JP2013179945A - 分類予測を使用した肺障害についての診断 - Google Patents

Abstract

【課題】分類予測を使用した肺障害についての診断の提供。
【解決手段】本発明は、１種以上の遺伝子の群の発現分析、および発現分析と気管支鏡検査との組み合わせを使用した肺癌の診断および予後のための方法を提供する。本発明の方法は、肺癌の診断または予後のための任意の他の現在利用可能な方法と比較した場合に、肺癌について非常に優れた検出正確度を提供する。本発明はまた、特に、大気汚染物質（例えば、シガーまたはタバコの煙、スモッグ、アスベストおよび大気の汚染物質（ｃｏｎｔａｍｉｎａｎｔ）または汚染物質（ｐｏｌｌｕｔａｎｔ））に曝される個体において他の肺疾患の診断および予後の方法を提供する。
【選択図】図１４

Description

（関連出願の参照）
本願は、米国特許法第１１９条３項の下で米国仮特許出願第６０／６７１，２４３号（２００５年４月１４日出願）（この内容は、その全体が本明細書中に参考として援用される）に基づく優先権を主張する。

（発明の背景）
（発明の分野）
本発明は、被験体における遺伝子群の発現パターンの分析を使用することによる診断方法および予後の方法に関する。より具体的には、本発明は、大気汚染物質に曝された被験体（好ましくは、ヒト）において肺疾患（特に、肺癌）を検出するための診断方法および予後の方法に関する。

（背景）
肺障害は、現代社会における深刻な健康問題を代表し、例えば、肺癌は、米国において乳癌、前立腺癌、および結腸直腸癌を合わせた死亡率を上回って毎年１５０，０００人を超える命を奪う。タバコの喫煙は、肺癌の最も有力な原因である。現在、米国の人口の２５％が喫煙者であるが、ヘビースモーカーのうちの１０％〜１５％のみが、肺癌を発症する。喫煙に関連した他の障害（例えば、気腫）も存在する。喫煙者（例えば、受動喫煙）に曝される者に生じる健康問題も存在する。かつての喫煙者は、癌を含むこのような障害を発症する危険性を有するままであり、そして現在、新規肺癌症例の大きな宝庫（ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ）を構成する。煙に加えて、他の大気汚染物質（例えば、アスベスト、およびスモッグ）に対する曝露は、このような汚染物質に曝された個体に深刻な肺疾患の危険性をもたらす。

肺癌を有する全ての被験体の約８５％は、診断の３年以内に死ぬ。不運なことに、過去数十年の生存率は、変化していない。これは、肺癌を発症する最も高い危険性を有する喫煙者を同定するための有効な方法も、早期診断のための有効なツールも存在しないことに大きく起因する。

肺癌を診断するために現在使用される方法としては、胸部Ｘ線分析、気管支鏡検査または喀痰細胞学的分析、胸部のコンピューター連続断層撮影分析、および陽電子断層撮影（ｐｏｓｉｔｒｏｎ ｅｌｅｃｔｒｏｎ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ）（ＰＥＴ）分析が挙げられる。しかし、これらの方法は、最適な診断試験に必要とされる感度と特異性との両方の組み合わせを提供しない。

遺伝子発現プロファイリングによるヒトの肺癌の分類は、最近のいくつかの刊行物（非特許文献１；非特許文献２）に記載されているが、特定の遺伝子セットは、気管支上皮組織サンプルにおいて肺癌を分析するために分類指標として使用されない。

さらに、喫煙者のサブセットは例えば、タバコの煙の発癌効果に対してより感受性であり、かつ肺癌をより発症するようであることが、明らかである一方で、個体にに対する特定の危険因子、および特に、遺伝的危険因子は、ほとんど同定されていない。同じことが、例えば、アスベストへの曝露に関連した肺癌にも当てはまる。

Ｍ．Ｇａｒｂｅｒ、「Ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ ｏｆ ｔｈｅ ｌｕｎｇ」、ＰＮＡＳ、２００１年、第９８巻、第２４号、ｐ．１３７８４−１３７８９ Ａ．Ｂｈａｔｔａｃｈａｉｊｅｅ、「Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｌｕｎｇ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ ｂｙ ｍＲＮＡ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｒｅｖｅａｌｓ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ ｓｕｂｃｌａｓｓｅｓ」、ＰＮＡＳ、２００１年、第９８巻、第２４号、ｐ．１３７９０−１３７９５

したがって、特に、肺疾患を発症する危険性を有する個体（特に、大気汚染物質（タバコ／シガーの煙、アスベストおよび他の毒性大気汚染物質）に曝される個体））において肺疾患の早期診断および予後のために使用され得る感度の高い診断方法を開発する大きな必要性が、存在する。

（発明の要旨）
本発明は、非常に感度が高くかつ特異的である診断試験を提供する肺疾患の診断および予後のための組成物および方法を提供する。

本発明者らは、遺伝子発現分析した肺疾患（例えば、肺癌）に対する向上した診断のために、個人および群またはサブセットにおいて利用し得る遺伝子転写物の群を見出した。本発明者らは、肺疾患（例えば、肺癌）の診断および予後のために、これらの遺伝子の発現の増加および／または減少に対する詳細な指針を提供する。

本発明の診断／予後の試験において有用な遺伝子転写物群の１つの例は、表６に示される。本発明者らは、表６の遺伝子のうちの少なくとも２０種の群を採用することは単独の機会よりもずっと大きい診断能力を提供することが、見出されている。

好ましくは、これらの遺伝子転写物のうちの２０種以上（例えば、約２０〜１００および例えば、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０などの間の任意の組み合わせ）を使用し得る。本発明者らの好ましい群は、９６（表１）、８４（表２）、５０（表３）、３６（表４）、８０（表５）、５３５（表６）および２０（表７）の群である。いくつかの場合において、これらの特定の群のうちのいずれかに特定のさらなる遺伝子を加えることによって上記診断の正確度が向上し得ることが、見出された。これらの群を使用する場合、その群の遺伝子は、コントロールまたはコントロール群と比較される。そのコントロール群は、非喫煙者、喫煙者、またはかつての喫煙者であり得る。好ましくは、個体の生物学的サンプル中の遺伝子転写物またはそれらの発現産物を、上記コントロールのメンバーが肺障害（例えば、気腫または肺癌）を有さないことを除いて、同様の群に対して比較する。例えば、比較は、肺癌を有さない喫煙者のコントロール群に対して喫煙者由来の生物学的サンプルにおいて行われ得る。上記転写物または発現産物を増加した発現または減少した発現についてコントロールと比較する場合、それは、特定の遺伝子に依存し、そして表に示される；調査した遺伝子の全てが、増加または減少するとは限らない。しかし、調査した遺伝子の少なくとも５０％が、記載したパターンを提供しなければならない。％として得られる場合、より大きい信頼度は、１００％に近づく。したがって、１つの実施形態において、調査した遺伝子のうちの少なくとも５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、９８％、または９９％が、以下に表に記載されるような肺疾患（例えば、肺癌）を示す変化したパターンを示すことが望ましい。

１つの実施形態において、本発明は、発現が大気汚染物質に対する曝露に起因する肺疾患（例えば、肺癌）を発症する危険性を有する個体において変化する遺伝子の群を提供する。本発明はまた、発現が大気汚染物質に対する曝露に起因する肺疾患を発症する危険性を有する個体において群として一貫して変化する遺伝子の群を提供する。

本発明は、発現パターンまたは発現プロフィールが肺疾患（例えば、肺癌および肺癌の型でさえ）を、肺疾患（例えば、肺癌）ついてスクリーニングされた個体の気道から採取されたサンプルから、６０％より大きい正確度、好ましくは６５％よりも大きい正確度（よりなお好ましくは少なくとも約７０％、よりなお好ましくは約７５％、またはよりなお好ましくは約８０％〜９５％）で診断するための方法において使用され得る遺伝子群を提供する。

１つの実施形態において、本発明は、気管支鏡検査と本発明において記載されるような遺伝子群の遺伝子発現パターンの分析との組み合わせを使用して肺疾患（例えば、肺癌）を診断する方法を提供する。

したがって、本発明は、肺疾患の診断および予後において使用され得る遺伝子群を提供する。特に、本発明は、発現が大気汚染物質に曝露される個体において肺疾患を決定するための診断および／または予後の試験を提供する遺伝子の群を提供する。例えば、本発明は、発現プロフィールが肺癌を有する個体と肺癌を有さない個体とを区別し得る遺伝子の群を提供する。

１つの実施形態において、本発明は、開示した遺伝子発現プロフィールの分析を使用することによる初期の無症候性の肺癌についてのスクリーニングシステムを提供する。このようなスクリーニングは、例えば、結腸癌をスクリーニングするための結腸鏡検査と同様の年齢群において行われ得る。肺癌における初期診断は、効率的な処置に重要であるので、本発明の遺伝子発現分析システムは、現在利用可能な任意の他の手段によって発見することができない腫瘍細胞を検出するための非常に改良された方法を提供する。

本発明の遺伝子群の発現を測定するために使用され得るプローブは、本発明において同定された個々の遺伝子／転写物配列にハイブリダイズし得る核酸プローブ、または本発明の個々の遺伝子群の遺伝子産物によってコードされるタンパク質を標的する抗体であり得る。上記プローブは、好ましくは、個体における肺疾患の診断および予後を可能にするために、遺伝子チップまたはタンパク質チップなどの表面上に固定化される。

１つの実施形態において、本発明は、肺疾患の個別の予測因子として使用され得る遺伝子の群を提供する。これらの遺伝子は、ｔ検定分析による確率を使用して同定され、そして非喫煙者とは対照的な喫煙者における識別的発現を示す。上記遺伝子の群は、１〜９６種の範囲の遺伝子転写物、およびそれらにおける全ての組み合わせ（例えば、５種、１０種、１５種、２０種、２５種、３０種、例えば、少なくとも３６種、少なくとも約４０種、４５種、５０種、６０種、７０種、８０種、９０種、または９６種）の遺伝子転写物を含み、それらは、以下のＧｅｎＢａｎｋ配列識別番号（各遺伝子についての識別番号は、「；」によって隔てられ、一方で代替的なＧｅｎＢａｎｋ ＩＤ番号は、「／／／」によって隔てられる）によって同定される遺伝子からなる群より選択され、その発現パターンが、肺癌を有さないかまたは肺癌を発症する危険がない喫煙者における同じ遺伝子の群の発現パターンと比較される場合、その発現プロフィールは、喫煙者からの肺細胞サンプルにおいて、肺疾患（例えば、肺癌）を診断するために使用され得る：ＮＭ＿００３３３５；ＮＭ＿０００９１８；ＮＭ＿００６４３０．１；ＮＭ＿００１４１６．１；ＮＭ＿００４０９０；ＮＭ＿００６４０６．１；ＮＭ＿００３００１．２；ＮＭ＿００１３１９；ＮＭ＿００６５４５．１；ＮＭ＿０２１１４５．１；ＮＭ＿００２４３７．１；ＮＭ＿００６２８６；ＮＭ＿００１００３６９８／／／ＮＭ＿００１００３６９９／／／ＮＭ＿００２９５５；ＮＭ＿００１１２３／／／ＮＭ＿００６７２１；ＮＭ＿０２４８２４；ＮＭ＿００４９３５．１；ＮＭ＿００２８５３．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０２４９１７．１；ＮＭ＿０２０９７９．１；ＮＭ＿００５５９７．１；ＮＭ＿００７０３１．１；ＮＭ＿００９５９０．１；ＮＭ＿０２０２１７．１；ＮＭ＿０２５０２６．１；ＮＭ＿０１４７０９．１；ＮＭ＿０１４８９６．１；ＡＦ０１０１４４；ＮＭ＿００５３７４．１；ＮＭ＿００１６９６；ＮＭ＿００５４９４／／／ＮＭ＿０５８２４６；ＮＭ＿００６５３４／／／ＮＭ＿１８１６５９；ＮＭ＿００６３６８；ＮＭ＿００２２６８／／／ＮＭ＿０３２７７１；ＮＭ＿０１４０３３；ＮＭ＿０１６１３８；ＮＭ＿００７０４８／／／ＮＭ＿１９４４４１；ＮＭ＿００６６９４；ＮＭ＿００００５１／／／ＮＭ＿１３８２９２／／／ＮＭ＿１３８２９３；ＮＭ＿０００４１０／／／ＮＭ＿１３９００２／／／ＮＭ＿１３９００３／／／ＮＭ＿１３９００４／／／ＮＭ＿１３９００５／／／ＮＭ＿１３９００６／／／ＮＭ＿１３９００７／／／ＮＭ＿１３９００８／／／ＮＭ＿１３９００９／／／ＮＭ＿１３９０１０／／／ＮＭ＿１３９０１１；ＮＭ＿００４６９１；ＮＭ＿０１２０７０／／／ＮＭ＿１３９３２１／／／ＮＭ＿１３９３２２；ＮＭ＿００６０９５；ＡＩ６３２１８１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０２１８１４；ＮＭ＿００５５４７．１；ＮＭ＿２０３４５８；ＮＭ＿０１５５４７／／／ＮＭ＿１４７１６１；ＡＢ００７９５８．１；ＮＭ＿２０７４８８；ＮＭ＿００５８０９／／／ＮＭ＿１８１７３７／／／ＮＭ＿１８１７３８；ＮＭ＿０１６２４８／／／ＮＭ＿１４４４９０；ＡＫ０２２２１３．１；ＮＭ＿００５７０８；Ｗ２０７１０２；ＡＫ０２３８９５；ＮＭ＿１４４６０６／／／ＮＭ＿１４４９９７；ＮＭ＿０１８５３０；ＡＫ０２１４７４；Ｕ４３６０４．１；ＡＵ１４７０１７；ＡＦ２２２６９１．１；ＮＭ＿０１５１１６；ＮＭ＿００１００５３７５／／／ＮＭ＿００１００５７８５／／／ＮＭ＿００１００５７８６／／／ＮＭ＿００４０８１／／／ＮＭ＿０２０３６３／／／ＮＭ＿０２０３６４／／／ＮＭ＿０２０４２０；ＡＣ００４６９２；ＮＭ＿００１０１４；ＮＭ＿０００５８５／／／ＮＭ＿１７２１７４／／／ＮＭ＿１７２１７５；ＮＭ＿０５４０２０／／／ＮＭ＿１７２０９５／／／ＮＭ＿１７２０９６／／／ＮＭ＿１７２０９７；ＢＥ４６６９２６；ＮＭ＿０１８０１１；ＮＭ＿０２４０７７；ＮＭ＿０１２３９４；ＮＭ＿０１９０１１／／／ＮＭ＿２０７１１１／／／ＮＭ＿２０７１１６；ＮＭ＿０１７６４６；ＮＭ＿０２１８００；ＮＭ＿０１６０４９；ＮＭ＿０１４３９５；ＮＭ＿０１４３３６；ＮＭ＿０１８０９７；ＮＭ＿０１９０１４；ＮＭ＿０２４８０４；ＮＭ＿０１８２６０；ＮＭ＿０１８１１８；ＮＭ＿０１４１２８；ＮＭ＿０２４０８４；ＮＭ＿００５２９４；ＡＦ０７７０５３；ＮＭ＿１３８３８７；ＮＭ＿０２４５３１；ＮＭ＿０００６９３；ＮＭ＿０１８５０９；ＮＭ＿０３３１２８；ＮＭ＿０２０７０６；ＡＩ５２３６１３；およびＮＭ＿０１４８８４。

別の実施形態において、上記遺伝子／転写物分析は、表６に示されるような遺伝子または転写物からなる群より選択される約１０〜２０種、２０〜３０種、３０〜４０種、４０〜５０種、５０〜６０種、６０〜７０種、７０〜８０種、８０種、８０〜９０種、９０〜１００種、１００〜１２０種、１２０〜１４０種、１４０〜１５０種、１５０〜１６０種、１６０〜１７０種、１７０〜１８０種、１８０〜１９０種、１９０〜２００種、２００〜２１０種、２１０〜２２０種、２２０〜２３０種、２３０〜２４０種、２４０〜２５０種、２５０〜２６０種、２６０〜２７０種、２７０〜２８０種、２８０〜２９０種、２９０〜３００種、３００〜３１０種、３１０〜３２０種、３２０〜３３０種、３３０〜３４０種、３４０〜３５０種、３５０〜３６０種、３６０〜３７０種、３７０〜３８０種、３８０〜３９０種、３９０〜４００種、４００〜４１０種、４１０〜４２０種、４２０〜４３０種、４３０〜４４０種、４４０〜４５０種、４５０〜４６０種、４６０〜４７０種、４７０〜４８０種、４８０〜４９０種、４９０〜５００種、５００〜５１０種、５１０〜５２０種、５２０〜５３０種、そして約５３５種の遺伝子の群を含む。

１つの実施形態において、上記遺伝子は、表５に示されるような遺伝子または転写物からなる群より選択される。

別の実施形態において、上記遺伝子は、表７に示される遺伝子または転写物から選択される。

１つの実施形態において、転写物分析遺伝子群は、発現の変化が単独または群のいずれかとして肺疾患を予測するものである個々の遺伝子の群を含み、上記遺伝子転写物は、ＮＭ＿００７０６２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＢＣ００２６４２．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＮＭ＿００６５４５．１；ＢＧ０３４３２８；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０１７９２５．１；ＮＭ＿０１７９３２．１；ＮＭ＿０３０７５７．１；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＮＭ＿００２２６８／／／ＮＭ＿０３２７７１；ＮＭ＿００７０４８／／／ＮＭ＿１９４４４１；ＮＭ＿００６６９４；Ｕ８５４３０．１；ＮＭ＿００４６９１；ＡＢ０１４５７６．１；ＢＦ２１８８０４；ＢＥ４６７９４１；Ｒ８３０００；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＡＫ０２１５７１．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＡＬ０８０１１２．１；ＡＷ９７１９８３；ＡＩ６８３５５２；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿０２１８００．１；ＮＭ＿０１６０４９．１；ＮＭ＿０２１９７１．１；ＮＭ＿０１４１２８．１；ＡＡ１３３３４１；ＡＦ１９８４４４．１からなる群より選択される。

１つの実施形態において、上記遺伝子群は、３６種の遺伝子産物の少なくとも全てに特異的にハイブリダイズし得るプローブセットを含む。遺伝子産物は、オリゴヌクレオチドまたは改変オリゴヌクレオチドプローブ、あるいはタンパク質によって認識され得るｍＲＮＡであり、ここで上記プローブは、例えば、そのタンパク質またはそのタンパク質の抗原性エピトープに特異的な抗体であり得る。

なお別の実施形態において、本発明は、遺伝子群を提供し、上記遺伝子の群の発現パターンは、肺疾患についての診断を提供する。上記遺伝子群は、以下の、少なくとも、例えば、５種、１０種、１５種、２０種、２５種、３０種、好ましくは少なくとも３６種、よりなお好ましくは４０種、よりなお好ましくは４５種、そしてよりなお好ましくは４６種、４７種、４８種、４９種、または全５０種からなる群より選択され、それらのＧｅｎＢａｎｋ識別番号によって同定される遺伝子からなる遺伝子群によってコードされる遺伝子転写物を含む：ＮＭ＿００７０６２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＢＣ０００１２０．１；ＮＭ＿０１４２５５．１；ＢＣ００２６４２．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＮＭ＿００６５４５．１；ＢＧ０３４３２８；ＮＭ＿０２１８２２．１；ＮＭ＿０２１０６９．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０１７９２５．１；ＮＭ＿０１７９３２．１；ＮＭ＿０３０７５７．１；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＡＦ１２６１８１．１；Ｕ９３２４０．１；Ｕ９０５５２．１；ＡＦ１５１０５６．１；Ｕ８５４３０．１；Ｕ５１００７．１；ＢＣ００５９６９．１；ＮＭ＿００２２７１．１；ＡＬ５６６１７２；ＡＢ０１４５７６．１；ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２２４９４．１；ＡＡ１１４８４３；ＢＥ４６７９４１；ＮＭ＿００３５４１．１；Ｒ８３０００；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＡＫ０２１５７１．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＡＵ１４７１８２；ＡＬ０８０１１２．１；ＡＷ９７１９８３；ＡＩ６８３５５２；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿０２１８００．１；ＮＭ＿０１６０４９．１；ＮＭ＿０１９０２３．１；ＮＭ＿０２１９７１．１；ＮＭ＿０１４１２８．１；ＡＫ０２５６５１．１；ＡＡ１３３３４１；およびＡＦ１９８４４４．１。１つの好ましい実施形態において、個体予測因子と重複する３６種の遺伝子のうちの少なくとも２０種、ならびに、例えば、重複しない遺伝子のうちの５〜９およびその組み合わせを使用し得る。

別の実施形態において、本発明は、発現プロフィールが喫煙する個体における肺癌の診断である約３０〜１８０種の群を提供する；好ましくは、約３６〜１５０種の遺伝子の群、よりなお好ましくは約３６〜１００種の群、およびよりなお好ましくは約３６〜５０種の遺伝子の群。

１つの実施形態において、本発明は、発現が肺癌を有する個体において減少する遺伝子の群を提供する。１つの実施形態において、上記遺伝子の群は、ＮＭ＿０００９１８；ＮＭ＿００６４３０．１；ＮＭ＿００１４１６．１；ＮＭ＿００４０９０；ＮＭ＿００６４０６．１；ＮＭ＿００３００１．２；ＮＭ＿００６５４５．１；ＮＭ＿００２４３７．１；ＮＭ＿００６２８６；ＮＭ＿００１１２３／／／ＮＭ００６７２１；ＮＭ＿０２４８２４；ＮＭ＿００４９３５．１；ＮＭ＿００１６９６；ＮＭ＿００５４９４／／／ＮＭ＿０５８２４６；ＮＭ＿００６３６８；ＮＭ＿００２２６８／／／ＮＭ＿０３２７７１；ＮＭ＿００６６９４；ＮＭ＿００４６９１；ＮＭ＿０１２３９４；ＮＭ＿０２１８００；ＮＭ＿０１６０４９；ＮＭ＿１３８３８７；ＮＭ＿０２４５３１；およびＮＭ＿０１８５０９からなる群より選択される少なくとも５〜１０種、１０〜１５種、１５〜２０種、２０〜２５種の遺伝子を含む。１種以上の他の遺伝子が、これらの遺伝子に加えて分析混合物に追加され得る。

別の実施形態において、上記遺伝子の群は、ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＦ１３５４２１．１；Ｌ７６２００．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＢＣ００８７１０．１；ＢＣ０００４２３．２；ＢＣ００８７１０．１；ＮＭ＿００７０６２；ＢＣ０７５８３９．１／／／ＢＣ０７３７６０．１；ＢＣ０７２４３６．１／／／ＢＣ００４５６０．２；ＢＣ００１０１６．２；ＢＣ００５０２３．１；ＢＣ０００３６０．２；ＢＣ００７４５５．２；ＢＣ０２３５２８．２／／／ＢＣ０４７６８０．１；ＢＣ０６４９５７．１；ＢＣ００８７１０．１；ＢＣ０６６３２９．１；ＢＣ０２３９７６．２；ＢＣ００８５９１．２／／／ＢＣ０５０４４０．１／／／ＢＣ０４８０９６．１；およびＢＣ０２８９１２．１からなる群より選択される遺伝子を含む。

なお別の実施形態において、上記遺伝子の群は、ＮＭ＿００７０６２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＢＣ０００１２０．１；ＮＭ＿０１４２５５．１；ＢＣ００２６４２．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＮＭ＿００６５４５．１；ＢＧ０３４３２８；ＮＭ＿０２１８２２．１；ＮＭ＿０２１０６９．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０１７９２５．１；ＮＭ＿０１７９３２．１；ＮＭ＿０３０７５７．１；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＡＦ１２６１８１．１；Ｕ９３２４０．１；Ｕ９０５５２．１；ＡＦ１５１０５６．１；Ｕ８５４３０．１；Ｕ５１００７．１；ＢＣ００５９６９．１；ＮＭ＿００２２７１．１；ＡＬ５６６１７２；およびＡＢ０１４５７６．１からなる群より選択される遺伝子を含む。

１つの実施形態において、本発明は、遺伝子の群を提供し、その遺伝子の発現は、肺癌を有する個体において増加する。１つの実施形態において、上記遺伝子の群は、ＮＭ＿００３３３５；ＮＭ＿００１３１９；ＮＭ＿０２１１４５．１；ＮＭ＿００１００３６９８／／／ＮＭ＿００１００３６９９／／／；ＮＭ＿００２９５５；ＮＭ＿００２８５３．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０２４９１７．１；ＮＭ＿０２０９７９．１；ＮＭ＿００５５９７．１；ＮＭ＿００７０３１．１；ＮＭ＿００９５９０．１；ＮＭ＿０２０２１７１；ＮＭ＿０２５０２６．１；ＮＭ＿０１４７０９．１；ＮＭ＿０１４８９６．１；ＡＦ０１０１４４；ＮＭ＿００５３７４．１；ＮＭ＿００６５３４／／／ＮＭ＿１８１６５９；ＮＭ＿０１４０３３；ＮＭ＿０１６１３８；ＮＭ＿００７０４８／／／ＮＭ＿１９４４４１；ＮＭ＿００００５１／／／ＮＭ＿１３８２９２／／／ＮＭ＿１３８２９３；ＮＭ＿０００４１０／／／ＮＭ＿１３９００２／／／ＮＭ＿１３９００３／／／ＮＭ＿１３９００４／／／ＮＭ＿１３９００５／／／ＮＭ＿１３９００６／／／ＮＭ＿１３９００７／／／ＮＭ＿１３９００８／／／ＮＭ＿１３９００９／／／ＮＭ＿１３９０１０／／／ＮＭ＿１３９０１１；ＮＭ＿０１２０７０／／／ＮＭ＿１３９３２１／／／ＮＭ＿１３９３２２；ＮＭ＿００６０９５；ＡＩ６３２１８１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０２１８１４；ＮＭ＿００５５４７．１；ＮＭ＿２０３４５８；ＮＭ＿０１５５４７／／／ＮＭ＿１４７１６１；ＡＢ００７９５８．１；ＮＭ＿２０７４８８；ＮＭ＿００５８０９／／／ＮＭ＿１８１７３７／／／ＮＭ＿１８１７３８；ＮＭ＿０１６２４８／／／ＮＭ＿１４４４９０；ＡＫ０２２２１３．１；ＮＭ＿００５７０８；ＮＭ＿２０７１０２；ＡＫ０２３８９５；ＮＭ＿１４４６０６／／／ＮＭ＿１４４９９７；ＮＭ＿０１８５３０；ＡＫ０２１４７４；Ｕ４３６０４．１；ＡＵ１４７０１７；ＡＦ２２２６９１．１；ＮＭ＿０１５１１６；ＮＭ＿００１００５３７５／／／ＮＭ＿００１００５７８５／／／ＮＭ＿００１００５７８６／／／ＮＭ＿００４０８１／／／ＮＭ＿０２０３６３／／／ＮＭ＿０２０３６４／／／ＮＭ＿０２０４２０；ＡＣ００４６９２；ＮＭ＿００１０１４；ＮＭ＿０００５８５／／／ＮＭ＿１７２１７４／／／ＮＭ＿１７２１７５；ＮＭ＿０５４０２０／／／ＮＭ＿１７２０９５／／／ＮＭ＿１７２０９６／／／ＮＭ＿１７２０９７；ＢＥ４６６９２６；ＮＭ＿０１８０１１；ＮＭ＿０２４０７７；ＮＭ＿０１９０１１／／／ＮＭ＿２０７１１１／／／ＮＭ＿２０７１１６；ＮＭ＿０１７６４６；ＮＭ＿０１４３９５；ＮＭ＿０１４３３６；ＮＭ＿０１８０９７；ＮＭ＿０１９０１４；ＮＭ＿０２４８０４；ＮＭ＿０１８２６０；ＮＭ＿０１８１１８；ＮＭ＿０１４１２８；ＮＭ＿０２４０８４；ＮＭ＿００５２９４；ＡＦ０７７０５３；ＮＭ＿０００６９３；ＮＭ＿０３３１２８；ＮＭ＿０２０７０６；ＡＩ５２３６１３；およびＮＭ＿０１４８８４からなる群より選択される遺伝子を含む。

１つの実施形態において、上記遺伝子の群は、ＮＭ＿０３０７５７．１；Ｒ８３０００；ＡＫ０２１５７１．１；ＮＭ＿１７９３２．１；Ｕ８５４３０．１；ＡＩ６８３５５２；ＢＣ００２６４２．１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＢＣ０２１１３５．１；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２３８４３．１；ＢＣ００１６０２．１；ＢＣ０３４７０７．１；ＢＣ０６４６１９．１；ＡＹ２８０５０２．１；ＢＣ０５９３８７．１；ＢＣ０６１５２２．１；Ｕ５０５３２．１；ＢＣ００６５４７．２；ＢＣ００８７９７．２；ＢＣ０００８０７．１；ＡＬ０８０１１２．１；ＢＣ０３３７１８．１／／／ＢＣ０４６１７６．１／／／；ＢＣ０３８４４３．１；Ｈｓ．２８８５７５（ＵＮＩＧＥＮＥ ＩＤ）；ＡＦ０２０５９１．１；ＢＣ００２５０３．２；ＢＣ００９１８５．２；Ｈｓ．５２８３０４（ＵＮＩＧＥＮＥ ＩＤ）；Ｕ５０５３２．１；ＢＣ０１３９２３．２；ＢＣ０３１０９１；Ｈｓ．２４９５９１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；Ｈｓ．２８６２６１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＡＦ３４８５１４．１；ＢＣ０６６３３７．１／／／ＢＣ０５８７３６．１／／／ＢＣ０５０５５５．１；Ｈｓ．２１６６２３（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０７２４００．１；ＢＣ０４１０７３．１；Ｕ４３９６５．１；ＢＣ０２１２５８．２；ＢＣ０１６０５７．１；ＢＣ０１６７１３．１／／／ＢＣ０１４５３５．１／／／ＡＦ２３７７７１．１；ＢＣ０００７０１．２；ＢＣ０１００６７．２；Ｈｓ．１５６７０１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０３０６１９．２；Ｕ４３９６５．１；Ｈｓ．４３８８６７（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０３５０２５．２／／／ＢＣ０５０３３０．１；ＢＣ０７４８５２．２／／／ＢＣ０７４８５１．２；Ｈｓ．４４５８８５（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＡＦ３６５９３１．１；およびＡＦ２５７０９９．１からなる群より選択される遺伝子を含む。

１つの実施形態において、上記遺伝子の群は、ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２２４９４．１；ＡＡ１１４８４３；ＢＥ４６７９４１；ＮＭ＿００３５４１．１；Ｒ８３０００；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＡＫ０２１５７１．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＡＵ１４７１８２；ＡＬ０８０１１２．１；ＡＷ９７１９８３；ＡＩ６８３５５２；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿０２１８００．１；ＮＭ＿０１６０４９．１；ＮＭ＿０１９０２３．１；ＮＭ＿０２１９７１．１；ＮＭ＿０１４１２８．１；ＡＫ０２５６５１．１；ＡＡ１３３３４１；およびＡＦ１９８４４４．１からなる群より選択される遺伝子を含む。

別の実施形態において、本発明は、肺疾患を診断するための方法を提供し、この方法は、肺からのサンプルを得ることを、大気汚染物質に曝された個体の肺、気道、または口から核酸サンプルを得ること、そのサンプル中の本発明によって提供される１以上の遺伝子群の遺伝子転写物レベルを分析すること、およびサンプルにおける遺伝子群の発現パターンを、同様の大気汚染物質に曝されるが、肺疾患（例えば、肺癌もしくは気腫）を有さない個体における同じ遺伝子群の発現パターンと比較することを含み、発現パターンにおける違いは、肺疾患を有するか、または肺疾患を発症する危険性が高い試験個体を示す。１種以上の遺伝子の減少した発現（好ましくは、コントロールと比較した場合に表１〜４に「下降（ｄｏｗｎ）」として列挙した遺伝子を含む遺伝子の全て）、および／または１種以上の遺伝子の増加した発現（好ましくは、同様の大気汚染物質に曝される肺疾患を有さない個体と比較した場合に表１〜４に「上昇（ｕｐ）」として列挙した遺伝子の全て）は、肺疾患を有するか、または近い将来に肺疾患（好ましくは、肺癌）を発症する高い危険性を有し、かつ上記疾患の早期処置を可能にするために頻繁な追跡検査（ｆｏｌｌｏｗ ｕｐ）を必要とする者を示す。

１つの好ましい実施形態において、上記肺疾患は、肺癌である。１つの実施形態において、上記大気汚染物質は、タバコの煙である。

あるいは、上記診断は、本発明の遺伝子群の発現パターンを分析することによって、肺疾患（例えば、肺癌）を発症する危険性を有するがより少ない個体（例えば、喫煙者）を類別し得、それは、侵襲性の追跡検査および頻繁な追跡検査から個体を除外する方法を提供する。

したがって、本発明は、肺疾患に対する予後、診断および治療の設計のための方法を提供し、この方法は、喫煙する個体から気道サンプルを得ること、および本発明の遺伝子群の発現プロフィールを分析することを包含し、年齢、人種、および性別が一致した健康な喫煙者における上記遺伝子群の発現パターンから逸脱するその遺伝子群の発現パターンは、肺疾患を発症する危険性の増大を示す。表１〜４は、同様の気道汚染物質に曝される個体であるが、肺疾患に罹患しないコントロールと比較して下降または上昇のいずれかであるような発現パターンの違いを示す。

本発明はまた、非喫煙者の個体から気道サンプルを得ることおよび本発明の遺伝子群の発現プロフィールを分析することを包含する、肺疾患についての予後、診断および治療設計のための方法を提供し、年齢、人種、および性別が一致した健康な喫煙者における上記遺伝子群の発現パターンから逸脱するその遺伝子群の発現パターンは、肺疾患を発症する危険性の増大を示す。

１つの実施形態において、上記分析は、気管支の気道から得られた生物学的サンプルによって実施される。

１つの実施形態において、上記分析は、口腔粘膜（ｂｕｃｃａｌ ｍｕｃｏｓａ）から得られた生物学的サンプルによって実施される。

１つの実施形態において、上記分析は、上記生物学的サンプルにおいて核酸（好ましくは、ＲＮＡ）を使用して実施される。

１つの実施形態において、上記分析は、上記サンプル中に存在する本発明の遺伝子群の遺伝子によってコードされるタンパク質の量を分析して実施される。

１つの実施形態において、上記分析は、核酸多型性（例えば、単一の核酸多型性またはＳＮＰ）を使用して本発明の遺伝子の群の遺伝子発現調節領域を分析することによってＤＮＡを用いて行なわれ、増加または減少した発現と関連することが公知である多型性は、個体における増加または減少した遺伝子発現を示すために使用される。例えば、これらの遺伝子の調節領域のメチル化パターンが、分析され得る。

１つの実施形態において、本発明は、主に、気道上皮細胞ＲＮＡを得るための最小限に侵襲性のサンプル獲得方法を提供し、そのサンプルは、遺伝子の群の発現プロファイリング（例えば、アレイベースの遺伝子発現プロファイリング）によって分析され得る。これらの方法は、大気汚染物質に曝された結果として、既に肺疾患（例えば、肺癌）に罹患している個体、または肺疾患（例えば、肺癌）を発現する高い危険性を有する個体を診断するために使用され得る。これらの方法はまた、肺の障害／疾患（例えば、癌または気腫）の診断となる遺伝子発現のさらなるパターンを同定するため、および肺障害をは称する危険性を有する被験体を同定するために使用され得る。

本発明は、本発明によって提供される遺伝子群の１種以上からなる遺伝子群のマイクロアレイをさらに提供し、そのマイクロアレイは、特に、肺障害の診断または予測を意図するか、または肺障害に対する個体の感受性を決定することを意図する。

１つの実施形態において、本発明は、サンプル（核酸サンプルまたはタンパク質サンプル）を診断される個体から得ること；およびそのサンプルにおいて同定された遺伝子の群の発現を決定することを包含する、肺の疾患または障害を診断する方法に関し、類似する生活様式および生活環境を有する健康な個体における同じ遺伝子の発現パターンと比較して、このような遺伝子の変化した発現は、肺の疾患を有する個体を示す。

１つの実施形態において、本発明は、肺の疾患または障害を診断する方法に関し、この方法は、少なくとも２種のサンプル（核酸サンプルまたはタンパク質サンプル）を診断される個体から少なくとも１回の間隔で得ること；およびそのサンプル中の同定された遺伝子の群の発現を決定することを包含し、ここで、より遅い時期に採取したサンプル中のこのような遺伝子とより早い時期に採取したサンプル中のこのような遺伝子とを比較して、この遺伝子のうちの少なくとも、例えば約５種、１０種、１５種、２０種、２５種、３０種、好ましくは、少なくとも約３６種、４０種、５０種、６０種、７０種、８０種、９０種、１００種、１１０種、１２０種、１３０種、１４０種、１５０種、１６０種、１７０種、または１８０種の変化した発現は、肺疾患の診断である。

１つの実施形態において、上記肺の疾患は、喘息、慢性気管支炎、気腫、原発性肺高血圧症、急性呼吸促迫症候群、過敏性肺炎、好酸球性肺炎、持続真菌感染、肺線維症、全身性硬化症、特発性肺ヘモジデリン沈着症、肺胞蛋白症、および肺癌（例えば、腺癌、扁平上皮癌、小細胞癌、大細胞癌、および肺の良性新生物（例えば、気管支腺腫および過誤腫））からなる群より選択される。

特定の実施形態において、上記核酸サンプルは、ＲＮＡである。

好ましい実施形態において、上記核酸サンプルは、気道上皮細胞から得られる。１つの実施形態において、上記気道上皮細胞は、気管支鏡検査または口腔粘膜（ｂｕｃｃａｌ ｍｕｃｏｓａｌ）の擦過標本から得られる。

１つの実施形態において、診断される個体は、タバコの煙に曝される個体、喫煙していた個体、または現在喫煙している個体である。

本発明はまた、肺の疾患の診断のためのアレイ（例えば、マイクロアレイ）を提供し、そのアレイは、常に大気汚染物質（例えば、タバコの煙）に曝された気道、および肺疾患を有するか、または肺疾患を発症する高い危険性を有する気道において、同様の大気汚染物質に曝される個体およびこのような汚染物質に曝されていない気道と比較して異なって発現される遺伝子群の遺伝子に特異的にハイブリダイズする数種のオリゴヌクレオチドをそのアレイ上に固定化している。１つの実施形態において、上記オリゴヌクレオチドは、肺の疾患に関して異なって発現される１種以上の遺伝子の１つの対立遺伝子形態に特異的にハイブリダイズする。特定の実施形態において、上記異なって発現される遺伝子は、表１〜４に示される遺伝子からなる群より選択される；好ましくは、上記遺伝子の群は、表３から選択される遺伝子を含む。１つの好ましい実施形態において、上記遺伝子の群は、表３から選択される少なくとも２０種の遺伝子および表１および２から選択されるさらなる５〜１０種の遺伝子の群を含む。１つの好ましい実施形態において、少なくとも約１０種の遺伝子が、表４から選択される。
例えば、本願発明は以下の項目を提供する。
（項目１）
個体において肺癌を診断する方法であって、該方法は、
ａ）該個体由来の肺上皮組織を含む生物学的サンプルを、表６からの少なくとも２０種の遺伝子転写物の発現について測定する工程；
ｂ）該少なくとも２０種の遺伝子転写物の該発現を、該遺伝子転写物の癌を有さない個体由来のコントロールサンプルと比較する工程；
を包含し、
表６の最後の列において負のスコアによって示されるような該遺伝子転写物の増加した発現および／または表６の最後の列において正のスコアによって示されるような該遺伝子転写物の減少した発現が、肺癌を有する個体を示す、
方法。
（項目２）
少なくとも４０種の遺伝子転写物が、測定される、項目１に記載の方法。
（項目３）
少なくとも６０種の遺伝子転写物が、測定される、項目１に記載の方法。
（項目４）
少なくとも７０種の遺伝子転写物が、測定される、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記測定される遺伝子転写物は、表５に示される、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記測定される遺伝子転写物は、表７に示される、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記測定される遺伝子転写物は、表１に示され、ここで前記コントロールと比較した該遺伝子転写物の測定値は、表１の第３の列を使用して、肺癌における発現の方向を示し、前記個体が肺癌を有するか否かを決定する、項目１に記載の方法。
（項目８）
前記測定される転写物は、少なくとも表３の転写物である、項目７に記載の方法。
（項目９）
前記使用される転写物は、少なくとも表４に示される転写物である、項目７に記載の方法。
（項目１０）
大気汚染物質に曝された個体において肺疾患を診断する方法であって、該方法は、
ａ）試験個体由来のサンプルにおける遺伝子群の発現プロフィールを測定する工程；および
ｂ）該試験個体の発現プロフィールを、同様の大気汚染物質に曝された該肺疾患を有さない第１のコントロール個体の発現プロフィールおよび同様の大気汚染物質に曝された該肺疾患を有する第２のコントロール個体の発現プロフィールに対して比較する工程；
を包含し、
該第２のコントロールの発現プロフィールとよりも該第１のコントロールの発現プロフィールと、該試験個体の発現プロフィールとが類似することは、該試験個体が、該肺疾患に冒されていないことを示し、そして該第１のコントロールの発現プロフィールとよりも該第２のコントロールの発現プロフィールと、該試験個体の発現プロフィールとが類似することは、該試験個体が、該肺疾患に冒されているか、または該肺疾患を発症する高い危険性を有すること示す、
方法。
（項目１１）
前記遺伝子群は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号ＮＭ＿００３３３５；ＮＭ＿０００９１８；ＮＭ＿００６４３０．１；ＮＭ＿００１４１６．１；ＮＭ＿００４０９０；ＮＭ＿００６４０６．１；ＮＭ＿００３００１．２；ＮＭ＿００１３１９；ＮＭ＿００６５４５．１；ＮＭ＿０２１１４５．１；ＮＭ＿００２４３７．１；ＮＭ＿００６２８６；ＮＭ＿００１００３６９８／／／ＮＭ＿００１００３６９９／／／ＮＭ＿００２９５５；ＮＭ＿００１１２３／／／ＮＭ＿００６７２１；ＮＭ＿０２４８２４；ＮＭ＿００４９３５．１；ＮＭ＿００２８５３．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０２４９１７．１；ＮＭ＿０２０９７９．１；ＮＭ＿００５５９７．１；ＮＭ＿００７０３１．１；ＮＭ＿００９５９０．１；ＮＭ＿０２０２１７．１；ＮＭ＿０２５０２６．１；ＮＭ＿０１４７０９．１；ＮＭ＿０１４８９６．１；ＡＦ０１０１４４；ＮＭ＿００５３７４．１；ＮＭ＿００１６９６；ＮＭ＿００５４９４／／／ＮＭ＿０５８２４６；ＮＭ＿００６５３４／／／ＮＭ＿１８１６５９；ＮＭ＿００６３６８；ＮＭ＿００２２６８／／／ＮＭ＿０３２７７１；ＮＭ＿０１４０３３；ＮＭ＿０１６１３８；ＮＭ＿００７０４８／／／ＮＭ＿１９４４４１；ＮＭ＿００６６９４；ＮＭ＿００００５１／／／ＮＭ＿１３８２９２／／／ＮＭ＿１３８２９３；ＮＭ＿０００４１０／／／ＮＭ＿１３９００２／／／ＮＭ＿１３９００３／／／ＮＭ＿１３９００４／／／ＮＭ＿１３９００５／／／ＮＭ＿１３９００６／／／ＮＭ＿１３９００７／／／ＮＭ＿１３９００８／／／ＮＭ＿１３９００９／／／ＮＭ＿１３９０１０／／／ＮＭ＿１３９０１１；ＮＭ＿００４６９１；ＮＭ＿０１２０７０／／／ＮＭ＿１３９３２１／／／ＮＭ＿１３９３２２；ＮＭ＿００６０９５；ＡＩ６３２１８１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０２１８１４；ＮＭ＿００５５４７．１；ＮＭ＿２０３４５８；ＮＭ＿０１５５４７／／／ＮＭ＿１４７１６１；ＡＢ００７９５８．１；ＮＭ＿２０７４８８；ＮＭ＿００５８０９／／／ＮＭ＿１８１７３７／／／ＮＭ＿１８１７３８；ＮＭ＿０１６２４８／／／ＮＭ＿１４４４９０；ＡＫ０２２２１３．１；ＮＭ＿００５７０８；Ｗ２０７１０２；ＡＫ０２３８９５；ＮＭ＿１４４６０６／／／ＮＭ＿１４４９９７；ＮＭ＿０１８５３０；ＡＫ０２１４７４；Ｕ４３６０４．１；ＡＵ１４７０１７；ＡＦ２２２６９１．１；ＮＭ＿０１５１１６；ＮＭ＿００１００５３７５／／／ＮＭ＿００１００５７８５／／／ＮＭ＿００１００５７８６／／／ＮＭ＿００４０８１／／／ＮＭ＿０２０３６３／／／ＮＭ＿０２０３６４／／／ＮＭ＿０２０４２０；ＡＣ００４６９２；ＮＭ＿００１０１４；ＮＭ＿０００５８５／／／ＮＭ＿１７２１７４／／／ＮＭ＿１７２１７５；ＮＭ＿０５４０２０／／／ＮＭ＿１７２０９５／／／ＮＭ＿１７２０９６／／／ＮＭ＿１７２０９７；ＢＥ４６６９２６；ＮＭ＿０１８０１１；ＮＭ＿０２４０７７；ＮＭ＿０１２３９４；ＮＭ＿０１９０１１／／／ＮＭ＿２０７１１１／／／ＮＭ＿２０７１１６；ＮＭ＿０１７６４６；ＮＭ＿０２１８００；ＮＭ＿０１６０４９；ＮＭ＿０１４３９５；ＮＭ＿０１４３３６；ＮＭ＿０１８０９７；ＮＭ＿０１９０１４；ＮＭ＿０２４８０４；ＮＭ＿０１８２６０；ＮＭ＿０１８１１８；ＮＭ＿０１４１２８；ＮＭ＿０２４０８４；ＮＭ＿００５２９４；ＡＦ０７７０５３；ＮＭ＿１３８３８７；ＮＭ＿０２４５３１；ＮＭ＿０００６９３；ＮＭ＿０１８５０９；ＮＭ＿０３３１２８；ＮＭ＿０２０７０６；ＡＩ５２３６１３；およびＮＭ＿０１４８８４と一致する群より選択される遺伝子の少なくとも３０種の配列を含む、項目７に記載の方法。
（項目１２）
前記遺伝子群は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号ＮＭ＿００７０６２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＢＣ０００１２０．１；ＮＭ＿０１４２５５．１；ＢＣ００２６４２．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＮＭ＿００６５４５．１；ＢＧ０３４３２８；ＮＭ＿０２１８２２．１；ＮＭ＿０２１０６９．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０１７９２５．１；ＮＭ＿０１７９３２．１；ＮＭ＿０３０７５７．１；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＡＦ１２６１８１．１；Ｕ９３２４０．１；Ｕ９０５５２．１；ＡＦ１５１０５６．１；Ｕ８５４３０．１；Ｕ５１００７．１；ＢＣ００５９６９．１；ＮＭ＿００２２７１．１；ＡＬ５６６１７２；ＡＢ０１４５７６．１；ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２２４９４．１；ＡＡ１１４８４３；ＢＥ４６７９４１；ＮＭ＿００３５４１．１；Ｒ８３０００；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＡＫ０２１５７１．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＡＵ１４７１８２；ＡＬ０８０１１２．１；ＡＷ９７１９８３；ＡＩ６８３５５２；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿０２１８００．１；ＮＭ＿０１６０４９．１；ＮＭ＿０１９０２３．１；ＮＭ＿０２１９７１．１；ＮＭ＿０１４１２８．１；ＡＫ０２５６５１．１；ＡＡ１３３３４１；およびＡＦ１９８４４４．１の遺伝子からなる群より選択される遺伝子の配列を含む、項目１に記載の方法。
（項目１３）
前記遺伝子群は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号ＮＭ＿００７０６２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＢＣ００２６４２．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＮＭ＿００６５４５．１；ＢＧ０３４３２８；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０１７９２５．１；ＮＭ＿０１７９３２．１；ＮＭ＿０３０７５７．１；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＮＭ＿００２２６８／／／ＮＭ＿０３２７７１；ＮＭ＿００７０４８／／／ＮＭ＿１９４４４１；ＮＭ＿００６６９４；Ｕ８５４３０．１；ＮＭ＿００４６９１；ＡＢ０１４５７６．１；ＢＦ２１８８０４；ＢＥ４６７９４１；Ｒ８３０００；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＡＫ０２１５７１．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＡＬ０８０１１２．１；ＡＷ９７１９８３；ＡＩ６８３５５２；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿０２１８００．１；ＮＭ＿０１６０４９．１；ＮＭ＿０２１９７１．１；ＮＭ＿０１４１２８．１；ＡＡ１３３３４１；およびＡＦ１９８４４４．１の遺伝子からなる群より選択される遺伝子の配列を含む、項目１に記載の方法。
（項目１４）
前記群は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＮＭ＿０３０７５７．１；Ｒ８３０００；ＡＫ０２１５７１．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿１７９３２．１；Ｕ８５４３０．１；ＡＩ６８３５５２；ＢＣ００２６４２．１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＢＣ０２１１３５．１；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＢＦ２Ｉ８８０４；ＮＭ＿００１２８１．１；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＢＣ００１６０２．１；ＢＣ０３４７０７．１；ＢＣ０６４６１９．１；ＡＹ２８０５０２．１；ＢＣ０５９３８７．１；ＡＦ１３５４２１．１；ＢＣ０６１５２２．１；Ｌ７６２００．１；Ｕ５０５３２．１；ＢＣ００６５４７．２；ＢＣ００８７９７．２；ＢＣ０００８０７．１；ＡＬ０８０１１２．１；ＢＣ０３３７１８．１／／／ＢＣ０４６１７６．１／／／ＢＣ０３８４４３．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＢＣ００８７１０．１；Ｈｓ．２８８５７５（ＵＮＩＧＥＮＥ ＩＤ）；ＡＦ０２０５９１．１；ＢＣ０００４２３．２；ＢＣ００２５０３．２；ＢＣ００８７１０．１；ＢＣ００９１８５．２；Ｈｓ．５２８３０４（ＵＮＩＧＥＮＥ ＩＤ）；Ｕ５０５３２．１；ＢＣ０１３９２３．２；ＢＣ０３１０９１；ＮＭ＿００７０６２；Ｈｓ．２４９５９１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０７５８３９．１／／／ＢＣ０７３７６０．１；ＢＣ０７２４３６．１／／／ＢＣ００４５６０．２；ＢＣ００１０１６．２；Ｈｓ．２８６２６１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＡＦ３４８５１４．１；ＢＣ００５０２３．１；ＢＣ０６６３３７．１／／／ＢＣ０５８７３６．１／／／ＢＣ０５０５５５．１；Ｈｓ．２１６６２３（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０７２４００．１；ＢＣ０４１０７３．１；Ｕ４３９６５．１；ＢＣ０２１２５８．２；ＢＣ０１６０５７．１；ＢＣ０１６７１３．１／／／ＢＣ０１４５３５．１／／／ＡＦ２３７７７１．１；ＢＣ０００３６０．２；ＢＣ００７４５５．２；ＢＣ０００７０１．２；ＢＣ０１００６７．２；ＢＣ０２３５２８．２／／／ＢＣ０４７６８０．１；ＢＣ０６４９５７．１；Ｈｓ．１５６７０１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０３０６１９．２；ＢＣ００８７１０．１；Ｕ４３９６５．１；ＢＣ０６６３２９．１；Ｈｓ．４３８８６７（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０３５０２５．２／／／ＢＣ０５０３３０．１；ＢＣ０２３９７６．２；ＢＣ０７４８５２．２／／／ＢＣ０７４８５１．２；Ｈｓ．４４５８８５（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ００８５９１．２／／／ＢＣ０５０４４０．１／／／；ＢＣ０４８０９６．１；ＡＦ３６５９３１．１；ＡＦ２５７０９９．１；およびＢＣ０２８９１２．１の遺伝子からなる群より選択される遺伝子の配列を含む、項目１に記載の方法。
（項目１５）
前記群は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＮＭ＿００３３３５；ＮＭ＿００１３１９；ＮＭ＿０２１１４５．１；ＮＭ＿００１００３６９８／／／ＮＭ＿００１００３６９９／／／；ＮＭ＿００２９５５；ＮＭ＿００２８５３．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０２４９１７．１；ＮＭ＿０２０９７９．１；ＮＭ＿００５５９７．１；ＮＭ＿００７０３１．１；ＮＭ＿００９５９０．１；ＮＭ＿０２０２１７．１；ＮＭ＿０２５０２６．１；ＮＭ＿０１４７０９．１；ＮＭ＿０１４８９６．１；ＡＦ０１０１４４；ＮＭ＿００５３７４．１；ＮＭ＿００６５３４／／／ＮＭ＿１８１６５９；ＮＭ＿０１４０３３；ＮＭ＿０１６１３８；ＮＭ＿００７０４８／／／ＮＭ＿１９４４４１；ＮＭ＿００００５１／／／ＮＭ＿１３８２９２／／／ＮＭ＿１３８２９３；ＮＭ＿０００４１０／／／ＮＭ＿１３９００２／／／ＮＭ＿１３９００３／／／ＮＭ＿１３９００４／／／ＮＭ＿１３９００５／／／ＮＭ＿１３９００６／／／ＮＭ＿１３９００７／／／ＮＭ＿１３９００８／／／ＮＭ＿１３９００９／／／ＮＭ＿１３９０１０／／／ＮＭ＿１３９０１１；ＮＭ＿０１２０７０／／／ＮＭ＿１３９３２１／／／ＮＭ＿１３９３２２；ＮＭ＿００６０９５；ＡＩ６３２１８１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０２１８１４；ＮＭ＿００５５４７．１；ＮＭ＿２０３４５８；ＮＭ＿０１５５４７／／／ＮＭ＿１４７１６１；ＡＢ００７９５８．１；ＮＭ＿２０７４８８；ＮＭ＿００５８０９／／／ＮＭ＿１８１７３７／／／ＮＭ＿１８１７３８；ＮＭ＿０１６２４８／／／ＮＭ＿１４４４９０；ＡＫ０２２２１３．１；ＮＭ＿００５７０８；ＮＭ＿２０７１０２；ＡＫ０２３８９５；ＮＭ＿１４４６０６／／／ＮＭ＿１４４９９７；ＮＭ＿０１８５３０；ＡＫ０２１４７４；Ｕ４３６０４．１；ＡＵ１４７０１７；ＡＦ２２２６９１．１；ＮＭ＿０１５１１６；ＮＭ＿００１００５３７５／／／ＮＭ＿００１００５７８５／／／ＮＭ＿００１００５７８６／／／ＮＭ＿００４０８１／／／ＮＭ＿０２０３６３／／／ＮＭ＿０２０３６４／／／ＮＭ＿０２０４２０；ＡＣ００４６９２；ＮＭ＿００１０１４；ＮＭ＿０００５８５／／／ＮＭ＿１７２１７４／／／ＮＭ＿１７２１７５；ＮＭ＿０５４０２０／／／ＮＭ＿１７２０９５／／／ＮＭ＿１７２０９６／／／ＮＭ＿１７２０９７；ＢＥ４６６９２６；ＮＭ＿０１８０１１；ＮＭ＿０２４０７７；ＮＭ＿０１９０１１／／／ＮＭ＿２０７１１１／／／ＮＭ＿２０７１１６；ＮＭ＿０１７６４６；ＮＭ＿０１４３９５；ＮＭ＿０１４３３６；ＮＭ＿０１８０９７；ＮＭ＿０１９０１４；ＮＭ＿０２４８０４；ＮＭ＿０１８２６０；ＮＭ＿０１８１１８；ＮＭ＿０１４１２８；ＮＭ＿０２４０８４；ＮＭ＿００５２９４；ＡＦ０７７０５３；ＮＭ＿０００６９３；ＮＭ＿０３３１２８；ＮＭ＿０２０７０６；ＡＩ５２３６１３；およびＮＭ＿０１４８８４の遺伝子からなる群より選択される遺伝子の配列を含み、そしてこれらの遺伝子のうちの少なくとも５種の発現の減少は、前記個体が肺疾患に冒されていることを示す、項目１に記載の方法。
（項目１６）
前記群は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＮＭ＿０３０７５７．１；Ｒ８３０００；ＡＫ０２１５７１．１；ＮＭ＿１７９３２．１；Ｕ８５４３０．１；ＡＩ６８３５５２；ＢＣ００２６４２．１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＢＣ０２１１３５．１；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２３８４３．１；ＢＣ００１６０２．１；ＢＣ０３４７０７．１；ＢＣ０６４６１９．１；ＡＹ２８０５０２．１；ＢＣ０５９３８７．１；ＢＣ０６１５２２．１；Ｕ５０５３２．１；ＢＣ００６５４７，２；ＢＣ００８７９７．２；ＢＣ０００８０７．１；ＡＬ０８０１１２．１；ＢＣ０３３７１８．１／／／ ＢＣ０４６１７６．１／／／；ＢＣ０３８４４３．１；Ｈｓ．２８８５７５（ＵＮＩＧＥＮＥ
ＩＤ）；ＡＦ０２０５９１．１；ＢＣ００２５０３．２；ＢＣ００９１８５．２；Ｈｓ．５２８３０４（ＵＮＩＧＥＮＥ ＩＤ）；Ｕ５０５３２．１；ＢＣ０１３９２３．２；ＢＣ０３１０９１；Ｈｓ．２４９５９１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；Ｈｓ．２８６２６１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＡＦ３４８５１４．１；ＢＣ０６６３３７．１／／／ＢＣ０５８７３６．１／／／ＢＣ０５０５５５．１；Ｈｓ．２１６６２３（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０７２４００．１；ＢＣ０４１０７３．１；Ｕ４３９６５．１；ＢＣ０２１２５８．２；ＢＣ０１６０５７．１；ＢＣ０１６７１３．１／／／ＢＣ０１４５３５．１／／／ＡＦ２３７７７１．１；ＢＣ０００７０１．２；ＢＣ０１００６７．２；Ｈｓ．１５６７０１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０３０６１９．２；Ｕ４３９６５．１；Ｈｓ．４３８８６７（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０３５０２５．２／／／ＢＣ０５０３３０．１；ＢＣ０７４８５２．２／／／ＢＣ０７４８５１．２；Ｈｓ．４４５８８５（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＡＦ３６５９３１．１；およびＡＦ２５７０９９．１の遺伝子からなる群より選択される遺伝子の配列を含み、そしてこれらの遺伝子のうちの少なくとも５種の発現の減少は、前記個体が肺疾患に冒されていることを示す、項目１に記載の方法。
（項目１７）
前記群は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２２４９４．１；ＡＡ１１４８４３；ＢＥ４６７９４１；ＮＭ＿００３５４１．１；Ｒ８３０００；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＡＫ０２１５７１．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＡＵ１４７１８２；ＡＬ０８０１１２．１；ＡＷ９７１９８３；ＡＩ６８３５５２；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿０２１８００１；ＮＭ＿０１６０４９．１；ＮＭ＿０１９０２３．１；ＮＭ＿０２１９７１．１；ＮＭ＿０１４１２８．１；ＡＫ０２５６５１．１；ＡＡ１３３３４１；およびＡＦ１９８４４４．１の遺伝子からなる群より選択される遺伝子の配列を含み、そしてこれらの遺伝子のうちの少なくとも５種の発現の減少は、前記個体が肺疾患に冒されていることを示す、項目１に記載の方法。
（項目１８）
前記群は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＮＭ＿０００９１８；ＮＭ＿００６４３０．１；ＮＭ＿００１４１６．１；ＮＭ＿００４０９０；ＮＭ＿００６４０６．１；ＮＭ＿００３００１．２；ＮＭ＿００６５４５．１；ＮＭ＿００２４３７．１；ＮＭ＿００６２８６；ＮＭ＿００１１２３／／／ＮＭ００６７２１；ＮＭ＿０２４８２４；ＮＭ＿００４９３５．１；ＮＭ＿００１６９６；ＮＭ＿００５４９４／／／ＮＭ＿０５８２４６；ＮＭ＿００６３６８；ＮＭ＿００２２６８／／／ＮＭ＿０３２７７１；ＮＭ＿００６６９４；ＮＭ＿００４６９１；ＮＭ＿０１２３９４；ＮＭ＿０２１８００；ＮＭ＿０１６０４９；ＮＭ＿１３８３８７；ＮＭ＿０２４５３１；およびＮＭ＿０１８５０９の遺伝子からなる群より選択される遺伝子の配列を含み、そしてこれらの遺伝子のうちの少なくとも５種の発現の増加は、前記個体が肺疾患に冒されていることを示す、項目１に記載の方法。
（項目１９）
前記群は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＦ１３５４２１．１；Ｌ７６２００．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＢＣ００８７１０．１；ＢＣ０００４２３．２；ＢＣ００８７１０．１；ＮＭ＿００７０６２；ＢＣ０７５８３９．１／／／ＢＣ０７３７６０．１；ＢＣ０７２４３６．１／／／ＢＣ００４５６０．２；ＢＣ００１０１６．２；ＢＣ００５０２３．１；ＢＣ０００３６０．２；ＢＣ００７４５５．２；ＢＣ０２３５２８．２／／／ＢＣ０４７６８０．１；ＢＣ０６４９５７．１；ＢＣ００８７１０．１；ＢＣ０６６３２９．１；ＢＣ０２３９７６．２；ＢＣ００８５９１．２／／／ＢＣ０５０４４０．１／／／ＢＣ０４８０９６．１；およびＢＣ０２８９１２．１の遺伝子からなる群より選択される遺伝子の配列を含み、そしてこれらの遺伝子のうちの少なくとも５種の発現の増加は、前記個体が肺疾患に冒されていることを示す、項目１に記載の方法。
（項目２０）
前記群は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＮＭ＿００７０６２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＢＣ０００１２０．１；ＮＭ＿０１４２５５．１；ＢＣ００２６４２．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＮＭ＿００６５４５．１；ＢＧ０３４３２８；ＮＭ＿０２１８２２．１；ＮＭ＿０２１０６９．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０１７９２５．１；ＮＭ＿０１７９３２．１；ＮＭ＿０３０７５７．１；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＡＦ１２６１８１．１；Ｕ９３２４０．１；Ｕ９０５５２．１；ＡＦ１５１０５６．１；Ｕ８５４３０．１；Ｕ５１００７．１；ＢＣ００５９６９．１；ＮＭ＿００２２７１．１；ＡＬ５６６１７２；およびＡＢ０１４５７６．１の遺伝子からなる群より選択される遺伝子の配列を含み、そしてこれらの遺伝子のうちの少なくとも５種の発現の増加は、前記個体が肺疾患に冒されていることを示す、項目４〜７に記載の方法。
（項目２１）
前記群は、群１および群２から選択される遺伝子のうちの５〜９種の配列を含み、群１は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＮＭ＿００３３３５；ＮＭ＿００１３１９；ＮＭ＿０２１１４５．１；ＮＭ＿００１００３６９８／／／ＮＭ＿００１００３６９９／／／；ＮＭ＿００２９５５；ＮＭ＿００２８５３．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０２４９１７．１；ＮＭ＿０２０９７９．１；ＮＭ＿００５５９７．１；ＮＭ＿００７０３１．１；ＮＭ＿００９５９０．１；ＮＭ＿０２０２１７１；ＮＭ＿０２５０２６．１；ＮＭ＿０１４７０９．１；ＮＭ＿０１４８９６．１；ＡＦ０１０１４４；ＮＭ＿００５３７４．１；ＮＭ＿００６５３４／／／ＮＭ＿１８１６５９；ＮＭ＿０１４０３３；ＮＭ＿０１６１３８；ＮＭ＿００７０４８／／／ＮＭ＿１９４４４１；ＮＭ＿００００５１／／／ＮＭ＿１３８２９２／／／ＮＭ＿１３８２９３；ＮＭ＿０００４１０／／／ＮＭ＿１３９００２／／／ＮＭ＿１３９００３／／／ＮＭ＿１３９００４／／／ＮＭ＿１３９００５／／／ＮＭ＿１３９００６／／／ＮＭ＿１３９００７／／／ＮＭ＿１３９００８／／／ＮＭ＿１３９００９／／／ＮＭ＿１３９０１０／／／ＮＭ＿１３９０１１；ＮＭ＿０１２０７０／／／ＮＭ＿１３９３２１／／／ＮＭ＿１３９３２２；ＮＭ＿００６０９５；ＡＩ６３２１８１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０２１８１４；ＮＭ＿００５５４７．１；ＮＭ＿２０３４５８；ＮＭ＿０１５５４７／／／ＮＭ＿１４７１６１；ＡＢ００７９５８．１；ＮＭ＿２０７４８８；ＮＭ＿００５８０９／／／ＮＭ＿１８１７３７／／／ＮＭ＿１８１７３８；ＮＭ＿０１６２４８／／／ＮＭ＿１４４４９０；ＡＫ０２２２１３．１；ＮＭ＿００５７０８；ＮＭ＿２０７１０２；ＡＫ０２３８９５；ＮＭ＿１４４６０６／／／ＮＭ＿１４４９９７；ＮＭ＿０１８５３０；ＡＫ０２１４７４；Ｕ４３６０４．１；ＡＵ１４７０１７；ＡＦ２２２６９１．１；ＮＭ＿０１５１１６；ＮＭ＿００１００５３７５／／／ＮＭ＿００１００５７８５／／／ＮＭ＿００１００５７８６／／／ＮＭ＿００４０８１／／／ＮＭ＿０２０３６３／／／ＮＭ＿０２０３６４／／／ＮＭ＿０２０４２０；ＡＣ００４６９２；ＮＭ＿００１０１４；ＮＭ＿０００５８５／／／ＮＭ＿１７２１７４／／／ＮＭ＿１７２１７５；ＮＭ＿０５４０２０／／／ＮＭ＿１７２０９５／／／ＮＭ＿１７２０９６／／／ＮＭ＿１７２０９７；ＢＥ４６６９２６；ＮＭ＿０１８０１１；ＮＭ＿０２４０７７；ＮＭ＿０１９０１１／／／ＮＭ＿２０７１１１／／／ＮＭ＿２０７１１６；ＮＭ＿０１７６４６；ＮＭ＿０１４３９５；ＮＭ＿０１４３３６；ＮＭ＿０１８０９７；ＮＭ＿０１９０１４；ＮＭ＿０２４８０４；ＮＭ＿０１８２６０；ＮＭ＿０１８１１８；ＮＭ＿０１４１２８；ＮＭ＿０２４０８４；ＮＭ＿００５２９４；ＡＦ０７７０５３；ＮＭ＿０００６９３；ＮＭ＿０３３１２８；ＮＭ＿０２０７０６；ＡＩ５２３６１３；およびＮＭ＿０１４８８４の遺伝子からなり、そして群２は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＮＭ＿０００９１８；ＮＭ＿００６４３０．１；ＮＭ＿００１４１６．１；ＮＭ＿００４０９０；ＮＭ＿００６４０６．１；ＮＭ＿００３００１．２；ＮＭ＿００６５４５．１；ＮＭ＿００２４３７．１；ＮＭ＿００６２８６；ＮＭ＿００１１２３／／／ＮＭ＿００６７２１；ＮＭ＿０２４８２４；ＮＭ＿００４９３５．１；ＮＭ＿００１６９６；ＮＭ＿００５４９４／／／ＮＭ＿０５８２４６；ＮＭ＿００６３６８；ＮＭ＿００２２６８／／／ＮＭ＿０３２７７１；ＮＭ＿００６６９４；ＮＭ＿００４６９１；ＮＭ＿０１２３９４；ＮＭ＿０２１８００；ＮＭ＿０１６０４９；ＮＭ＿１３８３８７；ＮＭ＿０２４５３１；およびＮＭ＿０１８５０９の遺伝子からなり、そして該群は、群３および群４から選択される少なくとも２０種の遺伝子の群を含み、群３は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２２４９４．１；ＡＡ１１４８４３；ＢＥ４６７９４１；ＮＭ＿００３５４１．１；Ｒ８３０００；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＡＫ０２１５７１．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＡＵ１４７１８２；ＡＬ０８０１１２．１；ＡＷ９７１９８３；ＡＩ６８３５５２；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿０２１８００．１；ＮＭ＿０１６０４９．１；ＮＭ＿０１９０２３．１；ＮＭ＿０２１９７１．１；ＮＭ＿０１４１２８．１；ＡＫ０２５６５１．１；ＡＡ１３３３４１；およびＡＦ１９８４４４．１の遺伝子からなり、そして群４は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＮＭ＿００７０６２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＢＣ０００１２０．１；ＮＭ＿０１４２５５．１；ＢＣ００２６４２．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＮＭ＿００６５４５．１；ＢＧ０３４３２８；ＮＭ＿０２１８２２．１；ＮＭ＿０２１０６９．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０１７９２５．１；ＮＭ＿０１７９３２．１；ＮＭ＿０３０７５７．１；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＡＦ１２６１８１．１；Ｕ９３２４０．１；Ｕ９０５５２．１；ＡＦ１５１０５６．１；Ｕ８５４３０．１；Ｕ５１００７．１；ＢＣ００５９６９．１；ＮＭ＿００２２７１．１；ＡＬ５６６１７２；およびＡＢ０１４５７６．１の遺伝子からなる、項目１に記載の方法。
（項目２２）
前記群１の遺伝子のいずれか１種の発現の減少および前記群２の遺伝子のいずれか１種の発現の増加、ならびに前記群３の遺伝子の減少および前記群４の遺伝子の増加は、前記個体が肺疾患に冒されていることを示す、項目２０に記載の方法。
（項目２３）
前記群は、群５および群６から選択される遺伝子のうちの５〜９種の配列を含み、群５は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＮＭ＿０３０７５７．１；Ｒ８３０００；ＡＫ０２１５７１．１；ＮＭ＿１７９３２．１；Ｕ８５４３０．１；ＡＩ６８３５５２；ＢＣ００２６４２．１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＢＣ０２１１３５．１；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２３８４３．１；ＢＣ００１６０２．１；ＢＣ０３４７０７．１；ＢＣ０６４６１９．１；ＡＹ２８０５０２．１；ＢＣ０５９３８７．１；ＢＣ０６１５２２．１；Ｕ５０５３２．１；ＢＣ００６５４７．２；ＢＣ００８７９７．２；ＢＣ０００８０７．１；ＡＬ０８０１１２．１；ＢＣ０３３７１８．１／／／ＢＣ０４６１７６．１／／／；ＢＣ０３８４４３．１；Ｈｓ．２８８５７５（ＵＮＩＧＥＮＥ ＩＤ）；ＡＦ０２０５９１．１；ＢＣ００２５０３．２；ＢＣ００９１８５．２；Ｈｓ．５２８３０４（ＵＮＩＧＥＮＥ ＩＤ）；Ｕ５０５３２．１；ＢＣ０１３９２３．２；ＢＣ０３１０９１；Ｈｓ．２４９５９１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；Ｈｓ．２８６２６１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＡＦ３４８５１４．１；ＢＣ０６６３３７．１／／／ＢＣ０５８７３６．１／／／ＢＣ０５０５５５．１；Ｈｓ．２１６６２３（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０７２４００．１；ＢＣ０４１０７３．１；Ｕ４３９６５．１；ＢＣ０２１２５８．２；ＢＣ０１６０５７．１；ＢＣ０１６７１３．１／／／ＢＣ０１４５３５．１／／／ＡＦ２３７７７１．１；ＢＣ０００７０１．２；ＢＣ０１００６７．２；Ｈｓ．１５６７０１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０３０６１９．２；Ｕ４３９６５．１；Ｈｓ．４３８８６７（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０３５０２５．２／／／ＢＣ０５０３３０．１；ＢＣ０７４８５２．２／／／ＢＣ０７４８５１．２；Ｈｓ．４４５８８５（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＡＦ３６５９３１．１；およびＡＦ２５７０９９．１の遺伝子からなり、そして群６は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＦ１３５４２１．１；Ｌ７６２００．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＢＣ００８７１０．１；ＢＣ０００４２３．２；ＢＣ００８７１０．１；ＮＭ＿００７０６２；ＢＣ０７５８３９．１／／／ＢＣ０７３７６０．１；ＢＣ０７２４３６．１／／／ＢＣ００４５６０．２；ＢＣ００１０１６．２；ＢＣ００５０２３．１；ＢＣ０００３６０．２；ＢＣ００７４５５．２；ＢＣ０２３５２８．２／／／ＢＣ０４７６８０．１；ＢＣ０６４９５７．１；ＢＣ００８７１０．１；ＢＣ０６６３２９．１；ＢＣ０２３９７６．２；ＢＣ００８５９１．２／／／ＢＣ０５０４４０．１／／／；ＢＣ０４８０９６．１；およびＢＣ０２８９１２．１の遺伝子からなり、そして該群は、群３および群４から選択される少なくとも２０種の遺伝子の群を含み、群３は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２２４９４．１；ＡＡ１１４８４３；ＢＥ４６７９４１；ＮＭ＿００３５４１．１；Ｒ８３０００；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＡＫ０２１５７１．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＡＵ１４７１８２；ＡＬ０８０１１２．１；ＡＷ９７１９８３；ＡＩ６８３５５２；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿０２１８００．１；ＮＭ＿０１６０４９．１；ＮＭ＿０１９０２３．１；ＮＭ＿０２１９７１．１；ＮＭ＿０１４１２８．１；ＡＫ０２５６５１．１；ＡＡ１３３３４１；およびＡＦ１９８４４４．１の遺伝子からなり、そして群４は、ＧｅｎＢａｎｋ識別番号またはＵｎｉｇｅｎｅ識別番号ＮＭ＿００７０６２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＢＣ０００１２０．１；ＮＭ＿０１４２５５．１；ＢＣ００２６４２．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＮＭ＿００６５４５．１；ＢＧ０３４３２８；ＮＭ＿０２１８２２．１；ＮＭ＿０２１０６９．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０１７９２５．１；ＮＭ＿０１７９３２．１；ＮＭ＿０３０７５７．１；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＡＦ１２６１８１．１；Ｕ９３２４０．１；Ｕ９０５５２．１；ＡＦ１５１０５６．１；Ｕ８５４３０．１；Ｕ５１００７．１；ＢＣ００５９６９．１；ＮＭ＿００２２７１．１；ＡＬ５６６１７２；およびＡＢ０１４５７６．１の遺伝子からなり、該群５の遺伝子の発現の減少および該群６の遺伝子の発現の増加、ならびに該群３の遺伝子の減少および該群４の遺伝子の増加は、前記個体が肺疾患に冒されていることを示す、項目１に記載の方法。

図１は、表１を示し、表１は、９６種の遺伝子の群の一覧、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを記載する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図１は、表１を示し、表１は、９６種の遺伝子の群の一覧、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを記載する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図１は、表１を示し、表１は、９６種の遺伝子の群の一覧、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを記載する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図１は、表１を示し、表１は、９６種の遺伝子の群の一覧、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを記載する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図１は、表１を示し、表１は、９６種の遺伝子の群の一覧、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを記載する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図２は、表２を示し、表２は、８４種の遺伝子の群、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図２は、表２を示し、表２は、８４種の遺伝子の群、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図２は、表２を示し、表２は、８４種の遺伝子の群、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図２は、表２を示し、表２は、８４種の遺伝子の群、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図２は、表２を示し、表２は、８４種の遺伝子の群、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図２は、表２を示し、表２は、８４種の遺伝子の群、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図２は、表２を示し、表２は、８４種の遺伝子の群、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図２は、表２を示し、表２は、８４種の遺伝子の群、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図２は、表２を示し、表２は、８４種の遺伝子の群、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。これらの遺伝子は、スチューデントｔ検定を使用して同定された。 図３は、表３を示し、表３は、５０種の遺伝子の群、および分類予測モデルを使用して肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。 図３は、表３を示し、表３は、５０種の遺伝子の群、および分類予測モデルを使用して肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。 図４は、表４を示し、表４は、３６種の遺伝子の群の一覧、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。遺伝子のこの群は、スチューデントｔ検定および分類予測モデルの両方を使用して同定された予測遺伝子の組み合わせである。 図４は、表４を示し、表４は、３６種の遺伝子の群の一覧、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。遺伝子のこの群は、スチューデントｔ検定および分類予測モデルの両方を使用して同定された予測遺伝子の組み合わせである。 図４は、表４を示し、表４は、３６種の遺伝子の群の一覧、肺癌を有さないが同様の環境ストレス（すなわち、大気汚染物質（この実施例において、タバコの煙））に曝される個体と比較した肺癌におけるそれらの発現プロフィールを列挙する。遺伝子のこの群は、スチューデントｔ検定および分類予測モデルの両方を使用して同定された予測遺伝子の組み合わせである。 図５は、分類予測モデルを使用して実施例１において得られるような結果の例を示す。トレーニングセットは、７４種のサンプルを含み、そして試験セットは、２４種のサンプルを含んだ。そのトレーニングセットについての平均年齢は、５５歳であり、そしてそのトレーニングセットが喫煙した平均パック年数は、３８であった。その試験セットについての平均年齢は、５６歳であり、そしてその試験セットが喫煙した平均パック年数は、４１であった。 図６は、実施例１において得られた５０種の遺伝子の分類予測モデルの例を示す。それぞれの四角は、１種の転写物の発現を示す。その転写物は、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘヒトゲノム遺伝子チップＵ１３３のプローブ番号（添付物を参照のこと）に従ってｙ軸上のプローブ同定因子によって同定され得る。個々のサンプルは、ｘ軸において同定される。それらのサンプルは、肺癌を有する個体（「癌」）、および肺癌を有さない個体（「癌なし」）としてこの図において示される。遺伝子発現は、より暗い四角ほど高いとして示され、そしてその遺伝子発現は、より明るい四角ほど低いとして示される。これらの２つの群におけるこれらの５０種の遺伝子の遺伝子発現の間の違いを、より明るい四角とより暗い四角とのパターンを視覚的に観察するだけで明確に判断し得る。 図７は、サンプル−品質評価の比較を示す。グラフは、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ ＭＡＳ ５．０の％提示（ｙ軸）対ｚ値由来フィルター（ｘ軸）をプロットする。その２つの測定基準は、０．８２の相関（Ｒ２）を有する。 図８は、実際の１０００の実行 対 ランダムの１０００の実行についての正確度の分布を示す。ヒストグラムは、サンプルを真の分類標識を有するトレーニングセットおよび試験セットへとランダムに割り当てることによって作製された１０００の「サンプルランダム化」分類指標（陰影なし） 対 トレーニングセットの分類標識がトレーニングセットまたは試験セットへのサンプルの割り当て後にランダム化された１０００の「サンプルおよび分類のランダム化」分類指標（陰影あり）の試験セット分類予測の正確度を比較する。 図９は、分類正確度を、異なるトレーニング／試験セットを用いた上記アルゴリズムの１０００の実行に対する平均予測強度の関数として示す。 図１０Ａは、実際の生物マーカー由来の８０種の予測プローブの各々が上記アルゴリズムの１０００の実行から得た８０種のプローブセットの予測一覧に存在した、回数を示す。図１０Ｂは、プローブセットが補足表７に記載されるアルゴリズムの１０００のランダムの実行から得た８０種のプローブセットの予測一覧に存在した、回数を示す。 図１１は、異なるトレーニングセットおよび試験セットを用いた１０００の実行にわたる重み付き投票アルゴリズムによって作成された試験セットサンプル予測の予測強度値のボックスプロットを示す。黒色のボックスプロット（左側から最初の２つのボックス）は、正しいサンプル標識を用いた実際のトレーニングセットおよび試験セットから得られ、灰色のボックスプロット（右側の最後の２つのボックス）は、ランダム化されたサンプル標識を用いたトレーニングセットに基づく試験セットの予測から得られる。 図１２は、種々の細胞型の肺癌を有する喫煙者由来の多数の気道サンプルにおける遺伝子発現の均一性を示す。主成分分析（ＰＣＡ）は、本発明者らの予測因子および肺癌を有する患者由来の気道上皮サンプルにおいて上記８０種の遺伝子に対する遺伝子発現測定値において行われた。遺伝子発現測定値は、ＰＣＡの前に正規化されたＺ（０，１）であった。グラフは、癌を有する喫煙者由来のサンプル間で合わせて５８％の偏差を占める最初の２つの主成分についてのサンプル負荷を示す。肺腫瘍サブタイプに関して上記サンプルの見かけ上の区別は、存在しない。 図１３は、癌を有する喫煙者および癌を有さない患者を区別する選択された遺伝子についてのリアルタイムＲＴ−ＰＣＲおよびマイクロアレイデータを示す。各遺伝子についての倍率変化（ｆｏｌｄ ｃｈａｎｇｅ）は、癌ではない群（ｎ＝３）の平均発現に対する癌の群（ｎ＝３）の平均発現レベルの比として示される。４種の遺伝子（ＩＬ８、ＦＯＳ、ＴＰＤ５２、およびＲＡＢ１Ａ）は、癌の群においてアップレギュレートされることがマイクロアレイおよびＲＴ−ＰＣＲの両方のプラットフォームで見出された；３種の遺伝子（ＤＣＬＲＥ１Ｃ、ＢＡＣＨ２、およびＤＵＯＸ１）は、癌の群においてダウンレギュレートされることが両方のプラットフォームにおいて見出された。 図１４は、使用された分類予測の方法論を示す。１２９種のサンプル（癌を有さない患者由来の６９種；肺癌を有する患者由来の６０種）は、トレーニング（ｎ＝７７）と試験セット（ｎ＝５２）とに分けられた。トレーニングセットにおける内部相互検定から最も頻繁に選択された４０種のアップレギュレートされた遺伝子および４０種のダウンレギュレートされた遺伝子は、最終的な遺伝子のコミッティーに選択された。８０種のこのコミッティーを使用する重み付き投票アルゴリズムは、次いで、試験セットサンプルの分類を予測するために使用された。 図１５は、分類予測因子遺伝子の階層的クラスタリングを示す。５２種の試験セットサンプルにおける８０種の分類予測因子遺伝子のｚ値で正規化された遺伝子発現測定値は、疑似カラー（ｆａｌｓｅ−ｃｏｌｏｒ）スケールで示され、そして階層的クラスタリングによって上から下に組織化される。Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ Ｕ１３３ＡプローブセットＩＤおよびＨＵＧＯシンボルは、各遺伝子の右に与えられる。その試験セットサンプルは、まず患者が癌の臨床診断を有したか否かによって左から右に組織化される。これらの２つの群の間で、そのサンプルは、分類予測因子の診断の正確度によって組織化される（間違って分類されたサンプルは、右側に濃緑色で示される）。４３／５２（８３％）の試験サンプルが、正しく分類される。サンプルＩＤは、各列の上に与えられる。分類予測アルゴリズムによって行われる診断の各々の予測強度は、予測の正確度の直下に疑似カラースケールで示される。予測強度は、診断の信頼度のレベルの尺度であり、そして０〜１の連続的尺度で変化し、１は、高い程度の信頼度を示す。 図１５は、分類予測因子遺伝子の階層的クラスタリングを示す。５２種の試験セットサンプルにおける８０種の分類予測因子遺伝子のｚ値で正規化された遺伝子発現測定値は、疑似カラー（ｆａｌｓｅ−ｃｏｌｏｒ）スケールで示され、そして階層的クラスタリングによって上から下に組織化される。Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ Ｕ１３３ＡプローブセットＩＤおよびＨＵＧＯシンボルは、各遺伝子の右に与えられる。その試験セットサンプルは、まず患者が癌の臨床診断を有したか否かによって左から右に組織化される。これらの２つの群の間で、そのサンプルは、分類予測因子の診断の正確度によって組織化される（間違って分類されたサンプルは、右側に濃緑色で示される）。４３／５２（８３％）の試験サンプルが、正しく分類される。サンプルＩＤは、各列の上に与えられる。分類予測アルゴリズムによって行われる診断の各々の予測強度は、予測の正確度の直下に疑似カラースケールで示される。予測強度は、診断の信頼度のレベルの尺度であり、そして０〜１の連続的尺度で変化し、１は、高い程度の信頼度を示す。 図１６は、受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線の比較を示す。感度（ｙ軸）および１−特異性（ｘ軸）は、種々の予測強度閾値（癌がないという予測は、負の予測強度を割り当てられ、そして癌があるという予測は、正の予測強度値を割り当てられた）において計算された。黒色の実線は、気道遺伝子発現の分類指標についてのＲＯＣ曲線を示す。黒色の破線は、トレーニングセットの分類標識をランダム化することによって得られた１０００の分類指標（「分類ランダム化」）についての平均ＲＯＣ曲線を示す。灰色の陰影を付けた領域の上側の線および下側の線は、ランダムな生物マーカーの上半分および下半分（曲線下面積に基づく）についての平均ＲＯＣ曲線を示す。実際の分類指標の曲線下面積とランダムの分類指標の曲線下面積との間に、有意差が存在する（ｐ＝０．００４；順列に基づく経験的ｐ値）。 図１７は、肺組織サンプルにおける生物マーカー遺伝子発現の主成分分析（ＰＣＡ）を示す。８０種の生物マーカープローブセットは、肺癌および正常肺組織のＢｈａｔｔａｃｈａｒｊｅｅらのＨＧＵ９５Ａｖ２マイクロアレイデータセットにおいて、６４種のプローブセットにマッピングされた。そのＰＣＡは、６４種の生物マーカープローブセットの発現における全体的なバリエーションを示す。正常肺サンプル（ＮＬ）は、緑色で示され、腺癌（ＡＤ）サンプルは、赤色で示され、小細胞（ＳＣ）肺癌サンプルは、青色で示され、そして扁平上皮（ＳＱ）肺癌サンプルは、黄色で示される。正常肺サンプルは、第１主成分に従って肺癌サンプルと分離する（経験的に得たｐ値＝０．０２３、補足の方法を参照のこと）。 図１８Ａ〜１８Ｃは、この研究において得られたデータを示す。図１８Ａは、この研究における１２９人の患者についての気管支鏡検査結果を示す。癌の最終的な診断を有した６０人の患者のうちの３２人だけが、肺癌の診断であった気管支鏡検査を有した。残りの９７サンプルは、肺癌について陰性であった気管支鏡検査を有し、それは、確定的な代わりの良性の診断を有した５サンプルを含んだ；これは、さらなる試験および／または臨床的追跡検査を必要とした非診断的な気管支鏡検査を伴う９２人の患者をもたらした。図１８Ｂは、生物マーカー予測の結果を示す。非診断的な気管支鏡検査を伴う９２人の患者のうちの３６人は、肺癌について陽性であった遺伝子発現プロフィールを示した。これは、非診断的な気管支鏡検査を伴う２８人の癌患者のうちの２５人が癌を有すると予測されるという結果をもたらした。図１８Ｃは、組み合わせ試験の結果を示す。気管支鏡検査または遺伝子発現のいずれかからの陽性の試験結果が肺癌を示すと見なされる組み合わせ試験において、１６％のみの偽陽性率（６９人の非癌患者中１１人）を伴って９５％の感度（６０人の癌患者中５７人）が、達成される。各分割表の陰影は、各象限における各サンプル型の総合的な割合を反映する。 図１９Ａ〜１９Ｂは、Ａ）癌の病期またはＢ）癌のサブタイプによる気管支鏡検査と生物マーカー予測との比較を示す。それぞれの四角は、１患者サンプルを表す。上半分は、生物マーカー予測の正確度を示し、そして下半分は、気管支鏡検査の正確度を示す。全ての癌サンプルが、この図に表されるわけではない。図１９Ａは、ＴＭＮシステムを使用して病期分類され得る非小細胞癌サンプルのみ（６０種の全癌サンプル中４８種）を含む。図１９Ｂは、腺癌、扁平上非癌および小細胞癌として組織学的に分類され得るサンプル（６０種の全癌サンプル中４５種）を含む。

（発明の詳細な説明）
本発明は、肺疾患の診断および予後における遺伝子／転写物群ならびにこれらの遺伝子／転写物群の発現プロフィールを使用する方法に関する。

本発明者らは、肺疾患（例えば、肺癌）の診断の正確度を顕著に上昇させる方法を提供する。本発明の遺伝子発現分析と気管支鏡検査とを組み合わせる場合、肺癌の診断は、現在までのあらゆる他の利用可能な方法よりも早期に癌を検出すること、ならびにあらゆる他の利用可能な方法よりもかなり少ない偽陰性および／または偽陽性を提供することで、劇的により良好である。

本発明者らは、遺伝子発現分析を使用した肺疾患（例えば、肺癌）についての向上した診断のために個別に、そして群またはサブセットで使用し得る遺伝子転写物の群を見出した。本発明者らは、肺疾患（例えば、肺癌）の診断および予後のために、これらの遺伝子の発現の増加および／または減少に対する詳細な指針を提供する。

本発明の診断／予後試験におて有用な遺伝子転写物群の１つの例が、表６に示される。本発明者らは、表６の遺伝子のうちの少なくとも２０種を有する任意の群を採用することが単独の機会よりもずっと大きい診断能力を提供することを見出した。

好ましくは、これらの遺伝子転写物のうちの２０種より多く（例えば、約２０〜１００）および例えば、２１種、２２種、２３種、２４種、２５種、２６種、２７種、２８種、２９種、３０種などの間の組み合わせを使用する。本発明者らの好ましい群は、９６種（表１）、８４種（表２）、５０種（表３）、３６（表４）、８０種（表５）、５３５種（表６）および２０種（表７）の群である。いくつかの場合において、本発明者らは、さらなる遺伝子をこれらの特定の群に追加することによって診断の正確度を向上させ得ることを見出した。

当然に、本発明の教示に従って、表１〜７に提示される遺伝子および／または転写物のうちの１種以上をまた、複数の癌のスクリーニングキットのためにキットまたはシステムに含め得る。例えば、表７からの任意の１種以上の遺伝子および／または転写物は、遺伝子発現分析のために肺癌マーカーとして追加され得る。

これらの群を使用する場合、上記群中の遺伝子は、コントロールまたはコントロール群と比較される。上記コントロール群は、非喫煙者、喫煙者、またはかつての喫煙者であり得る。好ましくは、個体の生物学的サンプル中の上記遺伝子転写物またはそれらの発現産物を、コントロール群のメンバーが肺障害（例えば、気腫または肺癌）を有さないことを除いて、同様の群に対して比較する。例えば、比較は、を、肺癌を有さない喫煙者のコントロール群に対して喫煙者由来の生物学的サンプルにおいて行われ得る。上記転写物または発現産物を増加した発現または減少した発現についてコントロールと比較する場合、それは、特定の遺伝子に依存し、そして表に示される；調査した遺伝子の全てが、増加または減少するとは限らない。しかし、調査した遺伝子の少なくとも５０％が、記載したパターンを提供しなければならない。％として得られる場合、より大きい信頼度は、１００％に近づく。したがって、１つの実施形態において、調査した遺伝子のうちの少なくとも５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、９８％、または９９％が、下に示されるような表に記載されるような肺疾患（例えば、肺癌）を示す変化したパターンを示すことが望ましい。

現在記載される遺伝子発現プロフィールもまた、肺癌に感受性である個体についてスクリーニングするために使用され得る。例えば、特定の年齢（例えば、４０歳）を超える喫煙者、または喫煙していた（例えば、特定の年数）喫煙者が、肺癌についてスクリーニングされることが望まれ得る。本明細書中に記載されるような遺伝子発現分析は、肺癌について正確な非常に早期の診断を提供し得る。これは、肺癌の診断において特に有用である。なぜならば、より早期に癌が検出されるほど、その生存率はより良好であるからである。

例えば、本発明者らが上記遺伝子発現の結果を分析したとき、本発明者らは、よりストリンジェントではない閾値を適用する場合、表５に提示されるような８０種の遺伝子の群が１０００の統計試験の実行にわたって最も頻繁に選択された遺伝子の部分であることを見出した（その統計試験に関するさらなる詳細については下の実施例を参照のこと）。ランダムなデータを使用して、本発明者らは、ランダムな遺伝子が１０００のうち６７回を超えて現れないことを示した。このようなカットオフを使用すると、本発明者らのデータにおける表６の５３５種の遺伝子は、１０００のうちの６７回を超えて現れる。表５における８０種の遺伝子の全ては、上記５３５種の遺伝子のサブセットを形成する。表７は、上記５３５種の一覧のサブセットである上位２０種の遺伝子を示す。発現における変化の方向は、信号雑音比を使用して示される。表５、６、および７における負の数は、この遺伝子または転写物の発現が肺癌サンプルにおいて上昇することを意味する、表５、６、および７における正の数は、この遺伝子または転写物の発現が肺癌において下降することを示す。

したがって、表６の遺伝子および／または転写物の任意の組み合わせが、使用され得る。１つの実施形態において、少なくとも５〜１０種、１０〜２０種、２０〜３０種、３０〜４０種、４０〜５０種、５０〜６０種、６０〜７０種、７０〜８０種、８０種、８０〜９０種、９０〜１００種、１００〜１２０種、１２０〜１４０種、１４０〜１５０種、１５０〜１６０種、１６０〜１７０種、１７０〜１８０種、１８０〜１９０種、１９０〜２００種、２００〜２１０種、２１０〜２２０種、２２０〜２３０種、２３０〜２４０種、２４０〜２５０種、２５０〜２６０種、２６０〜２７０種、２７０〜２８０種、２８０〜２９０種、２９０〜３００種、３００〜３１０種、３１０〜３２０種、３２０〜３３０種、３３０〜３４０種、３４０〜３５０種、３５０〜３６０種、３６０〜３７０種、３７０〜３８０種、３８０〜３９０種、３９０〜４００種、４００〜４１０種、４１０〜４２０種、４２０〜４３０種、４３０〜４４０種、４４０〜４５０種、４５０〜４６０種、４６０〜４７０種、４７０〜４８０種、４８０〜４９０種、４９０〜５００種、５００〜５１０種、５１０〜５２０種、５２０〜５３０種、そして約５３５種の遺伝子の任意の組み合わせは、表６に示されるような遺伝子または転写物からなる群より選択された。

表７は、癌を有さないサンプルと比較した場合に、肺癌において最も頻繁に可変的に発現された遺伝子のうちの２０種を提供する。したがって、１つの実施形態において、表７の約３〜５種、５〜１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、または全２０種の遺伝子および／または転写物の任意の組み合わせ、あるいはその任意の下位の組み合わせ（ｓｕｂ−ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）が、使用される。

１つの実施形態において、本発明は、発現プロフィールが肺疾患を診断するのに有用であり、そして以下の９６種の遺伝子配列のうちの１〜９６種の範囲および例えば、５種、１０種、１５種、２０種、２５種、３０種、３５種、少なくとも約３６種、少なくとも４０種まで、少なくとも５０種まで、少なくとも６０種まで、少なくとも７０種まで、少なくとも８０種まで、少なくとも９０種まで、または全部の間にある全ての組み合わせにハイブリダイズするプローブを含む遺伝子群を提供する：ＮＭ＿００３３３５；ＮＭ＿０００９１８；ＮＭ＿００６４３０．１；ＮＭ＿００１４１６．１；ＮＭ＿００４０９０；ＮＭ＿００６４０６．１；ＮＭ＿００３００１．２；ＮＭ＿００１３１９；ＮＭ＿００６５４５．１；ＮＭ＿０２１１４５．１；ＮＭ＿００２４３７．１；ＮＭ＿００６２８６；ＮＭ＿００１００３６９８／／／ＮＭ＿００１００３６９９／／／ＮＭ＿００２９５５；ＮＭ＿００１１２３／／／ＮＭ＿００６７２１；ＮＭ＿０２４８２４；ＮＭ＿００４９３５．１；ＮＭ＿００２８５３．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０２４９１７．１；ＮＭ＿０２０９７９．１；ＮＭ＿００５５９７．１；ＮＭ＿００７０３１．１；ＮＭ＿００９５９０．１；ＮＭ＿０２０２１７．１；ＮＭ＿０２５０２６．１；ＮＭ＿０１４７０９．１；ＮＭ＿０１４８９６．１；ＡＦ０１０１４４；ＮＭ＿００５３７４．１；ＮＭ＿００１６９６；ＮＭ＿００５４９４／／／ＮＭ＿０５８２４６；ＮＭ＿００６５３４／／／ＮＭ＿１８１６５９；ＮＭ＿００６３６８；ＮＭ＿００２２６８／／／ＮＭ＿０３２７７１；ＮＭ＿０１４０３３；ＮＭ＿０１６１３８；ＮＭ＿００７０４８／／／ＮＭ＿１９４４４１；ＮＭ＿００６６９４；ＮＭ＿００００５１／／／ＮＭ＿１３８２９２／／／ＮＭ＿１３８２９３；ＮＭ＿０００４１０／／／ＮＭ＿１３９００２／／／ＮＭ＿１３９００３／／／ＮＭ＿１３９００４／／／ＮＭ＿１３９００５／／／ＮＭ＿１３９００６／／／ＮＭ＿１３９００７／／／ＮＭ＿１３９００８／／／ＮＭ＿１３９００９／／／ＮＭ＿１３９０１０／／／ＮＭ＿１３９０１１；ＮＭ＿００４６９１；ＮＭ＿０１２０７０／／／ＮＭ＿１３９３２１／／／ＮＭ＿１３９３２２；ＮＭ＿００６０９５；ＡＩ６３２１８１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０２１８１４；ＮＭ＿００５５４７．１；ＮＭ＿２０３４５８；ＮＭ＿０１５５４７／／／ＮＭ＿１４７１６１；ＡＢ００７９５８．１；ＮＭ＿２０７４８８；ＮＭ＿００５８０９／／／ＮＭ＿１８１７３７／／／ＮＭ＿１８１７３８；ＮＭ＿０１６２４８／／／ＮＭ＿１４４４９０；ＡＫ０２２２１３．１；ＮＭ＿００５７０８；Ｗ２０７１０２；ＡＫ０２３８９５；ＮＭ＿１４４６０６／／／ＮＭ＿１４４９９７；ＮＭ＿０１８５３０；ＡＫ０２１４７４；Ｕ４３６０４．１；ＡＵ１４７０１７；ＡＦ２２２６９１．１；ＮＭ＿０１５１１６；ＮＭ＿００１００５３７５／／／ＮＭ＿００１００５７８５／／／ＮＭ＿００１００５７８６／／／ＮＭ＿００４０８１／／／ＮＭ＿０２０３６３／／／ＮＭ＿０２０３６４／／／ＮＭ＿０２０４２０；ＡＣ００４６９２；ＮＭ＿００１０１４；ＮＭ＿０００５８５／／／ＮＭ＿１７２１７４／／／ＮＭ＿１７２１７５；ＮＭ＿０５４０２０／／／ＮＭ＿１７２０９５／／／ＮＭ＿１７２０９６／／／ＮＭ＿１７２０９７；ＢＥ４６６９２６；ＮＭ＿０１８０１１；ＮＭ＿０２４０７７；ＮＭ＿０１２３９４；ＮＭ＿０１９０１１／／／ＮＭ＿２０７１１１／／／ＮＭ＿２０７１１６；ＮＭ＿０１７６４６；ＮＭ＿０２１８００；ＮＭ＿０１６０４９；ＮＭ＿０１４３９５；ＮＭ＿０１４３３６；ＮＭ＿０１８０９７；ＮＭ＿０１９０１４；ＮＭ＿０２４８０４；ＮＭ＿０１８２６０；ＮＭ＿０１８１１８；ＮＭ＿０１４１２８；ＮＭ＿０２４０８４；ＮＭ＿００５２９４；ＡＦ０７７０５３；ＮＭ＿１３８３８７；ＮＭ＿０２４５３１；ＮＭ＿０００６９３；ＮＭ＿０１８５０９；ＮＭ＿０３３１２８；ＮＭ＿０２０７０６；ＡＩ５２３６１３；およびＮＭ＿０１４８８４。

１つの実施形態において、本発明は、発現プロフィールが肺疾患を診断するのに有用であり、そして以下の８４種の遺伝子配列のうちの少なくとも、例えば、５種、１０種、１５種、２０種、２５種、３０種、３５種、少なくとも約３６種、少なくとも４０種、少なくとも５０種、少なくとも６０種、少なくとも７０種、少なくとも８０種、全部にハイブリダイズするプローブを含む遺伝子群を提供する：ＮＭ＿０３０７５７．１；Ｒ８３０００；ＡＫ０２１５７１．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿１７９３２．１；Ｕ８５４３０．１；ＡＩ６８３５５２；ＢＣ００２６４２．１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＢＣ０２１１３５．１；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＢＦ２Ｉ８８０４；ＮＭ＿００１２８１．１；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＢＣ００１６０２．１；ＢＣ０３４７０７．１；ＢＣ０６４６１９．１；ＡＹ２８０５０２．１；ＢＣ０５９３８７．１；ＡＦ１３５４２１．１；ＢＣ０６１５２２．１；Ｌ７６２００．１；Ｕ５０５３２．１；ＢＣ００６５４７．２；ＢＣ００８７９７．２；ＢＣ０００８０７．１；ＡＬ０８０１１２．１；ＢＣ０３３７１８．１／／／ＢＣ０４６１７６．１／／／ＢＣ０３８４４３．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＢＣ００８７１０．１；Ｈｓ．２８８５７５（ＵＮＩＧＥＮＥ ＩＤ）；ＡＦ０２０５９１．１；ＢＣ０００４２３．２；ＢＣ００２５０３．２；ＢＣ００８７１０．１；ＢＣ００９１８５．２；Ｈｓ．５２８３０４（ＵＮＩＧＥＮＥ ＩＤ）；Ｕ５０５３２．１；ＢＣ０１３９２３．２；ＢＣ０３１０９１；ＮＭ＿００７０６２；Ｈｓ．２４９５９１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０７５８３９．１／／／ＢＣ０７３７６０．１；ＢＣ０７２４３６．１／／／ＢＣ００４５６０．２；ＢＣ００１０１６．２；Ｈｓ．２８６２６１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＡＦ３４８５１４．１；ＢＣ００５０２３．１；ＢＣ０６６３３７．１／／／ＢＣ０５８７３６．１／／／ＢＣ０５０５５５．１；Ｈｓ．２１６６２３（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０７２４００．１；ＢＣ０４１０７３．１；Ｕ４３９６５．１；ＢＣ０２１２５８．２；ＢＣ０１６０５７．１；ＢＣ０１６７１３．１／／／ＢＣ０１４５３５．１／／／ＡＦ２３７７７１．１；ＢＣ０００３６０．２；ＢＣ００７４５５．２；ＢＣ０００７０１．２；ＢＣ０１００６７．２；ＢＣ０２３５２８．２／／／ＢＣ０４７６８０．１；ＢＣ０６４９５７．１；Ｈｓ．１５６７０１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０３０６１９．２；ＢＣ００８７１０．１；Ｕ４３９６５．１；ＢＣ０６６３２９．１；Ｈｓ．４３８８６７（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０３５０２５．２／／／ＢＣ０５０３３０．１；ＢＣ０２３９７６．２；ＢＣ０７４８５２．２／／／ＢＣ０７４８５１．２；Ｈｓ．４４５８８５（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ００８５９１．２／／／ＢＣ０５０４４０．１／／／；ＢＣ０４８０９６．１；ＡＦ３６５９３１．１；ＡＦ２５７０９９．１；およびＢＣ０２８９１２．１。

１つの実施形態において、本発明は、発現プロフィールが肺疾患を診断するのに有用であり、そして以下の５０種の遺伝子配列のうちの少なくとも、例えば、５種、１０種、１５種、２０種、２５種、３０種、３５種、好ましくは少なくとも約３６種、よりなお好ましくは少なくとも４０種、よりなお好ましくは少なくとも４５種、よりなお好ましくは全部にハイブリダイズするプローブを含む遺伝子群を提供するが、それは、任意のメンバーおよび全てのメンバー（例えば、２０種、２１種、２２種、および３６種までを含む）を含み得る：ＮＭ＿００７０６２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＢＣ０００１２０．１；ＮＭ＿０１４２５５．１；ＢＣ００２６４２．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＮＭ＿００６５４５．１；ＢＧ０３４３２８；ＮＭ＿０２１８２２．１；ＮＭ＿０２１０６９．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０１７９２５．１；ＮＭ＿０１７９３２．１；ＮＭ＿０３０７５７．１；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＡＦ１２６１８１．１；Ｕ９３２４０．１；Ｕ９０５５２．１；ＡＦ１５１０５６．１；Ｕ８５４３０．１；Ｕ５１００７．１；ＢＣ００５９６９．１；ＮＭ＿００２２７１．１；ＡＬ５６６１７２；ＡＢ０１４５７６．１；ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２２４９４．１；ＡＡ１１４８４３；ＢＥ４６７９４１；ＮＭ＿００３５４１．１；Ｒ８３０００；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＡＫ０２１５７１．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＡＵ１４７１８２；ＡＬ０８０１１２．１；ＡＷ９７１９８３；ＡＩ６８３５５２；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿０２１８００．１；ＮＭ＿０１６０４９．１；ＮＭ＿０１９０２３．１；ＮＭ＿０２１９７１．１；ＮＭ＿０１４１２８．１；ＡＫ０２５６５１．１；ＡＡ１３３３４１；およびＡＦ１９８４４４．１。１つの好ましい実施形態において、ｔ検定を使用する分析において同定された個体予測因子遺伝子と重複する上記５０種の遺伝子のうちの少なくとも２０〜３０種、３０〜４０種、および例えば、ｔ検定分析を使用して個体予測因子遺伝子として同定された重複しない遺伝子のうちの５〜９種、ならびにその組み合わせを、使用し得る。

１つの実施形態において、本発明は、発現プロフィールが肺疾患を診断するのに有用であり、そして以下の３６種の遺伝子配列のうちの少なくとも、例えば、５種、１０種、１５種、２０種、好ましくは少なくとも約２５種、よりなお好ましくは少なくとも３０種、よりなお好ましくは全部にハイブリダイズするプローブを含む遺伝子群を提供する：ＮＭ＿００７０６２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＢＣ００２６４２．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＮＭ＿００６５４５．１；ＢＧ０３４３２８；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０１７９２５．１；ＮＭ＿０１７９３２．１；ＮＭ＿０３０７５７．１；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＮＭ＿００２２６８／／／ＮＭ＿０３２７７１；ＮＭ＿００７０４８／／／ＮＭ＿１９４４４１；ＮＭ＿００６６９４；Ｕ８５４３０．１；ＮＭ＿００４６９１；ＡＢ０１４５７６．１；ＢＦ２１８８０４；ＢＥ４６７９４１；Ｒ８３０００；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＡＫ０２１５７１．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＡＬ０８０１１２．１；ＡＷ９７１９８３；ＡＩ６８３５５２；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿０２１８００．１；ＮＭ＿０１６０４９．１；ＮＭ＿０２１９７１．１；ＮＭ＿０１４１２８．１；ＡＡ１３３３４１；およびＡＦ１９８４４４．１。１つの好ましい実施形態において、個体予測因子遺伝子と重複する上記３６種の遺伝子のうちの少なくとも２０種、および例えば、重複しない遺伝子のうちの５〜９種、ならびにその組み合わせを、使用し得る。

個々のサンプル中の上記遺伝子群の発現は、上記遺伝子群のメンバーによってコードされる核酸配列またはタンパク質産物配列に特異的な任意のプローブを使用して分析され得る。例えば、１つの実施形態において、本発明の方法において有用なプローブセットは、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ Ｉｎｃ，ヒトゲノムＵ１３３セットの遺伝子チップに含まれ、そして以下のプローブＩＤ番号として同定される１０〜１５種の間、１５〜２０種の間、２０〜１８０種の間の核酸プローブ、好ましくは、３０〜１８０種の間、よりなお好ましくは、３６〜９６種の間、よりなお好ましくは、３６〜８４種の間、よりなお好ましくは、３６〜５０種の間のプローブから選択される：２０８０８２＿ｘ＿ａｔ、２１４８００＿ｘ＿ａｔ、２１５２０８＿ｘ＿ａｔ、２１８５５６＿ａｔ、２０７７３０＿ｘ＿ａｔ、２１０５５６＿ａｔ、２１７６７９＿ｘ＿ａｔ、２０２９０１＿ｘ＿ａｔ、２１３９３９＿ｓ＿ａｔ、２０８１３７＿ｘ＿ａｔ、２１４７０５＿ａｔ、２１５００１＿ｓ＿ａｔ、２１８１５５＿ｘ＿ａｔ、２１５６０４＿ｘ＿ａｔ、２１２２９７＿ａｔ、２０１８０４＿ｘ＿ａｔ、２１７９４９＿ｓ＿ａｔ、２１５１７９＿ｘ＿ａｔ、２１１３１６＿ｘ＿ａｔ、２１７６５３＿ｘ＿ａｔ、２６６＿ｓ＿ａｔ、２０４７１８＿ａｔ、２１１９１６＿ｓ＿ａｔ、２１５０３２＿ａｔ、２１９９２０＿ｓ＿ａｔ、２１１９９６＿ｓ＿ａｔ、２０００７５＿ｓ＿ａｔ、２１４７５３＿ａｔ、２０４１０２＿ｓ＿ａｔ、２０２４１９＿ａｔ、２１４７１５＿ｘ＿ａｔ、２１６８５９＿ｘ＿ａｔ、２１５５２９＿ｘ＿ａｔ、２０２９３６＿ｓ＿ａｔ、２１２１３０＿ｘ＿ａｔ、２１５２０４＿ａｔ、２１８７３５＿ｓ＿ａｔ、２０００７８＿ｓ＿ａｔ、２０３４５５＿ｓ＿ａｔ、２１２２２７＿ｘ＿ａｔ、２２２２８２＿ａｔ、２１９６７８＿ｘ＿ａｔ、２０８２６８＿ａｔ、２２１８９９＿ａｔ、２１３７２１＿ａｔ、２１４７１８＿ａｔ、２０１６０８＿ｓ＿ａｔ、２０５６８４＿ｓ＿ａｔ、２０９００８＿ｘ＿ａｔ、２００８２５＿ｓ＿ａｔ、２１８１６０＿ａｔ、５７７３９＿ａｔ、２１１９２１＿ｘ＿ａｔ、２１８０７４＿ａｔ、２００９１４＿ｘ＿ａｔ、２１６３８４＿ｘ＿ａｔ、２１４５９４＿ｘ＿ａｔ、２２２１２２＿ｓ＿ａｔ、２０４０６０＿ｓ＿ａｔ、２１５３１４＿ａｔ、２０８２３８＿ｘ＿ａｔ、２１０７０５＿ｓ＿ａｔ、２１１１８４＿ｓ＿ａｔ，２１５４１８＿ａｔ、２０９３９３＿ｓ＿ａｔ、２１０１０１＿ｘ＿ａｔ、２１２０５２＿ｓ＿ａｔ、２１５０１１＿ａｔ、２２１９３２＿ｓ＿ａｔ、２０１２３９＿ｓ＿ａｔ、２１５５５３＿ｘ＿ａｔ、２１３３５１＿ｓ＿ａｔ、２０２０２１＿ｘ＿ａｔ、２０９４４２＿ｘ＿ａｔ、２１０１３１＿ｘ＿ａｔ、２１７７１３＿ｘ＿ａｔ、２１４７０７＿ｘ＿ａｔ、２０３２７２＿ｓ＿ａｔ、２０６２７９＿ａｔ、２１４９１２＿ａｔ、２０１７２９＿ｓ＿ａｔ、２０５９１７＿ａｔ、２００７７２＿ｘ＿ａｔ、２０２８４２＿ｓ＿ａｔ、２０３５８８＿ｓ＿ａｔ、２０９７０３＿ｘ＿ａｔ、２１７３１３＿ａｔ、２１７５８８＿ａｔ、２１４１５３＿ａｔ、２２２１５５＿ｓ＿ａｔ、２０３７０４＿ｓ＿ａｔ、２２０９３４＿ｓ＿ａｔ、２０６９２９＿ｓ＿ａｔ、２２０４５９＿ａｔ、２１５６４５＿ａｔ、２１７３３６＿ａｔ、２０３３０１＿ｓ＿ａｔ、２０７２８３＿ａｔ、２２２１６８＿ａｔ、２２２２７２＿ｘ＿ａｔ、２１９２９０＿ｘ＿ａｔ、２０４１１９＿ｓ＿ａｔ、２１５３８７＿ｘ＿ａｔ、２２２３５８＿ｘ＿ａｔ、２０５０１０＿ａｔ、１３１６＿ａｔ、２１６１８７＿ｘ＿ａｔ、２０８６７８＿ａｔ、２２２３１０＿ａｔ、２１０４３４＿ｘ＿ａｔ、２２０２４２＿ｘ＿ａｔ、２０７２８７＿ａｔ、２０７９５３＿ａｔ、２０９０１５＿ｓ＿ａｔ、２２１７５９＿ａｔ、２２０８５６＿ｘ＿ａｔ、２００６５４＿ａｔ、２２００７１＿ｘ＿ａｔ、２１６７４５＿ｘ＿ａｔ、２１８９７６＿ａｔ、２１４８３３＿ａｔ、２０２００４＿ｘ＿ａｔ、２０９６５３＿ａｔ、２１０８５８＿ｘ＿ａｔ、２１２０４１＿ａｔ、２２１２９４＿ａｔ、２０７０２０＿ａｔ、２０４４６１＿ｘ＿ａｔ、２０５３６７＿ａｔ、２１９２０３＿ａｔ、２１５０６７＿ｘ＿ａｔ、２１２５１７＿ａｔ、２２０２１５＿ａｔ、２０１９２３＿ａｔ、２１５６０９＿ａｔ、２０７９８４＿ｓ＿ａｔ、２１５３７３＿ｘ＿ａｔ、２１６１１０＿ｘ＿ａｔ、２１５６００＿ｘ＿ａｔ、２１６９２２＿ｘ＿ａｔ、２１５８９２＿ａｔ、２０１５３０＿ｘ＿ａｔ、２１７３７１＿ｓ＿ａｔ、２２２２３１＿ｓ＿ａｔ、２１８２６５＿ａｔ、２０１５３７＿ｓ＿ａｔ、２２１６１６＿ｓ＿ａｔ、２１３１０６＿ａｔ、２１５３３６＿ａｔ、２０９７７０＿ａｔ、２０９０６１＿ａｔ、２０２５７３＿ａｔ、２０７０６４＿ｓ＿ａｔ、６４３７１＿ａｔ、２１９９７７＿ａｔ、２１８６１７＿ａｔ、２１４９０２＿ｘ＿ａｔ、２０７４３６＿ｘ＿ａｔ、２１５６５９＿ａｔ、２０４２１６＿ｓ＿ａｔ、２１４７６３＿ａｔ、２００８７７＿ａｔ、２１８４２５＿ａｔ、２０３２４６＿ｓ＿ａｔ、２０３４６６＿ａｔ、２０４２４７＿ｓ＿ａｔ、２１６０１２＿ａｔ、２１１３２８＿ｘ＿ａｔ、２１８３３６＿ａｔ、２０９７４６＿ｓ＿ａｔ、２１４７２２＿ａｔ、２１４５９９＿ａｔ、２２０１１３＿ｘ＿ａｔ、２１３２１２＿ｘ＿ａｔ、２１７６７１＿ａｔ、２０７３６５＿ｘ＿ａｔ、２１８０６７＿ｓ＿ａｔ、２０５２３８＿ａｔ、２０９４３２＿ｓ＿ａｔ、および２１３９１９＿ａｔ。１つの好ましい実施形態において、個体予測因子遺伝子と重複する上記１８０種の遺伝子のうちの少なくとも、例えば、１０〜２０種、２０〜３０種、３０〜４０種、４０〜５０種、５０〜６０種、６０〜７０種、７０〜８０種、８０〜９０種、９０〜１００種、１１０種、１２０種、１３０種、１４０種、１５０種、１６０種、または１７０種、および例えば、重複しない遺伝子のうちの５〜９種、ならびにその組み合わせを、使用し得る。

Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘプローブについての配列は、この明細書に対する添付物において提供され、そのページの全ては、その全体が本明細書中に参考として援用される。

大気汚染物質（例えば、タバコの煙、アスベスト）に対する曝露によって引き起こされる任意の肺疾患または任意の他の肺疾患に関連する発現パターンを同定するために、発現データを分析し得る。例えば、上記分析は、以下のように行われ得る。最初に、研究群サンプルとハイブリダイズするプローブを含む遺伝子チップまたはビーズの混合物を、走査する。例えば、肺疾患を有さない個体と肺疾患を有する個体との間で異なって発現される遺伝子群を得るために、非喫煙者および喫煙者のサンプル、アスベストに曝されていない個体およびアスベストに曝された個体のサンプル、スモッグに曝されていない個体およびスモッグに曝された個体のサンプル、肺疾患を有する喫煙者および肺疾患を有する喫煙者のサンプルを、使用し得る。当然に、適切な群を選択しなければならず、１つだけの大気汚染物質は、可変物（ｖａｒｉａｂｌｅ）として選択され得る。したがって、例えば、アスベストに曝されたがスモッグに曝されていない非喫煙者とアスベストまたはスモッグに曝されていない非喫煙者とを、比較し得る。

得られた発現分析（例えば、マイクロアレイまたはマイクロビーズの生データ）は、信号強度および検出ｐ値からなる。そのデータを正規化するか、または見積もり（ｓｃａｌｅ）、そして発現データの画像、コントロールプローブ、およびヒストグラムに基づいて質が悪いチップ／ビーズのセットをフィルターにかける（ｆｉｌｔｅｒ）。また、非上皮細胞を含む汚染された検体を、フィルターにかける。最後に、検出ｐ値を使用して重要な遺伝子を、フィルターにかける。これは、正常気道（正常気道のトランスクリプトソーム）に存在する転写物の同定をもたらす。変動分析および重回帰分析が、使用され得る。これはまた、気道上皮細胞の転写に対する喫煙の効果の同定をもたらす。この分析に関して、Ｔ検定およびピアソンの相関分析を、使用し得る。また、肺疾患（例えば、肺癌）を有するサンプルおよび癌を有さないサンプルにおいて異なって発現される転写物の群またはセットを、同定し得る。この分析は、分類予測（ｃｌａｓｓ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）モデルを使用して行われた。

上記データの分析に関して、例えば、重み付き投票（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｖｏｔｉｎｇ）法を、使用し得る。上記重み付き投票法は、２つの分類の間の遺伝子発現の信号雑音比によって、順位付けし、そして全ての遺伝子に重み付きの「ｐ」を与える：Ｐ＝平均_{（分類１）}−平均_{（分類２）／}ｓｄ_{（分類１）}＝ｓｄ_{（分類２）}。上位に順位付けされた遺伝子の可変サイズのコミッティー（ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ）は、試験サンプルを評価するために使用されるが、より有意なｐ値を有する遺伝子は、より大きく重み付けされ得る。試験サンプル中の各コミッティー遺伝子は、遺伝子発現レベルが分類１の平均または分類２の平均にどの程度近いかに基づいて一方の分類または他方の分類に投票する。Ｖ_{（遺伝子Ａ）}＝Ｐ_{（遺伝子Ａ）}、すなわち、試験サンプル中の発現のレベルは、２つの分類における平均発現値の平均より少ない。各分類への投票は、集計され、そして勝ちの分類は、ＰＳ＝Ｖ_勝ち−Ｖ_負け／Ｖ_勝ち＋Ｖ_負けの通り予測強度に従って決定される。最後に、正確度は、交差検定＋／−独立サンプルを使用して検証され得る。

表１は、癌を有する喫煙者と癌を有さない喫煙者とを区別する群として同定された９６種の遺伝子を示す。発現の違いは、特定の転写物の発現が癌を有さない喫煙者においてよりも癌を有する喫煙者において低かったことを示す「下降」、および特定の転写物の発現が癌を有さない喫煙者においてよりも癌を有する喫煙者において高かったことを示す「上昇」のいずれかとして右側の列に示される。１つの実施形態において、「ヒトゲノムＵ１３３チップにおけるＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ Ｉｄ」の列において示される例示のプローブが、使用され得る。Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘプローブについての配列は、添付物において提供される。

表２は、癌を有する喫煙者と癌を有さない喫煙者とを区別する群として同定された１つの好ましい８４種の遺伝子群を示す。発現の違いは、特定の転写物の発現が癌を有さない喫煙者においてよりも癌を有する喫煙者において低かったことを示す「下降」、および特定の転写物の発現が癌を有さない喫煙者においてよりも癌を有する喫煙者において高かったことを示す「上昇」のいずれかとして右側の列に示される。これらの遺伝子は、伝統的なスチューデントｔ検定分析を使用して同定された。

１つの実施形態において、「ヒトゲノムＵ１３３チップにおけるＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ
Ｉｄ」の列において示される例示のプローブが、使用され得る。

表３は、癌を有する喫煙者と癌を有さない喫煙者とを区別する群として同定された１つの好ましい５０種の遺伝子の群を示す。発現の違いは、特定の転写物の発現が癌を有さない喫煙者においてよりも癌を有する喫煙者において低かったことを示す「下降」、および特定の転写物の発現が癌を有さない喫煙者においてよりも癌を有する喫煙者において高かったことを示す「上昇」のいずれかとして右側の列に示される。

したがって、遺伝子群は、重み付き投票アルゴリズムを備えるＢｒｏａｄ ＩｎｓｔｉｔｕｔｅからのＧｅｎｅＰａｔｔｅｒｎサーバーを使用して同定された。初期設定（すなわち、信号雑音比および遺伝子フィルタリングなし）が、使用された。

１つの実施形態において、「ヒトゲノムＵ１３３チップにおけるＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ
Ｉｄ」の列に示される例示のプローブが、発現分析において使用され得る。

表４は、癌を有する喫煙者と癌を有さない喫煙者とを区別する群として同定された１つの好ましい３６種の遺伝子群を示す。発現の違いは、特定の転写物の発現が癌を有さない喫煙者においてよりも癌を有する喫煙者において低かったことを示す「下降」、および特定の転写物の発現が癌を有さない喫煙者においてよりも癌を有する喫煙者において高かったことを示す「上昇」のいずれかとしてとして右側の列に示される。

１つの実施形態において、「ヒトゲノムＵ１３３チップにおけるＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ
Ｉｄ」の列において示される例示のプローブが、使用され得る。

１つの実施形態において、本発明の遺伝子群は、表１〜４に示されるような遺伝子のうちの少なくとも、例えば、５種、１０種、１５種、２０種、２５種、３０種、より好ましくは少なくとも３６種、よりなお好ましくは少なくとも約４０種、よりなお好ましくは少なくとも約５０種、よりなお好ましくは少なくとも約６０種、よりなお好ましくは少なくとも約７０種、よりなお好ましくは少なくとも約８０種、よりなお好ましくは少なくとも約８６種、よりなお好ましくは少なくとも約９０種、よりなお好ましくは少なくとも約９６種を含む。

１つの好ましい実施形態において、上記遺伝子群は、表１〜４に列挙される遺伝子からなる群より選択される３６〜１８０種の遺伝子を含む。

１つの実施形態において、本発明は、発現が癌を有する個体において低い遺伝子の群を提供する。

したがって、１つの実施形態において、本発明は、肺疾患を診断するのに有用な遺伝子の群を提供し、その遺伝子の群の発現は、大気汚染物質に曝された癌を有する個体において、同じ大気汚染物質に曝された癌を有さない個体と比較してより低く、その群は、以下の転写物からなる少なくとも５種、好ましくは少なくとも約５〜１０種、よりなお好ましくは少なくとも約１０〜２０種、よりなお好ましくは少なくとも約２０〜３０種、よりなお好ましくは少なくとも約３０〜４０種、よりなお好ましくは少なくとも約４０〜５０種、よりなお好ましくは少なくとも約５０〜６０種、よりなお好ましくは少なくとも約６０〜７０種、よりなお好ましくは約７２種の遺伝子にハイブリダイズするプローブを含む（転写物は、それらのＧｅｎＢａｎｋ ＩＤ番号またはＵｎｉｇｅｎｅ ＩＤ番号を用いて同定され、そして対応する遺伝子の名称は、表１に出現する）：ＮＭ＿００３３３５；ＮＭ＿００１３１９；ＮＭ＿０２１１４５．１；ＮＭ＿００１００３６９８／／／ＮＭ＿００１００３６９９／／／；ＮＭ＿００２９５５；ＮＭ＿００２８５３．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０２４９１７．１；ＮＭ＿０２０９７９．１；ＮＭ＿００５５９７．１；ＮＭ＿００７０３１．１；Ｎ１４＿００９５９０．１；ＮＭ＿０２０２１７．１；ＮＭ＿０２５０２６．１；ＮＭ＿０１４７０９．１；ＮＭ＿０１４８９６．１；ＡＦ０１０１４４；ＮＭ＿００５３７４．１；ＮＭ＿００６５３４／／／ＮＭ＿１８１６５９；ＮＭ＿０１４０３３；ＮＭ＿０１６１３８；ＮＭ＿００７０４８／／／ＮＭ＿１９４４４１；ＮＭ＿００００５１／／／ＮＭ＿１３８２９２／／／ＮＭ＿１３８２９３；ＮＭ＿０００４１０／／／ＮＭ＿１３９００２／／／ＮＭ＿１３９００３／／／ＮＭ＿１３９００４／／／ＮＭ＿１３９００５／／／ＮＭ＿１３９００６／／／ＮＭ＿１３９００７／／／ＮＭ＿１３９００８／／／ＮＭ＿１３９００９／／／ＮＭ＿１３９０１０／／／ＮＭ＿１３９０１１；ＮＭ＿０１２０７０／／／ＮＭ＿１３９３２１／／／ＮＭ＿１３９３２２；ＮＭ＿００６０９５；ＡＩ６３２１８１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０２１８１４；ＮＭ＿００５５４７．１；ＮＭ＿２０３４５８；ＮＭ＿０１５５４７／／／ＮＭ＿１４７１６１；ＡＢ００７９５８．１；ＮＭ＿２０７４８８；ＮＭ＿００５８０９／／／ＮＭ＿１８１７３７／／／ＮＭ＿１８１７３８；ＮＭ＿０１６２４８／／／ＮＭ＿１４４４９０；ＡＫ０２２２１３．１；ＮＭ＿００５７０８；ＮＭ＿２０７１０２；ＡＫ０２３８９５；ＮＭ＿１４４６０６／／／ＮＭ＿１４４９９７；ＮＭ＿０１８５３０；ＡＫ０２１４７４；Ｕ４３６０４．１；ＡＵ１４７０１７；ＡＦ２２２６９１．１；ＮＭ＿０１５１１６；ＮＭ＿００１００５３７５／／／ＮＭ＿００１００５７８５／／／ＮＭ＿００１００５７８６／／／ＮＭ＿００４０８１／／／ＮＭ＿０２０３６３／／／ＮＭ＿０２０３６４／／／ＮＭ＿０２０４２０；ＡＣ００４６９２；ＮＭ＿００１０１４；ＮＭ＿０００５８５／／／ＮＭ＿１７２１７４／／／ＮＭ＿１７２１７５；ＮＭ＿０５４０２０／／／ＮＭ＿１７２０９５／／／ＮＭ＿１７２０９６／／／ＮＭ＿１７２０９７；ＢＥ４６６９２６；ＮＭ＿０１８０１１；ＮＭ＿０２４０７７；ＮＭ＿０１９０１１／／／ＮＭ２０７１１１／／／ＮＭ＿２０７１１６；ＮＭ＿０１７６４６；ＮＭ＿０１４３９５；ＮＭ＿０１４３３６；ＮＭ＿０１８０９７；ＮＭ＿０１９０１４；ＮＭ＿０２４８０４；ＮＭ＿０１８２６０；ＮＭ＿０１８１１８；ＮＭ＿０１４１２８；ＮＭ＿０２４０８４；ＮＭ＿００５２９４；ＡＦ０７７０５３；ＮＭ＿０００６９３；ＮＭ＿０３３１２８；ＮＭ＿０２０７０６；ＡＩ５２３６１３；およびＮＭ＿０１４８８４。

別の実施形態において、本発明は、肺疾患を診断するのに有用な遺伝子の群を提供し、上記遺伝子の群の発現は、大気汚染物質に曝された癌を有する個体において、同じ大気汚染物質に曝された癌を有さない個体と比較してより低く、その群は、以下の転写物からなる少なくとも５、好ましくは少なくとも約５〜１０種、よりなお好ましくは少なくとも約１０〜２０種、よりなお好ましくは少なくとも約２０〜３０種、よりなお好ましくは少なくとも約３０〜４０種、よりなお好ましくは少なくとも約４０〜５０種、よりなお好ましくは少なくとも約５０〜６０種、よりなお好ましくは約６３種の遺伝子にハイブリダイズするプローブを含む（転写物は、それらのＧｅｎＢａｎｋ ＩＤ番号またはＵｎｉｇｅｎｅ ＩＤ番号を用いて同定され、そして対応する遺伝子の名称は、表２に出現する）：ＮＭ＿０３０７５７．１；Ｒ８３０００；ＡＫ０２１５７１．１；ＮＭ＿１７９３２．１；Ｕ８５４３０．１；ＡＩ６８３５５２；ＢＣ００２６４２．１；ＡＷ０２４４６７；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＢＣ０２１１３５．１；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２３８４３．１；ＢＣ００１６０２．１；ＢＣ０３４７０７．１；ＢＣ０６４６１９．１；ＡＹ２８０５０２．１；ＢＣ０５９３８７．１；ＢＣ０６１５２２．１；Ｕ５０５３２．１；ＢＣ００６５４７．２；ＢＯ００８７９７．２；ＢＣ０００８０７．１；ＡＬ０８０１１２．１；ＢＣ０３３７１８．１／／／ＢＣ０４６１７６．１／／／；ＢＣ０３８４４３．１；Ｈｓ．２８８５７５（ＵＮＩＧＥＮＥ ＩＤ）；ＡＦ０２０５９１．１；ＢＣ００２５０３．２；ＢＣ００９１８５．２；Ｈｓ．５２８３０４（ＵＮＩＧＥＮＥ ＩＤ）；Ｕ５０５３２．１；ＢＣ０１３９２３．２；ＢＣ０３１０９１；Ｈｓ．２４９５９１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；Ｈｓ．２８６２６１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＡＦ３４８５１４．１；ＢＣ０６６３３７．１／／／ＢＣ０５８７３６．１／／／ＢＣ０５０５５５．１；Ｈｓ．２１６６２３（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０７２４００．１；ＢＣ０４１０７３．１；Ｕ４３９６５．１；ＢＣ０２１２５８．２；ＢＣ０１６０５７．１；ＢＣ０１６７１３．１／／／ＢＣ０１４５３５．１／／／ＡＦ２３７７７１．１；ＢＣ０００７０１．２；ＢＣ０１００６７．２；Ｈｓ．１５６７０１（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０３０６１９．２；Ｕ４３９６５．１；Ｈｓ．４３８８６７（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＢＣ０３５０２５．２／／／ＢＣ０５０３３０．１；ＢＣ０７４８５２．２／／／ＢＣ０７４８５１．２；Ｈｓ．４４５８８５（Ｕｎｉｇｅｎｅ ＩＤ）；ＡＦ３６５９３１．１；およびＡＦ２５７０９９．１。

別の実施形態において、本発明は、肺疾患を診断するのに有用な遺伝子の群を提供し、上記遺伝子の群の発現は、大気汚染物質に曝された癌を有する個体において、同じ大気汚染物質に曝された癌を有さない個体と比較してより低く、その群は、以下の転写物からなる少なくとも５種、好ましくは少なくとも約５〜１０種、よりなお好ましくは少なくとも約１０〜２０種、よりなお好ましくは少なくとも約２０〜２５種、よりなお好ましくは約２５種の遺伝子にハイブリダイズするプローブを含む（転写物は、それらのＧｅｎＢａｎｋ ＩＤ番号またはＵｎｉｇｅｎｅ ＩＤ番号を用いて同定され、そして対応する遺伝子の名称は、表３に出現する）：ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２２４９４．１；ＡＡ１１４８４３；ＢＥ４６７９４１；ＮＭ＿００３５４１．１；Ｒ８３０００；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＡＫ０２１５７１．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＡＵ１４７１８２；ＡＬ０８０１１２．１；ＡＷ９７１９８３；Ａ１６８３５５２；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿０２１８００．１；ＮＭ＿０１６０４９．１；ＮＭ＿０１９０２３．１；ＮＭ＿０２１９７１．１；ＮＭ＿０１４１２８．１；ＡＫ０２５６５１．１；ＡＡ１３３３４１；およびＡＦ１９８４４４．１。

別の実施形態において、本発明は、肺疾患を診断するのに有用な遺伝子の群を提供し、上記遺伝子の群の発現は、大気汚染物質に曝された癌を有する個体において、同じ大気汚染物質に曝された癌を有さない個体と比較してより高く、その群は、以下の転写物からなる少なくとも５種なで、好ましくは少なくとも約５〜１０種、よりなお好ましくは少なくとも約１０〜２０種、よりなお好ましくは少なくとも約２０〜２５種、よりなお好ましくは約２５種の遺伝子にハイブリダイズするプローブを含む（転写物は、それらのＧｅｎＢａｎｋ ＩＤ番号またはＵｎｉｇｅｎｅ ＩＤ番号を用いて同定され、そして対応する遺伝子の名称は、表１に出現する）：ＮＭ＿０００９１８；ＮＭ＿００６４３０．１；ＮＭ＿００１４１６．１；ＮＭ＿００４０９０；ＮＭ＿００６４０６．１；ＮＭ＿００３００１．２；ＮＭ＿００６５４５．１；ＮＭ＿００２４３７．１；ＮＭ＿００６２８６；ＮＭ＿００１１２３／／／ＮＭ＿００６７２１；ＮＭ＿０２４８２４；ＮＭ＿００４９３５．１；ＮＭ＿００１６９６；ＮＭ＿００５４９４／／／ＮＭ＿０５８２４６；ＮＭ＿００６３６８；ＮＭ＿００２２６８／／／ＮＭ＿０３２７７１；ＮＭ＿００６６９４；ＮＭ＿００４６９１；ＮＭ＿０１２３９４；ＮＭ＿０２１８００；ＮＭ＿０１６０４９；ＮＭ＿１３８３８７；ＮＭ＿０２４５３１；およびＮＭ＿０１８５０９。

別の実施形態において、本発明は、肺疾患を診断するのに有用な遺伝子の群を提供し、上記遺伝子の群の発現は、大気汚染物質に曝された癌を有する個体において、同じ大気汚染物質に曝された癌を有さない個体と比較してより高く、その群は、以下の転写物からなる少なくとも５種まで、好ましくは少なくとも約５〜１０種、よりなお好ましくは少なくとも約１０〜２０種、よりなお好ましくは少なくとも約２０〜２３種、よりなお好ましくは約２３種の遺伝子にハイブリダイズするプローブを含む（転写物は、それらのＧｅｎＢａｎｋ ＩＤ番号またはＵｎｉｇｅｎｅ ＩＤ番号を用いて同定され、そして対応する遺伝子の名称は、表２に出現する）：ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＦ１３５４２１．１；Ｌ７６２００．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＢＣ００８７１０．１；Ｂ００００４２３．２；ＢＣ００８７１０．１；ＮＭ＿００７０５２；ＢＣ０７５８３９．１／／／ＢＣ０７３７６０．１；ＢＣ０７２４３６．１／／／ＢＣ００４５６０．２；ＢＣ００１０１６．２；ＢＣ００５０２３．１；ＢＣ０００３６０．２；ＢＣ００７４５５．２；ＢＣ０２３５２８．２／／／ＢＣ０４７６８０．１；ＢＣ０６４９５７．１；ＢＣ００８７１０．１；ＢＣ０６６３２９．１；ＢＣ０２３９７６．２；ＢＣ００８５９１．２／／／ＢＣ０５０４４０．１／／／ＢＣ０４８０９６．１；およびＢＣ０２８９１２．１。

別の実施形態において、本発明は、肺疾患を診断するのに有用な遺伝子の群を提供し、上記遺伝子の群の発現は、大気汚染物質に曝された癌を有する個体において、同じ大気汚染物質に曝された癌を有さない個体と比較してより高く、その群は、以下の転写物からなる少なくとも５種まで、好ましくは少なくとも約５〜１０種、よりなお好ましくは少なくとも約１０〜２０種、よりなお好ましくは少なくとも約２０〜２５種、よりなお好ましくは約２５種の遺伝子にハイブリダイズするプローブを含む（転写物は、それらのＧｅｎＢａｎｋ ＩＤ番号またはＵｎｉｇｅｎｅ ＩＤ番号を用いて同定され、そして対応する遺伝子の名称は、表３に出現する）：ＮＭ＿００７０６２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＢＣ０００１２０．１；ＮＭ＿０１４２５５．１；Ｂ０００２６４２．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＮＭ＿００６５４５．１；ＢＧ０３４３２８；ＮＭ＿０２１８２２．１；ＮＭ＿０２１０６９．１；ＮＭ＿０１９０６７，１；ＮＭ＿０１７９２５．１；ＮＭ＿０１７９３２．１；ＮＭ＿０３０７５７．１；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＡＦ１２６１８１．１；Ｕ９３２４０．１；Ｕ９０５５２．１；ＡＦ１５１０５６．１；Ｕ８５４３０．１；Ｕ５１００７．１；Ｂ０００５９６９．１；ＮＭ＿００２２７１．１；ＡＬ５６６１７２；およびＡＢ０１４５７６．１。

１つの実施形態において、本発明は、肺疾患を診断する方法を提供し、その方法は、肺疾患に罹患すると疑われるか、または肺疾患の高い危険性を有する個体（すなわち、試験個体）中の遺伝子群の発現プロフィールを測定する工程、およびその発現プロフィール（すなわち、コントロールプロフィール）を、肺疾患を有さない試験個体よりもまた同様の大気汚染物質に曝されている個体（すなわち、コントロール個体）の発現プロフィールと比較する工程を包含し、遺伝子の発現の違いは、少なくとも１０、より好ましくは少なくとも２０、よりなお好ましくは少なくとも３０、よりなお好ましくは少なくとも３６、よりなお好ましくは３６〜１８０の間、よりなお好ましくは３６〜９６の間、よりなお好ましくは３６〜８４の間、よりなお好ましくは３６〜５０の間の前述の試験個体とコントロール個体との間で比較した場合、肺疾患に罹患している試験個体を示す。表４に示されるような約３６種の遺伝子の群、表３に示されるような約５０種の遺伝子の群、表２に示される約８４種の遺伝子の群および表１に示されるような約９６種の遺伝子が、好ましい。上記異なる遺伝子群はまた、上記試験個体が表１〜４に示されるような全ての群、３つの群、２つの群、１つだけの群についてスクリーニングされ得るように、組み合わせられ得る。

例えば、タバコの煙に曝された試験個体の発現プロフィールが表３に示される５０種の遺伝子の発現プロフィールと比較される場合、表３に示されるような遺伝子チップにおけるＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ ｉｎｃプローブセットを使用して、癌を有する個体について図１０に示されるものに類似する発現プロフィールは、試験個体が癌を有することを示す。あるいは、上記発現プロフィールが図１０における癌を有さない個体の発現プロフィールとより類似する、試験個体は肺癌に罹患していないようである。

５０種の遺伝子の群は、重み付き投票アルゴリズムを備えるＢｒｏａｄ ＩｎｓｔｉｔｕｔｅからのＧｅｎｅＰａｔｔｅｒｎサーバーを使用して同定された。初期設定（すなわち、信号雑音比および遺伝子フィルタリングなし）が、使用された。ＧｅｎｅＰａｔｔｅｒｎは、ｌｏｃａｔｉｏｎ ｂｒｏａｄ．ｍｉｔ．ｅｄｕ／ｃａｎｃｅｒ／ｓｏｆｔｗａｒｅ／ｇｅｎｅｐａｔｔｅｒｎにおいてワールドワイドウェブを介して利用可能である。このプログラムは、個々の遺伝子としてよりもむしろ群でデータの分析を可能にする。したがって、１つの好ましい実施形態において、実質的に表３の全５０種の遺伝子の発現が、一緒に分析される。ＢＦ２１８８０４；ＡＫ０２２４９４．１；ＡＡ１１４８４３；ＢＥ４６７９４１；ＮＭ＿００３５４１．１；Ｒ８３０００；ＡＬ１６１９５２．１；ＡＫ０２３８４３．１；ＡＫ０２１５７１．１；ＡＫ０２３７８３．１；ＡＵ１４７１８２；ＡＬ０８０１１２．１；ＡＷ９７１９８３；ＡＩ６８３５５２；ＮＭ＿０２４００６．１；ＡＫ０２６５６５．１；ＮＭ＿０１４１８２．１；ＮＭ＿０２１８００．１；ＮＭ＿０１６０４９．１；ＮＭ＿０１９０２３．１；ＮＭ＿０２１９７１．１；ＮＭ＿０１４１２８．１；ＡＫ０２５６５１．１；ＡＡ１３３３４１；およびＡＦ１９８４４４．１からなる群より選択される遺伝子の正常な発現よりも低い発現プロフィール、ならびにＮＭ＿００７０６２．１；ＮＭ＿００１２８１．１；ＢＣ０００１２０．１；ＮＭ＿０１４２５５．１；ＢＣ００２６４２．１；ＮＭ＿０００３４６．１；ＮＭ＿００６５４５．１；ＢＧ０３４３２８；ＮＭ＿０２１８２２．１；ＮＭ＿０２１０６９．１；ＮＭ＿０１９０６７．１；ＮＭ＿０１７９２５．１；ＮＭ＿０１７９３２．１；ＮＭ＿０３０７５７．１；ＮＭ＿０３０９７２．１；ＡＦ１２６１８１．１；Ｕ９３２４０．１；Ｕ９０５５２．１；ＡＦ１５１０５６．１；Ｕ８５４３０．１；Ｕ５１００７．１；ＢＣ００５９６９．１；ＮＭ＿００２２７１．１；ＡＬ５６６１７２；およびＡＢ０１４５７６．１からなる群より選択される遺伝子の正常な発現よりも高い遺伝子発現プロフィールは、肺疾患を有するか、または肺疾患（例えば、肺癌）を発症する高い危険性を有する個体を示す。１つの好ましい実施形態において、表３における全ての遺伝子の発現パターンが、分析される。１つの実施形態において、表３の予測因子遺伝子の群を分析することに加えて、ｔ検定分析を使用して同定された１種、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０〜１５種、１５〜２０種、２０〜３０種、またはそれ以上の個体予測因子遺伝子が、分析される。例えば、５〜１０種またはそれ以上の群の予測因子遺伝子と５〜１０種またはそれ以上の個々の遺伝子との任意の組み合わせもまた、使用され得る。

用語「発現プロフィール」とは、本明細書中で使用される場合、サンプル中の分析された遺伝子の各々の遺伝子産物の量をいう。「発現プロフィール」は、特別の発現マップと同様であり、図１０（Ｙ軸上）において各個体について示されるものと同様である。

用語「肺疾患」とは、本明細書中で使用される場合、以下を含む障害をいうが、これらに限定されない：喘息、慢性気管支炎、気腫、気管支拡張症、原発性肺高血圧症および急性呼吸促迫症候群。本明細書中に記載される方法はまた、過敏性肺炎、好酸球性肺炎、および持続真菌感染を含む免疫系に関する肺障害、肺線維症、全身性硬化症、特発性肺ヘモジデリン沈着症、肺胞蛋白症、腺癌、扁平上皮癌、小細胞癌および大細胞癌、ならびに肺の良性新生物（気管支腺腫および過誤腫が挙げられる）などの肺の癌を診断または処置するために使用され得る。１つの好ましい実施形態において、上記肺疾患は、肺癌である。

本発明に従う有用な生物学的サンプルとしては、気道の組織サンプル、細胞サンプル、および排泄サンプル（例えば、痰または唾液）が挙げられるが、これらに限定されない。本発明による分析方法に有用なサンプルは、口、気管支の気道、および肺から採取され得る。

用語「大気汚染物質」とは、本明細書中で使用される場合、肺疾患への関連が疑われているかまたは照明されているタバコの煙、シガーの煙、スモッグ、アスベスト、および他の大気汚染物質などの因子を含む任意の空気不純物または環境的な気道ストレスをいう。

用語「個体」とは、本明細書中で使用される場合、好ましくはヒトをいう。しかし、上記方法は、ヒトに限定されず、そして当業者は、例えば、実験室の試験動物（好ましくは、肺を有する動物（例えば、非ヒト霊長類、マウス種（ラットおよびマウスが挙げられるが、これらに限定されない）、イヌ、ヒツジ、ブタ、モルモット、および他のモデル動物）において、本発明の診断の／予後の遺伝子分類（ｇｅｎｅ ｇｒｏｕｐｉｎｇ）を使用し得る。

本明細書中で使用される場合、語句「変化した発現」とは、同様の大気汚染物質に曝された癌を有さない個体（例えば、喫煙者）由来の肺細胞の発現パターンと比較した場合、大気汚染物質に曝された癌を有する個体（例えば、喫煙者）における増加した発現または減少した発現のいずれかをいう、表１および２は、本発明の好ましい発現パターンの変化を示す。表における用語「上昇」および「下降」とは、癌を有さない喫煙者における発現の量に対する癌を有する喫煙者における発現の量をいう。同様の発現パターンの変化は、他の気道汚染物質に曝されている個体における癌の発症に関するようである。

１つの実施形態において、発現が肺癌の診断および／または予後において分析される上記遺伝子の群は、表５に示されるような８０種の遺伝子の群から選択される。遺伝子の任意の組み合わせは、８０種の遺伝子から選択される。１つの実施形態において、表７に示される２０種の遺伝子の組み合わせが、選択される。１つの実施形態において、表６からの遺伝子の組み合わせが、使用される。

上記遺伝子産物の発現に対する上記転写物の発現の発現を相関させるか、または比較するために上記の表を、使用し得る。上記表に示されるような転写物の発現の増加は、上記遺伝子産物の発現の増加に対応する。同様に、上記表に示されるような転写物の発現の減少は、上記遺伝子産物の発現の減少に対応する。

本発明の群またはそれらのサブグループの１種以上の遺伝子および／または転写物の遺伝子発現の分析は、当業者に公知である任意の遺伝子発現方法を使用して行われ得る。このような方法としては、核酸チップ（例えば、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘチップ）を使用した発現分析および例えば、上記転写物のリアルタイム検出を使用した方法に基づく定量的ＲＴ−ＰＣＲが挙げられるが、これらに限定されない。本発明による転写物レベルの分析は、出発物質として本発明の診断遺伝子群において同定された遺伝子によってコードされた全ＲＮＡもしくはメッセンジャーＲＮＡまたはタンパク質を使用してなされ得る。好ましい実施形態において、上記分析は、表１〜７に示されるような遺伝子および／または転写物によってコードされる少なくとも約１０〜２０種、２０〜３０種、好ましくは少なくとも３６種、少なくとも３６〜５０種、５０種、約５０〜６０種、６０〜７０種、７０〜８０種、８０〜９０種、９６種、１００〜１８０種、１８０〜２００種、２００〜２５０種、２５０〜３００種、３００〜３５０種、３５０〜４００種、４００〜４５０種、４５０〜５００種、５００〜５３５種のタンパク質を含むタンパク質に対する抗体による免疫組織化学的分析である。

個体中の上記遺伝子群の転写物レベルを分析する方法は、ノーザンブロットハイブリダイゼーション、リボヌクレアーゼ保護アッセイ、および逆転写酵素連鎖反応（ＲＴ−ＰＣＲ）ベースの反応法を含む。異なるＲＴ−ＰＣＲベースの技術は、本発明の診断目的に最も適した定量法である。なぜならば、それらは、非常に感度が高く、したがって、診断試験について望ましい小さいサンプルサイズのみを必要とするからである。多くの定量的ＲＴ−ＰＣＲベースの方法が、記載されており、そして本発明による転写物の量を測定するのに有用である。これらの方法は、ＰＣＲおよび相補ＤＮＡ（ｃＤＮＡ）アレイを使用したＲＮＡ定量（Ｓｈａｌｏｎら、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ６（７）：６３９−４５、１９９６；Ｂｅｒｎａｒｄら、Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ２４（８）：１４３５−４２、１９９６）、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ質量分析アプローチを使用したリアル競合ＰＣＲ（Ｄｉｎｇら、ＰＮＡＳ、１００：３０５９−６４、２００３）、プライマー伸長反応に基づく固相ミニ配列決定技術（ｓｏｌｉｄ−ｐｈａｓｅ ｍｉｎｉ−ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）（米国特許第６，０１３，４３１号、Ｓｕｏｍａｌａｉｎｅｎら Ｍｏｌ．Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．Ｊｕｎ；１５（２）：１２３−３１、２０００）、イオン対高速液体クロマトグラフィー（Ｄｏｒｉｓら、Ｊ．Ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒ．Ａ Ｍａｙ ８；８０６（１）：４７−６０、１９９８）、および５’ヌクレアーゼアッセイまたはリアルタイムＲＴ−ＰＣＲ（Ｈｏｌｌａｎｄら、Ｐｒｏｃ
Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡ ８８；７２７６−７２８０、１９９１）を含む。

ゲル電気泳動分離法を使用した標準と標的との比較、その後の標的の濃度測定の定量を可能にする所望の標的配列由来の長さまたは制限酵素部位によって異なるＲＴ−ＰＣＲおよび内部標準を使用する方法もまた、開発されており、そして本発明によって上記転写物の量を検出するために使用され得る（例えば、米国特許第５，８７６，９７８号；同第５，６４３，７６５号；および同第５，６３９，６０６号を参照とする）。

上記サンプルは、好ましくは、例えば、光ファイバー気管支鏡検査との組み合わた内視鏡サイトブラシ（ｅｎｄｏｓｅｏｐｉｃ ｃｙｔｏｂｒｕｓｈ）を使用して気管支の気道から得られる。１つの実施形態において、上記細胞は、例えば、上記口腔粘膜の擦過を使用して上記個体の口腔粘膜細胞から得られる。

１つの好ましい実施形態において、本発明は、肺疾患を発症する危険性を決定するための予後および／または診断の免疫組織化学的アプローチ（例えば、浸漬試験紙（ｄｉｐｓｔｉｃｋ）分析）を提供する。本発明の上記遺伝子の群によってコードされるタンパク質、またはその抗原性エピトープに対する抗体は、市販されているか、または当業者に周知である方法を使用して産生され得るかのいずれかである。

本発明は、上記診断に重要な遺伝子産物の全てを検出し得る１つの浸漬試験紙、あるいは、本発明の診断タンパク質のより小さいサブグループのタンパク質の量を検出し得る一連の浸漬試験紙のいずれかを企図する。

抗体は、当該分野において周知である手段によって調製され得る。用語「抗体」は、所望の抗原と選択的に反応する、モノクローナル抗体、ポリクローナル抗体および組換え核酸技術によって調製された抗体を含むことを維持する。本発明の診断遺伝子群中の任意の遺伝子によってコードされるタンパク質に対する抗体は、公知であるか、または当該分野において周知である方法を使用して容易に産生され得るかのいずれかである。インターネットサイト（例えば、「ｂｉｏｃｏｍｐａｒｅ．ｃｏｍｌａｂｍａｔｒｉｘ．ａｓｐ？ａｎｔｉｂｏｄｙ＝ｙ」におけるワールドワイドウェブを介するＢｉｏｃｏｍｐａｒｅ）は、本発明によって提供される任意のタンパク質に対する存在する抗体を検索するための、当業者に有用なツールを提供する。

本発明による診断タンパク質に対する抗体は、上記診断の気道プロテオームのタンパク質の発現のレベルを定量するための標準的な技術（例えば、ウェスタンブロッティングまたは免疫組織学）において使用され得る。これは、上記遺伝子転写物の発現によって定量される（すなわち、転写物の発現の増加は、上記遺伝子産物（すなわち、タンパク質）の発現の増加に対応する）。同様に、上記転写物の発現の減少は、上記遺伝子産物またはタンパク質の発現の減少に対応する。肺疾患（特に、肺癌）における好ましい転写物の発現の増加または減少の詳細な指針が、上記の表に示される。例えば、表５および６は、発現が肺癌において変化する遺伝子の群を記載する。

免疫組織化学的用途は、アッセイを含み、上記タンパク質の存在の増大が、例えば、唾液サンプルまたは痰サンプルから評価され得る。

本発明による免疫組織化学的アッセイは、固体支持体を利用する方法を使用して行われ得る。上記固体支持体は、浸漬試験紙、メンブレン、吸収パッド、ビーズ、マイクロタイターウェル、試験管などを含むイムノアッセイの実施において使用される任意の相であり得る。最小限のトレーニングを有するかまたは先のトレーニングを有さない試験する人員または自己試験に関する患者によって都合よく使用され得る試験デバイスが、好ましい。このような好ましい試験デバイスとしては、米国特許第４，６３２，９０１号に記載されるような、浸漬試験紙、メンブレンアッセイシステムが挙げられる。このような従来の試験システムの調製および使用は、上記特許文献、医学文献、および科学文献において十分に記載される。試験紙が使用される場合、抗タンパク質抗体は、上記抗体を備える末端が上記タンパク質の検出のために以下に記載されるような溶液に浸漬され得るように、その試験紙の一方の末端に結合される。あるいは、上記サンプルは、上記抗体をコーティングした浸漬試験紙またはメンブレン上にピペットまたはスポイトなどによって適用され得る。

上記診断の気道トランスクリプトソームによってコードされるタンパク質に対する抗体（「タンパク質」）は、任意のアイソタイプ（例えば、ＩｇＡ、ＩｇＧまたはＩｇＭ、Ｆａｂフラグメントなど）であり得る。上記抗体は、モノクローナル性またはポリクローナル性であり得、そして例えば、ＨａｒｌｏｗおよびＬａｎｅ、Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ、Ａ
Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ、Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ、１９８８（本明細書中に参考として援用される）に一般的に記載されるような方法によって産生され得る。上記抗体は、直接的な手段または間接的な手段によって上記固体支持体に適用され得る。間接的な結合は、上記アッセイ溶液に対する上記タンパク質結合部位の最大限の曝露を可能にする。なぜならば、上記部位は、それ自体が上記支持体に対する結合のために使用されないからである。好ましくは、ポリクローナル抗体が、使用される。なぜならば、ポリクローナル抗体は、上記タンパク質の異なるエピトープを認識し、それによって上記アッセイの感度を向上させ得るからである。

上記固体支持体は、好ましくは、上記固体支持体に対する上記タンパク質抗体の後に、非特異的にブロックされる。周辺領域の非特異的なブロックは、そのままかまたは誘導体化されたウシ血清アルブミン、または他の動物由来のアルブミン、そのままの動物血清、カゼイン、無脂肪乳などにより得る。

上記サンプルは、結合されたタンパク質特異的抗体によって上記固体支持体上に適用され、その結果、上記タンパク質がその抗体を介して上記固体支持体に結合される。上記サンプルの過剰でありかつ結合されていない成分は、除去され、そして上記固体支持体は、好ましくは、上記抗体−抗原複合体がその固体支持体上に保持されるように洗浄される。上記固体支持体は、洗浄剤（例えば、Ｔｗｅｅｎ−２０、Ｔｗｅｅｎ−８０またはドデシル硫酸ナトリウム）を含み得る洗浄溶液によって洗浄され得る。

上記タンパク質が上記固体支持体に結合させた後、タンパク質と反応する第２の抗体が、適用される。上記第２の抗体は、好ましくは可視の標識によって標識され得る。上記標識は、可溶性でも粒状でもよく、そしてその標識としては、染色された免疫グロブリン結合物質、単一の色素または色素ポリマー、染色されたラテックスビーズ、色素含有リポソーム、染色された細胞または生物体、あるは金属固形物、有機固形物、無機固形物、または染色固形物が挙げられ得る。上記標識は、当該分野において周知である種々の手段によって上記タンパク質抗体に結合され得る。本発明のいくつかの実施形態において、上記標識は、信号生成システムにカップリングされ得る酵素であり得る。可視の標識の例としては、アルカリホスファターゼ、β−ガラクトシダーゼ、西洋ワサビペルオキシダーゼ、およびビオチンが挙げられる。多くの酵素−色素原の組み合わせまたは酵素−基質−色素原の組み合わせは、公知であり、そしてそれらは、酵素結合アッセイに使用される。色素標識はまた、放射性標識および蛍光色素を包含する。

上記サンプルと同時に、対応する工程は、上記タンパク質の公知の量を用いて実施され得、そしてこのような工程は、上記アッセイについての標準であり得る。同様の大気汚染物質（例えば、タバコの煙）に曝された健康な個体由来のサンプルは、あらゆる上記診断の遺伝子群にコードされるタンパク質に対する標準をもたらすために使用され得る。

上記固体支持体は、結合されていない標識された抗体を除去するために再び洗浄され、そして上記標識された抗体は、可視化および定量される。標識の蓄積は、一般に、視覚的に評価される。この視覚的検出は、使用される標識に依存して、異なる色（例えば、赤色、黄色、茶色、または緑色）の検出を可能にし得る。蓄積された標識はまた、光学検出デバイス（例えば、反射率分析器、ビデオ画像分析器など）によって検出され得る。蓄積された標識の可視強度は、上記サンプル中のタンパク質の濃度と相関し得る。蓄積された標識の可視強度と上記タンパク質の量との間の相関は、上記可視強度と参照標準のセットとの比較によってなされ得る。好ましくは、上記標準は、同じ固体支持体または異なる固体支持体のいずれかにおいて、上記未知のサンプルと同じ様式で、そしてより好ましくは上記サンプルと同時にアッセイされる。

使用される標準の濃度は、溶液の１リットルあたり約１ｍｇのタンパク質〜溶液の１リットルあたり約５０ｍｇまでのタンパク質の範囲であり得る。好ましくは、気道遺伝子群にコードされるタンパク質の２以上の異なる濃度は、色の強度の比較によって未知のものの定量がより正確であるように使用される。

例えば、本発明は、タバコの煙に曝された被験体において肺癌発症する危険性を検出するための方法を提供し、その方法は、上記被験体の生物学的サンプル中の本発明の遺伝子の１つ以上の群によってコードされるタンパク質の転写プロフィールを測定することを包含する。上記被験体の生物学的サンプル中の気道トランスクリプトソームによってコードされるタンパク質の好ましくは少なくとも約３０種、よりなお好ましくは少なくとも約３６種、４０種、５０種、６０種、７０種、８０種、９０種、１００種、１１０種、１２０種、１３０種、１４０種、１５０種、１６０種、１７０種、または約１８０種が、分析される。その方法は、上記遺伝子群中の遺伝子によってコードされる各タンパク質に対する抗体（「タンパク質」）を浸漬試験紙およびメンブレンからなる群より選択される固体支持体に結合すること；抗体−抗原複合体形態の条件下で分析される上記サンプルの存在下において上記固体支持体をインキュベートすること；信号を生成する検出可能な部分に結合体化された抗タンパク質抗体と一緒に上記支持体をインキュベートすること；上記信号を視覚的に検出すること（その信号は、上記サンプル中のタンパク質の量に比例する）；および上記サンプルにおける信号を標準と比較すること（タンパク質の同じ群の標準と比較したそのサンプルのタンパク質の量の違いは、肺癌を発症する危険性の診断、または肺癌を発症する危険性の上昇を示す）を包含する．標準的なレベルは、癌が検出されなかったタバコの煙に曝された気道中の発現レベルを示すために測定される。

上記アッセイ試薬、ピペット／スポイト、および試験管は、キットの形態で提供され得る。したがって、本発明は、上記気道遺伝子群によってコードされるタンパク質の視覚的検出のための試験キットをさらに提供し、コントロール個体中のパターンと異なるレベルの検出は、上記被験体において肺疾患を発症する危険性の上昇を示すと見なされる。上記試験キットは、標準として機能する上記気道トランスクリプトソームによってコードされる１種以上のタンパク質（「タンパク質」）の公知の濃度を含む１種以上の溶液；酵素に結合される抗タンパク質抗体の溶液；上記酵素の作用によって色または陰影が変わる色素原；浸漬試験紙およびメンブレンからなる群より選択される固体支持体（その表面上に上記タンパク質に対する抗体を保有する）を備える。表１および２によって提供されるような群における遺伝子の各々のアップレギュレーションまたはダウンレギュレーションを含む指示書が、上記キットと共に含まれる。

本発明の実施は、他に示されない限り、有機化学、ポリマー技術、分子生物学（組換え技術を含む）、細胞生物学、生化学、および免疫学の従来の技術および記載を使用し得、それは、当該分野の技術範囲内である。このような従来の技術としては、ポリマーアレイ合成、ハイブリダイゼーション、ライゲーション、および標識を使用するハイブリダイゼーションの検出が挙げられる。適切な技術の特定の例示は、下の本明細書中の実施例に対する言及によって有され得る。しかし、他の等価である従来の手順もまた、当然に使用され得る。このような従来の技術および記載は、標準的な実験室手引書（例えば、Ｇｅｎｏｍｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ Ｓｅｒｉｅｓ（第Ｉ巻〜第ＩＶ巻），Ｕｓｉｎｇ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ、Ｃｅｌｌｓ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ、ＰＣＲ Ｐｒｉｍｅｒ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ，ａｎｄ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ（全ては、Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ
Ｈａｒｂｏｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｐｒｅｓｓからのもの）、Ｓｔｒｙｅｒ，Ｌ．（１９９５）Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ（第４版）Ｆｒｅｅｍａｎ、Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ、Ｇａｉｔ、「Ｏｌｉｇｏｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ：Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ａｐｐｒｏａｃｈ」、１９８４、ＩＲＬ Ｐｒｅｓｓ、Ｌｏｎｄｏｎ、Ｎｅｌｓｏｎ ａｎｄ Ｃｏｘ（２０００）、Ｌｅｈｎｉｎｇｅｒ、Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｏｆ
Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ 第３版、Ｗ．Ｈ．Ｆｒｅｅｍａｎ Ｐｕｂ．、Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ、ＮＹならびにＢｅｒｇら（２００２）Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ、第５版、Ｗ．Ｈ．Ｆｒｅｅｍａｎ Ｐｕｂ．、Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ、ＮＹ（これらの全ては、全ての目的のためにその全体が本明細書中に参考として援用される））に見出され得る。

本発明の方法は、いくつかの好ましい実施形態においてアレイを備える固体基材を使用し得る。ポリマー（タンパク質を含む）アレイ合成に適用可能な方法および技術は、Ｕ．Ｓ．Ｓ．Ｎ ０９／５３６，８４１、ＷＯ ００／５８５１６、米国特許第５，１４３，８５４号、同第５，２４２，９７４号、同第５，２５２，７４３号、同第５，３２４，６３３号、同第５，３８４，２６１号、同第５，４０５，７８３号、同第５，４２４，１８６号、同第５，４５１，６８３号、同第５，４８２，８６７号、同第５，４９１，０７４号、同第５，５２７，６８１号、同第５，５５０，２１５号、同第５，５７１，６３９号、同第５，５７８，８３２号、同第５，５９３，８３９号、同第５，５９９，６９５号、同第５，６２４，７１１号、同第５，６３１，７３４号、同第５，７９５，７１６号、同第５，８３１，０７０号、同第５，８３７，８３２号、同第５，８５６，１０１号、同第５，８５８，６５９号、同第５，９３６，３２４号、同第５，９６８，７４０号、同第５，９７４，１６４号、同第５，９８１，１８５号、同第５，９８１，９５６号、同第６，０２５，６０１号、同第６，０３３，８６０号、同第６，０４０，１９３号、同第６，０９０；５５５号、同第６，１３６，２６９号、同第６，２６９，８４６号および同第６，４２８，７５２号、ＰＣＴ公開番号ＰＣＴ／ＵＳ９９／００７３０（国際公開番号ＷＯ ９９／３６７６０）およびＰＣＴ／ＵＳ０１／０４２８５（これらは全て、全ての目的のためにその全体が本明細書中に参考として援用される）に記載されている。

特定の実施形態において合成技術を記載する特許としては、米国特許第５，４１２，０８７号、同第６，１４７，２０５号、同第６，２６２，２１６号、同第６，３１０，１８９号、同第５，８８９，１６５号、および同第５，９５９，０９８号が挙げられる。核酸アレイは、上記特許の多くにおいて記載されるが、同じ技術は、ポリペプチドアレイおよびタンパク質アレイに適用される。

本発明において有用である核酸アレイとしては、商標ＧｅｎｅＣｈｉｐ７の下でＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（Ｓａｎｔａ Ｃｌａｒａ、ＣＡ）から市販されているものが挙げられるが、これに限定されない。例のアレイは、ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ．ｃｏｍにおけるウェブサイトにおいて示される。

本発明の方法において有用である遺伝子発現モニタリング法および遺伝子発現プロファイリング法の例は、米国特許第５，８００，９９２号、同第６，０１３，４４９号、同第６，０２０，１３５号、同第６，０３３，８６０号、同第６，０４０，１３８号、同第６，１７７，２４８号および同第６，３０９，８２２号において示される。用途の他の例は、米国特許第５，８７１，９２８号、同第５，９０２，７２３号、同第６，０４５，９９６号、同第５，５４１，０６１号、および同第６，１９７，５０６号において具現化される。

本発明はまた、特定の好ましい実施形態におけるサンプル調製方法を企図する。発現分析の前または発現分析と同時に、上記核酸サンプルは、種々の機構（そのいくつかがＰＣＲを使用し得る）によって増幅され得る。例えば、ＰＣＲ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ：Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ＤＮＡ Ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ（編、Ｈ．Ａ．Ｅｒｌｉｃｈ、Ｆｒｅｅｍａｎ Ｐｒｅｓｓ、ＮＹ、ＮＹ、１９９２）；ＰＣＲ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ：Ａ Ｇｕｉｄｅ ｔｏ Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（編、Ｉｎｎｉｓ，ら、Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ、Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ、ＣＡ、１９９０）；Ｍａｔｔｉｌａら、Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ．１９、４９６７（１９９１）；Ｅｃｋｅｒｔら、ＰＣＲ Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ １、１７（１９９１）；ＰＣＲ（編、ＭｃＰｈｅｒｓｏｎら、ＩＲＬ Ｐｒｅｓｓ、Ｏｘｆｏｒｄ）；ならびに米国特許第４，６８３，２０２号、同第４，６８３，１９５号、同第４，８００，１５９号、同第４，９６５，１８８号、および同第５，３３３，６７５号（これらの各々は、全ての目的のためにその全体が本明細書中に参考として援用されるを参照のこと。上記サンプルは、上記アレイ上で増幅され得る。例えば、米国特許第６，３００，０７０号および米国特許出願第０９／５１３，３００号（これらは、本明細書中に参考として援用される）を参照のこと。

他の適切な増幅方法としては、リガーゼ連鎖反応（ＬＣＲ）（例えば、ＷｕおよびＷａｌｌａｃｅ、Ｇｅｎｏｍｉｃｓ ４、５６０（１９８９）、Ｌａｎｄｅｇｒｅｎら、Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４１、１０７７（１９８８）ならびにＢａｒｒｉｎｇｅｒら、Ｇｅｎｅ ８９：１１７（１９９０））、転写増幅（ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）（Ｋｗｏｈら、Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｅｔ．ＵＳＡ ８６，１１７３（１９８９）およびＷＯ８８／１０３１５）、自家持続配列複製（ｓｅｌｆ−ｓｕｓｔａｉｎｅｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎ）（Ｇｕａｔｅｌｌｉら、Ｐｒｏｃ．Ｎａｔ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ、８７、１８７４（１９９０）およびＷＯ９０／０６９９５）、標的ポリヌクレオチド配列の選択的増幅（米国特許第６，４１０，２７６号）、コンセンサス配列ポリメラーゼ連鎖反応（ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｐｒｉｍｅｄ ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ ｃｈａｉｎ ｒｅａｃｔｉｏｎ）（ＣＰ−ＰＣＲ）（米国特許第４，４３７，９７５）、アービトラリリーポリメラーゼ連鎖反応（ａｒｂｉｔｒａｒｉｌｙ ｐｒｉｍｅｄ ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ ｃｈａｉｎ ｒｅａｃｔｉｏｎ）（ＡＰ−ＰＣＲ）（米国特許第５、４１３，９０９号、同第５，８６１，２４５号）および核酸ベースの配列増幅（ｎｕｃｌｅｉｃ ａｃｉｄ ｂａｓｅｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ（ＮＡＢＳＡ）（米国特許第号５，４０９，８１８号、同第５，５５４，５１７号、および同第６，０６３，６０３号）が挙げられる。使用され得る他の増幅方法は、米国特許第５，２４２，７９４号、同第５，４９４，８１０号、同第４，９８８，６１７号、およびＵＳＳＮ ０９／８５４，３１７（これらの各々は、本明細書中に参考として援用される）に記載される。

サンプル調製のさらなる方法および核酸サンプルの複雑性を減少させるための技術は、例えば、Ｄｏｎｇら、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ １１、１４１８（２００１）、米国特許第６，３６１，９４７号、同第６，３９１，５９２号ならびに米国特許出願第０９／９１６，１３５号、同第０９／９２０，４９１号、同第０９／９１０，２９２号、および同第１０／０１３，５９８号に記載される。

ポリヌクレオチドハイブリダイゼーションアッセイを行うための方法は、当該分野において良好に開発されている。ハイブリダイゼーションアッセイ手順およびハイブリダイゼーションアッセイ条件は、用途に依存して変化し、公知の一般的な結合方法に従って選択され、その方法としては、以下に言及されるものが挙げられる：Ｍａｎｉａｔｉｓら、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ（第２版、Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ、Ｎ．Ｙ、１９８９）；Ｂｅｒｇｅｒ ａｎｄ
Ｋｉｍｍｅｌ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｅｎｚｙｒｎｏｌｏｇｙ、第１５２巻、Ｇｕｉｄｅ ｔｏ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ（Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ，Ｉｎｃ．、Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ、ＣＡ、１９８７）；ＹｏｕｎｇおよびＤａｖｉｓｍ、Ｐ．Ｎ．Ａ．Ｓ、８０：１１９４（１９８３）。反復的かつ制御されたハイブリダイゼーション反応を実施するための方法および装置は、例えば、米国特許第５，８７１，９２８号、同第５，８７４，２１９号、同第６，０４５，９９６号、および同第６，３８６，７４９号、同第６，３９１，６２３号（これらの各々は、本明細書中に参考として援用される）に記載されている。

本発明はまた、特定の実施形態において、上記サンプルと上記プローブとの間のハイブリダイゼーションの信号検出を企図する。例えば、米国特許第５，１４３，８５４号、同第５，５７８，８３２号；同第５，６３１，７３４号；同第５，８３４，７５８号；同第５，９３６，３２４号；同第５，９８１，９５６号；同第６，０２５，６０１号；同第６，１４１，０９６号；同第６，１８５，０３０号；同第６，２０１，６３９号；同第６，２１８，８０３号；および同第６，２２５，６２５号、米国仮特許出願第６０／３６４，７３１号ならびにＰＣＴ出願ＰＣＴ／ＵＳ９９／０６０９７（Ｗ０９９／４７９６４として公開された）を参照のこと。

信号検出および強度データの処理のための方法および装置の例は、例えば、米国特許第５，１４３，８５４号、同第５，５４７，８３９号、同第５，５７８，８３２号、同第５，６３１，７３４号、同第５，８００，９９２号、同第５，８３４，７５８号、同第５，８５６，０９２号、同第５，９０２，７２３号、同第５，９３６，３２４号、同第５，９８１，９５６号、同第６，０２５，６０１号、同第６，０９０，５５５号、同第６，１４１，０９６号、同第６，１８５，０３０号、同第６，２０１，６３９号、同第６，２１８，８０３号および同第６，２２５，６２５号、米国特許出願第６０／３６４，７３１号、ならびにＰＣＴ出願ＰＣＴ／ＵＳ９９／０６０９７（ＷＯ９９／４７９６４として公開された）に記載される。

本発明の実施はまた、従来の生物学的方法、ソフトウェアおよびシステムを使用し得る。本発明のコンピューターソフトウェア製品は、代表的に、本発明の方法の論理工程を実行するための、コンピューターで実行可能な指令を有するコンピューターで読み取り可能な媒体を含む。適切なコンピューターで読み取り可能な媒体としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ／ＤＶＤ／ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、ＲＯＭ／ＲＡＭ、磁気テープなどが挙げられる。上記コンピューターで実行可能な指令は、適切なコンピューター言語または数種の言語の組み合わせにおいて書かれ得る。基本的な計算生物学方法は、例えば、ＳｅｔｕｂａｌおよびＭｅｉｄａｎｉｓら、Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｂｉｏｌｏｇｙ Ｍｅｔｈｏｄｓ（ＰＷＳ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ、Ｂｏｓｔｏｎ、１９９７）；Ｓａｌｚｂｅｒｇ、Ｓｅａｒｌｅｓ、Ｋａｓｉｆ（編）、Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ（Ｅｌｓｅｖｉｅｒ、Ａｍｓｔｅｒｄａｍ、１９９８）；ＲａｓｈｉｄｉおよびＢｕｅｈｌｅｒ、Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ Ｂａｓｉｃｓ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ（ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ、Ｌｏｎｄｏｎ、２０００）ならびにＯｕｅｌｅｔｔｅ ａｎｄ Ｂｚｅｖａｎｉｓ Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ｇｕｉｄｅ ｆｏｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｇｅｎｅ ａｎｄ Ｐｒｏｔｅｉｎｓ（Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．、第２版、２００１）に記載される。

本発明はまた、種々の目的（例えば、プローブ設計、データの管理、分析、および指令の実行）のための種々のコンピュータープログラム製品およびソフトウェアの使用をもたらす。例えば、米国特許第５，５９３，８３９号、同第５，７９５，７１６号、同第５，７３３，７２９号、同第５，９７４，１６４号、同第６，０６６，４５４号、同第６，０９０，５５５号、同第６，１８５，５６１号、同第６，１８８，７８３号、同第６，２２３，１２７号、同第６，２２９，９１１号および同第６，３０８，１７０号を参照のこと。

さらに、本発明は、例えば、米国特許出願第１０／０６３，５５９号、同第６０／３４９，５４６号、同第６０／３７６，００３号、同第６０／３９４，５７４号、同第６０／４０３，３８１号に使用されるような、ネットワーク（例えば、インターネット）上に遺伝子発現プロフィールを提供するための方法を包含する実施形態を有し得る。

この明細書全体にわたって、本発明の種々の局面が、範囲の形式で与えられる。範囲の形式での説明は、単に便宜および簡潔さのためであり、そして本発明の範囲における柔軟でない制限として解釈されるべきではないことが、理解されるべきである。したがって、範囲の説明は、その範囲内の個々の数値と同じ具体的に開示された全ての可能な部分的範囲を有すると見なされるべきである。例えば、範囲の記載（例えば、１０〜２０）は、具体的に開示された部分的範囲（例えば、１０〜１３、１０〜１４、１０〜１５、１１〜１４、１１〜１６など）、およびその範囲内の個々の数（例えば、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、および２０）を有すると見なされるべきである。これは、上記範囲の幅にかかわらず適用される。さらに、分数の範囲がまた、上に記載される例示の量に含まれる。したがって、例えば、１〜３の範囲は、分数（例えば、１．１、１．２、１．３、１．４、１．５、１．６など）を含む。これは、特に、任意の特定の遺伝子または転写物の発現の増加または減少の量に適用される。

本発明は、多くの好ましい実施形態を有し、そして当業者に公知の詳細に対する多くの特許、出願および他の参考文献による。したがって、特許、出願、または他の参考文献が、本明細書全体にわたって列挙されるか、または繰り返される場合、全ての目的および列挙される提案のために、その全体が参考として援用されることが、理解されるべきである。

（実施例１）
この研究において、本発明者らは、以下の３種の研究群を使用した：１）正常な非喫煙者（ｎ＝２３）；２）癌を有さない喫煙者（能動的な喫煙者対かつての喫煙者）（ｎ＝５２）；３）癌を疑われる喫煙者（ｎ＝９８：４５の癌、５３の癌なし）。

本発明者らは、口および気道における上皮細胞から上皮の核酸（ＲＮＡ／ＤＮＡ）を得た（気管支鏡検査）。本発明者らはまた、血液から核酸を得て、１つのコントロールを提供した。

本発明者らは、約２２，５００種の遺伝子由来の転写物を示すＲＮＡおよびＵ１３３Ａ
Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘアレイを使用して遺伝子発現を分析した。

マイクロアレイデータ分析を、以下の通りに行った。本発明者らは、最初に、上記研究群サンプルとハイブリダイズしたＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘチップを走査した。得られたマイクロアレイの生データは、信号強度および検出ｐ値から構成された。本発明者らは、上記データを正規化したか、または見積もり、そして標準的なＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘの指示書に従って画像、コントロールプローブ、およびヒストグラムに基づいて質が悪いチップをフィルターにかけた。本発明者らはまた、非上皮細胞を含む汚染された検体を、フィルターにかけた。最後に、検出ｐ値を使用して重要な遺伝子を、フィルターにかけた。これは、変動分析および重回帰分析を用いた正常気道（正常気道のトランスクリプトソーム）に存在する転写物の同定をもたらした。これはまた、気道上皮細胞の転写に対する喫煙の効果の同定をもたらした。これに関して、本発明者らは、Ｔ検定およびピアソンの相関分析を使用した。本発明者らはまた、肺癌を有するサンプルおよび癌を有さないサンプルにおいて異なって発現される転写物の群またはセットを同定した。この分析を、分類予測モデルを使用して行った。

本発明者らは、重み付き投票法を使用した。上記重み付き投票法は、２つの分類の間の遺伝子発現の信号雑音比によって、順位付けし、そして全ての遺伝子に重み付きの「ｐ」を与える：Ｐ＝平均_{（分類１）}−平均_{（分類２）／}ｓｄ_{（分類１）}＝ｓｄ_{（分類２）}。上位に順位付けされた遺伝子の可変サイズのコミッティーを、試験サンプルを評価するために使用したが、より有意なｐ値を有する遺伝子を、より大きく重み付けした。試験サンプル中の各コミッティー遺伝子は、遺伝子発現レベルが分類１の平均または分類２の平均にどの程度近いかに基づいて一方の分類または他方の分類に投票する。Ｖ_{（遺伝子Ａ）}＝Ｐ_{（遺伝子Ａ）}、すなわち、試験サンプル中の発現のレベルは、２つの分類における平均発現値の平均より少ない。各分類への投票を、集計され、そして勝ちの分類を、ＰＳ＝Ｖ_勝ち−Ｖ_負け／Ｖ_勝ち＋Ｖ_負けの通り予測強度に従って決定した。最後に、正確度を、交差検定＋／−独立サンプルを使用して検証した。

図８は、実施例１において使用した分類予測モデル分析のダイアグラムを示す。

５０種の遺伝子群分析（５０種の遺伝子コミッティー）に対する重み付き投票法の結果は、以下の通りであった。交差検定（ｎ＝７４）は、７６％の感度および８５％の特異性を伴って８１％の正確度を生じた。独立のデータセット（ｎ＝２４）において、正確度は、８８％の感度および７５％の特異性を伴って８８％であった。

本発明者らは、気管支鏡検査単独についての親和性に関して、１８／４５（４０％）のみの癌をブラッシング（ｂｒｕｓｈｉｎｇ）、洗浄、生検またはＷａｎｇを使用する気管支鏡検査において診断したことを示す。

本発明者らは、個体由来の肺細胞転写物を含む単離した核酸サンプルを使用するヒトゲノムの遺伝子発現分析を行った。使用したチップは、ヒトゲノムＵ１３３セットであった。本発明者らは、Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ Ｓｕｉｔｅ ５．０ソフトウェアを使用して、上記チップからの生データを分析した（すなわち、画像ファイルを数値データに変換した）。上記チップおよび上記ソフトウェアの両方は、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘからの専売品である。気管支鏡検査を行って、９８人の喫煙者個体から核酸サンプルを得た。

本発明者らは、４５人の肺癌を有する喫煙者および５３人の肺癌を有さない喫煙者の遺伝子発現分析を使用したスチューデントｔ検定を行った。本発明者らは、癌を有する喫煙者と癌を有さない喫煙者との間のそれらの発現において有意なバリエーション示した遺伝子の数種の群を同定した。本発明者らは、遺伝子の少なくとも３種の群をさらに同定し、それらの発現を、組み合わせて分析した場合、その結果は、癌を有さない喫煙者から癌を有する喫煙者を同定することにおいて診断検出力を顕著に上昇させた。

遺伝子の予測因子群を、重み付き投票アルゴリズムを備えるＢｒｏａｄ ＩｎｓｔｉｔｕｔｅからのＧｅｎｅＰａｔｔｅｒｎサーバーを使用して同定した。初期設定（すなわち、信号雑音比および遺伝子フィルタリングなし）を、使用した。ＧｅｎｅＰａｔｔｅｒｎは、ｌｏｃａｔｉｏｎ ｂｒｏａｄ．ｍｉｔ．ｅｄｕ／ｃａｎｃｅｒ／ｓｏｆｔｗａｒｅ／ｇｅｎｅｐａｔｔｅｒｎにおいてワールドワイドウェブを介して利用可能である。このプログラムは、個々の遺伝子としてよりもむしろ群でデータの分析を可能にする。

表１は、癌を有する喫煙者と癌を有さない喫煙者とで異なる発現パターンを有する、本発明者らの分析からの上位９６種の遺伝子を示す。

表２は、本発明者らの先にスクリーニングにおいて肺癌の個体予測因子としてまた同定された８４種の遺伝子を示す。

表４は、発現が上記癌を有する喫煙者と癌を有さない喫煙者との間で異なった３６種の遺伝子の新規の群を示す。

表３は、本発明者らが喫煙者における癌の発症を最も予測するものとして同定した５０種の遺伝子を示す。すなわち、これらの遺伝子の発現を、分析し、そしてその発現が、表３に示されるようなパターン（発現の下降または上昇）を反映した場合、本発明者らは、癌を発症する個体を、これらの遺伝子のこの組み合わせた発現プロフィールに基づいて同定し得た。組み合わせて使用した場合、これらの５０種の遺伝子の発現分析は、上記サンプルの７０％を上回って、肺癌を発症する喫煙者を予測した。本発明者らのサンプルにおける肺癌の診断の正確度は、交差検定および独立のデータセットにおいて８０〜８５％であった（正確度は、感度および特異性の両方を含む）。感度（正しく診断された癌症例の％）は、標準的な気管支鏡検査技術を使用した４０％の感度と比較して約７５％であった。（特異性は、正しく診断された非癌症例の％である）。

これらのデータは、本研究において同定されたような遺伝子群の発現プロファイリングを使用して達成され得る診断検出力の劇的な上昇を示す。

（実施例２）
本発明者らは、ここで、肺癌の診断について高度に感受性でありかつ特異的である肺癌の臨床上の疑いを有する現在の喫煙者およびかつての喫煙者の組織学的に正常な中枢気道上皮細胞に由来する遺伝子発現プロフィールを報告する。この気道の形跡は、早期かつ潜在的に切除可能な病期にて肺癌を診断するのに有効である。気管支鏡検査（すなわち、罹患した領域の洗浄、ブラッシング、および生検）からの結果と組み合わせた場合、上記発現プロフィールは、症例の９５％において肺癌を診断した。本発明者らは、損傷の気道上皮領域が、肺癌組織において異なって発現される多くの遺伝子を含み、それが、肺癌の起源に関与し得る経路についての有力な情報を提供することをさらに示す。

患者集団：本発明者らは、２００３年１月と２００５年５月との間において、肺癌の臨床上の疑いについての診断研究として、光ファイバー気管支鏡検査を受ける現在の喫煙者およびかつての喫煙者（ｎ＝２０８）由来の気道ブラッシングを得た。患者を、以下の４つの医療機関から募った：Ｂｏｓｔｏｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｃｅｎｔｅｒ、Ｂｏｓｔｏｎ、ＭＡ；Ｂｏｓｔｏｎ Ｖｅｔｅｒａｎｓ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ、Ｗｅｓｔ Ｒｏｘｂｕｒｙ、ＭＡ；Ｌａｈｅｙ Ｃｌｉｎｉｃ、Ｂｕｒｌｉｎｇｔｏｎ、ＭＡ；およびＴｒｉｎｉｔｙ Ｃｏｌｌｅｇｅ、Ｄｕｂｌｉｎ、Ｉｒｅｌａｎｄ。除外基準は、非喫煙者、シガー喫煙者、およびそれらの気管支鏡検査の時点で人工呼吸器をつけている患者を含んだ。各被験体を、肺癌の最終的な診断または代わりの良性の診断がなされるまで、気管支鏡検査後に臨床的に追跡した。それらの気管支鏡検査研究（ブラッシング、気管支肺胞洗浄または気管支内生検）またはその後の肺生検（経胸腔生検または外科的肺生検）が病理学／細胞学における腫瘍細胞をもたらした場合、被験体を、肺癌を有すると分類した。上記気管支鏡検査またはその後の肺生検が非肺癌診断をもたらした場合、あるいはそれらの放射線学的異常が追跡検査の胸部画像において消散した場合、被験体を、代わりの良性の診断によって分類した。この研究は、４つ全ての医療機関のＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌ Ｒｅｖｉｅｗ Ｂｏａｒｄｓによって承認され、そして全ての参加者は、書面によるインフォームドコンセントを提出した。

気道上皮細胞の収集：標準的な診断気管支鏡検査研究の終了後、気管支の気道上皮細胞を、内視鏡サイトブラシ（Ｃｅｌｌｅｂｒｉｔｙ Ｅｎｄｏｓｃｏｐｉｃ Ｃｙｔｏｂｒｕｓｈ、Ｂｏｓｔｏｎ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ、Ｂｏｓｔｏｎ、ＭＡ）を用いて「関与していない（ｕｎｉｎｖｏｌｖｅｄ）」右主気管支から得た。疑わしい病変（気管支内または粘膜下）を上記右主気管支において見た場合、細胞を、関与していない左主気管支から得た。上記ブラシを、上記気管支鏡から取り外した後、直ぐにＴＲＩｚｏｌ試薬（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ、Ｃａｒｌｓｂａｄ、ＣＡ）中におき、そしてＲＮＡ単離を行うまで−８０℃に維持した。ＲＮＡを、製造業者のプロトコルに従ってＴＲＩｚｏｌ試薬（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）を使用して上記ブラシから抽出し、患者１人あたり８〜１５μｇのＲＮＡの収量を得た。そのＲＮＡの完全性を、変性ゲル電気泳動によって確認した。代表的な気管支ブラッシングサンプルの上皮細胞の含量および形態を、上記細胞ペレットの細胞遠心分離（ｃｙｔｏｃｅｎｔｒｉｆｕｇａｔｉｏｎ）（ＴｈｅｒｍｏＳｈａｎｄｏｎ Ｃｙｔｏｓｐｉｎ、Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ、ＰＡ）およびサイトケラチン抗体（Ｓｉｇｎｅｔ、Ｄｅｄｈａｍ ＭＡ）による染色によって定量した。これらのサンプルは、上記患者の診断について知らない病理学者によって再検査された。

マイクロアレイデータの獲得および処理：６〜８μｇの全ＲＮＡを、処理し、標識し、そして先に記載したような約２２，２１５種のヒト転写物（１７）を含むＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ ＨＧ−Ｕ１３３Ａ ＧｅｎｅＣｈｉｐｓにハイブリダイズさせた。本発明者らは、２０８種のサンプルのうちの１５２個から、マイクロアレイ研究のために十分な量の高品質のＲＮＡを得た。得られたＲＮＡの量は、この研究の過程の間に改善され、その結果、ブラッシングの９０％が、この研究の後半の間に十分な高品質のＲＮＡをもたらした。対数正規化したプローブ−レベルデータを、Ｒｏｂｕｓｔ Ｍｕｌｔｉｃｈｉｐ Ａｖｅｒａｇｅ（ＲＭＡ）アルゴリズム（１８）を使用してＣＥＬファイルから得た。ｚ値フィルターを使用して、質の悪いアレイをフィルターにかけて除去し（詳細については、補足を参照のこと）、分析に利用可能な、最終的な診断を伴う１２９個のサンプルを得た。

（マイクロアレイデータ分析：分類予測）
肺癌を有する喫煙者と肺癌を有さない喫煙者とを区別し得る遺伝子発現予測因子を開発および試験するために、肺癌についての臨床的な危険性の範囲を示すサンプルの６０％（ｎ＝７７）、ならびにほぼ等しい数の癌被験体および非癌被験体を、トレーニングセットにランダムに割り当てた（補足を参照のこと）。上記トレーニングセットサンプルを使用して、上記２２，２１５種のプローブセットを、パック年数（ｐａｃｋ−ｙｅａｒ）を共変量として使用してＡＮＣＯＶＡを介してフィルターにかけた；上記２つの群の間の違いについて０．０５よりも大きいｐ値を有するプローブセットを、除外した。このトレーニングセット遺伝子フィルターを使用して、癌を有する被験体と癌を有さない被験体との間において異なった累積的なタバコの曝露の潜在的な交絡効果について制御した（表１ａを参照のこと）。

＊２つの分類は統計学的に異なる：ｐ＜０．０５
＊＊２つの分類は統計学的に異なる：ｐ＜０．００１
表１ａは、研究される２つの患者分類の人口統計学的な特徴および特性を示す。上記２つの患者分類の間の統計学的有意差および関連したｐ値を、必要に応じて、Ｔ検定、χ二乗検定およびフィッシャーの正確検定を使用して計算した。

遺伝子選択を、重み付き投票アルゴリズム（１９）を使用して上記トレーニングセット内において内部相互検定（ｉｎｔｅｒｎａｌ ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）によって行った。その内部相互検定を、５０回繰り返し、そして内部相互検定の実行の間に最も頻繁に選択された癌における上位４０種のアップレギュレートされたプローブセットおよび上位４０種のダウンレギュレートされたプローブセットを、上記８０種の特徴の最終的な遺伝子コミッティーとして選択した（そのコミッティーについて選択された遺伝子のそのアルゴリズムおよび数に関する詳細については、以下の節を参照のこと）。

上記生物マーカーの正確度、感度、および特異性を、５２種のサンプルの独立した試験セットにおいて評価した。これを、上記８０種のプローブセットの遺伝子発現および上記トレーニングセット中の７７種のサンプルに由来するプローブセットの重みに基づいて各試験セットサンプルの分類を予測するために、上記重み付き投票アルゴリズムを使用することによって達成した。本発明者らの分類指標の性能を評価するために、本発明者らは、最初に、本発明者らは上記トレーニングセットの分類標識（ｃｌａｓｓ ｌａｂｅｌ）をランダム化したそのトレーニングセットから１０００の予測因子を作製した。本発明者らは、上記試験セットサンプルのサンプル分類を予測するためのこれらの「分類ランダム化（ｃｌａｓｓ−ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ）」の分類指標の性能を評価し、そしてＲＯＣ分析を使用してこれらを本発明者らの分類指標と比較した。本発明者らの遺伝子発現プロフィールの性能が、それが得られそして試験された特定のトレーニングセットおよび試験セットに依存するか否かを評価するために、次に、本発明者らは、本発明者らの１２９種のサンプルを用いて５００種の新たなトレーニングセットおよび試験セットを作製し、そして次いで対応する試験セットに対して試験したこれらのトレーニングセットの各々から新たな「サンプルランダム化（ｓａｍｐｌｅ−ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ）」の分類指標を得た。本発明者らの分類指標遺伝子の特異性を評価するために、本発明者らは、次に、８０種のランダムに選択した遺伝子からそれぞれ構成される５００種の分類指標を作製した。本発明者らは、次いで、これらの「遺伝子ランダム化（ｇｅｎｅ−ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄ）」の分類指標の、上記試験セット中のサンプルの分類を予測する能力を試験した。本発明者らの分類予測アルゴリズムおよびデータ処理の頑健性を評価するために、本発明者らはまた、これらの特定の８０種の遺伝子を使用して、代わりの分類予測アルゴリズム（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ（ＰＡＭ）（２０））を用い、かつＲＭＡの代わりにＭＡＳ ５．０がもたらした発現データを用いた予測モデルを作成した。最後に、本発明者らの予測因子の性能を、気管支鏡検査の診断率と比較した。

定量ＰＣＲ検証：リアルタイムＰＣＲ（ＱＲＴ−ＰＣＲ）を使用して、本発明者らの予測因子における選択された数の遺伝子の識別的発現を確認した。プライマー配列を、Ｐｒｉｍｅｒ Ｅｘｐｒｅｓｓソフトウェア（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ、Ｆｏｓｔｅｒ Ｃｉｔｙ、ＣＡ）を用いて設計した。４０サイクルの増幅、データ獲得、およびデータ分析を、ＡＢＩ Ｐｒｉｓｍ ７７００ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ、Ｆｏｓｔｅｒ Ｃｉｔｙ、ＣＡ）において実施した。全てのリアルタイムＰＣＲ実験を、各サンプルに対して三連で実施した（以下の節を参照のこと）。

肺癌組織マイクロアレイデータへの連関：気道上皮の遺伝子発現に由来する８０種の遺伝子の肺癌生物マーカーを、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｊｅｅらによって公開されたＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ ＨＧＵ９５Ａｖ２データセット（２１）（本発明者らは、ＲＭＡを使用して処理した）を使用して、正常肺組織と癌性肺組織との間を区別するその能力について評価した。Ｕｎｉｇｅｎｅ同定因子をマッピングすることによって、本発明者らの気道分類指標における８０種のプローブセットに対応する遺伝子の発現を測定する６４種のＨＧＵ９５Ａｖ２プローブセットを、同定した。これは、部分的な気道上皮の形跡をもたらし、この形跡を、次いで、上記データセットから腫瘍サンプルおよび正常サンプルを分類するために使用した。さらに、上記肺組織サンプルのＰＣＡ分析を、これら６４種のプローブセットの発現を使用して行った。

データセットの間の相関の統計学的有意性をさらに評価するために、Ｇｅｎｅ Ｓｅｔ Ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ（２２）を、上記６４種の生物マーカー遺伝子が、正常組織と腫瘍組織との間の識別的発現によって順序付けられた上記ＨＧＵ９５Ａｖ２プローブセット内でランダムでなく分配されるか否かを決定するために行った。最後に、フィッシャーの両側正確検定を、正常肺組織と腫瘍肺組織との間で異なって発現される遺伝子間の生物マーカー遺伝子の割合が、異なって発現される遺伝子の全体の割合と異なるか否かを試験するために使用した（以下の節を参照のこと）。

統計分析：ＲＭＡを、ＢｉｏＣｏｎｄｕｃｔｏｒにおいて行った。上記データをもたらすために使用したＡＮＣＯＶＡによる上流遺伝子のフィルタリング、ならびに重み付き投票アルゴリズムおよび内部相互検定の実行を、本発明者らがこの目的のために書いたＲスクリプトによって行った。ＰＡＭアルゴリズムを、Ｒにおいて「ｐａｍｒ」ライブラリーを使用して実施した。スチューデントＴ検定、フィッシャーの正確検定、ＲＯＣ曲線およびＰＣＡを含む全ての他の統計分析を、上記Ｒ統計パッケージを使用して行った。

研究の集団および上皮サンプル：上記の品質管理フィルターを通すマイクロアレイを有した１２９人の被験体が、上記分類予測分析に含まれた（補足の図１を参照のこと）。これらの被験体（原発性肺癌を有する６０人の喫煙者および肺癌を有さない６９人の喫煙者を含む）における人口統計学的データを、表１に提示する。全ての癌患者についての細胞型および病期の情報を、補足表１を示す。気管支ブラッシングは、サイトケラチン染色によって決定される場合、９０％の上皮細胞をもたらし、その大部分が、正常な気管支の気道形態を有する繊毛細胞であった。異形成細胞または癌細胞を、癌を有する喫煙者または癌を有さない喫煙者から得た任意の代表的なブラッシングにおいて見た。

分類予測分析：上記トレーニングセットにおける７７人の被験体 対 上記試験セットにおける５２種のサンプルについての人口統計学的特徴の比較を、補足表２に示す。癌を有する喫煙者と癌を有さない喫煙者とを区別し得る８０種の遺伝子の分類予測コミッティーを、７７種のサンプルのトレーニングセットにおいて構築し、そして独立のサンプルセットにおいて試験した（図１４）。このモデルの正確度、感度および特異性は、それぞれ、８３％（４３／５２）、８０％（１６／２０）および８４％（２７／３２）であった。低い程度の信頼度によって予測されたサンプル（＜０．３の予測強度の測定基準によって規定される場合；詳細については、補足を参照のこと）が、診断的ではないと見なされる場合、上記試験セット中の残りの４３種のサンプルにおけるモデルの全体的な正確度は、８８％（９３％の感度、８６％の特異性）まで上昇した。上記試験セットサンプル中の診断生物マーカーに選択した８０種の遺伝子の階層的クラスタリングを、図１５を示す。これらの８０種の遺伝子の発現に従う全ての癌サンプルの主成分分析は、細胞型によってグループ分けを示さなかった（図１０）。この８０種の遺伝子の分類指標の正確度は、マイクロアレイデータをＭＡＳ ５．０において予め処理した場合、およびＰＡＭ分類予測アルゴリズムを使用した場合、同様であった（補足表３を参照のこと）。

上記５２種のサンプル試験セットにおける上記８０種の遺伝子の予測因子の正確度、感度および特異性は、上記トレーニングセットの分類標識のランダム化に由来する分類指標の性能よりも有意に良好であった（ｐ＝０．００４；ランダムの分類指標ＡＵＣ＞真の分類指標ＡＵＣについての経験的ｐ値；図１６）。上記分類指標の性能は、それが得られそして試験されたトレーニングセットと試験セットとの特定の組成に依存しなかった：５００のトレーニングセットおよび試験セット（上記１２９種のサンプルに由来する）は、本発明者らのトレーニングセットに由来する分類指標と同様の正確度を有する分類指標をもたらした（図１１）。最後に、本発明者らは、上記分類指標が、遺伝子をランダムに選択することによって得られた５００の分類指標よりも上記２つのサンプル分類を良好に区別し得ることを示した（図１２を参照のこと）。

リアルタイムＰＣＲ：本発明者らの診断気道プロフィールにおける選択された遺伝子の示差的発現を、リアルタイムＰＣＲによって確認した（図１３を参照のこと）。

肺癌組織への連関：本発明者らの気道生物マーカーはまた、９８％の正確度で正常肺組織から肺癌組織を正しく分類できた。主成分分析は、本発明者らの気道の形跡の発現に従った、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｊｅｅデータセット中の癌性サンプルからの非癌性サンプルの分離を示した（図１７を参照のこと）。さらに、本発明者らの分類予測遺伝子は、フィッシャーの正確検定（ｐ＜０．０５）およびＧｅｎｅ Ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ（ＦＤＲ＜０．２５、詳細については、補足を参照のこと）によって、Ｂｈａｔｔａｅｈａｒｊｅｅデータセットにおける癌 対 非癌の間で異なって発現される遺伝子間で統計学的に大きな割合を占めた。

気管支鏡検査との相乗効果：気管支鏡検査は、肺癌患者の３２／６０（５３％）および非癌患者の５／６９において、（罹患した領域の内視鏡ブラッシング、洗浄または生検による）診断的であった。非診断的な気管支鏡検査（ｎ＝９２）の間で、本発明者らの分類予測モデルは、８９％の感度および８３％の特異性を伴う８５％の正確度を有した。気管支鏡検査と本発明者らの遺伝子発現の形跡とを組み合わせることは、全ての癌被験体にわたって９５％（５７／６０）の診断感度を示した。本発明者らのコホートにおける約５０％の疾患罹患率を前提として、肺癌に関して陰性の気管支鏡検査および陰性の遺伝子発現の形跡は、疾患に対して９５％の陰性的中率（ＮＰＶ）をもたらした（図１８）。陰性の気管支鏡検査を伴う患者において、肺癌に関する本発明者らの遺伝子発現プロフィールの陽性的中率は、約７０％であった（図１８）。

病期および細胞型サブグループの分析：上記肺癌サンプルの病期および細胞型による、本発明者らの気道遺伝子発現の形跡 対 気管支鏡検査の診断率を、図１９に示す。

肺癌は、早期の疾患において有用である高感度でありかつ特異的な診断ツールの欠如に部分的に起因して、米国における癌に由来する死因の主要なものである。米国における約９０００万のかつての喫煙者および現在の喫煙者に関して、医師は、異常な放射線学的な画像研究および／または呼吸器症状に基づく、肺癌に関する臨床上の疑いを有する喫煙者に直面する機会が増え続けている。柔軟な気管支鏡検査は、この設定において使用するために、比較的非侵襲性の最初の診断試験を代表する。この研究を、柔軟な気管支鏡検査と組み合わせた場合に肺癌の診断のための高感度かつ特異的な１工程手順を提供する、遺伝子発現ベースの診断を開発するために行った。喫煙が気道の「領域欠損（ｆｉｅｌｄ ｄｅｆｅｃｔ）」をもたらすという概念に基づいて、本発明者らは、比較的容易に利用できる中枢気道上皮細胞における遺伝子発現のプロフィールが、喫煙によって誘導される細胞傷害の量および型の指標として機能し、そして肺癌の可能性について評価されるべき喫煙者における診断ツールを提供し得る可能性を調べた。

本発明者らは、喫煙が、多くの代謝遺伝子および抗酸化遺伝子を誘導し、数種の推定上のオンコジーンの発現を誘導し、そして中枢気道上皮細胞における数種の潜在的な腫瘍抑制遺伝子の発現を抑制することを、以前に示した（１７）。本発明者らは、ここで、肺癌を有する喫煙者における気道遺伝子発現のパターンが肺癌を有さない喫煙者と異なること、および組織学的に正常な気管支上皮細胞におけるこれらの遺伝子の発現プロフィールが肺癌の存在の高感度かつ特異的な予測因子として使用され得ることを示す。本発明者らは、上記発現の形跡が、気管支鏡検査がほとんどの場合に陰性でありかつ診断に関するほとんどの問題が生じる初期の疾患において特に有用であったことを見出した。さらに、上記気道遺伝子発現の形跡と気管支鏡検査とを組み合わせることは、肺癌症例の９５％を同定し得る高感度の診断アプローチをもたらす。

ＤＮＡマイクロアレイを使用して疾患についての生物マーカーを開発することに対する特有の挑戦（２３）を前提として、本発明者らは、本発明者らのデータセットの評価において、厳密なコンピューターによるアプローチを使用した。この文書において報告した遺伝子発現の生物マーカーは、肺癌の疑いがある喫煙者から得たサンプルのトレーニングセットに由来し、そしてそのマーカーを、米国およびアイルランドにおける４つの三次医療機関から得たサンプルの独立のセットに対して試験した。このアプローチの頑健な性質を、サンプルを別個のトレーニングセットおよび試験セットにランダムに割り当て、そして同様の全体的な正確度を示すことによって確かめた（図１１）。さらに、本発明者らの生物マーカーの性能は、上記トレーニングセットにおける分類標識のランダム化（図１６）またはランダムな８０種の遺伝子コミッティー（図８）によって得られた生物マーカーよりも有意に良好であった。最後に、本発明者らの８０種の遺伝子プロフィールの性能は、マイクロアレイデータをことなるアルゴリズムによって前処理した場合、または第２の分類予測アルゴリズムを使用した場合に、変わらないままであった。

制限の観点から、本発明者らの研究は、疾患の病期またはサブタイプの関数として性能を評価するように設計されなかった。しかし、本発明者らの遺伝子発現予測因子は、気管支鏡検査と比較して、初期の疾患において見かけ上頑健である（図１９を参照のこと）。本発明者らのプロフィールは、肺癌の全てのサブタイプにわたって癌と非癌との間を識別できた（図１０を参照のこと）。本発明者らのデータセットにおける癌の８０％は、ＮＳＣＬＣであり、したがって、本発明者らの生物マーカーを、その細胞型に関連した事象において主にトレーニングした。しかし、小細胞肺癌の診断における気管支鏡検査単独についての高い診断率を考慮して、これは、気管支鏡検査と遺伝子発現形跡アプローチとの組み合わせの感度および陰性的中率を制限しない。大規模臨床試験が、多数の患者にわたって本発明者らの形跡を検証し、そして肺癌のサブタイプの間を識別するその能力と同程度に初期の疾患におけるその効力を確立するために必要とされる。

診断生物マーカーとして機能することに加えて、肺癌を有する喫煙者および肺癌を有さない喫煙者にわたって気道遺伝子発現をプロファイリングすることはまた、喫煙者において報告された「損傷の領域（ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｉｎｊｕｒｙ）」の性質および肺の発癌に関与する潜在的な経路に対する洞察を提供し得る。先の研究は、肺癌を有する喫煙者および肺癌を有さない喫煙者由来の組織学的に正常な気管支上皮細胞における対立遺伝子欠失および腫瘍抑制遺伝子のメチル化を示している（１２；１３；１５）。これらの変化がランダム変異の効果であるか否か、またはこれらの変化が肺癌に直接かかわっているか否かは、明確ではない。本発明者らの気道遺伝子の形跡が肺癌組織と正常な肺とを区別し得たという知見（図４）は、上記気道生物マーカーが、上記癌性組織において生じる変化を、少なくとも部分的に反映し、そして肺癌の生物学に対する洞察を提供し得ることを示唆する。

本発明者らの診断の形跡における８０種の遺伝子の間で、ＲＡＳオンコジーン経路に関連する多くの遺伝子（Ｒａｂ １ａおよびＦＯＳが挙げられる）は、肺癌を有する喫煙者の気道においてアップレギュレートされる。Ｒａｂタンパク質は、小胞の輸送、信号伝達、およびレセプター再循環（ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｒｅｃｙｃｌｉｎｇ）において重要な役割を有する少なくとも６０種の異なるＲａｓ様ＧＴＰａｓｅのファミリーを示し、そしてＲＡＢ遺伝子発現の調節不全は、腫瘍形成に関与している（２４）。Ｓｈｉｍａｄａらによる最近の研究（２５）は、頭頸部の扁平上皮癌およびまた前悪性の舌病変におけるＲａｂ１Ａ過剰発現の高い罹患率を見出し、これは、Ｒａｂ１Ａ過剰発現が喫煙に関連する気道の発癌の初期マーカーであり得ることを示唆した。

これらのＲＡＳ経路遺伝子に加えて、上記分類指標は、肺癌を有する喫煙者においてアップレギュレートされた数種の炎症促進遺伝子（インターロイキン−８（ＩＬ−８）およびβ−ディフェンシン１が挙げられる）を含んだ。最初に白血球についての走化性因子として見出されたＩＬ−８は、そのマイトジェン特性および脈管形成特性によってヒトの癌の進行に寄与することが示されている（２６；２７）。βディフェンシン（肺上皮細胞において発現される抗微生物因子）は、健康な喫煙者または肺炎を有する患者と比較して肺癌を有する患者の血清において上昇したことが、最近見出された（２８）。タバコの曝露に応じた慢性炎症のこれらのメディエーターのより高いレベルは、増大した酸化的ストレスをもたらし得、そして肺における腫瘍の発癌補助作用および進行に寄与する（２９；３０）。

多くの重要な抗酸化防御遺伝子（ＢＡＣＨ２およびデュアルオキシダーゼ（ｄｕａｌ ｏｘｉｄａｓｅ）１が挙げられる）は、ＤＮＡ修復酵素（ＤＮＡ修復タンパク質１Ｃ）と共に、肺癌を有する被験体の気道上皮細胞において減少することが見出された。ＢＡＣＨ−２（転写因子）は、高レベルの酸化的ストレスに応じた細胞アポトーシスを促進する（３１）。本発明者らは、健康な喫煙者のサブセットがタバコの煙に対して異なって応答し、それらの正常な気道上皮において解毒酵素のセットを誘導し損なうこと、およびこれらの個体がその発癌効果に対する素因があり得ることを、以前に見出した（１７）。総合すると、これらのデータは、気道の「領域欠損」の成分が、所与の喫煙者が毒素に応じた保護遺伝子の発現を適切に増加させているか否かを反映し得ることを示唆する。この不適切な応答は、肺癌に対する遺伝的感受性、あるいは、エピジェネティックなサイレンシングまたは発癌物質によるその遺伝子の欠失を反映し得る。

要約すると、本発明者らの研究は、肺癌の疑いがある喫煙者の診断的評価に直接影響する可能性を有する気道遺伝子発現の生物マーカーを同定した。これらの患者は、通常、それらの最初の診断試験として光ファイバー気管支鏡検査を受ける。遺伝子発現プロファイリングは、著しい危険性を加えることなく３〜５分間だけその手順を延長する、気管支鏡検査時に単純な非侵襲様式で得られた正常な外見の気道上皮細胞において行われ得る。本発明者らのデータは、気管支鏡検査と上記遺伝子発現の生物マーカーとによる組み合わせが肺癌に対する診断感度を実質的に改善すること（５３％〜９５％）を強力に示唆する。５０％の疾患罹患率の設定において、肺癌に対する陰性の気管支鏡検査および陰性の遺伝子発現の形跡は、９５％の陰性的中率（ＮＰＶ）を生じ、これらの患者が反復的な画像研究によって積極的に追跡されないことを可能にする。陰性の気管支鏡検査および陽性の遺伝子発現の形跡を伴う患者に関して、陽性的中率は、７０％であり、そしてこれらの患者は、推定的な肺癌診断を確認するためにさらなる侵襲性試験（すなわち、経胸腔針生検または開胸肺生検）を必要とするようである。しかし、これは、単独の気管支鏡検査を使用することと比較してさらなる侵襲性診断試験を必要とする患者の数の実質的な減少を示す。本発明者らの研究において、９２／１２９の患者が、気管支鏡検査陰性であり、そしてさらなる診断精密検査を必要とした。しかし、これらの９２人の陰性の気管支鏡検査被験体のうちの５６人における陰性の予測遺伝子発現プロフィールは、さらなる評価を必要とする被験体を３６人だけ残す（図１８を参照のこと）。

本発明者らの研究の横断的設計は、本発明者らの形跡について偽陽性率の解釈を制限する。損傷の領域が喫煙者が上記毒素に対して適切に応答しているか否かを示し得ることを前提として、遺伝子発現における撹乱は、肺癌の発症に先行し得るか、または上記疾患に対する素因を示し得る。偽陽性症例の長期追跡検査は、それらが未来に肺癌を発症するより高い危険性を有する喫煙者を示すか否かを評価するために（縦断的研究を介して）必要とされる。これが真実であることを証明する場合、本発明者らの形跡は、健康な喫煙者の間で肺癌についてスクリーニングツールとして機能し得、そして化学的予防の試行についての候補を同定する可能性を有し得る。

（研究患者およびサンプル収集）
Ａ．一次サンプルセット：本発明者らは、４つの三次医療機関において肺癌の臨床上の疑いについて柔軟な気管支鏡検査を受ける現在の喫煙者およびかつての喫煙者を募った。全ての被験体は、２１歳を超える年齢であり、そして柔軟な気管支鏡検査に対する禁忌（血行動態不安定、重篤な閉塞性気道疾患、不安定な心疾患または肺疾患（すなわち、不安定狭心症、うっ血性心不全、呼吸不全）が挙げられる）、気道を保護できないことまたは意識の変化したレベル、およびインフォームドコンセントを提供できないことを持ち合わせなかった。非喫煙者およびシガーだけを喫煙した被験体を、この研究から除外した。それぞれの承諾した被験体に関して、本発明者らは、それらの年齢、性別、人種、および詳細な喫煙歴（喫煙を始めた年齢、喫煙をやめた年齢、および累積的なタバコの曝露を含む）に関するデータを収集した。かつての喫煙者を、本発明者らの研究に参加する少なくとも１ヶ月前タバコを吸わなくなった患者と定義した。全ての被験体を、肺癌の最終的な診断または代わりの診断が行われるまで、気管支鏡検査後に追跡した（平均の追跡検査回数＝５２日）。肺癌と診断された患者に関して、それらの腫瘍の病期および細胞型を、記録した。この研究において各被験体から収集した臨床データは、ｈｔｔｐ：／／ｐｕｌｍ．ｂｕｍｃ．ｂｕ．ｅｄｕ／ＣａｎｃｅｒＤｘ／におけるリレーショナルデータベースにおいてアクセスされ得る。上記分類予測モデルをトレーニングおよび試験するために使用した６０種の癌サンプルの病期および細胞型を、以下の補足表１に示す。

上記の補足表１は、上記分類予測モデルを構築および試験するために使用した１２９種の一次サンプルセットにおける６０人の肺癌患者についての細胞型および病期分類の情報を示す。病期分類の情報は、４８種の非小細胞サンプルに限定した。

示したトレーニングおよび試験におけるサンプルの人口統計学的特徴を、以下の補足表２に示す。この表は、トレーニングセットおよび試験セットの状態に従う上記一次データセット（ｎ＝１２９）についての患者人口統計を示す。上記２つの患者分類の間における統計学的有意差および関連したｐ値を、必要に応じて、Ｔ検定、χ二乗検定およびフィッシャーの正確検定を使用して計算した。ＰＰＤ＝１日あたりのパック数、Ｆ＝かつての喫煙者、Ｃ＝現在の喫煙者、Ｍ＝男性、Ｆ＝女性。

＊２つの分類は統計学的に異なる：ｐ＜０．０５
本発明者らの研究が、その気管支鏡検査の適応が肺癌についての疑いを含んだ患者を募った一方で、疾患についての各患者の試験前の臨床的確率は、変動した。本発明者らの分類予測モデルが肺癌の危険性の範囲を示すサンプルにおいてトレーニングされたことを確保するために、上記最終的な診断について知らない３人の独立した肺の臨床医が、各患者の臨床歴（年齢、喫煙状態、累積的なタバコ曝露、共存症、症状／徴候および放射線学的知見を含む）を評価し、そして肺癌についての気管支鏡検査前の確率を割り当てた。各患者を、３つの危険性群のうちの１つに分類した：低い（肺癌の＜１０％の確率）、中程度（肺癌の１０〜５０％の確率）および高い（肺癌の＞５０％の確率）。各患者に対する最終的な危険性の割り当てを、過半数の見解によって決定した。

（前向きサンプルセット）
上記一次研究の終了後、サンプルの第２のセットを、５つの医療機関（Ｓｔ．Ｅｌｉｚａｂｅｔｈ’ｓ Ｈｏｓｐｉｔａｌ ｉｎ Ｂｏｓｔｏｎ、ＭＡが、上記一次データセットのために使用した上記４つの施設に加えられた）において、肺癌の臨床上の疑いについて柔軟な気管支鏡検査を受ける喫煙者から収集した。対象基準（ｉｎｃｌｕｓｉｏｎ ｃｒｉｔｅｒｉａ）および除外基準は、上記一次サンプルセットと同一であった。４０人のさらなる被験体を、この第２の検証セットに含めた。３５人の被験体は、本発明者らの品質管理フィルターに通したマイクロアレイを有した。１８人の原発性肺癌を有する喫煙者および１７人の肺癌を有さない喫煙者を含むこれらの被験体における人口統計学的データを、補足表３に提示する。この前向きコホートにおいて、症例とコントロールとの間の年齢または累積的なタバコの曝露における統計学的有意差は、存在しなかった（上記一次データセットとは対照的；表１ａを参照のこと）。

以下の補足表３は、癌の状態による上記前向き検証セット（ｎ＝３５）についての患者人口統計を示す。上記２つの患者分類の間の統計学的有意差および関連したｐ値を、必要に応じて、Ｔ検定、χ二乗検定およびフィッシャーの正確検定を使用して計算した。ＰＰＤ＝１日あたりのパック数、Ｆ＝かつての喫煙者、Ｃ＝現在の喫煙者、Ｍ＝男性、Ｆ＝女性。

＊２つの分類は統計学的に異なる：ｐ＜０．０５
（気道上皮細胞の収集）
気管支の気道上皮細胞を、柔軟な気管支鏡検査によって上記の被験体から得た。口腔咽頭部に対する２％の局所リドカインによる局所麻酔の後、柔軟な気管支鏡検査を、口または鼻を介して行った。標準的な診断気管支鏡検査研究（すなわち、罹患した領域の気管支肺胞洗浄、ブラッシングおよび気管支内／経気管支生検）の終了後、ブラッシングを、３つの内視鏡サイトブラシによって右主気管支から得た。そのサイトブラシを、気道の表面上で数回擦り、次いで気管支鏡から縮退させ、その結果、上皮細胞を、ＴＲＩｚｏｌ溶液中に直ぐにおき、ＲＮＡ単離を行うまで、−８０℃に維持し得る。

これらの患者が臨床的適用について気管支鏡検査を受けていたことを前提として、本発明者らの研究からの危険性は、これらのさらなるブラッシングによる少量の出血の５％未満の危険性を伴って最小限であった。臨床気管支鏡検査を、調査サンプルを得るために約３〜４分間延長した。全ての参加する被験体を、インフォームドコンセントに関するＩＲＢ承認プロトコルによって募り、そしてこの研究への参加は、その後の処置に影響しなかった。患者サンプルに、患者のプライバシーを保護するために識別番号を付与した。

（マイクロアレイデータの獲得および前処理）
マイクロアレイデータの獲得：気管支上皮細胞由来の６〜８μｇの全ＲＮＡを、Ｔ７ ＲＮＡポリメラーゼプロモーター（Ｇｅｎｓｅｔ、Ｂｏｕｌｄｅｒ、ＣＯ）を含むオリゴ−ｄＴプライマーを使用し、ＳｕｐｅｒＳｃｒｉｐｔ ＩＩ逆転写酵素（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）を用いて、二本鎖ｃＤＮＡに変換した。ＥＮＺＯ Ｂｉｏａｒｒａｙ ＲＮＡ転写物標識化キット（Ｅｎｚｏ Ｌｉｆｅ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｉｎｃ、Ｆａｒｍｉｎｇｄａｌｅ、ＮＹ）を、精製した二本鎖ｃＤＮＡのインビトロ転写のために使用した。ビオチン標識したｃＲＮＡを、次いで、ＲＮｅａｓｙキット（Ｑｉａｇｅｎ）を使用して精製し、そしてアルカリ処理によって約２００塩基対のフラグメントへと断片化した。各ｃＲＮＡサンプルを、次いで、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ ＨＧ−Ｕ１３３Ａアレイ上に一晩ハイブリダイズさせ、次いで洗浄および染色プロトコルを行った。共焦点レーザー走査（Ａｇｉｌｅｎｔ）を、次いで、ストレプトアビジン標識した蛍光を検出するために行った。

ＲＭＡによるアレイデータの前処理：Ｒｏｂｕｓｔ Ｍｕｌｔｉｃｈｉｐ Ａｖｅｒａｇｅ（ＲＭＡ）アルゴリズムを、、バックグラウンドの調整、正規化、およびこの研究におけるマイクロアレイサンプルのプローブ−レベルの要約（Ｉｒｉｚａｒｒｙ ＲＡら、Ｓｕｍｍａｒｉｅｓ ｏｆ Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ ＧｅｎｅＣｈｉｐ ｐｒｏｂｅ ｌｅｖｅｌ ｄａｔａ． Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ ２００３；３１（４）：ｅ１５．）のために使用した。ＲＭＡ発現測定値を、上記Ｒ統計パッケージおよび上記Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ ＢｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒパッケージにおけるｊｕｓｔＲＭＡ機能を使用して算出した。本発明者らの研究室において先に処理したものと同様である、この研究に含まれた気道上皮サンプルからの合計で２９６のＣＥＬファイルを、ＲＭＡを使用して分析した。ＲＭＡを、Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ Ｓｕｉｔｅ ５．０の代わりに、プローブ−レベル分析に選択した。なぜならば、それが、７対の技術的複製物の間で観察された相関係数を最大化したからである（補足表４）。

補足表４は、７対の複製サンプルの間の平均ピアソン相関を示し、プローブセット遺伝子発現値を、Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ Ｓｕｉｔｅ ５．０（Ａｆｆｙ）、Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ Ｓｕｉｔｅ ５．０（ｌｏｇ２ Ａｆｆｙ）からの対数化データ、およびＲＭＡを使用して決定した。ＲＭＡは、複製サンプルの間の相関を最大化した。

サンプルフィルター：質の悪いのアレイをフィルターに欠けて除外するために、上記アレイにおける各プローブセットを、全１５２種のサンプルにわたって０の平均および１の標準偏差を有するようにｚ値で正規化した。これらの正規化した遺伝子発現値を、各サンプルについて、全てのプローブセットにわたって平均した。この分析における明確な仮定は、質の悪いサンプルは、全サンプルにわたって、一貫してより高いかまたはより低くなるプローブセット強度を有し、したがって０と異なる平均ｚ値を有することである。この平均ｚ値測定基準は、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ ＭＡＳ ５．０品質評価（例えば、％提示）（図７）およびＧＡＰＤＨ ３’／５’比と相関する。０．１２９よりも大きい値を有する平均ｚ値を有したマイクロアレイ（上記１５２種のサンプルの約１５％）が、フィルターにかけられて除外された。得られたサンプルセットは、６０人の癌を有する喫煙者および６９人の癌を有さない喫煙者から構成された。

前向き検証試験セット：さらなる４０種のサンプルについてのＣＥＬファイルを、上記の気道上皮ＣＥＬファイルの収集物に追加し、そしてゼット全体を、新たなサンプルについての発現値を得るためにＲＭＡを使用して分析した。０．１２９よりも大きい値を有する平均ｚ値を有したマイクロアレイ（上記４０種のサンプルのうちの５種）が、フィルターにかけられて除外された。３５種の残りの前向きサンプルの分類予測を、上記の節で計算した発現値を使用して７７種のサンプルのトレーニングセットから得た８０種の予測プローブセットについての投票の重みを使用して行った。

（マイクロアレイデータ分析）
分類予測アルゴリズム：１２９種のサンプルセット（６０種の癌サンプル、６９種の非癌サンプル）を、上記２つの群の間を区別し得る分類予測アルゴリズムを開発するために使用した。上記２つの群の間の１つの潜在的に交絡する違いは、パック年数によって測定されるような累積的なタバコの煙の曝露における違いである。上記トレーニングセットにおける癌を有する患者と癌を有さない患者とを区別するそれらの能力について選択された遺伝子がタバコの煙の曝露におけるこの違いを単純に区別していないことを保証するために、各患者が喫煙したパック年数を、上記トレーニングセットのＡＮＣＯＶＡ遺伝子フィルターに共変量として含めた。

さらに、上記１２９人の患者の間の肺癌についての気管支鏡検査前の臨床的危険性に、違いが存在する。３人の臨床医は、各患者の臨床データ（人口統計、喫煙歴、および放射線学的知見を含む）を再審査し、そして上記患者を３つの群に分けた：肺癌についての高い気管支鏡検査前の危険性、中程度の気管支鏡検査前の危険性、および低い気管支鏡検査前の危険性（上に記載されるような）。肺癌の最終的な診断を有する患者と肺癌の最終的な診断を有さない患者との間の肺癌についての気管支鏡検査前の危険性における違いについて制御するために、上記トレーニングセットを、肺癌の危険性の範囲からのほぼ等しい数の癌サンプルおよび非癌サンプルを用いて構築した。

重み付き投票アルゴリズム（Ｇｏｌｕｂ ＴＲら、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｃａｎｃｅｒ：ｃｌａｓｓ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ａｎｄ ｃｌａｓｓ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｂｙ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．Ｓｃｉｅｎｃｅ １９９９；２８６（５４３９）：５３１−５３７）を、上記遺伝子選択方法論に対する数種の改変を用いて、分類予測法として実行した。タバコの煙の曝露について調整した後に、上記トレーニングセットサンプルにおける癌を有する喫煙者と癌を有さない喫煙者との間で変化した遺伝子（ｐ＜０．０５）を、パック年数を共変量として用いたＡＮＣＯＶＡを使用して同定した。さらなる遺伝子選択を、信号雑音測定基準および内部相互検定を使用して行い、４０種の最も一貫してアップレギュレートされたプローブセットおよび４０種の最も一貫してダウンレギュレートされたプローブセットを、同定した。上記内部相互検定は、交差検定の各ラウンドからトレーニングサンプルの３０％を除外すること、および上記サンプルの残りの７０％に基づいて遺伝子を選択することを包含した。最終的な遺伝子コミッティーは、５０ラウンドの内部相互検定にわたって最も頻繁にアップレギュレートされているかまたは最も頻繁にダウンレギュレートされていると同定された８０種のプローブセットから構成された。この遺伝子選択アルゴリズムのパラメータを、５０回の実行から得られた平均の正確度、感度および特異性を最大化するために選択した。このアルゴリズムを、特定のトレーニングセット、試験セット、および遺伝子セットを入力として与える場合のＧｅｎｅＰａｔｔｅｒｎにおける上記重み付き投票アルゴリズムの元の実行に匹敵する、Ｒおよび生産量（ｙｉｅｌｄ）の結果において実行した。

最適な遺伝子選択パラメータの決定後、上記アルゴリズムを、肺癌を有する喫煙者と肺癌を有さない喫煙者との間を区別し得る遺伝子の最終的なセットに到達するために、７７種のサンプルのトレーニングセットを使用して実行した。この分類指標の正確度、感度および特異性を、上記トレーニングセットに含まれなかった５２種のサンプルに対して試験した。各試験セットサンプルの分類の予測におけるこの分類指標の性能を、それを、１）異なるトレーニング／試験セットを使用したか；２）上記７７サンプルのトレーニングセットの癌の状態をランダム化したか；または３）上記分類指標における遺伝子をランダムに選択したかのいずれかである場合の、アルゴリズムの実行と比較することによって評価した（詳細については、以下のランダム化の節を参照のこと）。

ランダム化：８０種のプローブセット予測因子（上記）についての正確度、感度、特異性、およびＲＯＣ曲線下面積（符号付き（ｓｉｇｎｅｄ）予測強度を連続的な癌予測因子として使用した）を、ランダム化の３つの異なる型を使用して上記アルゴリズムの１０００の実行と比較した。最初に、上記７７種のサンプルのトレーニングセットの分類標識の順序を買え、そして上記アルゴリズム（遺伝子選択を含む）を、再び１０００回実行した（補足表５においてランダム１として称される）。

以下の補足表５は、実際の分類指標とランダムの実行（上で説明した）との間の比較の結果を示す。Ａｃｃｕｒ＝正確度、Ｓｅｎｓ＝感度、Ｓｐｅｃ＝特異性、ＡＵＣ＝曲線下面積、およびｓｄ＝標準偏差。全てのｐ値は、経験的に得られる。

第２のランダム化は、上記元の予測因子における８０種の遺伝子を使用したが、上記アルゴリズムの分類工程において使用した遺伝子の重みをランダム化するために、１０００の実行にわたって上記トレーニングセットサンプルの分類標識の順序を変えた（補足表５においてランダム２と称される）。

これらのランダム化法の両方において、上記分類標識は、上記トレーニングセットサンプルの半分が正しく標識されるように、順序を変えられた。第３のランダム化法は、１０００のランダムの分類指標の各々について８０種のプローブセットをランダムに選択することを包含した（補足表５においてランダム３と称される）。

示される各測定基準およびランダム化法についてのｐ値は、上記実際の分類指標の性能を超えるかまたはその性能と等しいランダム化法を使用して、１０００の実行の％を示す。

上記の分析に加えて、上記実際の分類指標を、異なるトレーニング／試験セットを選択したが、上記正しい（ｃｏｒｒｅｃｔ）サンプル標識を残した場合の上記アルゴリズムの１０００の実行と比較した。経験的に得たｐ値をまた、上記実際の分類指標を上記アルゴリズムの１０００の実行と比較するために算出した（補足表６を参照のこと）。これらのデータは、上記実際の分類指標が代表的なトレーニングセットおよび試験セットを使用して得られたことを示す。

上記の補足表６は、異なるトレーニング／試験セットを用いた上記アルゴリズムの１０００の実行に対する実際の分類指標の比較を示す。

最後に、上記アルゴリズムのこれらの１０００の実行をまた、上記と同じ方法でランダム化したことなるトレーニングセットの分類標識であった１０００の実行と比較した。経験的に得たｐ値を、１０００の実行を１０００のランダムの実行と比較するために算出した（補足表７）。

上記の補足表７は、異なるトレーニング／試験セットを使用した上記アルゴリズムの実行の、そのトレーニングセットの分類標識をランダム化した場合の実行（１０００の実行を行った）との比較を示す。

補足表６および７に要約した予測の正確度の分布を、図８に示す。

上記アルゴリズムの１０００のさらなる実行の特性：上記試験セットにおいてサンプルが正しく分類された回数およびその平均予測強度を、上記アルゴリズムの１０００の実行にわたって算出した。サンプルが正しく分類された場合の平均予測強度は、癌については０．５４であり、非癌については０．６１であり、そしてサンプルが間違って分類された場合の平均予測強度は、癌については０．３１であり、非癌については０．３７であった。癌を有さない喫煙者に対するわずかにより高い予測強度は、予測因子が平均してわずかにより高い特異性を有するという事実を反映する。補足の図３は、一貫して正しく分類されるかまたは、間違って分類されるサンプルが、より高い信頼度（より高い平均予測強度）で分類されることを示す。興味深いことに、一貫して間違って分類されるサンプルの６４％（上記回数の９５％より多くが間違っている、ｎ＝２２のサンプル）は、癌の最終的な診断を現在有さない喫煙者由来のサンプルである。この有意により高い偽陽性率は、上記生物マーカーのさらなる癌の出現を予測する能力を強力に反映し得るか、または癌に罹患しやすい遺伝子発現の表現型を有する喫煙者のサブセットがいくつかの未知の機構によって発症する癌から保護されることを示し得る。

上記生物マーカーの遺伝子コミッティーの安定性をさらに評価するために、その生物マーカーにおいて使用した８０種の予測プローブセットが１０００の実行の各々において選択された回数（補足表６）を、調べた。（図ｌ０Ａを参照のこと）。上記８０種の生物マーカーのプローブセットの大多数は、１０００の実行にわたって頻繁に選択された（３７種のプローブセットは、８００の実行にわたって存在し、そしてそのプローブセットの５８種は、その実行の半分を上回って存在した）。比較目的のために、上記トレーニングセットサンプルの癌の状態を１０００の実行にわたってランダム化する場合（補足表７）、最も頻繁に選択されたプローブセットは、６６回選択され、そしてその平均は、７．３回である（図１０Ｂを参照のこと）。

ＲＭＡ対ＭＡＳ ５．０の比較および重み付き投票対ＰＡＭの比較：気道遺伝子発現を使用して肺癌を有する喫煙者と肺癌を有さない喫煙者とを分類する本発明者らの能力の頑健性を評価するために、本発明者らは、異なる分類予測およびデータ前処理アルゴリズムの効果を試験した。本発明者らは、Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ（ＰＡＭ）アルゴリズム（Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ Ｒ、ら、Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｃａｎｃｅｒ ｔｙｐｅｓ ｂｙ ｓｈｒｕｎｋｅｎ ｃｅｎｔｒｏｉｄｓ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ．Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ Ｕ Ｓ Ａ ２００２；９９（１０）：６５６７−６５７２）を使用した予測モデルを作成するために本発明者らの分類指標における８０種のプローブセットを試験し、そして本発明者らはまた、ＷＶアルゴリズムの、ＲＭＡの代わりにＭＡＳ ５．０アルゴリズムを使用して得られたプローブセットレベルデータを使用する能力を試験した。上記分類指標の正確度は、マイクロアレイデータをＭＡＳ ５．０において前処理した場合、および上記ＰＡＭ分類予測アルゴリズムを使用した場合に同様であった（補足表８を参照のこと）。

補足表８は、代わりのマイクロアレイデータ前処理アルゴリズムおよび分類予測アルゴリズムを使用した５２種のサンプル試験セットにおける、本発明者らの８０種のプローブセット分類指標についての正確度、感度および特異性の比較を示す。

予測強度：上記重み付き投票アルゴリズムは、一方の分類対他方の分類に与える上記分類予測コミッティーにおける各遺伝子の投票を合計することによって、サンプルの分類を予測する。予測が行われる信頼度のレベルは、予測強度（ＰＳ）によって捕捉され、そしてそのレベルは、以下の通りに計算される：

Ｖ_勝ちとは、勝ちの分類に対する遺伝子コミッティーの合計投票数を指し、そしてＶ_負けとは、負けの分類に対する遺伝子コミッティーの合計投票数を指す。Ｖ_勝ちは、Ｖ_負けよりも常に大きいので、ＰＳの信頼度は、任意の所与のサンプルに対して０（任意）から１（完全な信頼度）まで変化する。

本発明者らの試験セットにおいて、本発明者らの遺伝子プロフィールの正しい予測についての平均ＰＳ（４３／５２の試験サンプルｓ）は、０．７３（＋／−０．２７）であり、一方で、間違った予測についての平均ＰＳ（９／５２の試験サンプル）は、ずっと低い：０．４９（＋／−０．３３；ｐ＜ｚ；スチューデントＴ検定）。この結果は、平均して、上記重み付き投票アルゴリズムが、それが間違った予測を行っている場合よりもそれが正しい予測を行っている場合により確信的であることを示す。この結果は、１０００の異なるトレーニング／試験セット対わたって適用できる（図１１）。

癌細胞型：上記腫瘍細胞のサブタイプが肺癌を有する喫煙者および肺癌を有さない喫煙者由来の気道上皮区別する遺伝子の発現に影響するか否かを決定するために、主成分分析（ＰＣＡ）を、本発明者らの予測因子における８０種のプローブセットおよび肺癌を有する患者由来の気道上皮サンプルの全てについての遺伝子発現の測定値に対して行った（図１２）。遺伝子発現の測定値を、ＰＣＡの前にＺ（０，１）で正規化した。癌のサブタイプに関して上記サンプルの見かけの上の区別は、存在しない。

（肺癌組織のマイクロアレイデータセットへの連関）
Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｊｅｅデータの前処理：Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｊｅｅら（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｌｕｎｇ ｃａｒｃｉｎｏｍａｓ ｂｙ ｍＲＮＡ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｒｅｖｅａｌｓ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ ｓｕｂｃｌａｓｓｅｓ． Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ Ｕ Ｓ Ａ ２００１；９８（２４）：１３７９０−１３７９５）によって使用されたＨｇＵ９５Ａｖ２アレイ由来の２５４のＣＥＬファイルを、インターネットを介して利用可能であるＭＩＴ Ｂｒｏａｄ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅのデータベース（ｂｒｏａｄ．ｍｉｔ．ｅｄｕ／ｍｐｒ／ｌｕｎｇ）からダウンロードした。ＲＭＡから得た発現の測定値を、上に記載したようなこれらのＣＥＬファイルを使用して算出した。技術的複製物を、各患者を代理するために、ランダムに１つを選択することによってフィルターにかけた。さらに、カルチノイドサンプルおよび喫煙したことがないことが示された患者由来のアレイを、除外し、１５１種のサンプルが、残った。上に記載したｚ値品質フィルターを、このデータセットに適用し、さらなる分析のための１２８種のサンプル（８８種の腺癌サンプル、３種の小細胞サンプル、２０種の扁平上皮サンプル、および１７この正常肺サンプル）をもたらした。

プローブセットを、ｔｅｎｅｒｏ．ｄｕｈｓ．ｄｕｋｅ．ｅｄｕ／ｇｅｎｅａｒｒａｙ／ｐｅｒｌ／ｃｈｉｐ／ｃｈｉｐｃｏｍｐａｒｅｒ．ｐｌにてワールドサイドウェブを介して利用可能であるＤｕｋｅ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙのデータベースにおけるＣｈｉｐ Ｃｏｍｐａｒｅｒを使用して、ＨＧＵ１３３ＡアレイとＨＧＵ９５Ａｖ２アレイとの間でマッピングした。ＨＧＵ９５Ａｖ２アレイにおける６４種のプローブセットを、８０種の予測プローブセットに対してマッピングした。ＨＧＵ９５Ａｖ２における６４種のプローブセットは、上記８０種の予測プローブセットのうちの４８種に対応する（３２／８０種の予測プローブセットは、ＨＧＵ９５Ａｖ２アレイにおける明確に対応するプローブを有さない）。

Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｊｅｅデータセットの分析：本発明者らがＢｈａｔｔａｃｈａｒｊｅｅによってプロファイリングされた肺腫瘍において、肺癌を有する喫煙者由来の中枢気道上皮細胞と肺癌を有さない喫煙者由来の中枢気道上皮細胞を区別するとして同定した遺伝子の発現を探索するために、２つの異なる分析を、行った。主成分分析を、６４種のマッピングしたプローブセットの発現に従って１２８種のＢｈａｔｔａｃｈａｒｊｅｅサンプルを組織化するために使用した。主成分分析を、６４種のプローブセットマトリックスによって、ｚ値で正規化した１２８種のサンプルに対してパッケージｐｒｃｏｍｐを使用したＲにおいて行った。Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｊｅｅデータセットにおける正常サンプルおよび悪性サンプルは、主成分１に従って分離するようである（図１７を参照のこと）。この結果の有意性を評価するために、上記主成分分析を、上記１２８種のサンプルおよび６４種のプローブセットの１０００のランダムに選択したセットを使用して繰り返した。正常サンプルと悪性サンプルとの間の平均差を、実際の６４種のプローブセットおよびその６４種のプローブセットの１０００のランダムセットの各々に対する主成分１についての予測値に基づいて計算した。上記１０００のランダム遺伝子セット由来の正常と悪性との間の平均差を、帰無分布（ｎｕｌｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）をもたらすために使用した。上記生物マーカープローブセットを使用して正常サンプルと悪性サンプルとの間で観察された差は、ランダムに選択した遺伝子を使用して観察された差よりも大きかった（平均差についてはｐ＝０．０２６および中央値の差についてはｐ＝０．０３４）。

第２の分析は、上記重み付き投票アルゴリズムを使用して、上記６４種のプローブセットならびに１０種のランダムに選択した正常組織および１０種のランダムに選択した腫瘍組織のトレーニングセットを使用してＢｈａｔｔａｃｈａｉｊｅｅデータセットにおける１０８種のサンプルの分類を予測することを包含した。上記サンプルを、８９．８％の正確度、８９．１％の感度、および１００％の特異性で分類した（以下の補足表９、単一の実行を参照のこと）。これらの結果の有意性を調べるために、上記重み付き投票アルゴリズムを、２つの型のデータランダム化を使用して再度実行した。最初に、２０種のサンプルのトレーニングセットの分類標識の順序を変え、そして上記アルゴリズム（遺伝子選択を含む）を、再び１０００回実行した（補足表９においてランダム１と称される）。第２のランダム化は、２０種のサンプルのトレーニングセットの分類標識の順序を変えること、および上記６４種のプローブセットの定数の一覧を保つ上記アルゴリズムを再び１０００回実行することを包含した（補足表９においてランダム２と称される）。上記２つの型のランダム化において、分類標識の順序を変え、その結果、上記サンプルの半分は、正しく標識された。示される各測定基準およびランダム化法についてのｐ値は、上記実際の分類指標の性能を超えるかまたはその性能と等しいランダム化法を使用して、１０００の実行の％を示す。癌を有する喫煙者由来の中枢気道上皮細胞と癌を有さない喫煙者由来の中枢気道上皮細胞との間を区別する遺伝子は、上記トレーニングセットの分類標識をランダム化する場合の任意のランダムの実行よりも、著しく良好に肺癌組織と正常肺組織とを区別し得る。

上記の補足表９は、上記８０種の予測プローブセットのサブセットにマッピングする上記６４種のプローブセット、およびランダムの実行（上で説明した）を使用した、上記Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｊｅｅサンプルの間の予測の間の比較の結果を示す。Ａｃｃｕｒ＝正確度、Ｓｅｎｓ＝感度、Ｓｐｅｃ＝特異性、ＡＵＣ＝曲線下面積、およびｓｄ＝標準偏差。

リアルタイムＰＣＲ：定量的ＲＴ−ＰＣＲ分析を、本発明者らの分類指標からの７種の遺伝子の識別的発現を確かめるために使用した。上記候補遺伝子およびハウスキーピング遺伝子（１８Ｓリボソームサブユニット）についてのプライマー配列を、ＰＲＩＭＥＲ ＥＸＰＲＥＳＳ（登録商標）ソフトウェア（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）を用いて設計した（補足表１０を参照のこと）。

５種の他のハウスキーピング遺伝子（ＨＰＲＴ１、ＳＤＨＡ、ＹＷＨＡＺ、ＧＡＰＤＨ、およびＴＢＰ）についてのプライマー配列を、Ｖａｎｄｅｓｏｍｐｅｌｅら（Ａｃｃｕｒａｔｅ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ＲＴ−ＰＣＲ ｄａｔａ ｂｙ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ａｖｅｒａｇｉｎｇ ｏｆ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｉｎｔｅｒｎａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ｇｅｎｅｓ． Ｇｅｎｏｍｅ Ｂｉｏｌ ２００２；３（７））から取り入れた。ＲＮＡサンプル（１μｇの上記マイクロアレイ実験において使用したＲＮＡ）を、夾雑するゲノムＤＮＡを除去するために、製造業者のプロトコルに従ってＤＮＡｆｒｅｅ（Ａｍｂｉｏｎ、Ａｕｓｔｉｎ、ＴＸ）を用いて処理した。全ＲＮＡを、ランダムヘキサマー（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）およびＳｕｐｅｒｓｃｒｉｐｔ ＩＩ逆転写酵素（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）を使用して逆転写した。得られた第１のｃＤＮＡ鎖を、ヌクレアーゼを含まない水（Ａｍｂｉｅｎｔ）によって５ｎｇ／μ１まで希釈した。ＰＣＲ増幅混合物（２５μｌ）は、１０ｎｇのテンプレートｃＤＮＡ、１２．５μｌの２×ＳＹＢＲ Ｇｒｅｅｎ ＰＣＲマスターミックス（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）ならびに３００ｎＭの順方向プライマーおよび逆方向プライマーを含んだ。４０サイクルの増幅およびデータ獲得を、Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ ７５００リアルタイムＰＣＲシステムにおいて実施した。閾値決定（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）を、各反応についてＳｅｑｕｅｎｃｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅ（バージョン１．２．３）（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）によって自動的に行った。全てのリアルタイムＰＣＲ実験を、各サンプル（合計で６人のサンプル；３人の肺癌を有する喫煙者および３人の肺癌を有さない喫煙者）において三連で実施した。

データ分析を、ｇｅＮｏｒｍツールを使用して行った（Ｉｄ．）。３種の遺伝子（ＹＷＨＡＺ、ＧＡＰＤＨ、およびＴＢＰ）を、上記最も安定なハウスキーピング遺伝子であると決定し、そしてそれらの遺伝子を、全てのサンプルを正規化するために使用した。７種の遺伝子についてのＱＲＴ−ＰＣＲからのデータを、これらの遺伝子についての上記マイクロアレイの結果と一緒に、図１３に示す。

（参考文献）

Claims (1)

1. 本願明細書に記載された発明。

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