(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の止血リスクを決定するためのデバイスの作動方法であって、止血リスクおよび／または止血非リスク（止血安定性）についての指標である凝固トリガーの少なくとも１つの対照濃度の値と、対象における凝固プロセスを開始するのに十分な該凝固トリガーの濃度の値を比較することを含み、該作動方法は、
ａ）提供手段が、該対象の止血条件についての第１の情報を提供するステップ、
ｂ）第１決定手段が、該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ、
ｃ）比較手段が、ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較するステップ、および
ｄ）第２決定手段が、ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より低い場合に、該対象についての血栓症の高いリスクを決定するステップ、
を含む、作動方法。
【請求項２】
対象の止血リスクを決定するためのシステムの作動方法であって、止血リスクおよび／または止血非リスク（止血安定性）についての指標である凝固トリガーの少なくとも１つの対照濃度の値と、対象における凝固プロセスを開始するのに十分な該凝固トリガーの濃度の値を比較することを含み、該作動方法は、
ａ）提供手段が、該対象の止血条件についての第１の情報を提供するステップ、
ｂ）第１決定手段が、該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ、
ｃ’）比較手段が、ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較するステップ、および
ｄ’）第２決定手段が、ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より高い場合に、該対象についての出血の高いリスクを決定するステップ、
を含む、作動方法。
【請求項３】
対象の止血リスクを決定するためのシステムの作動方法であって、止血リスクおよび／または止血非リスク（止血安定性）についての指標である凝固トリガーの少なくとも１つの対照濃度の値と、対象における凝固プロセスを開始するのに十分な該凝固トリガーの濃度の値を比較することを含み、該作動方法は、
ａ）提供手段が、該対象の止血条件についての第１の情報を提供するステップ、
ｂ）第１決定手段が、該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ、
ｃ）比較手段が、ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値を、止血リスク、例えば、血栓症の高いリスクおよび／または出血の高いリスクについての指標である少なくとも１つの対照濃度の値、および止血非リスク（止血安定性）についての指標である少なくとも１つの対照濃度の値を含む、該凝固トリガーの少なくとも２つまたはそれより多い対照濃度の値と比較するステップを含み、
該作動方法はさらに、
ｄ）以下のステップ
−  第２決定手段が、ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、止血リスクについての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象についての止血リスクを決定するステップ、または
−  第２決定手段が、ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、止血安定性についての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象についての止血非リスク（止血安定性）を決定するステップ、
を含み、
ステップ（ｃ）および（ｄ）は、最も近い近傍アプローチにより実現される、
作動方法。
【請求項４】
ステップ（ａ）において、該対象の止血条件についての該第１の情報は、該対象からの生体サンプル中の凝血タンパクの濃度の値である、請求項１ないし３いずれか一項に記載の作動方法。
【請求項５】
該凝固トリガーが、組織因子（ＴＦ）である、請求項１ないし３いずれか一項に記載の作動方法。
【請求項６】
ステップ（ｂ）において、前記対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの該濃度の値を、凝固プロセスのコンピュータ内でのシミュレーションにより決定し、前記コンピュータ内でのシミュレーションにおいて、該対象の止血条件についての該第１の情報を、入力特徴として使用して、前記シミュレーションされた前記凝固プロセスにおける該対象の止血条件についての第２の情報を、出力特徴として使用する、請求項１ないし３いずれか一項に記載の作動方法。
【請求項７】
該対象の止血条件についての該第２の情報は、出力特徴のセットとして使用される前記シミュレーションされた凝固プロセスの一連の時点での活性化された凝血タンパクの前記濃度の値である、請求項６に記載の作動方法。
【請求項８】
出力特徴の前記セットから、凝固応答の強度を表す１つの特徴を創出し、凝固応答の強度を表す該１つの特徴は、前記シミュレーションされた凝固プロセスの全ての時点にわたる該活性化された凝血タンパクの少なくとも１つの最大濃度である、請求項７に記載の作動方法。
【請求項９】
対象の止血リスクを決定するためのデバイスであって、
該対象の止血条件についての第１の情報を受信するように構成された受信ユニット、
該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、前記受信ユニットにより受信された該第１の情報に基づいて決定するように構成された第１の決定ユニット、および
該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値を、止血リスクおよび／または止血非リスク（止血安定性）についての指標である該凝固トリガーの少なくとも１つの対照濃度の値と比較するように構成された比較ユニット、
を含み、
該比較ユニットが、該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較するように構成され、前記デバイスは、さらに、
該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より低い場合に、該対象についての血栓症の高いリスクを決定するように構成された第２の決定ユニット、
を含み、
該比較ユニットは、該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較するように構成され、
該第２の決定ユニットは、該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より高い場合に、該対象についての出血の高いリスクを決定するように構成されている、
デバイス。
【請求項１０】
対象の止血リスクを決定するためのデバイスであって、
該対象の止血条件についての第１の情報を受信するように構成された受信ユニット、
該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、前記受信ユニットにより受信された該第１の情報に基づいて決定するように構成された第１の決定ユニット、および
該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値を、止血リスクおよび／または止血非リスク（止血安定性）についての指標である該凝固トリガーの少なくとも１つの対照濃度の値と比較するように構成された比較ユニット、
を含み、
該比較ユニットが、該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値を、止血リスク、例えば、血栓症の高いリスクおよび／または出血の高いリスクについての指標である少なくとも１つの対照濃度の値、および止血非リスク（止血安定性）についての指標である少なくとも１つの対照濃度の値を含む、該凝固トリガーの少なくとも２つまたはそれより多い対照濃度の値と比較するように構成され、さらに、
−  該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値が、止血リスクについての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象について止血リスクがあること、または
−  該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値が、止血安定性についての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象について止血非リスク（止血安定性）があること、
を決定するように構成された第２の決定ユニット、
を含む、
デバイス。
【請求項１１】
プロセッサおよびコンピュータ可読保存媒体を含む臨床決定サポートシステムであって、ここで、該コンピュータ可読保存媒体は、前記プロセッサにより実行するための指示を含み、該指示により、該プロセッサに：
ａ）対象の止血条件についての第１の情報を受信するステップ、
ｂ）該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ、
ｃ）ステップ（ｂ）において決定された該濃度の値を、止血リスクおよび／または止血非リスク（止血安定性）についての指標である該凝固トリガーの少なくとも１つの対照濃度の値と比較するステップ、
を行わせ、該指示によりさらに、該プロセッサに：
ａ）該対象の止血条件についての第１の情報を提供するステップ、
ｂ）該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ、
ｃ）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較して、安定的止血条件についての最小濃度を提示するステップ、および
ｄ）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より低い場合に、該対象についての血栓症の高いリスクを決定するステップ、
を行わせる、
臨床決定サポートシステム。
【請求項１２】
プロセッサおよびコンピュータ可読保存媒体を含む臨床決定サポートシステムであって、ここで、該コンピュータ可読保存媒体は、前記プロセッサにより実行するための指示を含み、該指示により、該プロセッサに：
ａ）対象の止血条件についての第１の情報を受信するステップ、
ｂ）該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ、
ｃ）ステップ（ｂ）において決定された該濃度の値を、止血リスクおよび／または止血非リスク（止血安定性）についての指標である該凝固トリガーの少なくとも１つの対照濃度の値と比較するステップ、
を行わせ、該指示によりさらに、該プロセッサに：
ａ）該対象の止血条件についての第１の情報を提供するステップ、
ｂ）該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ、
ｃ’）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較するステップ、および
ｄ’）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より高い場合に、該対象についての出血の高いリスクを決定するステップ、
を行わせる、
臨床決定サポートシステム。
【請求項１３】
プロセッサおよびコンピュータ可読保存媒体を含む臨床決定サポートシステムであって、ここで、該コンピュータ可読保存媒体は、前記プロセッサにより実行するための指示を含み、該指示により、該プロセッサに：
ａ）対象の止血条件についての第１の情報を受信するステップ、
ｂ）該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ、
ｃ）ステップ（ｂ）において決定された該濃度の値を、止血リスクおよび／または止血非リスク（止血安定性）についての指標である該凝固トリガーの少なくとも１つの対照濃度の値と比較するステップ、
を行わせ、該指示によりさらに、該プロセッサに：
ａ）該対象の止血条件についての第１の情報を提供するステップ、
ｂ）該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ、
ｃ）ステップ（ｂ）において決定された該濃度の値を、止血リスク、例えば、血栓症の高いリスクおよび／または出血の高いリスクについての指標である少なくとも１つの対照濃度の値、および止血非リスク（止血安定性）についての指標である少なくとも１つの対照濃度の値を含む、該凝固トリガーの少なくとも２つまたはそれより多い対照濃度の値と比較するステップ、および
ｄ）以下のステップ
−  ステップ（ｂ）において決定された該濃度の値が、止血リスクについての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象についての止血リスクを決定するステップ、または
−  ステップ（ｂ）において決定された該濃度の値が、止血安定性についての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象についての止血非リスク（止血安定性）を決定するステップ、
を行わせる、
臨床決定サポートシステム。
【請求項１４】
コンピュータプログラムをコンピュータ上で実行する場合に、前記コンピュータに、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法のステップを実行させるための、コンピュータプログラム。
【請求項１５】
プロセッサにより実行するための指示を含むコンピュータ可読非一時的保存媒体であって、ここで、前記指示により、前記プロセッサに請求項１〜８のいずれか一項に記載の作動方法のステップを行わせる、コンピュータ可読非一時的保存媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の分野
本発明は、臨床決定サポートシステムに関する。詳細には、本発明は、対象の止血リスクを決定するための方法に、対象の止血リスクを決定するためのバイオマーカーの使用に、対象の止血リスクを決定するためのデバイスに、対象の止血リスクを決定するための方法を実行するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラムに、および対象の止血リスクを決定するための方法を実行するための指示を含むコンピュータ可読非一時的保存媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明の背景
深部静脈血栓症は、西側諸国における幅広い問題である（Ｋｙｒｌｅ  ＰＡ，Ｅｉｃｈｉｎｇｅｒ  Ｓ．Ｄｅｅｐ  ｖｅｉｎ  ｔｈｒｏｍｂｏｓｉｓ．Ｌａｎｃｅｔ．２００５；３６５（９４６５）：１１６３−７４）。人口の大部分が、血栓症の増加するリスクを負い、例えば、年長者（Ｅｎｇｂｅｒｓ  ＭＪ，ｖａｎ  Ｈｙｌｃｋａｍａ  Ｖｌｉｅｇ  Ａ，Ｒｏｓｅｎｄａａｌ  ＦＲ．Ｖｅｎｏｕｓ  ｔｈｒｏｍｂｏｓｉｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｅｌｄｅｒｌｙ：ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ，ｒｉｓｋ  ｆａｃｔｏｒｓ  ａｎｄ  ｒｉｓｋ  ｇｒｏｕｐｓ．Ｊ  Ｔｈｒｏｍｂ  Ｈａｅｍｏｓｔ．２０１０；８（１０）：２１０５−１２）、旅行者（Ｃａｎｎｅｇｉｅｔｅｒ  ＳＣ，Ｄｏｇｇｅｎ  ＣＪ，ｖａｎ  Ｈｏｕｗｅｌｉｎｇｅｎ  ＨＣ，Ｒｏｓｅｎｄａａｌ  ＦＲ．Ｔｒａｖｅｌ−ｒｅｌａｔｅｄ  ｖｅｎｏｕｓ  ｔｈｒｏｍｂｏｓｉｓ：ｒｅｓｕｌｔｓ  ｆｒｏｍ  ａ  ｌａｒｇｅ  ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ−ｂａｓｅｄ  ｃａｓｅ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｓｔｕｄｙ（ＭＥＧＡ  ｓｔｕｄｙ）．ＰＬｏＳ  Ｍｅｄ．２００６；３（８）：ｅ３０７）、および整形外科手術を受ける患者（Ｋｅａｒｏｎ  Ｃ，Ｋａｈｎ  ＳＲ，Ａｇｎｅｌｌｉ  Ｇ，Ｇｏｌｄｈａｂｅｒ  Ｓ，Ｒａｓｋｏｂ  ＧＥ，Ｃｏｍｅｒｏｔａ  ＡＪ；Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｃｏｌｌｅｇｅ  ｏｆ  Ｃｈｅｓｔ  Ｐｈｙｓｉｃｉａｎｓ．Ａｎｔｉｔｈｒｏｍｂｏｔｉｃ  ｔｈｅｒａｐｙ  ｆｏｒ  ｖｅｎｏｕｓ  ｔｈｒｏｍｂｏｅｍｂｏｌｉｃ  ｄｉｓｅａｓｅ：Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｃｏｌｌｅｇｅ  ｏｆ  Ｃｈｅｓｔ  Ｐｈｙｓｉｃｉａｎｓ  Ｅｖｉｄｅｎｃｅ−Ｂａｓｅｄ  Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｐｒａｃｔｉｃｅ  Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ（８ｔｈ  Ｅｄｉｔｉｏｎ）．Ｃｈｅｓｔ．  ２００８  Ｊｕｎ；１３３（６  Ｓｕｐｐｌ）：４５４Ｓ−５４５Ｓ）である。リスクのある人々に抗凝血処置をすることができるが、これに反して、出血のリスクがあり（１〜３％／年）（Ｖｅｅｇｅｒ  ＮＪ，Ｐｉｅｒｓｍａ−Ｗｉｃｈｅｒｓ  Ｍ，Ｔｉｊｓｓｅｎ  ＪＧ，Ｈｉｌｌｅｇｅ  ＨＬ，ｖａｎ  ｄｅｒ  Ｍｅｅｒ  Ｊ．Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ  ｔｉｍｅ  ｗｉｔｈｉｎ  ｔａｒｇｅｔ  ｒａｎｇｅ  ｉｎ  ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｔｒｅａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｖｉｔａｍｉｎ  Ｋ  ａｎｔａｇｏｎｉｓｔｓ：ｍａｉｎ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔ  ｏｆ  ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  ａｎｔｉｃｏａｇｕｌａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ  ｏｆ  ｃｌｉｎｉｃａｌ  ｏｕｔｃｏｍｅ．Ａ  ｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ  ｓｔｕｄｙ  ｏｆ  ２３００  ｃｏｎｓｅｃｕｔｉｖｅ  ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ｖｅｎｏｕｓ  ｔｈｒｏｍｂｏｅｍｂｏｌｉｓｍ．Ｂｒ  Ｊ  Ｈａｅｍａｔｏｌ．２００５；１２８（４）：５１３−９）、およびコストおよび不便さの問題がある（Ｃｏｈｅｎ  ＡＴ，Ｔａｐｓｏｎ  ＶＦ，Ｂｅｒｇｍａｎｎ  ＪＦ，Ｇｏｌｄｈａｂｅｒ  ＳＺ，Ｋａｋｋａｒ  ＡＫ，Ｄｅｓｌａｎｄｅｓ  Ｂ，Ｈｕａｎｇ  Ｗ，Ｚａｙａｒｕｚｎｙ  Ｍ，Ｅｍｅｒｙ  Ｌ，Ａｎｄｅｒｓｏｎ  ＦＡ  Ｊｒ；ＥＮＤＯＲＳＥ  Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｏｒｓ．Ｖｅｎｏｕｓ  ｔｈｒｏｍｂｏｅｍｂｏｌｉｓｍ  ｒｉｓｋ  ａｎｄ  ｐｒｏｐｈｙｌａｘｉｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ａｃｕｔｅ  ｈｏｓｐｉｔａｌ  ｃａｒｅ  ｓｅｔｔｉｎｇ（ＥＮＤＯＲＳＥ  ｓｔｕｄｙ）：ａ  ｍｕｌｔｉｎａｔｉｏｎａｌ  ｃｒｏｓｓ−ｓｅｃｔｉｏｎａｌ  ｓｔｕｄｙ．Ｌａｎｃｅｔ．２００８；３７１（９６１０）：３８７−９４）。したがって、患者特有の検査をして、個人的血栓症リスクを見積もり、処置すべきか否かについてのインフォームドチョイスを促進することが望ましいであろう。
【０００３】
残念ながら、現在の臨床スクリーニング手法および利用可能な方法論では、高いリスクのある個人は容易に認識されず、イベントは正確に予測されない（Ｗｈｉｔｅ  ＲＨ．Ｔｈｅ  ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  ｖｅｎｏｕｓ  ｔｈｒｏｍｂｏｅｍｂｏｌｉｓｍ．Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ．２００３；１０７（２３  Ｓｕｐｐｌ  １）：１４−８）。これが継続してケースとなる主要な理由の一つは（One  of  the  main  reasons  that  this  continues  to  be  the  case）、明らかな遺伝的欠陥のない、血栓症を患う患者の圧倒的多数は、ルーチンのスクリーニングツールおよび因子アッセイにより、臨床的に異常であると特定されない血液凝血システムを有する。静脈血栓症のリスクのある個人の特定は、革新的技法からの利益をもたらし得る研究の領域である（Ｂｒｕｍｍｅｌ−Ｚｉｅｄｉｎｓ  ＫＥ，Ｏｒｆｅｏ  Ｔ，Ｒｏｓｅｎｄａａｌ  ＦＲ，Ｕｎｄａｓ  Ａ，Ｒｉｖａｒｄ  ＧＥ，Ｂｕｔｅｎａｓ  Ｓ，Ｍａｎｎ  ＫＧ．Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  ａｎｄ  ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  ｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃ  ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ．Ｊ  Ｔｈｒｏｍｂ  Ｈａｅｍｏｓｔ．２００９；７（Ｓｕｐｐｌ  １）：１８１−６）。
【０００４】
凝血システムは、過去１世紀における広範な研究のトピックであった。最も詳細に研究されてきたサブシステムは、凝血カスケードである。このカスケードは、組織因子（通常は血管壁の下で保護されているが、曝露された場合に凝血を引き起こすタンパク）への血液の曝露から、凝固プロセスにおける主要タンパクであるトロンビンの産生への凝血プロセスを説明する。トロンビンの産生は、トロンビン生成アッセイ（ＴＧＡ）において良好に捕獲され（Ｈｅｍｋｅｒ，ＨＣ  ａｎｄ  Ｂｅｇｕｉｎ，Ｓ．Ｔｈｒｏｍｂｉｎ  ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｐｌａｓｍａ：Ｉｔｓ  ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｖｉａ  ｔｈｅ  ｅｎｄｏｇｅｎｏｕｓ  ｔｈｒｏｍｂｉｎ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ，Ｔｈｒｏｍｂｏｓｉｓ  ａｎｄ  ｈａｅｍｏｓｔａｓｉｓ，ｖｏｌ．７４，ｎｏ．１，ｐｐ．１３４−１３８，１９９５）、これは、血液サンプルへ既知の濃度の組織因子を添加した後に、トロンビン濃度を経時的に測定する。時間のずれ（組織因子トリガーと最初のトロンビンの非ゼロ濃度の発生との間の時間）、最大トロンビン濃度、最大値までの時間、最大生成速度および内因性トロンビン能（ＥＴＰ、経時的にプロットされたトロンビン曲線の下の面積）などの、ＴＧＡのいくつかの特徴が、試験的にトロンビンリスクに関連付けられてきた。
【０００５】
研究（Ｊｏｒｄａｎ，ＳＷ  ａｎｄ  Ｃｈａｉｋｏｖ，ＥＬ．Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ  Ｓｕｒｆａｃｅ−Ｉｎｄｕｃｅｄ  Ｔｈｒｏｍｂｉｎ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｉｎ  ａ  Ｆｌｏｗ  Ｆｉｅｌｄ．Ｂｉｏｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ，Ｖｏｌｕｍｅ  １０１，Ｊｕｌｙ  ２０１１  ２７６−２８６）により、トロンビン生成が、組織因子の濃度の増加と共により強力（より高いＴＧＡ最大値、より短い時間のずれ）となることが示された。組織因子の低濃度（〜１ｆＭ）について、顕著なトロンビン生成は発生せず、一方でｐＭ範囲の濃度については顕著なトロンビン生成が発生する。これに基づき、組織因子閾値、すなわち、凝血開始に必要な組織因子の最小濃度の概念が、仮説として立てられて、観測されてきた（Ｍａｎｎ，ＫＧ，Ｂｕｔｅｎａｓ，Ｓ．ａｎｄ  Ｂｒｕｍｍｅｌ，Ｋ．Ｔｈｅ  Ｄｙｎａｍｉｃｓ  ｏｆ  Ｔｈｒｏｍｂｉｎ  Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ａｒｔｅｒｉｏｓｃｌｅｒ．Ｔｈｒｏｍｂ．Ｖａｓｃ．Ｂｉｏｌ．２００３；２３：１７−２５，Ｊｏｒｄａｎ  ａｎｄ  Ｃｈａｉｋｏｖ，ｌ．ｃ．）。
【０００６】
血栓症の患者特有のリスクについての不確かさにより、抗凝血処置を受けない、（血栓症の）高いリスクの患者における血栓症の不必要なケースが引き起こされる。一方で、この不確かさにより、不必要な抗凝血処置を受ける、比較的低いリスクの患者における出血がもたらされ得る。静脈血栓塞栓症の将来的リスクを見積もる当該技術分野の現在の状態（Ｈｉｐｐｉｓｌｅｙ−Ｃｏｘ，Ｊ  ａｎｄ  Ｃｏｕｐｌａｎｄ，Ｃ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ａｎｄ  ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｒｉｓｋ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＱＴｈｒｏｍｂｏｓｉｓ）  ｔｏ  ｅｓｔｉｍａｔｅ  ｆｕｔｕｒｅ  ｒｉｓｋ  ｏｆ  ｖｅｎｏｕｓ  ｔｈｒｏｍｂｏｅｍｂｏｌｉｓｍ：ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ  ｃｏｈｏｒｔ  ｓｔｕｄｙ，ＢＭＪ  ２０１１；３４３）は、多数の臨床的リスク因子に基づいて血栓症のリスクを見積もる。しかしながら、これは十分に特異的ではない。
【０００７】
特許文献１および特許文献２は、種々の血液因子の濃度をコンピュータモデルに供することにより、患者における止血リスクを決定するための方法を開示する。このモデルによりトロンビン濃度がシミュレートされ、シミュレートされた濃度を対照と比較する。著者によれば、比較により、患者が止血リスクを負いやすいか否かについての臨床医の決定が可能となる。しかしながら、かかる方法は、臨床診療においてその価値を証明していない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００９／０２９８１０３号明細書
【特許文献２】国際公開第２００９／１４２７４４号
【発明の概要】
【０００９】
本発明の要約
本発明の目的は、従来技術の方法の欠点を回避することができる、対象の止血リスクを決定するための方法を提供することである。特に、対象が血栓症の高いリスクを有し、抗凝血剤物療法が必要であり得るか否かについて、または反対に出血の兆候またはむしろ抗凝血薬物療法の停止が必要であるという高いリスクを有しているか否かについての信頼性のある診断を可能にする、対象の止血リスクを決定するためのかかる方法が提供されなければならない。
本発明の別の目的は、対象の止血リスクを決定するためのデバイス、対象の止血リスクを決定するための方法を実行するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラム、および対象の止血リスクを決定するための方法を実行するための指示を含むコンピュータ可読非一時的保存媒体を提供することである。
【００１０】
本発明の第１の側面において、対象の止血リスクを決定するための方法が提示され、前記方法は、止血リスクおよび／または止血非リスク（non−risk）（止血安定性）についての指標である凝固トリガーの少なくとも１つの対照濃度の値と、対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を比較することを含み、前記方法は、以下のステップ：
ａ）該対象の止血条件についての第１の情報を提供するステップ、
ｂ）該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ、
ｃ）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較するステップ、および
ｄ）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より低い場合に、該対象についての血栓症の高いリスクを決定するステップ、
を含む。
【００１１】
別の側面において、本発明は、対象の止血リスクを決定するために当該対象において凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値の使用に関する。
本発明の前記方法および使用をin  vitroで実現することができ、すなわち、例えば、生物またはヒトなどの対象の物理的存在は必要ないであろう。これを行うために、凝固プロセスを開始するのに。十分な凝固トリガーの濃度の値を、本発明の方法または使用の前のステップにおいて測定または生成させることができる。
【００１２】
本発明のなお別の側面において、対象の止血リスクを決定するためのデバイスが提供され、前記デバイスは：
該対象の止血条件についての第１の情報を受信するように構成された受信ユニット、
該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、前記受信ユニットにより受信された該第１の情報に基づいて決定するように構成された第１の決定ユニット、
該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値を、止血リスクおよび／または止血非リスク（止血安定性）についての指標である該凝固トリガーの少なくとも１つの対照濃度の値と比較するように構成された比較ユニット、
を含み、ここで、該比較ユニットは、該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較するように構成され、該デバイスは、さらに以下：
該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より低い場合に、該対象についての血栓症の高いリスクを決定するように構成された第２の決定ユニット、
を含む。
【００１３】
本発明のなお別の側面において、臨床決定サポートシステムが提示され、前記システムは、プロセッサおよびコンピュータ可読保存媒体を含み、ここで、該コンピュータ可読保存媒体は、プロセッサにより実行するための指示を含み、ここで、該指示により、該プロセッサに以下のステップ：
ａ）対象の止血条件についての第１の情報を受信するステップ、
ｂ）該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該情報に基づいて決定するステップ、
ｃ）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値を、止血リスクおよび／または止血非リスク（止血安定性）についての指標である該凝固トリガー指標の少なくとも１つの対照濃度の値と比較するステップ、
を行わせ、該指示により、該プロセッサに以下のステップ：
ａ）該対象の止血条件についての第１の情報を提供するステップ、
ｂ）該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ、
ｃ）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較して、安定的止血条件についての最小濃度を提示するステップ、および
ｄ）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より低い場合に、該対象についての血栓症の高いリスクを決定するステップ、
を行わせる。
【００１４】
本発明のなおさらなる側面において、コンピュータプログラムが提供され、これは、該コンピュータプログラムをコンピュータ上で実行する場合には、コンピュータに本願において開示された方法のステップを実行させるためのプログラムコード手段を含み、同様に、プロセッサにより実行される場合には、本願で開示される方法を実行させるコンピュータプログラム製品を中に保存する非一時的コンピュータ可読記録媒体が提供される。
【００１５】
本発明の好ましい態様は、従属請求項において定義される。特許請求の範囲に記載されたシステム、デバイス、コンピュータプログラムおよび媒体は、特許請求の範囲に記載された方法および従属項において定義されたものと、類似および／または同一の好ましい態様を有することが理解されなければならない。したがって、本発明の方法に言及する全ての従属項をまた、本発明のシステム、デバイス、コンピュータプログラムおよび媒体と組み合わせることができ、および互いに組み合わせることができる。
【００１６】
提案される本発明は、ヒトの特有の血栓症および出血のリスクの見積もりの正確性を、特に存在する少なくとも１つの既知の臨床的リスク因子を有する患者の増加するリスクサブグループ内で、顕著に増加させる。このサブグループは、とりわけ、入院中の、妊娠中の、または経口避妊薬を使用している（経口避妊薬の使用を開始した）患者であって、これにより臨床医の注意が払われる患者に関連する。この意味において、提案される本発明は、臨床医が、血栓症のリスクを増加させると知られた状態について処置されるまたは検査される患者を、高いまたは低いリスクカテゴリに分類することを助ける。具体的には、改善された方法を使用して、患者毎に見積もられた血栓症または出血リスクに基づいて抗凝血処置を行うか否かを決定し得る。
【００１７】
凝血プロセスの主要因子としてのトロンビンがコンピュータ内でシミュレートされる、先行技術文献の特許文献１および２により知られた方法とは対照的に、本発明は、異なるアプローチを使用する。本発明において、凝血プロセス自体というよりむしろ、凝固トリガー、すなわち、凝血プロセスを開始する因子が決定される。このアプローチにより、止血リスクのより正確で信頼性のある予測が可能となり、従来技術の方法のようなトロンビン形成のコンピュータ内での複雑でエラーが発生しやすいシミュレーションを必要としない。
【００１８】
本発明によれば、「止血リスク」は、例えば、血栓症または出血の発現をもたらし得る止血の不全を有する、ヒトまたは動物などの対象のリスクを指す。
本発明による方法のさらなる発展によれば、ステップｃ）およびｄ）は、付加的にまたは代替的に、以下のステップ：
ｃ’）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較するステップ、および
ｄ’）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より高い場合に、該対象についての出血の高いリスクを決定するステップ、
を含む。
【００１９】
本発明のデバイスのさらなる発展において、付加的にまたは代替的に、
該比較ユニットは、該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値と比較するように構成され、該第２の決定ユニットは、該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より高い場合に、該対象についての出血の高いリスクを決定するように構成されている。
【００２０】
本発明のなお別の側面において、臨床決定サポートシステムが提示され、該システムは、プロセッサおよびコンピュータ可読保存媒体を含み、ここで、該コンピュータ可読保存媒体は、プロセッサにより実行するための指示を含み、ここで、該指示により、該プロセッサに以下のステップ：
ａ）対象の止血条件についての第１の情報を受信するステップ、
ｂ）該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該情報に基づいて決定するステップ、
ｃ）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較するステップ、および
ｄ）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より低い場合に、該対象についての血栓症の高いリスクを決定するステップ、
を行わせ、
ここで、好ましくは、ステップｃ）およびｄ）は、付加的にまたは代替的に、以下のステップ：
ｃ’）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較するステップ、および
ｄ’）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より高い場合に、該対象についての出血の高いリスクを決定するステップ、
を含む。
【００２１】
本発明によれば、「止血条件についての第１の情報」は、対象の止血状態、好ましくは、凝固または凝血プロセスが開始される前の状態を特徴づけるあらゆる情報を指し、例えば、（好ましくは、不活性化された）凝血分子またはタンパクの濃度の値、酵素定数、ＩＮＲアッセイのような機能的アッセイからの出力値、または例えば、タンパク「因子Ｖ（Factor  V）」が、どのくらい効果的にタンパク「活性化タンパクＣ」により不活性化され得るかについての間接情報を提供する「因子Ｖ  ライデン（Factor  V  Leiden）」などの遺伝データについての間接情報などである。かかる第１の情報を該特定の対象について測定することができ、文献から採用された平均値を使用することができ、またはかかる情報は、両方のアプローチにより部分的に生成され得る。
【００２２】
本発明によれば、「凝固トリガー」は、例えば血液などの対象の体液中に存在する因子を指し、これは、対象における凝血プロセスを開始し得る。凝固トリガーが対象の体液中で臨界濃度に到達した際に、凝血プロセスは開始される。本発明によれば、該臨界濃度は、「該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な濃度の値」または「凝固トリガー閾値」と称される。好適な凝固トリガーには、組織因子（ＴＦ）（外因経路）、また血小板組織因子、トロンボプラスチン、またはＣＤ１４２などが包含され、活性化凝血因子、例えばＦＩＩａ、ＦＶａ、ＦＶＩＩａ、ＦＶＩＩＩａ、ＦＩＸａ、ＦＸａ、ＦＸＩａ、ＦＸＩＩａ、コラーゲン、高分子量キニノゲン（ＨＭＷＫ）、プレカリクレインおよびＦＸＩＩまたはそれらの組み合わせ（内因経路）などを、凝固トリガーとして使用することができる。
【００２３】
本発明によれば、ステップ（ｂ）において、凝固トリガーのかかる臨界濃度を、in  vitroでの凝固トリガー濃度の関数としての凝固または凝血プロセスの測定により決定することができ、これにより、実験室環境における実施が可能となる。例えば、入力値としての（凝固トリガーなしの）対象の血液サンプルからの凝血タンパクの濃度の値などの対象の止血条件の情報を採用するコンピュータシミュレーションを用いること、および凝固トリガー濃度に依存する凝固応答を計算することにより決定することができる。
【００２４】
「該凝固トリガーの対照濃度の値」は、１または複数の対照の対象（reference  subject）または対照のコンピュータ内での計算から得られた凝固トリガーの値を指す。対照濃度は、それぞれ個人的測定または計算の結果あるいは複数の測定または計算の平均の値であり得る。
【００２５】
本発明によれば、「安定的止血条件についての最小／最大濃度」は、機能的で（functional）安定的な止血により特徴づけられる健康的な対照の対象において見出され得る該凝固トリガーの濃度範囲を限定する凝固トリガーの濃度の値を指す（「健康範囲」）。前記凝固トリガーの最小濃度は、その下限において健康範囲を限定し；前記凝固トリガーの最大濃度は、その上限において健康範囲を限定する。代替的に、該最小および最大濃度は、抗凝血剤が投与されている患者の対象において見出され得る該凝固トリガーの濃度範囲を限定する凝固トリガーの濃度の値を指してもよい（「治療範囲」）。両方の範囲は、文献から推測され得るか、または標的患者の研究において決定され得る。
【００２６】
該「凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値」はまた、「凝固トリガー閾値」と称される。その閾値より下の凝固トリガーの濃度については、凝固応答は最小のままであり、前記閾値より上の凝固トリガーの濃度については、凝固応答は上昇し始める。ステップ（ｃ）および（ｃ’）において、凝固トリガー閾値を、「健康範囲」の境界値と比較する。
【００２７】
本発明によれば、ステップ（ｂ）において決定されたとおりの凝固トリガー閾値が「健康範囲」の下に入る場合には、対象は、ステップ（ｄ）において診断されるとおり血栓症の高いリスクにあるとみなされ、抗凝血処置が示唆され得る。閾値が前記範囲の上に入る場合には、対象は、ステップ（ｄ’）において診断されるとおりの重篤な出血の高いリスクにあるとみなされ、抗凝血剤の使用が反対に示唆され得るか、または対象が試験の時点で抗凝血剤を使用している場合には、むしろ抗凝血剤の使用を停止し得る。
【００２８】
本発明に内在する目的は、本願により完全に達成される。本発明者らは、驚くべきことに、例えば、対象において凝固プロセスを開始するのに十分な組織因子（ＴＦ）の濃度の値などの凝固トリガーの濃度の値を、該対象の止血リスクを決定するのに使用することができることを実現した。「組織因子閾値」の観念が存在し、文献において言及されてはきたが、血栓症または出血リスクを示す意味としてのこの閾値の使用は、先行技術文献により開示されたものでも、先行技術文献から明らかなものでもない。さらに、当該技術分野においては、「組織因子閾値」の概念は、常に凝固の視覚的サイン、例えば、血液サンプルの固形化またはトロンビン生成などと結び付けられてきた。トロンビン生成または凝固の形成前にそれ自体がしばしば明示し得る、他の凝血の特徴の使用が、本発明の方法により可能となり、当該技術分野におけるトロンビンベースの方法に対する改善を提供し得る。
【００２９】
本発明の代替的態様によれば、前記方法は、以下のステップ：
ａ）該対象の止血条件についての第１の情報を提供するステップ（Ｓ１）、
ｂ）該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ（Ｓ２）、
ｃ）ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値を、止血リスク、好ましくは、血栓症の高いリスクおよび／または出血の高いリスクについての指標である少なくとも１つの対照濃度の値、および止血非リスク（止血安定性）についての指標である少なくとも１つの対照濃度の値を含む、該凝固トリガーの少なくとも２つまたはそれより多い対照濃度の値と比較するステップ（Ｓ３’’）、および
ｄ）以下のステップ
−  ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、止血リスクについての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象についての止血リスクを決定するステップ（Ｓ４’’）、または
−  ステップ（ｂ）で決定された該濃度の値が、止血安定性についての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象についての止血非リスク（止血安定性）を決定するステップ（Ｓ４’’’）、
を含む。
【００３０】
この代替的アプローチの結果において、凝固トリガー閾値を、後者の１つに最も数値的に近いという観点から、（異なる）対照の値と比較する。これにより、二元出力値よりむしろ滑らかなスケールがもたらされる。ステップ（ｃ）および（ｄ）が、最も近い近傍アプローチまたは最も近い近傍の内挿によりそれぞれ実現されることが好ましい。
【００３１】
本発明の代替的態様によれば、対象の止血リスクを決定するためのデバイスが提供され、前記デバイスは、以下：
該対象の止血条件についての第１の情報を受信するように構成された受信ユニット、
該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、受信ユニットにより受信された該第１の情報に基づいて決定するように構成された第１の決定ユニット、
該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値を、止血リスク、好ましくは、血栓症および／または出血の高いリスクについての指標である少なくとも１つの対照濃度の値、および止血非リスク（止血安定性）についての指標である少なくとも１つの対照濃度の値を含む、該凝固トリガーの少なくとも２つまたはそれより多い対照濃度の値と比較するように構成された比較ユニット、および
以下
−  該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値が、止血リスクについての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象について止血リスクがあること、または
−  該第１の決定ユニットにより決定された該濃度の値が、止血安定性についての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象について止血非リスク（止血安定性）があること、
を決定するように構成された第２の決定ユニット、
を含む。
結果として、本発明の別の側面において、プロセッサおよびコンピュータ可読保存媒体を含む臨床決定サポートシステムが提供され、ここで、該コンピュータ可読保存媒体は、プロセッサにより実行するための指示を含み、ここで、該指示により、該プロセッサに以下のステップ：
ａ）該対象の止血条件についての第１の情報を提供するステップ、
ｂ）該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を、ステップ（ａ）の該第１の情報に基づいて決定するステップ、
ｃ）ステップ（ｂ）において決定された該濃度の値を、止血リスク、好ましくは、血栓症の高いリスクおよび／または出血の高いリスクについての指標である少なくとも１つの対照濃度の値、および止血非リスク（止血安定性）についての指標である少なくとも１つの対照濃度の値を含む、該凝固トリガーの少なくとも２つまたはそれより多い対照濃度の値と比較するステップ、および
ｄ）以下のステップ
−  ステップ（ｂ）において決定された該濃度の値が、止血リスクについての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象についての止血リスクを決定するステップ、または
−  ステップ（ｂ）において決定された該濃度の値が、止血安定性についての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象についての止血非リスク（止血安定性）を決定するステップ、
を行わせる。
【００３２】
さらなる側面によれば、ステップ（ａ）において、該対象の止血条件についての該第１の情報は、該対象からの生体サンプル中の凝血タンパクの濃度の値であり、好ましくは、ステップ（ａ）において、該対象の止血条件についての該第１の情報は、該対象からの生体サンプル中の複数の凝血タンパクの濃度の値であり、大変好ましくは、ステップ（ａ）において、該対象の止血条件についての該第１の情報は、該対象からの生体サンプル中の少なくとも３種またはそれより多い凝血タンパクの濃度の値である。
【００３３】
これらの測定は、対象の止血条件についてのかかる情報が、凝固トリガー閾値の決定に適切であることが証明された本発明の方法を実現するために使用されるという利点を有する。好ましくは、この態様において、凝血タンパクは、それらの不活性化された形態で存在する。凝血タンパクの濃度の値を、該特定の対象について測定することができ、または文献から採用された平均値を使用することができる。代替的にまたは付加的に、濃度の値を、該特定の対象について測定し、該特定の対象において測定されていない、それらの凝血タンパクについて文献から採用された平均値と組み合わせる。「生体サンプル」は、例えば内皮（endothelial）細胞などの生体細胞、例えば内皮（endothelium）などの生体組織、または好ましくは、例えば血液などの生体液体などの、対象のあらゆる生体材料を指す。
【００３４】
別の側面によれば、該凝固トリガーは、組織因子（ＴＦ）である。
この測定は、凝血の主要トリガーであると考えられ、本発明の実現に特に好適であると証明された、かかる凝固トリガーを用いるという利点を有する。
【００３５】
さらなる側面によれば、該凝血タンパク（単数／複数）は、以下：凝血因子２（ＦＩＩ）、ＦＶ、ＦＶＩＩ、ＦＶＩＩＩ、ＦＩＸ、ＦＸ、ＦＸＩ、ＦＸＩＩ、抗トロンビン（ＡＴ）、ＴＦＰＩ、α２Ｍ、Ｃ４ＢＰ、タンパクＣ、タンパクＳ、タンパクＺ、ＴＡＦＩ、ＺＰＩ、ＡＡＴ、ＰＣＩ、Ｃ１阻害剤およびフィブリノゲンからなる群から選択される。
【００３６】
本発明のこのさらなる発展は、かかる（不活性化された）凝血タンパクを使用して、本発明者らが見出したものによれば、著しく良好で信頼性のある結果をもたらす凝固トリガー閾値を計算するという利点を有する。
本発明の別の好ましい態様に従い、ステップ（ｂ）において、対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの該濃度の値を、凝固プロセスのコンピュータ内でのシミュレーションにより決定する。
【００３７】
凝固トリガーを、例えば、血液サンプルの凝固または固形化のそれぞれの視覚的な試験サイン、またはトロンビン生成などにより、in  situまたはvitroで決定し得る。トロンビン生成または凝固の形成前にそれ自体がしばしば明示する、他の凝血の特徴の使用が、凝血プロセスのコンピュータモデルの使用により可能となる。かかるコンピュータ内でのシミュレーションにより、トロンビンベースの方法に対する改善が提供され得る。
【００３８】
コンピュータ内でのシミュレーションにおける別の好ましい態様によれば、例えば、（不活性化された）凝血タンパクの濃度の値などの該対象の止血条件の該第１の情報を入力特徴として使用して、シミュレートされた凝固プロセスにおける該対象の止血条件についての第２の情報を、出力特徴として使用する。
【００３９】
別の好ましい態様によれば、該対象の止血条件についての該第２の情報は、出力特徴のセットとして使用されるシミュレートされた凝固プロセスの一連の時点での活性化された凝血タンパクの濃度の値であり、好ましくは、該対象の止血条件についての該第２の情報は、出力特徴のセットとして使用されるシミュレートされた凝固プロセスの一連の時点での活性化された複数の凝血タンパクの濃度の値である。しかしながら、活性化された凝血タンパクが好ましいが、原則として非活性化凝血タンパクの濃度の値を同様に使用できることが理解されなければならない。例えば、ＦＸなどの非活性化凝血タンパクの濃度の値が経時にわたって既知であるなどの場合には、また生成された活性化された対応部分（counterpart）、すなわち、ＦＸａの濃度の値が既知であり、その理由は、これが、後の段階におけるＦＸの濃度を、ＦＸの初期濃度から減じたものだからである。
【００４０】
in  vitroまたはin  situでの凝固トリガー閾値の決定との比較において、ずっと広範な特徴を、コンピュータシミュレーションにおいてシミュレートすることができ、これは、入力値として、（組織因子トリガーのない）例えば血液サンプルなどの患者のサンプルから測定されたタンパクの濃度および／または文献からの平均値を採用し、凝固応答および凝固トリガー閾値をそれぞれ計算する（a  much  wider  range  of  features  can  be  simulated  in  a  computer  simulation  which  takes  measured  protein  concentrations  from  a  patient’s  sample，such  as  a  blood  sample（without  tissue  factor  trigger）and／or  average  values  from  literature  as  inputs  and  calculates  the  clotting  response  and  the  clotting  trigger  threshold，respectively）。したがって、かかる測定により、血栓症または出血の患者特有のリスクの診断の正確性が顕著に増加する。
【００４１】
本発明のさらなる発展によれば、該活性化された凝血タンパク（単数／複数）は：トロンビン（ＦＩＩａ）、ＦＶａ、ＦＶＩＩａ、ＦＶＩＩＩａ、ＦＩＸａ、ＦＸａ、ＦＸＩＩａ、ＦＶａ−ＦＸａ、ＦＶＩＩＩａ−ＦＩＸａ、フィブリン、プロトロンビン（ＦＩＩ）からなる群から選択される。
この測定は、上記の活性化された凝血タンパクのいずれも、凝固トリガー閾値を決定するのに好適であることが証明されたという利点を有する。
【００４２】
該対象の止血条件についての該第２の情報をまた、内因性トロンビン能（ＥＴＰ）により具体化することができる。ＥＴＰは、シミュレーションの時間にわたるトロンビン濃度の曲線の下の面積または時間積分として定義され、しばしばトリガーとしての組織因子および血小板代替物としてのリン脂質による凝血のin  vitroでの活性化後に生成され得るフィブリンの量に関連する。
【００４３】
本発明の別の側面によれば、出力特徴のセットから、凝固応答の強度を表す１つの特徴を創出し、好ましくは、凝固応答の強度を表す該１つの特徴は、シミュレートされた凝固プロセスまたはＥＴＰの全ての時点にわたる該活性化された凝血タンパクの少なくとも１つの最大濃度である（活性化されたタンパク（例えば、ＦＩＩａなど）またはトロンビンの生成合計量に対する時間積分（すなわち、ＦＩＩ（ｔ＝０）−ＦＩＩ（ｔ＝ｔ＿終点）であり、式中、ｔ＝０は、凝固トリガーへの第１の曝露の時刻を示し、ｔ＿終点は、ｔ＝０からｔ＝ｔ＿終点の間隔内で完全に凝固プロセスが起こるとみなされる、第１の曝露後の時刻（例えば、１時間後など）を示す）。
【００４４】
この測定は、凝固トリガー閾値のコンピュータ内での決定を可能にする特徴を使用するという利点を有する。シミュレーションにおいて、例えば、Ｆ１０ａなどの例えば特定の活性化された凝血タンパクの最大濃度などのまたは種々の活性化された凝血タンパクの凝固応答を使用して、凝固プロセスを開始するのに十分な、例えばＴＦなどの凝固トリガーの濃度の値を計算する。
【００４５】
本発明の好ましい態様はまた、従属請求項の個々の独立請求項とのあらゆる組み合わせであり得ることが理解されなければならない。
本発明のこれらのおよび他の側面は、以下で記載される態様を参照して明らかとなり、説明される。
【００４６】
図面の簡単な説明
図面において以下が示される：
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】図１は、組織因子について例示される凝固トリガー閾値の現象を実証するグラフを示し；
【図２】図２は、シミュレートされた凝血または凝固プロセスの間の時間における１００個の点での、Ｆ１０ａについて例示された活性化された凝血タンパクの濃度のモデル出力値を示し；
【図３】図３は、本発明の例示的態様による方法のそれぞれのフロー図を図示し；
【図４】図４は、本発明の別の例示的態様による方法のそれぞれのフロー図を図示し；
【図５】図５は、ＭＥＧＡデータベースでの交差検証スタディにおけるモデルベースの閾値、タンパクレベル、一塩基変異多型（ＳＮＰ）および臨床的リスク因子（ＣＲＦ）に基づいて評価されたリスクスコアの棒グラフを示す。
【００４８】
態様の詳細な説明
本発明は、例えば、凝固プロセスを開始する主要タンパクなどの組織因子の増加する濃度の形態などでの一連の凝固トリガーにおいてヒトの予期される凝固応答を特定する。図１を参照すると、組織因子について例示された凝固トリガー閾値の現象についての例が与えられている。曲線中の各星印は、コンピュータシミュレーションを表す。測定されていない濃度についての文献値に沿って、各シミュレーションの入力値は、患者の血液サンプル中で測定された凝血タンパクの濃度からなる。ｘ軸は、最終モデル入力値として使用される組織因子の濃度を表す。ｙ軸は、シミュレーションの出力値から選択された１つの特徴を表し、この場合にはプロトロンビナーゼの最大濃度である（ＦＶａ−ＦＸａ）。低濃度の組織因子について、凝固応答は最小のままであることを読み取ることができる。縦線により示される組織因子閾値において、凝固応答が認識できるように生じ、選択されたモデル出力特徴は、横線により示される、選択された開始レベルを超える。十分に大きな組織因子濃度については、応答レベルは再度オフになる。
【００４９】
凝固応答（図１のｙ軸）を、凝固プロセスにおけるあらゆる代表的な特徴として取り上げることができる。（研究設定において）広く研究された特徴は、最大トロンビン濃度または時間のずれのようなトロンビン生成の特徴である。ＦＩＩＩａ−ＦＩＸａのような酵素複合体またはＦＸａのような凝固カスケードにおける他の酵素の生成に、類似の特徴を使用することができる。より広い意味で、凝固サイズのような特徴を同様に使用することができる。いくつかのかかる特徴をin  vitroで測定することができ、実験室環境における実施が可能となる。ずっと広範な特徴を、入力値としての（組織因子トリガーなしの）患者の血液サンプルからの測定された凝血タンパクの濃度の値を採用するコンピュータモデルにおけるシミュレートをして、上記一連の増加する組織因子濃度についての凝固応答を計算することができる。
【００５０】
組織因子閾値の数値（濃度の値）を患者について記録し、抗凝血剤が投与されている患者について予め定義された「健康範囲」または「治療範囲」と比較する。閾値がこの範囲より下に入る場合には、患者は血栓症の高いリスクにあるとみなされ、抗凝血処置が示唆される。閾値がこの範囲より上に入る場合には、患者は重篤な出血の高いリスクにあるとみなされ、抗凝血剤の使用が反対に示唆されるか、または（患者が試験の時点で抗凝血剤を使用している場合には）むしろ抗凝血剤の使用を停止し得る
【００５１】
本発明の一態様は、組織因子への曝露の後の凝血タンパクの濃度における動的変化をシミュレートすることができるコンピュータモデルの使用を伴う。モデルの患者特有の入力値は、凝固前の凝血カスケードにおける役割を担うタンパクの濃度の値からなる。モデルは、これらの濃度およびｔ＝０の時点での例えば組織因子などの凝固トリガーの非ゼロ濃度の血液サンプルをシミュレートする。モデルの出力値は、一連の時点ｔｉ＞０についての凝血プロセスに関わる全てのタンパクおよびタンパク複合体の濃度からなる。
【００５２】
よって、１つのシミュレーションは、Ｐ*Ｔ数値出力を生成し、Ｐは、モデルにおいて説明されるタンパクおよびタンパクｃ複合体の数であり、Ｔは、モデルの出力値が生成される時点の数である。このセットの出力値から、凝血応答の強度を表す１つの特徴が創出される。かかる特徴の例は、モデルの出力値における全ての時点にわたる、例えばＦＸａなどの１種のタンパクの最大濃度であり得る。
【００５３】
図２を参照すると、時間の１００個の点（８０秒間隔で０〜８０００秒）におけるモデルの出力値ＦＸａの濃度が示されている。最大濃度（このグラフでは５．７ｎＭ）を、凝血応答特徴として使用することができる。凝血カスケードにおけるタンパクの濃度の特徴は強く相関し、大変多くのモデル出力値の特徴またはモデル出力値の特徴の組み合わせを、組織因子閾値の決定において使用されるべき凝血応答の特徴として選択され得ることに留意しなければならない。
【００５４】
図３は、対象の止血リスクを決定するための方法の態様のフロー図を示し、ここで、提示される方法は、ステップ（Ｓ１）〜（Ｓ４）および／または（Ｓ１）〜（Ｓ４’）をそれぞれ含む。
【００５５】
ステップ（Ｓ１）において、該対象の止血条件についての第１の情報が提供され、例えば、該対象からの生体サンプル中の複数の凝血タンパクの濃度の値などである。かかる情報は、対象の止血リスクを決定するためのデバイスまたは臨床決定サポートシステムの受信ユニットにより受信されてもよい。濃度の値は、測定された値または文献から採用された平均値であり得る。実際には、例えば、フィンガープリック（finger  prick）サンプルなどの血液サンプルを、止血リスク、すなわち、血栓症または出血のリスクを決定しなければならないヒトから採取する。多数の（不活性化された）凝血タンパクの濃度を、ＥＬＩＳＡアッセイのような標準法により、このサンプルにおいて決定する。測定されるタンパクは、好ましくは、以下：凝血因子２  （ＦＩＩ）、ＦＶ、ＦＶＩＩ、ＦＶＩＩＩ、ＦＩＸ、ＦＸ、ＦＸＩ、ＦＸＩＩ、抗トロンビン（ＡＴ）、ＴＦＰＩ、α２Ｍ、Ｃ４ＢＰ、タンパクＣ、タンパクＳ、タンパクＺ、ＴＡＦＩ、ＺＰＩ、ＡＡＴ、ＰＣＩ、Ｃ１阻害剤およびフィブリノゲンの１種、それより多いか、または全てである。実際には、１つまたはサブセット（例えば、ＦＩＩ、ＦＶ、ＦＶＩＩＩ、ＦＸ、ＦＸＩ、ＡＴおよびフィブリノゲンなど）の測定で十分であろう。代替的にまたは付加的に、平均値を文献から採用する。
【００５６】
ステップ（２）において、ステップ（Ｓ１）の該第１の情報に基づいて、該対象における凝固プロセスを開始するのに十分な凝固トリガーの濃度の値を決定する。かかる決定を、対象の止血リスクを決定するためのデバイスまたは臨床決定サポートシステムの決定ユニットにより実現し得る。実際には、コンピュータモデルを使用する。このモデルにより、Ｎ個のシミュレーションが以下の入力により実行される：測定される（サブ）セットにおけるタンパクについては、測定された値を使用。未観測のタンパクの濃度については、文献値または平均値を使用。これらの入力値、すなわち、時刻ゼロ（シミュレートされた血液が凝固トリガーに最初に曝露される時刻）におけるＰ個のタンパクの濃度は、Ｎ個のシミュレーションのそれぞれにおいて同一である。組織因子についての濃度は、最初のシミュレーションについてのＴＦｍｉｎおよびシミュレーション  ＮについてのＴＦｍａｘ間で変化する。組織因子の濃度の異なる各選択については、応答をモデルにより計算する。言い換えると、選択された組織因子の濃度に対応する凝血応答を記載するモデルシミュレーションを実行する。応答は、凝固因子、例えば、組織因子などへの血液の最初の曝露の時点で開始し（創傷の開始）、所定の長さの時間で終了する、経時の、あるタンパクの濃度の発現からなる。モデルは、多数の異なるタンパクについてのこれらの動力学を計算する；図２は、応答が１つの特徴的な量、例えば、ＦＸａの最大濃度（図２におけるグラフのピーク）などに限定された、かかるタンパクについての例である。シミュレーション  ｉについての濃度を、
ＴＦｉ  ＝  ＴＦｍｉｎ  ＋  ｉ＊（ＴＦｍａｘ−ＴＦｍｉｎ）／Ｎ，      （１）
または
ＴＦｉ  ＝  ｅｘｐ（ｌｏｇ（ＴＦｍｉｎ）  ＋  ｉ＊（ｌｏｇ（ＴＦｍａｘ）−ｌｏｇ（ＴＦｍｉｎ））／Ｎ）      （２）
として選択し得、ｉ＝０・・・Ｎであり、ここで、ＴＦｍｉｎおよびＴＦｍａｘが同じ大きさの桁である場合には、式（１）が最も好適であり、一方で、組織因子の濃度のより広い範囲については式（２）がより好適である。例の値は、ＴＦｍｉｎ＝１ｘ１０−４ｆＭであり、ＴＦｍａｘ＝１ｍＭであり、Ｎ＝１００である。（式（２）が最もフィットする）この広い範囲が、最も極端な場合を除く全ての場合において組織因子閾値を含むことは確実であり、Ｎは、高い精度でその値を捕獲する（catch  its  value）のに十分に高い。
【００５７】
よって、（第１の項目のとおり）タンパクの濃度および凝固トリガーまたは組織因子の濃度の各組み合わせを使用して、モデルにより１つの数値的特徴（１つの数）を計算することができる。次いで、これらの数値的特徴をＮ個の異なる組織因子の濃度について計算する一方で、患者において測定されたタンパクまたは文献から採用されたものを一定に維持した（Ｎ個のモデルのシミュレーションのそれぞれにおいて同じ値）。これにより、Ｎ個の数値的特徴が生成され；図１は、Ｙ軸上の１つのかかる特徴の値を、Ｘ軸上の対応する組織因子の濃度についての値と共にプロットする。凝固トリガーまたは組織因子の濃度についてのそれぞれ異なる値は、極めて低い値で開始し、大きな値まで特定のステップサイズにより増加し、これにより、確実に強い凝固応答が起こらない点から、確実に凝固応答が起こるであろう点までの範囲をカバーする。式（１）および（２）は、これらのステップを記載する：式（１）は、ＴＦｍｉｎの最小組織因子の濃度およびＴＦｍａｘの最大組織因子の濃度について例示される凝固トリガー濃度を、その間が等しいサイズのステップで記載する。ＴＦｉは、モデルの出力値が計算される組織因子の濃度である。式（２）は同じものを記載するが、ここではステップは、ｌｏｇドメインで等しいサイズを有するのみである（例えば、見なし組織因子の濃度が、複数の大きさの桁にわたって変化するであろう場合には、１〜１，０００，０００であるといい、１、２、３、・・・、１，０００，０００より、１、１０、１００、・・・１，０００，０００である組織因子の濃度を見る方が合理的であり；ステップの第１のタイプは、ｌｏｇ１０ドメインで得られるものである）。
【００５８】
いったんモデルの出力値が、全ての凝固トリガーまたは組織因子の濃度のそれぞれについて計算されると、図１のようなグラフが得られるであろう。視覚的に、応答が上昇し始める場所が読み取れる。この点は、凝固トリガー閾値または組織因子閾値とそれぞれ称される。かかる閾値を、以下のアルゴリズムにより計算することができる：
図１のグラフにおける最小Ｙ値［ｍｉｎ（Ｙｉ）］およびダイナミックレンジ、すなわち、グラフにおける最高点および最低点間の差［ｍａｘ（Ｙｉ）−ｍｉｎ（Ｙｉ）］を採用する。最小より高いダイナミックレンジの５％より多い場合には、応答が開始することがヒプノタイズ（hypnotize）され、以下の式が導かれる：
ｍｉｎ（Ｙｉ）  ＋  ０．０５＊（ｍａｘ（Ｙｉ）−ｍｉｎ（Ｙｉ））      （３）
式中、Ｙｉは、シミュレーション  ｉにおける凝血応答の特徴について得られた値であり；
式中、ｍｉｎ（Ｙｉ）は、全てのシミュレーションに対する活性化された凝血タンパクの最小濃度の値であり、
式中、ｍａｘ（Ｙｉ）は、全てのシミュレーションに対する活性化された凝血タンパクの最大濃度の値である。
【００５９】
図１における横線は、かかる開始レベルの例である。内挿法（例えば、線形など）を使用して、組織因子閾値、すなわち、凝血応答曲線が開始レベルを超える濃度を決定する（図１の縦線を参照）。この患者についての対応する組織因子閾値を保存する。
【００６０】
ステップ（Ｓ３）において、ステップ（Ｓ２）において決定された該濃度の値または組織因子閾値の値のそれぞれを、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較する。付加的にまたは代替的に、ステップ（Ｓ３’）において、ステップ（Ｓ２）において決定された該濃度の値を、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの対照濃度の値と比較する。かかる比較を、対象の止血リスクを決定するためのデバイスまたは臨床決定サポートシステムの比較ユニットにより実現してもよい。実際に、（Ｓ３）において、組織因子閾値を、（標的患者の研究において決定されるべき）「最小安定レベル」と比較する。付加的にまたは代替的に、（Ｓ３’）において、組織因子閾値を、「最大安定レベル」と比較することができる。「最小安定レベル」および「最大安定レベル」を、文献から採用するか、または標的患者の研究において決定することができる。
【００６１】
ステップ（Ｓ４）において、ステップ（Ｓ２）において決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最小濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より低い場合には、該対象についての血栓症の高いリスクを決定する。ステップ（Ｓ４’）において、ステップ（Ｓ２）において決定された該濃度の値が、安定的止血条件についての最大濃度を表す該凝固トリガーの該対照濃度の値より高い場合には、該対象についての出血の高いリスクを決定する。かかる決定ステップを、対象の止血リスクを決定するためのデバイスまたは臨床決定サポートシステムの決定ユニットにより実現してもよい。実際に、患者の閾値が「最小安定レベル」レベルより低い場合には、（Ｓ４）において、患者は「血栓症の高いリスク」にあると分類される。患者の閾値がこのレベルを超えている場合には、（Ｓ４’）において、患者は「出血の高いリスク」にあると分類される。最低および最高レベルの組み合わせは、抗凝血剤ユーザ（治療領域）および非抗凝血剤ユーザ（健康領域）についての異なる境界を有し得る安定領域を示唆することができる。（Ｓ４）および／または（Ｓ４’）におけるリスク分類に基づいて、臨床医は、抗凝血剤が投与されていない患者に抗凝血処置を開始すべきか否か、または現在抗凝血剤を使用している患者の抗凝血処置を停止すべきか否かについて決定することができる。
【００６２】
ステップ（Ｓ１）および（Ｓ２）を、一連の増加する凝固トリガーまたは組織因子の濃度のそれぞれについての凝血応答のin  vitroでの測定により置き換えることができる。しかしながら、これは、時間（および最も多くの場合には金銭）の観点からより高価であり、凝血応答の特徴の選択を制限し、かかる測定は、小さな凝固トリガー、例えば、〜１ｆＭの組織因子などについてはかなり信頼性がないと知られている。利点は、この態様は、コンピュータモデルの質に頼るものではないことである。
【００６３】
さらに、ステップ（Ｓ４）および（Ｓ４’）を、データ駆動アルゴリズムにより置き換えてもよい。かかるアルゴリズムは、アルゴリズムに基づくニューラルネットワークであり得、これは、例えば、最近の手術、固定またはＦＶライデン（Leiden）遺伝子突然変異などの既知の血栓症リスク因子を、ステップ（Ｓ２）において得られた凝固トリガーまたは組織因子閾値のそれぞれについての値と組み合わせて、ゼロおよび１の間での血栓症リスクスコアを返す。同様のアルゴリズムを、出血リスクについて説明することができる。
【００６４】
ステップ（Ｓ１）、（Ｓ２）、（Ｓ３）、および（Ｓ４）ならびに（Ｓ１）、（Ｓ２）、（Ｓ３’）、および（Ｓ４’）を、代替的経路としてみることができる。血栓症のリスクを決定すべき場合には、第１の経路（「血栓症リスク経路」；図３における左側の経路）が使用される。出血のリスクを決定すべき場合には、第２の経路（「出血リスク経路」；図３における右側の経路）が使用される。しかしながら、ステップ（Ｓ３）および（Ｓ３’）ならびにステップ（Ｓ４）および（Ｓ４’）を、並行してまたは付加的に採用することができ、すなわち、１つの方法において、例えば１つのデバイスなどにより、血栓症または出血の対象のリスクの、後続するまたは並行する決定を可能にする。また、「血栓症リスク経路」を採り、負の結果の場合には、続いて「出血リスク経路」を採ることが可能であり、すなわち、（Ｓ１）、（Ｓ２）、（Ｓ３）、（Ｓ４）、（Ｓ３’）、（Ｓ４’）、またはその反対であり、すなわち、（Ｓ１）、（Ｓ２）、（Ｓ３’）、（Ｓ４’）、（Ｓ３）、（Ｓ４）である。
【００６５】
代替的アプローチを、図４に描く。ステップ（Ｓ１）および（Ｓ２）は、図３において示されるアプローチと同一である。しかしながら、次のステップ（Ｓ３’’）において、ステップ（Ｓ２）において決定された該濃度の値を、止血リスク、好ましくは、血栓症の高いリスクおよび／または出血の高いリスクについての指標である少なくとも１つの対照濃度の値、および止血非リスク（止血安定性）についての指標である少なくとも１つの対照濃度の値を含む、該凝固トリガーの少なくとも２つまたはそれより多い対照濃度の値と比較する。ステップ（Ｓ４’’）において、ステップ（Ｓ２）において決定された該濃度の値が、止血リスクについての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象についての止血リスクを決定する。対照的に、ステップ（Ｓ２）において決定された該濃度の値が、止血安定性についての指標である該少なくとも１つの対照濃度の値に数値的により近い場合には、該対象についての止血非リスク（止血安定性）を決定する（Ｓ４’’’）。ステップ（Ｓ３’’）（Ｓ４’’）、および（Ｓ４’’’）を、最も近い近傍のアプローチにより実現する。
【００６６】
本発明者らは、ＭＥＧＡ（静脈血栓症についてのリスク因子の多重環境遺伝評価（Multiple  Environment  and  Genetic  Assessment））研究からの情報を使用することにより、深部静脈血栓症のリスクを評価する機会を有した。これは、オランダ国で行われた静脈血栓症についてのリスク因子を特定するために設定されたケースコントロール研究である。凝血タンパクレベルから環境的血栓症リスク因子まで、年齢、教育レベルおよび遺伝的血栓症素因にわたる多量の変数を、静脈血栓症の患者および対照の患者から採用した。本研究の目的のために、本発明者らは、ＭＥＧＡ研究において測定された凝血タンパクレベルを使用して、組織因子レベルの範囲についての凝血応答をシミュレートし、各患者についての組織因子閾値の位置を特定した。本発明者らは、回帰法における直接的なリスク因子（すなわち、モデルにおいて使用される同一の凝血タンパクレベルの数値、最近の手術および遺伝データのような臨床リスク因子）とこれらのモデルベースのリスク因子を組み合わせて、各患者についての１つの血栓症リスクスコアに到達した。特定された組合せのリスクスコアを、ＭＥＧＡ研究の内部交差検証において有効にする。
【００６７】
ＭＥＧＡ：ＭＥＧＡ研究（静脈血栓症研究についてのリスク因子の多重環境遺伝評価）は、静脈血栓症のリスク因子についての大きな、母集団ベースのケースコントロール研究であり、その詳細は以前発表された。手短には、１９９９年３月〜２００４年９月の間に、深部静脈血栓症または肺塞栓症の症状の発現（episode）が最初に客観的に確認された１８〜７０歳に連続的する患者（consecutive  patients  aged  18  to  70  years）が、オランダ国の６つの抗凝血のための参加クリニック（six  participating  anticoagulation  clinics）に含まれた。診断手順についての情報を、病院の記録および総合診療医から得た。客観的手法により確認された静脈血栓症と診断される患者のみが、分析に含まれた。除外条件は、重篤な精神的問題およびオランダ語を話せないことであった。６５６７人の適正な患者のうち、５１８４人が参加した（７９％）。本分析のために、腕の静脈血栓症の患者（ｎ＝２２８）および肺塞栓症の患者を除外して（ｎ＝２０６９）、ＤＶＴの患者のみが含まれるＬＥＴＳによるデータセットを最適化した。対照のヒトについては、静脈血栓症ではない、＜７０歳の患者のパートナー（ｎ＝３２７７）が含まれ、同様に、乱数番号（ＲＤＤ）法を介して得られた静脈血栓症ではないヒト（ｎ＝３０００）が含まれた。
【００６８】
データ回収：全てのヒトは、静脈血栓症についての多くのポテンシャルリスク因子についてのアンケートを完成させることを求められた。この研究について特に興味深いのは、質問が、一般的健康特性（年齢、性別および固定化（immobilization））についての項目であることである。インデックスの日付は、患者および彼らのパートナーについての血栓症のイベントの日付およびランダム対照についてのアンケート記入の日付であった。アンケートにはまた、病歴における肝疾患、腎疾患、慢性関節リウマチ、多発性硬化症、心不全、出血性脳卒中、および動脈血栓症（心筋梗塞、狭心症、虚血性脳卒中、一過性脳虚血発作、および末梢血管疾患）の存在についての質問が含まれた。
【００６９】
本研究のために、本発明者らは、以下のリスク因子を選択した：固定化（ギプス包帯、延長された少なくとも４日間の自宅ベッドでの安静、入院）、手術、静脈血栓症の家族歴（少なくとも１人の両親、兄弟、または姉妹が静脈血栓症を経験した場合には、陽性とみなされる）、過去３か月における脚の負傷、５年前からインデックス日付後の６か月前までの期間の癌、過去２か月における４時間を超える旅行、インデックス日付前の３か月以内の妊娠または出産、またはインデックス日付におけるエストロゲンの使用（経口避妊薬またはホルモン置換療法）である。さらなる特徴は、肥満度指数が３０ｋｇ／ｍ２またはそれより高いものとして決定された肥満の存在であった。
【００７０】
遺伝効果：アンケートからのデータに次いで、データは、５つの遺伝的側面、すなわち、非Ｏ型である血液型のグループおよびＦ２（ｒｓ１７９９９６３）、フィブリノゲン（ｒｓ２０６６８６５）、Ｆ１１（ｒｓ２０３６９１４）とＦ５中（ＦＶ  ライデン；  ｒｓ６０２５）における４つの一塩基変異多型（ＳＮＰ）の存在について利用可能であった。データは、ＳＮＰごとに影響を受けた対立遺伝子の数をさらに含んだ。
【００７１】
血液の回収：血液サンプルは、血栓症と診断された後少なくとも３か月で採取された。全血（０．９  Ｖｏｌ．）を、前記のとおり０．１０６Ｍのクエン酸三ナトリウム（０．１Ｖｏｌ．）を含むＳａｒｓｔｅｄｔ  Ｍｏｎｏｖｅｔｔｅチューブ（ニュームブレヒト、ドイツ国）中に前肘静脈から回収した。室温の２０００ｇでの１０分間の遠心分離により血漿を調製し、アッセイされるまで−７０℃でアリコート中で保存した。全てのタンパク因子アッセイは予め行われたものであり、活性または抗原ベースの臨床アッセイのいずれかである。含まれるタンパクは、抗トロンビン（ＡＴ）、プロトロンビン（因子ＩＩ）、因子７（ＦＶＩＩ）、ＦＶＩＩＩ、ＦＩＸ、ＦＸ、ＦＸＩ、フィブリノゲンおよびタンパクＣ（全ての活性測定）およびタンパクＳ（抗原測定）である。
【００７２】
血液測定がされなかった（１５０４人の患者および３３５７人の対照）か、または５つ未満のリスク因子（選択された臨床的リスク因子に関する、タンパクレベル、遺伝効果および回答（protein  levels，genetic  effects  and  answers  regarding  the  selected  clinical  risk  factors））が利用可能であった個人（ｎ＝１５１２人の患者およびｎ＝３３６２）が、この研究から除外された。採血の時点で経口抗凝血処置治療中の患者（ｎ＝２９４）および対照（ｎ＝３４）がまた除外された。
最終的に選ばれたものには、１２２７人の患者および２９０５人の対照が含まれた。
【００７３】
モデルベースのリスク因子  −  凝固トリガーへの感受性は、血栓症のリスクを示唆する：血栓症の増加するリスクにある患者は、よりマイルドな凝固トリガーでの凝固を開始するという仮説が立てられる。本発明者らは、まず、凝固トリガーのサイズについての閾値効果が存在するという仮説を立てる。例として組織因子トリガーを採用すると、組織因子の不在下で凝固が生じてはならない（血管壁における破れはない）ことは明らかである。定期的に起こる血管壁の微細な破れに対応する、極めて小さく、ゼロではない組織因子の濃度は、完全な凝血をもたらしてはならない。しかしながら、組織因子のより大きな濃度に対応する重篤な破れは、強い凝血応答を開始しなければならず、よって、その２つの間のどこかで、ほとんどないか全くない凝血が強い凝血へ変化する組織因子閾値の濃度がなければならない。この閾値に対応する組織因子の濃度を、血栓症のリスクについての指標の特徴として採用する。
【００７４】
凝血応答を、０．００００４ｆＭ〜４０ｎＭのＴＦ濃度の範囲について計算する。前記範囲は、最初の閾値を捕捉するために極めて低い値から開始し；この閾値は、典型的には、０．４ｆＭより高く、０．４ｎＭより低いＴＦ濃度にある。
【００７５】
閾値効果の例は図１に示され、ＦＶａ−ＦＸａ（プロトロンビナーゼ）の最大濃度（またはピーク高さ（ＰＨ））が、シミュレートされた凝固トリガーのサイズに対してプロットされる。閾値の濃度を、選択された特徴（この場合には、ＦＶａ−ＦＸａ）が強い増加を示し始めるその濃度として示す。同様に、最大が生じる時刻（ピークまでの時間（ＴＴＰ））、タンパクの濃度がその最大の５％に到達するまでの時間（時間のずれ）、タンパクの濃度変化の最大速度（最大速度）またはプロットされた曲線の下の面積（ＡＵＣ）などの他の特徴を選択してもよい。これらの全ての特徴を、凝血における役割を果たす種々のタンパクについて計算してもよい。表１は、結果（ＲＥＳＵＬＴＳ）の下で記載される結果を得るために使用される、かかる特徴のリストを示す。
【００７６】
最も近い近傍のアプローチ：患者が、１つの特徴（例えば、最大ＦＶａ−ＦＸａ濃度のモデル出力値について決定された組織因子閾値など）による高いリスクまたは低いリスクにあるか否かを見積もるために、以下のとおり進めなければならない：
標識（血栓症である／血栓症ではない）が既知である、Ｎ個の対象についての特徴を計算する、
新たな患者について同一の特徴を計算する、
新たな患者について予測された特徴に数値的に最も近い、予測された特徴の値を有する、Ｋ個の対象から標識を回収する、
Ｋ個の回収された標識の中では、ｎｃａｓｅは血栓症を示唆し、ｎｃｏｎｔｒｏｌは血栓症を示唆しないであろう。
新たな患者についてのリスクスコアを、ここで、［ｎｃａｓｅ／Ｋ］／Ｚとして計算し、式中、Ｚは、ステップ１からのＮ個の対象における血栓症の患者の画分である。
【００７７】
バイオマーカーを組み合わせること：次のステップは、新たに創出されたバイオマーカーの特徴を一緒に以前のバイオマーカーの特徴と組み合わせることであり；臨床的リスク因子、ＳＮＰおよびタンパクの濃度である。このむしろ大きなセットの、可能性のある予測的特徴を、ニューラルネットワークのようなデータ駆動分類法のための入力値として使用する。以下において、本発明者らは、ロジスティック回帰ベースのアプローチを適用して、ＭＥＧＡデータからの最適リスクスコアを推測する。スコアリング方法を、５００分割交差検証を通して内部的に試験する。ここで、本発明者らは、３８６６人の患者を、２５７７人の患者の学習セットおよび１２８９人の非重複試験セットに、ランダムに分割し、両方のセットは、対照に対してケースの同一比を有する条件下である。学習セットにおける情報は、すなわち、各対象についての上記の臨床的リスク因子、ＳＮＰおよびタンパクレベル、および患者が深部静脈血栓症（ＤＶＴ）であると診断されたか否かを示すための標識（１／０）を使用して、リスクスコアを推測する。このリスクスコアは、患者の特徴についての数値を入力値として採用し、出力値としてゼロ〜１のリスク数値を生成する数値的アルゴリズムである。
【００７８】
推測されたアルゴリズムを続いて使用して、試験セットにおける各患者についてのリスク数値を計算する。真の対象のケース／対照の標識に沿ったリスクスコアを使用して、ＲＯＣ曲線をプロットし、曲線の下の面積（ＡＵＣ）は、正しい方法の基準（a  measure  of  the  methods  accuracy）である。このプロセスを５００回繰り返し、各回は、データを、ランダムで異なった学習セットおよび試験セットに分割される。平均ＡＵＣおよび９５％の信頼性の間隔が、方法を評価するために提示される。
【００７９】
ＲＯＣ曲線：提案される方法は、リスクスコアを、この研究における各対象についてゼロ〜１に帰属させる。このスコアをゼロ〜１の数値（閾値）と比較し、血栓症が、その閾値より上のスコアを有するものについて予測され、下のスコアを有するものについては血栓症が予測されない場合には、感受性（血栓症が（正しく）予測される血栓症の患者のパーセンテージ）および特異性（１から、血栓症が（誤って）予測される血栓症ではない対象のパーセンテージを減じたもの）を計算することができる。閾値に応じて、１００％の特異性での０％の感受性から０％の特異性での１００％の感受性の組み合わせの範囲を得ることができる。ＲＯＣ曲線は、ｙ軸上の感受性およびｘ軸上の１−特異性をプロットする。曲線の下の面積（ＡＵＣ）を、リスクスコアの質の基準としてしばしば使用する。
【００８０】
結果（ＲＥＳＵＬＴＳ）：凝固トリガー閾値の計算について、本発明者らは、表１の左欄において示されるとおりのモデル出力値の特徴を検討した。一変量ＡＵＣ（リスクスコアにおける唯一の用途要素として、関連する組織因子閾値を使用して得られたＲＯＣ曲線に基づくもの）が、第２の欄に与えられる。０．６５またはそれより大きいスコアの閾値の特徴が、トロンビンの生成合計量（最大速度）、ほとんどのＦＶＩＩＩａ−ＦＩＸａの特徴、ＴＦＰＩピーク高さ、ＥＴＰおよびＦＩＩ〜ＦＸａのピーク高さについて見出された。
【００８１】
【表１】
0006483706.tif 000002
【００８２】
直接的特徴および凝固トリガー閾値に対する回帰：ここで、標準ロジスティクス回帰関数を使用して、ＭＥＧＡデータベースでの交差検証スタディにおけるモデルベースの閾値、タンパクレベル、ＳＮＰおよび臨床的リスク因子に基づくリスク因子を評価する。交差検証については、本発明者らは、ランダムに分割された５００個のデータを学習および評価セット（２：１）に作製し、ここで、ケース−コントロール比を両方のセットにおいて同一であることを確実にした。閾値については、本発明者らは、上記のとおり最も近い近傍のスコアを使用し、ここで、全ての近傍を学習セットに含めなければならない。結果を図５に示す（Ａ：ＣＲＦ＋ＳＮＰ；Ｂ：ＣＲＦ＋ＳＮＰ＋タンパク；Ｃ：ＣＲＦ＋ＳＮＰ＋タンパク＋閾値）。ＲＯＣ曲線の下の面積（図５、左側（１）の３つのバーのセット）および対応して９０％の特異性との組み合わせで得られ得る最大感受性（図５、真ん中（２）の３つのバーのセット）（およびその反対、９０％の感受性との組み合わせで得られ得る最大特異性（図５、右側（３）の３つのバーのセット））は、組織因子閾値の特徴がリスクスコアに含まれる場合に、顕著に改善される。本発明者らが、（各セットの真ん中のバーから最も右側のバーへの）改善合計に対する、（各セットの最も左側のバーから真ん中のバーへの）測定されたタンパクの濃度の包含による改善を比較した場合に、全く同一の測定されたタンパクの濃度に基づいて計算された組織因子閾値の包含により（すなわち、さらなる測定を必要とせずに）、リスク見積もりの正確性における増加を２倍にする。
【００８３】
最も有益な特徴の選択：本発明者らは、最も関係する特徴を特定するための剪定法（pruning  method）を行った。それらは以下のとおり進められた：
５００個の分割を、１／３の評価セットおよび２／３の学習セットに作製する
学習セットで、１００個のランダムの分割を１／３の試験セットおよび２／３（残り）の学習セットにする
各反復において、１つずつ、学習セットの見積もり正確性の最も小さな減少をもたらす特徴を除去する（ＡＵＣ）。複数の特徴により正確性の同様の（最小の）減少がもたらされる場合には、これらの１つをランダムで選び取る。
この特徴の除去により生じた正確性の低下および上記の項目で記載された剪定ステップで残った各特徴の回数を保存する。
１００回の繰り返しの後に、最初に残った剪定ステップの数により、次に除去の際の正確性の平均的低下により、特徴をランク付けする。
それらのランクの順に特徴を１つずつ除去して、１００個の試験セットのＡＵＣを計算する。
【００８４】
５００個の分割のそれぞれについて、試験セットの最大平均スコアから１つの標準偏差（試験セットの最大平均スコアを中心に計算されたもの（calculated  around  the  maximum  average  score  on  the  test  set））を減じたものを超える試験セットの平均ＡＵＣをなおもたらす特徴の最小数を特定する。
５００回の繰り返しに対して、前の箇条書きにおいて記載されたとおり、各特徴が最後に残りの最小の特徴のセットになる回数をカウントする。
【００８５】
平均で２５個の特徴が、最後に、最後から２番目の箇条書きがなされた選択となる（９５％ＣＩ＝［１９，３１］）。最もしばしば残る特徴のランキングを、表２に示す。前に発表されたデータ駆動アプローチ（ＦＶＩＩＩ、ＦＶライデン、脚の負傷など）において最も重要であった特徴は、なお高いスコアであるが、ここで、２つの計算された閾値ベースの特徴、すなわち、内因性トロンビン能および活性化されたトロンビン合計における閾値により上位１０位内に増加されることを読み取ることができる。
【００８６】
【表２】
0006483706.tif 000003
【００８７】
本発明を図面および上記の説明において詳細に例示して記載してきた一方で、かかる例示および説明は、例示的または例示であるとみなされるべきであり、限定的なものとみなされるべきではなく；本発明は、開示された態様に限定されるものではない。開示された態様への他の変形が、図面、開示および添付の特許請求の範囲の検討から、特許請求の範囲に記載された発明の実施において、当業者により理解されて実施されることができる。
【００８８】
特許請求の範囲において、用語「含む」は、他の要素またはステップを排除せず、不定冠詞「ａ」または「ａｎ」は、複数を排除しない。単一の要素または他のユニットは、特許請求の範囲に記載されたいくつかの項目の機能を満たし得る。特定の基準が互いに異なる従属請求項において記載されるという単なる事実は、これらの基準の組み合わせを使用することにより有利となることを示唆しない。
【００８９】
コンピュータプログラムを、例えば、他のハードウエアと一緒にまたは一部として供給される光学保存媒体または固体媒体などの好適な非一時的媒体上に保存／配布してもよいが、また例えば、インターネットまたは他の有線もしくは無線通信システムなどを介した他の形式で配布されてもよい。
特許請求の範囲中のあらゆる参照符号は、本願の範囲を限定するものと解釈されてはならない。
【図１】
0006483706.tif 000004
【図２】
0006483706.tif 000005
【図３】
0006483706.tif 000006
【図４】
0006483706.tif 000007
【図５】
0006483706.tif 000008