(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生物の複数の個体において、複数の一塩基多型および脳梗塞発症の有無を対応させた一塩基多型データを用いて、脳梗塞発症リスクを予測する予測モデル作成方法であって、
前記複数の一塩基多型を、それぞれ行列表記する工程と、
前記行列表記及び前記一塩基多型の個数を用いてゲノム類似度行列を計算する工程と、
前記一塩基多型データから主成分ベクトルを行列表記する工程と、
前記ゲノム類似度行列と前記主成分ベクトルの行列を線形混合モデルに適用する工程と、を含む予測モデル作成方法。
【請求項２】
前記脳梗塞が、女性におけるアテローム性脳梗塞である、請求項１に記載の予測モデル作成方法。
【請求項３】
生物個体において、複数の一塩基多型データから、当該生物個体の脳梗塞発症リスクを予測する脳梗塞発症リスク予測方法であって、
学習用データセットを用いて、請求項１または２に記載の予測モデル作成方法に従って、予測モデルを作成する工程と、
線形混合モデルのパラメータ及び隠れ変数を決定する工程と、
当該生物個体の前記複数の一塩基多型データを、前記予測モデルに適用する工程と、を含む脳梗塞発症リスク予測方法。
【請求項４】
前記脳梗塞が、女性におけるアテローム性脳梗塞である、請求項３に記載の脳梗塞発症リスク予測方法。
【請求項５】
生物個体において、複数の一塩基多型データから、当該生物個体の脳梗塞発症リスクを予測するためのプログラムであって、
コンピュータに請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法を実行させるプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【請求項７】
生物個体において、複数の一塩基多型データから、当該生物個体の脳梗塞発症リスクを予測するための脳梗塞発症リスク予測システムであって、
(i) 前記生物個体の複数の一塩基多型データを入力するための入力装置、
(ii) 入力されたデータを用いて、請求項６に記載のプログラムを実行するコンピュータ、および
(iii) (ii) により得られた結果を出力するための出力装置
を備えた脳梗塞発症リスク予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳梗塞発症リスクの予測モデル作成方法および予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ヒトゲノム情報を用いた表現型予測として、形質感受性多型に着目し、すでに同定された感受性多型のみを用いて表現型を予測する手法が中心的に研究されてきた（N Engl J Med. 2008 Nov 20;359(21):2220-32; Lancet. 2010 Oct 23;376(9750):1393-400; Stroke. 2014 Feb;45(2):403-12）。これらの手法は、形質と関連のある数個から数百個の多型を具体的に列挙し、それぞれの多型の重みを推定するものであって、形質への個々の多型の影響を数値化できる点で直感的に理解しやすい。【０００３】
しかしながら、感受性多型のみを用いる点は、この手法の短所であり、限界である。なぜなら、ほとんど全ての多因子形質において、実際の原因となる感受性多型のうち、同定されているものはごく僅かだからである。例えば、身長の分散のうち約80%を遺伝要因によって説明できると推定されているが、既知の感受性多型によって説明できる分散は僅か５％程度にすぎない。【０００４】
そこで、感受性多型か否かに関わらず、網羅的（ゲノムワイド）な多型情報を用いた表現型予測法が開示されている（Genome Res. 2014 Sep;24(9):1550-7）。すなわち、複数の一塩基多型（Single Nucleotide Polymorphism; SNP）を複数のカテゴリに分割して、線形混合モデルを適用するものである。しかしながら、その手法においても予測の精度はまだ不十分である。【０００５】
予測対象の表現型の一例として、脳梗塞の発症が考えられる。脳梗塞の発症リスクに遺伝的要因が寄与していることはこれまで示されてきてはいるが（Stroke. 2004 Jan;35(1):212-27; 1475136708718_0 2002 Mar;33(3):769-74）、ゲノム情報だけを用いた脳梗塞発症リスクの予測方法は、未だに確立されていない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、一塩基多型データから脳梗塞発症リスクを予測するための脳梗塞発症リスク予測モデル作成方法、およびそのモデルを用いた脳梗塞発症リスク予測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者らは、脳梗塞発症リスク予測に、網羅的（ゲノムワイド）な多型情報を用いた統計学処理手法を検討し、common variantを用いて脳梗塞発症リスクを予測できる方法を見出し、本発明の完成に至った。【０００８】
本発明の一実施態様は、生物の複数の個体において、複数の一塩基多型および脳梗塞発症の有無を対応させた一塩基多型データを用いて、脳梗塞発症リスクを予測する予測モデル作成方法であって、前記複数の一塩基多型を、それぞれ行列表記する工程と、前記行列表記及び前記一塩基多型の個数を用いてゲノム類似度行列を計算する工程と、前記一塩基多型データから主成分ベクトルを行列表記する工程と、前記ゲノム類似度行列と前記主成分ベクトルの行列を線形混合モデルに適用する工程と、を含む予測モデル作成方法である。
前記脳梗塞が、女性におけるアテローム性脳梗塞であってもよい。
本発明の他の実施態様は、生物個体において、複数の一塩基多型データから、当該生物個体の脳梗塞発症リスクを予測する脳梗塞発症リスク予測方法であって、学習用データセットを用いて、上記予測モデル作成方法に従って、予測モデルを作成する工程と、線形混合モデルのパラメータ及び隠れ変数を決定する工程と、当該生物個体の前記複数の一塩基多型データを、前記予測モデルに適用する工程と、を含む脳梗塞発症リスク予測方法である。前記脳梗塞が、女性におけるアテローム性脳梗塞であってもよい。
本発明のさらなる実施態様は、生物個体において、複数の一塩基多型データから、当該生物個体の脳梗塞発症リスクを予測するためのプログラムであって、コンピュータに上記予測モデル作成方法または上記脳梗塞発症リスク予測方法を実行させるプログラムである。
本発明のさらなる実施態様は、上記プログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能な記録媒体である。
本発明のさらなる実施態様は、生物個体において、複数の一塩基多型データから、当該生物個体の脳梗塞発症リスクを予測するための脳梗塞発症リスク予測システムであって、
(i) 前記生物個体の複数の一塩基多型データを入力するための入力装置、
(ii) 入力されたデータを用いて、上記プログラムを実行するコンピュータ、および
(iii) (ii) により得られた結果を出力するための出力装置
を備えた脳梗塞発症リスク予測システムである。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施例において、遺伝的リスクスコアと脳梗塞のリスクとの関連性を解析した結果を示すグラフである。y軸の値は、症例対照研究における分散の指標であるＮａｇｅｌｋｅｒｋｅのＲ２値である。なお、バーの上部に記した各記号は以下の意味を表す。（ｎ．ｓ．：有意性無し；＊：Ｐ＜０．０５；＊＊：Ｐ＜０．０１；＊＊＊：Ｐ＜０．００１；＊＊＊＊：Ｐ＜０．０００１）（Ａ）ｒｓ１２７５９２３アレルの推定数、ＰＴ閾値の異なるスコアプロファイリング法、Ｇ−ＢＬＵＰ法に基づいて計算した遺伝的リスクスコアと脳梗塞のリスクとの関連性を解析した結果を示すグラフである（Ｂ）Ｇ−ＢＬＵＰ法に基づいて計算した遺伝的リスクスコアと脳梗塞サブタイプのリスクとの関連性を解析した結果を示すグラフである（ａｌｌ：脳梗塞全体；ＬＶＤ：アテローム性脳梗塞；ＳＶＤ：ラクナ脳梗塞；ＣＥ：心原性脳梗塞）。（Ｃ）男女別に、Ｇ−ＢＬＵＰ法に基づいて計算した遺伝的リスクスコアと脳梗塞のリスクとの関連性を解析した結果を示すグラフである（ｂｏｔｈ：全体；ｍｅｎ：男性；ｗｏｍｅｎ：女性）。
【図２】本発明の一実施例において、脳梗塞全体（ａｌｌ；赤）、アテローム性脳梗塞（ＬＶＤ；緑）、ラクナ梗塞（ＳＶＤ；青）、心原性サブタイプ（ＣＥ；紫）の各分位のオッズ比を推定した結果を表すグラフである。（Ａ）両方の性のＧ−ＢＬＵＰ法に基づいて計算した遺伝的リスクスコア。（Ｂ）女性特異的Ｇ−ＢＬＵＰ法に基づいて計算した遺伝的リスクスコア。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の目的、特徴、利点、及びそのアイデアは、本明細書の記載により、当業者には明らかであり、本明細書の記載から、当業者であれば、容易に本発明を再現できる。以下に記載された発明の実施の形態及び具体的な実施例などは、本発明の好ましい実施態様を示すものであり、例示又は説明のために示されているのであって、本発明をそれらに限定するものではない。本明細書で開示されている本発明の意図ならびに範囲内で、本明細書の記載に基づき、様々に修飾ができることは、当業者にとって明らかである。
【００１１】
本発明にかかる脳梗塞発症リスク予測モデル作成方法は、生物の複数の個体において複数の一塩基多型（Single Nucleotide Polymorphism; SNP）を用いる。ここで用いる一塩基多型データに含まれる一塩基多型は特に限定されず、用いる一塩基多型の数や種類も特に限定されないが、対象とする生物個体集団中にマイナーアレルが１％以上存在する一塩基多型を網羅していることが好ましい。
【００１２】
対象とする生物は特に限定されず、脳と血管を有する動物であればよく、脊椎動物であることが好ましく、ほ乳類であることがより好ましく、ヒトであることがさらに好ましく、日本人であることがさらに好ましい。性別も特に限定されず、男性（または雄）であっても女性（または雌）であってもよい。
【００１３】
脳梗塞には様々なタイプがあり、その中でも一般的なサブタイプが、アテローム性脳梗塞、心原性脳梗塞、ラクナ梗塞である。本発明で発症リスク予測対象とする脳梗塞のタイプやサブタイプは特に限定されない。
【００１４】
本発明の脳梗塞発症リスク予測モデル作成方法を用いて、複数の一塩基多型データから、生物個体の脳梗塞発症リスクを予測することが可能である。すなわち、学習用データセットを用いて、本発明の脳梗塞発症リスク予測モデル作成方法に従って脳梗塞発症リスク予測モデルを作成し、生物個体の複数の一塩基多型データを、脳梗塞発症リスク予測モデルに適用することにより、その生物個体の脳梗塞発症リスクを予測することができる。
【００１５】
以下、本発明の脳梗塞発症リスク予測モデル作成方法及び脳梗塞発症リスク予測方法について、実施例を挙げながら具体的かつ詳細に説明するが、本発明はこれらの実施の形態あるいは実施例に限定されるものではない。
【００１６】
（１）ゲノム情報の行列表記
N名のヒト個人について、p個の一塩基多型（SNP）データが得られているとし、N×p行列（N，pは1以上の整数）Wとして表記する手法を述べる。Wの行ベクトルは各個人の多型プロファイルを意味し、Wの列ベクトルはある多型部位の個人間の違いをあらわすベクトルを意味する。
i番目のヒト個人のj番目の多型は、２つのアリルから構成される。両方のアリルがヒト代表配列と一致する場合には”AA”，片方のアリルのみがヒト代表配列と一致する場合には”AB”，両方のアリルがヒト代表配列と一致しない場合には”BB”と表記することとする。また、行列Wのi行j列要素をW(i,j)と表記することとする。また、j番目の多型のアリル頻度をfjと表記することとする。これらの表記に基づいて、W(i,j)は以下の式で定義される。
0006716143.tif 000002
（２）ゲノム類似度行列の計算
ゲノム類似度行列とは、ゲノム情報に基づく個人間の類似度をあらわすN×N行列である。以下、代表的なゲノム類似度行列Aの計算式を示す。
0006716143.tif 000003
ここで、Aはゲノム類似度行列（N×N次元）、pはSNPの個数、Wは前項で定義されたジェノタイプ行列（N×p次元）、W'は行列 Wの転地行列を意味している。
（３）主成分ベクトルの行列表記
ゲノム類似度行列A（N×N次元）は半正定値行列であり、分散共分散行列と考えることができる。よって、ゲノム類似度行列Aの固有値を計算することで、N名のヒト個人の主成分分析を行うことができる。N名のヒト個人について、一塩基多型データから計算される主成分ベクトルをN×v行列（vは予測モデル構築に用いる主成分の個数）Xとして表記する手法を述べる。Xの行ベクトルは各個人の第1主成分から第v主成分の情報を意味する。行列Xのi行j列要素をX(i,j)と表記することとする。vはN未満の任意の値で構わず、特定の値に限定されない。（下記の実施例では、一例として、vを20と設定した）主成分ベクトルの情報は、i番目のヒト個人の第j主成分の値をpci,jとすると、以下の式で定義される。
0006716143.tif 000004
（４）線形混合モデルへの適用
ゲノム情報及び主成分情報を用いた予測モデルとして、以下の式で線形混合モデルを表記する。
0006716143.tif 000005
0006716143.tif 000006
0006716143.tif 000007
（９）脳梗塞罹患リスクを予測するための予測システム
上記予測方法を自動化するために、コンピュータに実行させることができるようにプログラム化できる。こうして作成されたプログラムも、本発明の権利範囲内である。
さらに、このプログラムを実行するためのコンピュータとともに、一塩基多型や主成分情報などを入力するための入力装置、及びプログラムの実行により得られた結果を出力するための出力装置を備えた予測システムとすることも可能である。
＜実施例＞
【００１７】
［方法］
（ジェノタイピング）
本実施例では、モデル構築データセットに含める脳梗塞患者は、バイオバンク・ジャパンプロジェクト（Nakamura, Y. The BioBank Japan Project. Clin Adv Hematol Oncol. 5, 696-697 (2007)）の参加者の一部であった。脳梗塞患者の臨床情報は、医療記録、ニューロイメージングの結果（コンピューター断層撮影および各磁気共鳴イメージングを含む）、自己申告のアンケートから収集した。モデル構築データセットの対照被験者は、東北メディカル・メガバンク（ＴＭＭ）プロジェクト、多目的コホート研究（ＪＰＨＣ  Ｓｔｕｄｙ）（Tsugane, S. & Sawada, N. The JPHC study: design and some findings on the typical Japanese diet. Jpn J Clin Oncol. 44, 777-782 (2014)）、日本多施設共同コホート研究（Ｊ−ＭＩＣＣ  Ｓｔｕｄｙ）（Hamajima, N. & J-MICC Study Group. The Japan Multi-Institutional Collaborative Cohort Study (J-MICC Study) to detect gene-environment interactions for cancer. Asian Pac J Cancer Prev. 8, 317-323 (2007)）のうちのいずれかの参加者であった。
独立検証データセットに含める脳梗塞患者および診断基準の詳細は、すでに公開された通りである（Kubo, M. et al. A nonsynonymous SNP in PRKCH (protein kinase C eta) increases the risk of cerebral infarction. Nat. Genet. 39, 212-217 (2007)；Kubo, M. et al. Decreasing incidence of lacunar vs. other types of cerebral infarction in a Japanese population. Neurology 66, 1539-1544 (2006)）。すなわち、２００４年に九州大学に所属する７つの病院からの脳梗塞患者からのデータを利用した。脳梗塞及びそのサブタイプの診断は、各病院で、詳細な臨床的特徴と、脳血管撮影、ブレインイメージング、心エコー検査、頸部血管エコーなどの臨床検査とによって行われた。また、独立検証データセットの対照被験者は、久山町研究（Hisayama study）（Kiyohara, Y. et al. Ten-year prognosis of stroke and risk factors for death in a Japanese community: the Hisayama study. Stroke 34, 2343-2348 (2003)；Kubo, M. et al. Trends in the incidence, mortality, and survival rate of cardiovascular disease in a Japanese community: the Hisayama study. Stroke 34, 2349-2354 (2003)）の参加者とした。すなわち、２００２年から２００３年の間に久山町研究への参加に同意した４０歳以上の久山町の住民３，３２８名のうち、脳梗塞または冠状動脈性心疾患の既往歴がある者を除いた後、脳梗塞患者と年齢がほぼ合い（５年以内）、性別も合う対照被験者を、乱数を用いた１：１マッチングによって選択した。
さらに、検証データセットには、ＪＰＨＣ  Ｓｔｕｄｙ（Tsugane, S. & Sawada, N. The JPHC study: design and some findings on the typical Japanese diet. Jpn J Clin Oncol. 44, 777-782 (2014)）の参加者ならびに、佐賀地区および高島地区におけるおよびＪ−ＭＩＣＣ  Ｓｔｕｄｙ（Hamajima, N. & J-MICC Study Group. The Japan Multi-Institutional Collaborative Cohort Study (J-MICC Study) to detect gene-environment interactions for cancer. Asian Pac J Cancer Prev. 8, 317-323 (2007)；Hara, M., Higaki, Y., Imaizumi, T., Taguchi, 524 N., Nakamura, K., Nanri, H., Sakamoto, T., Horita, M., Shinchi, K. & Tanaka, K. Factors influencing participation rate in a baseline survey of a genetic cohort in Japan. J Epidemiol. 20, 40-45 (2010)）の参加者のデータを追加した。脳梗塞患者はイメージングによって発症を確認し、対照被験者は、脳梗塞の既往歴のない者のうち、年齢と性別の合う対照例を抽出した。この結果、ＪＰＨＣ  Ｓｔｕｄｙから２５７の症例対照ペア、Ｊ−ＭＩＣＣ  Ｓｔｕｄｙからは７９の症例対照ペアが得られ、合計で３３６の症例対照ペア（被験者６７２名）がコホート内の症例対照データセットに追加された。
【００１８】
脳梗塞患者及び対照被験者（合わせて、被験対象者と呼ぶ）の一塩基多型情報は、HumanOmniExpressExome  BeadChip Array（イルミナ社）によって計測され、ジェノタイピングされた。
（クオリティコントロールフィルター）
【００１９】
なお、コールレートが０．９８未満の被験対象者と、コールレートが０．９９未満のＳＮＰを除外した。そして、identity-by-state法（ＩＢＳ法）を用いて、近い関係の被験対象者を除外した。また、主成分分析法（principal component analysis；ＰＣＡ法）（Price, A. L., Patterson. N. J., Plenge, R. M., Weinblatt, M. E., Shadick, N. A. & Reich, D. Principal components analysis corrects for stratification in genome-wide association studies. Nat Genet. 38, 904-909 (2006).）によって、先祖が日本人の本土クラスターに入らないと推定される被験対象者を除外した。さらに、ハーディー・ワインベルク平衡の正確検定（Hardy-Weinberg equilibrium exact test）のＰ値が１×１０−６未満、マイナーアレル頻度（ＭＡＦ）が０．０１未満の多型も除外した。最終的に、脳梗塞患者が１３，２１４名、対照被験者が２６，４７０名、そして常染色体ＳＮＰ数が５３７，９９９となった。
【００２０】
ジェノタイプ・インピュテーションは、1000 Genomesのリファレンスパネル（1000 Genomes Project Consortium, Abecasis, G. R., Auton, A., Brooks, L. D., DePristo, M. A., Durbin, R. M., Handsaker, R. E., Kang, H. M., Marth, G. T. & McVean, G. A. An integrated map of genetic variation from 1,092 human genomes. Nature 491, 56-65 (2012)）に基づいて、ＳＨＡＰＩＴ（Delaneau, O., Marchini, J. & Zagury, J. F. A linear complexity phasing method for thousands of genomes. Nat Methods. 9, 179-181 (2011)）およびＭｉｎｉＭａｃ２（Fuchsberger, C., Abecasis, G. R. & Hinds, D. A. minimac2: faster genotype imputation. Bioinformatics 31, 782-784 (2015)）ソフトウェアを用いて行った。インピュテーション後、Ｒｓｑ値が０．５未満、マイナーアレル頻度が０．０１未満の多型を除外して、６，２０４，３４７の多型を得た。ＧＷＡ試験を行うために、帰属させた多型に対し、年齢および性別を調整し、線形混合モデル関連（mixed linear model association；ＭＬＭＡ）法（Yang, J., Zaitlen, N. A., Goddard, M. E., Visscher, P. M. & Price. A. L. Advantages and pitfalls in the application of mixed-model association methods. Nat Genet. 46, 100-106 (2014)）を適用した。
【００２１】
（スコアプロファイリングモデル）
５３７，９９９個のＳＮＰのうち、Ｐ値が特定の閾値（ＰＴ）未満である多型をモデルに含めた。ＭＬＭＡ法で推定した、それら多型に対する係数（β）を、モデルパラメーターとして使用した。ｉ番目の個体およびｋ番目のＳＮＰのジェノタイプ（０、１または２）をxik、ｋ番目のＳＮＰのＰ値をPkとし、ｋ番目のＳＮＰに対する係数をβｋとすると、ｉ番目の検証被験者のスコアプロファイリングを基にした遺伝的リスクスコアは、以下のように計算可能であった。
0006716143.tif 000008
【００２２】
（追加のクオリティコントロールフィルター）
さらに、common variantによって説明される表現型の分散（すなわち、chip-heritability）を評価するため、そしてＧ−ＢＬＵＰに基づく遺伝的リスクスコアを構築するため、モデル構築データセットにおける多型に対し、（１）コールレートが０．９９未満のサンプルを除外し、（２）ハーディー・ワインベルグ平衡の正確確率検定のＰ値が０．０５未満のＳＮＰを除外し、（３）症例対照間の欠測差の試験（test for missingness-difference between cases and controls）のＰ値が０．０５未満のＳＮＰを除外した。最終的に、これらのフィルターで除外された個体はなく、脳梗塞患者が１３，２１４名、対照被験者が２６，４７０名、そして常染色体ＳＮＰ数が３５７，３６７となった。これらのデータセットを用いて、Ｇ−ＢＬＵＰに基づく遺伝的リスクスコアのモデルパラメーターを決定した。chip-heritability推定および分割解析については、症例および対照例の年齢と性別の１：１マッチングを行い、マッチした８，１９９の症例対照ペア（被験者１６，３９８名）を得た。
【００２３】
（シミュレーション分析）
リスクバリアントの効果量を与え、検定力（power）が９０％を超えるリスクバリアントを発見するのに必要なサンプルサイズを、シミュレーション分析から推定した。
まず、負担尺度のchip-heritabilityの推定値（２１．０％）と、４０歳から７９歳の日本人の年齢特異的有病率（０．８３％（Ministry of Welfare and Labour Establishment Act, Japan. Patient survey in 2011. http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?lid=000001103073 (2011)））に基づいて、観察尺度（observational scale）の遺伝率を４０．０％と推定した。推定値に基づいて、リスクバリアントの効果量を１％と仮定した場合は、４０の原因ＳＮＰが、等しい効果（４０×１％＝４０％）を持つと仮定した。また、リスクバリアントの効果量を、０．１％、０．０１％、０．００１％と仮定した場合は、それぞれ４００、４，０００、４０，０００のＳＮＰがシミュレートされた。なお、原因ＳＮＰのマイナーアレル頻度は、経験分布（empirical distribution）からランダムサンプリングを行った。
次に、最大３９億人の個体についてジェノタイプを生成し、仮定したライアビリティ尺度（liability-scale）遺伝率（２１．０％）および集団有病率（population prevalence）（０．８３％）に従ってこれらの個体の症例対照ステータスをシミュレートした後、同数の症例と対照例を抽出した。この分析から、仮定した効果量の各々について最大３００万症例対照ペアのジェノタイプデータをシミュレートした。最後に、各効果量および仮定した各サンプルサイズについて、リスク多型ごとにフィッシャーの正確確率検定（Fisher's exact test）によってＰ値を計算し、ゲノムワイドな有意差（Ｐ＜１×１０−８）を持つ発見されたリスクバリアントの数をカウントした。発見されたリスクバリアントの数を、仮定されたリスクバリアントの数で割り、各効果量および各サンプルサイズの検定力の推定値を得た。
［実施例１］遺伝的リスクスコアと脳梗塞のリスクとの関連性
本実施例では、１３，２１４の症例と２６，４７０の対照例を用いて遺伝的リスクモデルのパラメーターを学習し、年齢と性別をマッチングした１，０９７の症例対照ペアで構成される独立した日本人サンプルを用いて、遺伝的リスクスコアと脳梗塞リスクとの関連性を評価した。
ここでは、３種類の統計手法を検討した。第１の方法では、ジェノタイプ・インピュテーション法から推定したｒｓ１２７５９２３アレル数（expected number）を遺伝的リスクスコアとして用いた。第２の方法は、スコアプロファイリング法に基づくものである。３つ目の方法は、遺伝的最良線形不偏推定（genomic best linear unbiased prediction；Ｇ−ＢＬＵＰ）法である。すなわちｒｓ１２７５９２３アレルの推定数（図１では黒いバー）、図１に示したようなＰＴ閾値の異なるスコアプロファイリング法（図１では緑色のバー）、Ｇ−ＢＬＵＰ法（図１ではオレンジ色のバー）に対し、遺伝的リスクスコアによって説明される症例対照研究における分散の指標であるＮａｇｅｌｋｅｒｋｅのＲ２値（Schizophrenia Working Group of the Psychiatric Genomics Consortium. Biological insights from 108 schizophrenia-associated genetic loci. Nature 511, 421-427 (2014)）を計算した。そして、条件付きロジスティック回帰分析によって、遺伝的リスクスコアと脳梗塞発症リスクとの関連性の有意性を計算した。結果を図１Ａ及び表１に示す。
【表１】
0006716143.tif 000009
ＡＵＣ：曲線下面積；ＮＲＩ：純再分類改善度；ＩＤＩ：統合判別改善度。両側Ｐ値をあげてある。括弧内の値は９５％ＣＩを示す。
a  条件付きロジスティック回帰によって推定された１標準偏差あたりのオッズ比
図１Ａに示されるように、ｒｓ１２７５９２３スコアのＮａｇｅｌｋｅｒｋｅ  Ｒ２値は、ほぼゼロであり（Ｒ２＝０．００００４）、条件付きロジスティック回帰分析によれば、スコアと疾患リスクとの間に有意な関連は認められなかった（Ｐ＝０．７９）。また、スコアプロファイリング法のＰＴ閾値の厳密さが緩くなり、より多くの多型がモデルに含まれるようになるにつれて、Ｎａｇｅｌｋｅｒｋｅ  Ｒ２値は大きくなる傾向にあり、スコアプロファイリングを基にした遺伝的リスクスコアと厳密なＰＴ閾値との関連性は有意ではないのに対し、それほど厳密ではないＰＴ閾値との関連性は有意であった。さらに、スコアプロファイリングを基にした遺伝的リスクスコアと比較して、Ｇ−ＢＬＵＰを基にした遺伝的リスクスコアのほうがＮａｇｅｌｋｅｒｋｅ  Ｒ２の点でより多くの表現型分散（phenotypic variance）を説明し、より強い関連性を示した。
表１に記載したように、Ｇ−ＢＬＵＰを基にした遺伝的リスクスコアの予測精度は、（ＡＵＣ＝０．５６［９５％ＣＩ：０．５３〜０．５８］）を示した。ここで、モデル構築データセットの全ての男女を用いてモデルパラメーターを学習し、男女を含む独立した検証サンプルを用いてオッズ比を推定した。Ｇ−ＢＬＵＰを基にした遺伝的リスクスコアの条件付きロジスティック回帰から推定した１標準偏差（ＳＤ）あたりのオッズ比は、１．２０（９５％ＣＩ：１．１０〜１．３１；Ｐ＝２．７×１０−５）であった。遺伝的リスクスコアの５分位によって検証被験者を層別化すると、リスクが最も低い分位と比較したリスクが最も高い分位の推定オッズ比は、１．７５であった（９５％ＣＩ：１．３３〜２．３１；Ｐ＝５．０×１０−５；図２Ａ）。なお、Ｇ−ＢＬＵＰを基にした遺伝的リスクスコアと脳梗塞リスクとの関連性は、年齢と性別を合わせた３３６のペアで構成される別の検証データセットでも同様であった（１ＳＤあたりのオッズ比＝１．２０［９５％ＣＩ：１．０１〜１．４１；Ｐ＝０．０３］。
このように、脳梗塞の発症リスク予測には、スコアプロファイリングおよびＧ−ＢＬＵＰなどの多遺伝子モデル（polygenic model）法が有効である。
［実施例２］遺伝的リスクスコアと脳梗塞サブタイプのリスクとの関連性
脳梗塞は、アテローム性脳梗塞、ラクナ梗塞、心原性脳梗塞の３つのサブタイプにカテゴライズされる。本実施例では、脳梗塞全体と３つの脳梗塞サブタイプについて、実施例１と同様にしてＧ−ＢＬＵＰを基にした遺伝的リスクスコアと脳梗塞リスクとの関連性を検証した。
図１Ｂ及び表１に示したように、サブタイプの中では、Ｎａｇｅｌｋｅｒｋｅ  Ｒ２およびＡＵＣは、心原性脳梗塞のサブタイプで最大であり、ラクナ梗塞のサブタイプで最小であった。
［実施例３］男女別に解析した遺伝的リスクスコアと脳梗塞のリスクとの関連性
本実施例では、実施例１と同様にしてＧ−ＢＬＵＰを適用して作成した予測モデルに対し、男女別に遺伝的リスクスコアと脳梗塞リスクとの関連性を求めた。用いた被験者性別分布を表２に示す。
【表２】
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図１Ｃに示すように、Ｎａｇｅｌｋｅｒｋｅ  Ｒ２およびＡＵＣ値は、男性より女性のほうが小さかった。
［実施例４］男女別に作成した性特異的モデルを用いて解析した遺伝的リスクスコアと脳梗塞サブタイプのリスクとの関連性
本実施例では、男女別に、脳梗塞全体と３つの脳梗塞サブタイプについて、実施例１と同様にしてＧ−ＢＬＵＰを基にした性特異的予測モデルを作成し、それぞれ男女において遺伝的リスクスコアと脳梗塞リスクとの関連性を求めた。対象被験者の年齢分布及び性別分布を表２に示す。
表１に示すように、女性特異的遺伝的リスクスコアは、両方の性の遺伝的リスクスコアと比較して、Ｎａｇｅｌｋｅｒｋｅ  Ｒ２およびＡＵＣが大きく、特にアテローム性脳梗塞サブタイプの場合に顕著で、女性特異的リスクスコアによる予測精度は（ＡＵＣ＝０．６３［９５％ＣＩ：０．５６〜０．７０］）であった。
女性特異的遺伝的リスクスコアの１ＳＤあたりのオッズ比を、モデル構築データセットの全ての女性を用いてモデルパラメーターを学習し、女性だけを含む独立した検証サンプルを用いて推定したところ、アテローム性脳梗塞サブタイプで１．５２（９５％ＣＩ：１．１６〜２．０１）であり、最もリスクが高い区分対最もリスクが低い区分のオッズ比は、（オッズ比＝５．６３［９５％ＣＩ：２．１８〜１５．３］）となって、著しく高かった（図２Ｂ）。男性特異的遺伝的リスクスコアでは、それよりも高いＮａｇｅｌｋｅｒｋｅ  Ｒ２およびＡＵＣは達成されなかった。
このように、脳梗塞の予測に対し、女性特異的予測モデルの作成は特に有効である。
［実施例５］脳梗塞のリスクファクターを考慮した脳梗塞予測モデル
本実施例では、古典的リスク因子（高血圧、糖尿病、脂質異常症、心房細動）とＧ−ＢＬＵＰベースのＧＲＳとの独立性を検討し、脳梗塞の発症リスク予測が改善されるかどうか、以下のように調べた。対象被験者の年齢分布及び性別分布を、表３に示す。
【表３】
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表１に示すように、両性でのＧ−ＢＬＵＰに基づく遺伝的リスクスコアは、脳梗塞全体の場合に改善し、発症リスクの予測が向上した（ＮＲＩ＝０．１５［９５％ＣＩ：０．０７〜０．２３］、Ｐ＜０．００１）。これは、アテローム性脳梗塞およびラクナ梗塞で顕著であったのに対し、心原性脳梗塞では有意な改善が認められなかった。また、女性特異的予測モデルでは、アテローム性脳梗塞の予測に対し、極めて高いＮＲＩを達成した（ＮＲＩ＝０．３７［９５％ＣＩ：０．１２〜０．６２］；Ｐ＝０．００４）。
また、表１に示すように、統合判別改善度（integrated discrimination improvement；ＩＤＩ）およびΔＡＵＣも、アテローム性脳梗塞サブタイプの女性特異的ＧＲＳの識別力が改善されたことを示している。
このように二肢選択となる、脳梗塞リスクファクター変数を有するモデルにＧ−ＢＬＵＰベースの遺伝的リスクスコアを加えることによって、脳梗塞予測精度は向上する。
＜産業上の利用可能性＞
【００２４】
本発明によって、一塩基多型データから脳梗塞発症リスクを予測するための脳梗塞発症リスク予測モデル作成方法、およびそのモデルを用いた脳梗塞発症リスク予測方法を提供することができるようになった。
【図１】
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【図２】
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