"被験体の大腸癌を診断または検出する方法において、i前記被験体の試料中に、IL-8、IGFBP2、MAC2BP、M2PK、IL-13、DKK-3、EpCam、MIP1β、TGFβ1およびTIMP-1から選択される少なくとも2種のバイオマーカーの存在および/またはレベルを測定するステップを含み、前記2種のバイオマーカーの存在および/またはレベルが、大腸癌の指標であることを特徴とする方法。請求項1に記載の方法において、M2PK、EpCam、IL-13、DKK-3、IL-8およびIGFBP2から選択される2種のバイオマーカーの存在および/またはレベルを測定するステップを含むことを特徴とする方法。請求項1または2に記載の方法において、少なくとも3種の前記バイオマーカーの存在および/または発現レベルを測定するステップを含むことを特徴とする方法。請求項3に記載の方法において、前記3種のバイオマーカーは、M2PK、EpCam、IL-13、DKK-3、IL-8、IGFBP2、MIP1β、TGFβ1およびMAC2BPから選択されることを特徴とする方法。請求項4に記載の方法において、3種のバイオマーカーの存在および/またはレベルを測定するステップを含み、前記3種のバイオマーカーは、iDKK-3、M2PKおよびIGFBP2;iiM2PK、IGFBP2およびEpCAM;iiiM2PK、MIP1βおよびTGFβ1;またはivIL-8、IL-13およびMAC2BPであることを特徴とする方法。請求項1乃至5の何れか1項に記載の方法において、少なくとも4種の前記バイオマーカーの存在および/または発現レベルを測定するステップを含むことを特徴とする方法。請求項6に記載の方法において、4種のバイオマーカーの存在および/またはレベルを測定するステップを含み、前記4種のバイオマーカーは、iDKK-3、M2PK、MAC2BPおよびIGFBP2;iiIL-8、IL-13、MAC2BPおよびEpCam;iiiDKK3、M2PK、TGFβ1およびTIMP-1;ivM2PK、MIP1β、IL-13およびTIMP-1;またはvIL-8、MAC2BP、IGFBP2およびEpCamであることを特徴とする方法。請求項1乃至7の何れか1項に記載の方法において、少なくとも5種の前記バイオマーカーの存在および/またはレベルを測定するステップを含むことを特徴とする方法。請求項1乃至8の何れか1項に記載の方法において、少なくとも6種の前記バイオマーカーの存在および/またはレベルを測定するステップを含むことを特徴とする方法。請求項1乃至9の何れか1項に記載の方法において、少なくとも7種の前記バイオマーカーの存在および/またはレベルを測定するステップを含むことを特徴とする方法。請求項1乃至10の何れか1項に記載の方法において、少なくとも8種の前記バイオマーカーの存在および/またはレベルを測定するステップを含むことを特徴とする方法。請求項1乃至11の何れか1項に記載の方法において、少なくとも9種の前記バイオマーカーの存在および/またはレベルを測定するステップを含むことを特徴とする方法。請求項1乃至12の何れか1項に記載の方法において、少なくとも10種の前記バイオマーカーの存在および/またはレベルを測定するステップを含むことを特徴とする方法。請求項1乃至13の何れか1項に記載の方法において、IGF-I、IGF-II、IGF-BP2、アンフィレグリン、VEGFA、VEGFD、MMP-1、MMP-2、MMP-3、MMP-7、MMP-9、TIMP-1、TIMP-2、ENA-78、MCP-1、MIP-1β、IFN-γ、IL-10、IL-13、IL-1β、IL-4、IL-8、IL-6、MAC2BP、腫瘍M2ピルビン酸キナーゼ、M65、OPN、DKK-3、EpCam、TGFβ-1およびVEGFpanから選択される少なくとも1種の追加のバイオマーカーの存在および/またはレベルを検出するステップを含むことを特徴とする方法。請求項1乃至14の何れか1項に記載の方法において、少なくとも50の感度で大腸癌を診断または検出することを特徴とする方法。請求項15に記載の方法において、少なくとも66の感度で大腸癌を診断または検出することを特徴とする方法。請求項16に記載の方法において、少なくとも77の感度で大腸癌を診断または検出することを特徴とする方法。請求項1乃至17の何れか1項に記載の方法において、少なくとも50の感度および少なくとも95の特異度でデュークスA大腸癌を診断または検出することを特徴とする方法。請求項1乃至18の何れか1項に記載の方法において、少なくとも60の感度および少なくとも80の特異度でデュークスA大腸癌を診断または検出することを特徴とする方法。請求項1乃至19の何れか1項に記載の方法において、少なくとも50の感度および少なくとも90の特異度でデュークスA大腸癌を診断または検出することを特徴とする方法。請求項1乃至20の何れか1項に記載の方法において、バイオマーカーポリペプチドと結合する少なくとも1種の化合物に前記試料を接触させるステップを含むことを特徴とする方法。請求項21に記載の方法において、前記化合物は検出可能に標識されていることを特徴とする方法。請求項21または22に記載の方法において、前記化合物は抗体であることを特徴とする方法。請求項21乃至23の何れか1項に記載の方法において、前記化合物は固体担体に結合していることを特徴とする方法。請求項1乃至20の何れか1項に記載の方法において、前記バイオマーカーはポリヌクレオチドであることを特徴とする方法。請求項1乃至25の何れか1項に記載の方法において、i前記被験体の前記試料中の前記バイオマーカーの存在および/またはレベルを測定するステップと、ii前記バイオマーカーの存在および/またはレベルを対照と比較するステップと、を含み、前記試料における存在および/またはレベルが前記対照と異なることが、大腸癌の指標であることを特徴とする方法。請求項1乃至26の何れか1項に記載の方法において、前記試料は、血液、血漿、血清、尿、血小板、巨核細胞または糞便を含むことを特徴とする方法。i本発明の方法にしたがって大腸癌を診断または検出するステップと、ii大腸癌を治療するための療法を施行、または勧奨するステップと、を含むことを特徴とする治療方法。被験体の大腸癌に対する治療効果を観察する方法において、前記被験体の大腸癌を治療するステップと、その後、IL-8、IGFBP2、MAC2BP、M2PK、IL-13、DKK-3、EpCam、MIP1β、TGFβ1およびTIMP-1から選択される少なくとも2種のバイオマーカーの前記被験体の試料中における存在および/またはレベルを検出するステップとを含み、治療前と比較して治療後の前記ポリペプチドの発現がない、および/または発現のレベルが低下していることが、治療の有効性の指標であることを特徴とする方法。大腸癌を診断または検出するための少なくとも2種の化合物のアレイにおいて、前記各化合物が、IL-8、IGFBP2、MAC2BP、M2PK、IL-13、DKK-3、EpCam、MIP1β、TGFβ1およびTIMP-1から選択される、異なるバイオマーカーポリペプチドに結合することを特徴とするアレイ。被験体の大腸癌を診断または検出するキットにおいて、それぞれがIL-8、IGFBP2、MAC2BP、M2PK、IL-13、DKK-3、EpCam、MIP1β、TGFβ1およびTIMP-1から選択される、異なるバイオマーカーポリペプチドに結合する2種の化合物を含むことを特徴とするキット。一般的手法および定義特に他に定義されていなければ、本明細書中に使用される全ての技術的および科学的用語は、当業者例えば、細胞培養、分子遺伝学、免疫学、免疫組織化学、タンパク質化学、生化学の分野におけるが一般に理解するのと同じ意味を有するものと解釈されるべきである。他に示されていなければ、本発明で使用する組換えタンパク質、細胞培養および免疫学的手法は、当業者によく知られた標準的な方法である。そのような手法は、J.Perbal,APracticalGuidetoMolecularCloning,JohnWileyandSons1984、J.Sambrooketal.,MolecularCloning:ALaboratoryManual,3rdedn,ColdSpringHarbourLaboratoryPress2001、R.Scopes,ProteinPurification-PrincipalsandPractice,3rdedn,Springer1994、T.A.Browneditor,EssentialMolecularBiology:APracticalApproach,Volumes1and2,IRLPress1991、D.M.GloverandB.D.Hameseditors,DNACloning:APracticalApproach,Volumes1-4,IRLPress1995および1996、およびF.M.Ausubeletal.editors,CurrentProtocolsinMolecularBiology,GreenePub.AssociatesandWiley-Interscience1988、今日までの全ての改訂版を含む、EdHarlowandDavidLaneeditorsAntibodies:ALaboratoryManual,ColdSpringHarbourLaboratory,1988、およびJ.E.Coliganetal.editorsCurrentProtocolsinImmunology,JohnWileySons今日までの全ての改訂版を含むなどの文献に記載され、説明されている。本明細書では、結腸癌、腸癌または直腸癌としても知られている用語大腸癌は、大腸および/または直腸を覆っている上皮細胞から生ずる全ての形態の癌をいう。本明細書では、バイオマーカーは、大腸癌を有する被験体と正常ないし健康な被験体とを区別するのに有用な、被験体により生成された、遺伝子、遺伝子転写産物例えば、mRNA、ペプチドもしくはタンパク質、またはそれらのフラグメントなどの分子をいう。本明細書では、用語診断diagnosis,および診断するdiagnose、診断されたdiagnosedまたは診断することdiagnosingなどこれらに限定されないの変化形は、臨床状態の一次診断に限定されず、病気の再発の診断を含むと解釈されるべきである。本明細書では、用語被験体は、大腸癌を発症し得る任意の動物をいい、哺乳動物、例えばヒト、またはネコおよびイヌ、マウス、ラット、ウサギまたはモルモットなどの実験動物、並びに家畜動物などのヒト以外の哺乳動物を含む。好ましい実施形態では、被験体はヒトである。試料は任意の適切なタイプのものであってもよく、例えば、バイオマーカーの存在またはレベルをその中で検出することができる物質といい得る。好ましくは、試料は、バイオマーカーの存在および/またはレベルをインビトロで検出することができるように、被験体から採取する。あるいは、バイオマーカーの存在および/またはレベルは、インビボで検出することもできる。試料は、採取源から直接得たままで、または少なくとも1段の部分的精製工程の後、使用することができる。試料は、本発明の方法を妨害しない、任意の好都合の媒体中で調製することができる。典型的には、試料は水溶液、体液、細胞または組織である。好ましくは、試料は、血液、血漿、血清、尿、血小板、巨核細胞または糞便である。前処理には、例えば、血液からの血漿の調製、粘稠な流体の希釈などが含まれ得る。処理法には、濾過、蒸留、分離、濃縮、妨害成分の不活性化および試薬の添加が含まれ得る。検査前の生物学的試料の選択および前処理については、この分野でよく知られており、さらに説明する必要はない。本明細書では、用語治療することtreating、治療するtreatまたは治療treatmentには、大腸癌の発生もしくは進行を減じるかもしくは遅らせる、または大腸癌の少なくとも1つの症状を緩和するかもしくは除くことができる、治療上有効な量の化合物を投与することが含まれる。バイオマーカー本発明者らは、被験体の試料中の少なくとも2種のバイオマーカーの存在および/またはレベルを測定すれば、FOBTで達成されるのと同等もしくはそれより高い特異度および感度でデユークスAでの早期発見、またはデユークスBもしくはCもしくはDなどの後期での大腸癌の検出または診断が可能になることを示した。本発明の方法に有用な少なくとも2種のバイオマーカーは、IL-8インターロイキン-8、IGFBP2インスリン様成長因子結合タンパク質-2、MAC2BPMAC2結合タンパク質;血清蛋白質90K、M2PKピルビン酸キナーゼマッスル2、ピルビン酸キナーゼ3、IL-13インターロイキン-13、DKK-3ディックコップ同族体、3、EpCAM上皮細胞接着分子、MIP1βマクロファージ炎症性タンパク質1β、CCL4、MIP1ベータ、TGFβ1形質転換成長因子β1、TGFベータ1およびTIMP-1組織メタロプロテアーゼ阻害物質1から選択される。これらのバイオマーカーに対する言及には、当業者に知られているように、アイソフォーム、転写産物変異体など、全てのポリペプチドおよびポリヌクレオチドの変異体に対する言及を含むものとする。各バイオマーカーの代表的配列のNCBIアクセス番号を表1に示す。大腸癌の検出または診断これまでの説明で、本発明の診断方法が、患者の試料中のバイオマーカーレベルを測定する一定の定量化を含み得ることは明らかであろう。そのような定量化は、適切な対照試料の使用により容易に提供される。一実施形態では、本発明の方法に内部対照が含まれる。好ましい内部対照は1人以上の健康な個体から採取された1つ以上の試料である。これに関連して、用語健康な個体は、大腸癌に罹っていないことが分かっている個体を意味すると解釈すべきであり、そのような知識は、その個体の臨床データから得られ、それには、限定はされないものの、本明細書に記載した診断法とは異なる方法の評価が含まれる。当業者には知られているであろうが、実施される各検査で内部参照が含まれていない場合、対照は、確立されているデータセットから得ることができる。対照被験体のデータは、1.大腸癌に罹っていることが分かっている被験体の典型的母集団を対象としたバイオマーカーの存在または発現レベルの測定結果を含むデータセット;2.検査される被験体を対象としたバイオマーカーの存在またはレベルの測定結果を含むデータセットであって、前記測定が、例えば、その被験体が健康であることが分かっていたとき、または、被験体が大腸癌に罹っている場合に、その被験体が診断を受けたとき、もしくは病気の進行の非常に早い段階のときなどの、以前に行われたものであるデータセット;3.健康な個体または健康な個体群を対象としたバイオマーカーの存在またはレベルの測定結果を含むデータセット;および4.正常な個体または正常な個体群を対象としたバイオマーカーの存在またはレベルの測定結果を含むデータセット;からなる群から選択することが好ましい。これに関連して、大腸癌であることが分かっている被験体に関する用語典型的母集団は、大腸癌と診断された被験体の、多様な大腸癌患者を代表する母集団または標本をいうと解釈されるべきである。これについては、こうした分布にはいくらかの変動が許容されるため、母集団中の形態学的または臨床病理学的パラメータに対して厳密な正規分布を要求するものと解釈されるべきではない。典型的母集団は、病気の進行が異なるステージにある多様な大腸癌を示すことが好ましい。典型的母集団は、本明細書に記載するように、被験体コホートの発現特性を示すことが特に好ましい。用語正常な個体は、試料中にバイオマーカーを発現しないか、またはバイオマーカーの発現レベルが低い個体を意味するものと解釈されるべきである。当業者には知られているであろうように、十分に大きい母集団から得られたデータは、正規化され、特定のバイオマーカーの平均レベルを測定するためのデータセットを生成することが可能になる。当業者であれば、本明細書に示された教示に基づき、必要以上の実験を行わずに、本発明の診断検査法における比較のためのベースラインを容易に決定することができる。診断に使用されたときにバイオマーカーに結合する化合物を、検出可能な標識などの診断試薬と結合させて、その結合が起きたことをインビトロまたはインビボで容易に検出できるようにすることができる。適切な標識としては、標的分子の検出および/または位置特定用の放射性同位物質、染料マーカーまたは他のイメージング試薬が挙げられる。検出可能な標識と結合した化合物は、例えば、放射線医学、蛍光透視、核磁気共鳴イメージングMRI、CATスキャン、陽電子放出型コンピュータ断層撮影PET、コンピュータ断層撮影などの適切なインビボイメージング技術とともに使用することができる。本発明の診断法は、FOBTと少なくとも同等かまたはそれより高い感度および特異度で大腸癌を診断または検出することができる。当業者は理解しているであろうが、感度は、診断検査で大腸癌であると正しく診断される、実際の陽性割合をいう。特異度は、大腸癌でないと正しく診断される、陰性の割合を測定する。一実施形態では、本発明の方法は、少なくとも50、60もしくは66、または少なくとも77、80、83、85、86、87、88、89、90、もしくは少なくとも93の感度で大腸癌を診断または検出することができる。他の実施形態では、本発明の方法は、少なくとも80、または少なくとも85、または少なくとも90、または少なくとも95の感度で、大腸癌を診断または検出することができる。一実施形態では、本発明の方法は、少なくとも75、80、85、90、91、92、93、94、または少なくとも95の特異度で、大腸癌を診断または検出することができる。有利なことに、本発明の方法は、全てのデュークス病期で、FOBTより高い感度で大腸癌を検出することができる。デュークスAでは、腫瘍は腸壁に浸入しているが、貫通はしていない。デュークスBでは、腫瘍は腸壁を貫通しているが、リンパ節に達するまでには至っていない。デュークスCでは、局部的にリンパ節に達している。デュークスDでは、離れた、例えば肝臓または肺にまで転移している。一実施形態では、本発明の方法は、任意のデュークス病期の大腸癌を少なくとも80の感度で診断または検出することができる。当業者に知られているように、この分野で知られている癌の病期を分類する他の系がある。一例を挙げれば、AmericanJointCommitteeonCancerAJCC:Colonandrectum.inEdgeetal.,eds;AJCCCancerStagingManual,7thed.NewYork,NY:Springer,2010,pp:143-164により使用されているTMNClassificationofMalignantTumorsTNMがある。他の例としては、ModifiedAstler-Coller分類MACがある。したがって、当業者であれば、デュークス病期が、あるTNMClassificationと対応していることを認識するであろう。例えば、デュークスAはT1、T2、N0およびM0に対応し;デュークスBはT3、T4a、T4b、N0およびM0に対応し;デュークスCはiT1~T2、N1/N1c、M0;iiT1、N2aおよびM0;iiiT3~T4a、N1/N1cおよびM0;ivT2~T3、N2aおよびM0;vT1~T2、N2bおよびM0;viT4a、N2aおよびM0;viiT3~T4a、N2bおよびM0;ならびにviiiT4b、N1~N2およびM0に対応する。このように、当業者であれば、本明細書で使用されているようなデュークス病期への言及が、この分野で知られているような、対応するTMN分類への言及を含んでいることを理解するであろう。タンパク質検出手法一実施形態では、バイオマーカーポリペプチドが患者の試料中に検出され、試料中のそのポリペプチドの存在および/またはレベルが大腸癌の指標になる。例えば、その方法は、被験体から得た生物学的試料をバイオマーカーポリペプチドと結合し得る化合物と接触させるステップと、その化合物とバイオマーカーポリペプチドとの複合体の生成を検出するステップとを含むことができる。用語バイオマーカーポリペプチドは、本明細書では、例えばバイオマーカーポリペプチドの免疫原性フラグメントやエピトープなどの、バイオマーカーポリペプチドのフラグメントを含む。一実施形態では、バイオマーカーに結合する化合物は抗体である。用語抗体は、本明細書では、完全な分子、およびそのフラグメントを含むか、またはそのフラグメントからなる分子、例えば、Fab、Fab’2、FvおよびscFv、ならびに、エピトープ決定基と結合することができる二重特異性抗体、三重特異性抗体、ミニ抗体、単一ドメイン抗体などの遺伝子工学によって作られた変異体などを含む。したがって、抗体は、完全な免疫グロブリンとして存在してもよく、または各種形態の改変体として存在してもよい。他の実施形態では、バイオマーカーポリペプチドに対する抗体が、患者の試料中に検出され、試料中のその抗体の存在および/またはレベルが大腸癌の指標になる。本明細書で考えられている好ましい検出システムには、ヒト被験体から分離された生物学的試料中のタンパク質または抗体を検出する任意の公知の分析法、例えば、SDS/PAGE、分画電気泳動、SDS/PAGEおよび分画電気泳動を含む2次元ゲル電気泳動、免疫測定法、例えば蛍光標識細胞分取FACSなどのフローサイトメトリー、例えば小分子などの抗体または非抗体化合物例えば、化学化合物、アゴニスト、アンタゴニスト、アロステリック調節剤、タンパク質の競合的阻害剤または非競合的阻害剤などを使用する検出ベースのシステムなどの、公知の分析法が含まれる。これらの実施形態によれば、抗体または小分子は、タンパク質の検出に適した標準的な固相または液相分析フォーマットで使用することができる。例えば、質量分析計、MALDI-TOF、バイオセンサー技術、エバネッセントファイバー光学または蛍光共鳴エネルギー転移などを使用する光または蛍光検出は、明らかに本発明に包含される。大量の試料の高速スクリーニングで使用するのに適した分析システム、例えば、高速分光共鳴法例えば、MALDI-TOF、エレクトロスプレーMS、またはナノ-エレクトロスプレーMSもまた考えられる。他の適切なタンパク質検出手法としては、多重反応モニタリングMRM内蔵LC-MSLC/MRM-MSの使用があるAndersonandHunter,2006。例えば、免疫ブロット、ウェスタンブロット、ドットブロット、酵素結合免疫吸着測定法ELISA、放射免疫測定法RIA、酵素免疫測定法からなる群から選択される免疫測定法フォーマットは特に適している。蛍光共鳴エネルギー転移法FRET、同位体コードアフィニティタグ法ICAT、マトリックス支援レーザー脱離/イオン化飛行時間法MALD-TOF、エレクトロスプレーイオン化法ESI、バイオセンサー技術、エバネッセントファイバー光学技術またはタンパク質チップ技術を用いた修正された免疫測定法もまた有用である。核酸検出手法試料中のバイオマーカーポリヌクレオチドのレベルの定性的および/または定量的評価ができる任意の適切な手法を使用することができる。用語核酸分子またはポリヌクレオチドは、本明細書では、オリゴヌクレオチド、ポリヌクレオチド、またはこれらのフラグメントをいう。健康な組織に見出される標準対照物質または対照物質レベルを参照することにより、比較を行うことができる。例えば、転写遺伝子レベルは、ノーザンブロット法および/またはRT-PCR法により測定することができる。定量実時間PCRの出現によって、目的の遺伝子に対して適切なプライマーを使用すれば、遺伝子発現の定量的分析を行うことが可能である。核酸に標識を付け、遺伝子配列上でハイブリダイズすることができるが、この場合、遺伝子の濃度は配列中で発生する放射性または蛍光信号の強度に正比例するであろう。ヌクレオチド配列の直接配列決定法は、当業者にはよく知られており、例えば、Ausubeletal.,eds.,ShortProtocolsinMolecularBiology,3rded.,Wiley,1995およびSambrooketal.,MolecularCloning,3rded.,ColdSpringHarborLaboratoryPress,2001に見出すことができる。配列の決定は、任意の適切な方法、例えば、ジデオキシ配列決定法、化学的配列決定法またはこれらの変形法により行うことができる。直接配列決定法は、特定の配列の任意の塩基対における変化を決定できるという利点を有する。本発明を実施する際に使用することができる他のPCR法としては、ハイブリダイゼーションベースのPCR検出システム、TaqMan分析法米国特許第5,962,233号明細書および分子標識分析法米国特許第5,925,517号明細書が挙げられる。核酸を、検査のために試料から分離することができる。当業者であれば、適切な方法を知っていよう。例えば、RNAを、QIAGENの技術により提供されているものなど、従来の方法を使用して、分析のために試料から分離することができる。その後、このRNAを、逆転写酵素を使用してDNAに逆転写し、その後、当該DNA分子を特定のプライマーを使用してPCR手法により増幅させることができる。診断もまた、患者の試料に対して直接行うことができる。例えば、サザンブロットまたはノーザンブロット分析などのハイブリダイゼーションまたは増幅分析法、免疫組織化学法、一本鎖立体配座多形分析法SSCPおよびPCR分析法は、この点において有用な手法に含まれる。必要ならば、標的またはプローブ核酸は、マイクロタイタープレート、膜、ポリスチレンビーズ、ガラススライドまたは他の固相などの固体担体に固定することができる。キット本発明は、大腸癌の診断または検出用のキットを提供する。そのようなキットは、上述したように、核酸種、あるいはポリペプチド遺伝子生成物の検出に適したものとなり得る。ポリペプチドの検出では、キット構成物として抗体が最も典型的に使用されるであろう。しかしながら、バイオマーカー遺伝子生成物に特異的に結合することができる任意の薬剤を、本発明のこの態様においては有用であろう。キットの他の構成物としては、発現レベルの定量化および/または診断実験が正しく行われた否かの評価をユーザーが行うことができるようにするために、標識、二次抗体、基質遺伝子が酵素ならば、阻害剤、補助因子および対照用遺伝子生成物調製物が、一般に含まれるであろう。酵素結合免疫吸着測定法ELISAに基づく検査、および競合ELISA法検査が、キット構成物を使用して当業者が容易に実施することができる、特に適した検査法である。任意選択により、キットは、バイオマーカーポリペプチドへの抗体の結合を検出する手段をさらに含んでもよい。そのような手段には、例えば、酵素ホースラディッシュペルオキシダーゼ、またはアルカリホスファターゼなど、染料、放射化ヌクレオチド、発光基、蛍光基、ビオチンまたはコロイド状の金もしくはセレンなどのコロイド粒子などのレポーター分子が含まれる。そのようなレポーター分子は抗体に直接結合することが好ましい。さらに他の実施形態では、キットは対照試料をさらに含んでもよい。一実施形態では、対照試料は、抗体により検出されるポリペプチドを含む。ポリペプチドは、濃度が知られたものであることが好ましい。そのようなポリペプチドは、標準物質として特に有用である。したがって、本明細書中に記載した診断分析法を使用して、そのようなポリペプチドの各種既知濃度を検出することができる。核酸の検出では、そのようなキットは、オリゴヌクレオチドプローブを含有するバイアルもしくはプラスチックチューブ、またはマイクロタイタープレートなどの第1の容器を含むことができる。キットは、任意選択により、プライマーを保持する第2の容器を含むことができる。プローブは、変化した発現が大腸癌と関係するDNAにハイブリダイズすることができ、プライマーはこのDNAを増幅するのに有用である。固体担体に固定されたオリゴヌクレオチドプローブを含むキットはまた、例えば、配列を使用して開発することができよう211NatureGenetics,1999の補遺を参照。核酸のPCR増幅では、本明細書で説明したように、バイオマーカー遺伝子の少なくとも一部に相補的な核酸プライマーを、キットに含んでもよい。このプライマーのセットには、通常、DNAを特異的に増幅することができる少なくとも2つのオリゴヌクレオチド、好ましくは4つのオリゴヌクレオチドが含まれる。定量的なPCR測定を可能にするであろう蛍光標識オリゴヌクレオチドが含まれていてもよい例えば、TaqManchemistry,MolecularBeacons。DNAの増幅に適した酵素もまた、含まれるであろう。比較または検証の目的で、対照用核酸を含まれていてもよい。そのような対照物質は、健康な組織、もしくは健康な個体から採取したRNA/DNAか、または大腸癌によってmRNAレベルが影響を受けないβアクチンもしくはGAPDHなどのハウスキーピング遺伝子であろう。回帰アルゴリズムと統計大腸癌の診断または検出に適したバイオマーカーのパネルを作成するために、本発明者らは多数のバイオマーカーを統計モデルで解析した。そのような検査パフォーマンスの向上は、しばしばインサンプルパフォーマンスと呼ばれる。検査の公正な評価には、アウトオブサンプル被験体、すなわち、最初の予測モデル構築の際には含まれていない被験体を使用した評価が求められる。これは、交差確認により検査パフォーマンスを評価することにより行われる。統計的有意性の検査としては、ANOVA法、クラスカルウォリス検定、ウィルコクソン検定、マンホイットニー検定およびオッズ比検定、ベイズ確率アルゴリズムなどの線形および非線形回帰が挙げられる。しかしながら、測定するバイオマーカーの数が増加するにつれて、2、3例を挙げれば、ランダムフォレスト法、単純ロジスティック、ベイズネットなどの、より高機能の手法を使用することが一般に好都合であると言える。例えば、ベイズ確率を採用することができる。この場合、対象モデルのアウトオブサンプルパフォーマンスを推定するのに10分割交差確認を使用することができる。考慮下のバイオマーカーの各組み合わせについて、データを10個のサブ標本にランダムに分割することができ、それぞれが健康な被験体と各病期の被験体とで類似の割合を有する。各サブ標本を順に排除することができ、残りの90の被験体を使用してロジスティックモデルを構築する。その後、このモデルを使用して、排除したサブ標本に対する癌の確率を推定することができ、アウトオブサンプルのパフォーマンスを推定することができる。残りの9個のサブ標本に対して、これを繰り返すことにより、調査データそれ自身からアウトオブサンプルのパフォーマンスを推定することができる。これらのアウトオブサンプルで予測された確率を、その後、被験体の実際の病状と比較して、受信者動作特性ROC曲線を作成することができ、この曲線から、95特異度における交差確認した感度を推定し得る。交差確認または、他の方法によるアウトオブサンプルパフォーマンスの各推定は、不偏性を有するとしても、それに対する変異性の要素を有している。したがって、モデルのランキングバイオマーカーの組み合わせに基づくは、そのようなモデルの相対的パフォーマンスについてのみ指標となるものである。しかしながら、アウトオブサンプルのパフォーマンス評価を通して示したように、診断検査を行うために多数の組み合わせの中で使用することができるバイオマーカーのセットは、繰り返しの評価に耐えられるであろうバイオマーカーの組み合わせを、それ自身の中にほぼ確実に含んでいる。多くの異なる組み合わせが、有用で、対費用効果が高く、所与の特異度に対して許容される感度を有する診断検査として適格であり得る。一例として、IL-8、IGFBP2、MAC2BP、M2PKおよびDKK-3の5種のバイオマーカーを考えよう。癌を有する被験体と健康な対照とを区別するモデルは、次のようであり得る。ここで、pは個人が癌に罹っている確率を表す。各Ciは個人の血漿または血清中のバイオマーカーiの濃度の対数である。各ベータβは、バイオマーカーが測定された濃度単位で、そのバイオマーカーに適用される係数であり、β0はオフセットまたは切片である。この線形ロジスティックモデルは本明細書で提示した全ての結果に共通であるが、癌の確率を予測するためにバイオマーカー濃度の組み合わせをモデル化し得る唯一の方法からは隔たりがある。同等に適用できるであろう他の非線形または線形ロジスティックアルゴリズムとしては、ランダムフォレスト法、ANOVA法、t検定、フィッシャー解析、サポートベクターマシーン法、マイクロアレイデータのための線形モデルLIMMAおよび/またはマイクロアレイデータの有意性解析SAM、ベストファースト法、グリーディステップワイズ法、ナイーブベイズ法、リニアフォワードセレクション法、散乱探索法、線形判別分析LDA、ステップワイズロジスティック回帰法、受信者動作特性法および分類木法CTが挙げられる。このように、本明細書における教示を踏まえれば、本明細書で説明したようにバイオマーカーの異なる組み合わせを選択することにより、大腸癌診断検査の感度および特異度を調節できることを、当業者であれば認識するであろう。知識ベースシステム本明細書中の考察から、アルゴリズムを実行する知識ベースのコンピュータソフトウェアおよびハードウェアもまた、本発明の一部を構成することは明らかであろう。そのようなコンピュータソフトウェアおよび/またはハードウェアは、本発明の大腸癌の診断または検出方法にとって有用である。したがって、本発明はまた、疾患スコアを提供し、かつ大腸癌の診断または検出を提供または可能とし、かつ/または大腸癌の進行または病状を決定し、または大腸癌が既に進行しているか否かを決定し、または疾患スコアの結果を所定の値と比較して施される大腸癌の治療に被験体が応答しているか否かを決定するために、多変量解析により本発明の方法を実施することによって得られたデータを処理するアルゴリズムを実行するようプログラムされたソフトウェアまたはハードウェアを提供する。一例を挙げれば、本発明の方法は、病理学的サービスに関係した、既存の知識ベースアーキテクチャーまたはプラットフォームで使用することができる。例えば、本明細書に記載した方法で得られた結果は、通信ネットワーク例えば、インターネット経由で、アルゴリズムが格納されている処理システムへ伝達され、予測事後確率値を計算するために使用される。この確率値は、病気の可能性、または再発もしくは転移のリスク、または処置への応答性のスコアに変換された後、診断または予測報告書の形式でエンドユーザーに送付される。したがって、本発明の方法は、バイオマーカーの濃度の検出に必要な試薬、ならびに、測定および臨床医への報告書の送付を容易にするコンピュータハードウェアおよび/またはソフトウェアを含む、キットまたはコンピュータベースのシステムの形態を採り得る。本発明の分析法は、既存の、または新規に開発された病理学的アーキテクチャーまたはプラットフォームシステムへの統合化が可能である。例えば、本発明は、ユーザーに被験体の大腸癌の状態を測定させる方法であって、a容易に得られた試料中の、IL-8、IGFBP2、MAC2BP、M2PK、IL-13、DKK-3、EpCam、MIP1β、TGFβ1およびTIMP-1から選択される少なくとも2種のバイオマーカーのレベル形態のデータを、任意選択により大腸癌の他のマーカーのものと組み合わせて受け取るステップ;b多変量解析例えば、回帰分析により被験体のデータを処理して、疾患スコアを提供するステップ;c疾患スコアの結果を所定の値と比較して、被験体の状態を決定するステップ;およびd被験体の状態に関する表示を通信ネットワークを通じてユーザーに送付するステップを含む方法を考慮している。多変量解析への言及には、多変量解析機能を実行するアルゴリズムが含まれる。一実施形態では、本発明の大腸癌を診断または検出する方法は、本明細書に記載したように、患者から血液試料を採取し、1種以上のバイオマーカーの存在および/またはレベルを測定することにより実施することができる。測定は、必要に応じて、複数のバイオマーカーの存在および/またはレベルの測定を一回の分析で行うことができるように、例えばバイオチップで行うことができる。この分析結果は、その後、それらを線形回帰分析するコンピュータプログラムに入力することができる。コンピュータがまた、対照の値または予想される範囲に関する情報を含むか、あるいは臨床医、看護師、医療管理職員または一般開業医がそのようなデータを入力できよう。その結果、この分析により大腸癌のスコアまたは可能性が提供される。患者に対する2回目の検査が行われれば、回帰分析はスコアの変化を示し、それにより、患者の病気の進行または悪化を知ることができる。材料と方法患者の試料複数の病院で治療中の大腸癌患者デュークスA~Dのコホートから、血漿および血清を採取し、処理した。また、65歳超の約50人の健康なボランティア群および50歳超の15人の群からも血液を採取し、処理した。僅かに異なるバイオマーカーを用いて、4つの個別の調査を行った。調査1では52個の癌試料および50個の対照試料を扱い、調査2では55個の癌試料および53個の対照試料を扱い、調査3および4では96個の癌試料および50個の対照試料を扱った。調査2、3および4では、デュークス分類の全病期にわたって患者の年齢と性を一致させた。統計を要約した表2を参照されたい。バイオマーカーの分析市販のキットとソース付き抗体DSL、RDDuoset、Calbiotech、Millipore、Abnova、Genway、Peviva、Schebo、Benderを用い、ELISAまたはLuminex分析法により、バイオマーカーの分析を行った。統計的評価およびパネルバイオマーカーのモデル化それぞれの分析法の結果を、統計ソフトウェアパッケージのPrismおよびRを使用して解析した。ノンパラメトリックマン-ホイットニーt検定を使用してマーカーの個々のパフォーマンスを評価し、個々の受信者動作特性ROC曲線を作成した。対照と大腸癌患者を最もよく区別するバイオマーカーの組み合わせを見出すために、ロジスティック回帰および関連するモデル化ストラテジーを使用した。同じ試料/アリコットを用いて4つの個別の調査を行った。これらのそれぞれの結果を下に示す。調査1、2および3の結果調査1、2および3で測定のために選んだバイオマーカーを表3に示す。太字で示したバイオマーカーは、それぞれの調査から期待できるものとして同定されたものであるすなわち、それらは大腸癌患者と対照とで試料に相当の違いがあり、かつ/または、対照と大腸癌とを区別するバイオマーカーの組み合わせパネルで同定されたものである。統計的評価およびパネルバイオマーカーのモデル化対照と大腸癌患者とを最もよく分けるバイオマーカーの組み合わせを見出すために、オーバーフィッティングを避けるため対数尤度にペナルティを課したベイズ情報量基準を使用した前進変数選択法を適用した。独立したデータセットに対するバイオマーカーパネルのパフォーマンスの見込みを推定するために、n分割]またはリーブ-ワン-アウトleave-one-out交差確認を行った。この手順では、全体のモデルフィッティングアルゴリズムを残りのオブザベーションに適用しながら、1度に1つのオブザベーションを排除した。得られたモデルを、その後、排除されたオブザベーションが一例となる確率を推定するために使用した。データセットの各オブザベーションについてこれを繰り返した。このように、各オブザベーションを、モデル構築アルゴリズムの独立した検査として順に行った。それぞれが独立して予測された症例確率を有する症例と対照からなる得られたデータセットは、その後、オリジナルのモデルと比較することができる。多数のバイオマーカーから選択し、それらに適切な重み付けをする能力によって、ROC曲線上の目的の領域におけるパフォーマンスを最適化する探索ストラテジーが可能になる。特異度が低いことの代償は、多数の不必要な大腸内視鏡検査である。調査3では、バイアスを避けるために、プレート内でのブロックランダム化を行って、48種の可能性のあるバイオマーカーを評価し、大腸癌バイオマーカーの候補パネルを選択した。この48種のリストから、42種のみが測定可能なレベルを示した。t検定で評価すると、個々には、14種のバイオマーカーが、対照とCRCとで有意の差を示したIGFII、IGFBP2、IL-8、IL-6、MMP-1、MMP-7、s90/Mac2BP、M2PK、EpCam、TIMP-1血清および血漿、M65、OPN、TGFβ1、VEGFpan。予想されたように、単独では、バイオマーカーとして有用とされる十分な感度または特異度を有するものはなかった示さず。しかしながら、対数値の使用など、多様なモデル化ストラテジーを使用すると、特に初期から後期の病気で、FOBTのパフォーマンスを超える数種類の異なるバイオマーカーのパネルが見出された。図1に、IL8、血清、IL-13血清、EpCAM血漿、M2PK血漿、IGFBP2血清およびMac2BP血清を含み、交差確認を行って独立した試料に対するパフォーマンスを予測した7種のバイオマーカーパネルの結果を示す。少なくとも概念的には、で表される、この7種のバイオマーカーモデルは、高特異度で良好なパフォーマンスを示し、交差確認において頑強である。血漿中のこのバイオマーカーの組み合わせに対して最良のモデルを与えると推定される係数を表4に示す。パフォーマンス統計を表5に示す。このパフォーマンスはFOBTに付された値感度65.8、特異度95を超えているMorikawaetal.,2005。このモデルをまた、別に、大腸癌の各病期デュークスA、B、C、Dの患者に適用したところ、各病期で同等の良好なパフォーマンスを示した図2。AUCは0.88~0.93であり、大腸癌の全ての病期をほぼ等しく良好に区別できた。このモデルは、病期Cに対して特異度90で最も高い感度90を示し、病期Bに対して特異度90で最も低い感度73を示す表6。調査4調査3の再測定とも称する調査4では、調査3と同じコホートで10種のバイオマーカーを再測定した。96人の大腸癌患者および50人の正常な被験体対照群から血液を採取した。この調査では、10種のバイオマーカー、すなわち、IGFBP2、IL8、IL13、Mac2BP、M2PK、Dkk3、EpCam、TGFベータ1、TIMP-1、MIP1ベータに焦点を当てた。前述したように分析を行った。各バイオマーカーの血清および血漿中のレベルを共に測定し、対照の値と比較した。ペア2種のマーカーでモデル化したとき、全部で5組のペア上記10種のバイオマーカーのリストから選択された、可能な45組の組み合わせの中からが95の特異度で52超の感度を有することが示された。表7および図3を参照されたい。指定した3~10種のバイオマーカーの組み合わせを解析する場合、968の可能な組み合わせがある。3~10種のバイオマーカーの968の組み合わせは、3種のマーカーからなる120の組み合わせ;4種のマーカーからなる210の組み合わせ;5種のマーカーからなる252の組み合わせ;6種のマーカーからなる210の組み合わせ;7種のマーカーからなる120の組み合わせ;8種のマーカーからなる45の組み合わせ;9種のマーカーの10からなる組み合わせ;および10種のバイオマーカー全てを含む1つの組み合わせからなる。線形ロジスティックモデルを使用してそれらをモデル化し、その後、10分割交差確認により検査したところ、968の組み合わせの約半分が、95の特異度で50の感度を有していた。3種のバイオマーカーの組み合わせに対する結果である図4を参照されたい。これらの組み合わせの半分超は、90の特異度および50の感度を有するであろう。図5に、3~10種のバイオマーカーの可能な全ての組み合わせに基づく、可能な全968のモデルの検査について、485本全てのアウトオブサンプル10分割交差確認の推定ROC曲線を示す。各水平セグメントが1つの対照を、各垂直セグメントが1つの症例を表しているために、485本のROC曲線の個々のセグメントの多くが一致していることに注意されたい。この場合、50.1の組み合わせで、感度50、特異度95を超えている。最良の推定アウトオブサンプルパフォーマンスは特異度95で感度76である。交差確認を繰り返すと、異なるセットのモデルを選択することになる―任意の1つの組み合わせの感度は、ランダムサンプリングのために、特異度95で10の変動があり得る-であろうが、しかし有用な有用なスクリーニング検査として類似の割合が得られるであろう。個々のモデルを厳密に検証するには、実験の繰り返しと大きなサイズの試料が必要である。図6に、感度50、特異度95を有する485の組み合わせ中、所与の任意のバイオマーカーを含むものの数を示す。最高値では、選択された432の有用な組み合わせが、M2PKを含む。最低値では、選択された227の有用な組み合わせが、MIP1ベータを含む。有用なモデルにおける10種全てのマーカーのこの高い数値は、これら10種のバイオマーカーの選択の統一性と自己相補性を示している。図7~図11は、試料が血漿または血清群のいずれかからのものであるモデルを含む、5種および7種のバイオマーカーの組み合わせに対する最後の調査調査4結果のいくつかを示す。図11は、病気の進行の異なるステージで、3種のバイオマーカーDKK-3、M2PKおよびIGFBP2を選択することが有効であることを示している。データは、病期Aで3種のマーカーを使用すれば、検査が、特異度95でなお、病気の後期で達成される感度79に匹敵する高い感度64を達成するであろうことを示している。すなわち、3種のバイオマーカーパネルは、病気の初期の状態を見つけ出し、早期検出を可能にするであろう。表8~16に、各種バイオマーカーパネルセットの各種組み合わせの結果を示す。使用した線形回帰や、コホート対照および試料起源、分析キット手法などの他の因子に応じて、実際の図またはマーカーの順序に変動があり得る。それにもかかわらず、これらの組み合わせの多くは、病気進行の任意のステージでの大腸癌の診断または検出に有用となるよう、高特異度で良好な感度を達成するであろう。当業者であれば、広く記載された発明の範囲から逸脱することなく、特定の実施形態に示された発明に、多くの変更および/または修正を加え得ることは認識していよう。したがって、ここに示した実施形態は、あらゆる点において説明のためのものであって、限定するためのものではないと考えられるべきである。本明細書で説明および/または参照した全ての刊行物は、その全体が本明細書に組み込まれる。本出願は、オーストラリア特許出願第2010903140号明細書に基づく優先権を主張するものであって、その全内容は参照により本明細書に組み込まれる。本明細書に含まれている文献、法令、材料、デバイス、記事などについての説明は、単に本発明の背景を提供するためのものである。それが本願の各請求項の優先日の前に存在していたからといって、それらの事項の一部または全部が、先行技術の基礎の一部を形成するか、または本発明に関連する分野において共通の一般的知識であったということを認めたと受け取られるべきではない。参考文献AndersonandHunter2006MolCellProteomics,5:573-588.CancerinAustralia,anoverview2008AIHWAustralianInstituteofHealthandWelfareAACRAustralasianAssociationofCancerRegistries,Cancerseriesno.46,Cat.No:CAN42,Canberra:AIHW.Etzionietal.2003NatRevCancer,3:243-252.Hundtetal.2007CancerEpidemiolBiomarkersPrev,16:1935-1953.Kimmel1987MethodsEnzymol,152:507-511.Kwohetal.1989ProcNatlAcadSciUSA.86:1173-1177.Levin2004Gastroenterology,127:1841-1844.Lieberman2010Gastroenterology,138:2115-2126.Morikawaetal.2005Gastroenterology,129:422-428.Notomietal.2000NucleicAcidsRes.28:E63.Tonus2006WorldJGastroenterol,12:7007-7011.WahlandBerger1987MethodsEnzymol,152:399-407.Walkeretal.1992aProcNatlAcadSciUSA.89:392-396.Walkeretal.1992bNucleicAcidsRes.20:1691-1696."