JP2013511988A - 過敏性腸症候群診断用の新規なゲノムバイオマーカー - Google Patents

Abstract

本発明は、ＩＢＳを診断し、予後診断し、及び細分類する、新規なバイオマーカー、キット、及び方法を提供する。１つの側面において、本発明は、ＩＢＳを診断し、分類し、予後診断を提供し、及びＩＢＳ治療を割り当てる必要のある被験者においてそれらを行うための新規なゲノムバイオマーカーを提供する。別の側面において、本発明はＩＢＳの診断及び予後診断に対する新規なアルゴリズムを提供する。

Description

関連出願の相互参照

本願は、２００９年１１月２５日出願の米国出願第６１／２６４，６３４号の優先権を主張するものであり、あらゆる目的でその内容の全体が参照により本明細書中に組み込まれる。

発明の背景

過敏性腸症候群（ＩＢＳ）は、あらゆる胃腸疾患の中で最も一般的であり、総人口の１０〜２０％が罹患しており、消化器系愁訴の全患者の５０％超を占める。しかしながら、研究はＩＢＳを患う者の約１０％〜５０％だけが実際に医療を求めるに過ぎないことを示唆している。ＩＢＳ患者は、異なる症状、例えば、主に排便に関連した腹痛、下痢、便秘又は下痢便秘交替症、腹部膨満、ガス、及び便中の過剰粘液などを示す。ＩＢＳ患者の４０％超は、仕事を休み、彼らの社会生活を切り詰め、性交を避け、約束を取り消し、旅行を止め、薬を服用し、そして恥をかくことを恐れて家に閉じこもったままにさえなければならないほどの重症の症状を呈する。米国で試算されたＩＢＳの健康管理費用は１年当たり８０億ドルである（Talley et al., Gastroenterol., 109:1736-1741 (1995)）。

ＩＢＳの正確な病態生理は充分にはわかっていない。それでも、末梢感作として知られる内臓の痛みの知覚に対する高められた感受性が存在する。この感作は、モノアミン（例えば、カテコールアミン及びインドールアミン）、サブスタンスＰ、及び様々なサイトカイン及びプロスタノイド、例えば、Ｅ型プロスタグランジンなどを含む様々なメディエイタに起因する、一次求心性ニューロンの変換過程の獲得（gain）の増加及びしきい値の低下を含む（例えば、Mayer et al., Gastroenterol., 107:271-293 (1994)参照）。管腔内の内容物の異常な処理及び／又はガスをもたらす、腸運動機能不全もＩＢＳの原因病理に関係している（例えば、Kellow et al., Gastroenterol., 92:1885-1893 (1987)；Levitt et al., Ann. Int. Med., 124:422-424 (1996)参照）。心理的要因もＩＢＳ症状の一因となることがあり、ＩＢＳ症状はうつ病及び不安を含む障害によって誘発されない場合にはそれらと共に現れることがある（例えば、Drossman et al., Gastroenterol. Int., 8:47-90 (1995)参照）。

ＩＢＳの原因は充分には理解されていない。腸壁は、胃から腸管を通って直腸まで食物を移動させるときに収縮及び弛緩する筋肉の層で覆われている。通常、これらの筋肉は調和したリズムで収縮及び弛緩する。ＩＢＳ患者において、これらの収縮は一般的に正常より強くかつ長く持続する。結果として、食物は腸をより急速に通過させられ、場合によりガス、鼓張、及び下痢を引き起こす。他の場合には、その逆が生じ：食物はゆっくりと通過し、便は硬くそして湿り気がなくなり便秘を引き起こす。

ＩＢＳの正確な病理生態はまだ解明されていない。腸運動不全及び変化した内臓知覚が症状の原因となる重要な因子であると考えられている（Quigley, Scand. J. Gastroenterol., 38(Suppl. 237):1-8 (2003)；Mayer et al., Gastroenterol., 122:2032-2048 (2002)）が、この状態は今や一般的には脳−腸軸の疾患と考えられている。最近になって、腸管感染症（enteric infection）及び腸炎の役割も提案されている。細菌学的に確認された胃腸炎の後にＩＢＳが発症することを示した研究がある一方で、他の研究では、ＩＢＳにおける低グレードの粘膜炎症（Spiller et al., Gut, 47:804-811 (2000)；Dunlop et al., Gastroenterol., 125:1651-1659 (2003)；Cumberland et al., Epidemiol. Infect., 130:453-460 (2003)）及び免疫活性化（Gwee et al., Gut,52:523-526 (2003); Pimentel et al., Am. J. Gastroenterol., 95:3503-3506 (2000)）の証拠が提供された。腸内フローラも関係しており、最近の研究で、免疫活性の調節によって疾患を治療することにおけるプロバイオティック生物ビブィドバクテリウム（Bifidobacterium）属の有効性が示された（O'Mahony et al., Gastroenterol., 128:541-551 (2005)）。

視床下部−脳下垂体−副腎軸（hypothalamic-pituitary-adrenal axis）（ＨＰＡ）はヒトにおけるコアの内分泌ストレス系であり（De Wied et al., Front. Neuroendocrinol., 14:251-302 (1993)）、脳と腸免疫系との間の重要な連結を提供する。この軸の活性化は身体的ストレス及び心理的ストレスの双方に対する応答によって起こり（Dinan, Br. J. Psychiatry, 164:365-371 (1994)）、それら双方がＩＢＳの病態生理に関係している（Cumberland et al., Epidemiol. Infect., 130:453-460 (2003)）。ＩＢＳ患者は、成人期にストレスの多い人生の出来事の割合が高いとともに、幼児期に性的及び身体的な虐待の割合が高いことが報告されている（Gaynes et al., Baillieres Clin. Gastroenterol.,13:437-452 ( 1999)）。このような心理社会的なトラウマ又は乏しい認識に基づいた対処方法は症状の重症度、日常の機能及び健康転帰に深く影響を与える。

ＩＢＳの病因は充分に特徴付けられていないが、医学界はローマＩＩ基準として知られる、合意に基づく定義及び基準を作り出し、患者の履歴に基づくＩＢＳの診断における補助とした。ローマＩＩ基準では、１年間期間にわたり３ヶ月間の持続的な又は再発性の腹痛又は腹部不快感があり、これらが排便によって軽減されること、及び／又は便の頻度若しくは硬さの変化並びに以下の２つ又は３つ以上と関連することを求めている：排便頻度の変化、便形状の変化、便通の変化、粘液の排泄、又は鼓張及び腹部膨満。症状を引き起こしている可能性のある構造的又は生化学的な任意の疾患が存在しないことも必要な条件である。その結果、ローマＩＩ基準は、実質的な患者履歴が存在する場合にのみ用いることができ、他にその症状を説明する異常な腸の構造又は代謝過程が存在しない場合にのみ確実となる。同様に、医学界によって最近作られたローマＩＩＩ基準は、症状の特定のセット、詳細な患者履歴、及び理化学的検査の提示がある場合にのみ用いることができる。

患者がＩＢＳに罹患していると診断するのは、ＩＢＳと他の疾病又は疾患との間の症状の類似性のため困難なことがあるということは充分に実証されている。実際に、ＩＢＳの症状は多くの他の腸疾患の症状と似ているか又は同じであるので、正確な診断を下すには数年間を要することがある。例えば、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）に罹っているが、例えば、鼓張、下痢、便秘、及び腹痛などの、軽度の徴候及び症状を示す患者は、ＩＢＳ患者と見分けるのが難しいことがある。結果として、ＩＢＳとＩＢＤとの間の症状の類似点は迅速かつ正確な診断を困難にする。ＩＢＳとＩＢＤとを差異的に診断することの難しさはこれらの疾病の早期のかつ有効な治療を妨げる。あいにくなことに、ＩＢＳを同様な症状を示す他の腸疾病又は疾患から明確に識別する迅速かつ正確な診断方法で現在利用できるものはない。本発明はこの要求を満たすとともに関連した利点も提供する。

発明の簡単な要約

本発明は、個体由来の試料が過敏性腸症候群（ＩＢＳ）又はそのサブタイプと関連しているか否かを正確に分類する方法、システム、及びコードを提供する。限定的でない例として、本発明は、統計的アルゴリズム及び／又は経験的データ（empirical data）を用いて、個体由来の試料をＩＢＳ試料と分類するのに有効である。本発明は、統計的アルゴリズム及び／又は経験的データの組み合わせを用いてＩＢＳ様の症状を示す１種又は２種以上の疾病又は疾患を除外し及びＩＢＳを判定する（ruling in IBS）のにも有効である。従って、本発明は、ＩＢＳの正確な診断予測、ＩＢＳサブタイプの分類、及び治療決定を導くのに有効な予後診断情報を提供する。

１つの側面において、本発明は、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の診断を必要とする被験者においてＩＢＳを診断する方法であって、以下の工程：（ａ）被験者から採取された生物学的試料からＲＮＡを単離及び／又は増幅する工程と；（ｂ）検出試薬を該検出試薬とＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーとを含む複合体に変換する（transform）のに適した条件下に、前記単離及び／又は増幅されたＲＮＡを前記検出試薬と接触させる工程と；（ｃ）前記複合体のレベルを検出する工程と；及び（ｄ）前記複合体のレベルがＩＢＳと関連する第一の参照レベル又はＩＢＳの非存在と関連する第二の参照レベルとより密接に類似しているか否かを決定し、それによって被験者におけるＩＢＳ又はそのサブタイプを診断する工程と、を含み、前記バイオマーカーが表４に見出される遺伝子からなる群から選択される遺伝子、例えば、ＣＣＤＣ１４７など、由来のＲＮＡである、方法を提供する。別の実施形態において、遺伝子は表６に見出される遺伝子からなる群から選択される。より好ましい実施形態において、遺伝子は表７に見出される遺伝子からなる群から選択される。

別の側面において、本発明は、被験者における過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の進行又は退行をモニタリングする方法であって、以下の工程：（ａ）第一の時点で被験者から採取された第一の生物学的試料から第一のバイオマーカープロファイルを決定する工程と；（ｂ）第二の時点で被験者から採取された第二の生物学的試料から第二のバイオマーカープロファイルを決定する工程と；及び（ｃ）前記第一のバイオマーカープロファイルと前記第二のバイオマーカープロファイルとを比較して、（ｉ）いずれのバイオマーカープロファイルがＩＢＳと関連する第一の参照プロファイルと最も多く類似しているか又は最も少なく類似しているかを決定し、（ｉｉ）いずれのバイオマーカープロファイルがＩＢＳの非存在と関連する第二の参照プロファイルと最も少なく類似しているか又は最も多く類似しているかを決定し、又は（ｉｉｉ）前記類似性（resemblance）の少なくとも２つを決定し、ここで前記バイオマーカープロファイルが表４に見出される少なくとも２種のバイオマーカーの発現についての情報を含んでおり、そのことによって前記被験者におけるＩＢＳの進行又は退行をモニタリングする工程と、を含む方法を提供する。別の実施形態において、バイオマーカープロファイルは、表６に見出される少なくとも２種のバイオマーカーの発現についての情報を含んでいる。より好ましい実施形態において、バイオマーカープロファイルは、表７に見出される少なくとも２種のバイオマーカーの発現についての情報を含んでいる。

さらに別の側面において、本発明は、ＩＢＳ治療が必要な被験者に対してＩＢＳ治療を割り当てる（assigning）方法であって、以下の工程：（ａ）被験者から採取された生物学的試料からＲＮＡを単離及び／又は増幅する工程と；（ｂ）検出試薬を該検出試薬とＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーとを含む複合体に変換するのに適した条件下に、前記単離及び／又は増幅されたＲＮＡを前記検出試薬と接触させる工程と；（ｃ）前記複合体のレベルを検出する工程と；及び（ｄ）前記複合体のレベルがＩＢＳと関連する第一の参照レベル又はＩＢＳの非存在と関連する第二の参照レベルとより密接に類似しているか否かを決定する工程と；及び（ｅ）前記レベルがＩＢＳと関連する前記第一の参照レベルとより密接に類似している場合はＩＢＳ治療を割り当て、前記ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーが表４に見出されるものからなる群から選択される工程と、を含む方法を提供する。別の実施形態において、遺伝子は表６に見出される遺伝子からなる群から選択される。より好ましい実施形態において、遺伝子は表７に見出される遺伝子からなる群から選択される。

或る実施形態において、本発明の方法はさらに、試料をＩＢＳ−便秘型（ＩＢＳ−Ｃ）、ＩＢＳ−下痢型（ＩＢＳ−Ｄ）、ＩＢＳ−混合型（ＩＢＳ−Ｍ）、ＩＢＳ−交替型（ＩＢＳ−Ａ）、又は感染後型（post-infectious）ＩＢＳ（ＩＢＳ−ＰＩ）試料と分類する工程を含む。他の実施形態において、本発明の方法はさらに、非ＩＢＳ試料を正常試料、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）試料、又は非ＩＢＤ試料と分類する工程を含む。

或る実施形態において、ＩＢＳを診断し、ＩＢＳの進行又は退行をモニタリングし、及び／又はＩＢＳ治療を割り当てる方法は、表２、表４、表６、及び表７に見出されるバイオマーカー少なくとも２種、３種、４種、５種、又は６種以上の検出を含む。他の実施形態において、本発明の方法はさらに、サイトカイン、成長因子、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビシエ抗体、抗菌抗体、抗組織トランスグルタミナーゼ（ｔＴＧ）抗体、リポカリン（lipocalin）、マトリックスメタロプロテイナーゼ（ＭＭＰ）、リポカリンとＭＭＰとの複合体、メタロプロテイナーゼの組織阻害剤（ＴＩＭＰ）、グロブリン（例えば、アルファ−グロブリン）、アクチン切断タンパク質、Ｓ１００タンパク質、フィブリノペプチド、カルシトニン遺伝子関連ペプチド（ＣＧＲＰ）、タキキニン（tachykinin）、グレリン（ghrelin）、ニューロテンシン（neurotensin）、コルチコトロピン放出ホルモン（ＣＲＨ）、エラスターゼ、Ｃ−反応性タンパク質（ＣＲＰ）、ラクトフェリン、抗ラクトフェリン抗体、カルプロテクチン、ヘモグロビン、ＮＯＤ２／ＣＡＲＤ１５、セロトニン再取り込み輸送体（ＳＥＲＴ）、トリプトファンヒドロキシラーゼ−１、５−ヒドロキシトリプタミン（５−ＨＴ）、ラクツロース、及びそれらの組み合わせからなる群から選択されるバイオマーカーの検出を含む。

或る他の実施形態において、本発明の方法はさらに、症状プロファイルを決定する工程であって、前記症状プロファイルが前記個体における少なくとも１種の症状の存在又は重症度を同定すること（identifying）によって決定される工程と；及び前記診断マーカープロファイル及び前記症状プロファイルに基づきアルゴリズムを用いて前記試料をＩＢＳ試料又は非ＩＢＳ試料と分類する工程とを含む。

これらの及び他の目的、側面及び実施形態は、以下の詳細な説明及び図面によりさらに明らかなものとなるであろう。

ＲＭＡアルゴリズムによる処理後の８つの訓練用試料についての遺伝子発現データの箱髭図を示す図である。試料ＨＧ１及び２はＩＢＳ−Ｃ試料に対応し、ＨＧ３、４、及び５はＩＢＳ−Ｄに対応し、そしてＨＧ６、７、及び８は健常対照試料に対応する。

ＡＮＯＶＡ分析に基づく上位（top）５の差異的に発現された（differentially expressed）遺伝子の遺伝子プロットを示す図である。

アレイ上の全プローブセットを用いて実施された教師なし（unsupervisored）階層的クラスタリング分析のクラスタリング結果を示す図である。

アレイ上のすべてがアンマスクされた（unmasked）プローブのセットを用いて実施された教師なし階層的クラスタリング分析のクラスタリング結果のヒートマップを示す図である。ＩＢＳ患者及び健常ボランティア由来の転写物（transcipt）の大域的な発現分析（global expression analysis）。３人のＩＢＳ−Ｄ、２人のＩＢＳ−Ｃ及び３人の健常ボランティアから得られた全ＲＮＡを３５，０００超のヒト遺伝子を含むＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘアレイ上で分析した。３の正常及び５のＩＢＳ試料の教師なし階層的クラスター分析。赤色はすべての試験を横切る平均発現値に対して増加している遺伝子を示す。緑色は平均発現値に対して減少している遺伝子を示す。

すべてがアンマスクされたプローブのセットの遺伝子発現プロファイルに基づく試料間での分離を可視化する多次元尺度構成プロット（multidimensional scaling plot）を示す図である。

主成分分析結果を示す図である。左側のプロット（Ａ）は、上位の主成分によって全変動（variation）の何パーセントを説明することができるかを示す。右側のプロット（Ｂ）は、上位の２主成分による試料の分離を示す。

図７Ａ〜図７Ｃは、各群対の間の、とりわけ、（Ａ）ＩＢＳ−Ｃ群とＩＢＳ−Ｄ群との、（Ｂ）ＩＢＳ−Ｃ群と対照群との、及び（Ｃ）ＩＢＳ−Ｄ群と対照群との、間の比較のボルケーノプロットを示す図である。

ＩＢＳ−Ｍ、ＩＢＳ−Ｃ、ＩＢＳ−Ｄ、及び対照（ＨＶ）被験者由来の試料中のＦＯＸＤ３、ＰＩ４Ｋ２Ａ、ＡＣＳＳ２、ＡＳＩＰ、及びＯＲ２Ｌ８遺伝子の差異的な遺伝子発現のｑＲＴ−ＰＣＲ妥当性確認の結果を示す図である。

図９Ａ〜図９Ｃは、ＩＢＳ−Ｍ、ＩＢＳ−Ｃ、ＩＢＳ−Ｄ、及び対照（ＨＶ）被験者由来の試料中の選択された候補バイオマーカーの差異的な遺伝子発現のｑＲＴ−ＰＣＲ妥当性確認の結果を示す図である。

図１０Ａ〜図１０Ｃは、ＩＢＳ−Ｍ、ＩＢＳ−Ｃ、ＩＢＳ−Ｄ、及び対照（ＨＶ）被験者由来の試料中の３６の選択された差異的に発現される遺伝子（ＤＥＧ）の発現のリアルタイム定量的ＰＣＲ妥当性確認の結果を示す図である。

ＩＢＳ−Ｍ、ＩＢＳ−Ｃ、ＩＢＳ−Ｄ、及び対照（ＨＶ）被験者由来の試料中の５つの標的化された遺伝子（ＳＥＲＴ、ＴＰＨ１、ＭＡＯ−Ａ、ＴＬＲ４、及びＴＬＲ７）に対するリアルタイム定量的ＰＣＲの結果を示す図である。

２００７年８月１４日出願の米国特許公報第２００８／００８５５２４号の図面は、あらゆる目的でその内容の全体が参照により本明細書中に組み込まれる。

発明の詳細な記載

Ｉ．序論
過敏性腸疾病（ＩＢＳ）は、西洋諸国において人口の１５〜２０％が発症している高い有病率の機能性消化器疾患であり、女性で有病率がより高い。ＩＢＳは、主な腸の症状に従って次の３つの群に分類される：便秘優勢型ＩＢＤ（ＩＢＳ−Ｃ）、下痢優勢型ＩＢＳ（ＩＢＳ−Ｄ）、及び下痢及び便秘が交替する症状のＩＢＳ（ＩＢＳ−Ａ）。

患者がＩＢＳに罹患していると診断するのは、ＩＢＳと他の疾病又は疾患との間の症状の類似性のため困難なことがある。例えば、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）に罹っているが、例えば、鼓張、下痢、便秘、及び腹痛などの、軽度の徴候及び症状を示す患者は、ＩＢＳ患者と見分けるのが難しいことがある。結果として、ＩＢＳとＩＢＤとの間の症状の類似性は迅速かつ正確な診断を困難なものにし、疾病の早期のかつ有効な治療を妨げる。

ＩＢＳは、現在の臨床診療において除外の診断となっている。患者は、症状に基づくローマ基準によって診断されるが、該基準とされるのは、排便による改善と関連する過去３ヶ月間の間に１月当たり少なくとも３日間の再発性の腹痛又は腹部不快感及び便の頻度又は形状の変化と関連する発症である。これらの症状は、他のＧＩ疾患、例えば、機能性消化不良、線維筋痛（fibromyalgia）、慢性骨盤痛、及び間質性膀胱炎など、においてしばしば見られる。合併症の存在は診断をさらに複雑にする。

この疾病の原因は不明なままであるが、セロトニン生合成及び代謝（Gershon MD., J Clin Gastroenterol 39(5 Suppl 3):S184-93 (2005)；Coates MD et al., Gastroenterology 126(7):1657-64 (2004)；Mawe GM et al., Aliment Pharmacol Ther 23(8):1067-76 (2006)）、肥満細胞浸潤（Roka R et al., Clin Gastroenterol Hepatol5(5):550-5 (2007)；Barbara G et al., Gastroenterology 2007 Jan;132(1):26-37；Guilarte M et al., Gut56(2):203-9 (2007)；Barbara G et al., Gastroenterology 126(3):693-702 (2004)；O'Sullivan M et al., Neurogastroenterol Motil 12(5):449-57 (2000)）、内臓過敏症、ストレス反応及び細菌感染（感染後ＩＢＳ）を含む、幾つかの病態生理学的経路が調節不全にされる（dysregulated）ことを示す証拠がある。この表現型的に異質性の疾病の多数の可能性のある病理生態学的病因を考慮すれば、任意の単一の診断検査又はバイオマーカーがＩＢＳ患者を確実に同定することは考えにくい。さらに、症状に基づいた基準に頼ってＩＢＳを診断することを医師が嫌うこと及び現在利用することのできる検査の診断値が乏しいことは、医師がＩＢＳの信頼できる診断を行うのに役立つ簡単であるが高感度かつ特異的なアッセイの開発を正当化する。この目的に向けて、Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ社は、１０種の血清バイオマーカー及びアルゴリズムからなる血液をベースとする初めてのＩＢＳ検査を開発した。マーカーは、腸の運動性、脳−腸軸、ニューロン調節又は免疫機能に関与する生化学的又は生理学的経路と関連している。Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ ＩＢＳ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ検査の感度、特異度及び正確度は、それぞれ、５０％、８８％及び７０％である。

本発明は、とりわけ、候補遺伝子フォーカス経路駆動型（focus pathway driven）アプローチ並びにゲノムワイド遺伝子発現プロファイリングを用いた、第二世代のＩＢＳ診断検査を提供する。ＩＢＳ患者から採取された組織試料におけるＳ字結腸粘膜組織を用いた遺伝子発現プロファイリングが報告されている（Schmulson MW and Chang L., Am J Med 107(5A):20S-26S (1999)）。しかしながら、ＩＢＳ患者の末梢血細胞中に「代用の」転写バイオマーカーが存在するか否かは知られていない。かかる遺伝子発現バイオマーカーが文献に報告されているが、そのマーカーは発行された炎症性腸疾患の研究のデータマイニングから引き出されたものである（Tillisch K and Chang L., Curr Gastroenterol Rep 7(4):249-56 (2005)）。ここで、本発明者らは、ＩＢＳ患者及び健常被験者から採取された末梢血試料中の遺伝子発現バイオマーカーを同定する最初のマイクロアレイ研究を行い、その結果をこの公報の中で提示する。

現在の臨床診療において、ＩＢＳの診断は、患者によって示された症状に加えて他の胃腸疾患の除外に基づく。この診療では、医師がＩＢＳの信頼できる診断を行う前に広範囲の検査を指示する。あいにくなことに、全血球算定、化学、肝臓酵素、甲状腺機能検査、及び検便（stool sampling）を含む、医師が日常的に指示する検査の大部分は、典型的なＩＢＳ症状を有する患者における診断価値が極めて低くそして警告的な特徴（体重減少、便中の血液、原因不明の鉄欠乏性貧血、夜間下痢、又はＩＢＤの家族歴、セリアックスプルー、又は結腸癌）を有していない（Cash BD et al., American Journal of Gastroenterology 97(11): 2812-2819 (2002)）。患者は、症状に基づくローマ基準によって診断されるが、該基準とされるのは、排便による改善と関連する、過去３ヶ月間の間に１月当たり少なくとも３日間の再発性腹痛又は腹部不快感及び便の頻度又は形状の変化と関連する発症である。これらの症状は、他のＧＩ疾患、例えば、機能性消化不良、線維筋痛、慢性骨盤痛、及び間質性膀胱炎など、においてしばしば見られる。結果として、ＩＢＳ患者は医者に通院する頻度が高まり、薬の消費量が増え、そして非ＩＢＳ患者より多くの診断検査を受けることになる（Schmulson MW and Chang L., Am J Med 107(5A):20S-26S (1999)；Tillisch K and Chang L., Curr Gastroenterol Rep7(4):249-56 (2005)）。合併症の存在は診断をさらに複雑にする。ＩＢＳ症状は、有意に患者の生活の質を落としそして医療費を増大させる（Spiegel BM et al., Arch Intern Med 164(16):1773-80 (2004)）。

Ｓ字結腸粘膜組織を用いたＩＢＳ患者試料の遺伝子発現プロファイル研究が報告されている。ＩＢＳ患者の末梢血細胞中の「代用の」バイオマーカーがこれまでに報告されているが、当該マーカーは、既存の炎症性腸疾患の研究からのデータマイニングによって選択されたものである。このように、ＩＢＳの診断をより良好に促進する新規の代用バイオマーカーの発見に対する要求が存在する。

本発明は、１つの側面において、ＩＢＳの診断及び予後診断に有効な新規の遺伝子発現マーカーの発見によってこの要求を満たす。３人のＩＢＳ−Ｄ患者、２人のＩＢＳ−Ｃ患者及び３人の健常ボランティア由来の末梢全血試料を用いたＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘマイクロアレイ研究。すべてのＩＢＳ患者がローマ基準ＩＩＩに合致しており健常ボランティアはＩＢＳ又は他の活性の合併症（active co-morbidities）の履歴を有していなかった。マイクロアレイデータの教師なし分析は、ＩＢＳ患者と健常ボランティアとを識別する７２遺伝子のセットを同定した。リアルタイム定量的ポリメラーゼ連鎖反応によって、選択された遺伝子のマイクロアレイ発現プロファイルをさらに検証した。選択された遺伝子の妥当性確認を２２人のＩＢＳ−Ｃ、１７人のＩＢＳ−Ｄ、１２人のＩＢＤ−Ｍ、及び２１人の健常ボランティアにおいて実施した。多重ロジスティック回帰及びランダムフォレスト予測を用いて発現データを分析した。このようにして、高い正確度で健常被験者からＩＢＳ患者を識別する新規の予測遺伝子のサブセットを確認した。これらの遺伝子の発現をさらに、全血球細胞及びその照合（matching）腸生検組織において比較した。

本発明は、ＩＢＳ診断に対して重要な意味を持つ。例えば、本発明の１つの側面において、これらの新規なＩＢＳ発現マーカーは、ＩＢＳを診断し、ＩＢＳの予後診断を提供し、及び／又はＩＢＳを細分類する（subtyping）ことを必要とする被験者においてそれらを行うのに用いることができる。別の側面において、これらのマーカーは既存の症状に基づくＩＢＳ診断を補完することができる。さらに別の側面において、ＩＢＳの診断及び予後診断に対して当該技術分野において公知の他の血清学的マーカーと組み合わせてこれらのマーカーを用いることができる。

ＩＩ．定義
本明細書中で、以下の用語は他に特に断らない限りそれらに与えられた意味を有する。

「分類すること（classifying）」という用語は、或る疾病状態を伴う試料を「関連づけること（to associate）」又は「類別すること（to categorize）」を含む。或る場合には、「分類すること」は、統計的証拠、経験的証拠、又はその双方に基づく。或る実施形態において、分類の方法及びシステムは、既知の疾病状態を有する試料のいわゆる訓練用セットを用いる。いったん方法及びシステムが確立されれば、その訓練データセットは未知の試料の特徴が比較される基礎、モデル、又はテンプレートとして機能して、試料の未知の疾病状態を分類する。或る場合には、試料を分類することは試料の疾患状態を診断することに通じる。或る他の場合には、試料を分類することは、別の疾患状態から試料の疾病状態を識別することに通じる。

「過敏性腸症候群」又は「ＩＢＳ」という用語は、限定的でなく、一般に任意の明白な構造的異常が存在しない、腹痛、腹部不快感、排便パターンの変化、軟便又はより頻繁な便通、下痢、及び便秘、を含む１種又は２種以上の症状を特徴とする一群の機能性腸疾患を含む。症状の優位性に応じて、少なくとも３種のＩＢＳ型が存在する：（１）下痢優勢型（ＩＢＳ−Ｄ）；（２）便秘優勢型（ＩＢＳ−Ｃ）；及び（３）交替性の排便パターンを有するＩＢＳ（ＩＢＳ−Ａ）。ＩＢＳは、症状の混合型（ＩＢＳ−Ｍ）として生じることもある。ＩＢＳの種々の臨床的サブタイプ、例えば、感染後ＩＢＳ（ＩＢＳ−ＰＩ）も存在する。

「試料」という用語は、個体から得られる任意の生物学的検体を含む。本発明に用いるのに適当な試料として、限定的でなく、全血、血漿、血清、唾液、尿、便、痰、涙、任意の他の体液、組織試料（例えば、生検）、及びそれらの細胞抽出物（例えば、赤血球細胞抽出物）を挙げることができる。好ましい実施形態において、試料は血清試料である。試料、例えば、血清、唾液、及び尿の使用が当該技術分野で周知である（例えば、Hashida et al., J. Clin. Lab. Anal., 11:267-86 (1997)参照）。当業者であれば、マーカーレベルの分析前に試料、例えば、血清試料など、を希釈することができることを理解されよう。

「バイオマーカー」又は「マーカー」という用語は、任意の診断マーカー、例えば、生化学的マーカー、血清学的マーカー、遺伝学的マーカー、又は個体由来の試料をＩＢＳ試料と分類し又は個体由来の試料においてＩＢＳ様の症状に関連する１種又は２種以上の疾病若しくは疾患を除外するのに用いることができる他の臨床的若しくは超音波検査上の特徴など、を含む。「バイオマーカー」又は「マーカー」という用語は、任意の分類マーカー、例えば、生化学的マーカー、血清学的マーカー、遺伝学的マーカー、又はＩＢＳをその種々の型若しくは臨床的サブタイプの１つに分類するのに用いることができる他の臨床的若しくは超音波検査上の特徴など、も含む。本発明において用いるのに好適な診断マーカーの非限定的な例は後記するが、下記表２及び表３に見出されるｍＲＮＡ及びタンパク質（例えば、ＦＯＸＤ３、ＰＩ４Ｋ２Ａ、ＭＡＰ１ＬＣ３Ａ、ＡＣＳＳ２、ＡＳＩＰ、ＯＲ２Ｌ８、ＬＰＡＲ５、ＪＡＲＩＤ１Ｂ、ＣＤＫＮ１Ｃ等）を含む。他の診断マーカーの例として、あらゆる目的でそれらの内容の全体が参照により本明細書中に組み込まれる、２００７年８月１４日出願の米国特許公報第２００８／００８５５２４号、２００９年６月２５日出願の米国特許仮出願第６１／２２０，５２５号、及び２００９年１０月３０日出願の米国特許仮出願第６１／２５６，７１７号に記載されたものを挙げることができる。或る実施形態において、診断マーカーを用いてＩＢＳをその種々の型又は臨床的サブタイプの１つに分類することができる。他の実施形態において、分類マーカーを用いて、試料をＩＢＳ試料と分類し又はＩＢＳ様の症状に関連する１種又は２種以上の疾病若しくは疾患を除外することができる。当業者であれば、本発明に用いるのに好適な追加の診断及び分類マーカーを承知しているであろう。

「プロファイル」という用語は、本明細書中で用いられる場合、疾病又は疾患、例えば、ＩＢＳ又はＩＢＤなど、と関連する明確な特徴又は特性を表す、データの任意のセットを含む。この用語は、試料中の１種又は２種以上の診断マーカーを分析する「診断マーカープロファイル」、個体が経験している又は経験した１種又は２種以上のＩＢＳと関連する臨床的因子（例えば、症状）を同定する「症状プロファイル」、及びそれらの組み合わせを含む。例えば、「診断マーカープロファイル」は、ＩＢＳ及び／又はＩＢＤと関連する１種又は２種以上の診断マーカーの存在又はレベルを表すデータのセットを含んでいることができる。１つの実施形態において、プロファイルは、被験者から採取された試料中のマーカー又はマーカーのセット（例えば、ＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ、非コードＲＮＡ、タンパク質等）の発現のレベルに対応するデータのセットを含む「発現プロファイル」又は「核酸プロファイル」を含む。「遺伝子発現プロファイル」は、ＩＢＳ、ＩＢＤ、又はそのサブタイプと関連する１種又は２種以上の遺伝子のＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ、及び／又は非コードＲＮＡレベルを表す遺伝子発現データのセットを含む。同様に、「症状プロファイル」は、ＩＢＳ及び／又はＩＢＤと関連する１種又は２種以上の症状の存在、重症度、頻度、及び／又は持続期間を表すデータのセットを含んでいることができる。

「個体」、「被験者」又は「患者」という用語は、一般にはヒトを指すが、例えば、他の霊長類、齧歯類、イヌ科動物、ネコ科動物、ウマ科動物、ヒツジ科動物、ブタ科動物など、を含む他の動物も指す。

「遺伝子」という用語は、ｍＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ、ｔＲＮＡ、ｒＲＮＡ、非コードＲＮＡなどを含むＲＮＡに転写されるＤＮＡのセグメントを含む。この用語は、ポリペプチド鎖を生成することに関与するＤＮＡのセグメント並びにコード領域に先行する領域及び後続する領域、例えば、プロモーター、５’−非翻訳領域（５’ＵＴＲ）、及び３’−非翻訳領域（３’ＵＴＲ）など、並びに個々のコードセグメント（エクソン）間に位置する介在配列（イントロン）を含む。

「核酸」又は「ポリヌクレオチド」という用語は、一本鎖型又は二本鎖型のいずれかのデオキシリボヌクレオチド又はリボヌクレオチド及びそれらのポリマーを含む。明確に限定した場合を除いて、この用語は、参照核酸と同様の結合特性を有しかつ天然に存在するヌクレオチドと同様な方法で代謝される天然ヌクレオチドの公知のアナログを含む核酸を包含する。他に断らない限り、特定の核酸配列は、その保存的に改変された（conservatively modified）変異体（例えば、縮重コドン置換）、対立遺伝子、スプライス変異体、オルソログ、ＳＮＰ、及び相補的配列並びに明示的に示された配列も暗黙のうちに包含する。具体的には、縮重コドン置換は、１種又は２種以上の選択された（又はすべての）コドンの第３番目の位置が混合塩基及び／又はデオキシイノシン残基によって置換された配列を作製することによって達成することができる（Batzer et al., Nucleic Acid Res.,19:5081 (1991)；Ohtsuka et al., J. Biol. Chem., 260:2605-2608 (1985)；Rossolini et al., Mol. Cell. Probes,8:91-98 (1994)）。核酸という用語は、遺伝子、ｃＤＮＡ、及び遺伝子によってコードされたＲＮＡ（例えば、ｍＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ、ｔＲＮＡ、ｒＲＮＡ等）と互換的に用いられる。

「多型」という用語は、母集団（population）内における2種又は３種以上の遺伝学的に決定される代替（alternative）配列または対立遺伝子の存在を含む。「多型部位」は、差違（divergence）が生じる遺伝子座を含む。多型遺伝子座は、１塩基対という小ささであることができ（一塩基（single nucleotide）多型、すなわちＳＮＰ）、又は複数のヌクレオチドの挿入又は欠失を含んでいることができる。多型マーカーとして、限定的でなく、制限酵素断片長多型、可変数の縦列反復（ＶＮＴＲ）、超可変領域、ミニサテライト、ジヌクレオチド反復、トリヌクレオチド反復、テトラヌクレオチド反復、単純反復、および挿入要素、例えば、Ａｌｕなど、を挙げることができる。最初に同定された対立遺伝子を任意に参照対立遺伝子と呼び、そして他の対立遺伝子を代替又は「変異対立遺伝子」と呼ぶ。選択された母集団において最も頻繁に出現する対立遺伝子を「野生型」対立遺伝子と呼ぶことがある。二倍体生物は変異対立遺伝子についてホモ接合又はヘテロ接合であることができる。変異対立遺伝子は、該変異対立遺伝子を有する個体において観察することのできる身体的又は生化学的特徴（「表現型」）を生じさせることがあり又は生じさせないことがある。例えば、変異対立遺伝子は、着目した遺伝子によってコードされるタンパク質の酵素活性を変えることができる。

「一塩基多型」又は「ＳＮＰ」は、対立遺伝子配列間の変異部位である、一塩基によって占められた多型部位で生じる。通常、対立遺伝子の高度に保存された配列（例えば、母集団の１／１００又は１／１０００未満の構成員において変化する配列）がこの部位に先行し及び後続する。ＳＮＰは、通常、多型部位における１つのヌクレオチドの別のヌクレオチドへの置換によって生じる。トランジションは、１つのプリンの別のプリンによる置換、又は1つのピリミジンの別のピリミジンによる置換である。トランスバージョンはプリンのピリミジンによる置換又はその逆である。一塩基多型は、参照対立遺伝子に対する１つのヌクレオチドの欠失又は１つのヌクレオチドの挿入から生じることもある。

「遺伝子型」という用語は、本明細書中で用いる場合、生物の遺伝子構成を含んでおり、例えば、二倍体生物が着目した１つ又は２つ以上の変異対立遺伝子についてホモ接合であるか又はヘテロ接合であるかということを含んでいる。

「実質的に同じアミノ酸配列」という用語は、本明細書中で用いる場合、天然に存在するアミノ酸配列と同一ではないが類似するアミノ酸配列を含む。例えば、天然に存在するペプチド、ポリペプチド、又はタンパク質と実質的に同じアミノ酸配列を有するアミノ酸配列は、改変された配列が天然に存在するペプチド、ポリペプチド、又はタンパク質の実質的に少なくとも１つの生物学的活性、例えば、免疫反応性、を保っているという条件で、天然に存在するペプチド、ポリペプチド、又はタンパク質のアミノ酸配列に対して１つ又は２つ以上の改変、例えば、アミノ酸付加、欠失、又は置換、を有していることができる。アミノ酸配列間の実質的な類似性に対する比較は、通常、約６〜１００残基、好ましくは、約１０〜１００残基、そしてより好ましくは、約２５〜３５残基の配列に関して行われる。本発明のペプチド、ポリペプチド、又はタンパク質のとりわけ有効な改変、又はその断片は、例えば、高められた安定性、を与える改変である。１つ又は２つ以上のＤ−アミノ酸の導入は、ポリペプチド又はポリペプチド断片の安定性を高めるのに有効な改変である。同様に、リシン残基の欠失又は置換は、ポリペプチド又はポリペプチド断片を分解に対して保護することによって安定性を高めることができる。

「ＩＢＳの進行又は退行をモニタリングすること」という用語は、本発明の方法、システム及びコードを用いて個体の疾病状態（例えば、ＩＢＳの存在又は重症度）を決定することを含む。或る場合に、アルゴリズム（例えば、学習統計的分類子システム（learning statistical classifier system））の結果は、より早期において同一個体について得られたそれらの結果と比較される。或る実施形態において、本発明の方法、システム及びコードを用いて、例えば、診断マーカーの分析及び／又は同定若しくはＩＢＳ関連症状に基づき、個体においてＩＢＳが急速に又は徐々に進行する可能性を決定することによって、ＩＢＳの進行を予測することができる。他の実施形態において、本発明の方法、システム及びコードを用いて、例えば、診断マーカーの分析及び／又は同定若しくはＩＢＳ関連症状に基づき、個体においてＩＢＳが急速に又は徐々に退行する可能性を決定することによって、ＩＢＳの退行を予測することができる。

「ＩＢＳの治療に有効な薬剤を受けている個体における薬剤の有効性をモニタリングすること」という用語は、本発明の方法、システム及びコードを用いて、ＩＢＳ処置用の治療薬の投与後にこの治療薬の有効性を決定することを含む。ある場合には、アルゴリズム（例えば、学習統計的分類子システム）の結果を、治療薬の使用開始前又は治療のより早期段階における同一個体について得られたそれらの結果と比較する。ＩＢＳの治療に有効な薬剤は、本明細書で用いる場合、個体の健康を改善するために使用される任意の化合物又は薬剤であり、その例として、限定的でなく、ＩＢＳ薬、例えば、セロトニン作動薬、抗うつ剤、塩化物チャネル活性化剤、塩化物チャネル遮断剤、グアニル酸シクラーゼアゴニスト、抗生物質、オピオイド、ニューロキニンアンタゴニスト、鎮痙薬又は抗コリン作動薬、ベラドンナアルカロイド、バルビツール酸塩、グルカゴン様ペプチド１（ＧＬＰ−１）アナログ、コルチコトロピン放出因子（ＣＲＦ）アンタゴニスト、プロバイオティクス、それらの遊離塩基、それらの薬剤学的に許容することのできる塩、それらの誘導体、それらのアナログ、及びそれらの組み合わせを挙げることができる。

「治療的有効量又は用量」という用語は、治療効果の達成を必要とする被験者において該治療効果を達成することができる薬剤の用量を含む。例えば、ＩＢＳを治療するのに有効な薬剤の治療的有効量は、ＩＢＳと関連する１種又は２種以上の症状を予防又は軽減することができる量であることができる。正確な量は、公知の技術を用いて当業者によって確認することができる（例えば、Lieberman, Pharmaceutical Dosage Forms, Vols. 1-3 (1992)；Lloyd, The Art, Science and Technology of Pharmaceutical Compounding (1999)；Pickar, Dosage Calculations(1999)；及びRemington: The Science and Practice of Pharmacy, 20th Edition, Gennaro, Ed., Lippincott, Williams & Wilkins (2003)参照）。

ＩＩＩ．実施形態の説明
本発明は、個体由来の試料がＩＢＳと関連しているか否かを正確に分類する方法、システム、及びコードを提供する。或る実施形態において、本発明は、統計的アルゴリズム（例えば、学習統計的分類子システム）及び／又は経験的データ（例えば、ＩＢＳマーカーの存在若しくはレベル）を用いて、個体由来の試料をＩＢＳ試料と分類するのに有効である。本発明は、統計的アルゴリズム及び／又は経験的データの組み合わせを用いてＩＢＳ様の症状を示す１種又は２種以上の疾病又は疾患を除外し及びＩＢＳを判定するのにも有効である。従って、本発明は、治療決定を導くのに有効なＩＢＳの正確な診断予測及び予後診断情報を提供する。

Ａ．ＩＢＳ診断
１つの側面において、本発明は、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の診断を必要とする被験者においてＩＢＳを診断する方法であって、以下の工程：（ａ）被験者から採取された生物学的試料からＲＮＡを単離及び／又は増幅する工程と；（ｂ）検出試薬を該検出試薬とＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーとを含む複合体に変換するのに適した条件下に、前記単離及び／又は増幅されたＲＮＡを前記検出試薬と接触させる工程と；（ｃ）前記複合体のレベルを検出する工程と；及び（ｄ）前記複合体のレベルがＩＢＳと関連する第一の参照レベル又はＩＢＳの非存在と関連する第二の参照レベルとより密接に類似しているか否かを決定し、それによって被験者におけるＩＢＳを診断する工程と、を含み、前記バイオマーカーが表４に見出される遺伝子からなる群から選択される遺伝子に由来するＲＮＡである、方法を提供する。別の実施形態において、遺伝子は表６に見出される遺伝子からなる群から選択される。より好ましい実施形態において、遺伝子は表７に見出される遺伝子からなる群から選択される、例えば、少なくとも１種、少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、若しくは２６種である。

本発明の或る実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーはｍＲＮＡ又は発現される非コードＲＮＡである。或る実施形態において、本発明の方法は、表４に見出される遺伝子少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、２５種、３０種、３５種、４０種、４５種、５０種、５５種、６０種、６５種、７０種、若しくはそれを超える種類の検出を含む。別の好ましい実施形態において、ＲＮＡバイオマーカー（１種又は２種以上）は、表６に見出される、例えば、少なくとも１種、少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、２５種、３０種、３５種、若しくは４０種である。より好ましい実施形態において、ＲＮＡバイオマーカー（１種又は２種以上）は表７に見出される、例えば、少なくとも１種、少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、若しくは２６種である。

１つの実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーは配列番号：１〜７５及び１５４〜１６２のいずれか１つのアミノ酸配列を有するタンパク質をコードするｍＲＮＡ分子である。別の実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーは配列番号：７６〜１５３のいずれか１つの核酸配列を含むＲＮＡ分子である。

特定の実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーは、ＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、ＧＮＧ３、ＡＣＳＳ２、ＺＮＦ３３Ｂ、ＰＭＳ２Ｌ２、ＲＵＳＣ１、ＡＲＨＧＥ、ＡＳＩＰ、ＯＲ２Ｌ８、ＰＩ４Ｋ２Ａ、及びＦＯＸＤ３からなる群から選択される遺伝子から転写されるＲＮＡ分子である。好ましい実施形態において、遺伝子はＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、又はＧＮＧ３である。別の実施形態において、ＩＢＳを診断又は細分類する方法は、少なくとも約５種のバイオマーカーのパネルを検出することを含む。好ましい実施形態において、マーカーはＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、及びＧＮＧ３を含む。

或る実施形態において、検出試薬はオリゴヌクレオチドを含みそして複合体（例えば、変換（transformation）による）のレベルを検出する工程はオリゴヌクレオチドハイブリダイゼーション（例えば、マイクロアレイ又はビーズをベースとするハイブリダイゼーションアッセイ、ｘＭＡＰアッセイ、ノーザンブロット、ドットブロット、ＲＮアーゼ保護アッセイなど）及び／又は核酸増幅（例えば、ＰＣＲ、ｑＰＣＲ、ＲＴ−ＰＣＲ、ｑＲＴ−ＰＣＲ、質量分析など）を含む。さらに他の実施形態において、検出試薬は抗体でありそして試料中の複合体（例えば、変換による）のレベルを決定する方法は免疫化学的アッセイ（すなわち、免疫蛍光アッセイ、ＥＬＩＳＡ、ＩＦＡなど）を含む。

少なくとも１種の診断マーカーの存在又はレベルを検出又は決定するのに用いられる試料は、一般には、全血、血漿、血清、唾液、尿、便（すなわち、糞便）、涙、及び任意の他の体液、又は組織試料（すなわち、生検）、例えば、小腸又は結腸試料など、である。好ましくは、試料は、血清、全血、血漿、便、尿、又は組織生検である。或る場合に、本発明の方法はさらに、試料中の少なくとも１種の診断マーカーの存在又はレベルを検出又は決定する前に個体から試料を得る工程を含む。

或る実施形態において、本発明の方法は、追加のタンパク質又は血清学的ＩＢＳバイオマーカーと組み合わせてＲＮＡ ＩＢＳバイオマーカープロファイルを決定することを含む。或る実施形態において、追加の診断マーカープロファイルは、表２に見出される診断マーカー、２００７年８月１４日出願の米国特許公報第２００８／００８５５２４号、２００９年６月２５日出願の米国特許仮出願第６１／２２０，５２５号、及び２００９年１０月３０日出願の米国特許仮出願第６１／２５６，７１７号に見出される診断マーカーから選択される追加の診断マーカー少なくとも１種、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、又は１１種以上の存在又はレベルを検出することによって決定される。

或る実施形態において、試料をＩＢＳ試料、ＩＢＳサブタイプ試料、又は非ＩＢＳ試料と分類することに対して上記の診断マーカー１種又は２種以上を測定するパネルを構築し及び使用することができる。当業者であれば、例えば、個体の試料のアリコート又は希釈物を用いて、複数の診断マーカーの存在又はレベルを同時に又は順次に決定することができることを理解されよう。或る場合に、個体の試料中の特定の診断マーカーのレベルは、それが比較試料（例えば、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料）又は試料の母集団中の同じマーカーのレベルより少なくとも約２５％、５０％、７５％、１００％、１２５％、１５０％、１７５％、２００％、２５０％、３００％、３５０％、４００％、４５０％、５００％、６００％、７００％、８００％、９００％、又は１０００％大きい（例えば、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料の比較母集団中の同じマーカーの中央値（median）レベルより大きい）場合に高いと考えられる。或る他の場合に、個体試料中の特定の診断マーカーのレベルは、それが比較試料（例えば、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料）又は試料の母集団中の同じマーカーのレベルより少なくとも約５％、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、又は９５％小さい（例えば、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料の比較母集団中の同じマーカーの中央値レベルより小さい）場合に低いと考えられる。さらに他の実施形態において、ＩＢＳマーカーは、そのｌｏｇ２倍の変化の大きさ（the magnitude its log2 fold change）（すなわち、陽性値又は陰性値）が、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料の比較母集団中の同じマーカーに対して、少なくとも約０．５、０．６、０．７、０．８、０．９、１．０、１．１、１．２、１．３、１．４、１．５、１．６、１．７、１．８、１．９、２．０、２．１、２．２、２．３、２．４、２．５、２．６、２．７、２．８、２．９、３．０又はそれより大きい場合に、差異的に発現されていると考えられる。好ましい実施形態において、差異的に発現されるＩＢＳバイオマーカーの前記大きさは、少なくとも約１．０、より好ましくは少なくとも約１．５、そして最も好ましくは少なくとも約２．５である。

或る実施形態において、ＩＢＳを判定し、ＩＢＳを診断し、又はＩＢＳを分類する方法は、場合により症状プロファイルと組み合わせて診断マーカープロファイルを決定する工程であって、前記症状プロファイルが個体における少なくとも１種の症状の存在又は重症度を同定することによって決定される、工程と；及び前記診断マーカープロファイル及び症状プロファイルに基づきアルゴリズムを用いて試料をＩＢＳ試料又は非ＩＢＳ試料と分類する工程と、を含む。当業者であれば、前記診断マーカープロファイル及び症状プロファイルを同時に又は任意の順序で順次に決定することができることを理解されよう。

或る実施形態において、試料をＩＢＳ試料又は非ＩＢＳ試料と分類する工程は、統計的アルゴリズムと共に、単独での又は症状プロファイルと組み合わせた、診断マーカープロファイルに基づく。或る場合に、統計的アルゴリズムは学習統計的分類子システムである。学習統計的分類子システムは、ランダムフォレスト（ＲＦ）、分類及び回帰木（Ｃ＆ＲＴ）、ブースト型の木（boosted tree）、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）、一般的なカイ二乗による相互作用の自動検出（chi-squared automatic interaction detector）モデル、相互作用型の木（interactive tree）、多変量適応回帰スプライン（multiadaptive regression spline）、機械学習分類子（machine learning classifier）、及びそれらの組み合わせからなる群から選択することができる。好ましくは、学習統計的分類子システムは木をベースとする統計的アルゴリズム（例えば、ＲＦ、Ｃ＆ＲＴ等）及び／又はＮＮ（例えば、人工ＮＮ等）である。

或る場合に、統計的アルゴリズムは、単一の学習統計的分類子システムである。好ましくは、前記単一の学習統計的分類子システムは、木をベースとする統計的アルゴリズム、例えば、ＲＦ又はＣ＆ＲＴなど、を含む。限定的でない例として、単一の学習統計的分類子システムを用いて、単独での又は少なくとも１種の症状の存在又は重症度（すなわち、症状プロファイル）と組み合わせた、予測値又は確率値及び少なくとも１種の診断マーカーの存在又はレベル（すなわち、診断マーカープロファイル）に基づき、試料をＩＢＳ試料又は非ＩＢＳ試料と分類することができる。単一の学習統計的分類子システムを使用することにより、一般には、少なくとも約７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％の感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率、及び／又は全体的正確度（overall accuracy）で試料をＩＢＳ試料と分類する。

或る他の場合において、統計的アルゴリズムは少なくとも２つの学習統計的分類子システムの組み合わせである。好ましくは、学習統計的分類子システムの組み合わせは、例えば、タンデム又はパラレルで用いられる、ＲＦ及びＮＮを含む。限定的でない例として、最初にＲＦを用いて、単独での又は症状プロファイルと組み合わせた、診断マーカープロファイルに基づき予測値又は確率値を生成することができ、そして次にＮＮを用いて前記予測値又は確率値及び同じ若しくは異なる診断マーカープロファイル又はプロファイルの組み合わせに基づいて試料をＩＢＳ試料又は非ＩＢＳ試料と分類することができる。有利なことに、本発明のハイブリッド型ＲＦ／ＮＮ学習統計的分類子システムは、少なくとも約７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％の感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率、及び／又は全体的正確度で試料をＩＢＳ試料と分類する。

或る場合において、単数又は複数の学習統計的分類子システムを用いることによって得られるデータは、処理アルゴリズムを用いて処理することができる。かかる処理アルゴリズムは、例えば、多層パーセプトロン、バックプロパゲーションネットワーク、及びレーベンバーグ・マルカートアルゴリズム（Levenberg-Marquardt algorithm）からなる群から、選択することができる。他の場合において、前記処理アルゴリズムの組み合わせは、例えば、パラレル又はシリアル方式で用いることができる。

或る実施形態において、本発明の方法はさらに、非ＩＢＳ試料を正常試料、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）試料、又は非ＩＢＤ試料と分類する工程を含む。非ＩＢＳ試料の分類は、例えば、上記した診断マーカーの少なくとも１種を用いて、行うことができる。

或る他の実施形態において、本発明の方法はさらに、ＩＢＳ分類結果を臨床医、例えば、消化器専門医又は一般医に送信する工程を含む。別の実施形態において、本発明の方法は、個体がＩＢＳに罹っている確率の形態で診断を提供する。例えば、個体は、約０％、５％、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、又はそれを超えるＩＢＳ罹患確率を有していることがある。さらに別の実施形態において、本発明の方法はさらに、個体におけるＩＢＳの予後診断を提供する。例えば、予後診断は、外科的処置、ＩＢＳの或るカテゴリー又は臨床的サブタイプの発現（development）、１種又は２種以上の症状の発現、又は疾病からの回復であることができる。

或る実施形態において、個体がＩＢＳに罹っているという診断があれば、それに続いてＩＢＳと関連する１種又は２種以上の症状を治療するのに有効な薬剤の治療的有効量をその個体に投与する。適切なＩＢＳ薬として、限定的でなく、セロトニン作動薬、抗うつ剤、塩化物チャネル活性化剤、塩化物チャネル遮断剤、グアニル酸シクラーゼアゴニスト、抗生物質、オピオイドアゴニスト、ニューロキニンアンタゴニスト、鎮痙薬又は抗コリン作動薬、ベラドンナアルカロイド、バルビツール酸塩、ＧＬＰ−１アナログ、ＣＲＦアンタゴニスト、プロバイオティクス、それらの遊離塩基、それらの薬剤学的に許容することのできる塩、それらの誘導体、それらのアナログ、及びそれらの組み合わせを挙げることができる。他のＩＢＳ薬として、膨張性薬剤（bulking agents）、ドーパミンアンタゴニスト、駆風薬、トランキライザ、デクストフィソパム（dextofisopam）、フェニトイン、チモロール、及びジルチアゼムを挙げることができる。さらに、ニューロン細胞又はグリア細胞シグナル伝達に影響を及ぼすことによって腸透過性を調節するグルタミン及びグルタミン酸のようなアミノ酸を投与してＩＢＳ患者を治療することができる。

他の実施形態において、本発明の方法はさらに、ＩＢＳ試料をＩＢＳ−便秘型（ＩＢＳ−Ｃ）、ＩＢＳ−下痢型（ＩＢＳ−Ｄ）、ＩＢＳ−混合型（ＩＢＳ−Ｍ）、ＩＢＳ−交替型（ＩＢＳ−Ａ）、又は感染後型ＩＢＳ（ＩＢＳ−ＰＩ）試料と分類する工程を含む。或る場合には、少なくとも１種、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、又は１１種以上の分類マーカーの存在又はレベルに基づいて、ＩＢＳ試料をＩＢＳのカテゴリー、形態、又は臨床的サブタイプに分類する。分類マーカーの限定的でない例を後記する。好ましくは、レプチンの存在又はレベルに基づきＩＢＳの少なくとも１つの形態をＩＢＳの少なくとも１つの他の形態から識別する。或る場合には、本発明の方法を用いて、ＩＢＳに罹っていると前に同定された個体においてＩＢＳ−Ａ試料及び／又はＩＢＳ−Ｄ試料からＩＢＳ−Ｃ試料を識別することができる。或る他の場合に、本発明の方法を用いて、前にＩＢＳに罹っているとは診断されなかった個体由来の試料をＩＢＳ−Ａ試料、ＩＢＳ−Ｃ試料、ＩＢＳ−Ｄ試料、又は非ＩＢＳ試料と分類することができる。

或る実施形態において、本発明の方法はさらに、分類の結果を臨床医に送信する工程を含む。或る他の実施形態において、本発明の方法はさらに、個体がＩＢＳ−Ａ、ＩＢＳ−Ｃ、ＩＢＳ−Ｄ、ＩＢＳ−Ｍ、又はＩＢＳ−ＰＩに罹っている確率の形態で診断を提供する。本発明の方法はさらに、ＩＢＳ−Ａ、ＩＢＳ−Ｃ、ＩＢＳ−Ｄ、ＩＢＳ−Ｍ、又はＩＢＳ−ＰＩを治療するのに有効な薬剤の治療的有効量を個体に投与する工程を含んでいることができる。適切な薬剤として、限定的でなく、テガセロド（Ｚｅｌｎｏｒｍ）、アロセトロン（Ｌｏｔｒｏｎｅｘ（商標））、ルビプロストン（Ａｍｉｔｉｚａ）、リファミキシン（Ｘｉｆａｘａｎ）、ＭＤ−１１００、プロバイオティクス、及びそれらの組み合わせを挙げることができる。試料がＩＢＳ−Ａ又はＩＢＳ−Ｃ試料と分類され及び／又はその個体がＩＢＳ−Ａ又はＩＢＳ−Ｃに罹っていると診断された場合には、治療的有効量のテガセロド又は他の５−ＨＴ_４アゴニスト（例えば、モサプリド、レンザプリド、ＡＧ１−００１等）をその個体に投与することができる。或る場合において、試料がＩＢＳ−Ｃと分類され及び／又はその個体がＩＢＳ−Ｃに罹っていると診断された場合には、治療的有効量のルビプロストン若しくは他の塩化物チャネル活性化剤、リファミキシン若しくは腸内細菌異常増殖を制御することのできる他の抗生物質、ＭＤ−１１００若しくは他のグアニル酸シクラーゼアゴニスト、アシマドリン若しくは他のオピオイドアゴニスト、又はタルネタント若しくは他のニューロキニンアゴニストをその個体に投与することができる。他の場合において、試料がＩＢＳ−Ｄと分類され及び／又はその個体がＩＢＳ−Ｄに罹っていると診断された場合には、治療的有効量のアロセトロン若しくは他の５−ＨＴ_３アンタゴニスト（例えば、ラモセトロン、ＤＤＰ−２２５等）、クロフェレマー若しくは他の塩化物チャネル遮断剤、タルネタント若しくは他のニューロキニンアゴニスト（例えば、サレデュタント（saredutant）等）、又は抗うつ剤、例えば、三環系抗うつ剤などをその個体に投与することができる。

追加の実施形態において、本発明の方法はさらに、腸炎を除外する工程を含む。腸炎の限定的でない例として、急性炎症、憩室炎、回腸嚢−肛門吻合、顕微鏡的大腸炎、感染性下痢、及びそれらの組み合わせを挙げることができる。或る場合に、腸炎は、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、ラクトフェリン、カルプロテクチン、又はそれらの組み合わせの存在又はレベルに基づいて除外される。

Ｂ．ＩＢＳモニタリング
別の側面において、本発明は、被験者における過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の進行又は退行をモニタリングする方法であって、以下の工程：（ａ）第一の時点で被験者から採取された第一の生物学的試料から第一のバイオマーカープロファイルを決定する工程と；（ｂ）第二の時点で被験者から採取された第二の生物学的試料から第二のバイオマーカープロファイルを決定する工程と；及び（ｃ）前記第一のバイオマーカープロファイルと前記第二のバイオマーカープロファイルとを比較して、（ｉ）いずれのバイオマーカープロファイルがＩＢＳと関連する第一の参照プロファイルと最も多く類似しているか又は最も少なく類似しているかを決定し、（ｉｉ）いずれのバイオマーカープロファイルがＩＢＳの非存在と関連する第二の参照プロファイルと最も少なく類似しているか又は最も多く類似しているかを決定し、又は（ｉｉｉ）前記類似性の少なくとも２つを決定し、ここで前記バイオマーカープロファイルが表４に見出される少なくとも２種のバイオマーカーの発現についての情報を含んでおり、そのことによって前記被験者におけるＩＢＳの進行又は退行をモニタリングする工程と、を含む方法を提供する。別の実施形態において、バイオマーカープロファイルは、表６に見出されるバイオマーカー少なくとも２種、例えば、少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、２５種、３０種、３５種、又は４０種の、発現についての情報を含んでいる。好ましい実施形態において、バイオマーカープロファイルは、表７に見出されるバイオマーカー少なくとも２種、例えば、少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、又は２６種、の発現についての情報を含んでいる。

本発明の或る実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーはｍＲＮＡ又は発現される非コードＲＮＡである。或る実施形態において、本発明の方法は、表４に見出される遺伝子少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、２５種、３０種、３５種、４０種、４５種、５０種、５５種、６０種、６５種、７０種、若しくはそれを超える種類の検出を含む。別の好ましい実施形態において、ＲＮＡバイオマーカー（１種又は２種以上）は、表６に見出される、例えば、少なくとも１種、少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、２５種、３０種、３５種、若しくは４０種である。より好ましい実施形態において、ＲＮＡバイオマーカー（１種又は２種以上）は表７に見出される、例えば、少なくとも１種、少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、若しくは２６種である。

本発明の１つの実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーは、配列番号：１〜７５及び１５４〜１６２のいずれか１つのアミノ酸配列を有するタンパク質をコードするｍＲＮＡ分子である。別の実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーは配列番号：７６〜１５３のいずれか１つの核酸配列を含むＲＮＡ分子である。

特定の実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーは、ＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、ＧＮＧ３、ＡＣＳＳ２、ＺＮＦ３３Ｂ、ＰＭＳ２Ｌ２、ＲＵＳＣ１、ＡＲＨＧＥ、ＡＳＩＰ、ＯＲ２Ｌ８、ＰＩ４Ｋ２Ａ、及びＦＯＸＤ３からなる群から選択される遺伝子から転写されるＲＮＡ分子である。好ましい実施形態において、遺伝子はＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、又はＧＮＧ３である。別の実施形態において、被験者におけるＩＢＳの進行又は退行をモニタリングする方法は、少なくとも約５種のバイオマーカーのパネルを検出する工程を含む。好ましい実施形態において、マーカーはＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、及びＧＮＧ３を含む。

或る実施形態において、検出試薬はオリゴヌクレオチドを含みそして複合体（例えば、変換による）のレベルを検出する工程はオリゴヌクレオチドハイブリダイゼーション（例えば、マイクロアレイ又はビーズをベースとするハイブリダイゼーションアッセイ、ｘＭＡＰアッセイ、ノーザンブロット、ドットブロット、ＲＮアーゼ保護アッセイなど）及び／又は核酸増幅（例えば、ＰＣＲ、ｑＰＣＲ、ＲＴ−ＰＣＲ、ｑＲＴ−ＰＣＲ、質量分析など）を含む。さらに他の実施形態において、検出試薬は抗体でありそして試料中の複合体（例えば、変換による）のレベルを決定する方法は免疫化学的アッセイ（すなわち、免疫蛍光アッセイ、ＥＬＩＳＡ、ＩＦＡなど）を含む。

少なくとも１種の診断マーカーの存在又はレベルを検出又は決定するのに用いられる試料は、一般的には、全血、血漿、血清、唾液、尿、便（すなわち、糞便）、涙、及び任意の他の体液、又は組織試料（すなわち、生検）、例えば、小腸又は結腸試料など、である。好ましくは、試料は、血清、全血、血漿、便、尿、又は組織生検である。或る場合に、本発明の方法はさらに、試料中の少なくとも１種の診断マーカーの存在又はレベルを検出又は決定する前に個体から試料を得る工程を含む。

或る実施形態において、本発明の方法は、追加のタンパク質又は血清学的ＩＢＳバイオマーカーと組み合わせてＲＮＡ ＩＢＳバイオマーカープロファイルを決定する工程を含む。或る実施形態において、追加の診断マーカープロファイルは、表２に見出される診断マーカー、２００７年８月１４日出願の米国特許公報第２００８／００８５５２４号、２００９年６月２５日出願の米国特許仮出願第６１／２２０，５２５号、及び２００９年１０月３０日出願の米国特許仮出願第６１／２５６，７１７号に見出される診断マーカーから選択される追加の診断マーカー少なくとも１種、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、又は１１種以上の存在又はレベルを検出することによって決定される。

或る実施形態において、被験者におけるＩＢＳの進行又は退行をモニタリングするために上記の診断マーカー１種又は２種以上を測定するパネルを構築し及び使用することができる。当業者であれば、例えば、個体の試料のアリコート又は希釈物を用いて、複数の診断マーカーの存在又はレベルを同時に又は順次に決定することができることを理解されよう。或る場合に、個体の試料中の特定の診断マーカーのレベルは、それが比較試料（例えば、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料）又は試料の母集団中の同じマーカーのレベルより少なくとも約２５％、５０％、７５％、１００％、１２５％、１５０％、１７５％、２００％、２５０％、３００％、３５０％、４００％、４５０％、５００％、６００％、７００％、８００％、９００％、又は１０００％大きい（例えば、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料の比較母集団中の同じマーカーの中央値レベルより大きい）場合に高いと考えられる。

１つの側面において、被験者における過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の進行又は退行をモニタリングする方法は、第一の時点及び第二の時点における１種又は２種以上のバイオマーカーのレベル又はプロファイルを決定する工程と及び前記レベル又はプロファイルを比較する工程とを含む。１つの実施形態において、バイオマーカーの増加したレベル又は発現がＩＢＳと関連している場合、１回目に被験者から採取された試料中のバイオマーカーの発現と比較したときの、２回目に被験者から採取された試料中のバイオマーカーのレベルの減少は、被験者におけるＩＢＳの退行を示す。別の実施形態において、バイオマーカーの増加したレベル又は発現がＩＢＳと関連している場合、１回目に被験者から採取された試料中のバイオマーカーの発現と比較したときの、２回目に被験者から採取された試料中のバイオマーカーのレベルの増加は、被験者におけるＩＢＳの進行を示す。

或る他の場合に、個体の試料中の特定の診断マーカーのレベルは、それが比較試料（例えば、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料）又は試料の母集団中の同じマーカーのレベルより少なくとも約５％、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、又は９５％小さい（例えば、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料の比較集団中の同じマーカーの中央値レベルより小さい）場合に低いと考えられる。

別の実施形態において、バイオマーカーの低下したレベル又は発現がＩＢＳと関連している場合に、１回目に被験者から採取された試料中のバイオマーカーの発現と比較したときの、２回目に被験者から採取された試料中のバイオマーカーのレベルの増加は、被験者におけるＩＢＳの退行を示す。別の実施形態において、バイオマーカーの低下したレベル又は発現がＩＢＳと関連している場合に、１回目に被験者から採取された試料中のバイオマーカーの発現と比較したときの、２回目に被験者から採取された試料中のバイオマーカーのレベルの減少は、被験者におけるＩＢＳの進行を示す。

さらに他の実施形態において、ＩＢＳマーカーは、そのｌｏｇ２倍の変化の大きさ（すなわち、陽性値又は陰性値）が、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料の比較母集団中の同じマーカーに対して、少なくとも約０．５、０．６、０．７、０．８、０．９、１．０、１．１、１．２、１．３、１．４、１．５、１．６、１．７、１．８、１．９、２．０、２．１、２．２、２．３、２．４、２．５、２．６、２．７、２．８、２．９、３．０又はそれより大きい場合に、差異的に発現されていると考えられる。好ましい実施形態において、差異的に発現されるＩＢＳバイオマーカーの前記大きさは、少なくとも約１．０、より好ましくは少なくとも約１．５、そして最も好ましくは少なくとも約２．５である。

或る実施形態において、被験者におけるＩＢＳの進行又は退行をモニタリングする方法は、場合により症状プロファイルと組み合わせて診断マーカープロファイルを決定する工程であって、前記症状プロファイルが、第一の時点における個体の少なくとも１種の症状の存在又は重症度を同定し；第二の時点における個体の少なくとも１種の症状の存在又は重症度を同定し；前記第一の時点と前記第二の時点とにおける少なくとも１種の症状プロファイルの存在又は重症度を比較することによって決定される工程と；前記診断マーカープロファイル及び症状プロファイルに基づきアルゴリズムを用いてその個体においてＩＢＳの進行又は退行があったか否かを決定する工程と、を含む。当業者であれば、前記診断マーカープロファイル及び症状プロファイルを同時に又は任意の順序で順次に決定することができることを理解されよう。

或る実施形態において、被験者におけるＩＢＳの進行又は退行をモニタリングする方法は、場合により症状プロファイルと組み合わせて診断マーカープロファイルを決定する工程であって、前記症状プロファイルが個体の少なくとも１種の症状の存在又は重症度を同定することによって決定される工程と；及び前記診断マーカープロファイル及び症状プロファイルに基づきアルゴリズムを用いて試料をＩＢＳ試料又は非ＩＢＳ試料と分類する工程と、を含む。当業者であれば、前記診断マーカープロファイル及び症状プロファイルを同時に又は任意の順序で順次に決定することができることを理解されよう。

或る実施形態において、被験者におけるＩＢＳの進行又は退行のモニタリングは、統計的アルゴリズムとともに、単独での又は症状プロファイルと組み合わせた診断マーカープロファイルに基づく。或る場合に、統計的アルゴリズムは学習統計的分類子システムである。学習統計的分類子システムは、ランダムフォレスト（ＲＦ）、分類及び回帰木（Ｃ＆ＲＴ）、ブースト型の木、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）、一般的なカイ二乗による相互作用の自動検出モデル、相互作用型の木、多変量適応回帰スプライン、機械学習分類子、及びそれらの組み合わせからなる群から選択することができる。好ましくは、学習統計的分類子システムは木をベースとする統計的アルゴリズム（例えば、ＲＦ、Ｃ＆ＲＴ等）及び／又はＮＮ（例えば、人工ＮＮ等）である。

或る場合に、統計的アルゴリズムは、単一の学習統計的分類子システムである。好ましくは、前記単一の学習統計的分類子システムは、木をベースとする統計的アルゴリズム、例えば、ＲＦ又はＣ＆ＲＴを含む。限定的でない例として、単一の学習統計的分類子システムを用いて、予測値又は確率値及び少なくとも１種の診断マーカーの存在又はレベル（すなわち、診断マーカープロファイル）に基づき、単独で又は少なくとも１種の症状の存在又は重症度（すなわち、症状プロファイル）と組み合わせて、被験者におけるＩＢＳの進行又は退行をモニタリングすることができる。単一の学習統計的分類子システムを使用することにより、一般的には、少なくとも約７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％の感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率、及び／又は全体的正確度で試料を進行性又は退行性のＩＢＳ試料と分類する。

或る他の場合に、統計的アルゴリズムは少なくとも２つの学習統計的分類子システムの組み合わせである。好ましくは、学習統計的分類子システムの組み合わせは、例えば、タンデム又はパラレルで用いられる、ＲＦ及びＮＮを含む。限定的でない例として、最初にＲＦを用いて診断マーカープロファイルに基づき、単独で又は症状プロファイルと組み合わせて、予測値又は確率値を生成することができ、そして次にＮＮを用いて前記予測値又は確率値及び同じ若しくは異なる診断マーカープロファイル又はプロファイルの組み合わせに基づき試料がＩＢＳの進行又は退行に該当するか否かを決定することができる。有利なことに、本発明のハイブリッド型ＲＦ／ＮＮ学習統計的分類子システムは、少なくとも約７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％の感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率、及び／又は全体的正確度で試料を進行性又は退行性のＩＢＳ試料と分類する。

或る場合において、単数又は複数の学習統計的分類子システムを用いることによって得られるデータは、処理アルゴリズムを用いて処理することができる。かかる処理アルゴリズムは、例えば、多層パーセプトロン、バックプロパゲーションネットワーク、及びレーベンバーグ・マルカートアルゴリズムからなる群から、選択することができる。他の場合において、前記処理アルゴリズムの組み合わせは、例えば、パラレル又はシリアル方式で用いることができる。

或る他の実施形態において、本発明の方法はさらに、ＩＢＳ分類結果を臨床医、例えば、消化器専門医又は一般医に送信する工程を含む。別の実施形態において、本発明の方法は、被験者においてＩＢＳが進行性又は退行性である確率の形態で診断を提供する。例えば、個体は、約０％、５％、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、又はそれを超える、進行性又は退行性であるＩＢＳ罹患の確率を有していることがある。さらに別の実施形態において、本発明の方法はさらに、個体のＩＢＳの予後診断を提供する。例えば、予後診断は、外科的処置、ＩＢＳの或るカテゴリー又は臨床的サブタイプの発現、１種又は２種以上の症状の発現、又は疾病からの回復であることができる。

或る実施形態において、個体がＩＢＳに罹っているという診断があれば、それに続いてＩＢＳと関連する１種又は２種以上の症状を治療するのに有効な薬剤の治療的有効量をその個体に投与する。適切なＩＢＳ薬として、限定的でなく、セロトニン作動薬、抗うつ剤、塩化物チャネル活性化剤、塩化物チャネル遮断剤、グアニル酸シクラーゼアゴニスト、抗生物質、オピオイドアゴニスト、ニューロキニンアンタゴニスト、鎮痙薬又は抗コリン作動薬、ベラドンナアルカロイド、バルビツール酸塩、ＧＬＰ−１アナログ、ＣＲＦアンタゴニスト、プロバイオティクス、それらの遊離塩基、それらの薬剤学的に許容することのできる塩、それらの誘導体、それらのアナログ、及びそれらの組み合わせを挙げることができる。他のＩＢＳ薬として、膨張性薬剤、ドーパミンアンタゴニスト、駆風薬、トランキライザ、デクストフィソパム、フェニトイン、チモロール、及びジルチアゼムを挙げることができる。さらに、ニューロン細胞又はグリア細胞シグナル伝達に影響を及ぼすことによって腸の透過性を調節するグルタミン及びグルタミン酸のようなアミノ酸を投与してＩＢＳ患者を治療することができる。

本発明の方法はさらに、ＩＢＳ−Ａ、ＩＢＳ−Ｃ、ＩＢＳ−Ｄ、ＩＢＳ−Ｍ、又はＩＢＳ−ＰＩを治療するのに有効な薬剤の治療的有効量を個体に投与する工程を含んでいることができる。適切な薬剤として、限定的でなく、テガセロド（Ｚｅｌｎｏｒｍ）、アロセトロン（Ｌｏｔｒｏｎｅｘ（商標））、ルビプロストン（Ａｍｉｔｉｚａ）、リファミキシン（Ｘｉｆａｘａｎ）、ＭＤ−１１００、プロバイオティクス、及びそれらの組み合わせを挙げることができる。試料がＩＢＳ−Ａ又はＩＢＳ−Ｃ試料と分類され及び／又はその個体がＩＢＳ−Ａ又はＩＢＳ−Ｃに罹っていると診断された場合には、治療的有効量のテガセロド又は他の５−ＨＴ_４アゴニスト（例えば、モサプリド、レンザプリド、ＡＧ１−００１等）をその個体に投与することができる。或る場合において、試料がＩＢＳ−Ｃと分類され及び／又はその個体がＩＢＳ−Ｃに罹っていると診断された場合には、治療的有効量のルビプロストン若しくは他の塩化物チャネル活性化剤、リファミキシン若しくは腸内細菌異常増殖を制御することのできる他の抗生物質、ＭＤ−１１００若しくは他のグアニル酸シクラーゼアゴニスト、アシマドリン若しくは他のオピオイドアゴニスト、又はタルネタント若しくは他のニューロキニンアゴニストをその個体に投与することができる。他の場合において、試料がＩＢＳ−Ｄと分類され及び／又はその個体がＩＢＳ−Ｄに罹っていると診断された場合には、治療的有効量のアロセトロン若しくは他の５−ＨＴ_３アンタゴニスト（例えば、ラモセトロン、ＤＤＰ−２２５等）、クロフェレマー若しくは他の塩化物チャネル遮断剤、タルネタント若しくは他のニューロキニンアンタゴニスト（例えば、サレデュタント等）、又は抗うつ剤、例えば、三環系抗うつ剤などをその個体に投与することができる。

１つの実施形態において、ＩＢＳの進行又は退行をモニタリングする方法は、ＩＢＳ治療を施された被験者、例えば、第一の生物学的試料の採取と第二の生物学的試料の採取との間に挟まれた期間にＩＢＳ治療を施された被験者、をモニタリングする工程を含んでいることができる。従って、１つの実施形態において、ＩＢＳの進行又は退行をモニタリングする方法はＩＢＳ治療の臨床的有効性を評価するのに役立つ。

１つの実施形態において、バイオマーカーの増加したレベル又は発現がＩＢＳと関連している場合、ＩＢＳ治療の適用前の時点で被験者から採取された試料中のバイオマーカーの発現と比較したときの、該治療の適用後の時点で被験者から採取された試料中のバイオマーカーのレベルの低下は、治療の有効性を示す。別の実施形態において、バイオマーカーの増加したレベル又は発現がＩＢＳと関連している場合、ＩＢＳ治療の適用前の時点で被験者から採取された試料中のバイオマーカーの発現と比較したときの、該治療の適用後の時点で被験者から採取された試料中のバイオマーカーのレベルの増加は、治療の有効性の欠如を示す。

別の実施形態において、バイオマーカーの低下したレベル又は発現がＩＢＳと関連している場合、ＩＢＳ治療の適用前の時点で被験者から採取された試料中のバイオマーカーの発現と比較したときの、該治療の適用後の時点で被験者から採取された試料中のバイオマーカーのレベルの増加は、治療の有効性を示す。さらに別の実施形態において、バイオマーカーの低下したレベル又は発現がＩＢＳと関連している場合、ＩＢＳ治療の適用前の時点で被験者から採取された試料中のバイオマーカーの発現と比較したときの、該治療の適用後の時点で被験者から採取された試料中のバイオマーカーのレベルの低下は、治療の有効性の欠如を示す。

被験者におけるＩＢＳ治療の有効性を決定した後、本発明の方法はさらに、被験者が治療に応答する場合には、治療を継続的に適用する工程を含んでいることができ、又はその代わりに、被験者が治療に応答しない場合には、被験者に対する治療を中止し、変更し、及び／又は代わりの治療を適用する工程を含んでいることができる。

Ｃ．ＩＢＳ治療の割り当て
別の側面において、本発明は、ＩＢＳ治療が必要な被験者に対してＩＢＳ治療を割り当てる方法であって、以下の工程：（ａ）被験者から採取された生物学的試料からＲＮＡを単離及び／又は増幅する工程と；（ｂ）検出試薬を該検出試薬とＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーとを含む複合体に変換するのに適した条件下に、前記単離及び／又は増幅されたＲＮＡを前記検出試薬と接触させる工程と；（ｃ）前記複合体のレベルを検出する工程と；（ｄ）前記複合体のレベルがＩＢＳと関連する第一の参照レベル又はＩＢＳの非存在と関連する第二の参照レベルとより密接に類似しているか否かを決定する工程と；及び（ｅ）前記レベルがＩＢＳと関連する前記第一の参照レベルとより密接に類似している場合はＩＢＳ治療を割り当てる工程と、を含み、前記ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーが表４に見出されるものからなる群から選択される、方法を提供する。好ましい実施形態において、ＲＮＡバイオマーカー（１種又は２種以上）は表６に見出される、例えば、少なくとも１種、少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、２５種、３０種、３５種、又は４０種である。より好ましい実施形態において、ＲＮＡバイオマーカー（１種又は２種以上）は表７に見出される、例えば、少なくとも１種、少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、又は２６種である。

本発明の或る実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーはｍＲＮＡ又は発現される非コードＲＮＡである。或る実施形態において、本発明の方法は、表４に見出される遺伝子少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、２５種、３０種、３５種、４０種、４５種、５０種、５５種、６０種、６５種、７０種、若しくはそれを超える種の検出を含む。好ましい実施形態において、本発明の方法は、表６に見出される遺伝子少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、２５種、３０種、３５種、若しくは４０種の検出を含む。好ましい実施形態において、ＲＮＡバイオマーカー（１種又は２種以上）は、表６に見出される、例えば、少なくとも１種、少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、２５種、３０種、３５種、若しくは４０種である。より好ましい実施形態において、本発明の方法は、表７に見出される遺伝子少なくとも２種又は少なくとも３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、２５種、若しくは２６種すべての検出を含む。

本発明の１つの実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーは配列番号：１〜７５及び１５４〜１６２のいずれか１つのアミノ酸配列を有するタンパク質をコードするｍＲＮＡ分子である。別の実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーは配列番号：７６〜１５３のいずれか１つの核酸配列を含むＲＮＡ分子である。

特定の実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーは、ＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、ＧＮＧ３、ＡＣＳＳ２、ＺＮＦ３３Ｂ、ＰＭＳ２Ｌ２、ＲＵＳＣ１、ＡＲＨＧＥ、ＡＳＩＰ、ＯＲ２Ｌ８、ＰＩ４Ｋ２Ａ、及びＦＯＸＤ３からなる群から選択される遺伝子から転写されるＲＮＡ分子である。好ましい実施形態において、遺伝子はＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、又はＧＮＧ３である。別の実施形態において、ＩＢＳ治療を割り当てる必要のある被験者にＩＢＳ治療を割り当てる方法は、少なくとも約５種のバイオマーカーのパネルを検出する工程を含む。好ましい実施形態において、マーカーはＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、及びＧＮＧ３を含む。

或る実施形態において、検出試薬はオリゴヌクレオチドを含みそして複合体（例えば、変換による）のレベルを検出する工程はオリゴヌクレオチドハイブリダイゼーション（例えば、マイクロアレイ又はビーズをベースとするハイブリダイゼーションアッセイ、ｘＭＡＰアッセイ、ノーザンブロット、ドットブロット、ＲＮアーゼ保護アッセイなど）及び／又は核酸増幅（例えば、ＰＣＲ、ｑＰＣＲ、ＲＴ−ＰＣＲ、ｑＲＴ−ＰＣＲ、質量分析など）を含む。さらに他の実施形態において、検出試薬は抗体でありそして試料中の複合体（例えば、変換による）のレベルを決定する方法は免疫化学的アッセイ（すなわち、免疫蛍光アッセイ、ＥＬＩＳＡ、ＩＦＡなど）を含む。

少なくとも１種の診断マーカーの存在又はレベルを検出又は決定するのに用いられる試料は、一般的には、全血、血漿、血清、唾液、尿、便（すなわち、糞便）、涙、及び任意の他の体液、又は組織試料（すなわち、生検）、例えば、小腸又は結腸試料など、である。好ましくは、試料は、血清、全血、血漿、便、尿、又は組織生検である。或る場合に、本発明の方法はさらに、試料中の少なくとも１種の診断マーカーの存在又はレベルを検出又は決定する前に個体から試料を得る工程を含む。

或る実施形態において、本発明の方法は、追加のタンパク質又は血清学的ＩＢＳバイオマーカーと組み合わせてＲＮＡ ＩＢＳバイオマーカープロファイルを決定することを含む。或る実施形態において、追加の診断マーカープロファイルは、表２に見出される診断マーカー、２００７年８月１４日出願の米国特許公報第２００８／００８５５２４号、２００９年６月２５日出願の米国特許仮出願第６１／２２０，５２５号、及び２００９年１０月３０日出願の米国特許仮出願第６１／２５６，７１７号に見出される診断マーカーから選択される追加の診断マーカー少なくとも１種、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、又は１１種以上の存在又はレベルを検出することによって決定される。

或る実施形態において、ＩＢＳ治療を割り当てる必要のある被験者にそれを割り当てるために上記の診断マーカー１種又は２種以上を測定するパネルを構築し及び使用することができる。当業者であれば、例えば、個体の試料のアリコート又は希釈物を用いて、複数の診断マーカーの存在又はレベルを同時に又は順次に決定することができることを理解されよう。或る場合に、個体の試料中の特定の診断マーカーのレベルは、それが比較試料（例えば、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料）又は試料の母集団中の同じマーカーのレベルより少なくとも約２５％、５０％、７５％、１００％、１２５％、１５０％、１７５％、２００％、２５０％、３００％、３５０％、４００％、４５０％、５００％、６００％、７００％、８００％、９００％、又は１０００％大きい（例えば、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料の比較母集団中の同じマーカーの中央値レベルより大きい）場合に高いと考えられる。或る他の場合に、個体の試料中の特定の診断マーカーのレベルは、それが比較試料（例えば、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料）又は試料の母集団中の同じマーカーのレベルより少なくとも約５％、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、又は９５％小さい（例えば、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料の比較母集団中の同じマーカーの中央値レベルより小さい）場合に低いと考えられる。さらに他の実施形態において、ＩＢＳマーカーは、そのｌｏｇ２倍の変化の大きさ（すなわち、陽性値又は陰性値）が、正常、ＧＩ対照、ＩＢＳ、ＩＢＤ、及び／又はセリアック病試料の比較母集団中の同じマーカーに対して、少なくとも約０．５、０．６、０．７、０．８、０．９、１．０、１．１、１．２、１．３、１．４、１．５、１．６、１．７、１．８、１．９、２．０、２．１、２．２、２．３、２．４、２．５、２．６、２．７、２．８、２．９、３．０又はそれより大きい場合に、差異的に発現されていると考えられる。好ましい実施形態において、差異的に発現されるＩＢＳバイオマーカーの前記大きさは、少なくとも約１．０、より好ましくは少なくとも約１．５、そして最も好ましくは少なくとも約２．５である。

或る実施形態において、ＩＢＳ治療を割り当てる方法は、場合により症状プロファイルと組み合わせて診断マーカープロファイルを決定する工程であって、前記症状プロファイルが個体における少なくとも１種の症状の存在又は重症度を同定することによって決定される、工程と；及び前記診断マーカープロファイル及び症状プロファイルに基づきアルゴリズムを用いてＩＢＳ治療を割り当てる工程と、を含む。当業者であれば、前記診断マーカープロファイル及び症状プロファイルを同時に又は任意の順序で順次に決定することができることを理解されよう。

或る実施形態において、ＩＢＳ治療を割り当てる工程は、統計的アルゴリズムとともに、単独での又は症状プロファイルと組み合わせた、診断マーカープロファイルに基づく。或る場合に、統計的アルゴリズムは学習統計的分類子システムである。学習統計的分類子システムは、ランダムフォレスト（ＲＦ）、分類及び回帰木（Ｃ＆ＲＴ）、ブースト型の木、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）、一般的なカイ二乗による相互作用の自動検出モデル、相互作用型の木、多変量適応回帰スプライン、機械学習分類子、及びそれらの組み合わせからなる群から選択することができる。好ましくは、学習統計的分類子システムは木をベースとする統計的アルゴリズム（例えば、ＲＦ、Ｃ＆ＲＴ等）及び／又はＮＮ（例えば、人工ＮＮ等）である。

或る場合に、統計的アルゴリズムは、単一の学習統計的分類子システムである。好ましくは、前記単一の学習統計的分類子システムは、木をベースとする統計的アルゴリズム、例えば、ＲＦ又はＣ＆ＲＴなど、を含む。限定的でない例として、単一の学習統計的分類子システムを用いて、単独での又は少なくとも１種の症状の存在又は重症度（すなわち、症状プロファイル）と組み合わせた、予測値又は確率値及び少なくとも１種の診断マーカーの存在又はレベル（すなわち、診断マーカープロファイル）に基づき、ＩＢＳ治療を割り当てることができる。単一の学習統計的分類子システムを使用することにより、一般には、少なくとも約７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％の感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率、及び／又は全体的正確度で試料をＩＢＳ試料と分類する。

或る他の場合において、統計的アルゴリズムは少なくとも２つの学習統計的分類子システムの組み合わせである。好ましくは、学習統計的分類子システムの組み合わせは、例えば、タンデム又はパラレルで用いられる、ＲＦ及びＮＮを含む。限定的でない例として、最初にＲＦを用いて、単独での又は症状プロファイルと組み合わせた、診断マーカープロファイルに基づき予測値又は確率値を生成することができ、そして次にＮＮを用いて前記予測値又は確率値及び同じ若しくは異なる診断マーカープロファイル又はプロファイルの組み合わせに基づいてＩＢＳ治療を割り当てることができる。有利なことに、本発明のハイブリッド型ＲＦ／ＮＮ学習統計的分類子システムは、少なくとも約７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％の感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率、及び／又は全体的正確度で試料をＩＢＳ試料と分類する。

或る場合において、単数又は複数の学習統計的分類子システムを用いることによって得られるデータは、処理アルゴリズムを用いて処理することができる。かかる処理アルゴリズムは、例えば、多層パーセプトロン、バックプロパゲーションネットワーク、及びレーベンバーグ・マルカートアルゴリズムからなる群から、選択することができる。他の場合において、前記処理アルゴリズムの組み合わせは、例えば、パラレル又はシリアル方式で用いることができる。

或る他の実施形態において、本発明の方法はさらに、治療の割り当てを臨床医、例えば、消化器専門医又は一般医に送信する工程を含む。別の実施形態において、本発明の方法は、個体が割り当てられた特定の治療に応答する確率の形態で治療の割り当てを提供する。例えば、個体は、約０％、５％、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、又はそれを超える、治療に対する応答確率を有していることがある。さらに別の実施形態において、本発明の方法はさらに、個体における治療の予後診断を提供する。例えば、予後診断は、外科的処置、ＩＢＳの或るカテゴリー又は臨床的サブタイプの発現、１種又は２種以上の症状の発現、ＩＢＳの退行、ＩＢＳの進行、又は疾病からの回復であることができる。

或る実施形態において、治療の割り当てに続いてＩＢＳと関連する１種又は２種以上の症状を治療するのに有効な薬剤の治療的有効量をその個体に投与する（すなわち、割り当てられた治療の適用）。適切なＩＢＳ薬として、限定的でなく、セロトニン作動薬、抗うつ剤、塩化物チャネル活性化剤、塩化物チャネル遮断剤、グアニル酸シクラーゼアゴニスト、抗生物質、オピオイドアゴニスト、ニューロキニンアンタゴニスト、鎮痙薬又は抗コリン作動薬、ベラドンナアルカロイド、バルビツール酸塩、ＧＬＰ−１アナログ、ＣＲＦアンタゴニスト、プロバイオティクス、それらの遊離塩基、それらの薬剤学的に許容することのできる塩、それらの誘導体、それらのアナログ、及びそれらの組み合わせを挙げることができる。他のＩＢＳ薬として、膨張性薬剤、ドーパミンアンタゴニスト、駆風薬、トランキライザ、デクストフィソパム、フェニトイン、チモロール、及びジルチアゼムを挙げることができる。さらに、ニューロン細胞又はグリア細胞シグナル伝達に影響を及ぼすことによって腸の透過性を調節するグルタミン及びグルタミン酸のようなアミノ酸を投与してＩＢＳ患者を治療することができる。

他の実施形態において、本発明の方法はさらに、ＩＢＳ試料をＩＢＳ−便秘型（ＩＢＳ−Ｃ）、ＩＢＳ−下痢型（ＩＢＳ−Ｄ）、ＩＢＳ−混合型（ＩＢＳ−Ｍ）、ＩＢＳ−交替型（ＩＢＳ−Ａ）、又は感染後型ＩＢＳ（ＩＢＳ−ＰＩ）試料と分類する工程を含む。或る場合には、少なくとも１種、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、又は１１種以上の分類マーカーの存在又はレベルに基づいて、ＩＢＳ試料をＩＢＳのカテゴリー、形態、又は臨床的サブタイプに分類する。分類マーカーの限定的でない例を後記する。好ましくは、レプチンの存在又はレベルに基づいてＩＢＳの少なくとも１つの形態をＩＢＳの少なくとも１つの他の形態から識別する。或る場合に、本発明の方法を用いて、ＩＢＳに罹っていると前に同定された個体においてＩＢＳ−Ａ試料及び／又はＩＢＳ−Ｄ試料からＩＢＳ−Ｃ試料を識別することができる。或る他の場合に、本発明の方法を用いて、前にＩＢＳに罹っているとは診断されなかった個体由来の試料をＩＢＳ−Ａ試料、ＩＢＳ−Ｃ試料、ＩＢＳ−Ｄ試料、又は非ＩＢＳ試料と分類することができる。

或る実施形態において、本発明の方法はさらに、分類の結果を臨床医に送信する工程を含む。或る他の実施形態において、本発明の方法はさらに、個体がＩＢＳ−Ａ、ＩＢＳ−Ｃ、ＩＢＳ−Ｄ、ＩＢＳ−Ｍ、又はＩＢＳ−ＰＩに罹っている確率の形態で診断を提供する。本発明の方法はさらに、ＩＢＳ−Ａ、ＩＢＳ−Ｃ、ＩＢＳ−Ｄ、ＩＢＳ−Ｍ、又はＩＢＳ−ＰＩを治療するのに有効な薬剤の治療的有効量を個体に投与する工程を含んでいることができる。適切な薬剤として、限定的でなく、テガセロド（Ｚｅｌｎｏｒｍ）、アロセトロン（Ｌｏｔｒｏｎｅｘ（商標））、ルビプロストン（Ａｍｉｔｉｚａ）、リファミキシン（Ｘｉｆａｘａｎ）、ＭＤ−１１００、プロバイオティクス、及びそれらの組み合わせを挙げることができる。試料がＩＢＳ−Ａ又はＩＢＳ−Ｃ試料と分類され及び／又はその個体がＩＢＳ−Ａ又はＩＢＳ−Ｃに罹っていると診断された場合には、治療的有効量のテガセロド又は他の５−ＨＴ_４アゴニスト（例えば、モサプリド、レンザプリド、ＡＧ１−００１等）をその個体に投与することができる。或る場合に、試料がＩＢＳ−Ｃと分類され及び／又はその個体がＩＢＳ−Ｃに罹っていると診断された場合には、治療的有効量のルビプロストン若しくは他の塩化物チャネル活性化剤、リファミキシン若しくは腸内細菌異常増殖を制御することのできる他の抗生物質、ＭＤ−１１００若しくは他のグアニル酸シクラーゼアゴニスト、アシマドリン若しくは他のオピオイドアゴニスト、又はタルネタント若しくは他のニューロキニンアンタゴニストをその個体に投与することができる。他の場合において、試料がＩＢＳ−Ｄと分類され及び／又はその個体がＩＢＳ−Ｄに罹っていると診断された場合には、治療的有効量のアロセトロン若しくは他の５−ＨＴ_３アンタゴニスト（例えば、ラモセトロン、ＤＤＰ−２２５等）、クロフェレマー若しくは他の塩化物チャネル遮断剤、タルネタント若しくは他のニューロキニンアンタゴニスト（例えば、サレデュタント等）、又は抗うつ剤、例えば、三環系抗うつ剤などをその個体に投与することができる。

Ｄ．症状プロファイルの決定
症状プロファイルは、一般には、胸痛、胸部不快感、胸焼け、普通量の食事後の不快な膨満感、普通量の食事の完食不能、腹痛、腹部不快感、便秘、下痢、鼓張、腹部膨満、痛み又は不快感があることと関連づけられる消極的な思考又は感情、及びこれらの組み合わせからなる群から選択される少なくとも１種の症状の存在及び重症度を同定することによって決定される。

好ましい実施形態において、本明細書中に記載した症状１種、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、又は１１種以上の存在又は重症度を同定することによって、ＩＢＳを診断し、ＩＢＳを判定し、ＩＢＤを除外し、ＩＢＳを予測し、ＩＢＳの進行又は退行をモニタリングし、ＩＢＳの予後診断を提供し、ＩＢＳ治療を割り当てることなどに対して有効である症状プロファイルを作成する。或る場合に、質問票（questionnaire）又は他の形態の書面、口頭、若しくは電話での調査を用いて症状プロファイルを作成する。質問票又は調査は、一般には、回答者から彼らの現在及び／又は最近のＩＢＳ関連症状についての情報を収集する目的のために標準化された一式の質問及び回答を含む。例えば、米国特許公報第２００８／００８５５２４号の実施例１３は、個体におけるＩＢＳ関連症状１種又は２種以上の存在又は重症度を同定するために質問票に含まれていることができる典型的な質問を提供する。

或る実施形態において、症状プロファイルは、質問票又は調査において示された質問に対する回答のすべて又はサブセットを編集及び／又は分析することによって作成される。或る他の実施形態において、症状プロファイルは、次の質問：「貴方は現在何らかの症状がありますか？」に対する個人の回答に基づいて作成される。これらの実施形態のいずれかに従って作成された症状プロファイルを、本明細書中に記載のアルゴリズムに基づく方法において診断マーカープロファイルと組み合わせて用いることによって、ＩＢＳを診断し、ＩＢＳを判定し、ＩＢＤを除外し、ＩＢＳを予測し、ＩＢＳの進行又は退行をモニタリングし、ＩＢＳの予後診断を提供し、ＩＢＳ治療を割り当てるなどの正確度を改善することができる。

ＩＶ．診断マーカー
本明細書中に提供したように、ＩＢＳと正常被験者との間で２倍を超える変化をした試料の少なくとも２０％中に存在する検出された転写物（transcript）を用いて６６の遺伝子を同定した。中でもＩＢＳにおいて最も有意に増加した転写物は、痛み、炎症、及び腸透過性に関連した遺伝子であり、ＴＡＣＲ２、ＳＨ３ＧＲＬ３、ＭＩＣＡＬＬ１、Ｒａｂ７Ｌ１、ＶＩＰＲ１を含む。ＴＡＣＲ２は、タキキニンニューロペプチドサブスタンスＫ（ニューロキニンＡ）の受容体である。それは、ホスファチジルイノシトール−カルシウムセカンドメッセンジャー系を活性化するＧタンパク質と関連している。イボデュタント（ibodutant）は、現在ＩＢＳのフェーズＩＩ臨床試験下のタキキニンＮＫ２受容体（ＴＡＣＲ２）アンタゴニストである。セロトニンは媒介性のニューロン刺激（mediate neuronal excitation）によってウサギ回腸において収縮を引き起こす。ニューロキニン（ＮＫ１及びＮＫ２）受容体のアンタゴニストはセロトニン応答を部分的に遮断する。ＶＩＰＲ１はＶＩＰの受容体である。この受容体の活性は、アデニリルシクラーゼを活性化するＧタンパク質によって媒介される。ＶＩＰ濃度はＩＢＳ患者の血清中で増加する。別の着目すべきＤＥＧは、Ｒａｂ１３に結合する細胞骨格調節因子であるＭＩＣＡＬＬ１である。ＭＩＣＡＬＬ１／Ｒａｂ１３相互作用は、細胞表面へのインテグリン輸送に関与していると報告されている。インテグリンは、炎症状態の腸への白血球浸潤における重要な媒介因子である。増加した白血球浸潤はＩＢＳ患者のサブセットにおいて観察されている。上記遺伝子はＩＢＳに対して生物学的関連を有していることがある一方で、未知の生物学的機能を有する他のＤＥＧが同定されており、例えば、ＣＣＤＣ１４７は未定義の生物学的機能を有するタンパク質を含有するコイルドコイルである。ＩＢＳは複合疾病でありその病因は定義されないままになっているので、かかる遺伝子はＩＢＳリサーチに対する今後の研究を保証することができる。同じファミリー内の多くの他の遺伝子の変化しないレベルは、それらの経路の全体的な（global）というよりむしろ特異的な活性化がＩＢＳ末梢血中の疾病シグネチャの重要な部分を構成することを示唆した。

ＩＢＳは、その存在を定義する任意の明確な生化学的、構造的、又は血清学的な異常とは関連づけられていない。ＩＢＳの顕著な特徴は、排便習慣の変化と関連する腹痛又は腹部不快感であり、そして、しばしば、腹痛のため患者は医師の診察を受ける。ＩＢＳの症状は多くの他のＧＩ状態と共通しているので、ＩＢＳは長い間「除外の診断」とみなされ、それが特有の症状を有する患者の過度の試験に導いた。幸いなことに、研究における進歩がＩＢＳの病態生理についての本発明者らの理解を増進してくれ、そのことは生物学的に関連するバイオマーカーの開発及びＩＢＳ患者における疾病及び転写変化に関与する経路に主として基づくＩＢＳの陽性診断を支持する（advocating）コンセンサスガイドラインの開発を可能にした。生物学的関連性を有する遺伝子発現バイオマーカー、例えば、ＴＡＣＲ２及びＶＩＰＲ１など、の同定はＩＢＳの病因についての我々の理解をさらに高めるであろう。

末梢血細胞から同定された、本明細書中に示したバイオマーカーは、腸生検組織を用いて同定された公表されているバイオマーカーとは重複していない。サロゲートエンドポイント又は推定上のサロゲート（putative surrogate）に頼ることの一般的な限界は、「サロゲートマーカー」の生物学的関連性を欠いている可能性である。一例として、痛みの応答が開始されそして伝えられる場合に、末梢血細胞中のＴＡＣＲ２の発現の変化は腸組織における、とりわけ、腸内ニューロン細胞における、ＴＡＣＲ２の変化と相関していないことがある。腸組織を用いた遺伝子発現プロファイリングは、ＩＢＳを予測するためのより良い測定法であるが、実行可能なＩＢＳ診断の検査ではない。末梢血及び腸生検組織をマッチングさせることを用いて、選択された遺伝子の発現を比較する研究が今後行われるであろう。

最初の遺伝子チップ研究では、ＩＢＳ−Ｃ及びＩＢＳ−Ｄ患者試料だけを用いた（実施例２）。選択された遺伝子を、ｑＰＣＲを用いてＩＢＳ−Ｍ患者試料で妥当性確認（validate）した。個々の遺伝子の相対的な発現はＩＢＳの３つのサブタイプの間で変化し、大部分のＤＥＧの全体的パターンは３つのサブタイプ間で一致する。ＩＢＳサブタイプの臨床的割り当ては下痢、便秘、又は混合型の症状に直接基づいているので、この研究の焦点は３つのサブタイプすべてにおいて例外なく調節されている遺伝子を同定することである。

ＩＢＳの症状は、他のＧＩ疾患、例えば、炎症性腸疾患、セリアック病、胆道疾患、消化性潰瘍疾患、結腸直腸癌などの症状と重なるので、ＩＢＳは診断上の課題を与える。合併症はさらに診断を複雑にする。「ゴールドスタンダード」の欠如が診断検査の開発を極めて困難なものにしている。本明細書中に示した実施例では、ＩＢＳ診断及び治療において専門的なＧＩ医を導くこと（leading）によって試料を集めた。合併症と関連づけられることがある交絡マーカーを避けるために、他のＧＩ疾患及び精神疾患を有する患者を除外した。この研究に本発明者らが用いた試料は、「均質な」ＩＢＳ患者集団に由来した。

臨床的な薬理ゲノム学的分析は臨床試験において受け入れられそしてより一般的になってきているので、診断装置としてマイクロアレイが普通に用いられることはますます明白である。重要な課題の一つは、診断アッセイから発現パターン結果を報告する厳密でかつ数値に基づいた方法を確立すること及びそのパターンに対して関連づけられる参照範囲をどのように計算し報告するかということである。１つの実施形態において、加重投票法を用いて多くの遺伝子からの発現パターン結果を単一の数字で表した信頼スコア（single numerical confidence score）にコラプスする（collapse）ことができる。１つの重要な利点は、それが各患者に対して予測上の信頼を表す予測強度スコアを報告することである。将来は、正しく診断された患者及び正しく診断されなかった（correctly nondiagnosed）無病の個体の蓄積プールについて収集された平均信頼スコアを計算することができるであろうし、問題としている診断上の特定の予測遺伝子セットに対する値の参照範囲を報告することができるであろう。

このように、１つの実施形態において、本発明はＩＢＳ患者の末梢血中に疾病に関連する遺伝子シグニチャーが存在することを確証する。血液は体中を循環するので、それらの発現プロファイルは疾病及び健常の感度の良い指標及び生理学的モニターとして機能することができることが可能である。

Ａ．ＲＮＡマーカー
様々な診断マーカーが、個体由来の試料をＩＢＳ試料と分類し又は個体由来の試料中のＩＢＳ様症状に関連する１種又は２種以上の疾病又は疾患を除外する本発明の方法、システム、及びコードに用いるのに適している。診断マーカーの例として、限定的でなく、任意の遺伝子、発現されるＲＮＡ、又はＩＢＳ又はＩＢＳサブタイプにおいて差異的に発現されることが見出されたタンパク質、例えば、表１、表４、表５、表６、又は表７に見出されるもの、を挙げることができる。特定の実施形態において、本発明の方法、システム、及びコードに有効な診断マーカーは、表１に見出される遺伝子、発現されるＲＮＡ、又はタンパク質である。好ましい実施形態において、本発明の方法、システム、及びコードに有効な診断マーカーは、表６に見出される遺伝子、発現されるＲＮＡ、又はタンパク質である。より好ましい実施形態において、本発明の方法、システム、及びコードに有効な診断マーカーは、表７に見出される遺伝子、発現されるＲＮＡ、又はタンパク質である。本発明の１つの実施形態において、バイオマーカーは、配列番号：１〜７５及び１５４〜１６２のいずれか１つのアミノ酸配列を有するタンパク質をコードするｍＲＮＡ分子である。関連する実施形態において、バイオマーカーは配列番号：７６〜１５３のいずれか１つの核酸配列を含むＲＮＡ分子である。

本発明の好ましい実施形態において、ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーは、ＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、ＧＮＧ３、ＡＣＳＳ２、ＺＮＦ３３Ｂ、ＰＭＳ２Ｌ２、ＲＵＳＣ１、ＡＲＨＧＥ、ＡＳＩＰ、ＯＲ２Ｌ８、ＰＩ４Ｋ２Ａ、及びＦＯＸＤ３から選択される遺伝子から発現されるＲＮＡ（例えば、ｍＲＮＡ）を含む。関連する実施形態において、バイオマーカーは、表４に見出される遺伝子から選択される遺伝子によってコードされるタンパク質又はポリペプチドであることができる。好ましい実施形態において、バイオマーカーは、表６に見出される遺伝子から選択される遺伝子によってコードされるタンパク質又はポリペプチドであることができる。さらに好ましい実施形態において、バイオマーカーは、表７に見出される遺伝子から選択される遺伝子によってコードされるタンパク質又はポリペプチドであることができる。特定の実施形態において、タンパク質は、ＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、ＧＮＧ３、ＡＣＳＳ２、ＺＮＦ３３Ｂ、ＰＭＳ２Ｌ２、ＲＵＳＣ１、ＡＲＨＧＥ、ＡＳＩＰ、ＯＲ２Ｌ８、ＰＩ４Ｋ２Ａ、及びＦＯＸＤ３から選択される遺伝子によってコードされる。

最も好ましい実施形態において、本発明のバイオマーカーは、ＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、及びＧＮＧ３から選択される遺伝子によってコードされる。１つの実施形態において、本発明の方法は、ＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、及びＧＮＧ３の少なくとも２種、３種、４種、又はすべての検出を含む。或る実施形態において、バイオマーカーはＲＮＡ（例えば、ｍＲＮＡ）である。他の実施形態において、バイオマーカーはＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーによってコードされるタンパク質又はポリペプチドである。

１．ＣＣＤＣ１４７コイルドコイルドメイン含有１４７（CCDC147 coiled-coil domain containing 147）（ＣＣＤＣ１４７）
ＣＣＤＣ１４７は、ＣＣＤＣ１４７遺伝子（Ｅｎｔｒｅｚ ＧｅｎｅＩＤ：１５９６８６；ＮＭ＿００１００８７２３（配列番号：７５））によってコードされる１０４ｋＤａのタンパク質（ＮＰ＿００１００８７２３（配列番号：１４４））である。ＣＣＤＣ１４７の生物学についてはほとんど知られていない。９８人のＩＢＳ患者由来の末梢血試料についてのｑＲＴ−ＰＣＲ妥当性確認研究は、ＣＣＤＣ１４７がＩＢＳ、とりわけ、ＩＢＳ−Ｄサブタイプを高率で予測することを示す（実施例４）。或る実施形態において、ＣＣＤＣ１４７及び／又はＣＣＤＣ１４７をコードするｍＲＮＡはＩＢＳに対する有効なバイオマーカーである。

或る場合に、ＣＣＤＣ１４７又はその前駆体の存在又はレベルは、アッセイ（例えば、変換による）、例えば、ハイブリダイゼーションアッセイ、増幅をベースとするアッセイ、例えば、ｑＰＣＲアッセイ、ＲＴ−ＰＣＲアッセイ、又は質量分析をベースとするアッセイなどを用いてｍＲＮＡ発現のレベルで検出される。或る他の場合に、ＣＣＤＣ１４７の存在又はレベルは、例えば、イムノアッセイ（例えば、ＥＬＩＳＡ）、免疫組織化学的アッセイ、又は質量分析をベースとするアッセイを用いて、タンパク質発現（例えば、変換による）のレベルで検出される。

２．血管作動性腸管ペプチド受容体１（Vasoactive Intestinal Peptide Receptor 1）（ＶＩＰＲ１）
ＶＩＰＲ１は、血管作動性腸管ペプチド（ＶＩＰ）と相互作用する７回膜貫通ドメインニューロペプチド受容体である。ＶＩＰＲ１は、脳、末梢血白血球、及び小腸を含む多くの組織中に見出される。とりわけ、ＶＩＰは、平滑筋弛緩を誘発し、胃酸分泌及び腸管腔からの吸収の阻害を引き起こし、そして膵液及び胆汁中への水の分泌を刺激する。ＶＩＰＲ１は、血管作動性腸管ペプチド受容体１遺伝子（Ｅｎｔｒｅｚ ＧｅｎｅＩＤ：７４３３；ＮＭ＿００４６２４（配列番号：５８））によってコードされる４８．５ｋＤａの膜貫通タンパク質であり、血管作動性腸管ペプチド受容体１前駆体ポリペプチド（ＮＰ＿００４６１５（配列番号：１２７））のプロセッシング後に産生される。９８人のＩＢＳ患者由来の末梢血試料のｑＲＴ−ＰＣＲ妥当性確認研究は、ＶＩＰＲ１がＩＢＳ、そしてとりわけ、ＩＢＳ−Ｄサブタイプを高率で予測することを示す（実施例４）。或る実施形態において、ＶＩＰＲ１、ＶＩＰＲ１前駆体タンパク質、及び／又はＶＩＰＲ１をコードするｍＲＮＡはＩＢＳに対する有効なバイオマーカーである。

或る場合に、ＶＩＰＲ１の存在又はレベルは、アッセイ、例えば、ハイブリダイゼーションアッセイ、増幅をベースとするアッセイ、例えば、ｑＰＣＲアッセイ、ＲＴ−ＰＣＲアッセイ、又は質量分析をベースとするアッセイなどを用いてｍＲＮＡ発現（例えば、変換による）のレベルで検出される。或る他の場合に、ＶＩＰＲ１又はその前駆体の存在又はレベルは、例えば、イムノアッセイ（例えば、ＥＬＩＳＡ）、免疫組織化学的アッセイ、又は質量分析をベースとするアッセイ、を用いてタンパク質発現のレベルで検出される。血清、血漿、唾液、又は尿試料中のＶＩＰＲ１の存在又はレベルを決定するのに適したＥＬＩＳＡキットは、例えば、Ｓｉｇｍａ−Ａｌｄｒｉｃｈ社（ミズーリ州セントルイス）、ＵＳ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ社（マサチューセッツ州スワンプスコット）、及びＮｏｖｕｓ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｓ社（コロラド州リトルトン）、から入手することができる。

３．リソホスファチジン酸受容体５（Lysophosphatidic acid receptor 5）（ＧＰＲ９８；ＬＰＡＲ５）
ＬＰＡＲ５は、細胞外シグナルをリソホスファチジン酸からヘテロ三量体Ｇタンパク質を介して細胞に伝える７回膜貫通ドメインＧタンパク質共役受容体である。ＬＰＡＲ５は、ファルネシルピロリン酸（ＦＰＰ）、Ｎ−アラキドニルグリシン（ＮＡＧ）、及びリソホスファチジン酸を含む多くのシグナル伝達分子と相互作用する。ＬＰＡＲは、リソホスファチジン酸受容体５遺伝子（Ｅｎｔｒｅｚ ＧｅｎｅＩＤ：５７１２１；ＮＭ＿０２０４００（配列番号：９）； ＮＭ＿００１１４２９６１（配列番号：１０））によってコードされる４１．３ｋＤａの膜貫通タンパク質（ＮＰ＿０６５１３３（配列番号：８４及び８５））である。９８人のＩＢＳ患者由来の末梢血試料のｑＲＴ−ＰＣＲ妥当性確認研究は、ＬＰＡＲ５がＩＢＳ、とりわけ、ＩＢＳ−Ｄサブタイプを高率で予測することを示す（実施例４）。或る実施形態において、ＬＰＡＲ５及び／又はＬＰＡＲ５をコードするｍＲＮＡはＩＢＳに対する有効なバイオマーカーである。

或る場合に、ＬＰＡＲ５又はその前駆体の存在又はレベルは、アッセイ、例えば、ハイブリダイゼーションアッセイ、増幅をベースとするアッセイ、例えば、ｑＰＣＲアッセイ、ＲＴ−ＰＣＲアッセイ、又は質量分析をベースとするアッセイなどを用いてｍＲＮＡ発現（例えば、変換による）のレベルで検出される。或る他の場合に、ＬＰＡＲ５の存在又はレベルは、例えば、イムノアッセイ（例えば、ＥＬＩＳＡ）、免疫組織化学的アッセイ、又は質量分析をベースとするアッセイ、を用いてタンパク質発現のレベルで検出される。血清、血漿、唾液、又は尿試料中のＬＰＡＲ５の存在又はレベルを決定するのに適したＥＬＩＳＡキットは、例えば、Ｓｉｇｍａ−Ａｌｄｒｉｃｈ社（ミズーリ州セントルイス）、Ａｂｃａｍ社（マサチューセッツ州ケンブリッジ）、及びＮｏｖｕｓ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｓ社（コロラド州リトルトン）、から入手することができる。

４．コイルドコイルドメイン含有１４４Ａ（Coiled-Coil domain Containing 144A）（ＣＣＤＣ１４４Ａ）
ＣＣＤＣ１４４Ａは、ＣＣＤＣ１４７遺伝子（Ｅｎｔｒｅｚ ＧｅｎｅＩＤ：９７２０；ＮＭ＿０１４６９５（配列番号：２８））によってコードされる１６５ｋＤａのタンパク質（ＮＰ＿０５５５１０（配列番号：１０３））である。ＣＣＤＣ１４４Ａの生物学についてはほとんど知られていない。９８人のＩＢＳ患者由来の末梢血試料についてのｑＲＴ−ＰＣＲ妥当性確認研究は、ＣＣＤＣ１４４ＡがＩＢＳ、とりわけ、ＩＢＳ−Ｄサブタイプを高率で予測することを示す（実施例４）。或る実施形態において、ＣＣＤＣ１４４Ａ及び／又はＣＣＤＣ１４４ＡをコードするｍＲＮＡはＩＢＳに対する有効なバイオマーカーである。

或る場合に、ＣＣＤＣ１４４Ａ又はその前駆体の存在又はレベルは、アッセイ、例えば、ハイブリダイゼーションアッセイ、増幅をベースとするアッセイ、例えば、ｑＰＣＲアッセイ、ＲＴ−ＰＣＲアッセイ、又は質量分析をベースとするアッセイなど、を用いてｍＲＮＡ発現（例えば、変換による）のレベルで検出される。或る他の場合に、ＣＣＤＣ１４４Ａの存在又はレベルは、例えば、イムノアッセイ（例えば、ＥＬＩＳＡ）、免疫組織化学的アッセイ、又は質量分析をベースとするアッセイを用いて、タンパク質発現のレベルで検出される。

５．グアニンヌクレオチド結合タンパク質Ｇ（Ｉ）／Ｇ（Ｓ）／Ｇ（Ｏ）サブユニットガンマ−３（Guanine nucleotide-binding protein G(I)/G(S)/G(O) subunit gamma-3）（ＧＮＧ３）
ＧＮＧ３は、ヘテロ三量体Ｇタンパク質のガンマサブユニットである。ＧＮＧ３は、ヘテロ三量体Ｇタンパク質とＧタンパク質受容体（ＧＰＲ）との間の相互作用に対して特異性を与える。ＧＮＧ３は、グアニンヌクレオチド結合タンパク質（Ｇタンパク質），ガンマ３遺伝子（Ｅｎｔｒｅｚ ＧｅｎｅＩＤ：２７８５；ＮＭ＿０１２２０２（配列番号：１６））によってコードされそしてグアニンヌクレオチド結合タンパク質（Ｇタンパク質），ガンマ３前駆体ポリペプチド（ＮＰ＿０３６３３４（配列番号：９１））のプロセッシング後に産生される。９８人のＩＢＳ患者由来の末梢血試料のｑＲＴ−ＰＣＲ妥当性確認研究は、ＧＮＧ３がＩＢＳ、そしてとりわけ、ＩＢＳ−Ｄサブタイプを高率で予測することを示す（実施例４）。或る実施形態において、ＧＮＧ３、ＧＮＧ３前駆体ポリペプチド、及び／又はＧＮＧ３をコードするｍＲＮＡはＩＢＳに対する有効なバイオマーカーである。

或る場合に、ＧＮＧ３の存在又はレベルは、アッセイ、例えば、ハイブリダイゼーションアッセイ、増幅をベースとするアッセイ、例えば、ｑＰＣＲアッセイ、ＲＴ−ＰＣＲアッセイ、又は質量分析をベースとするアッセイなど、を用いてｍＲＮＡ発現（例えば、変換による）のレベルで検出される。或る他の場合に、ＧＮＧ３又はその前駆体の存在又はレベルは、例えば、イムノアッセイ（例えば、ＥＬＩＳＡ）、免疫組織化学的アッセイ、又は質量分析をベースとするアッセイ、を用いてタンパク質発現のレベルで検出される。血清、血漿、唾液、又は尿試料中のＧＮＧ３の存在又はレベルを決定するのに適したＥＬＩＳＡキットは、例えば、Ｓｉｇｍａ−Ａｌｄｒｉｃｈ社（ミズーリ州セントルイス）、Ａｂｃａｍ社（マサチューセッツ州ケンブリッジ）、及びＮｏｖｕｓ Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｓ社（コロラド州リトルトン）、から入手することができる。

Ｂ．追加の診断マーカー
或る実施形態において、本発明の方法は、追加のタンパク質又は血清学的ＩＢＳバイオマーカーと組み合わせてＲＮＡ ＩＢＳバイオマーカープロファイルを決定する工程を含む。或る実施形態において、追加の診断マーカープロファイルは、サイトカイン（例えば、ＩＬ−８、ＩＬ−１β、ＴＷＥＡＫ、レプチン、ＯＰＧ、ＭＩＰ−３β、ＧＲＯα、ＣＸＣＬ４／ＰＦ−４、及び／又はＣＸＣＬ７／ＮＡＰ−２）、成長因子（例えば、ＥＧＦ、ＶＥＧＦ、ＰＥＤＦ、ＢＤＮＦ、及び／又はＳＤＧＦ）、抗好中球抗体（例えば、ＡＮＣＡ、ｐＡＮＣＡ、ｃＡＮＣＡ、ＮＳＮＡ、及び／又はＳＡＰＰＡ）、ＡＳＣＡ（例えば、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＭ）、抗菌抗体（例えば、抗ＯｍｐＣ抗体、抗フラジェリン抗体、及び／又は抗Ｉ２抗体）、肥満細胞マーカー（例えば、トリプターゼ、ヒスタミン、及び／又はプロスタグランジンＥ２（ＰＥＧ２））、ストレスマーカー（例えば、ウロコルチン（Ｕｃｎ）、コルチコトロピン放出ホルモン結合タンパク質（ＣＲＦＢＰ）、コルチゾール、及び／又は副腎皮質刺激ホルモン（ＡＣＴＨ、コルチコトロピン））、胃腸ホルモン（例えば、カルシトニン遺伝子関連ペプチド（ＣＧＲＰ）、サブスタンスＰ、神経成長因子（ＮＧＦ）、ニューロキニンＡ、ニューロキニンＢ、血管作動性腸管ペプチド（ＶＩＰ）、グルカゴン様ペプチド２（ＧＬＰ−２）、モチリン、及び／又は下垂体アデニレートシクラーゼ活性化ペプチド（ＰＡＣＡＰ））、セロトニン代謝産物（例えば、トリプトファン、５−ＨＴ−ｏ−スルフェート、セロトニンＯ−スルフェート（５−ヒドロキシトリプタミンＯ−スルフェート；５−ＨＴ−ｏ−スルフェート）、５−ヒドロキシインドール酢酸（５−ＨＩＡＡ）、５−ＨＴグルクロニド（５−ＨＴ−ＧＡ）、又は５−ヒドロキシトリトフォール（hydroxytrytophol）（５−ＨＴＯＬ））、セロトニン経路マーカー（例えば、ＵＤＰ−グルクロノシルトランスフェラーゼ１−６（ＵＧＴ１Ａ６）、セロトニン再取り込み輸送体（ＳＥＲＴ）、トリプトファンヒドロキシラーゼ１（ＴＰＨ１）、モノアミンオキシダーゼＡ（ＭＡＯ−Ａ）、モノアミンオキシダーゼＢ（ＭＡＯ−Ｂ）、又はヒドロキシトリプタミン（セロトニン）受容体３Ａ（５−ＨＴ３Ａ；５−ＨＴ３Ｒ））、炭水化物欠乏トランスフェリン（ＣＤＴ）、ラクトフェリン、抗組織トランスグルタミナーゼ（ｔＴＧ）抗体、リポカリン（例えば、ＮＧＡＬ、ＮＧＡＬ／ＭＭＰ−９複合体）、マトリックスメタロプロテイナーゼ（ＭＭＰ；例えば、ＭＭＰ−９）、リポカリンとＭＭＰとの複合体、メタロプロテイナーゼの組織阻害剤（ＴＩＭＰ；例えば、ＴＩＭＰ−１）、グロブリン（例えば、アルファ−グロブリン、アルファ−２−マクログロブリン、ハプトグロビン、及び／又はオロソムコイド）、アクチン切断タンパク質（例えば、ゲルソリン）、Ｓ１００タンパク質（例えば、カルグラニュリン）、フィブリノペプチド（すなわち、ＦＩＢＡ）、カルシトニン遺伝子関連ペプチド（ＣＧＲＰ）、タキキニン（例えば、サブスタンスＰ）、グレリン、ニューロテンシン、コルチコトロピン放出ホルモン（ＣＲＨ）、エラスターゼ、Ｃ−反応性タンパク質（ＣＲＰ）、ラクトフェリン、抗ラクトフェリン抗体、カルプロテクチン、ヘモグロビン、ＮＯＤ２／ＣＡＲＤ１５、セロトニン再取り込み輸送体（ＳＥＲＴ）、トリプトファンヒドロキシラーゼ−１、５−ヒドロキシトリプタミン（５−ＨＴ）、ラクツロース、セリンプロテアーゼ（例えば、トリプターゼ、例えば、β−トリプターゼなど）、プロスタグランジン（例えば、ＰＧＥ_２）、ヒスタミン、及びそれらの組み合わせ、からなる群から選択される診断マーカー少なくとも１種、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、又は１１種以上の存在又はレベルを検出することによって決定される。或る実施形態において、追加のバイオマーカーは、表２に見出されるものから選択される。本発明の方法に用いるのに適したバイオマーカーの他の限定的でない例として、２００７年８月１４日出願の米国特許公報第２００８／００８５５２４号、２００９年６月２５日出願の米国特許仮出願第６１／２２０，５２５号、及び２００９年１０月３０日出願の米国特許仮出願第６１／２５６，７１７号に見出されるものを挙げることができる。本発明の１つの実施形態において、本発明の新規なＲＮＡ ＩＢＳバイオマーカーを表２に見出される診断マーカーと組み合わせることができる。当業者であれば、本発明に用いるのに適切な他の診断マーカーを承知しているであろう。

Ｃ．分類マーカー
種々の分類マーカーが、ＩＢＳをカテゴリー、形態、又は臨床的サブタイプ、例えば、ＩＢＳ−便秘型（ＩＢＳ−Ｃ）、ＩＢＳ−下痢型（ＩＢＳ−Ｄ）、ＩＢＳ−混合型（ＩＢＳ−Ｍ）、ＩＢＳ−交替型（ＩＢＳ−Ａ）、又は感染後型ＩＢＳ（ＩＢＳ−ＰＩ）など、に分類する本発明の方法、システム、及びコードに用いるのに適している。分類マーカーの例として、限定的でなく、任意の上記診断ｍＲＮＡマーカー、並びに、例えば、レプチン、セロトニン再取り込み輸送体（ＳＥＲＴ）、トリプトファンヒドロキシラーゼ−１、５−ヒドロキシトリプタミン（５−ＨＴ）、トリプターゼ、ＰＧＥ_２、ヒスタミン、粘膜タンパク質（mucosal protein）８、ケラチン−８、クローディン（claudin）−８、ゾヌリン（zonulin）、コルチコトロピン放出ホルモン受容体１（ＣＲＨＲ１）、コルチコトロピン放出ホルモン受容体２（ＣＲＨＲ２）などを挙げることができる。

例えば、あらゆる目的でその全体が参照により本明細書中に組み込まれる、２００９年６月２５日出願の米国特許仮出願第６１／２２０，５２５号の実施例１及び２は、α−トリプターゼのレベルを測定することがＩＢＳ−Ｃ患者試料をＩＢＳ−Ａ及びＩＢＳ−Ｄ患者試料から識別するのにとりわけ有効であることを示している。同様に、あらゆる目的でその全体が参照により本明細書中に組み込まれる、２００７年８月１４日出願の米国特許公報第２００８／００８５５２４号の実施例１は、レプチンのレベルを測定することがＩＢＳ−Ｃ患者試料をＩＢＳ−Ａ及びＩＢＳ−Ｄ患者試料から識別するのにとりわけ有効であることを示している。さらに、粘膜ＳＥＲＴ及びトリプトファンヒドロキシラーゼ−１発現がＩＢＳ−Ｃ及びＩＢＳ−Ｄにおいて減少することが示されている（例えば、Gershon, J. Clin. Gastroenterol., 39(5 Suppl):S184-193 (2005)参照）。さらに、ＩＢＳ−Ｃ患者は減じられた食後の５−ＨＴ放出を示すのに対して、ＩＢＳ−ＰＩ患者はより高いピークレベルの５−ＨＴを有する（例えば、Dunlop, Clin Gastroenterol Hepatol., 3:349-357 (2005)参照）。

Ｖ．アッセイ
当該技術分野において公知の様々なアッセイ、技法、及びキットのいずれかを用いて、試料中の１種又は２種以上のマーカーの存在又はレベルを決定してその試料がＩＢＳと関連するか否かを分類することができる。

本発明は、個体から得られる試料中の少なくとも１種のマーカーの存在又はレベルを決定することに一部分依存している。「少なくとも１種のマーカーの存在を決定すること」という用語は、本明細書中で用いる場合、当業者に公知の任意の定量又は定性アッセイを用いることによって着目した各マーカーの存在を決定することを含む。或る場合に、特定の特徴、変数（variable）、又は生化学的若しくは血清学的物質（例えば、ＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ、タンパク質、又は抗体）の存在又は非存在を決定する定性アッセイは、着目した各マーカーを検出するのに適している。或る他の場合に、ＲＮＡ、タンパク質、抗体、又は活性の存在又は非存在を決定する定量アッセイは、着目した各マーカーを検出するのに適している。「少なくとも１種のマーカーのレベルを決定すること」という用語は、本明細書中で用いる場合、当業者に公知の任意の直接的又は間接的な定量アッセイを用いることによって着目した各マーカーのレベルを決定することを含む。或る場合に、例えば、ＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ、タンパク質、抗体、又は活性の相対量又は絶対量を決定する定量アッセイは、着目した各マーカーのレベルを検出するのに適している。当業者であれば、マーカーのレベルを決定するのに有効な任意のアッセイがマーカーの存在又は非存在を決定するのにも有効であることを理解されよう。

ルーチン技術、例えば、ノーザン分析、逆転写酵素ポリメラーゼ連鎖反応（例えば、ｑＲＴ−ＰＣＲ、ＲＴ−ＰＣＲ）、マイクロアレイアッセイ、Ｌｕｍｉｎｅｘ ＭｕｌｔｉＡｎａｌｙｔｅ Ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ（ｘＭＡＰ）技術又はマーカーコード配列の一部に相補的である核酸配列に対するハイブリダイゼーション（例えば、スロットブロットハイブリダイゼーション）に基づく任意の他の方法など、を用いたマーカーｍＲＮＡレベルの分析は、本発明の範囲内にある。適用することができるＰＣＲ増幅技術は、例えば、Ausubel et al., Current Protocols in Molecular Biology, John Wiley & Sons, Inc. New York (1999), Chapter 7及びSupplement 47；Theophilus et al., “PCR Mutation Detection Protocols,” Humana Press, (2002)；及びInnis et al., PCR Protocols, San Diego, Academic Press, Inc. (1990)に記載されている。一般的な核酸ハイブリダイゼーション法は、Anderson, “Nucleic Acid Hybridization,” BIOS Scientific Publishers, 1999に記載されている。複数の転写された核酸配列（例えば、ｍＲＮＡ又はｃＤＮＡ）の増幅又はハイブリダイゼーションは、マイクロアレイに配置されたｍＲＮＡ又はｃＤＮＡから実施することもできる。マイクロアレイ法は、一般的に、Hardiman, “Microarrays Methods and Applications: Nuts & Bolts,” DNA Press, 2003；及び Baldi et al., “DNA Microarrays and Gene Expression: From Experiments to Data Analysis and Modeling,” Cambridge University Press, 2002に記載されている。

マーカー、例えば、遺伝子マーカーの遺伝子型の分析は、限定的でなく、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）をベースとする分析、配列分析、及び電気泳動分析を含む、当該技術分野で公知の技術を用いて実施することができる。ＰＣＲをベースとする分析の限定的でない例として、Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社から入手することができるＴａｑｍａｎ（商標）対立遺伝子識別アッセイを挙げることができる。配列分析の限定的でない例として、マクサム−ギルバート（Maxam-Gilbert）配列決定、サンガー配列決定、キャピラリーアレイＤＮＡ配列決定、熱サイクル配列決定（Sears et al., Biotechniques, 13:626-633 (1992)）、固相配列決定（Zimmerman et al., Methods Mol. Cell Biol., 3:39-42 (1992)）、質量分析を用いた配列決定、例えば、マトリックス支援レーザー脱離／イオン化飛行時間型質量分析（ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ／ＭＳ；Fu et al., Nature Biotech., 16:381-384 (1998)）など、及びハイブリダイゼーションによる配列決定（Chee et al., Science, 274:610-614 (1996)；Drmanac et al., Science, 260:1649-1652 (1993)；Drmanac et al., Nature Biotech., 16:54-58 (1998)）を挙げることができる。電気泳動分析の限定的でない例として、スラブゲル電気泳動、例えば、アガロース又はポリアクリルアミドゲル電気泳動など、キャピラリー電気泳動、及び変性勾配ゲル電気泳動を挙げることができる。マーカー中の多型部位において個体の遺伝子型を決定するための他の方法として、例えば、Ｔｈｉｒｄ Ｗａｖｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社のＩＮＶＡＤＥＲ（商標）アッセイ、制限断片長多型（ＲＦＬＰ）分析、対立遺伝子特異的オリゴヌクレオチドハイブリダイゼーション、ヘテロ二重鎖移動度アッセイ、及び一重鎖高次構造多型（ＳＳＣＰ）分析を挙げることができる。

「抗体」という用語は、本明細書中で用いる場合、ポリクローナル又はモノクローナル及び任意のアイソタイプであることができる免疫グロブリン分子の母集団、又は免疫グロブリン分子の免疫学的に活性な断片を含む。かかる免疫学的に活性な断片は、抗原と特異的に結合する抗体分子の一部を構成するＨ鎖及びＬ鎖可変領域を含む。例えば、Ｆａｂ、Ｆａｂ’又はＦ（ａｂ’）_２として当該技術分野で公知の免疫グロブリン分子の免疫学的に活性な断片は、抗体という用語の意味の範疇に含まれる。

フローサイトメトリーを用いて試料中の１種又は２種以上のマーカーの存在又はレベルを決定することができる。ビーズをベースとするイムノアッセイを含む前記フローサイトメトリーアッセイを用いて、例えば、カンジダ・アルビカンス及びＨＩＶタンパク質に対する血清抗体の検出について記載されている方法（例えば、Bishop and Davis, J. Immunol. Methods, 210:79-87 (1997)；McHugh et al., J. Immunol. Methods, 116:213 (1989)；Scillian et al., Blood, 73:2041 (1989)参照）と同じ方法により抗体マーカーレベルを決定することができる。

マーカーに特異的な組換え抗原を発現させるためにファージディスプレイ法を用いて試料中の１種又は２種以上のマーカーの存在又はレベルを決定することもできる。例えば、抗体マーカーに特異的な抗原を発現するファージ粒子を、所望により、抗体、例えば、抗ファージモノクローナル抗体などを用いてマルチウェルプレートに固定することができる（Felici et al., “Phage-Displayed Peptides as Tools for Characterization of Human Sera” in Abelson (Ed.), Methods in Enzymol., 267, San Diego: Academic Press, Inc. (1996)）。

競合イムノアッセイ及び非競合イムノアッセイを含む様々なイムノアッセイ法を用いて、試料中の１種又は２種以上のマーカーの存在又はレベルを決定することができる（例えば、Self and Cook, Curr. Opin. Biotechnol., 7:60-65 (1996)参照）。イムノアッセイという用語は、限定的でなく、酵素イムノアッセイ（ＥＩＡ）、例えば、酵素増幅イムノアッセイ（ＥＭＩＴ）、酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）、抗原捕捉ＥＬＩＳＡ、サンドイッチＥＬＩＳＡ、ＩｇＭ抗体捕捉ＥＬＩＳＡ（ＭＡＣ ＥＬＩＳＡ）、及び微粒子酵素イムノアッセイ（ＭＥＩＡ）；キャピラリー電気泳動イムノアッセイ（ＣＥＩＡ）；ラジオイムノアッセイ（ＲＩＡ）；免疫放射定量測定法（ＩＲＭＡ）；蛍光偏光イムノアッセイ（ＦＰＩＡ）；及び化学発光測定法（ＣＬ）を含む技術を包含する。所望により、前記イムノアッセイは自動化することができる。イムノアッセイは、レーザ誘起蛍光法と併せて用いることもできる（例えば、Schmalzing and Nashabeh, Electrophoresis, 18:2184-2193 (1997)；Bao, J. Chromatogr. B. Biomed. Sci., 699:463-480 (1997)参照）。リポソームイムノアッセイ、例えば、フローインジェクションリポソームイムノアッセイ及びリポソーム免疫センサーも本発明に用いるのに適している（例えば、Rongen et al., J. Immunol. Methods, 204:105-133 (1997)参照）。さらに、タンパク質／抗体複合体の形成がマーカー濃度の関数としてピークレートシグナルに転換される増大した光散乱を生じさせる比濁分析は本発明に用いるのに適している。比濁分析アッセイはＢｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ社（カリフォルニア州ブレア；キット＃４４９４３０）から商業的に入手することができそしてベーリング・ネフェロメーター・アナライザー（Behring Nephelometer Analyzer）を用いて実施することができる（Fink et al., J. Clin. Chem. Clin. Biol. Chem., 27:261-276 (1989)）。

抗原捕捉ＥＬＩＳＡは、試料中の１種又は２種以上のマーカーの存在又はレベルを決定するのに有効であることができる。例えば、抗原捕捉ＥＬＩＳＡにおいては、着目したマーカーに向けられた抗体を固相に結合させ、そして前記抗体がマーカーに結合するように試料を添加する。結合されないタンパク質を洗浄によって除去した後、結合したマーカーの量を、例えば、ラジオイムノアッセイを用いて定量化することができる（例えば、Harlow and Lane, Antibodies: A Laboratory Manual, Cold Spring Harbor Laboratory, New York, 1988)参照）。サンドイッチＥＬＩＳＡも本発明に用いるのに適していることができる。例えば、２抗体サンドイッチ分析において、一次抗体を固体支持体に結合させ、そして着目したマーカーを前記一次抗体に結合させる。マーカーの量は、マーカーと結合する二次抗体の量を測定することにより定量化される。抗体は、種々の固体支持体、例えば、磁性又はクロマトグラフィーマトリックス粒子、アッセイプレート（例えば、マイクロタイターウェル）の表面、固体基体材料又は膜（例えば、プラスチック、ナイロン、紙）の小片（pieces）など、の上に固定化することができる。アッセイストリップは、固体支持体上のアレイ内にその抗体又は複数種の抗体をコーティングすることによって調製することができる。次いで、このストリップを検査試料中に浸漬し、そして洗浄及び検出工程を通して迅速に処理して、測定可能なシグナル、例えば、発色スポットなど、を生成することができる。

例えば、ヨウ素１２５（^１２５Ｉ）で標識された二次抗体を用いたラジオイムノアッセイ（Harlow and Lane、前記参照）も、試料中の１種又は２種以上のマーカーの存在又はレベルを測定するのに適している。化学発光マーカーで標識された二次抗体も本発明に用いるのに適していることができる。化学発光二次抗体を用いた化学発光イムノアッセイは、マーカーレベルの鋭敏な非放射性検出に適している。かかる二次抗体は種々の供給源、例えば、Ａｍｅｒｓｈａｍ Ｌｉｆｅｓｃｉｅｎｃｅｓ社（イリノイ州アーリントンハイツ）から商業的に入手することができる。

前記イムノアッセイは、試料中の１種又は２種以上のマーカーの存在又はレベルを決定するのにとりわけ有効である。限定的でない例として、ＩＬ−８結合分子、例えば、抗ＩＬ−８抗体又は細胞外ＩＬ−８結合タンパク質（例えば、ＩＬ−８受容体）など、を用いたＥＬＩＳＡは、試料がＩＬ−８タンパク質に陽性であるか否かを決定し又は試料中のＩＬ−８タンパク質レベルを決定するのに有効である。固定された好中球ＥＬＩＳＡは、試料がＡＮＣＡに陽性であるか否かを決定し又は試料中のＡＮＣＡレベルを決定するのに有効である。同様に、酵母細胞壁ホスホペプチドマンナンを用いたＥＬＩＳＡは、試料がＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧに陽性であるか否かを決定し、又は試料中のＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧレベルを決定するのに有効である。ＯｍｐＣタンパク質又はその断片を用いたＥＬＩＳＡは、試料が抗ＯｍｐＣ抗体に陽性であるか否かを決定し、又は試料中の抗ＯｍｐＣ抗体レベルを決定するのに有効である。Ｉ２タンパク質又はその断片を用いたＥＬＩＳＡは、試料が抗Ｉ２抗体に陽性であるか否かを決定し、又は試料中の抗Ｉ２抗体レベルを測定するのに有効である。フラジェリンタンパク質（例えば、Ｃｂｉｒ−１フラジェリン）又はその断片を用いたＥＬＩＳＡは、試料が抗フラジェリン抗体に陽性であるか否かを決定し、又は試料中の抗フラジェリン抗体レベルを決定するのに有効である。さらに、前記イムノアッセイは、試料中の他の診断マーカーの存在又はレベルを決定するのにとりわけ有効である。

着目したマーカーへの抗体の特異的な免疫学的結合は直接的又は間接的に検出することができる。直接的な標識として、抗体に付けられる蛍光又は発光（luminescent）タグ、金属、色素、放射性核種などを挙げることができる。ヨウ素１２５（^１２５Ｉ）で標識された抗体は、試料中の１種又は２種以上のマーカーのレベルを決定するのに用いることができる。マーカーに特異的な化学発光抗体を用いた化学発光アッセイは、マーカーレベルの鋭敏な非放射性検出に適している。蛍光色素で標識された抗体も、試料中の１種又は２種以上のマーカーのレベルを決定するのに適している。蛍光色素の例として、限定的でなく、ＤＡＰＩ、フルオレセイン、ヘキスト（Hoechst）３３２５８、Ｒ−フィコシアニン、Ｂ−フィコエリトリン、Ｒ−フィコエリトリン、ローダミン、テキサスレッド、及びリサミンを挙げることができる。蛍光色素に結合される二次抗体は商業的に入手することができ、例えば、ヤギＦ（ａｂ’）_２抗ヒトＩｇＧ−ＦＩＴＣは、Ｔａｇｏ Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｉｃａｌｓ社（カリフォルニア州バーリンゲーム）から入手することができる。

間接的な標識として、当該技術分野で周知の種々の酵素、例えば、西洋ワサビペルオキシダーゼ（ＨＲＰ）、アルカリホスファターゼ（ＡＰ）、β−ガラクトシダーゼ、ウレアーゼなどを挙げることができる。西洋ワサビペルオキシダーゼ検出系は、例えば、４５０ｎｍにおいて検出可能な可溶性生成物を過酸化水素の存在下に生ずる色素生産性基質テトラメチルベンジジン（ＴＭＢ）と共に用いることができる。アルカリホスファターゼ検出系は、例えば、４０５ｎｍにおいて容易に検出可能な可溶性生成物を生ずる、色素生産性基質ｐ−ニトロフェニルホスフェートと共に用いることができる。同様に、β−ガラクトシダーゼ検出系は、４１０ｎｍにおいて検出可能な可溶性生成物を生ずる、色素生産性基質ｏ−ニトロフェニル−β−Ｄ−ガラクトピラノシド（ＯＮＰＧ）と共に用いることができる。ウレアーゼ検出系は、基質、例えば、尿素−ブロモクレゾールパープル（Ｓｉｇｍａ Ｉｍｍｕｎｏｃｈｅｍｉｃａｌｓ社；ミズーリ州セントルイス）と共に用いることができる。酵素に結合される有用な二次抗体は多くの商業的供給源から入手することができ、例えば、ヤギＦ（ａｂ’）_２抗ヒトＩｇＧ−アルカリホスファターゼは、Ｊａｃｋｓｏｎ ＩｍｍｕｎｏＲｅｓｅａｒｃｈ社（ペンシルバニア州ウェストグローブ）から購入することができる。

直接的又は間接的な標識からのシグナルは、例えば、色素生産性基質由来の色を検出するために分光光度計を用いて；放射線を検出するために放射線測定器、例えば、^１２５Ｉの検出用ガンマカウンターを用いて；又は所定の波長の光の存在下に蛍光を検出する蛍光光度計を用いて、分析することができる。酵素結合抗体の検出には、分光光度計、例えば、ＥＭＡＸ Ｍｉｃｒｏｐｌａｔｅ Ｒｅａｄｅｒ（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｄｅｖｉｃｅｓ社；カリフォルニア州メンロパーク）を製造業者の使用説明書に従って用いて、マーカーレベルの量の定量分析を行なうことができる。所望により、本発明のアッセイは自動化し又はロボット制御により実施することができ、そして多数の試料からのシグナルを同時に検出することができる。

定量的ウエスタンブロット法を用いて、試料中の１種又は２種以上のマーカーの存在又はレベルを検出又は決定することもできる。ウエスタンブロットは、周知の方法、例えば、走査デンシトメトリー又はホスホアイメージング（phosphorimaging）によって定量化することができる。限定的でない例として、タンパク質試料を１０％ＳＤＳ−ＰＡＧＥレムリ（Laemmli）ゲル上で電気泳動する。一次マウスモノクローナル抗体をブロットと反応させ、そして予備的なスロットブロット試験を用いて抗体結合が直線的であることを確認することができる。二次抗体としてヤギ抗マウス西洋ワサビペルオキシダーゼ結合抗体（ＢｉｏＲａｄ社）を用い、そして例えば、Ｒｅｎａｉｓｓａｎｃｅ化学発光キット（Ｎｅｗ Ｅｎｇｌａｎｄ Ｎｕｃｌｅａｒ社；マサチューセッツ州ボストン）を用い製造業者の使用説明書に従って、化学発光を用いたシグナル検出を行なう。ブロットのオートラジオグラフは、走査デンシトメーター（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｄｙｎａｍｉｃｓ社；カリフォルニア州サニーヴェール）を用いて分析し、そしてポジティブコントロールに対して正規化する。数値は、例えば、ポジティブコントロールに対する実測値の間の比（デンシトメトリックインデックス）として報告される。かかる方法は、例えば、Parra et al., J. Vasc. Surg., 28:669-675 (1998)に記載されているように当該技術分野で周知である。

代わりに、様々な免疫組織化学的アッセイ法を用いて試料中の１種又は２種以上のマーカーの存在又はレベルを決定することができる。免疫組織化学的アッセイという用語は、着目したマーカーと反応する抗体に結合される（すなわち、コンジュゲートされる）蛍光色素又は酵素の蛍光顕微鏡検査法又は光学顕微鏡検査法を用いた視覚的検出を利用する方法を包含し、そして限定的でなく、直接蛍光抗体アッセイ、間接蛍光抗体（ＩＦＡ）アッセイ、抗補体免疫蛍光法、アビジン−ビオチン免疫蛍光法、及び免疫ペルオキシダーゼアッセイを含む。ＩＦＡアッセイは、例えば、試料がＡＮＣＡに陽性であるか否か、試料中のＡＮＣＡのレベル、試料がｐＡＮＣＡに陽性であるか否か、試料中のｐＡＮＣＡのレベル、及び／又はＡＮＣＡ染色パターン（例えば、ｃＡＮＣＡ、ｐＡＮＣＡ、ＮＳＮＡ、及び／又はＳＡＰＰＡ染色パターン）を決定するのに有効である。試料中のＡＮＣＡの濃度は、例えば、終点滴定（endpoint titration）により又は公知の標準品と比較した蛍光の視覚的強度を測定することにより、定量化することができる。

代わりに、着目したマーカーの存在又はレベルは、精製されたマーカーの量を検出又は定量化することによって決定することができる。マーカーの精製は、例えば、高圧液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）単独によって、又はそれと質量分析（例えば、ＭＡＬＤＩ／ＭＳ、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ／ＭＳ、ＳＥＬＤＩ−ＴＯＦ／ＭＳ、タンデムＭＳ等）との組み合わせにより、達成することができる。着目したマーカーの定性又は定量検出は、限定的でなく、ブラッドフォード（Bradford）アッセイ、クーマシーブルー染色法、銀染色法、放射標識されたタンパク質に対するアッセイ、及び質量分析を含む周知の方法によって決定することもできる。

複数のマーカーの分析は、１つの試験試料について別々に又は同時に実施することができる。マーカーの別個の又は順次のアッセイに適した装置として、臨床検査分析装置、例えば、ＥｌｅｃＳｙｓ（Ｒｏｃｈｅ社）、ＡｘＳｙｍ（Ａｂｂｏｔｔ社）、Ａｃｃｅｓｓ（Ｂｅｃｋｍａｎ社）、ＡＤＶＩＡ（商標）、ＣＥＮＴＡＵＲ（商標）（Ｂａｙｅｒ社）、及びＮＩＣＨＯＬＳ ＡＤＶＡＮＴＡＧＥ（商標）（Ｎｉｃｈｏｌｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ社）イムノアッセイ装置を挙げることができる。好ましい装置又はタンパク質チップは、単一表面上で複数のマーカーの同時分析を行なう。とりわけ有用な物理フォーマットは、複数の異なるマーカーの検出に対して複数の分離したアドレス可能な位置を有する表面を含む。かかるフォーマットは、プロテインマイクロアレイ、又は「プロテインチップ」（例えば、Ng et al., J. Cell Mol. Med., 6:329-340 (2002)参照）及び所定のキャピラリー装置（例えば、米国特許第６，０１９，９４４号参照）を含む。これらの実施形態において、分離した表面位置のそれぞれが各位置において検出のための１種又は２種以上のマーカーを固定化するための抗体を含んでいることができる。表面は、代わりに、表面の分離した位置に固定化された１つ又は２つ以上の分離した粒子（例えば、マイクロ粒子又はナノ粒子）を含んでいることができ、前記マイクロ粒子は検出用の１種又は２種以上のマーカーを固定化するための抗体を含んでいる。複数のマーカーの同時アッセイを行うためのさらに別の適当なフォーマットは、以前にはＦｌｏｗＭｅｔｒｉｘ及びＬａｂＭＡＰ (Elshal and McCoy, 2006)として知られた、Ｌｕｍｉｎｅｘ ＭｕｌｔｉＡｎａｌｙｔｅ Ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ（ｘＭＡＰ）技術である。これは、種々の強度の赤色及び赤外フルオロフォアによって内部染色されるポリスチレンビーズを用いる多重のビーズをベースとするフローサイトメトリーアッセイである。種々の捕捉試薬、例えば、抗体、オリゴヌクレオチド、及びペプチドがビーズに結合することができるので、種々のＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ、タンパク質、リガンド、及びＤＮＡの定量化を促進することができる（Fulton et al, 1997；Kingsmore, 2006；Nolan and Mandy, 2006, Vignali, 2000；Ray et al, 2005）。

着目した数種のマーカーを複数の試料の効率的な処理のために１つの検査にまとめることができる。さらに、当業者であれば、同じ被験者由来の複数の試料（例えば、連続的な時点での、等）を検査する価値を認めるであろう。かかる一連の試料の検査は、マーカーレベルの経時的な変化の同定を可能にすることができる。マーカーレベルの増加又は減少、並びにマーカーレベルの変化がないことは、ＩＢＳを分類し又はＩＢＳ様症状と関連する疾病及び疾患を除外するための有効な情報を提供することもできる。

上記の１種又は２種以上のマーカーを測定するパネルは、試料をＩＢＳに関連していると分類するための本発明のアプローチに関する適切な情報を与えるように構成することができる。かかるパネルは、１種、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、２５種、３０種、３５種、４０種、４５種、５０種、５５種、６０種、６５種、７０種、７５種、８０種、８５種、９０種、９５種、１００種又はそれを超える種類の個別のマーカーの存在又はレベルを決定するように構成することができる。単一のマーカー又はマーカーのサブセットの分析は、種々の臨床的環境において当業者によって実施することもできる。これらの例として、限定的でなく、外来診療、応急手当て、救命救急診療、集中治療、モニタリング装置、入院患者、院外患者、診療室、クリニック、及び健康診断の環境を挙げることができる。

マーカーの分析は、さらに様々な物理フォーマットにより実施することができるであろう。例えば、マイクロタイタープレートを用いて又は自動化により多量の検査試料の処理を促進することができるであろう。代わりに、単一の試料フォーマットを開発してタイムリーに治療及び診断を促進することができるであろう。

ＶＩ．統計的アルゴリズム
或る側面において、本発明は、試料をＩＢＳ試料又は非ＩＢＳ試料と分類する統計的アルゴリズム又は統計処理を用いて試料がＩＢＳと関連しているか否かを分類する方法、システム、及びコードを提供する。他の側面において、本発明は、試料を非ＩＢＤ試料又はＩＢＤ試料と分類する（すなわち、ＩＢＤ除外工程）第一の統計的アルゴリズム又は統計処理、それに続いて非ＩＢＤ試料をＩＢＳ試料又は非ＩＢＳ試料と分類する（すなわち、ＩＢＳ判定工程）第二の統計的アルゴリズム又は統計処理を用いて試料がＩＢＳと関連しているか否かを分類する方法、システム、及びコードを提供する。好ましくは、統計的アルゴリズム又は統計処理は、独立して、１つ又は２つ以上の学習統計的分類子システムを含む。本明細書中に記載のように、学習統計的分類子システムの組み合わせは、有利なことに、試料がＩＢＳと関連しているか否かを分類するための改善された感度、特異度、陰性的中率、陽性的中率、及び／又は全体的正確度を提供する。

「統計的アルゴリズム」又は「統計処理」という用語は、変数間の相関関係を決定するために用いられる様々な統計分析の任意のものを含む。本発明において、変数は着目した少なくとも１種のマーカーの存在又はレベル及び／又は少なくとも１種のＩＢＳ関連症状の存在又は重症度である。本明細書中に記載の統計的アルゴリズムを用いて任意の数のマーカー及び／又は症状を分析することができる。例えば、１種、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、１１種、１２種、１３種、１４種、１５種、１６種、１７種、１８種、１９種、２０種、２５種、３０種、３５種、４０種、４５種、５０種、５５種、６０種、６５種、７０種、７５種、８０種、８５種、９０種、９５種、１００種、又はそれを超える種類のバイオマーカー及び／又は症状を統計的アルゴリズムに含めることができる。１つの実施形態において、ロジスティック回帰を用いる。別の実施形態において、直線回帰を用いる。或る場合において、本発明の統計的アルゴリズムは、変数として所定の母集団内の特定のマーカーの分位点測定値（quantile measurement）を用いることができる。分位点は、データのサンプルを（できるだけ）等しい観察数を含む群に分割する「カットポイント」のセットである。例えば、四分位数は、（できるだけ）等しい観察数を含む４つの群にデータのサンプルを分割する値である。下位四分位数は、配列された（ordered）データのセットを通して４分の１上がった（quarter way up）データ値であり；上位四分位数は、配列されたデータのセットを通して４分の１下がった（quarter way down）データ値である。五分位数は（できるだけ）等しい観察数を含む５つの群にデータのサンプルを分割する値である。本発明は、アルゴリズムの変数として（連続変数を用いた場合と同様に）マーカーレベルの百分位数範囲（例えば、三分位数、四分位数、五分位数等）、又はそれらの累積的指標（例えば、マーカーレベルの四分位数の合計等）の使用も含んでいることができる。

好ましくは、本発明の統計的アルゴリズムは１種又は２種以上の学習統計的分類子システムを含む。「学習統計的分類子システム」という用語は、本明細書中で用いる場合、複合データセット（例えば、着目したマーカーのパネル及び／又はＩＢＳ関連症状のリスト）に適用しそしてかかるデータセットに基づいて決定を行なうことができる機械学習アルゴリズム技術を含む。或る実施形態において、単一の学習統計的分類子システム、例えば、分類木（例えば、ランダムフォレスト）を用いる。他の実施形態において、２種、３種、４種、５種、６種、７種、８種、９種、１０種、又は１１種以上の学習統計的分類子システムの組み合わせを、好ましくはタンデムで用いる。学習統計的分類子システムの例として、限定的でなく、帰納学習（例えば、決定／分類木、例えば、ランダムフォレスト、分類及び回帰木（Ｃ＆ＲＴ）、ブースト型の木等）、Ｐｒｏｂａｂｌｙ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ Ｃｏｒｒｅｃｔ（ＰＡＣ）学習、コネクショニスト学習（例えば、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、ニューロファジーネットワーク（ＮＦＮ）、ネットワーク構造、パーセプトロン、例えば、多層パーセプトロン、多層フィードフォワードネットワーク、ニューラルネットワークのアプリケーション、信念ネットワーク（belief network）におけるベイジアン学習等）、強化学習（例えば、既知環境における受動的学習（passive learning）、例えば、単純学習（naive learning）、適応型動的（adaptive dynamic）学習、及び時間差学習、未知環境における受動的学習、未知環境における能動的学習、行動−価値関数学習（learning action-value functions）、強化学習のアプリケーション等）、及び遺伝的アルゴリズム及び進化的プログラミングを用いたものを挙げることができる。他の学習統計的分類子システムとして、サポート・ベクター・マシーン（例えば、カーネル法）、多変量適応回帰スプライン（ＭＡＲＳ）、レーベンバーグ・マルカートアルゴリズム、ガウス・ニュートンアルゴリズム、ガウス混合（mixtures of Gaussians）、勾配降下アルゴリズム、及び学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）を挙げることができる。

ランダムフォレストは、Ｌｅｏ Ｂｒｅｉｍａｎ及びＡｄｅｌｅ Ｃｕｔｌｅｒによって開発されたアルゴリズムを用いて構築された学習統計的分類子システムである。ランダムフォレストは多数の個別の決定木を用いそして個別の木によって決定されるクラスのモード（すなわち、最頻値（most frequently occurring））を選択することによってクラスを決定する。ランダムフォレスト分析は、例えば、Ｓａｌｆｏｒｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ社（カリフォルニア州サンディエゴ）から入手することができるＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔｓソフトウェアを用いて実施することができる。例えば、ランダムフォレストの説明については、Breiman, Machine Learning, 45:5-32 (2001)；及びhttp://stat-www.berkeley.edu/users/breiman/RandomForests/cc_home.htmを参照されたい。

分類及び回帰木は、適当な古典的回帰モデルに対するコンピュータ集約型の代替を表すものであり、そして一般には、１種又は２種以上の予測変数に基づき分類及び回帰木を用いて着目したカテゴリー的又は連続的な応答に対する最良の可能なモデルを決定する。分類及び回帰木分析は、例えば、Ｓａｌｆｏｒｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ社から入手することができるＣＡＲＴソフトウェア又はＳｔａｔＳｏｆｔ社（オクラホマ州タルサ）から入手することができるＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌデータ分析ソフトウェアを用いて実施することができる。分類及び回帰木の説明は、例えば、Breiman et al. “Classification and Regression Trees,” Chapman and Hall, New York (1984)；及びSteinberg et al., “CART: Tree-Structured Non-Parametric Data Analysis,” Salford Systems, San Diego, (1995)に見出される。

ニューラルネットワークは、計算に対するコネクショニストアプローチに基づく情報処理のための数理又は計算モデルを用いる人工ニューロンの相互接続されたグループである。一般には、ニューラルネットワークは、ネットワークを流れる外部又は内部情報に基づいてその構造を変える適応システムである。ニューラルネットワークの具体例として、フィードフォワードニューラルネットワーク、例えば、パーセプトロン、単層パーセプトロン、多層パーセプトロン、バックプロパゲーションネットワーク、ＡＤＡＬＩＮＥネットワーク、ＭＡＤＡＬＩＮＥネットワーク、Ｌｅａｒｎｍａｔｒｉｘネットワーク、動径基底関数（ＲＢＦ）ネットワーク、及び自己組織化マップ又はコホーネン自己組織化ネットワーク；リカレントニューラルネットワーク、例えば、シンプルリカレントネットワーク及びホップフィールドネットワーク；確率的ニューラルネットワーク、例えば、ボルツマンマシン；モジュール型ニューラルネットワーク、例えば、機械及び連合的ニューラルネットワークの委員会（committee of machines and associative neural networks）；及び他の型のネットワーク、例えば、即時訓練型（instantaneously trained）ニューラルネットワーク、スパイキング（spiking）ニューラルネットワーク、動的ニューラルネットワーク、及びカスケーディング（cascading）ニューラルネットワークを挙げることができる。ニューラルネットワーク分析は、例えば、ＳｔａｔＳｏｆｔ社から入手することができるＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌデータ分析ソフトウェアを用いて実施することができる。ニューラルネットワークの説明については、例えば、Freeman et al., In “Neural Networks: Algorithms, Applications and Programming Techniques,” Addison-Wesley Publishing Company (1991)；Zadeh, Information and Control, 8:338-353 (1965)；Zadeh, “IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics,” 3:28-44 (1973)；Gersho et al., In “Vector Quantization and Signal Compression,” Kluywer Academic Publishers, Boston, Dordrecht, London (1992)；及びHassoun, “Fundamentals of Artificial Neural Networks,” MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London (1995)を参照されたい。

サポートベクターマシーンは、分類及び回帰に対して用いられる関連する教師あり学習技術のセットでありそして例えば、Cristianini et al., “An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-Based Learning Methods,” Cambridge University Press (2000)に記載されている。サポートベクターマシーン分析は、例えば、Ｔｈｏｒｓｔｅｎ Ｊｏａｃｈｉｍｓ（コーネル大学）によって開発されたＳＶＭ^{ｌｉｇｈｔ}ソフトウェアを用いて又はＣｈｉｈ−Ｃｈｕｎｇ Ｃｈａｎｇ及びＣｈｉｈ−Ｊｅｎ Ｌｉｎ（国立台湾大学）によって開発されたＬＩＢＳＶＭソフトウェアを用いて実施することができる。

本明細書中に記載した学習統計的分類子システムは、健常個体、ＩＢＳ患者、ＩＢＤ患者、及び／又はセリアック病患者由来の試料（たとえば、血清学的試料）のコホートを用いて訓練及び試験することができる。例えば、医師によって、そして好ましくは消化器専門医によって生検、大腸内視鏡検査（colonoscopy）、又は例えば、米国特許第６，２１８，１２９号に記載のイムノアッセイを用いてＩＢＤに罹患していると診断された患者由来の試料は、本発明の学習統計的分類子システムの訓練及び試験に用いるのに適している。ＩＢＤに罹患していると診断された患者由来の試料を、例えば、米国特許第５，７５０，３５５号及び第５，８３０，６７５号に記載のイムノアッセイを用いてクローン病又は潰瘍性大腸炎に分類することもできる。ＩＢＳと診断された患者由来の試料を、ＩＢＳ−便秘型（ＩＢＳ−Ｃ）、ＩＢＳ−下痢型（ＩＢＳ−Ｄ）、ＩＢＳ−混合型（ＩＢＳ−Ｍ）、ＩＢＳ−交替型（ＩＢＳ−Ａ）、又は感染後型ＩＢＳ（ＩＢＳ−ＰＩ）に分類することができる。公表された基準、例えば、マニング（Manning）、ローマＩ、ローマＩＩ、又はローマＩＩＩ診断基準など、を用いてＩＢＳと診断された患者由来の試料は、本発明の学習統計的分類子システムの訓練及び試験に用いるのに適している。健常個体由来の試料は、ＩＢＤ及び／又はＩＢＳ試料と同定されなかった試料を含んでいることができる。当業者であれば、本発明の学習統計的分類子システムの訓練及び試験に用いることができる患者試料のコホートを得るための追加の技術及び診断基準があることを承知しているであろう。

「感度」という用語は、本明細書中で用いる場合、試料が陽性、例えば、ＩＢＳに罹患しているものである場合に、本発明の診断方法、システム、又はコードが陽性の結果を与える確率をいう。感度は、真陽性結果を真陽性及び偽陰性の合計で割った数値として計算される。感度は、本質的に、本発明の方法、システム、又はコードがＩＢＳに罹患したものを、前記疾病に罹患していないものからどれだけよく正確に同定するかの尺度である。統計的アルゴリズムは、ＩＢＳを分類する感度が少なくとも約６０％であり、そして、例えば、少なくとも約６５％、７０％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％であることができるように選択されることができる。好ましい実施形態において、ＩＢＳを分類する感度は、学習統計的分類子システムの組み合わせを用いる場合には少なくとも約９０％であり（あらゆる目的でその内容の全体が参照により本明細書中に組み込まれる、米国特許公報第２００８／００８５５２４号の実施例１０参照）、又は単一の学習統計的分類子システムを用いる場合には少なくとも約８５％である（あらゆる目的でその内容の全体が参照により本明細書中に組み込まれる、米国特許公報第２００８／００８５５２４号の実施例１１参照）。

「特異度」という用語は、試料が陽性でない、例えば、ＩＢＳに罹患していないものである場合に、本発明の診断方法、システム、又はコードが陰性の結果を与える確率をいう。特異度は、真陰性結果を真陰性及び偽陽性の合計で割った数値として計算される。特異度は、本質的に、本発明の方法、システム、又はコードがＩＢＳに罹患していないものを、前記疾病に罹患しているものからどれだけよく除外するかの尺度である。統計的アルゴリズムは、ＩＢＳを分類する特異度が少なくとも約７０％、例えば、少なくとも約７５％、８０％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％であるように選択されることができる。好ましい実施形態において、ＩＢＳを分類する特異度は、学習統計的分類子システムの組み合わせを用いる場合には少なくとも約８６％であり（あらゆる目的でその内容の全体が参照により本明細書中に組み込まれる、米国特許公報第２００８／００８５５２４号の実施例１０参照）、又は単一の学習統計的分類子システムを用いる場合には少なくとも約８４％である（あらゆる目的でその内容の全体が参照により本明細書中に組み込まれる、米国特許公報第２００８／００８５５２４号の実施例１１参照）。

「陰性的中率」又は「ＮＰＶ」という用語は、本明細書中で用いる場合、ＩＢＳに罹患していないと同定された個体が実際に当該疾病に罹患していない確率をいう。陰性的中率は、真陰性を真陰性及び偽陰性の合計で割った数値として計算することができる。陰性的中率は、診断方法、システム、又はコードの特性はもちろん分析される母集団内の疾病の有病率によっても決定される。統計的アルゴリズムは、或る疾病有病率を有する母集団における陰性的中率が約７０％〜約９９％の範囲内であり、そして、例えば、少なくとも約７０％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％であることができるように選択されることができる。好ましい実施形態において、ＩＢＳを分類する陰性的中率は、学習統計的分類子システムの組み合わせを用いる場合には少なくとも約８７％である（あらゆる目的でその内容の全体が参照により本明細書中に組み込まれる、米国特許公報第２００８／００８５５２４号の実施例１０参照）。

「陽性的中率」又は「ＰＰＶ」という用語は、ＩＢＳに罹患していると同定された個体が実際に当該疾病に罹患している確率をいう。陽性的中率は、真陽性を真陽性及び偽陽性の合計で割った数値として計算することができる。陽性的中率は、診断方法、システム、又はコードの特性はもちろん分析される母集団内の疾病の有病率によっても決定される。統計的アルゴリズムは、或る疾患有病率を有する母集団における陽性的中率が約８０％〜約９９％の範囲内であり、そして、例えば、少なくとも８０％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％であることができるように選択されることができる。好ましい実施形態において、ＩＢＳを分類する陽性的中率は、学習統計的分類子システムの組み合わせを用いる場合には少なくとも約９０％である（あらゆる目的でその内容の全体が参照により本明細書中に組み込まれる、米国特許公報第２００８／００８５５２４号の実施例１０参照）。

陰性的中率及び陽性的中率を含む的中率は、分析される母集団内の疾病の有病率に影響される。本発明の方法、システム、及びコードにおいて、特定のＩＢＳ有病率を有する臨床的母集団について望ましい臨床的パラメータを生成するように統計的アルゴリズムを選択することができる。例えば、学習統計的分類子システムは、例えば、臨床医の診療室、例えば、消化器専門医の診療室又は一般開業医の診療室で見ることができる、約１％、２％、３％、４％、５％、６％、７％、８％、９％、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、５５％、６０％、６５％、又は７０％までのＩＢＳ有病率に対して選択されることができる。

「全体的一致」又は「全体的正確度」という用語は、本明細書中で用いる場合、本発明の方法、システム、又はコードが病状を分類する場合の正確度をいう。全体的正確度は、試料結果の総数で真陽性及び真陰性の合計を割った値として計算され、そしてそれは分析される母集団内の疾病の有病率によって影響される。例えば、統計的アルゴリズムは、或る疾病有病率を有する患者母集団における全体的正確度が少なくとも約６０％であり、そして、例えば、少なくとも約６５％、７０％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５%、９６％、９７％、９８％、又は９９％であることができるように選択されることができる。好ましい実施形態において、ＩＢＳを分類する全体的正確度は、学習統計的分類子システムの組み合わせを用いる場合には少なくとも約８０％である（あらゆる目的でその内容の全体が参照により本明細書中に組み込まれる、米国特許公報第２００８／００８５５２４号の実施例１０参照）。

ＶＩＩ．疾病分類システム
あらゆる目的でその内容の全体が参照により本明細書中に組み込まれる、米国特許公報第２００８／００８５５２４号の図２は、本発明の１つの実施形態による疾病分類システム（disease classification system）（ＤＣＳ）（２００）を表す。そこに示されているように、ＤＣＳは、プロセッサ（２１５）及びメモリモジュール（２１０）を備えた、ＤＣＳインテリジェンスモジュール（２０５）、例えば、コンピュータなどを含む。インテリジェンスモジュールは、１つ又は２つ以上の直接接続（例えば、ＵＳＢ、Ｆｉｒｅｗｉｒｅ、又は他のインターフェース）及び１つ又は２つ以上のネットワーク接続（例えば、モデム又は他のネットワークインターフェース機器を含む）を通じて情報を送信及び受信するための通信モジュール（図示せず）も含む。メモリモジュールは、内部メモリ装置及び１つ又は２つ以上の外部メモリ装置を含んでいることができる。インテリジェンスモジュールは、ディスプレイモジュール（２２５）、例えば、モニター又はプリンターなども含んでいる。１つの側面において、インテリジェンスモジュールは、データ、例えば、データ取得モジュール、例えば、検査システム（２５０）からの患者検査結果など、を直接接続により又はネットワーク（２４０）を通じて受信する。例えば、検査システムは、１つ又は２つ以上の患者試料（２５５）についてマルチアナライト（multianalyte）検査を行いそしてその検査結果をインテリジェンスモジュールに自動的に提供するように構成されていることができる。データは、ユーザーによる直接入力を介してインテリジェンスモジュールに提供することもでき、又はポータブル媒体、例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）又はデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）からダウンロードすることができる。検査システムは、インテリジェンスモジュールに直結させて、インテリジェンスモジュールと統合させることができ、又はネットワークを通じてインテリジェンスモジュールと遠隔結合させることができる。インテリジェンスモジュールは、周知であるようなネットワークを通じて１つ又は２つ以上のクライアントシステム（２３０）へ及びそこからデータ通信することもできる。例えば、要求している医師又はヘルスケア提供者は、クライアントシステム（２３０）を用いて、研究室又は病院に設置されている（resident）ことができるインテリジェンスモジュールからレポートを取得及び閲覧することができる。

ネットワークは、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）、ワイヤレスネットワーク、地点間ネットワーク、スター型ネットワーク、トークンリングネットワーク、ハブネットワーク、又は他の構成であることができる。現在用いられているネットワークの最も一般的な型は、ＴＣＰ／ＩＰ（伝送制御プロトコル及びインターネットプロトコル）ネットワーク、例えば、大文字の「Ｉ」を用いて「Ｉｎｔｅｒｎｅｔ」としばしば呼ばれるネットワークのグローバルインターネットワークであるので、本明細書中の実施例の多くに用いられるが、本発明で使用することができるネットワークは、現在のところＴＣＰ／ＩＰが好ましいプロトコルであるもののこれに限定されないことを理解されたい。

米国特許公報第２００８／００８５５２４号の図２に示されたシステムのいくつかの要素は、本明細書において詳細に説明することを必要としない一般的な周知要素を含んでいることができる。例えば、インテリジェンスモジュールは、デスクトップパーソナルコンピュータ、ワークステーション、メインフレーム、ラップトップ等として実装されていることができる。各クライアントシステムは、デスクトップパーソナルコンピュータ、ワークステーション、ラップトップ、ＰＤＡ、携帯電話、又はあらゆるＷＡＰ対応装置、又はＩｎｔｅｒｎｅｔ若しくは他のネットワーク接続に直接又は間接的にインターフェースすることができる任意の他のコンピューティング装置を含んでいることができる。クライアントシステムは、一般には、ＨＴＴＰクライアント、例えば、ブラウジングプログラム、例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社のＩｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒブラウザ、Ｎｅｔｓｃａｐｅ社のＮａｖｉｇａｔｏｒブラウザ、Ｏｐｅｒａ社のブラウザ、又は携帯電話、ＰＤＡ若しくは他のワイヤレス装置の場合にはＷＡＰ対応ブラウザ等を実行して、クライアントシステムのユーザーがネットワークを通じてインテリジェンスモジュールからユーザーに利用可能な情報及びページにアクセスし、処理し、及び閲覧することができるようにする。それぞれのクライアントシステムは、一般には、インテリジェンスモジュールによって提供されるページ、フォーム、及び他の情報と共にディスプレイ（例えば、モニター画面、ＬＣＤディスプレイ等）（２３５）上のブラウザによって提供されるグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）と相互作用するための、１つ又は２つ以上のユーザーインターフェース機器、例えば、キーボード、マウス、タッチスクリーン、ペン等も含んでいる。上記のように、本発明は、ネットワークのうち特定のグローバルインターネットワークを指す、Ｉｎｔｅｒｎｅｔを用いて使用するのに適している。しかしながら、Ｉｎｔｅｒｎｅｔの代わりに他のネットワーク、例えば、イントラネット、エクストラネット、バーチャル私設ネットワーク（ＶＰＮ）、非ＴＣＰ／ＩＰベースネットワーク、任意のＬＡＮ又はＷＡＮ等を用いることができることを理解されたい。

１つの実施形態によれば、各クライアントシステム及びその構成要素のすべては、中央処理装置、例えば、Ｉｎｔｅｌ（商標）Ｐｅｎｔｉｕｍ（商標）プロセッサ等を用いて実行されるコンピュータコードを含むアプリケーション、例えば、ブラウザなど、を用いてオペレータ設定可能である。同様に、インテリジェンスモジュール及びその構成要素のすべては、中央処理装置（２１５）、例えば、Ｉｎｔｅｌ Ｐｅｎｔｉｕｍプロセッサ等、又は複数のプロセッサユニットを用いて実行されるコンピュータコードを含むアプリケーションを用いてオペレータ設定可能であることができる。本明細書中に記載のデータ及び検査結果を処理するべきインテリジェンスモジュールを操作及び設定するためのコンピュータコードは、好ましくは、ダウンロードされそしてハードディスク上に保存されるが、その全プログラムコード又はその一部を、周知であるような任意の他の揮発性又は不揮発性のメモリ媒体又は装置、例えば、ＲＯＭ又はＲＡＭに保存することもでき、又はプログラムコードを保存することができる任意の他のコンピュータ可読媒体（２６０）、例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）媒体、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）媒体、フロッピーディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ等に備えることもできる。

本発明の種々の側面及び実施形態を実行するためのコンピュータコードは、コンピュータシステムにおいて実行することができる任意のプログラミング言語、、例えば、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＨＴＭＬ、Ｊａｖａ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔなど、又は任意の他のスクリプト言語、例えば、ＶＢＳｃｒｉｐｔなど、により実行することができる。さらに、全プログラムコード又はその一部は、Ｉｎｔｅｒｎｅｔを通じて、又は周知であるような任意の通信媒体及びプロトコル（例えば、ＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ等）を用いて周知であるような任意の他の通常のネットワーク接続（例えば、エクストラネット、ＶＰＮ，ＬＡＮ等）を通じて、ソフトウェアソース（例えば、サーバー）から伝送及びダウンロードすることができるキャリアシグナル（carrier signal）として具現化することができる。

１つの実施形態によれば、インテリジェンスモジュールは、患者検査結果及び／又は質問票の回答を分析して患者試料がＩＢＳと関連しているか否かを決定するための疾病分類処理を実行する。データは、インテリジェンスモジュールと結合されたセパレート型の保存又はデータベースシステム又はメモリ（２１０）内の１つ又は２つ以上のデータテーブル又は他の論理データ構造に保存することができる。一般には、特定の患者についての検査データを含むデータセットに１つ又は２つ以上の統計処理を適用する。例えば、検査データは、患者由来の試料中の少なくとも１種のマーカーの存在又はレベルを示すデータを含む、診断マーカープロファイルを含んでいることができるであろう。検査データは、患者が経験している又は最近経験したＩＢＳに関連する少なくとも１つの症状の存在又は重症度を示すデータを含む、症状プロファイルを含んでいることもできるであろう。１つの側面において、統計処理は、前記診断マーカープロファイル及び／又は症状プロファイルに基づいて患者試料をＩＢＳ試料又は非ＩＢＳ試料と分類する統計的に導き出された決定を生成する。別の側面において、第一の統計処理は、前記診断マーカープロファイル及び／又は症状プロファイルに基づいて患者試料をＩＢＤ試料又は非ＩＢＤ試料と分類する統計的に導き出された第一の決定を生成する。患者試料が非ＩＢＤ試料と分類された場合、同じ又は異なるデータセットに第二の統計処理を適用して、当該非ＩＢＤ試料をＩＢＳ試料又は非ＩＢＳ試料と分類する統計的に導き出された第二の決定を生成する。前記第一及び／又は第二の統計的に導き出された決定を、インテリジェンスモジュールと関連づけられた又はそれに結合されたディスプレイ装置上に表示することができ、又は当該決定（単数又は複数）をセパレートシステム、例えば、クライアントシステム（２３０）に提供してそこに表示することができる。表示された結果は、医師が妥当な診断又は予後診断を行なうことを可能とする。

ＶＩＩＩ．ＩＢＳ様症状を伴う疾病及び疾患
様々な構造的又は代謝的疾病及び疾患は、ＩＢＳと類似する徴候又は症状を引き起こすことがある。限定的でない例として、疾病及び疾患、例えば、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）、セリアック病（ＣＤ）、急性炎症、憩室炎、回腸嚢−肛門吻合、顕微鏡的大腸炎、慢性感染性下痢、ラクターゼ欠乏症、癌（例えば、結腸直腸癌）、小腸又は結腸の機械的閉塞、腸管感染症、虚血、消化不良、吸収不良、子宮内膜症、及び腸管の未同定の炎症性疾患など、を有する患者は、ＩＢＳに類似する軽度から中等度の痛み、及び便の硬さ及び／又は便通頻度における変化と関連する腹部不快感をに示すことがある。追加のＩＢＳ様症状として、慢性下痢若しくは慢性便秘若しくは下痢便秘交替症、体重減少、腹部膨満又は鼓張、及び便中の粘液を挙げることができる。

大部分のＩＢＤ患者は、２つの明確な臨床サブタイプであるクローン病及び潰瘍性大腸炎のうちの１つに分類することができる。クローン病は、回腸下部に影響を与えそしてしばしば結腸及び腸管の他の領域を含む炎症性疾患である。潰瘍性大腸炎は、主に大腸の粘膜及び粘膜下組織に局在する炎症によって特徴付けられる。ＩＢＤのこれらの臨床サブタイプを患う患者は、一般に、ＩＢＳ様症状、例えば、腹痛、慢性下痢、体重減少、及び痙攣（cramping）などを示す。

セリアック病の臨床症状は、慢性下痢、体重減少及び腹部膨満と関連する腹部不快感などのＩＢＳ様症状によって特徴付けられる。セリアック病は、一般に絨毛性萎縮（villous atrophy）、陰窩過形成（crypt hyperplasia）、及び／又は小腸の粘膜内層の炎症に関連する腸粘膜の免疫介在疾患である。セリアック病の個体は、栄養の吸収不良に加えて、無機物欠乏、ビタミン欠乏、骨粗鬆症、自己免疫疾患、及び腸悪性疾患（例えば、リンパ腫及び癌腫）のリスクがある。特定の遺伝的及び環境的な関係において、タンパク質、例えば、グルテン（例えば、小麦、ライ麦、大麦、オート麦、雑穀、ライ小麦、スペルトムギ及びカムートに存在するグルテニン及びプロラミンタンパク質）などへの暴露がセリアック病の発症の原因であると考えられている。

ＩＢＳ様症状を示す腸炎によって特徴付けられる他の疾病及び疾患として、例えば、急性炎症、憩室炎、回腸嚢−肛門吻合、顕微鏡的大腸炎、及び慢性感染性下痢、並びに腸管の未同定の炎症性疾患を挙げることができる。急性炎症を発症している患者では、一般には、ＩＢＳ様症状に加えて、Ｃ−反応性タンパク質（ＣＲＰ）レベルが上昇した。ＣＲＰは、炎症過程の急性期の間に肝臓によって産生されそして通常、炎症過程の開始後約２４時間で放出される。憩室炎、回腸嚢−肛門吻合、顕微鏡的大腸炎、及び慢性感染性下痢を患う患者では、一般に、ＩＢＳ様症状に加えて、糞便中のラクトフェリン及び／又はカルプロテクチンのレベルが増加する。ラクトフェリンは、粘膜によって分泌される糖タンパク質であり、白血球の二次顆粒中の主要タンパク質である。白血球は、一般に、炎症部位に補充され、そこで活性化されて、周辺領域に顆粒内容物を放出する。この過程が便中のラクトフェリン濃度を増加させる。

過敏性嚢症候群（irritable pouch syndrome）のような、嚢の他の非炎症状態と比較した場合に、回腸嚢−肛門吻合（すなわち、クローン病の重症のケースでは、結腸の完全な切除後に嚢が形成される）の患者では、増加したラクトフェリンレベルが観察される。ラクトフェリンの増加レベルは、憩室炎患者でも観察され、憩室炎の症状では消化管における突出した嚢（すなわち、憩室）が炎症を起こし、及び／又は感染して、重症度の腹痛、発熱、悪心、及び排便習慣の顕著な変化を引き起こす。顕微鏡的大腸炎は、糞便中の増加したラクトフェリンレベルとも関連する慢性の炎症性疾患である。顕微鏡的大腸炎は、持続性の漿液性下痢（非血性）、通常は体重の減少と関連する腹痛、大腸内視鏡検査及び放射線検査の間の正常な粘膜、及び極めて特有の組織病理学的変化によって特徴付けられる。顕微鏡的大腸炎は、膠原性大腸炎（collagenous colitis）及びリンパ球性大腸炎（lymphocytic colitis）の２つの疾病からなる。膠原性大腸炎は病因不明であり、長期間の漿液性下痢及び正常な大腸内視鏡検査を示す患者に見出される。膠原性大腸炎及びリンパ球性大腸炎は双方とも、結腸内膜における増加したリンパ球によって特徴付けられる。膠原性大腸炎はさらに、結腸の上皮下コラーゲン層の肥厚によって特徴付けられる。慢性感染性下痢は、糞便中の増加したラクトフェリンレベルとも関連する疾病である。慢性感染性下痢は通常、細菌、ウイルス、又は原生動物の感染によって引き起こされ、患者はＩＢＳ様症状、例えば、下痢及び腹痛などを示す。増加ラクトフェリンレベルは、ＩＢＤ患者においても観察される。

ＣＲＰ及び／又はラクトフェリン及び／又はカルプロテクチンレベルを決定することに加えて、便中の血液、例えば、糞便中のヘモグロビンなどの存在を検出することによって腸炎に関連する疾病及び疾患を除外することもできる。患者の自覚なく起こる腸出血は、潜在出血又は隠れた出血（hidden bleeding）と呼ばれる。潜在出血（例えば、糞便中のヘモグロビン）の存在は、一般に患者由来の便試料中に観察される。他の症状、例えば、潰瘍（例えば、胃、十二指腸）、癌（胃癌、結腸直腸癌）、及び痔疾も、腹痛及び便の硬さ及び／又は排便頻度の変化を含むＩＢＳ様症状を示すことがある。

さらに、糞便中のカルプロテクチンのレベルを評価することもできる。カルプロテクチンは、主に好中球及び単球から誘導される抗菌活性を持ったカルシウム結合タンパク質である。カルプロテクチンは、嚢胞性線維症、間接リウマチ、ＩＢＤ、結腸直腸癌、ＨＩＶ及び他の炎症性疾患において臨床的関連性を有していることが見出されている。そのレベルは、血清、血漿、口腔、脳脊髄液及び滑液、尿、及び糞便において測定されている。ＧＩ疾患における糞便中のカルプロテクチンの利点は、次の通りに認識されている：室温で３〜７日間安定であるので普通郵便による試料発送が可能であり；クローン病患者の糞便中のアルファ１−抗トリプシンと相関しており；そして大多数の消化管癌及びＩＢＤ患者において増加する。糞便中のカルプロテクチンは、潰瘍性大腸炎における疾病活性の内視鏡的及び組織学的グレーディング、及びＩＢＤにおける疾病活性の標準であるインジウム１１１で標識された好中性顆粒球の糞便中への排出とよく相関していることが見出された。

上述したことを考慮すれば、広範囲の疾病及び疾患がＩＢＳ様症状を引き起こすことがあり、それによって、試料をＩＢＳ試料と明確に分類することに対して実質的な障害が形成されていることは明らかである。しかしながら、本発明は、例えば、統計的アルゴリズムを用いて、個体由来の試料をＩＢＳ試料と分類することによって、又は、例えば、統計的アルゴリズムの組み合わせを用いて、ＩＢＳと同様な臨床症状を共有するそれらの疾病又は疾患を排除し（すなわち、除外し）及び試料中のＩＢＳを同定する（すなわち、判定する）することによって、この制限を克服する。

ＩＸ．治療及び治療モニタリング
個体由来の試料がＩＢＳ試料と分類された後は、本発明の方法、システム、及びコードはさらにその個体にＩＢＳと関連する１種又は２種以上の症状を治療するのに有効な薬剤（すなわち、ＩＢＳ薬）の治療的有効量を投与する工程を含んでいることができる。治療的適用に対して、ＩＢＳ薬は、単独で投与することができ、又は１種若しくは２種以上の追加のＩＢＳ薬及び／又はＩＢＳ薬と関連する副作用を軽減する１種若しくは２種以上の薬剤と組み合わせて同時投与することができる。

ＩＢＳ薬は必要に応じて適当な薬剤学的賦形剤と共に投与することができ、そして任意の許容された投与方法によって実施することができる。このように、投与は、例えば、静脈内、局所的、皮下、経皮的（transcutaneous）、経皮性（transdermal）、筋肉内、経口、経頬的（buccal）、舌下、歯肉、口蓋、関節内（intra-joint）、非経口、細動脈内（intra-arteriole）、皮内、心室内（intraventricular）、頭蓋内、腹腔内、病巣内、鼻腔内、直腸内、腟内、又は吸入によるものであることができる。「同時投与する」とは、第二薬（例えば、別のＩＢＳ薬、ＩＢＳ薬の副作用を軽減するのに有効な薬剤等）の投与と同時に、その直前に、又はその直後にＩＢＳ薬を投与することを意味する。

治療的有効量のＩＢＤ薬は、繰り返して、例えば、少なくとも２回、３回、４回、５回、６回、７回、８回、又は９回以上にわたり投与することができ、又はその用量を持続点滴によって投与することができる。投与は、固体、半固体、凍結乾燥粉末、又は液体の剤形、例えば、錠剤、丸剤、ペレット剤、カプセル剤、散剤、水剤、懸濁液、乳濁液、坐剤、停留浣腸、クリーム、軟膏、ローション、ゲル、エアロゾル、フォーム等の形態を、好ましくは、正確な投与量の単一投与に適した単位剤形において、とることができる。

「単位剤形」という用語は、本明細書中で用いる場合、ヒト対象及び他の動物に対する単位投与量として適当な物理的に分離した単位を指し、各単位は望ましい作用発現、忍容性（tolerability）、及び／又は治療効果を生ずるように計算されたＩＢＳ薬の所定量を、適当な薬学的賦形剤と共に含む（例えば、アンプル）。さらに、より濃厚な剤形を製造することができ、次にその剤形から希釈された単位剤形を調製することができる。このように、より濃厚な剤形は、ＩＢＳ薬の量より実質的に多い量、例えば、少なくとも１倍、２倍、３倍、４倍、５倍、６倍、７倍、８倍、９倍、１０倍、又はそれを超える倍数の量を含む。

前記のような剤形を製造する方法は、当業者に公知である（例えば、Remington's Pharmaceutical Sciences, 18th Ed., Mack Publishing Co., Easton, PA (1990)参照）。剤形は、一般には、通常の薬剤学的担体又は賦形剤を含みそしてさらに他の薬剤、担体、アジュバント、希釈剤、組織透過促進剤（tissue permeation enhancer）、及び可溶化剤等を含んでいることができる。適切な賦形剤は、当該技術分野で周知の方法によって特定の剤形及び投与経路に適合させることができる（例えば、Remington's Pharmaceutical Sciences参照、前記参照）。

適当な賦形剤の例として、限定的でなく、ラクトース、デキストロース、ショ糖、ソルビトール、マンニトール、デンプン、アカシアゴム、リン酸カルシウム、アルギン酸塩、トラガカント、ゼラチン、ケイ酸カルシウム、微結晶性セルロース、ポリビニルピロリドン、セルロース、水、生理食塩水、シロップ、メチルセルロース、エチルセルロース、ヒドロキシプロピルメチルセルロース、及びポリアクリル酸、例えば、Ｃａｒｂｏｐｏｌ、例えば、Ｃａｒｂｏｐｏｌ ９４１、Ｃａｒｂｏｐｏｌ ９８０、Ｃａｒｂｏｐｏｌ ９８１等を挙げることができる。剤形はさらに、潤滑剤、例えば、タルク、ステアリン酸マグネシウム、及び鉱油など；湿潤剤；乳化剤；懸濁剤；保存剤、例えば、メチル−、エチル−、及びプロピル−ヒドロキシ−ベンゾエート（すなわち、パラベン）；ｐＨ調整剤、例えば、無機及び有機の酸及び塩基；甘味料；及び香味料を含んでいることができる。剤形は、生分解性ポリマビーズ、デキストラン、及びシクロデキストリン包接複合体も含んでいることができる。

経口投与に対して、治療的に有効な投与は、錠剤、カプセル剤、乳濁液、懸濁液、水剤、シロップ剤、噴霧剤、ロゼンジ、散剤、及び徐放性製剤の形態であることができる。経口投与に適した賦形剤として、医薬品グレードのマンニトール、ラクトース、デンプン、ステアリン酸マグネシウム、サッカリンナトリウム、タルカン、セルロース、グルコース、ゼラチン、ショ糖、及び炭酸マグネシウム等を挙げることができる。

或る実施形態において、治療的に有効な投与は、丸剤、錠剤、又はカプセル剤の形態をとり、そしてこのように、剤形はＩＢＳ薬と共に以下のいずれかを含んでいることができる：希釈剤、例えば、ラクトース、ショ糖、リン酸二カルシウム等；崩壊剤、例えば、デンプン又はその誘導体；潤滑剤、例えば、ステアリン酸マグネシウム等；及び結合剤、例えば、デンプン、アカシアガム、ポリビニルピロリドン、ゼラチン、セルロース及びそれらの誘導体。ＩＢＳ薬は、坐剤、例えば、ポリエチレングリコール（ＰＥＧ）担体中に配置された（disposed）坐剤に製剤化することもできる。

液体剤形は、担体、例えば、生理食塩水（例えば、塩化ナトリウム０．９％ｗ／ｖ）、水性デキストロース、グリセロール、エタノール等の中にＩＢＳ薬及び場合により１種又は２種以上の薬剤学的に許容することのできるアジュバントを溶解又は分散させて、例えば、経口、局所、又は静脈内投与のための、溶液又は懸濁液を形成することにより製造することができる。ＩＢＳ薬は、停留浣腸に製剤化することもできる。

局所的投与に対して、治療的に有効な投与は、乳濁液、ローション、ゲル、フォーム、クリーム、ゼリー、水剤、懸濁液、軟膏、及び経皮パッチの形態であることができる。吸入による投与に対して、ＩＢＳ薬は乾燥粉末として又はネブライザーを介する液体の形態で送達することができる。非経口的投与に対して、治療的に有効な投与は、滅菌した注射用溶液及び滅菌包装された散剤の形態であることができる。好ましくは、注射用溶液はｐＨ約４．５〜約７．５で製剤化される。

治療的に有効な投与は、凍結乾燥された形態で提供することもできる。かかる剤形は、投与前の再構成のために、緩衝剤、例えば、炭酸水素塩を含んでいることができ、又は例えば、水による、再構成のために凍結乾燥された剤形中に緩衝剤を含んでいることができる。凍結乾燥された剤形はさらに、適当な血管収縮剤、例えば、エピネフリンを含んでいることができる。凍結乾燥された剤形は、場合により、再構成された剤形を直ちに個体に投与することができるように再構成用の緩衝剤と一緒に包装された、シリンジにより提供することができる。

ＩＢＳの処置のための治療用途において、ＩＢＳ薬は、初回投与量一日当たり約０．００１ｍｇ／ｋｇ〜約１０００ｍｇ／ｋｇで投与されることができる。一日用量範囲約０．０１ｍｇ／ｋｇ〜約５００ｍｇ／ｋｇ、約０．１ｍｇ／ｋｇ〜約２００ｍｇ／ｋｇ、約１ｍｇ／ｋｇ〜約１００ｍｇ／ｋｇ、又は約１０ｍｇ／ｋｇ〜約５０ｍｇ／ｋｇを用いることができる。しかしながら、投与量は、その個体、ＩＢＳ症状の重症度、及び用いられるＩＢＳ薬の要件に応じて変化させることができる。例えば、本明細書中に記載の方法に従ってＩＢＤに罹患していると分類された個体のＩＢＳ症状の重症度を考慮して投与量を経験的に決定することができる。本発明に照らせば、個体に投与される用量は、その個体において経時的に有利な治療応答を与えるのに充分な量であるべきである。投与量の大きさは、個体における特定のＩＢＳ薬の投与に伴う任意の有害な副作用の存在、性質、及び程度によって決定することもできる。特定の状況に対して適正な用量の決定は、医師の技能の範囲内である。一般に、治療はＩＢＳ薬の最適用量より少ない低用量から開始される。その後、状況に応じて最適な効果が達成されるまで用量は少しずつ増やされる。便宜のために、望ましい場合には、一日量全体をその一日間でいくつかの部分に分けて投与することができる。

「ＩＢＳ薬」という用語は、本明細書中で用いる場合、ＩＢＳと関連する１種又は２種以上の症状を治療するのに有効な薬剤学的に許容することのできる任意の形態の薬剤を含む。例えば、ＩＢＳ薬は、ラセミ又は異性体混合物、又はイオン交換樹脂に結合された固体複合体（solid complex）等であることができる。さらに、ＩＢＳ薬は溶媒和型であることができる。「ＩＢＳ薬」という用語はまた、記載されたＩＢＳ薬の薬剤学的に許容することのできるあらゆる塩、誘導体、及びアナログはもちろん、それらの組み合わせも含むように意図される。例えば、ＩＢＳ薬の薬剤学的に許容することのできる塩として、限定的でなく、それらの酒石酸エステル（tartrate）、コハク酸塩、酒石酸塩（tartarate）、酒石酸水素塩（bitartarate）、二塩酸塩、サリチル酸塩、ヘミコハク酸塩、クエン酸塩、マレイン酸塩、塩酸塩、カルバミン酸塩、カルバメート、硫酸塩、硝酸塩、及び安息香酸塩型、並びにそれらの組み合わせ等も挙げることができる。任意の形態のＩＢＳ薬、例えば、ＩＢＳ薬の薬剤学的に許容することのできる塩、ＩＢＳ薬の遊離塩基、又はそれらの混合物が本発明の方法に用いられるのに適している。

ＩＢＳと関連する１種又は２種以上の症状を治療するのに有効な適当な薬剤として、限定的でなく、セロトニン作動薬、抗うつ剤、塩化物チャネル活性化剤、塩化物チャネル遮断剤、グアニル酸シクラーゼアゴニスト、抗生物質、オピオイド、ニューロキニンアンタゴニスト、鎮痙薬又は抗コリン作動薬、ベラドンナアルカロイド、バルビツール酸塩、グルカゴン様ペプチド−１（ＧＬＰ−１）アナログ、コルチコトロピン放出因子（ＣＲＦ）アンタゴニスト、プロバイオティクス、それらの遊離塩基、それらの薬剤学的に許容することのできる塩、それらの誘導体、それらのアナログ、及びそれらの組み合わせを挙げることができる。他のＩＢＳ薬として、膨張性薬剤、ドーパミンアンタゴニスト、駆風薬、トランキライザ、デクストフィソパム、フェニトイン、チモロール、及びジルチアゼムを挙げることができる。

セロトニン作動薬は、ＩＢＳ症状、例えば、便秘、下痢、及び／又は便秘下痢交替症など、の治療に有効である。セロトニン作動薬の限定的でない例はCash et al., Aliment. Pharmacol. Ther., 22:1047-1060 (2005)に記載されており、そしてその例として、５−ＨＴ_３受容体アゴニスト（例えば、ＭＫＣ−７３３等）、５−ＨＴ_４受容体アゴニスト（例えば、テガセロド（Ｚｅｌｎｏｒｍ）、プルカロプリド、ＡＧ１−００１等）、５−ＨＴ_３受容体アンタゴニスト（例えば、アロセトロン（Ｌｏｔｒｏｎｅｘ（商標））、シランセトロン、オンダンセトロン、グラニセトロン、ドラセトロン、ラモセトロン、パロノセトロン、Ｅ−３６２０、ＤＤＰ−２２５、ＤＤＰ−７３３等）、混合型５−ＨＴ_３受容体アンタゴニスト／５−ＨＴ_４受容体アゴニスト（例えば、シサプリド、モサプリド、レンザプリド等）、それらの遊離塩基、それらの薬剤学的に許容することのできる塩、それらの誘導体、それらのアナログ、及びそれらの組み合わせを挙げることができる。さらに、ニューロン細胞又はグリア細胞シグナル伝達に影響を及ぼすことによって腸透過性を調節するグルタミン及びグルタミン酸のようなアミノ酸を投与してＩＢＳ患者を治療することができる。

抗うつ剤、例えば、選択的セロトニン再取り込み阻害剤（ＳＳＲＩ）又は三環系抗うつ剤などは、ＩＢＳ症状、例えば、腹痛、便秘及び／又は下痢などの治療にとりわけ有効である。ＳＳＲＩ抗うつ剤の限定的でない例として、シタロプラム、フルボキサミン、パロキセチン、フルオキセチン、セルトラリン、それらの遊離塩基、それらの薬剤学的に許容することのできる塩、それらの誘導体、それらのアナログ、及びそれらの組み合わせを挙げることができる。三環系抗うつ剤の例として、限定的でなく、デシプラミン、ノルトリプチリン、プロトリプチリン、アミトリプチリン、クロミプラミン、ドキセピン、イミプラミン、トリミプラミン、マプロチリン、アモキサピン、クロミプラミン、それらの遊離塩基、それらの薬剤学的に許容することのできる塩、それらの誘導体、それらのアナログ、及びそれらの組み合わせを挙げることができる。

塩化物チャネル活性化剤は、ＩＢＳ症状、例えば、便秘などの治療に有効である。塩化物チャネル活性化剤の限定的でない例は、ルビプロストン（Ａｍｉｔｉｚａ）、その遊離塩基、その薬剤学的に許容することのできる塩、その誘導体、又はそのアナログである。さらに、塩化物チャネル遮断剤、例えば、クロフェレマーは、ＩＢＳ症状、例えば、下痢などの治療に有効である。グアニル酸シクラーゼアゴニスト、例えば、ＭＤ−１００などは、ＩＢＳと関連する便秘の治療に有効である（例えば、Bryant et al., Gastroenterol., 128:A-257 (2005)参照）。抗生物質、例えば、ネオマイシンも、ＩＢＳと関連する便秘の治療に用いるのに適当であることができる（例えば、Park et al., Gastroenterol., 128:A-258 (2005)参照）。リファキシミン（Ｘｉｆａｘａｎ）のような非吸収性の抗生物質は、ＩＢＳと関連する小腸内細菌異常増殖及び／又は便秘を治療するのに適している（例えば、Sharara et al., Am. J. Gastroenterol., 101:326-333 (2006)参照）。

オピオイド、例えば、カッパオピオイド（例えば、アシマドリン）は、ＩＢＳと関連する痛み及び／又は便秘を治療するのに有効であることができる。ニューロキニン（ＮＫ）アンタゴニスト、例えば、タルネタント、サレデュタント、及び他のＮＫ２及び／又はＮＫ３アンタゴニストは、ＩＢＳ症状、例えば、結腸の筋肉の過敏性（oversensitivity）、便秘、及び／又は下痢などを治療するのに有効であることができる。鎮痙薬又は抗コリン作動薬、例えば、ジシクロミン（dicyclomine）は、ＩＢＳ症状、例えば、腸及び膀胱の筋痙攣などの治療に有効であることができる。他の鎮痙薬又は抗コリン作動薬、例えば、ベラドンナアルカロイド（例えば、アトロピン、スコポラミン、ヒヨスチアミン等）をバルビツール酸塩、例えば、フェノバルビタールなどと組み合わせて用いてＩＢＳと関連する腸痙攣を低減させることができる。ＧＬＰ−１アナログ、例えば、ＧＴＰ−０１０は、ＩＢＳ症状、例えば、便秘を治療するのに有効であることができる。ＣＲＦアンタゴニスト、例えば、アストレシン（astressin）など及びプロバイオティクス、例えば、ＶＳＬ＃３（商標）は、１種又は2種以上のＩＢＳ症状を治療するのに有効であることができる。当業者であれば、ＩＢＳと関連する１種又は２種以上の症状を治療するのに適している現在使用されている又は開発中のさらなるＩＢＳ薬を承知しているであろう。

個体由来の試料がＩＢＳ試料と分類された後は、所定の治療レジメンの効果を評価するために周期的な時間間隔で個体をモニタリングすることもできる。例えば、所定のマーカーのレベルは、処置、例えば、薬剤などの治療効果に基づいて変化する。患者をモニタリングして応答を評価しそして個別化されたアプローチによる所定の薬剤又は処置の効果を理解する。さらに、患者は薬剤に応答しないこともあるが、マーカーは変化していることがあり、このことは、これらの患者がそのマーカーレベルにより同定することができる（応答を示さない）特別な集団に属することを示唆している。これらの患者には、目下の治療を中止し、そして代わりの治療を処方することができる。

Ｘ．実施例
Ａ．実施例１
本例は、血液試料採取及び血液試料からのＲＮＡ単離を説明する。簡潔に述べると、３人のＩＢＳ−Ｄ患者、２人のＩＢＳ−Ｃ患者、及び３人の健常ボランティアから血液試料を採取した。ＩＢＳ患者は全員がローマＩＩＩ基準を満たしており、そして健常ボランティアはＩＢＳ又は他の活性の合併症の履歴を有していなかった。本例の場合、各被験者から全血約２．４ｍＬを採取した。血液試料を２つのアリコートに分け、そして一方を上記した白血球プロトコル（leukocyte protocol）に従って処理したが、他方をＰＡＸｇｅｎｅシステム（ＰｒｅＡｎａｌｙｔｉＸ社；スイス・ホムブレヒティコン（Hombrechtikon））により採取しそれに応じて処理した。

２つの技術間の主たる相違は赤血球画分からのＲＮＡの包含（inclusion）であるので、ヘモグロビンｍＲＮＡの過多は全血試料と白血球から生じた試料（leukocyte generated sample）との間の発現の差を説明することができるであろう。ＰＡＸｇｅｎｅ血液採取スキームを用いて健常被験者由来の全血から追加のＲＮＡを単離した。試料中の複数のヘモグロビンｍＲＮＡ種の分解を、４のドナー試料について、９の共通（common）ヘモグロビン遺伝子に対して特異的に設計されたプライマー及びＲＮアーゼＨを用いて実施した（Feezor RJ et al., Physiol Genomics 19:247-254 (2004)）。簡潔に述べると、１０ｍＭ Ｔｒｉｓ・ＨＣｌ、ｐＨ７．６、２０ｍＭ ＫＣｌ中で全細胞性（total cellular）ＲＮＡ５μｇをオリゴヌクレオチドプライマー１０μＭと７０℃において５分間インキュベートした。試料を４℃まで冷却しそしてＳＵＰＥＲａｓｅ阻害剤（Ａｍｂｉｏｎ社）２０Ｕと共に、ＲＮアーゼＨ（Ｎｅｗ Ｅｎｇｌａｎｄ Ｂｉｏｌａｂｓ社）２Ｕを添加した。バッファ条件を５５ｍＭ Ｔｒｉｓ・ＨＣｌ、８５ｍＭ ＫＣｌ、３ｍＭ ＭｇＣｌ_２及び１０ｍＭジチオスレイトールに調整し、そして試料を３７℃で１５分間インキュベートした。インキュベーション後直ちに、試料を再び４℃まで冷却しそして０．５Ｍ ＥＤＴＡ１μＬを添加してＲＮアーゼＨ消化を止めた。次いで、ＲＮＡクリーンアップのためのＲＮｅａｓｙ Ｍｉｎｉ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（Ｑｉａｇｅｎ社）を、製造業者の仕様書に従い及び任意のＤＮアーゼ処理を含めて用いて試料を再精製した。

Ｂ．実施例２
本例は、抽出されたｍＲＮＡ試料のオリゴヌクレオチドアレイへのハイブリダイゼーションを示す。ＩＢＤ及び対照血清ＲＮＡ試料の分析のために、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｃ ｈｕｍａｎ Ｇｅｎｅ １．０ＳＴアレイ（Ａｆｆｙｍａｔｒｉｘ社、カリフォルニア州サンタクララ）を用いた。これらのアレイは、オリゴヌクレオチド−プローブをベースとする〜３５，０００の転写物を含む遺伝子アレイチップであり、全ヒトゲノムの包括的な適用範囲（comprehensive coverage）を提供する。

ハイブリダイゼーションに対してＲＮＡ試料を調製するために、全（total）ＲＮＡ８μｇを用いてｃＤＮＡを合成した。次いで、ファーストストランド合成の間に導入されるＴ７プロモーター配列を用いてｃＲＮＡ合成を導き（direct）、製造業者のプロトコル（Ａｆｆｙｍａｔｒｉｘ社、カリフォルニア州サンディエゴ）に従ってビオチニル化デオキシヌクレオチド三リン酸で標識した。断片化後、ビオチニル化されたｃＲＮＡを４５℃において１６時間にわたり遺伝子チップにハイブリダイズさせた。チップを洗浄し、フィコエリテリン（phycoerytherin）−ストレプトアビジンで染色し、そしてＧｅｎｅ Ｃｈｉｐ Ｓｃａｎｎｅｒ ３０００を用いてスキャンした。バックグランド補正後、Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ Ｓｕｉｔｅ ５．０ソフトウェア（ＭＡＳ ５．０、Ｓｔｒａｔａｇｅｎｅ社、カリフォルニア州ラホヤ）により予備的なデータ分析を行った。ソフトウェアＧｅｎｅ Ｓｐｒｉｎｇ ＧＸ１０．０（Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社、サンタクララ）のワークフローにおいて推奨されているように主要分析としてＰＬＩＥＲを用いた。

例３
本例は、先の実施例において記載した通りに、実施されたマイクロアレイのデータ分析を記載する。各試料のＲＮＡインテグリティナンバー（ＲＩＮ）及び各マイクロアレイ試験の性能を品質管理の目的で分析した。その結果を表３に示す。

各プローブセットの蛍光強度をＡｒｒａｙ Ａｓｓｉｓｔ ６．５及びＧｅｎｅ Ｓｐｒｉｎｇ ＧＸ１０．０（Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社、サンタクララ）ソフトウェアにアップロードした。定量的正規化によってデータを正規化した後、さらなる分析のために対数関数に変換して（transferred logarithmically）、ＩＢＳ患者における特定の遺伝子の変化を決定した。遺伝子発現における変化を比較するために、しきい値（threshold）として５０ＲＦＵ蛍光値を用いることによってデータをさらに正規化し、そして倍率変化（fold changes）を示す統計分析を決定した（ｐ≦０．０５）。カットオフとして２ｌｏｇ２倍の変化（2 log2 fold change）を用いて同定した上位（top）７２のマーカーを表４に示す。

ストリンジェントな統計的検定において定性化された遺伝子を、遺伝子オントロジー及び経路分析に用いた。遺伝子識別子を含む発現データセット及びそれらの対応する発現値を、倍率変化（fold-change）として、タブ区切りテキストファイルとしてインジェヌイティーパスウェイアナリシス（Ingenuity pathway Analysis）（ＩＰＡ）ソフトウェア（Ｉｎｇｅｎｕｉｔｙ ｓｙｓｔｅｍｓ社、カリフォルニア州マウンテンビュー）にアップロードした。インジェヌイティーパスウェイデータベースにマッピングされた遺伝子を、分子機能、遺伝子オントロジー及び生物学的プロセスに基づいて分類した。各クラスをそれらのｐ値に基づいて分類した。焦点を当てた遺伝子（focused gene）として指定された（named）同定された遺伝子もＩＰＡデータベースにおける遺伝子ネットワーク（genetic network）にマッピングしスコアによってランク付けした。計算された確率スコアは、ネットワーク内の遺伝子の集合が偶然のみによって見出される得るものであるか否かを示した。

ＭＡＳ５アルゴリズム
Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ ＧｅｎｅＣｈｉｐアレイを用いたマイクロアレイ試験からの相対強度を測定する、Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｓｕｉｔｅ ５．０（ＭＡＳ ５．０）アルゴリズムがＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ社によって開発された。Ｏｎｅ−Ｓｔｅｐ Ｔｕｋｅｙ’ｓ Ｂｉｗｅｉｇｈｔ Ｅｓｔｉｍａｔｅを用いてシグナルを計算し、相対的に孤立値の影響を受けない（relatively insensitive to outliers）頑健加重平均値（robust weighted mean）を生成する。Ｔｕｋｅｙ’s Ｂｉｗｅｉｇｈｔ法は、標準偏差が平均値に対する変動量を測定するのと全く同様に、データ内の変動量の推定値（estimate）を与える。ＭＡＳ ５．０は、ＭＭシグナルの強度に基づいたＰＭシグナルから「ストレイ（stray）シグナル」推定値を減じる。しかしながら、ＭＭシグナルがＰＭシグナルよりまさっている（outweigh）場合には、調整された値が用いられる。これらの調整は負値（negative value）を消去する。

ＲＭＡアルゴリズム
８つのマイクロアレイからのデータを、ＲＭＡアルゴリズム（Irizarry,RA et al., Biostatistics, 4, 249-264 (2003)）を用いて同様に前処理した。アルゴリズムの出力はｌｏｇ２尺度で表わされた生の遺伝子発現強度である。すべての試料の強度のプロットを図１に示す。

ＡＮＯＶＡ検定
分散分析（ＡＮＯＶＡ）は統計モデル、及び観測された分散（variance）を異なる説明変数により成分に分割するそれらの関連手順、の集合である。ＡＮＯＶＡは通常、２より多い群の平均値（means）を比較するように用いられる。

各プローブセットについて分散分析（ＡＮＯＶＡ）を行った。任意の対の群間で差異的に発現される遺伝子（ＤＥＧ）を検出するように検定を設計する。多重仮説検定（multiple hypothesis tests）において偽陽性率（false discovery rate）（ＦＤＲ）を制御するようにｐ値を調整した（Benjamini & Hochberg, 1995）。表４は、種々の生ｐ値及びＦＤＲ調整されたｐ値しきい値における多数のＤＥＧを示す。しきい値ｐ．ｆｄｒ＜０．２５を用いると、累積して２２８の差異的に発現される遺伝子（ＤＥＧ）が存在する。上位５のＤＥＧの遺伝子発現レベルを図２にプロットする。

多重仮説検定
仮説検定において、帰無仮説が真である場合にそれを棄却して第１種の過誤を犯すこと（committing）の許容することのできる最大確率（maximum probability）が一般に特定される。マイクロアレイ研究において、多くの仮説検定が行われる。多くの仮説が検定され、そして各検定が特定された第１種の過誤確率を有する場合、少なくとも一部の第１種の過誤が犯される確率は、仮説の数に伴って、しばしば急激に、増加する。全体の第１種の過誤を制御するために、統計的検定のｐ値について調整を加えて全体の偽陽性率すなわちＦＤＲを制御する（Benjamini & Hochberg, 1995）。他の利用することのできる多重仮説補正法として、ｐ値に比較の数を乗じるＢｏｎｆｅｒｒｏｎｉ補正、Ｈｏｌｍ補正（Holm, 1979）、Ｈｏｃｈｂｅｒｇ補正（Hochberg, 1988）、及びＨｏｍｍｅｌ補正（Hommel, 1988）を挙げることができる。

階層的クラスタリング分析
階層的クラスタリング分析は、観測された特徴に基づくケースの比較的均一なクラスタを見出すための統計的手法である。この方法は、各ケースを別個のクラスタにして開始（starts with each case in a separate cluster）した後、クラスタ同士を順々に一緒にして、ただ１つのクラスタが残されるまで各工程においてクラスタ数を減らしていく。Ｎ個のケースがある場合に、この方法はＮ−１のクラスタリング工程、すなわち、融合（fusion）を含む。マイクロアレイ分析においては、２次元の階層的クラスタリング結果によるヒートマップをしばしば用いて、遺伝子発現プロファイルに基づく試料及び遺伝子クラスタリング構造が示される。

階層的クラスタリング分析を実行して、ＤＥＧの遺伝子発現プロファイルがＩＢＳ試料と対照試料とを別個のクラスに分離することができるか否かを調査した。この分析には、すべてがアンマスクされたプローブセットを用いた。図３はクラスタリング結果を示し、そして図４は表４に示した選択された７２遺伝子サブセットを含む遺伝子のセット（a set of genes the include the selected 72-gene subset）の差異的な発現を示すヒートマップを提供する。ＩＢＳ−Ｃ群（グループ１；ＨＧ１及び２）、ＩＢＳ−Ｄ群（グループ２；ＨＧ３、４、及び５）、及び対照群（グループ３；ＨＧ６、７、及び８）は、ＤＧＥの遺伝子発現プロファイルによって完全に分離されており、ヒートマップの上部のカラーパネルによって示される。

多次元尺度構成法
多次元尺度構成法（ＭＤＳ）は、データ内の類似性又は非類似性を調査するための情報の可視化にしばしば用いられる関連する統計的手法のセットである。ＭＤＳはオーディネーション（ordination）の特別のケースである。ＭＤＳアルゴリズムは項目（item）−項目の類似性のマトリックスから開始した後、２Ｄ又は３Ｄ可視化に適した低次元空間に各項目の位置を割り当てる。すべてがアンマスクされたプローブセットの遺伝子発現プロファイルに基づく試料間の分離のプロットを図５に示す。

主成分分析
主成分分析（ＰＣＡ）は、多くの（おそらく（possibly））相関する変数を主成分と呼ばれる（より少ない）数の無相関な変数に変換する数理処理を含む。第一主成分はデータ内の変動性（variability）をできるだけ多く説明し、そして続く各成分は残りの変動性をできるだけ多く説明する。図６Ａは、上位の各主成分によって説明することができる変動（variation）を示す。図６Ｂは、上位２つの主成分による試料の分離を示す。

ｔ検定
ｔ検定は２つの群の平均値が相互に統計的に異なるか否かを評価する。この分析は２つの群の平均値の比較を考慮する。ペアワイズ（pair-wise）ｔ検定を、各対の群間で実施した。各比較においてアレイ上の各プローブセットについて、倍率変化、ｐ値及びＦＤＲ調整されたｐ値（Benjamini & Hochberg, 1995）を計算した。差異的に発現される遺伝子（ＤＥＧ）を、ＦＤＲ調整されたｐ値＜０．２５及び２ｌｏｇ２倍率変化＞２を有する遺伝子と定義した。例えば、表４は、グループ２とグループ３との間で倍率変化によって順序付けられた７２のＤＥＧを示している。

ボルケーノプロット（volcano plot）
ボルケーノプロットは生物学的及び統計的有意性の次元に沿って遺伝子を配列する。第一の（水平の）次元は２つの群間の倍率変化（アップレギュレーション及びダウンレギュレーションが対称的に現れるように、対数尺度で）であり、そして第二の（垂直の）軸は試料間の差のｔ検定に対するｐ値（より小さいｐ値がより高く現れる（appear higher up）ように、最も簡便に負の対数（negative log）尺度で）を表す。第一の軸は変化の生物学的影響（biological impact）を示し；第二は変化の統計上の証拠、又は信頼性を示す。

ボルケーノプロットは生物学的有意性（倍率変化）と統計的有意性（ｐ値）との間の関係を示す。図７Ａ〜Ｃは各対（（Ａ）ＩＢＳ−Ｃ群対ＩＢＳ−Ｄ群、（Ｂ）ＩＢＳ−Ｃ群対対照群、及び（Ｃ）ＩＢＳ−Ｄ群対対照群）の群間の比較のボルケーノプロットを示す。生のｐ値をＹ軸上にプロットするが、ＤＥＧはしきい値であるＦＤＲ調整されたｐ値＜０．２５及び倍率変化＞２によって決定され、それらの境界は図７Ｃにおいて点線で示される。ＤＥＧは赤色で強調されている。

フィッシャーの直接確率検定（Fisher exact test）
フィッシャーの直接確率検定は、２つのカテゴリー変数の間に非ランダムな関連（nonrandom association）が存在するか否かを決定するために用いられる統計的検定である。フィッシャーの直接確率検定は、第一の変数が第二の変数にどの程度の影響を与えるか又はその逆はどうかを示す分割表を調べる。その帰無仮説はその２つが独立しているということである。

Ｃ．実施例３
マイクロアレイ試験によって同定されたＩＢＳマーカーの有用性を検証するために、５つの同定された遺伝子のｍＲＮＡ発現レベルを、定量的逆転写−ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＲＴ−ＰＣＲ）分析を用いて妥当性確認した。簡潔に述べると、ＰＣＲ ＲＮＡコアキット（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社、マサチューセッツ州ベッドフォード）によって、１２人のＩＢＳ−Ｍ被験者、２２人のＩＢＳ−Ｃ被験者、１２人のＩＢＳ−Ｄ被験者、及び２１人の対照被験者由来のＲＮＡ試料からｃＤＮＡを合成した。遺伝子特異的なＰＣＲプライマーを用いた、サイバーグリーン（SYBER Green）によるリアルタイム定量的逆転写−ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＲＴ−ＰＣＲ）を実施してマイクロアレイデータを検証した。Ｌｏｇ２倍率変化＞２及びＦＤＲ調整されたｐ値＜０．２５を有する５つの遺伝子（ＦＯＸＤ３、ＰＩ４Ｋ２Ａ、ＡＣＳＳ２、ＡＳＩＰ、及びＯＲ２Ｌ８）を選択しそして各遺伝子を増幅するために用いられるプライマーを生成した。試料を３連で実行し、そしてＡＢＩ ７７００サーモサイクラー（thermocycler）（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社、マサチューセッツ州ベッドフォード）によってＰＣＲを実施した。ｑＲＴ−ＰＣＲ分析の結果を図８に示す。

Ｄ．実施例４
上記同定された新規な遺伝子発現ＩＢＳマーカーの有用性をさらに妥当性確認するために、Ｌｏｇ２倍率変化によって決定された、上位７２の発見フェーズ（discovery phase）遺伝子の中の１４の発現レベルを、独立に確認され、連続的に登録された、９８のＩＢＳ患者の前向きコホートの臨床研究において検定した。患者はそれぞれ認定された（board-certified）消化器専門医によって診断された；ＩＢＳは生検によって確認されそしてＩＢＳはローマＩＩＩ基準を満たしていた。すべてのプロトコルはＩＲＢに承認された；インフォームドコンセントを得ており、末梢血試料及び臨床データをすべての患者から集めた。末梢全血試料から、全ｍＲＮＡを単離し、ｃＤＮＡを合成し、そしてリアルタイム定量的ＰＣＲを実施することによって発現データを得た。各患者の検体について候補バイオマーカー遺伝子の発現レベルをアッセイし、患者内（within-patient）リファレンス遺伝子に対して正規化した。選択されたバイオマーカーの発現レベルを図９Ａ〜Ｃに示す。

ＰＣＲ ＲＮＡコアキット（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社、マサチューセッツ州ベッドフォード）によってＲＮＡ試料からｃＤＮＡを合成した。遺伝子特異的なＰＣＲプライマーを用いた、サイバーグリーンによるリアルタイム定量的逆転写−ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＲＴ−ＰＣＲ）を実施してマイクロアレイデータを検証した。試料を３連で実行し、そしてＡＢＩ ７７００サーモサイクラー（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社、マサチューセッツ州ベッドフォード）によってＰＣＲを実施した。ハウスキーピング遺伝子β−アクチンの発現を、ｇｅＮｏｒｍ法に従って、正規化に対して決定した。直線回帰分析を実施しそして変動係数を計算してこれらの選択された遺伝子のＲＴ−ＰＣＲの結果と遺伝子アレイの結果との間の相関を評価した。候補遺伝子の発現のＬｏｇ２倍率変化及びｐ値を表５に示す。

Ｅ．実施例５
ＩＢＳを最も予測する遺伝子発現パターンをさらに決定するために、分散分析（ＡＮＯＶＡ）を用いることによって実施例２で得られた生の遺伝子発現データを分析して、３つの群すべてにおけるハイブリダイゼーションシグナルの平均値を比較した。ｔ検定を用いてＩＢＳ−Ｄ群及び健常ボランティア群を比較した。この２つの群において統計的に異なる遺伝子を評価した。使用した分析ソフトウェアはＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ Ｃｏｍｍａｎｄ Ｃｏｎｓｏｌｅ、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｓｏｌｅ、及びＲである。

ネットワーク、遺伝子オントロジー及びカノニカル経路分析
ストリンジェントな統計的検定において定性化された遺伝子を、遺伝子オントロジー及び経路分析に用いた。遺伝子識別子及びそれらの対応する発現値を含む発現データセットを、倍率変化として、タブ区切りテキストファイルとしてインジェヌイティーパスウェイアナリシス（ＩＰＡ）ソフトウェア（Ｉｎｇｅｎｕｉｔｙ ｓｙｓｔｅｍｓ社、カリフォルニア州マウンテンビュー）にアップロードした。インジェヌイティーパスウェイデータベースにマッピングされた遺伝子を、分子機能、遺伝子オントロジー及び生物学的プロセスに基づいて分類した。各クラスをそれらのｐ値に基づいて分類した。焦点を当てた遺伝子として指定された同定された遺伝子もＩＰＡデータベースにおける遺伝子ネットワークにマッピングしてスコアによってランク付けした。計算された確率スコアは、ネットワーク内の遺伝子の集合が偶然のみによって見出される得るものであるか否かを示した。

定量的逆転写−ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＲＴ−ＰＣＲ）によるｍＲＮＡ発現アッセイ
６６の選択された遺伝子をさらにｑＲＴ−ＰＣＲによって妥当性確認した。ＰＣＲ ＲＮＡコアキット（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社、マサチューセッツ州ベッドフォード）によってＲＮＡ試料からｃＤＮＡを合成した。遺伝子特異的なＰＣＲプライマーを用いた、サイバーグリーンによるリアルタイム定量的逆転写−ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＲＴ−ＰＣＲ）を実施してマイクロアレイデータを検証した。１１の遺伝子を無作為に選択したが、各遺伝子を増幅するために用いたプライマーをＡｄｄｉｔｉｏｎａｌ Ｆｉｌｅ−１にリストする。試料を３連で実行し、そしてＡＢＩ ７７００サーモサイクラー（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社、マサチューセッツ州ベッドフォード）によってＰＣＲを実施した。複数のハウスキーピング遺伝子（ＧＮＢ、β−アクチン、ＧＡＰＤＨ及びチューブリン）を、ｇｅＮｏｒｍ法に従って、正規化に対して同時に決定した。直線回帰分析を実施しそして変動係数を計算してこれらの１１の無作為に選択された遺伝子のＲＴ−ＰＣＲの結果と遺伝子アレイの結果との間の相関を評価した。

Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘチップ研究からの差異的に発現される遺伝子の同定
簡潔に述べると、分散分析（ＡＮＯＶＡ）を各プローブセットについて実施した。任意の対の群間で差異的に発現される遺伝子を検出するように検定を設計した。多重仮説検定において偽陽性率（ＦＤＲ）を制御するようにｐ値を調整した（Benjamini & Hochberg, 1995）。しきい値ｐ.ｆｄｒ＜０．２５を用いて、累積して２２８の差異的に発現される遺伝子（ＤＥＧ）を同定した。次いで、階層的クラスタリング分析を実施して、ＤＥＧの遺伝子発現プロファイルが試料を明確なクラスに分離することができるか否かを調査した。この分析には、すべてアンマスクされたプローブセットを用いた。図４はクラスタリング結果を示す。３つの群は、ＤＧＥの遺伝子発現プロファイルによって完全に分離され、ヒートマップの上部のカラーパネルによって示される（図４）。多次元尺度構成プロットを用い、すべてがアンマスクされたプローブセットの遺伝子発現プロファイルに基づいて、試料間の分離をさらに可視化した（図５）。

差異的に発現される遺伝子を選択するために、ペアワイズｔ検定を、各対の群間で実施した。各比較においてアレイ上の各プローブセットについて、倍率変化、ｐ値及びＦＤＲ調整されたｐ値（Benjamini & Hochberg, 1995）を計算した。差異的に発現される遺伝子（ＤＥＧ）を、ＦＤＲ調整されたｐ値＜０．２５及び倍率変化＞２を有する遺伝子と定義した。例えば、表６はＩＢＳ−Ｄと健常ボランティアとの間で倍率変化によって順序付けられた４０のＤＥＧを示している。各対の群間のｔ検定ＤＥＧの完全なリスト（complete list of t-test DEGs）が導かれる（conducted）。ＩＢＳ−Ｃサブグループ及びＩＢＳ−Ｄサブグループの双方に対して用いることができる遺伝子を同定するために、倍率変化及びｐ値に基づいて双方の群においてアップレギュレートされる選択された２６遺伝子をさらに選択した（表７）。

選択された差異的に発現される遺伝子（ＤＥＧ）のリアルタイム定量的ＰＣＲ妥当性確認。マイクロアレイデータ分析から同定された６６の選択された遺伝子を、Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社から購入したプローブを用いてｑ−ＰＣＲによってさらに妥当性確認した（表８）。２７人の健常ボランティア、１９人のＩＢＳ−Ｃ患者、２２人のＩＢＳ−Ｄ患者、及び１７人のＩＢＳ−Ｍ患者由来のＰａｘｇｅｎｅ血液試料中のβ−アクチンを用いて各遺伝子の発現を標準化する（standardizing）ことによって、選択された遺伝子の相対的発現（relative expression）を測定した。６６の選択された遺伝子の中で、１６の遺伝子はＲＴｑ−ＰＣＲによって検出できなかった。残る５０の遺伝子における相対的発現量は、個々のＩＢＳ患者の倍率変化レベルに関するマイクロアレイの結果を充分に確認した。これらのｑ−ＰＣＲ反応の３６についてのデータを図１０に示す。さらに、ｑＲＴ−ＰＣＲデータを５つの標的された遺伝子（ＳＥＲＴ、ＴＰＨ１、ＭＡＯ−Ａ、ＴＬＲ２、及びＴＬＲ４）についても得たが、これらの遺伝子はＩＢＳ−Ｃ患者、ＩＢＳ−Ｄ患者、及びＩＢＳ−Ｍ患者で差異的に発現されなかった（図１１）。

Ｆ．実施例６
末梢血における発現のパターンを用いたＩＢＳ及び正常状態の分類
次に、実施例５において見出された結果を適用して、末梢血における発現パターンを用いてＩＢＳ対正常状態を分類する最小の遺伝子セットの能力を決定した。すべてのデータ分析は、Ｒバーション２．７．２を用いて実施した。生データをｌｏｇ変換してガウス分布により近似した分布を達成した。０値を、各遺伝子に対した検出された値の最小値の５０％に置き換えた。値が欠けているために１つの試料（＃３）を除去した後、６２掛ける２８のデータマトリックスを形成した。ＩＢＳ患者試料をラベル「１」として一緒に結合し、そして健常ボランティアには「０」のラベルをした。各遺伝子について疾病ステージと健常ステージとの間で標準ｔ検定を実施し、平均値間の差及びｐ値を表７にリストする。組み合わせた基準であるｐ値＜０．０１及びａｂｓ（差．平均値（difference.mean））＞０．５を基準にして遺伝子を選択した。試験され健常ステージから疾病ステージを予測するモデルを築いた４つの異なる機械学習アルゴリズムを用いたＲにより予測を実施した（Prediction was performed in R using 4 different machine learning algorithms were tested to build a model to predict disease stage from healthy stage）。表９は、異なるモデルを設けた場合のＩＢＳの予測の正確度を示す。

収縮重心（ＰＡＭ）モデル
Ｒにおいて「ｐａｍｒ」パッケージにより実装された収縮重心アルゴリズムに基づいて収縮重心（ＰＡＭ）モデルを構築した。このモデルは２４遺伝子で構成されておりリーブ・ワン・アウト（leave-one-out）正確度は７９％であった。

ランダムフォレストモデル
本発明者らが用いた第二の予測モデルは、Ｒにおいて「ランダムフォレスト（randomForest）」パッケージにより実装されたランダムフォレストアルゴリズムに基づくものであった。第一のモデルは全遺伝子セットに基づいており第二のモデルはｔ検定から選択された７遺伝子に基づいていた。２つのモデルのリーブ・ワン・アウト正確度はそれぞれ８０％及び８２％である。

サポートベクターマシンモデル：
Ｒにおいて「ｓｖｍ」パッケージにより実装されたサポートベクターマシンアルゴリズムに基づいて２つのモデルを構築した。第一のモデルは全遺伝子セットに基づいており第二のモデルはｔ検定から選択された７遺伝子に基づいていた。２つのモデルのリーブ・ワン・アウト正確度はそれぞれ７４％及び８２％である。

ニューラルネットワークモデル：
Ｒにおいて「ｎｎｅｔ」パッケージにより実装されたニューラルネットワークアルゴリズムに基づいて２つのモデルを構築した。第一のモデルは全遺伝子セットに基づいており第二のモデルはｔ検定から選択された７遺伝子に基づいていた。２つのモデルのリーブ・ワン・アウト正確度はそれぞれ７１％及び７７％である。

表１０に示すように、実施例５において同定された６６ＤＥＧの遺伝子オントロジー分析は、リボソーム、タンパク質生合成、ＲＮＡ結合、細胞内（intracellular）、シグナル伝達、及びタンパク質結合オントロジーを含む、６遺伝子オントロジーがＩＢＳ−Ｄと健常ボランティアとの間のＤＥＧと有意に関連していることを示す。ＩＢＳの診断及び予後診断に対してとりわけ有効な７遺伝子の生物学的機能の概略を表１１に示す。

前述の発明は、明確に理解されることを目的として説明及び実施例によって多少とも詳細に記載してきたが、当業者であれば、特許請求の範囲に記載した発明の範囲内において所定の変化及び修正を行うことができるということは理解されよう。さらに、本明細書中に引用された各参考文献は、それら参考文献のそれぞれが参照により個々に引用されたと同程度にそれらの全体が参照により本明細書中に組み込まれる。

Claims (63)

1. 過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の診断を必要とする被験者においてＩＢＳを診断する方法であって、以下の工程：
   （ａ）被験者から採取された生物学的試料からＲＮＡを単離及び／又は増幅する工程と；（ｂ）検出試薬を該検出試薬とＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーとを含む複合体に変換するのに適した条件下に、前記単離及び／又は増幅されたＲＮＡを前記検出試薬と接触させる工程と；
   （ｃ）前記複合体のレベルを検出する工程と；及び
   （ｄ）前記複合体のレベルがＩＢＳと関連する第一の参照レベル又はＩＢＳの非存在と関連する第二の参照レベルとより密接に類似しているか否かを決定し、それによって被験者におけるＩＢＳを診断する工程と、
   を含み、前記バイオマーカーが表４に見出される遺伝子からなる群から選択される遺伝子、例えば、ＣＣＤＣ１４７など、由来のＲＮＡである、前記方法。
2. 前記方法が表４に見出されるＩＢＳバイオマーカーからなる群から選択される少なくとも２種のＩＢＳバイオマーカー、例えば、ＣＣＤＣ１４７及びＶＩＰＲ１など、のレベルを検出する工程を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記方法が表４に見出されるＩＢＳマーカーからなる群から選択される少なくとも５種のＩＢＳバイオマーカーのレベルを検出する工程を含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記バイオマーカーがＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、及びＧＮＧ３である、請求項３に記載の方法。
5. 前記バイオマーカーが表１に見出されるバイオマーカーから選択される、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記バイオマーカーがＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、ＧＮＧ３、ＡＣＳＳ２、ＺＮＦ３３Ｂ、ＰＭＳ２Ｌ２、ＲＵＳＣ１、ＡＲＨＧＥ、ＡＳＩＰ、ＯＲ２Ｌ８、ＰＩ４Ｋ２Ａ、及びＦＯＸＤ３からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
7. 前記バイオマーカーがＣＣＤＣ１４７である、請求項６に記載の方法。
8. 前記バイオマーカーがＶＩＰＲ１である、請求項６に記載の方法。
9. 前記バイオマーカーがＬＰＡＲ５である、請求項６に記載の方法。
10. 前記バイオマーカーがＣＣＤＣ１４４Ａである、請求項６に記載の方法。
11. 前記バイオマーカーがＧＮＧ３である、請求項６に記載の方法。
12. 前記バイオマーカーが配列番号：１〜７５及び１５４〜１６２のいずれか１つのアミノ酸配列を有するタンパク質をコードするｍＲＮＡ分子である、請求項１に記載の方法。
13. 前記バイオマーカーが配列番号：７６〜１６２のいずれか１つの核酸配列を含むＲＮＡ分子である、請求項１に記載の方法。
14. 前記検出試薬がオリゴヌクレオチドを含む、請求項１に記載の方法。
15. 前記複合体のレベルを検出する工程がオリゴヌクレオチドハイブリダイゼーションを含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記方法がマイクロアレイ又はビーズをベースとするハイブリダイゼーションを含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記複合体のレベルを検出する工程が核酸増幅を含む、請求項１４に記載の方法。
18. 前記方法がｑＰＣＲ又は質量分析を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記複合体のレベルを検出する工程が複数のバイオマーカーのレベルを定量化し、それによってバイオマーカープロファイルを決定する工程を含む、請求項２又は３に記載の方法。
20. 前記複合体のレベルが第一又は第二の参照レベルとより密接に類似しているか否かを決定する工程が、アルゴリズムを用いて前記バイオマーカープロファイルがＩＢＳと関連する第一の参照レベル又はＩＢＳの非存在と関連する第二の参照レベルとより密接に類似しているか否かを決定する工程を含む、請求項１８に記載の方法。
21. 前記アルゴリズムが学習統計的分類子システムを含む、請求項２０に記載の方法。
22. 前記学習統計的分類子システムがランダムフォレスト、分類及び回帰木、ブースト型の木、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシーン、一般的なカイ二乗による相互作用の自動検出モデル、相互作用型の木、多変量適応回帰スプライン、機械学習分類子、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２１に記載の方法。
23. 前記統計的アルゴリズムが単一の学習統計的分類子システムを含む、請求項２１に記載の方法。
24. 前記統計的アルゴリズムが少なくとも２つの学習統計的分類子システムの組み合わせを含む、請求項２１に記載の方法。
25. 前記生物学的試料が血清、血漿、全血、又は便からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
26. 前記方法がさらに、サイトカイン、成長因子、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビシエ抗体（ＡＳＣＡ）、抗菌抗体、肥満細胞マーカー、ストレスマーカー、胃腸ホルモン、セロトニン代謝産物、セロトニン経路マーカー、炭水化物欠乏トランスフェリン（ＣＤＴ）、ラクトフェリン、抗組織トランスグルタミナーゼ（ｔＴＧ）抗体、リポカリン、マトリックスメタロプロテイナーゼ（ＭＭＰ）、リポカリンとＭＭＰとの複合体、メタロプロテイナーゼの組織阻害剤（ＴＩＭＰ）、グロブリン（例えば、アルファ−グロブリン）、アクチン切断タンパク質、Ｓ１００タンパク質、フィブリノペプチド、カルシトニン遺伝子関連ペプチド（ＣＧＲＰ）、タキキニン、グレリン、ニューロテンシン、コルチコトロピン放出ホルモン（ＣＲＨ）、エラスターゼ、Ｃ−反応性タンパク質（ＣＲＰ）、ラクトフェリン、抗ラクトフェリン抗体、カルプロテクチン、ヘモグロビン、ＮＯＤ２／ＣＡＲＤ１５、セロトニン再取り込み輸送体（ＳＥＲＴ）、トリプトファンヒドロキシラーゼ−１、５−ヒドロキシトリプタミン（５−ＨＴ）、ラクツロース、セリンプロテアーゼ、プロスタグランジン、ヒスタミン、及びそれらの組み合わせからなる群から選択されるバイオマーカーの検出を含む、請求項１に記載の方法。
27. 前記サイトカインが、ＩＬ−８、ＩＬ−１β、ＴＮＦ関連アポトーシス弱誘導因子（ＴＷＥＡＫ）、レプチン、オステオプロテジェリン（ＯＰＧ）、ＭＩＰ−３β、ＧＲＯα、ＣＸＣＬ４／ＰＦ−４、ＣＸＣＬ７／ＮＡＰ−２、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２６に記載の方法。
28. 前記成長因子が、上皮成長因子（ＥＧＦ）、血管内皮成長因子（VＥＧＦ）、色素上皮由来因子（ＰＥＤＦ）、脳由来神経栄養因子（ＢＤＮＦ）、アンフィレグリン（ＳＤＧＦ）、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２６に記載の方法。
29. 前記抗好中球抗体が、抗好中球細胞質抗体（ＡＮＣＡ）、核周囲抗好中球細胞質抗体（ｐＡＮＣＡ）、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２６に記載の方法。
30. 前記ＡＳＣＡが、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２６に記載の方法。
31. 前記抗菌抗体が、抗外膜タンパク質Ｃ（抗ＯｍｐＣ）抗体、抗フラジェリン抗体、抗Ｉ２抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２６に記載の方法。
32. 前記リポカリンが、好中球ゼラチナーゼ関連リポカリン（ＮＧＡＬ）、ＮＧＡＬ／ＭＭＰ−９複合体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２６に記載の方法。
33. 前記ＭＭＰがＭＭＰ−９である、請求項２６に記載の方法。
34. 前記ＴＩＭＰがＴＩＭＰ−１である、請求項２６に記載の方法。
35. 前記アルファ−グロブリンが、アルファ−２−マクログロブリン、ハプトグロビン、オロソムコイド、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項２６に記載の方法。
36. 前記アクチン切断タンパク質がゲルソリンである、請求項２６に記載の方法。
37. 前記Ｓ１００タンパク質がカルグラニュリンである、請求項２６に記載の方法。
38. 前記フィブリノペプチドがフィブリノペプチドＡ（ＦＩＢＡ）である、請求項２６に記載の方法。
39. 前記方法がさらに、症状プロファイルを決定する工程であって、前記症状プロファイルが前記個体における少なくとも１種の症状の存在又は重症度を同定することによって決定される工程と；及び前記診断マーカー及び前記症状プロファイルに基づきアルゴリズムを用いて前記試料をＩＢＳ試料又は非ＩＢＳ試料と分類する工程とを含む、請求項１に記載の方法。
40. 前記少なくとも１種の症状が、胸痛、胸部不快感、胸焼け、普通量の食事後の不快な膨満感、普通量の食事の完食不能、腹痛、腹部不快感、便秘、下痢、鼓張、腹部膨満、痛み又は不快感があることと関連づけられる消極的な思考又は感情、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項３９に記載の方法。
41. 前記少なくとも１種の症状の存在又は重症度が質問票を用いて同定される、請求項３９に記載の方法。
42. 前記質問票が、前記個人に前記少なくとも１種の症状の存在又は重症度について尋ねる質問のセット、前記個人に痛み又は不快感があることと関連づけられる消極的な思考又は感情の存在又は重症度を尋ねる質問のセット、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項４１に記載の方法。
43. 前記少なくとも１種の症状の存在又は重症度が、前記個人に目下何らかの症状があるか否かを前記個人に尋ねることによって同定される、請求項３９に記載の方法。
44. 前記症状プロファイルが、少なくとも２種、３種、４種、５種、又は６種の症状の存在又は重症度を同定することによって決定される、請求項３９に記載の方法。
45. 前記方法がさらに、被験者に該被験者がＩＢＳに罹患している確率という形態の診断を提供する工程を含む、請求項１に記載の方法。
46. 前記方法がさらに、試料をＩＢＳ−便秘型（ＩＢＳ−Ｃ）、ＩＢＳ−下痢型（ＩＢＳ−Ｄ）、ＩＢＳ−混合型（ＩＢＳ−Ｍ）、ＩＢＳ−交替型（ＩＢＳ−Ａ）、又は感染後型ＩＢＳ（ＩＢＳ−ＰＩ）試料と分類する工程を含む、請求項１に記載の方法。
47. 前記方法がさらに、非ＩＢＳ試料を正常試料、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）試料、又は非ＩＢＤ試料と分類する工程を含む、請求項１に記載の方法。
48. 前記方法がさらに、腸炎を除外する工程を含む、請求項１に記載の方法。
49. 被験者における過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の進行又は退行をモニタリングする方法であって、以下の工程：
    （ａ）第一の時点で被験者から採取された第一の生物学的試料から第一のバイオマーカープロファイルを決定する工程と；
    （ｂ）第二の時点で被験者から採取された第二の生物学的試料から第二のバイオマーカープロファイルを決定する工程と；及び
    （ｃ）前記第一のバイオマーカープロファイルと前記第二のバイオマーカープロファイルとを比較して、（ｉ）いずれのバイオマーカープロファイルがＩＢＳと関連する第一の参照プロファイルと最も多く類似しているか又は最も少なく類似しているかを決定し、（ｉｉ）いずれのバイオマーカープロファイルがＩＢＳの非存在と関連する第二の参照プロファイルと最も少なく類似しているか又は最も多く類似しているかを決定し、又は（ｉｉｉ）前記類似性の少なくとも２つを決定する工程と、
    を含み、前記バイオマーカープロファイルが表４に見出される少なくとも２種のバイオマーカーの発現についての情報を含んでおり、そのことによって、前記被験者におけるＩＢＳの進行又は退行をモニタリングする、前記方法。
50. 前記バイオマーカーが、ＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、ＧＮＧ３、ＡＣＳＳ２、ＺＮＦ３３Ｂ、ＰＭＳ２Ｌ２、ＲＵＳＣ１、ＡＲＨＧＥ、ＡＳＩＰ、ＯＲ２Ｌ８、ＰＩ４Ｋ２Ａ、及びＦＯＸＤ３からなる群から選択される、請求項４９に記載の方法。
51. 前記バイオマーカーが、ＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、及びＧＮＧ３である、請求項５０に記載の方法。
52. 前記第一の生物学的試料が採取された時と前記第二の生物学的試料が採取された時との間の時間期間において前記被験者がＩＢＳに対する治療を施される、請求項４９に記載の方法。
53. 前記治療が、セロトニン作動薬、抗うつ剤、塩化物チャネル活性化剤、グアニル酸シクラーゼアゴニスト、抗生物質、オピオイド、ニューロキニンアンタゴニスト、鎮痙薬又は抗コリン作動薬、ベラドンナアルカロイド、バルビツール酸塩、それらの遊離塩基、それらの薬剤学的に許容することのできる塩、それらの誘導体、それらのアナログ、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される薬剤である、請求項５２に記載の方法。
54. ＩＢＳ治療が必要な被験者に対してＩＢＳ治療を割り当てる方法であって、以下の工程：
    （ａ）被験者から採取された生物学的試料からＲＮＡを単離及び／又は増幅する工程と；（ｂ）検出試薬を該検出試薬とＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーとを含む複合体に変換するのに適した条件下に、前記単離及び／又は増幅されたＲＮＡを前記検出試薬と接触させる工程と；
    （ｃ）前記複合体のレベルを検出する工程と；
    （ｄ）前記複合体のレベルがＩＢＳと関連する第一の参照レベル又はＩＢＳの非存在と関連する第二の参照レベルとより密接に類似しているか否かを決定する工程と；及び
    （ｅ）前記レベルがＩＢＳと関連する前記第一の参照レベルとより密接に類似している場合はＩＢＳ治療を割り当て、ここで前記ＩＢＳのＲＮＡバイオマーカーが表４に見出されるものからなる群から選択される工程と、
    を含む、前記方法。
55. 前記方法が表４に見出されるＩＢＳバイオマーカーからなる群から選択される少なくとも２種のＩＢＳバイオマーカーのレベルを検出する工程を含む、請求項５４に記載の方法。
56. 前記方法が表４に見出されるＩＢＳマーカーからなる群から選択される少なくとも５種のＩＢＳマーカーのレベルを検出する工程を含む、請求項５４に記載の方法。
57. 前記バイオマーカーがＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、及びＧＮＧ３である、請求項５４に記載の方法。
58. 前記バイオマーカーが表１に見出されるものから選択される、請求項５４〜５６のいずれか一項に記載の方法。
59. 前記バイオマーカーがＣＣＤＣ１４７、ＶＩＰＲ１、ＬＰＡＲ５、ＣＣＤＣ１４４Ａ、ＧＮＧ３、ＡＣＳＳ２、ＺＮＦ３３Ｂ、ＰＭＳ２Ｌ２、ＲＵＳＣ１、ＡＲＨＧＥ、ＡＳＩＰ、ＯＲ２Ｌ８、ＰＩ４Ｋ２Ａ、及びＦＯＸＤ３からなる群から選択される、請求項５４に記載の方法。
60. 前記バイオマーカーが配列番号：１〜７５及び１５４〜１６２のいずれか１つのアミノ酸配列を有するタンパク質をコードするｍＲＮＡ分子である、請求項５４に記載の方法。
61. 前記バイオマーカーが配列番号：７６〜１６２のいずれか１つの核酸配列を含むＲＮＡ分子である、請求項５４に記載の方法。
62. 前記方法がさらに、前記被験者にＩＢＳ治療を施す工程を含む、請求項５４に記載の方法。
63. 前記治療が、セロトニン作動薬、抗うつ剤、塩化物チャネル活性化剤、グアニル酸シクラーゼアゴニスト、抗生物質、オピオイド、ニューロキニンアンタゴニスト、鎮痙薬又は抗コリン作動薬、ベラドンナアルカロイド、バルビツール酸塩、それらの遊離塩基、それらの薬剤学的に許容することのできる塩、それらの誘導体、それらのアナログ、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される薬剤の投与を含む、請求項６２に記載の方法。