(57)【要約】選択した生物学的疾患に関して患者集団を複数のグループに分類する方法を開示する。患者は、その選択した生物学的疾患に関する疾患状態とリスク状態についての点数に従って分類される。その選択した生物学的疾患に関する集団全体の点数は、あらかじめ明らかにしておく。遺伝子検査を含む医学的検査の結果とリスク因子を点数化し、疾患状態とリスクを決定する上での関連性の程度に応じて重みをつける。次に、集団内の個々の患者についての医学的検査結果と病歴を、所定の特徴に従って自動的に点数化する。疾患状態とリスク状態の点数は、データベースなどのデータ構造体に記憶させることができる。点数をこのデータ構造体から取り出して利用し、集団内の個人を、リスクがあって疾患にかかっている（ＡＲＡ）グループと、リスクがあるが疾患にかかっていない（ＡＲＵ）グループのいずれかに分類する。追加のグループ、例えばリスクが未知で疾患にかかっていない（ＵＲＵ）グループも利用することができる。
2004518463.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
集団を分類する方法であって、
集団の病歴を分析するステップと；
この集団に対する医学的検査の結果を分析するステップと；
上記病歴と上記医学的検査結果に基づき、特定の１つの疾患に関してこの集団を、
ａ．この特定の生物学的疾患にかかるリスクがあってその疾患にかかっている（ＡＲＡ）グループと；
ｂ．この特定の生物学的疾患にかかるリスクがあるがその疾患にかかっていない（ＡＲＵ）グループ
のいずれかに分類するステップとを含む方法。
【請求項２】
上記病歴と上記医学的検査結果についての統計的データを作成するステップをさらに含み、集団を分類するステップに、この統計的データを分析する操作が含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
病歴を分析するステップに、特定の上記生物学的疾患に関係した特定のさまざまな疾患に点数を割り当てる操作が含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
医学的検査結果を分析するステップに、特定の上記生物学的疾患に関係した特定の医学的検査に点数を割り当てる操作が含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
病歴と医学的検査結果を分析するステップに、特定の上記生物学的疾患に関係した特定のさまざまな疾患に点数を割り当てる操作が含まれ、医学的検査結果を分析するステップに、特定の上記生物学的疾患に関係した特定の医学的検査に点数を割り当てる操作が含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
集団を分類するステップに、病歴と医学的検査結果に関する点数を評価する操作が含まれる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
集団を分類するステップに、病歴と医学的検査結果に関する点数を合計し、この合計点に基づいてこの集団を分類する操作が含まれる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
上記病歴と上記医学的検査結果に対する点数についての統計的データを作成するステップをさらに含み、集団を分類するステップに、この統計的データを分析する操作が含まれる、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
統計データを作成するステップに、上記病歴と上記医学的検査結果に対する点数についての頻度分布グラフを作成する操作が含まれる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
ＡＲＵに分類されたグループに関する病歴および医学的検査結果を、ＡＲＡに分類されたグループに関する病歴および医学的検査結果と比較するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法において、上記医学的検査の結果が遺伝子検査の結果を含んでおり、この方法が、ＡＲＵに分類されたグループに対する遺伝子検査の結果を、ＡＲＡに分類されたグループから選択した一部の人に対する遺伝子検査の結果と比較するステップをさらに含む方法。
【請求項１２】
ＡＲＵに分類されたグループに対する遺伝子検査の結果と、ＡＲＡに分類されたグループに対する遺伝子検査の結果を比較し、遺伝子の違いを明らかにするステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
ＡＲＵに分類されたグループに対する遺伝子検査の結果と、ＡＲＡに分類されたグループに対する遺伝子検査の結果を比較し、明らかになった遺伝子の違いに基づいて遺伝子薬の標的を同定するステップをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
ＡＲＡに分類されたグループの一部を選択し、その選択した一部を対照群として利用するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
集団を分類するステップに、その集団を、ＡＲＡグループ、ＡＲＵグループ、特定の上記疾患にかかるリスクが未知でこの疾患にかかっていない（ＵＲＵ）グループのいずれかに分類する操作がさらに含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
ＡＲＵに分類されたグループに関する上記病歴と上記医学的検査結果を、ＵＲＵに分類されたグループに関する上記病歴と上記医学的検査結果と比較するステップをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載の方法において、上記医学的検査の結果が遺伝子検査の結果を含んでおり、この方法が、ＡＲＵに分類されたグループにおける遺伝子検査の結果を、ＵＲＵに分類されたグループにおける遺伝子検査の結果と比較するステップをさらに含む方法。
【請求項１８】
ＡＲＵに分類されたグループに対する遺伝子検査の結果と、ＵＲＵに分類されたグループに対する遺伝子検査の結果を比較し、遺伝子の違いを明らかにするステップをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
ＡＲＵに分類されたグループに対する遺伝子検査の結果と、ＵＲＵに分類されたグループに対する遺伝子検査の結果を比較し、明らかになった遺伝子の違いに基づいて遺伝子薬の標的を同定するステップをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
データを分析して特定の集団を同定する方法であって、
特定の１つの生物学的疾患に関する疾患特性を明らかにするとともに、この特定の生物学的疾患に関する医学的検査を決定するステップと；
複数の患者から採取した生物学的サンプルを対象として、特定の上記生物学的疾患に関して明らかになった疾患特性について行なった医学的検査に基づき、医学的検査結果を分析するステップと；
その分析結果に基づいて上記複数の患者一人一人の疾患状態を判定するステップと；
特定の上記生物学的疾患のリスク特性を明らかにするステップと；
このリスク特性に基づいて上記複数の患者一人一人のリスク状態を判定するステップと；
上記疾患状態と上記リスク状態に基づき、上記複数の患者一人一人を、特定の上記生物学的疾患に関する所定のカテゴリーに分類するステップとを含む方法。
【請求項２１】
特定の上記生物学的疾患に関して明らかになった疾患特性に点数が付随しており、上記複数の患者一人一人の疾患状態を判定するステップに、上記医学的検査結果の分析に基づいて点数を決定する操作が含まれる、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
特定の上記生物学的疾患に関して明らかになったリスク特性に点数が付随しており、上記複数の患者一人一人のリスク状態を判定するステップに、上記医学的検査結果の分析に基づいて点数を決定する操作が含まれる、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
特定の上記生物学的疾患に関して明らかになった疾患特性に点数が付随しており、特定の上記生物学的疾患に関して明らかになったリスク特性に点数が付随しており、複数の患者一人一人を所定のカテゴリーに分類するステップが、疾患状態に関する点数とリスク状態に関する点数に基づいている、請求項２０に記載の方法。
【請求項２４】
疾患状態に関する点数とリスク状態に関する点数を足し合わせて合計点にし、複数の患者一人一人を所定のカテゴリーに分類するステップを、疾患状態に関する点数とリスク状態に関する点数の合計点に基づいて実行する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
請求項２０に記載の方法において、特定の上記生物学的疾患に関する複数の医学的検査が、疾患特性を明らかにする上でそれぞれ異なる程度の重要性を持っており、この方法が、この重要性の程度に基づいて医学的検査に重要性重み因子を割り当てるステップをさらに含み、疾患状態は、この重み付き医学的検査に基づいて判定される方法。
【請求項２６】
疾患状態とリスク状態に関係した統計的データを作成するステップをさらに含み、複数の患者一人一人を所定のカテゴリーに分類するステップに、この統計的データを分析する操作が含まれる、請求項２０に記載の方法。
【請求項２７】
複数の患者を、リスクがあって疾患にかかっている（ＡＲＡ）カテゴリーと、リスクがあるが疾患にかかっていない（ＡＲＵ）カテゴリーを含むグループの中から選択したカテゴリーに分類する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２８】
請求項２７に記載の方法において、リスク状態の判定の少なくとも一部を複数の患者の病歴に基づいて行ない、この方法が、ＡＲＵに分類される患者群における病歴と医学的検査結果を、ＡＲＡに分類される患者群における病歴と医学的検査結果と比較するステップをさらに含む方法。
【請求項２９】
請求項２７に記載の方法において、上記医学的検査の結果が遺伝子検査の結果を含んでおり、この方法が、ＡＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果を、ＡＲＡに分類される患者群における遺伝子検査の結果と比較するステップをさらに含む方法。
【請求項３０】
ＡＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果と、ＡＲＡに分類される患者群における遺伝子検査の結果を比較し、遺伝子の違いを明らかにするステップをさらに含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
ＡＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果と、ＡＲＡに分類される患者群における遺伝子検査の結果を比較し、両者の遺伝子の違いに基づいて遺伝子薬の標的を同定するステップをさらに含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
ＡＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果と、ＡＲＡに分類される患者群における遺伝子検査の結果を比較し、両者の遺伝子の違いに基づいて診断法を同定するステップをさらに含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
ＡＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果と、ＡＲＡに分類される患者群における遺伝子検査の結果を比較し、両者の遺伝子の違いに基づいてワクチン成分を同定するステップをさらに含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３４】
複数の患者を、リスクがあって疾患にかかっている（ＡＲＡ）カテゴリーと、リスクが未知で疾患にかかっていない（ＵＲＵ）カテゴリーと、リスクがあるが疾患にかかっていない（ＡＲＵ）カテゴリーを含むグループの中から選択したカテゴリーに分類する、請求項２０に記載の方法。
【請求項３５】
請求項３４に記載の方法において、リスク状態の判定の少なくとも一部を複数の患者の病歴に基づいて行ない、この方法が、ＡＲＵに分類される患者群における病歴と医学的検査結果を、ＵＲＵに分類される患者群における病歴と医学的検査結果と比較するステップをさらに含む方法。
【請求項３６】
請求項３４に記載の方法において、上記医学的検査の結果が遺伝子検査の結果を含んでおり、この方法が、ＡＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果を、ＵＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果と比較するステップをさらに含む方法。
【請求項３７】
ＡＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果と、ＵＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果を比較し、遺伝子の違いを明らかにするステップをさらに含む、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
ＡＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果と、ＵＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果を比較し、両者の遺伝子の違いに基づいて遺伝子薬の標的を同定するステップをさらに含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
ＡＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果と、ＵＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果を比較し、両者の遺伝子の違いに基づいて診断法を同定するステップをさらに含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
ＡＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果と、ＵＲＵに分類される患者群における遺伝子検査の結果を比較し、両者の遺伝子の違いに基づいてワクチン成分を同定するステップをさらに含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４１】
データを分析して特定の集団を同定するためのシステムであって、
特定の生物学的疾患の疾患特性を示す数値データを含むとともに、この特定の生物学的疾患に関する医学的検査についてのデータも含む疾患状態データ構造体と；
特定の上記生物学的疾患のリスク特性を示す数値データを含む、疾患リスク・データ構造体と；
プロセッサとを備え、
このプロセッサが、複数の患者からの医学的検査結果を受け取って、上記特定の生物学的疾患の疾患特性を示す数値データに基づき、この医学的検査結果に、疾患状態に関する点数を割り当て；
患者一人一人についての疾患状態に関する点数を、上記疾患状態データ構造体に記憶させ；
複数の患者から病歴データを受け取って、特定の上記生物学的疾患のリスク特性を示す数値データに基づき、この病歴データに、疾患リスクに関する点数を割り当て；
患者一人一人についての疾患リスクに関する点数を上記疾患リスク・データ構造体に記憶させ；
患者一人一人についての疾患状態とリスク状態を、それぞれ、疾患状態に関する点数と疾患リスクに関する点数に基づいて判定するシステム。
【請求項４２】
上記プロセッサが、疾患状態とリスク状態に関する点数を足し合わせて合計点を求め、このプロセッサがさらに、複数の患者一人一人を、疾患状態に関する点数とリスク状態に関する点数の合計点に基づいた所定のカテゴリーに分類する、請求項４１に記載のシステム。
【請求項４３】
請求項４１に記載のシステムにおいて、特定の上記生物学的疾患に関する複数の医学的検査が、疾患特性を明らかにする上でそれぞれ異なる程度の重要性を持っており、上記プロセッサが、この重要性の程度に基づいて医学的検査に重要性重み因子を割り当て、この重み付き医学的検査に基づいて疾患状態を判定するシステム。
【請求項４４】
上記プロセッサがさらに、疾患状態とリスク状態に関係した統計的データを作成し、この統計的データを分析することにより、複数の患者一人一人を、疾患状態に関する点数とリスク状態に関する点数の合計点に基づいた所定のカテゴリーに分類する、請求項４１に記載のシステム。
【請求項４５】
上記プロセッサがさらに、複数の患者を、リスクがあって疾患にかかっている（ＡＲＡ）カテゴリーと、リスクがあるが疾患にかかっていない（ＡＲＵ）カテゴリーを含むグループの中から選択したカテゴリーに分類する、請求項４１に記載のシステム。
【請求項４６】
上記プロセッサがさらに、複数の患者一人一人を、リスクがあって疾患にかかっている（ＡＲＡ）カテゴリーと、リスクが未知で疾患にかかっていない（ＵＲＵ）カテゴリーと、リスクがあるが疾患にかかっていない（ＡＲＵ）カテゴリーを含むグループの中から選択したカテゴリーに分類する、請求項４１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
発明が属する技術分野
本発明は、生物学的分析全般に関するものであり、さらに詳細には、生物学的情報に基づいて患者集団を分類するためのシステムと方法に関する。
【０００２】
発明の背景
ゲノミクスと遺伝学においては、疾患を遺伝子に基づいて理解するためにこうした技術を使用するというのが現在の状況になっている。このタイプの研究は科学として興味深いものであることがわかって遺伝的疾患の遺伝的基礎および生化学的基礎の理解が大いに進んだとはいえ、大衆薬を安価に開発することに関してはほとんど効果がなかった。その結果、ゲノミクスが新しくて改善された臨床用化合物の開発を可能にする技術であるという見通しは、まだ実現されないままになっている。
【０００３】
この問題点は、疾患遺伝子と薬剤標的遺伝子がゲノム標的のまったく異なったクラスに属していて、両者がほとんど重なっていないという基本的な事実に起因する。例えば、ＢＲＣＡ１と同定された遺伝子が機能喪失（ＬＯＦ）突然変異をすると、乳ガンのリスクが高まる。この知見はガンの生物学にとって非常に重要であるが、この知見をもとに乳ガンの新しい治療薬の開発が促進されることはほとんどない。というのも、ほとんどの薬はアンタゴニストだからである。すなわち、薬はタンパク質の機能を失わせたり阻害したりするするため、ＢＲＣＡ１遺伝子またはこの遺伝子と関係するタンパク質の機能を抑制するどのような薬も、乳ガンのリスクを小さくするよりは大きくする可能性のほうが大きい。遺伝子治療またはタンパク質置換治療が将来に向けての１つの道筋を提供する可能性があるが、支配的な考え方は、疾患遺伝子が生化学的経路を支配しているため、究極的には生化学的経路が新しい薬の標的となるであろうというものである。このことが盲信されてきたため、長年にわたって大きな投資がなされてきたにもかかわらず、新しい医薬化合物はほとんど開発されておらず、あったとしてもほんのわずかだけである。
【０００４】
まさにこの理由で、薬を開発するツールとしてゲノミクスを利用するという最近の努力からは、失望する結果しか生まれていない。その主な原因は、薬の開発プロセスにおける重要な最初のステップとして疾患遺伝子の同定に焦点を絞っていることである。それを示す劇的だが決して１つだけとは言えない実例は、嚢胞性繊維症の原因遺伝子における突然変異のクローニングと同定である。嚢胞性繊維症膜貫通調節タンパク質（ＣＦＴＲ）遺伝子のクローニングは、ヒトの遺伝学における分水嶺であった。というのも、遺伝病に関する遺伝子がポジショナル・クローニング技術（ゲノム−遺伝子技術）を利用して完全にクローニングされた最初の例だからである。Ｃｏｌｌｉｎｓ， Ｆ．Ｓ．、Ｄｒｕｍｍ， Ｍ．Ｌ．、Ｃｏｌｅ， Ｊ．Ｌ．、Ｌｏｃｋｗｏｏｄ， Ｗ．Ｋ．、Ｖａｎｄｅ Ｗｏｕｄｅ， Ｇ．Ｆ．、Ｉａｎｎｕｚｚｉ， Ｍ．Ｃ．、Ｓｃｉｅｎｃｅ、第２３５巻、４７９２号、１０４６〜１０４９ページ、１９８７年。
【０００５】
この遺伝子の発見が１９８９年に報告されたとき、すぐにもこの疾患が治療されると考えられた。残念なことに、ＣＦＴＲの生化学的経路の解読は複雑であること、また、ＣＦＴＲ遺伝子における最も一般的な遺伝的欠陥を治療するための新しい薬または遺伝子治療法を開発するのは困難であることを多くの研究者が過小評価した。実際、ＣＦＴＲの発見から１０年以上経ったにもかかわらず、嚢胞性繊維症を治療するための新しい薬は、主なものが２つしか開発されていない。それはトブラマイシンとプルモジムであるが、そのどちらの薬も、嚢胞性繊維症を引き起こす遺伝子の欠陥に関する特別な知見に基づいて開発されたものではない。ゲノミクスは、単純な多くのヒト遺伝病の原因を理解するための強力なツールであるが、製薬業界にとって薬の標的を同定して確認する上であまり有効ではない。
【０００６】
病気になるプロセスと疾患に関係する遺伝子の同定に焦点を合わせたため、満足のゆく結果が得られなかった。現在は、集団の中で特定の疾患にかかった一部の人たちに焦点を合わせることに力が注がれている。したがって、疾患の表現型以外の表現型を分析することにより、薬の有効な標的であることを同定し、新しい診断法とワクチンを開発することが可能になるような方法が強く必要とされていると言えよう。本発明はこの利点とそれ以外の利点を有するものであり、そのことが、以下の詳しい説明と添付の図面から明らかになろう。
【０００７】
発明のまとめ
本発明は、患者集団を分類するための方法とシステムに関するものである。一実施態様では、この方法は、集団の病歴を分析し、この集団の構成員に対する医学的検査または生化学的検査の結果を分析する操作を含んでいる。病歴と医学的検査または生化学的検査の結果に基づき、一人一人を、特定の生物学的疾患に関する複数のグループのうちの１つに分類する。集団内の患者は、この特定の生物学的疾患に“かかるリスクがあってこの疾患にかかっている”（ＡＲＡ）グループ、またはこの特定の生物学的疾患に“かかるリスクがあるがこの疾患にかかっていない”（ＡＲＵ）グループに分類される。統計的に評価するため、別の表現型グループとして、この特定の生物学的疾患にかかるリスクが未知でこの疾患にかかっていない（ＵＲＵ）グループも指定するとよい。
【０００８】
一実施態様では、病歴の分析に、この特定の生物学的疾患に関係する特定の医学的所見、および／またはリスク、および／または行動に点数を割り当てる操作が含まれる。さらに、医学的検査結果には、特定の生物学的疾患と関係する特定の医学的検査結果に点数を割り当てる操作も含まれていてよい。医学的検査結果には、遺伝子検査および／または生化学的検査の結果が含まれていてもよい。集団をグループに分類する作業には、病歴および／または医学的検査結果の点数を評価することも含まれる。一実施態様では、病歴の点数と医学的検査結果の点数を足し合わせ、この合計点に基づいて集団を分類することができる。
【０００９】
別の実施態様では、この方法に、病歴および／または上記医学的検査結果の点数についての統計的データを作成する操作がさらに含まれていてもよい。その場合、集団の分類にこの統計的データの分析操作が含まれる。統計的データの作成には、さらに、病歴および／または上記医学的検査結果の点数に関係した頻度分布グラフを作製する操作が含まれていてもよい。この実施態様では、この頻度分布グラフに基づいて集団をグループに分類する。
【００１０】
本発明のさらに別の実施態様では、ＡＲＵに分類されたグループでの病歴および医学的検査結果を、ＵＲＵに分類されたグループでの病歴および医学的検査結果と比較する。この方法にはさらに、ＡＲＵに分類されたグループでの遺伝子検査結果と、ＵＲＵに分類されたグループでの遺伝子検査結果を比較して遺伝子の違いを明らかにする操作が含まれていてもよい。
【００１１】
別の方法として、ＡＲＵに分類されたグループに関する病歴および／または医学的検査結果を、ＡＲＡに分類されたグループに関する病歴および／または医学的検査結果と比較することもできる。医学的検査結果には、遺伝子検査結果が含まれていてもよい。この実施態様では、ＡＲＵに分類されたグループの遺伝子検査結果を、ＡＲＡに分類されたグループの遺伝子検査結果と比較することができる。
【００１２】
発明の詳細な説明
ゲノミクスは、薬の開発プロセスにおいて疾患を理解するためのツールとして、また疾患になるリスクを予測するツールとしてこれまで利用されてきたが、本発明は、ゲノミクスの別の利用法を記述している。本発明は、ある人がなぜ病気になるのかをゲノミクスを利用して理解するのではなく、遺伝子の影響を明らかにして、病気になることが予想される条件下でさえ、人が健康を維持できるようにする方法を記述する。疾患に関係するこのような条件は、今後はリスク因子と呼ぶことにする。リスク因子には、ａ）宿主因子（例えば、遺伝的傾向や人体測定学）、ｂ）環境因子（例えば、社会経済的状態やライフスタイル）、ｃ）発症媒体への曝露（例えば、ウイルスへの曝露）などに関して既知の因子あるいは推測されている因子を任意に組み合わせたものが含まれる可能性がある。本発明では、ゲノミクスを利用して疾患の表現型ではなく健康な表現型になる突然変異を同定することにより、薬が非常に有効な標的を同定するためのより効率的で方向性のある方法を提供する。
【００１３】
疾患に対する複製された天然抵抗力（Ｒｅｐｌｉｃａｔｅｄ Ｎａｔｕｒａｌ Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ Ｔｏ Ｄｉｓｅａｓｅ）（登録商標）として知られる方法、すなわちＲＮＲ法は、薬が非常に有効な標的候補を簡単に同定するための、ゲノミクスに基づいた新しいデータ処理法である。本発明は、疾患に対する抵抗力を与える自然に起こった遺伝子変化（すなわち突然変異）を発見するため、ヒトの患者からなる特別な集団を突き止めて分析する方法を記述する。“突然変異”という用語は、個人の中に、または個人が集まった集団の中に存在する可能性がある遺伝物質における変化を意味する。この用語は、集団内における一人一人の遺伝子の違いの幅を指すときには“多型”と呼ぶこともできる。以下に説明するように、本発明では、研究対象とする集団を複数のグループに分類し、グループ間の遺伝子の違いを分析する。遺伝子の違いは、突然変異、多型、変異体と呼ぶこともできる。特定の疾患または生物学的疾患に対する生まれつきの抵抗力があるグループを同定することにより、薬を作用させたり、診断を行なったり、疾患を予防（例えば予防ワクチン）したりするための魅力的な標的となる遺伝子やタンパク質を同定することが可能になる。本発明では、疾患に対する抵抗力すなわち“健康”の遺伝子的基礎の分析に焦点を絞ることにより、薬（治療薬と予防薬の両方）を開発するためのタンパク質標的をより高速でよりコスト効率よく同定し確認する方法を提供する。さらに、望ましい成果は健康な人の生まれつきの抵抗力表現型を真似ることであるため、治療行為は、患者の耐性の限界を示すことであると見なされることになろう。
【００１４】
本発明の１つの特徴として、集団を特定の表現型グループに分類する方法を記述する。特定の表現型グループとは、（１）特定の疾患に関する臨床的表現型特性を持っていて実際に疾患にかかっている個人、すなわち“疾患にかかるリスクがあってその疾患にかかっている”ＡＲＡ表現型グループと、（２）大きなリスクに晒されてきたが疾患にはかからなかった明らかに抵抗力のある個人、すなわち“疾患にかかるリスクがあるがその疾患にかかっていない”ＡＲＵ表現型グループである。
【００１５】
以下により詳しく説明するように、集団内の多数の人は、これら２つの表現型グループのいずれにも属さない可能性がある。統計的評価を行なうためには、第３の表現型グループを作り、その中に、正常な表現型を持ち、リスク状態も曝露状態も未知で疾患にかかっていない個人、すなわち“疾患にかかるリスクが未知でこの疾患にかかっていない”ＵＲＵ表現型グループを含めることが望ましかろう。ＵＲＵグループは、他の表現型のグループにおける個人間での遺伝子の突然変異を統計的に評価する際の対照群として役立つ可能性がある。
【００１６】
本発明は、関係のある集団を同定してその特徴を明らかにし、個人を上記３つの表現型グループのいずれかに分類する方法に関する。集団内の個人を適切に分類すると、大きなリスクに晒されているにもかかわらず健康なままであることを可能にする遺伝子メカニズムをよりよく理解できるようになる可能性があり、したがって、ＡＲＵ表現型に関係した遺伝子変異および遺伝子の効果を真似た薬の開発につながる可能性がある。例えば、心臓血管疾患の研究では、伝統的に、血清コレステロール値が大きい個人が重点的に研究されてきた。血液中のコレステロール量を減らす治療を行なうと、心筋梗塞その他の冠状動脈疾患のリスクが低下し、薬で治療した患者の寿命が延びることが知られている。
【００１７】
最近、ヒトの集団におけるコレステロール値の分布を評価して、この値を環境因子ならびにライフスタイル因子と関係づけるように設計した研究がいくつか報告されている。興味深いことに、どの研究でも、比較的少数の人（約１〜２％）からなる小さなグループにおいて、循環している血清コレステロールが一貫して非常に低い値であることが見いだされた（Ｓｙｎｄｅｒ， Ｓ．Ｍ、Ｔｅｒｄｉｍａｎ， Ｊ．Ｆ．、Ｃａａｎ， Ｂ．、Ｆｅｉｎｇｏｌｄ， Ｋ．Ｒ．、Ｈｕｂｌ， Ｓ．Ｔ．、Ｓｍｉｔｈ， Ｒ．Ｓ．、Ｙｏｕｎｇ， Ｓ．Ｇ．、Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ、第９５巻（５）、４８０〜４８８ページ、１９９３年；Ｓｏｎｎｅｎｂｅｒｇ， Ｌ．Ｍ．、Ｑｕａｔｒｏｍｏｎｉ， Ｐ．Ａ．、Ｇａｇｎｏｎ， Ｄ．Ｒ．、Ｃｕｐｐｌｅｓ， Ｌ．Ａ．、Ｆｒａｎｚ， Ｍ．Ｍ．、Ｏｒｄｏｖａｓ， Ｊ．Ｍ．、Ｗｉｌｓｏｎ， Ｐ．Ｗ．、Ｓｃｈａｅｆｅｒ， Ｅ．Ｊ．、Ｍｉｌｌｅｎ， Ｂ．Ｅ．、Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ、第４９巻（６）、６６５〜６７２ページ、１９９６年；Ｇｌｕｅｃｋ， Ｃ．Ｊ．、Ｋｅｌｌｅｙ， Ｗ．、Ｇｕｐｔａ， Ａ．、Ｆｏｎｔａｉｎｅ， Ｒ．Ｎ．、Ｗａｎｇ， Ｐ．、Ｇａｒｔｓｉｄｅ， Ｐ．Ｓ．、Ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ、第４６巻（６）、６２５〜６３３ページ、１９９７年；Ｉｒｉｂａｒｒｅｎ， Ｃ．、Ｊａｃｏｂｓ， Ｄ．Ｒ．、Ｓｌａｔｔｅｒｙ， Ｍ．Ｌ．、Ｌｉｕ， Ｋ．、Ｓｉｄｎｅｙ， Ｓ．、Ｈｅｂｅｒｔ， Ｂ．Ｊ．、Ｒｏｓｅｍａｎ， Ｊ．Ｍ．、Ｐｒｅｖｅｎｔｉｖｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ、第２６巻、４９５〜５０７ページ、１９９７年；Ｗｅｌｔｙ， Ｆ．Ｋ．、Ｌａｈｏｚ， Ｃ．、Ｔｕｃｋｅｒ， Ｋ．Ｌ．、Ｏｒｄｏｖａｓ， Ｊ．Ｍ．、Ｗｉｌｓｏｎ， Ｐ．Ｗ．Ｆ．、Ｅ．Ｊ． Ｓｃｈａｅｆｅｒ、Ａｒｔｅｒｉｏｓｃｌｅｒｏｓｉｓ， Ｔｈｅｒｏｍｂｏｓｉｓ， ａｎｄ Ｖａｓｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ、第１８巻、１７４５〜１７５１ページ、１９９８年）。これらの人たちのライフスタイルのパターンを、残りの人たちに見い出されたパターンと比較して分析することにより、血清コレステロール値が安定して低いことと、運動、食事、あるいはこれ以外の明らかな心臓血管リスク因子との間にはほとんど関連性のないことがわかった。安定して血清コレステロール値が低いという表現型を生み出しているのが環境やライフスタイルに関係した未知のリスク因子である可能性があるとはいえ、生まれつきの抵抗力という考え方からすると、最もありそうな原因は、好ましい遺伝子構成が少数の超健康な個人に存在していることであると考えられる。
【００１８】
人類は、食料源やエネルギー源が限られた環境の中で何十万年もかけて進化してきたため、血清コレステロール値を最大にする非常にエネルギー効率の高い代謝機能を発展させることが好ましかった。このエネルギー効率の高い代謝に関係する遺伝子が突然変異すると、血清コレステロール値が低くなるであろう。血清コレステロール値が非常に低い個人は、人類が進化していく初期段階のほとんどを通じてわれわれの祖先が経験した長い飢餓期間を生き延びることができなかったであろう。しかし食料が豊富にある現代社会では、突然変異によってエネルギー効率のよい代謝ができなくなると、有益な表現型、すなわち超健康な表現型になる。このような突然変異を持った個人は、今や、心臓血管疾患に対する抵抗力を持つようになり、寿命が延びている。本発明の目標は、疾患にかかるリスクがあるがその疾患にかかっていない個人からなる望ましいグループを同定してその個人を分析できるようにすることにより、彼らが予想外に健康であることの遺伝子的基礎を明らかにすることである。
【００１９】
本発明は、病歴と医学的検査（遺伝子検査も含む）を利用して、疾患にかかるリスクがあるがその疾患にかかっていないＡＲＵ表現型であるグループを同定する方法を記述する。ＡＲＵ表現型グループの個人を、他のグループ（例えばＡＲＡとＵＲＵ）に分類された個人と比較することにより、ゲノム技術と遺伝子技術を用いて、ＡＲＵ表現型になる上で重要な、防御機能をもたらす多型および／または突然変異を同定することができる。こうした突然変異の生化学的効果を治療の際に真似したり複製したりすることにより、同じ好ましい表現型を正常な臨床集団に与えることができる。
【００２０】
例えば防御性突然変異によりＡＲＵグループの特定のタンパク質において適切な機能が損なわれたり阻害されたりした場合、このタンパク質に対するアンタゴニスト作用のある小分子薬またはペプチド薬を開発してその機能を阻害し、それができなければリスクに晒されているグループに好ましい臨床的効果を与えることができる。同様に、防御性突然変異によってタンパク質の機能が改善したりそのタンパク質に新しい機能が付与されたりした場合には、遺伝子置換治療またはタンパク質置換治療を利用してリスクに晒されている集団にその突然変異を複製して入れることができる。
【００２１】
さらに、防御性突然変異を有する特定の表現型は、診断法を開発する際に比較のための基礎となる。診断法の一実施態様では、実験室での検査により、一人の患者の表現型を既知の防御性突然変異と比較する。一致した場合には、検査した患者が、問題の疾患に関して保護されている（すなわち免疫がある、あるいはこの疾患にかかりにくい）ことを示している可能性がある。
【００２２】
臨床集団に関する考察
ＲＮＲ法は、興味の対象である生物学的疾患に関して表現型が明確にされた３つのグループ（ＡＲＡ、ＡＲＵ、ＵＲＵ）それぞれの代表例を含む対象集団を同定する操作を含んでいる。“生物学的疾患”という用語は、生物学的状態、病気、生理学的状態などを意味することに注意されたい。これらの語は、この明細書全体を通じて同じ意味で使用される。本発明が特定の生物学的疾患に限定されることはない。本発明の一実施態様では、対象集団は、一人または複数の臨床医が取り扱うことのできる地理的に限定された集団にすることができる。別の実施態様では、対象集団は、地域および／または行動が明確に異なったいくつかの集団の組み合わせにすることができる。さらに別の実施態様では、対象集団の一部またはすべてを新たに採用し、それらが、表現型が明確にされた３つのグループのいずれかまたはすべての追加例となるようにすることができる。疾患が広がっている集団では、ＡＲＵ表現型の人が集団内のほんのわずかな割合しか占めていない可能性がある。
【００２３】
理想的な対象集団は、よくわかっているリスク因子を持つにもかかわらず健康で疾患にかかっていない個人からなる明確に規定されたグループを含むことになろう。さらに、対象集団は、潜在的にＡＲＵである構成員の絶対数が十分大きく、遺伝子研究における対立遺伝子の相対的頻度が統計的に有意になるように選択する。多数の異なった統計的方法をデータに適用して統計的関係性を明らかにすることができる。例えば、ＡＲＵグループにおいて対立遺伝子の頻度が１％以上であることに関する信頼検定（９５％の信頼区間）を利用すると、集団の十分なサイズを決めることができる。別の方法として、集団の必要なサイズを決めるとき、同じ対立遺伝子を、関係する３つのグループ（ＡＲＡ、ＡＲＵ、ＵＲＵ）のうちの任意の２つの間で比較して、対立遺伝子の頻度に１０％以上の違いが検出されたときに統計的有意差があると見なせるサイズにすることができよう。しかし当業者であれば、十分な集団のサイズを確保するのに別の統計的指標も使用できることが理解できよう。本発明が上記の統計的方法の制約を受けることはない。
【００２４】
本発明は、健康に関係した表現型に基づき、大きな集団からその一部であるグループを選び出す方法に関する。集団を３つの表現型グループ（ＡＲＡ、ＡＲＵ、ＵＲＵ）に分類した後、新たに規定したこの３つのグループの構成員から確認された一群の候補遺伝子における変異体の存在と頻度に関する情報を収集する。ＡＲＵグループの構成員に存在していて疾患に対する抵抗力を与える遺伝子変異体を発見することに重点を置く。本発明は、疾患に対する抵抗力を与える遺伝子変異体をＡＲＵグループにおいて同定することにより、薬の新しい標的を同定して確認し、独自の診断法を開発可能にする方法を提供する。
【００２５】
予想できることだが、ＡＲＵ表現型の特徴は、生物学的疾患ごとに異なっている可能性がある。例えば血清コレステロール値が低い個人は、すでに説明したように、従来の生化学的分析をもとにして同定することができる。他の医学的検査や遺伝子検査も行なうことができる。逆に、ヒト免疫不全ウイルス（ＨＩＶ）に対するＡＲＵ表現型を持っていると思われる個人は、抗体血清転換アッセイやウイルス量測定など、他の医学的検査で分類することができる。さらに、病歴のさまざまな側面（例えば、ライフスタイル、環境や感染性疾患への曝露、宿主の遺伝子因子）が、個人を特定のグループに分類する際に重要な役割を果たす。さまざまな因子に帰せられる相対リスクも、病気または疾患ごとに異なっている可能性がある。例えば食事は、コレステロール値と心臓疾患に関する表現型を明らかにする上で重要なリスク因子である可能性があるが、性交渉によって感染する疾患または血液を媒介とする疾患（例えばＨＩＶ）に関しては、集団を分類する際にほとんど影響がない。臨床的評価に関するさらに詳しい説明は後述する。
【００２６】
それぞれの集団について、興味の対象である疾患に特化した総合的な疫学的で、生化学的で、（必要に応じて）遺伝学的な研究を含む臨床プロトコルが開発されている。このプロトコルにより、リスク因子の検査と、他の臨床的測定や疫学的調査を通じ、表現型を明らかにすることができる。それぞれのリスク因子に関してより厳密な検査を行なってＡＲＵ表現型を狭く定義することにより、統計的分析能力がさらに大きくなる。
【００２７】
突然変異の同定と分析
集団の構成員を表現型に従って分類した後、ゲノムＤＮＡをそれぞれの患者から採取する。ＤＮＡサンプルを分析し、各個人の一群の候補遺伝子を通じて複合表現型を明らかにする。本発明が、分析する候補遺伝子の範囲や数の制約を受けることはない。それぞれの表現型は、個人のＤＮＡ塩基対のレベルで明らかにされる。この分析の一実施態様では、各候補遺伝子の機能領域（すなわちコード領域または調節領域）を増幅することのできる一群のポリメーラーぜ連鎖反応（ＰＣＲ）用プライマーを開発する。ＰＣＲ増幅を利用して、それぞれの患者から候補遺伝子配列を採取する。精製したＰＣＲ産物に対してＤＮＡ配列分析を行ない、二倍体に由来するシークエンシング・トレースの中から突然変異を検出する。特定の遺伝子配列を採取するための適切な他の方法を利用し、患者の表現型を塩基対１個の精度で明らかにすることができる。
【００２８】
その後、情報学に基づいた機能的遺伝子分析と統計的遺伝子分析を組み合わせることにより、薬の標的となる遺伝子のマーカーであることを示す機能喪失、または機能上重要な他の突然変異を発見する。各患者の候補遺伝子サンプルの配列を参照配列と比較し、配列の突然変異または変異体をすべて同定する。本発明が、ホモ接合状態またはヘテロ接合状態のいずれかに存在する突然変異の同定に限定されることはない。
【００２９】
個々の突然変異を分析することの意味を上に説明した。しかし機能に基づいて突然変異を分析することもできる。観察されたそれぞれが独自の突然変異は、産生されることがある遺伝子産物の活性にその突然変異が及ぼす効果を計算によって求めることにより、その効果に基づいて機能的変異体グループに分類することができる。機能的変異体グループ（すなわち“機能的区分”）は、顕著なさまざまな効果に基づいて定義される。そうした効果としては、発現なし；成熟前に切断された遺伝子産物；スプライシングの間違い、またはポリＡ認識部位の修飾が原因でうまく形成されなかった一次転写産物；部位特異的な突然変異による遺伝子産物の活性の変化などが挙げられる。機能が同様の状態になる変異体は、１つの機能的“区分”にまとめられる。このようなグループ分けにより、１つの機能的区分がＡＲＵ表現型と関連している可能性を大きくすることができる。その一例は、翻訳されたタンパク質において類似したコドン置換をコードしているいくつかのＤＮＡ突然変異を単一の機能的区分にまとめることであろう。機能的区分の別の実例は、ＲＮＡ一次転写産物が成熟前に切断されるという結果をもたらすナンセンス突然変異が複数個独立に密接したいくつかの部位に並んでいるのをまとめることであろう。
【００３０】
変異体連関性テスト
一実施態様では、統計的遺伝学を利用し、観察したそれぞれの遺伝子変異体とＡＲＵ表現型グループの関係を評価する。新たに同定されたそれぞれの候補遺伝子変異体の頻度ｆＡを、ＡＲＵグループ（ｆＡ，ＡＲＵと表記する）と以下に定義する対照群（ｆＡ，ＣＴＬと表記する）の両方において明らかにする。それぞれの場合において、この頻度の定義は、興味の対象であるグループ内で興味の対象である対立遺伝子を有することが観察された患者の対立遺伝子の数（それぞれの患者の２つの親対立遺伝子を適切に考慮する）を、このグループ内の患者の対立遺伝子の総数で割った数である。ＡＲＵグループと対照群の両者を比較し、対立遺伝子の頻度の相対比（ｒＡ）も決定する（ｒＡ＝ｆＡ，ＡＲＵ／ｆＡ，ＣＴＬ）。“対照群”という用語は、遺伝子の特性をＡＲＵグループの遺伝子の特性と比較することになる任意の集団を意味する。対照群は、すでに定義した表現型グループのうちの１つ（例えばＡＲＡグループ）、表現型グループの組み合わせ、他の何らかの集団または対照群、のいずれかにすることが可能である。
【００３１】
比ｒＡの統計的有意性を評価するため、結果ｒＡがランダム・サンプリングの偏りによって起こる確率も計算する。最も簡単な一遺伝子モデルすなわち単一遺伝子モデルでは、単一遺伝子の効果は、疾患に対する抵抗力の表現型にだけ寄与する。その場合、偏差が統計的に有意なｒＡ＞１．０であれば、調べている候補遺伝子変異体とＡＲＵ表現型が互いに関係していることを示している。これは、調べている遺伝子変異体が生物学的疾患に対する抵抗力を与えること、あるいはその遺伝子変異体がそのような抵抗力を与える別の変異体と連鎖不平衡になっていることのいずれかを意味する。
【００３２】
機能的区分連関性テスト
別の実施態様では、同様の分析を行ない、所定の機能的区分とＡＲＵグループの関係を調べる。この場合、機能的区分の頻度ｆＦＡをＡＲＵグループ（ｆＡ，ＡＲＵ）と対照群（ｆＡ，ＣＴＬ）で計算する。また、ＡＲＵグループと対照群を比較し、機能的区分の比ｆＦＡも決定する（ｆＦＡ＝ｆＡ，ＡＲＵ／ｆＡ，ＣＴＬ）。結果が統計的に有意であるかどうかも明らかにし、統計的に有意なｒＦＡ＞１．０を、機能的区分とＡＲＵ表現型が互いに関係していることの目安とする。しかしこの場合、機能的区分が２つ以上の明確な突然変異として観察された場合には、その機能的区分がＡＲＵ表現型と直接関係しており、連鎖不平衡によって乱されていない可能性が大きくなる。当業者であれば、この効果が機能的区分化による統計的有意性の増大と合わさることで、変異体連関単独の場合よりもかなり大きな利益がもたらされることが理解できよう。変異体連関性テストと機能的区分連関性テストを合わせると、どの変異体と候補遺伝子がＡＲＵ表現型と関係しているかに関するかなりの証拠が得られる可能性がある。
【００３３】
すでに説明したように、興味の対象であるＡＲＵ表現型との関係に関し、候補遺伝子変異体と機能的区分のいずれかまたは両方を調べることができる。本発明が、上記の連関性テストの一方を実施したか両方を実施したかの制約を受けることはない。突然変異を機能的区分にグループ分けする方法により、ＡＲＵ表現型について統計的に有意な関係が観察される可能性が大きくなる。
【００３４】
さらに、本発明が、ＡＲＵ表現型との関係について変異体、機能的区分、遺伝子を同時にいくつ調べるかという数に関する制約を受けることはない。これらの統計的分析結果を合わせると、機能を変化させたときに疾患に対する抵抗力を与えることが予想される１つ以上の薬剤標的遺伝子が直接示唆される。
【００３５】
当業者であればわかるように、このタイプの遺伝子型評価は、患者を上記の表現型カテゴリーに分類しているために本発明において意味を持つ。すなわち、遺伝子薬の標的を発見することは、ＡＲＵ表現型を他のグループと比較する場合に有効なツールとなる。
【００３６】
上記のそれぞれの頻度分析において、所定の対立遺伝子または機能的対立遺伝子の頻度をＡＲＵグループと対照群で測定して比較する。すでに説明したように、対照群は、ＡＲＡグループまたはＵＲＵグループからの患者、両方のグループの組み合わせ、別の患者グループのいずれかで構成されている。ＡＲＡグループまたはＵＲＵグループの患者を対照群に組み込むのに用いるアルゴリズムは疾患ごとに異なっている。本発明の一実施態様では、このアルゴリズムが、この研究のために地理的、民族的に異なる多数の集団を組み合わせることで生じる局所的集団因子の影響も受ける可能性がある。一般に、ＡＲＡグループの患者は、ＡＲＵグループの患者よりも分析を制御するのに非常に適している。というのも、ＡＲＡグループの患者は防御性突然変異を持たないと考えられるからである。他方、ＵＲＵグループと比べた場合の特異性はそれほどはっきりしない。というのも、ＵＲＵグループの少なくとも何人かの患者は防御性突然変異を持っている可能性があるが、興味の対象である疾患に関係したリスク因子がないためにＡＲＡグループには属していないからである。しかしＡＲＵグループとＡＲＡグループだけの比較を通じて防御性突然変異を同定するという操作は、民族などのバイアス因子があるため一般化することができない。それゆえ、ＡＲＡグループとＡＲＵグループの遺伝子構成が、生まれつき抵抗力を持つ表現型の遺伝子的基礎との関係は別にして、あらゆる点で似ていることを確認することが重要である。遺伝子のこの全体的な類似性を確認するため、対立遺伝子の頻度をこれら２つのグループとＵＲＵグループの間で比較する。３つのグループすべての間で比較した場合、生まれつき抵抗力を持つ表現型の原因ではない遺伝子、または生まれつき抵抗力を持つ表現型と連鎖不平衡になっていない遺伝子に関しては、対立遺伝子の頻度が大きく異なっていることはないはずである。
【００３７】
ＡＲＵグループを他の分類グループと比較することにより、生まれつき抵抗力を持つ表現型に関係する遺伝子を明らかにし、防御機能をもたらす多型の効果を真似たペプチド、小分子、抗体をベースとした医薬品を開発することができる。しかも防御機能をもたらす多型は、所定の患者が問題の疾患にかかりやすそうであるかどうかを評価するための臨床的診断法によって直接調べることができる。
【００３８】
図１と以下の説明は、本発明を実現する適切なコンピュータ環境についての簡単な一般的説明を行なうためのものである。必ずしも必要なことではないが、コンピュータで実行可能な命令（例えばパーソナル・コンピュータ（ＰＣ）で実行されるプログラム・モジュール）という一般的な文脈で本発明を説明することにする。一般に、プログラム・モジュールには、ハードウエアのほか、特定のタスクを実行したり特定の抽象的なデータ・タイプを実現したりするルーチン、プログラム、オブジェクト、部品、データ構造などが含まれる。本発明は、タスクがコミュニケーション・ネットワークで接続された遠隔処理装置によって実行される分散型コンピュータ環境の形態に具体化することができる。分散型コンピュータ環境では、プログラム・モジュールをローカル・メモリ装置と遠隔メモリ装置の両方に置くことができる。
【００３９】
図１を参照すると、本発明を実現するための具体的なシステム１００が、従来と同じＰＣ１０２の形態になった汎用コンピュータ装置（中央処理ユニット（ＣＰＵ）１０４を含む）と、システムのメモリ１０６と、システムのさまざまな要素（例えばシステムのメモリ１０６）をＣＰＵ１０４に接続するバス１０８とを備えていることがわかる。システムのバス１０８は、いくつかあるタイプのバス構造のうちの任意のものが可能である。例えば、さまざまなバス構造のうちの任意の構造を利用したメモリ・バス、メモリ制御装置、周辺バス、ローカル・バスなどである。システムのバス１０８は、電源バスを含むこともできる。簡略化するため、図１ではさまざまなバスをバス１０８として表示した。
【００４０】
システムのメモリ１０６は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）１１０とランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）１１２を備えている。例えばスイッチを入れたときにパーソナル・コンピュータ１０２の素子間で情報をやり取りするのに役立つ基本ルーチンを含む基本的な入出力システム１１４（ＢＩＯＳ）は、ＲＯＭ１１０の中に記憶させることができる。
【００４１】
パーソナル・コンピュータ１０２は、入出力装置１２０をさらに備えている。それは、例えば、ハードディスク（図示せず）との間で読み書きを行なうためのハードディスク・ドライブ１２２）であり、リムーバブル磁気ディスク１２６との間で読み書きを行なうための磁気ディスク・ドライブ１２４であり、リムーバブル光ディスク１３０（例えばＣＤ ＲＯＭその他の光媒体）との間で読み書きを行なうための光ディスク・ドライブ１２８である。ハードディスク・ドライブ１２２、磁気ディスク・ドライブ１２４、光ディスク・ドライブ１２６は、それぞれハードディスク・ドライブ・インターフェイス１３２、磁気ディスク・ドライブ・インターフェイス１３４、光ディスク・ドライブ・インターフェイス１３６を通じてシステムのバス１０８に接続されている。これらディスク・ドライブと、それに付随していてコンピュータが読み出すことのできる媒体は、コンピュータが読み出すことのできる命令、データ構造、プログラム・モジュールのための不揮発性メモリになるとともに、パーソナル・コンピュータ１０２用の他のデータの不揮発性メモリになる。ここで説明している具体的な環境では、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク１２６、リムーバブル光ディスク１３０を利用しているが、当業者であれば、コンピュータがアクセスできるデータを記憶することができる別のタイプのコンピュータ可読媒体（例えば、磁気テープ、フラッシュメモリ・カード、ディジタル・ビデオ・ディスク、ベルヌーイ・カートリッジ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）など）もこの動作環境で使用可能であることが理解できるはずである。
【００４２】
パーソナル・コンピュータ１０２は、他の入出力装置１２０も備えることができる。例えば、ディスプレイ１４０、キーボード１４２、マウス１４４、プリンタ１４６などである。これら入出力装置１２０の動作はよく知られており、本発明の動作に関係しているということ以外はこれ以上詳しく説明する必要はない。さらに別の入出力装置として、例えばジョイスティック、サウンド・ボード、スピーカーなどもこのパーソナル・コンピュータ１０２に備えつけることができる。見やすくするため、これらの部品は図１には図示していない。
【００４３】
パーソナル・コンピュータ１０２は、ネットワーク・インターフェイス１４８も備えることができる。このインターフェイスにより、パーソナル・コンピュータ１０２は、１つ以上の遠隔コンピュータ（例えば遠隔コンピュータ１５０）への論理的接続を利用してネットワーク化された環境内で動作することが可能になる。遠隔コンピュータ１５０としては、別のパーソナル・コンピュータ、サーバー、ルーター、ネットワークＰＣ、ピア装置や、これ以外の共通ネットワーク節点などが可能である。この遠隔コンピュータ１５０は、一般に、パーソナル・コンピュータ１０２に関係して上に説明した部品の多くまたはすべてを備えているが、図１にはメモリ記憶装置１５２だけを図示してある。図１に示した論理的接続には、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）１５４と広域ネットワーク（ＷＡＮ）１５６が含まれている。このようなネットワーキング環境は、オフィス、企業レベルのコンピュータ・ネットワーク、イントラネット、インターネットにおいて一般的になっている。
【００４４】
パーソナル・コンピュータ１０２は、ＬＡＮネットワーキング環境で使用する場合には、ネットワーク・インターフェイス１４８を通じてＬＡＮ１５４に接続することができる。パーソナル・コンピュータ１０２は、ＷＡＮネットワーキング環境で使用する場合には、ＷＡＮ１５６（例えばインターネット）上でコミュニケーションを確立するためのモデム１６０その他の手段を備えているのが一般的である。モデム１６０（内部モデムでも外部モデムでもよい）により、電話ネットワーク１６２（例えば公衆交換電話回路網（ＰＳＴＮ））を通じてＷＡＮ１５６との通信が可能になる。図１には、ＰＳＴＮ１６２を通じてインターネット・サービス・プロバイダ（ＩＳＰ）１６４に接続されたモデム１５６が図示してある。ＩＳＰ１６４は、ＷＡＮ１５６（例えばインターネット）へのゲートとして機能する。図示したネットワーク接続は単なる例示であり、コンピュータ相互間でコミュニケーション・リンクを確立する別の手段を利用可能であることも理解できよう。例えば、ネットワークＰＣがＬＡＮ１５４を通じてＷＡＮ１５６に接続されることがしばしばある。
【００４５】
図２は、本発明の実施例におけるコミュニケーションの流れを示した図である。コンピュータ（例えばパーソナル・コンピュータ１０２）を使用しているエンド・ユーザーは、コミュニケーション・リンク２０２を通じてサーバー２００と通信する。コミュニケーション・リンク２０２は、ＬＡＮ１５４（図１を参照のこと）やＷＡＮ１５６などを通じて実現することができる。本発明が、特定の形態になったコミュニケーション・リンク２０２に限定されることはない。データ記憶構造体２０４がサーバー２００に付属しており、コミュニケーション・リンク２０６を通じてサーバーと通信を行なう。データ記憶構造体２０４は、公知の簡単な任意のデータ構造体（例えばデータベース、データ表など）を利用して実現することができる。本発明が、特定の形態になったデータ記憶構造体２０４に限定されることはない。データ記憶構造体２０４は、メモリ記憶装置１５２（図１を参照のこと）のようにサーバー２００と一体化することができる。別の方法として、データ記憶構造体２０４をサーバー２００から離れた位置に設置し、コミュニケーション・リンク２０６（例えばＬＡＮ１５４やＷＡＮ１５６）を通じてアクセスできるようにすることも可能である。本発明が、特定の形態になったコミュニケーション・リンク２０６に限定されることはない。以下により詳しく説明するように、データ記憶構造体２０４に含まれるのは、ａ）特定の生物学的疾患に関するリスク状態と疾患状態についてのデータと分析結果；ｂ）特定の生物学的疾患に関係すると考えられる候補遺伝子についてのデータと分析結果；ｃ）対象集団内の患者に由来するサンプルを遺伝子分析およびゲノム分析することによって収集したデータと分析結果；ｄ）上記のデータを処理し分析することを可能にする、コンピュータが実行可能なコードである。
【００４６】
臨床サンプルの収集
ハイリスクの個人とそれ以外の個人を含む集団について、研究にとっての潜在的有用性を確認し、評価する。本発明の一実施態様では、担当している臨床医が既存の臨床データを評価することによって、また集団についてのリスク・モデルを開発することによって、存在している集団を同定する。別の実施態様では、あらかじめ規定した基準に基づき、複数の人を集団に新たに組み込む。興味深い集団は、容易に同定できる（ＡＲＵ）グループであることがわかるであろう。
【００４７】
（１）ハイリスクの個人を含む集団の同定
サイズが数百〜数千人の集団または臨床研究グループを同定する。一実施態様では、表現型リスクのプロファイルの中央値が正常からハイリスクの範囲に入る集団を選択する。別の実施態様では、リスクに関して全集団の中でよりバランスのとれた分布が容認可能である。あるいは望ましい。表現型リスクは、以下に示す１つ以上の方法によって決める。
（ａ）興味の対象である集団に関する直接的な疫学的研究。
（ｂ）興味の対象である集団に関する疫学的リスクのプロファイルについて直接的知見を有する研究者、クリニック、その他の機関との共同研究。
（ｃ）特定の臨床研究グループまたは集団に関係した文献の総合的分析。
【００４８】
理想的な集団は、興味の対象である生物学的疾患にかかるリスクが大きいがその疾患にかかっていないか超健康であるグループが存在することの疫学的証拠になる。例えば、血清コレステロール値が大きいことに関係した疾患（例えば、心臓病、脳卒中、冠状動脈疾患）の場合、血清コレステロール値の中央値が正常であるか、または正常よりも大きい集団を同定する。理想的な集団からは、さらに、超健康な個人、すなわちモニターしている長期間にわたって血清コレステロール値が非常に低い個人からなる表現型が安定なグループ（ＡＲＵ）の存在が明らかになる。Ｃ型肝炎（ＨＣＶ）感染の場合には、ＨＣＶにかかるリスクが大きい個人を含むグループを同定する（例えば麻薬を注射している人や血友病患者）。これらの集団は、理想的な場合には、ＨＣＶに感染しなかったハイリスクの個人からなるグループを含んでいる。
【００４９】
（２）集団の選択または拡大に関する付加的な考察
正常からハイリスクのよく研究されている集団が好ましい。本発明の実施には必ずしも必要でないが、非常に望ましい集団は、上記の特徴に加え、以下の特徴を備えている。
（ａ）集団が、興味の対象である表現型について、１年以上の期間にわたって研究されている。よく研究された集団の利点は、特定の生物学的疾患に関係した表現型の特徴がよくわかっていることである。
（ｂ）集団の構成員が、臨床研究者および医療コミュニティと長期にわたって記録によく残された関係を続けている。長期にわたって確立された関係を持つことの利点は、集団の構成員をすでに説明した表現型グループに分類する際に医学的検査データと患者の病歴データを大量に利用できることである。
（ｃ）集団の構成員に関する医療記録の全体を容易に利用できる。医療記録に容易にアクセスできると、その記録が、集団の個々の構成員を区別する際に手軽に利用できるデータ源になる。以下により詳しく説明するように、興味の対象である特定の病気または生物学的疾患について収集した科学的データに基づき、さまざまな医学的疾患や検査結果に点数を割り当てることができる。次に、この点数を病歴と医学的検査結果に適用し、特定の生物学的疾患に関するリスクと疾患状態について個人を客観的に分類することができる。
（ｄ）興味の対象である集団に最初にアクセスしてその集団での経験を積んでいる科学者、臨床医、ヘルスケア提供者を利用できる。このような経験があると、病歴データと医学的検査データを容易に収集することができる。当業者であれば、上記の利点により、分析のためのデータ収集プロセスが単純化されることが理解できよう。しかし上記の特徴は単に望ましいものであり、本発明を十分に実現する上で必要なものではない。
【００５０】
本発明の適切な理解には関係ないが、臨床医学の知識を有する人であれば、医学的検査結果を取得して評価したり、適切な病歴を取得したりするのに患者集団のインフォームド・コンセントやそれ以外の法的文書も必要になる可能性のあることが理解できよう。このような同意が利用できること、あるいはこのような同意を簡単に得られることは、集団を選択する上で考慮すべき重要な点である可能性がある。
【００５１】
（３）集団に関する臨床データおよび疫学データへのアクセスと、これらデータの取得
集団の疫学的記録と個々の患者のデータは、以下の供給源から収集する。
（ａ）患者の医療記録；
（ｂ）患者の家族の歴史；
（ｃ）患者へのインタビュー；
（ｄ）臨床医から以前に集めた疫学データ。
【００５２】
これらのデータは、あらかじめ規定したデータ構造体２０４（図２を参照のこと）に記録することになる。その方法についてはあとで詳しく説明する。
【００５３】
（４）血液サンプルとバイオプシー・サンプルの採取
（ａ）血液サンプルと組織サンプルを患者一人一人から採取し、ＤＮＡを採取するための出発材料として用いる。採取したＤＮＡサンプルは、続いて行なう遺伝子分析およびゲノム分析の実験で用いることになる。
（ｂ）大きな医学機関において、組織バイオプシー・サンプルを特定の患者グループから採取する。バイオプシー・サンプルがすべての疾患について必要なわけではないこと、また、そのようなサンプルを採取する方法は、研究している特定の生物学的疾患が何であるかによって異なることが理解できよう。例えばＣ型肝炎（ＨＣＶ）の研究では、集団を上記のようなさまざまなグループに分類するのに肝臓のバイオプシー・サンプルが必要とされる可能性がある。組織サンプルは、ＲＮＡの抽出、遺伝子分析のための適切な候補遺伝子の選択、生まれつき抵抗力を持つようになった突然変異の生物学的効果の確認にも用いることができる。肝臓移植をした患者、血友病患者からなる特定のグループ、麻薬を注射している人から、肝臓移植計画を通じ、大口径の針を用いてバイオプシーを採取する。さらに、感染した肝臓と感染していない肝臓の全体を、肝臓移植中に外植した器官から、あるいは正常で感染していない死体から取得する。移植前のバイオプシー・サンプルと移植後のバイオプシー・サンプルも、移植した肝臓から採取することができる。
【００５４】
（５）疫学的アンケートの追加実施
集団に関する追加の疫学情報と、個人に関する追加の病歴および家族の経歴を、追加アンケートによって知る。この情報を利用し、個々の患者および集団全体における疾患リスク評価法を開発する。当業者であれば、疾患リスクにとって重要な因子が生物学的疾患ごとに異なっていることが理解できよう。疾患リスクは、本質的に、特定の患者がある疾患にかかる統計的確率である。統計的確率は、関係する多数のリスク因子に基づいている。一般に、所定の患者に関する相対リスクを明らかにしてその相対リスクの計算を行なう際に、以前の疫学的研究を通じて開発されたよくわかったパラメータを利用するよく確立された統計的方法が存在している。評価の際にしばしば含まれるリスク因子としては、食事、喫煙、人体計測学、アルコール／カフェインの摂取、性的活動、静脈内麻薬の使用、特別に処方された薬の使用、家族の経歴、人種、関係する遺伝子の症候群／疾患、職業上の曝露、病歴がある。既知のリスク因子に関係する情報を取得し、そのデータをあらかじめ決められたデータ構造体２０４（図２を参照のこと）に入れる。
【００５５】
疾患状態とリスク因子の分析
それぞれの病気または生物学的疾患について、疾患状態とリスク因子を分析するための疾患特異的プロトコルを規定する。当業者であれば、さまざまなリスク因子を反映したさまざまな医学的分析や生化学的分析をそれぞれの疾患について提示できることが理解できよう。例えば、ＩＶ薬の使用は、ＨＩＶの研究において重要なリスク因子であるが、血清コレステロールの研究には関係がなかろう。
【００５６】
疾患状態または確立されたリスク因子に関する測定結果がどれであるかをまず最初に確認し、その測定結果を定量化する。多数の測定結果またはリスク因子（例えばウイルス負荷、生体分子の血清濃度）が容易に定量化される。症状（例えば、肝炎患者が黄疸になっている）に関して一般的には定量化不能だったり容易には定量化できなかったりする測定結果またはリスク因子（合わせて計測値と呼ぶ）には、自動的な評価が容易になるよう、数字スケールを割り当てる。数字スケールは、因子が二分型であるか段階型であるかに応じ、二値数または順序数にすることができる。二値数の場合の一実施態様では、間違った結果または肯定的な結果を、それぞれ単純に０または１で表わすことができる。順序数の場合の一実施態様では、段階に区切った測定結果に０〜１０を割り当てることができる。連続的計測値（例えば血清コレステロール値）になる標準的な一実施態様では、計測値を従来の形式（例えばコレステロールの場合にはｍｇ／ｄｌ）で表現することができる。本発明は、計測値がもともと連続的であるか、二値型であるか、順序数型であるかの制約を受けることはなく、計測値の表現がより簡単な形式のもの（例えば、連続的な計測値を二値数または順序数で表現する）に限られることもない。さらに、本発明が、直接的測定、間接的測定、推定のうちのどの方法を用いるかの制約を受けることもない。例えば、体重指数は、２つの人体計測学値から導かれる。明らかにされたそれぞれの計測値に関する確立した平均値と分布範囲、ならびに精度と信頼性の評価は、医学文献に基づく。代謝、人体計測、臨床に関する多数の観察結果の予想範囲と正常範囲を容易に入手することができる。最後に、疾患状態またはリスクに関して明らかになった計測値とその数値特性（定義、範囲、正常値、精度など）をデータ構造体２０４（図２を参照のこと）に記憶させる。
【００５７】
それぞれの病気または生物学的疾患についての医学文献を通じ、興味の対象である生物学的疾患が存在しているかいないかを示す因子の影響力を表わす基準を明確にする。検査の中には、ＨＣＶへの感染状態を明らかにする上で決定的なものがある（例えば、ＨＣＶ−ＥＩＡ血清転換検査において陽性であるという結果）。その一方で、他の生物学的疾患の疾患状態は、多数の因子または医学的所見によって示唆、推測、含意される可能性があるだけである。すなわちいくつかの検査は、疾患状態の判定に関し、他の検査と比べてより適切、またはより高い予測精度である。疾患にかかっていない状態、わずかに疾患にかかっている状態、中程度の疾患状態、重度の疾患状態などを示す点数は、以前の臨床研究に基づいており、そうした以前の研究結果から一般に入手することができる。例えば血清コレステロール値が非常に低いというのは、冠状動脈疾患のリスクが小さいことを示しており、医学文献では、通常、１３０ｍｇ／ｄｌ未満の全脂質コレステロール値と定義される。中程度のリスクは、２００〜２４０ｍｇ／ｄｌの全脂質コレステロール値と定義される。冠状動脈疾患のハイリスクは、２４０ｍｇ／ｄｌを超える血清コレステロール値と定義される。
【００５８】
関連するすべての病気または疾患に関する指標と、それぞれの指標について疾患がない状態から疾患にかかった状態までの変化を調べることにより、すべての状態計測値を合計して１つの点数にまとめる数値重み付け関数を開発する。重み付け関数は、生物学的疾患の診断に関し、各計測値の変化の相対的重要性を表わしている。状態点数合計関数の一実施態様は、それぞれの計測値ｘ１， ｘ２， ｘ３， ．．． ｘｉを単純に線形に足し合わせたＳＳ ＝ Ａ１ｘ１ ＋ Ａ２ｘ２ ＋ Ａ３ｘ３ ＋ ．．． Ａｉｘｉ（ただしＡ１， Ａ２， Ａ３， ．．． Ａｉは重み付け係数で、それぞれプラスでもマイナスでもよい）という形式のものになろう。ＳＳが、状態点数の合計である。一般に、疾患状態の範囲と疾患が重くなる方向は状態点数の合計とは関係がなく、これらは重み付け関数によって暗示的に定義されることになろう。本発明が、状態点数が大きいほど生物学的疾患が重いことを意味するという慣例を採用するという制約を受けることはない。さらに、本発明が、重み関数の数学的形式の制約を受けることもない。関数形に影響を与える因子としては、計測値の範囲と正常値などが挙げられる。肝炎状態の識別に関する簡単な一例は、ＳＳ＝１０ｘ１ ＋ｘ２（ただし、ｘ１はＨＣＶ抗体血清転換の測定値を０〜１のスケールで表わした点数であり、ｘ２はウイルスの力価の測定値を０〜１０のスケールで表わした点数である）。この場合、ｘ１に関するスケーリング因子が１０であるというのは、血清転換の測定値がウイルスの力価と比べて大きな重みを持つことを容認するという重み調節を行なったことを表わしている。重み関数とそのパラメータならびに成分を、データ構造体２０４（図２を参照のこと）に記憶させる。
【００５９】
登録した患者を何回も診たり検査を複数回行なったりしているため、一人の患者に関して現在の測定結果ではなく最大値になったときの結果を用いている可能性があることに注意することが重要である。この見方は、問題の疾患が進行するのを阻止する防御性突然変異を有するＡＲＵ患者の同定を試みる研究を設計する上で重要である。患者が病気または疾患にかかった場合、主として上記の合計点をもとにして疾患にかかったと見なす必要がある。
【００６０】
標準的な疫学的調査での慣例によると、研究している個々の状況に応じ、相対リスクまたはオッズ比を用いて疾患にかかっているらしさを解釈することになっていることに注意されたい。当業者であれば、１種類の有効な測定値を用いたこうした議論の裏にある原理が、残りの測定値に関しても容易に適用できることが理解できよう。これからリスク比を用いて議論を進めるが、本発明がこの形式に限定されることはなく、オッズ比を用いた形式も本発明に含まれる。
【００６１】
上記の状態点数の計算と同様、興味の対象である疾患に関するさまざまなリスク因子の分析を行なって、相対リスクの合計点を得る。定義のこの部分は、それぞれのリスク因子に関係した相対リスクを明らかにした既存の臨床研究と疫学的研究を頼りにすることになろう。相対リスクは、一般に、あるリスク因子を有する一人の人が疾患になるリスクを、そのリスク因子を持たない一人の人がその疾患になるリスクで割った値として定義される。相対リスクの測定法、ならびに相対リスクの発生率とその計算法は明確に規定されており、ここに繰り返して説明する必要はない。さらに、当業者であれば、混合と相互作用の効果は標準的な方法を用いて処理できることが理解できよう。
【００６２】
いくつかのリスク因子は時間の影響を受ける。そのため、この特徴が疫学的評価において通常は考慮される。このようなリスク因子の一例として、かつて喫煙したことがある人は、喫煙を止めてから時間が経つとリスクが小さくはなるが、肺ガンになる可能性が大きいということが挙げられる。本発明のため、上記の状態点数と同様の方法で相対リスク合計点（ＲＲＳ）を計算する。唯一の違いは、リスクを点数化するときに用いる計測値が、疾患状態因子ではなく定量化されたリスク因子になっている点である。本発明が、相対リスクの点数が大きいほど興味の対象である疾患になる可能性が大きくなるという慣例の制約を受けることはない。
【００６３】
上記の状態点数と同様、標準的なさまざまな疫学的統計公式を適用して相対リスクの合計点を計算することができる。本発明がこうした計算の形式の制約を受けることはなく、混合因子または相互作用因子を含むか除外するかの制約を受けることもない。一実施態様では、上に説明した相対リスク分析は、もとになるリスク因子の測定における正常値と分布範囲を利用して適切に評価した場合には、重み係数を決めるための最適の基礎となる。極端に単純化した実施態様として、血清コレステロールの測定値が７５〜３００ｍｇ／ｄｌの範囲に収まり、測定値が３００のときに相対リスクが直線的に１．０から３．０に増加すると考えてみよう。また、二値性の第２のリスク因子（測定結果が陰性だと０、陽性だと１にする）を考え、陽性の結果に対しては相対リスクが２．０になるとしてみよう。この場合、相対リスクの合計点を計算する式として、ＲＲＳ ＝ ３×ｘ１／３００ ＋ ２×ｘ２（ただしｘ１は血清コレステロールの測定値であり、ｘ２は二値性リスク因子の測定値である）を採用するのが適切であろう。この具体例では、測定スケールの不均衡は、血清測定値を３００で割ることによって処理し、相対リスクの不均衡は、各リスク因子の点数にそれ自身の独立な相対リスク因子を掛けることによって処理する。相対リスク重み関数とそのパラメータならびに成分をデータ構造体２０４（図２を参照のこと）に記憶させる。
【００６４】
本発明に関してすぐ上で説明した箇所は、個々の患者の疾患分析ではなく、特定の生物学的疾患の疾患状態と相対リスクを評価する方法の定義であることを理解する必要がある。関係する状態因子を評価し、リスク因子を評価し、個人についての合計点を計算するための上記の方法が終了してその点数がデータ構造体２０４に記憶されると、続いて個人の検査データ（例えば医学的検査の結果）がこのデータ構造体に入れられる。次に、その人の疾患状態とリスク状態の合計点が自動的に決定され、データ構造体２０４に記憶される。
【００６５】
臨床集団の検査
以下の説明において、集団を分析し、疾患状態とリスク因子を明らかにし、ＡＲＡ表現型、ＡＲＵ表現型、ＵＲＵ表現型の特徴を明らかにするための方法の詳細を提示する。この方法は、図４のフローチャートにも示してある。以下の分析から得られるあらゆる情報は、上記の「疾患状態とリスク因子の分析」というタイトルのセクションにおけるのと同様にして点数として評価し、結果をデータ構造体２０４（図２を参照のこと）に記憶させる。
【００６６】
（１）血液サンプルの採取
血液サンプルをすでに説明したのと同様にして採取する。すでに指摘したように、疾患が異なると血液検査も異なる。異なる疾患にさまざまな血液検査が関係していることは、以前の臨床研究と医学的研究に基づいて明らかにすることができる。いくつかの具体例をこの明細書ですでに提示したが、当業者であれば、特定の疾患状態と従来よりも関係の深い新しい検査が利用できるようになる可能性のあることが理解できよう。したがって、本発明が、現在利用可能であったり特定の疾患と関係していたりする特定の臨床的血液検査またはその他の医学的検査の制約を受けることはない。
【００６７】
（２）抗体血清転換分析
感染性疾患の場合には、抗体血清転換検査を利用して、過去または現在の活性ウイルス感染を評価する。本発明では、標準的で広く利用されている臨床診断検査を用いる。図３には、興味の対象である生物学的疾患がＣ型肝炎である場合に集団の分類に利用できる血清転換分析が示してある。ＨＣＶ研究の例では、確認のための第２世代Ｃ型肝炎固相酵素免疫検査法（ＥＩＡ）による検査をハイリスクの対象集団の全患者に対して行なう。ＨＣＶ−ＥＩＡにおいて陽性であった個人に対しては、医学的検査をそれ以上行なう必要はない。ＨＣＶ−ＥＩＡにおいて陰性であった個人に対しては、ＨＣＶ−ＥＩＡで陰性という結果が決定的ではないため、確認のための第２の検査として、ＨＣＶ放射性標識組み換え免疫ブロット法（ＲＩＢＡ）を行なう。別の方法として、定性的ＨＣＶ ＲＮＡ検査を行なうこともできる。これについてはあとでさらに詳しく説明する。両方のイムノアッセイで陰性だった患者が残るが、その患者は、最初のスクリーニングから約１５週間後にＨＣＶ−ＥＩＡによって血清陰性であることを確認する。医学的検査の結果が継続して陰性であること、あるいは一回だけ結果が陽性になったことは、この個人に対する状態合計点の計算において考慮されることになる。
【００６８】
（３）代謝検査
必要に応じて代謝検査を補助的方法として利用し、臨床集団をＡＲＡグループとＡＲＵグループに分類する。このような代謝検査は、製薬会社が代謝異常（例えば糖尿病や、高い血清コレステロール値またはバランスの悪い血清コレステロール値）に関係した医薬品の標的を探索するときに特に重要である。ＨＣＶ研究を例に取ると、臨床患者におけるアラニンアミノトランスフェラーゼ（ＡＬＴ）の値が、表現型の決定および疾患のモニタリングの目的で役に立つ。興味の対象となる他の生物学的疾患に関しては、さまざまな代謝検査を利用することができる。集団内の個人の疾患状態を明らかにする上で適切なさまざまな医学的検査を選択する。もちろんそのような医学的検査は、どの生物学的疾患を選択するかによって異なるであろう。本発明が、集団内の構成員の疾患状態を明らかにするために選択した特定の生物学的疾患や特定の医学的検査の制約を受けることはない。
【００６９】
（４）ウイルスの存在／ウイルス量の分析
感染性疾患の分析には、ＰＣＲに基づいた検査を利用したウイルスの存在の定性的分析とウイルス量の定量的分析が含まれる。これらの検査を利用してさらに（ＡＲＵ）表現型を確認する。これらの検査は、ＨＩＶ感染、麻薬の使用、幹細胞その他の疾患があるために免疫が弱っている患者の研究に特に有効である。例えばロッシュ社のアンプリコア（登録商標）ＨＣＶ ＲＮＡスクリーニング検査を利用すると、ＨＣＶの研究において表現型が（ＡＲＵ）に分類される患者グループの血清陰性状態を確認することができる。これについては図３のチャートに示してある。
【００７０】
（５）遺伝子検査
場合によっては、患者集団内のＡＲＵ表現型から遺伝子による既知の原因を除外する必要がある。例えば、さまざまな遺伝病に関係のある表現型の１つが低脂血症（例えば無βリポタンパク血症、タンジール病など）である。特殊なケースとして、血清コレステロール値の評価が問題になる場合には、無βリポタンパク血症などの遺伝病はＡＲＵ表現型の別の原因であるとして除外せねばならない。潜在的に遺伝子が原因となっている生物学的疾患を選択した場合には、遺伝子検査を利用し、ＡＲＵ集団のプール内における寄与因子としてこれら既知の遺伝病を除外する。この分析は、どこか可能な場所において、確立された標準的な遺伝子検査を利用して行なう。しかし、新しく発見される可能性があって集団を上記の表現型グループに分類する上で役に立つ遺伝子分析法も本発明に含まれることを想定している。遺伝子検査そのものは本発明の対象ではないが、この検査は本発明の原理に従ってグループを規定し分類するのに用いられる。したがって本発明が、現在利用可能な特定の遺伝子検査、または将来利用可能になる可能性のある遺伝子検査の制約を受けることはない。
【００７１】
（６）患者の臨床データ保管
あらゆる血清検査により得られたデータをデータ構造体２０４（図２を参照のこと）に記憶させる。このデータには、血液代謝の測定値として、例えば酵素測定値、コレステロール値、白血球細胞の数、ビタミンの充足度、抗体／ウイルス測定値などが含まれる。
【００７２】
（７）大まかな病理学的評価
標的器官からバイオプシー・サンプルをすでに説明した方法に従って採取する。すでに指摘したように、バイオプシー・サンプルは、すべての疾患について必要なわけではない。場合によっては、疾患にかかった標的器官からのバイオプシー・サンプルを採取し、研究している疾患が存在しているかどうかと、その疾患の程度を分析する。これらのデータを利用してＡＲＡグループとＡＲＵグループの両方を明らかにするとともに、候補遺伝子リストを作るために設計した関連実験を行ない、医薬品開発プログラムを作成できるようにする。Ｃ型肝炎という特定のケースでは、肝臓バイオプシー・サンプルを調べ、ＨＣＶ感染、肝臓病、幹細胞ネクローシス、炎症、架橋線維症、肝門線維症の証拠を探す。肝硬変は、他の疾患の研究において重要な病理学的情報を与える可能性がある。これらのデータを利用し、研究参加者の肝臓病の段階を評価する。すでに説明したように、この分析の目的は、特定の疾患についてさまざまな表現型の特徴を明らかにすることである。分析のこの段階では、集団内の個人をグループに分類する必要はない。それよりは、特定の疾患に関する医学的検査とリスク因子の分析により、さまざまなグループの特徴を明らかにする。
【００７３】
（８）ＲＮＡ抽出と発現アレイ分析
候補遺伝子リストを作るための発現アレイ分析の結果を裏付け、防御性突然変異を確認し、医薬品を開発するため、組織サンプルからＲＮＡを抽出する。
【００７４】
（９）疫学データと臨床歴データの採取
臨床研究者が研究対象の患者からすでに説明したようにして以前に集めた疫学データや臨床歴データなどのデータに加え、興味の対象である特定の疾患に合わせた追加の疫学的アンケートを考案する。これらデータを用いて集団をさまざまな表現型グループに分類する。集団に対するアンケートには以下のタイプの質問事項を含めることができるが、これがすべてではない。
（ａ）行動歴
研究している集団内の患者一人一人から、所定の行動傾向または改善されつつある行動に関する全経歴を集める。ＨＶＣの例では、麻薬の注射、注射針を共有する行動、麻薬を注射するパートナー、性交歴、職業上の潜在的な曝露を調べる。
（ｂ）食事の追跡調査
本発明を代謝異常に適用したり、食物リスクが知られているその他の疾患に適用したりする場合には、これらリスク因子に特に対処するため、追加の臨床歴を集める。食事に関する標準的なアンケートを利用して患者が食べた物を調べる。場合によっては、患者が食物リスク因子の重要性に注意を向けるよう、数週間またはそれ以上の期間にわたって普通に食事をする短期間の食事追跡調査に参加するよう患者に依頼するとよい。
（ｃ）家族の病歴
ＡＲＡ表現型グループとＡＲＵ表現型グループの両方に属する個人の遺伝子発現にとって遺伝学がどの程度重要であるかを評価するため、家族の病歴を追加して集めることがしばしばある。本発明の統計遺伝学的な部分は、特に兄弟姉妹と家族のデータを合わせたデータの恩恵を受ける。したがって、兄弟姉妹とそれ以外の近親からの臨床歴を評価することが特に重要である。例えばＣ型肝炎感染の場合には、２人の兄弟姉妹が血友病に感染していてどちらもこの疾患に関して似たような病歴を持っている場合には、この分析に対する統計的寄与が特に大きいことが予想される。
（ｄ）病歴
個人をＡＲＡ表現型グループとＡＲＵ表現型グループに容易に分類できるようにするため、可能であれば追加の病歴を取得する。血友病患者のＣ型肝炎に関しては、凝固因子を投与した時期、使用期間、日付が特に重要である。研究に参加した他のＣ型肝炎患者に関しては、他の感染性疾患および／または性交渉により感染する疾患の存在のほか、血液透析や輸血、あるいはそれ以外に可能な院内曝露、職業上の曝露、家庭内曝露が重要である。
【００７５】
追加の病歴、家族の経歴、食事歴、行動歴はすべて、潜在的曝露をモニターすることを目的として設計されたデータ構造体２０４（図２を参照のこと）に追加される。
【００７６】
患者一人一人の分析と分類
特定の生物学的疾患の表現型に関する状態因子とリスク因子の特徴が明らかになり、関係する医学的検査と疫学的質問が決まると、そこから得られたデータの分析結果を集団内の個人に適用してその個人をさまざまな表現型グループに分類することができる。すでに説明したように、医学的検査の数値とその他の因子をそれぞれの検査の感度と特殊性に基づいて点数化し、重み付けすることにより、疾患の望ましい表現型を決めることができる。同様に、疫学データを点数化し、興味の対象である生物学的疾患のリスク状態を明らかにする。したがって上記の説明は、特定の病気または疾患と関係した状態とリスクについて一人一人を評価する手続きの定義に関する。以下の説明は、特定の医学的検査結果、病歴、疫学調査結果の分析を個人について行なうことと、状態因子およびリスク因子に点数を割り当てることに関する。すでに説明したように、また、以下で詳しく説明するように、個人は合計点に基づいてグループの１つに分類されることになる。このプロセスは、図５のフローチャートにも示してある。
【００７７】
個々の患者の疾患状態因子（例えば医学的検査結果や臨床評価結果）には、現在の疾患に関する状態因子の以前の定義に基づき、点数を割り当てる。同様に、興味の対象である生物学的疾患に関する相対リスク状態を明らかにするため、それぞれの患者のリスク因子（病歴、疫学的アンケートの回答など）を点数化する。
【００７８】
（１）研究対象の患者に関する臨床情報（検査結果、医師の評価、病歴）をデータ構造体２０４（図２を参照のこと）から取り出す。
【００７９】
（２）患者の疾患状態を、上に説明した状態点数合計法を利用して点数にする。状態点数の合計は、疾患の進行具合を疾患の徴候がないレベルから重度の疾患レベルまでに区分して示すことになろう。
【００８０】
（３）疾患状態の点数をデータ構造体（図２を参照のこと）に記憶させる。
【００８１】
（４）それぞれの患者についてステップ（１）−（３）を行なう。集団内のそれぞれの患者についてステップ（１）−（３）が終了すると、臨床集団全体についての疾患状態を示す点数がデータ構造体２０４に蓄積されていることになる。
【００８２】
（５）疾患状態の分布曲線は、利用できるすべての患者のデータをもとに構成することができる。図６は、疾患状態の分布に関する２つの仮想的な例である。一方の（ａ）は仮想的な感染疾患によるものであり、感染したかしていないかという本質的に二分された分布を示している。他方の（ｂ）は仮想的な代謝疾患によるものであり、状態は、“正常な”値を中心とした連続的な測定値から決まる。これらの分布曲線は単なる例示であり、いかなる場合にも本発明が分布曲線の形による制約を受けることはない。
【００８３】
（６）一人の患者に関する病歴と疫学情報をデータ構造体２０４（図２を参照のこと）から取り出す。
【００８４】
（７）すでに説明した相対リスク点数化法により、この情報を用いてその患者の相対リスクを点数にする。合計点は、その患者が集団内の誰かよりも興味の対象である疾患にかかりやすいかどうかを示す定量的指標となるであろう。
【００８５】
（８）相対リスクの合計点をデータ構造体２０４（図２を参照のこと）に記憶させる。
【００８６】
（９）それぞれの患者についてステップ（６）−（８）を行なう。ステップ（６）−（８）が終了すると、集団内のそれぞれの患者に対し、既知のあらゆるリスク因子からの総合相対リスクを示す点数が与えられる。この集団における総合相対リスクに関する分布曲線を構成することができる。図７には、仮想的な総合相対リスク曲線を２本示してある。一方の（ａ）は、相対リスクが全体としてハイリスクの側に偏っている。これはおそらくハイリスク集団のバイアスがかかっているためであろう。他方の（ｂ）は、リスクが、本質的に二分されたリスク因子（例えば感染した人との接触など）に起因している。この２つの分布曲線は単なる例示であり、いかなる場合にも本発明が分布曲線の形による制約を受けることはない。
【００８７】
以下に説明するように、各患者の疾患状態とリスク状態に関する点数を分析し、各患者が、選択した表現型グループの１つに分類されるようにする。
【００８８】
（１０）各患者の疾患状態とリスク状態に関する点数をデータ構造体２０４から取り出す。
【００８９】
（１１）各個人の総合的疾患状態と相対リスクの点数を集団全体の点数と比較して分析することにより、患者を３つの表現型グループ、すなわちリスクがあるが疾患にかかっていない（ＡＲＵ）グループ、リスクがあって疾患にかかっている（ＡＲＡ）グループ、リスクが未知で疾患にかかっていない（ＵＲＵ）グループに分類する。一実施態様では、図８に示したように、それぞれの患者について２つの点数を変数としてグラフにプロットすることができる。このグラフには、リスクが大きくなると疾患状態が大きくなる（すなわち重病になる）という相関が隠れている例が示してある。この中心的な相関に、そこから外れた患者が重なっている。これらの患者は、リスク状態と疾患状態の組み合わせがさまざまであることを示している。図８には、ＡＲＵ、ＡＲＡ、ＵＲＵと表記した領域も仮説として示してある。この図は、グラフによって患者をそれぞれの表現型グループに分類する方法を提供している。別の実施態様では、各個人についての疾患状態と相対リスクの点数をさらに１つの点数にまとめ、その分布を用いて患者を表現型グループに分類する。本発明がＡＲＵ患者、ＡＲＡ患者、ＵＲＵ患者の領域を区切るのに用いる特定の数学的方法の制約を受けることはなく、当業者であれば、この目的を実現するための適切な方法を知っているであろう。例えば方法として、相関または回帰タイプの分析法などが挙げられよう。
【００９０】
（１２）さらに研究を行なうため、「リスクがあって疾患にかかっている」に分類される患者（ＡＲＡ）グループから対照となる患者を望みの人数だけ選択する。一実施態様では、これらの患者は、疾患状態分布において重病の個人を表わす裾野部分の所定の割合の中からランダムに選択することができる。本発明が、ＡＲＡグループから対照となる患者を選択する方法の制約を受けることはない。このようにして選択される対照患者の数と、疾患状態分布の上記所定の割合（この割合よりも少ないところから対照患者を選択する）は、条件と集団がどのようなものであるかに応じて異なるであろう。変異体と機能的区分の頻度を最終的に分析する際に統計的に有意であるようにするということが、これらの値を決める際の主要な制御因子になろう。他の制御因子としては、集団の全体サイズ、状態測定の感度と特異性、集団が疾患にかかった状態に偏っているか、かかっていない状態に偏っているかというバイアスなどが挙げられよう。
【００９１】
（１３）上記の（１１）で同定された「リスクが未知で疾患にかかっていない」グループから、対照となる追加の患者を選択する。一実施態様では、選択はランダムに行なうことができる。（１２）に示したＡＲＡでの対照の場合と同様、追加する対照の人数は、条件と集団がどのようなものであるかに応じて異なる可能性がある。この数は、変異体または機能的区分の分析結果が統計的に有意であるための条件によっても大きく影響されるであろう。本発明がＵＲＵグループから対照となる人を追加して選択する方法の制約を受けることはなく、選ばれた人数の制約を受けることもない。
【００９２】
（１４）リスクがあるが疾患にかかっていない（ＡＲＵ）グループから多数の患者を選択する。一実施態様では、研究対象になる患者は、ＡＲＵグループ全体からランダムに選択することができる。別の実施態様では、中間指標を用いてＡＲＵ患者を選び出すことができる。この中間指標は、リスクの程度または疾患状態の程度、あるいはこれらの組み合わせに基づいたものにすることができる。本発明がＡＲＵグループから研究対象となる患者を選択するのに用いる方法の制約を受けることはなく、選択した患者の数による制約を受けることもない。すでに説明したように、本発明が提示する考え方の枠組みは、ＡＲＵグループの患者が、特定の生物学的疾患に関してハイリスクであるにもかかわらず疾患にかからずにいられるという医療面での利益を与える遺伝子突然変異の恩恵を受けていると考えられるというものである。したがって本発明は、そのような防御性突然変異が同定されたとき、その突然変異を医薬品によって複製することを可能にする戦略の基礎となる。
【００９３】
（１５）変異体または機能的区分とＡＲＵ患者グループに特定の関係があるという証拠を探すため、研究対象の患者（選択されたＡＲＵ患者）を対照と比較して遺伝子分析する。患者をグループに分類すると、特にＡＲＵグループに分類された患者から、医薬品の標的を発見するための新しい枠組みが得られる。すなわちＡＲＵグループに分類された患者から、特定のグループが興味の対象である生物学的疾患に関して有意なリスクがあるにもかかわらず健康なままである理由に焦点を絞った遺伝子分析が可能になる。これは、疾患状態そのものを遺伝子分析する従来の方法と比べて大きな意味のある進展である。したがって、理想的な医薬品は、ＡＲＵグループにあって疾患に対する抵抗力を与える防御性突然変異の作用を真似た医薬品である。同様に、当業者であれば、この遺伝子分析から得られた知見が、診断法またはワクチン開発の基礎にもなりうることが理解できよう。
【００９４】
ここでは説明のために本発明の特別な実施態様について記述してきたが、以上の説明から、本発明の本質から逸脱することなくさまざまな変更を行ないうることが理解できよう。したがって、本発明が添付の請求項以外の制約を受けることはない。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明を実現することのできるコンピュータ・システムのブロック・ダイヤグラムである。
【図２】
本発明のシステムを実現するコンピュータ・ネットワークに存在する構成要素間のコミュニケーションの流れを示したブロック・ダイヤグラムである。
【図３】
一例として血液検査の結果を分析して患者をあらかじめ決めたグループに分類する場合のフローチャートである。
【図４】
臨床集団を決めて特定の生物学的疾患にかかっていることを示唆する特徴を明らかにするための本発明の操作を示すフローチャートである。
【図５】
所定の特徴に基づいて一人一人を複数あるグループのいずれかに分類するための本発明の操作を示すフローチャートである。
【図６】
特定の生物学的疾患に関する疾患状態の頻度分布を示すグラフの一例である。
【図７】
特定の生物学的疾患に関するリスク状態の頻度分布を示すグラフの一例である。
【図８】
疾患状態に関する点数とリスク状態に関する点数をプロットしたグラフであり、一人一人が複数あるグループのいずれかに分類されることを示している。
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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