(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヒト被験者において２型糖尿病感受性を評価する方法であって、以下の一塩基多型（ＳＮＰ）
ＳＬＣ１６Ａ１１−ｒｓ７５４９３５９３；
ＨＮＦ１Ａ−ｒｓ４８３３５３０４４；
ＴＣＦ７Ｌ２−ｒｓ７９０３１４６；
ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ−ｒｓ１０８１１６６１；
ＣＤＫＡＬ１−ｒｓ７７５６９９２；
ＳＬＣ３０Ａ８−ｒｓ３８０２１７７；
ＩＧＦ２ＢＰ２−ｒｓ４４０２９６０；
ＦＴＯ−ｒｓ９９３６３８５；
ＰＰＡＲＧ−ｒｓ１８０１２８２；
ＨＨＥＸ／ＩＤＥ−ｒｓ１１１１８７５；
ＡＤＣＹ５−ｒｓ１１７１７１９５；
ＪＡＺＦ１−ｒｓ８４９１３５；
ＷＳＦ１−ｒｓ４４５８５２３；
ＩＮＳ−ＩＧＦ２−ｒｓ１４９４８３６３８；
ＫＣＮＱ１−ｒｓ２２３７８９７；および
ＫＣＮＪ１１−ｒｓ５２１９
の各々において少なくとも１つのアレルの同一性を決定することを含む、方法。
【請求項２】
以下のリスクアレル、
ＳＬＣ１６Ａ１１のｒｓ７５４９３５９３でのＴ；
ＨＮＦ１Ａのｒｓ４８３３５３０４４でのＡ；
ＴＣＦ７Ｌ２のｒｓ７９０３１４６でのＴ；
ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂのｒｓ１０８１１６６１でのＴ；
ＣＤＫＡＬ１のｒｓ７７５６９９２でのＧ；
ＳＬＣ３０Ａ８のｒｓ３８０２１７７でのＧ；
ＩＧＦ２ＢＰ２のｒｓ４４０２９６０でのＴ；
ＦＴＯのｒｓ９９３６３８５でのＣ；
ＰＰＡＲＧのｒｓ１８０１２８２でのＣ；
ＨＨＥＸ／ＩＤＥのｒｓ１１１１８７５でのＣ；
ＡＤＣＹ５のｒｓ１１７１７１９５でのＴ；
ＪＡＺＦ１のｒｓ８４９１３５でのＧ；
ＷＳＦ１のｒｓ４４５８５２３でのＧ；
ＩＮＳ−ＩＧＦ２のｒｓ１４９４８３６３８でのＣ；
ＫＣＮＱ１のｒｓ２２３７８９７でのＣ；および
ＫＣＮＪ１１のｒｓ５２１９でのＴ
のうちの１または複数の存在が２型糖尿病に対する被験者のより大きい感受性を示す、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法がＳＮＰリスクアレルの数および同一性を決定することを含み、かつ前記方法が前記被験者について２型糖尿病リスクスコアを算出することをさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記被験者が、肥満度指数＞３０、女性の場合胴囲＞８０ｃｍまたは男性の場合胴囲＞９４ｃｍ、年齢＞４０、グルコース調節障害、空腹時血糖上昇、およびインスリン抵抗性から選択される２型糖尿病の臨床危険因子の１または複数を有する、１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記被験者が前記ＳＮＰの１または複数で前記リスクアレルのうちの１または複数を保有し、したがって２型糖尿病のリスクがより大きいと決定され、
前記方法が、
前記被験者に電子的にアクセス可能なビデオゲームを作製することであって、前記ビデオゲームが、糖尿病誘発性食物および飲み物の消費を避けるまたは最小限に抑える健康的な食習慣を補強するためおよび／または運動習慣を補強するために選択される事前に定義されたゲーム目的を有する、ビデオゲームを作製すること；
前記被験者が利用できる運動活動モニターを作製することであって、前記運動活動モニターが前記被験者についての運動活動データを記録できるおよび／または前記運動活動データもしくは前記データから得られるサマリーもしくはスコアを示すディスプレイインターフェイスに報告できる、運動活動モニターを作製すること；
前記被験者が利用できるカロリーカウンター装置を作製することであって、前記装置が前記被験者によって消費される食物および／または飲み物についての食事栄養データを記録できるおよび／または報告できる、カロリーカウンター装置を作製すること；および
前記被験者が利用できるソーシャルネットワークを作製することであって、前記ネットワークが２型糖尿病の自己管理アドバイス、複数の糖尿病ネットワーク参加者ならびに健康的な摂食および／または運動を促進する褒賞システムを有する、ソーシャルネットワークを作製すること
からなる群から選択される介入をさらに含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記ビデオゲームが食物選択肢および／または飲み物選択肢とともに表示されるプレイヤーキャラクターを含み、前記ゲームが前記プレイヤーキャラクターによる健康的な食物および／または飲み物の選択に褒賞を与える、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記運動活動モニターがコンピュータまたはモバイル電子機器と通信する、または通信するように構成され得る歩数計を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記カロリーカウンター装置が前記被験者の食事摂取についての情報を受信し、前記食事摂取に相当するカロリー値を表示するようにプログラムされたモバイル電子機器を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記被験者が倍率変化（ＦＣ）値によって、
低リスク：０と１．００の間のＦＣ
中等度リスク：１．０１と１．５の間のＦＣ；
中間リスク：１．５１と２．０の間のＦＣ；
高リスク：２．０を超えるＦＣ
の３つのリスクカテゴリーの１つに分類される、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記被験者についての前記倍率変化値が各ＳＮＰについてリスクスコアを割り当てることによって算出され、前記倍率変化値がそれぞれのＳＮＰのリスクスコアを掛けることによって与えられ、および各ＳＮＰについてリスクスコアが以下の、
リスクマーカーがない、すなわちホモ接合非リスクアレル遺伝子型の場合、そのＳＮＰに１の値が割り当てられる、
単一リスクマーカーが存在する、すなわちヘテロ接合遺伝子型の場合、そのＳＮＰでのリスクアレルに対するオッズ比（ＯＲ）に等しい値がそのＳＮＰに割り当てられる、
２つのリスクマーカーが存在する、すなわちホモ接合リスクアレル遺伝子型の場合、オッズ比の２乗（ＯＲ）２に等しい値が割り当てられる
ようにして割り当てられる、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
各ＳＮＰで前記リスクアレルのＯＲが、
ＳＬＣ１６Ａ１１のｒｓ７５４９３５９３でのＴ＝１．２９±０．０５；
ＨＮＦ１Ａのｒｓ４８３３５３０４４でのＡ＝５．４８±０．０５；
ＴＣＦ７Ｌ２のｒｓ７９０３１４６でのＴ＝１．３７±０．０５；
ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂのｒｓ１０８１１６６１でのＴ＝１．０８±０．０５；
ＣＤＫＡＬ１のｒｓ７７５６９９２でのＧ＝１．０５±０．０５；
ＳＬＣ３０Ａ８のｒｓ３８０２１７７でのＧ＝１．１２±０．０５；
ＩＧＦ２ＢＰ２のｒｓ４４０２９６０でのＴ＝１．１２±０．０５；
ＦＴＯのｒｓ９９３６３８５でのＣ＝１．１７±０．０５；
ＰＰＡＲＧのｒｓ１８０１２８２でのＣ＝１．１±０．０５；
ＨＨＥＸ／ＩＤＥのｒｓ１１１１８７５でのＣ＝１．０６±０．０５；
ＡＤＣＹ５のｒｓ１１７１７１９５でのＴ＝１．１４±０．０５；
ＪＡＺＦ１のｒｓ８４９１３５でのＧ＝１．１６±０．０５；
ＷＳＦ１のｒｓ４４５８５２３でのＧ＝１．１３±０．０５；
ＩＮＳ−ＩＧＦ２のｒｓ１４９４８３６３８でのＣ＝１．２８±０．０５；
ＫＣＮＱ１のｒｓ２２３７８９７でのＣ＝１．３１±０．０５；および
ＫＣＮＪ１１のｒｓ５２１９でのＴ＝１．０８±０．０５
である、請求項１０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２型糖尿病（Ｔ２Ｄ）に関連する遺伝子変異のｉｎ  ｖｉｔｒｏでのジェノタイピングに関する方法および生成物、特にアレイおよび関連するシステムに関し、ならびにＴ２Ｄリスクの評価方法、予防方法、管理方法、および処置選択方法に関し、Ｔ２Ｄの遺伝的リスクの評価；糖尿病薬物に対する感受性の評価；および糖尿病の予防、発症遅延と管理を支援するための介入、例えば効果的な食習慣を強化するための個人的モバイルカジュアルゲーム、バーチャル長期的インタラクティブゲーム、およびリアルライフ行動評価、ソーシャルメディアネットワーク、ならびに教育システムを伴うカジュアルゲーム、のうちの１または複数を含む。
【背景技術】
【０００２】
２型糖尿病（Ｔ２Ｄ）は、世界的な死亡原因の第５位であり、病的状態、早発性冠動脈性心疾患、脳卒中、末梢血管疾患、腎不全、および切断の主要な原因であるので、この疾患の世界的な流行は大きな公衆衛生問題である［１］。糖尿病を抱えて生活している人の数は世界的に、２０１１年の３億６６００万から２０３０年までに５億５２００万に増加すると予測される［２］。
【０００３】
Ｔ２Ｄは、インスリン分泌障害に起因する高血糖症および標的組織でのインスリン抵抗性によって特徴づけられるインスリン非依存性糖尿病である。Ｔ２Ｄは一般的に４０歳以降に診断され、遺伝的感受性と環境要因の複合作用に起因する。Ｔ２Ｄは肥満と関連しており、および多遺伝子性疾患でもある。
【０００４】
典型的なＴ２Ｄ形態のゲノムワイド関連解析（ＧＷＡＳ）は、疾患の有病率におけるわずかな違いに関連している一般的なバリアントを保有する７０を超える異なる遺伝子座を特定した［３、４、５］。これらの一般的なバリアントは推定される遺伝性のごくわずかを説明するので、ゲノムワイド関連解析によって捕えられないが配列決定手法に適している、強い影響力を有する低頻度バリアントまたはレアバリアントは、この疾患の遺伝的構造に有意義な割合で寄与すると仮定される。今日まで、ほぼ完全な浸透率の低頻度バリアントは２型糖尿病の全エクソーム解析研究では見いだされてないが［６、７］、最近の全ゲノム配列決定研究は、アイスランド人集団において２型糖尿病有病率に関連するレアバリアントを見いだした［８］。
【０００５】
メキシコ人集団およびラテン系アメリカ人集団における２型糖尿病有病率は、米国非ヒスパニック系白人のそれのほぼ２倍［９、１０］であるので、介入措置および予防措置を促進するために、メキシコ人およびラテン系アメリカ人をこの疾患になりやすくする遺伝要因を定義するためのアンメットメディカルニーズがある。メキシコ人集団およびラテン系アメリカ人集団に特異的な処置選択の方法および処置計画の最適化も必要とされている。
【０００６】
加えて、糖尿病の発症または合併病を予防するために、個人は自己の食事、運動、および処置計画を管理しなければならない。現在の糖尿病管理戦略は、行動変化を推進するための教育に焦点を合わせている。糖尿病自己管理教育（ＤＳＭＥ）は、糖尿病患者が自己の糖尿病を管理し毎日、自己の血糖値をコントロールするために必要なスキルを学ぶことを含む手法である。ＤＳＭＥは、糖尿病関連合併症を管理しかつ全医療費を減らすことに役立つ予防医療の解決策である。既存の糖尿病管理戦略は、定期的な連絡、コミュニティ支援、励まし、および定期的なモニタリングの必要性を認識している。頻繁な連絡は経費を要する医療専門家の時間を必要とするので、ほとんどの試みは、週１回、月１回、またはさらに少ない頻度での連絡による予防医療を支持している。糖尿病をコントロールする他の方法としては、薬物療法、コミュニティ保健プログラム、および人々が糖尿病を管理することに役立つインターネットベースのプログラムが挙げられる。
【０００７】
それにもかかわらず、ＤＳＭＥに関連する深刻な問題がある。グループとして、糖尿病患者は厳しく管理されるプログラムを十分に厳守しない。さらに、糖尿病管理プログラムを厳守する患者の増加に効果的であることが証明されている方法は、すべての患者に及んでない。実際に、既存のプログラムは、糖尿病患者のわずか１０〜１５％においてのみ効果的な自己管理（６．５ｍｍｏｌ／ＬのＨｂＡ1Ｃ（グリコヘモグロビン）レベルと定義されている）を成し遂げている。このように、大多数の糖尿病患者は、糖尿病管理プログラムを十分に厳守せず、または自己管理に失敗している。既存のプログラムは、これらの患者の必要性を完全には満たしておらず、したがって、効果的な自己管理を促す付加的なツールおよび方法が必要である。
【発明の概要】
【０００８】
概して、本発明者らは、多型、特に一塩基多型（ＳＮＰ）の特定の組み合わせが２型糖尿病（Ｔ２Ｄ）リスクと処置応答の予測に関連していることを見いだした。さらに、とりわけ、メキシコ人およびラテン系アメリカ人の集団への特定の適合性のために選択されたＳＮＰの組み合わせが本明細書で特定された。さらに、分析のために選択されたＳＮＰは、祖先系列の多様性に関連する変異を含み、この多様性はメキシコ人集団において一般的である。例えば、メキシコ人集団は民族的に多様であり、メスティーソ、ヨーロッパ人の子孫、アジア系メキシコ人、アフリカ系メキシコ人およびメキシコ先住民の人を含む。ツールおよび関連するシステムが、Ｔ２Ｄ感受性、処置選択、管理および場合によってはＴ２Ｄの予防の予測のためを含む、本発明の方法で使用するために開発された。
【０００９】
したがって、第１の態様において、本発明は、２型糖尿病感受性を評価する方法および／またはヒト被験者において処置応答性を予測する方法を提供し、方法は、
ＳＬＣ１６Ａ１１−ｒｓ７５４９３５９３；
ＨＮＦ１Ａ−ｒｓ４８３３５３０４４（ＨＮＦ１Ａ  Ｅ５０８Ｋ）；
ＴＣＦ７Ｌ２−ｒｓ７９０３１４６；
ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ−ｒｓ１０８１１６６１；
ＣＤＫＡＬ１−ｒｓ７７５６９９２；
ＳＬＣ３０Ａ８−ｒｓ３８０２１７７；
ＩＧＦ２ＢＰ２−ｒｓ４４０２９６０；
ＦＴＯ−ｒｓ９９３６３８５；
ＰＰＡＲＧ−ｒｓ１８０１２８２；
ＨＨＥＸ／ＩＤＥ−ｒｓ１１１１８７５；
ＡＤＣＹ５−ｒｓ１１７１７１９５；
ＪＡＺＦ１−ｒｓ８４９１３５；
ＷＳＦ１−ｒｓ４４５８５２３；
ＩＮＳ−ＩＧＦ２−ｒｓ１４９４８３６３８；
ＫＣＮＱ１−ｒｓ２２３７８９７；および
ＫＣＮＪ１１−ｒｓ５２１９
から選択される一塩基多型（ＳＮＰ）、および／またはｒ２＞０．８、ｒ２＞０．９、ｒ２＞０．９５、ｒ２＞０．９９もしくはｒ２＝１．０でそれと連鎖不平衡にあるＳＮＰ
の少なくとも１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５または１６の位置のそれぞれで少なくとも１つのアレルの同一性を決定することを含む。
【００１０】
ＳＮＰは、ＮＣＢＩ  ｄｂＳＮＰにおいてホモ・サピエンス  ゲノムビルド３７として開示されるようなものであってよい。
【００１１】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、本方法は、
ＳＬＣ１６Ａ１１−ｒｓ７５４９３５９３；
ＨＮＦ１Ａ−ｒｓ４８３３５３０４４；
ＫＣＮＱ１−ｒｓ２２３７８９７；および
ＴＣＦ７Ｌ２−ｒｓ７９０３１４６
のＳＮＰのそれぞれで少なくとも１つのアレルの同一性を決定することを含む。
【００１２】
４つのＳＮＰ、ｒｓ７５４９３５９３、ｒｓ４８３３５３０４４、ｒｓ２２３７８９７、およびｒｓ７９０３１４６は、Ｔ２Ｄ感受性およびスルホニル治療応答の予測のための、メキシコ人集団のような民族的に多様な集団での使用にうまく適合する小型で効率的なＳＮＰセットを表す。ＳＬＣ１６Ａ１１−ｒｓ７５４９３５９３  ＳＬＣ１６Ａ１１は、メキシコ人およびラテン系アメリカ人の個人においてＴ２Ｄのリスクに関連することがわかった。リスクハプロタイプは、先住アメリカ人サンプルでは約５０％の頻度で、および東アジア人のサンプルでは約１０％で存在するが、ヨーロッパ人およびアフリカ人のサンプルではまれである。ＫＣＮＱ１（ｒｓ２２３７８９７を含む）は、韓国人集団、中国人集団およびヨーロッパ人を祖先にもつ集団ならびに２つの独立した日本人集団においてＴ２Ｄ感受性遺伝子として意味づけられている。ＴＣＦ７Ｌ２−ｒｓ７９０３１４６は、ヨーロッパ人を祖先にもつ集団においてＴ２Ｄ感受性遺伝子として意味づけられている。本明細書で報告するように、予備調査は、ＨＮＦ１Ａ−ｒｓ４８３３５３０４４（Ｅ５０８Ｋ）がラテン系アメリカ人集団においてＴ２Ｄ感受性として意味づけられるだけでなく、Ｅ５０８Ｋバリアントを保有する者の間でグリピジドなどのスルホニル尿素系薬剤に対する大きな低血糖応答も予測することを示す。したがって、本発明のいくつかの実施形態のＳＮＰジェノタイピングツール上でのｒｓ７５４９３５９３、ｒｓ４８３３５３０４４、ｒｓ２２３７８９７、およびｒｓ７９０３１４６の４つのＳＮＰの組み合わせは、被験者の広範で民族的に多様な集団にわたり有用なＴ２Ｄ感受性および処置応答性の情報を有利に提供する。
【００１３】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、方法は、
ＳＬＣ１６Ａ１１−ｒｓ７５４９３５９３；
ＨＮＦ１Ａ−ｒｓ４８３３５３０４４；
ＫＣＮＱ１−ｒｓ２２３７８９７；
ＴＣＦ７Ｌ２−ｒｓ７９０３１４６；
ＦＴＯ−ｒｓ９９３６３８５；および
ＰＰＡＲＧ−ｒｓ１８０１２８２
のＳＮＰのそれぞれで少なくとも１つのアレルの同一性を決定することを含む。
【００１４】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、方法は
ＳＬＣ１６Ａ１１−ｒｓ７５４９３５９３；
ＨＮＦ１Ａ−ｒｓ４８３３５３０４４；
ＴＣＦ７Ｌ２−ｒｓ７９０３１４６；
ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ−ｒｓ１０８１１６６１；
ＣＤＫＡＬ１−ｒｓ７７５６９９２；
ＳＬＣ３０Ａ８−ｒｓ３８０２１７７；
ＩＧＦ２ＢＰ２−ｒｓ４４０２９６０；
ＦＴＯ−ｒｓ９９３６３８５；
ＰＰＡＲＧ−ｒｓ１８０１２８２；
ＨＨＥＸ／ＩＤＥ−ｒｓ１１１１８７５；
ＡＤＣＹ５−ｒｓ１１７１７１９５；
ＪＡＺＦ１−ｒｓ８４９１３５；
ＷＳＦ１−ｒｓ４４５８５２３；
ＩＮＳ−ＩＧＦ２−ｒｓ１４９４８３６３８；
ＫＣＮＱ１−ｒｓ２２３７８９７；および
ＫＣＮＪ１１−ｒｓ５２１９
のＳＮＰのそれぞれで少なくとも１つのアレルの同一性を決定することを含む。
【００１５】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、アレル決定は、多くて５０、４０、３０、２５、２０、１９、１８、１７のまたは多くて１６のＳＮＰ位置で行われる。
【００１６】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、以下のリスクアレル（すなわち、ヘテロ接合またはホモ接合リスクアレル）の１つまたは複数の存在が、被験者が２型糖尿病に対するより大きな感受性を有することを示す：
ＳＬＣ１６Ａ１１のｒｓ７５４９３５９３でのＴ；
ＨＮＦ１Ａのｒｓ４８３３５３０４４でのＡ；
ＴＣＦ７Ｌ２のｒｓ７９０３１４６でのＴ；
ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂのｒｓ１０８１１６６１でのＴ；
ＣＤＫＡＬ１のｒｓ７７５６９９２でのＧ；
ＳＬＣ３０Ａ８のｒｓ３８０２１７７でのＧ；
ＩＧＦ２ＢＰ２のｒｓ４４０２９６０でのＴ；
ＦＴＯのｒｓ９９３６３８５でのＣ；
ＰＰＡＲＧのｒｓ１８０１２８２でのＣ；
ＨＨＥＸ／ＩＤＥのｒｓ１１１１８７５でのＣ；
ＡＤＣＹ５のｒｓ１１７１７１９５でのＴ；
ＪＡＺＦ１のｒｓ８４９１３５でのＧ；
ＷＳＦ１のｒｓ４４５８５２３でのＧ；
ＩＮＳ−ＩＧＦ２のｒｓ１４９４８３６３８のＣ；
ＫＣＮＱ１のｒｓ２２３７８９７でのＣ；および
ＫＣＮＪ１１のｒｓ５２１９でのＴ。
【００１７】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、方法は、各ＳＮＰでの両アレルの同一性を決定すること、それによって各ＳＮＰでの被験者の遺伝子型を得ることを含む。
【００１８】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、被験者は、前述のＳＮＰの少なくとも１つでリスクアレルに関してヘテロ接合であるかホモ接合であるかを決定される。被験者が１つまたは複数のリスクアレルを有することが判明した場合、この被験者は、前述のリスクアレルが何もない、またはより少ない被験者と比較して、２型糖尿病のリスクがより高いと分類されうる。
【００１９】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、方法は、前述の被験者から前もって採取されたＤＮＡ含有サンプルをアッセイすることを含む。特に、サンプルは、血液、毛髪、皮膚、羊水、麺棒で採取した頬粘膜、唾液、および糞便からなる群から選択され得る。特に好ましいサンプルは全血であり、そこからゲノムＤＮＡが分離される。
【００２０】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、方法は、前述の被験者からゲノムＤＮＡを分離しおよび／または増幅することを含む。
【００２１】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、各ＳＮＰで前述の少なくとも１つのアレルの同一性を決定することは、プローブハイブリダイゼーション、リアルタイムＰＣＲ、アレイ解析、ビーズ分析、プライマー伸長、制限分析および／またはＤＮＡ塩基配列決定を含む。
【００２２】
いくつかの例では、方法は複数のオリゴヌクレオチドプローブを使用し、複数は各ＳＮＰのための一対のアレル特異的オリゴヌクレオチドプローブを含み、前述のアレル特異的オリゴヌクレオチドプローブのそれぞれが表２のコンテキスト配列欄に記載のように多型位置にまたがっている。一般に、そのようなオリゴヌクレオチドは、１０〜５０ヌクレオチド長、好ましくは１２〜２０ヌクレオチド長、より好ましくは１３〜１８ヌクレオチド長である。当業者は、例えば表２に示す配列コンテキストを使用して、複数のＳＮＰにまたがるプローブを容易にデザインできる。一般的に、オリゴヌクレオチドプローブは、表２に示す配列コンテキストの上述の範囲の連続する配列を含み、多型位置が一般的にそれぞれのアレル特異的プローブ、またはその逆相補体またはそれにハイブリダイズする（例えば高ストリンジェンシー条件下で）ものにおいて中央の位置にある。
【００２３】
いくつかの例では、各ＳＮＰで前述の少なくとも１つのアレルの同一性を決定することは、ＴａｑＭａｎ（登録商標）ＳＮＰジェノタイピングを含む。特に、方法は、ＴａｑＭａｎ（登録商標）ＯｐｅｎＡｒｒａｙ（登録商標）ＳＮＰジェノタイピングを使用できる。
【００２４】
いくつかの例では、各ＳＮＰで前述の少なくとも１つのアレルの同一性を決定することは、ジェノタイピング用の、集積流体回路（ＩＦＣ）システムに基づくプラットフォームの使用を含む。そのようなプラットフォームは、例えばＦｌｕｉｄｉｇｍから入手可能である。特定の例では、プラットフォームは、Ｄｙｎａｍｉｃ  Ａｒｒａｙ  ＩＦＣ  ジェノタイピングプラットフォームである。
【００２５】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、方法はＳＮＰリスクアレルの数および同一性を決定することを含み、および方法は前述の被験者について２型糖尿病リスクスコアを算出することをさらに含む。
【００２６】
いくつかの例では、方法は、前述のリスクスコアを算出するためにＳＮＰアレル決定を確率関数に入力することを含む。
【００２７】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、前述のＳＮＰはＨＮＦＩＡにＥ５０８Ｋ多型を含み、および前述のＥ５０８Ｋ多型、ｒｓ４８３３５３０４４での少なくとも１つのＡアレルの存在は、被験者がビグアナイドと比較してスルホニル尿素系薬剤による抗糖尿病治療へのより大きい低血糖応答を有することを示す。特に、スルホニル尿素系薬剤は、グリピジド、グリクラジド、グリベンクラミド、グリブリド（ミクロナーゼ）、グリボルヌリド、グリキドン、グリソキセピド、グリクロピラミド、グリメピリド（アマリール）、カルブタミド、アセトヘキサミド、クロルプロパミドまたはトルブタミドでありえる。好ましくは、スルホニル尿素系薬剤はグリピジンである。
【００２８】
いくつかの例では、方法は処置の方法または処置選択の方法であり、ＨＮＦ１ＡにＥ５０８Ｋ多型の少なくとも１つのＡアレルを保有する２型糖尿病被験者に対してスルホニル尿素系薬剤療法を実施すること、または実施を推奨することをさらに含む。特に、スルホニル尿素系薬剤はグリピジドであってよい。
【００２９】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、被験者はメキシコ人またはラテン系アメリカ人血縁者もしくはラテン系アメリカ人子孫である。いくつかの例では、被験者はヨーロッパ人、東アジア人、アフリカ人または先住メキシコ人出身者もしくは子孫である。
【００３０】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、被験者は、２型糖尿病を有する、またはこれまでに２型糖尿病と診断された少なくとも一人の第一度近親者を有する。
【００３１】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、被験者は、肥満度指数＞３０、胴囲女性の場合＞８０ｃｍまたは男性の場合＞９４ｃｍ、年齢＞４０、グルコース調節障害、空腹時血糖上昇、およびインスリン抵抗性から選択される２型糖尿病の臨床危険因子の１または複数を有する。
【００３２】
本発明の第１の態様によるいくつかの例では、被験者は、前述のＳＮＰ（例えば１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５または１６）の１または複数で前述のリスクアレルの１または複数を保有し、したがって２型糖尿病のリスクがより高いと決定され、方法は以下からなる群から選択される介入をさらに含む：
前記被験者に電子的にアクセス可能なビデオゲームを作成することであって、前述のビデオゲームが、糖尿病誘発性食物および飲み物の消費を避けるまたは最小限に抑える健康的な食習慣を強化するためおよび／または運動習慣を強化するために選択される、事前に定義されたゲーム目的を有する、ビデオゲームを作成すること；
被験者が利用できる運動活動モニターを作成することであって、前述の運動活動モニターが、被験者についての運動活動データを記録できるおよび／または、この運動活動データもしくはこのデータから得られるサマリーまたはスコアを示すディスプレイインターフェイスに報告できる、運動活動モニターを作成すること；
被験者が利用できるカロリーカウンター装置を作成することであって、前述の装置が、被験者によって消費される食物および／または飲み物についての食事栄養データを記録できるおよび／または報告できる、カロリーカウンター装置を作成すること；および
被験者が利用できるソーシャルネットワークを作成することであって、前述のネットワークが２型糖尿病の自己管理アドバイスと、複数の糖尿病ネットワーク参加者と、健康的な摂食および／または運動を促進する褒賞システムとを有する、ソーシャルネットワークを作成する。
【００３３】
いくつかの例では、ビデオゲームは、食物選択肢および／または飲み物選択肢とともに表示されるプレイヤーキャラクターを含み、プレイヤーキャラクターによる健康的な食物および／または飲み物の選択に褒賞を与える
【００３４】
いくつかの例では、運動活動モニターは、コンピュータまたはモバイル電子機器（例えばスマートフォーンなどの携帯電話）と通信する、または通信するように構成され得る万歩計を含む。
【００３５】
いくつかの例では、カロリーカウンター装置は、前述の被験者の食事摂取量についての情報を受信し上記食事摂取量に相当するカロリー値を表示するようにプログラムされたモバイル電子機器（例えばカロリー摂取量を追跡するためのアプリケーションを実行する携帯電話）を含む。
【００３６】
いくつかの実施形態において、被験者は倍率変化（ＦＣ）値によって以下の３つのリスクカテゴリーの１つに分類される：
低リスク：０と１．００の間のＦＣ
中等度リスク：１．０１と１．５の間のＦＣ；
中間リスク：１．５１と２．０の間のＦＣ；および
高リスク：２．０を超えるＦＣ。
【００３７】
特に、被験者についての倍率変化値はリスクスコアを各ＳＮＰに割り当てることによって算出され、倍率変化値はそれぞれのＳＮＰのリスクスコアを一緒に掛けることによって与えられる。このように、例えば、リスクアレルの存在を１より大きいリスクスコアに割り当て、一方非リスクアレルの存在を１のリスクスコアに割り当てることができる。特に、ＳＮＰごとに、リスクスコアを以下の通りに割り当てることができる：
ＳＮＰにリスクマーカーがない場合、すなわちホモ接合非リスクアレル遺伝子型には１の値を割り当て、
ＳＮＰに単一リスクマーカーが存在する場合、すなわちヘテロ遺伝子型には、そのＳＮＰでのリスクアレルに対するオッズ比（ＯＲ）に等しい値を割り当て、
２つのリスクマーカーが存在する場合、すなわちホモ接合リスクアレル遺伝子型にはオッズ比の２乗（ＯＲ）２に等しい値を割り当てる。
【００３８】
いくつかの例では、倍率変化値は、各ＳＮＰのリスクスコアを一緒に掛け、次いで対照群、すなわちこれまでにＴ２Ｄではないと決定された患者の群の平均オッズ比（ＯＲ）によって割ることによって導き出される。
【００３９】
いくつかの例では、各ＳＮＰでのリスクアレルについてのＯＲは、以下の通りである：
ＳＬＣ１６Ａ１１のｒｓ７５４９３５９３でのＴ＝１．２９±０．０５；
ＨＮＦ１Ａのｒｓ４８３３５３０４４でのＡ＝５．４８±０．０５；
ＴＣＦ７Ｌ２のｒｓ７９０３１４６でのＴ＝１．３７±０．０５；
ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂのｒｓ１０８１１６６１でのT＝１．０８±０．０５；
ＣＤＫＡＬ１のｒｓ７７５６９９２でのＧ＝１．０５±０．０５；
ＳＬＣ３０Ａ８のｒｓ３８０２１７７でのＧ＝１．１２±０．０５；
ＩＧＦ２ＢＰ２のｒｓ４４０２９６０でのＴ＝１．１２±０．０５；
ＦＴＯのｒｓ９９３６３８５でのＣ＝１．１７±０．０５；
ＰＰＡＲＧのｒｓ１８０１２８２でのＣ＝１．１±０．０５；
ＨＨＥＸ／ＩＤＥのｒｓ１１１１８７５でのＣ＝１．０６±０．０５；
ＡＤＣＹ５のｒｓ１１７１７１９５でのＴ＝１．１４±０．０５；
ＪＡＺＦ１のｒｓ８４９１３５でのＧ＝１．１６±０．０５；
ＷＳＦ１のｒｓ４４５８５２３でのＧ＝１．１３±０．０５；
ＩＮＳ−ＩＧＦ２のｒｓ１４９４８３６３８でのＣ＝１．２８±０．０５；
ＫＣＮＱ１のｒｓ２２３７８９７でのＣ＝１．３１±０．０５；および
ＫＣＮＪ１１のｒｓ５２１９でのＴ＝１．０８±０．０５。
【００４０】
特に、ＯＲは表３に記載のようであってよい。
【００４１】
第２の態様において、本発明は、本発明の第１の態様の方法で使用するためのジェノタイピングツールを提供し、前述のツールは複数のオリゴヌクレオチドプローブ対を有するアレイを含み、前述のそれぞれのプローブ対は一塩基多型（ＳＮＰ）の第１のアレルに特異的な第１のプローブおよび前述のＳＮＰの第２のアレルに特異的な第２のプローブを含み、
前述の複数のオリゴヌクレオチドプローブ対が、
ＳＬＣ１６Ａ１１−ｒｓ７５４９３５９３；
ＨＮＦ１Ａ−ｒｓ４８３３５３０４４；
ＴＣＦ７Ｌ２−ｒｓ７９０３１４６；
ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ−ｒｓ１０８１１６６１；
ＣＤＫＡＬ１−ｒｓ７７５６９９２；
ＳＬＣ３０Ａ８−ｒｓ３８０２１７７；
ＩＧＦ２ＢＰ２−ｒｓ４４０２９６０；
ＦＴＯ−ｒｓ９９３６３８５；
ＰＰＡＲＧ−ｒｓ１８０１２８２；
ＨＨＥＸ／ＩＤＥ−ｒｓ１１１１８７５；
ＡＤＣＹ５−ｒｓ１１７１７１９５；
ＪＡＺＦ１−ｒｓ８４９１３５；
ＷＳＦ１−ｒｓ４４５８５２３；
ＩＮＳ−ＩＧＦ２−ｒｓ１４９４８３６３８；
ＫＣＮＱ１−ｒｓ２２３７８９７；および
ＫＣＮＪ１１−ｒｓ５２１９
からなる群から選択される少なくとも３つのＳＮＰ、および／またはｒ２＞０．８、ｒ２＞０．９、ｒ２＞０．９５、ｒ２＞０．９９もしくはｒ２＝１．０で前述のＳＮＰのいずれか１つと連鎖不平衡にあるＳＮＰを照合するプローブ対を含む。
【００４２】
いくつかの例では、ｒｓ７５４９３５９３；ｒｓ４８３３５３０４４；ｒｓ７９０３１４６；ｒｓ１０８１１６６１；
ｒｓ７７５６９９２；ｒｓ３８０２１７７；ｒｓ４４０２９６０；ｒｓ９９３６３８５；ｒｓ１８０１２８２；
ｒｓ１１１１８７５；ｒｓ１１７１７１９５；ｒｓ８４９１３５；ｒｓ４４５８５２３；ｒｓ１４９４８３６３８；
ｒｓ２２３７８９７；およびｒｓ５２１９から選択されるＳＮＰを照合するアレイのオリ
ゴヌクレオチドプローブは、アレイ中の核酸プローブの総数の少なくとも５０％、少なくとも６０％、少なくとも７０％、少なくとも８０％、少なくとも９０％、少なくとも９５％、少なくとも９９％、またはアレイ中の核酸プローブの基本的にすべてを占める。このように、ジェノタイピングツールは、メキシコ人集団およびラテン系アメリカ人集団における２型糖尿病リスク予測のために有益なＳＮＰを照合するプローブが強化されている。他のＳＮＰを照合する高比率のプローブ（例えば、大規模なＳＮＰマイクロアレイで一般的に見られるような）を避けることによって、本発明のジェノタイピングツールは２型糖尿病リスク予測の評価のためのより効率的なツールを提供し、それによって不必要なプローブおよび他の試薬の使用を最小限に抑える。
【００４３】
いくつかの例では、前述の複数のオリゴヌクレオチドプローブ対は、少なくとも
ＳＬＣ１６Ａ１１−ｒｓ７５４９３５９３；
ＨＮＦ１Ａ−ｒｓ４８３３５３０４４；
ＫＣＮＱ１−ｒｓ２２３７８９７；および
ＴＣＦ７Ｌ２−ｒｓ７９０３１４６を照合するプローブ対を含む。
【００４４】
いくつかの例では、前述の複数のオリゴヌクレオチドプローブ対は、少なくとも
ＳＬＣ１６Ａ１１−ｒｓ７５４９３５９３；
ＨＮＦ１Ａ−ｒｓ４８３３５３０４４；
ＫＣＮＱ１−ｒｓ２２３７８９７；
ＴＣＦ７Ｌ２−ｒｓ７９０３１４６；
ＦＴＯ−ｒｓ９９３６３８５；および
ＰＰＡＲＧ−ｒｓ１８０１２８２を照合するプローブ対を含む。
【００４５】
いくつかの例では、前述の複数のオリゴヌクレオチドプローブ対は、少なくとも
ＳＬＣ１６Ａ１１−ｒｓ７５４９３５９３；
ＨＮＦ１Ａ−ｒｓ４８３３５３０４４；
ＴＣＦ７Ｌ２−ｒｓ７９０３１４６；
ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ−ｒｓ１０８１１６６１；
ＣＤＫＡＬ１−ｒｓ７７５６９９２；
ＳＬＣ３０Ａ８−ｒｓ３８０２１７７；
ＩＧＦ２ＢＰ２−ｒｓ４４０２９６０；
ＦＴＯ−ｒｓ９９３６３８５；
ＰＰＡＲＧ−ｒｓ１８０１２８２；
ＨＨＥＸ／ＩＤＥ−ｒｓ１１１１８７５；
ＡＤＣＹ５−ｒｓ１１７１７１９５；
ＪＡＺＦ１−ｒｓ８４９１３５；
ＷＳＦ１−ｒｓ４４５８５２３；
ＩＮＳ−ＩＧＦ２−ｒｓ１４９４８３６３８；
ＫＣＮＱ１−ｒｓ２２３７８９７；および
ＫＣＮＪ１１−ｒｓ５２１９を照合するプローブ対を含む。
【００４６】
いくつかの例では、アレル特異的プローブが提供される異なるＳＮＰの総数は、５０、４０、３０、２５、２０、１９、１８、１７または１６を超えない。
【００４７】
いくつかの例では、アレル特異的プローブはそれぞれ、フルオロフォア、クエンチャーおよび／または副溝結合（ＭＧＢ）ドメインに共有結合される。好ましくは、アレル特異的プローブ対の各メンバーは異なるフルオロフォアに結合され、蛍光波長によるプローブ対メンバーの特異的検出を可能にする。
【００４８】
いくつかの例では、アレル特異的プローブのそれぞれのヌクレオチド配列は、
（ｉ）表２に記載の各ＳＮＰの配列コンテキストの１０〜２５の、好ましくは１３〜１８ヌクレオチドの連続するヌクレオチト配列であり、プローブ配列が多型部位にまたがっている、または
（ｉｉ）（ｉ）の相補体である。
【００４９】
いくつかの例では、アレイは前述のＳＮＰそれぞれに対するプライマー対をさらに含み、各ＳＮＰに対する前述のプライマー対は、そのＳＮＰの上流の標的配列にハイブリダイズするオリゴヌクレオチドプライマーとそのＳＮＰの下流の標的配列にハイブリダイズするオリゴヌクレオチドプライマーとを含む
【００５０】
いくつかの例では、ツールは、前述のＳＮＰを含むＤＮＡの増幅のためのおよび／または前述のアレル特異的プローブの検出のための１種または複数種の試薬を含む。特に、ツール試薬は、Ｔａｑ  ＤＮＡポリメラーゼを含んでよい。
【００５１】
いくつかの例では、アレイは１０００〜１００００のアレイ位置のＯｐｅｎＡｒｒａｙ（登録商標）を含む。例えば、アレイは３０７２スルーホールを含んでよく、各ホールはナノリットルスケールのリアクター（例えば３３ｎＬ）として作用する。
【００５２】
好ましくは、ツールはＴａｑＭａｎ（登録商標）ＯｐｅｎＡｒｒａｙ（登録商標）ＳＮＰジェノタイピングプラットフォームまたは集積流体回路（ＩＦＣ）ジェノタイピングプラットフォームの形式である。
【００５３】
第３の態様において、本発明は、本発明の第１の態様の方法において使用するための２型糖尿病リスク評価システムを提供し、システムは本発明の第２の態様のジェノタイピングツールと、表１および／または表２に記載のＳＮＰから選択される少なくとも３つのＳＮＰのそれぞれでの被験者の遺伝子型データから２型糖尿病リスクスコアを算出するようにプログラムされたコンピュータとを含む。
【００５４】
いくつかの例では、コンピュータは、リスクスコアへの寄与が２型糖尿病リスクへのそのＳＮＰの寄与に比例するように存在していると見出された各ＳＮＰリスクアレルへの重み付けまたは係数、例えば表１に記載のように２型糖尿病へのＳＮＰの関連のオッズ比と釣り合う重み付け、を適用することよって、遺伝子型データからリスクスコアを算出する。
【００５５】
本発明の第１の態様によれば、本発明の方法は、本発明の第２の態様のジェノタイピングツールまたは本発明の第３の態様の２型糖尿病リスク評価システムを使用できる。
【００５６】
本発明は、これらの態様および記載される好ましい特徴の組み合わせを、そのような組み合わせが明らかに容認できないか明白に避けるべきと述べられている場合を除き、含む。本発明のこれらのおよびさらなる態様と実施形態は、以下でさらに詳細におよび添付の実施例および図面を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１Ａ】ＤＩＡＢＥＴＥＳｐｒｅｄｉｃｔ  ＳＮＰジェノタイピングアレイで使用される１６ＳＮＰそれぞれのアレル識別プロットを示す。遺伝子型を同定されるＳＮＰは、以下の通りである（時計回りに左上から）：Ａ）ＳＬＣ１６Ａ１１、ＩＮＳ−ＩＧＦ２、ＫＣＮＪ１１、ＨＨＥＸ／ＩＤＥ。
【図１Ｂ】ＤＩＡＢＥＴＥＳｐｒｅｄｉｃｔ  ＳＮＰジェノタイピングアレイで使用される１６ＳＮＰそれぞれのアレル識別プロットを示す。遺伝子型を同定されるＳＮＰは、以下の通りである（時計回りに左上から）：Ｂ）ＨＮＦ１Ａ、ＷＦＳ１、ＴＣＦ７Ｌ２、ＫＣＮＱ１。
【図１Ｃ】ＤＩＡＢＥＴＥＳｐｒｅｄｉｃｔ  ＳＮＰジェノタイピングアレイで使用される１６ＳＮＰそれぞれのアレル識別プロットを示す。遺伝子型を同定されるＳＮＰは、以下の通りである（時計回りに左上から）：Ｃ）ＦＴＯ、ＣＤＫＮ２Ａ／Ｂ、ＡＤＣＹ５、ＣＤＫＡＬ１。
【図１Ｄ】ＤＩＡＢＥＴＥＳｐｒｅｄｉｃｔ  ＳＮＰジェノタイピングアレイで使用される１６ＳＮＰそれぞれのアレル識別プロットを示す。遺伝子型を同定されるＳＮＰは、以下の通りである（時計回りに左上から）：Ｄ）ＰＰＡＲＧ、ＩＧＦＢＰ２、ＳＬＣ３０Ａ８、ＪＡＺＦ１。
【図２】２型糖尿病の遺伝的リスクおよびしたがって糖尿病管理セルフケアを含む、適切なレベルの介入を決定するためのＤＩＡＢＥＴＥＳｐｒｅｄｉｃｔｔツールの適用を示す決定木のフローチャートである。
【図３Ａ】ＦＣ１（青色曲線）およびＦＣ２［緑色曲線）について1−特異性（ｘ軸）に対して感受性（ｙ軸）をプロットした、受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を示す。基準線は、黄色で示す。対角線セグメントは、ドローによって作成する。
【図３Ｂ】曲線下面積（ＡＵＣ）をＦＣ１およびＦＣ２に対して決定する。
【図３Ｃ】ＦＣ１リスク分類を、０．５、０．５１〜１．０（集団平均よりも低い）、１．０１〜１．５低リスク、１．５１〜２．０中間リスクおよび＞２．０高リスクで示す。
【図４】遺伝的リスクのスペクトル、低い（＜１）、中等度（１〜１．５）、中間（１．５〜２）および高い（＞２）を示す。一例のスコア「あなたのスコア」は、遺伝的リスクのスペクトルの右側の高い遺伝的リスクの領域を指す矢印で表される。
【発明を実施するための形態】
【００５８】
一塩基多型（ＳＮＰ）
ＳＮＰは本明細書では、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ＳＮＰ／で一般に公開されているＮＣＢＩ  ｄｂＳＮＰデータベースに従いｒｓ識別子番号を使用して特定する。本明細書で用いる場合、ｒｓ番号は、２０１０年２月２日から利用可能なｄｂＳＮＰホモ・サピエンス  ビルド３７．１を参照する。
【００５９】
連鎖不平衡（ＬＤ）
いくつかの実施形態において、本発明に関連するＳＮＰと連鎖不平衡にあるＳＮＰは、類似の結果を得ることに役立つ。本明細書で用いる場合、連鎖不平衡とは、２つ以上の座位でのＳＮＰの非ランダムな関連を指す。連鎖不平衡の測定のための手法は、当技術分野で既知である。２つのＳＮＰが共に遺伝されるならばそれらは連鎖不平衡にあり、これらのＳＮＰがもたらす情報はある程度まで相関する。モデルに組み入れられたＳＮＰと連鎖不平衡にあるＳＮＰは、ＨａｐＭａｐなどのデータベースから、もしくは他の関連するデータベースから、もしくは研究室で行われる実験セットアップから、もしくはコンピュータ支援インシリコ実験から取得可能である。例えばＮＣＢＩ  ｄｂＳＮＰ  ｒｓ識別子によって特定されるような、本明細書で特定されるＳＮＰの位置で被験者の遺伝子型を決定することは、例えばＳＮＰの座位で各アレルのヌクレオチドの同一性を決定することによる直接的なジェノタイピング、および／または例えば問題のＳＮＰと連鎖不平衡にある１つまたは複数の座位で各アレルの同一性を決定することによる、およびかなりの信頼度で問題のＳＮＰの座位で各アレルの同一性を推測できる間接的なジェノタイピングを含み得る。いくつかの例では、間接的なジェノタイピングは、少なくとも９０％の確率で、少なくとも９５％または少なくとも９９％の確実性で問題のＳＮＰの座位で各アレルの同一性を推測できるように、問題のＳＮＰと十分に高い連鎖不平衡にある１または複数の座位で各アレルの同一性を決定することを含み得る。
【００６０】
読者が理解するように、いくつかの例では、本明細書に開示する多型また変化と連鎖不平衡にある１または複数の多型または変化は、本発明の方法に用途を見いだし得る。連鎖不平衡（ＬＤ）は遺伝学での現象であり、２つ以上の変異または多型が遺伝的にとても近いので共遺伝される。これは、ジェノタイピングにおいて、存在する１つの多型の検出が他の多型の存在を暗示することを意味する。このように、そのような連鎖不平衡にある多型または変化は、本明細書に開示する多型または変化のための代替マーカーとして作用する。好ましくは、本明細書で別のものと連鎖不平衡にある多型または変化の参照は、ｒ２＞０．８、好ましくはｒ２＞０．９、より好ましくはｒ２＞０．９５またはさらにｒ２＞０．９９を意味する。特に好適な実施形態において、ＳＮＰは、それがｒ２＝１．０およびＤ’＝１．０を示す場合、表１に記載のＳＮＰとＬＤであると考えられる。
【００６１】
本明細書で用いる場合、ＬＤは好ましくは、メキシコ人集団またはラテン系アメリカ人集団で決定される。
【００６２】
一例において、ＨＮＦ１Ａ  Ｅ５０８Ｋ  ＳＮＰ（ｒｓ４８３３５３０４４）は、ＳＮＰ  ｒｓ１４３５９２４１７（Ｑ５１１Ｒをコードする）と強力なＬＤにあると考えられており、したがっていくつかの例でｒｓ１４３５９２４１７は、本発明のいずれの態様に従ってｒｓ４８３３５３０４４のプロキシＳＮＰとして用いられ得る。
【００６３】
ジェノタイピングアッセイ
本発明の態様は、患者ＤＮＡサンプルを採取することおよび２つ以上のＳＮＰの存在に関して患者サンプルを評価することによってＳＮＰの存在を決定することに関する。当然のことながら、当業者に既知のいずれの方法によって、患者ＤＮＡサンプルが抽出され、およびＳＮＰがこのサンプル中で検出され得る。既知の手法のいくつかの非限定例としては、制限断片長多型（ＲＦＬＰ）解析、平面マイクロアレイ、ビーズアレイ、配列決定、一本鎖高次構造多型解析（ＳＳＣＰ）、ミスマッチの化学的切断（ＣＣＭ）、および変性高速液体クロマトグラフィー（ＤＨＰＬＣ）による検出が挙げられる。
【００６４】
いくつかの実施形態において、ＳＮＰは、ＳＮＰを含むＤＮＡ領域のＰＣＲ増幅および配列決定により検出される。いくつかの実施形態において、ＳＮＰはマイクロアレイを使用して検出される。遺伝的多型、変化または変異（一般に、遺伝的変異）、例えばＤＮＡ配列中のＳＮＰの検出のためのマイクロアレイは、固体面、一般的にはガラスを含み、その面上に、試験される遺伝的変異に相補的な多数の遺伝子配列が置かれる（プローブ）。プローブをアレイに適用するための標準ロボットプリンターを用いて、高密度の個々のプローブフィーチャーを得ることができ、例えば１ｃｍ２当たり６００フィーチャー以上のプローブ密度を一般的に達成できる。アレイ上のプローブの位置決めは、印刷装置（ロボット、インクジェットプリンター、フォトリソグラフィマスクなど）で正確に制御され、およびプローブは格子状に整列される。アレイ上のプローブの組織化により、特定のプローブ−標的相互作用のその後の同定が容易になる。さらに、アレイフィーチャーを、のちにサブアレイと呼ばれる、これも格子状のさらに小さいセクターに分割することが一般的であるが、必要でない。サブアレイは一般的に、３２の個々のプローブフィーチャーを含むが、各サブアレイはより少ない（例えば１６）またはより多い（例えば６４以上）フィーチャーを含むことができる。
【００６５】
いくつかの実施形態において、ＳＮＰの存在のような遺伝的変異の検出は、試験サンプル由来のＤＮＡ断片中の正常アレルおよびリスクアレルを特異的に認識する配列へのハイブリダイゼーションを含む。一般的に、断片は、例えばポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）を用いて、増幅され、および例えば蛍光分子で標識されている。レーザーを用いて、チップ上の結合した標識断片を検出でき、このように正常アレルに関してホモ接合性である個体は、ヘテロ接合性の個体（常染色体優性状態の場合、これらの個体はキャリアと呼ばれる）またはリスクアレルに関してホモ接合性である個体と特異的に識別され得る。いくつかの実施形態において、増幅反応および／または伸長反応は、マイクロアレイまたはビーズ自体の上で行われる。
【００６６】
いくつかの実施形態において、本明細書に記載の方法は、ハイブイダイゼーションを含んでよい。ディファレンシャル・ハイブリダイゼーションに基づく方法の場合、ジェノタイピングについてハイブリダイゼーションデータを分析するための方法がいくつかある。
【００６７】
ハイブリダイゼーションレベルの増加：正常アレルおよび変異アレルに相補的なプローブのハイブリダイゼーションレベルが比較される。
【００６８】
ハイブリダイゼーションレベルの減少：対照サンプルと試験サンプルの間の配列の違いは、参照配列と完全に相補的なオリゴヌクレオチドのハイブリダイゼーションレベルの減少によって特定され得る。１００％に近い喪失が変異ホモ接合性の個体で生じるが、ヘテロ接合では約５０％の喪失だけである。両鎖での「ｎ」ヌクレオチド長の配列（「オリゴヌクレオチド」）のすべての塩基を試験するためのマイクロアレイにおいて、このヌクレオチド中を除くすべての配列中で前のオリゴヌクレオチドと重複する最低「２ｎ」のオリゴヌクレオチドが必要である。一般的に、オリゴヌクレオチドのサイズは、約２５ヌクレオチドである。しかし、当然のことながら、当業者によって理解されるように、オリゴヌクレオチドは適切な任意の長さであってよい。特に、副溝結合ドメイン（ＭＢＤ）を用いることで、短いプローブ配列が可能になるが、完全なマッチとミスマッチの間の高い識別は保持される。配列を再構築するために用いられるオリゴヌクレオチドの数を増やすと、ハイブリダイゼーションレベルの変動に由来する誤差が減少する。しかし、配列中の正確な変化は、この方法では特定できず、いくつかの実施形態において、この方法を配列決定と組み合わせて変異を特定する。
【００６９】
増幅または伸長をマイクロアレイまたはビーズ自体の上で行う場合の、３つの方法を一例として提示する。
【００７０】
ミニシークエンシング戦略では、変異特異的プライマーがスライド上に固定され、蛍光ジデオキシヌクレオチドとの伸長反応の後で、マイクロアレイの画像がスキャナーで取り込まれる。
【００７１】
プライマー伸長戦略では、２つのオリゴヌクレオチドが、それぞれ野生型配列および変異配列の検出のためにデザインされる。伸長反応が、１つの蛍光標識ヌクレオチドおよび残りの非標識ヌクレオチドを用いて続いて行われる。いずれの場合も、出発物質は、ＲＮＡサンプルまたはＰＣＲによって増幅されたＤＮＡ産物でありえる。
【００７２】
タグアレイ戦略では、伸長反応は、決定された５’配列または「タグ」を担持する特定のプライマーを用いて溶液中で行われる。これらの配列または「タグ」に相補的なオリゴヌクレオチドとともにマイクロアレイを用いると伸長反応産物の捕獲が可能になる。この例としては、例えば高密度マイクロアレイ「フレックス−フレックス」（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ）が挙げられる。
【００７３】
対費用効果の高い遺伝子診断法について、いくつかの実施形態において、増幅および精製反応の必要性は、ディファレンシャル・ハイブリダイゼーションに基づく方法と比較して、オンチップまたはオンビーズ伸長／増幅方法が不利であることを示している。しかし、これらの手法を依然として用いて、本発明による状態を検出および診断することができる。
【００７４】
一般的に、マイクロアレイ分析またはビーズ分析は、ディファレンシャル・ハイブリダイゼーション手法を使用して行われる。しかし、ディファレンシャル・ハイブリダイゼーションは、ガラススライド上での増幅に関連する方法ほど高い特異性または感受性をもたらさない。このような理由で、ハイブリダイゼーションの特異性および感受性を高める方法の数学的アルゴリズムの開発が必要とされる（Ｃｕｔｌｅｒ  ＤＪ，  Ｚｗｉｃｋ  ＭＥ，Ｃａｒｒａｓｑｕｉｌｌｏ  ＭＮ，  Ｙｏｈｎ  ＣＴ，  Ｔｏｂｉ  ＫＰ，  Ｋａｓｈｕｋ  Ｃ，Ｍａｔｈｅｗｓ  ＤＪ，  Ｓｈａｈ  Ｎ，Ｅｉｃｈｌｅｒ  ＥＥ，  Ｗａｒｒｉｎｇｔｏｎ  ＪＡ，  Ｃｈａｋｒａｖａｒｔｉ  Ａ．Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ；１１：１９１３−１９２５（２００１）。マイクロアレイおよびビーズを用いるジェノタイピングの方法は、当技術分野で知られている。
【００７５】
本発明の方法で用いるジェノタイピングプラットフォームは、Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｎｏｌｏｇｉｅｓから入手可能なＴａｑＭａｎ（登録商標）ＯｐｅｎＡｒｒａｙ（登録商標）ＳＮＰジェノタイピングシステムに基づいてもよい。ＴａｑＭａｎ（登録商標）ジェノタイピングシステムおよびＯＰｅｎＡｒｒａｙ（登録商標）についてのさらなる詳細は、Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ、Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ、ウェブページ、ＴａｑＭａｎ（登録商標）ＯｐｅｎＡｒｒａｙ（登録商標）ジェノタイピング入門ガイド、著作権２０１０年ＬＩｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能である。
【００７６】
代わりにまたは加えて、本発明の方法で使用するジェノタイピングプラットフォームは、ＦｌｕｉｄｉｇｍからのＤｙｎａｍｉｃ  Ａｒｒａｙ  ＩＦＣジェノタイピングシステムに基づいてもよい。Ｄｙｎａｍｉｃ  Ａｒｒａｙ  ＩＦＣ  ジェノタイピングシステムに関するさらなる詳細は、Ｆｌｕｉｄｉｇｍウェブページから入手可能である。
【００７７】
実施例
実施例１−メキシコ人（およびラテン系アメリカ人）集団における２型糖尿病遺伝的予測ツールのための１６の一塩基多型（ＳＮＰ）の選択
ＳＮＰは、（１）他の集団におけるそれらの影響が一般化できる、および（２）利用できる最大のサンプルサイズが真の効果量の最も確固とした推定値を提供する、という仮説の下で、ヨーロッパ人集団および他の集団で行われた現存のゲノムワイド関連解析（ＧＷＡＳ）の最大のメタアナリシスから優先順位をつけた。ＳＩＧＭＡ１  ＧＷＡＳデータセットを用いて、提示されたＳＮＰがメキシコ人集団において一貫した影響を有することを確認した。集団レベルでのＳＮＰの予測力を最大にするために（効果量×アレル頻度）、メキシコ人でのアレル頻度を考慮した。柔軟性を最大にし、かつコストを最小限に抑えるために、１６ＳＮＰの単一アレイを選択した。アレイが祖先情報マーカーを含まないことを決定した。
【００７８】
ＳＮＰを、利用できる最大のデータセット中のそれらのオッズ比（Ｍｏｒｒｉｓら，  Ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ  ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｐｒｏｖｉｄｅｓ  ｉｎｓｉｇｈｔｓ  ｉｎｔｏ  ｔｈｅ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  ａｎｄ  ｐａｔｈｏｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  ｔｙｐｅ  ２  ｄｉａｂｅｔｅｓ．Ｎａｔｕｒｅ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ（２０１２）４４：９８１−９９０）によって、続いてそのＧＷＡＳデータセット中の関連性についてのそれらのｐ値によってランク付けした。これらのＳＮＰを、他の２つのＧＷＡＳデータセット中の同じ座位で同じＳＮＰと、またはプロキシと整列させた。ＤＩＡＧＲＡＭ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ（ＤＩＡＧＲＡＭ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ、複数の祖先集団にわたるゲノムワイドメタアナリシスは２型糖尿病感受性の遺伝的構造への洞察を提供する、Ｎａｔｕｒｅ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ（２０１４）４６：２３４−２４４）からのトランスエスニックデータセットで一致を求めた。
【００７９】
ＨＮＦ１Ａ（ｃ．１５２２Ｇ＞Ａ［ｐ．Ｅ５０８Ｋ］）中の低頻度バリアントは、ラテン系アメリカ人集団において２型糖尿病と関連することが報告されている（Ｔｈｅ  ＳＩＧＭＡ  Ｔｙｐｅ  ２  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，ＪＡＭＡ，２０１４；  ３１１（２２），ｐｐ．２３０５−２３１４−その内容全体を参照によって本明細書に明白に組み込む）。
【００８０】
ＳＮＰは、それらがメキシコ人において＜８％のアレル頻度（ＨＮＦ１Ａ  Ｅ５０８Ｋを除いて）を有する、またはＳＩＧＭＡ  ＧＷＡＳにおいて分岐方向の影響を有する（Ｔｈｅ  ＳＩＧＭＡ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ：ＳＬＣ１６Ａ１１中の配列バリアントはメキシコにおいて２型糖尿病の一般的なリスク因子である、Ｎａｔｕｒｅ（２０１４）５０６：９７−１０１−その内容全体を参照によって本明細書に明白に組み込む）場合、拒絶し、逆に、それらがＳＩＧＭＡ（Ｔｈｅ  ＳＩＧＭＡ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，Ｎａｔｕｒｅ（２０１４）  ５０６：９７−１０１）で一定のオッズ比でＰ＜０．００３を有する（ＢＭＩを調整しない易罹病性モデル）場合、登用した。
【００８１】
このリストは、以下の追加の基準に基づいて修正した：（１）以前の刊行物で検定されたＳＮＰが別のＳＮＰと強い連鎖不平衡にあり、別のＳＮＰに対してそれがほぼ完全なプロキシとして役立つ場合、アミノ酸変化をコードするＳＮＰまたはメキシコ人においてやや強い影響を有するＳＮＰを代わりに選択した（例えば、ＳＬＣ３０Ａ８、ＫＣＮＪ１１、ＪＡＺＦ１）。
【００８２】
ＳＩＧＭＡによって最近発見された、関連性の高い候補遺伝子（ＩＮＳ−ＩＧＦ２）の推定スプライス部位に位置し、メキシコ人集団において実質的影響を有するバリアントも含めた。
【００８３】
ＫＣＮＱ１で、東アジア人およびメキシコ人においてＴ２Ｄに関連するＳＮＰをヨーロッパ人のＳＮＰの代わりに選択した。なぜならヨーロッパ人のＳＮＰは東アジア人／メキシコ人のＳＮＰの良好なプロキシでなかったからである。
【００８４】
ＳＮＰのコンセンサスリストを作成した（表１）。青いフォントは、ＳＩＧＭＡでの同じＳＮＰ／座位のプロキシについて得られたオッズ比およびｐ値を示す。特に明記しない限り、位置はＢｕｉｌｄ３６によって示される。
【００８５】
表２は、１６ＳＮＰのそれぞれについての標的遺伝子、ＳＮＰ  ｒｓ識別子、染色体およびヌクレオチド位置（ｂｕｉｌｄ３７）およびＳＮＰコンテキスト配列を示す。
【００８６】
【表１】
0006751418.tif 000002
【００８７】
【表２】
0006751418.tif 000003
【００８８】
ＴａｑＭａｎ（登録商標）ＯｐｅｎＡｒｒａｙ（登録商標）ジェノタイピングシステム（Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ  Ｃｏｒｐ．，Ｃａｌｓｂａｄ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）を、表１に特定した１６ＳＮＰの各々でジェノタイピング対象由来のＤＮＡサンプルのためのハイスループットプラットフォームとして使用できる。
【００８９】
各ＳＮＰに対して、２つのアレル特異的プローブを用意した。アレル特異的プローブの各々は、蛍光色素、クエンチャーおよび副溝結合（ＭＧＢ）ドメインに結合される。問題のＳＮＰでリスクアレルに特異的なプローブが非リスクアレルに特異的なプローブと識別できるように、蛍光レポーター色素を選択する。例えば、フルオロフォアＶＩＣおよび６−ＦＡＭを使用し、それぞれアレル特異的プローブの５’末端に共有結合させた。アレル特異的プローブの３’末端近くに、非蛍光クエンチャーを結合させた。ＭＧＢはプローブの融解温度（Ｔｍ）を上げ、マッチしたプローブとミスマッチプローブの間で大きな分離をもたらし、それによってジェノタイピング精度を増強する。関心のあるＳＮＰに隣接する順方向および逆方向プライマーも提供される。
【００９０】
予めデザインされたプライマーおよびアレル特異的プローブは、ＴａｑＭａｎ（登録商標）ジェノタイピングシステム用に市販されている。例えば、ＴＣＦ７Ｌ２のｒｓ７９０３１４６のためのＴａｑＭａｎジェノタイピング試薬は、製品コードＣ＿２９３４７８６１＿１０の下でＬｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓから入手可能である。
【００９１】
ＴａｑＭａｎ（登録商標）ジェノタイピングシステムおよびＯｐｅｎＡｒｒａｙ（登録商標）フォーマットのさらなる詳細は、Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ、Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓのウェブページ、例えばＴａｑＭａｎ（登録商標）ＯｐｅｎＡｒｒａｙ（登録商標）ジェノタイピング入門ガイド、著作権２０１０年Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎから入手可能である。
【００９２】
３０７２スルーホールＯｐｅｎＡｒｒａｙ（登録商標）フォーマットを選択し、各スルーホールは３３ｎＬリアクタとして作用する。このプレートフォーマットは、１プレート当たり１６の単一ＳＮＰに対する１４４サンプルの試験が可能である。
【００９３】
ジェノタイピングの結果を図１に示す。ホモ接合アレル１、ヘテロ接合とホモ接合アレル２の各々が識別され、ＴａｑＭａｎ（登録商標）ＯｐｅｎＡｒｒａｙ（登録商標）ＳＮＰジェノタイピングプラットフォームが１６ＳＮＰ標的のそれぞれで様々な可能な遺伝子型を識別できることを示す。
【００９４】
実施例２−ＨＮＦ１Ａ  Ｅ５０８Ｋバリアントを有するヒトにおいて急性グリピジドとメトホルミン応答の遺伝学を決定する試験
Ｔｈｅ  ＳＩＧＭＡ  Ｔｙｐｅ  ２  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，ＪＡＭＡ，２０１４；３１１（２２），ｐｐ．２３０５−２３１４に記載のように、ＨＮＦ１Ａにおける変異を特定した。この変異は、メキシコにおいて試験された糖尿病患者の２％に存在する。この変異はエキソン８（Ｅ５０８Ｋ）に位置し、タンパク質機能において部分的欠損を引き起こす。この知見は、エキソン８の他の報告された変異で観察されたことと一致し、および遅発性糖尿病と関連する。ＨＮＦ１Ａ  Ｅ５０８Ｋ変異を有する被験者の最初の臨床および生化学的特性評価は、バリアントのキャリアが２型糖尿病の患者のものと区別がつかない臨床プロファイルを有することを示した。Ｅ５０８Ｋバリアントを有するキャリアがスルホニル尿素系薬剤に選択的に応答することを示すために薬理遺伝学的試験が必要とされる。この仮説をテストすることは、実用的な意味合いがある。なぜならば、臨床医がかなりの数の症例において適切な薬理学的処置を選択するのに役立つ、簡単で安価な遺伝子検査を提案し得るからである。
【００９５】
仮説
ＨＮＦ１αのリスクアレルＥ５０８Ｋを有する個人は、年齢および性別で一致した対照被験者と比較して、グリピジドへの低血糖応答がより大きく、およびメトホルミンへの同様の応答を示す。
【００９６】
進行中の試験の説明
ＨＮＦ１ＡのＥ５０８Ｋバリアントを有する患者および有さない患者におけるグリピジドへの急性および中期応答を測定する。本試験は、二相から成る。患者は両方に参加するように勧められるが、研究被験者には本試験のステージのうち１つだけを選択する自由がある。
【００９７】
ステージ１
ＨＮＦ１ＡのＥ５０８Ｋバリアントを有する患者および有さない患者におけるグリピジド（５ｍｇ）の単回投与の一般試験
主要目的：グリピジド５ｍｇの単回経口投与後のキャリアと非キャリアの間でグルコースの変化を比較する。
【００９８】
第２の目的は以下の通りである：（１）グリピジド５ｍｇの単回経口投与後のキャリアと非キャリアの間で血漿インスリン濃度の変化を比較すること、および（２）グリピジド５ｍｇの単回経口投与後のキャリアと非キャリアの間で症候性低血糖症に罹患している患者の数を比較すること。
【００９９】
試験デザイン
これは、単一施設、一般試験である。メキシコにおいて２型糖尿病を有するおよそ１００人の適格な被験者を、本試験で２つの群に組み入れる。第１の群には、ＨＮＦ１Ａにｐ．Ｅ５０８Ｋ変異を保有する５０人の患者を組み入れる（「キャリア」）。患者は、彼らがＨＮＦ１Ａ  ｐ．Ｅ５０８Ｋのキャリアとしてすでに遺伝子型を同定されている既存のデータベースから募る。第２の群には、ＨＮＦ１Ａ  ｐ．Ｅ５０８Ｋに変異が存在しない５０人の患者を含める（「非キャリア」）。性別、ＢＭＩ、年齢、および糖尿病発症年齢の症例特性を考慮して対照を選択するために、非キャリア群の選択は、キャリア群が試験手続きを完了してから開始する。非キャリア群の患者は、同じデータベースまたは他のソ−スから特定できる。ＨＮＦ１ＡにＭＯＤＹ３機能喪失を有する２５人の患者の追加の群は、ノルウェーから募り、実験条件（スルホニル尿素系薬剤に対する感受性の増加）の陽性対照となる。以下の患者は、本試験に適格な患者である：（１）２型糖尿病を有する、（２）２種類未満の経口抗糖尿病薬で自己治療している、（３）７日間の抗糖尿病薬の休薬期間を問題なく受けることができる、（４）ＨｂＡ１ｃ≦７．５％を有する、および（５）グリピジドまたはスルホニル尿素系薬剤に相同性を有する他の薬物へのアレルギーまたは不耐性がない。
【０１００】
適格な患者は、抗糖尿病治療を中止して、７日間の休薬期間を開始する。その間、患者は抗糖尿病治療の再開を必要とする高血糖についてモニターされる。休薬期間中空腹時血糖が≧２５０ｍｇ／ｄＬ（１３．９ｍｍｏｌ／Ｌ）の場合、患者は２４時間以内に試験実施医療機関に連絡する必要があり、試験責任医師は、参加者が血糖コントロールを維持するために食事と運動の改善を試みる必要があるかどうか、または参加者が試験の参加を終了して処置を再開しなければならないかどうかを決定する。連続した絶食中に血糖値が２回を超えて≧２５０ｍｇ／ｄＬである場合、患者はさらなる参加から除外される。高血糖症の薬物療法を受けていない患者は、休薬期間をスキップして、試験処置を開始する。
【０１０１】
患者は、８時間の絶食後、臨床研究施設に収容される。複数の時点での採血のため静脈血管カテーテル２０ｇまたは２２ｇを挿入する。サンプルは、空腹時に採取する。空腹時血糖（血糖測定器を用いて行われる評価に基づいて）が＞８０ｍｇ／ｄＬの患者は、グリピジド５ｍｇを経口投与される。血糖＜８０ｍｇ／ｄｌの被験者は、グリピジドの用量を投与されない。グルコース、インスリンおよび他のホルモン剤（ＧＬＰ１）ならびに代謝産物の濃度は、グリピジド５ｍｇの投与から１５分後、３０分後、６０分後、９０分後、１２０分後、１８０分後、および２４０分後に測定される。低血糖症状を発症した場合、血糖を直ちに測定する。低血糖症状の有無にかかわらず血糖が＜５０ｍｇ／ｄＬの場合、または低血糖症状があり血糖が＜７０ｍｇ／ｄＬの場合、患者は糖質を経口摂取することによって低血糖の治療介入を受ける。すべての患者は、試験来院終了時に、糖質と脂質が高い食事を与えられる。来院は、１）患者が２４０分間の観察期間を終了する、または低血糖のために介入される場合、および２）試験の食事完了から３０分後、血糖値が＞８０ｍｇ／ｄＬである場合、終了する。血糖値が＜８０ｍｇ／ｄＬの場合、参加者に糖質をより多く摂るよう指導する。試験プロトコルの完了後、患者に自己の抗糖尿病治療を再開するよう助言する。
【０１０２】
統計方法
第一の目的は、グリピジドの投与後にキャリアと非キャリアの間でグルコース応答を比較することである。主要評価項目は、試験の間のグルコース濃度のΔである。副次的評価項目は、グルコース（ベースライングルコースの調節の有無にかかわらず）および曲線中のグルコース曲線下面積（ベースライングルコースを調節した）のうちの小さい方である。他の副次的評価項目としては、インスリン濃度の変化および症候性低血糖症に罹患している患者の数が挙げられる。インスリン分泌の影響の最終的評価として機能するインスリンピーク値（基礎インスリンを調節した）。キャリアと非キャリアの間でグルコースΔにおける１８ｍｇ／ｄＬ（１ｍｍｏｌ／Ｌ）の差、２７ｍｇ／ｄＬ（１．５ｍｍｏｌ／Ｌ）の標準偏差、およびα＝０．０５が想定される。したがって、各群に４１被験者で検出力は８５％である。評価可能な被験者を十分に確保するために、各群に５０人の患者を登録する。
【０１０３】
ステージ２
ＨＮＦ１Ａバリアントアッセイｐ．Ｅ５０８ＫのキャリアにおけるＨｂＡ１ｃに対するグリピジンまたはメトホルミンによる１２週間の処置の効果を比較するための一般試験
主要目的：グリピジンまたはメトホルミンによる１２週間の処置後に、ｐ．Ｅ５０８Ｋ  ＨＮＦ１Ａ変異のキャリアと非キャリアの間でＨｂＡ１ｃレベルの減少を比較する。
第２の目的は、処置群の間で、およびキャリアと非キャリアの間で以下の変数を比較することである：空腹時血糖、食後血糖とインスリン、症候性低血糖症、有害作用および投与された最大投与量に耐容性を示さなかった症例の数。
【０１０４】
試験デザイン
これは、ｐ．Ｅ５０８Ｋ  ＨＮＦ１Ａ変異のキャリア間でグリピジドとメトホルミンの影響を比較することを目的とした、単一施設、一般試験、並行群、ランダム化、１２週間の試験である。ＨＮＦ１Ａ  ｐ．Ｅ５０８Ｋにこの変異を有する約１００人の患者を登録する（「キャリア」）。患者は、ｐ．Ｅ５０８Ｋ  ＨＮＦ１Ａのキャリアとしてすでに遺伝子型を同定されている人々の既存のデータベースから募る。
【０１０５】
以下の患者は、本試験に適格な患者である：（１）２型糖尿病を有する、（２）２種類未満の経口抗糖尿病薬で治療されている、（３）６週間の抗糖尿病薬の休薬期間を問題なく受けることができる、（３）７〜１０％のＨｂＡ１ｃを有する、（４）６０ｍＬ／分／１．７３ｍ２を超える推定糸球体濾過率を有し、および正常範囲よりも＜２．５倍高いＡＳＴとＡＬＴを有する、
（５）グリピジド、メトホルミンまたはスルホニル尿素系薬剤に相同性を有する他の薬物へのアレルギーまたは不耐性がない。
【０１０６】
適格な患者は、自身の抗糖尿病治療を中止し、６週間の休薬期間をもつ。その間患者は、抗糖尿病治療の再開を必要とする高血糖の存在を検出するために適時にモニターされる。すべての患者に、休薬期間の開始時に食事と運動計画を伝える。患者に、毛細血管の空腹時血漿グルコースを測定するよう指示する。休薬期間中、空腹時血糖が≧２５０ｍｇ／ｄＬ（１３．９ｍｍｏｌ／Ｌ）の場合、患者は２４時間以内に試験実施医療機関に連絡する必要があり、試験責任医師は、参加者が血糖コントロールのためにＤＰＰ−ＩＶの薬理学的阻害剤による処置を開始する必要があるかどうかを決定する。ＤＰＰ−ＩＶによる治療を開始した後、休薬期間中の連続する絶食での血糖値が２回を超えて≧２５０ｍｇ／ｄＬである場合、患者はさらなる参加から除外される。≧２５０ｍｇ／ｄＬ（１３．９ｍｍｏｌ／Ｌ）の血糖および高血糖症の症状を有する患者は、標準治療に従って以前の抗糖尿病治療を再開する。高血糖症に対する薬物療法を受けてない患者は、休薬期間をスキップして、試験処置を開始する。
【０１０７】
休薬期間の終わりに、１００人の患者をメトホルミンとグリピジドでの処置の期間（１：１）用に選択する。休薬期間中のＨｂＡ１ｃの初期値（７．０〜９．０％または９．１〜１０．５％）に基づいて、および一次処置期間の開始時の処置状況（無処置対ＤＰＰ−ＩＶによる処置）に基づいて参加者を４つの群に分類する。患者がランダム化時点でＤＰＰ−ＩＶを受けている場合、この薬剤を一次処置期間にわたり継続してもよい。
【０１０８】
処置の最初の投与を受ける前に、すべての患者は、８時間の絶食後、研究施設に照会される（処置の１日目）。複数の時点での採血のため静脈血管カテーテル２０ｇまたは２２ｇを挿入する。サンプルは空腹時に採取する。患者は、混合食負荷を測定し、食事の開始から１５分間で終了する試験を受ける。血糖、インスリンおよびさらなる調査測定のためのサンプルを食事開始から１５分後、３０分後、６０分後、９０分後、１２０分後、１８０分後、および２４０分後に評価する。２４０分間の観察期間の終わりに、患者は糖質と脂質が高い食事を与えられる。試験投薬の第１の用量は、研究施設で投与される。患者に、グリピジド（５ｍｇ、経口で）またはメトホルミン（５００ｍｇ、経口で）を投与する。患者は、糖質と脂質が高い食事を摂取してから１時間後に、毛細血管グルコースを検査され、血糖が８０ｍｇ／ｄＬを超える場合、帰宅できる。
【０１０９】
次いで、患者は、２日目に試験処置の外来通院相を開始する。メトホルミン投与にランダム化された患者の場合、１週間の１日２回５００ｍｇの投与を開始し、次いで毎朝５００ｍｇと毎晩５００ｍｇを１週間、次いで１日２回１ｇを残りの１０週間投与する。患者は、グリピジドの服用を、１週間の１日２回５ｍｇで開始し、続いて１日２回１０ｍｇを１週間、および１日２回２０ｍｇを残りの１０週間服用する。症候性低血糖または投与される試験薬に関連する他の副作用が２エピソードより多くある場合、処置投与量を半分に減らす。患者に、毛細血管の空腹時血糖を少なくとも１週間に２日測定するよう依頼する。
【０１１０】
患者は、６週間および１２週間の処置の後に、空腹状態で採取する血液サンプルのためおよび服薬コンプライアンスと耐容性の再検討のために診療所を再訪する。主な処置中に２回を超えて連続する空腹時血糖が≧２５０ｍｇ／ｄＬである患者、または重症な徴候および高血糖症の症状を有する患者は、さらなる抗糖尿病治療を開始する。重症な高血糖症をコントロールする薬剤の主な処置中にメトホルミンまたはスルホニル尿素系薬剤以外の治療は許される。１２週間の処置の後、処置の開始時に行われたものと類似する、混合食の試験を実施する。複数の時点での採血のため静脈血管カテーテル２０ｇまたは２２ｇを挿入し、空腹時にサンプルを採取する。患者は、混合食負荷を測定し、食事の開始から１５分間で終了する試験を受ける。患者は、試験処置の開始時に指定される適切な用量を服用する。血糖、インスリンおよびさらなる調査測定のためのサンプルを、食事開始から１５分後、３０分後、６０分後、９０分後、１２０分後、１８０分後、および２４０分後に評価する。２４０分間の観察期間の終わりに、患者は糖質と脂質が高い食事を与えられる。
試験プロトコルの終了後、患者は試験前の抗糖尿病治療の使用を再開する。
【０１１１】
統計方法
第一の目的は、１２週間のグリピジドまたはメトホルミンでＨｂＡ１ｃの減少を比較することである。１２週目でのＨｂＡ1ｃの減少を、ランダム化時点で層別因子について調整し（処置期間の開始時の状態およびＨｂＡ1ｃの主な処置）、共分散分析（ＡＮＣＯＶＡ）を用いてベースラインのグリピジンとメトホルミンの間で比較する。主要評価項目に関する分析は、治療アプローチの意図および本試験を終了した症例だけを含むものに焦点を合わせて行われる。第２の目的は、空腹時血糖の変化、食後のグルコースとインスリンの変化、フルクトサミン変化、体重、低血糖の割合、一般的安全性、および薬物用量最大処置に達していない患者数を比較することである。これらの基準は試験的であり、多重度で調整されてない。
【０１１２】
主要評価項目について、グリピジド群対メトホルミン群において−０．６６％のＨｂＡｌｃの減少、１．１％の標準偏差、およびα＝０．０５が想定される。したがって、本試験の検出力は各群に４５被験者で８０％である。評価可能な被験者を十分に確保するために、各群に５０人の患者を登録する。
【０１１３】
本試験の潜在的利点
本試験が肯定的な結果を得る場合、本試験は臨床成績を評価する長期モニタリングによる試験を正当化する。最終的な目標は、これらの遺伝学的研究からの成果を臨床適用に組み込むことである。
【０１１４】
試験薬の正当化
グリピジドは、経口吸収率が高く、３０分以内に作用し始め、その持続時間が短い（２〜８時間）ので、選択された。推奨される投与量（５ｍｇ）は、通常、２型糖尿病患者において用いられる初期投与量である。重篤な低血糖症を誘発するリスクは低い（１０００患者／年当たり０．１９〜２．５エピソード）。メトホルミンは、利用可能な唯一のビグアナイド薬である。メトホルミンは、糖尿病の薬理学的処置の主薬である。推奨される投与量は、低い割合の胃腸の有害事象と関連する。試験薬は、無料で参加者に提供される。
【０１１５】
検査法
グルコース、インスリン、Ｃ−ペプチド、クレアチニンおよびＧＬＰ１の測定のために市販の試薬を用いる。生殖年齢内の女性に対して、最初の早朝尿を用いて、妊娠検査が行われる。
【０１１６】
潜在的リスクと不快感：
易損性の集団、妊婦または試験薬の使用の禁忌が考慮される病態（例えば、肝不全と腎不全（＜６０ｍｌ／分／１．７３ｍ２）を有する患者は、組み入れない。
【０１１７】
予想される不快感は、静脈穿刺に起因する低血糖症状、メトホルミンに起因する胃腸への作用（下痢と膨満）、および研究試験に参加することまたは炭水化物代謝における異常の存在についての知識に対するストレスがある。重篤な低血糖症のリスクを減少するために、毛細血管グルコース測定が繰り返し行われ、血糖が危険な状態にあると思われる場合、所定のプロトコルによって、患者の医薬品への曝露を低減する（前項を参照されたい）。グルコースを経口でまたは脈内に投与することによって低血糖症を処置するために必要とされる情報資源は入手可能である。来院１での全血量は１６７ｍＬ、来院２では１１８ｍＬである。サンプルは、訓練を受けたスタッフによって採取される。予想される不快感は、皮膚病変、皮下出血と痛みである。メトホルミンは、鼓脹または下痢を引き起こし得る。下痢が耐えられない場合、患者は本試験から除外される。
【０１１８】
今日まで集められた試験からの予備結果は、Ｅ５０８Ｋ  ＨＮＦ１Ａバリアントがグリピジドへのより大きな応答と実際に関連していることを示している。結果の統計的分析は、現在行われている。
【０１１９】
実施例３−糖尿病管理のための介入
効果的な食習慣および自覚を強化するための基本的な個人的なモバイルカジュアルゲームの作成
このゲームはタッチベースのインターフェイスを使用するＡｎｄｒｏｉｄプラットフォーム用に開発される。教育目標は、適切な種類の食品を摂取する利点を強化することである。重要な目的は、長期のゲームプレイを促すために「習慣性がある」ゲームプレイスタイルを開発することである。
【０１２０】
可能性のあるゲームスタイル：フォワードスクローラー（例えばＭｉｎｉｏｎ  Ｒｕｓｈ）またはサイドスクローラー（例えばＳｕｐｅｒ  Ｍａｒｉｏ  Ｂｒｏｓ）で「良い」食べ物を収集するとプレイヤーは強くなり、「悪い」食べ物を収集すると弱くなる。単純な動き（例えば、指をスライドアップしてジャンプ）。おそらく、特別な「スーパーフード」の摂取は、プレイヤーをパワーアップさせ、悪い食べ物の悪影響を無効にするだろう。血糖に関連する概念を、時間とともに上下する測定器およびキャラクターの目に見える外観の変化を介して強化する。いくつかの鍵となる悪い食べ物のネガティブな側面を、ゲームの一部として克服される関連するモンスターなどを介して強化する。ゲームプレイで提供される食べ物の選択肢とボーナスは、ある程度まで、利用できる選択肢からの選択に基づいて（例えば、プレイするゲームの特定のレベルを選択することによって、例えば「高炭水化物」レベルをプレイする、または「摂食プロファイル」の選択を通じて）プレイヤーが選択できる。これらの選択肢は、標的集団における一般的で望ましい食習慣／食べ物を反映するようにあらかじめ決定できる。プレイヤーは、食べたいもの、または最近食べたものに基づいて選択でき、または単純に異なる好みの影響を探究できる。これらは「自己報告」の質ではないが、様々な選択の賛否を教育する／強化するようにデザインされる（例えば高炭水化物食を選択することによってゲームで早く進むことが可能になるが、ゲームで提供されるボーナスの選択肢がほとんどなく、そのレベル全体をやりとげるのが難しくなる）。
【０１２１】
仮想の長期的インタラクションゲームの作成
これは、プレイヤーが世話をし、一体感をもつようになることが可能な電子「友人」の作成を含む。ゲームは、パーソナル・コンピュータが個人の通常の活動へ割り込みできるように開発される可能性がある（アンドロイド上で一つのプロセスが別のプロセスに割り込むことは困難であるが、単純な通知情報を送ることはできる）。教育目標は、良い食物または悪い食物の長期的影響を強化することである。評価目標は、プレイヤーの食習慣および糖尿病の知識に関するいくらかの自己報告情報を収集することである。重要な目的は、プレイヤーが長期間にわたりつかの間携わりたいと思うインタラクションを開発することである。
【０１２２】
可能性のあるゲームスタイル：仮想生物の友人は、プレイヤーの装置上に半ランダムに「ポップアップ」し、食べ物を与えてと懇願する。見本から、この友人は、外国人、奇妙なモンスター、レゴ型キャラクター、バーチャルヒューマンなどでありうる（動物ではない、なぜなら、それは混乱したメッセージを送る可能性があり、子供たちが現実の自分たちのペットに、彼らにとって良くないこともありえる人間の食べ物を与える可能性があるからだ）。アバターの選択は、一組の所定の選択肢から行われる。この友人がポップアップすると、プレイヤーは、友人に与えるいくらかの食べ物を選択しなければならない。１つのデザインアプローチにおいて、子供たちが最近何を摂取しているかについてのデータを収集する機会としてこのアクションが使用される。換言すれば、バーチャル友人は模倣者であり、常に子供が摂取したものを食べたがる。十分に食べ物を与えれば、友人は「幸福」である。この様式で、友人は糖尿病関連の質問（例えば、友人は「これは、私が食べてもいいもの？」、または「どうして私はｘｘｘをすることができないの？」と聞いてくる）とともに時々ポップアップし、または友人は遊びたい／注目してほしい（例えば撫でてほしい）のでポップアップすることもある。不当に食べ物が与えられた（特に、時間をかけて繰り返し与える）場合、友人は悲しくなり（例えば、すすり泣く）、遊びたがらない（すなわち、プレイヤーがリクエストしても―ここで、プレイヤーは友人に十分に食べ物を与えることによって、状況を調整するように行動しなければならない）。友人の行動において特定のネガティブな行動の認識を強化することができる。例えば、いつも何か甘いものを「もっと」ほしがるとき、だめ、それはあなたにとって良くないと、友人に言うように子供を励ます。
【０１２３】
リアルライフ行動評価を伴うカジュアルゲームの作成
これは、プレイヤーがリアルライフで実際に摂食しているものを記録し分析することを可能にする支援的フレームワークを伴うゲームを作成することを含む。ゲーム中のさらなる機能／進捗のロックを解除するために、プレイヤーが食物の画像を撮って、それをアップロードする必要がある、「定額課金制」のコンセプトを使用する。自動画像解析の問題を回避するために、アマゾンのＭｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｔｕｒｋなどのサービスを介するクラウドソーシングを利用する。定期的かつ頻繁に、プレイヤーは、自身の装置で撮った自身の食物（例えば朝食）の画像をアップロードする必要がある。クラウドメンバーは、一連の糖尿病と健康的な食事のガイドラインに対して画像を評価し、食事の評点を提供する（各画像について複数のクラウドメンバーを使って冗長性を与え、評価基準の信頼度を改善する）。メンバーは写真を撮るとすぐに、カジュアルゲームを行う。しばらく経って、その画像が分析されると、適切に摂食していれば彼らはゲーム中でボーナス機能を獲得する（または、不十分に摂食していれば、おそらく困難に立ち向かう機会が増えるだろう）。ゲームは、クライアントサーバー・アーキテクチャを使用して、プレイヤーのデータおよび行動の記録をつける。
【０１２４】
可能性のあるゲームスタイル：ゲームプレイは、Ｏｐｔｉｏｎ２ゲームと類似している。ゲーム中で利用可能な摂食選択肢およびボーナスは、プレイヤーが撮った画像に基づいて生成される。
【０１２５】
システム要素：多数のバックエンド要素が、データ収集と評価を支持するために開発される。システムは複数のゲーム−サーバ・インタラクションを含み、サーバがゲームに影響を与えるデータを提供し、ならびに自己報告と、ゲームによって生成される他のデータとを収集する。
【０１２６】
リアルライフ行動評価および社会的地位を伴うカジュアルゲームの作成
これは、例えばソーシャルシェアリング／リーダーボードの局在化／評価機能の共有を介して、プレイヤー間のインタラクションの高レベルの手段を提供するために、プレイヤーがゲーム中のアバターの機能および基本的なソーシャルネットワーキングを改善することを可能にするグラフィカル・ユーザー・インターフェイス（ＧＵＩ）を追加した、上述のゲーム方法を包含する。それはマルチプレイヤー・ゲーム機能を提供しないが、プレイヤーがアバターおよび摂食プロファイルを共有できるようにする。連結したアカウントを介して親と子供の間で共有することにより、家族が食習慣上の複数のデータ点を提供し糖尿病問題の意識を共有することを可能にする。
【０１２７】
インタラクション要素：より健康的な方法で摂食への刺激を促すために、プレイヤー間で共有する複数の方法を探究する。方法は、好きな食事の評価システム、最も良い食習慣のための地域的なコンテスト（例えば、最高評価の食事の画像）、強化された協調学習のためのペアワイズマッチング、およびプレイヤーが自身の不幸な病気のアバターを完全な健康状態にもどす方法を見つける手助けをするためにプレイヤーたちが飛び込むことができる救援活動でさえもおそらく含み得る。取り組みのレベルは複数回の設計および複数の開発と展開の繰り返しを含み、用いられる方法に魅力があり長期参加を促すのに効果的であることを確実にする。悪い食習慣を強調するためにカリカチュアを用いる、「健康は食べ物で決まる」の視覚化など、進捗の視覚的に楽しい表示が探究される。
【０１２８】
システム要素：
この取り組みは、ゲームの外でのプレイヤー間のインタラクションの豊富なセットの作成を含む。プライバシーおよびセキュリティの理由で、チャット機能は見込まない。しかし、基本的なプレイヤー「ハンドル」／ニックネームの共有および大まかな地理的領域は見込んでいる。自撮り画像は、適切さとプライバシーを確保するためモデレータによる入念な検査なしでは投稿されない。
【０１２９】
実施例４−システムＤＩＡＢＥＴＥＳｐｒｅｄｉｃｔの遺伝的スコアの算出
１６遺伝子マーカーを含むＤＩＡＢＥＴＥＳｐｒｅｄｉｃｔのスコアを算出するために、症例および対照に基づく理論モデルを構築した。
【０１３０】
メキシコにおける２型糖尿病（ＤＭ２）有病率（１７％）に基づいて、ＤＭ２の１７０症例および８３０対照をこのモデルに含めた。チップ「ＤＩＡＢＥＴＥＳｐｒｅｄｉｃｔ」に包含されるそれぞれのマーカーについて、リスクアレルおよびオッズ比（ＯＲ）の出現頻度に基づいて、症例（ａ）および対照（ｃ）におけるリスクアレルの予測頻度、ならびに非リスクアレル症例（ｂ）および対照（ｄ）における予測頻度を算出した。Ｈａｒｄｙ−Ｗｅｉｎｂｕｒｇ法則に従いマーカーが集団中に分布されることを考慮し、ホモ接合遺伝子型およびヘテロ接合遺伝子型の出現頻度を、アレル頻度と以下の式に基づいて算出した。
（ａ＋ｂ）２＝ａ２＋２ａｂ＋ｂ２。
【０１３１】
各遺伝子マーカーについてすでに算出した頻度に従って、ランダムに選択した症例および対照の数にリスク遺伝子型を割り当てるアルゴリズムを構築した。このアルゴリズムは、プログラムＡｃｃｅｓｓ／Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃを使用して構築した。リスクマーカーが個人（症例または対照）において陽性であるとき、ヘテロ接合の場合はそのマーカーに対してＯＲを割り当て、ホモ接合の場合はＯＲ２を割り当てる。遺伝子型がリスクアレルに対して陰性であるとき、１の値を割り当てる。各症例および対照について、複合ＯＲを、探索される１６マーカーのそれぞれのＯＲを掛けることによって算出する。最終的に、「倍率変化」を、症例および対照それぞれの複合ＯＲを対照群の中央値ＯＲで割ることによって算出する（ＦＣ）。すべてのＦＣで、受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を作成し、曲線下面積（ＡＵＣ）を算出し、システムの最高感受性および特異性を算出する。
【０１３２】
このデータに基づいて、ＦＣ＝１で陽性と陰性の間の切点を設定することを決定した。
ＦＣ≦１を有する個人のリスクは、一般集団のリスク中央値以下である。ＦＣ＞１を有する個人のリスクは、一般集団の中央値よりも高い。個人を以下の３群に分ける。
低リスク：１．０１と１．１．５の間のＦＣ；
中間リスク：１．５１と２．０の間のＦＣ；
高リスク：２．０を超えるＦＣ。
【０１３３】
以下の感受性、特異性、陽性的中度（ＶＰＰ）および陰性的中度（ＶＰＮ）の値を各三分位値で決定した。
【０１３４】
【表３】
0006751418.tif 000004
【０１３５】
【表４】
0006751418.tif 000005
【０１３６】
均等物
前述の書面での明細書は、当業者が本発明を実施することを可能にするのに十分であると考えられる。これらの実施例は本発明の一態様の１つの例示として意図され、他の機能的に等価な実施形態は本発明の範囲内であるので、本発明は、提示される実施例によって範囲を限定されないものとする。本明細書に示したおよび記載のものに加えて、本発明の種々の修正は、先述の説明から当業者には明らかになり、および添付の発明の請求項の範囲内に入る。本発明の利点および目的は、本発明の各実施形態によって必ずしも包含されるものではない。
【０１３７】
本明細に開示される特許文献を含むすべての参考文献は、その全体として、特に本明細書に参照する開示のために、参照によって組み込まれる。
【０１３８】
参考文献
１．Ｓｈａｗら，２０１０．Ｇｌｏｂａｌ  ｅｓｔｉｍａｔｅｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ  ｏｆ  ｄｉａｂｅｔｅｓ  ｆｏｒ  ２０１０  ａｎｄ  ２０３０．    Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ａｎｄ  Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｐｒａｃｉｃｅ：  ２９３−３０１．
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５．Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  Ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍｅｔａ−ａｎａｌｙｓｉｓ  （ＤＩＡＧＲＡＭ）  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，  Ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ  ｔｒａｎｓ−ａｎｃｅｓｔｒｙ  ｍｅｔａ−ａｎａｌｙｓｉｓ  ｐｒｏｖｉｄｅｓ  ｉｎｓｉｇｈｔ  ｉｎｔｏ  ｔｈｅ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  ｏｆ  ｔｙｐｅ  ２  ｄｉａｂｅｔｅｓ  ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ．（２０１４）  Ｎａｔｕｒｅ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，Ｖｏｌ．４６（３）：２３４−２４４．
６．Ａｌｂｒｅｃｈｔｓｅｎら，Ｅｘｏｍｅ  ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ−ｄｒｉｖｅｎ  ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｏｆ  ｃｏｄｉｎｇ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓ  ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｃｏｍｍｏｎ  ｍｅｔａｂｏｌｉｃ  ｐｈｅｎｏｔｙｐｅｓ．（２０１３）Ｄｉａｂｅｔｏｌｏｇｉｃａ，Ｖｏｌ．５６（２）：２９８−３１０．
７．Ｌｏｈｍｕｅｌｌｅｒら，Ｗｈｏｌｅ−ｅｘｏｍｅ  ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ  ｏｆ  ２０００  Ｄａｎｉｓｈ  ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｒｏｌｅ  ｏｆ  ｒａｒｅ  ｃｏｄｉｎｇ  ｖａｒｉａｎｔｓ  ｉｎ  ｔｙｐｅ  ２  ｄｉａｂｅｔｅｓ  （２０１３）Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，  Ｖｏｌ．９３（６）：１０７２−１０８６．
８．Ｓｔｅｉｎｔｈｏｒｓｄｏｔｔｉｒら，Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｌｏｗ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ａｎｄ  ｒａｒｅ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｖａｒｉａｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ｅｌｅｖａｔｅｄ  ｏｒ  ｒｅｄｕｃｅｄ  ｒｉｓｋ  ｏｆ  ｔｙｐｅ  ２  ｄｉａｂｅｔｅｓ．（２０１４）Ｎａｔｕｒｅ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，Ｖｏｌ．４６（３）：２９４−２９８．
９．Ｖｉｌｌａｌｐａｎｄｏら，Ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ  ａｎｄ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｙｐｅ  ２  ｄｉａｂｅｔｅｓ  ｍｅｌｌｉｔｕｓ  ｉｎ  Ｍｅｘｉｃａｎ  ａｄｕｌｔ  ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ：ａ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  ｓｕｒｖｅｙ．（２０１０）Ｓａｌｕｄ  Ｐｕｂｌｉｃａ  ｄｅ  Ｍｅｘｉｃｏ，  Ｖｏｌ５２：Ｓ１９−Ｓ２６．
１０．ＵＳ  Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ  ａｎｄ  Ｈｕｍａｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ，  Ｃｅｎｔｅｒｓ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｅａｓｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ａｎｄ  Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ，２０１１．
１１．Ｔｈｅ  ＳＩＧＭＡ  Ｔｙｐｅ  ２  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ｖａｒｉａｎｔｓ  ｉｎ  ＳＬＣ１６Ａ１１  ａｒｅ  ａ  Ｃｏｍｍｏｎ  Ｒｉｓｋ  Ｆａｃｔｏｒ  ｆｏｒ  Ｔｙｐｅ  ２  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  ｉｎ  Ｍｅｘｉｃｏ．Ｎａｔｕｒｅ，Ｖｏｌ．５０６（７４８６）：９７−１０１（２０１３）．
１２．Ｐａｔｔｅｒｓｏｎら，Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ａｎｄ  Ｅｉｇｅｎａｎａｌｙｓｉｓ．ＰＬｏＳ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，  Ｖｏｌ．２（１２）：ｅ１９０  ２００６）．
１３．同上。
１４．Ｔｈｅ  １０００  Ｇｅｎｏｍｅｓ  Ｐｒｏｊｅｃｔ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，    Ａｎ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｍａｐ  ｏｆ  Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ｖａｒｉａｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  １，０９２  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｏｍｅｓ．Ｎａｔｕｒｅ，Ｖｏｌ．４９１（７４２２）：５６−６５（２０１２）．
１５．Ｗｉｌｌｉａｍｓら，Ｐｈａｓｉｎｇ  ｏｆ  Ｍａｎｙ  Ｔｈｏｕｓａｎｄｓ  ｏｆ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅｄ  Ｓａｍｐｌｅｓ．Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，  Ｖｏｌ．９１（２）：２３８−２５１（２０１２）．
１６．Ｈｏｗｉｅら，Ａ  Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  ａｎｄ  Ａｃｃｕｒａｔｅ  Ｇｅｎｏｔｙｐｅ  Ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｎｅｘｔ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｇｅｎｏｍｅ−Ｗｉｄｅ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｓｔｕｄｉｅｓ．    ＰＬｏＳ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，  Ｖｏｌ．５（６）：ｅ１０００５２９（２００９）．
１７．Ｚａｉｔｌｅｎ，ら．Ｉｎｆｏｒｍｅｄ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｏｎ  Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｃｏｖａｒｉａｔｅｓ  Ｉｎｃｒｅａｓｅｓ  Ｐｏｗｅｒ  ｉｎ  Ｃａｓｅ−Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｓｔｕｄｉｅｓ．ＰＬｏＳ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，Ｖｏｌ．８（１１）：ｅ１００３０３２（２０１２）．
１８．Ｖｉｌｌａｌｐａｎｄｏら，Ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｔｙｐｅ  ２  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｍｅｌｌｉｔｕｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｍｅｘｉｃａｎ  Ａｄｕｌｔ  Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ：Ａ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｓｕｒｖｅｙ．Ｓａｌｕｄ  Ｐｕｂｌｉｃａ  ｄｅ  Ｍｅｘｉｃｏ  ５２，Ｓ１９−Ｓ２６  （２０１０）．
１９．Ｐｕｒｃｅｌｌら，ＰＬＩＮＫ：Ａ  Ｔｏｏｌ  Ｓｅｔ  ｆｏｒ  Ｗｈｏｌｅ−Ｇｅｎｏｍｅ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ−Ｂａｓｅｄ  Ｌｉｎｋａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｅｓ．Ｔｈｅ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ，Ｖｏｌ．１：５５９−５７５（２００７）．
２０．Ｄｅｖｌｉｎら，Ｇｅｎｏｍｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ｆｏｒ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｓｔｕｄｉｅｓ．Ｂｉｏｍｅｔｒｉｃｓ  Ｖｏｌ．５５（４）：９９７−１００４  （１９９９）．
２１．Ａｌｅｘａｎｄｅｒら，Ｆａｓｔ  ｍｏｄｅｌ−ｂａｓｅｄ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｎｃｅｓｔｒｙ  ｉｎ  ｕｎｒｅｌａｔｅｄ  ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ．  Ｇｅｎｏｍｅ  ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｖｏｌ．１９（９）：１６５５−１６６４（２００９）．
２２．Ｌｉら，Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ  Ｈｕｍａｎ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ  Ｉｎｆｅｒｒｅｄ  ｆｒｏｍ  Ｇｅｎｏｍｅ−Ｗｉｄｅ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ  ｏｆ  Ｖａｒｉａｔｉｏｎ．  Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｖｏｌ．３１９（５８６６）：１１００−１１０４（２００８）．
２３．Ｂａｒａｎら，Ｆａｓｔ  ａｎｄ  Ａｃｃｕｒａｔｅ  Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｌｏｃａｌ  Ａｎｃｅｓｔｒｙ  ｉｎ  Ｌａｔｉｎｏ  Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，Ｖｏｌ．２８（１０）：１３５９−１３６７（２０１２）．
２４．Ｌｉ  ２００８；Ｒｅｉｃｈら，Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ  Ｎａｔｉｖｅ  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ  Ｈｉｓｔｏｒｙ．Ｎａｔｕｒｅ，Ｖｏｌ．４８８（７４１１）：３７０−３７４  ２０１２）．
２５．同上。
２６．Ｂｅｈａｒら，Ｔｈｅ  Ｇｅｎｏｍｅ−Ｗｉｄｅ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｊｅｗｉｓｈ  Ｐｅｏｐｌｅ．Ｎａｔｕｒｅ，Ｖｏｌ．４６６（７３０３）：２３８−２４２（２０１０）．
２７．Ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＨａｐＭａｐ  ３  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ，  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ  Ｃｏｍｍｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｒｅ  Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ｖａｒｉａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｄｉｖｅｒｓｅ  Ｈｕｍａｎ  Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ．Ｎａｔｕｒｅ，Ｖｏｌ．４６７（７３１１）：５２−５８  ２０１０），Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．
２８．Ｄｅｌａｎｅａｕら，Ａ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ  Ｐｈａｓｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｔｈｏｕｓａｎｄｓ  ｏｆ  Ｇｅｎｏｍｅｓ．Ｎａｔｕｒｅ  Ｍｅｔｈｏｄｓ，Ｖｏｌ．９：１７９−１８１，（２０１２）．
２９．Ｗｉｌｌｅｒら，ＭＥＴＡＬ：Ｆａｓｔ  ａｎｄ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｍｅｔａ−Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｇｅｎｏｍｅｗｉｄｅ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｓｃａｎｓ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，Ｖｏｌ．２６：２１９０−２１９１（２０１０）．
３０．Ｐｒｉｕｍら，ＬｏｃｕｓＺｏｏｍ：Ｒｅｇｉｏｎａｌ  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｇｅｎｏｍｅ−Ｗｉｄｅ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｓｃａｎ  Ｒｅｓｕｌｔｓ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，Ｖｏｌ．２６：２３３６−２３３７（２０１０）．
【図１Ａ】
0006751418.tif 000006
【図１Ｂ】
0006751418.tif 000007
【図１Ｃ】
0006751418.tif 000008
【図１Ｄ】
0006751418.tif 000009
【図２】
0006751418.tif 000010
【図３Ａ】
0006751418.tif 000011
【図３Ｂ】
0006751418.tif 000012
【図３Ｃ】
0006751418.tif 000013
【図４】
0006751418.tif 000014
【配列表】
0006751418000001.app