JP2013513387A5

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Publication number: JP2013513387A5
Application number: JP2012543298A
Authority: JP
Filing date: 2010-12-09
Publication date: 2014-02-13

Claims

治療計画の必要性もしくは有効性および／または心血管イベントのリスクを決定するためにヒトの心血管の健康を評価する方法であって、
ヒトから採取した生物学的サンプルにおける、ｍｉＲ１０ｂまたはｍｉＲ１２６を含む少なくとも２種のｍｉＲＮＡマーカーのレベルを決定すること、
前記ｍｉＲＮＡマーカーの個々のレベルを含むデータセットを取得すること、
前記生物学的サンプルを分類するために該データセットのデータを使用する分析的分類プロセスに、該データを入力することであって、該分析的分類プロセスにおける分類は、アテローム性動脈硬化症分類、健康分類、薬剤曝露分類、または、薬剤非曝露分類であること、ならびに、
該分類に基づいて、治療計画の必要性もしくは有効性および／または心血管イベントのリスクを決定するためにヒトの心血管の健康を評価すること、を含む方法。
前記ｍｉＲＮＡマーカーは、さらに、ｍｉＲ１０ｂ、ｍｉＲ１２６、ｍｉＲ３０ａ、ｍｉＲ９２ａ、ｍｉＲ２２２、ｍｉＲ３７８、ｌｅｔ−７ｂ、ｍｉＲ−４９７、ｍｉＲ−２１、ｍｉＲ−１５ｂ、ｍｉＲ−９９ａ、ｍｉＲ−２９ａ、ｍｉＲ−２４、ｍｉＲ−３０ｂ、ｍｉＲ−２９ｃ、ｍｉＲ−３３１．３ｐ、ｍｉＲ−１９ａ、ｍｉＲ−２２、ｍｉＲ−５０２．３、またはｍｉＲ−６５２を含む、請求項１に記載の方法。
前記生物学的サンプル中の少なくとも１つのタンパク質マーカーのレベルを決定すること、
前記少なくとも１つのタンパク質マーカーのレベルを含むデータセットを取得すること、
前記生物学的サンプルを分類するために該データセットのデータを使用する分析的分類プロセスに、該データを入力することであって、該分析的分類プロセスでの分類は、アテローム性動脈硬化症分類、健康分類、薬剤曝露分類、または、薬剤非曝露分類であること、ならびに、
該分類に基づいて、治療計画の必要性もしくは有効性を決定するためにヒトの心血管の健康および／または心疾患イベントのリスクを評価すること、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
前記少なくとも１つのタンパク質マーカーは、エオタキシン、ＨＧＦ、ＮＴｐｒｏＢＮＰ、ＶＥＧＦ、ＣＲＰ、ＦＡＳリガンド、ｓＦＡＳ、ＭＰＯ、ＰＡＩ−１、ＭＣＰ−２、ＥＧＦ、ＭＣＰ−１、ＩＬ−１６、ＡＮＧ−２、ＭＣＰ−３、ＩＬ−１８、ＴＩＭＰ−４、Ｒｅｓｉｓｔａｎ、ＣＴＡＣＫ、ＭＩＦ、ＴＲＡＩＬ、アディポネクチン、ＩＰ−１０、またはレプチンである、請求項３に記載の方法。
前記少なくとも１つのタンパク質マーカーは、ＩＬ−１６、エオタキシン、ＦＡＳリガンド、ＣＴＡＣＫ、ＭＣＰ−３、ＨＧＦ、またはｓＦＡＳである、請求項４に記載の方法。
前記少なくとも１つのタンパク質マーカーは、ＩＬ−１８、ＣＲＰ、ＶＥＧＦ、ＥＧＦ、ＭＰＯ、ＭＣＰ−２、ＰＡＩ−１、またはＮＴｐｒｏＢＮＰである、請求項４に記載の方法。
３つ以上の前記タンパク質マーカーのレベルが決定される、請求項３に記載の方法。
前記３つ以上のタンパク質マーカーは、エオタキシン、ＨＧＦ、ＮＴｐｒｏＢＮＰ、ＶＥＧＦ、ＣＲＰ、ＦＡＳリガンド、ｓＦＡＳ、ＭＰＯ、ＰＡＩ−１、ＭＣＰ−２、ＥＧＦ、ＭＣＰ−１、ＩＬ−１６、ＡＮＧ−２、ＭＣＰ−３、ＩＬ−１８、ＴＩＭＰ−４、Ｒｅｓｉｓｔａｎ、ＣＴＡＣＫ、ＭＩＦ、ＴＲＡＩＬ、アディポネクチン、ＩＰ−１０、およびレプチンから選択される、請求項７に記載の方法。
前記少なくとも３つのタンパク質マーカーは、ＩＬ−１６、エオタキシン、ＦＡＳリガンド、ＣＴＡＣＫ、ＭＣＰ−３、ＨＧＦ、またはｓＦＡＳから選択される、請求項８に記載の方法。
前記データセットは、１つ以上の臨床的指標のデータをさらに含む、請求項１に記載の方法。
前記臨床的指標は、年齢、性別、コレステロール値、ＬＤＬ濃度、ＨＤＬ濃度、トリグリセリド濃度、血圧、体格指数（ＢＭＩ）、ＣＲＰ濃度、冠動脈カルシウムスコア、腹囲、喫煙状況、心血管疾患の既往歴、心血管疾患の家族歴、心拍数、空腹時インスリン濃度、空腹時グルコース濃度、糖尿病の状態、高血圧薬の使用、またはそれらの組み合わせである、請求項１０に記載の方法。
前記臨床的指標は、年齢、糖尿病の状態、喫煙状況、収縮期血圧、性別、心筋梗塞の家族歴、コレステロール値、ＨＤＬ濃度、および、高血圧薬の使用である、請求項１１に記載の方法。
前記生物学的サンプルは、血液、血清、血漿、唾液、尿、汗、母乳、またはそれらの組合せを含む、請求項１に記載の方法。
前記分析的分類プロセスは、予測モデルの使用を含む、請求項１に記載の方法。
前記分析的分類プロセスは、取得した前記データセットを参照データセットと比較することを含む、請求項１に記載の方法。
前記予測モデルは、分類のために少なくとも０．６８の少なくとも１つの品質メトリックを備える、請求項１４に記載の方法。
前記品質メトリックは、ＡＵＣ及び精度から選択される、請求項１６に記載の方法。
前記分析的分類プロセスは、線形判別分析モデル、サポートベクトルマシン分類（support vector machine classification）アルゴリズム、帰納的特徴除去（recursive feature elimination）モデル、マイクロアレイモデルの予測分析、ロジスティック回帰モデル、ＣＡＲＴアルゴリズム、フレックス・ツリー・アルゴリズム、ＬＡＲＴアルゴリズム、ランダムフォレストアルゴリズム、ＭＡＲＴアルゴリズム、機械学習アルゴリズムは、ペナルティ回帰法（penalized regression method）、またはその組み合わせである、請求項１に記載の方法。
前記分析的分類プロセスは、少なくとも０．６８の品質メトリックを提供するように選択されるターム（term）を備える、請求項１８に記載の方法。
前記分析的分類プロセスは、少なくとも０．７０の品質メトリックを提供するように選択されるタームを備える、請求項１８に記載の方法。
前記分析的分類プロセスは、分類のために、少なくとも０．７０の少なくとも１つの品質メトリックを備える、請求項１８に記載の方法。
前記アテローム性動脈硬化症分類は、冠動脈疾患、心筋梗塞、または不安定狭心症である、請求項１に記載の方法。
アテローム性動脈硬化症の診断、アテローム性動脈硬化症のステージング、アテローム性動脈硬化症の予後、血管炎症レベル、アテローム性動脈硬化症の進行の程度を決定するために分類を使用すること、治療反応をモニタリングすること、冠動脈カルシウムスコアを予測すること、アテローム性動脈硬化疾患の不安定症状から安定症状を区別すること、またはそれらの任意の組み合わせ、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
前記治療計画は、１以上の更なる試験、３ヶ月、６ヶ月、および／もしくは１２ヶ月のフォローアップ検診、β遮断薬、カルシウムチャネル遮断薬、アスピリン、および／もしくはコレステロール低下剤による薬理学的介入、非治療、またはそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
前記心血管イベントのリスクは、前記サンプルを取得した日付から、約１年、約２年、約３年、約４年、または約５年で決定される、請求項１に記載の方法。
治療計画の必要性もしくは有効性および／または心血管イベントのリスクを決定するためにヒトの心血管の健康を評価する方法であって、
ノーザン分析、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）、逆転写酵素（ＲＴ）−ＰＣＲ法、蛍光共鳴エネルギー移動（ＦＲＥＴ）検出、分子ビーコン検出、オリゴヌクレオチドアレイ、ｃＤＮＡアレイ、ポリヌクレオチドアレイ、液体マイクロアレイおよび／またはマイクロエレクトリックアレイへのハイブリダイゼーション、ｃＤＮＡシーケンシング、クローンハイブリダイゼーション、ｃＤＮＡ断片フィンガープリンティング、遺伝子発現連続分析（ＳＡＧＥ）、サブトラクティブハイブリダイゼーション、ディファレンシャルディスプレイ、ならびにディファレンシャルスクリーニングのうちの１以上を使用して、ヒトから採取した生物学的サンプルにおける、ｍｉＲ１０ｂまたはｍｉＲ１２６を含む少なくとも２種のｍｉＲＮＡマーカーのレベルを決定すること、
前記ｍｉＲＮＡマーカーの個々のレベルを含むデータセットを取得すること、
ＥＬＩＳＡサンドイッチアッセイ、フローサイトメトリー、質量分析検出、比色アッセイ、タンパク質アレイへの結合、蛍光活性化細胞選別（ＦＡＣＳ）の一つ以上を使用して、前記生物学的サンプル中の少なくとも１つのタンパク質マーカーのレベルを決定することであって、前記少なくとも１つのタンパク質マーカーは、エオタキシン、ＨＧＦ、ＮＴｐｒｏＢＮＰ、ＶＥＧＦ、ＣＲＰ、ＦＡＳリガンド、ｓＦＡＳ、ＭＰＯ、ＰＡＩ−１、ＭＣＰ−２、ＥＧＦ、ＭＣＰ−１、ＩＬ−１６、ＡＮＧ−２、ＭＣＰ−３、ＩＬ−１８、ＴＩＭＰ−４、Ｒｅｓｉｓｔｉｎ、ＣＴＡＣＫ、ＭＩＦ、ＴＲＡＩＬ、アディポネクチン、ＩＰ−１０、またはレプチンであること、
前記少なくとも１つのタンパク質マーカーのレベルを含むデータセットを得ること、
年齢、糖尿病の状態、タバコ喫煙状況、収縮期血圧、性別、心筋梗塞の家族歴、コレステロール値、ＨＤＬ濃度、高血圧薬の使用のうち少なくとも２つを含む臨床的指標情報を決定すること、
前記臨床的指標情報を含むデータセットを取得すること、
前記各データセットを、分類のために少なくとも０．６８の少なくとも１つの品質メトリックを含む予測モデルおよび／または前記生物学的サンプルと前記臨床的指標情報とを分類するための参照データセットを用いて前記生物学的サンプルを分類するために、前記各データセットを使用する分析的分類プロセスに、入力することであって、前記分類は、アテローム性動脈硬化症分類、健康分類、薬物曝露分類、または薬物非曝露分類であること、ならびに、
治療計画の必要性もしくは有効性および／または心血管イベントのリスクを決定するために、前記分類に基づいてヒトの心血管の健康を評価すること、を含む方法。
前記ｍｉＲＮＡマーカーは、さらに、ｍｉＲ１０ｂ、ｍｉＲ１２６、ｍｉＲ３０ａ、ｍｉＲ９２ａ、ｍｉＲ２２２、ｍｉＲ３７８、ｌｅｔ−７ｂ、ｍｉＲ−４９７、ｍｉＲ−２１、ｍｉＲ−１５ｂ、ｍｉＲ−９９ａ、ｍｉＲ−２９ａ、ｍｉＲ−２４、ｍｉＲ−３０ｂ、ｍｉＲ−２９ｃ、ｍｉＲ−３３１．３ｐ、ｍｉＲ−１９ａ、ｍｉＲ−２２、ｍｉＲ−５０２．３、またはｍｉＲ−６５２を含む、請求項２６に記載の方法。
前記少なくとも１つのタンパク質マーカーは、ＩＬ−１６、エオタキシン、ＦＡＳリガンド、ＣＴＡＣＫ、ＭＣＰ−３、ＨＧＦ、またはｓＦＡＳである、請求項２６に記載の方法。
前記少なくとも１つのタンパク質マーカーは、ＩＬ−１８、ＣＲＰ、ＶＥＧＦ、ＥＧＦ、ＭＰＯ、ＭＣＰ−２、ＰＡＩ−１、またはＮＴｐｒｏＢＮＰである、請求項２６に記載の方法。
治療計画の必要性もしくは有効性および／または心血管イベントのリスクを決定するためにヒトの心血管の健康を評価する方法であって、
ノーザン分析、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）、逆転写酵素（ＲＴ）−ＰＣＲ法、蛍光共鳴エネルギー移動（ＦＲＥＴ）検出、分子ビーコン検出、オリゴヌクレオチドアレイ、ｃＤＮＡアレイ、ポリヌクレオチドアレイ、液体マイクロアレイ、および／もしくはマイクロエレクトリックアレイへのハイブリダイゼーション、ｃＤＮＡシーケンシング、クローンハイブリダイゼーション、ｃＤＮＡ断片フィンガープリンティング、遺伝子発現連続分析（ＳＡＧＥ）、サブトラクティブハイブリダイゼーション、ディファレンシャルディスプレイ、ならびに／またはディファレンシャルスクリーニングのうちの１以上を使用して、ヒトから採取した生物学的サンプルにおける、ｍｉＲ１０ｂおよびｍｉＲ１２６のレベルを決定すること、
前記ｍｉＲ１０ｂおよびｍｉＲ１２６のレベルを含むデータセットを取得すること、
ＥＬＩＳＡサンドイッチアッセイ、フローサイトメトリー、質量分析検出、比色アッセイ、タンパク質アレイへの結合、蛍光活性化細胞選別（ＦＡＣＳ）の一つ以上を使用して、前記生物学的サンプル中の少なくとも１つのタンパク質マーカーのレベルを決定することであって、前記少なくとも１つのタンパク質マーカーは、エオタキシン、ＨＧＦ、ＮＴｐｒｏＢＮＰ、ＶＥＧＦ、ＣＲＰ、ＦＡＳリガンド、ｓＦＡＳ、ＭＰＯ、ＰＡＩ−１、ＭＣＰ−２、ＥＧＦ、ＭＣＰ−１、ＩＬ−１６、ＡＮＧ−２、ＭＣＰ−３、ＩＬ−１８、ＴＩＭＰ−４、Ｒｅｓｉｓｔａｎ、ＣＴＡＣＫ、ＭＩＦ、ＴＲＡＩＬ、アディポネクチン、ＩＰ−１０、またはレプチンであること、
前記少なくとも１つのタンパク質マーカーのレベルを含むデータセットを得ること、
年齢、糖尿病の状態、タバコ喫煙状況、収縮期血圧、性別、心筋梗塞の家族歴、コレステロール値、ＨＤＬ濃度、従前の高血圧薬使用のうち少なくとも１つを含む臨床的指標情報を決定すること、
前記臨床指標の情報を含むデータセットを取得すること、
前記各データセットを、分類のために少なくとも０．６８の少なくとも１つの品質メトリックを含む予測モデルおよび／または参照データセットを用いて、前記生物学的サンプルと前記臨床的指標情報とを分類するために前記各データセットを使用する分析的分類プロセスに、入力することであって、前記分類は、アテローム性動脈硬化症分類、健康分類、薬物曝露分類、または薬物非曝露分類であること、ならびに、
治療計画の必要性もしくは有効性および／またはヒトの心血管イベントのリスクを決定するために、前記分類に基づいてヒトの心血管の健康を評価すること、を含む方法。
治療計画の必要性または有効性および／または心血管イベントのリスクを決定するためにヒトの心血管の健康を評価するためのキットであって、
ヒトから得た生物学的サンプル中の、ｍｉＲ１０ｂまたはｍｉＲ１２６を含む少なくとも２種のｍｉＲＮＡマーカーのレベルを決定するためのアッセイと、
前記ｍｉＲＮＡマーカーの個々のレベルを含むデータセットを取得するための、および、前記生物学的サンプルを分類するためにデータを使用する、分析的分類プロセスにデータを入力するための、使用説明書と、を備え、
前記分類は、アテローム性動脈硬化症分類、健康分類、薬剤曝露分類、薬剤非曝露分類から選択され、治療計画の必要性もしくは有効性および／またはヒトの心血管イベントのリスクを決定するためにヒトの心血管の健康を評価するために使用されることを特徴とするキット。
前記生物学的サンプル中の、エオタキシン、ＨＧＦ、ＮＴｐｒｏＢＮＰ、ＶＥＧＦ、ＣＲＰ、ＦＡＳリガンド、ｓＦＡＳ、ＭＰＯ、ＰＡＩ−１、ＭＣＰ−２、ＥＧＦ、ＭＣＰ−１、ＩＬ−１６、ＡＮＧ−２、ＭＣＰ−３、ＩＬ−１８、ＴＩＭＰ−４、Ｒｅｓｉｓｔａｎ、ＣＴＡＣＫ、ＭＩＦ、ＴＲＡＩＬ、アディポネクチン、ＩＰ−１０、またはレプチンから選択される少なくとも１つのタンパク質マーカーのレベルを決定するためのアッセイと、
前記少なくとも１つのタンパク質マーカーの個々のレベルを含むデータセットを得て、前記ｍｉＲＮＡと前記タンパク質マーカーのデータを、前記生物学的サンプルを分類するためにデータを使用する分析的分類プロセスへ入力するための、前記使用説明書と、を更に備え、
前記分類は、アテローム性動脈硬化症分類、健康分類、薬剤曝露分類、薬剤非曝露分類から選択され、治療計画の必要性もしくは有効性および／または心血管イベントのリスクを決定するためにヒトの心血管の健康を評価するために使用されることを特徴とする、請求項３１に記載のキット。
前記ｍｉＲＮＡマーカーは、さらに、ｍｉＲ１０ｂ、ｍｉＲ１２６、ｍｉＲ３０ａ、ｍｉＲ９２ａ、ｍｉＲ２２２、ｍｉＲ３７８、ｌｅｔ−７ｂ、ｍｉＲ−４９７、ｍｉＲ−２１、ｍｉＲ−１５ｂ、ｍｉＲ−９９ａ、ｍｉＲ−２９ａ、ｍｉＲ２４、ｍｉＲ−３０ｂ、ｍｉＲ−２９ｃ、ｍｉＲ−３３１．３ｐ、ｍｉＲ−１９ａ、ｍｉＲ−２２、ｍｉＲ−５０２．３、またはｍｉＲ−６５２を含む、請求項３２に記載のキット。
エオタキシン、ＨＧＦ、ＮＴｐｒｏＢＮＰ、ＶＥＧＦ、ＣＲＰ、ＦＡＳリガンド、ｓＦＡＳ、ＭＰＯ、ＰＡＩ−１、ＭＣＰ−２、ＥＧＦ、ＭＣＰ−１、ＩＬ−１６、ＡＮＧ−２、ＭＣＰ−３、ＩＬ−１８、ＴＩＭＰ−４、Ｒｅｓｉｓｔａｎ、ＣＴＡＣＫ、ＭＩＦ、ＴＲＡＩＬ、アディポネクチン、ＩＰ−１０、またはレプチンから選択される少なくとも３つのタンパク質マーカーのレベルを決定するためのアッセイを含む、請求項３２に記載のキット。
予測モデルを含む前記分析的分類プロセスで使用するための、請求項３２に記載のキット。
取得した前記データセットと参照データセットとの比較を含む前記分析的分類プロセスで使用するための、請求項３２に記載のキット。
前記予測モデルは、分類のために少なくとも０．６８の少なくとも１つの品質メトリックを含む、請求項３５に記載のキット。