(57)【要約】  ＮＭＲ信号を用いて、プロトンＮＭＲスペクトルの定義された単一のピーク領域を用いて求めることができる任意の単位または定義された単位（例えば、μｍｏｌ／Ｌ）の「ＧｌｙｃＡ」のレベルを測定し、バイオマーカーおよび／またはリスク評価によって、例えば、ＣＨＤ、２型糖尿病、認知症または全死因死亡（ＡＣＤ）を含む、ある特定の臨床疾患状態のリスクが上昇した患者を識別することができる。ＧｌｙｃＡの測定値を臨床疾患状態の炎症バイオマーカーとして用いることができる。ＧｌｙｃＡのＮＭＲ信号には、プロトンＮＭＲスペクトルの約２．０８０ｐｐｍと１．８４５ｐｐｍの間の信号のフィッティング領域を含むことができる。
2015522806.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＧｌｙｃＡを測定する方法であって、
被験者のバイオサンプルのフィッティング領域の合成ＮＭＲスペクトルを電子的に取得するステップと、
高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、ＶＬＤＬ（超低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、および少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に関連する複数のカーブフィット関数を用いた、定義されたデコンボリューションモデルを用いて前記合成ＮＭＲスペクトルを電子的にデコンボリューションするステップと、ならびに
前記カーブフィット関数を用いてＧｌｙｃＡの測定値を電子的に生成するステップと
を含む方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、μｍｏｌ／Ｌで前記測定値を提供するために、ＧｌｙｃＡの前記測定値に換算係数を適用するステップをさらに含む方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記カーブフィット関数が、オーバーラッピングローレンツ関数であり、およびＧｌｙｃＡの前記測定値が、定義された数のローレンツ関数を積算することによって生成される方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、前記デコンボリューションモデルが、１．２１ｇ／Ｌを超える密度を有するタンパク質のタンパク質信号成分をさらに含む方法。
【請求項５】
請求項２に記載の方法であって、前記デコンボリューションモデルが、１．２１ｇ／Ｌを超える密度を有するタンパク質のタンパク質信号成分をさらに含み、および前記方法が、数式
ＨＤＬ−Ｐ／ＬＤＬ−Ｐ＊ＧｌｙｃＡ
（式中、ＨＤＬ−Ｐは、ＨＤＬ粒子数のＮＭＲ測定値であり、およびＬＤＬ−Ｐは、ＬＤＬ粒子数のＮＭＲ測定値であり、および前記式中のＧｌｙｃＡは、前記ＧｌｙｃＡ測定値であり、全て単位はμｍｏｌ／Ｌである。）
を用いてリスク予測因子を生成するステップをさらに含む方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、バリンの信号の四重線に関連する前記サンプルの前記ＮＭＲスペクトルの別の部分をデコンボリューションするステップ、およびバリンのＮＭＲ測定値を生成するステップをさらに含む方法。
【請求項７】
請求項５に記載の方法であって、試験レポート内に前記バリンおよびＧｌｙｃＡ測定値を提供するステップをさらに含む方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法であって、前記複数のカーブフィット関数がオーバーラッピングローレンツ関数であり、および前記デコンボリューションモデルが、前記ローレンツ関数を、化学シフトスペクトルの前記ＧｌｙｃＡピーク領域の右側からＧｌｙｃＢピーク領域の左側に延びる前記フィッティング領域のサブセットに適用する方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、前記バイオサンプルが、血漿または血清を含み、前記電子的に取得するステップは、前記バイオサンプルがＮＭＲ分光計のＮＭＲフロープローブ内で４７℃±０．２℃である間に、前記バイオサンプルのＮＭＲ信号を取得するステップを含み、および前記フィッティング領域は、１．８４５ｐｐｍから２．０８０ｐｐｍまで延び、および前記ＧｌｙｃＡピーク領域は、２．００ｐｐｍを中心とし、および前記方法は、ＧｌｙｃＢの測定値を生成するために、定義された数の異なる組のカーブフィッティング関数を積算するステップをさらに含む方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、前記複数のカーブフィット関数が、前記ＧｌｙｃＡピーク領域を含み、および約４０から５０の間のカーブフィット関数を伴うＧｌｙｃＢピーク領域まで延びるフィッティング領域に適用され、ＧｌｙｃＡの前記測定値の前記生成ステップが、前記カーブフィット関数の定義された第１のサブセットの値を積算することによって実施され、前記方法が、前記複数のカーブフィット関数の第２のさらに小さいサブセットを用いてＧｌｙｃＢの測定値を生成するステップをさらに含む方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法であって、前記定義されたデコンボリューションモデルが、代謝産物Ａ成分を含む方法。
【請求項１２】
患者の冠動脈性心疾患（ＣＨＤ）リスクを決定する方法であって、
ＧｌｙｃＡのレベルを求めるために、バイオサンプルのＧｌｙｃＡに関連するプロトンＮＭＲスペクトルの定義されたピーク領域内のＮＭＲ信号を電子的に評価するステップ、および
ＧｌｙｃＡの前記レベルに少なくとも部分的に基づいて患者のＣＨＤのリスクを決定するステップ
を含む方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、ＧｌｙｃＡ値の電子的な基準範囲に基づく相関のあるＣＨＤリスクを伴う前記基準範囲に、上昇したリスクに関連するより高い値を電子的に提供するステップをさらに含み、およびＣＨＤの前記リスクの前記決定ステップが、前記基準範囲を用いて実施される方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の方法であって、上昇したリスクが、定義された集団標準を上回るレベルに関連する方法。
【請求項１５】
請求項１２に記載の方法であって、前記測定および決定ステップが、少なくとも１つのプロセッサを用いて実施される方法。
【請求項１６】
請求項１２に記載の方法であって、前記測定ステップが、インビトロの血漿または血清の患者バイオサンプルのＮＭＲスペクトルを電子的に取得するステップ、ならびに少なくとも（ｉ）高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、（ｉｉ）低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、（ｉｉｉ）ＶＬＤＬ（超低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、および（ｉｖ）定義されたタンパク質信号成分を用いた定義されたデコンボリューションモデルを用いて、前記合成ＮＭＲ信号を離散的なＧｌｙｃＡのＮＭＲ信号にデコンボリューションするステップを含む方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、前記定義されたタンパク質信号成分が、１．２１ｇ／Ｌを上回るタンパク質密度に関連する方法。
【請求項１８】
請求項１２に記載の方法であって、前記測定ステップが、インビトロの血漿または血清の患者バイオサンプルのＮＭＲスペクトルを電子的に取得するステップ、ならびに高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、ＶＬＤＬ（超低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、１．２１ｇ／Ｌを上回るタンパク質密度に関連するタンパク質信号成分、および少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に適用されるカーブフィッティング関数を用いた定義されたデコンボリューションモデルを用いて、前記合成ＮＭＲ信号を、４７℃±０．２で２．００ｐｐｍを中心とするピークを有する離散的なＧｌｙｃＡのＮＭＲ信号にデコンボリューションするステップを含む方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載の方法であって、前記カーブフィッティング関数が、オーバーラッピングローレンツ関数を含む方法。
【請求項２０】
請求項１２に記載の方法であって、患者レポートを電子的に生成するステップ、ならびに前記ＧｌｙｃＡ測定値およびリスクサマリーを識別するステップをさらに含み、上昇したＧｌｙｃＡのレベルが、上昇したＣＨＤのリスク、および前記ＧｌｙｃＡ値のリスクサマリーに関連する方法。
【請求項２１】
請求項１２に記載の方法であって、前記バイオサンプルのＮＭＲスペクトルからＬＤＬ−ＰおよびＨＤＬ−Ｐを電子的に計算するステップをさらに含み、ならびに前記決定ステップが、ＧｌｙｃＡおよびＬＤＬ−Ｐがそれぞれの集団標準を上回り、およびＨＤＬ−Ｐが集団標準を下回るときに、上昇したＣＨＤのリスクを識別するステップを含む方法。
【請求項２２】
請求項１２に記載の方法であって、別々のＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢのピーク領域を生成するために、前記バイオサンプルの合成ＮＭＲ信号をデコンボリューションするステップをさらに含み、ならびに前記電子的に評価するステップが、ＧｌｙｃＡの前記レベルを求めるために２．００ｐｐｍを中心とするピーク領域のＮＭＲ信号を用い、およびＧｌｙｃＢのレベルを求めるために２．０４ｐｐｍを中心とするピーク領域のＮＭＲ信号を用いる方法。
【請求項２３】
インビトロの患者バイオサンプルを評価するためのコンピュータプログラム製品であって、
（ｉ）高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、（ｉｉ）低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、（ｉｉｉ）ＶＬＤＬ（超低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、（ｉｖ）別の定義されたタンパク質信号成分、および（ｖ）少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に適用されるカーブフィッティング関数を用いる定義されたデコンボリューションモデルを用いて、前記合成ＮＭＲスペクトルをデコンボリューションし、被験者の血漿サンプルのフィッティング領域の合成ＮＭＲスペクトルをデコンボリューションするコンピュータ可読プログラムコードを含み、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体内で具体化されるコンピュータ可読プログラムコードを有する前記コンピュータ可読記憶媒体、ならびに
ＧｌｙｃＡの測定値を生成するために、定義された数の前記関数を積算するコンピュータ可読プログラムコード
を含むコンピュータプログラム製品。
【請求項２４】
請求項２３に記載のコンピュータプログラム製品であって、前記カーブフィッティング関数が、オーバーラッピングローレンツ関数を含むコンピュータプログラム製品。
【請求項２５】
請求項２３に記載のコンピュータプログラム製品であって、ＧｌｙｃＡの前記測定値をμｍｏｌ／Ｌで生成するために、換算係数を前記積算されたローレンツ関数に適用するコンピュータ可読プログラムコードをさらに含むコンピュータプログラム製品。
【請求項２６】
請求項２３に記載のコンピュータプログラム製品であって、前記ＧｌｙｃＡ測定値と、ＣＨＤリスクの程度と関連性を有する事前に定義された測定値の範囲とを比較するコンピュータ可読プログラムコード、ならびに前記ＧｌｙｃＡ測定値を伴う患者レポートおよびそれに伴うリスク評価を生成するコンピュータ可読プログラムコードをさらに含むコンピュータプログラム製品。
【請求項２７】
請求項２３に記載のコンピュータプログラム製品であって、前記測定値を生成する前記コンピュータプログラムコードが、約２．００ｐｐｍを中心とするピークを有するＮＭＲ信号を用いて、インビトロの血漿または血清の患者サンプルのＮＭＲスペクトルを評価するように構成されたコンピュータプログラム製品。
【請求項２８】
インビトロバイオサンプルの少なくとも１つのＮＭＲスペクトルを取得するためのＮＭＲ分光計、および前記少なくとも１つのＮＭＲスペクトルを用いてＧｌｙｃＡのＮＭＲ測定値を取得するように構成された、前記ＮＭＲ分光計と通信している少なくとも１つのプロセッサを含むシステム。
【請求項２９】
請求項２８に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサが、（ｉ）インビトロの血漿バイオサンプルのフィッティング領域の合成ＮＭＲスペクトルを取得し、（ｉｉ）高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）、ＶＬＤＬ（超低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、定義されたタンパク質信号成分、および少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に関連するカーブフィッティング関数を用いる定義されたデコンボリューションモデルを用いて、前記合成ＮＭＲスペクトルをデコンボリューションし、ならびに（ｉｉｉ）前記カーブフィッティング関数に基づいてＧｌｙｃＡの前記ＮＭＲ測定を電子的に生成するように構成されたシステム。
【請求項３０】
請求項２９に記載のシステムであって、前記カーブフィッティング関数が、オーバーラッピングローレンツ関数を含み、および前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ＮＭＲ測定値を生成するために定義された数の前記関数を積算するシステム。
【請求項３１】
請求項２９に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサが、ＧｌｙｃＡ測定値をμｍｏｌ／Ｌで生成するために、換算係数を前記積算されたＮＭＲ測定値に適用するように構成されたシステム。
【請求項３２】
請求項３０に記載のシステムであって、前記バイオサンプルが、血漿または血清のサンプルであって、ならびに前記少なくとも１つのプロセッサが、高密度リポタンパク質粒子（ＨＤＬ−Ｐ）の濃度測定値および低密度リポタンパク質粒子（ＬＤＬ−Ｐ）の濃度測定値を取得するように構成されたシステム。
【請求項３３】
請求項２８に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサが、バリンの信号の四重線に関連する前記サンプルの前記ＮＭＲスペクトルの別の部分をデコンボリューションし、およびバリンのＮＭＲ測定値を生成するように構成されたシステム。
【請求項３４】
請求項２８に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサが、それぞれのＧｌｙｃＡ測定値、および少なくとも１つのリポタンパク質サブクラスの測定値、および／またはバリンの測定値をまとめた患者レポートを生成するように構成されたシステム。
【請求項３５】
請求項２８に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ＧｌｙｃＡ測定値を、定義された全死因死亡リスク比において分母として用い、および全死因死亡のリスクに関連するリスク値を生成するように構成されたシステム。
【請求項３６】
μｍｏｌ／Ｌおよび／または任意の単位でのＧｌｙｃＡの定量的な測定値を含む、複数のリポタンパク質測定値を含む患者レポート。
【請求項３７】
請求項３６に記載の患者レポートであって、前記患者レポートが、（ｉ）濃度単位での低密度リポタンパク質粒子数（ＬＤＬ−Ｐ）、（ｉｉ）濃度単位での高密度リポタンパク質粒子（ＨＤＬ−Ｐ）数、（ｉｉｉ）マグネシウム、または（ｉｖ）バリンのうちの少なくとも１つのＮＭＲ測定値も含む患者レポート。
【請求項３８】
患者レポートであって、（バリン＊ＨＤＬ−Ｐ）／ＧｌｙｃＡの比を用いた、バリン、ＨＤＬ−ＰおよびＧｌｙｃＡの測定値の計算された比を含む患者レポート。
【請求項３９】
ＮＭＲ分析装置であって、
ＮＭＲ分光計、
前記分光計と通信しているフロープローブ、ならびに
前記フロープローブ内の流体の検体のＧｌｙｃＡに関連するＮＭＲスペクトルの定義された単一のピーク領域のＮＭＲ信号を得て、およびＧｌｙｃＡレベルを提供する患者レポートを生成するように構成された前記分光計と通信している少なくとも１つのプロセッサ
を含むＮＭＲ分析装置。
【請求項４０】
請求項３９に記載のＮＭＲ分析装置であって、前記少なくとも１つのプロセッサが、（ｉ）高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）、ＶＬＤＬ（超低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、定義されたタンパク質信号成分、および少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に関連するカーブフィッティング関数を用いた定義されたデコンボリューションモデルを用いた合成ＮＭＲスペクトルのデコンボリューション、ならびに（ｉｉ）前記ＧｌｙｃＡレベルの電子的な生成を実施するように構成された、または実施するように構成された少なくとも１つのローカルまたはリモートプロセッサと通信しているＮＭＲ分析装置。
【請求項４１】
請求項３９に記載のＮＭＲ分析装置であって、前記カーブフィッティング関数が、オーバーラッピングローレンツ関数を含み、および前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ＧｌｙｃＡレベルを生成するために定義された数の前記関数を積算するように構成されたＮＭＲ分析装置。
【請求項４２】
請求項３９に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサが、ＧｌｙｃＡ測定値をμｍｏｌ／Ｌで生成するために、換算係数を前記に適用するように構成されたシステム。
【請求項４３】
請求項３９に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサが、（ａ）前記ＧｌｙｃＡレベルを提供するために、高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、ＶＬＤＬ（超低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、および少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に関連するカーブフィット関数を用いた定義されたデコンボリューションモデルを用いて、合成ＮＭＲスペクトルをデコンボリューションし、ならびに（ｂ）バリンの信号の四重線に関連する前記サンプルの前記ＮＭＲスペクトルの別の部分をデコンボリューションして、およびバリンのＮＭＲ測定値を生成するように構成されたシステム。
【請求項４４】
請求項３９に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサが、（ｉ）高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、ＶＬＤＬ（超低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、および代謝産物Ａ成分を用いた定義されたデコンボリューションモデルを用いて、ＮＭＲスペクトルをデコンボリューションし、ならびに（ｉｉ）前記ＧｌｙｃＡレベルを提供するために、ＧｌｙｃＡフィッティング領域ｓに関連するカーブフィット関数の定義されたサブセットの複数の値を積算するように構成されたシステム。
【請求項４５】
請求項３９に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記ＧｌｙｃＡピーク領域を含み、および約４０から６０の間のカーブフィット関数を伴うＧｌｙｃＢピーク領域まで延びるフィッティング領域に、複数のカーブフィット関数を適用するように構成され、ならびに前記ＧｌｙｃＡレベルが、前記カーブフィット関数の定義された第１のサブセットの値を積算し、および定義された換算値を適用することによって計算されるシステム。
【請求項４６】
請求項３９に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサが、前記複数のカーブフィット関数の第２のさらに小さいサブセットを積算し、および前記定義された換算値を適用することによって、ＧｌｙｃＢの測定値を計算するように構成されたシステム。
【請求項４７】
請求項３９に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのプロセッサが、バリン／ＧｌｙｃＡ、ＨＤＬ−Ｐ／ＧｌｙｃＡまたは（バリン＊ＨＤＬ−Ｐ）／ＧｌｙｃＡのうちの少なくとも１つを用いて測定値の比を計算するように構成されたシステム。
【請求項４８】
ある人の全死因死亡リスクを評価または予測する方法であって、
ＧｌｙｃＡに対するバリン、ＧｌｙｃＡに対するＨＤＬ−Ｐ、または（バリン＊ＨＤＬ−Ｐ）／ＧｌｙｃＡのうちの少なくとも１つの測定値の比を電子的に計算するステップ、および、
ある人が定義された集団と比べて上昇した全死因死亡のリスクを有するかを評価するステップ
を含み、前記計算された比が、前記集団の第１三分位、第１四分位または第１五分位にあるとき、それぞれの人が、前記定義された集団と比べて、上昇したリスクを有する方法。
【請求項４９】
請求項４８に記載の方法であって、前記計算が、
（バリン＊ＨＤＬ−Ｐ）／ＧｌｙｃＡ
の比を用いて実施される方法。
【請求項５０】
バイオサンプル中の代謝産物Ａのレベルを定量化する方法であって、リポタンパク質に関連する信号を有するプロトンＮＭＲスペクトルの定義された代謝産物Ａのピーク領域、および代謝産物Ａに関連する単一のピークをデコンボリューションするステップ、複数のカーブフィッティング関数を前記代謝産物Ａのピーク領域に適用するステップ、ならびに前記適用されたカーブフィッティング関数を用いて代謝産物Ａのレベルを測定するステップを含む方法。
【請求項５１】
バイオサンプル中のバリンを定量化する方法であって、
リポタンパク質およびタンパク質の成分のデコンボリューションモデルを用いてＮＭＲスペクトルをデコンボリューションするステップ、
０．９０から１．０１ｐｐｍの間の領域内の多重線信号を識別するステップ、ならびに
前記バイオサンプル中のバリンのレベルを計算するステップ
を含む方法。
【請求項５２】
請求項５１に記載の方法であって、前記デコンボリューションするステップの前に、取得したＮＭＲスペクトルを用いて品質管理分析前分析を適用するステップをさらに含む方法。
【請求項５３】
ＧｌｙｃＢを測定する方法であって、
被験者のバイオサンプルのフィッティング領域の合成ＮＭＲスペクトルを電子的に取得するステップ、
高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、ＶＬＤＬ（超低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、および少なくともＧｌｙｃＢのピーク領域に関連する複数のカーブフィット関数を用いた定義されたデコンボリューションモデルを用いて前記合成ＮＭＲスペクトルを電子的にデコンボリューションするステップ、ならびに
前記カーブフィット関数を用いてＧｌｙｃＢの測定値を電子的に生成するステップ
を含む方法。
【請求項５４】
請求項１０から１５のいずれか一項に記載の方法であって、ＧｌｙｃＡ／ＧｌｙｃＢまたはＧｌｙｃＢ／ＧｌｙｃＡの比を生成するステップをさらに含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本出願は、２０１２年６月８日に出願された米国特許仮出願第６１／６５７，３１５号、２０１２年１０月９日に出願された米国特許仮出願第６１／７１１，４７１号、２０１２年１２月１９日に出願された米国特許仮出願第６１／７３９，３０５号、および２０１３年３月１４日に出願された米国特許出願第１３／８３０，１９９号の利益、およびこれらに対する優先権を主張し、これらの内容は本明細書に記載されている場合と同様に全て参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は概して、インビトロバイオサンプルの分析に関する。本発明は特に、ヒトの血漿および血清のＮＭＲ分析に適していてもよい。
【背景技術】
【０００３】
従来、患者の冠動脈性心疾患（ＣＨＤ）および／または冠動脈疾患（ＣＡＤ）の総合的リスクは、ＬＤＬ粒子およびＨＤＬ粒子の数よりもむしろ、患者の低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）および高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）（ＬＤＬ−Ｃ、ＨＤＬ−Ｃ）のコレステロール量の測定に基づいて評価されてきた。ＬＤＬ−ＣおよびＨＤＬ−Ｃを用いて患者のＣＨＤリスクを評価し、また、「悪玉」コレステロール（ＬＤＬ−Ｃ）を減らし、かつ／または「善玉」コレステロール（ＨＤＬ−Ｃ）を増やす治療が決定されることがある。
【０００４】
「Ｃ反応性タンパク」（ＣＲＰ）検査は、血液サンプル中のＣＲＰタンパク質の量を測定する血液検査である。Ｃ反応性タンパクは、患者体内の炎症の一般レベルを測定するものと考えられている。ＣＲＰ検査の一種で、高感度ＣＲＰ検査（ｈｓ−ＣＲＰ）と呼ばれるものを実施して、ある人が心臓発作を起こすリスクが上昇していないかを調べることもある。
【０００５】
ＮＭＲスペクトロスコピーは、超低密度リポタンパク質（ＶＬＤＬ）、ＬＤＬおよびＨＤＬ（ＶＬＤＬ、ＬＤＬおよびＨＤＬの粒子サブクラスとして）をインビトロの血漿サンプルまたは血清サンプルから同時に測定するために用いられてきた。米国特許第４，９３３，８４４号および米国特許第６，６１７，１６７号（これらの内容は本明細書に記載されている場合と同様に全て参照により本明細書に組み込まれる）を参照されたい。概説すると、血漿および／または血清のサンプル中のリポタンパク質を評価するためには、ＮＭＲスペクトルの化学シフト領域内における複数のＮＭＲスペクトロスコピー誘導信号の大きさが、合成メチル信号の包絡線をデコンボリューションすることによって導き出されて、サブクラスの濃度が得られる。サブクラスは、ＮＭＲ周波数およびリポタンパク質の直径に関連する多くの（通常は６０を超える）離散的な寄与サブクラス信号によって表される。ＮＭＲによる評価では、ＮＭＲ信号を送って異なる分集団の濃度を生成することができるが、通常は７３の離散的な分集団であり、２７が超低密度リポタンパク質（ＶＬＤＬ）、２０がＬＤＬ、２６がＨＤＬに関するものである。さらに、これらの分集団は、ＶＬＤＬ、ＬＤＬまたはＨＤＬのサブクラス内の特定のサイズ範囲に関連して特徴づけることができる。
【０００６】
過去において、リポサイエンス（LipoScience）社（ノースカロライナ州ローリー）から入手できるＬＩＰＯＰＲＯＦＩＬＥ（登録商標）リポタンパク質検査など、「高度な」リポタンパク質検査パネルには通常、全てのＨＤＬサブクラスの濃度を積算する全高密度リポタンパク質粒子（ＨＤＬ−Ｐ）測定（例えば、ＨＤＬ−Ｐ値）、および全てのＬＤＬサブクラス（例えば、ＬＤＬ−Ｐ値）の濃度を積算する全低密度リポタンパク質粒子（ＬＤＬ−Ｐ）測定が含まれてきた。ＬＤＬ−Ｐ値およびＨＤＬ−Ｐ値は、ｎｍｏｌ／Ｌなどの濃度の単位でそれぞれの粒子の濃度を表したものである。
【０００７】
炎症は、ＣＨＤを含む（ただし、これに限定されない）数多くのさまざまな病気の状態に関連することがある。さらに、炎症がＨＤＬの機能を調節している可能性があると考えられている。例えば、フォージェルマン（Fogelman）著、「善玉コレステロールが悪玉コレステロールに変わるとき（When Good Cholesterol Goes Bad）」、ネイチャーメディシン（Nature Medicine）、２００４年を参照されたい。糖タンパク質の炭水化物成分は、タンパク質選別、免疫および受容体の認識、炎症、ならびに他の細胞プロセスにおいて、生体機能を果たすことができる。また、構造の変化やグリコシル化の程度の違いもありうる。ゲイツ等（Gates et al.）著、「糖タンパク質分析マニュアル、総覧（Glycoprotein Analysis Manual, Overview）」、第１版（1st edition）、２００４年、シグマアルドリッチ（Sigma Aldrich）、ｗｗｗ．ｓｉｇｍａａｌｄｒｉｃｈ．ｃｏｍ／ｉｍｇ／ａｓｓｅｓｔｓ／１５４０２／Ｇｌｙｏｃｐｒｏｔｅｉｎを参照されたい。上記で参照した文書の内容は、本明細書に記載されている場合と同様に全て参照により本明細書に組み込まれる。
【０００８】
過去において生命保険会社は、ある人と保険の契約を結ぶか、そして保険の価格はいくらにするかを明らかにするために、見込み客に関するさまざまな情報を考慮してきた。このような分析のために全死因死亡のリスクを予測するため、一部の会社によって利用されている１つの情報は、総コレステロールのＨＤＬ−Ｃに対する比である。しかし、この比は、比較的不十分な全死因死亡の予測因子であると考えられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】米国特許第４，９３３，８４４号明細書
【特許文献２】米国特許第６，６１７，１６７号明細書
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】フォージェルマン（Fogelman）著、「善玉コレステロールが悪玉コレステロールに変わるとき（When Good Cholesterol Goes Bad）」、ネイチャーメディシン（Nature Medicine）、２００４年
【非特許文献２】ゲイツ等（Gates et al.）著、「糖タンパク質分析マニュアル、総覧（Glycoprotein Analysis Manual, Overview）」、第１版（1st edition）、２００４年、シグマアルドリッチ（Sigma Aldrich）、ｗｗｗ．ｓｉｇｍａａｌｄｒｉｃｈ．ｃｏｍ／ｉｍｇ／ａｓｓｅｓｔｓ／１５４０２／Ｇｌｙｏｃｐｒｏｔｅｉｎ
【発明の概要】
【００１１】
本発明の実施形態では、血漿または血清のサンプルのＮＭＲスペクトルの定義された領域のデコンボリューションに基づいて、「ＧｌｙｃＡ」と呼ばれる新規なＮＭＲ誘導バイオマーカーを識別する。
【００１２】
本発明の実施形態では、血漿または血清のサンプルのＮＭＲスペクトルの定義された領域のデコンボリューションに基づいて、「ＧｌｙｃＢ」と呼ばれる新規なＮＭＲ誘導バイオマーカーを識別する。
【００１３】
本発明の実施形態では、ＧｌｙｃＡ、ならびに（ｉ）バリン、および（ｉｉ）少なくとも１つのリポタンパク質サブクラス情報のうちの１つ、または両方を用いた複数パラメータリスク評価および／またはスクリーニングを提供する。
【００１４】
本発明の実施形態では、ＧｌｙｃＡ、ならびに（ｉ）バリン、および（ｉｉ）少なくとも１つのリポタンパク質情報（ＨＤＬ−Ｐなど）のうちの１つ、または両方を用いた複数パラメータ全死因死亡リスク評価および／またはスクリーニングを提供する。
【００１５】
本発明の実施形態では、インビトロバイオサンプルを評価し、式：ＨＤＬ−Ｐ＊バリン／ＧｌｙｃＡを用いて全死因死亡リスクを計算する。
【００１６】
コンピュータプログラム製品には、換算係数を、積算されたローレンツ関数に適用して、ＧｌｙｃＡの測定値をμｍｏｌ／Ｌで生成するコンピュータ可読プログラムコードを含んでもよい。
【００１７】
コンピュータプログラム製品には、ＧｌｙｃＡ測定値と、ＣＨＤリスクの程度と関連性を有する事前に定義された測定値の範囲とを比較するコンピュータ可読プログラムコードを含むこともできる。
【００１８】
コンピュータプログラム製品には、ＧｌｙｃＡ測定値を伴う患者レポートおよびそれに伴うリスク評価を生成するコンピュータ可読プログラムコードを含むこともできる。
【００１９】
測定を行うコンピュータプログラムコードは、約２．００ｐｐｍを中心とするピークを有するＮＭＲ信号を用いて、インビトロの血漿または血清の患者サンプルのＮＭＲスペクトルを評価するように構成することができる。
【００２０】
さらに、他の実施形態は、インビトロバイオサンプルの少なくとも１つのＮＭＲスペクトルを取得するためのＮＭＲ分光計、および少なくとも１つのＮＭＲスペクトルを用いてＧｌｙｃＡのＮＭＲ測定値を取得するように構成され、ＮＭＲ分光計と通信している少なくとも１つのプロセッサを含むシステムを対象とする。
【００２１】
少なくとも１つのプロセッサは、（ｉ）インビトロの血漿バイオサンプルのフィッティング領域の合成ＮＭＲスペクトルを得て、（ｉｉ）高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、ＶＬＤＬ（超低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、定義されたタンパク質信号成分、および少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に関連するカーブフィット関数を用いた定義されたデコンボリューションモデルを用いて合成ＮＭＲスペクトルをデコンボリューションし、かつ（ｉｉｉ）定義された数の関数を電子的に積算してＧｌｙｃＡのＮＭＲ測定値を生成するように構成することができる。
【００２２】
カーブフィット関数には、ローレンツ関数および／または他の適した関数を含むことができる。
【００２３】
少なくとも１つのプロセッサは、積算されたＮＭＲ測定値に換算係数を適用して、ＧｌｙｃＡ測定値をμｍｏｌ／Ｌで生成するように構成することができる。
【００２４】
バイオサンプルは、血漿または血清のサンプルでもよい。少なくとも１つのプロセッサは、高密度リポタンパク質粒子（ＨＤＬ−Ｐ）の濃度測定値および低密度リポタンパク質粒子（ＬＤＬ−Ｐ）の濃度測定値を取得するように構成される。
【００２５】
少なくとも１つのプロセッサは、ＬＤＬ−Ｐ、ＨＤＬ−ＰおよびＧｌｙｃＡのそれぞれの測定値をまとめる患者レポートを生成するように構成される。
【００２６】
さらに別の実施形態は、ＧｌｙｃＡのμｍｏｌ／Ｌおよび／または任意の単位での定量的な測定値、ならびに（ｉ）濃度単位での低密度リポタンパク質粒子数（ＬＤＬ−Ｐ）、および（ｉｉ）濃度単位での高密度リポタンパク質粒子（ＨＤＬ−Ｐ）数のうちの少なくとも１つを含む複数のリポタンパク質測定値を含む患者レポートを対象とする。
【００２７】
また、患者レポートには、マグネシウムおよび／またはバリンのＮＭＲ測定値のうちの少なくとも１つを含むことができる。
【００２８】
さらに別の実施形態は、ＮＭＲ分析装置を対象とする。ＮＭＲ分析装置には、ＮＭＲ分光計、分光計と通信しているフロープローブ、および分光計と通信しており、フロープローブ内の流体の検体のＧｌｙｃＡに関連するＮＭＲスペクトルにおける定義された単一のピーク領域のＮＭＲ信号を得て、ＧｌｙｃＡレベルを示す患者レポートを生成するように構成されるコントローラが含まれる。
【００２９】
コントローラは、少なくとも１つのローカルまたはリモートプロセッサを含んでも、または少なくとも１つのローカルまたはリモートプロセッサと通信していてもよく、ここで、少なくとも１つのプロセッサは、（ｉ）インビトロの血漿バイオサンプルのフィッティング領域の合成ＮＭＲスペクトルを得て、（ｉｉ）高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、ＶＬＤＬ（超低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、定義されたタンパク質信号成分、および少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に適用されるカーブフィット関数（例えば、オーバーラッピングローレンツ関数）を用いた、定義されたデコンボリューションモデルを用いて合成ＮＭＲスペクトルをデコンボリューションし、かつ（ｉｉｉ）定義された数の適用されたローレンツ関数を電子的に積算してＧｌｙｃＡレベルを生成するように構成される。
【００３０】
少なくとも１つのプロセッサは、積算されたＮＭＲ測定値に換算係数を適用して、ＧｌｙｃＡ測定値をμｍｏｌ／Ｌで生成するように構成することができる。
【００３１】
いくつかの実施形態において、ＧｌｙｃＡに関連するプロトンＮＭＲスペクトルの定義されたピーク領域内のＮＭＲ信号のＮＭＲ測定値を求めることができる。ＧｌｙｃＡの信号の測定値は、ＣＨＤリスクを評価するための炎症バイオマーカーとして用いることができる。
【００３２】
ＧｌｙｃＡのＮＭＲ信号は、血漿または血清のプロトンＮＭＲスペクトルの約２．０８０ｐｐｍと１．８４５ｐｐｍの間にあるＮ−アセチルグルコシル化タンパク質に関連する信号を含むことがある（通常は４７℃±０．２）。
【００３３】
少なくとも１つのプロセッサは、定義された全死因死亡リスク比において、ＧｌｙｃＡ測定値を分母として用いて、全死因死亡のリスクに関連するリスク予測因子を生成するように構成することができる。
【００３４】
ヒト血漿ＧｌｙｃＡは、ｈｓ−ＣＲＰと比べて、より独立しており、また、ＣＨＤ／心臓発作のリスクに対して、特にリスク相関が他の交絡因子（例えば、収縮期血圧、年齢、性、ＢＭＩ、糖尿病および喫煙）で調整されるとき、より強力な炎症バイオマーカーとなると考えられている。
【００３５】
ＣＨＤおよび／または心臓発作を有する、または起こす患者のリスクは、ＬＤＬ−Ｐ、ＨＤＬ−ＰおよびＧｌｙｃＡを含む複数のＮＭＲ誘導測定値を用いて評価することができる。
【００３６】
本発明の実施形態では、比：（バリン＊ＨＤＬ−Ｐ）／ＧｌｙｃＡを用いて、バリン、ＨＤＬ−ＰおよびＧｌｙｃＡの測定値の計算された比を含む患者レポートを生成することができる。
【００３７】
方法には、バイオサンプルのＮＭＲスペクトルからＬＤＬ−ＰおよびＨＤＬ−Ｐを電子的に計算するステップを含むことができて、また、決定ステップには、ＧｌｙｃＡおよびＬＤＬ−Ｐがそれぞれの集団標準を上回り、ＨＤＬ−Ｐが集団標準を下回るときに、上昇したＣＨＤのリスクを識別するステップを含むことができる。
【００３８】
一部の実施形態は、ある人の全死因死亡リスクを評価または予測する方法を対象とする。方法には、（ａ）ＧｌｙｃＡに対するバリン、ＧｌｙｃＡに対するＨＤＬ−Ｐ、または（バリン＊ＨＤＬ−Ｐ）／ＧｌｙｃＡのうちの少なくとも１つの測定値の比を電子的に計算するステップ、および（ｂ）ある人の全死因死亡のリスクが集団と比べて上昇しているかを評価するステップが含まれ、ここで、計算された比が、集団の第１の三分位、四分位または五分位にあるとき、それぞれの人は、集団と比べてリスクが上昇している。計算は、（バリン＊ＨＤＬ−Ｐ）／ＧｌｙｃＡの比を用いて行うことができる。
【００３９】
他の実施形態は、バイオサンプル中の代謝産物Ａのレベルを定量化する方法を対象とする。方法には、リポタンパク質に関連する信号を有するプロトンＮＭＲスペクトルの定義された代謝産物Ａのピーク領域、および代謝産物Ａに関連する単一のピークをデコンボリューションするステップ、複数のカーブフィッティング関数を代謝産物Ａのピーク領域に適用するステップ、ならびに適用されたカーブフィッティング関数を用いて代謝産物Ａのレベルを測定するステップが含まれる。
【００４０】
さらに別の実施形態は、バイオサンプル中のバリンを定量化する方法を対象とする。方法には、リポタンパク質およびタンパク質の成分のデコンボリューションモデルを用いてＮＭＲスペクトルをデコンボリューションするステップ、０．９０から１．０１ｐｐｍの間の領域内の多重線信号を識別するステップ、ならびにバイオサンプル中のバリンのレベルを計算するステップが含まれる。
【００４１】
方法には、デコンボリューションするステップの前に、取得したＮＭＲスペクトルを用いて品質管理分析前分析を適用するステップを含むことができる。
【００４２】
本発明の別の態様は、ＧｌｙｃＢを測定する方法を対象とする。方法には、（ａ）被験者のバイオサンプルのフィッティング領域の合成ＮＭＲスペクトルを電子的に取得するステップ、（ｂ）高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）成分、低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）成分、ＶＬＤＬ（超低密度リポタンパク質）／カイロミクロン成分、および少なくともＧｌｙｃＢのピーク領域に関連する複数のカーブフィット関数を用いた定義されたデコンボリューションモデルを用いて合成ＮＭＲスペクトルを電子的にデコンボリューションするステップ、さらに（ｃ）カーブフィット関数を用いてＧｌｙｃＢの測定値を電子的に生成するステップを含む。
【００４３】
方法、コンピュータ製品またはシステムは、ＧｌｙｃＡ／ＧｌｙｃＢまたはＧｌｙｃＢ／ＧｌｙｃＡの比を生成するように構成することができる。
【００４４】
本発明のさらなる特徴、利点および詳細は、以下に続く図および好ましい実施形態の詳細な説明を読むことによって当業者に理解されるであろうが、このような説明は、本発明の単なる例示である。１つの実施形態に関して記載される特徴は、他の実施形態に取り込むことができるが、それについては具体的に議論しない。すなわち、１つの実施形態に関して記載される本発明の態様は、異なる実施形態に組み込まれてもよいことに留意されたい。ただし、それに関しては具体的には議論しない。すなわち、全ての実施形態および／または任意の実施形態の特徴は、どのような方法および／または組み合わせでも組み合わせることができる。出願人は、元々出願された任意の請求項を、他の任意の請求項に従属し、かつ／または他の任意の請求項の任意の特徴を組み込むように、元々はそのように特許請求されていない場合であっても補正できる権利を含め、元々出願された任意の請求項を変更する権利、またはそれにしたがって任意の新しい請求項を出願する権利を保有する。本発明の前述の態様および他の態様を、以下に記載の明細書において詳細に説明する。
【００４５】
本開示に照らして当業者によって理解されるように、本発明の実施形態には、方法、システム、装置および／またはコンピュータプログラム製品、あるいはこれらの組み合わせを含んでもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の実施形態による、例示的な血漿ＮＭＲスペクトルにおいて炎症マーカーを示すＮＭＲスペクトル（グリコシル化された急性期タンパク質に由来するＮ−アセチルメチルの信号であり、それぞれ、ＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢ）である。
【図２Ａ】乃至
【図２Ｂ】ＧｌｙｃＡのＮＭＲ信号を生じるＣＨ３基を示すＮ−アセチルグリコシル化タンパク質の炭水化物部分の化学構造の略図である。
【図３Ａ】乃至
【図３Ｂ】ＧｌｙｃＢのＮＭＲ信号を生じるＣＨ３基を示すＮ−アセチルノイラミン酸（シアル酸とも呼ばれる）修飾糖タンパク質の炭水化物部分の化学構造の略図である。
【図４Ａ】本発明の実施形態による、血漿リポタンパク質由来の信号の包絡線を含む血漿ＮＭＲスペクトル、ならびに内在するＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの信号を拡大したものである。
【図４Ｂ】乃至
【図４Ｃ】本発明の実施形態による、ＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの測定値のためのＮＭＲ信号を与えるデコンボリューションモデルを示す、図４Ａに示したＮＭＲスペクトル領域のグラフである。
【図５Ａ】乃至
【図５Ｄ】高ＴＧ（トリグリセリド）のサンプルにおけるリポタンパク質の信号に由来（特にＶＬＤＬ／Ｃｈｙｌｏｓに由来）するスペクトルの重なり合いを示すＧｌｙｃＡ／ＢのＮＭＲスペクトル領域である。
【図６Ａ】デコンボリューション（例えば、「フィッティング」）モデルに用いられるタンパク質成分に応じて異なるＧｌｙｃＡ濃度の測定値を示す表である。
【図６Ｂ】乃至
【図６Ｄ】本発明の実施形態による、異なるタンパク質成分（図６Ａの表中の＃１から＃３）を用いてデコンボリューションモデルを用いた同じ血漿サンプルのＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの「フィット性」（デコンボリューション）を示す図である。
【図７Ａ】本発明の実施形態による、ＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの信号面積と糖タンパク質のＮ−アセチルメチル基濃度とを関連付ける換算係数を生成するために用いられる、１０ｍｍｏｌ／ＬのＮ−アセチルグルコサミンの参照サンプルのデコンボリューションのスクリーンショットの図である。
【図７Ｂ】本発明の実施形態による、ＧｌｙｃＡ／Ｂのデコンボリューションモデルにおける成分の表である。
【図７Ｃ】本発明の実施形態による、典型的な通常（低）濃度のサンプル中に存在する代謝産物Ａを示すＮＭＲスペクトルである。
【図７Ｄ】本発明の実施形態による、上昇した（高）濃度のサンプル中に存在する代謝産物Ａを示すＮＭＲスペクトルである。
【図８Ａ】乃至
【図８Ｂ】２つの異なる集団についてＮＭＲ測定した（メチル基濃度単位の）ＧｌｙｃＡレベルの分布のグラフである。図８Ａは、明らかに健康な男性および女性のＭＥＳＡ調査による図である。図８Ｂは、関節リウマチの女性の調査による図である。
【図９】本発明の実施形態による、ＭＥＳＡ（ｎ＝５６８０）おける、ｈｓ−ＣＲＰならびにＮＭＲ測定したＧｌｙｃＡおよびＮＭＲ測定したバリンのレベルと各種疾患の予後との予測された関連性の表である。
【図１０Ａ】リポタンパク質および分岐鎖アミノ酸を由来とするメチル信号を含む血漿ＮＭＲスペクトルの領域の図である。
【図１０Ｂ】本発明の実施形態による、４つのバリンの信号（二組の二重線）を用いてバリンのＮＭＲ測定値を計算するフィッティング関数／デコンボリューションモデルの例である。
【図１１】本発明の実施形態による、ＮＭＲ測定したＧｌｙｃＡの（「ＮＭＲ信号面積単位」での）四分位によるＭＥＳＡ被験者の特性の表である。
【図１２】本発明の実施形態による、ＭＥＳＡおける、ｈｓＣＲＰ、フィブリノゲンおよびＧｌｙｃＡと将来のＣＨＤ発症との独立した関連性を示す表である。
【図１３】本発明の実施形態による、ＭＥＳＡ（死亡３４５例、Ｎ＝５６０７）における全死因死亡と、８つの共変数を含むベース予測モデルに加えられたときの脂質、リポタンパク質、炎症マーカーおよびＧｌｙｃＡを含む各種パラメータとの関連性の統計的な各種評価の表である。
【図１４】本発明の実施形態による、ＭＥＳＡのデータに基づくＮＭＲ測定したＧｌｙｃＡ（ＮＭＲ信号面積単位）とＣＲＰ（ｍｇ／ｄＬ）のグラフであり、５ｍｇ／ｄＬ未満、５ｍｇ／ｄＬ以上のｈｓＣＲＰ値に対する線形回帰を示している。
【図１５Ａ】本発明の実施形態による、ＬＤＬ−Ｐ、ＨＤＬ−ＰおよびＧｌｙｃＡの五分位による平均頸動脈ＩＭＴ（ミクロン）のグラフである。
【図１５Ｂ】本発明の実施形態による、ＬＤＬ−Ｐ／ＨＤＬ−Ｐ＊ＧｌｙｃＡからなるリスクインデックスの五分位による平均頸動脈ＩＭＴのグラフである。
【図１６】本発明の実施形態による異なるリポタンパク質パラメータの略図である。
【図１７】本発明の実施形態による、ＧｌｙｃＡ評価モジュールおよび／または回路使用を含む、臨床疾患状態および／またはリスクを分析するためのシステムの略図である。
【図１８】本発明の実施形態によるＮＭＲスペクトロスコピー装置の略図である。
【図１９】本発明の実施形態によるデータ処理システムの概略図である。
【図２０】本発明の実施形態による、ＧｌｙｃＡのＮＭＲ測定値を計算するために用いることができる例示的な動作のフローチャートである。
【図２１Ａ】本発明の実施形態による、単なる例としてＣＨＤリスクを含む臨床疾患状態を評価するために用いることができる例示的な動作のフローチャートである。
【図２１Ｂ】本発明の実施形態による、全死因死亡のリスクを評価するために用いることができる例示的な動作のフローチャートである。
【図２２Ａ】本発明の実施形態による、ＧｌｙｃＡ測定値を含む患者レポートの例である。
【図２２Ｂ】本発明の実施形態による、ＧｌｙｃＡ測定値、および狭い間隔で対応するリスクサマリーを記載した患者レポートの例である。
【図２２Ｃ】乃至
【図２２Ｅ】本発明の実施形態による患者レポートの別の例である。
【図２３Ａ】本発明の実施形態による、患者のリスク状態、および／もしくは１つまたは複数の臨床疾患状態、状態の変化、ならびに／または治療法の臨床効果もしくは臨床試験のためにも用いられる臨床効果を評価するための、あるいは計画された治療法などを否定するための、変化を監視することができるＧｌｙｃＡと時間のグラフの予測的な例である。
【図２３Ｂ】本発明の実施形態による、健康状態または健康状態の変化（もしくはリスクの変化）を評価するために監視することができる経時的な計算されたＡＣＤリスク比のグラフの予測的な例を示す図である。
【図２４】本発明の実施形態による、年齢、性、人種、喫煙、収縮期血圧、高血圧薬物療法、肥満度指数、糖尿病およびＬＤＬ−Ｐで調整したロジスティック回帰分析による全死因死亡予測を示す表である。
【図２５Ａ】本発明の一部の実施形態によるハザード比と（ＨＤＬ−Ｐ＊バリン／ＧｌｙｃＡ）の五分位のグラフである。
【図２５Ｂ】本発明の実施形態による、四分位のＧｌｙｃＡおよび（ＨＤＬ−Ｐ＊バリン）の各パラメータに関する調整済みの死亡率の三次元のグラフである。
【図２６Ａ】本発明の実施形態によるＮＭＲバリン試験プロトコルのフローチャートである。
【図２６Ｂ】本発明の実施形態による、バイオサンプルのＮＭＲ信号を取得する前に用いることができる例示的な分析前処理のフローチャートである。
【図２６Ｃ】本発明の実施形態による、ＮＭＲを用いてバリンを評価するために用いることができる動作のフローチャートである。前述の目的および他の目的、ならびに本発明の態様を、以下に記載の明細書において詳細に説明する。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
次に、本発明の実施形態が示されている添付図面を参照しながら、本発明を以下でさらに詳しく説明する。しかし、本発明は、多くの異なる形態で具体化することができ、本明細書に記載の実施形態に限定されるものと解釈すべきではない。むしろこれらの実施形態は、この開示が徹底した完全なものとなり、当業者に本発明の範囲が十分に伝わるように提供されている。
【００４８】
同様の番号は、全体にわたって同様の要素を指す。図において、ある特定の線の太さ、層、構成要素、要素または特徴は、図が見やすいように誇張されていることがある。破線は、別段の指定がない限り、任意選択の特徴または動作を示す。
【００４９】
本明細書において用いられる専門用語は、特定の実施形態を説明するためだけのものであり、本発明を限定するためのものではない。本明細書において用いられるとき、単数形「１つの（ａ、ａｎ）」および「その（ｔｈｅ）」は、文脈がそれ以外に明確に示していなければ、複数形も同様に含むものとする。さらに、「含む」および／または「含んでいる」という用語は、本明細書で用いられるときは、記載された特徴、整数、ステップ、動作、要素および／または構成要素の存在を特定しているが、１つまたは複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素および／またはこれらのグループの存在または追加を除外するものではないことが理解されるであろう。本明細書において用いられるとき、「および／または」という用語は、関連して記載された１つまたは複数の項目の任意の組み合わせ、および全ての組み合わせを含む。本明細書において用いられるとき、「ＸとＹとの間」および「約ＸとＹとの間」などの語句は、ＸおよびＹを含むと解釈されるべきである。本明細書において用いられるとき、「約ＸとＹとの間」などの語句は、「約Ｘと約Ｙとの間」を意味する。本明細書において用いられるとき、「約ＸからＹ」などの語句は、「約Ｘから約Ｙ」を意味する。
【００５０】
他に定義されていない限り、本明細書において用いられる（技術用語および科学用語を含む）全ての用語は、本発明が属する当業者には通常理解される意味と同じ意味を有する。さらに、一般に使用される辞書において定義された用語などの用語は、本明細書において明示的にそのように定義されていない限り、明細書および関連技術の文脈において、それらの意味と一致する意味を有すると解釈すべきであり、理想的な意味または過度に形式的な意味で解釈すべきではないことが理解されるであろう。周知の機能または構造は、簡潔さ、および／または明確さのために詳細に記載されないことがある。
【００５１】
さまざまな要素、構成要素、領域、層および／または区画を説明するために、第１の、第２の、などの用語が本明細書において用いられることがあるが、これらの要素、構成要素、領域、層および／または区画は、これらの用語によって制限されるべきではないことが理解されるであろう。これらの用語は、ある要素、構成要素、領域、層または区画を、別の領域、層または区画と区別するために用いられているだけである。したがって、以下で議論されている第１の要素、構成要素、領域、層または区画は、本発明の教示から逸脱することなく、第２の要素、構成要素、領域、層、または区画と呼ばれることもある。動作（またはステップ）の順序は、特に具体的に記載のない限り、特許請求の範囲または図に提示されている順番に限定されない。
【００５２】
「プログラマチックに（ｐｒｏｇｒａｍｍａｔｉｃａｌｌｙ）」という用語は、コンピュータプログラムおよび／またはソフトウェア、プロセッサ、もしくはＡＳＩＣ向けの動作を用いて実施することを意味する。「電子的な」という用語およびこれらの派生語は、精神的なステップを経由するよりはむしろ電気回路および／またはモジュールを用いた装置を用いて実施される自動化された動作または半自動化された動作を指し、通常は、プログラマチックに実施される動作を指す。「自動化された」および「自動式の」という用語は、最低限の作業、あるいは手作業または手入力なしで実施することができる動作を意味する。「半自動化された」という用語は、オペレーターは何らかの入力または起動を実施することができるが、計算および信号の取得、ならびにイオン化した組成物の濃度の計算は、手動入力を必要とせずに電子的に、通常はプログラマチックに行われることを指す。「約」という用語は、指定された値または数字の±１０％（平均）を指す。
【００５３】
「ＣＡＤ」および「ＣＨＤ」という用語は、それぞれ冠状動脈疾患および／または冠動脈性心疾患を起こす、または有する患者または被験者のリスクに対応して同義で用いられる。心臓血管疾患（ＣＶＤ）という用語は、通常、ＣＨＤに脳卒中が加わった、複合した予後を指す。
【００５４】
「全死因死亡」という用語は、ＣＨＤもしくは癌などの疾患の結果、または事故、または老年などの自然の原因のいずれかのあらゆる理由による死亡を指す。
【００５５】
「ＧｌｙｃＡ」という用語は、Ｎ−アセチルグルコサミン部および／またはＮ−アセチルガラクトサミン部を含む急性相反応物質である糖タンパク質の炭水化物部分による合成ＮＭＲ信号、とりわけ２−ＮＡｃＧｌｃおよび２−ＮＡｃＧａｌのメチル基のプロトンによる合成ＮＭＲ信号の測定値から誘導される新規のバイオマーカーを指す。ＧｌｙｃＡ信号は、血漿ＮＭＲスペクトルにおいて約４７℃時に約２．００ｐｐｍを中心とする。ピークの位置は、分光計の電界と無関係であるが、バイオサンプルの分析温度に応じて変わることがある。したがって、試験サンプルの温度が変わる場合、ＧｌｙｃＡのピーク領域が変わることがある。ＧｌｙｃＡのＮＭＲ信号は、臨床的に関連する信号の寄与のみを含むために、定義されたピーク領域におけるＮＭＲ信号のサブセットを含んでもよく、また、以下でさらに議論するように、この領域における信号に対するタンパク質の寄与を除いてもよい。
【００５６】
「ＧｌｙｃＢ」という用語は、Ｎ−アセチルノイラミン酸（シアル酸）部を含む急性相反応物質である糖タンパク質の炭水化物部分による合成ＮＭＲ信号、とりわけ５−Ｎ−アセチルメチル基のプロトンからの合成ＮＭＲ信号の測定値から誘導される新規のバイオマーカーを指す。ＧｌｙｃＢ信号は、血漿ＮＭＲスペクトルにおいて約４７℃時に約２．０４ｐｐｍを中心とする。ピークの位置は、分光計の電界と無関係であるが、バイオサンプルの分析温度に応じて変わることがある。したがって、試験サンプルの温度が変わる場合、ＧｌｙｃＢのピーク領域が変わることがある。
【００５７】
本明細書において用いられるとき、化学シフトの位置（ｐｐｍ）は、２．５１９ｐｐｍのＣａＥＤＴＡ信号を内部で参照するＮＭＲスペクトルを指す。したがって、本明細書において議論および／または記載された記述のピークの位置は、当業者に周知の通り、化学シフトがどのように発生し、または参照されるかに応じて変わることがある。したがって、明確にするために述べると、説明および／または記載されたあるピークの位置は、当業者に周知の通り、他の対応する化学シフト内で同等の異なるピークの位置を有する。
【００５８】
「バイオサンプル」という用語は、人または動物のインビトロの血液、血漿、血清、ＣＳＦ、唾液、洗浄液、痰または組織のサンプルを指す。本発明の実施形態は、ヒトの血漿または血清のバイオサンプルの評価に特に適していてもよい。血漿または血清のサンプルは、空腹時または非空腹時のものであってもよい。ＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢは尿中には見られず、血漿または血清のサンプル中で評価するのが最も適している。
【００５９】
「集団標準」および「標準」という用語は、大規模な研究またはフラミンガム子孫研究（Ｆｒａｍｉｎｇｈａｍ  Ｏｆｆｓｐｒｉｎｇ  Ｓｔｕｄｙ）もしくはアテローム動脈硬化症の多民族試験（ＭＥＳＡ）などの研究によって、あるいは母集団の代表となるのに十分大きな標本を有する他の研究によって定義される値を指す。しかし、本発明にて定義された正常値およびリスク集団の値またはレベルは、経時的に変わることがあるため、本発明は、ＭＥＳＡにおける集団の値に限定されない。したがって、臨床疾患状態を有するレベルおよび／またはリスクの上昇または低下を評価するために、定義された集団による値に関連する基準範囲を提供および利用することができる。
【００６０】
「患者」という用語は大まかに用いられ、試験用または分析用のバイオサンプルを提供する個人を指す。
【００６１】
「臨床疾患状態」という用語は、医療行為、治療法、治療の調整、もしくはある治療法（例えば、医薬品）の除外の必要を示すことのあるリスク病状、および／または監視が適切なリスク病状を意味する。臨床疾患状態の可能性が識別されると、臨床医はそれに応じて状態の発現に対して処置したり、遅延させたり、または抑制したりすることができる。臨床疾患状態の例には、ＣＨＤ、ＣＶＤ、脳卒中、２型糖尿病、前糖尿病、認知症、アルツハイマー、癌、関節炎、関節リウマチ（ＲＡ）、腎疾患、肺疾患、ＣＯＰＤ（慢性閉塞性肺疾患）、末梢血管疾患、鬱血性心不全、臓器移植反応、ならびに／または免疫不全、タンパク質選別における生体機能の異常、免疫および受容体の認識、炎症、病原性、転移、他の細胞プロセスに関連する病状が含まれるが、これらに限定されない。
【００６２】
「ＨＤＬ−Ｐ」という用語は、定義されたＨＤＬサブクラスの濃度を積算する高密度リポタンパク質粒子（ＨＤＬ−Ｐ）測定値（例えば、ＨＤＬ−Ｐ値）を指す。ＨＤＬ−Ｐには、約７ｎｍから約１４ｎｍの間の範囲のサイズの全てのＨＤＬサブクラス（大型、中間および小型）の濃度（μｍｏｌ／Ｌ）を積算する全高密度リポタンパク質粒子（ＨＤＬ−Ｐ）測定値を含むことができる。いくつかの実施形態において、ＨＤＬ−Ｐ測定値は、記述のサイズ範囲におけるＨＤＬサブクラスの選択した組み合わせを用いてもよい。
【００６３】
当業者に知られているように、バリンは化学式がＨＯ２ＣＣＨ（ＮＨ２）ＣＨ（ＣＨ３）２のα−アミノ酸である。ＮＭＲにより測定されるとき、値は無名数でもよい。バリンの測定値は、定義された換算係数を掛けて、値をμｍｏｌ／Ｌの濃度単位に換算してもよい。本発明のバリンの実施形態では、バリンをμＭの単位で報告するために、換算係数は２２７１となる。しかし、この値は、過度に大幅に報告値に影響を与えることなく±１０％変化させることができる。
【００６４】
本発明の実施形態では、バイオサンプルのＮＭＲで定量化したＧｌｙｃＡの測定値を、バリンおよび／または少なくとも１つのリポタンパク質サブクラスの測定値と共に用いて、被験者の全死因死亡のリスクの予測因子（ただし、これに限定されない）などの被験者の健康上のリスクの可能性をスクリーニングかつ／または識別する。
【００６５】
ＧｌｙｃＡは、血漿ＮＭＲスペクトルにおいて約２．００ｐｐｍ（４７±０．２℃時）を中心とする単一のピーク領域によって表すことができる。ピーク領域の位置は、温度によって変わることがある。
【００６６】
ＧｌｙｃＡおよび／またはＧｌｙｃＢは、網羅的なタンパク質のグリコシル化レベルに応答し、また、網羅的な炎症状態を反映することができると考えられている。ＧｌｙｃＡのＮＭＲ測定を単独で、または他の定義された分析物の測定と共に、あるいはＧｌｙｃＡ／ＧｌｙｃＢ（またはその逆）の比のＮＭＲ測定を標準スクリーニング試験として実施して、リスクのある個人または被験者を識別することができる。
【００６７】
ＧｌｙｃＡはそのままで、臨床疾患状態に関して非特異的であることがある炎症の網羅的な測定値を示すことがあるが、このような値は、特に他の定義された患者に特異的なパラメータと組み合わせたときに、従来の総コレステロール（ＴＣ）／ＨＤＬ−Ｃの比よりも、さらにより良い全死因死亡の予測因子となることがある。例えば、図２４および図２５Ａ／２５Ｂに関する以下の議論を例えば参照されたい。
【００６８】
ＧｌｙｃＡは、死亡と正の相関がある。全死因死亡のリスクを評価するために、インビトロバイオサンプル（ＧｌｙｃＡを評価するために用いられる同じバイオサンプル、または異なるバイオサンプル）を用いて他のパラメータを評価することができる。１つまたは複数の他のパラメータは、死亡と負の相関があるがある。したがって、本発明の実施形態では、ＧｌｙｃＡ、ならびに、例えばバリンおよび／またはＨＤＬ−Ｐなどの死亡と負の相関がある少なくとも１つのパラメータを含む多パラメータリスク式および／または全死因死亡（ＡＣＤ）リスク比を用いる。本実施形態において、リスク評価式は、例えば、ＨＤＬ−Ｐ／ＧｌｙｃＡおよび／またはバリン／ＧｌｙｃＡの比を含むことができる。
【００６９】
本発明の実施形態では、（ｉ）ＧｌｙｃＡのＮＭＲ測定値、（ｉｉ）（ＮＭＲまたは他の分析試験によって測定されてもよい）バリンの測定値、および（ｉｉｉ）（ＮＭＲまたは他の分析試験によって測定されてもよい）少なくとも１つの他のリポタンパク質（サブクラス）パラメータを含む多パラメータ式を用いる。計算によって、全死因死亡についてのリスク予測因子を得ることができる。少なくとも１つの他のリポタンパク質パラメータは、ＨＤＬ−Ｐにすることができる。
【００７０】
多パラメータ式は、式１によって定義することができる。
（ＨＤＬ−Ｐ＊バリン）／ＧｌｙｃＡ    式１
【００７１】
ＨＤＬ−Ｐの単位は、μｍｏｌ／Ｌにすることができる。バリンおよび／またはＧｌｙｃＡは、任意の単位が可能で、あるいは１つまたはそれぞれに、それぞれ定義された換算係数を掛けて、μｍｏｌ／Ｌの単位で数値を得ることができる（例えば、図７Ａを参照）。
【００７２】
このような多パラメータ値は、臨床試験および／または薬物療法において被験者を監視するために、ならびに／あるいは患者に特異的でありうる特定の薬剤、患者の生活習慣などに関連することがある（正または負の）リスク状態の変化を監視するために用いることもできることが意図されている。
【００７３】
本明細書の、ある特定の図のフローチャートおよびブロック図は、本発明による分析モデルおよび評価システムならびに／またはプログラムの可能な実施態様のアーキテクチャ、機能および動作を示している。この点に関して、フローチャートまたはブロック図内の各ブロックは、モジュール、セグメント、動作またはコードの部分を表しており、これらは、指定された論理機能を実現するための１つまたは複数の実行可能な命令を含む。一部の代替の実施態様においては、ブロック内に記述した機能が、図に記述された順番から外れて行われることがあることにも留意されたい。例えば、連続して示されている２つのブロックは、実際には実質的に同時に実行されてもよく、またはブロックは、関与する機能に応じて逆の順番で実行されることがあってもよい。
【００７４】
図１は、血漿ＮＭＲスペクトルにおいて、ＧｌｙｃＡに関連するＧＡ、およびＧｌｙｃＢに関連するＧＢに関する共鳴ピーク領域を示す。これらのピーク領域のうちの１つ、または両方は、血漿ＮＭＲスペクトルにおいて炎症マーカーとして定義することができる信号を含むことができる。
【００７５】
図２Ａ／２Ｂは、ＧｌｙｃＡのＮＭＲ信号を生じるＣＨ３基を示すＮ−アセチルグリコシル化タンパク質の炭水化物部分の化学構造を示す。図３Ａ／３Ｂは、ＧｌｙｃＢのＮＭＲ信号を生じるＣＨ３基を示すＮ−アセチルノイラミン酸（シアル酸とも呼ばれる）修飾糖タンパク質の炭水化物部分の化学構造を示す。
【００７６】
図４Ａは、２．０８０と１．８４５ｐｐｍの間のＮＭＲスペクトルの化学シフト部分を示す。また、図４Ａは、計算されたＣ信号、ならびにＶＬＤＬ、ＬＤＬおよびＨＤＬ中の脂質のアリル基のプロトンに由来する測定された（合成）信号の包絡線Ｃｍの両方を、内在するデコンボリューションしたＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢのピーク、ならびに他の共鳴ピークと共に示している。ＧｌｙｃＡには、２−ＮＡｃＧｌｃおよび２−ＮＡｃＧａｌのメチル基の寄与を含むことができる。ＧｌｙｃＢには、糖タンパク質のシアル酸部のＮ−アセチルメチル基による信号を含む。
【００７７】
定義された数学的なデコンボリューションモデルを用いて、ＧｌｙｃＡおよび／またはＧｌｙｃＢを測定することができる。「合成」または測定された信号の包絡線Ｃｍは、デコンボリューションして、ＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの信号の寄与、ならびにリポタンパク質サブクラス成分などの他の寄与成分を定量化することができる。デコンボリューションでは、測定された信号形状に寄与する成分の信号の大きさを計算し、また、成分の積算値を計算する。計算された信号Ｃと測定された信号Ｃｍの間でよく一致することは、デコンボリューションによって、ＮＭＲ信号を与える成分をうまくモデル化できたことを示す。
【００７８】
ＧｌｙｃＡ領域ＧＡのピーク領域およびＧｌｙｃＢ領域ＧＢのピークは、合成（上部）包絡線信号ラインＣｍに内在する、２．０４ｐｐｍおよび２．００ｐｐｍをそれぞれ中心とするピークによって示される（サンプル温度約４７℃時）。いくつかの実施形態において、ＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢのピーク領域は、デコンボリューションモデルにおいて隣接する、より小さな近くの信号を含み、わずかに周波数が異なるＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの信号を説明することができる。
【００７９】
タンパク質信号Ｐｓには、それぞれＧＡおよびＧＢと並ぶＰＧＡおよびＰＧＢの「隆起」すなわちピークが含まれる。ＧｌｙｃＡは、血漿ＧｌｙｃＡ信号の総ピーク面積により与えられる全血漿ＧｌｙｃＡ信号または「ＧＡ」と、血漿のタンパク質（ｄ＞１．２１ｇ／Ｌ）成分中の非炎症性の糖タンパク質を由来とすることのあるＧｌｙｃＡの部分である「ＰＧＡ」との間の差を用いて計算することができる。より情報価値のある疾患関連のＧｌｙｃＡの測定値を残すために、デコンボリューションを実施して、ＧＡ領域内の全ＮＭＲ信号の（患者／被験者の）変化する「臨床的に情報価値のない（ｃｌｉｎｉｃａｌｌｙ  ｎｏｎ−ｉｎｆｏｒｍａｔｉｖｅ）」部分を差し引くことができる。
【００８０】
いかなる特定の理論にも拘束されるものではないが、別様に述べると、いくつかの実施形態において、２．００ｐｐｍの測定されたＧｌｙｃＡ信号はＧＡと呼ぶことができて、デコンボリューションにより、このＧＡを次の３つの部分に分離することができる。１）炎症性のタンパク質の大部分がないように選ばれたタンパク質（ｄ＞１．２１ｇ／Ｌ）が寄与する部分、２）非炎症性のリポタンパク質（ｄ＜１．２１ｇ／Ｌ）が寄与する部分、および３）炎症性の糖タンパク質（リポタンパク質およびタンパク質の両方）（後者は、オーバーラッピングローレンツ関数（ＬＧＡ）または他のカーブフィット関数によりモデル化される）。デコンボリューションによる臨床的に情報価値のあるＧｌｙｃＡは、ＧＡからＰＧＡを引き、さらに非炎症性のリポタンパク質成分を引いたもの＝ＬＧＡと定義することができる。ＧｌｙｃＢは、同様の方法でＧＢからＰＧＢの信号の寄与を差し引き、非炎症性のリポタンパク質成分を引いて求めることができる。
【００８１】
線形デコンボリューションは、非負最小二乗フィッティングプログラムを用いて実現することができる（ローソン、ＣＬ、ハンソン  ＲＪ（Lawson, CL, Hanson RJ）、「最小二乗問題を解く（Solving Least Squares Problems）」、エングルウッドクリフ、ＮＪ、プレンティスホール（Englewood Cliffs, NJ, Prentice-Hall）、１９７４年）。これによって、特にノイズスペクトルに対して低い信号においてエラーにつながる可能性がある負の濃度の使用を避けることができる。数学的には、適した線形解析は、リポタンパク質についてオトヴォス、ＪＤ、ジェヤラジャ、ＥＪ及び、ベネット、ＤＷ（Otvos, JD, Jeyarajah, EJ, Bennett, DW）による論文である「臨床化学（Clin Chem）」、３７、３７７（１９９１年）に詳細に記述されている。また、合成ベースライン補正関数を用いて、残存するタンパク質成分によるベースラインのオフセットを説明してもよい。これは、二次関数または他の多項式の関数の形式を取ることもできる。重み係数を求め、さらに実験に基づくスペクトルと計算されたスペクトルとの間の二乗平均平方根偏差を最小限にすることにより、フィット性を最適化することができる。リポタンパク質のサブクラスを測定するための合成ＮＭＲスペクトルのデコンボリューションに関する説明については、例えば、米国特許第４，９３３，８４４号および米国特許第６，６１７，１６７号（これらの内容は本明細書に記載されている場合と同様に全て参照により本明細書に組み込まれる）を参照されたい。また、オーバーラッピング信号の寄与を伴う化学組成物をデコンボリューションするプロトコルに関する説明について、米国特許第７，２４３，０３０号（この内容は本明細書に記載されている場合と同様に全て参照により本明細書に組み込まれる）も参照されたい。
【００８２】
図４Ｂおよび図４Ｃは、２．０８０と１．８４５ｐｐｍの間のＮＭＲスペクトルに対応するフィッティング領域ＦＲにおける、図４ＡのＮＭＲスペクトルの合成（測定された）信号「Ｃｍ」を示している。フィッティング領域ＦＲは通常、３１５のデータポイントを含むが、それ以上またはそれ以下、例えば約２００から４００の間のデータポイントなどが用いられてもよい。ＧｌｙｃＡの定量化モデルには、ＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ成分、ＬＤＬ成分およびＨＤＬ成分が含まれる。表１は、本発明の実施形態によるデコンボリューションモデルにおいて定量化することができる各種ＴＲＬを示している。
【００８３】
表１：ＮＭＲ  ＬｉｐｏＰｒｏｆｉｌｅ（登録商標）分析により測定されたトリグリセリドに富んだリポタンパク質サブクラスの特性
【００８４】
【表１】
2015522806.tif 000003
【００８５】
「ＴＲＬ  Ｖ６」という用語は、ＴＲＬ（トリグリセリドに富んだリポタンパク質）粒子、または約９０ｎｍから約１７０ｎｍほどまでの直径を有し、より典型的には約１００から１４０ｎｍの間の直径を有する亜分画を指す。また、「ＴＲＬ  Ｖ６」という用語は、上表１に示した推定直径に対応する脂質のメチル基のＮＭＲ信号の化学シフト（ｐｐｍ）に対して定義することもできる。
【００８６】
「ＴＲＬ  Ｖ５」という用語は、約６０ｎｍと約８０ｎｍの間の直径を有する大型のＴＲＬ粒子を指す（関連するＮＭＲ化学シフトに関しては、上表１を参照されたい）。
【００８７】
「カイロミクロン」および「ｃｈｙｌｏｓ」という用語は、ＴＲＬ  Ｖ６よりも大きな直径を有する非常に大型のＴＲＬ粒子を指す。したがって、カイロミクロンとは、約１７０ｎｍから約２６０ｎｍまでの間の直径を有するＴＲＬ粒子または亜分画を指す（これらに関連するＮＭＲ化学シフトに関しては、下表１を参照されたい）。ＴＲＬ  Ｖ５とＴＲＬ  Ｖ６との間にも、ＴＲＬ  Ｖ６とカイロミクロンとの間にもはっきりとした境界はなく、したがって、ＴＲＬ  Ｖ５およびＴＲＬ  Ｖ６については約８０から９０ｎｍの間、ＴＲＬ  Ｖ６およびカイロミクロンについては約１４０から１７０ｎｍの間の範囲で、各サブグループについて重なり合う粒径の分布がある。
【００８８】
ＴＲＬが定量化されるとき、粒子濃度単位（ｎｍｏｌ／Ｌ）またはトリグリセリド濃度単位（ｍｇ／ｄＬ）で濃度を表すことができる。したがって、「大型ＶＬＤＬ」の異なる定義のそれぞれについて、粒子濃度またはトリグリセリド濃度のいずれかをＤＲＩモデルにおいて用いることができる。いかなる特定の理論にも拘束されることは本意ではないが、線形回帰分析に基づいて、トリグリセリド濃度単位は、わずかにより良い糖尿病のリスク予測が得られることがある。
【００８９】
図５Ａから図５Ｄは、ＴＧ（トリグリセリド）の値が増大するにつれて、正確で信頼性の高いＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの測定値が得られる形で確実にデコンボリューションすることが困難になりうるトリグリセリドに富んだリポタンパク質によるスペクトルの重なり合いを示している。
【００９０】
モデルにより、計算された信号Ｃと、実験に基づく、または測定された合成信号Ｃｍとの間のよい一致によって示される、実験に基づく信号の良好なフィット性を得ることができるのに十分なＨＤＬ、ＬＤＬおよびＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓの成分が得られる。通常、モデルはＬＤＬ成分またはＨＤＬ成分のいずれよりも間隔が狭いＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ成分をより多く有し、その理由は、これらのＴＲＬがスペクトルの左側により多くの信号をもたらすためである。モデルは、２０から５０のＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ成分、通常は約２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９または４０のＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ成分を含むことができる。好ましい実施形態において、モデルは３０のＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ成分を含む。
【００９１】
モデルは、（例えば、約１．９ｐｐｍまたは、さらに高磁場から始まる）ＧｌｙｃＡ測定領域Ｒ１の右まで数データポイント（例えば、約１０以下）のところから、ＧｌｙｃＢ領域Ｒ２の左まで少なくとも数データポイントのところまで延びる（さらに、２．０８０ｐｐｍまでのフィッティング領域ＦＲの末端まで延びることができる）フィッティング領域ＦＲのサブ領域Ｆｓを取り込む複数「Ｎ」の（通常はオーバーラッピング）カーブフィット成分Ｎを含むことができる。本実施形態において、各成分Ｎは、線幅が約１．４Ｈｚのローレンツ型信号にすることができる。また、特定の実施形態において、各データポイントは、スペクトルのデジタル分解能によって決まる約０．２７５Ｈｚ間隔にすることができる。左側にある領域Ｆｓのテール部分には、右側にあるテール部分よりも多くの（ローレンツ）成分を含んでもよい。領域Ｆｓ  ｎ内の成分Ｎの数は、約４６（例えば、約４６のローレンツ成分）にすることができるが、さらに多い、またはさらに少ない成分「Ｎ」を用いることができる。例えば、領域Ｆｓには、３０から７０の間のローレンツ成分、あるいは、ｎ＝３０、３５、３６．３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０、５１、５２、５３、５４、５５、５６、５７、５８、５９または６０のローレンツ成分を含むことができるが、これらに限定されない。曲線Ｎは通常、半値の線幅が２から１０データポイントの間のローレンツ関数（４００ＭＨｚで０．５５から２．７５Ｈｚ）、より典型的には４から６データポイントの間であり、また、曲線Ｎは、例えば２データポイント（０．５５Ｈｚ）など、定義された量だけ互いにずれている。
【００９２】
ＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢのローレンツ成分（または他のカーブフィッティング成分Ｎ）は、同じか、異なる数のデータポイントを有することができる。ＧｌｙｃＢのローレンツ成分Ｎは、ＧｌｙｃＡのローレンツ成分Ｎと同じか、さらに少ない、またはさらに多いデータポイントを有することができる。ローレンツフィット成分「Ｎ」は、約１．４Ｈｚのピークの（半値）線幅（ＬＷ）を有することができる。しかし、１．１、１．２、１．３、１．５などを含む他のＬＷを用いることができて、ただし、これらに限定されない。
【００９３】
ＧｌｙｃＡは、領域Ｒ１全体を満たすカーブフィット成分Ｎの数の定義されたサブセットを用いて計算することができて、ＧｌｙｃＢは、領域Ｒ２全体を満たす適した数のカーブフィット（例えば、ローレンツフィット）成分Ｎを用いて計算することができる。領域Ｒ１は５から６Ｈｚの間にすることができる。ＧｌｙｃＢ領域Ｒ２は７から８Ｈｚにすることができる。任意選択で、ＧｌｙｃＡ成分Ｎは２データポイントだけずらすことができて、一方、ＧｌｙｃＢ成分Ｎは４データポイントだけずらすことができる。
【００９４】
ＧｌｙｃＡは、９、１０、１１、１２、１３、１４および１５などの成分、通常９から１５の間の隣接するローレンツ成分Ｎの積算値を用いて計算することができる。ＧｌｙｃＢは、ＧｌｙｃＡ測定で用いられるのと同じ、さらに多い、またはさらに少ない、通常はさらに少ない、約５から１０の間などの成分Ｎ、通常約７、約８または約９の成分を用いて、隣接するローレンツフィット成分Ｎの積算値とすることができる。Ｒ１とＲ２の間のローレンツ関数は、ＧｌｙｃＡまたはＧｌｙｃＢのいずれの定量測定値にも含まれない。図４Ｂは、ＧｌｙｃＢ測定値を計算するために用いた７つの隣接するローレンツ関数の積算を示し、１０の（さらに狭い）ローレンツ関数の積算値を用いてＧｌｙｃＡ測定値を計算することができる。図４Ｃは、ＧｌｙｃＢ測定値を計算するために用いた９つの隣接するローレンツ関数の積算を示し、１２の（さらに間隔が狭い）ローレンツ関数の積算値を用いてＧｌｙｃＡ測定値を計算することができる。
【００９５】
ＨＤＬ、ＬＤＬおよびＶＬＤＬの成分の数は変わることがある。示す通り、ＨＤＬ成分は、（ＨＤＬサブクラス直径の範囲にわたる）２０のＨＤＬ成分にすることができるが、例えば、約１０と２６の間の、さらに多い、またはさらに少ない成分を用いることができる。示す通り、ＬＤＬ成分の数は（異なるＬＤＬ直径を示す）９成分であるが、例えば、約５と２０の間の、さらに多い、またはさらに少ない成分を用いることができる。示す通り、ＶＬＤＬ／Ｃｈｙｌｏｓ成分の数は３０であるが、例えば、異なるサイズの範囲の２５から６０の、さらに多い、またはさらに少ない成分を用いることができる。
【００９６】
明確にするために、好ましい実施形態ではローレンツフィット成分としてカーブフィット成分を説明しているが、実験に基づくＮ−アセチルメチル基の信号、またはガウス型線形関数を含む（ただし、これらに限定されない）他のフィッティング成分を用いてもよい。したがって、任意の適したカーブフィット関数を用いることができる。
【００９７】
図６Ａは、Ｇｌｙｃデコンボリューションモデルにおいて用いられるとき、ＭＥＳＡにおいて異なるＧｌｙｃＡ濃度、ならびにＣＨＤ発症および全死因死亡との異なるＧｌｙｃＡ関連性が得られる、異なるタンパク質成分（タンパク質１、タンパク質２およびタンパク質３）の表である。図６Ｂ、図６Ｃおよび図６Ｄは、デコンボリューションしたスペクトル内のそれぞれのタンパク質信号Ｐｓ、ならびにＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢのピーク領域において信号が示す信号の大きさの違いを示している。いくつかの実施形態において、計算されたＧｌｙｃＡおよび／またはＧｌｙｃＢの測定値を最適化するために、デコンボリューションモデルには、前述の定義されたタンパク質信号成分が含まれる。このタンパク質信号成分Ｐｓは、例えばリポタンパク質以外の、例えば、ＨＤＬ、ＬＤＬ、ＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏｓ以外のタンパク質に関するものであり、超遠心分離法によって得られる、（アルブミンおよび他の非リポタンパク質のタンパク質を血漿中に含む）密度が１．２１ｇ／Ｌを超える血漿の分画に関連してもよい。
【００９８】
図６Ａの表は、年齢、性、人種、喫煙、収縮期血圧、高血圧薬物療法、肥満度指数、糖尿病、ＬＤＬ−ＰおよびＨＤＬ−Ｐで調整したロジスティック回帰分析によるＣＨＤ発症（ｎ＝２８９）および全死因死亡（ｎ＝３４６）とＧｌｙｃＡとの関連性を示している。尤度比χ２の統計量は、ＧｌｙｃＡが回帰モデルにおいて１０の共変数に加えられたときに、予後の予測を向上させる程度の定量的な測定値を与える。
【００９９】
この信号成分「Ｐｓ」は、図４Ａから図４Ｃに示されている。驚いたことに、このタンパク質信号Ｐｓは、ＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢ両方について化学シフトしたピークと並んだピーク（それぞれＰＧＡ、ＰＧＢ）を含むが、デコンボリューションモデルからタンパク質のＮＭＲ信号のこの部分を（例えば、デジタル操作または信号処理によって）排除すると、計算されたＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの測定値が比較的、臨床的に情報価値の少ない（疾患との関連性がより弱い）ものになることが明らかになった。もう一方の極端な場合として、デコンボリューションモデルにおいてＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの位置で比較的大信号のタンパク質成分が含まれると、図６Ｃおよび図６Ｄのタンパク質＃２およびタンパク質＃３で示される通り、同様に臨床的に情報価値が少ない、ＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの濃度が低くなる結果となる。したがって、図６Ｂのタンパク質＃１のように、ＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの位置に中間の信号の大きさを持つ適切なタンパク質成分を選択することにより、デコンボリューションモデルは、炎症および関連する病気の状態とのＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの濃度の臨床的な関連性に関して改善および／または最適化されたＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの濃度を生成するために「調整され（ｔｕｎｅｄ）」てもよい。
【０１００】
したがって、いくつかの実施形態において、ＧｌｙｃＡ測定は、（ＶＬＤＬ／ｃｈｙｌｏ、ＬＤＬおよびＨＤＬの成分を用いるデコンボリューションモデルにおいて説明される）リポタンパク質信号を含まない場合、および残りのＮＭＲ信号の一部のみを含む場合、例えば、ＧｌｙｃＡピーク領域に他のどのようなＮＭＲタンパク質信号も含まない場合に、より良い臨床指標を提供することが意図されている。ＧｌｙｃＡピーク領域のＮＭＲ信号のこのサブセットは、炎症性のタンパク質活性、例えば、グリコシル化された急性期タンパク質によるＮ−アセチルメチル信号をより反映することがある。
【０１０１】
図７Ａは、１０ｍｍｏｌ／ＬのＮ−アセチルグルコサミンの参照標準サンプルのデコンボリューションのスクリーンショットであり、これに基づいて、ＧｌｙｃＡおよびＧｌｙｃＢの信号面積濃度をμｍｏｌ／Ｌの糖タンパク質のＮ−アセチルメチル基濃度に変換するために、１７．８の換算係数が求められた。いくつかの実施形態において、ＭＥＳＡ被験者によれば、ＧｌｙｃＡ（図１４）の第１から第４四分位の（平均）レベルは、Ｑ１：２１．６＊１７．８、Ｑ２：２５．８＊１７．８、Ｑ３：２９．３＊１７．８、およびＱ４：３５．３＊１７．８になることがある。
【０１０２】
図４Ｂに示しているモデルを用いたＧｌｙｃＡ測定の精度は、良好であることが示された。最も低いＧｌｙｃＡ＝４０．５（ＣＶ＝２．４７％）および最も高いＧｌｙｃＡ＝５８．４（ＣＶ＝１．６％）の同時（ｗｉｔｈｉｎ−ｒｕｎ）（２００９年の５プール）分析。２０１０年および２０１１年の１３プールから得られたラボ内の結果には、最も低いＧｌｙｃＡ＝２５．６（ＣＶ＝４．０８％）および最も高いＧｌｙｃＡ＝６９．１（ＣＶ＝１．８７％）があった。これらの濃度は、ＮＭＲ信号面積の「任意の単位」として表され、１７．８を掛けてμｍｏｌ／ＬのＮ−アセチルメチル基濃度に換算することができる。
【０１０３】
図７Ｂは、ＧｌｙｃＡ／Ｂのデコンボリューションモデルにおいて用いてもよい成分の表である。代謝産物Ａは、ＧｌｙｃＡ／Ｂのデコンボリューションモデルにおいて測定することができる一成分であり、臨床的に用いてもよい。図７Ｃおよび図７Ｄに例示したように、代謝産物Ａは一重線のピークとしてスペクトル中に存在することがあり、通常は低濃度でサンプル中に存在する（図７Ｃ）が、高濃度の代謝産物Ａがサンプル中に存在することもある（図７Ｄ）。代謝産物Ａのピーク領域に対する複数のカーブフィッティング関数を用いて、代謝産物Ａのレベルを定量的に評価したり、かつ／あるいは、例えば、ＧｌｙｃＡおよび／またはＧｌｙｃＢを定量化するためにＮＭＲスペクトルをデコンボリューションしたりすることができる。
【０１０４】
図７Ｂに示すデコンボリューションモデル成分は、ＧｌｙｃＡピーク領域を含み、かつＧｌｙｃＢピーク領域まで延びるフィッティング領域に適用することができる複数のカーブフィット関数Ｇｌｙｃ１からＧｌｙｃ４６を一覧にしたものである（通常、約４０から５０の間のカーブフィット関数を伴い、４６のカーブフィット関数を伴うものを示しているが、さらに少ない、またはさらに多い、例えば、３０から１００の間のこのようなカーブフィット関数を用いてもよい）。前述の通り、ＧｌｙｃＡ測定は、カーブフィット関数の定義された第１のサブセットの値、例えば、Ｇｌｙｃ１からＧｌｙｃ２６の成分の全て、または一部に関連する値を積算することによって実施することができる。ＧｌｙｃＢ測定は、例えば、Ｇｌｙｃ２７とＧｌｙｃ４６の間の一部、または全ての成分など、カーブフィット関数の第２の（通常はより小さい）定義されたサブセットの値を積算することによって実施することができる。
【０１０５】
図８Ａおよび図８Ｂは、２つの異なる調査集団から得られた、ＮＭＲ測定したＧｌｙｃＡ値のヒストグラムのグラフである。図８Ｂは、既知の慢性炎症性疾患である関節リウマチ（ＲＡ）の女性１８２人に対するＧｌｙｃＡのＮＭＲ測定値を示しており、一方、図８Ａは、既知の炎症性疾患のない健康な男性および女性のＭＥＳＡ集団から得られた値を示している。
【０１０６】
任意の１つのサンプルにおけるＧｌｙｃＡ信号の測定された大きさは、ｈｓ−ＣＲＰまたは他の個々の炎症性タンパク質の測定によって提供されるよりも、患者の炎症の状態のより安定で「時間積分された」測定を提供する利点を有することがあると考えられている。
【０１０７】
図９は、ＭＥＳＡのデータ（ｎ＝５６８０）に基づく、ｈｓ−ＣＲＰならびにＮＭＲ測定したＧｌｙｃＡおよびバリンのレベルと例示的な各種疾患の予後との予測された関連性の表である。表は、年齢、性、人種、喫煙、収縮期血圧、高血圧薬物療法、肥満度指数、糖尿病、ＬＤＬ−ＰおよびＨＤＬ−Ｐで調整したロジスティック回帰分析により得たものである。尤度比統計量χ２は、示された変数が回帰モデルにおいて１０の共変数に加えられたときに、疾患の予測を向上させる程度の定量的な測定値を与える。解析では、図４Ｂに示すデコンボリューションモデルから得られたＧｌｙｃＡ測定値を用いた。右側の列は、ＧｌｙｃＡおよびバリンの両方が別々に調査された有意な関連性を有するとき、ＧｌｙｃＡおよびバリンと疾患との関連性において、これらが添加剤となることを示している。
【０１０８】
いくつかの実施形態において、ＮＭＲ測定にはＧｌｙｃＡおよびバリンの両方を含むことができて、それぞれを臨床的な考察のために患者レポートに記載することができる。図１０Ａは、リポタンパク質および分岐鎖アミノ酸（ロイシン、バリンおよびイソロイシン）を由来とするメチル信号を含む血漿ＮＭＲスペクトルの領域を示すグラフである。図１０Ｂは、バリンの測定に用いることができる（約０．９０から１．０７の間の）バリンのＮＭＲ信号の二組の二重線を用いて、バリンの信号の計算されたＣおよび測定されたＣｍスペクトルを生成するために同定されたバリンの信号の四重線を用いてデコンボリューションした信号の例である。
【０１０９】
単一の（血液／血漿）インビトロバイオサンプル中のＧｌｙｃＡおよびバリンの両方をＮＭＲ測定すると、重要な臨床情報を提供することができて、かつ／あるいは、さらに患者もしくは被験者が臨床疾患状態を有するリスクの予測もしくは評価、または臨床疾患状態であるリスクが上昇していることの予測もしくは評価を向上させることができて、かつ／あるいは全死因死亡のリスクを評価することができることが意図されている。
【０１１０】
一般に受け入れられているように、従来の脂質パネルによって得られるＨＤＬ−コレステロールおよび／またはＬＤＬ−コレステロールのレベルでは、ＣＨＤ／ＣＡＤのリスクが高まっている集団と高まっていない集団を十分に区別することができない。当業者に知られているように、フラミンガム研究では、コレステロール値だけでなく、年齢、性、喫煙習慣など、多くの因子を考慮する比較的長期のリスクモデルが提案された。また、フラミンガム子孫研究において行われた研究では、研究における被験者から、規範的な値およびリスク集団の値が定義された。ウィルソン等（Wilson et al.）著、「コレステロール危険因子のスクリーニングに関するガイドラインの影響（Impact of National Guidelines for Cholesterol Risk Factor Screening）、フラミンガム子孫研究（The Framingham Offspring Study）」、ＪＡＭＡ、１９８９年、２６２、ｐ．４１〜４４を参照されたい。
【０１１１】
炎症は、別の心臓発作のリスクの原因となることが意図されている。代謝活動およびリスクに関するいかなる特定の理論にも拘束されることは本意ではないが、例えば、患者がアテローム性動脈硬化の安定な形態を有する（例えば、粥腫または関連するタンパク質が動脈壁内で安定している）場合、心臓病の発症のリスクは、タンパク質の覆いを弱くして粥腫を破裂しやすくし、したがって上昇したＣＨＤおよび／または心筋梗塞（ＭＩ）のリスクをもたらすことがある炎症もその同じ患者が示している場合よりも低いことがあることが意図されている。
【０１１２】
特定の実施形態によれば、ＧｌｙｃＡのＮＭＲ測定値は単独で、または他の定義された分析物（例えば、１つまたは複数のＧｌｙｃＢ、ＨＤＬ−Ｐ、ＬＤＬ−Ｐ、Ｍｇまたはバリン）と共に、ｈｓ−ＣＲＰよりもさらに頑強で、さらに容易に測定される健康／死亡リスク評価を提供することができて、このｈｓ−ＣＲＰは、それぞれの患者のインビトロサンプル中に非常に低レベルで存在する。
【０１１３】
上で述べたように、図７Ａは、ＧｌｙｃＡの測定値を計算するために用いることができる換算係数を示す。また、ＧｌｙｃＡ測定値は、ＮＭＲスペクトル中の定義されたピークでピーク領域の下の面積を計算することによってＮＭＲにより評価される無名数のパラメータとすることができる。どのような場合でも、既知の集団（ＭＥＳＡなど）に対するＧｌｙｃＡの測定値を用いて、ある特定のサブグループ、例えば、第３および第４の四分位、または上位３つから５つの五分位などにおける値を含む定義された範囲の上位半分以内の値を有するサブグループのレベルまたはリスクを定義することができる。
【０１１４】
図８Ａは、ＭＥＳＡの被験者に対するＧｌｙｃＡの値の分布を示す。ベル等（Bell et al.）著、「ヒト血漿の高分解能プロトン核磁気共鳴スペクトルにおける『急性期』タンパク質の共鳴の帰属（Assignment of resonances for 'acute-phase' glycoproteins in high resolution proton NMR spectra of human blood plasma）」、フェブズレターズ（FEBS Letters）、２１５巻（Vol. 215）、２号（No. 2），ｐｐ．３１１〜３１５（１９８７年）では、急性相反応性血漿糖タンパク質の測定は、組織に損傷がある患者の検出、予後、および治療上の監視において、また、黒色腫、関節リウマチ、および単クローン性免疫グロブリン血症を有する患者の「正常」レベルの比較において相当の価値がある可能性があると提案されている。この参考文献の内容は、本明細書に記載されている場合と同様に全て参照により本明細書に組み込まれる。前述の内容にも関わらず、また、この研究の発表から長年経過しているのにも関わらず、本特許出願の発明者らは、急性相反応性血漿糖タンパク質によってもたらされる一般的な炎症情報の非特異的な特性にも関わらず、上昇したＧｌｙｃＡのレベルは、ｈｓ−ＣＲＰよりも強力な、ＣＨＤリスクの頑強なバイオマーカーになりうることを意外にも見出した。
【０１１５】
図１１は、ＮＭＲ測定したＧｌｙｃＡの４つの四分位それぞれにおけるＭＥＳＡ被験者の各種特性の平均値の表である。第３四分位におけるＭＥＳＡ被験者の平均ＧｌｙｃＡレベルは２９．３である。この表は、ＧｌｙｃＡレベルがより高い人々は、より高い炎症に関連する特性を有することを示している（喫煙、高血圧、ｈｓ−ＣＲＰなどが高い）。ＮＭＲ信号面積単位は、「任意の」単位と呼ぶことができる。この表のＧｌｙｃＡレベルは、１７．８を掛けることによってメチル基濃度単位（ｕｍｏｌ／Ｌ）に換算してもよい「任意の単位」のレベルである。
【０１１６】
図１２は、ＭＥＳＡ（Ｎ＝５６０７、ＣＨＤ発症はｎ＝２８９）において、年齢、性別、民族、喫煙、収縮期血圧（ＳＢＰ）、高血圧薬物治療（ＨＴＮｒｘ）、ＢＭＩ（肥満度指数）、糖尿病、ＬＤＬ−ＰおよびＨＤＬ−Ｐの状態で調整したＣｏｘロジスティック回帰モデルから、ＣＨＤ発症を予測するために用いられる異なるモデルの表である。モデルχ２統計量は、モデルにおいて加えられた変数がＣＨＤリスク予測を向上させる程度の定量的な測定値を与える。パラメータ／マーカーχ２統計量および対応する「ｐ」値により、モデルに対して炎症マーカーによってもたらされる改善された予測の重要性および統計的有意性を定量化している。特に、図１２に示す通り、ＧｌｙｃＡは、フィブリノゲンおよびｈｓ−ＣＲＰを超える１０．４χ２の値を有する（実際に、ｈｓ−ＣＲＰは１．８のマーカーχ２であり、３つのパラメータの中で最も低い値であった）。
【０１１７】
図１３は、ＭＥＳＡ（Ｎ＝５６０７、死亡３４５例）における全死因死亡との関連性の表である。Ｃｏｘモデルは、年齢、性別、民族、喫煙、ＳＰＢ、高血圧薬物療法、ＢＭＩおよび糖尿病で調整した。ＨＤＬ−Ｐ、ＧｌｙｃＡ、ならびにベースモデルにＨＤＬ−ＰおよびＧｌｙｃＡの両方のパラメータを用いたモデルは、改善されたリスク予測を示した。
【０１１８】
図１４は、ＭＥＳＡのデータに基づくＮＭＲによるＧｌｙｃＡ（信号面積単位）とｈｓ−ＣＲＰ（ｍｇ／ｄＬ）のグラフである。線形回帰は、ｈｓ−ＣＲＰの２つの範囲（０から５ｍｇ／ｄＬ、および＞５ｍｇ／ｄＬ）について示している。小さいＣＲＰの値に対して回帰の勾配がより急になっていることは、ＧｌｙｃＡが慢性炎症状態を反映するが、ＣＲＰレベルが５ｍｇ／ｄＬを超える回帰に関係する急性炎症の違いは反映しにくいことを示している。
【０１１９】
図１５Ａは、未発表のＭＥＳＡデータの年齢、性別、民族、ＳＢＰ、高血圧薬物療法、糖尿病、ＢＭＩおよび喫煙で調整した線形回帰モデルから得られたＬＤＬ−Ｐ、ＧｌｙｃＡ、およびＨＤＬ−Ｐの五分位による平均頸動脈ＩＭＴ（ミクロン）のグラフである。ＬＤＬ−ＰおよびＧｌｙｃＡの両方のレベルが高いことは、頸動脈ＩＭＴの値がより大きいことに関連しており、アテローム硬化のリスクがより高いことを反映している。
【０１２０】
図１５Ｂは、頸動脈ＩＭＴ（ミクロン）に関するＧｌｙｃＡを掛けたＬＤＬ−Ｐ／ＨＤＬ−Ｐの比と、ＭＥＳＡの未発表のデータおよび図１５Ａで議論した線形回帰モデルに基づく五分位の値とに基づく（ＣＨＤ／ＣＶＤに関連する）頸動脈ＩＭＴの単一のリスク予測因子のグラフである。
【０１２１】
本発明の実施形態は、患者のバイオサンプルについて、患者自身の「ベースライン」に比べて、および／あるいは集団標準もしくは「標準（ｎｏｒｍ）」または上昇した医学的「リスク」に関連する他の定義された高いレベルと比べて、ＧｌｙｃＡのレベルが上昇していることを分析できることが意図されている。ＧｌｙｃＡは、同様に、または別法として、１つのパラメータとして臨床疾患状態に関する複数パラメータのリスク予測モデルにおいて用いられてもよい。ＣＨＤに関する複数パラメータのモデルには、リポタンパク質のパラメータを含むことができる。
【０１２２】
図１６は、一部の特定の本発明の実施形態による、ＣＨＤ管理／リスク評価のためにＨＤＬ−ＰおよびＬＤＬ−Ｐを求める目的で積算することができる濃度を用いるものも含む、リポタンパク質のサブクラスのグループ化の例を示している。本発明の実施形態によれば、リポタンパク質粒子は、脂質および代謝の変数との相関によって評価される機能的／代謝的な関連性に基づいて、サイズの範囲でグループ化されたサブクラスに分類される。評価では、リポタンパク質粒子の２０を超える離散的な分集団（サイズ）、通常は約３０から８０の間の（またはさらに多くの）異なるサイズの分集団を測定することができる。また、図１６は、これらの離散的な分集団も、ＶＬＤＬおよびＨＤＬについてはそれぞれ３つのサブクラス、ＬＤＬについては２つまたは３つのサブクラスを含む定義されたサブクラスにグループ化できることを示している（前者の２つのサブクラスの場合、３つのうちの１つが大型ＬＤＬと小型ＶＬＤＬの間のサイズの範囲でＩＤＬと識別される）。ＧｌｙｃＡおよび／またはＧｌｙｃＢの測定値計算については、ＨＤＬおよびＬＤＬのグループ化の離散的な数は、リポタンパク質のサブクラスの定量的な測定に用いられる数より少なくすることができる。
【０１２３】
ＨＤＬのサブクラス粒子は通常、（平均で）約７ｎｍから約１５ｎｍ、より典型的には約７．３ｎｍから約１４ｎｍ、または７．３から１３．５ｎｍの間の範囲となる。ＨＤＬ−Ｐ濃度は、そのＨＤＬ−サブクラスのそれぞれの分集団の粒子濃度の積算値であり、例えば、小型ＨＤＬ−ＰにはＨ１からＨ８の分集団を含むことができる。大型ＨＤＬのサブクラスは、９．４から１４ｎｍの間、通常は９．７から１３．５ｎｍの間のサイズの範囲を有することができる。異なるサイズのＨＤＬのサブクラスは、サブクラスの分光学的に特異な脂質のメチル基のＮＭＲ信号の大きさから定量化することができる。ジェヤラジャ等（Jeyarajah et al.）著、「核磁気共鳴分光法によるリポタンパク質粒子分析（Lipoprotein particle analysis by nuclear magnetic resonance spectroscopy）」、クリン  ラボ  メド．（Clin Lab Med.）２００６年，２６，ｐ．８４７〜８７０を参照されたい（この内容は本明細書に記載されている場合と同様に全て参照により本明細書に組み込まれる）。本明細書に記述されたＮＭＲ誘導のＨＤＬ−ＰおよびＬＤＬ−Ｐの粒径は通常、平均の測定値を指すが、他のサイズの境界を用いてもよい。
【０１２４】
図１６に示す通り、小型のＬＤＬ粒子には、サイズが約１８．０から約２０．５ｎｍの間、通常は１９から２０ｎｍの間の範囲となる粒子を含むことができる。大型のＬＤＬ粒子は、直径が約２０．５から２３．０ｎｍの間の範囲の粒子を含むことができる。粒子のＬＤＬサブクラスは、他のサイズ範囲に分割することができることに留意されたい。例えば、小型は約１９．０から２０．５ｎｍの間でもよく、中間は約２０．５から２１．２ｎｍの間でもよく、大型は約２１．２から２３ｎｍの間でもよい。さらに、中間の密度のリポタンパク質粒子（「ＩＤＬ」または「ＩＤＬ−Ｐ」）は、直径が約２３．０から２９．０ｎｍの範囲であるが、ＬＤＬと定義された粒子の中に含めることができる。したがって、ＬＤＬ粒子には、例えば１９．０から２８ｎｍの間のサイズを含むことができる。ＶＬＤＬは、２９から１００ｎｍまたは２９から１６０ｎｍの間のサイズを有することができて、それに伴う大型ＶＬＤＬは、それぞれ６０ｎｍと１００または１６０ｎｍの間、ｃｈｙｌｏｓは、それぞれ１００から２６０ｎｍまたは１６０ｎｍから２６０ｎｍの間である。
【０１２５】
ここで図１７を参照すると、ＧｌｙｃＡおよび／またはＧｌｙｃ  Ｂの測定解析は、例えば、下図１８に関して説明される、かつ／または米国特許第８，０１３，６０２号（この内容は本明細書に記載されている場合と同様に全て参照により本明細書に組み込まれる）に記載されているＮＭＲ臨床分析装置２２を備えたシステム１０を用いて行うことができることが意図されている。分析装置２２には、分光計２２ｓおよびサンプル取扱システムが含まれる。
【０１２６】
システム１０には、分析装置２２に搭載されたり、または少なくとも部分的に分析装置２２から離れていたりしてもよいＧｌｙｃＡ分析モジュールおよび／または回路２０を含むことができる。後者の場合、分析モジュールまたは回路２０は、完全に、または部分的にサーバ１５０上にあってもよい。サーバ１５０は、コンピュータネットワークを経由してオンデマンドで計算資源を提供することを含むクラウドコンピューティングを用いて提供することができる。計算資源は、各種インフラストラクチャサービス（例えば、コンピュータ、記憶装置など）ならびにアプリケーション、データベース、ファイルサービス、電子メールなどとして具体化することができる。コンピューティングの従来のモデルにおいては、データおよびソフトウェアの両方が、通常、ユーザーのコンピュータ上に完全に含まれるが、クラウドコンピューティングにおいて、ユーザーのコンピュータは、わずかなソフトウェアまたはデータ（おそらく、オペレーティングシステムおよび／またはウェブブラウザ）しか含まなくてもよく、外部コンピュータのネットワーク上で起こる処理のための表示端末装置としてだけ機能することができる。クラウドコンピューティングサービス（または複数のクラウドリソースの集合体）は一般に、「クラウド」と呼ばれることがある。クラウド記憶装置は、データが１つまたは複数の専用サーバ上でホストされるのではなく、複数の仮想サーバ上に記憶される、ネットワーク化されたコンピュータのデータ記憶装置のモデルを含んでもよい。データ転送は暗号化することができ、また、ＨＩＰＡＡなどの業界標準または規制基準に適合するように任意の適切なファイアウォールを用いてインターネット経由で行うことができる。「ＨＩＰＡＡ」という用語は、医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律によって定められた米国法を指す。患者データには、受入番号または識別子、性、年齢および試験データを含むことができる。
【０１２７】
分析の結果は、インターネットなどのコンピュータネットワーク経由、電子メール経由などで患者、臨床医の拠点５０へ、健康保険代理店５２または薬局５１へ送信することができる。結果は、分析拠点から直接送ることができて、または間接的に送ってもよい。結果は、印刷して従来のメールで送ってもよい。また、この情報は、有害事象のリスクが高くなる結果につながる恐れのある処方箋または薬剤の使用を監視する薬局および／もしくは医療保険会社、または患者にさえ送信することもできて、あるいは否定された医薬品の処方を防ぐために医療上の警告を発するために送信することもできる。結果は、「ホーム」コンピュータ宛、あるいはスマートフォンまたはノートパッドおよび同種のものなどのパーベイシブコンピューティング装置宛の電子メール経由で患者に送ることができる。結果は例えば、総合レポートの電子メールの添付、またはテキストメッセージの警告にすることができる。
【０１２８】
ここで図１８を参照すると、選択されたサンプルの線形を取得および計算するためのシステム２０７を例示している。システム２０７には、サンプルのＮＭＲ測定を行うためのＮＭＲ分光計２２ｓが含まれる。１つの実施形態では、プロトン信号について４００ＭＨｚでＮＭＲ測定が行われるよう分光計２２ｓが構成されている。他の実施形態では、測定が２００ＭＨｚから約９００ＭＨｚの間、または他の適した周波数で実施されてもよい。また、所望の動作時の磁場強度に対応する他の周波数を用いてもよい。通常、プロトンフロープローブが、サンプル温度を４７±０．５℃に保つための温度コントローラと同様に設置される。分光計２２は、デジタルコンピュータ２１４または他の信号処理ユニットによって制御される。コンピュータ２１１は、高速フーリエ変換を実施できるものであるべきである。また、コンピュータ２１１は、別のプロセッサまたはコンピュータ２１３とのデータリンク２１２、およびハード記憶装置ユニット２１５に接続することができるダイレクトメモリアクセスチャネル２１４を含んでもよい。
【０１２９】
また、デジタルコンピュータ２１１には、１組のアナログ−デジタル変換器、デジタル−アナログ変換器、ならびにパルス制御およびインターフェース回路２１６を通じて分光計２２ｓの運転要素に接続する低速デバイスＩ／Ｏポートも含んでもよい。これらの要素には、デジタルコンピュータ２１１に搭載することができる、またはデジタルコンピュータ２１１と通信することができる少なくとも１つのデジタル信号プロセッサによって指示される時間、周波数および振幅のＲＦ励起パルスを生成するＲＦトランスミッタ２１７、ならびにパルスを増幅させてそれをサンプルセル２２０および／またはフロープローブ２２０ｐを取り囲むＲＦ送信コイル２１９へ連結するＲＦ電力増幅器２１８を含む。超電導磁石２２１によって生成された９．４テスラの分極磁場の存在下で励起されたサンプルによって生成されたＮＭＲ信号は、コイル２２２で受信され、ＲＦレシーバ２２３へ印加される。増幅され、かつフィルターにかけられたＮＭＲ信号は、２２４で復調され、生じる直交信号は、デジタル化されてデジタルコンピュータ２１１を通じて入力されるインターフェース回路２１６へ印加される。リポタンパク質測定および／またはＧｌｙｃＡ分析装置回路２０ならびに／あるいはモジュール３５０（図１８から図１９）は、デジタルコンピュータ２１１に関連する１つまたは複数のプロセッサ内、および／あるいは２次的なコンピュータ２１３、または現地にあっても、もしくは離れた、インターネット２２７など、世界中に広がるネットワーク経由でアクセス可能であってもよい他のコンピュータ内に配置することができる。
【０１３０】
ＮＭＲデータが測定セル２２０内のサンプルから取得された後、コンピュータ２１１による処理によって、所望の通り、記憶装置２１５に記憶することができる別のファイルが生成される。この第２のファイルは、化学シフトのスペクトルのデジタル表現であり、引き続きコンピュータ２１３に読み出されて、その記憶装置２２５内、あるいは１つまたは複数のサーバに関連するデータベース内に記憶される。そのメモリ内に記憶されたプログラム、またはコンピュータ２１３によってアクセス可能なプログラムの指示のもと、コンピュータ２１３は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーションコンピュータ、電子的なノートパッド、電子的なタブレット、スマートフォン、あるいは少なくとも１つのプロセッサまたは他のコンピュータを備えた他のデバイスでもよいが、本発明の教示にしたがって化学シフトスペクトルを処理し、プリンタ２２６に出力しても、電子的に記憶して所望の電子メールアドレスまたはＵＲＬへ中継してもよいレポートを生成する。当業者なら、コンピュータ表示画面、電子的なノートパッド、スマートフォン、および同種のものなどの他の出力装置も結果の表示のために用いてもよいことを理解されよう。
【０１３１】
当業者には、コンピュータ２１３およびその別個の記憶装置２２５によって実施される機能は、分光計のデジタルコンピュータ２１１によって実施される機能に組み込まれてもよいことは明らかなはずである。このような場合、プリンタ２２６は、デジタルコンピュータ２１１に直接接続されてもよい。他のインターフェースおよび出力装置もまた、当業者には周知の通り用いてもよい。
【０１３２】
本発明の特定の実施形態は、臨床疾患状態の自動化されたスクリーニング試験、および／またはインビトロバイオサンプルのスクリーニングのためのリスクアセスメント評価において特に有用でありうるＧｌｙｃＡ評価を利用する方法、システムおよび／またはコンピュータプログラム製品の提供を対象としている。
【０１３３】
本発明の実施形態は、完全にソフトウェアの実施形態、またはソフトウェアおよびハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形式を取ってもよく、全て、本明細書においては、概して「回路」または「モジュール」と呼ばれる。
【０１３４】
当業者によって理解されるように、本発明は、装置、方法、データまたは信号処理システムあるいはコンピュータプログラム製品として具体化されてもよい。したがって、本発明は、完全にソフトウェアの実施形態、またはソフトウェアおよびハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態を取ってもよい。さらに、本発明の特定の実施形態は、媒体内で具体化されるコンピュータ使用可能プログラムコード手段を有するコンピュータ使用可能記憶媒体上のコンピュータプログラム製品の形態を取ることができる。ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光記憶装置または磁気記憶装置を含む任意の適したコンピュータ可読媒体を利用してもよい。
【０１３５】
コンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ可読媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線、または半導体のシステム、器具、装置、または伝搬媒体とすることができるが、これらに限定されない。コンピュータ可読媒体のさらに具体的な例（網羅的でないリスト）は、以下を含むことになる。１つまたは複数のワイヤを有する電気接続、可搬のコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバ、および可搬のコンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）。コンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ可読媒体は、さらに、プログラムがその上に印刷される紙、または別の適した媒体とすることができることに留意されたい。その理由は、プログラムは、例えば、紙または他の媒体の光学的走査によって電子的に取り込み、次いで、コンパイルし、翻訳し、または必要であれば適した方法で別に処理し、次いで、コンピュータメモリに記憶することができるからである。
【０１３６】
本発明の動作を実施するためのコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ７、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｌａｂｖｉｅｗ、Ｃ＋＋、またはＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃなどのオブジェクト指向のプログラミング言語で書いてもよい。しかし、本発明の動作を実施するためのコンピュータプログラムコードは、「Ｃ」プログラミング言語、または、さらにアセンブリ言語などの従来の手続き型プログラミング言語で書いてもよい。プログラムコードは、ユーザーのコンピュータ上で完全に、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、ユーザーのコンピュータ上で部分的に、ユーザーのコンピュータ上で部分的にかつリモートコンピュータ上で部分的に、またはリモートコンピュータ上で完全に実行してもよい。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を通じてユーザーのコンピュータに接続してもよく、あるいは（例えば、インターネットサービスプロバイダを利用するインターネットを通じて）外部コンピュータに接続してもよい。
【０１３７】
本明細書の、ある特定の図のフローチャートおよびブロック図は、本発明による分析モデルおよび評価システムならびに／またはプログラムの可能な実施態様のアーキテクチャ、機能および動作を示している。この点に関して、フローチャートまたはブロック図内の各ブロックは、モジュール、セグメント、動作またはコードの部分を表しており、これらは、指定された論理機能を実現するための１つまたは複数の実行可能な命令を含む。一部の代替の実施態様においては、ブロック内に記述した機能が、図に記述された順番から外れて行われることがあることにも留意されたい。例えば、連続して示されている２つのブロックは、実際には実質的に同時に実行されてもよく、またはブロックは、関与する機能に応じて逆の順番で実行されることがあってもよい。
【０１３８】
図１９は、本発明の実施形態によるシステム、方法およびコンピュータプログラム製品を示すデータ処理システム３０５の例示的実施形態のブロック図である。プロセッサ３１０は、アドレス／データバス３４８を経由してメモリ３１４と通信する。プロセッサ３１０は、任意の市販されている、または特注のマイクロプロセッサでもよい。メモリ３１４は、データ処理システム３０５の機能を実行するために用いられるソフトウェアおよびデータを含むメモリ装置の全階層を代表するものである。メモリ３１４には、以下のタイプの装置を含むことができるが、これらに限定されない。キャッシュ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＳＲＡＭおよびＤＲＡＭ。
【０１３９】
図１９に示す通り、メモリ３１４には、データ処理システム３０５において使用されるいくつかのカテゴリーのソフトウェアおよびデータ、すなわち、オペレーティングシステム３５２、アプリケーションプログラム３５４、入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスドライバ３５８、ＧｌｙｃＡ評価モジュール３５０およびデータ３５６を含んでもよい。ＧｌｙｃＡ評価モジュール３５０は、ＧｌｙｃＡのレベルを確認する目的で、それぞれのバイオサンプルのプロトンＮＭＲスペクトル内の定義されたＮＭＲ信号ピーク領域を明らかにするためにＮＭＲ信号をデコンボリューションすることができる。また、システム３０５には、測定されたＧｌｙｃＡのレベルを評価し、あるいは合成リスク値または多パラメータのリスクモデルを生成する、１つまたは複数の臨床疾患状態評価モジュール３７０またはリスク予測モジュール３７５も含んでもよい。システム３０５には、同様に、または別法として、全死因死亡（ＡＣＤ）リスク評価モジュール３７８を含んでもよい。ＡＣＤモジュールは、ＧｌｙｃＡを分母に用いて、少なくとも１つの比をプログラマチックに計算することができる。
【０１４０】
データ３５６には、データまたは信号取得システム３２０（例えば、ＮＭＲ分光計２２ｓおよび／または分析装置２２）から得られてもよい信号（組成物および／または合成スペクトル線形）データ３６２を含んでもよい。当業者によって理解されるように、オペレーティングシステム３５２は、インターナショナル・ビジネス・マシーンズ（International Business Machines）社（ニューヨーク州アーモンク）のＯＳ／２、ＡＩＸまたはＯＳ／３９０、マイクロソフト社のＷｉｎｄｏｗｓＣＥ、ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ、Ｗｉｎｄｏｗｓ９５、Ｗｉｎｄｏｗｓ９８、Ｗｉｎｄｏｗｓ２０００またはＷｉｎｄｏｗｓＸＰ、パーム社のＲｅｄｍｏｎｄ、ＷＡ、ＰａｌｍＯＳ、アップルコンピュータ社のＭａｃＯＳ、ＵＮＩＸ、ＦｒｅｅＢＳＤ、あるいはＬｉｎｕｘ、例えば、組込み型のデータ処理システムのための独自のオペレーティングシステムまたは専用のオペレーティングシステムなど、データ処理システムと共に使用するのに適した任意のオペレーティングシステムでもよい。
【０１４１】
Ｉ／Ｏデバイスドライバ３５８には通常、Ｉ／Ｏデータポート、データ記憶装置３５６およびある特定のメモリ３１４のコンポーネント、ならびに／または画像取得システム３２０などの装置と通信するために、アプリケーションプログラム３５４によってオペレーティングシステム３５２を通じてアクセスされるソフトウェアルーチンを含む。アプリケーションプログラム３５４は、データ処理システム３０５のさまざまな機能を実行し、本発明の実施形態による動作をサポートする少なくとも１つのアプリケーションを含むことができるプログラムの例示である。最後に、データ３５６は、アプリケーションプログラム３５４、オペレーティングシステム３５２、Ｉ／Ｏデバイスドライバ３５８、およびメモリ３１４内に存在してもよい他のソフトウェアプログラムによって使用される静的および動的なデータを表している。
【０１４２】
例えば、図１９のアプリケーションプログラムであるモジュール３５０を参照して本発明を説明したが、当業者によって理解されるように、本発明の教示から利益を得ながら、他の構成が利用されてもよい。例えば、ＧｌｙｃＡモジュール３５０、および、使用される場合は、１つまたは複数の臨床疾患状態評価モジュール３７０、リスク予測因子モジュール３７５またはＡＣＤリスク評価モジュール３７８も、オペレーティングシステム３５２、Ｉ／Ｏデバイスドライバ３５８、またはデータ処理システム３０５の他のこのような論理部分に組み込まれてもよい。したがって、本発明は、図１９の構成に限定されるものと解釈されるべきではなく、本明細書に記述される動作を実行できる任意の構成を包含するものである。
【０１４３】
特定の実施形態において、モジュール３５０には、臨床疾患状態もしくはリスクを評価するため、および／または治療介入が望まれているかを示すため、および／または治療の効果もしくは治療の意図しない結果でさえも追跡するために、炎症マーカーとして用いてもよいＧｌｙｃＡのレベルを提供するためのコンピュータプログラムコードを含む。
【０１４４】
図２０は、本発明の実施形態を実施することができる例示的な動作のフローチャートである。バイオサンプル（例えば、血漿または血清）のフィッティング領域のＮＭＲスペクトルの（測定された）合成包絡線ＮＭＲスペクトルを取得することができる（ブロック４００）。ＮＭＲ合成信号の包絡線は、ＨＤＬ、ＬＤＬおよびＶＬＤＬ／Ｃｈｙｌｏｓの成分、ならびにＧｌｙｃＡに関連する定義された化学シフトの位置（例えば、２．００ｐｐｍ）を中心とする少なくともＧｌｙｃＡピーク領域に関連する複数のカーブフィット（例えば、ローレンツ）関数を有する定義されたモデルを用いて電子的にデコンボリューションされる（ブロック４０２）。ＧｌｙｃＡに関連するピーク領域に対する定義された数の（例えば、ローレンツおよび／またはガウス）カーブフィット関数を積算することができる（ブロック４１５）。換算係数を積算された関数に適用してＧｌｙｃＡの計算された測定値を生成することができる（ブロック４２０）。
【０１４５】
患者および／または臨床治験レポートにＧｌｙｃＡおよび／またはＧｌｙｃＢの測定値を記載することができる（ブロック４２２）。レポートは、臨床疾患状態を有する、または起こすリスクが彼または彼女にあるか、および／または少なくとも部分的にＧｌｙｃＡ測定値に基づいて、さらにスクリーニングすることが適切か識別または警告することができる（ブロック４２４）。
【０１４６】
定義されたモデルには、約１．２１ｇ／Ｌより大きく、通常は１．２１ｇ／Ｌを上回る密度で、信号合成包絡線からデコンボリューション／分離することができるタンパク質信号成分を含むことができる（ブロック４０３）。
【０１４７】
フィッティング領域のサブセットは、ＧｌｙｃＢに対して２．０４ｐｐｍを中心とするピーク領域を含む、またはピーク領域を通じて延びることができる（ブロック４１２）。ＧｌｙｃＢに関連するピーク領域に対する定義された数の（例えば、ローレンツおよび／またはガウス）カーブフィット関数を積算することができて、さらに換算係数を適用してＧｌｙｃＢの計算された測定値を生成することができる（ブロック４１４）。
【０１４８】
図２１Ａは、本発明の実施形態を実施することができる例示的な動作のフローチャートである。プロトンＮＭＲスペクトル内の定義されたピーク領域を用いて、インビトロバイオサンプル中のＧｌｙｃＡを測定することができる（ブロック５００）。患者のＣＨＤのリスクを、少なくとも部分的にＧｌｙｃＡ測定値に基づいて求めることができる（ブロック５１０）。
【０１４９】
リスクは、集団標準または標準に対する測定値のアプリオリ相関（ａ  ｐｒｉｏｒｉ  ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）に基づくことができる。ＧｌｙｃＡ値およびリスクの関連性は、実質的に連続的な関係を有してもよい。上昇したリスクは、定義された集団標準を上回るＮＭＲ測定したＧｌｙｃＡ値に関連することがある。リスク値または値の範囲は、ハザード比により定義されているように、四分位３および４、三分位３以上、または四分位４以上における値に関連してもよいことが意図されている。
【０１５０】
また、方法には、ＮＭＲサブクラス測定値を用いてＨＤＬ−Ｐ（ブロック５０５）およびＬＤＬ−Ｐ（ブロック５０８）を計算するステップを含んでもよい。また、これらのパラメータは、患者のＣＨＤリスクを求めるために評価することもできる。
【０１５１】
方法には、ＧｌｙｃＡ測定値を記載した患者リスクレポートおよび関連するＣＨＤリスクサマリーを電子的に提供するステップを含んでもよい（ブロック５１２）。リスクサマリーは、定義された集団標準に対する相対比較を提供することができる。
【０１５２】
図２１Ｂは、本発明の他の実施形態を実施するために用いることができる例示的な動作のフローチャートである。示す通り、インビトロ血液サンプル中のＧｌｙｃＡは、定義されたデコンボリューションプロトコルおよびプロトンＮＭＲスペクトル内の定義されたピークを用いて電子的に測定することができる（ブロック５１５）。次いで、方法により、（ｉ）バリンの測定値、または（ｉｉ）ＨＤＬ−Ｐの測定値のうちの少なくとも１つ、および測定されたＧｌｙｃＡに基づいて、患者の全死因死亡（ＡＣＤ）のリスクが上昇しているか決定する（ブロック５２０）。ＡＣＤ評価のための測定値は、同じサンプルのＮＭＲ信号を用いて取得することができる。
【０１５３】
測定は、バリン／ＧｌｙｃＡおよび／またはＨＤＬ−Ｐ／ＧｌｙｃＡの比を用いたＡＣＤリスクの計算に基づくことができる（ボックス５１６）。
【０１５４】
測定は、（バリン＊ＨＤＬ−Ｐ）／ＧｌｙｃＡの比を用いたＡＤＣリスクの計算に基づくことができる（ブロック５１８）。方法には、測定ステップの前にＮＭＲ分光計内にサンプルを配置するステップおよびＮＭＲスペクトルを収集するステップを含んでもよい（ブロック５１７）。
【０１５５】
方法には、ＡＣＤ測定値を記載したリスクレポートおよび関連するリスクサマリーを提供するステップを含んでもよい（ブロック５２２）。リスクは、集団標準または標準（例えば、ＭＥＳＡデータまたは別の定義された調査集団）に対する測定値のアプリオリ相関に基づくことができる。上昇したＡＣＤのリスクは、定義された集団標準を下回る比に関連することがある。リスク値または値の範囲は、ハザード比により定義されているように、比のＱ１中の値に関連してもよい（最も高いリスクは、ＧｌｙｃＡのＱ４またはＱ５値、ならびにバリンまたはＨＤＬ−ＰのＱ１値および／または（バリン＊ＨＤＬ−Ｐ）のＱ１に関連する）ことが意図されている。
【０１５６】
図２２Ａは、１つまたは複数のバリン、ＨＤＬ−Ｐ、ＬＤＬ−Ｐ、ＶＬＤＬおよびＧｌｙｃＡ１０１など、各種リポタンパク質パラメータを含むことができる例示的な患者試験レポート１００の略図である。ＧｌｙｃＡ値１０１は、図２２Ｂにスライド式目盛のグラフで示している、集団標準、典型的な範囲、および／またはリスクの程度（例えば、高い、上昇した、または低いリスク）と相関があるリスク評価サマリー１０１ｓと共に提示することができる。図２２Ｃは、ＮＭＲ測定したＧｌｙｃＡ値１０１を、リスクサマリー１０１ｓ、ならびにＧｌｙｃＡ／ＧｌｙｃＢ比の値１０２、およびバリンのＮＭＲ測定値１０３のうちの１つ、または両方と共に含むレポートを備えたレポート１００の例である。比、またはこれらの分析物および他の分析物、またはパラメータの他の組み合わせを提供することができる。
【０１５７】
図２２Ｄは、ＮＭＲ測定したＧｌｙｃＡ１０１、リスクサマリー１０１ｓ、および（ｉ）視覚的に通知されたリスク表示１０１ｖ（フォローアップスクリーニングの必要、または臨床疾患状態の可能性のいずれかの視覚的な印）を伴う少なくとも１つの他の定義されたＮＭＲ測定した分析物１０１ａ、あるいは（ｉｉ）患者／臨床医にある特定の薬物療法を避けるよう警告するための否定された治療法の通知のいずれかが記載されたレポート１００の例である。
【０１５８】
図２２Ｅは、集団標準に比べてＡＣＤリスクが上昇した人を示す計算されたＡＣＤリスク１０１ｅが記載されたレポート１００の例である。
【０１５９】
しかし、範囲、高から低または低から高、あるいは関連するリスクが低いか、中間か、もしくは上昇しているか、および／または高いかを単に示すものを含めて、他のリスクサマリーの構成を用いてもよい。
【０１６０】
図２３Ａは、一部の実施形態にしたがって、年齢、医療行為または治療法による患者の健康状態および／または炎症状態の経時的な変化を示すために、経時的なＧｌｙｃＡ値のグラフ１３０を提供することができることを示している。このパラメータを追跡することによって、治療の効果の臨床指標、および／またはＣＨＤ、他の臨床疾患状態、もしくは全死因死亡リスクに関するより良いリスク予測因子を患者に提供してもよい。
【０１６１】
図２３Ａに示す通り、分析は、薬剤または他の治療法の既知の開始または利用の関連性を示す目的で、経時的に患者を監視するために用いることができる。ＧｌｙｃＡ評価を用いて識別された患者において、将来の薬剤または既知の薬剤の使用を識別、スクリーニングまたは試験することができる。
【０１６２】
図２３Ｂは、ＧｌｙｃＡ単独のときと同様に経時的に監視することができる、ＧｌｙｃＡを分母に用いて計算されたＡＣＤリスク比１０１ｒのグラフを示す図である。また、両方の値を、治療法を反映する経時的な変化または健康状態の変化のため、ならびに／あるいは患者のリスク状態および／または状態の変化、治療法の臨床効果もしくは臨床試験のためにも用いられる臨床効果を評価するため、あるいは計画された治療法を否定するために監視してもよいことが意図されている。
【０１６３】
図２４は、ＭＥＳＡにおいて全死因死亡の予測を示す表である（ｎ＝５７１２）。各種パラメータおよびパラメータの組み合わせに対する全死因死亡の予測（ｎ＝３４６）は、年齢、性、人種、喫煙、収縮期血圧、高血圧薬物療法、肥満度指数、糖尿病およびＬＤＬ−Ｐで調整したロジスティック回帰分析によるものである。モデルの尤度比χ２統計量は、そのモデルによって得られたリスク予測の定量的な測定値を与え、各パラメータが回帰モデルにおいて９つの共変数に加えられたときに、偶発的な死亡の予測がどのくらい向上するのか比較が可能になる。示す通り、ＨＤＬ−Ｐ、ＧｌｙｃＡおよびバリンは全て、ＡＣＤの強力な予測因子であり、それぞれが他と無関係である。したがって、それぞれが単独で従来のＴＣ／ＨＤＬ−Ｃ比よりも優れており、これらの因子を組み合わせると、ＡＣＤリスクの点から人々を層別化するさらに効果的な方法を提供することができる。
【０１６４】
図２５Ａは、死亡のリスクが、（ＨＤＬ−Ｐ＊バリン）／ＧｌｙｃＡの五分位において計算されたリスク予測因子に応じてどのように異なるかを示している。図２５Ａは、年齢、性および喫煙で調整したＣｏｘ比例ハザード回帰分析による全死因死亡（ｎ＝３４６）に対するハザード比のグラフである。第１の五分位（Ｑ１）中の値に対するリスクは、第２の五分位（Ｑ２）中の値に対するリスクのほぼ２倍（約１．８倍）である。
【０１６５】
図２５Ｂは、ＧｌｙｃＡの四分位（Ｘ軸）およびＨＤＬ−Ｐ＊バリンの四分位（Ｙ軸）に応じた、調整済み死亡率（％）の三次元のグラフ（１６サブグループ）である。最も低い死亡率（４．４％）は、低ＧｌｙｃＡ（Ｑ１）および高ＨＤＬ−Ｐ＊バリン（Ｑ４）の人に見られ、一方、最も高い死亡率（１４．１％）は、高ＧｌｙｃＡ（Ｑ４）および低ＨＤＬ−Ｐ＊バリン（Ｑ１）の人に観察される。死亡率（％）は、７年の追跡期間に基づいており、年齢、性および喫煙で調整している。
【０１６６】
図２６Ａから図２６Ｃは、本発明の実施形態による、バリンに関連するＮＭＲ信号を取得するために用いることができる動作の例示的なフローチャートである。
【０１６７】
図２６Ａは、ＮＭＲ信号のバリン領域が決定（ブロック６２５）される前に分析前評価（ブロック６１０）を行うことができて、次いでデコンボリューションされる（ブロック６５０）ことを示している。図２６Ｂは、完全な失敗（ブロック６１２）または部分的な注入失敗（ブロック６１３）のいずれかとしてのフローセル内へのサンプルの送出確認、シミング確認（ブロック６１５）、温度確認（ブロック６１７）、およびクエン酸塩チューブ検知（失敗）（ブロック６１９）を含む例示的な分析前評価６１０を示しており、全て、サンプルに加えられる定義された希釈剤に関連する信号の定義された特性を利用している。
【０１６８】
再び図２６Ａを参照すると、定義されたパラメータが限界値内であることが確認された後、分析前品質管理分析は終了することができて（ブロック６２０）、バリン領域の決定を確認することができて（ブロック６２５）、さらにスペクトルがデコンボリューションされ、バリンレベルが計算される（ブロック６５０）。任意選択で、分析後品質管理を電子的に実施することができて（ブロック６５５）、結果が出力される（ブロック６６０）。結果は、試験レポートにコメント、高または低などの視覚的な印と共に記載することができる（ブロック６６５）。
【０１６９】
図２６Ｃを参照すると、バリンを定量化するために用いることができる動作の方法／分析７００が示されている。定義された希釈剤を加えたインビトロバイオサンプルのＮＭＲ信号を電子的に取得することができる（ブロック７０２）。ＱＣ評価を実施することができる（ブロック７１０）。バリン領域が決定される（ブロック７２５）。バリン領域がデコンボリューションされ（ブロック７５０ｄ）、ＮＭＲ誘導のバリンの値が計算される（７５０ｃ）。
【０１７０】
希釈剤には、エチレンジアミン四酢酸カルシウム（Ｃａ  ＥＤｔａ）（ブロック７０３）、または信頼性の高いピークを生成し、予想されるように振る舞う他の適した希釈剤を含むことができる。確立された化学シフトまたは定量用標準には、例えば、ギ酸塩、トリメチルシリルプロピオン酸塩（および同位体でラベルした異性体）ならびにＥＤＴＡが含まれる。
【０１７１】
分析前品質管理評価７１０は、ＣａＥＤＴＡ基準ピークの特性の点検に基づくことができて、また、システムまたはプロセッサは、図２６Ｂに示したような指定の条件下でＮＭＲスペクトルが取得されていない限り、バリン試験を実施しないように構成することができる。サンプル温度は、ＮＭＲスキャン／信号取得のために、フローセル内で４７±０．５℃にすることができる。サンプルには、１：１の比（ブロック７０５）で、または他の定義された比（例えば、サンプルをさらに多く、希釈剤をさらに少なく、または希釈剤をさらに多く、サンプルをさらに少なく、例えば、２：１またはサンプルをより多く、希釈剤をより少なく、例えば１：２）で希釈剤を含むことができる。
【０１７２】
試験サンプルは、任意の取得したスペクトルについてＣａＥＤＴＡの高さが１４０を超える場合、定義されたエラーコードと共に拒絶することができる（ブロック７１９）。この高い値は、ＣａＥＤＴＡのピークと共に、クエン酸塩のピークが検出されていることを表している。クエン酸塩のピークは、不適切なクエン酸塩チューブ内に検体が集まることによって生じる。ＣａＥＤＴＡピークの正確な位置を特定する能力を阻害することによって、クエン酸塩のピークが、バリン領域を求めるための工程を阻害することがある。
【０１７３】
バリン領域は、ＣａＥＤＴＡのピークの位置に比べて高磁場側に位置している。バリンの下の幅広いピークは、リポタンパク質の各種メチル（−ＣＨ３−）プロトンである。ＣａＥＤＴＡの位置は、約２２２５８±３９８データポイントで求めることができる（ブロック７２１）。バリン領域は、それぞれ取得したスペクトルについて無関係に求めることができる。バリンの信号は、適したデータポイントを用いて、例えば、四重線の各ピークについて２５データポイント（中心±１２データポイント）、または両方の二重線のバリン領域について３００データポイント用いてモデル化することができるが、他の数のデータポイントを用いてもよい。バリンの測定は、バリンのピークの四重線のうち、１つ、２つ、３つ、または全ての４つのピークを用いて行うことができる。
【０１７４】
全ての基底スペクトルは、非負最小二乗アルゴリズムによって利用される前に線形補間することができる。基底スペクトルおよび解析されるスペクトルは、非負最小二乗アルゴリズムによって利用される前に、ゼロベースラインオフセット変化を有することができる。
【０１７５】
バリン領域の開始位置は、約２１９６から４３５５データポイントにすることができて、両方の二重線を含むとき、通常は、ＣａＥＤＴＡのピークの位置から（「バリン領域オフセット」）高磁場の後者である（ブロック７２２）。いくつかの実施形態において、バリン領域の開始位置は、ＣａＥＤＴＡのピークの位置から高磁場側の４３５５データポイントである。
【０１７６】
いくつかの実施形態において、バリンの定量化は、二組の二重線として０．０から１．０１ｐｐｍの間にあるバリンの共鳴を特徴づけることによって実施される。２つのデータポイントによって段状になった、実験に基づく３つ以上のバリンのスペクトルを基底として用いて、バリンの信号をモデル化することができる。中心のバリンのピークは、３つのバリン成分を±１５データポイントだけスライドさせることによって位置を探し、最小二乗和の最小化によって求めることができる。バリンの信号は、合計で約３００のデータポイントを用いてモデル化することができる。
【０１７７】
ＤＣオフセットを除くベースラインに用いられるものを含めて、各基底は、最低値が関数から差し引かれるようにオフセットされる（最も低い点がゼロに等しくなる）。これによって、それらが示す形状にＤＣオフセットが含まれるのを防ぐことができる。
【０１７８】
取得した各スペクトルによるバリン領域は、一連の分析物、および取得したスペクトルと同じタイプの前処理で処理されたベースライン関数を用いてデコンボリューションされる。各成分のデコンボリューション係数は、関連する換算係数を掛けることができる。本発明のバリンの実施形態では、バリンをμＭの単位で報告するために、換算係数は２２７１となる。しかし、この値は、過度に大幅に報告値に影響を与えることなく±１０％変化させることができる。
【表２】
2015522806.tif 000004
【０１７９】
得られる値は積算される。取得した各スペクトルについて無関係に生成された結果の値は、平均されて、測定に用いられる最終的な値を生成することができる。
【０１８０】
データは、プリサチュレーション水抑制（ｐｒｅｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  ｗａｔｅｒ  ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ）を用いて１：１希釈サンプルから取得することができて、また、５から２０スキャンの間、通常は、２スキャンの５ブロック（それぞれ２スキャンからなる５つのＦＩＤ）として記憶される約１０スキャンを含むことができる（ブロック７２６）。
【０１８１】
プリサチュレーション水抑制と共に用いられるパルスシーケンスには、プリサチュレーション（水抑制）パルスおよび適した励起パルスを任意選択で含むことができる。ＦＩＤは、９０２４データポイントを用いて、掃引幅４４９６．４Ｈｚで取得することができる。
各ＦＩＤは、シフトしたガウス関数：
2015522806.tif 000005
またはコンピュータ用語では、ｅｘｐ（−（（ｔ−ｇｆｓ）／ｇｆ）＾２）を掛けることができて、式中、ｇｆｓ＝０．２秒、ｇｆ＝０．２秒である。
【０１８２】
この計算は、ゼロフィリングによるフーリエ変換の前に実施することができて、これにより各ＦＩＤに対して、１６，３８４データポイントからなる周波数−領域ＧＭスペクトルを得ることができる（ブロック６２７）。スペクトルは、校正指定の位相値を用いて同調させることができる。スペクトルは、校正指定の倍率によってスケールを変える（掛け算する）ことができる。全ての基底スペクトルは、非負最小二乗アルゴリズムによって利用される前に線形補間することができる。基底スペクトルおよび解析されるスペクトルは、非負最小二乗アルゴリズムによって利用される前に、ゼロベースラインオフセット変化を有することができる（例えば、モデルに用いられる全成分および解析されるスペクトルを、線形補間することができる）（ブロック７２８）。バリンのフィッティング領域の中心を求めるために、二組の二重線として０．９と１．０の間にあるバリンの共鳴を特徴づけることができて、また、中心のピークは、３つのバリン成分を±１５データポイントだけスライドさせることによって特定することができる（ブロック７２９）。
ＧｌｙｃＡおよび／またはＧｌｙｃＢを単独で、あるいは他のパラメータおよび／または分析物と共に用いる例
【０１８３】
全死因死亡（ＡＣＤ）リスク予測
【０１８４】
ＡＣＤリスク比
【０１８５】
ＣＨＤリスク評価
【０１８６】
糖尿病評価
【０１８７】
ＧｌｙｃＡならびにＨＤＬ−Ｐおよび／またはＬＤＬ−Ｐを用いたＣＨＤリスク評価
【０１８８】
リスク病状のためのマススクリーニング。ＮＭＲによるＧｌｙｃＡ測定は、例えば、マグネシウム、バリン、ＨＤＬ−ＰまたはＬＤＬ−Ｐおよび同種のものなどのリポタンパク質粒子を含む他の試験パラメータのために分析されている血漿サンプルから生成することができる標準化された試験パラメータとすることができる。
【０１８９】
臨床疾患状態を有するリスクを患者が有する、または患者にリスクがある可能性の識別。
【０１９０】
意図する、または意図しない反応に関する、および／あるいは否定のための薬物療法の評価。
【０１９１】
臨床試験における患者の反応の評価。
【０１９２】
薬剤開発／スクリーニングにおける動物の反応の評価。
【０１９３】
リスクまたは臨床疾患状態を識別するためのＧｌｙｃＡ／ＧｌｙｃＢ比の利用。
【０１９４】
リスクまたは臨床疾患状態を識別するための、ＨＤＬ−Ｐ、ＬＤＬ−Ｐ、Ｍｇまたはバリンを含む１つまたは複数の２次的な分析物とあわせたＧｌｙｃＡの利用。
【０１９５】
ＨＤＬ−Ｐ／ＬＤＬ−Ｐ＊ＧｌｙｃＡを用いたＣＨＤリスクのためのリスク予測因子インデックスの生成。
【０１９６】
医療行為（追加のスクリーニングまたは治療法）が適切である可能性があるときに知らせるための経時的な患者の炎症状態の監視。
【０１９７】
ＧｌｙｃＡを用いた、発病のリスクの評価、またはある人が認知症を有するかの評価。認知症評価では、ＧｌｙｃＡおよびバリンの両方の測定値を別々の成分および／または比として用いることができる。
【０１９８】
測定されたＧｌｙｃＡおよびＭｇのレベルに基づく患者の脳卒中のリスクの評価。
【０１９９】
ＧｌｙｃＢを用いた結腸直腸癌のリスクの評価。
【０２００】
以上は本発明の例示であり、本発明を限定するものと解釈されるべきではない。本発明のいくつかの例示的な実施形態について説明してきたが、本発明の新規の教示および利点から実質的に逸脱することなく、多くの変更が例示的な実施形態において可能であることを当業者であれば容易に理解するであろう。したがって、このような変更は全て、特許請求の範囲において定義される本発明の範囲内に含まれるものである。特許請求の範囲において、ミーンズプラスファンクション項は、それが使用される場合には、記載された機能を果たすように本明細書で説明した構造を網羅し、また、構造的等価物だけでなく等価な構造も網羅することが意図される。したがって、上記は本発明の例示であり、開示された特定の実施形態に限定されるものと解釈されるべきではなく、また、開示された実施形態への変更ならびに他の実施形態が、添付の特許請求の範囲内に含まれることが意図されると理解されるべきである。本発明は以下の特許請求の範囲によって定義され、特許請求の範囲の均等物もこの特許請求の範囲の中に含まれる。
【図１】
2015522806.tif 000006
【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
2015522806.tif 000009
【図４Ｂ】
2015522806.tif 000010
【図４Ｃ】
2015522806.tif 000011
【図５】
2015522806.tif 000012
【図６】
2015522806.tif 000013
【図７Ａ】
2015522806.tif 000014
【図７Ｂ】
2015522806.tif 000015
【図７Ｃ】
2015522806.tif 000016
【図７Ｄ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2015522806.tif 000020
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６Ａ】
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【図２６Ｂ】
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【図２６Ｃ】
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【国際調査報告】
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