(57)【要約】  糖尿病患者においては大血管障害のリスクを検査することができる、簡便かつ低コストな検査方法を提供する。  糖尿病患者から採取した被検試料に含まれる複数クラスのリポタンパク質を液体クロマトグラフィーで分離し、分離したリポタンパク質に含まれるコレステロールに由来する信号を検出する工程と、少なくとも低比重リポタンパク質が粒子径により規定される複数のサブクラスにより構成されていると仮定し、上記検出した信号を用いて、各サブクラスに対応するピークからなる近似波形を算出する工程と、得られた近似波形に基づいて、低比重リポタンパク質に相当するピークの中で、低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラスに含まれるコレステロール量の合計を算出する工程と、算出したコレステロール量の合計を基準値と比較する工程とを含む。
2007052789.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検試料に含まれる小粒子径低比重リポタンパク質の分析により大血管障害を判別するためのリポタンパク質の分析方法。
【請求項２】
上記被検試料は糖尿病患者から採取されたものであることを特徴とする請求項１記載の分析方法。
【請求項３】
上記小粒子径低比重リポタンパク質の分析は、
上記被検試料に含まれるリポタンパク質を液体クロマトグラフィーで分離し、分離したリポタンパク質に含まれる成分に由来する信号を検出する工程と、
少なくとも低比重リポタンパク質が粒子径により規定される複数のサブクラスにより構成されていると仮定し、上記検出した信号を用いて、各サブクラスに対応するピークからなる近似波形を算出する工程と、
得られた近似波形に基づいて、低比重リポタンパク質に相当するピークの中で、小粒子径低比重リポタンパク質に含まれる上記成分の合計量を算出する工程と、
算出した合計量を基準値と比較する工程と、
を含むことを特徴とする請求項１記載の分析方法。
【請求項４】
上記小粒子径低比重リポタンパク質は、上記信号から算出される低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラスであることを特徴とする請求項３記載の分析方法。
【請求項５】
上記リポタンパク質の平均粒子径が25.5nmであることを特徴とする請求項４記載の分析方法。
【請求項６】
上記低比重リポタンパク質は、上記近似波形において溶出位置が28.0-28.61nmであるピーク、溶出位置が25.4-25.64nmであるピーク、溶出位置が22.9-23.1nmであるピーク、溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク及び溶出位置が16.6-16.8nmであるピークからなるものと仮定することを特徴とする請求項３記載の分析方法。
【請求項７】
上記小粒子径低比重リポタンパク質は、上記近似波形において溶出位置が22.9-23.1nmであるピーク、溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク及び溶出位置が16.6-16.8nmであるピークに相当するサブクラスであることを特徴とする請求項６記載の分析方法。
【請求項８】
上記小粒子径低比重リポタンパク質は、上記近似波形において溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク及び溶出位置が16.6-16.8nmであるピークに相当するサブクラスであることを特徴とする請求項６記載の分析方法。
【請求項９】
上記リポタンパク質に含まれる成分は、コレステロール及び/又はトリグリセリドであることを特徴とする請求項３記載の分析方法。
【請求項１０】
上記近似波形は、溶出位置が90nmより大であるピーク、溶出位置が75nmであるピーク、溶出位置が64nmであるピーク、溶出位置が53.6nmであるピーク、溶出位置が44.5nmであるピーク、溶出位置が36.56-36.8mであるピーク、溶出位置が31.3-32.17nmであるピーク、溶出位置が28.0-28.61nmであるピーク、溶出位置が25.4-25.64nmであるピーク、溶出位置が22.9-23.1nmであるピーク、溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク、溶出位置が16.6-16.8nmであるピーク、溶出位置が14.9-15.1nmであるピーク、溶出位置が13.4-13.6nmであるピーク、溶出位置が12.0-12.2nmであるピーク、溶出位置が10.8-11.0nmであるピーク、溶出位置が9.7-9.9nmであるピーク、溶出位置が8.7-8.9nmであるピーク及び溶出位置が7.46-7.6nmであるピークからなることを特徴とする請求項３記載の分析方法。
【請求項１１】
上記基準値は、健常者群において測定された低比重リポタンパク質に相当するピークの中で、小粒子径低比重リポタンパク質に含まれる上記成分の合計の平均値であることを特徴とする請求項３記載の分析方法。
【請求項１２】
上記リポタンパク質に含まれる成分は、コレステロールであり、かつ、上記基準値は２０mg/dlであることを特徴とする請求項３記載の分析方法。
【請求項１３】
上記大血管障害は、頸動脈内膜中膜複合体肥厚度の増加と関連する障害又は疾患であることを特徴とする請求項１記載の分析方法。
【請求項１４】
上記障害は脳血管障害及び/又は末梢神経障害であり、上記疾患は虚血性心疾患及び/又は冠動脈疾患であることを特徴とする請求項１３記載の分析方法。
【請求項１５】
被検試料に含まれる複数クラスのリポタンパク質を分離する液体クロマトグラフィーと、
上記液体クロマトグラフィーで分離したリポタンパク質に含まれる成分に由来する信号を検出する検出手段と、
少なくとも低比重リポタンパク質が粒子径により規定される複数のサブクラスにより構成されていると仮定し、上記検出した信号を用いて、各サブクラスに対応するピークからなる近似波形を算出する近似波形算出手段と、
得られた近似波形に基づいて、低比重リポタンパク質に相当するピークの中で、小粒子径低比重リポタンパク質に含まれる成分の合計量を算出する合計量算出手段と、
算出した合計値を基準値と比較する比較処理手段とを含む、
糖尿病患者における大血管障害を判別するためのリポタンパク質の分析装置。
【請求項１６】
上記合計量算出手段は、上記信号から算出される低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラスを上記小粒子径低比重リポタンパク質として上記合計量を算出することを特徴とする請求項１５記載の分析装置。
【請求項１７】
上記合計量算出手段は、上記リポタンパク質の平均粒子径を25.5nmとすることを特徴とする請求項１６記載の分析装置。
【請求項１８】
上記近似波形算出手段は、上記低比重リポタンパク質を、溶出位置が28.0-28.61nmであるピーク、溶出位置が25.4-25.64nmであるピーク、溶出位置が22.9-23.1nmであるピーク、溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク及び溶出位置が16.6-16.8nmであるピークからなるものと仮定した近似波形を算出することを特徴とする請求項１５記載の分析装置。
【請求項１９】
上記合計量算出手段は、小粒子径低比重リポタンパク質を、上記近似波形において溶出位置が22.9-23.1nmであるピーク、溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク及び溶出位置が16.6-16.8nmであるピークに相当するサブクラスであると規定して上記合計量を算出することを特徴とする請求項１８記載の分析装置。
【請求項２０】
上記合計量算出手段は、小粒子径低比重リポタンパク質を、上記近似波形において溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク及び溶出位置が16.6-16.8nmであるピークに相当するサブクラスであると規定して上記合計量を算出することを特徴とする請求項１８記載の分析装置。
【請求項２１】
上記検出手段は、上記リポタンパク質に含まれるコレステロールを定量するコレステロール反応部と、上記リポタンパク質に含まれるトリグリセリドを定量するトリグリセリド反応部とを備えることを特徴とする請求項１５記載の分析装置。
【請求項２２】
上記近似波形算出手段は、上記リポタンパク質を、溶出位置が90nmより大であるピーク、溶出位置が75nmであるピーク、溶出位置が64nmであるピーク、溶出位置が53.6nmであるピーク、溶出位置が44.5nmであるピーク、溶出位置が36.56-36.8nmであるピーク、溶出位置が31.3-32.17nmであるピーク、溶出位置が28.0-28.61nmであるピーク、溶出位置が25.4-25.64nmであるピーク、溶出位置が22.9-23.1nmであるピーク、溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク、溶出位置が16.6-16.8nmであるピーク、溶出位置が14.9-15.1nmであるピーク、溶出位置が13.4-13.6nmであるピーク、溶出位置が12.0-12.2nmであるピーク、溶出位置が10.8-11.0nmであるピーク、溶出位置が9.7-9.9nmであるピーク、溶出位置が8.7-8.9nmであるピーク及び溶出位置が7.46-7.6nmであるピークからなるものと仮定した近似波形を算出することを特徴とする請求項１５記載の分析装置。
【請求項２３】
上記比較処理手段は、健常者群において測定された低比重リポタンパク質に相当するピークの中で、小粒子径低比重リポタンパク質に含まれる上記成分の合計の平均値を上記基準値とすることを特徴とする請求項１５記載の分析装置。
【請求項２４】
上記リポタンパク質に含まれる成分は、コレステロールであり、かつ、上記比較処理手段は、２０mg/dlを上記基準値とすることを特徴とする請求項１５記載の分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、大血管障害を判別するためのリポタンパク質の分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ゲル濾過液体クロマトグラフィー法により被検試料に含まれるリポタンパク質を粒子サイズに依存して分離し、その後、分離したリポタンパク質に含まれるコレステロール及びトリアシルグリセロールを定量する方法において、得られたクロマトグラムをガウス分布曲線近似法等の波形処理によって、カイロミクロン、超低比重リポタンパク質、低比重リポタンパク質及び高比重リポタンパク質に分画する方法が特開平９−１５２２５号公報（特許文献１）に開示されている。【０００３】
ゲル濾過液体クロマトグラフィー法により被検試料に含まれるリポタンパク質を粒子サイズに依存して分離し、その後、分離したリポタンパク質に含まれる成分を定量する方法において、リポタンパク質を２０個のサブクラスに分離する方法が非特許文献１に開示されている。【０００４】
ところで、糖尿病の合併症の多くが血管の病気と絡んでいることが知られている。糖尿病性腎症、糖尿病性網膜症などは、細動脈や毛細血管などの比較的小さな血管の障害が中心となっておこる病気で、糖尿病性細小血管障害とよばれ、糖尿病に特徴的な病変であると考えられている。【０００５】
一方、比較的大きな動脈に対しても糖尿病によって障害をうけることが多く、これは糖尿病性の大血管障害と呼ばれる。この大血管障害は、糖尿病にしばしば併発する高脂血症などの影響が比較的大きい事がしられている。大血管障害によって心臓に血液を送る血管が障害をうけると狭心症や心筋梗塞が、脳への血管が障害を受けると脳卒中がおこりやすくなることが知られている。【０００６】
現在、大血管障害を判断する手法としては、非特許文献2に示すように、頸動脈エコー検査が知られている。この頸動脈エコー検査によれば、頸動脈内膜中膜複合体肥厚度（以下、IMTと称する）を測定することができ、大血管障害のリスクを判定することができる。ところが、このIMTを測定する頸動脈エコー検査は、非浸襲性ではあるものの被検者を時間的及び場所的に拘束する必要があり、高性能な超音波断層装置も必要であるため、簡便かつ低コストな検査であるとは言えない。しかも、糖尿病患者においては大血管障害のリスクを頻繁に知る必要があり、頸動脈エコー検査に代わる検査が渇望されていると言える。
【特許文献１】特開平９−１５２２５号公報
【非特許文献１】Identification of Unique Lipoprotein Subclasses for Visceral Obesity by Component Analysis of Cholesterol Profile in High-Performance Liquid Chromatography( Arterioscler Thromb Vasc Biol.2005;25:1-8)
【非特許文献２】「高脂血症ナビゲーター」ｐ２３２−２３３、メディカルレビュー社
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで、本発明は、上述した実状に鑑み、大血管障害のリスクを検査することができる、簡便かつ低コストな検査方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は以下を包含する。【０００９】
（１）被検試料に含まれる小粒子径低比重リポタンパク質の分析により大血管障害を判別するためのリポタンパク質の分析方法。【００１０】
（２）上記被検試料は糖尿病患者から採取されたものであることを特徴とする（１）記載の分析方法。【００１１】
（３）上記小粒子径低比重リポタンパク質の分析は、上記被検試料に含まれるリポタンパク質を液体クロマトグラフィーで分離し、分離したリポタンパク質に含まれる成分に由来する信号を検出する工程と、少なくとも低比重リポタンパク質が粒子径により規定される複数のサブクラスにより構成されていると仮定し、上記検出した信号を用いて、各サブクラスに対応するピークからなる近似波形を算出する工程と、得られた近似波形に基づいて、低比重リポタンパク質に相当するピークの中で、小粒子径低比重リポタンパク質に含まれる上記成分の合計量を算出する工程と、算出した合計量を基準値と比較する工程と、を含むことを特徴とする（１）記載の分析方法。【００１２】
（４）  上記小粒子径低比重リポタンパク質は、上記信号から算出される低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラスであることを特徴とする（３）記載の分析方法。【００１３】
（５）上記リポタンパク質の平均粒子径が25.5nmであることを特徴とする（４）記載の分析方法。【００１４】
（６）上記低比重リポタンパク質は、上記近似波形において溶出位置が28.0-28.61nmであるピーク、溶出位置が25.4-25.64nmであるピーク、溶出位置が22.9-23.1nmであるピーク、溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク及び溶出位置が16.6-16.8nmであるピークからなるものと仮定することを特徴とする（３）記載の分析方法。【００１５】
（７）上記小粒子径低比重リポタンパク質は、上記近似波形において溶出位置が22.9-23.1nmであるピーク、溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク及び溶出位置が16.6-16.8nmであるピークに相当するサブクラスであることを特徴とする（６）記載の分析方法。【００１６】
（８）上記小粒子径低比重リポタンパク質は、上記近似波形において溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク及び溶出位置が16.6-16.8nmであるピークに相当するサブクラスであることを特徴とする（６）記載の分析方法。【００１７】
（９）上記リポタンパク質に含まれる成分は、コレステロール及び/又はトリグリセリドであることを特徴とする（３）記載の分析方法。【００１８】
（１０）上記近似波形は、溶出位置が90nmより大であるピーク、溶出位置が75nmであるピーク、溶出位置が64nmであるピーク、溶出位置が53.6nmであるピーク、溶出位置が44.5nmであるピーク、溶出位置が36.56-36.8mであるピーク、溶出位置が31.3-32.17nmであるピーク、溶出位置が28.0-28.61nmであるピーク、溶出位置が25.4-25.64nmであるピーク、溶出位置が22.9-23.1nmであるピーク、溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク、溶出位置が16.6-16.8nmであるピーク、溶出位置が14.9-15.1nmであるピーク、溶出位置が13.4-13.6nmであるピーク、溶出位置が12.0-12.2nmであるピーク、溶出位置が10.8-11.0nmであるピーク、溶出位置が9.7-9.9nmであるピーク、溶出位置が8.7-8.9nmであるピーク及び溶出位置が7.46-7.6nmであるピークからなることを特徴とする（３）記載の分析方法。【００１９】
（１１）上記基準値は、健常者群において測定された低比重リポタンパク質に相当するピークの中で、小粒子径低比重リポタンパク質に含まれる上記成分の合計の平均値であることを特徴とする（３）記載の分析方法。【００２０】
（１２）上記リポタンパク質に含まれる成分は、コレステロールであり、かつ、上記基準値は２０mg/dlであることを特徴とする（３）記載の分析方法。【００２１】
（１３）上記大血管障害は、頸動脈内膜中膜複合体肥厚度の増加と関連する障害又は疾患であることを特徴とする（１）記載の分析方法。【００２２】
（１４）上記障害は脳血管障害及び/又は末梢神経障害であり、上記疾患は虚血性心疾患及び/又は冠動脈疾患であることを特徴とする（１３）記載の分析方法。【００２３】
（１５）被検試料に含まれる複数クラスのリポタンパク質を分離する液体クロマトグラフィーと、上記液体クロマトグラフィーで分離したリポタンパク質に含まれる成分に由来する信号を検出する検出手段と、少なくとも低比重リポタンパク質が粒子径により規定される複数のサブクラスにより構成されていると仮定し、上記検出した信号を用いて、各サブクラスに対応するピークからなる近似波形を算出する近似波形算出手段と、得られた近似波形に基づいて、低比重リポタンパク質に相当するピークの中で、小粒子径低比重リポタンパク質に含まれる成分の合計量を算出する合計量算出手段と、算出した合計値を基準値と比較する比較処理手段とを含む、糖尿病患者における大血管障害を判別するためのリポタンパク質の分析装置。【００２４】
（１６）上記合計量算出手段は、上記信号から算出される低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラスを上記小粒子径低比重リポタンパク質として上記合計量を算出することを特徴とする（１５）記載の分析装置。【００２５】
（１７）上記合計量算出手段は、上記リポタンパク質の平均粒子径を25.5nmとすることを特徴とする（１６）記載の分析装置。【００２６】
（１８）上記近似波形算出手段は、上記低比重リポタンパク質を、溶出位置が28.0-28.61nmであるピーク、溶出位置が25.4-25.64nmであるピーク、溶出位置が22.9-23.1nmであるピーク、溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク及び溶出位置が16.6-16.8nmであるピークからなるものと仮定した近似波形を算出することを特徴とする（１５）記載の分析装置。【００２７】
（１９）上記合計量算出手段は、小粒子径低比重リポタンパク質を、上記近似波形において溶出位置が22.9-23.1nmであるピーク、溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク及び溶出位置が16.6-16.8nmであるピークに相当するサブクラスであると規定して上記合計量を算出することを特徴とする（１８）記載の分析装置。【００２８】
（２０）上記合計量算出手段は、小粒子径低比重リポタンパク質を、上記近似波形において溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク及び溶出位置が16.6-16.8nmであるピークに相当するサブクラスであると規定して上記合計量を算出することを特徴とする（１８）記載の分析装置。【００２９】
（２１）上記検出手段は、上記リポタンパク質に含まれるコレステロールを定量するコレステロール反応部と、上記リポタンパク質に含まれるトリグリセリドを定量するトリグリセリド反応部とを備えることを特徴とする（１５）記載の分析装置。【００３０】
（２２）上記近似波形算出手段は、上記リポタンパク質を、溶出位置が90nmより大であるピーク、溶出位置が75nmであるピーク、溶出位置が64nmであるピーク、溶出位置が53.6nmであるピーク、溶出位置が44.5nmであるピーク、溶出位置が36.56-36.8nmであるピーク、溶出位置が31.3-32.17nmであるピーク、溶出位置が28.0-28.61nmであるピーク、溶出位置が25.4-25.64nmであるピーク、溶出位置が22.9-23.1nmであるピーク、溶出位置が20.6-20.8nmであるピーク、溶出位置が18.5-18.7nmであるピーク、溶出位置が16.6-16.8nmであるピーク、溶出位置が14.9-15.1nmであるピーク、溶出位置が13.4-13.6nmであるピーク、溶出位置が12.0-12.2nmであるピーク、溶出位置が10.8-11.0nmであるピーク、溶出位置が9.7-9.9nmであるピーク、溶出位置が8.7-8.9nmであるピーク及び溶出位置が7.46-7.6nmであるピークからなるものと仮定した近似波形を算出することを特徴とする（１５）記載の分析装置。【００３１】
（２３）上記比較処理手段は、健常者群において測定された低比重リポタンパク質に相当するピークの中で、小粒子径低比重リポタンパク質に含まれる上記成分の合計の平均値を上記基準値とすることを特徴とする（１５）記載の分析装置。【００３２】
（２４）上記リポタンパク質に含まれる成分は、コレステロールであり、かつ、上記比較処理手段は、２０mg/dlを上記基準値とすることを特徴とする（１５）記載の分析装置。
【発明の効果】
【００３３】
本発明によれば、糖尿病患者においては大血管障害のリスクを検査することができる、簡便かつ低コストな分析方法を提供することができる。【００３４】
本明細書は本願の優先権の基礎である日本国特許出願2005-321327号の明細書および／または図面に記載される内容を包含する。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】血清リポタンパク質に含まれるTC及びTGを定量するリポタンパク質分析装置のシステム構成図である。
【図２】横軸を溶出時間（min）とし、縦軸を検出値（mV）として、TCに関するクロマトグラムとTGに関するクロマトグラムとを重ねて表示した特性図である。
【図３】TSKgel LipopropalXLカラム（東ソー（株）製）を使用して得られた、アンカーピークとして定義する際の根拠となるデータを示す特性図である。
【図４】Superose 6HR 10/30カラム（アマシャムファルマシア社製）を使用して得られた、アンカーピークとして定義する際の根拠となるデータを示す特性図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、本発明を詳細に説明する。【００３７】
本分析方法が適用されるリポタンパク質分析装置は、例えば、図１に示すように、被検試料に含まれるリポタンパク質成分を分離するためのカラム１と、カラム１から溶出されたリポタンパク質を含む溶離液を２分配するスプリッター２と、スプリッター２によって分配された第１流路３及び第２流路４と、第１流路３に配置されたコレステロール（以下「TC」と称する）反応部５と、第２流路４に配置されたトリグリセリド（以下「TG」と称する）反応部６と、第１流路３におけるTC反応部５の下流に配置されたTC検出部７と、第２流路４におけるTG反応部６の下流に配置されたTG検出部８と、本装置の動作制御及びTC検出部７並びにTG反応部８から信号が入力されるシステムコントローラー９と、システムコントローラー９に接続された演算装置１０とを備えている。ここで、被検試料とは、特に限定されず、血清、血漿髄液、組織液及びリンパ液等の生体由来液体サンプル、並びに細胞培養系由来の分泌粒子を含有するサンプルを意味する。【００３８】
また、リポタンパク質分析装置は、血清試料をカラム１に供給するサンプラー１１と、カラム１に溶離液を供給するための第１ポンプ１２と、第１ポンプ１２によってカラム１に供給する溶離液から気体を除去するデガッサー１３とを備えている。【００３９】
リポタンパク質分析装置においてカラム１としては、特に限定されないが、ゲルろ過用充填剤を充填してなるカラムを用いることが特に好ましい。特に、カラム１としては、８００〜１２００オングストロームの平均細孔径の充填剤を有するものを例示できる。平均細孔径が８００オングストローム未満の充填剤ではＣＭやＶＬＤＬなどの分子サイズの大きいリポタンパク質は細孔内に入り難くなり、一方、平均細孔径が１２００オングストロームを超える充填剤ではＬＤＬやＨＤＬなどの分子サイズの小さいリポタンパク質の分離が悪化するため、前述の通り平均細孔径が８００〜１２００オングストロームのものが好ましい。中でも平均細孔径が９００〜１１００オングストロームの充填剤は、分離能に優れるため、最終的により精度の高いリポタンパク質の分析を行うことを可能とする。【００４０】
また、充填剤としては、液体クロマトグラフィーでの使用に充分耐える機械的強度を有するものを選択する必要がある。このような充填剤は、例えば、シリカゲル、ポリビニルアルコール、ポリヒドロキシメタクリレート及びその他の親水性樹脂を基材とするもの（例えばＴＳＫｇｅｌ Ｌｉｐｏｐｒｏｐａｋ、商品名、東ソー（株）製）を一例として例示することできる。【００４１】
溶離液としては、リン酸緩衝液、トリス緩衝液、ビス−トリス緩衝液等を例示できるが、リポタンパク質を分離できるものであれば特に制限はない。緩衝液の濃度としては２０〜２００ｍＭ、特に好ましくは５０〜１００ｍＭの範囲が良い。緩衝液の濃度が２０ｍＭ未満では緩衝能が小さく、２００ｍＭを超えると後述の酵素試薬とTC又はTGの反応が阻害される恐れが生じるからである。緩衝液のｐＨは、５〜９、特に好ましくは７〜８である。緩衝液のｐＨが５未満、あるいはｐＨが９を超えると、前記同様、酵素試薬との反応が阻害される恐れが生じるからである。しかし、TC及び／又はTGの測定を、酵素を用いないで行う場合等はこの限りではない。【００４２】
TC反応部５は、カラム１から溶出されたリポタンパク質を含む溶離液に含まれるTCを定量するための試薬を備えるTC用試薬タンク１４と第２ポンプ１５を介して連結されている。ここで、TCを定量するための試薬としては、特に限定されないが、例えば、コレステロールエステラーゼ、コレステロールオキシダーゼ、パーオキシダーゼなどの酵素と、N-エチル-N-(3-メチルフェニル)-N'- サクシニルエチレンジアミン、4-アミノアンチピリン、N-エチル-N-(3-スルホプロピル)-m-アニシジンなどの色素とを組み合わせた酵素−色素試薬を用いることができる。試薬としては、例えば、市販のデタミナーL TCII(協和メデックス株式会社)、LタイプCHO・H（和光純薬工業株式会社）試薬を好適に用いることができる。なお、これらの試薬は、TCと反応して、蛍光検出器や紫外可視検出器などの分光器で検出可能な蛍光や吸収を有する反応生成物を与える。【００４３】
TG反応部６は、カラム１から溶出されたリポタンパク質を含む溶離液に含まれるTGを定量するための試薬を備えるTC用試薬タンク１６と第２ポンプ１５を介して連結されている。ここで、TGを定量するための試薬としては、特に限定されないが、例えば、アスコルビン酸オキシダーゼ、グリセロールキナーゼ、グリセロール−３リン酸オキシダーゼ、リポタンパク質リパーゼ及びパーオキシダーゼ等の酵素と、キノン系発色色素等の色素とを組み合わせた酵素−色素試薬を用いることができる。キノン系発色色素としては、Ｎ−エチル−Ｎ−（３−メチルフェニル）−Ｎ’−サクシニルエチレンジアミン又はＮ−エチル−Ｎ−（３−スルホプロピル）−ｍ−アニシジンと４−アンチアミノピリンの酸化縮合体が挙げられる。試薬としては、例えば、市販のデタミナーL TGII(協和メデックス株式会社)、LタイプTG・H（和光純薬工業株式会社）試薬を好適に用いることができる。【００４４】
なお、これら、TC反応部５及びTG反応部６は、上述した試薬とTC又はTGとの反応温度を制御するための反応コイルをそれぞれ備えている。TC反応部５及びTG反応部６において、上述した試薬とTC又はTGとの反応温度は、３５〜５０℃、好ましくは４５〜５０℃とする。反応温度が３５℃未満では反応が不十分になりやすく、また、５０℃を超えると反応中に酵素が劣化する恐れが生じるからある。【００４５】
TC検出部７は、TC反応部５でTCと試薬とが反応して生成した反応生成物の吸光度を検出するための、例えば紫外可視光検出器を備えている。また、TG検出器８は、TG反応部６でTGと試薬とが反応して生成した反応生成物の吸光度を検出するための、例えば紫外可視光検出器を備えている。例えば、上述した試薬としてキノン系発色色素を用いた場合、紫外可視検出器の測定波長は、５４０〜５６０ｎｍとすれば良い。【００４６】
システムコントローラー９は、TC検出部７及びTG検出部８からの出力信号が入力され、この信号に基づいてTCに関するクロマトグラム及びTGに関するクロマトグラムを結果として出力する機能を備えている。システムコントローラー９から出力されるクロマトグラムとしては、例えば、図２に示すように、横軸を溶出時間（min）とし、縦軸を検出値（mV）として、TCに関するクロマトグラムとTGに関するクロマトグラムとを重ねて表示することができる。【００４７】
演算装置１０としては、例えば、後述する分析プログラムをインストールしたコンピュータを使用することができる。演算装置１０は、システムコントローラー９と接続されており、システムコントローラー９から出力されるクロマトグラムを分析プログラムによってデータ処理し、被検試料に含まれるリポタンパク質を例えば２０個のサブクラスに分離するとともにTC量及びTG量を算出する機能を有する。なお、この演算装置１０は、インターネット、LAN或いはイントラネット等の情報通信回線網を介してシステムコントローラー９と接続されていても良い。【００４８】
上述したリポタンパク質分析装置によれば、先ず、カラム１によって粒子サイズに依存して各種リポタンパク質を分離し、その後、カラム１から溶出された溶出液に含まれるTC及びTGを定量している。したがって、リポタンパク質分析装置によれば、カラム１の分離能に依存して、リポタンパク質のサブクラス毎にTC及びTGを定量することができる。【００４９】
なお、リポタンパク質は、その粒子の大きさ、水和密度、及び電気泳動度などの性質の違いにより幾つかのクラスに分類されている。本分析装置においては、リポタンパク質を粒子サイズによるサブクラスに分離する。具体的に、サブクラスとしては、90nmより大（>90nm）、64-90nm、53.6-75nm、44.5-64nm、36.8-53.6nm、31.3-44.5nm、28.6-36.8nm、25.5-31.3nm、23-28.6nm、20.7-25.5nm、18.6-23nm、16.7-20.7nm、15-18.6nm、13.5-16.7nm、12.1-15nm、10.9-13.5nm、9.8-12.1nm、8.8-10.9nm、7.6-9.8nm及び8.8より小（＜8.8）からなる２０個のサブクラスを挙げることができる。また、サブクラスとしては、好ましくは、82.5nmより大（>90nm）、69.5-82.5nm、58.8-69.5nm、49.05-58.8nm、40.65-49.05nm、34.05-40.65nm、29.95-34.05nm、27.05-29.95nm、24.25-27.05nm、21.85-24.25nm、19.65-21.85nm、17.65-19.65nm、15.85-17.65nm、14.25-15.85nm、12.8-14.25nm、11.5-12.8nm、10.35-11.5nm、9.3-10.35nm、8.2-9.3nm及び8.2より小（＜8.2）からなる２０個のサブクラスを挙げることができる。さらに、サブクラスとしては、より好ましくは、90nmより大（>90nm）、75nm、64nm、53.6nm、44.5nm、36.56-36.8nm、31.3-32.17nm、28.0-28.61nm、25.4-25.64nm、22.9-23.1nm、20.6-20.8nm、18.5-18.7nm、16.6-16.8nm、14.9-15.1nm、13.4-13.6nm、12.0-12.2nm、10.8-11.0nm、9.7-9.9nm、8.7-8.9nm及び7.46-7.6nmからなる２０個のサブクラスを挙げることができる。【００５０】
リポタンパク質分析装置においては、システムコントローラー９から出力されるクロマトグラムを分析プログラムによってデータ処理することで、上記の２０個の各サブクラスに含まれるTC及びTGを定量する。【００５１】
以下、分析プログラムについて説明する。分析プログラムは、ステップ１及びステップ２からなるフローチャートに従って演算装置１０を制御する。【００５２】
先ず、ステップ１では、演算装置１０の入力手段を介してシステムコントローラー９から出力されるクロマトグラムを入力信号として入力する。すなわち、分析プログラムは、ステップ１によって、システムコントローラー９から出力されるクロマトグラムを入力信号として入力する検出手段としてコンピュータを実行させる。【００５３】
ステップ１を詳細に説明すると、先ず、演算装置１０の入力手段を介して、図２に示したようなTCに関するクロマトグラムとTGに関するクロマトグラムとを入力すると、例えば、演算装置１０に内在する記憶装置或いは演算装置１０により記録可能な記録媒体にこれらクロマトグラム及び/又はクロマトグラムの基となる数値データが記憶される。【００５４】
次に、ステップ２では、入力したクロマトグラムを波形処理して２０個のサブクラスに分離し、ガウス近似波形を算出する。すなわち、分析プログラムは、ステップ２によって、ガウス近似波形を算出する波形処理手段としてコンピュータを実行させる。波形処理手段により、ステップ１で入力したクロマトグラムを２０個の独立したピークに分離することができる。以下の説明において、２０個の独立したピークを、サイズの大きいものから順にG1〜G20と称し、各ピークをコンポーネントピークと称する。G1及びG2はカイロミクロン（CM）に相当するコンポーネントピークであり、G3〜G7は超低比重（比重）リポタンパク（VLDL）に相当するコンポーネントピークであり、G8〜G13は低比重リポタンパク（LDL）に相当するコンポーネントピークであり、G14〜G20は高比重リポタンパク（HDL）に相当するコンポーネントピークである。VLDLに相当するコンポーネントピークの中で、G3〜G5はlarge VLDLであり、G6はmedium VLDLであり、G7はsmall VLDLである。LDLに相当するコンポーネントピークのなかで、G8はlarge LDLであり、G9はmedium LDLであり、G10はsmall LDLであり、G11〜G13はvery small LDLである。HDLに相当するコンポーネントピークのなかで、G14及びG15はvery large HDLであり、G16はlarge HDLであり、G17はmedium HDLであり、G18はsmall HDLであり、G19及びG20はvery small HDLである。【００５５】
ステップ２における波形処理手段は、ステップ１で入力したクロマトグラム或いは数値データを２０個のコンポーネントピークに分離して、G1〜G20を含むガウス近似波形を算出する処理を演算装置１０に実行させる手段である。ここで、２０個のコンポーネントピークは、リポタンパク質のサイズにより分類される。【００５６】
２０個のコンポーネントピークの各ピーク位置は、以下のように定義される。G1〜G20からなる２０個のピークについて、先ず基準となるピーク（アンカーピークと称する）のピーク位置（溶出時間）が決められ、次に、コンポーネントピークのうちアンカーピークを除くピーク（extra essential peaksと称する）のピーク位置が決められる。具体的に、一例として、G5、G6、G7、G9、G10、G15、G17及びG18をアンカーピークとし、G1〜G4、G8、G11〜G14、G16、G19及びG20をextra essential peaksとする。G5、G6、G7、G9、G10、G15、G17及びG18をアンカーピークとして定義する際の根拠となるデータの例を図３に示す。【００５７】
健常中年男性（３０〜４０歳代）の集団におけるVLDLサイズ、LDLサイズ、HDLサイズはある範囲の幅に分布することから、アンカーピークのうちG6、G9及びG17の溶出位置を決定する（図３(a)参照）。より具体的には、複数の健常中年男性（３０〜４０歳代）について、採取した血清試料を用いて図２に示したようなTCに関するクロマトグラム及びTGに関するクロマトグラムを取得する。取得したクロマトグラムには、大分類としてのVLDL、LDL及びHDLに相当するピークがこの順に出現している。複数の健常中年男性について取得したクロマトグラムにおける、VLDL、LDL及びHDLに相当するピーク位置の平均値を算出し、平均VLDLサイズ、平均LDLサイズ及び平均HDLサイズをそれぞれG6、G9及びG17の溶出位置（粒子サイズ）として定義する。【００５８】
また、リポタンパクリパーゼ活性が無いかまたは非常に低い症例では、TGリッチリポタンパクのトリグリセリドが分解されず、VLDLは大サイズのまま血中に留まっている。従ってリポタンパクリパーゼ活性が無いかまたは非常に低くい症例の集団はVLDLのサイズは健常男性より有意に大きく、所定のサイズの範囲内に分布している。このVLDLの平均溶出位置を、アンカーピークのうちG5の溶出位置として定義する（図３(b)参照）。【００５９】
さらに、血中に存在するコレステロールエステル転送蛋白の働きによって、VLDLからLDLへトリグリセリドが渡され、その代わりにコレステロールエステルがLDLからVLDLに渡される。LDLはトリグリセリドリッチな粒子となり、肝性リパーゼによってLDL内のトリグリセリドが分解され、LDLは小型化する。この小型化されたLDLのサイズはリポタンパクリパーゼ活性が無いかまたは非常に低い症例の集団では、健常男性のLDLサイズより有意に小さく、あるサイズの範囲内に分布している。従って、このLDLの平均溶出位置を、アンカーピークのうちG10の溶出位置として定義する（図３(b)参照）。【００６０】
さらにまた、リポタンパクリパーゼ活性が無いかまたは非常に低い症例では、LDLやVLDLからHDLにトリグリセリドが渡され、その代わりにHDLからコレステロールエステルがLDLやVLDLに渡される。その結果、HDLはトリグリセリドリッチとなり、HDL内のトリグリセリドは肝性リパーゼによって分解されHDLは小型化する。したがって、リポタンパクリパーゼ活性が無いかまたは非常に低い症例の集団では、HDLのサイズは健常男性のHDLより有意にサイズ小さく、そのサイズもある範囲内に分布している。したがって、このHDLの平均溶出位置を、アンカーピークのうちG18の溶出位置として定義する（図３(b)参照）。【００６１】
さらにまた、コレステロールエステル転送蛋白欠損症ではHDLからLDLやVLDLにコレステロールエステルを渡し、その代わりにLDLやVLDLからトリグリセリドを受け取れないため、HDLはコレステロールエステルリッチになってそのサイズは大型化する。特にコレステロールエステル転送蛋白完全欠損症ではHDL中にはトリグリセリドがほとんど存在しない。コレステロールエステル転送蛋白の完全欠損症のHDLサイズは、健常男性より有意に大型化し、あるサイズの範囲内に分布している。したがって、このHDLの平均溶出位置を、アンカーピークのうちG15の溶出位置として定義する（図３(d)参照）。【００６２】
さらにまた、ApoE2/2のtype III hyperlipidemia症例においては、アポEの158番目のArgがCysへ置換する事により、アポEをリガンドとするLDL受容体（アポB/E）、LDL受容体関連蛋白質、VLDL-受容体との結合領域のコンフォーメーション変異して、小VLDL(レムナント)の取り込みが低下し、血中に小VLDLに相当する成分が増加し、特異的なピークが観察される。従って、この症例群におけるVLDLの平均溶出位置を、アンカーピークのうちG7の溶出位置として定義する（図３(c)参照）。【００６３】
図３に示したデータは、TSKgel LipopropalXLカラム（東ソー（株）製）を使用して得られたデータであるが、アンカーピークとして定義する際の根拠となるデータとしては、他のカラムを使用して得られるデータを使用しても良い。【００６４】
例えば、図４に示すように、Superose 6HR 10/30カラム（アマシャムファルマシア社製）を用いて同様にデータを得ることができ、このデータに基づいてアンカーピークを定義することもできる。この場合、健常中年男性（３０〜４０歳代）プロファイルからG9及びG17の溶出位置を定義できる（図４(a)）。リポタンパクリパーゼ活性が無いかまたは非常に低い症例のプロファイルからG10及びG18の溶出位置を定義できる（図４(b)）。ApoE2/2のtype III hyperlipidemia症例のプロファイルからG7の溶出位置を定義できる（図４(c)）。コレステロールエステル転送蛋白の完全欠損症のプロファイルからG15の溶出位置を定義できる（図４(d)）。【００６５】
以上のようにして、G5、G6、G7、G9、G10、G15、G17及びG18をアンカーピークとして、それぞれの溶出位置を定義する。【００６６】
次に、extra essential peaksについては、数学的にピークの位置と幅が決まるものである。extra essential peaksは、コンポーネントピークのサイズとその分布を固定した（時間と幅固定）ガウス近似によるコンポーネントピークの解析をするために必要なピークである。extra essential peaksに相当するリポタンパク質のサブクラスの分布幅は、LDLとHDLではほぼ同じと仮定し、アンカーピークの間をほぼ等間隔に埋めるもとする。G10とG15の間には4個のextra essential peaks (G11〜14)を設定し、G7とG９の間には1個のextra essential peak(G8)を設定し、G15とG17の間には1個のextra essential peak (G16)を設定し、G18の後に2個のextra essential peaks(G19及びG20)を設定する。なお、HDLに属するextra essential peaks (G16〜20)の位置は、別のHDL専用カラムによる分析で、健常者集団のピーク観測頻度と再クロマトによる実験値との対応を参考に定義することができる。【００６７】
またコンポーネントピークのG8〜G20については、ほぼその位置は等間隔で幅も同等となるように決めた。さらにコンポーネントピークのG2、G3及びG4はVoidのG1とアンカーピークのG5の間におけるガウス近似をするために必要なピークで、ピーク間隔と幅の規則から決めた。【００６８】
さらに、コンポーネントピークの幅の最小値は、その分析系で得られるFG（分子量92のサイズが単一の粒子）幅、最大値は隣り合うピーク間隔の2倍と定義することができる。【００６９】
20個のコンポーネントピークに対して、ピーク幅は、SD(分)＝ピークの半値幅（秒）÷143＊60で表される数値で設定することができる。具体的に20個のコンポーネントピークのピーク幅としては、G01について0.33 min、G02について0.40 min、G03について0.55 min、G04について0.55 min、G05について0.55 min、G06について0.50 min、G07について0.40 min、G08について0.38 min、G09について0.38 min、G10について0.38 min、G11について0.38 min、G12について0.38 min、G13について0.33 min、G14について0.33 min、G15について0.33 min、G16について0.38 min、G17について0.38 min、G18について0.38 min、G19について0.38 min、G20について0.48minを入力或いは予め設定する。【００７０】
ステップ２における波形処理手段は、例えば、ガウス波形処理計算アルゴリズムを適用して実行することができる。ガウス波形処理計算アルゴリズムによれば、以下のようにして２０個のコンポーネントピークに分離することができる。【００７１】
すなわち、先ず、クロマトグラム上の単一ピークの形をsymmetric gaussian distributionであると仮定すると、時刻tにおけるピークの高さh(t)は、ピークの位置T、幅（標準偏差）σをもちいて
h(t)=H×exp(-(t-T)2/2σ2)
と書ける（Hはピークの高さの最大値）。なお、ピーク形は他に、(1)Peason VII, (2)Lorentzian, (3)exponentially modified Gaussian, (4)Weibull, (5)bi-Gaussian, (6)poisson, (7)Gram-Charlier, (8)combination of Gauss and Cauchy functions, (9)combination of statistical moments, (10)cam-driven analog peakなどが知られており、これら(1)〜(8)のいずれかの形であると仮定することも可能である。【００７２】
そして、n番目のピークの高さhn(t)は、n番目のピークの位置Tn、幅（標準偏差）σnをもちいて
hn(t)= Hn×exp(-(t-Tn)2/2σn2)  …Ｉ
と書ける（Hnはｎ番目のピーク最大値（高さ））。【００７３】
ここで、exp(-(t-Tn)2/2σn2)=Gn(t)とおくとＩ式は
hn(t)= Hn×Gn(t)    …II
と書ける。【００７４】
N個のピークはそれぞれ独立であると仮定すると、時刻tにおける合成波形A(t)は、
A(t)＝h1(t)+ h2(t)+・・・・+ hn-1(t)+ hn(t)
= H1×G1(t)+ H2×G2(t) + ・・・・+ Hn-1×Gn-1(t) + Hn×Gn(t)  …III
となる。【００７５】
データポイント数をmとすると、III式は下のようにｍ個かける。【００７６】
A(t1)= H1×G1(t1)+ H2×G2(t1) + ・・・・+ Hn-1×Gn-1(t1) + Hn×Gn(t1)
A(t2)= H1×G1(t2)+ H2×G2(t2) + ・・・・+ Hn-1×Gn-1(t2) + Hn×Gn(t2)
・・・・・
A(tm)= H1×G1(tm)+ H2×G2(tm) + ・・・・+ Hn-1×Gn-1(tm) + Hn×Gn(tm)
時刻tにおける実際のクロマトグラム波形をR(t)とすると、R(t)＝A(t)となるようなピーク数n、ピークの位置T、幅（標準偏差）σを求めるのが、curve fitting methodである。実際には、非線形最小二乗法により、すべての時刻でR(t)＝A(t)とはならないから、(R(t)-A(t))2の和が最小となるパラメータを求める。【００７７】
なお、curve fitting method以外でも、例えば、iterative method (Fletcher Powell, Marquardt, Newton-Raphson, Simplex minimization, Box-Complex methodなど)を適用することもできる。但し、curve fitting method以外の手法においては、initial valueが計算結果に影響を及ぼすこと、波形（GaussianなのかLorentzianなのか）をあらかじめ仮定しなければならないこと、ピーク数が大きいと（４個以上）収束が難しいこと、などが欠点とされている。したがって、いかに真の値に近い初期値を求めるかがポイントとなり、これらの欠点をクリアするためのピーク分離法として、(1)factor analysis, (2)moments analysis, (3)orthogonal polynominal analysis, (3)inverse diffusion modelなどが最近報告され、これらを本アルゴリズムに適用することもできる。【００７８】
ここで ti (i=1,2,・・・,m)は定数であるため、任意のGn(ti)も定数となる。すると上記III式は、
A(t1)= H1×G1(t1)+ H2×G2(t1) + ・・・・+ H19×Gn-1(t1) + H20×G20(t1)
A(t2)= H1×G1(t2)+ H2×G2(t2) + ・・・・+ H19×Gn-1(t2) + H20×G20(t2)
・・・・・
A(tm)= H1×G1(tm)+ H2×G2(tm) + ・・・・+ H19×G19(tm) + H20×G20(tm)
のようにｍ個できる。R(t)＝A(t)とすると、未知数がH1、H2、・・・・、H19、H20の20個で構成される一次式がｍ個できることとなる。仮に、m=20なら解は一次連立方程式を解くことにより、解は求まる。【００７９】
実際のデータにおいてはデータポイント数が20ではないが、本アルゴリズムにおいては、高速処理するために計算しやすい20ポイント（例えば、２０個のサブクラムにおけるピークの位置20ヵ所）を便宜的に選んで計算する。なお、本アルゴリズムにおいては、データポイント数を20ヶ所に選択せずに、最小二乗法で求めることも可能である。【００８０】
以上で説明したステップ１及びステップ２からなるフローチャートによれば、システムコントローラー９から出力されたクロマトグラム（例えば図２に示すクロマトグラム）を、２０個のサブクラスに対応するピークからなる近似波形を算出することができる。【００８１】
本発明に係る分析方法では、次に、以上の分析プログラムによって得られた近似波形に基づいて、低比重リポタンパク質に相当するピークの中で、小粒子径低比重リポタンパク質に含まれるコレステロール量の合計を算出する。ここで小粒子径低比重リポタンパク質とは、低比重リポタンパク質の中で比較的に小粒子径である低比重リポタンパク質を意味する。より具体的に小粒子径低比重リポタンパク質とは、低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラスを意味する。上述した例においては、低比重リポタンパク質に相当するピークはG08〜G13のピークであり、低比重リポタンパク質の平均粒子径としては25.5nmとすることができる。すなわち、上述した例において、小粒子径低比重リポタンパク質とは、G10〜G13のピークに相当する。また、小粒子径低比重リポタンパク質としては、G11〜G13のピークとして定義してもよい。【００８２】
ここで、各サブクラスに含まれるコレステロール量の合計は、上述したように算出された近似波形の数値データを入力値とする積分回路を有する演算処理手段によって算出することができる。【００８３】
本発明に係る分析方法では、次に、上記工程で算出したコレステロール量の合計を基準値と比較する。ここで、基準値としては、一例として、健常者群において測定された低比重リポタンパク質に相当するピークの中で、低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラス（G10〜G13のピーク又はG11〜G13のピーク）に含まれるコレステロール量の合計の平均値とすることができる。一例としては、当該平均値として２０mg/dlを基準値とすることができる。このように算出した値を平均値とすることによって、健常者群と糖尿病患者群と間において低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラスに含まれる総コレステロール量を比較することができる。比較の結果、検査対象の糖尿病患者に由来する被検試料において、低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラスに含まれる総コレステロール量が基準値以下であるか基準値を超える値であるかを判別することができる。【００８４】
本発明に係る分析方法によって、糖尿病患者における大血管障害のリスクを判断するための情報を取得することができる。すなわち、低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラスに含まれる総コレステロール量が基準値を超える値を示す糖尿病患者に対しては、大血管障害を生じているか、大血管障害へ移行する可能性が高いことを判断することができる。【００８５】
ここで、大血管障害とは、IMT（頸動脈内膜中膜複合体肥厚度）の増加と関連する障害又は疾患として言い換えることもできる。一般にIMTは頸動脈エコー検査により測定される値で、従来、大血管障害のリスクを判定に使用されている。IMTの増加と関連する障害としては例えば、脳血管障害及び末梢神経障害を挙げることができ、IMTの増加と関連する疾患としては例えば、虚血性心疾患及び及び冠動脈疾患を挙げることができる。
【実施例】
【００８６】
以下、実施例により本発明をより詳細に説明するが、本発明の技術的範囲は以下の実施例に限定されるものではない。【００８７】
〔実施例１〕
本実施例では、糖尿病患者群として外来通院治療中の高脂血症合併糖尿病患者４５名（男性２６名、女性１９名、平均年齢５３．２歳）から採取した血液サンプルを収集した。また、健常者群として、人間ドック受診者２９９名（男性１８６名、女性１１３名、平均年齢４６．３歳）から採取した血液サンプルを収集した。【００８８】
これら各群に対して、年齢、罹病期間及びＢＭＩ（body mass index）の臨床指標を調査した。また、これら各群に対して、生化学検査として、空腹時血糖値（ＦＰＧ）及びグリコヘモグロビン濃度（ＨｂＡ１ｃ）を測定した。空腹時血糖値（ＦＰＧ）は、全自動グルコース測定装置  GA-1160（アークレイ株式会社）を用い、また、グリコヘモグロビン濃度（ＨｂＡ１ｃ）は、全自動グリコヘモグロビン測定装置  HA-8150（アークレイ株式会社）を用いて測定を行った。【００８９】
また、図１に示した分析装置を用いて、これら各群にリポタンパク質の分析を行い、血中の総コレステロール量（ＴＣ）、血中の総トリグリセリド量（ＴＧ）、血中の高比重リポタンパク質に含まれる総コレステロール量（ＨＤＬ−Ｃ）及び血中の低比重リポタンパク質に含まれる総コレステロール量（ＬＤＬ−Ｃ）を測定した。また、上述した分析プログラムによって、分析装置で得られたプロファイルを２０個のサブクラスに分画し、G11〜G13のコンポーネントピークから算出される「低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラス（小粒子径LDL）に含まれる総コレステロール量(chol)」を測定した。さらに、図１に示した分析装置で得られたプロファイルを用いて、低比重リポタンパク質の溶出位置から低比重リポタンパク質の平均粒子径を測定した。結果を表１に示す。なお、表１において＊はｐ＜0.001であり、＊＊はｐ＜0.01である。
【表１】
2007052789.tif 000003
【００９０】
表１に示した結果から、糖尿病患者群においては、小粒子径 LDLに含まれるコレステロール量の合計が健常者群と比較して有意に大であることが明らかとなった。そこで、糖尿病患者群を、小粒子径 LDLに含まれるコレステロール量の合計が20mg/dl以上である群と当該合計が20mg/dl未満である群とに分け、各群におけるIMTの最大値の平均値を算出し比較した。【００９１】
IMTは、超音波診断装置  Logiq7 (横河GEメディカル社)により、機器使用マニュアルに従って測定を行った。【００９２】
結果を表２に示す。表２において＊はp<0.001であり、＊＊はｐ＜0.01である。
【表２】
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【００９３】
表２に示した結果から、小粒子径 LDLに含まれるコレステロール量の合計が20mg/dl以上である群においては、当該合計が20mg/dl未満である群と比較してIMTの最大値が有意に大であった。【００９４】
また、表１に示した結果から、糖尿病患者群においては、低比重リポタンパク質の平均粒子径が健常者群と比較して有意に小であることが明らかとなった。そこで、糖尿病患者群を、低比重リポタンパク質の平均粒子径が２５ｎｍ以上の群と当該平均粒子径が２５ｎｍ未満である群とに分け、各群におけるIMTの最大値の平均値を算出し比較した。結果を表３に示す。表３において＊はｐ＜0.001であり、＊＊はｐ＜0.05である。
【表３】
2007052789.tif 000005
【００９５】
表３に示した結果から、低比重リポタンパク質の平均粒子径が２５ｎｍ未満である群においては、当該平均粒子径が２５ｎｍ以上である群と比較してIMTの最大値が有意に大であった。【００９６】
また、糖尿病患者群をＩＭＴの最大値が１．０ｍｍ未満である群と当該最大値が１．０ｍｍ以上である群とに分け、各群における小粒子径 LDLに含まれるコレステロール量の合計及び低比重リポタンパク質の平均粒子径を比較した。その結果を表４に示す。表４において＊はｐ＜0.01であり、＊＊はｐ＜0.05である。
【表４】
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【００９７】
表４に示した結果から、ＩＭＴの最大値が１．０ｍｍ以上である糖尿病患者群においては、当該最大値が１．０ｍｍ未満である糖尿病患者群と比較して、小粒子径 LDLに含まれるコレステロール量の合計が有意に大であり、低比重リポタンパク質の平均粒子径が有意に小であることが明らかとなった。以上の結果から、検査対象の糖尿病患者について、上述した分析プログラムによって２０個のサブクラスに分画した近似波形を算出し、低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラスに含まれるコレステロール量の合計値が、ＩＭＴの最大値に相関していることが明らかとなった。したがって、本実施例により、従来においてＩＭＴの最大値により判断されていた大血管障害のリスクを、低比重リポタンパク質の平均粒子径以下のサブクラスに含まれるコレステロール量の合計によって判断できるといった新規知見を得ることができた。【００９８】
本明細書で引用した全ての刊行物、特許および特許出願をそのまま参考として本明細書にとり入れるものとする。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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