個人から得られた試料について、miR126、miR223及びmiR197からなる群より選ばれる、又はmiR126、miR24及びmiR197からなる群より選ばれる少なくとも2種のマイクロRNAのレベルを測定することを含む、心血管障害を予測及び/又は診断する方法。imiR126及びmiR223;又は、iimiR126及びmiR24のレベルを測定する、請求項1に記載の方法。miR126及びmiR223のレベルを測定する、請求項1に記載の方法。miR197のレベルをさらに測定する、請求項2又は3に記載の方法。個人から得られた試料について、次のマイクロRNA:miR15a、miR126、miR223、miR320及びmiR283pのレベルを測定することを含む、個人が糖尿病を有するかどうかを決定する方法。個人から得られた試料について、次のマイクロRNA:miR15a、miR29b、miR126、miR223及びmiR283pのレベルを測定することを含む、糖尿病を予測する方法。さらに、次のマイクロRNA:miR20b、miR21、miR24、miR29b、miR191、miR197、miR486及びmiR150のうち1種以上のレベルを測定することを含む、請求項5に記載の方法。試料が組織試料、血液又は血漿である、請求項1~7のいずれか1項に記載の方法。試料が血漿である、請求項8に記載の方法。miR15a、miR126、miR223及びmiR320が低レベルであり、並びにmiR283pが高レベルであることより、個人が糖尿病を有することを決定する、請求項5に記載の方法。miR15a、miR126、miR223及びmiR320が低レベルであり、並びにmiR283pが高レベルであり、並びにmiR20b、miR21、miR24、miR29b、miR191、miR197、miR486及びmiR150のうち1種以上が低レベルであることより、個人が糖尿病を有することを決定する、請求項7に記載の方法。糖尿病の陽性予測が、miR15a、miR29b、miR126及びmiR223が低レベルであり、並びにmiR283pが高レベルであることより与えられる、請求項6に記載の方法。糖尿病が2型糖尿病である、請求項5又は6に記載の方法。下記のマイクロRNAのうち少なくとも2種のレベルを検出するセンサー:imiR126、miR223及びmiR197;又は、iimiR126、miR24及びmiR197。次のマイクロRNA:miR15a、miR126、miR223、miR320及びmiR283pのレベルを検出するセンサー。次のマイクロRNA:miR15a、miR29b、miR126、miR223及びmiR283pのレベルを検出するセンサー。さらに、次のマイクロRNA:miR20b、miR21、miR24、miR29b、miR191、miR197、miR486及びmiR150のうち1種以上のレベルを検出する、請求項15に記載のセンサー。下記のマイクロRNAのうち少なくとも2種のレベルを検出するための試薬を含むキット:imiR126、miR223及びmiR197;又はiimiR126、miR24及びmiR197。次のマイクロRNA:miR15a、miR126、miR223、miR320及びmiR283pのレベルを検出するための試薬を含むキット。次のマイクロRNA:miR15a、miR29b、miR126、miR223及びmiR283pのレベルを検出するための試薬を含むキット。さらに、次のマイクロRNA:miR20b、miR21、miR24、miR29b、miR191、miR197、miR486及びmiR150のうち1種以上のレベルを検出するための試薬を含む、請求項19に記載のキット。RTPCRによりマイクロRNAのレベルを検出するための試薬を含む、請求項18~21のいずれか1項に記載のキット。個人から得られた試料について、マイクロRNA:miR126のレベルを測定することを含む、血管障害を予測又は診断する方法。2型糖尿病DMは心血管疾患の主要な危険因子のひとつであり、内皮機能不全並びに微小血管性及び大血管性の合併症に至るNathanDMLongtermcomplicationsofdiabetesmellitusNEnglJMed1993Jun10328167685、FrankelDSetalCirculation2008Dec911825339。しかしながら血漿miRNAの系統的解析は、いまだ行われていない。本発明の第1の態様によれば、個人から得られた試料について、miR126、miR223及びmiR197からなる群より選ばれる少なくとも2種のマイクロRNA、又はmiR126、miR24及びmiR197からなる群より選ばれる少なくとも2種のマイクロRNAのレベルを測定することを含む、心血管障害を予測及び/又は診断する方法を提供する。miR126のレベルは、心血管障害、特に心筋梗塞を有する個人で高いことが分かった。miR223、miR24及びmiR197のレベルは、心血管障害、特に心筋梗塞を有する個人で低いことが分かった。上記の測定を行うことにより、個人が心血管障害を有するか又は発症する可能性があるかどうかを、高い特異性と感度をもって決定することが可能であることが分かった。特異性とは、この方法において、そのように同定された真の陰性心血管障害を有さない又は発症する可能性がない個人の比率として定義される。感度とは、この方法において、そのように同定された真の陽性心血管障害を有する又は発症する可能性がある個人の比率として定義される。本方法は、3種のバイオマーカーを使用して比較的容易に行うことのできる高精度の検査を提供する。本明細書において使用される心血管障害という用語は当業者には周知である。好ましくは、この用語は、冠動脈アテローム性動脈硬化症;肺アテローム性動脈硬化症や高血圧症などの肺血管障害などの冠血管障害を含む。特に好ましくは、心血管障害は心筋梗塞である。心血管障害は糖尿病に関連していてもよく又は関連していなくてもよい。本発明の第1の態様によると、本方法は、心血管障害を有する患者が効果的に治療されているかどうかを確定することにも使用することができる。本発明の第1の態様による方法は、個人から得られた試料について実行される。この試料は、上記のマイクロRNAを測定することのできる任意の適切な試料でよい。好ましくは、試料は、血液、血清、血漿若しくは他の血液画分、又は組織試料である。もっとも好ましくは、試料は血漿試料である。miR24は当業者に周知の標準用語である。特にヒト型miR24の配列は、受入番号NR0294961、バージョンGI:262205676で、NCBIタンパク質データベースから得られる。miR126は、当業者に周知の標準用語である。特に、ヒト型miR126の配列は、受入番号NC0296951、バージョンGI:262205369で、NCBIタンパク質データベースから得られる。miR197は、当業者に周知の標準用語である。特に、ヒト型miR197の配列は、受入番号NC0295831、バージョンGI:262206094で、NCBIタンパク質データベースから得られる。miR223は、当業者に周知の標準用語である。特に、ヒト型miR223の配列は、受入番号NC0296371、バージョンGI:262206350で、NCBIタンパク質データベースから得られる。誤解を避けるために、上記のマーカーの特異的配列は、本出願の優先日においてデータベースにあるバージョンで定義される。マーカーの特異的配列は代表的なものである。当業者であれば、ヒト個体群には多型変異体が存在すること、また、そのような多型変異体の同定は、当業者にとって標準的な技法であることを理解する。マイクロRNAのレベルを測定する方法は、ノーザンブロッティング、マイクロRNAアレイ、リアルタイムRTPCR法、次世代シークエンシング、ディファレンシャルディスプレー法、RNA干渉法、RNaseプロテクション法などを含めて多数ある。このような方法は、当業者に周知である例えば、AchetalBMCBiotechnology8692008を参照。好ましくは、マイクロRNAのレベルは、リアルタイムRTPCR法を用いて測定される。上記で示されたマーカーのレベルが正常以上高い/増加しているかどうか又は正常未満低い/減少しているかどうかを決定するため、心血管障害を有さない個人の適切な母集団の正常値を測定する。適切な母集団は、例えば、食事、生活習慣、年齢、民族的背景、又はマーカーの正常値に影響し得るその他の特性に基づいて定義される。正常値が分かれば、測定値を比較することができ、標準的統計的方法を用いて有意差が決定される。測定値と正常値との間に実質的な相違すなわち、統計的な有意差がある場合、そのレベルが測定された個人は、心血管障害を有している又は心血管障害を発症する危険があると見なされる。本発明の第1の態様による方法は、心血管障害を有する個人を特定する他に、心血管障害治療の有効性を決定する。従ってこの方法は、心血管障害の正確な同定を確実にし、また、治療の有効性を監視することに使用することができる。またこの方法は、心血管障害を発症する可能性がある個人を特定する。従ってこの方法は、食事や生活習慣の変更の他に、医療介入などの取るべき予防処置を可能にする。好ましくは、本発明の第1の態様による方法は、個人から得られた試料について、imiR126及びmiR223;又は、iimiR126及びmiR24のレベルを測定することを含む。好ましくは、miR197のレベルも測定される。さらに好ましくは、本方法は、個人から得られた試料について、miR126及びmiR223のレベルを測定することを含む。好ましくは、miR197のレベルを測定してもよい。また本発明は、下記のマイクロRNAのうち少なくとも2種のレベルを検出するセンサーを提供する:imiR126、miR223及びmiR197;又は、iimiR126、miR24及びmiR197。好ましくは、本センサーは、imiR126及びmiR223;又は、iimiR126及びmiR24のレベルの検出用である。好ましくは、miR197のレベルも本センサーにより測定される。マイクロRNAのレベルを測定するのに適したセンサーは当業者に周知であり、マイクロアレイを含む。センサーは、通常、センサー表面に固着させた、検出されるマイクロRNAに特異的な1種以上の核酸プローブを含む。これにより、核酸プローブによるマイクロRNAの検出が可能となる。また本発明は、下記のマイクロRNAのうち少なくとも2種のレベルを検出するための試薬を含むキットを提供する:imiR126、miR223及びmiR197;又はiimiR126、miR24及びmiR197。好ましくは、本キットは、imiR126及びmiR223;又は、iimiR126及びmiR24のレベルを検出するための試薬を含む。好ましくは、miR197のレベルも本キットにより検出される。本発明のキットは、RTPCRによりマイクロRNAのレベルを検出するための試薬を含んでもよい。次に本発明を、以下の図を参照して実施例として説明する。材料と方法研究被験者ブルーニコBruneck調査は地域住民をベースにした前向きの調査であり、最初はアテローム性動脈硬化症の疫学及び発症機序を調査するために計画され、後には糖尿病を含むすべての主要なヒト疾患を研究するために拡大されたKiechlSetalNEnglJMed2002Jul1834718592、BonoraEetalDiabetes2004Jul5317829、KiechlSetalCirculation2007Jul2411638591、KiechlSetalArteriosclerThrombVascBiol2007Aug27178895、TsimikasSetalEurHeartJ2009Jan3010715。1990年のベースライン評価で、調査対象母集団は、ブルーニコボルツァーノ自治県、イタリアのすべての住民について、40~79歳40歳代~70歳代の各10年代について女性125名及び男性125名の性別及び年齢で層化抽出された。計936が参加し、919例の被験者についてデータ評価が完了した。1990年及び1995年の再評価最初の5年の間に、ある部分集団の63名が死亡又は引っ越した。残りの母集団において、追跡調査は965n822が完了した。RNA抽出は、822名の1995年追跡調査の一環として採取された血液検体から行われた。2000年及び2005年の追跡調査は、臨床評価項目については100が完了し、また反復臨床検査については90が完了した。ブルーニコ調査の手順は適切な倫理委員会により承認され、すべての研究被験者は、試験に参加する前に同意書を提出した。病歴と検査各被験者について喫煙状態を評価した。習慣的なアルコール消費は、グラム/日を単位として数値化した。高血圧は、140/90mmHg以上の血圧3回測定の平均又は降圧薬の使用として定義した。肥満度指数は、体重割る身長の二乗kg/m2で算出した。腹囲及び腰囲05cm単位は、それぞれ臍及び大転子の位置でプラスチックテープ計測器により測定し、腹囲対腰囲率WHRを算出した。社会経済的地位は、世帯の最高所得者の職業的地位及び教育水準に関する情報に基づき、3種のカテゴリー尺度低、中、高で評価した。DMの家族歴は一等親血縁者を指す。身体活動はベッケアBaeckeスコアスポーツ活動指標BaeckeJAetalAmJClinNutr1982Nov3693642により数値化した。検査方法血液試料は、一晩絶食後及び12時間の禁煙後に採取した。既知のDMを持たないすべての被験者に対して75gの経口糖負荷OGTTを行い、耐糖能を証明するため120分後に血液試料を採取した。高密度リポタンパク質HDLコレステロールは酵素的に測定したCHODPAP法、メルク社;CV22~24。低密度リポタンパク質LDLコレステロールはフリーデバルトFriedewaldの計算式により算出したが、トリグリセライドが452mmol/Lで、直接測定した被験者を除いた。炎症マーカー及びその他のすべての検査値は、既に詳述されたようにKiechlSetalNEnglJMed2002Jul1834718592、BonoraEetalDiabetes2004Jul5317829、KiechlSetalCirculation2007Jul2411638591、KiechlSetalArteriosclerThrombVascBiol2007Aug27178895、TsimikasSetalEurHeartJ2009Jan3010715、標準法により評価した。糖尿病の確認DMの存在は、1995年に世界保健機関の診断基準BonoraEetalDiabetes2004Jul5317829に従って、すなわち、空腹時血糖が7mmolL126mgdl以上である場合、若しくは2時間OGTTグルコースが111mmol/L200mg/dl以上である場合、又は被験者がこの疾患の臨床診断を受けている場合に確定された。その後の10年間の追跡調査期間中、DMの偶発症例は、2000年と2005年とに入手されなかった2時間グルコースレベルを除き、同一の診断基準によって確定された。自己申告されたDM状態は、被験者を担当する一般開業医の医療記録とブルーニコ病院のファイルを精査することにより義務的に確認された。DMの自己申告症例は、有効な確認なしには受理されなかった。肥満マウスすべての動物実験は、実験動物の利用と保護に対する施設委員会により承認された手続きに従って行われた。糖尿病患者において同定されたmiRNAプロファイルが高血糖動物にも適用されるかどうかを確定するため、本発明者らは肥満マウスの血漿中濃度を定量化した。この目的のため、8~12週齢のLepobマウスob/obとして既知n6をジャクソン研究所から購入した。C57BL6Jマウスn6を対照として使用した。各マウスより計1mLの血液を採取し、1200gで4°C、20分間の遠心分離により血漿を分離した。血漿試料は一定分量とし、-80°Cで保存した。血漿よりRNAの単離全RNAは、miRNeasyキットキアゲン社を使用し、製造者推奨に従って調製した。簡単に説明すれば、200μLの血漿をエッペンドルフチューブに移し、700μLのQIAzol試薬と十分に混合した。室温で短時間放置した後、140μLのクロロホルムを添加し、溶液を激しく混合した。次に、この試料を4°C、12000rpmで15分間遠心分離した。上層の水相を新たなチューブに注意深く移し、15倍量のエタノールを添加した。次に試料を直接カラムに添加し、その会社の手順に従って洗浄した。全RNAは25μLのヌクレアーゼフリー水で溶出させた。この溶出液25μLより、3μLのRNA溶液の固定量を、各逆転写反応への投入量として使用した。血中アポトーシス組織及びマイクロパーティクルよりRNAの単離血中微小胞を単離するため、糖尿病患者又は健常者の血漿試料を一緒にプールしプール当たり30検体、群あたり3プールを作成した。微小胞は、超遠心分離法により単離した。簡単に説明すれば、血漿試料を800gで10分間遠心分離して沈殿物を除去した後、上清を10600rpmで20分間遠心分離することによりアポトーシス組織を単離した。この沈渣はPBSに再懸濁した。上清を20500rpmで2時間さらに遠心分離し、マイクロパーティクルを単離した。沈渣となったマイクロパーティクルはPBSに再懸濁し、残りの上清を微小胞除去血漿と見なした。全RNAは上記のようにmiRNeasyキットを使用して単離した。逆転写と前置増幅個人の血漿試料の特異的miRNAレベルを評価するため、前記溶出液25μLより、3μLのRNA溶液の固定量を、各逆転写RT反応への投入量として使用した。RT反応と前置増幅手順はその会社の推奨に従って準備し、上記のように実施した。RTPCR及び前置増幅産物は-20°Cで保存した。miRNAは、アプライドバイオシステムズ社のMegaplexプライマープールヒトプールAv21及びBv20を使用して逆転写した。プールAは377種のヒトmiRNAの定量を可能とし、さらに290種のmiRNAは、プールBを使用して評価した。それぞれのアレイは、データ正規化のため、3種の内在性対照及び陰性対照を含んだ。RT反応は、その会社の推奨に従って実施した08μLのプールされたプライマーを、dTTPを含む02μLの100mMdNTPデオキシヌクレオチド三リン酸、08μLの10×逆転写緩衝液、09μLのMgCl225mM、15μLのMultiscribe逆転写酵素、及び01μLのRNAsin20U/μLと混合し、75μLの最終量とした。。RTPCR反応は次の通りに設定した:Veritiサーマルサイクラーアプライドバイオシステムズ社を用い、16°Cで2分間、42°Cで1分間及び50°Cで1秒間のサイクルを40回行った後、85°Cで5分間温置した。RT反応産物はMegaplexプリアンププライマープライマーAv21及びBv20を用いてさらに増幅した。RT産物の25μLの分割量を、125μLの前置増幅マスターミックス2×及び25μLのMegaplexプリアンププライマー10×と混合し、25μLの最終量とした。前置増幅反応は、試料を95°Cで10分間加熱し、次に、95°Cで15秒間及び60°Cで4分間のサイクルを12回続けることにより行った。最終的に、試料を95°Cで10分間加熱し、酵素不活化を確実にした。前置増幅反応産物は希釈して100μLの最終量とし、-20°Cで保存した。タックマンTaqmanmiRNAアレイ血漿試料中のmiRNAの発現プロファイルは、ヒトタックマンmiRNAアレイA及びBアプライドバイオシステムズ社を用いて測定した。PCR反応は、450μLのタックマンユニバーサルPCRマスターミックスNoAmpEraseUNG2×及び9μLの希釈した前置増幅産物を使用し、900μLの最終量で行った。100μLのPCRミックスをタックマンmiRNAアレイの各ポートに分注した。次に流体カードを遠心分離し、機械的に密封した。qPCRは、製造者の推奨プログラムを使用し、アプライドバイオシステムズ社7900HTサーマルサイクラーで行った。結果の詳細分析は、リアルタイムStatminerソフトウェアIntegromics社を用いて行った。タックマンqPCRアッセイタックマンmiRNAアッセイは、個々のmiRNA発現を評価するために使用した。05μLの希釈した前置増幅産物を、025μLのタックマンmiRNAアッセイ20×アプライドバイオシステムズ社及び25μLのタックマンユニバーサルPCRマスターミックスNoAmpEraseUNG2×と混合し、5μLの最終量とした。qPCRは、アプライドバイオシステムズ社7900HTサーマルサイクラーで、95°Cで10分間行ったのち、95°Cで15秒間及び60°Cで1分間のサイクルを40回行った。すべての試料について2回実行し、SDS22ソフトウェアアプライドバイオシステムズ社を用いて、miR454及びRNU6bに対して標準化した。感度分析については、PCR効率に対するmiRNAレベルを、LinRegPCRソフトウェアKiechlSetalNEnglJMed2002Jul1834718592を用いて補正した。内皮細胞培養と微小胞の単離ヒト臍帯静脈内皮細胞HUVECはCambrex社より購入し、1ng/mL内皮細胞成長因子シグマ社、3μg/mLウシ神経組織由来内皮増殖サプリメントシグマ社、10U/mLヘパリン、125μgmLチミジン、5ウシ胎児血清並びに100μg/mLペニシリン及びストレプトマイシンを補充したM199培地中で、ゼラチンコートフラスコで培養した。高グルコース25mMに曝露したHUVECは、完全培地中で6日間培養した。対照5mMグルコースとして、HUVECを、浸透圧ストレスを排除するためマンニトールを補充した完全培地で培養した。第5日に細胞を計数し、同数の細胞をT75フラスコに播種してさらに1日間培養した。次に、細胞に血清と増殖因子を24時間与えず、前述のようにProkopiMetalBlood2009Jul1611472332、アポトーシス組織とマイクロパーティクルを単離した。簡単に説明すれば、培養上清を回収し、800gで10分間遠心分離して細胞片を除去し、細胞はQIAzol試薬T75フラスコ当たり1mLで溶解した。溶解物はmiRNA発現研究まで-20°Cで保存した。次にアポトーシス組織を、上清を10600rpmで20分間遠心分離することにより単離した。沈渣はPBST75当たり500μLのPBSに再懸濁し、-80°Cで保存した。上清はさらに20500rpmで2時間遠心分離し、内皮細胞から遊離したマイクロパーティクルを単離した。マイクロパーティクルもまたPBST75当たり500μLのPBSに再懸濁し、-80°Cで保存した。全RNAは、PBS中のアポトーシス組織200μLから、上記のようにmiRNeasyキットを用いて単離した。全RNAは25μLのヌクレアーゼフリー水で溶出した。RNAはナノドロップNanoDrop分光光度計を用いて定量化し、全RNAの20ngを逆転写に使用した。miRNA共発現ネットワーク推測と解析miRNA発現プロファイルの類似性は、可能なすべてのmiRNA組み合わせ間で、ピアソン相関係数PCC又は背景尤度関連性CLRを用いて調べたRamakersCetalNeurosciLett2003Mar13339626。所定の閾値を超える依存関係を維持する組み合わせは、方向づけのない加重ネットワークの形式で表し、結節点はmiRNAとリンク接線に相当する。PCCは主要点miRNA間の直線関係を評価する方法であるが、CLRは相互情報計量に依存し、直線性を前提としないのでRoulstonMPhysicaD1997626、SlonimNetalProcNatlAcadSciUSA2005Dec2010218297302、他の方法では見逃す可能性のある生物学的関係を検出するある程度の柔軟性を有する。PCCは、発現アレイのスループットの高い空間から、miRNAが発現された類似性のクラスターを検出するために用いたが、CLRは、qPCRで検証された規則的に関連したすべてのmiRNAプロファイルを同定するために用いた。PCCとCLRは時として同様の結果を与えるが、CLRは検証されたmiRNAに対して選択した。その理由は、CLRがmiRNA発現の非線型動態に対してPCCより鋭敏であり、また、生物学的に意味のある関係の同定において他のネットワーク推測法例えばARACNEよりも格段に優れているFaithJJetalPLoSBiol2007Jan5e8、BansaletalMolSystBiol2007378ためである。PCC閾値は、miRNA共発現ネットワークが、生物を含むほとんどの実在のネットワークの特徴であるスケールフリー構造BarabasiALScience2009Jul243254123を獲得し始める点に設定した。CLR閾値は、13種のすべてのmiRNAがネットワーク中に表れるが、miRNA間のリンクができるだけ少数であることを保ち続けるように選択した。トポロジー解析プレスクリーニングの間に、miRNAを、網羅的miRNA共発現ネットワークにおけるトポロジー及び個々の高発現又は低発現に基づいて詳しく調べた。各miRNAについて、結節度、クラスター化係数及び固有ベクトル中心度を含むトポロジーパラメータを体系的に算出した。結節度は、所定のmiRNAに結合される接線の総数として定義される。クラスター化係数は、miRNAが共にクラスター形成する傾向の程度である。固有ベクトル中心度は、特定のmiRNAが、ネットワークの中でそれ自身重要である他のmiRNAと強く関連し合うという場合に、その特定のmiRNAがより大きな値を受けるというようなmiRNA重要度の評価基準である。ネットワーククラスター形成miRNA共発現ネットワークのモジュール構造は、マルコフMarkovクラスター化MCLアルゴリズムvanDongenSGraphclusteringbyflowsimulation2000を用いて同定した。これは、グラフ流動シミュレーションに基づく効率的、教師なし、かつ高精度のグラフクラスター化方法であるEnrightAJetalNucleicAcidsRes2002Apr130157584。MCLの明らかな長所は、偽陰性接線存在下での不正確なクラスター化帰属を回避することができる能力である。これは、MCLが、局所区域における高次の結合性を共有し、かつ単なる一対連結ではないmiRNAに基づくクラスターを見出すという事実に起因する。特徴選択、主成分分析、及び分類検証されたmiRNAの予測重要性は、10000ある決定樹の全体に対してブートストラップ集合を用いて算出した。各miRNAプロファイルには、対照、偶発糖尿病及び一般的糖尿病の種類をいかにうまく区別することができるかに基づいて特徴重要度値を割り当てた。次に、対照、偶発糖尿病及び一般的糖尿病のコホートが区別され得るかどうかを決めるため主成分分析PCAを用いた。PCAは、データをデータの大部分の変化を説明する2種以上の無相関成分に減らす手法である。PCAの識別力は、教師あり学習法であるサポートベクターマシンSVMアルゴリズムを用いて数値化した。SVMは、無作為に選択されたデータの半分について教育され、残りのサンプルについて検証される。この手順を10回繰り返し、最終的な修正分類比率を、すべてのSVM反復の平均として示した。分類はSVMに限定されず、当業者によく知られている他の機械学習方法を用いて、同等な精度をもって実施してもよい。検体採取戦略と統計解析最初のマイクロアレイスクリーニングのため、5名のDM患者ブルーニコ調査における80名の糖尿病患者から無作為に選んだそれぞれから得た血漿の2プール、並びに年齢、性別、危険因子プロファイルLDL、喫煙、高血圧及びアテローム性動脈硬化症状態が同一の対照者から得た血漿の6プールを用いた。マイクロアレイで同定した30種の候補miRNAのqPCR及びmiRNA共発現ネットワーク推測は、糖尿病患者並びに糖尿病患者と年齢及び性別が一致する健常者対照のそれぞれ15サンプルの2群について行った。より大規模なコホートにおけるqPCRは、DMと相関性を示す13種のmiRNAに対して行った。タックマンTaqmanアッセイは、aブルーニココホート1995年、n80における糖尿病患者すべて、b1995~2005年の間にDMを発症した患者19名、及びc空腹時血糖値が61mmol/L110mg/dL未満、2時間値血糖が77mmol/L140mg/dL未満かつDM病歴のない、年齢及び性別が同一の80名及び19名の対応する対照者の試料につき2回実施した。数個の適切な対応については、すべてについて昇順に番号を付け、コンピューターによる乱数発生器を用いて1つを選択した。最終的に、822名の個人全員についてmiR126を測定した。一般に認められた基準がないため、すべてのqPCRデータは未補正Ct値のままで解析し、核内低分子RNAであり、次の基準:すなわち、すべての試料で検出される、発現レベルのばらつきが少ない、及びDM状態と無関係、を満たすmiR454とRNU6bに標準化した。さらに、miR454発現プロファイルは、他のmiRNAとほとんど相関性を示さず、血漿中の複雑なmiRNAネットワークの共発現モジュールの外側に位置した図1。データは、SPSSバージョン150及びSTATAバージョン10ソフトウェアパッケージを用いて解析した。連続型変数は、平均±SD又は中央値四分位範囲、及び数字と百分率の二値変数で示した。個々のmiRNAの倍変化は、前糖尿病症例と対照との各対応対を、miRNAの標準化された発現レベルで割ることにより算出した。倍変化の中央値は図中に示される。一般的又は偶発糖尿病患者と、適合した対照の対応群との間のmiRNAレベルの差異は、正確にP値を計算しながら、関連サンプルについてノンパラメトリックウイルコクソン検定を用いて分析した。生活様式及びDMに関連する他の変項の潜在的な交絡効果を説明するため、及び相互作用を分析するため、発明者らはさらに、自然対数変換したmiRNAの発現レベルモデル当たり1つ及び次の変項:すなわち社会的地位、DMの家族歴、肥満度指数、腹囲対腰囲率、喫煙状況、アルコール消費g/日、身体活動スポーツ指標及び高感度C反応性タンパク質についての対応データのロジスティック回帰分析を行った。モデル構築の詳細は、Hosmer及びLemeshowにより説明されたHosmerDWLSAppliedLogisticRegression2000。miRNAと上記変項並びに年齢及び性別との間の一次相互作用は、適切な相互作用項を含めることにより算出した。これらの項のどれも統計的有意差をもたらさなかった。示されたすべてのP値は両側である。結果網羅的miRNAプロファイリング最初のスクリーニングでは、754種の小さなノンコーディングRNAを対象とするヒトタックマンTaqmanmiRNAアレイカードAv21及びカードBv20、アプライドバイオシステムズ社を、2種は糖尿病患者で構成され、また6種は適切な対照方法を参照で構成された8種のプールされたサンプルに適用した。Ct値が36未満である148種のmiRNAのうち130種のmiRNAが流体カードAを用いて検出されたので、さらなるすべての分析はこのデータセットに集中し、その結果、DM患者において特異的に発現した30種の血漿miRNAが同定された結果は示さず。miRNAネットワーク解析ネットワークトポロジーを用いたマーカー選択は、個々の高発現又は低発現の評価より再現性があるのでChuangHYLeeELiuYTLeeDIdekerTMolSystBiol20073140、特異的に発現した30種のmiRNAを、miRNA共発現ネットワークにおけるそれらの局在性に基づいて試料採取した。miRNA共発現ネットワークは、大まかに連結された多くの結節点と結び付けられた少数のハブ多くの生物学的ネットワークの特徴が大半を占める。miRNAネットワークは、120種のmiRNA結節点と1020本の共発現リンク接線からなる結果は示さず。ネットワークの中では、特異的に発現した30種のmiRNAがトポロジー的に重要であった図1A。したがって、発現変化と異なった中心度が生物学的重要性の指標となり得ると仮定した。疾患関連結節点が生物学的ネットワークに対して重要であるのか又は重要ではないのかはまだ不明確であったので、本発明者らは、結節度値、クラスター化係数値及び固有ベクトル中心度値が極端なスペクトルを示す、特異的に発現した30種のmiRNAのうち13種を選択した図1B。MiR454は、他のmiRNAの発現と相関性を示さず、またすべてのネットワークモジュールの外側に位置した唯一のmiRNAであった図1A。したがって、MiR454を追加の正規化対照として使用した。qPCRによる検証トポロジー的に独特な13種のmiRNAを、さらにqPCRにより定量化した。1995年の評価時に明らかなDMの患者すべてn80を、年齢及び性別が対応した対照と比較した。miR24、miR21、miR20b、miR15a、miR126、miR191、miR197、miR223、miR320、miR486、miR150及びmiR29bの血漿レベルは糖尿病患者で低かったが、miR283pはほとんどの場合高かった結果は示さず。RNU6bに対して標準化された9種のmiRNAは、糖尿病患者と対照との間で有意差を示し、また4種は、内皮のmiR126を含めて、多重比較を実施した後でも有意なままであったボンフェローニP値0000133図2。しかしながら、個々のmiRNAは相互に独立しておらず、広く相互に関連するため、ボンフェローニ補正はこの設定で過度に控えめである。多変量解析において、miR29bを除くすべてのmiRNAは、DMと有意に関連した11種は逆相関を示し、miR283pは正相関を示した。結果は示さず。別の実行では、miR126は、全部のブルーニココホートn822について定量化し、miR454に対して標準化した。ロジスティック回帰分析において、miR126は一般的糖尿病の重要な予測因子として再び明らかとなりオッズ比[95CI]、038[026-055];P272×10-7、この関連性は、多変数アプローチにおいても存続した。予想した通り、miRNAレベルは、DM患者及び対照被験者の両方の空腹時血糖値と逆相関しr-0191~-0335、miR29b及びmiR320を除き、それぞれp005、2時間血糖値r-0091~-0239及びHba1c濃度r-0093~-0312とはあまり一貫性がなかった。DMにおいて観察されたmiRNAの変動のほとんどは、8~12週齢の高血糖Lepobマウスの血漿試料において独立して再現することができた図2。偶発糖尿病とmiRNAネットワーク需要なことに、数種のmiRNAはDMの症状が現れる以前に既に変化していた。1995年には正常血糖であった計19名の被験者が、10年間の追跡調査期間中にDMを発症した1995~2005年、糖尿病の診断までの平均間隔793月。これらの被験者において、miR15a、miR29b、miR126及びmiR223のベースラインレベルは著しく低かったが、miR283pは対応する対照に比較して高かった図3。糖尿病におけるバイオマーカーとしてのmiRNAmiRNAが、一般的糖尿病又は偶発糖尿病を有する個人を健常人対照から正確に区別することができるかどうかを判定するため、本発明者らは、主成分分析PCAを行うことにより、miRNAの予測力を評価した。興味深いことに、最もスコアの高い5種のmiRNAmiR15a、miR126、miR320、miR223、miR283pが2つの主成分に減少した場合、サポートベクターマシンSVMは、91/9992の対照及び56/8070のDM症例を正確に分類した図4。健常人として分類された24例のDM症例は、空腹時血糖平均±SD、1200±286mg/dL対1472±550mg/dL、p0005及びHba1c平均±SD、603±075対666±154、p0016が著しく低いレベルであり、十分な治療を受けた糖尿病患者を表す。注目すべきは、偶発DMを有する10/1952の被験者は、疾患が明白になる前に、既に糖尿病と分類されていた。分類にさらにmiRNAを含めても、モデルの感度又は特異性は改善しなかった図4B。したがって、これら5種のmiRNAは、miRNAシグニチャーに基づく被験者の区別に対して最小必要要件であると見なすことができる。DMの診断手段として、miRNAの推定値は、背景尤度関連性を用いるmiRNAネットワークの推定によりさらに支持された。トポロジー的に、対照ネットワークは、DMネットワークよりさらに相互連結されておりそれぞれ、平均結節度39対28、より多くの中心性結節点を含んだそれぞれ、平均固有ベクトル中心度024対020図4。しかしながら、このmiRNAシグニチャーの可能性を評価するには、DM及び前糖尿病を有する患者の大規模で総合的な研究が必要である。内皮由来アポトーシス組織におけるmiRNA126とヒト血管疾患miRNAの中でDMに最も強く関連するものは、内皮特異的miR126であった。以前このmiRNAは、血管健全性、血管新生及び創傷修復を調節することが示されていたFishJEetalDevCell2008Aug1527284、WangSetalDevCell2008Aug1526171。miR126は微小胞の内皮細胞から遊離される。高血糖が内皮細胞からのmiR126遊離に影響するかどうかを判定するため、通常5mM及び高25mMグルコース濃度下で得られたHUVECのアポトーシス組織とマイクロパーティクルのmiRNAレベルを比較した。細胞miRNA濃度は変わらないままであったが、高グルコースは、内皮アポトーシス組織におけるmiR126含量を著しく減少させたのに対し図5A、miR24を除く他のmiRNAの排出には影響しなかった結果は示さず。インビボ実験と一致して、DM患者におけるmiR126レベルの減少は、血中アポトーシス組織に限定された図5B。最終的に、人口コホートから得られた証拠により、血漿中のmiR126の減少は、無症候性及び顕性末梢動脈障害と相関することが示唆された。詳細には、miR126は、下足関節上腕血圧比09、n77自然対数変換したmiR126の発現レベルの1-SD単位に対する非調整及び年齢/性別調整オッズ比[95CI]、051[039-067]P0001及び072[054-095]P0025及び初発症候性末梢動脈障害1995~2005年、n15自然対数変換したmiR126の発現レベルの1-SD単位に対する非調整及び年齢/性別調整ハザード比[95CI]、038[020072]P00032及び046[023093]P0030と関連していた。後の分析においては、ベースラインにおける症候性末梢動脈障害患者37名は除外した。考察本研究において本発明者らは、miR126の顕著な減少を含む、DM患者の特徴的な血漿miRNAシグニチャーの存在を示し、この背景において、miRNAの潜在的な予後的重要性に対する予備的証拠を与える。また本発明者らは、血漿中のmiR126の減少は、無症候性及び顕性末梢動脈障害と相関することを示す。DMにおける血漿miRNA血漿miRNAは膜質の微小胞に入っており、リボヌクレアーゼRNase分解より保護されている。これらの微小胞はさまざまな種類の細胞により放出されており、病態に依存して数、細胞起源及び組成が変化するVanWijkMJVanBavelESturkANieuwlandRCardiovascRes2003Aug15927787。累積する証拠により、微小胞は細胞活性化又はアポトーシスの結果として生じる副生成物であるだけではないという概念が支持される。それどころか、微小胞は細胞間伝達機構の新しい類型を構成する。DM患者並びにこれらの年齢及び性別が対応した対照における13種のmiRNA評価により、密接に相互連結されたネットワークを形成する、特徴的な血漿miRNAパターンが示された図1及び4。特に注目すべきことは、数種の血漿miRNAの調節解除はDMの兆候に先行するという知見である図3。これらの知見の臨床的関連は次の通りである;1miRNAはDMにおける主要な代謝経路の後成的制御に決定的に関与することが想定され、疾患の病態生理及び合併症に関する洞察を与えるこの点において、内皮miR126は、特に注目に値する、2miRNAプロファイルは、前糖尿病段階であっても、早期の疾患予知及び介入治療を可能にするバイオマーカーとして役立つ。バイオマーカーとしてのmiRNAプロファイルネットワークトポロジーの発現差異及び概念を用いて、本発明者らは、13種のmiRNAの発現を同定し、評価した。検討した13種のmiRNAのPCAでは、最もスコアの高い5種のmiRNAmiR15a、miR126、miR320、miR223、miR283pが、非冗長分類に対して必要かつ十分であることが示される。重要なことに、miRNAネットワークは、DMにより著しく影響を受けた。推測されたDMネットワークは、対照ネットワークと比較して、差別的に線で結ばれた。この知見は、健常人対照と比較した、白血病患者におけるmiRNAの再配線に関する最近の報告と一致するVoliniaSetalGenomeRes2010May2058999。トポロジー的に、対照ネットワークは、DMネットワークよりハブの除去に対して堅固であり結果は示さず、通常の状態での保護的トポロジーが示唆されたJeongHetalNature2001May3411412。miR126及び糖尿病大部分の血漿miRNAは広く発現しているが、miR126は内皮特異的と見なされており、miRNAの中で最も矛盾なくDMにより影響を受けると位置づけられる。全身性内皮機能不全はDMの既知の結果であり、血管合併症や異常な血管新生反応をもたらす。MiR126は、血管健全性を維持するうえで中心的役割を果たすことが示されておりFishJEetalDevCell2008Aug1527284、WangSetalDevCell2008Aug1526171、またアポトーシス組織におけるmiR126の遊離は、パラクリン的に血管を保護するZerneckeAetalSciSignal2009Dec82ra81。本研究は、高グルコース濃度が細胞miR126含量を変化させることなく、内皮アポトーシス組織におけるmiR126レベルを減少させることを示すことにより、これらの知見をさらに詳しく説明する。特に、DM患者血漿のmiR126の観察される減少は、同様に血中アポトーシス組織を限定する。miR126はまた、本明細書において、末梢動脈障害を含む血管障害の効果的なマーカーであることが示された。材料と方法研究被験者上記実施例1で用いられたものと同じ被験者について検討した。致死的及び非致死的心筋梗塞MIは、確定的疾病状態に対するWHO診断基準に従って確定した。血漿からRNAの単離血漿からの全RNA抽出は、上記実施例1に記載したように、miRNeasyキットキアゲン社を使用して行った。逆転写及び前置増幅並びにタックマンqPCRアッセイ上記実施例1に記載したように行った。末梢血単核球PBMC及び血小板PLTPBMCは標準手順に従って単離した。ヘパリン添加全血5~8mLを10mLのリン酸緩衝食塩水PBSpH74で希釈し、ヒストパック1083の上面に重層して、400g、30分間遠心分離した。PBMCは2回洗浄し、PBSに再懸濁して、血球計算器で計数した。血小板PLTは、前述のように健常人より単離したProkopiMetalBlood2009Jul1611472332。簡単に説明すれば、抗凝固剤としてクエン酸デキストロースACD:120mMクエン酸ナトリウム、110mMグルコース、80mMクエン酸、1:7容積/容積を用いて血液を採取し、インドメタシン10μM;シグマ-アルドリッチ社の存在下、200g、30°Cで17分間遠心分離した。次に、多血小板血漿をプロスタサイクリン01μgmL;シグマ-アルドリッチ社存在下、さらに10分間、1000gで遠心分離した。得られた血小板は、4×108/mLの濃度で改変タイロード-ヘペスHEPES緩衝液145mMNaCl、29mMKCl、10mMHEPES、1mMMgCl2、5mMグルコース、pH73に再懸濁した。内皮細胞培養ヒト臍帯静脈内皮細胞HUVECはCambrex社より購入し、1ng/mL内皮細胞成長因子シグマ社、3μg/mLウシ神経組織由来内皮増殖サプリメントシグマ社、10U/mLヘパリン、125μg/mLチミジン、10ウシ胎児血清並びに100μg/mLペニシリン及びストレプトマイシンを補充したM199培地中で、ゼラチンコートフラスコで培養した。細胞は、1:4の比で3日ごとに継代培養した。細胞形質移入及びプロテオミクス解析miR126高発現のために、HUVECを、その会社の推奨に従ってリポフェクタミンRNAiMAXインビトロジェン社を用いて形質移入した。簡単に説明すれば、細胞をT75フラスコに播種し、翌朝、90nMの最終濃度にしたプレmiR126又は陰性対照プレNegAmbionを用いて、無血清培地中で形質移入した。細胞は、プロテオミクス解析のための形質移入後48時間で回収した。重要技術は、ディファレンスゲル内電気泳動及び液体クロマトグラフィータンデム質量分析LC-MS/MSを含む、従来公表された手順の適応を含んだ。逆転写酵素-PCR全RNAは、プロメガ逆転写システムプロメガ社、マジソン、ウィスコンシン州を用いてcDNAに変換した。cDNA産物は、遺伝子特異的プライマーを用いて、PCRにより増幅した。使用したプライマーは、PAI1順方向:CAACTTGCTTGGGAAAGGAG、及びPAI1逆方向:GGGCGTGGTGAACTCAGTAT、GAPDH順方向:CGGAGTCAACGGATTTGGTCGTAT、及びGAPDH逆方向:AGCCTTCTCCATGGTGGTGAAGACであった。PCR条件は次の通りとした:すなわち、94°Cで3分間の後、94°Cで30秒間、58°Cで1分間及び72°Cで1分間のサイクルをPAI1に対して30回、またGAPDHに対して28回、次に72°Cで10分間とした。PCR産物は、アガロースゲル電気泳動により分離した。免疫ブロットHUVECを冷PBS4°C、pH74で2回洗浄し、RIPA緩衝液1μg/mLロイペプチン、1μg/mLアプロチニン及び100μMフッ化フェニルメチルスルホニルを追加した10mMトリスpH80、10mMEDTA、140mMNaCl、1トリトン、1デオキシコール酸ナトリウム、01SDS及び25mMβ-グリセロール-PO4中で氷上に回収し、次に、4°C、13000rpmで15分間遠心分離した。この上清を回収し、ウエスタンブロット解析に使用した。免疫ブロットには、20μgの細胞可溶化物をSDSPAGEに適用した。PAI1及びβ-アクチンに対する抗体はアブカムより得た。特異的抗体-抗原複合体は、ECLウエスタンブロット検出キットアマシャムファルマシアバイオテク、イギリスを用いて検出した。プラスミノーゲン活性化因子阻害因子PAI1アッセイプレmiR126又は陰性対照プレNegで形質移入したHUVECの培養上清を、形質移入後24時間で回収した。PAI活性は、ミリポアのPAI活性キットにより、その会社の推奨に従って評価した。簡単に説明すれば、培養上清中のPAIを活性化緩衝液4M塩酸グアニジン、20mM酢酸ナトリウム、pH56、200mM塩化ナトリウム、01ツイーン20により活性化した。次に、陽性対照としてウロキナーゼ型プラスミノーゲン活性化因子uPAを使用し、酵素反応を行った。この反応において、発色基質は活性uPAにより切断され、405nmでその光学濃度ODにより検出した。PAI試料を添加することにより、uPAによる基質の切断が阻害された。酵素活性は、吸光度値を標準曲線と比較することにより測定した。統計解析データは、統計パッケージSPSSバージョン150及びSTATAバージョン101を用いて解析した。通常は、分配連続型変数は平均±標準偏差SDで、非対称な分布のある変数は幾何平均±幾何SDで、また二値変数は数字及び百分率で示した。t検定及びフィッシャーの直接確率検定は、追跡調査期間中にMIを発症した人と発症しなかった人との間の参加者特性における差異を解析するために用いた。ガウス分布の近似値を求めるため、自然対数変換miRNAをすべての計算に用いた。miRNA間の相関性は、ボンフェローニ補正P値を伴うピアソン相関係数を用いて評価した。血漿miRNA間の複合推測をさらに探求するため、上記に詳述したようにネットワーク解析を適用した。自然対数変換miRNAレベルと偶発MIとの間の関連を評価するためには、コックス比例ハザード回帰モデルが適切であった。将来のMIに対する最高の予測能力を持つmiRNAのサブセット又はパターンを同定するため、2種類の異なる方法を使用した:1最初の方法は2段階法であった。候補miRNAの数及びそれに続く計算要求を減らすためには、緩やかな算入基準及び除外基準P入力015及びP除去020;年齢、性別及び既往心血管疾患を調整したを有する前方及び後方コックス回帰分析が適切であった。分析のどちらか又は両方から選ばれた8種類のmiRNAmiR24、miR126、miR140、miR150、miR197、miR223、miR486及びmiR8855pが、第2番目の最良のサブセットに適格であると見なした。適格なmiRNAのすべての組み合わせのコックス回帰モデルを計算し、このモデルについての、このモデルにおいて最大化された対数尤度に基づき、媒介変数の数の増加に対して罰則を与える、赤池の情報量基準AICに従って比較した。低値のAICは好ましいモデルを示し、このモデルは、適切な適合精度と複雑度との交換取引を与える最少の媒介変数を有するものである。2第2の方法は、20種の候補miRNAに対して最少絶対収縮及び演算子選択lassoアルゴリズムを実行する、L1-罰則付与と呼ばれる手法を利用した。L1-罰則付与法は、回帰係数の推定値を、最尤推定値に関連するゼロに向けて圧縮する。この手法は、マイクロアレイデータから遺伝子シグニチャーを作りだし、共線性及び高次元性から生じる過剰適合を防ぐために使用した。圧縮量は、すべての回帰計数をゼロにまで圧縮する値まで、徐々に増加する同調媒介変数λ1により決定した。適合した回帰係数y軸対λ1x軸の図は、R統計ソフトウェアの罰則付与パッケージGoemanJJコックス比例ハザードモデルにおけるL1-罰則付与推定、BiomJ20105270-84、を参照を用いて作り出した。lasso法は個々の説明変数の関連性及び頑健性を評価できるようにするが、回帰係数に対して先入観を伴う推定を生じる。従って、最終的に選択された3種のmiRNAに対するリスク推定両方の方法ともに同じmiRNAシグニチャーを同定した。は標準コックス回帰分析により計算され、年齢及び性別モデル1、喫煙状態喫煙者対非喫煙者、収縮期血圧、LDLコレステロール、糖尿病及び心血管疾患歴を加えたものモデル2、他のmiRNAを加えたものモデル3、肥満度指数、腹囲対腰囲率、HDLコレステロール、C反応性タンパク質及びフィブリノーゲンの自然対数を加えたものモデル4について調整された。005未満の両側P値を有意と見なした。結果ブルーニコ調査における血漿miRNA820名の参加者があった1995年評価におけるベースラインの人口学的特性、臨床特性及び臨床検査値特性を図1に示す。すべての被験者は起源が白人であった。10年の追跡調査期間中に計47名の参加者が心筋梗塞を経験し、これは年間1000人あたり65人[95CI49-86]の発症率に相当した。最初のスクリーニングでは、754種の小さなノンコーディングRNAを網羅するヒトタックマンmiRNAアレイカードAv21及びカードBv20、アプライドバイオシステムズ社を、8種のプールされたサンプルに適用した。このサンプルは、異なる心血管危険因子高コレステロール血、喫煙、高血圧、糖尿病に適合したアテローム硬化型血管疾患のある被験者及びアテローム硬化型血管疾患のない被験者で構成された。Ct値が36未満である148種のmiRNAのうち130種のmiRNAが流体カードAを用いてヒト血漿中に検出されたので、さらなるすべての分析はこのデータセットに集中した。プレスクリーニングにおいて有望な標的として浮かび上がり、また血漿miRNAネットワーク内で、結節度値、クラスター化係数値及び固有ベクトル中心度値の極端なスペクトルを以前に示した8種の血漿miRNAを選択し、全ブルーニココホートn820について測定した。追加的な12種のmiRNAは、変形性関節症n820に関する継続中のプロジェクトの一部として定量化した。図6に示されるようにmiRNAレベルは相互に強く相関し、あるものはほぼ完全な相関に至った例えばmiR24とmiR223、r0945。MIを経験した参加者及び経験しない参加者におけるmiRNAの複雑な依存性は、miRNA-miRNA相関プロファイルとしてさらに精査した。相関パターンは、両群間で異なった。miRNAネットワークの再配線はmiR126の周辺で生じ、miR197、miR223、miR24及びmiR8855pが関与した。血漿miRNAと偶発MIとの間の関連miRNA選択は2つの異なる方法に基づいた。1モデルにおける適合度と媒介変数の数の両方を検討する基準であるAICの比較を伴う段階的コックス回帰は、3種の望ましいmiRNAの組み合わせ:miR126/197/223、miR126/197/24及びmiR126/24/8855p6個の自由度を持つそれぞれ~563のAICを同定した。2L1-罰則付与コックス回帰分析において、miR126、miR197及びmiR223は、いかなる罰則付与λ1レベルでも偶発MIと強い関連性を示し、ゼロに圧縮するべき回帰係数に最高のλ1を必要とするmiRNAとして浮かび上がったが、miR24の性能はより悪かった。従って、本発明者らは、miR24を含まないmiR126/197/223の組み合わせを優先した。最終的に選ばれた3種のmiRNAに対して見積もられたリスクを図7に示す。miR223及びmiR197は疾患リスクと逆相関したが、miR126は疾病リスクと正の関連を示した。性別、糖尿病又は既存の心血管疾患による影響修正はなかった表2。他のmiRNAを個々にmiR126/197/223を既に含む多変数モデルに加えた場合、どれも統計的有意性をもたらさなかった。血漿miRNAの細胞起源興味のある3種の血漿miRNAの細胞起源を確定するため、PBMC、血小板及びHUVECにおいて発現レベルを比較した。予期した通り、miR126は内皮細胞において非常に豊富であった図8A。対照的に、miR223はPBMC及び血小板で豊富であったが図8B、miR197は3種類のすべての細胞型で同じように発現していた図8C。miR126の標的を同定するためのプロテオミクス解析内皮細胞のプロテオームに関するmiR126の潜在的直接的及び間接的効果を選別するため、本発明者らは、10のタンパク質発現の差を検出することができるディファレンスゲル内電気泳動DIGEを使用した。HUVECはmiR126の前駆体プレmiR126又はプレmiRNA対照で形質移入した。miR126の過剰発現はqPCRにより確認した。48時間後、細胞を回収し、プロテオームをDIGEにより比較した。異なって発現されたタンパク質スポットを切り取り図9A、トリプシンで消化し、LC-MS/MSにより同定した。プロテオミクスアプローチは、オープンアクセスバイオインフォマティクス方法論オープンソース予測ソフトウェアプログラムmiRBase、TargetScan、miRNAviewer、MIRanda、PicTarと組み合わせ、miR126の直接及び間接効果を判別した。プロコラーゲン-リジン2-オキソグルタル酸5-ジオキシゲナーゼ2PLOD2ヒトのみが、種領域においてほとんど完全なワトソン-クリック塩基対合を有した1つのG:Uゆらぎ。miR126とPAI1分泌MIとの関連で、プラスミノーゲン活性化因子阻害因子1PAI1HUMANの発現の違いが特に興味深かった。PAI1は線維素溶解の強力な阻害物質である。先の報告と一致して、miR126によるPAI1の制御は、mRNAの分解又は翻訳阻害では起こらなかった図9B及び9C。しかしながらDIGEはまた翻訳後修飾における変化を視覚化した。従って、miR126によるPAI1の制御は、内皮のPAI1分泌を変化させる翻訳後修飾によって生じる可能性がある。実際、プレmiR126を形質移入したHUVECではPAI1の分泌が有意に少なく図9D、培養上清中でPAI活性が減少することを説明するものとなった図9E。考察miRNAの発現シグニチャーは、個別の病態に関連するリスクを評価する興味深い手段であることが分かっている。血漿miRNAは、主に白血球~40、血小板~30及び内皮細胞~10に由来する膜質の微小胞に入っている。本研究は、血漿miRNAと偶発MIとの間の関連性に関する、地域住民をベースにした初めての前向きの調査である。本発明のデータは、二次MIを有する被験者における、内皮miR126周辺の血漿miRNAの再配線を強調する。心筋梗塞における血漿miRNAこれまでに、miR1、miR133a、miR133b、miR4995p及び心臓特異的miR208aなどの筋細胞に豊富なmiRNAは、損傷した筋肉から遊離され、急性心筋梗塞後に検出されることが報告されているWangGKetalEurHeartJ2010Mar3165966。健常人においては、これらのmiRNAは血漿中に検出されないか、又は非常に少ないコピー数で存在するWangGKetalEurHeartJ2010Mar3165966。したがってこれらのmiRNAは、急性心臓障害の潜在的バイオマーカーとして役立つ可能性があるが、健常人におけるリスク評価には使用することができない。本発明者らの目的は、今後の心臓事象に先立つ可能性のある血中miRNAの変化を同定することであった。この目的のために、本発明者らは、ブルーニココホートの1995年評価から得られた血漿試料を利用し、10年の観察期間1995年~2005年、MIまでの平均期間=72ヵ月を通して、ベースラインmiRNAレベルとMI発生率との間の潜在的な関連性を分析した。大部分のmiRNAは高度に相互関係があるので、大域的発現パターンは、miRNAデータを共発現ネットワークとして表すことにより検討すべきであった。分析において、本発明者らは、プレスクリーニングにおいて有望な標的として浮かび上がり、また特有のネットワークトポロジーを示す8種のmiRNAを検討した。これらのmiRNAのうち3種:miR126、miR197及びmiR223は、MIに対するmiRNAシグニチャーの一部を形成した。見いだされたものは標準的な血管危険因子とは独立しており、部分集団男及び女、糖尿病及び非糖尿病、既往心血管疾患のある参加者及びない参加者表2において不変であり、また異なる統計手法を用いた場合でも堅固であった。他の12種のmiRNAは、プレスクリーニングにおいてアテローム硬化性血管疾患とは関連せず、また主解析において有意性に達しなかった。結論本研究により、血漿miRNAは、一般住民においてMIリスクと関連していることが示される。ブルーニコ調査からの付加的な解析が行われた。具体的には2010年評価からのデータが含められている。そのため、参加者を10年間1995~2005年ではなく15年間1995~2010年追跡調査し、さらに20多くの症例があった。結果の統計解析は上記実施例2に記載した通りに行った結果は示さず。miR223は非致死的MIより致死的MIとより強い関連を示したが、初期変化1995~2000年と遅発性変化2000~2005年とに対して同程度に予測的であった。対照的に、miR126及びmiR197は、初期変化に対して予測的であるのみであった。上記において引用されたすべての参考文献は、参照することにより本明細書に組み込まれる。数値は、他に示さない限り、平均SD又は数字百分率である。変数は、解析のため自然対数変換され、幾何平均幾何SDとして示されている。すべてのコックスモデルは、糖尿病、性別又は対象とするmiRNAを伴う心血管疾患歴、さらに、変数である年齢、性別、喫煙状態喫煙者対非喫煙者、収縮期血圧、LDLコレステロール、糖尿病及び心血管疾患歴、miR126、miR197及びmiR223からなる相互作用項を含めた。