対象サンプルにおけるx種の異なるバイオマーカーのレベルを決定するステップを含み、バイオマーカーのレベルは、対象体がループスを有するかどうかの診断上の指標を提供し、xは1以上であり、およびx種の異なるバイオマーカーは、iKIT、iiC6orf93、iiiRPL34、ivDOM3Z、vCOPG2、viDNCLI2、viiRRP41、viiiFBXO9、ixRALBP1、xPIAS2、xiEEF1D、xiiCCNI、xiiiKATNB1、xivPOLR2E、xvCCT3、xviKIAA0643、xviiRPL37A、xviiiGTF2H2、xixMAP2K5、xxCDK3、xxiRPS6KA1、xxiiMARK4、xxiiiMTO1、xxivMGC42105、xxvNFE2L2、xxviWDR45L、xxviiSTK4、xxviiiPFKFB3、xxixNTRK3、xxxMLF1、xxxiTRIM37、xxxiiACTL7B、xxxiiiRPL18A、xxxivCKS1B、xxxvTUBA1、xxxviNME6、xxxviiSUCLA2、xxxviiiIGHG1、xxxixPRKCBP1、xlBAG3、xliTCEB3、xliiRPL15、xliiiSSX4、xlivMAP2K7、xlvEEF1G、xlviRNF38、xlviiPHLDA2、xlviiiKCMF1、xlixNUBP2、lVPS45Aに対する自己抗体から選ばれる、対象サンプルを分析するための方法。xは2以上である、請求項1の方法。xは10以上である、請求項2の方法。xは50以下である、いずれかの先行する請求項の方法。xは15以下である、請求項4の方法。方法はまた、対象体からのサンプルがANAおよびまたは抗DNA抗体を含有するか否かを定めるステップを包含する、いずれかの先行する請求項の方法。サンプルは体液である、いずれかの先行する請求項の方法。サンプルは血液、血清または血しょうである、請求項7の方法。対象体は、iループスについて発症前であるか、またはiiループスの臨床症状をすでに示す、いずれかの先行する請求項の方法。自己抗体の存在は免疫アッセイを用いて定められる、いずれかの先行する請求項の方法。免疫アッセイは、i表1に挙げる配列番号によってコードされるアミノ酸配列に対して少なくとも90の配列同一性を有するか、およびまたはii表1に挙げる配列番号によってコードされるアミノ酸配列からの少なくとも1のエピトープが含まれるアミノ酸配列を含む抗原を利用する、請求項10の方法。免疫アッセイは、第1領域および第2領域を有する融合ポリペプチドを利用し、第1領域はサンプルにおいて自己抗体と反応することができ、および第2領域は融合ポリペプチドを基材上に固定するために基材と反応することができる、請求項10または請求項11の方法。対象体はヒト男性である、いずれかの先行する請求項の方法。方法は、対象サンプルにおけるバイオマーカーのレベルを、iループスを有する受動体からのサンプルおよびまたはiiループスを有さない受動体からのサンプルにおけるレベルと比較することを伴う、いずれかの先行する請求項の方法。方法は、サンプルにおけるバイオマーカーのレベルを、ループスを有する受動体およびループスを有さない受動体の間を区別するために測定したレベルを用いる分類アルゴリズムによって分析することを伴う、いずれかの先行する請求項の方法。2以上の異なるバイオマーカーは、次のものである、請求項2乃至15のいずれか一項の方法。2つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表2から選ばれるバイオマーカーおよびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。2つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表2から選ばれるバイオマーカーおよびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる2つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。3つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表3から選ばれる2つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。3つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表3から選ばれる2つのバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる3つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。4つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表4から選ばれる3つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。4つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表4から選ばれる3つのバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる4つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。5つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表5から選ばれる4つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。5つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表5から選ばれる4つのバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる5つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。6つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表6から選ばれる5つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。6つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表6から選ばれる5つのバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる6つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。7つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表7から選ばれる6つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。7つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表7から選ばれる6つのバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる7つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。8つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表8から選ばれる7つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。8つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表8から選ばれる7つのバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる8種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。9つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表9から選ばれる8つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。9つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表9から選ばれる8つのバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる9つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。10種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表10から選ばれる9つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。10種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表10から選ばれる9つのバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる10種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。11種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表11から選ばれる10種のバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。11種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表11から選ばれる10種のバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる11種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。12種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表12から選ばれる11種のバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。12種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表12から選ばれる11種のバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる12種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。13種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表13から選ばれる12種のバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。13種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表13から選ばれる12種のバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる13種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。14種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表14から選ばれる13種のバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。14種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表14から選ばれる13種のバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる14種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。15種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表15から選ばれる14種のバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。15種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表15から選ばれる14種のバイオマーカーの群およびii表1またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表16から選ばれる15種の異なるバイオマーカーの群を含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる15種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。1以上の表1バイオマーカーのレベル群の決定を可能にする、ループスの診断において用いるための判断デバイス。固形基材上に固定された複数の抗原をアレイとして含む、請求項17のデバイス。表1に挙げるすべての抗原に対する自己抗体を検出するための抗原を含む、請求項18のデバイス。表17に挙げるすべての抗原に対する自己抗体を検出するための抗原を含む、請求項19のデバイス。アレイは1以上のコントロールポリペプチドを含む、請求項18~20のいずれか一項のデバイス。1以上の抗ヒト免疫グロブリン抗体群を含む、請求項21のデバイス。抗原の1以上の反復を含む、請求項16乃至22のいずれか一項のデバイス。請求項17乃至23のいずれか一項のデバイスを用いる、請求項1から15までのいずれか一項の方法。対象体がループスを有するか否かを判断するための方法において、改善は、対象体からのサンプルにおいて表1のy種のバイオマーカー群のレベル群を定めることからなり、yは1以上であり、およびバイオマーカー群のレベル群は対象体がループスを有するかどうかの診断上の指標を提供することである。表17においてできれば表1に挙げる抗原を認識するヒト抗体。ループスは、男性においてよりも女性においておよそ10倍さらに頻繁に発生する。それはまた、関節リウマチRA、多発性筋炎皮膚筋炎PMDM、全身性硬化症SSCまたは強皮症、硬皮症、シェーグレン症候群SSおよび様々な形態の脈管炎を含む結合組織疾患として知られる密接に関連する障害のファミリーの一部分である。これらの疾患は、多数の臨床的な徴候および異常を共有する。ループスに罹患している対象体は、多様なさまざまな症状を呈することがあり、その多くは、特発性血小板減少性紫斑病などのような他の結合組織疾患、フィブロマルジアfibromalgia、線維腫疼痛、皮膚筋炎または血液学的状態において発生する。したがって、診断は興味深いものでありうる。ループスのための正確な診断を得るためには平均4年が費やされ、それは、ある程度には、症状の範囲および複雑さおよび他の考えられる原因を斟酌する必要性のためである。TheAmericanCollegeofRheumatologistsジアメリカンカレッジオブリューマトロジスツは、臨床試験における患者の含有物について、ループスの診断を支援する11の基準を確立し、ループス活性を評価するためにSLE疾患活動係数SLEDiseaseActivityIndex、SLEDAIを開発した。病歴、対象体の齢および性別および理学的検査を考慮することに加え、また、多数の実験室でのテストを診断において利用することができる。これらは、抗核抗体ANAの存在についてのテストおよび抗DNA、抗Sm、抗RNP、抗RoSSA、抗LbSSBおよび抗カルジオリピン抗体などのような他の自己抗体についてのテストが含まれる。他の診断ツールには、血清補体価レベル、尿分析についてのテスト、および影響を受けた器官の生検が含まれる。これらの基準の若干については、ループスにとって非常に特異的であるが、感度が不十分で、しかも、これらのテストはいずれも確定診断を提供せず、それで、専門家による臨床的判断を可能にするために、複数の異なるテストの結果が統合されなければならない。たとえば、ANAテストの陽性は感染またはリウマチ性疾患が原因で生じることがあり、それでループスを有さない健康な人でさえテストの陽性がありうる。ANAのテストは高感度93を有するが、特異性が低い571。二本鎖DNAおよびまたはヌクレオソームに対する抗体は、50年以上にわたりループスと関係があるとされており、活性なループスは、一般的にIgGと関係付けられる。抗DNAのためのファーテストFarrtestの感度および特異性は、それぞれ、788および909である2。したがって、複数の自己抗体種の状態は、受動体患者のループスの状態に関する情報を提供することがあるが、現在までのところ、これらの臨床分析が断片的な形式で個別に実行されていることは明らかである。ループスに対する高い感度および特異性の双方を提供する統一されたテストの必要性は明らかである。多くの自己抗体種はループスと関連して記載されており3、およびそれらの同種抗原cognateantigensには、非常に多くのクラスのタンパク質、核などのような細胞内器官およびリン脂質やDNAなどのような非タンパク質種が含まれる。たびたび、その抗原は、分子レベルで、例としては、抗ミトコンドリア抗体にて、不完全にしか説明されないか、または特徴付けられないかのいずれかである。正しい診断を得るための課題を考えると、ループスの非侵襲的な診断を可能にするためのより一層良好な特異性および感度を有する新しい、または改良されたインビトロでのテストの必要性がある。そのようなテストは、ループスを診断する方法において、ループス、その無症状または発症前presymptomatic、前駆症状性のループス、またはループスに対する傾向の初期の検出のために、またはループスの進行またはフレアに対する寛解からのトランジション移行またはその逆、またはそれらの治療上の処置の有効性を監視するために使用することができるバイオマーカーに基づきうる。そのような改良された診断方法は、誤診断による不要な介入を減少させながら、ループスの初期の積極的な管理を可能にすることによって、有意な臨床上の利益を提供する。本発明のひとつの目的はこれらの要求を満たすことにある。本発明を開示する。本発明は、ループスおよび一定の自己抗原に対する自己抗体のレベルの間の相関関係の識別に基づく。本発明者らは、対象体がループスを有することを示すために自己抗体のレベルを用いることができる抗原を識別した。これらの抗原に対する自己抗体が、ループスを有する対象体およびループスを有さない対象体において有意に異なるレベルで存在し、そしてそれで、自己抗体およびそれらの抗原はループスのバイオマーカーとして機能する。対象体サンプルにおけるバイオマーカーの検出はこのようにして、ループスの診断、予後およびモニタリングを改善するために使用することができる。有利には、本発明は、ループスおよび他の自己免疫疾患、特に、関節リウマチRA、多発性筋炎皮膚筋炎PMDM、全身性硬化症SScまたは強皮症、硬皮症、シェーグレン症候群SSおよび炎症および同様な症状が普通にある脈管炎などのような他の結合組織疾患の間を識別するために用いることができる。本発明者らは50のそのようなバイオマーカーを確認し、そして本発明は、抗原複数も可能であり、以下単に群と表すことがある。に対する自己抗体のレベル群およびまたは抗原群それ自体のレベル群を測定することによってループスの診断を支援するために、これらのうちの少なくとも1つを用いる。バイオマーカーは、i表1での抗原に結合する自己抗体およびまたはii表1での抗原であってよいが、好ましくは前者である。このようにして、本発明は、対象サンプルを分析するための方法を提供するものであり、それはサンプルにおいて表1のバイオマーカーのレベル濃度を定めるステップを含み、そこではバイオマーカーのレベルは対象がループスを有するかどうかの診断上の指標を提供する。単一の表1のバイオマーカーの分析を実行することができ、および自己抗体抗原の検出は、他の表1のバイオマーカーのいずれかを考慮しなくとも、ループスのための有用な診断上の指標を提供することができる。しかし、診断の感度および特異性は複数のバイオマーカーについてのデータを組み合わせることによって改善することができる。したがって、1よりも多くの表1のバイオマーカーを分析するのが好ましい。2またはそれよりも多く2以上の異なるバイオマーカーパネルの分析は、単一のバイオマーカーの分析に比べて診断の感度およびまたは特異性を向上させることができる。パネルにおける各々の異なるバイオマーカーは表1において異なる列に示され、すなわち、表1において挙げる抗原に結合する自己抗体および抗原それ自体の双方を測定することは、パネルよりはむしろ単一のバイオマーカーの測定である。したがって、本発明は、表1のx種の異なるバイオマーカーのレベルを定めるステップを含む対象サンプルを分析するための方法を提供し、そこでは、バイオマーカーのレベルは対象体がループスを有するかどうかの診断上の指標を提供する。xの値は、2またはそれよりも多くのものであり、例は、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15またはそれよりも多いたとえば50まで。これらのパネルは、i表1における50のバイオマーカーの任意の特定の1つを、ii表1における他の49のバイオマーカーのいずれかと組み合わせて含むことができる。適切なパネルは以下に説明するが、特に関心があるパネルには、表2から16まで表2乃至16において挙げるものが含まれる。好適パネルは2乃至15のバイオマーカーを有し、それはそれらの>15を使用しているものは、感度および特異性を少し追加するからである。表1のバイオマーカーは、1またはそれよりも多くの、次の、すなわち、aループスについての既知のバイオマーカーであり、自己抗体または抗原であっても、またはそうでなくてもよいバイオマーカー、およびまたはbサンプルが採取された対象についてのその他の情報、例は、齢、遺伝子型遺伝的変異は自己抗体プロファイルに影響を与えることがある4、体重、他の臨床的に関連するデータまたは表現型情報、およびまたはcループスについての他の診断上のテストまたは臨床上の指標と組み合わせて使用することができる。かかる組合せは診断の感度およびまたは特異性を向上させることができる。そのようにして、本発明は対象サンプルを分析するための方法を提供し、それは、以下の決定をするステップを含む、すなわち、ay種の表1バイオマーカー群のレベル群であり、バイオマーカーのレベルは、対象がループスを有するかどうかの診断上の指標を提供するレベル群であり、およびまた次の1またはそれよりも多くのもの、すなわち、b対象体からのサンプルが、ANA、抗スミス、抗dsDNA、抗リン脂質、抗ssDNA、抗RNP、抗Ro、抗Lb、抗カルジオリピスcardiolipis、およびまたは抗ヒストンおよび随意に、任意の他の既知のバイオマーカー、例は、上記参照を含む自己抗体からなる群より選ばれる既知のバイオマーカーを含むか否かであり、そこでは、既知のバイオマーカーの検出は、対象体がループスを有するかどうかの第二の診断上の指標を提供するものであり、c対象体が、梅毒、漿膜炎、胸膜炎、心膜炎、口腔潰瘍、2以上の末梢関節の非びらん性関節炎、光線過敏症、溶血性貧血、白血球減少症、リンパ球減少症、血小板減少症、低補体血症、腎障害、発作、精神病、頬部発疹、およびまたは円盤状発疹discoidrashについての偽陽性血清検査の1以上を有するか否かであり、そこでは、これらのための陽性テストは、対象体がループスを有するかどうかの第三の診断上の指標を提供するものであり、d対象の齢および性別であり、および被写体がループスを有するかどうかの集約判断指標を提供するために、異なる診断上の指標を組み合わせることである。aおよびbで使用されるサンプルは同じでも異なってもよい。yの値は、1以上であり、例は、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15たとえば50までである。本発明は、y>1であるとき、表1の異なるバイオマーカーのパネルを用いる。また、本発明は、対象体がループスを有するか否かを判断するための方法において、改善が、対象からのサンプルにおいて、表1のy種のバイオマーカー群のレベル群を定めることからなり、そこでは、バイオマーカー群のレベル群は、対象がループスを有するかどうかの診断上の指標を提供する。また、本発明は、対象体がループスを有すると判断するための方法を提供し、その方法は、以下のステップを含む。すなわち、i対象体からのサンプルにおいて表1のy種のバイオマーカーのレベルを定めること、およびiiステップiからの決定を、ループスを有さない対象体からのサンプルから得られたデータおよびまたはループスを有する対象体からのサンプルから得られたものと比較することであり、そこでは、比較は、対象がループスを有するかどうかの診断上の指標を提供する。以下でより詳細に説明するように、ステップiiでの比較は、分類子アルゴリズムを使用することができる。また、本発明は、対象においてループスの進展をモニタリング監視するための方法を提供し、それには以下の工程が含まれる。すなわち、i一回目に採取した対象体からの第一のサンプルにおける表1のz1のバイオマーカー群のレベルを定めること、およびii二回目に採取した対象体からの第二のサンプルにおける表1のz2のバイオマーカー群のレベルを定めることであり、そこでは、a二回目は一回目より遅く、bZ2バイオマーカー群の1以上は第一のサンプルにおいて存在しており、およびc第二のサンプルにおけるバイオマーカー群の第一のサンプルと比較したレベル群の変化は、ループスが寛解期にあるか、または進展中であることを示す。したがって、この方法は、長い時間にわたりバイオマーカー群を監視し、レベルが変化することは病気が良くなっているか、または悪くなっているかどうかを示す。病気の進展は改善または悪化のどちらかであることができ、そしてこの方法は、様々な手段において、例は、病気の自然な進行状況を監視するため、対象に施された治療の有効性を監視するのに使用することができる。したがって、対象体は一回目の前に、一回目に、または一回目および二回目の間に、治療上の薬剤を受け取ってよい。特定の抗原に対する抗体の増加したレベルは、エピトープ拡散epitopespreadingのためであるかもしれず、それは追加の抗体または抗体のクラスが抗原に対して生じ、それに対する抗体応答が既に実装されている5。z1の値は、1以上、例は、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15たとえば50までである。Z2の値は、1以上、例は、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15たとえば50までである。z1およびz2の値は同じでも異なっていてもよい。それらが異なる場合、z1>z2が普通であるが、それは後の分析z2のように、すでに以前の分析で検出されたバイオマーカーに焦点を当てることができるからであるが、しかし、他の具体化実施形態では、z2はz1よりも大きくてよく、たとえば、以前のデータが、広範なパネルを使用するべきであることを示した場合であり、他の実施形態ではz2z1であり、たとえば、その結果、便宜上、同じパネルを双方の分析のために用いることができる。z1>1またはz2>1であるとき、バイオマーカーは異なるバイオマーカーである。また、本発明は対象体においてループスの進展を監視するための方法を提供し、それには、以下のステップが含まれる。すなわち、i対象体から一回目に採取した第一サンプルにおける少なくともw1の表1バイオマーカーのレベルを定めること、およびii対象体から二回目に採取した第二サンプルにおける少なくともw2の表1バイオマーカーのレベルを定めることであり、そこでは、a二回目は一回目よりも遅く、b少なくとも1つのバイオマーカーはw1およびw2のバイオマーカーの双方に共通しており、cw1およびw2のバイオマーカーの双方に共通する少なくとも1つのバイオマーカーのレベルは、第1および第2のサンプルで異なっており、それによって、ループスの進行または退行が指し示される。したがって、本方法は、時間をかけてバイオマーカーの範囲を監視し、病気が悪化していることを示す検出バイオマーカーの数における広がりを伴う。前述したように、この方法は、様々な手段で病気の進展を監視するために使用することができる。w1の値は、1以上、例は、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15たとえば50までである。w2の値は、2以上、例は、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15たとえば50までである。w1およびw2の値は同じでも異なっていてもよい。それらが異なっている場合、通常w2≧w1であり、それは後の分析がすでに先の分析において検出された数と少なくとも同じくらい広大であるバイオマーカーパネルに焦点を当てるべきだからである。通常w1およびw2のバイオマーカーの間には重なりがある同じバイオマーカーが2つの時点で測定されるように、それらが同じであるような状況を含むが、またw1およびw2が、共通のバイオマーカーを有さないことも可能である。方法が一回目および二回目を伴う場合には、これらの時間は、少なくとも1日、1週間、1ヶ月または1年で異なってよい。サンプルは定期的に採取することができる。方法には、2つよりも多い時点で採取される2つよりも多いサンプルでのバイオマーカーの測定を含むことができ、すなわち、第三のサンプル、第四のサンプル、第五のサンプルなどがありうる。本発明はまた、ループスの診断において使用するための判断デバイスを提供し、そこでは、このデバイスは、y種の表1バイオマーカーのレベル群の決定を許容する。yの値は上記に規定する。また、このデバイスは、サンプルが、上記の既知のループスバイオマーカー、たとえば、ANAおよびまたは抗DNA抗体の1つ以上を含むかどうかの決定を可能にしうる。本発明はまた、i本発明の判断デバイスおよびii表1のバイオマーカーのy種を検出するためにデバイスを使用するための指示書を含むキットを提供する。yの値は上記に規定する。キットはループスの診断に有用である。本発明はまた、x種の異なる表1のバイオマーカーのレベルを測定するために試薬を含むキットを提供する。キットはまた、サンプルが、上記の既知の1以上のループスバイオマーカー、たとえば、ANAおよびまたは抗DNA抗体を含むかどうかを定めるために試薬を含むことができる。xの値は上記に規定する。キットはループスの診断に有用である。本発明はまた、本発明の判断デバイスを用意するための成分が含まれるキットを提供する。例としては、キットは、x種の異なるバイオマーカーのアレイを用意することができるように、それらのx種のバイオマーカーのための個々の検出試薬を含むことができる。また、本発明は、ix種の異なる表1バイオマーカーの測定を可能にする1以上の検出試薬、およびii対象体からのサンプルを含む物を提供する。本発明はまた、iサンプルに起因するデータにアクセスするコードで、そのデータはy種の表1バイオマーカーの測定値を含むコード、およびiiサンプルにおけるy種のバイオマーカーのレベルを表すためにデータを評価するためのアルゴリズムを実行するコードを含むソフトウェア製品を提供する。ソフトウェア製品はまた、iii対象がループスを有するかどうかの診断上の指標を提供するために、ステップiiの結果を評価するためのアルゴリズムを実行するコードを含んでもよい。後述するように、一部のiiiでの使用に適したアルゴリズムには、サポートベクタ機械アルゴリズム、人工神経ネットワーク、ツリーベースの方法、遺伝的プログラミングなどが含まれる。アルゴリズムは、好ましくは、ループスを有する対象およびそのような対象から採取したサンプルにおいて測定されたバイオマーカーのレベルに基づいて有さない対象の間を区別するために、一部のiiのデータを分類することができる。本発明はまた、このようなアルゴリズムを指導するための方法を提供する。本発明はまた、本発明でのソフトウェア製品がロードされ、およびまたは実行されるコンピュータを提供する。本発明はまた、本発明の方法の結果を通信するための方法にも及ぶ。この方法は、通信アッセイ結果およびまたは診断結果を伴うことがありうる。そのような通信は、たとえば、技術者、医師または受動体に対するものであることができる。若干の実施形態において、本発明の検出方法は、一つの国において実行され、そして結果は別の国において受信者に通知される。本発明はまた、表1に挙げる抗原の1つを認識する分離された抗体できれば、ヒト抗体を提供する。また、本発明は、抗体の重鎖およびまたは軽鎖をコードする分離された核酸を提供する。本発明はまた、この核酸を含むベクター、およびこのベクターを含む宿主細胞を提供する。また、本発明は抗体を発現するための方法を提供し、それは、抗体の生産を可能にする条件下で宿主細胞を培養することを含む。本発明はまた、ヒト抗体の派生体、例は、F2およびFフラグメント、Fvフラグメント、単鎖抗体で、一本鎖Fv分子scFv、ミニボディ、dAbs、などのようなものを提供する。本発明はまた、ループスのためのバイオマーカーとして表1のバイオマーカーの使用を提供する。本発明はまた、ループスのためのバイオマーカーとしてのx種の異なる表1のバイオマーカーの使用を提供する。xの値は上記に規定する。これらは、i表1の50のバイオマーカーの任意の特定の1つを、ii表1での他の49のバイオマーカーのいずれかと組み合わせて含んでもよい。本発明はまた、a少なくともy種の表1バイオマーカー群およびbバイオマーカーで、ANA、抗スミス、抗dsDNA、抗リン脂質、抗ssDNA、抗ヒストン、梅毒のための血清検査についての偽陽性、漿膜炎の指標、口腔潰瘍、関節炎、感光性血液障害、腎障害、抗核抗体、免疫障害、神経障害、頬部発疹、円板状皮疹および随意に、任意の他の既知バイオマーカー、例は、上記参照が含まれる自己抗体を含むバイオマーカーのループスのための組み合わされたバイオマーカーとしての使用を提供する。yの値は上記に規定する。y>lのとき、本発明は、本発明のバイオマーカーのパネルを用いる。本発明のすべての実施形態では、表1からのバイオマーカー群はできれば表18における単数複数のものである。表18は表1の50のバイオマーカーの44の好適サブセットである。さらにより一層好適なものには、表1からのバイオマーカー群は表20での単数複数のものである。表20は表1における50のバイオマーカーの17の好適サブセットである。本発明でのバイオマーカー145種の異なるヒト抗原に対する自己抗体が確認され、そしてこれらをループスバイオマーカーとして使用することができる。145の抗原の詳細を表17に与える。145の抗原の中で、50のヒト抗原は、ループスを有する対象体からのサンプル、およびループスを有さない対象体からのサンプルの間を区別するために特に有用である。これらの50の抗原の詳細を表1に与える。抗原の好適なサブセットは表18に与える44の抗原である。抗原のさらにより一層好適なサブセットは、表20に与える17の抗原である。さらに自己抗体のバイオマーカーを、これらの50のもの例は、表17に挙げる他のバイオマーカーのいずれかなどに加えて使用することができる。配列リストは、これらの抗原のそれぞれのための天然コード配列の例を示す。しかしながら、これらの特異的なコード配列は本発明を制限するものではなく、そして自己抗体のバイオマーカーは、変形体変異体が自己抗体によって認識されるエピトープを有することを条件に、これらの天然配列によりコードされるポリペプチドの変形体例は、対立遺伝子変異体、多形相polymorphicform、変種ミュータント、スプライス変形体、または遺伝子融合体を認識することができる。ヒト遺伝子における対立遺伝子変異体または変化ミューテーションに関する詳細は、ALFREDアルフレッドデータベース[6]、または疾病関連性との関係で、OMIM[7]およびHGMD[8]データベースなどのようなさまざまな供給源から入手可能である。ヒト遺伝子のスプライス変異体の詳細は、ASD[9]などのようなさまざまな供給源から入手可能である。上述のように、単一の表1のバイオマーカーの検出は、有用な診断情報を提供することができるが、各バイオマーカーは、有用である情報を個別に提供しないかもしれず、すなわち、表1の抗原に対する自己抗体が、すべてではないが、若干のループスを有する対象体において存在しうる。しかしながら、単一のバイオマーカーがすべての対象体のための普遍的な診断結果を提供することができないことは、このバイオマーカーが、診断の実用性を有していないという意味ではなく、そうでなければANAもまた有用ではなく、むしろ、何らかのそのような無力性は、それらのテスト結果同様にすべての診断テストが正しく理解され、および解釈されなければならないことを意味する。単一のバイオマーカーが普遍的な診断結果を提供しないかもしれないという可能性に対処するために、およびアッセイが疾患集団にわたって感度の高いおよび特異的な結果を与えるという全体的な信頼性を高めるために、表1の複数のバイオマーカーすなわち、パネルを分析することが有利である。例として、特定の表1の抗原についての陰性信号は、必ずしも、ループスの不存在を示すのではなくDNAに対する抗体の不存在ではないのと同様、陰性の結果の数が増加するのにつれて対象体がループス増加を有さないという確信を示すものではない。たとえば、すべての50のバイオマーカーがテストされ、そして陰性である場合、それによる結果は、1つだけバイオマーカーがテストされ、そして陰性である場合よりも高い程度の信頼度を提供する。そのように、バイオマーカーパネルは、疾患サンプルおよび非疾患サンプルの間で見られる区別を高めるために最も有用である。上述のようにであるが、好適パネルは2から15までのバイオマーカーを有し、それはマーカーのより一層多い数を測定する負担が、通常は、より一層良好な感度または特異性によって報われないからである。好適なパネルを以下に提供する。バイオマーカーまたはパネルがループスおよび非ループスの対象体の間ではっきりした区別を提供する場合、それにより対象体のサンプルを分析するための方法は、対象体がループスを有するか否かの診断のための方法として機能することができる。しかしながら、多くの診断テストでの場合と同様に、そして他の診断テスト、たとえば、前立腺ガン前立腺癌で使用されるPSAテストのために既に知られているように、この方法は必ずしも確定診断を提供するとは限らないことがあるので、対象サンプル対象試料を分析するための方法は、時々、ループスの診断を補助するための方法として、またはループスの診断に貢献するための方法としてだけ機能することができ、そこでは、方法の結果は、対象体がループスを有し例は、病気の可能性が高いおよびまたは他の診断の指標を確認する例は、臨床症状を通過することができることを承認しうる。したがって、テストは、SLEDAI分析、または類似した方法論、たとえば、調整平均SLEDAI、EuropeanLeagueAgainstRheumatismリウマチに対する欧州リーグ、EULARに付属するものとして機能し、またはその中に統合されることができる。確実性不確実性のこれらの考慮事項に対処することは、診断分野でよく知られている。対象本発明は対象体における疾患の診断のために使用される。対象は通常雌性であり、そして少なくとも10年齢である例は、>15、>20、>25、>30、>35、>40、>45、>50、>55、>60、>65、>70。それらのものは通常、この年齢集団におけるループスの増加の危険性がある少なくとも出産適齢期であり、これらの対象体について、表1のバイオマーカーのためのスクリーニングサービスを提供することが適切でありうる。対象体は閉経後の雌性であってよい。対象体はループスの発症前presymptomatic、未病状態であってもよく、またはすでに臨床症状を示していることもできる。未病状態の対象体にとって、予防的措置がとられていない場合、本発明は、症状が将来的に進展しうることを予測するのに有用である。既に臨床症状を表示する対象体にとって、本発明は、別の診断を確認するか、または解決するために使用することができる。対象体は既にループスのための処置を始めていてもよい。いくつかの実施形態では、対象体はループスの進展を受けやすくすることが既に知られており、それは家族性または遺伝的連関に起因する。他の実施形態では、対象体はそのような素因を有しておらず、そして環境要因の結果として、例は、特定の化学物質毒素または製薬上の薬剤のようなものへの曝露の結果として、ダイエット食餌療法[10]の、感染の、経口避妊薬の使用の、ホルモンの閉経後の使用、など[11]の結果として病気を進展させることがある。本発明は、相対的に容易に、および安価に履行することができるので、それはループスを有すると既に疑われる受動体で使用されることに制限されない。むしろ、それは、一般的な集団またはハイリスク集団、例は、少なくとも10年齢の対象体で、上記に記載するものをスクリーニングするために使用することができる。対象体は典型的に人間である。しかしながら、若干の実施形態では、本発明は、非ヒト生物体、例は、マウス、ラット、ラビットウサギ、モルモット、ネコ、イヌ、ウマ、ブタ、ウシ、または非ヒト霊長類たとえば、マカックザルまたはチンパンジーなどのようなサルまたは類人猿に有用である。非ヒトの実施形態において、本発明で使用される任意の検出抗原は、典型的にここに開示するヒト抗原の関連する非ヒトのオルソログ相同分子種に基づく。いくつかの実施形態では、動物は特定のバイオマーカーに対する治療上の影響を監視するために実験的に使用することができる。サンプル本発明は対象体からのサンプルを分析する。サンプルの多くのタイプには、本発明による検出に適した自己抗体およびまたは抗原が含まれるが、このサンプルは典型的には体液である。適切な体液には、制限されないが、血液、血清、血しょう、唾液、リンパ液、創傷分泌物、尿、糞便、粘液、汗、涙およびまたは脳脊髄液が含まれる。サンプルは典型的に、血清または血しょうである。いくつかの実施形態において、本発明の方法には、対象体からのサンプルを得る初期のステップを含むことが可能である。しかし、他の実施形態では、サンプルは別々に、および本発明の方法を実行するのに先立って得られる。試料を得た後、それから本発明の方法は、概してインビトロで実行される。バイオマーカーの検出は、対象体から採取したサンプルに対して直接行うことができるし、またはサンプルは、対象体から採取され、および分析される間に処理することができる。たとえば、細胞を除去し、分析用に抗体含有血しょうが残るようにするため、あるいは細胞およびざまな凝固因子を除去し、分析用に抗体含有血清が残るようにするために、血液サンプルを処理することができる。糞便サンプルは通常、タンパク質検出に先立って物理的な処理が必要であり、例は、懸濁、均質化および遠心分離である。ただし、若干の体液については通常、このような分離の処置は必要ないが例は、涙または唾液、他の処置を用いることができる。たとえば、サンプルの様々な種類については、希釈、アリコーティング分注、サブサンプリング二段抽出、加熱、凍結、照射、などのような処理を、体から採取され、および分析される間に施してもよく、たとえば、血清は通常、分析前に希釈される。また処理試薬の添加は、たとえば、様々なサンプル種類のために典型的であり、たとえば、血液サンプルへの抗凝固剤の添加である。バイオマーカー検出本発明は、サンプルにおいて表1のバイオマーカーのレベルを定めることを含む。特定の抗原に対する抗体を検出するための免疫化学的技術は、特定の抗原自体を検出する手法であるとして、当技術分野でよく知られている。抗体の検出は、典型的にサンプルを検出抗原と接触させることを含み、そこでは、サンプルおよび検出抗原の間の結合反応は、興味ある抗体の存在を示す。抗原の検出は典型的に、サンプルを検出抗体と接触させることを伴い、サンプルおよび検出抗体の間の結合反応は、興味ある抗原の存在を示す。抗原の検出はまた、抗原などの性質に応じ、非免疫学的方法によって定めることができ、例は、抗原が酵素である場合には、その酵素活性をアッセイすることができ、または抗原が受容体である場合、そのときその結合活性をアッセイなどすることができる。たとえば、MAP2K5キナーゼは、この技術で既知の方法を用いてアッセイすることができる。バイオマーカー抗体のための検出抗原は自己抗体によって認識される天然抗原であることができ例は、表1に開示する成熟したヒトタンパク質、または自己抗体によって認識されるエピトープを含む抗原であってもよい。それは組換えタンパク質または合成ペプチドであることができる。検出抗原がポリペプチドである場合、そのアミノ酸配列は、上記に開示した天然の配列から変動することができ、ただし、それは本発明の自己抗体に特異的に結合する能力を有する場合であるつまり、結合は非特異的でなく、そしてそのようにして検出抗原はサンプルにおいて抗体に任意に結合しない。それはさらに、天然の配列と少ししか共通してないことがある例は、ミモトープmimotope、アプタマー、など。典型的にではあるが、検出抗原は、iここに開示する関連した配列番号に対して検出抗原の長さにわたって少なくとも90たとえば、≧91、≧92、≧93、≧94、≧95、≧96、≧97、≧98、≧99の配列同一性を有するもの、およびまたはiiここに開示する関連した配列番号からの少なくとも1つのエピトープが含まれるものを含む。このように、検出抗原は、上述の変形物の一つでありうる。エピトープは抗原の一部分であり、それらは抗体によって認識され、そして抗体の抗原結合部位に結合し、また、抗原決定基として知られる。エピトープ含有フラグメント断片は、配列番号内からの線状エピトープを含むことができ、それで配列番号の少なくともn個の連続的なアミノ酸の断片を含むことができ、そこでは、nは7以上例は、8、10、12、14、16、18、20、25、30、35、40、50、60、70、80、90、100、150、200、250またはそれよりも多くであってよい。B細胞エピトープを経験的事実に基づいて識別することができ例は、PEPSCAN1213または同様の方法を用い、またはそれらを予測することができ、例は、JamesonWolfジェイムソンウルフの抗原インデックス抗原性指標14、ADEPT15、親水性16、抗原性指標17、MAPITOPE18、PA19、マトリクスベースのアプローチ20、アミノ酸対の抗原性スケール21、または任意の他の適切な方法、たとえば、参考文献22参照が使用される。予測されたエピトープは、容易にサンプルとの実際の免疫反応性を試験することができる。検出抗原は、ヒト供給源から精製することができるが、組換え抗原を使用する方がより一層典型的である特に検出抗原が、たとえば、付着のために、天然抗原には存在しない配列を用いる場合。様々なシステムが組換え発現のために利用可能であり、そしてシステムの選定は検出される自己抗体に依存することがある。たとえば、原核生物の発現例は、大腸菌を用いることは、多くの自己抗体を検出するのに有用であるが、自己抗体が糖タンパク質を認識する場合、そのとき真核生物の発現が求められうる。同様に、自己抗体が特定の不連続エピトープを認識する場合、そのとき正しいタンパク質の折り畳みを提供する組換え発現系が求められることがある。検出抗原は、第1領域および第2領域を有する融合ポリペプチドであることができ、第1領域はサンプルにおいて自己抗体と反応することができ、第2領域は融合ポリペプチドを基板上に固定化するために基板と反応させることができ。バイオマーカー抗原のための検出抗体は、モノクローナル抗体またはポリクローナル抗体であってよい。それは典型的に、モノクローナル抗体である。検出抗体は、表1の抗原に特異的に結合する能力を有すべきであるすなわち、結合は非特異的でなく、それで検出抗体は、サンプルにおいて他の抗原に任意には結合しない。様々なアッセイ形式をサンプルにおいてバイオマーカーを検出するのに使用することができる。たとえば、本発明は、1以上のウェスタンブロット、免疫沈降、銀染色、質量分析法例は、MALDIMS、導電性ベースの導電性に基づく方法、ドットブロット法、スロットブロット法、比色法、蛍光ベースの検出法、またはイムノアッセイの任意の形態、などを使用することができる。抗原に対する抗体の結合は、たとえば、ELISA、ラジオイムノアッセイRIA、イムノラジオメトリックアッセイIRMA、免疫酵素アッセイIEMA、DELFIATM商品名アッセイ、表面プラズモン共鳴または他のエバネッセント光技術例は、平面導波路技術を使用すること、ラベルフリー電気化学センサー、などの酵素結合アッセイを含む任意の手段などよって検出することができる。サンドイッチアッセイは、免疫学的方法のために典型的である。複数のバイオマーカーが検出される実施形態では、アレイベースのアッセイ形式が好ましく、そこで、潜在的にバイオマーカーが含まれるサンプルを、単一の反応コンパートメントにおいて複数の検出試薬抗体およびまたは抗原と同時に接触させる。抗原および抗体のアレイは、当技術分野でよく知られており、例は、参考文献23から29までが参照され、自己抗体を検出するためのアレイが含まれる。そのようなアレイは、たとえば、参考文献30から34までに開示されるものなどのような様々な技術によって調製することができ、それらは特に、自己抗体との結合相互作用を促進するために、正しく折り畳まれたポリペプチドのマイクロアレイを調製するのに有用である。ほとんどのB細胞エピトープが不連続であり、そしてそのようなエピトープが自己免疫成分による疾患に重要であると判断されている。たとえば、自己免疫性甲状腺疾患において、自己抗体は、甲状腺ペルオキシダーゼの表面での免疫優勢領域上の不連続エピトープに対して発生し、そしてグッドパスチャー病においては、自己抗体は、2つの主要な立体構造エピトープに対して発生する。したがって、天然構造および不連続エピトープを表示する正しく折り畳まれたポリペプチドが提示されるように開発されたタンパク質アレイは、特に自己抗体応答が発生する疾患[27]の研究に十分に適する。タンパク質アレイ上の結合反応を検出するための方法および機器は、目下当技術分野での標準のものである。好適な検出方法は蛍光ベースの検出方法である。固定化されたタンパク質に結合したバイオマーカーを検出するために、サンドイッチアッセイは典型的であり、例として、一次抗体は、サンプルからの自己抗体であり、そして二次抗体はラベル標識抗サンプル抗体例は、抗ヒト抗体である。バイオマーカーが自己抗体である場合、本発明は、概してIgG抗体を検出するが、他のサブタイプでの自己抗体の検出も可能であり、たとえば、自己抗体Igというよりはむしろ、IgA、IgM、IgEまたはIgDの適切なクラスを認識するある種の検出試薬を使用することによる。アッセイ形式は異なる抗体のサブタイプおよびまたはアイソタイプの間を区別することが可能である。異なるサブタイプ35およびアイソタイプ36は自己抗体レパートリーに影響を与えることができる。たとえば、サンドイッチアッセイは、標識が異なる二次抗体differentiallylabelledsecondaryantibod、例として、抗IgGと抗IgMための異なるラベルを使用することによって、異なるサブタイプ間を区別することができる。前述したように、本発明は、サンプルが表1のバイオマーカーを含むかどうかの決定を可能にする判断デバイスを提供する。そのようなデバイスには、典型的に、固形基材上例は、ガラス、プラスチック、ナイロン、等の上に固定された1またはそれよりも多くの抗原群およびまたは抗体が含まれる。固定は、共有結合または非共有結合例は、たとえば、アビジン32またはブレオマイシンファミリーの抗生物質34のような固定化された官能基に対する、上述したような、融合ポリペプチドの非共有結合によるものでありうる。抗原アレイは好適な形式であり、検出抗原が個別にアドレス指定可能である。固定化した抗原は、表1の抗原を認識する自己抗体と反応することができる。いくつかの実施形態では、固形基材には、ストリップ、スライド、ビーズ、マイクロタイタープレートのウェル、質量分析を行うのに適した導電性表面37、半導体表面3839、表面プラズモン共鳴サポート、平面導波路技術サポート、マイクロ流体デバイス、またはその他のデバイスまたは抗体抗原結合の検出のために適した技術が含まれうる。本発明が、ここに開示するような自己抗体のパネルを検出するための抗原アレイを提供し、または使用する場合、いくつかの実施形態では、アレイは、これらの自己抗体を検出するための唯一の抗原を含むことができる。しかし、他の実施形態では、アレイは自己抗体を検出するために有用なものに加え、ポリペプチドを含むことができる。たとえば、アレイは、1以上のコントロールポリペプチドを含むことができる。適切な陽性コントロールポリペプチドには、抗IgM抗体、抗IgG抗体、抗IgA抗体、抗IgE抗体またはそれらの組合せのような抗ヒト免疫グロブリン抗体が包含される。サンプルの抗体に結合することができる他の適切な陽性コントロールポリペプチドには、プロテインAまたはプロテインGが、典型的には、組換え形態において含まれる。適切な陰性コントロールポリペプチドには、制限はないが、βガラクトシダーゼ、血清アルブミン例は、BSAまたはHSA、タンパク質タグ、細菌タンパク質、酵母タンパク質、シトルリン化ポリペプチドなどが包含される。また、アレイ上での陰性コントロールの特色は、ポリペプチドフリー、例は、緩衝剤だけ、DNAなどであってもよい。アレイのコントロールの特徴は、方法が予想されたように行われたことをチェックするため、たとえば、予測されたタンパク質が存在すること例は、血清サンプルにおいて血清タンパク質からの陽性シグナル、および予測されない物質が存在しない例は、緩衝剤だけのアレイスポットから陽性シグナルが予想されないことを確かにするために、本発明の方法の実行中に使用される。本発明での抗原アレイでは、少なくとも10例は、≧20、≧30、≧40、≧50、≧60、≧70、≧80、≧90、≧95、またはそれよりも多くのアレイ上に存在する異なるタンパク質の総数が、本明細書で開示するような自己抗体を検出するためのものであってもよい。本発明での抗原アレイは、検出抗原およびまたはコントロールの特色の1以上の反復replicates、例は、二重、三重または四重を含むことができる。反復は重複を提供し、アレイ内のコントロールを提供し、アレイ間の比較を促進させる。本発明での抗原アレイには、ここで説明する44種の異なる自己抗体のみではなくそれ以上についての検出抗原が含まれるが、好ましくは、それは10000よりも少ない例は、<5000、<4000、<3000、<2000、<1000、<500、<250、<100、などの抗原に対する抗体を検出することができる。アレイは有利であり、それはサンプルにおいて複数のバイオマーカーの同時検出を可能にするからである。しかし、そのような同時検出は必須ではなく、バイオマーカーのパネルはまた、連続して評価することができる。したがって、例として、サンプルはサブサンプルに分けることができ、そしてサブサンプルを連続してアッセイすることができた。この実施形態では、全体のパネルの分析を完了する必要はなくてよく、例は、パネルのサブセット上で得られた診断上の指標は、パネルの任意のさらなるメンバーの分析を必要とせずに、受動体がループスを有することを示すことができる。パネルのそのような不完全な分析は、全体のパネルを分析する方法の意図または潜在性のため、本発明に包含される。前述したように、本発明のいくつかの実施形態では、ANAおよびまたは抗DNAテストのような、ループスに対する既知のテストからの寄与を含むことができる。何らかの既知のテスト、たとえばファーテスト、クリチジアCrithidiaなど、を使用することができる。したがって、本発明でのアレイまたは任意の他のアッセイ形式も、これらの追加のマーカーの1以上についてアッセイを提供することができ、例には、アレイはDNAスポットを含んでもよい。データ解釈本発明は、表1のバイオマーカー群のレベルを定めるステップを包含する。本発明のいくつかの実施形態では、特定のマーカーのためのこの決定は、単純な、はいいいえの決定でよく、一方、他の実施形態は、定量的または半定量的な決定を必要とすることがあり、さらに他の実施形態は、相対的な決定を伴うことができ例は、別のマーカーに対する比、またはコントロールサンプルにおける同じマーカーに対する測定であり、および他の実施形態は、しきい値の決定を伴うことができる例は、レベルがしきい値の上または下であるかどうかの、はいいいえの決定である。通常、定量的または半定量的結果を提供するために相対的濃度、絶対的濃度、力価、などにかかわらず、バイオマーカーは測定され、これは分類アルゴリズムで使用するためのより多くのデータを与えるからである。通常、存在、不存在、またはレベル絶対または相対を定めるためのアッセイから得られる生データは、それらの使用に先立って、操作のいくつかの並べ替えを必要とする。たとえば、ほとんどの検出技術の本質は、抗原抗体が実際にはまったく存在していない場合でも、いくつかの信号が時々見られることを意味し、そのために、それらの結果を解釈する前にこのノイズを除去することができる。同様に、補償する必要がある一般的集団における抗原抗体のバックグラウンドレベルがあるかもしれない。データは、実験間比較を容易にするために、スケーリングまたは標準化が必要な場合がある。これらの、および類似の問題、およびそれらに対処するための技術は、免疫診断の領域でよく知られている。様々な技術は、特定の実験においてバックグラウンドシグナルを補償するために利用可能である。たとえば、反復測定は、通常、アッセイ内変動を定めるために実行され例は、単一のアレイ上での同じ検出抗原の複数の特徴を使用することである、および反復からの平均値を比較することができる例は、アレイの特徴を四重にするため、結合の中央値である。さらに、標準マーカーは、アッセイ間変動を定め、較正キャリブレーションおよびまたは正規化を可能にするために使用することができ、たとえば、アレイは、測定されたシグナルが比例的に増加または減少するかどうかを示すための1またはそれよりも多くのコントロールマーカーを含むことができる。たとえば、アッセイは、サンプルにおいて1またはそれよりも多くのコントロールマーカー群のレベル、例は、ループスとは無関係な抗原または抗体のレベルを分析するステップが含まれる場合がある。シグナルは、単一の実験において分布に応じて調整することができる。例として、単一のアレイ実験でのシグナルは、例は、四分位数間の差の割合、例としては、観察されたシグナル25番目25thのパーセンタイル75番目のパーセンタイル25番目のパーセンタイルとして表すことができる。この割合は次に、たとえば、参考文献40に開示されているような標準的な分位正規化quantilenormalizationマトリクスを用いて正規化することができ、そこでは単一のアレイ上のすべての百分率値が、ランク付けされ、そしてすべてのアレイ上での同じランクを有する抗原についての割合の平均値によって入れ替えられる。全体的に、このプロセスは、同一の中央値および四分位値を有するデータ分布を提供する。このタイプのデータの型変換は、異なる実験間の変動にもかかわらず、有効なアレイ間比較を可能にするための当該技術分野での標準である。単一のベースラインレベルと比較してバイオマーカーのレベルは、折りたたみの差folddifferenceとして定義されうる。普通では、少なくとも15倍、例として、≧175倍、≧2倍、≧25倍、≧5倍などの変化を示すことがある技術を使用するのが望ましい。異なる実験間で固有な変動を補償するのはもちろんのこと、また、母集団に存在するバイオマーカーのバックグラウンドレベルを補償することは重要でありうる。重ねて、適切な技術はよく知られている。たとえば、サンプルにおける特定の抗原または自己抗体のレベルは、通常、そのバイオマーカーのバックグラウンドレベルとの比較を可能にするために、定量的または半定量的に測定される。種々のコントロールは、比較用の適切なベースラインを提供するために使用され、そして適切なコントロールを選定することは、診断分野での日常的なことである。さらに、適切なコントロールの詳細を以下に与える。表1バイオマーカー群の測定レベル群は、何らかの補償正規化などの後、様々な方法で診断結果に変換することができる。この変換は、測定されたレベル群の関数として、診断結果を提供するアルゴリズムを伴うことができる。パネルを使用する場合、それぞれの個々のバイオマーカーは、全体的な診断結果とは異なる貢献をすることがあり、そしてそれにより、2つのバイオマーカーは異なるように偏らせることができる。測定されたレベルまたは生データをスコアまたは結果に変換するためのアルゴリズムの作成は、当該分野においてよく知られている。たとえば、線形または非線形分類子アルゴリズムを用いることができる。これらのアルゴリズムは、マーカー群を測定するための任意の特定の技術からのデータを用いてトレーニング慣らす、trainedことができる。適切な練習データは、症例ケースおよびコントロールのサンプル、すなわち、ループスを患うことが知られている対象体から、およびループスを患わないことが知られている対象体からのサンプルにおいてバイオマーカーを測定することによって得られた。最も有用なことに、コントロールサンプルにはまた、興味のある疾患とは区別される関連疾患を有する対象体から採取したサンプルが含まれ、たとえば、関節リウマチの対象体からのデータおよびまたはループス以外の結合組織疾患を有する対象体のデータを用いてアルゴリズムを慣らすのが有用である。分類子アルゴリズムは、それが症例およびコントロールのサンプルの間を区別できるようになるまで、たとえば、分析結果からマーカーを追加または削除することによって、重み付けの変化などにより修飾される。このようにして、本発明の方法は、ループス対象体および非ループス対象体の間を、そのような対象体から採取したサンプルにおける測定されたバイオマーカーのレベルに基づいて区別する分類子アルゴリズムを用いて、対象体のサンプルにおいてバイオマーカーレベルを分析するステップを含むことができる。種々の適切な分類子アルゴリズムが利用可能であり、たとえば、線形判別分析、単純ナイーブベイズnaiveBayes分類子、パーセプトロン、サポートベクターマシンSVM41および遺伝的プログラミングGP42である。GPは、特に有用であり、それが一般的に比較的小数のバイオマーカーを選定し、他の多くの分類方法に内在する局所的な最大極大値におけるトラップの問題を克服するからである。SVMベースSVM系のアプローチは以前、ループスデータセットに適用された43。本発明者らは、以前、SVMおよびGPの双方のアプローチが、同様の感度および特異性を有する症例およびコントロールの一団コホートの自己抗体抗原のバイオマーカープロファイルを区別するために、同じバイオマーカーパネル上で慣らされることができ、すなわち、自己抗体のバイオマーカーが分析の単一の方法に依存しないことを確認した。さらには、これらのアプローチは、潜在的には、ループスの対象体をi自己免疫疾患の他の形態、およびii関節リウマチを有する対象体から区別することができる。表1での50のバイオマーカーは、確実にそのような区別をするために、そのようなアルゴリズムを慣らすのにいることができる。陰性コントロールサンプルと接触したとき、常に陰性の絶対的シグナルを与える表1の若干のバイオマーカーが存在しうるそしてこのように、任意の陽性シグナルが直ちにループスを示すけれども、バイオマーカーが少なくとも低い絶対的シグナルを与えることそしてこのように、疾患を示す陽性シグナルがそのバックグラウンドレベルよりも高い自己抗体レベルの検出を求めることは、より一層普通のことであると理解される。したがって、バイオマーカーを検出することへのここでの言及は、絶対的な検出への言及ではないがむしろ、当該技術分野で標準的であるように適切な陰性コントロールのレベルよりも高いレベルに対する言及であってよい。そのようなコントロールは、テストサンプルと並行してアッセイしうるが、経験的なデータに基づき絶対的なコントロールレベルを用いること、または疾患受動体からのサンプルを非疾患受動体に対して区別するためにバイオマーカーのレベルを用いうるたとえば、以前の慣らしによってアルゴリズムを使ってデータを分析することが便利な場合がある。ループス疾患対象体からのサンプルにおける特定のバイオマーカーのレベルは、陰性コントロールサンプルで見られるレベルより上または下であってよい。自己抗原と反応する抗体は、健常個体中で自然に発生し、そしてこれらは末梢免疫系のTおよびB細胞の生存のために必要であると考えられる44。健常個体のコントロール集団では、このように、表1において開示する抗原の若干に対して循環自己抗体の有意なレベルが存在してよく、およびこれらは集団において著しい頻度で発生することがある。これらのバイオマーカーのレベルおよび頻度を、コントロールコホートと比較して、疾患コホートにおいて変えることができる。症例およびコントロールコホートにおけるこれらのバイオマーカーのレベルおよび頻度の分析は、診断情報を提供する違いを識別することができる。特定の抗原に対して向けられる自己抗体のレベルは、健常サンプルと比較し、ループスサンプルで増加または減少することがある。したがって、大抵は、本発明の方法は、サンプルがループスと関係するバイオマーカーのレベルを含んでいるかどうかを定めることを包含する。そのようにして、本発明の方法は、受動体のサンプルにおけるバイオマーカーのレベルを、iループスを有する受動体からのサンプルおよびまたはiiループスを有さない受動体からのサンプルにおけるレベルと比較するステップを含むことができる。比較は対象体がループスを有するかどうかの診断指標を提供する。1以上のバイオマーカーの異常型のレベルは、ループスを有さない受動体からのサンプルにおけるそれらのバイオマーカー群の既知または標準的な発現レベルと比較して、対象体がループスを有することを示す。バイオマーカーのレベルは、陰性コントロールで見られるものとは著しく異なる必要がある。進歩した統計ツールは、2つのレベルが同じか、または異なるかどうかを決定するために使用することができる。たとえば、インビトロ診断はまれにしか単一の決定の比較に基づかない。むしろ、適切な数の決定が、許容可能な感度およびまたは特異性を有する所望の統計学的な確実性を与えるために、適切なレベルの精度を伴って行われる。抗原およびまたは抗体のレベルは、妥当な比較を可能にするために定量的に測定することができ、そして必要なだけの決定は、レベルにおける任意の差がp≦005またはそれよりも良好なレベルに統計的有意性を割り当てることができることを確かにするために行われる。決定の数は、さまざまな基準例は、ベースラインでのばらつきの程度、病状のアップレギュレーション上方調節の程度、ノイズの程度などに応じて変動するが、重ねて、このことは、この分野での通常の知識を有する者の正常な設計能力の範囲内に入る。たとえば、正規化されたデータの四分位の違いを評価することができ、および陽性シグナルのためのしきい値つまり、特定の自己抗体の存在を示すことは、サンプルにおける抗体が75番目のパーセンタイルより上の四分位差よりも少なくとも25倍強く診断抗原と反応することを要求するように定義することができる。他の基準は当業者にありふれており、使用されるアッセイに応じて、それらは分位正規化よりも適切であるかもしれない。データを正規化するための他の方法には、この技術で知られているデータ転換戦略が含まれ、例は、スケーリング、ログの正規化、中央値正規化、等である。これらのデータの解釈技術の根本的な目的は、表1のバイオマーカーの存在および任意のコントロールバイオマーカーの存在の間を区別すること、およびまた、ループス対象体からのサンプル応答、コントロール対象からのものの間を区別することである。本発明の方法は、少なくとも70たとえば、>70、>75、>80、>85、>90、>95、>96、>97、>98、>99の感度を有することができる。本発明の方法は、少なくとも70たとえば、>70、>75、>80、>85、>90、>95、>96、>97、>98、>99の特異性を有することができる。有利なことには、本発明の方法は、少なくとも70たとえば、>70、>75、>80、>85、>90、>95、>96、>97、>98、>99の特異性および感度の双方を有することができる。表916に示すように、本発明は、一貫して90より高い特異性および80より高い感度を提供することができる。本発明の方法から得られるデータ、およびまたはそれらのデータに基づく診断情報は、コンピュータ媒体に格納することができる例は、RAMに、不揮発性のコンピュータメモリ内に、CDROM上におよびまたは、たとえばインターネット経由で、コンピュータ間で送信するようにしてもよい。本発明の方法が、対象体がループスを有することを示す場合、さらに次に、以降のステップを続けることができる。例として、対象体は、確証的診断手技で、たとえば、対象体の物理的検査を含むもののようなものを受けることができ、およびまたはループスの処置のために適した治療上の薬剤群により処置することができる。治療の有効性のモニタリング上述のように、本発明の若干の方法には、2以上の異なる時間の点で同じ対象体からのサンプルをテストすることが含まれる。大抵は、上記テキストがバイオマーカー群の存在または不存在に言及する場合、本発明はまた、時間にわたるバイオマーカー群の増加または減少レベルを含む。自己抗体のバイオマーカーの増加するレベルには、追加の抗体または抗体のクラスが単一の抗原に対して惹起される抗体の拡がりが含まれる。時間にわたるバイオマーカー群の変化を定める方法は、例として、対象体に施される治療の有効性を監視するために使用することができるたとえば、セラノスティクスtheranosticsにおいて。治療は、最初のサンプルを採取する前に、最初のサンプルが採取されると同時に、または最初のサンプルが採取された後に施すことができる。本発明は、ループス療法を受けている対象体を監視するのに用いることができる。目下、ループスについての治癒は存在しない。ループス用の現療法には、治療薬、代替医療または生活スタイルの変化が含まれる。承認された薬物には、非ステロイド系およびステロイド系抗炎症薬例は、プレドニゾロン、抗マラリア薬例は、ヒドロキシクロロキンhydroxychloriquine、hydroxychloroquineおよび免疫抑制剤immunosupressants、immunosuppressants例は、シクロスポリンAが含まれる。一連の新薬が開発されており、その多くはB細胞をターゲットとし、たとえば、CD20をターゲットとするリツキシマブおよびBリンパ球刺激物質BlySに対して指向されるベリムマブなどのようなものである。適切な治療計画は、疾患の重症度、および受動体の反応性に依存する。疾患修飾性Diseasemodifying抗リウマチ薬は、フレアの発生を低減するために予防的に使用することができる。フレアが発生したとき、それらはしばしば、コルチコステロイドで治療される。後述のように、リウマチ性疾患の間の類似性を考えると、一つの病気のために開発された治療法の多くが別の効果を有しうることは驚くべきことではない。とりわけ、RAを処置することにおけるサイトカインインヒビターの成功は、これらの疾患の本発明者らの知識を前進させたもので、そして治療学論のこれらの新しいクラスの若干が複数の疾患領域において使用されることになる可能性を切り拓いてきた。たとえば、ベリムマブは、RAにおいてそのターゲットに集まることができなかったが、ループスについての第III相試験において有効性を実証した。別の抗CD20抗体、オクレリズマブは、RAおよびループスにおける使用について研究されており、キット、ablおよびPDGFRキナーゼをターゲットにするイマチニブは、RAおよび強皮症についての第II相にある。リウマチ性疾患に向けられる他の代表的な分子は次のものである括弧内はターゲット。すなわち、トシリズマブIL6受容体、AMG714mAbIL15、AIN457mAbIL17、ウステキヌマブIL23IL12、ベリムマブBLySBAFF、アタシセプトBLySBAFFおよびエープリル、バミネルセプトLTRαLTβLIGHTライト、オクレリズマブCD20、オファツムマブCD20、TRU015SMIPCD20、エプラツズマブCD22、アバタセプトCD80CD86、デノスマブRANKL、INCB018424JAK1JAK2Tyk2、CP690、550JAK3、フォスタマチニブSyk、マルチプル化合物類p38、イマチニブPDGFR、ckit、cabl、ARRY162ERKMEK、AS605240PI3Kγ、マラビロクCCR5、IBMECACF101アデノシンA3受容体アゴニストおよびCE224535P2X7アンタゴニストである。本発明の関連する実施形態では、治療のモニタリングの結果は将来の治療の予測のために使用される。たとえば、特定の療法を用いた処置が対象における疾患の症状を低減または排除するのに有効であり、そしてまたその対象での特定のバイオマーカーのレベルを減少させることが示される場合、別の対象でのそのバイオマーカーの検出は、この他の対象が同じ療法に反応することを示すことがある。逆に、特定の療法が特定のバイオマーカーまたはバイオマーカープロファイルを有する対象において疾患の症状を軽減または排除するのに有効でなかった場合、別の対象でのそのバイオマーカーまたはプロファイルの検出は、この他の対象もまた同じ療法に反応することがないことを示す可能性がある。他の実施形態では、特定のバイオマーカーの存在は、特定の治療を提案または開始することの基礎として使用することができる受動体階層化patientstratification。例として、特定の自己抗体のレベルを、特定の療法を施すことにより低減することができることが知られている場合、そのとき、自己抗体の検出は治療が開始されるべきことを示唆することができる。このようにして、本発明はセラノスティックtheranosticの設定において有用である。通常、少なくとも1つのサンプルは、療法を始める前に対象体から採取される。免疫療法新たに曝露された自己抗原に対する自己抗体の発達が疾患の原因である場合、免疫応答の初期プライミングは、抗原曝露細胞が発生したときにそれらを除去するために、体を準備することができ、それによって自己抗体が危険なほどに発達する前に病気の原因が除去される。たとえば、自己抗体により認識されることが知られる1つの抗原はp53であり、そしてこのタンパク質は、ガンのモジュレーション調節のためのワクチンターゲットワクチン標的および治療上のターゲットの双方であると考えられる4547。表1および17にリストする抗原は、このようにしてループスを処置するための治療上のターゲットである。このように、本発明は、対象における抗体応答を上昇させるための方法を提供し、これには、表1にリストした抗原を認識する抗体を誘発する免疫原を、対象に対して引き出させることが含まれる。この方法はループスの免疫学的予防に適する。また、本発明は、医薬で使用するための免疫原を提供するものであり、ここで、免疫原は表1にリストする抗原を認識する抗体を誘導することができる。同様に、本発明はまた、ループスの免疫予防のための薬の製造における免疫原の使用を提供するもので、ここで、免疫原は表1にリストした抗原を認識する抗体を誘導することができる。検出抗原について上記に述べたように、免疫原は、抗原それ自体であってよく、または同一性を有し、およびまたは抗原からのエピトープを含むアミノ酸配列が含まれてもよい。したがって、免疫原は、iここに開示する関連する配列番号に対し少なくとも90例は、≧91、≧92、≧93、≧94、≧95、≧96、≧97、≧98、≧99の配列同一性を有する、およびまたはiiここに開示する関連する配列番号からの少なくとも1つのエピトープを含むアミノ酸配列が含まれうる。他の免疫原はまた、使用することができ、ただし、それはそれらが興味のある抗原を認識する抗体を誘導することができる場合である。ポリペプチド免疫原による対象体の免疫化に代わるものとして、ポリペプチドをコードする核酸免疫原例は、DNAまたはRNAを、対象におけるインシトゥその場発現のために投与することが可能であり、それによって抗体反応の発達が導かれる。免疫原は、免疫アジュバントと一緒に例は、混合物において引き渡すことができる。そのようなアジュバントには、制限はないが、不溶性アルミニウム塩、油中水乳剤waterinoilemusions、MF59およびAS03のような水中油型エマルジョン、サポニン、ISCOMs、3O脱アシル化MPL、免疫賦活性オリゴヌクレオチド例は、1以上のCpGモチーフが含まれる、細菌ADPリボシル化毒素およびその無毒化誘導体、サイトカイン、キトサン、生分解性微粒子、リポソーム、イミダゾキノロンimidazoquinolones、ホスファゼン例は、PCPP、アミノアルキルグルコサミニドホスフェート、ガンマイヌリン、などが含まれる。また、そのようなアジュバントの組合せも使用できる。アジュバント群は、CD4またはCD8のT細胞が関与する免疫応答を誘発するように選ぶことができる。アジュバント群は、免疫応答をTH1表現型またはTH2表現型寄りに付勢するように選んでもよい。免疫原は任意の適切な経路によって送ることができる。たとえば、それは、非経口注入例は、皮下、腹腔内、静脈内、筋肉内、または経口例は、タブレット、スプレー、局所的、経皮的、経皮性、鼻腔内、眼球、耳に関し、肺性または他の粘膜的投与によるような粘膜的に送ることができる。免疫原は液状または固形の形態で投与することができる。たとえば、免疫原は、局所投与のために例は、軟膏、クリームまたは粉体として、経口投与のために例は、タブレットまたはカプセルとして、スプレーとして、またはシロップとして、肺投与のために例は、吸入器として、微粉末またはスプレーを用い、坐剤またはペッサリーとして、点滴として、または注入可能な溶液または懸濁物として調剤することができる。イメージングおよび染色表1および17にリストする抗原はイメージングに有用な場合がある。抗原に対するラベル化抗体はインビボ生体内に注入することができ、そして次いで抗原の分布を検出することができる。この方法は、抗原の供給源例としては、抗原の高濃度が存在する体内のエリアを識別することができ、潜在的には、ループスの早期診断が提供される。イメージング技術はまた、疾患の進展または寛解、または療法の影響を監視するために使用することができる。表1にリストする抗原は、染色すること、例は、標準的な免疫細胞化学を用いることにより組織サンプルを分析するのに有用な場合がある。表1抗原に対する標識抗体は、抗原の位置を視覚化するために組織サンプルと接触させることができる。単一のサンプルは、複数の異なる抗原に対する異なる抗体で染色することができ、そしてこれらの異なる抗体は、それらを区別することができるように、差異に基づき標識することができる。別の方法として、複数の異なるサンプルを単一の抗体でそれぞれ染色することができる。このようにして、本発明は、表1に記載する抗原を認識する標識抗体を提供する。上述したように、抗体はヒト抗体であることができる。任意の適切なラベルを用いることができ、たとえば、量子ドット、スピン標識、蛍光標識、染料、などを用いることができる。代替バイオマーカー本発明を、自己抗体および抗原マーカーを参照し、抗原それ自体のアッセイよりもむしろ使用される抗原に対する自己抗体のアッセイを用いて説明した。しかしながら、これらのバイオマーカーに加えて、本発明は、表1の抗原の他の生物学的所見と共に用いることができる。たとえば、表1抗原をコードするmRNA転写物のレベルは、特にその遺伝子が正常に転写されない組織においてたとえば、潜在的な疾患組織において測定することができる。同様に、表1抗原をコードする遺伝子の染色体コピー数は、たとえば、遺伝子重複事象について確認するために測定することができる。表1抗原のレギュレーター調節因子のレベルは、たとえば、抗原をコードする遺伝子のマイクロRNAのレギュレーターを考察するために測定することができる。さらに、表1抗原によって規制され、またはそれに反応するものは、たとえば、抗原が代謝経路のレギュレーターである場合、評価することができ、そしてその経路の乱れを測定することができる。さらなる可能性は熟練した読者には明らかであろう。好適パネル本発明の好適実施形態はバイオマーカーのパネルに基づく。特に関心のパネルは、表3乃至162、3、4、、14および15のバイオマーカーの10のパネルを示すにリストするバイオマーカーの組合せからなるか、またはそれを含む。表19は、13のさらなる好適なパネルを示す。表3乃至16の各々に掲げる10種の異なるパネルは、より一層大きなパネルを作成するために、さらなるバイオマーカー群を追加することによって拡張することができる。さらなるバイオマーカーは、既知のバイオマーカーANA、抗DNA抗体、などのようなもの、上記参照から、表17から、または表1から、役立つように、選択することができる。大抵は、追加により、表に示されるパネルの感度または特異性を低下させない。このようなパネルには、制限はないが、次のものが含まれる。2つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表2から選ばれるバイオマーカーおよびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。2つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表2から選ばれるバイオマーカーおよびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる2つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。3つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表3から選ばれる2つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。3つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表3から選ばれる2つのバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる3つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。4つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表4から選ばれる3つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。4つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表4から選ばれる3つのバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる4つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。5つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表5から選ばれる4つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。5つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表5から選ばれる4つのバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる5つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。6つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表6から選ばれる5つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。6つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表6から選ばれる5つのバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる6つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。7つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表7から選ばれる6つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。7つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表7から選ばれる6つのバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる7つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。8つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表8から選ばれる7つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。8つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表8から選ばれる7つのバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる8つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。9つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表9から選ばれる8つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。9つの異なるバイオマーカー、すなわち、i表9から選ばれる8つのバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる9つの異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。10種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表10から選ばれる9つのバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。10種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表10から選ばれる9つのバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる10種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。11種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表11から選ばれる10種のバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。11種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表11から選ばれる10種のバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる11種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。12種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表12から選ばれる11種のバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。12種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表12から選ばれる11種のバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる12種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。13種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表13から選ばれる12種のバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。13種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表13から選ばれる12種のバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる13種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。14種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表14から選ばれる13種のバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。14種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表14から選ばれる13種のバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる14種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。15種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表15から選ばれる14種のバイオマーカーの群およびii表17から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。15種の異なるバイオマーカー、すなわち、i表15から選ばれる14種のバイオマーカーの群およびii表1からか、またはできれば表18から選ばれるさらなるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。表16から選ばれる15種の異なるバイオマーカーの群を含むか、またはそれからなるパネル。表20から選ばれる15種の異なるバイオマーカーを含むか、またはそれからなるパネル。好適なパネルは合計で2および15の間のバイオマーカーを有する。表21表1のバイオマーカーを参照するここでのすべての定義はまた、代わりに表21を参照することにより開示される。そのようにして、例として、本発明は、対象体サンプルを分析するための方法を提供し、それには、サンプルにおいて表21のバイオマーカーのレベルを決定するステップが含まれ、そこでは、バイオマーカーのレベルは、対象体がループスを有するかどうかの診断上の指標を提供する。全般用語含むには、含有するならびにからなるが包含され、例は、Xを含む組成物は、もっぱらXからなることができ、または追加的な何かを含有する、例は、XYであることができる。抗原を結合するための抗体の能力への言及は、抗体および抗原が問題のアッセイにおいて標準的な洗浄方法に耐えるのに十分に強く相互作用することを意味する。このようにして、非特異的結合は、最小にされ、または除かれる。バイオマーカーのレベルへの言及は、サンプルにおいて測定される分析物の量を意味し、そしてこれは分析対象の相対的および絶対的濃度、分析対象力価や、閾値、ランキング、パーセンタイル、その他との関係を含む。アッセイの感度は、正しく確認される真陽性の割合、すなわち、本発明の方法によって検査で陽性と出るループス対象の割合である。このことは、個々のバイオマーカー、バイオマーカーのパネル、単一アッセイまたは複数供給源、例は、ANA、抗DNAおよびまたはSLEDAIインデックスにおいて含まれるもののような他の臨床試験から集積されるデータを組み合わせるアッセイに適用することができる。それは、特定の分析対象被分析物、例は、抗体が含まれるサンプルを確認する方法の能力に、またはループスを有する対象体からのサンプルを正しく確認する方法の能力に関することができる。アッセイの特異性は、正しく確認される真陰性の割合、すなわち、本発明の方法によって検査で陰性と出るループスを有さない対象体の割合である。このことは、個々のバイオマーカー、バイオマーカーのパネル、単一アッセイまたは複数供給源、例は、ANA、抗DNAおよびまたはSLEDAIインデックスでの考慮のために含まれるもののような他の臨床試験から集積されるデータを組み合わせるアッセイに適用することができる。それは、特定の分析対象被分析物、例は、抗体が含まれるサンプルを確認する方法の能力に、またはループスを有する対象体からのサンプルを正しく確認する方法の能力に関することができる。特に記述がない限り、2以上の構成要素を混ぜるステップを含む方法は、混合の何らかの特定の順も必要としない。このようにして、構成要素は任意の順序でも混合することができる。3つの構成要素がある場合、そのとき、2つの構成要素を互いに組み合わせることができ、そして次いで、その組合せ物は第3の構成要素、その他と組み合わせてもよい。2つのアミノ酸配列の間の配列同一性割合への参照は、配列決定するとき、アミノ酸のその割合が2つの配列を比較する際に同じであることを意味する。この配列決定および相同性パーセントまたは配列同一性は、この技術において既知のソフトウェアプログラム、たとえば、参考文献48のセクション7718で記述されるものを使用することで定めることができる。好ましい配列決定は、12のギャップオープンペナルティおよび2のギャップエクステンションペナルティを有するアフィンギャップ検索、62のBLOSUMマトリクスを用いたSmithWatermanスミスウォーターマン相同性検索アルゴリズムによって定められる。スミスウォーターマン相同性検索アルゴリズムは、参考文献49において開示されている。表17は145のバイオマーカーをリストする。これらの145の中からの、好適なサブセットは配列番号1139である。表1は50のバイオマーカーをリストする。これらの50の中からの、好適サブセットは表18にリストされる44である。本発明のすべての実施形態においては、1つだけのバイオマーカーを用いる場合、バイオマーカーは好適にはPIAS2またはPABPC1でない。本発明のすべての実施形態において、2つだけのバイオマーカーを用いる場合、これらの2つのバイオマーカーは好適にはPIAS2およびPABPC1でない。アレイ調製3つの別々のタンパク質アレイを開発し、それらは、転写と関連したタンパク質TRNアレイ、キナーゼおよびキナーゼ関連タンパク質KINアレイおよびたとえば、ガンイムノメimmunomeおよびSEREXデータベースのような供給源において記述されるガン関連抗原CAGアレイについて豊んだ。アレイ上に存在する999タンパク質をコードする標的遺伝子のための全長読み取り枠を、バキュロウイルストラスファーベクターにおいて、C末端Ecoliエシェリキアコリ、大腸菌BCCPmycタグ[23、33]をコードする配列によりインフレームでクローニングし、そして配列確認したsequenceverified。膜内在性タンパク質であったキナーゼのいくつかを、細胞外または細胞質ドメインを表すN末端またはC末端のトランケーション切り詰めとしてクローニングした。組換え型バキュロウイルスを生成し、増幅させ、および24ウェルの深いウェルプレートに適応する標準的な方法を使用するSf9セルにおいて発現した。組換えタンパク質発現は、タンパク質の完全性およびビオチン化についてウエスタンブロット法によって分析した。組換えタンパク質を内部にもつ細胞を溶解し、そして溶解物を、ストレプトアビジンコートのガラススライド上に300μm固形ピンを備えるQArray2Microarrayerキューアレイ2マイクロアレイヤーを用い、4通りにスポットした。スポットしたタンパク質は水性環境の中へ突出し、そしてスライドの表面から離れた方向に合わせ、それらが自己抗体による結合のために露出する。各アレイ上のタンパク質に加えて、BCCPmycタグBCCP、BCCPmyc、βガラクトシダーゼBCCPmycおよびβガラクトシダーゼBCCPのために4つのコントロールタンパク質を、Cy3Cy5標識ビオチンBSA、ビオチン化IgGおよびビオチン化IgMの希釈系列、ビオチン化mycペプチド希釈系列およびバッファだけのスポットと一緒にアレイした。バイオマーカーの確認血清サンプルを2つ群の対象体から取得した。すなわち、1.疾患:ループスと診断された対象体からの血清サンプルn160。2.健康および交絡疾患:同齢の健康なドナーからの血清サンプルn156。双方の群からの血清サンプルを、個別に3種類のアレイの各々を用いて分析した。血清サンプルは別々に3つのアレイタイプのそれぞれと共にインキュベートした。血清サンプルは、微粒子を、脂質を含め除去するために、4°Cで2分間、1013Krpmで遠心分離により澄ました。次いで、サンプルを1×PBS中の01vvのトライトンTriton01vvのBSAトライトンBSA緩衝剤において200倍希釈し、次にアレイに適用した。希釈した血清4mLのサンプルを、プラスチック皿の別の区画に収容した各アレイに加えた。すべてのアレイを、緩徐な軌道の振盪~50rpm約50回転をしながら室温RT、20°Cで2時間インキュベートした。アレイを皿から注意深く取り出し、そして任意の余分なプロービング溶液を、やわらかいlintfreeティッシュ上でアレイの両側をブロッティングすることにより除去した。プローブ探査したアレイを3回、穏徐な軌道の振盪をさせながら20分間、室温で新鮮なトライトンBSA緩衝剤中で洗浄した。洗浄したスライドを、その後、過剰な洗浄緩衝剤を除去するためにやわらかいティッシュ上にブロットし、そして穏徐な軌道の振盪をさせながら、2時間室温で二次的染色溶液使用直前に調製したものでインキュベートし、およびアルミ箔を用いて光から保護した。二次的染色溶液は標識抗ヒトIgG抗体であった。スライドを、穏徐な軌道の振盪をさせながら、室温で5分間トライトンBSA緩衝剤において3回洗浄し、蒸留水中で簡単に510秒すすぎ、そして遠心分離に適した容器中で240gにて2分間遠心分離した。アレイ上の余分な液体を逃がすウィックを助けるために、やわらかいティッシュを、遠心分離の間にアレイの底部に配置した。プローブし、そして乾燥させたアレイをその後、アレイによって結合された自己抗体を検出するため、および自己抗体結合の大きさを定めるために、二次染色液の検出用に適した励起波長を使用することが可能なマイクロアレイスキャナーを使用してスキャンした。マイクロアレイスキャンは、各アレイについての画像を生成し、そらの画像はアレイデータを正規化し、そしてスコアするために使用された各タンパク質スポットに結合した蛍光の強度を決定するために用いた。アレイ上の各タンパク質の特徴またスポットまたは抗原とも称するの未処理中央値シグナル強度また、相対的蛍光単位、RFUとも称されるは、ローカル中央値背景強度から差し引かれた。代替分析は、当技術分野で知られるように、平均フルオレセンス蛍光発光、全フルオレセンスのような、スポット強度のその他の測定を使用する。次いで、各アレイ上のすべてのタンパク質の特徴の結果として生じる正味の蛍光強度を、技術的バイアス例は、レーザーパワーの変動、表面変化、BCCPとの結合、等の影響を低減するために、マルチスケーリング処理によって正規化した。データのために適したデータの正規化用の他の方法には、とりわけ、分位正規化40、サンプルのすべての強度の1番目の四分位数の積およびすべてのサンプルの1番目の四分位数の平均およびVSN法[50]からなる正規化係数での正味蛍光強度の乗算が含まれる。そのような正規化の方法はマイクロアレイ分析の技術において知られている。正規化された蛍光強度はその後、各タンパク質の特徴について平均化された。マルチスケーリング法は、326のタンパク質アレイからのすべての3996の4通りのシグナルに適用した。データは任意に、テストおよびトレーニングセットにおいて分割され、そして次にトレーニングセットからのデータは、コントロールサンプルからのケースを好首尾に区別する分類子を識別するためにGPと共に使用した。次いで、分類子は、組み合わされた感度および特異性SSスコアを参照することにより、テストセットを使用して性能について評価した。データを繰り返し、テストおよびトレーニングセットに分け、そして分析サイクルは分類子の安定なセットパネルが識別されるまで繰り返した。各パネルにおけるバイオマーカーの数はnに制限され、ここでn115であった。推定上のバイオマーカーの多数の組合せを導き出し、そして次に、導出したパネルの性能を、組み合わせたSSスコアによってランク付けした。各nmern量体のパネルのためのトップ6000のパネルを採取し、そしてこれらのパネルにおける各タンパク質の出現頻度を、その特定のn量体のための各タンパク質の予測力をランク付けするために使用した。各n量体のためのトップ10のバイオマーカーはまた、出現頻度によって判断されるように識別され、そしてその後、単一リスト表18中に組み合わされた。これらは、特に関心のあるバイオマーカーを表し、それはそれらが著しい予測特性を有するバイオマーカーのサブセットを表すからである。各n量体について、組み合わされた最高のSSスコアを提供する25のパネルを、表216に表す。すべての提示されたn量体のためのトップ25のパネルに頻繁に表示されるバイオマーカーは、表18において44のマーカーのセットを生成するために組み合わされた。表516での各々のトップのパネルは15の値よりも高いSSスコアを有する即ち、ANAのための典型的な値よりも高い1。全体的に、表216は表17での配列番号1139のバイオマーカーを生成し、その44のサブセットが表18に示される。これらの44のバイオマーカーの多くは、複数のn量体にわたって著しい予測力を有する。たとえば、IGHG1は単一マーカーのための最大の組合せSSスコアを有するが、サイズが2量体よりも大きいパネルには意味のある寄与体ではない。対照的に、KITキットはn1からn15までのすべてのサイズのパネル用に重要である。したがって、特定のバイオマーカーがパネルの判別力に提供する貢献は、そのパネルにおけるマーカーの数、ならびにそれらの同一性に依存することがある。若干のマーカーは以前、ループスと、特にまたはより一層一般的には自己免疫成分を有する疾患と関連して識別された。具体的には、STAT1は以前、ループスにおけるアクティブ経路にかかわっているとされ51、そしてSSX2およびSSX4は本来、ガンにおいて抗原に対する自己抗体が生じる抗原として識別された。表18抗原に対する抗体の存在は、2群間で著しく相違があると確認された。バックプロパゲーション逆伝播法のアルゴリズムは、2つの群間を区別することができるバイオマーカーを確認するために用いた。データ分析を、2つのパーミュテーションアッセイ順列アッセイによって検証した。これらのアッセイは選定したバイオマーカーが血清中の疾患状態に関連していることを確認した。コアバイオマーカーセットは、識別された44のバイオマーカーの999のタンパク質のセットを消耗させ、そして分析を繰り返すことによって検証された。これらのバイオマーカーからのデータが削除されて、同等の性能を有する健康な血清サンプル、および病気の血清サンプルの間を区別することができるパネルを導き出すことはもはや不可能であった。第二の分析において、前述のように同一の生データを使用した。バイオマーカーの識別は、次のように変更して、本質的に上述したように行った。生のアレイデータは、複製を統合することmedianconsolidation中央値統合により正規化し、次いで通常の転換およびその後の中央値正規化を続けた。アウトライアー分離物を確認し、および除去した。普遍的に適切である正規化の方法は存在せず、そして研究デザインおよびサンプル特性のような要因を考慮しなければならない。現在の研究のために、中央値正規化を用いた。他の正規化法には、とりわけ、分位正規化、サンプルのすべての強度の第一の四分位数およびすべてのサンプルの第一の四分位数の平均値の積から成る正規化要因での正味蛍光強度の乗算、およびVSN方法が含まれる。そのような正規化方法はマイクロアレイ分析の技術分野で知られる。次いで、この正常化したデータをバイオマーカーパネルの識別のために用いた。どの分類子が与えられたデータセットを最も良好に実行するかを推測的に予測することができず、そのため、データ分析は、5つの異なる特徴のランク付け方法15プラス前進特徴選択forwardfeatureselectionによって実行した。すなわち、1.エントロピー2.バタチャリアBhattacharyya3.t検定4.ウィルコクソン5.ROCロック6.前進選択Forwardselectionこの技術で知られる他の分類方法を用いることができた。次に、分類子を、組み合わせた感度および特異性SSスコアおよび曲線下面積AUCを参照することによって性能について評価した。データを繰り返し分け、そして分析サイクルを、分類子の安定したセットパネルが特定されるまで繰り返した。繰り込まれた相互検証を、研究データの過剰適合overfittingを避けるため、分類手順に適用した。予測性能を与えるべきでなく、そして分析において背景の徴候を提供するケースコントロール状態サンプルのランダム化されたセット順列アッセイと、分類の性能を比較した。10に近い数字は無価値なアッセイとして予想される感度選択性SSスコアはそれぞれ、0505に等しいが、一方で、20のSSスコアは100の感度および100の特異性を示す。順列分析のための値および分類子性能の間の違いは、分類子の相対的な強さを示す。各分析について、推定上のバイオマーカーの多数の組合せを導き出し、そして次いで導出パネルの性能を組合せのSSスコアによってランク付けた。最良実行性のn量体パネルについて、トップ13のパネル3つのバイオマーカーを含む、表19に示すものを採用し、そしてこれらのパネルにおける各々のタンパク質の出現頻度を、これらのパネルに含まれる各々のタンパク質の予測力をランク付けるのに用いた。導き出されたパネルでの出現頻度によって判断されるように、最も大きな診断力を有するバイオマーカーを確認し、そして単一リストに組み合わせた表20。これらは特に興味があるバイオマーカーを表し、それはそれらが最も重要な予測特性を有するバイオマーカーのサブセットに対応するからである。最大のSSスコアは変数特徴増減法forwardfeatureselectionmethodにより得られSS141;感度054、特異性087、それは075のAUC値を与え、そして3つのバイオマーカーからなるパネルが対応した。感度は054に達し、そして特異性は087であった。最も重要な診断力を示したバイオマーカーには、KIT、PIAS2、RPL15、ACTL7B、EEF1GおよびTCEB3が含まれ、それらの多くはまた、以前の分析においても確認された。3つのタンパク質を含むバイオマーカーパネルの性能は、前進選択フォワードセレクションによって確認され、次のように示される。図1は前進特徴選択のためのROC曲線を示す。曲線iは元のデータの性能を示し、および曲線iiは順列データの性能を示す。感度は054であり、および特異性は087丸印であり、そして感度および特異性の全体的な和は141である。本発明が例によって説明されただけであり、そして修飾を、本発明の範囲および精神の中に留めながら行えることは理解されるであろう。表1:本発明に有用なバイオマーカー本発明に有用なバイオマーカーを表1にリストする。測定したバイオマーカーは、i表1にリストした抗原に結合する自己抗体を内在し、およびまたはii表1にリストした抗原を内在することができるが、できれば前者である。コラム列の説明iシンボル記号の列はHGNCによって承認された遺伝子記号を与える。このようにして、シンボルは、独特なヒト遺伝子を識別する。このシンボルは、表17を介して、NCBIにより提供される遺伝子の公用フルネームに関連しうる。iiこの番号は、配列番号であり:表17に示すように、自己抗原バイオマーカーについてのコード配列のためのものである。iiiHUGO遺伝子命名委員会は、すべてのヒト遺伝子に対して独特な意味のある名称を与えることを目指している。HGNC番号は、このようにして、独特なヒト遺伝子を識別する。コラム表2乃至16iこれは関連するバイオマーカーまたは、表316については、パネルにおけるバイオマーカーについてのシンボルである。iiSSは、感度および特異性の列の合計である。これらの最終的な2つの列は、例において用いるサンプルに適用するとき、単に左側の列で示される関連バイオマーカーだけまたは、表316について、パネルに基づくテストの感度および特異性を示す。コラムiこの数は、配列番号であり:シークエンスリストに示すように、自己抗原のバイオマーカーのためのコード配列についてのものである。ii記号の列は表1に記載されるようなものである。iiiこの名称は、NCBIによって提供される公用フルネームから採用される。抗原は、先行技術において1またはそれよりも多くの仮名によって参照されていてもよい。本発明はそれらの命名法に関係なくこれらの抗原に関係する。ivGI番号、GenInfo識別子は、配列がそのデータベースに追加されたときにNCBIによって処理された各配列レコードに連続して割り当てられた一連の数字である。GI番号は、配列レコードの受入番号に少しも似ていない。配列が更新たとえば、訂正用に、またはより一層多くの注釈または情報を追加するためにされるとき、それは新しいGI番号を受け取る。したがって、与えられたGI番号に関連する配列は決して変化しない。vIDの列は、抗原マーカーのエントレッツジーンIDEntrezGeneID番号を示す。エントレッツジーンID値はすべての分類群間で特有である。コラムi記号の列はHGNCによって承認された遺伝子記号を与える。記号は、このように、特有のヒト遺伝子を識別する。この記号は表17を介して、NCBIによって提供される遺伝子の公用フルネームに関連することができる。iiこの番号は、配列番号であり:表17に示すように、自己抗原バイオマーカーのためのコード配列についてのものである。iiiHUGO遺伝子命名委員会は、すべてのヒト遺伝子に特有で意味のある名称を与えることを目指している。HGNC番号は、このように、特有なヒト遺伝子を識別する。コラムi記号の列は表1に記載するようなものである。iiこの名称はNCBIによって提供される公用フルネームから採用する。抗原は、先行技術において1またはそれよりも多くの仮名によって参照することができる。本発明はそれらの命名法に関係なくこれらの抗原に関係する。iiiGI番号、GenInfo識別子は、配列がそのデータベースに追加されたときにNCBIによって処理された各配列レコードに連続して割り当てられた一連の数字である。GI番号は、配列レコードの受入番号に少しも似ていない。配列が更新たとえば、訂正用に、またはより一層多くの注釈または情報を追加するためにされるとき、それは新しいGI番号を受け取る。したがって、与えられたGI番号に関連する配列は決して変化しない。ivIDの列は、抗原マーカーのエントレッツジーンID番号を示す。エントレッツジーンID値はすべての分類群間で特有である。コラムiこの数は、配列番号であり:シークエンスリストに示すように、自己抗原バイオマーカーのためのコード配列についてのものである。ii記号の列は表1に記載するようなものである。iiiこの名称は、NCBIによって提供される公用フルネームから採用される。抗原は、先行技術において1またはそれよりも多くの仮名によって参照することができる。本発明はそれらの命名法に関係なくこれらの抗原に関係する。ivGI番号、GenInfo識別子は、配列がそのデータベースに追加されたときにNCBIによって処理される各配列レコードに連続して割り当てられた一連の数字である。GI番号は、配列レコードの受入番号に少しも似ていない。配列が更新たとえば、訂正用に、またはより一層多くの注釈または情報を追加するためにされるとき、それは新しいGI番号を受け取る。したがって、与えられたGI番号に関連する配列は決して変化しない。vIDの列は、抗原マーカーのエントレッツジーンID番号を示す。エントレッツジーンID値はすべての分類群間で特有である。参考文献1HabashBseisoハバシュブセイソClinMedResクリニカルメディシンアンドリサーチ3:1903。2AnticoetalアンチコらLupusdoiループスドイ:10.11770961203310362995。3Shererシェレールら、ArthritisRheumアースライティスアンドリューマチズム34:50137。4Pappworthパップワースら、MolImmunolモレキュラーイムノロジー46:10429。5VanderlugtMillerバンダールーフトアンドミラーCurrOpinImmunolカレントオピニオンインイムノロジー8:8316。6Cheungチャンら、NucleicAcidsResヌクレイックアシッズリサーチ、28:3613。httpalfredmedyaleedualfred7McKusickマキュージックMendelianInheritanceinManメンデルインヘリタンスインマン。ACatalogofHumanGenesandGeneticDisordersカタログオブヒューマンジーンズアンドジェネティックディスオーダーズ。Baltimoreボルティモア:JohnsHopkinsUniversityPressジョーンズホプキンス大学出版、1998。以下も参照、httpwwwncbinlmnihgovomim。8Stensonステンソンら、GenomeMedジェノムメディシン1:13。9Stammシュタムら、NucleicAcidsRes、34:D46D55。10Sonnソンら、LupusProstaticDisループスプロスタティックディジーズ8:30410。11Costenbaderコステンバーダーら、ArthritisRheum、56:125162。12Geysenガイゼンら、PNASプロシーディングスオブザナショナルアカデミーオブサイエンシーズUSA、81:39984002。13CarterカーターMethodsMolBiolメソッズインモレキュラーバイオロジー36:20723。14JamesonジェームソンBAら、1988、CABIOSコンピューターアプリケーションズインザバイオサイエンシーズ4:181186。15MaksyutovZagrebelnayaマクストフアンドザグレベルナヤComputApplBiosciコンピューターアプリケーションズインザバイオサイエンシーズ9:2917。16HoppホップのPeptideResearchペプチドリサーチ6:183190。17Wellingウェリングら、FEBSLettFEBSレターズ188:215218。18Bublilバブリルら、Proteinsプロテインズストラクチャーファンクションアンドバイオインフォマティクス68294304。19Sunサンら、NucleicAcidsRes、37:W6126。20RaddrizzaniHammerラッドリザーニアンドハンマーBriefBioinformブリーフィングスインバイオインフォマティクス1:17989。21Chenチェンら、AminoAcidsアミノアシッヅ33:4238。22ReimerライマーMethodsMolBiol、524:33544。23Boutellブテエルら、Proteomicsプロテオミクス4:19508。24Tassinariタッシナーリら、CurrOpinMolTherカレントオピニオンインモレキュラーセラピューティクス10:10715。25Stoevesandtストーベサンドら、ExpertRevProteomicsイクスパートレビューオブプロテオミクス6:14557。26Taoタオら、CombChemHighThroughputScreenコンビネートリアルケミストリーアンドハイスループットスクリーニング10:70618。27Gnjaticガナティクら、JImmunolMethodsジャーナルオブイムノロジカルメソッズ341:508。28Hartmannハートマンら、AnalBioanalChemアナリティカルアンドバイオアナリティカルケミストリー393:140716。29FallNiessnerファルアンドニーセナーMethodsMolBiol、509:10722。30国際公開WO0157198。31WO0227327。32BlackburnHartブラックバーンアンドハートMethodsMolBiol、310:197216。33WO03064656。34WO2004046730。35Stahlシュタールら、ImmunolLettイムノロジーレターズ102509。36QuintanaキンタナPNASUSA、105:1888994。37KoopmannBlackburnコープマンアンドブラックバーンRapidCommunMassSpectromラピッドコミュニケーションズインマススペクトロメトリー17:45562。38WO0161040。39Oleinikovオレイニコフら、JProteomeResジャーナルオブプロテオームリサーチ2:3139。40Bolstadボルスタッドら、Bioinformaticsバイオインフォマティクス19:18593。41Meyerマイアーら、Neurocomputingニューロコンピューティング55:16986。42Kozaコザ、GeneticProgrammingOntheProgrammingofComputersbyMeansofNaturalSelectionMITPressジェネティックプログラミング:オンザプログラミングオブコンピューターズバイミーンズオブナチュラルセレクション、MIT出版。43WangJapkowiczワンアンドジャコビッチLectureNotesinComputerScienceレクチャーノートインコンピューターサイエンス49942008、3847。44ElkonCasaliエルコンアンドカザリNatClinPractRheumatolネーチャークリニカルプラクティスリューマトロジー4:4918。45Chadaチャダら、CurrOpinDrugDiscovDevelカレントオピニオンインドラッグディスカバリーアンドデベロップメント6:16973。46CheneチェネNatureReviewsCancerネーチャーリビューズキャンサー3、102109。47WangElDeiryワンアンドエルダイリーCurrOpinOncolカレントオピニオンインオンコロジー20:906。48CurrentProtocolsinMolecularBiologyカレントプロトコールズインモレキュラーバイオロジーFMAusubelオースベルら編、1987Supplement追補3049SmithWatermanスミスアンドウォーターマンAdvApplMathアドバンシーズインアプライドマセマティクス2:482489。50Huberヒューバーら、Bioinforma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