JP2022028438A - アルツハイマー型認知症発症リスク評価のための方法、キット及びデバイス - Google Patents
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Abstract
【課題】被験体の将来のアルツハイマー型認知症発症リスクを詳細に判定できる、キット、デバイス又は方法を提供する。【解決手段】被験体の検体中のｍｉＲＮＡを測定する工程、被験体のＳＮＰを検出する工程、測定されたｍｉＲＮＡ発現量及び検出されたＳＮＰ情報を用いて、被験体のアルツハイマー型認知症の発症リスクをｉｎ ｖｉｔｒｏで評価する工程を含む、アルツハイマー型認知症発症リスクを判定する方法。【選択図】なし
Description
本発明は、被験体においてアルツハイマー型認知症発症リスク評価のために使用される、試薬、キット及び方法に関する。
６５歳以上の高齢者の認知症患者数と有病率の将来推計で、日本における認知症患者数は、２０１２年では４６２万人（６５歳以上の高齢者の７人に１人（有病率１５．０％））であったが、２０２５年には約７００万人（６５歳以上の高齢者の５人に１人）になると見込まれている（内閣府 Ｈ２８年版高齢者社会白書）。一方、認知症患者の医療や介護にかかるコストは２０１４年に１４兆５千億円（内訳：医療費１兆９千億円（入院約９７０３億円、外来約９４１２億円）、介護費６兆４千億円（在宅約３兆５２８１億円、施設約２兆９１６０億円）、インフォーマルケアコスト６兆２千億円）に上ったことが報告されている（厚生労働省研究班「認知症の社会的コスト推計」２０１５年５月）。世界的にも、２０３０年までに認知症患者数は７，４７０万人まで増加し、認知症医療コストは２４０兆円にも上ると試算されている（ＡＤＩ「Ｗｏｒｌｄ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ Ｒｅｐｏｒｔ ２０１５」）。
軽度の認知障害（ＭＣＩ）は正常な老化と認知症との間の中間段階であり、ＭＣＩ患者群は、臨床的に、将来アルツハイマー型認知症（ＡＤ）を発症するリスクの高い群とされている。年間にＭＣＩからＡＤへと進行する割合は、１０％～１５％と報告されている（非特許文献１）。６年間の追跡試験によると、ＭＣＩ患者の約８０％がＡＤに移行したが（ＭＣＩコンバーター（ＭＣＩ－Ｃ））、一部のＭＣＩ患者は変化が見られないか、正常に戻ることが分かった（ＭＣＩ非コンバーター（ＭＣＩ－ＮＣ））（非特許文献２）。現在まで、ＡＤを発症した患者に対する根本的な根治的な治療は存在せず、現時点で適用可能や薬剤は、病気の進行を遅らせることしかできない。しかし、一方で、ＭＣＩ患者については、運動療法等により、認知機能が改善する傾向があることが報告されている。（非特許文献３）。つまり、ＡＤ発症前のＭＣＩの段階で、ＭＣＩ患者のＡＤ発症リスクを把握し、適切な治療を行うことで、ＡＤ発症を防ぐことが可能であり、これにより、ＡＤ患者数を減少できる可能性が示唆される。
ＡＤのような多因子疾患は、遺伝的要因と環境的要因の組合せによって誘発される。老年性のＡＤは、その約６０％～８０％が遺伝性と推定され（非特許文献４）、多くの遺伝的要因が、ＡＤの発症および進行に関連するといえる。実際、多数の遺伝的要因について、ＡＤのリスク増加との関連性が明らかにされている。ＡＤの遺伝的要因として関連性の強いものとして、アミロイド前駆タンパク質（ＡＰＰ）、プレセニリン１（ＰＳＥＮ１）、プレセニリン２（ＰＳＥＮ２）、及びアポリポタンパク質Ｅのε４対立遺伝子（ＡＰＯＥ４）が知られる。
マイクロＲＮＡ（ｍｉＲＮＡ）は、神経細胞を含む遺伝子発現および細胞発生の転写後調節において重要な役割を果たす、約２２ヌクレオチドの低分子非コードＲＮＡ分子である。ｍｉＲＮＡは、血液試料からの分析が可能であることから、臨床的な使用において、低侵襲性、費用対効果、再現性の面で優れたバイオマーカーとなり得る。早期ＡＤを発見するためのバイオマーカーとして、血液試料中のｍｉＲＮＡの解析がなされたことが報告されている（特許文献１）。また、認知症発症の予測方法として、認知症を発症していない個体群の血清中の認知症に関連する複数のｍｉＲＮＡを解析することで、将来の認知症への進行及び発症を高精度で予測できることも報告されている（特許文献２、３及び非特許文献５）。この方法は、ＡＤ発症予測にも適用され、将来ＡＤを発症するか、しないかを発症前に分類し得る方法である。
Ｔａｂｕａｓ－Ｐｅｒｅｉｒａ Ｍ， ｅｔ ａｌ．，Ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ ｏｆ Ｅａｒｌｙ－Ｏｎｓｅｔ ｖｓ． Ｌａｔｅ－Ｏｎｓｅｔ Ｍｉｌｄ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ： Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ Ｒａｔｅｓ ａｎｄ Ｉｔｓ Ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ． Ｇｅｒｉａｔｒｉｃｓ （Ｂａｓｅｌ） １， （２０１６）
Ｌｏｖｅｌｌ ＭＡ． Ａ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｒｏｌｅ ｆｏｒ ａｌｔｅｒａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｚｉｎｃ ａｎｄ ｚｉｎｃ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｐｒｏｔｅｉｎｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ． Ｊ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒｓ Ｄｉｓ １６， ４７１－４８３ （２００９）
Ｓｕｚｕｋｉ ｅｔ ａｌ．， Ａ Ｒｏｎｄｏｍｉｚｅｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｔｒｉａｌ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｅｘｅｒｃｉｓｅ ｉｎ Ｏｌｄｅｒ Ａｄｕｌｔｓ ｗｉｔｈ Ｍｉｌｄ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｉｍｐａｒｍｅｎｔ． ＰＬＯＳ Ｏｎｅ ８（４）， ｅ６１４８３
Ｇａｔｚ Ｍ， ｅｔ ａｌ．，Ｒｏｌｅ ｏｆ ｇｅｎｅｓ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ ｆｏｒ ｅｘｐｌａｉｎｉｎｇ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ ｄｉｓｅａｓｅ． Ａｒｃｈ Ｇｅｎ Ｐｓｙｃｈｉａｔｒｙ ６３， １６８－１７４ （２００６）
Ｓｈｉｇｅｍｉｔｓｕ Ｄ， ｅｔ ａｌ．，Ｒｉｓｋ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ ｄｅｍｅｎｔｉａ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｂｙ ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ｕｓｉｎｇ ｍｉＲＮＡ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｄａｔａ，Ｃｏｍｍｕｎ Ｂｉｏｌ． ２：７７ （２０１９）
上記のように、ＡＤ発症前のＭＣＩ患者について、ＡＤ発症リスクを把握し、リスクの高さに応じて適切な治療を行うことが、ＡＤ患者数を減じるために有効とされるが、特許文献１に示される解析方法は、既にＡＤを発症した患者を特定する方法であるため、ＡＤ発症前の対象者の治療につなげることは困難である。特許文献２の認知症予測方法は、ＭＣＩ患者の将来のＡＤ発症を予測することができる、つまり、ＭＣＩ患者のうちＡＤに進行する、発症する可能性の高い群（ＭＣＩ－Ｃ）とＡＤに進行しない、発症する可能性が低い群（ＭＣＩ－ＮＣ）に分類することが可能な方法であるが、この方法では、ＭＣＩの被験体の約８０％が「ＡＤ発症の可能性あり」と判定され得るが、発症時期を予測することはできず、直ぐに発症するリスクがあるか、或いは数十年後に発症するリスクがあるかでは対処も異なり、臨床的な実用性に乏しい。ＡＤ発症前の治療を効果的に進めるためには、より治療が必要な対象者の絞り込みが求められる。
本発明の目的は、ＭＣＩ患者の将来のＡＤ発症リスクを、将来の発症の有無のみでなく、ＡＤの発症予測時期についても判定できる、キット、デバイス又は判定方法を提供することである。
本発明者らは、上記課題を解決すべく鋭意検討の結果、被験者、特にＭＣＩ患者について、将来のＡＤ発症の有無に加えて、ＡＤの発症予測時期を判定可能な新規の認知症マーカーを見いだし、本発明を完成するに至った。
＜発明の概要＞
すなわち、本発明は以下の（１）～（２０）を包含する。
（１）被験体の検体において、ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ、ｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のポリヌクレオチドの発現量を測定する工程、
被験体のゲノムＤＮＡにおける、ｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０、ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群から選択された１以上で特定された一塩基多型の情報を取得する工程、及び
測定されたポリヌクレオチドの発現量及び取得された一塩基多型の情報を用いて、被験体のアルツハイマー型認知症の発症リスクを評価する工程を含む、アルツハイマー型認知症発症リスクの評価方法。
（２）前記ポリヌクレオチド又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な核酸を用いて前記ポリヌクレオチドの発現量の測定を行い、前記核酸が、下記の（ａ）～（ｅ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、（１１）の方法。
（３）前記一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域又はその相補鎖と特異的に結合可能な核酸を用いて、前記一塩基多型の検出を行い、前記核酸が、下記（ｆ）～（ｊ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ｆ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｇ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｈ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｉ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｊ）前記（ｆ）～（ｉ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、（１）又は（２）の方法。
（４）ｍｉＲ－５００６－５ｐ＿ｒｓ７２８６１１６３、ｍｉＲ－６０８５＿ｒｓ１１８５５０９２、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１７５７４４７９、ｍｉＲ－１２２８－５ｐ＿ｒｓ１２９９７７５２、ｍｉＲ－３３０－３ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ＿ｒｓ６７２１９３５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ＿ｒｓ２８３０３８６、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ＿ｒｓ１１７３９３４６０、ｍｉＲ－８０７０＿ｒｓ９５０７５９５、ｍｉＲ－５００６－３ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ１２６１６２９８、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ＿ｒｓ１４９９４４９３０、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１６８６８３２５、ｍｉＲ－４５０８＿ｒｓ３７７７１１８、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１７０９９２４０、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ＿ｒｓ７９７２６１３０、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ１１７５３４９０７、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ＿ｒｓ１７６８２５６７、ｍｉＲ－４５０８＿ｒｓ１１７３３６０９２、ｍｉＲ－４２６４＿ｒｓ７９７２６１３０、及びｍｉＲ－６７９９－３ｐ＿ｒｓ７６２３２８５１からなる群より選択される、少なくとも１つのｍｉＲＮＡ発現量的形質遺伝子座（ｍｉＲ－ｅＱＴＬ）の検出を含む、（１）～（３）のいずれかの方法。
（５）少なくとも６のｍｉＲＮＡ－ｅＱＴＬの検出を含む、（４）の方法。
（６）少なくとも１０のｍｉＲＮＡ－ｅＱＴＬの検出を含む、（５）の方法。
（７）少なくとも１４のｍｉＲＮＡ－ｅＱＴＬの検出を含む、（６）の方法。
（８）２４のｍｉＲＮＡ－ｅＱＴＬの検出を含む、(７)の方法。
（９）前記被験体のアルツハイマー型認知症の発症リスクをｉｎ ｖｉｔｒｏで評価する工程が、被験体の年齢、性別及びＡＰＯＥ４対立遺伝子数からなる群より選択される少なくとも１つの臨床的要素の評価を含む、（１）～（８）のいずれかの方法。
（１０）前記被験体が、軽度認知障害（ＭＣＩ）患者である、（１）～（９）のいずれかの方法。
（１１）前記検体が、血液、血清及び血漿からなる群より選択される、（１）～（１０）のいずれかの方法。
（１２）ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ及びｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のポリヌクレオチド、又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な第１の核酸と、
ゲノムＤＮＡの、ｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０、ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群から選択された１以上で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域又はその相補鎖と特異的に結合可能な第２の核酸と、
を含む、アルツハイマー型認知症発症リスク評価用キット。
（１３）前記第１の核酸が、下記の（ａ）～（ｅ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、（１２）のキット。
（１４）前記第２の核酸が、下記の（ｆ）～（ｊ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ｆ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｇ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｈ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｉ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｊ）前記（ｆ）～（ｉ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、（１２）又は（１３）のキット。
（１５）ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ及びｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ及びｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のポリヌクレオチド、又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な第１の核酸と、
ゲノムＤＮＡの、ｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０、ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群から選択された１以上で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域又はその相補鎖と特異的に結合可能な第２の核酸と、
を含む、アルツハイマー型認知症発症リスク評価用デバイス。
（１６）前記第１の核酸が、下記の（ａ）～（ｅ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、（１５）のデバイス。
（１７）前記第２の核酸が、下記の（ｆ）～（ｊ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ｆ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｇ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｈ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｉ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｊ）前記（ｆ）～（ｉ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、（１５）又は（１６）のデバイス。
（１８）前記デバイスが、ハイブリダイゼーション技術による測定のためのデバイスである、（１５）～（１７）のいずれかのデバイス。
（１９）前記ハイブリダイゼーション技術が、核酸アレイ技術である、（１８）のデバイス。
（２０）（１２）～（１４）のいずれかのキット又は（１５）～（１９）のいずれかのデバイスを用いて、被験体の検体における標的遺伝子の発現量を測定する、（１）～（１１）のいずれかの方法。
すなわち、本発明は以下の（１）～（２０）を包含する。
（１）被験体の検体において、ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ、ｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のポリヌクレオチドの発現量を測定する工程、
被験体のゲノムＤＮＡにおける、ｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０、ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群から選択された１以上で特定された一塩基多型の情報を取得する工程、及び
測定されたポリヌクレオチドの発現量及び取得された一塩基多型の情報を用いて、被験体のアルツハイマー型認知症の発症リスクを評価する工程を含む、アルツハイマー型認知症発症リスクの評価方法。
（２）前記ポリヌクレオチド又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な核酸を用いて前記ポリヌクレオチドの発現量の測定を行い、前記核酸が、下記の（ａ）～（ｅ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、（１１）の方法。
（３）前記一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域又はその相補鎖と特異的に結合可能な核酸を用いて、前記一塩基多型の検出を行い、前記核酸が、下記（ｆ）～（ｊ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ｆ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｇ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｈ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｉ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｊ）前記（ｆ）～（ｉ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、（１）又は（２）の方法。
（４）ｍｉＲ－５００６－５ｐ＿ｒｓ７２８６１１６３、ｍｉＲ－６０８５＿ｒｓ１１８５５０９２、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１７５７４４７９、ｍｉＲ－１２２８－５ｐ＿ｒｓ１２９９７７５２、ｍｉＲ－３３０－３ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ＿ｒｓ６７２１９３５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ＿ｒｓ２８３０３８６、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ＿ｒｓ１１７３９３４６０、ｍｉＲ－８０７０＿ｒｓ９５０７５９５、ｍｉＲ－５００６－３ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ１２６１６２９８、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ＿ｒｓ１４９９４４９３０、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１６８６８３２５、ｍｉＲ－４５０８＿ｒｓ３７７７１１８、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１７０９９２４０、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ＿ｒｓ７９７２６１３０、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ１１７５３４９０７、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ＿ｒｓ１７６８２５６７、ｍｉＲ－４５０８＿ｒｓ１１７３３６０９２、ｍｉＲ－４２６４＿ｒｓ７９７２６１３０、及びｍｉＲ－６７９９－３ｐ＿ｒｓ７６２３２８５１からなる群より選択される、少なくとも１つのｍｉＲＮＡ発現量的形質遺伝子座（ｍｉＲ－ｅＱＴＬ）の検出を含む、（１）～（３）のいずれかの方法。
（５）少なくとも６のｍｉＲＮＡ－ｅＱＴＬの検出を含む、（４）の方法。
（６）少なくとも１０のｍｉＲＮＡ－ｅＱＴＬの検出を含む、（５）の方法。
（７）少なくとも１４のｍｉＲＮＡ－ｅＱＴＬの検出を含む、（６）の方法。
（８）２４のｍｉＲＮＡ－ｅＱＴＬの検出を含む、(７)の方法。
（９）前記被験体のアルツハイマー型認知症の発症リスクをｉｎ ｖｉｔｒｏで評価する工程が、被験体の年齢、性別及びＡＰＯＥ４対立遺伝子数からなる群より選択される少なくとも１つの臨床的要素の評価を含む、（１）～（８）のいずれかの方法。
（１０）前記被験体が、軽度認知障害（ＭＣＩ）患者である、（１）～（９）のいずれかの方法。
（１１）前記検体が、血液、血清及び血漿からなる群より選択される、（１）～（１０）のいずれかの方法。
（１２）ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ及びｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のポリヌクレオチド、又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な第１の核酸と、
ゲノムＤＮＡの、ｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０、ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群から選択された１以上で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域又はその相補鎖と特異的に結合可能な第２の核酸と、
を含む、アルツハイマー型認知症発症リスク評価用キット。
（１３）前記第１の核酸が、下記の（ａ）～（ｅ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、（１２）のキット。
（１４）前記第２の核酸が、下記の（ｆ）～（ｊ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ｆ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｇ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｈ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｉ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｊ）前記（ｆ）～（ｉ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、（１２）又は（１３）のキット。
（１５）ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ及びｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ及びｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のポリヌクレオチド、又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な第１の核酸と、
ゲノムＤＮＡの、ｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０、ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群から選択された１以上で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域又はその相補鎖と特異的に結合可能な第２の核酸と、
を含む、アルツハイマー型認知症発症リスク評価用デバイス。
（１６）前記第１の核酸が、下記の（ａ）～（ｅ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、（１５）のデバイス。
（１７）前記第２の核酸が、下記の（ｆ）～（ｊ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ｆ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｇ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｈ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｉ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｔがｕである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｊ）前記（ｆ）～（ｉ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、（１５）又は（１６）のデバイス。
（１８）前記デバイスが、ハイブリダイゼーション技術による測定のためのデバイスである、（１５）～（１７）のいずれかのデバイス。
（１９）前記ハイブリダイゼーション技術が、核酸アレイ技術である、（１８）のデバイス。
（２０）（１２）～（１４）のいずれかのキット又は（１５）～（１９）のいずれかのデバイスを用いて、被験体の検体における標的遺伝子の発現量を測定する、（１）～（１１）のいずれかの方法。
本発明の認知症の検出用キット、デバイス又は認知症の検出方法の別の好ましい一態様において、ｍｉＲ－１２２８－５ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－１２２８－５ｐであり、ｍｉＲ－１２４９－５ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－１２４９－５ｐであり、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－２９ａ－３ｐであり、ｍｉＲ－３１９６がｈｓａ－ｍｉＲ－３１９６であり、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐであり、ｍｉＲ－３３０－３ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－３３０－３ｐであり、ｍｉＲ－３９４０－５ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－３９４０－５ｐであり、ｍｉＲ－４２６４がｈｓａ－ｍｉＲ－４２６４であり、ｍｉＲ－４５０８がｈｓａ－ｍｉＲ－４５０８であり、ｍｉＲ－４６３３－３ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－４６３３－３ｐであり、ｍｉＲ－５００６－３ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－５００６－３ｐであり、ｍｉＲ－５００６－５ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－５００６－５ｐであり、ｍｉＲ－６０８５がｈｓａ－ｍｉＲ－６０８５であり、ｍｉＲ－６７９３－３ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－６７９３－３ｐであり、ｍｉＲ－６７９９－３ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－６７９９－３ｐであり、ｍｉＲ－６８５１－５ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－６８５１－５ｐであり、ｍｉＲ－７１１２－３ｐがｈｓａ－ｍｉＲ－７１１２－３ｐ、ｍｉＲ－８０７０がｈｓａ－ｍｉＲ－８０７０である。
＜用語の定義＞
本明細書中で使用する用語は、以下の定義を有する。
本明細書中で使用する用語は、以下の定義を有する。
ヌクレオチド、ポリヌクレオチド、ＤＮＡ、ＲＮＡなどの略号による表示は、「塩基配列又はアミノ酸配列を含む明細書等の作成のためのガイドライン」（日本国特許庁編）及び当技術分野における慣用に従うものとする。
本明細書において「ポリヌクレオチド」とは、ＲＮＡ、ＤＮＡ、及びＲＮＡ／ＤＮＡ（キメラ）のいずれも包含する核酸に対して用いられる。なお、上記ＤＮＡには、ｃＤＮＡ、ゲノムＤＮＡ、及び合成ＤＮＡのいずれもが含まれる。また上記ＲＮＡには、ｔｏｔａｌ ＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｒＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ、ｓｉＲＮＡ、ｓｎｏＲＮＡ、ｓｎＲＮＡ、ｎｏｎ－ｃｏｄｉｎｇ ＲＮＡ及び合成ＲＮＡのいずれもが含まれる。本明細書において「合成ＤＮＡ」及び「合成ＲＮＡ」は、所定の塩基配列（天然型配列又は非天然型配列のいずれでもよい。）に基づいて、例えば自動核酸合成機を用いて、人工的に作製されたＤＮＡ及びＲＮＡをいう。本明細書において「非天然型配列」は、広義の意味に用いることを意図しており、天然型配列と異なる、例えば１以上のヌクレオチドの置換、欠失、挿入及び／又は付加を含む配列（すなわち、変異配列）、１以上の修飾ヌクレオチドを含む配列（すなわち、修飾配列）、などを包含する。また、本明細書では、ポリヌクレオチドは核酸と互換的に使用される。
本明細書において「断片」とは、ポリヌクレオチドの連続した一部分の塩基配列を有するポリヌクレオチドであり、１５塩基以上、好ましくは１７塩基以上、より好ましくは１９塩基以上の長さを有することが望ましい。
本明細書において「遺伝子」とは、ＲＮＡ、及び２本鎖ＤＮＡのみならず、それを構成する正鎖（又はセンス鎖）又は相補鎖（又はアンチセンス鎖）などの各１本鎖ＤＮＡを包含することを意図して用いられる。またその長さによって特に制限されるものではない。
従って、本明細書において「遺伝子」は、特に言及しない限り、ゲノムＤＮＡを含む２本鎖ＤＮＡ、１本鎖ＤＮＡ（正鎖）、当該正鎖と相補的な配列を有する１本鎖ＤＮＡ（相補鎖）、ｃＤＮＡ、マイクロＲＮＡ（ｍｉＲＮＡ）、及びこれらの断片、ゲノム、及びそれらの転写産物のいずれも含む。また当該「遺伝子」は特定の塩基配列（又は配列番号）で表される「遺伝子」だけではなく、これらによってコードされるＤＮＡ又はＲＮＡと生物学的機能が同等であるＤＮＡ又はＲＮＡ、例えば同族体（すなわち、ホモログもしくはオーソログ）、遺伝子多型などの変異体、及び誘導体をコードする「核酸」が包含される。かかる同族体、変異体又は誘導体をコードする「核酸」としては、具体的には、後に記載したハイストリンジェントな条件下で、配列番号１～１０２のいずれかで表される塩基配列又は当該塩基配列においてｕがｔ若しくはｔがｕである塩基配列の相補配列とハイブリダイズする塩基配列を有する「核酸」を挙げることができる。なお、「遺伝子」は、機能領域の別を問うものではなく、例えば発現制御領域、コード領域、エキソン又はイントロンを含むことができる。また、「遺伝子」は細胞に含まれていてもよく、細胞外に放出されて単独で存在していてもよく、またエキソソームと呼ばれる小胞に内包された状態にあってもよい。
本明細書において「エキソソーム」又は「エクソソーム」とは、細胞から分泌される脂質二重膜に包まれた小胞である。エキソソームは多胞エンドソームに由来し、細胞外環境に放出される際にＲＮＡ、ＤＮＡ等の「遺伝子」やタンパク質などの生体物質を内部に含むことがある。エキソソームは血液、血清、血漿、リンパ液等の体液に含まれることが知られている。
本明細書において「転写産物」とは、遺伝子のＤＮＡ配列を鋳型にして合成されたＲＮＡのことをいう。ＲＮＡポリメラーゼが遺伝子の上流にあるプロモーターと呼ばれる部位に結合し、ＤＮＡの塩基配列に相補的になるように３’末端にリボヌクレオチドを結合させていく形でＲＮＡが合成される。このＲＮＡには遺伝子そのもののみならず、発現制御領域、コード領域、エキソン又はイントロンをはじめとする転写開始点からポリＡ配列の末端にいたるまでの全配列が含まれる。
また、本明細書において「マイクロＲＮＡ（ｍｉＲＮＡ）」は、特に言及しない限り、ヘアピン様構造のＲＮＡ前駆体として転写され、ＲＮａｓｅ ＩＩＩ切断活性を有するｄｓＲＮＡ切断酵素により切断され、ＲＩＳＣと称するタンパク質複合体に取り込まれ、ｍＲＮＡの翻訳抑制に関与する１５～２５塩基の非コーディングＲＮＡを意図して用いられる。また本明細書で使用する「ｍｉＲＮＡ」は特定の塩基配列（又は配列番号）で表される「ｍｉＲＮＡ」だけではなく、当該「ｍｉＲＮＡ」の前駆体（ｐｒｅ－ｍｉＲＮＡ、ｐｒｉ－ｍｉＲＮＡ）を含有し、これらによってコードされるｍｉＲＮＡと生物学的機能が同等であるｍｉＲＮＡ、例えば同族体（すなわち、ホモログもしくはオーソログ）、遺伝子多型などの変異体、及び誘導体をコードする「ｍｉＲＮＡ」も包含する。かかる前駆体、同族体、変異体又は誘導体をコードする「ｍｉＲＮＡ」としては、具体的には、「ｍｉＲＢａｓｅ」（ｖｅｒｓｉｏｎ ２１）により同定することができ、後に記載したハイストリンジェントな条件下で、配列番号１～１８のいずれかで表されるいずれかの特定塩基配列の相補配列とハイブリダイズする塩基配列を有する「ｍｉＲＮＡ」を挙げることができる。なお、「ｍｉＲＢａｓｅ」（ｖｅｒｓｉｏｎ ２１）は、ｍｉＲＮＡの塩基配列やアノテーション、ターゲット遺伝子の予測などを提供するＷｅｂ上のデータベースである（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｉｒｂａｓｅ．ｏｒｇ／）。「ｍｉＲＢａｓｅ」に登録されているｍｉＲＮＡは全て、クローニングされているか、そのｍｉＲＮＡが生体中で発現していて、かつプロセッシングを受けていることが示されているものに限られる。また、本明細書で使用する「ｍｉＲＮＡ」は、ｍｉＲ遺伝子の遺伝子産物であってもよく、そのような遺伝子産物は、成熟ｍｉＲＮＡ（例えば、上記のようなｍＲＮＡの翻訳抑制に関与する１５～２５塩基、又は１９～２５塩基、の非コーディングＲＮＡ）又はｍｉＲＮＡ前駆体（例えば、前記のようなｐｒｅ－ｍｉＲＮＡ又はｐｒｉ－ｍｉＲＮＡ）を包含する。
本明細書において「プローブ」とは、ゲノムＤＮＡ、遺伝子の発現によって生じたＲＮＡ又はこれらに由来するポリヌクレオチドにハイブリダイズして、それらを特異的に検出するために使用されるポリヌクレオチド及び／又はそれに相補的なポリヌクレオチドを包含する。
本明細書において「プライマー」とは、ゲノムＤＮＡ、遺伝子の発現によって生じたＲＮＡ又はこれらに由来するポリヌクレオチドを相補的塩基配列により特異的に認識し、増幅する、連続するポリヌクレオチド及び／又はそれに相補的なポリヌクレオチドを包含する。
ここで、「相補的なポリヌクレオチド」（相補鎖、逆鎖）とは、配列番号１～１０２のいずれかによって定義される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチドの全長配列、又はその部分配列（ここでは便宜上、これを正鎖と呼ぶ）に対してＡ：Ｔ（Ｕ）、Ｇ：Ｃといった塩基対関係に基づいて、塩基的に相補的な関係にあるポリヌクレオチドを意味する。ただし、かかる相補鎖は、対象とする正鎖の塩基配列と完全に相補配列を形成する場合に限らず、対象とする正鎖とハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズできる程度の相補関係を有するものであってもよい。
本明細書において「ハイストリンジェントな条件」とは、核酸プローブが他の配列に対するよりも、検出可能により大きな程度（例えばバックグラウンド測定値の平均＋バックグラウンド測定値の標準誤差×２以上の測定値）で、その標的配列に対してハイブリダイズする条件をいう。ハイストリンジェントな条件は配列依存性であり、ハイブリダイゼーションが行われる環境によって異なる。ハイブリダイゼーション及び／又は洗浄条件のストリンジェンシーを制御することにより、核酸プローブに対して１００％相補的である標的配列が同定され得る。「ハイストリンジェントな条件」の具体例は、後述する。
本明細書において「Ｔｍ値」とは、ポリヌクレオチドの二本鎖部分が一本鎖へと変性し、二本鎖と一本鎖が１：１の比で存在する温度を意味する。
本明細書において、「遺伝子多型」とは、同種生物の個体の１％以上が保持するゲノムＤＮＡの変異をいう。本明細書において、「一塩基多型」とは、「ＳＮＰ」とも称され、ゲノムＤＮＡ上の塩基配列が一塩基だけ異なる遺伝子多型をいう。合計で約１，０００万個のＳＮＰが、ゲノム全域に存在していると考えられている。ゲノムのＳＮＰ情報は、例えば、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰ（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）等のデータベースから取得可能である。特にヒトの疾患、生体反応、薬剤感受性等に関連が高いと言われる数十万～数百万のＳＮＰについては、一検体につき一度で検出可能なＤＮＡアレイが複数種類市販されている。
本明細書において「変異体」とは、核酸の場合、多型性、突然変異などに起因した天然の変異体、あるいは配列番号１～１０２で表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列、又はその部分配列において１、２もしくは３又はそれ以上（例えば１～数個）の塩基の欠失、置換、付加又は挿入を含む変異体、あるいは配列番号１～１８のいずれかの配列を有するｍｉＲＮＡの前駆体ＲＮＡ（ｐｒｅｍａｔｕｒｅ ｍｉＲＮＡ）の塩基配列、もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列、又はその部分配列において１以上の塩基の欠失、置換、付加又は挿入を含む変異体、あるいは当該塩基配列の各々又はその部分配列と約９０％以上、約９５％以上、約９７％以上、約９８％以上、約９９％以上の％同一性を示す変異体、あるいは当該塩基配列又はその部分配列を含むポリヌクレオチド又はオリゴヌクレオチドと上記定義のハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズする核酸を意味する。
本明細書において「発現量的形質遺伝子座」とは、Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｔｒａｉｔ ｌｏｃｉ又はｅＱＴＬとも呼ばれ、遺伝子の発現レベルの変動を説明するゲノム遺伝子座を示す。本明細書においては、特にｍｉＲＮＡの発現レベルの変動に影響するＳＮＰを意味し、このｅＱＴＬで連動するｍｉＲＮＡとＳＮＰの対を複数組み合わせてマーカーを作成している。
本明細書において「発現量的形質遺伝子座」とは、Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｔｒａｉｔ ｌｏｃｉ又はｅＱＴＬとも呼ばれ、遺伝子の発現レベルの変動を説明するゲノム遺伝子座を示す。本明細書においては、特にｍｉＲＮＡの発現レベルの変動に影響するＳＮＰを意味し、このｅＱＴＬで連動するｍｉＲＮＡとＳＮＰの対を複数組み合わせてマーカーを作成している。
本明細書において「数個」とは、約１０、９、８、７、６、５、４、３又は２個の整数を意味する。
本明細書において、変異体は、部位特異的突然変異誘発法、ＰＣＲ法を利用した突然変異導入法などの周知の技術を用いて作製可能である。
本明細書において「％同一性」は、ＢＬＡＳＴ（ｈｔｔｐｓ：／／ｂｌａｓｔ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／Ｂｌａｓｔ．ｃｇｉ）やＦＡＳＴＡ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｎｏｍｅ．ｊｐ／ｔｏｏｌｓ／ｆａｓｔａ／）によるタンパク質又は遺伝子の検索システムを用いて、ギャップを導入して、又はギャップを導入しないで、決定することができる（Ｚｈｅｎｇ Ｚｈａｎｇら、２０００年、Ｊ． Ｃｏｍｐｕｔ． Ｂｉｏｌ．、７巻、ｐ２０３－２１４；Ａｌｔｓｃｈｕｌ、Ｓ．Ｆ．ら、１９９０年、Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ、第２１５巻、ｐ４０３－４１０；Ｐｅａｒｓｏｎ、Ｗ．Ｒ．ら、１９８８年、Ｐｒｏｃ． Ｎａｔｌ． Ａｃａｄ． Ｓｃｉ． Ｕ．Ｓ．Ａ．、第８５巻、ｐ２４４４－２４４８）。
本明細書において「誘導体」とは、修飾核酸、非限定的に例えば、蛍光団などによるラベル化誘導体、修飾ヌクレオチド（例えばハロゲン、メチルなどのアルキル、メトキシなどのアルコキシ、チオ、カルボキシメチルなどの基を含むヌクレオチド及び塩基の再構成、二重結合の飽和、脱アミノ化、酸素分子の硫黄分子への置換などを受けたヌクレオチドなど）を含む誘導体、ＰＮＡ（ｐｅｐｔｉｄｅ ｎｕｃｌｅｉｃ ａｃｉｄ； Ｎｉｅｌｓｅｎ、Ｐ．Ｅ．ら、１９９１年、Ｓｃｉｅｎｃｅ、２５４巻、ｐ１４９７－５００）、ＬＮＡ（ｌｏｃｋｅｄ ｎｕｃｌｅｉｃ ａｃｉｄ； Ｏｂｉｋａ、Ｓ．ら、１９９８年、Ｔｅｔｒａｈｅｄｒｏｎ Ｌｅｔｔ．、３９巻、ｐ５４０１－５４０４）などを含むことを意味する。
本明細書において上記の認知症マーカーであるｍｉＲＮＡから選択されるポリヌクレオチド、又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な「核酸」は、合成又は調製された核酸であり、具体的には「核酸プローブ」又は「プライマー」を含み、被験体中の認知症の存在の有無を検出するために、又は認知症の罹患の有無、罹患の程度、認知症の改善の有無や改善の程度、認知症の治療に対する感受性を診断するために、あるいは認知症の予防、改善又は治療に有用な候補物質をスクリーニングするために、直接又は間接的に利用される。これらには認知症の罹患に関連して生体内、特に血液、尿等の体液等の検体において配列番号１～６２のいずれかで表される転写産物又はそのｃＤＮＡ合成核酸、又はこれらの相補鎖を特異的に認識し結合することのできるヌクレオチド、オリゴヌクレオチド及びポリヌクレオチドを包含する。これらのヌクレオチド、オリゴヌクレオチド及びポリヌクレオチドは、上記性質に基づいて生体内、組織や細胞内などで発現した上記遺伝子を検出するためのプローブとして、また生体内で発現した上記遺伝子を増幅するためのプライマーとして有効に利用することができる。
本明細書で使用する「検出」という用語は、検査、測定、検出又は、判定支援という用語で置換しうる。また、本明細書において「評価」という用語は、検査結果又は測定結果に基づいて診断又は評価を支援することを含む意味で使用される。本明細書において、「評価」は、医師による判定ではないｉｎ ｖｉｔｒｏでの検査による結果に基づいた診断及び評価の支援を指す。
本明細書で使用される「被験体」は、ヒトである。
本明細書で使用される「認知症」は、一度正常に達した認知機能が後天的な脳の障害によって持続性に低下した状態をいう。一般に、日常生活や社会生活に支障をきたすようになった程度の機能低下が見られるときに診断される。
本明細書で使用される「アルツハイマー型認知症」は、ＣＴやＭＲＩ、ＰＥＴといった画像検査では脳内異常構造物がなく内側側頭葉の萎縮が認められ、認知記憶障害の中核的な症候としては近似記憶障害がおこる認知症である。神経細胞の消失、アミロイドβタンパク質の蓄積、神経原線維変化といった、脳組織の不可逆的な変性を特徴とする。
本明細書で使用される「Ｐ値」とは、統計学的検定において、帰無仮説の下で実際にデータから計算された統計量よりも極端な統計量が観測される確率を示す。したがって「Ｐ」又は「Ｐ値」が小さいほど、比較対象間に有意差があるとみなせる。
本明細書において判定、検出又は診断の対象となる「検体」は、ＡＤの発症、進行、及びＡＤ又はＭＣＩに対する治療効果の発揮にともない本発明の遺伝子が発現変化する組織及び生体材料を指す。被験体の生体組織（好ましくは、脳組織又は神経組織）、血液、血清、血漿、尿、脳脊髄液等の体液などから調製される検体を挙げることができる。具体的には、当該組織から調製されるＲＮＡ含有検体、それからさらに調製されるポリヌクレオチドを含む検体、血液、血清、血漿、尿、脳脊髄液等の体液、被験体の生体組織の一部又は全部をバイオプシーなどで採取するか、手術によって摘出した生体組織などであり、これらから、測定のための検体を調製することができる。さらにこれらから抽出された生体試料は、具体的には、ＤＮＡ、ＲＮＡ、ｍｉＲＮＡなどの遺伝子を指す。
上記の「検体」とは別に若しくは同時に、被験体から、ゲノムＤＮＡのＳＮＰｓ解析のための検体を取得してもよい。上記の「検体」と区別するために、本明細書では、「第２検体」と称する。第２検体は、ゲノムＤＮＡを含み得る生物学的試料をいい、例えば、細胞（組織、器官を含む）及び細胞を含み得る体液が該当する。具体的には脳組織及び神経細胞、神経組織、脳脊髄液、骨髄液、臓器、皮膚、血液、尿、唾液、汗、鼻汁、喀痰、膣液、精液、組織浸出液などの体液、血液から調製された血清、血漿、便、毛髪などを指す。さらにこれらから抽出された生体試料は、具体的には、ゲノムＤＮＡを指す。
検体及び第２検体は、別々に採取されてもよいが、ゲノムＤＮＡを十分量抽出できる検体種を使用する場合は、同一検体としてもよい。同一検体とする場合、侵襲性が低く、かつ、ゲノムＤＮＡ、ＤＮＡ、ＲＮＡ、ｍｉＲＮＡを抽出可能である点で、血液を好適に使用することができる。
本明細書で使用される「臨床的要素」には、被験体の性別、年齢等の一般的項目に加え、広く健康診断等で実施される患者背景（性別、年齢、身長、体重、血圧、パフォーマンスステイタス、など）、血算（白血球数、好中球数、リンパ球数、ヘモグロビン、血小板数、など）、肝臓マーカーや腫瘍マーカー等のその他のマーカーなどの要素が含まれる。さらに、認知症の診療領域において広く実施される検査項目が含まれる。このような検査項目としては、アミロイドβタンパク質、タウタンパク質、リン酸化タウタンパク質、ＡＰＯＥ４対立遺伝子数、ニューログラニン、ニューロフィラメント軽鎖（ＮＦＬ）、ＴＤＰ４３、αシヌクレイン等が知られる。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－１２２８－５ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－１２２８－５ｐ」という用語は、配列番号１３４０に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－１２２８－５ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅＡｃｃｅｓｓｉｏｎＮｏ．ＭＩＭＡＴ０００５５８２）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－１２２８－５ｐ遺伝子は、ＢｅｒｅｚｉｋｏｖＥら、２００７年、ＭｏｌＣｅｌｌ、２８巻、ｐ３２８－３３６に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－１２２８－５ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－１２２８」（ｍｉＲＢａｓｅＡｃｃｅｓｓｉｏｎＮｏ．ＭＩ０００６３１８、配列番号１９）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－１２４９－５ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－１２４９－５ｐ」という用語は、配列番号２に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－１２４９－５ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ０００６３１８）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－４２７２遺伝子は、Ｍｏｒｉｎ ＲＤら、２００８年、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ、１８巻、ｐ６１０－６２１に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－１２４９－５ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－１２４９」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ０００６３８４、配列番号２０）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ」という用語は、配列番号３に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ０００００８６）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ遺伝子は、Ｌａｇｏｓ－Ｑｕｉｎｔａｎａ Ｍら、２００３年、ＲＮＡ、９巻、ｐ１７５－１７９に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－２９ａ」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ０００００８７、配列番号２１）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－３１９６遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－３１９６」という用語は、配列番号４に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－３１９６遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００１５０８０）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－３１９６遺伝子は、Ｓｔａｒｋ ＭＳら、２０１０年、ＰＬｏＳ Ｏｎｅ、５巻、ｅ９６８５に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－３１９６」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－３１９６」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００１４２４１、配列番号２２）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ」という用語は、配列番号５に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ０００１６３０）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ遺伝子は、Ｓｔａｒｋ ＭＳら、２０１０年、ＰＬｏＳ Ｏｎｅ、５巻、ｅ９６８５に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－３２３ｂ」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００１４２０６、配列番号２３）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－３３０－３ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－３３０－３ｐ」という用語は、配列番号６に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－３３０－３ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００００７５１）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－３３０－３ｐ遺伝子は、Ｋｉｍ Ｊら、２００４年、Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ Ｕ Ｓ Ａ、１０１巻、ｐ３６０－３６５に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－３３０－３ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－３３０－３ｐ」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００００８０３、配列番号２４）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－３９４０－５ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－３９４０－５ｐ」という用語は、配列番号７に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－３９４０－５ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００１９２２９）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－３９４０－５ｐ遺伝子は、Ｌｉａｏ ＪＹら、２０１０年、ＰＬｏＳ Ｏｎｅ．、５巻、ｅ１０５６３に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－３９４０－５ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－３９４０」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００１６５９７、配列番号２５）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－４２６４遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－４２６４」という用語は、配列番号８に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－４２６４遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００１６８９９）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－４２６４遺伝子は、Ｇｏｆｆ ＬＡら、２００９年、ＰＬｏＳ Ｏｎｅ、４巻、ｅ７１９２に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－４２６４」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－４２６４」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００１５８７７、配列番号２６）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－４５０８遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－４５０８」という用語は、配列番号９に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－４５０８遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００１６９０７）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－４５０８遺伝子は、Ｊｉｍａ ＤＤら、２０１０年、Ｂｌｏｏｄ、１１６巻、ｅ１１８－ｅ１２７に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－４５０８」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－４５０８」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００１６８７２、配列番号２７）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－４６３３－３ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－４６３３－３ｐ」という用語は、配列番号１０に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－４６３３－３ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００１９６９０）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－４６３３－３ｐ遺伝子は、Ｐｅｒｓｓｏｎ Ｈら、２０１１年、Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ、７１巻、ｐ７８－８６に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－４６３３－３ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－４６３３」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００１７２６０、配列番号２８）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－５００６－３ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－５００６－３ｐ」という用語は、配列番号１１に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－５００６－３ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００２１０３４）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－５００６－３ｐ遺伝子は、Ｈａｎｓｅｎ ＴＢら、２０１１年、ＲＮＡ Ｂｉｏｌ、８巻、ｐ３７８－３８３に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－５００６－３ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－５００６」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００１７８７３、配列番号２９）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－５００６－５ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－５００６－５ｐ」という用語は、配列番号１２に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－５００６－５ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００２１０３３）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－５００６－５ｐ遺伝子は、Ｈａｎｓｅｎ ＴＢら、２０１１年、ＲＮＡ Ｂｉｏｌ、８巻、ｐ３７８－３８３に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－５００６－５ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－５００６」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００１７８７３、配列番号２９）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－６０８５遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－６０８５」という用語は、配列番号１３に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－６０８５遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００２３７１０）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－６０８５遺伝子は、Ｖｏｅｌｌｅｎｋｌｅ Ｃら、２０１２年、ＲＮＡ、１８巻、ｐ４７２－４８４に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－６０８５」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－６０８５」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００２０３６２、配列番号３０）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－６７９３－３ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－６７９３－３ｐ」という用語は、配列番号１４に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－６７９３－３ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００２７４８７）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－６７９３－３ｐ遺伝子は、Ｌａｄｅｗｉｇ Ｅら、２０１２年、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ、２２巻、ｐ１６３４－１６４５に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－６７９３－３ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－６７９３－３ｐ」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００２２６３８、配列番号３１）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－６７９９－３ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－６７９９－３ｐ」という用語は、配列番号１５に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－６７９９－３ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００２７４９９）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－６７９９－３ｐ遺伝子は、Ｌａｄｅｗｉｇ Ｅら、２０１２年、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ、２２巻、ｐ１６３４－１６４５に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－６７９９－３ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－６７９９」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００２２６４４、配列番号３２）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－６８５１－５ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－６８５１－５ｐ」という用語は、配列番号１６に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－６８５１－５ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００２７６０２）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－６８５１－５ｐ遺伝子は、Ｌａｄｅｗｉｇ Ｅら、２０１２年、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ、２２巻、ｐ１６３４－１６４５に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－６８５１－５ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－６８５１」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００２２６９７、配列番号３３）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－７１１２－３ｐ遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－７１１２－３ｐ」という用語は、配列番号１７に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－７１１２－３ｐ遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００２８１２２）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－７１１２－３ｐ遺伝子は、Ｌａｄｅｗｉｇ Ｅら、２０１２年、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ、２２巻、ｐ１６３４－１６４５に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－７１１２－３ｐ」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－７１１２」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００２２９６３、配列番号３４）が知られている。
本明細書で使用される「ｈｓａ－ｍｉＲ－８０７０遺伝子」又は「ｈｓａ－ｍｉＲ－８０７０」という用語は、配列番号１８に記載のｈｓａ－ｍｉＲ－８０７０遺伝子（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩＭＡＴ００３０９９７）やその他生物種ホモログもしくはオーソログなどが包含される。ｈｓａ－ｍｉＲ－８０７０遺伝子は、Ｗａｎｇ ＨＪら、２０１３年、Ｓｈｏｃｋ、３９巻、ｐ４８０－４８７に記載される方法によって得ることができる。また、「ｈｓａ－ｍｉＲ－８０７０」は、その前駆体としてヘアピン様構造をとる「ｈｓａ－ｍｉｒ－８０７０」（ｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．ＭＩ００２５９０６、配列番号３５）が知られている。
成熟型のｍｉＲＮＡは、ヘアピン様構造をとるｍｉＲＮＡ前駆体から成熟型ｍｉＲＮＡとして切出されるときに、配列の前後１～数塩基が短く、又は長く切出されることや、塩基の置換が生じて変異体となることがあり、そのようなｍｉＲＮＡは「ｉｓｏｍｉＲ」と称される（Ｍｏｒｉｎ ＲＤ．ら、２００８年、Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ．、第１８巻、ｐ．６１０－６２１）。ｍｉＲＢａｓｅ（ｖｅｒｓｉｏｎ ２１）では、配列番号１～１８のいずれかで表される塩基配列のほかに、数々のｉｓｏｍｉＲと呼ばれる配列番号３６～６２のいずれかで表される塩基配列の変異体及び断片も示されている。これらの変異体及び断片もまた、配列番号１～１８のいずれかで表される塩基配列のｍｉＲＮＡとして得ることができる。これらの変異体及び断片以外にも、ｍｉＲＢａｓｅに登録された、配列番号１～１８の数々のｉｓｏｍｉＲであるポリヌクレオチドが含まれる。さらに、配列番号１～１８のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチドの例としては、それぞれの前駆体である配列番号１９～３５のいずれかで表されるポリヌクレオチドが挙げられる。
表１に、配列番号１～３５で表される遺伝子の名称とｍｉＲＢａｓｅ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ Ｎｏ．（登録番号）、配列番号１～１８で表される遺伝子のｉｓｏｍｉＲ（配列番号３６～６２）の一覧を示す。
本明細書で使用される「ｒｓ１２９９７７５２」という用語は、２番染色体の塩基配列の２０５２３７１９２番目に位置する１塩基多型（ＳＮＰ）を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型（メジャーアレル）は塩基配列Ｔ（チミン）であり、低頻度な遺伝子型（マイナーアレル）はＣ（シトシン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ１４９９４４９３０」という用語は、２０番染色体の塩基配列の１７０６５８１７番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｇ（グアニン）であり、低頻度な遺伝子型はＣ（アデニン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ１１７３９３４６０」という用語は、８番染色体の塩基配列の２０５７７０８番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｃ（シトシン）であり、低頻度な遺伝子型はＴ（チミン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ１２６１６２９８」という用語は、２番染色体の塩基配列の１０２２３６４４６番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ａ（アデニン）であり、低頻度な遺伝子型はＧ（グアニン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ１１７５３４９０７」という用語は、１５番染色体の塩基配列の２３８８４８０４番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｔ（チミン）であり、低頻度な遺伝子型はＣ（シトシン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ３５８３１８８６」という用語は、１８番染色体の塩基配列の４１６５４８０１番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｔ（チミン）であり、低頻度な遺伝子型はＣ（シトシン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ１１８０７３０４４」という用語は、７番染色体の塩基配列の１１６１３６５９０番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｇ（グアニン）であり、低頻度な遺伝子型はＡ（アデニン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ１１７５７４４７９」という用語は、３番染色体の塩基配列の７４５８８４９７番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ａ（アデニン）であり、低頻度な遺伝子型はＧ（グアニン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ１１６８６８３２５」という用語は、４番染色体の塩基配列の７１９８１８１番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｔ（チミン）であり、低頻度な遺伝子型はＣ（シトシン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ１１７０９９２４０」という用語は、１９番染色体の塩基配列の：３２９１５２５９番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｇ（グアニン）であり、低頻度な遺伝子型はＡ（アデニン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ７９７２６１３０」という用語は、１７番染色体の塩基配列の６５８８３０７３番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ａ（アデニン）であり、低頻度な遺伝子型はＧ（グアニン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ３７７７１１８」という用語は、５番染色体の塩基配列の１３７２７５１１５番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｇ（グアニン）であり、低頻度な遺伝子型はＡ（アデニン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ１１７３３６０９２」という用語は、１９番染色体の塩基配列の２９３０２６１４番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｔ（チミン）であり、低頻度な遺伝子型はＧ（グアニン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ６７２１９３５」という用語は、２番染色体の塩基配列の９５３９２９６番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｃ（シトシン）であり、低頻度な遺伝子型はＴ（チミン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ７２８６１１６３」という用語は、１１番染色体の塩基配列の１２０８５９４７番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｃ（シトシン）であり、低頻度な遺伝子型はＴ（チミン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ１１８５５０９２」という用語は、１５番染色体の塩基配列の８００９０２３８番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｇ（グアニン）であり、低頻度な遺伝子型はＡ（アデニン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ２８３０３８６」という用語は、２１番染色体の塩基配列の２８０５９６９４番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｇ（グアニン）であり、低頻度な遺伝子型はＡ（アデニン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ７６２３２８５１」という用語は、３番染色体の塩基配列の２９８２０９４５番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｃ（シトシン）であり、低頻度な遺伝子型はＡ（アデニン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ１７６８２５６７」という用語は、１３番染色体の塩基配列の５９４５７４６７番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｔ（チミン）であり、低頻度な遺伝子型はＣ（シトシン）であることが知られている。
本明細書で使用される「ｒｓ９５０７５９５」という用語は、１３番染色体の塩基配列の２６４５９７８７番目に位置する１塩基多型を示し、アメリカ国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）のｄｂＳＮＰデータベース（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｓｎｐ／）に掲載されている。本１塩基多型の高頻度な遺伝子型は塩基配列Ｔ（チミン）であり、低頻度な遺伝子型はＣ（シトシン）であることが知られている。
表２に、本発明で特定したＳＮＰに関するＤＮＡ配列の情報と、それぞれのＳＮＰを検出するためのプライマーとプローブの配列番号６３～１０２の一覧を示す。
本明細書において「特異的に結合可能な」とは、本発明で使用する核酸プローブ又はプライマーが、特定の標的核酸と結合し、他の核酸と実質的に結合できないことを意味する。
本明細書においてＳＮＰに「隣接する部位」とは、当該ＳＮＰが存在する塩基配列の正鎖又は相補鎖において、当該ＳＮＰを含まない直ぐ３’末端側又は５’末端側の塩基配列の領域を示す。
本明細書においてＳＮＰに「隣接する部位」とは、当該ＳＮＰが存在する塩基配列の正鎖又は相補鎖において、当該ＳＮＰを含まない直ぐ３’末端側又は５’末端側の塩基配列の領域を示す。
本発明のキット又はデバイスによれば、ＭＣＩ患者の将来のＡＤ発症リスクを、将来の発症の有無のみでなく、ＡＤの発症予測時期を含む発症リスクの高低についても詳細に判定することが可能となる。また、本発明の方法は、ＭＣＩ患者の将来のＡＤ発症リスクを、将来の発症の有無のみでなく、ＡＤの発症予測時期を含む発症リスクの高低についても詳細に判定することが可能な判定方法である。
以下に本発明をさらに具体的に説明する。
１．ＡＤ発症リスク判定のための標的核酸
本発明のキット又はデバイスを使用して被験体のＡＤ発症リスクを判定するための、ＡＤ発症リスクのマーカーとしての主要な標的核酸には、（ｉ）ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ及びｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のｍｉＲＮＡ（以下、「第１マーカー」とも称する）、及び（ｉｉ）ゲノムＤＮＡの、ｒｓ１２９９７７５２で特定された一塩基多型（ＳＮＰ）及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１４９９４４９３０で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７３９３４６０で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１２６１６２９８で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７５３４９０７で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ３５８３１８８６で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１８０７３０４４で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７５７４４７９で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１６８６８３２５で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７０９９２４０で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７９７２６１３０で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ３７７７１１８で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７３３６０９２で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ６７２１９３５で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７２８６１１６３で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１８５５０９２で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ２８３０３８６で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７６２３２８５１で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１７６８２５６７で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域及びｒｓ９５０７５９５で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む５～５０塩基の領域からなる群から選択された１以上の領域（以下、「第２マーカー」とも称する）が含まれる。
本発明のキット又はデバイスを使用して被験体のＡＤ発症リスクを判定するための、ＡＤ発症リスクのマーカーとしての主要な標的核酸には、（ｉ）ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ及びｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のｍｉＲＮＡ（以下、「第１マーカー」とも称する）、及び（ｉｉ）ゲノムＤＮＡの、ｒｓ１２９９７７５２で特定された一塩基多型（ＳＮＰ）及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１４９９４４９３０で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７３９３４６０で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１２６１６２９８で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７５３４９０７で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ３５８３１８８６で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１８０７３０４４で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７５７４４７９で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１６８６８３２５で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７０９９２４０で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７９７２６１３０で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ３７７７１１８で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７３３６０９２で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ６７２１９３５で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７２８６１１６３で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１８５５０９２で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ２８３０３８６で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７６２３２８５１で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１７６８２５６７で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域及びｒｓ９５０７５９５で特定されたＳＮＰ及び／またはその隣接する部位を含む５～５０塩基の領域からなる群から選択された１以上の領域（以下、「第２マーカー」とも称する）が含まれる。
上記第１マーカーは、配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むヒト遺伝子、その転写産物、より好ましくは当該転写産物、すなわちｍｉＲＮＡ、その前駆体ＲＮＡであるｐｒｉ－ｍｉＲＮＡ又はｐｒｅ－ｍｉＲＮＡである。
上記第２マーカーは、具体的には、上記のＳＮＰのいずれかを含むゲノムＤＮＡの連続する５～５０塩基の領域である。配列番号６３～８２で表される塩基配列は、上記のＳＮＰより３’末端側の２０塩基の領域の相補鎖であり、一塩基伸長用のプライマーとして用いることができる。また、配列番号８３～１０２で表される塩基配列は、上記のＳＮＰより３’末端側の２０塩基の領域であり、上記１塩基伸長用のプライマーが上記のＳＮＰに対応して１塩基伸長した成果物を捕捉するためのプローブとして用いることができる。これらの塩基配列を有する領域を標的核酸としてもよいし、より長い領域又は短い領域としてもよい。
一態様において、本発明は、上記第１マーカー及び第２マーカーをそれぞれ少なくとも１つ含む、ＡＤの発症リスクを評価するためのマーカーに関する。
一態様において、本発明は、ＡＤの発症リスクを評価するための、上記第１マーカー及び第２マーカーのそれぞれ少なくとも１つの使用に関する。
２．ＡＤ発症リスクを評価するための核酸プローブ又はプライマー
２－１．第１マーカーを検出するための核酸プローブ又はプライマー（第１の核酸）
本発明において、ＡＤ発症リスクを評価するために使用可能な、上記１．の項に記載した「第１マーカー」を検出するための核酸プローブ又はプライマーは、第１マーカーとしての、ヒト由来のｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ及びｍｉＲ－８０７０、あるいはそれらの組み合わせ、それらの同族体、それらの転写産物、あるいはそれらの変異体又は誘導体の存在、発現量又は存在量を定性的及び／又は定量的に測定することを可能にする。以下、これらの核酸プローブ又はプライマーを構成する核酸を「第１の核酸」とも称する。
２－１．第１マーカーを検出するための核酸プローブ又はプライマー（第１の核酸）
本発明において、ＡＤ発症リスクを評価するために使用可能な、上記１．の項に記載した「第１マーカー」を検出するための核酸プローブ又はプライマーは、第１マーカーとしての、ヒト由来のｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ及びｍｉＲ－８０７０、あるいはそれらの組み合わせ、それらの同族体、それらの転写産物、あるいはそれらの変異体又は誘導体の存在、発現量又は存在量を定性的及び／又は定量的に測定することを可能にする。以下、これらの核酸プローブ又はプライマーを構成する核酸を「第１の核酸」とも称する。
第１マーカーを検出するための核酸プローブ又はプライマーは、配列番号１～６２の少なくとも１つで表される塩基配列からなるポリヌクレオチド、又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な核酸プローブ、あるいは、配列番号１～６２の少なくとも１つで表される塩基配列からなるポリヌクレオチドを増幅するためのプライマーである。
本発明の方法の好ましい実施形態において、上記の核酸プローブ又はプライマーは、配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列、もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列、を含むポリヌクレオチド群及びその相補的ポリヌクレオチド群、当該塩基配列に相補的な塩基配列からなるＤＮＡとハイストリンジェントな条件下でそれぞれハイブリダイズするポリヌクレオチド群及びその相補的ポリヌクレオチド群、並びにそれらのポリヌクレオチド群の塩基配列において１５以上、好ましくは１７以上の連続した塩基を含むポリヌクレオチド群から選ばれた１又は複数のポリヌクレオチドの組み合わせを含む。
一実施形態において、本発明で使用可能な、第１マーカーを検出するための核酸プローブ又はプライマーの例は、以下のポリヌクレオチド（ａ）～（ｅ）のいずれかからなる群から選択される１又は複数のポリヌクレオチドである：
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、並びに、
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド。
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、並びに、
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド。
本発明で使用される上記ポリヌクレオチド類又はその断片類はいずれもＤＮＡでもよいしＲＮＡでもよい。
本発明で使用可能な上記のポリヌクレオチドは、ＤＮＡ組換え技術、ＰＣＲ法、ＤＮＡ／ＲＮＡ自動合成機による方法などの一般的な技術を用いて作製することができる。
ＤＮＡ組換え技術及びＰＣＲ法は、例えばＡｕｓｕｂｅｌら、Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ、Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ、ＵＳ（１９９３）；Ｓａｍｂｒｏｏｋら、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ、Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｐｒｅｓｓ、ＵＳ（１９８９）などに記載される技術を使用することができる。
配列番号１～１８で表されるヒト由来のｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ、ｍｉＲ－８０７０は公知であり、前述のようにその取得方法も知られている。このため、この遺伝子をクローニングすることによって、本発明で使用可能な核酸プローブ又はプライマーとしてのポリヌクレオチドを作製することができる。
配列番号１、２、３、４、５、６、７、９、１０、１１、１２、１４、１６及び１７で表される塩基配列からなるｍｉＲＮＡのｉｓｏｍｉＲＮＡであって、表１に記載の配列番号３６～６２で表される塩基配列についても、同様に公知であり、前述のようにその取得方法も知られている。このため、この遺伝子をクローニングすることによって、本発明で使用可能な、第１マーカーを検出するための核酸プローブ又はプライマーとしてのポリヌクレオチドを作製することができる。
そのような核酸プローブ又はプライマーは、ＤＮＡ自動合成装置を用いて化学的に合成することができる。この合成には一般にホスホアミダイト法が使用され、この方法によって約１００塩基までの一本鎖ＤＮＡを自動合成することができる。ＤＮＡ自動合成装置は、例えばＰｏｌｙｇｅｎ社、ＡＢＩ社、Ａｐｐｌｉｅｄ ＢｉｏＳｙｓｔｅｍｓ社などから市販されている。
あるいは、本発明のポリヌクレオチドは、ｃＤＮＡクローニング法によって作製することもできる。ｃＤＮＡクローニング技術は、例えばｍｉｃｒｏＲＮＡ Ｃｌｏｎｉｎｇ Ｋｉｔ Ｗａｋｏなどを利用できる。
ここで、配列番号１～１８のいずれかで表される塩基配列からなるポリヌクレオチドを検出するための核酸プローブ及びプライマーの配列は、ｍｉＲＮＡ又はその前駆体としては生体内に存在していない。例えば、配列番号１又はｍｉＲ－１２２８－５ｐで表される塩基配列は、配列番号１９で表される前駆体から生成されるが、この前駆体は、一分子間にミスマッチ配列を有し、ヘアピン様構造をとる。このため、配列番号１又はｍｉＲ－１２２８－５ｐで表される塩基配列に対する、完全に相補的な塩基配列が生体内で自然に生成されることはない。このため、配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を検出するための核酸プローブ及びプライマーは生体内に存在しない人工的な塩基配列を有し得る。
２－２．第２マーカーを検出するための核酸プローブ又はプライマー（第２の核酸）
本発明において、ＡＤ発症リスクを評価するために使用可能な、１．の項に記載した「第２マーカー」を検出するための核酸プローブ又はプライマーは、（ｉｉ）第２マーカーとしての、ゲノムＤＮＡの、ｒｓ１２９９７７５２で特定された一塩基多型（ＳＮＰ）及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１４９９４４９３０で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７３９３４６０で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１２６１６２９８で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７５３４９０７で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ３５８３１８８６で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１８０７３０４４で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７５７４４７９で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１６８６８３２５で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７０９９２４０で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７９７２６１３０で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ３７７７１１８で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７３３６０９２で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ６７２１９３５で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７２８６１１６３で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１８５５０９２で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ２８３０３８６で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７６２３２８５１で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１７６８２５６７で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域及びｒｓ９５０７５９５で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む５～５０塩基の領域からなる群から選択された１以上の領域、あるいはそれらの組み合わせを検出することを可能にする。以下、これらの核酸プローブ又はプライマーを構成する核酸を「第２の核酸」とも称する。
本発明において、ＡＤ発症リスクを評価するために使用可能な、１．の項に記載した「第２マーカー」を検出するための核酸プローブ又はプライマーは、（ｉｉ）第２マーカーとしての、ゲノムＤＮＡの、ｒｓ１２９９７７５２で特定された一塩基多型（ＳＮＰ）及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１４９９４４９３０で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７３９３４６０で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１２６１６２９８で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７５３４９０７で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ３５８３１８８６で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１８０７３０４４で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７５７４４７９で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１６８６８３２５で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７０９９２４０で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７９７２６１３０で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ３７７７１１８で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７３３６０９２で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ６７２１９３５で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７２８６１１６３で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１８５５０９２で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ２８３０３８６で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７６２３２８５１で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１７６８２５６７で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域及びｒｓ９５０７５９５で特定されたＳＮＰ及び／又はその隣接する部位を含む５～５０塩基の領域からなる群から選択された１以上の領域、あるいはそれらの組み合わせを検出することを可能にする。以下、これらの核酸プローブ又はプライマーを構成する核酸を「第２の核酸」とも称する。
第２マーカーを検出するための核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡの上記ＳＮＰ及び／又はその隣接する部位含む連続する領域と特異的に結合可能な核酸プライマー又はプローブとすることが好ましい。このような核酸プライマー又はプローブとしては、例えば、配列番号６３～１０２の少なくとも１つで表される塩基配列からなるポリヌクレオチド、又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な核酸プライマー又はプローブが挙げられる。
ゲノムＤＮＡのｒｓ１２９９７７５２で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として配列番号６３、核酸プライマー又は核酸プローブの例として配列番号８３で表される塩基配列を有するポリヌクレオチドが挙げられる。これらの核酸プローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ１２９９７７５２で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、２番染色体の２０５２３７１９３～２０５２３７２１２番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ１４９９４４９３０で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号６４若しくは配列番号８４で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ１４９９４４９３０で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、２０番染色体の１７０６５８１８～７０６５８３７番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ１１７３９３４６０で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号６５若しくは配列番号８５で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ１１７３９３４６０で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、８番染色体の２０５７７０９～２０５７７２８番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ１２６１６２９８で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号６６若しくは配列番号８６で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ１２６１６２９８で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、２番染色体の１０２２３６４４７～１０２２３６４６６番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ１１７５３４９０７で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号６７若しくは配列番号８７で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ１１７５３４９０７で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、１５番染色体の２３８８４８０５～２３８８４８２４番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ３５８３１８８６で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号６８若しくは配列番号８８で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ３５８３１８８６で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、１８番染色体の４１６５４８０２～４１６５４８２１番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ１１８０７３０４４で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号６９若しくは配列番号８９で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ１１８０７３０４４で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、７番染色体の１１６１３６５９１～１１６１３６６１０番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ１１７５７４４７９で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号７０若しくは配列番号９０で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ１１７５７４４７９で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、３番染色体の７４５８８４９８～７４５８８５１７番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ１１６８６８３２５で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号７１若しくは配列番号９１で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ１１６８６８３２５で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、４番染色体の７１９８１８２～７１９８２０１番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ１１７０９９２４０で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号７２若しくは配列番号９２で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ１１７０９９２４０で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、１９番染色体の３２９１５２６０～３２９１５２７９番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ７９７２６１３０で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号７３若しくは配列番号９３で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ７９７２６１３０で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、１７番染色体の６５８８３０７４～６５８８３０９３番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ３７７７１１８で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又は酸プローブの例として、配列番号７４若しくは配列番号９４で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ３７７７１１８で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、５番染色体の１３７２７５１１６～１３７２７５１３５番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ１１７３３６０９２で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号７５若しくは配列番号９５で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ１１７３３６０９２で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、１９番染色体の２９３０２６１５～２９３０２６３４番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ６７２１９３５で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号７６若しくは配列番号９６で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ６７２１９３５で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、２番染色体の９５３９２９７～９５３９３１６番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ７２８６１１６３で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号７７若しくは配列番号９７で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ７２８６１１６３で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、１１番染色体の１２０８５９４８～１２０８５９６７番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ１１８５５０９２で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号７８若しくは配列番号９８で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ１１８５５０９２で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、１５番染色体の８００９０２３９～８００９０２５８番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ２８３０３８６で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号７９若しくは配列番号９９で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ２８３０３８６で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、２１番染色体の２８０５９６９５～２８０５９７１４番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ７６２３２８５１で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号８０若しくは配列番号１００で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ７６２３２８５１で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、３番染色体の２９８２０９４６～２９８２０９４６５番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ１７６８２５６７で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号８１若しくは配列番号１０１で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ１７６８２５６７で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、１３番染色体の５９４５７４６８～５９４５７４８７番目の配列に対応する。
ゲノムＤＮＡのｒｓ９５０７５９５で特定されたＳＮＰの検出に有用な核酸プライマー又はプローブの例として、配列番号８２若しくは配列番号１０２で表される塩基配列を有するポリヌクレオチド又はその相補鎖が挙げられる。これらの核酸プライマー又はプローブは、ゲノムＤＮＡのｒｓ９５０７５９５で特定されたＳＮＰの３’末端側に隣接する部位を含む２０塩基の塩基配列またはその相補的な配列を有する。具体的には、１３番染色体の２６４５９７８８～２６４５９８０７番目の配列に対応する。
核酸プライマー又はプローブは、標的となるＳＮＰを含む又は隣接する領域と特異的に結合することができれば、上記の配列番号６３～１０２で表される塩基配列を有するポリヌクレオチドのいずれかである必要はない。核酸プライマー又はプローブは、標的となるＳＮＰを含む又は隣接する領域と特異的に結合可能であれば、２０塩基より長くても短くてもよいが、５～５０塩基、特に１５～３０塩基の長さとすることが好ましい。また、標的となるＳＮＰを含む又は隣接する領域と１００％の同一性を有することが好ましいが、当該領域のＤＮＡと特異的に結合可能であれば、１塩基、２塩基又は３塩基の差異を有していてもよい。
核酸プライマー又はプローブは、上記の配列番号６３～１０２で表される塩基配列より、ゲノムＤＮＡの５’末端寄り又は３’末端寄りの位置に結合する配列を有していてもよい。例えば、核酸プローブの３’末端がＳＮＰに当接するように設計してもよい（例えば、ｉｎｖａｄｅｒ法のインベーダーオリゴ）。このような核酸プローブは、例えば、通常のＰＣＲ法に加え、ＴａｑＭａｎ（登録商標）ＰＣＲ法、ＤＮＡアレイ法、ラインプローブ法、ｉｎｖａｄｅｒ法、ループ媒介増幅（ＬＡＭＰ）法、核酸配列ベース増幅（ＮＡＳＢＡ）法、鎖置換増幅（ＳＤＡ）法、ローリングサークル増幅（ＲＣＡ）法、ＲＮＡ技術のシグナル媒介増幅（ＳＭＡＲＴ）法、ヘリカーゼを活用した核酸検出法、等に好適に適用できる。
ＡＤ発症リスクを評価するために使用可能な、第２マーカーを検出するためのプライマーの第１の態様では、プライマーは、ゲノムＤＮＡの標的となるＳＮＰに隣接する部位を含む５～５０塩基の領域に特異的に結合可能な塩基配列を有する。好適には、プライマーはＳＮＰには結合しない。より好適には、プライマーは、標的となるＳＮＰの３’末端側に隣接する部位に結合する。ＳＮＰの３’末端側に隣接する部位に結合するプライマーの使用により、一塩基伸長法によるＳＮＰの検出が可能となる。例えば、上記ＳＮＰの３’末端側に隣接する核酸プライマーと、各塩基毎に異なる色素で標識したｄｄＮＴＰ（ダイデオキシデオキシヌクレオチド三リン酸）を用いてポリメラーゼ反応に処した場合、上記核酸プライマーからＳＮＰ部位に対する１塩基だけ塩基配列が伸長され、上記ＳＮＰの種類に応じた色素標識を付加したポリヌクレオチドの成果物が得られる。このような核酸プライマーには、核酸、人工核酸、ポリペプチド、タンパク質、糖鎖、またはその他の化合物から成るタグ、基質などの標識体が付加されていてもよい。このような核酸プライマーとしては、例えば、配列番号６３～８２の少なくとも１つで表される塩基配列からなるポリヌクレオチド、又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な核酸プライマーが挙げられる。
上記のＳＮＰの種類に応じた色素標識を付加したポリヌクレオチド成果物を検出するためには、例えば、この塩基配列の相補鎖からなるポリヌクレオチドからなる核酸プローブや、上記核酸プライマーに付加されたタグなどの標識体を検出することができる化合物からなるプローブを用いることができる。上記のような核酸プローブとしては、例えば、配列番号８３～１０２の少なくとも１つで表される塩基配列からなるポリヌクレオチド、又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な核酸プローブが挙げられる。
ＡＤ発症リスクを評価するために使用可能な、第２マーカーを検出するためのプライマーの第２の態様では、プライマーは、ゲノムＤＮＡの標的となるＳＮＰの近傍の領域（例えば、数塩基から数十塩基離れた領域）に特異的に結合する塩基配列を有し、上記の核酸プローブと組み合わせて使用される。生体試料から得られる標的とするＳＮＰを含むＤＮＡの量は少量であるため、核酸プローブによる検出前又は検出中に、例えば、上記プライマーを用いたポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）等で標的とするＳＮＰを含む領域を増幅させてもよい。
上記の核酸プローブ又はプライマーは、ＤＮＡ自動合成装置を用いて化学的に合成することができる。この合成には一般にホスホアミダイト法が使用され、この方法によって約１００塩基までの一本鎖ＤＮＡを自動合成することができる。ＤＮＡ自動合成装置は、例えばＰｏｌｙｇｅｎ社、ＡＢＩ社、Ａｐｐｌｉｅｄ ＢｉｏＳｙｓｔｅｍｓ社などから市販されている。
あるいは、本発明のポリヌクレオチドは、ｃＤＮＡクローニング法によって作製することもできる。ｃＤＮＡクローニング技術は、例えばｍｉｃｒｏＲＮＡ Ｃｌｏｎｉｎｇ Ｋｉｔ Ｗａｋｏなどを利用できる。
３．ＡＤ発症リスク評価用キット又はデバイス
本発明は、ＡＤ発症リスク評価用のマーカーである第１マーカー及び第２マーカーを測定するための、本発明において各標的核酸に対応する核酸プローブ又はプライマーとして使用可能なポリヌクレオチド（これには、変異体、断片、又は誘導体を含みうる。）の１つ又は複数を含むＡＤ発症リスク評価用キット又はデバイスを提供する。本発明のキット又はデバイスは、第１マーカーを測定するための核酸プローブ又はプライマーからなる「第１の核酸」と、第２マーカーを測定するための核酸プローブ又はプライマーからなる「第２の核酸」とを備える。
本発明は、ＡＤ発症リスク評価用のマーカーである第１マーカー及び第２マーカーを測定するための、本発明において各標的核酸に対応する核酸プローブ又はプライマーとして使用可能なポリヌクレオチド（これには、変異体、断片、又は誘導体を含みうる。）の１つ又は複数を含むＡＤ発症リスク評価用キット又はデバイスを提供する。本発明のキット又はデバイスは、第１マーカーを測定するための核酸プローブ又はプライマーからなる「第１の核酸」と、第２マーカーを測定するための核酸プローブ又はプライマーからなる「第２の核酸」とを備える。
３－１．第１の核酸を備える構成
本発明のキット又はデバイスは、第１の核酸として、配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列、もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列を含む（もしくは、からなる）ポリヌクレオチド、その相補的配列を含む（もしくは、からなる）ポリヌクレオチド、それらのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、又はそれらのポリヌクレオチド配列の１５以上の連続した塩基を含む変異体又は断片、を少なくとも１つ含むことができる。
本発明のキット又はデバイスは、第１の核酸として、配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列、もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列を含む（もしくは、からなる）ポリヌクレオチド、その相補的配列を含む（もしくは、からなる）ポリヌクレオチド、それらのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、又はそれらのポリヌクレオチド配列の１５以上の連続した塩基を含む変異体又は断片、を少なくとも１つ含むことができる。
好ましい実施形態では、前記ポリヌクレオチドが、配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その相補的配列からなるポリヌクレオチド、それらのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、又はそれらの１５以上、好ましくは１７以上、より好ましくは１９以上の連続した塩基配列を含む変異体である。
また、好ましい実施形態では、前記ポリヌクレオチドが、配列番号１～１８のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その相補的配列からなるポリヌクレオチド、それらのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件でハイブリダイズするポリヌクレオチド、又はそれらの１５以上、好ましくは１７以上、より好ましくは１９以上の連続した塩基を含む変異体である。
好ましい実施形態では、前記断片は、１５以上、好ましくは１７以上、より好ましくは１９以上の連続した塩基を含むポリヌクレオチドであることができる。
本発明において、ポリヌクレオチドの断片のサイズは、各ポリヌクレオチドの塩基配列において、例えば、連続する１５から配列の全塩基数未満、１７から配列の全塩基数未満、１９から配列の全塩基数未満などの範囲の塩基数である。
本発明のキット又はデバイスにおける第１マーカーとしての上記ポリヌクレオチドの組み合わせとしては、具体的には表１に示される配列番号１～６２に表される塩基配列からなるポリヌクレオチドを１個、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、１０個、１５個以上、又は全部を組み合わせた場合を挙げることができるが、それらはあくまでも例示であり、他の種々の可能な組み合わせのすべてが本発明に包含される。例えば、配列番号１～１８に表される塩基配列からなるポリヌクレオチドを全て組み合わせてもよい。
３－２．第２の核酸を備える構成
本発明のキット又はデバイスは、第２の核酸として、ｒｓ１２９９７７５２で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１４９９４４９３０で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７３９３４６０で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１２６１６２９８で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７５３４９０７で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ３５８３１８８６で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１８０７３０４４で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７５７４４７９で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１６８６８３２５で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７０９９２４０で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７９７２６１３０で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ３７７７１１８で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７３３６０９２で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ６７２１９３５で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７２８６１１６３で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１８５５０９２で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ２８３０３８６で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７６２３２８５１で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１７６８２５６７で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域及びｒｓ９５０７５９５で特定された一塩基多型を含む５～５０塩基の領域からなる群から選択された１以上の領域又はその相補鎖と特異的に結合可能な核酸を含む。
本発明のキット又はデバイスは、第２の核酸として、ｒｓ１２９９７７５２で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１４９９４４９３０で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７３９３４６０で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１２６１６２９８で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７５３４９０７で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ３５８３１８８６で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１８０７３０４４で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７５７４４７９で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１６８６８３２５で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７０９９２４０で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７９７２６１３０で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ３７７７１１８で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１７３３６０９２で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ６７２１９３５で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７２８６１１６３で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１１８５５０９２で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ２８３０３８６で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ７６２３２８５１で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域、ｒｓ１７６８２５６７で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域及びｒｓ９５０７５９５で特定された一塩基多型を含む５～５０塩基の領域からなる群から選択された１以上の領域又はその相補鎖と特異的に結合可能な核酸を含む。
本発明のキット又はデバイスに含まれる第２の核酸は、上記のｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０、ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群より選択される少なくとも１つのＳＮＰを検出可能とする核酸であれば、その配列は特に限定されるものではない。
本発明のキット又はデバイスに含まれる第２の核酸としては、例えば、配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列、もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列を含む（もしくは、からなる）ポリヌクレオチド、その相補的配列を含む（もしくは、からなる）ポリヌクレオチド、それらのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、又はそれらのポリヌクレオチド配列の１５以上の連続した塩基を含む断片、を少なくとも１つ含むことができる。前記１５以上の連続した塩基を含む断片は、好ましくは１７以上、より好ましくは１９以上の連続した塩基配列を含む断片である。
本発明のキット又はデバイスが検出可能なＳＮＰの組み合わせとしては、ｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０、ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群より選択される１個、２個、３個、４個、５個、６個、７個、８個、９個、１０個、１５個以上、又は全部を組み合わせた場合を挙げることができるが、それらはあくまでも例示であり、他の種々の可能な組み合わせのすべてが本発明に包含される。例えば、上記ＳＮＰを全て組み合わせてもよい。
３－３．共通の構成
本発明のキット又はデバイスは、上で説明した第１の核酸及び第２の核酸に加えて、アミロイドβタンパク質やタウタンパク質などの公知の認知症検査用マーカーや、それらを可視化するＰＥＴなどの画像検査と組み合わせて使用することもできる。
本発明のキット又はデバイスは、上で説明した第１の核酸及び第２の核酸に加えて、アミロイドβタンパク質やタウタンパク質などの公知の認知症検査用マーカーや、それらを可視化するＰＥＴなどの画像検査と組み合わせて使用することもできる。
本発明のキットは、上で説明した本発明におけるポリヌクレオチドに加えて、ＭＭＳＥなどの神経心理検査やテストと組み合わせて使用することもできる。
本発明のキットに含まれる第１の核酸及び第２の核酸は、個別に又は任意に組み合わせて異なる容器に包装されうる。
本発明のキットには、体液、細胞又は組織から核酸（例えば、ｔｏｔａｌ ＲＮＡ、ゲノムＤＮＡ）を抽出するためのキット、標識用蛍光物質、核酸増幅用酵素及び培地、使用説明書、などを含めることができる。
本発明のデバイスは、上で説明した本発明における第１の核酸又は第２の核酸が、例えば、固相に結合もしくは付着された認知症マーカー測定のためのデバイスである。固相の材質の例は、プラスチック、紙、ガラスシリコン、などであり、加工のしやすさから、好ましい固相の材質はプラスチックである。固相の形状は、任意であり、例えば方形、丸形、短冊形、フィルム形などである。本発明のデバイスは、例えば、ハイブリダイゼーション技術による測定のためのデバイスを含み、具体的にはブロッティングデバイス、核酸アレイ（例えばマイクロアレイ、ＤＮＡチップ、ＲＮＡチップなど）などが例示される。
核酸アレイ技術は、必要に応じてＬリジンコートやアミノ基、カルボキシル基などの官能基導入などの表面処理が施された固相の表面に、スポッター又はアレイヤーと呼ばれる高密度分注機を用いて核酸をスポットする方法、ノズルより微少な液滴を圧電素子などにより噴射するインクジェットを用いて核酸を固相に吹き付ける方法、固相上で順次ヌクレオチド合成を行う方法などの方法を用いて、上記の核酸を１つずつ結合もしくは付着させることによりチップなどのアレイを作製し、このアレイを用いてハイブリダイゼーションを利用して標的核酸を測定する技術である。
本発明のキット又はデバイスは、ＡＤ発症リスクの評価方法（後述）のために使用することができる。しかし、ＡＤ発症リスクの評価方法は、これらのキット又はデバイスを使用する方法のみに限定されない。
４．ＡＤ発症リスクの評価方法
本発明のＡＤ発症リスクの評価方法は、（１）被験体の検体において、ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ、ｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のポリヌクレオチドの発現量を測定する工程（以下「第１の工程」とも称する）、（２）被験体のゲノムＤＮＡにおける、ｒｓ１２９９７７５２で特定された一塩基多型（ＳＮＰ）、ｒｓ１４９９４４９３０で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１７３９３４６０で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１２６１６２９８で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１７５３４９０７で特定されたＳＮＰ、ｒｓ３５８３１８８６で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１８０７３０４４で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１７５７４４７９で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１６８６８３２５で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１７０９９２４０で特定されたＳＮＰ、ｒｓ７９７２６１３０で特定されたＳＮＰ、ｒｓ３７７７１１８で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１７３３６０９２で特定されたＳＮＰ、ｒｓ６７２１９３５で特定されたＳＮＰ、ｒｓ７２８６１１６３で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１８５５０９２で特定されたＳＮＰ、ｒｓ２８３０３８６で特定されたＳＮＰ、ｒｓ７６２３２８５１で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１７６８２５６７で特定されたＳＮＰ及びｒｓ９５０７５９５で特定されたＳＮＰからなる群から選択された１以上のＳＮＰの情報を取得する工程（以下、「第２の工程」とも称する）、及び（３）測定されたポリヌクレオチドの発現量及び取得されたＳＮＰ情報を用いて、被験体のＡＤ発症リスクを評価する工程（以下、「第３の工程」とも称する）を含む。
本発明のＡＤ発症リスクの評価方法は、（１）被験体の検体において、ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ、ｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のポリヌクレオチドの発現量を測定する工程（以下「第１の工程」とも称する）、（２）被験体のゲノムＤＮＡにおける、ｒｓ１２９９７７５２で特定された一塩基多型（ＳＮＰ）、ｒｓ１４９９４４９３０で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１７３９３４６０で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１２６１６２９８で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１７５３４９０７で特定されたＳＮＰ、ｒｓ３５８３１８８６で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１８０７３０４４で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１７５７４４７９で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１６８６８３２５で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１７０９９２４０で特定されたＳＮＰ、ｒｓ７９７２６１３０で特定されたＳＮＰ、ｒｓ３７７７１１８で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１７３３６０９２で特定されたＳＮＰ、ｒｓ６７２１９３５で特定されたＳＮＰ、ｒｓ７２８６１１６３で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１１８５５０９２で特定されたＳＮＰ、ｒｓ２８３０３８６で特定されたＳＮＰ、ｒｓ７６２３２８５１で特定されたＳＮＰ、ｒｓ１７６８２５６７で特定されたＳＮＰ及びｒｓ９５０７５９５で特定されたＳＮＰからなる群から選択された１以上のＳＮＰの情報を取得する工程（以下、「第２の工程」とも称する）、及び（３）測定されたポリヌクレオチドの発現量及び取得されたＳＮＰ情報を用いて、被験体のＡＤ発症リスクを評価する工程（以下、「第３の工程」とも称する）を含む。
本発明の方法において、「被験体」は、ヒトである。より好ましくは、「被験体」は、軽度認知障害（ＭＣＩ）患者である。本発明の方法は、ＡＤを発症していないＭＣＩ患者において、将来のＡＤ発症のリスクに有用な方法である。
４－１．第１の工程
本発明の方法における第１の工程（以下、本項では単に「本工程」とも称する）は、被験体の検体において、所定のｍｉＲＮＡの発現量を測定する工程である。具体的には、上記の第１マーカーである、配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むヒト遺伝子、その転写産物、より好ましくは当該転写産物、すなわちｍｉＲＮＡ、その前駆体ＲＮＡであるｐｒｉ－ｍｉＲＮＡ又はｐｒｅ－ｍｉＲＮＡを測定する工程である。
本発明の方法における第１の工程（以下、本項では単に「本工程」とも称する）は、被験体の検体において、所定のｍｉＲＮＡの発現量を測定する工程である。具体的には、上記の第１マーカーである、配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むヒト遺伝子、その転写産物、より好ましくは当該転写産物、すなわちｍｉＲＮＡ、その前駆体ＲＮＡであるｐｒｉ－ｍｉＲＮＡ又はｐｒｅ－ｍｉＲＮＡを測定する工程である。
本発明の方法における「検体」は、上記第１マーカーを測定するための検体である。ｍｉＲＮＡを含み得る検体であれば、特に限定されないが、使用する検出方法の種類に応じて、血液、血清、血漿、尿等の体液を使用できる。血液検体、特に血漿又は血清検体を使用することが好ましい。あるいは、そのような体液上記の方法によって調製したｔｏｔａｌ ＲＮＡとしてもよいし、さらに当該ＲＮＡをもとにして調製される、ｃＤＮＡを含む各種のポリヌクレオチドとしてもよい。検体は、後述する「第２の検体」と同一の検体であっても、別の検体であってもよい。別の検体とする場合、両検体の採取は、同時若しくは同日であってもよく、また、別の日であってもよい。
本工程の一態様は、検体中のｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ及びｍｉＲ－８０７０で表される遺伝子を含む群から選択される、１個以上、２個以上、３個以上、４個以上、５個以上、６個以上、７個以上、８個以上、９個以上、１０個以上、より好ましくは１５個以上、最も好ましくはすべての遺伝子の発現量をｉｎ ｖｉｔｒｏで測定する工程である。
本工程において、血液、血清、血漿等の検体から第１マーカーを含み得る遺伝子を抽出する方法としては、３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）ＲＮＡ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｒｅａｇｅｎｔ ｆｒｏｍ ｌｉｑｕｉｄ ｓａｍｐｌｅ ｋｉｔ（東レ株式会社）中のＲＮＡ抽出用試薬を加えて調整するのが特に好ましいが、一般的な酸性フェノール法（Ａｃｉｄ Ｇｕａｎｉｄｉｎｉｕｍ－Ｐｈｅｎｏｌ－Ｃｈｌｏｒｏｆｏｒｍ（ＡＧＰＣ）法）を用いてもよいし、Ｔｒｉｚｏｌ（登録商標）（Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社）用いてもよいし、Ｔｒｉｚｏｌ（ｌｉｆｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社）やＩｓｏｇｅｎ（ニッポンジーン社）などの酸性フェノールを含むＲＮＡ抽出用試薬を加えて調製してもよい。さらに、ｍｉＲＮｅａｓｙ（登録商標）Ｍｉｎｉ Ｋｉｔ（Ｑｉａｇｅｎ社）などのキットを利用できるが、これらの方法に限定されない。
本工程において、遺伝子発現量の測定は、ノーザンブロット法、サザンブロット法、ｉｎ ｓｉｔｕ ハイブリダイゼーション法、ノーザンハイブリダイゼーション法、サザンハイブリダイゼーション法などのハイブリダイゼーション技術、定量ＲＴ－ＰＣＲ法などの定量増幅技術、及び次世代シークエンサーによる方法などの、特定遺伝子を特異的に検出する公知の方法において、定法に従って行うことができる。
本工程の一態様は、さらに以下の（１）及び（２）のステップ：
（１）被験体由来の検体を、ｉｎ ｖｉｔｒｏで、上記第１核酸と接触させるステップ、
（２）検体中の標的核酸の発現量を、上記ポリヌクレオチドを核酸プローブ又はプライマーとして用いて測定するステップ、
を含むことができる。
（１）被験体由来の検体を、ｉｎ ｖｉｔｒｏで、上記第１核酸と接触させるステップ、
（２）検体中の標的核酸の発現量を、上記ポリヌクレオチドを核酸プローブ又はプライマーとして用いて測定するステップ、
を含むことができる。
また、本工程の好ましい一態様において、第１の核酸（具体的には、プローブ又はプライマー）は、下記の（ａ）～（ｅ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択される。
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択される。
本工程において、測定対象として用いる検体の種類に応じてステップを変更することができる。
測定対象とする第１マーカーがＲＮＡ（ｍｉＲＮＡを含む）である場合、本工程は、例えば、さらに下記のステップ（１’）及び（２’）：
（１’）被験体の検体から調製されたＲＮＡ（ここで、例えばＲＮＡの３’末端はポリアデニル化されていてもよい、又はいずれか若しくは両方の末端に任意の配列がライゲーション法などで付加されていてもよい）又はそれから転写された相補的ポリヌクレオチド（ｃＤＮＡ）を、上記「２－１」の項に記載した第１の核酸と接触させるステップ、
（２’）当該ポリヌクレオチドに結合した検体由来のＲＮＡ又は当該ＲＮＡから合成されたｃＤＮＡを、上記ポリヌクレオチドを核酸プローブとして用いるハイブリダイゼーションによって、あるいは、上記ポリヌクレオチドをプライマーとして用いる核酸検出方法によって測定するステップ、
を含むことができる。
（１’）被験体の検体から調製されたＲＮＡ（ここで、例えばＲＮＡの３’末端はポリアデニル化されていてもよい、又はいずれか若しくは両方の末端に任意の配列がライゲーション法などで付加されていてもよい）又はそれから転写された相補的ポリヌクレオチド（ｃＤＮＡ）を、上記「２－１」の項に記載した第１の核酸と接触させるステップ、
（２’）当該ポリヌクレオチドに結合した検体由来のＲＮＡ又は当該ＲＮＡから合成されたｃＤＮＡを、上記ポリヌクレオチドを核酸プローブとして用いるハイブリダイゼーションによって、あるいは、上記ポリヌクレオチドをプライマーとして用いる核酸検出方法によって測定するステップ、
を含むことができる。
本工程において、標的遺伝子の発現量を測定するために、例えば種々のハイブリダイゼーション法を使用することができる。このようなハイブリダイゼーション法には、例えばノーザンブロット法、サザンブロット法、ＤＮＡチップ解析法、ｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーション法、ノーザンハイブリダイゼーション法、サザンハイブリダイゼーション法などを使用することができる。また、ハイブリダイゼーション法と組み合わせて、又はその代替法として、定量ＲＴ－ＰＣＲなどのＰＣＲ法、インベーダー法、ループ媒介増幅（ＬＡＭＰ）法、核酸配列ベース増幅（ＮＡＳＢＡ）法、鎖置換増幅（ＳＤＡ）法、ローリングサークル増幅（ＲＣＡ）法、RNA技術のシグナル媒介増幅（ＳＭＡＲＴ）法、ヘリカーゼを活用した核酸検出法、又は次世代シークエンス法などを使用することができる。
ノーザンブロット法を利用する場合は、例えば本発明で使用可能な上記核酸プローブを用いることによって、ＲＮＡ中の各遺伝子発現の有無やその発現量を検出、測定することができる。具体的には、核酸プローブ（相補鎖）を放射性同位元素（３２Ｐ、３３Ｐ、３５Ｓなど）や蛍光物質などで標識し、それを常法にしたがってナイロンメンブレンなどにトランスファーし被験体の生体組織由来のＲＮＡとハイブリダイズさせたのち、形成されたＤＮＡ／ＲＮＡ二重鎖の標識物（放射性同位元素又は蛍光物質）に由来するシグナルを放射線検出器（ＢＡＳ－１８００ＩＩ（富士フィルム株式会社）、などを例示できる）又は蛍光検出器（ＳＴＯＲＭ ８６５（ＧＥヘルスケア社）、などを例示できる）で検出、測定する方法を例示することができる。
定量ＲＴ―ＰＣＲ法を利用する場合には、例えば本発明で使用可能な上記プライマーを用いることによって、ＲＮＡ中の遺伝子発現の有無やその発現量を検出、測定することができる。例えば、被験体の生体組織由来のＲＮＡを回収し、３’末端をポリアデニル化し、ポリアデニル化ＲＮＡから常法にしたがってｃＤＮＡを調製して、これを鋳型として標的の各遺伝子マーカーの領域が増幅できるように、本発明の検出用キット又はデバイスに含まれ得る１対のプライマー（上記ｃＤＮＡに結合する正鎖と逆鎖からなる）をｃＤＮＡとハイブリダイズさせて常法によりＰＣＲ法を行い、得られた一本鎖もしくは二本鎖ＤＮＡを検出する方法を例示することができる。ｍｉＲＮＡのような短いＲＮＡを増幅する場合は、ｍｉＲＮＡの末端にアダプター核酸等を結合して全長を長くした後に、逆転写し、鋳型ＤＮＡを調製することもできる。なお、一本鎖もしくは二本鎖ＤＮＡの検出法としては、上記ＰＣＲをあらかじめ放射性同位元素や蛍光物質で標識しておいたプライマーを用いて行う方法、ＰＣＲ産物をアガロースゲルで電気泳動し、エチジウムブロマイドなどで二本鎖ＤＮＡを染色して検出する方法、産生された一本鎖もしくは二本鎖ＤＮＡを常法にしたがってナイロンメンブレンなどにトランスファーさせ、標識した核酸プローブとハイブリダイズさせて検出する方法を含むことができる。
核酸アレイ解析を利用する場合は、例えば本発明の上記検出用キット又はデバイスを核酸プローブ（一本鎖又は二本鎖）として基板（固相）に貼り付けたＲＮＡチップ又はＤＮＡチップを用いる。核酸プローブを貼り付けた領域をプローブスポット、核酸プローブを貼り付けていない領域をブランクスポットと称する。遺伝子群を基板に固相化したものには、一般に核酸チップ、核酸アレイ、マイクロアレイなどという名称があり、ＤＮＡもしくはＲＮＡアレイにはＤＮＡもしくはＲＮＡマクロアレイとＤＮＡもしくはＲＮＡマイクロアレイが包含されるが、本明細書ではチップといった場合、当該アレイを含むものとする。ＤＮＡチップとしては３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）Ｈｕｍａｎ ｍｉＲＮＡ Ｏｌｉｇｏ ｃｈｉｐ（東レ株式会社）を用いることができるが、これに限られない。
ＤＮＡチップの測定は、限定されないが、例えば検出用キット又はデバイスの標識物に由来するシグナルを画像検出器（Ｔｙｐｈｏｏｎ ９４１０（ＧＥヘルスケア社）、３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）スキャナー（東レ株式会社）などを例示できる）で検出、測定する方法を例示することができる。
本工程における「ハイストリンジェントな条件」はハイブリダイゼーションとその後の洗浄によって、規定される。そのハイブリダイゼーションの条件は、限定されないが、例えば３０℃～６０℃で、ＳＳＣ、界面活性剤、ホルムアミド、デキストラン硫酸塩、ブロッキング剤などを含む溶液中で１～２４時間の条件とする。ここで、１×ＳＳＣは、１５０ｍＭ塩化ナトリウム及び１５ｍＭクエン酸ナトリウムを含む水溶液（ｐＨ７．０）であり、界面活性剤はＳＤＳ（ドデシル硫酸ナトリウム）、Ｔｒｉｔｏｎ、もしくはＴｗｅｅｎなどを含む。ハイブリダイゼーション条件としては、より好ましくは３～１０×ＳＳＣ、０．１～１％ ＳＤＳを含む。ハイストリンジェントな条件を規定するもうひとつの条件である、ハイブリダイゼーション後の洗浄条件としては、例えば、３０℃の０．５×ＳＳＣと０．１％ＳＤＳを含む溶液、及び３０℃の０．２×ＳＳＣと０．１％ＳＤＳを含む溶液、及び３０℃の０．０５×ＳＳＣ溶液による連続した洗浄などの条件を挙げることができる。相補鎖はかかる条件下で洗浄しても対象とする正鎖とハイブリダイズ状態を維持するものであることが望ましい。具体的にはこのような相補鎖として、対象の正鎖の塩基配列と完全に相補的な関係にある塩基配列からなる鎖、並びに当該鎖と少なくとも８０％、好ましくは少なくとも８５％、より好ましくは少なくとも９０％又は少なくとも９５％の相同性を有する塩基配列からなる鎖を例示することができる。
これらのハイブリダイゼーションにおける「ハイストリンジェントな条件」の他の例については、例えばＳａｍｂｒｏｏｋ、Ｊ．＆ Ｒｕｓｓｅｌ、Ｄ．著、Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ、Ａ ＬＡＢＯＲＡＴＯＲＹ ＭＡＮＵＡＬ、Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｐｒｅｓｓ、２００１年１月１５日発行、の第１巻７．４２～７．４５、第２巻８．９～８．１７などに記載されており、本発明において利用できる。
定量ＲＴ－ＰＣＲ等のＰＣＲを実施する際の条件の例としては、例えば１０ｍＭ Ｔｒｉｓ－ＨＣＬ（ｐＨ８．３）、５０ｍＭ ＫＣＬ、１～２ｍＭ ＭｇＣｌ２などの組成のＰＣＲバッファーを用い、当該プライマーの配列から計算されたＴｍ値＋５～１０℃において１５秒から１分程度処理することなどが挙げられる。かかるＴｍ値の計算方法としてＴｍ値＝２×（アデニン残基数＋チミン残基数）＋４×（グアニン残基数＋シトシン残基数）などが挙げられる。
また、定量ＲＴ－ＰＣＲ法を用いる場合には、ＴａｑＭａｎ（登録商標） ＭｉｃｒｏＲＮＡ Ａｓｓａｙｓ（Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社）：ＬＮＡ（登録商標）－ｂａｓｅｄ ＭｉｃｒｏＲＮＡ ＰＣＲ（Ｅｘｉｑｏｎ社）：Ｎｃｏｄｅ（登録商標） ｍｉＲＮＡ ｑＲＴ－ＰＣＴ キット（ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ社）などの、ｍｉＲＮＡを定量的に測定するために特別に工夫された市販の測定用キットを用いてもよい。
本工程において、遺伝子の発現量の測定は、上記ハイブリダイゼーション法に加えて、シークエンサーを用いて行ってもよい。シークエンサーを用いる場合には、サンガー法に基づいた第１世代とするＤＮＡシークエンサー、リードサイズの短い第２世代、リードサイズの長い第３世代のいずれも利用することができる（第２世代及び第３世代のシークエンサーを含めて、本明細書では「次世代シークエンサー」とも称する）。例えばＭｉｓｅｑ・Ｈｉｓｅｑ・ＮｅｘＳｅｑ（イルミナ社）、Ｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｎ・Ｉｏｎ ＰＧＭ・Ｉｏｎ Ｓ５／Ｓ５ ＸＬ（サーモフィッシャーサイエンティフィック社）、ＰａｃＢｉｏ ＲＳ ＩＩ・Ｓｅｑｕｅｌ（Ｐａｃｉｆｉｃ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅ社）、ナノポアシークエンサーを用いる場合には、例えばＭｉｎＩＯＮ（Ｏｘｆｏｒｄ Ｎａｎｏｐｏｒｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社）などを利用して、ｍｉＲＮＡを測定するために特別に工夫された市販の測定用キットを用いてもよい。
次世代シークエンスとは、次世代シークエンサーを用いた配列情報の取得法であり、Ｓａｎｇｅｒ法に比べて膨大な数のシークエンス反応を同時並行して実行できることを特徴とする（例えば、Ｒｉｃｋ Ｋａｍｐｓ ｅｔ ａｌ．，Ｉｎｔ． Ｊ． Ｍｏｌ．Ｓｃｉ．，２０１７，１８（２），ｐ．３０８及びＩｎｔ．Ｎｅｕｒｏｕｒｏｌ．Ｊ．，２０１６，２０（Ｓｕｐｐｌ．２），Ｓ７６－８３を参照されたい）。限定するものではないが、ｍｉＲＮＡに対する次世代シークエンスの工程例としては、まず、所定の塩基配列を有するアダプター配列を付加し、配列付加の前又は後に、全ＲＮＡをｃＤＮＡに逆転写する。逆転写後、シークエンス工程の前に、標的ｍｉＲＮＡを解析するために、特定の標的ｍｉＲＮＡ由来のｃＤＮＡをＰＣＲ等により、又はプローブ等を用いて増幅又は濃縮してもよい。続いて行われるシークエンス工程の詳細は、次世代シークエンサーの種類により異なるが、典型的にはアダプター配列を介して基板に連結させ、またアダプター配列をプライミング部位としてシークエンス反応が行われる。シークエンス反応の詳細については、例えばＲｉｃｋ Ｋａｍｐｓ ｅｔ ａｌ．（上掲）を参照されたい。最後に、データ出力が行われる。この工程では、シークエンス反応により得られた配列情報（リード）を集めたものが得られる。例えば、次世代シークエンスでは、配列情報に基づいて標的ｍｉＲＮＡを特定し、標的ｍｉＲＮＡの配列を有するリードの数に基づいてその発現量を測定することができる。
遺伝子発現量の算出としては、限定されないが、例えばＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ ｄａｔａ（Ｓｐｅｅｄ Ｔ．著、Ｃｈａｐｍａｎ ａｎｄ Ｈａｌｌ／ＣＲＣ）、及びＡ ｂｅｇｉｎｎｅｒ’ｓ ｇｕｉｄｅ Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ（Ｃａｕｓｔｏｎ Ｈ．Ｃ．ら著、Ｂｌａｃｋｗｅｌｌ ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ）などに記載された統計学的処理を、本発明において利用できる。例えばＤＮＡチップ上のブランクスポットの測定値の平均値に、ブランクスポットの測定値の標準偏差の２倍、好ましくは３倍、より好ましくは６倍を加算し、その値以上のシグナル値を有するプローブスポットを検出スポットとみなすことができる。さらに、ブランクスポットの測定値の平均値をバックグラウンドとみなし、プローブスポットの測定値から減算し、遺伝子発現量とすることができる。遺伝子発現量の欠損値については、解析対象から除外するか、好ましくは各ＤＮＡチップにおける遺伝子発現量の最小値で置換するか、より好ましくは遺伝子発現量の最小値の対数値から０．１を減算した値、で置換することができる。さらに、低シグナルの遺伝子を除去するために、測定サンプル数の２０％以上、好ましくは５０％以上、より好ましくは８０％以上において２の６乗、好ましくは２の８乗、より好ましくは２の１０乗以上の遺伝子発現量を有する遺伝子のみを解析対象として選択することができる。遺伝子発現量の正規化（ノーマライゼーション）としては、限定されないが、例えばｇｌｏｂａｌ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎやｑｕａｎｔｉｌｅ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ（Ｂｏｌｓｔａｄ、Ｂ．Ｍ．ら、２００３年、Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ、１９巻、ｐ１８５－１９３）、などが挙げられる。
４－２．第２の工程
本発明の方法における第２の工程（以下、本項では単に「本工程」とも称する）は、被験体のゲノムＤＮＡにおける、ｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０、ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群から選択された１以上のＳＮＰの情報を取得する工程である。
本発明の方法における第２の工程（以下、本項では単に「本工程」とも称する）は、被験体のゲノムＤＮＡにおける、ｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０、ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群から選択された１以上のＳＮＰの情報を取得する工程である。
本工程は、上記のＳＮＰのうち、１個以上、２個以上、３個以上、４個以上、５個以上、６個以上、７個以上、８個以上、９個以上、１０個以上、より好ましくは１５個以上、最も好ましくはすべての遺伝子の発現量をｉｎ ｖｉｔｒｏで測定する工程である。
本工程におけるゲノムＤＮＡは、ヒトゲノムＤＮＡであり、基本的にヒトの生涯において変動することはない。したがって、被験体について、既に全ゲノム解析等がなされており、所望のＳＮＰについて解析されたデータが存在し、当該データが利用可能である場合は、新たに被験体から検体を採取してＳＮＰの検出を行う必要はない。この場合、既存のＳＮＰ情報を適法に入手する工程が本工程に相当する。
既存のＳＮＰ情報が入手できない場合は、被験体から採取された検体を用いて、ゲノムＤＮＡを取得し、ＳＮＰの検出を行う必要がある。本工程において使用される「検体」は、第１の工程に使用される「検体」と区別するため、「第２検体」と称する。第２検体は、ゲノムＤＮＡを含むものであれば特に限定されないが、血液検体、特に全血検体を好適に使用できる。検体からのゲノムＤＮＡの抽出は、常法にしたがって実施可能である。例えば、ＩＳＯＳＰＩＮ Ｂｌｏｏｄ ＆ Ｐｌａｓｍａ ＤＮＡ（株式会社ニッポンジーン）等の市販の試薬を用いて抽出することができる。
本工程におけるＳＮＰの検出は、既知の手段をいずれも使用可能である。目的のＳＮＰのみを検出する手段を用いてもよいが、全ゲノムのＳＮＰを網羅的に解析できるゲノムワイド関連解析（ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｙ：ＧＷＡＳ）を用いて行ってもよい。ＧＷＡＳは、例えば、「ジャポニカアレイ」（株式会社東芝）等を用いて実施することができる。
目的のＳＮＰを検出する手段としては、ＲＦＬＰ法、ＳＳＣＰ法、ＴａｑＭａｎ（登録商標） ＰＣＲ法、一塩基伸長法、Ｉｎｖａｄｅｒ法、質量分析法、ＤＮＡアレイ法、パイロシーケンス法、次世代シーケンサーによる方法などが知られる。これらのいずれの手段も使用可能である。
ＰＣＲ法を使用する場合、使用するプライマー及びプローブとしては、目的のＳＮＰ又は隣接する部位を含む１５～３０塩基程度のポリヌクレオチドを使用できる。特に一塩基伸長法を使用する場合、プライマーとしては、目的のＳＮＰの３’末端側に隣接する塩基に結合する塩基を３’末端に有する１５～３０塩基程度のポリヌクレオチドを使用できる。また、ＤＮＡアレイを使用する場合、固相化する検出プローブとしては、目的のＳＮＰ又は隣接する部位を含む１５～３０塩基程度のポリヌクレオチドを使用できる。このようなポリヌクレオチドとしては、例えば、以下のポリヌクレオチドを使用することができる。
（ｆ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｇ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｈ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｉ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｊ）前記（ｆ）～（ｉ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド。
（ｆ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｇ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｈ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｉ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｊ）前記（ｆ）～（ｉ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド。
Ｉｎｖａｄｅｒ法を使用する場合、５’末端側にフラップ配列、３’末端側に特異的結合配列を有するアレルプローブと、インベーダーオリゴの２つのプローブを使用する。アレルプローブとしては、特異的結合配列の５’末端の塩基が目的とするＳＮＰに結合する塩基配列を有するものを使用できる。また、インベーダーオリゴとしては、３’末端近傍の塩基が目的のＳＮＰに結合するものを使用できる。
上記のいずれかのプローブと組み合わせて、または、単独で、目的とするＳＮＰを含む領域のＤＮＡをＰＣＲで増幅可能なプライマーを使用してもよい。プライマーは、目的とするＳＮＰから数塩基から数十塩基離れた位置に特異的に結合する塩基配列を有するポリペプチドを使用できる。プライマーの長さは特に限定されないが、５～５０塩基、特に１５～３０塩基とすることが好ましい。
上記のように、既知のいずれかの方法で、被験体のゲノムＤＮＡにおける、所望のＳＮＰ情報を取得し、次の第３の工程に使用する。
４－３．第３の工程
本発明の方法における第３の工程（以下、本項では単に「本工程」とも称する）は、上記の第１の工程で測定されたｍｉＲＮＡの発現量と、第２の工程で取得されたＳＮＰ情報を用いて、被験体のＡＤ発症リスクを評価する工程である。より具体的には、第１及び第２の工程で得られた結果に基づいて得られたｍｉＲＮＡ発現量的形質遺伝子座（ｍｉＲ－ｅＱＴＬ）情報から、予め構築された予後予測因子の算出式を用いて、当該被験体のＡＤ発症リスクを判定する工程である。
本発明の方法における第３の工程（以下、本項では単に「本工程」とも称する）は、上記の第１の工程で測定されたｍｉＲＮＡの発現量と、第２の工程で取得されたＳＮＰ情報を用いて、被験体のＡＤ発症リスクを評価する工程である。より具体的には、第１及び第２の工程で得られた結果に基づいて得られたｍｉＲＮＡ発現量的形質遺伝子座（ｍｉＲ－ｅＱＴＬ）情報から、予め構築された予後予測因子の算出式を用いて、当該被験体のＡＤ発症リスクを判定する工程である。
本工程は、ｍｉＲ－５００６－５ｐ－ｒｓ７２８６１１６３、ｍｉＲ－６０８５－ｒｓ１１８５５０９２、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ１１７５７４４７９、ｍｉＲ－１２２８－５ｐ－ｒｓ１２９９７７５２、ｍｉＲ－３３０－３ｐ－ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ－ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ－ｒｓ６７２１９３５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ－ｒｓ２８３０３８６、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ－ｒｓ１１７３９３４６０、ｍｉＲ－８０７０－ｒｓ９５０７５９５、ｍｉＲ－５００６－３ｐ－ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３１９６－ｒｓ１２６１６２９８、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ－ｒｓ１４９９４４９３０、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ１１６８６８３２５、ｍｉＲ－４５０８－ｒｓ３７７７１１８、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ１１７０９９２４０、ｍｉＲ－３１９６－ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ－ｒｓ７９７２６１３０、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３１９６－ｒｓ１１７５３４９０７、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ－ｒｓ１７６８２５６７、ｍｉＲ－４５０８－ｒｓ１１７３３６０９２、ｍｉＲ－４２６４－ｒｓ７９７２６１３０、及びｍｉＲ－６７９９－３ｐ－ｒｓ７６２３２８５１からなる群より選択される、１個以上、２個以上、３個以上、４個以上、５個以上、６個以上、７個以上、８個以上、９個以上、１０個以上、より好ましくは１５個以上、最も好ましくはすべてのｍｉＲ－ｅＱＴＬを評価指標として使用する。
本工程の一態様では、上記のｍｉＲ－ｅＱＴＬに加えて、被験体の臨床的要素を評価要素として使用することができる。ここでいう臨床的要素には、認知症の診療領域において広く実施される検査項目がいずれも含まれ得る。特に、年齢、性別、ＡＰＯＥ４対立遺伝子数（０、１又は２、以下単に「ＡＰＯＥ４アレル数」とも称する）を使用できる。ＡＰＯＥ４アレル数は、被験体のゲノムＤＮＡを用いて、例えば、シークエンス法や定量ＰＣＲ法等を用いて検出することが可能である。被験体からのゲノムＤＮＡの取得方法は、上記の「４－２．第２の工程」の項に記載した通りである。
本工程の一態様では、下記式Ｉを用いて、被験体のＡＤ発症予測指標（以下、「予後指標」とも称する）を算出する。
上記式Ｉは、臨床的要素である、年齢、性別、ＡＰＯＥ４アレル数と、上記２４のｍｉＲ－ｅＱＴＬとを組み合わせた式であり、λ（ｔ｜Ｃ，Ｉ）は予後指標、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３は臨床的要素の評価指標を、Ｉ１・・・Ｉ２４はｍｉＲ－ＱＴＬの評価指標を示す。また、β１・・・β２７は、各要素に対する係数を示す。
上記式Ｉは、追跡調査が可能なＭＣＩ患者群の臨床的要素及びｍｉＲ－ｅＱＴＬから構築したＣｏｘハザードモデルに基づく。発明者らは、ＭＣＩ患者１９７症例について、発見コホートと検証コホートとに分け、発見コホートに基づいて予測モデルを構築し、検証コホートを用いてモデルの評価を行った。検証コホートを上記予後指標に基づいて高リスク群と低リスク群とに分け、各群についてＡＤを発症しない割合を「生存率」としてＫａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ曲線を作成した。その結果、図２ｂに示す通り、高リスク群と低リスク群とを明確に分けることができた。上記式Ｉの作成、及び図２ｂの結果を得るまでの詳細な手段は、実施例に記載の通りである。
予後が未知の被験体の予後を予測する手法としては、例えば、以下の手法を使用することができる。被験体の臨床的要素及びｍｉＲ－ｅＱＴＬを上記式Ｉに当てはめ、予後指標を算出する。得られた予後指標から、カットオフ値に基づいて、被験体を高リスク群又は低リスク群に割り当てる。例えば、被験体が高リスク群に割り当てられた場合、図２ｂのＫａｐｌａｎ－Ｍｅｉｅｒ曲線によると、約１０００日後に約５０％の確率でＡＤを発症し得ることが分かる。
予後予測において、被験体を必ずしも高リスク群－低リスク群の２群に割り当てなくとも、予後指標からＡＤ発症リスクを予測することができる。具体的には、例えば、得られた予後指標が事前に設定した閾値よりも高ければＡＤ発症リスクは比較的に高く、予後指標が低ければＡＤ発症リスクは比較的に低いことが予測できる。
このように、本工程においては、被験体のＡＤ発症リスクについて、発症するか否かのみでなく。いつ、どの程度の確率でＡＤを発症するかについても評価することが可能である。なお、これは、臨床的指標のみを用いても達成できなった（図２ｄを参照のこと）。また、ＡＤへの関連が予測されるｍＲＮＡ遺伝子の発現量を用いても達成できなかった（実施例及び図５ｃを参照のこと）。
本工程において使用する式Ｉの各指標の係数及ハザード比は、実施例の表３に例示するが、これらの数値に限定することを意図するものではない。これらの数値は、例えば、新規に、予後既知のＭＣＩ患者の各評価指標を用いて発見コホートを作成し、別途算出してもよい。また、予後指標を算出するための式は、式Ｉに限定されず、例えば、いくつかの評価指標を省略することもできる。式ＩのうちｍｉＲ－ｅＱＴＬの種類を２４種から１４種に減らしてもよく、すなわち、例えば、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ１２６１６２９８、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ１１７５３４９０７、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３３０－３ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１７５７４４７９、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ１１６８６８３２５、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１７０９９２４０、ｍｉＲ－４２６４＿ｒｓ７９７２６１３０、ｍｉＲ－５００６－３ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－５００６－５ｐ＿ｒｓ７２８６１１６３、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ＿ｒｓ２８３０３８６、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ＿ｒｓ７９７２６１３０を用いた式であってもよく、ＡＤ発症リスクを予測することができる。
更に、式ＩのうちｍｉＲ－ｅＱＴＬの種類を１０種に減らしてもよく、すなわち、例えば、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ１１７５３４９０７、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３３０－３ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１７５７４４７９、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１６８６８３２５、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１７０９９２４０、ｍｉＲ－５００６－３ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－５００６－５ｐ＿ｒｓ７２８６１１６３を用いた式であってもよく、ＡＤ発症リスクを予測することができる。
更に、式ＩのうちｍｉＲ－ｅＱＴＬの種類を６種に減らしてもよく、すなわち、例えば、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３３０－３ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１７５７４４７９、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－５００６－３ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４を用いた式であってもよく、ＡＤ発症リスクを予測することができる。
４－４．その他
本発明のＡＤ発症リスクの評価方法によれば、被験体がＡＤを発症するか否かに加え、何時発症リスクの判定検出のために有用である。この評価対象たる被験体は、例えば、認知機能が正常な対象についても適用可能であるが、特に、ＭＣＩ患者が適している。ＭＣＩ患者に対して、従来、ＡＤへの進行の可能性は分からなかった、または一部の方法を用いてＡＤへ進行する、又はＡＤへ進行しない、の定性的な判断しかなされなかったのに対し、本発明は発症リスクの評価に加えて発症時期の予測もなされることにより、被験者に対する治療方針の決定、具体的には運動療法等の治療の要否や、その必要とされる量的負荷等をより効果的に判断し得る。
本発明のＡＤ発症リスクの評価方法によれば、被験体がＡＤを発症するか否かに加え、何時発症リスクの判定検出のために有用である。この評価対象たる被験体は、例えば、認知機能が正常な対象についても適用可能であるが、特に、ＭＣＩ患者が適している。ＭＣＩ患者に対して、従来、ＡＤへの進行の可能性は分からなかった、または一部の方法を用いてＡＤへ進行する、又はＡＤへ進行しない、の定性的な判断しかなされなかったのに対し、本発明は発症リスクの評価に加えて発症時期の予測もなされることにより、被験者に対する治療方針の決定、具体的には運動療法等の治療の要否や、その必要とされる量的負荷等をより効果的に判断し得る。
本発明の方法は、上記予測指標を経時的に観察することで、被験体たるＭＣＩ患者の運動療法等の治療の効果をモニタリングすることも可能である。これにより、より効果の高い治療方法を探索することも可能となる。
本発明のＡＤ発症リスクの評価方法は、本発明のキット又はデバイスを用いて実施することができる。ただし、本発明のキット又はデバイスを使用する態様のみに限定されるものではない。
本発明の方法は、使用する検体を限定するものではないが、全て血液検体で実現可能であることに特徴を有する。これにより、例えば脳脊髄液の採取等の侵襲性の高い手段を必要とせず、低侵襲での評価が可能である。ただし、必ずしも脳脊髄液の使用を除外することを意図しない。
本発明の方法は、上記第１～第３の工程のみならず、他の工程を含んでいてもよい。例えば、アミロイドβタンパク質、タウタンパク質、リン酸化タウタンパク質、ＡＰＯＥ４対立遺伝子数、ニューログラニン、ニューロフィラメント軽鎖（ＮＦＬ）、ＴＤＰ４３、αシヌクレインなどの公知の認知症検査用マーカーの検査や、ＭＲＩ、ＰＥＴなどの画像検査の結果を取得し、併せて評価することもできる。
本発明を以下の実施例によってさらに具体的に説明する。しかし、本発明の範囲は、この実施例によって制限されないものとする。
＜被験体＞
インフォームドコンセントを得た１９７例のＭＣＩ患者（男性７８例、女性１２４例、いずれも６０歳超）を登録した（表１）。全ての被験体の診断は、病歴、身体診察、診断検査、神経学的検査、神経心理学的検査、および磁気共鳴画像法またはコンピュータ断層撮影による脳画像検査に基づいて、認知症診断に精通する１人以上の専門家（神経科医、精神科医、老年科医または脳神経外科医）によって行われた。神経心理学的検査として、ミニメンタルステート検査（ＭＭＳＥ）、Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ Ｄｉｓｅａｓｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｓｃａｌｅ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ （ＡＤＡＳ－ｊｃｏｇ、アルツハイマー型認知症の認知機能評価ＡＤＡＳの日本版）、Ｗｅｃｈｓｌｅｒ Ｍｅｍｏｒｙ Ｓｃａｌｅ－Ｒｅｖｉｓｅｄ（ＷＭＳ－Ｒ）の論理的記憶Ｉ及びＩＩ、Ｆｒｏｎｔａｌ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｂａｔｔｅｒｙ（ＦＡＢ）、Ｒａｖｅｎの色彩マトリックス検査、及び老年期うつ病評価尺度（Ｇｅｒｉａｔｒｉｃ Ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｓｃａｌｅ（ＧＤＳ））を実施した（Ｋａｗａｉ Ｙ， ｅｔ ａｌ．， Ｎｅｕｒｏｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ ａｎｄ ｄｅｍｅｎｔｉａ ｗｉｔｈ Ｌｅｗｙ ｂｏｄｉｅｓ ｉｎ ａ ｍｅｍｏｒｙ ｃｌｉｎｉｃ． Ｐｓｙｃｈｏｇｅｒｉａｔｒｉｃｓ １３， １５７－１６３（２０１３））。全被験体について、ＡＰＯＥ４対立遺伝子（ＡＤの主要な遺伝的要因）の数とＭＭＳＥスコアを得た。血液検体からＤＮＡを抽出後、ＴａＫａＲａ Ｅｘ Ｔａｑ Ｈｏｔ Ｓｔａｒｔ Ｖｅｒｓｉｏｎ試薬（タカラバイオ株式会社）を用いて得られたＤＮＡをＰＣＲ法で増幅し、ＢｉｇＤｙｅ Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ ｖ３．１ Ｃｙｃｌｅ Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ Ｋｉｔ試薬とシークエンサーである３７３０ｘｌ ＤＮＡ Ａｎａｌｙｚｅｒ（サーモフィッシャーサイエンティフィック社）を用いてサンガーシークエンス法によりＡＰＯＥ遺伝子型を決定した。
インフォームドコンセントを得た１９７例のＭＣＩ患者（男性７８例、女性１２４例、いずれも６０歳超）を登録した（表１）。全ての被験体の診断は、病歴、身体診察、診断検査、神経学的検査、神経心理学的検査、および磁気共鳴画像法またはコンピュータ断層撮影による脳画像検査に基づいて、認知症診断に精通する１人以上の専門家（神経科医、精神科医、老年科医または脳神経外科医）によって行われた。神経心理学的検査として、ミニメンタルステート検査（ＭＭＳＥ）、Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ Ｄｉｓｅａｓｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｓｃａｌｅ Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ （ＡＤＡＳ－ｊｃｏｇ、アルツハイマー型認知症の認知機能評価ＡＤＡＳの日本版）、Ｗｅｃｈｓｌｅｒ Ｍｅｍｏｒｙ Ｓｃａｌｅ－Ｒｅｖｉｓｅｄ（ＷＭＳ－Ｒ）の論理的記憶Ｉ及びＩＩ、Ｆｒｏｎｔａｌ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｂａｔｔｅｒｙ（ＦＡＢ）、Ｒａｖｅｎの色彩マトリックス検査、及び老年期うつ病評価尺度（Ｇｅｒｉａｔｒｉｃ Ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｓｃａｌｅ（ＧＤＳ））を実施した（Ｋａｗａｉ Ｙ， ｅｔ ａｌ．， Ｎｅｕｒｏｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ ａｎｄ ｄｅｍｅｎｔｉａ ｗｉｔｈ Ｌｅｗｙ ｂｏｄｉｅｓ ｉｎ ａ ｍｅｍｏｒｙ ｃｌｉｎｉｃ． Ｐｓｙｃｈｏｇｅｒｉａｔｒｉｃｓ １３， １５７－１６３（２０１３））。全被験体について、ＡＰＯＥ４対立遺伝子（ＡＤの主要な遺伝的要因）の数とＭＭＳＥスコアを得た。血液検体からＤＮＡを抽出後、ＴａＫａＲａ Ｅｘ Ｔａｑ Ｈｏｔ Ｓｔａｒｔ Ｖｅｒｓｉｏｎ試薬（タカラバイオ株式会社）を用いて得られたＤＮＡをＰＣＲ法で増幅し、ＢｉｇＤｙｅ Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ ｖ３．１ Ｃｙｃｌｅ Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ Ｋｉｔ試薬とシークエンサーである３７３０ｘｌ ＤＮＡ Ａｎａｌｙｚｅｒ（サーモフィッシャーサイエンティフィック社）を用いてサンガーシークエンス法によりＡＰＯＥ遺伝子型を決定した。
ＡＰＯＥ遺伝子型分布はε３／ε２が９，ε３／ε３が１１７，ε２／ε４が２，ε４／ε３が５９，ε４／ε４が１０であった。平均年齢は７５．４２歳（標準偏差［ＳＤ］，６．３１歳）であった。ＭＣＩ患者を６か月から最長７年間（平均±ＳＤ、９７１±５５２日）追跡した。その間に８３例（４２．１％）がＡＤを発症した。ＡＤを発症した患者８３例をＭＣＩ‐Ｃに分類し、残りのＭＣＩ患者１１４例（５７．９％）をＭＣＩ‐ＮＣに分類した。ＭＣＩ患者１９７例を９８例の発見コホート（ＭＣＩ－Ｃ４１例、ＭＣＩ－ＮＣ５７例）と、９９例の検証コホート（ＭＣＩ－Ｃ４２例、ＭＣＩ－ＮＣ５７例）に振り分けた。各コホートの症例のプロフィールを表３に示す。
＜ＳＮＰ遺伝子型解析＞
１９７例全症例の全血検体を用いて、ＳＮＰ解析を行った。検体からのＤＮＡ抽出及び解析は、株式会社東芝の「ジャポニカアレイ（登録商標）」ジェノタイピングにて行われた。ＩＭＰＵＴＥ２（バージョン２．３．２）（Ｈｏｗｉｅ ＢＮ， Ｄｏｎｎｅｌｌｙ Ｐ， Ｍａｒｃｈｉｎｉ Ｊ． Ａ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅ ｇｅｎｏｔｙｐｅ ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｉｅｓ． ＰＬｏＳ Ｇｅｎｅｔ ５， ｅ１０００５２９（２００９））のプロジェクトリファレンスパネルを用いて遺伝子型のインピュテーションを行った。インピュテーション後、ＳＮＰ／ＩＮＤＥＬコールレート≧０．９９およびマイナーアレル頻度≧０．０１の基準を満たす、常染色体及び性染色体の計２，８３６，１０４のＳＮＰｓを抽出した。さらに、統計分析プログラムＰＬＩＮＫバージョン１．９０ｂｅｔａ（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｃｏｇ－ｇｅｎｏｍｉｃｓ．ｏｒｇ／ｐｌｉｎｋ／１．９／）（Ｓｌｉｆｅｒ ＳＨ． ＰＬＩＮＫ： Ｋｅｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓ． Ｃｕｒｒ Ｐｒｏｔｏｃ Ｈｕｍ Ｇｅｎｅｔ ９７，ｅ５９（２０１８））を使用して、５０ＳＮＰのウィンドウサイズ、５ＳＮＰのステップ、および０．１のペアワイズを閾値とした連鎖不平衡（－－ｉｎｄｅｐ－ｐａｉｒｗｉｓｅ ５０ ５ ０．１）に基づく抽出を行い、独立したＳＮＰのセットを生成した。データが欠落しているＳＮＰは全て破棄した。最終的に９２，８７８個のＳＮＰのサブセットを得た。
１９７例全症例の全血検体を用いて、ＳＮＰ解析を行った。検体からのＤＮＡ抽出及び解析は、株式会社東芝の「ジャポニカアレイ（登録商標）」ジェノタイピングにて行われた。ＩＭＰＵＴＥ２（バージョン２．３．２）（Ｈｏｗｉｅ ＢＮ， Ｄｏｎｎｅｌｌｙ Ｐ， Ｍａｒｃｈｉｎｉ Ｊ． Ａ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅ ｇｅｎｏｔｙｐｅ ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｎｏｍｅ－ｗｉｄｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｉｅｓ． ＰＬｏＳ Ｇｅｎｅｔ ５， ｅ１０００５２９（２００９））のプロジェクトリファレンスパネルを用いて遺伝子型のインピュテーションを行った。インピュテーション後、ＳＮＰ／ＩＮＤＥＬコールレート≧０．９９およびマイナーアレル頻度≧０．０１の基準を満たす、常染色体及び性染色体の計２，８３６，１０４のＳＮＰｓを抽出した。さらに、統計分析プログラムＰＬＩＮＫバージョン１．９０ｂｅｔａ（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｃｏｇ－ｇｅｎｏｍｉｃｓ．ｏｒｇ／ｐｌｉｎｋ／１．９／）（Ｓｌｉｆｅｒ ＳＨ． ＰＬＩＮＫ： Ｋｅｙ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓ． Ｃｕｒｒ Ｐｒｏｔｏｃ Ｈｕｍ Ｇｅｎｅｔ ９７，ｅ５９（２０１８））を使用して、５０ＳＮＰのウィンドウサイズ、５ＳＮＰのステップ、および０．１のペアワイズを閾値とした連鎖不平衡（－－ｉｎｄｅｐ－ｐａｉｒｗｉｓｅ ５０ ５ ０．１）に基づく抽出を行い、独立したＳＮＰのセットを生成した。データが欠落しているＳＮＰは全て破棄した。最終的に９２，８７８個のＳＮＰのサブセットを得た。
＜ｔｏｔａｌ ＲＮＡの抽出＞
上記の１９７症例全症例から取得した血清３００μＬから、３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）ＲＮＡ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｒｅａｇｅｎｔ ｆｒｏｍ ｌｉｑｕｉｄ ｓａｍｐｌｅ ｋｉｔ（東レ株式会社（日本））中のＲＮＡ抽出用試薬を用いて、同社の定めるプロトコールに従ってｔｏｔａｌ ＲＮＡを得た。
上記の１９７症例全症例から取得した血清３００μＬから、３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）ＲＮＡ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｒｅａｇｅｎｔ ｆｒｏｍ ｌｉｑｕｉｄ ｓａｍｐｌｅ ｋｉｔ（東レ株式会社（日本））中のＲＮＡ抽出用試薬を用いて、同社の定めるプロトコールに従ってｔｏｔａｌ ＲＮＡを得た。
＜遺伝子発現量の測定＞
上記の合計１９７症例から得たｔｏｔａｌ ＲＮＡに対して、それぞれ、３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標） ｍｉＲＮＡ Ｌａｂｅｌｉｎｇ ｋｉｔ（東レ株式会社）を用いて同社が定めるプロトコールに基づいてｍｉＲＮＡを蛍光標識した。オリゴＤＮＡチップとして、ｍｉＲＢａｓｅ ｒｅｌｅａｓｅ ２１（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｉｒｂａｓｅ．ｏｒｇ／）に登録されているｍｉＲＮＡの中で、２，５６５種のｍｉＲＮＡと相補的な配列を有するプローブを搭載した３Ｄ‐Ｇｅｎｅ（登録商標） Ｈｕｍａｎ ｍｉＲＮＡ Ｏｌｉｇｏ ｃｈｉｐ（東レ株式会社）を用い、同社が定めるプロトコールに基づいてハイストリンジェントな条件下でハイブリダイゼーション及びハイブリダイゼーション後の洗浄を行った。ＤＮＡチップを３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）スキャナー（東レ株式会社）を用いてスキャンし、画像を取得して３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ（東レ株式会社）にて蛍光強度を数値化した。予め、一組の陰性対照シグナル（バックグラウンドシグナル）の蛍光強度を測定し、その平均および標準偏差（ＳＤ）を計算し、そこから上下５％の値を除去した。試料について測定した、数値化された蛍光強度のうち、バックグラウンドシグナルの平均＋２ＳＤより高い値を底が２の対数値に変換して遺伝子発現量とし、ブランク値の減算を行った。検出されなかったｍｉＲＮＡの数値は、シグナル値０．１に置換した。複数のマイクロアレイ間のシグナルを補正するため、内部対照ｍｉＲＮＡ（ｍｉＲ－１４９－３ｐ、ｍｉＲ－２８６１、およびｍｉＲ－４４６３）を各マイクロアレイで測定し、各ｍｉＲＮＡの数値を３つの内部標準ｍｉＲＮＡの数値で標準化した。その結果、上記の１９７症例の血清に対する、網羅的なｍｉＲＮＡの遺伝子発現量を得た。数値化されたｍｉＲＮＡの遺伝子発現量を用いた計算及び統計解析は、Ｒ言語３．４．１（Ｒ Ｃｏｒｅ Ｔｅａｍ（２０１７）． Ｒ： Ａ ｌａｎｇｕａｇｅ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｆｏｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ． Ｒ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ、Ｖｉｅｎｎａ、Ａｕｓｔｒｉａ． ＵＲＬ ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．Ｒ－ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ／．）及びＲｕｂｙバージョン２．４．０（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｒｕｂｙ－ｌａｎｇ．ｏｒｇ／ｊａ／）を用いて実施した。
上記の合計１９７症例から得たｔｏｔａｌ ＲＮＡに対して、それぞれ、３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標） ｍｉＲＮＡ Ｌａｂｅｌｉｎｇ ｋｉｔ（東レ株式会社）を用いて同社が定めるプロトコールに基づいてｍｉＲＮＡを蛍光標識した。オリゴＤＮＡチップとして、ｍｉＲＢａｓｅ ｒｅｌｅａｓｅ ２１（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｉｒｂａｓｅ．ｏｒｇ／）に登録されているｍｉＲＮＡの中で、２，５６５種のｍｉＲＮＡと相補的な配列を有するプローブを搭載した３Ｄ‐Ｇｅｎｅ（登録商標） Ｈｕｍａｎ ｍｉＲＮＡ Ｏｌｉｇｏ ｃｈｉｐ（東レ株式会社）を用い、同社が定めるプロトコールに基づいてハイストリンジェントな条件下でハイブリダイゼーション及びハイブリダイゼーション後の洗浄を行った。ＤＮＡチップを３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）スキャナー（東レ株式会社）を用いてスキャンし、画像を取得して３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ（東レ株式会社）にて蛍光強度を数値化した。予め、一組の陰性対照シグナル（バックグラウンドシグナル）の蛍光強度を測定し、その平均および標準偏差（ＳＤ）を計算し、そこから上下５％の値を除去した。試料について測定した、数値化された蛍光強度のうち、バックグラウンドシグナルの平均＋２ＳＤより高い値を底が２の対数値に変換して遺伝子発現量とし、ブランク値の減算を行った。検出されなかったｍｉＲＮＡの数値は、シグナル値０．１に置換した。複数のマイクロアレイ間のシグナルを補正するため、内部対照ｍｉＲＮＡ（ｍｉＲ－１４９－３ｐ、ｍｉＲ－２８６１、およびｍｉＲ－４４６３）を各マイクロアレイで測定し、各ｍｉＲＮＡの数値を３つの内部標準ｍｉＲＮＡの数値で標準化した。その結果、上記の１９７症例の血清に対する、網羅的なｍｉＲＮＡの遺伝子発現量を得た。数値化されたｍｉＲＮＡの遺伝子発現量を用いた計算及び統計解析は、Ｒ言語３．４．１（Ｒ Ｃｏｒｅ Ｔｅａｍ（２０１７）． Ｒ： Ａ ｌａｎｇｕａｇｅ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｆｏｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ． Ｒ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ、Ｖｉｅｎｎａ、Ａｕｓｔｒｉａ． ＵＲＬ ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．Ｒ－ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ／．）及びＲｕｂｙバージョン２．４．０（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｒｕｂｙ－ｌａｎｇ．ｏｒｇ／ｊａ／）を用いて実施した。
＜実施例１＞
＜予後予測モデル構築＞
予後予測モデルの構築手段の概要を、図１に示す。予後予測モデルの構築は、マイクロＲＮＡ発現量的形質遺伝子座（ｍｉＲ－ｅＱＴＬ）を用いて、Ｃｏｘ比例ハザード法により実施した。ｍｉＲ－ｅＱＴＬの全ての組み合わせを評価することはあまりにも時間がかかるため、予め構築したＳＮＰデータセットを使用した。全症例のデータを発見コホートと検証コホートに振り分けた。その後、使用するデータセット構築のため、発見コホートの全体の３分の２を用いて、複数の組み合わせのＳＮＰデータセット（学習セット）を作成し、各データセット間での交差検証を行ってＰ値を算出した。ＳＮＰに対するＰ値は、ＭＣＩ－ＣとＭＣＩ－ＮＣの間の下記式ＩＩのロジスティック回帰モデルを使用して計算した。
式中、ＸＳＮＰはＳＮＰ遺伝子型を示し、（β１、β２、・・・βｎ）は、それぞれの係数を示す。ロジスティック回帰は、ＰＬＩＮＫを用いて行った。構築したｑ個（ｑ＝１００、２００、…１０，０００）のＳＮＰのデータセットから、ｅＱＴＬとして有用なＳＮＰ－ｍｉＲＮＡ対（ｍｉＲ‐ｅＱＴＬ）を絞り込むために、０．１未満のＰ値を有するＳＮＰ－ｍｉＲＮＡ対を、ｍｉＲ－ｅＱＴＬデータベースから選択した（データ示さず）。
＜予後予測モデル構築＞
予後予測モデルの構築手段の概要を、図１に示す。予後予測モデルの構築は、マイクロＲＮＡ発現量的形質遺伝子座（ｍｉＲ－ｅＱＴＬ）を用いて、Ｃｏｘ比例ハザード法により実施した。ｍｉＲ－ｅＱＴＬの全ての組み合わせを評価することはあまりにも時間がかかるため、予め構築したＳＮＰデータセットを使用した。全症例のデータを発見コホートと検証コホートに振り分けた。その後、使用するデータセット構築のため、発見コホートの全体の３分の２を用いて、複数の組み合わせのＳＮＰデータセット（学習セット）を作成し、各データセット間での交差検証を行ってＰ値を算出した。ＳＮＰに対するＰ値は、ＭＣＩ－ＣとＭＣＩ－ＮＣの間の下記式ＩＩのロジスティック回帰モデルを使用して計算した。
予後予測モデルを構築には、ｍｉＲ－ｅＱＴＬと臨床的要素として年齢、性別、ＡＰＯＥ４対立遺伝子数を組み合わせて使用した。この時、年齢とＡＰＯＥ４対立遺伝子数は実測値、性別は男性を１、女性を２とした説明変数として組み込んだ。発見コホートの３分の２を用いて、下記式ＩＩＩのＣｏｘ比例ハザードモデルに基づいて、予後予測モデルを構築した。
ｈ（ｔ｜Ｃ，Ｉ）は、ｔ時点での予測ハザードを示し、それぞれ係数（β１、β２…βｎ）の影響を受ける、３つの共変量（Ｃ１、Ｃ２，Ｃ３）＝（年齢、性別、ＡＰＯＥ４アレル数）及びｍ個の共変量（Ｉ１、Ｉ２、・・・Ｉｍ）の集合により決定される。
下記式ＩＶのＸ＝｛Ｘ１、・・・、Ｘｑ｝は予め選択したＳＮＰ遺伝子型を示す。Ｙ＝｛Ｙ１，・・・、Ｙｑ｝はｍｉＲＮＡ発現量を示す。「σ」は、任意のＳＮＰ－ｍｉＲＮＡ対を示す。
また、下記式Ｖの「Ｉ」は、発現量的形質遺伝子座（ｍｉＲ－ｅＱＴＬ）としてのＳＮＰ－ｍｉＲＮＡ対を示す。
構築した予後予測モデルについて、発見コホートの残りの３分の１を用いて評価した。上記の工程を３回繰り返し行った（３倍交差試験）。発見コホートの３回の３倍交差試験にわたって、Ｃ指数（Ｃｏｎｃｏｒｄａｎｃｅ ｉｎｄｅｘ）の平均値がもっとも高くなるＳＮＰの数ｑを最適値として、予後予測モデルに予め組み込むＳＮＰの数とした。ｑ（９，６００）（最適値）のＳＮＰデータセットを用いて、ｍｉＲ‐ｅＱＴＬを検出した。発見コホート全体を用いて、前記ｍｉＲ－ｅＱＴＬと臨床的要素から、最終的な予後予測モデルを構築した。
次に、発見コホートから完全に独立した検証コホートについて、上記モデルを評価した。
最終的に構築された２４のｍｉＲ－ｅＱＴＬと臨床的要素の組合せからなるモデルを用いて、発見コホートの各試料について、下記式ＶＩで求められる予後指標を算出した。
最終的に構築された２４のｍｉＲ－ｅＱＴＬと臨床的要素の組合せからなるモデルを用いて、発見コホートの各試料について、下記式ＶＩで求められる予後指標を算出した。
予後指標の最適カットオフ値を用いて、試料を２つの群（高リスク群と低リスク群）に分類した（Ｙｏｓｈｉｈａｒａ Ｋ， ｅｔ ａｌ．，Ｈｉｇｈ－ｒｉｓｋ ｏｖａｒｉａｎ ｃａｎｃｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ １２６－ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ ｉｓ ｕｎｉｑｕｅｌｙ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ ｂｙ ｄｏｗｎｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ａｎｔｉｇｅｎ ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｐａｔｈｗａｙ． Ｃｌｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ １８， １３７４－１３８５（２０１２））。最適カットオフ値は、発見コホートにおける高リスク群と低リスク群とを比較するログランク検定において、Ｐ値が最小になる値とした。
上記の最適なカットオフ値を用いて、予後予測モデルを検証した。ＭＣＩからＡＤを発症しない割合（Ｓｕｒｖｉｖａｌ）の差を、Ｋａｐｌａｎ‐Ｍｅｉｅｒ曲線を構築して示した。各種条件におけるデータをログランク検定を用いて比較した。ｐ＜０．０５を、統計学的に有意とみなした。あこれらの統計解析は、統計分析ソフトＲ（ＲＤＣ Ｔ． Ｒ： Ａ Ｌａｎｇｕａｇｅ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．Ｖｉｅｎｎａ， Ａｕｓｔｒｉａ： Ｒ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．，（２００９））の「ｓｕｒｖｉｖａｌ」及び「ｓｕｒｖｍｉｎｅｒ」パッケージを使用して実施した。
最終モデルを用いた予後予測のＣ指数は、発見コホートでは０．７１８（図２ａ）、検証コホートでは０．７０２（図２ｂ）と良好な値を示した。Ｐ値と最小となる条件でカットオフを設定して試料を高リスク群と低リスク群に分け、Ｋａｐｌａｎ‐Ｍｅｉｅｒ曲線で決定されたＡＤを発症しない割合（Ｓｕｒｖｉｖａｌ）の差を比較した結果、発見コホートにおいては、最適カットオフ＝７．８５、最小Ｐ値＝３．６３×１０－７となった（図２ａ）。このモデルを独立した検証コホートに適用したところ、ＭＣＩ患者をＡＤ進行の高リスク群と低リスク群に分類することが可能であった（ログランク検定Ｐ＝３．４４×１０－４、図２ｂ）。２４種類のｍｉＲ－ｅＱＴＬと３つの臨床的要素のそれぞれについて、要素ごとに予後指標を算出した（表４）。
例えば、ある被験者において、本モデルから得られた予後指標が上記カットオフ値より大きい場合は高リスク群に、小さい場合は低リスク群に分類される。未知の症例を予測する場合には上記検証コホートと同程度の予測率が適応できるため、例えば１，０００日以内にＡＤを発症する可能性は、高リスク群に分類された被験者の場合は５割以上であるのに対し、低リスク群に分類された被験者の場合は２割弱であることが予測できた。また、２，０００日以内にＡＤを発症する可能性は、高リスク群に分類された被験者の場合は９割以上であるのに対し、低リスク群に分類された被験者の場合は５割に満たなかった。
ＭＣＩからＡＤへの進行の予測モデルとして選択された２４種類のｍｉＲ‐ｅＱＴＬの有効性を明らかにするために、ｍｉＲ‐ｅＱＴＬを含む予測モデルと臨床的要素のみの予測モデルとを比較した。ｍｉＲ－ｅＱＴＬを含むモデル（図２ａおよび２ｂ）と比較して、ｍｉＲ－ｅＱＴＬを除く予測モデルにおけるＣ指数は、発見コホートで０．６１１（図２ｃ）、検証コホートで０．５８６（図２ｄ）と顕著に低かった。また、ｍｉＲ－ｅＱＴＬを除く予測モデルでは、検証コホートにおいてサンプルを高リスク群と低リスク群とを明確に分けることができなかった（最適カットオフ＝４．３９、ログランク検定Ｐ＝０．２５５、図２ｄ）。これらの結果より、選択されたｍｉＲ‐ｅＱＴＬによって、予後予測モデルが優れた予測効果を示すことが明らかとなった。この効果の普遍性を検証するために、ブートストラップ再標本化法を用いて、ｍｉＲ‐ｅＱＴＬを用いた予後モデルと用いない予後モデルを比較した。この手順を１０，０００回繰り返した。各回のログランク検定のＰ値の分布は、ｍｉＲ－ｅＱＴＬを用いた予後予測モデルと臨床的要素のみを用いた予後予測モデルとで有意差があり（Ｐ＜０．０１、Ｗｅｌｃｈのｔ検定）、明らかに前者の予後予測モデルで良好な結果が得られた（図３）。
ＭＣＩからＡＤへの進行の予測モデルとして選択された２４種類のｍｉＲ‐ｅＱＴＬの有効性を明らかにするために、ｍｉＲ‐ｅＱＴＬを含む予測モデルと臨床的要素のみの予測モデルとを比較した。ｍｉＲ－ｅＱＴＬを含むモデル（図２ａおよび２ｂ）と比較して、ｍｉＲ－ｅＱＴＬを除く予測モデルにおけるＣ指数は、発見コホートで０．６１１（図２ｃ）、検証コホートで０．５８６（図２ｄ）と顕著に低かった。また、ｍｉＲ－ｅＱＴＬを除く予測モデルでは、検証コホートにおいてサンプルを高リスク群と低リスク群とを明確に分けることができなかった（最適カットオフ＝４．３９、ログランク検定Ｐ＝０．２５５、図２ｄ）。これらの結果より、選択されたｍｉＲ‐ｅＱＴＬによって、予後予測モデルが優れた予測効果を示すことが明らかとなった。この効果の普遍性を検証するために、ブートストラップ再標本化法を用いて、ｍｉＲ‐ｅＱＴＬを用いた予後モデルと用いない予後モデルを比較した。この手順を１０，０００回繰り返した。各回のログランク検定のＰ値の分布は、ｍｉＲ－ｅＱＴＬを用いた予後予測モデルと臨床的要素のみを用いた予後予測モデルとで有意差があり（Ｐ＜０．０１、Ｗｅｌｃｈのｔ検定）、明らかに前者の予後予測モデルで良好な結果が得られた（図３）。
＜ｍｉＲＮＡの標的遺伝子アノテーション＞
選択した２４種類のｍｉＲ‐ｅＱＴＬの生物学的意義を検討するために、各ｍｉＲＮＡの標的遺伝子を調査した。ｍｉＲＤＢ（Ｗｏｎｇ Ｎ， Ｗａｎｇ Ｘ． ｍｉＲＤＢ： ａｎ ｏｎｌｉｎｅ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｆｏｒ ｍｉｃｒｏＲＮＡ ｔａｒｇｅｔ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎｓ． Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ ４３， Ｄ１４６－１５２（２０１５））を用いてｍｉＲＮＡの標的遺伝子のアノテーションを行った。ｍｉＲＤＢは、包括的な６７０９のｍｉＲＮＡにより制御されると予測される標的遺伝子の情報を含む。すべての標的遺伝子は、ＭｉｒＴａｒｇｅｔ Ｖ３によって割り当てられた０～１００の予測スコアを有し、スコアが高いほど予測結果の統計的信頼性が高いことを示す。本解析では、スコアが９０を超える標的遺伝子のみを使用した。２０種類のＳＮＰと１８種類のｍｉＲＮＡから構成される２４種類のｍｉＲ－ｅＱＴＬ（表４）は、７７８の遺伝子を標的とすることが予測された（データ示さず）。
選択した２４種類のｍｉＲ‐ｅＱＴＬの生物学的意義を検討するために、各ｍｉＲＮＡの標的遺伝子を調査した。ｍｉＲＤＢ（Ｗｏｎｇ Ｎ， Ｗａｎｇ Ｘ． ｍｉＲＤＢ： ａｎ ｏｎｌｉｎｅ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｆｏｒ ｍｉｃｒｏＲＮＡ ｔａｒｇｅｔ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ａｎｎｏｔａｔｉｏｎｓ． Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ ４３， Ｄ１４６－１５２（２０１５））を用いてｍｉＲＮＡの標的遺伝子のアノテーションを行った。ｍｉＲＤＢは、包括的な６７０９のｍｉＲＮＡにより制御されると予測される標的遺伝子の情報を含む。すべての標的遺伝子は、ＭｉｒＴａｒｇｅｔ Ｖ３によって割り当てられた０～１００の予測スコアを有し、スコアが高いほど予測結果の統計的信頼性が高いことを示す。本解析では、スコアが９０を超える標的遺伝子のみを使用した。２０種類のＳＮＰと１８種類のｍｉＲＮＡから構成される２４種類のｍｉＲ－ｅＱＴＬ（表４）は、７７８の遺伝子を標的とすることが予測された（データ示さず）。
＜ネットワークのメタ解析＞
ラージスケールのタンパク質－タンパク質相互作用（ＰＰＩ）ネットワーク解析を通して、ハブ遺伝子の発生を伴う標的遺伝子由来の機能モジュールの解明を試みた。ネットワークの解析は、ＮｅｔｗｏｒｋＡｎａｌｙｓｔＯＢａｎｄ ＳＴＲＩＮＧ Ｉｎｔｅｒａｃｔｏｍｅデータベース（Ｓｚｋｌａｒｃｚｙｋ Ｄ， ｅｔ ａｌ．，Ｔｈｅ ＳＴＲＩＮＧ ｄａｔａｂａｓｅ ｉｎ ２０１１： ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｏｆ ｐｒｏｔｅｉｎｓ， ｇｌｏｂａｌｌｙ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ａｎｄ ｓｃｏｒｅｄ． Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ ３９， Ｄ５６１－５６８（２０１１））を用いて行われた。このデータベースは、ＰＰＩについて、予測データ及び実験データを含む包括的な情報を提供する。信頼カットオフスコアを９００に設定した。２，３０４個のノードと３，９０１個のエッジで形成されたＰＰＩネットワークが得られた。ネットワークをより扱いやすいサイズにするために、ゼロ次相互作用ネットワーク解析（直接相互作用のみ）を行い、６０個のノードおよび６６個のエッジを含むＰＰＩネットワークを検出した。Ｃｙｔｏｓｃａｐｅ ｖ３．７．２（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｙｔｏｓｃａｐｅ．ｏｒｇ／）（Ｓｈａｎｎｏｎ Ｐ， ｅｔ ａｌ．，Ｃｙｔｏｓｃａｐｅ： ａ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｆｏｒ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｂｉｏｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ． Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ １３， ２４９８－２５０４（２００３）．）を用いて、ＰＰＩネットワークを可視化した（図４）。互いに、及び他の５つ以上の遺伝子と直接相互作用する機能モジュールとして、ＧＳＫ３Ｂ、ＰＴＥＮ、ＦＯＸＯ１及びＳＨＣ１の４つのハブ遺伝子が検出された。これら４つの遺伝子は、それぞれｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ及びｍｉＲ－５００６－３ｐによって制御されることが分かった。
ラージスケールのタンパク質－タンパク質相互作用（ＰＰＩ）ネットワーク解析を通して、ハブ遺伝子の発生を伴う標的遺伝子由来の機能モジュールの解明を試みた。ネットワークの解析は、ＮｅｔｗｏｒｋＡｎａｌｙｓｔＯＢａｎｄ ＳＴＲＩＮＧ Ｉｎｔｅｒａｃｔｏｍｅデータベース（Ｓｚｋｌａｒｃｚｙｋ Ｄ， ｅｔ ａｌ．，Ｔｈｅ ＳＴＲＩＮＧ ｄａｔａｂａｓｅ ｉｎ ２０１１： ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｏｆ ｐｒｏｔｅｉｎｓ， ｇｌｏｂａｌｌｙ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ａｎｄ ｓｃｏｒｅｄ． Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ ３９， Ｄ５６１－５６８（２０１１））を用いて行われた。このデータベースは、ＰＰＩについて、予測データ及び実験データを含む包括的な情報を提供する。信頼カットオフスコアを９００に設定した。２，３０４個のノードと３，９０１個のエッジで形成されたＰＰＩネットワークが得られた。ネットワークをより扱いやすいサイズにするために、ゼロ次相互作用ネットワーク解析（直接相互作用のみ）を行い、６０個のノードおよび６６個のエッジを含むＰＰＩネットワークを検出した。Ｃｙｔｏｓｃａｐｅ ｖ３．７．２（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｙｔｏｓｃａｐｅ．ｏｒｇ／）（Ｓｈａｎｎｏｎ Ｐ， ｅｔ ａｌ．，Ｃｙｔｏｓｃａｐｅ： ａ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｆｏｒ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ ｂｉｏｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ． Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓ １３， ２４９８－２５０４（２００３）．）を用いて、ＰＰＩネットワークを可視化した（図４）。互いに、及び他の５つ以上の遺伝子と直接相互作用する機能モジュールとして、ＧＳＫ３Ｂ、ＰＴＥＮ、ＦＯＸＯ１及びＳＨＣ１の４つのハブ遺伝子が検出された。これら４つの遺伝子は、それぞれｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ及びｍｉＲ－５００６－３ｐによって制御されることが分かった。
＜ＰＰＩネットワーク解析により検出されたハブ遺伝子の発現＞
上記のＰＰＩネットワーク解析で検出された４つのハブ遺伝子（ＧＳＫ３Ｂ、ＰＴＥＮ、ＦＯＸＯ１およびＳＨＣ１）について、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐｒｏｔｅｉｎａｔｌａｓ．ｏｒｇからアクセス可能なＨｕｍａｎ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ａｔｌａｓデータベース（Ｕｈｌｅｎ Ｍ， ｅｔ ａｌ．， Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ． Ｔｉｓｓｕｅ－ｂａｓｅｄ ｍａｐ ｏｆ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｐｒｏｔｅｏｍｅ． Ｓｃｉｅｎｃｅ ３４７， １２６０４１９（２０１５）．）を使用して、血球および脳で実際に発現されるかを検証した。Ｈｕｍａｎ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ａｔｌａｓデータベースは、組織および臓器レベルで定量的なトランスクリプトミクスデータを提供する。検証の結果、２つの遺伝子（ＦＯＸＯ１とＧＳＫ３Ｂ）の血液中での発現レベルが低かったが、すべての遺伝子は脳内で高レベルの発現を示した（図５ａ）。
上記のＰＰＩネットワーク解析で検出された４つのハブ遺伝子（ＧＳＫ３Ｂ、ＰＴＥＮ、ＦＯＸＯ１およびＳＨＣ１）について、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐｒｏｔｅｉｎａｔｌａｓ．ｏｒｇからアクセス可能なＨｕｍａｎ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ａｔｌａｓデータベース（Ｕｈｌｅｎ Ｍ， ｅｔ ａｌ．， Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ． Ｔｉｓｓｕｅ－ｂａｓｅｄ ｍａｐ ｏｆ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｐｒｏｔｅｏｍｅ． Ｓｃｉｅｎｃｅ ３４７， １２６０４１９（２０１５）．）を使用して、血球および脳で実際に発現されるかを検証した。Ｈｕｍａｎ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ａｔｌａｓデータベースは、組織および臓器レベルで定量的なトランスクリプトミクスデータを提供する。検証の結果、２つの遺伝子（ＦＯＸＯ１とＧＳＫ３Ｂ）の血液中での発現レベルが低かったが、すべての遺伝子は脳内で高レベルの発現を示した（図５ａ）。
上記の結果を検証するために、６１０の血液試料（ＡＤ２７１例、ＭＣＩ２４８例、認知能力正常の高齢被験体（ＣＮ）９１例）におけるこれらの遺伝子の発現を調べ、疾患群間の各遺伝子発現量の差異を検討した。具体的には、各試料中のｔｏｔａｌＲＮＡについて、Ｉｌｌｕｍｉｎａ社のＮＧＳシステムを用いて、ライブラリ構築及びシーケンシングを行った。詳細な検体調製及び測定手順は、メーカーの取扱説明書に従った。
得られたＲＮＡ配列データについて、ＦａｓｔＱＣ（バージョン０．１１．７、Ｉｌｌｕｍｉｎａ社）を用いてクオリティ評価を行った。クオリティスコアがＱ２０以下の配列、５０ｂｐ未満（アダプター配列を含む）の配列をトリミングし、Ｃｕｔａｄａｐｔ（バージョン１．１６）（Ｍａｒｔｉｎ Ｍ， ＥＭＢｎｅｔ．ｊｏｕｎａｌ １７．１， ｐ１０－１１）を使用して削除した。ＳＴＡＲ（２パスオプション、バージョン２．５．２ｂ）（Ｄｏｂｉｎ Ａ， ｅｔ ａｌ．， ＳＴＡＲ： ｕｌｔｒａｆａｓｔ ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ＲＮＡ－ｓｅｑ ａｌｉｇｎｅｒ． Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２９， １５－２１（２０１３））を使用して、残りの配列をヒト基準ゲノム（ＧＲＣｈ３７）にマッピングした。サブリードパッケージからのｆｅａｔｕｒｅＣｏｕｎｔｓプログラム（バージョン１．６．６）（Ｌｉａｏ Ｙ， Ｓｍｙｔｈ ＧＫ， Ｓｈｉ Ｗ． ｆｅａｔｕｒｅＣｏｕｎｔｓ： ａｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｇｅｎｅｒａｌ ｐｕｒｐｏｓｅ ｐｒｏｇｒａｍ ｆｏｒ ａｓｓｉｇｎｉｎｇ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｒｅａｄｓ ｔｏ ｇｅｎｏｍｉｃ ｆｅａｔｕｒｅｓ． Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ３０， ９２３－９３０（２０１４））を使用して、各遺伝子のリードカウントを計算し、発現レベルを求めた。リードカウントの上下５％は異常値とし、残りのカウントの最大値及び最小値と同じ値とした。次に、各サンプルからのリードカウントをカウントファイルにまとめて、ｅｄｇｅＲ（バージョン３．１８．１）（Ｒｏｂｉｎｓｏｎ ＭＤ， ＭｃＣａｒｔｈｙ ＤＪ， Ｓｍｙｔｈ ＧＫ． ｅｄｇｅＲ： ａ Ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ ｐａｃｋａｇｅ ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｄｉｇｉｔａｌ ｇｅｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｄａｔａ． Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２６，１３９－１４０（２０１０））を用いて、発現量の差異を分析した。全症例の４分の１を超える症例で、ＣＰＭ（マップの１００万リードあたりのカウント）が閾値１を超える遺伝子を選択し、さらに分析を行った。ｅｄｇｅＲ５６のｃａｃｌＮｏｒｍＦａｃｔｏｒｓ機能を用いて、ライブラリーサイズを示すＭ値正規化因子のトリミング平均を得た（ＴＭＭ正規化）。ｅｄｇｅＲのｅｓｔｉｍａｔｅＣｏｍｍｏｎＤｉｓｐ機能とｅｓｔｉｍａｔｅＴａｇｗｉｓｅＤｉｓｐ機能を使用して分散を計算した。ｅｄｇｅＲのｅｘａｃｔＴｅｓｔ機能を用いて、疾患群間で発現量に差がある遺伝子の情報を得た。
各疾患群における各遺伝子の発現量を図６に示す。ＦＯＸＯ１およびＧＳＫ３Ｂは、疾患群間で発現量に統計的有意差は見られなかったが、しかしながら、ＰＴＥＮはＭＣＩよりもＡＤにおいて有意に高い遺伝子発現を示し（Ｐ＝０．０２３）、ＳＨＣ１はＣＮよりもＡＤにおいて有意に低い発現を示した（Ｐ＝０．０４９）。以上から、本発明で特定されたｍｉＲＮＡはその下流パスウェイにある遺伝子、タンパク質の相互作用において、ＡＤの病態に関連することが裏付けられた。一方で、図７に示すように、ＭＣＩ－Ｃ患者群とＭＣＩ－ＮＣ患者群（ｎ＝１２３；ＭＣＩ－Ｃ４８例、ＭＣＩ－ＮＣ７５例）の比較において上記遺伝子の発現量に統計的有意差を示す遺伝子は認められなかった。すなわち、ＡＤの病態に関連している遺伝子であっても、ｍＲＮＡ発現量では、ＭＣＩ患者のＡＤ発症を予測はできず，ｍｉＲ－ｅＱＴＬ，特に本発明で見出した２４種のｍｉＲ－ｅＱＴＬが有効であることが裏付けられた。
＜実施例２＞
実施例２では、実施例１で構築した２４種のｍｉＲ－ｅＱＴＬと臨床的要素の組合せからなるモデルに対し、ＡＤ発症リスク予測の有効性を維持しつつｍｉＲ－ｅＱＴＬの種類を減らすことを検討した。
実施例２では、実施例１で構築した２４種のｍｉＲ－ｅＱＴＬと臨床的要素の組合せからなるモデルに対し、ＡＤ発症リスク予測の有効性を維持しつつｍｉＲ－ｅＱＴＬの種類を減らすことを検討した。
その結果、表４記載の２４種のｍｉＲ－ｅＱＴＬと臨床的要素の組合せからなるモデルを用いて１９７全症例の予後予測を試みたところ、統計的有意差ｐ値（ｓｔｕｄｅｎｔ‘ｓ ｔ－ｔｅｓｔ）は７．４１ｘ１０－８であった。このモデルからｍｉＲ－ｅＱＴＬの種類を１４種に減らした場合、すなわちｍｉＲ－３１９６－ｒｓ１２６１６２９８、ｍｉＲ－３１９６－ｒｓ１１７５３４９０７、ｍｉＲ－３１９６－ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ－ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３３０－３ｐ－ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ１１７５７４４７９、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ１１６８６８３２５、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ１１７０９９２４０、ｍｉＲ－４２６４－ｒｓ７９７２６１３０、ｍｉＲ－５００６－３ｐ－ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－５００６－５ｐ－ｒｓ７２８６１１６３、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ－ｒｓ２８３０３８６、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ－ｒｓ７９７２６１３０を用いた場合であって表４と同じ係数を用いた場合、ｐ値は５．３５ｘ１０－５であった。
更にｍｉＲ－ｅＱＴＬの種類を１０種に減らした場合、すなわちｍｉＲ－３１９６－ｒｓ１１７５３４９０７、ｍｉＲ－３１９６－ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ－ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３３０－３ｐ－ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ１１７５７４４７９、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ１１６８６８３２５、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ１１７０９９２４０、ｍｉＲ－５００６－３ｐ－ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－５００６－５ｐ－ｒｓ７２８６１１６３を用いた場合であって表４と同じ係数を用いた場合、ｐ値は１．７５ｘ１０－４であった。
更にｍｉＲ－ｅＱＴＬの種類を６種に減らした場合、すなわちｍｉＲ－３１９６－ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ－ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３３０－３ｐ－ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ１１７５７４４７９、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ－ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－５００６－３ｐ－ｒｓ１１８０７３０４４を用いた場合であって表４と同じ係数を用いた場合、ｐ値は５．２７ｘ１０－３であった。
以上から、ｍｉＲ－ｅＱＴＬの種類を２４種から、１４種、１０種、６種と減らしても統計的な有意差は維持され、ＡＤ発症リスクを予測するに有効なマーカーと成り得ることが示された。
Claims (20)
- 被験体の検体において、ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ及びｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のポリヌクレオチドの発現量を測定する工程、
被験体のゲノムＤＮＡにおける、ｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０、ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群から選択された１以上で特定された一塩基多型の情報を取得する工程、及び
測定されたポリヌクレオチドの発現量及び取得された一塩基多型の情報を用いて、被験体のアルツハイマー型認知症の発症リスクを評価する工程を含む、アルツハイマー型認知症発症リスクの評価方法。 - 前記ポリヌクレオチド又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な核酸を用いて前記ポリヌクレオチドの発現量の測定を行い、前記核酸が、下記の（ａ）～（ｅ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、請求項１に記載の方法。 - 前記一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域又はその相補鎖と特異的に結合可能な核酸を用いて、前記一塩基多型の検出を行い、前記核酸が、下記（ｆ）～（ｊ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ｆ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｇ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｈ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｉ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｊ）前記（ｆ）～（ｉ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、請求項１又は２に記載の方法。 - ｍｉＲ－５００６－５ｐ＿ｒｓ７２８６１１６３、ｍｉＲ－６０８５＿ｒｓ１１８５５０９２、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１７５７４４７９、ｍｉＲ－１２２８－５ｐ＿ｒｓ１２９９７７５２、ｍｉＲ－３３０－３ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ＿ｒｓ６７２１９３５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ＿ｒｓ２８３０３８６、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ＿ｒｓ１１７３９３４６０、ｍｉＲ－８０７０＿ｒｓ９５０７５９５、ｍｉＲ－５００６－３ｐ＿ｒｓ１１８０７３０４４、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ１２６１６２９８、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ＿ｒｓ１４９９４４９３０、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１６８６８３２５、ｍｉＲ－４５０８＿ｒｓ３７７７１１８、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ１１７０９９２４０、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ＿ｒｓ７９７２６１３０、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ＿ｒｓ３５８３１８８６、ｍｉＲ－３１９６＿ｒｓ１１７５３４９０７、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ＿ｒｓ１７６８２５６７、ｍｉＲ－４５０８＿ｒｓ１１７３３６０９２、ｍｉＲ－４２６４＿ｒｓ７９７２６１３０、及びｍｉＲ－６７９９－３ｐ＿ｒｓ７６２３２８５１からなる群より選択される、少なくとも１つのｍｉＲＮＡ発現量的形質遺伝子座（ｍｉＲ－ｅＱＴＬ）の検出を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の方法。
- 少なくとも６のｍｉＲ－ｅＱＴＬの検出を含む、請求項４記載の方法。
- 少なくとも１０のｍｉＲ－ｅＱＴＬの検出を含む、請求項５記載の方法。
- 少なくとも１４のｍｉＲ－ｅＱＴＬの検出を含む、請求項６記載の方法。
- ２４のｍｉＲ－ｅＱＴＬの検出を含む、請求項７記載の方法。
- 前記被験体のアルツハイマー型認知症の発症リスクを評価する工程が、被験体の年齢、性別及びＡＰＯＥ４対立遺伝子数からなる群より選択される少なくとも１つの臨床的要素の評価を含む、請求項１～８のいずれか１項に記載の方法。
- 前記被験体が、軽度認知障害患者である、請求項１～９のいずれか１項に記載の方法。
- 前記検体が、血液、血清及び血漿からなる群より選択される、請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法。
- ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ及びｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のポリヌクレオチド、又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な第１の核酸と、
ゲノムＤＮＡの、ｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０，ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群から選択された１以上で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域又はその相補鎖と特異的に結合可能な第２の核酸と、
を含む、アルツハイマー型認知症発症リスク評価用キット。 - 前記第１の核酸が、下記の（ａ）～（ｅ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、請求項１２記載のキット。 - 前記第２の核酸が、下記の（ｆ）～（ｊ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ｆ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｇ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｈ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｉ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｊ）前記（ｆ）～（ｉ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、請求項１２又は１３に記載のキット。 - ｍｉＲ－１２２８－５ｐ、ｍｉＲ－１２４９－５ｐ、ｍｉＲ－２９ａ－３ｐ、ｍｉＲ－３１９６、ｍｉＲ－３２３ｂ－５ｐ、ｍｉＲ－３３０－３ｐ、ｍｉＲ－３９４０－５ｐ、ｍｉＲ－４２６４、ｍｉＲ－４５０８、ｍｉＲ－４６３３－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－３ｐ、ｍｉＲ－５００６－５ｐ、ｍｉＲ－６０８５、ｍｉＲ－６７９３－３ｐ、ｍｉＲ－６７９９－３ｐ、ｍｉＲ－６８５１－５ｐ、ｍｉＲ－７１１２－３ｐ及びｍｉＲ－８０７０からなる群から選択される１以上のポリヌクレオチド、又は該ポリヌクレオチドの相補鎖と特異的に結合可能な第１の核酸と、
ゲノムＤＮＡの、ｒｓ１２９９７７５２、ｒｓ１４９９４４９３０、ｒｓ１１７３９３４６０，ｒｓ１２６１６２９８、ｒｓ１１７５３４９０７、ｒｓ３５８３１８８６、ｒｓ１１８０７３０４４、ｒｓ１１７５７４４７９、ｒｓ１１６８６８３２５、ｒｓ１１７０９９２４０、ｒｓ７９７２６１３０、ｒｓ３７７７１１８、ｒｓ１１７３３６０９２、ｒｓ６７２１９３５、ｒｓ７２８６１１６３、ｒｓ１１８５５０９２、ｒｓ２８３０３８６、ｒｓ７６２３２８５１、ｒｓ１７６８２５６７及びｒｓ９５０７５９５からなる群から選択された１以上で特定された一塩基多型及び／又はその隣接する部位を含む連続する５～５０塩基の領域又はその相補鎖と特異的に結合可能な第２の核酸と、
を含む、アルツハイマー型認知症発症リスク評価用デバイス。 - 前記第１の核酸が、下記の（ａ）～（ｅ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ａ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｂ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｃ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｄ）配列番号１～６２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｅ）前記（ａ）～（ｄ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、請求項１５に記載のデバイス。 - 前記第２の核酸が、下記の（ｆ）～（ｊ）のいずれかに示すポリヌクレオチド：
（ｆ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｇ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列を含むポリヌクレオチド、
（ｈ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチド、その変異体、その誘導体、又は１５以上の連続した塩基を含むその断片、
（ｉ）配列番号６３～１０２のいずれかで表される塩基配列もしくは当該塩基配列においてｕがｔである塩基配列に相補的な塩基配列を含むポリヌクレオチド、及び
（ｊ）前記（ｆ）～（ｉ）のいずれかのポリヌクレオチドとハイストリンジェントな条件下でハイブリダイズするポリヌクレオチド、
からなる群から選択されるポリヌクレオチドである、請求項１５又は１６に記載のデバイス。 - 前記デバイスが、ハイブリダイゼーション技術による測定のためのデバイスである、請求項１５～１７にいずれか１項に記載のデバイス。
- 前記ハイブリダイゼーション技術が、核酸アレイ技術である、請求項１８記載のデバイス。
- 請求項１２～１４のいずれか１項に記載のキット又は請求項１５～１９のいずれか１項に記載のデバイスを用いて、被験体の検体における標的遺伝子の発現量を測定する、請求項１～１１のいずれか１項に記載の方法。
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| JP2020131832A JP2022028438A (ja) | 2020-08-03 | 2020-08-03 | アルツハイマー型認知症発症リスク評価のための方法、キット及びデバイス |
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