(57)【要約】  少なくとも１種のアミロイドβイソ型の富化動態の測定を用いる、患者の中枢神経系におけるアミロイド病態の診断方法が提供される。加えて、少なくとも１種のアミロイドβイソ型の富化動態を予測するためのモデル、該モデルの較正方法、及び患者の中枢神経系におけるアミロイド病態を診断するための上記モデルの使用方法が提供される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ｉ）Ａβ４２及び少なくとも１種のその他のＡβペプチドの、１又は複数の動態学的パラメータを測定すること、及び
（ｉｉ）前記Ａβ４２の動態学的パラメータと、第２のＡβ測定対象に関する前記と同一の動態学的パラメータとを比較すること、及び
（ｉｉｉ）前記２つの動態学的パラメータ間の差異に基づいて、被験者がアミロイド病態を有するか否かを決定すること
を含む、患者の中枢神経系中のアミロイド病態の検知方法。
【請求項２】
前記動態学的パラメータが合成速度、ピーク時間、ピーク富化、初期下降単一指数勾配、末期単一指数勾配、及びそれらの組み合わせよりなる群より選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
２以上の動態学的パラメータが測定される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
３以上の動態学的パラメータが測定される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
４以上の動態学的パラメータが測定される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
少なくとも５の動態学的パラメータが測定される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
（ｉ）前記動態学的パラメータが合成速度であり、Ａβ４２の合成速度が前記第２のＡβ測定対象に関する合成速度よりも速い、
（ｉｉ）前記動態学的パラメータがピーク時間であり、Ａβ４２のピーク時間が前記第２のＡβ測定対象に関するピーク時間よりも早い、
（ｉｉｉ）前記動態学的パラメータがピーク富化であり、Ａβ４２のピーク富化が前記第２のＡβ測定対象に関するピーク富化よりも低い、
（ｉｖ）前記動態学的パラメータが初期下降単一指数勾配であり、Ａβ４２の該初期勾配が前記第２のＡβ測定対象に関する該初期勾配よりも急である、又は
（ｖ）前記動態学的パラメータが末期下降単一指数勾配であり、Ａβ４２の該末期勾配が前記第２のＡβ測定対象に関する該末期勾配よりも緩やかである、
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記１又は複数の動態学的パラメータが安定同位体標識動態によって測定される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
標識化アミノ酸が、６〜１２時間、６〜９時間、及び９〜１２時間からなる群より選択される期間、１時間毎に被験者に投与される、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
標識ペプチドの量及び非標識化ペプチドの量が質量分光分析法、タンデム質量分光分析法、及びそれらの組み合わせからなる群より選択される手段によって検知される、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記１又は複数の動態学的パラメータがＡβの富化動態のための数学的モデルを用いて求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記標識化アミノ酸の患者への投与後の単一の時点において、前記第２のＡβ測定対象と比較したＡβ４２の同位体富化を計算することを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記第２のＡβ測定対象がＡβ４２以外のＡβペプチド及び全Ａβからなる群より選択される、請求項１又は１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記Ａβ４２以外のＡβペプチドがＡβ３８又はＡβ４０である、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
（ｉ）前記Ａβ４２の動態学的パラメータと、前記第２のＡβ測定対象に関する前記と同一の動態学的パラメータとの間の比を計算すること、及び
（ｉｉ）（ｉ）において計算された前記比を閾値と比較すること
を更に含み、
前記閾値より低い値は当該患者がアミロイド・プラークを有することを示す、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
（ｉ）１組のモデル・パラメータを含む、Ａβの定常状態での動態に関する数学的モデルであって、該１組のモデル・パラメータが、Ａβ４２の不可逆的消失に関する速度定数であるｋｅｘ４２、及びＡβ４０の不可逆的消失に関する速度定数を含む前記モデルを創出すること、
（ｉｉ）ｋｅｘ４２を１０倍し、それをＦＴＲ比に加える計算を行うこと、但し、ｋｅｘ４２がＡβ４２の交換コンパートメント内への進入速度を表わし、ＦＴＲ比が、Ａβ４２対Ａβ４０に対する不可逆的消失に関する速度定数の比である、及び
（ｉｉｉ）（ｉｉ）からの値を閾値と比較すること
を含み、
前記閾値より低い値は被験者がアルツハイマー病を有することを示す、患者のアミロイド病態の診断方法。
【請求項１７】
前記アミロイド病態がアミロイド・プラーク、異常Ａβ動態、及びアルツハイマー病からなる群より選択される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
少なくとも１種のＡβイソ型の富化動態の経時変化を推定するためのモデルの較正方法であって、
ａ）患者に導入された標識化残基の量に関するデータ値を時間の関数として得ること、但し、前記少なくとも１種のＡβイソ型の断片が標識化残基を含む、
ｂ）得られたデータ値に基づく前記モデルにより、前記少なくとも１種のＡβイソ型の代謝経路をモデル化し、１組のモデル・パラメータ及び推定される前記少なくとも１種のアミロイドの富化動態の経時変化を計算すること、及び
ｃ）前記推定される前記少なくとも１種のＡβイソ型の富化動態の経時変化を、当該患者から得られた、実測された前記少なくとも１種のアミロイドの富化動態の経時変化と比較すること、
ｄ）前記推定される富化動態の経時変化が前記実測された富化動態の経時変化と一致する場合には、前記コンパートメント・モデルは較正されていると決定すること、
ｅ）前記推定される富化動態の経時変化が前記実測された富化動態の経時変化と一致しない場合には、
ｉ）前記１組のモデル・パラメータの少なくとも１を変更すること、及び
ｉｉ）該変更されたモデル・パラメータを用いてＡβペプチドの代謝経路を再モデル化し、前記少なくとも１種のアミロイドの富化の、新しい推定される経時変化を計算すること、及び
ｆ）前記コンパートメント・モデルが較正されるまでｃ）〜ｅ）を繰り返すこと
を含む、前記モデルの較正方法。
【請求項１９】
ａ）少なくとも１のプロセッサ、及び
ｂ）前記少なくとも１のプロセッサ上で実行可能な複数のモジュールを備えるアミロイド動態アプリケーションを含むＣＲＭ
を備え、
前記複数のモジュールは、
ｉ）患者の血漿中への標識化残基の注入を表わし、且つ患者の血液脳関門（ｂｌｏｏｄ  ｂｒａｉｎ  ｂａｒｒｉｅｒ）（ＢＢＢ）を通過する前記標識化残基の輸送を表す血漿モジュール、
ｉｉ）前記標識化残基のＡＰＰ中への取り込み及びＣ９９の生成を表す脳組織モジュール、
ｉｉｉ）少なくとも１種のＡβイソ型を生成するＣ９９の開裂、及びそれに続く、患者の脳内での前記少なくとも１種のＡβイソ型の動態を表すアミロイド動態モジュール、
ｉｖ）患者のＣＳＦ内への前記少なくとも１種のＡβイソ型の輸送を表すＣＳＦモジュール、
ｖ）患者における前記少なくとも１種のＡβイソ型の予測富化動態と実測富化動態との間の一致を最適化するために、前記血漿モジュールに入力された血漿ロイシン富化の時間履歴に対する当該モデルの動的応答を規定する１組のモデル・パラメータを反復して調節するモデル調整モジュール、及び
ｖｉ）当該システムへの入力を受け取り、当該システムからの出力を伝達するために用いられる１又は複数のフォームを作成するＧＵＩモジュール
を備える、少なくとも１種のＡβイソ型の富化動態の経時変化を推定するためのアミロイド動態モデル化システム。
【請求項２０】
前記血漿モジュールが少なくとも１種のアミノ酸の血漿濃度を含む血漿アミノ酸コンパートメントを備え、前記少なくとも１種のアミノ酸の前記血漿濃度が患者への標識化アミノ酸の注入の時間履歴を含む入力を用いて求められる、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記脳組織モジュールが、
ａ）ＡＰＰの合計量を含むＡＰＰコンパートメント、
ｂ）前記血漿アミノ酸コンパートメントから前記ＡＰＰコンパートメント中のＡＰＰ分子中への前記少なくとも１種のアミノ酸の取り込み速度を含むＡＰＰ取り込み速度、
ｃ）Ｃ９９Ｃ末端断片の合計量を含むＣ９９コンパートメント、
ｄ）前記Ｃ９９コンパートメントにおける、前記ＡＰＰ分子からの前記Ｃ９９Ｃ末端断片の生成速度を含むＣ９９生成速度、及び
ｅ）前記Ｃ９９コンパートメントからの前記Ｃ９９Ｃ末端断片の消失速度を含むＣ９９クリアランス速度
を備える、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
前記アミロイド動態モジュールが、
ａ）可溶性Ａβ４２イソ型の量を含む可溶性Ａβ４２イソ型コンパートメント、
ｂ）前記Ｃ９９Ｃ末端断片からの可溶性Ａβ４２イソ型の生成速度を含むＡβ４２イソ型生成速度、
ｃ）前記可溶性ＡβコンパートメントからのＡβ４２イソ型の消失速度を含むＡβ４２イソ型のクリアランス速度、
ｄ）前記可溶性Ａβ４２イソ型の、取り込まれたＡβ４２イソ型への変換速度を含むＡβ４２取り込み速度、及び
ｅ）取り込まれたＡβ４２イソ型の合計量を含む循環Ａβ４２コンパートメント
を備える、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２３】
前記ＣＳＦモジュールが、
ａ）ＣＳＦ  Ａβ４２イソ型の合計量を含むＣＳＦ  Ａβ４２コンパートメント、
ｂ）前記可溶性Ａβ４２コンパートメントから前記ＣＳＦ  Ａβ４２コンパートメントへの可溶性Ａβ４２イソ型の移動速度を含むＣＳＦ  Ａβ４２移動速度、及び
ｃ）ＣＳＦ  Ａβ４２プールからのＣＳＦ  Ａβ４２の消失速度を含むＣＳＦ  Ａβ４２クリアランス速度
を備える、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２４】
前記アミロイド動態モジュールが、
ａ）可溶性比較Ａβイソ型の量を含む可溶性比較Ａβイソ型コンパートメント、
ｂ）前記Ｃ９９Ｃ末端断片からの可溶性比較Ａβイソ型の生成速度を含む比較Ａβイソ型生成速度、及び
ｃ）前記可溶性比較Ａβイソ型コンパートメントからの可溶性比較Ａβイソ型の消失速度を含む比較Ａβイソ型クリアランス速度
を更に備える、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２５】
前記比較Ａβイソ型がＡβ３８及びＡβ４０より選択される、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記ＣＳＦモジュールが、
ａ）ＣＳＦ比較Ａβイソ型の合計量を含むＣＳＦ比較Ａβイソ型コンパートメント、
ｂ）前記可溶性比較Ａβイソ型コンパートメントから前記ＣＳＦ比較Ａβイソ型コンパートメントへの可溶性比較Ａβイソ型の移動速度を含むＣＳＦ比較Ａβイソ型移動速度、及び
ｃ）前記ＣＳＦ比較Ａβイソ型コンパートメントからのＣＳＦ比較Ａβイソ型の消失速度を含むＣＳＦ比較Ａβイソ型クリアランス速度
を備える、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２７】
前記比較Ａβイソ型がＡβ３８及びＡβ４０より選択される、請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
少なくとも１のプロセッサ、及び
前記少なくとも１のプロセッサを用いて実行可能な複数のモジュールを備えるＣＮＳ  Ａβ動態モデル・アプリケーション
を備え、
前記モジュールが、
ａ）少なくとも１種のアミノ酸の血漿濃度を含む血漿アミノ酸コンパートメントを推定するための血漿アミノ酸モジュール、
ｂ）前記血漿アミノ酸コンパートメントからＡＰＰコンパートメント中のＡＰＰ分子中への前記少なくとも１種のアミノ酸の取り込み速度を含むＡＰＰ取り込み速度を推定するためのＡＰＰ取り込みモジュール、
ｃ）ＡＰＰ分子の合計量を含む前記ＡＰＰコンパートメントを推定するためのＡＰＰモジュール、
ｄ）Ｃ９９コンパートメントにおける、前記ＡＰＰ分子からのＣ９９Ｃ末端断片の生成速度を含むＣ９９生成速度を推定するためのＣ９９生成モジュール、
ｅ）前記Ｃ９９コンパートメントからの前記Ｃ９９Ｃ末端断片の消失速度を含む、Ｃ９９クリアランス速度を推定するためのＣ９９クリアランスモジュール、
ｅ）前記Ｃ９９Ｃ末端断片の合計量を含む前記Ｃ９９コンパートメントを推定するためのＣ９９モジュール、
ｆ）少なくとも１種の遊離Ａβイソ型生成速度を推定するための遊離Ａβ生成モジュールであって、但し、各遊離Ａβイソ型生成速度は遊離Ａβコンパートメント中の前記Ｃ９９Ｃ末端断片からの遊離Ａβイソ型の生成速度を含む前記モジュール、
ｇ）少なくとも１種の遊離Ａβイソ型クリアランス速度を推定するための遊離Ａβクリアランスモジュールであって、但し、各遊離Ａβイソ型クリアランス速度は前記遊離Ａβコンパートメントからの前記遊離Ａβイソ型の１種の消失速度を含む前記モジュール、
ｈ）全ての遊離Ａβイソ型の合計量を含む前記遊離Ａβコンパートメントを推定するための遊離Ａβモジュール、
ｉ）遊離Ａβ循環モジュールであって、
少なくとも１種の遊離Ａβの取り込み速度、但し、各遊離Ａβの取り込み速度は、遊離Ａβイソ型の循環Ａβコンパートメント中の取り込まれたＡβイソ型への変換速度を含む、及び
少なくとも１種のＡβの循環速度、但し、各Ａβの循環速度は、前記循環Ａβコンパートメント中の取り込まれたＡβイソ型の、前記遊離Ａβコンパートメント中の遊離Ａβイソ型へと戻る循環速度を含む
を推定するための前記モジュール、
ｊ）少なくとも１種のＣＳＦ  Ａβの移動速度を推定するためのＣＳＦ  Ａβ移動モジュールであって、但し、各Ａβの移動速度は前記遊離ＡβコンパートメントからＣＳＦ  Ａβコンパートメントへの１種の遊離Ａβイソ型の移動速度を含む前記モジュール、
ｋ）少なくとも１種のＣＳＦ  Ａβのクリアランス速度を推定するためのＣＳＦ  Ａβクリアランスモジュールであって、但し、各ＣＳＦ  Ａβのクリアランス速度は前記ＣＳＦ  Ａβコンパートメントからの１種のＣＳＦ  Ａβイソ型の消失速度を含む前記モジュール、並びに
ｌ）前記ＣＳＦ  Ａβイソ型の合計量を含む前記ＣＳＦ  Ａβコンパートメントを推定するためのＣＳＦ  Ａβモジュール
を備える、患者のＣＮＳ中のアミロイドβ（Ａβ）の動態推定システム。
【請求項２９】
前記Ａβイソ型がＡβ３８、Ａβ４０、及びＡβ４２より選択される、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記血漿アミノ酸コンパートメントの少なくとも一部が少なくとも１種の標識化アミノ酸の血漿濃度を含み、
前記ＡＰＰコンパートメントの少なくとも一部が前記少なくとも１種の標識化アミノ酸を取り込む富化されたＡＰＰ分子の量を含み、
前記Ｃ９９コンパートメントの少なくとも一部がある量の富化されたＡＰＰ分子から生成する富化されたＣ９９Ｃ末端断片の該量を更に含み、
前記Ａβイソ型の少なくとも一部がある量の富化されたＣ９９Ｃ末端断片から生成する富化されたＡβイソ型の該量を更に含む、
請求項２８に記載のシステム。
【請求項３１】
ＣＳＦ  Ａβ移動モジュールが少なくとも１種のＣＳＦ  Ａβの遅延を更に推定する、請求項２８に記載のシステムであって、但し、各ＣＳＦ  Ａβの遅延は、前記遊離Ａβコンパートメントから前記ＣＳＦ  Ａβコンパートメントへの、１種の遊離Ａβイソ型の移動の遅延を含む、前記システム。
【請求項３２】
前記少なくとも１種のＣＳＦ  Ａβの移動速度が脳内のＩＳＦの流体流動により表される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３３】
患者から、患者に注入された標識化残基の濃度の経時変化を含む実測Ａβ富化動態データ、実測された当該患者のＣＳＦ中のＡβ４２富化動態の経時変化、及び実測された、当該患者における少なくとも１種のその他の比較Ａβイソ型の富化動態の経時変化を得ること、
前記実測Ａβ富化動態データをモデルに入力すること、但し、前記モデルはＡβ４２及び前記少なくとも１種のその他の比較Ａβイソ型の富化動態を表す、
当該モデルから１組のモデル・パラメータを得ること、
当該モデルからの少なくとも２のモデル・パラメータの数学的組み合わせを含むモデル・インデックスを計算すること、
前記モデル・インデックスを予め選択された閾値範囲と比較すること、及び
前記モデル・インデックスが前記閾値範囲から外れる場合に、当該患者の病態を識別すること
を含む、アミロイドβ（Ａβ）イソ型富化動態のモデルの使用方法。
【請求項３４】
前記モデル・インデックスが前記閾値範囲から外れる場合に、前記病態がアルツハイマー病と識別される、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記モデル・インデックスを、予め選択された前記病態の前記モデル・インデックスに対する相関関係と比較することにより病態の重症度が識別される、請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
前記病態の前記相関関係がある範囲の病態の患者の母集団から得られる、前記モデル・インデックスのＰＩＢイメージング値に対する相関関係である、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記患者から実測Ａβ富化動態データがＳＩＬＫ法によって得られる、請求項３３に記載の方法。
【請求項３８】
前記標識化残基が標識化ロイシンである、請求項３３に記載の方法。
【請求項３９】
前記少なくとも１種のその他の比較Ａβイソ型がＡβ３８及びＡβ４０より選択される、請求項３３に記載の方法。
【請求項４０】
前記モデル・パラメータがＡβイソ型の濃度、移動速度、不可逆的消失速度、交換速度、遅延速度、及びそれらの組み合わせより選択される、請求項３３に記載の方法。
【請求項４１】
前記モデル・インデックスがＡβ４２の不可逆的消失速度及びＡβ４２の移動速度を用いて計算される、請求項３３に記載の方法。
【請求項４２】
前記モデル・パラメータが推定Ａβ富化動態の実測Ａβ富化動態に対する最適な合致が得られるまで、該モデル・パラメータを反復して変化させることによって得られる、請求項３３に記載の方法。
【請求項４３】
ａ）少なくとも１のプロセッサ、及び
ｂ）前記少なくとも１のプロセッサ上で実行可能な複数のモジュールを備えるアミロイド動態アプリケーションを含むＣＲＭ
を備え、
前記複数のモジュールは、
ｉ）患者の血漿中への標識化残基の注入を表わし、且つ患者の血液脳関門（ＢＢＢ）を通過する前記標識化残基の輸送を表す血漿モジュール、
ｉｉ）前記標識化残基のＡＰＰ中への取り込み及びＣ９９の生成を表す脳組織モジュール、
ｉｉｉ）少なくとも１種のＡβイソ型を生成するＣ９９の開裂、及びそれに続く、患者の脳内での前記少なくとも１種のＡβイソ型の動態を表すアミロイド動態モジュール、
ｉｖ）患者のＣＳＦ内への前記少なくとも１種のＡβイソ型の輸送を表すＣＳＦモジュール、
ｖ）前記少なくとも１種のＡβイソ型の、患者の血液内への輸送を表す血液富化モジュール、
ｖ）患者における前記少なくとも１種のＡβイソ型の予測富化動態と実測富化動態との間の一致を最適化するために、前記血漿モジュールに入力された血漿ロイシン富化の時間履歴に対する当該モデルの動的応答を規定する１組のモデル・パラメータを反復して調節するモデル調整モジュール、及び
ｖｉ）当該システムへの入力を受け取り、当該システムからの出力を伝達するために用いられる１又は複数のフォームを作成するＧＵＩモジュール
を備える、少なくとも１種のＡβイソ型の富化動態の経時変化を推定するためのアミロイド動態モデル化システム。
【請求項４４】
前記血漿モジュールが少なくとも１種のアミノ酸の血漿濃度を含む血漿アミノ酸コンパートメントを備え、前記少なくとも１種のアミノ酸の前記血漿濃度が患者への標識化アミノ酸の注入の時間履歴を含む入力を用いて求められる、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
前記脳組織モジュールが、
ａ）ＡＰＰの合計量を含むＡＰＰコンパートメント、
ｂ）前記血漿アミノ酸コンパートメントから前記ＡＰＰコンパートメント中のＡＰＰ分子中への前記少なくとも１種のアミノ酸の取り込み速度を含むＡＰＰ取り込み速度、
ｃ）Ｃ９９Ｃ末端断片の合計量を含むＣ９９コンパートメント、
ｄ）前記Ｃ９９コンパートメントにおける、前記ＡＰＰ分子からの前記Ｃ９９Ｃ末端断片の生成速度を含むＣ９９生成速度、及び
ｅ）前記Ｃ９９コンパートメントからの前記Ｃ９９Ｃ末端断片の消失速度を含むＣ９９クリアランス速度
を備える、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４６】
前記アミロイド動態モジュールが、
ａ）可溶性Ａβ４２イソ型の量を含む可溶性Ａβ４２イソ型コンパートメント、
ｂ）前記Ｃ９９Ｃ末端断片からの可溶性Ａβ４２イソ型の生成速度を含むＡβ４２イソ型生成速度、
ｃ）前記可溶性ＡβコンパートメントからのＡβ４２イソ型の消失速度を含むＡβ４２イソ型のクリアランス速度、
ｄ）前記可溶性Ａβ４２イソ型の、取り込まれたＡβ４２イソ型への変換速度を含むＡβ４２取り込み速度、及び
ｅ）取り込まれたＡβ４２イソ型の合計量を含む循環Ａβ４２コンパートメント
を備える、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４７】
前記ＣＳＦモジュールが、
ａ）ＣＳＦ  Ａβ４２イソ型の合計量を含むＣＳＦ  Ａβ４２コンパートメント、
ｂ）前記可溶性Ａβ４２コンパートメントから前記ＣＳＦ  Ａβ４２コンパートメントへの可溶性Ａβ４２イソ型の移動速度を含むＣＳＦ  Ａβ４２移動速度、及び
ｃ）ＣＳＦ  Ａβ４２プールからのＣＳＦ  Ａβ４２の消失速度を含むＣＳＦ  Ａβ４２クリアランス速度
を備える、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４８】
前記アミロイド動態モジュールが、
ａ）可溶性比較Ａβイソ型の量を含む可溶性比較Ａβイソ型コンパートメント、
ｂ）前記Ｃ９９Ｃ末端断片からの可溶性比較Ａβイソ型の生成速度を含む比較Ａβイソ型生成速度、及び
ｃ）前記可溶性比較Ａβイソ型コンパートメントからの可溶性比較Ａβイソ型の消失速度を含む比較Ａβイソ型クリアランス速度
を更に備える、請求項４６に記載のシステム。
【請求項４９】
前記比較Ａβイソ型がＡβ３８及びＡβ４０より選択される、請求項４８に記載のシステム。
【請求項５０】
前記ＣＳＦモジュールが、
ａ）ＣＳＦ比較Ａβイソ型の合計量を含むＣＳＦ比較Ａβイソ型コンパートメント、
ｂ）前記可溶性比較Ａβイソ型コンパートメントから前記ＣＳＦ比較Ａβイソ型コンパートメントへの可溶性比較Ａβイソ型の移動速度を含むＣＳＦ比較Ａβイソ型移動速度、及び
ｃ）前記ＣＳＦ比較Ａβイソ型コンパートメントからのＣＳＦ比較Ａβイソ型の消失速度を含むＣＳＦ比較Ａβイソ型クリアランス速度
を備える、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５１】
前記比較Ａβイソ型がＡβ３８及びＡβ４０より選択される、請求項５０に記載のシステム。
【請求項５２】
前記血液富化モジュールが、
ａ）血液Ａβ４２イソ型の合計量を含む血液Ａβ４２コンパートメント、
ｂ）前記可溶性Ａβ４２コンパートメントから前記血液Ａβ４２コンパートメントへの可溶性Ａβ４２イソ型の移動速度を含む血液Ａβ４２移動速度、及び
ｃ）血液Ａβ４２プールからの血液Ａβ４２の消失速度を含む血液Ａβ４２クリアランス速度
を備える、請求項４３に記載のシステム。
【請求項５３】
ａ）少なくとも１のプロセッサ、及び
ｂ）前記少なくとも１のプロセッサ上で実行可能な複数のモジュールを備えるアミロイド動態アプリケーションを含むＣＲＭ
を備え、
前記複数のモジュールは、
ｉ）患者の血漿中への標識化残基の注入を表わし、且つ患者の血液脳関門（ＢＢＢ）を通過する前記標識化残基の輸送を表す血漿モジュール、
ｉｉ）前記標識化残基のＡＰＰ中への取り込み及びＣ９９の生成を表す脳組織モジュール、
ｉｉｉ）少なくとも１種のＡβイソ型を生成するＣ９９の開裂、及びそれに続く、患者の脳内での前記少なくとも１種のＡβイソ型の動態を表すアミロイド動態モジュール、
ｖ）前記少なくとも１種のＡβイソ型の、患者の血液内への輸送を表す血液富化モジュール、
ｖ）患者における前記少なくとも１種のＡβイソ型の予測富化動態と実測富化動態との間の一致を最適化するために、前記血漿モジュールに入力された血漿ロイシン富化の時間履歴に対する当該モデルの動的応答を規定する１組のモデル・パラメータを反復して調節するモデル調整モジュール、及び
ｖｉ）当該システムへの入力を受け取り、当該システムからの出力を伝達するために用いられる１又は複数のフォームを作成するＧＵＩモジュール
を備える、少なくとも１種のＡβイソ型の富化動態の経時変化を推定するためのアミロイド動態モデル化システム。
【請求項５４】
前記血漿モジュールが少なくとも１種のアミノ酸の血漿濃度を含む血漿アミノ酸コンパートメントを備え、前記少なくとも１種のアミノ酸の前記血漿濃度が患者への標識化アミノ酸の注入の時間履歴を含む入力を用いて求められる、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５５】
前記脳組織モジュールが、
ａ）ＡＰＰの合計量を含むＡＰＰコンパートメント、
ｂ）前記血漿アミノ酸コンパートメントから前記ＡＰＰコンパートメント中のＡＰＰ分子中への前記少なくとも１種のアミノ酸の取り込み速度を含むＡＰＰ取り込み速度、
ｃ）Ｃ９９Ｃ末端断片の合計量を含むＣ９９コンパートメント、
ｄ）前記Ｃ９９コンパートメントにおける、前記ＡＰＰ分子からの前記Ｃ９９Ｃ末端断片の生成速度を含むＣ９９生成速度、及び
ｅ）前記Ｃ９９コンパートメントからの前記Ｃ９９Ｃ末端断片の消失速度を含むＣ９９クリアランス速度
を備える、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５６】
前記アミロイド動態モジュールが、
ａ）可溶性Ａβ４２イソ型の量を含む可溶性Ａβ４２イソ型コンパートメント、
ｂ）前記Ｃ９９Ｃ末端断片からの可溶性Ａβ４２イソ型の生成速度を含むＡβ４２イソ型生成速度、
ｃ）前記可溶性ＡβコンパートメントからのＡβ４２イソ型の消失速度を含むＡβ４２イソ型のクリアランス速度、
ｄ）前記可溶性Ａβ４２イソ型の、取り込まれたＡβ４２イソ型への変換速度を含むＡβ４２取り込み速度、及び
ｅ）取り込まれたＡβ４２イソ型の合計量を含む循環Ａβ４２コンパートメント
を備える、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５７】
前記アミロイド動態モジュールが、
ａ）可溶性比較Ａβイソ型の量を含む可溶性比較Ａβイソ型コンパートメント、
ｂ）前記Ｃ９９Ｃ末端断片からの可溶性比較Ａβイソ型の生成速度を含む比較Ａβイソ型生成速度、及び
ｃ）前記可溶性比較Ａβイソ型コンパートメントからの可溶性比較Ａβイソ型の消失速度を含む比較Ａβイソ型クリアランス速度
を更に備える、請求項５６に記載のシステム。
【請求項５８】
前記比較Ａβイソ型がＡβ３８及びＡβ４０より選択される、請求項５７に記載のシステム。
【請求項５９】
前記血液富化モジュールが、
ａ）血液Ａβ４２イソ型の合計量を含む血液Ａβ４２コンパートメント、
ｂ）前記可溶性Ａβ４２コンパートメントから前記血液Ａβ４２コンパートメントへの可溶性Ａβ４２イソ型の移動速度を含む血液Ａβ４２移動速度、及び
ｃ）血液Ａβ４２プールからの血液Ａβ４２の消失速度を含む血液Ａβ４２クリアランス速度
を備える、請求項５３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明における政府の権利
本発明は、米国国立老化研究所により授与された５Ｐ０１ＡＧ０２６２７６−Ｓ１及び米国国立衛生研究所により授与されたＲ−０１−ＮＳ０６５６６７に基づく政府の支援によりなされた。政府は本発明において一定の権利を有する。
【０００２】
関連出願の参照
本願は、２０１２年１１月２０日出願の、「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＯＦ  ＤＩＡＧＮＯＳＩＮＧ  ＡＭＹＬＯＩＤ  ＰＡＴＨＯＬＯＧＩＥＳ  ＵＳＩＮＧ  ＡＮＡＬＹＳＩＳ  ＯＦ  ＡＭＹＬＯＩＤ―ＢＥＴＡ  ＥＮＲＩＣＨＭＥＮＴ  ＫＩＮＥＴＩＣＳ」を発明の名称とする米国特許仮出願第６１／７２８，６９２号の優先権を主張し、該出願は、これにより、その全てが参照により本願に組み込まれる。
【０００３】
本開示は、概括的には、少なくとも１種のアミロイドβイソ型の富化動態の測定を用いる、患者の中枢神経系におけるアミロイド病態の診断方法に関する。加えて、本開示は、少なくとも１種のアミロイドβイソ型の富化動態を予測するための数学的モデルの構築方法及び使用方法、並びに該モデルを用いた、患者の中枢神経系におけるアミロイド病態の診断方法に関する。
【背景技術】
【０００４】
アルツハイマー病（Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ  Ｄｉｓｅａｓｅ）（ＡＤ）は認知症の最も一般的な原因であり、ますます増加する公衆衛生上の問題である。ＡＤは他の中枢神経系（ｃｅｎｔｒａｌ  ｎｅｒｖｏｕｓ  ｓｙｓｔｅｍ）（ＣＮＳ）変性疾患と同様に、タンパク質の生成、蓄積、及びクリアランスの障害により特徴付けられる。ＡＤにおいては、タンパク質  アミロイドβ（ａｍｙｌｏｉｄ−ｂａｔａ）（Ａβ）の代謝における調節不全が、当該疾患を有する患者の脳におけるこのたんぱく質の多量の蓄積によって示される。その重症度及びますます増加する人口に対する当該疾患の有病率により、より好適な治療法が開発されることが急がれる。
【０００５】
アルツハイマー病の発症原因は完全には解明されておらず、そのことは、一部、ヒトにおいて認知症をもたらすステップを証明することの困難さに起因する。希ではあるが、常染色体優性ＡＤ（ａｕｔｏｓｏｍａｌ  ｄｏｍｉｎａｎｔ  ＡＤ）（ＡＤＡＤ）は、プレセニリン（ｐｒｅｓｅｎｉｌｉｎ）１（ＰＳＥＮ１）、プレセニリン２（ＰＳＥＮ２）、又はアミロイド前駆体タンパク質（ａｍｙｌｏｉｄ  ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ  ｐｒｏｔｅｉｎ）（ＡＰＰ）における特定の変異を有する個人において、１００％近い確度で予測することができる。最近の知見は、一連のＡＤＡＤの病態生理学的変化が臨床上の認知症が現れる数十年前に脳に起こることを示唆している。しかしながら、これらの変異がＡＤの病態生理をもたらす機序はよく解明されていない。
【０００６】
アミロイド仮説は、ＡＤは脳におけるＡβ生成の増加又はＡβクリアランスの低下によって引き起こされ、アミロイド症（器官又は組織中へのアミロイドタンパク質の沈着）及びＡＤの病理学的な顕著な特徴であるアミロイド・プラークをもたらすと予測し、該アミロイド・プラークは主としてＡβ４２からなる。Ａβの生成を低下させるＡＰＰ変異はＡＤに対する強力な保護効果に関与する一方、ＡＰＰの複製又はＡβ若しくはＡβ４２を増加させると考えられる変異は、優性遺伝性ＡＤを引き起こす。Ａβはγ−セクレターゼの酵素成分であるＰＳＥＮ１及びＰＳＥＮ２によって、ＡＰＰのＣ末端断片（Ｃ９９）から開裂される。細胞培養及び血漿中においては、ＰＳＥＮ変異はＡβ４２：Ａβ４０比の増加と関連付けられており、Ａβ４２：Ａβ４０比の増加は、アミロイド症の危険性を増加させると仮定されている。しかしながら、他の研究者は、イン・ビトロでは、Ａβ４２：Ａβ４０比及びＡβ４２の濃度のいずれも増加しないことを見出している。更に、ＡＤＡＤ患者における脳脊髄液（ｃｅｒｅｂｒｏｓｐｉｎａｌ  ｆｌｕｉｄ）（ＣＳＦ）のＡβ４２濃度が逆に減少するとの知見は、優性遺伝性ＡＤにおける病因機序として予測されたＡβ４２生成の増加を直接的に支持するものとは思われない。
【０００７】
散発性ＡＤは、安定同位体標識動態（ｓｔａｂｌｅ  ｉｓｏｔｏｐｅ  ｌａｂｅｌｉｎｇ  ｋｉｎｅｔｉｃｓ）（ＳＩＬＫ）によって測定されたＡβのクリアランスの低下によって特徴付けることができる。散発性ＡＤ及びＡＤＡＤは共に、より低いＣＳＦのＡβ４２濃度及びＡβ４２：Ａβ４０比と関連付けられる。しかしながら、ヒトにおけるＡβ４２生成の増加の直接的な証拠は報告されてはいないものの、ＰＳＥＮ  ＡＤＡＤ変異はＡβ４２生成の増加を引き起こすと仮定される。
【０００８】
従って、イン・ビボでのＡβ動態のモデル化方法に対するニーズが存在する。特に、例えば、ＡＤにおけるＡβの代謝などの、イン・ビボでの、神経変性疾患に関連するタンパク質の合成速度及び該タンパク質のクリアランス速度のモデル化に対する方法が必要とされている。かかるモデルは、ＡＤの根底をなす過程の特徴付け及び治療に向けた研究の有用なツールとして役立つことができる。
【発明の概要】
【０００９】
本開示は、概括的には、患者におけるＣＮＳ生体分子の代謝及び輸送に関するモデル化システム及び方法、並びにモデルの較正システム及び方法に関する。
【００１０】
一態様において、生体分子の定常状態での動態に関するコンパートメント・モデルの較正方法は、患者における標識化残基の濃度に関するデータ値を時間の関数として取得することを含む。上記生体分子の一部分が上記標識化残基である。上記方法は、生体分子の代謝経路を、標識化残基に関して得られたデータ値に基づくコンパートメント・モデルによりモデル化すること、該コンパートメント・モデルの結果をプロットすること、及び上記結果のプロットを実測データ値の別なプロットと比較することを含む。モデルの結果のプロットが実測データ値の他のプロットと一致する場合は、該モデルは十分に較正されている。これに対して、モデルの結果のプロットが実測データ値の他のプロットと一致しない場合は、コンパートメント・モデルの少なくとも１の速度定数が変更される。当該生体分子の代謝経路は、上記少なくとも１の変更された速度定数を用いて再モデル化される。コンパートメント・モデルの再モデル化の結果がプロットされ、実測データ値の他のプロットと比較される。比較及び少なくとも１の速度定数の変更の操作が必要に応じて繰り返され、実測データ値のプロットと一致するプロットを作り出す。
【００１１】
種々の他の態様において、上記方法は１又は複数のコンピュータ処理装置上で実施することができる。上記コンピュータ処理装置は、ネットワークを介して配置されていてもよく、又は独立した装置であってもよい。一態様において、コンピュータ処理装置は、ユーザーが、同時に且つリアルタイムに近い形でプロットを変更及び比較することができるように用いられてもよい。
【００１２】
第２の態様において、患者の中枢神経系中のアミロイド病態の検知方法は、（ｉ）Ａβ４２及び少なくとも１種のその他のＡβペプチドの、１又は複数の動態学的パラメータを測定すること、（ｉｉ）上記Ａβ４２の動態学的パラメータと、第２のＡβ測定対象に関する上記と同一の動態学的パラメータとを比較すること、及び（ｉｉｉ）上記２つの動態学的パラメータ間の差異に基づいて、被験者がアミロイド病態を有するか否かを決定することを含む。上記動態学的パラメータが、合成速度、ピーク時間、ピーク富化、初期下降単一指数勾配、末期単一指数勾配、及びそれらの組み合わせよりなる群より選択されてもよい。２以上の動態学的パラメータが測定されてもよく、３以上の動態学的パラメータが測定されてもよく、４以上の動態学的パラメータが測定されてもよく、あるいは、少なくとも５の動態学的パラメータが測定されてもよい。上記動態学的パラメータが合成速度であり、Ａβ４２の合成速度が上記第２のＡβ測定対象に関する合成速度よりも速くてもよく、上記動態学的パラメータがピーク時間であり、Ａβ４２のピーク時間が上記第２のＡβ測定対象に関するピーク時間よりも早くてもよく、上記動態学的パラメータがピーク富化であり、Ａβ４２のピーク富化が上記第２のＡβ測定対象に関するピーク富化よりも低くてもよく、上記動態学的パラメータが初期下降単一指数勾配であり、Ａβ４２の該初期勾配が上記第２のＡβ測定対象に関する該初期勾配よりも急であってもよく、あるいは、上記動態学的パラメータが末期単一指数勾配であり、Ａβ４２の該末期勾配が上記第２のＡβ測定対象に関する該末期勾配よりも緩やかであってもよい。上記１又は複数の動態学的パラメータが安定同位体標識動態によって測定されてもよい。標識化アミノ酸が、６〜１２時間、６〜９時間、及び９〜１２時間からなる群より選択される期間に、１時間毎に被験者に投与されてもよい。標識化ペプチドの量及び非標識化ペプチドの量は質量分光分析法、タンデム質量分光分析法、及びそれらの組み合わせからなる群より選択される手段によって検知されてもよい。上記１又は複数の動態学的パラメータがＡβ富化動態に関する数学的モデルを用いて求められてもよい。上記方法が、上記標識化アミノ酸の患者への投与後の単一の時点において、上記第２のＡβ測定対象と比較したＡβ４２の同位体富化を計算することを更に含んでもよい。上記第２のＡβ測定対象がＡβ４２以外のＡβペプチド及び全Ａβからなる群より選択されてもよい。上記Ａβ４２以外のＡβペプチドがＡβ３８又はＡβ４０であってもよい。上記方法が、（ｉ）上記Ａβ４２の動態学的パラメータと、上記第２のＡβ測定対象に関する上記と同一の動態学的パラメータとの間の比を計算すること、及び（ｉｉ）（ｉ）において計算された上記比を閾値と比較することを更に含んでもよく、閾値よりも低い値は当該患者がアミロイド・プラークを有することを示す。
【００１３】
第３の態様においては、患者のアミロイド病態の診断方法が提供される。該方法は、（ｉ）１組のモデル・パラメータを含む、Ａβの定常状態での動態に関する数学的モデルを創出すること、（ｉｉ）ｋｅｘ４２を１０倍し、それをＦＴＲ比に加える計算を行うこと、及び（ｉｉｉ）（ｉｉ）からの値を閾値と比較することを含み、上記閾値よりも低い値は被験者がアルツハイマー病を有することを示す。上記１組のモデル・パラメータは、Ａβ４２の不可逆的消失に関する速度定数であるｋｅｘ４２、及びＡβ４０の不可逆的消失に関する速度定数を含む。ｋｅｘ４２はＡβ４２の交換コンパートメント内への進入速度を記述し、ＦＴＲ比はＡβ４２対Ａβ４０に対する不可逆的消失に関する速度定数の比である。上記アミロイド病態がアミロイド・プラーク、異常Ａβ動態、及びアルツハイマー病からなる群より選択されてもよい。
【００１４】
第４の態様において、少なくとも１種のＡβイソ型の富化動態の経時変化を推定するためのモデルの較正方法が提供される。該方法は、ａ）患者に導入された標識化残基の量に関するデータ値を時間の関数として得ること、但し、上記少なくとも１種のＡβイソ型の一部分が標識化残基を含む、ｂ）得られたデータ値に基づく上記モデルにより、上記少なくとも１種のＡβイソ型の代謝経路をモデル化し、１組のモデル・パラメータ及び推定される上記少なくとも１種のアミロイドの富化動態の経時変化を計算すること、及びｃ）上記推定される上記少なくとも１種のＡβイソ型の富化動態の経時変化を、当該患者から得られた、実測された上記少なくとも１種のアミロイドの富化動態の経時変化と比較することを含む。上記推定される富化動態の経時変化が上記実測された富化動態の経時変化と一致する場合には、上記モデルは上記コンパートメント・モデルが較正されていると決定する。上記推定される富化動態の経時変化が上記実測された富化動態の経時変化と一致しない場合には、上記モデルは上記１組のモデル・パラメータの少なくとも１を変更し、該変更されたモデル・パラメータを用いてＡβペプチドの代謝経路を再モデル化し、上記少なくとも１種のアミロイドの富化の、新たな推定される経時変化を計算してもよく、これらのステップは、上記コンパートメント・モデルが較正されるまで繰り返されてもよい。
【００１５】
第５の態様においては、少なくとも１種のＡβイソ型の富化動態の経時変化を推定するためのアミロイド動態モデル化システムが提供される。該システムは、ａ）少なくとも１のプロセッサ、及びｂ）上記少なくとも１のプロセッサ上で実行可能な複数のモジュールを備えるアミロイド動態アプリケーションを含むＣＲＭを備えていてもよい。上記複数のモジュールは、ｉ）患者の血漿中への標識化残基の注入を表わし、且つ患者の血液脳関門（ｂｌｏｏｄ  ｂｒａｉｎ  ｂａｒｒｉｅｒ）（ＢＢＢ）を通過する標識化残基の輸送を表す血漿モジュール、ｉｉ）標識化残基のＡＰＰ中への取り込み及びＣ９９の生成を表す脳組織モジュール、ｉｉｉ）少なくとも１種のＡβイソ型を生成するＣ９９の開裂、及びそれに続く、患者の脳内での上記少なくとも１種のＡβイソ型の動態を表すアミロイド動態モジュール、ｉｖ）患者のＣＳＦ内への上記少なくとも１種のＡβイソ型の輸送を表すＣＳＦモジュール、ｖ）患者における上記少なくとも１種のＡβイソ型の予測富化動態と実測富化動態との間の一致を最適化するために、上記血漿モジュールに入力された血漿ロイシン富化の時間履歴に対する当該モデルの動的応答を規定する１組のモデル・パラメータを反復して調節するモデル調整モジュール、及びｖｉ）当該システムへの入力を受け取り、当該システムからの出力を伝達するために用いられる１又は複数のフォームを作成するＧＵＩモジュールを備えていてもよい。上記血漿モジュールが少なくとも１種のアミノ酸の血漿濃度を含む血漿アミノ酸コンパートメントを備え、上記少なくとも１種のアミノ酸の上記血漿濃度が患者への標識化アミノ酸の注入の時間履歴を含む入力を用いて求められてもよい。上記脳組織モジュールは、ａ）ＡＰＰの合計量を含むＡＰＰコンパートメント、ｂ）上記血漿アミノ酸コンパートメントから上記ＡＰＰコンパートメント中のＡＰＰ分子中への上記少なくとも１種のアミノ酸の取り込み速度を含むＡＰＰ取り込み速度、ｃ）Ｃ９９Ｃ末端断片の合計量を含むＣ９９コンパートメント、ｄ）上記Ｃ９９コンパートメント中の、上記ＡＰＰ分子からの上記Ｃ９９Ｃ末端断片の生成速度を含むＣ９９生成速度、及びｅ）上記Ｃ９９コンパートメントからの上記Ｃ９９Ｃ末端断片の消失速度を含むＣ９９クリアランス速度を備える。上記アミロイド動態モジュールが、ａ）可溶性Ａβ４２イソ型の量を含む可溶性Ａβ４２イソ型コンパートメント、ｂ）上記Ｃ９９Ｃ末端断片からの可溶性Ａβ４２イソ型の生成速度を含むＡβ４２イソ型生成速度、ｃ）上記可溶性ＡβコンパートメントからのＡβ４２イソ型の消失速度を含むＡβ４２イソ型のクリアランス速度、ｄ）上記可溶性Ａβ４２イソ型の、取り込まれたＡβ４２イソ型への変換速度を含むＡβ４２取り込み速度、及びｅ）取り込まれたＡβ４２イソ型の合計量を含む循環Ａβ４２コンパートメントを備える。上記ＣＳＦモジュールが、ａ）ＣＳＦ  Ａβ４２イソ型の合計量を含むＣＳＦ  Ａβ４２コンパートメント、ｂ）上記可溶性Ａβ４２コンパートメントから上記ＣＳＦ  Ａβ４２コンパートメントへの可溶性Ａβ４２イソ型の移動速度を含むＣＳＦ  Ａβ４２移動速度、及びｃ）ＣＳＦ  Ａβ４２プールからのＣＳＦ  Ａβ４２の消失速度を含むＣＳＦ  Ａ��４２クリアランス速度を備える。上記アミロイド動態モジュールが、ａ）可溶性比較Ａβイソ型の量を含む可溶性比較Ａβイソ型コンパートメント、ｂ）上記Ｃ９９Ｃ末端断片からの可溶性比較Ａβイソ型の生成速度を含む比較Ａβイソ型生成速度、及びｃ）上記可溶性比較Ａβイソ型コンパートメントからの可溶性比較Ａβイソ型の消失速度を含む比較Ａβイソ型クリアランス速度を更に備えていてもよい。上記ＣＳＦモジュールが、ａ）ＣＳＦ比較Ａβイソ型の合計量を含むＣＳＦ比較Ａβイソ型コンパートメント、ｂ）上記可溶性比較Ａβイソ型コンパートメントから上記ＣＳＦ比較Ａβイソ型コンパートメントへの可溶性比較Ａβイソ型の移動速度を含むＣＳＦ比較Ａβイソ型移動速度、及びｃ）上記ＣＳＦ比較Ａβイソ型コンパートメントからのＣＳＦ比較Ａβイソ型の消失速度を含むＣＳＦ比較Ａβイソ型クリアランス速度を更に備えていてもよい。上記比較Ａβイソ型がＡβ３８及びＡβ４０より選択されてもよい。
【００１６】
第６の態様においては、患者のＣＮＳ中のアミロイドβ（Ａβ）の動態推定システムが開示され、該システムは、少なくとも１のプロセッサ、及び上記少なくとも１のプロセッサを用いて実行可能な複数のモジュールを備える、ＣＮＳ  Ａβ動態モデル・アプリケーションを備える。上記モジュールが、ａ）少なくとも１種のアミノ酸の血漿濃度を含む血漿アミノ酸コンパートメントを推定するための血漿アミノ酸モジュール、ｂ）上記血漿アミノ酸コンパートメントからＡＰＰコンパートメント中のＡＰＰ分子中への上記少なくとも１種のアミノ酸の取り込み速度を含むＡＰＰ取り込み速度を推定するためのＡＰＰ取り込みモジュール、ｃ）ＡＰＰ分子の合計量を含む上記ＡＰＰコンパートメントを推定するためのＡＰＰモジュール、ｄ）Ｃ９９コンパートメント中の、上記ＡＰＰ分子からのＣ９９Ｃ末端断片の生成速度を含むＣ９９生成速度を推定するためのＣ９９生成モジュール、ｅ）上記Ｃ９９コンパートメントからの上記Ｃ９９Ｃ末端断片の消失速度を含む、Ｃ９９クリアランス速度を推定するためのＣ９９クリアランスモジュール、ｅ）上記Ｃ９９Ｃ末端断片の合計量を含む上記Ｃ９９コンパートメントを推定するためのＣ９９モジュール、ｆ）少なくとも１種の遊離Ａβイソ型生成速度を推定するための遊離Ａβ生成モジュールであって、但し、各遊離Ａβイソ型生成速度は遊離Ａβコンパートメント中の上記Ｃ９９Ｃ末端断片からの遊離Ａβイソ型の生成速度を含む上記モジュール、ｇ）少なくとも１種の遊離Ａβイソ型クリアランス速度を推定するための遊離Ａβクリアランスモジュールであって、但し、各遊離Ａβイソ型クリアランス速度は上記遊離Ａβコンパートメントからの上記遊離Ａβイソ型の１種の消失速度を含む上記モジュール、ｈ）全ての遊離Ａβイソ型の合計量を含む上記遊離Ａβコンパートメントを推定するための遊離Ａβモジュール、ｉ）遊離Ａβ循環モジュールであって、少なくとも１種の遊離Ａβの取り込み速度、但し、各遊離Ａβの取り込み速度は、遊離Ａβイソ型の循環Ａβコンパートメント中の取り込まれたＡβイソ型への変換速度を含む、及び少なくとも１種のＡβの循環速度、但し、各Ａβの循環速度は、上記循環Ａβコンパートメント中の取り込まれたＡβイソ型の、上記遊離Ａβコンパートメント中の遊離Ａβイソ型へと戻る循環速度を含む、を推定するための上記モジュール、ｊ）少なくとも１種のＣＳＦ  Ａβの移動速度を推定するためのＣＳＦ  Ａβ移動モジュールであって、但し、各Ａβの移動速度は上記遊離ＡβコンパートメントからＣＳＦ  Ａβコンパートメントへの１種の遊離Ａβイソ型の移動速度を含む上記モジュール、ｋ）少なくとも１種のＣＳＦ  Ａβのクリアランス速度を推定するためのＣＳＦ  Ａβクリアランスモジュールであって、但し、各ＣＳＦ  Ａβのクリアランス速度は上記ＣＳＦ  Ａβコンパートメントからの１種のＣＳＦ  Ａβイソ型の消失速度を含む上記モジュール、並びに、ｌ）上記ＣＳＦ  Ａβイソ型の合計量を含む上記ＣＳＦ  Ａβコンパートメントを推定するためのＣＳＦ  Ａβモジュールを備えていてもよい。上記Ａβイソ型がＡβ３８、Ａβ４０、及びＡβ４２より選択されてもよい。上記血漿アミノ酸コンパートメントの少なくとも一部が少なくとも１種の���識化アミノ酸の血漿濃度を含んでもよい。上記ＡＰＰコンパートメントの少なくとも一部が上記少なくとも１種の標識化アミノ酸を取り込む富化されたＡＰＰ分子の量を含んでもよい。上記Ｃ９９コンパートメントの少なくとも一部がある量の富化されたＡＰＰ分子から生成する富化されたＣ９９Ｃ末端断片の該量を更に含んでもよい。上記Ａβイソ型の少なくとも一部がある量の富化されたＣ９９Ｃ末端断片から生成する富化されたＡβイソ型の該量を更に含んでもよい。上記ＣＳＦ  Ａβ移動モジュールが少なくとも１種のＣＳＦ  Ａβの遅延を更に推定してもよく、但し、各ＣＳＦ  Ａβの遅延は、上記遊離Ａβコンパートメントから上記ＣＳＦ  Ａβコンパートメントへの、１種の遊離Ａβイソ型の移動の遅延を含む。上記少なくとも１種のＣＳＦ  Ａβの移動速度が脳内のＩＳＦの流体流動により表されてもよい。
【００１７】
第７の態様においては、アミロイドβ（Ａβ）イソ型富化動態のモデルの使用方法が提供され、該方法は、ａ）患者から、患者に注入された標識化残基の濃度の経時変化を含む実測されたＡβ富化動態データ、実測された当該患者のＣＳＦ中のＡβ４２富化動態の経時変化、及び実測された、当該患者における少なくとも１種のその他の比較Ａβイソ型の富化動態の経時変化を得ること、ｂ）上記実測されたＡβ富化動態データをモデルに入力すること、但し、上記モデルはＡβ４２及び上記少なくとも１種のその他の比較Ａβイソ型の富化動態を表す、ｃ）当該モデルから１組のモデル・パラメータを得ること、ｄ）当該モデルからの少なくとも２つのモデル・パラメータの数学的組み合わせを含むモデル・インデックスを計算すること、ｅ）上記モデル・インデックスを予め選択された閾値範囲と比較すること、及びｆ）上記モデル・インデックスが上記閾値範囲から外れる場合に、当該患者の病態を識別することを含む。上記モデル・インデックスが上記閾値範囲から外れる場合に、上記病態がアルツハイマー病と識別されてもよい。上記モデル・インデックスを、予め選択された上記病態のモデル・インデックスに対する相関関係と比較することにより病態の重症度が識別されてもよい。上記病態の上記相関関係がある範囲の病態の患者の母集団から得られる、上記モデル・インデックスのＰＩＢイメージング値に対する相関関係であってもよい。上記患者から実測Ａβ富化動態データがＳＩＬＫ法によって得られてもよい。上記標識化残基が標識化ロイシンであってもよい。上記少なくとも１種のその他の比較Ａβイソ型はＡβ３８及びＡβ４０より選択されてもよい。上記モデル・パラメータがＡβイソ型の濃度、移動速度、不可逆的消失速度、交換速度、遅延速度、及びそれらの組み合わせより選択されてもよい。上記モデル・インデックスがＡβ４２の不可逆的消失速度及びＡβ４２の移動速度を用いて計算されてもよい。上記モデル・パラメータが、推定Ａβ富化動態の実測Ａβ富化動態に対する最適な合致が得られるまで、該モデル・パラメータを反復して変化させることによって得られてもよい。
【００１８】
第８の態様においては、少なくとも１種のＡβイソ型の富化動態の経時変化を推定するためのアミロイド動態モデル化システムが提供され、該システムは、ａ）少なくとも１のプロセッサ、及びｂ）上記少なくとも１のプロセッサ上で実行可能な複数のモジュールを備えるアミロイド動態アプリケーションを含むＣＲＭを備える。上記複数のモジュールは、ｉ）患者の血漿中への標識化残基の注入を表わし、且つ患者の血液脳関門（ＢＢＢ）を通過する上記標識化残基の輸送を表す血漿モジュール、ｉｉ）上記標識化残基のＡＰＰ中への取り込み及びＣ９９の生成を表す脳組織モジュール、ｉｉｉ）少なくとも１種のＡβイソ型を生成するＣ９９の開裂、及びそれに続く、患者の脳内での上記少なくとも１種のＡβイソ型の動態を表すアミロイド動態モジュール、ｉｖ）患者のＣＳＦ内への上記少なくとも１種のＡβイソ型の輸送を表すＣＳＦモジュール、ｖ）上記少なくとも１種のＡβイソ型の、患者の血液内への輸送を表す血液富化モジュール、ｖ）患者における上記少なくとも１種のＡβイソ型の予測富化動態と実測富化動態との間の一致を最適化するために、上記血漿モジュールに入力された血漿ロイシン富化の時間履歴に対する当該モデルの動的応答を規定する１組のモデル・パラメータを反復して調節するモデル調整モジュール、及びｖｉ）当該システムへの入力を受け取り、当該システムからの出力を伝達するために用いられる１又は複数のフォームを作成するＧＵＩモジュールを備えていてもよい。上記血漿モジュールが少なくとも１種のアミノ酸の血漿濃度を含む血漿アミノ酸コンパートメントを備え、上記少なくとも１種のアミノ酸の上記血漿濃度が患者への標識化アミノ酸の注入の時間履歴を含む入力を用いて求められてもよい。上記脳組織モジュールが、ａ）ＡＰＰの合計量を含むＡＰＰコンパートメント、ｂ）上記血漿アミノ酸コンパートメントから上記ＡＰＰコンパートメント中のＡＰＰ分子中への上記少なくとも１種のアミノ酸の取り込み速度を含むＡＰＰ取り込み速度、ｃ）Ｃ９９Ｃ末端断片の合計量を含むＣ９９コンパートメント、ｄ）上記Ｃ９９コンパートメント中の、上記ＡＰＰ分子からの上記Ｃ９９Ｃ末端断片の生成速度を含むＣ９９生成速度、及びｅ）上記Ｃ９９コンパートメントからの上記Ｃ９９Ｃ末端断片の消失速度を含むＣ９９クリアランス速度を備える。上記アミロイド動態モジュールが、ａ）可溶性Ａβ４２イソ型の量を含む可溶性Ａβ４２イソ型コンパートメント、ｂ）上記Ｃ９９Ｃ末端断片からの可溶性Ａβ４２イソ型の生成速度を含むＡβ４２イソ型生成速度、ｃ）上記可溶性ＡβコンパートメントからのＡβ４２イソ型の消失速度を含むＡβ４２イソ型のクリアランス速度、ｄ）上記可溶性Ａβ４２イソ型の、取り込まれたＡβ４２イソ型への変換速度を含むＡβ４２取り込み速度、及びｅ）取り込まれたＡβ４２イソ型の合計量を含む循環Ａβ４２コンパートメントを備える。上記ＣＳＦモジュールが、ａ）ＣＳＦ  Ａβ４２イソ型の合計量を含むＣＳＦ  Ａβ４２コンパートメント、ｂ）上記可溶性Ａβ４２コンパートメントから上記ＣＳＦ  Ａβ４２コンパートメントへの可溶性Ａβ４２イソ型の移動速度を含むＣＳＦ  Ａβ４２移動速度、及び  ｃ）ＣＳＦ  Ａβ４２プールからの���ＳＦ  Ａβ４２の消失速度を含むＣＳＦ  Ａβ４２クリアランス速度を備える。上記アミロイド動態モジュールが、ａ）可溶性比較Ａβイソ型の量を含む可溶性比較Ａβイソ型コンパートメント、ｂ）上記Ｃ９９Ｃ末端断片からの可溶性比較Ａβイソ型の生成速度を含む比較Ａβイソ型生成速度、及びｃ）上記可溶性比較Ａβイソ型コンパートメントからの可溶性比較Ａβイソ型の消失速度を含む比較Ａβイソ型クリアランス速度を更に備えていてもよい。上記ＣＳＦモジュールが、ａ）ＣＳＦ比較Ａβイソ型の合計量を含むＣＳＦ比較Ａβイソ型コンパートメント、ｂ）上記可溶性比較Ａβイソ型コンパートメントから上記ＣＳＦ比較Ａβイソ型コンパートメントへの可溶性比較Ａβイソ型の移動速度を含むＣＳＦ比較Ａβイソ型移動速度、及びｃ）上記ＣＳＦ比較Ａβイソ型コンパートメントからのＣＳＦ比較Ａβイソ型の消失速度を含むＣＳＦ比較Ａβイソ型クリアランス速度を更に備えていてもよい。上記血液富化モジュールが、ａ）血液Ａβ４２イソ型の合計量を含む血液Ａβ４２コンパートメント、ｂ）上記可溶性Ａβ４２コンパートメントから上記血液Ａβ４２コンパートメントへの可溶性Ａβ４２イソ型の移動速度を含む血液Ａβ４２移動速度、及びｃ）血液Ａβ４２プールからの血液Ａβ４２の消失速度を含む血液Ａβ４２クリアランス速度を備える。上記比較Ａβイソ型がＡβ３８及びＡβ４０より選択されてもよい。
【００１９】
第９の態様においては、少なくとも１種のＡβイソ型の富化動態の経時変化を推定するためのアミロイド動態モデル化システムが提供され、該システムは、ａ）少なくとも１のプロセッサ、及びｂ）上記少なくとも１のプロセッサ上で実行可能な複数のモジュールを備えるアミロイド動態アプリケーションを含むＣＲＭを備えていてもよい。上記複数のモジュールは、ｉ）患者の血漿中への標識化残基の注入を表わし、且つ患者の血液脳関門（ＢＢＢ）を通過する上記標識化残基の輸送を表す血漿モジュール、ｉｉ）上記標識化残基のＡＰＰ中への取り込み及びＣ９９の生成を表す脳組織モジュール、ｉｉｉ）少なくとも１種のＡβイソ型を生成するＣ９９の開裂、及びそれに続く、患者の脳内での上記少なくとも１種のＡβイソ型の動態を表すアミロイド動態モジュール、ｖ）上記少なくとも１種のＡβイソ型の、患者の血液内への輸送を表す血液富化モジュール、ｖ）患者における上記少なくとも１種のＡβイソ型の予測富化動態と実測富化動態との間の一致を最適化するために、上記血漿モジュールに入力された血漿ロイシン富化の時間履歴に対する当該モデルの動的応答を規定する１組のモデル・パラメータを反復して調節するモデル調整モジュール、及びｖｉ）当該システムへの入力を受け取り、当該システムからの出力を伝達するために用いられる１又は複数のフォームを作成するＧＵＩモジュールを備えていてもよい。上記血漿モジュールが少なくとも１種のアミノ酸の血漿濃度を含む血漿アミノ酸コンパートメントを備え、上記少なくとも１種のアミノ酸の上記血漿濃度が患者への標識化アミノ酸の注入の時間履歴を含む入力を用いて求められてもよい。上記脳組織モジュールが、ａ）ＡＰＰの合計量を含むＡＰＰコンパートメント、ｂ）上記血漿アミノ酸コンパートメントから上記ＡＰＰコンパートメント中のＡＰＰ分子中への上記少なくとも１種のアミノ酸の取り込み速度を含むＡＰＰ取り込み速度、ｃ）Ｃ９９Ｃ末端断片の合計量を含むＣ９９コンパートメント、ｄ）上記Ｃ９９コンパートメント中の、上記ＡＰＰ分子からの上記Ｃ９９Ｃ末端断片の生成速度を含むＣ９９生成速度、及びｅ）上記Ｃ９９コンパートメントからの上記Ｃ９９Ｃ末端断片の消失速度を含むＣ９９クリアランス速度を備える。上記アミロイド動態モジュールが、ａ）可溶性Ａβ４２イソ型の量を含む可溶性Ａβ４２イソ型コンパートメント、ｂ）上記Ｃ９９Ｃ末端断片からの可溶性Ａβ４２イソ型の生成速度を含むＡβ４２イソ型生成速度、ｃ）上記可溶性ＡβコンパートメントからのＡβ４２イソ型の消失速度を含むＡβ４２イソ型のクリアランス速度、ｄ）上記可溶性Ａβ４２イソ型の、取り込まれたＡβ４２イソ型への変換速度を含むＡβ４２取り込み速度、及びｅ）取り込まれたＡβ４２イソ型の合計量を含む循環Ａβ４２コンパートメントを備える。上記アミロイド動態モジュールが、ａ）可溶性比較Ａβイソ型の量を含む可溶性比較Ａβイソ型コンパートメント、ｂ）上記Ｃ９９Ｃ末端断片からの可溶性比較Ａβイソ型の生成速度を含む比較Ａβイソ型生成速度、及びｃ）上記可溶性比較Ａβイソ型コンパートメントからの可溶性比較Ａβイソ型の消失速度を含む比較Ａβイソ型クリアランス速度を更に備えていてもよい。上記血液富化モジュールが、ａ）血液Ａβ４２イソ型の合計量を含む血液Ａβ４２コンパートメント、ｂ）上記可溶性Ａβ４２コンパートメントから上記血液Ａβ４２コンパートメントへの可溶性Ａβ４２イソ型の移動速度を含む血液Ａβ４２移動速度、及びｃ）血液Ａβ４２プールからの血液Ａβ４２の消失速度を含む血液Ａβ４２クリアランス速度を備える。上記比較Ａβイソ型がＡβ３８及びＡβ４０より選択されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】細胞内でのアミロイド前駆体タンパク質（ＡＰＰ）［配列番号１］のアミロイドβ（Ａβ）へのプロセッシングを図解する概略図である。
【図２】Ａβのプロセッシング及びＡβイソ型がイン・ビボでとり得る経路を図解する概略図である。
【図３】Ａβの代謝及び輸送に関するコンパートメント・モデルの全体構成を図解する簡略図である。
【図４】ＣＳＦにおける実測Ａβ濃度を有する、Ａβの代謝及び輸送に関するコンパートメント・モデルの詳細構成を図解する詳細図である。
【図５】標識化ロイシン注入中及び注入後における、富化のプラトーに規格化された血漿ロイシン富化の経時変化をまとめたグラフである。
【図６Ａ−Ｂ】非変異保有者のＣＳＦにおける平均的なＡβ等方性動態の経時変化プロフィールを、等方性富化比として（図６Ａ）、及び血漿ロイシン富化のプラトーに規格化された富化として、モデル適合曲線（図６Ｂ）と共に図解する図である。
【図６Ｃ−Ｄ】ＰＩＢ陰性の変異保持者のＣＳＦにおける平均的なＡβ等方性動態の経時変化プロフィールを、等方性富化比率として（図６Ｃ）、及び血漿ロイシン富化のプラトーに規格化された富化として、モデル適合曲線（図６Ｄ）と共に図解する図である。
【図６Ｅ−Ｆ】ＰＩＢ陽性の変異保持者のＣＳＦにおける平均的なＡβ等方性動態の経時変化プロフィールを、等方性富化比率として（図６Ｅ）、及び血漿ロイシン富化のプラトーに規格化された富化として、モデル適合曲線（図６Ｆ）と共に図解する図である。
【図７】一実施形態に係るコンパートメント・モデルの較正及び実行のためのコンピュータ処理環境を図解するブロック図である。
【図８】一実施形態に係るコンパートメント・モデルの較正及び実行のためのコンピュータ処理装置を図解するブロック図である。
【図９】一実施形態に係るコンパートメント・モデルを較正及び実行する場合に用いることができるデータソースを図解するブロック図である。
【図１０】一実施形態に係るコンパートメント・モデルの較正及び実行のためのコンピュータ処理装置を図解するブロック図である。
【図１１】一実施形態に係るコンパートメント・モデルの一較正方法を図解するフローチャートである。
【図１２】一態様におけるＡβの代謝及び輸送に関するコンパートメント・モデルの変更された構成を図解する図である。
【図１３】脳室から脳表面／ＣＳＦへのＡβ４２の流動を図解する図である。
【図１４Ａ−Ｂ】脳室から脳表面／ＣＳＦへの圧力（図１４Ａ）及び流速(図１４Ｂ)をまとめたグラフである。
【図１５】患者の病態を識別するための動態モデルの使用方法を図解するフローチャートである。
【図１６】一態様におけるアミロイド動態モデル化システムのモジュールを図解するブロック図である。
【図１７】一態様における流動モデルのノードを図解する概略図である。
【図１８】一態様における流動モデルの単一のノードの詳細構成を図解する概略図である。
【図１９】Ａβ４２に関する動態追跡子曲線の後端の下降する富化に適合する単一指数勾配を示す２つのグラフである。
【図１９Ａ】ピークの後端全体が、経時変化の終点（３６時間）に向かって単一指数的であることを図解する図である。
【図１９Ｂ】対照的に、第２のより緩やかな指数的な、ピークに対する尾部の形跡が存在することを図解する図であり、これらの場合、上記のより緩やかな尾部を目視で除外した、初期の急な勾配が選択される。これらのグラフは、富化の自然対数対時間を示し、単一指数勾配ＦＣＲは上記勾配の負数である。
【図２０】動態追跡子曲線の後端上の中間点付近の同位体富化の比較が、非常に顕著にＰＩＢ群を識別することができることを示す３つのグラフである。
【図２０Ａ】ｙ軸上でグラフに記入された、２３時間におけるＡβ４２の標識化パーセント／Ａβ４０の標識化パーセントの比、及びｘ軸上でグラフに記入されたＰＩＢ染色を表す。０．９の閾値比が破線で示される。
【図２０Ｂ】ｙ軸上でグラフに記入された、２３時間及び２４時間におけるＡβ４２の標識化パーセント／Ａβ４０の標識化パーセントの比の平均、及びｘ軸上でグラフに記入されたＰＩＢ染色を表す。０．９の閾値比が破線で示される。
【図２０Ｃ】ＰＩＢ染色の関数としてプロットされた、ｋｅｘ４２を１０倍したものをＡβ４２対Ａβ４０に対する不可逆的消失に関する速度定数の比に加えた計算値（１０×ｋｅｘ４２＋ＦＴＲ比）を示す。１．７５の閾値比が破線で示される。ＭＣ＋＝ＰＥＴによりＰＩＢ陽性であるＰＳＥＮ１又はＰＳＥＮ２変異を有する患者、ＭＣ−＝ＰＥＴによりＰＩＢ陰性であるＰＳＥＮ１又はＰＳＥＮ２変異を有する患者、ＮＣ＝非変異保有者である兄弟姉妹の比較対照者である。
【図２１】血液における実測Ａβ濃度を有する、Ａβの代謝及び輸送に関するコンパートメント・モデルの詳細構成を図解する詳細図である。  同一の参照符号及び参照ラベルは図面の各図間で同一の要素を示す。図中に用いられる標題は、特許請求の範囲の範囲を限定すると解釈されるべきではない。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本願において提供されるのは、ＣＮＳ生体分子、特に1種又は複数種のアミロイドβ（Ａβ）イソ型のイン・ビボでの動態及び代謝のモデル化方法である。本願において用いられる用語「ＣＮＳ生体分子」とは、中枢神経系（ＣＮＳ）中で合成される生体分子を指す。当業者は、生体分子はＣＮＳ中で合成され得る一方、該生体分子は体内の他のコンパートメントへと移送されることができ、該生体分子はＣＮＳ中、末梢神経系、又は神経系外（例えば血液中）において検知され得ることを認識しよう。上記動態モデルは、それらに限定されるものではないが、患者の血液及び／又は脳脊髄液（ＣＳＦ）を始めとする、患者からの実測データを利用して構築する及び／又は較正することができる。本願において定義される血液とは、全血、血漿、血清、及び本技術分野において公知の任意の他の血液画分を指すことができる。本開示は、定常状態における代謝動態パラメータを求める及び予測することによるモデルの構築方法を更に提供する。加えて、本開示は更に、種々の状態におけるＡβイソ型の濃度、1種又は複数種のＡβイソ型の代謝回転速度、及び1種又は複数種のＡβイソ型の生成速度を求めるための、1種又は複数種のＡβイソ型のイン・ビボ代謝のモデル化方法を提供する。その上提供されるのは、患者の病態を識別し、患者の体内のＡβイソ型の富化動態及び／又は濃度の状況を予測するための、上記モデルの使用方法である。特に、本開示は動態モデルにおけるＡβの代謝回転動態のモデル化方法に関する。一態様において、上記動態モデルは、定常状態のコンパートメント・モデル、流動モデル、又は限定されないそれらの組み合わせであってよい。一態様において、上記動態モデルは任意のＣＮＳ生体分子の代謝をモデル化するために用いられてもよい。
【００２２】
上記モデルの構築方法は、それに限定されるものではないが、患者に導入された標識化残基の濃度をある期間にわたって測定することを含んでもよい。上記標識化残基は当該患者の体内のＡβ前駆体中に取り込まれ得る。上記方法は、生物学的試料中の、患者の体内において上記標識化残基を取り込むＡβイソ型の濃度を実測すること、及び上記実測データを公知の又は仮定された関係及び／又は代謝過程に取り込むことを更に含んでもよい。一態様において、上記モデルは実測値を予測することができる。上記モデルは、予測値を実測値に対して較正すること、及びＣＮＳ中における１種又は複数種のＡβイソ型の予測富化動態の、当該患者からの実測動態に対する最適な適合を与える１組のモデル・パラメータを調整することにより構築されてもよい。一態様において、上記モデルは各患者に特異なモデル・パラメータを出力することができる。
【００２３】
脳内の、上記１種又は複数種のＡβ前駆体及び／又は１種又は複数種のＡβイソ型の濃度、及び関連する代謝過程を当該モデル内に表すことができる。一態様において、当該モデル内のこの表現としては、コンパートメント、速度定数、流動方程式、及び／又は本技術分野で公知の、限定されない任意の他の数学的表現を挙げることができる。一態様において、コンパートメントにおける上記濃度は、その前のコンパートメントにおける当該濃度に、上記２のコンパートメント間の移動速度定数を乗じ、全ての不可逆的消失を減じることによって計算することができる。上記モデルの別な態様は、異なる数のコンパートメント又は異なる種類のコンパートメント、コンパートメントの順序、Ａβイソ型の輸送及び流動を決定する式、モデル化されるべきＡβイソ型、又はＣＮＳ生体分子の代謝をモデル化するための任意の他の態様によって差別化することができる。
【００２４】
別の態様において、上記動態モデルは、脳内の可溶性Ａβイソ型の移動を、脳室から脳表面への、並びにＣＳＦ及び／又は血液中への流動として表してもよい。一態様において、脳間質液（ｉｎｔｅｒｓｔｉｔｉａｌ  ｆｌｕｉｄ）（ＩＳＦ）中のＡβイソ型の上記移動は、少なくとも１の流体流動方程式によって表すことができる。別な態様において、上記Ａβイソ型の流動は、空間的に分布したノードとＡβイソ型がＩＳＦ及び脳表面に進入することができる点との間の移動として表されてもよい。
【００２５】
一態様において、ＣＳＦ及び／又は血液中の標識化残基濃度及び実測標識化Ａβイソ型濃度が、標識化Ａβの代謝のモデルを構築するため、及び各コンパートメント又は流動方程式に関連した速度定数を求めるために用いられてもよい。加えて、上記モデルは、ＣＳＦ中、脳内、血液中、又は患者における他の任意の位置におけるＡβイソ型の予測濃度を計算するために用いられてもよい。イン・ビボＡβ代謝のモデルの可能な用い方の非限定的な例としては、患者の病態の識別、患者から取得した実測データの曲線近似、代謝の予測、処理、及び/又は患者におけるＡβ及びそのイソ型の濃度、医薬設計の支援及びＣＮＳ疾患の理解のための微細な経路成分の識別、及び治験薬によって誘起され得るイソ型の動態の変化の調査が挙げられる。
【００２６】
Ａβのイン・ビボ代謝のモデル化方法の種々の態様の詳細な記載が、本願の以下に提示される。
【００２７】
Ｉ．Ａβのイン・ビボ代謝のモデルの構築方法
種々の態様において、１又は複数の患者において、イン・ビボでの中枢神経系における１種又は複数種のＡβイソ型の合成を表わすための、及び１種又は複数種のＡβイソ型の代謝回転速度及び生成速度を予測するためのモデルの構築方法が提供される。標識化残基の量の経時変化及び少なくとも１種のＡβイソ型の濃度を始めとする患者からのデータを、当該モデルの構築に用いることができる。
【００２８】
（ａ）変性疾患
種々の態様において、上記モデルは、患者における少なくとも１種のＡβイソ型の代謝回転速度及び生成速度を予測するために用いることができる。一態様において、上記モデルは、Ａβアミロイド症を有する被験者における、Ａβイソ型の代謝回転速度及び生成速度の調節不全の影響を予測するために用いることができる。用語「Ａβアミロイド症」とは、特異な代謝（例えば、生成の増加、クリアランスの低下、又はその両者）に起因し得る、被験者におけるＡβの沈着を指す。Ａβアミロイド症は、臨床的には、アミロイド像（例えばＰｉＢ  ＰＥＴ）又は脳脊髄液（ＣＳＦ）のＡβ４２若しくはＡβ４２／４０比の減少のいずれかによる、脳内のＡβ沈着の形跡として定義される。例えば、それぞれがこれにより、参照によりその全てが組み入れられる、Ｋｌｕｎｋ  ＷＥら、Ａｎｎ  Ｎｅｕｒｏｌ  ５５（３）  ２００４、及びＦａｇａｎ  ＡＭら、Ａｎｎ  Ｎｅｕｒｏｌ  ５９（３）  ２００６を参照されたい。Ａβアミロイド症を有する被験者は、Ａβアミロイド症に関連する疾患も発症する危険性が高い。Ａβアミロイド症に関連する疾患としては、それらに限定されるものではないが、アルツハイマー病（ＡＤ）、脳アミロイド血管症、レビー小体型認知症、及び封入体筋炎が挙げられる。Ａβアミロイド症に関連する症状の非限定的な例としては、認知機能障害、変化した行動、異常な言語機能、感情の調節不全、発作、痴呆、及び神経系の構造又は機能障害を挙げることができる。
【００２９】
別な態様において、上記モデルは、患者における変性疾患に起因するＡβイソ型の代謝回転速度及び生成速度の調節不全の影響を予測するために用いることができる。それに限定されるものではないが、少なくとも１種のＡβイソ型を始めとする任意のＣＮＳ生体分子の代謝回転速度及び生成速度の調節不全によって特徴付けられる任意の変性疾患が、限定されることなく、上記モデルを用いて予測され得る。非限定的な例として、アルツハイマー病（ＡＤ）は、Ａβタンパク質の生成の増加、クリアランスの低下、又は生成の増加とクリアランスの低下の組み合わせに起因する、中枢神経系におけるアミロイド・プラークの蓄積によって特徴付けられる衰弱性疾患である。ＡＤは、本開示の種々の態様によって診断又は監視することができる代表的な疾患ではあるが、本開示はＡＤに限定されるものではない。上記方法は、それらに限定されるものではないが、ＡＤ、パーキンソン病、脳卒中、前頭側頭型認知症（ｆｒｏｎｔａｌ  ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｄｅｍｅｎｔｉａｓ）（ＦＴＤ）、ハンチントン病、進行性核上性麻痺（ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｓｕｐｒａｎｕｃｌｅａｒ  ｐａｌｓｙ）（ＰＳＰ）、大脳皮質基底核変性症（ｃｏｒｔｉｃｏｂａｓａｌ  ｄｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）（ＣＢＤ）、老化関連障害及び認知症、多発性硬化症、プリオン病（例えば、クロイツフェルトヤコブ病、牛海綿状脳症すなわち狂牛病、及びスクラピー）、レビー小体病、及び筋萎縮性側索硬化症（Ａｍｙｏｔｒｏｐｈｉｃ  Ｌａｔｅｒａｌ  Ｓｃｌｅｒｏｓｉｓ）（ＡＬＳすなわちルーゲーリック病）を始めとするいくつかの神経学的及び神経変性の疾患、障害、又は症状経過の動態のモデル化、診断、及び治療の有効性の評価に用いることができることが想定される。上記ＣＮＳ疾患のイン・ビボ動態のモデル化方法は、ＣＮＳの正常な生理機能、代謝、及び機能を研究するために用いることができることもまた想定される。
【００３０】
少なくとも１種のＡβイソ型又はその他のＣＮＳ生体分子のイン・ビボ代謝は、限定されることなく、任意のヒトの患者においてモデル化することができる。一態様において、ヒトの患者は、それらに限定されるものではないが、約８５才を超えるヒトの患者を始めとする高齢であってもよい。あるいは、ＣＮＳ生体分子のイン・ビボ代謝は、限定されることなく、他の哺乳動物の患者においてモデル化することができる。別の態様において、患者は犬や猫などの伴侶動物であってもよい。更に別の態様において、患者はウシ、ブタ、ウマ、ヒツジ又はヤギなどの家畜動物であってもよい。更に別の実施形態において、患者は動物園の動物であってもよい。別の態様では、患者は非ヒト霊長類又は齧歯類などの研究用動物であってもよい。
【００３１】
（ｂ）Ａβ代謝及び標識化の概要
種々の態様において、上記モデルの構成は、限定されることなく、任意の公知の又は仮定される、Ａβ生体代謝の経路及び／又は機序を用いて構築することができる。
【００３２】
如何なる特定の理論に限定されるものではないが、標識化アミノ酸を含むアミノ酸は、神経細胞内のアミロイド前駆体タンパク質（ＡＰＰ）中に取り込まれ得る。アミロイド前駆体タンパク質（ＡＰＰ）は、多くの細胞で発現される膜貫通タンパク質であり、神経細胞及び神経シナプス中で濃縮され得る。ＡＰＰは、α−、β−、及び／又はγ−セクレターゼにより処理されて、それに限定されるものではないが、Ａβを始めとする種々の長さのペプチドを生み出すことができる。Ｃ９９はＡＰＰのＣ末端断片を形成し、β−セクレターゼの作用によって開裂される。ＡβはＡＰＰの膜貫通ドメイン内に位置する３６〜４３のアミノ酸のペプチドである。Ａβは、一般的には、β−及びγ−セクレターゼによる連続的なＡＰＰの開裂により、又はγ−セクレターゼによるＣ９９の開裂により形成される。γ−セクレターゼは酵素成分ＰＳＥＮ１及びＰＳＥＮ２を含む。多様なＡβのイソ型（例えば、Ａβ３８、Ａβ４０、Ａβ４２）が、小胞体、トランスゴルジ網、又はポスト・プロセッシングの他の領域における更なるプロセッシング及び開裂によって生成し得る。図１は細胞内におけるＡＰＰのＡβへのプロセッシングを図解する概略図を示し、セクレターゼがＡＰＰを開裂させる位置を示す。Ａβのアミノ酸配列（配列番号１）を下部に示す。
【００３３】
ＡＰＰ及びＣ９９は細胞随伴性タンパク質であるため、これらのタンパク質は可溶性とは見なされず、また、流動機構を介して脳内に移送されない。しかし、γ−セクレターゼによる開裂後に、Ａβペプチドは脳間質液（ＩＳＦ）内に流入することができる。図２に図解するように、Ａβペプチドは脳内で分解され、可逆的高次構造（例えば、ミセル）中に取り込まれ、不可逆的にプラークに取り込まれ、血液脳関門を通過して血流へ輸送され得る、及び／又は、ＩＳＦがＣＳＦと合流する際に脳外に輸送され得る。分解及び血液脳関門からの退出は、可溶性Ａβイソ型モノマーの少なくとも一部を脳から不可逆的に除去し得る一方で、可溶性Ａβイソ型モノマーを伴う何がしかの高次構造及びプラークの循環が存在し得る。脳内のＩＳＦは脳毛細血管及び脳室に由来し得る。如何なる特定の理論に限定されるものではないが、脳室内の圧力は一般的にＣＳＦ内の圧力よりも高く、従って、脳室から脳表面へ、そしてＣＳＦへの外側に向かう流体の流動を誘起する。
【００３４】
イン・ビボでのＡβの形成及び動態を追跡するために、タンパク質生成の間に標識化残基を組み込むことによって、新たに形成されるＡＰＰを標識化することができる。標識化ＡＰＰは、その後、標識化Ａβイソ型へと開裂され得る。一態様において、上記標識化残基は、炭素、窒素の安定同位体、又はタンパク質生成の間にアミノ酸中に取り込まれ得る任意の他の安定同位体を有するアミノ酸であってよい。ロイシンは他のアミノ酸に比較してより容易に血液脳関門を通過可能であるため、ロイシンはＣＮＳ生体分子及びＡβへの使用に対してより好適であり得る。図１を再度参照すると、Ａβ内の標識化ロイシン（Ｌ）は黒で示される。
【００３５】
（ｃ）ＣＮＳ生体分子
上記モデルの構築方法は、それに限定されるものではないが、少なくとも１種のＡβイソ型を始めとするイン・ビボのＣＮＳに由来する任意の生体分子の代謝を表わすことを含むことができる。上記ＣＮＳ生体分子としては、それらに限定されるものではないが、タンパク質、脂質、核酸、炭水化物、又は本技術分野で公知の任意のＣＮＳ生体分子を挙げることができる。当該ＣＮＳ生体分子がイン・ビボ合成の間に標識化し得るものであり、当該ＣＮＳ生体分子の代謝を測定し得る試料を採取し得る限りにおいて、任意のＣＮＳ生体分子を表すことができる。一態様において、上記ＣＮＳ生体分子はＣＮＳ中で合成されたタンパク質である。モデル化されることが好適なタンパク質の非限定的な例としては、アミロイドβ（Ａβ）、Ａβイソ型及び他の変種、可溶性アミロイド前駆体タンパク質（ＡＰＰ）、アポリポタンパク質Ｅ（イソ型２、３、又は４）、アポリポタンパク質Ｊ（クラステリンとも呼ばれる）、タウ（ＡＤに関連する別のタンパク質）、グリア線維性酸性タンパク質、α−２マクログロブリン、シヌクレイン、Ｓ１００Ｂ、（多発性硬化症に関与する）ミエリン塩基性タンパク質、プリオン、インターロイキン、ＴＤＰ−４３、スーパーオキシドジスムターゼ−１、ハンチンチン、及び腫瘍壊死因子（ｔｕｍｏｒ  ｎｅｃｒｏｓｉｓ  ｆａｃｔｏｒ）（ＴＮＦ）が挙げられる。標的とすることができる更なるＣＮＳ生体分子としては、ＧＡＢＡ作動性神経細胞、ノルアドレナリン作動性神経細胞、ヒスタミン作動性神経細胞、セロトニン作動性神経細胞、ドーパミン作動性神経細胞、コリン作動性神経細胞、及びグルタミン作動性神経細胞の生成物、又はこれらと相互作用するタンパク質又はペプチドが挙げられる。
【００３６】
一態様において、上記方法はＡＰＰの代謝をモデル化し得る。更なる態様において、イン・ビボ代謝がモデル化される上記ＣＮＳ生体分子は、アミロイドβ（Ａβ）タンパク質であってよい。別な態様において、Ａβのイソ型（例えば、Ａβ４０、Ａβ４２、Ａβ３８及び／又はその他）がモデル化されてもよい。更なる態様において、Ａβの消化生成物（例えば、Ａβ６−１６、Ａβ１７−２８）がモデル化されてもよい。一態様において、上記モデルは、同時に１種を超えるＣＮＳ生体分子の代謝を表わしてもよい。一態様において、上記ＣＮＳ生体分子としては、それらに限定されるものではないが、Ｃ９９、ＡＰＰ、Ａβ３８、Ａβ４０、Ａβ４２、及び任意の他のＡβイソ型を挙げることができる。
【００３７】
（ｄ）標識化残基
一態様において、標識化残基血漿濃度が上記モデルに入力されてもよい。一態様において、上記標識化残基の血漿濃度は、モデルを構築するため及びモデル・パラメータを決定するために用いられてもよい。
【００３８】
上記方法がタンパク質の代謝をモデル化するために用いられる場合、上記標識化残基はアミノ酸とすることができる。当業者は、ＣＮＳ生体分子の標識を提供するために、少なくとも数種のアミノ酸を用いることができることを認識しよう。一般的にアミノ酸の選択は、（１）上記アミノ酸は、一般的に、着目するタンパク質又はペプチドの少なくとも１の残基中に存在する、（２）上記アミノ酸は、一般的に、速やかにタンパク質合成サイトに到達することができ、速やかに血液脳関門を挟んで平衡化することができる、（３）上記アミノ酸は、より高い標識化のパーセントが得られるように、理想的には（体内で生成されない）必須アミノ酸であってよい、（４）上記アミノ酸標識は、一般的に、着目するタンパク質の代謝に影響しない（例えば、非常に多量のロイシンの投与は筋肉の代謝に影響を与える場合がある。）、及び（５）所望のアミノ酸の比較的広い入手容易性（すなわち、一部のアミノ酸は他のアミノ酸よりも大幅に高価又は製造が困難である。）などの多様な因子に基づく。
【００３９】
一態様において、アミノ酸ロイシンがＣＮＳ中で合成されるタンパク質を標識化するために用いられてもよい。非必須アミノ酸を用いてもよいが、測定の正確性がより低下し得る。一態様において、６の１３Ｃ原子を含有する１３Ｃ６−フェニルアラニンが、神経由来のタンパク質を標識化するために用いられてもよい。一態様において、１３Ｃ６−ロイシンが、神経由来のタンパク質を標識化するために用いられてもよい。代表的な態様において、１３Ｃ６−ロイシンがアミロイドβを標識化するために用いられてもよい。
【００４０】
非放射性同位体及び放射性同位体の両方を含む、標識化アミノ酸の多数の市販の供給源がある。一般的に、標識化アミノ酸は生物学的に又は合成的にのいずれかによって製造することができる。生物学的に製造されたアミノ酸は、１３Ｃ、１５Ｎ、又は、当該生物がタンパク質を産生する際にアミノ酸中に組み込まれる別な同位体の濃縮混合物中で増殖させた生物（例えば、海藻である昆布）から得ることができる。その後、アミノ酸が分離され精製される。あるいは、アミノ酸は、任意の公知の合成化学的方法を用いて製造することができる。標識化残基は、当技術分野で公知の少なくともいくつかの方法のいずれかを使用して患者に投与することができる。好適な投与方法の非限定的な例としては、静脈内投与、動脈内投与、皮下投与、腹腔内投与、筋肉内投与、及び経口投与が挙げられる。一態様において、標識化残基は静脈内注入を用いて患者に投与される。
【００４１】
標識化残基は、選択される解析の形式（例えば、定常状態又は大量瞬時投与）に応じて、ある期間にわたってゆっくりと投与されてもよく、あるいは多量の一回の投薬として投与されてもよい。標識化ＣＮＳ生体分子の定常状態濃度に到達させるためには、標識化時間は、一般的に、標識化ＣＮＳ生体分子が信頼性をもって定量化することができるように、十分な継続期間とすべきである。血液試料中の標識化Ａβの定常状態濃度の信頼性のある定量化のための十分な標識化時間は、一般的には、ＣＳＦ試料中のＡβの定常状態濃度の信頼性のある定量化のために必要な時間よりも短い。例えば、ＵＳ７，８９２，８４５及びＵＳ１３／６６９，４９７を参照されたく、これらのそれぞれは、これにより、参照によりその全てが組み入れられる。この継続期間は、当該ＣＮＳ生体分子の合成に関連する生化学的経路が飽和に達するために十分となるように選択することができる。一態様において、上記継続期間は、それらに限定されるものではないが、ＡＰＰ合成、Ｃ９９及び上記少なくとも１種のＡβイソ型の開裂、上記少なくとも１種のＡβイソ型のＣＳＦへの輸送、及び上記少なくとも１種のＡβイソ型の血液への輸送を始めとする、患者の脳内の少なくとも１種のＡβイソ型の合成及び動態に関連する生化学的経路が飽和に達するために十分なものとすることができる。別な態様において、上記生化学的経路の飽和は、患者において測定されるＣＳＦ及び／又は血液中の上記少なくとも１種のＡβイソ型の安定化した濃度を検知することによって示すことができる。
【００４２】
一態様において、標識化残基は、血液中又はＣＳＦ中でのＡβの半減期よりも短い時間の間、静脈内注入で投与される。他の態様において、標識化残基は、血液中又はＣＳＦ中でのＡβの半減期よりも長い時間の間、静脈内注入で投与される。例えば、標識化残基は、それらに限定されるものではないが、少なくとも１０分間、少なくとも２０分間、少なくとも３０分間、少なくとも１．０時間、少なくとも１．５時間、少なくとも２．０時間、少なくとも２．５時間、少なくとも３．０時間、少なくとも３．５時間、少なくとも４．０時間、少なくとも４．５時間、少なくとも５．０時間、少なくとも５．５時間、少なくとも６．０時間、少なくとも６．５時間、少なくとも７．０時間、少なくとも７．５時間、少なくとも８．０時間、少なくとも８．５時間、少なくとも９．０時間、少なくとも９．５時間、少なくとも１０．０時間、少なくとも１０．５時間、少なくとも１．０時間、少なくとも１１．５時間、又は少なくとも１２時間を始めとする、分乃至時間の継続時間にわたって静脈内注入で投与することができる。別な態様において、標識化残基は約６時間〜約１８時間の範囲の期間にわたって静脈内注入で投与されてもよい。別な態様において、標識化残基は約９時間の期間にわたって静脈内注入で投与されてもよい。別な態様において、標識化残基は約３時間の期間にわたって静脈内注入で投与されてもよい。更に別な態様において、標識化残基は経口投与により多数回の投薬として投与されてもよい。上記多数回の投薬は連続的に投与されてもよく、又は各投薬の間にある時間が経過してもよい。上記各投薬の間の時間は数秒、数分、又は数時間であってよい。上記の各実施形態において、標識化残基は標識化ロイシン、標識化フェニルアラニン、又は任意の他の血液脳関門を通過可能な標識化アミノ酸とすることができる。
【００４３】
当業者は、標識化残基の量（すなわち投与量）は変わり得る、且つ変わることとなることを認識しよう。一般的に、上記量は以下の因子に依存する（及び以下の因子により見積もられる）。（１）所望の解析形式。例えば、血漿中、約１５％の標識化ロイシンの定常状態に到達させるためには、初期の１０分間にわたる約３ｍｇ／ｋｇの大量瞬時投与の後に、９時間にわたる約２ｍｇ／ｋｇ／ｈｒの投与を必要とする。これに対して、定常状態を必要としない場合は、標識化ロイシンの大量瞬時投与（例えば、約４００ｍｇ〜８００ｍｇの標識化ロイシン）を与えることができる。（２）分析中のＡβの変種。例えば、Ａβの変種が速やかに生成している場合、より短い標識化時間を必要とすることができ、また、より少量、恐らく、大量瞬時投与として１００ｍｇ以下程度の少量、の標識を必要とすることができる。（３）標識を検知するための技術の感度。例えば、標識検知感度の向上に伴い、必要とされる標識の量が減少し得る。
【００４４】
別な態様において、標識化残基は単回大量瞬時投与として経口投与される。別な態様において、標識化残基は単回大量瞬時投与として静脈内投与される。更に別な態様において、標識化残基は約１時間の注入として静脈内投与される。３種の投与方法（経口大量瞬時投与、静脈内大量瞬時投与、及び静脈内注入）の全ては、アミロイドβ代謝の信頼性のある測定を提供するとの観点から、等しく良好に作用する。標識化残基の静脈内大量瞬時投与及び標識化残基の経口大量瞬時投与は、静脈内注入よりも投与がより容易であり、また、より早い時点（標識化ロイシンに関して、それぞれ約５分〜約１０分、及び約３０分〜約６０分）で遊離の標識の最大濃度をもたらす。上記実施形態のそれぞれにおいて、標識化残基は標識化ロイシン、標識化フェニルアラニン、又は任意のその他の、血液脳関門を通過可能な標識化アミノ酸とすることができる。
【００４５】
（ｅ）生物学的試料
上記モデルの上記構築方法は、標識化ＣＮＳ生体分子のイン・ビボ代謝が測定できるように、患者から生物学的試料を得ることを含んでもよい。患者の生物学的試料からの情報は、ＣＮＳ生体分子のイン・ビボ代謝のモデルの構築方法及び／又は較正方法における入力として用いることができる。
【００４６】
好適な生物学的試料としては、それらに限定されるものではないが、脳脊髄液（ＣＳＦ）、血漿、血清、尿、唾液、汗、及び涙が挙げられる。一態様において、生物学的試料はＣＳＦから採取されてもよい。別な態様において、生物学的試料は尿から採取されてもよい。別な態様において、生物学的試料は血液から採取されてもよい。
【００４７】
脳脊髄液は、留置ＣＳＦカテーテルの有無に拘わらず、腰椎穿刺によって得ることができる（多数の採取が時間をかけて行われる場合、カテーテルが好ましい。）。血液は、静脈内カテーテルの有無に拘わらず、静脈穿刺により採取することができる。尿は、単純な尿採取、又は、より厳密には、カテーテルにより採取することができる。唾液及び涙は、標準的な優良医薬品製造基準（ＧＭＰ）法を用いて、直接採取により採取することができる。
【００４８】
一般的に、ＣＮＳ生体分子がタンパク質である場合、上記モデルの上記構築方法及び／又は較正方法は、当該患者に関するベースラインを提供するために、標識化残基の投与の前に患者から採取される最初の生物学的試料を得ることを含んでもよい。一般的には、標識化アミノ酸又はタンパク質の投与後に、１又は複数の試料が患者から採取されてもよい。当業者が理解するであろうように、試料の数及び該試料がいつ採取されるかは、一般的に、分析の形式、投与の形式、着目するタンパク質、代謝速度、検知の形式などの多くの要因に依存する。
【００４９】
一般的に、標識化段階中に得られる試料は、Ａβ変種の合成速度を求めるために用いることができ、クリアランス段階の間に採取された試料は、Ａβ変種のクリアランス速度を求めるために用いることができる。標識化Ａβは標識化の間に増加し、その後、標識化の停止後に減少する。一態様において、ＣＮＳ生体分子は、それらに限定されるものではないが、少なくとも1種のＡβイソ型を始めとするタンパク質であってよく、ＣＳＦの１又は複数の試料は、３６時間の間に毎時間採取されてもよい。あるいは、試料は１時間おきに、又は更に少ない頻度で採取されてもよい。一般的には、試料採取の最初の１２時間（すなわち、標識化の開始（静脈内大量瞬時投与又は静脈内注入）の１２時間後）の間に得られた生物学的試料は、タンパク質の合成速度を求めるために用いることができ、試料採取の最後の１２時間（すなわち、初期の標識化残基の注入後２４〜３６時間後）に採取された生物学的試料は、タンパク質のクリアランス速度を求めるために用いることができる。別の態様において、１２時間といったある期間の標識化の後に単一の試料を採取して合成速度を推定することができるが、これは多数の試料よりも正確性がより低い場合がある。別の態様において、ＣＮＳ生体分子は、それらに限定されるものではないが、少なくとも１種のＡβイソ型を始めとするタンパク質であってもよく、１又は複数の血液試料が２４時間の間に毎時採取されてもよい。あるいは、試料は１時間おきに、又は更に少ない頻度で採取されてもよい。一般的には、試料採取の最初の４時間の間（すなわち、静脈内又は経口大量瞬時投与後約１分〜約４時間、静脈内又は経口大量瞬時投与後約１０分〜約４時間、静脈内又は経口大量瞬時投与後約３０分〜約４時間、静脈内又は経口大量瞬時投与後約１分〜約３時間、静脈内又は経口大量瞬時投与後約１０分〜約３時間、静脈内又は経口大量瞬時投与後約３０分〜約３時間）に得られる血液試料は、タンパク質の合成速度を求めるために用いることができ、静脈内又は経口大量瞬時投与後の最後の２０時間の間（すなわち、静脈内又は経口大量瞬時投与後約４時間〜約１２時間、静脈内又は経口大量瞬時投与後約１２時間〜約２４時間、静脈内又は経口大量瞬時投与後約１８時間〜約２４時間、静脈内又は経口大量瞬時投与後約４時間〜約２４時間）に得られる血液試料は、タンパク質のクリアランス速度を求めるために用いることができる。別の態様において、約３時間といった静脈内又は経口大量瞬時投与の後に一回の試料を採取して合成速度を推定することができるが、これは多数の試料よりも正確性がより低い場合がある。更に別の態様において、タンパク質の合成速度及びクリアランス速度に応じて、１時間〜数日、あるいは数週も経てから試料が採取されてもよい。
【００５０】
（ｆ）モデルの構築
上記動態モデルの構築方法は、公知の分子生物学及び生理学的構造と整合した手法で、実験結果に適合し得るモデルを構築することを含んでもよい。一態様において、上記動態モデルは、該モデル内の速度定数を求めるための、追跡子動態を用いる包括的な定常状態コンパートメント・モデルであってよい。別の態様において、上記モデルは、イン・ビボでの少なくとも1種のＡβイソ型の経時変化を考慮してもよい。更に別の態様において、上記モデルは、脳内の可溶性Ａβイソ型の脳室からＣＳＦ及び／又は血液への一次元流動を数学的に表してもよい。この態様においては、上記流動は脳室と脳表面との間の圧力差に起因し得る。
【００５１】
図１６は、一態様におけるアミロイド動態モデル化システム１６００のブロック図である。アミロイド動態モデル化システム１６００は、１又は複数のプロセッサ１６０２及びアミロイド動態アプリケーション１６０６を含むコンピュータ可読媒体（ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）（ＣＲＭ）１６０４を備えていてもよい。アミロイド動態アプリケーション１６０６は、１又は複数のプロセッサ１６０２上で実行可能な複数のモジュールを備える。
【００５２】
血漿モジュール１６０８は、患者の血漿中への標識化残基の注入及び血液脳関門（ＢＢＢ）を通過する標識化残基の輸送を表わす。脳組織モジュール１６１０は、ＡＰＰへの標識化残基の取り込み及びＣ９９の形成を表わす。アミロイド動態モジュール１６１２は、少なくとも１種のＡβイソ型を形成するＣ９９の開裂、及びそれに続く、脳内の上記少なくとも１種のＡβイソ型の、それらに限定されるものではないが、循環、代謝回転、プラーク中への取り込み、血液脳関門（ＢＢＢ）を通過する輸送、及び上記少なくとも１種のＡβイソ型の分解を始めとする動態を表わす。ＣＳＦモジュール１６１４は、上記少なくとも１種のＡβイソ型のＣＳＦ中への輸送を表わす。モデル調整モジュール１６１６は、患者における上記少なくとも１種のＡβイソ型の、予測ＣＳＦ富化動態と実測ＣＳＦ富化動態との間の一致を最適化するために、血漿モジュール１６０８へ入力される血漿ロイシン富化の時間履歴に対する上記モデルの動的応答を規定する１組のパラメータを反復して調整してもよい。
【００５３】
一態様において、アミロイド動態アプリケーション１６０６は、血液富化モジュール（図示省略）を更に備えていてもよい。血液富化モジュールは上記少なくとも１種のＡβイソ型の血液中への輸送を表わす。更なる態様において、アミロイド動態アプリケーション１６０６はＣＳＦモジュール１６１４に代えて上記血液富化モジュールを備えていてもよい。
【００５４】
ＧＵＩモジュール１６１８は、このような血漿ロイシン富化の時間履歴及び患者における少なくとも１種のＡβイソ型の実測ＣＳＦ富化動態などのシステム１６００への入力を受け取る１又は複数のフォームを作成することができる。ＧＵＩモジュール１６１８は、当該モデルの動的応答を規定するパラメータのための規定された範囲、及びシステム１６００の動作を指定するために用いられる他の値などの追加のユーザー入力を更に受け取ってもよい。ＧＵＩモジュール１６１８は、それらに限定されるものではないが、上記少なくとも1種のＡβイソ型の予測ＣＳＦ富化動態のグラフ、モデル・パラメータの一覧表、患者の病態の予測、及び任意のその他の関連する出力を始めとする、アプリケーション１６０６の出力を表示するために用いられる１又は複数のフォームも、また作成することができる。
【００５５】
いずれのモデル化方法も、限定されることなく、モジュール１６０８〜１６１４の任意の１又は複数を用いて実装することができる。好適なモデル化方法の非限定的な例としては、コンパートメント・モデル、流動モデル、数式、流体力学流動方程式、拡散方程式、本技術分野で公知の任意のその他の好適なモデル化方法が挙げられる。一態様において、モジュール１６０８〜１６１４はコンパートメント・モデルを用いて実装することができる。別な態様において、モジュール１６０８〜１６１４はコンパートメント・モデルと流動モデルとの組み合せを用いて実装することができる。
【００５６】
（ｉ）コンパートメント・モデル
図３は、一態様におけるコンパートメント・モデルを用いたＡβ動態のモデル１０の全体構成を示す概略図である。図４は別な態様におけるコンパートメント・モデルを用いた、Ａβ動態のモデル２０の全構成の図である。この他の態様においては、モデル２０は、コンパートメント間の標識種の移動を記述する１次速度定数を有する、相互接続された一連のコンパートメントを備えていてもよい。上記コンパートメントは、異なる形態のＡβ又は代謝経路に沿ったＡβイソ型の異なる位置を表すことができる。図２１は一態様におけるコンパートメント・モデルを用いた、Ａβ動態の更なるモデル５０の全体的な構成を示す概略図である。
【００５７】
上記動態モデルは、一態様において、Ａβ３８、Ａβ４０、及びＡβ４２富化及びそれらのＣＳＦ濃度の全経時変化を考慮してもよい。一態様において、上記モデルは、それらに限定されるものではないが、生成、可逆的交換、及び不可逆的消失を始めとするＡβ動態に影響する基礎的な過程を記述してもよく、これらの過程の動態のＡβのＣＳＦ濃度への影響を考慮してもよい。
【００５８】
上記モデルは、限定されることなく、任意のソフトウェア又は装置上に実装することができる。一態様において、モデル化はＳＡＡＭ ＩＩソフトウェア（動態解析用リソース（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  ｆｏｒ  Ｋｉｎｅｔｉｃ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）、ワシントン大学、シアトル）を用いて実施することができる。種々の態様において、コンパートメントの数、順序、及び位置が変化し得る。種々の他の態様において、種々のコンパートメント間の相互接続が変化し得る。種々の更なる態様において、１次速度定数以外の関数は、一つのコンパートメントから別のコンパートメントへの量の移動を表すために用いられてもよい。好適な関数の非限定的な例としては、線形関数、指数関数、微分方程式、対数方程式、及び当技術分野で公知の任意のその他の動態及び／又は速度方程式が挙げられる。上記関数は、モデル内の他の変数に関して一定であってもよく、又は上記関数は、該モデル内で生じる他の変数を含んでもよい。例えば、一態様において、Ａβイソ型の合成速度は既に生成した可溶性Ａβイソ型の濃度によって影響され得る。
【００５９】
上記動態モデルは標識化残基の濃度に関するコンパートメントを備えていてもよい。一態様において、上記動態モデルは標識化血漿ロイシンに関するコンパートメントを備えていてもよい。別な態様において、上記動態モデルは少なくとも１のＡＰＰに関するコンパートメントを備えていてもよい。他の態様において、上記動態モデルはｉＡＰＰ及びｍＡＰＰに関するコンパートメントを備えていてもよい。更に別な態様において、上記動態モデルはＣ９９に関するコンパートメントを備えていてもよい。上記動態モデルは異なるＣＮＳ生体分子又はＡβイソ型に関する並列腕を備えていてもよい。一態様において、上記動態モデルは、図４に図解されるように、対応するコンパートメントを有する、各Ａβイソ型（Ａβ４２、Ａβ４０、Ａβ３８）に対して１の、３の平行腕を備えていてもよい。別な態様において、上記動態モデルは少なくとも１種のＡβイソ型に関する可逆的交換コンパートメントを備えていてもよい。一態様において、上記動態モデルはＡβ４２に関する可逆的交換コンパートメントを備えていてもよい。他の態様において、上記動態モデルは少なくとも１の、脳からＣＳＦへのＡβイソ型の輸送に関する遅延コンパートメントを備えていてもよい。上記コンパートメントは、一つのコンパートメントから次のコンパートメントへの移動速度に関する速度定数によって結合することができる。更に別な態様において、上記モデルは、ＣＳＦ中に回収することができない、Ｃ９９及び各可溶性Ａβイソ型の不可逆的消失を考慮してもよい。
【００６０】
上記動態モデルの上記構築方法は、様々な患者からデータを得て、モデルの構築に入力することを含んでもよい。一態様において、標識化残基及び標識化Ａβイソ型ペプチドの富化は、頻繁な時間間隔で測定してもよい（図３、図４、及び２１において中黒三角形で示す。）。一態様において、標識化残基は血漿１３Ｃ６−ロイシンとすることができる。別の態様において、各患者に関する測定値は、各患者に関するモデルのパラメータを最適化するために用いることができる。モデル・パラメータ値は、それらに限定されるものではないが、非変異保有者／比較対照者（ＮＣ）、変異保有者（ＭＣ）ＰＩＢ−、変異保有者ＰＩＢ＋、及び他の神経学的疾患病態を始めとする各患者の類型又は病態に関して、平均をとってもよい。
【００６１】
図４を参照し、上記モデルは、それらに限定されるものではないが、血漿ロイシン、ＡＰＰ、Ｃ９９、Ａβ３８、Ａβ４０、Ａβ４２、ＣＳＦ／遅延、循環に関するコンパートメント、及びＡβの代謝をモデル化するために必要であり得る任意のその他のコンパートメントを備えていてもよい。一態様において、実測血漿試料間の１３Ｃ６−ロイシン富化の線形補間を用いて、「強制機能」を血漿１３Ｃ６−ロイシン富化の経時変化を記述するために用いてもよい。各Ａβイソ型は、１又は複数のサブコンパートメントを備えていてもよい長時間遅延と結合された単一の代謝回転コンパートメントによって至適に記述することができる。一態様において、ＡＰＰ及びＣ９９ペプチドを表す遅延コンパートメントが、脳の「可溶性」Ａβペプチドを表すコンパートメントの前面に配置されてもよい。如何なる特定の理論に限定されるものではないが、マウスにおけるイン・ビボでの追跡子の研究において、ＡＰＰ及びＣ９９が比較的長い半減期（約３時間）を有することが示され、これが、腰椎の試料採取箇所において標識化Ａβが検出されるまでの全体的な時間遅延に寄与しているに違いないことから、これらの遅延コンパートメントが追加されてもよい。脳組織を通る標識化ペプチドの灌流、ＩＳＦ内の流動、及び不均質なＣＳＦ流体輸送過程を表わすために、「可溶性」Ａβコンパートメントの後に他のコンパートメントが配置されてもよい。予備的なモデル化が、単一の時間遅延過程はデータ内で識別することができることを示しているため、一態様において、ＡＰＰ、Ｃ９９、及び３つのＣＳＦ遅延コンパートメントの各々に関する代謝回転速度を、全体的な時間遅延に影響を与える、単一の調整可能なパラメータに設定することができる。
【００６２】
上記動態モデルは、一態様において、Ｃ９９及び可溶性Ａβペプチドの一部が、ＣＳＦ試料採取箇所に出現するＡβペプチド以外の最終生成物に代謝され得ることを考慮に入れることができる。如何なる特定の理論に限定されるものではないが、可溶性Ａβペプチドに関するこれらのその他の消失の生理学的性質は現時点で不明といえる。しかし、上記モデルは、可溶性ペプチドを不可逆的に除去する全ての過程、例えばプラークとなっての沈着、細胞への取り込み、タンパク質分解、及び／又は血液中への移動を備えることができる。一態様において、上記モデルは、ＣＳＦ中に回収されない各可溶性Ａβイソ型の不可逆的消失を備えることができる。
【００６３】
一態様において、富化ピーク後のＣＳＦのＡβ富化経時変化のＳ字形状に最適に適合させるために、「可溶性」Ａβペプチドとの交換で、可逆的交換コンパートメントを上記モデルに追加してもよい。上記可逆的交換は、プラークへの及び／又はプラークからの考えられるＡβイソ型の循環、標識化Ａβの非標識化Ａβとの交換、高次Ａβ構造の循環、又は任意のその他のＡβの可逆的交換を表わすことができる。一態様において、可逆的交換コンパートメントはＡβ４２に関して備えられてもよい。一態様において、上記交換過程は、該過程が、ＳＡＡＭ  ＩＩソフトウェアによって提供されるような、適合の赤池情報量基準（Ａｋａｉｋｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉａ）（ＡＩＣ）を改善する場合にのみ、イソ型に関して加えられてもよい。
【００６４】
別な態様において、動態モデルが最初に構築された後に、計数逓減率（ｓｃａｌｉｎｇ  ｆａｃｔｏｒ）（ＳＦ）が、ＡＩＣを改善するのであれば、それぞれのＡβイソ型富化に対して適用されてもよい。如何なる特定の理論に限定されるものではないが、上記ＳＦは血漿ロイシンと生合成前駆体プールとの間の僅かな同位体の希釈（一般的には約５％未満）を考慮してもよく、又は、血漿ロイシン及び／又はＡβペプチドの同位体富化の測定における小さな較正の誤差（一般的には約１０％未満）を補正してもよい。上記モデルにより得られる一つの基本パラメータは、「可溶性」Ａβペプチドの代謝回転速度（プール／ｈ）、すなわち、これらのコンパートメントのＣＳＦへの消失及び当該システムからの他の消失の速度の合計である。ＣＳＦのＡβ富化の経時変化の形状及び大きさを記述する較正された動態パラメータに基づいて、上記モデルは、各Ａβペプチドイソ型の、それらの共通のＣ９９前駆体からの生成の速度定数（プール／ｈ）を求め、実測されたＣＳＦのＡβペプチド濃度のベースラインを正確に予想することができる。上記モデルは、各Ａβイソ型に関する全てのコンパートメント内の定常状態の量（ｎｇ）及び全てのコンパートメント間の流動速度（ｎｇ／ｈ）を予想することができる。
【００６５】
上記モデルにおけるコンパートメント間の移動速度定数は、標識化残基の経時変化及び実測された生物学的試料中のＡβイソ型の経時変化を利用することによって、各患者について較正することができる。較正されるべきモデル・パラメータとしては、それらに限定されるものではないが、ＡＰＰ、Ｃ９９、Ａβ３８、Ａβ４０、及びＡβ４２に関する移動速度定数、Ｃ９９、Ａβ３８、Ａβ４０、Ａβ４２、及びＣＳＦに関する不可逆的消失の速度定数、Ａβ３８、Ａβ４０、及びＡβ４２に関する交換速度定数、復帰速度定数、遅延速度定数、及び計数逓減率を挙げることができる。別な態様において、図９に関連して以下に示され記載されるデータソースと類似し、１又は複数の最適な速度定数を含むデータベースを作成することができる。一態様において、較正された速度定数は、ある病態を有する各患者に対する最適なモデルを構築することによって得ることができる。上記データベースは、また、正常な及び種々の病態の両方に対する特定のＣＮＳ生体分子又はＡβイソ型に関する、必要な全てのその他のモデル・パラメータの値を備えることができる。一態様において、本明細書の以下に記載するように、上記モデル・パラメータ及びデータベースは、それぞれ、モデル・インデックス及び閾値を計算するために用いることができる。従って、本明細書の以下に記載するように、上記データベース内の値は、患者の病態を識別するため、又は、将来の患者における所望のＣＮＳ生体分子の動態モデルを予測及び／若しくは較正するために用いることができる。
【００６６】
図２１を参照すると、別な態様において、脳内のＡβイソ型の少なくとも一部分は、一般的には血液脳関門（ＢＢＢ）を通過して血流へと移動し得る。この別な態様において、Ｖ３８、Ｖ４０及びＶ４２によって表される脳からのクリアランスは分解及びＣＳＦへの移動を含み得る一方、ｖＢＢＢ３８、ｖＢＢＢ４０及びｖＢＢＢ４２はそれぞれＡβ３８、Ａβ４０及びＡβ４２の血液又は血漿へのクリアランスを表わす。ＣＳＦより収取されたＡβ同位体の同位体富化データを適合させるために、ＣＳＦの数学的モデルが用いられる場合に用いられるものと同様の方法論を用いて、血液／血漿数学モデル５０を、血液／血漿から収取されたＡβイソ型の同位体富化データに適合させることができる。
【００６７】
一態様において、上記モデルは脳内のＡβイソ型の少なくとも一部分のＣＳＦへの移動の表現を備えていてもよい。一態様において、上記モデルは脳内のＡβイソ型の少なくとも一部分の血液への移動の表現を備えていてもよい。更なる態様において、上記モデルは脳内のＡβイソ型の少なくとも一部分のＣＳＦへの移動の表現、並びに、脳内のＡβイソ型の少なくとも更なる一部分の血液への移動の表現を備えていてもよい。
【００６８】
種々の態様において、上記モデルの構成は上述したような種々の患者からの実測データを用いて構築することができる。数、順序、位置及び／又はコンパートメント間の結合が異なることがある代替モデル構成の結果を、性能指数を用いて比較することができ、また、最も有利な性能指数に関連するモデル構成を選択することができる。好適な性能指数の非限定的な例としては、赤池情報量基準、ベイズ情報量基準、偏差情報量基準、集中情報量基準、ハナン−クイン情報量基準、及び本技術分野において公知の、任意のその他の好適な性能指数が挙げられる。
【００６９】
当業者は、線形モデルにおけるコンパートメントの順序は、求められるパラメータのデータ又は値の適合性には影響しないことを認識しよう。当業者は、また、個々のパラメータがデータによって確認することができない、又は不十分にしか確認できない一部の場合には、これらの数学的モデルにおける一部の別個の速度定数が同一の値に設定されてもよいことも認識しよう。モデルの構造に対するこれらの小さな変更が速度定数の値に与える影響は、一般的には小さいと考えられる。
【００７０】
（ｉｉ）流動モデル
一態様において、動態モデルは流動モデルであってもよい。図１２は、一態様における、流動モデルを用いたＡβ動態のモデルの構成図である。一態様において、上記流動モデルは任意のコンパートメント又は上述のコンパートメント・モデルからの移動速度を備えていてもよい。別な態様において、上記流動モデルは上記コンパートメント・モデルとの組み合わせで用いられてもよい。
【００７１】
上記動態モデルは、図１３及び１４Ａに図解されるように、脳のＩＳＦ中のＡβイソ型の、圧力差による脳室から脳表面及びＣＳＦ内への一次元流動を考慮してもよい。一態様において、上記流動モデルにおけるＡβイソ型の流動をモデル化するために、脳内のＩＳＦの連続方程式及び運動量収支が用いられてもよい。別な態様において、脳内のＡβの定常状態流が計算されてもよい。更なる態様において、Ａβの流動は本明細書に後述される実施例４中の式によって記述することができる。更に別な態様において、三次元構造ＭＲＩデータを用いて、完全な三次元流動モデルの実装を構築することができる。
【００７２】
図１７に図解される一態様において、上記動態モデルはＡβイソ型の脳室から脳表面への移動を表わすノードを備えていてもよい。各ノードは、ＩＳＦの局所域に関連する、脳室（ｘ＝０）から脳表面又はＣＳＦ（ｘ＝１）までの距離ｘに位置することができる。ＩＳＦは、図１４Ｂの一態様にまとめた、コンピュータ処理された速度プロファイルによって規定される速度で各局所域を通って移動し得る。図１８に図解する各局所域内において、Ａβは交換又は不可逆的消失によって除去され、且つＡβは、当該ノード内の不動部分中のＩＳＦと接触する組織による合成によって追加され得る。一態様において、上記動態モデルは各Ａβイソ型に対して約１００のノードを備えることができる。上記流動モデルは、図１８に図解されるように、血漿ロイシン・コンパートメントによって表すことができ、該コンパートメントは更にそれぞれのノードに分割される。
【００７３】
各ノードは不動部分及び可動部分に分割することができ、該不動部分は脳内の当該位置に留まり、該可動部分は、図１４Ｂの一態様にまとめたコンピュータ処理された速度に由来し得る速度で、脳表面へ向かって移動する。図１８を再度参照して、上記不動部分は、ロイシン、ＡＰＰ、ｉＡＰＰ、ｍＡＰＰ、Ｃ９９、又は交換コンパートメント中の任意のＡβイソ型に関するコンパートメント及び移動速度を備えることができる。上記可動部分は、少なくとも１種の可溶性Ａβイソ型に関する濃度、不可逆的消失、及び流動速度を備えることができる。
【００７４】
上記各Ａβイソ型の不可逆的消失は、ＩＳＦ中の当該Ａβイソ型の流動に伴って同時に起こり得る。ＩＳＦ内の任意のノード、すなわち位置におけるＡβイソ型の移動は流動及び反応によって記述され得る。反応は、Ｃ９９からのＡβイソ型の生成、Ａβイソ型の分解（不可逆的消失）、及びＡβイソ型のＡβイソ型の不動形態との交換によって定義することができる。一態様において、各Ａβイソ型は一次元で空間的に追跡することができ、Ａβイソ型の追加及び除去は各ｘ位置において考慮することができる。
【００７５】
別の態様において、上記流動はコンパートメント・モデル内のコンパートメント又は速度定数に組み込むことができる。一態様において、上記動態モデルはＡβの三次元流動を考慮してもよい。
【００７６】
ＩＩ．Ａβのイン・ビボ代謝のモデル化方法
種々の態様において、少なくとも１種のＣＮＳ生体分子のイン・ビボ代謝のモデル化方法は、１又は複数のプロセッサを有する１又は複数の処理システム上で実施することができる。一態様において、上記ＣＮＳ分子はＡβ又はＡβイソ型であってよい。一態様において、Ａβモデル化較正システムは、ユーザーが、Ａβの代謝経路中の種々の時点における特定のＡβイソ型又は標識化タンパク質セグメントの量又は濃度を識別する、追跡する、及び推定するためのモデル化システムを選択的に較正することを可能にする、１又は複数のグラフィカル・ユーザー・インターフェースを提供する。分解、高次構造の形成及び不溶性のプラークの形成によって失われるＡβの量、又は他の方法で血液又はＣＳＦへ輸送されるＡβの量を推定するための動態モデルを精緻化及び較正するために、上記Ａβモデル化較正システムが用いられてもよい。そのため、上記Ａβモデル化較正システムは、「可溶性」Ａβペプチドの代謝回転速度（プール／ｈ）の決定及び予測のためのモデルを較正するために用いられてもよい。特に、モデル由来のデータを、メモリ内、データベース内、又は任意の他のデータ保存媒体中に保存された既知のデータ値と比較することにより、システム１００は、これもメモリ中に保存されている、実測されたベースラインＣＳＦ  Ａβペプチド濃度に基づくＡβペプチドの代謝に関する種々の速度定数を予測するための動態パラメータを較正するために用いられてもよい。前述したように、上記ＣＮＳ  Ａβモデル化較正システム１００は、生物学的試料中の、実測標識化残基濃度と実測Ａβイソ型濃度とを比較することにより、動態モデル１０、２０、及び５０中の種々のコンパートメント間の移動に関する最適な速度定数を較正するために用いられてもよい。更に、システム１００は、図３、４、及び２０に示される各Ａβイソ型に関する、当該モデルのコンパートメント内の定常状態の量（ｎｇ）及び該コンパートメント間の流動速度（ｎｇ／ｈ）を決定又は予測することができる。
【００７７】
上記Ａβモデル化較正システムの他の態様は、ユーザーが、最適化された速度定数値、予測された代謝回転速度、又は一部の実施形態においては、動態モデル自体を閲覧する及び較正するために、１又は複数のグラフィカル・ユーザー・インターフェースに接することを可能にする。上記Ａβモデル化較正システム１００は、ユーザーが、動態モデルの１又は複数の入力値又は速度定数値を選択し、手動で又は自動的に調整又は変更することを可能にする。
【００７８】
図７は、本開示の態様に係るＡβモデル化較正システム（ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）（ＭＣＳ）１００を備える代表的なコンピュータ処理環境３０のブロック図である。ＭＣＳ１００はＡβモデル化アプリケーション（ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）（ＭＣＡ）１０４及びデータソース１０６を備えるコンピュータ処理装置１０２を備える。ＭＣＳ１００は単一のコンピュータ処理装置１０２上に位置することができる。あるいは、ＭＣＳ１００は複数のコンピュータ処理装置間に分配されてもよく、又はサーバーとして構成され、通信網１１０を介して１又は複数のクライアント・コンピュータ処理装置（クライアント）１０８と通信するコンピュータ処理装置上に位置してもよい。データソース１０６はコンピュータ処理装置１０２上に、１０２に、又は１０２内に位置するように示されるが、データソース１０６は、コンピュータ処理環境３０の１又は複数のその他のコンピュータ処理装置中に、コンピュータ処理装置１０２から離れて位置することができることが企図される。例えば、データソース１０６は、少なくとも１のプロセッサ並びに揮発及び／又は不揮発メモリを有する別のコンピュータ処理装置又はシステムのデータベース上に、該データベースに、又は該データベース内に位置することができる。
【００７９】
図７、８、及び１０に示すように、コンピュータ処理装置１０２は、動態モデル２０の種々の値及び定数を識別、決定、較正、及び／又は予測するためのＭＣＡ１０４を実行する、１又は複数のプロセッサ１１２及びメモリ１１４を備えるコンピュータ又は処理装置である。図１０に示すように、コンピュータ処理装置１０２は、また、コンピュータ・モニタなどの、データ及び／又はＭＣＡ１０４のＧＵＩモジュール３００によって作成されるグラフィカル・ユーザー・インターフェース（ＧＵＩ）を表示するための表示装置１１６を備えていてもよい。コンピュータ処理装置１０２は、また、キーボード又は指示装置（例えば、マウス、トラックボール、ペン、又はタッチスクリーン）などの、データを種々のグラフィカル・ユーザー・インターフェースに入力する、又は他の方法で種々のグラフィカル・ユーザー・インターフェースに接するための入力装置１２０を備えていてもよい。
【００８０】
各処理装置１０２又は１０８は、また、１又は複数のグラフィカル・ユーザー・インターフェース（複数可）１２０をディスプレイ１１４上に作成するための、独立版又は分配版のＭＣＡアプリケーション１０４を備えていてもよい。グラフィカル・ユーザー・インターフェース１２０は、処理装置１０２又は１０８のユーザーが、実際の実験データ、予測データ、及び入力装置１１６を用いて相互に入力された、又は他の方法でデータソース１０６中に保存された他のデータを閲覧することを可能にする。グラフィカル・ユーザー・インターフェース１２０は、また、処理装置１０２又は１０８のユーザーが、保存されたデータ並びに任意の求められた又は予測されたデータ値を閲覧する及び変更することを可能にする。別な態様によれば、グラフィカル・ユーザー・インターフェース１２０は、ＭＣＳシステム１００のユーザーが、それらに限定されるものではないが、ユーザー名、パスワード又は、ＭＣＳ１００の任意の制限された機能にアクセスするための他のユーザーデータを始めとする認証データ又はその他のデータを入力するための種々のデータ入力フォームに接することを可能にする。
【００８１】
一態様によれば、処理装置１０２はＭＣＡ１０４により構成されるコンピュータ可読媒体（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｒｅａｄａｂｌｅ  ｍｅｄｉｕｍ）（「ＣＲＭ」）１２２を備える。ＣＲＭ１２２はプロセッサ（複数可）１１２によって実行可能な命令又はモジュールを備える。ＣＲＭ１２２は揮発媒体、不揮発媒体、取外し可能な媒体、取外し不能な媒体、及び／又はコンピュータ処理装置１２２によってアクセスすることができる別な利用可能な媒体を備えていてもよい。例として且つ限定するものではなく、ＣＲＭ１２２はコンピュータ保存媒体及び通信媒体を備える。コンピュータ保存媒体としては非一時メモリ、揮発媒体、不揮発媒体、取外し可能媒体、及び／又は、コンピュータ可読な命令、データ構造、プログラム・モジュール、又はその他のデータなどの、情報の保存方法若しくは技術において実装される非取外し可能媒体が挙げられる。通信媒体としては、コンピュータ可読な命令、データ構造、プログラム・モジュール、又はその他のデータなどが例示され、情報配信媒体又はシステムを含む。データソース１０６は、それらに限定されるものではないが、ＭＣＳユーザーデータ、患者データ、モデルデータ、又は任意のその他のデータを始めとするデータのデータベース又はその他の一般的なリポジトリであってよい。データソース１０６又はデータベースは、情報又は要求を受け取る、処理する、問い合わせる、及び送るためのメモリ及び１又は複数のプロセッサ若しくは処理システムを備え、かかるデータを保存及び／又は引き出してもよい。別の態様において、上記データベースはデータベース・サーバーであってもよい。
【００８２】
同様に、ローカル又はクライアント・コンピュータ処理装置１０８は、処理装置１０２と同様な処理装置、１又は複数のサーバー、パーソナルコンピュータ、モバイルコンピュータ、及びその他のコンピュータ処理装置であってよい。種々の態様において、ローカル・コンピュータ処理装置１０８は１又は複数のプロセッサ及び揮発及び／若しくは不揮発メモリを備え、無線及び／又は有線の通信を介した通信網１１２上で通信を行うように構成されていてもよい。
【００８３】
コンピュータ処理装置１０２は、クライアント１０８又は通信網１１２を通じた遠隔データソースを始めとするその他のコンピュータ処理装置からのデータ及び／若しくは情報を受け取るように、並びに／又は、クライアント１０８又は上記その他のコンピュータ処理装置への一時データ及び／若しくは情報を送るように構成されていてもよい。通信網１１２はインターネット、イントラネット、並びに／又は別な有線及び／若しくは無線通信網とすることができる。一態様において、コンピュータ処理装置１０２、クライアント１０８、及び／又はデータソース１０６は、パケット化データ、メッセージ、又は、ハイパーテキスト転送プロトコル（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）（ＨＴＴＰ）若しくは無線アプリケーションプロトコル（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）（ＷＡＰ）などのプロトコルを用いたその他の情報を通信する。通信プロトコルの他の例も存在する。
【００８４】
図９はＭＣＳ１００の一態様に係るデータソース１０６の代表的な実施形態を表わす。データソース１０６はローカル・データベースとすることができ、又は通信網２１２を介してコンピュータ処理装置１０２と通信する別なサーバー（図示省略）とすることができる。一態様によれば、データソース１０６は患者データ２００、実測データ値２０２、予測された又は求められたデータ値２０４、その他の関連するデータ２０６、及びＭＣＳユーザーデータ２０８を保存する。ＭＣＳ１００は単一のデータソース１０６を備えるように描かれているが、ＭＣＳ１００は、他の態様において、多重のデータソースを備えていてもよいことが企図される。
【００８５】
図１０はＭＣＡ１０４の代表的な実施形態を有するコンピュータ処理装置１０２を表わす。同図に示されるように、ＭＣＡ１０４は、後により詳細に説明する、様々な機能を実行するための多数のモジュール３００〜３１０を備える。種々の態様において、各モジュール３００〜３１０に帰属される機能が１又は複数の他のモジュールによって実行されてもよく、あるいは、単一のモジュールが上記の機能の一部又は全てを実行してもよい。
【００８６】
ＩＩＩ．Ａβのイン・ビボ代謝モデルの使用方法
本開示はＣＮＳ生体分子又はＡβのイン・ビボ代謝モデルの使用方法を提供する。上記モデルは、一態様において、ＣＮＳ内の合成速度及びクリアランス速度などの代謝パラメータを計算するために用いることができる。一態様において、動態モデルは、モデル・パラメータから計算される指標を予め選択された閾値と比較することによって、患者の病態を識別するために用いることができる。別な態様において、動態モデルは患者におけるイン・ビボでのＡβ又はその種々のイソ型の代謝及び／又は濃度を予測するために用いることができる。一態様において、上記モデルは患者における各Ａβイソ型の経時変化に適合する曲線を作成するために用いることができる。更に別な態様において、医薬設計の支援又はＣＮＳ疾患の理解のために、微細な経路成分を識別するために用いることができる。更に別な態様において、上記モデルは治験薬によって誘起され得るイソ型の動態の変化を調べるために用いることができる。一態様において、上記モデルは様々な患者におけるＡβを特徴付けるために用いることができる。
【００８７】
（ａ）患者の病態の識別
図１５は患者の病態を識別するための動態モデルの使用方法の図解である。モデル１５００の使用方法は、ステップ１５０２に示されるように、患者のＣＳＦからＡβ富化動態データを得ること、ステップ１５０４に示されるように、標識化残基からの経時変化データ、ＣＳＦ中のＡβ４２富化動態、及びＣＳＦ中の少なくとも１種のその他のＡβイソ型の富化動態を動態モデルに入力すること、ステップ１５０６に示されるように、動態モデルから１組のモデル・パラメータを得ること、ステップ１５０８に示されるように、動態モデルからの少なくとも１のモデル・パラメータを用いる数学的計算を含むモデル・インデックスの計算を行うこと、ステップ１５１０に示されるように、上記モデル・インデックスを予め選択された閾値と比較すること、及びステップ１５１２に示されるように、患者の病態を識別することを含んでもよい。
【００８８】
一態様において、動態モデルはＡβ４２及び少なくとも１種のその他のＡβイソ型の富化動態を表わしてもよい。この態様において、標識化残基は血漿ロイシンとすることができる。患者からのＡβ富化動態データはＳＩＬＫ法により得ることができ、ＣＳＦ中のＡβ４２、Ａβ４０、及び／又はＡβ３８に関する経時変化データを含んでもよい。一態様において、動態モデルに入力される上記データは、ＣＳＦ中のＡβ４２の経時変化及びＣＳＦ中のＡβ４０の経時変化を含んでもよい。別な態様において、動態モデルに入力される上記データは、ＣＳＦ中のＡβ４２の経時変化及びＣＳＦ中のＡβ３８の経時変化を含んでもよい。更に別な態様において、動態モデルに入力される上記データは、ＣＳＦ中のＡβ４２の経時変化、ＣＳＦ中のＡβ４０の経時変化、及びＣＳＦ中のＡβ３８の経時変化を含んでもよい。一態様において、標識化血漿ロイシンの経時変化データが動態モデルに入力されてもよい。
【００８９】
動態モデルへデータを入力することにより、当該患者に関する１組のモデル・パラメータが作成される。動態モデルから得られる上記モデル・パラメータとしては、それらに限定されるものではないが、Ａβイソ型の濃度、移動速度（例えば、ｋＡＰＰ、ｋＣ９９、ｋＡｂ４２、ｋＡｂ４０、ｋＡｂ３８）、不可逆的消失速度（例えば、ｖＣ９９、ｖ４２、ｖ４０、ｖ３８）、交換速度（例えば、ｋｅｘ４２、ｋｒｅ1）、遅延速度（例えば、ｋｄｅｌａｙ）、又は動態モデルにおいて用い得る任意のパラメータを挙げることができる。モデル・インデッスクは少なくとも１のモデル・パラメータを用いて計算することができる。モデル・インデッスクは、それらに限定されるものではないが、乗算、除算、加算、減算、対数、又は任意のその他の数学的演算子を始めとする任意の数学的演算子を、少なくとも１のモデル・パラメータと共に用いて計算することができる。一態様において、モデル・インデッスクはＡβ４２の不可逆的消失速度及びＡβ４２の移動速度に関するモデル・パラメータを用いて計算することができる。一態様において、モデル・インデッスクは以下の数式（Ｉ）に示す計算を用いて計算することができる。
【数１】
2016506491.tif 000002
【００９０】
別なモデル指標を記述するその他の態様は、本明細書に後述する実施例に記載される。
【００９１】
予め選択された閾値は、モデル・インデックスと同様の方法で、既知の病態を有する他の患者のモデル・パラメータ又は該他の患者のモデル・パラメータの平均を用いて計算することができる。患者の病態を識別するための動態モデルの使用方法は、患者におけるアルツハイマー病の識別を含み得る。一態様において、モデル・インデックスがアルツハイマー病に関して予め選択された閾値を超える場合には、病態がアルツハイマー病と識別することができる。別な態様において、病態の重症度はモデル・インデックスを予め選択された当該病態の相関関係と比較することにより識別することができる。一態様において、上記病態の相関関係はＰＩＢ像によって識別することができる。
【００９２】
（ｂ）実測データに適合する曲線の作成
上記動態モデルは、患者における各Ａβイソ型の経時変化に適合する曲線を作成するために用いることができる。一態様において、患者からの限定されたデータがモデルに入力されてもよく、モデルは、提供されたデータから、各Ａβイソ型の経時変化に適合する曲線を作成することができる。該適合する曲線はＡβの未知の代謝を予測するため、及びその後の経時変化を予想するために用いることができる。
【００９３】
（ｃ）代謝又は濃度の予測
患者におけるＡβの代謝及び／又は濃度を予測するために、上記動態モデルを用いることができる。一態様において、患者の遺伝子型又は表現型に最も近似して合致する、データベースからの１組のパラメータを用いることによって、本明細書に上述したパラメータのデータベースが、当該モデル内において、患者におけるＡβイソ型の代謝を予測するために用いることができる。別な態様において、該モデルは体内の異なる位置及び／又は異なる時点における異なるＡβイソ型の濃度を予測するために用いることができる。別な態様において、該モデルは該モデル内の代謝パラメータを計算するために用いることができる。
【００９４】
（ｄ）微細な経路の識別
医薬設計を支援するため又はＣＮＳ疾患を理解するために、上記動態モデルを微細な経路成分を識別するために用いることができる。一態様において、Ａβイソ型の濃度及び速度定数の影響を観察するために、コンパートメントを付け加える又は取り去ってもよい。一態様において、コンパートメントの付け加え又は取り去りにより、経路内の微細な領域を示すことができ、また、潜在的な薬剤作用に関する領域を示すことができる。別な態様において、Ａβイソ型の濃度及びその他の速度定数の効果を観察するために、モデル内の速度定数を増加又は減少させることができる。一態様において、速度定数の調整が経路内の微細な領域を示すことができ、潜在的な薬剤作用に関する領域を示すことができる。
【００９５】
（ｅ）薬剤作用の模擬実験
ＣＮＳ内での薬剤作用を模擬実験するために上記モデルを操作することができる。一態様において、治験薬により誘起され得るＡβイソ型の動態変化を調べるために、上記モデルを用いることができる。一態様において、患者に対するイン・ビボでの薬効を最もよく表すようにモデル・パラメータを調整することができる。別な態様において、少なくとも１種のＡβイソ型のＣＳＦ濃度を予測するために、上記モデルを用いることができる。
【００９６】
（ｆ）Ａβの特徴付け
様々な患者においてＡβ動態を特徴付けるために、上記モデルを用いることができる。一態様において、他の患者におけるＡβの動態を予測するために、データベース中のパラメータを用いることができる。一態様において、データベース中の非変異保有者に関するパラメータを用いて、ＣＳＦ中のＡβイソ型の濃度を測定する必要なしに、非変異保有患者をモデル化することができる。一態様において、データベース中のＭＣ  ＰＩＢ−に関するパラメータを用いて、ＣＳＦ中のＡβイソ型の濃度を測定する必要なしに、ＭＣ  ＰＩＢ−患者をモデル化することができる。一態様において、データベース中のＭＣ  ＰＩＢ＋に関するパラメータを用いて、ＣＳＦ中のＡβイソ型の濃度を測定する必要なしに、ＭＣ  ＰＩＢ＋患者をモデル化することができる。
【００９７】
実施例
以下の実施例は本発明の好ましい実施形態を例証するために加えられる。この後に続く実施例中に開示される技法は、発明者らによって発見された技法を代表して本発明の実施においてよく機能し、従って、本発明の実施のための好ましい形態を構成すると見なすことができることが、当業者により認識されるべきである。但し、当業者は、本開示を考慮すれば、開示される特定の実施形態において、多くの変更を行うことができ、尚且つ、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく同様の又は類似の結果を得ることができることを認識すべきである。
【実施例１】
【００９８】
変異及びアミロイド沈着が微分Ａβイソ型動態によりモデル化された。
次の実験は、ＳＩＬＫの検討からのデータを用いた、イン・ビボでのＡβの輸送のモデルの構築を評価した。
【００９９】
上記モデルは以下の構造及びパラメータから構成された。ＡＰＰ生成速度は、ゼロ次速度定数ｋＡＰＰと同位体標識化ロイシンの分率との積により決定した。「濃度」の単位はＣＳＦのｍＬ当たりのｎｇであり、従って、明示的に脳コンパートメントの容積を考慮していない。ＡＰＰの分解生成物Ｃ９９は、速度定数
【数２】
2016506491.tif 000003
とＡＰＰの濃度との積により決定される速度にて生成させた。Ｃ９９は更に、Ｃ９９の濃度と、それぞれの速度定数
【数３】
2016506491.tif 000004
、
【数４】
2016506491.tif 000005
及び
【数５】
2016506491.tif 000006
との積により決定される速度にて、３種のＡβペプチド、Ａβ３８、Ａβ４０及びＡβ４２へと処理された。Ｃ９９はまた、速度定数
【数６】
2016506491.tif 000007
とＣ９９濃度との積に律せられて不可逆的に分解し、他の生成物を生成することができる。脳内で起こる全ての不可逆的なクリアランス過程（分解、脈管構造への輸送及びプラークとなっての沈着）は、速度定数
【数７】
2016506491.tif 000008
、
【数８】
2016506491.tif 000009
又は
【数９】
2016506491.tif 000010
に、可溶性のＡβ３８、Ａβ４０及びＡβ４２の脳濃度をそれぞれ乗じた積によって記述することができる。ＣＳＦの腰椎腔への輸送は、３つの、等しい進入及び退出に関する速度定数（
【数１０】
2016506491.tif 000011
）を有するＣＳＦ遅延コンパートメントとしてモデル化することができる。第３の遅延コンパートメント中の予測される標識化Ａβペプチドの濃度を、実測されたＣＳＦ中のＡβペプチドの合計の濃度と比較し、予測される標識化率を計算した。パラメータをＡβペプチドの実測標識化率に対して最適化した。
【０１００】
ＡＤＡＤ変異を有する参加者及び非変異保有者である兄弟姉妹の比較対照者におけるイン・ビボでのＳＩＬＫの検討を行った。Ａβ動態パラメータを、ＰＳＥＮ変異及びＰｉＢ−ＰＥＴにより測定した不溶性のアミロイド沈着の有無により比較した。
【０１０１】
ＳＩＬＫの検討は、２３名の患者（１１名がＰＳＥＮ１又はＰＳＥＮ２における変異を有し、１２名が非変異保有者である兄弟姉妹の比較対照者）において、プライミングを行った、１３Ｃ６ロイシンの９時間の持続注入を用いて実施した。７名の変異保有者がＰｉＢ  ＰＥＴによるプラークの形跡を有し、残りの変異保有者及び全ての非変異保有者はＰｉＢ陰性であった。４名の変異保有者が認識力に関して症状を示し、残りの全ての患者は認識力に関して正常であった。ＣＳＦのＡβ３８、Ａβ４０、及びＡβ４２濃度及び同位体富化を、３６時間にわたって１時間間隔で測定した。
【０１０２】
１３Ｃ６ロイシンの注入の間、血漿ロイシン富化は一定のプラトーに近似され、その後、注入を停止した後に急速に減少した（図５）。Ａβイソ型代謝動態、変異の状態、及びアミロイド沈着（ＰＩＢ＋は、ピッツバーグ化合物Ｂを用いたＰＥＴによる測定での原線維性アミロイド沈着を示す。）の間の相関性に取り組むために、アミロイド症を有する又は有しない変異保有者、及び非保有者間において、Ａβ３８、Ａβ４０、及びＡβ４２の１３Ｃ６ロイシン同位体富化を比較した。
【０１０３】
Ａβイソ型動態を比較するために、比が１であることがＡβイソ型間で同一の同位体富化及び動態を表わすように、ＣＳＦ中での標識化Ａβイソ型富化の比をプロットした。Ａβ３８：４０の標識化比は全ての患者群において概略１で経時的に一定であり（図６Ａ）、これはＡβ３８とＡβ４０との間で同様の動態であることを示していた。同様に、Ａβ４２：４０及びＡβ４２：３８の標識化比は、非変異保有者においてほぼ１で経時的に一定であった。しかし、ＰＩＢ−及びＰＩＢ＋変異保有者の両方において、Ａβ４２：４０及びＡβ４２：３８の標識化比が早期の時点で上昇し、後期の時点で減少した（図６Ａ）。上記Ａβイソ型富化の不整合は、アミロイド沈着を有する参加者（ＰＩＢ＋）においてより顕著であり、これはＡβ３８及びＡβ４０に比較して、Ａβ４２のより早く且つより低いピーク及びより平坦な尾部（図６Ｂ）に起因した。各Ａβイソ型における１３Ｃ−標識化のピークに到達するまでの時間を、各患者に対して測定した。Ａβ３８：Ａβ４０ピーク時間比は、変異保有者の群と非保有者の群の間とで違いはない（それぞれ、１．０１±０．０１対１．００±０．０１）。これに対して、非保有者の群においては、Ａβ４２はＡβ４０と同様の時間にピークを迎えた（Ａβ４２：Ａβ４０ピーク時間比＝１．０１±０．０３）一方で、変異群においては、Ａβ４２はＡβ４０よりも顕著に早くピークを迎えた（ピーク時間比＝０．９３±０．０５、変異効果に関してｐ＝０．０１５、ＰＩＢスコアに関してｐ＜０．００１）。
【０１０４】
定常状態のＡβイソ型動態パラメータを定量化するために、本明細書において上述したモデルと同様の、包括的なコンパートメント・モデルを構築した。該モデルは、各患者に関する血漿ロイシン及びＡβ富化の経時変化プロファイル及びＣＳＦ  Ａβイソ型濃度を組み込んだ（図３の概略図）。図４は当該モデルの詳細図である。図６Ｂは、血漿ロイシンに規格化された富化としての平均のＡβイソ型経時変化プロファイルに対する、上記モデルからの曲線の適合を示す。多数の標識化曲線、特にＰＩＢ＋参加者におけるＡβ４２の標識化曲線のＳ字状の減衰をモデル化するために、可逆的交換コンパートメントを組み込んだ。上記モデルは、ＣＳＦ中に回収されない、それぞれの可溶性Ａβイソ型の不可逆的消失を含めた。各患者に関する実測値を用いて、モデル中のコンパートメント間の移動に関する速度定数を較正した。各パラメータに関する平均値を以下の表１にまとめる。
【表１】
2016506491.tif 000012
【０１０５】
この実験の結果は、Ａβイソ型に特異的な差異を考慮した生物学的機序及び患者のデータを、Ａβイソ型動態のモデルを構築するために用いることができること、及び該モデルが、変異及びアミロイド沈着状態の両方によって、Ａβペプチドの代謝動態に関する見通しを提供することができることを実証した。
【実施例２】
【０１０６】
Ａβ動態曲線を適合させるために交換過程が必要であった。
上記モデルの非標識化Ａβペプチドとの交換を考慮する能力を実証するために、以下の実験を行った。
【０１０７】
実施例１において構築したモデルを用いて、当該モデルを更に発展させるために追加のコンパートメントを付加した。Ａβイソ型富化の経時変化の形状及びピークの大きさを最適に適合させるためには、図３に示すように、新たに合成された標識化Ａβペプチドの先在する非標識化Ａβのプールとの可逆的交換をモデル化するために、コンパートメントが必要とされた。非変異保有者においては、上記交換過程は最小の大きさであり、該過程において、新たに合成されたＡβ３８、４０又は４２の流動の僅か約１０％が交換を受けた（表２）。交換を受けたＡβ３８及びＡβ４０のパーセントは変異保有者と非保有者の間で顕著に異なることはなかった。しかし、Ａβ４２に関する交換は、保有者においては非保有者に比較して顕著に大きかった（それぞれ、流動の５１±５８％対６±１２％、変異効果に対してｐ＝０．００４、ＰＩＢ状態に対してｐ＝０．００１）（表２）。Ａβ４２に関する交換過程は、より速いＡβ４２の代謝回転速度と組み合わされて、アミロイド沈着を有する変異保有者を含む全ての群において、Ａβ４２富化の経時変化の全体の形状に対して優れた適合を付与した（全ての参加者に関する平均のＲ２が、Ａβ３８、Ａβ４０及びＡβ４２に対してそれぞれ、０．９９４、０．９９５、及び０．９８７）。
【表２】
2016506491.tif 000013
【０１０８】
この実験の結果は、特に変異保有者群において、Ａβ４２の交換をモデル化するために、標識化Ａβペプチドの非標識化ペプチドとの交換に関するコンパートメントが必要であることを実証した。
【実施例３】
【０１０９】
アミロイド沈着におけるより大きなＡβ４２の不可逆的消失を評価した。
上記モデルの不可逆的消失を考慮する能力を評価するために、以下の実験を実施した。実施例１及び２のモデルを用い、モデルを更に発展させるために、追加のコンパートメントを付加した。可溶性Ａβの代謝回転速度（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  ｔｕｒｎｏｖｅｒ  ｒａｔｅ）（ＦＴＲ、プール／ｈ）は可溶性Ａβの永久消失に関する速度定数であり、可逆的交換とは動態学的に異なる。当該系の生理学は、図２に示すように、ＦＴＲがＣＳＲ又は血流への不可逆的消失、分解、及びアミロイド・プラークとなっての沈着を含むことを示唆する。上記モデルを、種々のイソ型及び各患者の類型に対する代謝回転速度、又は不可逆的消失速度を備えるように調整した。Ａβ４０のＦＴＲはＰＩＢ−参加者に比較してＰＩＢ＋参加者において顕著に遅く（ＰＩＢの影響に関してｐ＝０．０２４）、Ａβ３８が大きい傾向であったが（ＰＩＢの影響に関してｐ＝０．０５４）、変異状態は何に対しても影響を与えなかった（表２）。従って、低い代謝回転速度はＰＩＢにより検出可能なアミロイド・プラークの存在と関連していた。これに対して、Ａβ４２のＦＴＲは、アミロイド負荷には依存せずに変異保有者において増加傾向であった（変異効果に関してｐ＝０．０６５）（表２）。Ａβ３８：Ａβ４０のＦＴＲ比は非保有者群と変異保有者群との間で顕著に異なることはなかったが、Ａβ４２：Ａβ４０のＦＴＲ比は変異保有者において６５％高かった（変異状態及びＰＩＢスコアの両方に関してｐ＜０．００２）（表２）。ＣＳＦ  Ａβイソ型の実測濃度を変異状態及びＰＩＢスコアによって比較した（表２）。Ａβ４２のＣＳＦ濃度及びＡβ４２：Ａβ４０のＣＳＦ濃度比はアミロイド沈着に伴って顕著に低下した（ＰＩＢスコアに関してｐ＝０．００３、変異状態によるものは顕著ではない）一方で、ＣＳＦ  Ａβ３８、Ａβ４０、又はＡβ３８：Ａβ４０の濃度比に関して、群間における差異はなかった。この実験結果は、上記モデルが各イソ型の不可逆的消失を考慮するように適応できることを確認した。
【実施例４】
【０１１０】
脳内におけるＡβの一次元流動をモデル化した。
同位体標識化動態を記述するために一次元流動モデルを用いることの実用可能性を評価するために、以下の実験を実施した。
【０１１１】
脳間質液（ＩＳＦ）からＣＳＦへのＡβの一次元流動を、実施例１及び２に記載されたモードと類似のモデル中に組み込んだ。該モデルを図１２の概略図にまとめるが、構造及びパラメータにおける以下の変更が組み込まれる。ＡＰＰコンパートメントを未完成（ｉｍｍａｔｕｒｅ）ＡＰＰコンパートメント及び完成（ｍａｔｕｒｅ）ＡＰＰコンパートメントに分割した。ｉＡＰＰの生成速度はゼロ次速度定数
【数１１】
2016506491.tif 000014
と同位体標識化ロイシンの分率との積により決定した。未完成ＡＰＰは処理（グリコシル化）されて完成ＡＰＰを生成すると想定した。ｍＡＰＰの生成速度は１次速度定数
【数１２】
2016506491.tif 000015
とｉＡＰＰの「濃度」との積により決定した。ＡＰＰの分解生成物Ｃ９９は、速度定数
【数１３】
2016506491.tif 000016
とｍＡＰＰの濃度との積により決定される速度で生成させた。
【０１１２】
脳間質液と共に流動する３種のペプチドの全て及び除去されることなく脳表面に輸送された任意のＡβペプチドは、その後ＣＳＦの一部となる。Ａβ４２は、また、可逆的交換コンパートメントに進入することができ、このＡβ４２はＡβ３８又はＡβ４０よりも大幅に交換されることが以前より判っていた。交換コンパートメント内のＡβ４２は流動には供せられない。可溶性Ａβ４２の脳中の濃度は交換コンパートメント内のＡβ４２の量を含まない。ＣＳＦの腰椎腔への輸送を、進入及び退出に関する等しい速度定数（
【数１４】
2016506491.tif 000017
）を有する２つの遅延コンパートメントとしてモデル化した。
【０１１３】
脳室から脳表面への距離は３ｃｍ又は７ｃｍとした。７ｃｍとの値は上述のＩＳＦ流動のモデルにおいて採用したが、３ｃｍの方がより現実的と考えた。一次元流動モデルを図１３に更にまとめる。一次元流動モデルは、イン・ビボＡβ標識化動態をモデル化するために、図１２に示したコンパートメント・モデルと一体化した。
【０１１４】
図１３は長方形で表される脳を図解し、左側が脳室、右側が脳表面である。Ｃ９９を脳室からの一次元距離ｘに沿って脳コンパートメント内に均一に分布させ、脳に結合するものとして表した。Ｃ９９はＩＳＦ流動には供しなかった。各位置はＡβを生成するＣ９９源を有する。Ｃ９９の酵素による開裂に際して、Ａβペプチドは放出され流動するＩＳＦと共に輸送される。各位置から放出されたＡβはＩＳＦ流動中で合流する。Ａβペプチドは流動中で除去及び／又は分解されてもよく（図１３において、細くなっていく線として濃度の減少を表している。）、ｘ＝１である脳表面に到達したＡβペプチドは全て、その後ＣＳＦの一部となる。
【０１１５】
脳室から脳表面への一次元流動モデルを構築するために、数式（ＩＩ）に示す連続方程式を用い、また、数式（ＩＩＩ）に示す一次元運動量収支を用いた。
【数１５】
2016506491.tif 000018
【数１６】
2016506491.tif 000019
式中、Ｆｖは毛細血管による、流体の単位容積当たりの流体の速度又は生成、ｖは流体の速度、ｘは規格化された脳室からの距離である。数式（Ｉ）は、毛細血管からの新しい流体の導入のみに起因するものとしての流体の速度変化を表わす。更に流体が追加されるため、水の非圧縮性により、流体速度は増加しなければならない。
【０１１６】
脈管構造中のより高い圧力による毛細血管からの流体の導入は、数式（ＩＶ）に示すスターリングの法則に従うと仮定する。
【数１７】
2016506491.tif 000020
【０１１７】
普遍性のための無次元化連続方程式は以下のようになる。
【数１８】
2016506491.tif 000021
式中、Ｌｐは透水係数、Ｓ／Ｖは脳容積当たりの毛細血管表面積、σは反射係数、Ｐ及びπは圧力、ｖｓは脳表面における速度、Ｐｉは以下の数式（ＶＩ）により表される。
【数１９】
2016506491.tif 000022
【０１１８】
運動量収支方程式を無次元化し、高次項を無視した後、上記運動量方程式を数式（ＶＩＩ）へ約す（Ａｒｉｆｉｎら、２００９、Ｐｈａｒｍａ．  Ｒｅｓｅａｒｃｈ、２６：２２８９）。
【数２０】
2016506491.tif 000023
【０１１９】
無次元の連続方程式及び運動量方程式を結合し、数式（ＶＩＩＩ）へ約す。
【数２１】
2016506491.tif 000024
式中、α及びβは数式（ＩＸ）及び（Ｘ）で表すことができる。
【数２２】
2016506491.tif 000025
【数２３】
2016506491.tif 000026
【０１２０】
これは、上記流動が、多孔性のみに起因するもの以外の実質的な粘性損失のない、圧力により駆動される流動であることを示している。上記速度は既知の下記の圧力プロファイルから計算することができる。
【数２４】
2016506491.tif 000027
式中、Ａ及びＢは数式（ＸＩＩ）及び（ＸＩＩＩ）で表すことができる。
【数２５】
2016506491.tif 000028
【数２６】
2016506491.tif 000029
【０１２１】
数式（ＶＩＩＩ）及び（ＸＩ）を用いると、圧力及び速度が図１３に示すような脳を横断するプロファイルをもつ。図１３は脳室表面（ｘ＝０）から脳表面（ｘ＝1）への圧力及び流体速度の変化を図解する。
【０１２２】
Ａβペプチドの輸送に関して、物質収支は（Ｐによる拡散を無視して）以下のようになる。
【数２７】
2016506491.tif 000030
式中、ｋＣ９９はＣ９９の生成速度、
【数２８】
2016506491.tif 000031
はＡβの不可逆的消失速度である。
【０１２３】
定常状態方程式を部分的に無次元化した後には、実質的な誤差を持ち込むことなく、拡散及び時間依存項の影響を無視することができ、以下の定常状態方程式が得られる。
【数２９】
2016506491.tif 000032
【０１２４】
数式（ＸＩ）において計算されたｘの関数としての速度式を数式（ＸＶ）に挿入し、
【数３０】
2016506491.tif 000033
との境界条件で積分することにより、以下のＡβ定常状態方程式が得られた。
【数３１】
2016506491.tif 000034
【０１２５】
「脳」を１００の等間隔のノードに分割し、非定常系の微分方程式を、ｉＡＰＰ、ｍＡＰＰ、脳内で不動化したＣ９９、間質液及びＣＳＦ中のＡβ３８、Ａβ４０、及びＡβ４２、並びに交換コンパートメント中のＡβ４２について、数値解法により解いた（７０５の方程式）。
【０１２６】
この実験の結果は脳内のＡβの一次元流動をモデル化できることを実証した。
【実施例５】
【０１２７】
一次元流動モデルを評価した。
脳内のＡβの一次元流動のモデルを評価するために、以下の実験を実施した。実施例１及び４のモデルを用い、正常な比較対照者（ＮＣ）並びにＰＩＢ陽性（ＭＣ＋）及びＰＩＢ陰性（ＭＣ−）の両方のＰＳＥＮ１又はＰＳＥＮ２変異保有者である患者をモデル化した。
【０１２８】
標識化ｉＡＰＰの生成速度は速度定数ｋｉＡＰＰとロイシンアミノ酸の標識化分率との積とした。この値は全ての患者に対して２５ｈ−１と設定した。ｍＡＰＰ及びＣ９９の生成速度定数に関しては、ＰＥＴで検知可能なプラークを有する患者の一名に対してデータを適合させつつ、種々の値を調査した。実施例２において、データに最適に適合させるためには、プラークを有する７名の患者の内の６名がＡβ４２の交換を必要とし、多くの患者が多量の交換を必要とした。これは特徴的な曲線の形状に起因する（図１３）。Ａβペプチドのクリアランス速度（例えば、
【数３２】
2016506491.tif 000035
、
【数３３】
2016506491.tif 000036
、
又は
【数３４】
2016506491.tif 000037
）が約０．２５ｈ−１未満である場合には、交換過程のみが標識化曲線に対して実質的な影響を与えた。ｍＡＰＰ及びＣ９９の代謝回転が比較的高い場合には、Ａβペプチドの代謝回転のみが十分に遅くなることができる。データはそれぞれ独立にｋｍＡＰＰ及びｋＣ９９に関する僅かな情報しか有していないように思われたため、これらの２つのパラメータを同一に設定した。曲線適合しながら、ｋｍＡＰＰ及びｋＣ９９に関する速度定数を系統的に変更し、プラークを有する患者について、Ｌ＝３ｃｍに対しては１．２ｈ−１、Ｌ＝７ｃｍに対しては１．６ｈ−１の最適値に至った。その他のパラメータ値の範囲は上述のモデルの知見に基づいて固定し、最適化されたパラメータが所定の限界に達した場合は、当該範囲を拡大した。表３及び４は一次元流動モデル中で用いたパラメータの値を示す。
【表３】
2016506491.tif 000038
【表４】
2016506491.tif 000039
【０１２９】
ＭＣ−群及びＭＣ＋群の両方を正常な比較対照者（ＮＣ）と比較した場合、Ａβ４２の生成に関する速度定数のＡβ４０の生成に関する速度定数に対する比が非常に大きかった。但し、ＭＣ−群及びＭＣ＋群は互いに異なることはなかった。
【０１３０】
ＭＣ−群及びＭＣ＋群の両方を正常な比較対照者と比較した場合、Ａβ４２の永久消失に関する速度定数（
【数３５】
2016506491.tif 000040
）のＡβ４０の永久消失に関する速度定数（
【数３６】
2016506491.tif 000041
）に対する比もまた非常に大きかった。ＭＣ＋群のみがＡβ４０に対してＡβ４２の消失の増加を示すであろうことが予想されたが、ＭＣ−群の一部の患者がプラークの沈着を開始しつつある可能性があり、但し、該プラークの沈着は未だＰＩＢによって検出可能にはなっていなかった。このことはＭＣ−群における交換速度定数の顕著な増加によって支持されるが（ｐ＝０．１９）、但し、ＭＣ−群における交換速度定数の平均はＭＣ＋群におけるものよりも約１／４近く小さかった。ＭＣ＋群における永久消失に関する速度定数はＭＣ−群に比較すると３３％高く、この差異は大きくなる傾向にあった（ｐ＝０．０５７）。興味深いことに、ＭＣ＋群における
【数３７】
2016506491.tif 000042
比の増加は、
【数３８】
2016506491.tif 000043
の増加よりもむしろ
【数３９】
2016506491.tif 000044
の顕著な減少に起因するように思われた。この結果は、実施例１及び２のデータの純粋なコンパートメント・モデルの知見と一致する。しかし、このモデルでは、Ａβ３８のクリアランスに関する速度定数（
【数４０】
2016506491.tif 000045
）もまた、ＭＣ＋群において顕著に低い。これはプラークの存在下における脳からのクリアランスの一般的な低下を表わしているかも知れず、それは恐らく脳の生理機能の変化に起因する。
【０１３１】
実施例１及び２におけるモデルと比較すると、実施例２のモデルでは、１３名／２３名の患者においてＡＩＣがより低く、現モデルでは、１０名／２３名の患者においてＡＩＣがより低かった。しかし、ＡＩＣは非常に類似しており、全ての患者の合計のＡＩＣが、前述のモデルに関して−２５，８１８．２であり、現モデルに関して−２５，７２９．７であった。
【０１３２】
現モデルにおいては、Ａβ４２の交換のみが許容され、このパラメータを全ての患者において変更することが許容される。実施例２のモデルにおいては、ＡＩＣを向上させる場合にのみ、患者においてＡβペプチドを交換することが許容される。現モデルは交換速度定数を連続的な変数として扱い、このことがこのパラメータの他のアルツハイマー病の尺度との比較を容易にする。特に、交換速度定数とＰＩＢスコアとの相関が提示される。ｒ＝０．８５１の相関係数は、上記２つの尺度間の高い相関性を示している。これに対して、予測されたＡβ４２の脳プールの大きさと交換速度定数との間の相関係数はｒ＝−０．４４１であった。これは、これらの変数の間に多少の相関性があることを表わしている。
【０１３３】
この実験結果は、上記モデルが脳内のＡβの一次元流動を表わすことができることを実証している。
【実施例６】
【０１３４】
微分Ａβイソ型動態モデルの較正方法
一実施形態において、コンピュータ処理装置１０２又はクライアント１０８は、ユーザーからのモデル化要求に応えてＭＣＡ１０４を実行する。ユーザーは入力装置１２０及び１又は複数のＧＵＩモジュール３００によって作成されるＧＵＩを用いて、Ａβモデル化が較正されることとなる対象である、１名又は複数名の患者を識別する。
【０１３５】
ＧＵＩモジュール３００は種々の他のモジュール３０２〜３１０、入力装置１２０、及び／又はデータソース１０６からデータを受け取り、表示装置１１６上に１又は複数の表示を作成する。ＧＵＩモジュールにより作成された表示としては、入力フォーム、チャート、グラフ、表示、表、及びその他のＭＣＳ１００のユーザーによる閲覧用のデータが挙げられる。
【０１３６】
応答において、患者データモジュール３０２は患者データを引き出す要求を作成する。一実施形態において、上記要求はデータソース１０６に送られて患者データを引き出す。患者データとしては、識別された患者の生い立ちのデータ並びに医療データを挙げることができる。患者データは、また、患者の病態を識別してもよい。患者データとしては、更に、患者の血液、ＣＳＦ内の１種又は複数種の成分濃度に関するベースラインデータ値、又はその他の着目するベースラインデータが挙げられる。あるいは、ＭＣＡ１０４が同時に新規の患者について実行中であるならば、患者データに対する要求はＧＵＩモジュール３０２に送られ、該モジュールにおいて、ユーザーがベースライン値を入力するための、表示装置１１６上での表示のための１又は複数のＧＵＩ及びデータ入力フィールドが作成され、該ベースライン値は、患者データモジュール３０２において受け取られる。
【０１３７】
患者に関するベースライン値が納められたならば、ＭＣＡ１０４は当該患者に関する血漿ロイシン富化値を求める。血漿ロイシン富化値は、図５に示すように、時間の関数としての既知データの富化値を参照し、該既知データを、患者データモジュール３０２において得られた患者データと比較することによって計算される。
【０１３８】
前述したように、モデルの時間依存性の遅延コンパートメントは、ＡＰＰによる標識化血漿ロイシンの取り込み、及びそれに続く、Ｃ９９ペプチドを開裂することによるＡβイソ型の生成を表わすために用いられる。従って、ＭＣＡ１０４は、開裂後の各Ａβイソ型の濃度を求めるＡβイソ型モジュール３０４を備え、該開裂後の各Ａβイソ型は標識化ロイシンを取り込む。Ａβイソ型モジュール３０４は、初めに、求められた血漿標識化ロイシン濃度に、表１に識別された未較正のＡＰＰ定数（ｋＡＰＰ）を乗じることにより、各標識化イソ型並びに各イソ型のそれぞれの富化水準に関する量又は値を求め、未較正の富化Ｃ９９ペプチド濃度を得る。データソース１０６に保存された平均データ値の表から、代表的な未較正のＡＰＰ定数を引き出す。同様に、Ａβイソ型モジュール３０４は、富化Ｃ９９ペプチドの較正濃度にＣ９９ペプチドから開裂した各それぞれのイソ型に関する平均移動速度値を乗じることにより、ＣＳＦに進入する各Ａβイソ型に関する代表的な濃度を求める。この算出はまた、代表的なＣ９９の不可逆的消失定数（ＶＣ９９）を用いることにより、消失しＡβイソ型に転化されない、ある濃度のＣ９９ペプチドも考慮する。
【０１３９】
一実施形態において、イソ型の状態−状態動態を較正及び定量するためにＡβイソ型モジュール３０４を用いてもよい。例えば、Ａβ３８、Ａβ４０、及びＡβ４２イソ型の動態をモデル化するために上記モデルを用いてもよい。
【０１４０】
一態様において、「可溶性」ペプチドの動態をモデル化するためには交換コンパートメントが必要であるかどうかを決定するために、Ａβイソ型モジュール３０４を用いてもよい。モジュール３０４は、追加した交換過程が曲線適合に関して赤池情報量基準（ＡＩＣ）を向上させるとの決定に応答して、交換コンパートメントを作成することにより当該モデルを最適化する。例えば、ＳＡＡＭ ＩＩソフトウェアを用いて実施した代表的なモデル化からのデータをデータソース１０６に保存してもよい。特に、ユーザー又はＭＣＡ１０４が、１又は複数の交換コンパートメントを代表的なモデルに自動的に組み込んで、データソース１０６のデータと比較して、ＣＳＦ内の富化したＡβイソ型の時間に対するＳ字形状の間の一致を較正及び向上させることができる。
【０１４１】
交換コンパートメントを用いる場合、Ａβイソ型モジュール３０４が、以前に計算したイソ型濃度に代表的な交換速度（Ｋｅｘ）及び代表的な戻り速度（Ｋｒｅｔ）を乗じる。考えられるアミロイド・プラークへの及び／又はアミロイド・プラークからのＡβイソ型の循環、標識化Ａβの非標識化Ａβとの交換、高次Ａβ構造の循環、及びその他の、現時点までに未知であるそれぞれのイソ型の濃度に対する得失を表わすために、交換コンパートメント並びに速度因子Ｋｅｘ及びＫｒｅｔを用いる。加えて、血漿ロイシンと生合成前駆体プールとの間の僅かな同位体の希釈（一般的に＜５％）を考慮するために、又は、血漿ロイシン及び／又はＡβペプチドの同位体富化の測定における小さな較正の誤差（一般的には＜１０％）を補正するために、Ａβイソ型モジュール３０４は計算したイソ型濃度に１又は複数の計数逓減率を乗じてもよい。
【０１４２】
ＣＳＦイソ型モジュール３０６はＣＳＦ内の各それぞれのイソ型の濃度に関係するデータを受け取る。一態様において、ＣＳＦイソ型モジュール３０６は、Ｃ９９ペプチドからの開裂後の実測又は計算イソ型濃度、及び／又は１又は複数の任意選択の交換コンパートメントから計算された濃度に関するデータを受け取る。加えて、受け取ったデータに代表的な遅延因子（Ｋｄｅｌａｙ）を乗じることにより、ＣＳＦイソ型モジュール３０６を、ＣＳＦ内の各イソ型の濃度を時間の関数として予測するために用いることができる。動態モデル２０に示すように、種々の脳組織及び不均質なＣＳＦ流体輸送過程を経る標識化ペプチドの灌流を表わすために、Ｋｄｅｌａｙを用いることができる。
【０１４３】
結果モジュール３０８は、データソース１０６並びに／又は１若しくは複数のその他のモジュール３００〜３０６及び３１０から送られたデータを処理して、動態モデル２０によって作成された結果の表示を作成する。一例において、結果モジュール３０８はデータ値のチャート又はその他の図表示を作成してもよく、一方、ＧＵＩモジュール３０２は画像の表示を作成する。
【０１４４】
較正モジュール３１０では、ユーザーが、１若しくは複数の速度定数又は動態モデル２０に用いられるその他の定数を変更することができる。一態様において、較正モジュール３１０は、ＧＵＩモジュール３００及び／又は結果モジュール３０８と併せて、ユーザーが、当該モデルのパラメータ、当該モデルによって作成されたデータ値、及び／又はデータ値の図表示を変更するために接することができる１又は複数のＧＵＩを作成する。例として且つ限定するものではなく、較正モジュール３１０は入力装置１２０を用いてＧＵＩに入力されたデータを受け取り、動態モデル２０の定数値を変更することができる。結果モジュール３０８によって作成された１又は複数の図表示を変更するために、この入力データを用いることができる。従って、ユーザーは動態モデル２０によって作成されたデータ値を変えることができ、それにより、モデルデータ値を実測データ値に対して較正するために、当該データ図表示が同時に変わる。
【０１４５】
図１１は、一実施形態に係る、図３、４、及び２１に示す動態モデル１０、２０、又は５０の較正方法４００を図解するフローチャートである。４０２において、上述のように、１名又は複数名の患者に関して、ロイシン富化及び標識化イソ型濃度のデータ値を収取しプロットする。あるいは、以前に収取されプロットされたデータをデータソースから引き出してもよい。４０４においては、既知の又は実測ロイシン富化データ及びデータソースに保存された速度定数を用いて、コンパートメント・モデルを実行する。４０６においては、モデル結果のプロットを作成し、４０８においては、作成されたプロットを以前に引き出された又は４０２で作成されたプロットと比較する。
【０１４６】
４１０において、実測データのプロットとモデルによって作成されたプロットとの間の適合又は適合の近接度合に関する決定を行う。モデル作成のプロットが実測データのプロットに十分に適合すると決定される場合には、当該モデルは較正されたと判断することができ、４１２における他の検討におけるツールとして用いることができる。これに対して、モデル作成のプロットが実測データのプロットに適合しない場合には、４１４において１又は複数の速度定数値を変更することができ、４１６において該モデルを再度実行することができる。４０８において行われる比較と同様に、４１８において、変更した速度定数（複数可）を用いたモデルによって作成されたプロットを４０２からの実測データのプロットと比較する。４１０において、「変更した速度定数」のプロットが実測データのプロットに十分に適合するかを決定する、再度の決定を行う。４１０〜４１８における過程は、ユーザーがモデルの較正に満足するまで、必要により繰り返すことができる。種々の実施形態において、４１４において、同一の速度定数、異なる速度定数、又はそれらの組み合わせを変更することができる。
【０１４７】
上記は本開示の技法を具体的に表現した、例としてのシステム、方法、技法、命令シーケンス、及び／又はコンピュータ・プログラム製品を含む。しかしながら、記載した開示はこれらの具体的な詳細なしで実施することができることが理解される。本開示において、開示される方法は装置によって可読の命令又はソフトウェアの組み合わせとして実施することができる。更に、開示される方法におけるステップの特定の順又は階層は例としての手法の実例であることが理解される。設計の選択に基づき、該方法におけるステップの特定の順又は階層は、開示する発明の主題の範囲内に留まりつつ、再編成することができることが理解される。添付の方法の特許請求の範囲は、見本としての順における種々のステップの要素を提示し、必ずしも提示する特定の順又は階層に限定されることを意味しない。
【０１４８】
記載される開示はコンピュータ・プログラム製品、又はソフトウェアとして提供することができ、これらは、機械可読の媒体であって、該媒体上に保存された、コンピュータ・システム（又はその他の電子装置）をプログラムするために用いて、本開示に係る過程を実施することができる命令を有する上記媒体を備えることができる。機械可読の媒体は、機械（例えば、コンピュータ）により可読なある形態（例えば、ソフトウェア、処理アプリケーション）中に情報を保存するための任意の機構を備える。上記機械可読の媒体としては、それらに限定されるものではないが、磁気的保存媒体（例えば、フロッピーディスク）、光学的保存媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）、磁気的−光学的保存媒体、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、消去・プログラム可能なメモリ（例えば、ＥＰＲＯＭ及びＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、又はその他の形式の電子的命令の保存に好適な媒体を挙げることができる。
【０１４９】
本開示及びそれに付随する利点の多くは上記によって理解され、また、開示される発明の主題を逸脱しない限り、又はその重要な利点の全てを犠牲にしない限りにおいて、構成要素の形態、構造及び配置の種々の変更を行い得ることが明らかであろうと考える。記載される形態は単に例示的なものであり、後述の特許請求の範囲は、かかる変更を含みまた包含することを意図するものである。
【実施例７】
【０１５０】
生データにおいて明らかな結果は、該データを記述するために用い得るであろう数学的モデルの形式には依らない。
ある患者母集団に対して、Ａβ４２に関する動態追跡子曲線が、他の指標となるペプチド（例えば、Ａβ３８及びＡβ４０）と比較して異なることが知られている。該データはＰＩＢスコアによって証明されるプラークの関与を反映する。実験的に測定されたデータから動態パラメータを抽出する１方法として、コンパートメント・モデルが構築された。データを記述するために多数のモデルを用いることができ、かかる全てのモデルが、データに対して良好な適合を示す場合には、Ａβ４２動態における相違を明らかにするであろうことが予測される。以下は、データを記述するために用いることができるであろうコンパートメント・モデル又は非コンパートメント・モデルの形式には依存せず、生データ自体において明らかな結果をまとめたものであり、ＳＩＬＫ追跡子動態プロトコルが、プラークの診断に役立つこととなるＡβ４２動態の相違を明らかにすることを実証する。
【実施例８】
【０１５１】
ＳＩＬＫ追跡子動態プロトコルが、プラークの診断に役立ち得るＡβ４２動態の相違を明らかにする。
プラークの存在下では、Ａβ４２と、その他の指標となるペプチド（例えば、Ａβ３８、Ａβ４０）とに関する動態追跡子曲線が、曲線のいくつかの異なる段階の間で相違した。図６Ａ〜６ＦはＡβ３８及びＡβ４０と比較した場合のＡβ４２動態の経時変化の主な相違を示す。着目すべき上記動態追跡子曲線の異なる段階又は様相とは以下の通りである。（ｉ）初期の上昇、曲線の前端の勾配であり、サイエンス  ２０１０の論文中で計算された「合成速度」（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ｒａｔｅ）（ＦＳＲ）とも表記される、（ｉｉ）ピーク時間、（ｉｉｉ）ピーク富化、（ｉｖ）初期下降単一指数勾配、及び（ｖ）末期単一指数勾配、２４〜３６時間の間の曲線の後端の勾配であり、サイエンス  ２０１０の論文中で計算された「分解速度」（ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ  ｃａｔａｂｏｌｉｃ  ｒａｔｅ）ＦＣＲとも表記される。着目すべきプラーク存在下での顕著なＡβ４２の特徴は以下の通りである。（ｉ）初期の上昇、Ａβ４２はより速い場合がある、（ｉｉ）ピーク時間、Ａβ４２はより早くピークに達する、（ｉｉｉ）ピーク富化、Ａβ４２はより低い富化でピークに達する、（ｉｖ）初期下降単一指数勾配、初期のＡβ４２の勾配はより急な場合がある、（ｖ）末期下降単一指数勾配、末期のＡβ４２の勾配はより緩やかな場合がある。それぞれの結果を更に詳細に以下で議論する。
【０１５２】
（ｉ）合成速度（６〜１２時間ＴＴＲ勾配及び血漿ロイシンＴＴＲ富化を用いる）
Ａβペプチド（ＡＢｘｘ）のＦＳＲのいずれもがＰＩＢ状態による相違を示さず、又はＰＩＢスコアと相関しない。Ａβ４２／Ａβｘｘ比はＰＩＢ＋群においてより低い（Ａβ３８又は全ＡＢを規格化に用いた場合に顕著であるが、ＡＢ４０を用いた場合にはその限りではない。）。Ａβ４２／Ａβ３８のＦＳＲの比はＰＩＢスコアと顕著な負の相関を示すが、０．０２８のＰ値は他の結果との比較においてそれほど印象に残ることはない（下記を参照）。図６Ａ〜６Ｆは、早期の上昇の間において、Ａβ４２富化がＡβ３８又はＡβ４０よりも大きいことを示す。しかし、Ａβ４２富化は、また、他と比較して多少早く上昇し、従って、早期のＡβ４２富化は早期のより急な勾配を有するのではなく、上方向へのずれを有する。６〜１２時間の時点をこのＦＳＲ分析に用いた。時点範囲が異なると大きな相違を示し得る。しかし、留意すべき実用上の課題は、データ中のノイズを適切に除去するために十分なデータを有することと、多過ぎる点を有することによって、直線の勾配がＳ字状の上昇ピークに適合することのバランスをとることにある。Ａβ４２の前端は顕著にはプラークの関与の診断に役立ち得ない。
【表５】
2016506491.tif 000046
【０１５３】
（ｉｉ）ピークまでの時間
個々のＡβペプチドのピーク時間はいずれもＰＩＢ群間で相違を示さず、又はＰＩＢスコアに対して顕著な相関性を示さない。しかし、ＰＩＢ＋群において、Ａβ４２のピークは、Ａβ３８、Ａβ４０、又は全ＡＢのいずれよりも大幅に早期にピークに達し、ピーク時間の比は、非常に、大いに、顕著にＰＩＢスコアと相関する。従って、Ａβ４２のピークがより早期に移動する度合いはプラークの関与に相関する。
【表６】
2016506491.tif 000047
【０１５４】
（ｉｉｉ）ピーク富化
これらのデータにおいて、富化は被追跡物に対する追跡子の比として測定するが、代わりに別な富化の単位を用いることもできる。Ａβ４２のピーク富化それ自体でＰＩＢ＋／−群の間で相違を示し、ＰＩＢスコアと顕著な負の相関性があるが（より高いＰＩＢスコア＝より低いピーク富化）、これについての０．０１６であるＰ値は強く顕著ではない。より低いＡβ４２富化は、それがその他の指標となるタンパク質、Ａβ３８、４０、又は全Ａβのいずれかに対して規格化された場合、プラークと一層より強く相関する。この規格化は、ＳＩＬＫプロトコルを用いて観測される被験者間の血漿ロイシン富化のプラトーの変動を制御することから、重要である。
【表７】
2016506491.tif 000048
【０１５５】
（ｉｖ）初期単一指数勾配ＦＣＲ
単一指数勾配が経時変化の後端における下降する富化に適合する。殆どの検討において、図１９Ａに示すように、ピークの後端全体が経時変化の終点（３６時間）に向かって単一指数的である。しかしながら、多くの場合に、図１９Ｂに示すように、第２のより緩やかな指数的な、ピークに対する尾部の形跡が存在し、これらの場合、上記のより緩やかな尾部を目視で除外した初期の急な勾配が選択される。当該プロットは富化の自然対数対時間を示し、単一指数勾配ＦＣＲは上記勾配の負数である。
【０１５６】
ＰＩＢ＋群において、Ａβ４０及び全Ａβはより緩やかな勾配を有するが、個々のＡβペプチドの単一指数勾配はいずれも、ＰＩＢ群間で顕著な相違を示さない。ＰＩＢスコアに対する相関性に着目することにより、より大きな相違を識別できる検出力が得られ、この場合、Ａβ３８、Ａβ４０、及び全Ａβに関する単一指数勾配の全てがＰＩＢスコアに対して大きな負の相関を有する（プラーク量の度合いに関してより緩やかな勾配）。正式なコンパートメント・モデルにおいて、これは、プラークの存在下における脳内の可溶性Ａβ３８及びＡβ４０の代謝回転速度（ＦＴＲ）の低下として現れた。
【０１５７】
しかしながら、Ａβ４２の単一指数勾配はＰＩＢ群間で顕著な相違を示さず、またＰＩＢスコアとも相関しない。可溶性Ａβ３８及びＡβ４０のＦＴＲはプラークの存在下で低下した。この代謝回転は脳を通しての流体の灌流に大きく起因し、我々は、該流体の灌流速度がプラークの存在下で低下することを提案する。コンパートメント・モデルにおいては、流体の灌流過程に起因するＡβ４２のＦＴＲは、Ａβ３８及びＡβ４２に関するＦＴＲと同様であると仮定する。初期のＡβ４２の単一指数勾配はプラークの存在下で顕著には緩やかではないが、流体の灌流がＡβ４２の代謝回転に関する唯一の過程である場合には該勾配は顕著に緩やかになるべきであり、従って、我々は、何らかの他の不可逆的消失の過程が、ＰＩＢ＋群において選択的にＡβ４２の全ＦＴＲ（流体の灌流による消失＋外来性の消失）を増加させていると結論付けた。我々は、これを、可溶性Ａβ４２の脳流体からの移動及びプラークとなっての沈着の動態学的な証左と捉え、これは、プラークの存在下では、初期の単一指数勾配が（Ａβ３８及びＡβ４０の勾配は緩やかであるにも拘わらず）緩やかではないとの観測を説明し、また、ＣＳＦ中に回収されるＡβ３８又はＡβ４０に対してＡβ４２の濃度を低下させる機序も提供する。
【０１５８】
Ａβ４２の初期単一指数勾配もまた、Ａβ３８、Ａβ４０又は全Ａβの何れかを対照として規格化した場合、ＰＩＢ群間で相違を示さない、又はＰＩＢスコアと相関しない。従って、結論として、Ａβ４２の初期単一指数勾配ＦＣＲはプラークの診断に役立たない。
【表８】
2016506491.tif 000049
【０１５９】
（ｖ）末期単一指数勾配ＦＣＲ
単一指数勾配は、Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２０１０の論文に報告したように、経時変化のｔ＝２４〜３６時間に適合させ、これは、ピークが単一指数挙動又は双指数挙動を示すかを考慮せずに行う（説明のための図１９Ａ〜１９Ｂの自然対数プロットを参照のこと）。
【０１６０】
Ａβ４２の終端の勾配は、それ自体では、ＰＩＢ群間で非常に弱い相違しか示さず（Ｐ＝０．０３５５）、ＰＩＢ＋の場合は、より緩やかな末端尾部を有する。モデル中では、これは「交換コンパートメント」によって考慮され、それにより、新たに合成された（すなわち、標識化された）Ａβ４２が、標識化Ａβ４２を後に可溶物プールに戻す交換過程に進入し、これは末端尾部の平坦化を起こす追跡子の循環の特徴である。Ａβ３８又はＡβ４０の末端勾配はＰＩＢ群間で相違を示さない。しかし、３種のペプチドの全ての末端勾配はＰＩＢスコアと顕著に負の相関を示し、これは上述した特徴に起因し、それにより、可溶性Ａβペプチドの代謝回転は、殆ど、脳組織を通る流体の輸送によって駆動されることができ、この輸送過程がプラークの存在下で遅延される。Ａβ４２に関する群間での程度の小さい相違は、その勾配がＡβ３８又はＡβ４０の勾配の何れかに規格化されると失われる。結論として、Ａβ４２の末端の単一指数勾配は特にプラークの診断に役立たない。相違を示す検出力が弱く、しかし富化の測定は多少ノイズが多く（特に、プロトコルの最後に向けて富化が低下する際に）、該勾配はそれほど有用ではない。
【表９】
2016506491.tif 000050
【０１６１】
（ｖｉ）全体の結論
Ａβ４２のピーク時間及びピーク富化は、非常に、大いに、顕著にプラークと相関し、プラークが存在する場合には、Ａβ４２はより早期に且つより低い富化でピークに達する。前端の勾配並びに後端の初期及び末期の単一指数勾配は、プラークの存在に対して特に鋭敏ではない。
【０１６２】
プラークの存在は明確に生物学的過程を変え、それがＡβ４２の代謝回転曲線をＡβ３８、Ａβ４０、又は全Ａβとは異なるものとする。プラークの存在下におけるＡβ４２のより早期且つより低いピーク（それぞれ、ピーク時間及びピーク富化）は、当該曲線の後端における富化の分離を引き起こす（経時変化プロットを参照）。これらの２つの測定対象に加えて、最近の結果では、当該曲線の後端の中間点付近（約２４時間）における同位体富化の比較もまた、ＰＩＢ群の大幅に顕著な相違を示すことができることが示されている。プラークと相関し得る第４の測定対象は、下降ピークにおけるＡβ４２富化が、Ａβ３８、Ａβ４０、又は全Ａβの富化と異なる度合いである。
【実施例９】
【０１６３】
ＳＩＬＫ追跡子動態プロトコルを用いた更なるイン・ビボ・データ
アミロイドβ（Ａβ）のＳＩＬＫ追跡子曲線のある態様をまとめる簡単な測定が、ＡＤを有する、ＡＤの懸念がある、又はＡＤを有する疑いのある患者に関する診断上の又は予後の情報を提供し得ることが仮定される。上記仮説を試験するために、ＡβのＳＩＬＫ追跡子曲線の下降の間で計算されるＡβ４０のパーセントに対するＡβ４２標識化のパーセントの比に基づいて、上記３つの患者群間の識別を試みた。他所、すなわち、それによりその全てが参照により本願に組み入れられる米国特許第７，８９２，８４５号に記載されるように、ＰＥＴによるＰＩＢ陽性であるＰＳＥＮ１又はＰＳＥＮ２変異を有する患者（ＭＣ＋）、ＰＥＴによるＰＩＢ陰性であるＰＳＥＮ１又はＰＳＥＮ２変異を有する患者（ＭＣ−）、及び変異非保有者である兄弟姉妹の比較対照者（ＮＣ）において、イン・ビボでのＳＩＬＫ検討を行った。簡単に述べると、被験者に、静脈内注入により９時間にわたり、同位体標識化ロイシン（１３Ｃ６−ロイシン）を投与した。標識化アミノ酸の注入開始の２３時間後及び２４時間後にＣＳＦ試料（６ｍＬ／試料）を採取した。タンデム質量分光分析によって標識化並びに非標識化Ａβ４２及びＡβ４０の定量的測定を得て、標識化Ａβ４２：非標識化Ａβ４２及び標識化Ａβ４０：非標識化Ａβ４０の比を各時点に対して計算した。これらの比は、注入の２３時間後及び２４時間後における各Ａβイソ型の標識化パーセントを表わす。
【０１６４】
これらの実験において、診断上の閾値０．９を規定し、０．９未満のＡβ４２の標識化パーセント／Ａβ４０の標識化パーセントの比の場合は、被験者をＡＤ陽性と分類し、０．９を超えるＡβ４２の標識化パーセント／Ａβ４０の標識化パーセントの比の場合は、被験者をＡＤ陰性と分類した。注入後２３時間におけるＡβ４２の標識化パーセント／Ａβ４０の標識化パーセントの比が、上記３つの患者群の間で相違するかどうかを決定するために、各患者に対して得られた当該比をＰＩＢ染色に対してグラフ化した。図２０Ａにおいて見て取れるように、この比に関する０．９との閾値は、ＭＣ＋被験者の大多数をＮＣ被験者から明確に識別した（ＭＣ＋被験者の６名／７名が閾値より低く、ＮＣ被験者の１１名／１２名が閾値を超えた。）。ＭＣ−群内において、被験者の３名／４名が閾値より低かった。しかしながら、ＭＣ−群の被験者はＡＤの早期段階にある可能性がある。同様に、２３時間及び２４時間の標識化パーセンテージの平均を、Ａβ４２とＡβ４０との間の比として比較してもよい。注入後２３時間後及び２４時間後におけるＡβ４２の標識化パーセント／Ａβ４０の標識化パーセントは３つの患者群の間で相違を示し、各患者に関して得られた比をＰＩＢ染色に対してグラフ化した。図２０Ｂにおいて見て取れるように、この測定により、ＭＣ＋被験者の７名／７名が閾値より低く、一方、ＮＣの１１名／１２名が閾値を超える。ＭＣ−群に関しては、被験者の２名／４名が閾値よりも低い。
【０１６５】
これらのデータを、完全な動態モデルによる結果を用いた単純な測定と比較してもよい。この場合、Ａβ４２の交換コンパートメントへの進入速度を記述するパラメータｋｅｘ４２に１０を乗じ、次に、Ａβ４２対Ａβ４０に関する、不可逆的消失の速度定数の比にこれを加える。図２０Ｃに示すように、１．７５の閾値が、ＭＣ＋被験者の６名／７名が該閾値を超え、ＮＣ被験者の１２名／１２名が該閾値よりも低いことを示す。ＭＣ−群に関しては、被験者の２名／４名が閾値よりも低い。
【０１６６】
これらの例は、ＳＩＬＫ追跡子曲線の一部の態様をまとめる簡単な測定がＡＤの診断に役立ち得ることを示す。このことはまた、ＣＳＦの短期間の収取がＡβ４２動態の変化を診断するために充分であり得ることを示す。
【０１６７】
本発明を詳細に説明してきたが、添付の特許請求の範囲に規定された本発明の範囲から逸脱することなく、変更及び変化が可能であることは明白であろう。但し、当業者は、本開示に照らして、開示される特定の実施形態において多くの変更を行うことが可能であり、本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく、なお同様の又は類似の結果を得ることができることを認識すべきであり、それ故に、本願に記載される全ての事項が例証のためのものであり、限定の意味ではないと解釈されるべきである。
【０１６８】
本開示は種々の実施形態を参照して記載してきたが、これらの実施形態は例証のためのものであり、本開示の範囲はそれらに限定されるものではないことが理解されよう。多くの変化、変更、追加、及び改良が可能である。より一般的には、本開示に係る実施形態は、特定の実施の文脈において記載されてきたものである。機能は、本開示の種々の実施形態において、異なる形で分離する又はブロックに結合されてもよく、あるいは異なる用語によって表されもよい。これらの又はその他の変化、変更、追加、及び改良は、この後の特許請求の範囲に規定される本開示の範囲内に属する。
【図１】
2016506491.tif 000051
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
2016506491.tif 000058
【図６Ｄ】
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【図６Ｅ】
2016506491.tif 000060
【図６Ｆ】
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【図７】
2016506491.tif 000062
【図８】
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【図９】
2016506491.tif 000064
【図１０】
2016506491.tif 000065
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５】
2016506491.tif 000071
【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
2016506491.tif 000074
【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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【図２０Ａ】
2016506491.tif 000077
【図２０Ｂ】
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【図２０Ｃ】
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【図２１】
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【配列表】
2016506491000001.app
【国際調査報告】
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2016506491.tif 000083
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