(57)【要約】【課題】高密度なＳＮＰアレイデータを用いた薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法を提供する。【解決手段】  ＳＮＰアレイデータに含まれる複数のマーカＩＤを、染色体上の物理位置情報を用いてそれぞれのマーカＩＤが属するサイトジェネティックバンド毎のリストに分類する（ステップＳ１１）。次に、複数の細胞株を薬剤への感受性の高さに応じて順位付けし（ステップＳ１２）、順位付けされた細胞株を高感受性株群と低感受性株群とに分類して（ステップＳ１３）、両群間でＤＮＡコピー数が有意に異なるマーカＩＤをｔ−検定により算出する（ステップＳ１４）。次に、ｔ−検定により算出されたマーカＩＤの集団（ｍ）と、各サイトジェネティックバンドに分類されたマーカＩＤの集団（ｎ）との間で、所定数以上のマーカＩＤが重複する確率を算出して類似性分析を行い（ステップＳ１６）、分析結果が所定条件を満たすサイトジェネティックバンドを選出する（ステップＳ１８）。【選択図】  図３
2008059024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞株のＳＮＰアレイデータに含まれる複数のマーカＩＤを、染色体上の物理位置情報を用いてそれぞれのマーカＩＤが属するサイトジェネティックバンド毎のリストに分類するステップと、
複数の細胞株各々に関する薬剤感受性データを用い、所定薬剤に対する感受性の高さに応じて該複数の細胞株を順位付けするステップと、
前記順位付けされた細胞株を、順位に応じて高感受性株群と低感受性株群とに分類するステップと、
前記高感受性株群と前記低感受性株群との間でＤＮＡコピー数が有意に異なるマーカＩＤを算出するステップと、
全マーカＩＤの集団を（ｕ）、前記サイトジェネティックバンド毎に分類されたマーカＩＤの集団を（ｎ）、前記ＤＮＡコピー数が有意に異なるマーカＩＤの集団を（ｍ）とし、集団（ｎ）と集団（ｍ）とがｋ個以上重複する確率Ｐを算出するステップと、
算出された前記確率Ｐの値が所定の値以下であり、かつ、前記ｋの値が所定の値以上となるサイトジェネティックバンドを選出するステップと
を含むことを特徴とする薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法。
【請求項２】
前記確率Ｐは、数式（１）を用いて算出されることを特徴とする請求項１記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法。
【数１】
2008059024.tif 000005
【請求項３】
前記ＤＮＡコピー数として、前記ＳＮＰアレイデータにより示されるコピー数を整数に還元することなく用いることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法。
【請求項４】
前記高感受性株群には、前記順位付けされた複数の細胞株のうち２５パーセンタイル以内の細胞株が含まれ、
前記低感受性株群には、前記順位付けされた複数の細胞株のうち７５パーセンタイル以内の細胞株が含まれることを特徴とする請求項１〜請求項３の何れか一項に記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法。
【請求項５】
前記高感受性株群と前記低感受性株群との間で前記ＤＮＡコピー数が有意に異なるマーカＩＤは、ウェルチのｔ−検定を用いて算出されることを特徴とする請求項１〜請求項４の何れか一項に記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法。
【請求項６】
前記ウェルチのｔ−検定を用いてマーカＩＤを算出する際の有意水準を、５％以下とすることを特徴とする請求項５記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法。
【請求項７】
前記サイトジェネティックバンドを選出する際における前記確率Ｐの値及び前記ｋの値は、前記有意水準の値に応じて設定されることを特徴とする請求項６記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法。
【請求項８】
選出された前記サイトジェネティックバンド上に存在する遺伝子の中から、所定の薬剤に対する感受性予測に有用な遺伝子をパスウェイ解析により特定するステップを更に含むことを特徴とする請求項１〜請求項７の何れか一項に記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法。
【請求項９】
前記パスウェイ解析により特定された遺伝子のＤＮＡコピー数の変異と薬剤感受性との間における相関と、細胞核型データにより示される該遺伝子が存在するサイトジェネティックバンドにおけるＤＮＡコピー数の変異と薬剤感受性との間における相関とを照合するステップを更に含むことを特徴とする請求項８記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法。
【請求項１０】
前記パスウェイ解析により特定された遺伝子のＤＮＡコピー数と、ｃＤＮＡマイクロアレイデータにより示される遺伝子発現レベルとの間の相関を確認するステップを更に含むことを特徴とする請求項８又は請求項９記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法。
【請求項１１】
前記細胞株が、癌細胞株であり、前記薬剤が、抗癌剤であることを特徴とする請求項１〜請求項１０の何れか一項に記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、薬剤に対する感受性予測に有用な遺伝子座を同定する方法に関するものであり、より詳しくは抗癌剤に対する感受性予測に有用な遺伝子座を同定する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＤＮＡコピー数の変化は、遺伝子の発現の変化に影響する多くの原因の一つである。近年、ＤＮＡコピー数の解析にアレイＣＧＨ法（Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ  Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ）等を用いて網羅的に検索する方法が用いられ、有用であることが示されつつある。また、２００５年７月にはＮａｔｕｒｅにＮＣＩ６０スクリーニングパネル細胞の１００Ｋ  ＳＮＰｓアレイ（アフィメトリックス社）での解析からメラノーマの薬剤抵抗性の原因遺伝子を導いた画期的な論文が掲載された（非特許文献１）。該論文で用いられた生データはＮＣＩ（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ）のデータベースに公開されており、第三者の再解析を促している。また、薬剤の感受性を予測する方法として、腫瘍細胞中のｍＲＮＡレベルの量を検査する等の手法が存在する（特許文献１）。
【０００３】
更に、２００６年４月にはＭｏｌ．Ｃａｎｃｅｒ  Ｔｈｅｒ４月号に、薬剤の感受性とＤＮＡコピー数との相関係数を基準にした解析に関する論文が掲載された（非特許文献２）。該論文においては、ＢＡＣアレイデータを用いて解析を行ない、薬剤感受性とＤＮＡコピー数との関連を報告している。
【非特許文献１】Integrative genomic analyses identify MITF as a lineage survival oncogene amplified in malignant melanoma : Garraway-LA, et al. Nature (2005) vol.436, 7 July, pp117-122
【非特許文献２】Integrating data on DNA copy number with gene expression levels and drug sensitivities in the NCI-60 cell line panel : Bussey et al. Mol Cancer Ther 2006; April 2006, pp853-867
【特許文献１】特表２００５−５０８６０３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、非特許文献１においては、ＤＮＡコピー数の異常とその効果の間での関連は報告されていない。また、特許文献１に記載されている手法のように、ｍＲＮＡを用いて薬剤の感受性予測を行なう場合、ｍＲＮＡの不安定性が問題となる。即ち、ｍＲＮＡは、新鮮手術組織の保存の際に分解を受けやすく、その分解の度合いも各施設間でまちまちであり、感受性予測の共通の指標として用いるのは困難である。更に、非特許文献２においては、ＢＡＣアレイのデータを用いて薬剤の感受性とＤＮＡコピー数との相関係数を基準にした解析を行なっており、高密度なＳＮＰアレイデータを用いたＤＮＡコピー数の異常と感受性との間の関係については報告していない。
【０００５】
この発明の課題は、ＤＮＡを薬剤の感受性予測の共通の指標として用いることを可能にすべく、高密度なＳＮＰアレイデータを用いて薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座を高精度に同定する方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、細胞株のＳＮＰアレイデータに含まれる複数のマーカＩＤを、染色体上の物理位置情報を用いてそれぞれのマーカＩＤが属するサイトジェネティックバンド毎のリストに分類するステップと、複数の細胞株各々に関する薬剤感受性データを用い、所定薬剤に対する感受性の高さに応じて該複数の細胞株を順位付けするステップと、前記順位付けされた細胞株を、順位に応じて高感受性株群と低感受性株群とに分類するステップと、前記高感受性株群と前記低感受性株群との間でＤＮＡコピー数が有意に異なるマーカＩＤを算出するステップと、全マーカＩＤの集団を（ｕ）、前記サイトジェネティックバンド毎に分類されたマーカＩＤの集団を（ｎ）、前記ＤＮＡコピー数が有意に異なるマーカＩＤの集団を（ｍ）とし、集団（ｎ）と集団（ｍ）とがｋ個以上重複する確率Ｐを算出するステップと、算出された前記確率Ｐの値が所定の値以下であり、かつ、前記ｋの値が所定の値以上となるサイトジェネティックバンドを選出するステップとを含むことを特徴とする。
【０００７】
また、請求項２記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、前記確率Ｐが、数式（１）を用いて算出されることを特徴とする。
【数１】
2008059024.tif 000003
【０００８】
これら請求項１及び請求項２記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法によれば、薬剤に対する感受性の高さに応じて順位付けされ分類された高感受性株群と低感受性株群との間でＤＮＡコピー数が有意に異なるマーカＩＤの集団（ｍ）と、各サイトジェネティックバンドに分類されたマーカＩＤの集団（ｎ）との間で、マーカＩＤが所定の数以上重複する確率を、例えば、数式（１）を用いて算出し、算出された確率が所定の値以上となるサイトジェネティックバンドを選出している。即ち、マーカＩＤの集団（ｍ）とマーカＩＤの集団（ｎ）との間における類似性を分析し、偶然性を排除可能な程度に低い確率で所定の数以上のマーカＩＤが重複している集団（ｎ）が属するサイトジェネティックバンドを選出している。従って、ゲノム上における範囲が一塩基単位で明確に定義されているサイトジェネティックバンド単位で、薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座を高精度に同定することができる。
【０００９】
また、請求項３記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、前記ＤＮＡコピー数として、前記ＳＮＰアレイデータにより示されるコピー数を整数に還元することなく用いることを特徴とする。
【００１０】
この請求項３記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法によれば、ＤＮＡコピー数として、ＳＮＰアレイデータにより示される生のコピー数を用いている。従って、例えば、隠れマルコフモデル等を用いて生のコピー数を整数に還元してデータ解析を行なう場合に比べ、高精度の解析を実現することができる。
【００１１】
また、請求項４記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、前記高感受性株群には、前記順位付けされた複数の細胞株のうち２５パーセンタイル以内の細胞株が含まれ、前記低感受性株群には、前記順位付けされた複数の細胞株のうち７５パーセンタイル以内の細胞株が含まれることを特徴とする。
【００１２】
この請求項４記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法においては、順位付けされた細胞株を、薬剤の感受性に明確な差を有する２つの細胞株群に分類している。従って、分類された細胞株群を用いて解析を行なうことにより、薬剤の感受性に影響を及ぼす可能性が高い遺伝子座を高精度に同定することができる。
【００１３】
また、請求項５記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、前記高感受性株群と前記低感受性株群との間で前記ＤＮＡコピー数が有意に異なるマーカＩＤは、ウェルチのｔ−検定を用いて算出されることを特徴とする。この請求項５記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法によれば、統計的手法によりＤＮＡコピー数が有意に異なるマーカＩＤを算出することができる。
【００１４】
また、請求項６記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、前記ウェルチのｔ−検定を用いてマーカＩＤを算出する際の有意水準を、５％以下とすることを特徴とする。
【００１５】
この請求項６記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法によれば、ｔ−検定における有意水準を５％以下としているため、的確にマーカＩＤの算出を行なうことができる。即ち、有意水準を低くし過ぎると、本来は有意な差を有しているにも拘らず、算出されないマーカＩＤが生じる可能性がある。従って、有意水準を５％にすることによって、有意な差を有している可能性があるマーカＩＤを的確に算出することができる。
【００１６】
また、請求項７記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、前記サイトジェネティックバンドを選出する際における前記確率Ｐの値及び前記ｋの値が、前記有意水準の値に応じて設定されることを特徴とする。
【００１７】
この請求項７記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法においては、ｔ−検定を行なう際の有意水準に応じてサイトジェネティックバンドを選出する際の基準を設定している。従って、適切な基準を設定することにより、高い精度で適切なサイトジェネティックバンドを選出することができる。
【００１８】
また、請求項８記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、選出された前記サイトジェネティックバンド上に存在する遺伝子の中から、所定の薬剤に対する感受性予測に有用な遺伝子をパスウェイ解析により特定するステップを更に含むことを特徴とする。
【００１９】
この請求項８記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法においては、パスウェイ解析により所定の薬剤に対する感受性予測に有用な遺伝子を特定している。即ち、過去に報告された事例が存在する遺伝子を特定することによって、同定された遺伝子座には薬剤の感受性予測に有用な遺伝子が存在することを検証することができる。
【００２０】
また、請求項９記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、前記パスウェイ解析により特定された遺伝子のＤＮＡコピー数の変異と薬剤感受性との間における相関と、細胞核型データにより示される該遺伝子が存在するサイトジェネティックバンドにおけるＤＮＡコピー数の変異と薬剤感受性との間における相関とを照合するステップを更に含むことを特徴とする。
【００２１】
この請求項９記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法においては、全く異なる測定技術によるデータを用いて検証を行なっている。従って、特定された遺伝子が薬剤の感受性に有用であるとの推測を補完することができる。
【００２２】
また、請求項１０記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、前記パスウェイ解析により特定された遺伝子のＤＮＡコピー数と、ｃＤＮＡマイクロアレイデータにより示される遺伝子発現レベルとの間の相関を確認するステップを更に含むことを特徴とする。
【００２３】
この請求項１０記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法においては、ＤＮＡコピー数と遺伝子発現レベルとの相関を確認することによって、薬剤感受性とＤＮＡコピー数とが相関を有することを確認している。即ち、過去の報告事例との整合性を確認することができる。
【００２４】
また、請求項１１記載の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、前記細胞株が、癌細胞株であり、前記薬剤が、抗癌剤であることを特徴とする。この請求項１１記載の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法によれば、抗癌剤の感受性予測に有用な遺伝子座を高い精度で同定することができる。
【発明の効果】
【００２５】
この発明においては、薬剤の感受性に応じて分類された高感受性株群と低感受性株群との間でＤＮＡコピー数が有意に異なるとして算出されたマーカＩＤの集団と、各サイトジェネティックバンドに属するマーカＩＤの集団との間で、所定数以上のマーカＩＤが重複する確率を算出し、該確率が所定の値以下となっているサイトジェネティックバンドを選出している。即ち、ＤＮＡコピー数が有意に異なるマーカＩＤの集団と、各サイトジェネティックバンドに属するマーカＩＤの集団との間で類似性分析を行ない、薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座をサイトジェネティックバンド単位で同定している。従って、単純な統計分析によりＤＮＡコピー数が有意に異なっているマーカＩＤを算出する場合に比べ、統計分析において生じる過誤を適切に排除し、薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座を高精度に同定することができる。
【００２６】
また、この発明においては、ＤＮＡコピー数の変異が薬剤の感受性と相関を有する遺伝子座を同定している。従って、分解に対する頑健性が高く、施設間における差が少ないＤＮＡを薬剤の感受性予測における指標として用いることを実現可能とし、薬剤に対する適切で高精度な感受性予測の実現可能性を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、図面を参照してこの発明の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法について説明する。なお、以下においては、癌細胞における抗癌剤（５−ＦＵ系抗癌剤）の感受性予測に有用な遺伝子座を同定する場合を例として説明する。
【００２８】
図１は、この発明の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座を同定する処理に用いられる解析装置を含むシステム全体の概略構成を説明するための図である。薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座を同定すべく所定の解析処理を実行する解析装置２は、図１に示すように、ネットワーク４を介してＮＣＩのＷｅｂサイト６、ＮＣＩ６０のＷｅｂサイト８及びＵＣＳＣのＷｅｂサイト１０に接続可能となっている。
【００２９】
ここで、ＮＣＩのＷｅｂサイト（ＮＣＩＷｅｂサイト）６は、ＮＣＩ（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ）が提供しているＷｅｂサイト（ｈｔｔｐ：／／ｄｔｐ．ｎｃｉ．ｎｈｉ／ｇｏｖ）であり、ＮＣＩのデータベースに蓄積されている薬剤感受性データや遺伝子発現データ等の各種データ（非特許文献１の論文で用いられた生データ等）が公開されている。また、ＮＣＩ６０のＷｅｂサイト（ＮＣＩ６０Ｗｅｂサイト）８は、スタンフォード大学が提供しているＷｅｂサイト（ｈｔｔｐ：／／ｇｅｎｏｍｅ−ｗｗｗ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ／ｎｃｉ６０／ｉｎｄｅｘ．ｓｈｔｍｌ）であり、スタンフォード大学により設計されたｃＤＮＡのマイクロアレイデータ等が公開されている。更に、ＵＣＳＣのＷｅｂサイト（ＵＣＳＣＷｅｂサイト）１０は、カリフォルニア大学サンタクルーズ校が提供しているＷｅｂサイト（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｏｍｅ／ｕｃｓｃ．ｅｄｕ／）であり、サイトジェネティックバンド（Ｃｙｔｏｇｅｎｅｔｉｃ  Ｂａｎｄ）の範囲を示す情報等が公開されている。
【００３０】
図２は、この発明の実施の形態に係る解析装置２のブロック構成図である。解析装置２は、各種データの解析処理を実行するデータ処理部２０を備え、データ処理部２０には、ＮＣＩＷｅｂサイト６、ＮＣＩ６０Ｗｅｂサイト８及びＵＣＳＣＷｅｂサイト１０との間の通信を制御する通信制御部２２が接続されている。また、データ処理部２０には、各種データの解析処理を行う際に使用されるソフトウェアや通信制御部２２を介してＮＣＩＷｅｂサイト６等から取得されたデータ等を記憶するデータ記憶部２４と、データ処理部２０において行われたデータの解析結果等を出力するデータ出力部２６が接続されている。なお、データ処理部２０は、所定のコンピュータシステムにより構成されており、予めインストールされデータ記憶部２４に記憶されている遺伝子発現解析ソフトウェアやパスウェイ解析ソフトウェア等、データの解析に必要なソフトウェアが動作可能なものであれば、どのようなコンピュータを用いてもよい。
【００３１】
次に、図３のフローチャートを参照して、この発明の実施の形態に係る解析装置における抗癌剤の感受性予測に有用な遺伝子座を同定するためのデータ解析処理について説明する。なお、以下に説明するデータ解析処理は、解析装置２のデータ記憶部２４に記憶されている遺伝子発現解析ソフトウェアを起動することによって、データ処理部２０において実行される。また、遺伝子発現解析ソフトウェアとしては、公知のソフトウェアであるＧｅｎｅＳｐｒｉｎｇ（登録商標）  Ｖｅｒ７．２（Ｓｉｌｉｃｏｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ）を用いた。
【００３２】
まず、解析に用いるデータをＮＣＩＷｅｂサイト６及びＮＣＩ６０Ｗｅｂサイト８からネットワーク４を介して取得する（ステップＳ１０）。即ち、解析装置２は、通信制御部２２及びネットワーク４を介してＮＣＩＷｅｂサイト６に接続する。次に、ＮＣＩＷｅｂサイト６において公開されているＳＮＰ（ＳＮＰｓ）アレイデータ、薬剤感受性データ及び細胞核型データを取得（ダウンロード）し、取得した各種データをデータ記憶部２４に記憶する。更に、ＮＣＩ６０Ｗｅｂサイト８に接続し、ＮＣＩ６０Ｗｅｂサイト８において公開されているｃＤＮＡマイクロアレイデータを取得し、取得したｃＤＮＡマイクロアレイデータをデータ記憶部２４に記憶する。
【００３３】
ここで、ＮＣＩＷｅｂサイト６においては、５８細胞株（癌細胞）それぞれについてのＳＮＰアレイデータ、６０細胞株それぞれについての薬剤感受性データ、６０細胞株それぞれについての細胞核型データが公開されている。なお、ＳＮＰアレイデータが公開されている５８細胞株は、薬剤感受性データ及び細胞核型データが公開されている６０細胞株に含まれているものである。即ち、６０細胞株のうち、５８細胞株については、所定の解析が行なわれＳＮＰアレイデータが作成され公開されているが、残りの２細胞株についてはＳＮＰアレイデータが公開されていない。
【００３４】
ＳＮＰアレイデータには、１２６０００のマーカＩＤ、各マーカＩＤの染色体上における物理的な位置を示す物理位置情報、ＤＮＡコピー数等の細胞株に関する各種の情報が含まれている。また、薬剤感受性データは、市販抗癌剤を含む４６０００種類の化合物それぞれに対する細胞株の感受性、即ち、癌細胞の増殖を所定割合で抑制する効果を示すデータである。なお、化合物の種類は日々追加されており、２００６年８月時点においては、４６０００種類の化合物に対する各細胞株の感受性を示すデータが公開されている。更に、細胞核型データは、細胞を核型分析した結果を示すデータである。
【００３５】
また、ＮＣＩ６０Ｗｅｂサイト８においては、６０細胞株のｃＤＮＡマイクロアレイデータが公開されている。なお、ｃＤＮＡマイクロアレイデータが公開されている６０細胞株は、ＮＣＩＷｅｂサイト６において薬剤感受性データ等が公開されている６０細胞株と同一の細胞株である。
【００３６】
次に、データ記憶部２４に記憶されたＳＰＮアレイデータに含まれているマーカＩＤを、サイトジェネティックバンド毎のリストに分類する（ステップＳ１１）。即ち、ＵＣＳＣＷｅｂサイト１０において公開されているサイトジェネティックバンドの範囲を参照して、ＳＮＰアレイデータに含まれている各マーカＩＤが属するサイトジェネティックバンドを特定し、各マーカＩＤを各サイトジェネティックバンドに分類する。
【００３７】
ここで、ＳＮＰアレイデータには、前述のように各マーカＩＤの染色体上における物理的な位置を示す物理位置情報が含まれており、この物理位置情報に基づいて、各マーカＩＤが何番目の染色体上の何番目の塩基上に位置しているかが示される。また、ＵＣＳＣＷｅｂサイト１０において公開されているサイトジェネティックバンドの範囲とは、一つのサイトジェネティックバンドに含まれる塩基の範囲であり、ヒトゲノムのデータを解析することによって定義されている。例えば、１番染色体におけるサイトジェネティックバンドは、図４に示すように、０〜２３０００００番目の塩基までが「ｐ３６．３３」、２３０００００〜５３０００００番目の塩基までが「ｐ３６．３２」等というように定義されている。なお、サイトジェネティックバンドは、１番染色体〜２２番染色体、Ｘ染色体及びＹ染色体まで、２４の染色体上を約８００の区画に区切って示しており、各サイトジェネティックバンドにはそれぞれに上述のような名称が付されている。また、サイトジェネティックバンドの範囲は、データを解析する際に用いるヒトゲノムのバージョンにより異なる場合がある。従って、本願発明に係る方法により、薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座を同定する処理を実行する際には、ＳＮＰアレイデータの設計に用いられたヒトゲノムのバージョンと、同一バージョンのヒトゲノムを用いて定義されたサイトジェネティックバンドを用いることが望ましい。なお、この実施の形態においては、ｈｇ１７バージョンのヒトゲノムに基づいて定義されたサイトジェネティックバンドを用いた場合を例としている。
【００３８】
従って、解析装置２においては、まず、通信制御部２２及びネットワーク４を介してＵＣＳＣＷｅｂサイト１０に接続する。次に、ＵＣＳＣＷｅｂサイト１０において公開されているサイトジェネティックバンドの範囲を参照し、各マーカＩＤの物理位置情報を用いて、それぞれのマーカＩＤが属するサイトジェネティックバンドを特定し、各マーカＩＤをサイトジェネティックバンド毎に分類する。
【００３９】
ここで、マーカＩＤは、全ての細胞株において共通しており、染色体上における物理的位置も同一である。従って、一つの細胞株について分類を行なうことにより、１２６０００の各マーカＩＤが属するサイトジェネティックバンドを明らかにすることができる。一方、マーカＩＤは全ての細胞株において同一であるが、各細胞株におけるマーカＩＤのＤＮＡコピー数は異なっている。そのため、一つの細胞株についてマーカＩＤの分類を行なった後、分類されたマーカＩＤに対応する細胞株毎のコピー数が読み込まれ、データ記憶部２４において、それぞれのマーカＩＤについて、各細胞株に対応するＤＮＡコピー数が記憶される。また、ＤＮＡコピー数とは、１細胞中の遺伝子数を示すものであり、正常な細胞であればＤＮＡコピー数は「２」を示すことが知られている。
【００４０】
次に、ステップＳ１０においてＳＮＰアレイデータが取得された５８細胞株を、薬剤感受性に応じて順位付けする（ステップＳ１２、図３参照）。即ち、まず、データ記憶部２４に記憶されている薬剤感受性データの中から、順位付けの基準として用いる薬剤、５−ＦＵ系抗癌剤の感受性を示すデータを抽出する。ここで、薬剤感受性データは、薬剤名、化学構造式、ＮＳＣ番号、ＣＡＳ番号等を用いて検索可能に構成されている。従って、例えば、５−ＦＵ系抗癌剤の感受性を示すデータは、「５−Ｆｌｕｏｒｏｕｒａｃｉｌ」、「ＮＳＣ１９８９３」等をキーワードとしてデータ記憶部２４に記憶されている薬剤感受性データの中から抽出することができる。
【００４１】
また、この実施の形態においては、細胞株を順位付けする際の基準として、薬剤感受性データに含まれているＬＯＧ（ＧＩ５０）値、即ち、細胞（癌細胞）の増殖を５０％抑制することのできる薬剤濃度（モル濃度）の対数値を用いた。このＬＯＧ（ＧＩ５０）値は、例えば、「−９」、「−８」、「−６」等、通常は負の値で示されているため、ＧＩ５０値が大きいほど、即ち、ＬＯＧ（ＧＩ５０）値の絶対値が小さい程、薬剤の濃度が濃く細胞株の５−ＦＵ系抗癌剤に対する感受性が低い、換言すれば、５−ＦＵ系抗癌剤の効果が薄いことを表している。従って、抽出した薬剤感受性データにより示される薬剤濃度を用いて、５８細胞株を５−ＦＵ系抗癌剤に対する感受性が強い順に順位付けする。なお、順位付けした結果は、データ記憶部２４に記憶される。
【００４２】
次に、順位付けした細胞株を高感受性株群と低感受性株群とに分類する（ステップＳ１３）。即ち、順位付けした５８の細胞株のうち、２５パーセンタイル以内（上位２５％以内の細胞株）を高感受性株群、７５パーセンタイル以内（下位２５％以内の細胞株）を低感受性株群として分類する。
【００４３】
次に、高感受性株群と低感受性株群との間でＳＮＰアレイデータにより示されるＤＮＡコピー数が有意に異なるマーカＩＤをウェルチのｔ−検定（Ｗｅｌｃｈ‘ｓ  ｔ−ｔｅｓｔ：以後、単に「ｔ−検定」とする。）を用いて算出する（ステップＳ１４）。
【００４４】
ここで、マーカＩＤのＤＮＡコピー数としては、生のコピー数データ（Ｒａｗ  Ｃｏｐｙ  Ｎｕｍｂｅｒ  Ｄａｔｅ）を用いる。即ち、生のＤＮＡコピー数データが、例えば、「４．２」、「３．８」、「３．６」等の値を示している場合であっても、従来は、隠れマルコフモデル等を用いて整数に還元した後、データの解析に用いられることが多かった。しかしながら、生のＤＮＡコピー数を整数に還元して解析を行った場合、微小な差として現れている有意差を除外してしまう可能性が高くなる。従って、この実施の形態においては、癌細胞のゲノムの不安定性及びヘテロ性に着目し、データ解析の精度を向上させるべく、生のＤＮＡコピー数データを整数に還元することなくそのまま用いてｔ−検定を行なった。なお、ｔ−検定は、高感受性株群のマーカＩＤと低感受性株群のマーカＩＤとの間でそれぞれ行われる。即ち、各細胞株が１２６０００のマーカＩＤを含んでいるため、ｔ−検定は、高感受性株群と低感受性株群との間において、１２６０００全てのマーカＩＤについて行われる。また、ｔ−検定を行なう際の有意水準は、Ｐ＜０．０５とする。
【００４５】
高感受性株群と低感受性株群との間において、ｔ−検定が行われていないマーカＩＤが存在する場合には（ステップＳ１５）、ステップＳ１４に戻り、未だｔ−検定が行なわれていないマーカＩＤについてｔ−検定を行う。一方、全てのマーカＩＤに対するｔ−検定が行われた場合には（ステップＳ１５）、次のステップに進む。なお、この実施の形態においては、１２６０００のマーカＩＤのうち、ｔ−検定により９６４０のＩＤマーカがＤＮＡコピー数に有意差を有するものとして算出された。
【００４６】
全てのマーカＩＤに対するｔ−検定が行われた場合には（ステップＳ１５）、ステップＳ１１において各サイトジェネティックバンドに分類されたマーカＩＤとｔ−検定により算出されたマーカＩＤとの間の類似性を分析する（ステップＳ１６）。即ち、ｔ−検定により有意にＤＮＡコピー数が異なるものとして算出されたマーカＩＤの集団を（ｍ）、ステップＳ１１においてサイトジェネティックバンド毎に分類されたマーカＩＤの集団を（ｎ）、全マーカＩＤの集団を（ｕ）とし、マーカＩＤの集団（ｍ）とマーカＩＤの集団（ｎ）との間でマーカＩＤがｋ個以上重複する確率Ｐを、以下の数式（１）を用いて算出する。
【数１】
2008059024.tif 000004
【００４７】
なお、サイトジェネティックバンドは約８００存在するため、マーカＩＤの集団（ｎ）も約８００存在する。従って、各サイトジェネティックバンドのマーカＩＤの集団（ｎ）とｔ−検定により算出されたマーカＩＤの集団（ｍ）との間でマーカＩＤがｋ個以上重複する確率Ｐの計算は、マーカＩＤの集団（ｎ）の数だけ、即ち、約８００回行なわれる。また、算出された確率Ｐの値は、それぞれのサイトジェネティックバンドに対応させて、データ記憶部２４に記憶される。
【００４８】
次に、マーカＩＤの集団（ｍ）との間でマーカＩＤがｋ個以上重複する確率Ｐが算出されていないマーカＩＤの集団（ｎ）が存在する場合には（ステップＳ１７）、ステップＳ１６に戻り、数式（１）を用いた確率Ｐの算出を行う。一方、全てのサイトジェネティックバンドにおけるマーカＩＤの集団（ｎ）とｔ−検定により算出されたマーカＩＤの集団（ｍ）との間で、マーカＩＤがｋ個以上重複する確率Ｐが算出された場合には（ステップＳ１７）、次のステップに進む。
【００４９】
全てのサイトジェネティックバンドにおけるマーカＩＤの集団（ｎ）について、ｔ−検定により算出されたマーカＩＤの集団（ｍ）との間で、マーカＩＤがｋ個以上重複する確率Ｐが算出された場合には（ステップＳ１７）、予め設定された条件を満たすサイトジェネティックバンドを選出する（ステップＳ１８）。即ち、ｋの値が所定の値以上で、かつ、確率Ｐの値が所定の値以下となったサイトジェネティックバンドを選出する。なお、選出されたサイトジェネティックバンドは、解析結果としてデータ出力部２６を介して出力される。
【００５０】
図５は、選出されたサイトジェネティックバンドの一例を示す図である。図５においては、ｋ≧９０として数式（１）を用いて確率Ｐを算出した際に、確率Ｐの値が１×Ｅ−４０以下との条件を満たすものとして選出されたサイトジェネティックバンドを示している。例えば、１番染色体（ｃｈｒ１）において９４２０００００（ｓｔａｒｔ）〜９９１０００００（ｅｎｄ）番目の塩基までを範囲とするサイトジェネティックバンド（ｃｙｔｏｂａｎｄ）「ｐ２１．３」に存在するマーカＩＤは、ｔ−検定により算出されたマーカＩＤの集団（ｍ）と９４（＝ｋ）のマーカＩＤが重複しており、そのような重複が生じる確率Ｐ（Ｐｖａｌｕｅ）は２．７７Ｅ−４４となっている。即ち、サイトジェネティックバンド「ｐ２１．３」に分類されているマーカＩＤの集団（ｎ）と、マーカＩＤの集団（ｍ）との間で、偶然に９０個以上のマーカＩＤが重複する確率Ｐは２．７７Ｅ−４４であるということを意味している。従って、ｋ≧９０、かつ、確率Ｐの値が１×Ｅ−４０という条件を満たすサイトジェネティックバンドは、有意なサイトジェネティックバンド、即ち、薬剤の感受性に影響を及ぼす遺伝子が存在する可能性が極めて高いサイトジェネティックバンドであるとして選出される。そして、図５においては、ｋ≧９０として数式（１）を用いて確率Ｐを算出した際に、確率Ｐの値が１×Ｅ−４０以下との条件を満たすとして選出された１１のサイトジェネティックバンドを示している。
【００５１】
図６は、図５に示す選出されたサイトジェネティックバンドを模式的に示した図である。図６において、例えば、「１ｐ２１．３」とは、１番染色体におけるサイトジェネティックバンド「ｐ２１．３」を示すものである。同様に、「１２ｐ１３．３１」は、１２番染色体におけるサイトジェネティックバンド「ｐ１３．３１」を示すものである。即ち、サイトジェネティックバンドを示す「ｐ２１．３」等の前に付されている数字は、該サイトジェネティックバンドが存在する染色体の番号を示すものである。
【００５２】
ここで、サイトジェネティックバンドを選出する際におけるｋの値及び確率Ｐの値は、ｔ−検定を行なう際に用いた有意水準を考慮して設定する必要がある。即ち、この実施の形態においては、有意性を判断する基準が厳しくなり過ぎ、本来は有意であると判断されるべきものを振り落としてしまう可能性を防止すべく、敢えてｔ−検定を行う際にボンフェローニの補正等の多重調整は行っていない。この場合に、有意水準を０．０５としていると、第一種の過誤により、有意差が無いにも拘らず有意なものとして偶然に算出されるマーカＩＤが全マーカＩＤの内５％、即ち、６３００存在することになる。従って、最終的に、選出されたサイトジェネティックバンド上に存在するマーカＩＤの合計値が、ｔ−検定において算出されたマーカＩＤからこの６３００のマーカＩＤを排除可能な値となるように、ｋの値及び確率Ｐの値を調整する必要がある。
【００５３】
なお、上記図５に示す選出されたサイトジェネティックバンドの各々に存在するマーカＩＤの合計は、１７００余りであり、この実施の形態においては、ｋ≧９０、確率Ｐの値が１×Ｅ−４０以下との条件を設定することにより、結果的に９６４０のマーカＩＤから約７９００のマーカＩＤが排除された。即ち、ｔ−検定を行なう際に、有意差がないにも拘らず有意なものとして偶然に算出される可能性を有するマーカＩＤの数「６３００」を、類似性分析を行うことによりｔ−検定により算出されたマーカＩＤの数「９６４０」から完全に排除することができた。
【００５４】
この発明の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法によれば、ｔ−検定により算出されたマーカＩＤとサイトジェネティックバンドに分類されたマーカＩＤとの類似性分析を行なっているため、薬剤の感受性に影響する遺伝子座をサイトジェネティックバンドを単位として高精度に同定することができる。
【００５５】
ここで、この発明の実施の形態における類似性分析の手法そのものは、ｍＲＮＡ発現レベルを網羅的に検出するために行なわれるＤＮＡマイクロアレイ測定後のＧｅｎｅＯｎｔｏｌｏｇｙ解析において多く用いられている手法である。即ち、ＧｅｎｅＯｎｔｏｌｏｇｙ解析は、ある統計処理を基に抽出された遺伝子群がどのような遺伝子群で構成されているかをＧｅｎｅ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍの分類に基づく遺伝子リストに対し重複Ｐ値を算出し、有意差の得られたＧＯカテゴリに着目するという手法である。しかしながら、ＧＯ分類は、各遺伝子について一対一のＧＯカテゴリが存在するのではなく、一つの遺伝子が複数のカテゴリに分類されているため、このような分析では高精度の解析を行なうことができない。
【００５６】
例えば、ＢＣＬ２という遺伝子については、
anti-apoptosis
humoral immune response
negative regulation of cell proliferation
regulation of progression through cell cycle
release of cytochrome c from mitochondria
mitochondrial outer membrane
protein self binding
という７つのカテゴリに分類されている。
【００５７】
更に、このカテゴリ、例えば１番目の”anti-apoptosis”についても以下に示すBiological process 以下８層下の階層に位置しており、ＢＣＬ２はその上のいずれの階層のカテゴリにも当てはまるという構造を有している。
【００５８】
-Root-
GO:0008150 : biological_process
GO:0009987 : cellular process
GO:0050875 : cellular physiological process
GO:0008219 : cell death
GO:0012501 : programmed cell death
GO:0006915 : apoptosis
GO:0042981 : regulation of apoptosis 
GO:0043066 : negative regulation of apoptosis 
GO:0006916 : anti-apoptosis
従って、このようなＧＯカテゴリに存在する遺伝子リストについて類似性分析を行っても十分な統計的パワーを得ることが難しく、高精度な類似性分析を行なうことは実質的に不可能である。
【００５９】
一方、ＳＮＰアレイデータにおけるマーカＩＤは、ＧＯカテゴリとは異なり、各染色体上の物理位置情報により、それぞれが重複しないような明確なカテゴリであるサイトジェネティックバンドに分類することができる。即ち、サイトジェネティックバンドの範囲は１塩基単位で明確に定義されており、その範囲に含まれるマーカＩＤは、染色体上の物理位置情報により必然的に定まることになる。従って、サイトジェネティックバンドに分類されたマーカＩＤの集団と、ｔ−検定により算出されたマーカＩＤの集団との間で類似分析を行なうことによって、高精度な類似性分析を行ない、薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座をサイトジェネティックバンド単位で適切に同定することができる。
【００６０】
次に、図７に示すフローチャートを参照して、パスウェイ解析により、選出されたサイトジェネティックバンド上に存在する遺伝子の中から、所定の抗癌剤に対する感受性予測に有用な遺伝子を特定する処理について説明する。なお、以下に説明するパスウェイ解析の処理は、解析装置２のデータ記憶部２４に記憶されているパスウェイ解析ソフトウェアを起動することによって、データ処理部２０において実行される。また、パスウェイ解析ソフトウェアとしては、公知のソフトウェアであるＰａｔｈｗａｙ  Ａｓｓｉｓｔ  ｖｅｒ３．０（Ａｒｉａｄｎｅ  Ｇｅｎｏｍｉｃｓ）を用いた。
【００６１】
まず、選出されたサイトジェネティックバンド上に存在するマーカＩＤが位置する遺伝子を選択し、遺伝子リストを作成する（ステップＳ２０）。即ち、選択されたそれぞれのサイトジェネティックバンド上に存在するそれぞれのマーカＩＤが位置する遺伝子を選択する。次に、選択された遺伝子について、各遺伝子のＬｏｃｕｓ  ｌｉｎｋ  ＩＤ、Ｃｏｍｍｏｎ  Ｎａｍｅ、ＧｅｎＢａｎｋ  Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ  Ｎｏ．等を用いて遺伝子リストを作成する。そして、作成された遺伝子リストをパスウェイ解析ソフトウェアにインポートする。なお、この実施の形態においては、公知のパスウェイ解析ソフトウェアを用いてパスウェイ解析を行なっているため、各ステップにおいて実行される処理に関する詳細な説明は省略する。
【００６２】
次に、感受性予測の対象となる抗癌剤の分子（５−ＦＵ）を、薬剤名を用いてパスウェイ解析ソフトウェアにおいて同定する（ステップＳ２１）。次に、ステップＳ２０において作成された遺伝子リストと、同定された抗癌剤の分子とを合わせて、一つのグループリストを作成する（ステップＳ２２）。
【００６３】
次に、ステップＳ２２において作成されたグループリスト内でのパスウェイを計算する（ステップＳ２３）。即ち、生物医学文献情報を記憶している公共のデータベースであるｍｅｄｌｉｎｅデータベースにおいて検索可能な論文の要約中から、パスウェイ解析ソフトウェアの処理アルゴリズム（Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｅｎｇｉｎｅ）で関連付けられている分子間のつながりが検索される。そして、分子間のつながりが抽出された場合には、分子間のつながりを示すパスウェイが計算される。なお、パスウェイを計算する際には、パスウェイのオプションとして“Ｓｅａｒｃｈ  Ｄｉｒｅｃｔ  Ｐａｔｈ”を用いる。また、図１においては図示を省略しているが、解析装置２は、ネットワーク４を介して生物医学文献情報を記憶している公共のデータベースであるｍｅｄｌｉｎｅデータベースに接続可能となっている。
【００６４】
ｍｅｄｌｉｎデータベースにおいて検索可能な論文の要約中から、パスウェイ解析ソフトウェアのアルゴリズムで関連づけられている分子間のつながりが抽出されると、パスウェイが計算され、図８に示すように、データ出力部２６におけるパスウェイ描画画面でノードが表示される（ステップＳ２４）。即ち、パスウェイ解析を行なうことによって、論文の要約中に５−ＦＵと同時に出現している遺伝子が特定される。この場合、特定された遺伝子は、過去において５−ＦＵと関連付けた報告が成されているものであることから、５−ＦＵの感受性予測に有用な遺伝子である可能性が高いと推測することができる。
【００６５】
この発明の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、薬剤の感受性予測に有用な遺伝子が存在する可能性が高いサイトジェネティックバンドを同定し、同定されたサイトジェネティックバンドに存在する遺伝子の中から、薬剤の感受性予測に有用な遺伝子をパスウェイ解析を行なうことによって特定している。従って、サイトジェネティックバンド単位で遺伝子座が同定されているため、膨大な数の遺伝子の中から、薬剤の感受性予測に有用な遺伝子を容易、かつ、高精度に特定することができる。
【００６６】
次に、データ記憶部２４に記憶されているＳＮＰアレイデータ及び細胞核型データを用いて、パスウェイ解析により特定された遺伝子のＤＮＡコピー数変異と、薬剤の感受性との相関についての検証を行なう。
【００６７】
まず、図９に示すように、パスウェイ解析により特定された遺伝子のＤＮＡコピー数の変異と、薬剤感受性データとの相関を示すグラフを作成する。図９においては、パスウェイ解析により特定された遺伝子であるＤＰＤのＤＮＡコピー数を横軸とし、５−ＦＵ系抗癌剤の濃度を縦軸として作成されたグラフを示している。
【００６８】
また、図１０に示すように、パスウェイ解析により特定された遺伝子（ＤＰＤ）が存在するサイトジェネティックバンドにおける細胞核型データと、薬剤感受性データとの相関を示すグラフを作成する。図１０においては、ＤＰＤが存在するサイトジェネティックバンドにおける細胞核型データにより示されるＤＮＡコピー数を横軸とし、５−ＦＵ系抗癌剤の濃度を縦軸として作成されたグラフを示している。なお、ＤＰＤは、サイトジェネティックバンド１ｐ２１から１ｐ２２にまたがって存在しているため、図１０においては、サイトジェネティックバンド１ｐ２１−１ｐ２２におけるＤＮＡコピー数を横軸としている。
【００６９】
次に、図９に示すグラフと、図１０に示すグラフとの照合を行う。即ち、図９においては、ＤＰＤのＤＮＡコピー数が大きくなるにつれて、５−ＦＵ系抗癌剤の濃度が濃くなっており、ＤＮＡコピー数に比例して薬剤感受性が低くなっていることが示されている。また、図１０においても、サイトジェネティックバンド１ｐ２１−１ｐ２２におけるＤＮＡコピー数に比例して、薬剤感受性が低くなっていることが示されている。更に、ＤＰＤのＤＮＡコピー数変異と薬剤感受性との相関を示すグラフ（図９参照）と、細胞核型データにより示されるサイトジェネティックバンドにおけるＤＮＡコピー数変異と、薬剤感受性との相関を示すグラフ（図１０参照）とは、略同一の傾向を示している。
【００７０】
従って、ＳＮＰアレイデータを用いたデータ解析により示されるＤＮＡコピー数変異と薬剤感受性の相関を示すグラフと、全く異なる測定技術を用いたデータにより示されるＤＮＡコピー数変異と薬剤感受性の相関を示すグラフとが略同一の傾向を示していることから、この実施の形態に係る手法により同定された遺伝子座に、５−ＦＵ系抗癌剤の感受性予測に有用な遺伝子が存在していることを検証することができた。
【００７１】
また、補足的な検証として、ＤＰＤのＤＮＡコピー数変異と５−ＦＵ系抗癌剤の誘導体との相関を示すグラフ（図１１参照）と、ＤＰＤが存在するサイトジェネティックバンドにおける細胞核型データにより示されるＤＮＡコピー数変異と５−ＦＵ系抗癌剤の誘導体との相関を示すグラフ（図１２参照）とを作成する。この場合にも、図１１及び図１２に示すように、両グラフは略同一の傾向を示しており、この実施の形態に係る手法により同定された遺伝座に５−ＦＵ系抗癌剤の感受性予測に有用な遺伝子が存在していることが検証された。
【００７２】
更に、この実施の形態に係る手法により抗癌剤の感受性予測に有用な遺伝子として特定された遺伝子が、過去の報告例と整合性が取れているか否かを確認する。即ち、従来においては、遺伝子発現レベル（ｍＲＮＡ発現レベル）と抗癌剤の感受性が注目されており、遺伝子発現レベルと抗癌剤の感受性との相関を論じた報告が多数存在する。従って、特定された遺伝子に関するｃＤＮＡマイクロアレイデータにより求められる遺伝子発現レベルと、特定された遺伝子のＤＮＡコピー数とが相関を有するか否かにより過去の事例との整合性を確認することができる。即ち、遺伝子発現レベルと抗癌剤の感受性との間に相関がある場合に、ＤＮＡコピー数と抗癌剤の感受性との間に相関があるのであれば、当然、遺伝子発現レベルとＤＮＡコピー数との間にも相関があることになる。そこで、パスウェイ解析により特定された遺伝子（ＤＰＤ）のＤＮＡコピー数を横軸とし、特定された遺伝子の遺伝子発現レベルを縦軸としたグラフ（図１３参照）を作成する。
【００７３】
ここで、遺伝子発現レベルは、データ記憶部２４に記憶されているｃＤＮＡマイクロアレイデータを用いて求められるものであるが、その際には、まず、ｃＤＮＡマイクロアレイデータを標準化する処理が必要となる。即ち、ｃＤＮＡマイクロアレイにより遺伝子の発現量を測定する際におけるｍＲＮＡの不均一性、測定する際に使用される蛍光色素が本来持っている色の特性の違い等により、標準化（ノーマライズ）処理を施す必要がある。具体的には、ＬＯＷＥＳＳノーマライズ及びＰｅｒ  Ｇｅｎｅノーマライズを行なう。ＬＯＷＥＳＳノーマライズは、Ｃｙ５／Ｃｙ３色素強度がデータに与える影響を補正する方法として２色型のマイクロアレイデータ解析では広く用いられている方法である。また、Ｐｅｒ  Ｇｅｎｅノーマライズは、各サンプルのメディアン値で除算を行なう方法である。これらの方法は、ｃＤＮＡマイクロアレイデータを使用したデータ解析において一般的に用いられている方法であるため、詳細な説明は省略する。
【００７４】
そして、標準化されたｃＤＮＡマイクロアレイデータを用い、図１３に示すようなグラフを作成する。図１３に示すグラフにおいては、ＤＰＤのＤＮＡコピー数が大きくなると、ＤＰＤの発現レベルも高くなっている。従って、ＤＰＤのＤＮＡコピー数変異とＤＰＤの発現レベルとが相関を有していると推定され、遺伝子のＤＮＡコピー数変異と抗癌剤の感受性とが相関を有していることが確認される。
【００７５】
この発明の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法によれば、薬剤の感受性において有意差を有するとしてｔ−検定により算出されたマーカＩＤの集団と、サイトジェネティックバンド毎に分類されたマーカＩＤの集団との間の類似性を分析することによって、サイトジェネティックバンド単位で遺伝子座を同定することができる。即ち、サイトジェネティックバンドを選出することにより、該サイトジェネティックバンド上に存在する遺伝子のＤＮＡコピー数に基づいて、薬剤の感受性を予測可能であると推定することができる。
【００７６】
また、この発明の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法は、同定された遺伝子座に存在する遺伝子の中から、薬剤の感受性と相関を有する遺伝子をパスウェイ解析により特定している。従って、過去の報告事例に基づいて、薬剤の感受性と相関を有する遺伝子を高精度に特定することができる。
【００７７】
また、この発明の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法によれば、パスウェイ解析により特定された遺伝子と薬剤の感受性との相関について、細胞核型データとの照合を行うことにより検証を行なっている。更に、ｃＤＮＡマイクロアレイデータより求められる遺伝子発現レベルとの相関を確認することにより、パスウェイ解析により特定された遺伝子と薬剤の感受性との相関を検証している。従って、複数の検証を行なうことにより、特定された遺伝子が薬剤の感受性と相関を有する可能性が高いものであるとの予測をより確実なものとすることができる。
【００７８】
また、この発明の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法によれば、薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座を同定し、同定された遺伝子座において所定の抗癌剤の感受性と相関を有する遺伝子を特定している。従って、不安定で分解されやすく、施設間あるいはサンプル間でのばらつきが大きいｍＲＮＡを用いることなく、頑健で分解されにくく、安定性が高い上、施設間差が少ないＤＮＡを用いて薬剤の感受性を予測可能とすることができる。
【００７９】
また、ＤＮＡを用いて薬剤の感受性を予測する場合、ＦＩＳＨ法を応用することによって、パラフィン切片でＤＮＡコピー数の解析を行なうことができる。従って、充分な設備を有する大規模病院に限らず、市中病院等、各地の医療機関における薬剤の感受性予測を可能にし、個別化医療を患者の身近で実現させることができる。
【００８０】
なお、上述の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法においては、抗癌剤の感受性予測を行なう場合を例としているが、感受性を予測する薬剤は抗癌剤に限定されるものではない。即ち、十分な薬剤感受性データが存在する薬剤であれば、抗癌剤以外の薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座を同定するようにしてもよい。
【００８１】
また、上述の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法においては、まず、ＳＮＰアレイデータ、薬剤感受性データ、細胞核型データ及びｃＤＮＡマイクロアレイデータの取得を行なっているが、細胞核型データ及びｃＤＮＡマイクロアレイデータは、検証を行なう際に取得するようにしてもよい。即ち、遺伝子座が同定され、パスウェイ解析により遺伝子が特定された後、細胞核型データを取得し、特定された遺伝子が感受性予測に有用な遺伝子か否かの検証を行うようにしてもよい。同様に、遺伝子の特定が行なわれた後、遺伝子発現レベルとの相関を検証する際に、ｃＤＮＡマイクロアレイデータを取得するようにしてもよい。
【００８２】
また、上述の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法においては、公開されている全ての薬剤に対する感受性を示した薬剤感受性データを取得しているが、必要な薬剤感受性データのみを取得するようにしてもよい。例えば、ＮＣＩＷｅｂサイト上において、５−ＦＵ系抗癌剤の薬剤感受性データを検索し、抽出された薬剤感受性データのみを取得するようにしてもよい。
【００８３】
また、上述の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法においては、サイトジェネティックバンドを選出する際の条件を、ｋ≧９０で、かつ、確率Ｐの値が１×Ｅ−４０以下としているが、選出する際の条件はこの条件に限定されるものではない。即ち、ｔ−検定を行なう際における有意水準を考慮すると共に、選出されたサイトジェネティックバンド上に存在する遺伝子の数に応じて適切な値を設定するようにしてもよい。更に、ｔ−検定を行なう際に多重調整を行った場合には、多重調整の内容に応じてサイトジェネティックバンドを選出する際の条件を変更するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】この発明の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座を同定する処理を実行する解析装置を含むシステム全体のブロック構成図である。
【図２】この発明の実施の形態に係る解析装置のブロック構成図である。
【図３】この発明の実施の形態に係る薬剤の感受性予測に有用な遺伝子座の同定方法を説明するためのフローチャートである。
【図４】この発明の実施の形態に係るサイトジェネティックバンドを説明するための図である。
【図５】この発明の実施の形態に係る選出されたサイトジェネティックバンドの一例を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態に係る選出されたサイトジェネティックバンドを模式的に示した図である。
【図７】この発明の実施の形態に係るパスウェイ解析の処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態に係るパスウェイ解析結果の一例を示す図である。
【図９】この発明の実施の形態に係る遺伝子のＤＮＡコピー数と薬剤感受性との相関を示した図である。
【図１０】この発明の実施の形態に係る選出されたサイトジェネティックバンドにおけるＤＮＡコピー数と薬剤感受性との相関を示す図である。
【図１１】この発明の実施の形態に係る遺伝子のＤＮＡコピー数と薬剤の誘導体の感受性との相関を示した図である。
【図１２】この発明の実施の形態に係る選出されたサイトジェネティックバンドにおけるＤＮＡコピー数と薬剤の誘導体の感受性との相関を示した図である。
【図１３】この発明の実施の形態に係る遺伝子のＤＮＡコピー数と遺伝子発現レベルとの相関を示した図である。
【符号の説明】
【００８５】
２・・・解析装置、４・・・ネットワーク、６・・・ＮＣＩＷｅｂサイト、８・・・ＮＣＩ６０Ｗｅｂサイト、１０・・・ＵＣＳＣＷｅｂサイト、２０・・・データ処理部、２２・・・通信制御部、２４・・・データ記憶部、２６・・・データ出力部。
【図１】
2008059024.tif 000006
【図２】
2008059024.tif 000007
【図３】
2008059024.tif 000008
【図４】
2008059024.tif 000009
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2008059024.tif 000013
【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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