(57)【要約】個人の遺伝子型情報から集団のハプロタイプ頻度を算出し、このハプロタイプ頻度および遺伝子型情報からディプロタイプ分布を決定した。このディプロタイプ分布から個人のディプロタイプ形の推定が可能である。さらに推定されたディプロタイプ形を基にすることにより、個人が特定の表現型を持つ確率、特定の薬物に対する効果・副作用の確率などを算出することが可能となった。【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の工程（ａ）および（ｂ）を含む、集団における各個人のディプロタイプ分布を算出する方法。
（ａ）集団における各個人の遺伝子型情報から、該集団におけるハプロタイプ頻度を算出する工程、
（ｂ）工程（ａ）により算出されるハプロタイプ頻度、および各個人の遺伝子型情報から、各個人のディプロタイプ分布を算出する工程。
【請求項２】
個人のディプロタイプ分布を算出する方法であって、既に推定または決定された集団のハプロタイプ頻度、および該個人の遺伝子型情報から、該個人のディプロタイプ分布を算出する工程を含む方法。
【請求項３】
ハプロタイプ頻度の算出が、ＥＭアルゴリズムにより行われる請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ディプロタイプ分布の算出を、ベイズの定理または事後確率計算法により行う請求項１または２に記載の方法。
【請求項５】
遺伝子型情報が一塩基多型（ＳＮＰ）、マイクロサテライト多型、および挿入・欠失多型からなる群より選択される多型である、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
以下の工程（ａ）および（ｂ）を含む、個人が特定の表現型を示す確率を算出する方法。
（ａ）請求項１から５のいずれかに記載の方法によって個人のディプロタイプ分布を算出する工程、
（ｂ）既に推定または決定された、特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の表現型を示す確率を基に、工程（ａ）で算出されたディプロタイプ分布から個人が特定の表現型を示す確率を算出する工程。
【請求項７】
以下の工程（ａ）および（ｂ）を含む、個人に対し特定の薬物が有効である確率または副作用をきたす確率を算出する方法。
（ａ）請求項１から５のいずれかに記載の方法によって個人のディプロタイプ分布を算出する工程、
（ｂ）既に推定または決定された、特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の薬物に対し有効である確率または副作用をきたす確率を基に、工程（ａ）で算出されたディプロタイプ分布から個人が特定の薬物に対し有効である確率または副作用をきたす確率を算出する工程。
【請求項８】
以下の工程（ａ）および（ｂ）を含む、個人が疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出する方法。
（ａ）請求項１から５のいずれかに記載の方法によって個人のディプロタイプ分布を算出する工程、
（ｂ）既に推定または決定された、特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を基に、工程（ａ）で算出されたディプロタイプ分布から個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出する工程。
【請求項９】
コンピュータに請求項１の工程（ａ）および（ｂ）を実行させて、集団における各個人の遺伝子型情報から各個人のディプロタイプ分布を算出するためのプログラム。
【請求項１０】
コンピュータに請求項２に記載の方法を実行させて、個人の遺伝子型情報から該個人のディプロタイプ分布を算出するためのプログラム。
【請求項１１】
コンピュータに請求項６に記載の工程（ａ）および（ｂ）を実行させて、個人が特定の表現型を示す確率を算出するためのプログラム。
【請求項１２】
コンピュータに請求項７に記載の工程（ａ）および（ｂ）を実行させて、個人に対する特定の薬物の効果または副作用をきたす確率を算出するためのプログラム。
【請求項１３】
コンピュータに請求項８に記載の工程（ａ）および（ｂ）を実行させて、個人が疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出するためのプログラム。
【請求項１４】
請求項９から１３のいずれかに記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
以下の（ａ）〜（ｄ）の手段からなる、集団における各個人のディプロタイプ分布を算出するための装置。
（ａ）集団における各個人の遺伝子型情報が入力される入力手段、
（ｂ）各個人の遺伝子型情報から集団におけるハプロタイプ頻度を計算する演算手段、
（ｃ）集団におけるハプロタイプ頻度および各個人の遺伝子型情報から、各個人のディプロタイプ分布を計算する演算手段、
（ｄ）算出されたディプロタイプ分布を表示する表示手段。
【請求項１６】
以下の（ａ）〜（ｃ）の手段からなる、個人のディプロタイプ分布を算出するための装置。
（ａ）個人の遺伝子型情報および既に推定または決定された集団のハプロタイプ頻度が入力される入力手段、
（ｂ）個人の遺伝子型情報および既に推定または決定された集団のハプロタイプ頻度から、該個人のディプロタイプ分布を計算する演算手段、
（ｃ）算出されたディプロタイプ分布を表示する表示手段。
【請求項１７】
以下の（ａ）および／または（ｂ）のデータから構成される、機械に読み取り可能な媒体に保存されたデータベース。
（ａ）個人の遺伝子型情報から算出された、集団におけるハプロタイプ頻度のデータ
（ｂ）請求項１の工程（ｂ）により決定されるディプロタイプ分布のデータ
【請求項１８】
個人に適した医療を選択する方法であって、
（ａ）請求項７に記載の方法により、個人に対する特定の薬物が有効である確率または副作用をきたす確率を算出する工程、および
（ｂ）工程（ａ）により算出される確率に基づいて、該薬物を投与するか否か、または該薬物の投与量を決定する工程、を含む方法。
【請求項１９】
個人に適した医療を選択する方法であって、
（ａ）請求項８に記載の方法により、個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出する工程、および
（ｂ）工程（ａ）により算出される確率を基に、該疾患に対する治療または予防を行うか否か、または治療または予防の方法を決定する工程、を含む方法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、個人の遺伝子型情報からディプロタイプ形を推定する方法および装置、並びに推定されたディプロタイプ形の利用に関する。
背景技術
病気の有無、薬の効果または副作用の有無等、個人に属する性質であり、個人間に差が見られ、遺伝子多型に関係するものを表現型という。通常、どのような遺伝子領域についても、複数の一塩基置換（ＳＮＰ：ｓｉｎｇｌｅ  ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）、マイクロサテライト、挿入・欠失等の多型部位が近接して存在し連鎖しており、ハプロタイプを形成する。このハプロタイプに関するデータは、疾患関連遺伝子をマッピング、および疾病等の表現型となる個人の相対危険度を効率的に算出するためのマーカーの選択にとって重要である。
常染色体上の遺伝子部位については、個人は２つのハプロタイプを保有する。個人に属するこのような２つのハプロタイプの組み合わせをディプロタイプ形という。従って、個人ではディプロタイプ形が、その遺伝子領域の完全な情報を保有する。上記の表現型は個人のディプロタイプ形により確率的に決まる。しかし、家系データが無い場合、ゲノム遺伝子の解析により得られるデータは、複数の遺伝子座の遺伝子型である。遺伝子型とは通常、一遺伝子座における一塩基置換、マイクロサテライト、挿入・欠失等の父母それぞれに由来する２つの多型の組み合わせを指す。通常得られる連鎖する複数の遺伝子座における遺伝子型の個人情報が不完全な情報であるため、個人のディプロタイプ形の情報が得られれば、より正確に個人の遺伝情報を抽出でき、それに基づいてより正確に個人の表現型を予測できるものと期待される。こうして予測した表現型から、例えば、薬に対する効果や副作用等を予め推測することが可能である。また、特定の疾患等のように、現時点では確定できない場合であれば、推定されたディプロタイプ形に基づいて個人に有利な治療法の選択を行うことができる。
これまでに、集団におけるハプロタイプ頻度を算出することができるいくつかの方法、例えば、分析的な解法（Ｅｌａｎｄｔ−Ｊｏｈｎｓｏｎ  １９７１；Ｈｉｌｌ  １９７４；Ｙａｓｕｄａ  １９７８；Ｉｍａｎｉｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．１９９１）、逐次的ハプロタイプ推測アルゴリズム（Ｃｌａｒｋ  １９９０）または期待値・最大化（ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ−ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＥＭ））アルゴリズムに基づいた最大尤度算出法（Ｅｘｃｏｆｆｉｅｒ  ａｎｄ  Ｓｌａｔｋｉｎ  １９９５；Ｈａｗｌｅｙ  ａｎｄ  Ｋｉｄｄ  １９９５；Ｌｏｎｇ  ｅｔ  ａｌ．１９９５；Ｆａｌｌｉｎ  ｅｔ  ａｌ．２０００）が知られている。
しかしながら、このような方法で算出されるハプロタイプ頻度が正確であるかどうかについては明らかになっていない。また、個人の遺伝子型からディプロタイプ形を推定できる方法もこれまでのところ報告されておらず、効率的に個人のディプロタイプ形を推定できる方法の開発が期待されていた。
発明の開示
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、個人の遺伝子型情報からディプロタイプ形を推定する方法および装置を提供することにある。さらに本発明は、該方法により推定されたディプロタイプ形の利用を提供することをも目的とする。
本発明者らは、上記課題を解決すべく鋭意研究を行った。まず本発明者らは、集団における各個人のディプロタイプ形の推定を行い、推定されるディプロタイプ形が実際にインビトロ実験により決定したディプロタイプ形と一致するかどうかを検討した。本発明者らはＰＣＲによってスムーセリン（ｓｍｏｏｔｈｅｌｉｎ；ＳＭＴＮ）および血清アミロイドＡ（ＳＡＡ）遺伝子の一部を増幅し、増幅したセグメントをＤＨＰＬＣおよびＳＳＣＰに供することにより、各個人のディプロタイプ形を物理的に決定した。次に、個人の連鎖する複数の遺伝子座の遺伝子型情報を基に、集団におけるハプロタイプ頻度の算出を行った。この算出は、ＥＭアルゴリズムを用いて行った。算出されたハプロタイプ頻度および個人の遺伝子型情報を基に、個人におけるディプロタイプ形の確率分布（ディプロタイプ分布）を算出し、この分布が１つのディプロタイプ形に集中するかどうかを調べた。その結果、各個人のディプロタイプ分布はほとんどの場合において、１つのディプロタイプ形に集中することが判明した。一部の個人についてはディプロタイプ形は確率分布を示した。次いで、こうして求めたディプロタイプ形と、実際にインビトロ実験で決定したディプロタイプ形とを比較したところ、驚くべきことに、それぞれのディプロタイプ形は一致することが確認された。
このように、個人の遺伝子型情報から算出したハプロタイプ頻度を使用することにより、個人のディプロタイプ分布を算出することができた。このことは取りも直さず、個人の遺伝子型情報から個人のディプロタイプ形を推定することができたことを意味する。さらに、こうして推定されたディプロタイプ形は、非常に信頼性の高いものであると言える。
この方法により算出されるディプロタイプ分布には、種々の応用が考えられる。例えば、算出されるディプロタイプ分布と既に推定または決定された特定のディプロタイプ形の個人が特定の表現型を示す確率（浸透率）とから、個人が特定の表現型を示す確率を算出することが可能である。また、算出されるディプロタイプ分布と既に推定または決定された特定のディプロタイプ形の個人が特定の薬物に対し有効である確率または副作用を示す確率とから、個人の特定の薬物に対し有効である確率または副作用を示す確率を算出することも可能である。さらに、算出されるディプロタイプ分布と既に推定または決定された個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率とから、個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出することも可能である。このことは、特に、医師が個人に適した薬の選択、薬の投与量の選択、あるいは疾患の治療や予防の方法の選択を行う上で、即ち、テーラーメード医療を行う上で有効である。
また、本発明の方法により得られた集団におけるハプロタイプ頻度のデータ、ディプロタイプ分布のデータ、およびディプロタイプ形のデータを基に構築されたデータベースは、このようなテーラーメード医療を簡便かつ迅速に行うための重要な情報源となるものと考えられる。
即ち、本発明は、個人の遺伝子型情報からディプロタイプ形を推定する方法および装置、並びに推定されたディプロタイプ形の利用に関し、より具体的には、
〔１〕  以下の工程（ａ）および（ｂ）を含む、集団における各個人のディプロタイプ分布を算出する方法、
（ａ）集団における各個人の遺伝子型情報から、該集団におけるハプロタイプ頻度を算出する工程、
（ｂ）工程（ａ）により算出されるハプロタイプ頻度、および各個人の遺伝子型情報から、各個人のディプロタイプ分布を算出する工程、
〔２〕  個人のディプロタイプ分布を算出する方法であって、既に推定または決定された集団のハプロタイプ頻度、および該個人の遺伝子型情報から、該個人のディプロタイプ分布を算出する工程を含む方法、
〔３〕  ハプロタイプ頻度の算出が、ＥＭアルゴリズムにより行われる〔１〕に記載の方法、
〔４〕  ディプロタイプ分布の算出を、ベイズの定理または事後確率計算法により行う〔１〕または〔２〕に記載の方法、
〔５〕  遺伝子型情報が一塩基多型（ＳＮＰ）、マイクロサテライト多型、および挿入・欠失多型からなる群より選択される多型である、〔１〕から〔４〕のいずれかに記載の方法、
〔６〕  以下の工程（ａ）および（ｂ）を含む、個人が特定の表現型を示す確率を算出する方法、
（ａ）〔１〕から〔５〕のいずれかに記載の方法によって個人のディプロタイプ分布を算出する工程、
（ｂ）既に推定または決定された、特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の表現型を示す確率を基に、工程（ａ）で算出されたディプロタイプ分布から個人が特定の表現型を示す確率を算出する工程、
〔７〕  以下の工程（ａ）および（ｂ）を含む、個人に対し特定の薬物が有効である確率または副作用をきたす確率を算出する方法、
（ａ）〔１〕から〔５〕のいずれかに記載の方法によって個人のディプロタイプ分布を算出する工程、
（ｂ）既に推定または決定された、特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の薬物に対し有効である確率または副作用をきたす確率を基に、工程（ａ）で算出されたディプロタイプ分布から個人が特定の薬物に対し有効である確率または副作用をきたす確率を算出する工程、
〔８〕  以下の工程（ａ）および（ｂ）を含む、個人が疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出する方法、
（ａ）〔１〕から〔５〕のいずれかに記載の方法によって個人のディプロタイプ分布を算出する工程、
（ｂ）既に推定または決定された、特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を基に、工程（ａ）で算出されたディプロタイプ分布から個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出する工程、
〔９〕  コンピュータに〔１〕の工程（ａ）および（ｂ）を実行させて、集団における各個人の遺伝子型情報から各個人のディプロタイプ分布を算出するためのプログラム、
〔１０〕  コンピュータに〔２〕に記載の方法を実行させて、個人の遺伝子型情報から該個人のディプロタイプ分布を算出するためのプログラム、
〔１１〕  コンピュータに〔６〕に記載の工程（ａ）および（ｂ）を実行させて、個人が特定の表現型を示す確率を算出するためのプログラム、
〔１２〕  コンピュータに〔７〕に記載の工程（ａ）および（ｂ）を実行させて、個人に対する特定の薬物の効果または副作用をきたす確率を算出するためのプログラム、
〔１３〕  コンピュータに〔８〕に記載の工程（ａ）および（ｂ）を実行させて、個人が疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出するためのプログラム、
〔１４〕  〔９〕から〔１３〕のいずれかに記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、
〔１５〕  以下の（ａ）〜（ｄ）の手段からなる、集団における各個人のディプロタイプ分布を算出するための装置、
（ａ）集団における各個人の遺伝子型情報が入力される入力手段、
（ｂ）各個人の遺伝子型情報から集団におけるハプロタイプ頻度を計算する演算手段、
（ｃ）集団におけるハプロタイプ頻度および各個人の遺伝子型情報から、各個人のディプロタイプ分布を計算する演算手段、
（ｄ）算出されたディプロタイプ分布を表示する表示手段、
〔１６〕  以下の（ａ）〜（ｃ）の手段からなる、個人のディプロタイプ分布を算出するための装置、
（ａ）個人の遺伝子型情報および既に推定または決定された集団のハプロタイプ頻度が入力される入力手段、
（ｂ）個人の遺伝子型情報および既に推定または決定された集団のハプロタイプ頻度から、該個人のディプロタイプ分布を計算する演算手段、
（ｃ）算出されたディプロタイプ分布を表示する表示手段、
〔１７〕  以下の（ａ）および／または（ｂ）のデータから構成される、機械に読み取り可能な媒体に保存されたデータベース、
（ａ）個人の遺伝子型情報から算出された、集団におけるハプロタイプ頻度のデータ
（ｂ）〔１〕の工程（ｂ）により決定されるディプロタイプ分布のデータ
〔１８〕  個人に適した医療を選択する方法であって、
（ａ）〔７〕に記載の方法により、個人に対する特定の薬物が有効である確率または副作用をきたす確率を算出する工程、および
（ｂ）工程（ａ）により算出される確率に基づいて、該薬物を投与するか否か、または該薬物の投与量を決定する工程、を含む方法、
〔１９〕  個人に適した医療を選択する方法であって、
（ａ）〔８〕に記載の方法により、個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出する工程、および
（ｂ）工程（ａ）により算出される確率を基に、該疾患に対する治療または予防を行うか否か、または治療または予防の方法を決定する工程、を含む方法、を提供するものである。
本発明は、集団における各個人の遺伝子型情報から各個人のディプロタイプ形を推定する方法、即ち各個人のディプロタイプ分布の算出方法を提供する。本発明においてはまず、集団における各個人の遺伝子型情報から、該集団におけるハプロタイプ頻度を算出する（工程（ａ））。
「遺伝子型」とは一般に、ある遺伝子座におけるある個人の２つの対立遺伝子の組み合わせを言う。例えば、ある遺伝子座に多型部位が存在する場合、該多型部位に相当する２つの対立遺伝子の中の当該部位についての遺伝子の個人についての特徴を指す。本発明における遺伝子型情報とは、このような遺伝子型についての情報を意味する。本発明における遺伝子型情報は、複数の遺伝子型についての情報を含んでいてもよい。
本発明の遺伝子型情報となる遺伝子の特徴としては、例えば１塩基多型、マイクロサテライト、挿入／欠失等の変異を挙げることができる。本発明の遺伝子型情報には、前記の多型または遺伝子変異のうち、１つの種類に限定されず、複数の種類の多型または遺伝子変異が含まれていてもよい。
本発明の遺伝子型情報に複数の遺伝子座が含まれる場合には、これら遺伝子座は連鎖していることが好ましい。従って、本発明においては、予め連鎖していることが知られている遺伝子座について、遺伝子型情報を取得することが望ましいが、連鎖の有無が不明な場合もあり、必ずしもこの限りではない。
本発明において「ハプロタイプ」とは、連鎖する複数の多型等の部位について、それぞれの部位の対立遺伝子の１つずつの組み合わせをいう。通常、どのような遺伝子領域についても、複数の１塩基置換（ＳＮＰ；ｓｉｎｇｌｅ  ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）、マイクロサテライト、挿入／欠失等の多型部位が近接して存在し、連鎖しており、ハプロタイプを形成する。常染色体上の遺伝子部位については、個人は２つのハプロタイプを保有し、それぞれは、父、母に由来する。このような個人が保有する２つのハプロタイプの組み合わせを「ディプロタイプ形」という。
本発明における「集団」とは、遺伝子型情報を提供する個人の集まりを意味する。集団の人数は、本発明により推定されるディプロタイプ形の信頼性を高めるために、なるべく多くの人数から構成されることが好ましい。例えば、集団の人数が２５名（ハプロタイプ数は５０）以上であれば、希少なハプロタイプが集団に含まれない場合は、本発明の方法により比較的正確に個人のディプロタイプ形の推定を行うことができる。従って、本発明の集団は、２５名以上であることが好ましいが、集団を構成する人数は、特に制限されない。
また、集団は均一（遺伝的背景が近接）であることが好ましい。例えば、ディプロタイプ形の推定を行う個人が日本人であるならば、遺伝子型情報を取得すべき「集団」は、日本人から構成される集団であることが好ましい。集団が均一か否かについては、それぞれの遺伝子座において、ハーディー・ワインバーグ平衡が達成されているか否かを検定することにより調べることができる。
ハプロタイプは狭い遺伝子領域に含まれる場合は、世代交代によっても変化することは少ない。ハプロタイプは、その遺伝子領域内に交差が起きることにより変化するが、狭い遺伝子領域内に交差が起きる確率は極めて低い（１世代あたり、１００，０００  ｋｂに１回に過ぎない）からである。そのため特定の集団内、例えば日本人では、それぞれのハプロタイプの頻度が決まっている場合が多い。これをハプロタイプ頻度という。このハプロタイプ頻度は、集団ごとに異なる場合が多い。
本工程におけるハプロタイプ頻度の算出には、公知の方法を利用することができる。ハプロタイプ頻度の算出のための好ましい方法としては、例えば、ＥＭアルゴリズムに基づいた最尤法（Ｅｘｃｏｆｆｉｅｒ  ａｎｄ  Ｓｌａｔｋｉｎ  １９９５；Ｈａｗｌｅｙ  ａｎｄ  Ｋｉｄｄ  １９９５；Ｌｏｎｇ  ｅｔ  ａｌ．１９９５；Ｆａｌｌｉｎ  ｅｔ  ａｌ．２０００）、分析的解決法（ａｎａｌｙｔｉｃａｌ  ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ；Ｅｌａｎｄｔ−Ｊｏｈｎｓｏｎ  １９７１；Ｈｉｌｌ  １９７４；Ｙａｓｕｄａ  １９７８；Ｉｍａｎｉｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．１９９１）、および逐次的ハプロタイプ推測アルゴリズム（Ｃｌａｒｋ  １９９０）等の方法を挙げることができる。
ＥＭアルゴリズムを使用した場合、遺伝子型情報からハプロタイプ頻度を、例えば以下のようにして算出することができる。
ｎを座位数、ａｉをｉ番目の座位の対立遺伝子の数とすると、ｎ個の座位に関して、考えられるハプロタイプの総数はＮとなる。ここで、
2002086161.tif 000002
である。ｇを全員家系情報が無いｎ個の連鎖する座位の遺伝子型データが得られた個人の数とする。各個人について与えられた遺伝子型データについては、最大２ｎ−１個のディプロタイプ形が存在する可能性がある。ｆｉ，（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を集団内のｉ番目のハプロタイプの頻度とすると、ｆｉ≧０，（ｉ＝１，２，．．，Ｎ）であり、
2002086161.tif 000003
である。個人の遺伝子型データを与えると、集団がＨａｒｄｙ−Ｗｅｉｎｂｅｒｇ平衡を満たす場合、ディプロタイプ形の尤度を算出することができる。
ｆｉの最尤推定値、
2002086161.tif 000004
を算出するためのＥｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ−Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＥＭ）アルゴリズムの手順は次の通りである。
（１）集団の可能なハプロタイプを格納する記憶領域を設定し、可能な全てのハプロタイプ数をＴとする。最初の状態ではＴ＝０である。
（２）各個人について、すべての座位の与えられた遺伝子型を考慮し、可能なディプロタイプ形（２つのハプロタイプの組み合わせ。同じハプロタイプの組み合わせが１つのディプロタイプ形を形成することもあり得る）をリストアップする。
（３）この結果、個人に存在する可能なハプロタイプも決定される。このハプロタイプが集団の可能なハプロタイプを収納する記憶領域に無い場合は、これを新たな可能なハプロタイプとして追加し、集団のハプロタイプに番号をつけ、その上でＴを適当に増やす。
（４）次に、この個人について、既にリストアップした可能なディプロタイプ形を、集団の可能なハプロタイプの番号の組み合わせで表し（ディプロタイプ形は２つのハプロタイプの組み合わせ）、個人毎の可能なディプロタイプ形の記憶領域に記憶させる。
（５）全ての個人についての可能なディプロタイプ形と集団の可能なハプロタイプのリストアップが終わったら、ランダムな正の実数を変数としてｆｉ，（ｉ＝１，２，．．，Ｔ）に与える。ただし、
2002086161.tif 000005
前記のようにＴは集団について可能な全てのハプロタイプの数である。
（６）（４）で各個人について、リストアップした可能なすべてのディプロタイプ形（前記のように番号のついた集団の可能な２つのハプロタイプの組み合わせとして与えられている）については、それぞれを構成する２つのハプロタイプがある。個人のそれぞれのハプロタイプの事前確率を、そのハプロタイプに相当するｆｉとする。個人の特定の可能なディプロタイプ形が、ｉ，ｊ番目のハプロタイプにより構成されるとし、Ｈａｒｄｙ−Ｗｅｉｎｂｅｒｇ平衡を仮定すると、個人のディプロタイプ形の尤度は、ｉ≠ｊの時、２ｆｉｆｊ，ｉ＝ｊの時ｆｉ２である。個人についての可能な全てのディプロタイプ形の尤度よりベイズの定理から、それぞれのディプロタイプ形の事後確率を算出する。
（７）それぞれの個人について、可能な全てのディプロタイプ形の尤度よりベイズの定理から、それぞれのディプロタイプ形の事後確率を算出する。
（８）それぞれの個人について、可能なディプロタイプの事後確率、および結合尤度を、全ての個人について算出する。
（９）個人についての結合尤度を、全ての個人について乗じ、全ての個人のディプロタイプ形の尤度を算出する。
（１０）個人の可能なディプロタイプ形の事後確率より、それぞれのディプロタイプ形を形成するハプロタイプの番号を考慮して、それぞれのハプロタイプの集団全体での数の期待値を算出する。
（１１）このように算出されたそれぞれのハプロタイプの数の期待値を２ｇで除し、集団内の各ハプロタイプの頻度の期待値を算出する。
（１２）算出されたハプロタイプの頻度のうち、極めて頻度の低いものを（例えば、＜１０−４）集団の可能なハプロタイプを格納する記憶領域より除き、リストを作り直し、新たな集団の可能なハプロタイプ数Ｔを設定する。
（１３）ｆｉ，（ｉ＝１，２，．．，Ｔ）に（１１）で算出した各ハプロタイプの集団内での頻度の期待値を代入する。
（１４）（１３）の値を集団内でのハプロタイプの頻度として、（６）のステップに移行し、（６）から（１３）のステップをサイクルとして繰り返す。最終的に、あるサイクルで計算された全ての個人のディプロタイプ形の尤度が前のサイクルで計算された値より極めて小さい場合は、例えば、１０−５だけ上昇したに過ぎないような場合には、ここで終了し、尤度が近似的に収束したと判断する。
（１５）上記の計算の結果として、集団内でのハプロタイプの頻度の最尤推定値が得られる。これは即ち、最終サイクルでのステップ（１１）で算出される集団内での各ハプロタイプの頻度の期待値である。
本発明においては、次いで、工程（ａ）により算出されるハプロタイプ頻度、および各個人の遺伝子型情報から、各個人のディプロタイプ分布を算出する（工程（ｂ））。
本発明において「ディプロタイプ分布」とは、個人の遺伝子型情報を基に、個人のディプロタイプ形を確率的に予測し、個人毎に可能な全てのディプロタイプ形の確率（事後確率）を表したもの、即ち個人毎のディプロタイプ形の確率分布を意味する。従って、本発明において個人のディプロタイプ分布を算出するとは、即ち、個人のディプロタイプ形を推定することを意味する。
本工程におけるディプロタイプ分布の算出には、公知の方法を利用することができる。ディプロタイプ分布の算出のための方法としては、例えば、ベイズの定理、または事後確率計算法等を挙げることができる。具体的には、ディプロタイプ分布の算出のための方法として、以下の方法を例示することができる。即ち、工程（ａ）で算出された各ハプロタイプ頻度を事前確率として、ステップ（６）から（７）までのステップの計算を行い、各個人の可能なディプロタイプ形の事後確率を計算し、それをその個人のディプロタイプ分布とする。
例えば、個人の可能なｋ番目のディプロタイプ形をＤｋとし、このディプロタイプ形を形成するハプロタイプの組み合わせをＨｉ／Ｈｊとする。ここで、Ｈｉ，Ｈｊはそれぞれ集団内のｉ，ｊ番目のハプロタイプである。集団内のｉ，ｊ番目のハプロタイプの集団内の頻度の最尤推定値を
2002086161.tif 000006
とすると、この個人について、このディプロタイプ形Ｄｋの尤度Ｌｋを、以下のように算出する。
2002086161.tif 000007
この個人について可能な全てのディプロタイプ形の数をＭとする。この個人についてのｍ番目のディプロタイプ形Ｄｍの事後確率Ｐｍを以下のように算出する。
2002086161.tif 000008
これをｍ＝１，２，．．，Ｍについて算出し、これをこの個人についてのディプロタイプ分布とする。
一般にディプロタイプ分布は１つのディプロタイプ形に集中する場合が多いことが、本発明者らによって示された。従って、上記工程（ｂ）により算出されるディプロタイプ分布が１つのディプロタイプ形に集中する場合には、個人の有するディプロタイプ形は、この１つに集中したディプロタイプ形であるものと推定される。ディプロタイプ形が１つに集中しない場合には、複数のディプロタイプ形のそれぞれについて、個人が有する確率がディプロタイプ分布として算出される。例えば、ある個人についてディプロタイプ形Ａを有する確率はＸであり、ディプロタイプ形Ｂを有する確率はＹであると算出される。
また本発明におけるディプロタイプ分布の算出には、上記の方法により集団における各個人の遺伝子型情報から算出されるハプロタイプ頻度を用いる以外に、既に推定または決定されたハプロタイプ頻度を用いることもできる。従って、本発明は、個人のディプロタイプ分布を算出する方法であって、既に推定または決定された集団のハプロタイプ頻度、および該個人の遺伝子型情報から、該個人のディプロタイプ分布を算出する工程を含む方法を提供する。
「既に推定または決定された集団のハプロタイプ頻度」は、ディプロタイプ形の推定（ディプロタイプ分布の算出）を行う個人を含む集団についてのハプロタイプ頻度であることが望ましいが、該個人の遺伝子型情報が算出に使用されていないハプロタイプ頻度であってもよい。即ち、本発明の方法においては、予め推定または決定された集団のハプロタイプ頻度を用いることで、任意の個人について、該個人の遺伝子型情報のみで、ディプロタイプ形の推定を行うことができるという利点を有する。
「既に推定または決定された集団のハプロタイプ頻度」は、前記の本発明の方法、例えば、個人の遺伝子型情報からＥＭアルゴリズムに基づいた最尤法等により推定または決定されたものを使用することも可能である。
本発明の方法により算出されたディプロタイプ分布は、高い信頼性を有するため、これを用いて種々の応用が可能である。その一つの態様として、本発明の方法によって算出される個人のディプロタイプ分布、および既に推定または決定された特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の表現型を示す確率（浸透率）に基づいて、個人が特定の表現型を示す確率を算出する方法を提供する。
本発明において「表現型」とは、病気の罹患の有無、薬の効果の有無、薬の副作用の有無などの遺伝子のディプロタイプ形に関係する個人に属する性質であって、個人間で差があるものを意味する。本方法は、本発明の方法によって算出される個人のディプロタイプ分布と、既に推定または決定された特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の表現型を示す確率との比較に基づいて行う。例えば、ディプロタイプ形Ａを保有する個人について表現型Ｂを示す確率がＸであるという既に推定または決定された情報が存在する場合において、個人のディプロタイプ形がＡである（Ａの確率が１００％）と推定された場合（ディプロタイプ分布が１つにのディプロタイプ形Ａに集中した場合）、該個人が表現型Ｂを示す確率はＸであると算出される。
本発明の方法により、個人のディプロタイプ分布が１つのディプロタイプ形に集中しない場合は、個人が特定の表現型を示す確率を、例えば次のようにして算出することができる。個人がディプロタイプ分布に示される総数Ｍ個のディプロタイプ形、Ｄｋ，（ｋ＝１，２，．．，Ｍ）を持つとし、Ｄｋの事後確率をＰｋとする（ここでΣＰｋ＝１）。Ｄｋが表現型Ａを示す確率（即ち浸透率）がＡｋであると推定または決定されている場合、この個人が表現型Ａを示す確率Ｐａｆは次式のように算出される。
2002086161.tif 000009
本発明は、また、本発明の方法により算出されたディプロタイプ分布の利用の他の態様として、本発明の方法によって算出される個人のディプロタイプ分布、および既に推定または決定された特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の薬物に対し有効である確率または副作用をきたす確率に基づいて、個人に対し特定の薬物が有効である確率または副作用をきたす確率を算出する方法を提供する。
本方法においては、本発明の方法によって算出される個人のディプロタイプ分布と、既に推定または決定された特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の薬物に対し有効である確率または副作用をきたす確率との比較に基づいて上記確率の算出を行う。例えば、ディプロタイプ形Ａを有する個人について薬物Ｂに対し有効である確率と副作用をきたす確率がそれぞれＸ、Ｙである場合において、個人のディプロタイプ形がＡであると推定された場合（ディプロタイプ分布が１つにのディプロタイプ形Ａに集中した場合）には、該個人が薬物Ｂに対し有効である確率はＸであり、副作用をきたす確率はＹであると算出される。
本発明の方法により、個人のディプロタイプ分布が１つのディプロタイプ形に集中しない場合は、個人が特定の薬物に対して有効である確率、または副作用をきたす確率を、例えば次のようにして算出することができる。個人がディプロタイプ分布に示される総数Ｍ個のディプロタイプ形、Ｄｋ，（ｋ＝１，２，．．，Ｍ）を持つとし、Ｄｋの事後確率をＰｋとする（ここでΣＰｋ＝１）。Ｄｋが特定の薬物に対して有効である確率、または副作用をきたす確率がＥｋと推定または決定されている場合、この個人が特定の薬物に対して有効である確率、または副作用をきたす確率Ｐｅｆは次式のように算出される。
2002086161.tif 000010
本発明は、また、本発明の方法により算出されたディプロタイプ分布の利用の他の態様として、本発明の方法によって算出される個人のディプロタイプ形、および既に推定または決定された特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率に基づいて、個人が疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出する方法を提供する。
本方法は、本発明の方法によって算出される個人のディプロタイプ分布と、既に推定または決定された特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率との比較に基づいて行う。例えば、ディプロタイプ形Ａを有する個人が疾患Ｂを発症する確率または罹患している確率をそれぞれＸ、Ｙである場合において、推定された個人のディプロタイプ形がＡである場合（ディプロタイプ分布が１つにのディプロタイプ形Ａに集中した場合）、該個人が疾患Ｂを発症する確率はＸであり、罹患している確率はＹであると算出される。
本発明の方法により、個人のディプロタイプ分布が１つのディプロタイプ形に集中しない場合は、個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を、例えば次のようにして算出することができる。個人がディプロタイプ分布に示される総数Ｍ個のディプロタイプ形、Ｄｋ（ｋ＝１，２，．．，Ｍ）を持つとし、Ｄｋの事後確率をＰｋとする（ここでΣＰｋ＝１）。Ｄｋが特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率がＢｋと推定または決定されている場合、この個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率Ｐｂｆは次式のように算出される。
2002086161.tif 000011
また、本発明は、上記本発明の方法を実行するためのコンピュータプログラムを提供する。本発明のコンピュータプログラムには、下記（１）から（５）が含まれる。
（１）本発明の集団における各個人のディプロタイプ分布を算出する方法において、コンピュータに、集団における各個人の遺伝子型情報から該集団におけるハプロタイプ頻度を算出させ、算出させたハプロタイプ頻度および各個人の遺伝子情報から各個人のディプロタイプ分布を算出させるためのコンピュータプログラム。
（２）本発明の個人のディプロタイプ分布を算出する方法において、コンピュータに、既に推定または決定された集団のハプロタイプ頻度および個人の遺伝子型情報から該個人のディプロタイプ分布を算出させるためのコンピュータプログラム。
（３）本発明の個人が特定の表現型を示す確率を算出する方法において、コンピュータに、本発明の方法により個人のディプロタイプ分布を算出させ、既に推定または決定された特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の表現型を示す確率を基に、算出させたディプロタイプ分布から個人が特定の表現型を示す確率を算出させるためのコンピュータプログラム。
（４）本発明の個人に対し、特定の薬物が有効である確率または副作用をきたす確率を算出する方法において、コンピュータに、本発明の方法によって個人のディプロタイプ分布を算出させ、既に推定または決定された特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の薬物に対し有効である確率または副作用をきたす確率を基に、算出させたディプロタイプ分布から個人が特定の薬物に対し有効である確率または副作用をきたす確率を算出させるためのコンピュータプログラム。
（５）本発明の個人が疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出する方法において、コンピュータに、本発明の方法によって個人のディプロタイプ分布を算出させ、既に推定または決定された特定のディプロタイプ形を有する個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を基に、算出させたディプロタイプ分布から個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出させるためのコンピュータプログラム。
さらに本発明は、上記本発明のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。本発明の記録媒体は、汎用コンピュータが読み取り可能なものであって、本発明のコンピュータプログラムが記録されている。本発明の記録媒体は、可搬型または固定型の両方の媒体が含まれ、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＤＶＤ、ハードディスク、半導体メモリ等を挙げることができる。
また、本発明のプログラムは、上記可搬型記録媒体にプログラムを格納して売買したり、ネットワークを介して接続されたコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを通じて他のコンピュータに転送することもできる。本発明の処理工程を実行するコンピュータプログラムをユーザに提供する提供媒体は、様々な形式のコンピュータ読み出し可能媒体として頒布可能であって、本発明は実際の頒布のために使用される特定のタイプの媒体に関係なく適用される。
また本発明は、集団における各個人のディプロタイプ分布を算出するための装置を提供する。該装置は、集団における各個人の遺伝子型情報が入力される入力手段、各個人の遺伝子型情報から集団におけるハプロタイプ頻度を計算する演算手段、集団におけるハプロタイプ頻度および各個人の遺伝子型情報から各個人のディプロタイプ分布を計算する演算手段、および算出されたディプロタイプ分布を表示する表示手段を含む。
さらに本発明は、個人のディプロタイプ分布を算出するための装置を提供する。該装置は、個人の遺伝子型情報および既に推定または決定された集団のハプロタイプ頻度が入力される入力手段、個人の遺伝子型情報および既に推定または決定された集団のハプロタイプ頻度から該個人のディプロタイプ分布を計算する演算手段、および算出されたディプロタイプ分布を表示する表示手段を含む。
本発明の上記装置の好ましい態様は、本発明のプログラムをハードディスク装置等の補助記憶装置に格納されたコンピュータである。該プログラムには、ハプロタイプ頻度を算出するためのプログラム、ディプロタイプ分布を算出するためのプログラム、およびこれらのプログラムを制御するためのプログラムを内包する。ただし、既に推定または決定されたハプロタイプ頻度データの入力を行う場合には、ハプロタイプ頻度を算出するためのプログラムの内包を省略することができる。
図１には、本発明の装置のシステム構成図の一例を示す。入力手段１と表示手段２がバス線３に接続されている。一時記憶手段４は、入力されたデータ、および算出された数値データ等を一時的に記憶する。中央処理装置（ＣＰＵ）５は、本発明のプログラムの命令を受けて各種演算を行う。メインメモリ６には本発明の処理を実行するための各種プログラムが格納されている。このプログラムは、ハプロタイプ頻度算出プログラム６１、およびディプロタイプ分布算出プログラム６２、個人が特定の表現型を示す確率の算出プログラム６３、個人が特定の薬物に対し有効である確率または副作用をきたす確率の算出プログラム６４、個人が特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率の算出プログラム６５、およびこれらのプログラムを制御するためのプログラム６６に大きく分けられる。これらプラグラム６１〜６６を１つのプログラムにまとめることも可能である。なお、既に推定または決定されたハプロタイプ頻度が入力手段から入力される場合には、上記のハプロタイプ頻度を算出するためのプログラム６１の格納を省略することができる。また、個人のディプロタイプ頻度の算出を目的とする場合は、上記の６３〜６５のプログラムの格納を省略することができる。
図２は該装置により実行される処理のフローの一例である。まず、入力手段から個人の遺伝子型情報（単に「データ」と記載する場合あり）が入力される。既に推定または決定されたハプロタイプ頻度を使用する場合には、ハプロタイプ頻度の入力も行う。この遺伝子型情報、および必要に応じてハプロタイプ頻度は、キーボード等の入力手段から直接本発明の装置へ入力する以外に、遺伝子型情報および／またはハプロタイプ頻度が記録された可搬型記録媒体、ハードディスク等の固定型媒体、またはインターネットのデータバンク等の通信ネットワークから、モデム等の受信手段を利用してコンピュータに供給することが可能である。また、予め適当なデータをハードディスク等の固定型媒体に記憶させておき、該固定型媒体から、適宜ロードして使用することも可能である。入力されたデータはコンピュータのメインメモリまたは一時記憶手段に格納しておくことができる。
次いで、入力された個人の遺伝子型情報から、集団におけるハプロタイプ頻度を前記の方法で算出する。通常、この処理工程は、中央処理装置（ＣＰＵ）等の演算手段がメインメモリ中のハプロタイプ頻度算出プログラムの指令を受け、遺伝子型情報を読み出し、ハプロタイプ頻度の計算を行う。算出されたハプロタイプ頻度の算出結果は、コンピュータの記憶手段または一時記憶手段に格納され、ディプロタイプ分布の算出の際に利用される。なお本工程は、既に推定または決定されたハプロタイプ頻度が入力された場合には、省略することができる。
続いて、前記の方法に従い遺伝子型情報およびハプロタイプ頻度からディプロタイプ分布の算出を行う。この処理工程は、上記のようにして入力された遺伝子型情報と、入力あるいは記憶手段に格納されたハプロタイプ頻度を基に、中央処理装置（ＣＰＵ）等の演算手段がメインメモリ中のディプロタイプ分布算出プログラムの指令を受け計算を行う。
次いで、算出されたディプロタイプ分布が表示手段によって表示される。この表示手段には、ディスプレイ・モニタのほか、プリンター等も含まれる。
また、本発明の装置において、個人が特定の表現型を示す確率、特定の薬物に対し有効である確率または副作用をきたす確率、および特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率を算出させる処理のフローを図３に示す。この処理においては、図２で示した上記の各処理工程に加えて、入力手段から既に推定または決定された特定のディプロタイプ形を有する個人が（ａ）特定の表現型を示す確率、（ｂ）特定の薬物に対し有効である確率または副作用をきたす確率、（ｃ）特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率が入力される。さらに、これらの入力されたデータ、および上記の処理工程により算出されるディプロタイプ分布を基に、中央処理装置（ＣＰＵ）等の演算手段がメインメモリ中のプログラムの指令を受け、個人が（ａ）特定の表現型を示す確率、（ｂ）特定の薬物に対し有効である確率または副作用をきたす確率、（ｃ）特定の疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率の計算を行う。次いで、算出された各確率が表示手段によって表示される。
また本発明は、本発明のディプロタイプ分布を算出する方法における、（１）算出された集団におけるハプロタイプ頻度のデータ、および／または（２）算出されたディプロタイプ分布のデータから構成される、機械に読み取り可能な媒体に保存されたデータベースを提供する。
本発明のデータベースは、上記で示されるデータと併せて所謂データベーススキーマを含んでいてもよい。「データベーススキーマ」とは、データベースに蓄積されるデータの形式や対応の定義を与えるものであり、一般にデータベース言語により記述される。
本発明のデータベースは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に載せて配布・販売することもできる。あるいはデータベースが保存および維持されている場所に検索者からオンライン接続によって照会することもできる。ウェブブラウザーを用いたオンライン検索を行えるように、データベースをインターネット上で利用できるようにすることも可能である。例えば、データベースの照会によって得られるハプロタイプ頻度のデータに基づいて、本発明の方法により個人のディプロタイプ分布の算出を行うことができる。
また本発明は、個人に適した医療を選択する方法を提供する。その一つの態様は、上記本発明の方法を利用して算出された個人に対し特定の薬物が有効である確率または副作用をきたす確率に基づいて、該薬物を投与するか否か、または該薬物の投与量の決定を行う方法である。
例えば、上記方法によって算出された特定の薬物が有効である確率が高い場合には、該薬物の該個人に対する投与を行う。一方、算出された薬物が有効である確率が低い場合には、該薬物の投与を行わない。また、算出された副作用をきたす確率が高い場合には、薬物の投与を回避する、あるいは投与量を減少させる。算出された副作用をきたす確率が低い場合には治療的に有効な量の投与を行う。
本発明の個人に適した医療を選択する方法の他の一つの態様は、上記本発明の方法を利用して算出された個人が疾患を発症する確率または該疾患を罹患している確率に基づいて、該疾患に対する治療または予防を行うか否か、または治療または予防の方法の決定を行う方法である。
例えば、上記方法によって算出された個人が疾患を発症する確率が高い場合には、個人に対して該疾患の予防的治療を施す。発症する確率が低い場合には、特に治療を行わない。また、疾患を罹患している確率が高い場合には、医師による該疾患に伴う症状等についての詳しい診察を行い、適宜有効な治療を施す。疾患に罹患している確率が低い場合には、該疾患についての詳しい診察は行わなくともよい。
従来の医療では、ほとんど個人差を考慮しない画一的なレディメード医療と言われるものであった。本発明の上記方法により、個人間の遺伝的差異に基づく異なる体質に則した、きめの細かい治療薬の選択、用量等の処方および治療法の選択が可能となる。その結果、個々の患者に対しより高い効果を有する、もしくは副作用のより低い医療（テーラーメード医療）を施すことが期待される。
また、本発明により遺伝子型情報に基づいて個人のディプロタイプ形、またはディプロタイプ分布が求められ、これらのデータを基に該ディプロタイプ形を持った個人が特定の薬物に対して有効である確率（Ｒｅ）および副作用をきたす確率（Ｒｓ）が算出される。この２つの確率を患者に示すことにより、医師のアドバイスを参考にして該薬物の服用の有無を患者主導で決定することが期待される。
発明を実施するための最良の形態
以下、本発明を実施例により具体的に説明するが、本発明はこれら実施例に制限されるものではない。
〔実施例１〕  インビトロ実験によるｓｍｔｎ遺伝子におけるディプロタイプ形の決定
遺伝子における種々の多型の中で、２つの離れた領域、ｓｍｌｒ−１およびｓｍｌｒ−２を選択した。それぞれの領域には、２つ以上の多型遺伝子座を有する。この２つの領域について次のようなＰＣＲ法を利用した解析を行った。
図４はｓｍｔｎの物理マップを表す。ＰＣＲ増幅は、スタンダードバッファー（１０ｍＭのＴｒｉｓ−ＨＣｌ、ｐＨ８．３、５０ｍＭのＫＣｌ、１．５ｍＭのＭｇＣｌ２、０．００１％のゼラチン）、２００μＭの各ｄＮＴＰ、０．５μＭの各プライマー、０．５ＵのＡｍｐｌｉＴａｑ  Ｇｏｌｄポリメラーゼ（ＡＢＩ）およびゲノムＤＮＡ（５ｎｇ）を含む２０μｌ容量で行った。熱サイクルは９４℃、９分間の最初の変性、９５℃、３０秒の変性、ｓｍｌｒ−１では５４℃、１分間、ｓｍｌｒ−２では５６℃、１分間のプライマーアニーリング、および７２℃、１分間の伸長を３６サイクルとした。３６サイクル後、最後の伸長を７２℃において１５分間行った。ｓｍｌｒ−１のセンスおよびアンチセンスはそれぞれ５’−ＴＡＧＧＡＡＣＣＴＡＧＴＡＧＧＴＣＣＴＴＡ−３’（配列番号：１）、および５’−ＡＡＧＧＡＡＡＴＡＧＴＴＧＴＡＧＣＣＡＣＴＡ−３’（配列番号：２）であり、ｓｍｌｒ−２のセンスおよびアンチセンスはそれぞれ５’−ＡＣＴＧＣＣＴＣＣＧＴＧＣＣＡＴＴＴＧ−３’（配列番号：３）、および５’−ＣＡＧＡＴＣＣＡＧＴＡＡＧＣＣＴＣＡＣ−３’（配列番号：４）であった。ｓｍｌｒ−１領域は−４１１２６から−４０７８６までの３４１ｂｐであり、ｓｍｌｒ−２は−５３２６から−４９４７までの３８０ｂｐである。ＳＮＰｓの部位および種類を図４に示す。増幅した産物をＤＨ−ＰＬＣおよびダイレクトシーケンシングにより遺伝子型を決定した。ダイレクトシーケンシングは、ＰＣＲ産物Ｐｒｅ−Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇキット（ＵＳＢ）を用いて精製した後に、ＡＢＩ  Ｐｒｉｓｍ  Ｂｉｇ  Ｄｙｅ  Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ  Ｃｙｃｌｅ  Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ  Ｒｅａｄｙ  Ｒｅａｃｔｉｏｎ  Ｋｉｔｓ、およびモデル３７００  ＤＮＡシークエンサーを用いて行った。同じ増幅配列をＤＨＰＬＣにも適用した。ＤＨＰＬＣは、ディプロタイプ形を物理的に決定するために、製造業者の指示に従ってＷＡＶＥ  ＤＮＡ断片分析システム（Ｔｒａｎｓｇｅｎｏｍｉｃｓ）により実施した。同一染色体上の複数の多形遺伝子座は同一分子内でＰＣＲによって一体として増幅されるので、ハプロタイプをＤＨ−ＰＬＣによって求めることができる。
ハプロタイプは、センスおよびアンチセンスプライマーをそれぞれＦＡＭおよびＮＥＤによって標識した上記と同じプライマーを使用して、蛍光に基づいたＳＳＣＰによっても決定した。ＳＳＣＰのためのサンプルは上記のようにＰＣＲによって調製した。増幅産物を等量のシーケンシング緩衝液と混合し、熱変性し、ＡＢＩ  Ｐｒｉｓｍ  ３７７  ＤＮＡシークエンサーへ供し、Ｇｅｎｅ  Ｓｃａｎプログラムによって解析した。使用した分析用ゲルは、１×ＴＢＥ緩衝液を含有する４．５％ポリアクリルアミドゲル（アクリルアミド：ビスアクリルアミド比９９：１）であった。ＳＳＣＰの精度を増すために、解析はゲルにおいて１０％グリセロールについても実施した。全ての解析は２０℃で行った。
このようにして決定されたサンプル中の２つのハプロタイプから、各個人のディプロタイプ形が決定された。このように求めたハプロタイプ頻度は、３つの人種群全てについて連鎖不均衡がないと仮定したときに算出されるハプロタイプ頻度とは全く異なっていた。表１はスムーセリン（ｓｍｏｏｔｈｅｌｉｎ）遺伝子の２つの領域ｓｍｌｒ−１、およびｓｍｌｒ−２のインビトロ実験によって決定したハプロタイプの数および頻度と、ＥＭアルゴリズムによって算出した数および頻度の比較を表す。表２では、スムーセリン（ｓｍｏｏｔｈｅｌｉｎ）遺伝子の２つの領域ｓｍｌｒ−１（パネルＡ）およびｓｍｌｒ−２（パネルＢ）の物理的に求めた各ディプロタイプ形を有する個人の人数（左）、およびＥＭアルゴリズムによって算出した数（右）を表す。
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〔実施例２〕  ＥＭアルゴリズムによるハプロタイプ頻度の算出、およびｓｍｔｎについての各被検者のディプロタイプ分布の決定
ｓｍｔｎについてのデータは実施例１と同じものをハプロタイプ頻度の算出に使用した。３つの人種群のデータは別々に適用した。出力ファイルのデータから、ｓｍｌｒ−１およびｓｍｌｒ−２領域については、各被検者のディプロタイプ分布は例外なく１つのディプロタイプ形に集中していることが分かった。また、それはアフリカ系米国人被検者１人を除いて、３つの人種群全てについてインビトロ実験によって物理的に決定したものと全く同じであった。表２は各ディプロタイプ形を有する個人の人数を示す。表２で示すように、３つの人種群の被検者は、２つ以上のディプロタイプ形を持つディプロタイプ分布を示す者はいなかった。しかし、１人の被検者については、ディプロタイプ形が物理的に決定したものと異なっていた（１．１％）。結果として、ハプロタイプ頻度の期待値は、全ての人種群および２領域の両方について、サンプル中のハプロタイプの割合と非常に近い値であった。（表１）。
〔実施例３〕  集合データを使用したｓｍｔｎについての算出
２つ以上の人種群のデータを合わせてプログラムに適用した。ｓｍｌｒ−１のデータについては、全ての人種群からデータが得られるようにするために、２つのＳＮＰ遺伝子座（ｓｍｌｒ−１−２およびｓｍｌｒ−１−３）のみからのデータを使用した。ｓｍｌｒ−２のデータのハプロタイプ解析では、他の２つの遺伝子座のデータはアフリカ系米国人だけからしか入手できないため、３つのＳＮＰ遺伝子座（ｓｍｌｒ−２−３、−４および−６）のみのデータを使用した。
全ての場合において、各被検者のディプロタイプ分布は１つのディプロタイプ形に集中した。さらに、そのようなディプロタイプ形は、インビトロ実験によって物理的に決定したものと全く同じであった。３つの群の可能性のある全ての組み合わせ（４つの可能な組み合わせ）の結果は示していないが、表３は日本人および欧州系米国人の遺伝子型データの組み合わせの結果を示す。結果として、算出したハプロタイプ頻度はインビトロ実験によって得られたデータから算出した割合と全く同じであった。
2002086161.tif 000015
〔実施例４〕  インビトロ実験によって決定したｓａａ１における各被検者のハプロタイプ頻度、およびディプロタイプ形
ｓａａ１遺伝子内の２つの共通のＳＮＰ遺伝子座、ｓａａｓ−５およびｓａａｓ−６は、１回のＰＣＲ反応によって増幅することができる短い領域内に位置する（図５）ので、これらの遺伝子座を選択した。ＰＣＲの後、各個人のディプロタイプ形は、次の方法によって２つのハプロタイプを同定することにより決定した。
ＳＡＡ遺伝子については、遺伝子型データを６つのＳＮＰ遺伝子座の全てについて取得した。５つのＳＮＰ遺伝子座、ｓａａｓ−２、−３、−４、−５および−６はｓａａ１内にあり、残りのＳＮＰ遺伝子座のｓａａｓ−１は、ｓａａ１と密接にリンクしているＳＡＡ２遺伝子（ｓａａ２）内にある（図５）。それらのうち、２つの共通のＳＮＰ遺伝子座、ｓａａｓ−５およびｓａａｓ−６は近接して位置し、ＰＣＲ増幅ＤＮＡセグメント内で同時に分析することができる（Ｂａｂａ  Ｓ  ｅｔ  ａｌ．１９９５）。従って、２つのＳＮＰ遺伝子座（位置２９９５および３０１０）を含むｓａａ１の位置２９１９から５１８  ｂｐセグメントを、文献（Ｂａｂａ  Ｓ  ｅｔ  ａｌ  １９９５）に記載されている方法に従って、ＰＣＲにより増幅した。次いで、ＳＮＰｓを検出するために増幅したセグメントの塩基配列を決定した。増幅した配列をＢａｎ  ＩまたはＢｃｌ  Ｉによって消化して多型を確認した（Ｙａｍａｄａ  Ｔ  ｅｔ  ａｌ．１９９９）。増幅した配列を既に報告されている（Ｍｏｒｉｇｕｃｈｉ  Ｍ  ｅｔ  ａｌ．１９９９）１本鎖立体構造多型（ｓｉｎｇｌｅ  ｓｔｒａｎｄ  ｃｏｎｆｏｒｍａｔｉｏａｌ  ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ（ＳＳＣＰ））の手法に供した。これらの実験のデータは、同一染色体の２つの異なる部位の２つのＳＮＰｓを１つの分子中で増幅するので、各個人のディプロタイプ形を決定することが可能である。ＳＡＡ遺伝子のデータを使用した関連する研究が報告されているが、以前の検討ではハプロタイプの解析は行われていない（Ｍｏｒｉｇｕｃｈｉ  Ｍ  ｅｔ  ａｌ．１９９９，Ｍｏｒｉｇｕｃｈｉ  Ｍ  ｅｔ  ａｌ．２００１）。６つのＳＮＰ遺伝子座から得られたデータについては、ＥＭに基づいた計算によってのみ解析した。
こうして決定したハプロタイプ頻度は、３つの異なる日本人群全てについて連鎖不均衡が存在しないと仮定して算出したハプロタイプ頻度と全く異なっていた。表４は、インビトロ実験によって得たデータから算出したＳＡＡ遺伝子の領域のハプロタイプの数および頻度と、ＥＭ−アルゴリズムによって得た数および頻度との比較を示す。表５は、ＳＡＡ遺伝子の領域の物理的に決定した各ディプロタイプ形を有する個人の人数（左）、およびＥＭアルゴリズムによって算出した人数（右）を示す。
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〔実施例５〕  ＥＭアルゴリズムによるハプロタイプ頻度の算出、および各被検者のｓａａ１について決定したディプロタイプ分布
ｓａａ１についてのデータは実施例４と同じものをハプロタイプ頻度の算出に使用した。このとき、２つのＳＮＰ遺伝子座、ｓａａｓ−５およびｓａａｓ−６の遺伝子型データだけを入力ファイルに含めた。３つの群のデータ（すなわち、アミロイド群、ＲＡ群および対照群）を個別に適用した。出力ファイルのデータから、各被検者のディプロタイプ分布が１つのディプロタイプ形に集中することが分かり、これは３つの群全てにおいて、インビトロ実験によって物理的に決定したものと全く同じであった。各個人のディプロタイプ形は示していないが、３つの群の各個人については、２つ以上のディプロタイプ形を取ったり、または物理的に決定したディプロタイプ形と異なるディプロタイプ形へ集中したりすることはなかった（表５）。
結果として、ハプロタイプ頻度の期待値は、３つの群全てについてサンプル中のハプロタイプの割合と全く同じであった（表４）。
〔実施例６〕  集合データを使用したｓａａ１についての計算
全ての群のデータを合わせてプログラムに適用すると、各被検者のディプロタイプ分布は１つのディプロタイプ形に集中しており、これはインビトロ実験によって物理的に決定したものと同じだった。表６は、ＳＡＡ遺伝子の２つのＳＮＰ遺伝子座の領域において物理的に決定した各ディプロタイプ形を持つ、合わせた群の被検者の人数（左）およびＥＭアルゴリズムによって算出した人数（右）を示す。結果として、算出したハプロタイプ頻度はインビトロ実験によって得たデータから算出したものと全く同じであった。
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〔実施例７〕  ＳＡＡ遺伝子中の６つのＳＮＰ遺伝子座におけるハプロタイプ頻度の算出
アミロイド、ＲＡまたは対照群のＳＡＡ遺伝子中の６つのＳＮＰ遺伝子座、ｓａａｓ−１、−２、−３、−４、−５および−６の遺伝子型をＬＤＳＵＰＰＯＲＴプログラムに適用した。この場合、ＳＮＰ遺伝子座はＳＡＡ遺伝子のより広い領域に位置する（図５）。図５で示すように、ｓａａｓ−１はｓａａ２内に位置するが、他はｓａａ１内に位置する。算出した頻度は、連鎖不均衡がないものとを仮定した場合、算出したハプロタイプ頻度と全く異なっていた。表７は、対照被検者のＳＡＡ遺伝子の６つのＳＮＰ遺伝子座についてＥＭアルゴリズムによって算出したハプロタイプ頻度を示す。
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表８、９は、各群のＳＡＡ遺伝子の６つのＳＮＰ遺伝子座における各個人のディプロタイプ分布を示している。アミロイド群（パネルＡ）、ＲＡ群（パネルＢ）および対照群（パネルＣ）アミロイド群のうち、４３人中４２人（９７．７％）は１つのディプロタイプ形に集中するディプロタイプ分布を示した（表８、９）。１つの構造に集中していないディプロタイプ分布を持つ個人の人数、およびそれらの分布を表８、９の各パネルの下に示す。アミロイド、ＲＡおよび対照群については、それぞれ１／４３（２．３％）、２／５５（３．６％）または２／５８（３．４％）の個人のディプロタイプ分布が１つのディプロタイプ形に集中していなかった。表１０は、ＥＭアルゴリズムによって算出した各ディプロタイプ形を持つ、合わせた群における被検者の人数、およびＳＡＡ遺伝子の６つの遺伝子座の２つ以上のディプロタイプ形に集中するディプロタイプ分布を有する人数を表す。
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産業上の利用の可能性
本発明により、個人の遺伝子型情報からディプロタイプ形を推定する方法が提供された。本発明の方法により推定されるディプロタイプ形は高い信頼性を有する。本発明の方法においては、個人の家系データの無い場合においても、ディプロタイプ形の推定を効率的に行うことが可能である。本発明の方法により推定されたディプロタイプ形を利用すれば、簡便かつ迅速に個人の表現型を知ることができる。そして、個人が特定の薬物に対し有効である確率、個人が特定の薬物に対し副作用を示す確率、あるいは個人が特定の疾患を将来発症する確率または既に罹患している確率を算出することができる。このようにして算出された確率は、個人に薬が投与された際の効果の可能性や副作用のリスク、さらには特定の薬物投与の是非や、個人に適した薬物の投与量の判断ための重要な材料となりうる。本発明の方法により得られた、集団におけるハプロタイプ頻度のデータ、ディプロタイプ分布のデータ、あるいはディプロタイプ形のデータを基に構築されたデータベースは、このような判断のための重要な情報源となる。従って、本発明は、個人に最適な医療（テーラーメード医療）の基盤技術となりうるものである。
【配列表】
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【図面の簡単な説明】
図１は、本発明の装置のシステム構成を示す図である。
図２は、本発明の装置により実行される処理のフローの一例を示す図である。
図３は、本発明の装置により実行される処理のフローの一例を示す図である。
図４は、スムーセリン遺伝子のゲノム構造を模式的に描いた図である。
図５は、血清アミロイドＡ（ＳＡＡ）遺伝子のゲノム構造を模式的に描いた図である。
（符号の説明）
１  入力手段
２  表示手段
３  バス線
４  一時記憶手段
５  中央処理装置（ＣＰＵ）
６  メインメモリ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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