(57)【要約】  本発明は、一般的に、診断マーカーとして潜在的な有用性を有する種々の形態の遺伝子マーカーおよび種々の形態の蛋白質の検出および同定に関する。患者試料中の複数のバイオマーカーおよび遺伝子マーカーのレベルを決定し、所定の式により得られた値を組み合わせることにより、患者が前立腺癌に苦しむ恐れがあるかを決定することが可能である。
2015524052.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１．個人からの少なくとも１つの生物学的試料を提供し；
２．前記生物学的試料中で、
ａ）少なくとも１つの前立腺癌（ＰＣａ）の存在または濃度；
ｂ）ＰＣａに関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することによる前記個人のＰＣａ関連遺伝状態；および
ｃ）ＰＣａバイオマーカー濃度に関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することによる前記個人のＰＣａバイオマーカー濃度関連遺伝状態
を決定し；
３．少なくとも１つのＰＣａ関連バイオマーカーの前記存在または濃度に関する前記個人からのデータ、前記ＰＣａ関連遺伝状態に関する前記個人からのデータ、およびＰＣａバイオマーカー濃度関連遺伝状態に関する前記個人からのデータを組み合わせて、全複合値を形成し；
４．全複合値を公知のＰＣａおよび良性疾患の診断の対照試料で確立された所定のカットオフ値と比較することにより、前記全複合値を前記個人におけるＰＣａの存在に関連付ける
工程を含み；
バイオマーカーの（ｉ）ＰＳＡ、（ｉｉ）総ＰＳＡ（ｔＰＳＡ）、（ｉｉｉ）無傷ＰＳＡ（ｉＰＳＡ）、（ｉｖ）遊離ＰＳＡ（ｆＰＳＡ）および（ｖ）ＨＫ２の少なくとも１つの存在または濃度が決定され、全複合値に含まれることを特徴とする、個人におけるＰＣａの存在または不存在の提示方法。
【請求項２】
１．個人からの少なくとも１つの生物学的試料を提供し；
２．前記生物学的試料中で、
ａ）少なくとも２つの前立腺癌（ＰＣａ）関連バイオマーカーの存在または濃度；および
ｂ）ＰＣａに関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することによる前記個人のＰＣａ関連遺伝状態
を決定し； 
３．少なくとも２つのＰＣａ関連バイオマーカーの前記存在または濃度に関する前記個人からのデータを組み合わせて、ＰＣａの発生のＰＣａバイオマーカー関連リスクを表すバイオマーカー複合値を形成し；
４．前記ＰＣａ関連遺伝状態に関する前記個人からのデータを組み合わせて、ＰＣａの発生の遺伝子関連リスクを表す遺伝複合値を形成し；
５．バイオマーカー複合値と遺伝複合値とを組み合わせて、全複合値を形成して、前記全複合値を公知のＰＣａおよび良性疾患の診断の対照試料で確立された所定のカットオフ値と比較することにより、前記個体におけるＰＣａの存在を予測する
ことを含み；
ここに、バイオマーカーの（ｉ）ＰＳＡ、（ｉｉ）総ＰＳＡ（ｔＰＳＡ）、（ｉｉｉ）無傷ＰＳＡ（ｉＰＳＡ）、（ｉｖ）遊離ＰＳＡ（ｆＰＳＡ）および（ｖ）ＨＫ２の少なくとも１つおよび最大でも４つの存在または濃度が決定され、バイオマーカー複合値に含まれることを特徴とする、個人におけるＰＣａの存在または不存在の提示方法。
【請求項３】
さらに、前記生物学的試料中で、ＰＣａバイオマーカー濃度に関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することによる前記個人のＰＣａバイオマーカー濃度関連遺伝状態を決定する工程２ｃ）；ならびに前記ＰＣａ関連遺伝状態および前記ＰＣａバイオマーカー濃度関連遺伝状態からのデータを組み合わせて、ＰＣａの発生の遺伝学関連リスクを表す遺伝複合値を形成することを含む工程４を含むことを特徴とする請求項２記載の提示方法。
【請求項４】
ＰＣａに関連するＳＮＰが、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１記載の提示方法。
【請求項５】
ＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰが、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１、３および４のいずれか１記載の提示方法。
【請求項６】
さらに、肥満度指数（ＢＭＩ）に関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することにより、前記個人のＢＭＩ関連遺伝状態を決定することを含み、ここに、ＢＭＩに関連する前記ＳＮＰに関する前記個人からのデータは、前記複合値を形成する組合せデータに含まれることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１記載の提示方法。
【請求項７】
前記個人のＢＭＩに関連するＳＮＰが、ｒｓ３８１７３３４、ｒｓ１０７６７６６４、ｒｓ２２４１４２３、ｒｓ７３５９３９７、ｒｓ７１９０６０３、ｒｓ５７１３１２、ｒｓ２９９４１、ｒｓ２２８７０１９、ｒｓ２８１５７５２、ｒｓ７１３５８６、ｒｓ２８６７１２５、ｒｓ９８１６２２６、ｒｓ１０９３８３９７およびｒｓ１５５８９０２の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項６記載の提示方法。
【請求項８】
さらに、前記個人からＰＣａに関する家族歴および身体的データを収集することを含み、ここに、家族歴および／または身体的データは、前記全複合値を形成する組合せデータに含まれることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１記載の提示方法。
【請求項９】
ＭＩＣ−１および／またはＭＳＭＢの存在または濃度が、さらに決定され、バイオマーカー複合値または直接的に全複合値のいずれかに含まれることを特徴とする請求項１〜８のいずれか１記載の提示方法。
【請求項１０】
生物学的試料が血液試料であることを特徴とする請求項１〜９のいずれか１記載の提示方法。
【請求項１１】
全複合値および／またはバイオマーカー複合値および／または遺伝複合値が、ＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰおよびその対応するＰＣａバイオマーカー濃度の非相加的効果が利用される方法を用いて計算されることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１記載の提示方法。
【請求項１２】
遺伝状態の決定が、ＭＡＬＤＩ質量分析の使用により行われることを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１記載の提示方法。
【請求項１３】
前記ＰＣａバイオマーカーの存在または濃度の決定が、マイクロアレイ技術の使用により行われることを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１記載の提示方法。
【請求項１４】
少なくとも３つの異なるタイプのリガンドをその上に固定した固体相を含み、
−第１のタイプの前記リガンドは、ＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＩＣ−１および／またはＭＳＭＢのごときＰＣａに関連するバイオマーカーに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含み；
−第２のタイプの前記リガンドは、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つのごときＰＣａに関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含み；および
−第３のタイプの前記リガンドは、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つのごときＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む、請求項１記載の工程２ａ、２ｂおよび２ｃを行うためのアッセイ装置。
【請求項１５】
少なくとも２つの異なるタイプのリガンドをその上に固定した固体相を含み、
−第１のタイプの前記リガンドは、ＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＩＣ−１および／またはＭＳＭＢのごときＰＣａに関連するバイオマーカーに特異的に結合する少なくとも２つの異なるリガンドを含み；および
−第２のタイプの前記リガンドは、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つのごときＰＣａに関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む請求項２記載の工程２ａおよび２ｂを行うためのアッセイ装置。
【請求項１６】
固体相がさらに第３のタイプのリガンドを固定し、前記第３のタイプのリガンドが、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つのごときＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む請求項３記載の工程２ｃをさらに行うための請求項１５記載のアッセイキット。
【請求項１７】
固体相がさらに第４のタイプのリガンドを固定され、前記第４のタイプのリガンドが、ｒｓ３８１７３３４、ｒｓ１０７６７６６４、ｒｓ２２４１４２３、ｒｓ７３５９３９７、ｒｓ７１９０６０３、ｒｓ５７１３１２、ｒｓ２９９４１、ｒｓ２２８７０１９、ｒｓ２８１５７５２、ｒｓ７１３５８６、ｒｓ２８６７１２５、ｒｓ９８１６２２６、ｒｓ１０９３８３９７および  ｒｓ１５５８９０２の少なくとも１つのごときＢＭＩに関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む請求項６記載の提示方法をさらに行うための請求項１４〜１６のいずれか１記載のアッセイ装置。
【請求項１８】
請求項１４記載のアッセイ装置および少なくとも３つの異なるタイプの検出分子を含み、
−第１のタイプの前記検出分子は、ＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＳＭＢおよび／またはＭＩＣ−１のごときＰＣａに関連するバイオマーカーを検出することができる少なくとも１つのリガンドを含み；  
−第２のタイプの前記検出分子は、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つのごときＰＣａに関連するＳＮＰを検出することができる少なくとも１つのリガンドを含み；および
−第３のタイプの前記検出分子は、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つのごときＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰを検出することができる少なくとも１つのリガンドを含む請求項１記載の工程２ａ、２ｂおよび２ｃを行うための試験キット。
【請求項１９】
請求項１５記載のアッセイ装置および少なくとも２つの異なるタイプの検出分子を含み： 
−第１のタイプの前記検出分子は、少なくとも２つの異なる検出分子を含み、その各々が、ＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＩＣ−１および／またはＭＳＭＢのごときＰＣａに関連するバイオマーカーを検出することができる少なくとも２つの異なる検出分子を含み、但し、前記少なくとも２つの異なる検出分子が、ＰＣａに関連する異なるバイオマーカーを検出することができ；および
−第２のタイプの前記検出分子は、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つのごときＰＣａに関連するＳＮＰを検出することができる少なくとも１つのリガンドを含む請求項２記載の工程２ａおよび２ｂを行うための試験キット。
【請求項２０】
請求項１６記載のアッセイ装置および少なくとも３つの異なるタイプの検出分子を含み： 
−第１のタイプの前記検出分子は、少なくとも２つの異なる検出分子を含み、その各々は、ＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＩＣ−１および／またはＭＳＭＢのごときＰＣａに関連するバイオマーカーを検出することができる少なくとも２つの異なる検出分子を含み、但し、前記少なくとも２つの異なる検出分子が、ＰＣａに関連する異なるバイオマーカーを検出することができ；および
−第２のタイプの前記検出分子は、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７  ａｎｄ  ｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つのごときＰＣａに関連するＳＮＰを検出することができる少なくとも１つのリガンドを含み；
−第３のタイプの前記検出分子は、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つのごときＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰを検出することができる少なくとも１つのリガンドを含む請求項３記載の工程２ａ、２ｂおよび２ｃを行うための試験キット。
【請求項２１】
請求項１７記載のアッセイ装置および第４のタイプの検出分子を含み、第４のタイプのリガンドが、ｒｓ３８１７３３４、ｒｓ１０７６７６６４、ｒｓ２２４１４２３、ｒｓ７３５９３９７、ｒｓ７１９０６０３、ｒｓ５７１３１２、ｒｓ２９９４１、ｒｓ２２８７０１９、ｒｓ２８１５７５２、ｒｓ７１３５８６、ｒｓ２８６７１２５、ｒｓ９８１６２２６、ｒｓ１０９３８３９７およびｒｓ１５５８９０２の少なくとも１つのごときＢＭＩに関連するＳＮＰを検出することができる少なくとも１つのリガンドを含む請求項６記載の提示方法を行うための請求項１８〜２０のいずれか１記載の試験キット。
【請求項２２】
少なくとも３つの異なるタイプのリガンドをその上に固定した固体相を含むアッセイ装置であって、
−第１のタイプの前記リガンドは、ＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＩＣ−１および／またはＭＳＭＢから選択されたＰＣａに関連するバイオマーカーに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含み；
−第２のタイプの前記リガンドは、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つから選択されたＰＣａに関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含み；および
−第３のタイプの前記リガンドは、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つから選択されたＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む該装置。
【請求項２３】
少なくとも２つの異なるタイプのリガンドをその上に固定した固体相を含むアッセイ装置であって、
−第１のタイプの前記リガンドは、その各々がＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＩＣ−１および／またはＭＳＭＢから選択されたＰＣａに関連するバイオマーカーに特異的に結合する少なくとも２つの異なるリガンドを含み、但し、少なくとも２つの異なる検出分子は、ＰＣａに関連する異なるバイオマーカーを検出することができ；および
−第２のタイプの前記リガンドは、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つから選択されたＰＣａに関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む該装置。
【請求項２４】
固体相が第３のタイプのリガンドをさらに有し、第３のタイプのリガンドが、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つから選択されたＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む請求項２３記載のアッセイ装置。
【請求項２５】
固体相がさらに第４のタイプのリガンドを固定され、第４のタイプのリガンドが、ｒｓ３８１７３３４、ｒｓ１０７６７６６４、ｒｓ２２４１４２３、ｒｓ７３５９３９７、ｒｓ７１９０６０３、ｒｓ５７１３１２、ｒｓ２９９４１、ｒｓ２２８７０１９、ｒｓ２８１５７５２、ｒｓ７１３５８６、ｒｓ２８６７１２５、ｒｓ９８１６２２６、ｒｓ１０９３８３９７およびｒｓ１５５８９０２の少なくとも１つから選択されたＢＭＩに関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む請求項２２〜２４のいずれか１記載のアッセイ装置、
【請求項２６】
コンピューターに、請求項１記載の提示方法の工程１、２ａ、２ｂ、２ｃ、３および４のごとき請求項１記載の提示方法の少なくとも工程３および４を行なわせるための指示を含む非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項２７】
コンピューターに、請求項２記載の提示方法の工程１、２ａ、２ｂ、３および４のごとき請求項２記載の提示方法の少なくとも工程３および４を行なわせるための指示；ならびにさらに、所望によりコンピューターに、請求項２記載の提示方法の工程５を行なわせるための指示を含む非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項２８】
コンピューターに請求項３の工程２ｃに記載の方法を行なわせるための指示をさらに含む請求項２７記載のコンピューター可読媒体。
【請求項２９】
コンピューターに請求項６記載の提示方法を行なわせるための指示をさらに含む請求項２６〜２８のいずれか１記載のコンピューター可読媒体。
【請求項３０】
請求項２２記載のアッセイ装置および請求項２６記載のコンピューター可読媒体；または請求項２３記載のアッセイ装置および請求項２７記載のコンピューター可読媒体；または請求項２４記載のアッセイ装置および請求項２８記載のコンピューター可読媒体；または請求項２５記載のアッセイ装置および請求項２９記載のコンピューター可読媒体を含む装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に、診断マーカーとして潜在的な有用性を有する、種々の形態の遺伝子マーカーおよび種々の形態の蛋白質の検出および同定に関する。特に、本発明は、前立腺癌の検出の改善のための複数の診断マーカーの同時使用に関する。
【背景技術】
【０００２】
血清前立腺特異抗原（ＰＳＡ）の測定は、前立腺癌（ＰＣａ）のスクリーニングおよび早期検出で広範囲に用いられている。EUROPEAN UROLOGY 60 (2011) 21-28（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）に公表されたMarkus Alyおよび共著者による公的報告書「Polygenic Risk Score Improves Prostate Cancer Risk Prediction: Results from the Stockholm-1 Cohort Study」に言及さるごとく、現行の臨床免疫測定法により測定可能な血清ＰＳＡは、主に遊離の「非複合型」形態（遊離ＰＳＡ）、またはα−1抗キモトリプシン（ＡＣＴ）との複合体として存在する。血清中の遊離−対−総ＰＳＡの比は、ＰＣａの検出をかなり改善することが示されている。また、年齢および文書化された家族歴のような他の因子が、ＰＣａの検出を改善し得る。ＰＣａに関連する遺伝子マーカー、特に、一塩基多型（ＳＮＰ）の測定は、前立腺癌のスクリーニングおよび早期検出ための新興方法である。複数のＰＣａ関連ＳＮＰの解析は、ＰＳＡのようなバイオマーカーおよび患者についての一般的な情報と組み合わせて、いくつかのＳＮＰの組合せを介して遺伝的スコアへのリスク評価を改善できる。
【０００３】
前立腺癌のスクリーニングおよび早期検出は複雑なタスクであり、現在まで、男性集団の特異的でかつ敏感なマッピングに十分に良好と証明された単一のバイオマーカーはない。したがって、試みは、バイオマーカーレベルを組み合わせて、ＰＣａのスクリーニングおよび早期検出においてより良好に行う処方を生成することに費やされてきた。最も一般的な例は、通常のＰＳＡ試験であり、実際には、「遊離」ＰＳＡおよび「総」ＰＳＡの評価である。ＰＳＡは、ある「非複合体」形態として、およびＰＳＡがα−ｌ抗キモトリプシンと複合体形成している形態として存在する。もう一つのかかる例は、ＷＯ０３１０００７９（METHOD OF ANALYZING PROENZYME FORMS OF PROSTATE SPECIFIC ANTIGEN IN SERUM TO IMPROVE PROSTATE CANCER DETECTION）（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）に記載のごとき、診断目的での遊離ＰＳＡ、総ＰＳＡおよび１以上のプロ酵素形態のＰＳＡの濃度の組合せの使用である。ＰＣａのスクリーニングおよび早期検出についての性能を改善し得るＰＳＡ濃度およびプロ酵素濃度の１つの可能な組合せは、ｐｈｉインデックスである。ｐｈｉは、BJU Int. 2011 Nov 11. doi: 10.1111/j.1464-410X.2011.10751.x.に公表されたNichol MBおよび共著者により報告書「Cost-effectiveness of Prostate Health Index for prostate cancer detection」に開示された、ＰＳＡ、遊離ＰＳＡおよびＰＳＡ前駆体形態［−２］プロＰＳＡの組合せとして、ＰＳＡ試験境界（例えば、ＰＳＡ ２〜１０ｎｇ／ｍＬ）および疑わしくないデジタル直腸内検査の男性につきＰＣａのより良好な検出のために開発された。もう一つのかかる例は、ＵＳ２０１２０２１９２５（DIAGNOSTIC ASSAYS FOR PROSTATE CANCER USING PSP94 AND PSA BIOMARKERS）に記載のごとく、ｐｓｐ９４とＰＳＡとの組合せである。
【０００４】
Clin Cancer Res 2009;15(21):OF1-7に公表されたDavid A. Brownおよび共著者による報告書「Macrophage Inhibitory Cytokine 1: A New Prognostic Marker in Prostate Cancer」（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）に記載のごときＭＩＣ−１を含めたＰＣａに患者が苦しむかどうかを評価するための潜在的な診断値または予後値の他のバイオマーカーが存在する。
【０００５】
ＰＣａリスクの予測のための１つのアルゴリズムモデルに複数の源からの情報を組み合わせる試みが過去に開示されている。Cancer Prev Res (2010), 3(5):611-619に公表されたRobert Kleinsおよび共著者による公的な報告書「Blood Biomarker Levels to Aid Discovery of Cancer-Related Single-Nucleotide Polymorphisms: Kallikreins and Prostate Cancer」（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）において、その著者らは、血液バイオマーカーがどのように新規なＳＮＰの発見を支援できるかを言及し、遺伝子型およびバイオマーカーレベルの双方を予測モデルに組み込むための潜在的な役割が存在することも示唆している。さらに、この報告書は、同時に遺伝子マーカーおよびバイオマーカーの非相加的な組合せがＰＣａリスクの見積りのための予測値を有し得るという証拠を提供する。その後、Xuおよび共同発明者は、主として、特許出願ＷＯ２０１２０３１２０７（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）において、５−αレダクターゼ阻害薬物（例えば、デュタステリドまたはフィナステリド）を用いて、化学予防的療法に適する対象を同定する目的で、遺伝子マーカーと前立腺癌とを関連付ける方法を開示している。同時に、これらの２つの開示は、ＰＣａリスクを見積もる目的で遺伝子情報およびバイオマーカー濃度の組合せにつき先行技術を要約する。
【０００６】
ＰＳＡスクリーニングおよび早期検出の現在の能力は、感度約８０％および特異性３０％である。約６５％が必要のない前立腺生検を経験し、臨床的に関連する前立腺癌の１５〜２０％が現行のスクリーニングにおいて見逃されていると推測される。米国単独において、約１００万件の生検が毎年行れる結果、約１９２,０００の新規症例が診断されている。したがって、診断性能の小さな改善の結果、より少数の生検による医療費の大きな節約、および侵襲性診断方法からより少ないヒトの苦痛の双方も生じさせるであろう。
【０００７】
現在の診療（スウェーデンにて）は、総ＰＳＡを無症候性および初期の前立腺癌の検出にバイオマーカーとして用いることである。前立腺生検でのさらなる評価に対する一般的なカットオフ値は、３ｎｇ／ｍＬである。しかしながら、ＰＳＡスクリーニングのネガティブな結果により、今日、欧州または北アメリカで推奨される、構築されたＰＳＡスクリーニングは存在しない。
【０００８】
したがって、患者における初期の前立腺癌の検出および決定を改善するためのアッセイ方法を開発する必要性が存在する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、一般的に、診断マーカーとして潜在的な有用性を有する、種々の形態の遺伝子マーカーおよび種々の形態の蛋白質の検出および同定に関する。特に、本発明は、前立腺癌の検出の改善のための複数の診断マーカーの同時使用に関する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、異なる起源の診断マーカーの組合せがＰＣａを検出する能力を改善し得るという発見に基づいている。特に、偽陽性結果の数、すなわち、陽性診断を受け、生検で追跡される癌がない患者数を低下させる。この結果、少数の男性が侵襲性の生検の潜在的リスクに付すことができるだけではなく、必要のない検査を回避できるために社会に大きな節約も生じさせる。
【００１１】
したがって、本発明の発見に基づき、本発明の第１の態様は、個人における前立腺癌（ＰＣａ）の存在または不存在の提示方法を提供し、以下の工程：
１．個人からの少なくとも１つの生物学的試料を提供し；
２．前記生物学的試料中で、
ａ）少なくとも１つのＰＣａの存在または濃度；
ｂ）ＰＣａに関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することによる前記個人のＰＣａ関連遺伝状態；および
ｃ）ＰＣａバイオマーカー濃度に関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することによる前記個人のＰＣａバイオマーカー濃度関連遺伝状態
を決定し；
３．少なくとも１つのＰＣａ関連バイオマーカーの前記存在または濃度に関する前記個人からのデータ、前記ＰＣａ関連遺伝状態に関する前記個人からのデータ、およびＰＣａバイオマーカー濃度関連遺伝状態に関する前記個人からのデータを組み合わせて、全複合値を形成し；
４．全複合値を公知のＰＣａおよび良性疾患の診断の対照試料で確立された所定のカットオフ値と比較することにより、前記全複合値を前記個人におけるＰＣａの存在に関連付ける。
工程を含み；
バイオマーカーの（ｉ）ＰＳＡ、（ｉｉ）総ＰＳＡ（ｔＰＳＡ）、（ｉｉｉ）無傷ＰＳＡ（ｉＰＳＡ）、（ｉｖ）遊離ＰＳＡ（ｆＰＳＡ）および（ｖ）ＨＫ２の少なくとも１つの存在または濃度は、決定され、その全複合値に含まれることを特徴とする。
【００１２】
前記の第１の態様による方法の具体例において、（ｉ）ＰＳＡ、（ｉｉ）総ＰＳＡ（ｔＰＳＡ）、（ｉｉｉ）無傷ＰＳＡ（ｉＰＳＡ）、（ｉｖ）遊離ＰＳＡ（ｆＰＳＡ）および（ｖ）ＨＫ２の少なくとも２つ、好ましくは少なくとも３つ、より好ましくは少なくとも４つが決定され、全複合値に含まれる。これに関して、前記の列挙されたバイオマーカーのいずれの組合せも決定でき、全複合値に含むこともできる。
【００１３】
前記の第１の態様による本発明の具体例によれば、方法の１以上の工程、典型的には、工程３および／または工程４が、プロセッサーおよびメモリーを含むコンピューターにおいて実行される場合、非一時的なコンピューター可読媒体により提供される。
【００１４】
本発明の第２の態様は、個人における前立腺癌（ＰＣａ）の存在または不存在の提示方法を提供し、以下の工程：
１．前記個人からの少なくとも１つの生物学的試料を提供し；
２．前記生物学的試料中で、
ａ）少なくとも２つのＰＣａ関連バイオマーカーの存在または濃度；および
ｂ）ＰＣａに関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することによる前記個人のＰＣａ関連遺伝状態
を決定し；次いで
３．少なくとも２つのＰＣａ関連バイオマーカーの前記存在または濃度に関する前記個人からのデータを組み合わせて、ＰＣａの発生のＰＣａバイオマーカー関連リスクを表すバイオマーカー複合値を形成し；
４．前記ＰＣａ関連遺伝状態に関する前記個人からのデータを組み合わせて、ＰＣａの発生の遺伝子関連リスクを表す遺伝複合値を形成し；
５．バイオマーカー複合値と遺伝複合値とを組み合わせて、全複合値を形成して、前記全複合値を公知のＰＣａおよび良性疾患の診断の対照試料で確立された所定のカットオフ値と比較することにより、前記個体におけるＰＣａの存在を予測する
ことを含み；
バイオマーカーの（ｉ）ＰＳＡ、（ｉｉ）総ＰＳＡ（ｔＰＳＡ）、（ｉｉｉ）無傷ＰＳＡ（ｉＰＳＡ）、（ｉｖ）遊離ＰＳＡ（ｆＰＳＡ）および（ｖ）ＨＫ２の少なくとも１つおよび最大でも４つの存在または濃度が決定され、バイオマーカー複合値に含まれる。
【００１５】
前記の第２の態様による方法の具体例において、バイオマーカーの（ｉ）ＰＳＡ、（ｉｉ）総ＰＳＡ（ｔＰＳＡ）、（ｉｉｉ）無傷ＰＳＡ（ｉＰＳＡ）、（ｉｖ）遊離ＰＳＡ（ｆＰＳＡ）および（ｖ）ＨＫ２の少なくとも１つで最大でも３つ、例えば、最大でも２つの存在または濃度が決定され、バイオマーカー複合値に含まれる。その際、前記の列挙されたバイオマーカーのいずれの組合せも決定でき、バイオマーカー複合値に含まれ得る。
【００１６】
前記の第２の態様による具体例において、方法は、さらに、前記生物学的試料中で、ＰＣａバイオマーカー濃度に関連した少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することにより、前記個人のＰＣａバイオマーカー濃度関連遺伝状態を決定する工程２ ｃ）を含み；工程４は、前記ＰＣａ関連遺伝状態および前記ＰＣａバイオマーカー濃度関連遺伝状態に関する前記個人からのデータを組み合わせて、ＰＣａの発生の遺伝子関連リスクを表す遺伝複合値を形成することを含む。
【００１７】
前記の第２の態様による本発明の具体例によれば、方法の１以上の工程、典型的には、工程３および／または工程４および／または工程５が、プロセッサーおよびメモリーを含むコンピューターにおいて実行される場合、非一時的なコンピューター可読媒体により提供される。
【００１８】
本発明の第１または第２の態様の具体例において、ＰＣａに関連するＳＮＰは、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つを含む。
【００１９】
本発明の第１または第２の態様の具体例において、ＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰは、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つを含む。
【００２０】
本発明の第１または第２の態様の具体例において、方法は、さらに、肥満度指数（ＢＭＩ）に関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することにより、前記個人のＢＭＩ関連遺伝状態を決定することを含み、ここに、ＢＭＩに関連する前記ＳＮＰに関する前記個人からのデータは組合せデータに含まれ、前記の全複合値を形成する。
【００２１】
第１または第２の態様の具体例において、前記個人のＢＭＩに関連するＳＮＰは、ｒｓ３８１７３３４、ｒｓ１０７６７６６４、ｒｓ２２４１４２３、ｒｓ７３５９３９７、ｒｓ７１９０６０３、ｒｓ５７１３１２、ｒｓ２９９４１、ｒｓ２２８７０１９、ｒｓ２８１５７５２、ｒｓ７１３５８６、ｒｓ２８６７１２５、ｒｓ９８１６２２６、ｒｓ１０９３８３９７およびｒｓ１５５８９０２の少なくとも１つを含む。
【００２２】
第１または第２の態様による方法の具体例において、表１に列挙された遺伝子マーカーの少なくとも１つが決定される。
【００２３】
本発明の第１または第２の態様のもう一つの具体例において、方法は、さらに、前記個人からＰＣａに関する家族歴および身体的データを収集することを含み、ここに、家族歴および／または身体的データは、前記全複合値を形成する組合せデータに含まれる。
【００２４】
第１または第２の態様による方法の具体例において、ＭＩＣ−１および／またはＭＳＭＢの存在または濃度が、さらに決定され、バイオマーカー複合値、または直接的に全複合値のいずれかに含まれる。
【００２５】
第１または第２の態様の具体例において、生物学的試料は血液試料である。
【００２６】
本発明の第１または第２の態様の具体例において、全複合値および／またはバイオマーカー複合値および／または遺伝複合値は、ＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰおよびその対応するＰＣａバイオマーカー濃度の非相加的効果が利用される方法を用いて計算される。
【００２７】
第１または第２の態様による方法の具体例において、遺伝状態の決定はＭＡＬＤＩ質量分析の使用により行われる。
【００２８】
第１または第２の態様の方法の具体例において、前記ＰＣａバイオマーカーの存在または濃度の決定は、マイクロアレイ技術の使用により行われる。
【００２９】
本発明の第３の態様は、前記のごとき第１または第２の態様による方法の工程２を行うためのアッセイ装置を提供する。
【００３０】
第３の態様の具体例において、アッセイ装置は、前記のごとき本発明の第１の態様により、個人における前立腺癌の存在または不存在の前記提示方法の工程２ａ（すなわち、少なくとも１つのＰＣａ関連バイオマーカーの存在または濃度を決定する）、工程２ｂ（すなわち、ＰＣａに関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することにより、前記個人のＰＣａ関連遺伝状態を決定する）、および工程２ｃ（すなわち、ＰＣａバイオマーカー濃度に関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することにより、前記個人のＰＣａバイオマーカー濃度関連遺伝状態を決定する）を行うために提供され、前記のアッセイ装置は、少なくとも３つの異なるタイプのリガンドをその上に固定した固体相を含み、
−第１のタイプの前記リガンドは、ＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＩＣ−１および／またはＭＳＭＢのごときＰＣａに関連するバイオマーカーに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含み；
−第２のタイプの前記リガンドは、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つのごときＰＣａに関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含み；および
−第３のタイプの前記リガンドは、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つのごときＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む。
【００３１】
第３の態様のもう一つの具体例において、アッセイ装置は、前記のごとき本発明の第２の態様により、個人における前立腺癌の存在または不存在の前記提示方法の工程２ａ（すなわち、少なくとも１つのＰＣａ関連バイオマーカーの存在または濃度を決定する）、および工程２ｂ（すなわち、ＰＣａに関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することにより、前記個人にＰＣａ関連遺伝状態を決定する）を行うために提供され、前記アッセイ装置は、少なくとも２つの異なるタイプのリガンドをその上に固定した固体相を含み、
−第１のタイプの前記リガンドは、ＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＩＣ−１および／またはＭＳＭＢのごときＰＣａに関連するバイオマーカーに特異的に結合する少なくとも２つの異なるリガンドを含み；および
−第２のタイプの前記リガンドは、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つのごとき、ＰＣａに関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む。
【００３２】
この具体例は、さらに、第２の態様による方法の工程２ａおよび工程２ｂを行う前記アッセイ装置が、第２の態様による方法の工程２ｃを行うのにさらに適し、その場合に、固体相はさらに第３のタイプのリガンドを固定され、前記第３のタイプのリガンドは、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つのごときＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含むことを含み得る。
【００３３】
また、第３の態様による具体例において、アッセイ装置は、ＢＭＩ関連遺伝状態を決定するのに適し、この場合には、固体相はさらに第４のタイプのリガンドを固定され、前記第４のタイプのリガンドは、ｒｓ３８１７３３４、ｒｓ１０７６７６６４、ｒｓ２２４１４２３、ｒｓ７３５９３９７、ｒｓ７１９０６０３、ｒｓ５７１３１２、ｒｓ２９９４１、ｒｓ２２８７０１９、ｒｓ２８１５７５２、ｒｓ７１３５８６、ｒｓ２８６７１２５、ｒｓ９８１６２２６、ｒｓ１０９３８３９７およびｒｓ１５５８９０２の少なくとも１つのごときＢＭＩに関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む。
【００３４】
ある具体例において、アッセイ装置の固体相は、１つまたはいくつかの別々の構造を含むことができ、前記構造の各々は、マイクロタイタープレートもしくはマイクロアレイチップのごとき平面形態、またはビーズ様形態を有する。
【００３５】
本発明の第４の態様によれば、試験キットは、前記のごとき第１または第２の態様による方法の工程２を行うために提供される。
【００３６】
第４の態様の具体例において、試験キットは、前記のごとき本発明の第１の態様による、個人における前立腺癌の存在または不存在の前記提示方法の工程２ａ（すなわち、少なくとも１つのＰＣａ関連バイオマーカーの存在または濃度を決定する）、工程２ｂ（すなわち、ＰＣａに関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することにより、前記個人のＰＣａ関連遺伝状態を決定する）、および工程２ｃ（すなわち、バイオマーカー濃度に関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在の決定により、前記個人のＰＣａバイオマーカー濃度関連遺伝状態を決定する）を行うために提供され、前記試験キットは、前記の対応するアッセイ装置および少なくとも３つの異なるタイプの検出分子を含み、
−第１のタイプの前記検出分子は、ＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＳＭＢおよび／またはＭＩＣ−１のごときＰＣａに関連するバイオマーカーを検出することができる少なくとも１つの検出分子を含み；
−第２のタイプの前記検出分子は、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つのごときＰＣａに関連するＳＮＰを検出することができる少なくとも１つの検出分子を含み；および
−第３のタイプの前記検出分子は、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つのごときＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰを検出することができる少なくとも１つの検出分子を含む。
【００３７】
第４の態様のもう一つの具体例において、試験キットは、前記の第２の態様による個人における前立腺癌の存在または不存在の前記提示方法の工程２ａ（すなわち、少なくとも１つのＰＣａ関連バイオマーカーの存在または濃度を決定する）、および工程２ｂ（すなわち、ＰＣａに関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することにより、前記個人にＰＣａ関連遺伝状態を決定する）を行うために提供され、前記試験キットは、前記のごとき対応するアッセイ装置および少なくとも２つの異なるタイプの検出分子を含み、
−第１のタイプの前記検出分子は、ＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＳＭＢおよび／またはＭＩＣ−１のごときＰＣａに関連するバイオマーカーを検出することができる少なくとも２つの異なる検出分子を含み、但し、前記の少なくとも２つの異なる検出分子は、ＰＣａに関連する異なるバイオマーカーを検出することができ；および  
−第２のタイプの前記検出分子は、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つのごとき、ＰＣａに関連するＳＮＰを検出することができる少なくとも１つの検出分子を含む。
【００３８】
この具体例は、第２の態様による提示方法の工程２ａおよび工程２ｂを行うための前記の試験キットも、第２の態様による提示方法の工程２ｃを行うのに適することを含み、その場合には、試験キットは前記のごとき対応するアッセイ装置および第３のタイプの検出分子を含み、ここに、前記第３のタイプの検出分子は、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つのごときＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つの検出分子を含む。
【００３９】
第４の態様の具体例において、試験キットは、ＢＭＩ関連遺伝状態を決定するのにさらに適するアッセイ装置、および第４のタイプの検出分子を含み、ここに、前記第４のタイプの検出分子は、ｒｓ３８１７３３４、ｒｓ１０７６７６６４、ｒｓ２２４１４２３、ｒｓ７３５９３９７、ｒｓ７１９０６０３、ｒｓ５７１３１２、ｒｓ２９９４１、ｒｓ２２８７０１９、ｒｓ２８１５７５２、ｒｓ７１３５８６、ｒｓ２８６７１２５、ｒｓ９８１６２２６、ｒｓ１０９３８３９７およびｒｓ１５５８９０２の少なくとも１つのごとき、ＢＭＩに関連するＳＮＰを検出することができる少なくとも１つの検出分子を含む。
【００４０】
前記のごとき試験キットに関連する態様のいずれか１つの具体例において、各タイプの検出分子（すなわち、第１、第２、第３および／または第４のタイプの検出分子）は、少なくとも２つの異なる検出分子を含むこともでき、但し、少なくとも２つの異なる検出分子は、１）ＰＣａに関連する異なるバイオマーカー（第１のタイプ）、または２）ＰＣａに関連する異なるＳＮＰ（第２のタイプ）、または３）ＰＣａバイオマーカー濃度に関連する異なるＳＮＰ（第３のタイプ）、または４）ＢＭＩに関連する異なるＳＮＰを検出することができる。
【００４１】
本発明の第５の態様は、少なくとも３つの異なるタイプのリガンドをその上に固定した固体相を含むアッセイ装置を提供し、
−第１のタイプの前記リガンドは、ＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＩＣ−１および／またはＭＳＭＢから選択されたＰＣａに関連するバイオマーカーに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含み；
−第２のタイプの前記リガンドは、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つから選択されたＰＣａに関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含み；および
−第３のタイプの前記リガンドは、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つから選択されたＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む。
【００４２】
第６の態様は、少なくとも２つの異なるタイプのリガンドをその上に固定した固体相を含むアッセイ装置を提供し、
−第１のタイプの前記リガンドは、ＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡおよびｈＫ２の少なくとも１つならびに所望によりＭＩＣ−１および／またはＭＳＭＢから選択された、ＰＣａに関連するバイオマーカーに特異的に結合する少なくとも２つのリガンドを含み；および
−第２のタイプの前記リガンドは、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ９６２３１１７およびｒｓ１３８２１３１９７の少なくとも１つから選択されたＰＣａに関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む。
【００４３】
第６の態様によるアッセイ装置の具体例において、固体相はさらに第３のタイプのリガンドを有し、ここに、第３のタイプのリガンドは、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４およびｒｓ１２２７７３２の少なくとも１つから選択されたＰＣａバイオマーカー濃度に関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む。
【００４４】
第５または第６の態様によるアッセイ装置の具体例において、固体相はさらに第４のタイプのリガンドを固定され、前記第４のタイプのリガンドは、ｒｓ３８１７３３４、ｒｓ１０７６７６６４、ｒｓ２２４１４２３、ｒｓ７３５９３９７、ｒｓ７１９０６０３、ｒｓ５７１３１２、ｒｓ２９９４１、ｒｓ２２８７０１９、ｒｓ２８１５７５２、ｒｓ７１３５８６、ｒｓ２８６７１２５、ｒｓ９８１６２２６、ｒｓ１０９３８３９７およびｒｓ１５５８９０２の少なくとも１つから選択されたＢＭＩに関連するＳＮＰに特異的に結合する少なくとも１つのリガンドを含む。
【００４５】
本発明の第７の態様は、コンピューターに本発明の第１の態様により個人における前立腺癌の存在または不存在の前記提示方法の工程を行なわせる指示；例えば、前記方法の少なくとも工程３（すなわち、少なくとも１つのＰＣａの前記存在または濃度に関する前記個人からのデータ、およびＰＣａ関連遺伝状態に関する前記個人からのデータを組み合わせて、全複合値を形成する）、および工程４（全複合値を公知のＰＣａおよび良性疾患の診断の対照試料で確立された所定のカットオフ値と比較することにより、前記個人におけるＰＣａの存在に前記全複合値を関連付ける）；例えば、前記方法の工程１（すなわち、前記個人から少なくとも１つの生物学的試料を得る）、工程２ａ、２ｂおよび２ｃ（生物学的試料中で、少なくとも１つのＰＣａ関連バイオマーカーの存在または濃度、ＰＣａに関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することによる前記個人のＰＣａ関連遺伝状態、およびＰＣａバイオマーカー濃度に関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することによる前記個人のＰＣａバイオマーカー濃度関連遺伝状態を決定する）、工程３および工程４を行うための指示を含む非一時的なコンピューター可読媒体を提供する。
【００４６】
第８の態様は、コンピューターに本発明の第２の態様により個人における前立腺癌の存在または不存在の前記提示方法の工程を行なわせる指示；例えば、前記方法の少なくとも工程３（すなわち、少なくとも２つのＰＣａ関連バイオマーカーの前記存在または濃度に関する前記個人からのデータを組み合わせて、ＰＣａの発生のＰＣａバイオマーカー関連リスクを表すバイオマーカー複合値を形成する）および工程４（すなわち、前記遺伝状態に関する前記個人からのデータを組み合わせて、ＰＣａの発生の遺伝子関連リスクを表す遺伝子複合値を形成する）および／または工程５（すなわち、バイオマーカー複合値および遺伝複合値を組み合わせて、全複合値を形成し、公知のＰＣａおよび良性疾患の診断の対照試料で確立された所定のカットオフ値と比較することにより、前記個人におけるＰＣａの存在を予測する）；
工程２ａおよび２ｂ（生物学的試料中で、個人の少なくとも２つのＰＣａ関連バイオマーカーの存在または濃度およびＰＣａに関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することにより）、工程３、工程４ならびに、所望により、工程５を行うための指示を含む非一時的なコンピューター可読媒体を提供する。
【００４７】
第８の態様の具体例は、さらに、コンピューターに第２の態様による提示方法の工程２ｃ（生物学的試料中で、ＰＣａバイオマーカー濃度に関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することにより、前記個人のＰＣａバイオマーカー濃度関連遺伝状態を決定する）を行なわせるための指示を含む。
【００４８】
第７または第８の態様の具体例において、非一時的なコンピューター可読媒体は、さらに、ＢＭＩに関連する少なくとも１つのＳＮＰの存在を決定することにより、個人のＢＭＩ関連遺伝状態を決定するためのソフトウェアコード手段のごとき指示を含む。
【００４９】
本発明の第９の態様は、前記のごときアッセイ装置および前記のごとき対応する非一時的なコンピューター可読媒体を含む装置を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】図１は、個人がＰＣａに苦しんでいるかを評価するための２つの異なる診断モデルの受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を示す。
【図２】図２は、個人が、単独および遺伝子マーカー（ＳＮＰ）からの情報で補足された双方でＰＣａに苦しんでいるかを評価するための２つの異なる診断モデル用ＲＯＣ曲線を示す。
【図３】図３は、ＰＣａの予測におけるＰＳＡ（３０１）と多変数モデル（３０２）との間の性能における差異を示す実施例２の線形モデルについてのＲＯＣ曲線を示す。
【図４】図４は、対象が生検を指示されるべきかを予測するための決定樹の例を示す。
【図５】図５は、４５０名の個人からの蛋白質バイオマーカーレベルの６つの相関プロットを示す。
【発明を実施するための形態】
【００５１】
本願の目的および明確性のために、以下の定義がなされる：
「ＰＳＡ」なる用語は、一般的に血清前立腺特異抗原をいう。ＰＳＡは異なる形態で存在し、「遊離ＰＳＡ」なる用語は、未結合またはもう一つの分子に結合していないＰＳＡをいい、「結合ＰＳＡ」なる用語は、もう一つの分子に結合したＰＳＡをいい、最後に、「総ＰＳＡ」なる用語は、遊離ＰＳＡおよび結合ＰＳＡの合計をいう。「Ｆ／Ｔ ＰＳＡ」なる用語は、総ＰＳＡに対する未結合ＰＳＡの割合である。また、ＰＳＡの分子誘導体が存在し、ここに、「プロＰＳＡ」なる用語は、プロＰＳＡの前駆体不活性形態をいい、「無傷ＰＳＡ」とは、無傷で不活性であると判明したさらなる形態のプロＰＳＡをいう。
【００５２】
「診断アッセイ」なる用語は、病理学的状態の存在または性質の検出をいう。この用語は、「診断方法」と互換的に用い得る。診断アッセイはその感度および特異性において異なる。
【００５３】
診断ツールの有用性の１つの基準は、ＲＯＣ−ＡＵＣ統計として一般的に知られている「受信者動作特性曲線下面積」である。この広範囲に容認された手段は、そのツールの感度および特異性の双方を考慮に入れる。ＲＯＣ−ＡＵＣ尺度は、典型的には０．５〜１．０の範囲にわたり、０．５の値は、ツールが診断値を有しないことを示し、１．０の値は、ツールが感度１００％および特異性１００％を有することを示す。
【００５４】
「感度」なる用語は、正確にそのように同定されるＰＣａのすべての対象の割合（真の陽性および偽陰性の数の合計で割られた真の陽性数に等しい）をいう。
【００５５】
「特異性」なる用語は、正確にそのように同定されるＰＣａ（すなわち、ＰＣａを持たずに）について健康なすべての対象の割合（真の陰性および偽陽性の数の合計で割られた真の陰性数に等しい）をいう。
【００５６】
バイオマーカーなる用語は、例えば、診断目的のための生物学的マーカーとして用い得る蛋白質、蛋白質の一部、ペプチドまたはポリペプチドをいう。
【００５７】
一塩基多型（ＳＮＰ）なる用語は、個人の遺伝子コードに規定された遺伝子座の遺伝特性をいう。ＳＮＰは、ＰＣＡについてリスクの増加に関連しかねず、したがって、個人の診断または予後の評価に用いることができる。一塩基多型データベース（ｄｂＳＮＰ）は、双方が米国に位置する国立ヒトゲノム研究所（ＮＨＧＲＩ）と共同して全米バイオテクノロジー情報センター（ＮＣＢＩ）により開発および提供された種々の種間および横切る遺伝的変異についてのアーカイブである。データベースの名称が１つのクラスの多形性だけ（すなわち、一塩基多型（ＳＮＰ））のコレクションを意味するが、それは実際には一連の分子変異を含む。提出されたすべてのユニークなＳＮＰレコードは、参照ＳＮＰ ＩＤ番号（「ｒｓ＃”；「ｒｅｆＳＮＰクラスター」）を受け取る。本出願において、ＳＮＰは、主としてｒｓ＃番号を用いて同定される。
【００５８】
「リガンド」なる用語は、非常に望まれる分子を固体担体に結合する目的で、所望によりリンカー分子を介して固体担体に付着または固定された分子をいう。非限定例として、リガンドは、非常に望まれる分子を結合できる担体に付着した抗体であることができる。もう一つの非限定例として、リガンドは、非常に望まれる分子（典型的には、相補的な核酸）を結合できる核酸であることができる。さらにもう一つの非限定例として、リガンドは非常に望まれる分子を結合できる合成低分子であることができる。
【００５９】
本発明は、偽陽性結果の数を低減する明示的な目的で、対象における前立腺癌の存在を検出および／または決定することを助けるための診断方法を提供する。偽陽性結果は、必要のない処置のコストに関して、および必要のないヒトの苦痛の双方に関して不経済である。本発明の基本原理は、個人についての評価された情報の組み合わせの使用が診断の品質を改善するようなバイオマーカーおよび遺伝子情報の組合せの使用である。
【００６０】
・患者からのＰＣａに関する家族歴の収集（カテゴリーＨＩＳＴ）。
・体重、ＢＭＩ、年齢等のごとき患者の身体データの収集（カテゴリーＰＰＤ）。
・前記患者からの多数の生物学的試料の獲得。
・前記生物学的試料中での、複数の定義されたバイオマーカーの存在または濃度の定量（カテゴリーバイオマーカー）。
・前記生物学的試料中での、ＰＣａに関連する複数の規定されたＳＮＰに関する前記患者の遺伝状態の定量（カテゴリーＳＮＰｐｃ）。
・前記生物学的試料中での、バイオマーカー発現レベルに関連する複数の規定されたＳＮＰに関する前記患者の遺伝状態の定量（カテゴリーＳＮＰｂｍ）。
・前記に規定した４またはすべての５つのカテゴリーのごとき、少なくとも３つのカテゴリーからのデータを組み合せて、初期の前立腺癌の検出における使用のための全複合値の形成。
・患者がＰＣａに苦しむようであれば、単独でまたはさらなるデータと組み合わせて、前記全複合値を用いることによる決定。
【００６１】
より詳細には、家族歴の収集を含む工程は、限定されるものではないが、いずれかの密接に関連する男性家族（例えば、患者の父親、兄弟または息子）がＰＣａに苦しむまたは苦しんだかどうかの同定を含む。
【００６２】
患者に関する身体情報は、年齢、体重、身長、ＢＭＩおよび同様の身体データが収集される定期的な身体検査により典型的に得られる。
【００６３】
患者から収集する生物学的試料は、限定されるものではないが、血漿、血清、末梢血白血球細胞からのＤＮＡおよび尿を含む。
【００６４】
生物学的試料中のバイオマーカーの存在または濃度の定量化は、多数の種々の方法でなすことができる。１つの共通の方法は、選択されたバイオマーカーの存在および（可能な場合には）濃度を評価するための抗体および検量線を用いる、酸素免疫測定法（ＥＬＩＳＡ）の使用である。ＥＬＩＳＡアッセイは、Biomarkers. 2011 Sep;16(6):498-503に公表されたShiiki Nおよび共著者による刊行物「Association between saliva PSA and serum PSA in conditions with prostate adenocarcinoma」（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）から明らかなように、当該技術分野において一般的でかつ知られている。もう一つの共通の方法は、生物学的試料中のバイオマーカーの存在の定量化または濃度の定量化のためのマイクロアレイアッセイの使用である。典型的なマイクロアレイアッセイは、１つのタイプのバイオマーカーを特異的に捕捉するために選択された複数の異なる捕捉試薬（典型的には、抗体）が、スライドの一側に重複しない領域に付着した平坦なスライドガラスを含む。生物学的試料を規定された時間で前記捕捉試薬を接触させた後、捕捉試薬の領域を洗浄する。この時点にて、非常に望まれるバイオマーカーが生物学的試料中に存在する場合、対応する捕捉試薬は、非常に望まれるバイオマーカーの断片を捕捉し、洗浄後にスライドガラスに付着させたままとする。次に、あるセットの検出試薬を捕捉試薬（それらは今や潜在的にバイオマーカー結合を保持する）の領域に加え、前記検出試薬は、（ｉ）スライドガラス上に提供されるごときバイオマーカーに結合でき、および（ｉｉ）検出可能なシグナル（通常、蛍光色素へのコンジュゲーションによる）を生成することができる。１つのバイオマーカー当たり１つの検出試薬がスライドガラスに添加されることが典型的に必要とされ、限定されるものではないが、免疫沈降アッセイ、放射免疫アッセイ、およびマトリックス支援レーザ脱離／イオン化（ＭＡＬＤＩ）を用いる質量分析を含めたバイオマーカーの存在または濃度を定量することができる他の多数の方法が存在し、少数の例を言及する。
【００６５】
生物学的試料の分析を介する遺伝状態の定量化は、たとえ、他の方法が等しく適用可能であっても、典型的には、対立遺伝子特異的プライマー伸張に基づいたＭＡＬＤＩ質量分析分析を含む。これは、いずれかのタイプの遺伝状態、すなわち、ＰＣａに関連するＳＮＰ、およびバイオマーカー発現に関連するＳＮＰの双方に適用される。
【００６６】
データの組合せは、線形結合が診断性能（例えば、ＲＯＣ−ＡＵＣを用いて測定される）を改善するデータの線形結合のごときいずれかのアルゴリズムの組合せの結果であり得る（例えば、ＲＯＣ−ＡＵＣを用いて測定される）。もう一つの可能な組合せは、非線形の多項式の関係を含む。
【００６７】
ＰＣａを分析するのに適するバイオマーカーは、限定されるものではないが、遊離形態または複合形態のいずれかの前立腺特異抗原（ＰＳＡ）、プロＰＳＡ（ＰＳＡのアイソフォームのコレクション）、特に、切形の形態（−  ２）プロＰＳＡ、ヒト前立腺酸性フォスファターゼ（ＰＡＰ）、ヒトカリクレイン２（ｈＫ２）、初期の前立腺癌抗原（ＥＰＣＡ）、前立腺分泌蛋白質（ＰＳＰ９４；さらにベータ−マイクロセミノタンパク質およびＭＳＭＢとして知られる）、グルタチオンＳトランスフェラーゼπ（ＧＳＴＰ１）およびα―メチルアシル補酵素Ａラセマーゼ（ＡＭＡＣＲ）を含む。その方法の診断精度を改善するのに有用であり得る、関連するバイオマーカーは、マクロファージ阻害サイトカイン１（ＭＩＣ−１；ＧＤＦ１５としても知られる）を含む。
【００６８】
ＰＣａに関連する適当なＳＮＰは、限定されるものではないが、ｒｓ１２６２１２７８（第２染色体、遺伝子座２ｑ３１．１）、ｒｓ９３６４５５４（第６染色体、遺伝子座６ｑ２５．３）、ｒｓ１０４８６５６７（第７染色体、遺伝子座７ｐ１５．２）、ｒｓ６４６５６５７（第７染色体、遺伝子座７ｑ２１．３）、ｒｓ２９２８６７９（第８染色体、遺伝子座８ｐ２１）、ｒｓ６９８３５６１（第８染色体、遺伝子座８ｑ２４．２１）、ｒｓ１６９０１９７９（第８染色体、遺伝子座８ｑ２４．２１）、ｒｓ１６９０２０９４（第８染色体、遺伝子座８ｑ２４．２１）、ｒｓ１２４１８４５１（第１１染色体、遺伝子座１１ｑ１３．２）、ｒｓ４４３０７９６（第１７染色体、遺伝子座１７ｑ１２）、ｒｓ１１６４９７４３（第１７染色体、遺伝子座１７ｑ１２）、ｒｓ２７３５８３９（第１９染色体、遺伝子座１９ｑ１３．３３）、ｒｓ９６２３１１７（第２２染色体、遺伝子座２２ｑ１３．１）およびｒｓ１３８２１３１９７（第１７染色体、遺伝子座１７ｑ２１）を含む。
【００６９】
さらに、ＰＣａに関係する適当なＳＮＰは、限定されるものではないが、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ１６８９６７４２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ１０４１４４９およびｒｓ２４０５９４２を含む。
【００７０】
さらに、ＰＣａに関係する適当なＳＮＰは、限定されるものではないが、N Engl J Med. 2012 Jan 12;366(2):141-9（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）に公表されたEwing CMおよび共著者による報告書「Germline mutations in HOXB13 and prostate-cancer risk.」に記載されたｒｓ１３８２１３１９７、Cancer Res. 2004 Apr 15;64(8):2677-9に公表されたCybulski Cおよび共著者による報告書「A novel founder CHEK2 mutation is associated with increased prostate cancer risk.」（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）に記載された１１００ｄｅｌＣ（２２ｑ１２．１）およびＩ１５７Ｔ（２２ｑ１２．１）、ならびにCancer Res. 2004 Feb 15;64(4):1215-9に公表されたCybulski Cおよび共著者による報告書「NBS1 is a prostate cancer susceptibility gene」（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）に記載された６５７ｄｅｌ５（８ｑ２１）を含む。
【００７１】
ＰＣａ以外のプロセスに関連する適当なＳＮＰは、限定されるものではないが、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ１３５４７７４、ｒｓ２７３６０９８、ｒｓ４０１６８１、ｒｓ１０７８８１６０、ｒｓ１１０６７２２８を含み、そのすべてはＰＳＡの発現レベルに関連する。
【００７２】
さらに、ＰＣａ以外のプロセスに関連する適当なＳＮＰは、限定されるものではないが、ｒｓ１３６３１２０、ｒｓ８８８６６３、ｒｓ１２２７７３２、ｒｓ１０５４５６４を含み、そのすべては、炎症サイトカイン・バイオマーカーＭＩＣ１の発現レベルに関連する。
【００７３】
ＰＣａ以外のプロセスに関連する適当なＳＮＰは、限定されるものではないが、ｒｓ３８１７３３４、ｒｓ１０７６７６６４、ｒｓ２２４１４２３、ｒｓ７３５９３９７、ｒｓ７１９０６０３、ｒｓ５７１３１２、ｒｓ２９９４１、ｒｓ２２８７０１９、ｒｓ２８１５７５２、ｒｓ７１３５８６、ｒｓ２８６７１２５、ｒｓ９８１６２２６、ｒｓ１０９３８３９７およびｒｓ１５５８９０２を含み、そのすべては、個人の肥満度指数（ＢＭＩ）に関連する。
【００７４】
従前に言及のごとく、ＰＣａスクリーニング効率の性能評価は難しい。ＲＯＣ−ＡＵＣ特性が性能に関するある見解を提供するが、さらなる方法が望ましい。ＰＣａスクリーニングの性能を評価する１つの代替方法は、所与の感度レベルで陽性の生検のパーセンテージを計算し、スクリーニングのためのいずれかの新規の方法とＰＳＡを単独で用いるスクリーニングの性能を比較することである。しかしながら、これは、ＰＳＡの性能が正確に規定されることを必要とする。
【００７５】
ＰＳＡスクリーニングの評価性能の１例は、J Natl Cancer Inst. 2006 Apr 19;98(8):529-34（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）に公表された報告書「Assessing prostate cancer risk: results from the Prostate Cancer Prevention Trial」において、IM Thompsonおよび共著者により開示された。この報告書において、前立腺癌予防試験（ＰＣＰＴ）に参加した男性からの前立腺生検データを用いて、ＰＳＡの感度を決定した。合計において、前立腺生検を経験したＰＣＰＴのプラセボ群からの５５１９名の男性は、生検前のその年に少なくとも１回のＰＳＡ測定および直腸内触診（ＤＲＥ）を行ない、前立腺生検を含む前の３年間で少なくとも２回のＰＳＡ測定を有した。この報告書は、カットオフとして３ｎｇ／ｍＬのＰＳＡ値を用いる場合、４１％の高度の癌（すなわち、グリーソンスコア７以上の癌）を見逃すことを開示する。
【００７６】
同じ試験集団を用いる第２の分析は、JAMA. 2005 Jul 6;294(1):66-70（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）に公表された「Operating characteristics of prostate-specific antigen in men with an initial PSA level of 3.0 ng/ml or lower」におけるIM Thompsonおよび共著者により開示された。この報告書において、著者は、すべての前立腺癌、グリーソン７＋およびグリーソン８＋腫瘍についてのＰＳＡの感度および特異性の見積りを示す。生検のためのＰＳＡカットオフ値として３．１ｎｇ／ｍＬを用いる場合、感度５６．７％および特異性８２．３％を見積もった。この報告書において、著者らは、前立腺癌につき健康な男性をモニタリングするための同時の高感度および高特異性を持つＰＳＡのカットポイントが存在しないが、むしろ、ＰＳＡのすべての値にて連続する前立腺癌リスクが存在すると結論した。これは、ＰＳＡと前立腺癌との接続を依然として認めつつ、スクリーニングテストとして、ＰＳＡでの複雑化を示す。
【００７７】
ＰＣａのスクリーニングにおけるいずれかの所定の診断または予後のモデルの予測的な性能の正確で比較可能な見積りを得る際の困難さの１つの必然的な結果は、ＰＳＡを単独で用いることに比較して、新規な方法の相対的な改善を計算する場合、計算された相対的な改善は多数の因子に依存して変化するであろうことである。計算された相対的な改善に影響する１つの重要な因子は、対照群（すなわち、公知の陰性）が得られる理由である。ＰＣａの兆候がない対象に対して生検を行うことが非倫理的であるので、対照群はバイアスで選択されるであろう。かくして、新規な方法の相対的な改善は、対照群が選択された理由に依存し、また、対照群を選択する多数の公平な公知の方法が存在する。したがって、報告され見積もられたいずれの改善も、かかる分散に徴して見られるに違いない。発明者らの経験の限りでは、発明者らは、新規な方法の相対的な改善が、対照群を選択する１つの公平な公知の方法を用いるＰＳＡ値単独と比較して１５％であると報告されるならば、前記の新規な方法は、対照群を選択するいずれかの他の公平な公知の方法を用いるＰＳＡ値単独よりも少なくとも１０％良好であると見積もる。
【００７８】
社会の広範囲の方法に用いられるために、スクリーニングの性能は、合理的な健康経済的利点に合わねばならない。概算によれば、同じ感度レベルにて、すなわち、集団における同数の前立腺癌を検出するＰＳＡより約１５％良好に行う（すなわち、１５％の必要のない生検を回避する）スクリーニング方法は、現在の費用レベルの保健制度において広範囲の方法に用いられる機会を有するであろう。たとえかなりの努力が（この特許出願に引用されたいくつかの文書に例示された）ＰＣａリスクの見積りのために組み合わせたモデルを見出すのに費やされたとしても、かかる組合せ方法は、欧州における現在常用でないことが注目される。かくして、従前の公知の多変数方法は、現代のヘルスケアに有用であるためにその社会経済的な基準に合わない。本発明方法は、従前に示された組合せ方法よりも良好な性能を有し、さらに、医療制度により考慮されるべき社会経済的な性能を満たす。
【００７９】
広範囲の使用についての要件を満たすＰＣａのためのスクリーニング方法を得る１つの可能な方法は、多数の源からの情報を組み合わせることである。概観レベルから、これはバイオマーカー分析（例えば、ＰＳＡ値）、遺伝プロフィール（例えば、ＳＮＰプロフィール）、家族歴および他の源から得られた値を組み合わせることを含む。この組合せ自体は、単独で含まれたいずれの因子よりも、より良好な診断ステートメントを生成する可能性を有する。本願に別記されるごとく、より良好な診断ステートメントを生成する多変数モデルに値を組み合わせる試みが過去に開示されている。
【００８０】
データの組合せは、線形結合が診断性能（例えば、ＲＯＣ−ＡＵＣを用いて測定された）を改善するデータの線形結合のごとき結果のいずれかの種類のアルゴリズムの組合せであり得る。診断見積りを生成できるモデルに組み合わせる他の可能な方法は、（限定されるものではないが）非線形の多項式、サポートベクターマシン、神経ネットワーククラシファイヤー、判別分析、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、部分的最小二乗法、リッジ回帰、ラッソ、弾性ネット、Ｋ近傍法を含む。さらに、ISBN 978-0387848570のSpringer Series in Statisticsにより出版されたT Hastie, R TibshiraniおよびJ Friedmanによる書籍「The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition」（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）は、特定の結果を予測または分類するためにデータを組み合わせる多数の適当な方法を記載されている。
【００８１】
３つ、４つまたは５つのカテゴリーからのデータを、患者がＰＣａに苦しむかを示す単一の値に変えるアルゴリズムは、好ましくは。非線形の関数であり、ここに、異なるカテゴリーの従属性は、方法の診断性能をさらに増加させるのに使用される。例えば、１つの重要な従属性は、前記バイオマーカーの予期された発現レベルに関連する、いずれかの関連する遺伝子マーカーと組み合わせた、選択されたバイオマーカーの測定レベルである。高濃度のバイオマーカーが患者試料で見出され、同時に前記患者がより低レベルの前記バイオマーカーを有することに遺伝学的に傾向がある場合に、高バイオマーカーレベルの重要性が増大する。同様に、バイオマーカーレベルが高レベルの前記バイオマーカーを有することに遺伝学的に傾向がある患者において正常より明確に低いならば。矛盾した知見はバイオマーカーレベル解釈の重要性を増加させる。
【００８２】
ＰＣａリスクを予測するのに用いたアルゴリズムは、例えば、ｌｏｇ１０（ＰＳＡ）値を用いることにより変換された変数を用いることから利益を得ることもできる。変換は、正規分布に明確に反する分布を持つ変数に、特に有益である。可能な可変変換は、限定されるものではないが、対数、逆数、平方および平方根を含む。さらに、ゼロ平均および単位分散に各変数を集中させることが一般的である。
【００８３】
実際上適用された場合、１つまたは少数の測定が、例えば、予測しない技術的問題、ヒューマンエラー、またはいずれかの他の予期されなく稀な理由により失敗するということが時々起こるであろう。かかる場合、個人について得られたデータセットは、不完全になるであろう。典型的には、かかる不完全なデータセットは、評価するのが難しいかまたは不可能でさえあるであろう。しかしながら、本発明は、多数が部分的に余分である多数の特徴の測定に依拠する。また、これは、データセットが不完全な個人について、それが多数の場合に本発明により高品質の評価を生成できるであろうことを意味する。例えば、カリクレイン蛋白質バイオマーカー（限定されるものではないが、ＰＳＡおよびＨＫ２を含む）が関連付けられ、部分的に余分である場合、これはカテゴリー内で特に真実である。したがって、技術的に、カリクレインバイオマーカー寄与がカリクレインスコアに要約されるアルゴリズムの二段階アプローチを適用することが可能である。次いで、このカリクレインスコアは、ＰＣａに関する診断または予後のステートメントを生成するための他のデータ（例えば、少数の非限定例を言及する遺伝的スコア、年齢および家族歴）と組み合わせる第２の工程にある。同様の２工程の手順は、２つの非限定例に言及するＢＭＩに関連する遺伝子マーカーまたはＭＩＣ−１に関連する蛋白質バイオマーカーのごとき他のクラスのバイオマーカーにつき実行できる。
【００８４】
また、遺伝的リスクスコアは、例えば、予測しない技術的問題、ヒューマンエラー、またはいずれかの他の予期されなく稀な理由によりデータの小さな損失に非感受性である。そのリスクスコアへの１つのＳＮＰの寄与がいずれの他のＳＮＰにも典型的に相関しないために、これは余分にはならない。ＳＮＰの場合には、各ＳＮＰによるリスク変化が小さく、同時の条件に関連する複数ＳＮＰを用いることによりのみ、前記条件についてのリスク変化はモデル性能に対して影響を有するのに十分に大きくなる。遺伝的スコアを形成するための好ましいＳＮＰ数は、少なくとも３つのＳＮＰ、さらにより好ましくは１０個のＳＮＰ、依然としてさらに好ましくは、２５個のＳＮＰ、依然としてさらに好ましくは、５０個のＳＮＰ、依然としてさらに好ましくは、１００個のＳＮＰ、依然としてさらに好ましくは、３００個のＳＮＰである。これは、合計結果へのいずれかの単一のＳＮＰの影響が典型的には小さく、少数のＳＮＰの省略が典型的にはいずれかの大きな方法での全体的な遺伝的スコアリスク評価を変更しないであろういことを意味する。現在、大規模な遺伝測定における典型的なデータ損失は、約１〜２％のオーダーであり、これは、遺伝的スコアが１００個の異なるＳＮＰを含む場合、個人の典型的な遺伝的特性付けが、これらのＳＮＰの約９８〜９９の情報を提供することを意味する。しかしながら、実施例４に説明されるように、モデル自体は、情報の５〜７％損失のごときデータにおけるより大きな損失に耐えることができる。
【００８５】
ＰＣａリスクを予測するためのモデルの余剰態様は、重要な臨床的結果を有する。バイオマーカーまたは遺伝子マーカーの測定が時々失敗し、再テストのプロセスが、もしできるならば時間がかかり得ることが知られている。依然として、本発明を適用する場合、ＰＣａリスクの高品質評価は、部分的なバイオマーカーおよび遺伝子情報が損失する結果、ＰＣａリスク評価に適する個人のより大きな割合が実際にそのリスクを評価される個人に可能であり得る。これは、個人につきより少ない苦痛を生じ、再テストを必ずしも行う必要がないという点で社会のためのコストを低減する。例えば、５％の遺伝子情報損失と組み合わせた１つまたは２つのカリクレインバイオマーカー値損失を持つ個人についてのリスクを評価することが本発明で可能である。
【００８６】
余剰態様は、多数の種々の方法で具体化できる。余剰態様を実行するための１つの可能な方法は、共通分野またはファミリーに関連するバイオマーカーを表す１セットのバイオマーカーを規定することである。かかる分野またはファミリーの１つの非限定例は、カリクレイン様バイオマーカーである。１を超える規定されたセットのバイオマーカーを決定でき、加えて、依然として他のバイオマーカーが、かかるセット外で適用できる。典型的には、そのセットは重複せず、すなわち、いずれの規定されたバイオマーカーも、１つの規定されたセットのただ一つのメンバーであるか、またはただ一つの方法に用いられる。次に、すべてのバイオマーカーについて、存在または濃度を決定するための試みがなされる。大抵の場合、すべてのバイオマーカーについての決定が成功するが、時々、１つまたは少数の値が損失しているであろう。欠測値へのモデル強健性を誘導するために、規定されたセットのメンバーのすべてまたはサブセットを用いて決定できるバイオマーカーセット複合値を規定することが可能である。実際上働くために、これは、規定されたセットのバイオマーカーのメンバーが少なくとも部分的に余分であることを必要とする。次の工程において、バイオマーカーセット複合値は、他のバイオマーカー値、他のバイオマーカーセット複合値（２以上のセットのバイオマーカーが規定されるならば）、ＰＣａリスクに関連する遺伝的スコア、他の特徴（例えば、２つの非限定例を言及するためのＢＭＩまたはバイオマーカー濃度）に関連する遺伝的スコア、家族歴、年齢、および全複合値へのＰＣａリスクに関連する他の情報担体と組み合わせる。全複合値は、ＰＣａリスクの見積りに最終的に用いられる。
【００８７】
したがって、バイオマーカーセット複合値の目的は不完全なデータを用いて評価できる中間値として機能することである。規定されたセットのバイオマーカーが、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、 ．．．ＢＮで示された異なるＮ個のバイオマーカーを含むと仮定すると、すべてがバイオマーカーファミリーＢに関連付けられる。その場合、ファミリーＢバイオマーカー複合値Ｃの計算に利用可能なＮ個の異なるモデルが存在できる：
Ｃ＝ｆ１（Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、 ．．．ＢＮ）
Ｃ＝ｆ２（Ｂ２、Ｂ３、 ．．．ＢＮ）
Ｃ＝ｆ３（Ｂ１、Ｂ３、 ．．．ＢＮ）
．．．
Ｃ＝ｆＮ（Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、 ．．．ＢＮ−１）
ここに、ｆ１（）、ｆ２（）  ．．．ｆＮ（）は、入力としてバイオマーカーＢ１、 ．．．ＢＮについての値を用いた数学関数であり、いくらかの場合、ファミリーＢバイオマーカー複合値を表す単一出力Ｃを生成する。関数ｆ１（）、  ．．．ｆＮ（）の１つの非限定例は、現在の議論の線形結合を含む。１つの単一バイオマーカー値損失の全ての場合についてＣを計算することができるかかるセットの複数の関数を用いて、全複合値の計算は、損失データにそれほど敏感でなくなる。すべてのデータが存在するとは限らない場合、Ｃの見積りが余りよくない品質のものであり得るが、ＰＣａリスクの評価に使用するのに依然として十分に良好であり得ることが理解される。かくして、かかる戦略を用いて、Ｎ−１個のバイオマーカー決定だけがＣの見積りを生成するために成功しなければならない。さらに、いずれかの数の損失したデータについての見積りを開発することがは可能である、すなわち、Ｎ−２個のバイオマーカー決定が成功しなければならないならば、もう一つのセットの関数ｆ（）を開発し、Ｃを見積もるために適用できる。
【００８８】
ある条件（例えば、ＰＣａあるいはＢＭＩ＞２５、または血中のｈｋ２バイオマーカー濃度の上昇）とＳＮＰを関連付けるのに適当な１つの方法は、Cancer Prev Res 2010;3:611-619で公表されたRobert Kleinsおよび共著者による報告書「Blood Biomarker Levels to Aid Discovery of Cancer-Related Single-Nucleotide Polymorphisms: Kallikreins and Prostate Cancer」（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）に記載されている。この報告書において、著者らは、彼らが如何に高値の（遊離ＰＳＡ）／（総ＰＳＡ）にＳＮＰ  ｒｓ２７３５８３９を関連付けることができるかを記載している。さらに、彼らは、ＳＮＰ  ｒｓ１０９９３９９４を高いＰＣａリスク、高い総ＰＳＡ値、高い遊離ＰＳＡ値および高いｈｋ２値に関連させることができ、最後に、ＳＮＰ  ｒｓ１９８９７７は高ＰＣａリスク、高値の（遊離ＰＳＡ）／（総ＰＳＡ）および高いｈｋ２値に関連した。
【００８９】
多数の源からの情報を組み合わせる１つの好ましい方法は、EUROPEAN UROLOGY 60 (2011) 21-28（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）に公表されたMarkus Alyおよび共著者らによる公知の報告書「Polygenic Risk Score Improves Prostate Cancer Risk Prediction: Results from the Stockholm-1 Cohort Study」に記載されている。生検での各ＳＮＰとＰＣａとの間の関連がコクラン＝リチャード・アーミテージ傾向テストを用いて評価された。９５％の信頼区間での対立形質オッズ比（ＯＲ）はロジスティク回帰モデルを用いて計算された。各患者について、遺伝的リスクスコアは、そのＳＮＰのＯＲの対数を掛けたＳＮＰの各々にて、リスク対立遺伝子数（０、１または２）を合計することにより創製された。ＰＣａ診断と、評価されたリスク因子との間の関連付けはロジスティック回帰分析で調査された。非遺伝情報に関連付けられたモデルの一部分は、対数変換した総ＰＳＡ、対数変換した遊離―対−総ＰＳＡ比、生検での年齢、およびＰＣａの家族歴（はいまたはいいえ）を含んだ。反復した１０倍のクロス確認を用いて、生検でＰＣａの予測された可能性を見積もった。ＲＯＣ−ＡＵＣ値についての９５パーセント信頼区間は正規近似を用いて構築された。報告されたすべてのｐ値は、両側仮説に基づいた。
【００９０】
実施例１
本発明を示すために、スウェーデン前立腺癌調査（ＣＡＰＳ）データセットからの５００症例（ＰＣａに苦しむと知られた対象）および５００対照例（ＰＣａに苦しまないと知られた対象）を含むデータセットを抽出した。そのＣＡＰＳデータセットは、Prostate, 2006 Oct 1;66(14):1556-64に公表されたZhengおよび共著者による報告「A comprehensive association study for genes in inflammation pathway provides support for their roles in prostate cancer risk in the CAPS study」に明らかなパブリックドメインにおいて議論されている。１０００名の対象を、以下のバイオマーカーおよびＳＮＰについて特徴付けした：
【００９１】
バイオマーカー：
総前立腺特異抗原（ｔＰＳＡ）［ｎｇ／ｍＬ］
遊離前立腺特異抗原（ｆＰＳＡ）［ｎｇ／ｍＬ］
ヒトカリクレイン２（ｈＫ２）［ｎｇ／ｍＬ］
遊離ＰＳＡ／総ＰＳＡ比（Ｆ／Ｔ  ＰＳＡ）を計算し、データセットに含めた。
【００９２】
ＳＮＰ：
ｒｓ１２６２１２７８（第２染色体、遺伝子座２ｑ３１．１）
ｒｓ９３６４５５４（第６染色体、遺伝子座６ｑ２５．３）
ｒｓ１０４８６５６７（第７染色体、遺伝子座７ｐ１５．２）
ｒｓ６４６５６５７（第７染色体、遺伝子座７ｑ２１．３）
ｒｓ２９２８６７９（第８染色体、遺伝子座８ｐ２１  ８）
ｒｓ６９８３５６１（第８染色体、遺伝子座８ｑ２４．２１）
ｒｓ１６９０１９７９（第８染色体、遺伝子座８ｑ２４．２１）
ｒｓ１６９０２０９４（第８染色体、遺伝子座８ｑ２４．２１）
ｒｓ１２４１８４５１（第１１染色体、遺伝子座１１ｑ１３．２）
ｒｓ４４３０７９６（第１７染色体、遺伝子座１７ｑ１２）
ｒｓ１１６４９７４３（第１７染色体、遺伝子座１７ｑ１２）
ｒｓ２７３５８３９（第１９染色体、遺伝子座１９ｑ１３．３３）
ｒｓ９６２３１１７（第２２染色体、遺伝子座２２ｑ１３．１）
ｒｓ１３８２１３１９７（第１７染色体、遺伝子座１７ｑ２１）
ｒｓ１２２７７３２（第１９染色体、遺伝子座１９ｐ１３．１１）
【００９３】
年齢および家族歴を含めた、各対象についての背景情報を収集した。年齢を年単位で表現した。家族歴を４レベルで類別し、０はＰＣａの家族歴がなく、３はＰＣａの広範囲の家族歴を示す。
【００９４】
第１の線形モデルを対象の年齢、家族歴およびＦ／Ｔ  ＰＳＡについての情報だけを用いて設計した。第１線形モデルは、以下のように規定する：
【００９５】
【数１】
2015524052.tif 000003
【００９６】
ＥＳＴ１＞０．５の場合、対象はＰＣａに苦しむようである。第１線形モデルの診断能力は、図１Ａに示すごとく、ＲＯＣ−ＡＵＣ＝０．８３６である。
【００９７】
第２の線形モデルは、このデータセット（すなわち、年齢、家族歴、ｔＰＳＡ、ｆＰＳＡ、Ｆ／Ｔ  ＰＳＡおよびｈＫ２）に利用可能なすべてのバイオマーカーを用いて設計した。第２の線形モデルは以下に規定した：
【００９８】
【数２】
2015524052.tif 000004
【００９９】
ＥＳＴ２＞０．５の場合、対象はＰＣａに苦しむようである。第２の線形モデルの診断能力は、図１Ｂに示すごとく、ＲＯＣ−ＡＵＣ＝０．８９４である。
【０１００】
第３の工程において、遺伝プロフィール（すなわち、ＳＮＰデータ）の影響を調べた。例えば、現在データセットにおいて、ＳＮＰ  ｒｓ１２６２１２７８についての値は、対照例（すなわち、ＰＣａに苦しまないと知られた対象）と比較して、症例（すなわち、ＰＣａに苦しむと知られた対象）の８３％だけに「ＡＧ」であり、したがって、ＳＮＰ  ｒｓ１２６２１２７８＝「ＡＧ」は健康な個人に過剰提示され、「ＳＮＰリスク因子」＝０．８３を割り当てた。ＳＮＰ  ｒｓ６９８３５６１についての値は、対照例との比較で症例の１４２％で「ＡＣ」であり、したがって、ＳＮＰ  ｒｓ６９８３５６１＝「ＡＣ」はＰＣａに苦しむ個人に過剰提示され、「ＳＮＰリスク因子」＝１．４２を割り当てた。すべての選択されたＳＮＰについてのＳＮＰリスク因子値を表１に示す。
【０１０１】
【表１】
2015524052.tif 000005
【０１０２】
個人について、累積的遺伝的スコアは，以下の近似的方法で計算した：
全リスク因子＝１で開始する。
表１の各ＳＮＰについて、対象が遺伝基準と一致するならば、全リスク因子にＳＮＰリスク因子を掛ける
累積的な全リスク因子を間隔［０．５、２］に限定し、全リスク因子を調整して、前記に議論された２つの線形モデルの出力と一致させる。
【０１０３】
アルゴリズムに詳細において、下記が累積的遺伝子スコアの計算を規定する：
ｆ＝１
各ｓｎｐについて
対象がｓｎｐ基準
ｆ＝ｆ＊ｓｎｐ＿リスク＿因子と一致するならば、
終了
終了
ｆ＝ｍｉｎ（ｆ、２）
ｆ＝ｍａｘ（ｆ、０．５）
ｗ＝０．０５
ｆ＜１ならば、
ｓｎｐ＿ｒｅｓ＝−ｗ／ｆ；
他に
ｓｎｐ＿ｒｅｓ＝ｗ＊ｆ；
終了
【０１０４】
エンティティーｓｎｐ＿ｒｅｓは、前記に言及した２つの線形モデルの出力と同じ方法で調整され、そのモデル出力に加えて、モデル単独のいずれよりも良好な診断ツールを提供できる：
ＥＳＴ１ｇ＝ＥＳＴ１＋ｓｎｐ＿ｒｅｓ
および；
ＥＳＴ２ｇ＝ＥＳＴ２＋ｓｎｐ＿ｒｅｓ
【０１０５】
ＥＳＴ１ｇについてのＲＯＣ−ＡＵＣは０．８４６であり、ＥＳＴ２ｇについてのＲＯＣ−ＡＵＣは０．８９９であった。かくして、図２に示されるごとく、遺伝子情報と線形モデルとの組合せは、ＲＯＣ−ＡＵＣの点から０．５〜１％だけ診断性能を改善する。図２Ａは、ＥＳＴ１モデル（点線）およびＥＳＴ１ｇモデル（実線）についてのＲＯＣ曲線を示す。図２Ｂは、ＥＳＴ２モデル（点線）およびＥＳＴ２ｇモデル（実線）についてのＲＯＣ曲線を示す。たとえこれが少数のようであっても、その結果、医療制度についてのかなりの節約を生じ得る。多数の必要のない生検がＰＳＡ単独の評価に基づいて行われることを考えると、少数さえによる診断性能の改善の結果、より低コストの点から医療提供者について、および侵襲性の診断方法が回避できるので、より少ない苦痛の点で個人についての双方に、明瞭な利益を生じるであろう。小さなＲＯＣ−ＡＵＣ改善の明確な臨床値の詳細は、他に議論されている（EUROPEAN UROLOGY 60 (2011) 21 - 28に公表されたMarkus Alyおよび共著者による「Polygenic Risk Score Improves Prostate Cancer Risk Prediction: Results from the Stockholm-1 Cohort Study」）。
【０１０６】
対照群が部分的に総ＰＳＡ値に基づいて選択されたことが注目されるべきであり、これは、対照群選択における公知のバイアスが存在することを意味する。これは、ＰＳＡ関連値の重要性の過大評価された影響に導く。かくして、この実施例に記載されたバイオマーカーに基づいたモデルの診断性能は過大評価される。しかしながら、遺伝プロフィールは、対照群中のＰＳＡバイアスになおさらまたは全くさえ苦しまないと考えられる。したがって、遺伝子マーカー情報を加えることによる診断性能の増加が真実で正確であると推測される。
【０１０７】
実施例２
本発明をさらに示すために、ＳＴＨＬＭ２データセットからの４１７症例（ＰＣａに苦しむと知られた対象）、および３９６対照例（ＰＣａに苦しまないと知られた対象）を含むデータセットを抽出した。ＳＴＨＬＭ２データセットは、ウェブページｈｔｔｐ：／／ｓｔｈｌｍ２．ｓｅ／で明白なものとして公的ドメインで議論されている。要約すると、２０１０〜２０１２の間で、ストックホルムエリアにおいてＰＳＡ試験を行った約２６０００名の男性をＳＴＨＬＭ２研究に含んだ。４１７＋３９６＝８１３の対象を以下のバイオマーカーおよびＳＮＰに関して特徴付けた：
【０１０８】
バイオマーカー：
総前立腺特異抗原（ｔＰＳＡ）［ｎｇ／ｍＬ］
無傷の前立腺特異抗原（ｉＰＳＡ）［ｎｇ／ｍＬ］
遊離前立腺特異抗原（ｆＰＳＡ）［ｎｇ／ｍＬ］
ヒトカリクレイン２（ｈＫ２）［ｎｇ／ｍＬ］
マクロファージ阻害サイトカイン１（ＭＩＣ−１）［ｎｇ／ｍｌ］
ベータ−マイクロセミノプロテイン（ＭＳＭＢ）［ｎｇ／ｍＬ］
【０１０９】
ＳＮＰ：
６５７ｄｅｌ５、ｒｓ１００８６９０８、ｒｓ１０１６３４３、ｒｓ１０１８７４２４、ｒｓ１０４１４４９、ｒｓ１０４８６５６７、ｒｓ１０５４５６４、ｒｓ１０８７５９４３、ｒｓ１０８９６４４９、ｒｓ１０９３４８５３、ｒｓ１０９９３９９４、ｒｓ１１０６７２２８、ｒｓ１１１３５９１０、ｒｓ１１２２８５６５、ｒｓ１１５６８８１８、ｒｓ１１６４９７４３、ｒｓ１１６５０４９４、ｒｓ１１６７２６９１、ｒｓ１１７０４４１６、ｒｓ１２１３０１３２、ｒｓ１２４０９６３９、ｒｓ１２４１８４５１、ｒｓ１２５００４２６、ｒｓ１２５４３６６３、ｒｓ１２６２１２７８、ｒｓ１２６５３９４６、ｒｓ１２７０８８４、ｒｓ１３００６７、ｒｓ１３２５２２９８、ｒｓ１３３８５１９１、ｒｓ１３５４７７４、ｒｓ１３６３１２０、ｒｓ１３７８５３００７、ｒｓ１３８２１３１９７、ｒｓ１４４７２９５、ｒｓ１４６５６１８、ｒｓ１５１２２６８、ｒｓ１５７１８０１、ｒｓ１６９０１９７９、ｒｓ１６９０２０９４、ｒｓ１７０２１９１８、ｒｓ１７６３２５４２、ｒｓ１７８７９９６１、ｒｓ１８５９９６２、ｒｓ１８９４２９２、ｒｓ１９３３４８８、ｒｓ１９８３８９１、ｒｓ２０１８３３４、ｒｓ２１２１８７５、ｒｓ２２４２６５２、ｒｓ２２７３６６９、ｒｓ２２９２８８４、ｒｓ２４０５９４２、ｒｓ２６６０７５３、ｒｓ２７３５８３９、ｒｓ２７３６０９８、ｒｓ２９２８６７９、ｒｓ３２１３７６４、ｒｓ３３９３３１、ｒｓ３７７１５７０、ｒｓ３８５０６９９、ｒｓ３８６３６４１、ｒｓ４０１６８１、ｒｓ４２４５７３９、ｒｓ４４３０７９６、ｒｓ４４５１１４、ｒｓ４６４３２５３、ｒｓ４８５７８４１、ｒｓ４９６２４１６、ｒｓ５７５９１６７、ｒｓ５９１９４３２、ｒｓ５９４５６１９、ｒｓ６０６２５０９、ｒｓ６２０８６１、ｒｓ６４６５６５７、ｒｓ６７６３９３１、ｒｓ６８４２３２、ｒｓ６８６９８４１、ｒｓ６９８３２６７、ｒｓ６９８３５６１、ｒｓ７１２７９００、ｒｓ７２１０１００、ｒｓ７２１０４８、ｒｓ７２４１９９３、ｒｓ７６１１６９４、ｒｓ７６７９６７３、ｒｓ７９３１３４２、ｒｓ８００８２７０、ｒｓ８１０２４７６、ｒｓ８８８６６３、ｒｓ９０２７７４、ｒｓ９３６４５５４、ｒｓ９６０００７９、ｒｓ９６２３１１７
【０１１０】
各対象についての背景情報は、対象が前立腺の従前の生検を経験していたならば、年齢および家族歴（はい、またはいいえ）を含めて収集した。年齢は、年の単位で表現した。
【０１１１】
いずれの対象が生検を参照されるべきであるかを決定するために、前記対象が前立腺癌を有する確率と関連する試験された各対象についての値を予測することが必要とされる。これは、以下の式におけるバイオマーカーの測定値および他の情報を組み合わせることにより行うことができる：
【０１１２】
【数３】
2015524052.tif 000006
【０１１３】
この式において、「ｐｒｅｖＢｉｏｐｓ」は、対象が（１）前に生検されたまたは（０）バイオプシーがされなかったかを示し、「スコア」は、EUROPEAN UROLOGY 60 (2011) 21-28（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）に公表されたMarkus Alyおよび共著者らによる公知の報告書「Polygenic Risk Score Improves Prostate Cancer Risk Prediction: Results from the Stockholm-1 Cohort Study」に記載されたごとく計算された遺伝的スコア変数であり、これは、本実施例において列挙された確認された前立腺癌感受性ＳＮＰを含有している（前記ＳＮＰは、癌感受性と関係しているか、またはＰＳＡ、遊離ＰＳＡ、ＭＳＭＢおよび／またはＭＩＣ−１バイオマーカー血漿レベルに関連している）。パラメーター「ＨＫ２」、「ｆＰＳＡ」、「ｉＰＳＡ」、「ＭＩＣ１」、「ＭＳＭＢ」、「ｔＰＳＡ」は、これらのバイオマーカーそれぞれの測定値をいい、「年齢」は、対象の年齢である。式は不変のパラメーターと共に通常の最小２乗推定量を用いて誘導された（他の線形推定量、例えば、ロジスティク回帰推定量も、率直に用いることができる）。この特定のモデルにおいて、家族歴に関する情報を省略した。
【０１１４】
図３に示されるごとく、得られた値「ｙ」は前立腺癌を有するリスクに強く関連するであろう。図３におけるＲＯＣ曲線は、この実施例に記載されたＰＳＡ（３０１）単独、およびモデル（３０２）を表す。ｙがカットオフ値を超えるならば、生検を用いる前立腺の検査のために泌尿器科医への紹介を男性に勧めるべきである。
【０１１５】
カットオフ値は、テスト感度と特異性との間のトレードオフに依存する。例えば、０．４４のカットオフ値を用いるならば、この特定の試験の結果、０．８のテスト感度および０．５４の特異性を生じる。これは、スクリーニングテストとして０．８の感度および０．３０の特異性を生じるＰＳＡ値単独を用いることと比較できる。実際上、これは、８１３名の対象の集団に適用されたこの特定のモデルの結果、ＰＳＡ検査と同数の検出された前立腺癌を生じることを意味するが、９５名未満（less）の対象が、生検に関連し、これは、ＰＳＡ検査単独に比較して約１５％の改善に対応する。第２の例として、０．３７のカットオフ値が用いられるならば、この特定の試験は０．９のテスト感度および０．３２の特異性を生じるであろう。感度レベル０．９にて、ＰＳＡを用いて予測された生検の約７％を減じるであろう。
【０１１６】
実施例３
本発明をさらに示すために、予測を得るための計算上の代替方法を適用した。実施例１および２に示したごとき式は、バイオマーカーがＰＣａを予測するために組み合わせることができる唯一の方法ではない。実際、ＰＣａを予測するためにｙを計算する方法は、用紙に書き留めるのに複雑で、可能でさえない。どのようにバイオマーカーを組み合わせることができるかのもっと複雑であるが、非常に強力な例は、決定樹のフォレストを用いることである。決定樹（４００）の一例を図４に示す。結果ＨＫ２＝０．００９、ｆＰＳＡ＝０．２０、ｔＰＳＡ＝２．５３を持つバイオマーカーおよびＳＮＰについて対象を試験したと仮定する。図４に例示した決定樹（４００）を適用する場合、トップノード（４０１）はｈｋ２値に関連する。対象がノード条件を満たすＨＫ２値を有するので、そのノードからの左の枝に続く。また、第２のノード（４０２）は、ｆＰＳＡとｔＰＳＡの比率に関連する。対象はノード条件を満たさない０．２０／２．５３＝０．０７９の比率を有し；次いで、そのノードからの右枝に続く。第３のレベルノード（４０３）はｈｋ２に関連する。対象ｈｋ２値がノード条件を満たすので、そのノードからの左枝に続く。第４のレベルノード（４０４）はｆＰＳＡ値に関連し、対象のｆＰＳＡ値がノード条件を満たさないので、そのノードからの右枝に続く。このポイントにて、ノードはもうなく、決定樹のリーフに達したことを意味する。各リーフは、対応する出力を有し；この特定の例において、「１」のリーフ値は、「生検を参照する」ことを意味し、「０」は「生検を参照しない」ことを意味する。典型的な対象は、値「１」のリーフにおいて本ケースで終わり、この決定樹により提供された予測が「はい：生検を参照する」ことを意味する。ＰＣａを予測するために単にｙを計算するための１つの決定樹に依拠する問題は、単一の決定が、そのバイアスが非常に低いけれども、非常に高い分散を有することである（すなわち、データがわずかに変化したならば、ｙの計算値も変化し、ＰＣａの予測において分散に導く）。高分散を低減する１つの可能な方法は、Machine Learning 45 (1): 5-32 (2001)（ここに出典明示して本明細書の一部とみなす）に公表されたLeo Breimanによる報告「Random Forests」に記載されたランダムフォレストアルゴリズムを用いて、無相関化されたツリーのフォレストを構築することである。多数のツリーは成長し、各ツリーの成長前に、データはその予測の期待値が不変であるようにランダムに乱される。ＰＣａを予測するために、すべてのツリーは、対象が生検を参照するかを決定するように投票する。かかる投票予測は、決定樹の不偏特性を保持し、しかしながら、（平均の分散がその平均を計算するのに用いた個々の測定値の分散より低いかどうかと同様に）分散を低下させる。ランダムフォレストアルゴリズムが乱数発生に依存するので、閉形式で得られた予測アルゴリズムを書き留めることができない。
【０１１７】
実施例２に記載されたデータセットに適用される場合、このモデルは、ＰＳＡ単独と比較して、感度０．８にて約２１％の生検数を省くことができる。感度０．９では、約１３％の生検数はＰＳＡ単独を用いることと比較して省くであろう。
【０１１８】
実施例４
本発明の余剰の態様を示すために、図５に示されるごとく、蛋白質バイオマーカーの総ＰＳＡ（ｔＰＳＡ）、無傷ＰＳＡ（ｉＰＳＡ）、遊離ＰＳＡ（ｆＰＳＡ）およびＨＫ２についての値を（対数変換後に）相互に対して対でプロットした。それらの値を先の実施例に記載された試験ＳＴＨＬＭ２試験の一部により４５０名の個人から得、そのうちの２１６名がＰＣａを有することを確認した。その値は、プロットを創製するのに先立ち、単位分散に対して平均中心とし調整した。これらのすべての対でのプロットが全体的な相関を表示するので、これらの４つの蛋白質バイオマーカー値のいずれかの１つが省略されるならば、残りの３つが同時に本質的に同じ情報を提供するであろうことが予測可能である。これを確認するために、カリクレインスコアＫを以下のように規定した：
【０１１９】
【数４】
2015524052.tif 000007
【０１２０】
この式において、「ＨＫ２」、「ｉＰＳＡ」、「ｔＰＳＡ」、「ｆＰＳＡ」および「ｆ／ｔＰＳＡ」なるパラメーターは、これらのバイオマーカーのｎｇ／ｍＬでの各測定値をいう。バイオマーカー値は、変換なくして、すなわち、元来の単位で適用した。Ｋの定義は、いずれの１つの寄与する用語を除去できる方法で成した。いくらかの理由のために、ＨＫ２値が特定の個人に欠損しているならば、Ｋは以下のように見積る：
【０１２１】
【数５】
2015524052.tif 000008
【０１２２】
いくらかの理由のために、ＨＫ２値およびｉＰＳＡ値が特定の個人に欠損しているならば、Ｋは以下のように見積る：
【０１２３】
【数６】
2015524052.tif 000009
【０１２４】
いくらかの理由のために、ＨＫ２値およびｉＰＳＡ値が欠損しており、商Ｆ／Ｔ  ＰＳＡが特定の個人につき計算されなければ、Ｋは以下のように見積る：
【０１２５】
【数７】
2015524052.tif 000010
【０１２６】
次に、ＰＣａリスクを評価するための予測モデルは、カリクレインバイオマーカーに関する情報担体としてのカリクレインスコアを用いて設計した：
【０１２７】
【数８】
2015524052.tif 000011
【０１２８】
式中、ＹはＰＣａについてのリスクであり、「スコア」は、先の実施例に記載されたように計算された遺伝的スコア変数であり、「ＭＩＣ１」および「ＭＳＭＢ」は、これらのバイオマーカーのｎｇ／ｍＬでの各測定値をいい、年齢は個人の年齢をいう。Ｃ１−Ｃ６は、各成分の寄与につき調節する定数である。ＰＣａリスクを評価するためのこのモデルは、フルセットのバイオマーカー（Ｋ）を用いるか、または減少した数の蛋白質バイオマーカー（Ｋ’、Ｋ’’およびＫ’’’」）で評価したＫを用いて計算されたカリクレインスコアＫを用いて適用した。リスク評価の性能はＲＯＣ−ＡＵＣを用いて評価した。
【０１２９】
Ｋの計算のためにすべての利用可能なカリクレインバイオマーカーを用いる場合について、ＲＯＣ−ＡＵＣ値は０．７７であった。代わりに、リスク評価モデルにおけるＫの見積りとしてＫ’を用いる、すべてのＨＫ２値が無視されたことを意味する場合には、結果も０．７７のＲＯＣ−ＡＵＣ値であった。Ｋ’’を用いた（すなわち、ＨＫ２およびｉＰＳＡ値を無視する）場合には、ＲＯＣ−ＡＵＣ値は０．７４であり、Ｋ’’’では、ＲＯＣ−ＡＵＣ値も０．７４であった。
【０１３０】
リスク評価モデルにおいてＫ、Ｋ’、Ｋ’’またはＫ’’’を用いて得た結果間の性能の差異が小さいので、この例における蛋白質バイオマーカーについて、１つまたは少数の値を省略し、依然として十分なモデルとして同様の性能を得ることは可能である。これは、１つまたは少数のバイオマーカー値が欠損している場合には個人についてのリスクを評価することを可能にする。
【０１３１】
遺伝的スコアが欠損している情報への同様の強健性を含むことを示すために、個人に利用可能な遺伝子情報は５％低減された。実際上、いずれの所与の個人についても、少数の遺伝子マーカーについての値は、前記遺伝子情報を検出するためのアッセイにおける困難性により典型的には欠損しているであろう。したがって、上記の実施例において、各個人について、モデルへの包含のために列挙したＳＮＰの約９８％に利用可能な情報が存在する。そのモデルが、どのように遺伝子情報のより大きな損失下で行うかをテストするために、ＳＮＰ情報のさらに５％が、本実施例において個人から無作為に取り除き、全モデルおよびＫ’モデルを再評価した。全モデルの場合には、遺伝学的に低下したスコアが０．７５のＲＯＣ−ＡＵＣを生成し（非遺伝学的に低下されたモデルについての０．７７と比較して）、Ｋ’モデルについて、遺伝学的に低下したスコアが、０．７３のＲＯＣ−ＡＵＣを生成した（非遺伝学的に低下されたＫ’モデルについての０．７７と比較して）。
【０１３２】
同じ手順をカリクレインスコアに寄与するバイオマーカーの他の組合せに適用できる。さらに、余剰を備えた他のバイオマーカーはカリクレインバイオマーカーにつき記載された同様の方法で、サマリースコアを生成するために一緒に分類できる。
【０１３３】
要約すると、この実施例は、方法が入力変数の小さな改変に強健であることを示す。遺伝子情報の１つまたは少数のバイオマーカーまたは数％の損失の結果、わずかに低減された性能であろうとも、依然として受入可能な性能を生じる。本モデルの広い適用可能性は社会経済的な観点から重要であり、技術的な問題の結果、情報の少しの損失を生じ得る個人は、ＰＣａについてのリスクを評価できる。
【０１３４】
実施例５
本発明のモデルの性能に対するバイオマーカーレベルに関連するＳＮＰの寄与を示すために、予測線形モデルは以下のパラメーター：先の生検、ｔＰＳＡ、スコア、ＨＫ２、ｆＰＳＡ、ｉＰＳＡ、ＭＩＣ１、ＭＳＭＢ、年齢、ｆ／ｔＰＳＡおよびｔＰＳＡ／ｐｓａＳｃｏｒｅを用いて作成した。適用されたデータセットは、実施例４に記載されたものと同じであった。パラメーターｔＰＳＡ／ｐｓａＳｃｏｒｅは、総ＰＳＡ値に関連するＳＮＰ情報をいい、残りのパラメーターは先の実施例において規定されたものに同じであった。２つのモデルが作成され、それらは、ｔＰＳＡ／ｐｓａＳｃｏｒｅを含むものおよびＰＳＡ／ｐｓａＳｃｏｒｅ以外のものであった。クロス確認手順を用いて評価されるように、ｔＰＳＡ／ｐｓａＳｃｏｒｅを含むモデルは０．７７のＲＯＣ−ＡＵＣを有した。同じ手順を用いて、ｔＰＳＡ／ｐｓａＳｃｏｒｅ以外のモデルは、０．７４のＲＯＣ−ＡＵＣを有した。これは、バイオマーカーレベルと関連する遺伝子情報がＰＣａ予測モデルの性能にポジティブな衝撃を有することができることを示す。
【０１３５】
本発明は発明者に現在知られる最良のモードを構成するその好ましい具体例に関して記載されているが、当業者に明らかであろう種々の変更および修飾が、ここに添付された特許請求の範囲に記載の発明の範囲から逸脱することなく成すことができると理解されるべきである。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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