(57)【要約】  グルコース処理率、インスリン抵抗性及び／又はインスリン抵抗性関連障害に関するバイオマーカーを提供する。また、同バイオマーカーに基づく方法も提供する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象におけるインスリン抵抗性を診断するための方法であって、
生体サンプルを対象から得るステップと、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
対象がインスリン抵抗性を有するかどうかを診断するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性基準レベルと比較するステップと
を含む上記方法。
【請求項２】
対象からの生体サンプルを分析して、１，５−アンヒドログルシトール、ステアロイル−ＬＰＣ、グルタミルバリン、ガンマ−グルタミル−ロイシン、ヘプタデセン酸、アルファ−ケトブチレート、システイン及びウレートからなる群から選択される１つ又は複数のさらなるバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
分析ステップは、生体サンプルを分析サンプルに変換するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
生体サンプルは、タンパク質抽出によって分析サンプルに変換される請求項３に記載の方法。
【請求項５】
生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、リノレオイルＬＰＣ、パルミテート及びクレアチンのレベルを決定するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、リノレオイルＬＰＣ、ステアレート及びクレアチンのレベルを決定するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
生体サンプルを分析して、デカノイルカルニチン、並びに２−ヒドロキシブチレート、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のさらなるバイオマーカーのレベルを決定するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
生体サンプルを分析して、オクタノイルカルニチン、並びに２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のさらなるバイオマーカーのレベルを決定するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
対象の空腹時血漿インスリン、空腹時血漿グルコース、空腹時血漿プロインスリン、空腹時遊離脂肪酸、ＨＤＬ−コレステロール、ＬＤＬ−コレステロール、Ｃ−ペプチド、アディポネクチン、ペプチドＹＹ、ヘモグロビンＡ１Ｃ、腹囲、体重又は体重指数の測定値を決定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
１つ又は複数のバイオマーカー（単数又は複数）のレベル（単数又は複数）は、質量分光測定（ＭＳ）、タンデム型質量分光測定（ＭＳ−ＭＳ）、高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）、ＥＬＩＳＡ、核磁気共鳴（ＮＭＲ）分光法、赤外（ＩＲ）分光法、ガスクロマトグラフィー（ＧＣ）、酵素アッセイ及びそれらの組合せからなる群から選択される方法を使用して分析される請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
基準レベルは、高インスリン性正常血糖（ＨＩ）クランプによって測定されるグルコース処理率のレベルに関連づけられる請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
インスリン抵抗性の判定について少なくとも約６０パーセントの感度を有する請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
インスリン抵抗性の判定について少なくとも約８５パーセントの特異度を有する請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
生体サンプルは、尿サンプル、血液サンプル、血漿サンプル又は組織サンプルである請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
対象を、正常なインスリン感受性を有する対象、又はインスリン抵抗性である対象に分類する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
対象を、正常なインスリン感受性を有する対象、又はインスリン抵抗性である対象に分類するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーのグルコース処理率基準レベルと比較するステップと
を含む上記方法。
【請求項１６】
比較ステップは、対象を正常なインスリン感受性を有する対象、又はインスリン抵抗性である対象に分類するために、対象についてのインスリン抵抗性スコアを生成するステップを含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
分析ステップは、生体サンプルを分析サンプルに変換するステップを含む請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
生体サンプルは、タンパク質抽出によって分析サンプルに変換される請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
１つ又は複数のバイオマーカーは、２−ヒドロキシブチレート、オレイン酸、パルミテート、クレアチン、リノレオイルＬＰＣ及びそれらの組合せからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーを含む請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、リノレオイルＬＰＣ、パルミテート及びクレアチンのレベルを決定するステップを含む請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、リノレオイルＬＰＣ、ステアレート及びクレアチンのレベルを決定するステップを含む請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
対象の２型糖尿病への罹患性を決定する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
対象が２型糖尿病を発生しやすいかどうかを決定するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーの糖尿病陽性及び／又は糖尿病陰性基準レベルと比較するステップと
を含む上記方法。
【請求項２３】
対象におけるインスリン抵抗性の進行又は退行を監視する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
対象におけるインスリン抵抗性の進行又は退行を監視するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性進行及び／又はインスリン抵抗性退行基準レベルと比較するステップと
を含む上記方法。
【請求項２４】
対象は、医薬組成物で治療された対象、肥満外科手術を受けた対象、運動改良法を実施している対象、及び食生活の改善を実行している対象からなる群から選択される請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
分析ステップは、タンパク質抽出によって生体サンプルを変換するステップを含む請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
比較ステップは、対象におけるインスリン抵抗性の進行又は退行を監視するために、対象についてのインスリン抵抗性スコアを生成するステップを含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２７】
生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、リノレオイルＬＰＣ、パルミテート及びクレアチンのレベルを決定するステップを含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２８】
生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、リノレオイルＬＰＣ、ステアレート及びクレアチンのレベルを決定するステップを含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２９】
インスリン抵抗性治療の効力を監視する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、デカノイルカルニチン及びオクタノイルカルニチンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカー、並びに場合により２−ヒドロキシブチレート、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のさらなるバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
対象をインスリン抵抗性に対して治療するステップと、
対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを治療後の第２の時点で対象から得るステップと、
第１のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を第２のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）と比較して、インスリン抵抗性にを治療する治療の効力を評価するステップとを
含む上記方法。
【請求項３０】
対象は、治療薬の投与、食餌変化、運動プログラム変化、外科手術処置及びそれらの組合せからなる群から選択される方法によって治療される請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
比較ステップは、インスリン抵抗性に対する治療の効力を評価するために、対象についてのインスリン抵抗性スコアを生成するステップを含む請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
インスリン抵抗性に対する一連の治療に対する対象の応答を予測するための方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーの治療陽性及び／又は治療陰性基準レベルと比較して、対象が一連の治療に対して応答する見込みがあるかどうかを予測するステップと
を含む上記方法。
【請求項３３】
治療は、治療組成物の投与、生活様式改良及び肥満外科手術からなる群から選択される請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
１つ又は複数のバイオマーカーは、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、リノレオイル−ＬＰＣ、クレアチン、パルミテート及びステアレートからなる群から選択される請求項３２に記載の方法。
【請求項３５】
比較ステップは、対象が一連の治療に応答する見込みがあるかどうかを予測するために、対象についてのインスリン抵抗性スコアを生成するステップを含む請求項３２に記載の方法。
【請求項３６】
肥満外科手術患者におけるインスリン抵抗性を監視する方法であって、
肥満外科手術を受けた対象からの第１の生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第１のサンプルを肥満外科手術後の第１の時点で対象から得るステップと、
対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを第１の時点の後の第２の時点で対象から得るステップと、
第１のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を第２のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）と比較して、対象におけるインスリン抵抗性を監視するステップと
を含む上記方法。
【請求項３７】
バイオマーカーは２−ヒドロキシブチレートである請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
バイオマーカーは、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、リノレオイル−ＬＰＣ、クレアチン、パルミテート、ステアレート及びそれらの組合せからなる群から選択される請求項３６に記載の方法。
【請求項３９】
インスリン抵抗性に対する一連の治療に対する対象の応答を監視するための方法であって、
対象からの第１の生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第１のサンプルを第１の時点で対象から得るステップと、
対象をインスリン抵抗性に対して治療するステップと、
対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを治療後の第２の時点で対象から得るステップと、
第１のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を第２のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）と比較して、インスリン抵抗性を治療するための治療の効力を評価するステップと
を含む上記方法。
【請求項４０】
治療は、組成物の投与、生活様式改良及び外科手術からなる群から選択される請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
生活様式改良は、食生活の改善及び活動又は運動の増大からなる群から選択される請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
外科手術は肥満外科手術である請求項４０に記載の方法。
【請求項４３】
バイオマーカーは、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、リノレオイル−ＬＰＣ、クレアチン、パルミテート、ステアレート及びそれらの組合せからなる群から選択される請求項３９に記載の方法。
【請求項４４】
比較ステップは、インスリン抵抗性を治療するための治療の効力を評価するために、対象についてのインスリン抵抗性スコアを生成するステップを含む請求項３９に記載の方法。
【請求項４５】
対象がインスリン抵抗性である確率を決定するための方法であって、
対象から生体サンプルを得るステップと、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーのグルコース処理率基準レベルと比較することによって、対象におけるグルコース処理率を予測するステップと、
１つ又は複数のマーカーに基づいて、予測グルコース処理率をインスリン抵抗性に対するアルゴリズムと比較するステップと、
対象がインスリン抵抗性である確率を決定することによって、インスリン抵抗性スコアを生成するステップと
を含む上記方法。
【請求項４６】
１つ又は複数のバイオマーカーは、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、リノレオイル−ＬＰＣ、クレアチン、パルミテート及びステアレートからなる群から選択されるバイオマーカーを含む請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
インスリン抵抗性のバイオマーカーのレベルをモジュレートすることが可能な薬剤を特定する方法であって、
第１の時点での対象からの細胞系を分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
細胞系と試験薬とを接触させるステップと、
第２の時点での細胞系を分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２の時点が試験薬との接触後の時点であるステップと、
第１の時点での細胞系における１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を第２の時点での細胞系における１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）と比較して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベルをモジュレートすることが可能な薬剤を特定するステップと
を含む上記方法。
【請求項４８】
１つ又は複数のバイオマーカーは、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、リノレオイル−ＬＰＣ、クレアチン、パルミテート、ステアレート及びそれらの組合せからなる群から選択される請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
試験薬は、小分子、核酸、抗体及びポリペプチドからなる群から選択される請求項４７に記載の方法。
【請求項５０】
請求項４７の方法によって特定される薬剤。
【請求項５１】
対象におけるグルコース処理率を予測するための方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
対象におけるグルコース処理率を予測するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベルを１つ又は複数のバイオマーカーのグルコース処理基準レベルと比較するステップと
を含む上記方法。
【請求項５２】
分析ステップは、生体サンプルを分析サンプルに変換するステップを含む請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
生体サンプルは、タンパク質抽出によって分析サンプルに変換される請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、リノレオイルＬＰＣ、パルミテート及びクレアチンのレベルを決定するステップを含む請求項５１に記載の方法。
【請求項５５】
生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、リノレオイルＬＰＣ、ステアレート及びクレアチンのレベルを決定するステップを含む請求項５１に記載の方法。
【請求項５６】
生体サンプルを分析して、デカノイルカルニチン、並びに２−ヒドロキシブチレート、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のさらなるバイオマーカーのレベルを決定するステップを含む請求項５１に記載の方法。
【請求項５７】
生体サンプルを分析して、オクタノイルカルニチン、並びに２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のさらなるバイオマーカーのレベルを決定するステップを含む請求項５１に記載の方法。
【請求項５８】
対象におけるグルコース処理率を予測するための方法であって、
対象から生体サンプルを得るステップと、
２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
統計的分析によってサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベルを分析して、対象のグルコース処理率を予測するステップと
を含む上記方法。
【請求項５９】
分析ステップは、既知のグルコース処理率に関連づけられた１つ又は複数のバイオマーカーのレベルに基づいて確率曲線を作成することを含む請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
確率曲線は、多変量回帰モデルを使用して作成される請求項５９に記載の方法。
【請求項６１】
統計分析は、ロジスティック回帰モデルを含む請求項５８に記載の方法。
【請求項６２】
ロジスティック回帰モデルは、
Ｐｒｏｂ（Ｒｄ＜６）＝ｅｘｐ（−８．３９９７＋０．２４１８×ＢＭＩ＋０．５７９１×２−ヒドロキシブチレート−０．１３１４×オレオイル−ＧＰＣ−１０．４６６７×デカノイルカルニチン＋０．１７８８×クレアチン）／（１＋ｅｘｐ（−８．３９９７＋０．２４１８×ＢＭＩ＋０．５７９１×２−ヒドロキシブチレート−０．１３１４×オレオイル−ＧＰＣ−１０．４６６７×デカノイルカルニチン＋０．１７８８×クレアチン）である請求項６１に記載の方法。
【請求項６３】
前記モデルは、対象におけるインスリン抵抗性の確率をも予測する請求項５８に記載の方法。
【請求項６４】
対象がインスリン抵抗性である確率を決定するための方法であって、
対象から生体サンプルを得るステップと、
２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される生体サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
統計的分析によってサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベルを分析して、対象がインスリン抵抗性である確率を決定するステップと
を含む上記方法。
【請求項６５】
分析ステップは、既知のグルコース処理率に関連づけられた表４Ａ及び４Ｂに記載の１つ又は複数のバイオマーカーのレベルに基づいて確率曲線を作成するステップを含む請求項６４に記載の方法。
【請求項６６】
確率曲線は、多変量回帰モデルを使用して作成される請求項６５に記載の方法。
【請求項６７】
統計分析は、ロジスティック回帰モデルを含む請求項６４に記載の方法。
【請求項６８】
ロジスティック回帰モデルは、
Ｐｒｏｂ（Ｒｄ＜６）＝ｅｘｐ（−８．３９９７＋０．２４１８×ＢＭＩ＋０．５７９１×２−ヒドロキシブチレート−０．１３１４×オレオイル−ＧＰＣ−１０．４６６７×デカノイルカルニチン＋０．１７８８×クレアチン）／（１＋ｅｘｐ（−８．３９９７＋０．２４１８×ＢＭＩ＋０．５７９１×２−ヒドロキシブチレート−０．１３１４×オレオイル−ＧＰＣ−１０．４６６７×デカノイルカルニチン＋０．１７８８×クレアチン）である請求項６７に記載の方法。
【請求項６９】
対象におけるインスリン抵抗性を判定するための方法であって、
対象から生体サンプルを得るステップと、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、対象におけるインスリン抵抗性を判定するステップと
を含む上記方法。
【請求項７０】
対象を、正常なインスリン感受性を有する対象、又はインスリン抵抗性である対象に分類する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、対象を、正常なインスリン感受性を有する対象、又はインスリン抵抗性である対象に分類するステップと
を含む上記方法。
【請求項７１】
対象の２型糖尿病への罹患性を決定する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、対象が２型糖尿病を発生しやすいかどうかを決定するステップと
を含む上記方法。
【請求項７２】
対象におけるインスリン抵抗性の進行又は退行を監視する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、対象におけるインスリン抵抗性の進行又は退行を監視するステップと
を含む上記方法。
【請求項７３】
インスリン抵抗性治療の効力を監視する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、デカノイルカルニチン及びオクタノイルカルニチンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカー、並びに場合により２−ヒドロキシブチレート、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のさらなるバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
対象をインスリン抵抗性に対して治療するステップと、
対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを治療後の第２の時点で対象から得るステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、インスリン抵抗性を治療するための治療の効力を評価するステップと
を含む上記方法。
【請求項７４】
インスリン抵抗性に対する一連の治療に対する対象の応答を予測するための方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、対象が一連の治療に対して応答する見込みがあるかどうかを予測するステップと
を含む上記方法。
【請求項７５】
肥満患者におけるインスリン抵抗性を監視する方法であって、
肥満外科手術を受けた対象からの第１の生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第１のサンプルを肥満外科手術後の第１の時点で対象から得るステップと、
対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを第１の時点の後の第２の時点で対象から得るステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、対象におけるインスリン抵抗性を監視するステップと
を含む上記方法。
【請求項７６】
インスリン抵抗性に対する一連の治療に対する対象の応答を監視するための方法であって、
対象からの第１の生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第１のサンプルを第１の時点で対象から得るステップと、
対象をインスリン抵抗性に対して治療するステップと、
対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを治療後の第２の時点で対象から得るステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、インスリン抵抗性を治療するための治療の効力を評価するステップと
を含む上記方法。
【請求項７７】
インスリン抵抗性をモジュレートすることが可能な薬剤を特定する方法であって、
第１の時点での対象からの細胞系を分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン、リノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカー、並びに１つ又は複数のバイオマーカーに関連する経路における１つ又は複数の生化学物質及び／又は代謝物質のレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
細胞系と試験薬とを接触させるステップと、
第２の時点での細胞系を分析して、１つ又は複数のバイオマーカー、並びに／或いは１つ又は複数のバイオマーカーに関連する経路における１つ又は複数の生化学物質及び／又は代謝物質のレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２の時点が試験薬と接触させた後の時点であるステップと、
第１の時点での細胞系における１つ又は複数のバイオマーカー及び／又は生化学物質及び／又は代謝物質のレベル（単数又は複数）を、第２の時点での細胞系における１つ又は複数のバイオマーカー及び／又は生化学物質及び／又は代謝物質のレベル（単数又は複数）と比較して、インスリン抵抗性をモジュレートすることが可能な薬剤を特定するステップと
を含む上記方法。
【請求項７８】
インスリン抵抗性の対象を治療する方法であって、
２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン、リノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカー、並びに１つ又は複数のバイオマーカーに関連する経路における１つ又は複数の生化学物質及び／又は代謝物質のレベル（単数又は複数）をモジュレートすることが可能な治療薬を対象に投与するステップを含む上記方法。
【請求項７９】
治療薬は、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を、インスリン感受性であることを示すレベル（単数又は複数）にモジュレートすることが可能である請求項７８に記載の方法。
【請求項８０】
対象を、正常な耐糖能を有する対象、又は耐糖能障害を有する対象に分類する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
対象を、正常な耐糖能を有する対象、又は耐糖能障害を有する対象に分類するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーの基準レベルと比較するステップと
を含む上記方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２００９年３月３１日に出願された米国仮特許出願第６１／１６５，３３６号明細書及び２００９年４月３日に出願された米国仮特許出願第６１／１６６，５７２号明細書の有益性を主張するものである。これらの出願の内容全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、一般にはグルコース処理及び／又はインスリン抵抗性に関連するバイオマーカー、グルコース処理及び／又はインスリン抵抗性並びにインスリン抵抗性関連疾患に関連するバイオマーカーを特定するための方法、並びに同バイオマーカーに基づく方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
糖尿病は、１型（早期発症）又は２型（成人発症）に分類され、２型が糖尿病の事例の９０〜９５％を含む。糖尿病は、糖尿病の診断がなされるかなり前から個体に影響を及ぼし始める疾患プロセスにおける最終段階である。２型糖尿病は、１０から２０年間にわたって発達し、インスリンに対する感受性の障害（インスリン抵抗性）によるグルコース利用能力（グルコース利用、末梢組織へのグルコース取込み）の障害に起因する。
【０００４】
さらに、インスリン抵抗性は、非アルコール性脂肪性肝炎（ＮＡＳＨ）、多嚢胞性卵巣症候群（ＰＣＯＳ）、心臓血管病、代謝症候群及び高血圧症などの多くの異なる疾患及び状態の発生の中心である。
【０００５】
前糖尿病において、インスリンは、組織がグルコースを代謝するのを助ける効果が低下する。前糖尿病は、糖尿病の症候が明白になる２０年も前に検出可能であり得る。患者が明白な症候をほとんど示さなくても、長期的な生理的損傷がこの段階で既に発生していることが研究によって証明された。これらの個体の６０％までが１０年以内に２型糖尿病に発展する。
【０００６】
米国糖尿病学会（ＡＤＡ）は、前糖尿病の患者を検出するためのルーチンスクリーニングを推奨してきた。前糖尿病に対する現行のスクリーニング法としては、空腹時血漿グルコース（ＦＰＧ）試験、経口グルコース負荷試験（ＯＧＴＴ）、空腹時インスリン試験及び高インスリン性正常血糖クランプ（ＨＩクランプ）が挙げられる。最初の２つの試験は臨床的に使用されているのに対して、後者の２つの試験は、研究で広く使用されているが、臨床では希にしか使用されていない。加えて、空腹時グルコースレベル及びインスリンレベルをともに考慮する数学的手段（例えば、ＨＯＭＡ、ＱＵＩＣＫＩ）が提案された。しかし、正常な血漿インスリン濃度は、個体間で大きな差があるとともに、個体の中で１日を通じて大きく変動する。さらに、これらの方法は、実験室間でばらつき及び手法の差異があり、ＨＩクランプ試験に厳密には関連していない。
【０００７】
世界中で、推定１億９４００万人の成人が２型糖尿病を有しており、この数は、主として欧化社会における流行性肥満により、２０２５年までに３億３３００万にまで増大することが予測される。米国では、５４００万人を超える成人が前糖尿病であることが予測される。米国では２型糖尿病の新たな事例が１年間に約１５０万件ある。糖尿病のための年間の米国の医療費は、１７４０億ドルと推定される。この数字は、２００２年から３２％を超える割合で上昇した。米国などの工業国では、医療保険支出額の約２５％が血糖症管理に向けられ、５０％が、糖尿病に関連する全般的な医療に関連し、費用の残りの２５％が長期的な併発症の治療、主として心臓血管病の治療に向けられる。医療費の分配、並びにインスリン抵抗性が心臓血管病及び糖尿病の進行における直接的な原因であるという事実を考慮すれば、心臓血管病が糖尿病患者に認められる死亡の７０〜８０％を占めることは、意外なことではない。２型糖尿病の検出及び予防は、重要な健康管理の優先事項である。
【０００８】
糖尿病は、他の疾患又は状態の発生をも招き得る、或いは代謝症候群及び心臓血管病などの状態の発生におけるリスク因子である。代謝症候群は、個体における一群のリスク因子の集団化である。米国心臓学会によれば、これらのリスク因子としては、腹部肥満、グルコースを適正に処理する能力の低下（インスリン抵抗性又はグルコース不耐性）、異脂肪血症（高トリグリセリド、高ＬＤＬ、低ＨＤＬコレステロール）、高血圧症、血栓形成促進状態（血中の高フィブリノーゲン又はプラスミノーゲン活性体阻害薬−１）及び炎症誘発状態（血中のＣ反応性タンパク質の増加）が挙げられる。代謝症候群は、Ｘ症候群、インスリン抵抗性症候群、肥満症候群、代謝異常症候群及びリーベン症候群としても知られる。代謝症候群と診断された患者は、糖尿病、心臓病及び血管病を発生させるリスクが高い。米国では、成人の２０％（＞５０００万人）が代謝症候群を有すると推定される。それは、あらゆる年齢のあらゆる人に影響を及ぼし得るが、発生率は、年齢の増加とともに、且つ非活動的であり、有意に過体重であり、特に腹部脂肪が過度の個体において高くなる。
【０００９】
２型糖尿病は、米国において糖尿病の最も一般的な形である。米国糖尿病基金によれば、米国糖尿病患者の９０％を超える患者が２型糖尿病にかかっている。２型糖尿病を有する個体は、一緒になって高血糖症を引き起こすインスリン抵抗性の増加とインスリン分泌の減少との組合せを有する。２型糖尿病を有するほとんどの人は、代謝症候群を有する。
【００１０】
代謝症候群に対する診断は、個体における３つ以上のリスク因子の集団化に基づく。様々な医療機関が代謝症候群に対する定義を有している。現行では、若干の改正を伴う、米国コレステロール教育プログラム（ＮＣＥＰ）成人治療ガイドＩＩＩ（ＡＴＰ  ＩＩＩ）によって提案された基準が推奨され、米国で広く使用されている。
【００１１】
アメリカ心臓協会及び国立心肺血液研究所は、代謝症候群を、腹囲の増加（男性−４０インチ（１０２ｃｍ）以上、女性−３５インチ（８８ｃｍ）以上；トリグリセリドの増加（１５０ｍｇ／ｄＬ以上）；ＨＤＬ（「良性」）コレステロールの減少（男性−４０ｍｇ／ｄＬ未満、女性−５０ｍｇ／ｄＬ未満）；血圧の上昇（１３０／８５ｍｍＨｇ以上）；空腹時グルコースの増加（１００ｍｇ／ｄＬ以上）の要素のうちの３つ以上の要素の存在で特定することを推奨している。
【００１２】
２型糖尿病は徐々に発達し、人は、別の状態に対して、又は日常的な検査の一部として実施された血液検査を通じて、２型糖尿病を有していることを初めて知ることが多い。場合によっては、目、腎臓又は他の器官に対する損傷が発生する前に２型糖尿病を検出することができない。代謝症候群又は２型糖尿病を発生させるリスクがある個体を特定するために、一次医療提供者によって実施することができる客観的な生化学的評価（例えば実験室での検査）の必要性が存在する。
【００１３】
前糖尿病及び糖尿病の罹患率が世界的な流行率で増大しているため、前糖尿病及び糖尿病への病態生理的進行のメカニズムを反映するより新しく、より進歩的な分子診断が必要とされる。流行性肥満を反映して、前糖尿病及び糖尿病は概ね予防可能であるが、臨床的疾患への進行の無症候性により、診断されないか、又は診断されるのが遅すぎることが多い。
【００１４】
インスリン抵抗性は、多くの疾患の発生に中心的な役割を果たすが、前糖尿病状態に対する臨床的測定の多くを使用しても容易に検出可能でない。インスリン抵抗性は、高血糖症の発症の前に発生し、インスリンの生成の増加に関連する。長期間（数１０年間）にわたって、インスリンに応答する細胞の能力が低下し、対象は、インスリンの作用に対して抵抗性（即ちインスリン抵抗性、ＩＲ）になる。結局、膵臓のベータ細胞は、インスリン感受性の低下を補償するのに十分なインスリンを生成することができず、ベータ細胞は機能を失い始めてアポトーシスが誘発される。前糖尿病の対象では、ベータ細胞機能が８０％も低下し得る。ベータ細胞機能障害が大きくなると、インスリンの生成量が減少して、糖尿病の対象におけるインスリン値の低下及びグルコース値の増加がもたらされる。血管損傷は、インスリン抵抗の増大及び２型糖尿病の発生に関連する。
【００１５】
したがって、インスリン抵抗性を特定し、インスリン抵抗性を有する対象における疾患進行のリスクを決定することができる診断バイオマーカー及び試験の必要性が満たされていない。インスリン抵抗性バイオマーカー及び診断試験は、前糖尿病の対象における糖尿病の発生のリスクをより良好に特定及び決定することができ、疾患の発生並びに進行及び／又は退行を監視することができ、新たな治療を開発することを可能にし、インスリン抵抗性の逆転並びに／又はインスリン抵抗性及び関連疾患の予防に関する効力について治療薬を試験するために使用することができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１６】
一実施形態において、対象におけるインスリン抵抗性を診断するための方法であって、
生体サンプルを対象から得るステップと、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
対象がインスリン抵抗性を有するかどうかを診断するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性基準レベルと比較するステップと
を含む方法を提供する。
【００１７】
別の実施形態において、対象を、正常なインスリン感受性を有する対象、又はインスリン抵抗性である対象に分類する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
対象を、正常なインスリン感受性を有する対象、又はインスリン抵抗性である対象に分類するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーのグルコース処理率基準レベルと比較するステップと
を含む方法を提供する。
【００１８】
さらなる実施形態において、対象の２型糖尿病への罹患性を決定する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
対象が２型糖尿病を発生しやすいかどうかを決定するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーの糖尿病陽性及び／又は糖尿病陰性基準レベルと比較するステップと
を含む方法を提供する。
【００１９】
さらに別の実施形態において、対象におけるインスリン抵抗性の進行又は退行を監視する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
対象におけるインスリン抵抗性の進行又は退行を監視するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性進行及び／又はインスリン抵抗性退行基準レベルと比較するステップと
を含む方法を提供する。
【００２０】
さらに別の実施形態において、インスリン抵抗性治療の効力を監視する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、デカノイルカルニチン及びオクタノイルカルニチンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカー、並びに場合により２−ヒドロキシブチレート、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のさらなるバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
対象をインスリン抵抗性に対して治療するステップと、
対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを治療後の第２の時点で対象から得るステップと、
第１のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を第２のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）と比較して、インスリン抵抗性を治療する治療の効力を評価するステップとを
含む方法を提供する。
【００２１】
さらなる実施形態において、インスリン抵抗性に対する一連の治療に対する対象の応答を予測するための方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーの治療陽性及び／又は治療陰性基準レベルと比較して、対象が一連の治療に対して応答する見込みがあるかどうかを予測するステップと
を含む方法を提供する。
【００２２】
別の実施形態において、肥満患者におけるインスリン抵抗性を監視する方法であって、
肥満外科手術を受けた対象からの第１の生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第１のサンプルを肥満外科手術後の第１の時点で対象から得るステップと、
対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを第１の時点の後の第２の時点で対象から得るステップと、
第１のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を、第２のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）と比較して、対象におけるインスリン抵抗性を監視するステップとを
含む方法を提供する。
【００２３】
さらなる実施形態において、インスリン抵抗性に対する一連の治療に対する対象の応答を監視するための方法であって、
対象からの第１の生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第１のサンプルを第１の時点で対象から得るステップと、
対象をインスリン抵抗性に対して治療するステップと、
対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを治療後の第２の時点で対象から得るステップと、
第１のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を第２のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）と比較して、インスリン抵抗性を治療するための治療の効力を評価するステップと
含む方法を提供する。
【００２４】
別の実施形態において、対象がインスリン抵抗性である確率を決定するための方法であって、
対象から生体サンプルを得るステップと、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーのグルコース処理率基準レベルと比較することによって、対象におけるグルコース処理率を予測するステップと、
１つ又は複数のマーカーに基づいて、予測グルコース処理率をインスリン抵抗性に対するアルゴリズムと比較するステップと、
対象がインスリン抵抗性である確率を決定することによって、インスリン抵抗性スコアを生成するステップと
を含む方法を提供する。
【００２５】
さらに別の実施形態において、インスリン抵抗性のバイオマーカーのレベルをモジュレートすることが可能な薬剤を特定する方法であって、
第１の時点での対象からの細胞系を分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
細胞系と試験薬とを接触させるステップと、
第２の時点での細胞系を分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２の時点が試験薬との接触後の時点であるステップと、
第１の時点での細胞系における１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を第２の時点での細胞系における１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）と比較して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベルをモジュレートすることが可能な薬剤を特定するステップと
を含む方法を提供する。
【００２６】
さらなる実施形態において、対象におけるグルコース処理率を予測するための方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
対象におけるグルコース処理率を予測するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベルを１つ又は複数のバイオマーカーのグルコース処理基準レベルと比較するステップと
を含む方法を提供する。
【００２７】
別の実施形態において、対象におけるグルコース処理率を予測するための方法であって、
対象から生体サンプルを得るステップと、
２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
統計的分析によってサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベルを分析して、対象のグルコース処理率を予測するステップと
を含む方法を提供する。
【００２８】
さらに別の実施形態において、対象がインスリン抵抗性である確率を決定するための方法であって、
対象から生体サンプルを得るステップと、
２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される生体サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
統計的分析によってサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベルを分析して、対象がインスリン抵抗性である確率を決定するステップと
を含む方法を提供する。
【００２９】
さらなる実施形態において、対象におけるインスリン抵抗性を判定するための方法であって、
対象から生体サンプルを得るステップと、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、対象におけるインスリン抵抗性を判定するステップと
を含む方法を提供する。
【００３０】
さらなる実施形態において、対象を、正常なインスリン感受性を有する対象、又はインスリン抵抗性である対象に分類する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、対象を、正常なインスリン感受性を有する対象、又はインスリン抵抗性である対象に分類するステップと
を含む方法を提供する。
【００３１】
さらなる実施形態において、対象の２型糖尿病への罹患性を決定する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、対象が２型糖尿病を発生しやすいかどうかを決定するステップと
を含む方法を提供する。
【００３２】
別の実施形態において、対象におけるインスリン抵抗性の進行又は退行を監視する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、対象におけるインスリン抵抗性の進行又は退行を監視するステップと
を含む方法を提供する。
【００３３】
さらなる実施形態において、インスリン抵抗性治療の効力を監視する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、デカノイルカルニチン及びオクタノイルカルニチンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカー、並びに場合により２−ヒドロキシブチレート、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のさらなるバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
対象をインスリン抵抗性に対して治療するステップと、
対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを治療後の第２の時点で対象から得るステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、インスリン抵抗性を治療するための治療の効力を評価するステップと
を含む方法を提供する。
【００３４】
別の実施形態において、インスリン抵抗性に対する一連の治療に対する対象の応答を予測するための方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、対象が一連の治療に対して応答する見込みがあるかどうかを予測するステップと
を含む方法を提供する。
【００３５】
さらに別の実施形態において、肥満患者におけるインスリン抵抗性を監視する方法であって、
肥満外科手術を受けた対象からの第１の生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第１のサンプルを肥満外科手術後の第１の時点で対象から得るステップと、
対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを第１の時点の後の第２の時点で対象から得るステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、対象におけるインスリン抵抗性を監視するステップと
を含む方法を提供する。
【００３６】
さらなる実施形態において、インスリン抵抗性に対する一連の治療に対する対象の応答を監視するための方法であって、
対象からの第１の生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第１のサンプルを第１の時点で対象から得るステップと、
対象をインスリン抵抗性に対して治療するステップと、
対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを治療後の第２の時点で対象から得るステップと、
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）及び１つ又は複数のバイオマーカーに基づく基準モデルの決定レベルを使用して、インスリン抵抗性を治療するための治療の効力を評価するステップと
を含む方法を提供する。
【００３７】
さらに別の実施形態において、インスリン抵抗性をモジュレートすることが可能な薬剤を特定する方法であって、
第１の時点での対象からの細胞系を分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン、リノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカー、並びに１つ又は複数のバイオマーカーに関連する経路における１つ又は複数の生化学物質及び／又は代謝物質のレベル（単数又は複数）を決定するステップと、
細胞系と試験薬とを接触させるステップと、
第２の時点での細胞系を分析して、１つ又は複数のバイオマーカー、並びに／或いは１つ又は複数のバイオマーカーに関連する経路における１つ又は複数の生化学物質及び／若しくは代謝物質のレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２の時点が試験薬と接触させた後の時点であるステップと、
第１の時点での細胞系における１つ又は複数のバイオマーカー及び／又は生化学物質及び／又は代謝物質のレベル（単数又は複数）を、第２の時点での細胞系における１つ又は複数のバイオマーカー及び／又は生化学物質及び／又は代謝物質のレベル（単数又は複数）と比較して、インスリン抵抗性をモジュレートすることが可能な薬剤を特定するステップと
を含む方法を提供する。
【００３８】
さらなる実施形態において、インスリン抵抗性の対象を治療する方法であって、
２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン、リノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカー、並びに１つ又は複数のバイオマーカーに関連する経路における１つ又は複数の生化学物質及び／又は代謝物質のレベル（単数又は複数）をモジュレートすることが可能な治療薬を対象に投与するステップを含む方法を提供する。
【００３９】
別の実施形態において、対象を、正常な耐糖能を有する対象、又は耐糖能障害を有する対象に分類する方法であって、
対象からの生体サンプルを分析して、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイルリソホスファチジルコリン、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイルリソホスファチジルコリン、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン及びリノレオイルリソホスファチジルコリンからなる群から選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、少なくともデカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンのレベルを決定するステップと、
対象を、正常な耐糖能を有する対象、又は耐糖能障害を有する対象に分類するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーの基準レベルと比較するステップと
を含む方法を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１Ａ】対象の予測グルコース処理率（Ｒｄ、消失率）に基づいて、対象がインスリン抵抗性を有する確率を予測するためのモデルを使用する一例を示す図である。
【図１Ｂ】対象の集団が、インスリン抵抗性である確率が少なくとも７０％である臨床試験のための患者の特定及び選択の一例を示す図である。
【００４１】
【図２】インスリン抵抗性の確率を決定するための基準曲線の例を示す図である。ほぼすべての対象に対してＲｄ回帰モデルによって計算された例示の予測Ｒｄ値（即ち予測Ｒｄ；ｘ軸）は、この例においてＲｄ≦６．０と定義されたインスリン抵抗性を示す。
【００４２】
【図３】直線回帰モデルの例を示し、４０１のインスリン抵抗性の対象の集合から収集された血漿中のバイオマーカーの測定に基づく実Ｒｄと予測Ｒｄの関係を示す図である。
【００４３】
【図４】対象がインスリン抵抗性である確率を生成するのに使用されるバイオマーカーの一実施形態に基づくＲＯＣ曲線の例を示す図である。
【００４４】
【図５】ＨＩクランプによって測定された実グルコース処理（左パネル）と一致する、本明細書に開示されたバイオマーカーに基づく予測グルコース処理（右パネル）の変化の例を示す図である。Ｃ−Ｍｕｒ１はムラグリタザール治療前の基線であり、Ｄ−Ｍｕｒ２は、ムラグリタザール、ペルオキシソーム増殖因子活性化受容体アゴニスト及びインスリン増感剤による治療後である。
【００４５】
【図６】肥満外科手術対象における予測Ｒｄを示す図である。手術前が手術の前の基線であり、手術後が肥満外科手術の後の体重減少後である。予測Ｒｄは実測Ｒｄ値と一致し、予測Ｒｄは対象がインスリン抵抗性である場合の基線において小さく、対象がより低インスリン抵抗性で、より高インスリン感受性である場合の手術後に増大することを示す。
【００４６】
【図７】基線（Ａ）、体重減少前（Ｂ）及び体重減少後（Ｃ）の肥満外科手術患者におけるインスリン感受性及び２ＨＢレベルを示す図である。
【００４７】
【図８】２−ヒドロキシブチレートの生成に至る生化学経路の一例の概略図である。図８は、２ＨＢから２−ケトブチレート（２ＫＢ）及びＴＣＡ回路に至る生化学経路の一例の概略図を示す。図８は、分枝鎖アルファ−ケト酸である２ＨＢとＴＣＡ回路との関係の概略図を示す。
【００４８】
【図９Ａ】ＮＧＴ−ＩＳ、ＮＧＴ−ＩＲ、ＩＧＴ及びＩＦＧ対象から収集された血漿中で測定された代謝物質のグローバルバイオケミカルプロファイリングのｔ検定統計分析から得られたｐ値のヒートマップグラフ図を、有機酸及び脂肪酸を強調して示す図である。列１〜５は、リストされたバイオマーカー毎の以下の比較を示す。１：ＮＧＴ−ＩＳ対ＮＧＴ−ＩＲ；２：ＮＧＴ−ＩＳ対ＩＧＴ；３：ＮＧＴ−ＩＲ対ＩＧＴ；４：ＮＧＴ−ＩＳ対ＩＦＧ；５：ＩＧＴ対ＩＦＧ（白色：最も統計的に有意である（ｐ≦１．０Ｅ−１６）；薄灰色（１．０Ｅ−１６≦ｐ≦０．００１）、濃灰色（０．００１≦ｐ≦０．０１）及び黒色：有意でない（ｐ≧０．１））。図９Ａに示されるように、２−ＨＢは、ＮＧＴ−ＩＳをＮＧＴ−ＩＲから区別し、ＮＧＴ−ＩＳをＩＧＴから区別するのに有用であり、ＮＧＴ−ＩＳをＩＧＴから区別するのに有用であるパルミテートなどの長鎖脂肪酸の集団である。
【図９Ｂ】ＮＧＴ−ＩＳ、ＮＧＴ−ＩＲ、ＩＧＴ及びＩＦＧ対象から収集された血漿中で測定された代謝物質のグローバルバイオケミカルプロファイリングのｔ検定統計分析から得られたｐ値のヒートマップグラフ図を、カルニチン及びリゾリン脂質を強調して示す図である。列１〜５は、リストされたバイオマーカー毎の以下の比較を示す。１：ＮＧＴ−ＩＳ対ＮＧＴ−ＩＲ；２：ＮＧＴ−ＩＳ対ＩＧＴ；３：ＮＧＴ−ＩＲ対ＩＧＴ；４：ＮＧＴ−ＩＳ対ＩＦＧ；５：ＩＧＴ対ＩＦＧ（白色：最も統計的に有意である（ｐ≦１．０Ｅ−１６）；薄灰色（１．０Ｅ−１６≦ｐ≦０．００１）、濃灰色（０．００１≦ｐ≦０．０１）及び黒色：有意でない（ｐ≧０．１））。図９Ｂに示されるように、様々なアシルカルニチン及びアシルグリセロホスホコリンが、ＮＧＴ−ＩＲ及びＩＧＴをＮＧＴ−ＩＳから区別するのに有用である。
【００４９】
【図１０】経口グルコース負荷試験（ＯＧＴＴ）によって測定された耐糖能とインスリン抵抗性との関係の一例のグラフ図である。
【００５０】
【図１１】空腹時血漿グルコース試験（ＦＰＧＴ）によって測定された耐糖能とインスリン抵抗性との関係の一例のグラフ図である。
【発明を実施するための形態】
【００５１】
本発明は、グルコース処理率並びにインスリン抵抗性及び関連障害（例えば、空腹時グルコース異常、前糖尿病、２型糖尿病等）に関連するバイオマーカー；インスリン抵抗性及び関連障害を診断するための方法；インスリン抵抗性及び関連障害に対する素因を決定する方法；インスリン抵抗性及び関連障害の進行／退行を監視する方法；インスリン抵抗性及び関連障害を治療するための治療及び組成物の効力を評価する方法；インスリン抵抗性及び関連障害のバイオマーカーをモジュレートする際の活性について組成物をスクリーニングする方法；インスリン抵抗性及び関連障害を治療する方法；インスリン抵抗性治療薬による治療のための対象を特定する方法；インスリン抵抗性治療薬の臨床試験に含めるための対象を特定する方法；並びにインスリン抵抗性及び関連障害のバイオマーカーに基づく他の方法に関する。
【００５２】
インスリン抵抗性に対する現行の血液検査は、インスリン抵抗性の早期の検出のための機能が不十分であるか、又はかなりの医学的手順を必要とする。
【００５３】
一実施形態において、インスリン抵抗性を予測するための単純な血液、尿等の検査に使用できる代謝物質のグループ（「パネル」とも称する）は、メタボローム解析を使用して特定される。当該バイオマーカーは、インスリン抵抗性の測定の「黄金律」、即ち高インスリン性正常血糖クランプによって測定されるグルコース処理率の相関と同様の、又はより良好なレベルでインスリン抵抗性に関連する。
【００５４】
多項式アルゴリズムとともに使用すると、対象におけるインスリン抵抗性の変化の早期の検出を可能にするバイオマーカーの集合を特定するために独立した試験が実施された。本開示のバイオマーカーを使用して、対象におけるインスリン抵抗性の確率を示すスコア（「ＩＲスコア」）を提供することができる。スコアは、バイオマーカー及び／又はバイオマーカーの組合せに対する臨床的に有意な変化基準レベルに基づくことができる。基準レベルをアルゴリズムから導出するか、又は耐糖能障害に対する指数から計算し、報告書に示すことができる。ＩＲスコアは、対象を正常（インスリン感受性）から高度までのインスリン抵抗性の範囲内に据える、及び／又は対象がインスリン抵抗性を有する確率を決定するために使用され得る。疾患の進行又は緩解を定期的な測定及びＩＲスコアの監視によって監視することができる。ＩＲスコアを監視することによって、治療介入に対する応答を決定することができる。ＩＲスコアを使用して、薬物の効力を評価するか、又はインスリン増感剤などのインスリン抵抗性治療薬で治療すべき対象を特定するか、又は臨床試験に含めるための対象を特定することもできる。
【００５５】
しかし、本発明をさらに詳細に説明する前に、以下の用語を定義する。
【００５６】
定義
「バイオマーカー」は、第２の表現型を有する（例えば、疾患を有さない）対象又は対象グループからの生体サンプルと比較して、第１の表現型を有する（例えば、疾患を有する）対象又は対象グループからの生体サンプルに別個で（即ち、多く又は少なく）存在する化合物、好ましくは代謝物質を指す。バイオマーカーは、任意のレベルで別個に存在し得るが、一般には、少なくとも５％、少なくとも１０％、少なくとも１５％、少なくとも２０％、少なくとも２５％、少なくとも３０％、少なくとも３５％、少なくとも４０％、少なくとも４５％、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％、少なくとも１００％、少なくとも１１０％、少なくとも１２０％、少なくとも１３０％、少なくとも１４０％又は少なくとも１５０％以上多く存在するか、或いは一般には、少なくとも５％、少なくとも１０％、少なくとも１５％、少なくとも２０％、少なくとも２５％、少なくとも３０％、少なくとも３５％、少なくとも４０％、少なくとも４５％、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％若しくは少なくとも９５％少なく存在し、又は少なくとも１００％少なく存在する（即ち存在しない）。バイオマーカーは、好ましくは、統計的に有意であるレベル（例えば、ウェルシュのＴ検定又はウィルコクソンの順位和検定を使用して測定された場合の０．０５未満のｐ値及び／又は０．１０未満のｑ値）で別個に存在する。或いは、バイオマーカーは、インスリン抵抗性、又はインスリン抵抗性の特定のレベル若しくは段階との相関を示す。可能な相関の範囲は、負（−）１と正（＋）１の間である。負（−）１の結果は完全な負相関を指し、正（＋）１は完全な正相関を指し、０は相関がないことを指す。「実質的な正相関」は、障害又は臨床測定値（例えばＲｄ）との＋０．２５から＋１．０の相関を有するバイオマーカーを指し、「実質的な負相関」は、所定の障害又は臨床測定値との−０．２５から−１．０の相関を指す。「有意な正相関」は、所定の障害又は臨床測定値（例えば、Ｒｄ）との＋０．５から＋１．０の相関を有するバイオマーカーを指し、「有意な負相関」は、所定の障害又は臨床測定値との−０．５から−１．０の障害に対する相関を指す。
【００５７】
１つ又は複数のバイオマーカーの「レベル」は、サンプル中のバイオマーカーの絶対的な若しくは相対的な量又は濃度を指す。
【００５８】
「サンプル」若しくは「生体サンプル」又は「検体」は、対象から単離された生体材料を指す。生体サンプルは、所望のバイオマーカーを検出するのに好適な任意の生体材料を含むことができ、対象からの細胞及び／又は非細胞材料を含むことができる。サンプルを、例えば、脂肪組織、大動脈組織、肝臓組織、血液、血漿、唾液、血清、髄液、胆嚢液、浸出液又は尿などの任意の好適な生体組織又は体液から単離することができる。
【００５９】
「対象」は、任意の動物を指すが、好ましくは、例えば、ヒト、サル、ヒト以外の霊長類、ラット、マウス、ウシ、イヌ、ネコ、ブタ、ウマ又はウサギなどの哺乳類である。
【００６０】
バイオマーカーの「基準レベル」は、特定の疾患状態、表現型又はその欠如、並びに疾患状態、表現型又はその欠如の組合せを示すバイオマーカーのレベルを指す。バイオマーカーの「陽性」基準レベルは、特定の疾患状態又は表現型を示すレベルを指す。バイオマーカーの「陰性」基準レベルは、特定の疾患状態又は表現型の欠如を示すレベルを指す。例えば、バイオマーカーの「インスリン抵抗性−陽性基準レベル」は、対象におけるインスリン抵抗性の陽性診断を示すバイオマーカーのレベルを指し、バイオマーカーの「インスリン抵抗性−陰性基準レベル」は、対象におけるインスリン抵抗性の陰性診断を示すバイオマーカーのレベルを指す。別の例として、バイオマーカーの「インスリン抵抗性−進行−陽性基準レベル」は、対象におけるインスリン抵抗性の進行を示すバイオマーカーのレベルを指し、バイオマーカーの「インスリン抵抗性−退行−陽性基準レベル」は、インスリン抵抗性の退行を示すバイオマーカーのレベルを指す。バイオマーカーの「基準レベル」は、バイオマーカーの絶対的な若しくは相対的な量又は濃度、バイオマーカーの存在又は不在、バイオマーカーの量又は濃度の範囲、バイオマーカーの最小及び／若しくは最大の量又は濃度、バイオマーカーの平均の量又は濃度、及び／又はバイオマーカーの中間の量若しくは濃度であってもよく、また、バイオマーカーの組合せの「基準レベル」は、２つ以上のバイオマーカーの絶対的な若しくは相対的な量又は濃度の互いの比であってもよい。「基準レベル」は、集団から測定された１つ又は複数のバイオマーカーのレベルに基づき、基準曲線（例えば標準確率曲線）を作成するために適切な軸の上にプロットされた「標準曲線基準レベル」であってもよい。１つ又は複数の適切な対象における所望のバイオマーカーのレベルを決定することによって、特定の疾患状態、表現型又はその欠如に対するバイオマーカーの適切な陽性及び陰性基準レベルを決定することができ、当該基準レベルを特定の対象の集団に合わせて調整することができる（例えば、一定の年齢の対象からのサンプル中のバイオマーカーレベルと、一定の年齢グループにおける特定の疾患状態、表現型又はその欠如に対する基準レベルとを比較できるように基準レベルを同年齢化することができる）。標準曲線基準レベルを、特定の疾患状態、表現型又はその欠如を有する対象のグループの基準レベル（例えば既知のグルコース処理率）から、該グループからのサンプル中の当該バイオマーカーのレベルの一変量又は多変量回帰分析、ロジスティック回帰分析及び線形回帰分析等の統計分析を使用して決定することができる。当該基準レベルを、生体サンプル中のバイオマーカーのレベルを測定するために使用される具体的な技術（例えば、ＬＣ−ＭＳ、ＧＣ−ＭＳ、ＮＭＲ、酵素アッセイ等）に合わせて調整することもでき、バイオマーカーのレベルは、使用される具体的な技術に応じて異なっていてもよい。
【００６１】
「非バイオマーカー化合物」は、第２の表現型を有する（例えば、第１の疾患を有さない）対象又は対象グループからの生体サンプルと比較して、第１の表現型を有する（例えば、第１の疾患を有する）対象又は対象グループからの生体サンプルに別個で存在しない化合物を指す。しかし、当該非バイオマーカー化合物は、（例えば、第１の疾患を有する）第１の表現型又は（例えば、第１の疾患を有さない）第２の表現型と比較して、第３の表現型を有する（例えば、第２の疾患を有する）対象又は対象グループからの生体サンプル中のバイオマーカーであってもよい。
【００６２】
「代謝物質」又は「小分子」は、細胞に存在する有機及び無機分子を指す。該用語は、大きなタンパク質（例えば、２０００、３０００、４０００、５０００、６０００、７０００、８０００、９０００又は１００００を超える分子量を有するタンパク質）、大きな核酸（例えば、２０００、３０００、４０００、５０００、６０００、７０００、８０００、９０００又は１００００を超える分子量を有する核酸）、大きな多糖（例えば、２０００、３０００、４０００、５０００、６０００、７０００、８０００、９０００又は１００００を超える分子量を有する多糖）などの大きな巨大分子を含まない。細胞の小分子は、一般には、細胞質、又はミトコンドリアなどの他の細胞器官内の溶液中に遊離した形で見いだされ、そこで巨大分子と呼ばれる大分子を生成するためにさらに代謝又は使用することができる中間体の溜を形成する。「小分子」という用語は、食物から誘導されるエネルギーを使用可能な形に変換する化学反応におけるシグナル伝達分子及び中間体を含む。小分子の例としては、糖、脂肪酸、アミノ酸、ヌクレオチド、細胞プロセスを通じて形成された中間体、及び細胞内に見いだされる他の小分子が挙げられる。
【００６３】
「代謝プロファイル」又は「小分子プロファイル」は、標的細胞、組織、器官、有機体又はその断片（例えば細胞区画）内の小分子の完全又は部分的目録を指す。目録は、存在する小分子の量及び／又はタイプを含むことができる。単一の技術又は複数の異なる技術を使用して、「小分子プロファイル」を決定することができる。
【００６４】
「メタボローム」は、所定の有機体に存在する小分子のすべてを指す。
【００６５】
「糖尿病」は、インスリン分泌若しくは作用、又はその両方の欠陥に起因する高血糖（グルコース）値によって特徴づけられる代謝疾患群を指す。
【００６６】
「２型糖尿病」は、２つの主要タイプの糖尿病の１つ、即ち膵臓のベータ細胞が、疾患の少なくとも早期においてインスリンを生成するが、身体の細胞がインスリンの作用に対して抵抗性であるため、身体がそれを効果的に使用できないタイプを指す。疾患の後期において、ベータ細胞は、インスリンの生成を停止し得る。２型糖尿病は、インスリン抵抗性糖尿病、非インスリン依存性糖尿病及び成人発症糖尿病としても知られる。
【００６７】
「前糖尿病」は、グルコース利用障害、空腹時グルコースレベル異常又は不良、耐糖能障害、インスリン感受性障害及びインスリン抵抗性を含む１つ又は複数の早期糖尿病関連状態を指す。
【００６８】
「インスリン抵抗性」は、細胞がインスリン−細胞へのグルコースの取込みを調節するホルモン−の作用に対して抵抗性になった場合、又は生成されるインスリンの量が正常なグルコースレベルを維持するのに不十分である場合の状態を指す。細胞は、血液から筋肉及び他の組織への糖グルコースの輸送を促進する際のインスリンの作用に応答する能力が低下する（即ち、インスリンに対する感受性が低下する）。結局、膵臓は、通常よりはるかに多いインスリンを生成し、細胞は抵抗性であり続ける。この抵抗性を克服するのに十分なインスリンが生成される限り、血中グルコースレベルは正常に保たれる。膵臓が持続できなくなると、血糖が上昇し始めて、糖尿病を招く。インスリン抵抗性は、正常（インスリン感受性）からインスリン抵抗性（ＩＲ）の範囲に及ぶ。
【００６９】
「インスリン感受性」は、インスリンの作用に応答して、グルコースの取込み及び利用を調節する細胞の能力を指す。インスリン感受性は、正常（インスリン感受性）からインスリン抵抗性（ＩＲ）の範囲に及ぶ。
【００７０】
「ＩＲスコア」は、対象がインスリン抵抗性である確率を医師が決定することを可能にするインスリン抵抗性バイオマーカーを（例えば、モデル及び／又はアルゴリズムとともに）使用して計算された予測グルコース処理率に基づいて対象におけるインスリン抵抗性の確率の尺度である。
【００７１】
「グルコース利用」は、筋肉及び脂肪細胞による血液からのグルコースの吸収、並びに細胞代謝のための糖の利用を指す。細胞へのグルコースの取込みは、インスリンによって刺激される。
【００７２】
「Ｒｄ」は、グルコース利用の計量値であるグルコース処理率（グルコースの消滅の速度）を指す。グルコースが血液から消滅する速度（処理率）は、インスリンに応答する身体の能力（即ちインスリン感受性）の指標である。Ｒｄを決定するためのいくつかの方法が存在し、高インスリン性正常血糖クランプは、「黄金律」の方法と見なされる。この技術では、一定量のインスリンを注入しながら、血糖を可変速度のグルコース注入の滴定によって所定のレベルに「クランプ」する。基本原理は、定常状態に達すると、当然、グルコース処理がグルコース出現と等しくなる。高インスリン血症時では、グルコース処理（Ｒｄ）は、主として、骨格筋へのグルコース取込みに起因し、グルコースの出現は、外来のグルコース注入速度と、肝臓グルコース出力の速度（ＨＧＯ）との合計に等しい。試験の最後の３０分間にわたるグルコース注入の速度がインスリン感受性を決定づける。高レベルのグルコース（Ｒｄ＝７．５ｍｇ／ｋｇ／分以上）が必要である場合は、患者はインスリン感受性である。必要なグルコースのレベルが非常に低いこと（Ｒｄ＝４．０ｍｇ／ｋｇ／分以下）は、身体がインスリン作用に対して抵抗性であることを示す。必要なグルコースが４．０から７．５ｍｇ／ｋｇ／分のレベルであること（Ｒｄ値が４．０ｍｇ／ｋｇ／分から７．５ｍｇ／ｋｇ／分であること）は、決定的でなく、インスリンに対する感受性が損なわれ、対象が、ときにはインスリン抵抗性の徴候になり得る「耐糖能障害」を有し得ることを示唆する。
【００７３】
「Ｍｆｆｍ」及び「Ｍｗｂｍ」は、クランプ試験の過去６０分の間（定常状態）の平均グルコース注入速度として計算され、除脂肪体重（ｆｆｍ）又は全身体重（ｗｂｍ）１ｋｇ当たり毎分ミリグラムで表されるグルコース処理率（Ｍ）である。Ｍｆｆｍが４５ｕｍｏｌ／分／ｋｇ  ｆｆｍ未満の対象は、一般に、インスリン抵抗性であると見なされる。Ｍｗｂｍが５．６ｍｇ／ｋｇ／分未満の対象は、一般にインスリン抵抗性であると見なされる。
【００７４】
「ジスグリセミア」は、血糖（即ちグルコース）調節障害を指し、疾患に寄与する何らかの原因から異常血中グルコースレベルをもたらす。正常値より高い血糖値を有する対象は、「高血糖症」と見なされ、正常値より低い血糖値を有する対象は、「低血糖症」と見なされる。
【００７５】
「空腹時グルコース異常（ＩＦＧ）」及び「耐糖能障害（ＩＧＴ）」は、「前糖尿病」の２つの臨床的定義である。ＩＦＧは、１００〜１２５ｍｇ／ｄＬの空腹時血中グルコース濃度で定義される。ＩＧＴは、１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬの摂食後（食後）血中グルコース濃度と定義される。ＩＦＧ及びＩＧＴは、同じ前糖尿病集団を常に検出するわけではないことが知られている。それら２つの集団の間に約６０％の重複が認められる。空腹時血漿グルコースレベルは、患者の膵臓機能又はインスリン分泌を推定するより効率的な手段であるのに対して、摂食後グルコースレベルは、インスリン感受性又は抵抗性のレベルの推定とより頻繁に関連づけられる。ＩＧＴは、ＩＦＧと比較して、より高比率の前糖尿病集団を特定することが知られている。ＩＦＧ状態は、より低いインスリン分泌に関連するのに対して、ＩＧＴ状態は、インスリン抵抗性とより強く関連することが知られている。正常なＦＰＧ値を有するＩＧＴの個体は心臓血管病のリスクが大きいことを実証する多くの研究が実施された。正常なＦＰＧ値を有する患者は、異常な食後グルコース値を有することがあり、前糖尿病、糖尿病及び心臓血管病のリスクがあることを認識していないことが多い。
【００７６】
「空腹時血漿グルコース（ＦＰＧ）試験」は、８時間の絶食後の血中グルコースレベルを測定する単純な試験である。ＡＤＡによれば、１００〜１２５ｍｇ／ｄＬの血中グルコース濃度は、ＩＦＧと見なされ、前糖尿病を確定するのに対して、１２６ｍｇ／ｄＬ以上の血中グルコース濃度は、糖尿病を確定する。ＡＤＡによって提示されているように、ＦＰＧは、使いやすく、患者に受け入れられやすく、費用が少なく、比較的再現性があるため、糖尿病及び前糖尿病を診断するための好適な試験である。ＦＰＧ試験の弱みは、空腹時グルコースレベルが変化する前に患者が２型糖尿病に向かってかなり進行することである。
【００７７】
グルコースの動的測定である「経口グルコース負荷試験（ＯＧＴＴ）」は、７５ｇのグルコース飲料の経口摂取後の患者の血中グルコースレベルの摂食後測定である。従来の測定は、試験の開始時における空腹時血液サンプル、１時間の時点の血液サンプル及び２時間の時点の血液サンプルを含む。２時間の時点における患者の血中グルコース濃度が耐糖能のレベル、即ち正常な耐糖能（ＮＧＴ）≦１４０ｍｇ／ｄＬの血中グルコース；耐糖能障害（ＩＧＴ）＝１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬの血中グルコース；糖尿病≧２００ｍｇ／ｄＬの血中グルコースを確定する。ＡＤＡによって提示されているように、ＯＧＴＴは、前糖尿病及び糖尿病の診断に際してより感度が高く、特異度が高いことが知られるが、再現性に劣り、実用的に実施するのが困難であるため、日常の臨床用途に対しては推奨されない。
【００７８】
「空腹時インスリン試験」は、血漿中の循環成熟形のインスリンを測定する。現行での高インスリン血漿の定義づけは、インスリン免疫アッセイの標準化の欠如、プロインスリン形に対する交叉反応性、及びアッセイに対する分析の必要性に関するコンセンサスの不在により困難である。アッセイ内では、ＣＶは３．７％〜３９％の範囲であり、アッセイ間では、ＣＶは１２％〜６６％の範囲である。したがって、空腹時インスリンは、臨床環境で広く測定されず、研究環境に限定される。
【００７９】
「高インスリン性正常血糖クランプ（ＨＩクランプ）」は、世界的に、患者におけるインスリン抵抗性を判定するための「黄金律」と見なされている。それは、研究環境で実施され、２つのカテーテルを患者に挿入することを必要とし、６時間までの時間にわたって患者を固定しなければならない。ＨＩクランプは、正常血糖（血液中のグルコースの正常濃度；正常血糖（ｎｏｒｍｏｇｌｙｃｅｍｉａ）とも呼ばれる）を維持するために必要なグルコースの量を定量するために、並行的なグルコース注入とともにインスリン注入によって定常状態の高インスリン血症を生成することを含む。その結果は、（主として）筋肉及び脂肪組織によるグルコースの周囲の取込みを測定するインスリン依存性グルコース処理率（Ｒｄ）の尺度である。このグルコース取込み率は、定常状態の条件下でのインスリン作用による全身グルコース代謝であるＭによって記録される。したがって、高いＭは高いインスリン感受性を示し、より低いＭ値はインスリン感受性の低下、即ちインスリン抵抗性を示す。ＨＩクランプは、訓練を受けた３人の専門家が、２〜４時間にわたるインスリン及びグルコースの同時注入、並びにインスリンレベル及びグルコースレベルの分析のための５分毎の高頻度血液サンプリングを含む手順を実施することを必要とする。高費用、複雑さ及びＨＩクランプに要する時間により、この手順は、臨床研究環境に著しく限定される。
【００８０】
「肥満」は、過度の量の体脂肪によって定義される慢性の状態を指す。（体重に対する百分率で表される）体脂肪の正常量は、女性において２５〜３０％であり、男性において１８〜２３％である。３０％を超える体脂肪を有する女性及び２５％を超える体脂肪を有する男性は、肥満と見なされる。
【００８１】
「体重指数（又はＢＭＩ）」は、個体の身長及び体重を用いて、個体の体脂肪量を推定する計算を指す。過多の体脂肪（例えば肥満）は、病気及び他の健康問題を招き得る。ＢＭＩは、肥満を研究している多くの医師及び研究者にとって選り抜きの測定値である。ＢＭＩは、個体の身長及び体重の両方を考慮に入れた数式を使用して計算される。ＢＭＩは、キログラム単位の人間の体重をメートル単位の身長の二乗で割った値に等しい（ＢＭＩ＝ｋｇ／ｍ２）。１９未満のＢＭＩを有する対象は低体重であると見なされ、１９から２５のＢＭＩを有する対象は正常体重であると見なされ、２５から２９のＢＭＩは、一般に過体重であると見なされ、３０以上のＢＭＩを有する個体は、一般に肥満と見なされる。病的な肥満は、４０以上のＢＭＩを有する対象を指す。
【００８２】
「インスリン抵抗性関連障害」は、インスリン抵抗性である対象に付随する（例えば同時罹患する）か、又は罹患率が高くなる疾患、障害又は状態を指す。例えば、アテローム硬化症、冠状動脈疾患、心筋梗塞、心筋虚血、血糖代謝異常、高血圧症、代謝症候群、多嚢胞性卵巣症候群、神経障害、腎障害、慢性腎臓病及び肝脂肪疾患等。
【００８３】
Ｉ．バイオマーカー
本明細書に記載されているバイオマーカーは、メタボロームプロファイリング技術を使用して発見された。当該メタボロームプロファイリング技術は、以下に記載される実施例、並びにそれらのすべての開示内容が参照により本明細書に組み込まれる米国特許第７００５２５５号明細書及び同第７３２９４８９号明細書並びに米国特許第７，６３５，５５６号明細書、米国特許第７６８２７８３号明細書、米国特許第７６８２７８４号明細書及び米国特許第７５５０２５８号明細書により詳細に記載されている。
【００８４】
一般に、代謝プロファイルを、インスリン抵抗性であることなどの状態を有すると診断されたヒト対象、並びに１つ又は複数の他のヒト対象グループ（例えば、正常な耐糖能を有する健康な対照対象、耐糖能障害を有する対象、インスリン抵抗性を有する対象、又は既知のグルコース処理率を有する対象）からの生体サンプルに対して決定することができる。次いで、インスリン抵抗性又はインスリン抵抗性関連障害に対する代謝プロファイルを、１つ又は複数の他の対象グループからの生体サンプルに対する代謝プロファイルと比較することができる。本明細書に記載されているものなどのモデル又はアルゴリズムを使用して比較を実施することができる。インスリン抵抗性であるか、又は関連障害を有する対象からのサンプルの代謝プロファイルにおいて、別のグループ（例えば、インスリン感受性である健康な対照対象）と比較して統計的に有意であるレベルで別個に存在する分子を含む、別個に存在する分子を、それらのグループを区別するためのバイオマーカーとして特定することができる。
【００８５】
本明細書に開示されている方法に使用されるバイオマーカーを、グルコース処理、インスリン抵抗性及び／又は前糖尿病に関連する任意のバイオマーカー源から得ることができる。インスリン抵抗性に関する、本明細書に開示されている方法に使用されるバイオマーカーは、表４に記載されているもの、及びそれらの部分集合を含む。一実施形態において、バイオマーカーは、２−ヒドロキシブチレート、オレイン酸及びリノレオイルＬＰＣ、パルミテート、ステアレート並びにそれらの組合せなどの表４に記載されている１つ又は複数のさらなるバイオマーカーとともにデカノイルカルニチン及び／又はオクタノイルカルニチンを含む。本明細書に開示されているものと併用して使用されるさらなるバイオマーカーは、それらの全体が参照により本明細書に組み込まれる、２００８年７月１７日に出願された国際特許出願公開第２００９／０１４６３９号パンフレット及び米国特許出願第１２／２１８９８０号明細書に開示されたものを含む。一態様において、バイオマーカーはインスリン抵抗性に関連する。
【００８６】
グルコース処理、インスリン抵抗性、及びインスリン感受性障害、インスリン抵抗性又は前糖尿病であることなどの関連障害又は状態に関連する、本明細書に開示されている方法に使用されるバイオマーカーは、表４に記載されているバイオマーカーの１つ又は複数を含む。当該バイオマーカーは、対象をインスリン抵抗性、インスリン障害又はインスリン感受性に分類することを可能にする。表４に記載されているバイオマーカーのいずれも（単独又は組み合わせて）本明細書に開示されている方法に使用することができる。加えて、表４に記載されている２つ以上のバイオマーカーの任意の組合せを使用することができる。例えば、デカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンなどのバイオマーカーを表４に記載されている１つ又は複数のさらなるバイオマーカー（例えば、２−ヒドロキシブチレート、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイル−ＬＰＣ、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイル−ＬＰＣ、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン、リノレオイル−ＬＰＣ、１，５−アンヒドログルシトール、ステアロイル−ＬＰＣ、グルタミルバリン、ガンマ−グルタミル−ロイシン、ヘプタデセン酸、アルファ−ケトブチレート、システイン、ウレート）と組み合わせて、開示されている方法のいずれかに使用することができる。別の実施形態において、デカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンなどのバイオマーカーを２−ヒドロキシブチレートと組み合わせて本明細書に開示されている方法のいずれかに使用することができる。また、デカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンと２−ヒドロキシブチレートとの当該組合せを、表４に記載されている１つ又は複数のさらなるバイオマーカーとさらに組み合わせて、本明細書に開示されている方法に使用することができる。一実施形態において、開示されている方法に使用されるバイオマーカーは、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、リノレオイル−ＬＰＣ、クレアチン及びパルミテートの組合せを含む。別の実施形態において、開示されている方法に使用されるバイオマーカーは、２−ヒドロキシブチレート、デカノイルカルニチン、リノレオイル−ＬＰＣ、クレアチン及びステアレートの組合せを含む。当該組合せを体重指数、空腹時血漿インスリン若しくはＣ−ペプチド測定値などのインスリン抵抗性の臨床測定値又は予測値と組み合わせることもできる。本明細書に開示されている方法に使用することができるさらなる組合せの例としては、以下の実施例に示されるものが挙げられる。
【００８７】
一実施形態において、インスリン感受性障害である対象を、インスリン感受性障害を有さない対象から区別する、又は区別するのに役立てるのに使用されるバイオマーカーは、表４に記載されているバイオマーカーの１つ又は複数を含む。別の態様において、対象をインスリン抵抗性であると診断するのに使用されるバイオマーカーは、表４に記載されているバイオマーカーの１つ又は複数を含む。別の例において、インスリン抵抗性である対象をインスリン抵抗性でない対象から区別するのに使用されるバイオマーカーは、表４に記載されているバイオマーカーの１つ又は複数を含む。さらに別の例において、インスリン抵抗性である対象をインスリン感受性である対象から区別するのに使用されるバイオマーカーは、表４に記載されているバイオマーカーの１つ又は複数を含む。別の例において、対象を、空腹時グルコースレベル異常又は耐糖能障害を有する対象に分類する、又は分類するのに役立てるのに使用されるバイオマーカーは、表４に記載されているバイオマーカーの１つ又は複数を含む。別の例において、インスリン抵抗性治療の適用によって治療する対象を特定するのに使用されるバイオマーカーは、表４に記載されているバイオマーカーの１つ又は複数を含む。さらに別の例において、インスリン抵抗性又は関連状態を治療する上での効果についての試験組成物の投与のための臨床試験に受け入れる対象を特定するのに使用されるバイオマーカーは、表４に記載されているバイオマーカーの１つ又は複数を含む。
【００８８】
本明細書に開示されている方法に使用されるさらなるバイオマーカーは、表４に記載されているバイオマーカーに関連する代謝物質を含む。加えて、当該さらなるバイオマーカーは、例えばバイオマーカー及び当該さらなるバイオマーカーの比率とする表４のバイオマーカーとの組合せにも有用であり得る。当該代謝物質を所定の経路若しくは関連経路で近接により関連づけるか、又は関連経路と対応づけることができる。表４に記載されている１つ又は複数のバイオマーカーに関連する生化学経路は、当該バイオマーカーの形成に関与する経路、当該バイオマーカーの分解に関与する経路、及び／又はバイオマーカーが関与する経路を含む。例えば、表４に記載されている１つのバイオマーカーは２−ヒドロキシブチレートである。２−ヒドロキシブチレートに関連する本発明の方法に使用されるさらなるバイオマーカーは、２−ヒドロキシブチレートの形成、代謝又は利用に関与する酵素、補因子又は遺伝子等のいずれかを含む。例えば、２−ヒドロキシブチレート形成経路からの見込まれるバイオマーカーは、乳酸デヒドロゲナーゼ、ヒドロキシ酪酸デヒドロゲナーゼ、アラニントランスアミナーゼ、ガンマ−シスタチオナーゼ及び分枝鎖アルファ−ケト酸デヒドロゲナーゼ等を含む。この経路及び関連経路における基質、中間体及び酵素をグルコース処理及び／又はインスリン抵抗性に対するバイオマーカーとして使用することもできる。例えば、２−ヒドロキシブチレートに関連するさらなるバイオマーカーは、乳酸デヒドロゲナーゼ（ＬＤＨ）、又はヒドロキシ酪酸デヒドロゲナーゼ（ＨＢＤＨ）若しくは分枝鎖アルファ−ケト酸デヒドロゲナーゼ（ＢＣＫＤＨ）の活性化を含む。別の実施形態において、２−ヒドロキシブチレートが関与する経路は、クエン酸経路（ＴＣＡ回路）である。ＴＣＡ回路への流入量が減少すると、一般に２−ヒドロキシブチレートの溢流が生じる。したがって、ＴＣＡ回路に関与する酵素、補因子及び遺伝子等のいずれかが、グルコース処理、インスリン抵抗性及び関連障害に対するバイオマーカーであってもよい。加えて、バイオマーカーの３−ヒドロキシブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、デカノイルカルニチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オクタノイルカルニチン、オレイン酸、オレオイル−ＬＰＣ、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイル−ＬＰＣ、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン、リノレオイル−ＬＰＣ、１，５−アンヒドログルシトール、ステアロイル−ＬＰＣ、グルタミルバリン、ガンマ−グルタミル−ロイシン、ヘプタデセン酸、アルファ−ケトブチレート、システイン、尿素とともに当該経路に関与する当該酵素、補因子及び遺伝子等の比率を本明細書に開示されている方法に使用することもできる。
【００８９】
加えて、表４に記載されているバイオマーカーに関連する代謝物質及び経路は、インスリン抵抗性に対するさらなるバイオマーカーの源として有用であり得る。例えば、２−ヒドロキシブチレートに関連する代謝物質及び経路が、アルファ−ケト酸、３−メチル−２−オキソブチレート及び３−メチル−２−オキソバレレートなどのインスリン抵抗性のバイオマーカーであってもよい。また、分枝鎖アルファ−ケト酸生合成、代謝及び利用に関与する他の代謝物質及び薬剤が、インスリン抵抗性又は関連状態のバイオマーカーとして有用な場合もある。
【００９０】
任意の数のバイオマーカーを本明細書に開示されている方法に使用することができる。即ち、開示されている方法は、表４のすべてのバイオマーカーの組合せを含めて、１つのバイオマーカー、２つ以上のバイオマーカー、３つ以上のバイオマーカー、４つ以上のバイオマーカー、５つ以上のバイオマーカー、６つ以上のバイオマーカー、７つ以上のバイオマーカー、８つ以上のバイオマーカー、９つ以上のバイオマーカー、１０以上のバイオマーカー、１５以上のバイオマーカー等のレベル（単数又は複数）の測定を含むことができる。別の態様において、開示されている方法に使用されるバイオマーカーの数は、約２５以下のバイオマーカー、２０以下、１５以下、１０以下、９つ以下、８つ以下、７つ以下、６つ以下又は５つ以下のバイオマーカーのレベルを含む。別の態様において、開示されている方法に使用されるバイオマーカーの数は、１つ、２つ、３つ、４つ、５つ、６つ、７つ、８つ、９つ、１０、１１、１２、１３、１４、１５、２０又は２５のバイオマーカーのレベルを含む。本明細書に開示されている方法のいずれかに使用することができるバイオマーカー（及び場合によってはさらなる可変要素）の具体的な組合せの例が実施例に開示されている（例えば、実施例に記載されるモデルは、バイオマーカーの具体的な組合せを含む）。バイオマーカーを、具体的なモデルに提示されているさらなる可変要素とともに、又はそれらを伴わずに使用することができる。
【００９１】
本明細書に開示されているバイオマーカーを使用して、開示されている方法のいずれかに使用される、対象のグルコース処理率又はインスリン抵抗性である確率を予測するためのインスリン抵抗性スコア（「ＩＲスコア」）を生成することもできる。任意の方法又はアルゴリズムを使用して、本開示の方法に使用される、表４のバイオマーカーに基づくＩＲスコアを生成することができる。当該方法及びアルゴリズムは、例３などの以下の実施例に示されるものを含む。
【００９２】
バイオマーカー、パネル及びアルゴリズムは、経口グルコース負荷試験、空腹時血漿グルコース試験、ヘモグロビンＡ１Ｃ（及び推定平均グルコース、ｅＡＧ）、空腹時血漿インスリン、空腹時プロインスリン、アディポネクチン及びＨＯＭＡ−ＩＲ等の従来の方法より高い、グルコース処理及び／又はインスリン抵抗性を検出又は予測するための感度レベルを提供することができる。いくつかの実施形態において、本明細書に提供されるバイオマーカー、パネル及びアルゴリズムは、約５５％、５６％、５７％、５８％、５９％又は６０％以上を超える感度レベルを提供する。
【００９３】
他の実施形態において、本明細書に開示されているバイオマーカー、パネル及びアルゴリズムは、経口グルコース負荷試験、空腹時血漿グルコース試験及びアディポネクチン等の従来の方法より高い、対象におけるグルコース処理及び／又はインスリン抵抗性を検出又は予測するための特異度レベルを提供することができる。いくつかの実施形態において、本明細書に提供されるバイオマーカー、パネル及びアルゴリズムは、約８０％、８５％又は９０％以上を超える特異度レベルを提供する。
【００９４】
加えて、表に記載されているバイオマーカー及びモデルを使用する、本明細書に開示されている方法をそれぞれの状態の臨床診断手段と組み合わせて使用することができる。臨床診断（経口グルコース負荷試験、空腹時血漿グルコース試験、遊離脂肪酸測定、ヘモグロビンＡ１Ｃ（及び推定平均グルコース、ｅＡＧ）測定、空腹時血漿インスリン測定、空腹時プロインスリン測定、空腹時Ｃ−ペプチド測定、グルコース感受性（ベータ細胞指数）測定、アディポネクチン測定、尿酸測定、収縮期及び弛緩期血圧測定、トリグリセリド測定、トリグリセリド／ＨＤＬ比、コレステロール（ＨＤＬ、ＬＤＬ）測定、ＬＤＬ／ＨＤＬ比、腰／臀部比、年齢、糖尿病（Ｔ１Ｄ及び／又はＴ２Ｄ）の家族歴、心臓血管病の家族歴など）との組合せは、開示されている方法を促進させるか、又は開示されている方法の結果を確認することができる（例えば、診断の促進若しくは確認、進行若しくは退行の監視、及び／又は前糖尿病に対する素因の測定を行うことができる）。
【００９５】
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するために、任意の好適な方法を使用して生体サンプル中のバイオマーカーを検出することができる。好適な方法としては、クロマトグラフィー（例えば、ＨＰＬＣ、ガスクロマトグラフィー、液体クロマトグラフィー）、質量分光測定（例えば、ＭＳ、ＭＳ−ＭＳ）、酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）、抗体結合、他の免疫化学技術及びそれらの組合せ（例えばＬＣ−ＭＳ−ＭＳ）が挙げられる。さらに、例えば、測定することが所望されるバイオマーカー（単数又は複数）のレベルと関連する化合物（単数又は複数）のレベルを決定するアッセイを使用することによって、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を間接的に検出することができる。
【００９６】
いくつかの実施形態において、バイオマーカーの検出に使用される生体サンプルを、レベルの分析又はサンプル中のバイオマーカーの検出の前に分析サンプルに変換する。例えば、いくつかの実施形態において、例えば、液体クロマトグラフィー（ＬＣ）若しくはタンデム型質量分光測定（ＭＳ−ＭＳ）又はそれらの組合せによって、分析の前にタンパク質抽出を実施してサンプルを変換することができる。他の実施形態において、例えばタンデム型質量分光測定法によって、分析中にサンプルを変換することができる。
【００９７】
ＩＩ．診断方法
本明細書に記載されているバイオマーカーを使用して、対象が、インスリン抵抗性であること、又はインスリン抵抗性関連障害（例えば血糖代謝異常）を有することなどの疾患又は状態を有するかどうかを診断する、又は診断することを支援することができる。例えば、対象がインスリン抵抗性であるかどうかを診断する、又は診断することを支援するのに使用されるバイオマーカーは、表４の特定されたバイオマーカーの１つ又は複数を含む。一実施形態において、バイオマーカーは、表４の特定されたバイオマーカーの１つ又は複数及びそれらの組合せを含む。表４に記載されている任意のバイオマーカー、並びに表４に記載されているバイオマーカーの任意の組合せを診断方法に使用することができる。一実施形態において、バイオマーカーは、デカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンを含む。別の例において、バイオマーカーは、デカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンと、記載されている２−ヒドロキシブチレート、３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイル−ＬＰＣ、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイル−ＬＰＣ、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン、リノレオイル−ＬＰＣ、１，５−アンヒドログルシトール、ステアロイル−ＬＰＣ、グルタミルバリン、ガンマ−グルタミル−ロイシン、ヘプタデセン酸、アルファ−ケトブチレート、システイン、ウレート、例えば、オレイン酸、リノレオイルＬＰＣ、２−ヒドロキシブチレート、パルミテート、クレアチン又はそれらの組合せ等の任意の他のバイオマーカーとの組合せを含む。別の実施形態において、バイオマーカーの組合せは、デカノイルカルニチン又はオクタノイルカルニチンと２−ヒドロキシブチレートとの組合せと、さらに特定された任意の他のバイオマーカーの３−ヒドロキシ−ブチレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、アルギニン、ベタイン、クレアチン、ドコサテトラエン酸、グルタミン酸、グリシン、リノール酸、リノレン酸、マルガリン酸、オレイン酸、オレオイル−ＬＰＣ、パルミテート、パルミトレイン酸、パルミトイル−ＬＰＣ、セリン、ステアレート、トレオニン、トリプトファン、リノレオイル−ＬＰＣ、１，５−アンヒドログルシトール、ステアロイル−ＬＰＣ、グルタミルバリン、ガンマ−グルタミル−ロイシン、ヘプタデセン酸、アルファ−ケトブチレート、システイン、ウレートとの組合せなどのバイオマーカーの組合せを含む。
【００９８】
対象が、インスリン抵抗性であること、又はインスリン抵抗性関連障害を有することなどの疾患又は状態を有するかどうかを診断する、又は診断することを支援するための方法を、表４に特定されているバイオマーカーの１つ又は複数を使用して実施することができる。対象が、インスリン抵抗性又は前糖尿病であることなどの疾患又は状態を有するかどうかを診断する（又は診断することを支援する）方法は、（１）対象からの生体サンプルを分析して、サンプル中の表４に示されたインスリン抵抗性の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（複数又は単数）を決定するステップと、（２）対象がインスリン抵抗性であるかどうかを診断する（又は診断することを支援する）ために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性陽性及び／又はインスリン抵抗性陰性基準レベルと比較するステップとを含む。当該方法を、インスリン抵抗性又は前糖尿病などの疾患又は状態の診断を支援するのに使用する場合は、該方法の結果を、被験者が所定の疾患又は状態を有するかどうかの臨床判断に有用な他の方法（又はその結果）とともに使用することができる。対象がインスリン抵抗性又は前糖尿病などの疾患又は状態を有するかどうかの臨床判断に有用な方法は、当該技術分野で既知である。例えば、対象がインスリン抵抗性であるか、又はインスリン抵抗性になるリスクを有するかどうかの臨床判断に有用な方法としては、例えば、グルコース処理率（Ｒｄ、Ｍ−ｗｂｍ、Ｍ−ｆｆｍ）、体重測定、腹囲測定、ＢＭＩ測定、腰／臀部比、トリグリセリド測定、コレステロール（ＨＤＬ、ＬＤＬ）測定、ＬＤＬ／ＨＤＬ比、トリグリセリド／ＨＤＬ比、年齢、糖尿病（Ｔ１Ｄ及び／又はＴ２Ｄ）の家族歴、心臓血管病の家族歴、ペプチドＹＹ測定、Ｃ−ペプチド測定、ヘモグロビンＡ１Ｃ測定及び推定平均グルコース（ｅＡＧ）、アディポネクチン測定、空腹時血漿グルコース測定（例えば、経口グルコース負荷試験、空腹時血漿グルコース試験）、遊離脂肪酸測定、空腹時血漿インスリン及びプロインスリン測定、収縮期及び弛緩期血圧測定並びにウレート測定等が挙げられる。対象がインスリン抵抗性を有するかどうかの臨床判断に有用な方法としては、高インスリン性正常血糖クランプ（ＨＩクランプ）が挙げられる。
【００９９】
別の例において、インスリン抵抗性又は前糖尿病などの疾患又は状態に対するバイオマーカーの特定は、当該疾患又は状態の症候の１つ又は複数を示す対象における当該疾患又は状態の診断（又は診断の支援）を可能にする。例えば、対象がインスリン抵抗性を有するかどうかを診断する（又は診断することを支援する）方法は、（１）インスリン抵抗性の１つ又は複数の症候を示す対象からの生体サンプルを分析して、サンプル中の、表４に記載されているバイオマーカーから選択されるインスリン抵抗性の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、（２）対象がインスリン抵抗性を有するかどうかを診断する（又は診断することを支援する）ために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性陽性及び／又はインスリン抵抗性陰性基準レベルと比較するステップとを含む。インスリン抵抗性に対するバイオマーカーを使用して、対象を、インスリン抵抗性である対象、インスリン感受性である対象、又はインスリン感受性障害を有する対象に分類することもできる。以下の例２に記載されるように、対象を、インスリン抵抗性の対象、インスリン感受性の対象、又はインスリン感受性障害を有する対象に分類するために使用できるバイオマーカーを特定した。表４のバイオマーカーを使用して、対象を、空腹時グルコースレベル異常又は耐糖能障害又は正常な耐糖能を有する対象に分類することもできる（例えば、例１２は、特定のバイオマーカーのレベルの測定に基づく、耐糖能障害又は正常な耐糖能のいずれかを有するかで分類された対象の分類を示す）。したがって、バイオマーカーは、グルコース処理率が高くなると増減する化合物を示すことができる。グループ（インスリン抵抗性、インスリン障害、インスリン感受性）毎のバイオマーカーの適切な基準レベルを測定することによって、対象を適切に診断することができる。この方法の結果と臨床測定の結果とを組み合わせて、インスリン抵抗性又は関連障害の診断を支援することができる。
【０１００】
インスリン抵抗性の増大は、ＨＩクランプによって測定されるグルコース処理率（Ｒｄ）に関連する。以下に例示されるように、メタボローム解析を実施して、グルコース処理率（Ｒｄ）に関連するバイオマーカーを特定した。これらのバイオマーカーを数学モデルに使用して、対象のグルコース処理率を決定することができる。このモデルを使用して個体のインスリン感受性を決定することができる。メタボローム解析を使用して、「黄金律」である高インスリン性正常血糖クランプによって測定されるインスリン抵抗性を予測するために単純な血液検査に使用できる、表４に示されるものなどの代謝物質のパネルを発見した。
【０１０１】
多項式アルゴリズムとともに使用されると、対象におけるインスリン抵抗性の変化の早期検出を可能にするバイオマーカーの集合を特定するために独立した試験を実施した。一態様において、本明細書に提供されるバイオマーカーを使用して、対象がインスリン抵抗性である確率を示す確率スコア（「ＩＲスコア」）を医師に提供することができる。スコアは、バイオマーカー及び／又はバイオマーカーの組合せの臨床的に有意な変化基準レベル（単数又は複数）に基づく。基準レベルをアルゴリズムから導くか、又はグルコース処理障害に対する指数から計算することができる。ＩＲスコアは、正常（即ちインスリン感受性）からインスリン抵抗性、そして高い抵抗性までのインスリン抵抗性の範囲に対象を据える。疾患の進行又は緩解を定期的な測定及びＩＲスコアの監視によって監視することができる。ＩＲスコアを監視することによって、治療介入に対する応答を決定することができる。ＩＲスコアを使用して、薬物の効力を評価することもできる。
【０１０２】
したがって、本開示は、対象のインスリン抵抗性スコア（ＩＲスコア）を決定するための方法であって、サンプル中の、表４に特定されているバイオマーカーの１つ又は複数を使用して実施することができ、（２）対象のインスリン抵抗性スコアを決定するために、サンプル中の１つ又は複数のインスリン抵抗性バイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性基準レベルと比較する方法をも提供する。該方法は、１つ、２つ、３つ、４つ、５つ、６つ、７つ、８つ、９つ又は１０以上のマーカーを含めて、表４に記載されているマーカーから選択される任意の数のマーカーを採用することができる。回帰分析などの統計的方法を含む任意の方法によって、複数のバイオマーカーを、インスリン抵抗性であることなどの所定の状態に関連づけることができる。
【０１０３】
サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するために、任意の好適な方法を使用して生体サンプルを分析することができる。好適な方法としては、クロマトグラフィー（例えば、ＨＰＬＣ、ガスクロマトグラフィー、液体クロマトグラフィー）、質量分光測定（例えば、ＭＳ、ＭＳ−ＭＳ）、酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）、抗体結合、他の免疫化学技術及びそれらの組合せが挙げられる。さらに、例えば、測定することが所望されるバイオマーカー（単数又は複数）のレベルと関連する化合物（単数又は複数）のレベルを測定するアッセイを使用することによって、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を間接的に測定することができる。
【０１０４】
１つ又は複数のバイオマーカー（単数又は複数）のレベル（単数又は複数）を決定した後に、レベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカー（単数又は複数）の疾患若しくは状態基準レベル（単数又は複数）又は基準曲線と比較して、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカー（単数又は複数）の各々に対する等級を決定することができる。任意のアルゴリズムを使用して等級（単数又は複数）を集計して、対象に対するスコア、例えばインスリン抵抗性（ＩＲ）スコアを生成することができる。アルゴリズムは、バイオマーカーの数、バイオマーカーの疾患又は状態に対する相関性等を含めて、インスリン抵抗性であることなどの疾患又は状態に関するあらゆる要因を考慮に入れることができる。
【０１０５】
一例において、対象の予測インスリン抵抗性レベルを使用して、対象がインスリン抵抗性である確率を決定すること（即ち、対象のＩＲスコアを決定すること）ができる。例えば、表４に記載されている１つ又は複数のバイオマーカーを使用して生成された標準化曲線を使用すると、インスリン抵抗性レベルが９であることが予測される対象は、インスリン抵抗性である確率が１０％であり得る。或いは、別の例において、インスリン抵抗性レベルが３であることが予測される対象は、インスリン抵抗性である確率が９０％であり得る。
【０１０６】
ＩＩＩ．疾患又は状態の進行／退行の監視
本明細書におけるバイオマーカーの特定は、対象におけるインスリン抵抗性又は関連状態の進行／退行を監視することを可能にする。対象におけるインスリン抵抗性又は関連状態の進行／退行を監視する方法は、（１）対象からの第１の生体サンプルを分析して、第１の時点で対象から得られた第１のサンプル中の、表４に記載されているインスリン抵抗性に対する１つ又は複数のバイオマーカー及びそれらの組合せのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、（２）対象からの第２の生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２のサンプルを第２の時点で対象から得るステップと、（３）対象における疾患又は状態の進行／退行を監視するために、第１のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を第２のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）と比較するステップとを含む。該方法の結果は、対象におけるインスリン抵抗性の過程（即ち、何らかの変化があれば進行又は退行）を示す。
【０１０７】
一実施形態において、該方法の結果は、対象におけるインスリン抵抗性の確率を示し、ある期間にわたって監視することができるインスリン抵抗性（ＩＲ）スコアに基づいていてもよい。第１の時点のサンプルからのＩＲスコアを少なくとも第２の時点のサンプルからのＩＲスコアと比較することによって、ＩＲの進行又は退行を決定することができる。対象におけるインスリン抵抗性、前糖尿病及び／又は２型糖尿病の進行／退行を監視する当該方法は、（１）対象からの第１の生体サンプルを分析して、第１の時点で対象から得られた第１のサンプルに対するＩＲスコアを決定するステップと、（２）対象からの第２の生体サンプルを分析して、第２のＩＲスコアを決定するステップであって、第２のサンプルを第２の時点で対象から得るステップと、（３）対象におけるインスリン抵抗性、前糖尿病及び／又は２型糖尿病の進行／退行を監視するために、第１のサンプル中のＩＲスコアを第２のサンプル中のＩＲスコアと比較するステップとを含む。第１の時点から第２の時点にかけてのインスリン抵抗性の確率の増加は、対象におけるインスリン抵抗性の進行を示し、第１の時点から第２の時点にかけてのインスリン抵抗性の確率の減少は、対象におけるインスリン抵抗性の退行を示す。
【０１０８】
進行監視のために本発明のバイオマーカー及びアルゴリズムを使用すると、食事制限、運動及び／又は早期薬物治療などの予防的処置を講じる医師の判断を誘導又は支援することができる。
【０１０９】
ＩＶ．疾患又は状態に対する素因の測定
本明細書に特定されるバイオマーカーを、インスリン抵抗性、又は例えば心筋梗塞、心筋虚血、冠状動脈疾患、腎臓病、慢性腎臓病、高血圧症、耐糖能障害、アテローム硬化症、異脂肪血症若しくは血糖代謝異常などのインスリン抵抗性関連状態などの疾患又は状態の症候を一切示さない対象が当該状態を発生する傾向があるかどうかの判断に使用することもできる。バイオマーカーを使用して、例えば、対象が例えばインスリン抵抗性を発生するか、又はインスリン抵抗性になる傾向があるかどうかを決定することもできる。インスリン抵抗性障害、インスリン抵抗性であること、又はインスリン抵抗性関連状態を有することなどの特定の疾患又は状態の症候を有さない対象が特定の疾患又は状態を発生する傾向があるかどうかを決定する当該方法は、（１）対象からの生体サンプルを分析して、サンプル中の、表４に記載されている１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、（２）対象がそれぞれの疾患又は状態を発生する傾向があるかどうかを決定するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーの疾患若しくは状態陽性及び／又は疾患若しくは状態陰性基準レベルと比較するステップとを含む。例えば、インスリン抵抗性に対するバイオマーカーの特定は、インスリン抵抗性の症候を有さない対象がインスリン抵抗性を発生する傾向があるかどうかの判断を可能にする。インスリン抵抗性の症候を有さない対象がインスリン抵抗性になる傾向があるかどうかを決定する方法は、（１）対象からの生体サンプルを分析して、サンプル中の、表４に記載されている１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、（２）対象がインスリン抵抗性を発生する傾向があるかどうかを決定するために、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性陽性及び／又はインスリン抵抗性陰性基準レベルと比較するステップとを含む。該方法の結果を、対象が疾患又は状態を発生する傾向があるかどうかの臨床判断に有用な他の方法（又はその結果）とともに使用することができる。
【０１１０】
サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定した後に、対象が、インスリン抵抗性、前糖尿病又は２型糖尿病などの疾患又は状態を発生する傾向があるかどうかを予測するために、レベル（単数又は複数）を疾患若しくは状態陽性及び／又は疾患若しくは状態陰性基準レベルと比較する。疾患又は状態陽性基準レベルに対応するサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（例えば、基準レベルと同じレベル、基準レベルと実質的に同じレベル、基準レベルの最大値及び／又は最小値を超える、且つ／又は下回るレベル、及び／又は基準レベルの範囲内のレベル）は、対象が疾患又は状態を発生する傾向があることを示す。疾患又は状態陰性基準レベルに対応するサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（例えば、基準レベルと同じレベル、基準レベルと実質的に同じレベル、基準レベルの最大値及び／又は最小値を超える、且つ／又は下回るレベル、及び／又は基準レベルの範囲内のレベル）は、対象が疾患又は状態を発生する傾向がないことを示す。加えて、疾患又は状態陰性基準レベルと比較してサンプル中に（特に、統計的に有意であるレベルで）別個に存在する１つ又は複数のバイオマーカーのレベルは、対象が疾患又は状態を発生する傾向があることを示し得る。疾患又は状態陽性基準レベルと比較してサンプル中に（特に、統計的に有意であるレベルで）別個に存在する１つ又は複数のバイオマーカーのレベルは、対象が疾患又は状態を発生する傾向がないことを示す。
【０１１１】
例として、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定した後に、対象がインスリン抵抗性を発生する傾向があるかどうかを予測するために、レベル（単数又は複数）をインスリン抵抗性陽性及び／又はインスリン抵抗性陰性基準レベルと比較する。インスリン抵抗性陽性基準レベルに対応するサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（例えば、基準レベルと同じレベル、基準レベルと実質的に同じレベル、基準レベルの最大値及び／又は最小値を超える、且つ／又は下回るレベル、及び／又は基準レベルの範囲内のレベル）は、対象がインスリン抵抗性を発生する傾向があることを示す。インスリン抵抗性陰性基準レベルに対応するサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（例えば、基準レベルと同じレベル、基準レベルと実質的に同じレベル、基準レベルの最大値及び／又は最小値を超える、且つ／又は下回るレベル、及び／又は基準レベルの範囲内のレベル）は、対象がインスリン抵抗性を発生する傾向がないことを示す。加えて、インスリン抵抗性陰性基準レベルと比較してサンプル中に（特に、統計的に有意であるレベルで）別個に存在する１つ又は複数のバイオマーカーのレベルは、対象がインスリン抵抗性を発生する傾向があることを示す。インスリン抵抗性陽性基準レベルと比較してサンプル中に（特に、統計的に有意であるレベルで）別個に存在する１つ又は複数のバイオマーカーのレベルは、対象がインスリン抵抗性を発生する傾向がないことを示す。
【０１１２】
また、インスリン抵抗性、前糖尿病又は２型糖尿病などの疾患又は状態を有さない対象が疾患又は状態を発生する傾向があるかどうかを評価するのに特有の基準レベルを決定することも可能であり得る。例えば、疾患又は状態を発生する対象のリスクの異なる程度（例えば、低、中、高）を評価するためのバイオマーカーの基準レベルを決定することが可能であり得る。当該基準レベルを、被験体からの生体サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベルとの比較に使用することが可能である。
【０１１３】
例１３は、対象が、耐糖能障害又は異脂肪血症を有するまで進行するかどうかの、特定のバイオマーカーの測定に基づく予測を示す。
【０１１４】
Ｖ．治療の効力の監視
提供されるバイオマーカーは、また、インスリン抵抗性、前糖尿病又は２型糖尿病などの疾患又は状態を治療するための組成物の効力の評価を可能にする。例えば、インスリン抵抗性に対するバイオマーカーの特定は、また、インスリン抵抗性を治療するための組成物の効力の評価、並びにインスリン抵抗性を治療するための２つ以上の組成物の相対的効力の評価を可能にする。当該評価を、例えば、効力調査、並びに疾患又は状態を治療するための組成物のリード選定に使用することができる。加えて、当該評価を使用して、対象におけるインスリン抵抗性に対する外科手術処置及び／又は生活様式介入の効力を監視することができる。外科手術処置は肥満外科手術を含み、生活様式介入は、食生活の改善又は減量及び運動計画等を含む。
【０１１５】
したがって、１つの当該実施形態において、インスリン抵抗性又は関連状態などの疾患又は状態を治療するための組成物の効力を評価する方法であって、（１）インスリン抵抗性又は関連状態などの疾患又は状態を有し、現在又は以前に組成物で治療された対象（又は対象グループ）からの生体サンプル（又はサンプルグループ）を分析して、表４に記載されているバイオマーカーから選択されるインスリン抵抗性に対する１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、（２）サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を（ａ）組成物で治療する前に対象から得た、対象からの既に採取された生体サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、（ｂ）１つ又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態陽性基準レベル、（ｃ）１つ又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態陰性基準レベル、（ｄ）１つ又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態進行陽性基準レベル、及び／或いは（ｅ）１つ又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態退行陽性基準レベルと比較するステップとを含む方法を提供する。比較の結果は、それぞれの疾患又は状態を治療するための組成物の効力を示す。
【０１１６】
別の実施形態において、インスリン抵抗性又は関連状態などの疾患又は状態を治療するための外科手術処置の効力を評価する方法であって、（１）インスリン抵抗性又は関連状態を有し、以前に外科手術処置が施された対象（又は対象グループ）からの生体サンプル（又はサンプルグループ）を分析して、表４に記載されているバイオマーカーから選択されるインスリン抵抗性に対する１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、（２）サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を（ａ）外科手術処置を施す前に対象から得た、又は外科手術処置を施した直後に採取した、対象から既に採取された生体サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、（ｂ）１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性陽性基準レベル、（ｃ）１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性陰性基準レベル、（ｄ）１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性進行陽性基準レベル、及び／或いは（ｅ）１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性退行陽性基準レベルと比較するステップとを含む方法。比較の結果は、それぞれの疾患又は状態を治療するための外科手術処置の効力を示す。一実施形態において、外科手術処置は、肥満外科手術などの胃腸外科手術処置である。
【０１１７】
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）の経時的な変化（存在する場合）は、対象の疾患又は状態の進行又は退行を示し得る。対象における所定の疾患又は状態の過程を特徴づけるために、第１のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、第２のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、及び／或いは第１のサンプルと第２のサンプル中のバイオマーカーのレベルの比較の結果を、１つ又は複数のバイオマーカーのそれぞれの疾患若しくは状態陽性及び／又は疾患若しくは状態陰性基準レベルと比較することができる。１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）が（例えば、第１のサンプルと比較して第２のサンプルにおいて）経時的に増加又は減少して、疾患又は状態陽性基準レベルとの類似性が強くなる（或いは疾患又は状態陰性基準レベルとの類似性が弱くなる）ことが比較によって示される場合は、それらの結果は疾患又は状態の進行を示す。１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）が経時的に増加又は減少して、疾患又は状態陰性基準レベルとの類似性が強くなる（或いは疾患又は状態陽性基準レベルとの類似性が弱くなる）ことが比較によって示される場合は、それらの結果は疾患又は状態の退行を示す。
【０１１８】
例えば、対象におけるインスリン抵抗性の過程を特徴づけるために、第１のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、第２のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、及び／或いは第１のサンプルと第２のサンプル中のバイオマーカーのレベルの比較の結果を、１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性陽性及び／又はインスリン抵抗性陰性基準レベルと比較することができる。１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）が（例えば、第１のサンプルと比較して第２のサンプルにおいて）経時的に増加又は減少して、インスリン抵抗性陽性基準レベルとの類似性が強くなる（或いはインスリン抵抗性陰性基準レベルとの類似性が弱くなる）ことが比較によって示される場合は、それらの結果はインスリン抵抗性の進行を示す。１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）が経時的に増加又は減少して、インスリン抵抗性陰性基準レベルとの類似性が強くなる（或いはインスリン抵抗性陽性基準レベルとの類似性が弱くなる）ことが比較によって示される場合は、それらの結果はインスリン抵抗性の退行を示す。
【０１１９】
第１のサンプルを得てから任意の時間後に第２のサンプルを対象から得ることができる。一態様において、第１のサンプル、又は組成物の投与の開始、外科手術処置若しくは生活様式介入の１、２、３、４、５又は６日以上後に第２のサンプルを得る。別の態様において、第１のサンプル、又は組成物の投与の開始、外科手術処置若しくは生活様式介入の１、２、３、４、５、６、７、８、９又は１０週間以上後に第２のサンプルを得る。別の態様において、第１のサンプル、又は組成物の投与の開始、外科手術処置若しくは生活様式介入の１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１又は１２ヶ月以上後に第２のサンプルを得ることができる。
【０１２０】
対象におけるインスリン抵抗性又は前糖尿病、２型糖尿病であることなどの疾患又は状態の過程を、第１のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、第２のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、及び／或いは第１のサンプルと第２のサンプル中のバイオマーカーのレベルの比較の結果を疾患若しくは状態進行陽性及び／又は疾患若しくは状態退行陽性基準レベルと比較することによって特徴づけることもできる。１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）が（例えば、第１のサンプルと比較して第２のサンプルにおいて）経時的に増加又は減少して、疾患又は状態進行陽性基準レベル基準レベルとの類似性が強くなる（或いは疾患又は状態退行陽性基準レベルとの類似性が弱くなる）ことが比較によって示される場合は、それらの結果は疾患又は状態の進行を示す。１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）が経時的に増加又は減少して、疾患又は状態退行陽性基準レベルとの類似性が強くなる（或いは疾患又は状態進行陽性基準レベルとの類似性が弱くなる）ことが比較によって示される場合は、それらの結果は疾患又は状態の退行を示す。
【０１２１】
本明細書に記載の他の方法と同様に、対象におけるインスリン抵抗性、前糖尿病又は２型糖尿病であることなどの疾患又は状態の進行／退行を監視する方法において行われる比較を、簡単な比較、１つ又は複数の統計分析及びそれらの組合せを含む様々な技術を使用して実施することができる。
【０１２２】
該方法の結果を、対象における疾患又は状態の進行／退行の臨床的監視に有用な他の方法（又はその結果）とともに使用することができる。
【０１２３】
インスリン抵抗性、前糖尿病又は２型糖尿病であることなどの疾患又は状態を診断する（又は診断することを支援する）方法に関連して以上に記載されているように、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するために、任意の好適な方法を使用して生体サンプルを分析することができる。加えて、表４のバイオマーカーのすべて、又はそれらの任意の部分の組合せを含む１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定し、対象におけるそれぞれの疾患又は状態の進行／退行を監視する方法に使用することができる。
【０１２４】
当該方法を実施して、対象における疾患又は状態の発達の過程、例えば、前糖尿病を有する対象における前糖尿病から２型糖尿病への過程を監視するか、或いは疾患又は状態に対する素因のレベルを監視するために、疾患又は状態を有さない対象（例えば、疾患又は状態を生じる傾向があることが疑われる対象）に当該方法を使用することが可能である。
【０１２５】
メトホルミン又はアカルボースなどの抗糖尿病薬が前糖尿病患者における糖尿病進行を予防できるかどうかを試験するために世界中からの臨床試験が実施された。これらの試験は、当該治療薬が糖尿病の発症を予防できることを証明した。米国糖尿病予防プログラム（ＤＰＰ）により、メトホルミンは、糖尿病への進行率を３８％低減し、生活様式及び運動介入は、糖尿病への進行率を５６％低減した。そのような成功により、ＡＤＡは、その糖尿病における医療の２００８基準を改訂して、２型糖尿病の予防／遅延に関するセクションに以下の記述を含めた。「非常に高いリスク（ＩＦＧとＩＧＴの組合せに加えて他のリスク因子）を有する者及び肥満で６０歳未満の者には、生活様式のカウンセリングに加えて、メトホルミンを考慮することができる。」
【０１２６】
製薬会社は試験を実施して、ＰＰＡＲγクラスのインスリン増感剤（例えばムラグリトザール）などの特定のクラスの薬物が、糖尿病進行を予防することができるかどうかを評価した。ＤＰＰ試験と同様に、これらの試験のいくつかは、糖尿病を予防するための大きな見込み及び成功を示したのに対して、他の試験は、現行のＩＲ診断によって定められる一般的な前糖尿病集団に与えられた場合に特定の抗糖尿病薬理治療に伴う一定量のリスクを露呈した。製薬会社は、それらの前糖尿病治療候補の効力をより効果的且つ安全に評価することができるように、高リスクの前糖尿病を特定及び等級分類することができる診断を必要としている。いくつかの実施形態において、インスリン抵抗性がより強いと判断される対象は、インスリン増感剤組成物に応答する可能性がより高いといえる。
【０１２７】
臨床環境における経口グルコース負荷試験（ＯＧＴＴ）手順が低頻度であることを考慮すると、空腹時サンプルでインスリン抵抗性を直接判定する新しい診断試験は、医師が、前糖尿病及び２型糖尿病の発症に進む患者を特定及び等級分類することを可能にする。
【０１２８】
ＶＩ．治療に対する応答者及び非応答者の特定
提供されるバイオマーカーは、また、インスリン抵抗性、前糖尿病又は２型糖尿病などの疾患又は状態を治療するための組成物が効果的である（即ち、患者が治療に応答する）対象の特定を可能にする。例えば、インスリン抵抗性に対するバイオマーカーの特定は、また、インスリン抵抗性を治療するための組成物に対する患者の応答の評価、並びにインスリン抵抗性を治療するための２つ以上の組成物に対する相対的な患者の応答の評価を可能にする。当該評価を、例えば、特定の対象の疾患若しくは状態を治療するための組成物の選択、又は治療若しくは臨床試験の過程への対象の選択に使用することができる。
【０１２９】
したがって、インスリン抵抗性、前糖尿病又は２型糖尿病などの疾患又は状態を治療するための組成物に対する患者の応答を予測する方法であって、（１）インスリン抵抗性、前糖尿病又は２型糖尿病などの疾患又は状態を有し、現在又は以前に組成物で治療された対象（又は対象グループ）からの生体サンプル（又はサンプルグループ）を分析して、表４に記載されているバイオマーカーから選択されるインスリン抵抗性に対する１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、（２）サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を（ａ）組成物で治療する前に対象から得た、対象からの既に採取された生体サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、（ｂ）１つ又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態陽性基準レベル、（ｃ）１つ又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態陰性基準レベル、（ｄ）１つ又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態進行陽性基準レベル、及び／或いは（ｅ）１つ又は複数のバイオマーカーの疾患又は状態退行陽性基準レベルと比較するステップとを含む方法を提供する。比較の結果は、それぞれの疾患又は状態を治療するための組成物に対する患者の応答を示す。
【０１３０】
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）の経時的な変化（存在する場合）は、治療に対する対象の応答を示し得る。対象における所定の治療の過程を特徴づけるために、第１のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、第２のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、及び／或いは第１のサンプルと第２のサンプル中のバイオマーカーのレベルの比較の結果を、１つ又は複数のバイオマーカーのそれぞれの疾患若しくは状態陽性及び／又は疾患若しくは状態陰性基準レベルと比較することができる。１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）が（例えば、第１のサンプルと比較して第２のサンプルにおいて）経時的に増加又は減少して、疾患又は状態陽性基準レベルとの類似性が強くなる（或いは疾患又は状態陰性基準レベルとの類似性が弱くなる）ことが比較によって示される場合は、それらの結果は、患者が治療に応答していないことを示す。１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）が経時的に増加又は減少して、疾患又は状態陰性基準レベルとの類似性が強くなる（或いは疾患又は状態陽性基準レベルとの類似性が弱くなる）ことが比較によって示される場合は、それらの結果は、患者が治療に応答していることを示す。
【０１３１】
例えば、インスリン抵抗性に対する治療に対する患者の応答を特徴づけるために、第１のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、第２のサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）、及び／或いは第１のサンプルと第２のサンプル中のバイオマーカーのレベルの比較の結果を、１つ又は複数のバイオマーカーのインスリン抵抗性陽性及び／又はインスリン抵抗性陰性基準レベルと比較することができる。１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）が（例えば、第１のサンプルと比較して第２のサンプルにおいて）経時的に増加又は減少して、インスリン抵抗性陽性基準レベルとの類似性が強くなる（或いはインスリン抵抗性陰性基準レベルとの類似性が弱くなる）ことが比較によって示される場合は、それらの結果は、治療に応答していないことを示す。１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）が経時的に増加又は減少して、インスリン抵抗性陰性基準レベルとの類似性が強くなる（或いはインスリン抵抗性陽性基準レベルとの類似性が弱くなる）ことが比較によって示される場合は、それらの結果は、治療に応答していることを示す。
【０１３２】
第１のサンプルを得てから任意の時間後に第２のサンプルを対象から得ることができる。一態様において、第１のサンプルの１、２、３、４、５又は６日以上後に第２のサンプルを得る。別の態様において、第１のサンプル、又は組成物による治療の開始の１、２、３、４、５、６、７、８、９又は１０週間以上後に第２のサンプルを得る。別の態様において、第１のサンプル、又は組成物による治療の開始の１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１又は１２ヶ月以上後に第２のサンプルを得ることができる。
【０１３３】
本明細書に記載の他の方法と同様に、対象におけるインスリン抵抗性、前糖尿病又は２型糖尿病などの疾患又は状態に対する治療に対する患者の応答を決定する方法において行われる比較を、簡単な比較、１つ又は複数の統計分析及びそれらの組合せを含む様々な技術を使用して実施することができる。
【０１３４】
該方法の結果を、対象における疾患又は状態に対する治療に対する患者の応答を決定するのに有用な他の方法（又はその結果）とともに使用することができる。
【０１３５】
インスリン抵抗性、前糖尿病又は２型糖尿病などの疾患又は状態を診断する（又は診断することを支援する）方法に関連して以上に記載されているように、サンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するために、任意の好適な方法を使用して生体サンプルを分析することができる。加えて、表４のバイオマーカーのすべて、又はそれらの任意の部分の組合せを含む１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定し、対象におけるそれぞれの疾患又は状態の進行／退行を監視する方法に使用することができる。
【０１３６】
当該方法を実施して、対象における疾患又は状態の発達、例えば、前糖尿病を有する対象における前糖尿病から２型糖尿病への過程に対する治療に対する患者の応答を監視するか、或いは疾患又は状態に対する素因のレベルを監視するために、疾患又は状態を有さない対象（例えば、疾患又は状態を生じる傾向があることが疑われる対象）に当該方法を使用することが可能である。
【０１３７】
製薬会社は試験を実施して、ＰＰＡＲγクラスのインスリン増感剤などの特定のクラスの薬物が、糖尿病進行を予防することができるかどうかを評価した。これらの試験のいくつかは、糖尿病を予防するための大きな見込み及び成功を示したのに対して、他の試験は、現行のＩＲ診断によって定められる一般的な前糖尿病集団に与えられた場合に特定の抗糖尿病薬理治療に伴う一定量のリスクを露呈した。製薬会社は、高リスクの前糖尿病を等級分類して、それらの前糖尿病治療候補の効力をより効果的且つ安全に評価するために、応答者及び非応答者を特定することができる診断を必要としている。治療に対する非応答患者を応答患者から区別する新しい診断試験は、製薬会社が、治療薬に応答する見込みのある患者を特定及び等級分類し、治療に応答する見込みのある特定のコホートに対する特定の治療を標的にすることを可能にする。
【０１３８】
ＶＩＩ．バイオマーカーをモジュレートする活性について組成物をスクリーニングする方法
本明細書に提供されるバイオマーカーは、また、疾患又は状態を治療するのに有用であり得る、インスリン抵抗性、前糖尿病、２型糖尿病などの疾患又は状態に関連するバイオマーカーをモジュレートする活性についての組成物のスクリーニングを可能にする。当該方法は、それぞれの表に記載されているそれぞれのバイオマーカーから選択される１つ又は複数のバイオマーカーのレベルをモジュレートする際の活性について試験化合物をアッセイするステップを含む。当該スクリーニングアッセイをインビトロ及び／又はインビボで実施することができ、それらは、試験組成物の存在下で当該バイオマーカーのモジュレーションをアッセイするのに有用である当該技術分野で既知の任意の形、例えば、細胞培養アッセイ、臓器培養アッセイ及びインビボアッセイ（例えば動物モデルを含むアッセイ）等であってもよい。例えば、インスリン抵抗性に対するバイオマーカーの特定は、また、インスリン抵抗性を治療するのに有用であり得るインスリン抵抗性に関連するバイオマーカーをモジュレートする際の活性についての組成物のスクリーニングを可能にする。インスリン抵抗性の治療に有用な組成物をスクリーニングする方法は、表４の１つ又は複数のバイオマーカーのレベルをモジュレートする際の活性について試験組成物をアッセイするステップを含む。この例ではインスリン抵抗性について記載されているが、前糖尿病及び２型糖尿病などの他の疾患及び状態を、以上に記載されているそれぞれのバイオマーカーの１つ又は複数を使用することによってこの方法に従って診断又は診断の支援を行うこともできる。
【０１３９】
インスリン抵抗性又は関連障害などの疾患又は状態の１つ又は複数のバイオマーカーをモジュレートする際の活性について組成物をスクリーニングするための方法は、（１）１つ又は複数の細胞を組成物と接触させるステップと、（２）１つ又は複数の細胞或いは細胞に関連する生体サンプルの少なくとも一部を分析して、表４に示されるバイオマーカーから選択される疾患又は状態の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、（３）１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーに対する所定の標準レベルと比較して、組成物が１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）をモジュレートしたかどうかを決定するステップとを含む。一実施形態において、インスリン抵抗性の１つ又は複数のバイオマーカーをモジュレートする際の活性について組成物をスクリーニングするための方法は、（１）１つ又は複数の細胞を組成物と接触させるステップと、（２）１つ又は複数の細胞或いは細胞に関連する生体サンプルの少なくとも一部を分析して、表４に記載されているバイオマーカーから選択されるインスリン抵抗性の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、（３）１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を１つ又は複数のバイオマーカーに対する所定の標準レベルと比較して、組成物が１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）をモジュレートしたかどうかを決定するステップとを含む。以上に記載されているように、細胞をインビトロ及び／又はインビボで組成物と接触させることができる。１つ又は複数のバイオマーカーに対する所定の標準レベルは、組成物の不在下での１つ又は複数の細胞における１つ又は複数のバイオマーカーのレベルであってもよい。１つ又は複数のバイオマーカーに対する所定の標準レベルは、組成物と接触されていない対照細胞における１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）であってもよい。
【０１４０】
加えて、該方法は、１つ又は複数の細胞或いは細胞に関連する生体サンプルの少なくとも一部を分析して、インスリン抵抗性、前糖尿病及び２型糖尿病などの疾患又は状態の１つ又は複数の非バイオマーカー化合物のレベル（単数又は複数）を決定するステップをさらに含むことができる。次いで、非バイオマーカー化合物のレベルを１つ又は複数の非バイオマーカー化合物の所定の標準レベルと比較することができる。
【０１４１】
１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）（又は非バイオマーカー化合物のレベル）を決定するために、任意の好適な方法を使用して、１つ又は複数の細胞或いは細胞に関連する生体サンプルの少なくとも一部を分析することができる。好適な方法としては、クロマトグラフィー（例えば、ＨＰＬＣ、ガスクロマトグラフィー、液体クロマトグラフィー）、質量分光分析（例えば、ＭＳ、ＭＳ−ＭＳ）、ＥＬＩＳＡ、抗体結合、他の免疫化学技術、生化学又は酵素反応又はアッセイ、及びそれらの組合せが挙げられる。さらに、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）（又は非バイオマーカー化合物のレベル）を、例えば、測定することが所望されるバイオマーカー（単数又は複数）（又は非バイオマーカー化合物）のレベルに関連する化合物（単数又は複数）のレベルを測定するアッセイを使用することによって間接的に測定することができる。
【０１４２】
ＶＩＩＩ．創薬標的を特定する方法
本開示は、また、表４に記載されているバイオマーカーを使用して、インスリン抵抗性及び関連状態などの疾患又は状態に対する創薬標的を特定する方法を提供する。インスリン抵抗性又は関連状態などの疾患又は状態に対する創薬標的を特定するための方法は、（１）表４に記載されているバイオマーカーから選択されるインスリン抵抗性に対する１つ又は複数のバイオマーカーに関連する１つ又は複数の生化学経路を特定するステップと、（２）１つ又は複数の特定された生化学経路の少なくとも１つに影響を与える薬剤（例えば、酵素、補因子等）を特定するステップであって、該薬剤がインスリン抵抗性に対する創薬標的であるステップとを含む。例えば、インスリン抵抗性に対するバイオマーカーの特定は、また、インスリン抵抗性に対する創薬標的の特定を可能にする。インスリン抵抗性に対する創薬標的を特定するための方法は、（１）表４から選択されるインスリン抵抗性に対する１つ又は複数のバイオマーカーに関連する１つ又は複数の生化学経路を特定するステップと、（２）１つ又は複数の特定された生化学経路の少なくとも１つに影響を与えるタンパク質（例えば酵素）を特定するステップであって、該タンパク質がインスリン抵抗性に対する創薬標的であるステップとを含む。この例ではインスリン抵抗性について記載されているが、前糖尿病及び２型糖尿病などの他の疾患又は状態に対する創薬標的を、以上に記載されているそれぞれのバイオマーカーの１つ又は複数を使用することによってこの方法に従って特定することもできる。
【０１４３】
別の実施形態において、インスリン抵抗性のバイオマーカーのレベルをモジュレートすることが可能な薬剤を特定する方法であって、第１の時点で対象からの生体サンプルを分析して、表４に記載されている１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップと、生体サンプルを試験薬剤と接触させるステップと、第２の時点での生体サンプルを分析して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を決定するステップであって、第２の時点が試験薬剤と接触させた後の時点であるステップと、第１の時点におけるサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）を第２の時点におけるサンプル中の１つ又は複数のバイオマーカーのレベル（単数又は複数）と比較して、１つ又は複数のバイオマーカーのレベルをモジュレートすることが可能な薬剤を特定するステップとを含む方法。
【０１４４】
当該方法に使用される試験薬剤としては、サンプル中のバイオマーカーのレベルをモジュレートすることが可能な任意の薬剤が含まれる。当該薬剤としては、小分子、核酸、ポリペプチド、抗体及びそれらの組合せが挙げられるが、それらに限定されない。核酸薬剤としては、アンチセンス核酸、二本鎖ＲＮＡ、干渉ＲＮＡ及びリボザイム等が挙げられる。加えて、試験薬剤は、本発明のバイオマーカー又は当該バイオマーカーを含む経路に影響を与える経路内の任意の構成要素を標的にすることができる。
【０１４５】
一実施形態において、表４に記載されている１つ又は複数のバイオマーカーに関連する生化学経路としては、当該バイオマーカーの形成に関与する経路、当該バイオマーカーの分解に関与する経路、及び／又はバイオマーカーが関与する経路が挙げられる。例えば、表４に記載されている１つのバイオマーカーである。したがって、インスリン抵抗性治療の標的候補を、２−ヒドロキシブチレートの形成、代謝又は利用に関与する酵素、補因子又は遺伝子等のいずれかから特定することができる。例えば、２−ヒドロキシブチレート形成経路における標的候補としては、乳酸デヒドロゲナーゼ、ヒドロキシ酪酸デヒドロゲナーゼ、アラニントランスアミナーゼ、ガンマ−シスタチオナーゼ及び分枝鎖アルファ−ケト酸デヒドロゲナーゼ等が挙げられる。当該標的候補を、発現の増大又は減少などの発現の任意の改質のために標的にすることができる。この経路及び関連経路における基質及び酵素は、治療介入及び薬物標的の候補であってもよい。例えば、２−ヒドロキシブチレートの標的化に関しては、乳酸デヒドロゲナーゼ（ＬＤＨ）の阻害、又はヒドロキシ酪酸デヒドロゲナーゼ（ＨＢＤＨ）若しくは分枝鎖アルファ−ケト酸デヒドロゲナーゼ（ＢＣＫＤＨ）の活性化が、インスリン抵抗性の治療として有用であり得る。別の実施形態において、２−ヒドロキシ酪酸が関与する経路は、クエン酸経路（ＴＣＡ経路）である。ＴＣＡ回路への流入量が減少すると、一般に２−ヒドロキシブチレートの溢流が生じる。したがって、ＴＣＡ回路に関与する酵素、補因子及び遺伝子等のいずれかが、バイオマーカーのレベルをモジュレートすることが可能な薬剤に対する潜在的治療の発見、又はインスリン抵抗性及び関連障害の治療のための標的であってもよい。
【０１４６】
加えて、表４に記載されているバイオマーカーに関連する代謝物質及び経路は、治療スクリーニングのための標的として有用であり得る。例えば、２−ヒドロキシブチレートに関連する代謝物質及び経路は、アルファ−ケト酸、３−メチル−２−オキソブチレート及び３−メチル−２−オキソバレレートなどのインスリン抵抗性治療薬のための標的であってもよい。また、分枝鎖アルファ−ケト酸生合成、代謝及び利用に関与する他の代謝物質及び薬剤もインスリン抵抗性又は関連状態の治療のための治療薬発見のための標的として有用であり得る。
【０１４７】
インスリン抵抗性、前糖尿病及び２型糖尿病などの疾患又は状態に対する創薬標的を特定するための別の方法は、（１）表４に記載されているバイオマーカーから選択されるインスリン抵抗性に対する１つ又は複数のバイオマーカー及びインスリン抵抗性の１つ又は複数の非バイオマーカー化合物に関連する１つ又は複数の生化学経路を特定するステップと、（２）１つ又は複数の特定された生化学経路の少なくとも１つに影響を与えるタンパク質を特定するステップであって、該タンパク質が疾患又は状態に対する創薬標的であるステップとを含む。例えば、インスリン抵抗性に対する創薬標的を特定するための方法は、（１）表４から選択されるインスリン抵抗性に対する１つ又は複数のバイオマーカー及びインスリン抵抗性の１つ又は複数の非バイオマーカー化合物に関連する１つ又は複数の生化学経路を特定するステップと、（２）１つ又は複数の特定された生化学経路の少なくとも１つに影響を与えるタンパク質を特定するステップであって、該タンパク質がインスリン抵抗性に対する創薬標的であるステップとを含む。
【０１４８】
１つ又は複数のバイオマーカー（又は非バイオマーカー化合物）に関連する１つ又は複数の生化学経路（例えば生合成及び／又は代謝（異化）経路）を特定する。生化学経路を特定した後に、経路の少なくとも１つに影響を与える１つ又は複数のタンパク質を特定する。好ましくは、経路の２つ以上に影響を与えるタンパク質を特定する。
【０１４９】
１つの代謝物質（例えば経路中間体）の蓄積は、代謝物質の「ブロック」下流の存在を示し、ブロックは、下流代謝物質（例えば生合成経路の生成物）の低／不在レベルをもたらし得る。同様に、代謝物質の不在は、不活性酵素若しくは非機能的酵素（単数又は複数）、又は生成物を生成するための必要な基質である生化学中間体の入手不能に起因する、代謝物質の経路上流の「ブロック」の存在を示し得る。或いは、代謝物質のレベルの増加は、後に他の関連生化学経路の変化を招く代謝物質の過剰生成及び／又は蓄積をもたらす異常タンパク質を生成する遺伝子変位を示し、経路の正常な流れの調節不全をもたらし得る。さらに、生化学中間代謝物質の蓄積は有毒であるか、又は関連経路のための必要な中間体の生成を損ない得る。経路間の関係は現在未知であり、このデータは当該関係を明らかにすることができる可能性がある。
【０１５０】
次いで、創薬標的として特定されたタンパク質を使用して、遺伝子治療のための組成物を含む、インスリン抵抗性などの特定の疾患又は状態を治療するための有力候補であり得る組成物を特定することができる。
【０１５１】
ＩＸ．治療方法
別の態様において、インスリン抵抗性、前糖尿病及び２型糖尿病などの疾患又は状態を治療するための方法を提供する。該方法は、一般には、疾患又は状態を有さない健康な対象と比較して、疾患又は状態を有する対象において低下する１つ又は複数のバイオマーカー（単数又は複数）の有効量を用いてインスリン抵抗性、前糖尿病及び２型糖尿病などの疾患又は状態を有する対象を治療することを含む。投与できるバイオマーカーは、疾患又は状態を有さない対象と比較して、疾患又は状態の状態において低下する表４のバイオマーカーの１つ又は複数を含むことができる。当該バイオマーカーをバイオマーカー化合物の識別情報（即ち化合物名）に基づいて単離することが可能である。この例ではインスリン抵抗性について記載されているが、前糖尿病及び２型糖尿病などの他の疾患又は状態を、以上に記載されているそれぞれのバイオマーカーの１つ又は複数を使用することによってこの方法に従って治療することもできる。
【０１５２】
Ｘ．他の疾患又は状態に対するバイオマーカーの使用方法
別の態様において、特定の疾患又は状態に対する、本明細書に開示されているバイオマーカーの少なくともいくつかは、他の疾患又は状態に対するバイオマーカーであってもよい。例えば、インスリン抵抗性バイオマーカーの少なくともいくつかを他の疾患又は状態（例えば、代謝症候群、多嚢胞性卵巣症候群（ＰＣＯＳ）、高血圧症、心臓血管病、非アルコール性脂肪性肝炎（ＮＡＳＨ））に対する本明細書に記載の方法に使用できることが考えられる。即ち、インスリン抵抗性に関して本明細書に記載されている方法を、２型糖尿病、代謝症候群、アテローム硬化症、冠状動脈疾患、心筋症、ＰＣＯＳ、ＮＡＳＨ、心筋梗塞、心筋虚血、腎臓病、慢性腎臓病（ｃｋｄ）又は高血圧症などの疾患又は状態を診断する（又は診断を支援する）ために使用することもでき、当該疾患又は状態の進行／退行を監視する方法、当該疾患又は状態を治療するための組成物の効力を評価する方法、当該疾患又は状態に関連するバイオマーカーをモジュレートする際の活性について組成物をスクリーニングする方法、当該疾患又は状態に対する創薬標的を特定する方法、並びに当該疾患及び状態を治療する方法に使用することもできる。当該方法を、インスリン抵抗性に関して本明細書に記載されているように実施することが可能である。
【０１５３】
ＸＩ．他の方法
本明細書に記載されているバイオマーカーの他の使用方法も考えられる。例えば、本明細書に開示されているバイオマーカーの１つ又は複数を含む小分子プロファイルを使用して、米国特許第７００５２５５号明細書、同第７３２９４８９号明細書、同７５５０２５８号明細書、同第７５５０２６０号明細書、同第７５５３６１６号、同第７６３５５５６号明細書、同第７６８２７８２号明細書及び同第７６８２７８４号明細書に記載されている方法を実施することができる。
【実施例】
【０１５４】
Ｉ．一般的方法
Ａ．代謝プロファイルの特定
各サンプルを分析して、数百の代謝物質の濃度を測定した。ＧＣ−ＭＳ（ガスクロマトグラフィー−質量分光測定）及びＬＣ−ＭＳ（液体クロマトグラフィー−質量分光測定）などの分析技術を使用して、代謝物質を分析した。複数のアリコートを同時に、且つ並行に分析し、適切な品質管理（ＱＣ）の後、各分析から導かれた情報を再統合した。究極的には数百の化学種になる数千の特性に応じて各サンプルを特徴づけた。使用される技術は、新規で化学名称のない化合物を特定することが可能であった。
【０１５５】
Ｂ．統計分析
いくつかの統計的手法を使用してデータを解析して、確定可能な集団（例えば、インスリン抵抗性及び対照、インスリン抵抗性及びインスリン感受性、インスリン抵抗性及び２型糖尿病）を区別するのに有用である、確定可能な集団又は小集団に異なるレベルで存在する分子（既知の名前付き代謝物質又は無名の代謝物質）（例えば、対照生体サンプル又はインスリン感受性患者と比較したインスリン抵抗性生体サンプルに対するバイオマーカー）を特定した。確定可能集団又は小集団における他の分子（既知の名前付き代謝物質又は無名の代謝物質）も特定した。
【０１５６】
サンプルをグループ（例えば、疾患又は健康、インスリン抵抗性又は正常なインスリン感受性）に分類するためにランダムフォレスト分析を使用した。ランダムフォレストは、２つの集団の未知の平均値が異なるか否かを試験するｔ検定と対照的に、新しいデータ集合における個体を各グループにどれくらい正確に分類できるかについての推定値を与える。ランダムフォレストは、実験単位及び化合物の連続的なサンプリングに基づいて分類木の集合を生成する。次いで、各測定値をすべての分類木による多数決に基づいて分類する。
【０１５７】
疾患又は疾患指標（例えばＲｄ）に関連するバイオマーカー化合物を特定し、次いで個体を例えばグルコース利用のレベルに応じて正常、インスリン障害又はインスリン抵抗性に分類するのに有用なバイオマーカー化合物を特定するのに有用であるモデルを構築するためのランダムフォレスト回帰法及び一変量相関／線形回帰法を使用して回帰分析を実施した。疾患又は疾患の尺度（例えばＲｄ）を予測するのに有用であり、疾患又は疾患の尺度（例えばＲｄ）と正又は負相関するバイオマーカー化合物をこれらの分析で特定した。これらの分析で特定されたバイオマーカー化合物のすべてが統計的に有意であった（ｐ＜０．０５、ｑ＜０．１）。
【０１５８】
再帰的分割は、わかりにくい関係を明確にするために、又は単純に理解するために「従属」変数（Ｙ）を独立（「予測」）変数（Ｘ）の集合に関連づける（Ｙ＝ｆ（Ｘ））。ＪＭＰプログラム（ＳＡＳ）を用いて分析を実施して、決定木を生成した。ランダム事象に対して相対的なスプリットの質を識別するｐ値を計算することによって、データの「スプリット」の統計的有意性をより定量的な基礎に置くことができる。木の節又は枝へのデータの各「スプリット」の有意性レベルを、ランダム事象に対して相対的なスピリットの質を識別するｐ値として計算した。それは、生のｐ値の負のｌｏｇ１０であるＬｏｇＷｏｒｔｈとして示された。
【０１５９】
ワールドワイドウェブ上のウェブサイトｃｒａｎ．ｒ−ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ及びＪＭＰ６．０．２（ＳＡＳ（登録商標）Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ、ノースカロライナ州Ｃａｒｙ）で利用可能なプログラム「Ｒ」を用いて統計分析を実施した。
【０１６０】
（例２：インスリン抵抗性のバイオマーカー）
２Ａ：インスリン抵抗性に関連するバイオマーカーの特定
インスリン抵抗性の尺度であるグルコース処理率（即ちＲｄ）に関連するバイオマーカーを発見した。次いで、（生体サンプルからのバイオマーカーのレベルを決定するために）標的アッセイを展開するためにバイオマーカーの初期パネルを絞った。対象におけるインスリン抵抗性を予測するためのアルゴリズムも展開した。
【０１６１】
インスリン抵抗性に関連するバイオマーカーの初期パネルを、いくつかの試験を使用して展開した。第１の試験において、血漿サンプルを、３つの異なるチアゾリジンジオン薬（Ｔ＝トログリタゾン、Ｒ＝ロシグリタゾン又はＰ＝ピオグリタゾン）の１つによる治療を受けた１１３人の痩せ形の対象、肥満の対象又は糖尿病対象から収集した（表１）。治療の前に対象から得た基線サンプル（Ｓ＝基線）は対照として作用した。１つから３つの血漿サンプルを、基線において（すべての対象；Ａ）、且つ薬物治療の１２週間後（Ｂ）又は４週間後（Ｃ）に収集することで各対象から得た（表２）。それぞれの血液採取後に高インスリン性正常血糖（ＨＩ）クランプによってすべての対象におけるグルコース処理率を測定した。全部で１９８個の血漿サンプルを分析のために収集した。
【表１】
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【表２】
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【０１６２】
第２の試験において、年齢及び性別の均衡が保たれた４０２人の対象から血漿サンプルを収集した。対象は、各個体のグルコース処理率（Ｒｄ）を決定するためのＨＩクランプが施された。経口グルコース負荷試験（ＯＧＴＴ）又は空腹時血漿グルコース試験（ＦＰＧＴ）に基づいて、対象の耐糖能を、正常な耐糖能（ＮＧＴ）、空腹時グルコース異常（ＩＦＧ）又は耐糖能障害（ＩＧＴ）に指定した。コホートを表３に示す。
【表３】
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【０１６３】
両試験によるすべてのサンプルをＧＣ−ＭＳ及びＬＣ−ＭＳによって分析して、サンプルに存在する小分子を特定及び定量した。４００種を超える化合物をサンプルにおいて検出した。
【０１６４】
統計分析を実施して、バイオマーカーとして有用である化合物を特定した。図９に示されるように、特定されたバイオマーカーを生化学経路間で、且つ個体のクラス（即ちＮＧＴ−ＩＳ、ＮＧＴ−ＩＲ、ＩＧＴ、ＩＦＧ）を区別する上での有効性によって分類した。図９は、ＮＧＴ−ＩＳ、ＮＧＴ−ＩＲ、ＩＧＴ及びＩＦＧ対象から収集された血漿において測定された代謝物質のグローバルバイオケミカルプロファイリングのｔ検定統計分析から得られたｐ値のヒートマップグラフ図の中で、バイオマーカーについて得られた生化学プロファイルを強調している。列１〜５は、記載されているそれぞれのバイオマーカーについての以下の比較を示す。１：ＮＧＴ−ＩＳ対ＮＧＴ−ＩＲ；２：ＮＧＴ−ＩＳ対ＩＧＴ；３：ＮＧＴ−ＩＲ対ＩＧＴ；４：ＮＧＴ−ＩＳ対ＩＦＧ；５：ＩＧＴ対ＩＦＧ（白色：最も統計的に有意である（ｐ≦１．０Ｅ−１６）；薄灰色（１．０Ｅ−１６≦ｐ≦０．００１）、濃灰色（０．００１≦ｐ≦０．０１）及び黒色：有意でない（ｐ≧０．１））。例えば、２−ヒドロキシブチレート及びクレアチンは、ＮＧＴ−ＩＳ対象をＮＧＴ−ＩＲ対象から区別し、ＮＧＴ−ＩＳ対象をＩＧＴ対象から区別するのに有効なバイオマーカーであった。脂肪酸関連バイオマーカー（即ち、パルミテート、ステアレート、オレエート、ヘプタデカノエート、１０−ノナデカノエート、リノレエート、ジホモリノレエート、ステアリドネート、ドコサテトラエノエート、ドコサペンタエノエート、ドコサヘアノエート及びマルガレート）は、ＮＧＴ−ＩＳ対象をＩＧＴ対象から区別するのに有効なマーカーであった。加えて、アシルカルニチン（即ち、アシル−カルニチン、オクタノイルカルニチン、デカノイルカルニチン、ラウリルカルニチン、カルニチン、３−デヒドロカルニチン、アセチルカルニチン、プロピオニルカルニチン、ブチリルカルニチン、イソブチリルカルニチン、イソバレリルカルニチン、ヘキサノイルカルニチン）、リソグリセロリン脂質（グリセロホスホコリン（ＧＰＣ）及びリソグリセロホスホコリン（ＬＰＣ）；即ち、１−エイコサトリエノイル−グリセロホスホコリン、２−パルミトイル−グリセロホスホコリン、１−ヘプタデカノイルグリセロホスホコリン、１−ステアロイルグリセロホスホコリン、１−オレオイルグリセロホスホコリン、１−リノレオイルグリセロホスホコリン及び１−ヘキサデシルグリセロホスホコリン）、及びＮ−アシルホスホエタノールアミン（即ち、１−パルミトイル−グリセロホスホエタノールアミン、１−アラキドノイル−グリセロホスホエタノールアミン、１−リノレオイル−グリセロホスホエタノールアミン、１−オレオイル−グリセロホスホエタノールアミン）は、ＮＧＴ−ＩＳ対象をＮＧＴ−ＩＲ対象から区別し、ＮＧＴ−ＩＳ対象をＩＦＧ対象から区別し、ＮＧＴ−ＩＳ対象をＩＧＴ対象から区別するのに有効なマーカーであった。
【０１６５】
線形回帰を使用して、個々の化合物の基線レベルを、個体毎に正常血糖高インスリン性クランプによって測定されたグルコース処理率（Ｒｄ）と関連づけた。この分析の後に、ランダムフォレスト分析を行って、Ｒｄモデル化に最も有用な変数を特定した。さらに、特定のバイオマーカーのレベルを検出するための標的アッセイを展開するために、バイオマーカーの初期パネルを絞った。以下の表４に記載されているように、ＨＩクランプによって測定されたインスリン感受性の指標（即ちグルコース処理率（Ｒｄ）、Ｍｆｆｍ又はＭｗｂｍ）に関連づけられたバイオマーカーを発見した。
【表４−１】
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【表４−２】
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【０１６６】
２Ｂ：インスリン抵抗性に対するバイオマーカーの評価及びモデルの展開
特定されたバイオマーカーを評価するために、血漿サンプルを４０１人の絶食対象から収集し、それぞれ表４及び表６に記載されているＩＲマーカー及びモデルを使用して、個体のグルコース処理率を予測し、対象がインスリン感受性であるか、又はインスリン抵抗性であるかを予測した。次いで、予測グルコース処理率（Ｒｄ）を使用して、個体をその耐糖能に応じて正常な耐糖能（ＮＧＴ）、耐糖能障害（ＩＧＴ）又は２型糖尿病（Ｔ２Ｄ）を有する対象に分類した。コホートを表５に示す。
【表５】
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【０１６７】
表４に記載されているバイオマーカー１〜２５を使用して、以下に記載される２つの、異なるが、類似の方法を用いてモデルを生成した。第１の手法は、３つのコア変数を一定に保持し、他の変数を１つずつ加える変数選択法を使用した。第２の手法において、表４のバイオマーカー１〜２５を使用してすべての可能なモデルを生成した。両手法において、各モデルを試験して、診断パラメータに対する変数選択の影響を評価した。
【０１６８】
第１の方法は、多重線形回帰（ＭＬＲ）分析におけるコア変数を使用する変数／モデル選択法を使用した。データセットは、４０１個のサンプルからなり、使用した結果変数は、グルコース処理率（ＳＱＲＴＲｄ）の平方根であった。この方法は、３つの変数のコアに基づき、交差検証性能尺度（Ｒ二乗、感度、特異度）に応じて変数を加える。
【０１６９】
体重指数（ＢＭＩ）、２−ヒドロキシブチレート、リノレオイル−ＬＰＣ、デカノイル−カルニチン及びクレアチンの様々な組合せを含む変数のコアを使用して、同等のＲ二乗、感度及び特性を有するモデルに以下の化合物の１つ又は複数を加えることができる。
リノール酸；
ドコサテトラエン酸；
グリシン；
マルガリン酸；
リノレン酸；
パルミテート；
トリプトファン；
オレイン酸；
３−メチル−２−オキソ−酪酸；
ステアレート。
【０１７０】
第２の方法は、多重線形回帰（ＭＬＲ）分析におけるすべての可能な変数を使用する変数／モデル選択法を使用した。この方法でも、データセットのための４０１人の対象からのサンプル及び結果変数としてのグルコース処理率（ＳＱＲＴＲｄ）の平方根を使用した。加えて、分析では、体重指数（ＢＭＩ）の予測変数に加えて、５つ及び６つの変数を有する最良の１００００の可能なＭＬＲモデルを構築する２５のバイオマーカー化合物を測定するために展開された２５のＬＣ標的アッセイを採用した。最初の１００００のモデルを特定した後に、すべての個々のｐ値が０．０５以下（≦０．０５）であるモデルを選択した。
【０１７１】
５０００の可能な多重線形回帰モデルによるモデル化によって、以下の６つのモデルが主流である、全体で５つの変数を有する１５０２のモデル及び６つの変数を有する８６２のモデルを生成した。
１．ＢＭＩ、２−ヒドロキシブチレート、リノレオイル−ＬＰＣ、デカノイル−カルニチン、パルミテート、パルミトレイン酸（発生率又はｎ＝５０００のモデルのうち３３２）
２．ＢＭＩ、２−ヒドロキシブチレート、リノレオイル−ＬＰＣ、デカノイル−カルニチン、トレオニン、リノール酸（ｎ＝５０００のモデルのうち１４２）
３．ＢＭＩ、２−ヒドロキシブチレート、リノレオイル−ＬＰＣ、デカノイル−カルニチン、トレオニン、グリシン（ｎ＝５０００のモデルのうち８０）
４．ＢＭＩ、２−ヒドロキシブチレート、リノレオイル−ＬＰＣ、デカノイル−カルニチン、トレオニン、ステアレート（ｎ＝５０００のモデルのうち５４）
５．ＢＭＩ、２−ヒドロキシブチレート、リノレオイル−ＬＰＣ、デカノイル−カルニチン、３−メチル−２−オキソ−酪酸、リノール酸（ｎ＝５０００のモデルのうち７９）
６．ＢＭＩ、２−ヒドロキシブチレート、リノレオイル−ＬＰＣ、デカノイル−カルニチン、３−メチル−２−オキソ−酪酸、ドコサテトラエン酸（ｎ＝５０００のモデルのうち５１）
【０１７２】
ＢＭＩ、２−ヒドロキシブチレート、リノレオイル−ＬＰＣ、デカノイル−カルニチン、クレアチン及びパルミテート又はステアレートからなる最良の６変数モデルの２つ（表６）は、全試験集団（ｎ＝４０１）又はリスクのある集団（ｎ＝２７５）において類似の試験性能特性を示した。「リスクのある」集団は、インスリン抵抗性を有する人の特定のためのＡＤＡガイドラインに基づいて、インスリン抵抗性を有するリスクがあると考えられる試験集団の部分集合である。ロジスティック回帰モデル化は、パルミテートを含むモデルよりステアレートを含む６変数モデルが好適であった。
【表６】
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【０１７３】
表６における正の予測値（ＰＰＶ）及び負の予測値（ＮＰＶ）値をデータセットから得たが、それらは、疾患の罹患率に左右されるため異なり得る。同じことが試験前確率値についても当てはまっていた。６．５のＤＬＲ＋は、陽性試験が、ＩＲ対象においてＩＳ対象の６．５倍の見込みであったことを意味する。また、それは、試験後確率が試験前確率からどの程度増加したかを示す。試験前確率は、対象が診断試験の前にＩＲである確率である。試験後確率は、対象が診断試験後にＩＲである確率である。ＤＬＲを（１−Ｓｅｎ）／Ｓｐｅｃとして計算した。０．４の値は、陰性試験が、ＩＲ対象においてＩＳ対象の２．５分の１の見込みであったことを意味する。試験後ＩＲ確率を同様に計算した。最後に、確率比をＤＬＲ＋／ＤＬＲ−（６．５／０．４＝１６．２５）として計算することができ、それは、陽性試験のＩＲ確率が陰性試験の１６倍であったことを意味する。
【０１７４】
表４のバイオマーカー１〜２５に基づいてグルコース処理率（Ｒｄ）を予測するために、従属変数としてのＲｄの平方根及びＢＭＩを含む６つの独立変数の値を用いた回帰モデルを使用した。４０１の測定値を含む異なるデータセットに対する順方向選択モデルを使用して回帰モデルを構築した。
【０１７５】
データセットからの６つの変数の実測値を回帰式に代入することによって予測値を得た。予測値はＲｄの平方根であるため、続いて予測値を二乗した。図３は、４０１人のインスリン抵抗性対象のグループから収集された血漿中のバイオマーカーの測定に基づいて実グルコース処理率（Ｒｄ）及び予測Ｒｄの相関性の例を示す。
【０１７６】
２Ｃ：モデル差
モデルにおいてＣ−ペプチドをＢＭＩの代わりに使用することが可能であることを示唆する、ＢＭＩ又はＣ−ペプチドを有する、又は有さない他のモデルを展開した（モデル４と比較したモデル１を参照）。４つのモデルは以下の通りであった。
（＃１）ＢＭＩ、２−ヒドロキシブチレート、リノレオイル−ＬＰＣ、デカノイル−カルニチン、クレアチン、パルミテート（本来のモデル）
（＃２）２−ヒドロキシブチレート、リノレオイル−ＬＰＣ、デカノイル−カルニチン、クレアチン、パルミテート（ＢＭＩを有さないモデル＃１）
（＃３）ＢＭＩ、Ｃ−ペプチド、２−ヒドロキシブチレート、リノレオイルＧＰＣ、デカノイル−カルニチン、パルミテート（＃１＋空腹時Ｃ−ペプチド）
（＃４）Ｃ−ペプチド、２−ヒドロキシブチレート、リノレオイルＧＰＣ、デカノイル−カルニチン、パルミテート（ＢＭＩを有さないが、Ｃ−ペプチドを有する＃１）
【０１７７】
各モデルの結果を以下の表に示す。各表において、インスリン抵抗性に対するＲｄカットオフを変化させた。最も広く使用され、受け入れられているカットオフは、Ｒｄ＞６の対象をインスリン感受性と見なし、Ｒｄ＜６の対象をインスリン抵抗性であると見なす６．０のＲｄ（表８のカット６）である。試験性能に対するＲｄカットオフの増加又は減少の影響を決定するために、５のＲｄ（表７のカット５）及び７のＲｄ（表９のカット７）で分析を実施した。いくつかのモデルは、他のモデルより良好に機能したが、各モデルは、選択されたＲｄカットオフ値の各々において、且つ診断パラメータ（ＡＵＣ、感度、特異度、陰性予測値及び陽性予測値）の臨床的に許容し得る値で対象におけるインスリン抵抗性を決定する能力を示した。
【表７】
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【表８】
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【表９】
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【０１７８】
（例３：予測Ｒｄは、ＩＲスコアを生成するのに有用である）
以上に特定されているバイオマーカー及びモデルを使用して予測されたグルコース処理率（Ｒｄ）は、対象におけるインスリン抵抗性の確率を決定するのに有用である。個体がインスリン抵抗性である確率を与える「ＩＲスコア」を生成することができる。Ｒｄが高いほど、インスリン抵抗性の確率が低く、ＩＲスコアが低い。逆に、Ｒｄが低いほど、個体がインスリン抵抗性である確率が高く、ＩＲスコアが高い。いくつかの方法を使用して、インスリン抵抗性の確率を決定することができる。
【０１７９】
３Ａ：確率スコアアルゴリズム
次いで、対象におけるインスリン抵抗性を予測するための標準確率曲線を、確率スコアアルゴリズムを使用して作成した。「確率スコア」を得るために、予測値及び個々の予測誤差（平均値の予測された誤差でない）を、予測グルコース処理率を生成するのに使用される回帰モデルから求めた。次いで、個々の値を、平均値が予測値に等しく、標準偏差が予測誤差に等しい正規ランダム変数として処理した。次いで、上記の平均及び標準偏差を有する正規ランダム変数が６の平方根より小さくなった確率を計算することによって、確率を求めた。
【０１８０】
回帰分析では、一般に、２つの誤差測定値が予測値に関連づけられる。１つの測定値は、平均値の標準誤差である。この値を使用して、真の平均値に対する信頼区間を設定した。９５％の信頼区間は、時間の９５％にわたってその手順が真の平均値を含む区間を生成することを意味する。予測についての第２の誤差の測定値は、予測誤差である。これは、平均値でなく個々の値に関する。９５％の予測区間は、時間の９５％にわたってその手順が将来の測定値を含む区間を生成することを意味する。
【０１８１】
次いで、これらの誤差についての式は以下の通りであった。
（１）標準誤差は、ｘ’０（Ｘ’Ｘ）−１ｘ０ｓ２の平方根である。
（２）予測誤差は、ｓ２［１＋ｘ’０（Ｘ’Ｘ）−１ｘ０］の平方根である。
式中、Ｘは、予測値のすべてのマトリックスであり、ｓ２は、ＭＳＥ（平均二乗誤差）であり、ｘ’は、１つの個体についての（切片を１とする）予測値に対する値のベクトルである（それらの式は、Ｒａｗｌｉｎｇｓ，Ｏ．、Ｐａｎｔｕｌａ，Ｓ．、Ｄｉｃｋｅｙ，Ｄ．、Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ、１４６頁、１９９８年、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ  Ｉｎｃ．から引用されている）。
【０１８２】
以上に展開した確率スコアの計算では、予測値を平均値とし、予測誤差を標準偏差として個体についての正規分布を想定した。次いで、このランダム変数が６未満になる確率を計算した。したがって、その計算は、標準正規分布を使用するＰｒｏｂ（（６−推定値）／予測誤差＞０）であった。最終モデルにおける応答は、Ｒｄの平方根であったため、上記値は６の平方根に変化する。
【０１８３】
次いで、本明細書に開示されているモデルを使用して、予測グルコース処理率に基づいて、ＩＲ（又はＩＲスコア）を有する対象の確率を予測できる標準確率曲線を作成した。個体のＩＲスコアを決定するために使用することができる標準曲線を図１Ａに示す。例えば、図１Ａに示されるように、９の予測Ｒｄを有する対象を標準曲線に対してプロットし、次いで１０のＩＲスコアを有する対象と特定することができる。１０のＩＲスコアは、対象がインスリン抵抗性を有する確率が１０％であることを示す。或いは、値を標準曲線に対してプロットすることによって、３の予測Ｒｄ値を有する対象を、９０のＩＲスコアを有する対象として特定することができる。対象のスコアが９０であることは、対象がインスリン抵抗性を有する確率が９０％であることを示す。
【０１８４】
フェーズＩ臨床試験において２３人の男性及び女性の２型糖尿病患者から基線で収集された血清及び血漿サンプルを、表４のインスリン抵抗性バイオマーカー１〜２５を使用して分析した。この標的分析から得られたバイオマーカーのパネルの実測レベルを使用して、対象毎の予測Ｒｄ及び関連ＩＲスコア（ＩＲの確率）を計算した。これらの計算は、上記のモデルを計算し、図２に示される基準曲線上にプロットされた。図２に示されるように、このモデルによる予測値の大多数は、インスリン抵抗性対象に対する予想範囲内（Ｒｄ＝０から６）にあり、対象がインスリン抵抗性である確率を示した。結果は、アッセイの予測された感度及び特異度の範囲内であった。
【０１８５】
特定の対象にとって、予測Ｒｄ値と実測Ｒｄとの相関性は、非糖尿病コホートについて既に得られた相関性ほど高くなかった。順方向選択回帰モデルに実測Ｒｄ値を使用することによって別のモデルを展開した。実測Ｒｄと予測Ｒｄとの相関性を改善し、３つの変数（オレオイル−ＬＰＣ、クレアチン及びデカノイル−カルニチン）を有する精巧モデルを使用して中間絶対誤差を０．８１まで減じた。したがって、表４のバイオマーカー１〜２５は、糖尿病対象並びに前糖尿病対象におけるインスリン抵抗性を（例えば、バイオマーカーの１つ又は複数のモデル化を介して）予測するのに非常に有用である。
【０１８６】
３Ｂ：ＩＲスコアを生成するためのロジスティック回帰
確率スコアを計算するための別の方法としてロジスティック回帰分析を実施した。ロジスティック回帰は、例えば、Ｙ＝０をＲｄ≧６の事象とし、Ｙ＝１をＲｄ＜６の事象とする予測値を有するモデルの観点で確率をモデル化する。ロジスティック回帰モデルは、Ｐｒｏｂ（Ｙｊ＝１）＝ｅｘｐ（ｂ０＋ｂ１ｘ１＋ｂ２ｘ２＋．．．＋ｂｐｘｐ）／（１＋ｅｘｐ（ｂ０＋ｂ１ｘ１＋ｂ２ｘ２＋．．．．＋ｂｐｘｐ）（ｂｉはｉ番目の係数であり、ｘｉは、ｊ番目の対象についてのｉ番目の予測変数の値である）である。この方法をＩＲバイオマーカーパネルから生成されたモデルの１つで使用する例を以下に記載する。
【０１８７】
本実施例において、予測値は、Ｙ＝０をＲｄ≧６の事象とし、Ｙ＝１をＲｄ＜６の事象とするものであった。ロジスティック回帰モデルは、Ｐｒｏｂ（Ｙｊ＝１）＝ｅｘｐ（ｂ０＋ｂ１ｘ１＋ｂ２ｘ２＋．．．＋ｂｐｘｐ）／（１＋ｅｘｐ（ｂ０＋ｂ１ｘ１＋ｂ２ｘ２＋．．．．＋ｂｐｘｐ）（ｂｉはｉ番目の係数であり、ｘｉは、ｊ番目の対象についてのｉ番目の予測変数の値である）である。４０１人の対象のデータセットでは、リノレオイル−ＧＰＣの代わりに、オレオイル−ＧＰＣを含むモデルを選択した。パルミテートは、確率比試験（表１１）を使用すると有効でなかったため、それをモデルから削除した。モデルにＪＭＰ（ＳＡＳ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｉｎｃ．、ノースカロライナ州Ｃａｒｙ）を装備した。使用した係数を以下の表１０に示す。
【表１０】
2012522989.tif 000012
【表１１】
2012522989.tif 000013
【０１８８】
曲線下面積（ＡＵＣ）が０．８７１５５であった受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を図４に示す。
【０１８９】
以下のモデルを表５に記載されているコホートに使用して、所定の対象がインスリン感受性（ＨＩＧＨ）であるか、又はインスリン抵抗性（ＬＯＷ）であるかを判断した。
Ｐｒｏｂ（Ｒｄ＜６）＝ｅｘｐ（−８．３９９７＋０．２４１８×ＢＭＩ＋０．５７９１×２−ヒドロキシブチレート−０．１３１４×オレオイル−ＧＰＣ−１０．４６６７×デカノイルカルニチン＋０．１７８８×クレアチン）／（１＋ｅｘｐ（−８．３９９７＋０．２４１８×ＢＭＩ＋０．５７９１×２−ヒドロキシブチレート−０．１３１４×オレオイル−ＧＰＣ−１０．４６６７×デカノイルカルニチン＋０．１７８８×クレアチン）。
【０１９０】
このモデルを使用した結果を以下の表（表１２）に示す。ＬＯＷで示される対象は、インスリン抵抗性に対して「陽性」であり（即ち、対象はインスリン抵抗性であり）、ＨＩＧＨで示される対象は、インスリン抵抗性に対して「陰性である」（即ち、対象はインスリン感受性である）。
【表１２】
2012522989.tif 000014
【０１９１】
モデルは、６４％の感度、８７％の特異度、７４％のＰＰＶ及び８２％のＮＰＶを有する。
【０１９２】
（例４：予測Ｒｄ及び関連ＩＲスコアに基づく治療及び臨床試験に対する患者の等級分類）
ＩＲスコアに基づくインスリン抵抗性対象の特定を用いて、インスリン増感剤治療、空腹時血液サンプルによりＩＲ−Ｔ２Ｄ及びＩＲ前糖尿病を特定するための対象等級分類、並びにＩＲの測定のための対象を特定することができる。
【０１９３】
２型真性糖尿病（Ｔ２ＤＭ）予防試験は、予防の成功におけるインスリン増感剤の一貫した傾向によりＩＲの有効性を実証した。表４に記載されているバイオマーカー１〜２５を、インスリン増感剤ムラグリトザールを摂取した１６人の対象から収集された血漿サンプルにて測定した。サンプルをムラグリトザールとともに治療前（Ｃ−Ｍｕｒ＿１）及び治療後（Ｄ−Ｍｕｒ＿２）に収集した。図５に示されるように、表４のバイオマーカー１〜２５に基づいて測定された予測Ｒｄ（右パネル）の変化は、インスリン増感剤に対する治療により大きくなり、それは、ＨＩクランプによって測定された実Ｒｄ（左パネル）と一致する。
【０１９４】
４Ａ：インスリン増感剤類の薬物に対する高リスクＩＲ対象を特定するための予測Ｒｄ及びＩＲスコアの使用
以上に記載したように、対象のインスリン抵抗性が強いほど、対象のインスリン増感剤化合物に対する応答が強いことが知られる。したがって、ＩＲスコアの生成を用いて、インスリン増感剤組成物による治療のための高リスクＩＲ対象を特定することができる。
【０１９５】
例えば、本明細書に提供されるバイオマーカー及びモデルを使用して、インスリン増感剤治療に対する良好な候補であり得る対象を特定することができる。図１Ｂに示されるように、予測グルコース処理率が５以下である対象は、インスリン抵抗性である確率が７０％以上になる。次いで、当該個体をインスリン増感剤治療に選択するか、又は臨床試験への受入に選択することが可能である。
【０１９６】
４Ｂ：ＩＲバイオマーカーに基づく試験者の分類並びにＯＧＴＴ及びＦＰＧ試験結果との比較
表５に記載されているコホートから選択された４０１人の対象の各々についての２ｈ  ＯＧＴＴ及びグルコース処理（Ｍ）値を図１０にプロットした。そのデータは、いくつかのインスリン抵抗性（ＩＲ）の個体が２ｈ  ＯＧＴＴによって測定された正常な耐糖能（ＮＧＴ）を有し、耐糖能障害（ＩＧＴ）の対象の何人かが正常なインスリン感受性を有し得ることを示している。
【０１９７】
５９２人の対象の各々についての空腹時血漿グルコース及びＭ値を図１１にプロットした。そのデータは、空腹時血漿グルコースがＩＲ対象において正常なレベル内（≦１００ｍｇ／ｄｌ）であり得ることを示している。したがって、いくつかの個体は、正常なグルコースレベルを有するように思われるが、ＩＲ状態を考慮に入れると実際は前糖尿病である。また、空腹時血漿グルコース測定値に基づいて糖尿病及び前糖尿病に分類された対象の何人かは、インスリン感受性（即ち正常）であり得る。
【０１９８】
（例５：耐糖能及び２型糖尿病に対する現行の臨床試験に対するバイオマーカー及びアルゴリズムの比較）
ＩＲバイオマーカーモデルの性能と、表５に記載されている４０１人の対象のコホートにおけるＯＧＴＴ及びＦＰＧ試験の結果とを比較した。ＩＲバイオマーカーモデルは、現在使用されている臨床試験のどれよりも良好な感度、特異度、陽性予測値及び陰性予測値を有していた。ＩＲバイオマーカーと、インスリン抵抗性及び２型糖尿病を判定するために現在使用されている臨床アッセイとの比較の結果の概要を表１３に示す。
【表１３】
2012522989.tif 000015
【０１９９】
インスリン、グルコース処理率（Ｒｄ）、アディポネクチン、並びにＯＧＴＴ及びＨＯＭＡ−ＩＲ試験の結果について利用可能なデータを有する表５に記載の対象の部分集合からの血漿サンプルを、ＨＩクランプにより得られたグルコース処理率測定値であるＲｄとの相関性について評価した。３６９人の対象からの全部で３６９個の血漿サンプルを分析した。欠測値を有する対象を含めなかった。１４人の対象が、欠測空腹時インスリン値であり、２人のさらなる対象がアディポネクチンに対する欠測値であった。これらの結果、及びＩＲモデル：ＳＱＲＴＲＤ〜ＢＭＩ＋２ヒドロキシブチレート＋リノレエート（ｘ）＋リノリル＿ＧＰＣ＋デカノイルカルニチンを用いて同じ３６９人の対象について得られた結果を表１４に示す。ＩＲモデルは、Ｒｄに有意に関連づけられており（ｐ−値＝２．０１Ｅ−５４）、他のマーカー又はモデルのどれよりも良好なＲ値を示した。ＩＲモデルは、また、ＡＵＣ、感度、特異度、陰性予測値及び陽性予測値に基づく診断性能が他の試験のどれよりも良好であった。加えて、本明細書に提供されるバイオマーカー及びモデルは、ＨＩクランプよりグルコース処理率との類似の相関性を示す。
【表１４】
2012522989.tif 000016
【０２００】
（例６：肥満外科手術後のインスリン抵抗性の監視）
血漿サンプルを代謝プロファイリングのために３つの時点で１０５人の対象から収集した。血漿サンプルを基線（「Ａ」、手術前；ｎ＝４３）、手術後、体重減少前（「Ｂ」、手術の約３．４ヶ月後；ｎ＝２７）及び手術後、体重減少後（「Ｃ」、手術の約１６．４ヶ月後；ｎ＝３５）において収集した。高インスリン性正常血糖クランプ法によって測定すると、多くの対象について手術後及び体重減少前にインスリン感受性が向上している。図７に示されるように、これらの対象においてインスリン感受性が向上すると２−ヒドロキシブチレート（２ＨＢ）レベルが低下した。多くの対象では、インスリン感受性は体重減少前に向上し（図７、左パネル）、２ＨＢは肥満外科手術後に減少し（図７、右パネル）、その減少は、体重減少とともにより明白になる。加えて、ラクテートなどの代謝物質の比率は、当該明白な向上を有さない。
【０２０１】
２ＨＢに加えて、他のＩＲバイオマーカーのレベルも肥満外科手術後に変化する。以下の表（表１５）は、患者のインスリン抵抗性が軽くなった場合に、表４のバイオマーカー１〜２５のレベルが、手術後及び体重減少後に肥満外科手術対象において期待された変化を示すことを示している。
【表１５】
2012522989.tif 000017
【０２０２】
ＩＲモデルにＩＲバイオマーカー（表４Ａ及び４Ｂ）を使用して、基線（Ａ）及び体重減少後（Ｃ）における対象のグルコース処理率（Ｒｄ）を予測した。時点Ｃにおける対象の予測Ｒｄ（４．１４）は、時点ＡにおけるＲｄ（０．７８３）より大きく、予測値は統計的に有意であり（ｐ−値＝４．４５Ｅ−０９）、インスリンに対する対象の感受性が向上したこと、即ち対象のインスリン抵抗性がより軽くなったことを示していた。これは、以上に示されている高インスリン性正常血糖クランプデータで得られたインスリン感受性のＲｄ測定値と一致する。したがって、表４Ａ及び４ＢのＩＲバイオマーカーを使用して、生活様式介入、この場合は肥満外科手術の後の対象におけるインスリン抵抗性の変化を決定することができる。
【０２０３】
図６に示されるように、表４Ａ及び４Ｂに記載されているバイオマーカーのモデルを使用した予測Ｒｄは、ＨＩクランプを使用した実測Ｒｄと一致する。加えて、図６は、対象がインスリン抵抗性である基線（手術前）において予測Ｒｄが低く、対象のインスリン抵抗性がより軽い手術後、体重減少後（手術後）にそれらのレベルが高くなることを示している。
【０２０４】
（例７：生化学経路に影響を与えるＩＲ標的組成物の特定）
本出願に特定されているバイオマーカーを使用して、インスリン抵抗性に関連づけられるさらなるバイオマーカーを特定できる、又はバイオマーカーが関与する生化学経路（単数又は複数）に影響を与えることによって、開示されているバイオマーカーの１つ又は複数のレベルを改変することが可能な治療組成物を特定することができる。さらなるバイオマーカーを、所定の生化学経路又は関連経路における上流又は下流として、開示されているバイオマーカーに関連づけることができる。
【０２０５】
７Ａ：２−ヒドロキシブチレート
２−ヒドロキシブチレート（２ＨＢ）のレベルは、肥満外科手術後の対象において変化する。図７は、対象における２ＨＢのレベルが基線（Ａ）から手術後、体重減少後（Ｃ）にかけて低下することを示している。生化学物質２−ヒドロキシブチレート（２ＨＢ）及び関連生化学物質並びに生化学経路は、インスリン抵抗性に対するさらなるバイオマーカー、並びにＩＲ及び２型糖尿病の治療に有用な治療薬及び薬物標的を表す。２−ヒドロキシブチレートは、ケトン体と見なされず、アセチル−ＣｏＡに由来しない。３つの既知のケトン体は、アセトン、アセト酢酸及び３−ヒドロキシ酪酸である。２ＨＢは、アミノ酸（Ｍｅｔ、Ｔｈｒ、ａ−アミノブチレート）の分解の増大とともに見いだされる。２ＨＢは、慢性酸化応力の状態を通じての肝臓グルタチオン合成のマーカーである。
【０２０６】
生化学的に、２−ケトブチレートから直接生成されることが従来知られている２ＨＢは、アルファ−ケトブチレートとも呼ばれる（図８参照）。ホモシステインは、含硫基移動経路に誘導されて、グルタチオンレベルを維持するためのシステイン、及び２−ケトブチレートを形成する。２ＫＢは、また、トレオニン及びメチオニンの異化作用から形成される（図８）。図８に示される経路及び関連経路における基質及び酵素は、治療介入及び薬物標的の候補である。例えば、乳酸デヒドロゲナーゼ（ＬＤＨ）の阻害又はヒドロキシ酪酸デヒドロゲナーゼ（ＨＢＤＨ）若しくは分枝鎖アルファ−ケト酸デヒドロゲナーゼ（ＢＣＫＤＨ、以下参照）の活性化は、インスリン抵抗性の治療のための治療効果があることが証明され得る。
【０２０７】
同様に、２ＨＢは、クエン酸回路（ＴＣＡ回路）にも関与する。図８に示されるように、２ＨＢの生成は、例えば２ＫＢからＴＣＡ回路への流入量が低下すると増大する。したがって、エネルギー代謝のわずかな変化（例えばＮＡＤＨ／ＮＡＤ＋比の変化）は、ＴＣＡ回路流量に影響を与えるため、２ＨＢの生成を増大させることになる。乳酸デヒドロゲナーゼ（ＬＤＨ）レベルがインスリン抵抗性を通じて高くなり、糖尿病試験では筋肉におけるＬＤＨアイソザイム再分配も生じる。ＬＤＨ活性の過剰発現は、正常なグルコース代謝及び島ベータ細胞型におけるインスリン分泌に干渉する。したがって、ＴＣＡ回路における２ＨＢに関連する代謝物質、薬剤及び／又は因子もインスリン抵抗性のバイオマーカーとして有用である、或いはインスリン抵抗性の治療のための治療効果があることが証明され得る。
【０２０８】
加えて、２ＨＢに関連する代謝物質及び生化学経路は、本発明の方法に有用であり得る。例えば、３−メチル−２−オキソブチレート及び３−メチル−２−オキソバレレートなどのアルファ−ケト酸が有用であり得る。３−メチル−２−オキソブチレートレベルは、進行性のインスリン抵抗性の状態で高くなる。（バリンからの）３−メチル−２−オキソブチレート及び（イソロイシンからの）３−メチル−２−オキソバレレートの両方がｔ検定により有意である。
【０２０９】
また、デヒドロゲナーゼは、インスリン抵抗性などの状態とともに生じるエネルギー代謝の変化に特に感受性である（例えば、ＮＡＤＨによる阻害をもたらす）。したがって、インスリン抵抗性の状態では、高脂質酸化などの事象により、ＮＡＤＨ／ＮＡＤ＋比のわずかな上昇が見込まれ得る。
【０２１０】
（例８：ＬＣ−ＭＳ−ＭＳによるヒト血漿中のバイオマーカーのレベルの測定のための標的分析）
ＥＤＴＡヒト血漿中の、表１６Ａに記載されているバイオマーカーの各々を測定するための方法を展開した。ヒト血漿サンプルを内部標準でスパイクし、以下に記載されるようにタンパク質沈殿させた。遠心後、上澄みを除去し、４つの異なるクロマトグラフィーシステム（カラム／移動相の組合せ）を使用してＷａｔｅｒｓ  Ａｃｑｕｉｔｙ／Ｔｈｅｒｍｏ  Ｑｕａｎｔｕｍ  Ｕｌｔｒａ  ＬＣ−ＭＳ−ＭＳシステムに注入した。
【０２１１】
それぞれの親イオン又は生成物イオンのピーク面積をそれぞれの内部標準親イオン又は生成物イオンのピーク面積に対して測定した。各実験の直前に調製された補強検量標準から生成された加重線形最小二乗回帰分析を使用して定量を実施した。
【０２１２】
９６ウェルプレートの個々のウェルに試験サンプルを加えることによってサンプルを調製した。加えて、検量、ブランクサンプル、ブランク−ＩＳサンプル及び品質管理サンプルをも９６ウェルプレートに含める。混合検量スパイキング溶液を水に加えることによって検量標準を調製した。様々な化合物に対する検量標準標的濃度を表１６Ｂに示す。次いで、アセトニトリル／水／エタノール（１：１：２）をウェルの各々に加え、混合内部標準検量線用溶液を試験サンプルの各々、並びに対照、検量標準及びブランク−ＩＳサンプルに加える。メタノールを各サンプルに加え、少なくとも２分間にわたって激しく振り、数回にわたって逆さにして適正に混合させる。次いで、サンプルを、透明な上層が生成されるまで室温にて、５分間にわたって３０００ｒｐｍで遠心する。透明な有機性の上澄みを清浄なオートサンプラーバイアルに移し、以下に示すＬＣ−ＭＳ−ＭＳによる分析に使用した。
【０２１３】
ＬＣ−ＭＳ−ＭＳの計器条件：
化合物セット１（パルミテート（１６：０）、ドコサテトラエン酸、オレエート（１８：１（ｎ−９））＋１３５９、ステアレート（１８：０）、マルガレート（１７：０）、リノレエート（１８：２（ｎ−６））、リノレネート（１８：２（ｎ−６））、パミトレン酸、シス−１０−ヘプタデセン酸）：
化合物セット１に対する質量分光測定条件
ソースタイプ：ＨＥＳＩソース
モニタ：選択反応モニタリング（ＳＲＭ）、ネガティブモード
化合物セット１に対するクロマトグラフィー条件
移動相Ａ１：水／重炭酸アンモニウム、５００：１
移動相Ｂ１：ＡＣＮ／ＭｅＯＨ（１：１）
定組成：
【表１６】
2012522989.tif 000018
標的ニードル洗浄手順
強溶媒洗浄には０．５００ｍＬの標的洗浄量のイソプロパノールを使用し、弱溶媒洗浄後洗浄には水を使用する。
化合物セット２（２−ヒドロキシブチレート、３−メチル−２−オキソブチレート、３−ヒドロキシブチレート）：
化合物セット２に対する質量分光測定条件
ソースタイプ：ＨＥＳＩソース
モニタ：選択反応モニタリング（ＳＲＭ）、ネガティブモード
化合物セット２に対するクロマトグラフィー条件
移動相Ａ２：水０．０１％ギ酸
移動相Ｂ１：ＡＣＮ／ＭｅＯＨ（１：１）
勾配：
【表１７】
2012522989.tif 000019
標的ニードル洗浄手順
強溶媒洗浄には０．５００ｍＬの標的洗浄量のイソプロパノールを使用し、弱溶媒洗浄後洗浄には水を使用する。
化合物セット３（リノレオイル−リソ−ＧＰＣ、オレオイル−リソ−ＧＰＣ、パルミトイル−リソ−ＧＰＣ、ステアロイル−リソ−ＧＰＣ、オクタノイルカルニチン、デカノイルカルニチン、クレアチン、セリン、アルギニン、グリシン、ベタイン、グルタミン酸、トレオニン、トリプトファン、ガンマ−グルタミル−ロイシン、グルタミル−バリン）：
化合物セット３に対する質量分光測定条件
ソースタイプ：ＨＥＳＩソース
モニタ：選択反応モニタリング（ＳＲＭ）、ポジティブモード
化合物セット３に対するクロマトグラフィー条件
移動相Ａ２：水０．０１％ギ酸
移動相Ｂ２：ＡＣＮ／水（７００：３００）、３．２ｇのギ酸アンモニウム（＝５０ｍＭ）
勾配：
【表１８】
2012522989.tif 000020
標的ニードル洗浄手順
強溶媒洗浄には０．５００ｍＬの標的洗浄量のイソプロパノールを使用し、弱溶媒洗浄後洗浄には水を使用する。
化合物セット４（１，５−アンヒドログルシトール）：
化合物セット４（１，５−アンヒドログルシトール）に対する質量分光測定条件
ソースタイプ：ＨＥＳＩソース
モニタ：選択反応モニタリング（ＳＲＭ）、ネガティブモード
化合物セット４（１，５−アンヒドログルシトール）に対するクロマトグラフィー条件
移動相Ａ１：水／重炭酸アンモニウム、５００：１
移動相Ｂ１：ＡＣＮ／ＭｅＯＨ（１：１）
定組成：
【表１９】
2012522989.tif 000021
標的ニードル洗浄手順
強溶媒洗浄には０．５００ｍＬの標的洗浄量のイソプロパノールを使用し、弱溶媒洗浄後洗浄には水を使用する。
【表２０−１】
2012522989.tif 000022
【表２０−２】
2012522989.tif 000023
【表２１】
2012522989.tif 000024
【０２１４】
（例９：ＩＲをモデル化するためのさらなる統計分析におけるＩＲバイオマーカーの使用及び独立コホートにおけるモデルの評価）
表１６Ａに記載されている、１〜２４の番号が付されたバイオマーカーに対して展開された標的アッセイによるデータを使用して、連続モデル又は分類モデルによって対象のインスリン抵抗性状態を決定するために様々な統計技術（ベイジアン弾性ネット、線形回帰、ロジスティック回帰等）を使用した。線形回帰モデルの差異を用いて、２４の個々のバイオマーカー化合物の基線レベルを、個体毎に正常血糖高インスリン性クランプによって測定されたグルコース処理率（Ｍｆｆｍ又はＭｗｂｍで表されるＲｄ）に関連づけた。表３に記載されているコホートからの３９９人の非糖尿病対象を使用してモデルを生成した。
【０２１５】
表１７は、ＩＲバイオマーカーを使用して対象のインスリン抵抗性を決定するさらなるモデルを示す。表１７Ａ及び１７Ｂでは、バイオマーカーが第１列に記載され、モデル名及びモデル番号がそれぞれ第１及び第２の行に記載されている。示されている特定のバイオマーカーに対してデータ変換を実施した（例えば二乗、平方根等）。＊によって隔てられたバイオマーカーは、マーカーに対する値を乗じ、得られた積を示された係数とともにモデルに使用したことを示す。
【０２１６】
表１７Ａに記載されているＲｄ（Ｍｗｂｍ又はＭｆｆｍ）を予測するための連続モデルを生成するために３つの統計的方法を使用した。Ｒｄを予測するためのモデルを生成するための１つの統計的方法では、調整パラメータ１つのみが存在するように前のガンマが調整パラメータの１つに割り当てられたベイジアン弾性ネット法を利用した。第２の統計的方法では、多因子低減（ＭＤＲ）解析（Ｒｉｔｃｈｉｅら、２００１  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ６９：１３８〜１４７頁）と汎用多因子次元性低減（ＧＭＤＲ）解析（Ｌｏｕら、２００７  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｇｅｎｅｔｉｃｓ  ８０：１１２５〜１１３７頁）との組合せを使用して、化合物、及びインスリン抵抗性又はＲｄを予測する臨床共分散を特定した。変数選択に続いて、Ｓｔａｔａｖ１１（Ｄａｖｉｄｓｏｎ，Ｒ．，ａｎｄ  Ｊ．Ｇ．  ＭａｃＫｉｎｎｏｎ．１９９３．計量経済学における推定及び推論（Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｉｎ  Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ．）、Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ：Ｏｘｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ）を使用して最小二乗を最小化する最小二乗回帰を使用して、Ｍｆｆｍ又はＭｗｂｍで表されるＲｄを予測するためのモデルを生成した。最後に、順方向選択技術を使用する多重線形回帰を利用して、さらなる連続的モデルを生成した。
【０２１７】
統計分析を実施して、ＩＲの個体をＩＳの個体から区別するための様々な閾値を使用して対象をインスリン抵抗性対象又はインスリン感受性対象に分類するためのモデルを生成した。対象をインスリン抵抗性対象又はインスリン感受性対象に分類するための方法を、受信者動作特性（ＡＵＣ）曲線下面積の最適化に基づくロジスティック回帰を使用して生成した。ロジスティック回帰は、以上の例３Ｂにより詳細に記載されている。ロジスティック回帰を使用して、Ｒｄに対する様々なカットオフをモデル化した（Ｍｆｆｍ：除脂肪体重１ｋｇ当たり３７、３９、４５ｕｍｏｌ／分；Ｍｗｂｍ：４、４．５、５．６ｍｇ／ｋｇ／分）。この方法を利用するモデルを表１７Ｂに示す。
【０２１８】
対象の分類の別の手法は、ランダムフォレスト分析を使用することである。ランダムフォレストは、実験単位及び化合物の連続的サンプリングに基づいて一連の分類木を生成する。次いで、各測定値をすべての分類木による多数決に基づいて分類する。この方法を使用して生成されるモデルを表１７Ｂに示す。
【０２１９】
空腹時インスリンを考慮すると、ランダムフォレスト分析において際だつ４つの変数が存在する。複雑なフォレストを有するのでなく、Ｒ−パッケージに例えば「ｒｐａｒｔ」を使用して４つの個々の木を適合させる。Ｍ＿ｗｂｍ＜＝５．６と定義されるＩＲについて、４つの木を以下に記載する。
（１）ＢＭＩ＞＝２６．５５であれば、ＩＲである。
（２）ＡＨＢ＞＝５．０８０２であれば、ＩＲである。
（３）リノレオイルＧＰＣ＜１５．６０３５９であれば、ＩＲである。
（４）インスリン＞＝３５．９２５であれば、ＩＲである。
【０２２０】
ＩＲの確率を計算するのでなく、リスクスコアを計算することができる。満たされる（４）条件の各々に対して、１つの点を割り当てる（したがって、可能なスコアは、０、１、２、３、４である）。例えば、対象がＢＭＩ＝２５、ＡＨＢ＝５．２、リノレオイルＧＰＣ＝１７及びインスリン＝３６であるとする。そこで、スコアは０＋１＋１＋１＝３である。
【０２２１】
表５に記載されているコホートを使用すると、２〜４のスコアが「陽性」と見なされる場合は、トレーニングセットに対する統計値は、感度＝８３％、特異度＝８３％、ＰＰＶ＝７４％、ＮＰＶ＝９０％であり、試験セットでは、統計値は、感度＝７７％、特異度＝８４％、ＰＰＶ＝７５％、ＮＰＶ＝８６％であった。
【０２２２】
臨床パラメータである空腹時インスリンを、Ｒｄを予測するためのいくつかの連続モデル及びいくつかの分類モデルに変数として含めた。
インスリン抵抗性モデル
【表２２−１】
2012522989.tif 000025
【表２２−２】
2012522989.tif 000026
【表２２−３】
2012522989.tif 000027
【表２２−４】
2012522989.tif 000028
【表２３−１】
2012522989.tif 000029
【表２３−２】
2012522989.tif 000030
【表２３−３】
2012522989.tif 000031
【表２３−４】
2012522989.tif 000032
【表２３−５】
2012522989.tif 000033
【表２３−６】
2012522989.tif 000034
【表２４】
2012522989.tif 000035
【０２２３】
予測Ｒｄを、正常血糖高インスリン性クランプによって測定された実Ｒｄと比較することによって各モデルを性能について評価した。表１８Ａは、Ｒ二乗メトリックを使用する各連続モデルの性能の概要を示し、表１８Ｂは、分類モデルについて、曲線下面積（ＡＵＣ）、特異度、感度、陽性予測値（ＰＰＶ）及び陰性予測値（ＮＰＶ）を含む性能の概要を示す。
【表２５−１】
2012522989.tif 000036
【表２５−２】
2012522989.tif 000037
【表２５−３】
2012522989.tif 000038
【表２６−１】
2012522989.tif 000039
【表２６−２】
2012522989.tif 000040
【表２６−３】
2012522989.tif 000041
【表２６−４】
2012522989.tif 000042
【表２６−５】
2012522989.tif 000043
【表２６−６】
2012522989.tif 000044
【表２６−７】
2012522989.tif 000045
【表２６−８】
2012522989.tif 000046
【０２２４】
（例１１：ＩＲバイオマーカーの相関分析）
多くのバイオマーカー化合物を表１９及び表２０に示されるように関連づけた。表１９は、標的アッセイから得られた定量データに基づくバイオマーカーのペアワイズ相関分析を示す行列を含む。表２０は、標的アッセイがまだ展開されていない化合物についてのスクリーンデータのペアワイズ相関を含む。加えて、選択されたＩＲの臨床パラメータとバイオマーカーとの相関性を表２０に示す。関連づけられた化合物は、回帰モデルにおいてしばしば互いに排他的であるため、以上の表１７（モデルの表）に示されるものと類似の予測能力を有していた異なるモデルに使用され得る（即ち、相関性がある化合物の代わりに使用され得る）。
【表２７】
2012522989.tif 000047
【表２８】
2012522989.tif 000048
【０２２５】
（例１２：ＩＧＴの分類）
表４のバイオマーカー１〜２４を使用して、表２１に記載されている対象を耐糖能に応じて分類した。ＩＧＴが２時間ＯＧＴＴ＞＝１４０と定義づけられる経口グルコース負荷試験（ＯＧＴＴ）を使用して、対象を、正常な耐糖能（ＮＧＴ）又は耐糖能障害（ＩＧＴ）を有する対象に分類した。例８に記載されている標的分析法を使用して、表４のバイオマーカー１〜２４のレベルを、絶食対象から収集された血漿サンプル中で測定し、それらの結果を統計分析した。ｔ検定を使用して、バイオマーカーの統計的有意性試験を実施し、ランダムフォレスト分析を使用して対象をＮＧＴ又はＩＧＴに分類した。
【表２９】
2012522989.tif 000049
【０２２６】
ランダムフォレスト分析の結果は、ＮＧＴ対象及びＩＧＴ対象から収集したサンプル中のバイオマーカーを測定すると、分析にＢＭＩを含まない場合は約６３％の精度で、分析にＢＭＩを含む場合は約６４％の精度で対象をＮＧＴ又はＩＧＴに分類できることを示している。それらの結果を表２２の混同行列に示す。分析は、また、ＮＧＴ又はＩＧＴの対象を区別するためのバイオマーカーを最も重要なバイオマーカーから最も重要でないバイオマーカーまで順序づける。最も重要なバイオマーカーから最も重要でないバイオマーカーまでの順序は、２−ヒドロキシブチレート、クレアチン、パルミテート、グルタメート、ステアレート、アドレネート、オレイン酸、デカノイルカルニチン、リノレオイル−ＬＰＣ、オクタノイルカルニチン、３−ヒドロキシ−ブチレート、マルガリン酸、グリシン、オレオイル−ＬＰＣ、パルミトレイン酸、リノール酸、３−メチル−２−オキソ−酪酸、パルミトイル−ＬＰＣ、トリプトファン、セリン、アルギニン、トレオニン、リノレン酸、ベタインの順である。ＢＭＩを含む場合は、最も重要なバイオマーカーから最も重要でないバイオマーカーまでの順序は、２−ヒドロキシブチレート、クレアチン、ＢＭＩ、パルミテート、ステアレート、グルタメート、オレイン酸、アドレネート、デカノイルカルニチン、リノレオイル−ＬＰＣ、マルガリン酸、オクタノイルカルニチン、パルミトレイン酸、３−ヒドロキシブチレート、グリシン、オレオイル−ＬＰＣ、リノール酸、３−メチル−２−オキソ−酪酸、パルミトイル−ＬＰＣ、トリプトファン、リノレン酸、トレオニン、セリン、アルギニン、ベタインの順である。
【表３０】
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【０２２７】
また、ｔ検定を使用してそれらの結果を分析して、対象をＮＧＴ又はＩＧＴに分類するために最も有効なバイオマーカーを特定した。それらの結果を表２３に示す。
【表３１】
2012522989.tif 000051
【０２２８】
（例１３：ＩＲ関連障害への進行の予測）
表４に記載されているバイオマーカー１〜２４を使用して、正常血糖から血糖代謝異常に進行する表２４に記載の対象を特定した。例えば、対象は、徐々に血糖代謝異常になり、究極的にはＮＧＴからＩＧＴ及び／又は２型糖尿病に進行し得る。ＩＧＴが２時間ＯＧＴＴ＞＝１４０と定義づけられる経口グルコース負荷試験を使用して、対象を、基線において、そして３年後に再び正常な耐糖能（ＮＧＴ）又は耐糖能障害（ＩＧＴ）を有する対象に分類した。基線でのＯＧＴＴが１４０未満であり、３年時のＯＧＴＴが１４０以上であり、ＯＧＴＴ測定値の差が少なくとも１０単位である対象を「進行者」と定義し、両時点におけるＯＧＴＴが１４０未満である対象を「非進行者」（安定なＮＧＴ）と定義した。例８に記載されている標的分析法を使用して、表４のバイオマーカー１〜２５のレベルを、基線で絶食対象から収集した血漿サンプル中で測定し、それらの結果を統計分析した。ｔ検定を使用してバイオマーカーの統計的有意性試験を実施し、ランダムフォレスト分析を使用して、対象を「進行者」又は「非進行者」に分類した。
【表３２】
2012522989.tif 000052
【０２２９】
同様に、異脂肪血症のＩＲ関連障害に進行した対象を、３年結果データを使用して特定した。どの対象が各状態に進行するかを予測するバイオマーカーの能力を、基線サンプル中で測定されたバイオマーカーのレベルに基づいて測定した。バイオマーカーアッセイから得られた結果を、上記のｔ検定及びランダムフォレスト分析を使用して統計的に分析した。以下の表２５に記載のパラメータを使用して、３年結果データを測定した。
【表３３】
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【０２３０】
ランダムフォレスト分析の結果は、基線サンプル中のバイオマーカーを測定すると、分析にＢＭＩを含まない場合は約６４％の精度で、分析にＢＭＩを含む場合は約６５％の精度で、３年間で血糖代謝異常に進行する対象を予測できることを示している。それらの結果を表２６の混同行列に示す。分析は、また、血糖代謝異常に進行する対象を、進行しない（即ち正常血糖のままでいる）対象から区別するためのバイオマーカーを最も重要なバイオマーカーから最も重要でないバイオマーカーまで順序づける。最も重要なバイオマーカーから最も重要でないバイオマーカーまでの順序は、リノレオイル−ＬＰＣ、３−ヒドロキシ−ブチレート、トレオニン、クレアチン、ベタイン、パルミトイル−ＬＰＣ、オレオイル−ＬＰＣ、グリシン、２−ヒドロキシブチレート、グルタミン酸、オレイン酸、デカノイルカルニチン、オクタノイルカルニチン、トリプトファン、リノレン酸、マルガリン酸、パルミテート、リノール酸、セリン、アルギニン、ドコサテトラエン酸、ステアレート、３−メチル−２−オキソ−酪酸、パルミトレイン酸の順である。ＢＭＩを含む場合は、最も重要なバイオマーカーから最も重要でないバイオマーカーまでの順序は、リノレオイル−ＬＰＣ、３−ヒドロキシ−ブチレート、ベタイン、クレアチン、トレオニン、パルミトイル−ＬＰＣ、２−ヒドロキシブチレート、オレオイル−ＬＰＣ、グリシン、オレイン酸、デカノイルカルニチン、グルタミン酸、オクタノイルカルニチン、トリプトファン、マルガリン酸、リノレン酸、ＢＭＩ、パルミテート、リノール酸、セリン、ステアレート、ドコサテトラエン酸、アルギニン、３−メチル−２−オキソ−酪酸、パルミトレイン酸の順である。
【表３４】
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【０２３１】
また、ｔ検定を使用してそれらの結果を分析して、血糖代謝異常に進行する対象を予測するための最も有効なバイオマーカーを特定した。これらの結果を表２７に示す。
【表３５】
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【０２３２】
ランダムフォレスト分析の結果は、基線サンプル中のバイオマーカーを測定すると、分析にＢＭＩを含む、又は含まないで６０％を超える精度で、３年間で異脂肪血症に進行する対象を予測できることを示している。それらの結果を表２８の混同行列に示す。ＲＦ分析は、また、異脂肪血症に進行する対象を、異脂肪血症に進行しない対象から区別するためのバイオマーカーを最も重要なバイオマーカーから最も重要でないバイオマーカーまで順序づける。最も重要なバイオマーカーから最も重要でないバイオマーカーまでの順序は、３−ヒドロキシ−ブチレート、ドコサテトラエン酸、リノール酸、オレイン酸、パルミトレイン酸、オクタノイルカルニチン、パルミテート、デカノイルカルニチン、リノレン酸、ステアレート、トリプトファン、グルタミン酸、ベタイン、アルギニン、グリシン、オレオイル−ＬＰＣ、マルガリン酸、パルミトイル−ＬＰＣ、トレオニン、セリン、リノレオイル−ＬＰＣ、２−ヒドロキシブチレート、クレアチン、３−メチル−２−オキソ−酪酸の順である。ＢＭＩを含む場合は、最も重要なバイオマーカーから最も重要でないバイオマーカーまでの順序は、ドコサテトラエン酸、３−ヒドロキシブチレート、オレイン酸、リノール酸、パルミトレイン酸、オクタノイルカルニチン、デカノイルカルニチン、リノレン酸、トリプトファン、パルミテート、ステアレート、アルギニン、グリシン、パルミトイル−ＬＰＣ、オレオイル−ＬＰＣ、ベタイン、グルタミン酸、マルガリン酸、トレオニン、セリン、リノレオイル−ＬＰＣ、ＢＭＩ、２−ヒドロキシブチレート、クレアチン、３−メチル−２−オキソ−酪酸の順である。
【表３６】
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【０２３３】
また、ｔ検定を使用してそれらの結果を分析して、異脂肪血症に進行する対象を予測するための最も有効なバイオマーカーを特定した。これらの結果を表２９に示す。
【表３７】
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【０２３４】
本発明を詳細に、且つその具体的な実施形態を参照しながら説明したが、本発明の主旨及び範囲から逸脱することなく様々な変更及び修正を加えることができることが当業者に明らかになるだろう。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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