"被験者から採取した試料中のmiRNAを測定し、前記miRNAが表5~表10に記載のmiRNAである、神経変性疾患の検出方法。表5~表10に記載のmiRNAである、神経変性疾患を検出するためのバイオマーカー。被験者から採取した試料中のmiRNAを測定し、前記miRNAが表5~表8に記載のmiRNAである、筋萎縮性側索硬化症の検出方法。被験者から採取した試料中のmiRNAを測定し、前記miRNAが表9、表10に記載のmiRNAである、多系統萎縮症の検出方法。miRNAを分析同定する工程、miRNAの標的遺伝子を予測する工程、標的遺伝子をバイオインフォマティクスで絞り込む工程、から成るバイオマーカーペプチドを特定化する方法。プロテオーム解析でペプチドを同定することと組み合わせてバイオマーカーペプチドを特定化する、請求項5に記載の方法。上記のとおり、難治性のALSやMSAに対する検査法や治療法は確立しておらず、医療上の大きな課題になっている。疾患に関与すると言われているmiRNAの神経変性疾患におけるバイオマーカーとなりえるmiRNAを見出し、その利用方法を確立すれば、新しい検査診断法、病態管理法、さらには治療薬への応用が可能となる。本発明の目的は、難治性神経変性疾患のバイオマーカーとなるmiRNAを臨床検査や病態管理、さらには治療法へ応用することである。また、miRNAを利用した疾患バイオマーカーの探索法を開発することである。本発明は、[1]被験者から採取した試料中のmiRNAを測定し、前記miRNAが表5~表10に記載のmiRNAである、神経変性疾患の検出方法、[2]表5~表10に記載のmiRNAである、神経変性疾患を検出するためのバイオマーカー、[3]被験者から採取した試料中のmiRNAを測定し、前記miRNAが表5~表8に記載のmiRNAである、筋萎縮性側索硬化症の検出方法、[4]被験者から採取した試料中のmiRNAを測定し、前記miRNAが表9、表10に記載のmiRNAである、多系統萎縮症の検出方法、[5]miRNAを分析同定する工程、miRNAの標的遺伝子を予測する工程、標的遺伝子をバイオインフォマティクスで絞り込む工程、から成るバイオマーカーペプチドを特定化する方法、[6]プロテオーム解析でペプチドを同定することと組み合わせてバイオマーカーペプチドを特定化する、[5]の方法に関する。本発明の検出方法によれば、簡便な血清学的検査により、神経変性疾患、特には、多系統萎縮症MSA又は筋萎縮性側索硬化症ALSを検出することができる。また、本発明の特定化方法によれば、減少するためにプロテオーム解析では把握できないタンパク質をmiRNAの増加という相反する現象で把握できることができ、プロテオーム解析とmiRNA解析の相互補完的解析でバイオマーカーを特定することができる。本発明の検出方法では、神経変性疾患、特には筋萎縮性側索硬化症ALS又は多系統萎縮症MSAを検出するバイオマーカーとして、表5~表10に記載のmiRNAを使用することができる。該miRNAは、単独で使用することもできるし、複数を使用することもできる。精度を高めるため複数を組み合わせて使用する方が好ましい。実際上の臨床検査の場合では1~10のmiRNA、さらに好ましくは2~5のmiRNAを組み合わせて利用することが望ましい。後述の実施例において具体的実験データを示すとおり、ALS患者では、健常者と比較して、表5、表6に記載のmiRNAが増大しており、表7、表8に記載のmiRNAが減少している。従って、被験者、特に、神経変性疾患が疑われる患者又は神経変性疾患患者から採取した試料中のこれらのmiRNA以下、ALS検出用miRNAと称するの少なくとも1つを、それ自体公知の方法に従って測定することにより、ALSであるか否かを判定することができる。これらのALS検出用miRNAの中でも、表5~表8において好適と記載されたmiRNAは、特に多くの神経系に関与する因子を標的とするため、ALS検出用のバイオマーカーとして、より好ましく使用することができる。また、存在率が増大しているmiRNAの場合は、前記のより好ましい標的遺伝子が、その変化率signalratioが高い傾向にある。よって、変化率log2表記が1.5以上、好ましくは1.8以上、より好ましくは2.0以上、特に好ましくは3.0以上のmiRNAをALS検出用のバイオマーカーとして使用することができる。また、存在率が減少しているmiRNAの場合は、前記のより好ましい標的遺伝子が、その変化率signalratioが低い傾向にある。よって、変化率log2表記が0.7以下、好ましくは0.5以下、より好ましくは0.3以下のmiRNAをALS検出用のバイオマーカーとして使用することができる。前記ALS検出用miRNAの標的遺伝子としては、後述の表11、表12に示す各遺伝子を挙げることができる。これらの標的遺伝子でコードされるタンパク質又はペプチド因子以下、併せてペプチド因子と称するは、それ自体、ALS検出用のバイオマーカーとして使用することができるだけでなく、ALS治療剤または予防剤のターゲットとしても使用することができる。表11、表12に示す標的遺伝子の内、表1に示す標的遺伝子は、それを標的とするmiRNAの少なくとも3種類がALS患者において増大しており、標的遺伝子と強く相互作用していると考えられる。従って、これらのmiRNAにより発現抑制がかかると予測されるため、これらの遺伝子でコードされるペプチド因子は、その減少を指標とすることにより、ALS検出用あるいは治療予防用のバイオマーカーとして、より好ましく使用することができる。一方、表11、表12に示す標的遺伝子の内、表2に示す標的遺伝子は、それを標的とするmiRNAの少なくとも3種類がALS患者において減少している。従って、これらのmiRNAが減少することにより発現亢進がかかると予測されるため、これらの遺伝子でコードされるペプチド因子は、その増加を指標とすることにより、ALS検出用あるいは治療予防用のバイオマーカーとして、より好ましく使用することができる。次に、MSA患者では、健常者と比較して、表9に記載のmiRNAが増大しており、表10に記載のmiRNAが減少している。従って、被験者、特に、神経変性疾患が疑われる患者又は神経変性疾患患者から採取した試料中のこれらのmiRNA以下、MSA検出用miRNAと称するの少なくとも1つを、それ自体公知の方法に従って測定することにより、MSAであるか否かを判定することができる。これらのMSA検出用miRNAの中でも、表9、表10において好適と記載されたmiRNAは、特に多くの神経系に関与する因子を標的とするため、MSA検出用のバイオマーカーとして、より好ましく使用することができる。また、存在率が増大しているmiRNAの場合は、前記のより好ましい標的遺伝子が、その変化率signalratioが高い傾向にある。よって、変化率log2表記が1.5以上、好ましくは1.7以上、より好ましくは2.0以上のmiRNAをALS検出用のバイオマーカーとして使用することができる。また、存在率が減少しているmiRNAの場合は、前記のより好ましい標的遺伝子が、その変化率signalratioが低い傾向にある。よって、変化率log2表記が0.7以下、好ましくは0.6以下、より好ましくは0.4以下のmiRNAをALS検出用のバイオマーカーとして使用することができる。前記MSA検出用miRNAの標的遺伝子としては、後述の表13、表14に示す各遺伝子を挙げることができる。これらの標的遺伝子でコードされるペプチド因子は、それ自体、MSA検出用のバイオマーカーとして使用することができるだけでなく、MSA治療剤または予防剤のターゲットとしても使用することができる。表13、表14に示す標的遺伝子の内、表3に示す標的遺伝子は、それを標的とするmiRNAの少なくとも3種類がMSA患者において増大しており、標的遺伝子と強く相互作用していると考えられる。従って、これらのmiRNAにより発現抑制がかかると予測されるため、これらの遺伝子でコードされるペプチド因子は、その減少を指標とすることにより、MSA検出用あるいは治療予防用のバイオマーカーとして、より好ましく使用することができる。一方、表13、表14に示す標的遺伝子の内、表4に示す標的遺伝子は、それを標的とするmiRNAの少なくとも3種類がMSA患者において減少している。従って、これらのmiRNAが減少することにより発現亢進がかかると予測されるため、これらの遺伝子でコードされるペプチド因子は、その増加を指標とすることにより、MSA検出用あるいは治療予防用のバイオマーカーとして、より好ましく使用することができる。本発明の検出方法においてバイオマーカーとしてmiRNAを使用する場合、それ自体公知の方法、例えば、核酸プローブを用いるハイブリダイゼーション法や、PCRプライマーを用いるPCR法により、測定することができる。また、本発明の検出方法においてバイオマーカーとしてペプチド因子を使用する場合、タンパク質の各種の公知分析方法、例えば、抗体を用いる免疫学的分析方法、電気泳動等の生化学的分析方法により実施することができ、臨床検査用の自動分析機を使用することもできる。本発明方法で用いる試料としては、例えば、脳脊髄液、血液試料例えば、末梢血、血漿、血清、尿、リンパ液、唾液、その他の体液、好ましくは、脳脊髄液、血漿、血清を用いることができる。さらには生検で採取された病理組織からの抽出成分も利用できる。本発明では、さらにバイオインフォマティクスを活用して得られたmiRNAの標的遺伝子候補を解析し、リンケージの高い因子を絞り込める可能性を新たに見出した。このmiRNAリンケージ法により、病態変化に伴って減少するためにプロテオーム解析では把握できないタンパク質やペプチドの減少をmiRNAの増加という相反する現象で把握できることであり、プロテオーム解析とmiRNA解析の相互補完的解析でバイオマーカーを特定することができる。これによって、プロテオーム解析と連動して用いることにより、病態における増大及び減少するタンパク質やペプチド因子を絞り込み、バイオマーカーとして利用できる手法を考案した。本発明の基本となる考え方は以下のとおりである。網羅的なプロオーム解析で得られる数100種以上のぺプチド因子をさらに絞り込むことは、プロテオーム解析を行う場合には必ず遭遇する障壁である。この解決のためには、疾患とリンクする別の解析情報が求められる。プロテオーム解析で得られるペプチド情報は、それ自体は独立した因子の存在として得られるが、生体内では因子間で誘導や抑制がかかるなど相互作用している可能性が高い。この誘導と抑制という制御機構にはぺプチド自体のみならず、miRNAが強く関与していることから、miRNA解析情報をプロテオーム解析情報にリンクさせることができれば、相互に得られた情報から、細胞内で起きているイベントをより明確に推測することができる。miRNAは細胞内で標的遺伝子たるペプチドのメッセンジャーRNAを標的遺伝子として抑制していることから、増加したmiRNAの標的となるペプチドは減少し、プロテオーム解析では検出しにくくなる。反対に、減少したmiRNAの標的となるペプチドは増加し、プロテオーム解析では検出されやすくなると推測される。実際には、減少した成分を分析することは分析システムの検出限界が絡み、信頼性に乏しいので、増大した成分で評価する方が確実である。よって、プロテオーム解析で検出されたペプチド群は産生増加して細胞外に放出された因子と見ることができ、他方、miRNA解析で検出されたmiRNA群からは、実施例2の手法を用いて絞り込まれたmiRNA群の標的遺伝子を抽出することによって、細胞内で抑制されたペプチド群を推定することができる。生体内の細胞内で産生抑制された因子を体液中で検出することは相当に困難であるが、増大したmiRNAを指標として抑制されたぺプチド因子を推定することによって、細胞内で増大した因子と減少した因子の両方をリストアップすることができると考えられる。この手法によってリストアップされた因子群を、ネットワーク解析やパスウェイ解析を行うことによってリンケージ解析を行うことにより、因子間の相互作用がより明確に解析でき、病態因子の絞り込みを行うことができる。ネットワーク解析とパスウェイ解析を行うバイオインフォマティクスツールは独自に開発されたものでも構わないが、商用ツールでは、MetaCoreThomsonReuter社、IPAIngenuitySystem社、KeyMolnet医薬分子設計研究所などが利用できる。以下、実施例によって本発明を具体的に説明するが、これらは本発明の範囲を限定するものではない。《実施例1:脳脊髄液中のmiRNAの分析》確定診断された筋萎縮性側索硬化症ALSまたは多系統萎縮症MSAの患者、及び対象群として健常者に対して、腰椎穿刺によって脳脊髄液を採取した。採取後、速やかに4°C、3000rpmで10分間、遠心処理し、上清を0.6mLずつポリプロピレンチューブに分注して-80°Cで凍結保存した。凍結保存した各群3例から、それぞれRNA抽出後、マイクロアレイによるmiRNA分析を行った。マイクロアレイは3D-geneチップ東レ株製を用い、メーカー指定のmiRNAハイブリダイゼーション試薬セットとHumanmiRNAOligochipデータベースmiRBaseRelease160から選定したヒト約1,200種のmiRNAプローブを搭載で行い、対象群に対する患者群のシグナル強度の変化を求めた。変化率はlog2表記で、対象群に対してlog2=1.5以上であるものを増大したmiRNAupregulatedmiRNA、log2=0.7以下であるものを減少したmiRNAdownrwgulatedmiRNAと規定した。結果を表5~表10に示す。表5、表6は、ALS患者の脳脊髄液中で増大したmiRNA群であり、表7、表8は、ALS患者の脳脊髄液中で減少したmiRNA群である。表9は、MSA患者の脳脊髄液中で増大したmiRNA群であり、表10は、MSA患者の脳脊髄液中で減少したmiRNA群である。これらのmiRNA群は、それぞれの疾患の検査診断バイオマーカーとして利用することができる。また、表5~表10において好適欄に記号○を付してあるmiRNAは、以下の実施例2で特定した、それぞれの疾患のバイオマーカーとして特に好ましく用いることができるmiRNAである。《実施例2:miRNAの標的遺伝子を特定する方法》実施例1で検出されたmiRNA群が生体内で制御する標的遺伝子群を特定するために、2段の解析法を用いた。まず、検出されたmiRNAリストmiRNAリストA;前記表5~表10から標的遺伝子を推定するために、miRandamirSVRをベースにした解析ツールmicroRNAorgTargetsandExpressionhttpwwwmicrornaorgmicrornahomedoにて、miRNA配列情報とのマッチングによる標的遺伝子候補をリストアップした~100種程度。標的遺伝子候補リストA。ALSで変動増大または減少したmiRNAの標的遺伝子候補を表11、表12に、MSAで変動したmiRNAの標的遺伝子候補を表13、表14に、それぞれ示す。なお、右端欄に抑制と記載した標的遺伝子候補は、以下の解析で特定したmiRNAで抑制がかかるmiRNA標的遺伝子を意味し、亢進と記載した標的遺伝子候補は、以下の解析で特定したmiRNAで亢進がかかるmiRNA標的遺伝子を意味する。MSAに関して解析したTNNI1を例にとって、作成したmiRNAリストBを表15に示す。表15に示すMSA患者欄に示す増大は、実施例1で検出したMSA患者で増大したmiRNAであることを示す。表15に示すように、TNNI1遺伝子に関連するmiRNAとして抽出した13種類のmiRNAの内、MSA患者で増大したmiRNAは5種類であった。本実施例では、それぞれの疾患において、実施例1で検出したmiRNAが3種類以上含まれる標的遺伝子候補をmiRNA制御因子と特定した。特に、増大したmiRNAを3種類以上含む標的遺伝子候補をmiRNAで抑制がかかるmiRNA標的遺伝子と、減少したmiRNAを3種類以上含む標的遺伝子候補をmiRNAで亢進がかかるmiRNA標的遺伝子とした。以上の2種のmiRNAリストを比較し、共通するmiRNAが複数存在することを確認し、脳脊髄液中に含まれるmiRNAで複数の標的遺伝子に関与するmiRNAは神経変性に関与するmiRNAとして特定することができた。miRNAリストAは実際に患者脳脊髄液から変動のあるmiRNAとして検出され、神経変性疾患の検査診断に利用できるmiRNA群であるが、本手法で特定されたmiRNA群前記表5~表10参照は、特に多くの神経系に関与する因子を標的とし、特に好ましく用いることができるmiRNAである。《実施例3:関連ペプチド因子のリンケージ解析法の開発》網羅的なプロオーム解析で得られる100種以上のぺプチド因子をさらに絞り込むことは、プロテオーム解析を行う場合には必ず遭遇する障壁である。この解決のためには、疾患とリンクする別の解析情報が求められる。このリンケージ情報として、mRNA発現を制御するmiRNAに着目した。すなわち、脳脊髄液中のmiRNA解析を新たに行い、得られたmiRNAの標的遺伝子候補をバイオインフォマティクスを活用して、リンケージの高い因子に絞り込めることを新たに見出した。この手法により、病態によって抑制されるペプチド因子を推定できると考えられる。すなわち、脳脊髄液中に出現するタンパク質は細胞から分泌されたものであり、上昇あるいは下降するマーカーとして測定できる。一方、細胞内で起きたイベントでは、miRNAも一部放出されているこが知られており、このmiRNAを新たに測定するのである。miRNAは結合する標的遺伝子を分解抑制するので、上昇あるいは減少したmiRNAから標的遺伝子を予測し、その遺伝子のコードするタンパク質の増加あるいは減少する程度と照合するのである。この手法の利点は、減少するためにプロテオーム解析では把握できないタンパク質をmiRNAの増加という相反する現象で把握できることであり、プロテオーム解析とmiRNA解析の相互補完的解析でバイオマーカーを特定することができる。この手法をALS患者の脳脊髄液で試みた。まず、実施例1に記載したように、ALS患者から採取された脳脊髄液でmiRNA解析し、実施例2に記載したように、標的遺伝子を特定化した。また、並行して、公知の方法に従ってプロテオーム解析を行った。具体的には、脳脊髄液100μLに内部標準蛋白質2μgを加え、脳脊髄液の4倍量の10トリクロロ酢酸/アセトン溶液を添加し、蛋白質を沈殿させるとともにアルブミンを除去し、沈殿蛋白質に変性剤尿素、還元剤添加したのち、37°C暗室条件下にて還元アルキル化した。このタンパク質画分を一晩37°C条件下にてトリプシン消化し、得られたペプチド断片をLC-MSAgilent6520Q-TOF型:Agilent社にて分析し、MascotMatrixScience社を使用して解析し、候補蛋白質を得た。上記の手法によって得られた結果をネットワーク図にプロットして図1にまとめた。ネットワーク図とは、公知の学術文献等の情報から構築された関係図である。本実施例では、ALSに関与する細胞内外の因子群のネットワーク図をMetaCoreThmsonReuters社によって作成した。四角囲みのionotrophicglutamatereceptor、SOD1、TARDBPは、ALSとの関連性が文献上確立されているものである。実線丸囲みのC1q、CollagenIV、TIMP2、VGF、C59、CystatinC、Actin、SOD1、MetallptioneinIII、Secretogranin1は、上記のプロテオーム解析で同定されていた因子である。点線丸囲みのionotrophicglutamatereceptor、NEFL、は上記miRNA解析で同定されていた因子である。すなわち、細胞分泌性の因子はプロテオーム解析によって検出され、従来の解析で同定が難しい細胞内因子はmiRNA解析から予測できることがわかった。これによって、プロテオーム解析とmiRNA解析の組み合わせによって、細胞因子間のリンケージがより明確に解析できることになり、バイオマーカーの特定化が容易となることが示された。更に、上記の結果から、ALSを特異的に検出可能なmiRNAを容易に選び出すことができた。例えば、ALSを特異的に検出可能なmiRNAとして、NEFLを調節するhsamiR30d、hsamiR3615p、hsamiR4915p、hsamiR23b、好ましくは、hsamiR30d、hsamiR3615p、hsamiR4915p、特に好ましくは、hsamiR30dが考えられる。同様に、ionotrophicglutamatereceptorであるGRIA1、GRIA2、GRIA3、GRIA4が挙げられ、特に、GRIA1、GRIA2、GRIA4が考えられる。GRIA1を調節するmiRNAとしては、hsamiR302b、hsamiR15b、hsamiR195、hsamiR24、特に好ましくは、hsamiR302bが考えられる。GRIA2を調節するmiRNAとしては、hsamiR302b、hsamiR30d、hsamiR3715p、hsamiR133b、特に好ましくは、hsamiR302b、hsamiR30d、hsamiR3715pが考えられる。GRIA4を調節するmiRNAとしては、hsamiR3715p、hsamiR551b、hsamiR496、特に好ましくはhsamiR3715p、hsamiR551bが考えられる。なお、本明細書に記載のmiRNAは、先述したとおり、データベースmiRBaseRelease160から選定したヒト約1,200種のmiRNAプローブを搭載した市販の3D-geneチップ東レ株製を使用したため、データベースmiRBaseRelease160に基づいた名称IDを使用している。本明細書に記載したmiRNAの名称と、データベースmiRBaseにおけるAccessionNoを表16~表21に示す。"