプトは、（１）計測されたシグナル及び重み付けされた平均（各サンプルの分散寄与を反映）間で、差が形成され、２乗され、及び重み付けされ（ｄｅｖ２ｗＰｉ，ｄｅｖ２ｗＮｉ）、そして（２）この重み付けされ、２乗された偏差（分散寄与）はその後、重み付けされた分散の合計を生成するために平均化される（Ｓ２ｗＰ，Ｓ２ｗＮ）。
【数２７】
2014501098.tif 000029
【数２８】
2014501098.tif 000030
【数２９】
2014501098.tif 000031
【０２０８】
クラス内の分散に対するビーズ分散寄与の決定（Ｓ２ｂｅＰ，Ｓ２ｂｅＮ）。これは、クラス間のビーズ標準誤差の総体的な差を反映するために重要である。重み付けされたクラス分散（Ｓ２ｗＰ，Ｓ２ｗＮ）に対して、ここまで全ての重み付けは各クラス内に制限されるので、クラス間のビーズ標準誤差自体の差のいずれか又は大部分を反映せず、このことは重要にもクラスの分離の信頼性の定量化に寄与することができる。
【数３０】
2014501098.tif 000032
【数３１】
2014501098.tif 000033
【０２０９】
重み付けされたシグナル 分散及びクラス分散に対するビーズ分散寄与の和としての複合分散の決定。
これらの２つのクラスに関する分散（Ｓ２ｂｅ及びＳ２Ｗ）を追加することによって、測定エラー（be）に関係する個別のサンプル測定における信頼性が（Ｓ２ｂｅを介して）、各クラスの平均測定エラー（クラス内の重み付けされた分散Ｓ２Ｗ）と同様に考慮される。それゆえ、より確かで、数字上低く（すなわち、より統計学的に意味がある）より信頼できるｐ値をもたらす、一層の確からしさが、より小さな測定エラー（be）を有するサンプル測定及びクラス内に配置される。
【数３２】
2014501098.tif 000034
【数３３】
2014501098.tif 000035
実施例４
【０２１０】
この実施例は、遺伝子発現分析及びドナーＨＣＴのＧＶＨＤ転帰−予測の説明を含む。
【０２１１】
「クラス分割」の概要及び詳細、異なる考えられる患者ＧＶＨＤ転帰、及び、真及び偽  陽性及び陰性の符号（tallies）、コンピュータによる／統計学による転帰−予測の分類グループ: 各クラス分割及びプローブに対し、予測されたＧＶＨＤ転帰分類精度を得るために、ＬＤＡが実行される（conventional lineardiscriminant analysis, the associated p-value being equivalent to a T-test whensingle-variate; Richard O. Duda, Peter E. Hart, & David G. Stork, PatternClassification, 2nd Ed., John Wiley & Sons, NY, 2001）。ＬＤＡは、ＲＮＡ発現量が閾値（この特定の研究においては、ＬＤＡのための閾値は、厳密に、関係するそれぞれの２つのクラスからの陽性及び陰性のＧＶＨＤ サンプルＲＮＡ発現量の平均値間の中間であった）より大きい又は小さいかどうかに依存して各サンプル（すなわち、ドナー）をＧＶＨＤ陽性（すなわちレシピエント内にＧＶＨＤを誘発する）、又はＧＶＨＤ 陰性（すなわちレシピエント内にＧＶＨＤを誘発しない）として分類するために用いられる。サンプルがコンピュータにより／統計学により、正確に又は不正確に分類されているかどうかに依存して、それらは４つの異なるカテゴリ又はグループ（“group”）（小文字 “g”の“group”であり、ＧＶＨＤに関する大文字の“g”の“Group”と混同されない）の１つに分類される。１．ＴＮ（真  陰性）、計算により 陰性として分類された実際上のＧＶＨＤ 陰性サンプル
２．ＦＮ（偽  陰性）、計算により 陰性として分類された実際上のＧＶＨＤ陽性サンプル
３．ＦＰ（偽  陽性）、計算により 陽性として分類された実際上のＧＶＨＤ陰性サンプル
４．ＴＰ（真  陽性）、計算により 陽性として分類された実際上のＧＶＨＤ陽性サンプル
【０２１２】
同じ専門用語（nomenclature）、ＴＮ、ＦＮ、ＦＰ、ＴＰは、そのように分類されたドナーの数（numbers）（すなわち、総数）と同様に、上述の分類状態を定義するために用いられ、その用法は文脈から明確である。用語“サンプル”は、“ドナー”に対して又はデータを記述するドナーの分析された定量的な遺伝子発現に対して、互換的に用いられる。サンプル総数の合計は、各グループ（小文字 “g”の“group”）に対してその後合計される。１．ＴＮｔｏｔ＝ＴＮサンプル合計２．Ｆｎｔｏｔ＝ＦＮサンプル合計３．ＦＰｔｏｔ＝ＦＰサンプル合計４．ＴＰｔｏｔ＝ＴＰサンプル合計
【０２１３】
ＧＶＨＤ 陰性合計、Ｎｔｏｔ、及びＧＶＨＤ 陽性、Ｐｔｏｔ、研究に貢献するサンプルは発生（occurrence）の和であり、次のように定義される。１．Ｎｔｏｔ＝ＴＮｔｏｔ＋ＦＰｔｏｔ２．Ｐｔｏｔ＝ＴＰｔｏｔ＋ＦＮｔｏｔ
【０２１４】
統計、分類統計、及びデータマイニング分野における確立された慣習は、“バイナリ”転帰カテゴリが考慮され、即ち、“真” 又は“偽”、さらに“偽  陽性”イベントは“陰性”イベントとしてカウントされる。なぜなら、ＦＰｔｏｔがＴＮｔｏｔに加えられるという上に見られるＮｔｏｔの定義により、それは“陽性”ではないからである。“偽  陰性”イベント及びすぐ上の２ラインにおけるＰｔｏｔの定義に対しても、同様である。実施例５
【０２１５】
この実施例は、例示的な遺伝子発現投票モデルＲＮＡ２０の説明を含む。
【０２１６】
ＬＤＡモデルのＲＮＡ２０投票スキーム：: 例示的なＲＮＡ２０モデル （あらゆるＧＶＨＤ  ｖｓ．非ＧＶＨＤディビジョン）にとって、各コンポーネントＲＮＡマーカーＬＤＡモデルは、ｙｅｓ／ｎｏ（１／０）予測、すなわち、各サンプルに対するＧＶＨＤ 陰性転帰にとっての投票を提供する（各２０ＲＮＡ種の１２２ＨＣＴドナーを通した一連のＧＶＨＤ 陰性投票は、表８における分離する行に表示される）。２０ＲＮＡ種を通した全てのＧＶＨＤ 陰性投票は、個別のマーカー投票プロファイル（表８）の下に表示される“ＧＶＨＤ 陰性スコア”を得るために、各サンプルに対してカウントされ、ＲＮＡ種の総数（すなわち、２０）で除される。
【０２１７】
サンプルは最終的に、ＧＶＨＤ陰性スコアが（ユーザに選択された）０．７７という閾値より大きい（above）場合には、この２０マーカーモデルによってＧＶＨＤ 陰性として分類され、すなわち、少なくとも２０ＲＮＡ種に基づく投票の合計の７７％という大部分が、“ＧＶＨＤ 陰性”（黒又はダークグレー地に白文字の値）として分類されるサンプルとして要求される。同様に、ＧＶＨＤ陰性スコアが０．７７という閾値より小さい（below）場合（白又はライトグレー地に黒文字の値）には、サンプルはＧＶＨＤ 陽性として分類される。ＧＶＨＤ 陰性スコア、グループ１としてレポートされる、真−陰性、偽−陽性及びＮｔｏｔの合計数（集計行）、及び、各グループ２から６としてレポートされる、偽−陰性、真−陽性及びＰｔｏｔの合計数（集計行）が表８に示される。表８は、ＲＮＡ２０投票スキームである。
（表８）
【０２１８】
ＲＮＡ種に寄与する２０の詳細及びそれらの個別のＬＤＡ分類パフォーマンスのリストが表９に示される。表９は、ＲＮＡ２０リスト
（表９）
【０２１９】
真及び偽、陽性及び陰性に関する異なる分類の表現に関わるドナー数の固有差に起因するバランシング効果：ＧＶＨＤ陽性及び陰性サンプルグループからの寄与を等しく数字上バランスさせるように、全４転帰分類グループの関係する貢献が決定され、ＧＶＨＤ陽性及び陰性グループのサイズの合計、すなわち、関係する各サンプルの数における固有の不等に対してバランスさせる。１．ＴＮｂａｌ＝０．５（ＴＮｔｏｔ／Ｎｔｏｔ）２．ＦＮｂａｌ＝０．５（ＦＮｔｏｔ／Ｐｔｏｔ）３．ＦＰｂａｌ＝０．５（ＦＰｔｏｔ／Ｎｔｏｔ）４．ＴＰｂａｌ＝０．５（ＴＰｔｏｔ／Ｐｔｏｔ）
【０２２０】
バランスされたＧＶＨＤ陽性及び陰性サンプルの寄与は、ここで、それぞれ０．５に等しく、和は１となる：１．Ｎｂａｌ＝ＴＮｂａｌ＋ＦＰｂａｌ＝０．５２．Ｐｂａｌ＝ＴＰｂａｌ＋ＦＮｂａｌ＝０．５３．Ｐｂａｌ＋Ｎｂａｌ＝１
【０２２１】
４つのバランスされた転帰分類グループを用いることにより、５つの異なるバランスされた転帰予測測定が決定される（以下、用語ＴＮ、ＦＮ、ＦＰ、及びＴＰの全ての使用は、それぞれ、ＴＮｂａｌ、ＦＮｂａｌ、ＦＰｂａｌ及びＴＰｂａｌのことを指す）：１．バランスされたＮＰＶ（陰性予測値）＝ＴＮ／（ＴＮ＋ＦＮ）・本当は陰性であり陰性として分類されたサンプルの分数２．バランスされたＴＮＲ（真−陰性率）又は特殊性＝ＴＮ／（ＴＮ＋ＦＰ）・正しく分類された総陰性サンプル数の分数３．バランスされたＰＰＶ（陽性予測値）＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）・本当は陽性であり陽性として分類されたサンプルの分数４．バランスされたＴＰＲ（真−陽性率）又は特殊性＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）・正しく分類された総陽性サンプル数の分数５．バランスされた精度＝（ＴＰ＋ＴＮ）／（ＴＰ＋ＦＰ＋ＴＮ＋ＦＮ）・正しく分類された総サンプル数の分数
【０２２２】
ＮＰＶ、ＴＮＲ、ＰＰＶ、及びＴＰＲの基本的な定義は、統計学、分類統計学、データマイニングにおける標準的な従来からの定義である。バランスされたバージョンは、これゆえ、標準的なバージョンに依存する。しかしながら、それらは、ＴＮ、ＦＮ、ＦＰ、及びＴＰの類似のバランスされたバーションを用いる。以下、特に明記しない限り、用語ＮＰＶ、ＴＮＲ、ＰＰＶ、ＴＰＲ及び精度（Accuracy）の全ての使用は、バランスされたＮＰＶ、バランスされたＴＮＲ、バランスされたＰＰＶ、バランスされたＴＰＲ及びバランスされた精度（Accuracy）のことを指す。
実施例６      
【０２２３】
この実施例は、例示的なＲＮＡ２０モデルに基づく遺伝子発現の分析結果及びＧＶＨＤ転帰の予測についての説明を含む。
【０２２４】
本研究における122のHCTはすべて、ＨＬＡ１０／１０適合の非血縁ドナー移植に対応しており、このことは、米国における毎年の移植の過半数を反映している。上述のとおり、移植ＧＶＨＤ転帰は、６つの異なるグループに分類された（表５）。
【０２２５】
グループは、ＧＶＨＤの重症度が増加する順序で番号が付けられており、急性ＧＶＨＤも慢性ＧＶＨＤも示さないグループ１から始まり、グレード３又はグレード４の重度の急性ＧＶＨＤ及び広範囲の慢性ＧＶＨＤを示すグループ６で終わる。グループ５は、グレード３又はグレード４のＧＶＨＤを示すが、慢性ＧＶＨＤは示さない。グループ４及びグループ４は、グレード１又はグレード２の急性ＧＶＨＤを示し、それぞれ、慢性ＧＶＨＤ示す場合と示さない場合に対応する。グループ２は、慢性ＧＶＨＤのみを示し、急性ＧＶＨＤは示さない。グレード３又はグレード４の急性ＧＶＨＤは、最も激しく及び生命を脅かすＧＶＨＤの形態である。グレード１又はグレード２の急性ＧＶＨＤは、重症度がより低く、軽度と考えられることもある。急性ＧＶＨＤのグレードの分類は、広範囲の又は広範囲ではない慢性ＧＶＨＤについても同様であるが、ＧＶＨＤの重症度を分類する医師にとって臨床又はがん実務において確立された複数の症状の診断的な分類である。グループの定義は本明細書に独自のものであるが、グループは、NMDPの専門家によって確立された医学的に重要なＧＶＨＤ重症度のグループである。
【０２２６】
異なるＧＶＨＤグループに関連付けられたＨＣＴドナー間での巨視的な発現レベルの傾向ドナーＣＤ４陽性Ｔ細胞RNA発現プロファイルとＨＣＴレシピエントＧＶＨＤ転帰との間の関係を特徴付けるとともに、データセット中の潜在的なバイアスを、生物学的に根拠のある関係と区別するために、ＧＶＨＤグループ平均RNA発現レベルの全体的な挙動傾向が、マイクロアレイ遺伝子発現プローブについて並べられているランクとして分析された（表１０）。ＧＶＨＤグループRNA発現の順位が、各遺伝子プローブについて、６つのグループの各々についての登り順で（すなわち、発現結果のレベルが高いとランクが高くなる）、平均遺伝子発現レベルのランクとして、決定された。データセットは、その後、ＧＶＨＤ陰性サンプル（グループ１）の平均RNA発現がＧＶＨＤ陽性サンプル（グループ２〜グループ６）よりも高いか低いかに応じて、「N>PSubset」及び「P>NSubset」で示される２つのサブセットに分けられる。これらの２つのサブセットについて、２つの異なる定義のプローブ内、すなわち、（１）全48,803のプローブ、すなわち「N>P Total Subset」及び「P>N Total Subset」、及び（２）不均一分散Ｔ検定及び上述した正確性重み付け（正確性重み付け）Ｔ検定の両方についてＴ検定ｐ値s<= 0.05を有する1024のプローブの選択サブセット（Select Subsets）、内で、ＧＶＨＤグループRNA発現ランクの中央値、すなわち「ランク（Rank）」が決定される。これらの処理が、任意のＧＶＨＤと非ＧＶＨＤの分類区分（表６）、すなわち「N>P Select Subset」及び「P>N Select Subset」について実行される。表１０は、グループ順位を示す。
（表１０）
【０２２７】
「N>P Total Subset」及び「Select Subsets」については、グループ１についてのランク（Rank）（RNA発現ランクの中央値）は、グループ２からグループ６のランク（Rank）の各々と比較すると、「N>P Subset」よりも例外なく一貫して大きい。同様に、「P>N Total Subset」及び「Select Subsets」については、グループ１のランク（Rank）は、グループ２からグループ６のランク（Rank）の各々と比較すると、「P>N Subset」よりも例外なく一貫して小さい（表１０）。「N>P Total Subset」及び「P>N Total Subset」の選択基準は、グループ１の平均を、サンプル ofグループ２〜６の組み合わされたサンプルの平均と比較する場合に限定され、グループ２〜６の個別の平均とは比較されない。したがって、（１）「N>P Subset」及び「P>N Subset」について適用される選択基準は、グループ２〜６のランク（Rank）がグループ１のランク（Rank）よりも一様に大きいことや小さいことを必ずしも保証するものではなく、（２）実際にそうであるという事実は、グループ２〜６のメンバーの任意のものに他のグループ２〜グループ６のランク（Rank）と比較されるグループ１のランク（Rank）の他の側にそのランクを配置するという強いバイアスが存在しないことを示す。
【０２２８】
また、「N>P Total Subset」及び「P>N Total Subset」について、グループ２〜６のランク（Rank）は全て同じである。これは、調査された48,803のマイクロアレイプローブ（表１０）のすべてにわたって、グループ２〜６のランク（Rank）の一様性が高いレベルにあることを示している。これとは対照的に、プローブに関連する選択された1,024のＧＶＨＤ転帰については、グループ２〜６内でのランク（Rank）の順位は、「N>P Select Subset」について、ランク（Rank）４〜２まで明確な下降トレンドを示している。また、「P>N Select Subset」については、ＧＶＨＤグループの数及び関連付けられたＧＶＨＤの重症度の上昇と平行して、ランク（Rank）２〜５までの上昇トレンドを示している。グループ２〜６の「Rank」一様性の分散（48,803プローブの 総セットについて測定される）は、恣意的なバイアスを示していない。 むしろ、きちんとした平行トレンドを示している。遺伝子発現の大きさがＧＶＨＤの重症度と相関する場合、「N>P Select Subset」については-0.95、Rank順位とＧＶＨＤグループメンバーとの間において「P>N Select Subset」については+0.92という極めて高いピアソン相関（Ｒ）により計測可能に裏付けられている。
【０２２９】
要するに、重要な洞察は、「N>P Select Subset」及び「P>N Select Subset」（表１０）の1,024のプローブについての、ＧＶＨＤグループ疾患の重症度の順位とランク（Rank）（RNA発現ランクの中央値）の順位との強い相関は、ＧＶＨＤ（anyＧＶＨＤ）対非ＧＶＨＤ（noＧＶＨＤ）のクラス分割についてのＴ検定の結果に従ってこれらのプローブを選択すること自体では、５つのＧＶＨＤ陽性グループ２〜６内において、順位や区別される特徴を選択できなかったということである。これは、グループ２〜６のサンプルが単純にＴ検定分析用に集められており、そのために特定のＧＶＨＤ陽性グループソースに関する全ての情報が失われていたためである。したがって、ＧＶＨＤ陽性グループ内での観測されたランク（Rank）の順位は、RNAプロファイルの選択セットによって示された内在的で天然の生物的特徴であり、統計分析においてプローブを選択した方法とは独立である。換言すれば、グループ２〜６のランク（Rank）とＧＶＨＤグループメンバーとの強いピアソン相関は、統計的作為としてデータの分析や処理によってもたらされたものではなく、ランク（Rank）及び関連する実際の生物学的に現れるＧＶＨＤ強度を裏付ける特定の分子プロファイルの働きを反映したものである。
【０２３０】
ＧＶＨＤ転帰予測は移植センターについてのバイアスを示さない。以下に、具体的な例として、２つの特定の個別的なRNA発現予測について、ＧＶＨＤ転帰予測挙動及びサンプル移植センターソースの分散が調査された。具体的には、発現レベルがＧＶＨＤの強度とともに増加する傾向のある「CTCF」（CCCTC結合因子）、発現レベル がＧＶＨＤ強度とともに減少する傾向のある「BLVRA」（ビリベルジン還元酵素Ａ）、及び、 例示的な20のRNA発現セット「投票」モデル（方法及び表８）である「RNA20」（表９に記載されているRNA種）について、調査を行った。
【０２３１】
RNA発現の測定値を、全122サンプルについて、６つのＧＶＨＤ転帰クラスの各々について登り順でプロットし、サンプル 移植センターソース（TCS）（図５〜７、CTCF TCS、BLVRA TCS、RNA20 TCS）に応じてラベルをつけた。少なくとも４サンプルを提供している移植センターは、別の色でラベルをつけた（n=85）。２〜３のサンプルを提供するセンターはare labeled by 三角形でラベルをつけた（n=13）。また、サンプルを１つだけ提供しているセンターは、四角でラベルをつけた（n=24）。各データ点には、移植センターの番号でラベルをつけ（センターの実際の名前は伏せた）、ダッシュのあとに当該センターによって提供されたサンプルの数を記載した。これらの３つの例の全て（CTCF、BLVRA及びＲＮＡ２０モデル）において、複数のセンターからのサンプル及び単一のセンターからのサンプルは均一に分散されており、特定の発現量領域内でのクラスター、又は、toward 特定のＧＶＨＤ転帰グループに対する関連するバイアスは示されていない。遺伝子発現解析又はＧＶＨＤ転帰属性を歪めたりバイアスをかける可能性のある様々な移植センターによって変動が導入される可能性があるにもかかわらず、３つの具体例の各々は、Ｔ検定性能及びLDA精度の観点から（表１１）、強いＧＶＨＤ転帰予測能力を示している。表１１は、性能（performance）を示す。
（表１１）
【０２３２】
異なるRNAモデルCTCF、BLVRA及びRNA20に関する転帰予測観察他の系列のプロットにおいて、サンプルには、６つのＧＶＨＤ転帰グループに応じてラベルが付されている。各グループについて平均RNA発現量を挿入して、ＧＶＨＤ転帰グループ及び付随するＧＶＨＤ臨床強度の番号に対する遺伝子発現の増加傾向又は減少傾向を特に示している。。図８においては（CTCF GROUPS）、ＧＶＨＤグループの番号に対して安定して一本調子に増加するＧＶＨＤグループの平均値の系列が見られた。 図９（BLVRA GROUPS）は、ＧＶＨＤグループの平均値が、ＧＶＨＤグループの番号に対して、安定して下降傾向にあることを示している。グループ１においては、非常に低い検出限界値は存在せず、グループ６においては、ＧＶＨＤの最も深刻な態様を表す非常に高い値が存在しない。
【０２３３】
図１０においては（RNA20 GROUPS）、２０の良好な個別のLDAモデルからＧＶＨＤ陰性の票（negative vote）の相対スコアをプロットしており、ＧＶＨＤの重症度が増加するにつれてＧＶＨＤグループの平均スコアが安定的に減少する傾向が見られる。非ＧＶＨＤ（no GVHD）グループ（グループ１）の平均と５つのＧＶＨＤ陽性グループ（グループ１〜グループ６）の平均との間にはかなり大きなギャップがある。（命名の注意として、１つのクラスは１つのグループ、典型的にはグループ１を含むことができ、他のクラスは複数のグループの含むことができる。例えば、「anyＧＶＨＤ」を表すクラスはグループ２〜６を含む）。
【０２３４】
「anyGVGD」対「no GVHD」（表６）について、サンプル特有のＧＶＨＤ転帰予測が、２つの個別のRNA発現マーカーに対応するLDAモデルについて詳細にプロットされている。また、図１１〜図１３（CTCF LDA、BLVRA LDA及びRNA20 LDA-A）には、「20 RNA」マーカー投票モデルについて、サンプル特有のＧＶＨＤ転帰予測がプロットされている。本質的に、サンプルは、それぞれの発現レベルが当該クラスの平均観測発現としての区分線の同じ側にあるか否か（上又は下）に応じて、ＧＶＨＤ陰性又は陽性クラスに分類されている。すなわち、図１１（CTCF LDA）においては、サンプルは、区分線の下側においてＧＶＨＤ陰性として分類されており、図１２及び図１３（BLVRA LDA及びRNA 20 LDA）においては、サンプルは、区分線の上にあるときに、ＧＶＨＤ陰性と分類されている。次に、分類か正確か否かについて、当該サンプルの既知の正しいクラスと比較し、次に、各サンプルを、TN（真陰性）、FN（偽陰性）、FP（偽陽性）、又はTP（真陽性）のいずれかに採点した。図１１及び１２（CTCF LDA及びBLVRA LDA）に示されているように、圧倒的多数のＧＶＨＤ陽性サンプルが正しく分類されていたが、陰性サンプルの多くは不正確に分類されていた（偽陽性）。この非対称性の一部は、陽性サンプルの数（n=96）と陰性サンプルの数（n=26）との非対称性の直接的な反映である。すなわち、少ない相対的な偽陰性の分類率（陽性サンプルを示す偽陰性）であるが、この率は、96/26=3.7倍することにより、陰性として誤分類された陽性サンプルの推定観測数と同じになる。注目すべきは、図１３（RNA20LDA-A）において、陽性及び陰性の非対称的な表現にもかかわらず、わずかに４つのＧＶＨＤ陽性サンプルしか陰性と誤分類されていないことである（NPV = 0.94）。２０個の良好なRNA発現LDAモデルの単純な投票モデルが、様々なソースの偶然によるシグナル変動及びノイズによって起こる誤分類の大部分を克服できることを示している。
【０２３５】
この例示的なRNA20投票スキームは、20個のRNAマーカーRNAモデルの各々について、「サンプルがＧＶＨＤ陰性として分類されるには、ＧＶＨＤ陰性票の少なくとも77%の多数が必要」というＧＶＨＤ陰性予測閾値と組み合わせて（参照方法及び表７）、ＧＶＨＤ陰性予測の単純な集合、すなわち投票を反映している点に留意されたい。    
【０２３６】
本来、投票スキームは、ソースのうちの２０個の情報を組み込むことにより、各構成要素マーカーのソースの限界及び誤差を克服するためのものであり、投票閾値の設定を通じてＧＶＨＤ陰性転帰予測の厳密さ（stringency）の定義に柔軟性を提供するためのものである。 例えば、この例において用いられた0.77という閾値は、真陰性の相対的に高い数及び高いTNRを維持する一方で、偽陰性を最小化し陰性予測値（Negative Predictive Value）を最大化するために人為的に選択された（図１８、RNA20 LDA PERFORMANCE - A）。これに対応して、表７において、６つのＧＶＨＤグループの各々について、例示的なＲＮＡ２０モデルによって分類された偽陰性の数が非常に少ないことが観察される。グループ５及び６の両方とも、２４の異なる米国臨床センターから得られた合計３９個のサンプルであるが、１つの偽陰性予測も観測されなかった点に注目されたい。臨床応用については、低い偽陰性率が非常に望まれる。すなわち、ＧＶＨＤを引き起こさないために、移植前にＨＣＴに適したドナーと宣言したにもかかわらず、実際にはそのドナーのＨＣＴによって移植後に患者が不幸にもＧＶＨＤを避けられないということが起こる率を極めて低くすることが望ましい。
【０２３７】
「any GVHD」対「no GVHD」転帰の予測をうまく行うことに加えて、20 RNA発現LDA投票モデルは、慢性及び急性のＧＶＨＤの異なる種類及び強度を「no GVHD」転帰からうまく区別することもできる（表６及び１１参照）。慢性ＧＶＨＤ（単独で又は任意の形態の急性ＧＶＨＤと組み合わせて）を「no GVHD」転帰から区別することに関し（「c GVHD」対「 no GVHD」）、わずか２例の 偽陰性分類が報告された（図１４、RNA20 LDA - B）（NPV = 0.95）。 急性ＧＶＨＤ（単独で又は任意の形態の慢性ＧＶＨＤと組み合わせて）を「no GVHD」転帰から区別することに関し（「a GVHD」対「 no GVHD」）、僅かに３例の偽陰性分類が報告された（図１５、RNA20 LDA - C）（NPV = 0.94）。急性ＧＶＨＤ（任意の形態）と組み合わされた慢性ＧＶＨＤを「no GVHD」転帰と区別することに関し（「a&c GVHD」対「no GVHD」）、わずかに１例の偽陰性分類が報告された（図１６、RNA20 LDA - D）（NPV = 0.96）。注目すべきことに、グレード３又はグレード４急性ＧＶＨＤ（単独で又は任意の形態の慢性ＧＶＨＤと組み合わせて）を「no GVHD」転帰から区別することに関し（「a34 GVHD」対「no GVHD」）、１例の偽陰性分類も報告されなかった（図１７、RNA20 LDA - E）。
実施例７
【０２３８】
この実施例は、ＧＶＨＤ転帰予測性能のサマリーを含む。
【０２３９】
ＧＶＨＤ転帰予測結果のサマリー  単一の及び２０個のRNAマーカーモデルの全てについての数値的な転帰分類の結果は、上述され、また、表１１にまとめられている。LDA転帰予測測定（LDA outcome predictivemeasure）は、均衡（balanced）LDAモデルに基づくものであり、ＧＶＨＤ陰性及び陽性転帰サンプル（本発明の方法において説明した）のサンプルに応じた（サンプル-wise）貢献値と同数を表すように調整される。クラスをはっきりと識別する6.6E-03及び4.3E-03のＴ検定ｐ値（表記法：xEyは、ｘに１０のｙ乗を乗じるという意味であり、科学分野において標準的な表記法である）が「any GVHD」対「no GVHD」分割の単一値モデルについて報告されているが、20RNAマーカーモデルについての当該ｐ値は、数オーダーの大きさで小さく、1.1E-08である。単一RNAマーカーモデルについて、69%という全体として高い正確性が報告されているが、２０マーカーモデルについての正確性はもっと高く81〜83%の範囲である。
【０２４０】
単一マーカーモデルにおける67〜69%からRNA20投票モデルにおいて90%以上となる陰性予測値（Negative Predictive Value、NPV）の上昇が、臨床的な重要性が最も大きなものの１つである。NPVは、サンプルthat were classified as ＧＶＨＤ陰性と分類されたサンプルのうちどれだけが実際に陰性となるかを表す。 例えば、本研究のデータを用いれば、「34 GVHD」対「no GVHD」転帰予測についての１００％のNPVは、このモデルを用いてＧＶＨＤ陰性に分類されたドナーを使用する場合には、その移植のうちグレード３又はグレード４の急性ＧＶＨＤになる例は１つもないということである。このことは、ＧＶＨＤの発生が完全に、100%除去されることと対応する。現在は50%程度のＧＶＨＤが観察されている。このことは、ＨＣＴレシピエントとのHLA適合に基づくＨＣＴドナーの選択と比べた重要な改善である。
【０２４１】
転帰予測におけるトレードオフは、閾値の意図的な再設定を行った場合に発生しえる（すなわち、区分線の再配置）。ＧＶＨＤ転帰予測についてのLDAモデルにおける正確性を調べる際には、区分線がどこに位置するかに応じて、１つの達成指標におけるメリットが他の達成指標におけるデメリットとなることがある。例示的なＲＮＡ２０モデルについて、陰性予測値（Negative Predictive Value）（NPV）が増加すると、真陰性率（True Negative Rate、TNR、特異性）が減少する（図１８、RNA20 LDA PERFORMANCE - A）。このような「検出閾値依存性（detector threshold-dependent）」のトレードオフ現象は、一般に知られており、「ROC」曲線（Receiver OperatingCharacteristic曲線）と省略されることがある。ＧＶＨＤ陰性に分類されたサンプルの多くが真に陰性（NPV）であるため、より少ない数の総陰性サンプルが正しく分類されている（TNR）。換言すれば、移植前に誤って陰性と分類されたＧＶＨＤ陽性移植の数を最小化するコストは、臨床的には、ＧＶＨＤ陰性移植に向かう一部のドナーが、実際には移植をしないということである。しかしながら、例示的なＲＮＡ２０モデルにおいては、区分線は、相対的なＧＶＨＤ陰性投票スコア0.77に位置し、94%のNPVが65%のTNRと共に得られている。 換言すれば、ＧＶＨＤを避けられることが94%確かであれば、ＧＶＨＤ陽性に誤分類された 35%のドナーのロスを受け入れるであろうということである。しかしながら、ＨＣＴドナー候補を失うことを除けば実質的な害はない。５つのLDA正確性指標の詳細な挙動は、陽性評価値（Positive Predict Value、PPV）及び真陽性率（True Positive Rate、TPR、Sensitivity）を含み、図１９に示されている（RNA20 LDA PERFORMANCE - B）。 
実施例８
【０２４２】
この実施例は、ＧＶＨＤ転帰の決定及び予測における比較用の正規化又は標準化された値に対する遺伝子発現の比の使用についての説明を含む。
【０２４３】
分析化学、分析物理学、及び定量測定においては、レシオメトリック分析は、ただ１つの検体又は測定量を用いる類似の解析法よりも正確である。レシオメトリック分析の内在的に正確性が優れている点は、有利性がある場合には、測定値が同一の器具を用いて同一のサンプルについて測定された適切な基準シグナルに対する対象シグナルの比として報告されるときには、幾つかの信頼できる参照基準に対して実質的に自己校正を行う点である。
【０２４４】
一般に、レシオメトリック分析は、（１）対象測定量Ａについての測定基準値で対象測定量Ａを割った比。（２）２つの区別され異なる（関連するものであっても独立のものであってもよい）測定量Ａ及びＢの比、又は、それ以上の複雑な比、例えば、、Ａの基準値に対するＡの比をＢの基準値に対するＢの比で割ったもの。（３）（１）及び（２）で説明されたのと同種の比。ここで、分子及び分母は、測定シグナルと測定されたバックグラウンドシグナルとの差である。（４）上記（１）〜（３）で説明された種類の比の組み合わせ。
【０２４５】
２つの異なる結果の予測又は決定の信頼性は、２つの分離された単一検体解析を用いるよりも、２つの検体又は予測因子を用いるレシオメトリック分析に基づく場合に優れている。レシオメトリックを用いた場合の正確性が増す現象は、比を考慮することによって２つの異なる結果の差違（すなわち、評価又は予測結果）が内在的に増加するときに発生する。例えば、転帰１の原型が遺伝子Ａの発現が高くかつ遺伝子Ｂの発現が低いことで特徴付けられるが、転帰２の原型は遺伝子Ａの発現が低くかつ遺伝子Ｂの発現が高いことで特徴付けられると仮定する。この状況においては、典型的には、ＡのＢに対する発現の比は、１つの転帰を他のものから区別するとき又は他の
もので
はなく１つの転帰を予測するときには、１つの遺伝子を単独で又は両方の遺伝子を別々に用いた場合よりも、遺伝子発現比を用いた場合に、より正確で、より感度が高くなる。   
【０２４６】
繰り返しになるが、遺伝子発現のレシオメトリック分析（すなわち、遺伝子発現比）は、以下のように定式化される。（１）特定の対象遺伝子（すなわち、 予測遺伝子）の発現のハウスキーピング遺伝子、又は、１セットのハウスキーピング遺伝子について評価された集計値に対する比、又は、（２）２つの異なる特定の対象遺伝子発現の比、すなわち、２つの異なる予測遺伝子発現の比。上述のとおり、（１）のバージョンは、予測因子の測定値の内部的な自己校正という特徴を有しており、（２）のバージョンは、自己校正の特徴及び２つの異なる対照結果（上述した）に対して差違が増加するという特徴がある。 
【０２４７】
比を用いることが別個の測定と比べて明確に有利な点の１つは、測定値が、所定の測定値を得た器具について定数である不確定の倍数因子又はゲインによって拡大される場合である。比は、個別の測定値よりも特に閾値からの差違に関してより正確となる。これは、定数（しかし、未知）の倍数因子が、２つの測定値の比における分子及び分母の両方で等しく相殺されるためである。
【０２４８】
また、比には、ある状況において得られる、測定値ノイズ除去（技術的ノイズ、統計的ノイズ、又は生物学的ノイズ又はランダム変動）の 有利な特徴もある。これは、別途用いられる単一遺伝子（単一予測因子）測定では得られない利点である。具体的には、２つの異なる遺伝子の発現が平均して逆相関である場合（すなわち、一方が増加する傾向のときに、他方が減少する傾向、またはその逆の場合）には、対数形式（又は対数状の形式、例えば、逆双曲正弦変換）に再計算されたときに、２つの別個の遺伝子発現測定値の擬似ランダム要素は、当該２つの遺伝子発現の測定値が本来的に比で構成されている場合には、相殺される傾向がある。これは、一般的な数学もしくは計算又は統計事象であり（すなわち、遺伝子発現のみに限定されるものではない）、「対照変量法（the method of antitheticvariables）」として知られている（C Eisenhart & M. Zelin, Elements of Probability, Ch. 12,in EU Condon & H Odishaw, eds., Handbook of Physics, McGraw-HillBook Co., NY, 1958, pp. 1-143、P. Kevin MacKeown, Stochastic Simulation inPhysics, Springer-Verlag, Singapore, 1997, esp. p.21 & p. 212）。２つの変数が逆相関のときには、各変数のノイズ又は変化の合計よりも、２つの変数の合計の方がノイズ又は変化が少ない。
【０２４９】
比の対数関数又は逆双曲正弦等の準対数関数が用いられる場合には、対数比は、分子の対数と分母の対数との差となる。分子及び分母の変数がより多く又は少なく逆相関している場合には、「対照変量（antithetic variables）」は部分的にノイズを除去し、又は変化の減少が起こる。すなわち、「対照変量」によるノイズの部分的な除去の現象は、レシオメトリック測定を用いるときに得られる追加的で副次的な利点である。
実施例９
【０２５０】
この実施形態は、単一又は複数の 予測遺伝子の測定された発現レベルに基づいて。連続的な尺度、スコア、又は指標でのＧＶＨＤリスクの予測に関する説明を含む。
【０２５１】
予測遺伝子の遺伝子発現、又は予測遺伝子及び基準遺伝子（例えば、ハウスキーピング遺伝子）を含む発現比、又はＨＣＴドナーにおける２つの異なる予測遺伝子の発現比は、原則として、連続した数値を表す。各測定値、測定値の間隔、又は測定値の範囲（その連続値からの）は、実験的に、計算的に、又は統計的に裏付けされた方法で、移植前に、ドナーのＨＣＴが、ＨＣＴレシピエント（患者）において、移植後に、ＧＶＨＤを引き起こすか否かの具体的に予測されるリスクと関連付けられる。
【０２５２】
ＧＶＨＤの番号又は値が基準発現測定値よりも低いか高い可能性あるリスクの１つの例、ＧＶＨＤの発生リスクが所定の可能性よりも低い又は高い、又はその逆。このことは、ＧＶＨＤのリスクが低いこと又は高いこととして説明される。ＧＶＨＤ転帰予測は、本質的に、その後、２つの方法で実行される。（１）ＧＶＨＤ のリスクが低いこと又は高いことの報告、又は特定の可能性又は可能性の間隔又は範囲の報告、又は（２）ＧＶＨＤの可能性又はＧＶＨＤのリスクのスコアの連続した値としての報告。このようなリスクスコアは、測定された遺伝子発現に適用されるＧＶＨＤ転帰予測の数学的、統計的、又は数値的モデルの元で、連続値から得られると考えられ、単純な数学の式の使用により実行される。または、このリスクスコアは、同一の数値的入力（遺伝子発現）及び出力（ＧＶＨＤのリスク）マッピングを有する事前計算された数値的な参照テーブルから得られる。
【０２５３】
また、複数の異なる遺伝子又は複数の発現比が関連する測定された発現量は、さらに複数の方法、例えば、単純加算又は事前定義された定数による再スケーリングをしての加算、又はこれ以外の単純で明確な数学的処理において組み合わされ、ＧＶＨＤリスク、又はＧＶＨＤの可能性、又はＧＶＨＤのリスクスコア等、又は具体的に定義されたＧＶＨＤのリスク又はＧＶＨＤの可能性のためのしきい基準値の連続値と関連付けられる連続値出力変数に到達する。
【０２５４】
また、ＧＶＨＤ転帰予測遺伝子の発現測定値又は当該予測遺伝子及び基準（例えば、ハウスキーピング）遺伝子が関連する比、又は２つの異なる遺伝子が関連する比は、各々が個別に高ＧＶＨＤリスク票（例えば、１又は１よりわずかに小さい数値）、又は低ＧＶＨＤリスク票（例えば、０又は０よりわずかに大きい数値）を投じることができ、このような測定値又は測定比に基づく投票は、全体としての投票スコア又は指標を形成するために集計される。投票スコア又は指標は、０から１の範囲で広がる連続値（continuum）又は準連続値（quasi- continuum）を形成すると考えられる。投票スコア又は指標は、ＧＶＨＤのリスク又はＧＶＨＤの可能性の連続値（continuum）と関連付けられる、又はＧＶＨＤが起きやすいか置きにくいかということについての所定の閾値よりも上又は下に収まり、又はＧＶＨＤのリスク度合いを定性的に知らせる所定の間隔（０から１の範囲で広がるスコアを区切る）の中に収まる。
実施例１０
【０２５５】
この実施例は、上述した122ドナーPBMCサンプルと組み合わされる、120ドナーPBMC（末梢血単核細胞）サンプルの追加的な分析についての説明を含む。合計では242ドナーのPBMCサンプルとなる。ＧＶＨＤ予測遺伝子を同定するための対応するレシピエントＧＶＨＤ歴も用いられる。
【０２５６】
従来のコンピュータによる相互確認は、単一遺伝子及び投票スキームの転帰予測性能を評価するために適用されていた。転帰予測能力に関して遺伝子を他の遺伝子との間でランキングするために、限定線形判別分析の一形態を採用し、それぞれのドナーに関連付けられた患者について異なる程度のＧＶＨＤ対非ＧＶＨＤ（「no GVHD」）を識別する点について、遺伝子の性能を評価した。上述した改善されたコンピュータ統計分析を、合計で242のドナーのサンプル遺伝子発現プロファイルについて、ＧＶＨＤ転帰情報（上述したように分析された最初の122のドナーサンプルに追加された120の新しいドナーサンプル）を用いて実行した結果、追加的な121の遺伝子が、ＧＶＨＤ転帰予測として同定された。また、23の遺伝子がハウスキーピング（「HSK」）遺伝子（当初の122サンプルの分析に基づいて以前は予測遺伝子として挙げられていた真核生物翻訳開始因子4H（EIF4H）の転写変異体の１遺伝子を含む）として同定された。合計で、143の新しい遺伝子（表２Ａ、RNA143）が診断試験候補遺伝子（diagnostic test candidategene）として同定された（121の 転帰予測遺伝子、22のハウスキーピング遺伝子、全てがRNA192リストにおいても完全に列挙されている。表２Ｂ）。これは、当初の122サンプルの分析結果には含まれていなかった。また、その結果、以前のRNA1546リストにも含まれていなかった。完全な242 ドナーのサンプル／ＧＶＨＤ歴（GVHD history）のデータセットについてのより深い分析の結果、192遺伝子（表２Ｂ、169の予測遺伝子及び23のハウスキーピング遺伝子）は、さらに高い信頼性のRT-PCR遺伝子発現解析のための例示的な「RNA192」遺伝子リストとして選択された。
実施例１１
【０２５７】
この実施例は、a description of リアルタイム逆転写（RT）定量ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）測定 of N及びP 予測遺伝子発現候補及びN及びP 予測遺伝子発現データ。
【０２５８】
人間の臨床的診断に応用するために、遺伝子発現の測定のためのRT-PCR（逆転写ポリメラーゼ連鎖反応）、例えば、TaqManリアルタイムRT-PCRプラットフォーム（ABI, Applied BiosystemsInc.）において実行されるものが、一般的に正確性が低く、感度も低いと考えられているマイクロアレイ遺伝子発現分析（例えば、48,000程度の異なる遺伝子特異プローブを使用できるイルミナ社のHT12 v3.0マイクロアレイプラットフォームを用いる、本明細書において説明した、ＧＶＨＤドナーサンプルからのmRNAレベルの調査において用いられるもの）と比較して、忠実性が高い定量的な遺伝子発現レベル解析のための代表的な手法と考えられている。
【０２５９】
リアルタイムRT-PCR（逆転写ポリメラーゼ連鎖反応）遺伝子発現データは、192の特定の遺伝子（表２Ｂに「RNA 192」として記載されている）及び180の異なるドナーの凍結血液サンプルについて取得された。従来のTaqManプラットフォームが用いられた。１反応あたり100ngのcDNAを使用した（cDNAは上述のようにして得られたRNAサンプルから誘導された）。各遺伝子は、off-the-shelf TaqMan assayID（ABI, Applied BiosystemsInc.）に応じた固有のプライマーによって決定された。技術的に有効で商業的に利用可能なTaqManアッセイは、遺伝子固有のプライマー及び加水分解プローブのヌクレオチド配列を決定する。しかしながら、正確なヌクレオチド配列は、ABIに独占的に所有されている。ABI TaqManアッセイは、PCR増幅効率が２となるように最適化されている。
【０２６０】
以下は、従来の工業標準となっていて、長年の使用で、本質的にコモディティ化されている。RT-PCRは、最初のRT（逆転写）工程を含む。この逆転写工程は、RNAをcDNAに変換し、続いて、cDNAのPCR（ポリメラーゼ連鎖反応）増幅が行われる。リアルタイムRT-PCR は、遺伝子配列に特有のプライマーに加えて、遺伝子配列に特有の内部（internal）加水分解プローブの使用を含む。この内部加水分解プローブは、蛍光プローブで化学的に修飾されたヌクレオチドを含み、加水分解プローブ鎖の近くに配置されるときに意図的に他の蛍光を抑制する。内部加水分解プローブが増幅された遺伝子特異的なcDNAの単鎖に結合するときに、PCRにおいて用いられる熱安定DNAポリメラーゼの5’-3’エクソヌクレアーゼ活性は、加水分解プローブを構成成分ヌクレオチドに分解する。これらの蛍光標識化された構成成分ヌクレオチドが解放されると、もはや互いに蛍光を抑制することはなく、遺伝子特異的なmRNAコピー数に比例する定量化可能な蛍光シグナルがRT-PCR反応に現れる。このシグナルは、遺伝子特異的な方法で、増幅されたcDNAの量に比例して増加する。 
【０２６１】
TaqMan測定出力は、各 サンプル及び各遺伝子について、アッセイの所定の蛍光シグナル（STV、シグナルスレッショルド値）が実現されるRT-PCRサイクル数として定義されるCt値を報告する。全ての器具レベルでのCt値測定出力データは、以後、RWCT、すなわち「生Ct」と呼ばれる。RWCT値は、cDNAの開始量に反比例する（cDNAの開始量が少ないと、RT-PCRサイクルが長くなる、すなわち、STVに到達するまでのCtが大きくなるためである）。       
【０２６２】
PCR増幅前の開始物質の量、すなわち、Ｓ（シグナル）、を決定する工程が、文献及び実務において確立された対数形式で表される以下の式（対数は常にlog10、すなわち底が１０の対数として定義される。）で実行される。log S = log STV - Ct * log Eここで、Ｓは開始シグナル（initial signal）又はサンプル中の遺伝子量（アッセイによりimputedされる）、STVは、Signal Threshold Value of遺伝子増幅for determining Ct （所定量）、及びＥは、PCR増幅の効率（Efficiency）（本質的に２と同程度となるようにPBDによって確認される）。
【０２６３】
「未決定（UNDETERMINED）」という語は、TaqMan出力において４０より大きいRWCT値に割り当てられている。４０サイクルを超える場合のシグナルは、STVに到達するために非常に多くの増幅が必要であったということなので、信頼性がないと考えられるためである。標準的なリアルタイムRT-PCRでは、増幅処理は４０サイクルで終了する。      
【０２６４】
本明細書において用いられる分析について、２０より小さいRWCT値は、非現実的に高い遺伝子特異的な開始量であることを示しており、信頼できるアッセイ出力とは考えられないので、「OUTLIERS」と記されている。
【０２６５】
本明細書で実現しているように、RT-PCRデータの４工程の前処理でRRCF値が得られる。ＧＶＨＤ転帰予測は、この値に基づく。RRCFは、「RT-PCR, Relative, logsignal, E=2, Clear, with Floor values replaced」として定義される。１． OUTLIER値の置換: 
RCTC （RT-PCR, Ct, Clean）
全てのOUTLIER値は、データセット中の180サンプル全てについての遺伝子のRWCT中央値で置換される。「Clean」は、中央値で置換されたOUTLIER値を意味する。２．PCR効率Ｅ＝２について、RT-PCRシグナルの対数を生成
RL2C （RT-PCR, LogSignal, E=2, Clean）
RL2C値は、以下の式に従って、RCTC値に基づいて生成される。
RL2C = log STV - RCTC * log （2）
注記：log STVは１４である。Ｐ２ファイリングにおけるＧＶＨＤ予測遺伝子リストに繋がるイルミナ社のマイクロアレイデータと比較できる数値範囲においてRT-PCR出力値を得ようとした結果、log STVは、PBDによって、任意のユニットにおいて、１４に等しいと定義される（RT-PCR実務においては特定のユニットやスケーリングの推奨は存在しないする）。３．「UNDETERMINED」フロア値（Floor Value）の置換
RL2F （RT-PCR, Log Signal, E=2, clean, Floor Valuere placed）
UNDETERMINEDのフロア値は、以下の値で置き換えられる（RCTCが４０についてのRL2C値を表す）。
RL2F （UNDETERMINED値） = [ 14 - 40 * log （2） ] = 1.95880017344075４．ハウスキーピング（HSK）遺伝子の相対平均シグナルを除去することによるバックグラウンドシグナルの訂正を通じたRT-PCRシグナルの相対化（相対定量化） 
RRCF （RT-PCR, Relative, log Signal, E=2, Clean, Floor Value replaced）バックグラウンドシグナルの訂正を通じたRT-PCRシグナルの相対定量化は、各サンプルの６つのハウスキーピング（RHSKAG6）遺伝子の相対平均シグナルの除算により、以下の式に従って実行される。
RRCF = RL2F - RHSKAG6
注記：RHSKAG6は、各サンプルについて、６つのPBD選択HSK遺伝子（HSK6）のRelative HSK Average Signalとして定義され、全180のRHSKAG6値について０に中心がある。
RHSKAG6 = HSKAG6 - AVGHSKAG6 
AVGHSKAG6は、全180サンプルに特異的なHSKAG6の決定の平均値を表す定数として定義される。HSKAG6は、各サンプルについて、つハウスキーピング遺伝子のRL2F値の平均として定義される。 
【０２６６】
RRCF決定に用いられるHSGKAG6値の決定のための例示的な６つハウスキーピング遺伝子（HSK6）の定義表１２は、HSKAG6及びRHSKAG6決定（上述した）に用いられるHSK6リストを説明する。RHSKAG6 = HSKAG6 - [average HSKAG6 over all 180 サンプル]
（表１２）
表２Ｂにおける総数192の遺伝子からQC基準を満たす175の遺伝子の選択データサンプルの５５％以上の遺伝子で検出されなければならない基礎的なQC（品質制御）基準（すなわち、UNDETERMINEDがなく、RWCTが４０以上ではない）の定義。表１３は、表２Ｂに記載された総数192の遺伝子のうち175の遺伝子（「SG175」）を記載している。
（表１３）
実施例１２
【０２６７】
この実施例は、ＧＶＨＤ予測に関するRGP（レシオメトリック遺伝子対）候補の評価の説明を含む。
【０２６８】
導入レシオメトリック遺伝子対（RGP）は、追加的な 転帰予測の信頼性を、（１）バックグラウンド変位を分割することによる自己校正、及び（２）発現レベルにおける遺伝子間の優れた相互作用経路効果の捕捉、を通じて提供する。RGPは、選択単一遺伝子の発現レベルを他の選択単一遺伝子の発現レベルで割ることによって決定される。
【０２６９】
RGPの決定PBD技術の実行において、RRCFデータは、mRNA濃度測定測定レベル（上述）の対数形式で表現される、すなわち、RRCF Xはlog（gene X）及びRL2F Xはlog（gene X）なので、遺伝子Xの発現／遺伝子Yの発現の比は、対数形式ではlog（遺伝子X／遺伝子Y）であり、差の形式、すなわちlog （gene X） - log （gene Y）でも表される。これは、RRCF X - RRCF Yと同等である。したがって、以降は、RRCFデータのRGP値は、以下のように定義される。RGP = RRCF X - RRCF Y
【０２７０】
HSKバックグラウンド除去はRGPの計算で実行されるため、RGP値は、HSK遺伝子のバックグラウンド除去前に、RL2Fデータから直接計算することもできる点に注意されたい。RRCF = RL2F - RHSKAG6 （上述）であれば、RGP = （RL2F X - RHSKAG6） - （RL2F Y - RHSKAG6）となる。したがって、代替的に、RGP = RL2F X - RL2F Y
と表される。
【０２７１】
全180サンプルについてのRGP値は、QC（上記）を満たした全175の選択されたSGs（単一遺伝子）のRRCFデータに基づいて、15,225の固有のRGPの完全なセットについて決定された。175のSGs（単一遺伝子）について、RGPの総数、すなわち固有ペアごとの（ unique pair-wise）SG組み合わせは、（1752-175） / 2 = 15,225と決定される。
【０２７２】
RGPの転帰予測性能の決定ＧＶＨＤ転帰予測性能を、以下のようにクラス分離（class separation）を決定することにより、15,225個のRGPの各々について評価した。（１）両側不均一Ｔ検定を使用したｐ値（２）LDA（線形判別分析）を使用した正確性（ACC） Ｔ検定ｐ値及びLDA正確性の計算は、上記のとおり実行された。
【０２７３】
180のサンプルデータセットは、以下に示す４つのサンプルクラスを含む。（１）Gneg：移植レシピエントにおいて、いかなる態様の急性又は慢性のＧＶＨＤも観察されなかった59のサンプル。（２）Gpos: 移植レシピエントにおいて任意の急性ＧＶＨＤ又は慢性ＧＶＨＤが観察された121のサンプル（３）Gag2: 移植レシピエントにおいてグレードII、III又はIVの急性ＧＶＨＤが観察された110のサンプル。慢性ＧＶＨＤを伴う場合と伴わない場合がある。（４）Gag3: 移植レシピエントにおいてグレードIII又はIVの急性重傷ＧＶＨＤが観察された77のサンプル。慢性ＧＶＨＤを伴う場合と伴わない場合がある。
【０２７４】
グレードII、III又はIVの急性ＧＶＨＤの有病率Ｐ（移植全体における発生）を仮定すると（Gag2）、一般に受け入れられている範囲は35%〜55%であり、中点は45%である。110のGag2ケースは、合計で244 （110／0.45）の移植における観察結果と推測される。概ね合計244の移植のうちの77のグレードIII又はIVの急性ＧＶＨＤ（Gag3）の割合は、0.315、すなわち31。5%に相当し、これは、グレードIII又はIVの急性ＧＶＨＤの有病率範囲として一般に受け入れられている範囲である。定義に基づけば、合計77のGag3ケースは、110のGag2ケースの一部分である。
【０２７５】
要するに、Gag2のケース内におけるGag3ケースの割合は、Gag2の35%〜55%の範囲の有病率及びGag3の15%〜35%の範囲の有病率と概ね調和している。したがって、Gag2及びGag3 転帰についてのＧＶＨＤの減少予想は、ドナーを分析によってＧＶＨＤを起こさないと予測されたドナーのみに限定するＧＶＨＤ転帰予測を用いる場合、一般に許容されている範囲のGag2有病率及びGag3有病率を示すGag2サンプルとGag3サンプルとのバランスの取れた比率を用いてトレーニングされた予測モデルに基づくものとなる。
【０２７６】
ＧＶＨＤ転帰予測性能（Ｔ検定及びLDA）を、以下のクラス分割（class division）について決定した。(1)  Gneg対pos
(2)   Gneg対Gag2
(3)  Gneg対Gag3
【０２７７】
全ての３つの異なるクラス分割の各々に関する全てのLDAの計算について、Gneg対Gpos分割に基づくLDA区分線を用いた。この区分線は、59のGnegサンプルの平均RGP値と121のGposサンプルの平均RGP値との中点として決定された。
【０２７８】
正確性は、陰性に分類されたサンプルと及び陽性に分類されたサンプルとの「均衡（balanced）」比例表現（proportionalrepresentation）を用い、ＧＶＨＤ陽性ケースの均衡（balanced）有病率をPb =0.5（50%）として決定された。４つの混同行列分類値（混同行列 classification value、CMCV）、TN、FP、TP、FNの全ては、合計１の割合として表される点に留意されたい。すなわち、４つの値の合計が必ず１にならなければならない。均衡CMCV（Balanced CMCV、下付文字「b」で表される）は、開始（initial）CMCV（下付文字「0」で示される）から、開始有病率P0に基づいて、以下の式に従って決定される。(1)  TNb= （1-Pb） / （1 - P0） * TN0
(2)   FPb= （1-Pb） / （1 - P0） * FP0
(3)   TPb= Pb / P0 * TP0
(4)  FNb= Pb / P0 * FN0
正確性（ACC）は、均衡有病率Pbに関して調整され、以下のように定義される（P1及びP2も参照）。 
ACC = （TNb + TPb） / （TNb + FNb+ TPb + FPb）
【０２７９】
RGPの 転帰予測性能の評価クラス識別分析は、６つの性能変数、すなわち３つの分割の各々についてのｐ値及び正確性の出力を、全15,225 RGP（表RGP348参照）について提供する。この６つの転帰予測性能変数は、以下に基づいて、1〜15,225までそれぞれ順位付けされる。(1)  ３つの分割の各々について、最も優れた（最小の）ｐ値から最も劣った（最大の）ｐ値に応じて
(2)  ３つの分割の各々について、最も優れた（最大の）転帰予測LDA正確性から最も劣った（最小の）転帰予測LDA正確性に応じて
【０２８０】
ＧＶＨＤ転帰予測プロファイルの高性能化のための候補RGPの最初の絞り込みとして、６つの予測性能変数の全てが、（1〜15,225の中で）最大範囲で２０００以上であり最小範囲でのランクで２００以上であることを要求することにより、348のRGP（RGP348、表１４参照）を選択した。 換言すれば、全ての６つの転帰予測性能変数がトップ２０００（13.1%）であり、６つの 転帰予測性能変数のうち少なくとも１つがトップ２００であること（1.3%）が要求される。RGP348リスト（表１４）において、175のSGのうちの128がare represented、ranging from participationof各SG in 1 to 53 differentRGPs （表１５参照、SG128）。表１４は、高い転帰予測性能ランクを有する348RGPs（RGP348）のリストを示す。
（表１４）
表１５は、348 RGP内で高い転帰予測性能ランクを有する175のSGのリストを示す。
（348 RGPのリスト内で、175のSGのうちの128が示されている。）。
（表１５）
【０２８１】
PRGPの決定（RGP対）ＧＶＨＤ転帰予測プロファイルの高性能化のための候補RGPの別の絞り込みとして、RGPは（セミアディティブ） 複数RGP投票モデルにおいてうまく機能し、追加RGP対（PRGP、以下で定義する）モデルでもうまく機能すると予測された。PRGPでうまく働くRGP事前に選択することによって、複数RGP 投票モデルは、強化された傾向を有する候補RGPから選択できるようになり、相乗的に 複数RGPシナリオにおけるＧＶＨＤ転帰予測の改善の方向に作用する。
【０２８２】
競合的な相互作用（上述）は、数学的に競合的で、レシオメトリック 関係（x/y、又は対数表記でlog（x/y）、又はこれと同等のlog x - log y）にあると表されていたので、相乗的な相互作用は、数学的に相乗的で、乗法の関係（x*y、又は対数表現ではlog （x*y）、又はこれと同等のlog x + log y）と表される。本明細書において説明される技術的な実現においては、RRCF及びRGP値は、mRNA濃度測定レベルの対数形式で表現されているので、このような相乗的な相互作用は、RGP値に対して追加的な形式で表される。 
【０２８３】
RGP／RRCFデータについてのPRGP値は以下のとおり定義される。PRGP = RGP X + RGP Y。
【０２８４】
SG 測定のとき、RRCFレベルで（HSKシグナル減算によって調整補正されたRL2F）、PRGPは定義される。RGP X = RRCF A - RRCF B
RGP Y = RRCF C - RRCF D
PRGP = （RRCF A - RRCF B） + （RRCF C - RRCF D）
【０２８５】
代替的に、SG 測定のときに、RL2Fレベルでは、PRGPは以下のように定義される。RGP X = RL2F A - RL2F B
RGP Y = RL2F C - RL2F D
PRGP = （RL2F A - RL2F B） + （RL2F C - RL2F D）
【０２８６】
PRGPに決定に関して、175のRGPを、RGP348リスト（表１４）から、以下の基準で選択した。(1)   両方の遺伝子メンバーが最小範囲の性能ランクが１００を示したRGPのみを考慮する。すなわち最小範囲のランクが１００以下でフィルターする。
(2)   中央値ランクに応じてフィルターされたRGPに優先順位をつけ、最も優れた175の中央値ランクのRGPを選択する。
【０２８７】
PRGP決定のために選択された175のRGPの全てが、最小範囲のランクが１００以下で、中央値ランクが464以下で、最大範囲のランクが1380以下となる。
【０２８８】
得られた選択175RGPに基づいて 、PRGPの完全なセットについて、全ての180サンプルについてのPRGP値を決定した（RGPについて上述したのと同様）。RGPについて説明したのと同様に、ＧＶＨＤ転帰予測性能及びランクを15,225のPRGPについて評価した。 
【０２８９】
PRGPの転帰予測性能の評価348のPRGPのセット（PRGP348、表１６には特定のPRGPを記載している）を、以下のように、15,225のPRGPの完全なセットから選択した。(1)  各PRGPが全ての６つの予測性能変数ランクについて、（1〜15,225の中から）最大範囲のランクで５０００以下で最小範囲のランクで５００以下を有することを要求する。その結果、890のPRGPが得られた。
(2)  890のPRGPのセット内で最も優れた（bestranking）348の中央値ランクのPRGPを優先する。
【０２９０】
性能値及びランキングを、RGPに関して上述したのと同様に、PRGPについて決定した。表１６は、348 PRGPのリストを示す（PRGP348）。
（表１６）
実施例１３
【０２９１】
この実施例は、ＧＶＨＤ予想についての代替的なRGP Vmod（投票モデル）の実装、最も優れたRGP Vmodの定義、及び他の優れた代替的なRGP Vmodの説明を含む。
【０２９２】
以上で選択されたRGPのレシオメトリックＧＶＨＤ転帰 予想と自己校正特徴の組み合わせを利用することに加えて、個別のRGP投票によってもたらされる誤差を平均することによって、複数RGP 投票モデル（Vmods）を通じて、ＧＶＨＤ転帰予測におけるさらなる正確性と信頼性の実現が期待される。このようなＧＶＨＤ転帰予測Vmodにおいて、RGPの優先的なサブセットが、個別の「N」（Nは、レシピエントにＧＶＨＤを引き起こさない）転帰予想投票を提供するために用いられ、これらの投票は、ＧＶＨＤＮ 転帰スコア、又はGNOSとして集計され平均化される。その後、GNOSが所定の「GNOS閾値」レベル以上のときに、ドナーサンプルが最終的にＮ、又は「移植で用いられるとレシピエントにＧＶＨＤ陰性転帰を引き起こす可能性が高い」とされる。
【０２９３】
代替的なRGP Vmodの選択RGP（又は間接的なRGP選択についてはPRGP）をGNOS決定のためのVmodに集約するための複数の理にかなった方法が適用され、６のHSK（表１２）を含む総計48のSGを用いて、最初のSG校正のために、ＧＶＨＤ転帰予測を得る。異なるVmodに寄与する RGP及びSGのリストは、以下で詳細に説明される（表１７及び１８参照、それぞれVmodRGP100及びVmodSG64）。
【０２９４】
全Vmodsについて、Vmod GNOSの計算は、常に、RGP値に対して直接実行され、PRGPやSG値には直接実行されない点に留意されたい（たとえ、PRGPがRGPの選択に寄与するとしても、SG値がRGP値の決定に利用されるとしても同じである）。
【０２９５】
３つの基本的な方法の概要が以下に示される。RGP348リスト（表１４）から３つの代替的なVmodsへのRGPの優先順位付け。(1)  Vmod：SG43RGP46-GPperformance：
RGP348リスト（表１４）中のRGPが性能ランクの中央値のみに応じて優先順位付けされる。寄与SGが複数のGPのメンバーであることの制約はない。最高の中央値性能ランクの46のRGPは、43の固有のSGを有し。HSK6SGs（表１２）の１つを含んでいる。これらの43のSGを残りの５つのHSK6SGと組み合わせることにより、ＧＶＨＤ転帰予測試験として実施するために、合計で48のSGが得られる。
(2)   Vmod：SG42RGP21-GPminimalist：
RGP348リスト（表１４）中のRGPが、中央値性能ランクに応じて優先順位付けされる。この最も上位ランクのRGPがVmodのために選択されたのち、Vmodのために既に選択されているSGも含む全てのRGPが候補リストから除外され、次の最も上位ランクのRGPが選択される。上位21のランクのRGPについては、いかなるSGも１つ以上のRGP内に現れることが許されず、合計で42の固有のSGが得られる。これらの42のSGを残りの６つのHSK6SGと組み合わせることにより、ＧＶＨＤ転帰予測試験として実施するために、合計48のSGが得られる。
(3)   Vmod：SG43RGP37-GPconnectivity：
RGP348リスト（表１４）に寄与する121のSGが２つの工程で優先順位付けされる。すなわち、
１．特定のSGがメンバーであるRGPの最も高い数、すなわち、thehighest SG connectivities in the RGPネットワーク内で最も高いSG連結性（SGconnectivity）
２．最もよい中央値転帰予測性能ランク（６つの標準性能ランクについて、上記参照）。
この方法に従って、43の組み合わせられた上位のSGを選択した。RGPには、43のSGのリストから唯一のSGメンバーを含み、中央値性能ランクに応じて優先順位付けをした。43のSGの各々が少なくとも１度現れるという限定された選択に基づく最小限の数の上位ランクRGPは、次に、中央値性能ランク順位に優先順位付けされたRGPを集計することによって選択された。しかしながら、集計処理においては、新しいRGPは、Vmodとして既に選択されたRGP内にSGメンバーが存在しないかただ１つ見つかる場合に、含めることがゆるされた。（注記：この制限がなければ、100以上のGPが43の最も結合されている（connected）SGをカバーするために必要となる。これは、最も結合されているSGの多くは、低ランクのRGPに参加しているためである。）合計で37のRGPがこのVmodに寄与する。43の固有のSGを含み、HSK6SGsのうちの１つを含んでいる。これらの43のSGを残りの５つのHSK6SGと結合することにより、GVHD転帰予測試験として実施するために、合計で48のSGが得られる。
【０２９６】
PRGPでうまくいくRGPを事前選択することにより、Vmodは、強化された傾向を有する候補RGPから選択できるようになり、相乗的に 複数RGPシナリオにおけるＧＶＨＤ転帰予測の改善の方向に作用する。２つの基本的な方法がPRGP（黙示的（implicit）寄与RGP及びSG）について以下にまとめられる。PRGP348リスト（表１６）から２つの代替的なVmodへの優先順位付け。(1)  Vmod:SG43RGP51-PRGPminranksort:
PRGP348リスト（表16）中のPRGPを、最大範囲の（maximal）（最悪の）性能ランクによって優先順位付けし、続いて中央値ランクによって優先順位付けした。次に最小範囲の（minimal）（最高の）ランクで優先順位付けし、最後の優先順付け基準が最もよいもの、すなわち、最小範囲の（minimal）性能ランク、となるようにした。SG又はRGPが複数のPRGPのメンバーとなることに制約は課さなかった。最高の中央値性能ランクの45のPRGPは、51の固有のRGP及び43の固有のSGを含み、これにはHSK6SGの１つを含む。これらの43のSGを残りの５つの HSK6SGを組み合わせることにより、GVHD転帰予測試験として実施するために、合計で48のSGが得られる。
(2)  Vmod:SG43RGP55-PRGPmedranksort:
PRGP348リスト（表１６）中のPRGPを最初に最大範囲の（maximal）（最悪の）性能ランクによって優先順位付けし、次に、最小範囲の（minimal）（最高の）ランクで優先順位付けし、続いて、中央値ランクによって優先順位付けした。これにより、最後の優先順位付け基準が、中央値性能ランクとなるようにした。最高の中央値性能ランクの60のPRGPは、55の固有のRGP及び43の固有のSGを含み、これにはHSK6SGの１つを含む。これらの43のSGを残りの５つのHSK6SGを組み合わせることにより、GVHD転帰予測試験として実施するために、合計で48のSGが得られる。
【０２９７】
上述したVmodの５つのセットは、合計で100の固有RGP及び64の固有SGを有しており、これは、それぞれ、表１７及び表１８に記載されている、VmodRGP100及びVmodSG64である。表１７は、代替的なVmodＧＶＨＤ転帰予測の実施に参加したVmodメンバーシップの100のRGP（「VmodRGP100」）（列中の「x」は、対応する行のRGPが当該Vmodのメンバーであることを示す。他方、「-」は、RGPがVmodの構成要素でないことを示す。）を示す。
（表１７）

表１８は、代替的なVmod ＧＶＨＤ転帰予測の実施に参加したVmodメンバーシップの64 SG（「VmodSG64」）を示す（列中の「x」は、対応する行のRGPが当該Vmodのメンバーであることを示す。他方、「-」は、RGPがVmodの構成要素でないことを示す。）
（表１８）
【０２９８】
一般に、各Vmod、最終的なＧＶＨＤＮ 転帰スコア（GNOS）は、RGP値を元に、各サンプルについて、以下のように計算される（一般投票モデル（Vmod）の実施については上述した）。各RGPについて、その値が所定の閾値（LDA区分線、ＧＶＨＤ陰性平均RGP値と陽性平均RGP値との間の中点として定義される。）よりも上又は下にある場合に、当該サンプルは、Ｎ（陰性）、すなわち、移植においてＧＶＨＤを引き起こさない、と分類される。Ｎ票は「１」とカウントされ、それ以外は「０」とカウントされる。特定の投票モデルにおける RGPの全てについての平均は、GNOSに到達する。
【０２９９】
RGP Vmodsの最長マッチ（greedy）最適化実験によって実証可能な、データに由来する証拠の複数のソースが、48のSGの選択とは異なるＧＶＨＤ転帰予測の実施のための 転帰予測の高い性能を持つRGP候補として、RGPの変数を組み込んだVmodを通じて、。100のRGP（表１７、VmodRGP100）の選択に貢献した。これらの証拠のソースは、個別のRGP performance、PRGP performance中の構成要素RGP、及び代替的なRGP選択基準とともにデザインされたVmodsにおける統合されたRGP性能を含む。 
【０３００】
このように、ＧＶＨＤ転帰予測Vmodの設計において適用されるRGPの最適化（上述したRGP優先順位付けの代わり）手順によって、優れたVmod性能が得られる可能性がある。したがって、以下で述べる、単純な「最長マッチ（greedy）」サーチ／集計手順を、以下で述べるように、Vmod最適化に適用した。(1)   Vmod:SG43RGP36-RGPgreedysearch.
最長マッチ探索は、表１７（VmodRGP100リスト）から最も優れたRGPを選択することで開始する。これは、Vmod(1)を定義する。100マイナス1の代替的Vmodが、Vmod(1)のRGPを残りの100マイナス1のRGPと組み合わせることによって評価され、転帰予測性能がこれらの100マイナス1のVmodの各々について決定される。100マイナス1のVmodのリストから、最も優れたVmodがVmod(2)として選択される。次に、100マイナス2の代替的なVmodが、Vmod(2)中のRGPを残りの100マイナス2のRGPと組み合わせることにより評価され、転帰予測性能がこれらの100マイナス2のVmodの各々について決定される。 この100マイナス2のVmodから、最も優れたVmodがVmod(3)として選択される。一般化すれば、Vmod(i)中のRGPを残りの100マイナスiのRGPと組み合わせることによって、100マイナスiの代替的なVmodがが評価され、転帰予測性能がこの100マイナスi のVmodの各々について決定される。この100マイナスiのVmodのリストから、最も優れたVmodがVmod(i+1)として選択される。インデックスiはその後1ずつ、i=101まで増加され、このとき探索は終了し、全てのRGPが集計される。
Vmod Gneg対 Gag3のＴ検定ｐ値は、各サンプルのGNOS から決定される。全てのVmodは、GNOSの閾値0.55で評価される。すなわち、各Vmodにおいて、構成要素RGP票の少なくとも55%が票１、すなわち、所定のサンプルについてＮ票（noGVHD）を投じなければならない。均衡CMCVは、Gnegサンプル及びGag3サンプルの各々について、Vmod候補によって決定される１（Ｎ）値及び０（Ｎ以外）値に基づいて決定される。
各繰り返しにおいて、iのVmod候補から最も優れた（bestranking）Vmodが、以下の基準に基づいて選択される。
1.      Gneg対 Gag3の分割について、TNR（真陰性率、特異性）が、考慮されるVmodについて0.4以上でなければならない。
2.      Gneg対 Gag3分割について、NPV（クラス番号ごとに均衡化された均衡陰性予測値、すなわちPb=0.5）の最もよい平均ランク、ランク、及びｐ値ランクに応じて、最も優れた（bestranking）Vmodが選択される。
最長マッチ探索の36回の繰り返しの後、合計で36のRGPsが選択された。これには、43の固有SGを含み、この中にはHSK6 SG（表１９参照、VmodGreedySearch）の１つが含まれている。これらの43のSGを残り５つのHSK6 SGと組み合わせることにより、GVHD転帰予測試験として実施するために、合計で48のSGが得られる。
(2)  Vmod:SG21RGP28-RGPmaxgreedysearch.
上述した 最長マッチ探索における最も優れているVmodは、Gneg対 Gag3については、NPV（0.96）、ACC（0.90）及びｐ値（2.04x10-23）と組み合わされて、RGP選択の２１回の繰り返しにおいて発生する、すなわち、28の異なるRGP（SG21RGP28、表１９参照、VmodGreedySearch）に参加する21の固有SGを代表することに留意されたい。このVmodは、サポート性能として、ＧＶＨＤ転帰予測試験として実施され得るが、SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchが、半分より少ないSGを用いてSG43RGP36-RGPgreedysearchと比較されることで、通常のＧＶＨＤ転帰予測実務におけるSG43RGP36-RGPgreedysearchと同程度に一貫し又は信頼できるように動作するのかはっきりしない。
表１９は、Vmods SG43GRP36及びSG21RGP28についての最長一致（ Greedy）サーチ性能を示す（「VmodGreedySearch」）。
（表１９）
【０３０１】
RGP Vmodの転帰予測性能の決定及び評価７つのVmodの全てについての全体的なＧＶＨＤ転帰 予測性能が表２０（VmodSpecs）にまとめられている。全ての３つの分割について（Gneg対Gpos、Gneg対Gag2、Gneg対Gag3）、転帰予測性能についての以下の標準的な明細（specification）（SSPCs）が報告されている。(1)  各サンプルについて、Vmod出力において報告されたGNOS値に基づく不均一両側Ｔ検定ｐ値。
(2)   ５つの異なるGNOS分離区分線（それ以上でドナーサンプルが最終的にＮに分類される、すなわちレシピエントにおいてＧＶＨＤを引き起こさないGNOS閾値値）である0.50、0.55、0.65、0.75及び0.85について、５つの追加的な転帰予測SSPC（例えば、上記のCMCVの定義を参照）。
1.      NPV、negativeprediction value、均衡型、すなわち、実Ｎ転帰（TN + FP）及び実Ｐ転帰（TP +FN）の均等な割合に調節される、すなわち、均衡有病率 Pb=0.5について
NPV = TNb / （TNb + FNb）
2.      TNR、 truenegative rate、特異性（実Ｎ転帰及び実Ｐ転帰の割合に影響されない）
TNR = TN （TN +FP）
3.      PPV、 positiveprediction value、均衡型、すなわち、実Ｎ転帰（TN +FP）及び実Ｐ転帰（TP +FN）の均等な割合に調節される、すなわち、均衡有病率 Pb=0.5について
PPV = TPb / （TPb + FPb）
4.      TPR、truepositive rate、感度（実Ｎ転帰及び実Ｐ転帰の割合によって影響されない）
TPR = TP / （TP +FN）
5.      ACC、accuracy、均衡型、すなわち、すなわち、実Ｎ転帰（TN +FP）及び実Ｐ転帰（TP +FN）の均等な割合に調節される、すなわち、均衡有病率 Pb=0.5について
ACC = （TNb+ TPb） / （TNb +FNb + TPb + FPb）
【０３０２】
以下の考察は表２０（VmodSpecs）に関する。(1)  Gneg対Gag3分割について、0.75又は0.85のGNOS区分線でのNPVは、しばしば0.90以上となるが、このときしばしばTNR値が0.25以下となる。
(2)   Gneg対Gag3分割について、VmodSG43RGP36-RGPgreedysearchは、GNOS閾値0.55において、42又は43のSGを用いる任意の分割でのVmodの最も高い正確性（0.87）に到達し、NPV値0.92をTNR（特異性）値0.80及びTPR（感度）値0.94と組み合わせる。
(3)   全ての３つの分割について、及び、42又は43のSGを有する全てのVmodについて、VmodSG43RGP36-RGPgreedysearchは、抜群に最も低い（最適）Ｔ検定ｐ値を示し、Gneg対Gpos分割についての1.1x10-18からGneg対Gag3分割についての3.3x10-19まで広がっている。
(4)    SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchは、全てのカテゴリで抜群に最も優れたSSPCを示す。このVmodはサポート性能と共にＧＶＨＤ転帰予測試験として実行され得るが、SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchは、SG43RGP36-RGPgreedysearchと比較して半分より少ないSGを用いており、通常のＧＶＨＤ転帰予測実務におけるSG43RGP36-RGPgreedysearchと同程度には一貫して又は安定して機能できない可能性がある。
表２０は、選択された７つのVmod（「VmodSpecs」）の有病率、P=0.5におけるう全体的な転帰予測性能を示す
（表２０）

【０３０３】
観察され及び均衡化された（実Ｎ転帰及び実Ｐ転帰の均等な割合に調節される）、絶対又は相対の（調整された値について）「混同行列」は、５つの異なるGNOS区分線（0.50、0.55、0.65、0.75及び0.85）について、正確に及び不正確に分類されたサンプル（TN、FP、TP、FN; bTN、bFP、bTP、bFN）をカウントする。これにより、５つの転帰予測正確性／割合（NPV、TNR、PPV、TPR、ACC）を計算したので、表２１（VmodCounts）で報告する。表２１は、選択された７つのVmodsについて、正確な及び不正確なサンプル分類のカウント及び均衡化された相対カウント（“VmodCounts”）を示す。
（表２１）
【０３０４】
ＧＶＨＤ転帰予測を用いる場合の予測される臨床的メリットＧＶＨＤ転帰の減少による予測される臨床実務及び患者死亡率及び死亡数のメリットは、予想されるＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャー（ＧＶＨＤ・Ｎドナーは、移植において ＧＶＨＤを引き起こさない実際のドナーと決定される。すなわち真陰性と偽陽性の合計）に不随されるが、グレードII、III又はIVの急性ＧＶＨＤ（35%〜55%）及びグレードIII又はIVの急性ＧＶＨＤ（15% 〜35%）の現実的な有病率推定値について、異なるGNOS区分線について、表２２及び２３（VmodMedGainGag3及びVmodMedGainGag2）にまとめられている。ＧＶＨＤの減少予測は、レシピエントにＧＶＨＤを引き起こさないと予想されるドナーのみが移植において使用されるという前提に基づいている。 換言すれば、差し迫った「N」ドナー選択実務を仮定すれば、グレードII、III、又はIVの急性ＧＶＨＤが依然として起こりえるのは、残っている偽陰性予測によるものである。
【０３０５】
表２２及び２３（VmodMedGainGag3及びVmodMedGainGag2）において、様々な代替の有病率をカバーする予測が、選択された６つのVmodについて、直接に及び完全に、表２１（VmodCounts）に記載された値、すなわち、サンプルの分類カウント及び均衡CMCV（混同行列分類値）から誘導されている。変動させたGNOS区分線も考慮に入れられている。また、これらの表は、また、それぞれの代替的な有病率Pa及びGNOS区分線において、NPV、TNR（特異性）及びTPR（感度）のSSPCを報告している。
【０３０６】
代替的な（下付記号「a」で示されている） 有病率Paについて選択SSCVを決定するため、まず４つのCMCVが以下に示すように調節される必要がある。(1)  TNa= （1-Pa） / （1 - P0） * TN0
(2)   FPa= （1-Pa） / （1 - P0） * FP0
(3)   TPa= Pa / P0 * TP0
(4)  FNa= Pa / P0 * FN0
【０３０７】
表２１「VmodCounts」に記載された均衡CMCVを変換するために、P0 = Pb= 0.50である。
【０３０８】
Paについて調節されたCMCVについて、以下の５つのSSPC が以下のように決定される。(1)   NPV、negative prediction value、代替的な有病率Paに関して調整される。
NPV = TNa / （TNa + FNa）
(2)  TNR、true negative rate、特異性 （有病率に影響されない）
TNR = TN （TN + FP）
(3)  PPV、positive prediction value、代替的な有病率Paに関して調整される。
PPV = TPa / （TPa + FPa）
(4)  TPR、true positive rate、すなわち、感度（有病率に影響されない）
TPR = TP / （TP + FN）
(5)   ACC、accuracy、代替的な有病率Paに関して調整される。
ACC = （TNa + TPa） / （TNa + FNa + TPa +FPa）
【０３０９】
これらの表で報告されているＧＶＨＤ減少値は、それぞれの陰性予想値（NPV）及び代替的な有病率（Pa）から、以下の式にしたがって計算されている。ＧＶＨＤ減少= 1 - （ 1 - NPV ）／Pa。
【０３１０】
NPVが１のとき、すなわち陰性の分類が１００％正しいとき、ＧＶＨＤの減少は１、すなわち100%となる。NPVが [1 - Pa]と1との間にある場合、ＧＶＨＤの減少範囲は0〜1、すなわち 0%〜100%となる。NPVが0と[1 - Pa]の間にある場合には、ＧＶＨＤの減少範囲は、 [1 - 1 / Pa]（ＧＶＨＤ の減少の下限、Pa<1のときに負ｎなる）から0である。NPVが[1 - Pa]よりも小さいとき、対追いする陰性ＧＶＨＤの減少は、実際にはＧＶＨＤの増加を意味する点に留意されたい。したがって、ＧＶＨＤ転帰予測試験がＧＶＨＤの減少に効果があるというためには、NPVが[1 - Pa]よりも大きいことが常に要求される。     
【０３１１】
上記の表で報告されているＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャ値は、TNR値と同じであるが、百分率で報告されている。この値は、ＧＶＨＤ転帰予測試験で捕捉される「実際に」利用できる陰性ドナーの率を強調している。
【０３１２】
以下の考察は、最も低いGag3 有病率15%における、表２２（VmodMedGainGag3）に関するものである。(1)  GNOS区分線0.75又は0.85での予測されるＧＶＨＤの減少は、しばしば85%以上に達するが、しばしばＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャーが25%以下になる。
(2)   42又は43のSGを有するVmod、VmodSG43RGP36-RGPgreedysearchは、GNOS閾値0.55で、最も結合して91%のＧＶＨＤの減少、80%のＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャとなる。
(3)   VmodSG42RGP21-RGPminimalistについて、GNOS閾値0.85では、100%のＧＶＨＤ減少が予想されるが、ＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャは25%である。また、将来的により多くのサンプルが、今までの調査よりも複雑な母集団を利用してより挙動を分散させて試験されることにより、100%という不自然に高い値は90%台のどこかに落ち着くであろう。
(4)  SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchは、他の全てのVmodと比べて、最も高いＧＶＨＤの減少（95%）及びＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャー（83%）。このVmodはサポート性能と共にＧＶＨＤ転帰予測試験として実行され得るが、SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchは、SG43RGP36-RGPgreedysearchと比較して半分より少ないSGを用いており、通常のＧＶＨＤ転帰予測実務におけるSG43RGP36-RGPgreedysearchと同程度には一貫して又は安定して機能できない可能性がある。
【０３１３】
以下の考察は、最も低いGag2 有病率35%を有する表２３（VmodMedGainGag2）に関するものである。(1)  42又は43のSGを有するVmodについて、VmodSG43RGP36-RGPgreedysearchは、GNOS閾値0.55において、最も高い結合の73%ＧＶＨＤの減少及び80%ＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャに到達する。
(2)   VmodSG42RGP21-RGPminimalistは、GNOS閾値0.85で、84%のＧＶＨＤの減少を示すが、ＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャは25%を示す。
(3)  SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchは、他のVmodと比較して、最も高いＧＶＨＤの減少（78%）及びＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャー（83%）を示す。
表２２は、有病率が15%〜35%の場合における、ＧＶＨＤ転帰の減少及びグレードIII又はIVの急性ＧＶＨＤのＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャー（「VmodMedGainGag3」）において予測されるメリットを示す。
（表２２）
表２３は、有病率が35%〜55%の場合におけるＧＶＨＤ転帰の減少及びグレードII、III又はIVの急性ＧＶＨＤ（「VmodMedGainGag2」）において予測されるメリットを示す。
（表２３）

【０３１４】
VmodSG43RGP36-RGPgreedysearchについての転帰予測性能決定の詳細表２４及び２５（SG43RGP36exampleGneg及びSG43RGP36exampleGag3）は、Vmod SG43RGP36-RGPgreedysearch、Gneg及びGag3サンプル及び36のRGPの全てについて、ＧＶＨＤ・Ｎ 転帰に関する個別のRGP投票、各サンプルについてのGNOS値、及び0.55以上のGNOSについての最終のＧＶＨＤ・Ｎ転帰予測を示す。
【０３１５】
表２４（SG43RGP36exampleGneg）に示されるように、59のGnegサンプルのうち計47個は、正しく、すなわち真陰性（TN）に分類されている。このように、 特異性又は真陰性率TN／（TN + FP）は、0.80（0.7966）である。表２５（SG43RGP36exampleGag3）に示されているように、77のGag3サンプルのうち計72個は、正しく、すなわちTPに分類されている。このように、感度又は真陽性率、TP／（TP + FN）、は0.94（0.9350）である。
【０３１６】
Gag3（一般に許容されている推定値15%〜35%の中点）について有病率が25%とし、(1)  特異性（TNR）が上にある場合、TNの全体の割合は59.8%（0.7966 * 75%）であり、FPの割合は15.2%（75% - 59.8%）であり、
(2)   感度（TPR）が上にある場合、TPの全体の割合は23.4%（0.9350 * 25%）であり、FNの割合は、1.6%（25%- 23.4%）であり、
(3)  したがって、陰性予測値、TN / （TN + FN）は、0.97（0.974、すなわち、0.598/ （0.598+ 0.016））である。
【０３１７】
ＧＶＨＤ転帰予測試験を用いた結果、ＧＶＨＤ・Ｎ分類ドナーが移植に使用された場合にのみ、移植の97%では、グレードIII又はIVの急性ＧＶＨＤが起こらない。予測分析を用いない場合は75%である。したがって、ＧＶＨＤ転帰予測試験を用いなければ、移植の25%がグレードIII又はIVの急性ＧＶＨＤを引き起こしたと考えられるが、ＧＶＨＤ・Ｎドナーを本試験を用いて選択すれば3%となる。 換言すれば、ＧＶＨＤ転帰予測試験を用いた後でもグレードIII又はIVの急性ＧＶＨＤ転帰の12%は起こりえるが、but usage of the test for ＧＶＨＤ・Ｎドナー選定に本テストをしようすると、ＧＶＨＤを89%も減らすことが期待できる（表２２参照、VmodMedGainGag3、概要及び詳細）。
【０３１８】
表２４及び２５（SG43RGP36exampleGneg及びSG43RGP36exampleGag3）の両方において、、移植のサンプルは、以下を用いた移植からのものである。 (1)   骨髄（BM）及び末梢血幹細胞（PBSC）ソースが表されており、
(2)   ＨＬＡ９／１０及びＨＬＡ１０／１０適合ドナーレシピエント対が表されている。
【０３１９】
BM、PBSC、HLA9/10及びHLA 10/10サンプルは、目視によれば、ＧＶＨＤ・Ｎ（陰性）に分類されたか否かによらず、また、正しく分類されたか否かによらず、全てのサンプルにわたって本質的に均一に分散している。 換言すれば、大多数のケースにおいて、independently of whetherthe 幹細胞がBMであるかPBSCであるかにかかわらず、また、移植がHLA 9/10適合又はHLA10/10適合のドナー・レシピエント対であるか否かによらず、ＧＶＨＤ転帰予測試験はＧＶＨＤ・Ｎ（陰性）ドナーを正しく予測している。表２４は、0.55 以上のGNOSについて、VmodSG43RGP36-RGPgreedysearchの59のGnegサンプルについて、個別のRGP投票、得られたGNOS値、及び最終のＧＶＨＤ・Ｎ転帰予測を示している（「SG43RGP36exampleGneg」）。
（表２４）
表２５は、0.55 以上のGNOSについて、VmodSG43RGP36-RGPgreedysearchの77のGag3サンプルについて、個別のRGP投票、得られたGNOS値、及び最終のＧＶＨＤ・Ｎ転帰予測を示している（「SG43RGP36exampleGag3」）
（表２５）
実施例１４
【０３２０】
この実施例は、ＧＶＨＤ転帰予測について、SG（単一遺伝子）Vmod性能よりも改善されたRGP Vmod性能の説明を含む。
【０３２１】
レシオメトリック遺伝子対（RGP）は、追加的な 転帰予測の信頼性を、（１）バックグラウンド変位を分割することによる自己校正、及び（２）発現レベルにおける遺伝子間の優れた相互作用経路効果の捕捉、を通じて提供する。したがって、ＧＶＨＤ転帰予測遺伝子セットの性能を評価する際には、RGP投票モデルを実行することにより、単純なSG投票モデルを実施する場合よりも優れた性能を示すことが着たいされる。
【０３２２】
SG43RGP36-RGPgreedysearchについてSGとRGPとの比較例えば、表２６を参照すると、Gneg対Gag3 転帰予測性能についてのSG43RGP36compSGRGP、上述した最も優れた48の遺伝子のＧＶＨＤ転帰予測の実行、SG43RGP36-RGPgreedysearchは、 (1)  単純な43のSG Vmod構成においては、43の予測遺伝子をGNOS値に対する個別の投票者及び貢献者として使用し、
(2)  優れた36のRGP Vmod構成では、36の異なる対ごとに、RGPの組み合わせをGNOS値に対する個別の投票者及び貢献者として使用している（配列の詳細及びRGPVmod性能の詳細については上述した）。 
【０３２３】
36のRGP Vmodの利用（表２６、SG43RGP36compSGRGP）は、43のSG Vmodの利用を全ての性能カテゴリにおいて上回っている点に留意されたい。Ｔ検定から説明すると、36のRGPのｐ値は10のオーダーの大きさで43のSGのｐ値よりも低い（良い）。ＧＶＨＤの減少及びＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャは、５つの異なるGNOS閾値レベルにおいて、10%〜20%、36のRGPモデルの方が43のSGの利用よりも優れている。 表２６は、Gneg対Gag3分割について、有病率P=0.25において、SG43RGP36-RGPgreedysearch のSG43投票モデルとRGP36投票モデルとの比較を示す（「SG43RGP36compSGRGP」）。
（表２６）
実施例１５
【０３２４】
この実施例は、Vmodsが厳格な最新のブートストラップ相互検証を受ける場合に、ＧＶＨＤ転帰予測について、 信頼性のある統計RGP Vmod性能についての説明を含む。。 [0104]        ブートストラップ相互検証は、レシオメトリック遺伝子対 投票モデル（RGP Vmods）の転帰予測性能を評価するための計算集約的アプローチとして用いられた。ブートストラップ相互検証は、従来の相互検証法よりも技術的により高度で、モデル性能推定において信頼性が高い（Bradley Efron & RobertJ. Tibshirani, An Introduction to the ブートストラップ, Chapman & Hall / CRC,Boca Raton, Florida, 1998, esp. pp, 247-255; A. C. Davison & D. V. Hinkley,ブートストラップMethods and TheirApplications, Cambridge University Press, Cambridge, UK, 1997, esp. pp. 292-298）ブートストラップ相互検証 は、従来の相互検証よりも本質的に効果があり、以下のものを含む。（ｉ）データのブートストラップサンプリングが、１０００又はそれ以上のオーダーの独立したブートストラップサンプル（トレーニングモデルにおいて陰性及び陽性サンプルの従来からの数を備える各独立したブートストラップサンプル、例えば、ＲＲＣＦデータに対する５９Ｇｎｅｇ及び１２１Ｇｐｏｓ）のｎＢ数に対して何度も、トレーニングモデルに取り出される場合には、トレーニングに用いられるサンプルの結果としての経験上の分布は、データの単一のセットよりも、データによって表される自然状態の潜在的な分布により近づく（この現象は、ブートストラップサンプリングに対して固有である）；（ｉｉ）また、ブートストラップサンプリング（これは復元（replacement）を伴うサンプリングである）に対して固有である、データの約３７％が、いずれの所定のデータのブートストラップサンプリングによっても選択されず（確率論によって、所定のブートストラップサンプリングによって選択されないデータの分数は、（１−１／ｎＢ）＾ｎＢであるため。およそ＝０．３６７、ｎＢ＞１００の場合；Efron & Tibshirani,pp. 281-282; Davison & Hinkley, p. 114）、これにより、本質的に、トレーニングモデルのために用いられるデータの所定のブートストラップサンプルにおいて用いられない相互検証フェーズにおいて用いられるサンプルのテストセットとして、対応する補足的なデータのセットを提供し；そして（ｉｉｉ）ｎＢ＞１０００を伴うブートストラップサンプルから経験的に決定される統計的な信頼区間は、信頼できるものであり容易に得られる。分析された各事例において、ｎＢ＝１００００の独立したデータのブートストラップサンプリングを伴うブートストラップ相互検証を適用した。このように、対応するｎＢ＝１００００のテストセットの全体（ensemble）が生成される。
【０３２５】
RRCF又はRL2F RT-PCRデータ（SG43RGP46-performance及びSG43RGP36-RGPgreedysearch）に基づく、２つの異なるRGP Vmodについてのブートストラップ相互検証の結果を以下に示す。いずれも、GNOS投票閾値として0.5を用い、合理的で発生しやすい状況であるグレードIII又はIVの急性GVDH（Gag3）の30%の疾患有病率についてのものである。実験的に誘導された任意の達成指標の周囲の90パーセントの信頼区間は括弧の中に示した。 
【０３２６】
VmodSG43RGP46-performance：0.79平均感度（0.67,0.90）、0.75平均特異性（0.58,0.90）、0.76平均正確性（0.65,0.86）、0.59平均陽性予測値（0.45,0.75）、及び0.89平均陰性予測値（0.84,0.94）。
【０３２７】
VmodSG43RGP36-RGPgreedysearch：0.84平均感度（0.73,0.94）、0.84平均特異性（0.71,0.95）、0.84平均正確性（0.75,0.92）、0.71平均陽性予測値（0.56,0.88）、及び0.93平均陰性予測値（0.88,0.97）。
【０３２８】
このように、これらの２つのVmodは、計算機処理によるブートストラップ相互検証で、実用レベルまでの非常に優れた有効性が確認された。特にNegative Predictive Value（陰性予測値）は、ドナーがＧＶＨＤを引き起こさないと予測された場合には、ＧＶＨＤ転帰の正しい予測である率は、臨床的には非常に重要である。
実施例１６
【０３２９】
この実施例は、（a）異なるアッセイプラットフォームから得られた遺伝子発現データ測定、及び、（b）混乱する可能性のある測定及びサンプルの挙動の変化を反映するためにノイズで変更された入力データに関するＧＶＨＤ転帰予測例についての一貫して信頼性のあるRGP Vmod性能についての説明を含む。
【０３３０】
この実施例は、（a）異なるアッセイプラットフォームから得られた遺伝子発現データ測定、及び、（b）混乱する可能性のある測定及びサンプルの挙動の変化を反映するためにノイズで変更された入力データに関するＧＶＨＤ転帰予測例についての一貫して信頼性のあるRGP Vmod性能についての説明を含む。
【０３３１】
レシオメトリックＧＶＨＤ転帰予測とRGPの自己校正特徴とを組み合わせて利用することに加え、ＧＶＨＤ転帰予測におけるさらなる正確性及び信頼性が、複数RGP 投票モデル（Vmods）の使用によって、個別のRGP投票によって加えられる誤差を平均化することにより実現されることが期待される。多重遺伝子複数RGP 投票モデルの安定化、誤差補償及び誤差希釈化を組み合わせた特徴は、たとえ以下の場合であっても、全般に信頼性の高い転帰予測を提供できると思われる。(1)  RT-PCRプラットフォームではなくてマイクロアレイプラットフォームを用いて遺伝子発現が測定される場合。すなわち
1.      RGPVmodに関して、トレーニング用及びオリジナルの性能測定が実行するデータを提供する測定方法と比較して、全く別の方法を用いる場合
2.      正確性が低く感度も低いと一般に考えられている別の方法を用いる場合（マイクロアレイ遺伝子発現アッセイはノイズが多くサーベイ目的により適していると考えられている一方、RT-PCRは、特に人間の臨床診断に関する場合には、定量的な遺伝子発現アッセイの標準的な方法と考えられている）、及び
(2)  遺伝子発現データが、異なるプラットフォーム（例えば、マイクロアレイ及びRT-PCR）から得られたものであり、サンプルの取り扱い、ラボ内処理、器具ノイズ、生物学的多様性等によって、様々な変動源によって歪められている場合（既存の測定データにコンピュータで生成されたランダムノイズを高レベルで加えることによりシミュレート可能である）。
【０３３２】
ＧＶＨＤ転帰 予測性能は、全180サンプル（上記のRRCF又はRL2Fデータ）についてのTaqManリアルタイムRT-PCR測定、及び、RT-PCRアッセイと全く同じ遺伝子180サンプル（上記のVQLS）中の163サンプルについてのイルミナ社のHT12 v3.0 マイクロアレイ測定に基づいて、３つの異なるRGP Vmodsについて決定された。データがRGPについてはことなるスケールであるため、RGP区分線は、RT-PCRとマイクロアレイ データセットとで別個に定めた。GNOS値及びGNOS閾値は、両方のデータセットについて同じ方法で定めた。    
【０３３３】
ノイズ存在下でのRT-PCR及びマイクロアレイ測定データについてのVmodＧＶＨＤ転帰予測の信頼性同じ遺伝子のRT-PCR測定データ及びマイクロアレイ測定データについて、ノイズ（コンピュータでランダムに生成された）を測定値に加えた。対応するRGP値を算出する前に、SG標準偏差を有する+/- 0.1x〜 +/- 10xの範囲の均一なランダムノイズを、各サンプルについて各SG値に加えた。 SG標準偏差は、全180のRT-PCR及び163のマイクロアレイ測定に対して、各SGについて特別に決定された。問題となっているノイズには、サンプルのクラスの差による生物学的変動だけでなく具体的ではない生物学的及び測定アッセイ変動も含むため、SG標準偏差の推定は誤差が大きくなるように設計されている。シミュレートされたランダムノイズは、乱数発生器でサンプル化され、SG測定値に1000回加えられた。繰り返しごとに、各Vmodについて、RGP及び対応するGNOS値が報告された。各ノイズサンプリングごとのGNOS値の各セットについて、５つのSSPC（転帰予測についての標準的な明細（specification））が決定された。７つの異なるレベルのノイズの各々について、SSPCの平均値及び標準偏差が、３つの異なる分割について、異なる GNOS閾値及びＧＶＨＤ有病率ごとに決定された。
【０３３４】
ＧＶＨＤ転帰 予測性能の例は、RT-PCR又はマイクロアレイ 測定データのいずれかに加えられた0.1x 〜10x標準偏差のノイズによって歪められたSG入力に基づいて、３つのＧＶＨＤ転帰予測試験について、Gneg対Gag3分割について、GNOS閾値0.55、Gag3 有病率25%（一般に許容されている15%〜35%の範囲の中点である）として、以下のとおり報告される。
【０３３５】
表２７（SG43RGP36noisecompRRCFVQLS）は、RT-PCR及びマイクロアレイデータについて、これまで最も優れている48のgeneGVHD転帰予測使用、SG43RGP36-RGPgreedysearchについて、ノイズによる改変に対してＧＶＨＤ転帰予測がどの程度ロバスト性を有するかの比較を示す。標準偏差の0.1倍のノイズでは、RT-PCRは、マイクロアレイ由来のVmodの結果と比較して、低い（良い）log10ｐ値（４桁）及び高い（良い）ＧＶＨＤの減少（10%程度）、及び75%程度かそれ以上のＧＶＨＤの減少及びＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャーが得られた。しかしながら、標準偏差以上のノイズでは、RT-PCR由来のVmodとマイクロアレイ由来のVmodとの間でSSPCはほとんど全て区別できなかった（両者について、SSPCの平均及び標準偏差）。標準偏差の2倍程度のノイズでも、ＧＶＨＤの減少及びＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャーについては、RT-PCR及びマイクロアレイについて45%程度又はそれ以上であった。
【０３３６】
要するに、これらの結果から、代替的な測定プラットフォーム（例えば、マイクロアレイ、RT-PCR）及び入力データの高レベルの改変に対して、RGP Vmodに内在するロバスト性が確認された。少なくとも50%程度のＧＶＨＤの減少及びＧＶＨＤ・Ｎドナーキャプチャーが、大きな入力データ改変に繋がるような極端な状況であっても、SG43RGP36-RGPgreedysearchのＧＶＨＤ転帰予測使用によって実現される。
【０３３７】
表２８（3VmodnoisecompRRCF）は、３つの 代替的なVmodＧＶＨＤ転帰予測使用、SG43RGP46-RGPperformance、SG43RGP36-RGPgreedysearch、及びSG21RGP28-RGPmaxgreedysearchについて、ノイズによる改変に対して、ＧＶＨＤ転帰予測がどの程度のロバスト性を有しているかの比較をRT-PCRデータについて示す。標準偏差の0.1倍のノイズでは、SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchが、最も優れた性能を示し、次がSG43RGP36-RGPgreedysearchであった。しかしながら、標準偏差の１倍のノイズでは、SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchのSSPCは、SG43RGP46-RGPperformanceとほとんど区別できなかったが、最も優れた性能を示したVmodは、SG43RGP36-RGPgreedysearchであった。 要するに、RT-PCRデータをＧＶＨＤ転帰予測への入力として用いた場合には、SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchは低レベルノイズでは優れた性能を発揮するが、SG43RGP36-RGPgreedysearchの方がロバスト性が強く、改変するようなノイズの存在下でより優れた性能を発揮する。
【０３３８】
表２９（3VmodnoisecompVQLS）は、３つの 代替的なVmodＧＶＨＤ転帰予測使用、SG43RGP46-RGPperformance、SG43RGP36-RGPgreedysearch、及びSG21RGP28-RGPmaxgreedysearchについて、ノイズによる改変に対して、ＧＶＨＤ転帰予測がどの程度のロバスト性を有しているかの比較をマイクロアレイデータについて示す。全てのノイズレベルにおいて、SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchのSSPCは、SG43RGP46-RGPperformanceとほとんど区別できなかった。一方、最も優れた能力を発揮したVmodは、SG43RGP36-RGPgreedysearchによる表現であった。要するに、マイクロアレイデータをＧＶＨＤ転帰予測への入力として用いた場合には、SG43RGP36-RGPgreedysearchは、SG21RGP28-RGPmaxgreedysearch及びSG43RGP46-RGPperformanceと比較した場合、最もロバスト性に優れており、改変するようなノイズの存在下で最も優れた性能を発揮する。
【０３３９】
表Ａ（Graph 1、3VmodnoisecompTtest）は、３つの 代替的なVmodＧＶＨＤ転帰予測使用、SG43RGP46-RGPperformance、SG43RGP36-RGPgreedysearch、及びSG21RGP28-RGPmaxgreedysearchについて、ノイズによる改変に対して、ＧＶＨＤ転帰予測ｐ値がどの程度のロバスト性を有しているかの比較をRT-PCRデータ及びマイクロアレイデータについて示す。最も低いｐ値は、SG43RGP36-RGPgreedysearch及びSG21RGP28-RGPmaxgreedysearchについて、RT-PCRデータを用いた場合にのみ観測されたがマイクロアレイデータを用いた場合には観測されなかった。また、全モデルについて、ｐ値は、RT-PCRデータに用いるかマイクロアレイデータに用いるかによらず、標準偏差の0.5倍まで、本質的に、ノイズ中の摂動に対して高いロバスト性を有しており、1倍のノイズでも極めて低い10-6 〜10-8 程度の範囲にある。しかしながら、ｐ値は、標準偏差の2倍のノイズで顕著に劣化したが、ＧＶＨＤ転帰予測試験については使用可能性がある範囲である。標準偏差の5倍以上のノイズ（これは、非常に大きなノイズである）では、転帰予測ｐ値は、本質的に完全に改変される。また、標準偏差の1倍程度のノイズで、VmodSG43RGP36-RGPgreedysearchは、他のVmodと比べて、最も低いｐ値、すなわち10-8より小さい値を示した。これは、RT-PCRデータを使うか又はマイクロアレイデータを使うかによらない。また、VmodSG43RGP36-RGPgreedysearchは、SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchと比較して、ノイズよる改変に対して優れたロバスト性を示した。
【０３４０】
表Ｂ（Graph 2、3VmodnoisecompGVHDred）は、３つの 代替的なVmodＧＶＨＤ転帰予測使用、SG43RGP46-RGPperformance、SG43RGP36-RGPgreedysearch、及びSG21RGP28-RGPmaxgreedysearchについて、ノイズによる改変に対して、予想ＧＶＨＤ減少ががどの程度のロバスト性を有しているかの比較をRT-PCRデータ及びマイクロアレイデータについて示す。最も高い予想ＧＶＨＤ減少は、80%〜90%の範囲であり、SG43RGP36-RGPgreedysearch及びSG21RGP28-RGPmaxgreedysearchについて、RT-PCRデータを用いた場合にのみ観測されたがマイクロアレイデータを用いた場合には観測されなかった。予想ＧＶＨＤ減少は、ノイズの0.1倍〜0.2倍では、改変に対するロバスト性が高い。0.5倍〜1倍では、全てのVmodにおいて、50%〜75%のレンジでＧＶＨＤの減少が示された。標準偏差の2倍のノイズでも、ＧＶＨＤの減少は、依然として35%〜50%の範囲で予想された。5倍では（これは非常に大きなノイズである）、予想ＧＶＨＤ減少は、ほとんど完全に改変された。 
【０３４１】
興味深いことに、予想ＧＶＨＤ減少は、0.5倍以上のノイズを加えたときに、全てのVmodについて、RT-PCRデータは、RGPを選択しVmodをデザインするために使用されるにもかかわらず、マイクロアレイを用いたときの方がRT-PCRデータを用いたときよりもロバスト性が高い。また、1倍のノイズでは、全てのVmodについて、SG43RGP36-RGPgreedysearchが最も高い、すなわち65%程度の予測ＧＶＨＤ減少を、RT-PCR及びマイクロアレイデータに対して示した。
【０３４２】
臨床利用の結論及び優先順位概して、SG43RGP36-RGPgreedysearchは、SG21RGP28-RGPmaxgreedysearch及びSG43RGP46-RGPperformanceと比較して、標準偏差の1倍までの中程度のノイズの存在下では、RT-PCRとマイクロアレイデータの両方について最もよいSSPCを有しており、最もロバスト性が高い。しかしながら、RT-PCRデータを使うときの低ノイズにおいては、SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchが最も良いSSPCを示す。また、３つのＧＶＨＤ転帰予測Vmodの間の相違は、マイクロアレイデータを用いるときよりもRT-PCRデータを用いるときにより顕著である。これは、RT-PCRデータの忠実性及び正確性がマイクロアレイデータよりも高いためと考えられる。このように、マイクロアレイデータ及びRT-PCRデータを用いたＧＶＨＤ転帰予測使用は、いずれも可能であるが、RT-PCRの方が高い忠実性を提供し、全体的に優れたＧＶＨＤ転帰予測性能が得られる。
【０３４３】
ＧＶＨＤ転帰予測の実際の臨床応用について、SG43RGP36-RGPgreedysearchは、ＧＶＨＤ・Ｎ転帰予測性能及びロバスト性の両方に優れているので、使用の利点がある。SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchVmodの全てのSG及びRGP（低ノイズで優れている可能性がある）もSG43RGP36-RGPgreedysearchに含まれているので、SG21RGP28-RGPmaxgreedysearchの結果は、SG43RGP36-RGPgreedysearchと同じ測定値に基づいて決定できる可能性がある。したがって、SG43RGP36-RGPgreedysearchを用いた、ＧＶＨＤ・Ｎ転帰予測は、最も信頼できると考えられ、平行して行うSG21RGP28-RGPmaxgreedysearchの調査評価によって、ＧＶＨＤ転帰予測のためにVmodSG43RGP36-RGPgreedysearchで用いたのと同じ測定データの 関連するサブセットの処理から、このVmodの利点及び応用が決められるであろう。 
（表２７）
（表２８）

（表２９）
（表Ａ）
（表Ｂ）
実施例１７
【０３４４】
この実施例は、絶対的なRT-PCR遺伝子発現データを相対的なものと比較することにより、ＧＶＨＤ転帰予測及びＧＶＨＤ転帰予測分析の生物学的な基礎に関連する追加的な証拠の説明を含む。
【０３４５】
絶対的な遺伝子発現は、RL2F（outlier値及びnondetectable値の置換を含む。「RT-PCRデータの４工程の前処理でRRCF値が得られる。」という上記の説明を参照。ＧＶＨＤ転帰予測決定に基づくもの。）に関して上述したように、RT-PCR測定使用の出力から直接評価される。したがって、絶対的な遺伝子発現解析は、多くの変動源（出発物質の変動、サンプルの操作及び処理、細胞の代謝状態、器具のキャリブレーション）の影響を受ける。このような変動源は、相対定量化処理によって補償可能である。such as carried out forRRCF及びRGP（「RT-PCRデータの４工程の前処理でRRCF値が得られる。」という上記の説明を参照。ＧＶＨＤ転帰予測決定に基づくもの。また、「RGPの決定」という項も参照）。
【０３４６】
したがって、絶対的な遺伝子発現は、一般に、人間の診断用とには用いられない。しかしながら、所定の統計的／数値的セーフガード及び追加的なQC確認項目があれば、絶対的な遺伝子発現は、信頼できる人間の診断用途にも用いることができる。
【０３４７】
注記：ＧＶＨＤ転帰予測試験において用いられるRGPへの適用については、相対的なRRCFと絶対的なRL2FデータのいずれをＧＶＨＤ転帰予測試験への入力として用いるかは重要ではない（上記の「RGPの決定」）。
【０３４８】
RL2Fデータに基づくＧＶＨＤ転帰予測RL2Fデータ（絶対的なRT-PCR量）に基づいてＧＶＨＤ転帰予測を評価する場合には、0.05以下のｐ値を有する175の選択遺伝子が２倍も多く観察される（表３０参照、RL2FRRCFSGcomp）。Gneg対Gag2についてのＴ検定ｐ値のゲノム平均は0.0458であり、対応するRRCF値と比較して非常に小さい。（注記：ゲノム平均は、伝統的に推奨されている統計的なｐ値を平均化する方法である。例えば、p1=0.00001及びp2=0.1のゲノム平均は p=0.001である。算術平均はミスリーディングでありp=0.05となる。）
【０３４９】
注目すべき事に、RL2F遺伝子（175のセットから、表１３参照、SG175）の95%は、Ｐ配向（P-directional）である。これは、Gpos、Gag2又はGag3サンプルの平均遺伝子発現レベルがGnegサンプルにおけるものよりも高いことを意味する。比較として、Ｐ配向遺伝子は、RRCFデータセットの49%しかない。 
【０３５０】
この観察は、ＧＶＨＤ陽性転帰に関連付けられるドナーのＣＤ４陽性Ｔ細胞の潜在的な生物学的特徴が存在することを示唆している。すなわち、遺伝子発現レベルは、一般に、ＧＶＨＤ陰性転帰に関連付けられるドナーと比較して、ＧＶＨＤを引き起こすドナーのＣＤ４陽性Ｔ細胞における遺伝子の圧倒的多数に関して非常に高くなる。このことは、よりアロ反応性のＣＤ４陽性Ｔ細胞内で代謝及び転写活性が高まっているためである可能性がある。しかしながら、科学文献においては、このような代謝活性の相違に関するより詳細な研究が見られない。
【０３５１】
RL2FデータからのSGが、ＧＶＨＤ転帰予測に関して、個別のSGレベルでいかによく働くかによって、上記で調べたような種類のSG Vmod内でもよく働く可能性がある。しかしながら、表３１（RL2FRRCFSGVmodcomp）で見たように、RL2Fデータは、VmodSG43RGP36-RGPgreedysearchの43個のSGに関しては、RRCFデータと比較して、非常に働きが悪い。  
【０３５２】
表３１がVmod SG43RGP36-RGPgreedysearchの43個のSG使用に関して示唆するように、SGレベルでは明らかに、RL2Fデータは、ＧＶＨＤ転帰予測用途に上記で選択されたVmodにおいては、RRCFデータを代替することはできない。しかしながら、SGの優先順位がRL2Fデータ（レシオメトリック又はその他の自己校正方法を含まないもの）について特別に選択されるならば、現在検討されているRL2F SG Vmodバージョンよりも高いＧＶＨＤ転帰予測性能を有するRL2F SG Vmodをデザインすることも考えられる。校正困難な絶対的RL2F RT-PCRデータのラボ内測定の信頼性に内在的な欠点を前提として、RL2Fデータに基づいてＧＶＨＤ転帰予測試験をデザインすることは、原理的には可能であるが、信頼性に関するリスクが高く、それゆえにこれ以上探求されないかもしれないが、開発の優先度を置くべきかもしれない。
（表３０）
（表３１）
実施例１８
【０３５３】
この実施例は、ＧＶＨＤの重症度の増加を反映するＧＶＨＤ転帰予測グループにおけるGNOS値のランク順位に関する説明を含む。  
【０３５４】
本明細書で分析されたＧＶＨＤグループは、ＧＶＨＤの様々な強度を反映しており、Gnegすなわち no GVHDからGag3すなわち重傷でしばしば致命的となるグレードIII又はIV急性ＧＶＨＤ、及びその間にある様々な疾患の強度の変化を反映している。具体的には、ＧＶＨＤ転帰のクラスは６つの異なるグループ（上記のグループとは別のもの）をカバーしている。医学的に受容されているＧＶＨＤ重症度の順序は以下のとおり。(1)  Gneg（急性ＧＶＨＤも慢性ＧＶＨＤも発生しない）、
(2)   cGonly （急性ＧＶＨＤは発生せず慢性ＧＶＨＤのみ発生）、
(3)   ag2 （グレードII急性ＧＶＨＤが発生するが、グレードIII又はIVの急性ＧＶＨＤは発生しない。慢性ＧＶＨＤは発生してもしなくともよい。）
(4)   Gpos （慢性ＧＶＨＤ及びグレードII、III又はIV急性ＧＶＨＤを含む任意のＧＶＨＤが発生）
(5)   Gag2 （グレードII、III又はIVの急性ＧＶＨＤが発生する。慢性ＧＶＨＤは発生してもしなくともよい。）、
(6)  Gag3（グレードIII又はIVの急性ＧＶＨＤが発生する。慢性ＧＶＨＤは発生してもしなくともよい。）。 
【０３５５】
これらの６つのグループの各々におけるサンプルについて、変動する数値的ノイズの存在下におけるデータから、GNOS値を３つの異なるVmodについて平均化した（上記の「ノイズ存在下でのRT-PCR及びマイクロアレイ測定データについてのVmodＧＶＨＤ転帰予測の信頼性」参照）。 これらのGNOS平均から、ランクを下り順で決定した。すなわち、最も高いGNOS平均は、1.0にランクされ、最も低いGNOS平均は 6.0にランクされた。
【０３５６】
表３２（GNOSrankorder）において、最も性能のよいVmods SG43RGP36-RGPgreedysearch及びSG21RGP28-RGPmaxgreedysearch、またこれに近いVmodSG43RGP46-RGPperformanceについて、我々は、一貫して、GNOS平均の同じランク順位を観察し、上記の医学的に認められた疾患重症度についてもそのようにした。これは、これらのVmodの入力として用いられるRT-PCR及びマイクロアレイデータに一貫して適用された。標準偏差の２倍のノイズの存在下でも、Gneg及びGag3グループは、一貫して、極端なランクを反映し、他のグループは、概して、上記の順位における中間のどこかに落ち着いた。
【０３５７】
結論として、GNOS値は、６つのＧＶＨＤグループ平均のランクに反映されるので、ＧＶＨＤの重症度に対応して直接に変化する内在的で、統合された、真の生物学的シグナルを反映する可能性が非常に高い。この対応は、医学的に認められている上記のＧＶＨＤ重症度の順位にも示されている。統合的で潜在的な生物学的シグナルの反映は、使用されるVmodの種類によらず、RT-PCRデータとマイクロアレイデータのいずれが使用されるかによらず、また測定データに僅かなレベルから極端なレベルまでの数値的にランダムなノイズが加えられても、ロバスト性が高い。このように、ドナーのＣＤ４陽性細胞遺伝子発現プロファイルに基づく、レシピエントのＧＶＨＤの転帰予測は、根本的には、これらの細胞における複雑な生物学的な遺伝子活性及び抑制パターンによるものであり、レシピエントのＧＶＨＤの重症度に直接に対応して変化し、本明細書で説明した、レシオメトリック遺伝子対の例示した投票モデルにおいて情報として補足されるものである。
（表３２）
実施例１９
【０３５８】
この実施例は、高い転帰予測性能及び有効可能性を有する遺伝子の複数の選択肢及び投票モデル選択の説明を含む。
【０３５９】
任意のＧＶＨＤ転帰予測の単一の分類者又は投票者は、RT-PCR又はマイクロアレイに基づく遺伝子発現データが、単一の遺伝子、遺伝子対、又は統合された投票モデル（例えば、RL2F、RRCF、VQLS、SG、RGP、GNOS等）のどのレベルで処理されたかによらず、分類される各サンプルについて、連続的な分類者レベル（CL）となる。GnegサンプルについてのCL平均がGposサンプルについてのものよりも高い場合には、この分類者は、Ｎ配向（N-directional）、又はNd（ＧＶＨＤ陰性のN）と考えられる。GposサンプルについてのCL平均がGnegサンプルについてのものよりも高い場合には、この分類者はＰ配向（P-directional）、又はPd（ＧＶＨＤ陽性のP）と考えられる。Gnegサンプル及びGposサンプルのそれぞれのCL平均の間の中点は、各CLについての区分線と定義される。Nd分類者について、そのCLが区分線よりも高いか等しい場合には、値１で表されるＧＶＨＤのＮ票が投票される。投票値は逆に０に設定されてもよい。Pd投票者について、そのCLが区分線よりも低い場合には、値１で表されるＧＶＨＤのＮ票が投票される。
【０３６０】
分類者の任意の組のＧＶＨＤ・Ｎ転帰の票は、上述した分類者の極めて多数の組み合わせから得られ、投票モデル（Vmod）に統合される。この投票モデルは、本明細書において説明したように、単純にＧＶＨＤのＮ票の平均を生成する。この平均は、GNOS（ＧＶＨＤ陰性転帰スコア）と呼ばれる。しかしながら、投票者及び分類者は、信頼できるＧＶＨＤ転帰予測を得るための他の好適な方法を用いて統合されてもよい（以下の「多変量転帰予測モデルの代替手段」を参照）。GNOSは、１に設定された「ＧＶＨＤ・Ｎ」票について定義されたので、「非ＧＶＨＤ・Ｎ」票は０に設定され、GNOSの分類者は、常にＮ配向である。また、GNOSに応じてサンプルの分類の最終のＧＶＨＤ転帰を決定するときには、所望のＧＶＨＤ転帰予測性能目標に応じて、しばしば区分線ではなく「Ｎ投票閾値」（例えば、最も性能がよいSG43RGP36-RGPgreedysearchについては55%）が選択的に適用される。
【０３６１】
ＧＶＨＤ転帰 予測分類者の定義一般に、表１３（RNA175）、表２Ｂ（RNA192 list）（表１３のRNA175遺伝子は、表２ＢのRNA192配列表にも記載されている）、又はRNA1546配列表又はRNA1538配列表（表１３におけるRNA175遺伝子の全てがRNA1546又はRNA1538配列表に記載されているとは限らない）中の遺伝子を用いて、複数の、ほぼ無限定の（上記の及び一般のレシオメトリック遺伝子対、又は一般の遺伝子対の様々な組み合わせサブセットに基づいて、又はSGを直接分類者として使用して、例えばRL2F、RRCF、VQLS、SG、RGP等のデータに反映されて）、ＧＶＨＤ転帰予測のためのVmodが生成され、有効化される。そして、Nd分類者及びPd分類者の様々な組み合わせが許容される。すなわち、(1)  Nd分類者とPd分類者の混合、Nd分類者及びPd分類者の相対的な表現を変更できる。
(2)   Pd分類者のみ
(3)  Nd分類者のみ
【０３６２】
RGP Vmodすなわちレシオメトリック遺伝子対投票モデルに関しては、相対的なSG測定（RT-PCRデータ又はマイクロアレイデータを用いる）に基づいて、転帰予測シグナル（X/Y又は同様のlog [X/Y]又はlog X - log Y）遺伝子対レベルでラボ内での解析に用いることができるように、（RGPの内在的な自己校正の特徴に加えて）、大多数のケースではRGPメンバー遺伝子の方向性（directionality）は逆向きになり、すなわち、遺伝子Xが Ndであれば遺伝子YはPdとなり、遺伝子XがPdであれば遺伝子YはNdとなる。これは、遺伝子Xの「活性経路（activator pathway）」活性が遺伝子Yの「抑制経路（inhibitor pathway）」活性よりも相対的に高い場合（及びこの逆）にのみ、生物学的応答が起こることの生物学的な理由の解釈に沿うものである。
【０３６３】
また、レイヤー化された競合的な経路の場合もある。例えば、経路X及び経路Yは、絶対的な意味で生物学的応答のために高められ得るが、生物学的応答が完全に起こるには、経路Xは経路Yよりも相対的に高くなければならない。このように、RGPを用いる転帰予測について、遺伝子X-Y、Pd-Pd又はNd-Nd対が起こりえる。すなわち、Pd及びNd配向は、相対定量化RTPCR又はマイクロアレイデータに関してSGレベルで決定される。しかしながら、概して、RGP 投票モデルに寄与するRGPは、Pd状態又はNd 状態を有するSGの数に関して、SGレベルで均等に釣り合っていなければならない（相対的に定量化された遺伝子発現データについては）。
【０３６４】
しかしながら、RL2F 絶対SG 測定に基づくRGP Vmodに関しては、RL2F遺伝子の大部分がＰ配向（上述）にバイアスされているので、大部分の場合、RGP X-Y対、Pd-Pd対は、転帰予測分類者として、Vmodにおいて用いられる。また、有効なRGP値は、入力としてRRCF又はRL2Fデータが用いられるかに依存しない。
【０３６５】
SGを構成要素分類者として使用するVmodに関しては、特に遺伝子発現データの相対定量化、例えばRRCFを用いる場合には、基本原理に従って、SGのＰ配向又はＮ配向はVmodが有効であるために要求されない。表１３（RNA175）のSGは、RRCF及びVQLSデータから決定され、配向に関して、相対的に均等に釣り合っている（表３０も参照）。
【０３６６】
しかしながら、上記のとおり、ＧＶＨＤ転帰予測のために相対ではなく絶対RT-PCR定量化RL2Fデータを用いる場合には、ＧＶＨＤ転帰予測に関し、SGの能力において有病率について支配的な天然のＰ配向遺伝子へのバイアスが存在する（データで示された生物額的傾向）。このように、絶対定量化のレベルで、RL2FベースのＧＶＨＤ転帰予測について、任意の良好な投票モデルの候補は、RL2Fレベルで、Ｐ配向SGの大多数に基づくものとなると思われる。絶対RT-PCR 定量化に基づくかかる統合化されたPd配向SG Vmodは、ＧＶＨＤ転帰予測において非常に効果的である、おそらくはＧＶＨＤ転帰予測試験として開発される。しかしながら、RT-PCRの診察用途における現在の実務を前提とすれば、絶対定量化は今のところ人間の診断については信頼できる解析とは考えられておらず、絶対RT-PCR定量化に基づくSG Vmodは、開発の現時点での優先事項ではない。しかしながらかかるモデルは、将来において開発の優先事項となり得る。  
実施例２０
【０３６７】
この実施例は、多変量転帰予測モデルについて開示された例示的なVmodの代替の説明を含む。
【０３６８】
個別のRGP票の選択セットをGNOS値に集約化又は平均化することは、複数の遺伝子の個別のmRNA測定レベルにおける情報を効率的に、実際的に、確実に、また透明に使用し、ＧＶＨＤ・Ｎ転帰スコアを提供する最も単純な方法である。しかしながら、多くの現存の代替的な方法（一般に分類者と呼ばれる）は、複数のRGP Vmodに加えて、多変量予測モデルを生成するものである。このような代替的な分類者（RichardO. Duda, Peter E. Hart, & David G. Stork, Pattern Classification,Second Edition, John Wiley & Sons, Inc, NY, 2001）には、個別の変数の重み付け平均、変数のペアごとの（pari-wise）組み合わせの重み付け平均、又は 多変量組み合わせの重み付け平均、又はLDA（線形判別分析）に組み込まれえる非線形のもの、QDA（二次線形判別分析）、ディシジョンツリー、SVM（supportvector machines）、k近傍法、ニューラルネットワーク等、又は一般化された多変量線形及び非線形モデルの様々な実装、変化する自由度を伴うもの、賢明な検索（judicious search）、及び、最適化アルゴリズム（例えば、いわゆる遺伝的アルゴリズムのような、古典的な最適化アルゴリズム又は微分情報を用いない（derivative-free）アルゴリズム）と結合したもの、に基づくものが含まれる。このような代替的な方法は、ここにリストされるＳＧｓ、ＲＧＰｓ及びＰＲＧＰｓのリストからＧＮＯＳ値を引き出すために用いられ得る。しかしながら、このようなモデルの比較上の複雑さ（comparative complexity）及び自由度に依存して、より観察的な結合ドナー遺伝子発現測定及び関係するレシピエント ＧＶＨＤ 臨床転帰データサンプルが、このような代替的な、より複雑な分類者の実装に対して適切な統計学上のサポートを提供するために、必要とされ得る。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【配列表】
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【国際調査報告】
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