(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヒト免疫不全ウイルスの仮想表現型を決定する方法であって、
ａ）前記ウイルスの遺伝子配列を得ること、
ｂ）前記遺伝子配列が最低１個の突然変異を含んで成り、また、前記最低１個の突然変異もしくは突然変異パターンが最低１種の治療に対する耐性と関連する、前記遺伝子配列中の最低１個の突然変異パターンを同定すること、
ｃ）ｂ）において該遺伝子配列中で同定された突然変異パターンの最低１個に類似の突然変異パターンをもつ複数の遺伝子型エントリーについて、遺伝子型データベースを検索すること、
ｄ）類似の突然変異パターンをもつそれぞれの遺伝子型エントリーを、表現型データベース中のある表現型と相互に関連させること、および
ｅ）同定された全てのデータベース表現型から前記ウイルスの仮想の耐性の倍数を計算すること
を含んで成る、上記方法。
【請求項２】
前記ウイルスが、血液サンプル、生検サンプル、血漿サンプル、唾液サンプル、組織サンプルおよび体液もしくは粘液サンプルから選ばれる生物学的サンプルからのものである、請求項１記載の方法。
【請求項３】
ＨＩＶの遺伝子配列が、ＨＩＶゲノムのプロテアーゼ領域の遺伝子配列および／もしくはＨＩＶゲノムの逆転写酵素領域の遺伝子配列を含んで成る、請求項２記載の方法。
【請求項４】
突然変異パターンが、最低１種の治療に対する耐性と関連することが既知もしくは疑われる最低２個の突然変異を含んで成る、請求項１ないし３のいずれか記載の方法。
【請求項５】
類似の突然変異パターンを決定するためにクラスター検索が使用される、請求項１ないし４のいずれか記載の方法。
【請求項６】
関係型の遺伝子型／表現型データベースが、類似の突然変異パターンをもつ最低２個の遺伝子型エントリーを前記データベース中のある表現型と相互に関連させるために使用される、請求項１ないし５のいずれか記載の方法。
【請求項７】
ヒト免疫不全ウイルスの仮想表現型を決定する方法であって、
ａ）前記ウイルスの遺伝子配列を得ること、
ｂ）突然変異が最低１個の突然変異パターン内に含まれる、前記ウイルスの遺伝子配列中の最低１個の前記突然変異を同定すること、
ｃ）前記最低１個の突然変異パターン中に前記突然変異を含んで成る類似する複数の遺伝子型エントリーについて、遺伝子型データベースを検索すること、
ｄ）前記複数の遺伝子型エントリーを、表現型データベース中のある表現型と相互に関連させること、および
ｅ）同定された全てのデータベース表現型から前記ウイルスの仮想の耐性の倍数を計算すること
を含んで成る、上記方法。
【請求項８】
前記突然変異パターンが１種の治療に対する耐性と関連する、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記突然変異パターンが、論理演算子でリンクされる最低２個の突然変異を含んで成る、請求項７もしくは８記載の方法。
【請求項１０】
最低２個の突然変異パターンが、１種の治療に対する耐性と関連する、請求項７−９記載の方法。
【請求項１１】
前記突然変異パターンが、治療プロフィルを定義する論理演算子でリンクされる、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記治療プロフィルが配列により表される、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
前記配列が１および／もしくは０の列により表される、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
１が治療プロフィル中の突然変異パターンの存在を、また、０が治療プロフィル中の突然変異パターンの非存在を表す、請求項１３記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の分野）
本発明は、治療薬に対する疾患の耐性を予測するための方法およびシステムに関する。より具体的には、本発明は遺伝子型の情報を表現型プロフィルと相互に関連させることによる薬剤耐性の予測方法を提供する。本発明はさらに、患者を冒す疾患の遺伝子型に基づき治療レジメンを設計、至適化およびその有効性を評価するための方法およびシステムに関する。
【０００２】
（発明の背景）
治療薬に対する病原体もしくは悪性細胞の耐性を決定するための技術はますます重要になってきている。例えば、ＨＩＶ感染症のようなウイルス感染症、癌および細菌感染症に対する現存する治療の大きな利点にもかかわらず、多くの患者が長い間に治療の失敗もしくは低下された効力を経験している。多くの場合、これは、突然変異するおよび／もしくは治療に対する耐性を発生させる病原体、悪性細胞、細菌、ウイルスもしくは他の疾患状態による。
【０００３】
例えば、ＨＩＶ分野の全部の薬物は、ＡＺＴで開始して１５年の期間にわたって発見かつ開発された。２０００年の初めまでに、１５種の異なる抗ＨＩＶ−１剤がＦＤＡにより承認されている。当初、そして代替薬の欠如により、これらの薬剤は単独療法として単独で投与された。一時的な抗ウイルス効果が観察されたとは言え、全部の化合物が長い間にそれらの有効性を喪失した。１９８９年、Ｌａｒｄｅｒらは、Ｓｃｉｅｎｃｅ、２４６、１１５５−８（引用することにより本明細書に組み込まれる）に、ＡＺＴに対するＨＩＶ−１の耐性を引き起こした多数の突然変異を同定した論文を発表した。それ以来、研究は、全部の抗ウイルス薬の治療の失敗の背景にある主な理由の１つが薬物に対するウイルスの耐性の発生であることを立証している。
【０００４】
薬剤耐性および薬剤耐性突然変異は、ＨＩＶのようなレトロウイルスが新たな核酸鎖を合成する場合にプルーフリーディング機序を有しないために発生する。これは、ウイルス集団の複製において多数の遺伝子変異体の継続的生成を見込む。より重要には、遺伝子変化は、それらに標的を定めるよう開発された化合物による阻害にそれらがもはや感受性でないような様式で、逆転写酵素（ＲＴ）およびプロテアーゼ（ＰＲ）分子の配置を変えてもよい。抗レトロウイルス療法が進行中である場合、およびウイルス複製が完全に抑制されない場合、遺伝子変異体の選択が避けられず、そしてウイルス集団が該薬物に対し耐性となる。
【０００５】
単独療法の失敗に直面し、かつ、多数の臨床試験により勇気づけられ、１９９０年中期の早期（ｅａｒｌｙ−ｍｉｄ）に、治療戦略は併用療法、すなわち抗ウイルス薬の混合物の投与に変わった。その時点では、未だ唯一の分類の薬物、すなわちヌクレオシド類似物逆転写酵素阻害剤（ＮＲＴＩ）が利用可能であった。結果として、治療の標準は２種のヌクレオシド、典型的にはＡＺＴ＋ｄｄＩもしくはＡＺＴ＋ｄｄＣとなった。二剤併用療法は、ウイルス複製の増大された制御を提供し、ウイルスが耐性株もしくは突然変異を発生することをより困難にし、そして結果として延長された臨床上の利益を患者に提供した。
【０００６】
１９９５年に、プロテアーゼ阻害剤（ＰＩ）の最初のものの承認で、別の画期的出来事に到達した。これらの阻害剤はヌクレオシドより大きな効力を示したが、しかし、再度、単独で使用される場合に耐性になりやすい傾向があった。しかしながら、２種のヌクレオシド類似物とのそれらの併用は、誰もが探し求めていたウイルスに対する制御を提供するようであった。２種のヌクレオシド（最も普遍的にはＡＺＴ＋３ＴＣ）およびプロテアーゼ阻害剤（典型的にはインジナビル）を使用する三剤併用療法は、依然として先進諸国における治療の最も普遍的な標準のままである。
【０００７】
これらの高度に活性の組合せ剤は、患者の生活の質および生存に多大な効果を有している。これは、より少ない入院、および患者の社会での復帰をもたらした。かなりの数の患者において、ウイルス負荷量が、延長された期間の間、検出限界より下に低下している。
【０００８】
しかしながら近年、プロテアーゼ阻害剤を包含する三剤療法で治療されている患者でさえ、しばしばついには治療の失敗を経験することが明らかになった。データは、併用療法投与中の患者の半分までが、ウイルス複製の抑制を達成しないかもしくは維持しないことを示唆している。いくつかの場合には、最新の三剤療法でさえウイルス複製を停止させるのに不十分であるようである。結果として、薬剤耐性株のウイルスが発生する。
【０００９】
ウイルス複製の抑制を維持するための困難に寄与する別の因子は、毎日毎日、食物とともにもしくは伴わずに、設定された時間に各日２０個までの丸剤を服用するという大きな負担であった。人々がこうした厳格かつ厳しいレジメンを永久に順守することを期待することは、単純に非現実的である。しかし、患者が順守しない場合、代償が大きくなる可能性がある。医薬のいずれかの血中レベルの下落は、ウイルスに複製しかつ薬剤耐性株を発生させる機会を与える。であるから、感染の経過の間に、薬剤耐性ウイルス株は、とりわけＨＩＶ−１のようなレトロウイルス感染症について非常に迅速に出現する可能性がある。加えて、全部のＨＩＶ−１感染症が野性型の薬剤感受性株（それから薬剤耐性が出現することができる）に端を発するわけでない。薬剤耐性株の普及率の増大とともに、薬剤耐性株で実際に開始する感染症の増加が現れる。以前に存在する薬剤耐性を伴う感染症は、薬物治療のための薬物の選択肢を直ちに減少させ、そしてこれらの患者のための初期治療を至適化するための薬剤耐性情報の重要性を強調する。さらに、利用可能な抗レトロウイルス薬の数が増大したために、可能な薬物の組合せ剤および併用療法の数も増大した。しかしながら、医師がある個体について至適の組合せを確立することは容易でない。以前は、広く使用されていた唯一の治療指針は、ウイルス負荷量、および利用可能な場合は患者の治療歴に基づいていた。医師の目的は、ウイルス負荷量を可能な限り低く保つことである。ウイルス負荷量の増加は、ウイルス複製の制御が失われており、そして治療の変更が必要とされているという警告である。しかしながら、ウイルス負荷量は、どの薬物を使用すべきかに関する情報もしくは手引きを提供しない。
【００１０】
多様な阻害剤の耐性パターンおよび患者の治療歴の知識が役立つ可能性がある。耐性の出現は治療の失敗を高度に予測する。事実、薬物療法の失敗に寄与する可能性がある多様な因子が存在する一方、ＨＩＶ−１の薬剤耐性はほとんど常に関与している。しかしながら、多様な阻害剤に関する多様なウイルス突然変異間の相互作用は、継続すべき唯一の治療歴を伴う至適の治療の組合せを選択することが理想にほど遠いほど複雑である。薬物は不必要に排除される可能性があり、かつ、無効な薬物が導入される可能性がある。ウイルスが治療レジメン中の３種の薬物のただ１種に対し耐性である場合でさえ、これは低レベルのウイルス複製を起こさせかつ他の２種の薬物に対し耐性のウイルス株を発生させる可能性がある。
【００１１】
併用療法での使用に利用可能な多数の薬物が存在するとは言え、その選択は急速に使い尽くされる可能性がありかつ誤った治療の決定がなされる場合に患者が迅速に臨床上の進行もしくは悪化を経験する可能性があることが明白である。ニーズに合わせた（ｔａｉｌｏｒｅｄ）個別に設定された治療への鍵は、利用可能な薬物に対する感受性もしくは耐性に関しての個々の患者のウイルス集団の有効なプロファイリングに存する。これは、真に個別に設定された療法の到来を意味することができる。
【００１２】
耐性のモニタリングの目的は、医師が個々の患者に最も至適の薬物の組合せを処方することを可能にするのに必要な情報を提供することである。現在、耐性の測定に対する２個の別個のアプローチが存在する：
第一のアプローチは表現型分類（ｐｈｅｎｏｔｙｐｉｎｇ）を必要とし、それは特定の治療薬に対する患者の病原体もしくは悪性細胞の実際の感受性を直接測定する。例えば、ＨＩＶ−１表現型試験は、実験室で薬物の存在下で成長する患者から採取されたＨＩＶ−１の能力として検出されるＨＩＶ−１の薬剤耐性を直接測定する。表現型は、ＩＣ50、もしくは特定の薬物に対する耐性の倍数（ｆｏｌｄ  ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）として測定、例えば表され、それはサンプル中のビリオンの半分を殺すのに必要とされる薬物の濃度と定義される。これは野性型ウイルスを使用しての該薬物に対するＩＣ50に匹敵する。表現型は、通常、薬物のそれぞれについてＩＣ50の増大の倍数に関して記述されるかもしくは表すことができる。
【００１３】
表現型分類の３つの主要な型の方法論が存在する。１つのこうした型はプラーク減少アッセイ（ｐｌａｑｕｅ  ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  ａｓｓａｙ）である。この方法の一欠点は、それがＮＳＩ株を検出しないことである。表現型分類の別の方法は、ＰＢＭＣ  ｐ２４成長阻害アッセイを包含する（Ｊａｐｏｕｒ，Ａ．Ｊ．、Ｍａｙｅｒｓ，Ｔ．Ｌ．、Ｊｏｈｎｓｏｎ，Ｖ．Ａ．、Ｋｕｒｉｔｚｋｅｓ，Ｄ．Ｒ．，Ｂｅｃｋｅｔｔ，Ｌ．Ａ．、Ａｒｄｕｉｎｏ，Ｊ．−Ｍ．、Ｌａｎｅ，Ｊ．、Ｂｌａｃｋ，Ｒ．Ｊ．、Ｒｅｉｃｈｅｌｄｅｒｆｅｒ，Ｐ．Ｓ．、Ｄ’Ａｑｕｉｌａ，Ｒ．Ｔ．、Ｃｒｕｍｐａｃｋｅｒ，Ｃ．Ｓ．、Ｔｈｅ  ＲＶ−４３  Ｓｔｕｄｙ  Ｇｒｏｕｐ  ＆  Ｔｈｅ  ＡＣＴＧ  Ｖｉｒｏｌｏｇｙ  Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ  Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ  Ｗｏｒｋｉｎｇ  Ｇｒｏｕｐ．１９９３．Ａｎｉｔｉｍｉｃｒｏｂ．Ａｇｅｎｔｓ  Ｃｈｅｍｏｔｈｅｒ．３７、１０９５−１１０１（引用することにより本明細書に組み込まれる））。この技術に伴う一問題は、ＰＢＭＣからのウイルス培養が非常に遅くかつ労働集約的であることである。加えて、それは他の技術の精度を欠き、また、それはウイルスの成長について初代ヒト細胞に頼るため、アッセイの自動化および高スループットが事実上不可能である。なお別の方法は組換えウイルスアッセイである（Ｋｅｌｌａｍ，Ｐ．とＬａｒｄｅｒ，Ｂ．Ａ．１９９４．Ａｎｔｉｍｉｃｒｏｂ．Ａｇｅｎｔｓ  Ｃｈｅｍｏｔｈｅｒ．３８、２３−３０（引用することにより本明細書に組み込まれる））。該組換え法は、それが実験室でのウイルスの成長の間に起こる選択の量を減少させ、それがより迅速、より再現可能で、自動化および高スループットに修正可能であり、かつ、全部の利用可能な薬物を１回のアッセイで試験することができるため、既に挙げられたアッセイを上回る利点を有する。
【００１４】
耐性の測定への第二のアプローチは、耐性に関連することが既知もしくは疑われるウイルスタンパク質の最低１種中のアミノ酸変化に至るウイスルゲノム中の特定の遺伝子変化（突然変異）を検出する遺伝子型分類（ｇｅｎｏｔｙｐｉｎｇ）試験を必要とする。
【００１５】
ハイブリダイゼーションに基づく点突然変異アッセイおよびＤＮＡ配列決定のような、遺伝子型分類を実施するための多数の技術が存在する。普遍的な点突然変異アッセイは、プライマー特異的ＰＣＲ（Ｌａｒｄｅｒ  ＢＡ、Ｋｅｌｌａｍ  ＰとＫｅｍｐ，ＳＤ  １９９１．ＡＩＤＳ  ５：１３７−１４４（引用することにより本明細書に組み込まれる））、示差的ハイブリダイゼーション（Ｅａｓｔｍａｎ，Ｐ．Ｓ．、Ｕｒｄｅａ，Ｍ．、Ｂｅｓｅｍｅｒ，Ｄ．、Ｓｔｅｍｐｉｅｎ，Ｍ．とＫｏｌｂｅｒｇ，Ｊ．１９９５．Ｊ．Ａｃｑｕｉｒ．Ｉｍｍｕｎｅ  Ｄｅｆｉｃ．Ｓｙｎｄｒ．Ｈｕｍａｎ  Ｒｅｔｒｏｖｉｒｏｌ．９、２６４−２７３（引用することにより本明細書に組み込まれる））、ラインプローブアッセイ（Ｌｉｎｅ  Ｐｒｏｂｅ  Ａｓｓａｙ）（ＬｉＡＰ（商標）、インノジェネティックス（Ｉｎｎｏｇｅｎｅｔｉｃｓ））（Ｓｔｕｙｖｅｒ，Ｌ．、Ｗｙｓｅｕｒ，Ａ．、Ｒｏｍｂｏｕｔ，Ａ．、Ｌｏｕｗａｇｉｅ，Ｊ．、Ｓｃａｒｃｅｚ，Ｔ．、Ｖｅｒｈｏｆｓｔｅｄｅ，Ｃ．、Ｒｉｍｌａｎｄ，Ｄ．、Ｓｃｈｉｎａｚｉ，Ｒ．Ｆ．とＲｏｓｓａｕ，Ｒ．１９９７．Ａｎｔｉｍｉｃｒｏｂ．Ａｇｅｎｔｓ  Ｃｈｅｍｏｔｈｅｒａｐ．４１、２８４−２９１（引用することにより本明細書に組み込まれる））、および遺伝子チップ配列決定（アフィメトリックス（Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ））（Ｄ’Ａｑｕｉｌａ，Ｒ．Ｔ．１９９５．Ｃｌｉｎ．Ｄｉａｇｎｏｓｔ．Ｖｉｒｏｌ．３、２９９−３１６（引用することにより本明細書に組み込まれる））を包含する。点突然変異アッセイは、耐性の図式の小さな選ばれた一部分のみを提供することができる。しかしながら、ＤＮＡ配列決定は、配列決定されたゲノムの領域中のヌクレオチドに関する情報を提供する。これは、ゲノム中の変化を検出することができることを意味する。しかしながら、現時点で、遺伝子型試験の結果を解釈して治療薬の耐性についての意味のある結論を提供することは困難なままである。遺伝子型分類を上回る表現型分類の利点は、表現型分類が、発生した全部の突然変異から生じる感受性のいかなる変化およびそれらの間のいかなる相互作用の直接の尺度でもあることである。であるから、それは耐性の試験の最高基準である。表現型分類の欠点は、それが実施するのに複雑、冗長で（通常４週間）、そして従って遺伝子型分類より高価であることである。従って、表現型分類は患者の治療の設計の現実的な方法でない。
【００１６】
医師が患者の耐性プロフィルを知らされることができる速度の重要性は、以下の仮説的しかし現実的な例により立証することができ、それは耐性の評価の複雑さを減少させかつその実施時間を改善することの必要性を強調する。第一線の三剤併用療法が、ある時間の期間の間、検出不可能な限界までウイルス負荷量を低下させると想定されたい。その後、ウイルス負荷量は、耐性の発生の結果として上昇することを開始する。耐性の情報なしで、医師は患者の治療歴に基づき判断を行いそして薬物の１種もしくはそれ以上を変更することができる。結果として、再度、ウイルス負荷量が低下されるが、しかし、新たな治療レジメンは至適に及ばず、従ってウイルス複製が薬物からの選択圧力（ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｐｒｅｓｓｕｒｅ）下で継続し、そして耐性がもう一度迅速に発生する。結果として、ウイルス複製の制御が喪失され、そして利用できる１５種の薬物の数種が「使い果たされて」しまう。
【００１７】
遺伝子型分類試験はより迅速に実施することができるとは言え、遺伝子型分類に伴う一問題は、現在、ＨＩＶ−１薬物に対する感受性に対する影響の証拠をもつ１００を越える別個の突然変異が存在し、かつ、新たなものが、新たな薬物および治療戦略の開発と同時に絶えず発見されていることである。これらの点突然変異、欠失および挿入と、薬物療法に対するウイルスの実際の感受性との間の関係は極めて複雑かつ相互に作用する。この複雑さの一例は、３ＴＣに耐性を賦与するがしかしＡＺＴ耐性を復帰させるＭ１８４Ｖ突然変異である。３３３Ｄ／Ｅ突然変異は、しかしながら、この効果を取り消しかつ二重のＡＺＴ／３ＴＣ耐性につながる可能性がある。
【００１８】
結果として、遺伝子型分類データの解釈は、高度に複雑および決定的に重要の双方である。解釈のこの挑戦への多数の多様なアプローチが存在している。例えば、各薬物に関連する主要な耐性突然変異および患者の最近の治療歴の知識で武装されて、医師が至適の治療に関する決定を行う。これらの判断を行うために医師を補助するために、多様な専門家の意見調査員団が召集され、そして指針を発表した（例えば耐性共同作業グループ（Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ  Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎ  Ｇｒｏｕｐ））。加えて、ルールに基づく（ｒｕｌｅ−ｂａｓｅｄ）アルゴリズムが別のアプローチを構成する。これは、本質的には、薬物のそれぞれに対する耐性と関連する突然変異を示す表を含む上の正式なものにされた一バージョンである。これらは、単純な印刷された表であることができるか、もしくは、該情報を使用して、ルールに基づくコンピュータアルゴリズムを開発することができる。しかしながら、抗レトロウイルス薬に対する耐性に関与する多数の突然変異を考え、また、突然変異間の複雑な相互作用を考えれば、遺伝子型分類の欠点は、結果の信頼できる解釈および臨床での応用である。より多くの薬物が利用可能になるため、また、より多くの突然変異が耐性の発生に関与するために、生の遺伝子型データの「人的」もしくはルールに基づく解釈は、複雑さの増大により急速に不可能となっている。
【００１９】
従って、遺伝子型分類に関与する主な挑戦は、結果の解釈を改良することである。技術は、発生した突然変異の若干（すなわち点突然変異アッセイ）もしくは全部（すなわちＤＮＡ配列決定）を同定することができるが、しかし、それはその後、多様な治療薬に対する該ウイルス集団の感受性に対するこれらの突然変異の正味の影響が何であろうかを予測するための精巧な解釈を必要とする。その場合、医師は、この情報を患者に関する全部の他の情報と組合せ、そしてそれらの個々の患者の治療のための薬物の選択に関して全部のこれが意味するものを決定しなければならないかもしれない。
【００２０】
従って、遺伝子型分類の結果の解釈の改良方法を提供することが、本発明の一目的である。
【００２１】
遺伝子型に基づく表現型の決定（もしくは予測）方法を提供することが、本発明のさらなる一目的である。
【００２２】
治療もしくは治療薬に対する病原体もしくは悪性細胞の耐性の予測方法を提供することもまた、本発明のさらなる一目的である。
【００２３】
治療に対する患者の耐性を予測することもまた本発明の一目的である。
【００２４】
治療のききめ（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ）もしくは有効性（ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ）の評価方法、または患者の治療の至適化方法を提供することもまた、本発明の一目的である。
【００２５】
（発明の要約）
上述された問題に対する一解決策は、遺伝子型情報を表現型プロフィルと相互に関連させることによる薬剤耐性の新たな測定方法を必要とする。
【００２６】
本発明において、該方法は、遺伝子型および表現型双方のデータベースの知識を一緒にし、そして表現型試験を実際に行わなくてはならないことなしに（仮想）表現型の耐性の倍数（ｆｏｌｄ）の値を決定する。遺伝子型データベースは、参照ＨＩＶウイルス（野性型）と比較して、試験されるＨＩＶウイルス中に突然変異を含有する。表現型データベースは、参照ＨＩＶウイルス（野性型）と比較した耐性の倍数の決定とともに、試験されるＨＩＶウイルスの表現型の耐性値を含有する。下述されるとおり、この分析は、記憶された配列に対して例えば患者サンプルからの試験中のＨＩＶウイルス配列の配列を比較すること、および「類似配列」を選択することにより行ってよい。その後、表現型データをそれらの「類似配列」について集め、そして耐性の倍数の平均もしくは中央値を、選択された表現型の値から計算してよい。この値は「仮想の耐性の倍数（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｆｏｌｄ  Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）」と呼ばれ、これは「仮想表現型（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｈｅｎｏｔｙｐｅ）」につながる。
【００２７】
（発明の詳細な記述）
第一の態様によれば、本発明は：
ａ）疾患を生じさせる作用物（ａｇｅｎｔ）から遺伝子配列を得ること、
ｂ）前記遺伝子配列が最低１個の突然変異を含んで成り、また、前記最低１個の突然変異もしくは突然変異パターンが最低１種の治療もしくは治療薬に対する耐性と関連するはずである、前記遺伝子配列中の最低１個の突然変異パターンを同定すること、
ｃ）ｂ）において該遺伝子配列中で同定された突然変異パターンの最低１個に類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーについて、遺伝子型データベースを検索すること、
ｄ）類似の突然変異パターンをもつ前記最低１個の遺伝子型エントリーを、表現型データベース中のある表現型と相互に関連させること、および
ｅ）類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーのデータベースの表現型から、前記疾患を生じさせる作用物の表現型を決定すること
を含んで成る、例えば生物学的サンプル中の前記疾患を生じさせる作用物の表現型の決定もしくは予測方法に関する。
【００２８】
上述された方法の同一の方法論を、例えば現在適用される治療を評価するため、もしくはある治療に対するある患者の耐性を予測するために使用することができる。
【００２９】
従って、別の態様によれば、本発明は：
ａ）患者からの生物学的サンプルを提供すること、
ｂ）前記生物学的サンプル中の疾患を生じさせる作用物から遺伝子配列を得ること、
ｃ）前記遺伝子配列が最低１個の突然変異を含んで成り、前記最低１個の突然変異が、該患者に現在投与されている最低１種の治療に対する耐性と関連する、前記遺伝子配列中の最低１個の突然変異パターンを同定すること、
ｄ）ｂ）において遺伝子配列中で同定された突然変異パターンの最低１個に類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーについて、遺伝子型データベースを検索すること、
ｅ）類似の突然変異パターンをもつ前記最低１個の遺伝子型エントリーを、表現型データベース中のある表現型と相互に関連させること、
ｆ）類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーのデータベースの表現型から、前記疾患を生じさせる作用物の表現型を決定すること、
ｇ）患者に現在施されている各治療について、段階ｂ）からｅ）を反復することにより一連の表現型を得ること、および
ｈ）該一連の表現型から患者の治療の有効性を評価すること
を含んで成る、患者の治療の有効性の評価方法もしくは患者の治療のモニタリング方法に関する。
【００３０】
また、本発明は：
ａ）患者からの生物学的サンプルを提供すること、
ｂ）前記生物学的サンプル中の疾患を生じさせる作用物から遺伝子配列を得ること、
ｃ）前記遺伝子配列が最低１個の突然変異を含んで成り、また、前記最低１個の突然変異が最低１種の治療に対する耐性と関連する、前記遺伝子配列中の最低１個の突然変異パターンを同定すること、
ｄ）ｂ）において遺伝子配列中で同定された突然変異パターンの最低１個に類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーについて、遺伝子型データベースを検索すること、
ｅ）類似の突然変異パターンをもつ前記最低１個の遺伝子型エントリーを、表現型データベース中のある表現型と相互に関連させること、
ｆ）類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーのデータベースの表現型から、前記疾患を生じさせる作用物の表現型を決定すること、
ｇ）一群の治療について、段階ｂ）からｅ）を反復することにより一連の表現型を得ること、および
ｈ）該一連の表現型から患者のための治療を至適化すること
を含んで成る、ある患者についての治療の至適化方法に関する。
【００３１】
ウイルス、とりわけＨＩＶに関して実施例で記述される一方、本発明は、遺伝子型の情報を表現型プロフィルと相互に関連させることが望ましいいかなる疾患状態にも対する広範な応用可能性を有する。当業者は、ＨＩＶウイルスでの本発明の以下の論考を容易に理解しかつ慣例の熟練の実施により本発明を他の疾患（他のウイルス感染症、悪性細胞、癌、細菌感染症、他の病原体などのような）に適用して、遺伝子型情報を相関させて表現型応答を予測し、薬剤耐性を評価し、そしてついには特定の一患者のための薬物の治療レジメンを開発することができる。当業者はまた、多くのウイルス種が多くの株を含んで成る、例えばＨＩＶはＨＩＶ−１を別にしてＨＩＶ−２もまた含んで成り、かつ、双方の群が限定されるものでないがＨＩＶ−１について群ＯもしくはＭを挙げることができる群にさらに分割されることも知ることができる。
【００３２】
従って、別の態様によれば、本発明は：
ａ）病原体を有する患者からの生物学的サンプルを提供すること、
ｂ）前記病原体から遺伝子配列を得ること、
ｃ）前記遺伝子配列が最低１個の突然変異を含んで成り、また、前記最低１個の突然変異が最低１種の治療に対する耐性と関連する、前記遺伝子配列中の最低１個の突然変異パターンを同定すること、
ｄ）ｂ）において遺伝子配列中で同定された突然変異パターンに類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーについて、遺伝子型データベースを検索すること、
ｅ）類似の突然変異パターンをもつ前記最低１個の遺伝子型エントリーを、表現型データベース中のある表現型と相互に関連させること、
ｆ）一群の治療について、段階ｂ）からｅ）を反復することにより一連の表現型を得ること、および
ｇ）該一連の表現型から、治療に対する患者の耐性を予測すること
を含んで成る、治療に対する病原体の耐性の予測方法に関する。
【００３３】
なお別の態様によれば、本発明は：
ａ）悪性細胞を有する患者からの生物学的サンプルを提供すること、
ｂ）前記悪性細胞から遺伝子配列を得ること、
ｃ）前記遺伝子配列が最低１個の突然変異を含んで成り、また、前記最低１個の突然変異が最低１種の治療に対する耐性と関連する、前記遺伝子配列中の突然変異パターンを同定すること、
ｄ）ｂ）において遺伝子配列中で同定された突然変異パターンに類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーについて、遺伝子型データベースを検索すること、
ｅ）類似の突然変異パターンをもつ前記最低１個の遺伝子型エントリーを、表現型データベース中のせいぜい１個の表現型と相互に関連させること、
ｆ）一群の治療について、段階ｂ）からｅ）を反復することにより一連の表現型を得ること、および
ｇ）該一連の表現型から、治療に対する患者の耐性を予測すること
を含んで成る、治療に対する悪性細胞の耐性の予測方法に関する。
【００３４】
上の方法は診断方法と解釈されるべきであり、従って、本発明はまた、本発明の方法のそれぞれを実施するための診断キットも提供する。
【００３５】
本出願により提供される原理および方法は、最も成功するであろう治療を至適化もしくは選択するための手段を治療している医師に提供するように管理されることが理解されるべきである。該原理は、癌、細菌およびウイルス感染症のような疾患の治療（もしくは治療のモニタリング）にとりわけ適する。これらの疾患状態は、複雑かつ継続的に変動する治療レジメンに左右され、そして従って、治療中の患者は、薬物の効果を追跡するためまたは患者管理を至適化もしくは至適の患者管理を選択するために頻繁な治療モニタリングを受ける必要がある。
【００３６】
本発明の方法は、実際に表現型試験を行わなくてはならないことなく表現型を決定する。この意味内で、「決定すること」という用語は「予測すること」もしくは「診断すること」と互換性である。
【００３７】
「患者」は、疾患に罹っているまたは疾患のための治療が必要もしくは望ましいいかなる生物体、とりわけヒトもしくは他の哺乳動物であってよい。患者は家畜もしくは愛玩動物を包含するいかなる哺乳動物も包含し、また、いかなる年齢もしくは発達の状態のヒトも包含する。
【００３８】
「生物学的サンプル」は、疾患を生じさせるもしくは疾患を引き起こす作用物を含んで成る、患者から直接もしくは間接的方法で得られたいかなる物質であってもよい。前記疾患を生じさせる作用物は配列決定されることが可能である。この点に関して、生物学的サンプルならびに疾患を生じさせる作用物および疾患を引き起こす作用物という用語は、本発明中で互換可能である。生物学的サンプルは、例えば唾液、精液、乳汁、血液、血漿、糞便、尿、組織サンプル、粘液サンプル、細胞培養物中の細胞、さらに培養されてよい細胞などから得てよい。生物学的サンプルは生検サンプルもまた包含する。一態様においては、ＨＩＶに感染した患者について、ウイルスを含有するいかなる生物学的サンプルを使用してもよい。別の態様においては、癌患者について、サンプルは上記の全部、およびそれからの配列腫瘍、生検組織などを包含してよい。一態様においては、ウイルスに感染した患者について、ウイルスを含有するいかなる生物学的サンプルも本発明の方法のいずれかで使用してよい。好ましくは、前記ウイルスはレトロウイルスである。好ましくは、生物学的サンプルは、ＨＩＶ、ＨＣＶ−（Ｃ型肝炎ウイルス）およびＨＢＶ（Ｂ型肝炎ウイルス）から選ばれたウイルスを含有する。
【００３９】
「ＨＩＶ」はヒト免疫不全ウイルスであり、これはレトロウイルスである。「レトロウイルス」は、その生活環の間に逆転写酵素を利用するいずれかのＲＮＡウイルスである。「ＨＣＶ」はヒト肝炎ウイルスであり、これはＲＮＡウイルスである。「ＨＢＶ」はヒトＢ型肝炎ウイルスであり、これはＤＮＡウイルスであるが、しかし、逆転写酵素活性（それによりゲノムＲＮＡがウイルス内でＤＮＡに翻訳される）もまた表すため、レトロウイルスのいくつかの特徴を共有する。
【００４０】
なお別の好ましい態様によれば、該方法のいずれかにおける生物学的サンプルは、細胞、組織細胞、突然変異された細胞、悪性細胞を含有してよい。癌患者について、生物学的サンプルは上の全部、癌細胞、全体もしくは部分的な腫瘍、生検サンプルなどを包含してよい。
【００４１】
一態様において、それから遺伝子配列もしくはタンパク質配列を生じさせることができる標的核酸もしくはタンパク質が、生物学的サンプル中に存在する。
【００４２】
「遺伝子配列」は最低１個のヌクレオチドを含有するいずれかの配列である。例えば１個のヌクレオチドは文字Ａ、Ｃ、ＴもしくはＧにより表してよい。ヌクレオチドの組合せは、例えばＲ、Ｙ、Ｍなどのような他の文字により表してよい。アミノ酸はそれら自身の記号により表される。核酸およびアミノ酸に使用される略語の概説は、Ａｌｂｅｒｔｓ，Ｂ．、Ｂａｙ，Ｄ．、Ｌｅｗｉｓ，Ｊ．、Ｒａｆｆ，Ｍ．、Ｒｏｂｅｒｔｓ，Ｋ．、Ｗａｔｓｏｎ，Ｊ．  Ｔｈｅ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｃｅｌｌ、ガーランド  パブリッシング（Ｇａｒｌａｎｄ  ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ）、ニューヨーク、１９９４に見出すことができる。
【００４３】
本明細書で使用されるところの遺伝子配列は、疾患を生じさせる作用物の完全な配列、もしくは疾患を生じさせる作用物の配列の最低１セグメントを指してよい。特定の一標的タンパク質の配列は、該標的タンパク質をコードする核酸を配列決定することか、もしくはタンパク質それ自身を配列決定することによるかのいずれかにより得ることができる。タンパク質配列決定は、限定されるものでないが古典的なエドマン分解の化学（“Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ”Ｅｄｍａｎ  Ｐ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．Ｂｉｏｃｈｅｍ．Ｂｉｏｐｈｙｓ．１９７０、８、２１１−２５５）を挙げることができるを得ることができる。この化学はまた完全に自動化することもできる。質量分析法を包含する新規技術もまた検討中のタンパク質の配列の分析を可能にする（“Ｍａｓｓ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  ｆｒｏｍ  ｇｅｎｏｍｅｓ  ｔｏ  ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ”Ｙａｔｅｓ  Ｊ．Ｔｒｅｎｄｓ  ｉｎ  ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ２０００、１６、５−８）。あるいは、標的タンパク質の配列は、古典的な核配列決定プロトコル、例えば伸長チェーンターミネータープロトコル（サンガーの技術）（（“ＤＮＡ  ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｃｈａｉｎ  ｔｅｒｍｉｎａｔｉｎｇ  ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｓ”Ｓａｎｇｅｒ  Ｆ．、Ｎｉｃｈｌｅｒ．、Ｃｏｕｌｓｏｎ  Ａ．Ｐｒｏｃ．Ｎａｔ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．１９７７、７４、５４６３−５４６７）もしくは鎖切断プロトコルを使用して得ることができる。特定の配列決定の方法論は、例えばビジブル  ジェネティックス（Ｖｉｓｉｂｌｅ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ）により開発された。限定されるものでないが質量分析法、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ（マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間型分光法）（“Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｍａｓｓ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ”Ｇｒａｂｅｒ  Ｊ、Ｓｍｉｔｈ  Ｃ．、Ｃａｎｔｏｒ  Ｃ．Ｇｅｎｅｔ．Ａｎａｌ．１９９９、１４、２１５−２１９．）チップ分析（ハイブリダイゼーションに基づく技術）（Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ  ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ  ａｓｓａｙｓ  ｗｉｔｈ  ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｃｈｉｐｓ．Ｆｏｄｏｒ  Ｓ  Ｐ；Ｒａｖａ  Ｒ  Ｐ；Ｈｕａｎｇ  Ｘ  Ｃ；Ｐｅａｓｅ  Ａ  Ｃ；Ｈｏｌｍｅｓ  Ｃ  Ｐ；Ａｄａｍｓ  Ｃ  Ｌ  Ｎａｔｕｒｅ  １９９３、３６４、５５５−６．）を挙げることができる、標的核酸の配列を解明するための新規アプローチが開発されていることが理解されるべきである。核酸配列決定はＤＮＡおよびＲＮＡ双方の配列決定を包含することが認識されるべきである。
【００４４】
「コドン」という用語は、本発明中で使用される場合はいつも、検討される遺伝子のその特定の位置に存在するアミノ酸の位置に関する。例えば、プロテアーゼ遺伝子のコドン９０での突然変異は、野性型遺伝子に比較してタンパク質鎖中の位置９０の変えられたアミノ酸を指す。
【００４５】
核酸は、遊離および／もしくは可溶性の形態で生物学的サンプル中に存在することができるか、またはウイルス中でのようにタンパク質により被包化されることができる。本発明の好ましい態様において、核酸は、組織細胞、悪性細胞もしくは癌細胞のような細胞中に存在してよい。他の好ましい態様によれば、核酸は微生物、原生動物もしくは多細胞生物体の１つであってよい。表現型を決定する必要がある生物学的サンプル中に存在する好ましい微生物は、ウイルスもしくはプリオン、または細菌、藻類もしくは真菌の病原体である。「病原体」という用語はまた、哺乳動物もしくは植物寄生虫にも関する。
【００４６】
「病原体」という用語は、別の生物体中で疾患状態を生じさせるいかなる細菌、ウイルス、真菌またはいずれかの他の微生物もしくは多細胞生物体に関してもよい。前記他の生物体は、好ましくは哺乳動物、最も好ましくはヒト哺乳動物である。しかしながら、前記他の生物体は、その中で前記病原体が疾患状態を生じさせる植物もしくは植物細胞であることもまたできる。
【００４７】
「疾患を生じさせる作用物（ｄｉｓｅａｓｅ  ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ  ａｇｅｎｔ）」もしくは「疾患を引き起こす作用物（ｄｉｓｅａｓｅ  ｃａｕｓｉｎｇ  ａｇｅｎｔ）」は、治療耐性試験に敏感に反応する疾病もしくは疾患を引き起こすいかなる作用物であってもよい。疾患を生じさせる作用物の例は既に上述され、かつ、限定されるものでないがレトロウイルスのようなウイルス、癌を引き起こす遺伝子もしくはｐ５３突然変異体のような突然変異体遺伝子、および他の癌遺伝子もしくは腫瘍抑制遺伝子、細菌、ウイルス、プリオン、藻類、真菌、寄生虫、原生動物ならびに感染性疾患をもたらす他の作用物を挙げることができる。
【００４８】
「悪性細胞」という用語は、それを含有する生物体中で異常な構造もしくは挙動を示して重症の疾患状態をもたらす細胞に関する。一態様における悪性細胞は、疾患状態の出現もしくは癌と関係づけられるそれらのゲノム中の突然変異を含有する細胞である。
【００４９】
好ましい一態様によれば、本発明の方法を実施して得られる遺伝子配列は、癌の分子マーカーの遺伝子配列、例えばｐ５３、癌遺伝子もしくは腫瘍抑制遺伝子の遺伝子配列であってよい。
【００５０】
「表現型」という用語は、環境とともに該遺伝子型により生じられる生物体もしくは疾患を生じさせる作用物のいずれかの観察可能な特性を包含してよい。一態様において、表現型は最低１種の治療に対する疾患を生じさせる作用物の耐性を指す。従って、本発明の方法は、最低１種の治療もしくは治療薬に対する疾患を生じさせる作用物の表現型を決定する。
【００５１】
「仮想表現型」という表現は、あるサンプルの遺伝子型の決定により得られる前記サンプルの表現型に関し、前記遺伝子型は、対応する表現型が既知である遺伝子型に一致させるための検索とのデータベース中での相関に使用される。表現型のこの集合物から、サンプルの表現型が計算される。
【００５２】
本発明の方法は、耐性と関連することが既知もしくは疑われる、またはそれに対して耐性が出現することを期待することができるそれぞれの可能な治療もしくは治療薬について反復することができる。であるから、本発明の別の態様によれば、生物学的サンプルの表現型が、個々の治療もしくは個々の治療薬に対するもしくはそれに関する表現型の一覧として提示されることができる。これは実施例の節でさらに具体的に説明される。
【００５３】
「表現型の耐性」という表現は、試験された治療、治療薬もしくは薬物に対する細胞、ウイルスもしくはウイルスに感染した細胞の耐性を含んで成る。
【００５４】
本明細書で使用されるところの「耐性」という用語は、ある疾患に対するある治療の耐性、感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）、感受性（ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）もしくは有効性の能力に関する。
【００５５】
「治療（ｔｈｅｒａｐｙ）」という用語は、限定されるものでないが、治療もしくは治療的処置で使用することができる薬物、医薬、殺菌剤、殺真菌剤、抗生物質、または抗癌、抗ウイルス、抗菌、抗真菌、抗寄生虫もしくはいずれかの他の化合物もしくは組成物を挙げることができる。治療はまた、患者の疾患の処置（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ）もしくは改善に有用な遺伝子治療もしくは放射線治療のような処置も包含する。本明細書で使用されるところの治療は併用療法もまた包含する。
【００５６】
本発明はまた、特定の治療もしくは治療薬に対するそれらの挙動を検討するために正常（組織）細胞もしくは非悪性細胞の表現型を決定するのにも適用することができる。
【００５７】
本明細書で使用されるところの「突然変異」という用語は、疾患を引き起こす作用物の遺伝子配列の遺伝的および後生的双方の突然変異を包含する。遺伝子変化は、限定されるものでないが（ｉ）塩基置換：単一ヌクレオチド多形、転位、トランスバージョン、置換、ならびに（ｉｉ）フレームシフト突然変異：挿入、反復および欠失を挙げることができる。後生的変化（ｅｐｉｇｅｎｅｔｉｃ  ｃｈａｎｇｅ）は、限定されるものでないが核酸の変化、例えば核酸のメチル化を挙げることができる。例えば、遺伝子配列の全部もしくは一部のみ中のシトシン残基のメチル化（の変化）。本発明において、突然変異はまたアミノ酸配列のレベルで考慮してもよく、かつ、限定されるものでないがアミノ酸の置換、欠失もしくは挿入を挙げることができる。
【００５８】
「対照配列」もしくは「野性型」は、突然変異の存在がそれから基づく参照配列である。例えばＨＩＶの対照配列はＨＸＢ２である。このウイルスゲノムは９７１８ｂｐを含んで成り、そしてＮＣＢＩのジェンバンク（ＧｅｎＢａｎｋ）で受託番号Ｍ３８４３２もしくはＫ０３４５５（ｇｉ番号：３２７７４２）を有する。
【００５９】
特定の疾患、感染症もしくは特定の病原体により引き起こされる疾患の分野での本発明での使用のための参照もしくは野性型配列は、公的に利用可能なデータベースから容易に得ることができる。例えば、癌の病因に対する突然変異の影響は、ｐ５３、ＴＧＦ−β、ＮＦ−１、ＷＴ−１およびＲｂのような腫瘍抑制遺伝子の効果に影響する突然変異により例示することができる。また、Ｒａｓ、ｃ−ｍｙｃ、ｃ−ｒａｆ、ｎｅｕのような癌遺伝子、およびＩＬ−２、ならびに修復遺伝子、例えばメチルグアノシルおよびメチルトランスフェラーゼ中に存在する突然変異も、表現型および／もしくは薬物の効果の変化を引き起こす可能性がある。
【００６０】
別の態様において、核酸のメチル化である突然変異が、ＣｐＧ−ジヌクレオチド内のシトシンの５位で起こることができる。一般に、ＣｐＧジヌクレオチドは哺乳動物のゲノム全体で大きく不十分に見積もられているが、しかし、それは、ＣｐＧ島（ＣｐＧ  ｉｓｌａｎｄｓ）と呼ばれる約１キロ塩基の小さなゲノム領域中で、その期待される頻度近くで見出すことができる。ＣｐＧ島は完全なゲノムの約１％のみ、およびゲノム全体のＣｐＧ部位の１５％に相当するとは言え、これらの領域はメチル化されないＣｐＧジヌクレオチドのおよそ５０％を含有する。メチル化は、例えば、脆弱性Ｘおよびレット（Ｒｅｔｔ）症候群のような疾患状態、ならびにまた薬物のプロファイリングにも影響するかもしれない。例えば、Ｒｏｂｅｒｔｓｏｎら、Ｎａｔｕｒｅ  Ｒｅｖｉｅｗｓ、２０００  ｖｏｌ  １、ｐ．１１−１９、およびＥｓｔｅｌｌｅｒ  Ｍ．ら  Ｎｅｗ  Ｅｎｇｌａｎｄ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ、２０００、Ｖｏｌ  ３４３：１９、ｐ．１３５０−１３５４（その開示はこれにより引用することにより組み込まれる）を参照されたい。
【００６１】
「最低１種の治療に対する耐性と相関する最低１個の突然変異」という表現は、限定されるものでないが、治療に対する疾患を引き起こす作用物の感受性に影響する遺伝子配列中の突然変異および突然変異の組合せを挙げることができる。最低１個の突然変異は、特定の治療、例えば薬物もしくは一群の治療に対する感受性に影響するかもしれない。最低１個の突然変異は、例えば、治療に対する疾患を生じさせる作用物の耐性を増大および／もしくは低下させるかもしれない。最低１個の突然変異はまた、例えば、治療に対する疾患を生じさせる作用物の感受性を遂げる遺伝子配列中に存在する他の突然変異の影響も強めるおよび／もしくは減少させるかもしれない。
【００６２】
一態様において、最低１種の治療に対する耐性に相関する最低１個の突然変異は、治療に対する感受性に影響することが既知であるかもしくは疑われる突然変異もしくは突然変異の組合せを包含する。治療に対する疾患を生じさせる作用物の感受性に影響することが既知もしくは疑われる突然変異の一覧は、例えば、学術論文、特許および特許明細、例えば、Ｓｃｈｉｎａｚｉ，Ｒ．Ｆ．、Ｌａｒｄｅｒ，Ｂ．Ａ．とＭｅｌｌｏｒｓ，Ｊ．Ｗ．１９９７．Ｉｎｔ．Ａｎｔｉｖｉｒａｌ  Ｎｅｗｓ．５、１２９−１４２（１９９７）；国際特許出願第ＷＯ  ００／７８９９６号；同第ＷＯ  ９９／６７４２７号；同第ＷＯ  ９９／６１６５８号明細書；米国特許第ＵＳ  ６，０８７，０９３号；国際特許出願第ＷＯ  ００／７３５１１号明細書；および米国特許出願第０９／５８０／４９１号、同第０９／５８９，１６７号明細書、ならびに“Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ  ａｇｅｎｔ  ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ  ａｎｄ  ｆｏｒ  ｄｅｆｉｎｉｎｇ  ｔｈｅ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ｂａｓｉｓ  ｏｆ  ｄｒｕｇ  ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ  ｕｓｉｎｇ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ  Ｐｒｏｖｉｓｉｏｎａｌ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｆｉｌｅｄ（その開示はこれにより引用することにより組み込まれる）に見出すことができる。治療に対する疾患を生じさせる作用物の感受性に影響することが既知もしくは疑われる突然変異の例はまた、ｈｔｔｐ：／／ｈｉｖ−ｗｅｂ．ｌａｎｌ．ｇｏｖ；ｈｔｔｐ：／／ｈｉｖｄｂ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ／ｈｉｖ／；もしくはｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｖｉｒａｌ−ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ．ｃｏｍでインターネット上でも見出すことができる。逆転写酵素阻害剤に対する耐性を賦与するＨＩＶのＲＴドメイン中に存在する突然変異の付加的な例は、限定されるものでないが、６９Ｃ、６９Ｖ、６９Ｔ、７５Ａ 、１０１Ｉ、１０３Ｔ、１０３Ｎ、１８４Ｔ、１８８Ｈ、１９０Ｅ、２１９Ｎ、２１９Ｑ、２２１Ｙ、２２１Ｉおよび２３３Ｖを挙げることができる。逆転写酵素阻害剤に対する耐性を賦与するＨＩＶのＰＲドメイン中に存在する突然変異の付加的な例は、限定されるものでないが、２４Ｍ、４８Ａおよび５３Ｌを挙げることができる。突然変異は単独で、もしくは他の突然変異と組合せで耐性を遂げるかもしれない。突然変異がそれに対する耐性を遂げるかもしれない特定の治療、例えば抗レトロウイルス薬は、例えば、アンチヴァイログラム［ＡＮＴＩＶＩＲＯＧＲＡＭ］（商標）のような表現型耐性モニタリングアッセイを使用して、当業者により決定してよい。
【００６３】
突然変異パターンの形態で配列中の突然変異を表す多様な可能性が存在し、そのいくつかは実施例の節で詳細に説明する。
【００６４】
遺伝子配列中の「突然変異パターンを同定すること」という表現は、核酸もしくはアミノ酸中の変化につながる、または遺伝子配列の変えられた発現、もしくは該遺伝子配列によりコードされるタンパク質の変えられた発現、もしくは前記遺伝子配列の制御下のタンパク質の変えられた発現につながる、野性型配列に比較しての試験中の遺伝子配列中の突然変異の同定に関する。
【００６５】
「突然変異パターン」は、最低１種の治療に対する最低１種の疾患を引き起こす作用物の感受性に影響する最低１個の突然変異を含んで成る。であるから、突然変異パターンは単一突然変異のみからなってよい。あるいは、突然変異パターンは、最低２、最低３、最低４もしくは最低５個の突然変異からなってよい。
【００６６】
なお別の態様によれば、突然変異パターンは、最低１種の治療に対する最低１種の疾患を引き起こす作用物の感受性に影響する突然変異の一覧もしくは組合せ、または突然変異の組合せの一覧である。突然変異パターンは、例えば、一連の突然変異のそれぞれの突然変異の出現について遺伝子配列を検索することにより構築してよい。突然変異の存在、もしくは一群の突然変異の１つの存在をその後示してよい。突然変異パターンは、例えば、遺伝子配列が一連の中の各突然変異の出現について検索されれば構築される。一態様において、突然変異パターンはある治療に対する耐性に相関する一群の突然変異を使用して構築され、それによりある治療に対し特異的である突然変異パターンを構築する。さらなる一態様において、突然変異パターンは、突然変異がＡＮＤ、ＯＲ、ＮＯＴおよびＮＯＲから選ばれる最低１個の論理演算子によりリンクされる遺伝子配列中の突然変異について検索することにより構築される。一態様において、本発明は、突然変異パターンが、最低１種の治療に対する耐性と関連することが既知もしくは疑われる最低２個の突然変異を含んで成る、本発明で記述される方法のいずれにも関する。
【００６７】
さらに、本発明はまた、配列中の「最低１個の突然変異パターン」の同定にも関する。各生物学的サンプル（もしくは前記生物学的サンプルから派生可能な各遺伝子配列）について、数個（すなわち１個以上）の突然変異パターンを、単独療法もしくは単一の治療薬に対して同定することができることが、以下から明らかであるはずである。
【００６８】
本発明の一態様において、試験中の配列を野性型配列と整列し、そして整列もしくは整列中の差異をコンピュータ媒体もしくはデータベースに記憶させる。あるいは、突然変異パターンは、突然変異されたアミノ酸およびポリペプチド（１個もしくは複数）中のそれらの位置により表される整列から得ることができる。当業者は、既知のコンピュータプログラムおよびアルゴリズムの使用を包含する配列の整列からの情報を表しかつ／もしくは取り扱う多様な方法を知っていることが明らかであるはずである（“Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：Ａ  ｐｒａｃｔｉｃａｌ  ｇｕｉｄｅ  ｔｏ  ｔｈｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｇｅｎｅｓ  ａｎｄ  ｐｒｏｔｅｉｎｓ”ＢａｘｅｖａｎｉｓとＯｕｅｌｌｅｔｔｅ編、１９９８、ジョン  ワイリー  アンド  サンズ（Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ａｎｄ  Ｓｏｎｓ）、ニューヨーク。第７章“Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ａｎｄ  ｄａｔａｂａｓｅ  ｓｅａｒｃｈｉｎｇ”Ｇ．Ｓｃｈｕｌｅｒ、第８章  Ｐｒａｃｔｉｃａｌ  “Ａｓｐｅｃｔｓ  ｏｆ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ａｌｉｇｎｍｅｎｔ”Ａ．Ｂａｘｅｖａｎｉｓおよび第９章“Ｐｈｙｌｏｇｅｎｅｔｉｃ  ａｎａｌｙｓｉｓ”Ｍ．ＨｅｒｓｈｋｏｖｉｔｚとＤ．Ｌｅｉｐｅ）。複数の配列の整列の実際的一例は系統樹（ｐｈｙｌｏｇｅｎｉｃ  ｔｒｅｅ）の構築である。系統樹は多様な配列間の関係を可視化し、そして将来の事象を予測しかつ共通の起源を後ろ向きに（ｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ）考案するのに使用することができる。この型の分析は、あるサンプルに対する類似の薬物の感受性を予測するのに使用することができるが、しかしまた異なる患者サンプルの起源（すなわちウイルス株の起源）を解明するのにも使用することができる。
【００６９】
本発明の方法のいずれかの好ましい態様によれば、類似の突然変異パターンは、生物学的サンプル中の細胞もしくは病原体の遺伝子配列を、前記細胞もしくは病原体のＷＴの遺伝子配列と整列させることにより同定される。
【００７０】
別の態様によれば、「個別クラスタリング（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）」は、配列が「類似」である場合を決定するのに使用する。この情況における「類似」は、「正確に」類似を意味しない。どの単一の配列も別のものに一致しないからである。むしろ、この情況における「類似」は、「類似の突然変異を有すること」もしくは「阻害剤薬物に対する耐性に対し同一の効果を有する突然変異を有すること」を意味する。「同一の効果を有する」とみなされた突然変異のパターンを定義することが可能であるために、薬物に関係するパターンデータベースを構築してよい。ここで称される突然変異のパターンは「ホットスポット」と呼ばれる。「ホットスポット」という用語は、本明細書で、定義された薬物に対する耐性を賦与する突然変異の組合せと定義する。
【００７１】
ホットスポットは、ある種の阻害剤薬物に関係付けられる突然変異もしくは突然変異のクラスター（一般に、“ＯＲ”（｜）もしくは“ＡＮＤ”（＆）論理演算子により組み合わせられる）を記述する。薬物は、それに付属される１、２、３、４もしくはそれ以上のホットスポットを有するかもしれない。他の論理演算子は“ＮＯＴ”、“ＮＯＲ”など、およびＤＮＡ配列中のＩＮＳＥＲＴＳ（挿入）およびＤＥＬＥＴＩＯＮＳ（欠失）を同定する可能性であるかもしれない。
【００７２】
多様な薬物に対するＨＩＶ配列の耐性を試験するのに使用される例えばホットスポット表の単純化された一例は、以下のとおり表すことができる：
0005156163.tif 000002
その後、試験されるすべてのＨＩＶウイルス配列を、関与する全部の阻害剤薬物について全部の利用可能なホットスポットに対して配列を試験することにより「プロファイリング」する。この分析は、目的の配列についての薬物についてのプロフィルを生じさせる。
【００７３】
一態様において、一致するすべてのホットスポットについて、配列は「１」を受領し；すべての一致しないホットスポットについてそれは「０」を得る。試験中の所定の配列について、結果は：
薬物    プロフィル
Ａ      １０１０        薬物Ａについて、ホットスポット１および３が当てはまり、ホットスポット２および４は当てはまらない。
Ｂ      ００１          薬物Ｂについて、ホットスポット３が当てはまり、ホットスポット１および２は当てはまらない。
Ｃ      １０            薬物Ｃについて、ホットスポット１が当てはまり、ホットスポット２は当てはまらない。
となる可能性がある。
【００７４】
であるから、「治療プロフィル」もしくは「薬物プロフィル」という表現は、上で説明されたところの遺伝子配列の提示に関する。「治療もしくは薬物プロフィル」という用語は、単独療法もしくは単一の薬物に対する耐性に対応する突然変異パターンの組合せである。
【００７５】
言い換えれば、治療プロフィルは各薬物について与えることができる。上の薬物Ａの例において、ホットスポット１および３は薬物Ａに対する耐性に関係し、そして１の値を割り当てられる。対照的に、ホットスポット２および４は関係せず、そして０の値を割り当てられ、従ってプロフィル「１０１０」である。この手順はクラスタリングの一形態としてみることができる。しかしながら、クラスターの要素（０および１）は予め定義された組（ホットスポット）に基づくため、この方法は通常「個別クラスタリング」と称される。
【００７６】
本発明は、従って、類似の配列を同定するのに個別クラスタリングが使用される、もしくは類似の突然変異パターンを決定するのにクラスター検索が使用される、本発明の方法のいずれにも関する。
【００７７】
好ましい一態様によれば、本発明は：
ａ）疾患を生じさせる作用物の遺伝子配列を得ること、
ｂ）突然変異が最低１個の突然変異パターン内に含まれる、前記遺伝子配列中の最低１個の前記突然変異を同定すること、
ｃ）前記最低１個の突然変異パターン中に前記突然変異を含んで成る最低１個の遺伝子型エントリーについて、遺伝子型データベースを検索すること、
ｄ）前記最低１個の遺伝子型エントリーを、表現型データベース中のある表現型と相互に関連させること、および
ｅ）前記生物学的サンプルの表現型を決定すること
を含んで成る、前記疾患を生じさせる作用物の表現型の決定方法に関する。
【００７８】
他の好ましい態様によれば、本発明は、上述された方法の少なくとも段階ａ）ないしｅ）をさらに含んで成る、疾患を引き起こす作用物を含有する生物学的サンプルを患者から得ることを含んで成る、患者の治療の有効性の評価方法、または治療の評価もしくは至適化方法に関する。
【００７９】
本発明はさらに、突然変異パターンが１種の治療もしくは薬物に対する耐性と関連する上述された方法に関する。上の方法において、段階ｂ）ないしｅ）を反復して一群の治療もしくは薬物について一連の表現型を得ることができる。
【００８０】
本発明はさらに、最低２種の突然変異パターンが１種の治療に対する耐性と関連することをさらに特徴とする、前記突然変異パターンが論理演算子でリンクされた最低２個の突然変異を含んで成る、上述された方法に関する。
【００８１】
本発明はさらに、前記突然変異パターンが治療プロフィルを定義する論理演算子でリンクされ、かつ、前記治療プロフィルが配列により表され、前記配列が一連の１および／もしくは０（ここで１は治療プロフィル中の突然変異パターンの存在を、また、０は治療プロフィル中の突然変異パターンの非存在を表す）により表される、上述された方法に関する。
【００８２】
本出願中に概説されるところの原理および方法が非常に動的であることが理解されるべきである。データベースは、決定の正確さを向上させる新たな突然変異を取り込むよう頻繁に更新する。システム中に存在する突然変異の数および組合せは定期的に（３ないし４ヶ月ごと）更新する。これは、新たに同定された突然変異もしくは組合せを取り込むために必要であり、それはシステムのパフォーマンスを向上させる。より少ない突然変異（もしくはホットスポット）を採用することにより、しかしながら、統計学的観点から表現型を計算することがなお可能であることができ、システムのパフォーマンスが低下することができる。加えて、この定期的更新が、一覧に追加されかつその薬物に対する耐性を引き起こす突然変異のそれら自身の一覧を有するかもしれない薬物の効果を予期するのに必要とされる。
【００８３】
当業者は、薬物の有効性に影響するそれらの突然変異もしくは突然変異の組合せに十分に気づいているであろう。これについての情報はインターネットｈｔｔｐ：／／ｈｉｖ−ｗｅｂ．ｌａｎｌ．ｇｏｖ、ｈｔｔｐ：／／ｈｉｖｄｂ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ／ｈｉｖ／もしくはｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｖｉｒａｌ−ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ．ｃｏｍ．で、または論文、例えばＳｃｈｉｎａｚｉ，Ｒ．Ｆ．、Ｌａｒｄｅｒ，Ｂ．Ａ．とＭｅｌｌｏｒｓ，Ｊ．Ｗ．１９９７．Ｉｎｔ．Ａｎｔｉｖｉｒａｌ  Ｎｅｗｓ．５、１２９−１４２（１９９７）中に見出すことができる。加えて、突然変異の一覧はいくつかの特許出願に提供されている。（Ｍｅａｎｓ  ａｎｄ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｐｒｏｔｅａｓｅ  ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ  ａｎｔｉｒｅｔｒｏｖｉｒａｌ  ｔｈｅｒａｐｙ  ａｎｄ  ｇｕｉｄｉｎｇ  ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ  ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｏｆ  ＨＩＶ／ＡＩＤＳ（国際特許出願第ＷＯ  ００／７８９９６号明細書）、Ｍｅａｎｓ  ａｎｄ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｎｕｃｌｅｏｓｉｄｅ  ｒｅｖｅｒｓｅ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔａｓｅ  ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ  ａｎｔｉｒｅｔｒｏｖｉｒａｌ  ｔｈｅｒａｐｙ  ｇｕｉｄｉｎｇ  ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ  ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｏｆ  ＨＩＶ／ＡＩＤＳ（国際特許出願第ＷＯ  ９９／６７４２７号明細書）Ｍｅａｎｓ  ａｎｄ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｎｏｎ−ｎｕｃｌｅｏｓｉｄｅ  ｒｅｖｅｒｓｅ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔａｓｅ  ｉｎｈｉｂｉｔｏｒ  ａｎｔｉｒｅｔｒｏｖｉｒａｌ  ｔｈｅｒａｐｙ（国際特許出願第ＷＯ  ９９／６１６５８号明細書）、Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｄｒｕｇ−ｉｎｄｕｃｅｄ  ｍｕｔａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｒｅｖｅｒｓｅ  ｔｒａｎｓｅｃｒｉｐｔａｓｅ  ｇｅｎｅ（米国特許第６，０８７，０９３号明細書）、Ｎｅｗ  ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｐｒｏｆｉｌｅｓ  ｉｎ  ＨＩＶ−１  ｒｅｖｅｒｓｅ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔａｓｅ  ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃ  ｄｒｕｇ  ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ（国際特許出願第ＷＯ  ００／７３５１１号明細書）およびＮｅｗ  ｍｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｐｒｏｆｉｌｅｓ  ｉｎ  ＨＩＶ−１  ｒｅｖｅｒｓｅ  ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔａｓｅ  ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃ  ｄｒｕｇ  ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ（米国特許出願第０９／５８０／４９１号明細書）
本発明において、試験中の配列についてホットスポットもしくは治療を決定した後、遺伝子型データベースを精査中の配列に類似の配列について問い合わせてよい。この問い合わせはクラスター検索を使用して行ってよい。
【００８４】
「遺伝子型データベース」という表現は、配列情報が記憶されている多彩な型のデータベースに関する。本発明の一態様によれば、遺伝子型データベースは完全なもしくは部分的なヌクレオチド配列を記憶している。本発明の他の態様によれば、遺伝子型データベースは、それらのアミノ酸翻訳物とリンクされたヌクレオチド配列を記憶しているか、もしくは、特定の突然変異の最低１個の一覧にリンクされたヌクレオチド配列を記憶している。これらの突然変異は参照配列に関してである。また、これらの突然変異はヌクレオチドレベルもしくはアミノ酸レベルであることもできる。これらの一覧は、参照配列に関して全部の突然変異を包含することができるか、もしくは突然変異の選ばれたものを含有することができる。
【００８５】
遺伝子型データベースに提供される情報は、従って、生物学的サンプルと関係づけられる完全なもしくは部分的な核酸配列の形態にもまたあることができるか、または、生物学的サンプルと関係づけられた特定の核酸配列を表す特定の突然変異の一覧の形態にあることができる。従って、「遺伝子型エントリー」という用語は、情報が遺伝子型データベースに提供されているいかなる形態にも関する。
【００８６】
例えば、本発明により、遺伝子型データベース中の突然変異の好ましい一列挙方法は、特定の治療もしくは治療薬に対する耐性と関連することが既知であるかもしくは疑われる突然変異を列挙することである。であるから、遺伝子型データベース中の各遺伝子型エントリーは、生物学的サンプルに関係づけられる遺伝子配列中で発生する突然変異のいくつかの一覧にリンクすることができ、それらの一覧のそれぞれは、それに対する耐性が既知であるかもしくは出現することを期待することができる特定の治療もしくは治療薬に対する耐性に関連することが既知であるかもしくは疑われる突然変異を代表する。
【００８７】
「類似の配列」を選択するのに使用された方法に関係なく、「類似の配列」の選ばれたものが見出されれば、該アプリケーションはそれらの配列に属する表現型データについて、表現型データベースに問い合わせる。表現型データベースは、データベースのエントリー中で遺伝子配列（生物学的サンプルに関係づけられる）が表現型にリンクされるような方法で構築してよい。あるいは、表現型データベース中の表現型は、ヌクレオチド配列情報の他の提示手段、例えば治療、治療薬もしくは薬物についての突然変異パターンもしくは突然変異プロフィルにリンクされてよい。あるいは、関係型の遺伝子型／表現型データベースを、遺伝子型情報を表現型情報と相関させるために本発明の方法のいずれかで使用してよい。一態様において、このプロセスが再度、クラスター検索を使用して各治療、治療薬もしくは薬物について行われる。問い合わせが、列挙されたすべての治療、治療薬もしくは薬物についての表現型の結果の選ばれたものを戻す。異常値を除去するために該データで統計学的解析を実施してよく、そして仮想的耐性の倍数を計算してよい。例えば、薬物について、ｌｏｇ（耐性の倍数の値）の平均を使用して仮想的耐性の倍数を計算してよく、そしてこれらの数字の解釈が仮想表現型（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｈｅｎｏｔｙｐｅ）を生成させることができる。その後、仮想表現型（耐性の倍数（Ｆｏｌｄ  Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）の値）をさらに使用して、ウイルスを感受性（Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ）（Ｓ）、中間（Ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ）（Ｉ）もしくは耐性（Ｒｅｓｉｓｔａｎｔ）（Ｒ）として分類してよい。
【００８８】
「耐性」は、アンチヴァイログラム［Ａｎｔｉｖｉｒｏｇｒａｍ］（商標）アッセイ（国際特許出願第ＷＯ  ９７／２７４８０号明細書）に記述されるプロトコルを使用して決定する。耐性は実験室の参照株ＨＩＶ  ＬＡＩ／ＩＩＩＢに関して決定される。患者サンプルと参照ウイルス株との間のＩＣ50の差異を商として決定する。ＩＣ50のこの倍数の変化が報告され、そしてある種の薬物の耐性プロフィルを暗示する。ＩＣ50の変化に基づき、サンプルをある種の薬物に対し感受性もしくは耐性であることから区別するためのカットオフ値が確立されている。
【００８９】
「関係型の（ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ）遺伝子型／表現型データベース」という表現は、遺伝子型および表現型双方のデータベースの知識を一緒にするデータベースを指す。例えば、遺伝子型データベースは最低１種の試験された疾患を生じさせる作用物に関する遺伝子配列情報を含有する。遺伝子配列情報は、疾患を生じさせる作用物の配列全体から、疾患を生じさせる作用物の配列の一セグメントまで、突然変異のパターンまで変動してよい。例えば、試験されたＨＩＶウイルスの遺伝子配列もしくは試験されたＨＩＶウイルスの突然変異パターン。表現型データベースは、最低１種の治療に対する最低１種の試験された疾患を生じさせる作用物の表現型耐性値を含有する。例えば、参照ＨＩＶウイルス（野性型）に比較した耐性の倍数の決定を伴う、試験されたＨＩＶウイルスの表現型耐性値。
【００９０】
一態様において、例えば、該方法は異なる遺伝子型および表現型データベースを使用してよい。サンプルが分析の間に分析される際に、同定された配列エントリーおよびそれらの対応する表現型が見出され、そして「コールセンターデータベース（Ｃａｌｌ  Ｃｅｎｔｅｒ  Ｄａｔａｂａｓｅ）」に「転送される」。このコールセンターは第三のデータベースであり、ここで、表現−遺伝子型の結果が組合せられそして仮想的な耐性の倍数の計算およびリポートの作成に使用される。このデータベースは関係型データベースである。
【００９１】
一態様において、関係型の遺伝子型／表現型データベースにおいて、各サンプルについて「２次元」の表示すなわち（ｘi，ｙi）［ここでｘiは表現型の結果を、ｙiは遺伝子型の結果を表す］を生じさせるようにデータエントリーが組合せらる。別の態様において、各サンプルについて「３次元」の表示すなわち（ｘi，ｙi，ｚi）［ここでｘiは表現型の結果を、ｙiは遺伝子型の結果を、そしてｚiはサンプル番号のようなサンプルに関する他の情報を表す］を生じさせるようにデータエントリーが組合せられる。
【００９２】
従って、本発明はまた、類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーを前記データベース中のある表現型と相互に関連させるのに関係型の遺伝子型／表現型データベースを使用する、記述された方法のいずれにも関する。
【００９３】
好ましい一態様によれば、本発明は、検討中の患者サンプルのものに同一もしくは類似の突然変異のパターンについて、関係型の遺伝子型／表現型データベースの遺伝子型の部分に応答指令信号を送ることにより遺伝子型の情報の徹底的かつ信頼できる解釈を提供する。一致が見出されれば、対応する表現型がアクセスされ、そして表現型の情報、すなわち多様な薬物に対するＩＣ50の変化がプールされかつ平均されて、表現型プロフィルを生じさせる。このプロフィルは、本発明の一態様において、突然変異の同一のパターンをもつ１００もしくは何千もの現実の表現型からのデータに基づいてよい。別の態様において、患者サンプルのＨＩＶ−１ゲノムのＲＴ−ＰＲ領域を配列決定し、そして、遺伝子型情報を解釈するための本発明の方法で該配列を使用する。その後、仮想表現型を使用して、治療（１種もしくはそれ以上の薬物であってよい）を設計してよい。さらなる一態様において、本発明の方法に従って遺伝子型情報を解釈するのに専有のソフトウェアを使用してよい。
【００９４】
一態様において、確認されている突然変異を使用して突然変異パターンを構築することにより、より正確な表現型を得てよい。当業者は、限定されるものでないがアンチヴァイログラム（ＡＮＴＩＶＩＲＯＧＲＡＭ）（ヴィルコ（Ｖｉｒｏｃｏ、ベルギー）のような表現型実験および臨床試験（国際特許出願第ＷＯ  ９７／２７４８０号明細書）を挙げることができる、ある突然変異が最低１種の治療に対する耐性と相関するかどうかの多数の確認方法が存在することを認識するであろう。
【００９５】
別の態様において、突然変異パターンを構築するのに使用される突然変異の数および組合せは定期的に更新することができる。これは、新たに同定された突然変異もしくは組合せを取り込むために行ってよく、それは該システムのパフォーマンスを向上させるかもしれない。一態様において、表現型は突然変異パターンを構築するのに使用された最低１個の突然変異から計算してよいが、しかしながら、統計学的観点から、より正確な表現型がより多数の突然変異から生じるかもしれない。
【００９６】
さらなる一態様によれば、本発明の方法のいずれにおいても、前記生物学的サンプルの表現型は最低１種の治療に対する耐性の倍数の変化の平均として表すことができ、ここで、前記耐性の倍数の変化の平均は、類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーのデータベースの表現型（１種もしくは複数）から計算される。好ましくは、最低１種の治療もしくは治療薬に対する前記生物学的サンプルの表現型はＩＣ50として表される。ＩＣ値は阻害濃度であり、ここでＩＣ50は薬物を含まない空試験に比較してシグナル出力の半分を生じさせる規定された薬物の濃度を表す。
【００９７】
本発明はさらにリポートの生成方法に関し、前記リポートは本発明の方法のいずれかを使用して決定（もしくは予測）される表現型を含んで成る。リポートのいくつかの例を実施例の節に具体的に説明する。リポートは、最低１種の治療もしくは治療薬に対する生物学的サンプルの表現型を含有してよい。好ましくは、いくつかの治療もしくは治療薬に対する生物学的サンプルの表現型を、前記リポート中に列挙する。
【００９８】
なお別の態様によれば、本発明は：
ａ）疾患を生じさせる作用物の遺伝子配列を得るための手段、
ｂ）前記遺伝子配列中の最低１個の突然変異を同定するための手段、
ｃ）遺伝子型エントリーを含んで成る遺伝子型データベース手段、
ｄ）表現型を含んで成る表現型データベース手段、および
ｅ）前記遺伝子型エントリーが得られた遺伝子配列と対応する、前記表現型と前記遺伝子型エントリーを相互に関連させる相関手段
を含んで成る、前記疾患を生じさせる作用物の表現型を決定するための診断システムに関する。
【００９９】
本発明はさらに、上述された方法のいずれかでの使用のための本明細書に記述されるところの診断システムに関する。
【０１００】
本発明はまた、遺伝子型エントリーが最低１個の突然変異パターンに対応する、遺伝子型エントリーを含んで成る第一のデータベースおよび表現型を含んで成る第二のデータベース、ならびに第一のデータベースを第二のデータベースにリンクするインターフェース手段を含んで成るコンピュータシステムにも関する。好ましい一態様によれば、遺伝子型および表現型データベースは関係型の遺伝子型／表現型データベースに統合され、ここで遺伝子型エントリーは、最低１個の突然変異パターンを含んで成るかもしくはそれと関係づけられ（好ましくは最低２個の突然変異を含んで成る）か、または、遺伝子型エントリーが薬物プロフィルと関係づけられが表現型プロフィルである。
【０１０１】
本発明は、さらに、コンピュータに請求項１−１９および２１−２８のいずれか記載の方法の実行を制御させるための、コンピュータで読出し可能なプログラム手段を含んで成るコンピュータで使用可能な媒体に記憶されたコンピュータプログラム製品に関する。
【０１０２】
本発明はさらに、上の方法の結果を生成、提供および伝送するためのシステム、コンピュータプログラム製品、ビジネスメソッド、サーバー側およびクライアント側システムならびに方法に関する。
【０１０３】
好ましい一態様によれば、本発明は、本発明の方法のいずれかを使用して決定もしくは予測される表現型を含んで成るコンピュータで読出し可能な媒体に関する。
【０１０４】
本発明はさらに：
ａ）患者からの疾患を生じさせる作用物からの遺伝子配列を受領すること、
ｂ）最低１個の突然変異もしくは突然変異パターンが最低１種の治療に対する耐性と関連する、前記最低１個の突然変異を含んで成る遺伝子配列中で最低１個の突然変異パターンを同定すること、
ｃ）ｂ）で同定された最低１個の突然変異パターンに類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーについて遺伝子型データベースを検索すること、
ｄ）類似の突然変異パターンをもつ前記最低１個の遺伝子型エントリーを、表現型データベース中の表現型と相互に関連させること、
ｅ）一群の治療について、段階ｂ）からｅ）を反復することにより一連の表現型を得ること、および
ｆ）該一連の表現型から治療に対する患者の耐性を予測すること
を含んで成る、治療に対する前記患者の耐性を予測するためのコンピュータプログラムに関する。
【０１０５】
「医療介護提供者」という用語は、患者のデータおよび／もしくはサンプルを処理もしくは採取するよう承認もしくは訓練されたいかなる専門的人員も包含すると理解される。こうした人員は、限定されるものでないが、医師（ｐｈｙｓｉｃｉａｎ）、医師（ｄｏｃｔｏｒ）、臨床医、医療介護従事者、看護師、技術者、検査室などを挙げることができる。
【０１０６】
本発明はまた：
ａ）例えば患者からの生物学的サンプルからの疾患を引き起こす作用物からの遺伝子配列を医療介護提供者から受領すること、
ｂ）最低１個の突然変異を含んで成る前記遺伝子配列中で最低１個の突然変異パターンを同定すること（また、ここで、前記最低１個の突然変異もしくは突然変異パターンが最低１種の治療に対する耐性と関連し）、
ｃ）ｂ）の遺伝子配列中で同定された前記最低１個の突然変異パターンに類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーについて遺伝子型データベースを検索すること、
ｄ）類似の突然変異パターンをもつ前記最低１個の遺伝子型エントリーを、表現型データベース中のある表現型と相互に関連させること、
ｅ）類似の突然変異パターンをもつ最低１個の遺伝子型エントリーのデータベースの表現型から、疾患を引き起こす作用物の表現型を決定すること、
ｆ）一群の治療について、段階ｂ）からｅ）を反復することにより一連の表現型を得ること；
ｇ）該一連の表現型から治療に対する患者の耐性を予測すること；
ｈ）医療介護提供者に、治療に対する患者の耐性の予測を提供すること
を含んで成る、治療に対する前記患者の耐性の予測方法を含んで成るビジネスメソッドにも関する。
【０１０７】
図１０は仮想表現型を決定するための例示的フローチャートを提供する。一態様において、図１０の多様な段階および操作は、ある治療に対する患者の耐性を評価するため、または例えばＨＩＶを伴う患者のための治療を設計もしくは至適化するために、図１１のシステム環境で表現型決定システム４０により実施してよい。
【０１０８】
図１０に具体的に説明されるとおり、一態様において、該プロセスは患者の最低１種の遺伝子配列を得ることで開始する（段階１００）。遺伝子配列は、医療介護提供者、検査室、もしくはいずれかの他の実体により得てよい。一態様において、多様な時点で採取された遺伝子配列もしくはある患者の配列の歴史を包含する最低１種の遺伝子配列を、表現型決定システム４０のローカルデータベース４６のようなデータベースに記憶させてよい（図１１を参照されたい）。
【０１０９】
仮想表現型のコンピュータ計算の一部として、遺伝子配列の突然変異パターンを、最低１種の治療について決定してよい（段階１１０）。この段階の一部として、表現型決定システム４０は、最低１種の治療に対する耐性と相関する突然変異のデータを包含してよい。突然変異のデータは、ローカルデータベース４６および／もしくは公的データベース（１個もしくは複数）５２からアクセスしてよい。
【０１１０】
その後、関係型の遺伝子型／表現型データベースを、該患者の遺伝子配列に類似の最低１種の遺伝子配列について検索する（段階１２０）。全部の類似の配列を同定する。これは、段階１１０で決定された突然変異パターンに類似の突然変異パターンについて検索することにより、もしくは、例えば配列の整列を使用して関係型の遺伝子型／表現型データベースの配列と患者の遺伝子配列を比較することにより、達成してよい。関係型の遺伝子型／表現型データベースは、ローカルデータベース４６および／もしくは４６および／もしくは公的データベース（１個もしくは複数）５２からアクセスしてよい。
【０１１１】
図１０に具体的に説明されるとおり、データベースの表現型は、関係型の遺伝子型／表現型データベースから同定される各類似の遺伝子配列について得られる（段階１３０）。その後、患者の遺伝子配列についての表現型を、同定されたデータベースの表現型の全部から計算する（段階１４０）。
【０１１２】
その後、情報を医療介護提供者に伝送し戻してよいか、あるいは、治療に対するある患者の耐性を評価するまたはある患者のための治療を設計もしくは至適化するためのような、他の情報の決定で使用してよい。生じる情報をその後、医療介護提供者に伝送し戻してよい。図１１は、その中で本発明の特徴および方法を実行してよい例示的システム環境である（例えば図１０に示されるところの方法）。図１１に具体的に説明されるとおり、通信チャンネル３０が多様なシステム構成要素と実体との間のデータの転送を助長するために提供される。これらの構成要素および実体は、例えば、患者（示されない）と交流するもしくはそれを治療する１人もしくはそれ以上の医療介護提供者１２Ａ−１２Ｎ、表現型決定システム４０、および１個もしくはそれ以上の公的データベース５２を包含してよい。
【０１１３】
通信チャンネル３０は、多様な人々、コンピュータもしくは場所の間での通信を可能にするいずれかの単一のチャンネルもしくはチャンネルの組合せにより実行してよい。通信チャンネルは、図１１に具体的に説明される多様な実体間の通信を可能にするいかなるシステムであってもよい。
【０１１４】
例えば、医療介護提供者１２Ａ−１２Ｎのそれぞれが、各患者もしくは患者らについて生物学的サンプルを収集し、そして遺伝子配列を決定するかもしくは遺伝子配列を決定させ、ここでこうしたデータは表現型決定システム４０による分析のため提出される。
【０１１５】
一態様において、表現型決定システム４０は、ハードウェア、ソフトウェアおよび／もしくはファームウェアのいずれかの適する組合せにより実行してよい。例えば、表現型決定システム４０は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバーもしくはいずれかの他のコンピューティング・プラットフォームの使用により実行してよい。ソフトウェアもしくはプログラムされた命令もまた、本発明の原理に一致して、コンピューティング・プラットフォームのオペレーションを制御するために提供してよい。図１１に具体的に説明されるとおり、表現型決定システム４０はまた、遺伝子配列データを包含する患者データを記憶するためのローカルデータベース４６も包含してよい。ローカルデータベース４６はまた、突然変異データおよび／もしくは関係型の遺伝子型／表現型データの突然変異データも記憶してよいか、かつ／または、関係型の遺伝子型／表現型データは、表現型決定システム４０により１個もしくはそれ以上の公的データベース５２からアクセスしてよい。
【０１１６】
本発明の方法に一致して、表現型決定システム４０は：表現型、ある治療に対するある患者の耐性の評価、および医師１２Ａ−１２Ｎにより治療される患者のための治療の設計もしくは至適化、の最低１つに関する情報を提供するよう設定される。該情報は多数の形式（例えば書面による報告書、電子的ファイル、グラフィックディスプレイなど）でシステム４０により医師１２Ａ−１２Ｎに送ってよく、また、料金に基づきまたは無料のもしくは付属のサービスとして医師に提供してよい。
【０１１７】
実施例に概説されるところの方法は、ＨＩＶのプロテアーゼおよび逆転写酵素遺伝子中の遺伝子変化および結果として生じるタンパク質変化の影響を分析するのに適切であることが理解されるべきである。該方法が、ＨＩＶ、またはそれが臨床診断もしくは薬理遺伝学に関係するウイルス、原核生物もしくは真核生物起源のものである場合はいずれかの他の生物体中に存在する多様な遺伝子もしくは遺伝子の組を分析するために等しく十分に適合可能であることが認識されるべきである。
【０１１８】
以下の実施例および図面は本発明の具体的説明として示され、そして決して制限しない。本明細書に引用される全部の参考文献、特許および特許出願は、そっくりそのまま引用することにより組み込まれる。
【０１１９】
実施例
実施例１
配列の定義。
【０１２０】
配列は多数のヌクレオチドからなる。ヌクレオチドは文字Ａ、Ｃ、ＴおよびＧにより表される。Ａ、Ｃ、ＴおよびＧは配列の塩基である。Ｒ、Ｙ、Ｍなどのような他の文字は、２個もしくはそれ以上の塩基の組合せを示す。
【０１２１】
【表１】
0005156163.tif 000003
【０１２２】
３個のヌクレオチドの群がコドンを形成する。これらのコドンはアミノ酸に翻訳され、そしてその後突然変異を決定するために参照配列と比較される。突然変異は参照配列と試験配列との間の差異である。
【０１２３】
生ヌクレオチド参照配列はこのように見える（該例は、９９アミノ酸もしくは２９７ヌクレオチドを含有するプロテアーゼ区分のみを示す。「逆転写酵素」区分は４００アミノ酸もしくは１２００ヌクレオチドを含有する。）：
【０１２４】
【表２】
0005156163.tif 000004
【０１２５】
これは試験中の配列のプロテアーゼ区分である：
【０１２６】
【表３】
0005156163.tif 000005
【０１２７】
差異に下線を付ける。アミノ酸への翻訳および比較の後に、結果はこのように見える：
【０１２８】
【表４】
0005156163.tif 000006
【０１２９】
濃い灰色の背景を伴う列および数字はプロテアーゼ区分内の位置である。中間の灰色の背景上の文字は参照配列中のアミノ酸を示す。明るい灰色の背景は試験中の配列を示し：空の空間はアミノ酸が参照配列中のものと同一であることを意味し、太字および囲まれたアミノ酸は、治療もしくは薬物に対する耐性に関連することが既知であるかもしくは疑われる突然変異である。
【０１３０】
この場合、突然変異は：１０Ｉ、２０Ｒ、３６Ｉなどであるとみられ、ここで数字は位置を、また、文字は突然変異されているアミノ酸を表す。
仮想表現型の計算
仮想表現型（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｈｅｎｏｔｙｐｅ）を計算するために、「類似の配列」の概念を説明する必要がある。
【０１３１】
配列間の類似性を決定するために、ヌクレオチドもしくは核酸をただ一致させることはできない。それらは常に完全に一致するわけではないからである。これは、いかなる配列中でも見出すことができる多数の報告されない突然変異、およびヌクレオチドの異なる組合せが同一のアミノ酸に至るという事実による。
【０１３２】
比較することが可能であるために、われわれはアンカー点（ａｎｃｈｏｒ  ｐｏｉｎｔ）もしくはそれらが呼ばれるところの「ホットスポット（Ｈｏｔ−ｓｐｏｔ）」を定義する。各薬物について、多数のホットスポットが定義されかつ継続的に更新されている。
【０１３３】
【表５】
0005156163.tif 000007
【０１３４】
本実施例において、問題に薬物に関係づけられる１０個のホットスポットの記述が存在する。配列を比較するために、プロフィルの一覧（試験されている薬物あたり１個のプロフィル）をすべての配列について決定する。プロフィルは、薬物あたりの一致するおよび一致しないホットスポットの数を保っていることにより決定する。
【０１３５】
上の例において、配列がホットスポット２、５、６、７および９に一致するとみられる場合、該配列はこの薬物について「０１００１１１０１０」に等しいプロフィルを有するとみられる。すべての新たなプロフィルがデータベース内に記憶される。
【０１３６】
すべてのホットスポットは、それが示す突然変異に一致する配列の数を保っている。この情報を使用して、システムは、一致する組の共通部分を求める演算を行うこと、およびその後一致しない組を差し引くことにより、正確に同一のプロフィルを有する全部の配列を検索することが可能である。配列の組を使用する代わりに、システムは表現型データの対応する組を使用し；これはシステムのパフォーマンスを増大させる。
【０１３７】
次の段階は、それらの配列についての表現型の結果を検索することである。それらは、なしと十分に２０．０００を越えるとの間で変動する。これらの表現型の結果に対して、いくつかの計算を実行する。例えば、耐性の倍数の平均もしくは中央値を計算することができる：
１．
【０１３８】
【数１】
0005156163.tif 000008
【０１３９】
２．全部の耐性の倍数（Ｆｏｌｄ  Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）値の標準偏差の対数を計算し：ここでｎは表現型の決定の量でありかつｘは個々の耐性の倍数値を含有する。
３．全部の耐性の倍数（Ｆｏｌｄ  Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）値の平均を計算する４．３Oの値を使用して異常値を決定し；これらは（平均＋（３×ＳＴＤ））より大きいかもしくは（平均−（３×ＳＴＤ））より小さい耐性の倍数（Ｆｏｌｄ  Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）値である
５．補正された耐性の倍数（Ｆｏｌｄ  Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）の平均を、異常値を除く全部のデータで計算する
この補正された値が報告され、そしてその薬物に対応するカットオフ値と一緒に、耐性を決定するのに使用される。全部の計算された値は、それらが計算されたプロフィルと一緒に記憶される。
【０１４０】
実施例２
本発明の一態様の一例を以下の段階により記述することができる：
１．ｇａｇ−ＲＴ−ＰＲ配列をテキストのストリングとしてコンピュータに入力する；
２．コンピュータプログラムが全部の突然変異について配列をスキャンし、そして薬剤耐性の発生で役割を演じることが既知であるかもしくは疑われる全部のものを「列挙する」；
３．その後、それらが感受性に影響を及ぼす薬物のそれぞれに対して突然変異を列挙する；
４．各薬物について、コンピュータプログラムが、その薬物に関する同一のもしくは類似の突然変異もしくは配列をもつ以前のサンプルについて遺伝子型データベースに応答指令信号を送る。一次突然変異（薬剤耐性に対し識別可能な影響を有する初期突然変異）を、データベース中で最初に個々に検索する。二次突然変異（耐性に対し微妙な影響を有するかもしくはウイルスの適応度を増大させるもの）を群で検索する。典型的には、各薬物について突然変異のパターンに一致する数百のレコードが存在することができる；
５．毎回、一致が見出され（例えば、ＡＺＴ突然変異の同一もしくは類似のパターンをもつ以前のサンプル）、コンピュータプログラムがそのサンプルの表現型をヴィルコ（Ｖｉｒｃｏ）表現型データベース中で位置を突き止め、そしてそれを記憶する（ＩＣ50の変化として表される）
６．最後に、各薬物について再度、プログラムが、それが見出した全部の例からのＩＣ50の変化の平均を計算し、そして、感受性の分布を、感受性（耐性がありそうにない）、中間（耐性が不確実である）もしくは耐性（耐性がありそうである）であったパーセントとして要約する；および
７．その後、プログラムは、各薬物について順に：
Ａ）薬物名
Ｂ）その薬物に対する感受性に影響を及ぼす遺伝子型中で見出された突然変異
Ｃ）それについて表現型データが入手可能であるヴィルコ（Ｖｉｒｃｏ）データベース中の遺伝子型の数
Ｄ）その薬物に対し感受性、中間もしくは耐性であったこれらの比率
Ｅ）感受性スコアの平均（ＩＣ50の変化として）
を列挙する最終リポートを生成することができる。
【０１４１】
本発明はまた、一態様において、ある生物学的サンプルの表現型が治療上有効な範囲にあるかどうかを決定することによる、ある患者に対するある治療の有効性の評価方法も提供する。治療上有効な範囲は、他の変数のなかでも、検査されている治療（１種もしくは複数）、患者の薬動力学のような個々の患者の特徴、および疾患を引き起こす作用物の耐性を考慮に入れている。当業者は、例えば発表された治療の有効性の範囲および薬動力学モデルを使用することにより、治療上有効な範囲を計算してよい。（例えば、２０００年９月１５日出願の欧州特許出願第００／２０３２００．１号明細書（その開示はこれにより引用することにより組み込まれる）を参照されたい。）本発明はまた、ある患者のための治療の至適化方法およびある患者のための治療の設計方法も提供する。一態様において、当業者は、本発明の方法を使用して決定された表現型を比較すること、および、患者を治療するために最も有効であるとみられる治療（１種もしくは複数）を選ぶことにより治療を至適化および／もしくは設計してよい。
【０１４２】
図１は本発明を使用して生じられたサンプルリポートを表す。
【０１４３】
研究は、本発明の方法が、現在の遺伝子型および表現型データベースを使用して実際の表現型の予測において９０％以上正確であることを示している。より多くのデータがデータベースに追加される際に、ある個体の突然変異パターンについての多数の正確な一致を見出す機会が増大することができ、そして正確さのレベルがなおより高くなる可能性がある。
【０１４４】
実施例３
例えば、図２に示される場合において、ウイルス集団はジダノシン、ザルシタビンおよびスタブジン（ＮＲＴＩから）に応答することがありそうであり、ＡＺＴ、３ＴＣに応答するようでなく、そしておそらくアバカビルに応答するようでない。応答はＮＮＲＴＩのいずれかに対してありそうであるが、しかし、有効であることが最もありそうな薬物はエファビレンズである。患者のウイルスは、プロテアーゼ阻害剤ネルフィナビルに対し耐性であることが非常にありそうであることができ、そしてアンプレナビルに対し感受性であることが最もありそうであることができる。
【０１４５】
表現型の一致の感受性の分布は、一般に、研究された疾患に関係なく、システムが耐性の機会を最小限にするのに有効であることができる予測する代替の薬物のなかから医師が選択することを可能にすることができる。例えば、ＨＩＶに関して、２種のプロテアーゼ阻害剤がＩＣ50の予測された変化について同一のスコアを有することができ、感受性を示唆するが、しかし、抵抗性が存在したいくつかの例を包含するより広範なデータを有してもよい。その場合、医師はデータベース中の耐性の証拠を伴わずに薬物を選ぶことができる。
【０１４６】
これは、感受性スコアが実際の表現型を高度に予測し、そして従って臨床の設定で患者がどの薬物に応答することができるかもしくはできないかの信頼できる予測変数であることを意味する。図３を参照されたい。
【０１４７】
実施例４
別の態様において、本発明は、ＨＩＶおよび他のウイルス感染症、癌、細菌感染症などを包含する耐性を発生する疾患の臨床管理において、既知の組換えアッセイのような表現型耐性モニタリングアッセイとともに使用することができる。とりわけ有用な耐性モニタリング系は、アンチヴァイログラム［Ａｎｔｉｖｉｒｏｇｒａｍ］（商標）として知られる組換えアッセイである。アンチヴァイログラム［Ａｎｔｉｖｉｒｏｇｒａｍ］（商標）は、全部の利用可能な薬物、とりわけ抗レトロウイルス薬（逆転写酵素阻害剤およびプロテアーゼ阻害剤）に対する感受性、とりわけウイルス感受性を同時に測定することができる、高度に自動化された、高スループットの第二世代の組換えアッセイである。（Ｈｅｒｔｏｇｓ  Ｋ，ｄｅ  Ｂｅｔｈｕｎｅ  ＭＰ，Ｍｉｌｌｅｒ  Ｖら  Ａｎｔｉｍｉｃｒｏｂ  Ａｇｅｎｔｓ  Ｃｈｅｍｏｔｈｅｒ、１９９８；４２（２）：２６９−２７６（引用することにより組み込まれる））。
【０１４８】
全過程は３相、すなわち分子生物学、トランスフェクションおよび感受性試験に分割することができる。該過程を下および図４に要約する。
分子生物学
・患者の血液サンプルから抽出されたウイルスＲＮＡフラグメント
・逆転写を介して形成されたコドン４００までのｇａｇ−ＰＲ−ＲＴ配列の相補ＤＮＡ（ｃＤＮＡ）
・２回のＰＣＲを使用して増加されたｇａｇ−ＰＴ−ＲＴ配列
・ＤＮＡフラグメントの精製
・ｇａｇ−ＰＲ−ＲＴ配列が欠失された実験室のプロウイルスクローンの創製
・大量の複製のための細菌プラスミドへの該クローンの挿入
トランスフェクション
これは、それによりウイルス遺伝子が細胞中に移入される過程である。
１．患者サンプルからのｇａｇ−ＰＲ−ＲＴ配列およびプラスミドフラグメントをＣＤ４＋，ＭＴ４細胞と混合する。
２．電気穿孔が起こる。すなわち、細胞をキュベット中で短い（ミリ秒）しかし強い電流にかけて、細胞膜に一時的な開口を生じさせ、それを通ってｇａｇ−ＰＲ−ＲＴ  ＤＮＡフラグメントおよびプラスミドフラグメントの双方が進入する。
３．細胞の比較的小さい比率において、双方のフラグメントが遭遇することができ、そして、おそらく細胞の酵素により援助されて、再結合して完全なＨＩＶ−１ゲノムを形成し、それは今や感染性ウイルス粒子に変換されることができる。
４．その後、組換えウイルスを、細胞病原性の効果もしくはＣＰＥが十分なレベルに達するまで、この細胞培養物中でおよそ８日間成長させる。
５．その後、培地を遠心分離して細胞を分離し、そして上清は大量の組換えウイルスを含有する（ウイルスストック収穫物）。
６．その後ウイルスの力価を測定して既知の濃度を達成する。
感受性試験
この相では、多様なＨＩＶ−１阻害剤が上に挙げられた組換えウイルスの複製を阻害することがなお可能であるかどうかを決定する。
１．多様な濃度の抗ウイルス薬をマイクロタイター試験プレートの３８４個のマイクロウェル中に入れる。数個のウェルを各濃度に使用し、そして信頼性を増大させるために結果の平均を使用する。
２．組換えウイルスストックもしくは野性型対照ウイルスの一組の希釈物を各マイクロウェルに添加する。
３．蛍光レポーター遺伝子系を含有するＭＴ４細胞の一組の希釈物もまた各マイクロウェルに添加する。
４．プレートを３日間インキュベートし、その時間の間、組換えウイルスは、抗ウイルス薬により阻害されない限りＭＴ４細胞中で複製することができる。複製はレポーター遺伝子を誘導し、それは蛍光を発するタンパク質を産生する。
５．薬物の各濃度でのウイルス複製の量を、野性型ウイルス対照に関してコンピュータ化された分光測光法により測定する。
６．各薬物に対するウイルスの感受性を、野性型ウイルスに関してＩＣ50の変化の倍数として表す。
７．各薬物についてのこれらのデータを提供するリポートが作成され、４未満のＩＣ50の増大は感受性と分類され、４と１０との間は中間、そして１０を越えるのは耐性と分類される。
【０１４９】
該過程全体は高度に自動化され、そして一貫性および高スループットを確実にするために最新のロボット工学を使用している。
【０１５０】
大スケールでの逆転写酵素阻害剤およびプロテアーゼ阻害剤に対する感受性の同時の試験を見込む別のアッセイ、すなわちヴァイロロジックス社（Ｖｉｒｏｌｏｇｉｃｓ）の「フェノセンス（Ｐｈｅｎｏｓｅｎｓｅ）」アッセイ（Ｐｅｔｒｏｐｏｕｌｏｓ，ＣＪ，Ｐａｒｋｉｎ  ＮＴ，Ｌｉｍｏｌｉ  ＫＬ，ら  Ａｎｔｉｍｉｃｒｏｂ  Ａｇｅｎｔｓ  Ｃｈｅｍｏｔｈｅｒ、２０００；４４（４）：９２０−９２８（引用することにより本明細書に組み込まれる））が存在する。該アッセイは以下のとおり記述することができる：
１．ウイルスＲＮＡフラグメントを患者の血液サンプルから抽出する。
２．コドン３００までのｇａｇ−Ｐｒ−ＲＴ配列の相補ＤＮＡ（ｃＤＮＡ）を、逆転写を介して形成させる。
３．逆転写酵素（ＲＴ）およびプロテアーゼ（Ｐｒ）配列を、ＰＣＲを使用して増加させる。
４．サンプルのＲＴ−Ｐｒ配列を、ＲＴ−Ｐｒ配列が欠失されかつ欠失されたＨＩＶ−１エンベロープ遺伝子中に指標遺伝子ルシフェラーゼが挿入されたプロウイルスに連結（結合）する。
５．これらの組換えウイルスベクターを、マウス白血病ウイルスのエンベロープタンパク質を担持するプラスミドと一緒に、変動する濃度のプロテアーゼ阻害剤の存在下でヒト細胞中にトランスフェクトする。
６．形成されるウイルス粒子を収穫し、そして多様な濃度のＲＴ阻害剤の存在下で、第二の時間の間、標的細胞に感染させる。
【０１５１】
ＲＴ阻害剤およびプロテアーゼ阻害剤に対するウイルス配列の感受性を、ルシフェラーゼ活性の測定により計算する。
【０１５２】
実施例５
医師、および疾患とりわけＨＩＶ／ＡＩＤＳを伴い生存している人々が、至適の治療戦略についての最も情報に基づく決断をするのを助けかつ治療戦略を設計するために、個々人の疾患についてのもっとも正確な、信頼できかつ有用な情報を彼らに提供することが望ましい。一態様においてヴィルコジェン［ＶｉｒｃｏＧＥＮ］（商標）ＩＩおよびアンチヴァイログラム［Ａｎｔｉｖｉｒｏｇｒａｍ］（商標）により表される本発明の方法は、ＨＩＶ／ＡＩＤＳのような疾患の臨床管理においてある地位を有する。使用すべき診断試験（１種もしくは複数）の選択、ならびに医師および彼の患者がいつ行うべきか、ならびに多数の多様な因子に依存する。
【０１５３】
耐性試験のための推奨は、米国保健社会福祉省（ＵＳ  Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ  ａｎｄ  Ｈｕｍａｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ）および国際ＡＩＤＳ学会（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＡＩＤＳ  Ｓｏｃｉｅｔｙ）のものを包含する多様な治療指針に包含される。それらは、ＤＨＨＳの指針以外にどの試験を使用するべきかについての推奨を行っておらず、双方の試験の使用が複雑な治療歴をもつ人々に有用であることを述べている。表現型分類および遺伝子型分類双方の使用は、耐性試験への最も信頼できるアプローチと一般に見なされている。
【０１５４】
耐性試験が価値がある可能性があるいくつかの臨床状態を、使用すべき試験の型についての若干の理論的根拠とともに下に列挙する。
【０１５５】
以下の表は、耐性試験が考慮されてよい臨床状態の例を示す。
【０１５６】
【表６】
0005156163.tif 000009
【０１５７】
【表７】
0005156163.tif 000010
【０１５８】
実施例６
サンプル供給源および感受性分析。
【０１５９】
血漿サンプルを患者から得、そして薬物感受性の慣例の評価のため検査室に提出した。これらは主として米国、カナダおよび欧州から収集したとは言え、南米、東南アジアおよび南アフリカからのサンプルもまたデータベース中に表されている。これらのサンプルの収集の性質により、われわれは関与した患者の大多数から包括的治療および臨床歴を得ることが不可能であったが、とは言え大部分は異なる別個の患者からであった。ウイルスＲＮＡをこれらのサンプルから抽出し、そして逆転写によりｃＤＮＡに転化した。その後、ｇａｇ、プロテアーゼ、およびＲＴの最初の４００コドンの部分を包含したＨＩＶ−１ゲノムの１．７ｋｂのフラグメントをＰＣＲ1により増幅した。これらのアンプリコンをＡＢＩ自動化配列決定により直接配列決定し、そして薬物感受性の表現型を、組換えウイルスアッセイを使用して１４種の別個の抗レトロウイルス薬について決定した。テキスト配列を、各薬物についてのＩＣ50および耐性の倍数値がそうであったように、データベースに直接インポートした。
仮想表現型のデータベース開発および導出。
【０１６０】
遺伝子型−表現型データベースを、アップル  マッキントッシュを使用してＲＡＤ（迅速なアプリケーション開発）環境で開発した。プログラミングは「４次元」（４Ｄ）；３２ビットのグラフィックのマルチスレッドの関係型データベースにおいてであった。該データベースは現在、パワーマック（ＰｏｗｅｒＭａｃ）Ｇ４、４００ＭＨｚ、２５６ＭＢ  ＲＡＭ上で稼働している。分析の目的上、該ソフトウェアは、野性型および特定の残基での突然変異体アミノ酸の混合物が突然変異体であったと想定した。合計で１０８個の別個の異なるアミノ酸変化を検索手順で使用した（合計で５６個の独特の位置で）。これはプロテアーゼ中の３９個の変化およびＲＴ中の６９個（非ヌクレオシドＲＴ阻害剤について３２個、およびヌクレオシド類似物について３７個）の変化に分解された。薬物の分類によりグループ分けされた以下の突然変異をサーチ・エンジン中に包含した。プロテアーゼ阻害剤：１０Ｆ／Ｉ／Ｒ／Ｖ、２０Ｉ／Ｍ／Ｒ／Ｔ、２４Ｉ、３０Ｎ、３２Ｉ、３３Ｆ／Ｉ／Ｍ／Ｖ、３６Ｉ、４６Ｉ／Ｌ、４７Ｌ、４８Ｖ、５０Ｖ、５４Ｌ／Ｍ／Ｖ、７１Ｔ／Ｖ、７３Ａ／Ｃ／Ｓ、７７Ｉ、８２Ａ／Ｆ／Ｓ／Ｔ、８４Ａ／Ｖ、８８Ｄ／Ｓ、９０Ｍ。ヌクレオシド類似物：４１Ｌ、４４Ａ／Ｄ、６２Ａ、６５Ｒ、６７Ｎ、６９Ｄ／Ｎ、６９挿入、７０Ｒ、７４Ｖ／Ｉ、７５Ａ／Ｉ／Ｍ／Ｔ、７７Ｌ、１００Ｉ、１１５Ｆ、１１６Ｙ、１１８Ｉ、１５１Ｍ、１８１Ｃ、１８４Ｉ／Ｔ／Ｖ、２０８Ｙ、２１０Ｗ、２１１Ｋ／Ｑ、２１５Ｆ／Ｙ、２１９Ｅ／Ｎ／Ｑ、３３３Ｄ／Ｅ。ＮＮＲＴＩ：９８Ｇ／Ｓ、１００Ｉ、１０１Ｅ／Ｉ／Ｐ／Ｑ、１０３Ｎ／Ｑ／Ｒ／Ｓ／Ｔ、１０６Ａ／Ｉ／Ｌ、１０８Ｉ、１７９Ｄ／Ｅ、１８１Ｃ／Ｉ／Ｖ、１８８Ｃ／Ｈ／Ｌ、１８９Ｉ、１９０Ａ／Ｅ／Ｓ、２２５Ｈ、２３３Ｖ、２３６Ｌ、２３８Ｔ。試験の時点で、該データベースは約４５，０００個の表現型分類されたおよび約３５，０００個の遺伝子型分類されたサンプルを含んで成り、その＞１５，０００個が遺伝子型および表現型双方を有した。
臨床サンプルのＤＡＰ分析。
【０１６１】
ＶＩＲＡ  ３００１前向きＨＩＶ−１遺伝子型分類試験に参加した１９１例の患者からの臨床サンプルのウイルス負荷量データを、国際的な耐性共同作業グループ（ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ  ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  ｇｒｏｕｐ）のデータ分析計画に従って分析した。完全な表現型および遺伝子型のデータが、合計で６３５種の抗レトロウイルス薬を受領したこれらの患者について入手可能であった。分析パラメータは、４００コピー／ｍｌより上の血漿ＨＩＶ−１  ＲＮＡとして定義された、第１６週でのウイルス学的失敗であった。ロジスティック回帰を使用してこのパラメータをモデルで表した。一変量モデルにおいて、総遺伝子型感受性スコア（遺伝子型分析）もしくは表現型感受性スコア（現実の表現型および仮想表現型の分析）が、該モデル中の唯一の因子であった。一方、多変量モデルにおいて、基礎時のＨＩＶ−１血漿ウイルス負荷量および治療レジメン中の新たな薬物の数を、付加的な共変量として追加した。遺伝子型感受性スコアを計算するために、特定の突然変異もしくは突然変異の群を使用して、レジメン中の各抗レトロウイルス薬に対する耐性もしくは感受性を表した（これらは耐性共同作業グループにより予め定義された）。実際の表現型および仮想表現型の双方についての表現型感受性スコアは、野性型の感受性のウイルス対照に関してのＩＣ50の変化の倍数に基づいた。総表現型スコアはレジメン中の感受性の薬物の数と定義した。
「仮想表現型」の導出
最初に、ＨＩＶ−１ゲノムのプロテアーゼおよび逆転写酵素（ＲＴ）領域を標準的方法により配列決定した。これらの領域は、現在の抗レトロウイルス薬により標的を定められる酵素をコードし、そして、突然変異はここで薬物耐性を賦与する可能性がある。配列中に存在する耐性と関連する突然変異を同定し、そしてその後、ソフトウェアが、各薬物について類似の突然変異パターンをもつ、アーカイブに保存されているサンプルについて、関係型の遺伝子型／表現型データベースを検索した（野性型および突然変異体アミノ酸の混合物は完全に突然変異体として処理される）。データベースのかなりの大きさのため、典型的に数百もしくは数千の一致が見出された。ソフトウェアは、その後、薬物ごとに一致する遺伝子型のそれぞれについて表現型のデータを検索し、対数変換を実施し、そして変換された耐性の倍数の変化の平均を計算した。
【０１６２】
それが基づく実際の表現型でのように、これは完全に感受性の野性型ウイルスについての１．０という値と比較した５０％阻害濃度（ＩＣ50）の変化の倍数として表した。図６は、一例としてジドブジン（ＡＺＴ）に対する耐性に影響する突然変異を使用して、こうした検索がどのように実施されたかを図解で示す。この具体的説明は、４１Ｌ、１８４ＶもしくはＩおよび２１５ＹもしくはＦ突然変異のいずれかの組合せを有するウイルスについてである。一連の検索が最初に突然変異のそれぞれを別個に含有する全部のサンプルを見出し、そしてその後、包含プロセス（ｉｎｃｌｕｓｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓ）により、３個の具体的に説明された突然変異を含有する全部のサンプルが同定される。
【０１６３】
これらの特定のＡＺＴ耐性突然変異についてのデータベースからの対応する情報を表２に示す。これは、ＨＩＶ−１のＲＴのコドン４１、１８４および２１５の単一および複数の突然変異についてデータベース中で見出される最初の１３２５５種の遺伝子型が一致されたサンプルの例を具体的に説明する。多数の興味深い特徴がこの表中に示される。とりわけ、突然変異の表現型の影響はそれが発生する遺伝子の情況に依存する。これら３種の突然変異のみのこの単純な例において、４１Ｌをもつウイルスは、１．３倍から＞２７倍までの範囲にわたる耐性の平均の増大を有する可能性がある。従って、所定の突然変異の存在（もしくは非存在）の単純な検出は、情報価値がないか、もしくは誤解を招く恐れすらある可能性がある。さらに、突然変異の影響は単純に相加性でない。すなわち、２１５ＹもしくはＦ突然変異をもつウイルスに対するＭ１８４ＶもしくはＩ突然変異（ＡＺＴ感受性を低下させる）および／または４１Ｌ突然変異（ＡＺＴ感受性を増大させる）の調節効果を、表Ｘから識別することができる（範囲６．２ないし２７．７倍）。この分析は、仮想表現型システムよりかなりより少なく精巧である。なぜなら、それは、他の突然変異の付加的な包含および排除よりむしろ３個の特定の突然変異の包含のみが起こったサンプルの群を表すからである。
【０１６４】
【表８】
0005156163.tif 000011
【０１６５】
ＡＺＴについての仮想表現型（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｈｅｎｏｔｙｐｅ）の実際の導出においては、合計で１８種の突然変異をこの様式で検査した。
別個の表現型をもつ遺伝子クラスターの同定
検索プロセスが適切に機能していれば、多数の一連の表現型が別個の遺伝子クラスターが同定されるはずである。これらのそれぞれは感受性の控えめな可変性のみを伴い、識別可能な表現型を有するはずである。これを、表２に記述されるＡＺＴ突然変異の組合せにより形成される遺伝子クラスターを検査することにより評価した。これらの突然変異に加えて、付加的なＡＺＴ耐性突然変異もまた含有したクラスターを同定した（図７）。データベースの検索を、３ＴＣ耐性突然変異すなわち１８４ＶもしくはＩを伴うもしくは伴わない特定のＡＺＴ耐性突然変異を含むサンプルを使用して実施した。各遺伝子クラスター中のサンプルの数は以下のとおりであった。すなわち、ＷＴ（野性型、感受性）、３７９８；１８４（１８４Ｖ／Ｉ）、７７７；２１５（２１５Ｙ／Ｆ）、１７５；２１５  １８４（２１５Ｙ／Ｆおよび１８４Ｖ／Ｉ）、７０；２Ｍ（４１Ｌおよび２１５Ｙ／Ｆ）、２４３；２Ｍ  １８４（４１Ｌ、２１５Ｙ／Ｆおよび１８４Ｖ／Ｉ）、１８６；３Ｍ（４１Ｌ、２１０Ｗおよび２１５Ｙ／Ｆ）、２８９；３Ｍ  １８４（４１Ｌ、２１０Ｗ、２１５Ｙ／Ｆおよび１８４Ｖ／Ｉ）；４Ｍ（４１Ｌ、６７Ｎ、２１０Ｗおよび２１５Ｙ／Ｆ）、３５８；４Ｍ  １８４（４１Ｌ、６７Ｎ、２１０Ｗ、２１５Ｙ／Ｆおよび１８４Ｖ／Ｉ）、８４。
【０１６６】
これは、データベース検索に関する多数の重要な点を具体的に説明する。第一に、異なる遺伝子クラスターは別個の感受性プロフィルを有する（標準誤差および９５％信頼区間と一緒になった耐性の倍数値の平均により示される）。これらの値は、わずかに低下されたレベルの感受性（１８４Ｖ突然変異をもつウイルス）から、ＡＺＴ耐性を賦与する複数の突然変異によるほぼ１００倍の増大までの範囲にわたる。第二に、各場合において、ＡＺＴ耐性突然変異と一緒になった１８４Ｖ突然変異の包含は、ＡＺＴ耐性の予測された大きさのかなりの減少を引き起こした。該データは、パターン認識システムが突然変異の相互作用による変えられた感受性を予測することができることをはっきりと示す。
予測された表現型と実際の表現型との間の相関
仮想表現型は多数の方法で妥当であると確認された。第一に、２７００と８７００の間の遺伝子型が野性型のサンプルを、各薬物について試験した。予期されたとおり、予測された倍数の変化は、０．６６〜１．６９倍の範囲を伴い、検査された全部の薬物について１に近かった。次に、予測された表現型と実際の表現型との間の量的関係を検討した。米国からの５０００個の臨床で生じられたサンプルを、１９９９年以後からの耐性データベースから無作為に選択し、また、各薬物についての遺伝子型プロフィルから得られた表現型の予測を、各５００個のサンプルの１０個の無作為のサブセットで実際の表現型と比較した。これは、全体でおよそ７０，０００個の決定をもたらした。その後、これらのデータの組のそれぞれについて独立線形回帰分析を実施した（これらの分析の４個を図８に示す）。これらは、５００個の臨床サンプルの１０個の群を横断する、０．８３の傾きの平均（範囲０．８１〜０．８５）、０．０５の切片（範囲０．０２〜０．０７）および０．８７の相関係数の平均（範囲０．８６〜０．８９）を伴い、仮想表現型（ＩＣ50値の倍数の変化の平均）と実際の薬物感受性の表現型の間の良好な相関を示した。
仮想表現型は臨床応答を予測する
仮想表現型の予測の価値もまた試験した。これを取り扱うため、われわれは臨床試験、ＶＩＲＡ  ３００１．Ｃｏｈｅｎ，Ｃ．ら、ＸＩＩＩ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＡＩＤＳ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｄｕｒｂａｎ．（２０００）からの臨床およびウイルス学的データの後ろ向き分析を実施した。これは、ＰＩを含有する治療レジメンに失敗していた患者におけるウイルス学的応答に対する表現型の薬物耐性の情報の正の影響を立証した、最近完了した前向き無作為化臨床試験である。この試験の１９１例の患者からのサンプルを再分析して、仮想表現型（遺伝子配列から）と第１６週のウイルス学的転帰との間の関係を試験した。「ルールに基づく」解釈を伴う表現型、仮想表現型および遺伝子型の予測値を、臨床試験を再分析するために国際的な耐性共同作業グループにより使用されたデータ分析計画（ＤＡＰ）に従って分析した。ＤｅＧｒｕｔｔｏｌａ  Ｖ．ら、Ａｎｔｉｖｉｒａｌ  Ｔｈｅｒａｐｙ  ５、４１−４８（２０００）。この分析システムは一変量および多変量の統計学的アプローチを含んで成り、そして遺伝子型の解釈のための「ルールに基づく」突然変異の一覧の使用を必要とする。この分析の結果を図９に示す。ロジスティック回帰を使用して、第１６週でのウイルス学的失敗（４００コピー／ｍｌより上の血漿ＨＩＶ−１  ＲＮＡと定義される）のパラメータをモデルで表した。一変量（ａ）もしくは多変量（ｂ）モデルを、薬物感受性表現型（表現型）、仮想表現型（仮想）もしくは遺伝子型について使用した。計算された表現型感受性スコア（ＰＳＳ）もしくは遺伝子型感受性スコア（ＧＳＳ）を、打ち切りとしての脱落（ｄｒｏｐ  ｏｕｔｓ  ａｓ  ｃｅｎｓｏｒｅｄ）（ＤＡＣ）もしくは失敗としての脱落（ｄｒｏｐ  ｏｕｔｓ  ａｓ  ｆａｉｌｕｒｅｓ）（ＤＡＦ）分析について別個に導出した。回帰分析の結果を、９５％信頼区間（ＣＩ）を伴う４００コピー／ｍｌより下へのウイルス負荷量の減少を達成することの失敗のオッズ比（ＯＲ）として図９に示す。
【０１６７】
一変量モデルにおいて、遺伝子型分析（打ち切りとしての脱落、ＤＡＣ）は、０．６９のオッズ比（ＯＲ）（ＣＩ＝０．５１−０．９３）、ｐ＝０．０１５を伴う応答の有意の予測変数であった（図９ａ）。しかしながら、遺伝子型は多変量モデルにおける応答の有意の予測変数でなかった（ＯＲ＝０．８１（ＣＩ＝０．５７−１．１４）、ｐ＝０．２２）（図９ｂ）。対照的に、仮想表現型は、ＤＡＣ分析を使用してもまた双方のモデルで高度に有意であった。一変量モデルにおいて全部の薬物について４倍の感受性のカットオフを用い、ＯＲ＝０．３８（ＣＩ＝０．２５−０．６）、ｐ＜０．０００１、かつ、多変量モデルにおいて、ＯＲ＝０．５２（ＣＩ＝０．３１−０．８７）、ｐ＝０．０１３。最近定義された薬物特異的な生物学的カットオフを使用すれば、仮想表現型の予測検出力はなおより有意であった。Ｌａｒｄｅｒ，Ｂ．Ａ．とＨａｒｒｉｇａｎ，Ｐ．Ｒ．、Ｆｉｆｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｇｒｅｓｓ  ｏｎ  Ｄｒｕｇ  Ｔｈｅｒａｐｙ  ｉｎ  ＨＩＶ  Ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ，Ｇｌａｓｇｏｗ（２０００）。一変量モデルにおけるＯＲは０．３９（ＣＩ＝０．２６−０．５８）、ｐ＜０．０００１、また、多変量モデルにおいてＯＲ＝０．４９（ＣＩ＝０．３１−０．７６）、ｐ＝０．００１４であった。ＤＡＦ（失敗としての脱落）分析は、遺伝子型を上回る予測された表現型についての一貫した優位性を示したが、とは言え有意性のレベルは範疇の全部について相応してより低かった。
【図面の簡単な説明】
【図１】  発明にかかる、図１のリポートは、遺伝子型データを解釈しかつ治療レジメンを開発するのに医師を補助するための以下の情報を提供する：
１．最初の２つの欄は薬物の商品名および一般名を示す。
２．図の上部はゲノムのプロテアーゼ領域中の突然変異のグラフ表示を有する。
３．これの下は、逆転写酵素領域についての同一の情報である。
４．第三の欄は、単に、その特定の薬物に対する感受性に影響を及ぼす突然変異が見出されたか否かを示す。
５．第四の欄は、各薬物についてサンプルウイルス中の突然変異のパターンに一致するデータベース中のサンプルの数を示す。
６．第五の欄は、データベース中で見出された表現型の感受性の範囲の色分けされた表示を有する。
７．最後に、データベース中の全部の一致についてのＩＣ50の平均が各薬物について提示される。
【図２】  発明にかかる、本発明を使用しての表現型リポートの予測。
【図３】  発明にかかる、本発明の予測値。
【図４】  発明にかかる、アンチヴァイログラム［Ａｎｔｉｖｉｒｏｇｒａｍ］（商標）アッセイにより包括されるＨＩＶゲノムの区分。
【図５】  発明にかかる、耐性モニタリングの一態様による略図。
【図６】  発明にかかる、例示的パターン検索の略図である。各突然変異について示された数字（Ｎ）は、表１で具体的に説明されるデータベース分析で観察されたＮを示す。
【図７】  発明にかかる、ＡＺＴ耐性突然変異の多様なクラスターをもつウイルスについての表現型検索の結果を描く。グラフは、各クラスターについて、平均（○）、標準誤差（■）および９５％信頼限界（⊥）を示す。
【図８】  発明にかかる、実際の表現型とコンピュータで予測された仮想表現型との間の相関である。それぞれ５００個のサンプルを含んで成る４つの独立した無作為のデータの組について、線形回帰分析を示す。
【図９（ａ）および（ｂ）】  発明にかかる、４００ウイルスＲＮＡコピー／ｍｌより下のウイルス負荷量の減少を達成することの失敗のオッズ比の描写である。
【図１０（ａ）および（ｂ）】  発明にかかる、１０（ａ）は本発明の方法により表現型を決定するための例示的フローチャートである。
１０（ｂ）は図１０（ａ）の段階１１０ないし１３０を実施するための一態様の例示的フローチャートである。
【図１１】  発明にかかる、本発明の特徴および方法を実行してよいシステム環境の例示的表示である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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