JP2020536585A - 乳癌発症リスクの評価法 - Google Patents

Abstract

乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを評価するための方法及びシステム。具体的には、本開示は、第１の臨床リスク評価、少なくとも乳腺濃度に基づく第２の臨床評価、及び遺伝リスク評価を統合して、改良されたリスク分析を求めることに関する。

Description

本開示は、乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを評価する方法及びシステムに関する。具体的に本開示は、第１の臨床リスク評価と、少なくとも乳腺濃度に基づく第２の臨床評価と、遺伝リスク評価を統合して、リスク分析を改良することに関する。

推定では、米国の女性のおよそ８人に１人が生涯のうちに乳癌を発症する。２０１３年の予測によると、２３万人を超える女性が浸潤性乳癌と診断され約４万人が乳癌で死亡する、とされる（ＡＣＳ Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ Ｆａｃｔｓ ＆ Ｆｉｇｕｒｅｓ ２０１３−１４）。したがって、どの女性が癌を発症するのかを予測し、予防策を講じることには大きな意義がある。

多くの研究が、年齢、家族歴、出産関連歴、及び良性乳房疾患といった表現型リスク因子に焦点を当てている。これらのリスク因子の様々な組合せを集約したものが、通常よく使用される２種のリスク予測アルゴリズム、Ｇａｉｌモデル（一般の集団向き）（乳癌リスク評価ツールＢＣＲＡＴ（Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ ｒｉｓｋ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｔｏｏｌ）としても知られている）とＴｙｒｅｒ−Ｃｕｚｉｃｋモデル（乳癌患者が多い家系の女性向き）である。

これらのリスク予測アルゴリズムは、通常質問票によって得られる自己申告による臨床情報に大きく依存している。場合によっては、関連する臨床情報が提供されない。ある質問は数十年前の記憶（初潮）に頼っているものもあれば、患者側のある程度の医学的高度な知識及び／または実際の病理学的報告（異型過形成）を必要とするものもある。さらに、「不明」以外の回答を入力する質問については、アルゴリズムに入力されているデータセットの正確さが問題になる。たとえば、異型過形成が存在したかどうかは、乳癌のリスク評価において重要な要素である（相対リスク＞４．０）。

近年、乳癌を発症するリスクを評価するための市販検査薬は、臨床的リスクスコアと遺伝リスクスコアを統合させることによって乳癌リスクを予測することが検討されている。しかしながら、これらの検査の最初の臨床リスク評価の要素は、自己申告の臨床情報に関する上記に参照される制限に左右される。したがって、乳癌リスク評価試験は改善する必要性がある。

本発明者らは、第１の臨床リスク評価、少なくとも乳腺濃度に基づく第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価を統合する乳癌リスクモデルが、対象が乳癌を発症するリスクを評価するための改善されたリスク識別を提供することを見出した。

一態様では、本発明は、乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを評価するための方法を提供し、本方法は、
女性対象の第１の臨床リスク評価を実施するステップと、
女性対象の第２の臨床リスク評価を実施するステップであって、ここで、第２の臨床リスク評価は少なくとも乳腺濃度に基づく、ステップと、
女性対象の遺伝リスク評価を実施するステップであって、ここで、遺伝リスク評価は、女性対象に由来する生体試料において、乳癌に関連することが知られている少なくとも２個の多型の存在を検出することを含む、ステップと、
第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価を統合して、乳癌発症に対するヒト女性対象の全体リスクを求めるステップと、
を含む。

一実施形態では、第２の臨床リスク評価は乳腺濃度のみに基づく。
一実施形態では、第１の臨床リスク評価を実施するステップは、Ｇａｉｌモデル、Ｃｌａｕｓモデル、Ｃｌａｕｓ Ｔａｂｌｅ、ＢＯＡＤＩＣＥＡ、Ｊｏｎｋｅｒモデル、Ｃｌａｕｓ Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｆｏｒｍｕｌａ、Ｔｙｒｅｒ−Ｃｕｚｉｃｋモデル、及びＭａｎｃｈｅｓｔｅｒ Ｓｃｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍからなる群から選択されるモデルを用いる。いくつかの実施形態では、第１の臨床リスク評価は、ＧａｉｌモデルまたはＢＯＡＤＩＣＥＡまたはＴｙｒｅｒ−Ｃｕｚｉｃｋモデルを用いて求められる。

別の実施形態では、第１の臨床リスク評価は、以下：乳癌、腺管癌または小葉癌の病歴、年齢、初潮期の年齢、初産の年齢、乳癌の家族歴、以前の乳房生検の結果及び人種／民族性のうちの１つ以上に関して女性から情報を取得するステップを含む。一実施形態では、第１の臨床リスク評価は、女性対象の年齢、乳癌の家族歴及び民族性のうちの２つまたはすべてのみに基づく。一実施形態では、第１の臨床リスク評価は、女性対象の年齢及び乳癌の家族歴のみに基づく。

一実施形態では、本明細書で説明する方法は、乳癌に関連することが知られている少なくとも３、４、５、６、７、８、９、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、１００、１２０、１４０、１６０、１８０、または２００の多型の存在を検出するステップを含む。

一実施形態では、多型は表１２またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される。
一実施形態では、本明細書で説明する方法は、表１２に示される多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型のうちの少なくとも５０、８０、１００、１５０個を検出するステップを含む。いくつかの実施形態では、本明細書で説明する方法は、表１２に示される２０３の多型のすべて、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む。

一実施形態では、多型は表６またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される。
別の実施形態では、本明細書で説明する方法は乳癌に関連する少なくとも７２の多型を検出するステップを含んでおり、ここで多型のうち少なくとも６７は表７またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択され、残りの多型は表６またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される。

一実施形態では、女性対象が白人である場合、本明細書で説明する方法は、表９に示される少なくとも７２個の多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む。一実施形態では、女性対象が白人である場合、本明細書で説明する方法は、表９に示される７７個の多型のすべて、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む。

一実施形態では、女性対象がネグロイドまたはアフリカ系アメリカ人である場合、本明細書で説明する方法は、表１０に示される少なくとも７４個の多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む。一実施形態では、女性対象がネグロイドまたはアフリカ系アメリカ人である場合、本明細書で説明する方法は、表１３に示される７４個の多型のすべて、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む。

一実施形態では、女性対象がヒスパニックである場合、本明細書で説明する方法は、表１１に示される少なくとも７１個の多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む。一実施形態では、女性対象がヒスパニックである場合、本明細書で説明する方法は、表１４に示される７１個の多型のすべて、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む。

いくつかの実施形態では、第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価を統合するステップは、これらのリスク評価を掛けるステップを含む。
いくつかの実施形態では、女性は白人である。

一実施形態では、対象が乳癌を発症するリスクがあると決定された場合、対象は非応答性よりもエストロゲン阻害に応答する可能性が高い。
一実施形態では、乳癌は、エストロゲン受容性陽性またはエストロゲン受容体陰性である。

一実施形態では、対象が乳癌を発症する全体リスクは絶対リスクである。絶対リスクは、集団相対リスクではなく特定の対象に関するリスクである。絶対リスクは、特定の期間内（たとえば、５、１０、１５、２０またはより多くの年）または対象の残りの生涯においてヒト女性対象が乳癌を発症する数値的確率として説明され得る。

別の態様では、本発明は乳癌についてのヒト女性対象の日常的な診断検査の必要性を決定するための方法を提供し、その方法は、本明細書で説明する方法を用いて対象が乳癌を発症する全体リスクを評価するステップを含む。

一実施形態では、生涯リスク約２０％を超えるリスクスコアは、対象がスクリーニング乳房ＭＲＩｃ及びマンモグラフィープログラムに登録されるべきであることを示す。
別の態様では、本発明はヒト女性対象の乳癌をスクリーニングする方法を提供し、その方法は、本明細書で説明する方法を用いて対象が乳癌を発症する全体リスクを評価するステップと、対象が乳癌を発症するリスクを有すると評価された場合、対象において乳癌を日常的にスクリーニングするステップとを含む。

別の態様では、本発明は、予防的な抗乳癌療法のためのヒト女性対象の必要性を決定するための方法を提供し、その方法は本明細書で説明する方法を用いて対象が乳癌を発症する全体リスクを評価するステップを含む。

一実施形態では、約１．６６％の５年リスクを超えるリスクスコアは、エストロゲン受容体療法を対象に提供すべきであることを示す。
別の態様では、本発明はヒト女性対象における乳癌のリスクを予防または軽減するための方法を提供し、その方法は、本明細書で説明する方法を用いて対象が乳癌を発症する全体リスクを評価するステップと、対象が乳癌を発症するリスクを有すると評価された場合に対象に抗乳癌療法を施すステップとを含む。

一実施形態では、療法はエストロゲンを阻害する。
別の態様では、本発明はそのリスクがあるヒト女性対象における乳癌の予防に使用するための抗乳癌療法を提供し、対象は本明細書で説明する方法に従って乳癌を発症するリスクを有すると評価される。

別の態様では、本発明は、候補療法の臨床試験のために一群のヒト女性対象を層別化するための方法を提供し、この方法は本明細書で説明する方法を用いて乳癌を発症する対象の個々の全体リスクを評価するステップと、評価の結果を用いて、療法に応答する可能性が高い対象を選択するステップとを含む。

別の態様では、本発明は、乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを評価するコンピューター実装方法を提供し、本方法は、プロセッサー及びメモリーを含む電算システムで実施可能であり、その方法は、
本明細書で説明する方法によって第１の臨床リスクデータ、第２の臨床リスクデータ及び遺伝リスクデータが得られた、女性対象についての第１の臨床リスクデータ、第２の臨床リスクデータ、及び遺伝リスクデータを受信するステップと、
データを処理して臨床リスクデータを遺伝リスクデータと統合し、それによって乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを求めるステップと、
乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを出力するステップと、
を含む。

別の態様では、本発明は、乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを評価するためのシステムを提供し、そのシステムは、
本明細書に記載されるように女性対象の第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価及び遺伝リスク評価を実施するためのシステム命令、ならびに
第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価を統合して、乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを求めるためのシステム命令
を含む。

本明細書中の任意の例は、他に具体的に明記されない限り、他の任意の例に必要な変更を加えて適用されるものとする。
本開示は、例示のみの目的を意図した、本明細書で説明する特定の実施例によって範囲が限定されるべきではない。機能的に等価な製品、組成物及び方法は本明細書に記載されるように、明らかに本開示の範囲内である。

本明細書を通して、特に別様に明記しない限り、または文脈が他に必要としない限り、単一のステップ、物質の組成、ステップ群または物質の組成物群への言及は、それらの１つ及び複数（すなわち１つ以上）のステップ、物質の組成、ステップ群または物質の組成物群を包含すると解釈され得る。

本明細書全体を通して、「ｃｏｍｐｒｉｓｅ（含む）」という語、または「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」や「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」といった変化形は、記載の要素、整数もしくはステップ、または要素、整数もしくはステップの群を包含するものであり、他の要素、整数もしくはステップ、または要素、整数もしくはステップの群を排除するものではない。

次に、以下の非限定的実施例により、添付図面を参照しながら、本開示を説明する。

一般的な技術及び定義
特に別様に定義しない限り、本明細書で使用するすべての科学技術用語は、（たとえば、腫瘍学、乳癌解析、分子遺伝学、リスク評価及び臨床研究の）分野の当業者により通常理解されるのと同じ意味を有する。

特に別様に示さない限り、本開示で使用する分子学的及び免疫学的技術は、当業者には周知の標準的な手順である。そのような技術は、Ｊ．Ｐｅｒｂａｌ，Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ｇｕｉｄｅ ｔｏ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ａｎｄ Ｓｏｎｓ（１９８４），Ｊ．Ｓａｍｂｒｏｏｋ ｅｔ ａｌ．，Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ，Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｕｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｐｒｅｓｓ（１９８９），Ｔ．Ａ．Ｂｒｏｗｎ（編），Ｅｓｓｅｎｔｉａｌ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ：Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ａｐｐｒｏａｃｈ，Ｖｏｌｕｍｅｓ １ ａｎｄ ２，ＩＲＬ Ｐｒｅｓｓ（１９９１），Ｄ．Ｍ．Ｇｌｏｖｅｒ ａｎｄ Ｂ．Ｄ．Ｈａｍｅｓ（編），ＤＮＡ Ｃｌｏｎｉｎｇ：Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ａｐｐｒｏａｃｈ，Ｖｏｌｕｍｅｓ １−４，ＩＲＬ Ｐｒｅｓｓ（１９９５ ａｎｄ １９９６）、及びＦ．Ｍ．Ａｕｓｕｂｅｌ ｅｔ ａｌ．（編），Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｇｒｅｅｎｅ Ｐｕｂ．Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ ａｎｄ Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ（１９８８、現在までの改訂もすべて含む），Ｅｄ Ｈａｒｌｏｗ ａｎｄ Ｄａｖｉｄ Ｌａｎｅ（編）Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ，Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｕｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ，（１９８８）、及びＪ．Ｅ．Ｃｏｌｉｇａｎ ｅｔ ａｌ．（編）Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ ｉｎ Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ（現在までの改訂もすべて含む）など参考資料内の文献に記述され説明されている。

本開示は、特定の実施形態（当然ながら変化し得る）に限定されないことを理解されたい。また、本明細書内の術語は、特定の実施形態を説明するだけであり、限定する意図はないことも理解されたい。本明細書及び添付の請求項で使用される用語の単数形や単数形の「ａ」「ａｎ」「ｔｈｅ」といった冠詞は、たとえば、文脈として明白に複数が排除されるのでなければ、随意で複数形も包含する。したがって、たとえば、「ａ ｐｒｏｂｅ」に言及する場合、随意で、複数のプローブ分子も含む。同様に、文脈によっては、「ａ ｎｕｃｌｅｉｃ ａｃｉｄ」という用語を使用する際は、随意で、その核酸分子の多数のコピーを事実上含む。

本明細書では、特に断らない限り、「ａｂｏｕｔ（約）」という用語は、記載値の±１０％、より好ましくは±５％、より好ましくは±１％を指す。
本開示の方法は、乳癌を発症しているヒト女性対象のリスクを評価するために使用され得る。本明細書では、「ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ（乳癌）」という用語は、女性対象で発症し得る任意のタイプの乳癌を包含する。たとえば、乳癌は、ルミナルＡ（ＥＲ＋及び／またはＰＲ＋、ＨＥＲ２−、低Ｋｉ６７）、ルミナルＢ（ＥＲ＋及び／またはＰＲ＋、ＨＥＲ２＋（または高Ｋｉ６７のＨＥＲ２−）、トリプルネガティブ／基底様（ＥＲ−、ＰＲ−、ＨＥＲ２−）またはＨＥＲ２タイプ（ＥＲ−、ＰＲ−、ＨＥＲ２＋）として特徴づけられることがある。別の例では、乳癌は、アルキル化剤、白金剤、タキサン、ビンカ剤、抗エストロゲン薬、アロマターゼ阻害剤、卵巣機能抑制剤、エンドクリン／ホルモン剤、ビスホスホナート治療剤または標的化生体治療剤などの治療剤（単数または複数）に耐性があり得る。本明細書では、「乳癌」は、個体が乳癌を発症する素因を呈する表現型も包含する。乳癌の素因を呈する表現型は、たとえば、所与の環境的条件（食事、身体活動状況、地理的所在など）下では、相応する一般集団のメンバーよりも、その表現型をもっている個体のほうがより乳癌を発症しやすいことを示し得る。

本明細書では、「ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｓａｍｐｌｅ（生体試料）」は、ヒト患者のまたはヒト患者由来の、核酸、特にはＤＮＡを含む、任意の試料、たとえば、患者の体液（血液、唾液、尿など）、生検、組織、及び／または排泄物を指す。したがって、組織生検、便、痰、唾液、血液、リンパなど、基本的には適当な核酸を含むどの対象組織でも、容易に多型のスクリーニングができる。一実施形態では、生体試料は、頬の細胞試料である。これらの試料は、典型的には、標準的な医療検査学的方法により、患者のインフォームドコンセント後に採取される。試料は、患者から採取したままか、または少なくとも部分的に処理（精製）して少なくとも一部の非核酸物質を除去したものであり得る。

「ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ（多型）」は、可変的な座位である。つまり、ある集団内で、ある多型のヌクレオチド配列は２種以上のバージョンまたはアレルを有する。多型の一例が「ｓｉｎｇｌｅ ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ（一塩基多型）」であり、これはゲノム内の１つのヌクレオチド位置の多型である（この特定位置のヌクレオチドは、個体間または集団間で異なる）。他の例としては、多型遺伝子座における１つ以上の塩基対の欠失または挿入が挙げられる。

本明細書では、「ＳＮＰ」または「ｓｉｎｇｌｅ ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ（一塩基多型）」という用語は、個体間の遺伝的バリエーション、たとえば、生物のＤＮＡにおける可変的な１つの窒素塩基位置を指す。本明細書では、「ＳＮＰｓ」はＳＮＰの複数形である。当然ながら、本明細書でＤＮＡに言及する場合は、そのアンプリコンやＲＮＡ転写物などのＤＮＡ誘導体も含み得る。

「ａｌｌｅｌｅ（アレル）」という用語は、特定の座位で生じるかもしくはコードされている２つ以上の異なるヌクレオチド配列、またはそのような座位によりコードされている２つ以上の異なるポリペプチド配列のうちの１つを指す。たとえば、第１のアレルは１本の染色体上に生じ得、第２のアレルは、たとえばヘテロ接合個体の異なる染色体で生じるように、またはある集団の異なるホモ接合個体またはヘテロ接合個体間で生じるように、第２の相同染色体上に生じる。アレルがある形質と連関しており、かつ、該アレルの存在が、該アレルを有する個体にその形質もしくは形質の形態が現れるという指標となる場合に、該アレルと該形質とは「ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ（正の）」相関関係にある。アレルがある形質と連関しており、かつ、該アレルの存在が、該アレルを有する個体にその形質もしくは形質の形態が現れないという指標となる場合に、該アレルと該形質とは「ｎｅｇａｔｉｖｅｌｙ（負の）」相関関係にある。

マーカー多型またはアレルは、特定の表現型（乳癌易罹患性など）と統計学的に連関（正または負）し得る場合に、その表現型と「ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ（相関）」または「ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ（関連）」している。多型またはアレルが統計学的に連関しているかどうかを決定する方法は、当業者には既知である。すなわち、特定の多型は、対照集団（たとえば乳癌ではない個体群）よりも症例集団（たとえば乳癌患者群）のほうにより一般的に生じる。この相関は、事実上の因果関係と推定されることが多いが、必ずしもそうである必要はなく、相関／関連が生じるには、表現型の原因となる形質の座位との遺伝的連関（関連）だけで十分である。

「ｌｉｎｋａｇｅ ｄｉｓｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ（連鎖不平衡）」（ＬＤ）という語句は、２つの近接した多型遺伝子型の統計学的な相関関係を説明するのに用いられる。典型的には、ＬＤは、配偶子間のＨａｒｄｙ−Ｗｅｉｎｂｅｒｇ平衡（統計学的独立）を想定して、あるランダム配偶子の２つの座位のアレル間の相関関係を指す。ＬＤは、Ｌｅｗｏｎｔｉｎの関連パラメータ（Ｄ’）またはＰｅａｒｓｏｎの相関係数（ｒ）のいずれかで定量化される（Ｄｅｖｌｉｎ ａｎｄ Ｒｉｓｃｈ，１９９５）。ＬＤ値が１である２つの座位は、完全ＬＤといわれる。その反対に、ＬＤ値がゼロである２つの座位は、連鎖平衡にある、といわれる。連鎖不平衡は、期待値最大化アルゴリズム（ＥＭ）を用いたハプロタイプ頻度の推定に続いて計算される（Ｓｌａｔｋｉｎ ａｎｄ Ｅｘｃｏｆｆｉｅｒ，１９９６）。本開示において選択される近接する遺伝子型／座位のＬＤ値は、０．１よりも高く、好ましくは０．２よりも高く、より好ましくは０．５よりも高く、より好ましくは０．６よりも高く、さらにより好ましくは０．７よりも高く、好ましくは０．８よりも高く、より好ましくは０．９よりも高く、理想的には約１．０である。

本開示の多型と連鎖不平衡にある多型を当業者が容易に特定できる別の方法は、２つの座位のＬＯＤスコアを決定することである。ＬＯＤとは「ｌｏｇａｒｉｔｈｍ ｏｆ ｏｄｄｓ（尤度対数）」の略であり、２つの遺伝子が、または１つの遺伝子と１つの疾患遺伝子とが、１本の染色体上で互いに近接しているかどうか、つまり共に遺伝する可能性があるかどうかの統計学的推定である。一般に、ＬＯＤスコアが約２〜３かそれよりも高い場合、その２つの遺伝子は染色体上で互いに近接している、とみなされる。本開示の多型と連鎖不平衡にある多型の様々な例を表１〜４に示す。発明者らは、本開示の多型と連鎖不平衡にある多型の多くのＬＯＤスコアが約２〜５０であることを見出した。したがって、一実施形態では、本開示において選択される近接する遺伝子型／座位のＬＯＤ値は、少なくとも２よりも高く、少なくとも３よりも高く、少なくとも４よりも高く、少なくとも５よりも高く、少なくとも６よりも高く、少なくとも７よりも高く、少なくとも８よりも高く、少なくとも９よりも高く、少なくとも１０よりも高く、少なくとも２０よりも高く少なくとも３０よりも高く、少なくとも４０よりも高く、少なくとも５０よりも高い。

別の実施形態では、本開示の多型と連鎖不平衡にある多型は、約２０センチモルガン（ｃＭ）以下または未満の特定の遺伝子組換え距離を有し得る。たとえば、１５ｃＭ以下、１０ｃＭ以下、９ｃＭ以下、８ｃＭ以下、７ｃＭ以下、６ｃＭ以下、５ｃＭ以下、４ｃＭ以下、３ｃＭ以下、２ｃＭ以下、１ｃＭ以下、０．７５ｃＭ以下、０．５ｃＭ以下、０．２５ｃＭ以下、または０．１ｃＭ以下。たとえば、１つの染色体セグメント内の２つの連鎖した座位は、減数分裂の間、約２０％、約１９％、約１８％、約１７％、約１６％、約１５％、約１４％、約１３％、約１２％、約１１％、約１０％、約９％、約８％、約７％、約６％、約５％、約４％、約３％、約２％、約１％、約０．７５％、約０．５％、約０．２５％、または約０．１％以下または未満の頻度で、互いに組換えが生じ得る。

別の実施形態では、本開示の多型と連鎖不平衡にある多型は、互いから少なくとも１００ｋｂ（座位の組換え率にもよるが、ヒトでは約０．１ｃＭと相関）、少なくとも５０ｋｂ、少なくとも２０ｋｂ以内にある。

たとえば、特定の多型の代用マーカーを特定する技術として、目的の多型の周囲の多型は連鎖不平衡にあるため疾患易罹患性に関する情報を提供できる、とみなす簡単な方法がある。したがって、本明細書で説明するように、代用マーカーは、ＨＡＰＭＡＰなどの公に利用可能なデータベースから、科学界で好適な代用マーカー候補として選択されている、一定の基準を満たす多型を検索することによって、特定できる（たとえば表１〜４の凡例を参照のこと）。

「ａｌｌｅｌｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（アレル頻度）」は、個体、系統または系統集団内で、ある座位にあるアレルが存在する頻度（割合または比率）を指す。たとえば、アレル「Ａ」に関して、遺伝子型「ＡＡ」「Ａａ」または「ａａ」の二倍体個体は、それぞれ１．０、０．５、または０．０のアレル頻度を有している。ある系統または集団（たとえば症例集団または対照集団）内でのアレル頻度は、その系統または集団の個体標本のアレル頻度を平均化すれば推定できる。同様に、系統集団内のアレル頻度は、その集団を構成している系統のアレル頻度を平均化することで計算できる。

一実施形態では、「ａｌｌｅｌｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（アレル頻度）」という用語は、マイナーアレル頻度（ＭＡＦ）の定義に使用される。ＭＡＦは、所与の集団でもっとも珍しいアレルが生じる頻度を指す。

ある個体が所与の座位に１種類のアレルしかもっていない場合、その個体は「ホモ接合」である（たとえば、二倍体個体は、２本の相同染色体それぞれのある座位に、同じアレルのコピーを有している）。所与の座位に２種類以上のアレルが存在する場合、個体は「ヘテロ接合」である（たとえば、２種類のアレルのコピーを１つずつ有している二倍体個体）。「ｈｏｍｏｇｅｎｅｉｔｙ（均一性）」という用語は、ある群のメンバーが１つ以上の特定の座位に同じ遺伝子型を有することを指す。これに対して「ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ（不均一性）」という用語は、ある群内の個体が１つ以上の特定の座位に異なる遺伝子型を有することを指すのに使用される。

「ｌｏｃｕｓ（座位）」は、染色体上の位置（ｐｏｓｉｔｉｏｎ）または領域である。たとえば、ある多型座位は、ある多型核酸、形質決定因子、遺伝子またはマーカーが存在する位置または領域である。さらなる一例では、「ｇｅｎｅ ｌｏｃｕｓ（遺伝子座位）」は、種ゲノム内の特定の染色体上の部位（ｌｏｃａｔｉｏｎ）（領域）であり、特定の遺伝子が見られ得る。

「ｍａｒｋｅｒ（マーカー）」「ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｍａｒｋｅｒ（分子マーカー）」または「ｍａｒｋｅｒ ｎｕｃｌｅｉｃ ａｃｉｄ（マーカー核酸）」は、座位または連鎖座位を特定する際の基準点として用いられるヌクレオチド配列またはそのコード化産物（たとえば、タンパク質）を指す。マーカーは、ゲノムヌクレオチド配列または発現したヌクレオチド配列（たとえば、ＲＮＡ、ｎＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｃＤＮＡなど）、またはコード化ポリペプチドに由来し得る。この用語はまた、マーカー配列を増幅できるプローブまたはプライマー対として用いられる核酸などの、マーカー配列に対して相補的なまたはマーカー配列の両側の核酸配列も指す。「ｍａｒｋｅｒ ｐｒｏｂｅ（マーカープローブ）」は、マーカー座位の存在を特定するのに用いられ得る核酸配列または分子であり、たとえば、あるマーカー座位の配列に対して相補的な核酸プローブである。核酸は、たとえばワトソンとクリックの塩基対ルールによると、溶液中で特異的にハイブリダイズする場合に「ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ（相補的）」である。「ｍａｒｋｅｒ ｌｏｃｕｓ（マーカー座位）」は、第２の連鎖座位の存在、たとえば、表現型形質の集団バリエーションをコードするかまたはそれに寄与している連鎖または相関する座位の存在を追跡するのに用いられ得る座位である。たとえば、マーカー座位は、マーカー座位と遺伝的または物理的に連鎖しているＱＴＬなどの座位でのアレルの分離を観察するのに用いられ得る。したがって、「ｍａｒｋｅｒ ａｌｌｅｌｅ（マーカーアレル）」あるいは「ａｌｌｅｌｅ ｏｆ ａ ｍａｒｋｅｒ ｌｏｃｕｓ（マーカー座位のアレル）」は、あるマーカー座位に関して多型である集団において該マーカー座位に見られる複数の多型ヌクレオチド配列のうちの１つである。特定される各マーカーは、関連の表現型に寄与するたとえばＱＴＬなどの遺伝因子に対して物理的かつ遺伝的に近接している（したがって物理的及び／または遺伝的連鎖がある）と考えられる。集団のメンバー間の遺伝的多型に対応するマーカーは、当業界で確立されている諸方法により検出できる。これらの方法としては、たとえば、ＤＮＡシークエンシング、ＰＣＲベースの配列特異的増幅法、制限断片長多型（ＲＦＬＰ）の検出、アイソザイムマーカーの検出、アレル特異的ハイブリダイゼーション（ＡＳＨ）の検出、一塩基伸長の検出、ゲノムの増幅された可変配列の検出、自家持続配列複製の検出、単純反復配列（ＳＳＲｓ）の検出、一塩基多型（ＳＮＰｓ）の検出、または増幅断片長多型（ＡＦＬＰｓ）の検出が挙げられる。

核酸増幅の文脈における「ａｍｐｌｉｆｙｉｎｇ（増幅すること）」という用語は、選択された核酸（またはその転写体）の追加コピーが生産される任意のプロセスである。典型的な増幅法としては、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）などの様々なポリメラーゼを用いる複製法、リガーゼ連鎖反応（ＬＣＲ）などのリガーゼ媒介法、及びＲＮＡポリメラーゼを用いる（たとえば転写による）増幅法が挙げられる。

「ａｍｐｌｉｃｏｎ（アンプリコン）」は、増幅された核酸であり、たとえば、任意の利用可能な増幅法（たとえば、ＰＣＲ、ＬＣＲ、転写など）により鋳型核酸を増幅して生産された核酸である。

「ｇｅｎｅ（遺伝子）」は、１つ以上の発現分子、たとえばＲＮＡ、またはポリペプチドを一緒にコード化している、ゲノム内の１つ以上のヌクレオチド配列である。遺伝子は、ＲＮＡへと転写されるコード化配列を含み得、ＲＮＡは次いでポリペプチド配列へと翻訳され得、該遺伝子の複製または発現を介助する関連の構造的または調節配列を含み得る。

「ｇｅｎｏｔｙｐｅ（遺伝子型）」は、１つ以上の遺伝子座位における個体（または個体群）の遺伝的構成である。遺伝子型は、個体の１つ以上の既知の座位のアレル（複数可）により、典型的には、両親から受け継いだアレルの集合により、定められる。

「ｈａｐｌｏｔｙｐｅ（ハプロタイプ）」は、１本のＤＮＡ鎖上の複数の遺伝子座位における個体の遺伝子型である。典型的には、ハプロタイプにより説明される遺伝子座位は、物理的及び遺伝的に連鎖しており、すなわち同じ染色体ストランド上に存在する。

マーカー、プローブ、またはプライマーの「ｓｅｔ（セット）」は、一般的な目的、たとえば特定の遺伝子型（たとえば、乳癌発症リスク）をもつ人の特定に用いられる、マーカー、プローブ、プライマーの集合または群、あるいはそれらから得られるデータを指す。マーカー、プローブ、もしくはプライマーに対応する、またはそれらを用いて得られるデータは、電子媒体に記憶されることが多い。あるセットの各メンバーは特定の目的に関して有用性があるが、セットならびに全部ではなく一部のマーカーを含む各サブセットから選択される個々のマーカーも、特定の目的を達成するのに有用である。

上述した多型や遺伝子、及び対応するマーカープローブ、アンプリコンまたはプライマーは、物理的な核酸として、または核酸の配列情報を含むシステム命令として、本明細書の任意のシステムで具現化され得る。たとえば、システムは、本明細書で説明する遺伝子または多型に対応する（あるいはその一部分を増幅する）プライマーまたはアンプリコンを含み得る。上述の方法と同様に、マーカープローブまたはプライマーのセットは、随意で、複数の該遺伝子または遺伝子座位の複数の多型を検出する。したがって、たとえば、マーカープローブまたはプライマーのセットは、これらの多型または遺伝子それぞれの、あるいは本明細書で説明する任意の他の多型、遺伝子または座位それぞれの、少なくとも１つの多型を検出する。そのようなプローブまたはプライマーはどれでも、任意のそのような多型または遺伝子、またはその相補的核酸、またはその転写産物（たとえば、ゲノム配列から、たとえば転写またはスプライシングによって生産されるｎＲＮＡまたはｍＲＮＡ）のヌクレオチド配列を含み得る。

本明細書では、「ｒｉｓｋ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ（リスク評価）」は、対象が乳癌を発症するリスクを評価できるプロセスを指す。リスク評価は典型的には、対象が乳癌を発症するリスクに関連する情報を取得すること、その情報を評価すること、及び、たとえばリスクスコアを生成することによって、対象が乳癌を発症するリスクを定量化することを含む。

本明細書では、「Ｒｅｃｅｉｖｅｒ ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｃｕｒｖｅｓ（ＲＯＣ）（受信者操作特性曲線）」は、二分類システムで区切り閾値を変化させながら（１−特異性）に対する感受性をプロットしたグラフを指す。ＲＯＣは、偽陽性の割合（ＦＰＲ＝偽陽性率）に対する真陽性の割合（ＴＰＲ＝真陽性率）をプロットすることでも同等に表すことができる。基準を変えながら２つの操作特性（ＴＰＲとＦＰＲ）を比較するので、相対操作特性曲線としても知られている。ＲＯＣ分析は、コストコンテキストまたはクラス分布から独立して（かつそれらを特定する前に）、最善であろうモデルを選択し、次善のモデルを破棄するツールを提供する。本開示の文脈で使用する方法は、当業者には明らかになろう。

本明細書では、「ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｆｉｒｓｔ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｒｉｓｋ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ， ｓｅｃｏｎｄ ｒｉｓｋ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ， ａｎｄ ｇｅｎｅｔｉｃ ｒｉｓｋ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ（第１の臨床リスク評価、第２のリスク評価、及び遺伝リスク評価を統合すること）」という語句は、これらの評価の結果に依存する任意の好適な数学的分析を指す。たとえば、第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価の各結果を足してもよいし、より好ましくは掛けてもよい。

本明細書では、「ｒｏｕｔｉｎｅｌｙ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ｆｏｒ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ（乳癌の定期的スクリーニング）」及び「ｍｏｒｅ ｆｒｅｑｕｅｎｔ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ（より頻繁なスクリーニング）」という用語は、相対的な用語であり、乳癌発症リスクが特定されていない対象に勧められるスクリーニング頻度との比較に基づく。

臨床リスク評価
一実施形態では、第１及び／または第２の臨床リスク評価手順は、女性対象から臨床情報を取得することを含む。他の実施形態では、これらの詳細は既に決定されている（対象の医療記録などにおいて）。

一実施形態では、第１の臨床リスク評価手順は、以下：乳癌、腺管癌または小葉癌の病歴、年齢、初潮期の年齢などの月経の歴史、初産の年齢、診断時の血縁者の年齢といった乳癌または他の癌の家族歴、以前の乳房生検の結果、経口避妊薬の使用、ボディマス指数、アルコール摂取歴、喫煙歴、運動歴、食事及び人種／民族性の１つ以上に関して女性から情報を取得することを含む。臨床リスク評価手順の例としては、Ｇａｉｌモデル（Ｇａｉｌ ｅｔ ａｌ．，１９８９， １９９９ ａｎｄ ２００７；Ｃｏｓｔａｎｔｉｎｏ ｅｔ ａｌ．，１９９９；Ｒｏｃｋｈｉｌｌ ｅｔ ａｌ．，２００１）、Ｃｌａｕｓモデル（Ｃｌａｕｓ ｅｔ ａｌ．，１９９４ ａｎｄ １９９８）、Ｃｌａｕｓ Ｔａｂｌｅ、ＢＯＡＤＩＣＥＡ（Ａｎｔｏｎｉｏｕ ｅｔ ａｌ．，２００２ ａｎｄ ２００４）、Ｊｏｎｋｅｒモデル（Ｊｏｎｋｅｒ ｅｔ ａｌ．，２００３）、Ｃｌａｕｓ Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｆｏｒｍｕｌａ（ｖａｎ Ａｓｐｅｒｅｎ ｅｔ ａｌ．，２００４）、Ｔｙｒｅｒ−Ｃｕｚｉｃｋモデル（Ｔｙｒｅｒ ｅｔ ａｌ．，２００４）、及びＭａｎｃｈｅｓｔｅｒ Ｓｃｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（Ｅｖａｎｓ ｅｔ ａｌ．，２００４）などが挙げられるがこれらに限定されない。

一実施形態では、第１の臨床リスク評価はＧａｉｌモデルを用いて取得される。そのような手順は、ヒト女性対象の５年リスクまたは生涯リスクを推定するために使用され得る。Ｇａｉｌモデルは、Ｂｉｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ Ｂｒａｎｃｈ ｏｆ ＮＣＩ’ｓ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｏｆ Ｃａｎｃｅｒ Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｇｅｎｅｔｉｃｓの主任研究者であるＭｉｔｃｈｅｌｌ Ｇａｉｌ博士にちなんで命名された、乳癌リスク評価ツールの基礎を形成する統計モデルである。このモデルは、女性自身の個人的病歴（以前の乳房生検の回数及び任意の以前の乳房生検標本における異型過形成の存在）、彼女自身の出産関連歴（月経開始の年齢及び初産の年齢）、及び一等親血縁者（母、姉妹、娘）の乳癌歴を用いて、特定の期間にわたる浸潤性乳癌発症のリスクを推定する。３５歳から７４歳までの２８００００人の女性を含むＮＣＩ及びＡｍｅｒｉｃａｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｓｏｃｉｅｔｙの共同乳癌スクリーニング研究であるＢｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎ Ｐｒｏｊｅｃｔ（ＢＣＤＤＰ）からのデータ、及びＮＣＩのＳｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ、Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ， ａｎｄ Ｅｎｄ Ｒｅｓｕｌｔｓ（ＳＥＥＲ） Ｐｒｏｇｒａｍからのデータがモデルの開発において使用された。アフリカ系アメリカ人女性についての推定は、Ｗｏｍｅｎ’ｓ Ｃｏｎｔｒａｃｅｐｔｉｖｅ ａｎｄ Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅ Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓ（ＣＡＲＥ） Ｓｔｕｄｙからのデータ及びＳＥＥＲデータに基づいた。ＣＡＲＥへの参加者は、浸潤性乳癌を有する１６０７人の女性及びそれを有しない１６３７の女性を含んだ。

Ｇａｉｌモデルは、白人女性の大集団において試験され、乳癌リスクの正確な推定を提供することが示されている。換言すれば、モデルは白人女性について「検証」されている。それはまた、アフリカ系アメリカ人女性についてＷｏｍｅｎ’ｓ Ｈｅａｌｔｈ Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅからのデータにおいて試験されており、モデルは良好に働くが、以前の生検を伴うアフリカ系アメリカ人女性においてリスクを過少推定することがある。モデルはまた、ヒスパニック系女性、アジア系アメリカ人女性及びネイティブアメリカ人女性について検証されている。

別の実施形態では、第１の臨床リスク評価はＴｙｒｅｒ−Ｃｕｚｉｃｋモデルを用いて取得される。Ｔｙｒｅｒ−Ｃｕｚｉｃｋモデルは遺伝学的因子及び非遺伝学的因子の両方を組み込んでいる（Ｔｙｒｅｒ ｅｔ ａｌ．，２００４）。それにもかかわらず、Ｔｙｒｅｒ−Ｃｕｚｉｃｋモデルは、本開示において概説される遺伝リスク評価とは別個に考慮される。Ｔｙｒｅｒ−Ｃｕｚｉｃｋは、３世代の血統を用いて、個体がＢＲＣＡ１／ＢＲＣＡ２突然変異または仮定的低浸透度遺伝子のいずれかをもつ可能性を推定する。加えて、モデルは、出産経歴、ボディマス指数、身長、ならびに初経、閉経、ＨＲＴの使用、及び初産の年齢などの個人的リスク因子を組み込んでいる。

別の実施形態では、第１の臨床リスク評価はＢＯＡＤＩＣＥＡモデルを用いて取得される。ＢＯＡＤＩＣＥＡモデルは、分離比分析の使用と共に設計され、感受性は、ＢＲＣＡ１及びＢＲＣＡ２における突然変異の他に、個々に乳癌リスクに対して小さい効果を有する複数の遺伝子の乗法的効果を反映するポリジーン成分により説明される（Ａｎｔｏｎｉｏｕ ｅｔ ａｌ．，２００２ ａｎｄ ２００４）。このアルゴリズムは、ＢＲＣＡ１／ＢＲＣＡ２突然変異の確率の予測及び乳癌の家族歴を有する個体における癌リスクの推定を可能とする。

別の実施形態では、第１の臨床リスク評価手順はＢＲＣＡＰＲＯモデルを用いて取得される。ＢＲＣＡＰＲＯモデルは、公開されたＢＲＣＡ１及びＢＲＣＡ２突然変異頻度を組み込んだベイズモデルである。突然変異保有者における癌浸透度、癌の状態（罹患、非罹患、不明）ならびに患者の一等親及び二等親血縁者の年齢（Ｐａｒｍｉｇｉａｎｉ ｅｔ ａｌ．，１９９８）。このアルゴリズムは、ＢＲＣＡ１／ＢＲＣＡ２突然変異の確率の予測及び乳癌の家族歴を有する個体における癌リスクの推定を可能とする。

別の実施形態では、第１の臨床リスク評価はＣｌａｕｓモデルを用いて取得される。Ｃｌａｕｓモデルは乳癌を発症する遺伝的リスクの評価を提供する。モデルは、Ｃａｎｃｅｒ ａｎｄ Ｓｔｅｒｏｉｄ Ｈｏｒｍｏｎｅ Ｓｔｕｄｙからのデータを用いて開発された。モデルは元々、乳癌の家族歴に関するデータのみを含んでいたが（Ｃｌａｕｓ ｅｔ ａｌ．，１９９１）、卵巣癌の家族歴に関するデータを含むように後にアップデートされた（Ｃｌａｕｓ ｅｔ ａｌ．，１９９３）。実際上、生涯リスクの推定は通常、いわゆるＣｌａｕｓ Ｔａｂｌｅから導出される（Ｃｌａｕｓ ｅｔ ａｌ．，１９９４）。モデルは、両側性疾患、卵巣癌、及び３またはより多くの罹患した血縁者に関する情報を組み込むようにさらに改良され、「Ｃｌａｕｓ Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｍｏｄｅｌ（Ｃｌａｕｓ拡張モデル）」と称される（ｖａｎ Ａｓｐｅｒｅｎ ｅｔ ａｌ．，２００４）。

一実施形態では、第１の臨床リスク評価は乳腺濃度を考慮に入れない。
一実施形態では、第１の臨床リスク評価は少なくとも女性の年齢を考慮に入れる。別の実施形態では、第１の臨床リスク評価は、女性対象の年齢及び乳癌の家族歴のみに基づく。この実施形態では、第１の臨床リスク評価は、場合によっては民族性も考慮に入れることができる。したがって、別の実施形態では、第１の臨床リスク評価は、女性対象の乳癌の家族歴及び民族性のみに基づいている。別の実施形態では、第１の臨床リスク評価は、女性対象の年齢及び民族性のみに基づいている。別の実施形態では、第１の臨床リスク評価は、女性対象の年齢、乳癌の家族歴及び民族性のみに基づいている。

一実施形態では、女性対象の乳癌の家族歴は、女性対象の一等親血縁者のみに基づいている。
別の実施形態では、女性対象の乳癌の家族歴は、女性対象の一等親血縁者及び二等親血縁者に基づいている。

「乳癌の家族歴」は、本開示の文脈では、女性対象の一等親及び／または二等親血縁者の間の乳癌の病歴を指すのに使用される。たとえば、「乳癌の家族歴」は、一等親血縁者のみの中での乳癌の病歴を指すのに使用される。別の言い方をすれば、第１の臨床リスク評価手順は、一等親血縁者の中の女性対象の乳癌の家族歴を考慮に入れることができる。本開示の文脈において、「一等親血縁者」とは、その遺伝子の約５０％をその女性対象と共有する家族の一員である。一等親血縁者の例には、両親、子供、及び両親が同一である兄弟姉妹が含まれる。「二等親血縁者」とは、その遺伝子の約２５パーセントを女性対象と共有している家族の一員である。二等親血縁者の例には、叔父、叔母、甥、姪、祖父母、孫、及び片親が異なる兄弟姉妹が含まれる。

一実施形態では、第１の臨床リスク評価は少なくとも、年齢、以前の乳房生検の回数及び一等親血縁者のうちの既知の病歴を考慮に入れる。一実施形態では、第１の臨床リスク評価は少なくとも、年齢、以前の乳房生検の回数ならびに一等親及び二等親血縁者のうちの既知の病歴を考慮に入れる。一実施形態では、第１の臨床リスク評価は、三等親またはより離れた血縁者を考慮に入れない。

一実施形態では、第１の臨床リスク評価は、女性対象の年齢及び一等親血縁者のうちの既知の乳癌歴にのみ基づく。別の実施形態では、第１の臨床リスク評価は、女性対象の年齢、一等親血縁者のうちの既知の乳癌歴及び民族性に基づく。

本明細書で使用するとき、「に基づく」とは、値が、たとえば対象の年齢及び乳癌の家族歴に割り当てられることを意味するが、臨床リスクを決定するために任意の適切な計算が行われる。

臨床情報は、女性対象によって自己申告され得る。たとえば、対象は、年齢、一等親血縁者のうちの乳癌の病歴及び民族性などの臨床情報を得るように設計された質問表に記入してもよい。別の例では、女性対象からインフォームドコンセントを得ることを条件として、臨床情報は、臨床情報を含む関連データベースを調べることによって医療記録から得ることができる。

一実施形態では、第１の臨床リスク評価手順は、次の５年間にヒト女性対象が乳癌を発症するリスク（すなわち５年間リスク）の推定値を提供する。
別の実施形態では、第１の臨床リスク評価手順は、ヒト女性対象が９０歳までに乳癌を発症するリスク（すなわち生涯リスク）の推定値を提供する。

別の実施形態では、第１の臨床リスク評価の実施には乳癌を発症する絶対リスクを計算するモデルを使用する。たとえば、乳癌を発症する絶対リスクは、乳癌以外の他の原因で死亡するという競合するリスクを考慮しながら、癌発症率を使用して計算することができる。

一実施形態では、第１の臨床リスク評価は、乳癌を発症する５年間の絶対リスクを提供する。別の実施形態では、第１の臨床リスク評価は、乳癌を発症する１０年間の絶対リスクを提供する。

第２の臨床リスク評価は少なくとも乳腺濃度に基づいている。一実施形態では、第２の臨床リスク評価は乳腺濃度のみに基づいている。
乳腺濃度は、当業界で公知の任意の方法を用いて測定することができる。たとえば、乳腺濃度は、マンモグラムにおける乳房の放射線透過像に基づいて推定され得る。当業者に公知のように、高濃度乳腺組織はマンモグラム上で明るく見え、上皮及び間質組織を含む一方、脂肪を含む非高濃度組織は暗く見える。したがって、いくつかの実施形態では、乳腺濃度は、マンモグラムを用いて評価される。

一実施形態では、乳腺濃度は、高ピクセル輝度閾値を用いて評価される。
一実施形態では、乳腺濃度は、高濃度面積のパーセントを用いて評価される。高濃度面積のパーセントは、乳房画像、たとえばマンモグラム中に同定される高濃度乳房組織の面積を総乳房面積で割ることによって計算される。

一実施形態では、乳腺濃度は、高濃度面積のＣｕｍｕｌｕｓパーセントを用いて評価される。別の実施形態では、乳腺濃度は、高濃度面積及び非高濃度面積のＣｕｍｕｌｕｓパーセントを用いて評価される。「Ｃｕｍｕｌｕｓ」は、マンモグラムからの高濃度面積の半自動化測定用のソフトウェアパッケージであり、（Ｂｙｎｇ ｅｔ ａｌ．，１９９４）に説明されている。

一実施形態では、乳腺濃度は、ＢＩ−ＲＡＤＳスコアを用いて評価される。「ＢＩ−ＲＡＤＳ」はＢｒｅａｓｔ Ｉｍａｇｉｎｇ−Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｓｙｓｔｅｍの頭字語であり、マンモグラムの解釈後に典型的には放射線科医により割り当てられる標準化された数値コードのシステムであり、対象が乳癌を発症するリスクを伝達するために用いられる。ＢＩ−ＲＡＤＳスコアは、自動化された計算機による方法を用いて取得することもできる。典型的なＢＩ−ＲＡＤＳ評価カテゴリー（ＢＩ−ＲＡＤＳ Ａｔｌａｓ）は、
・０：不完全、
・１：陰性、
・２：良性、
・３：恐らく良性、
・４：疑わしい、
・５：悪性腫瘍を高度に示唆する、及び
・６：生検により証明されたことが既知の悪性腫瘍
である。

遺伝リスク評価
一実施形態では、遺伝リスク評価は、乳癌に関連する多型に関する２つ以上の座位において対象の遺伝子型を解析することによって実施される。乳癌に関連する様々な例示的な多型が本開示において考察されている。これらの多型は、浸透度に関して様々であり、多くが低浸透度の多型であることは、当業者に理解されるであろう。

用語「浸透度」は、本開示の文脈において、特定の多型が乳癌の女性対象内に現れる頻度を指すために使用される。「高浸透度」多型は、乳癌の女性対象においてほとんど常に顕在化するが、「低浸透度」多型は頻繁ではなく顕在化する。一実施形態では、本開示による遺伝リスク評価の一部として評価される多型は、低浸透度多型である。

当業者が理解するように、乳癌を発症するリスクを増大させる各多型は、１．０を超える乳癌との関連のオッズ比を有する。一実施形態では、オッズ比は１．０２より大きい。乳癌を発症するリスクを減少させる各多型は、１．０未満の乳癌との関連のオッズ比を有する。一実施形態では、オッズ比は０．９８未満である。そのような多型の例としては、表６〜１４に提供されるもの、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が挙げられるが、これらに限定されない。一実施形態では、遺伝リスク評価は、乳癌を発症するリスクの増加に関連する多型を評価することを含む。別の実施形態では、遺伝リスク評価は、乳癌を発症するリスクの低下と関連する多型を評価することを含む。別の実施形態では、遺伝リスク評価は、乳癌を発症するリスクの増加に関連する多型及び乳癌を発症するリスクの低下に関連する多型を評価することを含む。

一実施形態では、遺伝リスク評価は、乳癌に関連する多型について２、３、４、５、６、７、８、９、１０またはそれより多くの座位において対象の遺伝子型を解析することによって実施される。乳癌リスクの評価に関連する例示的な多型としては、ｒｓ２９８１５８２、ｒｓ３８０３６６２、ｒｓ８８９３１２、ｒｓ１３３８７０４２、ｒｓ１３２８１６１５、ｒｓ４４１５０８４、ｒｓ３８１７１９８、ｒｓ４９７３７６８、ｒｓ６５０４９５０及びｒｓ１１２４９４３３、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が挙げられる。

別の実施形態では、遺伝リスク評価は、乳癌に関連する多型について２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、１００、１２０、１４０、１６０、１８０、２００またはより多くの座位において対象の遺伝子型を解析することによって実施される。

一実施形態では、遺伝リスク評価は、乳癌に関連する多型について、７２個以上の座位において対象の遺伝子型を解析することによって行われる。一実施形態では、遺伝リスク評価は、乳癌に関連する多型について、１５０個以上の座位において対象の遺伝子型を解析することによって行われる。一実施形態では、遺伝リスク評価は、乳癌に関連する多型について、２００個以上の座位において対象の遺伝子型を解析することによって行われる。

一実施形態では、乳癌のリスクを評価するために本開示の方法を実施するとき、少なくとも６７の多型が表７またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択され、そして残りの多型は表６、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される。別の実施形態では、本開示の方法を実施するとき、少なくとも６８、少なくとも６９、少なくとも７０の多型は表７、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択され、そして残りの多型は表６から選択されるか、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡の多型である。一実施形態では、表６に示す多型のうち少なくとも７２、少なくとも７３、少なくとも７４、少なくとも７５、少なくとも７６、少なくとも７７、少なくとも７８、少なくとも７９、少なくとも８０、少なくとも８１、少なくとも８２、少なくとも８３、少なくとも８４、少なくとも８５、少なくとも８６、少なくとも８７、少なくとも８８が、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が評価される。さらなる実施形態では、表７に示す少なくとも６７、少なくとも６８、少なくとも６９、少なくとも７０の多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が評価される。さらなる実施形態では、少なくとも７０、少なくとも７１、少なくとも７２、少なくとも７３、少なくとも７４、少なくとも７５、少なくとも７６、少なくとも７７、少なくとも７８、少なくとも７９、少なくとも８０、少なくとも８１、少なくとも８２、少なくとも８３、少なくとも８４、少なくとも８５、少なくとも８６、少なくとも８７、少なくとも８８の多型が評価され、ここで表７に示す少なくとも６７、少なくとも６８、少なくとも６９、少なくとも７０の多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が評価され、残りの多型はすべて表６、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される。

いくつかの実施形態では、乳癌のリスクを評価するために本開示の方法を実施するとき、１つ以上の多型は、表１２、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される。一実施形態では、少なくとも５０の多型は、表１２、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される。一実施形態では、少なくとも６０、少なくとも７０、少なくとも８０、少なくとも９０、少なくとも１００、少なくとも１１０、少なくとも１２０、少なくとも１３０、少なくとも１４０、少なくとも１５０、少なくとも１６０、少なくとも１７０、少なくとも１８０、少なくとも１９０、少なくとも２００の多型は、表１２、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される。一実施形態では、少なくとも１００の多型は、表１２、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される。一実施形態では、少なくとも１５０の多型は、表１２、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される。一実施形態では、少なくとも２００の多型は、表１２、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される。

一実施形態では、乳癌リスクを決定するとき、本開示の方法は、少なくとも５０、少なくとも１００、または少なくとも１５０の表１２に示される多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出することを含む。一実施形態では、乳癌リスクを決定するとき、本開示の方法は、表１２に示される２０３個の多型のすべて、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出することを含む。

一実施形態では、乳癌リスクを決定するとき、本開示の方法は、少なくとも５０、８０、１００、１５０の表１２に示される多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出することを含む。

本明細書で具体的に記載されている多型と連鎖不平衡にある多型を特定することは、当業者にとっては容易である。そのような多型の例としては、ｒｓ２９８１５８２と強い連鎖不平衡にあるｒｓ１２１９６４８及びｒｓ２４２０９４６（さらなる可能な例を表１に提供する）、多型ｒｓ３８０３６６２と強い連鎖不平衡にあるｒｓ１２４４３６２１及びｒｓ８０５１５４２（さらなる可能な例を表２に提供する）、及び多型ｒｓ４４１５０８４と強い連鎖不平衡にあるｒｓ１０９４１６７９（さらなる可能な例を表３に提供する）が挙げられる。それに加えて、ｒｓ１３３８７０４２と連鎖不平衡にある多型の例を表４に提供する。表６または表１２に列記した他の多型のそのような連鎖多型は、当業者であればＨＡＰＭＡＰデータベースを用いて非常に容易に特定できる。

別の実施形態では、乳癌リスクを決定するとき、本開示の方法は、表６もしくは表１２に示される多型のすべて、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を評価することを包含する。

表６、表７及び表１２は重複する多型を記載する。多型を選択して評価する際に、同じ多型を二度選択することはないことを理解されたい。表６の多型を表７と表８とに分けたのは便宜的な理由からである。表７は、白人、アフリカ系アメリカ人及びヒスパニックの集団に共通の多型のリストである。表８は、白人、アフリカ系アメリカ人及びヒスパニックの集団に共通しない多型のリストである。

さらなる一実施形態では、７２〜８８、７３〜８７、７４〜８６、７５〜８５、７６〜８４、７５〜８３、７６〜８２、７７〜８１、７８〜８０の多型が評価され、ここで少なくとも６０、少なくとも６１、少なくとも６２、少なくとも６３、少なくとも６４、少なくとも６５、少なくとも６６、少なくとも６７、少なくとも６８、少なくとも６９、少なくとも７０の表７に示される多型またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が評価され、残りの多型はすべて表６またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される。

一実施形態では、評価される多型の数は、純再分類指数（ＮＲＩ）を用いて計算されるリスク予測の純再分類改善度に基づく（Ｐｅｎｃｉｎａ ｅｔ ａｌ．，２００８）。
一実施形態では、本開示の方法の純再分類改善度は０．０１よりも高い。

さらなる一実施形態では、本開示の方法の純再分類改善度は０．０５よりも高い。
さらに別の実施形態では、本開示の方法の純再分類改善度は０．１よりも高い。
別の実施形態では、遺伝リスク評価は、乳癌に関連する多型について９０以上の座位において対象の遺伝子型を解析することによって実施される。別の実施形態では、遺伝リスク評価は、乳癌に関連する多型について１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、１０００、５０００、１００００、５００００、１０００００またはより多くの座位において対象の遺伝子型を解析することによって実施される。これらの実施形態では、多型の１つ以上を表６〜１２から選択することができる。

民族的遺伝子型バリエーション
異なる集団間に遺伝子型のバリエーションが存在することは、当業者であれば知っている。この現象は、ヒト遺伝的バリエーションと呼ばれている。ヒト遺伝的バリエーションは、民族的背景が異なる集団間に認められることが多い。そのようなバリエーションは、めったに一致せず、環境及び生活スタイル要因の種々の組合せにより左右されがちである。遺伝的バリエーションの結果、民族的背景が異なる集団などの様々な集団間でも有益な多型などの遺伝マーカーの集団を特定することは困難なことが多い。

少なくとも３つの民族的背景に共通でありそして乳癌を発症するリスクを評価するための有益性を残す多型の選択が本明細書に開示される。
一実施形態では、本開示の方法は、様々な民族的背景からのヒト女性対象において乳癌を発症するリスクを評価するために使用することができる。たとえば、女性対象は、形質人類学に基づきコーカソイド、アウストラロイド、モンゴロイド及びネグロイドに分類され得る。

一実施形態では、ヒト女性対象は、白人、アフリカ系アメリカ人、ヒスパニック、アジア系、インド系、またはラテン系であり得る。好ましい実施形態では、ヒト女性対象は白人、アフリカ系アメリカ人、またはヒスパニックである。したがって、臨床及び／または遺伝リスク評価の一部として民族性を考慮に入れることができる。

一実施形態では、ヒト女性対象は白人であり、表９から選択される少なくとも７２、少なくとも７３、少なくとも７４、少なくとも７５、少なくとも７６、少なくとも７７の多型またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が評価される。あるいは、表９から選択される７７の多型のすべてまたはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が評価される。

別の実施形態では、ヒト女性対象はネグロイドまたはアフリカ系アメリカ人であり、表１０から選択される少なくとも７０、少なくとも７１、少なくとも７２、少なくとも７３、または少なくとも７４の多型またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が評価される。あるいは、表１０から選択される少なくとも７４の多型またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が評価される。

別の実施形態では、ヒト女性対象はネグロイドまたはアフリカ系アメリカ人であり、表１３に示される少なくとも７０、少なくとも７１、少なくとも７２、少なくとも７３、または少なくとも７４の多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が評価される。一実施形態では、ヒト女性対象はネグロイドまたはアフリカ系アメリカ人であり、本明細書で説明する方法は、表１３に示される７４の多型のすべてまたはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出することを含む。

さらなる一実施形態では、ヒト女性対象はヒスパニックであり、表１１から選択される少なくとも６７、少なくとも６８、少なくとも６９、少なくとも７０、または少なくとも７１の多型またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が評価される。あるいは、表１１から選択される少なくとも７１の多型またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が評価される。

別の実施形態では、ヒト女性対象はヒスパニックであり得、表１４に示される少なくとも６７、少なくとも６８、少なくとも６９、少なくとも７０、または少なくとも７１の多型またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型が評価される。一実施形態では、ヒト女性対象はヒスパニックであり得、本明細書で説明する方法は、表１４に示される７１の多型のすべてまたはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出することを含む。

これまでに異なる民族起源同士の融合があったことは周知であるが、当業者が本発明を実施する能力に事実上影響はない。
主にヨーロッパ系起源の女性対象のうち、家系的に直接的であれ間接的であれ肌の色が白い女性は、本開示の文脈では白人とみなす。白人は、たとえば、少なくとも７５％の白人祖先をもち得る（たとえば、限定ではないがその女性対象は、少なくとも３人の白人の祖父母をもつ）。

家系的に直接的であれ間接的であれ中央または南アフリカ系起源が優勢である女性対象は、本開示の文脈ではネグロイドとみなす。ネグロイドは、たとえば、少なくとも７５％の黒人祖先をもち得る。ネグロイドの家系が優勢であり、肌の色が黒いアメリカ人女性対象は、本開示の文脈ではアフリカ系アメリカ人とみなす。アフリカ系アメリカ人は、たとえば、少なくとも７５％のネグロイド祖先をもち得る。同様の理論が、たとえば他の国（たとえば英国、カナダ及びオランダ）に在住するネグロイド祖先をもつ女性にも適用される。

家系的に直接的であれ間接的であれ、スペインまたは中央もしくは南アメリカなどのスペイン語圏の国を優勢的に起源とする女性対象は、本開示の文脈ではヒスパニックとみなす。ヒスパニックは、たとえば、少なくとも７５％のヒスパニック祖先をもち得る。

「民族性」及び「人種」という用語は、本開示の文脈では交換可能に使用することができる。一実施形態では、対象自身が自らをどの民族性と考えているかに基づき、遺伝リスク評価を容易に実施することができる。したがって、一実施形態では、ヒト女性対象の民族性は対象による自己申告である。一例として、女性対象に「あなたはどの民族グループに属していますか」という質問に答えてもらい、自身の民族を特定してもらうことができる。別の例では、女性対象の民族性は、その対象から然るべき了承を得た後に医療記録から、または医師の意見もしくは観察から、導出される。

複合的多型相対リスク「多型リスク」の計算
個体の複合的多型相対リスクスコア（「多型リスク」）は、評価される各多型の遺伝子型相対リスク値の積として定義され得る。その場合、対数加法リスクモデル（ｌｏｇ−ａｄｄｉｔｉｖｅ ｒｉｓｋ ｍｏｄｅｌ）を用いて、希少疾患モデルでの相対リスク値１、ＯＲ、及びＯＲ^２を有する単一の２アレル多型について３つの遺伝子型ＡＡ、ＡＢ、及びＢＢを定義することができ、ここでＯＲは、既に報告されている低リスクアレルＡに対する高リスクアレルＢの疾患オッズ比である。アレルＢが頻度（ｐ）を有する場合、これらの遺伝子型の集団内頻度は、Ｈａｒｄｙ−Ｗｅｉｎｂｅｒｇ平衡を想定して、（１−ｐ）^２、２ｐ（１−ｐ）、及びｐ^２となる。次に、各多型の遺伝子型の相対リスク値を、これらの頻度に基づき集団内平均相対リスクが１となるように、調整することができる。具体的には、次の調整前の集団平均相対リスクが与えられたとすると、
（μ）＝（１−ｐ）^２＋２ｐ（１−ｐ）ＯＲ＋ｐ^２ＯＲ^２
調整後のリスク値１／μ、ＯＲ／μ、及びＯＲ^２／μが遺伝子型ＡＡ、ＡＢ、及びＢＢに用いられる。欠けている遺伝子型には相対リスク１が割り当てられる。

統合された第１の臨床リスク×第２の臨床リスク×遺伝リスク
乳癌を発症することに対するヒト女性対象の「リスク」は、相対リスク（またはリスク比）または必要に応じて絶対リスクとして提供され得ることが想定される。別の実施形態では、第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価を統合して、ヒト女性対象が乳癌を発症する「ａｂｓｏｌｕｔｅ ｒｉｓｋ（絶対リスク）」を求める。絶対リスクは、特定の期間内（たとえば５、１０、１５、２０年またはより多くの年）にヒト女性対象が乳癌を発症する数値的確率である。絶対リスクは、様々なリスク要因を単独で考慮しない範囲で、ヒト女性対象の乳癌発症リスクを反映している。

一実施形態では、絶対リスクは、以下の値の任意の１つ以上を用いることによって決定される：
・出生からベースライン年齢までの乳癌の累積発生率、
・出生からベースライン年齢＋５（または１０）年までの乳癌の累積発生率、
・出生から８５歳までの乳癌の累積発生率、
・ベースライン年齢からベースライン年齢＋５または１０年までの生存、及び
・ベースライン年齢から８５歳までの生存。

乳癌発生率及び競合死亡率データは、様々な情報源から入手することができる。たとえば、これらのデータはＵｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ， Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ， ａｎｄ Ｅｎｄ Ｒｅｓｕｌｔｓ Ｐｒｏｇｒａｍ（ＳＥＥＲ）データベースから入手することができる。

一実施形態では、民族特異的乳癌発生率及び競合死亡率データが上記の式で用いられる。一例では、民族特異的乳癌発生率及び競合死亡率データはまた、ＳＥＥＲデータベースから入手することができる。

様々な適切なデータベースを使用して、女性対象の乳癌の家族歴に関連する相対リスクを計算することができる。その一例が、Ｃａｎｃｅｒ， Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｇｒｏｕｐ ｏｎ Ｈｏｒｍｏｎａｌ Ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ Ｂｒｅａｓｔ Ｃａｎｃｅｒ（ＣＧｏＨＦｉＢ）によって提供されている。別の例では、関連する集団統計はＳｅｅｒデータベースから入手することができる（Ｓｉｅｇｅｌ ｅｔ ａｌ．，２０１６）。

別の実施形態では、第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価を統合して、ヒト女性対象が乳癌を発症する「ｒｅｌａｔｉｖｅ ｒｉｓｋ（相対リスク）」を求める。特定の特徴（または曝露）のある個体における疾患の発生率を、該特徴のない個体における該疾患の発生率で割った相対リスク（またはリスク比）は、その特定の曝露がリスクを増加させるのか、それとも低下させるのかを示す。相対リスクは疾患関連の特徴を特定するには有用であるが、リスク頻度（発生率）は消去されるためスクリーニングを行うかどうかの決定にはそれだけでは特に有用ではない。

治療
本開示の方法を実施した後、対象は治療を処方または投与され得る。
したがって、一実施形態では、本開示の方法は、そのリスクのあるヒト対象における乳癌リスクを予防または軽減するのに使用するための抗癌療法に関する。

当業者であれば、乳癌は、不均一な疾患であって臨床アウトカムも様々であることを理解しよう（Ｓｏｒｌｉｅ ｅｔ ａｌ．，２００１）。たとえば、当業界では、乳癌は、エストロゲン受容体陽性またはエストロゲン受容体陰性であり得ると論じられている。一実施形態では、本開示の方法は、特定のタイプまたはサブタイプの乳癌発症リスクを評価することに限定されないことが想定される。たとえば、本開示の方法は、エストロゲン受容体陽性またはエストロゲン受容体陰性の乳癌発症リスクの評価に用いることができることが想定される。別の実施形態では、本開示の方法は、エストロゲン受容体陽性の乳癌発症リスクの評価に用いられる。別の実施形態では、本開示の方法は、エストロゲン受容体陰性の乳癌発症リスクの評価に用いられる。別の実施形態では、本開示の方法は、転移性乳癌の発症リスクの評価に用いられる。一例では、エストロゲンを阻害する療法が対象に処方または投与される。

別の例では、化学的予防剤が対象に処方または投与される。現在、乳癌の化学的予防には主として次の２クラスの薬物が使用されている。
（１）エストロゲン分子が関連の細胞受容体に結合するのを妨害する、選択的エストロゲン受容体調整剤（ＳＥＲＭ）。このクラスの薬物としては、たとえばタモキシフェン及びラロキシフェンが挙げられる。
（２）アロマターゼ酵素によるアンドロゲンからエストロゲンへの変換を阻害する、すなわちエストロゲンの産生を減じるアロマターゼ阻害剤。このクラスの薬物としては、たとえばエキセメスタン、レトロゾール、アナストロゾール、ボロゾール、ホルメスタン、ファドロゾールが挙げられる。

一例では、ＳＥＲＭまたはアロマターゼ阻害剤が対象に処方または投与される。
一例では、タモキシフェン、ラロキシフェン、エキセメスタン、レトロゾール、アナストロゾール、ボロゾール、ホルメスタンまたはファドロゾールが対象に処方または投与される。

一実施形態では、本開示の方法は、ヒト女性対象の乳癌発症リスクを評価し、その乳癌発症リスクに適した治療を施すのに用いられる。たとえば、本開示の方法を実施して乳癌の高リスクが示された場合、強度の化学的予防剤治療計画が立てられ得る。これに対して、本開示の方法を実施して乳癌の中等度のリスクが示された場合、さほど強度ではない化学的予防剤治療計画が立てられ得る。あるいは、本開示の方法を実施して乳癌の低リスクが示された場合、化学的予防剤治療計画を立てる必要はない。本開示の方法は、対象の乳癌発生リスクに従って治療計画を修正できるように、ある期間にわたって実施できることが想定される。

マーカー検出戦略
本開示では、マーカー（たとえばマーカー座位）を増幅するための増幅プライマー、及びそのようなマーカーを検出するための、または複数のマーカーアレルに関して試料の遺伝子型を特定するための好適なプローブを用いることができる。たとえば、ロングレンジＰＣＲ用のプライマーの選択がＵＳ１０／０４２，４０６及びＵＳ１０／２３６，４８０で説明されており、ショートレンジＰＣＲ用のプライマーの選択についてはＵＳ１０／３４１，８３２に案内が記載されている。また、プライマー設計に利用できる「Ｏｌｉｇｏ」などの公に入手可能なプログラムもある。当業者であればそのような利用可能なプライマーの選択及び設計ソフトウェア、公に入手可能なヒトゲノム配列及び多型位置を用いて、多型を増幅するためのプライマーを構築して本開示を実施することができる。さらに、多型を含む核酸（たとえば、多型を含むアンプリコン）の検出に用いられる具体的なプローブは様々であり得ることを理解されたい。たとえば、本開示に関しては、マーカーアンプリコンの検出対象領域を特定できるプローブであればどれでも用いることができる。さらに、当然ながら、検出プローブの構成も様々であり得る。したがって、本開示は本明細書で示す配列には限定されない。

実際、増幅はマーカー検出の要件ではないことが理解されよう。たとえば、単にゲノムＤＮＡ試料をサザンブロットに供して、非増幅ゲノムＤＮＡを直接検出することもできる。

典型的には、分子マーカーは、限定ではないが、アレル特異的ハイブリダイゼーション（ＡＳＨ）、伸長の検出、アレイハイブリダイゼーション（随意でＡＳＨも含む）、または他の多型の検出法、増幅断片長多型（ＡＦＬＰ）の検出法、増幅可変配列の検出法、ランダム増幅多型ＤＮＡ（ＲＡＰＤ）の検出法、制限断片長多型（ＲＦＬＰ）の検出法、自家持続配列複製の検出法、単純配列反復（ＳＳＲ）の検出法、及び一本鎖高次構造多型（ＳＳＣＰ）の検出法などの、当業界で利用可能な任意の確立された方法により検出される。

乳癌関連の多型を含む核酸を増幅するのに有用なオリゴヌクレオチドプライマーの例を表５に記載する。当業者であれば理解しようが、これらのオリゴヌクレオチドがハイブリダイズするゲノム領域の配列を用いてプライマーを設計でき、それらは５’及び／または３’末端がより長く、おそらくは（短縮バージョンでも増幅に用いることができるのならば）５’及び／または３’がより短く、１つまたは少数のヌクレオチド差がある（けれども増幅には使用可能である）か、または記載のものとは配列類似性をもたないが、準備された特定のオリゴヌクレオチドがハイブリダイズする場所近くのゲノム配列に基づき設計されており、なおも増幅には使用可能である。

いくつかの実施形態では、本開示のプライマーは、放射標識されているか、または任意の好適な手段（たとえば、非放射性蛍光タグを用いる）で標識されて、増幅反応後、何ら追加の標識ステップや可視化ステップを加えなくても、サイズが異なるアンプリコンをすぐに可視化できる。いくつかの実施形態では、プライマーは標識されていないが、アンプリコンはサイズ分解後、たとえばアガロースまたはアクリルアミドゲル電気泳動後に、可視化される。いくつかの実施形態では、サイズ分解後のＰＣＲアンプリコンの臭化エチジウム染色により、異なるサイズのアンプリコンが可視化できる。

本開示のプライマーは、特定のサイズのアンプリコンの生成に限定されるものではない。たとえば、本明細書のマーカー座位及びアレルを増幅するのに用いられるプライマーは、関連座位の全領域またはその任意のサブ領域の増幅に限定されない。プライマーは、検出用に任意の好適な長さのアンプリコンを生成できる。いくつかの実施形態では、マーカー増幅により、少なくとも２０ヌクレオチド長の、あるいは少なくとも５０ヌクレオチド長の、あるいは少なくとも１００ヌクレオチド長の、あるいは少なくとも２００ヌクレオチド長のアンプリコンを生産する。本明細書で説明する様々な技術を用いてあらゆるサイズのアンプリコンを検出できる。塩基組成やサイズの違いは、電気泳動などの一般的な方法により検出できる。

遺伝マーカーを検出するいくつかの技術は、プローブ核酸の遺伝マーカーに対応する核酸（たとえば、ゲノムＤＮＡを鋳型として生産された増幅核酸）へのハイブリダイゼーションを利用する。ハイブリダイゼーションのフォーマットとしては、限定ではないが、溶液相、固相、混合相が挙げられ、またはインサイチュのハイブリダイゼーションアッセイがアレルの検出に有用である。核酸ハイブリダイゼーションについての詳細な説明が、Ｔｉｊｓｓｅｎ（１９９３）Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ Ｂｉｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ ａｎｄ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ−Ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄ Ｐｒｏｂｅｓ Ｅｌｓｅｖｉｅｒ，Ｎｅｗ ＹｏｒｋならびにＳａｍｂｒｏｏｋ ｅｔ ａｌ．（前掲）に記載されている。

本開示においては、一般に「ＴａｑＭａｎ（商標）」プローブと呼ばれる、二重標識された蛍光発生オリゴヌクレオチドプローブを用いてのＰＣＲ検出も実施できる。これらのプローブは、２種の異なる蛍光色素で標識された短い（たとえば２０〜２５塩基の）オリゴデオキシヌクレオチドで構成されている。各プローブの５’末端にはレポーター色素が、各プローブの３’末端にはクエンチング色素が見られる。オリゴヌクレオチドプローブ配列は、ＰＣＲアンプリコンに存在する内部標的配列と相補的である。プローブが無傷のとき、２種のフルオロフォア間でエネルギー移動が生じ、レポーターの発光はＦＲＥＴによりクエンチャーによって停止されている。ＰＣＲの伸長相の間、プローブは反応に用いられるポリメラーゼの５’ヌクレアーゼ活性により切断され、それによってオリゴヌクレオチドクエンチャーからレポーターが解放されて、レポーターの発光強度が高まる。したがって、ＴａｑＭａｎ（商標）プローブは、標識とクエンチャーとを有するオリゴヌクレオチドであり、増幅に用いられるポリメラーゼのエキソヌクレアーゼ作用によって、標識が増幅中に解放される。こうして合成中に増幅をリアルタイムで測定できる。様々なＴａｑＭａｎ（商標）試薬が、たとえばＡｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社（Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｈｅａｄｑｕａｒｔｅｒｓの所在地はカリフォルニア州フォスターシティ）や、様々な専門メーカー、たとえばＢｉｏｓｅａｒｃｈ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社から市販されている（たとえば、ブラックホールクエンチャープローブ）。二重標識プローブ法に関するさらなる詳細はたとえばＷＯ９２／０２６３８に記載されている。

他の類似の方法としては、たとえば米国特許第６，１７４，６７０号で説明されている「ＬｉｇｈｔＣｙｃｌｅｒ（登録商標）」フォーマットを用いる、たとえば２つの隣接ハイブリダイズ化プローブ間の蛍光共鳴エネルギー移動が挙げられる。

アレイによる検出は、たとえばＡｆｆｙｍｅｔｒｉｘ社（カリフォルニア州サンタクララ）または他のメーカーから市販されているアレイを用いて実施できる。核酸アレイの操作に関する総説としては、Ｓａｐｏｌｓｋｙ ｅｔ ａｌ．（１９９９）；Ｌｏｃｋｈａｒｔ（１９９８）；Ｆｏｄｏｒ（１９９７ａ）；Ｆｏｄｏｒ（１９９７ｂ）及びＣｈｅｅ ｅｔ ａｌ．（１９９６）が挙げられる。アレイによる検出は元来ハイスループットの性質をもつため、試料中の本開示のマーカーを特定する好ましい方法である。

分析対象の核酸試料は、単離され、増幅され、典型的にはビオチン及び／または蛍光レポーター基で標識される。標識された核酸試料は次に、流体工学的ステーション及びハイブリダイゼーションオーブンを用いて、アレイと共にインキュベートされる。アレイは検出方法に合わせて、洗浄及び／または染色もしくは対比染色され得る。ハイブリダイゼーション、洗浄及び染色の後、アレイはスキャナーに挿入されて、ハイブリダイゼーションのパターンが検出される。ハイブリダイゼーションデータは、この時点でプローブアレイに結合している標識された核酸に既に組み込まれている蛍光レポーター基の発光によって、収集される。標識された核酸ともっとも明確に適合するプローブは、ミスマッチを有するプローブよりも強い信号を生成する。アレイ上の各プローブの配列及び位置は既知であるので、相補性によって、プローブアレイに供された核酸試料の素性が特定できる。

マーカー及び多型はまた、ＤＮＡシークエンシングを用いて検出することができる。ＤＮＡシークエンシング法は当業界で周知であり、たとえば、Ａｕｓｕｂｅｌ ｅｔ ａｌ．（編）， Ｓｈｏｒｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ， ３ｒｄ ｅｄ．， Ｗｉｌｅｙ， （１９９５）及びＳａｍｂｒｏｏｋ ｅｔ ａｌ， Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ， ２ｎｄ ｅｄ．， Ｃｈａｐ． １３， Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｐｒｅｓｓ，（１９８９）に見出すことができる。シークエンシングは任意の好適な方法によって実行することができ、該方法は、たとえば、ジデオキシシークエンシング、化学的シークエンシング、またはそのバリエーションである。

好適なシークエンシング方法としてはまた、第２世代、第３世代、または第４世代シークエンシング技術が挙げられ、これらはすべて、本明細書において「次世代シークエンシング」と呼ばれ、パイロシークエンシング、シークエンシング・バイ・ライゲーション、単分子シークエンシング、シークエンシング・バイ・シンセシス（ＳＢＳ）、超並列クローナル、超並列単分子ＳＢＳ、超並列単分子リアルタイム、超並列単分子リアルタイムナノポア技術などが挙げられるがこれらに限定されない。いくつかのそのような技術の総説は、参照することにより本明細書に組み込まれる（Ｍｏｒｏｚｏｖａ ａｎｄ Ｍａｒｒａ，２００８）に見出すことができる。したがって、いくつかの実施形態では、本明細書に説明するような遺伝リスク評価の実施は、ＤＮＡシークエンシングによって少なくとも２つの多型を検出することを含む。一実施形態では、少なくとも２つの多型は次世代シークエンシングによって検出される。

次世代シークエンシング（ＮＧＳ）法は、より旧式のシークエンシング方法と比較して低いコストという目標と共に、超並列のハイスループット戦略の一般的特徴を共有する（Ｖｏｅｌｋｅｒｄｉｎｇ ｅｔ ａｌ．，２００９；ＭａｃＬｅａｎ ｅｔ ａｌ．，２００９を参照）。

数多くのそのようなＤＮＡシークエンシング技術が当業界で公知であり、これには蛍光ベースのシークエンシング方法論が含まれる（Ｂｉｒｒｅｎ ｅｔ ａｌ．，１９９７）。いくつかの実施形態では、自動化されたシークエンシング技術が用いられる。いくつかの実施形態では、区分されたアンプリコンの並列シークエンシングが用いられる（ＰＣＴ公開ＷＯ２００６０８４１３２）。いくつかの実施形態では、ＤＮＡシークエンシングは並列オリゴヌクレオチド伸長によって達成される（たとえば、ＵＳ５，７５０，３４１及びＵＳ６，３０６，５９７を参照）。シークエンシング技術の追加の例としては、Ｃｈｕｒｃｈのポロニー（ｐｏｌｏｎｙ）技術（Ｍｉｔｒａ ｅｔ ａｌ．，２００３；Ｓｈｅｎｄｕｒｅ ｅｔ ａｌ．，２００５；ＵＳ６，４３２，３６；ＵＳ６，４８５，９４４；ＵＳ６，５１１，８０３）、４５４ピコタイター（ｐｉｃｏｔｉｔｅｒ）パイロシークエンシング技術（Ｍａｒｇｕｌｉｅｓ ｅｔ ａｌ．，２００５；ＵＳ２００５０１３０１７３）、Ｓｏｌｅｘａの単一塩基付加技術（Ｂｅｎｎｅｔｔ ｅｔ ａｌ．，２００５；ＵＳ６，７８７，３０８；ＵＳ６，８３３，２４６）、Ｌｙｎｘの超並列シグネチャーシークエンシング技術（Ｂｒｅｎｎｅｒ ｅｔ ａｌ．，２０００；ＵＳ５，６９５，９３４；ＵＳ５，７１４，３３０）、及びＡｄｅｓｓｉのＰＣＲコロニー技術（Ａｄｅｓｓｉ ｅｔ ａｌ．，２０００）が挙げられる。上記で参照するすべての文献は、参照することによって本明細書に組み込まれる。

表現型へのマーカーの相関
これらの相関を実施することは、アレルと表現型、またはアレルの組合せと表現型の組合せの関係を特定できるどの方法ででも可能である。たとえば、本明細書で説明する遺伝子または座位のアレルは、１つ以上の乳癌表現型と相関し得る。もっとも典型的には、これらの方法は、多型のアレルと表現型の相関関係を含むルックアップテーブルを参照することを含む。テーブルは、複数のアレル−表現型の関係のデータを含むことができ、たとえば、主成分分析、ヒューリスティックアルゴリズムなどの統計学的ツールを用いて複数のアレル−表現型の関係の加算的または他の高次の効果を考慮に入れることができる。

表現型へのマーカーの相関は、随意で、相関のための１つ以上の統計学的検定を実施することを含む。多くの統計学的検定が知られており、その大半はコンピューターで実行され容易に分析できる。表現型形質と生体マーカーの関連／相関を決定する様々な統計学的方法が知られており、それらを本開示に適用することができる。（Ｈａｒｔｌ ｅｔ ａｌ．，１９８１）。様々な適切な統計学的モデルがＬｙｎｃｈ ａｎｄ Ｗａｌｓｈ（１９９８）で説明されている。これらのモデルにより、たとえば、遺伝子型と表現型の値の相関を提供すること、ある座位がある表現型に及ぼす影響を特徴づけること、環境と遺伝子型の関係を整理すること、遺伝子の優勢度または浸透度を決定すること、母方の及び他のエピジェネティックな影響を決定すること、及び（主成分分析、または「ＰＣＡ」により）分析における主成分を決定することなどが可能である。これらのテキストにおいて参照される参考文献は、マーカーと表現型の相関のための統計学的モデルに関するかなりのさらなる詳細を提供する。

相関を決定するための標準的な統計学的方法に加えて、遺伝的アルゴリズムを使用するなど、パターン認識及びトレーニングによって相関を決定する他の方法を、マーカーと表現型の相関を決定するために用いることができる。このことは、複数のアレルと複数の表現型の高次の相関を特定するのに特に有用である。例示すると、ニューラルネットワークアプローチを遺伝的アルゴリズムタイプのプログラミングと合わせて、遺伝情報と表現型結果の相関を決定する構造−機能データスペースモデルをヒューリスティックに開発することができる。

いずれの場合も、標準的なプログラミング法により、またはそのような統計学的分析を実行する様々な「既製の」ソフトウェアパッケージのいずれかを用いることによって、本質的に任意の統計学的検定をコンピューター実装モデルにおいて適用することができ、ソフトウェアパッケージとしては、たとえば、上述したもの、及び、たとえばパターン認識用ソフトウェアを提供する（たとえば、Ｐａｒｔｅｋ Ｐｒｏ ２０００ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅを提供する）たとえばＰａｒｔｅｋ社（ミズーリ州セントピーターズ；ｗｗｗ．ｐａｒｔｅｋ．ｃｏｍ）の市販品が挙げられる。

関連研究に関するさらなる詳細は、ＵＳ１０／１０６，０９７、ＵＳ１０／０４２，８１９、ＵＳ１０／２８６，４１７、ＵＳ１０／７６８，７８８、ＵＳ１０／４４７，６８５、ＵＳ１０／９７０，７６１、及び米国特許第７，１２７，３５５号に見出すことができる。

上述の相関を実施するためのシステムも、本開示の特徴である。典型的には、システムは、アレルの存在または不存在（直接の検出でも、たとえば発現レベルによる検出でも）を予測される表現型と相関させるシステム命令を含む。

随意で、システム命令は、検出されたアレルのあらゆる情報に関連する診断情報、たとえば、関連のアレルを有する対象が特定の表現型を有しているという診断を受け付けるソフトウェアも含み得る。このソフトウェアは事実上ヒューリスティックであり得、そのような入力された関連情報を用いてルックアップテーブルの精度及び／またはシステムによるルックアップテーブルの解釈を改良する。そのような様々なアプローチ、たとえばニューラルネットワーク、Ｍａｒｋｏｖモデリング、及び他の統計学的分析は、上述したとおりである。

多型プロファイリング
本開示は、本開示で概説する多型（例えば表６または表１２）またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型における、個体の多型プロファイルを決定する方法を提供する。

多型プロファイルは、個体の様々な多型部位を占める多型形態（ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｃ ｆｏｒｍｓ）を構成する。二倍体のゲノムでは、通常、同一であるかまたは互いに異なる２つの多型形態が各多型部位を占めている。したがって、ＸとＹという部位の多型プロファイルは、Ｘ形態（ｘ１，ｘ１）とＹ形態（ｙ１，ｙ２）で表すことができ、ここでｘ１，ｘ１はＸ部位を占めるｘ１アレルの２つのコピーを表し、ｙ１，ｙ２はＹ部位を占めるヘテロ接合アレルを表している。

個体の多型プロファイルは、各部位に生じる乳癌の耐性または感受性に関する多型形態との比較によって、スコア付けされ得る。比較は、少なくとも、たとえば、１、２、５、１０、２５、５０、またはすべての多型部位、及び随意で、それらと連鎖不平衡にあるその他について、実施され得る。多型部位は他の多型部位と併せて分析され得る。

多型プロファイリングは、たとえば、所与の個体の乳癌の治療または予防に影響を及ぼす薬剤を選択するのに有用である。多型プロファイルが類似している個体は、薬剤に対する反応が類似しやすい。

多型プロファイリングはまた、乳癌または関連の状態を治療する能力を試験している薬剤の臨床試験において、個体を層別化するのにも有用である。そのような試験は、類似または同一の多型プロファイル、たとえば個体が乳癌を発症する増加したリスクを有していることを示す多型プロファイルを有する治療または対照集団に実施される（ＥＰ９９９６５０９５．５を参照）。遺伝的に一致する集団を用いることで、遺伝的要因による治療アウトカムのばらつきを排除または低減し、候補薬物の効果をより正確に評価することにつながる。

多型プロファイリングはまた、乳癌の素因のない個体を臨床試験から除外するのにも有用である。そのような個体を試験に含めると、統計学的に有意な結果を達成するのに必要な集団のサイズが大きくなる。乳癌の素因のない個体は、上述したようにして、多型プロファイルにおける耐性及び感受性アレルの数を決定することにより特定できる。たとえば、対象の遺伝子型を、乳癌に関連のある本開示の１０の遺伝子の１０の部位で決定する場合、全部で２０のアレルを決定することになる。これらの５０％あるいは６０％または７５％より多くが耐性遺伝子である場合、個体は乳癌を発症し難いので、試験から除外され得る。

他の実施形態では、臨床試験において個体を層別化することは、多型プロファイリングを他の層別化方法、たとえば、限定ではないが、リスクモデル（たとえば、Ｇａｉｌスコア、Ｃｌａｕｓモデル）、臨床的表現型（たとえば、異型病変、乳腺濃度）、及び特定の候補バイオマーカーと組み合わせて用いることにより達成され得る。

コンピューター実装方法
本開示の方法は、コンピューター実装方法など、システムにより実行され得ることが想定される。たとえば、システムは、メモリーに接続されている１つのまたは一緒に動作し得る複数のプロセッサー（便宜上「プロセッサー」と呼ぶ）を含むコンピューターシステムであり得る。メモリーは、ハードドライブ、ソリッドステートディスクまたはＣＤ−ＲＯＭなどの非一過性コンピューター読み取り可能媒体であり得る。ソフトウェア、すなわち実行可能な諸命令またはプログラムコード（コードモジュールにグループ化したプログラムコードなど）は、メモリーに記憶され得、プロセッサーにより実行されると、コンピューターシステムに諸機能を実行させることができる。諸機能とはたとえば、ヒト女性対象の乳癌発症リスクをユーザーが決定するのを支援するタスクを実行すべきと決定すること；女性対象が乳癌を発症する第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価を示すデータを受信することであって、該遺伝リスクは、乳癌と関連することが既知である少なくとも２つの多型を検出することにより導出される、受信すること；該データを処理して第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価を統合し、それによってヒト女性対象の乳癌発症リスクを求めること；ヒト女性対象の乳癌発症リスクを出力すること、が挙げられる。

たとえば、メモリーは、プロセッサーにより実行されると、システムに、乳癌と関連することが既知である少なくとも２つの多型を決定させ；該データを処理して第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価を統合し、それによってヒト女性対象の乳癌発症リスクを求めさせ；ヒト女性対象の乳癌発症リスクを報告させる、プログラムコードを含み得る。

別の実施形態では、システムは、ユーザー・インターフェースに接続されて、ユーザーからの情報を受信し、及び／または情報を出力もしくは表示することができる。たとえば、ユーザー・インターフェースは、グラフィックなユーザー・インターフェース、音声ユーザー・インターフェースまたはタッチスクリーンを含み得る。

一実施形態では、プログラムコードは、システムに「多型リスク」を決定させることもある。
一実施形態では、プログラムコードは、システムに統合された第１の臨床リスク×第２の臨床リスク×遺伝リスク（たとえば多型リスク）を決定させることもある。

一実施形態では、システムは、無線通信ネットワークなどの通信ネットワークを通じて少なくとも１つの遠隔デバイスまたはサーバーと通信する構成であり得る。たとえば、システムは、通信ネットワークを通じて該デバイスまたはサーバーから情報を受信し、通信ネットワークを通じて同じまたは別のデバイスまたはサーバーに情報を送信する構成であり得る。他の実施形態では、システムは、直接的なユーザーとの対話から隔絶され得る。

別の実施形態では、本開示の方法を実施してヒト女性対象の乳癌発症リスクを評価することで、女性対象が乳癌を発症する第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価及び遺伝リスク評価に基づく診断または予後のルールを作ることができる。たとえば、診断または予後のルールは、対照、標準または閾値レベルのリスクに対して相対的な統合された第１の臨床リスク×第２の臨床リスク×遺伝リスクスコアに基づき得る。

一実施形態では、リスクの閾値レベルは、アメリカがん協会（ＡＣＳ）のスクリーニング乳房ＭＲＩｃ及びマンモグラフィーのガイドラインにより推奨されるレベルである。この例では、閾値レベルは好ましくは約（２０％の生涯リスク）よりも高い。

別の実施形態では、リスクの閾値レベルは、米国臨床腫瘍学会（ＡＳＣＯ）により推奨される、対象のリスクを減じるためにエストロゲン受容体療法を勧めるレベルである。この実施形態では、リスクの閾値レベルは好ましくは（５年リスクのＧＡＩＬ指数＞１．６６％）である。

別の実施形態では、診断または予後のルールは、統計学的及び機械学習アルゴリズムの適用に基づく。そのようなアルゴリズムは、（既知の疾患状態を有する）トレーニングデータ内に観察される多型集団と疾患状態の関係を用いて、次に未知のリスクを有する対象におけるヒト女性対象の乳癌発症リスクを決定するのに用いられる関係を推定する。ヒト女性対象の乳癌発症リスクを提供するアルゴリズムが用いられる。このアルゴリズムは、多変量または一変量分析関数を実行する。

乳癌リスクを示す多型
乳癌リスクを示す多型の例を表６及び表１２に示す。７７の多型が白人に有益であり、７８の多型がアフリカ系アメリカ人に有益であり、８２がヒスパニックに有益である。７０の多型が白人、アフリカ系アメリカ人及びヒスパニックに有益である（水平縞模様で示す；表７も参照）。残りの１８の多型（表８を参照）は白人（濃い格子模様で示す；表９も参照）、アフリカ系アメリカ人（斜め下向き縞模様で示す；表１０も参照）及び／またはヒスパニック（薄い格子模様で示す；表１１も参照）のいずれかに有益である。アフリカ系アメリカ人及びヒスパニックに有益な多型の最適化リストをそれぞれ表１３及び表１４に示す。

実施例１
第１の臨床リスク評価、少なくとも乳腺濃度に基づく第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価の統合
本発明者らは、第１の臨床リスク評価、少なくとも乳腺濃度に基づく第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価を統合する乳癌リスクモデルが、現在利用可能な任意の個々のリスクモデルよりも良好なリスク識別を提供することを見出した。

モデルは、８００人の乳癌対象及び２０００人の対照を用いて開発され、１２５９人の乳癌対象及び１８００人の対照を含む第２の独立したコホートを用いて交差検証される。
公衆衛生の観点からは、鍵となる問題は、どれほど良好にリスク因子は所与の集団において対照から乳癌対象を区別するかということである。これはリスクグラジエントから決定することができ、リスクグラジエントは、最良には、推定が為されている集団中のリスク因子に関する調整後の標準偏差当たりのオッズ（ｏｄｄｓ ｐｅｒ ａｄｊｕｓｔｅｄ ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ；ＯＰＥＲＡ）の変化の点で表される（Ｈｏｐｐｅｒ，２０１５）。ＯＰＥＲＡは、（リスク推定値を解釈するための正しい方法である設計及び分析により考慮に入れられるすべての他の因子について調整後の）リスク因子が定量的及び二項曝露について比較されることを可能とし、それにより、リスク因子を視野に入れる。

リスクスコアの正確性及び臨床的妥当性は、約８００人の乳癌対象及び２０００を用いて決定及び検討する。しかしながら、新たなモデルの性能評価におけるゴールドスタンダードは、リスクモデルを構築するために用いる集団から独立した研究集団における交差検証である。

以下の特定のデータフィールドをモデルに含める：
・年齢、民族性、身長、体重、初経、閉経の詳細、出産歴、避妊薬の使用、ホルモン置換療法の使用、乳癌及び卵巣癌の家族歴、喫煙、アルコール摂取、及びマンモグラフィー歴に基づく第１の臨床リスク評価、
・乳腺濃度尺度（高濃度面積及び非高濃度面積のＣｕｍｕｌｕｓパーセント、ならびに密度のパーセント）に基づく第２の臨床リスク評価、及び
・乳癌感受性座位についての遺伝子型データに基づく遺伝リスク評価。

開発したモデルを、乳癌対象及び対照の第２の独立したコホートにおいて「交差検証」する。独立したデータセットを用いることの決定的重要性は、検査性能の推定値におけるバイアスを排除することである。

実施例２
絶対リスクの推定
癌のリスク評価の場合、癌リスクの絶対推定値（すなわち、集団相対リスクではなく個体に関するリスク）を提供することがより有用であることが多い。絶対リスクは、通常、残りの生涯のリスクまたは５年リスクもしくは１０年リスク（それぞれ次の５年または１０年以内の癌発症リスクを説明する）などのより短期間のリスクとして説明される。

乳癌を発症する絶対リスクは、考慮している集団中の乳癌の特定の発生率及び競合死亡率（乳癌以外の原因による死亡リスクの推定値を提供する）を組み込むことによりリスクモデルから導出することができる。

以下の特定のデータフィールドを乳癌を発症する絶対リスクを決定するためのモデルに含めることができる：
・年齢、民族性、身長、体重、初経、閉経の詳細、出産歴、避妊薬の使用、ホルモン置換療法の使用、乳癌及び卵巣癌の家族歴、喫煙、アルコール摂取、及びマンモグラフィー歴に基づく第１の臨床リスク評価、
・乳腺濃度尺度（高濃度面積及び非高濃度面積のＣｕｍｕｌｕｓパーセント、ならびに密度のパーセント）に基づく第２の臨床リスク評価、
・乳癌感受性座位についての遺伝子型データに基づく遺伝リスク評価、
・出生からベースラインまでの乳癌の累積発生率、
・出生からベースライン＋５（または１０）年までの乳癌の累積発生率、
・出生から８５歳までの乳癌の累積発生率、
・ベースライン年齢からベースライン年齢＋５（または１０）年までの生存、及び
・ベースライン年齢から８５歳までの生存。

当業者であれば、概説したように、本発明の精神または範囲から逸脱することなく、具体的な実施形態において示したような多くの変形及び／または改良が本発明に為され得ることを理解しよう。したがって、本明細書の実施形態は、すべての点において、限定的ではなく例示的なものであると考えられる。

本明細書で論じた及び／または参照したすべての刊行物は、全体が本明細書に組み込まれる。
本明細書に含まれる文書、行為、物質、デバイスまたは記事などに関するあらゆる記述は、本発明についての文脈を提供する目的のものに過ぎない。それらのいずれかもしくはすべてが先行技術による基礎の部分を形成すること、または本出願の各請求項の優先日よりも前に存在した本発明に関連する分野における一般常識であったということを認めるものと解釈してはならない。

本出願は、２０１７年１０月１３日に出願されたＡＵ２０１７９０４１５３からの優先権を主張し、その内容の全体は参照することにより本明細書に組み込まれる。
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Claims (34)

1. 乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを評価するための方法であって、
   該女性対象の第１の臨床リスク評価を実施するステップと、
   該女性対象の第２の臨床リスク評価を実施するステップであって、ここで、該第２の臨床リスク評価が少なくとも乳腺濃度に基づく、ステップと、
   該女性対象の遺伝リスク評価を実施するステップであって、ここで、該遺伝リスク評価が、該女性対象に由来する生体試料において、乳癌に関連することが知られている少なくとも２個の多型の存在を検出することを含む、ステップと、
   該第１の臨床リスク評価、該第２の臨床リスク評価、及び該遺伝リスク評価を統合して、乳癌発症に対するヒト女性対象の全体リスクを求めるステップと、
   を含む、上記方法。
2. 第２の臨床リスク評価が乳腺濃度のみに基づく、請求項１に記載の方法。
3. 第１の臨床リスク評価を実施するステップが、Ｇａｉｌモデル、Ｃｌａｕｓモデル、Ｃｌａｕｓ Ｔａｂｌｅ、ＢＯＡＤＩＣＥＡ、Ｊｏｎｋｅｒモデル、Ｃｌａｕｓ Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｆｏｒｍｕｌａ、Ｔｙｒｅｒ−Ｃｕｚｉｃｋモデル、及びＭａｎｃｈｅｓｔｅｒ Ｓｃｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍからなる群から選択されるモデルを用いる、請求項１または２に記載の方法。
4. 第１の臨床リスク評価が、ＧａｉｌモデルまたはＢＯＡＤＩＣＥＡまたはＴｙｒｅｒ−Ｃｕｚｉｃｋモデルを用いて求められる、請求項３に記載の方法。
5. 第１の臨床リスク評価を実施するステップが、以下：乳癌、腺管癌または小葉癌の病歴、年齢、初潮期の年齢、初産の年齢、乳癌の家族歴、以前の乳房生検の結果及び人種／民族性のうちの１つ以上に関して女性から情報を取得するステップを含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
6. 第１の臨床リスク評価が、女性対象の年齢、乳癌の家族歴及び民族性のうちの２つまたはすべてのみに基づく、請求項５に記載の方法。
7. 第１の臨床リスク評価が、女性対象の年齢及び乳癌の家族歴のみに基づく、請求項５または６に記載の方法。
8. 乳癌に関連することが知られている少なくとも３、４、５、６、７、８、９、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、１００、１２０、１４０、１６０、１８０、または２００の多型の存在を検出するステップを含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
9. 多型が、表１２またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
10. 表１２に示される多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型のうちの少なくとも５０、８０、１００、１５０個を検出するステップを含む、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
11. 表１２に示される２０３の多型のすべて、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 多型が、表６またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
13. 乳癌に関連する少なくとも７２の多型を検出するステップを含んでおり、ここで該多型のうち少なくとも６７が、表７またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択され、残りの多型が、表６またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型から選択される、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
14. 女性対象が白人である場合、前記方法は、表９に示される少なくとも７２個の多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
15. 女性対象が白人である場合、前記方法は、表９に示される７７個の多型のすべて、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む、請求項１４に記載の方法。
16. 女性対象がネグロイドまたはアフリカ系アメリカ人である場合、前記方法は、表１０に示される少なくとも７４個の多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
17. 女性対象がネグロイドまたはアフリカ系アメリカ人である場合、前記方法は、表１３に示される７４個の多型のすべて、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
18. 女性対象がヒスパニックである場合、前記方法は、表１１に示される少なくとも７１個の多型、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
19. 女性対象がヒスパニックである場合、前記方法は、表１４に示される７１個の多型のすべて、またはそれらの１つ以上と連鎖不平衡にある多型を検出するステップを含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
20. 第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価を統合するステップが、これらのリスク評価を掛けるステップを含む、請求項１〜１９のいずれか１項に記載の方法。
21. 女性が白人である、請求項１〜１５または２０のいずれか１項に記載の方法。
22. 対象が乳癌を発症するリスクがあると決定された場合、該対象が非応答性よりもエストロゲン阻害に応答する可能性が高い、請求項１〜２１のいずれか１項に記載の方法。
23. 乳癌が、エストロゲン受容性陽性またはエストロゲン受容体陰性である、請求項１〜２２のいずれか１項に記載の方法。
24. 乳癌についてのヒト女性対象の日常的な診断検査の必要性を決定するための方法であって、請求項１〜２３のいずれか１項に記載の方法を用いて該対象が乳癌を発症する全体リスクを評価するステップを含む、上記方法。
25. 生涯リスク約２０％を超えるリスクスコアが、対象がスクリーニング乳房ＭＲＩｃ及びマンモグラフィープログラムに登録されるべきであることを示す、請求項２４に記載の方法。
26. ヒト女性対象の乳癌をスクリーニングする方法であって、請求項１〜２３のいずれか１項に記載の方法を用いて該対象が乳癌を発症する全体リスクを評価するステップと、該対象が乳癌を発症するリスクを有すると評価された場合、該対象において乳癌を日常的にスクリーニングするステップとを含む、上記方法。
27. 予防的な抗乳癌療法のためのヒト女性対象の必要性を決定するための方法であって、請求項１〜２３のいずれか１項に記載の方法を用いて該対象が乳癌を発症する全体リスクを評価するステップを含む、上記方法。
28. 約１．６６％の５年リスクを超えるリスクスコアが、エストロゲン受容体療法を対象に提供すべきであることを示す、請求項２７に記載の方法。
29. ヒト女性対象における乳癌のリスクを予防または軽減するための方法であって、請求項１〜２３のいずれか１項に記載の方法を用いて該対象が乳癌を発症する全体リスクを評価するステップと、該対象が乳癌を発症するリスクを有すると評価された場合に該対象に抗乳癌療法を施すステップとを含む、上記方法。
30. 前記療法がエストロゲンを阻害する、請求項２９に記載の方法。
31. 乳癌を発症するリスクがあるヒト女性対象における乳癌の予防に使用するための抗乳癌療法であって、該対象が請求項１〜２３のいずれか１項に記載の方法に従って乳癌を発症するリスクを有すると評価される、上記抗乳癌療法。
32. 候補療法の臨床試験のために一群のヒト女性対象を層別化するための方法であって、請求項１〜２３のいずれか１項に記載の方法を用いて乳癌を発症する該対象の個々の全体リスクを評価するステップと、該評価の結果を用いて、該療法に応答する可能性が高い対象を選択するステップとを含む、上記方法。
33. 乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを評価するコンピューター実装方法であって、プロセッサー及びメモリーを含む電算システムで実施可能であり、
    請求項１〜２３のいずれか１項に記載の方法によって第１の臨床リスクデータ、第２の臨床リスクデータ及び遺伝リスクデータが得られた、該女性対象についての第１の臨床リスクデータ、第２の臨床リスクデータ、及び遺伝リスクデータを受信するステップと、
    データを処理して前記臨床リスクデータを前記遺伝リスクデータと統合し、それによって乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを求めるステップと、
    乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを出力するステップと、
    を含む、上記方法。
34. 乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを評価するためのシステムであって、
    請求項１〜２３のいずれか１項に記載の方法に従って該女性対象の第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価及び遺伝リスク評価を実施するためのシステム命令、ならびに
    第１の臨床リスク評価、第２の臨床リスク評価、及び遺伝リスク評価を統合して、乳癌発症に対するヒト女性対象のリスクを求めるためのシステム命令
    を含む、上記システム。