JP2018515765A - 血漿内アミロイドベータの濃度を通じてアルツハイマー病を臨床学的及び病理学的にモニタリングする方法 - Google Patents

血漿内アミロイドベータの濃度を通じてアルツハイマー病を臨床学的及び病理学的にモニタリングする方法 Download PDF

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Abstract

本発明は、血漿にMPP及び/またはTCEPを処理することによって、血漿内Aβを定量する方法及びこれによる臨床学的認知能力低下及び病理学的Aβ蓄積の有無を診断する方法に関するものであり、本発明に係るAβ定量方法で測定した測定値のcut−off値により、健常者、MCI及びADの脳におけるAβ蓄積の有無を判別できて、ADへの進行を予測することができる。【選択図】図6

Description

本発明は、血漿にプロテアーゼ抑制剤とホスファターゼ抑制剤の混合物(Mixture of protease inhibitors and phosphatase inhibitors、MPP)及び/またはTCEPを含む血漿前処理組成物を処理した後血漿内Aβ濃度を定量することによって臨床学的認知能力低下及び病理学的Aβ蓄積の有無を診断してアルツハイマー病への進行をモニタリングする方法に関する。
アルツハイマー病(AD)は、記憶力低下とその他の認知機能低下などの特徴が現れる神経衰退性病で(非特許文献1)、認知症の最も重要な原因である。記憶力、思考力が急激に低下する退行性脳疾患である認知症は代表的な老人性疾患であり、脳機能が徐々に衰退して記憶、思考及び日常生活能力及び行動に問題が生じる疾病で、脳内に毒性のアミロイドベータ(Amyloid beta, Aβ, Abeta)が蓄積されることを特徴とする。脳の中に蓄積されたAβは、脳細胞の損傷及び死滅を起こして脳の様々な機能に問題をもたらす。国内の場合、65歳以上の老人人口中の約9.5%である29万人程度が老人性認知症で苦しんでいて、この中で73%である18万人はしばしば町中を徘徊するなど、重症患者に区分される。これは、今後人口の高齢化が加速化するにつれ認知症患者は持続的に増加して、2020年には現在より2.4倍にまで増加した70万人に達すると予想される。認知症は、類型別にはアルツハイマー病が51%、血管性認知症が34%で85%を占めており、その他に感染性疾患、代謝性疾患などによる認知症が15%を占める。アルツハイマー病と血管性認知症は、全認知症原因疾患の大部分を占める最も一般的な原因である。しかし、死亡前の正確な鑑別診断が備えられておらず、その診断の信頼度に多くの議論が続いている。特に国内の場合は、死亡後にも死に対する東洋的な考え方により脳組織を得ることが困難で病理学的最終診断を求めることはほぼ不可能であることが現状である。アルツハイマー病の臨床的診断は、病歴(history taking)と神経心理学的検査に主に依存して、副次的な検査で磁気共鳴画像(MRI)やPETといった画像検査を実施する。PiB−PET(Pittsburgh compound B-positron emission tomography)は、脳の画像撮影により脳内のAβ蓄積レベルを確認できる方法としてAD及びMCI(Mild Cognitive Impairment: 軽度認知障害)診断に利用されているが、高価である。
脳において、アミロイドベータタンパク質(Aβ)凝集体、特にAβ40(Aβ1−40)及びAβ42(Aβ1−42)の蓄積は、アルツハイマー病(AD)と関連し、これらのタンパク質凝集体はアルツハイマー病に対する標準マーカーとして考えられている。しかし、ADに対する唯一に確実なテストは、死後脳サンプルから線維性Aβ凝集体のプラークを免疫組織化学的に染色することである。現在、ADに対する事前診断テストとしてFDAに認定されたものはないが、Aβ42に対する抗体または蛍光で標識されたAβ42を使用するシーディドマルチマー化(seeded multimerization)方法が知られている。これは健常な対照群被験者から採取した脳脊髄液(CSF)と比較して、アルツハイマー病にかかった患者から収得した脳脊髄液でAβオリゴマー種が増加したレベルで確認された研究に基づいて(非特許文献2)、アルツハイマー病患者の脳脊髄液においてベータアミロイドを測定する。
血液内において、Aβは単量体ではなく線維形態で凝集していて、血液内に存在する様々なタンパク質は、Aβ濃度に対する正確な測定を妨げる。代表的に、血液内タンパク質の多くの部分を構成するヒト血清アルブミン(Human Serum Albumin,HSA)は、血液内に存在するAβに結合してこれらと共に3次構造を成す。その結果、Aβがアルブミン内に隠れるようになると、これのエピトープが表面に露出されず、これにより抗−Aβ抗体に結合しない可能性が高くなる。さらに、血液内には、様々なプロテアーゼが存在して、これらのプロテアーゼがタンパク質を切断して安定したタンパク質の濃度維持を妨げる。
これまで血液内Aβ濃度を正確に測定する方法に対する研究がそれほど多く進行されず、現状はアルツハイマー病の早期検出のためのより迅速かつ効率的な診断方法、及び潜在的治療法を評価しようとする更なる生体マーカーが求められている。特に、アルツハイマー病と軽度認知障害(MCI)を血液から簡単に区別できる診断方法は現在存在していない実情である。
一方、特許文献1は、生体から分離した細胞、または組織に存在するアミロイドベータプラーク(plaque)に特異的な二光子蛍光プローブを利用してこれを画像化することについて記述されている。また、特許文献2は、クルクミン誘導体またはこれの薬学的に許容される塩を含むベータアミロイド凝集物関連疾患診断用組成物について記述されている。しかし、血漿を前処理して血漿内Aβを定量してこれによりMCI及びADを診断及び予測する方法に対する記述は全くないのが実情である。
大韓民国登録特許第10−1493935号 大韓民国登録特許第10−1478609号
Mckhann etal.,Neurology 34;939(1984) Georganopoulouet al.PNAS,2005,102,2273;Pitschke et al.,Nature Medicine,1998,、4(7)
そこで、本発明は、血液(血漿)にプロテアーゼ抑制剤とホスファターゼ抑制剤の混合物(MPP)を処理して血漿内Aβ42及び/またはAβ40を安定化させた後、これ(ら)の濃度の測定することによって、臨床学的認知能力(または、認知機能)低下及び脳での病理学的Aβ蓄積の有無を診断及び予測する方法を提供することを目的とする。また、本発明は、前記方法で測定された血漿内Aβ42及び/またはAβ40の濃度から、アルツハイマー病の発病を診断及び予測する方法を提供することを目的とする。また、本発明は、前記方法で測定された血漿内Aβ42及び/またはAβ40の濃度から、臨床学的認知能力低下の有無及び脳での病理学的Aβ蓄積の有無を予測及び診断して、これにより脳PET撮影の有無を決める一連の診断システムを提供することを目的とする。
前記目的の達成のために、本発明は、プロテアーゼ抑制剤及びホスファターゼ抑制剤の混合物を含み、血漿内Aβ(amyloid beta)の濃度(分布)標準偏差を減少させる、血漿前処理組成物を提供する。
また、本発明は、前記血漿前処理組成物で処理した血漿で、Aβの濃度及び濃度変化を検出してこれを健常者の血漿内Aβ平均濃度値と比較して、認知機能異常を診断及び予測する方法を提供する。
また、本発明は、前記血漿前処理組成物で処理した血漿でAβの濃度を測定して、脳の中での病理学的Aβ蓄積の有無を予測及び診断する方法を提供する。
また、本発明は、前記血漿前処理組成物で処理した被験者から分離した血漿サンプルで検出したAβ濃度値、被験者から分離した血液サンプル内ヘモグロビン濃度値、及び被験者のMMSEスコア(z)測定値を入力する情報入力部と、前記血漿前処理組成物で処理した健常者から分離した血漿サンプルで検出したAβ平均濃度値が格納されたデータベース部と、前記情報入力部で入力した情報をデータベース部に格納された値と比較分析してロジステック回帰分析を行う情報処理部と、前記情報処理部から演算された結果を出力する情報出力部とで構成された、臨床学的及び病理学的アルツハイマー病予測及び診断システムを提供する。
本発明によると、血漿にMPPを処理するか、MPPを処理した後還元剤であるTCEPを追加で処理した後、血漿内Aβの濃度を定量して、これを健常者でのAβ濃度値と比較することによって、臨床学的認知機能異常であるMCI及びADを診断及び予測することができる。また、前記定量された血漿内Aβ濃度から脳の中での病理学的Aβ蓄積の有無を確認してADへの進行を予測することができる。
インビトロで製作されたAβの量を測定した図であり、Aは実験室で製作したAβの単量体及び線維形態の比較した図であり、Bは同じ濃度の単量体及び線維形態のAβを定量したグラフである。 血漿内Aβ検出値に対するMPPの処理効果を示すものである。 MPPを処理した血漿内Aβ42及びAβ40の濃度とMMSEスコア(Z)を確認して、[Aβの濃度]と[健常者とMCI]、[健常者とAD]及び[健常者とCI(MCI及びAD)]の相関を検証したものである。 臨床的認知機能異常と判別された患者から収得した血漿サンプルにMPPを処理した後Aβ42及びAβ40濃度を検出して、これをPET撮影結果と比較して、脳Aβプラークとの相関を確認したものである。 MPP処理した血漿内Aβ40濃度または他の因子(MMSE z−スコア及び血液内ヘモグロビンの濃度)とPiB−PETスキャン陽性または、陰性(脳の中へのAβ蓄積の有無)結果の相関を検証したものである。 MPP処理後血漿内Aβ42またはAβ40の任意のcut−off値による臨床的認知能力診断及び病理学的な脳の中でのAβ蓄積(プラーク)を判別するのを図式化したものである。 MPP処理に後続してTCEPを追加で処理した後、インビトロ状態(A)のAβ濃度変化及び血漿内(B)Aβの濃度変化を確認したものである。 健常群のMPP処理された血漿にTCEPを処理することによって増加したAβの濃度によるPET陽性及びPET陰性を区別するcut−off値を求めたものである。 本発明の血漿前処理組成物及び血液凝固防止剤を含む血液収集装置の例を示した図である。 被験者の血液から分離した血漿を保管する本発明の血漿収集装置の例を示した図である。 被験者の血液から分離した血漿を本発明の血漿前処理組成物を含む血漿収集装置に収集する例を示した図である。
本発明を詳細に説明する。但し、本発明は様々な形態に変更または変形されて実現できて、ここで説明する実現例に限定されない。
本発明で使用された用語「検出」または「測定」とは、検出または測定された対象の濃度を定量することを意味する。
本発明で使用された用語「Aβ40」は、「Aβ1−40」とも表記されることができる。
本発明で使用された用語「Aβ42」は、「Aβ1−42」とも表記されることができる。
本発明で使用された用語「健常群」は「健常者」と混用されることができる。
本発明で使用された用語「血漿前処理組成物(MPP)」とは、プロテアーゼ抑制剤及びホスファターゼ抑制剤を混合した混合物(Mixture of protease inhibitors and phosphatase inhibitors)であり、TCEPを追加で含むことができる。TCEPは総体積に対して3mMの濃度になるよう追加することができる。プロテアーゼ抑制剤は、PMSF(phenylmethanesulfonylfluoride or phenylmethylsulfonyl fluoride)のように一般的に使用することができるプロテアーゼ抑制剤を1種以上使用でき、2種以上の場合、プロテアーゼ抑制剤カクテル(protease inhibitor cocktail,PIC)と呼ばれることができる。本発明でMPPは、血漿内タンパク質(ら)の安全性を高めて、これによりAβの濃度が安定的に測定される。
一側面で、本発明は、プロテアーゼ抑制剤及びホスファターゼ抑制剤の混合物を含み、血漿内Aβ濃度の標準偏差を減少させる、血漿前処理組成物に関する。一実現例で、前記血漿前処理組成物は、前記プロテアーゼ抑制剤及びホスファターゼ抑制剤を1:1(v/v)で含む。また、MPPは、プロテアーゼ抑制剤カクテル(Protease inhibitor cocktail,PIC):PMSF(Serineprotease inhibitor):ホスファターゼ抑制剤カクテルI:ホスファターゼ抑制剤カクテルIIを1:1:1:1(v/v)で混合したものであってもよい。また、一実現例で、前記前処理組成物は、TCEPを追加で含むことができる。
一側面で、本発明は、被験者及び健常者から収得した血漿サンプルを本発明の前処理組成物で処理した後、血漿内Aβ42の濃度を定量して;被験者血漿サンプルから定量したAβ42の濃度を健常者血漿サンプルからのAβ42の平均濃度値と比較することを含み、認知機能異常を予測及び診断する方法を提供する。一実現例で、前記認知機能異常は、MCI(軽度認知障害)またはAD(アルツハイマー病)であり得る。一実現例で、被験者の血漿内Aβ42の濃度が健常者の平均Aβ42濃度と比較して8.0%超えて減少した場合、65%以上の特異度でMCI患者であると予測することができる。他の一実現例で、被験者の血漿内Aβ42の濃度が健常者の平均Aβ42濃度と比較して8.0〜11.0%減少した場合、65%以上の特異度及び75%以上の敏感度でMCI患者であると予測することができる。他の一実現例で、被験者の血漿内Aβ42の濃度が健常者の平均Aβ42濃度と比較して9.0%超えて減少した場合、70%以上の特異度でAD患者であると予測することができる。さらに他の一実現例で、被験者の血漿内Aβ42の濃度が健常者の平均Aβ42濃度と比較して9.0〜21.0%減少した場合、70%以上の特異度及び80%以上の敏感度でAD患者であると予測することができる。さらに他の一実現例で、被験者の血漿内Aβ42の濃度が健常者の平均Aβ42濃度と比較して8.5%超えて減少した場合、65%以上の特異度でCI(MCI及びAD)患者であると予測することができる。さらに他の一実現例で、被験者の血漿内Aβ42の濃度が健常者の平均Aβ42濃度と比較して8.5〜10.0%減少した場合、65%以上の特異度及び75%以上の敏感度でCI(MCI及びAD)患者であると予測することができる。このように、本発明の認知機能異常を診断する方法により、臨床学的に認知能力に異常があるか否かを判別することができる。
他の一側面で、本発明は、被験者から分離した血漿サンプルを本発明の前処理組成物で処理した後、血漿内Aβ40の濃度を定量して、被験者から分離した血液サンプルでヘモグロビン濃度を検出して、前記血漿内Aβ40の濃度、前記血液内ヘモグロビンの濃度及びMMSEスコア(Z)を下記の数式1のロジステック回帰分析及び数式2に適用してp値を導き出して、及び前記導き出したp値をPET陰性である対照群の平均p値と比較することを含み、脳の中での病理学的Aβ蓄積の有無を診断する方法に関する。
一実現例で、被験者から導き出したp値がPET陰性である対照群の平均p値と比較して190.0%以上増加する場合、85%以上の特異度で脳の中にAβが蓄積されたことと予測することができる。本発明で脳の中Aβ蓄積の有無は窮極的にPiB−PET(Pittsburgh compound B-positron emission tomography)撮影によって確認した。一実現例で、被験者から導き出したp値がPET陰性である対照群平均p値と比較して190.0〜230.0%増加する場合、85%以上の特異度及び75%以上の敏感度で脳にAβが蓄積されたことと予測することができる。本発明で脳の中にAβが蓄積されたことは、PiB−PET陽性(PiB−PET(+))と表した。
一側面で、本発明は1)被験者から分離した血漿サンプルをプロテアーゼ抑制剤及びホスファターゼ抑制剤を混合した前処理組成物で処理した後、血漿内Aβ40の濃度を定量して、2)被験者から分離した血漿サンプルをプロテアーゼ抑制剤、ホスファターゼ抑制剤及びTCEPを混合した前処理組成物で処理した後、血漿内Aβ40の濃度を定量して、及び3)前記1)で定量したAβ40の濃度より前記2)で定量したAβ40の濃度が8.0pg/ml超えて増加すると65%以上の特異度及び80%以上の敏感度で脳の中に病理学的にAβが蓄積されたと判断する脳の中Aβ蓄積の有無を診断する方法に関する。特定の増加したAβ40の濃度、例えば、9.24pg/ml増加は、約70%の特異度及び約87%の敏感度で脳の中Aβ蓄積の有無を診断することができる。このように増加した血漿内Aβ40の濃度を有する被験者は、認知機能上では正常でも今後ADに進行される確率が高いと予測することができる。
本発明で使用されたTCEPは、血漿内でアルブミンなどのタンパク質と結合したAβを分離できて、血漿内Aβの検出をさらに正確にすることができる。また、本発明の一実施例で、プロテアーゼ抑制剤及びホスファターゼ抑制剤だけ混合したMPPを処理した血漿と比べてTCEPを共に含んだMPPを処理した場合で健常者の血漿内Aβ40濃度が増加して、本発明の方法により、病理学的に脳にAβが蓄積されたか否かを判別することができる。
一側面で、本発明は、プロテアーゼ抑制剤及びホスファターゼ抑制剤の混合物処理後定量した血漿内Aβ42またはAβ40の濃度で認知機能異常及び脳のAβ蓄積の有無を同時に判別する方法に関する。
本発明の一実施例で、Aβの定量(検出または測定)は、Bioplex法により測定したもので、他の方法であるELISA(Enzyme-linked immunosorbent assay)と比較して敏感度と特異度が顕著に優秀である。
一側面で、本発明は、被験者及び健常者から各々分離した血漿サンプルにプロテアーゼ抑制剤及びホスファターゼ抑制剤の混合物を処理した後、被験者及び健常者の血漿サンプル内Aβ40及び/またはAβ42の濃度を各々比較して臨床学的に認知機能異常の可否を判断して、プロテアーゼ抑制剤及びホスファターゼ抑制剤の混合物を処理した血漿内Aβ40の濃度値、被験者から分離した血液サンプル内ヘモグロビン濃度値及びMMSE(Z)スコアを前記数式1のロジステック回帰分析及び前記数式2に適用して得たp値をPET陰性である対照群の平均p値と比較して脳のAβ蓄積の可否を判断することを含む、アルツハイマー病の発病の可能性を予測及び/またはモニタリングする方法を提供する。
一側面で、本発明は、MCI(軽度認知障害)でAD(アルツハイマー病)への進行経過をモニタリングするのに必要な情報を提供する方法に関する。本発明の方法により健常者とMCI及びADを区別して、PiB−PET陽性群と陰性群を区別することによって、単に臨床学的認知能力低下の進行を診断するだけでなく、実際の病理学的進行の可否も診断することができる。
一側面で、本発明は、本発明の血漿前処理組成物で処理した被験者から分離した血漿サンプルで検出したAβ40またはAβ42濃度値、被験者から分離した血液サンプル内ヘモグロビン濃度値、及びMMSEスコア(z)測定値を入力する情報入力部と、前記血漿前処理組成物で処理した健常者から分離した血漿サンプルで検出したAβ平均濃度値、PET陰性群の平均p値が格納されたデータベース部と、前記情報入力部で入力した情報をデータベース部に格納された値と比較分析して、前記数式1のロジステック回帰分析及び前記数式2の演算を行う情報処理部と、前記情報処理部から演算された結果を出力する情報出力部とで構成された、臨床学的及び病理学的アルツハイマー病予測及び診断システムを提供する。一実現例で、1)被験者から分離した血漿サンプルで検出したAβ40濃度を情報入力部に入力する段階と、2)前記情報入力部に入力された被験者から分離した血漿サンプルで検出したAβ40濃度が前記データベースに格納された健常者の平均Aβ40濃度と比較して8.5%を超えて減少した場合、前記被験者から分離した血液サンプル内ヘモグロビン濃度、及び前記MMSE(Z)測定値を情報入力部に追加で入力する段階と、3)前記情報処理部に対して、前記段階1)及び段階2)の入力された情報及びデータベースに格納された情報を利用した前記数式1のロジステック回帰分析及び数式2の演算を行ってP値を導き出すように命令を下す段階とともに、4)ロジステック回帰分析の結果、被験者から導き出したp値がデータベース部のPET陰性である対照群の平均p値と比較して190.0%以上増加する場合、臨床学的に認知機能異常であり、かつ、病理学的に脳の中にAβが蓄積されたことと予測する、臨床学的及び病理学的アルツハイマー病予測及び診断システムを提供する。
他の一側面で、本発明は、本発明の血漿前処理組成物を含む血液収集装置を提供する(図9参照)。一実現例で、前記血液収集装置は、血液凝固防止剤を追加で含む血液収集装置、例えば、血液収集チューブ、エッペンドルフチューブまたはキットであってもよく、前記血液凝固剤は、血液が凝固するのを防止する薬品が使用されてもよく、EDTAであってもよい。
他の一側面で、本発明は、本発明の血漿前処理組成物を含む血漿収集装置を提供する(図10参照)。一実現例で、前記血漿収集装置に血液収集装置に被験者の全血のうち血漿だけを分離して収集して保管することができる(図11参照)。一実現例で、本発明の血漿前処理組成物は、凍結乾燥されて装置に含まれ、血液(全血)約8.5mlまたは血漿3〜4ml当たり血漿前処理組成物が約340ul含まれることができる。血漿前処理組成物は、プロテアーゼ抑制剤及びホスファターゼ抑制剤を含むことができ、例えば、AEBSF 26mM、Aprotinin 20uM、Bestatin 1mM、E−64 0.35mM、ロイペプチン(Leupeptin)0.5mM、ペプスタチン(Pepstatin)A0.375mM、(−)−p−ブロモテトラミソルシュウ酸塩(Bromotetramisole oxalate)0.625mM、カンタリジン(Cantharidin)125uM、マイクロシスチン(Microcystin)LR 125nM、イミダゾール(Imidazole)50mM、フッ化ナトリウム(Sodium Fluoride)25mM、モリブデン酸ナトリウム(SodiumMolybdate)28.75mM、オルトバナジウム酸ナトリウム(Sodium orthovanadate)25mM、酒石酸ナトリウム二水和物(Sodium Tartrate Dihydrate)100mM及びPMSF(phenylmethanesulfonylfluoride)25mMを含むことができる。本発明の血液収集装置は、血液または血漿収集後2〜8℃で保管されることができる。
以下、本発明の理解を助けるために実施例を挙げて詳細に説明する。但し、下記の実施例は、本発明の内容を例示するだけで本発明の範囲が下記の実施例に限定されるものではない。本発明の実施例は、通常の技術分野で平均的な知識を有する者に本発明をより完全に説明するために提供されるものである。
<実施例1凝集によるAβ検出量確認>
インビトロで単量体形態(monomer form)または凝集した線維形態(fibrillar form)で製作されたAβの検出量を確認するために、Aβタンパク質をアメリカンペプチド(CA,USA)から購入して、メーカーの指示に従って準備した。具体的に、Aβ単量体はAβペプチドをDMSOに溶かした後、Speedvac(Thermo savant社)で凍結乾燥して製造して、線維形態Aβは、単量体Aβを常温で24時間インキュベーションして製造した。プロテアーゼ抑制剤カクテル(Protease inhibitor cocktail,PIC)、セリンプロテアーゼ抑制剤(Serine protease inhibitor,PMSF)及びヒト血清アルブミン(humanserum albumin,HSA)は、Sigma Aldrich(CA,USA)で、ホスファターゼ抑制剤カクテル(Phospatase inhibitor cocktail)I(Lot♯D1151)及びII(Lot♯C1346)は、A.G.Scientific,Incから各々購入した。準備した同じ濃度の単量体形態及び線維形態のAβをBioplex(Fujirebio Europe N.V.(旧innogenetics)社)のinno-bia plasmaAβforms kitを活用して実験した後、Bio−rad社のBio−plex200で定量した。その結果、単量体形態のAβよりも線維形態のAβが本来製作された濃度よりも顕著に少なく検出された(図1)。これにより、単量体形態のAβの検出がさらに正確であることが分かった。
<実施例2MPP処理した血漿内Aβ濃度に応じた臨床学的認知能力区別>
<2−1MPP処理による血漿内Aβ42及びAβ40検出値の標準偏差確認>
血漿内Aβ42及びAβ40濃度を同時に確認するために、INNO−BIA plasma Aβformsキット(Innogenetics,Gent,Belgium)を使用して、血漿内Aβレベルは、X−map technology(Bioplex 200 systems;Bio-rad社,Hercules,CA,USA)で測定した。実験に利用した血漿は、下記の表1の個体から得られた。血液サンプルは、K2 EDTAチューブ(BD Vacutainer Systems,Plymouth,UK)に収得され、常温で30分間安定化された後、700×gで5分間常温で遠心分離して上澄み液である血漿サンプルを得た。試料の純度を高めるために、収得した血漿を同じ条件で追加遠心分離して純粋な血漿を得た後、これを分注して−80℃で保管した。血漿前処理組成物であるMPPはプロテアーゼ抑制剤カクテル:P.MSF(Serine protease inhibitor):ホスファターゼ抑制剤カクテルI:ホスファターゼ抑制剤カクテルIIを1:1:1:1(v/v)で混合して、すなわち、プロテアーゼ抑制剤とホスファターゼ抑制剤を1:1(v/v)で混合して製造した。MPP処理による血漿内Aβ濃度を確認するために、前記MPPを血漿希釈液(plasma diluent)バッファーに1/25で希釈し、前記希釈された溶液で再び血漿を1/3で希釈(MPPが添加された血漿希釈液:ヒト血漿サンプル=2:1)した後、30分間インキュベーションした。その後bioplexで定量して、MPPを処理する前の定量値と比較してMPP処理による血漿内Aβ42及びAβ40濃度の標準偏差値を求めた(図2)。
CN:認知正常個体(cognitivelynormal);
MCI:軽度認知障害個体;
AD:アルツハイマー病患者;
MMSE z−score:年齢、性別及び教育を考慮した改正済みの簡易精神状態評価(Mini-Mental State Examination);
CDR:認知症尺度検査(Clinical Dementia Rating);
SD:標準偏差;
NA:Non-available;及び
n:個体数
その結果、患者(被験者)の表現型に関係なく全個体でMPP処理によってAβ濃度の標準偏差値が減少し、MPPを処理した健常者、MCI患者及びAD患者の血漿内のAβ42及びAβ40標準偏差が減少して、患者個体間Aβ42及びAβ40の濃度分布幅が減少することが分かった(図2)。すなわち、MPP処理によって血漿内Aβ42及びAβ40値のノイズが除去されて測定値の再現性及び信頼性が増大することが分かり、特にAβ40でより安定された。
<2−2臨床学的認知能力診断結果とMPP処理による血漿内Aβ濃度の関連性確認>
前記実施例<2−1>で検出したMPP処理後血漿内Aβ42及びAβ40値を確認して、統計分析は、GraphPad Prizm 5(GraphPad Software,Sandiego,CA,USA)及びMedCalc(MedCalcSoftware,Ostend,Belgium)ソフトを利用して行った。すべてのデータは、平均の標準誤差(mean±standarderror of the mean,SEM)で表した。また、単一スチューデントt-検定(unparied Student’s t-test)を利用して血漿内Aβ濃度とPiB−PET陽性または陰性群と比較した。ANOVA分析後GraphPad Prism 5でTurky’s多重比較検定を行った。診断テストの性能を評価するために、MedCalcを利用してROC(Receiver Operating Characteristic)カーブ分析による回帰分析(stepwise logistic regression)を行った。血漿内Aβ濃度データを利用してROCカーブを描いてAUC(Area under the curve)をWilcoxon統計を利用して測定した。
MPP処理前後の血漿内Aβ42の濃度をROC(ReceiverOperating Characteristic)カーブ分析による回帰分析(stepwise logisticregression)した結果、MPP処理によって健常群(CN) vs MCI、健常群 vs AD及び健常群 vs CI(cognitive impariment patients-MCI及びAD)いずれにおいてもAUC値が顕著に増加して、MPP処理後健常群 vsMCIでAUCは77.7%、敏感度(疾病にかかった個体を疾病にかかったと判別する程度)は、87.5%及び特異度(疾病にかからなかった個体を疾病にかからなかったと判別する程度)は、69.6%と示され、健常群 vsADではAUCは86.7%、敏感度は90.0%及び特異度は78.3%と示され、健常群 vs CIでAUCは82.7%、敏感度は83.3%及び特異度は78.3%と示され、血漿内Aβ42が臨床学的認知能力程度を診断するためのバイオマーカーとして活用される可能性が増加したことを確認した。さらに、これにより、MPP処理後血漿内Aβ42の濃度が50.24pg/ml以下であるとMCI患者であり、MPP処理後血漿内Aβ42の濃度が49.90pg/ml以下であるとAD患者であり、MPP処理後血漿内Aβ42の濃度が49.90pg/ml以下であるとMCI及びAD患者であることを予測することができる(表2及び図3)。
AUC:カーブの下の面積;及び
CI:認知障害個体(すなわち、MCI及びAD)
<2−2−1健常群 VS MCI区別>
前記実施例<2−2>の分析結果に基づいて求めたcut−off値を境界にして、敏感度(sensitivity)及び特異度(specificity)が15%以内に変わるcut off値区間(橙色及び赤色数値)で捉えると、下記の表3および表4(表4は、カットオフ区間を拡大したものである)のように表すことができる。すなわち、健常群のMPP−Aβ42濃度平均値は55.1pg/mlで、診断の信頼性が保障されるcut off区間は49.2〜50.24pg/mlと示され、健常群の平均数値に比べて8.9〜10.7%以上減少時にMCIであると診断することができる。例えば、健常群の平均MPP−Aβ42濃度よりも8.9%未満に減少した場合には、MCIであると診断できないが、10.7%を超えて減少した場合にはMCIであると診断できることがわかる。但し、MCIと診断するには健常群の平均濃度に比べて減少した割合が8.9〜10.7%になってこそMCIと診断できる信頼性があることを意味する。
<2−2−2健常群 VS AD区別>
前記実施例<2−2>の分析結果に基づいて求めたcut−off値を境界にして、敏感度(sensitivity)及び特異度(specificity)が15%以内に変わるcut off値区間で捉えると、 下記の表5および表6(表6は、カットオフ区間を拡大したものである)のように表すことができる、健常群のMPP−Aβ42濃度平均値は、55.1pg/mlで、診断の信頼性が保障されるcut off区間は44.9〜49.9pg/mlと示され、健常群の平均数値に比べて9.5〜20.1%以上減少時ADであると診断することができる。例えば、健常群の平均MPP−Aβ42濃度より9.5%未満に減少した場合には、ADであると診断できないが、20.1%以上に減少した場合にはADであると診断できることがわかる。ただし、ADと診断するには健常群の平均濃度に比べて減少した割合が9.5〜20.1%になってこそADと診断できる信頼性があることを意味する。
<2−2−3健常群 VS CI(MCI+AD)区別>
前記実施例<2−2>の分析結果に基づいて求めたcut−off値を境界にして、敏感度及び特異度が15%以内に変わるcut off値区間で捉えると、 下記の表7および表8(表8は、カットオフ区間を拡大したものである)のように表すことができる、健常群のMPP−Aβ42濃度平均値は、55.1pg/mlで、診断の信頼性が保障されるcut off区間は44.9〜50.24pg/mlと示され、健常群の平均数値に比べて8.9〜9.5%以上減少時CIであると診断することができる。例えば、健常群の平均MPP−Aβ42濃度より8.9%未満に減少した場合にはCIであると診断できないが、9.5%以上に減少した場合にはCIであると診断できることがわかる。ただし、CIと診断するには健常群の平均濃度に比べて減少した割合が8.9〜9.5%になってこそCIと診断できる信頼性があることを意味する。
<実施例3MPP処理した血漿内Aβ濃度に応じた病理学的Aβ蓄積判別>
<3−1MPP処理した血漿内Aβ42及びAβ40濃度と脳Aβプラークとの相関>
同様にMPPを処理した後血漿内のAβ濃度を測定して、大脳皮質全般でのSUVR(Standardized Uptake Value Ratio)値とMPP処理後Aβ濃度との関連性を確認した。具体的に、統計分析は前記実施例<3−1>のように行っており、従属変数(PiB−PET陽性またはPiB−PET陰性)と独立変数(MPP処理後血漿内Aβ濃度)との間の関係を測定するためにロジステック回帰分析を行った。
その結果、大脳皮質全般(Global cortical)のSUVR(Standardized Uptake Value Ratio)は、MPP処理後血漿内Aβ40と逆相関を示し(p=0.0432)、PC−PRC、外側頭頂葉(lateral parietal)及び側方側頭部(lateral temporal)ROI(各々p=0.0453、0.0347及び0.0226)は、総個体でのMPP処理後血漿内Aβ40に反比例した(図4)。
<3−2PiB−PETデータとMPP処理した血漿内Aβ濃度の関連性確認>
本発明で測定した血漿内Aβ40濃度により、脳に存在するAβプラークを確認したPiB−PET(Pittsburgh compound B- positron emission tomography)陽性または陰性を区別できるか否かを検証した。具体的に、PET陽性(患者)群及びPET陰性(患者)群のMPP処理後血漿内Aβ40の濃度を単一t−検定で比較して前記実施例<3−1>同様ROCカーブを図示した。また、MPP処理後血漿内Aβ40の濃度及びMMSE(Z)スコア結果、MPP処理後血漿内Aβ40濃度及び血液(whole blood)内ヘモグロビン濃度(Hb)、MMSE(Z)スコア結果及び血液内ヘモグロビン濃度、及びAβ40の濃度、MMSE(Z)スコア結果及び血液内ヘモグロビン濃度を各々下記の数式1を利用してロジステック回帰分析を行って、これから導き出したpi値を数式2を利用してp値を求めた。また、p値によりROCカーブを描いてこれからcut−off値(criterion)を導き出した。
その結果、血漿内Aβ40、Aβ40+MMSE(Z)、及びAβ40+MMSE(Z)+HbのAUC値がMPP処理によって増加して、MPP処理によって血漿内Aβ40がPET陽性及び陰性を診断するためのバイオマーカーとして活用される可能性が増加したことを確認することができ、これらの中Aβ40+MMSE(Z)+Hbモデルが最も大きい活用度を示した(表6及び図5)。また、ロジステック回帰分析して得られたcut−off値(Criterion値)によりPiB−PET陽性 vs PiB−PET陰性を区別する可能性があることを確認した(表9)。これにより、MPP処理後血漿内Aβ40の濃度が176.50pg/ml以下であるか、MPP処理後血漿内Aβ40の濃度、MMSE(Z)スコア及び血液内ヘモグロビン濃度をロジステック回帰分析して得たp値が0.59を超えると、PET陽性であることを予測することができる(表9)。
<3−2−1PET陽性 VS PET陰性区別>
健常群の平均p値は、前記数式1にβ:定数=−15.8345、β:MPP−Aβ40の係数=−0.062340、β:MMSE(Z)スコアの係数=−1.30872、β:ヘモグロビンの係数=1.85886、PET陰性群の平均MPP−Aβ40値:x=175.95、PET陰性群の平均MMSE(Z)スコア値:x=0.20988及びPET陰性群の平均ヘモグロビン値:x=13.5115を代入して求めたln(1/1−p)値が−1.511910264であるから、これを数式2により、PET陰性である個体の平均、すなわち、PET陰性である健常群の平均p値である0.18を求めた。cut−off値を境界にして、敏感度及び特異度が5%以内に変わるcut off値区間で捉えると、下記の表10および表11(表11は、カットオフ区間を拡大したものである)のように表すことができる。
すなわち、診断の信頼性が保障されるcut off区間は0.53〜0.59であり、これはPET陰性群の平均p値に比べて194.7%〜224.5%増加した値である。したがって、PET陰性群の平均p値に比べて194.7%〜224.5%より大きく増加するとPET陽性であると診断することができる。例えば、194.7%より小さい%に増加した場合にはPET陽性であると診断できないが、224.5%より高い%に増加した時にはPET陽性であると診断することができる。すなわち、PET陽性と診断するにはPET陰性群の平均p値対比増加率が194.7%〜224.5%になってこそPET陽性と診断できる信頼性があることを意味する。
前記結果により、MPP処理後血漿内Aβ42またはAβ40濃度に応じて臨床学的に認知能力による患者分類(健常者、MCI及びAD)と病理学的に脳のAβの蓄積の有無(PET陽性及びPET陰性)を判別できることがわかる(図6)。
<実施例4TCEPを追加で含むMPP処理による血漿でのAβ検出確認>
<4−1TCEPを追加で含むMPP処理を通したAβ定量>
前記<実施例1>と同様にインビトロ状態のAβにプロテアーゼ、ホスファターゼ及び還元剤であるTCEP(tris(2-carboxyethyl)phosphine)(Sigma Aldrich,CA,USA)を含むMPPを各々3mM処理した後常温で30分間インキュベーションとAβ42及びAβ40を定量した。
その結果、インビトロ状態でヒト血清アルブミン(HSA)を処理したAβ42及びAβ40にTCEPを処理時Aβの濃度が増加して、これは血漿内存在するアルブミンの3次構造を破壊して、これに結合及び凝集しているAβを解いて測定可能なAβの量を増加させたと判断される(図7A)。また、実際の血漿内でもTCEPを処理するようになった時Aβ40の濃度が増加して、これはアルブミンの構造を解くことによってAβ40の濃度が増加したと判断される(図7B)。さらに、たとえ実際のヒトの血漿でAβ42の濃度に対して効果がなかったが、これは人体他人工的な実験と体内に実際に存在する血漿を利用した実験での差であると判断される。
<4−2TCEP追加処理によるAβ濃度増加量とPIB−PETイメージデータとの相関分析>
健常群内でのPET陽性群及びPET陰性群を区別するために、プロテアーゼ、ホスファターゼ及びTCEPを含むMPPを処理した血漿内のAβ40濃度を定量した後、TCEPを除いたプロテアーゼ及びホスファターゼを含むMPPを処理した血漿内Aβ40の濃度を差し引いた値を求めてPiB−PETスキャンデータと比較した。
その結果、プロテアーゼ及びホスファターゼだけ含むMPP処理後血漿内Aβ40濃度よりTCEPを含むMPPを処理することによって健常群である個体の血漿内Aβ40の濃度が、PET陰性及びPET陽性である実験群で顕著に増加することが分かった。また、健常群内のPET陽性である個体群でTCEPによる血漿内Aβ増加量が顕著であった。この時、cut off(criterion)値は>9.24であり、これにより、プロテアーゼ及びホスファターゼだけ含むMPP処理によるAβ濃度よりTCEPを含むMPP処理によって増加したAβ濃度が9.24pg/mlより大きいと、PET陽性群である個体である確率が高いことが分かり、敏感度と特異度は各々87.50%及び70.59%であった(図8)。
PiB−PET陽性群でのAβ40に対するTCEP効果は、PiB−PET陰性群に比べて高かった(**p<0.01)。これにより、以後ADへの転換確率が相対的に高い健常群内でのPET陽性及びPET陰性の識別が可能であることが分かった。これは健常群内で脳のAβプラーク(plaque)が多い場合、TCEPを処理した血液に、それがより反映されることを示唆する。すなわち、患者の脳画像を高価な費用をかけて撮像しなくても血液により容易に健常群内でPET陽性及び陰性を区別する可能性を提示する。
本発明は、臨床で認知症患者の診断に有用に利用することができる。

Claims (16)

  1. プロテアーゼ抑制剤及びホスファターゼ抑制剤の混合物を含み、血漿内Aβ(amyloid beta)濃度の標準偏差を減少させる、血漿前処理組成物。
  2. 前記プロテアーゼ抑制剤及びホスファターゼ抑制剤が、1:1(v/v)で含まれた、血漿内Aβ濃度の標準偏差を減少させる、請求項1に記載の血漿前処理組成物。
  3. TCEPが追加で含まれた、血漿内Aβ濃度の標準偏差を減少させる、請求項1または2に記載の血漿前処理組成物。
  4. 1)被験者及び健常者から分離した血漿サンプルに請求項1または2に記載の血漿前処理組成物を加えた後血漿内Aβ42濃度を検出して、
    2)前記検出された被験者の血漿内Aβ42濃度が健常者の血漿内Aβ42平均濃度値と比較して、8.0%を超えて減少した場合、65%以上の特異度(specificity)でMCI患者と予測する、認知機能異常を診断する方法。
  5. 前記2)で検出された被験者の血漿内Aβ42濃度が健常者の血漿内Aβ42平均濃度値と比較して、8.0%〜11.0%減少した場合、65%以上の特異度及び75%以上の敏感度(sensitivity)でMCI患者と予測する、請求項4に記載の認知機能異常を診断する方法。
  6. 1)被験者及び健常者から分離した血漿サンプルに請求項1または2に記載の血漿前処理組成物を加えた後血漿内Aβ42濃度を検出して、
    2)前記検出された被験者の血漿内Aβ42濃度が健常者の血漿内Aβ42平均濃度値と比較して、9.0%超えて減少した場合、70%以上の特異度でAD患者と予測する、認知機能異常を診断する方法。
  7. 前記2)で検出された被験者の血漿内Aβ42濃度が健常者の血漿内Aβ42平均濃度値と比較して、9.0%〜21.0%減少した場合、70%以上の特異度及び80%以上の敏感度でAD患者と予測する、請求項6に記載の認知機能異常を診断する方法。
  8. 1)被験者及び健常者から分離した血漿サンプルに請求項1または2に記載の血漿前処理組成物を加えた後血漿内Aβ42濃度を検出して、
    2)前記検出された被験者血漿内Aβ42濃度が健常者の血漿内Aβ42平均濃度値と比較して、8.5%を超えて減少した場合、65%以上の特異度でCI(MCI及びAD)患者と予測する、認知機能異常を診断する方法。
  9. 前記2)で検出された被験者の血漿内Aβ42濃度が健常者の血漿内Aβ42平均濃度値と比較して、8.5%〜10.0%減少した場合、65%以上の特異度及び75%以上の敏感度でCI(MCI及びAD)患者と予測する、請求項8に記載の認知機能異常を診断する方法。
  10. 1)被験者及び健常者から分離した血漿サンプルに請求項1または2に記載の前処理組成物を加えた後血漿内Aβ40濃度を検出して、
    2)被験者から分離した血液サンプルからヘモグロビン(Hb)濃度を検出して、
    3)前記1)の血漿内Aβ40濃度、前記2)のヘモグロビン濃度、及びMMSEスコア(Z)を下記の数式1及び数式2に適用してp値を収得して、
    (p:確率、β:定数、β:MPP−Aβ40の係数、β:MMSE(Z)スコアの係数、β:ヘモグロビンの係数、β:MPP−Aβ40の係数、β:MMSE(Z)スコアの係数、β:ヘモグロビンの係数、x:MPP−Aβ40値、x:MMSE(Z)スコア値及びx:ヘモグロビン数値)
    4)前記3)のp値が、PET陰性である個体群の平均p値と比較して190.0%以上増加した場合、85%以上の特異度で脳にAβが蓄積されたと予測する、脳の病理学的なAβ蓄積の有無を診断する方法。
  11. 前記3)のp値が、PET陰性である個体群の平均p値と比較して190.0%〜230.0%増加した場合、85%以上の特異度及び75%以上の敏感度で脳にAβが蓄積されたと予測する、請求項10に記載の脳の病理学的なAβ蓄積の有無を診断する方法。
  12. 1)被験者から分離した血漿サンプルに請求項1または2に記載の前処理組成物を加えた後血漿内Aβ40濃度を検出して;
    2)被験者から分離した血漿サンプルに請求項3に記載の前処理組成物を加えた後血漿内Aβ40の濃度を検出して;及び
    3)前記1)のAβ40濃度と比較して前記2)のAβ40の濃度が8.0pg/mlを超えて増加する場合、65%以上の特異度及び80%以上の敏感度で脳にAβが蓄積されたと予測する、脳のAβ蓄積の有無を診断する方法。
  13. 1)請求項1または2に記載の血漿前処理組成物で処理した被験者から分離した血漿サンプルで検出したAβ濃度値、被験者から分離した血液サンプル内ヘモグロビン濃度値、及び被験者のMMSE(Z)測定値を入力する情報入力部と、
    2)前記血漿前処理組成物で処理した健常者から分離した血漿サンプルで検出したAβ平均濃度値、PET陰性である対照群の平均p値が格納されたデータベース部と、
    3)前記情報入力部で入力した情報をデータベースに格納された値と比較分析して、下記の数式1のロジステック回帰分析及び下記の数式2の演算を行う情報処理部と、
    (p:確率、β:定数、β:MPP−Aβ40の係数、β:MMSE(Z)スコアの係数、β:ヘモグロビンの係数、β:MPP−Aβ40の係数、β:MMSE(Z)スコアの係数、β:ヘモグロビンの係数、x:MPP−Aβ40値、x:MMSE(Z)スコア値及びx:ヘモグロビン数値)
    4)前記情報処理部から演算された結果を出力する情報出力部とで構成された、臨床学的及び病理学的アルツハイマー病予測及び診断システム。
  14. 請求項1または2に記載の組成物を含む血液収集装置。
  15. 血液凝固防止剤を追加で含む、請求項14に記載の血液収集装置。
  16. 被験者の血液から分離した血漿を収集して保管する、請求項1または2に記載の組成物を含む血漿収集装置。

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020203878A1 (ja) * 2019-03-29 2020-10-08 味の素株式会社 アミロイドベータの脳内への蓄積の評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、評価システムおよび端末装置

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102064060B1 (ko) * 2017-03-23 2020-02-11 서울대학교산학협력단 뇌의 베타 아밀로이드 축적 감별용 혈중 바이오마커
WO2020031116A1 (en) * 2018-08-08 2020-02-13 Seoul National University R&Db Foundation Method of diagnosing and treating alzheimer disease using plasma tau level in conjunt ion with beta-amyloid level as diagnostic index
KR102254053B1 (ko) 2018-10-25 2021-05-20 서울대학교산학협력단 인지기능 정상군 또는 경도 인지장애에서 아밀로이드 베타의 뇌 침착 검출용 혈액 바이오 마커
KR102634018B1 (ko) * 2021-12-15 2024-02-05 가톨릭대학교 산학협력단 인지장애 환자의 아밀로이드 pet 양성 예측 모델 및 이를 이용한 예측 방법

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02190767A (ja) * 1989-01-20 1990-07-26 Sankyo Co Ltd グロビンの定量方法
JP2005519612A (ja) * 2002-03-14 2005-07-07 アクサロン‐バイオサイエンス アーゲー 神経変性および/または虚血性疾患治療用の保護物質を同定するためのスクリーニング方法
JP2007515635A (ja) * 2003-12-08 2007-06-14 ベクトン・ディキンソン・アンド・カンパニー ホスファターゼ阻害剤試料収集システム
US20090263829A1 (en) * 2006-03-14 2009-10-22 Washington University In St. Louis Alzheimer's disease biomarkers and methods of use
JP2013513791A (ja) * 2009-12-11 2013-04-22 アラクロン・ビオテック・エセ・エレ アミロイドベータペプチドの検出を改善するための方法および試薬
US20140086836A1 (en) * 2011-05-03 2014-03-27 Mental Health Research Institute Method for detection of a neurological disease

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6913932B2 (en) * 2002-08-23 2005-07-05 Beckman Coulter, Inc. Formaldehyde-ammonium salt complexes for the stabilization of blood cells
US20110243957A1 (en) * 2008-09-24 2011-10-06 University Of South Florida Materials and methods for preventing or treating neurodegenerative conditions associated with abeta peptide accumulation
EA038600B1 (ru) * 2012-04-02 2021-09-21 Берг Ллк Основанные на клетках перекрестные анализы и их применение
WO2014164519A1 (en) * 2013-03-12 2014-10-09 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Methods and compositions for inhibiting the effects of amyloid beta oligomers

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02190767A (ja) * 1989-01-20 1990-07-26 Sankyo Co Ltd グロビンの定量方法
JP2005519612A (ja) * 2002-03-14 2005-07-07 アクサロン‐バイオサイエンス アーゲー 神経変性および/または虚血性疾患治療用の保護物質を同定するためのスクリーニング方法
JP2007515635A (ja) * 2003-12-08 2007-06-14 ベクトン・ディキンソン・アンド・カンパニー ホスファターゼ阻害剤試料収集システム
US20090263829A1 (en) * 2006-03-14 2009-10-22 Washington University In St. Louis Alzheimer's disease biomarkers and methods of use
JP2013513791A (ja) * 2009-12-11 2013-04-22 アラクロン・ビオテック・エセ・エレ アミロイドベータペプチドの検出を改善するための方法および試薬
US20140086836A1 (en) * 2011-05-03 2014-03-27 Mental Health Research Institute Method for detection of a neurological disease

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHO, S.M. ET AL.: "Correlations of amyloid-β concentrations between CSF and plasma in acute Alzheimer mouse model", SCIENTIFIC REPORTS, vol. 4, no. 6777, JPN6018043506, 27 October 2014 (2014-10-27), US, pages 1 - 4, ISSN: 0004064901 *
PESARESI, M. ET AL.: "Plasma levels of beta-amyloid (1-42) on Alzheimer's disease and mild cognitive impairment", NEUROBIOLOGY OF AGING, vol. 27, no. 6, JPN6018043508, 25 April 2006 (2006-04-25), US, pages 904 - 905, XP024993220, ISSN: 0004064902, DOI: 10.1016/j.neurobiolaging.2006.03.004 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020203878A1 (ja) * 2019-03-29 2020-10-08 味の素株式会社 アミロイドベータの脳内への蓄積の評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、評価システムおよび端末装置

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