(57)【要約】本発明は、概して、選択された時点における妊娠の確率を判定するためのシステムおよび方法に関する。本発明のシステムおよび方法は、生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、または、妊娠結果のうちの少なくとも１つが既知であるような複数の女性からのデータの基準セットで訓練されているアルゴリズムを採用し、該アルゴリズムは、生児出生結果に到達する前に妊娠試行を中止する任意の女性を考慮する。本発明は、概して、特定の不妊治療を使用して、選択された時点における妊娠を達成する確率を判定するためのシステムおよび方法に関する。
2016504016.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
選択された時点における妊娠を達成する確率を判定するためのシステムであって、前記システムは、
中央処理装置（ＣＰＵ）と、
命令を記憶するために前記ＣＰＵに連結された記憶装置であって、前記命令は、前記ＣＰＵによって実行されるときに、前記ＣＰＵに、
入力として、女性被検者の複数の生殖能力関連表現型形質を表すデータを受け入れさせ、
前記入力データに対して前記アルゴリズムを実行することの結果として、選択された時点における妊娠を達成する確率を提供させる、
記憶装置と
を備え、
前記アルゴリズムは、複数の女性からのデータの基準セットで訓練されていて、前記複数の女性については、生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、または、妊娠結果のうちの少なくとも１つが既知であり、前記アルゴリズムは、生児出生結果に達する前に妊娠試行を中止する任意の女性を考慮する、
システム。
【請求項２】
前記妊娠は、生児出生をもたらす、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記生殖能力関連表現型形質は、事前特定された時間間隔または生殖能力関連医学的介入につき調整される、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記データは、質問表、前記被検者の病歴、前記被検者の家族の病歴、および、それらの組み合わせから成る群から選択される少なくとも１つから取得される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記データは、前記女性被検者、前記被検者の親密なパートナー、前記被検者の血縁者、配偶子ドナー、胚ドナー、妊娠キャリア、および、それらの組み合わせから成る群から選択される個人から収集されるサンプルを分析することによって取得される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記サンプルは、ヒト組織または体液である、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記女性被検者の前記データは、前記女性被検者の生殖能力関連遺伝子型形質をさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記複数の女性からの前記データの基準セットは、生殖能力関連遺伝子型形質をさらに備える、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記被検者の前記遺伝子型形質は、不妊症と関連付けられる遺伝的変異の有無を判定するように、前記被検者からのサンプルに対してアッセイを行うことによって取得される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記アッセイは、シークエンシング、配列へのハイブリダイゼーション、および、増幅反応から成る群から選択される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記遺伝的変異は、一塩基多型、欠失、挿入、再配列、コピー数多型、および、それらの組み合わせから成る群から選択される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記遺伝子型形質は、１つ以上の生殖能力関連遺伝子の発現レベルを反映する、請求項７に記載のシステム。
【請求項１３】
前記生殖能力関連表現型形質は、表１から選択される形質である、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記アルゴリズムは、遠隔場所に記憶され、前記ＣＰＵは、前記アルゴリズムにアクセスするようにネットワークにわたって通信する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記アルゴリズムは、前記ＣＰＵ内にローカルに記憶され、前記ＣＰＵは、前記ＣＰＵ内の前記アルゴリズムにアクセスする、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記アルゴリズムは、前記基準セットの中の残りの女性に加重することによって、生児出生結果に到達することなく妊娠試行を中止する任意の女性を考慮する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記加重は、脱落の可能性をモデル化することによって判定される、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１８】
前記データはさらに、男性被検者の複数の生殖能力関連表現型形質を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１９】
選択された時点における妊娠を達成する確率を判定するための方法であって、前記方法は、
入力として、女性被検者の複数の生殖能力関連表現型形質を表すデータを受け入れることと、
前記入力データに対してアルゴリズムを実行することの結果として、選択された時点における妊娠を達成する確率を提供することであって、前記アルゴリズムは、複数の女性からのデータの基準セットで訓練されていて、前記複数の女性については、生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、または、妊娠結果のうちの少なくとも１つが既知であり、前記アルゴリズムは、生児出生結果に達する前に妊娠試行を中止する任意の女性を考慮する、ことと
を含む、方法。
【請求項２０】
前記妊娠は、生児出生をもたらす、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記生殖能力関連表現型形質は、事前特定された時間間隔または生殖能力関連医学的介入につき調整される、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記データは、質問表、前記被検者の病歴、前記被検者の家族の病歴、および、それらの組み合わせから成る群から選択される少なくとも１つから取得される、請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
前記データは、前記女性被検者、前記被検者の親密なパートナー、前記被検者の血縁者、配偶子ドナー、胚ドナー、妊娠キャリア、および、それらの組み合わせから成る群から選択される個人から収集されるサンプルを分析することによって取得される、請求項１９に記載の方法。
【請求項２４】
前記サンプルは、ヒト組織または体液である、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記女性被検者の前記データは、前記女性被検者の生殖能力関連遺伝子型形質をさらに備える、請求項１９に記載の方法。
【請求項２６】
前記複数の女性からの前記データの基準セットは、生殖能力関連遺伝子型形質をさらに備える、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記被検者の前記遺伝子型形質は、不妊症と関連付けられる遺伝的変異の有無を判定するように、前記被検者からのサンプルに対してアッセイを行うことによって取得される、請求項２５に記載の方法。
【請求項２８】
前記アッセイは、シークエンシング、配列へのハイブリダイゼーション、および、増幅反応から成る群から選択される、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記遺伝的変異は、一塩基多型、欠失、挿入、再配列、コピー数多型、および、それらの組み合わせから成る群から選択される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記遺伝子型形質は、１つ以上の生殖能力関連遺伝子の発現レベルを反映する、請求項２５に記載の方法。
【請求項３１】
前記生殖能力関連表現型形質は、表１から選択される形質である、請求項１９に記載の方法。
【請求項３２】
前記データは、男性被検者の複数の生殖能力関連表現型形質をさらに備える、請求項１９に記載の方法。
【請求項３３】
選択された時点における妊娠を達成する確率を判定するための方法であって、前記方法は、
女性被検者の複数の生殖能力関連表現型形質を表すデータをコンピュータに入力することと、
前記入力データに対してアルゴリズムを実行することの結果として、選択された時点における妊娠を達成する確率を前記コンピュータに提供させることであって、前記アルゴリズムは、複数の女性からのデータの基準セットで訓練されていて、前記複数の女性については、生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、または、妊娠結果のうちの少なくとも１つが既知であり、前記アルゴリズムは、生児出生結果に達する前に妊娠試行を中止する任意の女性を考慮する、ことと
を含む、方法。
【請求項３４】
前記妊娠は、生児出生をもたらす、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記女性被検者の前記データは、前記女性被検者の生殖能力関連遺伝子型形質をさらに備える、請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
前記複数の女性からの前記データの基準セットは、生殖能力関連遺伝子型形質をさらに備える、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記被検者の前記遺伝子型形質は、不妊症と関連付けられる遺伝的変異の有無を判定するように、前記被検者からのサンプルに対してアッセイを行うことによって取得される、請求項３５に記載の方法。
【請求項３８】
前記アルゴリズムのセットは、遠隔場所に記憶され、前記コンピュータは、前記アルゴリズムにアクセスするようにネットワークにわたって通信する、請求項３３に記載の方法。
【請求項３９】
前記アルゴリズムは、前記コンピュータ内にローカルに記憶され、前記コンピュータは、前記コンピュータ内の前記アルゴリズムにアクセスする、請求項３３に記載の方法。
【請求項４０】
前記データは、男性被検者の複数の生殖能力関連表現型形質をさらに備える、請求項３３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本願は、２０１２年１０月１７日出願の米国非仮出願第１３／６５４，０８２号の利益とそれへの優先権とを主張し、それの内容は、参照によって本明細書においてその全体が援用される。
【０００２】
発明の分野
本発明は、概して、選択された時点における妊娠の確率を判定するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
背景
７組の夫婦のうち約１組が、妊娠することが困難である。不妊症は、いずれか一方のパートナーにおける単一の原因、または妊娠が発生あるいは継続することを妨げ得る因子（例えば、遺伝因子、疾患、または環境因子）の組み合わせによるものであり得る。全ての女性が、閉経により、その生涯において生殖不能となるであろう。平均で、卵質および数は、３５歳で急激に減退し始める。しかしながら、多数の女性が、４０代になっても生殖能力がある一方で、一部の女性は、その減退を生涯ではるかに早く体験する。高母性年齢（３５歳以上）は、概して、より低い生殖能力結果と関連付けられるが、より若年の女性における卵質問題を診断する、または特定の女性が卵質あるいは貯蔵の減退を体験し始めるであろうときを把握する方法はない。女性が妊娠する困難に対する医学的支援を求めるとき、女性およびそのパートナーは、潜在的な原因を解明するために、いくつかの診断手技を受けるように勧告される。プロセスの全体を通して、夫婦の主要な疑問は、治療が乳児をもたらすであろうかどうかである。
【０００４】
生児出生をもたらす妊娠を達成する夫婦の確率を予測することは困難であり、ほとんどの統計的アプローチは、正確な結果を提供せず、概して、そのような妊娠を達成する夫婦の確率を過大評価する。その問題は、卵細胞が女性の子宮の外側で受精させられ、次いで、子宮に埋め込まれるプロセスである、体外受精（ＩＶＦ）という非常に一般的な技術で例証される。概して、ＩＶＦを受ける夫婦の約５２％は、治療の第１の周期後に妊娠を達成せず、ＩＶＦを受ける夫婦の約５９％は、治療の第１の周期後に生児出生を達成しない（“２００９  Ｃｌｉｎｉｃ  Ｓｕｍｍａｒｙ  Ｒｅｐｏｒｔ”，  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｆｏｒ  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）。したがって、多くの夫婦が、ＩＶＦの少なくとも１つの後続の周期を受け、これらの夫婦のある割合が、多数のＩＶＦ周期後でさえも妊娠または生児出生を達成しないであろう。
【０００５】
ＩＶＦでは、典型的に夫婦に報告される統計は、母性年齢に従ったサイクル当たりの結果である（横断的報告）。例えば、医師は、女性が３５歳未満である夫婦に、開始されるＩＶＦの各周期について、生児出生が達成されるであろう３０％〜３５％の確率があることを意味する、ＩＶＦを使用して生児出生を達成する３０％〜３５％の確率を夫婦が有することを伝え得る。その統計は、複数のＩＶＦサイクルの潜在的必要性、および初めての患者と以前の試行で妊娠しなかった患者との間の成功の起こり得る差を考慮しないため、正確ではない。したがって、この横断的報告アプローチを使用して、医師は、ＩＶＦから生児出生をもたらす妊娠を達成する夫婦の確率を過大評価する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】“２００９  Ｃｌｉｎｉｃ  Ｓｕｍｍａｒｙ  Ｒｅｐｏｒｔ”，  Ｓｏｃｉｅｔｙ  ｆｏｒ  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、概して、選択された時点における妊娠を達成する確率を判定するためのシステムおよび方法に関する。概して、本発明の側面は、生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、または、妊娠結果のうちの少なくとも１つが既知であるような女性のコホートからのデータを使用することによって達成される。女性被検者、および随意に親密な男性パートナーの複数の生殖能力関連表現型形質が取得され、特定の不妊治療を使用して、選択された時点における妊娠の確率を判定するために、コホートによって訓練されたアルゴリズムを通過させられる。したがって、本発明のシステムおよび方法は、経時的にコホートからの反復観察を利用する縦断的分析を提供し、夫婦の選択された医学的介入に関連して、その夫婦の特定の表現型形質に基づく、より良好な分析を提供する。このようにして、本発明のシステムおよび方法は、夫婦が受けることを選択した、選択された医学的介入が乳児をもたらすかどうかを、より正確に夫婦に報告することができる。
【０００８】
さらに、本発明のシステムおよび方法はまた、医学的介入を開始した後に妊娠または生児出生を達成することの不良な予後を有する女性が、治療の過程を中断する、すなわち、さらなる治療回数に参加しないことを選択し得ることも認識する。これらの女性の表現型形質を考慮できないことは、特定の不妊治療を使用して妊娠または生児出生を達成する確率の過大評価につながる。本発明のシステムおよび方法は、治療を中断することを選択したコホートからの女性の既知の表現型形質を分析することによって、潜在的なバイアスを考慮し、これらの形質を分析に入れる。したがって、妊娠または生児出生を達成することの不良な予後がある女性からの形質が考慮され、妊娠を達成する確率が経時的に調整される。このようにして、コホートのバイアスが排除され、本発明のシステムおよび方法は、特定の不妊治療に関連して妊娠または生児出生を達成する過度に楽観的な確率を報告することを回避する。
【０００９】
本発明のシステムおよび方法は、全ての種類の不妊治療で有用であり、特に、体外受精（ＩＶＦ）で有用である。ＩＶＦとの関連で、本発明は、妊娠または生児出生を達成する可能性がＩＶＦの周期につき変動することを認識し、また、初めての患者と以前の試行で妊娠しなかった患者との間に成功の差があることも認識する。本発明の側面は、体外受精の各周期に対する生殖能力関連表現型形質および妊娠結果が既知であるような女性のコホートからのデータを使用することによって達成される。女性被検者の複数の生殖能力関連表現型形質が取得され、ＩＶＦの選択された周期で妊娠の確率を判定するために、コホートによって訓練されたアルゴリズムを通過させられる。コホートの中の女性の体外受精の各周期に対する生殖能力関連表現型形質および妊娠結果が、既に把握されているため、本発明のシステムおよび方法は、女性が初めての患者であるか、または以前の試行で妊娠しなかった、あるいは生児出生を達成しなかった患者であるかどうかを考慮する、ＩＶＦの選択された周期にわたって妊娠または生児出生を達成する女性の確率を報告することができる。したがって、横断的分析の代わりに、本発明のシステムおよび方法は、経時的にコホートからの反復観察を利用し、複数のＩＶＦサイクルにわたる女性の履歴のより良好な分析を提供する、縦断的分析を提供する。累積妊娠または生児出生率が、治療の経過全体にわたって妊娠または生児出生を達成する確率を判定するために使用される。
【００１０】
さらに、本発明は、ＩＶＦの第１の不成功周期後に妊娠または生児出生を達成することの不良な予後を有するコホートからの女性が、ＩＶＦを中断する、すなわち、さらなるＩＶＦに参加しないことを選択し得ることを認識する。治療を中断する、不良な予後がある女性の表現型形質を考慮できないことは、ＩＶＦの後続の周期で妊娠または生児出生を達成する、実際に期待されるよりも高い確率の報告につながる。本発明のシステムおよび方法は、ＩＶＦを中断することを選択した女性の既知の表現型形質を分析し、これらの形質を後続のＩＶＦ周期での分析に入れることによって、その潜在的なバイアスを考慮する。したがって、これらの女性からの形質は、後続のＩＶＦ周期にわたって考慮され、コホートの表現型構成は、後続のＩＶＦ周期にわたって一貫したままである。このようにして、コホートのバイアスが排除され、本発明のシステムおよび方法は、後続のＩＶＦ周期で妊娠または生児出生を達成する過度に楽観的な確率を報告することを回避する。
【００１１】
多くの既知の生殖能力関連表現型形質があり、その任意の組み合わせが、本発明のシステムおよび方法とともに使用されてもよい。例示的な生殖能力関連表現型形質は、年齢、ホルモンレベル、卵巣卵胞数、体格指数、および、それらの組み合わせを含む。任意の他の生殖能力関連形質もまた、本発明による使用のために好適である。女性の生殖能力関連表現型形質に関する情報は、当技術分野で公知である任意の方法によって取得することができる。多くの場合、そのような情報は、生殖能力関連表現型形質に関する質問を含有する、対象によって記入される質問表から取得することができる。付加的な情報は、対象のパートナーおよび血縁者によって記入される質問表から取得することができる。情報はまた、被検者の病歴、ならびに血縁者および他の家族の病歴から取得することもできる。付加的な情報は、対象のパートナーの病歴および家族の病歴から取得することができる。他の場合において、情報は、女性被検者、対象の生殖パートナー、被検者の血縁者、および、それらの組み合わせから収集されるサンプルを分析することによって、取得することができる。サンプルは、ヒト組織または体液（ｂｏｄｉｌｙ  ｆｌｕｉｄ）を含んでもよい。
【００１２】
加えて、ある遺伝領域が生殖能力と関連付けられることが知られている。これらの遺伝子におけるある突然変位またはこれらの遺伝子の異常発現レベルの存在が、生殖能力結果を示し得る。したがって、本発明のある側面では、遺伝子型データも収集され、ある不妊治療を使用して、特定の時点における妊娠の確率を判定することに役立つように、コホートの中の女性からの既知の遺伝子型結果と比較される。遺伝子型データは、当技術分野で公知である任意の方法によって、例えば、不妊症と関連付けられる突然変異の有無を判定するように、関連遺伝領域の少なくとも一部分を配列決定することによって、取得することができる。例示的な突然変異は、限定ではないが、一塩基多型、欠失、挿入、反転、遺伝子再配列、コピー数多型、またはそれらの組み合わせを含む。
【００１３】
本発明のある側面は、特に、コンピュータを使用する実装に適している。コンピュータまたはＣＰＵは、対象の生殖能力関連表現型形質に関するデータをデータの基準セットと比較し、それによって、妊娠を達成する確率を提供することができる。そのようなシステムは、概して、中央処理装置（ＣＰＵ）と、ＣＰＵに連結された記憶装置とを含む。記憶装置は、ＣＰＵによって実行されるときに、ＣＰＵに、入力として女性被検者の複数の生殖能力関連表現型形質を表すデータを受け入れさせる、命令を記憶する。実行された命令はまた、生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、および妊娠結果が既知であるような複数の女性から収集されるデータの基準セットで訓練されたアルゴリズムに対象データを入力することの結果として、特定の不妊治療を使用して、ある時点における妊娠を達成する確率をコンピュータに提供させる。
【００１４】
ある実施形態では、基準セットは、コンピュータとは別個の遠隔場所に記憶され、コンピュータは、判定を行うために基準セットにアクセスするようにネットワークにわたって通信する。他の実施形態では、基準セットは、コンピュータ内でローカルに記憶され、コンピュータは、判定を行うためにコンピュータ内の基準セットにアクセスする。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、種々の不妊治療プロトコルの結果を予測するために使用される、データ分析パイプラインを描写する。
【００１６】
【図２】図２は、観察された確率および確率を判定する従来の方法に従ってＩＶＦの周期当たりの生児出生の確率を描写するチャートである。
【００１７】
【図３】図３は、経時的にＩＶＦに起因する生児出生率についての仮定を描写するチャートである。
【００１８】
【図４】図４は、本発明の方法を行うためのシステムを図示する。
【００１９】
【図５】図５は、ある実施形態による、体外受精の選択された周期で妊娠の確率を判定するための手順ステップを描写する、プロセスチャートである。
【００２０】
【図６】図６は、本発明の方法を使用してＩＶＦ研究で考慮される、生殖能力関連表現型形質の一覧である。
【００２１】
【図７】図７は、本発明の方法を使用して非ＡＲＴ不妊治療の研究で考慮される、生殖能力関連表現型形質の一覧である。
【００２２】
【図８】図８は、スコア五分位値によって分離されるＩＶＦ患者について本発明の方法によって判定されるような生児出生の累積確率を描写するチャートである。
【００２３】
【図９】図９は、スコア五分位値によって分離される非ＡＲＴ不妊治療（ＲＥ）患者について本発明の方法によって判定されるような生児出生の累積確率を描写するチャートである。
【００２４】
【図１０】図１０は、特定の研究にとどまるＩＶＦ患者および脱落した患者の変動予測将来成功率を描写するチャートである。
【００２５】
【図１１】図１１は、楽観的および保守的近似方法に従ったＩＶＦの周期当たりの生児出生の累積確率を描写するチャートである。
【００２６】
【図１２】図１２は、楽観的および保守的近似方法に従った非ＡＲＴ不妊治療の周期当たりの生児出生の累積確率を描写するチャートである。
【００２７】
【図１３】図１３は、楽観的および保守的近似方法に従った治療の周期につき組み合わせられたＩＶＦおよび非ＡＲＴ不妊治療の生児出生の累積確率を描写するチャートである。
【００２８】
【図１４】図１４は、楽観的および保守的近似方法に従ったＩＶＦの周期当たりの生児出生の累積確率、ならびに本発明の方法によって判定されるような調整された確率を描写するチャートである。
【００２９】
【図１５】図１５は、楽観的および保守的近似方法に従った非ＡＲＴ不妊治療の周期当たりの生児出生の累積確率、ならびに本発明の方法によって判定されるような調整された確率を描写するチャートである。
【００３０】
【図１６】図１６は、楽観的および保守的近似方法に従って組み合わせられたＩＶＦおよび非ＡＲＴ不妊治療の生児出生の累積確率、ならびに本発明の方法によって判定されるような調整された確率を描写するチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
本発明は、概して、特定の不妊治療を使用して、選択された時点における妊娠を達成する確率を判定するためのシステムおよび方法に関する。本発明のシステムおよび方法は、全ての種類の不妊治療生殖技術で有用であり、特に、体外受精（ＩＶＦ）で有用である。加えて、本発明は、生児出生をもたらす妊娠の判定に等しく適用可能であることを理解されたい。
【００３２】
本発明のある側面は、特に、コンピュータを使用する実装に適している。これらの実施形態では、本発明のシステムおよび方法は、中央処理装置（ＣＰＵ）と、ＣＰＵに連結された記憶装置とを包含する。記憶装置は、ＣＰＵによって実行されるときに、ＣＰＵに、入力として女性被検者の複数の生殖能力関連表現型形質を表すデータを受け入れさせる、命令を記憶する。実行された命令はまた、入力データを、生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、および妊娠結果が既知であるような複数の女性から収集されるデータの基準セットと比較することの結果として、ある不妊治療を使用して、選択された時点における妊娠を達成する確率をコンピュータに提供させる。本発明のシステムおよび方法は、生児出生結果に達成する前に妊娠しようとすることを中止する、コホートからの任意の女性を考慮することができる。
【００３３】
本発明のシステムおよび方法は、補助生殖技術（ＡＲＴ）を含む、全ての種類の不妊治療とともに使用されてもよい。好適な補助生殖技術は、限定ではないが、上記の方法のうちの１つと対合される、体外受精（ＩＶＦ）、接合子卵管内移植（ＺＩＦＴ）、配偶子卵管内移植（ＧＩＦＴ）、または卵細胞質内精子注入（ＩＣＳＩ）を含み、非ＡＲＴ不妊治療（ＲＥ）は、精子を用いた子宮腔内授精（ＩＵＩ）を伴って、または伴わずに、クロミフェン等の薬剤またはホルモン療法を用いた排卵誘発プロトコルを含む。ＩＶＦでは、卵子が女性被検者から除去され、体外で受精させられ、女性被検者の子宮の内側に埋め込まれる。ＺＩＦＴは、卵子が除去され、卵子の受精が体外で起こるという点でＩＶＦに類似する。しかしながら、ＺＩＦＴでは、卵子は、子宮よりもむしろ卵管に埋め込まれる。ＧＩＦＴは、卵子および精子を女性被検者の卵管の中へ移植することを伴う。したがって、受精が女性の体内で起こる。ＩＣＳＩでは、単一の精子が、身体から除去された成熟卵子に注入される。次いで、胚が、子宮または卵管に移植される。ＲＥでは、ホルモン刺激が、女性の生殖能力を向上させるために使用される。一般に、これらの生殖能力関連医学的介入は、単純に１回限りの治療ではないが、多くの場合、複数の治療回数または周期を必要とする。したがって、本発明のシステムおよび方法は、選択された時点、例えば、治療の選択された周期で妊娠を達成する可能性を判定することを包含する。
【００３４】
開示された方法はまた、子を持つことに関心がある女性被検者が、乳児を身ごもるであろう人ではないときにも好適である。例えば、代理母が使用される場合、夫婦は、代理母が生児出生まで胚を身ごもることができる可能性を知ることを希望し得る。潜在的な代理母は、伝統的代理母および妊娠キャリア（ｇｅｓｔａｔｉｏｎａｌ  ｃａｒｒｉｅｒ）を含むことができる。伝統的代理母では、妊娠は、受精のみを通して、または上記で説明される補助生殖技術を通して達成され得、代理母は、子と生物学的に関係付けられるであろう。妊娠キャリアでは、卵子が女性被検者から除去され、女性のパートナーの精子で受精させられ、妊娠キャリアの子宮に移植される。妊娠キャリアは、子と遺伝的に関係付けられないだろう。どのような種類の代理母が使用されても、開示された方法はまた、二次女性被検者としての代理母に適用することもできる。
【００３５】
図１は、種々の不妊治療プロトコルの結果を予測するために使用される、データ分析パイプラインを描写する。選択された生殖技術の結果として、女性被検者の妊娠の確率を判定するために、本発明の側面は、対象の生殖能力関連表現型形質に関する情報を取得することを含む。例示的な形質は、以下の表１で提供される。
【表１−１】
2016504016.tif 000003
【表１−２】
2016504016.tif 000004
【表１−３】
2016504016.tif 000005
【表１−４】
2016504016.tif 000006
【００３６】
表１に記載されるもの等の女性の生殖能力関連表現型形質に関する情報は、当技術分野で公知である任意の手段によって取得することができる。多くの場合、そのような情報は、ある生殖能力関連表現型形質に関する質問を含有する、対象によって記入される質問表から取得することができる。付加的な情報は、対象のパートナーおよび血縁者によって記入される質問表から取得することができる。質問表は、対象の年齢、喫煙週間、またはアルコール消費の頻度等の対象の生殖能力関連表現型形質に関する質問を含む。情報はまた、被検者の病歴、ならびに血縁者または他の家族の病歴から取得することもできる。付加的な情報は、対象のパートナーの病歴および家族の病歴から取得することができる。病歴情報は、電子医療記録、紙の診療記録、質問表に含まれる病歴についての一連の質問、および、それらの組み合わせの分析を通して取得することができる。
【００３７】
臨床サンプル
他の実施形態では、妊娠の可能性を判定するために有用な情報は、女性被検者、対象の生殖パートナー、被検者の血縁者、妊娠の努力に関与する配偶子または胚ドナー、妊娠代理母、および、それらの組み合わせから収集されるサンプルを分析することによって取得される。サンプルは、ヒト組織または体液を含んでもよく、任意の臨床的に容認可能な様式で収集されてもよい。組織は、例えば、ヒトまたは他の哺乳類に由来する、結合された細胞の塊および／または細胞外基質物質、例えば、皮膚組織、毛髪、爪、鼻道組織、ＣＮＳ組織、神経組織、眼組織、肝臓組織、腎臓組織、胎盤組織、乳腺組織、胃腸組織、筋骨格組織、泌尿生殖器組織、骨髄、および同等物であり、細胞および／または組織に関連する結合物質および液体物質を含む。体液は、例えば、ヒトまたは他の哺乳類に由来する、液体物質である。そのような体液は、粘液、血液、血漿、血清、血清誘導体、胆汁、血液、母体血、痰、唾液、汗、羊水、月経流体、乳腺液、卵巣の卵胞液、卵管液、腹水、尿、および腰椎または脳室ＣＳＦ等の脳脊髄液（ＣＳＦ）を含むが、それらに限定されない。サンプルはまた、細針吸引物または生検組織、例えば、子宮内膜吸引物、乳房組織生検、および同等物であってもよい。サンプルはまた、細胞または生物学的物質を含有する、媒体であってもよい。サンプルはまた、血栓、例えば、血清が除去された後に全血から取得された血栓であってもよい。ある実施形態では、サンプルは、配偶子細胞、生殖腺組織、受精胚、および胎盤等の生殖細胞または組織を含んでもよい。ある実施形態では、サンプルは、女性被検者から収集される血液または唾液である。
【００３８】
他の実施形態では、目的とする表現型形質を取得するために、環境暴露に特異的なアッセイが使用される。そのようなアッセイは、当業者に公知であり、本発明の方法とともに使用されてもよい。例えば、経口避妊薬で使用されるホルモン（エストロゲンおよびプロゲステロン）が、尿または血液検査で検出され得る。Ｖｅｎｎｅｒｓら（Ｈｕｍ．  Ｒｅｐｒｏｄ．  ２１（９）：  ２２７２−２２８０，  ２００６）は、尿および血液サンプル中のエストロゲンおよびプロゲステロンを検出するためのアッセイを報告している。Ｖｅｎｎｅｒはまた、不妊治療で使用される化学物質を検出するためのアッセイも報告している。
【００３９】
同様に、違法薬物の使用が、毛髪、尿、汗、または血液等の組織または体液から検出され得、そのような検査を行うための多数の市販のアッセイ（ＬａｂＣｏｒｐ）がある。標準薬物検査は、１０の異なる薬物の部類を探し、該検査は、商業的に「１０パネル尿スクリーン」として知られている。１０パネル尿スクリーンは、１．アンフェタミン（メタンフェタミンを含む）、２．バルビツール酸塩、３．ベンゾジアゼピン、４．カンナビノイド（ＴＨＣ）、５．コカイン、６．メタドン、７．メタカロン、８．アヘン剤（コデイン、モルヒネ、ヘロイン、オキシコドン、バイコディン等）、９．フェンシクリジン（ＰＣＰ）、１０．プロポキシフェンから成る。アルコールの使用もまた、そのような検査によって検出することができる。
【００４０】
患者のプラスチック（例えば、ビスフェノールＡ（ＢＰＡ））への暴露を検査するために、多数のアッセイを使用することができる。ＢＰＡは、ポリカーボネートの構成要素として（生産される全ＢＰＡの約７４％）、およびエポキシ樹脂の生産で（約２０％）最も一般的に見出される。同様に、（哺乳瓶および水のボトルを含む）プラスチック食品および飲料容器を含む、無数の製品で見出されるのみならず、ＢＰＡはまた、種々の家電製品、電子機器、スポーツ安全器具、接着剤、レジのレシート、医療デバイス、眼鏡レンズ、給水パイプ、および多くの他の製品でも一般的に見出される。ＢＰＡの存在について血液、汗、または尿を検査するためのアッセイは、例えば、Ｇｅｎｕｉｓら（Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ  ａｎｄ  Ｐｕｂｌｉｃ  Ｈｅａｌｔｈ，  Ｖｏｌｕｍｅ  ２０１２，  Ａｒｔｉｃｌｅ  ＩＤ  １８５７３１，  １０  ｐａｇｅｓ，  ２０１２）で説明されている。
【００４１】
サンプルからの遺伝子型情報は、サンプルからの核酸抽出によって取得することができる。サンプルから核酸を抽出するための方法は、当技術分野で公知である。例えば、その内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｍａｎｉａｔｉｓ，  ｅｔ  ａｌ．，  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｃｌｏｎｉｎｇ：  Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ，  Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ，  Ｎ．Ｙ．，  ｐｐ．  ２８０−２８１，  １９８２を参照されたい。ある実施形態では、サンプルが対象から収集され、その後に、例えば、目的とする生殖能力関連遺伝領域または遺伝子断片を含む、ヌクレオチド配列へのハイブリダイゼーションによる、目的とする遺伝子または遺伝子断片に対する富化が続く。サンプルは、ハイブリッド捕捉等の当技術分野で公知の方法を使用して、目的とする遺伝領域（例えば、不妊症関連遺伝領域）について富化されてもよい。例えば、その内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｌａｐｉｄｕｓ（米国特許第７，６６６，５９３号）を参照されたい。
【００４２】
ＲＮＡが、細胞の溶解およびその中に含有されるタンパク質の変性を伴う手技によって、真核細胞から単離されてもよい。目的とする組織は、配偶子細胞、生殖腺組織、子宮内膜組織、受精胚、および胎盤を含む。目的とする流体は、血液、月経流体、乳腺液、卵巣の卵胞液、腹水、または培地を含む。付加的なステップが、ＤＮＡを除去するために採用されてもよい。細胞溶解は、非イオン洗剤を用いて達成されてもよく、その後に、核、したがって、細胞ＤＮＡの大部分を除去するように、マイクロ遠心分離が続く。一実施形態では、ＲＮＡが、チオシアン酸グアニジン溶解を使用して、目的とする種々の種類の細胞から抽出され、その後に、ＤＮＡからＲＮＡを分離するようにＣｓＣｌ遠心分離が続く（Ｃｈｉｒｇｗｉｎ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  １８：５２９４−５２９９  （１９７９））。ポリ（Ａ）＋ＲＮＡが、オリゴｄＴセルロースを用いた選択によって選択される（例えば、Ｓａｍｂｒｏｏｋ  ｅｔ  ａｌ．，  ＭＯＬＥＣＵＬＡＲ  ＣＬＯＮＩＮＧ−Ａ  ＬＡＢＯＲＡＴＯＲＹ  ＭＡＮＵＡＬ  （２ＮＤ  ＥＤ．），  Ｖｏｌｓ．  １−３，  Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ，  Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ，  Ｎ．Ｙ．  （１９８９）を参照）。代替として、ＤＮＡからのＲＮＡの分離は、例えば、高温フェノールまたはフェノール／クロロホルム／イソアミルアルコールを用いた、有機抽出によって達成することができる。所望であれば、ＲＮａｓｅ阻害剤が、溶解緩衝剤に追加されてもよい。同様に、ある細胞型については、タンパク質変性／消化ステップをプロトコルに追加することが望ましくあり得る。
【００４３】
多くの用途について、転移ＲＮＡ（ｔＲＮＡ）およびリボソームＲＮＡ（ｒＲＮＡ）等の他の細胞ＲＮＡに対してｍＲＮＡを優先的に富化することが望ましい。ほとんどのｍＲＮＡは、それらの３’末端でポリ（Ａ）尾部を含有する。これは、例えば、セルロースまたはＳｅｐｈａｄｅｘ．ＴＭ．等の固体支持体に結合されるオリゴ（ｄＴ）またはポリ（Ｕ）を使用する、親和性クロマトグラフィによって、それらが富化されることを可能にする（Ａｕｓｕｂｅｌ  ｅｔ  ａｌ．，  ＣＵＲＲＥＮＴ  ＰＲＯＴＯＣＯＬＳ  ＩＮ  ＭＯＬＥＣＵＬＡＲ  ＢＩＯＬＯＧＹ，  ｖｏｌ．  ２，  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  （１９９４）参照）。いったん結合されると、ポリ（Ａ）＋ｍＲＮＡは、２ｍＭ  ＥＤＴＡ／０．１％ＳＤＳを使用して、親和性カラムから溶出される。
【００４４】
バイオマーカ
本発明のある側面では、遺伝子型データが、収集されたサンプルから取得される。ある遺伝領域が不妊症と関連付けられることが知られている。これらの遺伝領域の変動は、妊娠結果に影響を及ぼし得る。したがって、女性被検者から遺伝子型データを収集することが必要であり得る。
【００４５】
バイオマーカとは、概して、生物学的状態の指標の役割を果たし得る分子を指す。本発明の方法とともに使用するためのバイオマーカは、不妊症と関連付けられる任意のマーカであってもよい。例示的なバイオマーカは、遺伝子（例えば、機能的産物をコード化するＤＮＡの任意の領域）、遺伝領域（例えば、有胎盤哺乳類の進化の全体を通して保存されている領域上に特定の焦点がある遺伝子および遺伝子間領域を含む領域）、および遺伝子産物（例えば、ＲＮＡおよびタンパク質）を含む。ある実施形態では、バイオマーカは、不妊症関連遺伝領域である。不妊症関連遺伝領域は、変異が生殖能力の変化と関連付けられる、任意のＤＮＡ配列である。生殖能力の変化の実施例は、不妊症関連遺伝子のホモ接合突然変異が生殖能力の完全損失につながる、不妊症関連遺伝子のホモ接合突然変異が不完全に浸透し、個人によって異なる生殖能力の低下につながる、ヘテロ接合突然変異が完全に劣性であり、生殖能力に影響を及ぼさない、および生殖能力の潜在的欠陥が、遺伝子の非機能的対立遺伝子が不活性Ｘ染色体（バー小体）上または発現Ｘ染色体上に位置するかどうかに依存するように、不妊症関連遺伝子がＸ連鎖性であることを含むが、それらに限定されない。
【００４６】
特定の実施形態では、査定された不妊症関連遺伝領域は、母性効果遺伝子である。母性効果遺伝子は、哺乳類卵母細胞における主要構造および機能をコード化することが分かっている遺伝子である（Ｙｕｒｔｔａｓ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  １３９：８０９−８２３，  ２０１０）。母性効果遺伝子は、例えば、Ｃｈｒｉｓｔｉａｎｓ  ｅｔ  ａｌ．（Ｍｏｌ  Ｃｅｌｌ  Ｂｉｏｌ  １７：７７８−８８，  １９９７）、Ｃｈｒｉｓｔｉａｎｓ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｎａｔｕｒｅ  ４０７：６９３−６９４，  ２０００）、Ｘｉａｏ  ｅｔ  ａｌ．（ＥＭＢＯ  Ｊ  １８：５９４３−５９５２，  １９９９）、Ｔｏｎｇ  ｅｔ  ａｌ．（Ｅｎｄｏｃｒｉｎｏｌｏｇｙ  １４５：１４２７−１４３４，  ２００４）、Ｔｏｎｇ  ｅｔ  ａｌ．（Ｎａｔ  Ｇｅｎｅｔ  ２６：２６７−２６８，  ２０００）、Ｔｏｎｇ  ｅｔ  ａｌ．（Ｅｎｄｏｃｒｉｎｏｌｏｇｙ，  １４０：３７２０−３７２６，  １９９９）、Ｔｏｎｇ  ｅｔ  ａｌ．（Ｈｕｍ  Ｒｅｐｒｏｄ  １７：９０３−９１１，  ２００２）、Ｏｈｓｕｇｉ  ｅｔ  ａｌ．（Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  １３５：２５９−２６９，  ２００８）、Ｂｏｒｏｗｃｚｙｋ  ｅｔ  ａｌ．（Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  Ｕ  Ｓ  Ａ．，  ２００９）、およびＷｕ（Ｈｕｍ  Ｒｅｐｒｏｄ  ２４：４１５−４２４，  ２００９）で説明されている。母性効果遺伝子は、第Ｕ．Ｓ．１２／８８９，３０４号でも説明されている。これらのそれぞれの内容は、その全体で参照することにより本明細書に組み込まれる。
【００４７】
特定の実施形態では、不妊症関連遺伝領域は、以下の表１に示される遺伝子から選択される遺伝子（エクソン、イントロン、および該遺伝子の両側に位置する１０ｋｂのＤＮＡ）である。表１では、ＯＭＩＭ参照番号が、利用可能であるときに提供される。
【表２−１】
2016504016.tif 000007
【表２−２】
2016504016.tif 000008
【表２−３】
2016504016.tif 000009
【表２−４】
2016504016.tif 000010
【表２−５】
2016504016.tif 000011
【表２−６】
2016504016.tif 000012
【００４８】
表１の中の遺伝子の分子産物は、転写および染色体再構築からＲＮＡプロセッシングおよび結合まで、卵母細胞および胚生理学の異なる側面に関与する。これらの遺伝子の部類における突然変異は、これらの突然変異を含有する哺乳類の生殖能力の困難をもたらす。生殖能力に影響を及ぼす例示的な遺伝子が、以下でさらに説明される。
【００４９】
ペプチジルアルギニンデイミナーゼ６（ＰＡＤＩ６）
Ｐａｄｉ６は、最初に、その相対存在量に基づいて２Ｄネズミ卵プロテオームゲルからクローン化され、マウスにおけるＰａｄｉ６発現は、卵母細胞および着床前胚にほぼ完全に限定されると考えられる（Ｙｕｒｔｔａｓ  ｅｔ  ａｌ．，  ２０１０）。Ｐａｄｉ６は、最初に、原始卵母細胞の卵胞で発現され、胚盤胞期までの着床前発達の全体を通して、タンパク質レベルを持続する（Ｗｒｉｇｈｔ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｄｅｖ  Ｂｉｏｌ，  ２５６：７３−８８，  ２００３）。Ｐａｄｉ６の不活性化は、マウスにおける雌の不妊症につながり、Ｐａｄｉ６ヌル発達停止が２細胞期に起こる（Ｙｕｒｔｔａｓ  ｅｔ  ａｌ．，  ２００８）。
【００５０】
ヌクレオプラスミン２（ＮＰＭ２）
ヌクレオプラスミンは、別の母性効果遺伝子であり、マウス卵母細胞成熟中にリン酸化されると考えられる。ＮＰＭ２は、卵母細胞成熟中に質量のリン酸塩感受性増加を呈する。増加したリン酸化は、発達の前核期を通して保持される。次いで、ＮＰＭ２は、２細胞期で脱リン酸化され、残りの着床前発達の全体を通して、この形態のままである。さらに、その発現パターンは、卵母細胞および初期胚に制限されると考えられる。ＮＰＭ２局在化の免疫蛍光分析は、ＮＰＭ２が主に、マウス卵母細胞および初期胚の中の核に局在化することを示す。マウスでは、母性由来のＮＰＭ２が、雌の生殖能力のために要求される（Ｂｕｒｎｓ  ｅｔ  ａｌ．，  ２００３）。
【００５１】
Ｂｒａｈｍａ関連遺伝子１（ＢＲＧ１）
哺乳類ＳＷＩ／ＳＮＦ関連クロマチン再構築複合体は、転写を調節し、接合子ゲノム活性化（ＺＧＡ）に関与すると考えられる。そのような複合体は、細胞型および組織に応じて可変であり得る、約９つのサブユニットから成る。ＢＲＧ１触媒サブユニットは、ＤＮＡ依存性ＡＰＴａｓｅ活性を呈し、ＡＴＰ加水分解に由来するエネルギーは、ヌクレオソームの配座および位置を改変する。Ｂｒｇ１は、卵母細胞で発現され、ヌルホモ接合体が胚盤胞期を超えて進行しないため、マウスにおいて不可欠であることが示されている（Ｂｕｌｔｍａｎ  ｅｔ  ａｌ．，  ２０００）。
【００５２】
胚発達を可能にする卵母細胞の中に位置する因子（ＦＬＯＰＥＤ／ＯＯＥＰ）
皮質下母性複合体（ＳＣＭＣ）は、いくつかの母性効果遺伝子産物が局在化する、特徴があまりないマウス卵母細胞である（Ｌｉ  ｅｔ  ａｌ．  Ｄｅｖ  Ｃｅｌｌ  １５：４１６−４２５，  ２００８）。ＰＡＤＩ６、ＭＡＴＥＲ、ＦＩＬＩＡ、ＴＬＥ６、およびＦＬＯＰＥＤは、この複合体に局在化することが示されている（Ｌｉ  ｅｔ  ａｌ．  Ｄｅｖ  Ｃｅｌｌ  １５：４１６−４２５，  ２００８、Ｙｕｒｔｔａｓ  ｅｔ  ａｌ．  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  １３５：２６２７−２６３６，  ２００８）。この複合体は、ＦｌｏｐｅｄおよびＮｌｒｐ５がない場合には存在せず、Ｎｌｒｐ５欠失卵母細胞に起因する胚と同様に、Ｆｌｏｐｅｄヌル卵母細胞に起因する胚は、マウス発達の２細胞期を過ぎて進行しない（Ｌｉ  ｅｔ  ａｌ．，  ２００８）。ＦＬＯＰＥＤは、ＭＯＥＰ１９という名でも特徴付けられている、低分子（１９ｋＤ）ＲＮＡ結合タンパク質である（Ｈｅｒｒ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｄｅｖ  Ｂｉｏｌ  ３１４：３００−３１６，  ２００８）。
【００５３】
ＫＨドメイン含有３類似皮質下母性複合部材（ＦＩＬＩＡ／ＫＨＤＣ３Ｌ）
ＦＩＬＩＡは、母性遺伝マウスタンパク質を含有する、別の低分子ＲＮＡ結合ドメインである。ＦＩＬＩＡは、ＭＡＴＥＲとのその相互作用について識別され、名付けられた（Ｏｈｓｕｇｉ  ｅｔ  ａｌ．  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  １３５：２５９−２６９，  ２００８）。ＳＣＭＣの他の構成要素のように、Ｋｈｄｃ３遺伝子産物の母性遺伝が、初期胚発達のために要求される。マウスでは、Ｋｈｄｃ３の損失は、部分的に、初期卵割中の不適切な染色体整列により、異数性の高い発生率とともに、様々な重症度の発達停止をもたらす（Ｌｉ  ｅｔ  ａｌ．，  ２００８）。Ｋｈｄｃ３欠失はまた、紡錘体チェックポイント集合（ＳＡＣ）の不活性化、異常な紡錘体集合、および染色体不整列により、異数性をもたらす（Ｚｈｅｎｇ  ｅｔ  ａｌ．  Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  ＵＳＡ  １０６：７４７３−７４７８，  ２００９）。
【００５４】
バソヌクリン（ＢＮＣ１）  バソヌクリンは、マウスで研究されている亜鉛フィンガー転写因子である。これは、ケラチン生成細胞および胚細胞（雄および雌）で発現されて見出され、（ポリメラーゼＩを介した）ｒＲＮＡおよび（ポリメラーゼＩＩを介した）ｍＲＮＡ合成を調節する（Ｉｕｃｈｉ  ａｎｄ  Ｇｒｅｅｎ，  １９９９；  Ｗａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．，  ２００６）。発現が卵母細胞で低減させられる量に応じて、胚は、８細胞期を超えて発達しない場合がある。Ｂｓｎ１欠失マウスでは、たとえ卵母細胞発達が不安であっても、正常な数の卵母細胞が排卵されるが、これらの卵母細胞の多くは、続けて生存能力のある胎児を生じさせることができない（Ｍａ  ｅｔ  ａｌ．，  ２００６）。
【００５５】
Ｚｙｇｏｔｅ  Ａｒｒｅｓｔ  １（ＺＡＲ１）  Ｚａｒ１は、マウスで胚遷移するように卵母細胞において機能することが知られている、卵母細胞特異的母性効果遺伝子である。高レベルのＺａｒ１発現が、マウス卵母細胞の細胞質で観察され、ホモ接合ヌルの雌は、不妊症である。Ｚａｒ１ヌルの雌からの成長する卵母細胞は、２細胞期を超えて進行しない。
【００５６】
ある実施形態では、遺伝子は、卵母細胞で発現される遺伝子である。例示的な遺伝子は、ＣＴＣＦ、ＺＦＰ５７、ＰＯＵ５Ｆ１、ＳＥＢＯＸ、およびＨＤＡＣ１を含む。
【００５７】
他の実施形態では、遺伝子は、ＭＬＨ１、ＰＭＳ１、およびＰＭＳ２を含むが、それらに限定されない、ＤＮＡ修復経路に関与する遺伝子である。他の実施形態では、遺伝子は、ＢＲＣＡ１またはＢＲＣＡ２である。
【００５８】
他の実施形態では、バイオマーカは、不妊症関連遺伝子の遺伝子産物（例えば、ＲＮＡまたはタンパク質）である。特定の実施形態では、遺伝子産物は、母性効果遺伝子の遺伝子産物である。他の実施形態では、遺伝子産物は、表２からの遺伝子の産物である。ある実施形態では、遺伝子産物は、ＣＴＣＦ、ＺＦＰ５７、ＰＯＵ５Ｆ１、ＳＥＢＯＸ、およびＨＤＡＣ１の産物等の卵母細胞で発現される遺伝子の産物である。他の実施形態では、遺伝子産物は、ＭＬＨ１、ＰＭＳ１、またはＰＭＳ２の産物等のＤＮＡ修復経路に関与する遺伝子の産物である。他の実施形態では、遺伝子産物は、ＢＲＣＡ１またはＢＲＣＡ２の産物である。
【００５９】
他の実施形態では、バイオマーカは、メチル化パターン（例えば、ＣｐＧアイランドの過剰メチル化）、ゲノム局在化またはヒストンタンパク質の翻訳後修飾、あるいはアセチル化、ユビキチン化、リン酸化、または同等物等のタンパク質の一般的な翻訳後修飾等のエピジェネティック因子であってもよい。
【００６０】
アッセイ
上記の遺伝領域に関する遺伝子型データは、例えば、不妊症関連遺伝領域中の突然変異または不妊症関連遺伝領域の異常発現のいずれか一方を検出するアッセイを行うことによって、取得することができる。これらの遺伝領域中のある突然変異、またはこれらの遺伝領域の異常発現レベルの存在は、生殖能力の結果、すなわち、妊娠または生児出生が達成可能であるかどうかを示す。例示的な突然変異は、一塩基多型、欠失、挿入、反転、遺伝再配列、コピー数多型、またはそれらの組み合わせを含むが、それらに限定されない。
【００６１】
特定の実施形態では、アッセイは、表２からの遺伝領域または表２からの遺伝子の遺伝子産物に行われる。核酸配列、増幅プライマ、ハイブリダイゼーションプローブ、および同等物を作成して使用するために採用されるもの等の従来の方法の詳細な説明は、Ｇｅｎｏｍｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：  Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ  Ｓｅｒｉｅｓ  （Ｖｏｌｓ．  Ｉ−ＩＶ），  Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｐｒｅｓｓ、ＰＣＲ  Ｐｒｉｍｅｒ：  Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ，  Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｐｒｅｓｓ、およびＳａｍｂｒｏｏｋ，  Ｊ  ｅｔ  ａｌ．，  （２００１）  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｃｌｏｎｉｎｇ：  Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ，  ２ｎｄ  ｅｄ．  （Ｖｏｌｓ．  １−３），  Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｐｒｅｓｓ等の標準研究室マニュアルで見出すことができる。カスタム核酸配列は、例えば、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（Ｓａｎｔａ  Ｃｌａｒａ，  ＣＡ）、Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ（Ｆｏｓｔｅｒ  Ｃｉｔｙ，  ＣＡ）、およびＡｇｉｌｅｎｔ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（Ｓａｎｔａ  Ｃｌａｒａ，  ＣＡ）から市販されている。
【００６２】
遺伝領域中の突然変異を検出する方法は、当技術分野で公知である。ある実施形態では、表２から選択される単一の不妊症関連遺伝領域中の突然変異は、不妊症を示す。他の実施形態では、アッセイは、表２からの１つより多くの遺伝領域（例えば、表２からの遺伝子の全て）に行われ、表２からの遺伝領域のうちの少なくとも２つの中の突然変異は、不妊症を示す。他の実施形態では、表２からの遺伝領域のうちの少なくとも３つの中の突然変異は、不妊症を示し、表２からの遺伝領域のうちの少なくとも４つの中の突然変異は、不妊症を示し、表２からの遺伝領域のうちの少なくとも５つの中の突然変異は、不妊症を示し、表２からの遺伝領域のうちの少なくとも６つの中の突然変異は、不妊症を示し、表２からの遺伝領域のうちの少なくとも７つの中の突然変異は、不妊症を示し、表２からの遺伝領域のうちの少なくとも８つの中の突然変異は、不妊症を示し、表２からの遺伝領域のうちの少なくとも９つの中の突然変異は、不妊症を示し、表２からの遺伝領域のうちの少なくとも１０個の中の突然変異は、不妊症を示し、表２からの遺伝領域のうちの少なくとも１５個の中の突然変異は、不妊症を示し、または表２からの遺伝領域の全ての中の突然変異は、不妊症を示す。
【００６３】
ある実施形態では、特定の位置における既知の一塩基多型は、その位置に隣接するサンプルＤＮＡに結合するプライマの単一の基礎拡張によって検出することができる。例えば、その内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｓｈｕｂｅｒら（米国特許第６，５６６，１０１号）を参照されたい。他の実施形態では、目的とするＳＮＰに重複し、その位置に特定のヌクレオチドを含有するサンプル核酸に選択的に交雑する、ハイブリダイゼーションプローブが採用され得る。例えば、その内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｓｈｕｂｅｒら（米国特許第６，２１４，５５８号および第６，３００，０７７号）を参照されたい。
【００６４】
特定の実施形態では、核酸は、配列の野生型および／または非突然変異型と比較して、核酸中の変異型（すなわち、突然変異）を検出するために配列決定される。核酸は、複数の遺伝要素に由来する複数の核酸を含むことができる。配列変異型を検出する方法は、当技術分野で公知であり、配列変異型は、当技術分野で公知である任意のシークエンシング方法、例えば、集団シークエンシングまたは単分子シークエンシングによって検出することができる。
【００６５】
シークエンシングは、当技術分野で公知である任意の方法によるものであってもよい。ＤＮＡシークエンシング技法は、標識ターミネータまたはプライマ、およびスラブまたは毛細管中のゲル分離を使用した、古典的なジデオキシシークエンシング反応（Ｓａｎｇｅｒ方法）、可逆的末端標識ヌクレオチドを使用した合成によるシークエンシング、パイロシークエンシング、４５４シークエンシング、標識オリゴヌクレオチドプローブのライブラリへの対立遺伝子特異的ハイブリダイゼーション、ライゲーションが後に続く、標識クローンのライブラリへの対立遺伝子特異的ハイブリダイゼーションを使用した合成によるシークエンシング、重合ステップ中の標識ヌクレオチドの組み込みのリアルタイム監視、ポロニーシークエンシング、およびＳＯＬｉＤシークエンシングを含む。分離された分子のシークエンシングは、ポリメラーゼまたはリガーゼを使用した順次または単一延長反応によって、あるいはプローブのライブラリを用いた単一または順次差分ハイブリダイゼーションによって、ごく最近に実証されている。
【００６６】
シークエンシングを行う１つの従来の方法は、Ｓａｎｇｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ．  Ａｃａｄ．  Ｓｃｉ．  ＵＳＡ，  ７４（１２）：  ５４６３  ６７  （１９７７）によって説明されるような連鎖終止およびゲル分離によるものである。別の従来のシークエンシング方法は、核酸断片の化学分解を伴う。Ｍａｘａｍ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｐｒｏｃ．  Ｎａｔｌ．  Ａｃａｄ．  Ｓｃｉ．，  ７４：  ５６０  ５６４  （１９７７）を参照されたい。最終的に、ハイブリダイゼーションによるシークエンシングに基づいて、方法が開発されている。例えば、Ｈａｒｒｉｓら（米国特許出願第２００９／０１５６４１２号）を参照されたい。各参考文献の内容は、その全体で参照することにより本明細書に組み込まれる。
【００６７】
提供された発明の方法で使用することができる、シークエンシング技法は、例えば、Ｈｅｌｉｃｏｓ  Ｔｒｕｅ  Ｓｉｎｇｌｅ  Ｍｏｌｅｃｕｌｅ  Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ（ｔＳＭＳ）（Ｈａｒｒｉｓ  Ｔ．  Ｄ．  ｅｔ  ａｌ．  （２００８）  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ３２０：１０６−１０９）を含む。ｔＳＭＳ技法では、ＤＮＡサンプルが、約１００〜２００個のヌクレオチドの鎖に切断され、ポリＡ配列が、各ＤＮＡ鎖の３’末端に追加される。各鎖は、蛍光標識アデノシンヌクレオチドの追加によって標識される。次いで、ＤＮＡ鎖は、フローセル表面に固定化される、何百万ものオリゴＴ捕捉部位を含有する、フローセルに交雑される。テンプレートは、約１００万テンプレート／ｃｍ２の密度であり得る。次いで、フローセルは、器具、例えば、ＨｅｌｉＳｃｏｐｅ．ＴＭ．シーケンサの中へ装填され、レーザがフローセルの表面を照射し、各テンプレートの位置を明らかにする。ＣＣＤカメラは、フローセル表面上にテンプレートの位置をマップすることができる。次いで、テンプレート蛍光標識は、切断されて洗い流される。シークエンシング反応は、ＤＮＡポリメラーゼおよび蛍光標識ヌクレオチドを導入することによって始まる。オリゴＴ核酸は、プライマとしての機能を果たす。ポリメラーゼは、テンプレート指向様式で、標識ヌクレオチドをプライマに組み込む。ポリメラーゼおよび組み込まれていないヌクレオチドは除去される。蛍光標識ヌクレオチドの組み込みを指図したテンプレートは、フローセル表面を撮像することによって検出される。撮像後、切断ステップは、蛍光標識を除去し、本プロセスは、所望の読取長が達成されるまで、他の蛍光標識ヌクレオチドを用いて繰り返される。配列情報が、各ヌクレオチド追加ステップで収集される。ｔＳＭＳのさらなる説明は、例えば、Ｌａｐｉｄｕｓら（米国特許第７，１６９，５６０号）、Ｌａｐｉｄｕｓら（米国特許出願第２００９／０１９１５６５号）、Ｑｕａｋｅら（米国特許第６，８１８，３９５号）、Ｈａｒｒｉｓ（米国特許第７，２８２，３３７号）、Ｑｕａｋｅら（米国特許出願第２００２／０１６４６２９号）、およびＢｒａｓｌａｖｓｋｙ，  ｅｔ  ａｌ．，  ＰＮＡＳ  （ＵＳＡ），  １００：  ３９６０−３９６４  （２００３）で示され、これらの参考文献のそれぞれの内容物は、その全体で参照することにより本明細書に組み込まれる。
【００６８】
提供された発明の方法で使用することができるＤＮＡシークエンシング技法の別の実施例は、４５４シークエンシング（Ｒｏｃｈｅ）である（Ｍａｒｇｕｌｉｅｓ，  Ｍ  ｅｔ  ａｌ．  ２００５，  Ｎａｔｕｒｅ，  ４３７，  ３７６−３８０）。４５４シークエンシングは、２つのステップを伴う。第１のステップでは、ＤＮＡが約３００〜８００個の塩基対の断片に剪断され、断片は、平滑末端である。次いで、オリゴヌクレオチドアダプタが、断片の末端に結紮される。アダプタは、断片の増幅およびシークエンシングのためのプライマとしての機能を果たす。断片は、例えば、５’−ビオチンタグを含有するアダプタＢを使用して、ＤＮＡ捕捉ビーズ、例えば、ストレプトアビジンでコーティングしたビーズに付着させることができる。ビーズに付着された断片は、油・水型乳化剤の液滴内でＰＣＲ増幅される。結果は、各ビーズ上のクローン増幅ＤＮＡ断片の複数のコピーである。第２のステップでは、ビーズは、（ピコリットルサイズの）ウェルの中で捕捉される。パイロシークエンシングは、各ＤＮＡ断片で並行して行われる。１つ以上のヌクレオチドの追加は、シークエンシング器具内のＣＣＤカメラによって記録される光信号を生成する。信号強度は、組み込まれるヌクレオチドの数に比例する。パイロシークエンシングは、ヌクレオチド追加時に解放されるピロリン酸塩（ＰＰｉ）を利用する。ＰＰｉは、アデノシン５’ホスホ硫酸の存在下でＡＴＰスルフリラーゼによってＡＴＰに変換される。ルシフェラーゼは、ルシフェリンをオキシルシフェリンに変換するためにＡＴＰを使用し、この反応は、検出および分析される光を生成する。
【００６９】
提供された発明の方法で使用することができるＤＮＡシークエンシング技法の別の実施例は、ＳＯＬｉＤ技法（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）である。ＳＯＬｉＤシークエンシングでは、ゲノムＤＮＡが、断片に剪断され、アダプタが、断片ライブラリを生成するように断片の５’および３’末端に付着させられる。代替として、アダプタを断片の５’および３’末端に結紮し、断片を環状化し、内部アダプタを生成するように環状化断片を消化し、メイトペアライブラリを生成するように、アダプタを結果として生じる断片の５’および３’末端に付着させることによって、内部アダプタを導入することができる。次に、クローンビーズ群が、ビーズ、プライマ、テンプレート、およびＰＣＲ成分を含有する、マイクロリアクタの中で調製される。ＰＣＲに続いて、テンプレートは、変性させられ、ビーズは、延長したテンプレートを用いてビーズを分離するように富化される。選択されたビーズ上のテンプレートは、スライドガラスへの結合を可能にする、３’修飾を受ける。配列は、特定のフルオロフォアによって識別される中心の判定された塩基（または塩基対）を伴う部分的にランダムなオリゴヌクレオチドの順次ハイブリダイゼーションおよびライゲーションによって、判定することができる。色が記録された後、結紮されたオリゴヌクレオチドは、切断されて除去され、次いで、本プロセスは繰り返される。
【００７０】
提供された発明の方法で使用することができるＤＮＡシークエンシング技法の別の実施例は、それぞれの内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｉｏｎ  Ｔｏｒｒｅｎｔシークエンシング（米国特許出願第２００９／００２６０８２号、第２００９／０１２７５８９号、第２０１０／００３５２５２号、第２０１０／０１３７１４３号、第２０１０／０１８８０７３号、第２０１０／０１９７５０７号、第２０１０／０２８２６１７号、第２０１０／０３００５５９号、第２０１０／０３００８９５号、第２０１０／０３０１３９８号、および第２０１０／０３０４９８２号）である。Ｉｏｎ  Ｔｏｒｒｅｎｔシークエンシングでは、ＤＮＡが約３００〜８００個の塩基対の断片に剪断され、断片は、平滑末端である。次いで、オリゴヌクレオチドアダプタが、断片の末端に結紮される。アダプタは、断片の増幅およびシークエンシングのためのプライマとしての機能を果たす。断片は、表面に付着させることができ、断片が個別に分解可能であるような分解能で付着させられる。１つ以上のヌクレオチドの追加は、陽子（Ｈ＋）を放出し、その信号は、シークエンシング器具で検出されて記録される。信号強度は、組み込まれるヌクレオチドの数に比例する。
【００７１】
提供された発明の方法で使用することができるシークエンシング技術の別の実施例は、Ｉｌｌｕｍｉｎａシークエンシングである。Ｉｌｌｕｍｉｎａシークエンシングは、折り返されたＰＣＲおよび係留されたプライマを使用した、固体表面上のＤＮＡの増幅に基づく。ゲノムＤＮＡが断片化され、アダプタが断片の５’および３’末端に追加される。フローセルチャネルの表面に付着させられるＤＮＡ断片は、拡張され、ブリッジ増幅される。断片は二本鎖となり、二本鎖分子は変性させられる。変性が後に続く、固相増幅の複数の周期は、フローセルの各チャネルの中で同一のテンプレートの単鎖ＤＮＡ分子の約１，０００個のコピーの数百万個のクラスタを作成することができる。プライマ、ＤＮＡポリメラーゼ、および４つのフルオロフォア標識可逆的末端ヌクレオチドが、順次シークエンシングを行うために使用される。ヌクレオチドの組み込み後に、フルオロフォアを励起させるためにレーザが使用され、画像が捕捉され、第１の塩基の同一性が記録される。各組み込み塩基からの３’ターミネータおよびフルオロフォアは、除去され、組み込み、削除、および識別ステップが繰り返される。
【００７２】
提供された発明の方法で使用することができるシークエンシング技術の別の実施例は、Ｐａｃｉｆｉｃ  Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓの単分子リアルタイム（ＳＭＲＴ）技法を含む。ＳＭＲＴでは、４つのＤＮＡ塩基のそれぞれが、４つの異なる蛍光染料のうちの１つに付着させられる。これらの染料は、リン酸結合される。単一のＤＮＡポリメラーゼが、ゼロモード導波管（ＺＭＷ）の底部でテンプレート単鎖ＤＮＡの単一の分子で固定化される。ＺＭＷは、（マイクロ秒単位で）ＺＭＷの内外で急速に拡散する蛍光ヌクレオチドの背景に対して、ＤＮＡポリメラーゼによる単一のヌクレオチドの組み込みの観察を可能にする、閉じ込め構造である。ヌクレオチドを成長鎖に組み込むためには数ミリ秒かかる。この時間の間に、蛍光標識が励起させられ、蛍光信号を生成し、蛍光タグが切断される。染料の対応する蛍光の検出は、どの塩基が組み込まれたかを示す。本プロセスは繰り返される。
【００７３】
提供された発明の方法で使用することができるシークエンシング技法の別の実施例は、ナノ細孔シークエンシング（Ｓｏｎｉ  Ｇ  Ｖ  ａｎｄ  Ｍｅｌｌｅｒ  Ａ．  （２００７）  Ｃｌｉｎ  Ｃｈｅｍ  ５３：  １９９６−２００１）である。ナノ細孔は、直径が約１ナノメートルの小さい穴である。伝導流体中のナノ細孔の浸漬およびそれにわたる電位の印加は、ナノ細孔を通したイオンの伝導により、わずかな電流をもたらす。流動する電流の量は、ナノ細孔のサイズに敏感である。ＤＮＡ分子がナノ細孔を通過すると、ＤＮＡ分子上の各ヌクレオチドは、異なる程度にナノ細孔を妨害する。したがって、ＤＮＡ分子がナノ細孔を通過するとナノ細孔を通過する電流の変化が、ＤＮＡ配列の読取を表す。
【００７４】
提供された発明の方法で使用することができるシークエンシング技法の別の実施例は、（例えば、米国特許出願公開第２００９００２６０８２号で説明されるように）ＤＮＡを配列決定するために化学感受性電界効果トランジスタ（ｃｈｅｍＦＥＴ）アレイを使用することを伴う。本技法の一実施例では、ＤＮＡ分子を反応チャンバの中に配置することができ、テンプレート分子をポリメラーゼに結合されたシークエンシングプライマに交雑することができる。ｃｈｅｍＦＥＴによる電流の変化によって、シークエンシングプライマの３’末端における新しい核酸鎖への１つ以上の三リン酸塩の組み込みを検出することができる。アレイは、複数のｃｈｅｍＦＥＴセンサを有することができる。別の実施例では、単一の核酸をビーズに付着させることができ、核酸をビーズ上で増幅することができ、個々のビーズを、各チャンバがｃｈｅｍＦＥＴセンサを有する、ｃｈｅｍＦＥＴアレイ上の個々の反応チャンバに移送することができ、核酸を配列決定することができる。
【００７５】
提供された発明の方法で使用することができるシークエンシング技法の別の実施例は、電子顕微鏡を使用することを伴う（Ｍｏｕｄｒｉａｎａｋｉｓ  Ｅ．  Ｎ．  ａｎｄ  Ｂｅｅｒ  Ｍ．  Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  ＵＳＡ．  １９６５  Ｍａｒｃｈ；  ５３：５６４−７１）。本技法の一実施例では、電子顕微鏡を使用して区別可能である、金属標識を使用して、個々のＤＮＡ分子が標識される。次いで、これらの分子は、平面上で伸張させられ、配列を測定するために電子顕微鏡を使用して撮像される。
【００７６】
サンプルからの核酸が分解されるか、または最小量の核酸のみをサンプルから取得することができる場合、シークエンシングのための十分な量の核酸を取得するために、ＰＣＲを核酸に行うことができる（例えば、その内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｍｕｌｌｉｓらの米国特許第４，６８３，１９５号を参照）。
【００７７】
遺伝子産物（例えば、ＲＮＡまたはタンパク質）のレベルを検出する方法は、当技術分野で公知である。サンプルでのｍＲＮＡ発現の定量化のための当技術分野で公知の一般的に使用されている方法は、ノーザンブロット法および原位置ハイブリダイゼーション（その内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｐａｒｋｅｒ  ＆  Ｂａｒｎｅｓ，  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  １０６：２４７  ２８３  （１９９９））、リボヌクレアーゼ酵素保護アッセイ（その内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｈｏｄ，  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  １３：８５２  ８５４  （１９９２））、および逆転写ポリメラーゼ連鎖反応（ＲＴ−ＰＣＲ）等のＰＣＲベースの方法（その内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｗｅｉｓ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｔｒｅｎｄｓ  ｉｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ８：２６３  ２６４  （１９９２））を含む。代替として、ＲＮＡ二本鎖、ＤＮＡ−ＲＮＡハイブリッド二本鎖、またはＤＮＡ−タンパク質二本鎖を含む、特定の二本鎖を認識することができる、抗体を採用することができる。遺伝子発現（例えば、ＲＮＡまたはタンパク質量）を測定するための当技術分野で公知である他の方法は、その内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｙｅａｔｍａｎら（米国特許出願第２００６／０１９５２６９号）で示されている。
【００７８】
異なって、または異常に発現した遺伝子は、発現が、正常または対照対象でのその発現に対して、不妊症等の障害に罹患している対象で、より高いまたは低いレベルまで活性化される、遺伝子を指す。該用語はまた、発現が、同一の障害の異なる段階でより高いまたは低いレベルまで活性化される、遺伝子も含む。また、異なって発現した遺伝子が、核酸レベルまたはタンパク質レベルで活性化または阻害され得るかのいずれかであってもよく、あるいは異なるポリペプチド産物をもたらすように代替的なスプライシングを受けてもよいことを理解されたい。そのような差異は、例えば、ｍＲＮＡレベル、表面発現、ポリペプチドの分泌または他の分割の変化によって証明することができる。
【００７９】
差次的遺伝子発現は、正常対象と不妊症等の障害に罹患している対象との間、または同一の障害の種々の段階の間で異なる、２つ以上の遺伝子またはそれらの遺伝子産物の間の発現の比較、２つ以上の遺伝子またはそれらの遺伝子産物の間の発現の比率の比較、または同一の遺伝子の２つの異なって処理された産物の比較でさえも含み得る。差次的発現は、遺伝子またはその発現産物における時間的または細胞発現パターンの定量的ならびに定性的両方の差異を含む。差次的遺伝子発現（発現の増加および減少）は、正常な細胞での発現と比べた変化率または倍率に基づく。増加は、正常な細胞での発現に対して１、５、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００、１２０、１４０、１６０、１８０、または２００％であってもよい。代替として、倍率増加は、正常な細胞での発現レベルと比べて１、１．５、２、２．５、３、３．５、４、４．５、５、５．５、６、６．５、７、７．５、８、８．５、９、９．５、または１０倍であってもよい。減少は、正常な細胞での発現レベルに対して１、５、１０、２０、３０、４０、５０、５５、６０、６５、７０、７５、８０、８２、８４、８６、８８、９０、９２、９４、９６、９８、９９、または１００％であってもよい。
【００８０】
ある実施形態では、逆転写酵素ＰＣＲ（ＲＴ−ＰＣＲ）が、遺伝子発現を測定するために使用される。ＲＴ−ＰＣＲは、遺伝子発現のパターンを特徴付けるように、密接に関連するｍＲＮＡを区別するように、およびＲＮＡ構造を分析するように、異なるサンプル群におけるｍＲＮＡレベルを比較するために使用することができる、定量的方法である。
【００８１】
第１のステップは、標的サンプルからのｍＲＮＡの単離である。開始材料は、典型的には、ヒト組織または流体から単離された全ＲＮＡである。
【００８２】
ｍＲＮＡ抽出のための一般的な方法は、当技術分野で周知であり、Ａｕｓｕｂｅｌ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｏｆ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ａｎｄ  Ｓｏｎｓ  （１９９７）を含む、分子生物学の標準教科書で開示されている。パラフィン包埋組織からのＲＮＡ抽出のための方法は、例えば、Ｒｕｐｐ  ａｎｄ  Ｌｏｃｋｅｒ，  Ｌａｂ  Ｉｎｖｅｓｔ．  ５６：Ａ６７  （１９８７）、およびＤｅ  Ａｎｄｒｅｓ  ｅｔ  ａｌ．，  ＢｉｏＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  １８：４２０４４  （１９９５）で開示されている。これらの参考文献のそれぞれの内容物は、その全体で参照することにより本明細書に組み込まれる。具体的には、製造業者の指示に従って、Ｑｉａｇｅｎ等の商業的製造業者からの精製キット、緩衝セット、およびプロテアーゼを使用して、ＲＮＡ単離を行うことができる。例えば、Ｑｉａｇｅｎ  ＲＮｅａｓｙミニカラムを使用して、培養液中の細胞からの全ＲＮＡを単離することができる。他の市販のＲＮＡ単離キットは、ＭＡＳＴＥＲＰＵＲＥ完全ＤＮＡおよびＲＮＡ精製キット（ＥＰＩＣＥＮＴＲＥ，  Ｍａｄｉｓｏｎ，  Ｗｉｓ．）、ならびにパラフィンブロックＲＮＡ単離キット（Ａｍｂｉｏｎ，  Ｉｎｃ．）を含む。組織サンプルからの全ＲＮＡは、ＲＮＡ  Ｓｔａｔ−６０（Ｔｅｌ−Ｔｅｓｔ）を使用して単離することができる。例えば、塩化セシウム密度勾配遠心法によって、腫瘍から調製されるＲＮＡを単離することができる。
【００８３】
ＲＴ−ＰＣＲによる遺伝子発現プロファイリングにおける第１のステップは、ｃＤＮＡへのＲＮＡテンプレートの逆転写であり、その後にＰＣＲ反応におけるその指数関数的増幅が続く。２つの最も一般的に使用されている逆転写酵素は、トリ骨髄芽球症ウイルス逆転写酵素（ＡＭＶ−ＲＴ）およびモロニーマウス白血病ウイルス逆転写酵素（ＭＭＬＶ−ＲＴ）である。逆転写ステップは、典型的には、状況および発現プロファイリングの目標に応じて、特定のプライマ、ランダムな六量体、またはオリゴｄＴプライマを使用して下準備される。例えば、製造業者の指示に従って、ＧｅｎｅＡｍｐ  ＲＮＡ  ＰＣＲキット（Ｐｅｒｋｉｎ  Ｅｌｍｅｒ，  Ｃａｌｉｆ．，  ＵＳＡ）を使用して、抽出されたＲＮＡを逆転写することができる。次いで、導出されたｃＤＮＡを、後続のＰＣＲ反応でテンプレートとして使用することができる。
【００８４】
ＰＣＲステップは、種々の熱安定性ＤＮＡ依存性ＤＮＡポリメラーゼを使用することができるが、典型的には、５’−３’ヌクレアーゼ活性を有するが、３’−５’校正エンドヌクレアーゼ活性が欠けている、Ｔａｑ  ＤＮＡポリメラーゼを採用する。したがって、ＴａｑＭａｎ（登録商標）ＰＣＲは、典型的には、その標的単位複製配列に結合されたハイブリダイゼーションプローブを加水分解するために、Ｔａｑポリメラーゼの５’−ヌクレアーゼ活性を利用するが、同等の５’ヌクレアーゼ活性を伴う任意の酵素を使用することができる。ＰＣＲ反応に典型的な単位複製配列を生成するために、２つのオリゴヌクレオチドプライマが使用される。第３のオリゴヌクレオチドまたはプローブは、２つのＰＣＲプライマの間に位置するヌクレオチド配列を検出するように設計されている。プローブは、Ｔａｑ  ＤＮＡポリメラーゼ酵素によって非拡張可能であり、レポータ蛍光染料および消光蛍光染料で標識される。レポータ染料からの任意のレーザ誘導発光は、２つの染料がプローブ上にある際、ともに近くに位置するときに、消光染料によって消光される。増幅反応中に、Ｔａｑ  ＤＮＡポリメラーゼ酵素は、テンプレート依存性様式でプローブを切断する。結果として生じたプローブ断片は、溶液中で分離し、放出されたレポータ染料からの信号は、第２のフルオロフォアの消光効果を含まない。レポータ染料の１つの分子は、合成される各新しい分子について解放され、消光されていないレポータ染料の検出は、データの定量的解釈の根拠を提供する。
【００８５】
例えば、ＡＢＩ  ＰＲＩＳＭ  ７７００ＴＭ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ＳｙｓｔｅｍＴＭ（Ｐｅｒｋｉｎ−Ｅｌｍｅｒ−Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ，  Ｆｏｓｔｅｒ  Ｃｉｔｙ，  Ｃａｌｉｆ．，  ＵＳＡ）、またはＬｉｇｈｔｃｙｃｌｅｒ（Ｒｏｃｈｅ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌｓ，  Ｍａｎｎｈｅｉｍ，  Ｇｅｒｍａｎｙ）等の市販の機器を使用して、ＴａｑＭａｎ（登録商標）ＲＴ−ＰＣＲを行うことができる。ある実施形態では、５’ヌクレアーゼ手順は、ＡＢＩ  ＰＲＩＳＭ  ７７００ＴＭ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  ＴＭ等のリアルタイム定量的ＰＣＲデバイス上で実行される。本システムは、熱循環装置、レーザ、電荷結合素子（ＣＣＤ）、カメラ、およびコンピュータから成る。本システムは、熱循環装置上の９６ウェル形式でサンプルを増幅する。増幅中に、レーザ誘発蛍光信号が、９６個全てのウェルについて光ファイバケーブルを通してリアルタイムで収集され、ＣＣＤにおいて検出される。本システムは、機器を作動させるため、およびデータを分析するためのソフトウェアを含む。
【００８６】
５’−ヌクレアーゼアッセイデータは、最初に、Ｃｔまたは閾値周期として発現される。上記で議論されるように、蛍光値が、全周期中に記録され、増幅反応におけるその時点まで増幅される産物の量を表す。蛍光信号が最初に統計的有意として記録される時点は、閾値周期（Ｃｔ）である。
【００８７】
誤差およびサンプル間変動の効果を最小限化するために、ＲＴ−ＰＣＲは、通常、内部標準を使用して行われる。理想的な内部標準は、異なる組織の間で一定のレベルにおいて発現され、実験的治療による影響を受けない。遺伝子発現のパターンを正規化するために最も頻繁に使用されるＲＮＡは、ハウスキーピング遺伝子グリセルアルデヒド−３−リン酸デヒドロゲナーゼ（ＧＡＰＤＨ）およびアクチンベータ（ＡＣＴＢ）のためのｍＲＮＡである。着床前胚および卵母細胞に分析を行うために、保存らせんループらせんユビキタスキナーゼ（ＣＨＵＫ）が、正規化に使用される遺伝子である。
【００８８】
ＲＴ−ＰＣＲ技法のごく最近の変形例は、二重標識蛍光発生プローブ（すなわち、ＴａｑＭａｎ（登録商標）プローブ）を通してＰＣＲ産物蓄積を測定する、リアルタイム定量的ＰＣＲである。リアルタイムＰＣＲは、各標的配列の内部競合物が正規化に使用される、定量的競合ＰＣＲ、およびサンプル内に含有される正規化遺伝子またはＲＴ−ＰＣＲのためのハウスキーピング遺伝子を使用するＰＣＲの両方に適合する。さらなる詳細については、その内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｈｅｌｄ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ６：９８６  ９９４  （１９９６）を参照されたい。
【００８９】
別の実施形態では、ＭａｓｓＡＲＲＡＹベースの遺伝子発現プロファイリング方法が、遺伝子発現を測定するために使用される。ＲＮＡの単離および逆転写に続く、Ｓｅｑｕｅｎｏｍ，  Ｉｎｃ．（Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，  Ｃａｌｉｆ．）によって開発されたＭａｓｓＡＲＲＡＹベースの遺伝子発現プロファイリング方法では、取得されたｃＤＮＡは、単一の塩基を除いて全ての位置で標的ｃＤＮＡ領域に合致し、内部標準としての機能を果たす、合成ＤＮＡ分子（競合物）を添加される。ｃＤＮＡ／競合物の混合物は、ＰＣＲ増幅され、残りのヌクレオチドの脱リン酸化をもたらす、ＰＣＲ後エビアルカリホスファターゼ（ＳＡＰ）酵素治療を受ける。アルカリホスファターゼの不活性化後、競合物およびｃＤＮＡからのＰＣＲ産物は、競合物およびｃＤＮＡ由来のＰＣＲ産物のための明確に異なる質量信号を生成する、プライマ延長を受ける。精製後、これらの産物は、マトリクス支援レーザ脱離イオン化飛行時間型質量分析法（ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ  ＭＳ）分析を用いた分析のために必要とされる構成要素が事前装填される、チップアレイ上に分注される。次いで、反応に存在するｃＤＮＡが、生成される質量スペクトルにおけるピーク面積の比を分析することによって定量化される。さらなる詳細については、例えば、Ｄｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃａｎｔｏｒ，  Ｐｒｏｃ．  Ｎａｔｌ．  Ａｃａｄ．  Ｓｃｉ．  ＵＳＡ  １００：３０５９  ３０６４  （２００３）を参照されたい。
【００９０】
さらなるＰＣＲベースの技法は、例えば、差次的表示（Ｌｉａｎｇ  ａｎｄ  Ｐａｒｄｅｅ，  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２５７：９６７  ９７１  （１９９２））、増幅断片長多型（ｉＡＦＬＰ）（Ｋａｗａｍｏｔｏ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓ．  １２：１３０５  １３１２  （１９９９））、ＢｅａｄＡｒｒａｙＴＭ技術（Ｉｌｌｕｍｉｎａ，  Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，  Ｃａｌｉｆ．、Ｏｌｉｐｈａｎｔ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｏｆ  Ｍａｒｋｅｒｓ  ｆｏｒ  Ｄｉｓｅａｓｅ  （Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ  ｔｏ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ），  Ｊｕｎｅ  ２００２、Ｆｅｒｇｕｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ．，  Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ  Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ  ７２：５６１８  （２０００））、遺伝子発現の高速アッセイで市販のＬｕｍｉｎｅｘ１００  ＬａｂＭＡＰシステムおよび複数の色分けされたミクロスフェア（Ｌｕｍｉｎｅｘ  Ｃｏｒｐ．，  Ａｕｓｔｉｎ，  Ｔｅｘ．）を使用した遺伝子発現の検出用のＢｅａｄｓＡｒｒａｙ（ＢＡＤＧＥ）（Ｙａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｒｅｓ．  １１：１８８８  １８９８  （２００１））、および高被覆率発現プロファイリング（ＨｉＣＥＰ）分析（Ｆｕｋｕｍｕｒａ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｎｕｃｌ．  Ａｃｉｄｓ．  Ｒｅｓ．  ３１（１６）  ｅ９４  （２００３））を含む。それらのそれぞれの内容は、その全体で参照することにより本明細書に組み込まれる。
【００９１】
ある実施形態では、差次的遺伝子発現も識別し、またはマイクロアレイ技法を使用して確認することができる。この方法では、（ｃＤＮＡおよびオリゴヌクレオチドを含む）目的とするポリヌクレオチド配列は、マイクロチップ基板上にプレート固定または配列される。次いで、配列された一般配列は、目的とする細胞または組織からの特定のＤＮＡプローブで交雑される。マイクロ配列を作成し、遺伝子産物発現（例えば、ＲＮＡまたはタンパク質）を判定するための方法は、その内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｙｅａｔｍａｎら（米国特許出願第２００６／０１９５２６９号）に示されている。
【００９２】
マイクロアレイ技法の具体的実施形態では、ｃＤＮＡクローンのＰＣＲ増幅挿入物が、高密度アレイ内の基質に適用され、例えば、少なくとも１０，０００個のヌクレオチド配列が、基質に適用される。１０，０００個の要素ずつマイクロチップ上で固定化される、マイクロアレイ遺伝子は、厳密な条件下でのハイブリダイゼーションに好適である。蛍光標識ｃＤＮＡプローブが、目的とする組織から抽出されるＲＮＡの逆転写によって、蛍光ヌクレオチドの組み込みを通して生成されてもよい。チップに適用される標識ｃＤＮＡプローブは、アレイ上のＤＮＡの各スポットに対する特異性を伴って考察する。非特異的に結合したプローブを除去するための厳密な洗浄後に、チップは、共焦点レーザ顕微鏡法によって、またはＣＣＤカメラ等の別の検出方法によって走査される。各配列された要素のハイブリダイゼーションの定量化は、対応するｍＲＮＡ存在量の査定を可能にする。２色蛍光を用いて、２つのＲＮＡ源から生成される、別個に標識されたｃＤＮＡプローブが、アレイに対合して交雑される。したがって、各特定遺伝子に対応する２つの供給源からの転写産物の相対存在量が、同時に判定される。ハイブリダイゼーションの小型規模は、多数の遺伝子の発現パターンの利便的かつ高速評価を得る。そのような方法は、１つの細胞につきいくつかのコピーで発現される、希少転写産物を検出するため、および発現レベルの少なくとも約２倍の差異を再現可能に検出するために必要とされる、感度を有することが示されている（その内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｓｃｈｅｎａ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｐｒｏｃ．  Ｎａｔｌ．  Ａｃａｄ．  Ｓｃｉ．  ＵＳＡ  ９３（２）：１０６  １４９  （１９９６））。マイクロアレイ分析は、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ  ＧｅｎＣｈｉｐ技術またはＩｎｃｙｔｅのマイクロアレイ技術を使用することによって等、製造業者のプロトコルに従って市販の機器によって行うことができる。
【００９３】
代替として、結合部位が、細胞ゲノムによってコード化される複数のタンパク質種に特異的である、固定化された、好ましくは単クローン性の抗体を備える、抗体マイクロアレイを構築することによって、タンパク質レベルを判定することができる。好ましくは、抗体は、目的とするタンパク質の多くの割合に対して存在する。モノクローナル抗体を作成するための方法は、周知である（例えば、あらゆる目的でその全体で組み込まれる、Ｈａｒｌｏｗ  ａｎｄ  Ｌａｎｅ，  １９８８，  ＡＮＴＩＢＯＤＩＥＳ：  Ａ  ＬＡＢＯＲＡＴＯＲＹ  ＭＡＮＵＡＬ，  Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒ，  Ｎ．Ｙ．を参照）。一実施形態では、モノクローナル抗体は、細胞のゲノム配列に基づいて設計される合成ペプチド断片に対して育成される。そのような抗体アレイを用いると、細胞からのタンパク質は、アレイに接触させられ、それらの結合は、当技術分野で公知のアッセイを用いて分析される。概して、診断または予後目的のタンパク質の発現または発現のレベルは、組織薄片または切片の免疫組織化学的染色を通して検出することができる。
【００９４】
最終的に、いくつかの組織標本中のマーカ遺伝子の転写産物のレベルは、「組織アレイ」を使用して特徴付けられてもよい（Ｋｏｎｏｎｅｎ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｎａｔ．  Ｍｅｄ  ４（７）：８４４−７  （１９９８））。組織アレイでは、複数の組織サンプルが、同一のマイクロアレイ上で査定される。アレイは、ＲＮＡおよびタンパク質レベルの原位置検出を可能にし、連続切片は、複数のサンプルの分析を同時に可能にする。
【００９５】
他の実施形態では、遺伝子発現の連続分析（ＳＡＧＥ）が、遺伝子発現を測定するために使用される。遺伝子発現の連続分析（ＳＡＧＥ）は、各転写産物のための個別ハイブリダイゼーションプローブを提供する必要なく、多数の遺伝子転写産物の同時および定量的分析を可能にする方法である。第１に、タグが各転写産物内の一意的な位置から取得されるならば、転写産物を一意的に識別するために十分な情報を含有する、短い配列タグ（約１０〜１４ｂｐ）が生成される。次いで、配列決定することができる、長い連続分子を形成するように、多くの転写産物がともに結合され、複数のタグの同一性を同時に明らかにする。任意の転写産物群の発現パターンは、個々のタグの存在量を判定し、各タグに対応する遺伝子を識別することによって、定量的に評価することができる。詳細については、例えば、それぞれの内容がその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｖｅｌｃｕｌｅｓｃｕ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ２７０：４８４  ４８７  （１９９５）、およびＶｅｌｃｕｌｅｓｃｕ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｃｅｌｌ  ８８：２４３  ５１  （１９９７）を参照されたい。
【００９６】
他の実施形態では、大規模並列シグネチャシークエンシング（ＭＰＳＳ）が、遺伝子発現を測定するために使用される。Ｂｒｅｎｎｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｎａｔｕｒｅ  Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  １８：６３０  ６３４  （２０００）によって説明される、この方法は、非ゲルベースのシグネチャシークエンシングを、別個の５μｍ直径マイクロビーズ上の数百万個ものテンプレートの生体外クローニングと組み合わせる、シークエンシングアプローチである。第１に、ＤＮＡテンプレートのマイクロビーズライブラリが、生体外クローニングによって構築される。これには、高密度（典型的には、３×１０６マイクロビーズ／ｃｍ２以上）でのフローセルの中のテンプレート含有マイクロビーズの平面アレイの集合が続く。各マイクロビーズ上のクローン化テンプレートの自由端は、ＤＮＡ断片分離を必要としない蛍光ベースのシグネチャシークエンシング方法を使用して、同時に分析される。この方法は、単一の動作で、酵母ｃＤＮＡライブラリからの数十万個もの遺伝子シグネチャ配列を同時かつ正確に提供することが示されている。
【００９７】
免疫組織化学方法はまた、本発明の遺伝子産物の発現レベルを検出するためにも好適である。したがって、各マーカに対して特異的である、抗体（モノクローナルまたはポリクローナル）またはポリクローナル抗血清等の抗血清が、発現を検出するために使用される。抗体は、例えば、放射性標識、蛍光標識、ビオチン等のハプテン標識、または西洋ワサビペルオキシダーゼあるいはアルカリホスファターゼ等の酵素を用いた、抗体自体の直接標識によって検出することができる。代替として、非標識一次抗体が、抗血清、ポリクローナル抗血清、または一次抗体に対して特異的なモノクローナル抗体を含む、標識二次抗体と併せて使用される。免疫組織化学プロトコルおよびキットは、当技術分野で周知であり、市販されている。
【００９８】
ある実施形態では、プロテオミクスアプローチが、遺伝子発現を測定するために使用される。プロテオームとは、ある時点でサンプル（例えば、組織、器官、または細胞培養）中に存在するタンパク質の総計を指す。プロテオミクスは、とりわけ、（発現プロテオミクスとも称される）サンプル中のタンパク質発現の大域的変化の研究を含む。プロテオミクスは、典型的には、以下のステップ、すなわち、（１）２−Ｄゲル電気泳動（２−Ｄ  ＰＡＧＥ）によるサンプル中の個々のタンパク質の分離、（２）例えば、質量分析法またはＮ末端シークエンシングによる、ゲルから回収される個々のタンパク質の識別、および（３）生物情報学を使用したデータの分析を含む。プロテオミクス方法は、遺伝子発現プロファイリングの他の方法にとって貴重な補足であり、本発明の予後マーカの産物を検出するために、単独で、または他の方法と組み合わせて使用することができる。
【００９９】
いくつかの実施形態では、生物学的サンプル中の本明細書で開示される１つ以上のバイオマーカの存在および／または量を判定するために、質量分析法（ＭＳ）分析を、単独で、または他の方法（例えば、免疫学的アッセイまたはＲＮＡ測定アッセイ）と組み合わせて使用することができる。いくつかの実施形態では、ＭＳ分析は、例えば、直接スポットＭＡＬＤＩ−ＴＯＦまたは液体クロマトグラフィＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ質量分析法分析等のマトリクス支援レーザ脱離／イオン化（ＭＡＬＤＩ）飛行時間（ＴＯＦ）型ＭＳ分析を含む。いくつかの実施形態では、ＭＳ分析は、例えば、液体クロマトグラフィ（ＬＣ）ＥＳＩ−ＭＳ等のエレクトロスプレーイオン化（ＥＳＩ）ＭＳを含む。質量分析は、市販の分光計を使用して達成することができる。生物学的サンプル中のバイオマーカペプチドの存在および量を検出するために、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ  ＭＳおよびＥＳＩ−ＭＳを含むＭＳ分析を利用するための方法は、当技術分野で公知である。例えば、それぞれがその全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、米国特許第６，９２５，３８９号、第６，９８９，１００号、および第６，８９０，７６３号を参照されたい。
【０１００】
予後予測因子
次いで、女性被検者から収集される情報は、妊娠を達成する確率を提供するために、データの基準セットと比較される。ある側面では、基準セットは、選択された不妊治療を以前に受けたコホートまたは複数の女性から収集されるデータを含む。そのようなデータは、女性の生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、および女性の妊娠結果、すなわち、選択された生殖方法の周期につき、妊娠または生児出生が達成されたかどうかを含んでもよい。例えば、基準セットからの女性から収集される情報は、年齢、喫煙習慣、アルコール摂取等を含むことができる。基準セットはまた、基準セットからの女性の生殖能力関連形質に関する情報を含むこともできる。情報は、当技術分野で公知である任意の手段によって取得することができる。ある実施形態では、情報は、質問表を介して取得される。他の実施形態では、情報は、基準セットの中の女性から収集されるサンプルを分析することによって取得することができる。本発明のさらなる実施形態では、男性被検者の生殖能力関連表現型形質を備えるデータが取得されるとき、基準セットは、複数の男性から収集される、これらの形質に関するデータを含むであろう。例えば、ＩＶＦ研究で使用するための大量データセットを準備するための付加的な詳細は、その全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｍａｌｉｚｉａ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ  ｌｉｖｅ−ｂｉｒｔｈ  ｒａｔｅｓ  ａｆｔｅｒ  ｉｎ  ｖｉｔｒｏ  ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ，  Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ  ２００９；  ３６０：  ２３６−４３で提供されている。
【０１０１】
本発明は、対象の生殖能力関連表現型形質および／または遺伝子型データに基づいて、女性被検者における妊娠結果を予測するための方法およびシステムを提供する。いくつかの実施形態では、本発明の方法およびシステムは、妊娠結果を予測するための予後予測因子を使用する。予後予測因子は、複数の生殖能力関連表現型形質を表す入力データを受信し、妊娠または生児出生を達成する確率を示す出力を提供する、任意の適切なパターン認識方法に基づくことができる。予後予測因子は、生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、および妊娠結果が既知であるような複数の女性からの訓練データを用いて訓練される。予後予測因子を訓練するために使用される複数の女性はまた、訓練集団としても知られている。訓練集団の中の女性のそれぞれについては、訓練データは、（ａ）複数の生殖能力関連表現型形質を表すデータ、（ｂ）生殖能力関連医学的介入、および（ｃ）妊娠結果情報（すなわち、所定の期間にわたって、例えば、ＩＶＦの所与の周期で妊娠が起こったかどうか）を備える。本発明と併せて使用することができる種々の予後予測因子が、以下で説明される。いくつかの実施形態では、訓練集団を使用して取得される予後予測因子の精度を検査するために、既知の形質プロファイルおよび妊娠結果を有する、付加的な女性を使用することができる。そのような付加的な患者は、検査集団として知られている。
【０１０２】
ある実施形態では、本発明の方法は、妊娠を達成する確率を判定するために、分類子とも呼ばれる、予後予測因子を使用する。上記のように、予後予測因子は、複数の生殖能力関連表現型形質に基づくプロファイル等のプロファイルを受信し、良好な予後または不良な予後、すなわち、妊娠または生児出生が達成されるであろうかどうかを示すデータを備える、出力を提供する、任意の適切なパターン認識方法に基づくことができる。以前に議論されたように、プロファイルは、ある生殖能力関連表現型形質に関する質問を含有する質問表の記入、または遺伝子型データを取得するための生物学的サンプルの収集、あるいはそれらの組み合わせによって取得することができる。予後予測因子は、生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、および妊娠結果が既知であるような女性の訓練集団からの訓練データを用いて訓練される。
【０１０３】
そのような方法のうちのいずれかに基づく予後予測因子は、訓練患者のプロファイルおよび予後データを使用して構築することができる。次いで、そのような予後予測因子は、生殖能力関連表現型形質、遺伝子型形質、または両方のプロファイルに基づいて、女性被検者の妊娠結果を予測するために使用することができる。本方法はまた、訓練集団の形質プロファイルおよび予後データを使用して、妊娠を達成することと妊娠を達成しないこととを判別する形式を識別するために、使用することもできる。
【０１０４】
一実施形態では、予後予測因子は、（ａ）生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、および妊娠結果が既知であるような女性の基準セットを生成すること、（ｂ）各形質について、所定の時間での既知の妊娠結果を有する複数の女性における形質と妊娠結果との間の相関の測定基準を判定すること、（ｃ）該相関のレベルに基づいて１つ以上の形質を選択すること、（ｄ）予後予測因子が、前のステップで選択された形質を表すデータを受信し、妊娠を達成する確率を示す出力を提供し、対象の基準セットからの訓練データが、女性から得られる形質の査定を含む、予後予測因子を訓練することによって調製することができる。
【０１０５】
種々の既知の統計的パターン認識方法を、本発明と併せて使用することができる。好適な統計的方法は、限定ではないが、論理回帰、順序ロジスティック回帰、一次または二次判別分析、クラスタリング、主成分分析、最近傍分類子分析、およびコックス比例ハザード回帰を含む。併せて特定の予後予測因子を実装する非限定的実施例が、訓練セットと併せて統計的方法の実装を実証するように本明細書で提供される。
【０１０６】
いくつかの実施形態では、予後予測因子は、回帰モデル、好ましくは、ロジスティック回帰モデルに基づく。そのような回帰モデルは、本発明の選択された一式のマーカの中のマーカのそれぞれに対する係数を含む。そのような実施形態では、回帰モデルに対する係数は、例えば、最大尤度アプローチを使用して計算される。
【０１０７】
コックス比例ハザード回帰もまた、本発明の選択された一式のマーカの中のマーカのそれぞれに対する係数を含む。コックス比例ハザード回帰は、打ち切りデータ（治療のために戻らなかった基準セットの中の女性）を組み込む。そのような実施形態では、回帰モデルに対する係数は、例えば、最大部分尤度アプローチを使用して計算される。
【０１０８】
本発明のいくつかの実施形態は、多重カテゴリ（多くの部分に分かれた）応答を取り扱う、ロジスティック回帰モデルの一般化を含む。そのような実施形態は、有機体を１つまたは３つ以上の予後群に判別するために使用することができる。そのような回帰モデルは、カテゴリの全てのペアを同時に参照し、別のカテゴリの代わりに１つのカテゴリにおける応答の可能性を表す、多重カテゴリロジットモデルを使用する。いったんモデルがカテゴリのある（Ｊ−１）ペアのためのロジットを特定すると、残りは冗長である。例えば、参照することにより本明細書に組み込まれる、Ａｇｒｅｓｔｉ，  Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ  Ｄａｔａ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ．，  １９９６，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  Ｃｈａｐｔｅｒ  ８を参照されたい。線形判別分析（ＬＤＡ）は、あるオブジェクト性質に基づいて２つのカテゴリのうちの１つに対象を分類しようとする。換言すると、ＬＤＡは、実験で測定されるオブジェクト属性がオブジェクトのカテゴリ化を予測するかどうかを試験する。ＬＤＡは、典型的には、連続独立変数および二分カテゴリ従属変数を要求する。本発明では、選択された生殖能力関連表現型形質は、必須連続独立変数としての機能を果たす。訓練集団の構成員のそれぞれの予後群分類は、二分カテゴリ従属変数としての機能を果たす。
【０１０９】
ＬＤＡは、グループ化情報を使用することによって、群間分散および群内分散の比を最大限化する、変数の線形結合を求める。暗示的に、ＬＤＡによって使用される線形加重は、選択された生殖能力関連表現型形質が、２つの群（例えば、妊娠を達成する群および達成しない群）でどのように発現するか、および選択された形質が、他の形質の発現とどのように相関するかに依存する。例えば、ＬＤＡは、訓練サンプルの中のＮ人の構成員×本発明で説明される遺伝子の組み合わせの中のＫ個の遺伝子のデータ行列に適用することができる。次いで、訓練集団の各構成員の線形判別式が描画される。理想的には、第１の下位群を表す訓練集団のこれらの構成員（例えば、妊娠を達成しない、これらの対象）は、線形判別値の１つの範囲（例えば、負）にクラスタ化し、第２の下位群を表す訓練集団のこれらの構成員（例えば、妊娠を達成する、これらの対象）は、線形判別値の第２の範囲（例えば、正）にクラスタ化するであろう。ＬＤＡは、判別値のクラスタの間の分離がより大きいときに、より成功すると見なされる。線形判別分析のさらなる情報については、Ｄｕｄａ，  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，  ２００１，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ、およびＨａｓｔｉｅ，  ２００１，  Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ、Ｖｅｎａｂｌｅｓ  ＆  Ｒｉｐｌｅｙ，  １９９７，  Ｍｏｄｅｒｎ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｗｉｔｈ  ｓ−ｐｌｕｓ，  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋを参照されたい。
【０１１０】
二次判別分析（ＱＤＡ）は、同一の入力パラメータを取り、ＬＤＡと同一の結果を返す。ＱＤＡは、結果を生じるために、一次方程式よりもむしろ二次方程式を使用する。ＬＤＡおよびＱＤＡは、交換可能であり、どちらを使用するかは、分析を支援するソフトウェアの選好および／または可用性の問題である。ロジスティック回帰は、同一の入力パラメータを取り、ＬＤＡおよびＱＤＡと同一の結果を返す。
【０１１１】
本発明のいくつかの実施形態では、本発明の選択された一式の分子マーカの発現データを使用して患者を分類するために、決定ツリーが使用される。決定ツリーアルゴリズムは、管理学習アルゴリズムの部類に属する。決定ツリーの目標は、実世界実施例データから分類子（ツリー）を誘導することである。このツリーは、決定ツリーを導出するために使用されていない、初見の実施例を分類するために使用することができる。
【０１１２】
決定ツリーは、訓練データから導出される。実施例は、異なる属性の値、およびどの部類に実施例が属するかを含有する。一実施形態では、訓練データは、複数の生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、および妊娠結果を表すデータである。
以下のアルゴリズムが、決定ツリー導出を表す。
【化１】
2016504016.tif 000013
【０１１３】
情報獲得の計算のより詳細な説明が、以下に示される。実施例の可能性として考えられる部類ｖｉが、確率Ｐ（ｖｉ）を有する場合には、実際の解答の情報内容Ｉは、以下によって求められる。
【数１】
2016504016.tif 000014
【０１１４】
Ｉ値は、使用される特定のデータセットの分類の結果を表すことができるために、どれだけの情報が必要であるかを示す。データセットがｐ正（例えば、妊娠達成者）およびｎ負（例えば、非妊娠達成者）の実施例（例えば、個人）を含有することを仮定すると、正しい解答に含有される情報は、以下である。
【数２】
2016504016.tif 000015
【０１１５】
式中、ｌｏｇ２は、基数２を使用する対数である。単一属性を試験することによって、正しい分類を行うために必要とされる情報の量を削減することができる。特定の属性Ａ（例えば、形質）の剰余は、必要とされる情報をどれだけ削減できるかを示す。
【数３】
2016504016.tif 000016
【０１１６】
「ｖ」は、あるデータセットの中の属性Ａの一意的な属性値の数であり、「ｉ」は、ある属性値であり、「ｐｉ」は、分類が正である（例えば、妊娠達成者）、属性Ａの実施例の数であり、「ｎｉ」は、分類が負である（例えば、非妊娠達成者）、属性Ａの実施例の数である。
【０１１７】
特定の属性Ａの情報獲得は、部類に対する情報内容と属性Ａの余剰との間の差として計算される。
【数４】
2016504016.tif 000017
【０１１８】
情報獲得は、異なる属性が分類のためにどれだけ重要であるか（それらが実施例をどれだけ良く分割するか）、および最高情報を伴う属性を評価するために使用される。
【０１１９】
一般に、その多くがＤｕｄａ，  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，  ２００１，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ．で説明される、いくつかの異なる決定ツリーアルゴリズムがある。決定ツリーアルゴリズムは、多くの場合、特徴処理、不純物測度、停止基準、および剪定の考慮を要求する。特定の決定ツリーアルゴリズムは、分類および回帰ツリー（ＣＡＲＴ）、多変量決定ツリー、ＩＤ３、およびＣ４．５を含むが、それらに限定されない。
【０１２０】
１つのアプローチでは、決定ツリーの例示的実施形態が使用されるとき、訓練集団にわたって複数の生殖能力関連表現型形質を表すデータは、平均ゼロおよび単位分散を有するように標準化される。訓練集団の構成員は、訓練セットおよび試験セットにランダムに分割される。例えば、一実施形態では、訓練集団の構成員の３分の２は、訓練セットの中に配置され、訓練集団の構成員の３分の１は、試験セットの中に配置される。形質の選択された組み合わせの発現値は、決定ツリーを構築するために使用される。次いで、決定ツリーが試験セットの中の構成員を正しく分類するための能力が判定される。いくつかの実施形態では、この計算は、分子マーカの所与の組み合わせについて、数回行われる。計算の各反復で、訓練集団の構成員は、訓練セットおよび試験セットにランダムに割り当てられる。次いで、形質の組み合わせの質が、決定ツリー計算のそれぞれのそのような反復の平均として得られる。
【０１２１】
いくつかの実施形態では、生殖能力関連表現型形質および／または遺伝子型データは、訓練セットをクラスタ化するために使用される。例えば、本発明で説明される１０個の遺伝子が使用される場合を考慮されたい。訓練集団の各構成員ｍは、１０個の遺伝子のそれぞれに対する発現値を有するであろう。訓練集団の中の構成員ｍからのそのような値は、ベクトルを定義する。
【数５】
2016504016.tif 000018
Ｘｉｍは、有機体ｍの中のｉ番目の遺伝子の発現レベルである。訓練セットの中にｍ個の有機体がある場合、ｉ個の遺伝子の選択は、ｍ個のベクトルを定義するであろう。本発明の方法は、ベクトルで使用されるありとあらゆる形質の各発現値が、ありとあらゆるベクトルｍで表されることを要求しないことに留意されたい。換言すると、ｉ番目の形質のうちの１つが見出されない対象からのデータを、クラスタリングに依然として使用することができる。そのような場合において、欠落した発現値は、「ゼロ」またはある他の正規化値のいずれか一方を割り当てられる。いくつかの実施形態では、クラスタリングに先立って、形質発現値は、ゼロの平均値および単位分散を有するように正規化される。
【０１２２】
訓練群にわたって類似発現パターンを呈する、訓練集団のこれらの構成員は、ともにクラスタ化する傾向があろう。本発明の形質の特定の組み合わせは、ベクトルが訓練集団で見出される形質群にクラスタ化するときに、本発明のこの側面では良好な分類子であると見なされる。例えば、訓練集団が良好または不良な予後を伴う患者を含む場合、クラスタリング分類子は、各群が良好または不良な予後のいずれか一方を一意的に表す、２つの群に集団をクラスタ化する。
【０１２３】
クラスタリングは、Ｄｕｄａ  ａｎｄ  Ｈａｒｔ，  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｓｃｅｎｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，  １９７３，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ．，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋのページ２１１−２５６で説明されている。Ｄｕｄａの第６．７節で説明されるように、クラスタリングの問題は、データセットの中で自然的分類を見出す問題として表される。自然的分類を識別するために、２つの問題が対処される。第１に、２つのサンプル間の類似性（または相違）を測定する方法が判定される。この測定基準（類似性測度）は、１つのクラスタの中のサンプルが、他のクラスタの中のサンプルより相互に類似していることを確実にするために使用される。第２に、類似性測度を使用してデータをクラスタに分割するための機構が判定される。
【０１２４】
類似性測度は、クラスタリング調査を開始する１つの方法は、距離関数を定義すること、およびデータセットの中の全てのサンプルのペアの間の距離の行列を計算することであると記述されている、Ｄｕｄａの第６．７節で議論されている。距離が類似性の良好な測度である場合には、同一のクラスタ内のサンプル間の距離は、異なるクラスタ内のサンプル間の距離より有意に小さくなるであろう。しかしながら、Ｄｕｄａのページ２１５に記述されているように、クラスタリングは、距離測定基準の使用を要求しない。例えば、２つのベクトルｘおよびｘ’を比較するために、非計量的類似性関数ｓ（ｘ，ｘ’）を使用することができる。従来、ｓ（ｘ，ｘ’）は、ｘおよびｘ’が多少「類似する」ときに値が大きい、対称関数である。非計量的類似性関数ｓ（ｘ，ｘ’）の実施例は、Ｄｕｄａのページ２１６で提供されている。
【０１２５】
いったんデータセット内の点の間の「類似性」または「相違」を測定するための方法が選択されると、クラスタリングは、データの任意のパーティションのクラスタリング質を測定する、基準関数を要求する。データをクラスタ化するために、基準関数を極度化するデータセットのパーティションが使用される。Ｄｕｄａのページ２１７を参照されたい。基準関数は、Ｄｕｄａの第６．８節で議論されている。
【０１２６】
ごく最近に、Ｄｕｄａ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，  ２ｎｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ．  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋが出版されている。ページ５３７−５６３が、クラスタリングを詳細に説明する。クラスタリング技法についてのさらなる情報は、Ｋａｕｆｍａｎ  ａｎｄ  Ｒｏｕｓｓｅｅｕｗ，  １９９０，  Ｆｉｎｄｉｎｇ  Ｇｒｏｕｐｓ  ｉｎ  Ｄａｔａ：  Ａｎ  Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，  Ｗｉｌｅｙ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  Ｎ．Ｙ．、Ｅｖｅｒｉｔｔ，  １９９３，  Ｃｌｕｓｔｅｒ  ａｎａｌｙｓｉｓ  （３ｄ  ｅｄ．），  Ｗｉｌｅｙ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  Ｎ．Ｙ．、およびＢａｃｋｅｒ，  １９９５，  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ  ｉｎ  Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ａｎａｌｙｓｉｓ，  Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，  Ｕｐｐｅｒ  Ｓａｄｄｌｅ  Ｒｉｖｅｒ，  Ｎ．Ｊ．で見出すことができる。本発明で使用することができる特定の例示的なクラスタリング技法は、階層クラスタリング（最近傍アルゴリズム、最遠隔アルゴリズム、平均連結アルゴリズム、重心アルゴリズム、または二乗和アルゴリズムを使用する凝集クラスタリング）、ｋ平均クラスタリング、ファジーｋ平均クラスタリングアルゴリズム、およびＪａｒｖｉｓ−Ｐａｔｒｉｃｋクラスタリングを含むが、それらに限定されない。
【０１２７】
最近傍分類子は、メモリベースであり、モデルが適合されることを要求しない。クエリ点ｘ０を考慮して、ｘ０までの距離で最も近いｋ個の訓練点ｘ（ｒ），ｒ，．．．，ｋが識別され、次いで、ｋ個の最近傍を使用して、点ｘ０が分類される。ランダムに均衡を破ることができる。いくつかの実施形態では、以下のように距離を判定するために、特徴空間内のユークリッド距離が使用される。
【数６】
2016504016.tif 000019
【０１２８】
典型的には、最近傍アルゴリズムが使用されるとき、線形判別式を計算するために使用される発現データは、平均ゼロおよび分散１を有するように標準化される。本発明では、訓練集団の構成員は、訓練セットおよび試験セットにランダムに分割される。例えば、一実施形態では、訓練集団の構成員３分の２は、訓練セットの中に配置され、訓練集団の構成員の３分の１は、試験セットの中に配置される。プロファイルは、試験セットの構成員が描画される特徴空間を表す。次に、試験セットの構成員を正しく特徴付ける訓練セットの能力が計算される。いくつかの実施形態では、最近傍計算が、生殖能力関連表現型形質の所与の組み合わせについて数回行われる。計算の各反復で、訓練集団の構成員は、訓練セットおよび試験セットにランダムに割り当てられる。次いで、形質の組み合わせの質が、最近傍計算のそれぞれのそのような反復の平均として得られる。
【０１２９】
最近傍規則は、不平等な部類優先、差次的誤分類費用、および特徴選択の問題に対処するように精緻化することができる。これらの精緻化の多くは、近傍のためのある形態の加重投票を伴う。最近傍分析に関するさらなる情報については、Ｄｕｄａ，  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，  Ｓｅｃｏｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ，  ２００１，  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，  Ｉｎｃ；  ａｎｄ  Ｈａｓｔｉｅ，  ２００１，  Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋを参照されたい。
【０１３０】
上記で説明されるパターン分類および統計的技法は、分類のためのモデルを構築するために使用することができる、モデルの種類の実施例にすぎない。任意の統計的方法を本発明に従って使用できることを理解されたい。また、上記で説明されるこれらの組み合わせも使用することができる。他の統計的方法およびそれらの実装についてのさらなる詳細は、その全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、米国特許出願第１１／１３４，６８８号で説明されている。
【０１３１】
治療の経過中に、基準セットを構成する女性が、妊娠または生児出生を達成する前に脱落し得ることが理解される。これらの女性が、最終的に以降のある時点で妊娠を達成するかどうか、または決して妊娠しないかどうかは分からない。単純に基準セットからこれらの女性を省略することは、妊娠または生児出生を達成することの不良な予後を有する女性の特性を省略することによって、基準データへのバイアスを生じるであろう。そのようなバイアスは、特定の不妊治療に関連して妊娠または生児出生を達成する過剰に楽観的な確率の報告をもたらすであろう。
【０１３２】
本発明のシステムおよび方法を用いると、これらの対象を大規模に省略するよりもむしろ、本発明は、脱落者を考慮するために、統計的分析のある方法を利用する。例えば、治療のために戻らなかった基準セットの中の女性のデータを審査または除外するために、カプラン・マイヤー法を使用することができる。基準セットのデータをコンパイルするために、本発明に従って、他の形態の統計的分析を使用することができる。例えば、基準セット内のデータをコンパイルするために、ロジスティック回帰、順序ロジスティック回帰、コックス比例ハザード回帰、および他の方法を全て使用することができる。加えて、基準セットは、脱落者の生殖能力状態に関する包括的な仮定を行うよりもむしろ、女性の生殖能力関連形質に基づいて脱落者を審査または考慮できることが考慮される。例えば、脱落者に治療を継続した女性と同一の妊娠する可能性があったと単純に仮定するか、または脱落者に妊娠する可能性がなかったと仮定するよりもむしろ、本発明は、脱落者の生殖能力関連形質を評価し、そのような情報に基づいて脱落者を有益に審査することができる。このようにして、（全ての脱落者に生児出生を達成する同等の可能性があったという仮定に起因する）過剰に楽観的な推定、または（脱落者に生児出生を達成する可能性がなかったという仮定に起因する）過剰に保守的な推定が回避される。
【０１３３】
ある側面では、本発明は、脱落者を考慮するように、人工審査の使用を組み込む。人工審査では、参加者が、介入への暴露、治療計画の非順守、または競合結果の発生等の所定の研究基準を満たすときに審査される。次いで、介入に暴露されなかった、順守しなかった、または競合結果を生じなかった場合に、人工的に審査された参加者の生存体験がどのようなものであったであろうかを判定するために、審査加重の逆確率（ＩＰＣＷ）等のさらなる分析方法を使用することができる。いくつかの実施形態では、人工審査の使用、さらに、ＩＰＣＷの使用を包含する方法が、基準セットの中の脱落者を考慮するように本発明によって包含される。人工審査の使用およびＩＰＣＷの使用に関する付加的な詳細は、その全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｈｏｗｅ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ−ｏｆ−ｃｅｎｓｏｒｉｎｇ  ｗｅｉｇｈｔｓ  ｉｎ  ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  ｓｕｒｖｉｖａｌ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｐｒｅｓｅｎｃｅ  ｏｆ  ｓｔｒｏｎｇ  ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｂｉａｓ，  Ａｍ  Ｊ  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ，  ２０１１で説明されている。
【０１３４】
上記のように、女性被検者から収集される情報は、選択された治療の周期にわたって妊娠の確率を提供するために、データの基準セットで訓練されたアルゴリズムを通過させられる。次いで、合致した形質に対する治療の周期当たりの妊娠結果が識別される。識別された妊娠結果に基づいて、所与の治療の周期にわたる女性被検者の妊娠の確率が提供される。判定の精度を向上させるために、本発明に従って、上記で議論されるような種々の統計的モデルを使用することができる。
【０１３５】
本発明のさらなる側面では、妊娠を達成する確率を判定するために査定される基準セット内の生殖能力関連形質が、治療の周期につき調整される。例えば、初回の体外受精では、女性の飲酒または喫煙習慣に、特に関連性があり得る。しかしながら、以降の回では、女性の年齢が、より関連し得る。したがって、本発明の側面は、治療の周期につき、査定された生殖能力関連形質を調整することを包含する。本発明の方法はまた、選択された生殖能力関連医学的介入に従って、査定された生殖能力関連形質を調整するステップも含む。例えば、ＩＶＦが選択された手技である場合、女性の子宮の状態が、移植のために子宮よりもむしろ卵管を使用するＺＩＦＴよりも重要であり得る。
【０１３６】
開示された方法の利点が、図２および３で描写されている。図２は、ＩＶＦ治療の周期と対比した生児出生の累積確率を図表にする。単純一定可能性／周期および一定可能性／周期が、妊娠を達成する女性の可能性を予測するために使用されてきた従来の方法である。単純一定可能性／周期方法は、生児出生を達成する女性の可能性がＩＶＦの各周期について正確に同一であることを仮定する。したがって、ＩＶＦの第１の周期で生児出生を達成する女性の確率が２５％である場合、単純一定可能性方法に従って、第２の周期で５０％累積確率、第３の周期で７５％累積確率、およびＩＶＦの第４の周期後に生児出生を達成する１００％累積確率を有するであろう。
【０１３７】
一定可能性方法は、各女性がＩＶＦの周期後に生児出生を達成する２５％確率を有することを依然として仮定するが、累積確率を判定するときに、２５％確率を依然として妊娠していない女性の割合に適用する。例えば、一定可能性方法は、第１の周期については、生児出生を達成する確率が２５％であることを仮定する。しかし、第２の周期については、２５％確率は、依然として妊娠していない集団の７５％に適用され、生児出生を達成する１９％確率および４４％の累積確率（第１の周期の２５％＋第２の周期の１９％）をもたらす。第３の周期については、累積確率は、５８％である。ＩＶＦの第４の周期後に、生児出生の累積確率は、６８．５％である。たとえ一定可能性方法が単純可能性方法より保守的であったとしても、本方法は、生児出生をもたらす妊娠を達成する女性の実際の可能性を依然として過大評価する。図２で示されるように、生児出生を達成する女性の実際の確率が同一のグラフ上で図表にされる場合、推定値は、従来の方法よりさらに保守的である。開示された方法に従って女性被検者の生殖能力関連表現型形質を因数に分解することによって、本発明の側面は、生児出生を達成する女性の可能性のより正確な推定を提供することができる。
【０１３８】
図３は、異なる視点からの同一の問題を表す。図３は、ＩＶＦの周期当たりの生児出生率を追跡する。一定可能性方法の下で、生児出生率は、実際に妊娠を達成した前の周期での女性の除外により、同一のままである。しかしながら、単純一定可能性方法の下で、プールは同一のままであり、したがって、生児出生率は、実際にはＩＶＦの周期につき増加する。実際の出生率が同一のグラフ上で図表にされる場合、生児出生率は、ＩＶＦの周期につき減少する。それは、初回のＩＶＦ後に生児出生をもたらす妊娠を達成しなかった女性について、生児出生をもたらす妊娠を達成する確率は、実際には、行われる後続回のＩＶＦにつき減少することを意味する。本発明の方法は、より正確な推定を提供するように女性被検者の生殖能力関連表現型形質を考慮することによって、単純一定可能性または一定可能性で判定された出生率と、観察された出生率との間のこの相違を考慮する。基準セットの女性が、選択された生殖方法を受けているため、治療の周期当たりの妊娠結果に関する情報は、基準セットデータに組み込むために利用可能である。前述のように、ＩＶＦ等の補助生殖技術は、典型的には、単一の治療の周期を含まないが、むしろいくつかの治療の周期を含む。したがって、周期当たりの妊娠結果を把握することが有用である。
【０１３９】
本明細書で説明される本発明の側面は、プロセッサ、例えば、中央処理装置を含むコンピュータ、または各デバイスがプロセスあるいは方法の少なくとも一部を行う、コンピュータデバイスの任意の組み合わせ等の任意の種類のコンピュータデバイスを使用して、行うことができる。いくつかの実施形態では、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、ハンドヘルドデバイス、例えば、スマートタブレット、またはスマートフォン、あるいは本システムのために生産される特殊デバイスを用いて行われてもよい。
【０１４０】
本発明の方法は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはこれらのうちのいずれかの組み合わせを使用して行うことができる。機能を実装する特徴はまた、機能の複数部分が異なる物理的場所で実装される（例えば、無線または有線接続を用いて、例えば、撮像装置が１つの部屋の中にあり、ホストワークステーションが別または別個の建物の中にある）ように分配されることを含む、種々の位置に物理的に位置することもできる。
【０１４１】
コンピュータプログラムの実行に好適なプロセッサは、一例として、汎用および専用マイクロプロセッサの両方、ならびに任意の種類のデジタルコンピュータのいずれか１つ以上のプロセッサを含む。概して、プロセッサは、読取専用メモリまたはランダムアクセスメモリ、あるいは両方から、命令およびデータを受信するであろう。コンピュータの必須要素は、命令を実行するためのプロセッサ、ならびに命令およびデータを記憶するための１つ以上のメモリデバイスである。概して、コンピュータはまた、データを記憶するための１つ以上の大量記憶デバイス、例えば、磁気、磁気光学ディスク、または光ディスクを含むか、またはそこからデータを受信し、あるいはそこへデータを転送し、もしくは両方を行うように、それに動作可能に連結されるであろう。コンピュータプログラム命令およびデータを具現化するために好適な情報キャリアは、一例として、半導体メモリデバイス（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、およびフラッシュメモリデバイス）、磁気ディスク（例えば、内部ハードディスクまたは可撤性ディスク）、磁気光学ディスク、または光ディスク（例えば、ＣＤおよびＤＶＤディスク）を含む、全ての形態の不揮発性メモリを含む。プロセッサおよびメモリは、専用論理回路によって補完するか、またはそれに組み込むことができる。
【０１４２】
ユーザとの相互作用を提供するために、本明細書で説明される主題は、入出力デバイス、例えば、情報をユーザに表示するためのＣＲＴ、ＬＣＤ、ＬＥＤ、または投影デバイス、およびユーザが入力をコンピュータに提供することができる、キーボードおよびポインティングデバイス（例えば、マウスまたはトラックボール）等の入力または出力デバイスを有する、コンピュータ上で実装することができる。ユーザとの相互作用を提供するために、他の種類のデバイスも使用することができる。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）であり得、音響、音声、または触覚入力を含む任意の形態で、ユーザからの入力を受信することができる。
【０１４３】
本明細書で説明される主題は、バックエンド構成要素（例えば、データサーバ）、ミドルウェア構成要素（例えば、アプリケーションサーバ）、またはフロントエンド構成要素（例えば、それを通してユーザが本明細書で説明される主題の実装と相互作用することができる、グラフィカルユーザインターフェースまたはウェブブラウザを有する、クライアントコンピュータ）、あるいはそのようなバックエンド、ミドルウェア、およびフロントエンド構成要素の任意の組み合わせを含む、コンピュータシステムで実装することができる。システムの構成要素は、任意の形態または媒体のデジタルデータ通信、例えば、通信ネットワークによって、ネットワークを通して相互接続することができる。例えば、データの基準セットは、遠隔場所に記憶されてもよく、コンピュータは、基準セットにアクセスして、女性被検者から導出されるデータを基準セットと比較するように、ネットワークにわたって通信する。しかしながら、他の実施形態では、基準セットは、コンピュータ内にローカルに記憶され、コンピュータは、対象データを基準セットと比較するように、ＣＰＵ内の基準セットにアクセスする。通信ネットワークの実施例は、セルネットワーク（例えば、３Ｇまたは４Ｇ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、および広域ネットワーク（ＷＡＮ）、例えば、インターネットを含む。
【０１４４】
本明細書で説明される対象は、データ処理装置（例えば、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、または複数のコンピュータ）による実行のために、またはその動作を制御するように、情報キャリアで（例えば、非一過性のコンピュータ可読媒体で）明白に具現化される、１つ以上のコンピュータプログラム等の１つ以上のコンピュータプログラム製品として実装することができる。コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、アプリ、マクロ、またはコードとしても知られている）は、コンパイラ型またはインタープリタ型言語（例えば、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｐｅｒｌ）を含む、任意の形態のプログラミング言語で書くことができ、独立型プログラムとして、またはコンピューティング環境で使用するために好適なモジュール、構成要素、サブルーチン、あるいは他のユニットとしての形態を含む、任意の形態で展開することができる。本発明のシステムおよび方法は、限定ではないが、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｐｅｒｌ、Ｊａｖａ（登録商標）、ＡｃｔｉｖｅＸ、ＨＴＭＬ５、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、またはＪａｖａｓｃｒｉｐｔ（登録商標）を含む、当技術分野で公知である任意の公的なプログラミング言語で書かれた命令を含むことができる。
【０１４５】
コンピュータプログラムは、必ずしもファイルに対応しない。プログラムは、他のプログラムまたはデータを保持するファイルまたはファイルの一部分に、問題になっているプログラム専用の単一のファイルに、または複数の協調ファイル（例えば、１つ以上のモジュール、サブプログラム、またはコードの部分を記憶するファイル）に記憶することができる。コンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上で、または１つの場所における、あるいは複数の場所にわたって分配され、通信ネットワークによって相互接続される、複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。
【０１４６】
ファイルは、例えば、ハードドライブ、ＳＳＤ、ＣＤ、または他の有形の非一過性媒体上に記憶される、デジタルファイルであり得る。ファイルは、ネットワークを経由して１つのデバイスから別のデバイスへ（例えば、ネットワークインターフェースカード、モデム、無線カード、または類似物を通して、例えば、サーバからクライアントへ送信されているパケットとして）送信することができる。
【０１４７】
本発明に従ってファイルを書き込むことは、例えば、（例えば、読取／書込ヘッドによる磁化のパターンへの正味電荷または双極子モーメントを伴って）粒子を追加、除去、または再配列することによって、有形の非一過性コンピュータ可読媒体を変換することを伴い、次いで、パターンは、ユーザによって所望され、かつユーザにとって有用な客観的物理現象についての新しい情報の集合を表す。いくつかの実施形態では、書き込むことは、（次いで、光学読取／書込デバイスが、新しい有用な情報の集合を読み取る、例えば、ＣＤ−ＲＯＭを焼くことができるように、ある光学的性質を伴って）有形の非一過性コンピュータ可読媒体内の材料の物理的変換を伴う。いくつかの実施形態では、ファイルを書き込むことは、ＮＡＮＤフラッシュメモリデバイス等の物理的フラッシュメモリ装置を変換することと、フローティングゲートトランジスタから作製されたメモリセルのアレイ内の物理的要素を変換することによって情報を記憶することとを含む。ファイルを書き込む方法は、当技術分野で周知であり、例えば、手動で、またはプログラムによって自動的に、あるいはソフトウェアからの保存コマンドもしくはプログラミング言語からの書込コマンドによって、呼び出すことができる。
【０１４８】
好適なコンピュータデバイスは、典型的には、大容量メモリ、少なくとも１つのグラフィカルユーザインターフェース、少なくとも１つの表示デバイスを含み、かつ典型的には、デバイス間の通信を含む。大容量メモリは、ある種のコンピュータ可読媒体、すなわち、コンピュータ記憶媒体を例証する。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報の記憶のための任意の方法または技術で実装される、揮発性、不揮発性、可撤性、および非可撤性媒体を含んでもよい。コンピュータ記憶媒体の実施例は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、または他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、または他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、または他の磁気記憶デバイス、高周波識別タグまたはチップ、あるいは所望の情報を記憶するために使用することができ、かつコンピュータデバイスによってアクセスすることができる任意の他の媒体を含む。
【０１４９】
当業者であれば、本発明の方法の実施に必要または最適として認識するように、本発明のコンピュータシステムまたはマシンは、バスを介して相互と通信する、１つ以上のプロセッサ（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、または両方）、メインメモリ、および静的メモリを含む。
【０１５０】
図４に示される例示的実施形態では、システム２００は、コンピュータ２４９（例えば、ラップトップ、デスクトップ、またはタブレット）を含むことができる。コンピュータ２４９は、ネットワーク２０９にわたって通信するように構成されてもよい。コンピュータ２４９は、１つ以上のプロセッサ２５９およびメモリ２６３、ならびに入出力機構２５４を含む。本発明の方法がクライアント／サーバアーキテクチャを採用する場合、本発明の方法のステップは、データ、命令等を取得すること、またはインターフェースモジュール２２５を介して結果を提供すること、あるいはファイル２１７として結果を提供することが可能である、プロセッサ２２１およびメモリ２２９のうちの１つ以上を含む、サーバ２１３を使用して行われてもよい。サーバ２１３は、コンピュータ２４９または端末２６７を通して、ネットワーク２０９を経由して従事してもよく、またはサーバ２１３は、１つ以上のプロセッサ２７５およびメモリ２７９、ならびに入出力機構２７１を含む、端末２６７に直接接続されてもよい。
【０１５１】
本発明によるシステム２００またはマシンはさらに、入出力２４９、２３７、または２７１のうちのいずれかのために、ビデオ表示ユニット（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）または陰極線管（ＣＲＴ））を含んでもよい。本発明によるコンピュータシステムまたはマシンはまた、英数字入力デバイス（例えば、キーボード）、カーソル制御デバイス（例えば、マウス）、ディスクドライブユニット、信号生成デバイス（例えば、スピーカ）、タッチスクリーン、加速度計、マイクロホン、セルラー高周波アンテナ、および例えば、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）、Ｗｉ−Ｆｉカード、またはセルラーモデムであり得る、ネットワークインターフェースデバイスを含むこともできる。
【０１５２】
本発明によるメモリ２６３、２７９、または２２９は、本明細書で説明される方法または機能のうちのいずれか１つ以上を具現化する、命令の１つ以上のセット（例えば、ソフトウェア）が記憶される、機械可読媒体を含むことができる。ソフトウェアはまた、コンピュータシステムによるその実行中に、メインメモリ内および／またはプロセッサ内に、完全または少なくとも部分的に常駐してもよく、メインメモリおよびプロセッサはまた、機械可読媒体を構成する。ソフトウェアはさらに、ネットワークインターフェースデバイスを介して、ネットワークを経由して伝送または受信されてもよい。
【０１５３】
例示的な段階的方法が、図５で概略的に説明されている。図３で説明される方法、ならびに本明細書で開示されるシステムおよび方法の任意の部分は、上記で説明されるデバイスを含む、コンピュータによって実装できることが理解されるであろう。情報が、生殖能力関連形質に関して女性被検者から収集される３０１。次いで、このデータは、コンピュータの中央処理装置（ＣＰＵ）に入力される３０２。ＣＰＵは、本発明の方法を実装するための命令を記憶するために記憶装置またはメモリに連結される。命令は、ＣＰＵによって実行されるとき、ＣＰＵに、体外受精の選択された周期で体外受精の成功の確率を提供させる。ＣＰＵは、生殖能力関連表現型形質およびＩＶＦの各周期の妊娠結果が既知であるような複数の女性からのデータの基準セットで訓練されたアルゴリズムに対象データを入力することによって、この判定を提供する３０３。データの基準セットは、コンピュータメモリ内等のコンピュータ内でローカルに記憶されてもよい。代替として、基準セットは、サーバ等のコンピュータから遠隔にある場所に記憶されてもよい。この場合において、コンピュータは、データの基準セットにアクセスするようにネットワークにわたって通信する。次いで、ＣＰＵは、アルゴリズムに入力されたデータに基づいて、選択された時点における妊娠を達成する確率を提供する。
【０１５４】
参照による組み込み
特許、特許出願、特許公開、機関誌、本、論文、ウェブコンテンツ等の他の文書の参照および引用が、本開示の全体を通して行われている。全てのそのような文書は、あらゆる目的で、その全体で参照することにより本明細書に組み込まれる。
【０１５５】
均等物
本発明は、その精神または必須特性から逸脱することなく、他の具体的形態で具現化されてもよい。したがって、前述の実施形態は、本明細書で説明される本発明を限定するよりもむしろ、あらゆる点で例証的であると見なされるものである。したがって、本発明の範囲は、前述の説明によってよりもむしろ添付の請求項によって示され、したがって、請求項の均等の意味および範囲内に入る全ての変更は、その中に含有されることを目的としている。
実施例
【実施例１】
【０１５６】
基準セット
不妊治療を受けた女性を含んだ、１２，８４１人の女性（３６２５７の周期）の基準セットが取得された。コホートの中の各女性について、生殖能力関連表現型形質、生殖能力関連医学的介入、または、妊娠結果のうちの少なくとも１つが把握された。
【０１５７】
基準セットは、アルゴリズム開発セット（８６４０人の女性、２４２０９の周期）および検証セット（４２０１人の女性、１２０４８の周期）に分割された。アルゴリズム開発セットはさらに、女性を治療するために使用された生殖技術に基づいて、３つの群に分離された。第１の群は、体外受精を受けた４，３１２人の女性（６５８８の周期）を含んだ（ＩＶＦ、「ＩＶＦ群」）。これらの女性のうち、多くは、生児出生をもたらす妊娠がＩＶＦの第１の周期の終了時に達成されなかったため、ＩＶＦの１つ以上の周期を受けた。第２の群は、非ＡＲＴ不妊治療手技を受けた６，３０８人の女性（１７９４０の周期）を含んだ（ＲＥ、「ＲＥ群」）。これらの女性の多くはまた、治療の１つ以上の周期も受けた。第３の群は、ＩＶＦまたはＲＥ治療のいずれか一方を受容した８，６４０人の女性（２４２０９の周期）を含んだ（「全体群」）。第３の群は、第１または第２の群のいずれか一方に相互排他的ではなかった（すなわち、第１および第２の群のいずれか一方の中の女性および第３の群の中の女性の間に重複がある）。
【実施例２】
【０１５８】
アルゴリズム開発
アルゴリズム開発セットは、特定の不妊治療を使用して、選択された時点で生児出生をもたらす妊娠を達成する女性被検者の確率を判定することができる、アルゴリズムを訓練するために使用された。開発されたアルゴリズムは、時変共変量を伴う離散時間コックス比例ハザードモデルに基づいた。理想的には、指標変数が、カテゴリ因子、すなわち、基準セット構成員の種々の生殖能力関連表現型形質について確立された。関連カテゴリが、適切な場合にグループ化された。これらの変数は、アルゴリズムが妊娠結果の可能性を予測する基礎を提供した。各変数について、データは、概して、約９９のパーセンタイルで切り捨てられた。加えて、完全なデータを伴う基準セットの中の対象に基づく各数値変数について導出される帰属モデルを使用して、アルゴリズムを開発する前に、欠落したデータが考慮された。別個の帰属モデルが、ＲＥおよびＩＶＦ周期について開発された。
【０１５９】
アルゴリズムを訓練するための最も有用な変数を選択するために、Ｌ１正則化（ＬＡＳＳＯ）離散時間コックスモデルが使用された。選択された変数は、精度および妥当性について相互検証された。次いで、統計的モデルにおける相対的適合度を測定した、ＡＩＣ（Ａｋａｉｋｅ情報基準）を使用して、予測変数の初期リストが縮小された。ある予測変数は、モデル仮定を確実にするように、またはモデルをより厳密にするように、手動監視に基づいて、さらに脱落させられ、または組み合わせられた。手動監視はまた、男性不妊症および子宮内受精等の種々の形質間の可能性として考えられる相互作用効果を識別するためにも使用された。ＩＶＦおよびＲＥ基準セットのための予測変数の最終リストが、それぞれ、図６および７で提示されている。
【実施例３】
【０１６０】
検証セットを使用したアルゴリズムの検証
アルゴリズムは、基準セットからの個々の女性のデータ（例えば、表現型および／または遺伝子型形質）を得て、そのデータをアルゴリズムに通過させることによって、検証セットを使用して検証された。データは、選択された生殖能力関連表現型形質について取得されたスコアに基づく五分位値によって、使用された生殖技術に基づき、各技術群内で階層化された。第１の五分位値は、女性の最低２０％を表し、第２の五分位値は、女性の２１％〜４０％群を表し、第３の五分位値は、女性の４１％〜６０％群を表し、第４の五分位値は、女性の６１％〜８０％群を表し、第５の五分位値は、女性の最上位２０％群を表す。
【０１６１】
図８は、ＩＶＦ治療の６つの周期を受けた、基準セットからの女性の五分位値による結果を示す。第１の五分位値については、ＩＶＦの１つの周期後に生児出生をもたらす妊娠を達成する確率は、約１５％であり、ＩＶＦの２つの周期後に約２５％であり、３つの周期後に約３０％であり、４つの周期後に約３１％であり、５つの周期後に約３２％であり、６つの周期後に約３３％であった。第２の五分位値については、ＩＶＦの１つの周期後に生児出生をもたらす妊娠を達成する確率は、約３８％であり、ＩＶＦの２つの周期後に約５０％であり、３つの周期後に約５８％であり、４つの周期後に約５８％であり、５つの周期後に約５９％であり、６つの周期後に約５９％であった。第３の五分位値については、ＩＶＦの１つの周期後に生児出生をもたらす妊娠を達成する確率は、約５５％であり、ＩＶＦの２つの周期後に約６５％であり、３つの周期後に約７０％であり、４つの周期後に約７１％であり、５つの周期後に約７２％であり、６つの周期後に約７２％であった。第４の五分位値については、ＩＶＦの１つの周期後に生児出生をもたらす妊娠を達成する確率は、約６０％であり、ＩＶＦの２つの周期後に約７０％であり、３つの周期後に約７５％であり、４つの周期後に約７７％であり、５つの周期後に約７７％であり、６つの周期後に約７７％であった。第５の五分位値については、ＩＶＦの１つの周期後に生児出生をもたらす妊娠を達成する確率は、約６５％であり、ＩＶＦの２つの周期後に約７５％であり、３つの周期後に約８０％であり、４つの周期後に約８１％であり、５つの周期後に約８１％であり、６つの周期後に約８１％であった。
【０１６２】
データはまた、ＩＶＦの各付加的周期について生児出生をもたらす妊娠を達成する確率が、５つ全ての五分位値について周期につき減少を受けることも示す。第１の五分位値については、周期０と周期１との間の差は、約１８％であり、周期１と周期２との間の差は、約７％であり、周期２と周期３との間の差は、約５％であり、周期３と周期４との間の差は、約１％であり、周期４と周期５との間の差は、約１％であり、周期５と周期６との間の差は、約０％である。第２の五分位値については、周期０と周期１との間の差は、約３８％であり、周期１と周期２との間の差は、約１２％であり、周期２と周期３との間の差は、約５％であり、周期３と周期４との間の差は、約１％であり、周期４と周期５との間の差は、約１％であり、周期５と周期６との間の差は、約０％である。第３の五分位値については、周期０と周期１との間の差は、約５０％であり、周期１と周期２との間の差は、約１５％であり、周期２と周期３との間の差は、約５％であり、周期３と周期４との間の差は、約１％であり、周期４と周期５との間の差は、約１％であり、周期５と周期６との間の差は、約０％である。第４の五分位値については、周期０と周期１との間の差は、約６５％であり、周期１と周期２との間の差は、約１０％であり、周期２と周期３との間の差は、約２％であり、周期３と周期４との間の差は、約１％であり、周期４と周期５との間の差は、約１％であり、周期５と周期６との間の差は、約１％である。第５の五分位値については、周期０と周期１との間の差は、約６５％であり、周期１と周期２との間の差は、約１０％であり、周期２と周期３との間の差は、約５％であり、周期３と周期４との間の差は、約２％であり、周期４と周期５との間の差は、約１％であり、周期５と周期６との間の差は、約０％である。
【０１６３】
図９は、ＲＥ治療の６つの周期を受けた、基準セットからの女性の五分位値による結果を示す。第１の五分位値については、ＲＥの１つの周期後に生児出生をもたらす妊娠を達成する確率は、約５％であり、ＲＥの２つの周期後に約１０％であり、３つの周期後に約１３％であり、４つの周期後に約１４％であり、５つの周期後に約１５％であり、６つの周期後に約１５％であった。第２の五分位値については、ＲＥの１つの周期後に生児出生をもたらす妊娠を達成する確率は、約１０％であり、ＲＥの２つの周期後に約１５％であり、３つの周期後に約１７％であり、４つの周期後に約１８％であり、５つの周期後に約１９％であり、６つの周期後に約１９％であった。第３の五分位値については、ＲＥの１つの周期後に生児出生をもたらす妊娠を達成する確率は、約１２％であり、ＲＥの２つの周期後に約１８％であり、３つの周期後に約２０％であり、４つの周期後に約２３％であり、５つの周期後に約２５％であり、６つの周期後に約２８％であった。第４の五分位値については、ＲＥの１つの周期後に生児出生をもたらす妊娠を達成する確率は、約１５％であり、ＲＥの２つの周期後に約２０％であり、３つの周期後に約２５％であり、４つの周期後に約３０％であり、５つの周期後に約３２％であり、６つの周期後に約３３％であった。第５の五分位値については、ＩＶＦの１つの周期後に生児出生をもたらす妊娠を達成する確率は、約３５％であり、ＲＥの２つの周期後に約４０％であり、３つの周期後に約４３％であり、４つの周期後に約４８％であり、５つの周期後に約５０％であり、６つの周期後に約５０％であった。
【０１６４】
データはまた、ＲＥの各付加的周期について生児出生をもたらす妊娠を達成する確率が、５つ全ての五分位値について周期につき減少を受けることも示す。第１の五分位値については、周期０と周期１との間の差は、約５％であり、周期１と周期２との間の差は、約５％であり、周期２と周期３との間の差は、約３％であり、周期３と周期４との間の差は、約１％であり、周期４と周期５との間の差は、約１％であり、周期５と周期６との間の差は、約０％である。第２の五分位値については、周期０と周期１との間の差は、約１０％であり、周期１と周期２との間の差は、約５％であり、周期２と周期３との間の差は、約２％であり、周期３と周期４との間の差は、約１％であり、周期４と周期５との間の差は、約１％であり、周期５と周期６との間の差は、約０％である。第３の五分位値については、周期０と周期１との間の差は、約１２％であり、周期１と周期２との間の差は、約６％であり、周期２と周期３との間の差は、約２％であり、周期３と周期４との間の差は、約３％であり、周期４と周期５との間の差は、約２％であり、周期５と周期６との間の差は、約３％である。第４の五分位値については、周期０と周期１との間の差は、約１５％であり、周期１と周期２との間の差は、約５％であり、周期２と周期３との間の差は、約５％であり、周期３と周期４との間の差は、約５％であり、周期４と周期５との間の差は、約３％であり、周期５と周期６との間の差は、約１％である。
【０１６５】
第５の五分位値については、周期０と周期１との間の差は、約３５％であり、周期１と周期２との間の差は、約５％であり、周期２と周期３との間の差は、約３％であり、周期３と周期４との間の差は、約３％であり、周期４と周期５との間の差は、約２％であり、周期５と周期６との間の差は、約０％である。
【０１６６】
データは、女性が異なる治療に異なって応答し、かつ同一の治療に異なって応答することを示す。図８および９を参照されたい。治療（ＩＶＦまたはＲＥ）にかかわらず、各五分位値について生児出生を達成する累積確率は、停滞期に達するまで、各付加的周期について徐々に増加する。その利益は、使用されている治療が、生児出生をもたらす妊娠を達成する確率をもはや増加させなくなる時点まで、各五分位値に対する最大値に達する。むしろ、確率は、行われる付加的な周期の数に関して一定のままである。したがって、以前に使用された報告方法に反して、本明細書のデータは、ある時点で、付加的な治療周期を受け続けることが、生児出生を達成する確率の増加と相関しないことを示す。
【０１６７】
データはまた、使用される不妊治療の種類が、生児出生をもたらす妊娠を達成する確率を判定するために重要であることも示す。データは、ＲＥと比較してＩＶＦを使用することが、全ての五分位値について、生児出生をもたらす妊娠を達成する、より高い確率を女性被検者に与えることを示す。全ての五分位値について、図９のデータと比較した図８のデータを参照されたい。加えて、データは、ＲＥを使用するよりもＩＶＦを使用して、より優れた周期当たりの利益があることを示す。全ての五分位値について、図９のデータと比較した図８のデータを参照されたい。したがって、１人の対象は、適切な不妊治療を選択し、この場合、ＲＥ治療からＩＶＦ治療に切り替えることによって、生児出生をもたらす妊娠を達成する確率を増加させることが可能であり得る。これは、女性が特定の治療の複数の周期を受けたが成功せず、行われた付加的な周期の数にかかわらず、その治療を使用して生児出生を達成する確率が一定のままである点に達したときに、特に有用である。
【実施例４】
【０１６８】
生児出生率への脱落者の影響
ある女性が生児出生をもたらす妊娠を達成する前に不妊治療を使用することを止める（「脱落者」）ことが知られており、ある女性が基準セットから脱落したことが分かった。図１０に示されるように、生児出生を達成せず、次いで、さらなるＩＶＦ治療を中断した患者（「なし・脱落」）は、生児出生を達成しなかったが治療を継続した患者（「なし・残留」）より低い予測将来成功率を有した。したがって、脱落者を考慮しないことは、累積出生率の過剰に楽観的な推定につながる。
【０１６９】
脱落者を考慮するために、２つの仮定を使用して調査が行われた。第１の仮定は、さらなる治療の周期のために戻らなかった患者に、治療を継続した患者と同一の生児出生をもたらす妊娠の可能性があったことである（楽観的）。第２の仮定は、さらなる治療の周期のために戻らなかった患者に、生児出生を達成する可能性がなかったことである（保守的）。基準セットは、使用された不妊治療に基づいて、３つの群に分割された（ＩＶＦ群、ＲＥ群、および全体群（ＩＶＦおよびＲＥの両方））。提供されたデータに基づいて、アルゴリズムは、それぞれ、図１１−１３に示されるように、ＩＶＦ、ＲＥ、および全体群に対する累積生児出生率を判定した。累積出生率は、研究から脱落した患者に関する楽観的および保守的な仮定の両方の下で判定された。
【０１７０】
図１１は、ＩＶＦ治療を受けた基準セットからの女性の楽観的および保守的な結果を示す。図１１に示されるように、保守的および楽観的な出生率は、ＩＶＦの１つの周期後に約４５％であった。周期１の後に、保守的および楽観的な出生率は分岐し、楽観的な出生率は、各付加的周期について生児出生を達成する、保守的な出生率より高い確率を有する。分岐は、各付加的周期とともに継続的に増加した。図１２は、ＲＥ治療を受けた基準セットからの女性の楽観的および保守的な結果を示す。図１２に示されるように、保守的および楽観的な累積生児出生率は、ＲＥの１つの周期後に約１５％であった。周期１の後に、保守的および楽観的な出生率は分岐し、楽観的な出生率は、各付加的周期について生児出生を達成する、保守的な出生率より高い確率を有する。分岐は、各付加的周期とともに継続的に増加した。図１３は、ＩＶＦおよびＲＥ治療の両方を受けた基準セットからの女性の楽観的および保守的な結果を示す。図１３は、保守的および楽観的な生児出生が、１つの周期後に全大群について２０％であったことを示す。周期１の後に、保守的および楽観的な出生率は分岐し、楽観的な出生率は、各付加的周期について生児出生を達成する、保守的な出生率より高い確率を有する。分岐は、各付加的周期とともに継続的に増加した。
【０１７１】
データは、基準セットから脱落した女性について行われた仮定に基づいて、劇的に異なる結果が得られることを示す。さらなる治療の周期のために戻らなかった患者に、治療を継続した患者と同一の生児出生をもたらす妊娠の可能性があったという仮定は、過剰に楽観的であり、期待されるであろうよりも高い周期当たりの確率の報告をもたらす。さらなる治療の周期のために戻らなかった患者に、生児出生を達成する可能性がなかったという仮定は、過剰に悲観的であり、期待されるであろうよりも低い周期当たりの確率の報告をもたらす。データは、特定の不妊治療を使用して、選択された時点で生児出生をもたらす妊娠を達成する女性の確率を正確に報告するために、脱落者が考慮されなければならないことを例証する。
【実施例５】
【０１７２】
脱落者を考慮するアルゴリズム
脱落モデルが、基準セット内の群のそれぞれ（ＩＶＦ、ＲＥ、および全体）について開発され、後に、アルゴリズムを訓練するために使用された。脱落モデルは、各周期で各対象の脱落の可能性を推定する。脱落しない対象は、脱落したであろう可能性と比例して加重される。このようにして脱落者を考慮することは、時間の進行とともに分析で集団特性を保存しようとする。
【０１７３】
ロジスティック回帰統計的方法を使用して、モデルが構築された。次いで、生児出生の過剰に楽観的な査定からより正確な判定まで、基準データに基づく臨床モデルまたはカプラン・マイヤー曲線を調整するために、審査加重の逆確率（ＩＰＣＷ）方法と併せて、脱落モデルが使用された。脱落モデルを開発することの単純な実施例として、基準セットの中の対象の３０％が、高レベルの卵胞刺激ホルモン（ＦＳＨ）を有すると仮定する。周期１の後に、高いＦＳＨを伴う対象の５０％が脱落する、すなわち、治療を中断すると仮定する。加重がないと、周期２での集団は、わずか１５％高ＦＳＨであろう。脱落者を考慮するために、周期２については、依然として研究にいる高ＦＳＨ対象には２の加重を割り当て、依然として研究にいる低ＦＳＨ対象には１の加重を割り当てる。加重があると、周期２での集団は、脱落者が発生しなかった場合と同一である、３０％ＦＳＨである（すなわち、高ＦＳＨ対象の２倍）。モデル内の対称の影響が加重に比例するため、数学的に言えば、モデル係数が、非ランダム脱落によって誘導されるバイアスについて補正される。
【実施例６】
【０１７４】
検証セットを使用して脱落者を考慮するアルゴリズムの検証
次いで、検証セットからの個々の女性のデータ（例えば、表現型および／または遺伝子型形質）を得て、そのデータをアルゴリズムに通過させることによって、検証セットを使用して、脱落者を考慮するアルゴリズムが検証された。データは、使用された生殖技術に基づいて階層化された。図１４−１６は、種々の基準セットの中の脱落者を考慮する、調整された出生率を提示する。楽観的および保守的な出生率も、調整された出生率とともに提供される。図１６に示されるように、ＩＶＦを使用した累積生児出生率は、楽観的、保守的、または「調整された」方法を使用した治療の最初の２つの周期についてほぼ同一である。しかしながら、周期が進行するにつれて、調整された出生率は、楽観的および保守的な出生率の間にあると観察される。類似動向が、それぞれ、図１５−１６に示されるように、ＲＥおよび全体群について観察される。良好な予測精度が、ＡＵＣ（曲線下面積）分析に基づいて、３つ全てのモデルについて観察された。ＩＶＦモデルＡＵＣは、０．７１±０．０２であると判定され、ＲＥモデルＡＵＣは、０．７３±０．０２であると判定され、全体モデルＡＵＣは、０．８１±０．０２であると判定された。
【０１７５】
これらの図が実証するように、生児出生を達成するための対象の確率のより正確な査定は、楽観的な出生率または保守的な出生率に従わないが、それぞれ、これらの出生率の間にある。したがって、本明細書で開示される方法を使用して、以前に使用されたアルゴリズムより優れた精度および信頼で、選択された時点における妊娠を達成する確率を判定することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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