JP2018525703A - バイオマーカー測定の妥当性確認 - Google Patents

バイオマーカー測定の妥当性確認 Download PDF

Info

Publication number
JP2018525703A
JP2018525703A JP2017561708A JP2017561708A JP2018525703A JP 2018525703 A JP2018525703 A JP 2018525703A JP 2017561708 A JP2017561708 A JP 2017561708A JP 2017561708 A JP2017561708 A JP 2017561708A JP 2018525703 A JP2018525703 A JP 2018525703A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
biomarker
value
control value
control
values
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2017561708A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2018525703A5 (ja
Inventor
レオ、チャールズ、マクヒュー
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Immunexpress Pty Ltd
Original Assignee
Immunexpress Pty Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from AU2015901982A external-priority patent/AU2015901982A0/en
Application filed by Immunexpress Pty Ltd filed Critical Immunexpress Pty Ltd
Publication of JP2018525703A publication Critical patent/JP2018525703A/ja
Publication of JP2018525703A5 publication Critical patent/JP2018525703A5/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B25/00—ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B25/00—ICT specially adapted for hybridisation; ICT specially adapted for gene or protein expression
    • G16B25/10—Gene or protein expression profiling; Expression-ratio estimation or normalisation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/158—Expression markers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/70—Mechanisms involved in disease identification

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

バイオマーカーの定量の妥当性を確認するための方法、前記バイオマーカーは選択されたタイプの定量技術を用いて定量される、ならびに複数のバイオマーカー値を決定すること、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示し、かつ、前記被験体から採取されたサンプル中のバイオマーカーの濃度を少なくとも部分的に示す、バイオマーカー値の組合せを決定することにより少なくとも１つの対照値を決定すること、各対照値と個々の対照参照を比較すること、および前記比較の結果を用いて、前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定することを含む方法。

Description

本発明は、指標作成時に使用されたバイオマーカー値の測定の妥当性を確認するための方法および装置、ならびに一例として、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を決定する際に使用された指標の妥当性を確認するための方法および装置に関する。
本明細書中の、いずれの先行文献（またはそれから導き出される情報）、またはいずれの既知の事項に対する参照も、先行文献（またはそれから導き出される情報）もしくは既知の事項が、本明細書が関連する努力傾注分野における共通の一般知識の一部を成すことの承認または容認または何らかの形の示唆とは見なされず、または見なされるべきでない。
生きている生物体から採取されたサンプルにおける遺伝子発現（ＲＮＡまたはタンパク質として）の測定は、限定されるものではないが、病状の決定、疾患の程度または重篤度の決定、疾患の予後および早期同定、組織種（正常組織および癌を含む罹患組織の両方）の同定、細胞混合物における細胞種の同定および計数、ならびに正常な代謝プロセスおよび外的な因子または影響（損傷、創傷、火傷、ストレス、ウイルスまたは細菌または寄生虫または真菌感染、運動、食事、治療薬、毒素、療法、処置および試験手順を含む）に対するそれらの応答の理解を含む実用上の適用を持つ。遺伝子発現（ＲＮＡまたはタンパク質として）を測定するためには、ロースループット（単一の遺伝子および遺伝子産物）からハイスループット（エキソームおよびアレイ）まで、ノーザンブロット、ポリメラーゼ連鎖反応（ｑＰＣＲ）、マイクロアレイ、ＲＮＡシーケンシング（ＲＮＡ−ｓｅｑ）、標的ＲＮＡシーケンシング、ＥＬＩＳＡ、ＥＩＡ、質量分析、ＨＰＬＣ、ＳＮＰ分析、およびエピジェネティック技術（ＣｈＩＰ−Ｓｅｑ、クロマチンコンフォメーションシグネチャー（ＣＣＡ）、ＤＮＡメチル化分析）を含む、当技術分野で周知の利用可能ないくつかの方法がある。
これらの技術手順のそれぞれでは、測定された産物のそれぞれに関する値、または値のセットが得られる。医学的発見およびその適用に関しては、これらの値は「バイオマーカー」と呼ばれる。いずれの遺伝子発現産物（ＲＮＡまたはタンパク質として）に関して測定された値も、処理機器またはデバイスにより測定された場合、測定バイオマーカーと定義される。測定バイオマーカーの例としては、特定のタンパク質に関するタンパク質濃度、ＲＮＡシーケンシングの場合の単一の転写産物に関する転写産物総数、マイクロアレイの場合のエキソンまたは転写産物に関する発現値、質量分析の場合のｍ／ｚ値、またはフローサイトメトリーの場合の蛍光値が挙げられる。測定バイオマーカーは、機器により測定される場合、「生データ」と理解することができる。マルチバイオマーカーアッセイは、いくつかのバイオマーカーを並行して測定し、測定バイオマーカーの集合を報告する。
指標値は、いくつかの病態、病期、診断または予後またはそれらの不在を相関させる、分類する、またはそうでなければ示すように設計された値である。例えば、℃で報告される温度は、熱の指標値である。いずれかの目的で任意の複合指標を構成してもよく、マルチバイオマーカー医療デバイスの場合には、指標は、方程式によってある患者に関していくつかの病期もしくは病態（またはそれらの不在）を相関させる指標値を生成するバイオマーカーのいくつかの組合せである。
指標値の設定および使用は、遺伝子発現（ＲＮＡまたはタンパク質として）測定値の正確かつ妥当な測定を必要とし、２つの重要な工程：正規化と対照の使用によって達成することができる。対照は基礎値が妥当であるという確認を提供し、正規化は、サンプル間の非生物学的原因の変動を除くことによりサンプルが比較可能とされ得る任意の方法である。
対照は、関連のある不適格の潜在的様式が確実に検出され得るように使用される。不適格が対照で検出されれば、そのアッセイまたは試験は不適格と見なされ、結果として指標値（あれば）も妥当ではなくなる。医療デバイスに関して、対照は、指標に対して基礎にある入力が妥当でない可能性がある場合にその検査結果（指標値）が報告されないようにし、従って、オペレーターが誤った結論を引き出す可能性を回避する。使用可能な対照には以下のものが含まれる（どれが使用されるかは、一部には、ユーザー、適用およびそのアッセイの開発段階によって異なる）：
・非鋳型対照（夾雑の程度を決定するために他の反応と並行して行う−ＰＣＲの場合）
・核酸増幅に依拠する（例えば、ポリメラーゼ不含−これにより例えば、ＦＲＥＴ原理に依拠する標識プローブの完全性を確認する−ＰＣＲの場合）アッセイのための非増幅対照
・陽性対照（アッセイ使用中に、その検査が報告可能な範囲に結果を出し得ることを確認するために使用されるサンプル）。これはこの対照に関して報告される値は所与の閾値より上（例えば、ある疾患に関する陽性）を意味するのではなく、単に、その対照がその検査の報告可能な範囲に値を明確に生成できることを意味する。陽性対照は生物学的起源または合成物（またはその両者のハイブリッド、例えば、組換え産物）であり得、陽性対照は内的（検査されるサンプル内に由来する）または外部（検査されるサンプルと並行して、非依存的に実施される）であり得る。陽性対照は、陽性または陰性の生物学的または合成対照を含み得る。
・逆転写酵素不含の対照（特にプライマーがエキソン／イントロン境界をわたって設計されない場合に、夾雑ＤＮＡの程度を決定するため−ＰＣＲの場合）
・スパイクイン対照は、検査されるサンプルのいずれかに添加される（いずれの段階でもよい）人工核酸を含み、ＰＣＲ阻害の程度を決定するために、また、アレイおよびＲＮＡ−ｓｅｑにおいて（定量、感度、被覆率および直線性のため）質的対照として使用される。
これらの測定対照のうち、おそらく最も一般的なものは、既知濃度の所与のアナライトおよびスパイクインを含有する外部陽性対照である。このような対照の使用は、試薬および対照自体を購入しなければならないことを通して、また、そうでなければ標的に使用できた試験上の「不動産」の使用を通して、また、指標値を生成するのに必要とされる標的に加えてこれらの対照標的を持つことに内在する付加的な資源および複雑性において、試験またはアッセイの実施の費用および複雑性に寄与する。従って、指標値の決定の過程で測定されない付加的な測定対照を減らすことは有利である。
正規化は、サンプル間、または参照とサンプル間の比較を確実に行えるようにする重要な工程である。正規化工程の目的は、バッチ効果、および濃度、時間、温度、機器、オペレーターまたはアッセイパラメーター（不明のものまたはアッセイユーザーの制御外のものを含む）により導入されるもの、例えば、下記のような典型的なワークフローにおいて導入されるものを含む技術的なばらつきの他の原因など、生物学的ばらつきに帰することができない差異を除くことである。
例としてマイクロアレイまたはＰＣＲまたはＲＮＡ−ｓｅｑを用いた遺伝子発現の測定は通常、方法によって以下の工程の一部または全部を含む（バイオマーカーを測定するほとんどの試験で類似のタイプの対照が必要とされる）：
・検定力計算および使用される反復の数を含む試験計画
・対象とするサンプルからのＲＮＡまたはｍＲＮＡの単離
・ＲＮＡの質および量の決定
・フラグメンテーションおよびサイズ選択（ＲＮＡ−ｓｅｑの場合）
・ＲＮＡの相補的ＤＮＡ（ｃＤＮＡ）への変換
・ｃＤＮＡのｃＲＮＡへの変換（特定のマイクロアレイの場合）
・フラグメンテーションおよび標識（アレイの場合、またはＰＣＲ用の標識プローブの使用）
・検出
・データキャプチャー
・データの質の決定
・データの正規化
・偽判定の制御。
制御される（正規化される）必要のある試験法変数のいくつかを、適当な工程下、Ｒｏｃｈｅ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｎｏｔｅ Ｎｏ． ＬＣ１５／２００２から採用した下記表１に詳細に示す。
データセットが比較可能なように、また、公開データが高質のものであるように、遺伝子発現分析試験のための最小限の情報ガイドラインがＰＣＲおよびマイクロアレイの両方に関して科学雑誌に公開されており(Bustin SA, Benes V, Garson JA, Hellemans J, Huggett J, et al. (2009) The MIQE Guidelines: Minimum Information for Publication of Quantitative Real-Time PCR Experiments. Clinical Chemistry 55: 611-622) (Brazma A, Hingamp P, Quackenbush J, Sherlock G, Spellman P, et al. (2001) Minimum information about a microarray experiment (MIAME)-toward standards for microarray data. Nat Genet 29: 365-371)、また、ＲＮＡ−ｓｅｑに関して公開されている(MINSEQE - www.mged.org/minseqe/)。
測定されたバイオマーカーを用いてこれらの効果を説明するためには、データの正規化が一般的である。例えば、既知濃度の外部陽性対照をサンプルと並行して実施することができる。次に、サンプル中の測定バイオマーカー値の値を、参照とともに測定外部陽性対照に対して推測（正規化）することができる。これが、正規化に使用される標準的な検量線の背後にある概念である。測定バイオマーカーを用いた別の一般的な正規化法では内部陽性対照を使用し；例えば、ＲＮＡシーケンシング試験では、ある特定の遺伝子（または遺伝子群）は一定の生物学的発現レベルを有すると想定され得る（これらはノーマライザーバイオマーカーである）。そして、ノーマライザーバイオマーカーに関する測定値におけるサンプル間の違いは非生物学的であると想定される。次に、各サンプルに関する測定値は、各サンプル中のノーマライザーバイオマーカーが同じ値を有するように上下調節され、そして、このデータは正規化されると言われる。その後、各バイオマーカーの正規化された値は、例えば、各サンプルに関する測定値が各サンプルに関する正規化値が同じ分布に適合するように調整される医学的病態の診断のためにサンプル間で直接比較することがきる。この概念の延長も知られており、例えば、ロバストマイクロアレイ分析(Irizarry, RA; Hobbs, B; Collin, F; Beazer-Barclay, YD; Antonellis, KJ; Scherf, U; Speed, TP (2003) "Exploration, normalisation, and summaries of high density oligonucleotide array probe level data.". Biostatistics 4 (2): 249-64)がある。
実施では、マイクロアレイおよびＲＮＡ−ｓｅｑおよびその他のプラットフォームが、早期「発見」またはエキソームまたはゲノムもしくはその調節機構を包含する測定バイオマーカーセットを生成するための研究段階の試験で使用される場合が多い。このような発見試験において生成された測定バイオマーカーセットは、６，０００を超える遺伝子もしくは転写産物、またはタンデム質量分析発見データセットの場合には最大１，０００，０００ピークであり得る。一般に、各データセットには患者サンプルよりも多くの測定バイオマーカーが存在する。バイオマーカー発見の当業者に認識されているように、これは偽発見の問題の直接つながる。偽発見は、検討下の病態に対して真正な生物学的相関が無い測定バイオマーカーが前記病態への相関を偶然に生じる場合である。これらの偽発見は、より多くの患者サンプルが検定されるまで、真の発見から区別できる。
ひと度、特定のバイオマーカーが「発見される」か、または所望の試験エンドポイントと有意に相関することが示されれば、バイオマーカーの最小セットは、適当な対照の最小セットとともに、ｑＰＣＲまたはポイント・オブ・ケアＲＮＡ−シーケンシングプラットフォームなどの適当な臨床デバイスに移行される場合が多い。
ｑＰＣＲは、現在のところ、特に臨床環境で使用される場合には、マイクロアレイおよびＲＮＡ−ｓｅｑ（標的ＲＮＡ−ｓｅｑを含む）を超える、多大な商業上魅力のある利点を有する。このような利点には、速いターンアラウンドタイム、アッセイをセットアップするための技術的実践時間の限定、アッセイを実行するために必要な技能レベルの限定、ＰＣＲ機の接近可能性および入手可能性、省スペースのＰＣＲ機、結果の解釈の容易さ、情報技術インフラ（ソフトウエア、アルゴリズム、ハードウエア、ネットワーク）をサポートするための要件の限定、ライセンス料の限定、試薬の入手可能性およびコストが上げられる。このような因子は、販売される商品のコストの低減およびアッセイの市場受け入れのより高い可能性につながる。
関連のバイオマーカーのｑＰＣＲへの移行の成功は、現在のところ、以下を含むいくつかの因子によって限定されている：
・多重化能の限定
・リポーター色素の限定（重複しない放出スペクトルまたは良好なスペクトル分解能を有する）
・陽性対照およびスパイクインの必要
・パッシブリファレンス色素を実施する必要
・スパイクイン対照のコスト
・対照、特に外部対照のコストおよび付加される複雑性
・サンプル調製の制限。
最大３つの色素（パッシブリファレンス、内部、スパイクイン）が対照として使用されるので、このような因子は一般に多重ｑＰＣＲを２から最大で４つの標的に限定する。
よって、コストおよび実施上の理由のために、遺伝子発現分析、特に、医療デバイスにおいて使用するために適合されたものにおける良好な対照戦略の必要がある。
遺伝子発現分析での対照の設計および使用における従来技術の実施は限定され、一般に、スパイクイン（人工配列および天然配列）および内部測定対照の使用のテーマのバリエーションに基づく。例えば、Vandesompele et al., (2002) (Vandesompele J, De Preter K, Pattyn F, Poppe B, Van Roy N, et al. (2002) Accurate normalisation of real-time quantitative RT-PCR data by geometric averaging of multiple internal control genes. Genome Biol 3: RESEARCH0034)は、１つだけの内部対照遺伝子ではなく複数の内部対照遺伝子（測定バイオマーカーの集合体）の使用、および組織特異的内部対照遺伝子の使用のために、異なる組織で安定に発現される遺伝子を同定する方法を記載している。この著者らは、組織が異なれば異なる内部対照遺伝子の使用が必要とされ得ること、および２つ以上の内部対照遺伝子を使用すれば正規化に関してより一貫した結果が得られることを示唆している。この刊行物の以前には、正規化には単一の遺伝子で十分であること、および遺伝子ＧＡＰＤＨ、β−２ミクログロブリンまたは１８Ｓリボゾーマルは全組織および全病態にわたって安定に発現されることが一般に認知されており、このことは、それ以来、特に、敗血症における末梢血遺伝子発現などの遺伝子発現に対して大きな影響を持つ病態においては適正でないことが分かった。
Fardin et al., (2007) (Fardin P, Moretti S, Biasotti B, Ricciardi A, Bonassi S, et al. (2007) Normalisation of low-density microarray using external spike-in controls: analysis of macrophage cell lines expression profile. BMC Genomics 8: 17. doi:10.1186/1471-2164-8-17)は、特にアップレギュレートおよびダウンレギュレートされた遺伝子の分布が非対称である場合の低密度アレイｑＰＣＲデータに、より一貫性のある正規化を提供する方法としての人工スパイクインＲＮＡの使用を記載している。同様に、Jiang et al., (2011) (Jiang L, Schlesinger F, Davis CA, Zhang Y, Li R, et al. (2011) Synthetic spike-in standards for RNA-seq experiments. Genome Res 21: 1543-1551. doi:10.1101/gr.121095.111)は、ＲＮＡ−ｓｅｑ試験における使用のための合成ＲＮＡスパイクイン対照を記載している。
種々の公開特許が、特に血液用の内部対照遺伝子（測定バイオマーカー）（ＥＰ２３９２６６８Ａ２、ＵＳ２０１００１８４６０８）またはいずれの組織種にも使用するための人工ユニバーサルスパイクイン（外部）対照（ＵＳ２００３０１４８３３９）の使用を記載している。
「診断および予後検査(Diagnostic and Prognostic Tests)」という名称の特許（ＵＳ７６２２２６０）では、当該発明者らは、生物学的状態または病態、特に、癌を診断するため、および他の肺癌からまたは正常な肺組織から悪性胸腔中皮腫を識別するために、および悪性胸腔中皮腫のサブクラス間を識別するために遺伝子発現の比を使用するアプローチを記載している。
１つの広い形態で、本発明は、バイオマーカーの定量の妥当性を確認するための方法であって、前記バイオマーカーは選択されたタイプの定量技術を用いて定量され、
ａ）複数のバイオマーカー値を決定すること、各バイオマーカー値は、生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示し、かつ、前記被験体から採取されたサンプル中のバイオマーカーの濃度を少なくとも部分的に示す；
ｂ）バイオマーカー値の組合せを決定することにより少なくとも１つの対照値を決定すること；
ｃ）各対照値を個々の対照参照と比較すること；および
ｄ）前記比較の結果を用いて前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定すること
を含む方法を提供しようとするものである。
一般に、少なくとも第１および第２のバイオマーカー値は、検査結果を示す指標を決定するために使用され、前記方法は、
ａ）第１のバイオマーカー値と少なくとも１つの他のバイオマーカー値の組合せ；および
ｂ）第２のバイオマーカー値と少なくとも１つの他のバイオマーカー値の組合せ
を含む対照値を決定することを含む。
一般に、前記方法は、
ａ）少なくとも４つのバイオマーカー値を決定すること、その指標は、
ｉ）第１および第２のバイオマーカー値を用いて計算される第１の指標値と、
ｉｉ）第３および第４のバイオマーカー値を用いて計算される第２の指標値と
の組合せに基づく；ならびに
ｂ）以下：
ｉ）第１および第３のバイオマーカー値を用いて計算される第１の対照値；
ｉｉ）第１および第４のバイオマーカー値を用いて計算される第２の対照値；
ｉｉｉ）第２および第３のバイオマーカー値を用いて計算される第３の対照値；ならびに
ｉｖ）第２および第４のバイオマーカー値を用いて計算される第４の対照値
を含む対照値を決定すること
を含む。
一般に、前記方法は、
ａ）第１および第２のバイオマーカー値を用いて計算される第５の対照値；
ｂ）第３および第４のバイオマーカー値を用いて計算される第６の対照値；ならびに
ｃ）測定されたバイオマーカーのうち指標値の決定時に使用されなかったものの組合せを用いて計算される対照値
を含む対照値を決定することを含む。
一般に、前記方法は、個々のバイオマーカー値に関数を適用することにより、指標値および対照値のうち少なくとも１つを計算することを含む。
一般に、前記関数は、
ａ）２つのバイオマーカー値の掛け算；
ｂ）２つのバイオマーカー値の割り算；
ｃ）２つのバイオマーカー値の比；
ｄ）２つのバイオマーカー値の足し算；
ｅ）２つのバイオマーカー値の引き算；
ｆ）少なくとも２つのバイオマーカー値の加重和；
ｇ）少なくとも２つのバイオマーカー値の対数和；および
ｈ）少なくとも２つのバイオマーカー値のシグモイド関数
のうち１つを含む。
一般に、前記方法は、
ａ）第１のバイオマーカー値と第３のバイオマーカー値の比を用いた第１の対照値；
ｂ）第１のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いた第２の対照値；
ｃ）第２のバイオマーカー値と第３のバイオマーカー値の比を用いた第３の対照値；および
ｄ）第２のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いた第４の対照値
を決定することを含む。
一般に、前記方法は、
ａ）第１のバイオマーカー値と第２のバイオマーカー値の比を用いた第５の対照値；
ｂ）第３のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いた第６の対照値；および
ｃ）測定されたバイオマーカーのうち指標値の決定時に使用されなかったものの比を用いて計算される対照値
を含む対照値を決定することを含む。
一般に、前記方法は、
ａ）前記比較の結果に基づいて妥当性確率を決定すること；および
ｂ）前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定するために前記妥当性確率を用いること
を含む。
一般に、前記方法は、
ａ）各対照値と個々の対照参照の比較のための対照値確率を決定すること；および
ｂ）妥当性確率を決定するために前記対照値確率を組み合わせること
を含む。
一般に、前記対照参照は、
ａ）対照値閾値範囲；
ｂ）対照値閾値；および
ｃ）対照値分布
のうち少なくとも１つである。
一般に、前記対照参照は、対照値閾値範囲であり、かつ、前記方法は、
ａ）各対照値を個々の対照値閾値範囲と比較すること；および
ｂ）前記対照値のいずれか１つが個々の対照値閾値範囲の外側にあれば、前記バイオマーカー値の少なくとも１つを妥当でないと決定すること
を含む。
一般に、前記対照参照は対照値分布であり、かつ、前記方法は、
ａ）各対照値を個々の対照値分布と比較すること；および
ｂ）前記比較の結果を用いて妥当性を決定すること
を含む。
一般に、各個の参照は、サンプル集団中の複数の個体から収集されたバイオマーカー値から導出される。
一般に、各個の参照は、サンプル集団の少なくとも一部に関して決定される。
一般に、前記サンプル集団は、
ａ）性別の異なる複数の個体；
ｂ）人種の異なる複数の個体；
ｃ）複数の健常個体；
ｄ）少なくとも１つの診断された医学的病態に罹患している複数の個体；
ｅ）少なくとも１つの医学的病態の臨床徴候を示す複数の個体；および
ｆ）各群の個体が個々の診断された医学的病態に罹患している第１および第２の群の個体
を含む。
一般に、前記指標は、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を決定する上で使用するためのものであり、かつ、前記サンプル集団は、
ａ）少なくとも１つの医学的病態の臨床徴候を呈している個体；
ｂ）少なくとも１つの医学的病態を有すると診断された個体；および
ｃ）健常個体
を含む。
一般に、前記指標は、連結関数を用いて第１および第２の導出指標値を組み合わせることにより決定され、前記連結関数が、
ａ）加法モデル；
ｂ）線形モデル；
ｃ）サポートベクターマシン；
ｄ）ニューラルネットワークモデル；
ｅ）ランダムフォレストモデル；
ｆ）回帰モデル；
ｇ）遺伝的アルゴリズム；
ｈ）アニーリングアルゴリズム；
ｉ）加重和；および
ｊ）最近傍モデル
のうち少なくとも１つである。
一般に、前記方法は、
ａ）指標値を決定すること；
ｂ）前記指標値を少なくとも１つの指標値範囲と比較すること；および
ｃ）少なくとも一部に前記比較の結果を用いて前記指標を決定すること
を含む。
一般に、前記指標は、被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を示す。
一般に前記方法は、前記指標の表現を作成することを含む。
一般に、前記表現は、
ａ）前記指標値の英数表示；
ｂ）前記指標値と１以上の閾値の比較のグラフ表示；
ｃ）被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度の英数表示
を含む。
一般に、前記バイオマーカー値は、
ａ）タンパク質；
ｂ）核酸；
ｃ）炭水化物；
ｄ）脂質；
ｅ）プロテオグリカン；
ｆ）細胞；
ｇ）代謝産物；
ｈ）組織切片；
ｉ）生物体全体；および
ｊ）分子複合体
のうち１以上から選択される分子、細胞または生物体のレベルまたは存在量を示す。
一般に前記方法は、少なくとも部分的に１以上の電子プロセッシングデバイスを用いて実行される。
一般に、前記指標参照は、データベースから検索される。
一般に前記方法は、１以上の電子プロセッシングデバイスにおいて、
ａ）バイオマーカー値を受け取ること；
ｂ）前記バイオマーカー値のうち少なくとも２つを用いて少なくとも１つの対照値を決定すること；
ｃ）前記少なくとも１つの対照値を個々の対照値閾値と比較すること；および
ｄ）前記比較の結果を用いて前記検査が妥当な検査であるかどうかを決定すること
を含む。
一般に前記方法は、１以上の電子プロセッシングデバイスにおいて、
ａ）以下のことにより指標を決定すること：
ｉ）第１のバイオマーカー値と第２のバイオマーカー値の比を用いて第１の指標値を計算すること；
ｉｉ）第３のバイオマーカー値と第４第２のバイオマーカー値の比を用いて第２の指標値を計算すること；および
ｉｉｉ）第１および第２の指標値の和を決定すること；
ｂ）以下のことにより複数の対照値を決定すること：
ｉ）第１のバイオマーカー値と第３のバイオマーカー値の比を用いて第１の対照値を計算すること；
ｉｉ）第１のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いて第２の対照値を計算すること；
ｉｉｉ）第２のバイオマーカー値と第３のバイオマーカー値の比を用いて第３の対照値を計算すること；および
ｉｖ）第２のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いて第４の対照値を計算すること；
ｃ）各対照値を個々の閾値範囲と比較すること；ならびに
ｄ）各対照値に関する比較の成功に応じて指標を表示すること
を含む。
一般に前記方法は、１以上の電子プロセッシングデバイスにおいて、
ａ）第１のバイオマーカー値と第２のバイオマーカー値の比を用いて第５の対照値を計算すること；
ｂ）第３のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いて第６の対照値を計算すること；および
ｃ）指標値の決定時に使用されなかったバイオマーカーの組合せを使用することにより、付加的対照値または対照値のセットを計算すること
を含む。
一般に、前記バイオマーカーは遺伝子発現産物であり、かつ、前記方法は、
ａ）生物学的被験体からサンプルを取得すること、前記サンプルは遺伝子発現産物を含む；
ｂ）前記サンプル中の少なくとも前記遺伝子発現産物を増幅させること；および
ｃ）各遺伝子発現産物に関して、個々の遺伝子発現の定義されたレベルを得るために必要な増幅程度を表す増幅量を決定すること
を含む。
一般に、前記増幅量は、
ａ）サイクル時間；
ｂ）サイクル数；
ｃ）サイクル閾値；および
ｄ）増幅時間
のうち少なくとも１つである。
一般に、前記バイオマーカーは遺伝子発現産物であり、かつ、前記方法は、バイオマーカー値の組合せが個々の遺伝子発現産物の相対濃度の比を表すように、個々の遺伝子発現産物関する増幅量を差し引くことによりバイオマーカー値の組合せを決定することを含む。
一般に、前記バイオマーカー値は、少なくとも１つの医学的病態の臨床徴候を呈する生物学的被験体から取得される。
一般に、前記少なくとも１つの病態はｉｐＳＩＲＳ(infection positive Systemic Inflammatory Response Syndrome)（感染陽性全身性炎症反応症候群）を含み、かつ、前記バイオマーカー値は、ＬＡＭＰ１、ＣＥＡＣＡＭ４、ＰＬＡＣ８およびＰＬＡ２Ｇ７の相対濃度に相当する。
一般に、前記バイオマーカー値は、第１および第２の病態に共通の臨床徴候を呈する生物学的被験体から取得され、かつ、前記指標は、第１の病態と第２の病態を識別する上で使用するためのものである。
一般に、第１および第２の病態は、ｉｎＳＩＲＳ（感染陰性全身性炎症反応症候群）およびｉｐＳＩＲＳを含む。
一般に、前記定量技術は、
ａ）核酸増幅技術；
ｂ）ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）；
ｃ）ハイブリダイゼーション技術；
ｄ）マイクロアレイ分析；
ｅ）低密度アレイ；
ｆ）対立遺伝子特異的プローブとのハイブリダイゼーション；
ｇ）酵素的突然変異検出；
ｈ）ライゲーション連鎖反応（ＬＣＲ）；
ｉ）オリゴヌクレオチドライゲーションアッセイ（ＯＬＡ）；
ｊ）フローサイトメトリーヘテロ二重鎖分析；
ｋ）ミスマッチの化学的切断；
ｌ）質量分析；
ｍ）フローサイトメトリー；
ｎ）液体クロマトグラフィー；
ｏ）ガスクロマトグラフィー；
ｐ）免疫組織化学；
ｑ）核酸シーケンシング；
ｒ）一本鎖高次構造多形（ＳＳＣＰ）；
ｓ）変性勾配ゲル電気泳動（ＤＧＧＥ）；
ｔ）温度勾配ゲル電気泳動（ＴＧＧＥ）；
ｕ）制限断片多形；
ｖ）包括的遺伝子発現解析（ＳＡＧＥ）；
ｗ）親和性アッセイ；
ｘ）ラジオイムノアッセイ（ＲＩＡ）；
ｙ）ラテラルフローイムノクロマトグラフィー；
ｚ）フローサイトメトリー；
ａａ）電子顕微鏡（ＥＭ）；および、
ｂｂ）酵素基質アッセイ
のうち少なくとも１つである。
１つの広い形態で、本発明は、指標作成時に使用されたバイオマーカー値の測定の妥当性を確認するための装置であって、前記バイオマーカーは選択されたタイプの定量技術を用いて定量され、かつ、前記装置は、
ａ）複数のバイオマーカー値を決定する、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示し、かつ、前記被験体から採取されたサンプル中の前記バイオマーカーの濃度を少なくとも部分的に示す；
ｂ）バイオマーカー値の組合せを決定することにより少なくとも１つの対照値を決定する；
ｃ）各対照値を個々の対照参照と比較する；かつ
ｄ）前記比較の結果を用いて、前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定する
少なくとも１つのプロセッシングデバイスを含む装置を提供しようとするものである。
１つの広い形態で、本発明は、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を決定する際に使用された指標の妥当性を確認するための方法であって、前記バイオマーカーは選択されたタイプの定量技術を用いて定量され、
ａ）複数のバイオマーカー値を決定すること、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示す；
ｂ）以下のことにより生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を示す指標を決定すること：
ｉ）第１および第２のバイオマーカー値を用いて第１の指標値を計算すること；
ｉｉ）第３および第４第２のバイオマーカー値を用いて第２の指標値を計算すること；および
ｉｉｉ）第１および第２の指標値を用いて指標値を決定すること；
ｃ）以下の少なくとも１つを計算すること：
ｉ）第１および第３のバイオマーカー値を用いた第１の対照値；
ｉｉ）第１および第４のバイオマーカー値を用いた第２の対照値；
ｉｉｉ）第２および第３のバイオマーカー値を用いた第３の対照値；
ｉｖ）第２および第４のバイオマーカー値を用いた第４の対照値；
ｖ）第１および第４第２値を用いた第５の対照値；
ｖｉ）第３および第４のバイオマーカー値を用いた第６の対照値；および
ｖｉｉ）指標値の決定時に使用されなかったバイオマーカーの組合せを使用することによる付加的対照値または対照値のセット；
ｄ）前記少なくとも１つの対照値を個々の対照値閾値と比較すること；ならびに
ｅ）前記比較の結果を用いて選択的に前記指標の妥当性を確認すること
を含む方法を提供しようとするものである。
１つの広い形態で、本発明は、遺伝子発現産物の測定値を示す指標の妥当性を確認するための装置であって、前記バイオマーカーは選択されたタイプの定量技術を用いて定量され、前記装置は、
ａ）複数のバイオマーカー値を決定する、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定または導出された値を示す；
ｂ）以下により指標を決定する：
ｉ）第１および第２のバイオマーカー値を用いて第１の指標値を計算すること；
ｉｉ）第３および第４第２のバイオマーカー値を用いて第２の指標値を計算すること；および
ｉｉｉ）第１および第２の指標値を用いて指標を決定すること；
ｃ）以下のうち少なくとも１つを計算する：
ｉ）第１および第３のバイオマーカー値を用いた第１の対照値；
ｉｉ）第１および第４のバイオマーカー値を用いた第２の対照値；
ｉｉｉ）第２および第３のバイオマーカー値を用いた第３の対照値；
ｉｖ）第２および第４のバイオマーカー値を用いた第４の対照値；
ｖ）第１および第２のバイオマーカー値を用いた第５の対照値；
ｖｉ）第３および第４のバイオマーカー値を用いた第６の対照値；および
ｖｉｉ）指標値の決定時に使用されなかったバイオマーカーの組合せを使用することによる付加的対照値または対照値のセット；
ｄ）前記少なくとも１つの対照値を個々の対照値閾値と比較する；ならびに
ｅ）前記比較の結果を用いて選択的に前記指標の妥当性を確認する
少なくとも１つのプロセッシングデバイスを含む装置を提供しようとするものである。
１つの広い形態で、本発明は、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を決定する際に使用された指標の妥当性を確認するための方法であって、前記バイオマーカーは選択されたタイプの定量技術を用いて定量され、かつ、
ａ）生物学的被験体からサンプルを取得すること、前記サンプルは遺伝子発現産物を含む；
ｂ）前記サンプル中の遺伝子発現産物の濃度を決定するために、前記サンプル中の少なくとも一部の遺伝子発現産物を定量すること；
ｃ）以下を組み合わせることにより、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を示す指標を決定すること：
ｉ）第１の遺伝子発現産物と第２の遺伝子発現産物の濃度比を示す第１の指標値；および
ｉｉ）第３の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第２の指標値；
ｄ）以下のうち少なくとも１つを決定することにより対照値を決定すること：
ｉ）第１の遺伝子発現産物と第３の遺伝子発現産物の濃度比を示す第１の対照値；
ｉｉ）第１の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第２の対照値；
ｉｉｉ）第２の遺伝子発現産物と第３の遺伝子発現産物の濃度比を示す第３の対照値；
ｉｖ）第２の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第４の対照値；
ｖ）第１の遺伝子発現産物と第２の遺伝子発現産物の濃度比を示す第５の対照値；
ｖｉ）第３の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第６の対照値；
ｖｉｉ）指標値の決定時に使用されなかった遺伝子発現産物の組合せを使用することによる付加的対照値または対照値のセット；
ｅ）各対照値を個々の対照値閾値範囲と比較すること；ならびに
ｆ）前記対照値のそれぞれが個々の対照値範囲内にあるかどうか前記指標の妥当性を確認すること
を含む方法を提供しようとするものである。
一般に前記方法は、以下のことにより遺伝子発現産物の濃度を定量すること：
ａ）前記サンプル中の少なくとも一部の遺伝子発現産物を増幅させること；および
ｂ）複数の遺伝子発現産物のそれぞれに関して、前記個々の遺伝子発現産物の定義されたレベルを得るために必要な増幅程度を表す増幅量を決定すること
を含む。
一般に前記方法は、
ａ）以下のことにより指標を決定すること：
ｉ）第１および第２の遺伝子発現産物の濃度を示す第１および第２の増幅時間を用いて計算される第１の指標値を決定すること；および
ｉｉ）第３および第４の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第３および第４の増幅時間を用いて計算される第２の指標値；ならびに
ｂ）以下のうち少なくとも１つを決定することにより対照値を決定すること：
ｉ）第１および第３の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第１および第３の増幅時間を用いて計算される第１の対照値；
ｉｉ）第１および第４の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第１および第４の増幅時間を用いて計算される第２の対照値；
ｉｉｉ）第２および第３の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第２および第３の増幅時間を用いて計算される第３の対照値；
ｉｖ）第２および第４の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第２および第４の増幅時間を用いて計算される第４の対照値；
ｖ）第１および第２の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第１および第２の増幅時間を用いて計算される第５の対照値；
ｖｉ）第３および第４の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第３および第４の増幅時間を用いて計算される第６の対照値；および
ｖｉｉ）指標値の決定時に使用されなかった増幅時間の組合せを使用することによる付加的対照値または対照値のセット
を含む。
１つの広い形態で、本発明は、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を決定する際に使用された指標の妥当性を確認するための装置であって、
ａ）生物学的被験体からサンプルを取得するサンプリングデバイス、前記サンプルは遺伝子発現産物を含む；
ｂ）前記サンプル中の遺伝子発現産物の濃度を決定するために、前記サンプル中の少なくとも一部の遺伝子発現産物を定量する定量デバイス；および
ｃ）以下のことを行う少なくとも１つのプロセッシングデバイス：
（ｉ）以下を組み合わせることにより、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を示す指標を決定すること：
（１）第１の遺伝子発現産物と第２の遺伝子発現産物の濃度比を示す第１の指標値；および
（２）第３の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第２の指標値；
（ｉｉ）以下のうち少なくとも１つを決定することにより対照値を決定すること：
（１）第１の遺伝子発現産物と第３の遺伝子発現産物の濃度比を示す第１の対照値；
（２）第１の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第２の対照値；
（３）第２の遺伝子発現産物と第３の遺伝子発現産物の濃度比を示す第３の対照値；
（４）第２の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第４の対照値；
（５）第１の遺伝子発現産物と第２の遺伝子発現産物の濃度比を示す第５の対照値；
（６）第３の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第６の対照値；および
（７）指標値の決定時に使用されなかったバイオマーカーの濃度比を示す付加的対照値または対照値のセット；
（ｉｉｉ）各対照値を個々の対照値閾値範囲と比較すること；および
（ｉｖ）前記対照値のそれぞれが個々の対照値範囲内にあるかどうか前記指標の妥当性を確認すること
を含む装置を提供しようとするものである。
１つの広い形態で、本発明は、バイオマーカーの定量の妥当性を確認するための方法であって、
ａ）複数のバイオマーカー値を決定すること、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示し、かつ、前記被験体から採取されたサンプル中のバイオマーカーの濃度を少なくとも部分的に示す；
ｂ）バイオマーカー値の組合せを決定することにより少なくとも１つの対照値を決定すること；
ｃ）各対照値を個々の対照参照と比較すること；および
ｄ）前記比較の結果を用いて、前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定すること、前記バイオマーカー値は、
ｉ）タンパク質；
ｉｉ）核酸；
ｉｉｉ）炭水化物；
ｉｖ）脂質；
ｖ）プロテオグリカン；
ｖｉ）細胞；および
ｖｉｉ）病原生物
の１以上から選択される分子、細胞または生物体のレベルまたは存在量を示す
を含む方法を提供しようとするものである。
１つの広い形態で、本発明は、
バイオマーカーの定量の妥当性を確認するための方法であって、
ａ）複数のバイオマーカー値を決定すること、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示し、かつ、前記被験体から採取されたサンプル中のバイオマーカーの濃度を少なくとも部分的に示す；
ｂ）バイオマーカー値の組合せを決定することにより少なくとも１つの対照値を決定すること；
ｃ）各対照値を個々の対照参照と比較すること；および
ｄ）前記比較の結果を用いて、前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定すること、前記バイオマーカー値は、
ｉ）タンパク質；
ｉｉ）核酸；
ｉｉｉ）炭水化物；
ｉｖ）脂質；
ｖ）プロテオグリカン；
ｖｉ）細胞；
ｖｉｉ）代謝産物；
ｖｉｉｉ）組織切片；
ｉｘ）生物体全体；および
ｘ）分子複合体
の１以上から選択される分子、細胞または生物体のレベルまたは存在量を示す
を含む方法を提供しようとするものである。
１つの広い形態で、本発明は、バイオマーカーの定量の妥当性を確認するための方法であって、
ａ）複数のバイオマーカー値を決定すること、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示し、かつ、前記被験体から採取されたサンプル中のバイオマーカーの濃度を少なくとも部分的に示す；
ｂ）バイオマーカー値の組合せを決定することにより少なくとも１つの対照値を決定すること；
ｃ）各対照値を個々の対照参照と比較すること；および
ｄ）前記比較の結果を用いて、前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定すること、前記バイオマーカーは、
ｉ）核酸増幅技術；
ｉｉ）ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）；
ｉｉｉ）ハイブリダイゼーション技術；
ｉｖ）マイクロアレイ分析；
ｖ）低密度アレイ；
ｖｉ）対立遺伝子特異的プローブとのハイブリダイゼーション；
ｖｉｉ）酵素的突然変異検出；
ｖｉｉｉ）ライゲーション連鎖反応（ＬＣＲ）；
ｉｘ）オリゴヌクレオチドライゲーションアッセイ（ＯＬＡ）；
ｘ）フローサイトメトリーヘテロ二重鎖分析；
ｘｉ）ミスマッチの化学的切断；
ｘｉｉ）質量分析；
ｘｉｉｉ）フローサイトメトリー；
ｘｉｖ）液体クロマトグラフィー；
ｘｖ）ガスクロマトグラフィー；
ｘｖｉ）免疫組織化学；
ｘｖｉｉ）核酸シーケンシング；
ｘｖｉｉｉ）一本鎖高次構造多形（ＳＳＣＰ）；
ｘｉｘ）変性勾配ゲル電気泳動（ＤＧＧＥ）；
ｘｘ）温度勾配ゲル電気泳動（ＴＧＧＥ）；
ｘｘｉ）制限断片多形；
ｘｘｉｉ）包括的遺伝子発現解析（ＳＡＧＥ）；
ｘｘｉｉｉ）親和性アッセイ；
ｘｘｉｖ）ラジオイムノアッセイ（ＲＩＡ）；
ｘｘｖ）ラテラルフローイムノクロマトグラフィー；
ｘｘｖｉ）フローサイトメトリー；
ｘｘｖｉｉ）電子顕微鏡（ＥＭ）；および、
ｘｘｖｉｉｉ）酵素基質アッセイ
のうち少なくとも１つを用いて定量される、
を含む方法を提供しようとするものである。
本発明の広い形態およびそれらの個々の特徴は、一緒に、互換的におよび／または非依存的に使用することができ、別個の広い形態に対する言及は限定を意図しないと認識される。
以下、本発明の例を、添付図面を参照しながら説明する。
図１Ａは、バイオマーカー値の測定の妥当性を確認するための方法の一例のフローチャートである。 図１Ｂは、非依存的相対対照アプローチの比較の一例のフローチャートである。 図１Ｃは、非依存的相対対照アプローチの比較の一例のフローチャートである。 図２は、分散コンピューターアーキテクチャーの一例の概略図である。 図３は、ベースステーションプロセッシングシステムの一例の概略図である。 図４は、図２のクライアントデバイスの一例の概略図である。 図５は、バイオマーカー測定および対応する参照分布から得られた指標の妥当性を確認するための方法の一例のフローチャートである。 図６は、バイオマーカー測定から得られた指標の妥当性を確認するための方法の一例のフローチャートである。 図７Ａは、図５のプロセスにおけるバイオマーカー値の関係の指標の概略図である。 図７Ｂは、標準的な対照構成におけるバイオマーカー値と対照の関係の表示の概略図である。 図８Ａは、バイオマーカー測定から導出された指標の妥当性を確認するための方法の一例のフローチャートである。 図８Ｂは、バイオマーカー測定から導出された指標の妥当性を確認するための方法の一例のフローチャートである。 図９Ａは、指標値の表現の一例の概略図である。 図９Ｂは、指標値の表現の一例の概略図である。 図１０Ａは、マルチバイオマーカー医療デバイスにおける対照の標準使用の一例のフローチャートである。 図１０Ｂは、マルチバイオマーカー医療デバイスにおいて標準対照の代わりに相対対照を使用する一例のフローチャートである。 図１０Ｃは、マルチバイオマーカー医療デバイスにおいて標準対照と相対対照のハイブリッドの使用の一例(an example of the us of)のフローチャートである。 図１１Ａは、ある濃度範囲にわたって測定されたバイオマーカーに関して得られたサイクル時間のプロットである。 図１１Ｂは、図１１Ａのサイクル時間から導出されたバイオマーカー値に関する指標値のプロットである。 図１２Ａは、あるサンプル集団に関する測定バイオマーカー値の密度プロットである。 図１２Ｂ（ａ）〜（ｆ）は、測定バイオマーカーの参照集団に対して示された妥当でないサンプルに関する各測定バイオマーカー値のプロットである。 図１２Ｃ（ａ）〜（ｆ）は、参照導出対照値に対して示された妥当でないサンプルに関する導出対照値のプロットである。 図１２Ｄは、参照導出対照バイオマーカーの１つに対する妥当でないサンプルを示す散布図である。 図１３Ａ（ａ）〜（ｄ）は、測定バイオマーカーの参照集団に対する妥当でないサンプルを示すプロットである。 図１３Ｂ（ａ）〜（ｆ）は、導出対照バイオマーカーの参照集団に対する同じ妥当でないサンプルを示すプロットである。
好ましい実施形態の詳細な説明
生物学的被験体が少なくとも１つの優勢な医学的病態を有する尤度を示す指標などの指標の決定に使用するためのバイオマーカーの測定の妥当性を確認するためのプロセスの一例を以下に図１を参照して記載する。
説明のために、いくつかの異なる用語を使用する。
例えば、用語「バイオマーカー」は、生物学的状態の指標として使用され得る、任意の定量可能な値、またはパラメーターの組合せもしくは派生物を意味する。本出願の文脈では、バイオマーカーは、タンパク質、核酸、例えば、ＤＮＡ、ＲＮＡなど、炭水化物、脂質、プロテオグリカン、細胞、代謝産物、組織切片、生物体全体（例えば、病原体性および非病原性微生物）および分子複合体（例えば、タンパク質／核酸複合体）などを含む。
用語「バイオマーカー値」は、被験体または個体内の対応するバイオマーカーの量(amount)、存在量、レベル、濃度、量(quantity)、または活性により決定される値を意味する。バイオマーカー値は、測定されたバイオマーカー値またはそれから導出された値に基づいてよく、例は以下により詳細に記載される。
用語「参照バイオマーカー」は、その値が１以上の個体が１以上の病態、１以上の病態の病期、１以上の病態のサブタイプまたは異なる診断のサンプル集団に関して知られているバイオマーカーを意味して用いられる。用語「参照データ」は、サンプル集団中の１以上の個体に関して測定されたデータを意味し、各個体に関して測定されたバイオマーカーのレベルまたは活性の定量、その個体のいずれかの病態に関する情報、および場合により測定されたマーカーから導出された導出バイオマーカーを含む、対象とする他のいずれかの情報を含み得る。参照バイオマーカーは、それに対して新たなまたは未知のサンプルが比較され得る参照を提供するというそれらの主目的のために呼称される。
用語「指標値」は、ある生物学的病態に罹患している被験体の尤度を示す指標を導出する際に使用されるバイオマーカー値の組合せを意味して使用される。指標は絶対的または相対的数値または他の値の形態であってよく、ある値と１以上の閾値の比較に基づいてもよい。
用語「検査」は、個々のバイオマーカー値（これは次に指標値を決定する際に使用できる）を決定するために複数のバイオマーカーを定量する際に使用された機構を意味して使用される。「検査」は１以上の測定プロセスまたは工程を含んでよく、それらは集合的にまたは非依存的に実施することができるが、選択されたタイプの定量プラットフォームまたは技術を用いて実施される。「検査」は、より広い「医学的評価」の一部を形成してもよく、ある医学的病態に関連する存在、不在、程度または予後の診断を可能とするために実施されるいくつかの異なる検査を含み得る。
用語「選択されたタイプの定量プラットフォーム」および「選択されたタイプの定量技術」は、本明細書では、質的対照尺度が手順全体の一部として使用されるか、または１もしくは複数の対照が使用される場合に、対象とする１以上のバイオマーカーの量(amount)、存在量、レベル、濃度、量(quantity)または活性を決定することができるデバイスおよび／もしくは方法またはデバイスおよび／もしくは方法の組合せを意味して互換的に使用される。このようなものの代表例として、ポリメラーゼ連鎖反応(polymerase chain reaction)（ＰＣＲ）（例えば、ＰＣＲに基づく方法、例えば、リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応(real time polymerase chain reaction)（ＲＴ−ＰＣＲ）、定量的リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応(quantitative real time polymerase chain reaction)（Ｑ−ＰＣＲ／ｑＰＣＲ）、クロマチンコンフォメーションを分析するための(analyse chromatin conformation)（ＣＣＡ）ＰＣＲの使用など）を含む核酸増幅技術、ハイブリダイゼーション技術（マイクロアレイ分析、低密度アレイ、対立遺伝子特異的プローブとのハイブリダイゼーションを含む）、酵素的突然変異検出、ライゲーション連鎖反応(ligation chain reaction)（ＬＣＲ）、オリゴヌクレオチドライゲーションアッセイ(oligonucleotide ligation assay)（ＯＬＡ）、フローサイトメトリーヘテロ二重鎖分析、ミスマッチの化学的切断、質量分析、フローサイトメトリー、液体クロマトグラフィー、ガスクロマトグラフィー、免疫組織化学、核酸シーケンシング（次世代シーケンシング、ＣｈＩＰ−ｓｅｑ、ＤＮＡメチル化分析を含む）、一本鎖高次構造多形(single strand conformation polymorphism)（ＳＳＣＰ）、変性勾配ゲル電気泳動(denaturing gradient gel electrophoresis)（ＤＧＧＥ）、温度勾配ゲル電気泳動(temperature gradient gel electrophoresis)（ＴＧＧＥ）、制限断片多形、包括的遺伝子発現解析(serial analysis of gene expression)（ＳＡＧＥ）、イムノブロットなどのイムノアッセイを含む親和性アッセイ、免疫沈降、酵素結合免疫吸着アッセイ(enzyme-linked immunosorbent assay)（ＥＬＩＳＡ；ＥＩＡ）、ラテラルフローイムノクロマトグラフィー、ラジオイムノアッセイ（ＲＩＡ）、電子顕微鏡（ＥＭ）、酵素基質アッセイ、またはそれらの組合せが含まれる。
用語「対照」は、ある検査の妥当性、従って、出力の妥当性に関して適格または不適格状態を決定するために使用される機構を意味して使用される。
対照は、検査に付加され、かつ、定量されるバイオマーカーに依存しない「非依存的対照」を含み得る。よって、非依存的対照は、測定バイオマーカーに依存せず、試験全体の妥当性に関する独立検査と考えることができる。一例は、既知濃度での遺伝子発現検査において合成的に産生されたｉｎ ｖｉｔｒｏ転写産物である。この場合、検査されるサンプル（すなわち、血液）は、非依存的対照とは全く相互作用しない。対照は、全検査にわたって使用される試薬が予測される値に対してこの非依存的対照に関する値を再現できることを単に保証するために用いられる。
用語「対照値」は、バイオマーカー値、例えば指標値を導出するために使用されるバイオマーカー値および結果としての指標値が妥当であるかどうかを確認する上で使用されるバイオマーカー値または指標の組合せを意味して使用される。これに関して、バイオマーカー値または指標値は、不適切に測定、計算または定量されていれば、従って、対象とする病態を真正に示さなければ、またはその値が上手くいった検査からは導出され得なかった、従って、そのアッセイは妥当でないと言明されなければならない（不成功の対照の場合）ことが合理的に真と推定され得るという対応する参照データにおいてその値が十分まれにしか表されなければ、妥当でない可能性がある。真であると予測されると見なされ得るｐ値の例は、以下の範囲である：
・０．５０〜０．２０
・０．２０〜０．１０
・０．１０〜０．０５
・０．０５〜０．０１
・０．０１〜０．００１
・０．００１〜０。
対照値は、定量されるバイオマーカーに非依存的でない検査の適格または不適格状態を定義する「相対対照」である。例えば、その検査で測定される２つのマーカー、マーカーＡおよびマーカーＢが存在する場合、これらのマーカーが互いに相対し得る１つの方法がマーカーＡとマーカーＢの比である。この関係は、その値がある検査の妥当性を適合または不適合とするために使用される場合には対照である。この例では、マーカーＡとマーカーＢの比がある許容範囲の外側の値である場合に、その検査は妥当でないと見なされる。
「陽性対照」は、その検査が陽性結果を出し得ることを示して使用される。一般に、陽性対照は、測定される他のマーカーと同じ処置に曝した際に、それがある特定のレベルで検出されるように設計される。仮定は、その処置が陽性対照に関して許容可能に働いたならば、それはまたその検査の他のアッセイに対しても働いたということである。これが有用である一例は、その検査が輸送中に許容されない温度に曝され、これが検査中の一部の重要な成分を破壊した場合である。ある重要な成分が破壊されれば、陽性対照は予想通りに働かず、その検査は妥当でないと見なされる。
「陰性対照」は、その検査が陰性結果を出し得ることを示して使用される。一般に、陰性対照は、測定される他のマーカーと同じ処置を受けた際に、それがある特定のレベル未満（通常、その検査の検出可能な限界未満）で検出されるように設計される。仮定は、その処置が陰性対照に関して陽性検出をもたらさなかったならば、その検査の他のアッセイに関しても陰性検出され得るということである。
用語「生物学的被験体」、「被験体」、「個体」および「患者」は、本明細書では、動物被験体、特に、脊椎動物被験体、いっそうより詳しくは、哺乳動物被験体を意味して互換的に使用される。本発明の範囲内にある好適な脊椎動物としては、限定されるものではないが、霊長類、齧歯類（例えば、マウス、ラット、モルモット）、ウサギ目（例えば、ウサギ、ノウサギ）、ウシ類（例えば、ウシ）、ヒツジ類（例えば、ヒツジ）、ヤギ類（例えば、ヤギ）、ブタ類（例えば、ブタ）、ウマ類（例えば、ウマ）、イヌ類（例えば、イヌ）、ネコ類（例えば、ネコ）、鳥類（例えば、ニワトリ、シチメンチョウ、カモ、ガン、カナリア、セキセイインコなどの伴侶鳥類）、海洋哺乳類動物（例えば、イルカ、クジラ）、爬虫類（ヘビ、カエル、トカゲなど）、および魚類を含む脊索動物亜門のいずれのメンバーも含む。好ましい被験体は、霊長類（例えば、ヒト、無尾猿、サル、チンパンジー）である。
本明細書において使用する場合、ＳＩＲＳ(systemic inflammatory response syndrome)（「全身性炎症反応症候群」）は、以下の測定可能な臨床的特徴；３８℃を超えるもしくは３６℃を下回る体温、毎分９０回を超える心拍数、毎分２０回を超える呼吸数、１２，０００／ｍｍ３を超えるもしくは４，０００／ｍｍ３未満の白血球総数（総白血球）、または１０％を超える桿状好中球パーセンテージのうち２つを伴う非特異的傷害から起こる臨床応答を意味する。免疫学的観点からは、それは傷害（例えば、大手術）または全身性炎症に対する全身性応答を表すと見ることができる。本明細書において使用される場合、「ｉｎＳＩＲＳ」（その範囲に「術後(post-surgical）」（ＰＳ）炎症）を含む）は、全身性感染プロセス（感染陰性全身性炎症反応症候群(infection-negative systemic inflammatory response syndrome)）が不在であること以外は上記で示される臨床応答を含む。対照的に、「ｉｐＳＩＲＳ」（感染陽性全身性炎症反応症候群(infection-positive systemic inflammatory response syndrome)）は、推定されるまたは確認された感染が存在していること以外は上記で示される臨床応答を含む。推定される感染は、臨床医の判断に基づくものであり得、感染性因子の微生物学的培養、単離もしくは検出を用いて、または感染の証拠を示す他のパラメーターの使用によって感染の確定がなされ得る。免疫学的観点からは、ｉｐＳＩＲＳは、それが局部感染であれ末梢感染であれ全身感染であれ、微生物に対する全身性応答と見ることができる。
本明細書で使用される場合、ある病態の「尤度」という用語は、被験体がある病態に罹患している可能性があるかどうかに関連した確実性のレベルを意味する。これは必ずしもある病態の程度、深刻度、重篤度、病期または状態に相関しないということに留意されたい。
上記用語および関連の定義は単に説明の目的で使用され、限定することは意図されないと認識される。
この例では、本方法は、工程１００において複数のバイオマーカー値を決定することを含み、各バイオマーカー値は、生物学的被験体の少なくとも１つのバイオマーカーに関して測定または導出された値を示す。
バイオマーカー値は、いずれの適当な形態のものであってもよく、特に、値が定量され得る被験体の任意の属性に関連し得る。この技術は特に、質量分析、シーケンシングプラットフォーム、アレイおよびハイブリダイゼーションプラットフォーム、イムノアッセイ、フローサイトメトリーなどのハイスループット技術に適合され、１つの好ましい例では、バイオマーカー値は発現産物または他の測定可能な分子の活性のレベルまたは存在量に関連する。
バイオマーカー値は、被験体に関して測定されたバイオマーカーの値である測定バイオマーカー値であってもよく、あるいはまたは例えば１以上の測定バイオマーカー値に関数を適用することにより、１以上の測定バイオマーカー値から導出された値である導出バイオマーカー値であってもよい。本明細書で使用される場合、関数が適用されたバイオマーカーは、「導出バイオマーカー」と呼ばれる。
バイオマーカー値は、いくつかの方法のうちいずれか１つで決定することができる。一例では、バイオマーカー値を決定するプロセスは、例えば、生物学的被験体からサンプルを取得するし、次いでそのサンプル内のバイオマーカーを定量することによってバイオマーカー値を測定することを含み得る。しかしながら、より一般には、バイオマーカー値を決定する工程は、電子プロセッシングデバイスに、事前に測定または導出されたバイオマーカー値を受け取らせる、またはそうでなければ取得させることを含む。これは、例えば、ローカルまたはリモートインストルメントまたはデータベースなどのデータストアからバイオマーカー値を検索すること、または入力デバイスを用いて手動で入力されたバイオマーカー値を取得することなどを含み得る。
工程１１０では、場合により指標を決定することができ、その指標はバイオマーカー値に少なくとも部分的に基づく。この指標は一般に、検査結果を示し、いくつかの方法のうちいずれか１つで決定することができ、以下により詳細に記載するように、バイオマーカー値の比に少なくとも部分的に基づき得る。しかしながら、これは必須ではなく、あるいはバイオマーカー値は、定量が適正に実施されたことを確認するために使用することができ、指標またはバイオマーカー値の他の解釈は次の下流プロセスで実施される。
工程１２０では、１以上の対照値が決定される。これらの対照値は、バイオマーカー値の組合せに基づいて決定される。バイオマーカー値は、いくつかの方法のうちいずれか１つで組み合わせることができ、これは、例えば、対照値を決定するためのバイオマーカー値の足し算、掛け算、引き算または割り算を含み得る。この工程は、以下により詳細に記載するように、複数のバイオマーカー値を単一の対照値、一般には、自己正規化値に組み合わせることができるように実施される。
工程１３０では、各対照値が個々の対照参照と比較される。個々の対照参照は一般に、健常個体および１以上の病態の臨床徴候下にあるまたは１以上の病態の臨床徴候を呈している個体の混合を含むサンプル集団に関して決定された参照対照値に基づいて確立される。対照参照は、単一の閾値または個々の上方値および下方値により定義される範囲であり得るが、より一般には、対照値の分布の形態である。
工程１４０では、バイオマーカー値の測定は、前記比較の結果を用いて妥当性が確認される。従って、任意の対照値が閾値を超える／下回るか、定義された閾値範囲の外側にあるか、または閾値内のある特定の点を超えるか、または分布のある特定の点を超えるならば、これは、確認済みの測定バイオマーカー値が、ある病態の尤度を決定する際に使用するために十分な信頼性がある指標を生成する際に使用するには好適でないことを示すために使用される。
よって、上記の技術では、バイオマーカー値が妥当であるかどうかを識別するためにバイオマーカー値の異なる組合せを使用する。
一例では、対照値は、検査結果を示す指標を確立するために使用されるバイオマーカーの組合せとは異なるバイオマーカー値の組合せに基づく。例えば、値が被験体に関する３つのバイオマーカー、すなわち、Ａ、ＢおよびＣに関して定量され、かつ、バイオマーカー値ＡおよびＢが指標を確立するために使用される場合には、対照値を決定するためにＡとＣおよびＢとＣの組合せを使用することができる。
この例では、例えば、被験体からのサンプルの獲得、保存または処理などの不適格のためにバイオマーカーＡの測定が偽であれば、これは、被験体がある病態を有することまたは有さないことを示すバイオマーカーＡおよびＢの組合せに基づく指標値を生じ得る。しかしながら、実際には、測定バイオマーカーＡは不正確であるので、この結果は無意味であり、ゆえに、これに頼れば不正確な診断につながり得る。
この場合、ＡとＣおよびＢとＣの組合せを用いて対照値の値を決定することによっても、ＡとＣに対応する対照値が対象とする病態を有するまたは有さない個体に関する予測範囲の外側にあることが確認され、これは、Ａおよび／またはＢに関するバイオマーカー値が妥当でないこと、ゆえに、正確な指標を確立する際に使用できないことを意味する。
よって、上記のプロセスは、それらが病態に罹患しているかどうかにかかわらず、バイオマーカー値が一般に個体に関して定義された範囲内にあることを認識する。よって、異なるバイオマーカー値の種々の組合せを測定し、これらを健常個体を含む、ある範囲の異なる病態を有する個体の参照集団に関して確立された範囲と比較することにより、これは、バイオマーカー値が予測範囲内にあるかどうかを確定するために使用できる。
これは理論的には組合せではなく個々のバイオマーカーを用いて実施可能であるが、サンプル内のバイオマーカーの絶対濃度などの絶対値を測定する能力を要し、これは一般には実施できないということがさらに認識されるであろう。これは一般に、既知濃度の対照と相対的にバイオマーカーの濃度が測定されるように、非依存的対照を使用することで取り組まれる。しかしながら、このような非依存的対照の使用は一般に、対照バイオマーカー自体の生産が困難で、複雑性を導入し、また、測定手法の能力によって測定され得るバイオマーカーの数が限られることから費用がかかり、ずっと多くの対照が導入され、これにより被験体に関して測定され得るバイオマーカーの数が減る。しかしながら、比などバイオマーカー値の組合せを使用することにより、これは測定バイオマーカー値が相対濃度を示すこと、ゆえに自己正規化を可能とする。特に、最終的な出力が例えば遺伝子の比に基づく場合には、同様の遺伝子の比を用いた妥当性の評価は、より直観的、ロバスト、かつ適正となる。よって、バイオマーカー値の異なる組合せを閾値と比較することにより、これは、本来の測定空間（すなわち、比）における測定値の妥当性の確認を実施可能とし、これは特に非依存的対照の測定の必要のない、自己妥当性確認試験につながる。
このようなアプローチは、より良好な対照戦略を提供する。対照として測定されるバイオマーカーの使用は、具体的には、正規化結果に関連する問題に取り組み、上手くいかなかったアッセイの検出のための統計的検定力を改善し、使用する対照の総数を減らし、アッセイの複雑性を軽減し、総アッセイコストおよびリスクを低減する。
第一に、例として、記載の対照戦略を使用することにより、多くのバイオマーカーを、各導出バイオマーカーに関して対応する参照範囲に対する対照範囲として使用するための導出バイオマーカーを定義するために使用することができる。これらのバイオマーカーは、対象とする病態に関して患者を分類するために使用される指標バイオマーカーに含まれるものである必要はない。この目的のための多くの相対的内部バイオマーカーの使用は、正規化に対してスムーズかつ安定化効果を有し、それにより、ばらつき全体を小さくする。
第二に、外部またはスパイクイン対照に頼ることにより、これらの対照が不適格である場合には、測定遺伝子からの、従って指標値の結果が正確であるとしても、アッセイは妥当でないとされる。第三に、利用可能なより多くの相対的バイオマーカーを調べることにより測定バイオマーカー間の複数の相互作用を測定することによって、測定される各バイオマーカーに関してより関連のある対照確認ができ、より高い統計的検定力、信頼および感受性が得られる。第四に、外部対照の使用または無関係のハウスキーピング対照の使用を回避することにより、アッセイの複雑性が軽減され、これはコストおよびリスクの低減に現れる。
特に、この技術は、検査の妥当性を自己評価するために対象とする測定バイオマーカーから導出された対照値を使用することにより、非依存的対照の必要を回避することができる。このアプローチは、図１Ｂおよび１Ｃに示される非依存的アプローチと相対対照アプローチの比較により例示される。
この例に示されるように、各場合において、バイオマーカー値が工程１５１、１６１で測定され、工程１５２、１６２で、指標値を生成するために使用される。依存的対照プロセスでは、工程１５３で、別個の対照が測定され、工程１５４で、これらが予測範囲内にあるかどうかを決定するために評価される。これに対して相対対照アプローチでは、工程１６３で、対照値を導出するために測定バイオマーカー値が使用され、それらが次に、工程１６４で、それらが予測範囲内にあるかどうかを決定するために評価される。各場合において、対照が範囲内にあれば、工程１５５、１６５で、それらの検査結果が報告され、そうでなければ、工程１５６、１６６で、その検査は不適格となる。
よって、測定バイオマーカー値から導出された対照値から形成された相対対照は、非依存的対照の存在を必要としないこと以外は非依存的対照と同様にして使用できることが分かる。これにより付加的な対照マーカーの必要が回避され、これはその検査がより安価になることを意味する。これによってまた、妥当な検査を不必要に無効にする可能性のある、非依存的に不適格である付加的非依存的対照の必要が回避される。加えて、以下により詳細に記載するように、測定マーカー間の関係は予測値によりきつく、かつ多数の制約を課し、従って、統計的検定力、従って、妥当でない検査の検出における信頼を高める。
以下、いくつかのさらなる特徴を記載する。
一例では、少なくとも３つのバイオマーカー値が使用され、第１および第２のバイオマーカー値は指標を決定するために使用され、対照値は、第１および少なくとも１つの他のバイオマーカー値と第２および少なくとも１つの他のバイオマーカー値の組合せを用いて決定される。しかしながら、別の好ましい例では、本方法は、少なくとも４つのバイオマーカー値を決定することを含む。この場合、指標は、第１および第２のバイオマーカー値を用いて計算される第１の指標値と第３および第４のバイオマーカー値を用いて計算される第２の指標値の組合せに基づき得る。次に、これら２つの指標値を、指標を形成するために組み合わせることができ、第１の２つの指標値のそれぞれの示差的検定力を組み合わせる。これにより、バイオマーカー値の２つの非依存的ペアは、組み合わせて、指標を確立するために使用することが可能となり、被験体が病態を有する尤度を識別する指標の能力を有意に高めることができる。
さらに、４つのバイオマーカー値を使用する場合、これにより、第１および第３のバイオマーカー値を用いて計算される第１の対照値、第１および第４のバイオマーカー値を用いて計算される第２の対照値、第２および第３のバイオマーカー値を用いて計算される第３の対照値、ならびに第２および第４のバイオマーカー値を用いて計算される第４の対照値を含む少なくとも４つの対照値を決定することが可能となる。よって、この場合にも、これにより、付加的対照値を使用することが可能となり、妥当でない測定が正確に識別される尤度がさらに高まる。指標値を含んでなるバイオマーカーの組合せもまた対照値であり得ると認識され、この例では、第１および第２のバイオマーカーと第３および第４のバイオマーカーが指標値を構成し、それらもまた、対応する参照に対する範囲の外側にあれば、アッセイの不適格を示し得る。
また、上記の例において、指標を確立する際に使用されるバイオマーカー値のそれぞれは妥当性の確認にも使用されることも認識されるであろう。これはバイオマーカーの使用を最大化し、従って、事実上、各測定バイオマーカー値は指標の作成と妥当性の確認の両方に使用される。限定数のバイオマーカー値のみを扱うことができるプラットフォームおよびプロセスについては、これは従って、総ての測定バイオマーカー値を指標の決定に使用可能とすることにより、指標の妥当性をなお確保しつつ指標の示差的検定力を最大化することができる。しかしながら、これは必須ではなく、それに加えておよび／またはそれに代えて、被験体に関して測定され、ただし、その指標の作成には使用されなかったバイオマーカー値との比較を行うことができる。
また、指標値もまた対照値として使用可能であることにも留意されたい。この場合、一般に、指標値に関して許容可能な範囲が、被験体がある病態を有する尤度を評価するために特定され、この範囲は標的集団において観測または予測された最大および最小指標値を表す。この範囲の外側の値は、基礎値のうちの少なくとも１つが指標値を含んでなり、その検査が妥当でないと見なされるという問題を含意し得る。よって、この例では、本方法は、第１のバイオマーカー値と第２のバイオマーカー値の比を用いた第５の対照値、第３のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いた第６の対照値、測定されたバイオマーカーのうち指標値の決定時に使用されなかったものの比を用いて計算される単一の対照値または対照値のセットのうち１以上を含む対照値を決定することを含む。
本方法は一般に、個々のバイオマーカー値に関数を適用することにより、指標値および対照値のうち少なくとも１つを計算することを含む。従って、使用する関数は、好ましい実装形態によって異なる。一例では、関数は、２つのバイオマーカー値の掛け算、２つのバイオマーカー値の割り算、２つのバイオマーカー値の足し算、２つのバイオマーカー値の引き算、少なくとも２つのバイオマーカー値の加重和、少なくとも２つのバイオマーカー値の対数和、および少なくとも２つのバイオマーカー値のシグモイド関数のうち少なくとも１つを含む。
より一般には、関数は、２つのバイオマーカー値の割り算、または対数減算（絶対値の割り算に等しい）であり、従って、導出バイオマーカー値は２つの測定バイオマーカー値の比に相当する。なぜ比が好ましいと考えられるかという理由はいくつかある。例えば、比の使用は自己正規化型であり、比の使用は自己正規化型であり、これは測定技術の変動が自動的に適合されることを意味する。例えば、サンプルの入力濃度が二倍となっても、バイオマーカーの相対的割合は同じままである。従って、結果として、このタイプの関数は一定範囲の入力濃度で安定なプロファイルを持ち、このことは、入力濃度が発現データの既知の変数であることから重要である。加えて、多くのバイオマーカーは生化学的経路上のノードであり、従って、バイオマーカーの比は、系内の生物学的変化の自然の表現である、ある生物学的経路の、別の経路に対する相対的活性化に関する情報を与える。最後に、比は一般に容易に解釈される。
一例では、対照値は比であり、各対照値は個々の対照値閾値範囲と比較され、それらの対照値のうちいずれか１つが個々の対照値閾値範囲の外側にあれば、バイオマーカー値のうち少なくとも１つを妥当でないと決定する。この場合、各個の閾値範囲は一般に、サンプル集団内の複数の個体から採取されたバイオマーカー値から導出される。これは例えば、統計的方法またはサンプル集団に関するバイオマーカー値で訓練された、コンピューターにより実施される分類アルゴリズムを用いて実施することができる。サンプル集団は一般に、複数の健常個体、少なくとも１つの診断された医学的病態に罹患している複数の個体、少なくとも１つの医学的病態の臨床徴候を示す複数の個体、または各群の個体が個々の診断された医学的病態に罹患している個体の第１および第２の群を含む。これは集団の好適な断面図を提供するため、また、対照値閾値範囲が病態の存在または不在により影響を受けないことを保証するために使用することができる。
特に、指標が生物学的被験体が特定の医学的病態を有する尤度を決定する際に使用するためのものである場合、サンプル集団は、その特定の医学的病態の臨床徴候を呈する個体、その特定の医学的病態を有するもしくは有さないことが診断もしくは確定された個体（後ろ向きを含む）および／または健常個体を含む。これは、この個体が特定の病態を有するかどうかに関わらずに指標の妥当性の評価が当てはまることを保証する。
また、サンプル集団はまた、性別、人種、または年齢などの異なる複数の個体も含み得、対照値範囲は集団間で共通となり得ることも認識されるであろう。しかしながら、これは必須ではなく、代わりに、集団の特定のサブセットに特異的な対照値閾値を確立することもできる。この場合、使用される対照値閾値範囲が検討下の被験体に適当であることを保証することは必要であろう。
一般に、指標は、連結関数を用いて第１の導出指標値と第２の導出指標値を組み合わせることにより決定され、連結関数は、加法モデル、線形モデル、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークモデル、ランダムフォレストモデル、回帰モデル、遺伝的アルゴリズム、アニーリングアルゴリズム、加重和および最近傍モデルのうち少なくとも１つである。
一例では、本方法はさらに、指標値を決定すること、その指標値を少なくとも１つの指標値範囲と比較すること、および前記比較の結果を少なくとも部分的に用いて指標を決定することを含む。よって、ひと度、バイオマーカー値が指標を決定する際に使用するために好適であることが確定されれば、指標を計算し、被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を評価するために指標値範囲と比較することができる。
この後、本方法はさらに、指標の表現を作成することを含み得る。これに関して、表現は、例えば医師による指標の可視化を可能とし、これにより医師は、診断およびあればどんな介入かの評価を行うことができる。表現はいずれの適当な形態であってもよく、指標値の英数表示、指標値と１以上の閾値の比較のグラフ表示、および被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度の英数表示のうち１以上を含み得る。表現の具体例は、以下により詳細に記載する。
本方法は一般に、例えば、コンピューターまたはサーバーなどの１以上のプロセッシングシステムの一部を形成する１以上の電子プロセッシングデバイスを少なくとも部分的に使用して実施され、これらは次に、以下により詳細に記載するように、ネットワークアーキテクチャーを介してモバイルホンまたはポータブルコンピューターなどの１以上の他のコンピューターデバイスに接続され得る。
一例では、１以上の電子プロセッシングデバイスがバイオマーカー値を受け取り、バイオマーカー値を用いて指標を決定し、バイオマーカー値のうち少なくとも２つを用いて少なくとも１つの対照値を決定し、少なくとも１つの対照値を個々の対照値閾値と比較し、その比較の結果を用いてその検査が妥当な検査であるかどうかを決定する。
これに関して、バイオマーカー値は、それらの値が予め保存されていたデータベースなどから受け取ることができ、またはバイオマーカー値を決定する際に使用されるＰＣＲ装置などの測定デバイスから直接受け取ることもできる。次に、プロセッシングデバイスは、測定の妥当性を自動的に評価することができる、次いで、妥当であれば、指標を計算し、必要に応じてこれの表現を作成および表示する。よって、これはサンプルが測定デバイスにロードされた時点から実質的に自動化された手順を提供し得ることが認識されるであろう。
一例では、１以上の電子プロセッシングデバイスは、各対照値を個々の閾値範囲と比較し、各対照値に関する比較の成功に応じて指標を表示する前に、第１のバイオマーカー値と第２のバイオマーカー値の比を用いて第１の指標値を計算すること、第３のバイオマーカー値と第４第２のバイオマーカー値の比を用いて第２の指標値を計算すること、および第１の指標値と第２の指標値の和を決定することにより指標を決定する。１以上の電子プロセッシングデバイスも同様に、第１のバイオマーカー値と第３のバイオマーカー値の比を用いて第１の対照値を計算すること、第１のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いて第２の対照値を計算すること、第２のバイオマーカー値と第３のバイオマーカー値の比を用いて第３の対照値を計算すること、および第２のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いて第４の対照値を計算することにより、複数の内部相対対照値を決定する。
バイオマーカーが遺伝子発現産物である場合、標的バイオマーカーの相対存在量はこのようにして決定することができ、サンプルが標的遺伝子発現産物を含むように生物学的被験体からサンプルを得、次に、そのサンプル中の少なくとも標的遺伝子発現産物を増幅し、その後、各遺伝子発現産物に関して、定義されたレベルの個々の遺伝子発現産物を得るために必要とされる増幅量を決定し、その増幅量は、サイクル時間、増幅サイクル数、サイクル閾値、または増幅時間などに基づくサンプル中の遺伝子発現産物の濃度に依存する。この場合、相対バイオマーカーは、個々の遺伝子発現産物に関する増幅時間を差し引くことにより、増幅時間の組合せを用いて作成することができ、従って、これらの相対バイオマーカー値は、個々の遺伝子発現産物の相対濃度の比を表す。
上記のプロセスは一般に、少なくとも１つの医学的病態の臨床徴候を呈する生物学的被験体に対して実施されることが認識されるであろう。この場合、医師は一般に、臨床徴候の初期評価を行い、行うべき特定の検査を確定する。例えば、医師が、その被験体がｉｐＳＩＲＳを有し得ると識別すれば、上記のプロセスは一般にＬＡＭＰ１、ＣＥＡＣＡＭ４、ＰＬＡＣ８およびＰＬＡ２Ｇ７の相対濃度に対応する相対バイオマーカー値を用いて行われる。
より一般には、臨床徴候は第１および第２の病態に共通であってもよく、その場合、指標は、第１の病態と第２の病態を識別する際に使用するためのものである。よって、例えば、ｉｎＳＩＲＳおよびｉｐＳＩＲＳは一般に類似の臨床徴候を有し、従って、医師はそれらの病態を識別するためにその指標を使用することができる。
よって、上記は、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を決定する際に使用された指標の妥当性を確認するために使用することができ、前記バイオマーカーは選択されたタイプの定量技術を用いて定量され、その方法は、
ａ）複数のバイオマーカー値を決定すること、各バイオマーカー値は、測定された値または生物学的被験体の少なくとも１つの対応する測定バイオマーカーから導出された値を示す；
ｂ）以下のことにより生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を示す指標を決定すること：
ｉ）第１および第２のバイオマーカー値を用いて第１の指標値を計算すること；
ｉｉ）第３および第４第２のバイオマーカー値を用いて第２の指標値を計算すること；
ｉｉｉ）第１および第２の指標値を用いて指標を決定すること；
ｃ）以下のうち少なくとも１つを計算すること：
ｉ）第１および第３のバイオマーカー値を用いた第１の対照値；
ｉｉ）第１および第４のバイオマーカー値を用いた第２の対照値；
ｉｉｉ）第２および第３のバイオマーカー値を用いた第３の対照値；
ｉｖ）第２および第４のバイオマーカー値を用いた第４の対照値；
ｄ）前記少なくとも１つの対照値を個々の対照値閾値と比較すること；ならびに
ｅ）前記比較の結果を用いて、前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを選択的に確認すること
を含む。
よって、上記は、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を決定する際に使用された指標の妥当性を確認するためにも使用することができ、前記バイオマーカーは選択されたタイプの定量技術を用いて定量され、その方法は、
ａ）生物学的被験体からサンプルを取得すること、前記サンプルは遺伝子発現産物を含む；
ｂ）前記サンプル中の遺伝子発現産物の濃度を決定するために、前記サンプル中の少なくとも一部の遺伝子発現産物を定量すること；
ｃ）以下を組み合わせることにより、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を示す指標を決定すること：
ｉ）第１の遺伝子発現産物と第２の遺伝子発現産物の濃度比を示す第１の指標値；および
ｉｉ）第３の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第２の指標値；
ｄ）以下を決定することにより対照値を決定すること：
ｉ）第１の遺伝子発現産物と第３の遺伝子発現産物の濃度比を示す第１の対照値；
ｉｉ）第１の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第２の対照値；
ｉｉｉ）第２の遺伝子発現産物と第３の遺伝子発現産物の濃度比を示す第３の対照値；
ｉｖ）第２の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第４の対照値；
ｅ）各対照値を個々の対照値閾値と比較すること；ならびに
ｆ）前記比較の結果を用いて前記指標妥当性を選択的に確認すること
を含む。
一例では、このプロセスは、分散アーキテクチャーの一部として作動する１以上のプロセッシングシステムにより実行され、以下、その例を、図２を参照して説明する。
この例では、複数のベースステーション２０１が、インターネット２０２、および／または複数のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）２０４などのコミュニケーションネットワークを介して、複数のクライアントデバイス２０３および１以上の測定デバイス２０５、例えばＰＣＲまたはシーケンシング装置などに連結される。ネットワーク２０２、２０４の構成は単に例示目的であり、実際には、ベースステーション２０１、クライアントデバイス２０３および測定デバイス２０５は、限定されるものではないが、モバイルネットワーク、プライベートネットワーク（例えば、８０２．１１ネットワーク）、インターネット、ＬＡＮ、またはＷＡＮなどを含む有線または無線接続を介するもの、ならびに直接接続またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などのポイント・ツー・ポイント接続などを介するものといったいずれかの適当な機構を介して通信し得ることが認識されるであろう。
一例では、各ベースステーション２０１は１以上のプロセッシングシステム２１０を含み、それらはそれぞれ１以上のデータベース２１１に連結させることができる。ベースステーション２０１は、指標を計算し、妥当性を確認し、クライアントデバイスを介して表示されるこれらに関する表現を作成するように適合されている。クライアントデバイス２０３は一般に、ベースステーション２０１と通信するように適合され、指標表現を表示させることを可能とする。
ベースステーション２０１は単一の実体として示されているが、ベースステーション２０１は、例えば、クラウドベースの環境の一部として提供されるプロセッシングシステム２１０および／またはデータベース２１１を使用することにより、複数の地理的に分かれた場所に分散させる得ることが認識されるであろう。しかしながら、上記の構成は必須ではなく、他の好適な配置も使用可能である。
好適なプロセッシングシステム２１０の一例を図３に示す。この例では、プロセッシングシステム２１０は、示されているようにバス３０４を介して相互接続された少なくとも１つのマイクロプロセッサー３００、メモリー３０１、任意選択の入力／出力デバイス３０２（例えば、キーボードおよび／もしくはディスプレー）、ならびに外部インターフェース３０３を含む。この例では、外部インターフェース３０３は、プロセッシングシステム２０１をコミュニケーションネットワーク２０２、２０４、データベース２１１、または他の保存デバイスなどの周辺デバイスに接続するために利用され得る。単一の外部インターフェース３０３が示されているが、これは単に例示のためであり、実際には、様々な方法（例えば、イーサネット（登録商標）、シリアル、ＵＳＢ、または無線など）を用いて複数のインターフェースが提供され得る。
使用上、マイクロプロセッサー３００は、必要とされるプロセスの実行を可能とするためにメモリー３０１に保存されているアプリケーションソフトウエアの形態で命令を実行する。アプリケーションソフトウエアは１以上のソフトウエアモジュールを含んでよく、オペレーティングシステム環境などの好適な実行環境で実行され得る。
よって、プロセッシングシステム２０１は、適切にプログラムされたクライアントデバイス、ＰＣ、ウェブサーバー、またはネットワークサーバーなどの任意の好適なプロセッシングシステムから形成され得ることが認識されるであろう。１つの特定の例では、プロセッシングシステム２０１は、不揮発性（例えば、ハードディスク）記憶域に保存されているソフトウエアアプリケーションを実行する標準的なプロセッシングシステムであるが、これは必須ではない。しかしながら、プロセッシングシステムは、場合によりＦＰＧＡ（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(Field Programmable Gate Array)）などの実装ロジックと関連したマイクロプロセッサー、マイクロチッププロセッサー、論理ゲート構成、ファームウェアなどの任意の電子プロセッシングデバイス、または他の任意の電子デバイス、システムまたは構成であり得るということも理解されるであろう。
図４に示されるように、一例では、クライアントデバイス２０３は、示されているようにバス４０４を介して相互接続された、少なくとも１つのマイクロプロセッサー４００、メモリー４０１、入力／出力デバイス４０２（例えば、キーボードおよび／またはディスプレー）、ならびに外部インターフェース４０３を含む。この例では、外部インターフェース４０３は、クライアントデバイス２０３を、コミュニケーションネットワーク２０２、２０４、データベース、または他の保存バイスなどの周辺デバイスに接続するために利用され得る。単一の外部インターフェース４０３が示されているが、これは単に例示のためであり、実際には、様々な方法（例えば、イーサネット、シリアル、ＵＳＢ、または無線など）を用いて複数のインターフェースが提供され得る。
使用上、マイクロプロセッサー４００は、ベースステーション２０１との通信を可能とするため、例えば、パラメーター値の選択および表現の可視化などを可能とするために、メモリー４０１に保存されているアプリケーションソフトウエアの形態で命令を実行する。
よって、クライアントデバイス２０３は、適切にプログラムされたＰＣ、インターネット端子、ラップトップ、またはハンドヘルドＰＣなどの任意の好適なプロセッシングシステム（好ましい例では、タブレットまたはスマートホンなどである）から形成され得ることが認識されるであろう。よって、一例では、プロセッシングシステム２１０は、不揮発性（例えば、ハードディスク）記憶域に保存されているソフトウエアアプリケーションを実行する標準的なプロセッシングシステムであるが、これは必須ではない。しかしながら、また、クライアントデバイス２０３は、ＦＰＧＡなどの実装ロジックと関連したマイクロプロセッサー、マイクロチッププロセッサー、論理ゲート構成、ファームウェアなどの任意の電子プロセッシングデバイス、または他の任意の電子デバイス、システムまたは構成であり得ることも理解されるであろう。
以下、指標を決定し、その測定の妥当性を確認するためのプロセスの例をさらに詳細に説明する。これらの例の目的では、１以上のプロセッシングシステム２１０は、測定デバイスから測定バイオマーカー値を受け取り、指標値および対照値を計算し、これらを用いて指標を計算し、その妥当性を確認する働きをし、次にその指標がホストのウェブページまたはクライアントデバイス２０３上に存在するＡｐｐを介して表現の一部として表示され得ることが想定される。従って、プロセッシングシステム２１０は一般に、利用可能な特定のネットワークインフラに応じて、コミュニケーションネットワークを介してクライアントデバイス２０３および測定デバイス２０５と通信するサーバーである。
これを達成するためには、ベースステーション２０１のプロセッシングシステム２１０は一般に、必要とされるプロセスを遂行するためのアプリケーションソフトウエアを実行し、プロセッシングシステム２１０により遂行されるアクションは、メモリー３０１内にアプリケーションソフトウエアとして保存されている命令、および／またはＩ／Ｏデバイス３０２を介してユーザーから受け取られた入力コマンド、またはクライアントデバイス２０３から受け取られたコマンドに従って、プロセッサー３００により実行される。
また、ユーザーは、クライアントデバイス２０３に提供されているＧＵＩ（グラフィックユーザーインターフェース）などを介して、１つの特定の例では、ベースステーション２０１、またはプロセッシングシステム２１０により供給されたデータを表示するＡｐｐをホストとするウェブページを表示するブラウザアプリケーションを介して、プロセッシングシステム２１０と相互作用することも想定されるであろう。クライアントデバイス２０３により遂行されるアクションは、メモリー４０１内にアプリケーションソフトウエアとして保存されている命令および／またはＩ／Ｏデバイス４０２を介してユーザーから受け取られた入力コマンドに従って、プロセッサー４００により遂行される。
しかしながら、上記の構成は以下の例の目的では必須ではないと想定され、他の多くの構成が使用可能であることが認識されるであろう。また、クライアントデバイス２０３とベースステーション２０１の間の機能の区分は特定の実施によって可変であるということも認識されるであろう。
以下、対照および指標参照ｗｐ確定するための一例のプロセスを、図５を参照してより詳細に説明する。
この例では、工程５００で、プロセッシングシステム２１０が、参照集団に関して得られたバイオマーカー値の形態で参照データを決定する。
参照集団は、情報が収集される任意の対象集団であり、それに対する参照を作成することができる。例えば、前記集団は、ある病態を有するもしくは有さないもの、または種々の程度の重篤度、予後、病期もしくは類似の疾患または病態階層化法を有するものに分類され得る。
参照データは、適当ないずれの方法で取得してもよいが、一般に、これは対象とする１以上の病態を有すると診断された個体ならびに健常個体を含むように選択された複数の個体から遺伝子発現産物データを取得することを含む。用語「発現」または「遺伝子発現」は、ＲＮＡの産生のみまたはＲＮＡの産生とＲＮＡのタンパク質もしくはポリペプチドへの翻訳を意味する。特定の実施形態では、用語「発現」または「遺伝子発現」は、メッセンジャーＲＮＡ（ｍＲＮＡ）、リボソームＲＮＡ（ｒＲＮＡ）、マイクロＲＮＡ（ｍｉＲＮＡ）、もしくはミトコンドリアＲＮＡ（ｍｔＲＮＡ）、ノンコーディングＲＮＡ（ｎｃＲＮＡ、ｌｎｃＲＮＡ（ｌｏｎｇ））、低分子干渉ＲＮＡ（ｓｉＲＮＡ）、トランスファーＲＮＡ（ｔＲＮＡ）など他のＲＮＡクラス、またはタンパク質の生産を意味する。
本明細書で使用される場合、用語「マイクロＲＮＡ」または「ｍｉＲＮＡ」は、標的ｍＲＮＡ上の相補配列との結合を介して標的メッセンジャーＲＮＡ（ｍＲＮＡ）転写産物を転写後調節し、標的ｍＲＮＡの分解をもたらす、およそ１８〜３０ヌクレオチド長（好適には１８〜２４ヌクレオチド、一般には２１〜２３ヌクレオチド長）の短いリボ核酸（ＲＮＡ）を意味する。これらの用語はまた、ｍｉＲＮＡ遺伝子からの前駆体（非プロセシング）または成熟（プロセシング）ＲＮＡ転写産物も包含する。前駆体ｍｉＲＮＡの成熟ｍｉＲＮＡへの変換は、Ｄｉｃｅｒ、Ａｒｇｏｎａｕｔ、またはＲＮアーゼＩＩＩなどのＲＮアーゼによって補助される。
参照データ内に取り込まれる病態は、一般に医学的、獣医学的または他の健康状態であり、任意の病気、疾患、疾患の病期、疾患のサブタイプ、疾患の重篤度、または種々の予後の疾患などを含み得る。
参照バイオマーカー例は、核酸またはタンパク質性分子などの発現産物、ならびに臨床評価を下す際に適切な他の分子を含み得る。
参照集団中の個体はまた一般にいずれの病態も参照集団に関する特性決定プロセスの一部として臨床的に同定可能とする臨床評価を受け、いずれの評価または病態の表示も参照データの一部を形成する。いずれの病態も評価され得るが、一例では、このプロセスは具体的には、ＳＩＲＳ（全身性炎症反応症候群）(M S Rangel-Frausto, D Pittet, M Costigan, T Hwang, C S Davis, and R P Wenzel, “The Natural History of the Systemic Inflammatory Response Syndrome (SIRS). a Prospective Study.”,JAMA : the Journal of the American Medical Association 273, no. 2 (January 11, 1995): 117-123.)などの病態を同定するために使用される。ＳＩＲＳは感染性または非感染性病因を持ち得る圧倒的な全身反応であり、一方、敗血症は、感染中に起こるＳＩＲＳである。双方とも心拍数、呼吸数、体温および白血球総数における変化を含むいくつかの非特異的宿主応答パラメーターによって定義される(Mitchell M Levy et al., “2001 SCCM/ESICM/ACCP/ATS/SIS International Sepsis Definitions Conference”,Critical Care Medicine 31, no. 4 (April 2003): 1250-1256.; K Reinhart, M Bauer, N C Riedemann, and C S Hartog, “New Approaches to Sepsis: Molecular Diagnostics and Biomarkers”,Clinical Microbiology Reviews 25, no. 4 (October 3, 2012): 609-634)。これらの病態を区別するために、それらは本明細書ではＳＩＲＳ（両病態）、感染陰性ＳＩＲＳ（感染のないＳＩＲＳ、以下、本明細書では「ｉｎＳＩＲＳ」と呼ばれる）および感染陽性ＳＩＲＳ（敗血症、既知のまたは疑われる感染のあるＳＩＲＳ、以下、本明細書では「ｉｐＳＩＲＳ」と呼ばれる）と呼ばれる。ＳＩＲＳの原因は複数あり、様々であり、限定されるものではないが、外傷、火傷、膵炎、内毒素血症、手術、有害薬物反応、および感染（局部および全身）を含み得る。しかしながら、以下から、これはある範囲の異なる病態に当てはまり得、ｉｎＳＩＲＳまたはｉｐＳＩＲＳに対する言及は限定を意図しないことが認識されるであろう。
また、参照集団に関して付加的参照データが収集されてもよく、機器的測定または臨床評価によっては生成されなかったまたは取り込まれなかった、個体および／またはそれらの関連個体の１以上の表現型パラメーターまたは臨床パラメーターなどの付加的バイオマーカーを含み得る。表現型パラメーターは、性別、人種、年齢、毛の色、眼の色、身長、体重、または胴囲および腰囲などの情報を含み得る。また、ヒト以外の個体に適用される技術の場合、これはまた、種、または品種などの呼称のような情報も含み得る。臨床形質は、遺伝情報、白血球総数、拡張期血圧および収縮期血圧、骨密度、肥満度指数、糖尿病の有無、安静時心拍数、ＨＯＭＡ（ホメオスタシスモデル評価）、ＨＯＭＡ−ＩＲ（ホメオスタシスモデル評価インスリン抵抗性）、ＩＶＧＴ（静脈内糖負荷試験）、安静時心拍数、β細胞機能、大血管機能、微小血管機能、アテローム指数、低密度リポタンパク質／高密度リポタンパク質比、内膜中膜厚、体温、およびＳｅｑｕｅｎｔｉａｌ Ｏｒｇａｎ Ｆａｉｌｕｒｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ（ＳＯＦＡ）などを含み得る。
参照集団は２つの機能を持ち、１つは、対象とする病態に関して患者の特性決定を行うこと、この例では、患者をｉｎＳＩＲＳとｉｐＳＩＲＳに分類することである。もう１つは、アッセイに使用される値を生成するために必要とされる値を取り込むことである。よって、参照集団に関して、また、特定の指標に関して、参照データに指標を適用するとｉｎＳＩＲＳおよびｉｐＳＩＲＳなどの既知のカテゴリーまたは程度に対応する値の参照指標分布が得られ、これに対して新規サンプルから決定された指標値を比較することができる。
同様に、内部相対対照も参照集団データを用いて作成し、各新規サンプルに関して同様に作成された内部相対対照と比較することができる。
参照集団内の各個体は一般に群に割り当てられる。これらの群は、ある病態の存在、不在、程度、病期、重篤度、予後もしくは進行の指標、他の検査もしくはアッセイ、またはその個体に関連する測定バイオマーカーのうちいずれか１以上などの任意の適当な様式で定義され得る。
例えば、群の第１の選択は、ＳＩＲＳに罹患している個体の１以上の群、ｉｐＳＩＲＳに罹患している個体の１以上の群、およびｉｎＳＩＲＳに罹患している個体の１以上の群を識別するために使用可能である。また、他の病態に罹患している個体に関してさらなる群が定義されてもよい。これらの群は重複する群を含んでもよく、従って例えば、健常個体およびＳＩＲＳを有する個体の群を定義すること（さらにｉｐＳＩＲＳ患者からｉｎＳＩＲＳ患者を識別するために定義される）ならびにｉｎＳＩＲＳまたはｉｐＳＩＲＳの異なる程度を定義すること（これらの群は共通にＳＩＲＳを有するが、各患者群は臨床医が感染の存在を決定したかどうかで異なる）が望ましい場合がある。加えて、表現形質に基づいてさらなる再分が実行されてもよく、従って、群は性別または人種などに基づいて定義可能であり、それにより、ある病態に罹患している個体の複数の群が定義され、各群は異なる表現形質に関連する。
しかしながら、また、異なる群の識別は、例えば、参照個体の生物学的サンプル内のバイオマーカーの特定の活性または特性に基づくなどの他の方法で行ってもよく、従って、病態に対する言及は限定されるものではなく、必要に応じて他の情報も使用可能であるということも認識されるであろう。
参照集団中の患者の群への分類が実施される方法は、好ましい実施によって異なり得る。一例では、これは、プロセッシングシステム２０１により、例えば、主成分分析（ＰＣＡ）などの教師なしの方法(unsupervised methods)、またはｋ−平均法(k-means)もしくは自己組織化マップ(Self Organizing Map)（ＳＯＭ）などの教師ありの方法(supervised methods)を用いて自動的に実行され得る。あるいは、これは、オペレーターに、グラフィックユーザーインターフェース（ＧＵＩ）に提供される参照データを再検討させ、適当な入力コマンドを用いて各群を定義させることによって、オペレーターにより手動で実行されてもよい。
従って、一例では、参照データは、少なくとも１つのおよび望ましくは複数の参照バイオマーカーに関する参照個体情報のそれぞれに関して、ある病態の存在、不在、程度または進行を含み得る。
参照データは、ある医療センターにおいて、対象とする任意の関連のある病態に関する臨床徴候を呈する個体から収集してもよく、臨床評価を確定するため、ならびにバイオマーカー、および／または臨床徴候、および／または臨床徴候の重篤度の変化を識別するために、一定期間にわたる追跡診察を含み得る。この後者の場合、参照データはある病態の進行および／または参照バイオマーカーの活性を示す時系列データを含んでよく、従って、ある個体に関する参照データは、その個体の病態が改善、増悪または安定しているかどうかを決定するために使用することができる。また、参照バイオマーカーはそのサンプル集団内の個体については好ましくは実質的に類似し、従って、個体間での測定された活性の比較を行うことができることも認識されるであろう。
この参照データはまた、単一の個体から経時的に、例えば、その個体の進行内のある病態として収集することもできるが、より一般には、それぞれが対象とする１以上の病態の異なる病期を有する複数の個体から取得される。
ひと度収集されれば、参照データはデータベース２１１に保存することができ、それにより次に、これがその後の分析のためにプロセッシングシステム２１０により検索可能となり、または分析のためにプロセッシングシステム２１０に直接提供することもできることが認識されるであろう。
一例では、測定は生データとして受け取られ、その後、前処理を受ける。このような生データは、ＰＣＲ装置、アレイ（例えば、マイクロアレイ）スキャナ、シーケンシング装置などの機器からの出力、臨床記録または他の任意の生化学的、生物学的観察データなどの情報源から無修正で得られた情報に相当する。この工程は、生データを分析により良く適合された形式に変換するために使用できる。一例では、これは、生データを正規化し、それにより、異なる技術、または異なる装置などを用いて測定された場合でもバイオマーカー値が一貫性を示すように補助するために行われる。よって、正規化の目的は、検討下の特定の分析に直接帰属し得ないサンプル内の変動を除去することである。例えば、異なる部位におけるサンプル処理の違いによって起こった変動を除去するため。当技術分野で周知の正規化の例としては、全般的データに関するｚ−スコア変換、またはマイクロアレイのためのＲＭＡ正規化などのポピュラー・ドメイン・スペシフィック・ノーマライゼーション(popular domain specific normalization)が含まれる。
しかしながら、また、単一のデータ取得装置で実施される単一サンプル試験などの一部の適用では、この工程は厳密には必要ではなく、この場合、関数は、入力と同一の出力を生じる零関数であり得ることも認識されるであろう。
一例では、参照データを作成するための好ましいアプローチは、対数正規化データに対する対関数アプローチである。対数正規化は、機器により直接測定される場合には測定されたバイオマーカーが対数正規分布に従うことから、遺伝子およびタンパク質発現データに対する標準的なデータ変換である。対数変換を適用すると、データはプロセスに適した正規分布データとなる。測定されたバイオマーカー値は、このようにして測定される優勢な病態によって異なり、例えば、被験体がｉｎＳＩＲＳではなくｉｐＳＩＲＳを有する尤度を決定する場合では、使用されるＲＮＡバイオマーカーＢｍ１、Ｂｍ２、Ｂｍ３、Ｂｍ４は、ＬＡＭＰ１、ＣＥＡＣＡＭ４、ＰＬＡＣ８およびＰＬＡ２Ｇ７であり得る。第２の可能性のある例として、被験体が肝臓疾患を有する尤度を決定する場合には、使用されるタンパク質バイオマーカーＢｍ１、Ｂｍ２、Ｂｍ３、Ｂｍ４は、アルカリ性ホスファターゼ（ＡＰ）、アミノトランスフェラーゼ（ＡＴ）、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ（ＡｓｐＡＴ）およびγ−グルタミルトランスペプチダーゼ（ＧＧＴ）であり得る。
上記のプロセスの一部として、工程５１０で、それらの測定が首尾良く実施された、ゆえに妥当であることを保証するために、それらの測定は慣例の従来技術を用いて妥当性が確認される。
工程５２０では、参照集団に関して少なくとも４つの内部相対対照値Ｃｔｒｌ１、Ｃｔｒｌ２、Ｃｔｒｌ３、Ｃｔｒｌ４が決定され、場合により２つの付加的対照値Ｃｔｒｌ５、Ｃｔｒｌ６が次のように決定される。
Ｃｔｒｌ１＝（Ｂｍ１／Ｂｍ３）
Ｃｔｒｌ２＝（Ｂｍ１／Ｂｍ４）
Ｃｔｒｌ３＝（Ｂｍ２／Ｂｍ３）
Ｃｔｒｌ４＝（Ｂｍ２／Ｂｍ４）
Ｃｔｒｌ５＝（Ｂｍ１／Ｂｍ２）
Ｃｔｒｌ６＝（Ｂｍ３／Ｂｍ４）
工程５３０では、対照値は個々の対照参照データを更新または作出するために使用される。これに関して、現行の例では、各対照参照は、健常個体および対象とする病態に罹患している個体を含む参照集団に関する対照値の分布の形態である。分布自体を対照参照として使用することができ、あるいはまた、閾値範囲を定義するためなど、それから１以上の値を導出することもできる。例えば、これは分布の９９％を包含するように設定され得る。
あるいは、対照参照は、性別、人種、年齢、体重、身長または被験体の他の物理的特徴など、その個体の特徴に特異的となるように定義することもでき、それにより、類似の特徴を有する個体の異なる群に関して異なる対照参照を定義することが可能となる。
ひと度、対照参照、特に、対照分布が作出されれば、その後の使用のためにデータベース２１１に保存される。
工程５４０では、第１および第２の指標値が決定される。第１および第２の指標値Ｉｎ１、Ｉｎ２は、それぞれ第１のバイオマーカー値と第２のバイオマーカー値、および第３のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比に基づいて決定される。
Ｉｎ１＝（Ｂｍ１／Ｂｍ２）
Ｉｎ２＝（Ｂｍ３／Ｂｍ４）
これらの指標値は、工程５５０で指標参照のセットを更新または作出するために使用され、前記セットは、その被験体がある病態を有する尤度を確定するためにその被験体に関して測定された指標値を分析する際に使用される。特に、各参照群に関する指標値は、各群を示す指標値の範囲または分布を確定するために統計的に分析され、それにより、以下に詳細に記載するように、それらの指標値が異なる群間を識別するため、ゆえに被験体が特定の病態に罹患している尤度を確定するために使用可能となる。
以下、指標作成時に使用されたバイオマーカー値の測定の妥当性を確認するためのプロセスのプロセス例を、図６を参照してより詳細に説明する。
この例では、工程６００において、４つのバイオマーカーＢｍ１、Ｂｍ２、Ｂｍ３、Ｂｍ４の値が測定デバイス２０５により測定される。選択されたこれら４つのバイオマーカー値は、評価される優勢な病態によって異なる。例えば、患者がｉｎＳＩＲＳではなくｉｐＳＩＲＳを有する尤度を決定する場合には、使用されるバイオマーカーＢｍ１、Ｂｍ２、Ｂｍ３、Ｂｍ４はＬＡＭＰ１、ＣＥＡＣＡＭ４、ＰＬＡＣ８およびＰＬＡ２Ｇ７となる。
工程６１０では、プロセッシングシステム２１０は、測定デバイス２０５から直接またはデータベース２１１もしくは他のデータストアに保存後に値を検索することにより、第１および第２の指標値を決定する。第１および第２の指標値Ｉｎ１、Ｉｎ２はそれぞれ第１のバイオマーカー値と第２のバイオマーカー値、および第３のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比に基づいて決定される。
Ｉｎ１＝（Ｂｍ１／Ｂｍ２）
Ｉｎ２＝（Ｂｍ３／Ｂｍ４）
工程６２０では、プロセッシングデバイス２１０は、第１の指標値と第２の指標値の和または他の類似の尺度を用いて達成され得る指標Ｉｎを決定するために指標値を組み合わせる。従って、例えば、
Ｉｎ＝Ｉｎ１＋Ｉｎ２＝（Ｂｍ１／Ｂｍ２）＋（Ｂｍ３／Ｂｍ４）。
工程６３０では、プロセッシングデバイス２１０は、４つの対照値Ｃｔｒｌ１、Ｃｔｒｌ２、Ｃｔｒｌ３、Ｃｔｒｌ４、および場合により付加的対照値Ｃｔｒｌ５、Ｃｔｒｌ６を次のように決定する。
Ｃｔｒｌ１＝（Ｂｍ１／Ｂｍ３）
Ｃｔｒｌ２＝（Ｂｍ１／Ｂｍ４）
Ｃｔｒｌ３＝（Ｂｍ２／Ｂｍ３）
Ｃｔｒｌ４＝（Ｂｍ２／Ｂｍ４）
Ｃｔｒｌ５＝（Ｂｍ１／Ｂｍ２）
Ｃｔｒｌ６＝（Ｂｍ３／Ｂｍ４）
よって、図６に示されるように、４つのバイオマーカーＢｍ１、Ｂｍ２、Ｂｍ３、Ｂｍ４の値の各可能性のある比が計算され、それらの比のうち２つが指標値、ゆえに指標を形成するために使用され、これらの比は総て対照値に使用される。
次に、これらの対照値はそれぞれ、工程６４０において、個々の対照参照、特に、対照分布と比較される。これに関して、プロセッシングシステム２１０は、個々の対照値Ｃｔｒｌ１、Ｃｔｒｌ２、Ｃｔｒｌ３、Ｃｔｒｌ４、場合により付加的対照値Ｃｔｒｌ５、Ｃｔｒｌ６を決定するために使用される特定のバイオマーカーに関して個々の対照分布を検索し、これらの対照分布は上記のように、予め決定され、データベース２１１に保存されていることが認識されるであろう。工程６５０では、プロセッシングシステム２１０は、前記比較の結果に基づいて各対照値が許容されるかどいかを決定する。これに関して、いずれか１つの対照値が定義された対照値閾値範囲の外側にあれば、これは検査の不適格を示し、それは、工程６６０において、例えば、その検査を要求する医師のクライアントデバイス２０３に表示を行うことにより、ユーザーに伝達される。そうでなければ、以下により詳細に記載するように、工程６７０において、指標の表現がクライアントデバイス２０３に表示される。
上記のプロセスにおいて、４つのバイオマーカーＢｍ１、Ｂｍ２、Ｂｍ３、Ｂｍ４の値は、４つの（または場合により６つ）の対照値を決定するために使用される。各バイオマーカー（Ｂｍ１、Ｂｍ２、Ｂｍ３、Ｂｍ４）は対照（Ｃｔｒｌ１、Ｃｔｒｌ２、Ｃｔｒｌ３、Ｃｔｒｌ４）としての他のバイオマーカーとの多重比較に含まれるので、各バイオマーカーがただ１つの予測範囲に対してまたは単一の対照バイオマーカーに対して測定された場合よりも、妥当でない基礎バイオマーカーを検出する機会が増える。この各バイオマーカーの多重検定により、図７Ｂの構成に示されるように、非依存的対照との個々の比較で達成されるものより遙かに高い感度が得られる。
例えば、測定バイオマーカーに基づく標準的な対照戦略を表す図７Ｂの場合、Ｂｍ１は、対照と相対して、または等価に、値を導出するために対照を用いて絶対値と相対して測定される。予測範囲の外側にある測定値は１０００サンプルに１回見られるに過ぎず、従って、もし測定値がこの範囲の外側にあれば、このサンプル測定がその分布に属す（すなわち、それが妥当である）確率は１／１０００であり、偽検出のｐ値は０．００１である。
これに対し、図７Ａの現行システムの場合では、バイオマーカーＢｍ１の測定値は、バイオマーカーＢｍ２、Ｂｍ３、Ｂｍ４のそれぞれと比較される。それぞれはＢｍ１の測定値に対する非依存的チェックを表し、従って、その範囲の外側の値は、各比較に関して１０００サンプルに１回だけである。このサンプルが妥当なサンプルの分布内にない（不適格である）確率は１／１０００×１／１０００×１／１０００であり、従って、不適格な検出のｐ値は１ｅ−９であり、このことは図７Ａに示されるこの相対対照の組合せは図７Ｂに示される標準的な測定対照よりも１００万倍感度が高いことを意味する。
以下、さらなる例を図８Ａおよび８Ｂを参照して説明する。
この例では、工程８００において、被験体からサンプルが取得される。このサンプルは、決定されるバイオマーカー値の性質に応じて、末梢血サンプルなどのいずれの好適なサンプルであってもよい。工程８０５で前記サンプルは調製を受け、これにより、これが測定デバイス２０５に提供され、工程８１０で定量プロセスにおいて使用されることが可能となる。この例の目的では、定量プロセスはＰＣＲ増幅を含み、測定デバイスはＰＣＲ装置であるが、他の好適なバイオマーカー測定デバイスおよび技術も使用可能である。この場合、工程８１５において増幅時間Ａｔ１、Ａｔ２、Ａｔ３、Ａｔ４が、４つのバイオマーカーＢｍ１、Ｂｍ２、Ｂｍ３、Ｂｍ４のそれぞれに関して決定され、これらの増幅時間は測定デバイス２０５からプロセッシングシステム２１０に転送され、これにより、プロセッシングシステム２１０は対応するバイオマーカー値の分析を実行することが可能となる。
よって、工程８２０において、プロセッシングシステム２１０は増幅時間を用いて比を計算する。これに関して、増幅時間は対数値を表すので、当業者により認識されるように、比は増幅時間を差し引くことにより決定される。
よって、この例では、指標および対照値は次のように決定される。
Ｃｔｒｌ１＝（Ｌｏｇ Ｂｍ１−Ｌｏｇ Ｂｍ３）＝（Ａｔ１−Ａｔ３）
Ｃｔｒｌ２＝（Ｌｏｇ Ｂｍ１−Ｌｏｇ Ｂｍ４）＝（Ａｔ１−Ａｔ４）
Ｃｔｒｌ３＝（（Ｌｏｇ Ｂｍ２−Ｌｏｇ Ｂｍ３）＝（Ａｔ２−Ａｔ３）
Ｃｔｒｌ４＝（Ｌｏｇ Ｂｍ２−Ｌｏｇ Ｂｍ４）＝（Ａｔ２−Ａｔ４）
従前に述べたように、指標値はまた対照値としても使用可能であり、２つのさらなる対照値が得られる。
Ｃｔｒｌ５＝（Ｌｏｇ Ｂｍ１−Ｌｏｇ Ｂｍ２）＝（Ａｔ１−Ａｔ２）
Ｃｔｒｌ６＝（Ｌｏｇ Ｂｍ３−Ｌｏｇ Ｂｍ４）＝（Ａｔ３−Ａｔ４）
プロセッシングシステムは、工程８２５で、これらの対照値を表す比をデータベース２１１から検索された個々の対照値閾値範と比較する。この場合にもまた、これは被験体の特徴に基づくものであり得、これらの対照値は、類似の特徴を有する個体のサンプル集団に関して測定された対照値から導出される。
工程８３０で、プロセッシングシステム２１０は、対照比が許容可能な対照値に相当するかどうか、言い換えれば、それらが定義された閾値範囲内にあるかどうかを決定する。そうでない場合には、工程８３５で、例えば、プロセッシングシステム２１０に不適格の通知を出させ、これをクライアントデバイス２０５に提示させることにより、検査の不適格が示される。この通知はいずれの好適な形態であってもよく、電子メール、または検査管理ソフトウエアアプリケーションのダッシュボードの通知を含み得る。この一部として、対照値範囲の外側にあるいずれのアウトライアー比も識別することができ、オペレーターにバイオマーカー値のいずれかが不適格であるか、または何らかの理由で正確に測定されなかったかを識別することを可能とする。
対照値のそれぞれが許容可能である場合、工程８４０で、プロセッシングシステム２１０は、次のように指標値に関する比を組み合わせることによって指標値を決定する。
Ｉｎ＝（Ｌｏｇ Ｂｍ１−Ｌｏｇ Ｂｍ２）＋（Ｌｏｇ Ｂｍ３−Ｌｏｇ Ｂｍ４）＝（Ａｔ１−Ａｔ２）＋（Ａｔ３−Ａｔ４）
次に、工程８４５で、プロセッシングシステム２１０は、指標値を１以上の個々の指標閾値と比較する。
従前に記載したように、指標参照はサンプル集団に関して導出され、被験体がｉｐＳＩＲＳまたは別の病態に罹患している尤度を示すために使用される。これを達成するために、指標参照は一般に被験体と類似の特徴を有するサンプル集団から導出される。サンプル集団は一般に、臨床評価に基づいて、それらの病態またはその病態の重篤度、リスクもしくは進行病期の尺度を有する／有さない群に分類され、これは次に、これらの群間を識別するかまたは重篤度、リスクもしくは進行病期の尺度を提供することができる閾値指標値を評価するために使用される。この比較の結果は、工程８５０で被験体がｉｐＳＩＲＳを有する尤度を計算するためにプロセッシングシステム２１０により使用され、これは工程８５５でこれらの結果の表現を作成するために使用され、それが工程８６０で表示のために例えば、電子メール、またはダッシュボード表示の一部としてクライアントデバイス２０３に転送される。
表現の一例を図９Ａおよび９Ｂに示す。
この例では、表現９００は、線形目盛り９３０に対して動くポインター９１０を含む。この線形目盛りは、領域９２１、９２２、９２３、９２４に分割され、被験体がＳＩＲＳまたは敗血症のいずれかを有する確率を示す。工程９３０で、対応する指標数値が表示され、工程９４０で、対応する値がｉｎＳＩＲＳの尤度を表すかｉｐＳＩＲＳの尤度を表すかの表示が示される。工程９５１では、スコアの英数表示が、工程９５２における生物学的被験体がｉｐＳＩＲＳを有する関連確率とともに示される。
この例に示されるように、ポインターが位置する線形目盛りの領域は、被験体がその尺度上のどこに位置するかを絶対的に明瞭にするために、可能性の最も低い診断をグレーアウトして強調される。これにより、工程８６０で表示された際に臨床が容易に理解し、迅速な診断を行うことが容易である表現が得られる。
以下、導出内部対照を使用することの従来技術に優る利益の特徴を、図１０Ａ、１０Ｂおよび１０Ｃを参照して説明する。
上記の例を指標値作成時に使用された４つの測定バイオマーカーとともに用いる場合の、標準的な対照戦略を図１０Ａに示す。アッセイのワークフローは物理的構成要素１０１０とアルゴリズム的構成要素１０２０に分けられ、物理的構成要素１０１０は、固有のハードウエア、試薬および非ソフトウエア構成要素であり、アルゴリズム的構成要素１０２０は適当なコンピューティングデバイス２１０で行われる。測定バイオマーカー１０１５および外部測定対照１０３０の値は、物理的デバイス１０１０を用いて生成される。外部陽性対照１０３０は、参照範囲１０４０に対して測定することにより、その検査が報告可能な範囲に結果を生成できることを確認するために使用され、できないならば検査１０５０を不適格とし、またはできるならばレポート１０７０に指標値１０６０を出力する。
比較のため、内部相対対照を用いた同じデバイスを図１０Ｂに示す。この場合もまた、ワークフローは物理的構成要素１０１０とアルゴリズム的構成要素１０２０に分けられ、測定バイオマーカー１０１５は物理的デバイス１０１０で生成される。図１０Ａに示される外部陽性対照１０３０は存在せず、測定バイオマーカー１０１５から導出される内部相対対照１０３５の付加的生成があることに留意されたい。それ以外の点ではこれら２つの方法は参照閾値１０４０に対する対照の検定と同等であり、これらの閾値の外側であれば、そのアッセイの不適格が報告され１０５０、そうでなければ、指標値１０６０がレポート１０７０の形態で出力される。
外部対照１０３０の形態のデバイスの物理的構成要素を除き、それらの機能を内部相対対照１０３５の使用で置き換えることにより、その検査の対照構成要素が、ユニット当たりのコストが固定された物理的構成要素から、ソフトウエアとして実質的によりスケーラブルなアルゴリズム的構成要素へ移行されたことが認識されるであろう。よって、図１０Ｂに示されるような内部相対対照の使用は、コスト、複雑性および工業生産に関するリスクまたは処理リスクの低さを含め、従来技術の測定対照図１０Ａの使用に優る利点を有する。
この方法の拡張が図１０Ｃの例であり、測定バイオマーカー１０１５が、不適格なサンプルが検出されるはずの１０４０あらゆる場合を完全にカバーする相対対照１０３５を生成できないまたは生成するには実用的でない場合に使用され得る。このような付加的内部相対対照の使用は、指標を含んでなる対照の組合せが全く範囲の外にない場合であっても指標値が妥当でない可能性のある場合に有用である。一例は、感染のために炎症反応を有する人々に使用するために検査が設計される場合であり得、指標値は、その患者が次の２４時間で改善または悪化する尤度の尺度であり得る。この指標はこの集団において予後予測性が高く、この指標に無関連の内部相対バイオマーカーは感染のある者とない者を確実に識別できる可能性がある。この例では、内部相対バイオマーカーは、その患者が実際に感染している、従って、意図される使用集団の一部であること、従って、その指標値がこの患者に使用するために妥当であることを保証するために付加的対照として使用することができる。この場合、付加的測定バイオマーカー１０３１は物理的デバイス１０１０で、指標値１０６０のために使用される測定バイオマーカー１０１５と並行して実行することができる。付加的測定バイオマーカー１０３１は指標値（検査結果）において使用する必要はなく、いずれの妥当でないサンプルも、許容可能な範囲１０４０に関して検査した場合に、検査１０５０を適切に不適格にすることを保証するために特に選択される。可能性のある全場合の妥当でないサンプルをカバーするために複数の付加的内部対照１０３１が必要とされることもあり、この目標を満たすために他のそれぞれのバイオマーカー、および指標値を含んでなる測定バイオマーカーを組み合わせた付加的測定内部対照に複数の関数が適用されてもよいことが認識されるであろう。さらに、医療デバイスにおいて、外部対照１０３０を使用するよりも付加的内部対照１０３１を測定する方が簡単で安価であり、従って、多くの内部対照を付加しても少数の外部対照を使用するよりも、一般になおコストおよび複雑性の利点が得られることも認識されるであろう。
以下、この集団のカーネル密度プロットを示す図１２Ａ〜１２Ｃ（ａ）〜（ｆ）を参照して一例を説明する。各遺伝子のサイクル閾値（Ｃｔ）の分布を実線で示し、対照としての既知濃度の合成Ｉｎ−Ｖｉｔｒｏ転写産物のＣｔ値を破線で示す。
標準的な測定対照に優る相対対照法の使用のもう１つの利点を、同じ例を用い、図１１Ａおよび１１Ｂを参照して説明する。図１１Ａでは、各測定バイオマーカー（Ｂｍ１、Ｂｍ２、Ｂｍ３、Ｂｍ４）のＣｔ値を、ＰＣＲ反応への投入濃度範囲２０〜２０００ｎｇにわたって示す。この例では、指標値は、これらの測定バイオマーカーの割合の和として測定される：
Ｉｎ＝Ｉｎ１＋Ｉｎ２＝（Ｂｍ１／Ｂｍ２）＋（Ｂｍ３／Ｂｍ４）
各濃度におけるこれらのバイオマーカーの指標値を図１１Ｂに示し、この図は、投入範囲において濃度変化が極めて大きいにもかかわらず平坦なプロフィールを示す。これらの結果は、この指標はバイオマーカー間の相対濃度の尺度であるので、その指標が一定の投入範囲では安定であることを示す。参照閾値（単位はＣｔ）を安定な指標範囲（２０〜２０００ｎｇ投入）で図１１Ａの測定バイオマーカーのそれぞれに適用したとすると、それらの参照範囲は極めて広かったであろう。この例では、ＰＬＡＣ８の妥当な範囲は、１７〜２３Ｃｔ単位の範囲であったであろう。このような広い対照参照範囲は一般に適切でなく、従って一般に、アッセイは測定バイオマーカー参照範囲が十分に狭くなり得るように狭い投入範囲を指定する。サンプルから投入濃度を作成する際のこの工程は、指標値が測定バイオマーカーから導出された相対的情報を使用する場合、および対照もまた測定バイオマーカーから導出された相対的情報を使用する場合には除くことができる、処理過程における余分な工程である。このような例は、この場合、指定された投入濃度に希釈することを要する処理工程を除くことにより、測定バイオマーカーを用いた対照よりも有用性の向上を示し、時間、コストを節約し、複雑性を軽減する。
この例では、図１２Ａに示されるデータは、２以上のｉｐＳＩＲＳ判定基準を有する１０６の一連のサンプルから採取され、シグネチャー遺伝子ＬＡＭＰ１、ＣＥＡＣＡＭ４、ＰＬＡＣ８およびＰＬＡ２Ｇ７の形態のバイオマーカーに関して感染のある患者とない患者に分けられている。
次に、これら４つのシグネチャー遺伝子のうち１つの測定の不適格を説明する。本発明者らは、サンプル番号１３を用い、ＬＡＭＰ１反応の反応効率を８９％に人為的に引き下げ（不適格アッセイ）、記録されたＣｔ値を２５．７１から２２．８８に引き下げた。図１２Ｂ（ａ）〜（ｆ）のＬＡＭＰ１に関して示されるように、アッセイが不適格となったこの遺伝子の参照Ｃｔ所見に基づく確率は３２．５％であり、不適格アッセイと断定するには十分でない。図１２Ｂ（ａ）〜（ｆ）は、不適格サンプルに関する他のバイオマーカー（ＰＬＡ２Ｇ７、ＰＬＡＣ８およびＣＥＡＣＡＭ４）のそれぞれに関して記録されたＣｔ値、およびまた、高および低陽性対照の両方に関して、値が予測範囲内にあることを示す。
表２は、各測定バイオマーカーおよび両対照に関して値は参照範囲内にあり、不適格サンプルを識別するのに十分なエビデンスがないこと（ｐ＜０．０５）を示す。
以下、図１２Ｃ（ａ）〜（ｆ）の測定バイオマーカー間の比を見れば、比ＰＬＡＣ８−ＬＡＭＰ１は不適格を明らかに検出しｐ＜０．００１、これはアッセイを正確に不適格と断定するのに十分である。
表３は、ＬＡＭＰ１に対するＰＬＡＣ８の相対値に関して低ｐ値（＜０．０１）により不適格アッセイが検出されることを示す。
図１２Ｄは、不適格サンプルをＰＬＡＣ８およびＬＡＭＰ１の散布図としてプロットする。このサンプルはＰＬＡＣ８およびＬＡＭＰ１の両方の最大および最小範囲内にあるが、それはこれらのバイオマーカーのそれぞれに対する相対的な位置を考慮した場合には明らかなアウトライアーであることが見て取れる。このことは、それが参照範囲の外側にあり、従って、不適格サンプルとして正確に識別されるので、この相対対照の低ｐ値に反映される。
よって、このアプローチを用い、個々には不適格アッセイと断定するのに十分であるとは言えない複数の相対対照を、ベイズ規則または不適格の同時確率を得るための他の確率法を用いて組み合わせることができる。
よって、上記のプロセスは、遺伝子発現試験および分析において、非標的内部対照または外部対照またはスパイクインの使用ではなく、標的遺伝子の発現などの測定バイオマーカー値の比からなる対照の使用を記載した。このようなアプローチの利点には、高い感度および指標値もまた比からなる場合に処理過程から投入正規化工程を省略できることに加え、指標値のために使用されるものを超える付加的測定がないこと、１回の試験でより多くの標的を分析できること、および遺伝子発現分析を実施する総コストが低減されることが含まれる。
以下、アルコール依存症による肝傷害の検出のための男性患者の試験におけるＢＵＰＡ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌｔｄからのデータを示す図１３Ａ（ａ）〜（ｄ）を参照して一例を説明する。この試験には、飲酒家として分類される１４４名の登録ボランティアと非飲酒家として分類される２００名の登録ボランティアが存在する。各ボランティアについて末梢血からの肝臓関連タンパク質の測定を行い、アルコール関連肝傷害に関するこれらのタンパク質（指標）の診断組合せは９４％の分類精度をもたらした(Comak, Emre, et al. "A new medical decision making system: Least square support vector machine (LSSVM) with Fuzzy Weighting Pre-processing." Expert Systems with Applications 32.2 (2007): 409-414.)。この試験の有用性は、侵襲的でより高くつく肝生検よりもむしろ末梢血からのマルチマーカータンパク質パネルを用いて、アルコール依存症による肝傷害の正確な診断が行えることである。４つのタンパク質、アルカリ性ホスファターゼ（ＡＰ）、アミノトランスフェラーゼ（ＡＴ）、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ（ＡｓｐＡＴ）およびγ−グルタミルトランスペプチダーゼ（ＧＧＴ）は、末梢血から測定された。参照集団は、この試験における患者のセットであり、参照データは、タンパク質濃度のそれぞれに関する測定値と各タンパク質の存在量の総てのペアワイズ比として定義される相対対照である。この例では、以下の測定ＡＰ＝５６、ＡＴ＝４９、ＡｓｐＡＴ＝２８およびＧＧＴ＝６を有する未知の肝臓状態を有する患者に関する仮想の新規サンプルを考える。これらの測定から肝疾患の指標値を作成することができるが、それらの値が妥当であるかどうか（測定に何らかの不備があったかどうか）はまだ分からない。これらの測定は総てこれらのタンパク質のそれぞれについて観測された値の範囲内にあり、従って、このサンプルは慣例的に、それらの対照を満たしていたと見なされるであろう（観測された参照分布内にある。図１３Ａ（ａ）〜（ｄ）は、各測定バイオマーカー（ＡＰ、ＡＴ、ＡｓｐＡＴおよびＧＧＴ）の参照分布に対する新規サンプルの測定値を示す）。サンプルは各測定バイオマーカーの参照範囲内にあり、従って、慣例的に妥当と見なされることが見て取れる。表４は、参照分布に対する各測定バイオマーカーの値および各参照分布に関する不適格の確率を示す。
図１３Ｂ（ａ）〜（ｆ）は、導出対照分布に対する同じサンプルを示す。ＡＴ−ＧＧＴおよびＡｓｐ−ＧＧＴの場合、０．０５未満のｐ値が存在し、このサンプルはこの検査が設計されたサンプルの集団に由来する可能性は低いか、または他の何らかの不備があり、従って、この検査の指標値（結果）が妥当でないことを示す。
表５は、このサンプルの相対対照値およびこの不備を検出し得る特定の対照を示す。
よって、上記のシステムは、マルチバイオマーカー医療デバイスの場合に相対内部対照の使用を導入し、従って、内部相対対照でない対照の必要は小さくなるかまたはなくなり得る。
一例では、相対内部対照は、指標を確定する際に使用された値が妥当であることを保証するために使用されるサンプルに内在する相対バイオマーカーである。相対バイオマーカーは測定バイオマーカー値から導出することができ、これらは各相対バイオマーカーに関して対応する許容可能な参照閾値を定義することにより使用される。これらの相対バイオマーカーは、指標を決定する際に使用された相対バイオマーカーを含んでも含まなくてもよく、異なるまたは同じ組合せで使用された同じバイオマーカー値を含み得る。一例では、これにより、そのアッセイに追加される付加的測定バイオマーカーの必要なく、関連対照のセットが得られる。
このシステムはさらに、指標値を確立する際に使用された相対バイオマーカーを用いる医療デバイスにおいてこれらの対照の適切な使用を提供するために使用することもできる。
このシステムはまた、最小セットの付加的測定バイオマーカーだけが必要とされるよう、従って、最小のコストに対して最適な性能を提供するよう、任意にストリンジェントな対照要求を満たすために、付加的内部相対バイオマーカーが相対対照の群に付加され得る方法も提供することができる。
付加的マーカーを回避可能とするにもかかわらず、このシステムは、従来技術の方法での不能な検査の不適格を上手く検出することができ、これは妥当でない検査結果に対する行為が潜在的に命を脅かす結果を持ち得る医療デバイスの場合には重要な進展である。
このシステムはまた、従来技術の方法が不必要にサンプルを不適格とする場合の結果を適切に適格とすることが例により示される。また、検査が不必要に不適格とされる（従って、その結果が利用できない）場合に潜在的に命を脅かす結果を持つ医療デバイスにとっての重要な進展。
以下、敗血症の疑いのある患者から採取した５４６の血液サンプルに対するリアルタイムポリメラーゼ連鎖反応（ＲＴ−ＰＣＲ）の使用から得られたインハウスデータを用い、さらなる例を説明する。このアッセイの結果は、４つの標的遺伝子（ＰＬＡ２Ｇ７、ＰＬＡＣ８、ＬＡＭＰ１およびＣＥＡＣＡＭ４）のそれぞれに関するＰＣＲ Ｃｔ（サイクル時間）値を用いる式に基づく、患者が敗血症（またはＳＩＲＳ）を有する確率を提供する。
本方法を簡単に述べれば以下の通りである。患者の血液をＰＡＸｇｅｎｅチューブに直接採取し、全ＲＮＡを抽出した。ＲＴ−ＰＣＲアッセイは、ネーデルランドに拠点を置く病院の検査室にキット形態で提供された。このアッセイでは、ｑＲＴ−ＰＣＲ機（例えば、Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ ７５００ Ｆａｓｔ Ｄｘ Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ ＰＣＲ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ、Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ、フォスターシティ、ＣＡ、カタログ番号４４０６８５；Ｋ０８２５６２）での蛍光の検出に基づく、サンプル中の４つの各宿主免疫細胞ＲＮＡ転写産物の量の定量的リアルタイム決定を用いる。転写産物はそれぞれ、ＦＡＭチャネルで可視化されたプローブを用い、各標的遺伝子に関して別個の反応ウェルで、逆転写し、増幅させ、検出し、定量した。これら４つの標的遺伝子のそれぞれは既知のＣｔ範囲を有し、これらの範囲の外側にアッセイ結果が得られる場合、その検査は不適格とされる。各サンプルに関して、以下の内部対照も別個の反応バイアルで実施した−ＨＩＧＨ、ＬＯＷ、ＮＥＧＡＴＩＶＥおよび非鋳型（ＮＴＣ）。ＨＩＧＨ、ＬＯＷおよびＮＥＧＡＴＩＶＥ内部対照は、既知量の人工ＤＮＡ鋳型を含有し、これらの別個の反応のそれぞれもまたアッセイを適格とするための特定のＣｔ範囲内になければならず、ＮＴＣはＰＣＲ産物を増幅してはならない。
対照方法（「通常」および「相対」）を用いてこれらの５４６のサンプルに対してアッセイを実施して得られた結果の概要表を以下の表６に示す。全結果は表７、８、９および１０に示す。
これらの結果の簡単な概要、説明および考察を以下に示す。
５０５のサンプル（９２．５％）が両対照方法を用いて適格とされた。
２つのサンプルは、両対照戦略を用いて不適格とされた。通常対照方法を用いた場合、両サンプルは標的遺伝子ＰＬＡ２Ｇ７のＣｔ値が予測Ｃｔ範囲外であったために不適格とされた。相対対照方法を用いた場合には、これらの同じ２つのサンプルは、０．００１未満の複数の相対対照ｐ値が得られたために強く不適格であるとされた。
２６のサンプルは、通常対照方法を用いて不適格とされたが、相対対照方法を用いて適格とされた。これら２６のサンプルのうち２３は、ＬＯＷ対照が範囲外であったために不適格とされた。これら２３のサンプルについて、個々の遺伝子標的測定（ＰＬＡ２Ｇ７、ＰＬＡＣ８、ＬＡＭＰ１およびＣＥＡＣＡＭ４）は総て予測Ｃｔ範囲内であり、総ての相対対照が適格であった。個々の遺伝子のＣｔ値および他の通常対照をさらに調査したところ、１つの範囲外通常対照（ＬＯＷ）のために不適格とされた２３のサンプルはそうされるべきではなかった。相対対照戦略は、これらのサンプルを不適格としなかった。実際に、これは、相対対照戦略の使用は、通常対照方法を用いた場合に患者に否定的であったであろう２３の妥当な診断検査を「救済」したであろうことを意味するであろう。
他の３つのサンプルは、通常方法を用い、ＰＬＡ２Ｇ７のＣｔ値がこの遺伝子の予測範囲の外にあったために不適格であった。これら３つのサンプルは以下のものであった。
１）サンプルＩＸＰ＿１２８：０．０４５を超える、相対対照に関する調整済みｐ値を報告。このようなｐ値は、このサンプルが不適格とされるべきではなかったことを示唆する。Ｃｔ値をさらに調査したところ、個々の遺伝子測定は総て比較的高かった（他の３つの遺伝子に関して予測される値については高範囲であるが、範囲外であった）。このような結果は、このアッセイが低い投入ＲＮＡ濃度かまたは低品質のＲＮＡで実施されたことを示唆する。これにもかかわらず、敗血症の妥当な確率がなお計算できる。さらに、患者の後ろ向き臨床診断は、このアッセイから得られた敗血症確率と合致し、アッセイ結果が妥当であり、不適格とされるべきではなかったことを含意する。
２）サンプル６８６９：報告された相対対照ｐ値は、０．００１６という低いものであった。このような結果は、通常検査１０００につき１６で予測され得る。
３）サンプル１３５７：報告された相対対照ｐ値は、０．００２という低いものであった。このような結果は、通常検査１００につき１つで予測され得る。
相対対照ｐ値の使用は、絶対的判定というよりも異常レベル（ｐ値）の妥当性の臨床解釈を可能とし、治療する医師（または医師に代わる手順）がその検査において不適格状態を判定するために最適なｐ値を決定することを可能とする。
通常方法がサンプルを適格としたが相対方法が適格としなかった１３の場合があった。これらの場合では、総ての測定遺伝子マーカーが予測Ｃｔ範囲内にあり、総ての通常対照も範囲内にあった。しかしながら、これらのサンプルは、相対方法を用いた場合には低いｐ値となった。実際に、これらのサンプルのいずれかに関して相対対照測定が偶然に起こった確率は、１０００に１つ未満である。これらの相対対照結果は、これら１３のサンプルの高レベルの異常を示唆し、これらのサンプルが観測された他のサンプルと類似せず、その診断法の開発および解釈に使用された患者集団とも類似していないことを含意する。相対対照アプローチを用いた場合の高レベルの異常に基づけば、これら１３のサンプルは、測定マーカーおよび通常対照が予測Ｃｔ範囲内にあるにもかかわらず不適格とされるべきである。この場合、相対対照アプローチは、通常対照アプローチを用いた場合の診断結果の解釈が妥当でない患者を識別したので、特に有用である。さらに、相対対照アプローチは、その結果の非妥当性の信頼を提供する。これら後者の２つの点を以下により詳細に述べる。
サンプル３７８７の考察： これらの遺伝子の総てのＣｔ値は予測範囲内にあり、通常内部対照も総て範囲内にある。よって、この結果は、通常対照アプローチを用いた場合には妥当と見なされる。しかしながら、相対対照ＣＥＡＣＡＭ４／ＬＡＭＰ１は０．０００７６４２のｐ値を有し、相対対照ＬＡＭＰ１／ＰＬＡＣ８は３．９６Ｅ−０７のｐ値を有し、このような結果は１００万例に１未満しか起こらないことを示す（予測結果の分布曲線に基づく）。このような結果は２通りに解釈することができる。
１）これらの検査値は正確であり、これは真に１００万人に１人の患者である。
２）これらの検査値は不正確であり、このアッセイには何らかの問題がある。
他の総ての患者サンプルとは極めて根本的に異なる（１：１，０００，０００の機会）検査結果を生じる患者サンプルは、正規分布内に適合する他の患者サンプル結果を参照して診断されるべきではなく、このような結果は少なくともさらに検討されなければならない（例えば、アッセイを繰り返す、および／または患者の臨床記録を検討する）。
よって、相対対照アプローチが極めて見込みの低い結果（ｐ値に基づく）を表す場合には、その検査は不適格とされるべきである。これら１３例では、それらのサンプルを適切に不適格とすることのより、相対対照アプローチは、１）実際に妥当である見込みの低い診断判定から患者を「保護」し、かつ、２）患者の真の状態を反映しない検査結果をより高感度に検出することができる。
５４６のアッセイの全結果を表７、８、９および１０に示す。
表７は、通常および相対対照方法の両方を用いて適格となった５０５のサンプル（５４６のうち）の生のデータ結果を示す。
表８は、通常対照および相対対照方法の両方で不適格とされた２つのサンプル（５４６のうち）の生のデータ結果を示す。
表９は、通常対照方法では不適格とされたが、相対対照方法では適格とされた２６のサンプル（５４６のうち）の生のデータ結果を示す。
表１０は、通常対照方法では適格とされ、相対対照方法では不適格とされた１３のサンプル（５４６のうち）の生のデータ結果を示す。
本明細書および以下に続く特許請求の範囲を通して、文脈がそうではないことを要求しない限り、「含んでなる(comprise)」という用語および「含んでなる(comprises)」または「含んでなる(comprising)」などの変形は、示された整数または整数もしくは工程の群の包含を意味するが、他の整数または整数の群の排除を意味するものではないと理解される。
当業者ならば、多くの変形および改変が自明となることを認識するであろう。当業者に自明となるこのような変形および改変は、以上に記載される、本発明が広く示す趣旨および範囲内にあると見なされるべきである。

Claims (47)

  1. バイオマーカーの定量の妥当性を確認するための方法であって、前記バイオマーカーが、選択されたタイプの定量技術を用いて定量され、かつ、前記方法が、
    ａ）複数のバイオマーカー値を決定すること、ここで、各バイオマーカー値は、生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示し、かつ、前記被験体から採取されたサンプル中のバイオマーカーの濃度を少なくとも部分的に示す；
    ｂ）バイオマーカー値の組合せを決定することにより少なくとも１つの対照値を決定すること；
    ｃ）各対照値を個々の対照参照と比較すること；および
    ｄ）前記比較の結果を用いて前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定すること
    を含む、方法。
  2. 検査結果を示す指標を決定するために少なくとも第１および第２のバイオマーカー値が使用され、かつ、前記方法が、
    ａ）第１のバイオマーカー値と少なくとも１つの他のバイオマーカー値の組合せ；および
    ｂ）第２のバイオマーカー値と少なくとも１つの他のバイオマーカー値の組合せ
    を含む対照値を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記方法が、
    ａ）少なくとも４つのバイオマーカー値を決定すること、ここで、その指標は、
    ｉ）第１および第２のバイオマーカー値を用いて計算される第１の指標値と、
    ｉｉ）第３および第４のバイオマーカー値を用いて計算される第２の指標値と
    の組合せに基づく；ならびに
    ｂ）以下：
    ｉ）第１および第３のバイオマーカー値を用いて計算される第１の対照値；
    ｉｉ）第１および第４のバイオマーカー値を用いて計算される第２の対照値；
    ｉｉｉ）第２および第３のバイオマーカー値を用いて計算される第３の対照値；ならびに
    ｉｖ）第２および第４のバイオマーカー値を用いて計算される第４の対照値
    を含む対照値を決定すること
    を含む、請求項２に記載の方法。
  4. 前記方法が、
    ａ）第１および第２のバイオマーカー値を用いて計算される第５の対照値；
    ｂ）第３および第４のバイオマーカー値を用いて計算される第６の対照値；ならびに
    ｃ）測定されたバイオマーカーのうち指標値の決定時に使用されなかったものの組合せを用いて計算される対照値
    を含む対照値を決定することを含む、請求項３に記載の方法。
  5. 前記方法が、個々のバイオマーカー値に関数を適用することにより、指標値および対照値のうち少なくとも１つを計算することを含む、請求項３または請求項４に記載の方法。
  6. 前記関数が、
    ａ）２つのバイオマーカー値の掛け算；
    ｂ）２つのバイオマーカー値の割り算；
    ｃ）２つのバイオマーカー値の比；
    ｄ）２つのバイオマーカー値の足し算；
    ｅ）２つのバイオマーカー値の引き算；
    ｆ）少なくとも２つのバイオマーカー値の加重和；
    ｇ）少なくとも２つのバイオマーカー値の対数和；および
    ｈ）少なくとも２つのバイオマーカー値のシグモイド関数
    のうち１つを含む、請求項５に記載の方法。
  7. 前記方法が、
    ａ）第１のバイオマーカー値と第３のバイオマーカー値の比を用いた第１の対照値；
    ｂ）第１のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いた第２の対照値；
    ｃ）第２のバイオマーカー値と第３のバイオマーカー値の比を用いた第３の対照値；および
    ｄ）第２のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いた第４の対照値
    を決定することを含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
  8. 前記方法が、
    ａ）第１のバイオマーカー値と第２のバイオマーカー値の比を用いた第５の対照値；
    ｂ）第３のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いた第６の対照値；および
    ｃ）測定されたバイオマーカーのうち指標値の決定時に使用されなかったものの比を用いて計算される対照値
    を含む対照値を決定することを含む、請求項７に記載の方法。
  9. 前記方法が、
    ａ）前記比較の結果に基づいて妥当性確率を決定すること；および
    ｂ）前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定するために前記妥当性確率を用いること
    を含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
  10. 前記方法が、
    ａ）各対照値と個々の対照参照の比較のための対照値確率を決定すること；および
    ｂ）妥当性確率を決定するために前記対照値確率を組み合わせること
    を含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
  11. 前記対照参照が、
    ａ）対照値閾値範囲；
    ｂ）対照値閾値；および
    ｃ）対照値分布
    のうち少なくとも１つである、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
  12. 前記対照参照が、対照値閾値範囲であり、かつ、前記方法が、
    ａ）各対照値を個々の対照値閾値範囲と比較すること；および
    ｂ）前記対照値のいずれか１つが個々の対照値閾値範囲の外側にあれば、前記バイオマーカー値の少なくとも１つを妥当でないと決定すること
    を含む、請求項１１に記載の方法。
  13. 前記対照参照が、対照値分布であり、かつ、前記方法が、
    ａ）各対照値を個々の対照値分布と比較すること；および
    ｂ）前記比較の結果を用いて妥当性を決定すること
    を含む、請求項１１に記載の方法。
  14. 各個の参照が、サンプル集団中の複数の個体から収集されたバイオマーカー値から導出される、請求項１１に記載の方法。
  15. 各個の参照が、サンプル集団の少なくとも一部に関して決定される、請求項１４に記載の方法。
  16. 前記サンプル集団が、
    ａ）性別の異なる複数の個体；
    ｂ）人種の異なる複数の個体；
    ｃ）複数の健常個体；
    ｄ）少なくとも１つの診断された医学的病態に罹患している複数の個体；
    ｅ）少なくとも１つの医学的病態の臨床徴候を示す複数の個体；および
    ｆ）各群の個体が個々の診断された医学的病態に罹患している第１および第２の群の個体
    を含む、請求項１４または請求項１５に記載の方法。
  17. 少なくとも請求項２に従属する場合、前記指標が、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を決定する上で使用するためのものであり、かつ、前記サンプル集団が、
    ａ）少なくとも１つの医学的病態の臨床徴候を呈している個体；
    ｂ）少なくとも１つの医学的病態を有すると診断された個体；および
    ｃ）健常個体
    を含む、請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
  18. 少なくとも請求項２に従属する場合、前記指標が、連結関数を用いて第１および第２の導出指標値を組み合わせることにより決定され、前記連結関数が、
    ａ）加法モデル；
    ｂ）線形モデル；
    ｃ）サポートベクターマシン；
    ｄ）ニューラルネットワークモデル；
    ｅ）ランダムフォレストモデル；
    ｆ）回帰モデル；
    ｇ）遺伝的アルゴリズム；
    ｈ）アニーリングアルゴリズム；
    ｉ）加重和；および
    ｊ）最近傍モデル
    のうち少なくとも１つである、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
  19. 少なくとも請求項２に従属する場合、前記方法が、
    ａ）指標値を決定すること；
    ｂ）前記指標値を少なくとも１つの指標値範囲と比較すること；および
    ｃ）少なくとも一部に前記比較の結果を用いて前記指標を決定すること
    を含む、請求項１〜１８のいずれか一項に記載の方法。
  20. 少なくとも請求項２に従属する場合、前記指標が、被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を示す、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
  21. 少なくとも請求項２に従属する場合、前記方法が、前記指標の表現を作成することを含む、請求項１〜２０のいずれか一項に記載の方法。
  22. 前記表現が、
    ａ）前記指標値の英数表示；
    ｂ）前記指標値と１以上の閾値の比較のグラフ表示；
    ｃ）被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度の英数表示
    を含む、請求項２１に記載の方法。
  23. 前記バイオマーカー値が、
    ａ）タンパク質；
    ｂ）核酸；
    ｃ）炭水化物；
    ｄ）脂質；
    ｅ）プロテオグリカン；
    ｆ）細胞；
    ｇ）代謝産物；
    ｈ）組織切片；
    ｉ）生物体全体；および
    ｊ）分子複合体
    のうち１以上から選択される分子、細胞または生物体のレベルまたは存在量を示す、請求項１〜２２のいずれか一項に記載の方法。
  24. 前記方法が、少なくとも部分的に１以上の電子プロセッシングデバイスを用いて実行される、請求項１〜２３のいずれか一項に記載の方法。
  25. 指標参照が、データベースから検索される、請求項１〜２４のいずれか一項に記載の方法。
  26. 前記方法が、１以上の電子プロセッシングデバイスにおいて、
    ａ）バイオマーカー値を受け取ること；
    ｂ）前記バイオマーカー値のうち少なくとも２つを用いて少なくとも１つの対照値を決定すること；
    ｃ）前記少なくとも１つの対照値を個々の対照値閾値と比較すること；および
    ｄ）前記比較の結果を用いて前記検査が妥当な検査であるかどうかを決定すること
    を含む、請求項１〜２５のいずれか一項に記載の方法。
  27. 前記方法が、１以上の電子プロセッシングデバイスにおいて、
    ａ）以下のことにより指標を決定すること：
    ｉ）第１のバイオマーカー値と第２のバイオマーカー値の比を用いて第１の指標値を計算すること；
    ｉｉ）第３のバイオマーカー値と第４第２のバイオマーカー値の比を用いて第２の指標値を計算すること；および
    ｉｉｉ）第１および第２の指標値の和を決定すること；
    ｂ）以下のことにより複数の対照値を決定すること：
    ｉ）第１のバイオマーカー値と第３のバイオマーカー値の比を用いて第１の対照値を計算すること；
    ｉｉ）第１のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いて第２の対照値を計算すること；
    ｉｉｉ）第２のバイオマーカー値と第３のバイオマーカー値の比を用いて第３の対照値を計算すること；および
    ｉｖ）第２のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いて第４の対照値を計算すること；
    ｃ）各対照値を個々の閾値範囲と比較すること；ならびに
    ｄ）各対照値に関する比較の成功に応じて指標を表示すること
    を含む、請求項２６に記載の方法。
  28. 前記方法が、１以上の電子プロセッシングデバイスにおいて、
    ａ）第１のバイオマーカー値と第２のバイオマーカー値の比を用いて第５の対照値を計算すること；
    ｂ）第３のバイオマーカー値と第４のバイオマーカー値の比を用いて第６の対照値を計算すること；および
    ｃ）指標値の決定時に使用されなかったバイオマーカーの組合せを使用することにより、付加的対照値または対照値のセットを計算すること
    を含む、請求項２７に記載の方法。
  29. 前記バイオマーカーが、遺伝子発現産物であり、かつ、前記方法が、
    ａ）生物学的被験体からサンプルを取得すること、ここで、前記サンプルは遺伝子発現産物を含む；
    ｂ）前記サンプル中の少なくとも前記遺伝子発現産物を増幅させること；および
    ｃ）各遺伝子発現産物に関して、個々の遺伝子発現の定義されたレベルを得るために必要な増幅程度を表す増幅量を決定すること
    を含む、請求項１〜２８のいずれか一項に記載の方法。
  30. 前記増幅量が、
    ａ）サイクル時間；
    ｂ）サイクル数；
    ｃ）サイクル閾値；および
    ｄ）増幅時間
    のうち少なくとも１つである、請求項２９に記載の方法。
  31. 前記バイオマーカーが、遺伝子発現産物であり、かつ、前記方法が、バイオマーカー値の組合せが個々の遺伝子発現産物の相対濃度の比を表すように、個々の遺伝子発現産物関する増幅量を差し引くことにより、バイオマーカー値の組合せを決定することを含む、請求項２９または請求項３０に記載の方法。
  32. 前記バイオマーカー値が、少なくとも１つの医学的病態の臨床徴候を呈する生物学的被験体から取得される、請求項１〜３１のいずれか一項に記載の方法。
  33. 前記少なくとも１つの病態がｉｐＳＩＲＳを含み、かつ、前記バイオマーカー値がＬＡＭＰ１、ＣＥＡＣＡＭ４、ＰＬＡＣ８およびＰＬＡ２Ｇ７の相対濃度に相当する、請求項３２に記載の方法。
  34. 前記バイオマーカー値が、第１および第２の病態に共通の臨床徴候を呈する生物学的被験体から取得され、かつ、前記指標が、第１の病態と第２の病態を識別する上で使用するためのものである、請求項３２または請求項３３に記載の方法。
  35. 第１および第２の病態がｉｎＳＩＲＳおよびｉｐＳＩＲＳを含む、請求項３４に記載の方法。
  36. 前記定量技術が、
    ａ）核酸増幅技術；
    ｂ）ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）；
    ｃ）ハイブリダイゼーション技術；
    ｄ）マイクロアレイ分析；
    ｅ）低密度アレイ；
    ｆ）対立遺伝子特異的プローブとのハイブリダイゼーション；
    ｇ）酵素的突然変異検出；
    ｈ）ライゲーション連鎖反応（ＬＣＲ）；
    ｉ）オリゴヌクレオチドライゲーションアッセイ（ＯＬＡ）；
    ｊ）フローサイトメトリーヘテロ二重鎖分析；
    ｋ）ミスマッチの化学的切断；
    ｌ）質量分析；
    ｍ）フローサイトメトリー；
    ｎ）液体クロマトグラフィー；
    ｏ）ガスクロマトグラフィー；
    ｐ）免疫組織化学；
    ｑ）核酸シーケンシング；
    ｒ）一本鎖高次構造多形（ＳＳＣＰ）；
    ｓ）変性勾配ゲル電気泳動（ＤＧＧＥ）；
    ｔ）温度勾配ゲル電気泳動（ＴＧＧＥ）；
    ｕ）制限断片多形；
    ｖ）包括的遺伝子発現解析（ＳＡＧＥ）；
    ｗ）親和性アッセイ；
    ｘ）ラジオイムノアッセイ（ＲＩＡ）；
    ｙ）ラテラルフローイムノクロマトグラフィー；
    ｚ）フローサイトメトリー；
    ａａ）電子顕微鏡（ＥＭ）；および、
    ｂｂ）酵素基質アッセイ
    のうち少なくとも１つである、請求項１〜３５のいずれか一項に記載の方法。
  37. 指標作成時に使用されたバイオマーカー値の測定の妥当性を確認するための装置であって、前記バイオマーカーが、選択されたタイプの定量技術を用いて定量され、かつ、前記装置が、
    ａ）複数のバイオマーカー値を決定するプロセッシングデバイス、ここで、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示し、かつ、前記被験体から採取されたサンプル中の前記バイオマーカーの濃度を少なくとも部分的に示す；
    ｂ）バイオマーカー値の組合せを決定することにより少なくとも１つの対照値を決定するプロセッシングデバイス；
    ｃ）各対照値を個々の対照参照と比較するプロセッシングデバイス；かつ
    ｄ）前記比較の結果を用いて、前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定するプロセッシングデバイス
    のうちの少なくとも１つのプロセッシングデバイスを含む、装置。
  38. 請求項１〜３６のいずれか一項に記載の方法を実施する際に使用される、請求項３７に記載の装置。
  39. 生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を決定する際に使用された指標の妥当性を確認するための方法であって、前記バイオマーカーが、選択されたタイプの定量技術を用いて定量され、かつ、前記方法が、
    ａ）複数のバイオマーカー値を決定すること、ここで、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示す；
    ｂ）以下のことにより生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を示す指標を決定すること：
    ｉ）第１および第２のバイオマーカー値を用いて第１の指標値を計算すること；
    ｉｉ）第３および第４第２のバイオマーカー値を用いて第２の指標値を計算すること；および
    ｉｉｉ）第１および第２の指標値を用いて指標値を決定すること；
    ｃ）以下の少なくとも１つを計算すること：
    ｉ）第１および第３のバイオマーカー値を用いた第１の対照値；
    ｉｉ）第１および第４のバイオマーカー値を用いた第２の対照値；
    ｉｉｉ）第２および第３のバイオマーカー値を用いた第３の対照値；
    ｉｖ）第２および第４のバイオマーカー値を用いた第４の対照値；
    ｖ）第１および第４第２値を用いた第５の対照値；
    ｖｉ）第３および第４のバイオマーカー値を用いた第６の対照値；および
    ｖｉｉ）指標値の決定時に使用されなかったバイオマーカーの組合せを使用することによる付加的対照値または対照値のセット；
    ｄ）前記少なくとも１つの対照値を個々の対照値閾値と比較すること；ならびに
    ｅ）前記比較の結果を用いて選択的に前記指標の妥当性を確認すること
    を含む、方法。
  40. 遺伝子発現産物の測定値を示す指標の妥当性を確認するための装置であって、前記バイオマーカーが、選択されたタイプの定量技術を用いて定量され、かつ、前記装置が、
    ａ）複数のバイオマーカー値を決定するプロセッシングデバイス、ここで、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定または導出された値を示す；
    ｂ）以下により指標を決定するプロセッシングデバイス：
    ｉ）第１および第２のバイオマーカー値を用いて第１の指標値を計算すること；
    ｉｉ）第３および第４第２のバイオマーカー値を用いて第２の指標値を計算すること；および
    ｉｉｉ）第１および第２の指標値を用いて指標を決定すること；
    ｃ）以下のうち少なくとも１つを計算するプロセッシングデバイス：
    ｉ）第１および第３のバイオマーカー値を用いた第１の対照値；
    ｉｉ）第１および第４のバイオマーカー値を用いた第２の対照値；
    ｉｉｉ）第２および第３のバイオマーカー値を用いた第３の対照値；
    ｉｖ）第２および第４のバイオマーカー値を用いた第４の対照値；
    ｖ）第１および第２のバイオマーカー値を用いた第５の対照値；
    ｖｉ）第３および第４のバイオマーカー値を用いた第６の対照値；および
    ｖｉｉ）指標値の決定時に使用されなかったバイオマーカーの組合せを使用することによる付加的対照値または対照値のセット；
    ｄ）前記少なくとも１つの対照値を個々の対照値閾値と比較するプロセッシングデバイス；ならびに
    ｅ）前記比較の結果を用いて選択的に前記指標の妥当性を確認するプロセッシングデバイス
    のうちの少なくとも１つのプロセッシングデバイスを含む、装置。
  41. 生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を決定する際に使用された指標の妥当性を確認するための方法であって、前記バイオマーカーが、選択されたタイプの定量技術を用いて定量され、かつ、前記方法が、
    ａ）生物学的被験体からサンプルを取得すること、ここで、前記サンプルは遺伝子発現産物を含む；
    ｂ）前記サンプル中の遺伝子発現産物の濃度を決定するために、前記サンプル中の少なくとも一部の遺伝子発現産物を定量すること；
    ｃ）以下を組み合わせることにより、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を示す指標を決定すること：
    ｉ）第１の遺伝子発現産物と第２の遺伝子発現産物の濃度比を示す第１の指標値；および
    ｉｉ）第３の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第２の指標値；
    ｄ）以下のうち少なくとも１つを決定することにより対照値を決定すること：
    ｉ）第１の遺伝子発現産物と第３の遺伝子発現産物の濃度比を示す第１の対照値；
    ｉｉ）第１の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第２の対照値；
    ｉｉｉ）第２の遺伝子発現産物と第３の遺伝子発現産物の濃度比を示す第３の対照値；
    ｉｖ）第２の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第４の対照値；
    ｖ）第１の遺伝子発現産物と第２の遺伝子発現産物の濃度比を示す第５の対照値；
    ｖｉ）第３の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第６の対照値；
    ｖｉｉ）指標値の決定時に使用されなかった遺伝子発現産物の組合せを使用することによる付加的対照値または対照値のセット；
    ｅ）各対照値を個々の対照値閾値範囲と比較すること；ならびに
    ｆ）前記対照値のそれぞれが個々の対照値範囲内にあるかどうか前記指標の妥当性を確認すること
    を含む、方法。
  42. 前記方法が、
    以下のことにより遺伝子発現産物の濃度を定量すること：
    ａ）前記サンプル中の少なくとも一部の遺伝子発現産物を増幅させること；および
    ｂ）複数の遺伝子発現産物のそれぞれに関して、前記個々の遺伝子発現産物の定義されたレベルを得るために必要な増幅程度を表す増幅量を決定すること
    を含む、請求項４１に記載の方法。
  43. 前記方法が、
    ａ）以下のことにより指標を決定すること：
    ｉ）第１および第２の遺伝子発現産物の濃度を示す第１および第２の増幅時間を用いて計算される第１の指標値を決定すること；および
    ｉｉ）第３および第４の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第３および第４の増幅時間を用いて計算される第２の指標値；ならびに
    ｂ）以下のうち少なくとも１つを決定することにより対照値を決定すること：
    ｉ）第１および第３の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第１および第３の増幅時間を用いて計算される第１の対照値；
    ｉｉ）第１および第４の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第１および第４の増幅時間を用いて計算される第２の対照値；
    ｉｉｉ）第２および第３の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第２および第３の増幅時間を用いて計算される第３の対照値；
    ｉｖ）第２および第４の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第２および第４の増幅時間を用いて計算される第４の対照値；
    ｖ）第１および第２の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第１および第２の増幅時間を用いて計算される第５の対照値；
    ｖｉ）第３および第４の遺伝子発現産物の相対濃度を示す第３および第４の増幅時間を用いて計算される第６の対照値；および
    ｖｉｉ）指標値の決定時に使用されなかった増幅時間の組合せを使用することによる付加的対照値または対照値のセット
    を含む、請求項４１または請求項４２に記載の方法。
  44. 生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を決定する際に使用された指標の妥当性を確認するための装置であって、前記装置が、
    ａ）生物学的被験体からサンプルを取得するサンプリングデバイス、ここで、前記サンプルは遺伝子発現産物を含む；
    ｂ）前記サンプル中の遺伝子発現産物の濃度を決定するために、前記サンプル中の少なくとも一部の遺伝子発現産物を定量する定量デバイス；および
    ｃ）以下のことを行う少なくとも１つのプロセッシングデバイス：
    ｉ）以下を組み合わせることにより、生物学的被験体が少なくとも１つの医学的病態を有する尤度を示す指標を決定すること：
    （１）第１の遺伝子発現産物と第２の遺伝子発現産物の濃度比を示す第１の指標値；および
    （２）第３の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第２の指標値；
    ｉｉ）以下のうち少なくとも１つを決定することにより対照値を決定すること：
    （１）第１の遺伝子発現産物と第３の遺伝子発現産物の濃度比を示す第１の対照値；
    （２）第１の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第２の対照値；
    （３）第２の遺伝子発現産物と第３の遺伝子発現産物の濃度比を示す第３の対照値；
    （４）第２の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第４の対照値；
    （５）第１の遺伝子発現産物と第２の遺伝子発現産物の濃度比を示す第５の対照値；
    （６）第３の遺伝子発現産物と第４の遺伝子発現産物の濃度比を示す第６の対照値；および
    （７）指標値の決定時に使用されなかったバイオマーカーの濃度比を示す付加的対照値または対照値のセット；
    （ｉｉｉ）各対照値を個々の対照値閾値範囲と比較すること；および
    （ｉｖ）前記対照値のそれぞれが個々の対照値範囲内にあるかどうか前記指標の妥当性を確認すること
    を含む、装置。
  45. バイオマーカーの定量の妥当性を確認するための方法であって、前記方法が、
    ａ）複数のバイオマーカー値を決定すること、ここで、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示し、かつ、前記被験体から採取されたサンプル中のバイオマーカーの濃度を少なくとも部分的に示す；
    ｂ）バイオマーカー値の組合せを決定することにより少なくとも１つの対照値を決定すること；
    ｃ）各対照値を個々の対照参照と比較すること；および
    ｄ）前記比較の結果を用いて、前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定すること、ここで、前記バイオマーカー値は、
    ｉ）タンパク質；
    ｉｉ）核酸；
    ｉｉｉ）炭水化物；
    ｉｖ）脂質；
    ｖ）プロテオグリカン；
    ｖｉ）細胞；および
    ｖｉｉ）病原生物
    の１以上から選択される分子、細胞または生物体のレベルまたは存在量を示す
    を含む、方法。
  46. バイオマーカーの定量の妥当性を確認するための方法であって、前記方法が、
    ａ）複数のバイオマーカー値を決定すること、ここで、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示し、かつ、前記被験体から採取されたサンプル中のバイオマーカーの濃度を少なくとも部分的に示す；
    ｂ）バイオマーカー値の組合せを決定することにより少なくとも１つの対照値を決定すること；
    ｃ）各対照値を個々の対照参照と比較すること；および
    ｄ）前記比較の結果を用いて、前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定すること、ここで、前記バイオマーカー値は、
    ｉ）タンパク質；
    ｉｉ）核酸；
    ｉｉｉ）炭水化物；
    ｉｖ）脂質；
    ｖ）プロテオグリカン；
    ｖｉ）細胞；
    ｖｉｉ）代謝産物；
    ｖｉｉｉ）組織切片；
    ｉｘ）生物体全体；および
    ｘ）分子複合体
    の１以上から選択される分子、細胞または生物体のレベルまたは存在量を示す
    を含む、方法。
  47. バイオマーカーの定量の妥当性を確認するための方法であって、前記方法が、
    ａ）複数のバイオマーカー値を決定すること、ここで、各バイオマーカー値は、前記生物学的被験体の少なくとも１つの対応するバイオマーカーに関して測定された値または測定された値から導出された値を示し、かつ、前記被験体から採取されたサンプル中のバイオマーカーの濃度を少なくとも部分的に示す；
    ｂ）バイオマーカー値の組合せを決定することにより少なくとも１つの対照値を決定すること；
    ｃ）各対照値を個々の対照参照と比較すること；および
    ｄ）前記比較の結果を用いて、前記バイオマーカー値が妥当であるかどうかを決定すること、ここで、前記バイオマーカーは、
    ｉ）核酸増幅技術；
    ｉｉ）ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）；
    ｉｉｉ）ハイブリダイゼーション技術；
    ｉｖ）マイクロアレイ分析；
    ｖ）低密度アレイ；
    ｖｉ）対立遺伝子特異的プローブとのハイブリダイゼーション；
    ｖｉｉ）酵素的突然変異検出；
    ｖｉｉｉ）ライゲーション連鎖反応（ＬＣＲ）；
    ｉｘ）オリゴヌクレオチドライゲーションアッセイ（ＯＬＡ）；
    ｘ）フローサイトメトリーヘテロ二重鎖分析；
    ｘｉ）ミスマッチの化学的切断；
    ｘｉｉ）質量分析；
    ｘｉｉｉ）フローサイトメトリー；
    ｘｉｖ）液体クロマトグラフィー；
    ｘｖ）ガスクロマトグラフィー；
    ｘｖｉ）免疫組織化学；
    ｘｖｉｉ）核酸シーケンシング；
    ｘｖｉｉｉ）一本鎖高次構造多形（ＳＳＣＰ）；
    ｘｉｘ）変性勾配ゲル電気泳動（ＤＧＧＥ）；
    ｘｘ）温度勾配ゲル電気泳動（ＴＧＧＥ）；
    ｘｘｉ）制限断片多形；
    ｘｘｉｉ）包括的遺伝子発現解析（ＳＡＧＥ）；
    ｘｘｉｉｉ）親和性アッセイ；
    ｘｘｉｖ）ラジオイムノアッセイ（ＲＩＡ）；
    ｘｘｖ）ラテラルフローイムノクロマトグラフィー；
    ｘｘｖｉ）フローサイトメトリー；
    ｘｘｖｉｉ）電子顕微鏡（ＥＭ）；および、
    ｘｘｖｉｉｉ）酵素基質アッセイ
    のうち少なくとも１つを用いて定量される、
    を含む、方法。
JP2017561708A 2015-05-28 2016-05-20 バイオマーカー測定の妥当性確認 Pending JP2018525703A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
AU2015901982 2015-05-28
AU2015901982A AU2015901982A0 (en) 2015-05-28 Validating biomarker measurement
PCT/AU2016/050388 WO2016187655A1 (en) 2015-05-28 2016-05-20 Validating biomarker measurement

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018525703A true JP2018525703A (ja) 2018-09-06
JP2018525703A5 JP2018525703A5 (ja) 2019-06-27

Family

ID=57392259

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017561708A Pending JP2018525703A (ja) 2015-05-28 2016-05-20 バイオマーカー測定の妥当性確認

Country Status (9)

Country Link
US (2) US10719579B2 (ja)
EP (1) EP3304093B1 (ja)
JP (1) JP2018525703A (ja)
CN (1) CN108323184A (ja)
AU (1) AU2016267392B2 (ja)
CA (1) CA2986787A1 (ja)
DK (1) DK3304093T3 (ja)
HK (1) HK1249182A1 (ja)
WO (1) WO2016187655A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2023169202A (ja) * 2017-06-13 2023-11-29 ボストンジーン コーポレイション 正規化バイオマーカースコアからがん治療を特定するためのシステム及び方法

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DK3304093T3 (da) * 2015-05-28 2024-02-12 Immunexpress Pty Ltd Validering af biomarkørmåling
AU2018312117B2 (en) * 2017-08-04 2022-05-12 Billiontoone, Inc. Sequencing output determination and analysis with target-associated molecules in quantification associated with biological targets
JP2020532732A (ja) 2017-09-01 2020-11-12 ヴェン バイオサイエンシズ コーポレーション 診断および治療モニタリングのためのバイオマーカーとしての糖ペプチドの同定および使用
WO2019183052A1 (en) * 2018-03-19 2019-09-26 Sri International Methods and systems for biomarker analysis
CN109055535A (zh) * 2018-09-14 2018-12-21 北京泱深生物信息技术有限公司 血液中的分子作为诊断脓毒症的标志物
CN109374904A (zh) * 2018-10-29 2019-02-22 浙江医院 一种蛋白质类脓毒症标志物及其在严重脓毒症早期预警的应用及其筛选方法
JP2022553570A (ja) * 2019-11-05 2022-12-23 アピール テクノロジー，インコーポレイテッド 植物生産物における感染の予測
WO2021202620A1 (en) * 2020-03-31 2021-10-07 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Metabolomics approach combined with machine learning to recognize a medical condition
CN113488107B (zh) * 2021-07-07 2022-07-19 广州华银康医疗集团股份有限公司 筛选免疫组库测序生物标志物的方法、设备和存储介质
EP4195212A1 (en) * 2021-12-08 2023-06-14 A3P Biomedical AB (publ) Certainty-based medical conclusion model adaptation
CN114628024A (zh) * 2022-02-24 2022-06-14 重庆市急救医疗中心(重庆市第四人民医院、重庆市急救医学研究所) 一种生物标志物组在制备用于辅助筛查脓毒症的产品中的用途和辅助筛查方法及其系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110077931A1 (en) * 2006-05-01 2011-03-31 Grimes F Randall Methods and apparatus for identifying disease status using biomarkers
WO2012068642A1 (en) * 2010-11-26 2012-05-31 Immunexpress Pty Ltd Diagnostic and/or screening agents and uses therefor
JP2013509588A (ja) * 2009-10-29 2013-03-14 テシス バイオサイエンス， インコーポレイテッド ２型糖尿病の予防に対して一貫した改善をもたらすタンパク質バイオマーカーおよび脂質代謝物バイオマーカー
US20140120545A1 (en) * 2011-04-18 2014-05-01 Diamir, Llc METHODS OF USING miRNA FROM BODILY FLUIDS FOR EARLY DETECTION AND MONITORING OF MILD COGNITIVE IMPAIRMENT (MCI) AND ALZHEIMER'S DISEASE (AD)

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030148339A1 (en) 2001-05-07 2003-08-07 Hrissi Samartzidou Artificial genes for use as controls in gene expression analysis systems
US7622260B2 (en) * 2001-09-05 2009-11-24 The Brigham And Women's Hospital, Inc. Diagnostic and prognostic tests
US20040180365A1 (en) * 2002-12-13 2004-09-16 Affymetrix, Inc. Methods and computer software products for gene expression data quality analysis
JP2008511058A (ja) 2004-08-18 2008-04-10 アボツト・モレキユラー・インコーポレイテツド コンピュータシステムを用いるデータ品質および／または部分異数染色体の決定
BRPI0609302A2 (pt) * 2005-04-15 2011-10-11 Becton Dickinson Co métodos para prever o desenvolvimento de sepse e para diagnosticar sepse em um indivìduo a ser testado, microarranjo, kit para prever o desenvolvimento de sepse em um indivìduo a ser testado, produto de programa de computador, computador, sistema de computador para determinar se um indivìduo é susceptìvel de desenvolver sepse, sinal digital embutido em uma onda portadora, e, interface gráfica de usuário para determinar se um indivìduo é susceptìvel de desenvolver sepse
DE102005050933A1 (de) * 2005-10-21 2007-04-26 Justus-Liebig-Universität Giessen Erfindung betreffend Expressionsprofile zur Vorhersage von septischen Zuständen
US20080213768A1 (en) * 2006-08-17 2008-09-04 Zhauhui Cai Identification and use of biomarkers for non-invasive and early detection of liver injury
DE102007010252B4 (de) 2007-03-02 2013-07-04 Sirs-Lab Gmbh Kontrollgene zur Normalisierung von Genexpressionsanalysedaten
CA2604317C (en) * 2007-08-06 2017-02-28 Historx, Inc. Methods and system for validating sample images for quantitative immunoassays
JP4666237B2 (ja) 2008-07-09 2011-04-06 ソニー株式会社 遺伝子検定方法、遺伝子検定プログラム及び遺伝子検定装置
US20120035860A1 (en) 2010-04-29 2012-02-09 Akmaev Viatcheslav R GC Wave Correction for Array-Based Comparative Genomic Hybridization
CA2827894A1 (en) * 2011-02-22 2012-08-30 Caris Life Sciences Luxembourg Holdings, S.A.R.L. Circulating biomarkers
WO2013152989A2 (en) * 2012-04-10 2013-10-17 Eth Zurich Biomarker assay and uses thereof for diagnosis, therapy selection, and prognosis of cancer
WO2013153461A2 (en) * 2012-04-13 2013-10-17 Oasis Diagnostics Corporation Specific salivary biomarkers for risk detection, early diagnosis, prognosis and monitoring of alzheimer's and parkinson's diseases
AU2014284124B2 (en) 2013-06-20 2020-03-12 Immunexpress Pty Ltd Biomarker identification
WO2015117204A1 (en) * 2014-02-06 2015-08-13 Immunexpress Pty Ltd Biomarker signature method, and apparatus and kits therefor
DK3304093T3 (da) * 2015-05-28 2024-02-12 Immunexpress Pty Ltd Validering af biomarkørmåling

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110077931A1 (en) * 2006-05-01 2011-03-31 Grimes F Randall Methods and apparatus for identifying disease status using biomarkers
JP2013509588A (ja) * 2009-10-29 2013-03-14 テシス バイオサイエンス， インコーポレイテッド ２型糖尿病の予防に対して一貫した改善をもたらすタンパク質バイオマーカーおよび脂質代謝物バイオマーカー
WO2012068642A1 (en) * 2010-11-26 2012-05-31 Immunexpress Pty Ltd Diagnostic and/or screening agents and uses therefor
US20140120545A1 (en) * 2011-04-18 2014-05-01 Diamir, Llc METHODS OF USING miRNA FROM BODILY FLUIDS FOR EARLY DETECTION AND MONITORING OF MILD COGNITIVE IMPAIRMENT (MCI) AND ALZHEIMER'S DISEASE (AD)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2023169202A (ja) * 2017-06-13 2023-11-29 ボストンジーン コーポレイション 正規化バイオマーカースコアからがん治療を特定するためのシステム及び方法
JP7401710B2 (ja) 2017-06-13 2023-12-19 ボストンジーン コーポレイション 正規化バイオマーカースコアからがん治療を特定するためのシステム及び方法

Also Published As

Publication number Publication date
US10719579B2 (en) 2020-07-21
CA2986787A1 (en) 2016-12-01
AU2016267392B2 (en) 2021-12-09
EP3304093A4 (en) 2019-02-06
WO2016187655A1 (en) 2016-12-01
DK3304093T3 (da) 2024-02-12
EP3304093A1 (en) 2018-04-11
US20180107783A1 (en) 2018-04-19
CN108323184A (zh) 2018-07-24
US20160350477A1 (en) 2016-12-01
HK1249182A1 (zh) 2018-10-26
AU2016267392A1 (en) 2017-12-07
EP3304093B1 (en) 2023-12-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
AU2016267392B2 (en) Validating biomarker measurement
US20210040562A1 (en) Methods for evaluating lung cancer status
Tam et al. Robust global microRNA expression profiling using next-generation sequencing technologies
Pedersen et al. Leukocyte DNA methylation signature differentiates pancreatic cancer patients from healthy controls
JP6681337B2 (ja) 敗血症の発症を予測するための装置、キット及び方法
Macaeva et al. Radiation-induced alternative transcription and splicing events and their applicability to practical biodosimetry
US11776661B2 (en) Determination of MAPK-AP-1 pathway activity using unique combination of target genes
US20150080243A1 (en) Methods and compositions for detecting cancer based on mirna expression profiles
WO2013049152A2 (en) Methods for evaluating lung cancer status
Shaughnessy et al. Identification of microRNAs in bovine faeces and their potential as biomarkers of Johne’s Disease
Delahaye et al. Performance characteristics of the MammaPrint® breast cancer diagnostic gene signature
Verboom et al. Profile of the SeptiCyte™ LAB gene expression assay to diagnose infection in critically ill patients
US20210262040A1 (en) Algorithms for Disease Diagnostics
Luca et al. A novel stratification framework for predicting outcome in patients with prostate cancer
Kardos et al. Development and validation of a NanoString BASE47 bladder cancer gene classifier
CN114990215A (zh) microRNA生物标志物在肺癌诊断或预测预后中的应用
US20240035090A1 (en) mRNA BIOMARKERS FOR DIAGNOSIS OF LIVER DISEASE
Wang Molecular Epidemiology
Andersen et al. Pre-diagnostic trajectories of lymphocytosis predict time to treatment and death in patients with chronic lymphocytic leukemia
Tonelotto et al. Efficacy of Fluorecare SARS-CoV-2 Spike Protein Test Kit for SARS-CoV-2 detection in nasopharyngeal samples of 121 individuals working in a manufacturing company
Hasadsri et al. Noninvasive prenatal screening for fetal aneuploidies
Krumm et al. Diagnosis of ovarian carcinoma homologous recombination DNA repair deficiency from targeted gene capture oncology assays
Ciniselli et al. Workflow for circulating miRNA identification and development in cancer research: Methodological considerations
US20240363197A1 (en) Methods for characterizing infections and methods for developing tests for the same
US20230175064A1 (en) Methods and systems for monitoring organ health and disease

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190520

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190520

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200904

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20210402