JP2019526810A - バイオマーカーサインおよびそれらの使用 - Google Patents

Abstract

本発明は、対象における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するための方法であって、（ａ）被験試料を提供するステップと、（ｂ）表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカー（複数可）の試験試料中の存在および／または量を測定するステップと、を含み、表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカー（複数可）の試験試料中の存在および／または量が、全身性エリテマトーデス関連疾患状態を示す、方法を提供する。本発明はまた、本発明の方法において使用するのに好適なアレイおよびキットを提供する。【選択図】図１Ｂ

Description

本発明は、全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するためのバイオマーカー、ならびにそれらのサインおよびアレイ、およびそれらの使用のための方法に関する。

全身性エリテマトーデス（ＳＬＥ）は、異種の提示を有する重度の慢性全身性自己免疫疾患である（１、２）。この疾患は、フレアの期間と未だ予想不可能な様式での寛解とが交互に起こることを特徴とする。ＳＬＥの治療は、これまでのところ、フレアの影響を低減および最小限に抑えることを本質的に試行する、症状に対処することに限定されている（３）。損傷の蓄積は、経時的な疾患活動性、治療の副作用、および／または併発状態であり、かつ罹患率および死亡率に関連している。したがって、発症、重症度、および特に腎作用のレベルに対するフレアの反応を予測、検出、および監視するための新規の手段は、よって、治療方針の選択および治療の修正、ならびに予後に必須のものであろう（２〜４）。現在、疾患活動性は、９つの器官中の２４個の記述子に基づく（１０または３０日間にわたって研究される）、ＳＬＥＤＡＩ−２Ｋ等の指数を使用して評価される（５）。ＳＬＥにおける腎障害の監視は、多くの場合、尿の顕微鏡評価に依存し、これは、大規模な方法論的欠点と関連付けられることが示されている（６）。これまでのところ、腎生検は、疾患活動性および腎障害を評価するための代表的な判断基準であるが、血液系試験等の迅速な最小侵襲的方法に対する必要性は、明らかである。

歴史的に、Ｃ１ｑ、Ｃ３、Ｃ４、ＩＬ−６、ＴＮＦ−α、および様々な自己抗体等の主に単一の血液学的バイオマーカーは、フレアの検出および監視に対して検討されているが、その性能は、様々であり、概して低い（４、７〜１１）。したがって、より近年では、ＳＬＥおよびＳＬＥ疾患活動性をより良好に反映するバイオマーカーのパネルを解明するための試行がなされている（１２〜１７）。例えば、Ｌｉおよび同僚は、３０重抗原アレイを使用して、候補血清自己抗体クラスターを描写し、ループス患者をより重度の疾患活動と区別することを試行した（１８）。さらに、Ｂａｕｅｒおよび同僚は、従来の抗体マイクロアレイを使用する疾患活動性のための血清ケモカイン（ＩＰ−１０、ＭＣＰ−１、およびＭＩＰ３Ｂ）の３重パネルを予め検証した（１６、１７）。

より最近では、高性能組換え抗体マイクロアレイおよびナノアレイセットアップは、ＳＬＥ（１９、２０）に関連付けられた多重化血清および尿バイオマーカーを解明するために使用されている（Ｎｏｒｄｓｔｒｏｍら、提出済み、Ｄｅｌｆａｎｉら、２０１６、Ｌｕｐｕｓ ２６（４）：３７３〜３８７）。これらのプロジェクトでは、主に免疫調節タンパク質を標的とすることによって、臨床免疫プロテオミクス（２１）で示されるアプローチにおけるＳＬＥに対する特定の感受性センサとしての免疫系の使用を検討した。結果は、ＳＬＥ、ＳＬＥ表現型、およびＳＬＥ疾患活動性を反映する多重化候補血清（および尿）バイオマーカーを解明することができることを示した。

しかしながら、活動性疾患の非治療および過剰治療（非活動性ＳＬＥ中の治療投与）によって引き起こされる損傷を最小にするためのフレアの迅速な治療および療法の離脱を可能にするために活動性（フレアリング）および受動性（寛解／非フレアリング）疾患状態を迅速に特定するために、疾患活動性に対するバイオマーカーおよびバイオマーカーサインを特定する必要が、依然として、かつ引き続きある。

本発明は、フレアおよび寛解中に収集されたＳＬＥ試料を使用して行われる血清タンパク質発現プロファイリングの研究から生じる。改善された性能を表示し、かつより大きなセットの免疫調節タンパク質を標的とする再最適化された組換え抗体マイクロアレイプラットホーム（Ｄｅｌｆａｎｉら、２０１６、上記）を適用した（１９）。結果は、疾患活動性を反映する縮合された高性能血清バイオマーカーサインを、粗血清試料から解明することができることを示した。

したがって、第１の態様は、表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカーの試験試料中存在および／または量を測定する対象における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するための方法であって、表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカー（複数可）の１つ以上の試験試料中の存在および／または量が、全身性エリテマトーデス関連疾患状態を示す、方法を提供する。

代替的にまたは加えて、本方法は、
ａ）被験試料を提供するステップと、
ｂ）表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカー（複数可）の試験試料中の存在および／または量を測定するステップと、を含み、
表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカー（複数可）の試験試料中の存在および／または量が、対象における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を示す。

よって、本発明は、対象における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するためのバイオマーカーおよびバイオマーカーサインを提供する。

「全身性エリテマトーデス関連疾患状態」という用語は、（ｉ）ＳＬＥの存在もしくは不在（例えば、非ＳＬＥから活動性ＳＬＥを、非ＳＬＥから非活動性ＳＬＥを、および／または非ＳＬＥから高度に活動性のＳＬＥを区別する）、および（ｉｉ）ＳＬＥの活動性（例えば、非活動性ＳＬＥから活動性ＳＬＥを区別する、および／または非活動性ＳＬＥから高度に活動性のＳＬＥを区別する）を意味し得るか、またはこれらを含み得る。

よって、一実施形態では、本方法は、対象における活動性ＳＬＥ（例えば、ＳＬＥフレア）を診断するためのものである。

好ましくは、個体は、ヒトであるが、家畜哺乳動物（好ましくは、ウマ、ブタ、ウシ、ヒツジ、イヌ、およびネコを含む農業的または商業的意味の）等の任意の哺乳動物であり得る。

誤解を回避するために、ステップ（ａ）で、１より多い疾患状態、例えば、＞＝２、＞＝３、＞＝４、＞＝５、＞＝６または＞＝７つの異なる疾患状態から、試験試料を提供し得る。ステップ（ａ）は、少なくとも２つの試験試料、例えば、＞＝３、＞＝４、＞＝５、＞＝６、＞＝７、＞＝８、＞＝９、＞＝１０、＞＝１５、＞＝２０、＞＝２５、＞＝５０、または＞＝１００個の試験試料を提供し得る。複数の試験試料が提供される場合、それらは、同じ種類（例えば、全ての血清もしくは尿試料）、または異なる種類（例えば、血清および尿試料）からなり得る。

代替的にまたは加えて、本方法は、
ｃ）試験試料とは異なる全身性エリテマトーデス関連疾患状態を有する個体からの対照試料を提供するステップと、
ｄ）ステップ（ｂ）で測定された１つ以上のバイオマーカーの対照試料中の存在および／または量を測定するステップと、をさらに含み、
全身性エリテマトーデス関連疾患状態は、ステップ（ｂ）で測定された１つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在および／または量が、対照試料中の存在および／または量とは異なる場合に特定される。

誤解を回避するために、ステップ（ｃ）で、１つ超の疾患状態、例えば、＞＝２、＞＝３、＞＝４、＞＝５、＞＝６、または＞＝７つの異なる疾患状態からの対照試料を提供し得る。ステップ（ｃ）は、少なくとも２つの対照試料、例えば、＞＝３、＞＝４、からの対照試料を５、＞＝６、＞＝７、＞＝８、＞＝９、＞＝１０、＞＝１５、＞＝２０、＞＝２５、＞＝５０、または＞＝１００個の対照試料を提供し得る。複数の対照試料が提供される場合、それらは、同じ種類（例えば、全ての血清もしくは尿試料）または異なる種類（例えば、血清および尿試料）からなり得る。好ましくは、試験試料の種類および対照試料の種類は、一致／対応する。

「対照試料中の存在および／または量とは異なる」とは、１つ以上対照試料のものとは異なる試験試料中の１つ以上のバイオマーカーの存在および／または量を意味するか、またはこれらを含む（または同じものを表す既定の参照値に対して）。好ましくは、試験試料中の存在および／または量は、１つ以上の対照試料（例えば、陰性対照試料）のうちの少なくとも±５％、例えば、少なくとも±６％、±７％、±８％、±９％、±１０％、±１１％、±１２％、±１３％、±１４％、±１５％、±１６％、±１７％、±１８％、±１９％、±２０％、±２１％、±２２％、±２３％、±２４％、±２５％、±２６％、±２７％、±２８％、±２９％、±３０％、±３１％、±３２％、±３３％、±３４％、±３５％、±３６％、±３７％、±３８％、±３９％、±４０％、±４１％、±４２％、±４３％、±４４％、±４５％、±４１％、±４２％、±４３％、±４４％、±５５％、±６０％、±６５％、±６６％、±６７％、±６８％、±６９％、±７０％、±７１％、±７２％、±７３％、±７４％、±７５％、±７６％、±７７％、±７８％、±７９％、±８０％、±８１％、±８２％、±８３％、±８４％、±８５％、±８６％、±８７％、±８８％、±８９％、±９０％、±９１％、±９２％、±９３％、±９４％、±９５％、±９６％、±９７％、±９８％、±９９％、±１００％、±１２５％、±１５０％、±１７５％、±２００％、±２２５％、±２５０％、±２７５％、±３００％、±３５０％、±４００％、±５００％、もしくは少なくとも±１０００％によって、１つ以上の対照試料（または、対照試料の平均）中の存在または量とは異なる。

代替的にまたは加えて、試験試料中の存在または量は、対照試料中の平均存在または量とは少なくとも＞１標準偏差、例えば、対照試料中の平均存在または量から＞＝１．５、＞＝２、＞＝３、＞＝４、＞＝５、＞＝６、＞＝７、＞＝８、＞＝９、＞＝１０、＞＝１１、＞＝１２、＞＝１３、＞＝１４、または＞＝１５個の標準偏差によって、対照試料中の平均存在または量とは異なる。任意の好適な手段を使用して標準偏差（例えば、直接、平方和、Ｗｅｌｆｏｒｄ’ｓ）を判定し得るが、一実施形態では、標準偏差は、直接方法（すなわち、［試料の数によって分割される、試料の平方マイナス平均の合計］の平方根）を使用して判定される。

代替的にまたは加えて、「対照試料中の存在および／または量とは異なる」とは、試験試料中の存在または量が、統計的に有意な様式で対照試料中の量と相関しないことを意味するか、またはそれを含む。「統計的に有意な様式で対照試料中の量と相関しない」とは、試験試料中の存在または量が、＞０．００１、例えば、＞０．００２、＞０．００３、＞０．００４、＞０．００５、＞０．０１、＞０．０２、＞０．０３、＞０．０４、＞０．０５、＞０．０６、＞０．０７、＞０．０８、＞０．０９、もしくは＞０．１のｐ値で、対照試料のものと相関することを意味するか、またはそれを含む。ｚ検定、ｔ検定、Ｓｔｕｄｅｎｔ’ｓ ｔ検定、ｆ検定、Ｍａｎｎ−Ｗｈｉｔｎｅｙ Ｕ検定、Ｗｉｌｃｏｘｏｎサイン−ランク検定、およびＰｅａｒｓｏｎ’ｓカイ二乗検定を含む、当業者に既知のｐ値を判定するための任意の好適な手段を使用することができる。

代替的にまたは加えて、本方法は、
ｅ）試験対象と同一の全身性エリテマトーデス関連疾患状態を有する個体からの対照試料を提供するステップと、
ｆ）ステップ（ｂ）で測定された前記１つ以上のバイオマーカーの前記対照試料中の存在および／または量を測定するステップと、をさらに含むか、またはそれらからなり、
全身性エリテマトーデス関連疾患状態は、ステップ（ｂ）で測定された１つ以上のバイオマーカーの試験試料中の発現が、ステップ（ｆ）で測定された１つ以上のバイオマーカーの対照試料中の発現に対応する場合に特定される。

誤解を回避するために、ステップ（ｅ）で、１つ超の疾患状態、例えば、＞＝２、＞＝３、＞＝４、＞＝５、＞＝６、または＞＝７つの異なる疾患状態からの対照試料を提供し得る。ステップ（ｅ）は、少なくとも２つの対照試料、例えば、＞＝３、＞＝４、＞＝５、＞＝６、＞＝７、＞＝８、＞＝９、＞＝１０、＞＝１５、＞＝２０、＞＝２５、＞＝＞＝５０、または＞＝１００個の対照試料を提供し得る。複数の対照試料が提供される場合、それらは、同じ種類（例えば、全ての血清もしくは尿試料）または異なる種類（例えば、血清および尿試料）からなり得る。好ましくは、試験試料の種類および対照試料の種類は、一致／対応する。

「対照試料中の存在および／もしくは量に対応する」とは、その存在および／もしくは量が、陽性対照試料のものと同一であるか、または１つ以上の陰性対照試料のものよりも１つ以上の陽性対照試料のものに（または同じものを表す既定の参照値に）より近いことを意味するか、またはそれを含む。好ましくは、存在および／または量は、１つ以上の対照試料のもの（または対照試料の平均）のうちの±４０％以内、例えば、１つ以上の対照試料（例えば、陽性対照試料）のうちの±３９％、±３８％、±３７％、±３６％、±３５％、±３４％、±３３％、±３２％、±３１％、±３０％、±２９％、±２８％、±２７％、±２６％、±２５％、±２４％、±２３％、±２２％、±２１％、±２０％、±１９％、±１８％、±１７％、±１６％、±１５％、±１４％、±１３％、±１２％、±１１％、±１０％、±９％、±８％、±７％、±６％、±５％、±４％、±３％、±２％、±１％、±０．０５％、もしくは±０％以内である。

代替的にまたは加えて、試験試料中の存在または量の差は、対照試料中の平均存在または量からの＜＝５標準偏差、例えば、範囲が異なり、かつ対応するバイオマーカー表現に対する標準偏差範囲が重複しないことを条件として、対照試料中の平均存在または量からの＜＝４．５、＜＝４、＜＝３．５、＜＝＜＝３、＜＝２．５、＜＝２、＜＝１．５、＜＝１．４、＜＝１．３、＜＝１．２、＜＝１．１、＜＝１、＜＝０．９、＜＝０．８、０．７、＜＝０．６、＜＝０．５、＜＝０．４、＜＝０．３、＜＝０．２、＜＝０．１、もしくは０標準偏差である。

代替的にまたは加えて、「対照試料中の存在および／または量に対応する」とは、試験試料中の存在または量が、統計的に有意な様式で対照試料中の量と相関することを意味するか、またはそれを含む。「統計的に有意な様式で対照試料中の量と相関する」とは、試験試料の存在または量が、＜＝０．０５、例えば、＜＝０．０４、＜＝０．０３、＜＝０．０２、＜＝０．０１、＜＝０．００５、＜＝０．００４、＜＝０．００３、＜＝０．００２、＜＝０．００１、＜＝０．０００５、または＜＝０．０００１のｐ値を有する対照試料のものと相関することを意味するか、またはそれを含む。

バイオマーカーの示差発現（上方調整または下方調整）、またはその欠落は、当業者に既知の任意の好適な手段によって判定され得る。示差発現は、０．０５未満（ｐ＝＜０．０５）、例えば、少なくとも＜０．０４、＜０．０３、＜０．０２、＜０．０１、＜０．００９、＜０．００５、＜０．００１、＜０．０００１、＜０．００００１、または０．０００００１のｐ値まで判定される。代替的にまたは加えて、示差発現は、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）を使用して判定される。代替的にまたは加えて、ＳＶＭは、以下に説明されるようなＳＶＭである。

示差発現が、単一のバイオマーカーに関し得るか、または組み合わせ考慮される複数のバイオマーカーに関し得る（すなわち、バイオマーカーサインとして）ことは、当業者によって理解されるだろう。よって、ｐ値は、単一のバイオマーカーまたはバイオマーカーの群と関連付けられ得る。それにもかかわらず、実際に、個々に考察されたときに０．０５よりも大きい示差発現ｐ値を有するタンパク質は、それらの発現レベルが１つ以上の他のバイオマーカーと組み合わせて考慮されたときに本発明によるバイオマーカーとして依然として有用であり得る。

添付の実施例に例示されるように、組織、血液、血清、または血漿試験試料中の特定のバイオマーカーの発現は、個体におけるＳＬＥ関連疾患状態を示し得る。例えば、単一の試験試料中の特定の血清タンパク質の相対的発現は、個体におけるＳＬＥの活動性を示し得る。

代替的または追加の実施形態では、ステップ（ｂ）で測定された１つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在および／または量は、ステップ（ｄ）および／または（ｆ）中の測定値を表す所定の参照値と比較される。

代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、表Ａに定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ａに定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０、５１、５２、５３、５４、５５、５６、５７、５８、５９、６０、６１、６２、６３、６４、６５、６６、６７、６８、または６９個の試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる。

代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＣＨＸ１０（３）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＬＵＭの存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、Ｃｙｓｔの存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外する。Ｃ；代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＡＴＰ５Ｂ（２）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ベータ−ガラクトシダーゼの存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＤＵＳＰ９の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−１アルファの存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−１ベータの存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、モチーフ（１３）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、モチーフ（１４）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、モチーフ（３）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、モチーフ（４）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、モチーフ（５）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、モチーフ（７）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、モチーフ（８）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＭＹＯＭ２（１）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＰＳＡの存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、Ｓｏｘ１１ａの存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、表面ＡｇＸの存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＴＢＣ１Ｄ９（２）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、アンジオモチン（１）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＡＰＯＡ１（１）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＢＴＫ（１）の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、Ｃ１推定阻害剤の存在および／もしくは量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外する。（３）；代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、Ｃ１ｑの存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、Ｃ１ｓの存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、Ｃ３の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、Ｃ４の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、Ｃ５（１）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＣＤ４０の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＣＤ４０リガンドの存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、エオタキシン（３）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、因子Ｂの存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＧＬＰ−１の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＧＭ−ＣＳＦの存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＨＬＡ−ＤＲ／ＤＰの存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＣＡＭ−１の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＦＮ−ガンマ（１）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩｇＭの存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−１０（１）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−１１（１）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−１２（１）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−１３（１）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−１６（１）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−１８の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−１ｒａの存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−２（２）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−３の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−４の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−５の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−６の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−７の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−８の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＩＬ−９の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、インテグリンアルファ−１０の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＪＡＫ３の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＬＤＬ（１）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、レプチンの存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ルイスｘ（１）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＭＣＰ−１の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＭＣＰ−３（１）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＭＣＰ−４（２）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＲＡＮＴＥＳの存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＴＤＦ−ベータ１の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＲＴＮＦ−アルファ（１）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＴＤＦ−ベータの存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外し、代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、ＶＥＧＦ（１）の存在および／または量を測定することを含むか、それからなるか、またはそれを除外する。

一実施形態では、バイオマーカーｍＲＮＡおよび／またはアミノ酸配列は、ＧｅｎＢａｎｋデータベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｇｅｎｂａｎｋ／）上で利用可能なものおよびその天然変異型に対応する。さらなる実施形態では、バイオマーカーｍＲＮＡおよび／またはアミノ酸配列は、２０１６年６月７日にＧｅｎＢａｎｋデータベース上で利用可能なものに対応する。

代替的にまたは加えて、本方法は、表Ａおよび／または本実施例の節に列挙されていないバイオマーカーの使用を除外する。

代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、表Ａ（Ｉ）および／もしくは（ＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ａ（Ｉ）および／もしくは（ＩＩ）に定義されるバイオマーカーののうちの２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、もしくは２０個の試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる。

代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、表Ａ（ＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ａ（ＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、２１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、または４９の試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる。

代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、
ａ）表Ｂ（Ｉ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（Ｉ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つもしくは３つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｂ）表Ｂ（ＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つもしくは３つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｃ）表Ｂ（ＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｄ）表Ｂ（ＩＶ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＩＶ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｅ）表Ｂ（Ｖ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（Ｖ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、もしくは４つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｆ）表Ｂ（ＶＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、例えば、表ＢＶ（ＶＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｇ）表Ｂ（ＶＩＩ）に定義されるバイオマーカーの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｈ）表Ｂ（ＶＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｉ）表Ｂ（ＩＸ）に定義されるバイオマーカーの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｊ）表Ｂ（Ｘ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（Ｘ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、もしくは７つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｋ）表Ｂ（ＸＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＸＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、７、もしくは８つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｌ）表Ｂ（ＸＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＸＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つもしくは３つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｍ）表Ｂ（ＸＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＸＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｎ）表Ｂ（ＸＩＶ）に定義されるバイオマーカーの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｏ）表Ｂ（ＸＶ）に定義されるバイオマーカーに定義される前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｐ）表Ｂ（ＸＶＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＸＶＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、７、もしくは８つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｑ）表Ｂ（ＸＶＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＸＶＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６もしくは１７個の前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
ｒ）表Ｂ（ＸＶＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、ならびに／または
ｓ）表Ｂ（ＸＩＸ）に定義されるバイオマーカーの試験試料中の存在および／または量を測定すること、を含むか、またはそれらからなる。

代替的にまたは加えて、本方法は、ＳＬＥ関連疾患状態が活動性ＳＬＥであるか非ＳＬＥであるかを判定することを含むか、それからなるか、またはそのためのものである。代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、表Ｂ（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）、（ＩＶ）、（Ｖ）、（ＶＩ）、（ＶＩＩＩ）、（ＩＸ）、（Ｘ）、（ＸＩ）、（ＸＩＶ）、および／または（ＸＶＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上の試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる。

代替的にまたは加えて、本方法は、ＳＬＥ関連疾患状態が非活動性ＳＬＥであるか非ＳＬＥであるかを判定することを含むか、それからなるか、またはそのためのものである。代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、表Ｂ（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）、（Ｖ）、（ＶＩＩ）、（ＩＸ）、（ＸＩＩ）、および／または（ＸＶ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上の試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる。

代替的にまたは加えて、本方法は、ＳＬＥ関連疾患状態が高度に活動性のＳＬＥであるか非ＳＬＥであるかを判定することを含むか、それからなるか、またはそのためのものである。代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、表Ｂ（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＶ）、（ＶＩ）、（ＸＩＩ）、（ＸＩＩＩ）、（ＸＩＶ）、および／または（ＸＶＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上の試験試料中の存在および／または量を測定すること含むか、またはそれからなる。

代替的にまたは加えて、本方法は、ＳＬＥ関連疾患状態が活動性ＳＬＥであるか非活動性ＳＬＥであるかを判定することを含むか、それからなるか、またはそのためのものである。代替的にまたは加えてステップ（ｂ）は、表Ｂ（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）、（ＩＶ）、（Ｖ）、（ＶＩＩ）、（ＶＩＩＩ）、（ＸＩ）、（ＸＶ）、および／または（ＸＶＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上の試験試料中の存在および／または量を測定すること含むか、またはそれからなる。

代替的にまたは加えて、本方法は、ＳＬＥ関連疾患状態が高度に活動性のＳＬＥであるか非活動性ＳＬＥであるかを判定することを含むか、それからなるか、またはそのためのものである。代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、表Ｂ（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＶ）、（ＶＩ）、（ＸＩＩ）、（ＸＩＩＩ）、（ＸＩＶ）、および／または（ＸＶＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上の試験試料中の存在および／または量を測定すること含むか、またはそれからなる。

代替的にまたは加えて、本方法は、表Ａおよび表Ｂに列挙される全てのバイオマーカーを測定することを含むか、またはそれからなる。

代替的にまたは加えて、ステップ（ｃ）またはステップ（ｅ）の対照試料は、
ａ）健常な個体（非ＳＬＥ）、
ｂ）非活動性ＳＬＥを有する個体（非フレアリングＳＬＥ）、
ｃ）活動性ＳＬＥを有する個体（フレアリングＳＬＥ）、または
ｄ）高度に活動性のＳＬＥ（強度のフレアリングＳＬＥ）から提供される。

健常な個体は、ＳＬＥ、自己免疫疾患、および／または腎疾患を罹患していない場合がある。健常な個体は、任意の形態の疾患を離間していない場合がある。

「非活動性」とは、５個未満のＳＬＥＤＡＩ２０００を有するＳＬＥを意味するか、またはそれを含む。「活動性」とは、５〜１５個の（すなわち、５〜１５個の間の）ＳＬＥＤＡＩ２０００を有するＳＬＥを意味するか、またはそれを含む。「高度に活動性の」または「高度に活動性の」ＳＬＥとは、１６個以上のＳＬＥＤＡＩ２０００を有するＳＬＥを意味するか、またはそれを含む。

ＳＬＥ疾患の重症度および進行は、従来、以下の（ＳＬＥＤＡＩ−２０００）基準を使用した臨床評価および採点を通して判定されている（Ｇｌａｄｍａｎら、２００２、Ｊ．Ｒｈｅｕｍａｔｏｌ．、２９（２）：２８８−９１を参照のこと）：

対応するスコア／重量は、記述子が訪問時または１０〜３０日の進行中に存在する場合に適用される。次に、スコアを集計する。当業者であれば、受動性（寛解）ＳＬＥおよび活動性（フレアリング）ＳＬＥのＳＬＥＤＡＩ境界が評価される患者群によって異なり得ることを理解するだろう。

代替的にまたは追加的に、受動性（寛解）ＳＬＥに対するより低い範囲は、０、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、もしくは２０のうちのいずれか１つであり得、受動性（寛解）ＳＬＥの上限範囲は、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、もしくは４５のうちのいずれか１つであり得、活動性もしくは高度に活動性の（フレアリング）ＳＬＥに対するより低い範囲は、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、もしくは２０のいずれか１つであり得、中程度の重症度のＳＬＥに対する上限範囲は、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０、５１、５２、５３、５４、５５、５６、５７、５８、５９、６０、６１、６２、６３、６４、６５、６６、６７、６８、６９、７０、７１、７２、７３、７４、７５、７６、７７、７８、７９、８０、８１、８２、８３、８４、８５のうちのいずれか１つであり得、活動性もしくは高度に活動性（フレアリング）ＳＬＥの上限範囲は、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０、５１、５２、５３、５４、５５、５６、５７、５８、５９、６０、６１、６２、６３、６４、６５、６６、６７、６８、６９、７０、７１、７２、７３、７４、７５、７６、７７、７８、７９、８０、８１、８２、８３、８４、８５、８６、８７、８８、８９、９０、９１、９２、９３、９４、９５、９６、９７、９８、９９、１００、１０１、１０２、１０３、１０５、もしくは１０５のうちのいずれか１つであり得、但し、特定の重症度のより低い範囲は、そのより高い範囲よりも低いスコアからなるものでなければならず、各重症度の範囲は、重複しない場合がある。

代替的にまたは加えて、前の評価から＞３のＳＬＥＤＡＩスコアの増加は、軽度または中程度のフレアを示す。前の評価から＞１２のＳＬＥＤＡＩスコアの増加は、重度のフレアを示す。前の評価から＞３のＳＬＥＤＡＩスコアの減少は、軽度または中程度の寛解を示す。前の評価から＞１２のＳＬＥＤＡＩスコアの減少は、進行寛解を示す。＜＝３のＳＬＥＤＡＩスコアの増加または減少は、安定的な（フレアリングでも非フレアリングでもない）ＳＬＥを示す。

代替的にまたは加えて、ステップ（ａ）の試験試料および／またはステップ（ｃ）もしくはステップ（ｅ）の対照試料は、個々に提供される。
ａ）ＳＬＥサブタイプ１（ＳＬＥ１）を有する個体、
ｂ）ＳＬＥサブタイプ２（ＳＬＥ２）を有する個体、または
ｃ）ＳＬＥサブタイプ３（ＳＬＥ３）を有する個体。

ＳＬＥ１は、皮膚および筋骨格障害を含むが、漿膜炎、全身性血管炎、および腎臓障害を含まない。ＳＬＥ２は、皮膚および筋骨格障害、漿膜炎、ならびに全身性血管炎を含むが、腎臓障害を含まない。ＳＬＥ３は、皮膚および筋骨格障害、漿膜炎、全身性血管炎、ならびにＳＬＥ糸球体腎炎を含む。ＳＬＥ１、ＳＬＥ２、およびＳＬＥ３は、それぞれ、軽度／不在、中程度かつ重度のＳＬＥ疾患状態を表す（例えば、参照により本明細書に組み込まれる、Ｓｔｕｒｆｅｌｔ Ｇ、Ｓｊｏｈｏｌｍ ＡＧ．Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ， ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ， ａｎｄ ａｃｕｔｅ ｐｈａｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｉｎ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ．Ｉｎｔ Ａｒｃｈ Ａｌｌｅｒｇｙ Ａｐｐｌ Ｉｍｍｕｎｏｌ １９８４；７５：７５−８３ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ ｈｅｒｅｉｎ ｂｙ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）。

代替的にまたは加えて、ＳＬＥ関連疾患状態の身体的症状は、例えば、活動性ＳＬＥと高度に活動性のＳＬＥとを区別するために存在し、ＳＬＥＤＡＩ２０００によって「活動性」または「高度に活動性」として個体を分類するために使用される記述子が存在する。換言すれば、本発明の方法は、ＳＬＥ関連疾患状態の診断であり得る。

「診断」とは、対象がＳＬＥに罹患しているかどうかを判定することを意味する。ＳＬＥを診断する従来の方法は、当該技術分野でよく知られている。

米国リウマチ学会は、１９８２年に１１個の基準を確立し（Ｔａｎら、１９８２、Ｔｈｅ １９８２ ｒｅｖｉｓｅｄ ｃｒｉｔｅｒｉａ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ、Ａｒｔｈｒｉｔｉｓ．Ｒｈｅｕｍ、２５：１２７１−７を参照のこと）、これは、臨床治験におけるＳＬＥの定義を操作するための分類機器として１９９７年に改正された（Ｈｏｃｈｂｅｒｇ、１９９７、Ｕｐｄａｔｉｎｇ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒｈｅｕｍａｔｏｌｏｇｙ ｒｅｖｉｓｅｄ ｃｒｉｔｅｒｉａ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ、Ａｒｔｈｒｉｔｉｓ．Ｒｈｅｕｍ、４０：１７２５を参照のこと）。臨床研究のための患者を特定するために、１１個のうちのいずれか４つが、２つの別個の事例において同時にまたは連続的に存在する場合にＳＬＥを有するヒトを選択する。

何人かの人々、特に抗リン脂質症候群を有する人々は、上記の基準のうちの４つを有しないＳＬＥを有し得、また、基準に列挙されるもの以外の特徴を有するＳＬＥが存在し得る（Ａｓｈｅｒｓｏｎら、２００３、Ｃａｔａｓｔｒｏｐｈｉｃ ａｎｔｉｐｈｏｓｐｈｏｌｉｐｉｄ ｓｙｎｄｒｏｍｅ：ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ ｓｔａｔｅｍｅｎｔ ｏｎ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｃｒｉｔｅｒｉａ ａｎｄ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ、Ｌｕｐｕｓ、１２（７）：５３０−４；Ｓａｎｇｌｅら、２００５、Ｌｉｖｅｄｏ ｒｅｔｉｃｕｌａｒｉｓ ａｎｄ ｐｒｅｇｎａｎｃｙ ｍｏｒｂｉｄｉｔｙ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｆｏｒ ａｎｔｉｐｈｏｓｐｈｏｌｉｐｉｄ ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ、Ａｎｎ．Ｒｈｅｕｍ．Ｄｉｓ．、６４（１）：１４７−８；ａｎｄ Ｈｕｇｈｅｓ ａｎｄ Ｋｈａｍａｓｈｔａ，２００３，Ｓｅｒｏｎｅｇａｔｉｖｅ ａｎｔｉｐｈｏｓｐｈｏｌｉｐｉｄ ｓｙｎｄｒｏｍｅ，Ａｎｎ．Ｒｈｅｕｍ．Ｄｉｓ．、６２（１２）：１１２７を参照のこと）。

より簡素な基準を特定するために、再帰分割が使用されている（Ｅｄｗｏｒｔｈｙら、１９８８、Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ １９８２ ＡＲＡ ｌｕｐｕｓ ｃｒｉｔｅｒｉａ ｄａｔａ ｓｅｔ ｂｙ ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ：ｎｅｗ ｉｎｓｉｇｈｔｓ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｍｅｒｉｔ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｃｒｉｔｅｒｉａ、Ｊ．Ｒｈｅｕｍａｔｏｌ．、１５（１０）：１４９３−８を参照のこと）。この分析は、２つの診断分類ツリーを提示した。
最も単純な分類ツリー：ＳＬＥは、ヒトが免疫学的障害（抗ＤＮＡ抗体、抗Ｓｍｉｔｈ抗体、偽陽性菌試験、またはＬＥ細胞）または頬部発疹を有する場合に診断される。
完全な分類ツリー：６つの基準を使用する。

代替的にまたは加えて、ＳＬＥの診断は、参照により本明細書に組み込まれる、Ｆｒｉｅｓ ａｎｄ Ｈｏｌｍａｎ、ｉｎ：Ｓｍｉｔｈ ＬＨ Ｊｒ、ｅｄ．Ｉｎ：Ｓｍｉｔｈ ＬＨ Ｊｒ、ｅｄ．ｍａｊｏｒ Ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ Ｉｎｔｅｒｎａｌ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ．Ｖｏｌ ＶＩ．、１９７６によって概説される原理によって行われる。

他の代替的なセットの基準、１９９８年のＳｔ．Ｔｈｏｍａｓ病院の「代替的」基準（Ｈｕｇｈｅｓ、１９９８、Ｉｓ ｉｔ ｌｕｐｕｓ？Ｔｈｅ Ｓｔ．Ｔｈｏｍａｓ’ Ｈｏｓｐｉｔａｌ “ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅ” ｃｒｉｔｅｒｉａ、Ｃｌｉｎ．Ｅｘｐ．Ｒｈｅｕｍａｔｏｌ．、１６（３）：２５０−２を参照のこと）が提案されている。

しかしながら、これらの基準は、個体を診断するために使用されることを意図されなかった。それらは、時間がかかり、主観的であり、効果的に使用するためには高度の経験を必要とし、かつ実際のＳＬＥ罹患者を除外する（すなわち、ＳＬＥ患者を非ＳＬＥ患者として診断する）高い頻度を有する。本発明は、これらの問題に対処し、客観的なＳＬＥ診断を提供する。

代替的にまたは加えて、ＳＬＥ関連疾患状態は、例えば、活動性ＳＬＥと高度に活動性のＳＬＥとの間の示差のために、ＳＬＥ関連疾患状態の身体的症状の出現前に判定され、ＳＬＥＤＡＩ２０００によって「活動性」または「高度に活動性」として個体を分類するために使用される記述子は、依然として存在しない。したがって、個体は、本発明の方法によって第１の疾患状態に属するものとして分類され得るが、ＳＬＥＤＡＩ２０００によって第２の疾患状態として分類され得る。換言すれば、本発明の方法は、ある／そのＳＬＥ関連疾患状態の予後であり得る。

代替的にまたは加えて、ＳＬＥ関連疾患状態は、ＳＬＥ関連疾患状態の身体的症状の出現の少なくとも１日前、例えば、ＳＬＥ関連疾患状態の身体的症状の出現の少なくとも２日、３日、４日、５日、６日、１週間、２週間、３週間、４週間、５週間、６週間、７週間、８週間、９週間、１０週間、１１週間、１２週間、４ヶ月、５ヶ月、もしくは６ヶ月、７ヶ月、８ヶ月、９ヶ月、１０ヶ月、１１ヶ月、１２ヶ月、１３ヶ月、１４ヶ月、１５ヶ月、１６ヶ月、１７ヶ月、１８ヶ月、１９ヶ月、２０ヶ月、２１ヶ月、２２ヶ月、２３ヶ月、もしくは２４ヶ月前に判定され得る。

「発現」とは、ｍＲＮＡもしくはタンパク質等の遺伝子生成物のレベルまたは量を含む。

「モチーフ＃」（式中、「＃」は、数を表す）とは、表Ｂに示される選択モチーフを含むタンパク質を表す）を含む。代替的にまたは加えて、問題のモチーフに関して表Ｂに定義されるＣＤＲを有する抗体によって特異的に結合されたタンパク質を含む。代替的にまたは加えて、抗体は、Ｏｌｓｓｏｎら、２０１２、‘Ｅｐｉｔｏｐｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ ｏｆ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ ｒｅｖｅａｌｓ ｐｒｏｍｉｓｃｕｏｕｓ ｐｅｐｔｉｄｅ−ｂｉｎｄｉｎｇ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ．’Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｓｃｉ．、２１（１２）：１８９７−９１０に定義されるフレームワーク領域を有する。

概して、対象における全身性エリテマトーデス関連疾患状態は、少なくとも０．５５のＲＯＣ ＡＵＣにより、例えば、少なくとも０．６０、０．６５、０．７０、０．７５、０．８０、０．８５、０．９０、０．９５、０．９６、０．９７、０．９８、のＲＯＣ ＡＵＣにより、または少なくとも０．９９のＲＯＣ ＡＵＣにより判定される。好ましくは、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態は、少なくとも０．８５のＲＯＣ ＡＵＣにより判定される。

典型的には、対象における全身性エリテマトーデス疾患状態は、ｈｔｔｐ：／／ｃｒａｎ．ｒ−ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ／ｗｅｂ／ｐａｃｋａｇｅｓ／ｅ１０７１／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ（例えば、ｅ１０７１ １．５−２４）から利用可能なもの等のサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）を使用して判定される。しかしながら、任意の他の好適な手段も使用することができる。

サポートベクターマシン（ＳＶＭ）は、分類および回帰のために使用される関連教師付き学習法のセットである。各々が２つのカテゴリーのうちの１つに属するものとしてマーク付けされた訓練例のセットを考慮すると、ＳＶＭ訓練アルゴリズムは、新規の例が１つのカテゴリーまたは他のカテゴリーに該当するかどうかを予測するモデルを構築する。直感的に、ＳＶＭモデルは、別個のカテゴリーの例が可能な限り広い明らかなギャップによって分割されるようにマッピングされる空間内の点としての例の表示である。次に、新規の例が、同じ空間内にマッピングされ、それらが該当するギャップのどちらかの側に基づくカテゴリーに属すると予測される。

より形式的には、サポートベクトルマシンは、高次元もしくは無限次元空間内に超平面もしくは超平面のセットを構築し、それらは、分類、回帰、もしくは他のタスクに対して使用され得る。直感的に、良好な分離は、一般にマージンがより大きいほど分類器の一般化誤差がより小さくなるため、任意のクラスの最も近い訓練データ点（いわゆる関数マージン）に対する最大距離を有する超平面によって達成される。ＳＶＭに関するさらなる情報については、例えば、Ｂｕｒｇｅｓ、１９９８、Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ、２：１２１−１６７を参照されたい。

本発明の一実施形態では、ＳＶＭは、既知の患者群（すなわち、全身性エリテマトーデス関連疾患状態が存在する患者対それが存在しない患者）に割り当てられた対象由来のプロテオーム試料を使用して本発明の方法を行う前に「訓練」される。そのような訓練試料を実行することによって、ＳＶＭは、バイオマーカープロファイルが全身性エリテマトーデス関連疾患状態に関連付けられたものを学習することができる。いったん訓練プロセスが完了すると、次に、ＳＶＭは、試験されたプロテオーム試料が全身性エリテマトーデス関連疾患状態由来のものであるか否かにかかわらず、可能である。

しかしながら、この訓練手順は、必要な訓練パラメータによりＳＶＭを予めプログラミングすることによって回避することができる。例えば、対象における全身性エリテマトーデス関連疾患状態は、表Ａに列挙されるいくつかのまたは全てのバイオマーカーの測定に基づいて、表Ｂに詳述されるＳＶＭパラメータを使用して判定され得る。

好適なＳＶＭパラメータは、データの適切な選択（すなわち、既知の患者群由来の試料中のバイオマーカー測定値）によりＳＶＭ機を訓練することによって、表Ａで列挙されるバイオマーカーの任意の組み合わせについて判定され得ることが、当業者によって理解されるだろう。

代替的に、本発明の図および表中に提供されるデータを使用して、主成分分析（ＰＣＡ）直交ＰＣＡ（ＯＰＬＳ）および他の多変量統計分析（例えば、後方段階的ロジスティック回帰モデル）等の当該技術分野で知られている任意の他の好適な統計方法によって特定のＳＬＥ関連疾患状態を判定し得る。多変量統計分析の概説については、例えば、参照により本明細書に組み込まれる、Ｓｃｈｅｒｖｉｓｈ、Ｍａｒｋ Ｊ．（Ｎｏｖｅｍｂｅｒ １９８７）“Ａ Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ”．Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ２（４）：３９６−４１３を参照されたい。

好ましくは、本発明の方法は、少なくとも５１％の精度、例えば、５５％、５６％、５７％、５８％、５９％、６０％、６１％、６２％、６３％、６４％、６５％、６６％、６７％、６８％、６９％、７０％、７１％、７２％、７３％、７４％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％、または１００％の精度を有する。

好ましくは、本発明の方法は、少なくとも５１％の感受性、例えば、５５％、５６％、５７％、５８％、５９％、６０％、６１％、６２％、６３％、６４％、６５％、６６％、６７％、６８％、６９％、７０％、７１％、７２％、７３％、７４％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％、または１００％の感受性を有する。

好ましくは、本発明の方法は、少なくとも５１％の特異性、例えば、５５％、５６％、５７％、５８％、５９％、６０％、６１％、６２％、６３％、６４％、６５％、６６％、６７％、６８％、６９％、７０％、７１％、７２％、７３％、７４％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％、または１００％の特異性を有する。

「精度」とは、方法の正しい結果の割合を意味し、「感受性」とは、陽性として正しく分類される全ての陽性化学物質の割合を意味し、「特異性」とは、陰性として正しく分類される全ての陰性化学物質の割合を意味する。

代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）および／またはステップ（ｄ）は、１つ以上バイオマーカー（複数可）に結合することができる結合剤を使用して行われる。結合剤（結合分子および結合部分とも称される）は、以下に考察されるように、所与のモチーフに結合するそれらの能力に基づいて、ライブラリから選択され得る。

「バイオマーカー」とは、天然に存在する生物学的分子、またはその成分もしくは断片を意味し、その測定値は、膵臓癌の予後において有用な情報を提供し得る。例えば、バイオマーカーは、天然に存在するタンパク質、ｍＲＮＡ、または炭水化物部分、または抗原成分もしくはその断片であり得る。

代替的または追加の実施形態では、ステップ（ｂ）は、１つ以上のバイオマーカー（複数可）のタンパク質またはポリペプチドの発現を測定することを含む。

タンパク質および／もしくは核酸の濃度を検出および／または測定する方法は、当業者によく知られており、例えば、Ｓａｍｂｒｏｏｋ ａｎｄ Ｒｕｓｓｅｌｌ、２００１、Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｐｒｅｓｓを参照されたい。

タンパク質の検出および／または測定のための好ましい方法は、単クローン抗体および／もしくは多クローン抗体を使用したサンドイッチアッセイを含む、ウエスタンブロット、ノースウェスタンブロット、免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）、抗体マイクロアレイ、組織マイクロアレイ（ＴＭＡ）、免疫沈降、原位置ハイブリッド形成および他の免疫組織化学技術、放射免疫アッセイ（ＲＩＡ）、免疫放射定量アッセイ（ＩＲＭＡ）、および免疫酵素アッセイ（ＩＥＭＡ）を含む。例示的なサンドイッチアッセイは、参照により本明細書に組み込まれる、Ｄａｖｉｄらによる米国特許第４，３７６，１１０号および同第４，４８６，５３０号に説明されている。スライド上での細胞の抗体染色は、当業者によく知られているような細胞学的実験室診断試験においてよく知られている方法において使用され得る。

典型的には、ＥＬＩＳＡは、通常固相アッセイにおいて着色された反応生成物をもたらす酵素の使用を伴う。西洋ワサビペルオキシダーゼおよびホスファターゼ等の酵素が、広く用いられている。ホスファターゼ反応を増幅する方法は、基質としてＮＡＤＰを使用して、ＮＡＤを生成することであり、これは次に、第２の酵素系に対する補酵素として機能する。大腸菌由来のピロホスファターゼは、この酵素が組織中に存在せず、安定しており、かつ良好な反応色をもたらすため、良好な結合を提供する。ルシフェラーゼ等の酵素に基づく化学発光系も使用することができる。

ビタミンビオチンとの結合は、有意な特異性および親和性により結合する酵素結合アビジンまたはストレプトアビジンとのその反応によって容易に検出され得るため、頻繁に使用される。

代替的にまたは加えて、結合剤は、抗体またはその断片である。

よって、断片は、可変重（ＶＨ）または可変軽（ＶＬ）ドメインのうちの１つ以上を含有し得る。例えば、抗体断片という用語は、Ｆａｂ様分子（Ｂｅｔｔｅｒら（１９８８）Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４０、１０４１）、Ｆｖ分子（Ｓｋｅｒｒａら（１９８８）Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４０、１０３８）、単一鎖Ｆｖ（ＳｃＦｖ）分子を含み、ＶＨおよびＶＬパートナードメインは、可撓性オリゴペプチド（Ｂｉｒｄら（１９８８）Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４２，４２３；Ｈｕｓｔｏｎら（１９８８）Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ ８５、５８７９）、および単離されたＶドメインを含む単一ドメイン抗体（ｄＡｂ）（Ｗａｒｄら（１９８９）Ｎａｔｕｒｅ ３４１、５４４）を介して連結される。

「抗体変異型」という用語は、限定されないが、免疫グロブリン軽鎖および／もしくは重鎖可変および／もしくは定常領域のファージ表示によって生成された単鎖抗体分子、または当業者に知られている免疫アッセイ形式での他の抗原に結合することができる他の免疫対話分子等の任意の合成抗体、組換え抗体、もしくは抗体ハイブリッドを含む。

それらの特異的結合部位を保持する抗体断片の合成に関わる技法の一般的な概説は、Ｗｉｎｔｅｒ＆Ｍｉｌｓｔｅｉｎ（１９９１）Ｎａｔｕｒｅ ３４９、２９３−２９９で見られるだろう。

加えてまたは代替的に、結合分子の種類のうちの少なくとも１つの種類、より典型的にはそれらのうちの全てが、アプタマーである。

抗体ライブラリ等の分子ライブラリ（Ｃｌａｃｋｓｏｎら、１９９１、Ｎａｔｕｒｅ ３５２、６２４−６２８、Ｍａｒｋｓら、１９９１、Ｊ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌ ２２２（３）：５８１−９７）、ペプチドライブラリ（Ｓｍｉｔｈ、１９８５、Ｓｃｉｅｎｃｅ ２２８（４７０５）：１３１５−７）、発現されたｃＤＮＡライブラリ（Ｓａｎｔｉら（２０００）Ｊ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌ ２９６（２））：４９７−５０８）、Ａｆｆｉｂｏｄｙ等の抗体フレームワーク以外の他の骨格に関するライブラリ（Ｇｕｎｎｅｒｉｕｓｓｏｎら、１９９９、Ａｐｐｌ Ｅｎｖｉｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ ６５（９）：４１３４−４０）、またはアプタマーに基づくライブラリ（Ｋｅｎａｎら、１９９９、Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌ １１８、２１７−３１）が、所与のモチーフに特異的な結合分子が本発明の方法において使用するために選択されるソースとして使用され得る。

分子ライブラリは、原核生物（Ｃｌａｃｋｓｏｎら、１９９１、ｏｐ．ｃｉｔ、Ｍａｒｋｓら、１９９１、ｏｐ．ｃｉｔ．）もしくは真核細胞（Ｋｉｅｋｅら、１９９９、Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡ、９６（１０）：５６５１−６）中にｉｎ ｖｉｖｏで発現され得るか、または細胞の関与を伴わずにｉｎ ｖｉｔｒｏで発現され得る（Ｈａｎｅｓ＆Ｐｌｕｃｋｔｈｕｎ、１９９７、Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡ ９４（１０）：４９３７−４２、Ｈｅ＆Ｔａｕｓｓｉｇ、１９９７、Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ ２５（２４）：５１３２−４、Ｎｅｍｏｔｏら、１９９７、ＦＥＢＳ Ｌｅｔｔ、４１４（２）：４０５〜８）。

場合によっては、タンパク質系ライブラリが使用される場合、潜在的結合分子のライブラリをコードする遺伝子は、ウイルス内にパッケージ化され、潜在的な結合分子は、ウイルスの表面に表示されることが多い（Ｃｌａｃｋｓｏｎら、１９９１、ｏｐ．ｃｉｔ．、Ｍａｒｋｓら、１９９１、ｏｐ．ｃｉｔ、Ｓｍｉｔｈ、１９８５、ｏｐ．ｃｉｔ．）。

今日最も一般的に使用されるそのようなシステムは、それらの表面に抗体断片を表示するフィラメント性バクテリオファージであり、この抗体断片は、バクテリオファージの微小コートタンパク質の融合として発現される（Ｃｌａｃｋｓｏｎら、１９９１、ｏｐ．ｃｉｔ、Ｍａｒｋｓら、１９９１、ｏｐ．ｃｉｔ）。しかしながら、他のウイルス（ＥＰ３９５７８）、細菌（Ｇｕｎｎｅｒｉｕｓｓｏｎら、１９９９、ｏｐ．ｃｉｔ．、Ｄａｕｇｈｅｒｔｙら、１９９８、Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅｎｇ １１（９）：８２５−３２、Ｄａｕｇｈｅｒｔｙら、１９９９、Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅｎｇ １２（７）：６１３−２１）、および酵母（Ｓｈｕｓｔａら、１９９９、Ｊ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌ ２９２（５）：９４９−５６）を使用する表示のための他のシステムも使用されている。

加えて、最近では、いわゆるリボソームディスプレイシステムにおいて、ポリペプチド生成物とそれをコードするｍＲＮＡとの結合を利用するディスプレイシステム（Ｈａｎｅｓ＆Ｐｌｕｃｋｔｈｕｎ、１９９７、ｏｐ．ｃｉｔ．、Ｈｅ＆Ｔａｕｓｓｉｇ、１９９７、ｏｐ．ｃｉｔ．、Ｎｅｍｏｔｏら、１９９７、ｏｐ．ｃｉｔ．）、または代替的に、コードするＤＮＡへのポリペプチド生成物の連結（米国特許第５，８５６，０９０号およびＷＯ９８／３７１８６を参照のこと）を用いる表示システムが提示されている。

潜在的な結合分子がライブラリから選択されると、定義されたモチーフを有する１つまたはいくつかのセレクターペプチド（ｓｅｌｅｃｔｏｒ ｐｅｐｔｉｄｅｓ）が、通常、用いられる。ペプチド中の可撓性を低減する構造を提供するアミノ酸残基、または結合分子との相互作用を可能にする荷電、極性、もしくは疎水性側鎖が、セレクタペプチドに対するモチーフ設計に使用され得る。例えば、
（ｉ）プロリンは、ペプチド構造体を、その側鎖がアルファ炭素ならびに窒素の両方に結合されるときに安定させることができる。
（ｉｉ）フェニルアラニン、チロシン、およびトリプトファンは、芳香族側鎖を有し、かつ高度に疎水性であり、ロイシンおよびイソロイシンは、脂肪族側鎖を有し、かつ疎水性も有する。
（ｉｉｉ）リジン、アルギニン、およびヒスチジンは、塩基性側鎖を有し、かつ中性ｐＨで正電荷を帯びており、アスパラギン酸塩およびグルタミン酸塩は、酸性側鎖を有し、かつ中性ｐＨで負電荷を帯びている。
（ｉｖ）アスパラギンおよびグルタミンは、中性ｐＨで中性であるが、水素結合に関与し得るアミド基を含有する。
（ｖ）セリン、レオニン、およびチロシン側鎖は、水素結合に関与し得るヒドロキシル基を含有する。

典型的には、結合分子の選択は、結合分子の種類に応じて、スポットに対する結合を分析するためのアレイ技術およびシステムの使用を伴い得る。

一実施形態では、抗体もしくはその断片は、組換え抗体もしくはその断片（ｓｃＦｖ等）である。

「ＳｃＦｖ分子」とは、Ｖ_ＨパートナードメインとＶ_Ｌパートナードメインが可撓性オリゴペプチドを介して連結される分子を意味する。

抗体全体ではなく抗体断片を使用する利点は、数倍にもなる。より小さいサイズの断片は、より良好な固形組織透過性等の改善された薬理学的特性につながり得る。補体結合等の抗体全体のエフェクタ機能は、除去される。Ｆａｂ、Ｆｖ、ＳｃＦｖ、およびｄＡｂ抗体断片は全て、大腸菌で発現され、かつそれから分泌され得るため、大量の当該断片の容易な生成が可能になり得る。

抗体全体およびＦ（ａｂ’）_２断片は、「二価」である。「二価」とは、当該抗体およびＦ（ａｂ’）_２断片が、２つの抗原組み合わせ部位を有することを意味する。対照的に、Ｆａｂ、Ｆｖ、ＳｃＦｖ、およびｄＡｂ断片は、抗原組み合わせ部位を１つのみ有する、一価である。

抗体は、モノクローナルまたはポリクローナルであり得る。好適なモノクローナル抗体は、既知の技術、例えば、「Ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ ｍａｎｕａｌ ｏｆ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ」、Ｈ Ｚｏｌａ（ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ、１９８８）および「Ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ Ｈｙｂｒｉｄｏｍａ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」、Ｊ Ｇ Ｒ Ｈｕｒｒｅｌｌ（ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ、１９８２）に開示されるものによって調製され得、これらの両方は、参照により本明細書に組み込まれる。

代替的にまたはその加えて、抗体もしくはその断片は、ｓｃＦｖ、Ｆａｂ、免疫グロブリン分子の結合ドメインからなる群から選択される。

代替的にまたは加えて、抗体もしくは抗原結合断片は、表Ａで特定されるバイオマーカーに結合するために、表Ｃに定義されるそのバイオマーカーに対する抗体と競合することができる。

表Ａで特定されるバイオマーカーに結合するために本明細書で定義されるような抗体分子（または当該抗体もしくは抗原結合断片の変異型、融合、もしくは誘導体、または必要とされるバイオマーカーに対する結合特異性を保持する当該変異型もしくはその誘導体の融合）と「競合することができる」とは、試験された抗体もしくは抗体結合断片が、本明細書に定義されるような抗体分子の結合を少なくとも部分的に阻害するか、または別様に干渉することができることを意味するか、またはそれを含む。

例えば、抗体もしくは抗原結合断片は、本明細書に定義される抗体分子の結合を、少なくとも、１０％、例えば、少なくとも２０％、３０％、４０％、５０％、６０％、７０％、８０％、９０％、３５％、もしくはさらに１００％阻害することができる場合がある。

競合結合は、ＥＬＩＳＡ（本明細書で説明されるような）および／またはＳＰＲ（添付の実施例で説明されるような）等の当業者によく知られている方法によって判定され得る。

代替的にまたは加えて、抗体もしくは抗原結合断片は、表Ｃに定義される抗体、またはその抗原結合断片、またはその変異型に定義される抗体である。

代替的にまたは加えて、抗体もしくは抗原結合断片は、表Ｃで特定されるＶＨおよびＶＬドメイン、またはその変異型を含む。

本発明の抗体もしくは抗原結合断片の「変異型」とは、保存的もしくは非保存的のいずれかの挿入、欠失、および置換を含む。具体的には、そのような変異が抗体もしくは抗原結合断片の活動性を実質的に変更しない、抗体もしくは抗原結合断片の配列の変異型を含む。具体的には、そのような変化が表Ｃで特定されるそれぞれのバイオマーカーに対する結合特異性を変更しない抗体もしくは抗原結合断片の変異型を含む。

ポリペプチド変異型は、本明細書に定義される本発明の抗体もしくは抗原結合断片のアミノ酸配列のうちの１つ以上と少なくとも７０％の同一性、例えば、本明細書に定義される本発明の抗体もしくは抗原結合断片のアミノ酸配列のうちの１つ以上と少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも９０％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、もしくは少なくとも１００％の同一性を有し得る。

２つのポリペプチド間のパーセント配列同一性は、好適なコンピュータプログラム、例えば、Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｗｉｓｃｏｎｓｉｎ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ＧｒｏｕｐのＧＡＰプログラムを使用して判定され得、パーセント同一性は、配列が最適に整列されたポリペプチドに関連して計算されることが理解されるだろう。

代替的に、整列は、ＣｌｕｓｔａｌＷプログラム（参照により本明細書に組み込まれる、Ｔｈｏｍｐｓｏｎら、１９９４、Ｎｕｃｌ．Ａｃｉｄ Ｒｅｓ．２２：４６７３−４６８０で説明されるような）を使用して実行され得る。

使用されるパラメータは、次の通りであり得る。
−高速対単位整列パラメータ：Ｋ−ｔｕｐｌｅ（ワード）サイズ、１、ウィンドウサイズ、５、ギャップペナルティ、３、上斜線の数、５。スコア付け方法：ｘパーセント。
−複数整列パラメータ：ギャップオープンペナルティ、１０、ギャップエクステンションペナルティ、０．０５。
−スコア付けマトリクス：ＢＬＯＳＵＭ。

代替的に、ＢＥＳＴＦＩＴプログラムを使用して、局所配列整列を判定し得る。

抗体は、ＣＤＲ（例えば、１、２、３、４、５、または６つ）ＣＤＲを表Ｃに定義される抗体のうちの１つ以上と共有し得る。

ＣＤＲは、当該技術分野で知られている任意の好適な方法を使用して定義され得る。一般的に使用される方法は、Ｐａｒａｔｏｍｅ（Ｋｕｎｉｋ、Ａｓｈｋｅｎａｚｉ ａｎｄ Ｏｆｒａｎ、２０１２、「Ｐａｒａｔｏｍｅ：ａｎ ｏｎｌｉｎｅ ｔｏｏｌ ｆｏｒ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ａｎｔｉｇｅｎ−ｂｉｎｄｉｎｇ ｒｅｇｉｏｎｓ ｉｎ ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｏｒ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ‘ Ｎｕｃｌ．Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ．、４０：Ｗ５２１−Ｗ５２４、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｆｒａｎｌａｂ．ｏｒｇ／ｐａｒａｔｏｍｅ／）、Ｋａｂａｔ（Ｗｕ ａｎｄ Ｋａｂａｔ、１９７０、「Ａｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ｒｅｇｉｏｎｓ ｏｆ Ｂｅｎｃｅ Ｊｏｎｅｓ ｐｒｏｔｅｉｎｓ ａｎｄ ｍｙｅｌｏｍａ ｌｉｇｈｔ ｃｈａｉｎｓ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｉｔｙ．」Ｊ．Ｅｘｐ．Ｍｅｄ．、１３２：２１１−２５０）、Ｃｈｏｔｈｉａ（Ｃｈｏｔｈｉａ ａｎｄ Ｌｅｓｋ、１９８７「Ｃａｎｏｎｉｃａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｈｙｐｅｒｖａｒｉａｂｌｅ ｒｅｇｉｏｎｓ ｏｆ ｉｍｍｕｎｏｇｌｏｂｕｌｉｎｓ‘ Ｊ． Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．、１９６：９０１−９１７、Ｃｈｏｔｈｉａら、１９８９「Ｃｏｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｉｍｍｕｎｏｇｌｏｂｕｌｉｎ ｈｙｐｅｒｖａｒｉａｂｌｅ ｒｅｇｉｏｎｓ’ Ｎａｔｕｒｅ、３４２：８７７−８８３）、およびＩＭＧＴ（Ｌｅｆｒａｎｃら、２００３「ＩＭＧＴ ｕｎｉｑｕｅ ｎｕｍｂｅｒｉｎｇ ｆｏｒ ｉｍｍｕｎｏｇｌｏｂｕｌｉｎ ａｎｄ Ｔ ｃｅｌｌ ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｖａｒｉａｂｌｅ ｄｏｍａｉｎｓ ａｎｄ Ｉｇ ｓｕｐｅｒｆａｍｉｌｙ Ｖ−ｌｉｋｅ ｄｏｍａｉｎｓ．Ｄｅｖ．Ｃｏｍｐ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．、２７：５５−７７、Ｌｅｆｒａｎｃら、２００５「ＩＭＧＴ ｕｎｉｑｕｅ ｎｕｍｂｅｒｉｎｇ ｆｏｒ ｉｍｍｕｎｏｇｌｏｂｕｌｉｎ ａｎｄ Ｔ ｃｅｌｌ ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｄｏｍａｉｎｓ ａｎｄ Ｉｇ ｓｕｐｅｒｆａｍｉｌｙ Ｃ−ｌｉｋｅ ｄｏｍａｉｎｓ’ Ｄｅｖ．Ｃｏｍｐ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．、２９：１８５−２０３、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｍｇｔ．ｏｒｇ）を含む。例えば、使用される方法は、ＩＭＧＴ方法であり得る。

代替的にまたは加えて、第１の結合剤は、表面上に（例えば、多重ウェルプレートまたはアレイ上に）固定される。

代替的にまたは加えて、試験試料中の１つ以上のバイオマーカー（複数可）は、検出可能な部分で標識される。

代替的にまたは加えて、対照試料中の１つ以上のバイオマーカー（複数可）は、検出可能な部分（試験試料を標識するために使用される検出可能な部分と同じまたは異なる場合がある）で標識される。

「検出可能な部分」とは、部分が、検出され得るもの、ならびに判定された部分の相対量および／または場所（例えば、アレイ上の場所）であるという意味を含む。

検出可能な部分は、当該技術分野でよく知られている。

検出可能な部分は、特定の条件に曝されたときに、検出され得る蛍光および／または発光および／または化学発光部分であり得る。例えば、蛍光部分は、特定の波長および強度で放射線（すなわち、光）に曝されて、蛍光部分の励起を引き起こし、それにより検出され得る特定の波長で検出可能な蛍光を放出することを可能にする必要がある場合がある。

代替的に、検出可能な部分は、基質（好ましくは検出不能な）を、可視化および／または検出され得る検出可能な生成物に変換することができる酵素であり得る。好適な酵素の例は、例えば、ＥＬＩＳＡアッセイに関連してより詳細に考察される。

代替的に、検出可能な部分は、撮像において有用である放射性原子であり得る。好適な放射性原子は、シンチグラフィー研究のための^９９ｍＴｃおよび^１２３Ｉを含む。他の容易に検出可能な部分は、例えば、再び^１２３Ｉ、^１３１Ｉ、^１１１Ｉｎ、^１９Ｆ、^１３Ｃ、^１５Ｎ、^１７Ｏ、ガドリニウム、マンガン、または鉄等の磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）のためのスピン標識を含む。明らかに、検出される薬物（例えば、本明細書で説明される試験試料および／もしくは対照試料中の１つ以上のタンパク質、および／または選択されたタンパク質を検出する際に使用するための抗体分子等）は、検出可能な部分が容易に検出可能であるために、十分な適切な原子同位体を有しなければならない。

放射性標識または他の標識は、既知の方法で本発明の薬物（すなわち、本発明の方法の試料中および／または本発明の結合剤中に存在するタンパク質）中に組み込まれ得る。例えば、結合部分がポリペプチドである場合、それは、生合成され得るか、または例えば、水素の適所のフルオリン‐１９を伴う好適なアミノ酸前駆体を使用した化学アミノ酸合成によって合成され得る。^９９ｍＴｃ、^１２３Ｉ、^１８６Ｒｈ、^１８８Ｒｈ、および^１１１Ｉｎ等の標識は、例えば、結合部分のシステイン残基を介して結合され得る。イットリウム−９０が、リジン残基を介して結合され得る。ＩＯＤＯＧＥＮ法（Ｆｒａｋｅｒら（１９７８）Ｂｉｏｃｈｅｍ．Ｂｉｏｐｈｙｓ．Ｒｅｓ． Ｃｏｍｍ．８０、４９−５７）を使用して、^１２３Ｉを組み込む。参考文献（「Ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ ｉｎ Ｉｍｍｕｎｏｓｃｉｎｔｉｇｒａｐｈｙ」、Ｊ−Ｆ Ｃｈａｔａｌ、ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ、１９８９）は、他の方法を詳細に説明している。他の検出可能な部分（酵素、蛍光、発光、化学発光、または放射性部分等）をタンパク質に結合するための方法が、当該技術分野で周知である。

好ましくは、検出可能な部分は、蛍光部分、発光部分、化学発光部分、放射性部分、および酵素部分からなる群から選択される。

代替的または追加の実施形態では、ステップ（ｂ）、（ｄ）および／または（ｆ）は、１つ以上のバイオマーカーをコードする核酸分子の発現を測定することを含む。

核酸分子は、ｃＤＮＡ分子またはｍＲＮＡ分子であり得る。好ましくは、核酸酸分子は、ｍＲＮＡ分子である。好ましくは、核酸分子は、ｃＤＮＡ分子である。

したがって、ステップ（ｂ）における１つ以上のバイオマーカー（複数可）の発現を測定することは、サザンハイブリダイゼーション、ノーザンハイブリダイゼーション、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）、逆転写酵素ＰＣＲ（ＲＴ−ＰＣＲ）、定量実時間ＰＣＲ（ｑＲＴ−ＰＣＲ）、ナノアレイ、マイクロアレイ、マクロアレイ、オートラジオグラフィー、およびｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーションからなる群から選択される方法を使用して行われ得る。好ましくは、ステップ（ｂ）における１つ以上のバイオマーカー（複数可）の発現を測定することは、ＤＮＡマイクロアレイを使用して判定される。したがって、本方法は、１つ以上の結合部分を使用してステップ（ｂ）における１つ以上のバイオマーカー（複数可）の発現を測定することを含むか、またはそれからなり、各々は、表Ａで特定されるバイオマーカーのうちの１つをコードする核酸分子に選択的に結合することができる。

代替的または追加の実施形態では、１つ以上の結合部分は、各々、ＤＮＡ、ＲＮＡ、ＰＮＡ、ＬＮＡ、ＧＮＡ、ＴＮＡ、またはＰＭＯ（好ましくは、ＤＮＡ）等の核酸分子を含むか、またはそれらからなる。好ましくは、１つ以上の結合部分は、５〜１００個のヌクレオチド長である。より好ましくは、１つ以上の核酸分子は、１５〜３５個のヌクレオチド長である。結合部分は、検出可能な部分を含み得る。

好適な結合剤（結合分子とも称される）は、所与の核酸、タンパク質、またはアミノ酸モチーフを結合するそれらの能力に基づいて、あるライブラリから選択またはスクリーニングされ得る。

代替的または追加の実施形態では、ステップ（ｂ）、（ｄ）、および／または（ｆ）における１つ以上のバイオマーカー（複数可）の発現を測定することは、１つ以上の結合部分を使用して行われ、各々は、個々に、表Ａで特定されるバイオマーカーのうちの１つをコードする核酸分子に選択的に結合することができる。

代替または追加の実施形態では、核酸結合部分は、上記に定義されるように、検出可能な部分を含む。

代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）、（ｄ）、および／または（ｆ）は、存在する場合、アレイを使用して行われる。アレイは、ビーズに基づくアレイまたは表面に基づくアレイであり得る。アレイは、マクロアレイ、マイクロアレイ、およびナノアレイからなる群から選択され得る。

アレイはそれ自体、当該技術分野でよく知られている。典型的には、それらは、離間した（すなわち、別個の）領域（「スポット」）を有する直線状または２次元構造から形成され、各々は、固体支持体の表面上に形成される有限領域を有する。アレイはまた、ビーズ構造である場合もあり得、各ビーズは、分子コードもしくは色コードによって特定され得るか、または連続流で特定され得る。分析はまた、各々が溶液から分子のクラスを吸着する一連のスポットにわたって試料が通される場合に、連続して行われ得る。固体支持体は、典型的には、ガラスまたはポリマーであり、最も一般的に使用されるポリマーは、セルロース、ポリアクリルアミド、ナイロン、ポリスチレン、ポリ塩化ビニル、またはポリプロピレンである。固体支持体は、管、ビーズ、ディスク、ケイ素チップ、マイクロプレート、ポリビニリデンジフッ化水素（ＰＶＤＦ）薄膜、ニトロセルロース薄膜、ナイロン薄膜、他の多孔性薄膜、非多孔性薄膜（例えば、特に、プラスチック、ポリマー、ペルスペックス、ケイ素）、複数のポリマーピン、または複数のマイクロタイトルウェル、またはタンパク質、ポリヌクレオチド、および他の好適な分子を固定するのに、かつ／または免疫アッセイを実施するのに好適な任意の他の表面の形態であり得る。結合プロセスは、当該技術分野でよく知られており、概して、タンパク質分子、ポリヌクレオチド、もしくは同様のものを架橋するか、共有結合するか、または物理的に吸着することからなる。接触または非接触印刷、マスキング、またはフォトリソグラフィー等の周知の技術を使用することによって、各スポットの位置を定義することができる。概説については、Ｊｅｎｋｉｎｓ、Ｒ．Ｅ．、Ｐｅｎｎｉｎｇｔｏｎ、Ｓ．Ｒ．（２００１、Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ、２、１３ −２９）およびＬａｌら（２００２、Ｄｒｕｇ Ｄｉｓｃｏｖ Ｔｏｄａｙ １５、７（１８Ｓｕｐｐｌ）：Ｓ１４３−９）を参照されたい。

典型的には、アレイは、マイクロアレイである。「マイクロアレイ」とは、少なくとも約１００／ｃｍ^２、好ましくは、少なくとも約１０００／ｃｍ^２の別個の領域の密度を有する領域のアレイという意味を含む。マイクロアレイ内の領域は、典型的な寸法、例えば、約１０〜２５０μｍの範囲の直径を有し、かつ約１０〜２５０μｍの距離でアレイ中の他の領域から分離される。アレイはまた、マクロアレイまたはナノアレイであり得る。

いったん好適な結合分子（上記に考察される）が特定および単離されると、当業者は、分子生物学の分野で周知の方法を使用してアレイを製造することができる。

代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）、ステップ（ｄ）、および／またはステップ（ｆ）は、存在する場合、１つ以上のタンパク質に結合することができる第２の結合剤を含むアッセイを使用して行われ、第２の結合剤は、検出可能な部分を有する。

代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）、ステップ（ｄ）、および／またはステップ（ｆ）は、存在する場合、ＥＬＩＳＡ（酵素結合免疫吸着アッセイ）を使用して行われる。

典型的には、アッセイは、一般に固相アッセイであり、着色された反応生成物を与える酵素の使用を典型的に伴う、ＥＬＩＳＡ（酵素結合免疫吸着アッセイ）である。西洋ワサビペルオキシダーゼおよびホスファターゼ等の酵素が、広く用いられている。ホスファターゼ反応を増幅する方法は、基質としてＮＡＤＰを使用して、ＮＡＤを生成することであり、これは次に、第２の酵素系に対する補酵素として機能する。大腸菌由来のピロホスファターゼは、この酵素が組織中に存在せず、安定しており、かつ良好な反応色をもたらすため、良好な結合を提供する。ルシフェラーゼ等の酵素に基づく化学発光系も使用することができる。

ビタミンビオチンとの結合もまた、これが有意な特異性および親和性により結合する酵素結合アビジンまたはストレプトアビジンによるその反応によって容易に検出され得るため、用いられ、使用される。

本発明のサインのバイオマーカー組成物中にある程度の流動性があることが当業者によって理解されるだろう。よって、バイオマーカーの異なる組み合わせは、ＳＬＥの診断、予後、および／または特徴付けにおいて等しく有用であり得る。このようにして、各バイオマーカー（単独または１つ以上の他のバイオマーカーとの組み合わせのいずれか）は、サインへの寄与をもたらす。

代替的にまたは加えて、ステップ（ｂ）は、図１（Ｅ）、図２（Ｄ）、図２（Ｈ）、図３（Ｄ）、図３（Ｅ）、図３（Ｆ）、図４（Ａ）、図５（Ａ）、図５（Ｂ）、図８（Ａ）、図８（Ｂ）、図８（Ｃ）、および／もしくは図８（Ｄ）に列挙されるバイオマーカーのうちの１つ以上の試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる。

代替的または追加の実施形態では、本方法は、診断、予後、もしくは特徴付けを物理的もしくは電子データキャリア（すなわち、物理的もしくは電子ファイル）上に記録することを含む。

代替的または追加の実施形態では、本方法は、
（ｇ）表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカー（複数可）の試験試料中の存在および／または量に基づいて、対象におけるある／その全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するステップを含む。

個体がＳＬＥと診断された場合の代替的または追加の実施形態では、本方法は、
（ｈ）適切なＳＬＥ療法を個体に提供するステップと含む。

個体がＳＬＥと診断されない場合、それらは、ＳＬＥに対するさらなる監視（例えば、本発明の方法を使用して）に供され得る。

代替的または追加の実施形態では、個体がＳＬＥ中にフレアを有する（すなわち、活動性または高度に活動性のＳＬＥ）ものとして特徴付けられるか、または予後の判断が行われる場合、本方法は、
（ｈ）適切なＳＬＥフレア療法を個体に提供するステップを含む。

治療は、個体がフレアを経験していないか、またはもはや経験していないことが見出される、ＳＬＥフレアに対して治療される個体においては、離脱、低減、または別様に変更され得る。したがって、患者は、それらのＳＬＥ関連疾患状態に対して適切な治療を提供される。代替的または追加の実施形態では、より侵襲性のＳＬＥ型（例えば、ＳＬＥ３）のために、またはＳＬＥフレア中に、より侵襲的な治療が提供され得る。好適な治療アプローチは、当時広く行われガイドライン、例えば、参照により本明細書に組み込まれる、ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒｈｅｕｍａｔｏｌｏｇｙ Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｆｏｒ Ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ、Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ、ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｌｕｐｕｓ Ｎｅｐｈｒｉｔｉｓ（Ｈａｈｎら、２０１２、Ａｒｔｈｒｉｔｉｓ Ｃａｒｅ＆Ｒｅｓｅａｒｃｈ、６４（６）：７９７−８０８）に従って当業者によって判定され得る。

上述のように、個体がＳＬＥフレアと診断されない場合、それらは、ＳＬＥフレアに対するさらなる監視（例えば、本発明の方法を使用して）に供され得る。

繰り返しの監視が、少なくとも５日毎、例えば、少なくとも１０日毎、少なくとも１５日毎、少なくとも２０日毎、少なくとも２５日毎、少なくとも３０日毎、少なくとも２ヶ月毎、少なくとも３ヶ月毎、少なくとも４ヶ月毎、少なくとも５ヶ月毎、少なくとも６ヶ月毎、少なくとも７ヶ月毎、少なくとも８ヶ月毎、少なくとも９ヶ月毎、少なくとも１０ヶ月毎、少なくとも１１ヶ月毎、少なくとも１２ヶ月毎、少なくとも１８ヶ月毎、または少なくとも２４ヶ月毎に繰り返され得る。

監視はまた、個体がＳＬＥまたはＳＬＥフレアを有することが見出されるか否かにかかわらず、繰り返しの様式で継続し得る。

代替的または追加の実施形態では、ＳＬＥ療法は、全身性炎症指向治療（抗マラリア薬（ヒドロキシクロロキン）、コルチコステロイド、パルス（またはミニパルス）シクロホスファミド（ＣＴＸ）（コルチコステロイド同時投与ありまたはなし）、ミコフェノール酸モフェチル（ＭＭＦ）、アザチオプリン（ＡＺＡ）、メトトレキサート（ＭＴＸ）、免疫細胞標的療法（抗ＣＤ２０抗体（リツキシマブ、アツムマブ、オクレリズマブ、およびベルツズマブ）、抗ＣＤ２２（エプラツズマブ）、アベチムス（ＬＪＰ−３９４）、ベリムマブ、アタシセプト）、共刺激シグナル経路標的化（抗ＩＣＯＳ（誘導性共刺激剤）抗体、抗ＩＣＯＳ−Ｌ（誘導性共刺激剤リガンド）抗体、抗Ｂ７ＲＰ１抗体（ＡＭＧ５５７）、抗サイトカイン療法（抗ＴＮＦ療法、抗ＩＬ−１０、抗ＩＬ−１、抗ＩＬ−１８、抗ＩＬ−６、抗ＩＬ−１５、メマンチン、抗インターフェロンアルファ（ＩＦＮ−α）、プラスマフェレーシス（または血漿交換）、静脈内免疫グロブリン（ＩＶＩＧ）、ＤＮＡワクチン接種、スタチン、抗酸化剤（Ｎ−アセチルシステイン（ＮＡＣ）、システアミン（ＣＹＳＴ））、抗ＩｇＥ抗体および抗ＦｃεＲＩα抗体、Ｓｙｋ（脾臓チロシンキナーゼ）阻害、およびＪａｋ（ヤヌスキナーゼ）阻害）、腎臓切除、腎臓移植からなる群から選択される。

したがって、本発明は、投与計画が本発明の第１の態様の方法の結果に基づいて判定される、ＳＬＥの治療において使用するための抗ＳＬＥ剤を含む。

本発明は、投与計画が本発明の第１の態様の方法の結果に基づいて判定される、ＳＬＥを治療する際の抗ＳＬＥ剤の使用を含む。

本発明の第２の態様は、本発明の第１の態様に定義されるような１つ以上の結合剤を含む、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するためのアレイを提供する。

代替的にまたは加えて、アレイは、本発明の第１の態様による方法で使用するためのものである。代替的にまたは加えて、アレイは、本発明の第１の態様に定義されるようなアレイである。代替的にまたは加えて、アレイは、表Ａに定義されるタンパク質のうちの全てに結合することができる。

本発明の第３の態様は、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するためのバイオマーカーとして表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカーの使用を提供する。代替的にまたは加えて、表Ａに定義されるバイオマーカーのうちの全てが、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するためのバイオマーカーとして使用される。

本発明の第４の態様は、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するための医薬品（例えば、診断薬）の製造において、表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカーの使用を提供する。

本発明の第５の態様は、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するための表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカーを提供する。

本発明の第６の態様は、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するための本発明の第１の態様に定義されるような１つ以上の結合剤の使用を提供する。代替的にまたは加えて、表Ａに定義されるバイオマーカーのうちの全てが、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するために使用される。一実施形態では、結合剤（複数可）は、抗体またはその抗原結合断片である。

本発明の第７の態様は、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するための医薬品（例えば、診断薬）の製造のための本発明の第１の態様に定義されるような１つ以上の結合剤の使用を提供する。一実施形態では、結合剤（複数可）は、抗体またはその抗原結合断片である。

本発明の第８の態様は、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するための本発明の第１の態様に定義されるような１つ以上の結合剤を提供する。一実施形態では、結合剤（複数可）は、抗体またはその抗原結合断片である。

本発明の第９の態様は、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するためのキットであって、
ｉ）本発明の第１の態様に定義されるような１つ以上の結合剤、または本発明の第１もしくは第２の態様に定義されるようなアレイ、および
ｉｉ）（任意選択的に）本発明の第１の態様に定義されるような方法を行うための指示、を含む、キットを提供する。

本発明の第１０の態様は、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を治療するための方法であって、
（ａ）本発明の第１の態様に定義される方法による個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するステップ、および
（ｂ）全身性エリテマトーデス療法を個体に提供するステップ、を含む、方法を提供する。

全身性エリテマトーデス療法とは、全身性エリテマトーデス（ＳＬＥ）の症状、最も顕著には、披露、関節痛／腫れ、および／または皮膚発疹の治療を含む。

ＳＬＥの他の症状は、
−発熱（高温）
−リンパ腺の腫れ（頸部、腋窩、および鼠径部体全体にわたって見られる小腺）
−再発性の口腔内潰瘍
−抜け毛（脱毛症）
−高血圧（高血圧症）
−頭痛および片頭痛
−胃（腹）痛
−胸痛
−鬱
−ドライアイ
−記憶喪失
−発作（引き付け）
−思考が乱れ、現実と空想との間の差を明確に伝えることが困難である（精神病）
−息切れ
−レイノー現象−冷えたときに手および脚への血液供給を制限する状態
−足首の腫れおよび体液鬱滞（浮腫）

典型的には、ＳＬＥに対する治療は、以下のうちの１つ以上（上記も参照のこと）を含み得る。
（ａ）太陽への曝露の制限、
（ｂ）ビタミンＤの補充、
（ｃ）イブプロフェン等の非ステロイド抗炎症薬（ＮＳＡＩＤ）、
（ｄ）ヒドロキシクロロキン等の抗マラリア剤、
（ｅ）コルチコステロイド、
（ｆ）免疫抑制剤、
（ｇ）リツキシマブ、および
（ｈ）ベリムマブ。

本発明の第１１の態様は、本発明の方法を動作させるための、例えば、ステップ（ｃ）（およびその後の発現測定ステップ）の発現データを解釈し、それによって、膵臓癌関連疾患状態を診断または判定するためのコンピュータプログラムを提供する。コンピュータプログラムは、プログラミングされたＳＶＭであり得る。コンピュータプログラムは、当業者に知られている好適なコンピュータ可読担体上に記憶され得る。好適なコンピュータ可読担体は、コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ブルーレイ、および同様のものを含む）、フロッピーディスク、フラッシュメモリドライブ、ＲＯＭ、またはハードディスクドライブを含み得る。コンピュータプログラムは、コンピュータプログラムの実行に好適なコンピュータ上にインストールされ得る。

次に、本発明の特定の態様を具現化する好ましい非限定的な例を、以下の表および図を参照して説明する。

図１。活動性ＳＬＥ対標準を区別する血清バイオマーカーパネル。
最良の分類を提供する、２５個の抗体の縮合セット（矢印でマーク付けされた）を生じる、訓練セットの後方排除分析。 凍結ＳＶＭモデルおよび２５重抗体サインに基づく、試験セットに対するＡＵＣ ＲＯＣ曲線。 次にセットがマッピングされる訓練セットの主要成分分析（ＰＣＡ）プロット。 試験セットが試験セット中の試料の分離のより明瞭な視野のためにプロットから除去される場合のみの試験セットのＰＣＡプロット。 ２５重抗体サインに基づく、試験セットに対するヒートマップ（赤色−上方調節、緑色−下方調節、バック−変化なし）。

図２。非活動性ＳＬＥ対標準を分類する血清バイオマーカーパネル（Ａ〜Ｄ）、および活動性ＳＬＥ対非活動性ＳＬＥ（Ｅ〜Ｈ）。
各対応する比較のための凍結ＳＶＭモデルおよび２５重抗体サインに基づく、試験セットのＡＵＣ ＲＯＣ曲線。 次に、試験セットが対応する比較に関してマッピングされる、訓練セットの主要成分分析（ＰＣＡ）プロット。 訓練セットが、試験セット中の試料の分離のより明確な視野に対するプロットから除去される場合のみの試験セットのＰＣＡプロット。 ２５重抗体サインに基づく、試験セットに対するヒートマップ（赤色−上方調節、緑色−下方調節、バック−変化なし）。 各対応する比較のための凍結ＳＶＭモデルおよび２５重抗体サインに基づく、試験セットのＡＵＣ ＲＯＣ曲線。 次に、試験セットが対応する比較に関してマッピングされる、訓練セットの主要成分分析（ＰＣＡ）プロット。 訓練セットが、試験セット中の試料の分離のより明確な視野に対するプロットから除去される場合のみの試験セットのＰＣＡプロット。 ２５重抗体サインに基づく、試験セットに対するヒートマップ（赤色−上方調節、緑色−下方調節、バック−変化なし）。

図３。活動性ＳＬＥ対標準（ＡおよびＤ）、非活動性ＳＬＥ対標準（ＢおよびＥ）、および活動性ＳＬＥ対非活動性ＳＬＥ（ＣおよびＦ）の分類に関するデータセットの信頼性。
１０回繰り返された、凍結ＳＶＭモデルおよび２５重抗体サインに基づく、すなわち、各対応する比較のための異なる対の訓練および試験セットを使用する、試験セットに対するＡＵＣ ＲＯＣ値のボックスプロット。 １０回繰り返された、凍結ＳＶＭモデルおよび２５重抗体サインに基づく、すなわち、各対応する比較のための異なる対の訓練および試験セットを使用する、試験セットに対するＡＵＣ ＲＯＣ値のボックスプロット。 １０回繰り返された、凍結ＳＶＭモデルおよび２５重抗体サインに基づく、すなわち、各対応する比較のための異なる対の訓練および試験セットを使用する、試験セットに対するＡＵＣ ＲＯＣ値のボックスプロット。 各バイオマーカーが、各対応する比較において１０個の２５重抗体サイン中で生じた各バイオマーカーを表として提示する、頻度（＞５０％）。 各バイオマーカーが、各対応する比較において１０個の２５重抗体サイン中で生じた各バイオマーカーを表として提示する、頻度（＞５０％）。 各バイオマーカーが、各対応する比較において１０個の２５重抗体サイン中で生じた各バイオマーカーを表として提示する、頻度（＞５０％）。

図４。
（赤色−上方調節、緑色−下方調節、バック−変化なし）による、上位２５個の統計的に示差的に発現された分析物および６つの有意に無調節のタンパク質（倍率変化の差に基づく）を含む、３１個の非冗長抗原タンパク質の比較に基づく、活動性ＳＬＥ対標準、非活動性ＳＬＥ対標準、および活動性ＳＬＥ対非活動性ＳＬＥに対するヒートマップ。 ３つの選択された重要なバイオマーカーのタンパク質発現プロファイルをボックスプロットとして示す。中央値が示され（厚い線）、ヒンジは、それぞれ、第２５パーセンタイルおよび第７５パーセンタイルを表す。タンパク質発現レベルは、２つの補体タンパク質（Ｃ１ｑおよびＣ４）ならびにシスタチンＣについて示される。 補体因子Ｃ１ｑのタンパク質発現レベルは、アレイデータおよびＥＬＩＳＡによって測定される得られた診療データに関して、非活動性ＳＬＥ対活動性ＳＬＥを比較するときに、ボックスプロットとして示される。

図５。高度に活動性のＳＬＥ対標準、および高度に活動性のＳＬＥ対非活動性ＳＬＥを区別する血清バイオマーカーパネル。
ＲＯＣ ＡＵＣ曲線およびヒートマップによって例示される、高度に活動性のＳＬＥ対標準（上位２０個の示差的に発現されるバイオマーカー、赤色−上方調節、緑色−下方調節、バック−変化なし）。標準は、（青色）として着色され、高度に活動性のＳＬＥは、（緑色）として着色される。 ＲＯＣ ＡＵＣ曲線およびヒートマップによって例示される、高度に活動性のＳＬＥ対非活動性ＳＬＥ（上位２０個の示差的に発現されるバイオマーカー）。ＳＬＥサブセットは、高度に活動性のＳＬＥ（緑色）および非活動性ＳＬＥ（茶色）として着色される。

ＥＬＩＳＡによって測定されるアレイデータおよび得られた臨床データに関して、高度に活動性のＳＬＥ対非活動性ＳＬＥを比較したときに、補体因子Ｃ４およびＣ１ｑのタンパク質発現レベルを示す。

ＳＶＭ一個抜き交差検証手順を使用した、疾患重症度（すなわち、ＳＬＥ１−ＳＬＥ３）に従って群分けされるＳＬＥ患者の分類。Ａ）活動性ＳＬＥ対標準を比較したときに、ＳＬＥ１を分類した。Ｂ）活動性ＳＬＥ対標準／非活動性ＳＬＥ、および非活動性ＳＬＥ対標準を比較したときに、ＳＬＥ２を分類した。Ｃ）活動性ＳＬＥ対標準／非活動性ＳＬＥおよび非活動性ＳＬＥ対標準を比較したときに、ＳＬＥ３を分類した。

図８。追跡調査中の４つの異なる時点で収集されたＳＬＥ試料（患者１人当たり４つの試料（ｎ＝４、Ａ〜Ｄで示される））の時系列分析。
上位（＜＝２０個）の無調節の発現された血清タンパク質を、複数群比較を使用して特定し、ヒートマップと組み合わせた教師付き階層クラスタリングを使用して、試料を視覚化した。試料の疾患活動性状態を、０時間で開始し、試料収集の時間を記録した（＜＝３．３年）。 上位（＜＝２０個）の無調節の発現された血清タンパク質を、複数群比較を使用して特定し、ヒートマップと組み合わせた教師付き階層クラスタリングを使用して、試料を視覚化した。試料の疾患活動性状態を、０時間で開始し、試料収集の時間を記録した（＜＝３．３年）。 上位（＜＝２０個）の無調節の発現された血清タンパク質を、複数群比較を使用して特定し、ヒートマップと組み合わせた教師付き階層クラスタリングを使用して、試料を視覚化した。試料の疾患活動性状態を、０時間で開始し、試料収集の時間を記録した（＜＝３．３年）。 上位（＜＝２０個）の無調節の発現された血清タンパク質を、複数群比較を使用して特定し、ヒートマップと組み合わせた教師付き階層クラスタリングを使用して、試料を視覚化した。試料の疾患活動性状態を、０時間で開始し、試料収集の時間を記録した（＜＝３．３年）。

（導入部）
目的。全身性エリテマトーデス（ＳＬＥ）における疾患活動性を反映する多重血清バイオマーカーパネルを定義して、フレアの血清に基づく検出に向かう次のステップに進むため。

方法。主に免疫調節タンパク質を標的とする１９５重組換え抗体マイクロアレイによって表される親和性プロテオミクスを使用して、非分画ビオチン化血清試料のタンパク質発現プロファイリングを行った。最先端のバイオインフォマティクスを使用して、ＳＬＥ疾患の活発さを反映するバイオマーカーおよび縮合多重サイン（ｃｏｎｄｅｎｓｅｄ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）を定義した。

結果。結果は、一滴の血液が、親和性プロテオミクスを使用して収穫され得るＳＬＥフレアを反映する免疫調節タンパク質（例えば、Ｃ１ｑ、Ｃ３、Ｃ４、因子Ｂ、ＭＣＰ−１、ＣＤ４０Ｌ、ＩＬ−１ｒａ、ＩＬ−５、ＩＬ−１２、ＩＬ−１６、およびＩＦＮ−γ）の形態で、有意な量の生物学的情報を含有することを示した。高度に区別的な能力を有する活動性ＳＬＥを検出する（分類する）第１の縮合（ｎ＜＝２５）多重化血清バイオマーカーパネルが解明された。さらに、経時的なフレアの血清学的監視のためのアプローチの潜在性が示された。

結論。我々の研究は、免疫系がＳＬＥフレアに対する固有のセンサとして使用され得ることを実証した。ＳＬＥ疾患活動性と関連付けられる高実行血清バイオマーカーパネルが特定され、疾患の発生の監視および予測を可能にした。

（材料および方法）
＜臨床試料＞
全体で、１９７個の血清試料を、ＳＬＥ患者（ｎ＝８６）および標準対照群（Ｎ）（ｎ＝５０）を含む、Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｒｈｅｕｍａｔｏｌｏｇｙ、Ｓｋａｎｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｈｏｓｐｉｔａｌ（スウェーデン国Ｌｕｎｄ）で収集した（表Ｉ）。ＳＬＥ患者は、臨床ＳＬＥ診断（２２）を有し、Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒｈｅｕｍａｔｏｌｏｇｙ分類基準（２３、２４）のうちの４つ以上を表示した。ＳＬＥ試料を、追跡調査中に経時的に収集し、患者を、フレアまたは寛解のいずれかと共に提示し、すなわち、何人かの患者について、最大４つの試料を異なる時点で収集した。ＳＬＥ患者（試料）を、疾患表現型（２５）、１）皮膚および筋骨格障害（ＳＬＥ１、ｎ＝３０）、２）腎臓障害ではなく、漿膜炎、全身性血管炎（ＳＬＥ２、ｎ＝３０）、３）ＳＬＥ糸球体腎炎の存在（ＳＬＥ３、ｎ＝８７）に従ってマーク付けした。臨床疾患活動性を、ＳＬＥ疾患活動性指数２０００（ＳＬＥＤＡＩ−２Ｋ）スコア（５）として定義した。ＳＬＥ試料を、ＳＬＥＤＡＩ−２Ｋスコアに従って３つの群、＜５＝非活動性（ｎ＝６３）、＞５＝活動性（ｎ＝８３）、＞１６＝高度に活動性（ｎ＝２８）で群分けした。全ての試料をアリコートし、分析まで−８０℃で保存した。この後ろ向き研究は、スウェーデン国Ｌｕｎｄの地域倫理審査委員会によって承認された。Ｃ１ｑおよびＣ４の血清レベルを、ロケット免疫電気泳動法（Ｃ１ｑ）および比濁法（Ｃ４）を使用して判定した。ＳＬＥ診断のための血清バイオマーカーを画定することを目的として、同じ試料を並行しているが別個の研究で、使用した（Ｄｅｌｆａｎｉら、２０１６、上記）。

＜血清試料の標識化＞
血清プロテオーム（２６〜２８）のために前に最適化された標識化プロトコルを使用して、ＥＺリンクＳｕｌｆｏ−ＮＨＳ−ＬＣ−ビオチン（Ｐｉｅｒｃｅ、Ｒｏｃｋｆｏｒｄ、米国イリノイ州）により血清試料を標識化した。簡潔には、試料を、ＰＢＳ（約２ｍｇのタンパク質／ｍｌ）中に１：４５で希釈し、１５：１のビオチン：タンパク質のモル比でビオチン化した。未反応のビオチンを、４℃で７２時間ＰＢＳ（ｐＨ７．４）に対して広範な透析により除去した。試料をアリコートし、さらに使用するまで−２０℃で保存した。

＜抗体の生成および精製＞
全体で、ＳＬＥにおいて行われる事象を反映するように予測される７３個の主に免疫調節分析を標的とする１８０個の抗体、および１５個の短いアミノ酸モチーフ（４〜６個のアミノ酸長）を標的とする１５個のｓｃＦｖ抗体（２９）を含む、１９５個のヒト組換え単鎖断片可変（ｓｃＦｖ）抗体を、大きいファージ表示ライブラリから選択した（補足表Ｉ）（３０）（Ｓａｌｌら、提出済み）。ｓｃＦｖ抗体の特異性、親和性、およびオンチップ機能は、前に検証されている（詳細については、補足付属書１を参照のこと）。

全てのｓｃＦｖ抗体を、大腸菌中に生成し、検証されるＮｉ^２＋−ＮＴＡアガロース（Ｑｉａｇｅｎ、ドイツ国ヒルデン）上の親和性クロマトグラフィーを使用して発現上澄みから精製した（詳細については、補足付属書１を参照のこと）。

＜抗体マイクロアレイの生成および分析＞
ｓｃＦｖマイクロアレイを生成し、前に最適化され、検証されたセットアップ（１９）を使用して取り扱った（Ｄｅｌｆａｎｉら、２０１６、上記）（詳細については、補足付属書１を参照のこと）。簡潔には、１４個の同一の２５ｘ２８サブアレイを、非接触プリンター（ＳｃｉＦｌｅｘａｒｒａｙｅｒ Ｓ１１、Ｓｃｉｅｎｉｏｎ、ドイツ国ベルリン）を使用して、各黒色ポリマーＭａｘｉＳｏｒｐマイクロアレイスライド（ＮＵＮＣ Ａ／Ｓ、デンマーク国ロスキレ）上に印刷した。ビオチン化試料を追加し、任意の結合タンパク質抗原を、Ａｌｅｘａ６４７標識化ストレプトアビジン（ＳＡ６４７）（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）を使用して視覚化した。最後に、スライドを共焦点マイクロアレイスキャナ（ＳｃａｎＡｒｒａｙ Ｅｘｐｒｅｓｓ、ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ Ｌｉｆｅ＆Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）でスキャンした。

＜データの前処理＞
ＳｃａｎＡｒｒａｙ Ｅｘｐｒｅｓｓソフトウェアｖ４．０（ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ Ｌｉｆｅ＆Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）を使用して、スポット信号強度を定量化した。局所背景減算による信号強度を、データ分析のために使用した。各データ点は、任意の複製ＣＶが１５％を超えない限り、３つ全ての技術的複製スポットの平均値を表し、この場合、最悪の実行複製は排除され、２つの残りの複製の平均値が代わりに使用された。その後の分析のために、信号強度のログ^１０値を使用した。マイクロアレイデータを、半世界正規化方法（１９、３１、３２）、および「群平均による減算」アプローチを使用して２ステップ手順で標準化した（詳細については、補足付属書１を参照のこと）。

＜データの分析＞
該当する場合、試料コホートを、訓練セット（試料の２／３）および試験セット（試料の１／３）にランダムに分割し、ＳＬＥ対対照群の分布および／または活動性対非活動性疾患を有する試料が、２つのセット間で類似することを確実にした。１つ超の試料が手元にあるこうしたＳＬＥ患者について、試料を各比較のためにランダムに選択し、バイアス（すなわち、特定の患者の過剰表示）を回避するために、患者毎に１つのみの試料を各サブセット比較に含めたことが留意されるべきである。

サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）は、我々が試料を分類するために使用したＲ（３３〜３５）内の教師付き学習法である（詳細については、補足付属書１を参照のこと）。高度に活動性のＳＬＥ対標準、高度に活動性のＳＬＥ対非活動性ＳＬＥの分類について、一個抜き交差検証手順（３１）を使用して、ＳＶＭを訓練し、分類器の予測性能を、レシーバ動作特性（ＲＯＣ）曲線を構築し、かつ曲線下面積（ＡＵＣ）を計算することによって評価した。

活動性ＳＬＥ対標準、非活動性ＳＬＥ対標準、および活動性ＳＬＥ対非活動性ＳＬＥの場合に、試料を、訓練セットおよび試験セットにランダムに分割し、一個抜き交差検証手順と組み合わされた後方排除アルゴリズム（３６）を訓練セット上で適用して、最高の組み合わせ区別能力を表示する抗体の縮合パネルを判定した。次に、分類器後に凍結され、かつ試験セット上で評価された縮合抗体パネルを使用して、単一のＳＶＭモデルを、訓練セット上で較正した。このプロセスを、９つの異なるランダムに生成された対の訓練セットおよび試験セットで、さらに９回反復し、その後、ＲＯＣ ＡＵＣ曲線を生成した。最後に、１０回全ての実行に基づいてＡＵＣ中央値中央値を計算し、試験中のバイオマーカーサインの正確性の尺度として使用した。

表現型が活動性ＳＬＥ対標準および非活動性ＳＬＥ対標準の分類のための交絡であったかどうかを調査するために、また、試料を表現型（ＳＬＥ１、ＳＬＥ２、およびＳＬＥ３）に従って群化し、上記の分析を再実行した。

有意に示差的に発現された分析物（ｐ＜０．０５）を、２つの群比較を行ったときのｔ試験に基づいて特定した。ＳＬＥ試料の時系列分析を、複数群比較を使用して実行した。主要成分分析（ＰＣＡ）による試料のヒートマップおよび視覚化を、Ｑｌｕｃｏｒｅ Ｏｍｉｃｓ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ２．２（Ｑｌｕｃｏｒｅ ＡＢ、スウェーデン国Ｌｕｎｄ）を使用して行った。

（補足材料および方法）
＜抗体の生成および精製＞
全体で、ＳＬＥにおいて行われる事象を反映するように予測される、７３個の主に免疫調節分析を標的とする１８０個の抗体、および１５個の短いアミノ酸モチーフ（４〜６個のアミノ酸長）を標的とする１５個のｓｃＦｖ抗体（１）を含むは、１９５個のヒト組換えｓｃＦｖ抗体を、大きなファージ表示ライブラリから選択した（補足表Ｉ）（２）（Ｓａｌｌ、未公開データ）。これらのファージ表示由来ｓｃＦｖ抗体の特異性、親和性（通常はｎＭ範囲内）、およびオンチップ機能を、ｉ）厳密なファージ表示選択およびスクリーニングプロトコル（２）、ｉｉ）標的毎に複数のクローン（１〜９）、ｉｉｉ）マイクロアレイ適用に適合された分子設計（３）を使用して確実にした。加えて、抗体のうちのいくつかの特異性はまた、十分に特徴付けされた標準化血清試料（標的化分析物の既知の分析物を含む）、ならびに質量分析（親和性プルダウン実験）、ＥＬＩＳＡ、メソスケールディスカバリー（ＭＳＤ）アッセイ、サイトメトリービーズアッセイ、およびＭＳ等の直交方法を使用して、ならびにスパイキングおよびブロッキングを使用して前に評価されている（補足表Ｉ）（４〜１２）。顕著なことに、試料を標識化して検出を可能にするために使用される標識（ビオチン）が抗体への親和性結合をブロックする（エピトープマスキング）ことができるため、いくつかの抗体の反応性が失われる場合がある。しかしながら、我々は、同じタンパク質に対して１つ超の抗体クローンを頻繁に含むことによってこの潜在的問題に対処したが、異なるエピトープに対して指向した（３）。

全てのｓｃＦｖ抗体を、１００ｍＬの大腸菌中に生成し、Ｎｉ^２＋−ＮＴＡアガロース（Ｑｉａｇｅｎ、ドイツ国ヒルデン）上の親和性クロマトグラフィーを使用して発現上澄みから精製した。ＳｃＦｖｓを、２５０ｍＭイミダゾールを使用して溶出し、ＰＢＳ（ｐＨ７．４）に対して広範に透析され、かつ使用するまで４℃で保存した。タンパク質濃度を、２８０ｎｍ（平均３４０μｇ／ｍｌ、範囲３０〜１５００μｇ／ｍｌ）の吸光度を測定することによって判定した。ｓｃＦｖ抗体の純度および完全性の程度を、１０％ＳＤＳ−ＰＡＧＥ（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ、Ｃａｒｌｓｂａｄ、米国カリフォルニア州）によって評価した。

＜抗体マイクロアレイの生成および分析＞
ｓｃＦｖマイクロアレイを、前に最適化され、かつ検証されたセットアップを使用して生成した（９）（Ｄｅｌｆａｎｉら、未公開データ）。簡潔には、非接触プリンター（ＳｃｉＦｌｅｘａｒｒａｙｅｒ Ｓ１１、Ｓｃｉｅｎｉｏｎ、ドイツ国ベルリン）を使用して、各位置において一滴（約３３０ｐＬ）をスポットすることによって、黒色ポリマーＭａｘｉＳｏｒｐマイクロアレイスライド（ＮＵＮＣ Ａ／Ｓ、デンマーク国ロスキレ）上で印刷した。１９５ｓｃＦｖ抗体と比較して、各マイクロアレイ、１つの陰性対照群（ＰＢＳ）、および１つの陽性対照群（ビオチン化ＢＳＡ、ｂ−ＢＳＡ）を、２５ｘ２８スポットの１４個のサブアレイに分割した。さらに、各サブアレイを、３つのセグメントに分割し、２５個の複製スポットからなるｂ−ＢＳＡの列を、各セグメントの開始および終了時に印刷した。適切な再現性を確実にするために、各ｓｃＦｖ抗体を、各セグメント内１つ、３つの複製で分配した。

アレイを取り扱うために、我々は、最近最適化されたプロトコルを使用した（Ｄｅｌｆａｎｉら、未公開データ）。簡潔には、印刷されたマイクロアレイを、室温で２時間乾燥することを可能にし、次に、マルチウェル培養チャンバ内に装着した（ＮＥＸＴＥＲＩＯＮ（登録商標）ＩＣ−１６）（Ｓｃｈｏｔｔ、Ｊｅｎａ、ドイツ国）。次に、スライドを、室温で２時間ＰＢＳ（ＭＴ−ＰＢＳ溶液）中の１％（ｖ／ｖ）のＴｗｅｅｎ−２０（Ｍｅｒｃｋ Ｍｉｌｌｉｐｏｒｅ）および１％（ｗ／ｖ）の無脂肪乳粉末（Ｓｅｍｐｅｒ、Ｓｕｎｄｂｙｂｅｒｇ、スウェーデン国）でブロックした。その後、スライドを、ＰＢＳ（ＭＴ−ＰＢＳ溶液）中の１５０μｌの０．０５％（ｖ／ｖ）のＴｗｅｅｎ−２０ で４回洗浄し、次に、１００μｌのビオチン化血清試料で培養し、オービタルシェーカーを使用して緩やかに攪拌しながら室温で２時間ＭＴ−ＰＢＳ溶液中に１：１０で（１：４５０の総血清希釈に対応する）希釈した。別の洗浄後、スライドを、攪拌しながら室温で１時間ＭＴ−ＰＢＳ中の１００μｌの１μｇ／ｍｌのＡｌｅｘａ６４７標識化ストレプトアビジン（ＳＡ６４７）（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）で培養した。最後に、スライドをＴ−ＰＢＳで洗浄し、窒素ガス流下で乾燥させ、６０％ＰＭＴゲインおよび９０％レーザー出力の固定スキャナ設定を使用して、１０μｍの解像度での共焦点マイクロアレイスキャナ（ＳｃａｎＡｒｒａｙ Ｅｘｐｒｅｓｓ、ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ Ｌｉｆｅ＆Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）により即時にスキャンした。

＜データの前処理＞
ＳｃａｎＡｒｒａｙ Ｅｘｐｒｅｓｓソフトウェアｖ４．０（ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ Ｌｉｆｅ＆Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）を使用し、固定円方法を使用して、スポット信号強度を定量化した。局所背景減算による信号強度を、データ分析のために使用した。各データ点は、任意の複製ＣＶが１５％を超えない限り、３つ全ての複製スポットの平均値を表し、その場合、最悪の実行の複製は排除され、２つの残りの複製の平均値を代わりに使用した。その後の分析のために、信号強度のログ^１０値を使用した。

分散に対する標準化戦略および初期分析の評価のために、主要成分分析（ＰＣＡ）およびＱｌｕｅｃｏｒｅ Ｏｍｉｃｓ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（Ｑｌｕｃｏｒｅ ＡＢ、スウェーデン国Ｌｕｎｄ）中の階層クラスタリングを使用して、データを視覚化した。その後、データ標準化手順を、２つのステップで行った。第１に、前に説明されるように（９、１３、１４）、全ての試料にわたって最低ＣＶ値を表示する分析物の２０％を特定し、かつスケーリング因子を計算するために使用される、半世界標準化方法を使用して、マイクロアレイデータを、アレイ対アレイの変動について標準化した。第２に、「群平均の減算」アプローチを使用して、データを日対日の変動について標準化した。このアプローチでは、分析の各日内の各分析物（ｉ）の平均値（数式（１））が計算され（数式（２））、かつそれぞれの個々の値（ｘ_ｉ）から減算され、よって、データをゼロセンタリング（数式（３））した。最後に、各抗体に対する世界平均信号を計算し、データセットにおける陰性値を回避するために、各それぞれのデータ点に追加した。

＜データの分析＞
サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）は、試料を分類するために使用されたＲ（１５〜１７）内の教師付き学習法である。教師付き分類を、線形カーネルを使用して行い、制約の費用を、Ｒ関数ＳＶＭ内のデフォル値である１に設定し、それを調整しなかった。このパラメータ調整の不在は、過剰な適合を回避するために選択された。ＳＶＭを訓練する前に、データに対するフィルタリングは行わず、すなわち、マイクロアレイ上で使用される全ての抗体が、分析に含まれた。さらに、ＳＶＭ決定値および曲線下面積（ＡＵＣ）を使用して構築されるような、レシーバ動作特性（ＲＯＣ）曲線を計算した。

第１に、各群からの試料の同率を維持しながら、試料を、訓練セット（データの２／３）および試験セット（データの１／３）にランダムに分割した。１つ超の試料が手元にあるこうしたＳＬＥ患者について、試料を各比較のためにランダムに選択し、バイアスを回避するために、患者毎に１つのみの試料を各サブセット比較に含めたことが留意されるべきである。次に、一個抜き交差検証手順と組み合わされた後方排除アルゴリズム（１８）を訓練セットに適用して、最高の組み合わせ区別能力を表示する抗体の縮合パネルを作成した。次に、抗体の縮合パネルを用いて、訓練セット上の単一のＳＶＭモデルを訓練した。次に、訓練されたＳＶＭモデルを凍結させ、試験セットに適用し、ＲＯＣ ＡＵＣを計算し、ＳＶＭ分類器の性能を評価するために使用した。データセットの堅牢性を実証するために、９つの追加の訓練および試験セットを生成し、上記のデータ分析プロセスを繰り返した。最後に、各抗体が１０個全ての異なる定義の抗体パネル内に含まれる周波数を評価した。

前に説明されたように、ＳＶＭを一個抜き交差検証手順を使用して訓練した（１３）。全ての試料を繰り返すことによって、決定値を使用してＲＯＣ曲線を構築し、対応するＡＵＣ値を判定し、かつ分類器の予測性能を評価するために使用した。

ｔ試験に基づいて、有意に示差的に発現された分析物（ｐ＜０．０５）を特定した。主要成分分析（ＰＣＡ）による試料のヒートマップおよび視覚化を、Ｑｌｕｃｏｒｅ Ｏｍｉｃｓ Ｅｘｐｌｏｒｅｒを使用して行った。

（結果）
この研究で、我々は、ＳＬＥにおける疾患活動性を反映する血清バイオマーカーパネルを正確に示すための組換えｓｃＦｖ抗体マイクロアレイを使用した。１３６人の患者（８６個のＳＬＥおよび５０個の対照群）を表す合計１９７個のビオチン化血清試料（ＳＬＥ ｎ＝１４７、標準対照群ｎ＝５０）（表Ｉ）を、主に免疫調節分析物を標的とする１９５重抗体マイクロアレイを使用してプロファイルした。生成されたマイクロアレイ画像を、タンパク質発現プロファイル、またはタンパク質マップに変換し、ＳＬＥ関連血清バイオマーカーを解明した。

＜活動性ＳＬＥのプロファイリング＞
活動性ＳＬＥを反映する血清バイオマーカーを復号するために、我々は、第１に、活動性疾患を有するＳＬＥ患者（活動性ＳＬＥと表される）対標準対照群を区別することができるかどうかを調査した。このために、データセットを、訓練セット（全ての試料の２／３）および試験セット（全ての試料の１／３）にランダムに分割した。次に、活動性ＳＬＥ対標準対照群を示差するために必要とされる最小セットの抗体、すなわち、バイオマーカーを特定するために、後方段階的排除手順を訓練セットに適用した。結果は、最小の誤差の観点で評価される１０個の抗体の組み合わせが、最良の分類を提供することを示した（図１Ａ）。しかし、サインにおけるいくつかの可撓性を可能にするために、上位２５個の抗体を、縮合バイオマーカーパネルを表すために選択した（図１Ａ）。

この２５重バイオマーカーサインの分類能力を評価するために、パネルを第１に使用して、訓練セット上で凍結ＳＶＭと表された単一のＳＶＭモデルを訓練した。次に、凍結ＳＶＭモデルを、独立した試験セットに適用した。結果は、活動的ＳＬＥ対標準対照群を高度に区別的な能力により示差することができることを実証する、０．９６のＲＯＣ ＡＵＣ値が得られる（図１Ｂ）を示した。主要成分分析（ＰＣＡ）に基づくアプローチを使用してデータを視覚化すると、同様の異なる識別が観察された（図１Ｃおよび１Ｄ）。２５重サインに基づく試験セットのヒートマップを図１Ｅに示す。バイオマーカーパネルは、上方調節タンパク質（例えば、ＩＬ−６、ＩＬ−８、ＭＣＰ−１、およびＴＮＦ−α）および下方調節タンパク質（例えば、Ｃ３）の両方から構成されることが見出されたが、前者が優勢であった。我々は、タンパク質の観察された上方調節レベルおよび下方調節レベルが、増加／減少した生成または増加／減少した消費に起因しているかどうかを示差しなかったことが留意されるべきである。したがって、結果は、活動性ＳＬＥを反映する多重化された区別的なバイオマーカーパネルを粗血清から解読することができることを示した。

＜非活動性ＳＬＥのプロファイリング＞
次に、我々は、寛解でのＳＬＥ患者に焦点を当てた（非活動性ＳＬＥで表される）。上記のように、試料を訓練セットおよび試験セットにランダムに分割し、その後、非活動性ＳＬＥ対標準対照群を区別する縮合された２５重バイオマーカーサインを定義し、凍結ＳＶＭモデル（訓練セット）を訓練するために使用した。その後、独立した試験セットを使用して、モデルを評価した。結果は、非活動性ＳＬＥ対標準対照群を示差することができることを実証する、０．８９のＲＯＣ ＡＵＣ値が得られる（図２Ａ）ことを示した。ＰＣＡに基づく分析は、同様の異なる識別が得られることを示した（図２Ｂおよび２Ｃ）。２５重サインに基づく試験セットに対するヒートマップを図２Ｄに示す。パネルは、上方調節タンパク質（例えば、ＩＬ−６、ＩＬ−１８、およびＴＮＦ−α）および下方調節タンパク質（例えば、Ｃ３およびＣ４）の両方から構成されることが見出されたが、前者が優勢であった。よって、データは、非活動性ＳＬＥを反映するバイオマーカーの多重化された区別的なパネルも、粗血清から定義することができることを実証した。

＜非活動性ＳＬＥおよび活動性ＳＬＥのプロファイリング＞
次に、我々は、非活動性ＳＬＥ（ＳＬＥＤＡＩ−２Ｋ：平均２、範囲０〜５）および活動性ＳＬＥ（ＳＬＥＤＡＩ−２Ｋ）：平均１３、範囲６〜３２）の血清タンパク質を比較した。上記のものと同じ厳密なバイオインフォマティクスアプローチを使用して、０．８３のＲＯＣ ＡＵＣ値による非活動性ＳＬＥ対活動性ＳＬＥを区別する、縮合された２５重血清バイオマーカーサインを解明した（図２Ｅ）。ＰＣＡに基づく分析を使用して、同様の異なる識別を観察した（図２Ｆおよび２Ｇ）。図２Ｈにおけるヒートマップとして例示されるパネルは、サイトカイン（例えば、ＩＬ−１６およびＩＦＮ−γ）、補体タンパク質（例えば、Ｃ４および因子Ｂ）、可溶性表面タンパク質（例えば、ＣＤ４０およびＣＤ４０Ｌ）ならびに他のタンパク質（例えば、ＩｇＭ）から構成されることが見出された。合わせると、結果は、よって、非活動性ＳＬＥ対活動性ＳＬＥを区別する、すなわち、疾患活動性を反映する血清バイオマーカーの多重化パネルを描写することができることを示した。

＜分類の信頼性＞
上記の分類に関してデータセットの堅牢性を試験するために、我々は、データセット全体を、訓練セットおよび試験セットの９つの追加の対にランダムに分割し、上記の比較の３つ全てを再実行した。結果は、１０個全ての比較が、活動性ＳＬＥ対対照群について０．９４（範囲０．８３〜０．９８）（図３Ａ）、非活動性ＳＬＥ対対照群について０．７７（０．６５〜０．９８）（３Ｂ図）、および活動性ＳＬＥ対非活動性ＳＬＥについて０．７２（０．５９〜０．８８）（図３Ｃ）のＲＯＣ ＡＵＣ中央値を生じることを示した。よって、データは、分類の能力および堅牢性が変化し、活動性ＳＬＥ対標準（高）＞非活動性ＳＬＥ対標準（中〜高）、および活動性ＳＬＥ対非活動性ＳＬＥ（低〜中）の順序で低減することを示した。データの堅牢性を例示することに加えて、試料がその後のデータ分析に対してどのように分割されたかについての重要性も概説する。

さらに、各バイオマーカーがこれらの１０個の２５重サイン中に生じた周波数を、６回以上存在する全てのマーカーについて図３Ｄ〜３Ｆに示す。データは、予想することができるように、上位マーカーの同一性が変化するが、８つのバイオマーカーのコアが定常であり（１０個のサインのうちの少なくとも８つに存在する）、活動性ＳＬＥ対標準と非活動性ＳＬＥ対標準との間で高度に重なり合う（シスタチン Ｃ、Ｓｉａｌｌｅ ｘ、Ｃ３、ＣＤ４０、ＴＧＦ−β１、およびＭＣＰ−１）ことを示した。対照的に、３つのコアなバイオマーカー（因子Ｂ、シスタチンＣ、およびＣ１ｑ）のみを、活動性ＳＬＥ対非活動性ＳＬＥについて正確に示した。注目すべきことに、後者の分類も、最低ＲＯＣ ＡＵＣ中央値を生じた（図３Ａ〜３Ｃを参照のこと）。これにより、疾患活動性を反映する血清バイオマーカーを定義するプロセスに関して、特に活動性ＳＬＥ患者において、生物学的不均一性のより顕著な影響を示すことができた。より詳細には、ＳＬＥ患者は、ＳＬＥＤＡＩ−２Ｋの観点からであるが、非常に異なる生物学的（臨床）特徴に基づいて、同様の疾患活動性を表示することができるため、試料が訓練セットと試験セットとの間でどのように分割されるかが、この特定のバイオマーカー特定プロセスにおいて重要な役割を果たす可能性が高い。

＜疾患活動性の生物学を反映するバイオマーカー＞
疾患活動性の生物学は、後方排除（上記を参照のこと）に基づく分類に最も適しているものとして特定されたバイオマーカーによってのみ反映されないため、我々はまた、サイン強度および／または倍率変化に基づいて、有意に示差的に発現される（ｐ＜０．０５）ものとして特定されるバイオマーカーに対処した。このために、活動性ＳＬＥ対標準、非活動性ＳＬＥ対標準、および活動性ＳＬＥ対非活動性ＳＬＥについて、組み合わせた非冗長の上位３１個の示差的に発現されたバイオマーカーリストを、図４Ａに示す。興味深いことに、可溶性サイトカイン受容体（例えば、ＩＬ−１ｒａ）、サイトカイン（ＩＬ−１６、およびＩＦＮ−γ）、可溶性表面タンパク質（例えば、ＣＤ４０）、補体タンパク質（例えば、Ｃ１ｑ、Ｃ３、およびＣ４）、ならびにいくつかの他のタンパク質（例えば、シスタチンＣおよびＩｇＭ）等の様々なバイオマーカーが、無調節であることが見出された。Ｃ１ｑ、Ｃ４、およびシスタチンＣの無調節のパターンを強調する（図４Ｂ）。よって、結果は、ＳＬＥ疾患活動性を反映する無調節のバイオマーカーの多重化パネルを解明することができることを示した。

次に、直交方法を使用してアレイの結果を検証する試行において、Ｃ１ｑを選択した。このために、当該組換え抗体アレイを使用して判定されるようなＣ１ｑのレベルを、臨床的な実装方法を（ロケット免疫電気泳動）を使用して得られるものと比較した（図４Ｃ）。結果は、同様のパターンの無調節なレベルのＣ１ｑが、活動性ＳＬＥ対非活動性ＳＬＥについて観察されることを示した。したがって、Ｃ１ｑについて観察されたアレイデータを、直交方法を使用して検証した。

＜高度の疾患活動性を反映する精密されたバイオマーカー＞
疾患活動性を反映するより良好なバイオマーカーを見つけるために、高度な活動性（ＳＬＥＤＡＩ−２Ｋの観点から）を表示するＳＬＥ患者を選択し（高度に活動性のＳＬＥで表される）（ＳＬＥＤＡＩ−２Ｋ＞＝１６）、それらの血清タンパク質プロファイルを、標準対照群および非活動性ＳＬＥのものと再び比較した。試料コホートが過剰に小さいために訓練セットおよび試験セットに分割されるべき試料を正当化することができないときに用いることができる最も厳密なアプローチである、一個抜き交差検証を採用して、分類を行った。

結果は、高度の活動性のＳＬＥ対標準対照群を高度に区別的な能力により示差することができることを実証する、０．９８のＲＯＣ ＡＵＣ値が得られることを示した（図５Ａ）。上位２０個の有意に示差的に発現される（ｐ＜０．０５）タンパク質を、ヒートマップに示す（図４Ａ）。バイオマーカーリストは、可溶性サイトカイン受容体（例えば、ＩＬ−１ｒａ）、サイトカイン（ＩＬ−２、ＩＬ−８、ＩＬ−１８、およびＭＣＰ−１）、補体タンパク質（例えば、Ｃ１エステラーゼ阻害性）、ならびにいくつかの他のタンパク質（例えば、シスタチンＣ、Ｓｉａｌｌｅ ｘ、およびＩｇＭ）等の様々な無調節のタンパク質を含有した。注目すべきことに、同じタンパク質に対して指向されるが、異なるエピトープを標的とする、いくつかの抗体が、同様の結果を生じ、観察をさらに支持した。

比較すると、高度に活動性のＳＬＥ対非活動性ＳＬＥは、０．８７のＲＯＣ ＡＵＣ値を表示し、これも高度に区別的な能力を示した（図５Ｂ）。高度に活動性のＳＬＥ対標準対照群と比較すると、予想することができるように、上位２０個の有意に示差的に発現される（ｐ＜０．０５）タンパク質が、より区別的でないヒートマップ（図５Ａおよび５Ｂを参照のこと）を表示することが見出された。無調節のバイオマーカーの中で特に、可溶性サイトカイン受容体（例えば、ＩＬ−１ｒａ）、サイトカイン（ＩＬ−２、ＩＬ−５、ＩＬ−１２、およびＭＣＰ−１）、補体タンパク質（例えば、Ｃ４およびＣ１ｑ）、ならびにいくつかの他のタンパク質（例えば、シスタチンＣおよびＳｉａｌｌｅ ｘ）等のある範囲のタンパク質が観察された。再び、観察は、同じタンパク質に対して指向されるいくつかの抗体が同様のプロファイルを生じるという事実によって支持された。データをさらに支持するために、２つのタンパク質（Ｃ４およびＣ１ｑ）を選択し、それらの発現プロファイルを、直交方法（ロケット免疫電気泳動（Ｃ１ｑ）および比濁法（Ｃ４））を使用して判定されたものと比較した。データは、抗体マイクロアレイを使用して得られたタンパク質発現プロファイルを、両方の場合において検証することができることを示した（図６）。

＜表現型の重要性＞
疾患表現型は、ＳＬＥ疾患活動性を反映する血清バイオマーカーを定義する際に、いくつかの潜在的な交絡要因の１つであり得る。これに対処するための試行において、また、表現型（ＳＬＥ１、ＳＬＥ２、およびＳＬＥ３）に従って試料を群化し、分類の一部（十分な数の試料が依然として得られる群に対して）を再実行した。一個抜き交差検証を採用して、分類を行った。

結果は、活動性ＳＬＥ対標準対照群を、表現型（ＳＬＥ１−０．９５、ＳＬＥ２−０．９５、ＳＬＥ３−０．９８）とは独立したＲＯＣ ＡＵＣ高値と区別することができることを示した（図７）。同様に、非活動性ＳＬＥ対標準対照群も、表現型（ＳＬＥ２−０．０９０、ＳＬＥ３−０．７８）にかかわらず、区別することができる（図７Ｂおよび７Ｃ）。最後に、活動性ＳＬＥ対非活動性ＳＬＥも、たとえより低いＲＯＣ ＡＵＣ値（ＳＬＥ２−０．７９、ＳＬＥ３−０．６９）であっても、疾患表現型にかかわらず分類することができる。したがって、データは、表現型が多重化血清バイオマーカーのミラーリング疾患活動性を正確に示すための重要な交絡因子ではなかったことを示した。

＜経時的な疾患活動性の監視＞
最後に、ＳＬＥ疾患活動性を経時的に監視することができるかどうかを検討するための第１の試行において、限定されたセットの時系列試料をプロファイルした。このために、４人の患者をショーケースとして選択し、患者毎に４つの血清試料を、フレアおよび寛解（３つの活動性対１つの非活動性、２つの活動性対２つの非活動性、または１つの活動性対３つの非活動性）で経時的に≦３．３年内に）収集した。各患者について、上位≦２０個の無調節のタンパク質を、複数群比較を使用して特定し、ヒートマップと組み合わせた教師付き階層クラスタリングを使用して、代湯を視覚化した（図８）。サイトカイン（例えば、ＩＬ−１０、ＩＬ−１２、ＩＬ−１８、ＩＦＮ−γ、およびＭＣＰ−１）、補体タンパク質（例えば、Ｃ３、Ｃ４、およびＣ５）、可溶性表面タンパク質（例えば、ＣＤ４０）、ならびに他のタンパク質（例えば、ＩｇＭおよびＳｉａｌｌｅ ｘ）を含む、様々な無調節のタンパク質を示した。前のように、これらのパイロット観察は、同じタンパク質に対して指向されるか、異なるエピトープを標的とする、いくつかの抗体が、同様のプロファイルを生じることによって支持された。４人全ての患者について、時系列試料が８つのフレアを収集したことを意味する、２つの群、活動性対非活動性としてクラスタリングされた試料は、寛解で収集されたものよりも互いにより同様であり、逆も同様であった。これは、粗血清が、親和性プロテオミクスを使用して収穫することができる疾患活動性を反映する情報（バイオマーカー）を含有するという見解をさらに支持し、疾患活動性を経時的に監視するための可能性を示している。

（考察）
ＳＬＥレアを検出、監視、および／または予測するために使用することができるバイオマーカーは、非常に価値のある臨床ツール（９、１１）であろう。主な努力にもかかわらず、血液試験に優先的に基づく、そのような高性能マーカーが、依然として早期の段階にあることが明らかである（３７）。我々は測定することができるものを管理することができるだけであるので、粗臨床試料のタンパク質発現プロファイリングのためのさらなるおよび／または精製された方法が、必須であろう。ここで、我々は、前の努力（１９、２０）を拡大し（Ｎｏｒｄｓｔｏｏｍら、提出済み、Ｄｅｌｆａｎｉら、２０１６、上記）、さらに、組換え抗体マイクロアレイを使用して、収穫することができる関連する生物学的バイオマーカーの様式で、一滴の血液が、有意な量のＳＬＥ関連情報を含有することをさらに示した。

補体タンパク質（例えば、Ｃ１ｑ、Ｃ１エステラーゼ阻害剤、Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５、および因子Ｂ）、サイトカイン（例えば、ＩＬ−１ｒａ、ＩＬ−２、ＩＬ−５、ＩＬ−６、ＩＬ−８、ＩＬ−１２、ＩＬ−１６、ＩＬ−１８、ＩＦＮ−γ、ＭＣＰ−１、ＴＧＦ−β１、およびＴＮＦ−α）、サイトカイン受容体（サイトカイン（例えば、ＩＬ１ｒａ）、可溶性表面タンパク質（例えば、ＣＤ４０およびＣＤ４０Ｌ）、ならびに他のタンパク質（例えば、シスタチンＣ、Ｓｉａｌｌｅ ｘ、およびＩｇＭ）等のタンパク質の群を含む、ＳＬＥ疾患活動性（およびＳＬＥ）を反映するバイオマーカーの２５重パネルを定義した。これらのバイオマーカーパネルを使用して、活動性ＳＬＥを分類することができるが、分類の能力は、手元にある精確な比較に応じて、高（０．９８のＲＯＣ ＡＵＣ）〜低（０．６９のＡＵＣ）で変化した。合意の下で、これらのマーカーのうちのいくつかは、前の作業において、ＳＬＥフレア（および／または参照毎のＳＬＥ）と関連付けられていることも見出されたが、例えば、（４、７〜１１、３８、３９）を参照されたい。しかし、次に、マーカーは、主に単一のバイオマーカーおよび／または低重パネルとして検討され、異なる（低）性能を表示した。

活動性ＳＬＥ対標準について８つの最も堅牢な（頻繁に生じる）マーカーのコアを、非活動性ＳＬＥ対標準と比較すると、８つのバイオマーカーうちの６つが、重なり合うことが見出された（シスタチンＣ、Ｓｉａｌｌｅ ｘ、ＣＤ４０、ＴＧＦ−β１、Ｃ３、およびＭＣＰ−１）。血清シスタチンＣは、ＳＬＥにおいて腎機能障害と関連付けられ、よってＳＬＥにおいて無調節であることが見出されたバイオマーカーである（４０、４１）。Ｔヘルパーサブセット（ＴＨ１、ＴＨ２、およびＴＨ１７）と調節性Ｔ細胞との不均衡は、ＳＬＥの病因に寄与することが示唆された（４２）。そのような文脈において、ｓｉａｌｌｅ ｘ、またはシアリルルイスｘは、フレアに関与する高度に示差され、かつ最も抑制的なＦＸＰ３^ｈｉｇｈ調節性Ｔ細胞を特定することが示された（４３）。無調節レベルのＣＤ４０は、ＳＬＥにおいて観察され、自己反応性Ｂ細胞およびその異常なＣＤ４０サイン化は、ＳＬＥの病因において重要な役割を果たす（４４）。注目すべきことに、ＣＤ４０に結合する無調節レベルのＣＤ４０Ｌも、頻繁に観察され、ＳＬＥ疾患活動性と相関された（４５）。実際には、ＣＤ４０Ｌは、活動性ＳＬＥ対非活動性ＳＬＥを比較したとき、示差的に発現された。さらに、ＴＧＦ−β１の無調節血清レベルは、特に高度な疾患活動性を有する患者について、ＳＬＥにおける腎障害と関連付けられることが示された（４６）。Ｃ３を含むいくつかの補体タンパク質の変更レベルは、疾患活動性のマーカーとして使用されることが多い（４７）。ＭＣＰ−１は、腎損傷、不良な予後、および疾患活動性に関連付けられた白血球走化性因子である（４８）。したがって、このコアのバイオマーカーの重複は、生物学的に関連するマーカーであると見出された。

代わりに、活動性ＳＬＥ対非活動性ＳＬＥを区別する血清サインに焦点を当てると、３つの最も堅牢な（頻繁に発生する）コアは、因子Ｂ、Ｃ１ｑ、およびシスタチンＣを含んだ。因子Ｂは、補体系の代替的経路活性化に対する指標として使用されることが多い。注目すべきことに、前の作業は、重度の疾患活動生のマーカー（複数可）であるＳＬＥにおける因子Ｂの活性化生成物を示す（４９）。さらに、Ｃ１ｑ等の古典的補体経路成分のレベルは、重度の疾患および高度な疾患活動性を有する患者において変更されることが見出されることが多い（４７）。残りの７つの最も堅牢な（頻繁に生じる）バイオマーカーを概説するとき、少なくとも５つ（ＭＣＰ−１、ＩＬ−９、ＩＬ−５、ＩＬ−１β、およびＣＤ４０）は、ＳＬＥに関連付けられ、かつ疾患活動性を反映することが示された（４４、４８、５０〜５２）。ＲＡＮＴＥＳがＳＬＥと関連付けられていることが示されているが、疾患活動性との相関は、まだ確認されていない（５３）。我々の研究では、ＲＡＮＴＥＳは、１０回のうちの７回フレアを反映するコアサインに示された。フレアを反映するいくつかの血清バイオマーカーを検出し、アプローチの可能性を概説した。顕著には、ＳＬＥ疾患活動性と関連付けられると先験的に知られる（１１、３９、５４）、追加のバイオマーカー（例えば、ＩＬ１−ｒａ、ＩＬ−２、およびＩＬ−１２）は、活動性疾患を有するＳＬＥ患者群が高度な活動性を有する患者のみに低減されたときに、描写された。ＳＬＥにおけるＩＬ−１１の精確な役割は依然として不明であるが、ＩＬ−６とのそれらの類似性を考慮して、ループスフレアにつながる可能性がある。

この研究により、フレアを検出することができることが示されたが、寛解対「完全なフレア」の端点のみを研究したという事実によって限定される。限定されるショーケースとして、我々は、各々がフレアおよび／または寛解で経時的に収集された４つの試料を有する４人の患者を分析した。試料セットは、過剰に小さいために断定的な結論を引き出すことはできないが、経時的にフレアを監視するためのアプローチを使用する可能性が示された。しかしながら、厳密な様式でフレアを監視し、かつ潜在的に予測すらするための血清学に基づく試験を実証および構築するために、各々がフレアおよび／または寛解での頻繁な時点で経時的に収集された多数の試料を有する、多くの十分に特徴付けされた患者から構成される、より大きい独立した試料コホートをプロファイルすることが必要とされるだろう。しかしながら、そのような電位試験の臨床的影響は、有意である。

まとめると、この研究で、我々は、ＳＬＥフレアを検出および監視する血清バイオマーカーの縮合（ｎ＜＝２５）多重化パネルを描写することができることを示している。

（参考文献）
１．Ｔｓｏｋｏｓ ＧＣ．ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＮ Ｅｎｇｌ Ｊ Ｍｅｄ ２０１１、３６５：２１１０−２１
２．Ｒａｈｍａｎ Ａ、Ｉｓｅｎｂｅｒｇ ＤＡ．ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＮ Ｅｎｇｌ Ｊ Ｍｅｄ ２００８、３５８：９２９−３９
３．Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ Ｒ． Ｗｈｙ ｃａｎ’ｔ ｗｅ ｆｉｎｄ ａ ｎｅｗ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｆｏｒ ＳＬＥ？Ｊ Ａｕｔｏｉｍｍｕｎ ２００９、３２：２２３−３０
４．Ａｈｅａｒｎ ＪＭ、Ｌｉｕ ＣＣ、Ｋａｏ ＡＨ、Ｍａｎｚｉ Ｓ．Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＴｒａｎｓｌ Ｒｅｓ ２０１２、１５９：３２６−４２
５．Ｇｌａｄｍａｎ ＤＤ、Ｉｂａｎｅｚ Ｄ、Ｕｒｏｗｉｔｚ ＭＢ．ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ ｄｉｓｅａｓｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎｄｅｘ ２０００Ｊ Ｒｈｅｕｍａｔｏｌ ２００２、２９：２８８−９１
６．Ｒｏｖｉｎ ＢＨ、Ｂｉｒｍｉｎｇｈａｍ ＤＪ、Ｎａｇａｒａｊａ ＨＮ、Ｙｕ ＣＹ、Ｈｅｂｅｒｔ ＬＡＢｉｏｍａｒｋｅｒ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｉｎ ｈｕｍａｎ ＳＬＥ ｎｅｐｈｒｉｔｉｓＢｕｌｌ ＮＹＵ Ｈｏｓｐ Ｊｔ Ｄｉｓ ２００７、６５：１８７−９３
７．Ｍｏｋ ＣＣ．Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ｌｕｐｕｓ ｎｅｐｈｒｉｔｉｓ：ａ ｃｒｉｔｉｃａｌ ａｐｐｒａｉｓａｌＪ Ｂｉｏｍｅｄ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ ２０１０、２０１０：６３８４１３
８．Ｌｉｕ ＣＣ、Ｍａｎｚｉ Ｓ、Ａｈｅａｒｎ ＪＭＢｉｏｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ：ａ ｒｅｖｉｅｗ ａｎｄ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅＣｕｒｒ Ｏｐｉｎ Ｒｈｅｕｍａｔｏｌ ２００５、１７：５４３−９
９．Ｒｏｖｉｎ ＢＨ、Ｚｈａｎｇ Ｘ．Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ｌｕｐｕｓ ｎｅｐｈｒｉｔｉｓ：ｔｈｅ ｑｕｅｓｔ ｃｏｎｔｉｎｕｅｓＣｌｉｎ Ｊ Ａｍ Ｓｏｃ Ｎｅｐｈｒｏｌ ２００９、４：１８５８−６５
１０．Ｇｉｇａｎｔｅ Ａ、Ｇａｓｐｅｒｉｎｉ ＭＬ、Ａｆｅｌｔｒａ Ａら、Ｃｙｔｏｋｉｎｅｓ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ＳＬＥ ｎｅｐｈｒｉｔｉｓＥｕｒ Ｒｅｖ Ｍｅｄ Ｐｈａｒｍａｃｏｌ Ｓｃｉ ２０１１、１５：１５−２４
１１．Ｌｉｕ ＣＣ、Ａｈｅａｒｎ ＪＭ．Ｔｈｅ ｓｅａｒｃｈ ｆｏｒ ｌｕｐｕｓ ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓＢｅｓｔ Ｐｒａｃｔ Ｒｅｓ Ｃｌｉｎ Ｒｈｅｕｍａｔｏｌ ２００９、２３：５０７−２３
１２．Ｐｕｔｔｅｒｍａｎ Ｃ， Ｗｕ Ａ， Ｒｅｉｎｅｒ−Ｂｅｎａｉｍ Ａ， ｅｔ ａｌ． ＳＬＥ−ｋｅｙ（（Ｒ））ｒｕｌｅ−ｏｕｔ ｓｅｒｏｌｏｇｉｃ ｔｅｓｔ ｆｏｒ ｅｘｃｌｕｄｉｎｇ ｔｈｅ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ：Ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｔｈｅ ＩｍｍｕｎＡｒｒａｙ ｉＣＨＩＰ（（Ｒ））．Ｊ Ｉｍｍｕｎｏｌ Ｍｅｔｈｏｄｓ ２０１６、４２９：１−６
１３．Ｌｉ ＱＺ、Ｚｈｏｕ Ｊ、Ｗａｎｄｓｔｒａｔ ＡＥら、Ｐｒｏｔｅｉｎ ａｒｒａｙ ａｕｔｏａｎｔｉｂｏｄｙ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｆｏｒ ｉｎｓｉｇｈｔｓ ｉｎｔｏ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ ａｎｄ ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ ｌｕｐｕｓ ｓｙｎｄｒｏｍｅｓＣｌｉｎ Ｅｘｐ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２００７、１４７：６０−７０
１４．Ｆａｔｔａｌ Ｉ、Ｓｈｅｎｔａｌ Ｎ、Ｍｅｖｏｒａｃｈ Ｄら、Ａｎ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｐｒｏｆｉｌｅ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｂｙ ａｎｔｉｇｅｎ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙＩｍｍｕｎｏｌｏｇｙ ２０１０、１３０：３３７−４３
１５．Ｈｕａｎｇ Ｗ、Ｈｕ Ｃ、Ｚｅｎｇ Ｈら、Ｎｏｖｅｌ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ ａｕｔｏａｎｔｉｇｅｎｓ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｂｙ ｈｕｍａｎ ｐｒｏｔｅｉｎ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢｉｏｃｈｅｍ Ｂｉｏｐｈｙｓ Ｒｅｓ Ｃｏｍｍｕｎ ２０１２、４１８：２４１−６
１６．Ｂａｕｅｒ ＪＷ、Ｐｅｔｒｉ Ｍ、Ｂａｔｌｉｗａｌｌａ ＦＭら、ｅｔ ａｌ．Ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｎ−ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｃｈｅｍｏｋｉｎｅｓ ａｓ ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ ｄｉｓｅａｓｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ：ａ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｙＡｒｔｈｒｉｔｉｓ Ｒｈｅｕｍ ２００９、６０：３０９８−１０７
１７．Ｂａｕｅｒ ＪＷ、Ｂａｅｃｈｌｅｒ ＥＣ、Ｐｅｔｒｉ Ｍら、ｅｔ ａｌ．Ｅｌｅｖａｔｅｄ ｓｅｒｕｍ ｌｅｖｅｌｓ ｏｆ ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｎ−ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｃｈｅｍｏｋｉｎｅｓ ａｒｅ ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ａｃｔｉｖｅ ｈｕｍａｎ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＰＬｏＳ Ｍｅｄ ２００６、３：ｅ４９１
１８．Ｌｉ ＱＺ、Ｘｉｅ Ｃ、Ｗｕ ＴＦら、Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ａｕｔｏａｎｔｉｂｏｄｙ ｃｌｕｓｔｅｒｓ ｔｈａｔ ｂｅｓｔ ｐｒｅｄｉｃｔ ｌｕｐｕｓ ｄｉｓｅａｓｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｕｓｉｎｇ ｇｌｏｍｅｒｕｌａｒ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ａｒｒａｙｓ（ｖｏｌ１１５、ｐｇ３２４８、２００５）Ｊ Ｃｌｉｎ Ｉｎｖｅｓｔ ２００６、１１６：５４８−
１９．Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ、Ｗｕｔｔｇｅ ＤＭ、Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊら、Ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｓｃｌｅｒｏｓｉｓ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓＭｏｌ Ｃｅｌｌ Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ２０１１、Ｍ１１０．００５０３３
２０．Ｐｅｔｅｒｓｓｏｎ Ｌ、Ｄｅｘｌｉｎ−Ｍｅｌｌｂｙ Ｌ、Ｂｅｎｇｔｓｓｏｎ ＡＡ、Ｓｔｕｒｆｅｌｔ Ｇ、Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＫ、Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ．Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ ｏｆ ｍｉｎｉａｔｕｒｉｚｅｄ ｐｌａｎａｒ ａｎｔｉｂｏｄｙ ａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ−ａ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｉｎ ＳＬＥ ｎｅｐｈｒｉｔｉｓＬａｂ ｏｎ ａ Ｃｈｉｐ ２０１４、１４：１９３１−４２
２１．Ｔｊａｌｓｍａ Ｈ、Ｓｃｈａｅｐｓ ＲＭ、Ｓｗｉｎｋｅｌｓ ＤＷＩｍｍｕｎｏｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ：Ｆｒｏｍ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｔｏ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ Ｃｌｉｎ Ａｐｐｌ ２００８、２：１６７−８０
２２．Ｆｒｉｅｓ ＪＦ、Ｈｏｌｍａｎ ＨＲ．ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ：ａ ｃｌｉｎｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓＭａｊｏｒ Ｐｒｏｂｌ Ｉｎｔｅｒｎ Ｍｅｄ １９７５、６：ｖ−１９９
２３．ＭＣ．Ｈ．Ｕｐｄａｔｉｎｇ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒｈｅｕｍａｔｏｌｏｇｙ ｒｅｖｉｓｅｄ ｃｒｉｔｅｒｉａ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＡｒｔｈｒｉｔｉｓ Ｒｈｅｕｍ １９９７、４０：１７２５
２４．Ｔａｎ ＥＭ、Ｃｏｈｅｎ ＡＳ、Ｆｒｉｅｓ ＪＦら、Ｔｈｅ １９８２ ｒｅｖｉｓｅｄ ｃｒｉｔｅｒｉａ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＡｒｔｈｒｉｔｉｓ Ｒｈｅｕｍ １９８２、２５：１２７１−７
２５．Ｓｔｕｒｆｅｌｔ Ｇ、Ｓｊｏｈｏｌｍ ＡＧＣｏｍｐｌｅｍｅｎｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ，ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ａｎｄ ａｃｕｔｅ ｐｈａｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｉｎ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ．Ｉｎｔ Ａｒｃｈ Ａｌｌｅｒｇｙ Ｉｍｍｕｎｏｌ １９８４、７５：７５−８３
２６．Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ、Ｌａｒｓｓｏｎ Ａ、Ｓｊｏｈｏｌｍ ＡＧら、Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ：ｔａｒｇｅｔｉｎｇ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ ｐｒｏｔｅｉｎｓＪ Ｐｒｏｔｅｏｍｅ Ｒｅｓ ２００７、６：３５２７−３６
２７．Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ、Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ、Ｄｅｘｌｉｎ Ｌ、Ｓｚｕｌ Ｄ、Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＫＤｅｓｉｇｎ ｏｆ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｃｏｍｐｌｅｘ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ａｎａｌｙｓｉｓ：ｃｈｏｉｃｅ ｏｆ ｓａｍｐｌｅ ｌａｂｅｌｉｎｇ−ｔａｇ ａｎｄ ｓｏｌｉｄ ｓｕｐｐｏｒｔＰｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ２００７、７：３０５５−６５
２８．Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ、Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＡｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｌａｂｅｌｌｅｄ ｃｏｍｐｌｅｘ ｐｒｏｔｅｏｍｅｓＣｕｒｒ Ｏｐｉｎ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ ２００８ １９：５５−６１
２９．Ｏｌｓｓｏｎ Ｎ、Ｗａｌｌｉｎ Ｓ、Ｊａｍｅｓ Ｐ、Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＫ、Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ．Ｅｐｉｔｏｐｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ ｏｆ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ ｒｅｖｅａｌｓ ｐｒｏｍｉｓｃｕｏｕｓ ｐｅｐｔｉｄｅ−ｂｉｎｄｉｎｇ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓＰｒｏｔｅｉｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ２０１２、２１：１８９７−９１０
３０．Ｓｏｄｅｒｌｉｎｄ Ｅ、Ｓｔｒａｎｄｂｅｒｇ Ｌ、Ｊｉｒｈｏｌｔ Ｐら、Ｒｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｇｅｒｍｌｉｎｅ−ｄｅｒｉｖｅｄ ＣＤＲ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｆｏｒ ｃｒｅａｔｉｎｇ ｄｉｖｅｒｓｅ ｓｉｎｇｌｅ−ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｌｉｂｒａｒｉｅｓＮａｔ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ ２０００、１８：８５２−６
３１．Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ、Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ、Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊら、Ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｍｅｔａｓｔａｔｉｃ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓＥｕｒ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ ２００８、４４：４７２−８０
３２．Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ、Ｐｅｒｓｓｏｎ Ｏ、Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊら、Ｐｌａｓｍａ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｒｅｖｅａｌｓ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｐａｔｔｅｒｎｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ｔｈｅｒａｐｙ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｇｌｉｏｂｌａｓｔｏｍａ ｍｕｌｔｉｆｏｒｍｅ ｐａｔｉｅｎｔｓＰｒｏｔｅｏｍｉｃｓ Ｃｌｉｎ Ａｐｐｌ ２０１０、４：５９１−６０２
３３．Ｃｈｉｈ−ｃｈｕｎｇ Ｃ、Ｃｈｉｈ−Ｊｅｎ Ｌ、ＬＩＢＳＶＭ：ａ ｌｉｂｒａｒｙ ｆｏｒ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅｓ ｈｔｔｐ／：：ｗｗｗｃｓｉｅｎｔｕｅｄｕｔｗ／ｃｊｌｉｎ／ｌｉｂｓｖｍ ２００７
３４．Ｃｒｉｓｔｉａｎｉｎｉ Ｎ、Ｓｈａｗｅ−Ｔａｙｌｏｒ Ｊ．Ａｎ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅｓ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｋｅｒｎｅｌ−ｂａｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓＣａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｉｓｔｙ Ｐｒｅｓｓ ２０００
３５．Ｉｈａｋａ Ｒ、Ｇｅｎｔｌｅｍａｎ Ｒ．Ａ ｌａｎｇｕａｇｅ ｆｏｒ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｇｒａｐｈｉｃｓＪ Ｃｏｍｐ Ｇｒａｐｈ Ｓｔａｔ １９９６、５：２９９−３１４
３６．Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ、Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ、Ｋｒｉｓｔｅｎｓｓｏｎ Ｍら、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｅｒｕｍ ｐｏｒｔｒａｉｔｓ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｐｒｉｍａｒｙ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｄｉｓｔａｎｔ ｍｅｔａｓｔａｓｅｓＰｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡ ２０１１、１０８：１４２５２−７
３７．Ｍｉｓｒａ Ｒ、Ｇｕｐｔａ Ｒ．Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ ｉｎ ｌｕｐｕｓ ｎｅｐｈｒｉｔｉｓＩｎｔ Ｊ Ｒｈｅｕｍ Ｄｉｓ ２０１５、１８：２１９−３２
３８．Ｓｕ ＤＬ、Ｌｕ ＺＭ、Ｓｈｅｎ ＭＮ、Ｌｉ Ｘ、Ｓｕｎ ＬＹＲｏｌｅｓ ｏｆ ｐｒｏ− ａｎｄ ａｎｔｉ−ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ ｃｙｔｏｋｉｎｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｔｈｏｇｅｎｅｓｉｓ ｏｆ ＳＬＥＪ Ｂｉｏｍｅｄ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ ２０１２、２０１２：３４７１４１
３９．Ｓｅｄｉｇｈｉ Ｓ、Ａｇｈａｅｉ Ｍ、Ｍｕｓａｖｉ Ｓ、Ｎｏｍａｌｉ Ｍ． Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｓｅｒｕｍ Ｌｅｖｅｌ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ−２ ｉｎ Ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ ａｎｄ Ｄｉｓｅａｓｅ Ａｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗｉｔｈ Ｃｏｎｔｒｏｌ ＧｒｏｕｐＪ Ｃｌｉｎ Ｄｉａｇｎ Ｒｅｓ ２０１４、８：ＭＣ１６−８
４０．Ｃｈｅｗ Ｃ、Ｐｅｍｂｅｒｔｏｎ ＰＷ、Ｈｕｓａｉｎ ＡＡ、Ｈａｑｕｅ Ｓ、Ｂｒｕｃｅ ＩＮＳｅｒｕｍ ｃｙｓｔａｔｉｎ Ｃ ｉｓ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｒｅｎａｌ ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ ａｎｄ ｈｉｇｈ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ Ｃ−ｒｅａｃｔｉｖｅ ｐｒｏｔｅｉｎ ｉｎ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＣｌｉｎ Ｅｘｐ Ｒｈｅｕｍａｔｏｌ ２０１３、３１：２５１−５
４１．Ｌｅｒｔｎａｗａｐａｎ Ｒ、Ｂｉａｎ Ａ、Ｒｈｏ ＹＨら、Ｃｙｓｔａｔｉｎ Ｃ ｉｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｉｎｆｌａｍｍａｔｉｏｎ ｂｕｔ ｎｏｔ ａｔｈｅｒｏｓｃｌｅｒｏｓｉｓ ｉｎ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＬｕｐｕｓ ２０１２、２１：２７９−８７
４２．Ｔａｌａａｔ ＲＭ， Ｍｏｈａｍｅｄ ＳＦ， Ｂａｓｓｙｏｕｎｉ ＩＨ， Ｒａｏｕｆ ＡＡ．Ｔｈ１／Ｔｈ２／Ｔｈ１７／Ｔｒｅｇ ｃｙｔｏｋｉｎｅ ｉｍｂａｌａｎｃｅ ｉｎ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ （ＳＬＥ）ｐａｔｉｅｎｔｓ：Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｄｉｓｅａｓｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ．Ｃｙｔｏｋｉｎｅ ２０１５；７２：１４６−５３．
４３．Ｍｉｙａｒａ Ｍ、Ｃｈａｄｅｒ Ｄ、Ｓａｇｅ Ｅら、Ｓｉａｌｙｌ Ｌｅｗｉｓ ｘ（ＣＤ１５ｓ）ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ ｈｉｇｈｌｙ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄ ａｎｄ ｍｏｓｔ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｖｅ ＦＯＸＰ３ｈｉｇｈ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ Ｔ ｃｅｌｌｓ ｉｎ ｈｕｍａｎｓＰｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡ ２０１５、１１２：７２２５−３０
４４．Ｚｈａｎｇ Ｗ、Ｓｈｉ Ｑ、Ｘｕ Ｘら、Ａｂｅｒｒａｎｔ ＣＤ４０−ｉｎｄｕｃｅｄ ＮＦ−ｋａｐｐａＢ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｌｕｐｕｓ Ｂ ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｅｓＰＬｏＳ Ｏｎｅ ２０１２、７：ｅ４１６４４
４５．ｄｅ Ｓａｎｃｔｉｓ ＪＢ、Ｇａｒｍｅｎｄｉａ ＪＶ、Ｃｈａｕｒｉｏ Ｒ、Ｚａｂａｌｅｔａ Ｍ、Ｒｉｖａｓ Ｌ．Ｔｏｔａｌ ａｎｄ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｌｙ ａｃｔｉｖｅ ＣＤ１５４ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ＳＬＥＡｕｔｏｉｍｍｕｎｉｔｙ ２００９、４２：２６３−５
４６．Ｊｉｎ Ｔ、Ａｌｍｅｈｅｄ Ｋ、Ｃａｒｌｓｔｅｎ Ｈ、Ｆｏｒｓｂｌａｄ−ｄ’Ｅｌｉａ Ｈ．Ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｓｅｒｕｍ ｌｅｖｅｌｓ ｏｆ ＴＧＦ−ｂｅｔａ１ ａｒｅ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｒｅｎａｌ ｄａｍａｇｅ ｉｎ ｆｅｍａｌｅ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＬｕｐｕｓ ２０１２、２１：３１０−８
４７．Ｐｉｃｋｅｒｉｎｇ ＭＣ、Ｗａｌｐｏｒｔ ＭＪＬｉｎｋｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ ａｂｎｏｒｍａｌｉｔｉｅｓ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＲｈｅｕｍａｔｏｌｏｇｙ（Ｏｘｆｏｒｄ）２０００、３９：１３３−４１
４８．Ｃｈｏｅ ＪＹ、Ｋｉｍ ＳＫＳｅｒｕｍ ＴＷＥＡＫ ａｓ ａ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｆｏｒ ｄｉｓｅａｓｅ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＩｎｆｌａｍｍ Ｒｅｓ ２０１６、６５：４７９−８８
４９．Ｋｅｒｒ ＬＤ、Ａｄｅｌｓｂｅｒｇ ＢＲ、Ｓｃｈｕｌｍａｎ Ｐ、Ｓｐｉｅｒａ Ｈ．Ｆａｃｔｏｒ Ｂ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｐｒｏｄｕｃｔｓ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＡ ｍａｒｋｅｒ ｏｆ ｓｅｖｅｒｅ ｄｉｓｅａｓｅ ａｃｔｉｖｉｔｙＡｒｔｈｒｉｔｉｓ Ｒｈｅｕｍ １９８９、３２：１４０６−１３
５０．Ｏｕｙａｎｇ Ｈ， Ｓｈｉ ＹＢ， Ｓｕ Ｎ， Ｌｉ ＬＹ．［Ａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙ ａｎｄ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｏｆ ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ−９ ａｎｄ ＣＤ４（＋）ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ−９（＋）Ｔ−ｃｅｌｌｓ ｉｎ ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｂｌｏｏｄ ｏｆ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ］Ｚｈｏｎｇｈｕａ Ｙｉ Ｘｕｅ Ｚａ Ｚｈｉ ２０１３；９３：９９−１０３
５１．Ｂｒｉｔｏ ＴＮ、Ｖｉｌａｒ ＭＪ、Ａｌｍｅｉｄａ ＪＢら、Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｅｏｓｉｎｏｐｈｉｌｕｒｉａ，ｕｒｉｎａｒｙ ｅｏｓｉｎｏｐｈｉｌ ｃａｔｉｏｎｉｃ ｐｒｏｔｅｉｎ ａｎｄ ｕｒｉｎａｒｙ ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ−５ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ Ｌｕｐｕｓ ＮｅｐｈｒｉｔｉｓＡｌｌｅｒｇｙ Ａｓｔｈｍａ Ｃｌｉｎ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２０１４、１０：６１
５２．Ｕｍａｒｅ Ｖ、Ｐｒａｄｈａｎ Ｖ、Ｎａｄｋａｒ Ｍら、Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｐｒｏｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ ｃｙｔｏｋｉｎｅｓ （ＩＬ−６，ＴＮＦ−ａｌｐｈａ，ａｎｄ ＩＬ−１ｂｅｔａ）ｏｎ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｍａｎｉｆｅｓｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｉｎｄｉａｎ ＳＬＥ ｐａｔｉｅｎｔｓＭｅｄｉａｔｏｒｓ Ｉｎｆｌａｍｍ ２０１４、２０１４：３８５２９７
５３．Ｌｕ ＭＭ、Ｗａｎｇ Ｊ、Ｐａｎ ＨＦら、Ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｓｅｒｕｍ ＲＡＮＴＥＳ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓＲｈｅｕｍａｔｏｌ Ｉｎｔ ２０１２、３２：１２３１−３
５４．Ｃａｐｐｅｒ ＥＲ、Ｍａｓｋｉｌｌ ＪＫ、Ｇｏｒｄｏｎ Ｃ、Ｂｌａｋｅｍｏｒｅ ＡＩＩｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ（ＩＬ）−１０，ＩＬ−１ｒａ ａｎｄ ＩＬ−１２ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｉｎ ａｃｔｉｖｅ ａｎｄ ｑｕｉｅｓｃｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ：ｃｏｕｌｄ ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ ｓｔｕｄｉｅｓ ｒｅｖｅａｌ ｐａｔｉｅｎｔ ｓｕｂｇｒｏｕｐｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｉｎｇ ｐａｔｈｏｌｏｇｙ？Ｃｌｉｎ Ｅｘｐ Ｉｍｍｕｎｏｌ ２００４、１３８：３４８−５６

（補足参考文献）
１．Ｏｌｓｓｏｎ Ｎ、Ｗａｌｌｉｎ Ｓ、Ｊａｍｅｓ Ｐ、Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＫ、Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ．Ｅｐｉｔｏｐｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ ｏｆ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ ｒｅｖｅａｌｓ ｐｒｏｍｉｓｃｕｏｕｓ ｐｅｐｔｉｄｅ−ｂｉｎｄｉｎｇ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓＰｒｏｔｅｉｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ２０１２、２１：１８９７−９１０
２．Ｓｏｄｅｒｌｉｎｄ Ｅ、Ｓｔｒａｎｄｂｅｒｇ Ｌ、Ｊｉｒｈｏｌｔ Ｐら、Ｒｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｇｅｒｍｌｉｎｅ−ｄｅｒｉｖｅｄ ＣＤＲ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｆｏｒ ｃｒｅａｔｉｎｇ ｄｉｖｅｒｓｅ ｓｉｎｇｌｅ−ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｌｉｂｒａｒｉｅｓＮａｔ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ ２０００ １８：８５２−６
３．Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＫ、Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ．Ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｎｔｉｂｏｄｙ ＡｒｒａｙｓＩｎ：Ｋｏｒｆ Ｕ， ｅｄｉｔｏｒ．Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ：Ｈｕｍａｎａ Ｐｒｅｓｓ； ２０１１． ｐ．２４７−６２．
４．Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ、Ｌａｒｓｓｏｎ Ａ、Ｓｊｏｈｏｌｍ ＡＧら、Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ：ｔａｒｇｅｔｉｎｇ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ ｐｒｏｔｅｉｎｓＪ Ｐｒｏｔｅｏｍｅ Ｒｅｓ ２００７ ６：３５２７−３６
５．Ｋｒｉｓｔｅｎｓｓｏｎ Ｍ、Ｏｌｓｓｏｎ Ｋ、Ｃａｒｌｓｏｎ Ｊら、Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｕｒｉｎａｒｙ ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓＰｒｏｔｅｏｍｉｃｓ Ｃｌｉｎ Ａｐｐｌ ２０１２ ６：２９１−６
６．Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ、Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ、Ｄｅｘｌｉｎ Ｌ、Ｓｚｕｌ Ｄ、Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＤｅｓｉｇｎ ｏｆ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｃｏｍｐｌｅｘ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ａｎａｌｙｓｉｓ：ｃｈｏｉｃｅ ｏｆ ｓａｍｐｌｅ ｌａｂｅｌｉｎｇ−ｔａｇ ａｎｄ ｓｏｌｉｄ ｓｕｐｐｏｒｔＰｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ２００７ ７：３０５５−６５
７．Ｐｅｒｓｓｏｎ Ｊ、Ｂａｃｋｓｔｒｏｍ Ｍ、Ｊｏｈａｎｓｓｏｎ Ｈ、Ｊｉｒｓｔｒｏｍ Ｋ、Ｈａｎｓｓｏｎ ＧＣ、Ｏｈｌｉｎ Ｍ．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｈｕｍａｎ Ａｎｔｉｂｏｄｙ ａｇａｉｎｓｔ ＭＵＣ１ Ｍｕｃｉｎ Ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎ Ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ａｎｔｉｇｅｎ ｏｎ Ｔｕｍｏｒ ＣｅｌｌｓＴｕｍｏｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ ２００９、３０：２２１−３１
８．Ｇｕｓｔａｖｓｓｏｎ Ｅ、Ｅｋ Ｓ、Ｓｔｅｅｎ Ｊら、Ｓｕｒｒｏｇａｔｅ ａｎｔｉｇｅｎｓ ａｓ ｔａｒｇｅｔｓ ｆｏｒ ｐｒｏｔｅｏｍｅ−ｗｉｄｅ ｂｉｎｄｅｒ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎＮｅｗ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ２０１１、２８：３０２−１１
９．Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ、Ｗｕｔｔｇｅ ＤＭ、Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊら、Ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｓｃｌｅｒｏｓｉｓ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓＭｏｌ Ｃｅｌｌ Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ２０１１ Ｍ１１０．００５０３３
１０．Ｄｅｘｌｉｎ−Ｍｅｌｌｂｙ Ｌ、Ｓａｎｄｓｔｒｏｍ Ａ、Ｃｅｎｔｌｏｗ Ｍら、Ｔｉｓｓｕｅ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｐｒｅｅｃｌａｍｐｔｉｃ ｐｌａｃｅｎｔａ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓＰｒｏｔｅｏｍｉｃｓ Ｃｌｉｎ Ａｐｐｌ ２０１０ ４：７９４−８０７
１１．Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ、Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ、Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａら、Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｕｓｉｎｇ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ−ｂａｓｅｄ ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇＰｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ２００８ ８：２２１１−９
１２．Ｐａｕｌｙ Ｆ、Ｄｅｘｌｉｎ−Ｍｅｌｌｂｙ Ｌ、Ｅｋ Ｓら、Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ Ｆｏｒｍａｌｉｎ−Ｆｉｘｅｄ Ｐａｒａｆｆｉｎ−Ｅｍｂｅｄｄｅｄ Ｔｉｓｓｕｅ Ｕｓｉｎｇ Ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ Ａｎｔｉｂｏｄｙ ＭｉｃｒｏａｒｒａｙｓＪｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｒｏｔｅｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ２０１３、１２：５９４３−５３
１３．Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ、Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ、Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊら、Ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｍｅｔａｓｔａｔｉｃ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓＥｕｒ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ ２００８ ４４：４７２−８０
１４．Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ、Ｐｅｒｓｓｏｎ Ｏ、Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊら、Ｐｌａｓｍａ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｒｅｖｅａｌｓ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｐａｔｔｅｒｎｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ｔｈｅｒａｐｙ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｇｌｉｏｂｌａｓｔｏｍａ ｍｕｌｔｉｆｏｒｍｅ ｐａｔｉｅｎｔｓＰｒｏｔｅｏｍｉｃｓ Ｃｌｉｎ Ａｐｐｌ ２０１０ ４：５９１−６０２
１５．Ｃｈｉｈ−ｃｈｕｎｇ Ｃ、Ｃｈｉｈ−Ｊｅｎ Ｌ、ＬＩＢＳＶＭ：ａ ｌｉｂｒａｒｙ ｆｏｒ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅｓ ｈｔｔｐ／：：ｗｗｗｃｓｉｅｎｔｕｅｄｕｔｗ／ｃｊｌｉｎ／ｌｉｂｓｖｍ ２００７
１６．Ｃｒｉｓｔｉａｎｉｎｉ Ｎ、Ｓｈａｗｅ−Ｔａｙｌｏｒ Ｊ．Ａｎ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅｓ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｋｅｒｎｅｌ−ｂａｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓＣａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｉｓｔｙ Ｐｒｅｓｓ ２０００
１７．Ｉｈａｋａ Ｒ、Ｇｅｎｔｌｅｍａｎ Ｒ．Ａ ｌａｎｇｕａｇｅ ｆｏｒ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｇｒａｐｈｉｃｓＪ Ｃｏｍｐ Ｇｒａｐｈ Ｓｔａｔ １９９６、５：２９９−３１４
１８．Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ、Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ、Ｋｒｉｓｔｅｎｓｓｏｎ Ｍら、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｓｅｒｕｍ ｐｏｒｔｒａｉｔｓ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｐｒｉｍａｒｙ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｄｉｓｔａｎｔ ｍｅｔａｓｔａｓｅｓＰｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡ ２０１１ １０８：１４２５２−７

（表）

表Ａ−全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するためのコアな好ましいかつ任意選択的なバイオマーカー

表Ｂ：全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するためのバイオマーカー

表１．研究に含まれるＳＬＥ患者および標準の対照群の人口統計データ

^＊試料が、追跡調査中に経時的に収集され、患者は、フレアまたは寛解のいずれかを提示され、すなわち、何人かの患者について、最大４つの試料が、異なる時点で収集された。
^＊＊１つのＳＬＥ３試料は、疾患活動状態に関する臨床情報を欠いた。

表２．３つの主な比較のための３０個の最も頻用のマーカー

補足表１．抗体マイクロアレイ^ａ）上で標的とされる抗原

^ａ）これらのファージディスプレイ由来のｓｃＦｖ抗体のうちの全ての特異性、親和性（通常はｎＭ範囲内）、およびオンチップ機能は、ｉ）厳密なファージディスプレイ選択およびスクリーニングプロトコル（純粋なタンパク質および純粋なタンパク質の混合物から粗試料までの範囲の異なる試料形式を使用する）（１６）、ｉｉ）タンパク質当たり複数のクローン（１〜９）、およびｉｉｉ）マイクロアレイ適用のために適合された分子設計（１〜３）（Ｓａｌｌらによる未公開の観察）を使用することによって確実にされた。加えて、いくつかの選択された抗体の特異性（ａｎ＊でマークされる）は、純粋なタンパク質、純粋なタンパク質の混合物、ならびに十分に特徴付けされた標準血清試料（既知のレベルの特異的タンパク質（複数可）および／もしくは特異的タンパク質（複数可）でスパイクされた既知のレベルの標的分析物が枯渇した状態の）、および／または質量分析（親和性プルダウン実験）、ＥＬＩＳＡ、ＭｅｓｏＳｃａｌｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙアッセイ、およびサイトメトリービーズアッセイ等の直交方法を使用して、ならびにブロッキング実験を使用して、さらに検証されている（４〜１２）。

表Ｃ：実施例で使用されるｓｃＦｖ抗体のアミノ酸配列

＊ｓｃＦｖ抗体の構造は、Ｓｏｄｅｒｌｉｎｄら、２０００、「Ｒｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｇｅｒｍｌｉｎｅ−ｄｅｒｉｖｅｄ ＣＤＲ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｆｏｒ ｃｒｅａｔｉｎｇ ｄｉｖｅｒｓｅ ｓｉｎｇｌｅ−ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｌｉｂｒａｒｉｅｓ」Ｎａｔｕｒｅ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．、１８（８）：８５２−６で説明され、その全体は、参照により本明細書に組み込まれる。

Claims (46)

1. 対象における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するための方法であって、
   ａ）被験試料を提供するステップと、
   ｂ）表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカー（複数可）の試験試料中の存在および／または量を測定するステップと、を含み、
   表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカー（複数可）の試験試料中の存在および／または量が、対象における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を示す、方法。
2. ｃ）試験試料とは異なる全身性エリテマトーデス関連疾患状態を有する個体からの対照試料を提供するステップと、
   ｄ）ステップ（ｂ）で測定された１つ以上のバイオマーカーの対照試料中の存在および／または量を測定するステップと、をさらに含み、
   前記全身性エリテマトーデス関連疾患状態は、ステップ（ｂ）で測定された前記１つ以上のバイオマーカーの前記試験試料中の存在および／または量が、前記対照試料中の存在および／または量とは異なる場合に特定される、請求項１に記載の方法。
3. ｅ）試験対象と同一の全身性エリテマトーデス関連疾患状態を有する個体からの対照試料を提供するステップと、
   ｆ）ステップ（ｂ）で測定された前記１つ以上のバイオマーカーの前記対照試料中の存在および／または量を測定するステップと、をさらに含むか、またはそれらからなり、
   前記全身性エリテマトーデス関連疾患状態は、ステップ（ｂ）で測定された前記１つ以上のバイオマーカーの前記試験試料中の発現が、ステップ（ｆ）で測定された前記１つ以上のバイオマーカーの前記対照試料中の発現に対応する場合に特定される、請求項１または２に記載の方法。
4. ステップ（ｂ）が、表Ａに定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ａに定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、４９、５０、５１、５２、５３、５４、５５、５６、５７、５８、５９、６０、６１、６２、６３、６４、６５、６６、６７、６８、もしくは６９個の前記試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる、請求項１、２または３に記載の方法。
5. ステップ（ｂ）が、表Ａ（Ｉ）および／もしくは（ＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ａ（Ｉ）および／もしくは（ＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、もしくは２０個の前記試験試料中の存在／または量を測定することを含むか、またはそれからなる、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. ステップ（ｂ）が、表Ａ（ＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ａ（ＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、２１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０、４１、４２、４３、４４、４５、４６、４７、４８、もしくは４９個の前記試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. ステップ（ｂ）が、
   ａ）表Ｂ（Ｉ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（Ｉ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つもしくは３つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｂ）表Ｂ（ＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つもしくは３つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｃ）表Ｂ（ＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｄ）表Ｂ（ＩＶ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＩＶ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｅ）表Ｂ（Ｖ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（Ｖ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、もしくは４つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｆ）表Ｂ（ＶＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、例えば、表ＢＶ（ＶＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｇ）表Ｂ（ＶＩＩ）に定義されるバイオマーカーの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｈ）表Ｂ（ＶＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｉ）表Ｂ（ＩＸ）に定義されるバイオマーカーの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｊ）表Ｂ（Ｘ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（Ｘ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、もしくは７つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｋ）表Ｂ（ＸＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＸＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、７、もしくは８つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｌ）表Ｂ（ＸＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＸＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つもしくは３つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｍ）表Ｂ（ＸＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＸＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｎ）表Ｂ（ＸＩＶ）に定義されるバイオマーカーの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｏ）表Ｂ（ＸＶ）に定義されるバイオマーカーに定義される前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｐ）表Ｂ（ＸＶＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＸＶＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、７、もしくは８つの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｑ）表Ｂ（ＸＶＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、表Ｂ（ＸＶＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６もしくは１７個の前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、
   ｒ）表Ｂ（ＸＶＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、ならびに／または
   ｓ）表Ｂ（ＸＩＸ）に定義されるバイオマーカーの前記試験試料中の存在および／または量を測定すること、を含むか、またはそれらからなる、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記方法が、ＳＬＥ関連疾患状態が活動性ＳＬＥであるか非ＳＬＥであるかを判定することを含むか、それからなるか、またはそのためのものである、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. ステップ（ｂ）が、表Ｂ（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）、（ＩＶ）、（Ｖ）、（ＶＩ）、（ＶＩＩＩ）、（ＩＸ）、（Ｘ）、（ＸＩ）、（ＸＩＶ）、および／もしくは（ＸＶＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上の前記試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる、請求項８に記載の方法。
10. 前記方法が、前記ＳＬＥ関連疾患状態が非活動性ＳＬＥであるか非ＳＬＥであるかを判定することを含むか、それからなるか、またはそのためのものである、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
11. ステップ（ｂ）が、表Ｂ（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）、（Ｖ）、（ＶＩＩ）、（ＩＸ）、（Ｘ）、（ＸＩＩ）、および／もしくは（ＸＶ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上の前記試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる、請求項１０に記載の方法。
12. 前記方法が、前記ＳＬＥ関連疾患状態が高度に活動性のＳＬＥであるか非ＳＬＥであるかを判定することを含むか、それからなるか、またはそのためのものである、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
13. ステップ（ｂ）が、表Ｂ（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＶ）、（ＶＩ）、（ＸＩＩ）、（ＸＩＩＩ）、（ＸＩＶ）、および／もしくは（ＸＶＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上の前記試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる、請求項１２に記載の方法。
14. 前記方法が、前記ＳＬＥ関連疾患状態が活動性ＳＬＥであるか非活動性ＳＬＥであるかを判定することを含むか、それからなるか、またはそのためのものである、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
15. ステップ（ｂ）が、表Ｂ（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＩＩ）、（ＩＶ）、（Ｖ）、（ＶＩＩ）、（ＶＩＩＩ）、（ＸＩ）、（ＸＶ）、および／もしくは（ＸＶＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上の前記試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる、請求項１４に記載の方法。
16. 前記方法が、前記ＳＬＥ関連疾患状態が高度に活動性のＳＬＥであるか非活動性ＳＬＥであるかを判定することを含むか、それからなるか、またはそのためのものである、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
17. ステップ（ｂ）が、表Ｂ（Ｉ）、（ＩＩ）、（ＩＶ）、（ＶＩ）、（ＸＩＩ）、（ＸＩＩＩ）、（ＸＩＶ）、および／もしくは（ＸＶＩＩＩ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上の前記試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる、請求項１６に記載の方法。
18. 前記方法が、表Ａおよび表Ｂに列挙されるバイオマーカーのうちの全てを測定することを含むか、またはそれからなる、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
19. ステップ（ｃ）またはステップ（ｅ）の前記対照試料が、
    ａ）健常な個体（非ＳＬＥ）、
    ｂ）非活動性ＳＬＥを有する個体（非フレアリングＳＬＥ）、
    ｃ）活動性ＳＬＥを有する個体（フレアリングＳＬＥ）、または
    ｄ）高度に活動性のＳＬＥ（強度のフレアリングＳＬＥ）から提供される、請求項２〜１８のいずれか一項に記載の方法。
20. ステップ（ｃ）またはステップ（ｅ）の前記対照試料が、
    ａ）ＳＬＥサブタイプ１（ＳＬＥ１）を有する個体、
    ｂ）ＳＬＥサブタイプ２（ＳＬＥ２）を有する個体、または
    ｃ）ＳＬＥサブタイプ３（ＳＬＥ３）を有する個体から提供される、請求項２〜１８または請求項１９（ｂ）、（ｃ）、または（ｄ）のいずれか一項に記載の方法。
21. 前記ＳＬＥ関連疾患状態の身体的症状が存在する、請求項１〜２０のいずれか一項に記載の方法。
22. 前記ＳＬＥ関連疾患状態が、前記ＳＬＥ関連疾患状態の身体的症状の出現前に判定される、請求項１〜２１のいずれか一項に記載の方法。
23. 前記ＳＬＥ関連疾患状態が、前記ＳＬＥ関連疾患状態の身体的症状の出現の少なくとも１日前に、例えば、前記ＳＬＥ関連疾患状態の身体的症状の出現の少なくとも２日、３日、４日、５日、６日、１週間、２週間、３週間、４週間、５週間、６週間、７週間、８週間、９週間、１０週間、１１週間、１２週間、４ヶ月、５ヶ月、６ヶ月、７ヶ月、８ヶ月、９ヶ月、１０ヶ月、１１ヶ月、１２ヶ月、１３ヶ月、１４ヶ月、１５ヶ月、１６ヶ月、１７ヶ月、１８ヶ月、１９ヶ月、２０ヶ月、２１ヶ月、２２ヶ月、２３ヶ月、または２４ヶ月前に判定される、請求項２２に記載の方法。
24. ステップ（ｂ）および／またはステップ（ｄ）が、前記１つ以上のバイオマーカー（複数可）に結合することができる結合剤を使用して行われる、請求項１〜２３のいずれか一項に記載の方法。
25. 前記第１の結合剤が、抗体またはその断片である、請求項２４に記載の方法。
26. 前記抗体もしくはその断片が、組換え抗体もしくはその断片である、請求項２５に記載の方法。
27. 前記抗体もしくはその断片が、ｓｃＦｖ、Ｆａｂ、免疫グロブリン分子の結合ドメインからなる群から選択される、請求項２５または２６に記載の方法。
28. 前記試験試料中の前記１つ以上のバイオマーカー（複数可）および／または１つ以上の結合剤（複数可）が、検出可能な部分で標識される、請求項１〜２７のいずれか一項に記載の方法。
29. 前記検出可能な部分が、蛍光部分、発光部分、化学発光部分、放射性部分、および酵素部分からなる群から選択される、請求項２７または２８に記載の方法。
30. ステップ（ｂ）、（ｄ）、および／または（ｆ）が、存在する場合、アレイを使用して行われる、請求項１〜２９のいずれか一項に記載の方法。
31. 前記アレイが、ビーズに基づくアレイである、請求項３０に記載の方法。
32. 前記アレイが、表面に基づくアレイである、請求項３０または３１に記載の方法。
33. 前記アレイが、マクロアレイ、マイクロアレイ、およびナノアレイからなる群から選択される、請求項３０、３１、または３２に記載の方法。
34. ステップ（ｂ）、ステップ（ｄ）、および／またはステップ（ｆ）が、存在する場合、ＥＬＩＳＡ（酵素結合免疫吸着アッセイ）を使用して行われる、請求項１〜２９のいずれか一項に記載の方法。
35. ステップ（ｂ）が、図１（Ｅ）、図２（Ｄ）、図２（Ｈ）、図３（Ｄ）、図３（Ｅ）、図３（Ｆ）、図４（Ａ）、図５（Ａ）、図５（Ｂ）、図８（Ａ）、図８（Ｂ）、図８（Ｃ）、および／もしくは図８（Ｄ）に列挙されたバイオマーカーのうちの１つ以上の前記試験試料中の存在および／または量を測定することを含むか、またはそれからなる、請求項１〜３４のいずれか一項に記載の方法。
36. 請求項２４〜２９のいずれか一項に定義される１つ以上の結合剤を含む、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するためのアレイ。
37. 前記アレイが、請求項１〜３５のいずれか一項に記載の方法において使用するためのものである、請求項３６に記載のアレイ。
38. 前記アレイが、請求項３０〜３３のいずれか一項に定義される通りである、請求項３６または３７に記載のアレイ。
39. 前記１つ以上の結合剤が、表Ａに定義されるタンパク質のうちの全てに結合することができる、請求項３６〜３８のいずれか一項に記載のアレイ。
40. 個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するためのバイオマーカーとして表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカーの使用。
41. 表Ａに定義されるバイオマーカーのうちの全てが、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するためのバイオマーカーとして使用される、請求項４０に記載の使用。
42. 個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するための請求項２４〜２９のいずれか一項に定義される１つ以上の結合剤の使用。
43. 表Ａに定義されるバイオマーカーのうちの全てに対する結合剤が、個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するために使用される、請求項４２に記載の使用。
44. 個体における全身性エリテマトーデス関連疾患状態を判定するためのキットであって、
    ｉ）請求項２４〜２９のいずれか一項に定義されるような１つ以上の結合剤または請求項３６〜３９に記載のアレイと、
    ｉｉ）請求項１〜３５のいずれか一項に定義されるような前記方法を行うための指示と、を含む、キット。
45. 実質的に本明細書で説明されるような方法または使用。
46. 実質的に本明細書で説明されるようなアレイまたはキット。

Images