(57)【要約】  疼痛を治療し、治療への応答を追跡する、方法を開示する。また、疼痛による将来の医療施設での受診を予測することを含めて、疼痛を決定する方法も開示する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
それを必要とする対象において疼痛を治療する方法であって、
前記対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルを得ること；
前記血液バイオマーカーの対照発現レベルを得ること；
前記試料中の前記血液バイオマーカーの前記発現レベルと前記血液バイオマーカーの前記対照発現レベルの差を特定すること；および
治療を行うこと
を含み、
前記治療は、前記試料中の前記血液バイオマーカーの前記発現レベルと前記血液バイオマーカーの前記対照発現レベルとの間の前記差を低減して、前記対象における疼痛を緩和する、
方法。
【請求項２】
前記バイオマーカーは、表１に列挙されているバイオマーカーおよびそれらの組合せの群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記バイオマーカーは、ミクロフィブリル関連タンパク質３（ＭＦＡＰ３）、ホスファチジルイノシトール−４，５−ビスホスフェート３−キナーゼ触媒サブユニットデルタ（ＰＩＫ３ＣＤ）、スシ、フォン・ヴィレブランド因子タイプＡ、ＥＧＦおよびペントラキシンドメイン含有１（ＳＶＥＰ１）、ＴＮＦ受容体スーパーファミリーメンバー１１ｂ（ＴＮＦＲＳＦ１１Ｂ）、ＥｌａＣリボヌクレアーゼＺ２（ＥＬＡＣ２）、ならびにそれらの組合せからなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記治療は、表１、２Ａ、２Ｂおよび７に列挙されている群ならびにそれらの組合せから選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記バイオマーカーは前記治療に応答して減少する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記バイオマーカーは前記治療に応答して増加する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
それを必要とする対象において疼痛強度を決定する方法であって、
前記対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルを得ること；
前記血液バイオマーカーの対照発現レベルを得ること；および
前記試料中の前記血液バイオマーカーの前記発現レベルと前記血液バイオマーカーの前記対照発現レベルとの間の差を特定すること、
を含み、
前記対象から得た前記試料中の前記血液バイオマーカーの前記発現レベルと前記血液バイオマーカーの前記対照発現レベルの前記差が前記疼痛強度を決定する、
方法。
【請求項８】
前記バイオマーカーは、表１に列挙されているバイオマーカーおよびそれらの組合せの群から選択される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記バイオマーカーは、ミクロフィブリル関連タンパク質３（ＭＦＡＰ３）、ホスファチジルイノシトール−４，５−ビスホスフェート３−キナーゼ触媒サブユニットデルタ（ＰＩＫ３ＣＤ）、スシ、フォン・ヴィレブランド因子タイプＡ、ＥＧＦおよびペントラキシンドメイン含有１（ＳＶＥＰ１）、ＴＮＦ受容体スーパーファミリーメンバー１１ｂ（ＴＮＦＲＳＦ１１Ｂ）、ＥｌａＣリボヌクレアーゼＺ２（ＥＬＡＣ２）、ならびにそれらの組合せからなる群から選択される、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記対象から得た前記試料中の前記血液バイオマーカーの前記発現レベルは、前記バイオマーカーの前記対照発現レベルと比較して増加している、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記対象から得た前記試料中の前記血液バイオマーカーの前記発現レベルは、前記バイオマーカーの前記対照発現レベルと比較して減少している、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
それを必要とする対象において、疼痛による将来の医療施設での受診を予測する方法であって、
前記対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルを得ること；
前記血液バイオマーカーの対照発現レベルを得ること；
前記試料中の前記血液バイオマーカーの前記発現レベルと前記血液バイオマーカーの前記対照発現レベルの差を特定すること、
を含み、
前記対象から得た前記試料中の前記血液バイオマーカーの前記発現レベルと前記血液バイオマーカーの前記対照発現レベルの前記差が、疼痛による将来の医療施設での受診の可能性を決定する、
方法。
【請求項１３】
前記バイオマーカーは、表１に列挙されているバイオマーカーおよびそれらの組合せの群から選択される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記対象から得た前記試料中の前記血液バイオマーカーの前記発現レベルは、前記バイオマーカーの前記対照発現レベルと比較して増加している、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記対象から得た前記試料中の前記血液バイオマーカーの前記発現レベルは、前記バイオマーカーの前記対照発現レベルと比較して減少している、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
それを必要とする対象において疼痛を緩和する方法であって、
前記対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルを得ること；
前記血液バイオマーカーの対照発現レベルを得ること；
前記試料中の前記血液バイオマーカーの前記発現レベルと前記血液バイオマーカーの前記対照発現レベルの差を特定すること；および
治療を行うこと
を含み、
前記治療は、前記試料中の前記血液バイオマーカーの前記発現レベルと前記血液バイオマーカーの前記対照発現レベルとの間の前記差を低減して、前記対象における疼痛を緩和する、
方法。
【請求項１７】
前記治療は、表１、２Ａ、２Ｂおよび７に列挙されている群、ならびにそれらの組合せから選択される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記治療は、ＳＣ−５６０、ピリドキシン、メチルエルゴメトリン、ＬＹ−２９４００２、ハロペリドール、シチシン、シアノコバラミン、ベータエスシン、アモキサピン、アピゲニン、およびそれらの組合せからなる群から選択される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記治療は、表２Ｂに列挙されている群、およびそれらの組合せから選択される、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
疼痛に関する血液バイオマーカーを特定する方法であって、
対象から第１の生体試料を得ること、および第１の疼痛強度検査を前記対象に行うこと；
前記対象から第２の生体試料を得ること、および第２の疼痛強度検査を前記対象に行うこと；
前記第１の疼痛強度検査と前記第２の疼痛強度検査との間の差によって決定された、低疼痛強度から高疼痛強度への変化を有する対象を特定することにより、対象の第１のコホートを特定すること；
前記第１の生体試料と前記第２の生体試料との間で発現の変化を有するバイオマーカーを特定することにより、前記第１のコホートにおいて候補バイオマーカーを特定すること、
を含む、方法。
【請求項２１】
疼痛と関連すると知られている候補バイオマーカーを特定することによって前記候補バイオマーカーを優先順位付けすることをさらに含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記疼痛強度検査は、疼痛の視覚的アナログ尺度（ＶＡＳ疼痛）、疼痛の数値評価尺度（ＮＲＳ疼痛）、ＭｃＧｉｌｌ疼痛質問票（ＭＰＱ）、簡易型ＭｃＧｉｌｌ疼痛質問票（ＳＦ−ＭＰＱ）、慢性疼痛グレード尺度（ＣＰＧＳ）、簡易型３６の体の疼痛尺度（ＳＦ−３６ＢＰＳ）、間欠的および恒常的変形性関節症疼痛（ＩＣＯＡＰ）の物差し、およびそれらの組合せからなる群から選択される、請求項２０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年３月１４日出願の米国仮出願第６２／６４２，７８９号に基づく優先権を主張するものである。
【０００２】
政府支援の記載
本発明は、Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｓ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈにより授与されたＯＤ００７３６３およびＶｅｔｅｒａｎｓ  ＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎによるＣＸ０００１３９  ｍｅｒｉｔ  ａｗａｒｄの下での政府の支援によりなされたものである。政府は本発明に一定の権利を有する。
【０００３】
本開示は、概して、疼痛を客観的に決定および予測する方法に関する。より詳細には、本開示は、疼痛強度を追跡し、疼痛のレベルを予測し、疼痛による将来の医療施設での受診を予測する方法に関する。バイオマーカー遺伝子発現シグネチャーを使用して疼痛を治療するための候補物質として特定された薬物および天然化合物も開示する。
【背景技術】
【０００４】
疼痛とは、身体的損傷および将来の不都合の可能性を反映する主観的感覚である。疼痛の治療は、米国では数十億ドルの市場である。しかし、米国は、オピオイド乱用の流行という状態に置かれている。
【０００５】
精神状態は、疼痛の知覚に影響を与える場合があり、同様に、疼痛によって影響を受ける場合もある。精神病患者は、しばしば不運な人生の軌道のために、疼痛に関する知覚が高まるとともに、疼痛に関する身体的健康上の理由も増加する場合がある。
【０００６】
現在、疼痛を決定するための客観的な検査は存在せず、したがって、臨床医は患者による自己申告に依存しなければならない。疼痛の客観的検査によって、適切な診断や治療が容易となり、疼痛の治療を必要とする人々向けにより自信に満ちた治療が可能となるとともに、それを必要としない人々への依存性の可能性のある医薬の過量処方を回避することができる。疼痛の血液バイオマーカーは、新しい鎮痛医薬の開発のため、および疼痛治療としての使用向けへの既存の薬物のリパーパス（repurposing）のための、治験のコンパニオン診断法として役立つ可能性がある。したがって、適切な治療を導くことができる、疼痛を決定するための客観的物差しに対するニーズが存在する。
【発明の概要】
【０００７】
本開示は、概して、疼痛を決定および予測する方法に関する。より詳細には、本開示は、疼痛強度を客観的に決定し、疼痛による将来の救急部門（ＥＤ）での受診を予測する方法に関する。バイオマーカー遺伝子発現シグネチャーを使用して、疼痛を治療するための候補物質として薬物および天然化合物を特定する方法も開示する。
【０００８】
一態様では、本開示は、それを必要とする対象において疼痛強度を決定する方法を対象とする。方法は、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルを得ること；血液バイオマーカーの対照発現レベルを得ること；および対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルとの間の差を特定すること、を含み、ここで、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルの差が疼痛強度を決定する。一実施形態では、血液バイオマーカーは、血液バイオマーカーのパネルである。対照レベルとは、集団の平均または対照範囲であってもよく（「横断的」アプローチ）、対象が疼痛を治療する必要がなかったときに対象において以前に得ておいた試料のレベルであってもよい（「縦断的」アプローチ）。
【０００９】
別の態様では、本開示は、疼痛に関する血液バイオマーカーを特定する方法であって、対象から第１の生体試料を得ること、および第１の疼痛強度検査を対象に行うこと；対象から第２の生体試料を得ること、および第２の疼痛強度検査を対象に行うこと；第１の疼痛強度検査と第２の疼痛強度検査との間の差によって決定された、低疼痛強度から高疼痛強度への変化を有する対象を特定することにより、対象の第１のコホートを特定すること；第１の生体試料と第２の生体試料との間で発現の変化を有するバイオマーカーを特定することにより、第１のコホートにおいて候補バイオマーカーを特定すること、を含む、方法を対象とする。
【００１０】
一態様では、本開示は、疼痛による将来の救急部門（ＥＤ）での受診を予測する方法を対象とする。方法は、対象から得た試料中の血液バイオマーカーまたは血液バイオマーカーのパネルの発現レベルを得ること；血液バイオマーカーまたは血液バイオマーカーのパネルの対照発現レベルを得ること；試料中の血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルの差を特定すること、を含み、ここで、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルの差が、疼痛による将来のＥＤ受診の可能性を決定する。一実施形態では、血液バイオマーカーは血液バイオマーカーのパネルである。対照発現レベルは本明細書に記載のレベルとすることができる。
【００１１】
別の態様では、本開示は、それを必要とする対象において疼痛を緩和する方法を対象とする。方法は、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルを得ること；血液バイオマーカーの対照発現レベルを得ること；試料中の血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルの差を特定すること；および治療を行うこと、を含み、ここで、上記治療は、試料中の血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルとの間の差を低減して、対象における疼痛を緩和する。一実施形態では、血液バイオマーカーは、血液バイオマーカーのパネルである。対照発現レベルは、本明細書に記載のレベルとすることができる。
【００１２】
以下の詳細な説明を考慮すると、本開示はいっそう理解され、上記のもの以外の特徴、態様および利点が明らかになる。かかる詳細な説明は、以下の図面を参照するものである。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１Ａ】ステップ１〜３：発見、優先順位付け、および検証を示す図である。図１Ａは、研究で使用されたコホートを示し、各ステップによるバイオマーカーの発見、優先順位付け、および検証のフローを示す。
【図１Ｂ】図１Ｂは、発見コホートの縦断的参加者内解析を示す。Ｐｈｃｈｐ＃＃＃は、各参加者のスタディＩＤである。Ｖ＃は受診数を表す。
【図１Ｃ】図１Ｃは、発見コホートにおける高疼痛受診に基づく疼痛の可能なサブタイプの発見を示す。参加者は、気分と不安の物差し（単純化感情状態尺度（Simplified Affective State Scale）（ＳＡＳＳ））、ならびに精神病（ＰＡＮＮＳ陽性）を使用してクラスター化された。
【図１Ｄ】図１Ｄは、発見コホートにおける差次的遺伝子発現−差次的発現（ＤＥ）および内部スコアが１以上である、無し−有り（ＡＰ）メソッドで特定された遺伝子の数を示す。赤／下線−高疼痛において発現が増加、青／太字−高疼痛において発現が減少。発見ステップにて、最大６の内部ポイント（３３％（２ｐｔ）、５０％（４ｐｔ）および８０％（６ｐｔ））である疼痛を追跡するためのスコアに基づいてプローブセットを特定する。
【図１Ｅ】図１Ｅは、疼痛への関与の以前のエビデンスに対するＣＦＧによる優先順位付けを示す。優先順位付けのステップでは、ＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘアノテーションおよびＧｅｎｅＣａｒｄｓを使用して、プローブセットをその関連遺伝子に変換する。遺伝子を、最大１２の外部ポイントを持つ疼痛のエビデンスに対してＣＦＧを使用して、優先順位付けし、スコア化する。可能な最大１８の内部と外部の総スコアポイントから少なくとも６ポイントをスコアリングする遺伝子を、検証ステップへと進める。
【図１Ｆ】図１Ｆは、共存性疼痛障害ならびに重度の主観的および機能性疼痛評価を有する精神神経科の患者の独立コホートにおける検証を示す。検証ステップでは、ＡＮＯＶＡを使用して、低疼痛である参加者の発見群から高疼痛への、臨床上重度の疼痛障害への段階的変化に関してバイオマーカーを評価する。Ｎ＝検査受診の数。
【図１Ｇ】５つのバイオマーカーが名目有意であり、ＭＦＡＰ３およびＰＩＫ３ＣＤが最も有意であり、６８のバイオマーカーが段階的に変化した。
【図２Ａ】状態予測（図２Ａ）、初年の形質予測（図２Ｂ）、およびすべての将来の年の形質予測（図２Ｃ）に関する最良のそれぞれのバイオマーカー予測因子を示す図である。ロングリストから（ｎ＝６５）。ショートリスト（ｎ＝５）上にあるものは太字である。棒グラフは、各群の最良の予測バイオマーカーを示す。＊名目有意  ｐ＜０．０５。＊＊検査された６５のバイオマーカーについてＢｏｎｆｅｒｒｏｎｉ有意。図の下の表は、そのＲＯＣ  ＡＵＣ  ｐ値が少なくとも名目有意であった各群の実際のバイオマーカー数を示す。一部の女性診断群については、有意なバイオマーカーを何ら有さなかったので、グラフから削除した。横断的は、１回の受診でのレベルに基づいた。縦断的は、複数の受診でのレベルに基づいた（最新の受診でのレベル、最大レベル、最新の受診への勾配、および最大勾配を統合する）。分割線は、チャンスレベル（白）で、横断的（灰色）および縦断的（黒）ベースの予測におけるすべての対象にとって最良のバイオマーカーと同じレベルで、行う検査のカットオフを表す。すべてのバイオマーカーはチャンスよりも成績が良かった。バイオマーカーはまた、性別および診断によって個別化すると、成績がより良かった。
【図２Ｂ】状態予測（図２Ａ）、初年の形質予測（図２Ｂ）、およびすべての将来の年の形質予測（図２Ｃ）に関する最良のそれぞれのバイオマーカー予測因子を示す図である。
【図２Ｃ】状態予測（図２Ａ）、初年の形質予測（図２Ｂ）、およびすべての将来の年の形質予測（図２Ｃ）に関する最良のそれぞれのバイオマーカー予測因子を示す図である。
【図３】男性および女性の精神神経科の参加者の疼痛尺度示す図である。
【図４】疼痛の６０の上位のバイオマーカーに関するＳＴＲＩＮＧ相互作用ネットワークを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本開示は各種の変更形態や代替形態を許容するが、その特定の実施形態について、図面において例として示し、本明細書で以下に詳細に説明する。しかし、特定の実施形態に関する説明は、本開示を限定することを意図するものではなく、添付の特許請求の範囲によって定義される本開示の精神および範囲に包含される変更形態、均等物および代替物すべてを網羅することを理解されたい。
【００１５】
別途定義がない限り、本明細書で使用されるすべての技術用語および科学用語は、本開示が属する当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有する。本明細書に記載のものと同様または均等である任意の方法および材料を本開示の実施または検査に使用することができるが、好ましい材料および方法について以下に記載する。
【００１６】
本開示に従って、疼痛強度を客観的に決定するとともに、疼痛による将来の救急部門（ＥＤ）での受診を予測する、方法が開発された。
【００１７】
一部の実施形態では、本明細書に記載の本開示の方法は、疼痛の治療、治療計画、および治療オプションを為すことができるように、対象を診断、予後予測、および特定するために、本明細書に記載の疼痛に侵されていない、またはそうでなければ苦しんでいない対象を含めて、「リスクに晒されている」対象におけるかかる方法の使用を含むことが意図されている。本明細書で使用する場合、「疼痛のリスクに晒らされている」対象とは、疼痛を発症する可能性のある個体を指す。したがって、一部の実施形態では、本明細書に開示の方法は母集団のサブセットを対象とし、その結果、こういった実施形態では、母集団のすべてが方法から利益を得るというわけではない。前述に基づいて、本開示の方法の実施形態の一部では、特定された対象の特定のサブセットまたはサブクラス（すなわち、本明細書に記載の特定の状態の「リスクに晒らされている」対象のサブセットまたはサブクラス）を対象とするので、すべての対象が、本明細書に記載のように、対象のサブセットまたはサブクラスに包含されることになるとは限らない。
【００１８】
特に適切な対象はヒトである。適切な対象はまた、疼痛と関連した行動表現型を呈する、例えばサルおよびげっ歯類などの実験的動物とすることができる。特定の一態様では、対象は女性のヒトである。特定の別の態様では、対象は男性のヒトである。
【００１９】
適切な試料は、例えば、唾液、血液、血漿、血清および頬スワブとすることができる。当業者であれば知っている方法を使用して試料をさらに処理して、例えば細胞、タンパク質および核酸（例えば、ＤＮＡおよびＲＮＡ）などの、試料に含有される分子を単離することができる。
【００２０】
単離された分子はまた、さらに処理することもできる。例えば、細胞を溶解し、細胞内に含有されるタンパク質および／または核酸を単離する方法に供することができる。試料および／または単離された細胞に含有されるタンパク質および核酸を処理することができる。例えば、タンパク質は、電気泳動、ウエスタンブロット分析、免疫沈降およびそれらの組合せ向けに処理することができる。核酸は、例えば、ポリメラーゼ連鎖反応、電気泳動、ノーザンブロット分析、サザンブロット分析、ＲＮａｓｅ保護アッセイ、マイクロアレイ、遺伝子発現の逐次分析（ＳＡＧＥ）およびそれらの組合せ向けに処理することができる。
【００２１】
適切なプローブが本明細書に記載されており、これには、例えば、核酸プローブ、抗体プローブ、および化学プローブが含まれ得る。
【００２２】
一部の実施形態では、プローブは標識プローブとすることができる。適切な標識は、例えば、蛍光標識、酵素標識、放射性標識、化学標識、およびそれらの組合せとすることができる。適切な放射性標識は当業者に公知であり、例えば、３２Ｐ、３３Ｐ、３５Ｓ、３Ｈおよび１２５Ｉなどの放射性同位体とすることができる。適切な酵素標識は、例えば、比色標識および化学発光標識とすることができる。適切な比色（発色）標識は、例えば、アルカリホスファターゼ、西洋ワサビペルオキシダーゼ、ビオチンおよびジゴキシゲニンとすることができる。ビオチンは、例えば、抗ビオチン抗体を使用して、あるいはストレプトアビジンもしくはアビジンまたは例えばアルカリホスファターゼおよび西洋ワサビペルオキシダーゼなどの発色酵素にコンジュゲートしたビオチン結合活性を保持するその誘導体によって、検出することができる。ジゴキシゲニンは、例えばアルカリホスファターゼおよび西洋ワサビペルオキシダーゼなどの発色酵素にコンジュゲートした抗ジゴキシゲニン抗体を例えば使用して、検出することができる。化学発光標識は、例えば、アルカリホスファターゼ、グルコース−６−リン酸デヒドロゲナーゼ、西洋ワサビペルオキシダーゼ、レニラルシフェラーゼ、およびキサンチンオキシダーゼとすることができる。特に適切な標識は、例えば、ＳＹＢＲ（登録商標）Ｇｒｅｅｎ（Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓから市販）とすることができる。特に適切なプローブは、例えば、ＳＹＢＲ（登録商標）Ｇｒｅｅｎで標識されたオリゴヌクレオチドとすることができる。適切な化学標識は、例えば、過ヨウ素酸塩および１−エチル−３−［３−ジメチルアミノプロピル］カルボジイミド塩酸塩（ＥＤＣ）とすることができる。
【００２３】
本明細書で使用する場合、「診断すること」および「診断」とは、当業者によって理解されるその普通の意味に従って使用されて、対象が疼痛強度の増加を有すると客観的に決定することを指す。
【００２４】
本明細書で使用する場合、「それを必要とする対象において疼痛を予測すること」とは、対象が疼痛を発症する可能性があることもしくは発症するリスクに晒されていることを事前に示すこと、ならびに／または疼痛が増加する可能性がある当該疼痛を有する対象を特定すること、ならびに／または疼痛のためにおよび／もしくは疼痛の増加のために病院もしくはその他の医療施設を受診することになる対象を特定すること、を指す。
【００２５】
本明細書で使用する場合、「バイオマーカー」という用語は、対象の検査試料を解析するのに使用される分子を指す。そのようなバイオマーカーの例は、核酸（例えば、遺伝子、ＤＮＡおよびＲＮＡなどの）、タンパク質およびポリペプチドとすることができる。特に好ましい実施形態では、バイオマーカーは、バイオマーカー遺伝子の発現レベルとすることができる。特に適切なバイオマーカー遺伝子は、例えば、表１、４、５、７に列挙されているものおよびそれらの組合せとすることができる。
【００２６】
本明細書で使用する場合、「バイオマーカーの対照発現レベル」とは、本明細書に記載の確立された方法を使用して当業者により決定された、無痛の対象について確立されたバイオマーカーの発現レベル、無痛の正常な／健康な対象におけるバイオマーカーの発現レベル、および／または文献から得られるバイオマーカーの公知の発現レベル、を指す。適切な一実施形態では、対照のレベルは、集団における平均または対照の範囲とすることができる（「横断的」アプローチ）。別の実施形態では、対照発現レベルは、対象が疼痛を治療する必要がなかったときに当該対象において以前に得た試料のレベルとすることができる（「縦断的」アプローチ）。バイオマーカーの対照発現レベルとは、高疼痛対象の集団を含めて、高疼痛対象について確立されたバイオマーカーの発現レベルをさらに指すことができる。バイオマーカーの対照発現レベルはまた、低疼痛対象の集団を含めて、低疼痛対象について確立されたバイオマーカーの発現レベルも指すことができる。バイオマーカーの対照発現レベルはまた、無痛の対象などの対象の任意の組合せについて確立されたバイオマーカーの発現レベル、無痛の正常の／健康な対象におけるバイオマーカーの発現レベル、試料を対象から得た時点に疼痛を有するが、後で疼痛の増加を呈する当該対象についてのバイオマーカーの発現レベル、高疼痛対象の集団を含めて高疼痛対象について確立されたバイオマーカーの発現レベルも指すことができ、バイオマーカーの発現レベルはまた、低疼痛対象の集団を含めて、低疼痛対象について確立されたバイオマーカーの発現レベルも指すこともできる。バイオマーカーの対照発現レベルはまた、方法が適用される対象から得たバイオマーカーの発現レベルも指すことができる。したがって、受診ごとの対象内の変化によって、疼痛の増加または減少を指示することができる。例えば、バイオマーカーの複数の発現レベルを、同じ対象から得た複数の試料から得て使用して、各試料中の複数の発現レベル間の差を特定することができる。したがって、一部の実施形態では、同じ対象から得た２つ以上の試料によって、血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルとを提供することができる。
【００２７】
本明細書で使用する場合、「バイオマーカーの発現レベル」とは、当業者に公知のように、バイオマーカーをコードする遺伝子から遺伝子産物を合成するプロセスを指す。遺伝子産物は、例えば、ＲＮＡ（リボ核酸）およびタンパク質とすることができる。発現レベルとは、例えば、ノーザンブロッティング、増幅、ポリメラーゼ連鎖反応、マイクロアレイ解析、タグベースの技術（例えば、遺伝子発現の逐次分析およびホールトランスクリプトームショットガンシーケンスまたはＲＮＡ−Ｓｅｑなどの次世代シーケンシング）、ウエスタンブロッティング、酵素免疫測定法（ＥＬＩＳＡ）、およびそれらの組合せなどの当業者に公知の方法によって定量的に測定することができる。
【００２８】
本明細書で使用する場合、バイオマーカーの発現レベルの「差」および／または「変化」とは、バイオマーカーの対照発現レベルに対して解析した場合の、血液バイオマーカーの測定された発現レベルの増加または減少を指す。一部の実施形態では、「差」および／または「変化」とは、対象から得た試料とバイオマーカーの対照発現レベルとの間で特定されたバイオマーカーの発現レベルの約１．２倍以上の増加または減少を指す。一実施形態では、発現レベルの差および／または変化とは、約１．２倍の増加または減少である。本明細書で使用する場合、「疼痛のリスク」とは、対象が疼痛を経験する（または発症する）ことになる増加した（より大きな）リスクを指すことができる。例えば、選択したバイオマーカーに応じて、バイオマーカーの発現レベルの差および／または変化によって、対象が疼痛を経験する（または発症する）ことになるというリスクの増加（より大きい）を指示することができる。逆に、選択したバイオマーカーに応じて、バイオマーカーの発現レベルの差および／または変化によって、対象が疼痛を経験する（または発症する）ことになるというリスクの減少（より低い）を指示することができる。
【００２９】
疼痛を治療する方法
一態様では、本開示は、それを必要とする対象において疼痛を治療する方法を対象とする。方法は、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルを得ること；血液バイオマーカーの対照発現レベルを得ること；試料中の血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルの差を特定すること；および治療を行うこと、を含み、ここで、上記治療は、試料中の血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルとの間の差を低減して、対象における疼痛を緩和する。
【００３０】
バイオマーカーは、表１、４、５、７に列挙されている群およびそれらの組合せから選択される。一部の実施形態では、血液バイオマーカーのパネルが使用される。バイオマーカーは、可能な様々な重み付け係数を用いて選択することができる。
【００３１】
適切な治療には、表１、２、７に列挙されたもの、およびそれらの組合せが含まれる。適切な治療にはさらに、当業者に知られている疼痛治療が含まれる。特に適切な治療には、ＳＣ−５６０、ピリドキシン、メチルエルゴメトリン、ＬＹ−２９４００２、ハロペリドール、シチシン、シアノコバラミン、アピゲニン、ベータエスシン、アモキサピン、およびそれらの組合せが含まれる。
【００３２】
一部の実施形態では、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルは、バイオマーカーの対照発現レベルと比較して減少している。
【００３３】
一部の実施形態では、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルは、バイオマーカーの対照発現レベルと比較して増加している。
【００３４】
一部の実施形態では、方法は、対象に対して神経心理学的検査を行うことをさらに含む。一般に、神経心理学的検査は、認知機能および人格機能の総合的評価を含む。より具体的には、例示的な神経心理学的検査には：知能向け（例えば、ＷＡＩＳ、ＷＩＳＣ、ＳＢ、ＴＯＮＩ）；学力向け（例えば、ＷＪ−ＩＩＩ、ＷＩＡＴ、ＷＲＡＴ）；注意向け（例えば、ＣＣＰＴ、ＷＣＳＴ、Ｖａｎｄｅｒｂｉｌｔ、ＮＥＰＳＹ）；言語向け（例えば、ＧＯＲＴ、ボストン呼称、ＨＲＢ−失語症）；記憶と学習向け（例えば、ＷＭＳ、ＷＲＡＭＬ、ＣＶＬＴ、ＲＡＶＬＴ、ＲＯＣＦ、ＮＥＰＳＹ）；運動制御向け（例えばグルーブドペグボード、フィンガータッピング、握力、利き手）；視覚向け（例えば、空間−ＲＯＣＦＴ、ベンダー・ゲシュタルト、ＨＶＯＴ）；自閉症向け（例えば、ＡＤＯＳ、ＡＳＤＳ、ＡＤＩ、ＧＡＲＳ）；実行機能向け（例えば、ＷＣＳＴ、ＢＲＩＥＦ、ＥＦＳＤ、Ｄ−ＫＥＦＳ、ＨＲＢ）；および行動向け（例えば、ＢＡＳＣ、アッヘンバッハ、バンダービルト）、が含まれる。
【００３５】
疼痛を決定する方法
一態様では、本開示は、それを必要とする対象において高疼痛強度を決定する方法を対象とする。方法は、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルを得ること；血液バイオマーカーの対照発現レベルを得ること；および試料中の血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルの差を特定すること、を含む。
【００３６】
本明細書に記載のように、「低疼痛」とは、疼痛の視覚的アナログ尺度（ＶＡＳ）２以下を指す。「中程度の疼痛」とは、ＶＡＳ３〜５を指す；および「高疼痛」とは、ＶＡＳ６以上を指す（図３を参照されたい）。疼痛ＶＡＳとは対象による自己記入式である。疼痛ＶＡＳは、水平（ＨＶＡＳ）または垂直（ＶＶＡＳ）の線で構成される連続的な尺度で、通常は長さ１０センチメートル（１００ｍｍ）で、２つの言語記述子が、極端な症状のそれぞれに対して１つであるが（「無痛」に対して０でおよび「考えられる最悪の疼痛」に対して１００で）、アンカーとなっている。対象は、彼らの疼痛強度を表す点にＶＡＳ線に対して垂直な線を置くように求められる。ルーラーを使用して、スコア（すなわち、疼痛の強度）を、「無痛」のアンカーと患者のマークの間の１０ｃｍの線上の距離（ｍｍ）を測定することによって決定し、０〜１００のスコアの範囲を提供する。スコアが高いほど、疼痛の強度が大きいことを示す。
【００３７】
本明細書では使用しないが、他の適切な疼痛検査には、例えば、数値評価尺度（ＮＲＳ）、ＭｃＧｉｌｌ疼痛質問票（ＭＰＱ）、簡易型ＭｃＧｉｌｌ疼痛質問票（ＳＦ−ＭＰＱ）、慢性疼痛グレード尺度（ＣＰＧＳ）、簡易型３６の体の疼痛尺度（ＳＦ−３６  ＢＰＳ）、間欠的および恒常的変形性関節症疼痛の物差し（ＩＣＯＡＰ）、ならびにそれらの組合せが含まれる。これらの検査とその適用に関するさらなる情報については、Hawker et al., Arthritis Care & Research, vol.36, no. S11, November 2011, pp. S240-S252を参照されたい。
【００３８】
バイオマーカーは、表１、４、５、７に列挙されている群およびそれらの組合せから選択される。一部の実施形態では、血液バイオマーカーのパネルが使用される。バイオマーカーは、可能な様々な重み付け係数を用いて選択することができる。
【００３９】
一部の実施形態では、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルは、バイオマーカーの対照発現レベルと比較して増加している。
【００４０】
一部の実施形態では、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルは、バイオマーカーの対照発現レベルと比較して減少している。
【００４１】
疼痛強度を決定するのに特に適したバイオマーカーは、ＣＮＴＮ１である。
【００４２】
一部の実施形態では、対象は女性である。女性対象における疼痛状態を予測するのに特に適したバイオマーカーは、ＤＮＡＪＣ１８である。
【００４３】
一部の実施形態では、対象は男性である。女性対象における疼痛状態を予測するのに特に適したバイオマーカーはＣＴＮ１である。
【００４４】
一部の実施形態では、方法は、対象に対して神経心理学的検査を行うことをさらに含む。
【００４５】
疼痛による将来の医療施設での受診を予測する方法
別の態様では、本開示は、それを必要とする対象において疼痛による将来の医療施設での受診を予測する方法を対象とする。方法は、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルを得ること；血液バイオマーカーの対照発現レベルを得ること；および試料中の血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルの差を特定すること、を含み、ここで、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルの差が、疼痛による将来の医療施設／救急部門（ＥＤ）での受診の可能性を決定する。
【００４６】
本明細書で使用する場合、「救急部門（ＥＤ）」とは、当業者によって理解されるその普通の意味に従って使用されて、救急医療に、彼ら自身の手段または救急車の手段のいずれかによって事前の予約なしで現れる患者の急患治療に専門化した医療施設を指し、これは、救急救命科（Ａ＆Ｅ）、救急処置室（ＥＲ）、緊急病棟（ＥＷ）、および救急外来を含む。
【００４７】
バイオマーカーは、表１、４、５、７に列挙されている群およびそれらの組合せから選択される。一部の実施形態では、血液バイオマーカーのパネルが使用される。バイオマーカーは、可能な様々な重み付け係数を用いて選択することができる。
【００４８】
一部の実施形態では、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルは、バイオマーカーの対照発現レベルと比較して増加している。
【００４９】
一部の実施形態では、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルは、バイオマーカーの対照発現レベルと比較して減少している。
【００５０】
ＧＢＰ１は、形質としての初年のＥＤ受診を予測するのに特に適している。ＧＮＧ７は、形質としてのすべての将来のＥＤ受診を予測するのに特に適している。
【００５１】
一部の実施形態では、対象は女性である。ＧＢＰ１は、女性対象において形質としての初年のＥＤ受診に関する予測因子として特に適している。ＡＳＴＮ２は、女性対象において形質としてのすべての将来のＥＤ受診に特に適している。対象が双極性障害の女性である場合、ＣＤＫ６は状態向けに特に適した予測因子である。対象がＰＴＳＤの女性である場合、ＳＨＭＴ１は、形質としての初年のＥＤ受診向けに特に適した予測因子である。対象がうつ病の女性である場合、ＧＮＧ７は形質としてのすべての将来のＥＤ受診に特に適している。
【００５２】
一部の実施形態では、対象は男性である。ＣＴＮ１は、男性対象において状態に関する予測因子として特に適している。Ｈｓ．５５４２６２は、男性対象において形質としての初年のＥＤ受診に関する予測因子として特に適している。ＭＦＡＰ３は、男性対象において形質としてのすべての将来のＥＤ受診に特に適している。対象がうつ病の男性である場合、ＣＡＳＰＳは状態に関する予測因子として特に適している。対象がＰＴＳＤの男性の場合、ＬＹ９は、形質としての初年のＥＤ受診向けの強力な予測因子として特に適している。対象がＰＴＳＤの男性である場合、ＭＦＡＰ３は、形質としてのすべての将来のＥＤ受診の強力な予測因子として特に適している。
【００５３】
疼痛に特に適したバイオマーカーには、ＣＣＤＣ１４４Ｂ（コイルドコイルドメイン含有の１４４Ｂ）、ＣＯＬ２Ａ１（コラーゲンタイプＩＩアルファ１鎖）、ＰＰＦＩＢＰ２（ＰＰＦＩＡ結合タンパク質２）、ＤＥＮＮＤ１Ｂ（ＤＥＮＮドメイン含有の１Ｂ）、ＺＮＦ４４１（ジンクフィンガータンパク質４４１）、ＴＯＰ３Ａ（トポイソメラーゼ（ＤＮＡ）ＩＩＩ  Ａｌｐｈａ）、およびＺＮＦ４２９（ジンクフィンガータンパク質４２９）、およびそれらの組合せ、が含まれる。
【００５４】
一部の実施形態では、方法は、対象に対して神経心理学検査を行うことをさらに含む。
【００５５】
疼痛の予後予測
別の態様では、本開示は、それを必要とする個体において疼痛を予後予測する方法を対象とする。本明細書で使用する場合、「予後予測する」および「予後予測」という用語は、当業者によって理解されるその普通の意味に従って使用されて、無痛から、低疼痛まで中度の（中程度の）疼痛まで高疼痛までの疼痛レベルの増加を指す。
【００５６】
方法は、対象から得た試料中の血液バイオマーカーの発現レベルを得ること；血液バイオマーカーの対照発現レベルを得ること；および試料中の血液バイオマーカーの発現レベルと血液バイオマーカーの対照発現レベルの差を特定すること、を含む。
【００５７】
一部の実施形態では、方法は、対象に対して神経心理学検査を行うことをさらに含む。
【実施例】
【００５８】
材料および方法
独立した３つのコホートを使用した：発見（主要な精神障害）、検証（臨床上重度の疼痛障害を伴う主要な精神障害）、および検査（疼痛状態を予測するため、および疼痛による将来のＥＲ受診を予測するための独立した主要な精神障害コホート）（図１Ａを参照されたい）。
【００５９】
精神神経科の参加者／対象は、絶えず集められている成人のより大きな縦断的コホートの一部であった。参加者を、Ｉｎｄｉａｎａｐｏｌｉｓ  ＶＡ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｃｅｎｔｅｒでの患者集団から募集した。すべての参加者が、ＩＲＢ承認プロトコルに従って、研究目標、手順、注意事項および保護手段を詳述したインフォームドコンセントフォームを理解し、署名した。参加者は、広範な構造化臨床面接−遺伝子研究向けの診断面接と、３〜６か月離れて、または新しい精神科入院が発生した場合はいつでも、最大６回の検査受診と、による診断的評価を完了した。各検査受診で、対象は、疼痛評価用の視覚的アナログ尺度（１〜１０）および２つの疼痛関連項目（項目２１および２２）を有するＳＦ−３６クオリティオブライフ尺度を含めて、一連の評価尺度を受け取り、血液を採取した。全血（１０ｍｌ）を２本のＲＮＡ安定化ＰＡＸｇｅｎｅチューブに収集し、匿名のＩＤ番号で標識を付け、将来の処理の時間まで施錠された冷凍庫で−８０℃で保管した。下で詳述するように、全血ＲＮＡを、ＰＡＸｇｅｎｅチューブからマイクロアレイ遺伝子発現研究用に抽出した。
【００６０】
これらの実施例の場合、バイオマーカーデータが導出された参加者内発見コホートは、複数の検査受診を伴う２８人の参加者（１９人の男性、９人の女性）から構成されたが、各々が、検査受診ごとに低疼痛（ＶＡＳ２以下）から高疼痛（ＶＡＳ６以上）への疼痛の少なくとも１つのまったく正反対の変化を有した（図１Ｂおよび３）。各々５回の受診を伴う３人の参加者、各々４回の受診を伴う１人の参加者、各々３回の受診を伴う１２人の参加者、および各々２回の受診を伴う１２人の参加者がおり、その結果、続いて行う遺伝子発現マイクロアレイ研究用に合計７９本の血液試料が得られた（図１Ａ〜１Ｃ；表３）。
【００６１】
上位バイオマーカーの所見が発現においてさらに変化していることについて検証された、検証コホートは、疼痛障害診断および臨床上重度の疼痛を有する１３人の男性参加者および１０人の女性参加者から構成された（表３）。これは、疼痛ＶＡＳ６以上、ならびにＳＦ３６尺度項目２１（疼痛強度）および２２（日常活動の疼痛による不自由）の合計１０以上を有すると決定された。（表３を参照されたい）。
【００６２】
状態（高疼痛）を予測するための独立した検査コホートは、発見コホートと人口統計学的に一致させた、精神障害を有する１３４人の男性参加者および２８人の女性の参加者から構成され、１回または複数の検査受診が有り、低疼痛、中程度疼痛、または高疼痛のいずれかを有したが、その結果、全ゲノム血液遺伝子発現データが得られた合計４１４本の血液試料がもたらされた（図１Ａ〜図１Ｃおよび表３）。
【００６３】
形質を予測するための検査コホート（経過観察の初年の一番の理由として疼痛による将来のＥＤ受診、および疼痛のためすべての将来のＥＤ受診）（図１Ａ〜図１Ｃ）は、１７１人の男性参加者および１９人の女性参加者から構成されたが、これらの参加者については、電子カルテを用いた縦断的経過観察が得られた。検査に続いて当該年において参加者が疼痛関連でＥＤを受診したその後の回数は、臨床研究者による電子カルテから集計したが、臨床研究者は、ＥＤ受診の理由において「疼痛」というキーワードを、またはメモのテキストに急性疼痛の記載とともに「痛み（ache）」を使用した。
【００６４】
医薬。発見コホートの参加者は、様々な精神障害と全員診断され、様々な医学的共存症を有した（表１）。彼らの医薬は彼らの電子カルテに列挙され、各自の検査受診時に文書に記録された。医薬は遺伝子発現に強い影響を有する可能性がある。しかし、差次的に発現した遺伝子の発見は、参加者内解析に基づいており、この解析によって、遺伝的背景の影響がくくり出されるとともに、参加者が受診と受診の間に主たる医薬の変更をすることはほとんどなかったので、医薬の影響も最小限に抑えられた。さらに、参加者は、精神科と非精神科の多種多様な様々な医薬を受けていたので、任意の特定種類の医薬に関する一貫したパターンがなかった。一部の参加者は、彼らの治療に対して服薬不遵守である場合があり、したがって、彼らのカルテに反映されていない医薬の変更または乱用医薬を有する可能性がある。とはいえ、その理由が内因的な生物学であったのか、または薬物乱用や医薬の服薬不遵守によって駆動されたのかを問わず、目標は、疼痛を追跡するバイオマーカーを発見することとした。実際、これらのバイオマーカーのいくつかが医薬の標的であると期待された。全体として、参加者が異なる性別、診断を有し、様々な異なる医薬を受け、かつ他の生活様式変数にあったにもかかわらず、ユニバーサルデザインを備えたバイオマーカーの発見が行われた。
【００６５】
血液遺伝子発現実験
ＲＮＡ抽出。全血（２．５〜５ｍｌ）を、ルーチンの静脈穿刺によって各ＰａｘＧｅｎｅチューブに採取した。ＲＮＡを先に記載のように抽出し、処理した（Le-Niculescu, H. et al. Mol Psychiatry 18, 1249-64 (2013); Niculescu, A.B. et al. Mol Psychiatry 20, 1266-85 (2015); Levey, D.F. et al. Mol Psychiatry 21, 768-85 (2016)、を参照されたい）。
【００６６】
マイクロアレイ。マイクロアレイ作業を先に記載のように実施した（Le-Niculescu, H. et al. Mol Psychiatry 18, 1249-64 (2013); Niculescu, A.B. et al. Mol Psychiatry 20, 1266-85 (2015); Levey, D.F. et al. Mol Psychiatry 21, 768-85 (2016)を参照されたい）。
【００６７】
バイオマーカー
ステップ１：発見．
ＶＡＳ疼痛尺度からの参加者のスコアを使用し、採血時に評価した（図１Ａ〜図１Ｃ）。受診と受診の間の遺伝子発現の差は、強力な参加者内デザインを使用して、次いで、参加者間の合計を使用して、低疼痛（スコア０〜２と定義）によっておよび高疼痛（スコア６以上と定義）によって解析した（図１Ａ〜図１Ｃ）。
【００６８】
無し−有り（ＡＰ）アプローチおよび差次的発現（ＤＥ）アプローチを使用してデータを解析した（Le-Niculescu, H. et al. Mol Psychiatry 18, 1249-64 (2013); Niculescu, A.B. et al. Mol Psychiatry 20, 1266-85 (2015); Levey, D.F. et al. Mol Psychiatry 21, 768-85 (2016)、を参照されたい）。ＡＰアプローチによって遺伝子のターンオン、ターンオフをとらえることでき、ＤＥアプローチによって発現の徐変をとらえることができる。Ｒスクリプトとは、バルクでのこれらの大規模なデータセット解析をすべて自動化し実行するために開発されたものであり、ヒトの手動スコアリングと照査されたものである。
【００６９】
プローブセットの遺伝子記号は、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  ＨＧ−Ｕ１３３  Ｐｌｕｓ  ２．０  ＧｅｎｅＣｈｉｐｓのＮｅｔＡｆｆｙｘ（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ）を使用して、これに続いてＧｅｎｅＣａｒｄｓによって特定して、一次遺伝子記号を確認した。ＮｅｔｔＡｆｆｙｘによって遺伝子記号が割り当てられなかったプローブセットについては、ＧｅｎｅＡｎｎｏｔを使用して、これに続いてＧｅｎｅＣａｒｄによって、特徴付けされていないプローブセットの遺伝子記号を得た。次いで、遺伝子を、下記のように手動でキュレーションしたＣＦＧデータベースを使用してスコア化した（図１Ｅ）。
【００７０】
ステップ２．収束的機能ゲノミクス（ＣＦＧ）を使用した優先順位付け。
データベース。精神障害に関して現在までに公表された、ヒトの遺伝子発現／タンパク質発現研究（死後脳、末梢組織／体液：ＣＳＦ、血液および細胞培養）、ヒトの遺伝学研究（関連、コピー数の変動とリンケージ）、および動物モデルの遺伝子発現と遺伝学研究に関するマニュアルキュレーションのデータベースを創成した。彼らの特定の実験計画と閾値を使用して、研究著者らが主要な出版物で有意と見なした知見のみをデータベースに組み込んだ。データベースには一次文献データのみが含まれ、冗長性および循環性を回避するために、レビューペーパーおよびその他の二次データ統合解析は含めなかった。こういった大規模で定期的に更新されるデータベースは、発明者らのＣＦＧ交差検証および優先順位付けプラットフォームで使用されている（図１Ｅ）。これらの実施例については、ＣＦＧ分析時（２０１７年１２月）に、疼痛に関する３５５報の論文からのデータがデータベースに存在していた（ヒトの遺伝学研究−２１２報、ヒトの神経組織研究−３報、ヒトの末梢組織／体液−５７報、非ヒトの遺伝学研究−２６報、非ヒトの脳／神経組織の研究−４８報、非ヒトの末梢組織／体液−９報）。本明細書およびLe-Niculescu, H. et al. Mol Psychiatry 18, 1249-64 (2013); Niculescu, A.B. et al. Mol Psychiatry 20, 1266-85 (2015); Levey, D.F. et al. Mol Psychiatry 21, 768-85 (2016)に記載されているように解析を行った。
【００７１】
ステップ３．検証解析。
候補バイオマーカー遺伝子の検証解析は、ＡＰについておよびＤＥについて別々に行った。上位の候補遺伝子（合計ＣＦＧスコアが６以上）のうちのどれが、発現が低疼痛群および高疼痛群から臨床上重度の疼痛群に段階的に変化したものかを決定した。ＣＦＧスコア６以上は、可能なＣＦＧスコアの最大１２の経験上のカットオフ３３．３％を反映しており、このカットオフによって、最大内部スコアが６であるが外部のエビデンススコアを含まない、期待できる新規遺伝子を組み入れることができた。重度の臨床的疼痛を抱えていなかった（項目２１と２２とのＳＦ３６合計＜１０）発見コホートからの、低疼痛の参加者ならびに高疼痛の参加者を、全員が重度の臨床的疼痛および共存する疼痛障害の診断を抱えた独立検証コホート（ｎ＝２３）とともに、使用した。
【００７２】
ＡＰ解析については、重度の疼痛の検証コホートの参加者からのＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘマイクロアレイ．ｃｈｐデータファイルを、目下の発見コホートの低疼痛群および高疼痛群からのデータファイルと一緒に、ＭＡＳ５  Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｓｏｌｅにインポートした。ＡＰデータをＥｘｃｅｌシートに転送し、Ａを０に、Ｍを０．５に、Ｐを１に変換した。すべてを性別および診断によって一緒にＺスコア化した。プローブセットが分散を示さなかった場合、したがって、性別および診断でのＺスコア化において非決定（０／０）値を与えた場合、解析によるその性別および診断のそのプローブセット向けの解析から、値を除外した。
【００７３】
ＤＥ解析については、コホートを、性別および診断によってＲＭＡ正規化されたＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ．ｃｅｌデータから組み立てた。対数変換した発現データをＥｘｃｅｌシートに転送したが、非対数データを、変換した発現値のべき指数に２を取って変換した。次いで、性別および診断によって値をＺスコア化した。
【００７４】
性別および診断によってＺスコア化されたＡＰおよびＤＥ発現データが含まれているエクセルシートをＰａｒｔｅｋにインポートし、段階的に変化したプローブセットについて一元配置ＡＮＯＶＡを使用して統計解析を行い、ＡＰおよびＤＥで検査したすべてのプローブセット（段階的および非段階的）について厳格なＢｏｎｆｅｒｒｏｎｉ補正を行った（図１Ｆ）。次いで、Ｅｘｃｅｌシートから直接データを自動的に解析するＲスクリプトを開発し、これを使用して計算を確認した。
【００７５】
進展させるべきバイオマーカーの選択
各ステップからの上位のバイオマーカーを進展させた。候補バイオマーカーのロンガーリストは、発見ステップからの上位のバイオマーカー（スコア≧９０％、ｎ＝２８）、優先順位付けステップからの上位のバイオマーカー（ＣＦＧスコア≧８、ｎ＝３２）、および検証ステップ後の名目有意なバイオマーカー（ｎ＝５）、合計ｎ＝６５のプローブセット（ｎ＝６０遺伝子）を含む。検証ステップ後の上位のバイオマーカーのショートリストは、５つのバイオマーカーである。ステップ４の検査では、独立コホートにおいて、ロングリストからのバイオマーカーを用いて、高疼痛状態、ならびに初年におけるおよびすべての将来の年における疼痛による将来のＥＤ受診の予測を行った。
【００７６】
診断法
高疼痛（状態）を予測するための検査コホート、および将来のＥＲ受診（形質）を予測するための検査コホートであったそれのサブセットを、性別および診断によってＲＭＡ正規化されたデータから組み立てた。発見コホートとオーバーラップする対象がいなかったので、コホートは完全に独立していた。予測に使用されるフェノミック（Phenomic）（臨床）マーカーおよび遺伝子発現マーカーを、性別および診断によってＺスコア化して、様々なマーカーをパネルに組み合わせることができ、異なる性別および診断における様々な発現範囲に起因する潜在的アーチファクトを回避することができる。マーカーを、減少のリスクマーカーを差し引いた増加のリスクマーカーを単純に合計することによって組み合わせた。予測はＲスタジオを使用して行った。
【００７７】
高疼痛状態の予測。ゲノムおよびフェノミックマーカーレベルと疼痛の間の受信者動作特性（ＲＯＣ）解析を、疼痛スコア６以上である参加者を高疼痛カテゴリに割り当てることによって行った。ＲのｐＲＯＣパッケージ（Xavier Robin et al. BMC Bioinformatics 2011）を使用した。Ｚスコア化したバイオマーカースコアおよび遺伝的表現型スコアを、ＲＯＣ生成プログラムで、独立検査コホートの診断群（高疼痛ｖｓ．残りの参加者）に対してランさせた。加えて、高疼痛群対残りの群の間で片側ｔ検定を行い、疼痛スコアとマーカーレベルの間でピアソンＲ（片側）を計算した。
【００７８】
検査後の初年における疼痛による将来のＥＲ受診を予測する。ＶＡシステムで少なくとも１年の経過観察を有した対象の各検査受診後の初年における疼痛のためＥＲ受診を予測する解析を実施した。特定の検査受診および疼痛による将来のＥＲ受診でのゲノムマーカーレベルとフェノミックマーカーレベルの間のＲＯＣ解析を、参加者が検査受診後の１年以内に主たる理由が疼痛のためでＥＲを受診したか否かの割り付けに基づいて、前記のように行った。加えて、疼痛のためＥＲ受診があっても無くても、参加者の受診の群間で、不等分散の片側ｔ検定を行った。ピアソンＲ（片側）相関を、入院頻度（経過観察の期間で割った疼痛のためＥＲ受診の回数）とマーカーレベルの間で行った。Ｃｏｘ回帰を、ＥＲに行った患者の場合においては、検査受診日から最初のＥＲ受診日までの日数での時間、またはＥＲに行かなかった患者については３６５日の時間を使用して、行った。ハザード比を、バイオマーカーが発現で増加したか減少したかに関係なく、１よりも大きい値はＥＲ受診のリスクが増加していることを常に指示するように、算出した。
【００７９】
検査後の年において、経過観察の１年を超えて発生したものを含めて、疼痛によるすべての将来のＥＲ受診の疼痛のためＥＲ受診について、オッズ比解析を行った（参加者１人あたり平均５．２６年、範囲０．４４〜１１．２７年；表１および表３を参照されたい）。なぜなら、ＲＯＣやｔ検定とは違って、この計算では、参加者ごとに異なる経過観察の実際の長さを考慮にいれるからである。理論に縛られるものではないが、ＲＯＣおよびｔ検定を使用する場合、より重度の精神神経科の患者は地理的に移動する、かつ／または経過観察のものではなくなる可能性がより高いので、予測するマーカーのパワーを過小評価する可能性がある。Ｃｏｘ回帰も、疼痛のためにＥＲに行った患者の場合において、受診日から最初のＥＲ疼痛の受診日までの日数での時間、またはＥＲに行かなかった患者については電子カルテの受診日から最後のメモ日までの日数での時間を使用して実行した。ハザード比を、バイオマーカーが発現で増加したか減少したかに関係なく、１よりも大きい値は、ＥＲ疼痛関連受診に関連してリスクが増加していることを常に指示するように、算出した。
【００８０】
生物学的理解
パスウェイ解析
ＩＰＡ（インジェヌイティー（Ingenuity）パスウェイ解析、２４３９０１７８版、Ｑｉａｇｅｎ）、Ｄａｖｉｄ機能アノテーションバイオインフォマティクスマイクロアレイ解析（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ａｌｌｅｒｇｙ  ａｎｄ  Ｉｎｆｅｃｔｉｏｕｓ  Ｄｉｓｅａｓｅｓ）６．７版（２０１６年８月）、および京都遺伝子ゲノム百科事典（ＫＥＧＧ）（ＤＡＶＩＤによる）を使用して、これら実施例の結果である候補遺伝子の、上位の標準パスウェイおよび疾患を含めた（表６）生物学的役割を解析するとともに、既存の薬物の標的であった、データセット内の遺伝子を特定した。ＡＰとＤＥの組合せプローブセットに関するパスウェイ解析により、６０の独特な遺伝子（６５のプローブセット）を特定した。６０の独特な遺伝子のネットワーク解析を、ＳＴＲＩＮＧ相互作用ネットワークを使用して、遺伝子を検索ウィンドウに入れ、複数のタンパク質のホモサピエンス解析を行うことによって行った。
【００８１】
疼痛を超えたＣＦＧ：他の精神障害および関連障害での関与のエビデンス。
ＣＧＦアプローチも使用して、６５の候補バイオマーカーのリスト（表５）について、他の精神障害および関連障害からのエビデンスを調べた。
【００８２】
治療法
薬理ゲノミクス。個々の上位のバイオマーカーのうちのどれが、既存の薬物によってモジュレートされることがわかっているものであるか、ＣＦＧデータベースを使用しておよびインジェヌイティー薬物解析を使用して、解析した（表７）。
【００８３】
新しい薬物の発見／リパーパシング。薬物および天然化合物もまた、コネクティビティマップ（Connectivity Map）（Ｂｒｏａｄ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ、ＭＩＴ）を使用して、上位のバイオマーカー（ｎ＝６５）のパネルの遺伝子発現プロファイルに対する反対の一致として解析した（表２）。６５のプローブセットのうち３３が、コネクティビティマップにおいて使用したＨＧＵ−１３３Ａアレイに存在した。ＮＩＨ  ＬＩＮＣＳ  Ｌ１０００データベースも使用した（表４）。
【００８４】
収束的機能のエビデンス
発見（最大６ポイント）、優先順位付け（最大１２ポイント）、検証（最大６ポイント）、検査（状態、形質としての初年のＥＤ受診、形質としてのすべての将来のＥＤ受診−すべての参加者で有意に予測する場合はそれぞれ最大８ポイント、性別で予測する場合は６ポイント、性別／診断で予測する場合は４ポイント）からのすべてのエビデンスを、収束的機能のエビデンススコアに集計した。合計スコアは最大４８ポイントとすることができた：このデータから３６ポイントおよび文献データから１２ポイントである。これらの実施例からのデータを、文献データよりも３倍重み付けした。実施例によって、実験データと現在までの現場のエビデンスとの全体に基づいて、全面的なエビデンスを備えるバイオマーカー：疼痛を追跡したもの、それを予測したもの、疼痛および他の病理を反映したもの、および潜在的な薬物標的であったもの、が強調されている。
【００８５】
本明細書で提供されるのは、自己申告の低疼痛状態と高疼痛状態との間の血液遺伝子発現の変化を発見するための、精神障害の個体における強力な縦断的参加者内デザインである（図１Ａ〜図１Ｃ）。縦断的参加者内デザインは、横断的ケースコントロールデザインよりも桁違いに強力である。これらの候補遺伝子発現バイオマーカーの一部は、高疼痛状態で発現が増加し（推定リスク遺伝子、または「アルゴジーン（algogenes）」）、その他は発現が減少する（推定保護遺伝子、または「疼痛抑制遺伝子」）。
【００８６】
候補バイオマーカーのリストを、ベイジアン様収束的機能ゲノミクスアプローチで優先付けを行い、現場における先のヒトおよび動物のモデルのエビデンスを包括的に統合した。
【００８７】
発見および優先順位付けからの上位のバイオマーカーを、疼痛障害の診断を抱え、かつ疼痛の重症度評価に関して高スコアを有する精神神経科の対象の独立コホートで検証した。５つの検証済みバイオマーカー（ＭＦＡＰ３、ＰＩＫ３ＣＤ、ＳＶＥＰ１、ＴＮＦＲＳＦ１１Ｂ、ＥＬＡＣ２）のショーターリストを含めて、６５の候補バイオマーカーのリスト（表１および表３）を、最初の３ステップから得た。検証後に最良のエビデンスを有するバイオマーカーは、Ｈｓ．６６６８０４／ＭＦＡＰ３（ｐ＝６．０３Ｅ−０４）およびＰＩＫ３ＣＤ（ｐ＝１．５９Ｅ−０２）であった。
【００８８】
６５の候補バイオマーカーを、精神神経科の対象の別の独立コホートにおける疼痛の重度状態および疼痛による将来の救急部門（ＥＤ）での受診を予測するために解析した。バイオマーカーを、検査コホートの対象全員においてならびに性別および精神神経科の診断によって解析したが、これによって、特に女性において、精度の向上が示された。（図２）。全体として、縦断的情報は横断的情報よりもいっそう予測的であった。検査した参加者全員にわたって、ＣＮＴＮ１が状態に関する最良の予測因子（ＡＵＣ  ６３％、ｐ＝０．００１４）、ＧＢＰ１が形質としての初年のＥＤ受診に関する最良の予測因子（ＡＵＣ  ５９％、ｐ＝０．００３５）、およびＧＮＧ７が形質としてのすべての将来のＥＤ受診に関する最良の予測因子（ＯＲ  １．２８、ｐ＝０．０００１６１、検査した６５のバイオマーカーに対するＢｏｎｆｅｒｒｏｎｉ補正を残存）であった。性別では、女性においては、ＤＮＡＪＣ１８が状態に関する最良の予測因子（ＡＵＣ  ７８％、ｐ＝０．００４９）、ＧＢＰ１が形質としての初年のＥＤ受診に関する最良の予測因子（ＡＵＣ  ７１％、ｐ＝０．０４３）、およびＡＳＴＮ２が形質としてのすべての将来のＥＤ受診に関する最良の予測因子（ＯＲ  ２．４５、ｐ＝０．０４３）であった。男性においては、ＣＮＴＮ１が状態に関する最良の予測因子（ＡＵＣ  ６３％、ｐ＝０．００２２）、Ｈｓ．５５４２６２が形質としての初年のＥＤ受診に関する最良の予測因子（ＡＵＣ  ５９％、ｐ＝０．０１６）、およびＭＦＡＰ３が形質としてのすべての将来のＥＤ受診に関する最良の予測因子（ＯＲ  １．３４、ｐ＝０．０１４）であった。性別および診断による個別化では、女性の双極性において、ＣＤＫ６が状態に関する強力な予測因子（ＡＵＣ  １００％、ｐ＝０．００７）、女性のＰＴＳＤにおいては、ＳＨＭＴ１が形質としての初年のＥＤ受診に関する強力な予測因子（ＡＵＣ  １００％、ｐ＝０．０２２）、および女性のうつ病においては、ＧＮＧ７が形質としてのすべての将来のＥＤ受診の関する強力な予測因子（ＯＲ  １４．５４、ｐ＝０．０２３）であった。男性のうつ病においては、ＣＡＳＰＳが状態に関する強力な予測因子（ＡＵＣ  ８７％、ｐ＝０．００００７、検査した６５のバイオマーカーについてＢｏｎｆｅｒｒｏｎｉ補正を残存）、男性のＰＴＳＤにおいては、ＬＹ９が形質としての初年のＥＤ受診に関する強力な予測因子（ＡＵＣ  ７７％、ｐ＝０．０４１）、および男性ＰＴＳＤにおいては、ＭＦＡＰ３が形質としてのすべての将来のＥＤ受診に関する強力な予測因子（ＯＲ  １５．９５、ｐ＝０．０００８４）であった。独立コホートでの疼痛による将来のＥＤ受診に関する予測は、臨床的表現型マーカー（疼痛ＶＡＳ尺度、ＳＦ−３６からの疼痛項目２１および２２）を使用するよりも、バイオマーカーを使用して一貫して強く、バイオマーカーの有用性を支持した。また、全体として、６５のバイオマーカーすべてのパネル、または５つの検証済みバイオマーカーのパネルは、個々のバイオマーカーと同じようにうまく機能せず、特に、性別および診断によって後者を検査した場合であるが、集団に不均一性があることと矛盾せず、個別化の必要性を支持している。注目すべき例外は、疼痛のためすべての将来のＥＤ受診を予測することであったが、この場合、５つの検証済みバイオマーカーのパネルは、個々のバイオマーカーよりも成績が良好であった。
【００８９】
バイオマーカーを、他の精神障害および関連障害での関与についてさらに解析した（表５）。バイオマーカーの大部分は他の障害にいくつかのエビデンスを有し、いっぽう、ＣＣＤＣ１４４Ｂ（コイルドコイルドメイン含有１４４Ｂ）、ＣＯＬ２Ａ１（コラーゲンタイプＩＩアルファ１鎖）、ＰＰＦＩＢＰ２（ＰＰＦＩＡ結合タンパク質２）、ＤＥＮＮＤ１Ｂ（ＤＥＮＮドメイン含有１Ｂ）、ＺＮＦ４４１（ジンクフィンガータンパク質４４１）、ＴＯＰ３Ａ（トポイソメラーゼ（ＤＮＡ）ＩＩＩアルファ）、およびＺＮＦ４２９（ジンクフィンガータンパク質４２９）などの、少数が疼痛に特異的であるように思える。バイオマーカーの大部分（６０遺伝子のうち５０遺伝子、すなわち、８３．３％）が、自殺に関与しているという以前のエビデンスがあり、疼痛と自殺の間の広汎性の分子共存症を指示して、臨床的および現象学的共存症（肉体的疼痛、精神的な疼痛）と協調する。バイオマーカーが関与する生物学的パスウェイおよびネットワークを解析した（表６および図４）。ＧＮＧ７に集中したネットワークがあり（図４）、これは、接続性／シグナル伝達に関与している可能性があり、ＨＴＲ２Ａ、ＥＤＮ１、ＰＮＯＣ（疼痛シグナル伝達に関与）およびＣＡＬＣＡ（反射性交感神経性ジストロフィーおよび複雑性局所疼痛症候群に関与）を含む。ＰＮＯＣ（プレプロノシセプチン）が高疼痛状態で、すなわち、アルゴジーンとして発現が増加したことは心強いことであった。疼痛におけるその公知の役割を考慮すると、それは事実上の陽性対照として機能することができる。第２のネットワークは、ＣＣＮＤ１に集中し、活性／栄養に関与している可能性があり、ＨＲＡＳ、ＣＤＫ６、ＰＢＲＭ１、ＣＳＤＡ、ＬＯＸＬ２、ＥＤＮ１、ＰＩＫ３ＣＤ、およびＶＥＧＦＡを含む。第３のネットワークはＨＬＡ  ＤＲＢ１に集中し、反応性／免疫応答に関与している可能性があり、６５の上位のバイオマーカーのリストから、ＧＢＰ１、ＺＮＦ４２９、ＣＯＬ２Ａ１、およびＨＬＡ  ＤＱＢ１を含む。
【００９０】
バイオマーカーを既存薬物の標的として解析し、したがって薬理ゲノミクス集団の構造化におよび治療への応答の測定に使用でき（表７）、ならびに、バイオマーカー遺伝子発現シグネチャーを使用して、Ｂｒｏａｄ／ＭＩＴからコネクティビティマップデータベースのデータを得、その結果、疼痛の治療にリパーパシングできる薬物および天然化合物を特定した（表２）。潜在的な新規な疼痛治療薬として特定された上位の薬物は、ＳＣ−５６０、ＮＳＡＩＤ、ハロペリドール、抗精神病薬、およびアモキサピン、抗うつ薬であった。上位の天然化合物は、ピリドキシン（ビタミンＢ６）、シアノコバラミン（ビタミンＢ１２）、およびアピゲニン（植物フラボノイド）であった。
【００９１】
６つのステップ全体にわたって最良の全体的なエビデンスを有するバイオマーカーは、ＧＮＧ７、ＣＮＴＮ１、ＬＹ９  ＣＣＤＣ１４４Ｂ、ＧＢＰ１およびＭＦＡＰ３であった（表１）。ＧＮＧ７（Ｇタンパク質サブユニットガンマ７）は、高疼痛状態の血中では発現が減少した、すなわち、これは疼痛抑制遺伝子である。ヒトの研究では他の組織において、疼痛への関与に関するエビデンスがある（糖尿病性神経障害、椎間板）。ＧＮＧ７にはまた、他の精神障害での関与に関する診断横断的エビデンスもある。これは、アルコール、幻覚剤、ストレスによってマウス脳で発現が減少し、オメガ３脂肪酸によって発現が増加する。ＣＮＴＮ１（コンタクチン１）は、高疼痛状態の血中で発現が減少した、すなわち、これは疼痛抑制遺伝子である。心強いことに、ヒトの研究では他の組織において、疼痛への関与に関する収束的エビデンスがあった：ＣＮＴＮ１はまた、広範囲の慢性疼痛（ＣＷＰ）を抱える女性のＣＳＦでの発現が減少すると報告されてきた。コンタクチン１のレベルをブロック／減少する抗コンタクチン１自己抗体は、慢性炎症性脱髄性多発ニューロパチー４に記載されている。ＣＮＴＮ１には、精神障害での関与に関する診断横断的エビデンスもある。ＣＮＴＮ１は、女性では、統合失調症の脳および血中で、自殺傾向の血中で、発現が減少する。ＣＮＴＮ１は、マウス脳でクロザピンによって発現が増加した。ＬＹ９（リンパ球抗原９）は、高疼痛状態の血中で発現が増加した、すなわち、これはアルゴジーンである。ＬＹ９にはまた、ストレスへの曝露での関与に関するエピジェネティックなエビデンスがあり、マウス脳でオメガ３脂肪酸により発現が減少する。ＣＣＤＣ１４４Ｂ（コイルドコイルドメイン含有の１４４Ｂ）は、高疼痛状態の血中で発現が減少した。疼痛への関与に関するヒトおよび動物モデル研究では他の組織においてエビデンスがある。ＣＣＤＣ１４４Ｂは、独立コホートにおいて、特に精神病（ＳＺ、ＳＺＡ）の男性の状態および形質に関する良好な予測因子であった。ＣＣＤＣ１４４Ｂには、他の精神障害での関与に関する診断横断的エビデンスがなく、疼痛に比較的特異的であると思われる。ＧＢＰ１（グアニル酸結合タンパク質１）は、インターフェロン誘導性シグナル伝達の役割を持つが、高疼痛状態の血中で発現が増加する。ヒトの研究では、遺伝子発現および遺伝学であるが、疼痛への関与に関する他のエビデンスがある。ＧＢＰ１は、独立コホートにおいて、特に女性では、形質に関する予測因子である。ＧＢＰ１は、ＭＤＤ、統合失調症、および自殺では脳で、ＰＴＳＤでは血中で、発現が増加する。ＧＢＰ１は、マウス脳でオメガ３により発現が減少した。Ｈｓ．６６６８０４／ＭＦＡＰ３（ミクロフィブリル関連タンパク質３）は、上位のマーカーのうちの別の１つ、エラスチン会合性ミクロフィブリルの成分である。ＭＦＡＰ３には、発見ステップと検証ステップから最も確固たる経験上のエビデンスがあり、独立コホートにおいて、特にＰＴＳＤの女性と男性の疼痛に関する強力な予測因子であった。興味深いことに、ＭＦＡＰ３には、優先順位付け／ＣＦＧステップに関して現在までにキュレーションした文献に、疼痛に関する以前のエビデンスはなく、���のことは、先頭に位置する完全に新規な知見をもたらす可能性のある本開示のアプローチによって広く十分なネットが投じられたことを実証する。ＭＦＡＰ３は、高疼痛状態の血中で発現が減少した、すなわち、ＭＦＡＰ３は疼痛抑制遺伝子である。ＭＦＡＰ３にはまた、アルコール中毒症、ストレス、自殺での関与に関する以前のエビデンスもある。
【００９２】
本明細書に開示のように、経時的に縦断的にフォローした、精神障害の参加者で構成される発見コホートのクラスター解析であって、各々参加者は採取された血液試料を携え、少なくとも１回の低疼痛状態の受診（疼痛ＶＡＳ  １０のうち≦２）および少なくとも１回の高疼痛状態の受診（疼痛ＶＡＳ  １０のうち≧６）において神経心理学的検査が行われた、クラスター解析によって、高疼痛状態に関して広範な２つのサブタイプが明らかになった：主に精神病性のサブタイプ、誤接続性および中枢的な疼痛の知覚の増加に関連している可能性がある、ならびに主に不安性のサブタイプ、末梢的な疼痛に対する反応性および身体の健康上の理由の増加に関連している可能性がある。強力な縦断的参加者内デザインを使用して、自己申告による低疼痛の状態と高疼痛の状態間の血液遺伝子の発現の変化を発見した。これらの遺伝子発現バイオマーカーの一部は、高疼痛状態（推定リスク遺伝子、または「アルゴジーン」である）で発現が増加し、その他は発現が減少した（推定防御遺伝子、または「疼痛抑制遺伝子」である）。
【００９３】
有利なことに、本開示によって、客観的診断法および標的化新規治療法を用いて、疼痛の精密医療が可能となる。未治療の疼痛がクオリティオブライフに及ぼす多大な悪影響、治療の妥当性を決定する客観的物差しが現在欠如していること、および既存のオピオイドベースの鎮痛薬の深刻な中毒ゲートウェイの可能性を考慮して、本開示がここにおいて提供する。本明細書に記載の方法によって、主観的な感覚である疼痛の客観的なバイオマーカーを提供する。さらに、本明細書で提供されるバイオマーカーによれば、疼痛の状態を客観的に決定することができると共に、疼痛による将来の救急部門の受診を予測することができ、性別および診断によって個体化した場合はなおさらである。本明細書のバイオマーカーは、既存の薬物を使用した標的化に適しており、新しい薬物候補をもたらした。
【００９４】
以上に鑑みて、本開示のいくつかの利点が達成され、他の有益な結果が得られることが分かる。上記の方法およびシステムにおいて、本開示の範囲から逸脱することなく様々な変更をなし得るので、上記の説明に含まれ添付の図面に示されるすべての事項は、限定する意味合いではなく、例示として解釈されるものとすることが意図される。
【００９５】
本開示の要素またはその様々なバージョン、実施形態もしくは態様を取り上げる場合、冠詞「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、「その（ｔｈｅ）」および「前記（ｓａｉｄ）」は、１つまたは複数の要素があることを意味することを意図している。「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」および「有する（ｈａｖｉｎｇ）」という用語は内包的なものであり、記載した要素以外の追加の要素が存在していてもよいことを意味する。
【００９６】
【表１−１】
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【００９７】
【表１−２】
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【００９８】
【表１−３】
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【００９９】
【表１−４】
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【０１００】
【表１−５】
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【０１０１】
【表１−６】
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【０１０２】
【表１−７】
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【０１０３】
【表１−８】
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【０１０４】
【表１−９】
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【０１０５】
【表１−１０】
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【０１０６】
【表１−１１】
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【０１０７】
【表１−１２】
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【０１０８】
【表１−１３】
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【０１０９】
【表１−１４】
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【０１１０】
【表１−１５】
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【０１１１】
【表１−１６】
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【０１１２】
【表１−１７】
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【０１１３】
【表１−１８】
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【０１１４】
【表１−１９】
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【０１１５】
【表１−２０】
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【０１１６】
【表１−２１】
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【０１１７】
【表１−２２】
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【０１１８】
【表１−２３】
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【０１１９】
【表１−２４】
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【０１２０】
【表２Ａ】
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【０１２１】
【表２Ｂ】
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【０１２２】
【表３】
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【０１２３】
【表４−１】
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【０１２４】
【表４−２】
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【０１２５】
【表４−３】
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【０１２６】
【表４−４】
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【０１２７】
【表４−５】
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【０１２８】
【表４−６】
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【０１２９】
【表４−７】
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【０１３０】
【表４−８】
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【０１３１】
【表４−９】
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【０１３２】
【表４−１０】
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【０１３３】
【表５−１】
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【０１３４】
【表５−２】
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【０１３５】
【表５−３】
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【０１３６】
【表５−４】
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【０１３７】
【表５−５】
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【０１３８】
【表５−６】
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【０１３９】
【表５−７】
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【０１４０】
【表５−８】
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【０１４１】
【表５−９】
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【０１４２】
【表５−１０】
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【０１４３】
【表５−１１】
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【０１４４】
【表５−１２】
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【０１４５】
【表５−１３】
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【０１４６】
【表５−１４】
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【０１４７】
【表５−１５】
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【０１４８】
【表６Ａ】
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【０１４９】
【表６Ｂ】
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【０１５０】
【表７−１】
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【０１５１】
【表７−２】
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【０１５２】
【表７−３】
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【０１５３】
【表７−４】
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【０１５４】
【表７−５】
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【０１５５】
【表７−６】
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【０１５６】
【表７−７】
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【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図１Ｅ】
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【図１Ｆ】
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【図１Ｇ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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