"個体が膵癌を有するかまたは膵癌を有さないかを診断する方法であって、該方法は:個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表1から選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を検出すること、を含み、ここで前記個体が、膵癌を有するまたは膵癌を有さないと分類されるか、または、個体が膵癌を有する可能性が、前記バイオマーカー値に基づいて決定され、Nは2~65である、上記方法。前記診断が、膵癌と、膵炎または胃腸障害などの良性の状態との鑑別診断を含む、請求項1に記載の方法。前記個体が、腹部の腫瘤を有する、請求項1に記載の方法。前記バイオマーカー値を検出することが、インビトロでの分析を行うことを含む、請求項1に記載の方法。前記インビトロでの分析が、前記バイオマーカーそれぞれに対応する少なくとも1種の捕捉試薬を含み、さらに前記少なくとも1種の捕捉試薬が、アプタマー、抗体および核酸プローブからなる群より選択されることも含む、請求項4に記載の方法。前記少なくとも1種の捕捉試薬が、アプタマーである、請求項5に記載の方法。前記インビトロでの分析が、イムノアッセイ、アプタマーベースの分析、組織学的または細胞学的な分析、および、mRNA発現レベルの分析からなる群より選択される、請求項4に記載の方法。前記生体サンプルが、全血、血漿、血清および膵液からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記生体サンプルが、血漿である、請求項8に記載の方法。前記生体サンプルが膵臓組織であり、ここで前記バイオマーカー値が、前記膵臓組織の組織学的または細胞学的な解析から導き出される、請求項1に記載の方法。前記個体が、ヒトである、請求項1に記載の方法。Nが3~10である、請求項1に記載の方法。Nが3~15である、請求項1に記載の方法。Nが2~10である、請求項1に記載の方法。Nが4~10である、請求項1に記載の方法。Nが5~10である、請求項1に記載の方法。前記個体が、喫煙、アルコール摂取または膵癌の家族歴のために膵癌に関して高リスクを有する、請求項1に記載の方法。前記バイオマーカーが、表18から選択される、請求項1に記載の方法。バイオマーカーCA19-9をさらに含む、請求項1に記載の方法。膵癌の可能性を示すためのコンピューターによって実施される方法であって、該方法は:コンピューターで、個体に関するバイオマーカー情報を検索することここでバイオマーカー情報は、それぞれ表1から選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を含む;コンピューターを用いて、前記バイオマーカー値それぞれの分類を行うこと;および、複数の分類に基づいて前記個体が膵癌を有する尤度を示すこと、を含み、ここでNは2~65である、上記方法。前記個体が膵癌を有する可能性を示すことが、コンピューターディスプレイに尤度を表示することを含む、請求項20に記載の方法。膵癌の可能性を示すためのコンピュータープログラム製品であって、該コンピュータープログラム製品は:計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを具現化するコンピューターで読取り可能な媒体、を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、それぞれ表1から選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を含み、ここで前記バイオマーカーは生体サンプル中で検出されものである;および、個体の膵臓疾患の状態を前記バイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコード、を含み;および、Nは、2~65である、上記製品。前記分類法が、確率密度関数を使用する、請求項22に記載のコンピュータープログラム製品。前記分類法が、2またはそれより多くのクラスを使用する、請求項23に記載のコンピュータープログラム製品。無症状の高リスク個体を膵癌に関してスクリーニングする方法であって、該方法は:個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表1から選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を検出すること、を含み、ここで前記個体が、膵癌を有するまたは膵癌を有さないと分類されるか、または、個体が膵癌を有する可能性が、前記バイオマーカー値に基づいて決定され、Nは2~65である、上記方法。前記バイオマーカー値を検出することが、インビトロでの分析を行うことを含む、請求項25に記載の方法。前記インビトロでの分析が、前記バイオマーカーそれぞれに対応する少なくとも1種の捕捉試薬を含み、さらに前記少なくとも1種の捕捉試薬が、アプタマー、抗体および核酸プローブからなる群より選択されることも含む、請求項26に記載の方法。前記少なくとも1種の捕捉試薬が、アプタマーである、請求項27に記載の方法。前記インビトロでの分析が、イムノアッセイ、アプタマーベースの分析、組織学的または細胞学的な分析、および、mRNA発現レベルの分析からなる群より選択される、請求項26に記載の方法。前記生体サンプルが、全血、血漿、血清および膵液からなる群より選択される、請求項25に記載の方法。前記生体サンプルが、血漿である、請求項30に記載の方法。前記生体サンプルが膵臓組織であり、ここで前記バイオマーカー値が、前記膵臓組織の組織学的または細胞学的な解析から導き出される、請求項25に記載の方法。前記個体が、ヒトである、請求項25に記載の方法。Nが3~10である、請求項25に記載の方法。Nが3~15である、請求項25に記載の方法。Nが2~10である、請求項25に記載の方法。Nが4~10である、請求項25に記載の方法。Nが5~10である、請求項25に記載の方法。前記個体が、喫煙、アルコール摂取または膵癌の家族歴のために膵癌に関して高リスクを有する、請求項25に記載の方法。前記バイオマーカーが、表18から選択される、請求項25に記載の方法。バイオマーカーCA19-9をさらに含む、請求項25に記載の方法。膵癌の可能性を示すためのコンピューターによって実施される方法であって、該方法は:コンピューターで、個体に関するバイオマーカー情報を検索することここでバイオマーカー情報は、それぞれ表1から選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を含む;コンピューターを用いて、前記バイオマーカー値それぞれの分類を行うこと;および、複数の分類に基づいて前記個体が膵癌を有する尤度を示すこと、を含み、ここでNは2~65である、上記方法。前記個体が膵癌を有する可能性を示すことが、コンピューターディスプレイに尤度を表示することを含む、請求項42に記載の方法。膵癌の可能性を示すためのコンピュータープログラム製品であって、該コンピュータープログラム製品は:計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを具現化するコンピューターで読取り可能な媒体、を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、それぞれ表1から選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を含み、ここで前記バイオマーカーは生体サンプル中で検出されものである;および、個体の膵臓疾患の状態を前記バイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコード、を含み;および、Nは、2~65である、上記製品。前記分類法が、確率密度関数を使用する、請求項44に記載のコンピュータープログラム製品。前記分類法が、2またはそれより多くのクラスを使用する、請求項45に記載のコンピュータープログラム製品。個体が癌を有するかまたは癌を有さないかを診断する方法であって、該方法は:個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表19から選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を検出すること、を含み、ここで前記個体が、癌を有するまたは癌を有さないと分類されるか、または、個体が膵癌を有する可能性は、前記バイオマーカー値に基づいて決定され、Nは2~21である。前記診断される癌は、肺癌、膵癌または中皮腫の1種またはそれより多くを含む、請求項47に記載の方法。前記バイオマーカー値を検出することが、インビトロでの分析を行うことを含む、請求項47に記載の方法。前記インビトロでの分析が、前記バイオマーカーそれぞれに対応する少なくとも1種の捕捉試薬を含み、さらに前記少なくとも1種の捕捉試薬が、アプタマー、抗体および核酸プローブからなる群より選択されることも含む、請求項49に記載の方法。前記少なくとも1種の捕捉試薬が、アプタマーである、請求項50に記載の方法。前記インビトロでの分析が、イムノアッセイ、アプタマーベースの分析、組織学的または細胞学的な分析、および、mRNA発現レベルの分析からなる群より選択される、請求項49に記載の方法。前記生体サンプルが、全血、血漿および血清からなる群より選択される、請求項47に記載の方法。前記生体サンプルが、血漿である、請求項53に記載の方法。前記個体が、ヒトである、請求項47に記載の方法。Nが2~10である、請求項47に記載の方法。Nが2~15である、請求項47に記載の方法。Nが3~10である、請求項47に記載の方法。Nが3~15である、請求項47に記載の方法。Nが4~10である、請求項47に記載の方法。癌の可能性を示すためのコンピューターによって実施される方法であって、該方法は:コンピューターで、個体に関するバイオマーカー情報を検索することここでバイオマーカー情報は、それぞれ表19から選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を含む;コンピューターを用いて、前記バイオマーカー値それぞれの分類を行うこと;および、複数の分類に基づいて前記個体が癌を有する尤度を示すこと、を含み、ここでNは2~21である、上記方法。前記個体が癌を有する可能性を示すことが、コンピューターディスプレイに尤度を表示することを含む、請求項61に記載の方法。癌の可能性を示すためのコンピュータープログラム製品であって、該コンピュータープログラム製品は:計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを具現化するコンピューターで読取り可能な媒体、を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、それぞれ表19から選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を含み、ここで前記バイオマーカーは生体サンプル中で検出されものである;および、その個体における癌の状態を前記バイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコード、を含み、ここでNは2~21である、上記製品。前記分類法が、確率密度関数を使用する、請求項63に記載のコンピュータープログラム製品。前記分類法が、2またはそれより多くのクラスを使用する、請求項64に記載のコンピュータープログラム製品。前記個体が、膵癌を有するまたは膵癌を有さないと分類されるか、または、個体が膵癌を有する可能性が、前記バイオマーカー値および前記個体に対応する追加の生物医学的情報の少なくとも1つの項目に基づいて決定される、請求項1または25に記載の方法。前記個体が、癌を有するまたは癌を有さないと分類されるか、または、個体が癌を有する可能性が、前記バイオマーカー値および前記個体に対応する追加の生物医学的情報の少なくとも1つの項目に基づいて決定される、請求項47に記載の方法。前記追加の生物医学的情報の少なくとも1つの項目が、独立して、a膵臓の腫瘤またはその他の腹部の腫瘤の存在または非存在に相当する情報、b前記個体の身体的なデータに相当する情報、c前記個体の体重変化に相当する情報、d前記個体の民族性に相当する情報、e前記個体の性別に相当する情報、f前記個体の喫煙歴に相当する情報、g前記個体のアルコール摂取歴に相当する情報、h前記個体の職業歴に相当する情報、i前記個体の膵癌またはその他の癌の家族歴に相当する情報、j前記個体または前記個体の家族において膵癌または癌のより高いリスクと相関する少なくとも1つの遺伝子マーカーが前記個体において存在するかまたは存在しないかに相当する情報、k前記個体の臨床症状に相当する情報、lその他の実験室試験に相当する情報、m前記個体の遺伝子発現値に相当する情報、および、n前記個体の既知の発癌性物質への曝露に相当する情報、からなる群より選択される、請求項66または67に記載の方法。表18に示されるバイオマーカーを含むクラス分類器。0021従って、a膵癌と良性の状態との識別;b膵癌に関して無症状の高リスク個体のスクリーニング;c膵癌バイオマーカーの検出;および、d膵癌の診断を可能にするバイオマーカー、方法、装置、試薬、システムおよびキットが求められている。概要0022本願は、癌、より具体的には膵癌の検出および診断のためのバイオマーカー、方法、試薬、装置、システムおよびキットを含む。本願のバイオマーカーは、実施例1で詳細に説明されている多重化アプタマーベースの分析を用いて同定された。本明細書において説明されるアプタマーベースのバイオマーカー同定方法を用いることによって、本願は、膵癌の検出および診断に有用な驚くほど多数の膵癌バイオマーカー、加えてより一般的に癌の検出および診断に有用な様々な癌バイオマーカーを説明する。これらのバイオマーカーの同定において、何百もの個体サンプルからの800種を超えるタンパク質を測定したが、そのうちいくつかは低フェムトモルレベルの濃度であった。これは、二次元ゲルおよび/または質量分析法を用いてなされたバイオマーカーの発見試験のときよりも4桁も低いレベルである。0023ここで説明される膵癌バイオマーカーのいくつかは単独でも膵癌の検出および診断において有用であるが、ここではバイオマーカーのパネルとして有用な膵癌バイオマーカーの複数の部分集合をグループ化する方法を説明する。個々のバイオマーカーまたはバイオマーカーの部分集合が同定されたら、選択されたバイオマーカーまたは生体サンプル中のバイオマーカーのレベルの差を測定することができるあらゆる分析プラットフォームまたはフォーマットを用いて個体における膵癌の検出または診断を達成することができる。0024しかしながら、本明細書において説明されるアプタマーベースのバイオマーカー同定方法を用いて、800種を超える別個の潜在的なバイオマーカー値を個々に、これまでに膵癌を有するまたは膵癌を有さないと診断された多数の個体からスクリーニングすることによってのみ、本明細書において開示された膵癌バイオマーカーを同定することができる。この発見アプローチは、人間の病理学に解釈し直す必要がなく、より患者に関連するシステムを審査するものであるため、調整培地または溶解細胞からのバイオマーカー発見法とは全く異なっている。0025従って、本願の一形態において、膵癌を診断するための、または、膵癌と、急性または慢性膵炎またはその両方、膵管閉塞、GERD、胆石または後で良性と判別される異常な画像などの良性の胃腸GI状態との鑑別診断のための、単独または様々に組み合わせて使用される1種またはそれより多くのバイオマーカーが提供される。代表的な実施態様は、表1の第2列に示されるバイオマーカーを含み、本バイオマーカーは、上述したように、実施例1に概説されており実施例2により具体的に説明されているような多重化アプタマーベースの分析を用いて同定された。表1に示されるマーカーは、無症状の高リスク群において膵癌を診断すること、および、膵癌と、急性または慢性膵炎またはその両方、膵管閉塞、GERD、胆石または後で良性と判別される異常な画像とを区別することにおいて有用である。0026本明細書において説明される所定の膵癌バイオマーカーは、単独でも膵癌を検出および診断することに関して有用であるが、それぞれ2種またはそれより多くのバイオマーカーのパネルとして有用な膵癌バイオマーカーの複数の部分集合をグループ化する方法も、本明細書において説明する。従って、本願の様々な実施態様は、N種のバイオマーカーを含む組み合わせを提供し、ここでN種のバイオマーカーは、少なくとも2種のバイオマーカーである。その他の実施態様において、Nは、2~65種のバイオマーカーのいずれかの数になるように選択される。0027さらにその他の実施態様において、Nは、2~7、2~10、2~15、2~20、2~25、2~30、2~35、2~40、2~45、2~50、2~55、または、2~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、3~7、3~10、3~15、3~20、3~25、3~30、3~35、3~40、3~45、3~50、3~55、または、3~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、4~7、4~10、4~15、4~20、4~25、4~30、4~35、4~40、4~45、4~50、4~55、または、4~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、5~7、5~10、5~15、5~20、5~25、5~30、5~35、5~40、5~45、5~50、5~55、または、5~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、6~10、6~15、6~20、6~25、6~30、6~35、6~40、6~45、6~50、6~55、または、6~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、7~10、7~15、7~20、7~25、7~30、7~35、7~40、7~45、7~50、7~55、または、7~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、8~10、8~15、8~20、8~25、8~30、8~35、8~40、8~45、8~50、8~55、または、8~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、9~15、9~20、9~25、9~30、9~35、9~40、9~45、9~50、9~55、または、9~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、10~15、10~20、10~25、10~30、10~35、10~40、10~45、10~50、10~55、または、10~65のいずれかの数字になるように選択される。当然のことながら、Nは、類似の、ただしより高次の範囲を包含するように選択することができる。0028その他の形態において、個体において膵癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくとも1つのバイオマーカーに対応する少なくとも1つのバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記個体は、上記少なくとも1つのバイオマーカー値に基づいて膵癌を有すると分類される。0029その他の形態において、個体において膵癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表1の第2列に記載のバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのいずれか1種に対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここでその個体が膵癌を有するかどうかの可能性likelihoodは、上記バイオマーカー値に基づいて決定される。0030その他の形態において、個体において膵癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表1の第2列に記載のバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのいずれか1種に対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記個体は、上記バイオマーカー値に基づいて膵癌を有すると分類され、Nは2~10である。0031その他の形態において、個体において膵癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表1の第2列に記載のバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのいずれか1種に対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここでその個体が膵癌を有するかどうかの可能性は、上記バイオマーカー値に基づいて決定され、Nは2~10である。0032その他の形態において、個体が膵癌を有さないことを診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、表1の第2列に記載のバイオマーカーからなる群より選択される少なくとも1つのバイオマーカーに対応する少なくとも1つのバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記個体は、少なくとも1つのバイオマーカー値に基づいて膵癌を有さないと分類される。0033その他の形態において、個体が膵癌を有さないことを診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表1の第2列に記載のバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのいずれか1種に対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記個体は、上記バイオマーカー値に基づいて膵癌を有さないと分類され、Nは2~10である。0034その他の形態において、膵癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれN種のバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記バイオマーカーは、表1の第2列に記載のバイオマーカーからなる群より選択され、ここで上記バイオマーカー値を分類することによりその個体が膵癌を有することが示され、Nは3~10である。0035その他の形態において、膵癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれN種のバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記バイオマーカーは、表1の第2列に記載のバイオマーカーからなる群より選択され、ここで上記バイオマーカー値を分類することによりその個体が膵癌を有することが示され、Nは3~10である。0036その他の形態において、膵癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表2~11に示されるパネルからなる群より選択されるバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記バイオマーカー値を分類することによりその個体が膵癌を有することが示される。0037その他の形態において、膵癌がないことを診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれN種のバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記バイオマーカーは、表1の第2列に記載のバイオマーカーからなる群より選択され、ここで上記バイオマーカー値を分類することによりその個体において膵癌がないことが示され、Nは3~10である。0038その他の形態において、膵癌がないことを診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれN種のバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記バイオマーカーは、表1の第2列に記載のバイオマーカーからなる群より選択され、ここで上記バイオマーカー値を分類することによりその個体において膵癌がないことが示され、Nは3~10である。0039その他の形態において、膵癌がないことを診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表2~11に示されるパネルからなる群より選択されるバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記バイオマーカー値を分類することによりその個体において膵癌がないことが示される。0040その他の形態において、個体において膵癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、表1の第2列に記載のバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのいずれか1種に対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記個体は、既定の限界値から逸脱する分類スコアに基づいて膵癌を有すると分類され、Nは2~10である。0041その他の形態において、個体において膵癌がないことを診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、表1の第2列に記載のバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのいずれか1種に対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記個体は、既定の限界値から逸脱する分類スコアに基づいて膵癌を有さないと分類され、Nは2~10である。0042その他の形態において、膵癌の可能性を示すためのコンピューターによって実施される方法が提供される。本方法は:コンピューターで、個体に関するバイオマーカー情報を検索することここで上記バイオマーカー情報は、それぞれ表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値ここでNは上記で定義された通りであるを含む;コンピューターを用いて、それぞれのバイオマーカー値の分類を行うこと;および、その個体が膵癌を有する可能性を、複数の分類に基づいて示すこと、を含む。0043その他の形態において、個体を膵癌を有するまたは膵癌を有さないのいずれかに分類するための、コンピューターによって実施される方法が提供される。本方法は:コンピューターで、個体に関するバイオマーカー情報を検索することここで上記バイオマーカー情報は、それぞれ表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのいずれか1種に対応するバイオマーカー値を含む;コンピューターを用いて、それぞれのバイオマーカー値の分類を行うこと;および、その個体が、複数の分類に基づいて膵癌を有するかどうかを示すこと、を含む。0044その他の形態において、膵癌の可能性を示すためのコンピュータープログラム製品が提供される。本コンピュータープログラム製品は、計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを具現化するコンピューターで読取り可能な媒体を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、生体サンプル中の、それぞれ表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値ここでNは上記で定義された通りであるを含む;および、その個体が膵癌を有する可能性をバイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコード、を含む。0045その他の形態において、個体の膵癌の状態を示すためのコンピュータープログラム製品が提供される。本コンピュータープログラム製品は、計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを具現化するコンピューターで読取り可能な媒体を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、生体サンプル中の、それぞれ表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を含む;および、その個体の膵癌の状態をバイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコードを含む。0046その他の形態において、膵癌の可能性を示すためのコンピューターによって実施される方法が提供される。本方法は、コンピューターで、個体に関するバイオマーカー情報を検索することここで上記バイオマーカー情報は、表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択されるバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を含む;コンピューターを用いて、バイオマーカー値の分類を行うこと;および、その個体が膵癌を有する可能性を上記分類に基づいて示すことを含む。0047その他の形態において、個体を膵癌を有するまたは膵癌を有さないのいずれかに分類するための、コンピューターによって実施される方法が提供される。本方法は、コンピューターで、個体に関するバイオマーカー情報を検索することここで上記バイオマーカー情報は、表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択されるバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を含む;コンピューターを用いて、バイオマーカー値の分類を行うこと;および、その個体が膵癌を有するかどうかを上記分類に基づいて示すことを含む。0048さらにその他の形態において、膵癌の可能性を示すためのコンピュータープログラム製品が提供される。本コンピュータープログラム製品は、計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを具現化するコンピューターで読取り可能な媒体を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、生体サンプル中の、表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択されるバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を含む;および、その個体が膵癌を有する可能性をバイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコードを含む。0049さらにその他の形態において、個体の膵癌の状態を示すためのコンピュータープログラム製品が提供される。本コンピュータープログラム製品は、計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを具現化するコンピューターで読取り可能な媒体を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、生体サンプル中の、表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択されるバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を含む;および、その個体の膵癌の状態をバイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコードを含む。0050ここで説明される癌バイオマーカーのいくつかは単独でも癌の検出および診断において有用であるが、ここではバイオマーカーのパネルとして有用な癌バイオマーカーの複数の部分集合をグループ化する方法を説明する。個々のバイオマーカーまたはバイオマーカーの部分集合が同定されたら、選択されたバイオマーカーまたは生体サンプル中のバイオマーカーのレベルの差を測定することができるあらゆる分析プラットフォームまたはフォーマットを用いて個体における癌の検出または診断を達成することができる。0051しかしながら、本明細書において説明されるアプタマーベースのバイオマーカー同定方法を用いて、800種を超える別個の潜在的なバイオマーカー値を個々に、これまでに癌を有するまたは癌を有さないと診断された多数の個体からスクリーニングすることによってのみ、本明細書において開示された癌バイオマーカーを同定することができる。この発見アプローチは、人間の病理学に解釈し直す必要がなく、より患者に関連するシステムを審査するものであるため、調整培地または溶解細胞からのバイオマーカー発見法とは全く異なっている。0052従って、本願の一形態において、癌を診断するための、単独または様々に組み合わせて使用される1種またはそれより多くのバイオマーカーが提供される。代表的な実施態様は、表19に示されるバイオマーカーを含み、本バイオマーカーは、実施例1に概説されており実施例7により具体的に説明されているような多重化アプタマーベースの分析を用いて同定された。表19に示されるマーカーは、癌を有する個体と癌を有さない個体とを区別することにおいて有用である。0053ここで説明される癌バイオマーカーのいくつかは、単独でも癌を検出および診断することにおいて有用であるが、それぞれ3種またはそれより多くのバイオマーカーのパネルとして有用な癌バイオマーカーの複数の部分集合をグループ化する方法も、本明細書において説明する。従って、本願の様々な実施態様は、N種のバイオマーカーを含む組み合わせを提供し、ここでNは、少なくとも3種のバイオマーカーである。その他の実施態様において、Nは、3~65種のバイオマーカーのいずれかの数字になるように選択される。0054さらにその他の実施態様において、Nは、3~7、3~10、3~15、3~20、3~25、3~30、3~35、3~40、3~45、3~50、3~55、3~60、または、3~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、4~7、4~10、4~15、4~20、4~25、4~30、4~35、4~40、4~45、4~50、4~55、4~60、または、4~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、5~7、5~10、5~15、5~20、5~25、5~30、5~35、5~40、5~45、5~50、5~55、5~60、または、5~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、6~10、6~15、6~20、6~25、6~30、6~35、6~40、6~45、6~50、6~55、6~60、または、6~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、7~10、7~15、7~20、7~25、7~30、7~35、7~40、7~45、7~50、7~55、7~60、または、7~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、8~10、8~15、8~20、8~25、8~30、8~35、8~40、8~45、8~50、8~55、8~60、または、8~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、9~15、9~20、9~25、9~30、9~35、9~40、9~45、9~50、9~55、9~60、または、9~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、10~15、10~20、10~25、10~30、10~35、10~40、10~45、10~50、10~55、10~60、または、10~65のいずれかの数字になるように選択される。当然のことながら、Nは、類似の、ただしより高次の範囲を包含するように選択することができる。0055その他の形態において、個体において癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくとも1つのバイオマーカーに対応する少なくとも1つのバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記個体は、上記少なくとも1つのバイオマーカー値に基づいて癌を有すると分類される。0056その他の形態において、個体において癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで個体が癌を有する可能性は、上記バイオマーカー値に基づいて決定される。0057その他の形態において、個体において癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記個体は、上記バイオマーカー値に基づいて癌を有すると分類され、Nは3~10である。0058その他の形態において、個体において癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで個体が癌を有する可能性は、上記バイオマーカー値に基づいて決定され、Nは3~10である。0059その他の形態において、個体が癌を有さないことを診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくとも1つのバイオマーカーに対応する少なくとも1つのバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記個体は、上記少なくとも1つのバイオマーカー値に基づいて癌を有さないと分類される。0060その他の形態において、個体が癌を有さないことを診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記個体は、上記バイオマーカー値に基づいて癌を有さないと分類され、Nは3~10である。0061その他の形態において、癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれN種のバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記バイオマーカーは、表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択され、ここで上記バイオマーカー値を分類することによりその個体が癌を有することが示され、Nは3~10である。0062その他の形態において、癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれN種のバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記バイオマーカーは、表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択され、ここで上記バイオマーカー値を分類することによりその個体が癌を有することが示され、Nは3~10である。0063その他の形態において、癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表20~29に示されるパネルからなる群より選択されるバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記バイオマーカー値を分類することによりその個体が癌を有することが示される。0064その他の形態において、癌が存在しないことを診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれN種のバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記バイオマーカーは、表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択され、ここで上記バイオマーカー値を分類することによりその個体において癌が存在しないことが示され、Nは3~10である。0065その他の形態において、癌が存在しないことを診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれN種のバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記バイオマーカーは、表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択され、ここで上記バイオマーカー値を分類することによりその個体において癌が存在しないことが示され、Nは3~10である。0066その他の形態において、癌が存在しないことを診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表20~29に示されるパネルからなる群より選択されるバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記バイオマーカー値を分類することによりその個体において癌が存在しないことが示される。0067その他の形態において、個体において癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を検出することを含む、ここで上記個体は、既定の限界値から逸脱する分類スコアに基づいて癌を有すると分類され、Nは3~10である。0068その他の形態において、個体における癌がないことを診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を検出することを含み、ここで上記個体は、既定の限界値から逸脱する分類スコアに基づいて癌を有さないと分類され、Nは3~10である。0069その他の形態において、癌の可能性を示すためのコンピューターによって実施される方法が提供される。本方法は:コンピューターで、個体に関するバイオマーカー情報を検索することここで上記バイオマーカー情報は、それぞれ表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値ここでNは上記で定義された通りであるを含む;コンピューターを用いて、それぞれのバイオマーカー値の分類を行うこと;および、その個体が癌を有する可能性を複数の分類に基づいて示すことを含む。0070その他の形態において、個体を癌を有するまたは癌を有さないのいずれかに分類するための、コンピューターによって実施される方法が提供される。本方法は:コンピューターで、個体に関するバイオマーカー情報を検索することここで上記バイオマーカー情報は、それぞれ表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を含む;コンピューターを用いて、それぞれのバイオマーカー値の分類を行うこと;および、その個体が癌を有するかどうかを複数の分類に基づいて示すことを含む。0071その他の形態において、癌の可能性を示すためのコンピュータープログラム製品が提供される。本コンピュータープログラム製品は、計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを具現化するコンピューターで読取り可能な媒体を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、生体サンプル中の、それぞれ表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値ここでNは上記で定義された通りであるを含む;および、その個体が癌を有する可能性をバイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコードを含む。0072その他の形態において、個体の癌の状態を示すためのコンピュータープログラム製品が提供される。本コンピュータープログラム製品は、計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを具現化するコンピューターで読取り可能な媒体を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、生体サンプル中の、それぞれ表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を含む;および、その個体における癌の状態をバイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコードを含む。0073その他の形態において、癌の可能性を示すためのコンピューターによって実施される方法が提供される。本方法は、コンピューターで、個体に関するバイオマーカー情報を検索することここで上記バイオマーカー情報は、表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択されるバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を含む;コンピューターを用いて、バイオマーカー値の分類を行うこと;および、その個体が癌を有する可能性を上記分類に基づいて示すことを含む。0074その他の形態において、個体を癌を有するまたは癌を有さないのいずれかに分類するための、コンピューターによって実施される方法が提供される。本方法は、コンピューターで、個体に関するバイオマーカー情報を検索することここで上記バイオマーカー情報は、表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択されるバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を含む;コンピューターを用いて、バイオマーカー値の分類を行うこと;および、その個体が癌を有するかどうかを上記分類に基づいて示すことを含む。0075さらにその他の形態において、癌の可能性を示すためのコンピュータープログラム製品が提供される。本コンピュータープログラム製品は、計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを具現化するコンピューターで読取り可能な媒体を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、生体サンプル中の、表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択されるバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を含む;および、その個体が癌を有する可能性をバイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコードを含む。0076さらにその他の形態において、個体の癌の状態を示すためのコンピュータープログラム製品が提供される。本コンピュータープログラム製品は、計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを包含するコンピューターで読取り可能な媒体を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、生体サンプル中の、表19に示されるバイオマーカーからなる群より選択されるバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を含む;および、その個体における癌の状態をバイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコードを含む。0077さらにその他の形態において、膵癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表1に示されるパネルからなる群より選択されるバイオマーカーのパネル上のバイオマーカーに対応するバイオマーカー値に加えて、腫瘍マーカーCA19-9を検出することを含み、ここでCA19-9とバイオマーカー値との組み合わせを分類することによりその個体が膵癌を有することが示される。0100以下、本発明の代表的な実施態様について詳細に説明する。ここで本発明は列挙された実施態様と共に説明されるが、当然のことながら、本発明は、これらの実施態様に限定されることは目的としない。それとは逆に、本発明は、請求項で定義される本発明の範囲内に含まれる可能性がある全ての代替物、改変物および等価物を包含するものとする。0101当業者であれば当然のことながら、本明細書において説明されるものと類似のまたはそれらと同等な多くの方法および材料を認識しているものと予想されるが、これらは本発明の実施の範囲で用使用することが可能であり、本発明の実施の範囲内である。本発明は、いかなることがあってもここで説明された方法および材料に限定されることはない。0102特に他の指定がない限り、本明細書において用いられる専門用語や科学用語は、本発明が属する分野の当業者によって一般的に理解されている意味と同様の意味を有する。本発明の実施または試験において、本明細書において説明されるものと類似のまたはそれらと同等のあらゆる方法、装置および材料は使用される可能性があるが、好ましい方法、装置および材料は以下で説明される。0103本願において引用された全ての公報、公開された特許文書および特許出願は、本願が関連する技術分野における能力のレベルを示すものである。本明細書において引用された全ての公報、公開された特許文書および特許出願は、参照により本発明に包含させるが、それぞれ個々の公報、公開された特許文書または特許出願が個別かつ具体的に参照により本明細書に組み込まれることが示されたのと同じこととする。0104本願、加えて添付の請求項でも用いられるように、単数形a、anおよびtheは、内容が明らかに違うことを意味していない限り複数形の対象物も含み、さらに少なくとも1つのおよび1またはそれより多くのも同じ意味で用いられる。従って、アプタマーと述べられる場合、アプタマーの混合物も含み、プローブと述べられる場合、プローブの混合物も含む他も同様。0105本明細書で用いられる用語約は、その数値が関連する事柄の基礎的な機能が変化しないような有意ではない数値の変化または変動を示す。0106本明細書で用いられるように、用語~を含むcomprise、~を含むcomprising、~を含むinclude、~を含むincluding、~を含むcontain、~を含むcontainingおよびそれらのあらゆる変化形は、要素または一連の要素を含むcomprise、includeまたはcontain事柄のプロセス、方法、プロダクト-バイ-プロセスまたは組成物が、そのような要素だけでなく、明記されていないその他の要素やこのような事柄のプロセス、方法、プロダクト-バイ-プロセスまたは組成物に固有のその他の要素も含み得るように、包括的にあらゆるものが包含されることを意味するものとする。0107本願は、膵癌、より一般的には癌の検出および診断のためのバイオマーカー、方法、装置、試薬、システムおよびキットを含む。0108一形態において、膵癌を診断するため、膵癌と、急性または慢性膵炎またはその両方、膵管閉塞、GERD、胆石または後で良性と判別される異常な画像などの良性のGI状態との鑑別診断を行うため、膵癌の再発をモニターするため、または、その他の臨床的な指標を処理するための、単独または様々に組み合わせて使用される1種またはそれより多くのバイオマーカーが提供される。以下で詳細に説明するように、代表的な実施態様としては、実施例1で概説され、実施例2でより詳細に説明される多重化アプタマーベースの分析を用いて同定された、表1の第2列に示されるバイオマーカーが挙げられる。0109表1の第2列は、数百人の膵癌患者それぞれからの血液サンプルと、それに相応する数百人のGIおよび正常なコントロールそれぞれからの血液サンプルとを解析することにより得られた発見を説明する。GIおよび正常なコントロールグループは、無症状の個体と症状を示す個体を含み、膵癌診断テストで最も高い利益を示す可能性がある個体群に匹敵するように設計された。正常なコントロールグループには、膵癌の高リスクを有する無症状の個体も含まれる。膵癌に関する高リスクとしては、膵癌の家族歴、肥満症、喫煙、糖尿病、嚢胞性線維症、慢性または遺伝性膵炎、BRCA突然変異キャリアー、p16突然変異、および、ポイツ-ジェガース症候群が挙げられるBrandEetalGut2007561460。GIコントロールグループは、非特異性の腹部症状、例えば急性または慢性膵炎またはその両方、膵管閉塞、GERD、胆石または後で良性と判別される異常な画像を含む。高リスクの無症状の個体のスクリーニングと、症状を示す個体における鑑別診断との両方に有用なバイオマーカーを発見するために、正常なコントロール由来のサンプルと、GIコントロールとを組み合わせた。病気およびコントロール血液をプールするのではなく、個体のサンプルごとに潜在的なバイオマーカーを測定した;それにより、病気この場合は膵癌の存在および非存在に関する表現型における個体間およびグループ間のバリエーションをよりよく理解することが可能になる。823種のタンパク質測定を各サンプルごとに行うため、病気およびコントロール個体群それぞれからの数百ものサンプルを個々に測定することにより、極めて大きいデータ群の解析から表1の第2列が得られた。これらの測定結果を、本明細書のバイオマーカーの分類および疾患スコアの計算の章で説明されている方法を用いて解析した。表1の第2列に、膵癌を有する個体から得られたサンプルとGIおよび正常なコントロールから得られたコントロールサンプルとを区別することにおいて有用であることが見出された65種のバイオマーカーを列挙した。GIコントロールは、急性または慢性膵炎またはその両方、膵管閉塞、GERD、胆石を有する被験者、または後で良性と判別される異常な画像を示す被験者を含む。0110本明細書において説明される所定の膵癌バイオマーカーは、単独でも膵癌を検出および診断することに関して有用であるが、膵癌バイオマーカーの複数の部分集合をグループ化する方法も本明細書において説明され、ここでそれぞれのグループ化または部分集合の選択は、3種またはそれより多くのバイオマーカーのパネルとして有用であり、このパネルは、本明細書においてバイオマーカーのパネルやパネルと同義的に用いられる。従って、本願の様々な実施態様は、N種のバイオマーカーを含む組み合わせを提供し、ここでNは、少なくとも2種のバイオマーカーである。その他の実施態様において、Nは、2~65種のバイオマーカーから選択される。0111さらにその他の実施態様において、Nは、2~7、2~10、2~15、2~20、2~25、2~30、2~35、2~40、2~45、2~50、2~55、または、2~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、3~7、3~10、3~15、3~20、3~25、3~30、3~35、3~40、3~45、3~50、3~55、または、3~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、4~7、4~10、4~15、4~20、4~25、4~30、4~35、4~40、4~45、4~50、4~55、または、4~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、5~7、5~10、5~15、5~20、5~25、5~30、5~35、5~40、5~45、5~50、5~55、または、5~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、6~10、6~15、6~20、6~25、6~30、6~35、6~40、6~45、6~50、6~55、または、6~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、7~10、7~15、7~20、7~25、7~30、7~35、7~40、7~45、7~50、7~55、または、7~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、8~10、8~15、8~20、8~25、8~30、8~35、8~40、8~45、8~50、8~55、または、8~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、9~15、9~20、9~25、9~30、9~35、9~40、9~45、9~50、9~55、または、9~65のいずれかの数字になるように選択される。その他の実施態様において、Nは、10~15、10~20、10~25、10~30、10~35、10~40、10~45、10~50、10~55、または、10~65のいずれかの数字になるように選択される。当然のことながら、Nは、類似の、ただしより高次の範囲を包含するように選択することができる。0112一実施態様において、バイオマーカーの部分集合またはパネルに有用なバイオマーカーの数は、バイオマーカー値の特定の組み合わせにおける感度および特異度の値に基づく。本明細書において用語感度および特異度は、個体の生体サンプル中で検出された1種またはそれより多くのバイオマーカー値に基づいて、その個体が膵癌を有するまたは膵癌を有さないと正確に分類する能力に関して用いられる。感度は、膵癌を有する個体を正確に分類することに関するバイオマーカーの性能を示す。特異度は、膵癌を有さない個体を正確に分類することに関するバイオマーカーの性能を示す。例えば、一連のコントロールサンプルおよび膵癌サンプルを試験するのに使用されたマーカーのパネルについて、85の特異度および90の感度という場合、これは、そのパネルによってコントロールサンプルの85がコントロールサンプルとして正確に分類されたこと、および、そのパネルによって膵癌サンプルの90が膵癌サンプルとして正確に分類されたことを示す。望ましいまたは好ましい最小値は、実施例3で説明されているようにして決定することができる。代表的なパネルは、表4~11に示されたものであり、各パネルごとに指定されたレベルの特異度および感度を有する3~10種のバイオマーカーの一連の100種の異なるパネルが示されている。これらのパネルそれぞれにおける各マーカーの出現総数は、各表の下に示される。0113一形態において、膵癌は、個体からの生体サンプルを分析すること、および、それぞれバイオマーカーCTSB、C5aまたはC5のうち少なくとも1種、および、表1の第2列に示されたバイオマーカーのリストから選択された少なくともN種の追加のバイオマーカーここでNは、2、3、4、5、6、7、8または9であるに対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において検出または診断される。さらなる形態において、膵癌は、個体からの生体サンプルを分析すること、および、それぞれバイオマーカーCTSB、C5aまたはC5、および、表1の第2列に示されたバイオマーカーのリストから選択された少なくともN種の追加のバイオマーカーここでNは、1、2、3、4、5、6または7であるのいずれか1種に対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において検出または診断される。さらなる形態において、膵癌は、個体からの生体サンプルを分析すること、および、それぞれバイオマーカーCTSB、および、表1の第2列に示されたバイオマーカーのリストから選択された少なくともN種の追加のバイオマーカーここでNは、2、3、4、5、6、7、8または9であるのいずれか1種に対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において検出または診断される。さらなる形態において、膵癌は、個体からの生体サンプルを分析すること、および、それぞれバイオマーカーC5a、および、表1の第2列に示されたバイオマーカーのリストから選択された少なくともN種の追加のバイオマーカーここでNは、2、3、4、5、6、7、8または9であるのいずれか1種に対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において検出または診断される。さらなる形態において、膵癌は、個体からの生体サンプルを分析すること、および、それぞれバイオマーカーC5、および、表1の第2列に示されたバイオマーカーのリストから選択された少なくともN種の追加のバイオマーカーここでNは、2、3、4、5、6、7、8または9であるのいずれか1種に対応するバイオマーカー値を検出することによって、個体において検出または診断される。0114本明細書において同定された膵癌バイオマーカーは、膵癌を効果的に検出または診断するのに使用することができるバイオマーカーの部分集合またはパネルのために相当多数選択されたものの代表例である。このようなバイオマーカーの望ましい数の選択は、選択されたバイオマーカーの特定の組み合わせによって様々である。膵癌を検出または診断するためのバイオマーカーのパネルは、表1の第2列に記載されていないバイオマーカーを含んでいてもよいこと、および、表1の第2列から選択される特定の部分集合またはパネルに表1の第2列に記載されていない追加のバイオマーカーが含まれることにより、バイオマーカーの数を減らすことが可能になることに留意することが重要である。また、所定の分析にとって許容できる感度および特異度の値を確立するために、バイオマーカー値と共に追加の生物医学的情報が使用される場合も、部分集合またはパネルで使用される表1の第2列に記載のバイオマーカーの数を減らすことが可能になる。0115バイオマーカーの部分集合またはパネルに用いようとするバイオマーカーの数に影響する可能性があるその他の要因は、膵癌に関して診断を受けている個体から生体サンプルを得るために用いられる手法である。慎重に制御されたサンプル調達環境における望ましい感度および特異度の値を達成するのに必要なバイオマーカーの数は、サンプル回収、取り扱いおよび貯蔵の際により変動が起こりやすいような状況に比べて少ないと予想される。表1の第2列に示されるバイオマーカーのリスト開発の際、分類器の訓練のために、複数のサンプル回収場所を利用してデータ回収を行った。それにより、サンプル回収、取り扱いおよび貯蔵の際の変動に対して影響を受けにくいより確実なバイオマーカーが提供されるが、部分集合またはパネルにおけるバイオマーカーの数を、全て極めて類似した条件下で訓練データを得た場合よりも多くすることが必要になる場合もある。0116図1Aおよび1Bを参照しながら本願の一形態を概説する。生体サンプルは、対象の1つの個体または複数の個体から得る。続いて生体サンプルを分析して、1種またはそれより多くの対象のN種のバイオマーカーの存在を検出し、前記N種のバイオマーカー図1BではマーカーRFUそれぞれのバイオマーカー値を決定する。バイオマーカーが検出されたら、各マーカーごとに決定されたバイオマーカー値を、本明細書において詳細に説明されるようにスコア付けまたは分類する。続いてマーカーのスコアを合わせて、総合的な診断スコアを出すが、ここで診断スコアとは、サンプルを採った個体が膵癌を有する可能性を示すものである。0117生体サンプル、サンプルおよび試験サンプルは、本明細書において同じ意味で用いられ、個体から得られた、または、その他の方法で個体から誘導されたあらゆる材料、生体液、組織または細胞を意味する。このようなサンプルとしては、血液例えば、全血、白血球、末梢血単核細胞、軟層、血漿および血清など、痰、涙、粘液、鼻の洗浄液、鼻からの吸引物、呼気、尿、精液、唾液、腹腔洗浄液、腹水、嚢胞液、髄膜液、羊水、腺細胞液glandularfluid、膵液、リンパ液、胸膜液、乳頭からの吸引物、気管支からの吸引物、気管支のブラッシングにより得たサンプル、滑液、関節からの吸引物、臓器の分泌物、細胞、細胞抽出物、および、髄液が挙げられる。さらにこのようなサンプルとしては、前記したもの全ての実験的に分離した分画も挙げられる。例えば血液サンプルは、血清、血漿に分離することもできるし、または、特定のタイプの血液細胞、例えば赤血球または白血球白血球を含む分画に分離することもできる。必要に応じて、サンプルは、個体からのサンプルの組み合わせであってもよく、例えば組織サンプルと流体サンプルとの組み合わせであってもよい。また用語生体サンプルは、例えば便サンプル、組織サンプルまたは組織生検などの固体材料をホモジナイズしたものを含む材料も含む。また用語生体サンプルは、組織培養または細胞培養から誘導された材料も含む。生体サンプルを得るためのあらゆる適切な方法を使用することができる;典型的な方法としては、例えば、静脈切開、綿棒例えば腔内用綿棒、および、穿刺吸引細胞診による生検法が挙げられる。穿刺吸引細胞診に適した典型的な組織としては、リンパ節、肺、肺洗浄液、BAL気管支肺胞洗浄液、甲状腺、乳房、膵臓および肝臓が挙げられる。またサンプルは、例えば顕微解剖例えば、レーザーキャプチャーマイクロダイセクションLCMまたはレーザーマイクロダイセクションLMD、膀胱洗浄、塗抹標本例えば、PAP塗抹標本、または、乳管洗浄によっても回収することができる。個体から得られたまたは個体から誘導された生体サンプルは、個体から採取された後にあらゆる適切な方式で加工されたあらゆるサンプルも含む。0118さらに、当然のことながら、生体サンプルは、多数の個体から生体サンプルを採取し、それらをプールするかまたはそれぞれ個々の生体サンプルのアリコートをプールすることによっても誘導できることも認識すべきである。プールされたサンプルは、単一の個体からのサンプルとして扱うことができ、さらに、プールされたサンプル中に癌の存在が立証された場合、それぞれ個々の生体サンプルを再度試験して、その個体が膵癌を有するかどうかを決定することができる。0119本発明の目的において、成句個体からの生体サンプルに起因するデータは、様々な形態で、個体の生体サンプルから誘導されたデータ、または、個体の生体サンプルを用いて作製されたデータを意味するものとする。このようなデータは、作製後に、例えば一つの測定システムでの単位からその他の測定システムでの単位に変換することによって、ある程度再フォーマットしてもよいし、改訂してもよいし、または、数学的に改変してもよい;ただし、このようなデータは当然ながら、生体サンプルから誘導されたものであるか、または、生体サンプルを用いて作製されたものである。0120標的、標的分子および分析物は、本明細書において同じ意味で用いられ、生体サンプル中に存在し得るあらゆる対象分子を意味する。対象分子は、何らかのわずかな変化を含む特定の分子も包含し、例えばタンパク質の場合、例えばアミノ酸配列のわずかな変化、ジスルフィド結合の形成、グリコシル化、脂質化、アセチル化、リン酸化、または、その他のあらゆる操作または改変、例えば標識成分との共役など、分子の性質を実質的に変更することのない変化を含むものも包含される。標的分子、標的または分析物は、1つの分子タイプまたは分子種の一連の複製か、または多分子構造である。標的分子、標的および分析物は、このような一連の分子の1つより多くを意味する。典型的な標的分子としては、タンパク質、ポリペプチド、核酸、炭水化物、脂質、多糖類、糖タンパク質、ホルモン、受容体、抗原、抗体、アフィボディaffybody、抗体ミミック、ウイルス、病原体、有毒物質、基質、代謝産物、遷移状態類似体、補因子、阻害剤、薬物、色素、栄養素、増殖因子、細胞、組織、および、前述のもののいずれかのあらゆるフラグメントまたは部分が挙げられる。0121本明細書で用いられるポリペプチド、ペプチド、およびタンパク質は、本明細書において同じ意味で用いられ、様々な長さのアミノ酸ポリマーを意味する。このようなポリマーは直鎖状でもよいしまたは分岐状でもよく、修飾アミノ酸を含んでいてもよく、さらに、アミノ酸以外のものが割り込んでいてもよい。またこれらの用語は、自然に修飾されたアミノ酸ポリマー、または、例えばジスルフィド結合の形成、グリコシル化、脂質化、アセチル化、リン酸化またはその他のあらゆる操作もしくは改変、例えば標識成分との共役などの介入によって修飾されたアミノ酸ポリマーも包含する。またこれらの定義には、例えば、1種またはそれより多くのアミノ酸類似体例えば、自然には存在しないアミノ酸など、加えて当業界でよく知られているその他の修飾を含むポリペプチドも含まれる。ポリペプチドは、一本鎖であってもよいし、または、複数が連携した鎖であってもよい。これらの定義には、プレタンパク質および無傷の成熟タンパク質;成熟タンパク質から誘導されたペプチドまたはポリペプチド;タンパク質フラグメント;スプライス変異体;タンパク質の組換え型;アミノ酸の改変、欠失または置換を含むタンパク質変異体;消化産物;および、例えばグリコシル化、アセチル化、リン酸化などの翻訳後修飾がなされたものも含まれる。0122本明細書で用いられるマーカーおよびバイオマーカーは、同じ意味で用いられ、個体における正常または異常なプロセス、または、個体における病気またはその他の状態を示す標的分子か、または、そのようなプロセスまたは状態の徴候となる標的分子を意味する。より具体的に言えば、マーカーまたはバイオマーカーは、特定の生理学的な状態またはプロセスの存在に付随する、解剖学的、生理学的、生化学的または分子的なパラメーターであって、正常または異常かどうか、異常な場合、慢性または急性かどうかを示す。バイオマーカーは、実験室レベルの分析や医学的なイメージングなど様々な方法で検出および測定が可能である。バイオマーカーがタンパク質の場合、生体サンプル中のある種のタンパク質バイオマーカーの量やそれらの存在もしくは非存在の代替的な尺度として、それに対応する遺伝子の発現を利用したり、または、バイオマーカーまたはバイオマーカーの発現を制御するタンパク質をコードする遺伝子のメチル化の状態を利用したりすることも可能である。0123本明細書で用いられるバイオマーカー値、値、バイオマーカーレベルおよびレベルは、同じ意味で用いられ、生体サンプル中のバイオマーカーを検出するためのあらゆる分析方法を用いてなされる測定を意味し、さらに、生体サンプル中のバイオマーカーの、生体サンプル中のバイオマーカーに関する、または、生体サンプル中のバイオマーカーに対応する、存在、非存在、絶対量もしくは濃度、相対量もしくは濃度、タイター、レベル、発現レベル、測定されたレベルの比率または同種のものを示す測定を意味する。値またはレベルの正確な意味は、バイオマーカーを検出するのに用いられる具体的な分析方法の特定の設計および構成に応じて決まる。0124あるバイオマーカーが、個体における異常なプロセスまたは病気またはその他の状態を示すかまたはそれらの徴候である場合、そのバイオマーカーは、一般的に、個体において正常なプロセスまたは病気もしくはその他の状態の非存在を示すか、または、その徴候を示すバイオマーカーの発現レベルまたは値と比較して過剰発現されるかまたは過小発現されると説明される。アップレギュレーション、アップレギュレートされた、過剰発現、過剰発現されたおよびそれらのあらゆる変化形は、同じ意味で用いられ、健康または正常な個体から得られた類似の生体サンプルから一般的に検出されるバイオマーカーの値またはレベルまたは、値またはレベルの範囲よりも高い、生体サンプル中のバイオマーカーの値またはレベルを意味する。この用語はまた、特定の病気の異なるステージで検出される可能性があるバイオマーカーの値またはレベルまたは、値またはレベルの範囲よりも高い、生体サンプル中のバイオマーカーの値またはレベルを意味する場合もある。0125ダウンレギュレーション、ダウンレギュレートされた、過小発現、過小発現されたおよびそれらのあらゆる変化形は、同じ意味で用いられ、健康または正常な個体から得られた類似の生体サンプルから一般的に検出されるバイオマーカーの値またはレベルまたは、値またはレベルの範囲よりも低い生体サンプル中のバイオマーカーの値またはレベルを意味する。この用語はまた、特定の病気の異なるステージで検出される可能性があるバイオマーカーの値またはレベルまたは、値またはレベルの範囲よりも低い生体サンプル中のバイオマーカーの値またはレベルを意味する場合もある。0126さらに、過剰発現されたバイオマーカーまたは過小発現されたバイオマーカーはいずれも、個体において正常なプロセスまたは病気もしくはその他の状態の非存在を示すか、または、その徴候を示すバイオマーカーの正常な発現レベルまたは値と比較して示差的に発現される、または、示差的なレベルまたは示差的な値を有することを意味する場合もある。従って、バイオマーカーの示差的発現は、そのバイオマーカーの正常な発現レベルからの変動を意味する場合もある。0127用語示差的遺伝子発現および示差的発現は、同じ意味で用いられ、その発現が、特定の病気に罹った被検者において、正常またはコントロール被験者における発現と比べて高いまたはそれより低いレベルに活性化される遺伝子またはそれに対応するタンパク質発現産物を意味する。この用語はまた、その発現が、同じ病気の異なるステージにおいてより高いまたはより低いレベルに活性化される遺伝子またはそれに対応するタンパク質発現産物も含む。また当然のことながら、示差的に発現される遺伝子は、核酸レベルまたはタンパク質レベルで活性化されるかまたは阻害される場合もあり、あるいは、オルタナティブスプライシングを受けて異なるポリペプチド産物が生成する場合もある。このような差は、mRNAレベル、表面発現、ポリペプチドの分泌またはその他の分節化などの様々な変化によって証明される場合がある。示差的遺伝子発現としては、2種またはそれより多くの遺伝子の発現またはそれらの遺伝子産物の比較;または、2種またはそれより多くの遺伝子の発現またはそれらの遺伝子産物の比率の比較;またさらには、同じ遺伝子の生成物であってそれぞれ異なってプロセシングされた2種の生成物の比較これらは、正常な被験者と病気に罹った被験者とで異なる;または、同じ病気の様々なステージにおける生成物の比較が挙げられる。示差的発現は、例えば正常細胞および病的な細胞を比較した、または、異なる病気の現象または病気のステージを経た細胞を比較した、遺伝子またはその発現産物の時間的な発現パターンまたは細胞発現パターンにおける、定量的な差と定性的な差の両方を含む。0128本明細書で用いられる個体は、被験者または患者を意味する。個体は、哺乳動物であってもよいし、または、哺乳動物以外の動物でもよい。様々な実施態様において、個体は、哺乳動物である。哺乳動物の個体は、ヒトでもよいし、または、ヒト以外でもよい。様々な実施態様において、個体は、ヒトである。健康または正常な個体は、従来の診断方法によって対象の病気または状態例えば、膵臓疾患、膵臓関連の疾患またはその他の膵臓の状態などが検出されない個体である。0129~と診断する、診断すること、診断およびそれらの変化形は、個体に関する徴候、症状、データまたはその他の情報の1種またはそれより多くに基づきその個体の健康の状況または状態を検出、決定または評価することを意味する。個体の健康状態は、健康/正常と診断される場合もありすなわち、病気または状態がないという診断、または、病的/異常と診断される場合もあるすなわち、病気または状態の特徴があるという診断、または、そのような特徴の評価。用語~と診断する、診断すること、診断等は、特定の病気または状態に関して、その病気を最初に検出すること;その病気の特徴付けまたは分類;その病気の進行、寛解または再発を検出すること;および、個体に処置または治療を施した後の病気の応答を検出することも含む。膵癌の診断は、癌を有する個体を、癌を有さない個体と区別することを含む。膵癌の診断はさらに、GIおよび正常なコントロールを膵癌と区別することも含む。0130~を予知する、予知すること、予知およびそれらの変化形は、病気または状態を有する個体における将来的な病気または状態の経過の予想を意味し例えば、患者の生存を予想すること、このような用語は、個体に処置または治療を施した後の病気の応答を評価することも包含する。0131~を評価する、評価すること、評価およびそれらの変化形は、~を診断することおよび~を予知することの両方を包含し、さらに、病気を有さない個体における将来的な病気または状態の経過に関する決定または予測、加えて、病気が治癒したように見える個体において病気または状態が再発する可能性に関する決定または予測も包含する。また用語~を評価するは、治療に対する個体の応答を評価すること、も包含し、例えば、個体が、治療剤に良好に応答する可能性が高いか、または、治療剤に応答する可能性が低いまたは、例えば毒作用またはその他の望ましくない副作用を経験すると予想されるかどうかを予想すること、個体に投与する治療剤を選択すること、または、個体に施された治療に対する個体の応答をモニターまたは決定することも包含する。従って、膵癌を評価することとしては、例えば、以下のいずれか:個体における将来的な膵癌の経過を予知すること;膵癌が外見的に治癒したように見える個体における膵癌の再発を予想すること;または、膵癌治療に対する個体の応答を決定または予想すること、または、個体の生体サンプルから誘導されたバイオマーカー値の決定に基づいて個体に施す膵癌治療を選択すること、が挙げられる。0132以下の例はどれも、膵癌を診断することまたは評価することのいずれかと称することができる:まず膵癌の存在または非存在を検出すること;特定のステージ、タイプもしくはサブタイプまたはその他の分類、あるいは膵癌の特徴を決定すること;疑わしい腫瘤が良性病変かまたは悪性の膵臓腫瘍かどうかを決定すること;または、膵癌の進行例えば、腫瘍増殖または転移性の拡大をモニターすること、寛解または再発を検出/モニターすること。0133本明細書で用いられる追加の生物医学的情報は、癌のリスク、または、より具体的には膵癌のリスクに関連する本明細書において説明されるバイオマーカーのいずれかを用いてなされる評価以外の、個体の1つまたはそれより多くの評価を意味する。追加の生物医学的情報としては、以下に示すものが挙げられる:三次元再構成を用いたコントラスト増強マルチスライス多検出器ヘリカルコンピュータ断層撮影CTスキャン、経皮的超音波または超音波内視鏡USまたはEUS、内視鏡的逆行性胆道膵管造影ERCP、磁気共鳴像MRI、MR胆道膵管造影MRCP、または、腹部超音波のいずれかによって観察された膵臓の腫瘤を含む個体の身体的なデータ;個体の身長および/または体重;体重の変化;個体の民族性;職業歴;膵癌またはその他の癌の家族歴;個体または家族におけるより高い膵癌またはその他の癌のリスクと相関する遺伝子マーカーの存在;膵臓の腫瘤またはその他の腹部の腫瘤の存在または非存在;腫瘤のサイズ;腫瘤の位置;例えばイメージングによって観察されるような腫瘤および関連する腹部領域の形態;腹痛、体重の減少、食欲低下、早期の満腹感、下痢または脂肪便症、黄疸、非定型的な糖尿病の最近の発病、近年の、ただし説明のつかない血栓性静脈炎の病歴、または、以前の膵炎の発作などの臨床症状;遺伝子発現値;放射線イメージングによって観察された身体的なデータなどの個体の身体的なデータ;個体の身長および/または体重;個体の性別;個体の民族性;喫煙歴;アルコール摂取歴;職業歴;既知の発癌性物質への曝露例えばアスベスト、ラドンガス、化学物質、火災の煙、および、大気汚染、固定または移動汚染源からの排気、例えば工場/工場または自動車/船舶/航空機からの排気等のいずれかへの曝露;間接的な煙への曝露;および、膵癌の家族歴またはその他の癌。その他の実験室試験例えばCA19-9試験、血清ビリルビン濃度、アルカリホスファターゼ活性、貧血の存在などの追加の生物医学的情報のいずれかの評価と組み合わせてバイオマーカーレベルを試験することは、バイオマーカーのみを試験すること、または、追加の生物医学的情報いずれか特定の項目のみ例えば超音波イメージング単独を評価することと比較して例えば膵癌の検出またはその他の膵癌に関連する用途に関する感度、特異度および/またはAUCを改善する可能性がある。追加の生物医学的情報は、当業界でよく知られている日常的な技術を用いて個体から得ることができ、例えば慣例的な患者への質問事項または健康歴の質問事項等を使用することにより個体本人から得てもよいし、または、医療の専門家から得てもよい。追加の生物医学的情報のいずれかの評価と組み合わせてバイオマーカーレベルを試験することは、バイオマーカーのみを試験すること、または、追加の生物医学的情報いずれか特定の項目のみ例えばCTイメージングのみを評価することと比較して、例えば、膵癌の検出またはその他の膵癌に関連する用途に関する感度、特異度および/またはAUCを改善する可能性がある。0134癌関連抗原19-9CA19-9は、膵癌に関連するよく知られた血液マーカーである。CA19-9の報告されている膵癌に関する感度および特異度は、それぞれ80~90パーセントである。しかしながら、これらの値は腫瘍のサイズに密接に関連する。CA19-9の外科的に切除可能な小さい癌を有する患者を確認する精度には限界がある。CA19-9は、発現されるルイス式血液型抗原グリコシルトランスフェラーゼの存在を必要とする。なかでもルイス陰性の表現型を有する個体人口の5~10パーセントと推測されるにおいては、CA19-9レベルは、有用な腫瘍マーカーではない。またCA19-9は特異度にも限界がある。CA19-9は、様々な良性の膵胆道系障害を有する患者において高レベルであることが多い。初期の測定値と術後の測定値の両方におけるCA19-9上昇の程度は、長期予後に関連する。さらに、切除可能な病気を有するように見える患者において、同様に、CA19-9レベルの規模は、放射線による潜在性の転移性疾患の存在を予測する助けにもなる。CA19-9レベルを連続的にモニターすることは、治癒する可能性がある外科手術を受けた後の患者の経過を観察するのに有用であり、さらに、進行中の病気のために化学療法を受けている患者のためにも有用である。CA19-9レベルの上昇は通常、再発疾患が放射線撮影によって明らかになる前に起こるが、病気の進行の確認は、画像の研究および/または生検の後になると予想される。CA19-9と組み合わせてバイオマーカーレベルを試験することは、例えば、CA19-9単独と比較して、膵癌の検出またはその他の膵癌に関連する用途に関する感度、特異度および/またはAUCを改善する可能性がある。0135用語濃度曲線下面積またはAUCは、受信者動作特性ROC曲線の濃度曲線下面積を意味する用語であり、これらはいずれも当業界公知である。AUC測定は、全データ範囲にわたり分類器の精度を比較するのに有用である。分類器のAUCが大きければ大きいほど、未知のものを対象の2つのグループ例えば膵癌サンプルと正常またはコントロールサンプルに正確に分類する能力がより高い。ROC曲線は、2つの個体群例えば、膵癌を有する患者と膵癌を有さないコントロールを区別することにおいて、具体的な特徴例えば、本明細書において説明されるバイオマーカーのいずれか、および/または、追加の生物医学的情報のいずれかの項目の挙動をプロットするのに有用である。典型的には、全個体群例えば上記患者とコントロールの特徴のデータを、一つの特徴の値に基づいて昇順にソートする。続いてその特徴に関する各値ごとに、データの真陽性と偽陽性との比率を計算する。真陽性の比率は、その特徴に関する値より高い値を示す患者の数をカウントして、その数を患者の総数で割ることにより決定される。偽陽性の比率は、その特徴に関する値より高い値を示すコントロールの数をカウントして、その数をコントロールの総数で割ることにより決定される。この定義は、特徴がコントロールと比較して高い値を示すという前提で述べられているが、この定義はまた、特徴がコントロールの場合と比較してより低いという前提においても適用されるこのような前提において、その特徴に関する値より低い値を示すサンプルがカウントされると思われる。ROC曲線は、一つの特徴に関して作製することができるし、さらにその他のデータと共に作製してもよく、例えば2種またはそれより多くの特徴の組み合わせを数学的に例えば足し算、引き算、かけ算により連結して、単一の合計値を提供してもよく、さらにこの単一の合計値をROC曲線にプロットしてもよい。加えて、複数の特徴のあらゆる組み合わせから単一のデータ値を引き出して、それらをROC曲線にプロットすることもできる。これらの特徴の組み合わせは、試験を含んでもよい。ROC曲線は、試験の真陽性の比率感度を、その試験の偽陽性の比率1-特異度に対してプロットしたものである。0136本明細書で用いられるように、バイオマーカー値に関して~を検出することまたは~を決定することは、バイオマーカー値に相当するシグナルを観察して記録するのに必要な装置と、そのシグナルを発生させるのに必要な材料の両方を使用することを含む。様々な実施態様において、バイオマーカー値はあらゆる適切な方法を用いて検出され、このような方法としては、蛍光、化学発光、表面プラズモン共鳴、表面弾性波、質量分析法、赤外分光分析法、ラマン分光法、原子間力顕微鏡、走査トンネル顕微鏡法、電気化学的な検出方法、核磁気共鳴、量子ドットなどが挙げられる。0137固体支持体は、本明細書において、分子が共有結合または非共有結合のどちらかを介して直接的または間接的に付着することができる表面を有するあらゆる基材を意味する。固体支持体は、様々な物理形態を有していてもよく、このような物理形態としては、例えば、メンブレン;チップ例えば、タンパク質チップ;スライド例えばスライドガラス、または、カバースリップ;カラム;中空、固体、半固体、孔または空隙を含むビーズのような粒子;ゲル;ファイバー、例えば光ファイバー材料;マトリックス;および、サンプル貯蔵容器が挙げられる。典型的なサンプルの貯蔵容器としては、サンプルウェル、チューブ、毛細管、バイアルおよびその他のあらゆる容器、サンプルを保持することができる溝またはへこみが挙げられる。サンプルの貯蔵装置は、例えばマイクロタイタープレート、スライド、マイクロフルイディクス装置などのマルチサンプルプラットフォームに入れることもできる。支持体は、天然材または合成材料で構成されていてもよいし、有機または無機材料で構成されていてもよい。捕捉試薬を付着させた固体支持体の組成は、一般的に付着の方式例えば共有結合に依存する。その他の典型的な容器としては、その中で分析および関連の操作が可能な、微小液滴、および、マイクロフルイディック制御されたまたは大型の油/水エマルジョンが挙げられる。適切な固体支持体としては、例えば、プラスチック、樹脂、多糖類、シリカまたはシリカベースの材料、官能化ガラス、変性ケイ素、炭素、金属、無機ガラス、メンブレン、ナイロン、天然繊維例えば絹、羊毛および綿、ポリマーなどが挙げられる。このような固体支持体を構成する材料は、例えば捕捉試薬の付着に用いられるカルボキシ、アミノまたはヒドロキシル基などの反応性基を含んでいてもよい。高分子固体支持体としては、例えば、ポリスチレン、ポリエチレングリコールテトラフタレート、ポリ酢酸ビニル、塩化ビニル、ポリビニルピロリドン、ポリアクリロニトリル、ポリメタクリル酸メチル、ポリテトラフルオロエチレン、ブチルゴム、スチレンブタジエンゴム、天然ゴム、ポリエチレン、ポリプロピレン、ポリテトラフルオロエチレン、ポリフッ化ビニリデン、ポリカーボネート、および、ポリメチルペンテンが挙げられる。使用することができる適切な固体支持体粒子としては、例えばコード化された粒子、例えばルミネックスLuminexタイプのコード化された粒子、磁気粒子、および、ガラス粒子が挙げられる。バイオマーカーの例示的な用途0138様々な代表的な実施態様において、個体において膵癌を診断する方法が提供され、本方法は、個体の循環系中に存在する、例えば血清または血漿中に存在する1種またはそれより多くのバイオマーカーに対応する1種またはそれより多くのバイオマーカー値を、様々な分析方法例えば本明細書において説明される分析方法のいずれかによって検出することによってなされる。このようなバイオマーカーは、例えば、膵癌を有する個体において膵癌を有さない個体と比較して示差的に発現される。個体におけるバイオマーカーの示差的発現の検出は、例えば、膵癌を早期診断するため、良性腫瘤と、悪性腫瘤例えばコンピューター断層撮影CTスキャン、MRIまたは超音波で観察された腫瘤とを区別するため、膵癌の再発をモニターするため、または、例えば急性または慢性膵炎またはその両方、膵管閉塞、GERD、胆石または後で良性と判別される異常な画像などのその他の臨床症状との鑑別診断のために用いることができる。0139本明細書において説明されるバイオマーカーはいずれも、以下に示すような膵癌に関する様々な臨床的な指標において用いることができる:例えば高リスクの個体または個体群における膵癌の検出;例えば膵癌膵癌と、急性または慢性膵炎またはその両方、膵管閉塞、GERD、胆石または後で良性と判別される異常な画像とを区別すること、および/または、腺癌と、その他のタイプの悪性細胞とを区別することまたは別の方法で組織病理学的観察を補助することによって膵癌を特徴付けること例えば、膵癌のタイプ、サブタイプまたはステージを決定すること;膵臓の腫瘤が良性なのかまたは悪性の膵臓腫瘍なのかを決定すること;膵癌の予後を決定すること;膵癌の進行または寛解をモニターすること;膵癌の再発をモニターすること;転移をモニターすること;処置の選択;治療剤またはその他の処置に対する応答をモニターすること;超音波内視鏡EUSによるスクリーニングのための個体の層化例えば、より高い膵癌リスクを示すために放射線スクリーニングが功を奏する可能性が最も高い個体を同定し、EUSの陽性適中率を増加させること;バイオマーカー試験を、喫煙もしくはアルコール摂取歴など、または、CA19-9レベル、膵癌に関するより高いリスクを示す遺伝子マーカーの存在等の追加の生物医学的情報や、または、腫瘤のサイズ、形態、腹水の存在などと組み合わせること例えば、CA19-9試験またはその他のバイオマーカー試験、あるいは腫瘤のサイズ、形態学的な観察などと比較して高い診断性能を有する分析を提供するため;腹部の腫瘤が悪性か良性かの診断を容易にすること;CT、MRI、PETまたはEUSで腹部の腫瘤が、観察されたら、臨床的な判断を容易にすること例えば、腹部の腫瘤のリスクが低いとみなされた場合、例えばバイオマーカーベースの試験で陰性であった場合、再度の放射線スキャンを命じること腫瘤サイズの類別は行ってもよいし行わなくてもよい、または、例えばバイオマーカーベースの試験で陽性であった場合、腫瘤が中程度~高リスクとみなされた場合、生検を考察すること腫瘤サイズまたは組織浸潤の程度の類別は行ってもよいし行わなくてもよい;および、臨床的な経過観察に関する決定例えば、腹部の腫瘤をイメージングで観察した後に、再度の放射線イメージングスキャン、細針生検または外科手術を実施するかどうかの決定を容易にすること。バイオマーカー試験は、高リスク個体のEUSスクリーニングを単独で行うよりも陽性適中率PPVを改善することが可能である。EUSスクリーニングと併用した場合の有用性に加えて、本明細書において説明されるバイオマーカーは、例えばCT、MRIまたはPETスキャンなどの膵癌に関して用いられるその他のあらゆるイメージング様式と併用することもできる。ここで説明されるバイオマーカーはさらに、上記の使用のいずれかを、イメージング様式またはその他の臨床的な相関によって膵癌の指標が検出される前、または症状が現れる前に達成することにおいて有用であり得る。ここで説明されるバイオマーカーの使用はさらに、膵癌と、急性または慢性膵炎またはその両方、膵管閉塞、GERD、胆石または後で良性と判別される異常な画像とを区別することも含む。0140本明細書において説明されるバイオマーカーのいずれかを使用して膵癌を診断する方法の一例として、膵癌を有するかどうかわかっていない個体における、ここで説明されるバイオマーカーの1種またはそれより多くの示差的発現が挙げられるが、これは、その個体が膵癌を有することの指標となり、従って、おそらくその他の手段によって膵癌が検出される前、または、症状が現れる前における、処置が最も有効な初期の疾患ステージにおける膵癌の検出を可能にする。膵癌の経過中における1種またはそれより多くのバイオマーカーの過剰発現は、膵癌の進行を示す可能性があり、例えば膵臓腫瘍が成長および/または転移していること従って予後不良を示すが、それに対して、1種またはそれより多くのバイオマーカーが示差的に発現される程度が低い場合すなわち、それに続くバイオマーカー試験において、その個体の発現レベルが変動したり、または正常な発現レベルに近づいたりする場合は、膵癌の寛解を示す可能性があり、例えば膵臓腫瘍が縮小したことを示す従って良好な予後またはより優れた予後を示す。同様に、膵癌治療の経過中に1種またはそれより多くのバイオマーカーが示差的に発現される程度の増加すなわち、それに続くバイオマーカー試験において、その個体における発現レベルが変動したり、または正常な発現レベルからさらに逸脱する場合は、膵癌が進行していることを示す可能性があり、従って、処置の効果がないことが示されるが、それに対して膵癌治療の経過中における1種またはそれより多くのバイオマーカーの示差的発現の減少は、膵癌の寛解を示す可能性があり、従って、処置が功を奏したことを示す。加えて、個体の膵癌が外見的に治癒した後における1種またはそれより多くのバイオマーカーの示差的発現の増加または減少は、膵癌の再発を示す可能性がある。このような状況において、個体は、後になって膵癌の再発が検出されなかったときではなく、それよりも初期のステージで、例えば治療を再開してもよいまたは、治療計画を改変してもよく、例えば個体が治療を続ける場合、投与量および/または頻度を増やしてもよい。さらに、個体における1種またはそれより多くのバイオマーカーの示差的発現レベルから、特定の治療剤に対する個体の応答を予測することも可能である。膵癌の再発または進行のモニターにおいて、バイオマーカーの発現レベルの変化は、例えば膵癌の活発度を決定するために、または、処置の変更の必要性を決定するために再度のイメージング例えば再度のEUSの必要性の指標になる可能性がある。0141本明細書において説明されるバイオマーカーのいずれかの検出は、例えば処置の成功を評価するために、または、処置後に膵癌の寛解、再発および/または進行転移を含むをモニターするために、膵癌治療の後、または、それと共に行うことが特に有用な場合がある。膵癌治療としては、例えば、個体への治療剤の投与、外科手術の実施例えば、膵臓腫瘍の少なくとも一部の外科的切除、または、膵臓と周辺組織の除去、放射線療法の投与、または、当業界用いられるその他のあらゆるタイプの膵癌治療、ならびにこれらの処置のあらゆる組み合わせが挙げられる。例えば、本バイオマーカーはいずれも、処置後に少なくとも1回検出してもよいし、または、処置後に例えば定期的な間隔で複数回検出してもよく、または、処置の前後両方で検出してもよい。個体における本バイオマーカーのいずれかの長期にわたる示差的発現レベルは、膵癌の進行、寛解または再発の指標となる可能性があり、このような指標の例としては、以下に示すものが挙げられる:本バイオマーカーの発現レベルの処置後が、本バイオマーカーの処置前における発現レベルと比較して増加しているかまたは減少していること;処置後の後期のタイムポイントにおける本バイオマーカーの発現レベルが、処置後の初期のタイムポイントにおける本バイオマーカーの発現レベルと比較して増加しているかまたは減少していること;および、本バイオマーカーの正常レベルと比較した、本バイオマーカーの一つのタイムポイントにおける示差的発現レベル。0142具体的な例として、本明細書において説明されるバイオマーカーのいずれかに関するバイオマーカーレベルは、術前および術後例えば術後2~8週間の血清または血漿サンプルで決定することができる。術後サンプルにおける本バイオマーカーの発現レベルが術前サンプルと比較して増加している場合、膵癌の進行例えば外科手術の失敗を示す可能性があるが、それに対して術後サンプルにおける本バイオマーカーの発現レベルが術前サンプルと比較して減少している場合、膵癌の退縮例えば、外科手術による膵臓腫瘍除去の成功を示す可能性がある。それ以外の形態の処置の前後に本バイオマーカーレベルの類似の解析を行ってもよいし、例えば放射線療法、または治療剤もしくは癌ワクチンの投与の前後に行ってもよい。0143バイオマーカーレベルを独立した診断テストとして試験することに加えて、バイオマーカーレベルの試験は、病気の罹りやすさのリスクが高いことを示すSNPまたはその他の遺伝子の損傷または変異の決定と共に行うこともできる例えば、AmosetalNatureGenetics40616622を参照。0144バイオマーカーレベルを独立した診断テストとして試験することに加えて、バイオマーカーレベルの試験は、放射線スクリーニングと共に行うこともできる。バイオマーカーレベルを独立した診断テストとして試験することに加えて、バイオマーカーレベルの試験は、関連する症状または遺伝学的試験と共に行うこともできる。本明細書において説明されるいずれかのバイオマーカーの検出は、イメージングによって膵臓の腫瘤が観察された後に、膵癌の診断に役立たせること、適切な外科専門医によるケア、または、切除では治療できない患者における待期的療法によるケアなどの個体への適切な臨床的ケアの手順を示すのに有用な場合がある。バイオマーカーレベルを関連する症状または危険因子と共に試験することに加えて、本バイオマーカーに関する情報はさらに、その他のタイプのデータと共に評価することもでき、このようなデータとしては、具体的には、膵癌に関する個体のリスク例えば、患者の病歴、症状、膵癌の家族歴、喫煙歴またはアルコール摂取歴、糖尿病の突然発症、黄疸、例えば遺伝子マーカーの存在などの危険因子、および/または、その他のバイオマーカーの状態などを示すデータが挙げられる。これらの様々なデータは、例えばコンピュータープログラム/ソフトウェアなどの自動的な方法で評価することができ、このような方法はコンピューターまたはその他の装置/デバイスで実施することができる。0145高リスク個体においてバイオマーカーレベルを放射線スクリーニングと共に試験すること例えば、バイオマーカーレベルを、画像スキャンで観察された膵臓の腫瘤のサイズまたはその他の特徴と共に評価することに加えて、本バイオマーカーに関する情報はさらにその他のタイプのデータと共に評価することもでき、このようなデータとしては、具体的には、膵癌に関する個体のリスク例えば患者の病歴、症状、癌の家族歴、例えば個体が喫煙者や重度のアルコール摂取者であるかどうかといった危険因子、および/または、その他のバイオマーカーの状態などを示すデータが挙げられる。これらの様々なデータは、例えばコンピュータープログラム/ソフトウェアなどの自動的な方法で評価することができ、このような方法はコンピューターまたはその他の装置/デバイスで実施することができる。0146ここで説明されるバイオマーカーはいずれも、造影試験で使用することが可能である。例えば、その他の使用のなかでも特に、膵癌診断に役立たせるため、病気の進行/寛解または転移をモニターするため、病気の再発をモニターするため、または、治療に対する応答をモニターするために用いることができる造影剤を、ここで説明されるいずれかのバイオマーカーと組み合わせることができる。バイオマーカーおよびバイオマーカー値の検出および決定0147本明細書において説明されるバイオマーカーに関するバイオマーカー値は、よく知られた様々な分析方法のいずれかを用いて検出することができる。一実施態様において、バイオマーカー値は、捕捉試薬を用いて検出される。本明細書で用いられる捕捉物質または捕捉試薬は、バイオマーカーに特異的に結合することができる分子を意味する。様々な実施態様において、捕捉試薬は、溶液中で本バイオマーカーに曝露させてもよいし、または、捕捉試薬が固体支持体に固定されている間に本バイオマーカーに曝露させてもよい。その他の実施態様において、捕捉試薬は、固体支持体上で二次的な特徴との反応性を有する特徴を含む。これらの実施態様において、捕捉試薬を溶液中で本バイオマーカーに曝露させ、続いて、捕捉試薬上の特徴を、本バイオマーカーを固体支持体上に固定するための固体支持体上の二次的な特徴と共に利用することができる。捕捉試薬は、実施する予定の解析のタイプに基づいて選択される。捕捉試薬としては、これらに限定されないが、アプタマー、抗体、アドネクチン、アンキリン、その他の抗体模倣体およびその他のタンパク質の足場、自己抗体、キメラ、低分子物質、Fab’2フラグメント、単鎖抗体フラグメント、Fvフラグメント、単鎖Fvフラグメント、核酸、レクチン、リガンド結合受容体、アフィボディ、ナノボディ、インプリントポリマー、アビマー、ペプチドミメティクス、ホルモン受容体、サイトカイン受容体、および、合成受容体、ならびにこれらを改変したものおよびこれらのフラグメントが挙げられる。0148いくつかの実施態様において、バイオマーカー値は、バイオマーカー/捕捉試薬複合体を用いて検出される。0149その他の実施態様において、このようなバイオマーカー/捕捉試薬複合体から誘導されたバイオマーカー値は、間接的に検出され、例えばバイオマーカー/捕捉試薬の相互作用の後に起こるが、バイオマーカー/捕捉試薬複合体の形成に依存する反応の結果として間接的に検出される。0150いくつかの実施態様において、バイオマーカー値は、生体サンプル中のバイオマーカーから直接的に検出される。0151一実施態様において、本バイオマーカーは、生体サンプル中の2種またはそれより多くのバイオマーカーを同時に検出することができる多重化フォーマットを用いて検出される。多重化フォーマットの一実施態様において、捕捉試薬は、固体支持体上の別々の位置で、直接的または間接的に、共有結合または非共有結合によって固定される。その他の実施態様において、別々の固体支持体を使用する多重化フォーマットも挙げられ、このような場合、それぞれの固体支持体は、例えば量子ドットのようなその固体支持体に関連する固有の捕捉試薬を有する。その他の実施態様において、生体サンプル中で検出され得る複数のバイオマーカーそれぞれの検出のために個々の装置が用いられる。このような個々の装置は、生体サンプル中の各バイオマーカーが同時に処理されるように設計することができる。例えば、マイクロタイタープレートは、プレート中の各ウェルがぞれぞれ、生体サンプル中で検出され得る複数のバイオマーカーのうちいずれか1種を独自に解析するために用いられるように利用することができる。0152上述の実施態様の1またはそれより多くにおいて、蛍光タグを用いて、バイオマーカー値の検出が可能になるようにバイオマーカー/捕捉試薬複合体の成分を標識することができる。様々な実施態様において、蛍光標識を、よく知られた技術を用いて本明細書において説明されるバイオマーカーのいずれかに特異的な捕捉試薬に結合させてもよく、続いてこのような蛍光標識を用いて、それに対応するバイオマーカー値を検出することもできる。適切な蛍光標識としては、希土類キレート、フルオレセインおよびその誘導体、ローダミンおよびその誘導体、ダンシル、アロフィコシアニン、PBXL-3、Qdot605、リサミン、フィコエリトリン、テキサスレッド、およびその他の類似の化合物が挙げられる。0153一実施態様において、蛍光標識は、蛍光色素分子である。いくつかの実施態様において、蛍光色素分子としては、インドリウム環の3位炭素における置換基に化学的に反応性を有する基または共役物質が含まれる、少なくとも1種の置換インドリウム環系が挙げられる。いくつかの実施態様において、このような色素分子としては、アレクサフルオロAlexFluor分子、例えばアレクサフルオロ488、アレクサフルオロ532、アレクサフルオロ647、アレクサフルオロ680、または、アレクサフルオロ700が挙げられる。その他の実施態様において、このような色素分子としては、第一種および第二種の色素分子が挙げられ、例えば2種の異なるアレクサフルオロ分子である。その他の実施態様において、このような色素分子としては、第一種および第二種の色素分子が挙げられ、このような2種の色素分子は、異なる放出スペクトルを有する。0154蛍光は、多様な分析フォーマットと適合する様々な機器を用いて測定することができる。例えば、分光蛍光計は、マイクロタイタープレート、顕微鏡スライド、印刷されたアレイ、キュベットなどを解析するように設計されている。JRLakowicz著のPrinciplesofFluorescenceSpectroscopyを参照。BioluminescenceChemiluminescenceProgressCurrentApplicationsPhilipEStanleyおよびLarryJKrickaeditorsWorldScientificPublishingCompanyを参照。0155上述の実施態様の一つまたはそれより多くにおいて、バイオマーカーの値の検出を可能にするために、任意に化学発光タグを使用して、バイオマーカー/捕捉試薬複合体の成分を標識することもできる。適切な化学発光物質としては、塩化オキサリル、ローダミン6G、Ruビピリジン32、TMAEテトラキスジメチルアミノエチレン、ピロガロール1,2,3-トリヒドロキシベンゼン、ルシゲニン、ペルオキシオキサレート、シュウ酸アリール、アクリジニウムエステル、ジオキセタン等のあらゆるものが挙げられる。0156さらにその他の実施態様において、検出方法としては、バイオマーカー値に対応する検出可能なシグナルを生成する酵素/基質の組み合わせが挙げられる。一般的に、このような酵素は、分光光度法、蛍光および化学発光などの様々な技術を用いて測定することができる発色性基質の化学的変化を触媒する。適切な酵素としては、例えば、ルシフェラーゼ、ルシフェリン、リンゴ酸デヒドロゲナーゼ、ウレアーゼ、ホースラディッシュペルオキシダーゼHRPO、アルカリホスファターゼ、ベータ-ガラクトシダーゼ、グルコアミラーゼ、リゾチーム、グルコースオキシダーゼ、ガラクトースオキシダーゼ、および、グルコース-6-リン酸デヒドロゲナーゼ、ウリカーゼ、キサンチンオキシダーゼ、ラクトペルオキシダーゼ、ミクロペルオキシダーゼ等が挙げられる。0157さらにその他の実施態様において、検出方法は、測定可能なシグナルを生成する蛍光、化学発光、放射性核種の組み合わせ、または、酵素/基質の組み合わせであってもよい。バイオマーカー分析フォーマットにおいて、多モードのシグナル生成が独自で有利な特徴を示す場合がある。0158より具体的に言えば、本明細書において説明されるバイオマーカーに関するバイオマーカー値は、よく知られた分析方法を用いて検出することができ、このような分析方法としては、シングルプレックスアプタマー分析、多重化アプタマー分析、シングルプレックスまたは多重化イムノアッセイ、mRNA発現プロファイリング、miRNA発現プロファイリング、質量分光分析、組織学的/細胞学的な方法などが挙げられる以下で詳述する。アプタマーベースの分析を用いたバイオマーカー値の決定0159生体サンプルおよびその他のサンプル中の生理学的に重要な分子の検出および定量化を目的とした分析は、科学的な調査や健康管理の分野において重要なツールである。このような分析の種類の一つは、固体支持体に固定された1種またはそれより多くのアプタマーを含むマイクロアレイの使用を含むものである。それぞれのアプタマーは、高度に特異的な方式で、極めて高い親和性で標的分子に結合することができる。例えば発明の名称が核酸リガンドNucleicAcidLigandsという米国特許第5,475,096号を参照;さらに、例えば米国特許第6,242,246号、米国特許第6,458,543号、および、それぞれ発明の名称が核酸リガンド診断バイオチップNucleicAcidLigandDiagnosticBiochipという米国特許第6,503,715号も参照されたい。マイクロアレイがサンプルと接触すると、アプタマーはサンプル中に存在するそれぞれの標的分子に結合し、それによりバイオマーカーに対応するバイオマーカーの値の決定が可能になる。0160本明細書で用いられるアプタマーは、標的分子に特異的な結合親和性を有する核酸を意味する。親和性相互作用は、程度の問題であるが、本発明に係る状況において、アプタマーのその標的に対する特異的な結合親和性は、アプタマーがその標的に結合する際、一般的に試験サンプル中のその他の成分に結合するよりもかなり高い程度の親和性で結合することを意味することとする。アプタマーは、特定のヌクレオチド配列を有する1種の核酸分子タイプまたは核酸分子種のコピーのセットである。アプタマーは、適切であればどのような数のヌクレオチド様々な化学的修飾ヌクレオチド等も含むを含んでいてもよい。アプタマーは、このような分子群の1種より多くを意味する。アプタマーごとに、ヌクレオチドの数は同一でもよいしまたは異なっていてもよい。アプタマーは、DNA、または、RNA、または、化学修飾された核酸であってもよく、さらに、一本鎖、二本鎖であってもよいし、または、二本鎖の領域を含んでいてもよいし、さらにより高次の構造を有していてもよい。またアプタマーは光アプタマーであってもよく、このようなアプタマーには光反応性または化学反応性を有する官能基が含まれており、それに対応する標的と共有結合で連結させることが可能である。本明細書において開示されたアプタマー方法はいずれも、同じ標的分子に特異的に結合する2種またはそれより多くのアプタマーの使用を含んでいてもよい。以下でさらに説明されるように、アプタマーはタグを含んでいてもよい。アプタマーがタグを含む場合、アプタマーのコピー全てが同じタグを有していなくてもよい。さらに、異なるアプタマーそれぞれがタグを含む場合、これらの異なるアプタマーは同じタグまたは異なるタグのどちらを有していてもよい。0161アプタマーは、例えばSELEXプロセスなどのよく知られたあらゆる方法を用いて同定することができる。アプタマーが同定されたら、アプタマーは、例えば化学合成法や酵素合成法などのよく知られたあらゆる方法に従って製造または合成することができる。0162本明細書で用いられるSOMAmer、または、遅い解離速度の改変アプタマーSlowOffRateModifiedAptamerは、改善された解離速度特性を有するアプタマーを意味する。SOMAmerは、発明の名称が解離速度が改善されたアプタマーの製造方法MethodforGeneratingAptamerswithImprovedOffRatesという米国公報第2009/0004667号で説明されている、改善されたSELEX方法を用いて生成することができる。0163用語SELEXおよびSELEXプロセスは、本明細書において同じ意味で用いられ、一般的に、1標的分子と望ましい方式で相互作用する例えばタンパク質に高親和性で結合するアプタマーの選択と、2このようにして選択された核酸の増幅との組み合わせを意味する。SELEXプロセスを用いて、特異的な標的またはバイオマーカーに高親和性を有するアプタマーを同定することができる。0164SELEXは、一般的に、核酸の候補混合物を製造すること、候補混合物を望ましい標的分子に結合させて親和性複合体を形成すること、親和性複合体を未結合の候補核酸から分離すること、親和性複合体を分離してそれから核酸を単離すること、核酸を精製すること、および、特異的なアプタマー配列を同定することを含む。選択されたアプタマーの親和性をさらに向上させるために、このプロセスを複数回行ってもよい。このプロセス中に1ヶ所またはそれより多くの時点に、増幅工程が含まれていてもよい。例として、発明の名称が核酸リガンドという米国特許第5,475,096号を参照された。SELEXプロセスを用いることにより、標的と共有結合するアプタマーだけでなく、標的と非共有結合によって結合するアプタマーも生成される可能性がある。例として、発明の名称が指数関数的な濃縮による核酸リガンドの系統的進化:Chemi-SELEXSystematicEvolutionofNucleicAcidLigandsbyExponentialEnrichmentChemiSELEXという米国特許第5,705,337号を参照されたい。0165SELEXプロセスを用いて、アプタマーに例えば改善されたインビボでの安定性または改善された送達特定などの改善された特徴を付与する修飾ヌクレオチドを含む高親和性のアプタマーを同定することができる。このような修飾の例としては、リボースおよび/またはリン酸および/または塩基位置における化学的置換が挙げられる。SELEXプロセスによって同定された修飾ヌクレオチド含有アプタマーは、発明の名称が修飾ヌクレオチドを含む高親和性核酸リガンド1998を参照されたい。質量分析法を用いたバイオマーカー値の決定0230様々な質量分析計の配置を用いて、バイオマーカー値を検出することができる。数種の質量分析計を利用してもよいし、または、様々な配置で作製してもよい。一般的に、質量分析計は以下の主要な構成要素:サンプル注入口、イオン源、質量分析計、検出器、真空システム、および、機器制御システム、および、データシステムを含む。一般的に、サンプル注入口、イオン源および質量分析計の違いが、機器のタイプおよびその性能を決定する。例えば注入口は、キャピラリーカラム液体クロマトグラフィー源であってもよいし、または、例えばマトリックス支援レーザー脱離で用いられるような直接プローブまたはステージであってもよい。一般的なイオン源としては、例えば、エレクトロスプレー、例えばナノスプレーおよびマイクロスプレー、または、マトリックス支援レーザー脱離が挙げられる。一般的な質量分析計としては、四重極質量フィルター、イオントラップ質量分析計、および、飛行時間型質量分析計が挙げられる。さらなる質量分析法は当業界でよく知られているBurlingameetalAnalChem70647R716RKinterおよびShermanニューヨークを参照。0231タンパク質バイオマーカーおよびバイオマーカー値は、以下に示すのいずれかによって検出および測定することができる:エレクトロスプレーイオン化質量分析法ESI-MS、ESI-MS/MS、ESI-MS/MSn、マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間型質量分析法MALDI-TOFMS、表面増強レーザー脱離/イオン化飛行時間型質量分析法SELDITOF-MS、シリコン上での脱離/イオン化DIOS、二次イオン質量分析法SIMS、四重極飛行時間型Q-TOF、ウルトラフレックスIIITOF/TOFと呼ばれるタンデム飛行時間型TOF/TOF技術、大気圧化学イオン化質量分析法APCIMS、APCI-MS/MS、APCI-MSN、大気圧光イオン化質量分析法APPI-MS、APPI-MS/MS、および、APPI-MSN、四重極質量分析法、フーリエ変換質量分析法FTMS、定量的質量分析法、および、イオントラップ質量分析法。0232タンパク質バイオマーカーの質量分析法による特徴付けおよびバイオマーカー値決定の前に、複数のサンプル調製戦略を用いてサンプルを標識して濃縮する。標識方法としては、これらに限定されないが、相対定量および絶対定量のための同重核タグisobarictagiTRAQ、および、細胞培養におけるアミノ酸を用いた安定同位体標識法SILACが挙げられる。質量分光分析の前に候補バイオマーカータンパク質に関してサンプルを選択的に濃縮するのに用いられる捕捉試薬としては、これらに限定されないが、アプタマー、抗体、核酸プローブ、キメラ、低分子物質、Fab’2フラグメント、単鎖抗体フラグメント、Fvフラグメント、単鎖Fvフラグメント、核酸、レクチン、リガンド結合受容体、アフィボディ、ナノボディ、アンキリン、ドメイン抗体、代替抗体足場例えば二重特異性抗体などインプリントポリマー、アビマー、ペプチドミメティクス、ペプトイド、ペプチド核酸、トレオース核酸、ホルモン受容体、サイトカイン受容体、および、合成受容体、ならびにこれらを改変したものおよびこれらのフラグメントが挙げられる。近接ライゲーションアッセイを用いたバイオマーカー値の決定0233近接ライゲーションアッセイを用いてバイオマーカー値を決定することができる。簡単に言えば、試験サンプルを一対の親和性プローブと接触させることであるり、この親和性プローブは、一対の抗体または一対のアプタマーであってもよく、これらの対のそれぞれはオリゴヌクレオチドで延長されている。このような一対の親和性プローブの標的は、一方のタンパク質における2種の別個の決定因子determinateであってもよいし、または、2種の異なるタンパク質それぞれにおける一方の決定因子であってもよく、これらは、同種または異種多量体の複合体として存在していてもよい。プローブが標的の決定因子に結合すると、オリゴヌクレオチド伸長部分の遊離末端が、ハイブリダイズして一体化できるほど十分に近接する。オリゴヌクレオチド伸長部分のハイブリダイゼーションは、一般的なコネクターオリゴヌクレオチドによって促進され、このようなコネクターオリゴヌクレオチドは、それらが十分に近接して存在する場合、オリゴヌクレオチド伸長部分を架橋して一体化するのに役立つ。プローブのオリゴヌクレオチド伸長部分がハイブリダイズすると、伸長部分の末端が酵素的DNAライゲーションによって結合して一体化する。0234オリゴヌクレオチド伸長部分はそれぞれ、PCR増幅のためのプライマー部位を含む。オリゴヌクレオチド伸長部分がライゲーションして一体化したら、オリゴヌクレオチドは連続したDNA配列を形成し、これらから、PCR増幅により、標的タンパク質の同一性および量に関する情報、加えて標的の決定因子が2種の異なるタンパク質上にあるようなタンパク質-タンパク質相互作用に関する情報が解明される。近接ライゲーションは、リアルタイムPCRの使用によってリアルタイムのタンパク質濃度および相互作用情報に関する高感度で特異的な分析を提供することができる。対象の決定因子に結合しないプローブは、対応するオリゴヌクレオチド伸長部分を近接させることはなく、ライゲーションまたはPCR増幅を続行させることができないため、結果的にシグナル生産が起こらない。0235前述の分析は、膵癌を診断する方法において有用なバイオマーカー値の検出を可能にするものであり、ここで本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択されるバイオマーカーに対応する少なくともN種のバイオマーカー値を検出することを含み、ここで以下で詳細に説明するようにバイオマーカー値を用いた分類は、その個体が膵癌を有するかどうかを示す。本明細書において説明される所定の膵癌バイオマーカーは、単独でも膵癌を検出および診断することに関して有用であるが、それぞれ3種またはそれより多くのバイオマーカーのパネルとして有用な膵癌バイオマーカーの複数の部分集合をグループ化する方法も、本明細書において説明する。従って、本願の様々な実施態様は、N種のバイオマーカーを含む組み合わせを提供し、ここでNは、少なくとも3種のバイオマーカーである。その他の実施態様において、Nは、2~65種のバイオマーカーのいずれかの数になるように選択される。当然のことながら、Nは、上記で説明した範囲のいずれか、加えて類似の、ただしそれより高いオーダーの範囲からのいずれかの数値になるように選択することができる。本明細書において説明される方法のいずれかによれば、バイオマーカー値は、個々に検出および分類してもよいし、またはそれらは、例えば多重分析フォーマットにおける場合のように集合的に検出および分類してもよい。0236その他の形態において、膵癌がないことを検出する方法が提供され、本方法は、個体からの生体サンプルにおいて、それぞれ表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択されるバイオマーカーに対応する少なくともN種のバイオマーカー値を検出することを含み、ここでバイオマーカー値を分類することにより、以下で詳細に説明するように、その個体において膵癌がないことが示される。本明細書において説明される所定の膵癌バイオマーカーは、単独でも膵癌がないことを検出および診断することにおいて有用であるが、それぞれ3種またはそれより多くのバイオマーカーのパネルとして有用な膵癌バイオマーカーの複数の部分集合をグループ化する方法も、本明細書において説明する。従って、本願の様々な実施態様は、N種のバイオマーカーを含む組み合わせを提供し、ここでNは、少なくとも3種のバイオマーカーである。その他の実施態様において、Nは、2~65種のバイオマーカーのいずれかの数になるように選択される。当然のことながら、Nは、上記で説明した範囲のいずれか、加えて類似の、ただしそれより高いオーダーの範囲からのいずれかの数値になるように選択することができる。本明細書において説明される方法のいずれかによれば、バイオマーカー値は、個々に検出および分類してもよいし、またはそれらは、例えば多重分析フォーマットにおける場合のように集合的に検出および分類してもよい。バイオマーカーの分類および疾患スコアの計算0237所定の診断テストに関するバイオマーカーのサインsignatureは、マーカーのセットを含み、それぞれのマーカーは、対象の個体群において異なるレベルを示す。このような状況において、異なるレベルは、2またはそれより多くのグループにおける個体についてのマーカーレベルの異なる平均値、または、2またはそれより多くのグループにおける異なる分散、または、これら両方の組み合わせを意味する場合がある。診断テストの最も簡単な形態において、これらのマーカーを用いて、個体からの未知のサンプルを、罹患グループまたは非罹患グループの2つのグループのうちどちらか一方に割り当てることができる。2またはそれより多くのグループのうち1つにサンプルを割り当てることは、分類として知られており、この割り当てを達成するのに用いられる手法は、クラス分類器classifierまたは分類法として知られている。また分類法は、スコアリング法と称されることもある。バイオマーカー値のセットからの診断分類器を構築するのに使用することができる多くの分類法がある。一般的に、教師なし学習方法によって行う分類法が最も簡単であり、このような場合、データセットは、区別しようとする2つのまたは、複数の分類条件が用いられる場合はそれより多くの別個のグループ内の個体から得られたサンプルを用いて回収される。このような分類法は、各サンプルが属するクラスグループまたは個体群が各サンプルごとに予めわかっているため、望ましい分類応答が得られるように訓練することができる。また、教師なし学習方法を使用して診断分類器を作製することも可能性である。0238診断分類器を開発するための一般的なアプローチとしては、決定木;バギングブースティングランダムフォレスト;推論ルールに基づく学習;パルザン窓;線形モデル;記号論理学;ニューラルネットワーク法;管理なしのクラスター化;K平均法;階層上昇/下降;半監督された学習;プロトタイプ法;最近傍;カーネル密度推定;サポーティブベクターマシーン;隠れマルコフモデル;ボルツマン学習;が挙げられ、分類器は、単純に組合わせてもよいし、または、特定の目的機能を最小化するような方式で組合わせてもよい。総論に関して、例えば、PatternClassificationRODuda等編ジョンワイリーサンズ第2版2001;さらに、TheElementsofStatisticalLearningDataMiningInferenceandPredictionTHastie等編スプリンガーサイエンスビジネスメディア社SpringerScienceBusinessMediaLLC第2版2009を参照されたい;これらはそれぞれ、その全体が参照により開示に組み入れられる。0239監督された学習方法を用いて分類器を作製するために、訓練データと呼ばれるサンプルのセットを得る。診断テストに関して、訓練データは、後で未知のサンプルが割り当てられる別個のグループクラスからのサンプルを含む。例えば、未知のサンプルまたは、より具体的にはサンプルを得た個体を病気有りまたは病気無しいずれかに分類できる分類器を開発するために、訓練データは、コントロール個体群における個体、および、特定の病気の個体群における個体から回収されたサンプルで構成されていてもよい。訓練データからの分類器の開発は、分類器の訓練として知られている。分類器の訓練に関する具体的な詳細は、監督された学習方法の性質によって決まる。例証するために、以下に単純ベイズ分類器の訓練の例を説明する例えば、PatternClassificationRODuda等編ジョンワイリーサンズ第2版2001;さらに、TheElementsofStatisticalLearningDataMiningInferenceandPredictionTHastie等編スプリンガーサイエンスビジネスメディア社第2版2009を参照されたい。0240典型的には、訓練セット中のサンプルよりも多くの潜在的なバイオマーカー値が存在するため、過剰適合を回避するように注意しなければならない。過剰適合は、統計モデルが、前提となる関係の代わりにランダムエラーまたはノイズを記述するような場合に起こる。過剰適合は、様々な方法で回避することができ、このような方法としては、例えば分類器を開発する際に用いられるマーカーの数を制限すること、マーカー応答は互いに独立していると仮定すること、用いられる前提となる統計モデルの複雑さを制限すること、および、前提となる統計モデルがデータと確実に一致するようにすることによる方法が挙げられる。0241バイオマーカーのセットを用いた診断テストの実証的な例としては、単純ベイズ分類器の適用、バイオマーカーの厳密に独立した処理を伴うベイズ理論に基づく簡単な確率分類器が挙げられる。各バイオマーカーは、各クラスにおいて測定されたRFU値または対数RFU相対的な蛍光単位値に関するクラス依存性確率密度関数pdfによって記述される。1つのクラスにおけるマーカーセットについての結合jointpdfは、各バイオマーカーについての個々のクラス依存性pdfの積であると仮定される。このような状況において単純ベイズ分類器を訓練することは、パラメーターを割り当ててパラメータ化クラス依存性pdfを特徴付けることになる。クラス依存性pdfにとって前提となるあらゆるモデルを使用できるが、このようなモデルは通常、訓練セットで観察されたデータに一致するものと予想される。0242具体的に言えば、病気クラスにおけるバイオマーカーiに関する値xiを測定する際のクラス依存性確率は、pxi|dと記述され、という値を有するn個のマーカーを観察する際の全体の単純ベイズ確率は、と記述され、ここで上記式中、個々のxiは、RFUまたは対数RFUにおいて測定されたバイオマーカーレベルである。未知のものの分類の割り当ては、測定されたを示す罹患の確率を、同じ測定値についての、病気なしコントロールの確率と比較して計算することにより容易になる。これらの確率の比率は、ベイズ理論、すなわち、式中、pdは、試験に適した個体群における病気の罹患率であるの適用によりクラス依存性pdfからコンピューターで計算される。この比率の両辺の対数を取り、上記からの単純ベイズクラス依存確率を代入して、を得る。このような形式は対数尤度比として知られており、これは単に、特定の病気有りに対する特定の病気無しの対数尤度を述べたものであり、主としてN個の個々のバイオマーカーそれぞれの対数尤度比の合計で構成される。その最も簡単な形態において、未知のサンプルまたは、より具体的にはサンプルを採取した個体は、上記の比率がゼロよりも大きい場合は病気がないと分類され、上記の比率がゼロ未満である場合病気があると分類される。0243代表的な実施態様の一つにおいて、クラス依存性バイオマーカーpdfのpxi|cおよびpxi|dは、測定されたRFU値xiにおいて正規分布または対数正規分布と仮定され、すなわち、これと類似の表現も含むであると仮定される。モデルのパラメータ化は、それぞれのクラス依存性pdfにつき2種のパラメーター、すなわち訓練データからの平均μおよび分散σ2の推定を必要とする。これは、最大尤度推定法、最小二乗法、および、当業者によく知られたその他のあらゆる方法などの様々な方法で達成することが可能である。正規分布を上記で定義された対数尤度比に代入して、以下の式を得る:02440245訓練データからの各クラスにおいてそれぞれのpdfにつきμおよびσ2のセットが定義され、個体群における病気罹患率が明らかになったら、ベイズ分類器が十分に完全に確率され、測定値を有する未知のサンプルを分類するのに用いることができる。0246単純ベイズ分類器の性能は、分類器を構築して訓練するのに用いられるバイオマーカーの数および質に依存する。単一のバイオマーカーは、以下の実施例3で定義されるようにそのKS距離コルモゴロフ-スミルノフに従った挙動を示すと予想される。分類器の性能計量を受信者操作特性曲線AUC下面積と定義すると、完全な分類器は1のスコアを有すると予想され、ランダム分類器は、平均して0.5のスコアを有すると予想される。サイズnおよびmの2つのセットAとBとのKS距離の定義は、で示される値であり、これは、2つの実験的な累積分布関数cdf間の最も大きい差である。n個の観察XiのセットAについての実験的なcdfは、と定義され、ここでIXi≦xは指標関数であり、Xi<xの場合1に等しく、その他の場合は0に等しい。定義によれば、この値は0と1の間で境界され、1のKS距離が経験分布がオーバーラップしないことを示す。0247それに続く良好なKS距離例えば>0.3を示すマーカーを追加することは、一般的に、その後追加されたマーカーが第一のマーカーから独立している場合、分類性能を改善すると予想される。分類器のスコアとして感度と特異度とを用いれば、貪欲アルゴリズムのバリエーションを用いて多くのハイスコア分類器を簡単に作製することができる。貪欲アルゴリズムは、大域的最適を見出すために各段階で局所最適選択を作製する問題解決メタヒューリスティクスに従うあらゆるアルゴリズムである。0248ここで用いられるアルゴリズム法は、実施例4で詳細に説明される。簡単に言えば、全ての単一分析物分類器を潜在的なバイオマーカーの表から作製し、リストに加える。続いて保存された単一分析物分類器それぞれへの考え得るあらゆる第二の分析物の追加が行われ、新しいリストに、最良スコアの対の既定数例えば1000が保管される。この最良の2マーカーの分類器の新しいリストを用いて、考えられ得るあらゆる3マーカーの分類器が調査され、再びこれらのうち最良の1000が保管される。このプロセスは、追加のマーカーが追加される際にスコアがプラトーに達するかまたは劣化し始めるまで続けられる。このような収束後に残るハイスコア分類器は、目的とする使用における望ましい性能について評価することができる。例えばある診断用途において、高感度と中程度の特異度を有する分類器が、中程度の感度と高い特異度を有するよりも望ましい場合がある。その他の診断用途において、高い特異度と中程度の感度を有する分類器が、より望ましい場合もある。一般的に、望ましい性能レベルは、それぞれ特定の診断用途で許容され得る偽陽性の数と偽陰性の数との間で行わなければならないトレードオフに基づいて選択される。このようなトレードオフは、一般的に、過誤の医学的結果、偽陽性または偽陰性のいずれかに依存する。0249その他の様々な技術が当業界でよく知られており、単純ベイズ分類器を用いてバイオマーカーのリストから多くの潜在的な分類器を作製するのに用いることができる。一実施態様において、いわゆる遺伝的アルゴリズムと称されるものを、上記で定義されたように適合性スコアを用いて異なるマーカーと併用することができる。遺伝的アルゴリズムは、潜在的な分類器の多種多様な個体群を探索するのに特に適している。その他の実施態様において、いわゆる蟻コロニー最適化を分類器のセットを作製するのに用いることができる。また当業界でよく知られているその他の方策として、例えば、その他の進化的な方策、加えて焼きなまし法やその他の確率的探索方法も使用できる。また例えばハーモニー探索法のようなメタヒューリスティクス法も用いることができる。0250代表的な実施態様は、表1の第2列で列挙された多数の膵癌バイオマーカーを様々な組み合わせで使用して、膵癌を検出するための診断テストを作製するこれらのバイオマーカーをどのように同定するかの詳細な説明については実施例2を参照。一実施態様において、膵癌を診断する方法は、表1の第2列に列挙した多数の膵癌バイオマーカーと共に単純ベイズ分類法を使用する。実証的な例実施例3において、GIおよび正常なコントロール群から膵癌を検出する最も簡単な試験は、膵癌で示差的に発現されKS距離が0.52の単一のバイオマーカー例えばCTSBを用いて構築することができる。表16からのCTSBに関するパラメーター、μc,i、σc,i、μd,i、および、σd,i、ならびに上述の対数尤度の方程式を用いて、AUCが0.79の診断テストを導くことができる表15を参照。図2にこの試験のROC曲線を示す。0251例えばKS距離が0.40のバイオマーカーC5aの追加によって、分類器の性能がAUC0.85に有意に改善される。ここで留意すべきは、2種のバイオマーカーから構築された分類器のスコアは、KS距離の単純な合計ではないことであり、KS距離は、バイオマーカーを組み合わせるときに加法的ではなく、強いマーカーと同じレベルの性能を達成するためには多くのそれより弱いマーカーが必要である。例えば第三のマーカーC5を追加することにより、分類器の性能がAUC0.88に高められる。例えばCCL18、CSF1R、KLK7、ETHE1、C5-C6、KLK8、および、VEGFAのようなさらなるバイオマーカーを追加することにより、表15にまとめられた、図3において一連のROC曲線として示される一連の膵癌試験が得られる。図4に、分類器の構築で用いられた分析物の数の関数としての分類器のスコアを示した。この典型的な10マーカーの分類器のAUCは0.91である。0252表1の第2列で列挙されたマーカーを様々な方法で組み合わせて、膵癌を診断するための分類器を作製することができる。いくつかの実施態様において、バイオマーカーのパネルは、選択される特定の診断性能の基準に応じて多数の異なる分析物で構成される。例えば、バイオマーカーの所定の組み合わせによって、その他の組み合わせより高感度のまたはより特異的な試験が得られると予想される。0253パネルを表1の第2列からの特定のバイオマーカーのセットが含まれるように定義し、分類器を訓練データのセットで構成したら、診断テストの定義は完了である。一実施態様において、図1Aに未知のサンプルを分類するのに用いられる手法を概説する。その他の実施態様において、図1Bに未知のサンプルを分類するのに用いられる手法を概説する。生体サンプルを適切に希釈し、続いて1またはそれより多くの分析で処理して、分類に用いられる関連のある定量的なバイオマーカーレベルを得る。測定されたバイオマーカーレベルは、クラス割り当ての信頼性を反映するサンプルの分類と任意のスコアを出力する分類法のための入力値として用いられる。0254表1は、膵癌を診断するのに有用な65種のバイオマーカーを同定する。これは、バイオマーカー発見の試みの際に通常見出される数と比較した場合、期待された数よりも驚くほど多い数であり、これは、場合によっては低フェムトモル濃度範囲の濃度で何百もの個体サンプルで測定された800種を超えるタンパク質を包含する、説明された研究の規模に起因する可能性がある。おそらく、発見された多数のバイオマーカーは、腫瘍生物学および腫瘍の存在に対する体の応答の両方にに関与する多様な生化学的経路を反映しており、それぞれの経路およびプロセスには多くのタンパク質が関与している。その結果から、このような複雑なプロセスに関して独自に有益なタンパク質小集団の単一のタンパク質はなく、むしろ複数のタンパク質が例えばアポトーシスまたは細胞外マトリックス修復のような関連プロセスに関与することが示される。0255説明された研究中に多数のバイオマーカーが同定されたと仮定すると、様々な診断方法で使用できる膨大な数の高性能分類器を得ることができると期待される。この観念を検証するために、表1に示されるバイオマーカーを用いて何万もの分類器を評価した。実施例4で説明されているように、表1に示されるバイオマーカーの多くの部分集合を組み合わせて、有用な分類器を作製することができる。一例として、膵癌検出のための1、2および3種のバイオマーカーを含む分類器について説明する。実施例4で説明されているように、表1に示されるバイオマーカーを用いて構築された全ての分類器は、非マーカーを用いて構築された分類器よりも明らかに優れた性能を示す。0256表1に示されるマーカーのうちいくつかをランダムに除外することそれにより分類器を構築する部分集合がより小さくなったにより得られた分類器の性能も試験した。実施例4の第3部で説明されているように、このような表1に示されるマーカーのランダムな部分集合から構築された分類器は、表1に示されるマーカーの全リストを用いて構築された最適な分類器と同様の性能を示した。0257また集められた10種のマーカーから最良の個別マーカーを除外することにより得られた10マーカーの分類器の性能も試験した。実施例4の第3部で説明されているように、表1に示される最良のマーカーを用いずに構築された分類器も良好な性能を示した。表1に列挙されたバイオマーカーの多くの部分集合は、表に列挙された上位15種のマーカーを除外した後でさえも最適に近い性能を示した。このことは、あらゆる特定の分類器の性能特性は、バイオマーカーのいくつかの小さいコア集団に起因しない可能性があること、および、病気の経過は、多数の生化学的経路に影響を与える可能性があり、そのため多くのタンパク質の発現レベルが変化することを示している。0258実施例4からの結論は、ある程度可能性のある結論を示唆している:第一に、多数のバイオマーカーを同定することにより、それらを、同様に高性能を提供する大量の分類器に集合化することができる。第二に、分類器は、疑いなく前提となる病気の経過の複雑さの元になっている冗長度を反映する方式で、特定のバイオマーカーがその他のバイオマーカーで代用可能なように構築することができる。すなわち、表1に示される特定のバイオマーカーまたはバイオマーカーの小集団が、いずれかの分類器に含まれていなければならないということにならないように、表1で同定された個々のいずれかのバイオマーカーに起因する病気に関する情報は、その他のバイオマーカーに起因する情報とオーバーラップする。0259代表的な実施態様では、未知のサンプルを分類するために、表16に示されたデータで構成された単純ベイズ分類器が使用される。図1Aおよび1Bにこの手法を概説した。一実施態様において、生体サンプルを任意に希釈し、多重化アプタマー分析で処理する。この分析からのデータを実施例3で概説したようにして正規化し較正し、得られたバイオマーカーレベルをベイズ分類スキームへの入力値として使用する。測定されたそれぞれのバイオマーカーごとに対数尤度比をコンピューター計算し、合計して、最終的な分類スコアを得るこれは診断スコアとも称される。得られた割り当て、加えて総体的な分類スコアを報告することができる。任意に、各バイオマーカーレベルごとにコンピューター計算された個々の対数尤度の危険因子も同様に報告してもよい。実施例3に分類スコア計算の詳細を示す。キット0260表1の第2列に示されるバイオマーカー加えて、追加の生物医学的情報のあらゆる組み合わせは、適切なキットを用いて、例えば本明細書において開示された方法を行う際に使用するための適切なキットを用いて検出することができる。さらに、いずれのキットも、例えば蛍光性の部分などの、本明細書において説明されているような1種またはそれより多くの検出可能な標識を含んでいてもよい。0261一実施態様において、キットは、a生体サンプル中の1種またはそれより多くのバイオマーカーを検出するための、1種またはそれより多くの捕捉試薬例えば少なくとも1種のアプタマーまたは抗体ここでバイオマーカーは、表1の第2列に示されるバイオマーカーのいずれかを含む、および、任意にbさらなる本明細書においてさらに説明されるように、生体サンプルを採取した個体を膵癌を有するまたは膵癌を有さないのいずれかに分類するための、または、その個体が膵癌を有する可能性を決定するための、1種またはそれより多くのソフトウェアまたはコンピュータープログラム製品を含む。あるいは、1種またはそれより多くのコンピュータープログラム製品ではなく、上記の工程を人が手作業で行うための説明書を1種またはそれより多く提供してもよい。0262固体支持体と、それに対応する捕捉試薬およびシグナル生成材料との組み合わせは、本明細書において検出装置またはキットと称される。このようなキットはさらに、装置および試薬の使用、サンプルの取り扱い、および、データの解析に関する説明書を含んでいてもよい。さらに本キットをコンピューターシステムまたはソフトウェアと併用して、生体サンプルの解析結果を解析して報告することができる。0263本キットはさらに、生体サンプルを処理するための1種またはそれより多くの試薬例えば、可溶化緩衝液、洗浄剤、洗剤、または、緩衝液を含んでいてもよい。本明細書において説明されるキットはいずれも、例えば、緩衝液、ブロッキング剤、質量分析法マトリックス材料、抗体捕捉剤、ポジティブコントロールサンプル、ネガティブコントロールサンプル、ソフトウェアおよび情報、例えばプロトコール、ガイダンスおよび参照データを含んでいてもよい。0264一形態において、本発明は、膵癌の状態を解析するためのキットを提供する。本キットは、表1の第2列から選択される1種またはそれより多くのバイオマーカー用のPCRプライマーを含む。本キットはさらに、バイオマーカーの用途と膵癌との相関についての説明書を含んでいてもよい。本キットはさらに、サンプルDNAを増幅または単離するための、表1の第2列から選択される1種またはそれより多くのバイオマーカーの相補体を含むDNAアレイ、試薬および/または酵素を含んでいてもよい。本キットは、リアルタイムPCR用の試薬、例えばTaqManプローブ、および/または、プライマー、および、酵素を含んでいてもよい。0265例えば、キットは、a少なくとも試験サンプル中の1種またはそれより多くのバイオマーカーを定量するための捕捉試薬を含む試薬ここで前記バイオマーカーは、表1の第2列に示されるバイオマーカー、または、その他のあらゆる本明細書において説明されるバイオマーカーまたはバイオマーカーのパネルを含む、および、任意にb試験サンプル中で定量された各バイオマーカーの量を1種またはそれより多くの既定のカットオフと比較する工程、前記比較に基づいて定量された各バイオマーカーにスコアを割り当てる工程、定量された各バイオマーカーに割り当てられたスコアを総合して総スコアを得る工程、総スコアを既定のスコアと比較する工程、および、前記比較を使用して個体が膵癌を有するかどうかを決定する工程を実行する1種またはそれより多くのアルゴリズムまたはコンピュータープログラムを含んでいてもよい。あるいは、1種またはそれより多くのアルゴリズムまたはコンピュータープログラムではなく、上記の工程を人が手作業で行うための説明書を1種またはそれより多く提供してもよい。コンピューターを用いた方法およびソフトウェア0266バイオマーカーまたはバイオマーカーのパネルが選択されたら、個体を診断する方法は、以下:1生体サンプルを回収するかまたは別の方法で入手すること;2分析方法を行い、生体サンプル中で、パネル中のバイオマーカーまたは複数のバイオマーカーを検出して測定すること;3バイオマーカー値を回収するのに用いられる方法に必要なあらゆるデータ正規化または標準化を行うこと;4マーカーのスコアを計算すること;5マーカーのスコアを統合して総診断スコアを得ること;および、6個体の診断スコアを報告すること、を含んでいてもよい。このアプローチにおいて、診断スコアは、全てのマーカー計算値の合計から決定された一つの数であってもよく、これを、病気の存在または非存在の指標である既定の閾値と比較する。または、診断スコアは、それぞれバイオマーカー値を示す一連のバーであってもよく、病気の存在または非存在を決定するために応答パターンを既定のパターンと比較することもできる。0267本明細書において説明される方法の少なくともいくつかの実施態様は、コンピューターを併用して実施することができる。図6にコンピューターシステム100の例を示す。図6を参照すると、システム100は、プロセッサー101、入力装置102、出力装置103、保存装置104、コンピューターで読取り可能な記憶媒体リーダー105a、通信システム106、加速処理例えば、DSPまたは特殊な用途のためのプロセッサー107およびメモリ109を含む、バス108を介した電気的に連結されたハードウェア要素で構成されることが示される。コンピューターで読取り可能な記憶媒体リーダー105aはさらにコンピューターで読取り可能な記憶媒体105bに連結され、このような組み合わせは、広義には一時的および/または比較的永続的にコンピューターで読取り可能な情報を保持するための遠隔、局所、固定および/または取り外し可能な保存装置、加えて記憶媒体、メモリ等に相当するものであり、このようなものとして、例えば保存装置104、メモリ109、および/または、このようなあらゆるその他のアクセス可能なシステム100リソースも挙げられる。またシステム100はさらに、オペレーティングシステム192およびその他のコード193、例えばプログラム、データなどを含むソフトウェア要素ここでは作業メモリ191内に配置されている例が示されるも含む。0268図6に関して、システム100は、かなりのフレキシビリティーおよび設定可能性configurabilityを有する。従って、例えば単一の構成を用いて、目下望ましいプロトコール、プロトコール変更、拡張などに従ってさらに設計が可能な1種またはそれより多くのサーバーを提供することができる。しかしながら、当業者には明白であると思われるが、より具体的な適用要件によっても実施態様を十分に利用できるものと予想される。例えば、システム100要素内の例えば通信システム106内のサブ要素として1種またはそれより多くのシステム要素を実行してもよい。またカスタマイズされたハードウェアも利用が可能であり、および/または、ハードウェア、ソフトウェアまたはその両方で特定の要素を実行することも可能である。さらに、例えばネットワーク入力/出力装置示さずのようなその他の計算装置への接続も使用できるが、当然のことながら、有線、ワイヤレス、モデムおよび/またはその他のその他の計算装置への接続または複数の接続も利用される。0269一形態において、このようなシステムは、膵癌に特徴的なバイオマーカーの特徴を含むデータベースを含んでいてもよい。バイオマーカーのデータまたはバイオマーカー情報は、コンピューターによって実行される方法の一環として使用するために、コンピューターへの入力値として利用することができる。バイオマーカーのデータは、本明細書において説明されているようなデータを含んでいてもよい。0270一形態において、このようなシステムはさらに、1つまたはそれより多くのプロセッサーに入力データを提供するための1つまたはそれより多くの装置を含む。0271このようなシステムはさらに、ランク付けされたデータ要素のデータセットを保存するためのメモリを含む。0272その他の形態において、入力データを提供する装置は、例えば質量分析計または遺伝子チップリーダーのようなデータ要素の特徴を検出するための検出器を含む。0273加えてこのようなシステムは、データベース管理システムを含んでもよいユーザーのリクエストまたはクエリーは、クエリーを処理して訓練セットのデータベースから関連情報を抽出するデータベース管理システムが理解する適切な言語でフォーマットすることができる。0274このようなシステムは、ネットワークサーバーおよび1種またはそれより多くのクライアントが接続されるネットワークに接続することができる。ネットワークは、当業界でよく知られているようなローカルエリアネットワークLANでもよいし、または、ワイドエリアネットワークWANでもよい。好ましくは、サーバーは、コンピュータープログラム製品例えばソフトウェアを作動させてユーザーのリクエストを処理するためのデータベースデータにアクセスするのに必要なハードウェアを含む。0275このようなシステムは、データベース管理システムからの命令を実行するオペレーティングシステム例えばユニックスUNIX登録商標またはリナックスLinux登録商標を含んでいてもよい。一形態において、オペレーティングシステムは、インターネットのようなグローバルコミュニケーションネットワーク上で作動することができ、このようなネットワークに連結するのにグローバルコミュニケーションネットワークサーバーを利用してもよい。0276このようなシステムは、当業界でよく知られているグラフィカルユーザーインターフェイスでよく見られるような、例えばボタン、プルダウンメニュー、スクロールバー、テキスト入力用フィールドなどのインターフェース要素を含む画面表示インターフェースを含む1つまたはそれより多くの装置を含んでいてもよい。ユーザーインターフェースに入力されたリクエストを、フォーマットするためにシステム中のアプリケーションプログラムに送信して、1種またはそれより多くのシステムデータベースにおいて関連情報を検索することができる。ユーザーが入力したリクエストまたはクエリーは、あらゆる適切なデータベース言語で構築することができる。0277グラフィカルユーザーインターフェースは、グラフィカルユーザーインターフェースコードによってオペレーティングシステムの一部として作製してもよく、データを入力したりおよび/または入力されたデータを表示したりするのに用いることができる。処理されたデータの結果は、インターフェースに表示してもよいし、システムと通信して印刷機で印刷してもよいし、メモリデバイス中に保存してもよいし、および/または、ネットワークに送信してもよいし、または、コンピューターで読取り可能な媒体の形態で提供することもできる。0278このようなシステムは、データ要素に関するデータ例えば発現値をシステムに提供するために入力装置と通信状態であってもよい。一形態において、入力装置は、例えば質量分析計、遺伝子チップまたはアレイリーダーなどを含む遺伝子発現プロファイリングシステムを含んでいてもよい。0279様々な実施態様に従って膵癌バイオマーカー情報を解析する方法および装置は、あらゆる適切な方式で実施することができ、例えばコンピューターシステムで作動するコンピュータープログラムを用いて実施することができる。プロセッサーおよびランダムアクセスメモリ、例えば遠隔アクセス可能なアプリケーションのサーバー、ネットワークサーバー、パーソナルコンピューターまたはワークステーションを含む従来のコンピューターシステムを用いることができる。追加のコンピューターシステム要素は、メモリデバイスまたは情報保存システム、例えば大容量記憶システム、および、ユーザーインターフェース、例えば従来のモニター、キーボードおよびトラッキング装置を含んでいてもよい。このようなコンピューターシステムは、自立式のシステムであってもよいし、または、サーバーおよび1つまたはそれより多くのデータベースを含むコンピューターのネットワークの一部であってもよい。0280膵癌バイオマーカー解析システムは、例えばデータ収集、処理、解析、報告および/または診断などのデータ解析を完了させるための機能および操作を提供することができる。例えば、一実施態様において、コンピューターシステムは、膵癌バイオマーカーに関する情報を受ける、保存する、検索する、解析する、および報告することが可能なコンピュータープログラムを実行することができる。このようなコンピュータープログラムは、様々な機能または操作を行う複数のモジュールを含んでもよく、このようなモジュールとしては、例えば、生データを処理して補足データを作製する処理モジュール、および、生データと補足データを解析して膵癌の状態および/または診断を作製するための解析モジュールなどが挙げられる。膵癌の状態の診断は、病気に関連する個体の状態について追加の生物医学的情報などのその他のあらゆる情報を作製または回収すること、さらなる試験が望ましいかどうかを確認すること、または、個体の健康状態を別の方法で評価することを含んでもよい。0281ここで図7を参照すれば、開示された実施態様の原理に従ってコンピューターを利用する方法の例を見ることができる。図7において、フローチャート3000が示される。ブロック3004において、バイオマーカー情報は個体に関して検索することができる。バイオマーカー情報は、例えば個体の生体サンプルの試験を行った後にコンピューターデータベースから検索することができる。バイオマーカー情報は、それぞれ表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を含んでいてもよく、Nは2~65である。ブロック3008において、コンピューターを利用して、それぞれのバイオマーカー値を分類することができる。そしてブロック3012において、個体が膵癌を有するかどうかの可能性について複数の分類に基づき判断することができる。その指標を、人が見ることができるようにディスプレイまたはその他の表示装置に出力することができる。従って、例えば、コンピューターまたはその他の出力装置のディスプレイのスクリーンにそれらを表示することができる。0282ここで図8を参照すると、フローチャート3200によってその他の実施態様に従ってコンピューターを利用する代替方法を説明することができる。ブロック3204において、コンピューターを利用して、個体に関するバイオマーカー情報を検索することができる。バイオマーカー情報は、表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択されるバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を含む。ブロック3208において、コンピューターを用いてバイオマーカー値の分類を行うことができる。そしてブロック3212において、その個体が膵癌を有する可能性について、分類に基づき指標を作製することができる。この指標は、人が見ることができるようにディスプレイまたはその他の表示装置に出力することができる。従って、例えば、コンピューターまたはその他の出力装置のディスプレイのスクリーンにそれらを表示することができる。0283本明細書において説明されるいくつかの実施態様は、コンピュータープログラム製品が含まれるように実行することができる。コンピュータープログラム製品は、アプリケーションプログラムをデータベースを含むコンピューターで実行させるための媒体で実施されるコンピューターで読取り可能なプログラムコードを有するコンピューターで読取り可能な媒体を含んでいてもよい。0284本明細書で用いられるコンピュータープログラム製品は、あらゆる性質を有する物理媒体例えば、書記媒体、電子媒体、磁気媒体、光媒体またはその多の方式の媒体上に収録され、コンピューターまたはその他の自動データ処理システムと共に用いることができる、自然言語またはプログラミング言語の命令文の形態の組織化された一連の命令を意味する。このようなプログラミング言語の命令文は、コンピューターまたはデータ処理システムによって実行される際に、命令文の具体的な内容に従ってコンピューターまたはデータ処理システムが作動するようにする。コンピュータープログラム製品としては、これらに限定されないが、ソースおよび目的コード中のプログラム、および/または、コンピューターで読取り可能な媒体に組み込まれたテストまたはデータライブラリーが挙げられる。さらに、コンピューターシステムまたはデータ処理装置が予め選択された方式で作動することを可能にするコンピュータープログラム製品は、様々な形態で提供が可能であり、このような形態としては、これらに限定されないが、オリジナルのソースコード、アセンブリコード、目的コード、機械言語、前述のものの暗号化または圧縮されたバージョンおよびありとあらゆる等価体が挙げられる。0285一形態において、膵癌の可能性を示すためのコンピュータープログラム製品が提供される。本コンピュータープログラム製品は、計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを具現化するコンピューターで読取り可能な媒体を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、生体サンプル中の、それぞれ表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択される少なくともN種のバイオマーカーのうちの1種に対応するバイオマーカー値を含み、Nは2~65である;および、その個体の膵癌の状態をバイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコードを含む。0286さらにその他の形態において、膵癌の可能性を示すためのコンピュータープログラム製品が提供される。本コンピュータープログラム製品は、計算装置またはシステムのプロセッサーによって実行可能なプログラムコードを具現化するコンピューターで読取り可能な媒体を含み、ここで上記プログラムコードは:個体からの生体サンプルに起因するデータを検索するコードここで上記データは、生体サンプル中の、表1の第2列に示されるバイオマーカーからなる群より選択されるバイオマーカーに対応するバイオマーカー値を含む;および、その個体の膵癌の状態をバイオマーカー値の関数として示す分類法を実行するコードを含む。0287様々な実施態様を方法または装置として説明したが、当然のことながら実施態様は、コンピューターと連結されたコード、例えばコンピューター内に常駐の、またはコンピューターによってアクセス可能なコードによって実施することができる。例えばソフトウェアおよびデータベースを利用して、上記で考察された方法のいずれかを実施することができる。従って、ハードウェアによって達成される実施態様に加えて、これらの実施態様は、そこで実施されるコンピューターで読取り可能なプログラムコードを有するコンピューターが使用できる媒体それにより、ここでの説明で開示された機能を作動させるで構成される製品を使用することによって達成できることにも留意する。従って、このような実施態様もそのプログラムコード手段において同様に本特許によって保護されるものとみなされることが望ましい。さらに、このような実施態様は、これらに限定されないが、RAM、ROM、磁気媒体、光媒体または磁気光学媒体などの実質的にあらゆる種類のコンピューターで読取り可能なメモリ内に保存されたコードとして実施が可能である。より一般的に言えば、このような実施態様は、ソフトウェアまたはハードウェアで、または、これらのあらゆる組み合わせで実施することができ、このようなソフトウェアとしては、これらに限定されないが、汎用プロセッサー、マイクロコード、PLAまたはASICで作動するソフトウェアなどが挙げられる。0288また、このような実施態様は、搬送波で実施されるコンピューターシグナル、加えて伝送媒体を介して伝播されたシグナル例えば電気および光として達成することができることも想定される。従って、上記で考察された様々な種類の情報は、データ構造のような構造においてフォーマットし、伝送媒体を介して電気信号として伝送するかまたはコンピューターで読取り可能な媒体に保存することができる。0289また、本明細書において列挙された構造、材料および行為の多くが、ある機能を実行するための手段またはある機能を実行するため工程としても列挙されることにも留意する。それゆえに、当然のことながら、このような言語は、このような本明細書で開示された全ての構造、材料または行為およびそれらの等価体参照により本明細書に組み込まれる内容を含むを包含することができる。0290上記で、本明細書において開示されたバイオマーカーの同定プロセス、該バイオマーカーの利用、および、バイオマーカー値を決定する様々な方法を膵癌に関して詳細に説明した。しかしながら、本方法の適用、同定されたバイオマーカーの使用、および、バイオマーカー値を決定する方法は、その他の特定のタイプの癌、癌全般、その他のあらゆる病気または病状、または、補助的な薬物療法で効果が得られない、またはその可能性がある個体の同定にも十分に適用が可能である。膵癌に関する特定の結果について述べる場合を除いては、文脈から明かなように、本明細書における膵癌についての記述は、その他のタイプの癌、癌全般、または、その他のあらゆる病気もしくは病状も包含するものと理解することができる。0291以下の実施例は単に説明のために提供されたものであり、添付の請求項で定義されるような本願の範囲を限定することは目的としない。本明細書において説明される全ての実施例は当業者によく知られており慣例的な標準的な技術を用いて行われた。以下の実施例で説明されている慣例的な分子生物学的技術は、例えばSambrook等のMolecularCloningALaboratoryManual第3版コールドスプリングハーバーラボラトリープレスニューヨーク州コールドスプリングハーバーのような標準的な実験マニュアルで説明されているようにして行うことができる。実施例1.サンプルの多重化アプタマーの解析0292この実施例において、表1の第2列に示されるバイオマーカーを同定するため図9を参照、および、表19に記載の癌バイオマーカーを同定するための、サンプルおよびコントロールを解析するのに用いられる多重化アプタマー分析を説明する。膵癌、肺癌および中皮腫の研究のために、多重化解析においてそれぞれ特異的な標的に固有な823種のアプタマーを利用した。0293この方法において、溶液添加ごとにピペットチップを交換した。0294また特に他の指定がない限り、ほとんどの溶液の移動およびせ洗浄液の追加には、ベックマンバイオメックFxPBeckmanBiomekFxPの96ウェルのヘッドを使用した。手動でピペット操作される方法工程には、特に他の指定がない限り12チャンネルのP200ピペットマンPipettemanレイニンインスツルメンツ社RaininInstrumentsLLC,カリフォルニア州オークランドを使用した。pH7.5で40mMのHEPES、100mMのNaCl、5mMのKCl、5mMのMgCl2、1mMのEDTAを含むSB17と称されるカスタム緩衝液を社内で製造した。pH7.5で40mMのHEPES、100mMのNaCl、5mMのKCl、5mMのMgCl2を含むSB18と称されるカスタム緩衝液を社内で製造した。特に他の指定がない限り全ての工程は室温で行われた。02951.アプタマーストック溶液の製造0296光切断型ビオチンリンカーを有さないアプタマーのために、10、1および0.03血漿用のカスタムストックアプタマー溶液を、適切な光切断型ビオチン化プライマーと共に、1×SB17、0.05トゥイーン-20で8倍濃度で製造したところ、得られたプライマー濃度は関連アプタマー濃度の3倍であった。これらのプライマーは、対応するアプタマーの全部または一部にハイブリダイズした。02973種の8倍アプタマー溶液それぞれを別々に1xSB17、0.05トゥイーン-20で1:4に希釈し1500μLの8倍ストックを4500μLの1xSB17、0.05トゥイーン-20に希釈、2倍濃度とした。続いて希釈したアプタマーマスターミックスをそれぞれ1500μLに分て、42mLのねじ蓋付きチューブに入れ、95°Cで5分間処理し、続いて37°Cで15分間インキュベートした。インキュベートした後に特定のアプタマーマスターミックスに対応する42mLのチューブをまとめて試薬槽に入れ、3種全てのミックスにつき55μLの2倍アプタマーミックスを手動でピペット操作して96ウェルのハイバイドHybaidプレートに入れ、プレートをホイルで密封した。最終的に、3種の96ウェルのホイルで密封したハイバイドプレートが得られた。個々のアプタマー濃度は0.5nMであった。02982.分析サンプルの調製0299-80°Cで保存した100血漿の凍結アリコートを25°Cの水浴に10分間置いた。融解させたサンプルを氷上に置き、穏やかにボルテックス4に設定で8秒混合し、続いて氷上に置いた。030050μLの8チャンネルスパニングピペッターを用いて16μLのサンプルを、各ウェルに4°Cで64μLの適切なサンプル希釈剤血漿の場合、0.8×SB18、0.05トゥイーン-20、2μMのZ-ブロック2、0.6mMのMgCl2を含む96ウェルのハイバイドプレートに移動することにより20サンプル溶液を製造した。次のサンプル希釈工程が開始されるまでこのプレートを氷上で保存した。0301サンプルおよびアプタマーの平衡化を始めるために、20サンプルのプレートを短時間で遠心分離し、ベックマンFXに入れて、そこで96ウェルのピペッターを上下にピペッティングすることによりを混合した。続いて10μLの20サンプルを90μLの1×SB17、0.05トゥイーン-20に希釈することによって2のサンプルを製造した。続いて得られた2のサンプル6μLを194μLの1×SB17、0.05トゥイーン-20に希釈して0.06のサンプルのプレートを作製した。ベックマンバイオメックFxPで希釈を行った。それぞれ移動させた後、上下にピペッティングすることによって溶液を混合した。続いて55μLのサンプルを55μLの適切な2倍アプタマーミックスに添加することによって、3種のサンプル希釈プレートをそれらの各アプタマー溶液に移した。サンプルおよびアプタマー溶液をロボットで上下にピペッティングすることによって混合した。03023.サンプルの平衡結合0303サンプル/アプタマープレートをホイルで密封し、37°Cのインキュベーターに3.5時間置き、その後キャッチCatch1工程に進んだ。03044.キャッチ2ビーズプレートの調製0305マイワンMyOneインビトロジェン社InvitrogenCorp,カリフォルニア州カールスバッドストレプトアビジンC1ビーズ10mg/mLの5.5mLアリコートを等量の20mMのNaOHで2回洗浄しそれぞれの洗浄につき5分間インキュベートした、等量の1×SB17、0.05トゥイーン-20で3回洗浄し、5.5mLの1×SB17、0.05トゥイーン-20に再懸濁した。12-スパンマルチチャンネルピペッターを用いて、この溶液50μLを手動でピペットを用いて96ウェルのハイバイドプレートの各ウェルに入れた。続いてプレートをホイルで覆い、分析で使用するために4°Cで保存した。03065.キャッチ1ビーズプレートの調製03073つの0.45μmのミリポアMilliporeHVプレートデュラポアDuraporeメンブレン,カタログ番号MAHVN4550を100μLの1×SB17、0.05トゥイーン-20で少なくとも10分間平衡化した。続いてプレートに平衡緩衝液を通過させてろ過し、各ウェルに133.3μLの7.5ストレプトアビジン-アガロースビーズスラリー1×SB17、0.05トゥイーン-20中を添加した。ストレプトアビジンアガロースビーズを懸濁した状態で維持しつつそれらをフィルタープレートに移すために、手動でビーズ溶液を200μLの12チャンネルピペッターで15回混合した。3つのフィルタープレート全体にビーズを分散させた後、真空にしてビーズ上清を取り除いた。最後に、フィルタープレート中でビーズを200μLの1×SB17、0.05トゥイーン-20で洗浄し、続いて200μLの1×SB17、0.05トゥイーン-20に再懸濁した。フィルタープレートの底を吸い取り、分析で使用するためにプレートを保存した。03086.サイトマットCytomatの装填0309サイトマットの槽中に全てのチップ、プレート、全ての試薬、3つの調製済みキャッチ1フィルタープレート、および、1つの調製済みマイワンプレートを装填したただしNHSビオチン試薬は、プレートに添加する直前に新しいものを調製した。03107.キャッチ103113.5時間平衡化した後、インキュベーターからサンプル/アプタマープレートを取り出し、約1分間遠心分離し、ホイルを取り除き、ベックマンバイオメックFxPのデッキに置いた。ベックマンバイオメックFxPのプログラムを開始させた。特に他の規定がない限り、その後のキャッチ1の全工程をベックマンバイオメックFxPロボットによって行った。このプログラム内で、キャッチ1フィルタープレートを真空にして、ビーズ上清を取り除いた。それぞれ100マイクロリットルの10、1および0.03平衡結合反応液をそれらの各キャッチ1ろ過プレートに添加し、デッキ上のオービタルシェーカーを800rpmで10分間用いて各プレートを混合した。0312真空ろ過によって未結合溶液を除去した。この溶液を分配して即座に真空にすることによって、この溶液をプレートでろ過することにより、キャッチ1ビーズを、1×SB17、0.05トゥイーン-20中の190μLの100μMビオチンで洗浄し、続いて190μLの1×SB17、0.05トゥイーン-20で洗浄した。0313続いてキャッチ1プレートに190μLの1×SB17、0.05トゥイーン-20を添加した。デッキ上のブロットステーションを用いてプレートを吸い取り液滴を除去し、続いてオービタルシェーカーを800rpmで、25°Cで10分間で用いてインキュベートした。0314この洗浄液をロボットを用いて真空ろ過により除去し、デッキ上のブロットステーションを用いてフィルタープレートの底を吸い取り液滴を除去した。03158.タグ付け0316NHS-PEO4-ビオチンのアリコートを37°Cで6分間融解させ、続いてタグ付け緩衝液SB17、pH7.25、0.05トゥイーン-20で1:100に希釈した。NHS-PEO4-ビオチン試薬を100mM濃度で無水DMSOに溶解させ、-20°Cで凍結保存した。ロボットを始動させたらすぐに、希釈したNHS-PEO4-ビオチン試薬を手動でデッキ上の槽に添加し、ロボットプログラムを手動で再始動させて100μLのNHS-PEO4-ビオチンを各キャッチ1フィルタープレートの各ウェルに分配した。この溶液をそのまま、オービタルシェーカーで800rpmで5分間振盪させながらキャッチ1ビーズと共にインキュベートした。03179.動的な攻撃と光切断0318NHSタグを含む間にキャッチ1プレートに1×SB17、0.05トゥイーン-20中の20mMグリシン150μLを添加することによってタグ付け反応を止めた。続いてプレートを、オービタルシェーカーで、800rpmで1分間インキュベートした。NHS-タグ/グリシン溶液を真空ろ過により除去した。続いて各プレートに190μLの20mMグリシン1×SB17、0.05トゥイーン-20を添加し、オービタルシェーカーで、800rpmで1分間インキュベートし、その後真空ろ過により除去した。0319各プレートに190μLの1×SB17、0.05トゥイーン-20を添加し、真空ろ過によって除去した。0320その後キャッチ1プレートのウェルを190μLの1×SB17、0.05トゥイーン-20の添加によって3回洗浄し、プレートをオービタルシェーカーに800rpmで1分間置き、続いて真空ろ過した。最後の洗浄が終わったら、プレートを1mLの深いウェルのプレートの上面に置き、デッキから取り除いた。キャッチ1プレートを1000rpmで1分間遠心分離し、溶出前にアガロースビーズからできるだけ多くの余剰量を除去した。0321プレートをベックマンバイオメックFxPに戻し、フィルタープレートの各ウェルに1×SB17、0.05トゥイーン-20中の10mMのDxSO485μLを添加した。0322デッキからフィルタープレートを取り出し、ブラックレイBlackRayテッドペラ社TedPellaInc,カリフォルニア州レディング光源下のバリオマグVariomagサーモシェーカーサーモフィッシャーサイエンティフィック社ThermoFisherScientificInc,マサチューセッツ州ウォルサムに置き、800rpmで振盪しながら10分間照射した。0323まず1mLの深いウェルのプレートの上面に10キャッチ1フィルタープレートを置き、1000rpmで1分間遠心分離することによって、光切断処理された溶液を各キャッチ1プレートから連続的に共通の深いウェルのプレートに溶出させた。続いて1および0.03キャッチ1プレートを連続的に遠心分離して同じ深いウェルのプレートに入れた。032410.キャッチ2ビーズの捕捉0325キャッチ1の合わせた溶出物を含む1mLの深いウェルのブロックをキャッチ2用にベックマンバイオメックFxPのデッキに置いた。0326ロボットによって全ての光切断処理された溶出液を、1mLの深いウェルのプレートから、予め調製されたキャッチ2マイワン磁気ビーズを含むハイバイドプレート上に移した磁気分離によってマイワン緩衝液を除去した後。0327この溶液を、バリオマグサーモシェーカーサーモフィッシャーサイエンティフィック社,マサチューセッツ州ウォルサムで、25°Cで1350rpmで5分間振盪しながらインキュベートした。0328ロボットによってプレートをデッキ上の磁気分離ステーションに移した。プレートを磁石上で90秒間インキュベートし、その後上清を除去して捨てた。032911.37°Cでの30グリセロール洗浄0330キャッチ2プレートをデッキ上のサーマルシェーカーに移し、各ウェルに75μLの1×SB17、0.05トゥイーン-20を入れた。プレートを1350rpmおよび37°Cで1分間混合し、ビーズを再懸濁して温めた。キャッチ2プレートの各ウェルに、75μLの60グリセロールを37°Cで移し、プレートを1350rpmおよび37°Cでさらに1分間混合し続けた。ロボットによってプレートを37°Cの磁気分離装置に移し、そこでプレートを磁石上で2分間インキュベートし、続いてロボットによって上清を取り除き捨てた。このような洗浄をさらに2回繰り返した。0331キャッチ2ビーズから第三の30グリセロール洗浄液を除去した後、各ウェルに150μLの1×SB17、0.05トゥイーン-20を添加し、1350rpmで1分間振盪しながら37°Cでインキュベートし、その後37°Cの磁石上で磁気分離により除去した。0332150μLの1×SB19、0.05トゥイーン-20を用いて、1350rpm、25°Cで振盪しながら1分間インキュベートすることによりキャッチ2ビーズを最後に洗浄し、その後、磁気分離した。033312.キャッチ2ビーズの溶出および中和0334各ウェルに1MのNaCl、0.05トゥイーン-20を含む100mMのCAPSO105μLを添加することによってキャッチ2ビーズからアプタマーを溶出させた。ビーズをこの溶液と共に1350rpmで5分間振盪しながらインキュベートした。0335続いてキャッチ2プレートを磁気分離装置に90秒間入れ、その後、90μLの溶出液を、各ウェルに10μLの500mMのHCl、500mMのHEPES、0.05トゥイーン-20を含む新しい96ウェルプレートに移した。移動後、この溶液90μLを、ロボットで上下に5回ピペッティングすることによって混合した。033613.ハイブリダイゼーション0337ベックマンバイオメックFxPにより、新しいハイバイドプレートに20μLの中和したキャッチ2溶出液を移し、各ウェルに、ハイブリダイゼーションコントロールの10倍スパイクを含む10倍アジレントAgilentブロック5μLを添加した。続いて、中和したサンプルおよびブロッキング緩衝液を含むプレートの各ウェルに、25μLの2倍アジレントハイブリダイゼーション緩衝液をピペットを用いて手動で入れ、この溶液25μLを手動で上下に15回、大規模な気泡形成を回避するためにゆっくりピペッティングすることによって混合した。プレートを1000rpmで1分間遠心した。0338アジレントハイブリダイゼーションチャンバーにガスケットスライドを入れ、各ガスケットに、ハイブリダイゼーション溶液とブロッキング溶液を含むそれぞれのサンプル40μLを手動でピペットを用いて入れた。気泡形成が最小化されるように8チャンネルの可変式スパニングピペッターを使用した。続いて、ナンバーバーコードが上に向いた状態のカスタムアジレントマイクロアレイスライドアジレントテクノロジーズ社AgilentTechnologiesInc,カリフォルニア州サンタクララをガスケットスライドに向かってゆっくりと降ろしたアジレントの詳細な説明に関するマニュアルを参照。0339ハイブリダイゼーションチャンバーのトップをスライド/裏材のサンドイッチ上に置き、締付けブラケットをアセンブリ全体にスライドさせた。これらのアセンブリをネジをしっかりと回すことによりきつくと固定した。0340各スライド/裏材のスライドサンドイッチの外観を検査して、溶液の気泡がサンプル内で自由に移動できることを確認した。気泡が自由に移動しなかった場合、ハイブリダイゼーションチャンバーアセンブリを穏やかにタッピングしてガスケット付近に溜まった気泡を除いた。0341組み立てられたハイブリダイゼーションチャンバーを、アジレントハイブリダイゼーションオーブン中で、60°Cで19時間、20rpmで回転させながらインキュベートした。034214.ハイブリダイゼーション後の洗浄0343およそ400mLのアジレント洗浄緩衝液1を2つの別個のガラス染色皿それぞれに入れた。染色皿のいずれか一方を磁気撹拌プレート上に置き、緩衝液中にスライドラックおよびスターラーバーを入れた。0344空のガラス染色皿にスターラーバーを置くことにより、アジレント洗浄液2のための染色皿を調製した。0345第四のガラス染色皿を、最終的なアセトニトリルでの洗浄にとっておいた。03466つのハイブリダイゼーションチャンバーそれぞれを分解した。スライド/裏材のサンドイッチを一つずつそのハイブリダイゼーションチャンバーから取り出し、洗浄液1を含む染色皿に浸した。マイクロアレイスライドを浸したままで一対のピンセットを用いてスライド/裏材のサンドイッチを引き離した。スライドを、磁気撹拌プレート上の洗浄1染色皿中のスライドラックに迅速に移した。0347スライドラックを穏やかに5回昇降させた。磁気スターラーを低速設定で回転させ、スライドを5分間インキュベートした。0348洗浄1について残り1分の時点で、第二の調製済み染色皿にインキュベーター中で予め37°Cに温めた洗浄緩衝液2を添加した。スライドラックを迅速に洗浄緩衝液2に移し、染色皿の上でかき集めることによりラック底にある過量の緩衝液すべてを除去した。スライドラックを穏やかに5回昇降させた。磁気スターラーを低速設定で回転させ、スライドを5分間インキュベートした。0349洗浄2からスライドラックをゆっくり引き出し、およそ15秒間かけて溶液からスライドを取り出した。0350洗浄2について残り1分で、第四の染色皿にアセトニトリルACNを添加した。アセトニトリル染色皿にスライドラックを移した。スライドラックを穏やかに5回昇降させた。磁気スターラーを低速設定で回転させ、スライドを5分間インキュベートした。0351スライドラックをACN染色皿からゆっくり引き出し、吸収タオル上に置いた。スライドの下端を迅速に乾燥させ、スライドを清潔なスライドボックスに入れた。035215.マイクロアレイイメージング0353製造元の説明書に従ってマイクロアレイスライドをアジレントスキャナースライドホルダーに入れ、アジレントマイクロアレイスキャナーに装填した。0354スライドを、Cy3チャンネルで、解像度5μmで、100PMT設定および0.05で可能なXRDオプションで画像化した。得られたtiff画像をアジレント特徴抽出ソフトウェアバージョン10.5を用いて加工した。実施例2.バイオマーカーの同定0355無症状の個体と、急性または慢性膵炎またはその両方、膵管閉塞、GERD、胆石または後で良性と判別される異常な画像を示す症状を示す個体まとめてGIおよび正常なコントロールというにおいて、膵癌の診断に関して潜在的な膵癌バイオマーカーの同定を行った。この研究の登録基準は、年齢が18歳またはそれ以上であること、インフォームドコンセント、および、血漿サンプル、ならびに文書化された膵癌または良性結果の診断を提供できること、である。いずれのケースにおいても、血液サンプルを、処置または外科手術の前、および、膵癌と診断された後に回収した。除外基準は、血液採取から過去5年間以内に癌の診断または治療を受けたことがあることただし皮膚の扁平上皮癌は除くである。2種の異なる部位から血漿サンプルを回収し、143個の膵癌サンプル、および、115個のコントロールグループサンプルを得た。実施例1で説明されているような多重化アプタマー親和性分析を用いて、これら258サンプルそれぞれにおける823個の分析物についてRFU値を測定し報告した。2つの独立した試験および場所から類似のプロトコールでの血漿サンプルを得て、バイオマーカー発見のための解析の前に部位間の差についての試験を行った。0356823個の分析物それぞれについてクラス依存性累積分布関数cdfを作製することによりそれぞれの患者群およびコントロール群を別々に比較した。2セットのサンプル間の値のKS距離コルモゴロフ-スミルノフ統計は、1つのセットセットA由来の値の経験分布が他のセットセットB由来の値の分布と異なっている程度を示すノンパラメトリック測定値である。閾値Tのどの値についても、セットA由来の値のある比率はTより小さく、および、セットB由来の値のある比率はTより小さいと予想される。KS距離は、Tのいずれかの選択値について、これら2セットからの値の比率間の最大の符号なしの差を測定したものである。0357この潜在的なバイオマーカーのセットを用いて、サンプルをコントロールまたは病気グループのいずれかに割り当てる分類器を構築することができる。実際には、このような分類器の多くをこれらのバイオマーカーのセットから作製し、どのバイオマーカーでも優れたスコア付けされた分類器で使用される頻度を決定した。上位のスコア付けされた分類器のなかでも最も高い頻度で出現するバイオマーカーが、診断テストを構築するのに最も有用であった。この実施例において、分類空間を調査するのにベイズ分類器を用いたが、この目的のためにその他の多くの監督された学習方法が利用できる。いずれか個々の分類器のスコア化の適合性を、病気罹患率0.5と仮定されるベイズ表面における分類器の受信者動作特性曲線下面積ROCのAUCによって測定した。このスコア化計量はゼロから1に変動し、ここで1はエラーのない分類器である。実施例3において、バイオマーカー群測定からベイズ分類器を構築することの詳細を説明する。0358表1に記載の65個の分析物を用いて、合計973の10個の分析物よりなる分類器は、コントロールグループから膵癌を診断することについて0.90のAUCを示すことがわかった。この分類器のセットから、合計で11種のバイオマーカーが、ハイスコア分類器の30またはそれより多くに存在することがわかった。表13は、これらの潜在的なバイオマーカーのリストを示し、図10は、同定されたバイオマーカーについての頻度プロットを示す。実施例3.膵癌に関する単純ベイズ分類0359膵癌とコントロールとを識別するのに有用と同定されたバイオマーカーのリストから、10種のバイオマーカーのパネルを選択し、単純ベイズ分類器を構築した表16を参照。クラス依存性確率密度関数pdf、pxi|c、および、pxi|d式中xiは、バイオマーカーiおよびcについて測定されたRFU値の対数であり、dはコントロールおよび病気の個体群を意味するを平均μと分散σ2を特徴とする対数-正規分布関数としてモデル化した。表16に10種のバイオマーカーのpdfについてのパラメーターを列挙し、図5に生データの例は、正規pdfへのモデルのフィッティングと共に示した。図5で証明されるように、前提はこのデータと非常によく適合しているようである。0360このようなモデルのための単純ベイズ分類は、検定に適した以下の方程式:で示され、式中pdは個体群における病気罹患率であり、nは10である。このような加法における項のそれぞれは、個別マーカーに関する対数尤度比であり、サンプルにおいて対象の病気すなわちこのケースでは膵癌有りに対する対象の病気無しの合計対数尤度比は、単にこれらの個々の項と病気罹患率を構成する項との合計である。簡単にするために、pd=0.5と仮定すると、である。0361未知のサンプルの対数RFUでの測定値が、10種のバイオマーカーそれぞれについて6.3、9.3、8.7、10.8、7.4、11.4、11.7、9.0、8.0、7.3であるとすると、分類の計算は表16で詳述した通りである。病気とコントロールクラスとの対数尤度比を含む個々の構成要素をまとめ、表16に記載のパラメーターとxの値からコンピューターで計算することができる。個々の対数尤度比の合計は-3.044であり、または、病気有りに対する病気無しの尤度は21であったここで尤度e3.044=21である。第一の3つのバイオマーカー値は、病気グループ対数尤度>0と比較的一致する尤度を有するが、残りの7つのバイオマーカーはいずれも、一貫してコントロールグループに有利であることがわかった。尤度を掛けて一つにすることによっても、上記で示されたのと同じ結果が得られ、未知のサンプルが病気を有さないことを示す尤度は21であった。実際に、このサンプルは訓練セットにおいてコントロール個体群に由来するものであった。実施例4.分類器用のバイオマーカーのパネルを選択するための貪欲アルゴリズム0362この実施例では、本明細書において説明される方法のいずれかにおける分類器として用いることができるパネルを形成するための表1からのバイオマーカーの選択を説明する。表1に示されるバイオマーカーの部分集合を選択して、優れた性能を有する分類器を構築した。この方法はまた、実施例2においてどの潜在的なマーカーがバイオマーカーとして包含されるのかを決定するのにも用いられた。0363ここで使用された分類器性能の尺度は、AUCである;0.5の性能は、ランダムコイントス分類器の標準の期待値であり、ランダムよりも悪い分類器は0.0~0.5のスコアを示し、ランダムの性能よりも優れている分類器は0.5~1.0のスコアを示すと予想される。エラーがない完全な分類器は、1.0の感度および1.0の特異度を有すると予想される。実施例4で説明した方法を、例えばF測定値、感度と特異度の合計、または、感度と特異度の積などの性能のその他の一般的な尺度に適用することができる。具体的に言えば、感度をある程度犠牲にしてより高い特異度で機能する分類器が選択されるか、または、特異度をある程度犠牲にしてより高い感度で機能する分類器が選択されるように、感度と特異度とを異なる重みで処理することが望まれる場合がある。本明細書で説明される方法は性能の尺度だけに関連するため、単一の性能の尺度が得られるあらゆる重み付けスキームを用いることができる。適用が異なれば、真陽性および真陰性の所見についての利益も異なり、さらに、偽陰性の所見からの偽陽性の所見に関連するコストも異なる。例えば無症状の高リスク個体のスクリーニング、および、膵癌と良性のGI症状との鑑別診断において、一般的には、特異度と感度との最適なトレードオフが同じではないと予想される。2つの試験の異なる要求は、一般的に、性能の尺度に反射される陽性および陰性の誤分類に対して異なる重み付けを設定することを必要とすると予想される。性能の尺度を変化させると、一般的に、所定のデータセットについて表1の第2列から選択されるマーカーの正確な部分集合も変化すると予想される。0364実施例3で説明されている膵癌サンプルとコントロールサンプルとの識別に対するベイズ法について、病気および良性の訓練サンプルにおけるバイオマーカーの分布によって分類器を完全にパラメータ化し、バイオマーカーのリストを表1から選択した;すなわち、包含inclusionのために選択されたマーカーの部分集合から、訓練データのセットが得られる1対1の方式で分類器を決定した。0365ここで利用される貪欲法は、表1からマーカの最適な部分集合を検索するのに使用された。少数のマーカーまたは比較的少数のマーカーを含む分類器について、可能性のあるマーカーの部分集合全てを列挙し、その特定のマーカーのセットで構築された分類器の性能に関して評価した実施例4の第2部を参照。このアプローチは統計分野において最良サブセットの選択法としてよく知られている;例えばHastieetalを参照。しかしながら、本明細書において説明される分類器について、複数のマーカーの組み合わせの数は極めて大きくなる可能性があり、30のみの全分析物のリストから作製することができる可能な組み合わせが30,045,015通りであることから、可能性のある10種のマーカーのセット全てを評価することは実行不可能であった。マーカーの部分集合全ての検索が実行不可能であったために、一つの最良の部分集合を見出すことができなかった;しかしながら、このアプローチを用いることによって、多くの優秀な部分集合が見出され、多くの場合において、これらの部分集合のいずれかが代表的な最良の部分集合のとなり得る。0366可能性のあるマーカーのセット全てを評価する代わりに、貪欲な前方段階的アプローチに従ってもよい例えば、DabneyARStoreyJDOptimalityDrivenNearestCentroidClassificationfromGenomicDataPLoSONE2e1002doi101371journalpone0001002を参照。この方法を用いて、個別マーカーのKS距離に基づいて最良の単一のマーカーで分類器を開始させ、マーカーリストに記載されているが目下分類器におけるマーカーのセットの構成要素ではない構成要素それぞれを順に試みることによって各工程で成長させる。既存の分類器と組み合わせて最良のスコアを示す1つのマーカーが、分類器に追加される。性能のさらなる改善が達成されなくなるまでこれを繰り返す。残念ながら、このアプローチは、マーカーの有用な組み合わせを逃す可能性があるこのようなマーカーに関して、プロセスが止まる前に個別マーカーのいくつかが全て選択されるわけではない。0367ここで使用された貪欲法は、各工程でただ単一の候補分類器マーカーの部分集合を維持するのではなく、検索を拡張するために候補分類器のリストを維持した点で、前述した前方段階的アプローチに手を加えたものである。このリストを、単一のマーカー部分集合それぞれに適用した表中の全てのマーカーをそのまま用いた。現在のところリスト上にあるものから新しい分類器マーカーの部分集合導きだし、それらをリストに追加する工程によって、このリストを拡張した。この時点でリスト上にある各マーカーの部分集合をそれぞれ、表1から、まだその分類器の一部ではなくその部分集合への追加時に既存の部分集合と重複しないと予想されるいずれかのマーカーこれらは、許容マーカーと称されるを追加することによって拡張した。全ての現存するマーカーのそれぞれの部分集合を、それぞれの許容マーカーによってリストから拡張した。このようなプロセスによって最終的に全ての可能性のある部分集合がそれぞれ作製され、そのリストはスペースを使い果たすことは明らかである。従って、リストがある既定のサイズ多くの場合において3つ全てのマーカーの部分集合保持するのに十分な程度よりも小さい場合にのみ、作製された全ての分類器を維持した。リストが既定サイズの限界に達したら、それがエリートになる;すなわち、所定レベルの性能を示した分類器だけがリストに維持され、その他のものはリストの端から落ちて失われた。これは、分類器の性能順に並べられたリストを維持することにより達成された;少なくともその時点でリスト上で最低の分類器と同等の新しい分類器を挿入すると、その時点で最下層の成績不良なものが強制的に排除される。さらなる実施の詳細事項の一つは、リストを作製工程ごとに完全に置き換えたことである;それゆえに、リスト上の全ての分類器はそれぞれ同じの数のマーカーを含み、各工程で分類器ごとのマーカーの数は1つづつ増えた。0368この方法ではマーカーの異なる組み合わせを用いて候補分類器のリストを作製したことから、最良の単一の分類器または最良の分類器の少数派グループから生じる可能性があるエラーを回避するために、分類器を組み合わせることができるかどうか尋ねられる可能性がある。このようなアンサンブルおよび専門委員会法は統計学や機械学習の分野においてよく知られており、例えば、平均化Averaging、投票Voting、スタッキングStacking、バギングBaggingおよびブースティングBoosting例えばHastieetalを参照が挙げられる。これらの単純分類器を組み合わせることで、いくつかの異なる分類器を包含させることにより特定のあらゆるマーカーのセットにおけるノイズによる分類における分散を少なくする方法が提供され、それゆえに、分類器間で効果的に平均化されたバイオマーカーの表からより大きいマーカーのセットからの情報も提供される。このアプローチの有用性の例は、単一マーカー中の異常値が単一サンプルの分類に悪影響を与えないようにすることである。より多くのシグナル数を測定するための要件は、従来の1時点で1マーカーの抗体分析においては非現実的と思われるが、完全多重化アプタマー分析にとっては否定的な面はない。このような技術により、より大規模なバイオマーカーの表から利益を得て、病気の経過に関する複数の情報源を使用することにより、より確実な分類を提供することができる。0369表1で選択されたバイオマーカーは、非マーカーすなわち、実施例2で説明されているような表1の包含基準を満たさないシグナルを有するタンパク質で構築された分類器よりも優秀に機能する分類器を形成する。03701、2および3つのマーカーのみを含む分類器について、表1に示されるバイオマーカーを用いて得られたあらゆる可能な分類器を列挙し、ランダムに選択された非マーカーシグナルの類似の表から構築された分類器と比較して性能分布について試験した。0371図11において、AUCを性能の尺度として用いた;0.5の性能が、ランダムコイントス分類器にとって標準的な期待値である。分類器性能のヒストグラムを、65種の非マーカーシグナルの非マーカーの表から構築された分類器の類似の網羅的列挙からの性能のヒストグラムと比較した;65種のシグナルをコントロールと病気の個体群とで示差的なシグナル生成が示されなかったアプタマーからランダムに選択した。0372図11は、コントロールグループと膵癌とを識別することができるバイオマーカーについて、表14のバイオマーカーのパラメーターから構築されたあらゆる可能な1、2および3バイオマーカー分類器の性能のヒストグラムを示しており、これらの分類器を、65個の非マーカーアプタマーRFUシグナルを用いて構築されたあらゆる可能な1、2および3マーカー分類器と比較する。図11Aは、単一マーカー分類器の性能のヒストグラムを示し、図11Bは、2マーカー分類器の性能のヒストグラムを示し、図11Cは、3マーカー分類器の性能のヒストグラムを示す。0373図11において、実線は、表14のGIおよび正常なコントロール、ならびに膵癌に関するバイオマーカーデータを用いた、1、2および3マーカー分類器全ての分類器性能のヒストグラムを示す。点線は、コントロールおよび膵癌に関するデータを用いた、ただしランダムな非マーカーシグナルのセットを用いた、1、2および3マーカー分類器全ての分類器性能のヒストグラムである。0374表1に列挙したマーカーから構築された分類器は、1マーカー、2マーカーおよび3マーカー全ての比較のために、非マーカーからのシグナルで構築された分類器から十分に分離された別個のヒストグラムを形成する。表1に示されるバイオマーカーから構築された分類器の性能およびAUCスコアはまた、マーカーの数と共に非マーカーから構築された分類器よりも速く増加し、分類器あたりのマーカー数が増加するにつれてマーカーと非マーカー分類器との間の隔たりが増加する。表14に列挙されたバイオマーカーを用いて構築された全ての分類器は、非マーカーを用いて構築された分類器よりも明らかに優れた性能を示す。0375分類器の性能分布は、表1の分析物のセットから導き出すことができる多くの可能性のある多重マーカー分類器が存在することを示す。単一の分析物についての分類器のスコア分布およびAUCから証明されるように、いくつかのバイオマーカーはその他のバイオマーカー単独よりも優れているが、このようなバイオマーカーが高性能分類器を構築するのに必要であるかどうかを決定することが望ましい。この決定を行うために、最良のバイオマーカー数個を除外することにより分類器の性能の挙動を試験した。図12は、表1のバイオマーカーの完全リストで構築された分類器の性能と、上位のマーカーを排除した表1からのバイオマーカーの部分集合で構築された分類器の性能とを比較する図である。0376図12は、最良のマーカーなしで構築された分類器が良好な性能を示すことを実証しており、これは、分類器の性能が、マーカーのいくつかの小さいコアグループによるものではないこと、および、基礎的な病気関連のプロセスにおける変化が、多くのタンパク質活性に反映されることを示唆している。表1に示されるバイオマーカーの多くの部分集合が、表1から65個のマーカーのうち上位15種を除外した後でさえも最良に近い性能を示す。表1から上位にランク付けされたKS距離でランク付けされた15種のマーカーを落した後、分類器の性能は表から選択されたマーカーの数と共に向上し、AUCはほぼ0.87に達し、これは、バイオマーカーの完全リストから選択された最良な分類器の性能のスコア0.91に近い。0377最後に、図16は、実施例3に従って表14に記載されたパラメーターのリストから構成された典型的な分類器のROC性能を示す。5つの分析物分類器を、CTSB、C5a、C5、CCL18、および、CSF1Rで構築した。図16Aは、実施例3の場合と同様にこれらのマーカーの非依存性を前提としたモデルの性能を示しており、図16Bは、表14でパラメーターを定義するのに用いられた研究データセットから作製した実験的なROC曲線を示す。モデル計算では分類器の性能が過大評価される傾向が示されたが、AUCによって証明されたように、所定数の選択されたマーカーの性能が定性的に一致していること、および、定量的な一致は通常極めて優れていることがわかる。これは、モデル計算は完全に独立していると推測されるが、病気の経過に関するあらゆる特定のバイオマーカーによる情報は、その他の表1に示されるバイオマーカーによる情報と重複するという観念と一致する。従って図16は、表1と実施例3で説明されている方法とを併用することにより、膵癌とコントロールグループとの識別に有用な極めて多くの分類器の構築および評価が可能になることを実証する。実施例5.CA19-9の取り込み0378癌関連抗原19-9CA19-9は、膵癌に関連する既知の血清マーカーである。膵癌に関するCA19-9の報告されている感度および特異度は、それぞれ80~90パーセントである。しかしながら、CA19-9の外科的に切除可能な小さい癌を有する患者を同定する精度には限界がある。CA19-9の特異度も限界がある;CA19-9は、様々な良性の膵胆道系障害を有する患者において高いことが多い。0379膵癌におけるCA19-9上昇の程度は、長期予後と関連する。さらに、切除可能な病気を有する可能性があるようにみえる患者において、CA19-9レベルの規模は、放射線によって潜在性の転移性疾患の存在を予測することの補助にもなり得る。CA19-9レベルを連続的にモニターすることは、治癒する可能性がある外科手術の後に患者を追跡調査するのに有用であり、さらに、進行中の病気のために化学療法を受けている患者にとっても有用である。CA19-9レベルが上昇すると、通常、再発疾患の放射線撮影がまず行われるが、病気の進行の確認もイメージングの研究および/または生検と共に続けるべきである。CA19-9と組み合わせてバイオマーカーレベルを試験することは、CA19-9単独と比較して、膵癌の検出またはその他の膵癌に関連する用途に関する感度、特異度および/またはAUCを改善する可能性がある。0380高レベルのCA19-9とは、血清中35~40U/mlとする。0381我々は、訓練サンプルの部分集合について臨床的なCA19-9測定を行った。我々は、元の100人の患者と69人のコントロールのなかから、99人の患者および52人のコントロールについてCA19-9測定を行った。それゆえに、我々は、表1に記載のSOMAmerの部分集合を用いて、このサンプルの部分集合に対してランダムフォレストモデルの新しいセットを訓練した。我々はさらに、我々のSOMAmerパネルと共にCA19-9測定を包含する新しい分類器も訓練した連結パネル。0382図13に3種の異なるアプローチの分類器SOMAmer、CA19-9、および、連結パネルの性能を示す。SOMAmerパネルおよびCA19-9は同様の性能を示したが、これら2つを組み合わせて単一の分類器にしたところ、性能が劇的に改善された。100の特異度について、SOMAmerパネルおよびCA19-9は50をちょうど下回る感度を示したが、連結された分類器は約75の感度を示した。0383さらなる解析から、分類器にCA19-9が含まれる場合、同じ相対的な性能に必要なSOMAmerの数は減少することが明らかになった。図14は、CA19-9と1または2つの追加のSOMAmerのいずれかを使用するランダムフォレスト分類器の性能を示す。左のパネルは、CA19-9およびHAMPを用いて訓練したモデルの性能を示し、右のパネルは、CA19-9、HAMP、および、CTSBの性能を示す。実施例6.臨床的なバイオマーカーのパネル0384ランダムフォレスト分類器を、臨床診断テストで使用するのに最適であると予想される、選択されたバイオマーカーのパネルから構築した。単純ベイズ貪欲前向きアルゴリズムによって選択されたモデルとは異なり、ランダムフォレスト分類器は、バイオマーカー測定がランダムに分布しないものと推定される。それゆえにこのモデルは、単純ベイズ分類器において有効ではない表1からのバイオマーカーを利用することができる。0385ランダムフォレスト分類器によって提供されるジニginiの重要性の測定を利用した変数減少法を用いてパネルを選択した。ジニの重要性は、訓練セットでサンプルを正確に分類することにおけるバイオマーカーの有効性の尺度である。このバイオマーカー重要性の尺度は、分類器の性能にそれほど重要ではないマーカーを除去するのに用いることができる。表1に示される65種全てのを含むランダムフォレスト分類器を構築することによって変数減少法を開始させた。続いて最も重要が低いバイオマーカーを除去し、残りのバイオマーカーを用いて新しいモデルを構築した。一つのバイオマーカーだけが残るまでこの手法を続けた。0386選択された最終的なパネルは、モデルにおいて最大AUCと最小数のマーカーとの最良のバランスを示した。これらの基準を満たす10種のバイオマーカーのパネルは、以下の分析物、APOA1、CTSB、C2、MMP7、HAMP、TFPI、C5、c5a、SFRP1、および、ETHE1で構成される。図15にこのバイオマーカーのパネルについてのROC曲線のプロットを示す。この図は、矢印によって示される2つの可能性のある決定カットオフ:すなわち、84またはそれより高い感度を少なくとも80の特異度と共に得ることができる症状有りのカットオフ;および、97.5の特異度を少なくとも60の感度と共に得ることができる無症状のカットオフを示す。実施例7.癌診断のためのバイオマーカー0387全般的な癌診断のための潜在的なバイオマーカーの同定を行った。3種の異なるタイプの癌膵癌、肺癌および中皮腫からの患者サンプルとコントロールサンプルの両方を評価した。回収部位全てにわたり、試験対象患者基準は、18歳以上、署名したインフォームドコンセントの提出とした。患者とコントロールの両方において試験される癌以外の既知の悪性腫瘍を除外した。0388膵癌:実施例2で説明されているようにして患者サンプルとコントロールサンプルを得た。0389肺癌:3つの大学癌センターのバイオサンプル保管機関、および、1つの民間のバイオサンプル保管機関から患者サンプルとコントロールサンプルを得て、高リスクの喫煙者および良性肺結節を有する個体のコントロールグループから非小細胞肺癌NSCLCの鑑別診断のための潜在的なマーカーを同定した。この研究は、喫煙者および良性結節を有する患者、加えてNSCLCと診断されている320個体から回収された978個のサンプルで構成される。0390胸膜中皮腫:大学癌センターのバイオサンプル保管機関から患者サンプルとコントロールサンプルを得て、悪性胸膜中皮腫と、アスベスト曝露歴がある個体または良性の肺疾患後で良性と判別される放射線医学的に疑わしい所見を含むを有する個体との鑑別診断のための潜在的なマーカーを同定した。この研究は、アスベストに曝露された個体から回収された30個のサンプル、および、中皮腫患者から回収された41個のサンプルで構成される。0391癌バイオマーカーの最終リストは、3種の異なる癌研究それぞれについて考察されたバイオマーカーセットを組み合わせることにより同定された。サイズを大きくしたバイオマーカーセットを使用したベイズ分類器を貪欲アルゴリズムを用いて連続的に構築したこの実施例の7.2章でより詳細に説明した通り。癌のタイプのなかでも全般的に癌を診断するのに有用なバイオマーカーのセットまたはパネルをセットまたはパネルのサイズの関数として編纂し、それらの性能について解析した。この解析から、表19に示される10種の癌バイオマーカーのリストが得られ、これらはそれぞれ、サイズが3~10個のマーカーの範囲のこれらの連続したマーカーセットのうち少なくとも1つに存在する。実証的な例として、表32に示される10種の癌バイオマーカーで構成される特定のパネルの作製を説明する。7.1:癌に関する単純ベイズ分類0392表1のバイオマーカーのリストから、10種の潜在的な癌バイオマーカーのパネルを、この実施例の7.2章で概説したようにバイオマーカー選択用の貪欲アルゴリズムを用いて選択した。それら3つそれぞれについて個別の単純ベイズ分類器を構築した。クラス依存性確率密度関数pdf、pxi|c、および、pxi|d式中xiは、バイオマーカーiについて測定されたRFU値の対数であり、cおよびdはコントロールおよび病気の個体群を意味するを平均μおよび分散σ2を特徴とする対数-正規分布関数としてモデル化した。表31に10種の潜在的なバイオマーカーで構成される3つのモデルについてのpdfのパラメーターを列挙した。0393このようなモデルのための単純ベイズ分類は、このような試験に適した以下の方程式:で示され、式中pdは個体群における病気罹患率であり、nは10である。このような加法における項のそれぞれは、個別マーカーに関する対数尤度比であり、サンプルにおける対象の病気すなわちこのケースでは3種の異なるタイプの癌有りに対する対象の病気無しの合計対数尤度比は、単にこれらの個々の項と病気罹患率を構成する項との合計である。簡単にするために、pd=0.5と仮定すると、である。0394未知のサンプルの対数RFUでの測定値が、10種のバイオマーカーそれぞれについて10.1、8.9、8.8、8.8、9.1、7.3、8.2、9.5、6.7、7.7であるとすると、分類の計算は表32で詳述した通りである。病気とコントロールクラスとの対数尤度比を含む個々の構成要素をまとめ、表31に記載のパラメーターとxの値からコンピューターで計算することができる。個々の対数尤度比の合計は-4.568であり、または、病気を有することに対する病気を有さないことの尤度は96であったここで尤度e4.568=96である。これらのバイオマーカー値のうち1つだけが、病気グループ対数尤度>0と比較的一致する尤度を有するが、残りの7つのバイオマーカーはいずれも、一貫してコントロールグループに有利であることがわかった。尤度を掛けて一つにすることによっても、上記で示されたのと同じ結果が得られ、未知のサンプルが病気を有さないことを示す尤度は96であった。実際に、このサンプルはNSCLC訓練セットにおいてコントロール個体群に由来するものであった。7.2:分類器用の癌バイオマーカーのパネルを選択するための貪欲アルゴリズム第1部0395表1に示されるバイオマーカーの部分集合を選択して、癌を検出するためにどのマーカーが全般的な癌バイオマーカーとして使用することができるのかを決定するのに使用することができる潜在的な分類器を構築した。0396所定のマーカーのセットを仮定して、3つの癌研究それぞれについて個別のモデルを訓練したところ、多くの様々なタイプの癌を同時に分類することができるバイオマーカーのセットを選択するには性能の汎用尺度が必要であった。ここで使用された分類器の性能の尺度は、全ての単純ベイズ分類器にわたり、ROC曲線下面積の平均であった。ROC曲線は、偽陽性の比率1-特異度に対して単一の分類器の真陽性の比率感度をプロットしたものである。ROC曲線下面積AUCは0~1.0の範囲であり、ここでAUC1.0は、完全な分類に相当し、AUC0.5は、ランダムコイントス分類器に相当する。例えばF測定値、または、感度と特異度の合計もしくは積などのその他の一般的な性能の尺度を適用することができる。具体的に言えば、感度をある程度犠牲にしてより高い特異度で機能する分類器が選択されるか、または、特異度を犠牲にしてより高い感度で機能する分類器が選択されるように、感度と特異度とを異なる重みで処理することが望まれる場合がある。我々は、AUCは、単一の尺度で感度および特異度の全ての組み合わせを包含するため、AUCを使用することを選択した。適用が異なれば、真陽性および真陰性の所見についての利益も異なり、さらに、偽陰性の所見からの偽陽性の所見に関連するコストも異なると予想される。性能の尺度を変化させると、所定のデータのセットについて選択されたのマーカーの正確な部分集合も変化する可能性がある。0397この実施例の7.1章で説明されている癌サンプルとコントロールサンプルとの識別に対するベイズ法について、3つの癌研究それぞれにおけるバイオマーカーの分布によって分類器を完全にパラメータ化し、バイオマーカーのリストを表19から選択した。すなわち、包含のために選択されたマーカーの部分集合から、訓練データのセットが得られる1対1の方式で分類器を決定した。0398ここで利用される貪欲法は、表1からマーカの最適な部分集合を検索するのに使用された。少数のマーカーまたは比較的少数のマーカーを含む分類器について、可能性のあるマーカーの部分集合全てを列挙し、その特定のマーカーのセットで構築された分類器の性能に関して評価した実施例4の第2部を参照。このアプローチは統計分野において最良サブセットの選択法としてよく知られている;例えばHastieetalを参照。しかしながら、本明細書において説明される分類器について、複数のマーカーの組み合わせの数は極めて大きくなる可能性があり、30のみの全分析物のリストから作製することができる可能な組み合わせが30,045,015通りであることから、可能性のある10種のマーカーのセット全てを評価することは実行不可能であった。マーカーの部分集合全ての検索が実行不可能であったために、一つの最良の部分集合を見出すことができなかった;しかしながら、このアプローチを用いることによって、多くの優秀な部分集合が見出され、多くの場合において、これらの部分集合のいずれかが代表的な最良の部分集合のとなり得る。0399可能性のあるマーカーのセット全てを評価する代わりに、貪欲な前方段階的アプローチに従ってもよい例えば、DabneyARStoreyJDOptimalityDrivenNearestCentroidClassificationfromGenomicDataPLoSONE2e1002doi101371journalpone0001002を参照。この方法を用いて、個別マーカーのKS距離に基づいて最良の単一のマーカーで分類器を開始させ、マーカーリストに記載されているが目下分類器におけるマーカーのセットの構成要素ではない構成要素それぞれを順に試みることによって各工程で成長させる。既存の分類器と組み合わせて最良のスコアを示す1つのマーカーが、分類器に追加される。性能のさらなる改善が達成されなくなるまでこれを繰り返す。残念ながら、このアプローチは、マーカーの有用な組み合わせを逃す可能性があるこのようなマーカーに関して、プロセスが止まる前に所定の個別マーカーが全て選択されるわけではない。0400ここで使用された貪欲法は、各工程でただ単一のマーカーの部分集合を維持するのではなく、検索を拡張するために候補マーカーのリストを維持した点で、前述した前方段階的アプローチに手を加えたものである。このリストを、単一のマーカーのリストに適用した。現在のところリスト上にあるものから新しいマーカーの部分集合導きだし、それらをリストに追加する工程によって、このリストを拡張した。この時点でリスト上にある各マーカーの部分集合をそれぞれ、表1から、まだその分類器の一部ではなくその部分集合への追加時に既存の部分集合と重複しないと予想されるいずれかのマーカーこれらは、許容マーカーと称されるを追加することによって拡張した。新しいマーカーのセットが定義されるごとに、各癌研究につき1つで構成される分類器のセットをこれらのマーカーを用いて訓練し、3つ全ての研究にわたる平均AUCによって汎用の性能を測定した。起こり得る過剰適合を回避するために、各癌研究モデルに関するAUCを10回の相互検証法により計算した。全ての現存するマーカーのそれぞれの部分集合を、それぞれの許容マーカーによってリストから拡張した。このようなプロセスによって最終的に全ての可能性のある部分集合がそれぞれ作製され、そのリストはスペースを使い果たすことは明らかである。従って、リストがある既定のサイズよりも小さい場合にのみ、作製された全てのマーカーのセットを維持した。リストが既定サイズの限界に達したら、それがエリートになる;すなわち、所定レベルの性能を示した分類器のセットだけがリストに維持され、その他のものはリストの端から落ちて失われた。これは、分類器のセットの性能順に並べられたリストを維持することにより達成された;少なくともその時点でリスト上で最低の分類器のセットと同等の新しいマーカーセットを挿入すると、その時点で最下層の成績不良な分類器のセットが強制的に排除される。さらなる実施の詳細事項の一つは、リストを作製工程ごとに完全に置き換えたことである;それゆえに、リスト上の全てのマーカーのセットはそれぞれ同じの数のマーカーを含み、各工程で分類器ごとのマーカーの数は1つづつ増えた。0401一実施態様において、全般的な癌と癌ではない状態とを診断するための分類器を構築するのに有用なバイオマーカーのセットまたはパネルは、分類スキームで使用されたバイオマーカーの特定の組み合わせの平均AUCに基づく。我々は、表19に示されるマーカーから導き出された、様々な癌サンプルとコントロールとを効果的に分類することができるバイオマーカーの多くの組み合わせを同定した。代表的なパネルは、表22~29に記載のものであり、これらの表においては、3~10種のバイオマーカーを含む100種の異なるパネル一式が記載されており、各パネルごとに示された平均相互検証CVのAUCも示される。これらのパネルそれぞれにおける各マーカーの出現総数は、各表の一番下に示される。0402表19で選択されたバイオマーカーから、非マーカーで構築された分類器よりも優れた性能を示す分類器が形成された。図17において、我々は、我々の10種のバイオマーカー分類器の性能を、その他の可能性のある分類器の性能と比較して表示した。0403図17Aは、表19に示される10種のマーカーを除外して、3つの全ての研究に存在する10種のセット全てからランダムにサンプリングした10種の非マーカーのセットから構築された分類器平均AUCの分布を示す。これら10種の潜在的な癌バイオマーカーの性能は、垂直の点線で表示した。このプロットから明らかに、これら10種の潜在的なバイオマーカーの性能はその他のマーカーの組み合わせの分布を十分に上回っていることが示される。0404図17Bは図17Aと類似の分布を表示するが、ランダムにサンプリングしたセットを、10種の分析物分類器のためのバイオマーカーの貪欲選択法で選択されなかった表1からの55個のバイオマーカーに限った。このプロットから、貪欲アルゴリズムによって選択される10種のマーカーは、残りの55個のバイオマーカーで構築された分類器よりもかなり優秀な、その他のタイプの癌に一般化された代表的なバイオマーカーの部分集合であることが実証される。0405最後に、図18は、3つの癌研究の分類器それぞれについての分類器のROC曲線を示す。上述の実施態様および実施例は、単なる例として示されたものである。いずれの具体的な実施態様、実施例、または具体的な実施態様もしくは実施例の要素も、いずれかの請求項の重要な、必要なまたは必須の要素または特徴と解釈されないこととする。さらに、本明細書において説明されるどの要素も、必須または重要であると明確に説明されていない限り、添付の請求項の実施に必ずしも必要でなない。開示された実施態様に、添付の請求項によって定義される本願の範囲から逸脱することなく様々な変更、改変、置換およびその他のバリエーションを施すことができる。明細書は、図面と実施例も含めて、限定というよりも説明目的とみなされ、このような全ての改変および置換は、本願の範囲内に包含されることとする。従って、本願の範囲は、上記で示された実施例ではなく添付の請求項およびそれらの法的に同等なものによって決定されるべきである。例えば、方法またはプロセスの請求項のいずれかで列挙された工程は、実行可能なあらゆる順番で実施してもよく、実施態様、実施例または請求項のいずれかに示された順番に限定されない。さらに、上述の方法のいずれにおいても、表1または表19に示される1種またはそれより多くのバイオマーカーは、個々のバイオマーカーとして、または、あらゆるパネルからのバイオマーカーとして具体的に除外することができる。"