JP2023511658A - 敗血症を患う個体における重症疾患の予測及び対処 - Google Patents

敗血症を患う個体における重症疾患の予測及び対処 Download PDF

Info

Publication number
JP2023511658A
JP2023511658A JP2022539379A JP2022539379A JP2023511658A JP 2023511658 A JP2023511658 A JP 2023511658A JP 2022539379 A JP2022539379 A JP 2022539379A JP 2022539379 A JP2022539379 A JP 2022539379A JP 2023511658 A JP2023511658 A JP 2023511658A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
individual
sample
level
levels
total
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2022539379A
Other languages
English (en)
Inventor
ヨースト・ブランズマ
ダニエル・クラーク
リタル・メータ
デボラ・ストリーゲル
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Henry M Jackson Foundation for Advancedment of Military Medicine Inc
Original Assignee
Henry M Jackson Foundation for Advancedment of Military Medicine Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Henry M Jackson Foundation for Advancedment of Military Medicine Inc filed Critical Henry M Jackson Foundation for Advancedment of Military Medicine Inc
Publication of JP2023511658A publication Critical patent/JP2023511658A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14546—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring analytes not otherwise provided for, e.g. ions, cytochromes
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4836—Diagnosis combined with treatment in closed-loop systems or methods
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4842—Monitoring progression or stage of a disease
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G06N20/20—Ensemble learning
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B20/00—ICT specially adapted for functional genomics or proteomics, e.g. genotype-phenotype associations
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B40/00—ICT specially adapted for biostatistics; ICT specially adapted for bioinformatics-related machine learning or data mining, e.g. knowledge discovery or pattern finding
    • G16B40/20—Supervised data analysis
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4836—Diagnosis combined with treatment in closed-loop systems or methods
    • A61B5/4839—Diagnosis combined with treatment in closed-loop systems or methods combined with drug delivery
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)

Abstract

本開示は、敗血症を患う個体における重症疾患を予防するために、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するための方法及びシステムについて説明する。本開示はまた、トポロジデータ分析及び／又はクラスタリングを使用して、生体分子シグネチャに基づいて敗血症を層別化し、敗血症患者において異なる表現型を特定する方法について説明する。

Description

（連邦政府支援の研究又は開発に関する陳述）
本発明は、認定されたＮ６２６４５－１４－２－０００１の下で政府支援を受けて行われた。連邦政府は、本発明において一定の権利を有する。
（関連アプリケーションの相互参照）
本出願は、２０１９年１２月２７日に出願された米国特許仮出願第６２／９５４，２９８号の利益を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
（発明の分野）
本明細書は、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体を層別化するため、及び敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するための方法、システム、及び計算環境について説明する。また、疾患応答表現型（disease-response phenotype）を特定するトポロジネットワーク及びクラスタを生成するためのシステム及び方法、予後又は診断特徴及び宿主バイオマーカーを選択するためのシステム及び方法、並びに臨床転帰を予測するためのシステム及び方法について説明する。また、宿主バイオマーカーのパネルを検出する方法、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体におけるリスク因子を評価する方法、並びに敗血症による重症疾患のリスクが高いと判定された患者を治療する方法について説明する。
臨床的判断を行うための迅速かつ正確な情報は、特に感染に対する無調節な宿主応答が、敗血症として知られる、生命を脅かす可能性のある臓器障害をもたらす場合に、感染症患者の転帰を改善するために重要である。感染及びその後の宿主応答の早期発見及び特性評価は、敗血症の発症を予防し、及び／又は敗血症の重症度を緩和するために不可欠な要素である。しかしながら、現在の診断及び予後アッセイは、利用可能であっても、無反応であるか、又は便宜上有用ではないかのいずれかである。特定の宿主応答バイオマーカーを使用することにより、感染性疾患の状態を迅速かつ正確に表現し、それらの臨床経過を予測する能力を改善することができる。これは、従来の臨床環境だけでなく、リソースに乏しい環境、軍事活動、及び在宅監視においても非常に有益であろう。
この概要は、以下の「発明を実施するための形態」で更に説明される選定した概念を簡略化した形で紹介するために提供されるものである。この概要は、特許請求された対象の全ての主要な特徴又は本質的な特徴を特定することを意図したものではなく、特許請求された対象の範囲を決定する際の補助として単独で使用されることを意図したものでもない。
本明細書は、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体を層別化する、重症疾患の症状の検出前、及び／又はそれらの検出可能な症状の発症の前などに、敗血症を患う個体における重症疾患を予測する、疾患応答表現型及び関連する診断若しくは予後宿主バイオマーカーパネルを特定する方法、並びに疾患応答表現型を標的とする治療の関連方法について説明する。
本開示はまた、任意選択的に重症疾患の任意の検知可能な症状の発症前、例えば、知覚可能な、顕著な、又は測定可能な重症疾患の兆候が個体に存在する前などに、重症疾患のリスクが高いと判定された、敗血症を患う個体を治療する方法を提供する。治療の例としては、抗生物質療法の開始若しくは拡大、体液及び電解質の均衡化、腎代替療法、人工呼吸器、標的薬物、経験的抗炎症剤、若しくは免疫調製薬の調整、熱力学的調整（hemodynamic adjustment）、カルシウムチャネル遮断薬療法、又は外科的介入が挙げられ得る。かかる早期治療の利点としては、症状の重症度若しくは持続時間の低減、臓器支持（例えば、人工呼吸、腎代替療法、又は血管作動性薬剤）の必要性の低減、入院期間若しくは集中治療室滞在期間の短縮、死亡リスクの低下、長期病的状態（例えば、活動を再開するまでの期間又は生活の質）の短縮、感染症（例えば、慢性腎疾患、循環器疾患、慢性肺疾患）の長期隔離の発生率の低下、再入院率の低下、及び／又は医療費の低下が挙げられ得る。
いくつかの実施形態では、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するための方法が提供され、この方法は、複数の第１の対象に関連する複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶する発見データベースを生成することと、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択することと、臨床パラメータの複数のサブセットについて複数のトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングアルゴリズムを実行することと、複数の分類及び／又は事象発生時間（time-to-event）分析アルゴリズムに基づいて複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行することと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力することと、を含む。
いくつかの実施形態では、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するモデルを生成するための方法が提供され、この方法は、複数の第１の対象に関連する複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶する発見データベースを生成することと、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択することと、複数の臨床パラメータのサブセットについて複数のトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングアルゴリズムを実行することと、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行することと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力することと、を含む。
いくつかの実施形態では、発見データベースに記憶されているデータを前処理するための方法が提供され、この方法は、複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの第１の値が欠損していると判定することと、欠損している、複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの基準値を推定することと、複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの第１の値として基準値を発見データベースに記憶することと、を含む。
いくつかの実施形態では、複数のデータ品質管理アルゴリズムは、差次的発現アルゴリズム、主成分分析、ｋ最近傍代入アルゴリズム、３シグマルールアルゴリズム、及び経験的ベイズ法アルゴリズムのうちの少なくとも１つを含む。データ品質管理のためにこれらのアルゴリズムが列挙されているが、多くの他のアルゴリズムが企図される。
いくつかの実施形態では、臨床パラメータデータは、トポロジデータ分析及び／又はクラスタ分析を使用して層別化され、疾患応答表現型は、特定されたクラスタに基づいて定義される。
いくつかの実施形態では、クラスタ分析は、ｋ平均クラスタリング、階層的クラスタリング、最近傍クラスタリング、非線形クラスタリング（例えば、ｔ分布型確率的近傍埋め込み）、コンセンサスクラスタリング、又はスペクトラルクラスタリングのうちの少なくとも１つを含む。クラスタ分析のためにこれらのアルゴリズムが列挙されているが、多くの他のアルゴリズムが企図される。
いくつかの実施形態では、トポロジデータ分析は、カノニカルクラスタ分析の代替としてＭａｐｐｅｒアルゴリズムを使用する。個体又は試料を１つにまとめるトポロジネットワークは、臨床パラメータの複数のサブセットの類似性、並びに同一データの代数的トポロジに基づいて生成される。次いで、クラスタは、ノード密度及び接続性（エッジ）の永続的ホモロジに基づいて描出される。
いくつかの実施形態では、特徴選択機械学習モデルは、教師なし機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、又はニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを含む。
特徴選択アンサンブル学習モデルは、クラスタ分析及び機械学習について本明細書に記載のモデルの組み合わせを含む。いくつかの実施形態では、特徴選択アンサンブル学習モデルは、クラスタ分析、教師なし機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つを含み得る。アンサンブルはまた、ベイズ最適分類器、分類及び回帰木、ブートストラップアグリゲーティング、ブースティング、ベイジアンモデル平均化、ベイジアンモデルの組み合わせ、バケットモデル、スタッキング、又はそれらの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、複数の生物学的パラメータは、１つ以上のタンパク質データマーカー、１つ以上の核酸データマーカー、１つ以上の代謝物データマーカー、１つ以上の臨床転帰データ、１つ以上の管理用健康データ、又はそれらの組み合わせを含む。
いくつかの実施形態では、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するための機械学習エンジンを生成するためのシステムが提供され、このシステムは、１つ以上のプロセッサと、メモリと、通信プラットフォームと、複数の第１の対象に関連する、複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶するように構成された発見データベースと、機械学習エンジンであって、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択すること、臨床パラメータの複数のサブセットについて複数のトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングアルゴリズムを実行すること、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて、複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行すること、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力すること、を行うように構成されている機械学習エンジンと、を備える。
いくつかの実施形態では、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのシステムが提供され、このシステムは、１つ以上のプロセッサと、メモリと、通信プラットフォームと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する、複数の第１の対象に関連する、複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶するように構成された発見データベースと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のモデルを事前に訓練するように構成された機械学習エンジンであって、モデルは、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択することと、臨床パラメータの複数のサブセットについて複数のトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングアルゴリズムを実行することと、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて、複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行することと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力することと、を含む動作を実行することによって事前に訓練される、機械学習エンジンと、予測エンジンであって、複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの臨床パラメータの第２の値を第２の個体から受信すること、少なくとも１つの臨床パラメータの第２の値を使用して、第２の個体の重症疾患を予測するための事前訓練済みモデルを実行することを行うように構成された予測エンジンと、第２の個体の予測転帰を出力するように構成された表示デバイスと、を備える。
いくつかの実施形態では、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを生成するために情報を記録した、非一時的コンピュータ可読媒体が提供され、この情報は、コンピュータで読み取られると、コンピュータに、複数の第１の対象に関連する複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶する発見データベースを生成する、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択する、臨床パラメータの複数のサブセットについて複数のトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングアルゴリズムを実行する、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて、複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行する、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力する動作を実行させる。
本開示は、以下の図面を参照することによって更に理解され得る。図面は単独で、又は他の特徴と組み合わせて使用され得る特定の特徴を例示するための単なる例示であり、本開示は示される実施形態に限定されるべきではない。
発見データの取得、データ品質管理エンジンにおけるデータ品質管理、データ層別化エンジンにおけるトポロジデータ分析及び／又はクラスタリング、特徴選択及び転帰モデリングエンジンにおける特徴選択、並びに分類及び／又は事象発生時間分析、並びに予測エンジンにおける、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患の予測からなるプロセスを通じた、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測する方法を示す。 本明細書に記載のように、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するための敗血症予測システムにおける重症疾患のブロック図を示す。 敗血症における重症疾患予測システムのフロー図及びシステムの各段階におけるデータフローを示す。 コンピューティングデバイス、ネットワーク、及びリモートデバイスを含む計算環境の実施形態を示す。 敗血症宿主バイオマーカー発見段階のためのＡｕｓｔｅｒｅ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ ｆｏｒ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｓｅｐｓｉｓ Ｏｕｔｃｏｍｅ（ＡＣＥＳＯ）フロー図の例を示す。 ＡＣＥＳＯ発見コホートにおける血漿遺伝子発現のトポロジデータ分析ネットワークの例を示す。 ＡＣＥＳＯ発見コホートにおける血漿タンパク質発現のトポロジデータ分析ネットワークの例を示す。 血液サイトカインレベル及びベースライン人口統計に基づいてＣＯＶＩＤ－１９患者における入院リスクを予測するアンサンブル機械学習モデルからの分類及び回帰ツリー出力の例を示す。
以下の詳細な説明は、当業者が本出願の対象を作製し、使用することを可能にするために提示される。説明を目的として、本開示の完全な理解を提供するために特定の命名法が記載されている。しかしながら、これらの特定の詳細は、本出願の対象を実施するために必須ではないことは、当業者には明らかであろう。特定の用途の説明は、代表的な例としてのみ提供される。本出願は、示される実施形態に限定されることを意図するものではなく、本明細書に開示される原理及び特徴と一致する最も広い可能な範囲を与えられるべきである。
本開示は、任意選択的に重症疾患の検知可能な症状の発症前、例えば、知覚可能な、顕著な、又は測定可能な重症疾患の兆候が個体に存在する前などに、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体について重症疾患を予測し、治療を調整する方法を提供する。個体は、確立された治療を受けていることがあり、本明細書に記載の方法によって予測される臨床転帰に基づいて、より適切な治療が行われるように調整が行われ得る。本開示は、世界各地の全人口ではないにしても、大部分に適用可能である、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体について重症疾患を予測し、治療を調整するための方法を提供する。
本開示はまた、任意選択的に重症疾患の検知可能な症状の発症前、例えば、知覚可能な、顕著な、又は測定可能な重症疾患の兆候が個体に存在する前などに、重症疾患のリスクが高いと判定された、敗血症を患う個体を治療する方法を提供する。治療の例としては、抗生物質療法の開始若しくは拡大、体液及び電解質の均衡化、腎代替療法、人工呼吸器、標的薬物、経験的抗炎症剤、若しくは免疫調製薬の調整、熱力学的調整、カルシウムチャネル遮断薬療法、又は外科的介入が挙げられ得る。かかる早期治療の利点としては、敗血症の重症度若しくは持続時間の低減、臓器支持（例えば、人工呼吸、腎代替療法、又は血管作動性薬剤）の低減、入院期間若しくは集中治療室滞在期間の短縮、死亡リスクの低下、長期の病的状態（例えば、活動を再開するまでの期間又は生活の質）の短縮、感染症（例えば、慢性腎疾患、循環器疾患、慢性肺疾患）の長期隔離の発生率の低下、再入院率の低下、及び／又は医療費の低下が挙げられ得る。いくつかの実施形態では、現在の治療を調整することは、現在の抗生物質の投与量を変更すること、異なる抗生物質に変更すること、非ステロイド抗炎症薬の投与量を変更すること、又はインスリン療法を開始若しくは調整することを含む。
本開示はまた、必要に応じて、本明細書に記載の方法を使用して患者を監視して、臨床医による治療の調整の決定を支援することを提供する。
本明細書で使用される技術用語及び科学用語は、特に定義しない限り、本開示が属する分野の当業者によって一般に理解される意味を有する。
本明細書で使用される場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、単数形のみを指定することが明示的に述べられていない限り、単数形及び複数形の両方を示す。
本明細書で使用される「投与する」、「投与」、又は「投与すること」という用語は、（１）医療関係者若しくは医療関係者の委任代理人によって、又は彼らの指示を受けてなど提供すること、与えること、及び／又は処方すること、（２）医療関係者又は個体によって入れる、服用する、又は摂取することを指し、特に明記しない限り、任意の特定の投与形態又は投与経路に限定されない。
本明細書で使用される「治療する」、「治療すること」、又は「治療」という用語は、敗血症が「治癒した（cured）」又は「治癒した（healed）」と、みなされるかどうか、全症状が完全に消散しているかどうかにかかわらず、敗血症又はその１つ以上の症状を緩和する、寛解する、又は改善することを含む。
敗血症の進行を「改善する」又は「予防する」という用語は、敗血症の１つ以上の症状の発症を緩和若しくは予防すること、又は重症疾患の根底にある機構を阻害若しくは予防し、任意の治療的及び／若しくは予防的利益を達成することを含む。
本明細書で使用される場合、「敗血症」という用語は、生命を脅かす可能性のある、感染に対する宿主の身体的反応を指す。敗血症の臨床的定義は進化を続けているが、最近の定義としては、２００１ ＳＣＣＭ／ＥＳＩＣＭ／ＡＣＣＰ／ＡＴＳ／ＳＩＳ「Ｓｅｐｓｉｓ－２」及び２０１６ ＳＣＣＭ／ＥＳＩＣＭ「Ｓｅｐｓｉｓ－３」が挙げられる。両定義、及び敗血症を定義する臨床定義又は国際標準に対する今後のあらゆる更新が本明細書に適用される。
本明細書で使用される場合、「敗血症を発症するリスクを有する」という用語は、敗血症を発症させ得る病原体に感染している個体を指す。病原体の例としては、ウイルス（例えば、インフルエンザ、エボラウイルス、ＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２）、細菌（例えば、大腸菌、ヒト型結核菌、サルモネラ種、レプトスピラ種、リケッチア種、類鼻疽菌）、真菌（例えば、アスペルギルス種、カンジダ種、ヒストプラスマ種、ニューモシスチス・イロベチイ）、又は寄生虫（例えば、マラリア原虫、クルーズトリパノソーマ）が挙げられるが、これらに限定されない。病原体による感染は、敗血症を発症するための前提条件であるが、感染した個体の全てが敗血症の発症へと進行するわけではないことを理解されたい。
本明細書で使用される場合、「重症疾患」という用語は、任意の程度の末端器官障害（例えば、腎臓、呼吸器、又は肝不全）を伴う敗血症として定義される。重症疾患の発症へと進行する敗血症患者は、永久的な身体的損傷、長期隔離、及び／又は死を回避するために、多大な医療介入（例えば、病院又は集中治療室への収容、人工呼吸、腎代替療法）を必要とするであろう。
本明細書で使用される場合、「マーカー」及び「バイオマーカー」という用語は互換的に使用されて、生体試料からの測定可能な物質を指す。例えば、これらは、１つ以上のタンパク質データマーカー、１つ以上の核酸データマーカー、１つ以上の代謝物データマーカー、又はそれらの組み合わせを含み得る。「宿主バイオマーカー」という用語は、感染病原体ではなく、測定可能な物質が感染した個体に由来することを更に示す。
本明細書で使用される場合、「層別化」という用語は、観察可能な、又は測定された生物学的パラメータに由来するなど、１つ以上の共通の特性に基づいて個体群をサブグループに分割することを指す。例えば、分割は、年齢、性別、若しくは既存の状態を有するなど転帰に関して既知の特性に基づき得るか、又は様々なデータクラスタ分析技術のいずれかを使用して観察可能な、若しくは測定された生物学的パラメータで特定されたクラスタに基づき得る。
本明細書で使用される場合、「クラスタリング」という用語は、観察可能な、又は測定された生物学的パラメータに由来するなど、１つ以上の共通の特性に基づいて個体群又は試料群をサブグループにグループ分けすることを指す。例えば、これらは、１つ以上の宿主バイオマーカー、１つ以上の臨床転帰データ、１つ以上の管理用健康データ、又はそれらの組み合わせを含み得る。クラスタリングは、専用の数学的アルゴリズムを使用して、本明細書では主としてトポロジデータ分析又はクラスタ分析方法によって実行される。
本明細書で使用される場合、「データ品質管理」という用語は、データのクリーニング、データの再フォーマット、欠損データアルゴリズムの適用、データの正規化、データの標準化、及び／又は特定の基準に基づいたデータの次元の低減を行うための視覚的及び数学的アプローチなど分析アプローチを指す。
本明細書で使用される場合、「トポロジデータ分析」又は「ＴＤＡ」という用語は、トポロジからの技術、部分空間の連続変形の定義を可能にする幾何学的空間の特性の研究を使用したデータセットの分析を指す。高次元であり、不完全かつノイズを含むデータセットから情報を抽出することは、一般に困難である。実際には、「Ｍａｐｐｅｒ」アルゴリズムなどＴＤＡ法により、複雑なデータセットの次元縮小、視覚化、及びクラスタリングが可能になる。
本明細書で使用される場合、「アンサンブル学習」という用語は、本明細書に記載の複数の学習アルゴリズムを使用して、いずれかの単独の成分学習アルゴリズムのみから得ることができる予測性能よりも良好な予測性能を得ることを指す。
本明細書で使用される場合、「個体」、「対象」、「患者」、又は「試験個体」という用語は、哺乳動物、特にヒト又は非ヒト霊長類を示す。試験個体では、敗血症及び／又は重症疾患の評価は必要であり得るか、又は不要であり得る。いくつかの実施形態では、試験個体は、敗血症の症状の検出前に評価される。いくつかの実施形態では、試験個体は、敗血症の任意の検出可能な症状の発症前に評価される。いくつかの実施形態では、試験個体は、任意の種類の病気又は状態の検出可能な症状を有さない。いくつかの実施形態では、試験個体は、尿路感染症、髄膜炎、心内膜炎、若しくは敗血症性関節炎などであるがこれらに限定されない、ウイルス若しくは細菌感染症を有する、医療外科的若しくは歯科処置を受けている、爆風損傷、圧挫損傷、四肢創傷、射創、若しくは戦闘中に受けた創傷などを含むが、これらに限定されない開放創若しくは外傷を有する、院内感染にかかっている、中心製脈カテーテル若しくは挿管など医療介入を受けている、糖尿病を患っている、ＨＩＶ陽性である、血液透析を受けている、及び／又は臓器移植術（ドナー又はレシピエント）を受けているなど敗血症を発症するリスクを個体に負わせる曝露、損傷、創傷、又は状態を有する。いくつかの実施形態では、個体は、本明細書に記載の方法の適用前に、敗血症による重症疾患のリスクを個体に負わせる状態を有さない。いくつかの実施形態では、個体は、敗血症による重症疾患のリスクを個体に負わせる状態を有する。
本明細書で使用される場合、「臨床転帰」という用語は、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体の健康、機能、又は生活の質の測定可能な状態又は変化を示す。例としては、症状の重症度又は持続時間、臓器支持（例えば、人工呼吸、腎代替療法、又は血管作動性薬剤）の必要性、治療に対する応答、病院又は集中治療室への収容、病院又は集中治療室の滞在期間、死亡率、長期の病的状態（例えば、活動を再開するまでの期間又は生活の質）、感染症（例えば、慢性腎疾患、循環器疾患、又は慢性肺疾患）の長期隔離の発生率、及び再入院が挙げられるが、これらに限定されない。臨床転帰は、カテゴリデータ（例えば、「はい／いいえ」、「有／無」、順序尺度）、連続データ（例えば、血圧）、時間データ（例えば、症状の持続時間、入院日数）、又は事象発生時間データ（例えば、死亡までの日数、通常の日常活動に復帰するまでの時間）として記録され得る。
本明細書で使用される場合、「リスクの増加」又は「リスクが高い」という用語は、試験個体が敗血症による重症疾患の機会が増加したことを示す。いくつかの実施形態では、基準個体は、敗血症による重症疾患のリスクを個体に負わせる曝露、負傷、創傷、若しくは状態を有する前などより早い時点における、又はかかる曝露、負傷、創傷、若しくは状態を有した後のより早い時点における試験個体である。リスクの増加は、相対的又は絶対的であり得、定性的又は定量的に表現され得る。例えば、リスクの増加は、以前の研究に基づいて、個体のリスクプロファイルを単純に判定し、個体を「リスクの増加」カテゴリに配置したものとして表現することができる。あるいは、個体のリスクの増加の数値的表現は、リスクプロファイルに基づいて決定され得る。本明細書で使用される場合、リスクの増加の発現の例としては、オッズ、確率、オッズ比、ｐ－値、寄与リスク、バイオマーカー指標スコア、相対頻度、陽性的中率、陰性的中率、リスク、相対リスク、ハザード、及びハザード比が挙げられるが、これらに限定されない。リスクは、個体における特定の臨床転帰を予測することに基づいて決定され得る。例えば、予測転帰は、個体が特定の時間枠内で特定の臨床事象を経験するか、しないかの表示、又は個体が特定の時間枠内で特定の臨床事象を経験するか、しないかの可能性の表示を含み得る。
例えば、個体のリスクプロファイルと敗血症による重症疾患の可能性との関連性は、オッズ比（odds ratio、ＯＲ）及び相対リスク（relative risk、ＲＲ）によって測定され得る。Ｐ（Ｒ＋）は、リスクプロファイル（Ｒ）を有する個体が死亡事象を経験する確率であり、Ｐ（Ｒ－）は、リスクプロファイルを有さない個体が特定の臨床転帰を経験する確率である場合、相対リスクは２つの確率の比率、すなわち、ＲＲ＝Ｐ（Ｒ＋）／Ｐ（Ｒ－）である。
リスクの増加を表現するために、寄与リスク（attributable risk、ＡＲ）も使用され得る。ＡＲは、リスクプロファイルの特定のメンバに対する、特定の転帰（例えば、死亡、入院、又は長期隔離）を示す集団における個体の比率を表現する。ＡＲはまた、病因における個々の成分（特定のメンバ）の役割の定量化において、また個々のリスク因子の公衆衛生効果の観点から重要であり得る。ＡＲ測定の公衆衛生上の関連性は、プロファイル又は個別因子が不在の場合に回避され得る、集団内の個体間での臨床転帰の症例の比率を推定することにある。ＡＲは、ＡＲ＝ＰＥ（ＲＲ－１）／（ＰＥ（ＲＲ－１）１）のように決定され得、式中、ＡＲは、プロファイル又はプロファイルの個別因子に寄与するリスクであり、ＰＥは、プロファイル又は集団全体内のプロファイルの個別成分に対する曝露の頻度である。ＲＲは相対リスクであり、研究対象のプロファイル又はプロファイルの個別因子が一般集団において比較的低い発生率を有する場合、オッズ比で近似することができる。
臨床パラメータには、疾患の症状又は状態を経験する個体に関連する様々な因子、又は健康、機能、若しくは生活の質の測定可能な変化が含まれる。個体の臨床パラメータの例としては、タンパク質、核酸、代謝産物、臨床転帰、臨床検査データ、生理学的監視データ、及び管理用健康データが挙げられるが、これらに限定されない。
核酸の例としては、個体からの生体試料中の接着Ｇタンパク質共役受容体Ｅ１（ＡＤＧＲＥ１）、アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、アンジオテンシンＩＩ受容体関連タンパク質（ＡＧＴＲＡＰ）、ＡＫＴセリン／スレオニンキナーゼ１（ＡＫＴ１）、５’－アミノレブリン酸シンターゼ２（ＡＬＡＳ２）、アルカリホスファターゼ、バイオミネラリゼーション関連（ＡＬＰＬ）、アンキリンリピートドメイン２２（ＡＮＫＲＤ２２）、アネキシンＡ３（ＡＮＸＡ３）、アルギナーゼ１（ＡＲＧ１）、ＢＣＬ２様１（ＢＣＬ２Ｌ１）、ＢＭＸ非受容体型チロシンキナーゼ（ＢＭＸ）、第６染色体オープンリーディングフレーム６２（Ｃ６ｏｒｆ６２）、炭酸脱水酵素２（ＣＡ２）、Ｃ－Ｃモチーフケモカインリガンド５（ＣＣＬ５）、Ｃ－Ｃモチーフケモカイン受容体３（ＣＣＲ３）、ＣＤ４分子（ＣＤ４）、ＣＤ２４分子（ＣＤ２４）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、ＣＤ２７４分子（ＣＤ２７４）、細胞分裂周期３４、ユビキチン結合酵素（ＣＤＣ３４）、補体Ｄ因子（ＣＦＤ）、キチナーゼ３様１（ＣＨＩ３Ｌ１）、炭水化物スルホトランスフェラーゼ２（ＣＨＳＴ２）、Ｃ型レクチンドメインファミリ４メンバＥ（ＣＬＥＣ４Ｅ）、シチジン／ウリジンモノリン酸キナーゼ２（ＣＭＰＫ２）、チトクロームＣオキシダーゼ集合因子１ホモログ（ＣＯＡ１）、カルニチンパルミトイルトランスフェラーゼ１Ａ（ＣＰＴ１Ａ）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、コンドロイチン硫酸Ｎ－アセチルガラクトサミニルトランスフェラーゼ１（ＣＳＧＡＬＮＡＣＴ１）、シスタチンＣ（ＣＳＴ３）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ＤＮＡ損傷誘導性転写因子４（ＤＤＩＴ４）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、ディフェンシンα４（ＤＥＦＡ４）、ＤＮＡ Ｊ熱ショックタンパク質ファミリ（Ｈｓｐ４０）メンバＣ１（ＤＮＡＪＣ１）、ＤＮＡ損傷調節オートファジーモジュレータ１（ＤＲＡＭ１）、デオキシウリジントリホスファターゼ（ＤＵＴ）、二重特異性チロシンリン酸化調節キナーゼ３（ＤＹＲＫ３）、赤血球膜タンパク質バンド４．２（ＥＰＢ４２）、配列類似性１７４を有するファミリメンバＣ（ＦＡＭ１７４Ｃ）、Ｆボックス及びＷＤリピートドメイン含有２（ＦＢＸＷ２）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、フェロケラターゼ（ＦＥＣＨ）、繊維芽細胞増殖因子結合タンパク質２（ＦＧＦＢＰ２）、ＦＭＳ関連受容体チロシンキナーゼ３（ＦＬＴ３）、ホルミルペプチド受容体１（ＦＰＲ１）、ＧＡＴＡ結合タンパク質１（ＧＡＴＡ１）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ４（ＧＩＭＡＰ４）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ７（ＧＩＭＡＰ７）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ８（ＧＩＭＡＰ８）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、グラニュライシン（ＧＮＬＹ）、Ｇタンパク質共益受容体６５（ＧＰＲ６５）、増殖因子受容体結合タンパク質１０（ＧＲＢ１０）、グルタチオンＳトランスフェラーゼκ１（ＧＳＴＫ１）、Ｈ３ヒストン偽遺伝子６（Ｈ３Ｆ３ＡＰ４）、ヘモグロビンサブユニットα２（ＨＢＡ２）、ヘモゲン（ＨＥＭＧＮ）、ＨＥＣＴ及びＲＬＤドメイン含有Ｅ３ユビキチンタンパク質リガーゼファミリメンバ６（ＨＥＲＣ６）、Ｈ３．２ヒストン［推定］（ＨＩＳＴ２Ｈ３ＰＳ２）、主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩ、Ｂ（ＨＬＡ－Ｂ）、主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩＩ、ＤＱ β１（ＨＬＡ－ＤＱＢ１）、高移動度群ボックス２（ＨＭＧＢ２）、１５－ヒドロキシプロスタグランジンデヒドロゲナーゼ（ＨＰＧＤ）、ヒドロゲン電圧電位依存性チャネル１（ＨＶＣＮ１）、酢酸イソアミル分解性エステラーゼ１［推定］（ＩＡＨ１）、細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ１）、最初期応答５（ＩＥＲ５）、インターフェロンα誘導タンパク質６（ＩＦＩ６）、インターフェロンα誘導タンパク質２７（ＩＦＩ２７）、インターフェロン誘導タンパク質４４（ＩＦＩ４４）、テトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質１（ＩＦＩＴ１）、テトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質２（ＩＦＩＴ２）、インターロイキン１β（ＩＬ１Ｂ）、インターロイキン１受容体型１（ＩＬ１ＲＡ）、インターロイキン１受容体型２（ＩＬ１Ｒ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、サイトヘシン交換因子用相互作用タンパク質１（ＩＰＣＥＦ１）、インターフェロン調節因子２結合タンパク質２（ＩＲＦ２ＢＰ２）、ＩＳＧ１５ユビキチン様変更因子（ＩＳＧ１５）、ＪＵＮプロトオンコジーン、ＡＰ－１転写因子サブユニット（ＪＵＮ）、電位依存性カリウムチャネルサブファミリＥ調節サブユニット１（ＫＣＮＥ１）、キネシン軽鎖３（ＫＬＣ３）、ケルチ様ファミリメンバ２４（ＫＬＨＬ２４）、クリングル含有膜貫通型タンパク質１（ＫＲＥＭＥＮ１）、長遺伝子間非タンパク質コーディングＲＮＡ８６１（ＬＩＮＣ００８６１）、リンパ球抗原６ファミリメンバＥ（ＬＹ６Ｅ）、ＭＡＰＫ関連タンパク質１（ＭＡＰＫＡＰ１）、メディエータ複合体サブユニット２８（ＭＥＤ２８）、ＭｉｃｒｏＲＮＡ ６７２４－４（ＭＩＲ６７２４－４）、マトリックスメタロプロテアーゼ８（ＭＭＰ８）、マルチメリン１（ＭＭＲＮ１）、ミエロペルオキシダーゼ（ＭＰＯ）、マンノース受容体Ｃ型２（ＭＲＣ２）、ミトコンドリアエンコード１２Ｓ ｒＲＮＡ（ＭＴ－ＲＮＲ１）、ＭＸダイナミン様ＧＴＰアーゼ２（ＭＸ２）、核因子、赤血球２様３（ＮＦＥ２Ｌ３）、２’－５’－オリゴアデニル酸シンテターゼ３（ＯＡＳ３）、オレイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、オルファクトメジン４（ＯＬＦＭ４）、ペプチダーゼ阻害剤３（ＰＩ３）、ホスファチジルイノシトール－４，５－ビスリン酸３－キナーゼ触媒サブユニットβ（ＰＩＫ３ＣＢ）、ＰＩＴＨドメイン含有１（ＰＩＴＨＤ１）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ペリリピン２（ＰＬＩＮ２）、ＤＮＡポリメラーゼδ相互作用タンパク質３（ＰＯＬＤＩＰ３）、ＲＡＬ ＧＴＰアーゼ活性化タンパク質触媒サブユニットα２（ＲＡＬＧＡＰＡ２）、ＲＡＮ結合タンパク質９（ＲＡＮＢＰ９）、ＲＥＳＴコリプレッサ１（ＲＣＯＲ１）、Ｒｈ関連糖タンパク質（ＲＨＡＧ）、ＲＮＡ、Ｕ１核内低分子２（ＲＮＵ１－２）、ＲＮＡ、Ｕ１核内低分子４（ＲＮＵ１－４）、リボソームタンパク質Ｌ３７ａ（ＲＰＬ３７Ａ）、リボソームタンパク質Ｌ３８（ＲＰＬ３８）、リボソームタンパク質Ｓ１１（ＲＰＳ１１）、リボソームタンパク質Ｓ１８（ＲＰＳ１８）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ８（Ｓ１００Ａ８）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ９（Ｓ１００Ａ９）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ１２（Ｓ１００Ａ１２）、ＳＡＭドメイン、ＳＨ３ドメイン及び核局在化シグナル１（ＳＡＭＳＮ１）、Ｓｉｎ３Ａ関連タンパク質３０（ＳＡＰ３０）、ストロベリーノッチホモログ１（ＳＢＮＯ１）、セレニウム結合タンパク質１（ＳＥＬＥＮＢＰ１）、シアル酸結合Ｉｇ様レクチン１０（ＳＩＧＬＥＣ１０）、溶質キャリアファミリ２５メンバ６（ＳＬＣ２５Ａ６）、溶質キャリアファミリ２５メンバ３９（ＳＬＣ２５Ａ３９）、溶質キャリアファミリ３９メンバ８（ＳＬＣ３９Ａ８）、溶質キャリアファミリ４メンバ１［ディエゴ式血液型］（ＳＬＣ４Ａ１）、シヌクレインα（ＳＮＣＡ）、核内低分子ＲＮＡ、Ｈ／ＡＣＡボックス４４（ＳＮＯＲＡ４４）、スーパーオキシドディスムターゼ２（ＳＯＤ２）、スペクトリンα、赤血球１（ＳＰＴＡ１）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、シンタキシン６（ＳＴＸ６）、スイッチングＢセル複合体サブユニットＳＷＡＰ７０（ＳＷＡＰ７０）、スペクトリンリピート含有核膜タンパク質２（ＳＹＮＥ２）、Ｔボックス転写因子２１（ＴＢＸ２１）、フォークヘッド関連ドメインを有するＴＲＡＦ相互作用タンパク質（ＴＩＦＡ）、トール様受容体７（ＴＬＲ７）、膜貫通及びコイルドコイルドメインファミリ２（ＴＭＣＣ２）、膜貫通タンパク質３５Ｂ（ＴＭＥＭ３５Ｂ）、膜貫通タンパク質２７３（ＴＭＥＭ２７３）、チモシンβ１０（ＴＭＳＢ１０）、ＴＮＦ α誘導タンパク質６（ＴＮＦＡＩＰ６）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、三要素モチーフ含有４（ＴＲＩＭ４）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、ユビキチンタンパク質リガーゼＥ３成分Ｎ－リコグニン５（ＵＢＲ５）、ＵＮＣ－９３ホモログＢ１、ＴＬＲシグナル調節遺伝子（ＵＮＣ９３Ｂ１）、ＷＡＳＨ複合体サブユニット２Ｃ（ＷＡＳＨＣ２Ｃ）、ＸＩＡＰ関連因子１（ＸＡＦ１）、チロシン３－モノオキシゲナーゼ／トリプトファン５－モノオキシゲナーゼ活性化タンパク質ε（ＹＷＨＡＨ）、並びにＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）のうちの任意の１つ以上のレベルが挙げられるが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、遺伝子は、タンパク質コード遺伝子である。いくつかの実施形態では、遺伝子は、アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、キネシン軽鎖３（ＫＬＣ３）、オレオイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、又はＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）のうちの少なくとも１つ以上である。
タンパク質の例としては、個体からの生体試料中のトロンボスポンジンモチーフを有するディスインテグリン及びメタロプロテイナーゼ１３（ＡＤＡＭＴＳ１３）、アンジオポエチン１（ＡＮＧＰＴ１）、アンジオポエチン２（ＡＮＧＰＴ２）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド２／単球化学吸引性タンパク質１（ＣＣＬ２／ＭＣＰ－１）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド３／マクロファージ炎症性タンパク質１－α（ＣＣＬ３／ＭＩＰ－１－α）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド５／ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｏｎ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ｎｏｒｍａｌ Ｔ ｃｅｌｌ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ａｎｄ ｓｅｃｒｅｔｅｄ（ＣＣＬ５／ＲＡＮＴＥＳ）、分化抗原群１６３（ＣＤ１６３）、分化抗原群４０リガンド（ＣＤ４０Ｌ）、シンチナーゼ－３様タンパク質１（ＣＨＩ３Ｌ１）、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、デコイ受容体３（Ｄｃｒ３）、Ｄ－ダイマー、Ｅ－セレクチン（ＳＥＬＥ）、エンドグリン（ＥＮＧ）、Ｆａｓ受容体（ＦＡＳ）、フェリチン、フィブリノゲン、顆粒球コロニー刺激因子（Ｇ－ＣＳＦ）、顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ－ＣＳＦ）、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン１β（ＩＬ－１β）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、（可溶性）インターロイキン－２受容体α（ＩＬ－２Ｒα）、インターロイキン－４（ＩＬ－４）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－７（ＩＬ－７）、インターロイキン－８（ＩＬ－８）、インターロイキン－１０（ＩＬ－１０）、インターロイキン－１２‘ｐ７０’（ＩＬ－１２ ｐ７０）、インターロイキン－１５（ＩＬ－１５）、インターロイキン－１６（ＩＬ－１６）、インターロイキン－１７Ａ（ＩＬ－１７Ａ）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、インターロイキン－２２（ＩＬ－２２）、インターロイキン－２７（ＩＬ－２７）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、マトリックスメタロプロテアーゼ－９（ＭＭＰ－９）、マトリックスメタロプロテアーゼ－１０（ＭＭＰ－１０）、（可溶性）マクロファージマンノース受容体、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）プログラム細胞死リガンド１（ＰＤ－Ｌ１）、ペンタキシン３（ＰＴＸ３）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、レジスチン（ＲＥＴＮ）、血清アミロイドＡタンパク質（ＳＡＡ）、免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ１（ＴＩＥ１）、免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ２（ＴＩＥ２）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤１（ＴＩＭＰ１）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤２（ＴＩＭＰ２）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤３（ＴＩＭＰ３）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤４（ＴＩＭＰ４）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、組織プラスミノーゲン活性化因子（ｔＰＡ）、組織プラスミノーゲン活性化因子阻害剤１（ｔＰＡＩ－１）、ＴＮＦ関連アポトーシス誘導リガンド（ＴＲＡＩＬ）、（可溶性）骨髄系細胞発現トリガー受容体１（ＴＲＥＭ１）、ウロキナーゼ受容体（ｕＰａｒ）、（可溶性）血管細胞接着分子１（ＶＣＡＭ－１）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体１（ＶＥＧＦＲ－１）、（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体２（ＶＥＧＦＲ－２）、並びにフォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）のいずれか１つ以上のレベルが挙げられるが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、タンパク質は、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、Ｄ－ダイマー、フェリチン、フィブリノゲン、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、又はフォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）のうちの少なくとも１つ以上である。
代謝物の例としては、個体からの生体試料中の脂肪アシル及びそれらの構成分子種、グリセロ脂質及びそれらの構成分子種、グリセロリン脂質及びそれらの構成分子種、スフィンゴ脂質及びそれらの構成分子種、スチロール脂質及びそれらの構成分子種、プレノール脂質及びそれらの構成分子種、サッカロ脂質及びそれらの構成分子種、ポリケチド及びそれらの構成分子種、炭水化物及びそれらの構成分子種、有機酸及びそれらの誘導体と構成分子種、有機複素環化合物及びそれらの構成分子種、有機酸素化合物及びそれらの構成分子種、有機窒素化合物及びそれらの構成分子種、アミノ酸及びそれらの構成分子種、ペプチド及びそれらの構成分子種、並びにヌクレオシド及びそれらの構成分子種のいずれか１つ以上のレベルが挙げられるが、これらに限定されない。
いくつかの例では、代謝物は、カルニチン、アセチルカルニチン、プロピオニルカルニチン、マロニルカルニチン、メチルマロニルカルニチン、ヒドロキシプロピオニルカルニチン、プロペノイルカルニチン、ブチリルカルニチン、ヒドロキシブチリルカルニチン、フマリルカルニチン、バレリルカルニチン、グルタリルカルニチン、ヒドロキシバレリルカルニチン、チグリルカルニチン、ヘキサノイルカルニチン、ヒドロキシヘキサノイルカルニチン、ピメロイルカルニチン、デカノイルカルニチン、デカジエニルカルニチン、テトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデカジエニルカルニチン、ヘキサデカノイルカルニチン、ヘキサデセノイルカルニチン、オクタデカノイルカルニチン、オクタデセノイルカルニチン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１７：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：２の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：３の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：４の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ１４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：２の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２０：２の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、ヘキソース［グルコースなど］、アラニン、アルギニン、アスパラギン、アスパラギン酸塩、シトルエン、グルタミン、グルタミン酸塩、グリシン、ヒスチジン、イソロイシン、リジン、メチオニン、オルニチン、フェニルアラニン、プロリン、セリン、トレオニン、トリプトファン、チロシン、バリン、非対称性ジメチルアルギニン、αアミノアジピン酸、クレアチニン、キヌレニン、メチオニンスルホキシド、プトレッシン、サルコシン、対称性ジメチルアルギニン、スペルミジン、スペルミン、トランス－４－ヒドロキシプロリン、又はタウリンのうちの少なくとも１つ以上である。
臨床転帰データの例としては、症状の重症度又は持続時間、症状の開始又は緩和までの期間、臓器支持の必要性、臓器支持の期間、治療に対する応答、病院又は集中治療室への収容、病院又は集中治療室の滞在期間、死亡率、死亡までの期間、病的状態の期間（例えば、通常の日常生活を再開するまでの期間又は生活の質）、感染症の長期隔離の発生率、及び再入院のいずれか１つ以上が挙げられるが、これらに限定されない。
管理用健康データの例としては、ベースライン人口統計（例えば、年齢、性別、民族性）、生理学的パラメータ（例えば、体格指数、心拍数、呼吸数、体温）、限定されるものではないが、免疫低下状態（例えば、慢性腎疾患の病歴、肝疾患の病歴、肺高血圧、認知症、糖尿病の罹患、ＨＩＶ陽性であること、喫煙、飲酒、薬物使用、又は妊娠）など合併症、過去の手術歴（例えば、中心製脈カテーテル、臓器移植のドナー又はレシピエント）、及び環境又は社会的曝露（例えば、生活状況、旅行歴、家畜との接触など）のいずれか１つ以上が挙げられるが、これらに限定されない。
臨床パラメータは、１つ以上の生物学的エフェクタ及び／又は１つ以上の非生物学的エフェクタを含み得る。本明細書で使用される場合、「生物学的エフェクタ」という用語は、アッセイされ得る、タンパク質、ペプチド、炭水化物、複合脂質、脂肪酸、アミノ酸、生体性アミン、核酸、糖タンパク質、又はプロテオグリカンなど分子を意味するために使用される。生物学的エフェクタの具体例としては、サイトカイン、増殖因子、抗体、ホルモン、細胞表面受容体、細胞表面タンパク質、脂質メディエータ、又は炭水化物が挙げられ得る。生物学的エフェクタのより具体的な例としては、本明細書に記載の遺伝子、タンパク質、及び代謝産物が挙げられるが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、生物学的エフェクタは可溶性である。いくつかの実施形態では、生物学的エフェクタは、細胞表面受容体など膜結合型である。いくつかの実施形態では、生物学的エフェクタは、細胞内である。いくつかの実施形態では、生物学的エフェクタは、核酸（例えば、メッセンジャーＲＮＡ、転移ＲＮＡ、マイクロＲＮＡ、長鎖ノンコーディングＲＮＡ、サイレンシングＲＮＡ、短ヘアピンＲＮＡ、又はＤＮＡ）である。いくつかの実施形態では、生物学的エフェクタは、血清、及び／又は血漿など個体の体液試料中で検出可能である。いくつかの実施形態では、生物学的エフェクタは、血漿、創傷流出物、又は痰など個体の生体試料中で測定可能である。
本明細書で使用される場合、非生物学的エフェクタという用語は、一般に特定の分子ではないとみなされる臨床パラメータである。非生物学的エフェクタは特定の分子ではないが、それでもなお、日常的な測定又は評価対象データを層別化する測定によって、依然として定量化可能であり得る。例えば、心拍数、心拍数の経時的な変化、呼吸数、体温、血圧、体格指数、及び他のパラメータは、リスクプロファイルの非生物学的エフェクタ成分である。これらの成分は全て、日常的な方法及び機器を使用して測定可能又は定量化可能である。他の非生物学的成分は、容易に又は日常的に定量化可能であり得ないか、又は施術者の判断又は意見を必要とし得るデータを含む。例えば、末梢血管疾患、肺高血圧症、心不全は、リスクプロファイルの定量化可能な側面であり得る。リスクプロファイルのこれらの側面の分類及び診断に関する公開されたガイダンスが存在し得るが、重症度に数値を割り当てることは、依然として観察と、ある程度の判断又は意見を含む。場合によっては、非生物学的エフェクタに割り当てられた量又は測定値は、例えば、不在の場合の「０」、又は存在する場合の「１」という２進法であり得る。他の例では、リスクプロファイルの非生物学的エフェクタの側面は、定量化することができないか、又は定量化されるべきではない定性的成分を含み得る。
臨床パラメータのレベルは、個体から採取された、又は単離された試料においてアッセイ、検出、測定、及び／又は判定され得る。「試料」及び「試験試料」は、本明細書では互換的に使用される。
試験試料又は臨床パラメータの供給源の例としては、本明細書に記載の本出願の方法によって試験され得る個体又は患者から単離された体液及び／又は組織が挙げられるが、これらに限定されず、全血、末梢血、毛細血管血、血清、血漿、脳脊髄液、創傷流出物、尿、羊水、腹水、胸膜液、リンパ液、呼吸、腸、及び尿生殖路の様々な外分泌物、呼気の様々な成分、涙、汗、唾液、白血球、組織生検、及びこれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、データ品質管理は、差次的発現アルゴリズム、主成分分析、ｋ最近傍代入アルゴリズム、３シグマルールアルゴリズム、又は経験的ベイズ法アルゴリズムのうちの少なくとも１つを含む。差次的発現アルゴリズムは、基準試料及び試料と基準値との統計的差異のｐ値から倍率変化を決定し、包含又は除外の決定メトリックとして使用される。主成分分析は、観察結果の差異（分散）を説明する多次元データセットにおける主要変数を特定し、試料に関する先験的知識に従って群が独立するかどうかを判定するために使用することができる。最近傍代入は、ｋ最近傍アルゴリズムを用いて離散を予測し、潜在的な欠損値を存続させる。３シグマルールアルゴリズムを使用して、マルチプレックスアッセイから生成されたバイオマーカーデータ（タンパク質ベース、核酸ベース、又は代謝産物ベース）が分散メトリックによってサブセット化され得、分散の閾値は、包含基準又は除外基準として設定される（例えば、３標準偏差を超える分散を有するマーカーのみが含まれる）。経験的ベイズ法アルゴリズムは、データからの推定分布を利用して事前分布を確立し、推定分布のパラメータに基づいてデータセット及びサブセットデータの値を近似するために使用される。
いくつかの実施形態では、特徴選択は、教師なし機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、又はロジスティック回帰のうちの少なくとも１つを含む。最小冗長性最大関連性は、分類変数と高い相関関係を有するが、互いに数学的に遠隔である特徴を選択することを含む。スチューデントのｔ検定は、２つの分布の平均及び分散を用いてｔ統計量を生成し、データが帰無仮説下で真の分布から得られる確率を計算する。マン－ホイットニーのＵ検定は、順位アプローチを用いて、ある試料からランダムに選択された値が、第２のサンプルからランダムに選択された値よりも低いか又はそれよりも大きい可能性は等しいという帰無仮説を試験するノンパラメトリック試験である。ランダムフォレストアプローチには、ブートストラップアグリゲーティングによってそれぞれ生成される、多数（数百～数万）の決定木が含まれ、決定木ごとに、発見データがランダムに復元抽出されて、ランダムに抽出された発見データセットが生成され、その後、決定木は、ランダムに抽出された発見データのセットで訓練される。特徴選択がランダムフォレストモデルの生成前に実行されるいくつかの実施形態では、発見データは、（全変数に基づいた抽出とは対照的に）変数選択からの低減された変数セットに基づいて抽出される。
いくつかの実施形態では、特徴選択は、アンサンブル学習法を含み得る。アンサンブル法は複数の学習アルゴリズムを使用して、いずれかの単独の成分学習アルゴリズムから得ることができる予測性能よりも良好な予測性能を得る。特徴選択アンサンブル学習モデルは、クラスタ分析及び機械学習について本明細書に記載のモデルの組み合わせを含む。いくつかの実施形態では、特徴選択アンサンブル学習モデルは、クラスタ分析、教師なし機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、又はこれらの組み合わせのうちの少なくとも１つを含み得る。アンサンブルはまた、ベイズ最適分類器、分類及び回帰木、ブートストラップアグリゲーティング、ブースティング、ベイジアンモデル平均化、ベイジアンモデルの組み合わせ、バケットモデル、スタッキング、又はそれらの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、データは、特徴選択の前に層別化され得る。このデータ層別化は、トポロジデータ分析、ｋ平均クラスタリング、階層的クラスタリング、最近傍クラスタリング、非線形クラスタリング（例えば、ｔ分散型確率的近傍埋め込み）、コンセンサスクラスタリング、又はスペクトルクラスタリングを含むが、これらに限定されない、教師なし又は教師あり機械学習モデルを使用することによって達成され得る。
いくつかの実施形態では、本開示のシステム、方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体は、データが、１つ以上の個体について集計され、機械学習アルゴリズムが、データマイニング手順、パターン認識、インテリジェント予測、及び他の人工知能手順を、例えば、臨床データ（例えば、年齢、性別、病歴）及び／又は生物学的データ（例えば、タンパク質ベースのバイオマーカー、核酸ベースのバイオマーカー、代謝産物ベースのバイオマーカー、臓器系機能、又は心拍数など生理学的パラメータ）に基づいて予後又は診断予測（例えば、入院の予測、死亡率の予測、敗血症の表現型の診断、病原体又は病原体クラスの検出）を可能にするなどのために実行するプロセスを実行することができる。機械学習及びアンサンブル学習アルゴリズムは、意思決定の改善をもたらし得る、確実性が限定されている条件における決定を誘導する知識構造を明らかにするために実施されることが増加している。これは、関与する多数のデータポイント、並びに分析に使用される特定のアプローチ及びデータパイプラインのため、手動での技術又は従来のアルゴリズムアプローチを使用することでは不可能であろう。しかしながら、機械学習アルゴリズムを効果的に使用し、既存のデータから最適な結果を取得するために、機械学習又はアンサンブル学習アルゴリズムによって実施される特定の一連のアプローチ及び特徴選択を含む機械学習エンジンが必要とされ得る。
かかる機械学習エンジンを構築し、これらの機械学習又はアンサンブル学習アルゴリズムを実行することにより、診断及び予後予測技術の性能を改善することができる。これらの改善には、診断又は予後予測を実施するために使用されるモデルの精度、選択性、及び／又は特異性の増加が含まれ得るが、これらに限定されない。したがって、かかるエンジンは、個体及び患者に対する意思決定及び治療の送達を改善することができる。様々な機械学習又はアンサンブル学習アルゴリズムがかかる目的に使用され得るが、所望の性能特性を有する機械学習エンジンを生成することは、高度に分野特化型であり、適切なアルゴリズム（又はそれらの組み合わせ）を選択するための厳密なモデリング、試験、及び検証を必要とし、機械学習システムを生成するためにアルゴリズムによってモデル化されたパラメータを必要とする。
いくつかの実施形態では、機械学習エンジンは、５つの主要素、（１）初期のデータ探索、（２）データ品質管理、（３）層別化、（４）特徴選択及び転帰のモデリング、（５）展開及び自己改善を含むように構成され得る。当業者には、これらの段階が別個の実体ではなくてもよく、これらの間に重複があり得、各段階からの出力が、機械学習エンジンの他の段階に対する通知、較正、及び／又は改善を行うために使用され得ることが理解されるであろう。
初期データ段階は、データ準備を含み得る。データ準備は、データのクリーニング（例えば、範囲外データの検索、欠損データアルゴリズムの適用、データフォーマットの変更）、データの変換、及び多数の変数（「フィールド又は次元」）を有するデータセットの場合には記録のサブセットの選択を含み得る。データ準備が行われるデータは、「発見データ」と称され得る。
いくつかの実施形態では、データ準備は、データに対して前処理動作を実行することを含み得る。例えば、欠損データは、欠損値を補間及び／又は推定するインピュテーションアルゴリズムを実行することによって処理され得る。インピュテーションの一例は、欠損データを有する臨床パラメータのために利用可能なデータの分布（例えば、ガウス、ポアソン、二項、ゼロ過剰、ベータ、パート）を生成し、分布に基づいて欠損データの値を補間することを含む。欠損データの処理の他の例は、ｋ最近傍インピュテーションを含み得る。更に、データは、外れ値及び非ランダム変動（例えば、分析プラットフォーム、収集場所、先験的であることが既知であるか、又は疑わしいオペレータに関連するバッチ効果）についてスクリーニングされ得る。データ外れ値及び非ランダム変動は、「３シグマルール」又は主成分分析を使用して最初に特定され、個別的に評価され得る。データの非ランダム変動は、主に経験的ベイズ法を使用して補正され得る。例えば、Ｒソフトウェア関数「ＣｏｍＢａｔ」は、既知のバッチ効果を含むデータセットを補正するために、生物医学研究において広く使用されている。
いくつかの実施形態では、データ品質管理は、特定のアルゴリズム又は分析アプローチによってデータ（例えば、タンパク質マーカーデータ、核酸マーカーデータ、代謝産物マーカーデータ、臨床転帰データ、管理用健康データ）の次元を縮小することを含み得る。例えば、宿主バイオマーカー（タンパク質ベース、核酸ベース、又は代謝産物ベース）は、数千のマーカーに関するデータを生成するマルチプレックスアッセイを使用して測定され得る。かかるデータのサブセット化は差次的発現アルゴリズムの実施によって実行され得、基準試料からの倍率変化及び試料と基準値との統計的差異のｐ値は、包含又は除外の決定メトリックとして使用される。他の例では、マルチプレックスアッセイから生成されたバイオマーカーデータ（タンパク質ベース、核酸ベース、又は代謝産物ベース）が分散メトリックによってサブセット化され得、分散の閾値は、包含基準又は除外基準として設定される（例えば、３標準偏差を超える分散を有するマーカーのみが含まれる）。
いくつかの実施形態では、データ品質管理アルゴリズムは、教師あり機械学習アルゴリズム、差次的発現アルゴリズム、主成分分析、ｋ最近傍代入アルゴリズム、３シグマルールアルゴリズム、経験的ベイズ法アルゴリズム、又はこれらの組み合わせを含み得る。
いくつかの実施形態では、臨床パラメータデータは、類似性の尺度に基づいて情報を離散化するクラスタ分析アルゴリズムを使用して層別化され得る。したがって、個体又は試料は、観察可能な、又は測定された臨床パラメータから導出される特性など１つ以上の共通特性に基づいて、グループ（クラスタ）の個別セットに割り当てられる。例えば、これらは、１つ以上の宿主バイオマーカー、１つ以上の臨床転帰データ、１つ以上の管理用健康データ、又はそれらの組み合わせを含み得る。したがって、「表現型」は、個体又は試料の個別のクラスタの根底にある臨床パラメータ値のセットとして定義され得る。いくつかの実施形態では、クラスタ分析アルゴリズムは、ｋ平均クラスタリング、階層的クラスタリング、最近傍クラスタリング、非線形クラスタリング（例えば、ｔ分布型確率的近傍埋め込み）、コンセンサスクラスタリング、又はスペクトラルクラスタリングを含み得る。
いくつかの実施形態では、臨床パラメータデータは、トポロジデータ分析（ＴＤＡ）を使用して層別化され得る。「Ｍａｐｐｅｒ」アルゴリズムなど教師なしＴＤＡアプローチを使用して、データの幾何学的「形状」（トポロジ）を保持する構造化された二次元ネットワークで非常に複雑なデータを表すことができる。例えば、宿主遺伝子、タンパク質及び／又は代謝産物発現プロファイルなどの高い類似性を有する個体又は試料は、データセット内の個別のサブグループ／集団を表す、極めて相互関連性の強いノードの群を形成する。大部分の「カノニカル」クラスタ分析アルゴリズムとは異なり、ＴＤＡは、多くの種類の生物学的データの連続的な性質を反映することができる。例えば、ＴＤＡは、異なる特性有する個体の群が互いにどのように関連するかを捉える、又は特定の軸に沿って傾向を形成することができる。ＴＤＡネットワーク内の個体又は試料の群は、それらのノード密度及び接続性（エッジ）の永続的ホモロジに基づいて描出され得る。したがって、「表現型」は、クラスタ分析と同様の方法で、個体又は試料の個別のＴＤＡ群の根底にある臨床パラメータ値のセットとして定義され得る。表現型間の生物学的エフェクタ、非生物学的エフェクタ、及び／又は追加メタデータの差異は、それらの統計的有意性について独立して評価され得る。特定の疾患応答表現型のメンバシップは、個体に関する貴重な情報を構成し、この様式で異種データセットを層別化することにより、特徴選択、機械学習、及び予測モデリングアプローチを改善することができる。
ここで図１を参照して、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体間で重症疾患を予測するプロセス及びその成分を以下に示し、説明する。このプロセスは、発見データの取得１００で始まり、データ品質管理エンジン１１４においてデータ品質管理１１２プロセスを実行し、データ層別化エンジン１２０においてトポロジデータ分析及び／又はクラスタリング１１８を実行し、特徴選択及び転帰モデリングエンジン１２６において特徴選択並びに分類及び／又は事象発生時間分析１２４を実行し、予測エンジン１３４における予測１３２のためにモデルが展開される。
いくつかの実施形態では、発見データ１０２は、タンパク質データ１０４、核酸データ１０６、代謝産物データ１１１、臨床転帰データ１０８、及び管理用健康データ１１０を含む。
いくつかの実施形態では、タンパク質データ１０４は、トロンボスポンジンモチーフを有するディスインテグリン及びメタロプロテイナーゼ１３（ＡＤＡＭＴＳ１３）、アンジオポエチン１（ＡＮＧＰＴ１）、アンジオポエチン２（ＡＮＧＰＴ２）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド２／単球化学吸引性タンパク質１（ＣＣＬ２／ＭＣＰ－１）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド３／マクロファージ炎症性タンパク質１－α（ＣＣＬ３／ＭＩＰ－１－α）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド５／ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｏｎ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ｎｏｒｍａｌ Ｔ ｃｅｌｌ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ａｎｄ ｓｅｃｒｅｔｅｄ（ＣＣＬ５／ＲＡＮＴＥＳ）、分化抗原群１６３（ＣＤ１６３）、分化抗原群４０リガンド（ＣＤ４０Ｌ）、シンチナーゼ－３様タンパク質１（ＣＨＩ３Ｌ１）、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、デコイ受容体３（Ｄｃｒ３）、Ｄ－ダイマー、Ｅ－セレクチン（ＳＥＬＥ）、エンドグリン（ＥＮＧ）、Ｆａｓ受容体（ＦＡＳ）、フェリチン、フィブリノゲン、顆粒球コロニー刺激因子（Ｇ－ＣＳＦ）、顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ－ＣＳＦ）、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン１β（ＩＬ－１β）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、（可溶性）インターロイキン－２受容体α（ＩＬ－２Ｒα）、インターロイキン－４（ＩＬ－４）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－７（ＩＬ－７）、インターロイキン－８（ＩＬ－８）、インターロイキン－１０（ＩＬ－１０）、インターロイキン－１２‘ｐ７０’（ＩＬ－１２ ｐ７０）、インターロイキン－１５（ＩＬ－１５）、インターロイキン－１６（ＩＬ－１６）、インターロイキン－１７Ａ（ＩＬ－１７Ａ）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、インターロイキン－２２（ＩＬ－２２）、インターロイキン－２７（ＩＬ－２７）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、マトリックスメタロプロテアーゼ－９（ＭＭＰ－９）、マトリックスメタロプロテアーゼ－１０（ＭＭＰ－１０）、（可溶性）マクロファージマンノース受容体、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）プログラム細胞死リガンド１（ＰＤ－Ｌ１）、ペンタキシン３（ＰＴＸ３）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、レジスチン（ＲＥＴＮ）、血清アミロイドＡタンパク質（ＳＡＡ）、免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ１（ＴＩＥ１）、免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ２（ＴＩＥ２）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤１（ＴＩＭＰ１）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤２（ＴＩＭＰ２）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤３（ＴＩＭＰ３）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤４（ＴＩＭＰ４）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、組織プラスミノーゲン活性化因子（ｔＰＡ）、組織プラスミノーゲン活性化因子阻害剤１（ｔＰＡＩ－１）、ＴＮＦ関連アポトーシス誘導リガンド（ＴＲＡＩＬ）、（可溶性）骨髄系細胞発現トリガー受容体１（ＴＲＥＭ１）、ウロキナーゼ受容体（ｕＰａｒ）、（可溶性）血管細胞接着分子１（ＶＣＡＭ－１）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体１（ＶＥＧＦＲ－１）、（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体２（ＶＥＧＦＲ－２）、又はフォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）のうちの１つ以上を含み得るが、これらに限定されない。これらのタンパク質マーカーが列挙されているが、更に多くのタンパク質マーカーが企図される。
いくつかの実施形態では、タンパク質マーカーは、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、Ｄ－ダイマー、フェリチン、フィブリノゲン、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、又はフォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）のうちの少なくとも１つ以上である。
いくつかの実施形態では、核酸データ１０６は、接着Ｇタンパク質共役受容体Ｅ１（ＡＤＧＲＥ１）、アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、アンジオテンシンＩＩ受容体関連タンパク質（ＡＧＴＲＡＰ）、ＡＫＴセリン／スレオニンキナーゼ１（ＡＫＴ１）、５’－アミノレブリン酸シンターゼ２（ＡＬＡＳ２）、アルカリホスファターゼ、バイオミネラリゼーション関連（ＡＬＰＬ）、アンキリンリピートドメイン２２（ＡＮＫＲＤ２２）、アネキシンＡ３（ＡＮＸＡ３）、アルギナーゼ１（ＡＲＧ１）、ＢＣＬ２様１（ＢＣＬ２Ｌ１）、ＢＭＸ非受容体型チロシンキナーゼ（ＢＭＸ）、第６染色体オープンリーディングフレーム６２（Ｃ６ｏｒｆ６２）、炭酸脱水酵素２（ＣＡ２）、Ｃ－Ｃモチーフケモカインリガンド５（ＣＣＬ５）、Ｃ－Ｃモチーフケモカイン受容体３（ＣＣＲ３）、ＣＤ４分子（ＣＤ４）、ＣＤ２４分子（ＣＤ２４）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、ＣＤ２７４分子（ＣＤ２７４）、細胞分裂周期３４、ユビキチン結合酵素（ＣＤＣ３４）、補体Ｄ因子（ＣＦＤ）、キチナーゼ３様１（ＣＨＩ３Ｌ１）、炭水化物スルホトランスフェラーゼ２（ＣＨＳＴ２）、Ｃ型レクチンドメインファミリ４メンバＥ（ＣＬＥＣ４Ｅ）、シチジン／ウリジンモノリン酸キナーゼ２（ＣＭＰＫ２）、チトクロームＣオキシダーゼ集合因子１ホモログ（ＣＯＡ１）、カルニチンパルミトイルトランスフェラーゼ１Ａ（ＣＰＴ１Ａ）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、コンドロイチン硫酸Ｎ－アセチルガラクトサミニルトランスフェラーゼ１（ＣＳＧＡＬＮＡＣＴ１）、シスタチンＣ（ＣＳＴ３）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ＤＮＡ損傷誘導性転写因子４（ＤＤＩＴ４）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、ディフェンシンα４（ＤＥＦＡ４）、ＤＮＡ Ｊ熱ショックタンパク質ファミリ（Ｈｓｐ４０）メンバＣ１（ＤＮＡＪＣ１）、ＤＮＡ損傷調節オートファジーモジュレータ１（ＤＲＡＭ１）、デオキシウリジントリホスファターゼ（ＤＵＴ）、二重特異性チロシンリン酸化調節キナーゼ３（ＤＹＲＫ３）、赤血球膜タンパク質バンド４．２（ＥＰＢ４２）、配列類似性１７４を有するファミリメンバＣ（ＦＡＭ１７４Ｃ）、Ｆボックス及びＷＤリピートドメイン含有２（ＦＢＸＷ２）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、フェロケラターゼ（ＦＥＣＨ）、繊維芽細胞増殖因子結合タンパク質２（ＦＧＦＢＰ２）、ＦＭＳ関連受容体チロシンキナーゼ３（ＦＬＴ３）、ホルミルペプチド受容体１（ＦＰＲ１）、ＧＡＴＡ結合タンパク質１（ＧＡＴＡ１）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ４（ＧＩＭＡＰ４）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ７（ＧＩＭＡＰ７）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ８（ＧＩＭＡＰ８）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、グラニュライシン（ＧＮＬＹ）、Ｇタンパク質共益受容体６５（ＧＰＲ６５）、増殖因子受容体結合タンパク質１０（ＧＲＢ１０）、グルタチオンＳトランスフェラーゼκ１（ＧＳＴＫ１）、Ｈ３ヒストン偽遺伝子６（Ｈ３Ｆ３ＡＰ４）、ヘモグロビンサブユニットα２（ＨＢＡ２）、ヘモゲン（ＨＥＭＧＮ）、ＨＥＣＴ及びＲＬＤドメイン含有Ｅ３ユビキチンタンパク質リガーゼファミリメンバ６（ＨＥＲＣ６）、Ｈ３．２ヒストン［推定］（ＨＩＳＴ２Ｈ３ＰＳ２）、主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩ、Ｂ（ＨＬＡ－Ｂ）、主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩＩ、ＤＱ β１（ＨＬＡ－ＤＱＢ１）、高移動度群ボックス２（ＨＭＧＢ２）、１５－ヒドロキシプロスタグランジンデヒドロゲナーゼ（ＨＰＧＤ）、ヒドロゲン電圧電位依存性チャネル１（ＨＶＣＮ１）、酢酸イソアミル分解性エステラーゼ１［推定］（ＩＡＨ１）、細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ１）、最初期応答５（ＩＥＲ５）、インターフェロンα誘導タンパク質６（ＩＦＩ６）、インターフェロンα誘導タンパク質２７（ＩＦＩ２７）、インターフェロン誘導タンパク質４４（ＩＦＩ４４）、テトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質１（ＩＦＩＴ１）、テトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質２（ＩＦＩＴ２）、インターロイキン１β（ＩＬ１Ｂ）、インターロイキン１受容体型１（ＩＬ１ＲＡ）、インターロイキン１受容体型２（ＩＬ１Ｒ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、サイトヘシン交換因子用相互作用タンパク質１（ＩＰＣＥＦ１）、インターフェロン調節因子２結合タンパク質２（ＩＲＦ２ＢＰ２）、ＩＳＧ１５ユビキチン様変更因子（ＩＳＧ１５）、ＪＵＮプロトオンコジーン、ＡＰ－１転写因子サブユニット（ＪＵＮ）、電位依存性カリウムチャネルサブファミリＥ調節サブユニット１（ＫＣＮＥ１）、キネシン軽鎖（ＫＬＣ３）、ケルチ様ファミリメンバ２４（ＫＬＨＬ２４）、クリングル含有膜貫通型タンパク質１（ＫＲＥＭＥＮ１）、長遺伝子間非タンパク質コーディングＲＮＡ８６１（ＬＩＮＣ００８６１）、リンパ球抗原６ファミリメンバＥ（ＬＹ６Ｅ）、ＭＡＰＫ関連タンパク質１（ＭＡＰＫＡＰ１）、メディエータ複合体サブユニット２８（ＭＥＤ２８）、ＭｉｃｒｏＲＮＡ ６７２４－４（ＭＩＲ６７２４－４）、マトリックスメタロプロテアーゼ８（ＭＭＰ８）、マルチメリン１（ＭＭＲＮ１）、ミエロペルオキシダーゼ（ＭＰＯ）、マンノース受容体Ｃ型２（ＭＲＣ２）、ミトコンドリアエンコード１２Ｓ ｒＲＮＡ（ＭＴ－ＲＮＲ１）、ＭＸダイナミン様ＧＴＰアーゼ２（ＭＸ２）、核因子、赤血球２様３（ＮＦＥ２Ｌ３）、２’－５’－オリゴアデニル酸シンテターゼ３（ＯＡＳ３）、オレイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、オルファクトメジン４（ＯＬＦＭ４）、ペプチダーゼ阻害剤３（ＰＩ３）、ホスファチジルイノシトール－４，５－ビスリン酸３－キナーゼ触媒サブユニットβ（ＰＩＫ３ＣＢ）、ＰＩＴＨドメイン含有１（ＰＩＴＨＤ１）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ペリリピン２（ＰＬＩＮ２）、ＤＮＡポリメラーゼδ相互作用タンパク質３（ＰＯＬＤＩＰ３）、ＲＡＬ ＧＴＰアーゼ活性化タンパク質触媒サブユニットα２（ＲＡＬＧＡＰＡ２）、ＲＡＮ結合タンパク質９（ＲＡＮＢＰ９）、ＲＥＳＴコリプレッサ１（ＲＣＯＲ１）、Ｒｈ関連糖タンパク質（ＲＨＡＧ）、ＲＮＡ、Ｕ１核内低分子２（ＲＮＵ１－２）、ＲＮＡ、Ｕ１核内低分子４（ＲＮＵ１－４）、リボソームタンパク質Ｌ３７ａ（ＲＰＬ３７Ａ）、リボソームタンパク質Ｌ３８（ＲＰＬ３８）、リボソームタンパク質Ｓ１１（ＲＰＳ１１）、リボソームタンパク質Ｓ１８（ＲＰＳ１８）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ８（Ｓ１００Ａ８）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ９（Ｓ１００Ａ９）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ１２（Ｓ１００Ａ１２）、ＳＡＭドメイン、ＳＨ３ドメイン及び核局在化シグナル１（ＳＡＭＳＮ１）、Ｓｉｎ３Ａ関連タンパク質３０（ＳＡＰ３０）、ストロベリーノッチホモログ１（ＳＢＮＯ１）、セレニウム結合タンパク質１（ＳＥＬＥＮＢＰ１）、シアル酸結合Ｉｇ様レクチン１０（ＳＩＧＬＥＣ１０）、溶質キャリアファミリ２５メンバ６（ＳＬＣ２５Ａ６）、溶質キャリアファミリ２５メンバ３９（ＳＬＣ２５Ａ３９）、溶質キャリアファミリ３９メンバ８（ＳＬＣ３９Ａ８）、溶質キャリアファミリ４メンバ１［ディエゴ式血液型］（ＳＬＣ４Ａ１）、シヌクレインα（ＳＮＣＡ）、核内低分子ＲＮＡ、Ｈ／ＡＣＡボックス４４（ＳＮＯＲＡ４４）、スーパーオキシドディスムターゼ２（ＳＯＤ２）、スペクトリンα、赤血球１（ＳＰＴＡ１）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、シンタキシン６（ＳＴＸ６）、スイッチングＢセル複合体サブユニットＳＷＡＰ７０（ＳＷＡＰ７０）、スペクトリンリピート含有核膜タンパク質２（ＳＹＮＥ２）、Ｔボックス転写因子２１（ＴＢＸ２１）、フォークヘッド関連ドメインを有するＴＲＡＦ相互作用タンパク質（ＴＩＦＡ）、トール様受容体７（ＴＬＲ７）、膜貫通及びコイルドコイルドメインファミリ２（ＴＭＣＣ２）、膜貫通タンパク質３５Ｂ（ＴＭＥＭ３５Ｂ）、膜貫通タンパク質２７３（ＴＭＥＭ２７３）、チモシンβ１０（ＴＭＳＢ１０）、ＴＮＦ α誘導タンパク質６（ＴＮＦＡＩＰ６）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、三要素モチーフ含有４（ＴＲＩＭ４）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、ユビキチンタンパク質リガーゼＥ３成分Ｎ－リコグニン５（ＵＢＲ５）、ＵＮＣ－９３ホモログＢ１、ＴＬＲシグナル調節遺伝子（ＵＮＣ９３Ｂ１）、ＷＡＳＨ複合体サブユニット２Ｃ（ＷＡＳＨＣ２Ｃ）、ＸＩＡＰ関連因子１（ＸＡＦ１）、チロシン３－モノオキシゲナーゼ／トリプトファン５－モノオキシゲナーゼ活性化タンパク質ε（ＹＷＨＡＨ）、並びにＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）のうちの１つ以上を含み得るが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、核酸マーカーは、アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、キネシン軽鎖３（ＫＬＣ３）、オレオイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、又はＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）のうちの少なくとも１つ以上である。
いくつかの実施形態では、代謝物データ１１１は、脂肪アシル及びそれらの構成分子種、グリセロ脂質及びそれらの構成分子種、グリセロリン脂質及びそれらの構成分子種、スフィンゴ脂質及びそれらの構成分子種、スチロール脂質及びそれらの構成分子種、プレノール脂質及びそれらの構成分子種、サッカロ脂質及びそれらの構成分子種、ポリケチド及びそれらの構成分子種、炭水化物及びそれらの構成分子種、有機酸及びそれらの誘導体と構成分子種、有機複素環化合物及びそれらの構成分子種、有機酸素化合物及びそれらの構成分子種、有機窒素化合物及びそれらの構成分子種、アミノ酸及びそれらの構成分子種、ペプチド及びそれらの構成分子種、並びにヌクレオシド及びそれらの構成分子種のうちの１つ以上を含み得るが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、代謝物マーカーは、カルニチン、アセチルカルニチン、プロピオニルカルニチン、マロニルカルニチン、メチルマロニルカルニチン、ヒドロキシプロピオニルカルニチン、プロペノイルカルニチン、ブチリルカルニチン、ヒドロキシブチリルカルニチン、フマリルカルニチン、バレリルカルニチン、グルタリルカルニチン、ヒドロキシバレリルカルニチン、チグリルカルニチン、ヘキサノイルカルニチン、ヒドロキシヘキサノイルカルニチン、ピメロイルカルニチン、デカノイルカルニチン、デカジエニルカルニチン、テトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデカジエニルカルニチン、ヘキサデカノイルカルニチン、ヘキサデセノイルカルニチン、オクタデカノイルカルニチン、オクタデセノイルカルニチン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１７：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：２の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：３の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：４の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ１４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：２の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２０：２の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、ヘキソース［グルコースなど］、アラニン、アルギニン、アスパラギン、アスパラギン酸塩、シトルエン、グルタミン、グルタミン酸塩、グリシン、ヒスチジン、イソロイシン、リジン、メチオニン、オルニチン、フェニルアラニン、プロリン、セリン、トレオニン、トリプトファン、チロシン、バリン、非対称性ジメチルアルギニン、αアミノアジピン酸、クレアチニン、キヌレニン、メチオニンスルホキシド、プトレッシン、サルコシン、対称性ジメチルアルギニン、スペルミジン、スペルミン、トランス－４－ヒドロキシプロリン、又はタウリンのうちの少なくとも１つ以上である。
いくつかの実施形態では、臨床転帰データ１０８は、症状の重症度又は持続時間、症状の開始又は緩和までの期間、臓器支持の必要性、臓器支持の期間、治療に対する応答、病院又は集中治療室への収容、病院又は集中治療室の滞在期間、死亡率、死亡までの期間、病的状態の期間、感染症の長期隔離の発生率、及び再入院の１つ以上を含み得るが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、管理用健康データ１１０としては、ベースライン人口統計、生理学パラメータ、限定されるものではないが、免疫低下状態など合併症、過去の手術歴、及び環境又は社会的曝露のうちの１つ以上を含み得るが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、データ品質管理１１２は、データ品質管理エンジン１１４において行われ、データ品質管理エンジン１１４は、トポロジデータ分析及び／又はクラスタリング１１８で使用されるデータをサブセット化する、一連のデータ品質管理アルゴリズム１１６Ａ～１１６Ｎ（以下、個別に「アイテム１１６Ａ」と称し、一般には「アイテム１１６」と称する）を実行する。データ品質管理アルゴリズム及び一般的なアプローチは、各固有のデータセットの特性に応じて異なり得る。例えば、宿主バイオマーカー（タンパク質ベース、核酸ベース、又は代謝産物ベース）は、数千のマーカーに関するデータを生成するマルチプレックスアッセイを使用して測定され得る。かかるデータのサブセット化は差次的発現アルゴリズムの実施によって実行され得、基準試料からの倍率変化及び試料と基準値との統計的差異のｐ値は、包含又は除外の決定メトリックとして使用される。他の例では、マルチプレックスアッセイから生成されたバイオマーカーデータ（タンパク質ベース、核酸ベース、又は代謝産物ベース）が分散メトリックによってサブセット化され得、分散の閾値は、包含基準又は除外基準として設定される（例えば、３標準偏差を超える分散を有するマーカーのみが含まれる）。これらのデータ品質管理法について説明しているが、更に多くの方法が企図される。
いくつかの実施形態では、トポロジデータ分析及び／又はクラスタリング１１８は、データ層別化エンジン１２０において行われ、トポロジデータ分析及び／又はクラスタ分析アルゴリズム１２２Ａ～１２２Ｎ（以下、個別に「アイテム１２２Ａ」と称し、一般には「アイテム１２２」と称する）がデータ品質管理エンジン１１４からのサブセット化されたデータで展開される。クラスタ分析アルゴリズム１２２は、観察可能な、又は測定された臨床パラメータにおける類似性に基づいて極めて複雑なデータを離散化するために、教師あり又は教師なしアプローチを使用する。あるいは、「Ｍａｐｐｅｒ」アルゴリズムなどトポロジデータ分析アルゴリズム１２２は、教師なしアプローチを使用して、データ相関性の幾何学的「形状」（トポロジ）を保持する、構造化された二次元ネットワークでかかるデータを表す。例えば、宿主遺伝子、タンパク質及び／又は代謝産物発現プロファイルなどの高い類似性を有する個体又は試料は、データセット内の個別のサブグループ／集団を表す、極めて相互関連性の強いノードの群を形成する。ＴＤＡネットワーク内のかかる群は、それらのノード密度及び接続性（エッジ）の永続的ホモロジに基づいて描出され得る。クラスタ分析１２２及びトポロジデータ分析１２２の両アルゴリズムは、複数の共通特性に基づいて、個体又は試料を群／クラスタの個別のセットに割り当て、それにより、疾患応答表現型の定義を可能にする。したがって、敗血症応答表現型は、各別個のクラスタの生体分子、臨床、管理用健康、及び／又は生理学的プロファイルデータのプロファイルとして定義され得る。表現型間の生物学的エフェクタ、非生物学的エフェクタ、及び／又は追加メタデータの差異は、それらの統計的有意性について独立して評価され得る。特定の敗血症応答表現型のメンバシップは、個体に関する貴重な情報を構成し、この様式で異種データセットを層別化することにより、特徴選択、機械学習、及び予測モデリングアプローチを改善することができる。
いくつかの実施形態では、特徴選択並びに分類及び／又は事象発生時間分析１２４は、特徴選択及び転帰モデリングエンジン１２６において行われる。特徴選択１２４は、特徴選択アルゴリズム１２８Ａ～１２８Ｎ（以下、個別に「アイテム１２８Ａ」と称し、一般には「アイテム１２８Ｎ」と称する）を使用して、転帰モデリング性能（モデル性能メトリックによって測定される）の改善、計算リソースの最適化、交絡因子及び／又は媒介因子の除去のために、並びに時間及び／又は因果解釈のために特徴（例えば、変数、パラメータ）を選択することを含む。データは、特徴選択の前に、データ層別化エンジン１２０において層別化され得る。あるいは、特徴選択前のデータ層別化は、ｋ平均クラスタリング、階層的クラスタリング、最近傍クラスタリング、非線形クラスタリング（例えば、ｔ分散型確率的近傍埋め込み）、コンセンサスクラスタリング、又はスペクトルクラスタリングを含むが、これらに限定されない、他の教師なし又は教師あり機械学習モデルを使用することによって達成され得る。特徴選択が実行されるデータは、「発見データ」と称され得る。後続の分類及び事象発生時間分析アルゴリズムの性能が、分類及び事象発生時間分析アルゴリズムの訓練に使用される発見データの品質に強く依存し得ると仮定すると、特徴選択及び他のデータ準備作業（例えば、データ品質管理）は、所望の性能を確保するために非常に重要であり得る。
いくつかの実施形態では、分類及び／又は事象発生時間分析１２４は、分類及び事象発生時間分析アルゴリズム１３０Ａ～１３０Ｎ（以下、個別に「アイテム１３０Ａ」と称し、一般には「アイテム１３０Ｎ」と称する）を使用して、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における臨床転帰の予測スコアを計算すること（転帰モデリング）を含む。
いくつかの実施形態では、予測１３２は、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患の予測を含む。これは、訓練済み機械学習済みアルゴリズム（例えば、訓練済みデータ品質管理アルゴリズム、訓練済みデータ層別化アルゴリズム、訓練済み特徴選択アルゴリズム、訓練済み分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズム）を収容する予測エンジンにおいて実行される。予測エンジン１３４は、訓練済みの機械学習済みアルゴリズムを用いて、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するために、臨床転帰予測スコア１３６を計算し、提供する。分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズム１３０は、カテゴリ変数又は連続変数による発生率を含み得る。分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズム１３０はまた、カプランマイヤー推定量、Ｃｏｘ比例ハザードモデル、累積発生関数、又は加速故障時間モデルを含み得る。これらの分類及び事象発生時間分析アルゴリズムについて説明しているが、他のアルゴリズムが企図される。
図２を参照すると、いくつかの実施形態では、敗血症おける重症疾患予測システム２００は、発見データ２０２と、データ品質管理アルゴリズム２０６、トポロジデータ分析及び／又はクラスタリングアルゴリズム２０８、特徴選択並びに分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズム２１０からなる機械学習エンジン２０４と、予測エンジン２１２と、を含む。追加の予測エンジン２１４は、機械学習エンジンの外部に収容されるが、敗血症における重症疾患予測システム２００に接続されており、データ及びモデルを双方向に供給することができる。
予測エンジン２１２は、少なくとも１つの第２の個体に特異的な敗血症から重症疾患を予測することができる。予測エンジン２１２は、少なくとも１つの第２の個体について、いくつかの臨床パラメータのうちの少なくとも１つの臨床パラメータの第２の値を受信することができる。
いくつかの実施形態では、受信した第２の値のうちの少なくとも１つは、特徴選択及び転帰モデリングエンジン１２６で使用されるモデルパラメータのサブセットのモデルパラメータに対応する。予測エンジン２１２が臨床パラメータのいくつかの第２の値を受信し、そのうちの少なくとも１つがモデルパラメータのサブセットのモデルパラメータに対応しない場合、予測エンジン２１２は、かかる欠損パラメータの値を生成するためにインピュテーションアルゴリズムを実行し得る。
予測エンジン２１２は、少なくとも１つの臨床パラメータの第２の値を使用して、特徴選択並びに分類及び事象発生時間分析アルゴリズム２１０を実行して、少なくとも１つの第２の個体に対する重症疾患リスクを計算することができる。ある例では、分類及び事象発生時間分析アルゴリズム２１０は、トポロジデータ分析及び／又はクラスタリング２０８並びに特徴選択アルゴリズム１２８がカプランマイヤー推定量の予測因子としてカテゴリ変数を提供し得る、カプランマイヤー推定量を含み得、群ごとにハザード比を提供することによって、カテゴリごとに重症疾患リスクの予測及び信頼区間をもたらす。別の例では、Ｃｏｘ比例ハザードモデルは、トポロジデータ分析及び／又はクラスタリング２０８から提供されるカテゴリ変数と、モデルの精度を改善するための共変数として少なくとも１つ以上の臨床パラメータを含み得、トポロジデータ分析及び／又はクラスタリング２０８によって提供される、群ごとのハザード比、並びにカテゴリ変数及び各共変数の信頼区間を提供する、Ｃｏｘ比例ハザードモデルをもたらす。したがって、予測エンジン２１２は、全確率に基づいて（例えば、全確率の比率に基づいて）、第２の個体が敗血症による重症疾患を経験する予測を出力することができる。
いくつかの実施形態では、追加の予測エンジン２１４は、敗血症における重症疾患予測システム２００の外部に収容され得、機械学習済みモデルを含み得るが、敗血症における重症疾患予測システム２００に接続されており、データ及びモデルを双方向に供給し得る。
ここで図３を参照して、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのプロセス及び機械学習エンジン２０４において行われるデータフローについて説明する。このプロセスは、敗血症における重症疾患予測システム２００及び／又はリモートデバイス４３６など本明細書に記載の様々なシステムによって実行され得る。発見データ３００は、タンパク質データ１０４、核酸データ１０６、代謝産物データ１１１、臨床転帰データ１０８、及び管理用健康データ１１０を含む。
いくつかの実施形態では、前処理は、発見データ３００で実行される。前処理は、データ品質管理３０２並びに／又はトポロジデータ分析及び／若しくはクラスタリング３０４がデータに関して実行される前に実行され得る。いくつかの実施形態では、インピュテーションアルゴリズムを実行して、発見データ３００内の欠損データの値を生成することができる。いくつかの実施形態では、発見データベースのデータに対して、アップサンプリング又は予測因子ランクの変換のうちの少なくとも１つが実行される。アップサンプリング及び／又は予測因子ランクの変換は、データ内のクラス不均衡及び非正規性に適応するための変数選択に対してのみ実行され得る。アップサンプリング又は予測因子ランクの変換について説明しているが、更に多くのことが企図される。
データ品質管理３０２において、データの次元は、特定のアルゴリズム又は分析アプローチによって縮小され得る。例えば、タンパク質データ１０４、核酸データ１０６、及び／又は代謝産物データ１１１は、数千のマーカーに関するデータを生成するマルチプレックスアッセイを使用して生成され得る。かかるデータのサブセット化は差次的発現アルゴリズムの実施によって実行され得、基準試料からの倍率変化及び試料と基準値との統計的差異のｐ値は、包含又は除外の決定メトリックとして使用される。他の例では、マルチプレックスアッセイから生成されたバイオマーカーデータ（タンパク質ベース、核酸ベース、又は代謝産物ベース）が分散メトリックによってサブセット化され得、分散の閾値は、包含基準又は除外基準として設定される（例えば、３標準偏差を超える分散を有するマーカーのみが含まれる）。これらのデータ品質管理法について説明しているが、更に多くの方法が企図される。
トポロジデータ分析及び／又はクラスタリング３０４において、クラスタ分析は、臨床パラメータの複数のサブセットにおける類似性に基づいて、極めて複雑なデータを離散化する。あるいは、トポロジデータ分析は、臨床パラメータの複数のサブセットにおける類似性並びに同一データの代数トポロジに基づいて個体又は試料を分類し、クラスタは、ノード密度及び接続性の永続的ホモロジに基づいて描出される。次いで、敗血症応答表現型が、特定されたクラスタに基づいていずれかのアプローチを使用して定義される。
特徴選択並びに分類及び／又は事象発生時間分析３０６において、１つ以上の特徴選択機械学習又はアンサンブル学習モデル、並びに分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムが実行される。モデルパラメータのサブセットは、発見データ３００の複数の臨床パラメータから選択され、その結果、モデルパラメータの各サブセットの数は、臨床パラメータの数よりも小さい。制約ベースのアルゴリズム、制約ベースの構造学習アルゴリズム、及び／又は制約ベースのローカル検出学習アルゴリズムなど特徴選択機械学習エンジンを使用して、モデルパラメータのサブセットを選択することができる。例えば、機械学習エンジン２０４は、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、及びロジスティック回帰など機械学習アルゴリズムを実行することができる。いくつかの実施形態では、臨床パラメータは、特徴選択の前にランダムに並べ替えられる。いくつかの実施形態では、データは、特徴選択の前に、データ層別化エンジン１２０において層別化され得る。あるいは、特徴選択前のデータ層別化は、トポロジデータ分析、ｋ平均クラスタリング、階層的クラスタリング、最近傍クラスタリング、非線形クラスタ（例えば、ｔ分散型確率的近傍埋め込み）、コンセンサスクラスタリング、又はスペクトルクラスタリングを含むが、これらに限定されない、他の教師なし又は教師あり機械学習モデルを使用することによって達成され得る。
分類分析のために、所与の個体又は所与の試料が特定群に属する確率を分類するように設計された１つ以上のモデル及び／又はアルゴリズムが使用され得る。例えば、特徴選択及び分類３０６において、機械学習エンジン２０４は、回帰モデル、パターン認識アルゴリズム、決定木、又は他の機械学習アルゴリズムを実行して、リスク、リスク比、オッズ、オッズ比、又は他の確率出力を計算することができる。これらのモデル及び／又はアルゴリズムについて説明しているが、他のモデル及び／又はアルゴリズムが企図される。
事象発生時間分析のために、１つ以上の事象（例えば、生物有機体の死）までの期間を予想又は予測するように設計された１つ以上のモデル及び／又はアルゴリズムが使用され得る。例えば、特徴選択及び事象発生時間分析３０６において、機械学習エンジン２０４は、ログランク検定、カプランマイヤー関数、生存関数、ハザード関数、Ｃｏｘ比例ハザード回帰、サバイバルツリー、サバイバルランダムフォレストを実行することができるか、又は生命表を計算することができる。これらのモデル及び／又はアルゴリズムについて説明しているが、他のモデル及び／又はアルゴリズムが企図される。
リスク予測３０８において、臨床パラメータの第２の値が受信される。第２の値は、少なくとも１つの第２の個体に対して受信され得る。いくつかの実施形態では、受信した第２の値のうちの少なくとも１つは、分類及び／又は事象発生時間分析の機械学習アルゴリズム３０６で使用されるモデルパラメータのサブセットのモデルパラメータに対応する。臨床パラメータのいくつかの第２の値を受信し、そのうちの少なくとも１つがモデルパラメータのサブセットのモデルパラメータに対応しない場合、かかる欠損パラメータの値を生成するためにインピュテーションアルゴリズムが実行され得る。モデルパラメータの対応するサブセット及び少なくとも１つの臨床パラメータの第２の値を使用して候補の分類機械学習が実行されて、少なくとも１つの第２の個体に特異的な臨床転帰の予測を計算する。少なくとも１つの第２の個体に特異的な予測転帰が出力される。例えば、予測転帰は、ユーザに対して電子デバイスに表示され得るか、又は音声出力として提供され得る。予測転帰は、別のデバイスに送信され得る。予測転帰は、第２の個体が敗血症を患っていること、第２の個体は、（例えば、信頼閾値に関して）敗血症を患う可能性があること、又は第２の個体は、基準リスクレベルに関して、敗血症による重症疾患を経験するリスクが増加していることを示す表示のうちの少なくとも１つを含み得る。
いくつかの実施形態では、敗血症を患う個体における重症疾患を予測する、及び／個体におけるリスク因子（例えば、臨床パラメータ）を評価する方法が提供され、これらの方法は、個体からの試料中の接着Ｇタンパク質共役受容体Ｅ１（ＡＤＧＲＥ１）、アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、アンジオテンシンＩＩ受容体関連タンパク質（ＡＧＴＲＡＰ）、ＡＫＴセリン／スレオニンキナーゼ１（ＡＫＴ１）、５’－アミノレブリン酸シンターゼ２（ＡＬＡＳ２）、アルカリホスファターゼ、バイオミネラリゼーション関連（ＡＬＰＬ）、アンキリンリピートドメイン２２（ＡＮＫＲＤ２２）、アネキシンＡ３（ＡＮＸＡ３）、アルギナーゼ１（ＡＲＧ１）、ＢＣＬ２様１（ＢＣＬ２Ｌ１）、ＢＭＸ非受容体型チロシンキナーゼ（ＢＭＸ）、第６染色体オープンリーディングフレーム６２（Ｃ６ｏｒｆ６２）、炭酸脱水酵素２（ＣＡ２）、Ｃ－Ｃモチーフケモカインリガンド５（ＣＣＬ５）、Ｃ－Ｃモチーフケモカイン受容体３（ＣＣＲ３）、ＣＤ４分子（ＣＤ４）、ＣＤ２４分子（ＣＤ２４）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、ＣＤ２７４分子（ＣＤ２７４）、細胞分裂周期３４、ユビキチン結合酵素（ＣＤＣ３４）、補体Ｄ因子（ＣＦＤ）、キチナーゼ３様１（ＣＨＩ３Ｌ１）、炭水化物スルホトランスフェラーゼ２（ＣＨＳＴ２）、Ｃ型レクチンドメインファミリ４メンバＥ（ＣＬＥＣ４Ｅ）、シチジン／ウリジンモノリン酸キナーゼ２（ＣＭＰＫ２）、チトクロームＣオキシダーゼ集合因子１ホモログ（ＣＯＡ１）、カルニチンパルミトイルトランスフェラーゼ１Ａ（ＣＰＴ１Ａ）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、コンドロイチン硫酸Ｎ－アセチルガラクトサミニルトランスフェラーゼ１（ＣＳＧＡＬＮＡＣＴ１）、シスタチンＣ（ＣＳＴ３）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ＤＮＡ損傷誘導性転写因子４（ＤＤＩＴ４）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、ディフェンシンα４（ＤＥＦＡ４）、ＤＮＡ Ｊ熱ショックタンパク質ファミリ（Ｈｓｐ４０）メンバＣ１（ＤＮＡＪＣ１）、ＤＮＡ損傷調節オートファジーモジュレータ１（ＤＲＡＭ１）、デオキシウリジントリホスファターゼ（ＤＵＴ）、二重特異性チロシンリン酸化調節キナーゼ３（ＤＹＲＫ３）、赤血球膜タンパク質バンド４．２（ＥＰＢ４２）、配列類似性１７４を有するファミリメンバＣ（ＦＡＭ１７４Ｃ）、Ｆボックス及びＷＤリピートドメイン含有２（ＦＢＸＷ２）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、フェロケラターゼ（ＦＥＣＨ）、繊維芽細胞増殖因子結合タンパク質２（ＦＧＦＢＰ２）、ＦＭＳ関連受容体チロシンキナーゼ３（ＦＬＴ３）、ホルミルペプチド受容体１（ＦＰＲ１）、ＧＡＴＡ結合タンパク質１（ＧＡＴＡ１）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ４（ＧＩＭＡＰ４）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ７（ＧＩＭＡＰ７）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ８（ＧＩＭＡＰ８）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、グラニュライシン（ＧＮＬＹ）、Ｇタンパク質共益受容体６５（ＧＰＲ６５）、増殖因子受容体結合タンパク質１０（ＧＲＢ１０）、グルタチオンＳトランスフェラーゼκ１（ＧＳＴＫ１）、Ｈ３ヒストン偽遺伝子６（Ｈ３Ｆ３ＡＰ４）、ヘモグロビンサブユニットα２（ＨＢＡ２）、ヘモゲン（ＨＥＭＧＮ）、ＨＥＣＴ及びＲＬＤドメイン含有Ｅ３ユビキチンタンパク質リガーゼファミリメンバ６（ＨＥＲＣ６）、Ｈ３．２ヒストン［推定］（ＨＩＳＴ２Ｈ３ＰＳ２）、主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩ、Ｂ（ＨＬＡ－Ｂ）、主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩＩ、ＤＱ β１（ＨＬＡ－ＤＱＢ１）、高移動度群ボックス２（ＨＭＧＢ２）、１５－ヒドロキシプロスタグランジンデヒドロゲナーゼ（ＨＰＧＤ）、ヒドロゲン電圧電位依存性チャネル１（ＨＶＣＮ１）、酢酸イソアミル分解性エステラーゼ１［推定］（ＩＡＨ１）、細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ１）、最初期応答５（ＩＥＲ５）、インターフェロンα誘導タンパク質６（ＩＦＩ６）、インターフェロンα誘導タンパク質２７（ＩＦＩ２７）、インターフェロン誘導タンパク質４４（ＩＦＩ４４）、テトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質１（ＩＦＩＴ１）、テトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質２（ＩＦＩＴ２）、インターロイキン１β（ＩＬ１Ｂ）、インターロイキン１受容体型１（ＩＬ１ＲＡ）、インターロイキン１受容体型２（ＩＬ１Ｒ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、サイトヘシン交換因子用相互作用タンパク質１（ＩＰＣＥＦ１）、インターフェロン調節因子２結合タンパク質２（ＩＲＦ２ＢＰ２）、ＩＳＧ１５ユビキチン様変更因子（ＩＳＧ１５）、ＪＵＮプロトオンコジーン、ＡＰ－１転写因子サブユニット（ＪＵＮ）、電位依存性カリウムチャネルサブファミリＥ調節サブユニット１（ＫＣＮＥ１）、キネシン軽鎖（ＫＬＣ３）、ケルチ様ファミリメンバ２４（ＫＬＨＬ２４）、クリングル含有膜貫通型タンパク質１（ＫＲＥＭＥＮ１）、長遺伝子間非タンパク質コーディングＲＮＡ８６１（ＬＩＮＣ００８６１）、リンパ球抗原６ファミリメンバＥ（ＬＹ６Ｅ）、ＭＡＰＫ関連タンパク質１（ＭＡＰＫＡＰ１）、メディエータ複合体サブユニット２８（ＭＥＤ２８）、ＭｉｃｒｏＲＮＡ ６７２４－４（ＭＩＲ６７２４－４）、マトリックスメタロプロテアーゼ８（ＭＭＰ８）、マルチメリン１（ＭＭＲＮ１）、ミエロペルオキシダーゼ（ＭＰＯ）、マンノース受容体Ｃ型２（ＭＲＣ２）、ミトコンドリアエンコード１２Ｓ ｒＲＮＡ（ＭＴ－ＲＮＲ１）、ＭＸダイナミン様ＧＴＰアーゼ２（ＭＸ２）、核因子、赤血球２様３（ＮＦＥ２Ｌ３）、２’－５’－オリゴアデニル酸シンテターゼ３（ＯＡＳ３）、オレイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、オルファクトメジン４（ＯＬＦＭ４）、ペプチダーゼ阻害剤３（ＰＩ３）、ホスファチジルイノシトール－４，５－ビスリン酸３－キナーゼ触媒サブユニットβ（ＰＩＫ３ＣＢ）、ＰＩＴＨドメイン含有１（ＰＩＴＨＤ１）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ペリリピン２（ＰＬＩＮ２）、ＤＮＡポリメラーゼδ相互作用タンパク質３（ＰＯＬＤＩＰ３）、ＲＡＬ ＧＴＰアーゼ活性化タンパク質触媒サブユニットα２（ＲＡＬＧＡＰＡ２）、ＲＡＮ結合タンパク質９（ＲＡＮＢＰ９）、ＲＥＳＴコリプレッサ１（ＲＣＯＲ１）、Ｒｈ関連糖タンパク質（ＲＨＡＧ）、ＲＮＡ、Ｕ１核内低分子２（ＲＮＵ１－２）、ＲＮＡ、Ｕ１核内低分子４（ＲＮＵ１－４）、リボソームタンパク質Ｌ３７ａ（ＲＰＬ３７Ａ）、リボソームタンパク質Ｌ３８（ＲＰＬ３８）、リボソームタンパク質Ｓ１１（ＲＰＳ１１）、リボソームタンパク質Ｓ１８（ＲＰＳ１８）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ８（Ｓ１００Ａ８）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ９（Ｓ１００Ａ９）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ１２（Ｓ１００Ａ１２）、ＳＡＭドメイン、ＳＨ３ドメイン及び核局在化シグナル１（ＳＡＭＳＮ１）、Ｓｉｎ３Ａ関連タンパク質３０（ＳＡＰ３０）、ストロベリーノッチホモログ１（ＳＢＮＯ１）、セレニウム結合タンパク質１（ＳＥＬＥＮＢＰ１）、シアル酸結合Ｉｇ様レクチン１０（ＳＩＧＬＥＣ１０）、溶質キャリアファミリ２５メンバ６（ＳＬＣ２５Ａ６）、溶質キャリアファミリ２５メンバ３９（ＳＬＣ２５Ａ３９）、溶質キャリアファミリ３９メンバ８（ＳＬＣ３９Ａ８）、溶質キャリアファミリ４メンバ１［ディエゴ式血液型］（ＳＬＣ４Ａ１）、シヌクレインα（ＳＮＣＡ）、核内低分子ＲＮＡ、Ｈ／ＡＣＡボックス４４（ＳＮＯＲＡ４４）、スーパーオキシドディスムターゼ２（ＳＯＤ２）、スペクトリンα、赤血球１（ＳＰＴＡ１）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、シンタキシン６（ＳＴＸ６）、スイッチングＢセル複合体サブユニットＳＷＡＰ７０（ＳＷＡＰ７０）、スペクトリンリピート含有核膜タンパク質２（ＳＹＮＥ２）、Ｔボックス転写因子２１（ＴＢＸ２１）、フォークヘッド関連ドメインを有するＴＲＡＦ相互作用タンパク質（ＴＩＦＡ）、トール様受容体７（ＴＬＲ７）、膜貫通及びコイルドコイルドメインファミリ２（ＴＭＣＣ２）、膜貫通タンパク質３５Ｂ（ＴＭＥＭ３５Ｂ）、膜貫通タンパク質２７３（ＴＭＥＭ２７３）、チモシンβ１０（ＴＭＳＢ１０）、ＴＮＦ α誘導タンパク質６（ＴＮＦＡＩＰ６）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、三要素モチーフ含有４（ＴＲＩＭ４）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、ユビキチンタンパク質リガーゼＥ３成分Ｎ－リコグニン５（ＵＢＲ５）、ＵＮＣ－９３ホモログＢ１、ＴＬＲシグナル調節遺伝子（ＵＮＣ９３Ｂ１）、ＷＡＳＨ複合体サブユニット２Ｃ（ＷＡＳＨＣ２Ｃ）、ＸＩＡＰ関連因子１（ＸＡＦ１）、チロシン３－モノオキシゲナーゼ／トリプトファン５－モノオキシゲナーゼ活性化タンパク質ε（ＹＷＨＡＨ）、並びにＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）、トロンボスポンジンモチーフを有するディスインテグリン及びメタロプロテイナーゼ１３（ＡＤＡＭＴＳ１３）、アンジオポエチン１（ＡＮＧＰＴ１）、アンジオポエチン２（ＡＮＧＰＴ２）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド２／単球化学吸引性タンパク質１（ＣＣＬ２／ＭＣＰ－１）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド３／マクロファージ炎症性タンパク質１－α（ＣＣＬ３／ＭＩＰ－１－α）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド５／ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｏｎ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ｎｏｒｍａｌ Ｔ ｃｅｌｌ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ａｎｄ ｓｅｃｒｅｔｅｄ（ＣＣＬ５／ＲＡＮＴＥＳ）、分化抗原群１６３（ＣＤ１６３）、分化抗原群４０リガンド（ＣＤ４０Ｌ）、シンチナーゼ－３様タンパク質１（ＣＨＩ３Ｌ１）、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、デコイ受容体３（Ｄｃｒ３）、Ｄ－ダイマー、Ｅ－セレクチン（ＳＥＬＥ）、エンドグリン（ＥＮＧ）、Ｆａｓ受容体（ＦＡＳ）、フェリチン、フィブリノゲン、顆粒球コロニー刺激因子（Ｇ－ＣＳＦ）、顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ－ＣＳＦ）、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン１β（ＩＬ－１β）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、（可溶性）インターロイキン－２受容体α（ＩＬ－２Ｒα）、インターロイキン－４（ＩＬ－４）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－７（ＩＬ－７）、インターロイキン－８（ＩＬ－８）、インターロイキン－１０（ＩＬ－１０）、インターロイキン－１２‘ｐ７０’（ＩＬ－１２ ｐ７０）、インターロイキン－１５（ＩＬ－１５）、インターロイキン－１６（ＩＬ－１６）、インターロイキン－１７Ａ（ＩＬ－１７Ａ）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、インターロイキン－２２（ＩＬ－２２）、インターロイキン－２７（ＩＬ－２７）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、マトリックスメタロプロテアーゼ－９（ＭＭＰ－９）、マトリックスメタロプロテアーゼ－１０（ＭＭＰ－１０）、（可溶性）マクロファージマンノース受容体、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）プログラム細胞死リガンド１（ＰＤ－Ｌ１）、ペンタキシン３（ＰＴＸ３）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、レジスチン（ＲＥＴＮ）、血清アミロイドＡタンパク質（ＳＡＡ）、免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ１（ＴＩＥ１）、免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ２（ＴＩＥ２）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤１（ＴＩＭＰ１）、メタロプロテアーゼの組織阻

害剤２（ＴＩＭＰ２）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤３（ＴＩＭＰ３）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤４（ＴＩＭＰ４）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、組織プラスミノーゲン活性化因子（ｔＰＡ）、組織プラスミノーゲン活性化因子阻害剤１（ｔＰＡＩ－１）、ＴＮＦ関連アポトーシス誘導リガンド（ＴＲＡＩＬ）、（可溶性）骨髄系細胞発現トリガー受容体１（ＴＲＥＭ１）、ウロキナーゼ受容体（ｕＰａｒ）、（可溶性）血管細胞接着分子１（ＶＣＡＭ－１）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体１（ＶＥＧＦＲ－１）、（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体２（ＶＥＧＦＲ－２）、フォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）、脂肪アシル及びそれらの構成分子種、グリセロ脂質及びそれらの構成分子種、グリセロリン脂質及びそれらの構成分子種、スフィンゴ脂質及びそれらの構成分子種、スチロール脂質及びそれらの構成分子種、プレノール脂質及びそれらの構成分子種、サッカロ脂質及びそれらの構成分子種、ポリケチド及びそれらの構成分子種、炭水化物及びそれらの構成分子種、有機酸及びそれらの誘導体と構成分子種、有機複素環化合物及びそれらの構成分子種、有機酸素化合物及びそれらの構成分子種、有機窒素化合物及びそれらの構成分子種、アミノ酸及びそれらの構成分子種、ペプチド及びそれらの構成分子種、ヌクレオシド及びそれらの構成分子種、症状の重症度若しくは持続時間、症状の開始若しくは緩和までの期間、臓器支持の必要性、臓器支持の期間、治療に対する応答、病院又は集中治療室への収容、病院若しくは集中治療室の滞在期間、死亡率、死亡までの期間、病的状態の期間、感染症の長期隔離の発生率、再入院、ベースライン人口統計、生理学パラメータ、限定されるものではないが、免疫低下状態など合併症、過去の手術歴、又は環境若しくは社会的曝露のレベルから選択された１つ以上など１つ以上の臨床パラメータを測定すること、評価すること、検出すること、アッセイすること、及び／又は判定することを含む、これらからなる、又はこれらから本質的になる。
いくつかの実施形態では、上記に記載の臨床パラメータから選択された臨床パラメータなど１個以上の臨床パラメータ、２個以上の臨床パラメータ、３個以上の臨床パラメータ、４個以上の臨床パラメータ、５個以上の臨床パラメータ、６個以上の臨床パラメータ、７個以上の臨床パラメータ、８個以上の臨床パラメータ、９個以上の臨床パラメータ、１０個以上の臨床パラメータ、１１個以上の臨床パラメータ、１２個以上の臨床パラメータ、１３個以上の臨床パラメータ、１４個以上の臨床パラメータ、１５個以上の臨床パラメータ、１６個以上の臨床パラメータ、１７個以上の臨床パラメータ、１８個以上の臨床パラメータ、１９個以上の臨床パラメータ、２０個以上の臨床パラメータ、２１個以上の臨床パラメータ、２２個以上の臨床パラメータ、２３個以上の臨床パラメータ、２４個以上の臨床パラメータ、２５個以上の臨床パラメータ、２６個以上の臨床パラメータ、２７個以上の臨床パラメータ、２８個以上の臨床パラメータ、２９個以上の臨床パラメータ、３０個以上の臨床パラメータ、３１個以上の臨床パラメータ、３２個以上の臨床パラメータ、３３個以上の臨床パラメータ、３４個以上の臨床パラメータ、３５個以上の臨床パラメータ、３６個以上の臨床パラメータ、３７個以上の臨床パラメータ、３８個以上の臨床パラメータ、３９個以上の臨床パラメータ、４０個以上の臨床パラメータ、４１個以上の臨床パラメータ、４２個以上の臨床パラメータ、４３個以上の臨床パラメータ、４４個以上の臨床パラメータ、４５個以上の臨床パラメータが測定され、評価され、検出され、アッセイされ、及び／又は判定される。いくつかの実施形態では、２個、３個、４個、５個、６個、７個、又は８個の臨床パラメータが、測定され、評価され、検出され、アッセイされ、及び／又は判定される。
個々の臨床パラメータのレベルをアッセイし、検出し、測定し、及び／又は判定するために、１つ以上の試料が個体から採取されるか、又は単離される。いくつかの実施形態では、少なくとも１個、少なくとも２個、少なくとも３個、少なくとも４個、少なくとも５個、少なくとも６個、少なくとも７個、少なくとも８個、少なくとも９個、少なくとも１０個、少なくとも１１個、少なくとも１２個、少なくとも１３個、少なくとも１４個、少なくとも１５個、少なくとも１６個、少なくとも１７個、少なくとも１８個、少なくとも１９個、又は少なくとも２０個の試料が、個体から採取されるか、又は単離される。１個以上の試料は、因子のレベル、リスク因子、バイオマーカー、臨床パラメータ、及び／又は成分のアッセイ前に処理されても、されなくてもよい。例えば、全血が個体から採取され、血液試料が処理されて（例えば、遠心分離機にかけられて）血漿又は血清が血液から単離され得る。１個以上の試料は、処理又は分析の前に、保管（例えば、凍結）されても、保管されなくてもよい。
いくつかの実施形態では、個体から単離された試料中の個々のバイオマーカーのレベルは、ＥＬＩＳＡアッセイ；ウエスタンブロット；多重免疫学的測定法；定量的アレイ；ＰＣＲ；ＲＮＡシーケンシング；ＤＮＡシーケンシング；ノーザンブロット分析；Ｌｕｍｉｎｅｘプロテオミクスデータ；ＲＮＡ－ｓｅｑ；トランスクリプトミクスデータ；定量ポリメラーゼ連鎖反応（quantitative polymerase chain reaction、ｑＰＣＲ）データ；マイクロアレイ、質量分析（ＭＳ）；液体クロマトグラフィ（ＬＣ）、ガスクロマトグラフィ（liquid chromatography、ＧＣ）、又は超臨界流体クロマトグラフィ（supercritical fluid chromatography、ＳＦＣ）と組み合わせたＭＳ；又は定量的な細菌学データなどであるが、これらに限定されない、１つ以上の生物学的方法を使用して評価され、検出され、測定され、及び／又は判定される。
いくつかの実施形態では、バイオマーカーは、生体試料、例えば、個体の組織、臓器、呼気、又は体液から単離された核酸、タンパク質、及び代謝産物を含む。体液の例としては、全血、血清、血漿、汗、尿、唾液、痰、腹膜流体、創傷流出物、及び脊髄流体が挙げられる。
臨床パラメータ、特にバイオマーカーのレベルを判定するために、バイオマーカー分子全体、例えば、全長タンパク質又はＲＮＡ転写物全体が存在する必要も、完全にシーケンシングされる必要もない。換言すると、例えば、分析対象のタンパク質の小片のレベルを決定することは、分析対象のリスクプロファイルの個々の成分の増減を断定する、又は評価するのに十分であり得る。同様に、例えば、アレイ又はブロットを使用してバイオマーカーレベルを決定する場合、検出可能なシグナルの有無、及び／又は強度は、バイオマーカーのレベルを評価するのに十分であり得る。
いくつかの実施形態では、臨床パラメータは、個体が、ウイルス若しくは細菌に感染した、医療外科的、若しくは歯科的処置を受けている、開放創若しくは外傷を有する、血液透析を受けている、又は臓器移植術を受けているなど、敗血症による重症疾患のリスクを個体に負わせる曝露、負傷、創傷、若しくは状態を有する前、それらの後の第１の時点、及び／又はそれらの後の以降の時点など異なる時点において、個体から単離された試料中で検出される、測定される、アッセイされる、評価される、及び／又は判定される。例えば、本明細書に記載の方法のいくつかの実施形態は、１週間以上、２週間以上、３週間以上、４週間以上、１か月以上、２か月以上、３か月以上、４か月以上、５か月以上、６か月以上、７か月以上、８か月以上、９か月以上、１０か月以上、１１か月以上、１年以上、又は更に２年以上などある期間にわたって２、３、４、５、６、７、８、９、１０、又はそれ以上の時点においてバイオマーカーを検出することを含み得る。方法はまた、個体が敗血症の治療前及び／又は治療中及び／又は治療後に評価されるいくつかの実施形態を含む。いくつかの実施形態では、方法は、敗血症の治療の有効性を監視するのに有用であり、敗血症の治療開始前の少なくとも１、２、３、４、５、６、７、８、９、又は１０以上の異なる時点において個体から単離された試料中のバイオマーカーなど臨床パラメータを検出し、続いて、敗血症の治療開始後の少なくとも１、２、３、４、５、６、７、８、９、又は１０以上の異なる時点など臨床パラメータを検出することと、検出されたレベルの変化がある場合には、その変化を判定することとを含む。
いくつかの実施形態では、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクプロファイルを判定するための方法が提供され、重症疾患のリスクは、接着Ｇタンパク質共役受容体Ｅ１（ＡＤＧＲＥ１）、アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、アンジオテンシンＩＩ受容体関連タンパク質（ＡＧＴＲＡＰ）、ＡＫＴセリン／スレオニンキナーゼ１（ＡＫＴ１）、５’－アミノレブリン酸シンターゼ２（ＡＬＡＳ２）、アルカリホスファターゼ、バイオミネラリゼーション関連（ＡＬＰＬ）、アンキリンリピートドメイン２２（ＡＮＫＲＤ２２）、アネキシンＡ３（ＡＮＸＡ３）、アルギナーゼ１（ＡＲＧ１）、ＢＣＬ２様１（ＢＣＬ２Ｌ１）、ＢＭＸ非受容体型チロシンキナーゼ（ＢＭＸ）、第６染色体オープンリーディングフレーム６２（Ｃ６ｏｒｆ６２）、炭酸脱水酵素２（ＣＡ２）、Ｃ－Ｃモチーフケモカインリガンド５（ＣＣＬ５）、Ｃ－Ｃモチーフケモカイン受容体３（ＣＣＲ３）、ＣＤ４分子（ＣＤ４）、ＣＤ２４分子（ＣＤ２４）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、ＣＤ２７４分子（ＣＤ２７４）、細胞分裂周期３４、ユビキチン結合酵素（ＣＤＣ３４）、補体Ｄ因子（ＣＦＤ）、キチナーゼ３様１（ＣＨＩ３Ｌ１）、炭水化物スルホトランスフェラーゼ２（ＣＨＳＴ２）、Ｃ型レクチンドメインファミリ４メンバＥ（ＣＬＥＣ４Ｅ）、シチジン／ウリジンモノリン酸キナーゼ２（ＣＭＰＫ２）、チトクロームＣオキシダーゼ集合因子１ホモログ（ＣＯＡ１）、カルニチンパルミトイルトランスフェラーゼ１Ａ（ＣＰＴ１Ａ）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、コンドロイチン硫酸Ｎ－アセチルガラクトサミニルトランスフェラーゼ１（ＣＳＧＡＬＮＡＣＴ１）、シスタチンＣ（ＣＳＴ３）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ＤＮＡ損傷誘導性転写因子４（ＤＤＩＴ４）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、ディフェンシンα４（ＤＥＦＡ４）、ＤＮＡ Ｊ熱ショックタンパク質ファミリ（Ｈｓｐ４０）メンバＣ１（ＤＮＡＪＣ１）、ＤＮＡ損傷調節オートファジーモジュレータ１（ＤＲＡＭ１）、デオキシウリジントリホスファターゼ（ＤＵＴ）、二重特異性チロシンリン酸化調節キナーゼ３（ＤＹＲＫ３）、赤血球膜タンパク質バンド４．２（ＥＰＢ４２）、配列類似性１７４を有するファミリメンバＣ（ＦＡＭ１７４Ｃ）、Ｆボックス及びＷＤリピートドメイン含有２（ＦＢＸＷ２）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、フェロケラターゼ（ＦＥＣＨ）、繊維芽細胞増殖因子結合タンパク質２（ＦＧＦＢＰ２）、ＦＭＳ関連受容体チロシンキナーゼ３（ＦＬＴ３）、ホルミルペプチド受容体１（ＦＰＲ１）、ＧＡＴＡ結合タンパク質１（ＧＡＴＡ１）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ４（ＧＩＭＡＰ４）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ７（ＧＩＭＡＰ７）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ８（ＧＩＭＡＰ８）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、グラニュライシン（ＧＮＬＹ）、Ｇタンパク質共益受容体６５（ＧＰＲ６５）、増殖因子受容体結合タンパク質１０（ＧＲＢ１０）、グルタチオンＳトランスフェラーゼκ１（ＧＳＴＫ１）、Ｈ３ヒストン偽遺伝子６（Ｈ３Ｆ３ＡＰ４）、ヘモグロビンサブユニットα２（ＨＢＡ２）、ヘモゲン（ＨＥＭＧＮ）、ＨＥＣＴ及びＲＬＤドメイン含有Ｅ３ユビキチンタンパク質リガーゼファミリメンバ６（ＨＥＲＣ６）、Ｈ３．２ヒストン［推定］（ＨＩＳＴ２Ｈ３ＰＳ２）、主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩ、Ｂ（ＨＬＡ－Ｂ）、主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩＩ、ＤＱ β１（ＨＬＡ－ＤＱＢ１）、高移動度群ボックス２（ＨＭＧＢ２）、１５－ヒドロキシプロスタグランジンデヒドロゲナーゼ（ＨＰＧＤ）、ヒドロゲン電圧電位依存性チャネル１（ＨＶＣＮ１）、酢酸イソアミル分解性エステラーゼ１［推定］（ＩＡＨ１）、細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ１）、最初期応答５（ＩＥＲ５）、インターフェロンα誘導タンパク質６（ＩＦＩ６）、インターフェロンα誘導タンパク質２７（ＩＦＩ２７）、インターフェロン誘導タンパク質４４（ＩＦＩ４４）、テトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質１（ＩＦＩＴ１）、テトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質２（ＩＦＩＴ２）、インターロイキン１β（ＩＬ１Ｂ）、インターロイキン１受容体型１（ＩＬ１ＲＡ）、インターロイキン１受容体型２（ＩＬ１Ｒ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、サイトヘシン交換因子用相互作用タンパク質１（ＩＰＣＥＦ１）、インターフェロン調節因子２結合タンパク質２（ＩＲＦ２ＢＰ２）、ＩＳＧ１５ユビキチン様変更因子（ＩＳＧ１５）、ＪＵＮプロトオンコジーン、ＡＰ－１転写因子サブユニット（ＪＵＮ）、電位依存性カリウムチャネルサブファミリＥ調節サブユニット１（ＫＣＮＥ１）、キネシン軽鎖（ＫＬＣ３）、ケルチ様ファミリメンバ２４（ＫＬＨＬ２４）、クリングル含有膜貫通型タンパク質１（ＫＲＥＭＥＮ１）、長遺伝子間非タンパク質コーディングＲＮＡ８６１（ＬＩＮＣ００８６１）、リンパ球抗原６ファミリメンバＥ（ＬＹ６Ｅ）、ＭＡＰＫ関連タンパク質１（ＭＡＰＫＡＰ１）、メディエータ複合体サブユニット２８（ＭＥＤ２８）、ＭｉｃｒｏＲＮＡ ６７２４－４（ＭＩＲ６７２４－４）、マトリックスメタロプロテアーゼ８（ＭＭＰ８）、マルチメリン１（ＭＭＲＮ１）、ミエロペルオキシダーゼ（ＭＰＯ）、マンノース受容体Ｃ型２（ＭＲＣ２）、ミトコンドリアエンコード１２Ｓ ｒＲＮＡ（ＭＴ－ＲＮＲ１）、ＭＸダイナミン様ＧＴＰアーゼ２（ＭＸ２）、核因子、赤血球２様３（ＮＦＥ２Ｌ３）、２’－５’－オリゴアデニル酸シンテターゼ３（ＯＡＳ３）、オレイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、オルファクトメジン４（ＯＬＦＭ４）、ペプチダーゼ阻害剤３（ＰＩ３）、ホスファチジルイノシトール－４，５－ビスリン酸３－キナーゼ触媒サブユニットβ（ＰＩＫ３ＣＢ）、ＰＩＴＨドメイン含有１（ＰＩＴＨＤ１）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ペリリピン２（ＰＬＩＮ２）、ＤＮＡポリメラーゼδ相互作用タンパク質３（ＰＯＬＤＩＰ３）、ＲＡＬ ＧＴＰアーゼ活性化タンパク質触媒サブユニットα２（ＲＡＬＧＡＰＡ２）、ＲＡＮ結合タンパク質９（ＲＡＮＢＰ９）、ＲＥＳＴコリプレッサ１（ＲＣＯＲ１）、Ｒｈ関連糖タンパク質（ＲＨＡＧ）、ＲＮＡ、Ｕ１核内低分子２（ＲＮＵ１－２）、ＲＮＡ、Ｕ１核内低分子４（ＲＮＵ１－４）、リボソームタンパク質Ｌ３７ａ（ＲＰＬ３７Ａ）、リボソームタンパク質Ｌ３８（ＲＰＬ３８）、リボソームタンパク質Ｓ１１（ＲＰＳ１１）、リボソームタンパク質Ｓ１８（ＲＰＳ１８）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ８（Ｓ１００Ａ８）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ９（Ｓ１００Ａ９）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ１２（Ｓ１００Ａ１２）、ＳＡＭドメイン、ＳＨ３ドメイン及び核局在化シグナル１（ＳＡＭＳＮ１）、Ｓｉｎ３Ａ関連タンパク質３０（ＳＡＰ３０）、ストロベリーノッチホモログ１（ＳＢＮＯ１）、セレニウム結合タンパク質１（ＳＥＬＥＮＢＰ１）、シアル酸結合Ｉｇ様レクチン１０（ＳＩＧＬＥＣ１０）、溶質キャリアファミリ２５メンバ６（ＳＬＣ２５Ａ６）、溶質キャリアファミリ２５メンバ３９（ＳＬＣ２５Ａ３９）、溶質キャリアファミリ３９メンバ８（ＳＬＣ３９Ａ８）、溶質キャリアファミリ４メンバ１［ディエゴ式血液型］（ＳＬＣ４Ａ１）、シヌクレインα（ＳＮＣＡ）、核内低分子ＲＮＡ、Ｈ／ＡＣＡボックス４４（ＳＮＯＲＡ４４）、スーパーオキシドディスムターゼ２（ＳＯＤ２）、スペクトリンα、赤血球１（ＳＰＴＡ１）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、シンタキシン６（ＳＴＸ６）、スイッチングＢセル複合体サブユニットＳＷＡＰ７０（ＳＷＡＰ７０）、スペクトリンリピート含有核膜タンパク質２（ＳＹＮＥ２）、Ｔボックス転写因子２１（ＴＢＸ２１）、フォークヘッド関連ドメインを有するＴＲＡＦ相互作用タンパク質（ＴＩＦＡ）、トール様受容体７（ＴＬＲ７）、膜貫通及びコイルドコイルドメインファミリ２（ＴＭＣＣ２）、膜貫通タンパク質３５Ｂ（ＴＭＥＭ３５Ｂ）、膜貫通タンパク質２７３（ＴＭＥＭ２７３）、チモシンβ１０（ＴＭＳＢ１０）、ＴＮＦ α誘導タンパク質６（ＴＮＦＡＩＰ６）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、三要素モチーフ含有４（ＴＲＩＭ４）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、ユビキチンタンパク質リガーゼＥ３成分Ｎ－リコグニン５（ＵＢＲ５）、ＵＮＣ－９３ホモログＢ１、ＴＬＲシグナル調節遺伝子（ＵＮＣ９３Ｂ１）、ＷＡＳＨ複合体サブユニット２Ｃ（ＷＡＳＨＣ２Ｃ）、ＸＩＡＰ関連因子１（ＸＡＦ１）、チロシン３－モノオキシゲナーゼ／トリプトファン５－モノオキシゲナーゼ活性化タンパク質ε（ＹＷＨＡＨ）、並びにＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）、トロンボスポンジンモチーフを有するディスインテグリン及びメタロプロテイナーゼ１３（ＡＤＡＭＴＳ１３）、アンジオポエチン１（ＡＮＧＰＴ１）、アンジオポエチン２（ＡＮＧＰＴ２）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド２／単球化学吸引性タンパク質１（ＣＣＬ２／ＭＣＰ－１）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド３／マクロファージ炎症性タンパク質１－α（ＣＣＬ３／ＭＩＰ－１－α）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド５／ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｏｎ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ｎｏｒｍａｌ Ｔ ｃｅｌｌ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ａｎｄ ｓｅｃｒｅｔｅｄ（ＣＣＬ５／ＲＡＮＴＥＳ）、分化抗原群１６３（ＣＤ１６３）、分化抗原群４０リガンド（ＣＤ４０Ｌ）、シンチナーゼ－３様タンパク質１（ＣＨＩ３Ｌ１）、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、デコイ受容体３（Ｄｃｒ３）、Ｄ－ダイマー、Ｅ－セレクチン（ＳＥＬＥ）、エンドグリン（ＥＮＧ）、Ｆａｓ受容体（ＦＡＳ）、フェリチン、フィブリノゲン、顆粒球コロニー刺激因子（Ｇ－ＣＳＦ）、顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ－ＣＳＦ）、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン１β（ＩＬ－１β）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、（可溶性）インターロイキン－２受容体α（ＩＬ－２Ｒα）、インターロイキン－４（ＩＬ－４）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－７（ＩＬ－７）、インターロイキン－８（ＩＬ－８）、インターロイキン－１０（ＩＬ－１０）、インターロイキン－１２‘ｐ７０’（ＩＬ－１２ ｐ７０）、インターロイキン－１５（ＩＬ－１５）、インターロイキン－１６（ＩＬ－１６）、インターロイキン－１７Ａ（ＩＬ－１７Ａ）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、インターロイキン－２２（ＩＬ－２２）、インターロイキン－２７（ＩＬ－２７）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、マトリックスメタロプロテアーゼ－９（ＭＭＰ－９）、マトリックスメタロプロテアーゼ－１０（ＭＭＰ－１０）、（可溶性）マクロファージマンノース受容体、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）プログラム細胞死リガンド１（ＰＤ－Ｌ１）、ペンタキシン３（ＰＴＸ３）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、レジスチン（ＲＥＴＮ）、血清アミロイドＡタンパク質（ＳＡＡ）、免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ１（ＴＩＥ１）、免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ２（ＴＩＥ２）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤１（ＴＩＭＰ１）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤２（ＴＩＭＰ２

）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤３（ＴＩＭＰ３）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤４（ＴＩＭＰ４）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、組織プラスミノーゲン活性化因子（ｔＰＡ）、組織プラスミノーゲン活性化因子阻害剤１（ｔＰＡＩ－１）、ＴＮＦ関連アポトーシス誘導リガンド（ＴＲＡＩＬ）、（可溶性）骨髄系細胞発現トリガー受容体１（ＴＲＥＭ１）、ウロキナーゼ受容体（ｕＰａｒ）、（可溶性）血管細胞接着分子１（ＶＣＡＭ－１）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体１（ＶＥＧＦＲ－１）、（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体２（ＶＥＧＦＲ－２）、フォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）、脂肪アシル及びそれらの構成分子種、グリセロ脂質及びそれらの構成分子種、グリセロリン脂質及びそれらの構成分子種、スフィンゴ脂質及びそれらの構成分子種、スチロール脂質及びそれらの構成分子種、プレノール脂質及びそれらの構成分子種、サッカロ脂質及びそれらの構成分子種、ポリケチド及びそれらの構成分子種、炭水化物及びそれらの構成分子種、有機酸及びそれらの誘導体と構成分子種、有機複素環化合物及びそれらの構成分子種、有機酸素化合物及びそれらの構成分子種、有機窒素化合物及びそれらの構成分子種、アミノ酸及びそれらの構成分子種、ペプチド及びそれらの構成分子種、ヌクレオシド及びそれらの構成分子種、症状の重症度若しくは持続時間、症状の開始若しくは緩和までの期間、臓器支持の必要性、臓器支持の期間、治療に対する応答、病院又は集中治療室への収容、病院若しくは集中治療室の滞在期間、死亡率、死亡までの期間、病的状態の期間、感染症の長期隔離の発生率、再入院、ベースライン人口統計、生理学パラメータ、限定されるものではないが、免疫低下状態など合併症、過去の手術歴、又は環境若しくは社会的曝露から選択される１つ以上の臨床パラメータに基づいた１つ以上の成分から本質的になる。
いくつかの実施形態では、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクは、上記に記載の臨床パラメータから選択された臨床パラメータなど１個以上の臨床パラメータ、２個以上の臨床パラメータ、３個以上の臨床パラメータ、４個以上の臨床パラメータ、５個以上の臨床パラメータ、６個以上の臨床パラメータ、７個以上の臨床パラメータ、８個以上の臨床パラメータ、９個以上の臨床パラメータ、１０個以上の臨床パラメータ、１１個以上の臨床パラメータ、１２個以上の臨床パラメータ、１３個以上の臨床パラメータ、１４個以上の臨床パラメータ、１５個以上の臨床パラメータ、１６個以上の臨床パラメータ、１７個以上の臨床パラメータ、１８個以上の臨床パラメータ、１９個以上の臨床パラメータ、２０個以上の臨床パラメータ、２１個以上の臨床パラメータ、２２個以上の臨床パラメータ、２３個以上の臨床パラメータ、２４個以上の臨床パラメータ、２５個以上の臨床パラメータ、２６個以上の臨床パラメータ、２７個以上の臨床パラメータ、２８個以上の臨床パラメータ、２９個以上の臨床パラメータ、３０個以上の臨床パラメータ、３１個以上の臨床パラメータ、３２個以上の臨床パラメータ、３３個以上の臨床パラメータ、３４個以上の臨床パラメータ、３５個以上の臨床パラメータ、３６個以上の臨床パラメータ、３７個以上の臨床パラメータ、３８個以上の臨床パラメータ、３９個以上の臨床パラメータ、４０個以上の臨床パラメータ、４１個以上の臨床パラメータ、４２個以上の臨床パラメータ、４３個以上の臨床パラメータ、４４個以上の臨床パラメータ、４５個以上の臨床パラメータから計算される。いくつかの実施形態では、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクは、上記に記載の臨床パラメータから選択される臨床パラメータなど２、３、４、５、６、７、又は８個の臨床パラメータから計算される。いくつかの実施形態では、個体は、本明細書に記載の、個体の５つ、４つ、３つ、２つ、又は更には１つの成分又は因子が異常なレベルである場合、敗血症による重症疾患を経験するリスクが増加したと診断される。リスク因子の個々のレベルは、個体が敗血症による重症疾患を経験するリスクが増加したことをリスクプロファイル値が示すために、必ずしもリスクの増加と相関しているわけではないことを理解されたい。
いくつかの実施形態では、１個以上の臨床パラメータが、個体から単離された体液又は組織である、個体からの試料中で検出される。体液又は組織は、全血、末梢血、毛細血管血、血清、血漿、脳脊髄液、創傷流出物、尿、羊水、腹水、胸膜液、リンパ液、呼吸、腸、及び尿生殖路の様々な外分泌物、呼気の様々な成分、涙、汗、唾液、白血球、組織生検を含むが、これらに限定されない。
いくつかの実施形態では、個々の成分自体の測定値は、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクプロファイルで使用され、これらのレベルは、各成分に、例えば、「上昇」又は「非上昇」など「バイナリ」値を提供するために使用され得る。バイナリ値のそれぞれは、数値、例えば、「１」又は「０」にそれぞれ変換され得る。
いくつかの実施形態では、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスク」は、プロファイルの個々の成分に総合的な価値として与えられる単一の値、数値、因子、又はスコアであり得る。例えば、各成分に上記のような値が割り当てられている場合、成分値は単純に個々の値又はカテゴリ値の総スコアであり得る。例えば、重症疾患を予測するためのリスクプロファイルの基準として単一のカテゴリ変数が使用される場合、２．５のハザード比を使用して、基準群と比較して、重症疾患の２５０％増加したリスクを伝達することができる。このようにして、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクの値」は、有用な単一の数値又はスコアであり得、その実際の値又は大きさは、重症疾患の実際のリスクの表示であり得、例えば、「よりプラス」の値であるほど、重症疾患のリスクが高い。
いくつかの実施形態では、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクの値」は、全てのプロファイルの個々の成分に与えられる、一連の値、数値、因子、又はスコアであり得る。別の実施形態では、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクの値」は、プロファイルの個々の成分に与えられる値、数値、因子、又はスコア、並びに宿主バイオマーカー部分など成分群に集合的に与えられる値、数値、因子、又はスコアの組み合わせであり得る。別の例では、リスクプロファイル値は、特定成分の個々の値、数値、又はスコア、並びに成分群の値、数値、又はスコアを含み得るか、又はそれらからなり得る。
いくつかの実施形態では、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」からの個々の値を使用して「複合リスク指標」など単一スコアを開発することができ、これは、診断数値に通分された、個々の成分値からの重み付けされたスコアを用い得る。複合リスク指標はまた、個々の成分値からの重み付けされていないスコアを使用して生成され得る。いくつかの実施形態では、「複合リスク指標」が、１つ以上の対照（正常）対象の集団から同様に開発された値の範囲によって決定され得る閾値レベルなど特定の閾値レベルを超える場合、当該個体は、敗血症による重症疾患を経験する高いリスク又は通常よりも高いリスクを有するとみなされ得、「複合リスク指標」の正常範囲値を維持することは、重症疾患のリスクが低い又は最低限であることを示すであろう。これらの実施形態では、閾値は、１つ以上の対照（正常）対象の集団からの複合リスク指標によって設定され得る。
いくつかの実施形態では、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」の値は、個々の測定値からのデータの集合であり得、スコアリングシステムに変換される必要はない。したがって、「リスクプロファイル値」は、プロファイルの個々の成分の個々の測定値の集合である。
いくつかの実施形態では、個体の「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」は、基準の「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」と比較される。いくつかの実施形態では、基準の「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」は、個体に対して以前検出された臨床パラメータから計算される。したがって、本出願はまた、個体における重症疾患への敗血症の進行を監視する方法を含み、この方法は、２つ以上の時点で個体のリスクプロファイルを判定することを含む。例えば、本出願の方法のいくつかの実施形態は、１週間以上、２週間以上、３週間以上、４週間以上、１か月以上、２か月以上、３か月以上、４か月以上、５か月以上、６か月以上、７か月以上、８か月以上、９か月以上、１０か月以上、１１か月以上、１年以上、又は更に２年以上などある期間にわたって２、３、４、５、６、７、８、９、１０、又はそれ以上の時点において「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」を判定することを含むであろう。本明細書に記載の方法はまた、個体のリスクプロファイルが、敗血症の治療前及び／又は治療中及び／又は治療後に評価される、いくつかの実施形態を含む。換言すると、本出願はまた、治療の間に、及び治療後に、個体の「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」を評価することによって、敗血症の治療の有効性を監視する方法を含む。いくつかの実施形態において、敗血症の治療の有効性を監視する方法は、敗血症の治療を受ける前の少なくとも１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、又はそれ以上の異なる時点において個体の「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」を判定し、続いて、敗血症の治療開始後の少なくとも１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、又はそれ以上の異なる時点において個体の「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」を判定することと、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」に変化がある場合には、その変化を判定することと、を含む。治療は、敗血症の症状及び／又は原因を治癒、除去、又は軽減するように設計された任意の治療であり得る。
いくつかの実施形態では、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」の基準値は、基準対象が、重症疾患のリスクを負わせる検出可能な兆候を有さなかった場合に、１つ以上の基準対象の集団について検出された臨床パラメータから計算される。いくつかの実施形態において、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」の基準値は、敗血症及び感染など重症疾患を発症するリスクを負わせる曝露、負傷、創傷、又は状態を有する基準対象の集団について検出された臨床パラメータから計算される。
基準レベルと比較される臨床パラメータのレベル又は値は、様々であり得る。いくつかの実施形態では、因子、リスク因子、バイオマーカー、臨床パラメータ、及び／又は成分のうちのいずれか１つ以上のレベル又は値は、基準レベル又は値よりも少なくとも１．０５、１．１、１．２、１．３、１．４、１．５、１．６、１．７、１．８、１．９、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００、５００、１，０００、又は１０，０００倍高い。いくつかの実施形態では、因子、リスク因子、バイオマーカー、臨床パラメータ、及び／又は成分のうちのいずれか１つ以上のレベル又は値は、基準レベル又は値よりも少なくとも１．０５、１．１、１．２、１．３、１．４、１．５、１．６、１．７、１．８、１．９、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００、５００、１，０００、又は１０，０００倍低い。代わりに、因子又は成分のレベル又は値は、標準に正規化され得、これらの正規化されたレベル又は値は、次いで、互いに比較されて、因子又は成分の方が低いか、高いか、又はほぼ同じであるかどうかが判定され得る。
いくつかの実施形態では、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」の基準値と比較して、個体の「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」の値が増加することは、個体の敗血症による重症疾患のリスクが増加したことを示す。
いくつかの実施形態では、個体の「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」は、「正常」の「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」とみなされるプロファイルと比較される。「正常」の「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」を確立するために、個体又は個体群が最初に評価されて、個体又は個体群が敗血症による重症疾患を経験し得る兆候、症状、又は診断指標を有さないことが確認され得る。次いで、個体又は個体群の「敗血症を患う個体における重症疾患のリスクのプロファイル」が、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患の正常のリスクのプロファイル」を確立するとみなされ得る。いくつかの実施形態では、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患の正常のリスクのプロファイル」は、個体が、敗血症による重症疾患を経験するリスクを個体に負わせる曝露、負傷、創傷、又は状態を有しないときなど、個体が健康であるとみなされるときの同一個体から確認され得る。しかしながら、いくつかの実施形態では、「正常な個体」からの「敗血症を有する、又は敗血症を発症するリスクがある個体における重症疾患のリスクのプロファイル」、例えば、「敗血症を有する、又は敗血症を発症するリスクがある個体における重症疾患の正常なリスクのプロファイル」は、敗血症を患うが、重症疾患のリスクを増加させ得る同時条件を全く有さない個体に由来する。したがって、いくつかの実施形態では、「正常」の「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」は、敗血症による重症疾患を経験し得る、任意の兆候、症状、又は診断指標の開始に先立って試料が採取された同一個体において評価される。例えば、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患の正常なリスクのプロファイル」は、早期の時点の個体に関するデータに基づいて長期的な方法で評価され得、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」（及びその値）間の経時的な比較を可能にする。
いくつかの実施形態では、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患の正常なリスクのプロファイル」は、（分析対象の個体とは）異なる個体からの試料中で評価され、この異なる個体は、敗血症による重症疾患を経験していない、又はその疑いがない。いくつかの実施形態では、「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患の正常のリスクのプロファイル」は、構成員が敗血症を患い得る兆候、症状、又は診断指標を示さない、健康な個体の集団において評価される。したがって、個体の「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」は、単一の正常な試料から生成された正常なリスクプロファイル、又は２つ以上の正常な試料から生成されたリスクプロファイルに比較され得る。
いくつかの実施形態では、単変量解析などのために、例えば、ウィルコクソンの順位和検定などが使用されて、特定の指標、転帰、又は特定の表現型に関連する、特定の患者群からのバイオマーカーを特定し得る。「敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のリスクのプロファイル」の個々の成分のレベルの評価は、絶対値又は相対値として表現され得、別の成分、標準、内部標準、又は試料中に存在することが既知である別の分子若しくは化合物に対して表現され得る、又は表現され得ない。標準又は内部標準に対してレベルが評価される場合、標準又は内部標準は、試料処理前、試料処理中、又は試料処理後に試験試料に添加され得る。
本開示はまた、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体の重症疾患を予測するために、本明細書に記載のタンパク質、核酸、又は代謝産物を含むバイオマーカーなどアレイについて説明する。いくつかの実施形態では、タンパク質及び核酸は、マイクロアレイチップなどチップに連結され得る（米国特許第６，０４０，１３８号及び同第７，１４８，０５８号を参照）。アレイ上でのタンパク質又は核酸への結合は、様々なレーザー又は電荷結合素子（charge coupled device、ＣＣＤ）ベースのスキャナでマイクロアレイをスキャンし、例えば、Ｉｍａｇｅｎｅ（Ｂｉｏｄｉｓｃｏｖｅｒｙ，Ｈａｗｔｈｏｒｎｅ，ＣＡ）、Ｆｅａｔｕｒｅ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅ（Ａｇｉｌｅｎｔ）、Ｓｃａｎａｌｙｚｅ（Ｅｉｓｅｎ，Ｍ．１９９９．ＳＣＡＮＡＬＹＺＥ Ｕｓｅｒ Ｍａｎｕａｌ；Ｓｔａｎｆｏｒｄ Ｕｎｉｖ．，Ｓｔａｎｆｏｒｄ，Ｃａｌｉｆ．Ｖｅｒ ２．３２．）、又はＧｅｎｅＰｉｘ（Ａｘｏｎ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ）などソフトウェアパッケージを用いて特徴を抽出する。敗血症を患う個体における重症疾患のための１つ以上のバイオマーカーを含むアレイパネルは、特定の臨床転帰を経験する個体のリスクを予測するため、及び／又は敗血症の治療を受けている患者を監視するために使用され得る。いくつかの実施形態では、アレイは、マイクロアレイである。
アレイに加えて、核酸又はタンパク質を測定するための他のアプローチが使用され得る。例えば、単一細胞ＲＮＡシーケンシング、直接ＲＮＡシーケンシング、及び／又は次世代ＲＮＡシーケンシングなどであり得るＲＮＡシーケンシング技術が使用され得る。核酸又はタンパク質を測定するアプローチに加えて、代謝産物を測定する方法が使用され得る。例えば、これらの技術としては、質量分析、ガスクロマトグラフィ、液体クロマトグラフィ、超臨界流体クロマトグラフィ、若しくはキャピラリ電気泳動、又はそれらの組み合わせが挙げられ得る。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載のアレイは、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するために使用され得る。アレイは、敗血症を患う個体の死亡率を予測するために使用され得る。この方法は、アレイを使用して、本明細書に記載の１つ以上のバイオマーカーのレベルを検出するか、又は取得することを含む。この方法はまた、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するために、アレイの結果をそれぞれの対照と比較することを含み得る。それぞれの対照は、正常な個体のアレイであり得る。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載の方法は、本明細書に記載の１つ以上のバイオマーカーを検出すること、及び／又は測定することを含む、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体の重症疾患リスクを予測することを含む。この方法は、１つ以上のバイオマーカーの検出結果及び／又は測定レベルをそれぞれの対照と比較することを含み得る。それぞれの対照は、正常な個体のマーカーを含み得る。
当業者には理解されるように、本開示の態様は、システム、方法、又はコンピュータプログラム製品として具現化され得る。したがって、本開示の態様は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）、又は本明細書において全て一般に「回路」、「エンジン」、「モジュール」、又は「システム」と称され得るソフトウェア及びハードウェアの態様を組み合わせる実施形態の形態を取り得る。更に、本開示の態様は、具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを有する、１つ以上のコンピュータ可読媒体に具現化されたコンピュータプログラム製品の形態を取り得る。本開示の態様は、１つ以上のアナログ及び／又はデジタルの電気部品又は電子部品を使用して実施され得、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（application-specific integrated circuit、ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field programmable gate array、ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジック、並びに／又はコンピュータプログラム製品の命令を実行することなどによって、様々な入出力、制御、分析、及び本明細書に記載の他の機能を実行するように構成された他のアナログ及び／若しくはデジタル回路素子を含み得る。
いくつかの実施形態では、コンピュータデバイス、コンピュータ可読媒体、ネットワーク、及びリモートデバイスは、図４に示すアーキテクチャに配置され得る。コンピューティングデバイス４００は、少なくともプロセッサ４０２、入出力デバイス４０４、表示デバイス４０６、メモリ４０８、機械学習エンジン４２０、及び予測エンジン４３２を収容するが、これらに限定されない。メモリは、少なくともアプリケーションプログラミングインターフェース４１０と、クライアントフェイシングアプリケーション４１２と、機械学習済みモデル４１４と、訓練アプリケーション４１６と、発見データベース４１８と、データ品質管理アルゴリズム４２２、トポロジデータ分析及びクラスタリングアルゴリズム４２４、特徴選択アルゴリズム４２６、分類、及び事象発生時間分析アルゴリズム４２８、並びに訓練済み予測モデル４３０を含む機械学習エンジン４２０と、を含むが、これらに限定されない。メモリはまた、予測エンジン４３２を含む。
いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイスは、リモートデバイス４３６によってネットワーク４３４を介してアクセスされ得る。ネットワークは、機械学習エンジン及び予測エンジンを動作させ、予測変数の入力後に出力を提供する、安全かつ保護されたホストウェブサイトとの、インターネットを介した通信を可能にする。
いくつかの実施形態では、リモートデバイス４３６は、任意の数の通信規格（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＧＳＭ、ＣＤＭＡ、ＴＤＮＭ、ＷＣＤＭＡ、ＯＦＤＭ、ＧＰＲＳ、ＥＶ－ＤＯ、Ｗｉ－Ｆｉ、ＷｉＭＡＸ、Ｓ０２．ｘｘ、ＵＷＢ、ＬＴＥ、衛星）又は組み合わせを使用してネットワークに接続され得る。接続はまた、ＵＳＢポート、シリアルポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、光ポート、パラレルポート、及び／又は任意の他の好適な有線通信ポートなど有線通信機能を介し得る。
いくつかの実施形態では、入出力デバイス４０４は、コンピュータ、キーボード、マウス、モバイルデバイス（例えば、携帯電話、タブレット、ラップトップ）、画面、マイクロフォン、又は印刷デバイスのうちの１つ以上を含み得る。ユーザ入力デバイスは、キー、ボタン、スライダ、ノブ、タッチパッド（例えば、抵抗型又は静電容量式タッチパッド）、又はマイクロフォンなど様々なユーザインターフェース要素を含み得る。いくつかの実施形態では、ユーザインターフェースデバイスは、タッチスクリーン表示デバイス及びユーザ入力デバイスを含み、したがってユーザインターフェースデバイスは、タッチ入力としてユーザ入力を受信し、タッチ入力の位置、強度、持続時間、又は他のパラメータを検出することに基づいて、ユーザ入力によって示されるコマンドを判定することができる。
いくつかの実施形態では、アプリケーションプログラミングインターフェース４１０及びクライアントフェイシングアプリケーション４１２は、ＳＡＳ及びＲソフトウェアパッケージを含むがこれらに限定されない、様々なソフトウェア環境を使用して実施され得る。ＳＡＳ（「統計分析ソフトウェア」）は、汎用パッケージである。ＳＡＳでは、すぐに使用できるプロシージャを使用することができ、これらのプロシージャは、分散の分析、回帰、カテゴリデータの分析、多変量分析、生存分析、クラスタ分析、及びノンパラメトリック分析を含むが、これらに限定されない、広範囲の統計分析に対処する。Ｒは、様々なＵＮＩＸプラットフォームに準拠して動く、無料の汎用オープンソースソフトウェアパッケージである。Ｒ汎用ソフトウェアパッケージ内で実行される追加パッケージは、トポロジデータ分析、クラスタ分析、及び機械学習など多数存在する。これらについて説明しているが、多くの他の統計及び又は機械学習ソフトウェアパッケージが企図される。
１つ以上のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせは、機械学習済みモデル４１４、訓練アプリケーション４１６、及び発見データベース４１８を記憶するために用いられ得る。１つ以上のコンピュータ可読媒体はまた、機械学習エンジン４２０及びデータ品質管理アルゴリズム４２２、トポロジデータ分析及びクラスタリングアルゴリズム４２４、特徴選択アルゴリズム４２６、並びに分類及び事象発生時間分析アルゴリズム４２８を記憶するために用いられ得る。更に、訓練済み予測モデル４３０は、機械学習エンジン４２０に記憶され得る。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読記憶媒体であり得る。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、又は半導体システム、装置、若しくはデバイス、又は前述の任意の好適な組み合わせであり得るが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例（非網羅的リスト）は、１本以上のケーブルを有する電気接続、携帯型コンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（read-only memory、ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（erasable programmable read-only memory、ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、携帯型コンパクトディスク読み取り専用メモリ（compact disc read-only memory、ＣＤ－ＲＯＭ）、光学記憶デバイス、磁気記憶デバイス、又は上記の任意の適切な組み合わせが挙げられるであろう。本文書の文脈では、コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置、又はデバイスによって、又はこれらと接続して使用するためのプログラムを含むか、又は記憶することができる任意の有形媒体であり得る。
コンピュータ可読信号媒体は、例えば、ベースバンド又は搬送波の一部として、内部に具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを有する伝搬データ信号を含み得る。かかる伝播信号は、電気磁気、光学、又はそれらの任意の好適な組み合わせを含むがこれらに限定されない様々な形態のいずれかを取り得る。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではなく、命令実行システム、装置、若しくはデバイスによって、又はこれと接続して使用するためのプログラムを通信する、伝搬する、又は移送することができる、任意のコンピュータ可読媒体であり得る。
コンピュータ可読媒体で具現化されたプログラムコードは、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦなど、又は前述の任意の好適な組み合わせを含むが、これらに限定されない、任意の好適な媒体を使用して伝送され得る。本開示の態様のための動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｒｋ、Ｃなどオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は類似のプログラミング言語など従来の手続き型プログラミング言語など１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述され得る。プログラムコードは、ユーザのコンピュータで完全に、ユーザのコンピュータで部分的に、スタンドアローンのソフトウェアパッケージとして、ユーザのコンピュータで部分的に及びリモートコンピュータで部分的に、又はリモートコンピュータ若しくはサーバで完全に実行し得る。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（local area network、ＬＡＮ）又は広域ネットワーク（wide area network、ＷＡＮ）など任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続され得るか、又は接続は、（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータに対して行われ得る。
本開示の態様は、本開示の実施形態による方法、装置（システム）、及びコンピュータプログラム製品のフローチャート及び／又はブロック図を参照して説明される。フローチャート及び／又はブロック図の各ブロック、並びにフローチャート及び／又はブロック図におけるブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令によって実施され得ることを理解されたい。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又はマシンを作り出す、他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供され得、その結果、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令は、フローチャート及び／又はブロック図内のブロックで特定の機能／動作を実施するための手段を生み出す。
これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は他のデバイスを特定の方法で機能させるように指示することができるコンピュータ可読媒体に記憶され得、その結果、コンピュータ可読媒体に記憶された命令は、フローチャート及び／又はブロック図のブロックで特定の機能／動作を実施する命令を含む製造物品を作り出す。これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は他のデバイスにロードされて、コンピュータ実施プロセスを生じさせる一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラマブル装置、又は他のデバイスで実行させ得、その結果、コンピュータ又は他のプログラマブル装置で実行される命令は、フローチャート及び／又はブロック図のブロックで特定の機能／動作を実施するためのプロセスを提供する。
図中のフローチャート及びブロック図は、本開示の実施形態によるシステム、方法、及びコンピュータプログラム製品の可能な実施形態のアーキテクチャ、機能、及び動作を示す。これに関して、フローチャート又はブロック図内の各ブロックは、特定の論理機能を実施するための１つ以上の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、又はコードの一部を表し得る。いくつかの代替の実施形態では、ブロックに記載された機能は、図面に記載された順序とは異なる順序で生じる場合もあることにも留意されたい。例えば、連続して示される２つのブロックは、実際にはほぼ同時に実行され得るか、又はブロックは、関与する機能に応じて逆の順序で実行され得る。ブロック図及び／又はフローチャートの各ブロック、並びにブロック図及び／又はフローチャート内のブロックの組み合わせは、特定の機能又は動作を実行する専用のハードウェアベースのシステム、又は専用のハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせによって実施され得ることにも留意されたい。
図は、方法ステップの特定の順序を示すが、ステップの順序は、図示されるものと異なり得る。また、２つ以上のステップを同時に又は部分的に同時に行うことができる。かかる変形例は、選択されたソフトウェア及びハードウェアシステム、並びに設計者の選択に依存するであろう。全てのかかる変形例は、本開示の範囲内である。同様に、ソフトウェアの実施は、様々な接続ステップ、処理ステップ、比較ステップ、及び決定ステップを達成するための、ルールベースの論理及び他の論理を備えた標準的なプログラミング技術で達成することができる。
当業者には理解されるように、本明細書に開示される各実施形態は、その特定の記載された要素、ステップ、成分、又は構成要素を含むか、本質的にそれからなるか、又はそれらからなり得る。したがって、「含む（include）」又は「含んでいる（including）」という用語は、「含む、それらからなる、又は本質的にそれからなる」と解釈されるべきである。「含む（comprise）」又は「含む（comprise）」という移行用語は、限定するものではないが、不特定の要素、ステップ、成分、又は構成要素を含み、大量であってもこれらを包含することを許可する。移行句「からなる」は、不特定の全ての要素、ステップ、成分、又は構成要素を除外する。移行句「から本質的になる」は、実施形態の範囲を特定の要素、ステップ、成分、又は構成要素に制限し、また、実施形態に著しい影響を及ぼさないこれらに制限する。
加えて、特に指示がない限り、本明細書及び特許請求の範囲で使用される成分、構成要素、反応条件など量を表す数字は、「約」という用語によって修飾されるものとして理解されるべきである。したがって、そうではないと示されない限り、本明細書及び添付の「特許請求の範囲」に記載される数値パラメータは、本明細書に提示される主題によって得られることが求められる所望の特性に応じて変化し得る近似値である。少なくとも、均等論の適用を特許請求の範囲に限定する試みとしてではなく、各数値パラメータは、少なくとも報告された有効桁数に照らして、通常の丸め手法を適用することによって解釈されるべきである。本明細書に提示される主題の広い範囲を示す数値範囲及びパラメータは近似値であるにもかかわらず、特定の実施例に記載される数値は可能な限り正確に報告される。しかしながら、全ての数値は、それらのそれぞれの試験測定に見られる標準偏差から必然的に生じる特定の誤差を本質的に含有する。
更なる明確さが必要な場合、「約」という用語は、記載の数値又は範囲と併せて使用される場合、当業者によって合理的とみなされる意味を有する。すなわち、記載の値若しくは範囲よりもやや多いか、又はいくらか少ない、記載の値の±２０％、記載の値の±１５％、記載の値の±１０％、記載の値の±５％、記載の値の±４％、記載の値の±３％、記載の値の±２％、記載の値の±１％、又は記載の値の±１％～２０％の任意の割合の範囲内にあることを示す。
本明細書で提供されるいずれか及び全ての実施例、又は例示的な言語（例えば、「など」）の使用は、単に本発明をより明快にすることを意図するものであり、特許請求される主題の範囲を限定するものではない。本明細書におけるいかなる言葉も、本発明の実施に不可欠な任意の請求されていない要素を示すものとして解釈されるべきではない。
以下の実施例は、本明細書で提供される例示的な方法を示す。これらの実施例は、本開示の範囲を限定するものとして意図されるものでも、そのように解釈されるべきでもない。本方法は、本明細書に具体的に記載される方法以外でも実施可能であることは明らかであろう。本明細書の教示を考慮して多数の修正及び変形が可能であり、したがって、これらは本開示の範囲内である。
例示的な実施形態
１．敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するモデルを生成する方法であって、複数の第１の対象に関連する複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶する発見データベースを生成することと、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択することと、臨床パラメータの複数のサブセットについてトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングを実行すること、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行することと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力することと、を含む、方法。
２．複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの第１の値が欠損していると判定することと、欠損している、複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの基準値を推定することと、複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの第１の値として基準値を発見データベースに記憶することと、を含む、発見データベースに記憶されているデータを前処理することを更に含む、実施形態１に記載の方法。
３．複数のデータ品質管理アルゴリズムは、差次的発現アルゴリズム、主成分分析、ｋ最近傍代入アルゴリズム、３シグマルールアルゴリズム、及び経験的ベイズ法アルゴリズムのうちの少なくとも１つを含む、実施形態１又は２に記載の方法。
４．トポロジデータ分析は、臨床パラメータの複数のサブセットにおける類似性並びに同一データの代数トポロジに基づいて個体又は試料を分類し、クラスタは、ノード密度及び接続性の永続的ホモロジに基づいて描出され、敗血症応答表現型は、特定されたクラスタに基づいて定義される、実施形態１～３のいずれか１つに記載の方法。
５．クラスタ分析は、類似性の尺度に基づいて臨床パラメータの複数のサブセットを離散化し、クラスタは、ノード密度及び接続性の永続的ホモロジに基づいて描出され、敗血症応答表現型は、特定されたクラスタに基づいて定義される、実施形態１～４のいずれか１つに記載の方法。
６．特徴選択機械学習モデルは、教師なし機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、又はニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを含む、実施形態１～５のいずれか１つに記載の方法。
７．特徴選択アンサンブル学習モデルは、クラスタ分析、教師なし機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、ベイズ最適分類器、分類及び回帰木、ブートストラップアグリゲーティング、ブースティング、ベイジアンモデル平均化、ベイジアンモデルの組み合わせ、バケットモデル、又はスタッキングのうちの少なくとも１つを含む、実施形態１～６のいずれか１つに記載の方法。
８．複数の臨床パラメータは、１つ以上の核酸データマーカー、１つ以上のタンパク質データマーカー、１つ以上の代謝物データマーカー、１つ以上の臨床転帰データ、１つ以上の管理用健康データ、又はそれらの組み合わせを含む、実施形態１～７のいずれか１つに記載の方法。
９．核酸データマーカーは、個体からの試料中の接着Ｇタンパク質共役受容体Ｅ１（ＡＤＧＲＥ１）のレベル、個体からの試料中のアドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）のレベル、個体からの試料中のアンジオテンシンＩＩ受容体関連タンパク質（ＡＧＴＲＡＰ）のレベル、個体からの試料中のＡＫＴセリン／スレオニンキナーゼ１（ＡＫＴ１）のレベル、個体からの試料中の５’－アミノレブリン酸シンターゼ２（ＡＬＡＳ２）のレベル、個体からの試料中のアルカリホスファターゼ、バイオミネラリゼーション関連（ＡＬＰＬ）のレベル、個体からの試料中のアンキリンリピートドメイン２２（ＡＮＫＲＤ２２）のレベル、個体からの試料中のアネキシンＡ３（ＡＮＸＡ３）のレベル、個体からの試料中のアルギナーゼ１（ＡＲＧ１）のレベル、個体からの試料中のＢＣＬ２様１（ＢＣＬ２Ｌ１）のレベル、個体からの試料中のＢＭＸ非受容体型チロシンキナーゼ（ＢＭＸ）のレベル、個体からの試料中の第６染色体オープンリーディングフレーム６２（Ｃ６ｏｒｆ６２）のレベル、個体からの試料中の炭酸脱水酵素２（ＣＡ２）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｃモチーフケモカインリガンド５（ＣＣＬ５）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｃモチーフケモカイン受容体３（ＣＣＲ３）のレベル、個体からの試料中のＣＤ４分子（ＣＤ４）のレベル、個体からの試料中のＣＤ２４分子（ＣＤ２４）のレベル、個体からの試料中のＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）のレベル、個体からの試料中のＣＤ２７４分子（ＣＤ２７４）のレベル、個体からの試料中の細胞分裂周期３４、ユビキチン結合酵素（ＣＤＣ３４）のレベル、個体からの試料中の補体Ｄ因子（ＣＦＤ）のレベル、個体からの試料中のキチナーゼ３様１（ＣＨＩ３Ｌ１）のレベル、個体からの試料中の炭水化物スルホトランスフェラーゼ２（ＣＨＳＴ２）のレベル、個体からの試料中のＣ型レクチンドメインファミリ４メンバＥ（ＣＬＥＣ４Ｅ）のレベル、個体からの試料中のシチジン／ウリジンモノリン酸キナーゼ２（ＣＭＰＫ２）のレベル、個体からの試料中のチトクロームＣオキシダーゼ集合因子１ホモログ（ＣＯＡ１）のレベル、個体からの試料中のカルニチンパルミトイルトランスフェラーゼ１Ａ（ＣＰＴ１Ａ）のレベル、個体からの試料中のカルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）のレベル、個体からの試料中のコンドロイチン硫酸Ｎ－アセチルガラクトサミニルトランスフェラーゼ１（ＣＳＧＡＬＮＡＣＴ１）のレベル、個体からの試料中のシスタチンＣ（ＣＳＴ３）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）のレベル、個体からの試料中のＤＮＡ損傷誘導性転写因子４（ＤＤＩＴ４）のレベル、個体からの試料中のディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）のレベル、個体からの試料中のディフェンシンα４（ＤＥＦＡ４）のレベル、個体からの試料中のＤＮＡ Ｊ熱ショックタンパク質ファミリ（Ｈｓｐ４０）メンバＣ１（ＤＮＡＪＣ１）のレベル、個体からの試料中のＤＮＡ損傷調節オートファジーモジュレータ１（ＤＲＡＭ１）のレベル、個体からの試料中のデオキシウリジントリホスファターゼ（ＤＵＴ）のレベル、個体からの試料中の二重特異性チロシンリン酸化調節キナーゼ３（ＤＹＲＫ３）のレベル、個体からの試料中の赤血球膜タンパク質バンド４．２（ＥＰＢ４２）のレベル、個体からの試料中の配列類似性１７４を有するファミリメンバＣ（ＦＡＭ１７４Ｃ）のレベル、個体からの試料中のＦボックス及びＷＤリピートドメイン含有２（ＦＢＸＷ２）のレベル、個体からの試料中のＦｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）のレベル、個体からの試料中のフェロケラターゼ（ＦＥＣＨ）のレベル、個体からの試料中の繊維芽細胞増殖因子結合タンパク質２（ＦＧＦＢＰ２）のレベル、個体からの試料中のＦＭＳ関連受容体チロシンキナーゼ３（ＦＬＴ３）のレベル、個体からの試料中のホルミルペプチド受容体１（ＦＰＲ１）のレベル、個体からの試料中のＧＡＴＡ結合タンパク質１（ＧＡＴＡ１）のレベル、個体からの試料中のＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ４（ＧＩＭＡＰ４）のレベル、個体からの試料中のＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ７（ＧＩＭＡＰ７）のレベル、個体からの試料中のＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ８（ＧＩＭＡＰ８）のレベル、個体からの試料中のＧタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）のレベル、個体からの試料中のグラニュライシン（ＧＮＬＹ）のレベル、個体からの試料中のＧタンパク質共益受容体６５（ＧＰＲ６５）のレベル、個体からの試料中の増殖因子受容体結合タンパク質１０（ＧＲＢ１０）のレベル、個体からの試料中のグルタチオンＳトランスフェラーゼκ１（ＧＳＴＫ１）のレベル、個体からの試料中のＨ３ヒストン偽遺伝子６（Ｈ３Ｆ３ＡＰ４）のレベル、個体からの試料中のヘモグロビンサブユニットα２（ＨＢＡ２）のレベル、個体からの試料中のヘモゲン（ＨＥＭＧＮ）のレベル、個体からの試料中のＨＥＣＴ及びＲＬＤドメイン含有Ｅ３ユビキチンタンパク質リガーゼファミリメンバ６（ＨＥＲＣ６）のレベル、個体からの試料中のＨ３．２ヒストン［推定］（ＨＩＳＴ２Ｈ３ＰＳ２）のレベル、個体からの試料中の主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩ、Ｂ（ＨＬＡ－Ｂ）のレベル、個体からの試料中の主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩＩ、ＤＱ β１（ＨＬＡ－ＤＱＢ１）のレベル、個体からの試料中の高移動度群ボックス２（ＨＭＧＢ２）のレベル、個体からの試料中の１５－ヒドロキシプロスタグランジンデヒドロゲナーゼ（ＨＰＧＤ）のレベル、個体からの試料中のヒドロゲン電圧電位依存性チャネル１（ＨＶＣＮ１）のレベル、個体からの試料中の酢酸イソアミル分解性エステラーゼ１［推定］（ＩＡＨ１）のレベル、個体からの試料中の細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ１）のレベル、個体からの試料中の最初期応答５（ＩＥＲ５）のレベル、個体からの試料中のインターフェロンα誘導タンパク質６（ＩＦＩ６）のレベル、個体からの試料中のインターフェロンα誘導タンパク質２７（ＩＦＩ２７）のレベル、個体からの試料中のインターフェロン誘導タンパク質４４（ＩＦＩ４４）のレベル、個体からの試料中のテトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質１（ＩＦＩＴ１）のレベル、個体からの試料中のテトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質２（ＩＦＩＴ２）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン１β（ＩＬ１Ｂ）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン１受容体型１（ＩＬ１ＲＡ）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン１受容体型２（ＩＬ１Ｒ２）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）のレベル、個体からの試料中のサイトヘシン交換因子用相互作用タンパク質１（ＩＰＣＥＦ１）のレベル、個体からの試料中のインターフェロン調節因子２結合タンパク質２（ＩＲＦ２ＢＰ２）のレベル、個体からの試料中のＩＳＧ１５ユビキチン様変更因子（ＩＳＧ１５）のレベル、個体からの試料中のＪＵＮプロトオンコジーン、ＡＰ－１転写因子サブユニット（ＪＵＮ）のレベル、個体からの試料中の電位依存性カリウムチャネルサブファミリＥ調節サブユニット１（ＫＣＮＥ１）のレベル、個体からの試料中のキネシン軽鎖（ＫＬＣ３）のレベル、個体からの試料中のケルチ様ファミリメンバ２４（ＫＬＨＬ２４）のレベル、個体からの試料中のクリングル含有膜貫通型タンパク質１（ＫＲＥＭＥＮ１）のレベル、個体からの試料中の長遺伝子間非タンパク質コーディングＲＮＡ８６１（ＬＩＮＣ００８６１）のレベル、個体からの試料中のリンパ球抗原６ファミリメンバＥ（ＬＹ６Ｅ）のレベル、個体からの試料中のＭＡＰＫ関連タンパク質１（ＭＡＰＫＡＰ１）のレベル、個体からの試料中のメディエータ複合体サブユニット２８（ＭＥＤ２８）のレベル、個体からの試料中のＭｉｃｒｏＲＮＡ ６７２４－４（ＭＩＲ６７２４－４）のレベル、個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ８（ＭＭＰ８）のレベル、個体からの試料中のマルチメリン１（ＭＭＲＮ１）のレベル、個体からの試料中のミエロペルオキシダーゼ（ＭＰＯ）のレベル、個体からの試料中のマンノース受容体Ｃ型２（ＭＲＣ２）のレベル、個体からの試料中のミトコンドリアエンコード１２Ｓ ｒＲＮＡ（ＭＴ－ＲＮＲ１）のレベル、個体からの試料中のＭＸダイナミン様ＧＴＰアーゼ２（ＭＸ２）のレベル、個体からの試料中の核因子、赤血球２様３（ＮＦＥ２Ｌ３）のレベル、個体からの試料中の２’－５’－オリゴアデニル酸シンテターゼ３（ＯＡＳ３）のレベル、個体からの試料中のオレイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）のレベル、個体からの試料中のオルファクトメジン４（ＯＬＦＭ４）のレベル、個体からの試料中のペプチダーゼ阻害剤３（ＰＩ３）のレベル、個体からの試料中のホスファチジルイノシトール－４，５－ビスリン酸３－キナーゼ触媒サブユニットβ（ＰＩＫ３ＣＢ）のレベル、個体からの試料中のＰＩＴＨドメイン含有１（ＰＩＴＨＤ１）のレベル、個体からの試料中のピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）のレベル、個体からの試料中のペリリピン２（ＰＬＩＮ２）のレベル、個体からの試料中のＤＮＡポリメラーゼδ相互作用タンパク質３（ＰＯＬＤＩＰ３）のレベル、個体からの試料中のＲＡＬ ＧＴＰアーゼ活性化タンパク質触媒サブユニットα２（ＲＡＬＧＡＰＡ２）のレベル、個体からの試料中のＲＡＮ結合タンパク質９（ＲＡＮＢＰ９）のレベル、個体からの試料中のＲＥＳＴコリプレッサ１（ＲＣＯＲ１）のレベル、個体からの試料中のＲｈ関連糖タンパク質（ＲＨＡＧ）のレベル、個体からの試料中のＲＮＡ、Ｕ１核内低分子２（ＲＮＵ１－２）のレベル、個体からの試料中のＲＮＡ、Ｕ１核内低分子４（ＲＮＵ１－４）のレベル、個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｌ３７ａ（ＲＰＬ３７Ａ）のレベル、個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｌ３８（ＲＰＬ３８）のレベル、個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｓ１１（ＲＰＳ１１）のレベル、個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｓ１８（ＲＰＳ１８）のレベル、個体からの試料中のラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）のレベル、個体からの試料中のＳ１００カルシウム結合タンパク質Ａ８（Ｓ１００Ａ８）のレベル、個体からの試料中のＳ１００カルシウム結合タンパク質Ａ９（Ｓ１００Ａ９）のレベル、個体からの試料中のＳ１００カルシウム結合タンパク質Ａ１２（Ｓ１００Ａ１２）のレベル、個体からの試料中のＳＡＭドメイン、ＳＨ３ドメイン及び核局在化シグナル１（ＳＡＭＳＮ１）のレベル、個体からの試料中のＳｉｎ３Ａ関連タンパク質３０（ＳＡＰ３０）のレベル、個体からの試料中のストロベリーノッチホモログ１（ＳＢＮＯ１）のレベル、個体からの試料中のセレニウム結合タンパク質１（ＳＥＬＥＮＢＰ１）のレベル、個体からの試料中のシアル酸結合Ｉｇ様レクチン１０（ＳＩＧＬＥＣ１０）のレベル、個体からの試料中の溶質キャリアファミリ２５メンバ６（ＳＬＣ２５Ａ６）のレベル、個体からの試料中の溶質キャリアファミリ２５メンバ３９（ＳＬＣ２５Ａ３９）のレベル、個体からの試料中の溶質キャリアファミリ３９メンバ８（ＳＬＣ３９Ａ８）のレベル、個体からの試料中の溶質キャリアファミリ４メンバ１［ディエゴ式血液型］（ＳＬＣ４Ａ１）のレベル、個体からの試料中のシヌクレインα（ＳＮＣＡ）のレベル、個体からの試料中の核内低分子ＲＮＡ、Ｈ／ＡＣＡボックス４４（ＳＮＯＲＡ４４）のレベル、個体からの試料中のスーパーオキシドディスムターゼ２（ＳＯＤ２）のレベル、個体からの試料中のスペクトリンα、赤血球１（ＳＰＴＡ１）のレベル、個体からの試料中のＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）のレベル、個体からの試料中のシンタキシン６（ＳＴＸ６）のレベル、個体からの試料中のスイッチングＢセル複合体サブユニットＳＷＡＰ７０（ＳＷＡＰ７０）のレベル、個体からの試料中のスペクトリンリピート含有核膜タンパク質２（ＳＹＮＥ２）のレベル、個体からの試料中のＴボックス転写因子２１（ＴＢＸ２１）のレベル、

個体からの試料中のフォークヘッド関連ドメインを有するＴＲＡＦ相互作用タンパク質（ＴＩＦＡ）のレベル、個体からの試料中のトール様受容体７（ＴＬＲ７）のレベル、個体からの試料中の膜貫通及びコイルドコイルドメインファミリ２（ＴＭＣＣ２）のレベル、個体からの試料中の膜貫通タンパク質３５Ｂ（ＴＭＥＭ３５Ｂ）のレベル、個体からの試料中の膜貫通タンパク質２７３（ＴＭＥＭ２７３）のレベル、個体からの試料中のチモシンβ１０（ＴＭＳＢ１０）のレベル、個体からの試料中のＴＮＦ α誘導タンパク質６（ＴＮＦＡＩＰ６）のレベル、個体からの試料中のチロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）のレベル、個体からの試料中の三要素モチーフ含有４（ＴＲＩＭ４）のレベル、個体からの試料中のテトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）のレベル、個体からの試料中のテトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）のレベル、個体からの試料中のユビキチンタンパク質リガーゼＥ３成分Ｎ－リコグニン５（ＵＢＲ５）のレベル、個体からの試料中のＵＮＣ－９３ホモログＢ１、ＴＬＲシグナル調節遺伝子（ＵＮＣ９３Ｂ１）のレベル、個体からの試料中のＷＡＳＨ複合体サブユニット２Ｃ（ＷＡＳＨＣ２Ｃ）のレベル、個体からの試料中のＸＩＡＰ関連因子１（ＸＡＦ１）のレベル、個体からの試料中のチロシン３－モノオキシゲナーゼ／トリプトファン５－モノオキシゲナーゼ活性化タンパク質ε（ＹＷＨＡＨ）のレベル、又は個体からの試料中のＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）のレベルのうちの１つ以上を含み、
タンパク質データマーカーは、個体からの試料中のトロンボスポンジンモチーフを有するディスインテグリン及びメタロプロテイナーゼ１３（ＡＤＡＭＴＳ１３）のレベル、個体からの試料中のアンジオポエチン１（ＡＮＧＰＴ１）のレベル、個体からの試料中のアンジオポエチン２（ＡＮＧＰＴ２）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｃケモカイン受容体リガンド２／単球化学吸引性タンパク質１（ＣＣＬ２／ＭＣＰ－１）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｃケモカイン受容体リガンド３／マクロファージ炎症性タンパク質１－α（ＣＣＬ３／ＭＩＰ－１－α）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｃケモカイン受容体リガンド５／ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｏｎ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ｎｏｒｍａｌ Ｔ ｃｅｌｌ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ａｎｄ ｓｅｃｒｅｔｅｄ（ＣＣＬ５／ＲＡＮＴＥＳ）のレベル、個体からの試料中の分化抗原群１６３（ＣＤ１６３）のレベル、個体からの試料中の分化抗原群４０リガンド（ＣＤ４０Ｌ）のレベル、個体からの試料中のシンチナーゼ－３様タンパク質１（ＣＨＩ３Ｌ１）のレベル、個体からの試料中のＣ反応性タンパク質（ＣＲＰ）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）のレベル、個体からの試料中のデコイ受容体３（Ｄｃｒ３）のレベル、個体からの試料中のＤ－ダイマーのレベル、個体からの試料中のＥ－セレクチン（ＳＥＬＥ）のレベル、個体からの試料中のエンドグリン（ＥＮＧ）のレベル、個体からの試料中のＦａｓ受容体（ＦＡＳ）のレベル、個体からの試料中のフェリチンのレベル、個体からの試料中のフィブリノゲンのレベル、個体からの試料中の顆粒球コロニー刺激因子（Ｇ－ＣＳＦ）のレベル、個体からの試料中の顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ－ＣＳＦ）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）のレベル、個体からの試料中のインターフェロンγ（ＩＦＮγ）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン１β（ＩＬ－１β）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）インターロイキン－２受容体α（ＩＬ－２Ｒα）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－４（ＩＬ－４）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－５（ＩＬ－５）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－６（ＩＬ－６）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－７（ＩＬ－７）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－８（ＩＬ－８）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１０（ＩＬ－１０）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１２‘ｐ７０’（ＩＬ－１２ ｐ７０）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１５（ＩＬ－１５）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１６（ＩＬ－１６）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１７Ａ（ＩＬ－１７Ａ）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１８（ＩＬ－１８）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－２２（ＩＬ－２２）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－２７（ＩＬ－２７）のレベル、個体からの試料中のリポカリン－２（ＬＣＮ－２）のレベル、個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）のレベル、個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ－９（ＭＭＰ－９）のレベル、個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ－１０（ＭＭＰ－１０）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）マクロファージマンノース受容体のレベル、個体からの試料中のプロカルシトニン（ＰＣＴ）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）プログラム細胞死リガンド１（ＰＤ－Ｌ１）のレベル、個体からの試料中のペンタキシン３（ＰＴＸ３）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）のレベル、個体からの試料中のレジスチン（ＲＥＴＮ）のレベル、個体からの試料中の血清アミロイドＡタンパク質（ＳＡＡ）のレベル、個体からの試料中の免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ１（ＴＩＥ１）のレベル、個体からの試料中の免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ２（ＴＩＥ２）のレベル、個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤１（ＴＩＭＰ１）のレベル、個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤２（ＴＩＭＰ２）のレベル、個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤３（ＴＩＭＰ３）のレベル、個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤４（ＴＩＭＰ４）のレベル、個体からの試料中の腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）のレベル、個体からの試料中の腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）のレベル、個体からの試料中の組織プラスミノーゲン活性化因子（ｔＰＡ）のレベル、個体からの試料中の組織プラスミノーゲン活性化因子阻害剤１（ｔＰＡＩ－１）のレベル、個体からの試料中のＴＮＦ関連アポトーシス誘導リガンド（ＴＲＡＩＬ）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）骨髄系細胞発現トリガー受容体１（ＴＲＥＭ１）のレベル、個体からの試料中のウロキナーゼ受容体（ｕＰａｒ）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）血管細胞接着分子１（ＶＣＡＭ－１）のレベル、個体からの試料中の血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体１（ＶＥＧＦＲ－１）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体２（ＶＥＧＦＲ－２）のレベル、又は個体からの試料中のフォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）のレベルのうちの１つ以上を含み、
代謝物データは、個体からの試料中の脂肪アシル及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のグリセロ脂質及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のグリセロリン脂質及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のスフィンゴ脂質及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のスチロール脂質及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のプレノール脂質及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のサッカロ脂質及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のポリケチド及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中の炭水化物及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中の有機酸及びそれらの誘導体と構成分子種のレベル、個体からの試料中の有機複素環化合物及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中の有機酸素化合物及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中の有機窒素化合物及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のアミノ酸及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のペプチド及びそれらの構成分子種のレベル、又は個体からの試料中のヌクレオシド及びそれらの構成分子種のレベルうちの１つ以上を含み、
臨床転帰データは、症状の重症度又は持続時間、症状の開始又は緩和までの期間、臓器支持の必要性、臓器支持の期間、治療に対する応答、病院又は集中治療室への収容、病院又は集中治療室の滞在期間、死亡率、死亡までの期間、病的状態の期間（例えば、通常の日常生活を再開するまでの期間又は生活の質）、感染症の長期隔離の発生率、再入院のうちの１つ以上を含み、
管理用健康データは、ベースライン人口統計、生理学パラメータ、限定されるものではないが、免疫低下状態など合併症、過去の手術歴、及び環境又は社会的曝露のうちの１つ以上を含む、実施形態８に記載の方法。
１０．敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するための方法であって、複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの臨床パラメータの第２の値を第２の個体から受信することと、少なくとも１つの臨床パラメータの第２の値を使用して、第２の個体の敗血症による重症疾患を予測するための事前訓練済みモデルを実行することであって、モデルは、複数の第１の対象に関連する複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶する発見データベースを生成することと、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択することと、臨床パラメータの複数のサブセットについてトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングを実行することと、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行することと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力することと、を含む動作を実行することによって事前に訓練される、ことと、第２の個体の予測される死亡転帰を出力することと、を含む、方法。
１１．複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの第１の値が欠損していると判定することと、欠損している、複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの基準値を推定することと、複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの第１の値として基準値を発見データベースに記憶することと、を含む、発見データベースに記憶されているデータを前処理することを更に含む、実施形態１０に記載の方法。
１２．複数のデータ品質管理アルゴリズムは、差次的発現アルゴリズム、ｋ最近傍代入アルゴリズム、３シグマルールアルゴリズム、及び経験的ベイズ法アルゴリズムのうちの少なくとも１つを含む、実施形態１０又は１１に記載の方法。
１３．トポロジデータ分析は、臨床パラメータの複数のサブセットにおける類似性並びに同一データの代数トポロジに基づいて個体又は試料を分類し、クラスタは、ノード密度及び接続性の永続的ホモロジに基づいて描出され、敗血症応答表現型は、特定されたクラスタに基づいて定義される、実施形態１０～１２のいずれか１つに記載の方法。
１４．クラスタ分析は、類似性の尺度に基づいて臨床パラメータの複数のサブセットを離散化し、クラスタは、ノード密度及び接続性の永続的ホモロジに基づいて描出され、敗血症応答表現型は、特定されたクラスタに基づいて定義される、実施形態１０～１３のいずれか１つに記載の方法。
１５．特徴選択機械学習モデルは、教師なし機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、又はニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを含む、実施形態１０～１４のいずれか１つに記載の方法。
１６．特徴選択アンサンブル学習モデルは、クラスタ分析、教師なし機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、ベイズ最適分類器、分類及び回帰木、ブートストラップアグリゲーティング、ブースティング、ベイジアンモデル平均化、ベイジアンモデルの組み合わせ、バケットモデル、又はスタッキングのうちの少なくとも１つを含む、実施形態１０～１５のいずれか１つに記載の方法。
１７．複数の臨床パラメータは、１つ以上の核酸データマーカー、１つ以上のタンパク質データマーカー、１つ以上の代謝物データマーカー、１つ以上の臨床転帰データ、１つ以上の管理用健康データ、又はそれらの組み合わせを含む、実施形態１０～１７のいずれか１つに記載の方法。
１８．核酸データマーカーは、個体からの試料中の接着Ｇタンパク質共役受容体Ｅ１（ＡＤＧＲＥ１）のレベル、個体からの試料中のアドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）のレベル、個体からの試料中のアンジオテンシンＩＩ受容体関連タンパク質（ＡＧＴＲＡＰ）のレベル、個体からの試料中のＡＫＴセリン／スレオニンキナーゼ１（ＡＫＴ１）のレベル、個体からの試料中の５’－アミノレブリン酸シンターゼ２（ＡＬＡＳ２）のレベル、個体からの試料中のアルカリホスファターゼ、バイオミネラリゼーション関連（ＡＬＰＬ）のレベル、個体からの試料中のアンキリンリピートドメイン２２（ＡＮＫＲＤ２２）のレベル、個体からの試料中のアネキシンＡ３（ＡＮＸＡ３）のレベル、個体からの試料中のアルギナーゼ１（ＡＲＧ１）のレベル、個体からの試料中のＢＣＬ２様１（ＢＣＬ２Ｌ１）のレベル、個体からの試料中のＢＭＸ非受容体型チロシンキナーゼ（ＢＭＸ）のレベル、個体からの試料中の第６染色体オープンリーディングフレーム６２（Ｃ６ｏｒｆ６２）のレベル、個体からの試料中の炭酸脱水酵素２（ＣＡ２）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｃモチーフケモカインリガンド５（ＣＣＬ５）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｃモチーフケモカイン受容体３（ＣＣＲ３）のレベル、個体からの試料中のＣＤ４分子（ＣＤ４）のレベル、個体からの試料中のＣＤ２４分子（ＣＤ２４）のレベル、個体からの試料中のＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）のレベル、個体からの試料中のＣＤ２７４分子（ＣＤ２７４）のレベル、個体からの試料中の細胞分裂周期３４、ユビキチン結合酵素（ＣＤＣ３４）のレベル、個体からの試料中の補体Ｄ因子（ＣＦＤ）のレベル、個体からの試料中のキチナーゼ３様１（ＣＨＩ３Ｌ１）のレベル、個体からの試料中の炭水化物スルホトランスフェラーゼ２（ＣＨＳＴ２）のレベル、個体からの試料中のＣ型レクチンドメインファミリ４メンバＥ（ＣＬＥＣ４Ｅ）のレベル、個体からの試料中のシチジン／ウリジンモノリン酸キナーゼ２（ＣＭＰＫ２）のレベル、個体からの試料中のチトクロームＣオキシダーゼ集合因子１ホモログ（ＣＯＡ１）のレベル、個体からの試料中のカルニチンパルミトイルトランスフェラーゼ１Ａ（ＣＰＴ１Ａ）のレベル、個体からの試料中のカルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）のレベル、個体からの試料中のコンドロイチン硫酸Ｎ－アセチルガラクトサミニルトランスフェラーゼ１（ＣＳＧＡＬＮＡＣＴ１）のレベル、個体からの試料中のシスタチンＣ（ＣＳＴ３）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）のレベル、個体からの試料中のＤＮＡ損傷誘導性転写因子４（ＤＤＩＴ４）のレベル、個体からの試料中のディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）のレベル、個体からの試料中のディフェンシンα４（ＤＥＦＡ４）のレベル、個体からの試料中のＤＮＡ Ｊ熱ショックタンパク質ファミリ（Ｈｓｐ４０）メンバＣ１（ＤＮＡＪＣ１）のレベル、個体からの試料中のＤＮＡ損傷調節オートファジーモジュレータ１（ＤＲＡＭ１）のレベル、個体からの試料中のデオキシウリジントリホスファターゼ（ＤＵＴ）のレベル、個体からの試料中の二重特異性チロシンリン酸化調節キナーゼ３（ＤＹＲＫ３）のレベル、個体からの試料中の赤血球膜タンパク質バンド４．２（ＥＰＢ４２）のレベル、個体からの試料中の配列類似性１７４を有するファミリメンバＣ（ＦＡＭ１７４Ｃ）のレベル、個体からの試料中のＦボックス及びＷＤリピートドメイン含有２（ＦＢＸＷ２）のレベル、個体からの試料中のＦｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）のレベル、個体からの試料中のフェロケラターゼ（ＦＥＣＨ）のレベル、個体からの試料中の繊維芽細胞増殖因子結合タンパク質２（ＦＧＦＢＰ２）のレベル、個体からの試料中のＦＭＳ関連受容体チロシンキナーゼ３（ＦＬＴ３）のレベル、個体からの試料中のホルミルペプチド受容体１（ＦＰＲ１）のレベル、個体からの試料中のＧＡＴＡ結合タンパク質１（ＧＡＴＡ１）のレベル、個体からの試料中のＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ４（ＧＩＭＡＰ４）のレベル、個体からの試料中のＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ７（ＧＩＭＡＰ７）のレベル、個体からの試料中のＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ８（ＧＩＭＡＰ８）のレベル、個体からの試料中のＧタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）のレベル、個体からの試料中のグラニュライシン（ＧＮＬＹ）のレベル、個体からの試料中のＧタンパク質共益受容体６５（ＧＰＲ６５）のレベル、個体からの試料中の増殖因子受容体結合タンパク質１０（ＧＲＢ１０）のレベル、個体からの試料中のグルタチオンＳトランスフェラーゼκ１（ＧＳＴＫ１）のレベル、個体からの試料中のＨ３ヒストン偽遺伝子６（Ｈ３Ｆ３ＡＰ４）のレベル、個体からの試料中のヘモグロビンサブユニットα２（ＨＢＡ２）のレベル、個体からの試料中のヘモゲン（ＨＥＭＧＮ）のレベル、個体からの試料中のＨＥＣＴ及びＲＬＤドメイン含有Ｅ３ユビキチンタンパク質リガーゼファミリメンバ６（ＨＥＲＣ６）のレベル、個体からの試料中のＨ３．２ヒストン［推定］（ＨＩＳＴ２Ｈ３ＰＳ２）のレベル、個体からの試料中の主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩ、Ｂ（ＨＬＡ－Ｂ）のレベル、個体からの試料中の主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩＩ、ＤＱ β１（ＨＬＡ－ＤＱＢ１）のレベル、個体からの試料中の高移動度群ボックス２（ＨＭＧＢ２）のレベル、個体からの試料中の１５－ヒドロキシプロスタグランジンデヒドロゲナーゼ（ＨＰＧＤ）のレベル、個体からの試料中のヒドロゲン電圧電位依存性チャネル１（ＨＶＣＮ１）のレベル、個体からの試料中の酢酸イソアミル分解性エステラーゼ１［推定］（ＩＡＨ１）のレベル、個体からの試料中の細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ１）のレベル、個体からの試料中の最初期応答５（ＩＥＲ５）のレベル、個体からの試料中のインターフェロンα誘導タンパク質６（ＩＦＩ６）のレベル、個体からの試料中のインターフェロンα誘導タンパク質２７（ＩＦＩ２７）のレベル、個体からの試料中のインターフェロン誘導タンパク質４４（ＩＦＩ４４）のレベル、個体からの試料中のテトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質１（ＩＦＩＴ１）のレベル、個体からの試料中のテトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質２（ＩＦＩＴ２）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン１β（ＩＬ１Ｂ）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン１受容体型１（ＩＬ１ＲＡ）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン１受容体型２（ＩＬ１Ｒ２）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）のレベル、個体からの試料中のサイトヘシン交換因子用相互作用タンパク質１（ＩＰＣＥＦ１）のレベル、個体からの試料中のインターフェロン調節因子２結合タンパク質２（ＩＲＦ２ＢＰ２）のレベル、個体からの試料中のＩＳＧ１５ユビキチン様変更因子（ＩＳＧ１５）のレベル、個体からの試料中のＪＵＮプロトオンコジーン、ＡＰ－１転写因子サブユニット（ＪＵＮ）のレベル、個体からの試料中の電位依存性カリウムチャネルサブファミリＥ調節サブユニット１（ＫＣＮＥ１）のレベル、個体からの試料中のキネシン軽鎖（ＫＬＣ３）のレベル、個体からの試料中のケルチ様ファミリメンバ２４（ＫＬＨＬ２４）のレベル、個体からの試料中のクリングル含有膜貫通型タンパク質１（ＫＲＥＭＥＮ１）のレベル、個体からの試料中の長遺伝子間非タンパク質コーディングＲＮＡ８６１（ＬＩＮＣ００８６１）のレベル、個体からの試料中のリンパ球抗原６ファミリメンバＥ（ＬＹ６Ｅ）のレベル、個体からの試料中のＭＡＰＫ関連タンパク質１（ＭＡＰＫＡＰ１）のレベル、個体からの試料中のメディエータ複合体サブユニット２８（ＭＥＤ２８）のレベル、個体からの試料中のＭｉｃｒｏＲＮＡ ６７２４－４（ＭＩＲ６７２４－４）のレベル、個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ８（ＭＭＰ８）のレベル、個体からの試料中のマルチメリン１（ＭＭＲＮ１）のレベル、個体からの試料中のミエロペルオキシダーゼ（ＭＰＯ）のレベル、個体からの試料中のマンノース受容体Ｃ型２（ＭＲＣ２）のレベル、個体からの試料中のミトコンドリアエンコード１２Ｓ ｒＲＮＡ（ＭＴ－ＲＮＲ１）のレベル、個体からの試料中のＭＸダイナミン様ＧＴＰアーゼ２（ＭＸ２）のレベル、個体からの試料中の核因子、赤血球２様３（ＮＦＥ２Ｌ３）のレベル、個体からの試料中の２’－５’－オリゴアデニル酸シンテターゼ３（ＯＡＳ３）のレベル、個体からの試料中のオレイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）のレベル、個体からの試料中のオルファクトメジン４（ＯＬＦＭ４）のレベル、個体からの試料中のペプチダーゼ阻害剤３（ＰＩ３）のレベル、個体からの試料中のホスファチジルイノシトール－４，５－ビスリン酸３－キナーゼ触媒サブユニットβ（ＰＩＫ３ＣＢ）のレベル、個体からの試料中のＰＩＴＨドメイン含有１（ＰＩＴＨＤ１）のレベル、個体からの試料中のピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）のレベル、個体からの試料中のペリリピン２（ＰＬＩＮ２）のレベル、個体からの試料中のＤＮＡポリメラーゼδ相互作用タンパク質３（ＰＯＬＤＩＰ３）のレベル、個体からの試料中のＲＡＬ ＧＴＰアーゼ活性化タンパク質触媒サブユニットα２（ＲＡＬＧＡＰＡ２）のレベル、個体からの試料中のＲＡＮ結合タンパク質９（ＲＡＮＢＰ９）のレベル、個体からの試料中のＲＥＳＴコリプレッサ１（ＲＣＯＲ１）のレベル、個体からの試料中のＲｈ関連糖タンパク質（ＲＨＡＧ）のレベル、個体からの試料中のＲＮＡ、Ｕ１核内低分子２（ＲＮＵ１－２）のレベル、個体からの試料中のＲＮＡ、Ｕ１核内低分子４（ＲＮＵ１－４）のレベル、個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｌ３７ａ（ＲＰＬ３７Ａ）のレベル、個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｌ３８（ＲＰＬ３８）のレベル、個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｓ１１（ＲＰＳ１１）のレベル、個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｓ１８（ＲＰＳ１８）のレベル、個体からの試料中のラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）のレベル、個体からの試料中のＳ１００カルシウム結合タンパク質Ａ８（Ｓ１００Ａ８）のレベル、個体からの試料中のＳ１００カルシウム結合タンパク質Ａ９（Ｓ１００Ａ９）のレベル、個体からの試料中のＳ１００カルシウム結合タンパク質Ａ１２（Ｓ１００Ａ１２）のレベル、個体からの試料中のＳＡＭドメイン、ＳＨ３ドメイン及び核局在化シグナル１（ＳＡＭＳＮ１）のレベル、個体からの試料中のＳｉｎ３Ａ関連タンパク質３０（ＳＡＰ３０）のレベル、個体からの試料中のストロベリーノッチホモログ１（ＳＢＮＯ１）のレベル、個体からの試料中のセレニウム結合タンパク質１（ＳＥＬＥＮＢＰ１）のレベル、個体からの試料中のシアル酸結合Ｉｇ様レクチン１０（ＳＩＧＬＥＣ１０）のレベル、個体からの試料中の溶質キャリアファミリ２５メンバ６（ＳＬＣ２５Ａ６）のレベル、個体からの試料中の溶質キャリアファミリ２５メンバ３９（ＳＬＣ２５Ａ３９）のレベル、個体からの試料中の溶質キャリアファミリ３９メンバ８（ＳＬＣ３９Ａ８）のレベル、個体からの試料中の溶質キャリアファミリ４メンバ１［ディエゴ式血液型］（ＳＬＣ４Ａ１）のレベル、個体からの試料中のシヌクレインα（ＳＮＣＡ）のレベル、個体からの試料中の核内低分子ＲＮＡ、Ｈ／ＡＣＡボックス４４（ＳＮＯＲＡ４４）のレベル、個体からの試料中のスーパーオキシドディスムターゼ２（ＳＯＤ２）のレベル、個体からの試料中のスペクトリンα、赤血球１（ＳＰＴＡ１）のレベル、個体からの試料中のＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）のレベル、個体からの試料中のシンタキシン６（ＳＴＸ６）のレベル、個体からの試料中のスイッチングＢセル複合体サブユニットＳＷＡＰ７０（ＳＷＡＰ７０）のレベル、個体からの試料中のスペクトリンリピート含有核膜タンパク質２（ＳＹＮＥ２）のレベル、個体からの試料中のＴボックス転写因子２１（ＴＢＸ２１）のレベル

、個体からの試料中のフォークヘッド関連ドメインを有するＴＲＡＦ相互作用タンパク質（ＴＩＦＡ）のレベル、個体からの試料中のトール様受容体７（ＴＬＲ７）のレベル、個体からの試料中の膜貫通及びコイルドコイルドメインファミリ２（ＴＭＣＣ２）のレベル、個体からの試料中の膜貫通タンパク質３５Ｂ（ＴＭＥＭ３５Ｂ）のレベル、個体からの試料中の膜貫通タンパク質２７３（ＴＭＥＭ２７３）のレベル、個体からの試料中のチモシンβ１０（ＴＭＳＢ１０）のレベル、個体からの試料中のＴＮＦ α誘導タンパク質６（ＴＮＦＡＩＰ６）のレベル、個体からの試料中のチロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）のレベル、個体からの試料中の三要素モチーフ含有４（ＴＲＩＭ４）のレベル、個体からの試料中のテトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）のレベル、個体からの試料中のテトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）のレベル、個体からの試料中のユビキチンタンパク質リガーゼＥ３成分Ｎ－リコグニン５（ＵＢＲ５）のレベル、個体からの試料中のＵＮＣ－９３ホモログＢ１、ＴＬＲシグナル調節遺伝子（ＵＮＣ９３Ｂ１）のレベル、個体からの試料中のＷＡＳＨ複合体サブユニット２Ｃ（ＷＡＳＨＣ２Ｃ）のレベル、個体からの試料中のＸＩＡＰ関連因子１（ＸＡＦ１）のレベル、個体からの試料中のチロシン３－モノオキシゲナーゼ／トリプトファン５－モノオキシゲナーゼ活性化タンパク質ε（ＹＷＨＡＨ）のレベル、又は個体からの試料中のＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）のレベルのうちの１つ以上を含み、
タンパク質データマーカーは、個体からの試料中のトロンボスポンジンモチーフを有するディスインテグリン及びメタロプロテイナーゼ１３（ＡＤＡＭＴＳ１３）のレベル、個体からの試料中のアンジオポエチン１（ＡＮＧＰＴ１）のレベル、個体からの試料中のアンジオポエチン２（ＡＮＧＰＴ２）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｃケモカイン受容体リガンド２／単球化学吸引性タンパク質１（ＣＣＬ２／ＭＣＰ－１）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｃケモカイン受容体リガンド３／マクロファージ炎症性タンパク質１－α（ＣＣＬ３／ＭＩＰ－１－α）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｃケモカイン受容体リガンド５／ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｏｎ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ｎｏｒｍａｌ Ｔ ｃｅｌｌ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ａｎｄ ｓｅｃｒｅｔｅｄ（ＣＣＬ５／ＲＡＮＴＥＳ）のレベル、個体からの試料中の分化抗原群１６３（ＣＤ１６３）のレベル、個体からの試料中の分化抗原群４０リガンド（ＣＤ４０Ｌ）のレベル、個体からの試料中のシンチナーゼ－３様タンパク質１（ＣＨＩ３Ｌ１）のレベル、個体からの試料中のＣ反応性タンパク質（ＣＲＰ）のレベル、個体からの試料中のＣ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）のレベル、個体からの試料中のデコイ受容体３（Ｄｃｒ３）のレベル、個体からの試料中のＤ－ダイマーのレベル、個体からの試料中のＥ－セレクチン（ＳＥＬＥ）のレベル、個体からの試料中のエンドグリン（ＥＮＧ）のレベル、個体からの試料中のＦａｓ受容体（ＦＡＳ）のレベル、個体からの試料中のフェリチンのレベル、個体からの試料中のフィブリノゲンのレベル、個体からの試料中の顆粒球コロニー刺激因子（Ｇ－ＣＳＦ）のレベル、個体からの試料中の顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ－ＣＳＦ）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）のレベル、個体からの試料中のインターフェロンγ（ＩＦＮγ）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン１β（ＩＬ－１β）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）インターロイキン－２受容体α（ＩＬ－２Ｒα）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－４（ＩＬ－４）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－５（ＩＬ－５）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－６（ＩＬ－６）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－７（ＩＬ－７）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－８（ＩＬ－８）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１０（ＩＬ－１０）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１２‘ｐ７０’（ＩＬ－１２ ｐ７０）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１５（ＩＬ－１５）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１６（ＩＬ－１６）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１７Ａ（ＩＬ－１７Ａ）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１８（ＩＬ－１８）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－２２（ＩＬ－２２）のレベル、個体からの試料中のインターロイキン－２７（ＩＬ－２７）のレベル、個体からの試料中のリポカリン－２（ＬＣＮ－２）のレベル、個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）のレベル、個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ－９（ＭＭＰ－９）のレベル、個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ－１０（ＭＭＰ－１０）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）マクロファージマンノース受容体のレベル、個体からの試料中のプロカルシトニン（ＰＣＴ）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）プログラム細胞死リガンド１（ＰＤ－Ｌ１）のレベル、個体からの試料中のペンタキシン３（ＰＴＸ３）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）のレベル、個体からの試料中のレジスチン（ＲＥＴＮ）のレベル、個体からの試料中の血清アミロイドＡタンパク質（ＳＡＡ）のレベル、個体からの試料中の免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ１（ＴＩＥ１）のレベル、個体からの試料中の免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ２（ＴＩＥ２）のレベル、個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤１（ＴＩＭＰ１）のレベル、個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤２（ＴＩＭＰ２）のレベル、個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤３（ＴＩＭＰ３）のレベル、個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤４（ＴＩＭＰ４）のレベル、個体からの試料中の腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）のレベル、個体からの試料中の腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）のレベル、個体からの試料中の組織プラスミノーゲン活性化因子（ｔＰＡ）のレベル、個体からの試料中の組織プラスミノーゲン活性化因子阻害剤１（ｔＰＡＩ－１）のレベル、個体からの試料中のＴＮＦ関連アポトーシス誘導リガンド（ＴＲＡＩＬ）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）骨髄系細胞発現トリガー受容体１（ＴＲＥＭ１）のレベル、個体からの試料中のウロキナーゼ受容体（ｕＰａｒ）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）血管細胞接着分子１（ＶＣＡＭ－１）のレベル、個体からの試料中の血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体１（ＶＥＧＦＲ－１）のレベル、個体からの試料中の（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体２（ＶＥＧＦＲ－２）のレベル、又は個体からの試料中のフォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）のレベルのうちの１つ以上を含み、
代謝物データは、個体からの試料中の脂肪アシル及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のグリセロ脂質及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のグリセロリン脂質及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のスフィンゴ脂質及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のスチロール脂質及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のプレノール脂質及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のサッカロ脂質及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のポリケチド及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中の炭水化物及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中の有機酸及びそれらの誘導体と構成分子種のレベル、個体からの試料中の有機複素環化合物及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中の有機酸素化合物及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中の有機窒素化合物及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のアミノ酸及びそれらの構成分子種のレベル、個体からの試料中のペプチド及びそれらの構成分子種のレベル、又は個体からの試料中のヌクレオシド及びそれらの構成分子種のレベルうちの１つ以上を含み、
臨床転帰データは、症状の重症度又は持続時間、症状の開始又は緩和までの期間、臓器支持の必要性、臓器支持の期間、治療に対する応答、病院又は集中治療室への収容、病院又は集中治療室の滞在期間、死亡率、死亡までの期間、病的状態の期間（例えば、通常の日常生活を再開するまでの期間又は生活の質）、感染症の長期隔離の発生率、再入院のうちの１つ以上を含み、
管理用健康データは、ベースライン人口統計、生理学パラメータ、限定されるものではないが、免疫低下状態など合併症、過去の手術歴、及び環境又は社会的曝露のうちの１つ以上を含む、実施形態１７に記載の方法。
１９．方法は、モデルに基づいて敗血症による重症疾患を予防する、又は改善するために、個体を治療すること、又は個体の現在の治療を調整することを更に含む、実施形態１０～１８のいずれか１つに記載の方法。
２０．個体を治療することは、抗生物質療法の開始若しくは拡大、体液及び電解質の均衡化、腎代替療法、人工呼吸器、標的薬物、経験的抗炎症剤、若しくは免疫調製薬の調整、熱力学的調整、カルシウムチャネル遮断薬療法、又は外科的介入のうちの少なくとも１つを含む、実施形態１０～１９のいずれか１つに記載の方法。
２１．現在の治療を調整することは、現在の抗生物質の投与量を変更すること、異なる抗生物質に変更すること、非ステロイド抗炎症薬の投与量を変更すること、又はインスリン療法を開始若しくは調整することを含む、実施形態１０～１９のいずれか１つに記載の方法。
２２．敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するための機械学習エンジンを生成するためのシステムであって、１つ以上のプロセッサと、メモリと、通信プラットフォームと、複数の第１の対象に関連する、複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶するように構成された発見データベースと、機械学習エンジンであって、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択すること、臨床パラメータの複数のサブセットについてトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングを実行すること、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行すること、並びに敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力すること、を行うように構成されている機械学習エンジンと、を備える、システム。
２３．敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを構成することと、ネットワークを介してシステムに接続されたリモートデバイスによってアクセスされる予測エンジンにおいてモデルをインスタンス化することと、を更に含む、実施形態２２に記載のシステム。
２４．通信プラットフォームは、モバイルデバイス、セキュアネットワーク、メッセージを記憶し、受信するサーバ、及びデータベースのうちの少なくとも１つを含む、実施形態２２又は２３に記載のシステム。
２５．敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのシステムであって、１つ以上のプロセッサと、メモリと、通信プラットフォームと、複数の第１の対象に関連する、複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶するように構成された発見データベースと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のモデルを事前に訓練するように構成された機械学習エンジンであって、モデルは、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択することと、臨床パラメータの複数のサブセットについてトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングを実行することと、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて、複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行することと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力することと、を含む動作を実行することによって事前に訓練される、機械学習エンジンと、予測エンジンであって、複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの臨床パラメータの第２の値を第２の個体から受信すること、及び少なくとも１つの臨床パラメータの第２の値を使用して、第２の個体の重症疾患を予測するための事前訓練済みモデルを実行することを行うように構成された予測エンジンと、第２の個体の予測される重症疾患を出力するように構成された表示デバイスと、を備える、システム。
２６．敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを生成するために情報を記録した、非一時的コンピュータ可読媒体であって、情報は、コンピュータで読み取られると、コンピュータに、複数の第１の対象に関連する複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶する発見データベースを生成する、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択する、臨床パラメータの複数のサブセットについてトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングを実行する、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行する、並びに敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力する動作を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。
２７．敗血症のための宿主バイオマーカーのアレイであって、バイオマーカーのアレイは、接着Ｇタンパク質共役受容体Ｅ１（ＡＤＧＲＥ１）、アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、アンジオテンシンＩＩ受容体関連タンパク質（ＡＧＴＲＡＰ）、ＡＫＴセリン／スレオニンキナーゼ１（ＡＫＴ１）、５’－アミノレブリン酸シンターゼ２（ＡＬＡＳ２）、アルカリホスファターゼ、バイオミネラリゼーション関連（ＡＬＰＬ）、アンキリンリピートドメイン２２（ＡＮＫＲＤ２２）、アネキシンＡ３（ＡＮＸＡ３）、アルギナーゼ１（ＡＲＧ１）、ＢＣＬ２様１（ＢＣＬ２Ｌ１）、ＢＭＸ非受容体型チロシンキナーゼ（ＢＭＸ）、第６染色体オープンリーディングフレーム６２（Ｃ６ｏｒｆ６２）、炭酸脱水酵素２（ＣＡ２）、Ｃ－Ｃモチーフケモカインリガンド５（ＣＣＬ５）、Ｃ－Ｃモチーフケモカイン受容体３（ＣＣＲ３）、ＣＤ４分子（ＣＤ４）、ＣＤ２４分子（ＣＤ２４）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、ＣＤ２７４分子（ＣＤ２７４）、細胞分裂周期３４、ユビキチン結合酵素（ＣＤＣ３４）、補体Ｄ因子（ＣＦＤ）、キチナーゼ３様１（ＣＨＩ３Ｌ１）、炭水化物スルホトランスフェラーゼ２（ＣＨＳＴ２）、Ｃ型レクチンドメインファミリ４メンバＥ（ＣＬＥＣ４Ｅ）、シチジン／ウリジンモノリン酸キナーゼ２（ＣＭＰＫ２）、チトクロームＣオキシダーゼ集合因子１ホモログ（ＣＯＡ１）、カルニチンパルミトイルトランスフェラーゼ１Ａ（ＣＰＴ１Ａ）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、コンドロイチン硫酸Ｎ－アセチルガラクトサミニルトランスフェラーゼ１（ＣＳＧＡＬＮＡＣＴ１）、シスタチンＣ（ＣＳＴ３）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ＤＮＡ損傷誘導性転写因子４（ＤＤＩＴ４）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、ディフェンシンα４（ＤＥＦＡ４）、ＤＮＡ Ｊ熱ショックタンパク質ファミリ（Ｈｓｐ４０）メンバＣ１（ＤＮＡＪＣ１）、ＤＮＡ損傷調節オートファジーモジュレータ１（ＤＲＡＭ１）、デオキシウリジントリホスファターゼ（ＤＵＴ）、二重特異性チロシンリン酸化調節キナーゼ３（ＤＹＲＫ３）、赤血球膜タンパク質バンド４．２（ＥＰＢ４２）、配列類似性１７４を有するファミリメンバＣ（ＦＡＭ１７４Ｃ）、Ｆボックス及びＷＤリピートドメイン含有２（ＦＢＸＷ２）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、フェロケラターゼ（ＦＥＣＨ）、繊維芽細胞増殖因子結合タンパク質２（ＦＧＦＢＰ２）、ＦＭＳ関連受容体チロシンキナーゼ３（ＦＬＴ３）、ホルミルペプチド受容体１（ＦＰＲ１）、ＧＡＴＡ結合タンパク質１（ＧＡＴＡ１）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ４（ＧＩＭＡＰ４）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ７（ＧＩＭＡＰ７）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ８（ＧＩＭＡＰ８）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、グラニュライシン（ＧＮＬＹ）、Ｇタンパク質共益受容体６５（ＧＰＲ６５）、増殖因子受容体結合タンパク質１０（ＧＲＢ１０）、グルタチオンＳトランスフェラーゼκ１（ＧＳＴＫ１）、Ｈ３ヒストン偽遺伝子６（Ｈ３Ｆ３ＡＰ４）、ヘモグロビンサブユニットα２（ＨＢＡ２）、ヘモゲン（ＨＥＭＧＮ）、ＨＥＣＴ及びＲＬＤドメイン含有Ｅ３ユビキチンタンパク質リガーゼファミリメンバ６（ＨＥＲＣ６）、Ｈ３．２ヒストン［推定］（ＨＩＳＴ２Ｈ３ＰＳ２）、主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩ、Ｂ（ＨＬＡ－Ｂ）、主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩＩ、ＤＱ β１（ＨＬＡ－ＤＱＢ１）、高移動度群ボックス２（ＨＭＧＢ２）、１５－ヒドロキシプロスタグランジンデヒドロゲナーゼ（ＨＰＧＤ）、ヒドロゲン電圧電位依存性チャネル１（ＨＶＣＮ１）、酢酸イソアミル分解性エステラーゼ１［推定］（ＩＡＨ１）、細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ１）、最初期応答５（ＩＥＲ５）、インターフェロンα誘導タンパク質６（ＩＦＩ６）、インターフェロンα誘導タンパク質２７（ＩＦＩ２７）、インターフェロン誘導タンパク質４４（ＩＦＩ４４）、テトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質１（ＩＦＩＴ１）、テトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質２（ＩＦＩＴ２）、インターロイキン１β（ＩＬ１Ｂ）、インターロイキン１受容体型１（ＩＬ１ＲＡ）、インターロイキン１受容体型２（ＩＬ１Ｒ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、サイトヘシン交換因子用相互作用タンパク質１（ＩＰＣＥＦ１）、インターフェロン調節因子２結合タンパク質２（ＩＲＦ２ＢＰ２）、ＩＳＧ１５ユビキチン様変更因子（ＩＳＧ１５）、ＪＵＮプロトオンコジーン、ＡＰ－１転写因子サブユニット（ＪＵＮ）、電位依存性カリウムチャネルサブファミリＥ調節サブユニット１（ＫＣＮＥ１）、キネシン軽鎖（ＫＬＣ３）、ケルチ様ファミリメンバ２４（ＫＬＨＬ２４）、クリングル含有膜貫通型タンパク質１（ＫＲＥＭＥＮ１）、長遺伝子間非タンパク質コーディングＲＮＡ８６１（ＬＩＮＣ００８６１）、リンパ球抗原６ファミリメンバＥ（ＬＹ６Ｅ）、ＭＡＰＫ関連タンパク質１（ＭＡＰＫＡＰ１）、メディエータ複合体サブユニット２８（ＭＥＤ２８）、ＭｉｃｒｏＲＮＡ ６７２４－４（ＭＩＲ６７２４－４）、マトリックスメタロプロテアーゼ８（ＭＭＰ８）、マルチメリン１（ＭＭＲＮ１）、ミエロペルオキシダーゼ（ＭＰＯ）、マンノース受容体Ｃ型２（ＭＲＣ２）、ミトコンドリアエンコード１２Ｓ ｒＲＮＡ（ＭＴ－ＲＮＲ１）、ＭＸダイナミン様ＧＴＰアーゼ２（ＭＸ２）、核因子、赤血球２様３（ＮＦＥ２Ｌ３）、２’－５’－オリゴアデニル酸シンテターゼ３（ＯＡＳ３）、オレイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、オルファクトメジン４（ＯＬＦＭ４）、ペプチダーゼ阻害剤３（ＰＩ３）、ホスファチジルイノシトール－４，５－ビスリン酸３－キナーゼ触媒サブユニットβ（ＰＩＫ３ＣＢ）、ＰＩＴＨドメイン含有１（ＰＩＴＨＤ１）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ペリリピン２（ＰＬＩＮ２）、ＤＮＡポリメラーゼδ相互作用タンパク質３（ＰＯＬＤＩＰ３）、ＲＡＬ ＧＴＰアーゼ活性化タンパク質触媒サブユニットα２（ＲＡＬＧＡＰＡ２）、ＲＡＮ結合タンパク質９（ＲＡＮＢＰ９）、ＲＥＳＴコリプレッサ１（ＲＣＯＲ１）、Ｒｈ関連糖タンパク質（ＲＨＡＧ）、ＲＮＡ、Ｕ１核内低分子２（ＲＮＵ１－２）、ＲＮＡ、Ｕ１核内低分子４（ＲＮＵ１－４）、リボソームタンパク質Ｌ３７ａ（ＲＰＬ３７Ａ）、リボソームタンパク質Ｌ３８（ＲＰＬ３８）、リボソームタンパク質Ｓ１１（ＲＰＳ１１）、リボソームタンパク質Ｓ１８（ＲＰＳ１８）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ８（Ｓ１００Ａ８）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ９（Ｓ１００Ａ９）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ１２（Ｓ１００Ａ１２）、ＳＡＭドメイン、ＳＨ３ドメイン及び核局在化シグナル１（ＳＡＭＳＮ１）、Ｓｉｎ３Ａ関連タンパク質３０（ＳＡＰ３０）、ストロベリーノッチホモログ１（ＳＢＮＯ１）、セレニウム結合タンパク質１（ＳＥＬＥＮＢＰ１）、シアル酸結合Ｉｇ様レクチン１０（ＳＩＧＬＥＣ１０）、溶質キャリアファミリ２５メンバ６（ＳＬＣ２５Ａ６）、溶質キャリアファミリ２５メンバ３９（ＳＬＣ２５Ａ３９）、溶質キャリアファミリ３９メンバ８（ＳＬＣ３９Ａ８）、溶質キャリアファミリ４メンバ１［ディエゴ式血液型］（ＳＬＣ４Ａ１）、シヌクレインα（ＳＮＣＡ）、核内低分子ＲＮＡ、Ｈ／ＡＣＡボックス４４（ＳＮＯＲＡ４４）、スーパーオキシドディスムターゼ２（ＳＯＤ２）、スペクトリンα、赤血球１（ＳＰＴＡ１）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、シンタキシン６（ＳＴＸ６）、スイッチングＢセル複合体サブユニットＳＷＡＰ７０（ＳＷＡＰ７０）、スペクトリンリピート含有核膜タンパク質２（ＳＹＮＥ２）、Ｔボックス転写因子２１（ＴＢＸ２１）、フォークヘッド関連ドメインを有するＴＲＡＦ相互作用タンパク質（ＴＩＦＡ）、トール様受容体７（ＴＬＲ７）、膜貫通及びコイルドコイルドメインファミリ２（ＴＭＣＣ２）、膜貫通タンパク質３５Ｂ（ＴＭＥＭ３５Ｂ）、膜貫通タンパク質２７３（ＴＭＥＭ２７３）、チモシンβ１０（ＴＭＳＢ１０）、ＴＮＦ α誘導タンパク質６（ＴＮＦＡＩＰ６）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、三要素モチーフ含有４（ＴＲＩＭ４）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、ユビキチンタンパク質リガーゼＥ３成分Ｎ－リコグニン５（ＵＢＲ５）、ＵＮＣ－９３ホモログＢ１、ＴＬＲシグナル調節遺伝子（ＵＮＣ９３Ｂ１）、ＷＡＳＨ複合体サブユニット２Ｃ（ＷＡＳＨＣ２Ｃ）、ＸＩＡＰ関連因子１（ＸＡＦ１）、チロシン３－モノオキシゲナーゼ／トリプトファン５－モノオキシゲナーゼ活性化タンパク質ε（ＹＷＨＡＨ）、並びにＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）、トロンボスポンジンモチーフを有するディスインテグリン及びメタロプロテイナーゼ１３（ＡＤＡＭＴＳ１３）、アンジオポエチン１（ＡＮＧＰＴ１）、アンジオポエチン２（ＡＮＧＰＴ２）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド２／単球化学吸引性タンパク質１（ＣＣＬ２／ＭＣＰ－１）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド３／マクロファージ炎症性タンパク質１－α（ＣＣＬ３／ＭＩＰ－１－α）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド５／ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｏｎ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ｎｏｒｍａｌ Ｔ ｃｅｌｌ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ａｎｄ ｓｅｃｒｅｔｅｄ（ＣＣＬ５／ＲＡＮＴＥＳ）、分化抗原群１６３（ＣＤ１６３）、分化抗原群４０リガンド（ＣＤ４０Ｌ）、シンチナーゼ－３様タンパク質１（ＣＨＩ３Ｌ１）、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、デコイ受容体３（Ｄｃｒ３）、Ｄ－ダイマー、Ｅ－セレクチン（ＳＥＬＥ）、エンドグリン（ＥＮＧ）、Ｆａｓ受容体（ＦＡＳ）、フェリチン、フィブリノゲン、顆粒球コロニー刺激因子（Ｇ－ＣＳＦ）、顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ－ＣＳＦ）、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン１β（ＩＬ－１β）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、（可溶性）インターロイキン－２受容体α（ＩＬ－２Ｒα）、インターロイキン－４（ＩＬ－４）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－７（ＩＬ－７）、インターロイキン－８（ＩＬ－８）、インターロイキン－１０（ＩＬ－１０）、インターロイキン－１２‘ｐ７０’（ＩＬ－１２ ｐ７０）、インターロイキン－１５（ＩＬ－１５）、インターロイキン－１６（ＩＬ－１６）、インターロイキン－１７Ａ（ＩＬ－１７Ａ）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、インターロイキン－２２（ＩＬ－２２）、インターロイキン－２７（ＩＬ－２７）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、マトリックスメタロプロテアーゼ－９（ＭＭＰ－９）、マトリックスメタロプロテアーゼ－１０（ＭＭＰ－１０）、（可溶性）マクロファージマンノース受容体、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）プログラム細胞死リガンド１（ＰＤ－Ｌ１）、ペンタキシン３（ＰＴＸ３）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、レジスチン（ＲＥＴＮ）、血清アミロイドＡタンパク質（ＳＡＡ）、免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ１（ＴＩＥ１）、免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ２（ＴＩＥ２）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤１（ＴＩＭＰ１）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤２（ＴＩＭＰ２）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤３（ＴＩＭＰ３）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤

４（ＴＩＭＰ４）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、組織プラスミノーゲン活性化因子（ｔＰＡ）、組織プラスミノーゲン活性化因子阻害剤１（ｔＰＡＩ－１）、ＴＮＦ関連アポトーシス誘導リガンド（ＴＲＡＩＬ）、（可溶性）骨髄系細胞発現トリガー受容体１（ＴＲＥＭ１）、ウロキナーゼ受容体（ｕＰａｒ）、（可溶性）血管細胞接着分子１（ＶＣＡＭ－１）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体１（ＶＥＧＦＲ－１）、（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体２（ＶＥＧＦＲ－２）、フォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）、脂肪アシル及びそれらの構成分子種、グリセロ脂質及びそれらの構成分子種、グリセロリン脂質及びそれらの構成分子種、スフィンゴ脂質及びそれらの構成分子種、スチロール脂質及びそれらの構成分子種、プレノール脂質及びそれらの構成分子種、サッカロ脂質及びそれらの構成分子種、ポリケチド及びそれらの構成分子種、炭水化物及びそれらの構成分子種、有機酸及びそれらの誘導体と構成分子種、有機複素環化合物及びそれらの構成分子種、有機酸素化合物及びそれらの構成分子種、有機窒素化合物及びそれらの構成分子種、アミノ酸及びそれらの構成分子種、ペプチド及びそれらの構成分子種、又はヌクレオシド及びそれらの構成分子種のうちの２つ以上を含む、宿主バイオマーカーのアレイ。
２８．アレイは、核酸のアレイ、ペプチドのアレイ、又は代謝産物のアレイである、実施形態２７に記載のバイオマーカーのアレイ。
２９．アレイは、３個以上のバイオマーカー、４個以上のバイオマーカー、５個以上のバイオマーカー、６個以上のバイオマーカー、７個以上のバイオマーカー、８個以上のバイオマーカー、９個以上のバイオマーカー、１０個以上のバイオマーカー、１５個以上のバイオマーカー、２０個以上のバイオマーカー、２５個以上のバイオマーカー、３０個以上のバイオマーカー、３５個以上のバイオマーカー、４０個以上のバイオマーカー、４５個以上のバイオマーカー、又は４８個バイオマーカーを含む、実施形態２７又は２８に記載のバイオマーカーのアレイ。
３０．バイオマーカーのアレイであって、アレイは、以下のバイオマーカー、すなわち、アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、キネシン軽鎖３（ＫＬＣ３）、オレオイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、ＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、Ｄ－ダイマー、フェリチン、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、フォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）、カルニチン、アセチルカルニチン、プロピオニルカルニチン、マロニルカルニチン、メチルマロニルカルニチン、ヒドロキシプロピオニルカルニチン、プロペノイルカルニチン、ブチリルカルニチン、ヒドロキシブチリルカルニチン、フマリルカルニチン、バレリルカルニチン、グルタリルカルニチン、ヒドロキシバレリルカルニチン、チグリルカルニチン、ヘキサノイルカルニチン、ヒドロキシヘキサノイルカルニチン、ピメロイルカルニチン、デカノイルカルニチン、デカジエニルカルニチン、テトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデカジエニルカルニチン、ヘキサデカノイルカルニチン、ヘキサデセノイルカルニチン、オクタデカノイルカルニチン、オクタデセノイルカルニチン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１７：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：２の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：３の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：４の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ１４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：２の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２０：２の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、ヘキソース［グルコースなど］、アラニン、アルギニン、アスパラギン、アスパラギン酸塩、シトルエン、グルタミン、グルタミン酸塩、グリシン、ヒスチジン、イソロイシン、リジン、メチオニン、オルニチン、フェニルアラニン、プロリン、セリン、トレオニン、トリプトファン、チロシン、バリン、非対称性ジメチルアルギニン、αアミノアジピン酸、クレアチニン、キヌレニン、メチオニンスルホキシド、プトレッシン、サルコシン、対称性ジメチルアルギニン、スペルミジン、スペルミン、トランス－４－ヒドロキシプロリン、又はタウリンのうちの２つ以上を含む、バイオマーカーのアレイ。
３１．敗血症を患う個体における死亡率を予測する方法であって、個体から生体試料を得ることと、以下のバイオマーカー、すなわち、アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、キネシン軽鎖３（ＫＬＣ３）、オレオイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、ＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、Ｄ－ダイマー、フェリチン、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、フォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）、カルニチン、アセチルカルニチン、プロピオニルカルニチン、マロニルカルニチン、メチルマロニルカルニチン、ヒドロキシプロピオニルカルニチン、プロペノイルカルニチン、ブチリルカルニチン、ヒドロキシブチリルカルニチン、フマリルカルニチン、バレリルカルニチン、グルタリルカルニチン、ヒドロキシバレリルカルニチン、チグリルカルニチン、ヘキサノイルカルニチン、ヒドロキシヘキサノイルカルニチン、ピメロイルカルニチン、デカノイルカルニチン、デカジエニルカルニチン、テトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデカジエニルカルニチン、ヘキサデカノイルカルニチン、ヘキサデセノイルカルニチン、オクタデカノイルカルニチン、オクタデセノイルカルニチン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１７：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：２の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：３の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：４の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ１４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：２の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２０：２の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、ヘキソース［グルコースなど］、アラニン、アルギニン、アスパラギン、アスパラギン酸塩、シトルエン、グルタミン、グルタミン酸塩、グリシン、ヒスチジン、イソロイシン、リジン、メチオニン、オルニチン、フェニルアラニン、プロリン、セリン、トレオニン、トリプトファン、チロシン、バリン、非対称性ジメチルアルギニン、αアミノアジピン酸、クレアチニン、キヌレニン、メチオニンスルホキシド、プトレッシン、サルコシン、対称性ジメチルアルギニン、スペルミジン、スペルミン、トランス－４－ヒドロキシプロリン、又はタウリンのうちの１つ以上を生体試料から測定することと、
アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、キネシン軽鎖３（ＫＬＣ３）、オレオイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、ＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、Ｄ－ダイマー、フェリチン、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、フォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）、カルニチン、アセチルカルニチン、プロピオニルカルニチン、マロニルカルニチン、メチルマロニルカルニチン、ヒドロキシプロピオニルカルニチン、プロペノイルカルニチン、ブチリルカルニチン、ヒドロキシブチリルカルニチン、フマリルカルニチン、バレリルカルニチン、グルタリルカルニチン、ヒドロキシバレリルカルニチン、チグリルカルニチン、ヘキサノイルカルニチン、ヒドロキシヘキサノイルカルニチン、ピメロイルカルニチン、デカノイルカルニチン、デカジエニルカルニチン、テトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデカジエニルカルニチン、ヘキサデカノイルカルニチン、ヘキサデセノイルカルニチン、オクタデカノイルカルニチン、オクタデセノイルカルニチン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１７：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：２の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：３の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：４の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ１４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：２の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２０：２の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、ヘキソース［グルコースなど］、アラニン、アルギニン、アスパラギン、アスパラギン酸塩、シトルエン、グルタミン、グルタミン酸塩、グリシン、ヒスチジン、イソロイシン、リジン、メチオニン、オルニチン、フェニルアラニン、プロリン、セリン、トレオニン、トリプトファン、チロシン、バリン、非対称性ジメチルアルギニン、αアミノアジピン酸、クレアチニン、キヌレニン、メチオニンスルホキシド、プトレッシン、サルコシン、対称性ジメチルアルギニン、スペルミジン、スペルミン、トランス－４－ヒドロキシプロリン、又はタウリンのレベルに少なくとも部分的に基づいて、敗血症を患う個体における死亡率を予測することと、を含む、方法。
３２．方法は、敗血症について個体を治療すること、個体における敗血症の発症を予防すること、又は個体における敗血症の症状を改善することを更に含み、システム又はアレイは、敗血症について個体を治療すること、個体における敗血症の発症を予防すること、又は個体における敗血症の症状を改善することのために使用される、実施形態１～１９若しくは３１のいずれか１つに記載の方法、実施形態２２～２５のいずれか１つに記載のシステム、又は実施形態２７～３０に記載のアレイ。
実施例１：Ａｕｓｔｅｒｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ ｆｏｒ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｓｅｐｓｉｓ Ｏｕｔｃｏｍｅｓ（ＡＣＥＳＯ）は、敗血症患者を疾患応答表現型にプロファイリングするためのマルチオミクスシステム生物学的アプローチに従い、敗血症診断及び予後のための堅牢、かつ正確な宿主バイオマーカーパネルの開発を報告する（図５）。この研究の目的は、トポロジデータ分析（ＴＤＡ）を使用して、カンボジア、ガーナ、及び米国の拠点からのＡＣＥＳＯ観察研究に登録された敗血症患者における遺伝子及びタンパク質発現表現型を特定することであった。
Ｌｕｍｉｎｅｘマルチプレックスイムノアッセイによって、５８６人の敗血症患者からの末梢血試料において生物学的経路の範囲を表す４８のタンパク質の濃度を測定した。更に、同一コホートの５０６人の患者に対してＲＮＡシーケンシングを行い、最大標準偏差を有する１０００個のタンパク質コード遺伝子を分析用に選択した。トポロジデータ分析（ＴＤＡ）は、類似の遺伝子又はタンパク質発現プロファイル（分子表現型）を有する患者のクラスタ、並びにＴＤＡネットワーク全体にわたるより大きい傾向を特定するための教師なしの方法として使用した。更に、統計的有意性についてＴＤＡクラスタ間の人口統計学的、臨床的、及び基本的な実験室測定値の相違を試験し、遺伝子及びタンパク質発現表現型に関連する敗血症のエンド型について報告した。
ＡＣＥＳＯ発見コホート（ｎ＝５０６）における遺伝子発現のＴＤＡネットワークは、教師なしデータ駆動法において敗血症の不均質性を示す。ＴＤＡでは、データポイント間の類似性、並びにｎ次元空間におけるデータの総分散に基づいて、２次元トポロジネットワークを作成する。ノードは、共通特性を有する患者の群を表し、エッジ（線）は、１人以上の患者が２つのノード間で共有されることを示す。同一患者セットに利用可能な任意の（メタ）データを使用してグレースケールオーバーレイを生成することができる（ノードごとに平均値を計算する）（図６）。
ＴＤＡ分析では、遺伝子発現に基づいて５つの異なる敗血症の表現型を区別し、死亡率（登録後２８日時点）のレベルは大幅に異なった。高死亡率ＴＤＡ群に対して９０～９６％の感度を有する発見コホート（図６の右上）において死亡率を予測するために、特徴選択及び機械学習を使用して１３の遺伝子のセットを特定した。更に、ＴＤＡネットワーク全体の遺伝子の分布は、異なる敗血症表現型に関連する生物学的経路を強調する。
ＡＣＥＳＯ発見コホートにおけるタンパク質発現のＴＤＡネットワークは、タンパク質データ内の２つの主要な傾向を示し、６つの重複する患者クラスタを特定した。これらのクラスタのうちの４つは、研究コホートの３分の２を含み、ネットワークの主軸に沿って連続スペクトルを形成する。このスペクトルに沿ったタンパク質濃度は、疾患の最初の２８日以内の死亡リスクの予測であり、登録拠点にかかわらず、スペクトルのいずれかの終了時に患者間のリスクが２倍に増加することを表す。更に、臨床所見、検査室測定値、及び血球数に関して、これらの表現型間には有意差が存在する（図７）。
実施例２：敗血症は、ＣＯＶＩＤ－１９を患う患者における主要リスク因子であり、次に（重度の）敗血症を発症し、病院又は集中治療室に入ることを必要とする患者は、より不良な転帰（死亡及び長期罹患率）を有する。この疾患の原因におけるＣＯＶＩＤ－１９の役割を解明するため、並びに宿主バイオマーカーのレベルを使用して疾患の重症度及びＣＯＶＩＤ－１９患者の長期（９０日後）死亡率を予知することの実現性を評価するために、ＣＯＶＩＤ－１９患者のコホートから宿主バイオマーカーデータを収集した。Ｅｌｌａマルチプレックスアッセイを使用して、末梢血試料で１５個のサイトカインのベースラインレベルを測定した。加えて、広範囲の人口統計学的、臨床的、及び検査室変数を収集した。
血液サイトカインレベル、異なる人口統計（例えば、年齢、性別、人種）、臨床パラメータ（例えば、既存の状態、検査室測定値、バイタルサイン）、及び臨床転帰間の関連性を主に入院のリスクとして理解するために、探索的解析を行った。一般に、血液サイトカインレベルと入院リスクとの間に明らかな関連性が見出され、アンサンブル機械学習法を使用して、宿主バイオマーカーレベルと入院リスクとの間の関連性に最適なカットオフを見出した。
アンサンブル機械学習アルゴリズムは、極端な勾配ブースティングと共に、ランダムフォレスト（random forest、ＲＦ）と分類及び回帰木（classification and regression tree、ＣＡＲＴ）との組み合わせであった。予測モデルにおける不確実性の２つの一般的な原因、すなわち、（１）不完全な初期条件の使用によるエラー、及び（２）モデル式の不完全性によるエラーを最小化する、又は把握するために、モデルのシミュレーションを１０，０００回行った。２つの組み合わせに基づいてアンサンブルモデルを作成する前に、個々のモデル（ＲＦ及びＣＡＲＴ）の精度を評価した。アンサンブルモデルは、これらの個々の方法のいずれかと比較して、２０％高い精度を示した。訓練データセットの曲線下面積（area under the curve、ＡＵＣ）は０．８８であり、試験セットでは０．８３であった。
図８は、アンサンブルモデルに基づいたＣＡＲＴ木を示す。ＣＯＶＩＤ－１９と診断された患者の中で、２．３４ｐｇ／ｍＬ未満のＩＬ－６値を有する患者は、８７％が入院を必要としない傾向にあった（ノード２）。対照的に、２．３４ｐｇ／ｍＬ～５．７４ｐｇ／ｍＬのＩＬ－６レベルを有し、７４歳超の患者は、入院を必要とする傾向が非常に強かった（ノード８）。また、５．７４ｐｇ／ｍＬ以上のＩＬ－６レベルを有する全患者についても同様であった（ノード９）。ＩＬ－６レベルが２．３４ｐｇ／ｍＬ～５．７４ｐｇ／ｍＬであるものの、７４歳未満の患者については、ＣＲＰレベルが関連していた。１６．８４ｐｇ／ｍＬ未満のＣＲＰレベルを有する患者は、入院を必要としない傾向が強かった（ノード６）が、１６．８４を超えるＣＲＰレベルを有する患者は、６０％が入院を必要とする傾向にあった（ノード７）。最後に、これらのカットオフは、ＣＯＶＩＤ－１９患者のコホート外における検証を依然として必要とする。
本明細書で引用された全ての刊行物、特許、及び特許出願は、個々の刊行物、特許、又は特許出願のそれぞれが参照により組み込まれることが具体的かつ個別に示されたかのように、それらの全体が参照により本明細書に組み込まれる。上記は様々な実施形態に関して説明されてきたが、当業者は、その趣旨から逸脱することなく、様々な修正、置換、省略、及び変更を行うことができることを理解するであろう。

Claims (31)

  1. 敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するモデルを生成する方法であって、複数の第１の対象に関連する複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶する発見データベースを生成することと、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、前記複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択することと、前記臨床パラメータの複数のサブセットについてトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングを実行することと、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行することと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する前記個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力することと、を含む、方法。
  2. 前記複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの第１の値が欠損していると判定することと、欠損している、前記複数の臨床パラメータのうちの前記少なくとも１つの基準値を推定することと、前記複数の臨床パラメータのうちの前記少なくとも１つの前記第１の値として前記基準値を前記発見データベースに記憶することと、を含む、前記発見データベースに記憶されているデータを前処理することを更に含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記複数のデータ品質管理アルゴリズムは、差次的発現アルゴリズム、主成分分析、ｋ最近傍代入アルゴリズム、３シグマルールアルゴリズム、及び経験的ベイズ法アルゴリズムのうちの少なくとも１つを含む、請求項１又は２に記載の方法。
  4. 前記トポロジデータ分析は、前記臨床パラメータの複数のサブセットにおける類似性並びに同一データの代数トポロジに基づいて個体又は試料を分類し、クラスタは、ノード密度及び接続性の永続的ホモロジに基づいて描出され、敗血症応答表現型は、特定された前記クラスタに基づいて定義される、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
  5. 前記クラスタ分析は、類似性の尺度に基づいて前記臨床パラメータの複数のサブセットを離散化し、敗血症応答表現型は、特定された前記クラスタに基づいて定義される、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記特徴選択機械学習モデルは、教師なし機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、又はニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを含む、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。
  7. 前記特徴選択アンサンブル学習モデルは、クラスタ分析、教師なし機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、ベイズ最適分類器、分類及び回帰木、ブートストラップアグリゲーティング、ブースティング、ベイジアンモデル平均化、ベイジアンモデルの組み合わせ、バケットモデル、又はスタッキングのうちの少なくとも１つを含む、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。
  8. 前記複数の臨床パラメータは、１つ以上の核酸データマーカー、１つ以上のタンパク質データマーカー、１つ以上の代謝物データマーカー、１つ以上の臨床転帰データ、１つ以上の管理用健康データ、又はそれらの組み合わせを含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
  9. 前記核酸データマーカーは、前記個体からの試料中の接着Ｇタンパク質共役受容体Ｅ１（ＡＤＧＲＥ１）のレベル、前記個体からの試料中のアドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）のレベル、前記個体からの試料中のアンジオテンシンＩＩ受容体関連タンパク質（ＡＧＴＲＡＰ）のレベル、前記個体からの試料中のＡＫＴセリン／スレオニンキナーゼ１（ＡＫＴ１）のレベル、前記個体からの試料中の５’－アミノレブリン酸シンターゼ２（ＡＬＡＳ２）のレベル、前記個体からの試料中のアルカリホスファターゼ、バイオミネラリゼーション関連（ＡＬＰＬ）のレベル、前記個体からの試料中のアンキリンリピートドメイン２２（ＡＮＫＲＤ２２）のレベル、前記個体からの試料中のアネキシンＡ３（ＡＮＸＡ３）のレベル、前記個体からの試料中のアルギナーゼ１（ＡＲＧ１）のレベル、前記個体からの試料中のＢＣＬ２様１（ＢＣＬ２Ｌ１）のレベル、前記個体からの試料中のＢＭＸ非受容体型チロシンキナーゼ（ＢＭＸ）のレベル、前記個体からの試料中の第６染色体オープンリーディングフレーム６２（Ｃ６ｏｒｆ６２）のレベル、前記個体からの試料中の炭酸脱水酵素２（ＣＡ２）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｃモチーフケモカインリガンド５（ＣＣＬ５）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｃモチーフケモカイン受容体３（ＣＣＲ３）のレベル、前記個体からの試料中のＣＤ４分子（ＣＤ４）のレベル、前記個体からの試料中のＣＤ２４分子（ＣＤ２４）のレベル、前記個体からの試料中のＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）のレベル、前記個体からの試料中のＣＤ２７４分子（ＣＤ２７４）のレベル、前記個体からの試料中の細胞分裂周期３４、ユビキチン結合酵素（ＣＤＣ３４）のレベル、前記個体からの試料中の補体Ｄ因子（ＣＦＤ）のレベル、前記個体からの試料中のキチナーゼ３様１（ＣＨＩ３Ｌ１）のレベル、前記個体からの試料中の炭水化物スルホトランスフェラーゼ２（ＣＨＳＴ２）のレベル、前記個体からの試料中のＣ型レクチンドメインファミリ４メンバＥ（ＣＬＥＣ４Ｅ）のレベル、前記個体からの試料中のシチジン／ウリジンモノリン酸キナーゼ２（ＣＭＰＫ２）のレベル、前記個体からの試料中のチトクロームＣオキシダーゼ集合因子１ホモログ（ＣＯＡ１）のレベル、前記個体からの試料中のカルニチンパルミトイルトランスフェラーゼ１Ａ（ＣＰＴ１Ａ）のレベル、前記個体からの試料中のカルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）のレベル、前記個体からの試料中のコンドロイチン硫酸Ｎ－アセチルガラクトサミニルトランスフェラーゼ１（ＣＳＧＡＬＮＡＣＴ１）のレベル、前記個体からの試料中のシスタチンＣ（ＣＳＴ３）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）のレベル、前記個体からの試料中のＤＮＡ損傷誘導性転写因子４（ＤＤＩＴ４）のレベル、前記個体からの試料中のディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）のレベル、前記個体からの試料中のディフェンシンα４（ＤＥＦＡ４）のレベル、前記個体からの試料中のＤＮＡ Ｊ熱ショックタンパク質ファミリ（Ｈｓｐ４０）メンバＣ１（ＤＮＡＪＣ１）のレベル、前記個体からの試料中のＤＮＡ損傷調節オートファジーモジュレータ１（ＤＲＡＭ１）のレベル、前記個体からの試料中のデオキシウリジントリホスファターゼ（ＤＵＴ）のレベル、前記個体からの試料中の二重特異性チロシンリン酸化調節キナーゼ３（ＤＹＲＫ３）のレベル、前記個体からの試料中の赤血球膜タンパク質バンド４．２（ＥＰＢ４２）のレベル、前記個体からの試料中の配列類似性１７４を有するファミリメンバＣ（ＦＡＭ１７４Ｃ）のレベル、前記個体からの試料中のＦボックス及びＷＤリピートドメイン含有２（ＦＢＸＷ２）のレベル、前記個体からの試料中のＦｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）のレベル、前記個体からの試料中のフェロケラターゼ（ＦＥＣＨ）のレベル、前記個体からの試料中の繊維芽細胞増殖因子結合タンパク質２（ＦＧＦＢＰ２）のレベル、前記個体からの試料中のＦＭＳ関連受容体チロシンキナーゼ３（ＦＬＴ３）のレベル、前記個体からの試料中のホルミルペプチド受容体１（ＦＰＲ１）のレベル、前記個体からの試料中のＧＡＴＡ結合タンパク質１（ＧＡＴＡ１）のレベル、前記個体からの試料中のＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ４（ＧＩＭＡＰ４）のレベル、前記個体からの試料中のＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ７（ＧＩＭＡＰ７）のレベル、前記個体からの試料中のＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ８（ＧＩＭＡＰ８）のレベル、前記個体からの試料中のＧタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）のレベル、前記個体からの試料中のグラニュライシン（ＧＮＬＹ）のレベル、前記個体からの試料中のＧタンパク質共益受容体６５（ＧＰＲ６５）のレベル、前記個体からの試料中の増殖因子受容体結合タンパク質１０（ＧＲＢ１０）のレベル、前記個体からの試料中のグルタチオンＳトランスフェラーゼκ１（ＧＳＴＫ１）のレベル、前記個体からの試料中のＨ３ヒストン偽遺伝子６（Ｈ３Ｆ３ＡＰ４）のレベル、前記個体からの試料中のヘモグロビンサブユニットα２（ＨＢＡ２）のレベル、前記個体からの試料中のヘモゲン（ＨＥＭＧＮ）のレベル、前記個体からの試料中のＨＥＣＴ及びＲＬＤドメイン含有Ｅ３ユビキチンタンパク質リガーゼファミリメンバ６（ＨＥＲＣ６）のレベル、前記個体からの試料中のＨ３．２ヒストン［推定］（ＨＩＳＴ２Ｈ３ＰＳ２）のレベル、前記個体からの試料中の主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩ、Ｂ（ＨＬＡ－Ｂ）のレベル、前記個体からの試料中の主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩＩ、ＤＱ β１（ＨＬＡ－ＤＱＢ１）のレベル、前記個体からの試料中の高移動度群ボックス２（ＨＭＧＢ２）のレベル、前記個体からの試料中の１５－ヒドロキシプロスタグランジンデヒドロゲナーゼ（ＨＰＧＤ）のレベル、前記個体からの試料中のヒドロゲン電圧電位依存性チャネル１（ＨＶＣＮ１）のレベル、前記個体からの試料中の酢酸イソアミル分解性エステラーゼ１［推定］（ＩＡＨ１）のレベル、前記個体からの試料中の細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ１）のレベル、前記個体からの試料中の最初期応答５（ＩＥＲ５）のレベル、前記個体からの試料中のインターフェロンα誘導タンパク質６（ＩＦＩ６）のレベル、前記個体からの試料中のインターフェロンα誘導タンパク質２７（ＩＦＩ２７）のレベル、前記個体からの試料中のインターフェロン誘導タンパク質４４（ＩＦＩ４４）のレベル、前記個体からの試料中のテトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質１（ＩＦＩＴ１）のレベル、前記個体からの試料中のテトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質２（ＩＦＩＴ２）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン１β（ＩＬ１Ｂ）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン１受容体型１（ＩＬ１ＲＡ）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン１受容体型２（ＩＬ１Ｒ２）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）のレベル、前記個体からの試料中のサイトヘシン交換因子用相互作用タンパク質１（ＩＰＣＥＦ１）のレベル、前記個体からの試料中のインターフェロン調節因子２結合タンパク質２（ＩＲＦ２ＢＰ２）のレベル、前記個体からの試料中のＩＳＧ１５ユビキチン様変更因子（ＩＳＧ１５）のレベル、前記個体からの試料中のＪＵＮプロトオンコジーン、ＡＰ－１転写因子サブユニット（ＪＵＮ）のレベル、前記個体からの試料中の電位依存性カリウムチャネルサブファミリＥ調節サブユニット１（ＫＣＮＥ１）のレベル、前記個体からの試料中のキネシン軽鎖（ＫＬＣ３）のレベル、前記個体からの試料中のケルチ様ファミリメンバ２４（ＫＬＨＬ２４）のレベル、前記個体からの試料中のクリングル含有膜貫通型タンパク質１（ＫＲＥＭＥＮ１）のレベル、前記個体からの試料中の長遺伝子間非タンパク質コーディングＲＮＡ８６１（ＬＩＮＣ００８６１）のレベル、前記個体からの試料中のリンパ球抗原６ファミリメンバＥ（ＬＹ６Ｅ）のレベル、前記個体からの試料中のＭＡＰＫ関連タンパク質１（ＭＡＰＫＡＰ１）のレベル、前記個体からの試料中のメディエータ複合体サブユニット２８（ＭＥＤ２８）のレベル、前記個体からの試料中のＭｉｃｒｏＲＮＡ ６７２４－４（ＭＩＲ６７２４－４）のレベル、前記個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ８（ＭＭＰ８）のレベル、前記個体からの試料中のマルチメリン１（ＭＭＲＮ１）のレベル、前記個体からの試料中のミエロペルオキシダーゼ（ＭＰＯ）のレベル、前記個体からの試料中のマンノース受容体Ｃ型２（ＭＲＣ２）のレベル、前記個体からの試料中のミトコンドリアエンコード１２Ｓ ｒＲＮＡ（ＭＴ－ＲＮＲ１）のレベル、前記個体からの試料中のＭＸダイナミン様ＧＴＰアーゼ２（ＭＸ２）のレベル、前記個体からの試料中の核因子、赤血球２様３（ＮＦＥ２Ｌ３）のレベル、前記個体からの試料中の２’－５’－オリゴアデニル酸シンテターゼ３（ＯＡＳ３）のレベル、前記個体からの試料中のオレイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）のレベル、前記個体からの試料中のオルファクトメジン４（ＯＬＦＭ４）のレベル、前記個体からの試料中のペプチダーゼ阻害剤３（ＰＩ３）のレベル、前記個体からの試料中のホスファチジルイノシトール－４，５－ビスリン酸３－キナーゼ触媒サブユニットβ（ＰＩＫ３ＣＢ）のレベル、前記個体からの試料中のＰＩＴＨドメイン含有１（ＰＩＴＨＤ１）のレベル、前記個体からの試料中のピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）のレベル、前記個体からの試料中のペリリピン２（ＰＬＩＮ２）のレベル、前記個体からの試料中のＤＮＡポリメラーゼδ相互作用タンパク質３（ＰＯＬＤＩＰ３）のレベル、前記個体からの試料中のＲＡＬ ＧＴＰアーゼ活性化タンパク質触媒サブユニットα２（ＲＡＬＧＡＰＡ２）のレベル、前記個体からの試料中のＲＡＮ結合タンパク質９（ＲＡＮＢＰ９）のレベル、前記個体からの試料中のＲＥＳＴコリプレッサ１（ＲＣＯＲ１）のレベル、前記個体からの試料中のＲｈ関連糖タンパク質（ＲＨＡＧ）のレベル、前記個体からの試料中のＲＮＡ、Ｕ１核内低分子２（ＲＮＵ１－２）のレベル、前記個体からの試料中のＲＮＡ、Ｕ１核内低分子４（ＲＮＵ１－４）のレベル、前記個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｌ３７ａ（ＲＰＬ３７Ａ）のレベル、前記個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｌ３８（ＲＰＬ３８）のレベル、前記個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｓ１１（ＲＰＳ１１）のレベル、前記個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｓ１８（ＲＰＳ１８）のレベル、前記個体からの試料中のラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）のレベル、前記個体からの試料中のＳ１００カルシウム結合タンパク質Ａ８（Ｓ１００Ａ８）のレベル、前記個体からの試料中のＳ１００カルシウム結合タンパク質Ａ９（Ｓ１００Ａ９）のレベル、前記個体からの試料中のＳ１００カルシウム結合タンパク質Ａ１２（Ｓ１００Ａ１２）のレベル、前記個体からの試料中のＳＡＭドメイン、ＳＨ３ドメイン及び核局在化シグナル１（ＳＡＭＳＮ１）のレベル、前記個体からの試料中のＳｉｎ３Ａ関連タンパク質３０（ＳＡＰ３０）のレベル、前記個体からの試料中のストロベリーノッチホモログ１（ＳＢＮＯ１）のレベル、前記個体からの試料中のセレニウム結合タンパク質１（ＳＥＬＥＮＢＰ１）のレベル、前記個体からの試料中のシアル酸結合Ｉｇ様レクチン１０（ＳＩＧＬＥＣ１０）のレベル、前記個体からの試料中の溶質キャリアファミリ２５メンバ６（ＳＬＣ２５Ａ６）のレベル、前記個体からの試料中の溶質キャリアファミリ２５メンバ３９（ＳＬＣ２５Ａ３９）のレベル、前記個体からの試料中の溶質キャリアファミリ３９メンバ８（ＳＬＣ３９Ａ８）のレベル、前記個体からの試料中の溶質キャリアファミリ４メンバ１［ディエゴ式血液型］（ＳＬＣ４Ａ１）のレベル、前記個体からの試料中のシヌクレインα（ＳＮＣＡ）のレベル、前記個体からの試料中の核内低分子ＲＮＡ、Ｈ／ＡＣＡボックス４４（

    ＳＮＯＲＡ４４）のレベル、前記個体からの試料中のスーパーオキシドディスムターゼ２（ＳＯＤ２）のレベル、前記個体からの試料中のスペクトリンα、赤血球１（ＳＰＴＡ１）のレベル、前記個体からの試料中のＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）のレベル、前記個体からの試料中のシンタキシン６（ＳＴＸ６）のレベル、前記個体からの試料中のスイッチングＢセル複合体サブユニットＳＷＡＰ７０（ＳＷＡＰ７０）のレベル、前記個体からの試料中のスペクトリンリピート含有核膜タンパク質２（ＳＹＮＥ２）のレベル、前記個体からの試料中のＴボックス転写因子２１（ＴＢＸ２１）のレベル、前記個体からの試料中のフォークヘッド関連ドメインを有するＴＲＡＦ相互作用タンパク質（ＴＩＦＡ）のレベル、前記個体からの試料中のトール様受容体７（ＴＬＲ７）のレベル、前記個体からの試料中の膜貫通及びコイルドコイルドメインファミリ２（ＴＭＣＣ２）のレベル、前記個体からの試料中の膜貫通タンパク質３５Ｂ（ＴＭＥＭ３５Ｂ）のレベル、前記個体からの試料中の膜貫通タンパク質２７３（ＴＭＥＭ２７３）のレベル、前記個体からの試料中のチモシンβ１０（ＴＭＳＢ１０）のレベル、前記個体からの試料中のＴＮＦ α誘導タンパク質６（ＴＮＦＡＩＰ６）のレベル、前記個体からの試料中のチロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）のレベル、前記個体からの試料中の三要素モチーフ含有４（ＴＲＩＭ４）のレベル、前記個体からの試料中のテトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）のレベル、前記個体からの試料中のテトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）のレベル、前記個体からの試料中のユビキチンタンパク質リガーゼＥ３成分Ｎ－リコグニン５（ＵＢＲ５）のレベル、前記個体からの試料中のＵＮＣ－９３ホモログＢ１、ＴＬＲシグナル調節遺伝子（ＵＮＣ９３Ｂ１）のレベル、前記個体からの試料中のＷＡＳＨ複合体サブユニット２Ｃ（ＷＡＳＨＣ２Ｃ）のレベル、前記個体からの試料中のＸＩＡＰ関連因子１（ＸＡＦ１）のレベル、前記個体からの試料中のチロシン３－モノオキシゲナーゼ／トリプトファン５－モノオキシゲナーゼ活性化タンパク質ε（ＹＷＨＡＨ）のレベル、又は前記個体からの試料中のＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）のレベルのうちの１つ以上を含み、
    前記タンパク質データマーカーは、前記個体からの試料中のトロンボスポンジンモチーフを有するディスインテグリン及びメタロプロテイナーゼ１３（ＡＤＡＭＴＳ１３）のレベル、前記個体からの試料中のアンジオポエチン１（ＡＮＧＰＴ１）のレベル、前記個体からの試料中のアンジオポエチン２（ＡＮＧＰＴ２）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｃケモカイン受容体リガンド２／単球化学吸引性タンパク質１（ＣＣＬ２／ＭＣＰ－１）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｃケモカイン受容体リガンド３／マクロファージ炎症性タンパク質１－α（ＣＣＬ３／ＭＩＰ－１－α）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｃケモカイン受容体リガンド５／ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｏｎ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ｎｏｒｍａｌ Ｔ ｃｅｌｌ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ａｎｄ ｓｅｃｒｅｔｅｄ（ＣＣＬ５／ＲＡＮＴＥＳ）のレベル、前記個体からの試料中の分化抗原群１６３（ＣＤ１６３）のレベル、前記個体からの試料中の分化抗原群４０リガンド（ＣＤ４０Ｌ）のレベル、前記個体からの試料中のシンチナーゼ－３様タンパク質１（ＣＨＩ３Ｌ１）のレベル、前記個体からの試料中のＣ反応性タンパク質（ＣＲＰ）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）のレベル、前記個体からの試料中のデコイ受容体３（Ｄｃｒ３）のレベル、前記個体からの試料中のＤ－ダイマーのレベル、前記個体からの試料中のＥ－セレクチン（ＳＥＬＥ）のレベル、前記個体からの試料中のエンドグリン（ＥＮＧ）のレベル、前記個体からの試料中のＦａｓ受容体（ＦＡＳ）のレベル、前記個体からの試料中のフェリチンのレベル、前記個体からの試料中のフィブリノゲンのレベル、前記個体からの試料中の顆粒球コロニー刺激因子（Ｇ－ＣＳＦ）のレベル、前記個体からの試料中の顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ－ＣＳＦ）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）のレベル、前記個体からの試料中のインターフェロンγ（ＩＦＮγ）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン１β（ＩＬ－１β）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）インターロイキン－２受容体α（ＩＬ－２Ｒα）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－４（ＩＬ－４）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－５（ＩＬ－５）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－６（ＩＬ－６）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－７（ＩＬ－７）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－８（ＩＬ－８）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１０（ＩＬ－１０）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１２‘ｐ７０’（ＩＬ－１２ ｐ７０）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１５（ＩＬ－１５）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１６（ＩＬ－１６）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１７Ａ（ＩＬ－１７Ａ）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１８（ＩＬ－１８）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－２２（ＩＬ－２２）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－２７（ＩＬ－２７）のレベル、前記個体からの試料中のリポカリン－２（ＬＣＮ－２）のレベル、前記個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）のレベル、前記個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ－９（ＭＭＰ－９）のレベル、前記個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ－１０（ＭＭＰ－１０）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）マクロファージマンノース受容体のレベル、前記個体からの試料中のプロカルシトニン（ＰＣＴ）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）プログラム細胞死リガンド１（ＰＤ－Ｌ１）のレベル、前記個体からの試料中のペンタキシン３（ＰＴＸ３）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）のレベル、前記個体からの試料中のレジスチン（ＲＥＴＮ）のレベル、前記個体からの試料中の血清アミロイドＡタンパク質（ＳＡＡ）のレベル、前記個体からの試料中の免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ１（ＴＩＥ１）のレベル、前記個体からの試料中の免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ２（ＴＩＥ２）のレベル、前記個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤１（ＴＩＭＰ１）のレベル、前記個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤２（ＴＩＭＰ２）のレベル、前記個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤３（ＴＩＭＰ３）のレベル、前記個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤４（ＴＩＭＰ４）のレベル、前記個体からの試料中の腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）のレベル、前記個体からの試料中の腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）のレベル、前記個体からの試料中の組織プラスミノーゲン活性化因子（ｔＰＡ）のレベル、前記個体からの試料中の組織プラスミノーゲン活性化因子阻害剤１（ｔＰＡＩ－１）のレベル、前記個体からの試料中のＴＮＦ関連アポトーシス誘導リガンド（ＴＲＡＩＬ）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）骨髄系細胞発現トリガー受容体１（ＴＲＥＭ１）のレベル、前記個体からの試料中のウロキナーゼ受容体（ｕＰａｒ）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）血管細胞接着分子１（ＶＣＡＭ－１）のレベル、前記個体からの試料中の血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体１（ＶＥＧＦＲ－１）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体２（ＶＥＧＦＲ－２）のレベル、又は前記個体からの試料中のフォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）のレベルのうちの１つ以上を含み、
    前記代謝物データは、前記個体からの試料中の脂肪アシル及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のグリセロ脂質及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のグリセロリン脂質及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のスフィンゴ脂質及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のスチロール脂質及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のプレノール脂質及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のサッカロ脂質及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のポリケチド及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中の炭水化物及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中の有機酸及びそれらの誘導体と構成分子種のレベル、前記個体からの試料中の有機複素環化合物及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中の有機酸素化合物及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中の有機窒素化合物及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のアミノ酸及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のペプチド及びそれらの構成分子種のレベル、又は前記個体からの試料中のヌクレオシド及びそれらの構成分子種のレベルうちの１つ以上を含み、
    前記臨床転帰データは、症状の重症度又は持続時間、症状の開始又は緩和までの期間、臓器支持の必要性、臓器支持の期間、治療に対する応答、病院又は集中治療室への収容、病院又は集中治療室の滞在期間、死亡率、死亡までの期間、病的状態の期間（例えば、通常の日常生活を再開するまでの期間又は生活の質）、感染症の長期隔離の発生率、再入院のうちの１つ以上を含み、
    前記管理用健康データは、ベースライン人口統計、生理学パラメータ、限定されるものではないが、免疫低下状態など合併症、過去の手術歴、及び環境又は社会的曝露のうちの１つ以上を含む、請求項８に記載の方法。
  10. 敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するための方法であって、複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの臨床パラメータの第２の値を第２の個体から受信することと、前記少なくとも１つの臨床パラメータの前記第２の値を使用して、前記第２の個体の敗血症による重症疾患を予測するための事前訓練済みモデルを実行することであって、前記モデルは、複数の第１の対象に関連する前記複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶する発見データベースを生成することと、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、前記複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択することと、前記臨床パラメータの複数のサブセットについてトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングを実行することと、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行することと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する前記個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力することと、を含む動作を実行することによって事前に訓練される、ことと、前記第２の個体の予測される死亡転帰を出力すること、を含む、方法。
  11. 前記複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの第１の値が欠損していると判定することと、欠損している、前記複数の臨床パラメータのうちの前記少なくとも１つの基準値を推定することと、前記複数の臨床パラメータのうちの前記少なくとも１つの前記第１の値として前記基準値を前記発見データベースに記憶することと、を含む、前記発見データベースに記憶されているデータを前処理することを更に含む、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記複数のデータ品質管理アルゴリズムは、差次的発現アルゴリズム、ｋ最近傍代入アルゴリズム、３シグマルールアルゴリズム、及び経験的ベイズ法アルゴリズムのうちの少なくとも１つを含む、請求項１０又は１１に記載の方法。
  13. 前記トポロジデータ分析は、前記臨床パラメータの複数のサブセットにおける類似性並びに同一データの代数トポロジに基づいて個体又は試料を分類し、クラスタは、ノード密度及び接続性の永続的ホモロジに基づいて描出され、敗血症応答表現型は、特定された前記クラスタに基づいて定義される、請求項１０～１２のいずれか一項に記載の方法。
  14. 前記クラスタ分析は、類似性の尺度に基づいて前記臨床パラメータの複数のサブセットを離散化し、敗血症応答表現型は、特定された前記クラスタに基づいて定義される、請求項１０～１２のいずれか一項に記載の方法。
  15. 前記特徴選択機械学習モデルは、教師なし機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、又はニューラルネットワークのうちの少なくとも１つを含む、請求項１０～１４のいずれか一項に記載の方法。
  16. 前記特徴選択アンサンブル学習モデルは、クラスタ分析、教師なし機械学習アルゴリズム、教師あり機械学習アルゴリズム、最小冗長性最大関連性、スチューデントのｔ検定、マン－ホイットニーのＵ検定、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、ベイズ最適分類器、分類及び回帰木、ブートストラップアグリゲーティング、ブースティング、ベイジアンモデル平均化、ベイジアンモデルの組み合わせ、バケットモデル、又はスタッキングのうちの少なくとも１つを含む、請求項１０～１４のいずれか一項に記載の方法。
  17. 前記複数の臨床パラメータは、１つ以上の核酸データマーカー、１つ以上のタンパク質データマーカー、１つ以上の代謝物データマーカー、１つ以上の臨床転帰データ、１つ以上の管理用健康データ、又はそれらの組み合わせを含む、請求項１０～１６のいずれか一項に記載の方法。
  18. 前記核酸データマーカーは、前記個体からの試料中の接着Ｇタンパク質共役受容体Ｅ１（ＡＤＧＲＥ１）のレベル、前記個体からの試料中のアドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）のレベル、前記個体からの試料中のアンジオテンシンＩＩ受容体関連タンパク質（ＡＧＴＲＡＰ）のレベル、前記個体からの試料中のＡＫＴセリン／スレオニンキナーゼ１（ＡＫＴ１）のレベル、前記個体からの試料中の５’－アミノレブリン酸シンターゼ２（ＡＬＡＳ２）のレベル、前記個体からの試料中のアルカリホスファターゼ、バイオミネラリゼーション関連（ＡＬＰＬ）のレベル、前記個体からの試料中のアンキリンリピートドメイン２２（ＡＮＫＲＤ２２）のレベル、前記個体からの試料中のアネキシンＡ３（ＡＮＸＡ３）のレベル、前記個体からの試料中のアルギナーゼ１（ＡＲＧ１）のレベル、前記個体からの試料中のＢＣＬ２様１（ＢＣＬ２Ｌ１）のレベル、前記個体からの試料中のＢＭＸ非受容体型チロシンキナーゼ（ＢＭＸ）のレベル、前記個体からの試料中の第６染色体オープンリーディングフレーム６２（Ｃ６ｏｒｆ６２）のレベル、前記個体からの試料中の炭酸脱水酵素２（ＣＡ２）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｃモチーフケモカインリガンド５（ＣＣＬ５）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｃモチーフケモカイン受容体３（ＣＣＲ３）のレベル、前記個体からの試料中のＣＤ４分子（ＣＤ４）のレベル、前記個体からの試料中のＣＤ２４分子（ＣＤ２４）のレベル、前記個体からの試料中のＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）のレベル、前記個体からの試料中のＣＤ２７４分子（ＣＤ２７４）のレベル、前記個体からの試料中の細胞分裂周期３４、ユビキチン結合酵素（ＣＤＣ３４）のレベル、前記個体からの試料中の補体Ｄ因子（ＣＦＤ）のレベル、前記個体からの試料中のキチナーゼ３様１（ＣＨＩ３Ｌ１）のレベル、前記個体からの試料中の炭水化物スルホトランスフェラーゼ２（ＣＨＳＴ２）のレベル、前記個体からの試料中のＣ型レクチンドメインファミリ４メンバＥ（ＣＬＥＣ４Ｅ）のレベル、前記個体からの試料中のシチジン／ウリジンモノリン酸キナーゼ２（ＣＭＰＫ２）のレベル、前記個体からの試料中のチトクロームＣオキシダーゼ集合因子１ホモログ（ＣＯＡ１）のレベル、前記個体からの試料中のカルニチンパルミトイルトランスフェラーゼ１Ａ（ＣＰＴ１Ａ）のレベル、前記個体からの試料中のカルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）のレベル、前記個体からの試料中のコンドロイチン硫酸Ｎ－アセチルガラクトサミニルトランスフェラーゼ１（ＣＳＧＡＬＮＡＣＴ１）のレベル、前記個体からの試料中のシスタチンＣ（ＣＳＴ３）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）のレベル、前記個体からの試料中のＤＮＡ損傷誘導性転写因子４（ＤＤＩＴ４）のレベル、前記個体からの試料中のディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）のレベル、前記個体からの試料中のディフェンシンα４（ＤＥＦＡ４）のレベル、前記個体からの試料中のＤＮＡ Ｊ熱ショックタンパク質ファミリ（Ｈｓｐ４０）メンバＣ１（ＤＮＡＪＣ１）のレベル、前記個体からの試料中のＤＮＡ損傷調節オートファジーモジュレータ１（ＤＲＡＭ１）のレベル、前記個体からの試料中のデオキシウリジントリホスファターゼ（ＤＵＴ）のレベル、前記個体からの試料中の二重特異性チロシンリン酸化調節キナーゼ３（ＤＹＲＫ３）のレベル、前記個体からの試料中の赤血球膜タンパク質バンド４．２（ＥＰＢ４２）のレベル、前記個体からの試料中の配列類似性１７４を有するファミリメンバＣ（ＦＡＭ１７４Ｃ）のレベル、前記個体からの試料中のＦボックス及びＷＤリピートドメイン含有２（ＦＢＸＷ２）のレベル、前記個体からの試料中のＦｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）のレベル、前記個体からの試料中のフェロケラターゼ（ＦＥＣＨ）のレベル、前記個体からの試料中の繊維芽細胞増殖因子結合タンパク質２（ＦＧＦＢＰ２）のレベル、前記個体からの試料中のＦＭＳ関連受容体チロシンキナーゼ３（ＦＬＴ３）のレベル、前記個体からの試料中のホルミルペプチド受容体１（ＦＰＲ１）のレベル、前記個体からの試料中のＧＡＴＡ結合タンパク質１（ＧＡＴＡ１）のレベル、前記個体からの試料中のＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ４（ＧＩＭＡＰ４）のレベル、前記個体からの試料中のＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ７（ＧＩＭＡＰ７）のレベル、前記個体からの試料中のＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ８（ＧＩＭＡＰ８）のレベル、前記個体からの試料中のＧタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）のレベル、前記個体からの試料中のグラニュライシン（ＧＮＬＹ）のレベル、前記個体からの試料中のＧタンパク質共益受容体６５（ＧＰＲ６５）のレベル、前記個体からの試料中の増殖因子受容体結合タンパク質１０（ＧＲＢ１０）のレベル、前記個体からの試料中のグルタチオンＳトランスフェラーゼκ１（ＧＳＴＫ１）のレベル、前記個体からの試料中のＨ３ヒストン偽遺伝子６（Ｈ３Ｆ３ＡＰ４）のレベル、前記個体からの試料中のヘモグロビンサブユニットα２（ＨＢＡ２）のレベル、前記個体からの試料中のヘモゲン（ＨＥＭＧＮ）のレベル、前記個体からの試料中のＨＥＣＴ及びＲＬＤドメイン含有Ｅ３ユビキチンタンパク質リガーゼファミリメンバ６（ＨＥＲＣ６）のレベル、前記個体からの試料中のＨ３．２ヒストン［推定］（ＨＩＳＴ２Ｈ３ＰＳ２）のレベル、前記個体からの試料中の主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩ、Ｂ（ＨＬＡ－Ｂ）のレベル、前記個体からの試料中の主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩＩ、ＤＱ β１（ＨＬＡ－ＤＱＢ１）のレベル、前記個体からの試料中の高移動度群ボックス２（ＨＭＧＢ２）のレベル、前記個体からの試料中の１５－ヒドロキシプロスタグランジンデヒドロゲナーゼ（ＨＰＧＤ）のレベル、前記個体からの試料中のヒドロゲン電圧電位依存性チャネル１（ＨＶＣＮ１）のレベル、前記個体からの試料中の酢酸イソアミル分解性エステラーゼ１［推定］（ＩＡＨ１）のレベル、前記個体からの試料中の細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ１）のレベル、前記個体からの試料中の最初期応答５（ＩＥＲ５）のレベル、前記個体からの試料中のインターフェロンα誘導タンパク質６（ＩＦＩ６）のレベル、前記個体からの試料中のインターフェロンα誘導タンパク質２７（ＩＦＩ２７）のレベル、前記個体からの試料中のインターフェロン誘導タンパク質４４（ＩＦＩ４４）のレベル、前記個体からの試料中のテトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質１（ＩＦＩＴ１）のレベル、前記個体からの試料中のテトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質２（ＩＦＩＴ２）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン１β（ＩＬ１Ｂ）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン１受容体型１（ＩＬ１ＲＡ）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン１受容体型２（ＩＬ１Ｒ２）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）のレベル、前記個体からの試料中のサイトヘシン交換因子用相互作用タンパク質１（ＩＰＣＥＦ１）のレベル、前記個体からの試料中のインターフェロン調節因子２結合タンパク質２（ＩＲＦ２ＢＰ２）のレベル、前記個体からの試料中のＩＳＧ１５ユビキチン様変更因子（ＩＳＧ１５）のレベル、前記個体からの試料中のＪＵＮプロトオンコジーン、ＡＰ－１転写因子サブユニット（ＪＵＮ）のレベル、前記個体からの試料中の電位依存性カリウムチャネルサブファミリＥ調節サブユニット１（ＫＣＮＥ１）のレベル、前記個体からの試料中のキネシン軽鎖（ＫＬＣ３）のレベル、前記個体からの試料中のケルチ様ファミリメンバ２４（ＫＬＨＬ２４）のレベル、前記個体からの試料中のクリングル含有膜貫通型タンパク質１（ＫＲＥＭＥＮ１）のレベル、前記個体からの試料中の長遺伝子間非タンパク質コーディングＲＮＡ８６１（ＬＩＮＣ００８６１）のレベル、前記個体からの試料中のリンパ球抗原６ファミリメンバＥ（ＬＹ６Ｅ）のレベル、前記個体からの試料中のＭＡＰＫ関連タンパク質１（ＭＡＰＫＡＰ１）のレベル、前記個体からの試料中のメディエータ複合体サブユニット２８（ＭＥＤ２８）のレベル、前記個体からの試料中のＭｉｃｒｏＲＮＡ ６７２４－４（ＭＩＲ６７２４－４）のレベル、前記個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ８（ＭＭＰ８）のレベル、前記個体からの試料中のマルチメリン１（ＭＭＲＮ１）のレベル、前記個体からの試料中のミエロペルオキシダーゼ（ＭＰＯ）のレベル、前記個体からの試料中のマンノース受容体Ｃ型２（ＭＲＣ２）のレベル、前記個体からの試料中のミトコンドリアエンコード１２Ｓ ｒＲＮＡ（ＭＴ－ＲＮＲ１）のレベル、前記個体からの試料中のＭＸダイナミン様ＧＴＰアーゼ２（ＭＸ２）のレベル、前記個体からの試料中の核因子、赤血球２様３（ＮＦＥ２Ｌ３）のレベル、前記個体からの試料中の２’－５’－オリゴアデニル酸シンテターゼ３（ＯＡＳ３）のレベル、前記個体からの試料中のオレイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）のレベル、前記個体からの試料中のオルファクトメジン４（ＯＬＦＭ４）のレベル、前記個体からの試料中のペプチダーゼ阻害剤３（ＰＩ３）のレベル、前記個体からの試料中のホスファチジルイノシトール－４，５－ビスリン酸３－キナーゼ触媒サブユニットβ（ＰＩＫ３ＣＢ）のレベル、前記個体からの試料中のＰＩＴＨドメイン含有１（ＰＩＴＨＤ１）のレベル、前記個体からの試料中のピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）のレベル、前記個体からの試料中のペリリピン２（ＰＬＩＮ２）のレベル、前記個体からの試料中のＤＮＡポリメラーゼδ相互作用タンパク質３（ＰＯＬＤＩＰ３）のレベル、前記個体からの試料中のＲＡＬ ＧＴＰアーゼ活性化タンパク質触媒サブユニットα２（ＲＡＬＧＡＰＡ２）のレベル、前記個体からの試料中のＲＡＮ結合タンパク質９（ＲＡＮＢＰ９）のレベル、前記個体からの試料中のＲＥＳＴコリプレッサ１（ＲＣＯＲ１）のレベル、前記個体からの試料中のＲｈ関連糖タンパク質（ＲＨＡＧ）のレベル、前記個体からの試料中のＲＮＡ、Ｕ１核内低分子２（ＲＮＵ１－２）のレベル、前記個体からの試料中のＲＮＡ、Ｕ１核内低分子４（ＲＮＵ１－４）のレベル、前記個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｌ３７ａ（ＲＰＬ３７Ａ）のレベル、前記個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｌ３８（ＲＰＬ３８）のレベル、前記個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｓ１１（ＲＰＳ１１）のレベル、前記個体からの試料中のリボソームタンパク質Ｓ１８（ＲＰＳ１８）のレベル、前記個体からの試料中のラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）のレベル、前記個体からの試料中のＳ１００カルシウム結合タンパク質Ａ８（Ｓ１００Ａ８）のレベル、前記個体からの試料中のＳ１００カルシウム結合タンパク質Ａ９（Ｓ１００Ａ９）のレベル、前記個体からの試料中のＳ１００カルシウム結合タンパク質Ａ１２（Ｓ１００Ａ１２）のレベル、前記個体からの試料中のＳＡＭドメイン、ＳＨ３ドメイン及び核局在化シグナル１（ＳＡＭＳＮ１）のレベル、前記個体からの試料中のＳｉｎ３Ａ関連タンパク質３０（ＳＡＰ３０）のレベル、前記個体からの試料中のストロベリーノッチホモログ１（ＳＢＮＯ１）のレベル、前記個体からの試料中のセレニウム結合タンパク質１（ＳＥＬＥＮＢＰ１）のレベル、前記個体からの試料中のシアル酸結合Ｉｇ様レクチン１０（ＳＩＧＬＥＣ１０）のレベル、前記個体からの試料中の溶質キャリアファミリ２５メンバ６（ＳＬＣ２５Ａ６）のレベル、前記個体からの試料中の溶質キャリアファミリ２５メンバ３９（ＳＬＣ２５Ａ３９）のレベル、前記個体からの試料中の溶質キャリアファミリ３９メンバ８（ＳＬＣ３９Ａ８）のレベル、前記個体からの試料中の溶質キャリアファミリ４メンバ１［ディエゴ式血液型］（ＳＬＣ４Ａ１）のレベル、前記個体からの試料中のシヌクレインα（ＳＮＣＡ）のレベル、前記個体からの試料中の核内低分子ＲＮＡ、Ｈ／ＡＣＡボックス４４（

    ＳＮＯＲＡ４４）のレベル、前記個体からの試料中のスーパーオキシドディスムターゼ２（ＳＯＤ２）のレベル、前記個体からの試料中のスペクトリンα、赤血球１（ＳＰＴＡ１）のレベル、前記個体からの試料中のＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）のレベル、前記個体からの試料中のシンタキシン６（ＳＴＸ６）のレベル、前記個体からの試料中のスイッチングＢセル複合体サブユニットＳＷＡＰ７０（ＳＷＡＰ７０）のレベル、前記個体からの試料中のスペクトリンリピート含有核膜タンパク質２（ＳＹＮＥ２）のレベル、前記個体からの試料中のＴボックス転写因子２１（ＴＢＸ２１）のレベル、前記個体からの試料中のフォークヘッド関連ドメインを有するＴＲＡＦ相互作用タンパク質（ＴＩＦＡ）のレベル、前記個体からの試料中のトール様受容体７（ＴＬＲ７）のレベル、前記個体からの試料中の膜貫通及びコイルドコイルドメインファミリ２（ＴＭＣＣ２）のレベル、前記個体からの試料中の膜貫通タンパク質３５Ｂ（ＴＭＥＭ３５Ｂ）のレベル、前記個体からの試料中の膜貫通タンパク質２７３（ＴＭＥＭ２７３）のレベル、前記個体からの試料中のチモシンβ１０（ＴＭＳＢ１０）のレベル、前記個体からの試料中のＴＮＦ α誘導タンパク質６（ＴＮＦＡＩＰ６）のレベル、前記個体からの試料中のチロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）のレベル、前記個体からの試料中の三要素モチーフ含有４（ＴＲＩＭ４）のレベル、前記個体からの試料中のテトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）のレベル、前記個体からの試料中のテトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）のレベル、前記個体からの試料中のユビキチンタンパク質リガーゼＥ３成分Ｎ－リコグニン５（ＵＢＲ５）のレベル、前記個体からの試料中のＵＮＣ－９３ホモログＢ１、ＴＬＲシグナル調節遺伝子（ＵＮＣ９３Ｂ１）のレベル、前記個体からの試料中のＷＡＳＨ複合体サブユニット２Ｃ（ＷＡＳＨＣ２Ｃ）のレベル、前記個体からの試料中のＸＩＡＰ関連因子１（ＸＡＦ１）のレベル、前記個体からの試料中のチロシン３－モノオキシゲナーゼ／トリプトファン５－モノオキシゲナーゼ活性化タンパク質ε（ＹＷＨＡＨ）のレベル、又は前記個体からの試料中のＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）のレベルのうちの１つ以上を含み、
    前記タンパク質データマーカーは、前記個体からの試料中のトロンボスポンジンモチーフを有するディスインテグリン及びメタロプロテイナーゼ１３（ＡＤＡＭＴＳ１３）のレベル、前記個体からの試料中のアンジオポエチン１（ＡＮＧＰＴ１）のレベル、前記個体からの試料中のアンジオポエチン２（ＡＮＧＰＴ２）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｃケモカイン受容体リガンド２／単球化学吸引性タンパク質１（ＣＣＬ２／ＭＣＰ－１）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｃケモカイン受容体リガンド３／マクロファージ炎症性タンパク質１－α（ＣＣＬ３／ＭＩＰ－１－α）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｃケモカイン受容体リガンド５／ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｏｎ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ｎｏｒｍａｌ Ｔ ｃｅｌｌ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ａｎｄ ｓｅｃｒｅｔｅｄ（ＣＣＬ５／ＲＡＮＴＥＳ）のレベル、前記個体からの試料中の分化抗原群１６３（ＣＤ１６３）のレベル、前記個体からの試料中の分化抗原群４０リガンド（ＣＤ４０Ｌ）のレベル、前記個体からの試料中のシンチナーゼ－３様タンパク質１（ＣＨＩ３Ｌ１）のレベル、前記個体からの試料中のＣ反応性タンパク質（ＣＲＰ）のレベル、前記個体からの試料中のＣ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）のレベル、前記個体からの試料中のデコイ受容体３（Ｄｃｒ３）のレベル、前記個体からの試料中のＤ－ダイマーのレベル、前記個体からの試料中のＥ－セレクチン（ＳＥＬＥ）のレベル、前記個体からの試料中のエンドグリン（ＥＮＧ）のレベル、前記個体からの試料中のＦａｓ受容体（ＦＡＳ）のレベル、前記個体からの試料中のフェリチンのレベル、前記個体からの試料中のフィブリノゲンのレベル、前記個体からの試料中の顆粒球コロニー刺激因子（Ｇ－ＣＳＦ）のレベル、前記個体からの試料中の顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ－ＣＳＦ）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）のレベル、前記個体からの試料中のインターフェロンγ（ＩＦＮγ）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン１β（ＩＬ－１β）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）インターロイキン－２受容体α（ＩＬ－２Ｒα）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－４（ＩＬ－４）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－５（ＩＬ－５）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－６（ＩＬ－６）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－７（ＩＬ－７）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－８（ＩＬ－８）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１０（ＩＬ－１０）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１２‘ｐ７０’（ＩＬ－１２ ｐ７０）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１５（ＩＬ－１５）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１６（ＩＬ－１６）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１７Ａ（ＩＬ－１７Ａ）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１８（ＩＬ－１８）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－２２（ＩＬ－２２）のレベル、前記個体からの試料中のインターロイキン－２７（ＩＬ－２７）のレベル、前記個体からの試料中のリポカリン－２（ＬＣＮ－２）のレベル、前記個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）のレベル、前記個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ－９（ＭＭＰ－９）のレベル、前記個体からの試料中のマトリックスメタロプロテアーゼ－１０（ＭＭＰ－１０）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）マクロファージマンノース受容体のレベル、前記個体からの試料中のプロカルシトニン（ＰＣＴ）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）プログラム細胞死リガンド１（ＰＤ－Ｌ１）のレベル、前記個体からの試料中のペンタキシン３（ＰＴＸ３）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）のレベル、前記個体からの試料中のレジスチン（ＲＥＴＮ）のレベル、前記個体からの試料中の血清アミロイドＡタンパク質（ＳＡＡ）のレベル、前記個体からの試料中の免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ１（ＴＩＥ１）のレベル、前記個体からの試料中の免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ２（ＴＩＥ２）のレベル、前記個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤１（ＴＩＭＰ１）のレベル、前記個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤２（ＴＩＭＰ２）のレベル、前記個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤３（ＴＩＭＰ３）のレベル、前記個体からの試料中のメタロプロテアーゼの組織阻害剤４（ＴＩＭＰ４）のレベル、前記個体からの試料中の腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）のレベル、前記個体からの試料中の腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）のレベル、前記個体からの試料中の組織プラスミノーゲン活性化因子（ｔＰＡ）のレベル、前記個体からの試料中の組織プラスミノーゲン活性化因子阻害剤１（ｔＰＡＩ－１）のレベル、前記個体からの試料中のＴＮＦ関連アポトーシス誘導リガンド（ＴＲＡＩＬ）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）骨髄系細胞発現トリガー受容体１（ＴＲＥＭ１）のレベル、前記個体からの試料中のウロキナーゼ受容体（ｕＰａｒ）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）血管細胞接着分子１（ＶＣＡＭ－１）のレベル、前記個体からの試料中の血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体１（ＶＥＧＦＲ－１）のレベル、前記個体からの試料中の（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体２（ＶＥＧＦＲ－２）のレベル、又は前記個体からの試料中のフォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）のレベルのうちの１つ以上を含み、
    前記代謝物データは、前記個体からの試料中の脂肪アシル及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のグリセロ脂質及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のグリセロリン脂質及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のスフィンゴ脂質及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のスチロール脂質及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のプレノール脂質及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のサッカロ脂質及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のポリケチド及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中の炭水化物及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中の有機酸及びそれらの誘導体と構成分子種のレベル、前記個体からの試料中の有機複素環化合物及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中の有機酸素化合物及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中の有機窒素化合物及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のアミノ酸及びそれらの構成分子種のレベル、前記個体からの試料中のペプチド及びそれらの構成分子種のレベル、又は前記個体からの試料中のヌクレオシド及びそれらの構成分子種のレベルうちの１つ以上を含み、
    前記臨床転帰データは、症状の重症度又は持続時間、症状の開始又は緩和までの期間、臓器支持の必要性、臓器支持の期間、治療に対する応答、病院又は集中治療室への収容、病院又は集中治療室の滞在期間、死亡率、死亡までの期間、病的状態の期間（例えば、通常の日常生活を再開するまでの期間又は生活の質）、感染症の長期隔離の発生率、再入院のうちの１つ以上を含み、
    前記管理用健康データは、ベースライン人口統計、生理学パラメータ、限定されるものではないが、免疫低下状態など合併症、過去の手術歴、及び環境又は社会的曝露のうちの１つ以上を含む、請求項１７に記載の方法。
  19. 前記方法は、前記モデルに基づいて敗血症による重症疾患を予防する、又は改善するために、前記個体を治療すること、又は前記個体の現在の治療を調整することを更に含む、請求項１０～１８のいずれか一項に記載の方法。
  20. 前記個体を治療することは、抗生物質療法の開始若しくは拡大、体液及び電解質の均衡化、腎代替療法、人工呼吸器、標的薬物、経験的抗炎症剤、若しくは免疫調製薬の調整、熱力学的調整、カルシウムチャネル遮断薬療法、又は外科的介入のうちの少なくとも１つを含む、請求項１９に記載の方法。
  21. 現在の治療を調整することは、現在の抗生物質の投与量を変更すること、異なる抗生物質に変更すること、非ステロイド抗炎症薬の投与量を変更すること、又はインスリン療法を開始若しくは調整することを含む、請求項１９に記載の方法。
  22. 敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するための機械学習エンジンを生成するためのシステムであって、１つ以上のプロセッサと、メモリと、通信プラットフォームと、複数の第１の対象に関連する、複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶するように構成された発見データベースと、機械学習エンジンであって、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、前記複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択すること、前記臨床パラメータの複数のサブセットについてトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングを実行すること、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行すること、並びに敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する前記個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力すること、を行うように構成されている機械学習エンジンと、を備える、システム。
  23. 敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する前記個体における重症疾患を予測するためのモデルを構成することと、ネットワークを介して前記システムに接続されたリモートデバイスによってアクセスされる予測エンジンにおいて前記モデルをインスタンス化することと、を更に含む、請求項２２に記載のシステム。
  24. 前記通信プラットフォームは、モバイルデバイス、セキュアネットワーク、メッセージを記憶し、受信するサーバ、及びデータベースのうちの少なくとも１つを含む、請求項２２又は２３に記載のシステム。
  25. 敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのシステムであって、１つ以上のプロセッサと、メモリと、通信プラットフォームと、複数の第１の対象に関連する、複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶するように構成された発見データベースと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患のモデルを事前に訓練するように構成された機械学習エンジンであって、前記モデルは、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、前記複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択することと、前記臨床パラメータの複数のサブセットについてトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングを実行することと、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて、複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行することと、敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する前記個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力することと、を含む動作を実行することによって事前に訓練される、機械学習エンジンと、予測エンジンであって、複数の臨床パラメータのうちの少なくとも１つの臨床パラメータの第２の値を第２の個体から受信すること、及び前記少なくとも１つの臨床パラメータの第２の値を使用して、前記第２の個体の重症疾患を予測するための事前訓練済みモデルを実行することを行うように構成された予測エンジンと、前記第２の個体の予測される前記重症疾患を出力するように構成された表示デバイスと、を備える、システム。
  26. 敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する個体における重症疾患を予測するためのモデルを生成するために情報を記録した、非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記情報は、コンピュータで読み取られると、前記コンピュータに、複数の第１の対象に関連する複数の臨床パラメータの第１の値及び臨床転帰を記憶する発見データベースを生成する、複数のデータ品質管理アルゴリズムを実行して、前記複数の臨床パラメータから臨床パラメータのサブセットを選択する、前記臨床パラメータの複数のサブセットについてトポロジデータ分析及び／又はクラスタリングを実行する、複数の分類及び／又は事象発生時間分析アルゴリズムに基づいて複数の特徴選択機械学習及び／又はアンサンブル学習モデルを実行する、並びに敗血症を患う、又は敗血症を発症するリスクを有する前記個体における重症疾患を予測するためのモデルを出力する動作を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。
  27. 敗血症のための宿主バイオマーカーのアレイであって、前記バイオマーカーのアレイは、接着Ｇタンパク質共役受容体Ｅ１（ＡＤＧＲＥ１）、アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、アンジオテンシンＩＩ受容体関連タンパク質（ＡＧＴＲＡＰ）、ＡＫＴセリン／スレオニンキナーゼ１（ＡＫＴ１）、５’－アミノレブリン酸シンターゼ２（ＡＬＡＳ２）、アルカリホスファターゼ、バイオミネラリゼーション関連（ＡＬＰＬ）、アンキリンリピートドメイン２２（ＡＮＫＲＤ２２）、アネキシンＡ３（ＡＮＸＡ３）、アルギナーゼ１（ＡＲＧ１）、ＢＣＬ２様１（ＢＣＬ２Ｌ１）、ＢＭＸ非受容体型チロシンキナーゼ（ＢＭＸ）、第６染色体オープンリーディングフレーム６２（Ｃ６ｏｒｆ６２）、炭酸脱水酵素２（ＣＡ２）、Ｃ－Ｃモチーフケモカインリガンド５（ＣＣＬ５）、Ｃ－Ｃモチーフケモカイン受容体３（ＣＣＲ３）、ＣＤ４分子（ＣＤ４）、ＣＤ２４分子（ＣＤ２４）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、ＣＤ２７４分子（ＣＤ２７４）、細胞分裂周期３４、ユビキチン結合酵素（ＣＤＣ３４）、補体Ｄ因子（ＣＦＤ）、キチナーゼ３様１（ＣＨＩ３Ｌ１）、炭水化物スルホトランスフェラーゼ２（ＣＨＳＴ２）、Ｃ型レクチンドメインファミリ４メンバＥ（ＣＬＥＣ４Ｅ）、シチジン／ウリジンモノリン酸キナーゼ２（ＣＭＰＫ２）、チトクロームＣオキシダーゼ集合因子１ホモログ（ＣＯＡ１）、カルニチンパルミトイルトランスフェラーゼ１Ａ（ＣＰＴ１Ａ）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、コンドロイチン硫酸Ｎ－アセチルガラクトサミニルトランスフェラーゼ１（ＣＳＧＡＬＮＡＣＴ１）、シスタチンＣ（ＣＳＴ３）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ＤＮＡ損傷誘導性転写因子４（ＤＤＩＴ４）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、ディフェンシンα４（ＤＥＦＡ４）、ＤＮＡ Ｊ熱ショックタンパク質ファミリ（Ｈｓｐ４０）メンバＣ１（ＤＮＡＪＣ１）、ＤＮＡ損傷調節オートファジーモジュレータ１（ＤＲＡＭ１）、デオキシウリジントリホスファターゼ（ＤＵＴ）、二重特異性チロシンリン酸化調節キナーゼ３（ＤＹＲＫ３）、赤血球膜タンパク質バンド４．２（ＥＰＢ４２）、配列類似性１７４を有するファミリメンバＣ（ＦＡＭ１７４Ｃ）、Ｆボックス及びＷＤリピートドメイン含有２（ＦＢＸＷ２）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、フェロケラターゼ（ＦＥＣＨ）、繊維芽細胞増殖因子結合タンパク質２（ＦＧＦＢＰ２）、ＦＭＳ関連受容体チロシンキナーゼ３（ＦＬＴ３）、ホルミルペプチド受容体１（ＦＰＲ１）、ＧＡＴＡ結合タンパク質１（ＧＡＴＡ１）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ４（ＧＩＭＡＰ４）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ７（ＧＩＭＡＰ７）、ＧＴＰアーゼ、ＩＭＡＰファミリメンバ８（ＧＩＭＡＰ８）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、グラニュライシン（ＧＮＬＹ）、Ｇタンパク質共益受容体６５（ＧＰＲ６５）、増殖因子受容体結合タンパク質１０（ＧＲＢ１０）、グルタチオンＳトランスフェラーゼκ１（ＧＳＴＫ１）、Ｈ３ヒストン偽遺伝子６（Ｈ３Ｆ３ＡＰ４）、ヘモグロビンサブユニットα２（ＨＢＡ２）、ヘモゲン（ＨＥＭＧＮ）、ＨＥＣＴ及びＲＬＤドメイン含有Ｅ３ユビキチンタンパク質リガーゼファミリメンバ６（ＨＥＲＣ６）、Ｈ３．２ヒストン［推定］（ＨＩＳＴ２Ｈ３ＰＳ２）、主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩ、Ｂ（ＨＬＡ－Ｂ）、主要組織適合遺伝子複合体、クラスＩＩ、ＤＱ β１（ＨＬＡ－ＤＱＢ１）、高移動度群ボックス２（ＨＭＧＢ２）、１５－ヒドロキシプロスタグランジンデヒドロゲナーゼ（ＨＰＧＤ）、ヒドロゲン電圧電位依存性チャネル１（ＨＶＣＮ１）、酢酸イソアミル分解性エステラーゼ１［推定］（ＩＡＨ１）、細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ１）、最初期応答５（ＩＥＲ５）、インターフェロンα誘導タンパク質６（ＩＦＩ６）、インターフェロンα誘導タンパク質２７（ＩＦＩ２７）、インターフェロン誘導タンパク質４４（ＩＦＩ４４）、テトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質１（ＩＦＩＴ１）、テトラトリコペプチドリピートを有するインターフェロン誘導タンパク質２（ＩＦＩＴ２）、インターロイキン１β（ＩＬ１Ｂ）、インターロイキン１受容体型１（ＩＬ１ＲＡ）、インターロイキン１受容体型２（ＩＬ１Ｒ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、サイトヘシン交換因子用相互作用タンパク質１（ＩＰＣＥＦ１）、インターフェロン調節因子２結合タンパク質２（ＩＲＦ２ＢＰ２）、ＩＳＧ１５ユビキチン様変更因子（ＩＳＧ１５）、ＪＵＮプロトオンコジーン、ＡＰ－１転写因子サブユニット（ＪＵＮ）、電位依存性カリウムチャネルサブファミリＥ調節サブユニット１（ＫＣＮＥ１）、キネシン軽鎖（ＫＬＣ３）、ケルチ様ファミリメンバ２４（ＫＬＨＬ２４）、クリングル含有膜貫通型タンパク質１（ＫＲＥＭＥＮ１）、長遺伝子間非タンパク質コーディングＲＮＡ８６１（ＬＩＮＣ００８６１）、リンパ球抗原６ファミリメンバＥ（ＬＹ６Ｅ）、ＭＡＰＫ関連タンパク質１（ＭＡＰＫＡＰ１）、メディエータ複合体サブユニット２８（ＭＥＤ２８）、ＭｉｃｒｏＲＮＡ ６７２４－４（ＭＩＲ６７２４－４）、マトリックスメタロプロテアーゼ８（ＭＭＰ８）、マルチメリン１（ＭＭＲＮ１）、ミエロペルオキシダーゼ（ＭＰＯ）、マンノース受容体Ｃ型２（ＭＲＣ２）、ミトコンドリアエンコード１２Ｓ ｒＲＮＡ（ＭＴ－ＲＮＲ１）、ＭＸダイナミン様ＧＴＰアーゼ２（ＭＸ２）、核因子、赤血球２様３（ＮＦＥ２Ｌ３）、２’－５’－オリゴアデニル酸シンテターゼ３（ＯＡＳ３）、オレイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、オルファクトメジン４（ＯＬＦＭ４）、ペプチダーゼ阻害剤３（ＰＩ３）、ホスファチジルイノシトール－４，５－ビスリン酸３－キナーゼ触媒サブユニットβ（ＰＩＫ３ＣＢ）、ＰＩＴＨドメイン含有１（ＰＩＴＨＤ１）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ペリリピン２（ＰＬＩＮ２）、ＤＮＡポリメラーゼδ相互作用タンパク質３（ＰＯＬＤＩＰ３）、ＲＡＬ ＧＴＰアーゼ活性化タンパク質触媒サブユニットα２（ＲＡＬＧＡＰＡ２）、ＲＡＮ結合タンパク質９（ＲＡＮＢＰ９）、ＲＥＳＴコリプレッサ１（ＲＣＯＲ１）、Ｒｈ関連糖タンパク質（ＲＨＡＧ）、ＲＮＡ、Ｕ１核内低分子２（ＲＮＵ１－２）、ＲＮＡ、Ｕ１核内低分子４（ＲＮＵ１－４）、リボソームタンパク質Ｌ３７ａ（ＲＰＬ３７Ａ）、リボソームタンパク質Ｌ３８（ＲＰＬ３８）、リボソームタンパク質Ｓ１１（ＲＰＳ１１）、リボソームタンパク質Ｓ１８（ＲＰＳ１８）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ８（Ｓ１００Ａ８）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ９（Ｓ１００Ａ９）、Ｓ１００カルシウム結合タンパク質Ａ１２（Ｓ１００Ａ１２）、ＳＡＭドメイン、ＳＨ３ドメイン及び核局在化シグナル１（ＳＡＭＳＮ１）、Ｓｉｎ３Ａ関連タンパク質３０（ＳＡＰ３０）、ストロベリーノッチホモログ１（ＳＢＮＯ１）、セレニウム結合タンパク質１（ＳＥＬＥＮＢＰ１）、シアル酸結合Ｉｇ様レクチン１０（ＳＩＧＬＥＣ１０）、溶質キャリアファミリ２５メンバ６（ＳＬＣ２５Ａ６）、溶質キャリアファミリ２５メンバ３９（ＳＬＣ２５Ａ３９）、溶質キャリアファミリ３９メンバ８（ＳＬＣ３９Ａ８）、溶質キャリアファミリ４メンバ１［ディエゴ式血液型］（ＳＬＣ４Ａ１）、シヌクレインα（ＳＮＣＡ）、核内低分子ＲＮＡ、Ｈ／ＡＣＡボックス４４（ＳＮＯＲＡ４４）、スーパーオキシドディスムターゼ２（ＳＯＤ２）、スペクトリンα、赤血球１（ＳＰＴＡ１）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、シンタキシン６（ＳＴＸ６）、スイッチングＢセル複合体サブユニットＳＷＡＰ７０（ＳＷＡＰ７０）、スペクトリンリピート含有核膜タンパク質２（ＳＹＮＥ２）、Ｔボックス転写因子２１（ＴＢＸ２１）、フォークヘッド関連ドメインを有するＴＲＡＦ相互作用タンパク質（ＴＩＦＡ）、トール様受容体７（ＴＬＲ７）、膜貫通及びコイルドコイルドメインファミリ２（ＴＭＣＣ２）、膜貫通タンパク質３５Ｂ（ＴＭＥＭ３５Ｂ）、膜貫通タンパク質２７３（ＴＭＥＭ２７３）、チモシンβ１０（ＴＭＳＢ１０）、ＴＮＦ α誘導タンパク質６（ＴＮＦＡＩＰ６）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、三要素モチーフ含有４（ＴＲＩＭ４）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、ユビキチンタンパク質リガーゼＥ３成分Ｎ－リコグニン５（ＵＢＲ５）、ＵＮＣ－９３ホモログＢ１、ＴＬＲシグナル調節遺伝子（ＵＮＣ９３Ｂ１）、ＷＡＳＨ複合体サブユニット２Ｃ（ＷＡＳＨＣ２Ｃ）、ＸＩＡＰ関連因子１（ＸＡＦ１）、チロシン３－モノオキシゲナーゼ／トリプトファン５－モノオキシゲナーゼ活性化タンパク質ε（ＹＷＨＡＨ）、並びにＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）、トロンボスポンジンモチーフを有するディスインテグリン及びメタロプロテイナーゼ１３（ＡＤＡＭＴＳ１３）、アンジオポエチン１（ＡＮＧＰＴ１）、アンジオポエチン２（ＡＮＧＰＴ２）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド２／単球化学吸引性タンパク質１（ＣＣＬ２／ＭＣＰ－１）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド３／マクロファージ炎症性タンパク質１－α（ＣＣＬ３／ＭＩＰ－１－α）、Ｃ－Ｃケモカイン受容体リガンド５／ｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｏｎ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ｎｏｒｍａｌ Ｔ ｃｅｌｌ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ａｎｄ ｓｅｃｒｅｔｅｄ（ＣＣＬ５／ＲＡＮＴＥＳ）、分化抗原群１６３（ＣＤ１６３）、分化抗原群４０リガンド（ＣＤ４０Ｌ）、シンチナーゼ－３様タンパク質１（ＣＨＩ３Ｌ１）、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、デコイ受容体３（Ｄｃｒ３）、Ｄ－ダイマー、Ｅ－セレクチン（ＳＥＬＥ）、エンドグリン（ＥＮＧ）、Ｆａｓ受容体（ＦＡＳ）、フェリチン、フィブリノゲン、顆粒球コロニー刺激因子（Ｇ－ＣＳＦ）、顆粒球マクロファージコロニー刺激因子（ＧＭ－ＣＳＦ）、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン１β（ＩＬ－１β）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、（可溶性）インターロイキン－２受容体α（ＩＬ－２Ｒα）、インターロイキン－４（ＩＬ－４）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－７（ＩＬ－７）、インターロイキン－８（ＩＬ－８）、インターロイキン－１０（ＩＬ－１０）、インターロイキン－１２‘ｐ７０’（ＩＬ－１２ ｐ７０）、インターロイキン－１５（ＩＬ－１５）、インターロイキン－１６（ＩＬ－１６）、インターロイキン－１７Ａ（ＩＬ－１７Ａ）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、インターロイキン－２２（ＩＬ－２２）、インターロイキン－２７（ＩＬ－２７）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、マトリックスメタロプロテアーゼ－９（ＭＭＰ－９）、マトリックスメタロプロテアーゼ－１０（ＭＭＰ－１０）、（可溶性）マクロファージマンノース受容体、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）プログラム細胞死リガンド１（ＰＤ－Ｌ１）、ペンタキシン３（ＰＴＸ３）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、レジスチン（ＲＥＴＮ）、血清アミロイドＡタンパク質（ＳＡＡ）、免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ１（ＴＩＥ１）、免疫グロブリン様及びＥＧＦ様ドメインを有するチロシンキナーゼ２（ＴＩＥ２）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤１（ＴＩＭＰ１）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤２（ＴＩＭＰ２）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤３（ＴＩＭＰ３）、メタロプロテアーゼの組織阻害剤４

    （ＴＩＭＰ４）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、組織プラスミノーゲン活性化因子（ｔＰＡ）、組織プラスミノーゲン活性化因子阻害剤１（ｔＰＡＩ－１）、ＴＮＦ関連アポトーシス誘導リガンド（ＴＲＡＩＬ）、（可溶性）骨髄系細胞発現トリガー受容体１（ＴＲＥＭ１）、ウロキナーゼ受容体（ｕＰａｒ）、（可溶性）血管細胞接着分子１（ＶＣＡＭ－１）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体１（ＶＥＧＦＲ－１）、（可溶性）血管内皮細胞増殖因子受容体２（ＶＥＧＦＲ－２）、フォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）、脂肪アシル及びそれらの構成分子種、グリセロ脂質及びそれらの構成分子種、グリセロリン脂質及びそれらの構成分子種、スフィンゴ脂質及びそれらの構成分子種、スチロール脂質及びそれらの構成分子種、プレノール脂質及びそれらの構成分子種、サッカロ脂質及びそれらの構成分子種、ポリケチド及びそれらの構成分子種、炭水化物及びそれらの構成分子種、有機酸及びそれらの誘導体と構成分子種、有機複素環化合物及びそれらの構成分子種、有機酸素化合物及びそれらの構成分子種、有機窒素化合物及びそれらの構成分子種、アミノ酸及びそれらの構成分子種、ペプチド及びそれらの構成分子種、又はヌクレオシド及びそれらの構成分子種のうちの２つ以上を含む、宿主バイオマーカーのアレイ。
  28. 前記アレイは、核酸のアレイ、ペプチドのアレイ、又は代謝産物のアレイである、請求項２７に記載のバイオマーカーのアレイ。
  29. 前記アレイは、３個以上のバイオマーカー、４個以上のバイオマーカー、５個以上のバイオマーカー、６個以上のバイオマーカー、７個以上のバイオマーカー、８個以上のバイオマーカー、９個以上のバイオマーカー、１０個以上のバイオマーカー、１５個以上のバイオマーカー、２０個以上のバイオマーカー、２５個以上のバイオマーカー、３０個以上のバイオマーカー、３５個以上のバイオマーカー、４０個以上のバイオマーカー、４５個以上のバイオマーカー、又は４８個バイオマーカーを含む、請求項２７又は２８に記載のバイオマーカーのアレイ。
  30. 敗血症を患う個体における死亡率を予測する方法であって、前記個体から生体試料を得ることと、以下のバイオマーカー、すなわち、アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、キネシン軽鎖３（ＫＬＣ３）、オレオイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、ＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、Ｄ－ダイマー、フェリチン、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、フォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）、カルニチン、アセチルカルニチン、プロピオニルカルニチン、マロニルカルニチン、メチルマロニルカルニチン、ヒドロキシプロピオニルカルニチン、プロペノイルカルニチン、ブチリルカルニチン、ヒドロキシブチリルカルニチン、フマリルカルニチン、バレリルカルニチン、グルタリルカルニチン、ヒドロキシバレリルカルニチン、チグリルカルニチン、ヘキサノイルカルニチン、ヒドロキシヘキサノイルカルニチン、ピメロイルカルニチン、デカノイルカルニチン、デカジエニルカルニチン、テトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデカジエニルカルニチン、ヘキサデカノイルカルニチン、ヘキサデセノイルカルニチン、オクタデカノイルカルニチン、オクタデセノイルカルニチン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１７：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：２の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：３の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：４の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ１４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：２の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２０：２の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、ヘキソース［グルコースなど］、アラニン、アルギニン、アスパラギン、アスパラギン酸塩、シトルエン、グルタミン、グルタミン酸塩、グリシン、ヒスチジン、イソロイシン、リジン、メチオニン、オルニチン、フェニルアラニン、プロリン、セリン、トレオニン、トリプトファン、チロシン、バリン、非対称性ジメチルアルギニン、αアミノアジピン酸、クレアチニン、キヌレニン、メチオニンスルホキシド、プトレッシン、サルコシン、対称性ジメチルアルギニン、スペルミジン、スペルミン、トランス－４－ヒドロキシプロリン、又はタウリンのうちの１つ以上を前記生体試料から測定することと、
    アドレナリン受容体β２（ＡＤＲＢ２）、ＣＤ１７７分子（ＣＤ１７７）、カルボキシペプチダーゼ卵黄形成様（ＣＰＶＬ）、Ｃ－Ｘ３－Ｃモチーフケモカイン受容体１（ＣＸ３ＣＲ１）、ディフェンシンα３（ＤＥＦＡ３）、Ｆｃ受容体様５（ＦＣＲＬ５）、Ｇタンパク質サブユニットγ２（ＧＮＧ２）、インターロイキン１０受容体サブユニットα（ＩＬ１０ＲＡ）、キネシン軽鎖３（ＫＬＣ３）、オレオイル－ＡＣＰヒドロラーゼ（ＯＬＡＨ）、ピルビン酸キナーゼＭ１／２（ＰＫＭ）、ラジカルＳ－アデノシルメチオニンドメイン含有２（ＲＳＡＤ２）、ＳＴＥ２０関連アダプタβ（ＳＴＲＡＤＢ）、チロシルタンパク質スルホトランスフェラーゼ１（ＴＰＳＴ１）、テトラスパニン５（ＴＳＰＡＮ５）、テトラトリコペプチドリピートドメイン９Ｃ（ＴＴＣ９Ｃ）、ＫＲＡＢ及びＳＣＡＮドメインを有するジンクフィンガー１（ＺＫＳＣＡＮ１）、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、Ｃ－Ｘ－Ｃモチーフケモカインリガンド１０／インターフェロンγ誘導タンパク質１０（ＣＸＣＬ１０／ＩＰ－１０）、Ｄ－ダイマー、フェリチン、（可溶性）細胞間接着分子１（ＩＣＡＭ－１）、インターフェロンγ（ＩＦＮγ）、インターロイキン－１受容体拮抗薬（ＩＬ－１ＲＡ）、インターロイキン－５（ＩＬ－５）、インターロイキン－６（ＩＬ－６）、インターロイキン－６受容体α（ＩＬ－６Ｒα）、インターロイキン－１８（ＩＬ－１８）、インターロイキン－１８－結合タンパク質（ＩＬ－１８ＢＰ）、リポカリン－２（ＬＣＮ－２）、マトリックスメタロプロテアーゼ－８（ＭＭＰ－８）、プロカルシトニン（ＰＣＴ）、（可溶性）終末糖化産物向け受容体（ＲＡＧＥ）、腫瘍壊死因子受容体１（ＴＮＦ－Ｒ１）、腫瘍壊死因子α（ＴＮＦα）、血管内皮細胞増殖因子（ＶＥＧＦ）、フォン・ヴィレブランド因子Ａ２ドメイン（ｖＷＦ－Ａ２）、カルニチン、アセチルカルニチン、プロピオニルカルニチン、マロニルカルニチン、メチルマロニルカルニチン、ヒドロキシプロピオニルカルニチン、プロペノイルカルニチン、ブチリルカルニチン、ヒドロキシブチリルカルニチン、フマリルカルニチン、バレリルカルニチン、グルタリルカルニチン、ヒドロキシバレリルカルニチン、チグリルカルニチン、ヘキサノイルカルニチン、ヒドロキシヘキサノイルカルニチン、ピメロイルカルニチン、デカノイルカルニチン、デカジエニルカルニチン、テトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデセノイルカルニチン、ヒドロキシテトラデカジエニルカルニチン、ヘキサデカノイルカルニチン、ヘキサデセノイルカルニチン、オクタデカノイルカルニチン、オクタデセノイルカルニチン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１７：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ１８：２の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：３の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２０：４の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：０の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総アシル残基を有するリゾホスファチジルコリン、Ｃ２４：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ２８：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：０の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：１の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：４の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：６の総ジアシル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３６：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：０の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ３８：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：１の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４０：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：２の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４２：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：３の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：４の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：５の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ４４：６の総アシルアルキル残基を有するホスファチジルコリン、Ｃ１４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２２：２の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するヒドロキシスフィンゴミエリン、Ｃ１６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ１８：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２０：２の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２４：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：０の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、Ｃ２６：１の総アシル残基を有するスフィンゴミエリン、ヘキソース［グルコースなど］、アラニン、アルギニン、アスパラギン、アスパラギン酸塩、シトルエン、グルタミン、グルタミン酸塩、グリシン、ヒスチジン、イソロイシン、リジン、メチオニン、オルニチン、フェニルアラニン、プロリン、セリン、トレオニン、トリプトファン、チロシン、バリン、非対称性ジメチルアルギニン、αアミノアジピン酸、クレアチニン、キヌレニン、メチオニンスルホキシド、プトレッシン、サルコシン、対称性ジメチルアルギニン、スペルミジン、スペルミン、トランス－４－ヒドロキシプロリン、又はタウリンのレベルに少なくとも部分的に基づいて、敗血症を患う個体における死亡率を予測することと、を含む、方法。
  31. 前記方法は、敗血症について前記個体を治療すること、又は前記敗血症の発症を予防すること、を更に含む、請求項１～１９又は３０のいずれか一項に記載の方法。
JP2022539379A 2019-12-27 2020-12-24 敗血症を患う個体における重症疾患の予測及び対処 Pending JP2023511658A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201962954298P 2019-12-27 2019-12-27
US62/954,298 2019-12-27
PCT/US2020/067038 WO2021134027A1 (en) 2019-12-27 2020-12-24 Predicting and addressing severe disease in individuals with sepsis

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2023511658A true JP2023511658A (ja) 2023-03-22

Family

ID=76575149

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022539379A Pending JP2023511658A (ja) 2019-12-27 2020-12-24 敗血症を患う個体における重症疾患の予測及び対処

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20230018537A1 (ja)
EP (1) EP4082028A4 (ja)
JP (1) JP2023511658A (ja)
AU (1) AU2020411504B2 (ja)
CA (1) CA3163000A1 (ja)
IL (1) IL294285A (ja)
WO (1) WO2021134027A1 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3882922A1 (en) * 2020-03-21 2021-09-22 Tata Consultancy Services Limited Discriminating features based sepsis prediction
WO2023019093A2 (en) * 2021-08-07 2023-02-16 Venn Biosciences Corporation Detection of peptide structures for diagnosing and treating sepsis and covid
CN114617899B (zh) * 2022-04-14 2023-10-20 苏州大学附属儿童医院 S-腺苷甲硫氨酸在制备治疗脓毒血症相关性脑病药物中的应用
WO2024018372A2 (en) * 2022-07-20 2024-01-25 Sri Sathya Sai Institute Of Higher Learning A machine learning platform for predicting uropathogens and their resistance for prescribing suitable urinary infection therapy
CN117012375B (zh) * 2023-10-07 2024-03-26 之江实验室 一种基于患者拓扑特征相似性的临床决策支持方法和系统

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2933551A1 (en) * 2013-09-05 2015-03-12 Fio Corporation Biomarkers for early determination of a critical or life threatening response to illness and/or treatment response
GB201402293D0 (en) * 2014-02-11 2014-03-26 Secr Defence Biomarker signatures for the prediction of onset of sepsis
GB201406259D0 (en) * 2014-04-07 2014-05-21 Univ Edinburgh Molecular predictors of neonatal sepsis
KR101923654B1 (ko) * 2016-11-24 2018-11-29 주식회사 셀바스에이아이 질환 발병 확률 예측 모델 학습 방법 및 장치
KR102081055B1 (ko) * 2018-05-16 2020-02-25 고려대학교산학협력단 기계 학습을 이용한 관상 동맥 질환 예측 방법 및 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
CA3163000A1 (en) 2021-07-01
EP4082028A1 (en) 2022-11-02
WO2021134027A1 (en) 2021-07-01
IL294285A (en) 2022-08-01
EP4082028A4 (en) 2024-01-24
AU2020411504A1 (en) 2022-07-14
US20230018537A1 (en) 2023-01-19
AU2020411504B2 (en) 2024-04-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
AU2020277267B2 (en) Methods and systems for analysis of organ transplantation
AU2020411504B2 (en) Predicting and addressing severe disease in individuals with sepsis
Sweeney et al. Benchmarking sepsis gene expression diagnostics using public data
Tang et al. The use of gene-expression profiling to identify candidate genes in human sepsis
EP3316875B1 (en) Methods to diagnose acute respiratory infections
JP2020182489A (ja) 肺がん状態の評価方法
EP2443449B1 (en) Determination of coronary artery disease risk.
US9238841B2 (en) Multi-biomarker-based outcome risk stratification model for pediatric septic shock
US11299785B2 (en) Septic shock endotyping strategy and mortality risk for clinical application
US20220251647A1 (en) Gene expression signatures useful to predict or diagnose sepsis and methods of using the same
ES2934741T3 (es) Predicción de la respuesta terapéutica en condiciones inflamatorias
Koyuncu et al. CXCL1: A new diagnostic biomarker for human tuberculosis discovered using Diversity Outbred mice
WO2022235518A9 (en) Method for diagnosing active tuberculosis and progression to active tuberculosis
EP4070336A1 (en) Prediction of venous thromboembolism utilizing machine learning models
Baghela Identifying predictive gene expression signatures of sepsis severity
Biasci et al. and Hepatology
JP2024508659A (ja) 真菌感染を検出および処置するための方法
Ahmad A blood-based prognostic biomarker in IBD
Odia Longitudinal transcriptomic profiling of whole blood during tuberculosis treatment
WO2023086635A1 (en) Virological and molecular surrogates of response to sars-cov-2 neutralizing antibody sotrovimab
EP4352250A1 (en) Diagnostic for sepsis endotypes and/or severity
CA3227382A1 (en) Methods for characterizing infections and methods for developing tests for the same

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220826

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20231016

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20240112

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20240318

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240412