前立腺癌患者から採取したゲノミックDNAについて、XRCC4遺伝子中のSNPであるrs2891980がggであるかag又はaaであるか、XRCC4遺伝子中のSNPであるrs1805377がaaであるかag又はggであるか、PMS1遺伝子中のSNPであるrs256550がgg又はagであるかaaであるか、PMS1遺伝子中のSNPであるrs256552がgg又はagであるかaaであるか、PMS1遺伝子中のSNPであるrs256564がaa又はagであるかggであるか、PMS1遺伝子中のSNPであるrs256563がgg又はagであるかaaであるか、PMS1遺伝子中のSNPであるrs256567がaa又はagであるかggであるか、IL13遺伝子中のSNPであるrs1295686がaa又はagであるかggであるか、IL13遺伝子中のSNPであるrs20541がaa又はagであるかggであるか、IGF1遺伝子中のSNPであるrs2162679がgg又はagであるかaaであるか、GATA3遺伝子中のSNPであるrs570730がgg又はagであるかaaであるか、GATA3遺伝子中のSNPであるrs10752126がgg又はcgであるかccであるか、GATA3遺伝子中のSNPであるrs569421がgg又はagであるかaaであるか、及びCASP8遺伝子中のSNPであるrs2293554がaaであるかac又はccであるか、から成る群より選ばれる少なくとも1つを調べることを含み、上記~のそれぞれにおいて、の場合に予後が不良であることを示す、前立腺癌の予後の予測方法ただし、上記のみを調べる場合を除く。XRCC4遺伝子中の前記2種類のSNPの少なくともいずれか一方、PMS1遺伝子中の前記5種類のSNPの少なくとも1つ、IL13遺伝子中の前記2種類のSNPの少なくともいずれか一方、IGF1遺伝子中の前記SNP、GATA3遺伝子中の前記3種類のSNPの少なくとも1つ、及びCASP8遺伝子中の前記SNPである少なくとも6種類のSNPを調べることを含み、予後不良なSNPの数が多いほど予後が不良であることを示す、請求項1記載の方法。XRCC4遺伝子中の前記2種類のSNPのいずれか一方、PMS1遺伝子中の前記5種類のSNPのうちの1つ、IL13遺伝子中の前記2種類のSNPのいずれか一方、IGF1遺伝子中の前記SNP、GATA3遺伝子中の前記3種類のSNPのうちの1つ、及びCASP8遺伝子中の前記SNPである6種類のSNPを調べることを含み、予後不良なSNPの数が多いほど予後が不良であることを示す、請求項2記載の方法。XRCC4遺伝子中のSNPがrs2891980、PMS1遺伝子中のSNPがrs256550、GATA3遺伝子中のSNPがrs570730である請求項3記載の方法。前記6種類のSNPのうち、予後不良なSNPの数が0個又は1個、2個又は3個、4個~6個の3群に分け、どの群に属するかに基づいて予後を予測する請求項3又は4記載の方法。XRCC4遺伝子中の前記2種類のSNPのいずれか一方、PMS1遺伝子中の前記5種類のSNPのうちの1つ、及びGATA3遺伝子中の前記3種類のSNPのうちの1つである3種類のSNPを調べることを含み、予後不良なSNPの数が多いほど予後が不良であることを示す、請求項1記載の方法。前記3種類のSNPがrs2891980、rs256550及びrs570730である請求項6記載の方法。前記予後は、生命予後である請求項1~7のいずれか1項に記載の方法。前記前立腺癌患者は、前立腺癌が骨転移している患者である請求項1~8のいずれか1項に記載の方法。前記ゲノミックDNAは、血液から採取されたものである請求項1~9のいずれか1項に記載の方法。転移を伴う例や局所進展の著しい進行性前立腺癌患者の生命予後は不良でかつ癌関連症状の多大なる苦痛を伴う。一方、内分泌療法、化学療法などで長期生存が可能な患者も存在する。化学療法や開発中の分子標的薬などの副作用の大きな治療法を早期に施行すべきか否かを治療前に予測できることは、進行前立腺癌患者の治療方針の改善に大きな貢献をもたらす。従って、本発明の目的は、高い精度で前立腺癌の予後を予測する方法を提供することである。本願発明者らは、下記実施例に具体的に記載する通り、前立腺癌の予後に影響を与える14種類のSNPsを同定することに成功し、それらに基づいて前立腺癌の予後を高精度に予測する方法を発明した。すなわち、本発明は、前立腺癌患者から採取したゲノミックDNAについて、XRCC4遺伝子中のSNPであるrs2891980がggであるかag又はaaであるか、XRCC4遺伝子中のSNPであるrs1805377がaaであるかag又はggであるか、PMS1遺伝子中のSNPであるrs256550がgg又はagであるかaaであるか、PMS1遺伝子中のSNPであるrs256552がgg又はagであるかaaであるか、PMS1遺伝子中のSNPであるrs256564がaa又はagであるかggであるか、PMS1遺伝子中のSNPであるrs256563がgg又はagであるかaaであるか、PMS1遺伝子中のSNPであるrs256567がaa又はagであるかggであるか、IL13遺伝子中のSNPであるrs1295686がaa又はagであるかggであるか、IL13遺伝子中のSNPであるrs20541がaa又はagであるかggであるか、IGF1遺伝子中のSNPであるrs2162679がgg又はagであるかaaであるか、GATA3遺伝子中のSNPであるrs570730がgg又はagであるかaaであるか、GATA3遺伝子中のSNPであるrs10752126がgg又はcgであるかccであるか、GATA3遺伝子中のSNPであるrs569421がgg又はagであるかaaであるか、及びCASP8遺伝子中のSNPであるrs2293554がaaであるかac又はccであるか、から成る群より選ばれる少なくとも1つを調べることを含み、上記~のそれぞれにおいて、の場合に予後が不良であることを示す、前立腺癌の予後の予測方法ただし、上記のみを調べる場合を除くを提供する。本発明により、前立腺癌の予後を高精度に予測できる方法が初めて提供された。特に、好ましい態様では、上記14種類のSNPsを適切に組み合わせることにより、各SNP単独に基づくよりも遙かに高精度に前立腺癌の予後を予測することが可能である。さらに、本発明は、予後が不良な場合が多い、既に骨転移している転移性の前立腺癌の予後を予測することができるので、患者の治療方針の決定に大いに役立つ。さらに、本発明は、血液検体を用いて行うことができるので、検査のための患者の負担はほとんどない。下記実施例に具体的に記載する通り、DNAアレイを用いて408個の癌関連遺伝子の1421個のSNPsを転移性前立腺癌患者でタイピングし、その予後との関係を解析した。その解析結果に基づき、14種類のSNPsを同定した。これらのSNPsが存在する遺伝子名、染色体中の存在位置、dbSNPID及び各SNPについて予後が不良となる塩基配列と予後が比較的良好となる塩基配列、並びに各SNPの周辺部分の塩基配列を記載した配列番号をまとめて下記表1に示す。表1に示すSNPsは、dbSNPIDで特定されていることからも明らかな通り、全て公知であり、NCBIのデータベースに登録されている。遺伝子名及び染色体中の位置も当然公知であるが念のために表1に示す。また、ゲノミックDNAの各SNP周辺の塩基配列も当然公知であるが、念のためにそれぞれ配列番号1~14に示す。配列番号1~14に示す塩基配列中、r、s、又はmになっている部分がSNPの部分であり、アレル対立遺伝子においてこの塩基が表1に示す各塩基である場合に、表1に示すそれぞれの予後すなわち、予後不良か予後良好かになる可能性が高いと予測される。なお、各SNPの周辺の塩基配列は典型的なものを示している。本発明の方法では、表1に示す上記~から選ばれる少なくとも1種のSNPの塩基配列が、表1に示す予後のどちらに属するかに基づいて前立腺癌の予後を予測する。各単一のSNPを用いて予測することも可能であるただし、上記のSNPと前立腺癌の予後との関連は、非特許文献9に記載されているので、上記のSNPのみを調べる場合は本願発明の範囲から除外されるが、下記実施例において具体的に記載するように、複数のSNPsを調べることにより、予測精度が格段に向上するので複数のSNPsを調べることが好ましい。複数のSNPsを調べる場合、予測の精度を高めるためには、表1に示す6種類の遺伝子のそれぞれから少なくとも1種のSNPを選択して調べることが好ましい。すなわち、XRCC4遺伝子中の前記2種類のSNPの少なくともいずれか一方、PMS1遺伝子中の前記5種類のSNPの少なくとも1つ、IL13遺伝子中の前記2種類のSNPの少なくともいずれか一方、IGF1遺伝子中の前記SNP、GATA3遺伝子中の前記3種類のSNPの少なくとも1つ、及びCASP8遺伝子中の前記SNPである少なくとも6種類のSNPを調べることが好ましい。この場合、予後不良なSNPの数が多いほと予後が不良であることを示す。例えば、予後不良なSNPの数に基づいて、2群又は3群に分け、どの群に属するかで予後が不良か良好か2群の場合、又は、不良か、普通か、良好か3群の場合の予測を行うことができる。2群又は3群に分ける場合、調べたSNPの数に1を加え予後不良なSNPが0個の場合を加える、これを2等分又は3等分して群を分けることができる。割り切れない場合には、1つ又は2つの群について1個だけ増やしてほぼ等分することができる。なお、グループ分けは、2群又は3群に限定されるものではなく、調べたSNPの数を上限として、より多数の群に分けることもできる。特に、下記実施例に具体的に示すように、XRCC4遺伝子中の前記2種類のSNPのいずれか一方、PMS1遺伝子中の前記5種類のSNPのうちの1つ、IL13遺伝子中の前記2種類のSNPのいずれか一方、IGF1遺伝子中の前記SNP、GATA3遺伝子中の前記3種類のSNPのうちの1つ、及びCASP8遺伝子中の前記SNPである6種類のSNPを調べることが好ましい。この場合、下記実施例に具体的に記載する通り、予後不良なSNPの数が0個又は1個、2個又は3個、4個~6個の3群に分け、どの群に属するかに基づいて予後を予測することにより、高精度に予後を予測することが可能である。あるいは、上記6種類のSNPを調べる場合よりも検査を簡略化したい場合には、上記6種類の遺伝子のうち、影響が大きい3種類の遺伝子のSNPを調べてもよい。すなわち、この場合、XRCC4遺伝子中の前記2種類のSNPのいずれか一方、PMS1遺伝子中の前記5種類のSNPのうちの1つ、及びGATA3遺伝子中の前記3種類のSNPのうちの1つである3種類のSNPを調べる。予後不良なSNPの数が多いほど予後が不良であり、上記の通り、予後不良なSNPの数を2群又は3群に分けて評価することができる。上記の通り、本発明で用いられるSNPは公知であり、その周辺部分の塩基配列も公知であるので、各SNPの塩基配列は、周知の種々の方法により決定することができる。例えば、下記実施例で用いられているような、SNPの各塩基配列と相補的な塩基配列を有するオリゴプローブDNAをチップ上にスポットしたDNAマイクロアレイを用い、被検DNAがどのオリゴプローブDNAとハイブリダイズするかに基づいて被検DNA中のSNPの塩基配列を決定することができる。あるいは、SNPの周辺部分の塩基配列がわかっているので、SNPを含む領域のDNAをPCR等の核酸増幅法により増幅し、増幅断片の塩基配列を決定することによっても被検DNA中のSNPの塩基配列を決定することができる。塩基配列の決定は、自動シーケンサーにより容易、迅速に行うことができる。さらには、SNPの部分に3末端が来るようにフォワード側のプライマーを設定してPCRを行い、増幅が起きるか否かに基づいてSNPの塩基配列を決定することも可能である。さらには、SNPを含む領域をPCR等の核酸増幅法で増幅すると共に、SNPの塩基がどちらになるかで切断が起きたり起きなかったりする制限酵素で増幅断片を消化し、電気泳動にかけてどの制限酵素による切断が起きたか否かに基づいてSNPの塩基配列を決定することも可能である。これらの手法はいずれも周知であり、また、必要な試薬や装置類も市販されているので、SNPを含む周辺部分の塩基配列がわかっていれば容易に実施可能である。本発明の方法により、前立腺癌の予後、特に生命予後余命を予測することができる。特に、下記実施例に具体的に記載するように、前立腺癌が骨転移している転移性前立腺癌の予後を予測することができる。また、下記実施例に具体的に記載するように、本発明の方法は、血液検体を用いて実施することが可能であるので、簡便に検査を行うことができ、また、検査のための患者の負担はほとんどないという有利な特徴を有する。転移性前立腺癌の場合、ほぼ全例内分泌療法から開始され、治療が無効と判断されるまで継続される。この治療はさほど大きな副作用もなく侵襲性は低い治療であるが、治療が長期化すると骨折や心血管系への影響が出てくる。本発明の方法で予後を予測することにより、予後が不良と判断されるような患者には、治療初期から侵襲性が高いもののより積極的な治療抗癌剤などによって予後が改善される可能性がある。また、予後が良いことが予測される患者には、敢えて侵襲の高い治療を行うことはない。逆に、予後が良好と判断される患者には、同じ内分泌療法でも薬剤の種類を変えたり、数や量を減らした投与スケジュールを採用することで、副作用の出現を抑えることができる可能性がある。また、予後不良な患者に対して十分な内分泌療法を行わない場合は生存期間が短くなることが、予想されるので、十分な内分泌療法を行う等の対策を採ることができる。従って、本発明の方法は、前立腺癌の治療において有用な情報をもたらすものである。以下、本発明を実施例に基づきより具体的に説明する。もっとも、本発明は下記実施例に限定されるものではない。実施例1材料と方法患者1980年7月から2008年9月まで間に、初診時に骨転移を有した前立腺癌の日本人患者191例を本試験の対象とした。患者らは、秋田大学医学部附属病院とその関連施設、京都大学、東北大学、及び弘前大学医学部附属病院で診断され、また、それまでには治療を受けていなかった。病理学的診断は前立腺針生検によって行い、転移はX線、CTスキャン又は骨シンチグラフィーによって診断した。全ての患者に初期治療として内分泌療法を施行した。初期治療が効果を示さなかった場合にはその後、その他の抗アンドロゲン、エストロゲン、ステロイド、化学療法剤又は緩和的放射線療法を含む任意選択の治療をそれまでの治療に加え、又はそれまでの治療と置き換えた。針生検試料の病理学的評価は地域の病理学者によって行われた。グリーソンスコアの代わりに細胞分化の状態のみが使用可能だった11の生検試料においては、良い、普通、及び悪い分化をグリーソンスコアの<6、7~8、及び9~10にそれぞれ置き換えた。前立腺癌の初期治療開始前のヘモグロビンHGB、アルカリフォスファターゼALP、乳酸脱水粗酵素LDH、及び前立腺特異的抗体PSAの前治療のレベルはカルテから得た。それぞれの患者の遺伝子型データの提供を受けることなく、それぞれの施設における独立したエンドポイントのレビュアーが患者のカルテからの標準化された抽出に基づいて死因を特定した。本試験の対象となった全ての患者から、DNA及び臨床情報の使用についての書面における同意書を得た。本試験は、それぞれの施設における組織の審査委員会及び/又は倫理委員会による承認を受けた。遺伝子多型解析QIAampBloodKitQIAGEN、ヒルデン、ドイツ又は標準的なフェノールークロロホルム法を用いて、それぞれの患者の末梢血試料から約2μgのゲノムDNAを調製した。SNP500CancerDatabaseD528532から選択された408の癌関連遺伝子に含まれる1421のSNPを含むCancerSNPPanelIlluminaInc.、サンディエゴ、カリフォルニアを用いて遺伝子多型の解析を行った。このパネルには、アンドロゲン及びステロイドホルモンの合成又は代謝に関連する複数の遺伝子が含まれた。191の試料のうち、遺伝子多型解析がうまくいかなかった6つの試料コールレート:969を本試験から除き、全185患者について統計学的解析を行った。遺伝子座における成功率及び解析のコールレートはそれぞれ、982及び955であった。統計学的解析本試験のエンドポイントは全死因死亡及び前立腺癌特異的死亡であり、並びに生存期間は診断から死亡までの日時から算出した。それぞれのSNPの変異型アレルにおける優性、劣性、又はアディティブ全てのモデルについて、生存との関連を評価するためにログランク検定を行い、最も低いP値を有する最も好適なモデルをそれぞれのSNPに採択した。最小遺伝子型頻度MGFは、それぞれのSNPについて二分した遺伝子型群におけるより低い頻度として定義した。一般的な高頻度遺伝的異常を検出するための手法を含むMGFにおけるカットオフ値は040であった。多重検定における多施設共同試験に関する問題を修正するために置換法によって予測したFDRfalsediscoveryrateに対するカットオフ値は030であった。我々は1つ取って置き交差検証leave-one-outcrossvalidation、LOOCV解析を行った。特にLOOCVのそれぞれのフォールドにおいては、スクラッチ法からの多重検定によってSNPを選択し、訓練例に対する化合物の共変数の予測スコアを作成し、試験サンプルのスコアが訓練例の予測スコアの中央値よりも大きいかどうかによって、試験サンプルを高又は低リスク群に分類した。LOOCV解析の終了後、全例における2群間での生存を比較した。生存に差のない統計値を示したログランク検定の統計的有意性を評価するために、生存期間をランダム置換した後505511、LOOCV解析の全行程を2000回反復する置換法を行った。生存を臨床病理学的因子によって比較するために、年齢及びPSAの中央値、HGB、ALP及びLDHレベルの正常範囲並びにグリーソンスコアが9未満又は9以上かによって患者を2分した。SNP及び臨床病理学的因子の生存への影響をCox比例バザード回帰解析によって評価した。LOOCV解析の後には、多変数Coxモデルを、遺伝的変数すなわち予測した高及び低リスク群並びに臨床病理学的因子を共変数として予測したリスク分類の両方ともまた比較した。臨床因子を調節した後の予測したリスク分類において、いずれの効果もない統計値を示したワルド検定の統計的有意性を評価するために、生存転帰と臨床因子との間の相関を乱すことなく試料間のSNPセットをランダム置換した置換法を行った。全生存及び癌特異的生存をカプランマイヤー法を用いて予測した。生存解析にはSPSSsoftwareversion160SPSSJapanInc、東京、日本及びSAS92SASInstituteInc、カリー、ノースカロライナ、米国を用い、005未満の両側P値が統計的な有意差を示すと判断した。結果患者の臨床病理学的背景因子患者の個体群統計及び臨床的特徴を表2に示した表2。死亡までの追跡期間中、18人の患者が少なくとも1回のドセタキセル又はドセタキセルを含む化学療法を受けた。全例群における全生存及び癌特異的生存の中央値はそれぞれ462及び477年であった。生存解析MGFを用いた最初のスクリーニングにおいてSNPの数を176までに狭め、その後FDR基準に基づく2回目スクリーニングにおいて、最終的に上位14のSNPを選択した表3。全てのSNPについてハーディワインベルグ平衡を前提とした。選択したSNPは6つの遺伝子、すなわちXRCC4X-rayrepaircomplementingdefectiverepairinChinesehamstercells4、PSM1postmeioticsegregationincreased1、GATA結合タンパク質3GATA3、インターロイキン13IL13、カスパーゼ8CASP8、及びIGF1に局在した表3。6つ中4つの複数の候補SNPを含む遺伝子においては、SNPは互いに高いLDを示したXRCC4及びIL13におけるDは1000、PMS1においては0985~1000、並びにGATA3においては09862~1000であった。癌特異的生存を予測するためのLOOCV解析においては、20人の患者における少なくとも1つのSNP遺伝子座の欠測値によって、全165患者を高及び低リスク群に分類した。高リスク群の癌特異的生存の中央値は、低リスク患者の中央値よりも有意に短かった429対709年、ログランク検定値に対する置換法によるログランクP=00050;図1。癌特異的生存と臨床病理学的因子変数との間の関連における一変数のCox比例ハザード解析においては、より高いALPレベルHR292、95CI179~477、P=205x10-5、より高いLDHレベルHR272、95CI147~495、P=134x10-3、及び9以上のグリーソンスコアHR244、95CI152~390、P=201x10-4がより短い癌特異的生存と有意に関連していた表4。ドセタキセル又はドセタキセルを含む化学療法剤の投与は、癌特異的生存に有意な影響を及ぼさなかったP=0369。LOOCV解析においては、遺伝的変数に基づいて予測したリスク分類の効果は、臨床病理学的因子変数の調節を行った後には統計学的に有意であった置換法によって評価した多変数Cox回帰モデルにおけるワルド検定値P=00060。これらの結果は、遺伝的な分類が臨床的な予後変数とは独立していることを示唆している。次に、6つの候補遺伝子に含まれる危険遺伝子型の数に基づく生存解析を行った。同じ遺伝子に含まれる全てのSNPが互いに強いLDにあるため、それぞれの遺伝子の代表としてログランク検定で最も小さいP値を示したSNPを選択したすなわち、XRCC4においては2891980、PMS1においてはrs256550、GATA3においてはrs570730、IL13においてはrs1295686、CASP8においてはrs2293554、及びIGF1においてはrs2162679を選択した。代表としたSNPにおける危険遺伝子型のハザード比が171~200の範囲内にあったため、それぞれのSNPに同じ重さを与えた。再度選択した6つのSNPのセットに基づいて作成したスコアと、14のSNPに基づいて作成した元のスコアとの間には高い相関が認められたスピアマンの相関は088。最後に全患者のセットを用いて、今後の試験のための独立した外部検証のための方法を構築する代わりに、遺伝的スコア及び臨床的予後因子の両方を用いて予後予測のための多変数モデルを開発した。6つのSNPを用いた遺伝的スコアに基づいた、0~1つの危険遺伝子型を有する低リスク群、2~3つの危険遺伝子型を有する中等度リスク群、及び4~6つの危険遺伝子型を有する高リスク群の3群のうちの1つにそれぞれの患者を割り付けた。3群における癌特異的生存は有意に異なり、低リスク、中等度、高リスク群の中央値はそれぞれ、133、70、及び38年であったログランクP=720x10-8;図2。このモデルを用いた多変数Cox比例ハザード解析においては、リスク分類高リスク対低又は中等度リスクHR306、95CI180~519、P=358x10-5は、ALPレベルHR222、95CI132~373、P=263x10-3及びグリーソンスコアHR216、95CI131~356、P=269x10-3;表4に付随して癌特異的生存を予測する独立した変数として再度示された。全生存と関連するSNPを選択するために同様の診査手法を実施した。しかしながら、本試験で用いたMGF及びFDRによるスクリーニング基準に適合するSNPは検出されなかった。実施例2さらに、上記6個の候補遺伝子から1個ずつ選択した6個の代表SNPから、癌特異的生存への関与がより大きい3個のSNPXRCC4:2891980PMS1:rs256550GATA3:rs570730に絞り込んで、同様の解析を行った。これらのSNPにおける危険遺伝子型の個数によって患者を2群、すなわち01個と23個に分けて比較した結果、CSSの中央値は76年と37年と23個の危険遺伝型を有する患者群において有意に生存期間が短縮していたP0000955図3。5年CSSは、それぞれ590、350であった。6個のSNP単独、6個または3個のSNPにおける危険遺伝子型の保有数によるCSSの予測精度を表5にまとめて示した。1個のSNP単独での予後解析におけるlogrankP値は00021から00196であったのに対して、6個のSNPによる3段階ならびに2段階のリスク分類におけるP値はそれぞれ720x108、111x107であり、6個のSNPによる2段階のリスク分類におけるP値は0000955と、単一のSNPによる予後予測と比較して3個または6個のSNPを用いた予測の方が優れていると考えられた。