JP2015535075A - サンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーのクリアランス正規化量を決定するための手段及び方法 - Google Patents

サンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーのクリアランス正規化量を決定するための手段及び方法 Download PDF

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Abstract

本発明は、サンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーのクリアランス正規化量を決定する方法であって、(a) 疾患に罹患していることが疑われる被験体の少なくとも第1のタイプのサンプルにおいて疾患バイオマーカーの量を決定するステップ、(b) 前記少なくとも第1のタイプのサンプルにおいて糸球体ろ過率(GFR)と相関がある腎機能バイオマーカーの量を決定するステップ、及び(c) ステップ(a)において代謝産物疾患バイオマーカーについて決定された量を、ステップ(b)において決定された腎機能バイオマーカーの量に対して正規化することによって、代謝産物疾患バイオマーカーについてのクリアランス正規化量を決定するステップを含む、前記方法に関する。さらに、本発明はまた、疾患に罹患していることが疑われる被験体において疾患を診断する方法、及びサンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーのクリアランス正規化量を決定するためのデバイスに関する。

Description

本発明は、サンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーのクリアランス正規化量を決定する方法であって、(a) 疾患に罹患していることが疑われる被験体の少なくとも第1のタイプのサンプルにおいて疾患バイオマーカーの量を決定するステップ、(b) 前記少なくとも第1のタイプのサンプルにおいて糸球体ろ過率(GFR)と相関がある腎機能バイオマーカーの量を決定するステップ、及び(c) ステップ(a)において代謝産物疾患バイオマーカーについて決定された量を、ステップ(b)において決定された腎機能バイオマーカーの量に対して正規化することによって、代謝産物疾患バイオマーカーについてのクリアランス正規化量を決定するステップを含む、前記方法に関する。さらに、本発明はまた、疾患に罹患していることが疑われる被験体において疾患を診断する方法、及びサンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーのクリアランス正規化量を決定するためのデバイスに関する。
小分子、例えば、様々な代謝産物は、通常、腎臓を介して排出される。したがって、適切な腎機能は、適切な代謝産物ホメオスタシスに決定的である。腎機能、及び特に糸球体ろ過が損なわれる場合、代謝産物は、もはや通常の量で排出されることはできず、血液及び他の体液中に蓄積し得る。したがって、所与の代謝産物についての実際のレベルは、他の代謝の原因よりむしろ不適切な腎機能によって増加し得る。
近年、代謝プロファイリングは、様々な疾患、例えば、心血管疾患、代謝疾患、例えば、糖尿病又はメタボリックシンドローム又は神経変性障害についての様々な有望な代謝産物疾患マーカーを確立している。そのような疾患を効率的に確実に診断することは不可欠である。通常、疾患は、体液、例えば、血液中の代謝産物バイオマーカーの増加又は減少、すなわち、量の変化を引き起こす。そのような増加又は減少は、次いで、疾患の存在、不在又は疾患を発症するリスクについての診断指標として使用される。しかし、上述のとおり、不適切な腎機能はまた、疾患代謝産物バイオマーカーとして好適であるものを含めた、血液中のバイオマーカーのレベルに影響を与え得る。したがって、患者は、バイオマーカーの増加が、心血管疾患によってではなく損なわれた腎機能によって引き起こされているにもかかわらず、例えば、バイオマーカーの増加に基づいて、疾患、例えば、心血管疾患に罹患していると診断され得る。したがって、患者は、疾患について偽陽性に分類される。さらに、治療的に腎臓機能障害に対処するのではなく、患者は、おそらく存在していない心血管疾患について治療される。
腎機能は、糸球体ろ過率(GFR)を決定することによって評価することができる。この目的のために、クレアチニンクリアランスが慣習的に決定される。クレアチニンに加えて、GFRはまた、外部から投与されるもの、例えば、イヌリン、又は内在性化合物、例えば、シスタチンCを含めた、他の化合物のクリアランスを測定することによって決定され得る(例えば、Grubb 1985, Acta Med Scand 218 (5): 499-503又はSimonsen 1985, Scand J Clin Invest 45(2): 97-101を参照のこと)。
損なわれた腎機能は、医師による診断の確立に通常は考慮される。しかし、腎機能パラメータは、バイオマーカーレベルを直接調整又は修正するために使用されていない。
Grubb 1985, Acta Med Scand 218 (5): 499-503 Simonsen 1985, Scand J Clin Invest 45(2): 97-101
それにもかかわらず、損なわれた腎機能を有する患者を含めた、すべてのタイプの患者の間でバイオマーカーについて比較可能なレベルを有することが非常に望ましい。
本発明の根底にある技術的課題は、前述のニーズに応じる手段及び方法の提供としてみることができる。
前記技術的課題は、特許請求の範囲及び本明細書中下記に特徴付けられる実施形態によって解決される。
したがって、本発明は、サンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーのクリアランス正規化量を決定する方法であって、以下のステップ:
(a) 疾患に罹患していることが疑われる被験体の少なくとも第1のタイプのサンプルにおいて疾患バイオマーカーの量を決定するステップ、
(b) 前記少なくとも第1のタイプのサンプルにおいて糸球体ろ過率(GFR)と相関がある腎機能バイオマーカーの量を決定するステップ、及び
(c) ステップ(a)において代謝産物疾患バイオマーカーについて決定された量を、ステップ(b)において決定された腎機能バイオマーカーの量に対して正規化することによって、代謝産物疾患バイオマーカーについてのクリアランス正規化量を決定するステップ、
を含む、前記方法に関する。
本発明にしたがって言及される方法は、前述のステップから本質的になる方法、又はさらなるステップを含む方法を含む。しかし、方法は、好ましい実施形態において、ex vivoで行われる方法、すなわち、ヒト又は動物の身体に実施されない方法であることが理解される。本方法は、好ましくは、自動化によって補助することができる。
用語「クリアランス正規化量(clearance normalized amount)」は、本明細書で使用される場合、腎機能について、及び特に腎クリアランスについて調整又は修正される代謝産物バイオマーカーについての量を指す。
用語「サンプル」は、本明細書で使用される場合、代謝産物を含む、及び好ましくはタンパク質も含む生物学的サンプルのいずれの種類をも包含する。したがって、本発明の意味におけるサンプルは、サンプルを構成する生物学的液体又は組織又は細胞であってよい。好ましくは、前記サンプル中に存在する代謝産物は、腎機能によって影響を受け、すなわち、それらの存在、不在及び/又は量は、損なわれた腎クリアランスによって変化し得る。典型的には、サンプル、例えば、血液又は尿は、腎機能によって直ちに影響を受ける。なぜならば、不適切な腎クリアランスは、例えば、代謝産物の血液から尿への輸送を妨げるからである。しかし、他のサンプル、例えば、唾液、液体(liquor)等がまた、不適切な腎機能によって二次的に影響を受け得ることが理解される。好ましくは、前記サンプルは、血液又はそれに由来するもの、例えば、血漿又は血清又は血液の任意の他の画分、あるいは尿である。
第1のタイプのサンプルは、本明細書で言及される場合、1つの第1のサンプル又は同じ被験体からの異なる第1のサンプル(複数)のいずれかを指し、ここで、前記被験体は、前記異なる第1のサンプル(複数)が採取されたとき同じ疾患状態を示しており、かつ、前記異なるサンプル(複数)は、本発明の方法による調査の前に、同一の様式で処理されている。
したがって、第2の又はさらなるタイプのサンプルは、第1のタイプのサンプルが得られた被験体とは異なるさらなる被験体からの、1つの第2の若しくはさらなるサンプル、又は異なる第2の若しくはさらなるサンプル(複数)のいずれかとして理解される。さらに、第2のタイプのサンプルはまた、第1のタイプのサンプルが得られた被験体から得ることができ、ここで、前記被験体は、第1のタイプのサンプル及び第2のタイプのサンプルを得る間に治療を受けているか、又は第1のタイプのサンプル及び第2のタイプのサンプルを得る間に一定の期間が経過している。
前述のサンプルは、好ましくは、本発明の方法に使用される前に、前処理される。以下により詳細に記載されるように、前記前処理は、化合物を放出若しくは分離する、又は過剰材料若しくは廃棄物を取り除くために必要とされる処理を含み得る。適切な技術は、化合物の遠心分離、抽出、分画、限外ろ過、タンパク質沈殿と続くろ過及び精製及び/又は濃縮を含む。さらに、他の前処理が、化合物分析に適した形態又は濃度で化合物を提供するために実施される。例えば、ガスクトマトグラフィー結合質量分析が本発明の方法に使用される場合、前記ガスクロマトグラフィーの前に化合物を誘導体化する必要がある。適切で必要な前処理は、本発明の方法を実施するのに使用される手段に応じて決まり、当業者には周知である。上に記載されたように前処理された試料はまた、本発明にしたがって使用される用語「サンプル」に含まれる。
用語「被験体」は、本明細書で使用される場合、動物、及び好ましくは哺乳動物に関する。より好ましくは、被験体は、霊長類、及び最も好ましくはヒトである。被験体は、好ましくは、本明細書に特定されている疾患に罹患していることが疑われる。
用語「バイオマーカー」は、本明細書で使用される場合、本明細書に言及される疾患又は作用についての指標として機能する分子種を指す。前記分子種は、被験体のサンプルに見られる代謝産物自体であり得る。さらに、バイオマーカーはまた、前記代謝産物に由来する分子種であってもよい。そのような場合、実際の代謝産物は、サンプルにおいて、又は決定プロセス中に、化学的に修飾され、前記修飾の結果として、化学的に異なる分子種、すなわち、アナライトが、決定される分子種である。そのような場合、アナライトは、実際の代謝産物を表し、各医学的状態についての指標として同じ潜在力を有することが理解される。さらに、本発明によるバイオマーカーは、必ずしも1つの分子種に対応していない。むしろ、バイオマーカーは、化合物の立体異性体又はエナンチオマーを含み得る。さらに、バイオマーカーはまた、異性体分子の生物学的クラスの異性体の総和を表し得る。前記異性体は、一部の場合には同一の分析特性を示し、したがって、下記の実施例で適用されるものを含めた、様々な分析法によって識別可能ではない。しかし、異性体は、少なくとも同一の加法定理(sum formula)パラメータを共有し、したがって、例えば、脂肪酸における同一鎖長及び同一二重結合数及び/又はスフィンゴ塩基部分の脂質の場合である。
用語「腎機能バイオマーカー」は、適切な腎機能についての指標であり、及び特に適切な腎クリアランスについての指標であるバイオマーカーに関する。好ましくは、そのような腎機能バイオマーカーは、生理的条件下で排出され、したがって、例えば、尿及び/又は血液中に規定量で存在することが想定される。腎クリアランスが前記バイオマーカーについて変化するように腎機能が損なわれる場合、尿又は血液又は両方のいずれかに存在する量は変化し、前記変化は、不適切な腎クリアランス及び腎機能を示す。腎クリアランスは、一定時間内に腎臓の糸球体によって排出される原尿の総量である糸球体ろ過率(GFR)と相関がある。GFRは、適切な腎機能の本質的なパラメータである。ヒト成体において、GFRは、一日当たり約170リットルである。GFRと相関があり、したがって、本発明の意味において腎機能バイオマーカーとして好適であるバイオマーカーは、内在性バイオマーカー分子、例えば、クレアチニン若しくはシスタチンC、又は外部から投与されるバイオマーカー分子、例えば、イヌリンを包含する。
好ましくは、前記腎機能バイオマーカーは、シスタチンC及びクレアチニンからなる群より選択される。シスタチンCは、約pH9.3の等電点を有する非グリコシル化塩基性タンパク質である。その三次元構造は、短いアルファヘリックス、及び大きな逆平行の5つの鎖のベータシートを横断する長いアルファヘリックスによって特徴付けられる。シスタチンCは、2つのジスルフィド結合を形成する。被験体におけるシスタチンC分子の約50％は、ヒドロキシル化プロリンを保有する。シスタチンCは、サブドメインを介して二量体を形成し、二量体化状態では、各半分は、長いアルファヘリックス及び一方のパートナーの1つのベータ鎖及び他方のパートナーの4つのベータ鎖で構成されている(Janowski 2001, Nat Struct Biol 8(4): 316-320を参照のこと)。クレアチニンは、筋肉においてクレアチンリン酸代謝変換から生じる周知の代謝産物である。より好ましくは、前記腎機能バイオマーカーは、シスタチンCである。
用語「代謝産物疾患バイオマーカー」は、本明細書で使用される場合、疾患又は疾患に対する素因の存在についての指標であるバイオマーカーを指す。したがって、代謝産物疾患バイオマーカーの存在、不在又は量は、本明細書で使用される場合、被験体が疾患又はその素因に罹患している場合、変化することが理解される。疾患は、本発明の意味において、任意の健康異常又は障害であってよい。好ましくは、前記代謝産物疾患バイオマーカーは、心血管疾患若しくは障害、糖尿病又はメタボリックシンドローム又は神経変性疾患についてのバイオマーカーである。好ましくは、前記疾患は、表1〜6及び8〜21のいずれか1つに記載されている疾患である。より好ましくは、前記疾患バイオマーカーは、表1〜6及び8〜21のいずれかより選択されるバイオマーカーである。さらに、前述の表のいずれか1つに記載されるバイオマーカーのうち2つ以上のバイオマーカー及び全てまでが、本発明の方法における疾患代謝産物バイオマーカーとして決定され得ることが理解される。
用語「量を決定する」は、本明細書で使用される場合、サンプルにおいて本発明の方法によって決定されるバイオマーカーの少なくとも1つの特徴的特質を決定することを指す。本発明による特徴的特質は、バイオマーカーの生化学的特性を含む物理的及び/又は化学的特性を特徴付ける特質である。そのような特性は、例えば、分子量、粘度、密度、電荷、スピン、光学活性、色、蛍光、化学発光、元素組成、化学構造、他の化合物と反応する能力、生物学的読み取り系に応答を誘発する能力(例えば、レポーター遺伝子の誘導)等を含む。前記特性についての値は、特徴的特質として機能してよく、当技術分野において周知の技術により決定することができる。さらに、特徴的特質は、標準的な操作、例えば乗法、除法又は対数計算等の数学的計算により、バイオマーカーの物理的及び/又は化学的特性の値から引き出される任意の特質であってもよい。最も好ましくは、少なくとも1つの特徴的特質は、前記少なくとも1つのバイオマーカー及びその量の決定及び/又は化学的同定を可能にする。したがって、特徴的値はまた、好ましくは、特徴的値が引き出されるバイオマーカーの存在量に関係する情報を含む。例えば、バイオマーカーの特徴的値は、マススペクトルにおけるピークであってよい。そのようなピークは、バイオマーカーの特徴的情報、すなわち、m/z情報、及びサンプルにおける前記バイオマーカーの存在量(すなわち、その量)に関係する強度値を含有する。
前に論じられたように、サンプルに含まれる各バイオマーカーは、好ましくは、定量的又は半定量的に本発明にしたがって決定してよい。定量的決定については、本明細書において上に言及された特徴的特質(複数可)について決定された値に基づき、バイオマーカーの絶対量又は正確な量のいずれかが決定されるか、又はバイオマーカーの相対量が決定される。相対量は、バイオマーカーの正確な量が決定できない又はされない場合に決定され得る。前記の場合、バイオマーカーが存在する量が、第2の量で前記バイオマーカーを含む第2のサンプルに対して増大又は減少しているかを決定することができる。好ましい実施形態において、前記バイオマーカーを含む前記第2のサンプルは、本明細書中他の箇所に特定されている計算された参照である。したがって、バイオマーカーを定量的に分析することはまた、時々バイオマーカーの半定量分析と呼ばれるものを含む。
さらに、決定することは、本発明の方法で使用される場合、好ましくは、上に言及された分析ステップの前に化合物分離ステップを使用することを含む。好ましくは、前記化合物分離ステップは、サンプルに含まれる代謝産物の時間分解分離をもたらす。したがって、本発明により好ましく使用される分離に適した技術は、全てのクロマトグラフィー分離技術、例えば、液体クロマトグラフィー(LC)、高速液体クロマトグラフィー(HPLC)、ガスクロマトグラフィー(GC)、薄層クロマトグラフィー、サイズ排除又はアフィニティークロマトグラフィーを含む。これらの技術は、当技術分野において周知であり、当業者により難しいことなく容易に適用され得る。最も好ましくは、LC及び/又はGCが、本発明の方法により想定されるクロマトグラフィー技術である。バイオマーカーのそのような決定に適したデバイスは、当技術分野において周知である。好ましくは、質量分析、特に、ガスクロマトグラフィー質量分析(GC-MS)、液体クロマトグラフィー質量分析(LC-MS)、直接注入質量分析若しくはフーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴質量分析(FT-ICR-MS)、キャピラリー電気泳動質量分析(CE-MS)、高速液体クロマトグラフィー結合質量分析(HPLC-MS)、四重極質量分析、MS-MS若しくはMS-MS-MS等の任意の順次結合質量分析、誘導結合プラズマ質量分析(ICP-MS)、熱分解質量分析(Py-MS)、イオン移動度質量分析又は飛行時間型質量分析(TOF)が使用される。最も好ましくは、下に詳細に記載されるように、LC-MS及び/又はGC-MSが使用される。前記技術は、例えば、Nissen 1995, Journal of Chromatography A, 703: 37-57、US 4,540,884又はUS 5,397,894に開示されており、その開示内容は参照により本明細書に組み込まれる。質量分析技術の代替又は追加として、以下の技術を化合物決定に使用してもよい: 核磁気共鳴(NMR)、磁気共鳴画像化法(MRI)、フーリエ変換赤外線分析法(FT-IR)、紫外線(UV)分光法、屈折率(RI)、蛍光検出、放射化学的検出、電気化学的検出、光散乱(LS)、分散ラマン分光法又は炎イオン化検出(FID)。これらの技術は、当業者に周知であり、難しいことなく適用することができる。本発明の方法は、好ましくは、自動化により補助される。例えば、サンプル加工又は前処理は、ロボットにより自動化することができる。データ処理及び比較は、好ましくは、適切なコンピュータプログラム及びデータベースにより補助される。本明細書において上に記載された自動化は、本発明の方法をハイスループットアプローチに使用することを可能にする。
さらに、少なくとも1つのバイオマーカーはまた、特定の化学又は生物学的アッセイにより決定することができる。前記アッセイは、サンプルにおいて少なくとも1つのバイオマーカーを特異的に検出することを可能にする手段を含む。好ましくは、前記手段は、バイオマーカーの化学構造を特異的に認識することができるか、又は他の化合物と反応する能力若しくは生物学的読み取り系に応答を誘発する能力(例えば、レポーター遺伝子の誘導)に基づいて、バイオマーカーを特異的に同定することができる。バイオマーカーの化学構造を特異的に認識することができる手段は、好ましくは、化学構造と特異的に相互作用する抗体又は他のタンパク質、例えば、受容体若しくは酵素である。特異的な抗体は、例えば、当技術分野で周知の方法により、バイオマーカーを抗原として用いて得てよい。抗体は、本明細書で言及される場合、ポリクローナル及びモノクローナルの両方の抗体、並びに抗原又はハプテンに結合することができるそのフラグメント、例えば、Fv、Fab及びF(ab)2フラグメントを含む。本発明はまた、ヒト化ハイブリッド抗体を含み、ここで、所望の抗原特異性を示す非ヒトドナー抗体のアミノ酸配列は、ヒトアクセプター抗体の配列に結合している。さらに、包含されるものは、一本鎖抗体である。ドナー配列は、通常、ドナーの少なくとも抗原結合性アミノ酸残基を含むが、同様に、ドナー抗体の他の構造的及び/又は機能的に関連するアミノ酸残基を含んでもよい。そのようなハイブリッドは、当技術分野で周知のいくつかの方法によって調製することができる。バイオマーカーを特異的に認識することができる適切なタンパク質は、好ましくは、前記バイオマーカーの代謝変換に関わる酵素である。前記酵素は、バイオマーカーを基質として使用し得るか、又は基質をバイオマーカーに変換し得る。さらに、前記抗体は、バイオマーカーを特異的に認識するオリゴペプチドを生じるための基礎として使用してもよい。これらのオリゴペプチドは、例えば、前記バイオマーカーについての酵素の結合ドメイン又はポケットを含む。適切な抗体及び/又は酵素に基づいたアッセイは、RIA(ラジオイムノアッセイ)、ELISA(酵素結合免疫吸着物アッセイ)、サンドイッチ酵素免疫試験、電気化学発光サンドイッチイムノアッセイ(ECLIA)、解離増強ランタニドフルオロイムノアッセイ(DELFIA)又は固相免疫試験であり得る。さらに、バイオマーカーはまた、他の化合物と反応する能力に基づいて、すなわち、特定の化学反応によって決定してもよい。さらに、バイオマーカーは、生物学的読み取り系に応答を誘発する能力によって、サンプルにおいて決定してもよい。生物学的応答は、サンプルに含まれるバイオマーカーの存在及び/又は量を示す読み取りとして検出される。生物学的応答は、例えば、細胞又は生物の遺伝子発現又は表現型応答の誘導であってよい。好ましい実施形態において、少なくとも1つのバイオマーカーの決定は、例えば、また、サンプルにおける少なくとも1つのバイオマーカーの量の決定を可能にする、定量的プロセスである。
上に記載されたように、少なくとも1つのバイオマーカーの前記決定することは、好ましくは、質量分析(MS)を含み得る。質量分析は、本明細書で使用される場合、本発明にしたがって決定される化合物、すなわち、バイオマーカーに対応する分子量(すなわち、質量)又は質量変数の決定を可能にする全ての技術を包含する。好ましくは、質量分析は、本明細書で使用される場合、GC-MS、LC-MS、直接注入質量分析、FT-ICR-MS、CE-MS、HPLC-MS、四重極質量分析、MS-MS若しくはMS-MS-MS等の任意の順次結合質量分析、ICP-MS、Py-MS、TOF又は前述の技術を使用した任意の組み合わせアプローチに関する。これらの技術をどのように適用するかは、当業者に周知である。さらに、適切なデバイスは市販されている。より好ましくは、質量分析は、本明細書で使用される場合、LC-MS及び/又はGC-MSに関し、すなわち、前のクロマトグラフィー分離ステップに作動的に連結している質量分析に関する。より好ましくは、質量分析は、本明細書で使用される場合、四重極MSを包含する。最も好ましくは、前記四重極MSは、以下のように実施される: (a) 質量分析計の最初の分析四重極におけるイオン化により作り出されたイオンの質量/電荷比(m/z)の選択、(b) 衝突ガスで充填され、衝突室として作用する追加の続く四重極において加速電圧を適用することによる、ステップ(a)において選択されたイオンのフラグメンテーション、(c) 追加の続く四重極における、ステップ(b)のフラグメンテーションプロセスにより作り出されたイオンの質量/電荷比の選択(ここで、方法のステップ(a)〜(c)は、少なくとも一回実施される)、及びイオン化プロセスの結果として物質の混合物に存在する全てのイオンの質量/電荷比の分析(ここで、四重極は衝突ガスで充填されているが、加速電圧は分析の際には適用されない)。本発明にしたがって使用される前記最も好ましい質量分析についての詳細は、WO 03/073464に見出すことができる。
より好ましくは、前記質量分析は、液体クロマトグラフィー(LC)MS及び/又はガスクロマトグラフィー(GC)MSである。液体クロマトグラフィーは、本明細書で使用される場合、液体又は超臨界相において化合物(すなわち、代謝産物)の分離を可能にする全ての技術を指す。液体クロマトグラフィーは、移動相における化合物が固定相を通過することを特徴とする。化合物が固定相を異なる速度で通過するとき、各個別の化合物は特定の滞留時間(すなわち、化合物が系を通過するのに必要とされる時間)を有するので、それらはやがて分離する。液体クロマトグラフィーはまた、本明細書で使用される場合、HPLCを含む。液体クロマトグラフィーのためのデバイスは、例えば、Agilent Technologies, USAから市販されている。ガスクロマトグラフィーは、本発明にしたがって適用される場合、原則的に、液体クロマトグラフィーと同等に稼働する。しかし、固定相を通過する化合物(すなわち、代謝産物)を液体移動相に有するのではなく、化合物は気体体積中に存在する。化合物は、固定相として固体支持材料を含有し得るカラムを通過するか、又は固定相として機能し得る若しくは固定相で被覆されている壁を含有し得るカラムを通過する。ここでも、それぞれの化合物は、カラムを通過するのに必要とされる特定の時間を有する。さらに、ガスクロマトグラフィーの場合には、化合物がガスクロマトグラフィーの前に誘導体化されることが好ましくは想定される。誘導体化に適した技術は当技術分野において周知である。好ましくは、本発明における誘導体化は、好ましくは極性化合物のメトキシ化(methoxymation)及びトリメチルシリル化、並びに好ましくは非極性(すなわち、親油性)化合物のトランスメチル化、メトキシ化及びトリメチルシリル化に関する。
代謝産物疾患バイオマーカー及び腎機能バイオマーカーの決定は、好ましくは、1つの第1のタイプのサンプルの同じアリコートにおいて、又は1つの第1のタイプのサンプルの異なるアリコート(複数)において、又は異なる第1のタイプのサンプル(複数)のアリコート(複数)において実施され得る。例えば、疾患バイオマーカーは、第1の第1のタイプのサンプルのアリコートにおいて決定されてもよく、腎機能バイオマーカーは、第2の第1のタイプのサンプルのアリコートにおいて決定される。代わりに、疾患バイオマーカーは、第1のサンプルの第1のアリコートにおいて決定されてもよく、腎機能バイオマーカーは、前記第1のサンプルの第2のアリコートにおいて決定されてもよい。さらに代わりに、前記疾患バイオマーカー及び腎機能バイオマーカーは、第1のサンプルの同じアリコートにおいて同時に又は連続して決定してもよい。
代謝産物疾患バイオマーカーについてのクリアランス正規化量は、疾患バイオマーカーの量を腎機能に関係させるように、代謝産物疾患バイオマーカーの決定された量と腎機能バイオマーカーの量の間の関係を確立するいずれの数学的手法によっても決定することができる。そのような関係は、代謝産物疾患バイオマーカーの量自体を調整若しくは修正することによって、又は代謝産物疾患バイオマーカーの前記量と比較されるパラメータ、例えば、参照量又は閾値を調整若しくは修正することによって、確立することができる。好ましくは、この文脈における、すなわち、本発明の方法のステップ(c)における前記正規化は、ステップ(a)において疾患バイオマーカーについて決定された量と、ステップ(b)において決定された腎機能バイオマーカーの量との比を計算することを包含する。疾患代謝産物バイオマーカーのクリアランス正規化量を反映するために、クリアランス効果についての修正のいずれの形態も本発明にしたがって実施され得ることが理解される。例えば、比、カットオフ値又は線形及び非線形適合を為し得る。さらに、また好ましくは、量の分散分析(ANOVA)修正が包含される。パラメータ、例えば、罹患した及び健康な被験体の群における代謝産物疾患バイオマーカーの量、並びに腎機能バイオマーカー、例えば、シスタチンCの量のANOVAを用いることによって、ANOVAの根底にある予測される適合と実際の試験適合の間の差を反映する修正計数が計算され得る。次いで、前記修正計数は、代謝産物疾患バイオマーカーの量を正規化するために適用することができる。好ましくは、ANOVA修正は、少なくとも1つの代謝産物疾患バイオマーカーの量に対して互いに比較される被験体の異なるコホート等の、異なる研究セットアップの比較において、少なくとも1つの代謝産物疾患バイオマーカーについてのクリアランス正規化量を反映するために使用される。さらに、本発明におけるクリアランス正規化は、好ましくは、参照量又は閾値を調整又は修正することによって達成してもよい。
本発明の方法の好ましい実施形態において、ステップ(a)及び(b)は、第1のタイプのサンプルとは異なる第2のタイプのサンプルについて実施され、ここで、ステップ(c)における前記正規化は、(i) 第1のタイプと第2のタイプのサンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーについて決定された量の比を計算すること、(ii) 第1のタイプと第2のタイプのサンプルにおいて決定された腎機能バイオマーカーの比を計算すること、及び(iii) (i)と(ii)で計算された比の比を計算することを包含する。また好ましくは、前記正規化は、(i) 第1のサンプルにおいて代謝産物バイオマーカーと腎臓バイオマーカーの比を決定すること、及び(ii) 第2のサンプルにおいて代謝産物バイオマーカーと腎臓バイオマーカーの比を決定することを包含し得る。
有利には、不適切な腎クリアランスを含めた、損なわれた腎機能が、代謝バイオマーカーの血中代謝産物レベルに影響を与えることが本発明にしたがって見出された。特に、バイオマーカーとして機能し得るものを含めた、血液中の代謝産物についてのレベルは、一般に、腎排出による不適切な除去に起因して増加する。結果として、損なわれた腎機能に罹患している患者は、代謝バイオマーカーの前記増加したレベルに基づいて、疾患に罹患していると診断され得る。しかし、そのような患者において、バイオマーカーレベルの変化は、疾患によって引き起こされるのではなく、不適切な腎機能によって引き起こされる。本発明のおかげで、疾患代謝産物バイオマーカーについてのクリアランス正規化量は、腎機能バイオマーカーを、1つ又はいくつかの疾患バイオマーカーの決定された量についての正規化パラメータとして考慮することによって決定することができる。さらに、前記正規化のおかげで、疾患バイオマーカーについての量は、クリアランスの個体差が効率的に低減されるため、より確実に個体間で比較することができる。したがって、バイオマーカーについての生理的量についての上限等の閾値量は、より確実に確立することができる。より具体的には、複数の血漿代謝産物が、シスタチンCレベルと相関があり、したがって、腎機能と相関があることが、本発明の根底にある研究において見出された。さらに、血漿代謝産物についてのデータ品質は、シスタチンCレベルに対する正規化後に顕著に改善され得る。
上でなされた用語の定義及び説明は、本明細書中以下に別段の指定がある場合を除いて、本発明の以下の実施形態に準用する。
本発明はまた、疾患に罹患していることが疑われる被験体において疾患を診断する方法であって、
(a) 上に特定された本発明の方法にしたがって、前記被験体のサンプルにおいて少なくとも1つの代謝産物疾患バイオマーカーについてのクリアランス正規化量を決定するステップ、及び
(b) 前記クリアランス正規化量を参照と比較するステップであって、それによって該疾患が診断される、ステップ
を含む、前記方法に関する。
用語「診断する」は、本明細書で使用される場合、被験体が、本明細書に特定される疾患に罹患しているか、していないかを評価することを指す。当業者には理解されるように、そのような評価は、調査される被験体の100％について正確であることが好ましいが、通常は、調査される被験体の100％について正確ではないかもしれない。しかし、この用語は、被験体の統計的に有意な一部が、正しく評価され、したがって、診断され得ることを要する。一部が統計的に有意であるかどうかは、当業者によって難しいことなく、様々な周知の統計的評価ツールを用いて、例えば、信頼区間の決定、p値の決定、スチューデントのt検定、マン・ホイットニー検定等を用いて決定することができる。詳細は、Dowdy and Wearden, Statistics for Research, John Wiley & Sons, New York 1983に見い出される。好ましい信頼区間は、少なくとも50％、少なくとも60％、少なくとも70％、少なくとも80％、少なくとも90％又は少なくとも95％である。p値は、好ましくは、0.2、0.1又は0.05である。
その用語は、疾患又はその症状の個々の診断、及び患者の連続的モニタリングを含む。モニタリング、すなわち、様々な時点における疾患又はそれに伴う症状の存在又は不在を診断することは、前記疾患に罹患していることが知られている患者のモニタリング、及び疾患を発症するリスクがあることが知られている被験体のモニタリングを含む。さらに、モニタリングはまた、患者が首尾よく治療されるかどうか、又は疾患の少なくとも症状が特定の療法によって時間とともに改善され得るかどうかを決定するために使用することができる。
用語「疾患」は、本明細書で使用される場合、被験体におけるいずれの健康異常又は障害をも指す。好ましくは、前記疾患は、心血管疾患若しくは障害、及びより好ましくは、鬱血性心不全、糖尿病若しくはメタボリックシンドローム、及びより好ましくは、II型糖尿病若しくは神経変性疾患、及びより好ましくは、多発性硬化症である。より好ましくは、前記疾患は、表1〜6及び8〜21のいずれか1つに記載される疾患である。
用語「参照」は、医学的状態、すなわち、本明細書に言及される疾患の存在又は不在と相関し得るバイオマーカーのそれぞれの特徴的特質の値を指す。好ましくは、参照は、バイオマーカーについての閾値(例えば、量又は量の比)であり、それによって、閾値より高い又は閾値と本質的に同一の、調査されるサンプルに見出される値は、医学的状態の存在を示し、一方、閾値より低い値は、医学的状態の不在を示す。また好ましくは、参照は、バイオマーカーについての閾値であり、それによって、閾値より低い又は閾値と同一の、調査されるサンプルに見出される値は、医学的状態の存在を示し、一方、閾値より高い値は、医学的状態の不在を示し得ることが理解される。
本発明の前述の方法にしたがって、参照は、好ましくは、本明細書に言及される疾患に罹患していることが知られている被験体又は被験体の群に由来するサンプルから得られる参照である。そのような場合、本質的に同一である、試験サンプルに見出される少なくとも1つのバイオマーカーについての値は、疾患の存在を示す。
さらに、参照は、また好ましくは、本明細書に言及される疾患に罹患していないことが知られている被験体又は被験体の群、好ましくは、見かけ上健康な被験体又は健康な被験体の群に由来することができる。そのような場合、参照に対して変化している、試験サンプルに見出される少なくとも1つのバイオマーカーについての値は、疾患の存在を示す。同じことが、最も好ましくは、相対値、又は個体(調査される被験体を含む)の集団における少なくとも1つのバイオマーカーの変化の程度についての値に対する平均値又は中央値である、計算された参照に準用される。相対値、又は集団の前記個体の少なくとも1つのバイオマーカーの変化の程度は、本明細書中他の箇所に特定されているように決定することができる。適切な参照値、好ましくは、平均値又は中央値の計算方法は、当技術分野で周知である。上に言及された被験体の集団は、複数の被験体、好ましくは、少なくとも5、10、50、100、1,000又は10,000の被験体を含む。本発明の方法によって診断される被験体及び前記複数の被験体の被験体は、同じ種であることが理解される。
試験サンプルの少なくとも1つのバイオマーカーについての値及び参照値は、特徴的特質についての値、及び定量的決定の場合には強度値が本質的に同一である場合、本質的に同一である。本質的に同一とは、2つの値の差が、好ましくは、有意ではないことを意味し、かつ、強度についての値が、参照値の1〜99パーセンタイル、5〜95パーセンタイル、10〜90パーセンタイル、20〜80パーセンタイル、30〜70パーセンタイル、40〜60パーセンタイルの区間内に少なくともあること、好ましくは、参照値の50、60、70、80、90又は95パーセンタイルであることを特徴とする。2つの量が本質的に同一であるかどうかを決定するための統計的試験は、当技術分野で周知であり、また、本明細書中他の箇所に記載されている。
他方、2つの値について観察される差は、統計的に有意である。参照値の45〜55パーセンタイル、40〜60パーセンタイル、30〜70パーセンタイル、20〜80パーセンタイル、10〜90パーセンタイル、5〜95パーセンタイル、1〜99パーセンタイルの区画外の相対値又は絶対値の差は、好ましくは、有意である。中央値の好ましい相対変化又は変化の程度は、添付の表及び実施例に記載されている。下記の表では、バイオマーカーについての好ましい相対変化は、列「変化の方向」において増加について「上方」及び減少について「下方」と示される。変化の好ましい程度についての値は、列「推定される倍数変化」に示される。前述の相対変化又は変化の程度についての好ましい参照は、下記の表に同様に示される。これらの変化は、好ましくは、下記の各表に示される参照と比較して観察されることが理解される。
好ましくは、参照、すなわち、少なくとも1つのバイオマーカーの少なくとも1つの特徴的特質についての値又はその比は、適切なデータ記憶媒体、例えば、データベースに記憶され、したがって、また、将来の評価に利用可能である。
用語「比較する」は、バイオマーカーの決定された値が、参照と本質的に同一であるか又は参照とは異なるかを決定することを指す。好ましくは、バイオマーカーについての値は、本明細書中他の箇所に言及される統計的技法によって決定できる観察される差が統計的に有意である場合、参照とは異なるとみなされる。差が統計的に有意でない場合、バイオマーカー値及び参照は、本質的に同一である。上に言及された比較に基づき、被験体は、疾患に罹患していること、又は罹患していないことが評価され得る。
本明細書に言及される具体的なバイオマーカーについて、相対量又は比における変化(すなわち、中央値の比として表される変化)についての好ましい値は、下記の表に見出される。
比較は、好ましくは、自動化によって補助される。例えば、二つの異なるデータセット(例えば、特徴的特質(複数可)の値を含むデータセット)の比較についてのアルゴリズムを含む適切なコンピュータプログラムが使用され得る。そのようなコンピュータプログラム及びアルゴリズムは、当技術分野で周知である。上記にもかかわらず、比較はまた、手作業で実施することができる。
さらに、本発明は、代謝産物疾患バイオマーカーを含む被験体のサンプルにおける本明細書中他の箇所に定義される腎機能バイオマーカーの、前記代謝産物疾患バイオマーカーを正規化するための使用に関する。
さらに、本発明は、本明細書中他の箇所に定義される腎機能バイオマーカーの、代謝産物疾患バイオマーカーを含む被験体のサンプルにおいて前記代謝産物疾患バイオマーカーを正規化するための診断用医薬組成物を製造するための使用に関する。
本発明はさらに、サンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーのクリアランス正規化量を決定するためのデバイスであって、
(a) 少なくとも1つの代謝産物疾患バイオマーカーの量を特異的に検出する検出剤と腎機能バイオマーカーの量を特異的に検出する検出剤とを含む分析ユニット、及び
(b) 代謝産物疾患バイオマーカーについての量を、腎機能バイオマーカーの量に対して正規化するアルゴリズムを実行するコンピュータプログラムコードが具体的に組み込まれたデータプロセッサを含む評価ユニット
を含む、前記デバイスに関する。
デバイスは、本明細書で使用される場合、少なくとも前述のユニットを含む。デバイスのユニットは相互に作動的に連結している。手段を作動的に連結する方法は、デバイスに含まれるユニットの種類によって決まる。例えば、バイオマーカーの自動的定性的又は定量的決定を可能にする検出器の場合、前記自動的に作動する分析ユニットによって得られるデータは、評価ユニットにおける評価を促進するため、例えば、コンピュータプログラムによって処理され得る。好ましくは、ユニットは、そのような場合には単一のデバイスに含まれる。したがって、前記デバイスは、バイオマーカーについて及び腎機能バイオマーカーについての分析ユニットと、評価のため及び出力情報を安定化する(stabling)ための得られたデータを処理するための評価ユニットとしてコンピュータ若しくはデータ処理デバイスとを含んでよい。好ましいデバイスは、専門臨床医の特別な知識なしに適用できるもの、例えば、サンプルのロードを要するだけである電子デバイスである。デバイスの出力情報は、好ましくは、代謝産物疾患バイオマーカーのクリアランス正規化量についての数値である。
本発明のデバイスの好ましい実施形態において、前記評価ユニットは、代謝産物疾患バイオマーカーについてのクリアランス正規化量に基づいて、疾患を診断することを可能にする記憶された参照を有するデータベースを含む。この場合、デバイスの出力情報は、疾患の存在又は不在に対する結論を引き出すことを可能にし、したがって、診断の補助である。より好ましくは、出力情報は、予備的診断、又は前述の数値に基づく診断のための補助、すなわち、被験体が疾患に罹患しているか又はしていないかを示す分類器である。そのような予備的診断は、専門知識データベースシステムを含めることによって本発明のデバイスに提供することができるさらなる情報の評価を必要とし得る。
本発明のデバイスにしたがって記憶された参照として使用される好ましい参照は、疾患に罹患していることが知られている被験体又は被験体の群に由来する、分析される少なくとも1つのバイオマーカーについての量又はそれに由来する値である。より好ましくは、本発明のデバイスにおける記憶された参照は、分析される少なくとも1つのバイオマーカーについてのクリアランス正規化量である。そのような場合、具体的に組み込まれるアルゴリズムは、好ましくは、少なくとも1つのクリアランス正規化バイオマーカーについての決定された量を、クリアランス正規化参照と比較し、ここで、同一又は本質的に同一の量又は値は、被験体における疾患の存在を示す。
あるいは、本発明のデバイスにしたがって記憶された参照として使用される別の好ましい参照は、疾患に罹患していないことが知られている被験体又は被験体の群に由来する、分析される少なくとも1つのバイオマーカーについての量又はそれに由来する値である。そのような場合、具体的に組み込まれるアルゴリズムは、好ましくは、少なくとも1つのバイオマーカーについての決定された量を、参照と比較し、ここで、参照とは異なる量又は値は、被験体における疾患の存在を示す。好ましい差は、下記の表における個々のバイオマーカーについての相対変化又は変化の程度として示されるものである。
デバイスのユニットはまた、好ましくは、相互に作動的に連結しているいくつかのデバイスを含むシステムに組み入れることができる。本発明のシステムに使用されるユニットに応じて、前記手段は、前記手段の間にデータ伝送を可能にする手段、例えば、ガラスファイバーケーブル、及びハイスループットデータ伝送のための他のケーブルによって、各手段を他に接続することによって機能的に連結され得る。それにもかかわらず、例えば、LAN(ワイヤレスLAN、W-LAN)を介した手段の間のワイヤレスデータ転送はまた、本発明によって想定される。好ましいシステムは、バイオマーカーを決定するための手段を含む。バイオマーカーを決定するための手段は、本明細書で使用される場合、バイオマーカーを分離するための手段、例えば、クロマトグラフィーデバイス、及び代謝産物決定のための手段、例えば、質量分析デバイスを包含する。好適なデバイスは上に詳細に記載されている。本発明のシステムに使用される化合物分離のための好ましい手段は、クロマトグラフィーデバイス、より好ましくは、液体クロマトグラフィー、HPLC、及び/又はガスクロマトグラフィーのためのデバイスを含む。化合物決定のための好ましいデバイスは、質量分析デバイス、より好ましくはGC-MS、LC-MS、直接注入質量分析、FT-ICR-MS、CE-MS、HPLC-MS、四重極質量分析、順次結合質量分析(MS-MS又はMS-MS-MSを含む)、ICP-MS、Py-MS又はTOFを含む。分離及び決定手段は、好ましくは、互いに結合している。最も好ましくは、LC-MS及び/又はGC-MSが、本明細書中他の箇所に詳細に記載されている本発明のシステムに使用される。さらに含まれるのは、バイオマーカーの決定のための手段から得られる結果を比較及び/又は分析するための手段である。結果を比較及び/又は分析するための手段は、少なくとも1つのデータベース及び結果の比較のための組み込まれるコンピュータプログラムを含み得る。前述のシステム及びデバイスの好ましい実施形態はまた、以下に詳細に記載されている。
本明細書中他の箇所に記載されているように、評価ユニットによって実施される正規化は、ステップ(a)において代謝産物疾患バイオマーカーについて決定された量と、ステップ(b)において決定された腎機能バイオマーカーの量との比を計算するためのアルゴリズムを包含する。前記アルゴリズムは、評価ユニットに含まれるデータプロセッサに具体的に組み込まれるコンピュータプログラムコードによって実行され得る。
本明細書に引用された全ての参考文献は、全般におけるそれらの全ての開示内容に関して、又は上に指定された特定の開示内容に関して、参照により本明細書に組み込まれる。
ここで本発明は、以下の実施例により例示され、これらが本発明の範囲を限定又は制限することは意図されない。
[実施例１]
疾患に関連した代謝産物バイオマーカー
以下の表1〜6、8及び9〜21に、疾患関連代謝産物バイオマーカーが列挙される。バイオマーカーは、WO2011/092285 A2、WO2012/085890、WO2007/110357又はWO2007/110358のいずれか1つに記載されるように決定及び分析することができる。複合脂質の分析からの脂質の命名法が、WO2011/092285に記載されるように適用されている。
WO2011/092285による心臓マーカー:
表1〜6のいずれか1つにそれらの名称によって正確に定義されていないバイオマーカーは、表7においてさらに特徴付けられる。
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WO2012/085890による糖尿病に対する診断及びリスクマーカー:
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WO2007/110357による糖尿病に対する診断マーカー:
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WO2007/110358による糖尿病リスクマーカー:
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[実施例２]
血漿代謝産物のシスタチンCを用いた修正
健康な個体、及びNYHAステージにしたがって分類される異なるタイプ及び重症度のCHFを有する患者を含むメタボロミクス研究において、シスタチンCレベルを用いた代謝産物の修正がANOVAを用いて調査された。低分子極性代謝産物が、血漿において正に相関した(表22)。
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[実施例３]
腎クリアランスについての血漿及び尿代謝産物の修正
健康な個体、及びNYHAステージにしたがって分類される異なるタイプ及び重症度のCHFを有する患者を含むメタボロミクス研究において。代謝プロファイルが、WO2011/092285 A2、WO2012/085890、WO2007/110357又はWO2007/110358のいずれか1つに記載されるように分析された。複合脂質の分析からの脂質の命名法が、WO2011/092285に記載されるように適用されている。群は、低下した腎機能を有する又は有さない個体を含有した。ANOVAは、ANOVAモデル(年齢、体格指数、性別、サンプル記憶時間、糖尿病について修正する、表23A、conf_int_diabという見出しがある列を参照)及びシスタチンCに対するさらなる正規化を含む第2のANOVAモデル(表23、conf_int_diab_CysCという見出しがある列を参照)を用いたデータセットに基づいて計算された。調査された患者群は、DCMP又はHCMPとして診断にしたがって分類され、疾患の重症度は、NYHAにしたがって分類された。
低下した腎機能を有する個体は、有意に(p値<0.05)増加した尿素レベルによって決定することができる。シスタチンCに対する正規化有り無しのデータセットの詳細は、表23に与えらえる。データは、シスタチンCに対する正規化有り無しで評価された。本発明者らは、CHFに対する古典的バイオマーカーNT-BNPがより高い倍数変化値を与えることを見出した。例えば、サブグループNYHAグループDCMP_II-IIIの対照との対比では、倍数変化はシスタチンC修正後に8.5928から9.0259へ増加し(表23A)、一方、有意性値は約10E-22のp値で依然として高度に有意であった(表23B)。同時に、代謝産物プロファイリング及び従来技術の両方によって測定された腎臓の腎臓疾患バイオマーカー尿素の倍数変化は、正規化処理によって小さくなった。例えば、サブグループNYHAグループDCMP_II-IIIの対照との対比では、本研究で決定された尿素値の倍数変化は、シスタチンC修正後に1.103から1.0743へ減少した(表23A)。同時に、これらの倍数変化の有意性はより小さく、p値はそれぞれ0.054782から0.170723へ増加した(表23B)。
これらの観察は、本明細書に記載されている発明と一致している。このデータは、シスタチンC値による正規化が、腎機能不全によって導入された代謝産物濃度のゆがみを補うことを示した。CHFバイオマーカーは増強された有意性を示すが、腎機能不全バイオマーカーはより小さい有意性を示す。
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Claims (14)

  1. サンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーのクリアランス正規化量を決定する方法であって、以下のステップ:
    (a) 疾患に罹患していることが疑われる被験体の少なくとも第1のタイプのサンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーの量を決定するステップ、
    (b) 前記少なくとも第1のタイプのサンプルにおいて糸球体ろ過率(GFR)と相関がある腎機能バイオマーカーの量を決定するステップ、及び
    (c) ステップ(a)において代謝産物疾患バイオマーカーについて決定された量を、ステップ(b)において決定された腎機能バイオマーカーの量に対して正規化することによって、代謝産物疾患バイオマーカーについてのクリアランス正規化量を決定するステップ、
    を含み、前記サンプルは、血液又はそれに由来するものである、前記方法。
  2. 前記腎機能バイオマーカーが、シスタチンCからなる群より選択される、請求項１に記載の方法。
  3. 前記代謝産物疾患バイオマーカーが、心血管疾患若しくは障害、糖尿病又はメタボリックシンドローム又は神経変性疾患についてのバイオマーカーである、請求項１又は２に記載の方法。
  4. 前記代謝産物疾患バイオマーカーが、表1〜6及び8〜21のいずれかより選択されるバイオマーカーである、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
  5. ステップ(c)における前記正規化が、ステップ(a)において代謝産物疾患バイオマーカーについて決定された量と、ステップ(b)において決定された腎機能バイオマーカーの量との比を計算することを包含する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
  6. ステップ(a)及び(b)が、第1のタイプのサンプルとは異なる第2のタイプのサンプルについてさらに実施され、ステップ(c)における前記正規化が、(i) 第1のタイプと第2のタイプのサンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーについて決定された量の比を計算すること、(ii) 第1のタイプと第2のタイプのサンプルにおいて決定された腎機能バイオマーカーの比を計算すること、及び(iii) (i)と(ii)で計算された比の比を計算することを包含する、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
  7. 疾患に罹患していることが疑われる被験体において疾患を診断する方法であって、
    (a) 請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法にしたがって、前記被験体のサンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーについてのクリアランス正規化量を決定するステップ、及び
    (b) 前記クリアランス正規化量を参照と比較するステップであって、それによって該疾患が診断される、ステップ
    を含む、前記方法。
  8. 前記疾患が、心血管疾患若しくは障害、糖尿病又はメタボリックシンドローム又は神経変性疾患である、請求項７に記載の方法。
  9. 前記代謝産物疾患バイオマーカーが、表1〜6及び8〜21のいずれかより選択されるバイオマーカーである、請求項７又は８に記載の方法。
  10. 代謝産物疾患バイオマーカーを含む被験体のサンプルにおける腎機能バイオマーカーの、前記代謝産物疾患バイオマーカーを正規化するための使用であって、前記サンプルは、血液又はそれに由来するものである、前記使用。
  11. 前記腎機能バイオマーカーが、シスタチンCからなる群より選択される、請求項１０に記載の使用。
  12. サンプルにおいて代謝産物疾患バイオマーカーのクリアランス正規化量を決定するためのデバイスであって、
    (a) 少なくとも1つの代謝産物疾患バイオマーカーの量を特異的に検出する検出剤と腎機能バイオマーカーの量を特異的に検出する検出剤とを含む分析ユニット、及び
    (b) 代謝産物疾患バイオマーカーについての量を、腎機能バイオマーカーの量に対して正規化するアルゴリズムを実行するコンピュータプログラムコードが具体的に組み込まれたデータプロセッサを含む評価ユニット
    を含む、前記デバイス。
  13. 前記正規化が、ステップ(a)において代謝産物疾患バイオマーカーについて決定された量と、ステップ(b)において決定された腎機能バイオマーカーの量との比を計算することを包含する、請求項１２に記載のデバイス。
  14. 前記評価ユニットが、代謝産物疾患バイオマーカーについてのクリアランス正規化量に基づいて疾患を診断することを可能にする記憶された参照を有するデータベースを含む、請求項１２又は１３に記載のデバイス。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9347960B2 (en) 2014-06-16 2016-05-24 Zora Biosciences, Oy Ceramides and their use in diagnosing CVD
WO2016034600A1 (en) * 2014-09-01 2016-03-10 Metanomics Gmbh Means and methods for diagnosing heart failure in a subject
JP6051259B2 (ja) * 2015-04-15 2016-12-27 ライオン株式会社 メタボリックシンドロームへの罹患しやすさを試験する方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1182856A (ja) * 1997-09-17 1999-03-26 Hitachi Metals Ltd 電気融着継手
JPH1183856A (ja) * 1997-07-25 1999-03-26 Bayer Corp 臨床的に重要な分析対象物比を得るための装置及び方法
JP2009530626A (ja) * 2006-03-24 2009-08-27 メタノミクス ゲーエムベーハー 糖尿病の診断手段および診断方法
US20100234765A1 (en) * 2010-05-21 2010-09-16 Barasch Jonathan Matthew Diagnosis and monitoring of chronic renal disease using ngal
WO2010143422A1 (ja) * 2009-06-10 2010-12-16 国立大学法人 新潟大学 腎疾患の検査方法
WO2011092285A2 (en) * 2010-01-29 2011-08-04 Metanomics Gmbh Means and methods for diagnosing heart failure in a subject
WO2011114150A1 (en) * 2010-03-17 2011-09-22 The Binding Site Group Limited Flc as biomarker

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4540884A (en) 1982-12-29 1985-09-10 Finnigan Corporation Method of mass analyzing a sample by use of a quadrupole ion trap
US5397894A (en) 1993-05-28 1995-03-14 Varian Associates, Inc. Method of high mass resolution scanning of an ion trap mass spectrometer
AU781249B2 (en) * 1999-06-30 2005-05-12 Regents Of The University Of California, The Diagnostic test for thrombotic or thromboembolic disease
JP2005526962A (ja) 2002-02-28 2005-09-08 メタノミクス ゲーエムベーハー ウント ツェーオー．カーゲーアーアー 物質の混合物を分析する質量分析方法
US8298142B2 (en) * 2006-10-04 2012-10-30 Dexcom, Inc. Analyte sensor
KR20140002712A (ko) 2010-12-23 2014-01-08 메타노믹스 헬스 게엠베하 당뇨병 예측 수단 및 방법

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1183856A (ja) * 1997-07-25 1999-03-26 Bayer Corp 臨床的に重要な分析対象物比を得るための装置及び方法
JPH1182856A (ja) * 1997-09-17 1999-03-26 Hitachi Metals Ltd 電気融着継手
JP2009530626A (ja) * 2006-03-24 2009-08-27 メタノミクス ゲーエムベーハー 糖尿病の診断手段および診断方法
WO2010143422A1 (ja) * 2009-06-10 2010-12-16 国立大学法人 新潟大学 腎疾患の検査方法
WO2011092285A2 (en) * 2010-01-29 2011-08-04 Metanomics Gmbh Means and methods for diagnosing heart failure in a subject
WO2011114150A1 (en) * 2010-03-17 2011-09-22 The Binding Site Group Limited Flc as biomarker
US20100234765A1 (en) * 2010-05-21 2010-09-16 Barasch Jonathan Matthew Diagnosis and monitoring of chronic renal disease using ngal

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