CN103299192A - 与糖尿病前期、糖尿病以及糖尿病相关病症相关的生物标记 - Google Patents
与糖尿病前期、糖尿病以及糖尿病相关病症相关的生物标记 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103299192A CN103299192A CN2011800535839A CN201180053583A CN103299192A CN 103299192 A CN103299192 A CN 103299192A CN 2011800535839 A CN2011800535839 A CN 2011800535839A CN 201180053583 A CN201180053583 A CN 201180053583A CN 103299192 A CN103299192 A CN 103299192A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- biomarker
- diabetes
- experimenter
- prediabetes
- associated conditions
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
- G01N33/6893—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids related to diseases not provided for elsewhere
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
- A61P13/00—Drugs for disorders of the urinary system
- A61P13/12—Drugs for disorders of the urinary system of the kidneys
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
- A61P3/00—Drugs for disorders of the metabolism
- A61P3/08—Drugs for disorders of the metabolism for glucose homeostasis
- A61P3/10—Drugs for disorders of the metabolism for glucose homeostasis for hyperglycaemia, e.g. antidiabetics
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/26—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving oxidoreductase
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/26—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving oxidoreductase
- C12Q1/28—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving oxidoreductase involving peroxidase
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
- C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
- G01N33/6803—General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
- G01N33/6848—Methods of protein analysis involving mass spectrometry
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
- C12Q2600/158—Expression markers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2333/00—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
- G01N2333/435—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature from animals; from humans
- G01N2333/46—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature from animals; from humans from vertebrates
- G01N2333/47—Assays involving proteins of known structure or function as defined in the subgroups
- G01N2333/4701—Details
- G01N2333/4716—Complement proteins, e.g. anaphylatoxin, C3a, C5a
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2333/00—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
- G01N2333/435—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature from animals; from humans
- G01N2333/775—Apolipopeptides
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2333/00—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
- G01N2333/90—Enzymes; Proenzymes
- G01N2333/902—Oxidoreductases (1.)
- G01N2333/90212—Oxidoreductases (1.) acting on a sulfur group of donors (1.8)
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2333/00—Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
- G01N2333/90—Enzymes; Proenzymes
- G01N2333/902—Oxidoreductases (1.)
- G01N2333/908—Oxidoreductases (1.) acting on hydrogen peroxide as acceptor (1.11)
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
- G01N2800/04—Endocrine or metabolic disorders
- G01N2800/042—Disorders of carbohydrate metabolism, e.g. diabetes, glucose metabolism
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
- G01N2800/34—Genitourinary disorders
- G01N2800/347—Renal failures; Glomerular diseases; Tubulointerstitial diseases, e.g. nephritic syndrome, glomerulonephritis; Renovascular diseases, e.g. renal artery occlusion, nephropathy
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
- G01N2800/50—Determining the risk of developing a disease
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Immunology (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Zoology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Diabetes (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Pharmacology & Pharmacy (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Emergency Medicine (AREA)
- Endocrinology (AREA)
Abstract
本发明提供了用于糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的生物标记,以及它们的使用方法,这些生物标记包括在表1和表2中的生物标记,如过氧化物还原酶2、补体C1q子成分亚基B、巯基氧化酶1和载脂蛋白A-IV。
Description
发明领域
本发明涉及与糖尿病前期、糖尿病以及糖尿病相关病症(如糖尿病肾病)相关的生物标记,使用生物标记来确定个体将产生糖尿病前期、糖尿病以及糖尿病相关病症的风险的方法,筛选一个群体来鉴定产生糖尿病前期、糖尿病以及糖尿病相关病症风险的人的方法,以及用于糖尿病前期、糖尿病以及糖尿病的药物靶标。
发明背景
糖尿病是一种慢性疾病并且是我们这个时代的重大公共健康问题之一。在全世界范围内,患有糖尿病的患者群体不断增加,这对卫生系统施加了很大的财政负担。估计2000年全世界范围内所有年龄组的糖尿病患病率为2.8%,到2030年为4.4%。预测患有糖尿病的总人数从2000年的1.71亿上升到2030年的3.66亿。2002年,糖尿病的发病率在25岁和25岁以上的澳大利亚人群中为7.4%,并且自从1981年以来患有糖尿病的澳大利亚人的数量增至三倍。
到目前为止,2型糖尿病是最普遍的,例如,影响了美国糖尿病群体的90%至95%。糖尿病发病率随着年龄而增加,并且患有糖尿病的老人的数量预期随着老年人口数量的增加而增长。随着糖尿病比率的上升,糖代谢受损的患病率也升高,这与患心脏病和糖尿病的风险增加相关。肥糖病是一个涵盖糖尿病、肥胖症、糖代谢受损和高血压相关风险因素以及异常血浆脂质谱(血脂异常)的患病率的术语。即使肥胖程度保持不变,“糖尿病流行”将继续。鉴于增长的肥胖患病率,很有可能的是这些数据低估了未来的糖尿病患病率。
糖尿病是一种机体不能维持正常血糖水平的病症。大多数糖尿病案例分成三大类:1型、2型和妊娠糖尿病。1型糖尿病是由机体不能产生胰岛素引起的,并且目前需要患者注射胰岛素。2型糖尿病是由胰岛素抵抗引起的,在这种情况下细胞不能适当利用胰岛素,有时合并有绝对胰岛素缺乏。
2型糖尿病通常可以通过规律的运动和饮食在初期控制。随着疾病的进展可能需要药片以及最终的胰岛素注射。随着时间的推移,高血糖水平可能会损害血管和神经。这些糖尿病的并发症可能引起对眼、神经和肾脏的损伤,并且增加心脏病发作、中风、阳痿以及足部问题的风险。如果长时间没有发现患有糖尿病,这种损伤可能在个体知道其患有糖尿病之前发生。因此,在非常早的阶段诊断和控制糖尿病以及它的并发症是重要的。
糖尿病还是发达国家中的肾脏疾病(肾病)的最大病因,并且是造成巨额透析费用的原因。10%到20%患有糖尿病的人将死于肾衰竭。糖尿病中的肾病并发症背后的原因是复杂的,并且包括高血糖水平的毒性作用;血压升高;异常血脂水平以及小血管畸形。积累的结果是肾脏中肾小球的增厚,这允许蛋白质(白蛋白)被排泄到尿中。
糖尿病已经成为40%到50%的ESRD病例中的终末期肾功能衰竭(ESRF)的最常见的单一原因,并且与所有其他原发性ESRD诊断相比,由糖尿病引起的患有ESRF的患者所占的年度澳大利亚医疗保险开支最大。高达三分之一的新诊断患有2型糖尿病的成年人已经患有慢性肾脏疾病,并且数据表明,这些患者中的很多可能已经发展到糖尿病前期状态的的过程中。这种疾病是进行性的并且对男性的影响多于女性。
最初通过测量排泄到尿中的白蛋白(蛋白尿)含量来检测糖尿病肾病。通常使用白蛋白肌酸比(ACR)来量度尿蛋白。这是在尿中的白蛋白与肌酸之间的比率。该比率考虑了相对于肾小球滤过率的白蛋白浓度,该浓度通过尿中的肌酸的量确定。白蛋白尿被定义为:ACR>2.5mg/mmol(男性)或>3.5mg/mmol(女性)。
尽管已经使用了很多研究和算法来评定糖尿病和相关病症的风险,对于可以容易地被最可能在初期遇到糖尿病前期或未诊断的早期糖尿病的初级保健医生采用的评定这样的风险或病症的准确方法仍然存在着需要。
因此,对于用于筛选产生糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的风险的人以及用于监测患有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的患者的相对低廉并且方便的方法仍然存在着需要。这样的方法可以用于筛选大的群体以便鉴定处于糖尿病风险的人、用于测试单个的人以便确定这个个体产生糖尿病的风险、用于监测糖尿病患者的健康并且评定被设计为用来治疗糖尿病、糖尿病前期和/或相关病症的干预措施的功效。对于鉴定用于糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的新药物靶标(包括蛋白质药物靶标)同样存在着需要。新药物靶标的鉴定将使用于糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的新的干预措施的开发成为可能。
针对这种背景和与之相关的问题和困难而开发了本发明。
发明概述
在一个方面,本发明提供了一种针对糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症评定受试者的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
表1
表2
在另一方面,本发明提供了一种试剂盒,该试剂盒包含用于测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
在另一方面,本发明提供了用于针对糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症评定受试者的具有计算机可执行指令的计算机可读介质,该计算机可读介质包括:一个例行程序,存储在该计算机可读介质上并且被适配成由一个处理器执行,以便存储代表选自表1或表2中的生物标记列表的至少一种生物标记的生物标记测量数据。
在另一方面,本发明提供了一种评定用于受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的治疗的方法,该方法包括测量来自经历治疗的受试者的样品中的至少一种生物标记,该至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表,在治疗过程中至少测量两次。
在另一方面,本发明提供了一种评定受试者产生糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,该至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
在另一方面,本发明提供了一种监测受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,该至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表,并且将获得的测量与至少一种生物标记的另一次测量进行比较。
在另一方面,本发明提供了一种诊断或鉴定受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,该至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
在另一方面,本发明提供了一种从同样引起受试者中的蛋白尿的其他病症鉴别诊断肾脏疾病的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,该至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
在另一方面,本发明提供了一种鉴别诊断受试者的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的亚类或阶段的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,该至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
在另一方面,本发明提供了一种测试系统,该测试系统包括:
(i)用于获得来自受试者的样品中的测试结果数据的装置,这些测试结果数据代表选自表1或表2中的生物标记列表的至少一种生物标记的水平;
(ii)用于收集和跟踪在步骤(i)中产生的测试结果数据的装置;
(iii)用于根据测试结果数据计算糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症风险指标值的装置,其中所述风险指标值代表个体产生或患有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的风险;以及
(iv)用于报告所述风险指标值的装置。
在另一方面,本发明提供了一种将一群个体进行分级或分组的方法,该方法包括:获得在所述群体中的个体的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的风险指数数据;并且基于包括所述获得的风险指数数据的因素,将在该群体中的个体相对于该群体中的剩余个体进行分级或将该群体划分为至少两个组。
在另一方面,本发明提供了一种用于评估受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症替代终点的方法,该方法包括:测量来自表1或表2中的生物标记列表中的至少一种生物标记;以及基于所述测量评估受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的替代终点。
在另一方面,本发明提供了一种评估受试者产生糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
在另一方面,本发明提供了一种监测受试者产生糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
在另一方面,本发明提供了一种诊断或鉴定受试者患有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
在另一方面,本发明提供了一种监测糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的治疗或干预的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
在另一方面,本发明提供了一种鉴别诊断糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的疾病状态或亚类的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
在另一方面,本发明提供了一种治疗受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的方法,该方法包括:使用来自表1或表2的至少一种生物标记评估受试者产生糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的风险以及当受试者被鉴定为具有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的升高的风险时用一种治疗方案治疗受试者,从而延迟或防止糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的发作。
在另一方面,本发明提供了一种将一群受试者进行分级或分组的方法,该方法包括:获得代表包含在所述群体中的受试者的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的风险评分的数据,其中所述风险评分是使用来自表1或表2的至少一种生物标记计算的,以及基于包括所述获得的风险评分数据的因素将该群体中的受试者相对于在该群体中的剩余个体进行分级或者将该将该群体划分为至少两个组。
在另一方面,本发明提供了一种鉴定或评定一种药剂用于治疗糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或降低其产生风险的方法,该方法包括:
(i)使表达来自表1或表2的至少一种生物标记的细胞与一种假定药剂接触;并且
(ii)将来自表1或表2的至少一种生物标记在与该假定药剂接触之前的细胞中的表达和/或水平与来自表1或表2的至少一种生物标记在与该假定药剂接触之后的细胞中的表达和/或水平进行比较;
其中在水平或表达方面的变化将该药剂鉴定为用于治疗糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的药剂。
因此,在本发明的另一方面提供了表1或表2中的至少一种生物标记作为针对糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的药物靶标的用途。
在另一方面,本发明提供了一种治疗受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或降低其产生风险的方法,该方法包括向受试者给予有效量的被适配成改变表1或表2中的至少一种生物标记的表达或水平的药剂。
在另一方面,本发明提供了被适配成改变表1或表2中的至少一种生物标记的表达或水平的一种药剂的用途,用于制备用于治疗糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或降低其产生风险的一种药物。
附图简要说明
结合附图可以理解下面的发明详细说明(通过举例给出,但不旨在将本发明限制于描述的特定实施例),其中:
图1为列出从三个研究获得的通过多反应监测(MRM)测量的关于糖尿病患者中的糖尿病肾病的存在的生物标记蛋白数据的表格;
图2为一系列来自FDS1研究的列于图1中的每个生物标记的盒须图(左盒形图:糖尿病组;右盒形图:患有严重肾病的糖尿病组;x轴:蛋白质/肽;y轴:相对丰度比;肽序列:ATA=ATAVVDGAFK;TVA=TVAACNLPIVR;EYC=EYCGVPGDGDEELLR;LEP=LEPYADQLR;以及ISA=ISASAEELR)
图3为一系列来自FDS2研究的列于图1中的每个生物标记的盒须图(左盒形图:糖尿病组;右盒形图:患有严重肾病的糖尿病组;x轴:蛋白质/肽;y轴:相对丰度比;肽序列:IAF=IAFSATR;LEP=LEPYADQLR;ISA=ISASAEELR;ALA=ALAQCAPPPAVCAELVR;以及FLN=FLNVLSPR;DAL=DALSSVQESQVAQQAR;TVA=TVAACNLPIVR;EYC=EYCGVPGDGDEELLR;GDI=GDIGETGVPGAEGPR;TGD=TGDIVEFVCK;LVY=LVYPSCEEK);
图4为一系列来自BDS研究的列于图1中的每个生物标记的盒须图(左盒形图:糖尿病组;右盒形图:患有严重肾病的糖尿病组;x轴:蛋白质/肽;y轴:相对丰度比;肽序列:LVG=LVGGDNLCSGR;IWL=IWLDNVR;SVS=SVSLPSLDPASAK;以及TEV=TEVIPPLIENR);以及
图5为一个列出通过MRM测量的从BDS研究获得的关于患有糖尿病肾病的患者以及健康患者的生物标记蛋白数据的表格。
发明详细说明
本发明涉及与糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症(如糖尿病肾病)相关的生物标记的鉴定。因此,本发明以通过检测在此披露的生物标记来鉴定具有产生糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症风险的受试者(包括没有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的症状或仅仅显示出其非特异性指标的那些受试者)的方法为特征。这些生物标记对于监测正在经历用于糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的治疗和疗法的患者,以及用于选择或修改在患有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的受试者中将有效的疗法和治疗是同样有用的,其中这样的治疗和疗法的选择和使用减缓了糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的进展,或者防止了它们的发作。本发明还以用于糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的新的药物靶标为特征,包括图1或图2中的至少一种生物标记。
定义
“用于治疗糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或降低其产生风险的药剂”包括:胰岛素(如成熟胰岛素、胰岛素原和可溶性C-肽(SCP)、速效胰岛素形式、普通胰岛素、中效胰岛素以及长效胰岛素形式);降血糖药;抗炎剂;降血脂剂;以及抗高血压药(如钙通道阻滞剂、β-肾上腺素能受体阻滞剂、包括COX-2抑制剂的药物前体的环氧合酶2抑制剂、包括血管紧张素II受体阻滞剂(ARBs)、ACE抑制剂及肾素抑制剂的血管紧张素系统抑制剂,包括氨基酸及其衍生物、肽及其衍生物以及肾素抗体)。
“血管紧张素II拮抗剂”是通过结合到血管紧张素II受体上并且干扰它的活性来干扰血管紧张素II的活性的化合物,并且包括肽化合物和非肽化合物。大多数血管紧张素II拮抗剂是被轻微修饰的同源物,其中通过用某种其他的氨基酸替代在8位的苯丙氨酸来减弱激动活性。血管紧张素II拮抗剂的例子包括:肽类化合物(例如,肌丙抗增压素、血管紧张素八肽(1-8)和相关类似物);N-取代的咪唑-2-酮;咪唑乙酸酯衍生物(包括2-N-丁基-4-氯-1-(2-氯苯)咪唑-5-乙酸);4,5,6,7-四氢-1H-咪唑并[4,5-c]吡啶-6-羧酸及类似物衍生物;N2-四唑β-葡糖苷酸类似物;取代的吡咯、吡唑、和三唑类;苯酚和杂环衍生物,如1,3-咪唑;咪唑并稠合的7元环杂环;血管紧张素II的抗体;以及芳烷基咪唑化合物如联苯-甲基取代的咪唑;ES8891(N-吗啉代乙酰基-(-1-萘基)-L-丙氨酰-1-(4,噻唑基)-L-丙氨酰(35,45)-4-氨基-3-羟基-5-环-己戊酰-N-己酰胺);SKF108566(E-α-2-[2-丁基-1-(羧基苯基)甲基]1H-咪唑-5-基[亚甲基]-2-噻吩丙酸);氯沙坦(DUP753/MK954);以及雷米克林。
“血管紧张素转换酶(ACE)抑制剂”包括氨基酸和它们的衍生物、肽类,包括二肽和三肽以及ACE抗体,它们通过抑制ACE活性在肾素-血管紧张素系统中进行干预,由此减少或消除升压物质血管紧张素II的形成。已知作为ACE抑制剂有用的化合物类包括酰基巯基脯氨酸和巯基烷酰基脯氨酸(如卡托普利和佐芬普利)、羧烷基二肽(如依那普利、赖诺普利、喹那普利、雷米普利以及培哚普利)、羧烷基二肽模拟物(如西拉普利和贝那普利)、氧膦基烷酰基脯氨酸(如福辛普利和群多普利)。
“抗炎”剂包括阿氯芬酸、阿氯米松双丙酸酯、阿孕奈德;α淀粉酶;安西法尔;安西非特;氨芬酸钠;盐酸氨普立糖;阿那白滞素;阿尼罗酸;阿尼扎芬;阿扎丙宗;巴柳氮二钠;苄达酸;苯噁洛芬;盐酸苄达明;菠萝蛋白酶;溴哌莫;布地奈德;卡洛芬;环洛芬;辛喷他宗;克利洛芬;丙酸氯倍米松;丁酸氯倍他松;氯吡酸;丙酸氯硫卡松;醋酸三氟米松;可托多松;地夫可特;地奈德;去羟米松;二丙酸地塞米松;双氯芬酸钾;双氯酚酸钠;双醋二氟拉松;二氟米酮钠;二氟尼柳;二氟泼尼酯;地弗他酮;二甲亚砜;羟西奈德;甲地松;恩莫单抗;依诺利康钠;依匹唑;依托度酸;依托芬那酯;联苯乙酸;非那莫;芬布芬;芬氯酸;苯克洛酸;芬度柳;苯吡噁二酮;芬替酸;夫拉扎酮;氟扎可特;氟芬那酸;氟咪唑;醋酸氟尼缩松;氟尼辛;氟尼辛葡胺;氟考丁酯;醋酸氟美松龙;氟喹宗;氟比洛芬;氟瑞托芬;丙酸氟替卡松;呋喃洛芬;呋罗布芬;哈西奈德;丙酸卤倍他索;醋酸卤泼尼松;异丁芬酸;布洛芬;布洛芬铝;布洛芬吡甲酯;伊洛达普;吲哚美辛;吲哚美辛钠;吲哚洛芬;吲哚克索;吲四唑;醋异氟龙;伊索克酸;伊索昔康;酮洛芬;盐酸洛非咪唑;氯诺昔康;依碳氯替泼诺;甲氯灭酸钠;甲氯芬那酸;二丁酸甲氯松;甲芬那酸;美沙拉秦;美西拉宗;磺庚甲泼尼龙;吗尼氟酯;萘丁美酮;萘普生;萘普生钠;萘普索;尼马宗;奥沙拉秦钠;奥古蛋白;奥帕诺辛;奥沙普秦;羟布宗;盐酸瑞尼托林;木聚硫钠;甘油保泰松钠;吡非尼酮;吡罗昔康;肉桂酸吡罗昔康;吡罗昔康乙醇胺;吡洛芬;普立非酮;泼那扎特;普立非酮;普罗度酸;普罗喹宗;普罗沙唑;枸橼酸普罗沙唑;利美索龙;氯马扎利;柳胆来司;沙那西定;双水杨酯;水杨酸酯(Salycilate);血根氯铵;司克拉宗;丝美辛;舒多昔康;舒林酸;舒洛芬;他美辛;他尼氟酯;他洛柳酯;特丁非隆;替尼达普;替尼达普钠;替诺昔康;替昔康;苄叉异喹酮;四氢甲吲胺;硫平酸;替可的松匹伐酯;托美丁;托美丁钠;三氯奈德;三氟米酯;齐多美辛;糖皮质激素;佐美酸钠;阿斯匹林;细胞因子抑制剂如细胞因子拮抗剂(例如IL-6受体拮抗剂)、氮杂-烷基溶血磷脂(AALP)、以及肿瘤坏死因子-α(TNF-α)抑制剂,如抗TNF-α抗体、可溶性TNF受体、TNF-α、反义核酸分子、多价丙脒腙(CNI-1493)、N-乙酰半胱氨酸、己酮可可碱(pentoxiphylline)、己酮可可碱(oxpentifylline)、碳环核苷类似物、地塞比诺以及TNF-α抑制剂如依那西普和英夫利昔单抗。
“β-肾上腺素能受体阻滞剂”拮抗儿茶酚胺在心绞痛、高血压以及心律失常中的心血管效应,并且包括阿替洛尔、醋丁洛尔、阿普洛尔、苯呋洛尔、倍他洛尔、布尼洛尔、卡替洛尔、塞利洛尔、hydroxalol、茚诺洛尔、拉贝洛尔、左布诺洛尔、甲吲洛尔、美替洛尔、吲哚美辛、美托洛尔、metrizoranolol、氧烯洛尔、吲哚洛尔、心得安、普拉洛尔、心得宁、索他洛尔纳多洛尔(sotalolnadolol)、替普洛尔、tomalolol、噻吗洛尔、布拉洛尔、喷布洛尔、三甲苯心安、2-(3-(1,1-二甲基乙基)-氨基-2-羟基丙氧基)-3-盐酸吡啶甲腈、1-丁基氨基-3-(2,5-二氯苯氧基)-2-丙醇、1-异丙基氨基-3-(4-(2-环丙基甲氧基乙基)苯氧基)-2-丙醇、3-异丙基氨基-1-(7-甲基茚满-4-基氧基)-2-丁醇、2-(3-叔丁基氨基-2-羟基-丙硫基)-4-(5-氨基甲酰基-2-噻吩基)噻唑和7-(2-羟基-3-叔-丁基氨基丙氧基)苯酞。
“钙通道阻滞剂”属于三大类化学药物之一:二氢吡啶类(如硝苯地平)、苯基烷基胺类(如维拉帕米)、以及苯并硫氮杂卓类(如地尔硫卓)。根据本发明的其他有用的钙通道阻滞剂包括氨力农、氨氯地平、苄环烷、非洛地平、芬地林、氟桂利嗪、伊拉地平、尼卡地平、尼莫地平、哌克昔林(perhexylene)、戈洛帕米、噻帕米以及噻帕米类似物、苯妥英(phenyloin)、巴比妥类、以及肽类强啡肽、Ω芋螺毒素以及Ω漏斗网蛛毒素。
“糖尿病”包括1型糖尿病(包括自身免疫性和特发性)、2型糖尿病和妊娠糖尿病。糖尿病可以以复发性和持续性高血糖为特征,并且可以通过增加的血糖水平和糖化血红蛋白(≥6.5%)而被诊断。根据当前的定义,两项空腹血糖测量值超过126mg/dL(7.0mmol/L)被认为诊断为糖尿病。
“糖尿病相关病症”包括为糖尿病的结果或并发症的或另外地与糖尿病关联或相关的任何病症或疾病,包括由高于正常的血糖水平引起的病症以及选自一个列表的病症,该列表包括:低血糖、糖尿病酮症酸中毒、糖尿病神经病变、肾脏疾病包括糖尿病肾病、心血管疾病、中风和糖尿病视网膜病以及动脉血管疾病(arteriovascular disease)。
在本发明的上下文中的“生物标记”包含(不限于)在表1或表2中的蛋白质以及其实际量度;编码表1或表2中的蛋白质的核酸;表1或表2中的蛋白质的代谢物和降解产物;表1或表2中的蛋白质的多晶型、突变、变体、修饰、亚基、肽类(如表3中的那些)以及片段;以及蛋白质-配体复合物(包括表1或表2中的蛋白质)。生物标记还包括与表1或表2中的蛋白质具有至少50%、60%、70%、80%、90%、95%、96%、97%、98%或99%的一致性或相似性的蛋白质以及表1或表2中的蛋白质的突变形式和编码这样的突变的核酸。这些生物标记可以用来计算数学指数或其他量度,包括相对于本发明有用的时间趋势和差异。
“妊娠糖尿病”是指在怀孕期间的葡萄糖耐受不良。这种病症导致在怀孕过程中开始的或首次被诊断的高血糖。
“降血糖”药包括口服降血糖药并且包括(但不限于)第一代磺脲类:醋磺己脲、氯磺丙脲、甲磺丁脲;二代磺脲类:格列吡嗪、格列本脲、格列美脲;双胍类:二甲双胍;α-葡糖苷酶抑制剂:阿卡波糖、米格列醇;噻唑烷二酮类:罗格列酮、吡格列酮、曲格列酮;氯茴苯酸类:瑞格列奈;以及其他降血糖药如阿卡波糖;丁福明;盐酸丁氧胺;卡格列波糖;环格列酮;恩格列酮钠;达格列酮钠;盐酸依托双胍;格列胺脲;格列波脲(Glibomuride);格列他尼;格列齐特钠;格列氟胺;胰高血糖素;格列己脲;格列嘧啶钠;格列辛脲;格列帕脲;利诺格列;富马酸利诺格列;帕莫酸甲酯;帕莫酸钠;酒石酸吡咯格列;人胰岛素原;醋酸司格列肽;妥拉磺脲;甲苯磺吡胺;唑泊司他。
“空腹血糖受损”(IFG)是一种与高于正常血糖水平但还没有高到足以被分类为糖尿病的血糖水平相关的糖尿病前期状态。具有IFG的受试者可能具有低于或等于125mg/dL,在100mg/dL与125mg/dL之间或在105mg/dL与125mg/dL之间的空腹血糖(葡萄糖)水平。
使用在此的术语“一致性”是指在两个或更多个分子的序列间的关系,如通过比较这些序列所确定的。“一致性”表示在多肽或核酸分子序列之间的序列相关性程度,如这种情况可以是通过核苷酸或氨基酸序列串间的匹配而确定的。“一致性”量度了在两个或多个带有空位比对的序列之间的相同匹配的百分比,该空位比对通过计算机程序的特定数学模型解决。
“葡萄糖耐量降低”(IGT)是一种与高于正常血糖水平但还没有高到足以被分类为糖尿病的血糖水平相关的糖尿病前期状态。患有IGT的受试者在75g口服葡萄糖耐量试验中可能具有140mg/dL到199mg/dL(7.8mmoL到11.0mmoL)的两小时葡萄糖水平。
“降血脂剂”包括吉非贝齐、考来烯胺(cholystyramine)、考来替泊、烟酸以及HMG-CoA还原酶抑制剂,如辛伐他汀、洛伐他汀、普伐他汀钠、氟伐他汀、阿托伐他汀和西立伐他汀。
如在此使用的术语“测量(measuring)”以及变体如“测量(measure)”关于在此描述的生物标记是指确定给定的生物标记的存在和/或量。
“糖尿病前期”是一种其中满足部分但不是所有糖尿病的诊断标准的状态。它包括其中受试者表现为在正常与糖尿病水平之间的血糖水平的情况、其中受试者经受葡萄糖耐量降低(IGT)、空腹血糖受损(IFG)和/或在5.7%与6.4%之间的糖化血红蛋白的情况。
在本发明的上下文中的“样品”是分离自受试者的生物样品,并且可以包括(通过举例但不限于)全血、血液部分、血清、血浆、血细胞、内皮细胞、组织活检样品、淋巴液、腹水液、组织间液(也被称为“细胞外液”并且包括发现于细胞之间的间隙的液体,包括尤其是龈沟液)、骨髓、脑脊液(CSF)、唾液、粘液、痰液、汗液、尿液或任何其他分泌物、排泄物或其他体液。
术语“相似性”是与“一致性”有关的概念,但是相反地是指相似性的一种量度,包括相同的匹配和保守置换匹配。由于保守置换应适用于多肽而不是核酸分子,相似性仅涉及多肽序列的比较。例如,如果两个多肽序列的20个氨基酸中有10个相同,并且剩余的都是非保守置换,那么一致性和相似性百分比两者都是50%。在相同的实例中,如果有另外的5个位置存在保守置换,那么一致性百分比仍为50%,但是相似性百分比为75%(20个中的15个)。因此,在存在保守置换的情况下,在两个多肽序列之间的相似性程度将比这两个序列之间的一致性百分比高。
术语“保守氨基酸置换”是指用一个标准的残基置换一个天然的氨基酸残基使得对在该位置处的氨基酸残基的极性或电荷影响很小或没有影响。例如,用其他任何非极性残基置换一个多肽中的非极性残基导致一个保守置换。此外,多肽中的任何天然残基也可以用丙氨酸置换。保守氨基酸置换的一般规则在下面的表中列出:
保守氨基酸置换还包括典型地通过化学肽合成而不是在生物系统中合成的非天然发生的氨基酸残基。这些包括模拟肽,以及其他氨基酸部分的反转形式或反向形式。预期氨基酸序列的保守修饰(以及相应的对应于编码核苷酸的修饰)将产生具有与表1中的那些生物标记相似的功能特性和化学特性的多肽。相反,表1中的生物标记的功能特性和/或化学特性的实质性修饰可以通过选择与它们在维持(a)在该置换的区域中的分子主链的结构,例如一个折叠或螺旋构象、(b)在目标位点的分子的电荷或疏水性、或(c)侧链的体积的作用方面的显著不同的置换来实现。天然发生的残基可以基于常见的侧链性质分组:
1)疏水的:正亮氨酸、甲硫氨酸、丙氨酸、缬氨酸、亮氨酸、异亮氨酸;
2)中性亲水的:半胱氨酸、丝氨酸、苏氨酸;
3)酸性的:天冬氨酸、谷氨酸;
4)碱性的:天冬酰胺、谷氨酰胺、组氨酸、赖氨酸、精氨酸;
5)影响链取向的残基:甘氨酸、脯氨酸;以及
6)芳香族的:色氨酸、酪氨酸、苯丙氨酸。
优选的用于确定一致性和/或相似性的方法被设计为在测试的序列之间给出最大的匹配。用于确定一致性和相似性的方法被编入可公开获得的计算机程序中。优选的用于确定在两个序列之间的一致性和相似性的计算机程序方法包括GCG程序包,包括GAP(Devereux等人,《核酸研究》(Nuc.Acids Res.),12:387(1984);遗传学电脑集团(Genetics Computer Group),University of Wisconsi(威斯康辛大学),Madison(麦迪逊),威斯康辛)、BLASTP、BLASTN、以及FASTA(Atschul等人,《分子生物学杂志》(J.Mol.Biol),215:403-10(1990))。BLAST X程序从国家生物技术信息中心(National Center for BiotechnologyInformation,NCBI)以及其他来源(Altschul等人,BLAST手册(NCB NLM NIH,Bethesda(贝塞斯达),Md.(马里兰州);Altschul等人,1990,上文)是可公开获得的。熟知的史密斯-沃特曼算法(Smith Waterman algorithm)也可以用来确定一致性。
在本发明的上下文中的“受试者”优选地是哺乳动物。哺乳动物可以是人、非人灵长类、小鼠、大鼠、狗、猫、马、或奶牛。受试者可以是已经在先前被诊断或鉴定为患有糖尿病、糖尿病前期或糖尿病相关病症的受试者,并且任选地已经经历或正在经历用于糖尿病、糖尿病前期或糖尿病相关病症的治疗性干预。可替代地,受试者可以是在先前未曾被诊断为患有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的受试者。例如,受试者可以是展现出糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的一个或多个风险因素的受试者,或者是没有展现出这种风险因素的受试者或没有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的症状的受试者。受试者还可以是正在遭受糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或处于其产生风险的受试者。
诊断和预测
本发明提供了改进的糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的诊断和预测。可以通过测量在此描述的一种或多种生物标记并且将测量值与参考或指标值比较来评定发生糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的风险。这样的比较可以用数学算法或公式进行,以便将来自多个单独的生物标记结果的信息和其他参数结合成单一的量度或指数。可以任选地选择被鉴定为具有增高的糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的风险的受试者来接受治疗方案,如给予预防性的或治疗性的化合物或运动方案的实施或膳食补充剂来防止、治疗或延迟糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的发作。
可以测量在一个测试样品中的生物标记的量,并且与一个参照或正常水平比较,利用例如参考限、鉴别限或风险定义阈值等技术来定义针对糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的截止点和异常值。正常的对照水平是典型地发现于在没有经受糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的受试者中的一种或多种生物标记或组合的生物标记指数的水平。正常水平、异常水平和截止点可能基于一种生物标记是单独地被使用还是在公式中与其他生物标记组合成指数而变化。可替代地,正常或异常水平可以是在临床相关时间范围中来自产生或没有产生或转化成糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的先前测试的受试者的生物标记模式或“特征”的数据库。
本发明可以用来进行产生或转化为糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的风险的连续或分类测量,从而用一个定义的临床状态诊断和定义受试者类别的风险谱。在分类的情况下,本发明的方法可以用来在正常同期组群与患有糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的同期组群之间进行辨别。在其他实施例中,本发明可以用来辨别糖尿病前期与糖尿病、糖尿病与正常情况、不同的糖尿病相关病症、或不同的糖尿病病症与正常情况。这种区分用途可能在单独的组、数学算法、和/或截止点中需要不同的生物标记组合,但是为了预期用途它们经受相同的前述的精确度测量。
在产生糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症之前鉴定受试者使得能够选择和开始各种治疗性干预或治疗方案,以便延迟、减缓或防止受试者转化到疾病状态。监测至少一种生物标记的水平还允许糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的治疗过程被监测。例如,可以从经历治疗方案或治疗性干预的受试者提供样品,例如用于糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的药物治疗。这种治疗方案或治疗性干预可以包括运动方案、膳食调整、膳食补充、肥胖手术干预、药物给予以及用于被诊断为或被鉴定为患有糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的受试者的治疗性或预防性治疗。可以在治疗之前、过程中或之后的不同时间点从受试者获得样品。
本发明还可以用来筛选在不同情景下的群体。对于受试者群组,可以筛选:鉴定需要干预的那些受试者;用于收集流行病学数据;评定他们用于健康保险目的。当与糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的临床量度相关联时,通过群体筛选获得的数据将会是特别有价值的,并且可以被存储到数据阵列中或机器可读介质中的其他收集物中,以便于被卫生保健服务提供者和联盟保健产业使用,从而提高服务递送和效率并因此改善患者的结局。
机器可读存储介质包括任何用机器可读数据或数据阵列编码的数据存储材料,当使用一种用指令编程的机器来使用所述数据时,能够用于多种目的,如(但不限于)提供或产生关于随着时间的推移或者响应于干预或治疗以及药物发现的糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症风险因素的受试者信息。本发明的生物标记的评定或测量和/或由此确定的风险可以在可编程计算机上的计算机程序执行中实施,可编程计算机包括(除了别的以外)一个处理器、一个数据存储系统(包括易失性存储器和非易失性存储器和/或存储元件)、至少一种输入设备、以及至少一种输出设备。应用程序代码或软件来输入数据,以便进行需要产生所需要的输出的功能。
该程序代码或软件可以进行一种或多种与关于生物标记的数据有关的功能,这些功能包括:确定生物标记的正常或异常水平并且将生物标记的水平与参考值比较,例如,对照受试者或其糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症状态已知的群体或指标值或基线值。参考样品或指标值或基线值可能取自或衍生自一个或多个已经暴露于治疗的受试者,或者可能取自或衍生自一个或多个具有低的产生糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症风险的受试者,或者可以取自或衍生自由于暴露于治疗已经在一个或多个与糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症(包括建立的临床参数)相关的风险因素方面显示出改善的受试者。该参考样品或指标值或基线值也可以取自或衍生自一个或多个未曾暴露于治疗的受试者。例如,可以从受试者收集样品来监测治疗的进展,这些受试者已经接受用于糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的初期治疗以及用于糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的后续治疗。参考值还可以包括衍生自风险预测算法的值或衍生自群体研究的计算指数。
因此,本发明的生物标记可以用来产生受试者的生物标记特征谱或特征:(i)不具有或预期不会产生糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的受试者和/或(ii)具有或者预期会产生糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的受试者。受试者的生物标记谱可以与预设或参考生物标记谱比较,以便诊断或鉴定具有产生糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的风险的受试者,监测疾病的进展、以及疾病进展的速率,并且监测糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症治疗的效果。优选地,本发明的生物标记谱被包含在机器可读介质中并且在它们在可以用接到的另外的数据更新的范围内是“活的”,从而提高这些生物标记的强度和临床意义。关于本发明的生物标记的数据也可以与其他数据或测试结果相结合或相关联,如(但不限于)临床参数的测量或其他用于糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的算法。其他数据包括年龄、种族、体重指数(BMI)、总胆固醇水平、葡萄糖水平、血压、LDL以及HDL水平。机器可读介质还可以包括受试者信息,如病史和任何其他相关家族史。
本发明还提供了用于鉴定用于治疗糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的药剂的方法,这些药剂对于特定的受试者是适当的或另外地定制的。在这方面,可以从来自暴露于治疗剂或药物的受试者取得测试样品,并且可以确定一种或多种生物标记的水平。一种或多种生物标记的水平可以与在治疗之前或之后从衍生自受试者的样品比较,或者可以与衍生自由于这样的治疗或暴露在风险因素方面已经显示出改善的受试者中的样品比较。
测试
本发明的生物标记及其组可以在一系列的测试系统中实施。典型地,测试系统包括一个用于从样品获得测试数据的装置、一个用于针对样品用于收集、存储、处理和/或跟踪测试结果的装置(通常在一个数据库中)、以及一个用于报告测试结果的装置。用于获得测试结果的装置可以包括被适配成利用生化分析、免疫分析以及核酸检测分析的一种或多种进行自动测试的一个模块。一些测试系统可以处理多种样品并且可以对给定样品运行多次测试。用于收集、存储、处理和/或跟踪测试结果的装置可以包括物理和/或电子数据存储设备,如硬盘驱动器或闪速存储器或纸打印装置。用于报告测试结果的装置可以包括一个可视显示器、一个连接到数据结构或数据库的连接、或一台打印机。在这方面,该报告装置可以简单地是一个数据连接,它被适配成向另一个设备(如数据库、可视显示器、或打印机)发送结果。
因此,本发明提供了一种测试系统,该测试系统被适配成辅助鉴定具有产生糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的风险、或被诊断为糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的个体,该测试系统包括使用关于在此描述的至少一种生物标记数据的一个装置。典型地,来自本发明的系统的测试结果作为向电脑或微处理器的输入,该电脑或微处理器用机器码或软件编程,其带有关于在此描述的至少一种生物标记的数据并且确定产生或者已经具有糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的风险。
生物标记选择
表1中的生物标记已经被鉴定为发现在患有糖尿病或糖尿病肾病患者中具有改变的或调整的存在或浓度水平。因此,本发明的生物标记和方法允许本领域的技术人员鉴定、诊断或者另外地评定受试者,这些受试者没有展现出糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的任何症状,但是尽管如此可能患有糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症或者具有产生它们的风险。
可以选择表1或表2中的一种或多种生物标记来形成一组标记物。例如,本发明的一个实施例是一种评估产生糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的方法,该方法包括测量来自表1或表2的至少2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12或13种生物标记的水平的步骤。优选地,该组包括下列中的至少一种:过氧化物还原酶2(P32119)、蛋白AMBP(P02760);载脂蛋白A-IV(P06727)以及补体C1q子成分亚基B(P02746);脂联素(Q15848)、补体因子H相关蛋白2(P36980)、血红蛋白亚基β(P68871)、载脂蛋白B-100(P04114)以及巯基氧化酶1(O00391)中的至少一种;或者载脂蛋白C-III(P02656)、胰岛素样生长因子结合蛋白3(P17936)、CD5抗原样蛋白(O43866)以及补体成分C8β链(P07358)中的至少一种。
临床算法
使用本发明的生物标记获得的结果可以使用任何一种或多种公式结合到在发明的实践中有用的指数中。如上所述(但不限于),在多种其他指示中,这些指数可能表明从一种疾病状态转化到另一种疾病状态的概率、可能性、绝对或相对风险、时间或速率,或者预测糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的未来生物标记量度。这可能持续一个特定的时期或范围,或者持续剩余的寿命风险,或者简单地被提供作为相对于另一个参考受试者群体的指数。
优选的公式包括广泛类的统计分类算法,如相对操作特性(ROC)、判别分析例如线性判别分析(LDA)的使用。可以使用具有不同阈值的基于特征基因(eigengene)的方法(ELDA)或基于多元方差分析(MANOVA)的步进算法来鉴定LDA特征。可以基于霍特林-劳利(Hotelling-Lawley)统计进行前向算法、后向算法以及逐步算法将未分离的可能性降到最低限度。也可以分开地使用或组合使用其他的公式包括支持向量机(SVM)、随机森林或递归分割来鉴定最重要的生物标记组合。
可以使用其他的公式,以便在进一步处理之前将单独的生物标记测量的结果预处理成更有价值的形式的信息。预处理包括使用数学转换(如对数函数或逻辑函数)将生物标记结果进行反向转换和平方根转换、归一化。基于临床参数(如年龄、性别、种族、BMI或性别)的归一化是特别优选的。
一个或多个临床参数可以结合本发明的生物标记用于本发明的实践中,作为公式的输入或作为使用特定的生物标记组和公式测量的定义相关群体的预筛选标准。临床参数还可以在生物标记的归一化和预处理、或者在生物标记的选择、组构建、公式类型选择和衍生、以及公式结果后处理中是有用的。
本发明的生物标记组可以针对预期的群体和终点或用途而被定制。例如,生物标记组和公式可以用于评定受试者的一级预防和诊断以及二级预防和管理。对于初步评定,这些组和公式可以用于病症的预测和风险分层、糖尿病病症的诊断、血糖水平和变化速率的预测以及未来诊断的指示。对于二级预防和管理,这些组和公式可以用于糖尿病并发症的预测和风险分层。这些组和公式可以用于临床决策支持,例如确定是否推迟到下一次就诊的干预、是否推荐常规的预防性检查、是否推荐增加的就诊频率、是否推荐增加的测试以及是否推荐治疗性干预。这些组和公式对于具有糖尿病病症的受试者中的干预可能也是有用的,如治疗选择和反应、治疗的调整和给药、监测进行中的治疗效果以及在治疗性干预中变化的指示。
本发明的疾病终点包括糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症。在此的组和公式可以通过辅助诊断和/或确定糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的严重性和/或确定疾病或病症的亚类来评估疾病终点的当前状态在此的组和公式对于确定干预的未来状态也是有用的,例如确定用疗法、干预和药物疗法的未来糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的预后。本发明可以被定制为特定的干预、药物类、治疗类或疗法或药物疗法或它们的组合。
本发明的替代终点包括测量HBAIc、葡萄糖(I7PG和OGTT)、以及葡萄糖类(正常葡萄糖耐量(NGT)、IGT、IFG以及T2DM)。在此的组和公式对于通过诊断空腹或不空腹的葡糖糖类来确定替代终点的当前状态是有用的。可以使用在此的生物标记组来确定替代终点的未来状态,如确定未来葡萄糖组的预后。生物标记组和公式对于确定干预的未来状态也是有用的,例如确定用药物疗法的未来葡萄糖组的预后。
糖尿病病症的并发症终点包括在此的糖尿病相关病症,如肾脏疾病、眼睛视网膜病变、微血管损伤、肝损伤、截肢以及心血管并发症。这些生物标记组和公式可以通过辅助诊断糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症来评估疾病终点的当前状态。可以使用生物标记组和公式来确定并发症终点的未来状态,例如确定未来糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的预后。这些组和公式对于确定干预的未来状态也是有用的,例如确定具有治疗的未来糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症的预后。
用于治疗糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症或降低其产生风险的药剂
本发明的生物标记也可以用来鉴定或评定用于治疗糖尿病前期、糖尿病或糖尿病相关病症或降低其产生风险的药剂。因此,本发明还提供了一种鉴定或评定用于治疗糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或降低其产生风险的药剂的方法,该方法包括:
(i)使表达来自表1或表2的至少一种生物标记的细胞与一种假定药剂接触;并且
(ii)将来自表1或表2的至少一种生物标记在与该假定药剂接触之前的细胞中的表达或水平与来自表1或表2的至少一种生物标记在与该假定药剂接触之后的细胞中的表达进行比较;
其中表达或水平的变化将该药剂鉴定为用于治疗糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的药剂。
这些细胞可以在体内与这些假定药剂接触,如在动物模型中,或者在体外接触,如在细胞培养物或细胞系中。可以使用计算机驱动的程序或软件来比较该表达或水平。
本发明还提供了一种治疗在受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或降低其产生风险的方法,该方法包括向受试者给予有效量的被适配成改变表1或表2中的至少一种生物标记的表达或水平的药剂。
可以根据如由有适当资格的从业者选择的任何已知的方法来给予该药剂。这些药剂可以作为包含有效量的与药学上可接受的物质(例如药学上可接受的载体)混合的药剂的组合物的一部分而被给予。该载体材料可以是注射用水,优选补充有用于向哺乳动物给予的常用于溶液中的其他材料。如果需要,可以包括标准的药学上可接受的物质,例如载体、稀释剂、以及赋形剂。其他示例性的组合物包括pH大约7.0到8.5的三羟甲基氨基甲烷缓冲液,或pH大约4.0到5.5的醋酸盐缓冲液,还可以进一步包括山梨醇或其适合的替代物。
可以由本领域的一位技术人员根据给药途径、递送形式以及所希望的剂型确定该药剂的最优配方。参见,例如《雷明顿药物科学》(Remington'sPharmaceutical Sciences),1435-1712(第18版,A.R.Gennaro编辑,马克出版公司(Mack Publishing Company),1990)。这样的组合物可能影响物理状态、稳定性、体内释放速率以及体内清除速率。
因此,在本发明还提供了一种药剂用于制备用于治疗糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或降低其产生风险的用途,该药剂被适配为改变表1或表2中的至少一种生物标记的表达或水平。
优选地,该被适配为改变表1或表2中的至少一种生物标记的表达或水平的药剂是一种用于治疗如在此定义的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或降低期产生风险的药剂。其他用于治疗糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或降低其产生风险的药剂包括脂肪酶抑制剂如新利司他;合成糊精类似物如含有或不含有瘦素的醋酸普兰林肽制剂;钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂如舍格列净、YM543、达格列净、双重脂肪甘油三酯脂酶和PI3激酶活化剂如Adyvia;神经肽Y2、Y4和Y5受体的的拮抗剂,人激素PYY3-36合成类似物和胰多肽;大麻素受体CB1受体拮抗剂如利莫纳班、泰伦那班、CP-945,598、激素如油酰雌酮;血清素、多巴胺以及去甲肾上腺素的抑制剂(在本领域中也被称为“三单胺再摄取抑制剂”),如特索芬辛;去甲肾上腺素以及多巴胺再摄取抑制剂,如Contrave(安非他酮加上阿片拮抗剂纳曲酮)以及Excalia(安非他酮加上抗惊厥药唑尼沙胺);1型111.β羟基类固醇脱氢酶类(11b-HSD1)抑制剂;皮质醇合成抑制剂如酮康唑;糖异生抑制剂;葡糖激酶激活剂;蛋白酪氨酸磷酸酶-1B的反义抑制剂;以及其他药剂,像胃泌素和表皮生长因子(EGF)类似物的注射剂如胰岛新生疗法(E1-I.N.T.);以及倍他司汀。
生物标记测量
可以使用一系列的技术中的一种或多种测量生物标记。优选地,以一种使受试者变异性最小化的方式测量这些生物标记。例如,可以在空腹状态下测量它们,并且最常见地是在早晨,由于食物消耗和代谢以及昼夜变化,提供了降低水平的受试者变异性。在本发明中,可以使用任何空腹的或基于时间的取样程序。
可以使用本领域已知的任何方法在蛋白质水平或核酸水平上确定在此的生物标记的水平的实际测量。例如,在核酸水平,可以使用Northern和Southern杂交分析、以及使用特异性识别这些序列中的一种或多种的核糖核酸酶保护测定来确定基因表达。还可以使用基于反转录的PCR测定(RT-PCR),例如,使用用于基因的差异表达序列的引物来测量生物标记水平。优选地,可以在蛋白质水平上,例如通过测量由在此描述的基因产物编码的肽的水平、或者其活性来确定生物标记水平。这样的方法包括,例如基于针对由这些基因编码的蛋白质的抗体的免疫测定、适配体或分子印迹。
可以以任何适合的方式检测表1或表2中的生物标记、多肽、肽、突变以及其多晶型,但是典型地通过使来自受试者的样品与结合生物标记蛋白、多肽、突变或多晶型的一种抗体接触并且然后检测反应产物的存在或不存在来进行检测。抗体可以是单克隆抗体、多克隆抗体、嵌合抗体或前述抗体的一个片段,并且检测反应产物的步骤可以用任何适合的免疫测定来进行。
根据本发明实施的免疫测定可以是均相测定或非均相测定。在均相测定中,免疫反应通常涉及针对该生物标记的特异性抗体、标记的分析物、以及感兴趣的样品。在该抗体与该标记的分析物结合后,直接或间接地改变了由该标记产生的信号。该免疫反应和其检测程度两者都可以在一个均相溶液中进行。可能被采用的免疫化学标记包括自由基、放射性同位素、荧光染料、酶、噬菌体、或辅酶。
在非均相测定方法中,这些试剂通常是样品、抗体以及用于产生可检测信号的装置。可以使用以上所述的样品。该抗体可以被固定到支持物上,如小球(如蛋白A和蛋白G琼脂糖小球)、板或载玻片,并且与在液相中的被怀疑含有抗原的标本接触。然后将该支持物从该液相中分离,并且采用用于产生这样的信号的装置来检测该支持物相或该液相的可检测信号。这种信号与在样品中的分析物的存在有关。用于产生可检测信号的装置包括放射性标记、荧光标记或酶标记的使用。例如,如果待检测的抗原含有第二结合部位,则与该部位结合的抗体可以与可检测基团结合并且在分离步骤之前将其添加到液相反应溶液中。在固相支持物上的可检测基团的存在指示了在该测试样品中抗原的存在。适合的免疫测定的实例包括寡核苷酸、免疫印迹法、免疫沉淀法、免疫荧光法、化学发光法、电化学发光(ECL)或酶联免疫测定。
使用表1中的由生物标记数据库入口提供的序列信息,可以使用本领域的普通技术人员熟知的方法检测和测量生物标记序列的表达(如果存在的话),如Northern印迹杂交分析或特异性地并且优选地定量扩增特定核酸序列的方法。作为另一个实例,这些序列可以用来构建用于特异性地扩增生物标记序列的引物,例如在基于扩增的检测方法中,如基于反转录的聚合酶链式反应(RT-PCR)。当基因表达中的改变与基因扩增、缺失、多态性或突变相关时,可以通过比较在测试细胞群与参考细胞群中的被检验的DNA或RNA序列的相对量来进行在测试群和参考群中的序列比较。
还可以使用本领域技术人员已知的多种方法中的一种或多种来测量生物标记蛋白和/或核酸代谢物,包括折射率光谱(RI)、紫外线光谱(UV)、荧光分析、放射化学分析、近红外光谱(近IR)、核磁共振光谱(NMR)、光散射分析(LS)、质谱法(包括多重反应监测(MRM)质谱法、热解质谱法)、比浊法、色散拉曼光谱、气相色谱质谱联合分析法、液相色谱质谱联合分析法、基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱法(MALDI-TOF)、离子喷雾光谱质谱联合分析法、毛细管电泳、NMR以及IR检测。
当使用质谱法测量这些生物标记时,它们可以通过一种肽来测量,该肽选自以下列表:
(i)来自表1或表2的蛋白质的一个5-25个氨基酸的肽;
(ii)来自表1或表2的蛋白质的一个5-20个氨基酸的肽;
(iii)来自表1或表2的蛋白质的一个10-20个氨基酸的肽;
(iv)来自表1或表2的蛋白质的一个10-15个氨基酸的肽;或者
(v)表3中的一个肽。
试剂盒
本发明还提供了一种生物标记检测试剂,例如一种对于表1或表2中的生物标记蛋白或表3中的肽特异的抗体,或一种通过具有同源的核苷酸序列特异性地识别或结合到一种或多种编码表1或表2中的生物标记蛋白或表3中的肽的核酸,如寡核苷酸序列或适配体,其与以试剂盒的形式包装在一起的核酸的一部分互补。除了别的以外,该试剂盒可以在分开的容器中含有一种核酸或一种抗体(已经结合到固相基质上或者与用于将它们结合到该基质上的试剂分开包装)、对照制剂(阳性和/或阴性)、和/或可检测标记如荧光素、绿色荧光蛋白、罗丹明、花青染料、亚历克萨染料、萤光素酶、放射性示踪标记。进行测定的说明书也可以包括在试剂盒中。例如,测定可以是Northern杂交、夹心ELISA或蛋白质抗体阵列的形式。
用于检测本发明的生物标记的试剂可以被固定到固体基质(如多孔条)上以便形成至少一个生物标记检测位点。该多孔条的测量或检测区域可以包括多个含有抗体或核酸的位点。一个测试条也可以含有用于阴性和/或阳性对照的位点。可替代地,对照位点可以位于与测试条分开的带上。任选地,不同的检测位点可以含有不同量的固定的抗体或核酸,如在第一检测位点上的量较高而在随后的位点上的量较低。在添加测试样品后,显示出可检测信号的位点的数目提供了存在于该样品中的生物标记的量的定量指示。这些检测位点可以被配置成任何适合的可检测形状,并且典型地呈跨过测试条的宽度的条或点的形状。
可替代地,试剂盒含有核酸基质阵列,该核酸基质阵列包含一个或多个核酸序列。位于该阵列上的核酸特异性地识别一种或多种核酸序列,这种核酸序列被适配为结合编码表1或表2中的生物标记的核酸序列。该基质阵列可以在例如固体基质或“芯片”上。可替代地,该基质阵列可以是溶液阵列。
实例
实例1-糖尿病生物标记的鉴定和确认
1.材料/方法
A.同期组群说明
A.1.弗里曼特尔糖尿病研究(1期)
理论:本FDS1同期组群包括1294位患有2型糖尿病的患者。选择具有和不具有糖尿病肾病的糖尿病受试者,以便提供显著不同的表型展示,使得能够在蛋白质表达中差异最大。
I期弗里曼特尔研究(FDS)是在来自稳定的邮政编码限定的120,097人的城市社区的患者中的糖尿病护理、控制、并发症以及花费的纵向观察研究。当在1991年构思I期时,还很少有公开的糖尿病自然病史数据。
A.2.弗里曼特尔糖尿病研究(2期)
理论:FDS2同期组群招募了在弗里曼特尔地区以及其他来自FDS1同期组群数据库中的被临床医生提及的糖尿病患者。选择具有和不具有糖尿病肾病的糖尿病受试者,以便提供显著不同的表型展示,使得能够在蛋白质表达中差异最大。
II期在2007年被构思用于改进的和扩展的数据收集,以便表征在同时期的澳大利亚的城市的糖尿病的性质。
A.3.巴瑟尔顿糖尿病研究
理论:从一个乡村社区扩展关于糖尿病患者的信息。完善从FDS1和FDS2城市研究中获得的信息。包括匹配的非糖尿病对照受试者。
巴瑟尔顿健康研究是世界上运行时间最长的流行病学研究计划之一。自从1966年,在西澳大利亚的西南的一个沿海社区的巴瑟尔顿城市的居民已经参与一系列健康调查。迄今为止,超过16,000的各年龄的男性、女性以及小孩已经参加到调查中并且已经为帮助许多常见疾病和健康状况的了解做出贡献。
B.使用iTRAQ和2D LC MALDI TOF/TOF的蛋白质生物标记发现
该发现方法学涉及用化学方法标记不同组(例如糖尿病肾病相对于没有肾病的糖尿病患者)的患者的血浆并且用质谱法确定特定蛋白质的存在的相对比。在分析之后具有显著的改变的浓度的蛋白质指示了与其他组相比的一组患者在生物化学方面的变化。本技术被用来测量每个样品中的130-200种蛋白质的相对浓度。鉴定了在组间具有显著不同的浓度的蛋白质,并且选择这些蛋白质用于进一步通过MRM方法学进行检验(下面的C部分)。
B.1.样品制备
在免疫耗竭之前使用MARS14HPLC柱(安捷伦科技)汇集具有14种最丰富的蛋白质的血浆样品(N=10或20)。使用10kDa截留自旋过滤器(赛多利斯)将免疫耗竭的样品缓冲交换为1M三乙基碳酸氢铵。根据iTRAQ方案(应用生物系统公司)将蛋白质样品还原、烷基化、胰蛋白酶消化并且标记。
B.2.仪器分析
在用强阳离子交换液相色谱(SCX)在安捷伦1100HPLC上用一种聚磺乙基柱(4.6mm×100mm,5μm,)在分离之前,在一个Strata-X33μM聚合物反相柱(菲罗门)上对肽脱盐。用0mM到400mM的线性梯度的KCl洗脱肽。将SCX组分脱盐并加载到终极3000纳米HPLC系统(戴安C18,PepMap100,3μm)上并且使用ProBot(LC填料)机械点渍(robotic spotter)用10%-40%梯度的乙腈(0.1%甲酸)分离。在4800MALDI TOF/TOF分析仪上分析产生的斑点。
B0.3.数据分析
使用ProteinPilotTM2.0.1软件(应用生物系统公司)进行数据分析。使用PSPEP算法计算错误发现率,该PSPEP算法与ProteinPilotTM2.0.1一起使用,并且只接受总体错误发现率(FDR)<5%的来自来健康受试者的蛋白质。
C.使用多重反应检测(MRM)确认生物标记候选物
多重反应检测(MRM)是一种基于质谱法的方法,用来特异性地靶向针对特征肽的转换(前体-片段离子对),这种肽代表整个生物标记候选蛋白的替代物。对于每个候选物,使用对这种蛋白质是唯一的(当与SwissProt人类数据库57.1版本相比较时)一个或两个肽。这种高通量方法被用来确认来自在大量的单独的患者血浆样品中的发现阶段的生物标记(见以上B部分)。
C1.样品制备
制备与先前iTRAQ实验相同的汇集的样品以及与先前iTRAQ池(确认样品)不同的单独的样品(每组N=10)。使用MARS14HPLC免疫耗竭样品中的14种最丰富的蛋白质。用10kDa截留自旋过滤器缓冲交换免疫耗竭的样品。将蛋白质样品还原、烷基化、胰蛋白酶消化并且脱盐。另外,用18O标记一种血浆参照样品(健康个体的集合)并且最后在LC-MRM/MS分析之前掺入每个同期组群样品中(1:1)。
C.2.将生物标记列表翻译为MRM转换列表
通过一系列的步骤产生预备MRM转换列表,这些步骤包括下载蛋白序列、结合过滤器在电脑中消化蛋白质(例如,7-21个氨基酸,漏切率0),以及选择每个肽的最少4个转变(通常前体带电z2,产物带电z1)。关于来自文献和资料档案库(PeptideAtlas,MRMaid)的蛋白质特异性肽(proteotypic peptide)的有用信息同样被结合,并且转换的选择由波谱库(ISB、NIST、GPM、BiblioSpec)支持。一种被称为Skyline的开源软件(MacCoss研究室,华盛顿大学,西雅图,华盛顿,美国)被用来产生并改进MRM转换以及用于分析MRM转换数据。
将1μg的血浆消化物的等分部分直接加载到纳米柱上(戴安C18,PepMap100,3μm),并且用100分钟梯度的2%-30%的乙腈(0.1%甲酸)将肽洗脱到装备有一个纳升电喷雾电离源的4000Qtrap中。每次运行最多需要200次MRM,停留时间20毫秒,一个循环5秒。分析这些运行(即删除没有合理的转换的肽),并且使改进的这些肽和转换的列表经受MRM触发的MS/MS实验,以便确认肽分配。由于低丰度蛋白的肽分配是一个没有标准的相当挑战性的工作,产物离子扫描(EPI)设置不同,例如,扫描速率(1000-4000),LIT填充时间(20-300毫秒)。选择每个肽中两个最强烈的转换用于确认,并且当一个转换超过阈值1000cps时被发送,用于MS/MS(质量范围200-1200)。每次运行使用总共40次MRM,停留时间20毫秒,并且一个循环约7秒。使用MASCOT针对具有人类分类学过滤器(human taxonomy filter)的当前SwissProt数据库来搜索获得的MS/MS。鉴定的肽与MRM数据相匹配(肽序列、保留时间)。最后,测试这些确认的肽与MRM18O标记方法一起使用的适合性。每个同期组群研究的最终转换列表由每种候选蛋白质(参见表1)的1-2个肽(参见表3)以及每个肽3个转换组成。如果可能,排除对候选蛋白非独特性的肽序列以及具有氨基酸M、W、N末端Q或E等的肽。
表3
C.3.仪器分析
复原所有的样品并且在LC-MRM/MS分析之前以1:1掺入18O标记的参考血浆(健康个体的集合),以便校正这些轮之间的喷雾效率和电离差异。每个样品一式两份地直接注射到纳米柱上(戴安C18,PepMap100,3μm),并且用100分钟梯度的2%-30%的乙腈(0.1%甲酸)将肽洗脱到装备有纳升电喷雾电离源的4000Qtrap中。针对所有的数据采集使用预定的MRM选项,具有4秒的目标扫描时间(跨过一个峰至少8个数据点)和6-8分钟的MRM检测窗口,最少产生50-60毫秒的停留时间。
C.4.数据分析
整合所有的转换,并且针对每个肽(加权的)计算未标记的肽的区域与标记的肽的区域的比率。基于蛋白质的不变组,针对基于群体的差异,将比率归一化。最后,将针对非参数数据的曼-怀二氏(Mann-Whitney)检验应用于该归一化的比率,并且计算p值,该p值定义了在两个受试者组(例如健康组与患病组)之间的显著差异性表达的蛋白质。
针对一些列的标记(单变量的和多变量的),还绘制了敏感性、或真阳性率与假阳性率(相对操作特征曲线)。使用多个统计转换来提高效能,包括自然对数(ln)、倒数(inv)和平方根(√)。
2.结果
D.生物标记
D1.用于糖尿病患者中的糖尿病肾病的生物标记
图1中的表显示了来自巴瑟尔顿和弗里曼特尔糖尿病研究两者中关于在所有患有糖尿病的受试者中糖尿病肾病的存在的生物标记蛋白数据。解决的问题是‘用于糖尿病患者中的糖尿病肾病的生物标记是什么?’
图1中的表格的结果作为盒须图展示在图2(研究FDS1)、图3(研究FDS2)以及图4(研究BDS)中。对于每个生物标记候选物,通过MRM测量了每种蛋白质的一个到两个特征肽。(左盒形图:糖尿病组;右盒形图:具有严重肾病的糖尿病组;X轴:蛋白质/肽;y轴:相对丰度比)。
表4-表8中的ROC数据进一步展示了生物标记可以被用作糖尿病肾病的诊断。
表4单变量分析
表5多变量分析(模型3)
表6多变量分析(模型FDS1)
表7多变量分析(模型FDS2)
表8多变量分析(模型BDS)
D2.患有肾病的糖尿病患者与健康患者的生物标记
图5中的表格描述了发现的患有糖尿病肾病的患者与没有糖尿病的健康对照组的生物标记。这些数据源于巴瑟尔顿研究。
将显而易见的是,在不背离本发明的精神和范围下,可以提供各种变更和等同形式。这包括在所附权利要求书的范围之内的修改连同所有修改、可替代构建物和等同物。
在本说明书中,特定特征的存在并不排除另外的特征的存在。术语“包括”(comprising)、“包含”(including)以及“具有”(having)应当被解释为包含在内而不是一种排除意义。
序列表
Claims (42)
1.一种针对糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症评定受试者的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
2.根据权利要求1所述的一个方法,其中该至少一种生物标记是表1或表2中的生物标记的至少二个、三个或四个。
3.一种针对糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症评定受试者的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记是过氧化物还原酶2、补体C1q子成分亚基B、巯基氧化酶1或载脂蛋白A-IV。
4.一种针对糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症评定受试者的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记是过氧化物还原酶2、蛋白AMBP和补体C1q子成分中的一种或多种。
5.一种针对糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症评定受试者的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记是补体C1q子成分亚基B、蛋白AMBP、脂联素和补体因子H相关蛋白2中的一种或多种。
6.一种针对糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症评定受试者的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记是过氧化物还原酶2、蛋白AMBP和补体C1q子成分亚基B。
7.根据以上权利要求中的任一项所述的方法,其中测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记的步骤包括质谱法的使用。
8.根据权利要求7所述的方法,其中该质谱法包括测量该至少一种生物标记的一个肽。
9.根据权利要求8所述的方法,其中该肽选自以下列表:
(i)来自表1或表2的蛋白质的一个10-15个氨基酸的肽;
(ii)来自表1或表2的蛋白质的一个5-25个氨基酸的肽;
(iii)来自表1或表2的蛋白质的一个5-20个氨基酸的肽;
(iv)来自表1或表2的蛋白质的一个10-20个氨基酸的肽;或
(v)在表3中的一个肽。
10.根据权利要求7到9中的任一项所述的方法,其中该质谱法包括多反应监测(MRM)质谱法。
11.根据以上权利要求中任一项所述的方法,其中受试者没有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的症状或仅仅显示出其非特异性指标。
12.根据权利要求1到10中的任一项所述的方法,其中受试者已经被诊断患有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症。
13.根据以上权利要求中任一项所述的方法,其中受试者患有肾脏疾病。
14.根据以上权利要求中任一项所述的方法,其中受试者患有微量白蛋白尿、大量白蛋白尿或终末期肾脏疾病。
15.根据以上权利要求中任一项所述的方法,其中该样品包括血液样品。
16.一种包含用于测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记的试剂的试剂盒,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
17.如权利要求16所述的试剂盒,其中这些试剂中的至少一种包括可检测标记。
18.如权利要求16或17所述的试剂盒,进一步包括用于根据该至少一种生物标记的测量评估个体产生肾脏疾病的风险的工具。
19.一种用于针对糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症评定受试者的具有计算机可执行指令的计算机可读介质,该计算机可读介质包括:一个例行程序,存储在该计算机可读介质上并且被适配成由一个处理器执行,以便存储代表选自表1或表2中的生物标记列表的至少一种生物标记的生物标记测量数据。
20.一种评定用于糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的治疗的方法,该方法包括测量来自经历治疗的受试者的样品中的至少一种生物标记,该至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表,在治疗过程中至少测量两次。
21.根据权利要求20的方法,其中生物标记是在至少两个时间点测量的并且将来自这两个时间点的数据随着时间的推移进行比较。
22.一种评定受试者产生糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的方法,包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,该至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
23.一种监测受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,该至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表,并且将获得的测量与该至少一种生物标记的另一次测量进行比较。
24.一种诊断或鉴定受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,该至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
25.一种从同样引起受试者中的蛋白尿的其他病症鉴别诊断肾脏疾病的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,该至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
26.一种鉴别诊断受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的亚类或阶段的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,该至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
27.一种测试系统,包括:
(i)用于获得来自受试者的样品中的测试结果数据的装置,这些测试结果数据代表选自表1或表2中的生物标记列表的至少一种生物标记的水平;
(ii)用于收集和跟踪在步骤(i)中产生的测试结果数据的装置;
(iii)用于根据测试结果数据计算糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症风险指标值的装置,其中所述风险指标值代表个体产生或患有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的风险;以及
(iv)用于报告所述风险指标值的装置。
28.一种将一群个体进行分级或分组的方法,该方法包括:基于表1或表2中的至少一种生物标记获得在所述群体中的个体的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症风险指数数据;并且基于包括所述获得的风险指数数据的因素,将在该群体中的个体相对于该群体中的剩余个体进行分级或将该群体划分为至少两个组。
29.一种评估受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症替代终点的方法,该方法包括:测量来自表1或表2中的生物标记列表中的至少一种生物标记;以及基于所述测量评估受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的替代终点。
30.如权利要求29所述的方法,其中该替代终点是在受试者的尿中的蛋白质的量。
31.如权利要求29或30所述的方法,其中该替代终点是白蛋白肌酸比。
32.一种评估受试者产生糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的风险的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
33.一种监测受试者产生糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的风险的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
34.一种诊断或鉴定患有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的受试者的方法,包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
35.一种监测糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的治疗或干预的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
36.一种鉴别诊断糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的疾病状态或亚类的方法,该方法包括测量来自受试者的样品中的至少一种生物标记,其中所述至少一种生物标记选自表1或表2中的生物标记列表。
37.一种用于治疗受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的方法,该方法包括:使用来自表1或表2的至少一种生物标记评估受试者产生糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的风险以及当受试者被鉴定为具有糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的升高的风险时用一种治疗方案治疗受试者,从而延迟或防止糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的发作。
38.一种将一群受试者进行分级或分组的方法,该方法包括:获得代表包含在所述群体中的受试者的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的风险评分的数据,其中所述风险评分是使用来自表1或表2的至少一种生物标记计算的,以及基于包括所述获得的风险评分数据的因素将该群体中的受试者相对于在该群体中的剩余个体进行分级或者将该将该群体划分为至少两个组。
39.一种鉴定或评定一种药剂用于治疗糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或降低其产生风险的方法,该方法包括:
(i)使表达来自表1或表2的至少一种生物标记的细胞与一种假定药剂接触;并且
(ii)将来自表1或表2的至少一种生物标记在与该假定药剂接触之前的细胞中的表达和/或水平与来自表1或表2的至少一种生物标记在与该假定药剂接触之后的细胞中的表达和/或水平进行比较;
其中在水平或表达方面的变化将该药剂鉴定为用于治疗糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的药剂。
40.表1或表2中的至少一种生物标记作为针对糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症的药物靶标的用途。
41.一种治疗受试者中的糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或降低其产生风险的方法,该方法包括向受试者给予有效量的被适配成改变表1或表2中的至少一种生物标记的表达或水平的药剂。
42.被适配成改变表1或表2中的至少一种生物标记的表达或水平的一种药剂的用途,用于制备用于治疗糖尿病前期、糖尿病和/或糖尿病相关病症或降低其产生风险的一种药物。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610302678.4A CN105974123A (zh) | 2010-09-21 | 2011-09-20 | 与糖尿病前期、糖尿病及糖尿病相关病症相关的生物标记 |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
AU2010904249 | 2010-09-21 | ||
AU2010904249A AU2010904249A0 (en) | 2010-09-21 | Biomarkers associated with pre-diabetes,diabetes and diabetes related conditions | |
PCT/AU2011/001212 WO2012037603A1 (en) | 2010-09-21 | 2011-09-20 | Biomarkers associated with pre-diabetes, diabetes and diabetes related conditions |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610302678.4A Division CN105974123A (zh) | 2010-09-21 | 2011-09-20 | 与糖尿病前期、糖尿病及糖尿病相关病症相关的生物标记 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103299192A true CN103299192A (zh) | 2013-09-11 |
CN103299192B CN103299192B (zh) | 2016-05-11 |
Family
ID=45873304
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201180053583.9A Active CN103299192B (zh) | 2010-09-21 | 2011-09-20 | 与糖尿病前期、糖尿病以及糖尿病相关病症相关的生物标记 |
CN201610302678.4A Pending CN105974123A (zh) | 2010-09-21 | 2011-09-20 | 与糖尿病前期、糖尿病及糖尿病相关病症相关的生物标记 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610302678.4A Pending CN105974123A (zh) | 2010-09-21 | 2011-09-20 | 与糖尿病前期、糖尿病及糖尿病相关病症相关的生物标记 |
Country Status (12)
Country | Link |
---|---|
US (5) | US20130177544A1 (zh) |
EP (3) | EP3151012B1 (zh) |
JP (2) | JP6271250B2 (zh) |
CN (2) | CN103299192B (zh) |
AU (2) | AU2011305050B2 (zh) |
BR (1) | BR112013006764B1 (zh) |
CA (1) | CA2811654C (zh) |
ES (2) | ES2665910T3 (zh) |
HK (1) | HK1256827A1 (zh) |
RU (1) | RU2596486C2 (zh) |
SG (1) | SG188527A1 (zh) |
WO (1) | WO2012037603A1 (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103473569A (zh) * | 2013-09-22 | 2013-12-25 | 江苏美伦影像系统有限公司 | 基于svm的医学影像分类方法 |
CN106645757A (zh) * | 2017-03-13 | 2017-05-10 | 新疆医科大学 | 一种诊断早发糖尿病mody的血清蛋白标志物组及其应用 |
CN107144620A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-09-08 | 兰州百源基因技术有限公司 | 糖尿病肾病检测标志物 |
CN110286234A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-09-27 | 安肽和(杭州)医疗科技有限公司 | 尿液中妊娠糖尿病的蛋白质标志物及其在早期诊断中的用途 |
CN111876479A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-11-03 | 中国人民解放军总医院 | 基于尿沉渣特定微小rna无创鉴别诊断糖尿病肾病/非糖尿病性肾病方面的应用 |
Families Citing this family (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SG188527A1 (en) * | 2010-09-21 | 2013-04-30 | Proteomics Internat Pty Ltd | Biomarkers associated with pre-diabetes, diabetes and diabetes related conditions |
US9928345B2 (en) | 2012-06-08 | 2018-03-27 | Liposciences, Inc. | Multiple-marker risk parameters predictive of conversion to diabetes |
US9361429B2 (en) | 2012-06-08 | 2016-06-07 | Liposcience, Inc. | Multi-parameter diabetes risk evaluations |
JP6062439B2 (ja) * | 2012-08-30 | 2017-01-18 | シスメックス株式会社 | 早期腎障害の評価マーカーとその測定方法 |
WO2014158287A2 (en) * | 2013-03-14 | 2014-10-02 | Otraces Inc. | A method for improving disease diagnosis using measured analytes |
WO2015056619A1 (ja) * | 2013-10-16 | 2015-04-23 | 日本水産株式会社 | ペプチド又はその酸付加塩、飲食品、及び糖尿病予防等の組成物 |
CA2944767C (en) | 2014-04-04 | 2022-07-12 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | Isotyping immunoglobulins using accurate molecular mass |
WO2017053932A1 (en) | 2015-09-24 | 2017-03-30 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | Identification of immunoglobulin free light chains by mass spectrometry |
RU2018127709A (ru) | 2016-01-22 | 2020-02-25 | Отрэйсис, Инк. | Системы и способы улучшения диагностики заболеваний |
CN109863395B (zh) | 2016-09-07 | 2023-05-23 | 梅约医学教育与研究基金会 | 分子量法鉴定和监测裂解免疫球蛋白 |
WO2018088521A1 (ja) | 2016-11-11 | 2018-05-17 | 大塚製薬株式会社 | 肝の糖取込み能評価方法 |
PL3358355T3 (pl) * | 2017-02-04 | 2024-04-08 | Warszawski Uniwersytet Medyczny | Zastosowanie surowiczych peroksyredoksyn dwucysteinowych (2-Cys-PRDX) jako biomarkerów przewlekłej choroby nerek (PChN, ang. CKD) takiej jak toczniowe zapalenie nerek (LN), nefropatia IgA (IgAN) i autosomalna dominująca wielotorbielowatość nerek (ADPKD) użytecznych do diagnozowania tych chorób i sposoby różnicowania tych chorób |
EP4220157A1 (en) * | 2017-03-31 | 2023-08-02 | Quest Diagnostics Investments LLC | Methods for quantitation of insulin and c-peptide |
CN108732253A (zh) * | 2017-04-14 | 2018-11-02 | 杭州量康科技有限公司 | 用于血清蛋白质定量测定的肽段组合物及测定方法 |
EP3681528A4 (en) | 2017-09-13 | 2021-07-21 | Mayo Foundation for Medical Education and Research | IDENTIFICATION AND MONITORING OF THE APOPTOSIS INHIBITOR OF MACROPHAGES |
RU2687256C1 (ru) * | 2018-03-26 | 2019-05-08 | Федеральное Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Дагестанский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации Даггосмедуниверситет | Способ персонализированного лечения хронической болезни почек у больных с диабетической нефропатией |
CA3103150A1 (en) * | 2018-06-21 | 2019-12-20 | China Medical University | Protein biomarkers for nephropathy and applications thereof |
KR20210043589A (ko) * | 2018-08-08 | 2021-04-21 | 리제너론 파마슈티칼스 인코포레이티드 | 단백질 바이오마커를 정량화하기 위한 lc-ms/ms의 용도 |
WO2021142200A1 (en) * | 2020-01-10 | 2021-07-15 | Somalogic, Inc. | Methods of determining impaired glucose tolerance |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007028636A1 (en) * | 2005-09-09 | 2007-03-15 | Medizinische Universität Innsbruck | Method for predicting the progression of chronic kidney disease by measuring apolipoprotein a-iv |
Family Cites Families (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100640201B1 (ko) * | 2004-12-07 | 2006-10-30 | (주) 대홍기업 | 히트파이프가 설치된 도어 조립체 및 이 도어 조립체를채택한 김치저장고 |
JP2008538812A (ja) * | 2005-04-11 | 2008-11-06 | アストラゼネカ アクチボラグ | 方法 |
US20090325302A1 (en) * | 2005-05-05 | 2009-12-31 | Fibrogen, Inc. | Diagnostic marker for diabetic vascular complications |
WO2007044860A2 (en) * | 2005-10-11 | 2007-04-19 | Tethys Bioscience, Inc. | Diabetes-associated markers and methods of use thereof |
US20070111245A1 (en) * | 2005-11-09 | 2007-05-17 | Ravi Thadhani | Predicting diabetic nephropathy |
AU2006336091C1 (en) * | 2006-01-20 | 2014-01-16 | Mosaiques Diagnostics And Therapeutics Ag | Method and markers for the diagnosis of renal diseases |
AU2007230967A1 (en) * | 2006-03-23 | 2007-10-04 | Breyer, Emelita De Guzman | Apolipoprotein fingerprinting technique |
US7901885B2 (en) * | 2006-05-09 | 2011-03-08 | Dsm Ip Assets B.V. | Genes and markers in type 2 diabetes and obesity |
KR100792630B1 (ko) * | 2006-07-05 | 2008-01-09 | 고려대학교 산학협력단 | 당뇨병성 신증 진단용 바이오 마커 |
EP2469283B1 (en) * | 2006-09-08 | 2014-01-15 | The Chancellor, Masters and Scholars of the University of Oxford | Clinical diagnosis of hepatic fibrosis using human serum APOL1 as biomarker |
EP2203743A4 (en) * | 2007-09-20 | 2011-03-02 | Univ Louisville Res Found | PEPTIDE BIOMARKER FOR PREDICTING WEARNING OF THE KIDNEY FUNCTION AND A CHILDNESS |
WO2009103312A1 (en) * | 2008-02-19 | 2009-08-27 | Ludwig-Maximilians-Universität | Ezrin, serpin b5, peroxiredoxin-2 and heat shock protein beta-1 as autoantigens for psoriasis and poststreptococcal diseases |
EP2268838A1 (en) * | 2008-04-11 | 2011-01-05 | China Synthetic Rubber Corporation | Methods, agents and kits for the detection of cancer |
US8673644B2 (en) * | 2008-05-13 | 2014-03-18 | Battelle Memorial Institute | Serum markers for type II diabetes mellitus |
AU2009259024A1 (en) * | 2008-06-13 | 2009-12-17 | Prognomix, Inc. | Genetic component of complications in type 2 diabetes |
WO2010001617A1 (en) * | 2008-07-04 | 2010-01-07 | Ono Pharmaceutical Co., Ltd. | Use of an efficacy marker for optimizing therapeutic efficacy of an anti-human pd-1 antibody on cancers |
US20110311650A1 (en) * | 2008-07-07 | 2011-12-22 | Thomas Wang | Multiplexed biomarkers of insulin resistance |
US8735443B2 (en) * | 2008-10-21 | 2014-05-27 | Kuwait University | Method of treating diabetes-related vascular complications |
CA2750818A1 (en) * | 2009-01-27 | 2010-08-05 | Proteogenix, Inc. | Biomarkers for detection of neonatal sepsis in biological fluid |
US8465980B2 (en) * | 2009-01-28 | 2013-06-18 | Industrial Technology Research Institute | Urine and serum biomarkers associated with diabetic nephropathy |
WO2011072197A2 (en) * | 2009-12-11 | 2011-06-16 | Purdue Research Foundation | Detection of oxidized polypeptides |
WO2011145725A1 (ja) * | 2010-05-20 | 2011-11-24 | Miyazaki Toru | Aim関連疾患の診断方法及び診断用キット |
SG188527A1 (en) * | 2010-09-21 | 2013-04-30 | Proteomics Internat Pty Ltd | Biomarkers associated with pre-diabetes, diabetes and diabetes related conditions |
-
2011
- 2011-09-20 SG SG2013018593A patent/SG188527A1/en unknown
- 2011-09-20 EP EP16194985.4A patent/EP3151012B1/en active Active
- 2011-09-20 CN CN201180053583.9A patent/CN103299192B/zh active Active
- 2011-09-20 US US13/824,359 patent/US20130177544A1/en not_active Abandoned
- 2011-09-20 BR BR112013006764-0A patent/BR112013006764B1/pt active IP Right Grant
- 2011-09-20 JP JP2013528474A patent/JP6271250B2/ja active Active
- 2011-09-20 ES ES16194985.4T patent/ES2665910T3/es active Active
- 2011-09-20 CA CA2811654A patent/CA2811654C/en active Active
- 2011-09-20 CN CN201610302678.4A patent/CN105974123A/zh active Pending
- 2011-09-20 EP EP11826214.6A patent/EP2619592A4/en not_active Ceased
- 2011-09-20 ES ES18155797T patent/ES2928585T3/es active Active
- 2011-09-20 RU RU2013113927/15A patent/RU2596486C2/ru active
- 2011-09-20 WO PCT/AU2011/001212 patent/WO2012037603A1/en active Application Filing
- 2011-09-20 AU AU2011305050A patent/AU2011305050B2/en active Active
- 2011-09-20 EP EP18155797.6A patent/EP3343226B1/en active Active
-
2014
- 2014-05-14 US US14/277,371 patent/US9146243B2/en active Active
-
2015
- 2015-04-29 AU AU2015202230A patent/AU2015202230B2/en active Active
- 2015-08-24 US US14/833,199 patent/US9733259B2/en active Active
-
2017
- 2017-06-26 US US15/632,753 patent/US10191067B2/en active Active
- 2017-07-12 JP JP2017136403A patent/JP2017223682A/ja active Pending
-
2018
- 2018-12-12 HK HK18115912.3A patent/HK1256827A1/zh unknown
- 2018-12-13 US US16/218,777 patent/US20190107546A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007028636A1 (en) * | 2005-09-09 | 2007-03-15 | Medizinische Universität Innsbruck | Method for predicting the progression of chronic kidney disease by measuring apolipoprotein a-iv |
Non-Patent Citations (12)
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103473569A (zh) * | 2013-09-22 | 2013-12-25 | 江苏美伦影像系统有限公司 | 基于svm的医学影像分类方法 |
CN106645757A (zh) * | 2017-03-13 | 2017-05-10 | 新疆医科大学 | 一种诊断早发糖尿病mody的血清蛋白标志物组及其应用 |
CN107144620A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-09-08 | 兰州百源基因技术有限公司 | 糖尿病肾病检测标志物 |
CN110286234A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-09-27 | 安肽和(杭州)医疗科技有限公司 | 尿液中妊娠糖尿病的蛋白质标志物及其在早期诊断中的用途 |
CN111876479A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-11-03 | 中国人民解放军总医院 | 基于尿沉渣特定微小rna无创鉴别诊断糖尿病肾病/非糖尿病性肾病方面的应用 |
Also Published As
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103299192B (zh) | 与糖尿病前期、糖尿病以及糖尿病相关病症相关的生物标记 | |
JP5271350B2 (ja) | 糖尿病に関連するバイオマーカーおよびその使用方法 | |
US20140324460A1 (en) | Method for determining and managing total cardiodiabetes risk | |
JP5241710B2 (ja) | 神経変性障害の診断および早期診断のためのinvitroマルチパラメータ測定法 | |
NO345378B1 (no) | Deteksjon av løselige adisponektinreseptorpeptider og anvendelse i diagnostikk og terapi | |
Quinn et al. | Cerebrospinal fluid and brain proteoforms of the granin neuropeptide family in Alzheimer’s disease | |
Sahajpal et al. | Deranged metabolic profile and identification of biomarkers in the vitreous humour of patients with proliferative diabetic retinopathy | |
RU2007130799A (ru) | Идентификация фосфолипазы а2 в качестве мишени для лечения рака, особенно рака толстой кишки, и механизма ее действия | |
EP3850371A1 (en) | Method for diagnosing a liver disease | |
Swaminathan | Kidney manifestations of diabetes mellitus-A Review |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20180913 Address after: Western Australia, Australia Patentee after: Proteomics International Pty Ltd Address before: Western Australia, Australia Co-patentee before: Univ Western Australia Patentee before: Proteomics International Pty Ltd |