"動物における少なくとも1種の癌タイプの存在もしくは非存在を決定するための方法であって、該方法は、-該動物に由来するサンプル中の脂質セットにおける脂質の脂質量を決定する工程、および-該動物における少なくとも1種の癌タイプの存在もしくは非存在を、予測モデルで決定する工程;を包含し、ここで-該脂質セットにおける脂質の脂質量は、該予測モデルの入力を含み、そして-該サンプルは、体液もしくはその処理物を含む、方法。前記体液は、血漿吐物、耳垢、胃液、母乳、粘液、唾液、皮脂、精液、汗、涙液、膣分泌物、血清、眼房水、硝子体液、内リンパ液、外リンパ液、腹膜液、胸膜液、脳脊髄液、血液、血漿、乳頭吸引液、尿、糞便、および気管支肺胞洗浄液からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記体液は、血液もしくは血漿である、請求項1に記載の方法。前記サンプルは、脂質微小胞画分を含む、請求項1に記載の方法。前記脂質セットは、少なくとも10種の脂質を含む、請求項1に記載の方法。前記脂質セットは、少なくとも50種の脂質を含む、請求項1に記載の方法。前記脂質セットは、少なくとも100種の脂質を含む、請求項1に記載の方法。前記脂質セットは、少なくとも200種の脂質を含む、請求項1に記載の方法。前記脂質セットは、100,000種以下の脂質を含む、請求項1に記載の方法。前記脂質セットは、BMP、CE、Cer、DAG、DH-LTB4、FA、GA2、GM3、HexCer、HexDHCer、LacCer、LysoPA、LysoPC、LysoPC-pmg、LysoPE、LysoPE-pmg、LysoPS、MAG、PC、PC-pmg、PE、PE-pmg、PGA1、PGB1、SM、スフィンゴシン、TAG、およびTH-12-ケト-LTB4からなる群より選択される脂質の1以上のクラスから選択される1種以上の脂質を含む、請求項1に記載の方法。前記脂質セットは、FA、MAG、DAG、TAG、PI、PE、PS、PI、PG、PA、LysoPC、LysoPE、LysoPS、LysoPI、LysoPG、LysoPA、LysoPC、LysoPE、BMP、SM、Cer、Cer-P、HexCer、GA1、GA2、GD1、GD2、GM1、GM2、GM3、GT1、およびCEからなる群より選択される脂質の1種以上のクラスから選択される1種以上の脂質を含む、請求項1に記載の方法。前記脂質セットにおける1種以上の脂質は、以下:からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1種の癌タイプは、肺癌を含み、前記脂質セットにおける1種以上の脂質は、LysoPA22:0、PE-pmg42:9、FA16:3、FA19:1、CE18:2、Cer36:1、Cer38:4、PC38:5、Cer38:1、およびTAG44:3からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1種の癌タイプは、肺癌を含み、前記脂質セットにおける1種以上の脂質は、以下:からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1種の癌タイプは、肺癌を含み、前記脂質セットにおける1種以上の脂質は、TAG44:3、PC36:5、PC38:5、Cer38:4、PE-pmg42:9、PC38:7、LysoPA22:0、Cer38:1、Cer34:1、およびCer36:1からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1種の癌タイプは、乳癌を含み、前記脂質セットにおける1種以上の脂質は、LysoPA22:1、PE-pmg42:9、CE20:5、TAG52:3、LysoPA22:0、PC36:3、PC36:4、PC36:2、PC34:2、およびPC34:1からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1種の癌タイプは、乳癌を含み、前記脂質セットにおける1種以上の脂質は、以下:からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1種の癌タイプは、乳癌を含み、前記脂質セットにおける1種以上の脂質は、PC34:2、PC34:1、PC36:2、PC36:4、PC36:3、PC38:4、LysoPA22:1、PE-pmg42:9、LysoPA22:0、およびCE20:5からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1種の癌タイプは、肺癌および乳癌を含み、前記脂質セットにおける1種以上の脂質は、LysoPA22:1、PC36:5、TAG52:3、PC38:5、CE20:5、TAG50:2、BMP39:1、PC34:2、CE18:2、およびPC34:1からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1種の癌タイプは、肺癌および乳癌を含み、前記脂質セットにおける1種以上の脂質は、以下:からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1種の癌タイプは、肺癌および乳癌を含み、前記脂質セットにおける1種以上の脂質は、PC34:2、PC36:2、TAG44:3、CE18:2、PC34:1、LysoPA22:1、PC36:5、Cer36:1、CE20:5、およびPC36:3からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記脂質量は、質量分析を使用して決定される、請求項1に記載の方法。前記脂質量は、フーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴質量分析計を使用して決定される、請求項1に記載の方法。前記サンプルは、体液の処理物である、請求項1に記載の方法。前記サンプルは、体液の処理物であり、該処理物は、アセトニトリル、水、クロロホルム、メタノール、ブチルヒドロキシトルエン、トリクロロ酢酸、もしくはこれらの組み合わせを含む1種以上の溶液を使用した1種以上の抽出物を含む、請求項1に記載の方法。前記予測モデルは、1つ以上の次元縮小法を含む、請求項1に記載の方法。前記予測モデルは、主成分分析PCA、シムカ法SIMCA、部分最小二乗法判別分析PLS-DA、および直行部分最小二乗法判別分析OPLS-DAからなる群より選択される1種以上の方法を含む、請求項1に記載の方法。前記動物は、ヒト、イヌ、ネコ、ウマ、ウシ、ブタ、ヒツジ、ニワトリ、シチメンチョウ、マウス、およびラットからなる群より選択される、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1種の癌タイプは、癌腫、肉腫、血液の癌、神経の悪性疾患、基底細胞癌、甲状腺癌、神経芽細胞腫、卵巣癌、黒色腫、腎細胞癌、肝細胞癌、乳癌、結腸癌、肺癌、膵臓癌、脳の癌、前立腺癌、慢性リンパ性白血病、急性リンパ芽球性白血病、横紋筋肉腫、多形膠芽細胞腫、髄膜腫、膀胱癌、胃癌gastriccancer、神経膠腫、口腔癌、鼻咽頭癌、腎臓癌、直腸癌、リンパ節の癌、骨髄の癌、胃癌stomachcancer、子宮癌、白血病、基底細胞癌、上皮細胞に関する癌、ピルビン酸カルボキシラーゼの調節もしくは活性を変化させ得る癌、および前述の癌タイプのうちのいずれかと関連する腫瘍からなる群より選択される、請求項1に記載の方法。1種より多い癌タイプの存在もしくは非存在を決定する工程を包含する、請求項1に記載の方法。動物における少なくとも1種の癌タイプの存在もしくは非存在を決定するための方法であって、該方法は、-該動物における少なくとも1種の癌タイプの存在もしくは非存在を、該動物に由来するサンプル中の脂質セットにおける脂質の脂質量を分析することによって、予測モデルで決定する工程;を包含し、ここで-該脂質セットにおける脂質の脂質量は、該予測モデルの入力を含み、そして-該サンプルは、体液もしくはその処理物を含む、方法。要旨本発明の実施形態は、動物における少なくとも1種の癌タイプcancertypeの存在もしくは非存在を決定するための方法を包含し、上記方法は、上記動物に由来するサンプル中の脂質セットlipidsetにおける脂質の脂質量lipidamountを決定する工程、および該動物における少なくとも1種の癌タイプの存在もしくは非存在を、予測モデルで決定する工程を包含する。これら方法のうちのいくつかにおいて、上記脂質セットにおける脂質の脂質量は、上記予測モデルの入力を含み、上記サンプルは、体液もしくはその処理物treatmentを含む。いくつかの実施形態において、上記体液は、血漿吐物plasmavomit、耳垢、胃液、母乳、粘液、唾液、皮脂、精液、汗、涙液、膣分泌物、血清、眼房水、硝子体液、内リンパ液、外リンパ液、腹膜液peritonealfluid、胸膜液、脳脊髄液、血液、血漿、乳頭吸引液nippleaspiratefluid、尿、糞便、および気管支肺胞洗浄液bronchioalveolarlavagefluidからなる群より選択される。さらに他の実施形態において、上記体液は、血液もしくは血漿である。さらに他の実施形態において、上記サンプルは、脂質微小胞画分lipidmicrovesiclefractionを含む。いくつかの例示的実施形態において、上記脂質セットは、少なくとも10種の脂質、少なくとも50種の脂質、少なくとも100種の脂質、少なくとも200種の脂質、もしくは100,000種以下の脂質を含む。いくつかの場合において、上記脂質セットは、BMP、CE、Cer、DAG、DH-LTB4、FA、GA2、GM3、HexCer、HexDHCer、LacCer、LysoPA、LysoPC、LysoPC-pmg、LysoPE、LysoPE-pmg、LysoPS、MAG、PC、PC-pmg、PE、PE-pmg、PGA1、PGB1、SM、スフィンゴシン、TAG、およびTH-12-ケト-LTB4からなる群より選択される脂質の1種以上のクラスから選択される1種以上の脂質を含む。他の場合において、上記脂質セットは、からなる群より選択される脂質の1つ以上のクラスから選択される1種以上の脂質を含む。さらに他の場合において、上記脂質セットにおける1種以上の脂質は、からなる群より選択される。いくつかの実施形態において、上記少なくとも1種の癌タイプは、肺癌を含み、上記脂質セットにおける1種以上の脂質は、LysoPA22:0、PE-pmg42:9、FA16:3、FA19:1、CE18:2、Cer36:1、Cer38:4、PC38:5、Cer38:1、およびTAG44:3からなる群より選択される。さらに他の実施形態において、上記少なくとも1種の癌タイプは、肺癌を含み、上記脂質セットにおける1種以上の脂質は、からなる群より選択される。さらなる実施形態において、上記少なくとも1種の癌タイプは、肺癌を含み、上記脂質セットにおける1種以上の脂質は、TAG44:3、PC36:5、PC38:5、Cer38:4、PE-pmg42:9、PC38:7、LysoPA22:0、Cer38:1、Cer34:1、およびCer36:1からなる群より選択される。本発明のいくつかの実施形態において、上記少なくとも1種の癌タイプは、乳癌を含み、上記脂質セットにおける1種以上の脂質は、LysoPA22:1、PE-pmg42:9、CE20:5、TAG52:3、LysoPA22:0、PC36:3、PC36:4、PC36:2、PC34:2、およびPC34:1からなる群より選択される。他の実施形態において、上記少なくとも1種の癌タイプは、乳癌を含み、上記脂質セットにおける1種以上の脂質は、からなる群より選択される。さらに他の実施形態において、上記少なくとも1種の癌タイプは、乳癌を含み、上記脂質セットにおける1種以上の脂質は、PC34:2、PC34:1、PC36:2、PC36:4、PC36:3、PC38:4、LysoPA22:1、PE-pmg42:9、LysoPA22:0、およびCE20:5からなる群より選択される。本発明のいくつかの実施形態において、上記少なくとも1種の癌タイプは、肺癌および乳癌を含み、上記脂質セットにおける1種以上の脂質は、LysoPA22:1、PC36:5、TAG52:3、PC38:5、CE20:5、TAG50:2、BMP39:1、PC34:2、CE18:2、およびPC34:1からなる群より選択される。他の実施形態において、上記少なくとも1種の癌タイプは、肺癌および乳癌を含み、上記脂質セットにおける1種以上の脂質は、からなる群より選択される。さらに他の実施形態において、上記少なくとも1種の癌タイプは、肺癌および乳癌を含み、上記脂質セットにおける1種以上の脂質は、PC34:2、PC36:2、TAG44:3、CE18:2、PC34:1、LysoPA22:1、PC36:5、Cer36:1、CE20:5、およびPC36:3からなる群より選択される。本発明のいくつかの実施形態において、上記脂質量は、質量分析を用いて例えば、フーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴質量分析計で、決定される。他の実施形態において、上記サンプルは、体液の処理物である。例えば、上記サンプルは、アセトニトリル、水、クロロホルム、メタノール、ブチルヒドロキシトルエン、トリクロロ酢酸、もしくはこれらの組み合わせを含む1種以上の溶液を使用して、1種以上の抽出物を含む体液の処理物であり得る。いくつかの実施形態において、上記予測モデルは、1つ以上の次元縮小法dimensionreductionmethod例えば、主成分分析principalcomponentanalysisPCA、シムカ法softindependentmodelingofclassanalogySIMCA、部分最小二乗法判別分析partialleastsquaresdiscriminantanalysisPLS-DA、および直交部分最小二乗法判別分析orthogonalpartialleastsquaresdiscriminantanalysisOPLS-DAからなる群より選択される1つ以上の方法を含む。本発明のいくつかの実施形態において、上記動物は、ヒト、イヌ、ネコ、ウマ、ウシ、ブタ、ヒツジ、ニワトリ、シチメンチョウ、マウス、およびラットからなる群より選択される。本発明の他の実施形態において、上記少なくとも1種の癌タイプは、癌腫、肉腫、血液の癌、神経の悪性疾患、基底細胞癌、甲状腺癌、神経芽細胞腫、卵巣癌、黒色腫、腎細胞癌、肝細胞癌、乳癌、結腸癌、肺癌、膵臓癌、脳の癌、前立腺癌、慢性リンパ性白血病、急性リンパ芽球性白血病、横紋筋肉腫、多形膠芽細胞腫、髄膜腫、膀胱癌、胃癌gastriccancer、神経膠腫、口腔癌oralcancer、鼻咽頭癌、腎臓癌、直腸癌、リンパ節の癌、骨髄の癌、胃癌stomachcancer、子宮癌、白血病、基底細胞癌、上皮細胞に関する癌、ピルビン酸カルボキシラーゼの調節もしくは活性を変化させ得る癌、および前述の癌タイプのうちのいずれかと関連する腫瘍からなる群より選択される。さらなる実施形態において、上記方法は、1種より多くの癌タイプの存在もしくは非存在を決定する工程を包含する。本発明の実施形態は、動物における少なくとも1種の癌タイプの存在もしくは非存在を決定するための方法を包含し、上記方法は、上記動物における少なくとも1種の癌タイプの存在もしくは非存在を、上記動物に由来するサンプル中の脂質セットにおける脂質の脂質量を分析することによって、予測モデルで決定する工程を包含する。いくつかの場合において、上記脂質セットにおける脂質の脂質量は、上記予測モデルの入力を含み、上記サンプルは、体液もしくはその処理物を含む。以下の図面は、本明細書の一部を形成し、本発明の特定の局面をさらに実証するために含められる。本発明は、本明細書で提示される具体的実施形態の説明と組み合わせて、これら図面のうちの1つ以上を参照することによってよりよく理解され得る。詳細な説明本発明のいくつかの実施形態は、サンプル中の脂質セットにおいて脂質量を決定することによって、1種以上の癌タイプの存在もしくは非存在を検出するための方法を包含する。上記サンプルは、動物に由来する体液もしくはその処理物であり得る。いくつかの場合において、上記サンプル例えば、体液抽出物は、体液中に通常見いだされるものより高い脂質微小小胞の濃度を含む。上記脂質セットにおける脂質量は、1種以上の癌タイプの存在もしくは非存在を決定するために予測モデルを使用して分析される。脂質は、以下の表記XXXYY:ZZに従って示される。XXXは、例えば、表1に提供されるように、脂質群脂質ヘッド基を示す多くの場合においてについての略語である。YYは、アシル鎖における炭素数である。ZZは、上記アシル鎖中の二重結合数である。用語、脂質は、本明細書で使用される場合、1種以上のアイソマーの集まりとして定義される。例えば、PC36:1は、脂質であり、かつ上記アシル鎖中に36個の炭素および上記2種のアシル鎖のいずれかにおいて1個の二重結合を有する、ホスファチジルコリンアイソマーのうちの1種以上のあつまりである;これらアイソマーは、同一の分子量を有する。用語脂質は、アイソマーの集まり全体を包含し得るが、上記サンプルは、実際には、1種のみのアイソマー、いくつかのアイソマー、もしくは集まりの中にすべての考えられるアイソマーの全数より少ない任意の数のアイソマーを有し得る。よって、脂質は、考えられるアイソマーの集まり全体を構成する上記アイソマーのうちの1種以上に言及し得る。用語、脂質セットは、1種以上の脂質を含むように定義される。用語、脂質量および類似の語句例えば、脂質の量amountsoflipidsoramountofalipidは、脂質の絶対量例えば、mmole単位でもしくは脂質の相対量例えば、相対強度の単位でを含むように定義される。表1は、データ中に使用される脂質名略語を提供する;他の略語は、必要とされる場合、本文中に提供される。体液は、癌の決定のために任意の適切な体液であり、吐物、耳垢耳あか、胃液、母乳、粘液例えば、鼻水および痰、唾液、皮脂皮膚のあぶら、精液前立腺液を含む、汗、涙液、膣分泌物、血清、眼房水、硝子体液、内リンパ液、外リンパ液、腹膜液、胸膜液、脳脊髄液、血液、血漿、乳頭吸引液、尿、糞便、気管支肺胞洗浄液、末梢血、血清、血漿、腹水、脳脊髄液CSF、喀痰、骨髄、滑液、眼房水、羊水、カウパー腺液もしくは尿道球腺液、女性の射出液、糞便fecalmatter、毛髪、嚢胞液、胸膜液および腹膜液、心膜液、リンパ、糜粥、乳糜、胆汁、間質液、月経分泌物、膿汁、膣分泌物、粘膜分泌物、水様便stoolwater、膵液、鼻腔からの洗浄液、気管支肺吸引物、もしくは他の洗浄液が挙げられるが、これらに限定されない。体液はまた、胚盤胞腔blastocylcavity、臍帯血、もしくは胎児もしくは母親の起源であり得る母体の循環物を含み得る。上記体液は、任意の動物組織例えば、哺乳動物組織から得られ得、結合組織、筋組織、神経組織、脂肪組織、内皮組織、もしくは上皮組織が挙げられるが、これらに限定されない。上記組織は、器官の少なくとも一部もしくは器官系の一部であり得る。器官としては、心臓、血液、血管、唾液腺、食道、胃、肝臓、胆嚢、膵臓、大腸、小腸、直腸、肛門、結腸、内分泌腺例えば、視床下部、下垂体、松果体、甲状腺、副甲状腺および副腎、腎臓、尿管、膀胱、尿道皮膚urethraskin、毛髪、爪、リンパ、リンパ節、リンパ管、白血球、扁桃、咽頭扁桃、胸腺、脾臓、筋肉、脳、脊髄、末梢神経、神経、生殖器例えば、卵巣、卵管、子宮、膣、乳腺例えば、乳房、精巣、精管、精嚢、前立腺および陰茎、咽頭、喉頭、気管、気管支、肺、横隔膜、骨、軟骨、靱帯、もしくは腱が挙げられ得るが、これらに限定されない。器官系としては、循環器系、消化器系、内分泌系、排出系、外皮系、リンパ系、筋肉系、神経系、生殖器系、呼吸器系、もしくは骨格系が挙げられ得るが、これらに限定されない。体液は、任意の適切な方法採血、天然の排出時点の操作例えば、吸引によるかもしくは手動操作による例えば、乳頭吸引液を得るために乳頭の、外科的方法例えば、切除、生検法例えば、穿刺吸引もしくは針生検、または動物屠殺後の器官除去および解剖が挙げられるが、これらに限定されないによって、上記動物から取り出され得る。取り出された体液は、液体窒素中で凍結され得る。取り出された体液の調製は、任意の適切な様式において行われ得る。上記体液は、第三者例えば、分析を行わないひとを介して得られ得る。例えば、上記体液は、臨床医、医師、もしくは上記サンプルが由来する被験体の他のヘルスケアマネージャーを介して得られ得る。いくつかの実施形態において、上記体液は、上記分析を行う同じ団体によって得られ得る。いくつかの実施形態において、上記体液は、上記サンプルである。他の実施形態において、上記体液は、上記サンプルを提供するために処理される。処理は、任意の適切な方法抽出、遠心分離例えば、超遠心分離、凍結乾燥、分画、分離例えば、カラムもしくはゲルクロマトグラフィーを使用する、またはエバポレーションが挙げられるが、これらに限定されないを含み得る。いくつかの場合において、この処理は、任意の適切な溶媒もしくは溶媒の組み合わせ例えば、アセトニトリル、水、クロロホルム、メタノール、ブチルヒドロキシトルエン、トリクロロ酢酸、トルエン、ヘキサン、ベンゼン、もしくはこれらの組み合わせが挙げられるが、これらに限定されないを含む溶液での1回以上の抽出を含み得る。例えば、いくつかの実施形態において、血液由来の画分は、メタノールおよびブチルヒドロキシトルエンを含む混合物で抽出される。いくつかの場合において、上記サンプル例えば、体液抽出物もしくは血漿の脂質微小胞画分は、体液において通常見いだされるより高い濃度の脂質微小小胞を含む。分析のために使用される上記サンプル例えば、上記体液もしくはその処理物の体積は、約0.1mL~約20mLの範囲例えば、約20mL以下、約15mL、約10mL、約9mL、約8mL、約7mL、約6mL、約5mL、約4mL、約3mL、約2mL、約1mL、もしくは約0.1mLにあり得る。脂質セットの一部であり得る脂質の広いクラスとしては、以下が挙げられるが、これらに限定されない:脂肪酸カルボキシル基およびアシル鎖によって特徴付けられる、グリセロ脂質グリセロール骨格と、1個のモノアシルグリセロールMAG、2個のジアシルグリセロールDAGもしくは3個のトリアシルグリセロールTAGエステル結合された脂肪アシル鎖との存在によって特徴付けられる、グリセロリン脂質GPL2個のエステル結合されたアシル鎖およびリン酸結合された極性ヘッド基を有するグリセリル骨格によって特徴付けられ、GPLとしては、ホスファチジルコリンPC、ホスファチジルエタノールアミンPE、ホスファチジルセリンPS、ホスファチジルグリセロールPG、ホスファチジルイノシトールPI、イノシトール、およびホスファチジン酸が挙げられる、リゾグリセロリン脂質LGPLLGPLは、上記グリセロール骨格において例えば、C2位においてアシル鎖のうちの1つを欠いており、LGPLとしては、リゾホスファチジルコリンLysoPC、リゾホスファチジルエタノールアミンLysoPE、リゾホスファチジルセリンLysoPS、リゾホスファチジルグリセロールLysoPG、リゾホスファチジルイノシトールLysoPI、リゾイノシトールおよびリゾホスファチジン酸が挙げられる、スフィンゴ脂質SPLスフィンゴシン骨格と、アミド結合を介してアミノ基への連結されたアシル基のC4とC5との間のトランス二重結合とによって特徴付けられる、ビスモノアシルグリセロホスフェートBMP、セラミド、ガングリオシド、ステロール、プレノール、サッカロ脂質Saccharolipid、およびポリケチド。いくつかの場合において、上記脂質群は、上記アシル鎖の組成に基づき、それは、上記アシル鎖中の炭素数および上記アシル鎖中の二重結合数を含む、任意の数の方法において変動し得る。他の実施形態において、上記脂質セットにおける脂質は、脂質のうちの1つ以上のクラスに由来し得る例えば、BMP、CE、Cer、DAG、DH-LTB4、FA、GA2、GM3、HexCer、HexDHCer、LacCer、LysoPA、LysoPC、LysoPC-pmg、LysoPE、LysoPE-pmg、LysoPS、MAG、PC、PC-pmg、PE、PE-pmg、PGA1、PGB1、SM、スフィンゴシン、TAG、もしくはTH-12-ケト-LTB4。さらに他の実施形態において、上記脂質セットにおける脂質は、脂質のうちの1つ以上のクラスに由来し得る例えば、FA、MAG、DAG、TAG、PC、PE、PS、PI、PG、PA、LysoPC、LysoPE、LysoPS、LysoPI、LysoPG、LysoPA、LysoPC、LysoPE、BMP、SM、Cer、Cer-P、HexCer、GA1、GA2、GD1、GD2、GM1、GM2、GM3、GT1、もしくはCE。いくつかの実施形態において、上記予測モデルにおいて使用される上記脂質セットは、ヒト脂質プールにおいて見いだされる可能性がより高いものに限定される。他の実施形態において、上記脂質セットは、非常に短いアシル鎖および非常に長いアシル鎖例えば、鎖内に10個未満の炭素および26個より多い炭素を排除する。さらに他の実施形態において、上記脂質セットの脂質例えば、GPLもしくはLGPLは、上記アシル鎖中の偶数の炭素数を含むものに限定される。他の実施形態において、上記脂質セットは、表2に列挙される1種以上の脂質を含んだ。いくつかの実施形態において、上記脂質セットにおける脂質としては、以下のうちの1種以上が挙げられ得る:。いくつかの実施形態例えば、肺癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:。いくつかの実施形態例えば、肺癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:LysoPA22:0、PE-pmg42:9、FA16:3、FA19:1、CE18:2、Cer36:1、Cer38:4、PC38:5、Cer38:1、もしくはTAG44:3。いくつかの実施形態例えば、肺癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:。いくつかの実施形態例えば、肺癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:。いくつかの実施形態例えば、肺癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:TAG44:3、PC36:5、PC38:5、Cer38:4、PE-pmg42:9、PC38:7、LysoPA22:0、Cer38:1、Cer34:1、もしくはCer36:1。いくつかの実施形態例えば、乳癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:。いくつかの実施形態例えば、乳癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:LysoPA22:1、PE-pmg42:9、CE20:5、TAG52:3、LysoPA22:0、PC36:3、PC36:4、PC36:2、PC34:2、もしくはPC34:1。いくつかの実施形態例えば、乳癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:。いくつかの実施形態例えば、乳癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:。いくつかの実施形態例えば、乳癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:PC34:2、PC34:1、PC36:2、PC36:4、PC36:3、PC38:4、LysoPA22:1、PE-pmg42:9、LysoPA22:0、もしくはCE20:5。いくつかの実施形態例えば、乳癌および肺癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:。いくつかの実施形態例えば、乳癌および肺癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:LysoPA22:1、PC36:5、TAG52:3、PC38:5、CE20:5、TAG50:2、BMP39:1、PC34:2、CE18:2、もしくはPC34:1。いくつかの実施形態例えば、乳癌および肺癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:。いくつかの実施形態例えば、乳癌および肺癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:。いくつかの実施形態例えば、乳癌および肺癌を決定するためににおいて、上記脂質セットにおける脂質は、以下を含むが、これらに限定されない:PC34:2、PC36:2、TAG44:3、CE18:2、PC34:1、LysoPA22:1、PC36:5、Cer36:1、CE20:5、もしくはPC36:3。いくつかの実施形態において、上記脂質セットにおける脂質の数は、少なくとも10種、少なくとも50種、少なくとも100種、少なくとも150種、少なくとも200種、少なくとも500種、もしくは少なくとも1000種の脂質を含み得る。いくつかの実施形態において、上記脂質セットにおける脂質の数は、200種以下、500種以下、1,000種以下、5,000種以下、10,000種以下、もしくは100,000種以下の脂質を含み得る。動物としては、霊長類例えば、ヒト、イヌ、ウマ、ウシ、ブタ、ヒツジ、トリ、もしくは哺乳動物が挙げられるが、これらに限定されない。動物は、ペットとしての動物、もしくは動物園にいる動物を含み、家畜化されたブタおよびウマ競走馬を含むを含む。さらに、経済活動に関連した任意の動物としては、例えば、農業および水産養殖に関連した動物、ならびに疾患モニタリング、診断、および治療選択が、経済生産性の管理および/もしくは食物連鎖の安全性において慣用的な実務である他の活動に関連した動物が挙げられる。いくつかの実施形態において、上記動物は、ヒト、イヌ、ネコ、ウマ、ウシ、ブタ、ヒツジ、ニワトリ、シチメンチョウ、マウス、もしくはラットである。上記癌タイプ癌性の腫瘍を含むとしては、癌腫、肉腫、血液の癌、神経の悪性疾患、基底細胞癌、甲状腺癌、神経芽細胞腫、卵巣癌、黒色腫、腎細胞癌、肝細胞癌、乳癌、結腸癌、肺癌、膵臓癌、脳の癌、前立腺癌、慢性リンパ性白血病、急性リンパ芽球性白血病、横紋筋肉腫、多形膠芽細胞腫、髄膜腫、膀胱癌、胃癌、神経膠腫、口腔癌、鼻咽頭癌、腎臓癌、直腸癌、リンパ節の癌、骨髄の癌、胃癌、子宮癌、白血病、基底細胞癌、上皮細胞に関する癌、またはピルビン酸カルボキシラーゼの調節もしくは活性を変化させ得る癌が挙げられ得るが、これらに限定されない。癌性の腫瘍としては、例えば、上記の癌のうちのいずれかと関連する腫瘍が挙げられる。いくつかの実施形態において、1種以上の癌タイプの存在もしくは非存在を決定することは、各癌タイプの存在もしくは非存在を決定することを含む。脂質の量は、任意の適切な技術例えば、本明細書に記載される質量分析法のうちのいずれかを含むを使用して決定され得る。質量分析システムを使用して、上記サンプルの質量分析スペクトルが得られる。上記質量分析システムは、質量分析計の通常の構成要素例えば、イオン化源、イオン検出器、質量分析器、真空チャンバ、およびポンプ輸送システムおよび他の構成要素分離システム例えば、インターフェースで接続されたクロマトグラフィーシステムが挙げられるが、これらに限定されないを含み得る。上記質量分析計は、脂質量を決定するために適した任意の質量分析計であり得る。上記質量分析器システムは、任意の適切なシステムを含み得る飛行時間分析器、四重極分析器、磁気セクター、Orbitrap、線形イオントラップ、もしくはフーリエ変換イオンサクロトロン共鳴FTICRが挙げられるが、これらに限定されない。いくつかの場合において、上記質量分析器システム例えば、FTICRは、さらなる実験手段なしに、脂質密度を決定するために十分な解決策を有する。上記イオン源としては、電子衝撃イオン化、エレクトロスプレー、化学イオン化、光電離、大気圧化学イオン化、衝突電離、天然のイオン化、熱電離、梗塞原子衝突イオン化、粒子ビームイオン化、もしくはマトリクス支援レーザー脱離イオン化MALDIが挙げられ得るが、これらに限定されない。いくつかの場合において、エレクトロスプレーは、非イオン化イオン源であり得る。インターフェースで接続されたクロマトグラフィーシステムは、任意の適切なクロマトグラフィーシステムが挙げられ得るガスクロマトグラフィーGC、液体クロマトグラフィーLC、もしくはイオン移動度これは、LC法もしくはGC法と合わせられ得るが挙げられるが、これらに限定されない。いくつかの場合において、直接導入が、使用され得る。いくつかの場合において、上記質量分析システムは、GC/MSもしくはLC/MSである。いくつかの場合において、いったん上記MSスペクトルが得られると、上記スペクトルは、上記サンプル中の脂質の正体および量例えば、存在を決定するために分析され得る。MSスペクトルに関して、分析は、1種以上の特徴の分析を含む、脂質の正体および/もしくは量を決定するために適した任意の分析を含み得、これらとしては、質量を既知の質量と比較すること、クロマトグラフィー保持時間例えば、GC/MSもしくはLC/MSに関して、および質量フラグメント化パターンが挙げられるが、これらに限定されない。いくつかの場合において、上記分析は、特徴と、データベース例えば、標準のデータベースの特徴との比較を含み得る。いくつかの場合において、PREMISELane,A.N.,T.W.-M.Fan,X.Xie,H.N.Moseley,andR.M.Higashi,StableisotopeanalysisoflipidbiosynthesisbyhighresolutionmassspectrometryandNMRAnal.Chim.Acta,2009.651:p.201-208.は、脂質を同定するために使用され得る。上記脂質量例えば、相対量は、任意の適切な方法によって決定され得る強化されたspiked標準への参照によるもしくは同位体希釈による上記イオン検出器の応答機能が挙げられるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態において、上記データが、上記予測モデルへと入力される前に、上記データは、予備加工され得る。予備加工法は、正規化法もしくは尺度法scalingmethodのような任意の適切な方法のうちの1種以上を含み得る。いくつかの実施形態において、尺度法は、中心化centering、ユニット分散unitvariance、中心化なしのユニット分散、パレートPareto、および中心化なしのパレートが挙げられ得るが、これらに限定されない。予測モデルは、1種以上の癌タイプの存在もしくは非存在を決定するために適した任意のモデルを含み得る。例えば、上記予測モデルは、1種以上の次元縮小法を含み得る。いくつかの実施形態において、上記予測モデルは、クラスタ化方法例えば、K平均法クラスタ化およびK近傍法クラスタ化K-nearestneighborclustering、機械学習法例えば、人工神経回路網ANNおよびサポートベクターマシーンSVM、主成分分析PCA、シムカ法SIMCA、部分的最小二乗法PLS回帰、直交最小二乗法OPLS回帰、部分最小二乗法判別分析PLS-DA、もしくは直交部分最小二乗法判別分析OPLS-DAのうちの1種以上を含む。これら技術は、所望される場合、1つ以上の適切な方法平均中心化、メジアン中心化、パレート尺度化Paretoscaling、ユニット分散尺度化unitvariancescaling、直交シグナル補正、積分法、微分法、交差検定、および受信者操作特性ROC曲線が挙げられるを含み得るか、もしくはこれらで補われ得る。いくつかの実施形態において、上記予測モデルは、トレーニングデータtrainingdataのセットを使用して開発され得る。ここで上記トレーニングデータは、適用可能なパラメータおよび係数のセットを生成するために設計される。いくつかの実施形態において、上記パラメータおよび係数のセットは、動物が、癌、およびいくつかの場合において、上記癌タイプを有するか否かを決定するために使用され得る。上記トレーニングデータは、陰性コントロールデータ例えば、上記動物に癌が存在しない場合および陽性コントロールデータ上記動物に1種以上の癌タイプが存在する場合を含み得る。上記トレーニングデータセットは、2種以上の癌タイプを決定し得る予測モデルを確立するために使用され得る。図25は、上記方法のいくつかの実施形態を示す。いくつかの場合において、いったん予測モデルが、トレーニングデータセットを使用して確立されたら、1種以上の癌タイプの存在の決定は、いかなるトレーニングもなしで上記予測モデルから行われ得ることが示される。本発明の方法は、タンパク質発現、遺伝子発現、またはタンパク質もしくはそれらの遺伝子の両方の決定をさらに含み得る。任意の適切なタンパク質もしくはその遺伝子発現が決定され得るピルビン酸カルボキシラーゼ、スクシニルCoAシンターゼ、ホスホエノールピルビン酸カルボキシラーゼ、トランスケトラーゼ、トランスアルドラーゼ、ピルビン酸デヒドロゲナーゼ、デヒドロゲナーゼ、グルタミナーゼ、イソクエン酸デヒドロゲナーゼ、α-ケトグルタル酸デヒドロゲナーゼ、ミトコンドリアリンゴ酸デヒドロゲナーゼ、コハク酸デヒドロゲナーゼ、フマル酸ヒドラターゼ、ヘキソキナーゼII、グリセルアルデヒド-3-ホスフェートデヒドロゲナーゼ、ホスホグリセリン酸キナーゼ1、乳酸デヒドロゲナーゼ5、ホスホフルクトキナーゼ1および2、グルタチオンペルオキシダーゼ、またはグルタチオン-S-トランスフェラーゼ、または代謝経路と関連するタンパク質例えば、クレブス回路クエン酸回路としても公知、解糖、ペントースリン酸経路酸化的および非酸化的、糖新生、脂質生合成、アミノ酸合成例えば、非必須アミノ酸の合成、異化経路、尿素回路、コリ回路もしくはグルタミン酸/グルタミン回路が挙げられるが、これらに限定されないが挙げられるが、これらに限定されない。タンパク質発現は、ゲル電気泳動技術例えば、ウェスタンブロッティング、クロマトグラフィー技術、抗体ベースの技術、遠心分離技術、もしくはこれらの組み合わせを含む技術が挙げられるが、これらに限定されないによって決定され得る。遺伝子発現は、任意の適切な技術PCRベースの技術例えば、リアルタイムPCR、ゲル電気泳動技術、クロマトグラフィー技術、抗体ベースの技術、遠心分離技術、もしくはこれらの組み合わせが挙げられるが、これらに限定されないによって決定され得る。遺伝子発現を測定するための方法は、組織単離されたRNAから作製されたcDNAの量を測定する工程を包含し得る。血液調製:血液を、乳癌と診断されたヒト、肺癌、非小細胞肺癌NSCLCと診断されたヒト、および健康な癌のないヒトコントロールもしくは正常ともいわれるから採血した。血液を、抗凝固のためにK-EDTA含有バキュテイナーチューブ紫色のふたに集め、直ぐに氷上に置き、3500×gにおいて15分間、4°Cで遠心分離した。その上清血漿をアリコートに分け、その後液体N2中で急速凍結し、画分調製するまで-80°Cにおいて維持した。画分調製:血漿を融解し、0.8mlを、1mlポリアロマー超遠心チューブに移して、冷PBSを使用して正確な体積に調節した超遠心チューブの体積全体は、遠心分離の際のつぶれを回避するために、上部から5mm以内まで満たされていなければならない。バケット付きのローターSWTi55を、4°Cへと予め冷やした。バケット中の超遠心チューブとふたを秤量して、PBSを使用して、すべてのサンプル質量が10mgの変動内で収まるように調節した。次いで、サンプルを、SWTi55ローター中で、70,000×g27,172rpmにおいて1時間にわたって4°Cで遠心分離した。その上清を、SWTi55中で、100,000×g32,477rpmにおいて1時間にわたって4°Cで再び遠心分離して、脂質微小胞画分をペレットにした。上記第1の遠心分離からのペレット微小小胞画分および上記脂質微小胞画分ペレットを、再懸濁によって冷PBS中で洗浄し、SWTi55中で、100,000×g32,477rpmにおいて1時間にわたって、4°Cで遠心分離した。上記上清を取り出し、両方のチューブをペーパータオルの上で反転させて、余分なPBSを排出した。上記ペレットを、2ml微量遠心チューブに移すために2×100μl18MOhm水中に再懸濁し、一晩凍結乾燥した。上記凍結乾燥したペレットを、脂質抽出するまで-80°Cにおいて維持した。脂質抽出:上記脂質微小胞画分ペレットを、ミキサーミル例えば、MM200,Retsch中で1分間にわたって30Hzで、3×3mmガラスビーズでのホモジナイゼーションによって0.5mlメタノール質量分析グレード1mMブチルヒドロキシトルエン中で抽出した。次いで、上記ホモジネートを、振盪機中で30分間にわたって振盪し、その後、微量遠心分離機中、14,000rpmにおいて30分間にわたって4°Cで遠心分離した。その上清を、テフロン登録商標表面加工されたシリコーン隔壁付きの1.5mlスクリューキャップガラスバイアルへと移した。抽出物重量を記録する。上記脂質抽出物を、FT-ICR-MS分析まで-80°Cにおいて貯蔵した。FT-ICR-MS分析:サンプルを、メタノール1mMBHT1ng/nlレセルピン中で1:5希釈し、その後、以前に記載されたようにLane,A.N.,T.W.-M.Fan,X.Xie,H.N.Moseley,andR.M.Higashi,StableisotopeanalysisoflipidbiosynthesisbyhighresolutionmassspectrometryandNMRAnal.Chim.Acta,2009.651:p.201-208、ハイブリッド線形イオントラップFT-ICR質量分析計ThermoFisherLTQFT,ThermoElectron,Bremen,Germanyで分析した。上記FT-ICR-MSは、TriVersaNanoMateイオン源AdvionBioSciences,Ithaca,NYとAエレクトロスプレーチップノズル内径5.5μmとを備えていた。上記TriVersaNanoMateを、陽イオンモードにおいて0.1psiヘッド圧で2.0kVを、および陰イオンモードにおいて0.5psiで1.5kVを印加することによって作動させた。MS実施を、150~1600Daの質量範囲にわたって記録した。最初に、低分離能MSスキャンを1分間にわたって獲得して、イオン化の安定性を確実にし、その後、高い質量正確度のデータを、上記FT-ICR分析器を使用して集めた。ここでMSスキャンを、8.5分間にわたって、および400m/zにおいて200,000の標的質量分離能において獲得した。AGC自動ゲインコントロール最大イオン時間を、500msしかし、代表的には、<10msで利用されるに設定し、5回のμ秒スキャンμscansを、各保存したスペクトルに関して獲得した;従って、各変換して保存したスペクトルについてのサイクル時間は、約10秒であった。上記LTQ-FTを調整し、製造業者のデフォルト標準の推奨に従って較正し、このことから、1ppmよりよい質量正確度を達成した。FT-ICR質量スペクトルを、正確な質量リストとしてQualBrowser2.0ThermoElectronを使用して、スプレッドシートファイルへとエクスポートした代表的には、観察されたピークのすべてをエクスポートする。脂質の種を、内部標準レセルピンの観察された質量に基づいて小さな代表的には、<0.0005線形較正を最初に適用し、次いで、社内ソフトウェアツールPREMIRecaculatedExactMassIsotopologueSearchEngineLane,A.N.,T.W.-M.Fan,X.Xie,H.N.Moseley,andR.M.Higashi,StableisotopeanalysisoflipidbiosynthesisbyhighresolutionmassspectrometryandNMRAnal.Chim.Acta,2009.651:p.201-208これは、手動で検証したを使用することによって、それらの正確な質量に基づいて割り当てた。PREMISEは、0.0014Da以下であった選択可能ウィンドウに供して、実測値を理論的m/z値とマッチさせることは慣例である。脂質に関しては、多数>3500の考えられるGPLおよびそれらのイオン形態専ら、HおよびNa-陽モードおよびH-陰モードの正確な質量を、スプレッドシートルックアップ表へと予め計算した。全体的な方法は、GPLを、特定の総アシル鎖長、飽和の程度、およびヘッド基の正体へと割り当てるのに十分であった。ケモメトリクス分析:上記正規化したFT-ICR-MSデータを、SimcaPバージョン11.5,Umetrics,Umea,Swedenへとインポートした。上記データを平均中心化し、パレート分散へと尺度化した。次いで、主成分分析PCAを、得られたデータに対して行った。これを行って、アウトライアーサンプルもしくは変数を見いだした。アウトライアーサンプルはないことが決定され、1つの変数が合うとライアーであった。変数スフィンゴシン18:1を、さらなる分析から排除した。上記PCAスコアよびローディングプロットを、図14および図15に示す。直交部分最小二乗法判別分析OPLS-DAモデルを、3つのデータサブセットから作った:正常すなわち、癌がないと肺癌、正常すなわち、癌がないと乳癌、および肺癌と乳癌。この分析から、群分け例えば、上記コントロール群および上記肺癌群を最大にすると同時に、クラス分離に関連しない最大サンプル分散を有する言及された次元に対して直交する1つの次元を取り除く、多変数空間における次元が決定された。この分析から、多くの変数のうちのどれが、データのクラス間で最も異なるのかが決定された。OPLS-DAは、上記3つのクラスの血漿から総脂質プロフィールの良好な分離を示した。上記脂質のうちのいくつかは、脂質微小胞画分一般的な成分の各供給源において本質的に同じであった。区別を生じる主要なクラスは、ローディングプロットおよび係数プロットから得られた。これらは、図1~13に示される3Dプロットで可視化される。上記OPLS-DAスコアおよび係数プロットは、図16~24に提供される。脂質の種の強度を、総脂質応答に対して正規化して、mol画分を生成した。異なる脂質クラスは、それらの量において変動した。いくつかのクラス内では、アシル鎖長さおよび二重結合数がまた、実質的に変動する。このことは、分類法の一部であった。分散の大部分は、分析変数よりむしろ客観的変動性から生じた。区別のためのクラスの間の量における差異は、>4倍であり、クラス内の変動の係数は、最大50までであった。例えば、上記PC36:3は、1.38±0.34BrCA対0.23±0.1健康対0.19±0.28NSCLCの平均と標準偏差を示した。この一例は、<0.0001BrCA対健康、<0.0001BrCa対NSCLCのp値での統計的分離を提供した。NSCLC対健康は、統計的有意に達しなかった。しかし、他の脂質は、NSCLCと健康との間で高い統計的分離を与えた。従って、いくつかのクラスを一緒に使用して、健康な個体と癌を有する個体との間を区別した。最適の分離は、被験体クラスのうちの少なくとも2つが0.01より良好なp値で異なり、最低でも10のこのような脂質クラスが信頼性のある区別のために使用された脂質のセットを使用して達成した。好ましくは、一般には、および代表的にはのような用語は、本発明の範囲を限定するためにも、特定の特徴が本願発明の構造もしくは機能に重大であるか、必須であるかまたはさらには重要であることを暗示するためにも、本明細書で利用されないことが示される。むしろ、これら用語は、本発明の特定の実施形態において利用されても利用されなくてもよい代替のもしくはさらなる特徴を強調するために含まれるに過ぎない。1つ以上の実施形態の詳細な説明が、本明細書に提供される。しかし、本発明は種々の形態で具現化され得ることは、理解されるべきである。従って、本明細書で開示される具体的な詳細好ましいもしくは有利であると示されているとしてもは、限定として解釈されるべきではないが、むしろ、特許請求の範囲のための基礎として、および当業者に任意の適切な様式で本発明を用いることを教示するための代表的な基礎として使用されるべきである。"