JP2023546240A - 疾患を発症するリスクを評価する方法 - Google Patents

Abstract

本開示は、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病などの疾患を発症するリスクを評価するための方法およびシステムに関する。これらの方法は、被験者の臨床的リスクと組み合わせて、リスク分析を改善することができる。そのような方法は、適切な治療およびモニタリングのレジメンについての意思決定を支援するために使用され得る。

Description

本開示は、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病などの疾患を発症するリスクを評価するための方法およびシステムに関する。これらの方法は、被験者の臨床的リスクと組み合わせて、リスク分析を改善することができる。そのような方法は、適切な治療およびモニタリングのレジメンについての意思決定を支援するために使用され得る。

最も一般的な心血管疾患は、心臓の動脈におけるプラーク（アテローム性動脈硬化）の蓄積による心筋への血流の減少を伴う冠動脈疾患（ＣＡＤ）である。臨床的危険因子には、高血圧、喫煙、糖尿病、運動不足、肥満、高血中コレステロール、質の悪い食生活、うつ病、および過度のアルコールがある。心電図、心臓負荷試験、冠動脈コンピュータ断層撮影血管造影、および冠動脈造影を含むいくつかの検査が診断を助け得る。

心房細動（ＡＦ）は、心臓の心房の急速かつ不規則な拍動を特徴とする異常な心拍リズム（不整脈）である。ＡＦは、典型的には、短期間の異常拍動として始まり、これは、時間の経過とともにより長くなるか、または連続的になる。また、心房粗動のような他の形態の不整脈として始まり、その後、ＡＦに変化することもある。高血圧および心臓弁膜症は、ＡＦの最も一般的な変化可能な危険因子である。他の心関連の危険因子としては、心不全、冠動脈疾患、心筋症、および先天性心疾患が挙げられる。

成人発症型糖尿病としても知られる２型糖尿病（Ｔ２Ｄ）は、高血糖、インスリン抵抗性、およびインスリンの相対的欠如を特徴とする糖尿病の一形態である。高血糖による長期合併症には、心臓病、脳卒中、失明をもたらし得る糖尿病性網膜症、腎不全、および切断につながり得る四肢の血流不良がある。２型糖尿病は、主に肥満および運動不足の結果として生じる。

フラミンガムリスクスコアは、個人の１０年ＣＡＤリスクを推定するために使用される性別固有のアルゴリズムである。これはまた、ＡＦおよびＴ２Ｄなど他の疾患を発症するリスクを評価するためにも使用される。フラミンガムリスクスコアは、冠動脈心疾患を発症する１０年間のリスクを推定するために、フラミンガム心臓研究から取得されたデータに基づいて初めて開発された（Ｗｉｌｓｏｎ ｅｔ ａｌ．，１９９８）。１０年間の心血管疾患リスクを評価するために、冠動脈心疾患に加えて、２００８年フラミンガムリスクスコアの疾患のアウトカムとして、脳血管イベント、末梢動脈疾患、および心不全がその後追加された（Ｄ'Ａｇｏｎｓｔｉｎｏ ｅｔ ａｌ．，２００８）。

冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する個人のリスクを評価する改善された方法が必要とされている。

第１の態様では、本発明は、ヒト被験者が冠動脈疾患を発症するリスクを評価するための方法を提供し、方法が、ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うことを含み、遺伝的リスク評価が、ヒト被験者に由来する生体試料において、冠動脈疾患を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出することを伴い、少なくとも１つの多型が、表１および／もしくは表２から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。

上記の態様の一実施形態では、方法は、表１に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも１５０個、少なくとも２００個、少なくとも２５０個、少なくとも３００個、少なくとも３５０個、少なくとも４００個、少なくとも４５０個、少なくとも５００個、少なくとも５５０個、少なくとも６００個、少なくとも６５０個、少なくとも７００個、少なくとも７５０個、少なくとも８００個、少なくとも８２５個、少なくとも８５０個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型の存在を検出することを含む。

上記の態様の一実施形態では、方法は、表１および表２に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも１５０個、少なくとも２００個、少なくとも２５０個、少なくとも３００個、少なくとも３５０個、少なくとも４００個、少なくとも４５０個、少なくとも５００個、少なくとも５５０個、少なくとも６００個、少なくとも６５０個、少なくとも７００個、少なくとも７５０個、少なくとも８００個、少なくとも８５０個、少なくとも９００個、少なくとも９５０個、少なくとも１，０００個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型の存在を検出することを含む。

上記の態様の一実施形態では、方法は、表１に提供される多型の各々を検出することを含む。一実施形態では、方法は、表２に提供される多型の各々を検出することをさらに含む。

別の態様では、本発明は、ヒト被験者が心房細動を発症するリスクを評価するための方法を提供し、方法が、ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うことを含み、遺伝的リスク評価が、ヒト被験者に由来する生体試料において、心房細動を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出することを伴い、少なくとも１つの多型が、表３から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。

上記の態様の一実施形態では、方法は、表３に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも１２５個、少なくとも１５０個、少なくとも１７５個、少なくとも２００個、少なくとも２２５個、少なくとも２５０個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型の存在を検出することを含む。

上記の態様の一実施形態では、方法は、表３に提供される多型の各々を検出することを含む。

さらなる態様では、本発明は、ヒト被験者が２型糖尿病を発症するリスクを評価するための方法を提供し、方法が、ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うことを含み、遺伝的リスク評価が、ヒト被験者に由来する生体試料において、２型糖尿病を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出することを伴い、少なくとも１つの多型が、表４から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。

上記の態様の一実施形態では、方法は、表４に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも３０個、少なくとも４０個、少なくとも５０個、少なくとも６０個、少なくとも７０個、少なくとも８０個、少なくとも８５個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型の存在を検出することを含む。

上記の態様の一実施形態では、方法は、表４に提供される多型の各々を検出することを含む。

一実施形態では、方法は、
ヒト被験者の臨床的リスク評価を行うことと、
ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを取得するために、臨床的リスク評価と遺伝的リスク評価とを組み合わせることと
をさらに含む。

一実施形態では、臨床的リスク評価は、限定はされないが、年齢、性別、ＨＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、ＬＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、総コレステロール値、血圧（収縮期および／または拡張期（ｍｍ Ｈｇ））、喫煙状況、糖尿病の有無、高血圧薬、ｃ反応性タンパク質レベル、被験者の母親または父親の心臓発作（６０歳までになど）の有無、肥満度指数、民族性、貧困度、家族歴、慢性腎疾患の有無、および関節リウマチの有無のうちの１つ以上またはすべてに関する情報を被験者から取得することを含む。

一実施形態では、臨床的リスク評価は、年齢、性別、ＨＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、ＬＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、総コレステロール値、血圧（収縮期および拡張期（ｍｍ Ｈｇ））、喫煙状況、糖尿病の有無、および高血圧薬のうちの１つ以上またはすべてに関する情報を被験者から取得することを含む。

一実施形態では、臨床的リスク評価は、フラミンガムスコアである。

一実施形態では、疾患が冠動脈疾患であるとき、臨床的リスク評価は、米国心臓病学会プールコホート方程式（ＰＣＥ：Ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｉｓｔｓ Ｐｏｏｌｅｄ Ｃｏｈｏｒｔ Ｅｑｕａｔｉｏｎｓ）である。

一実施形態では、臨床的リスク評価と遺伝的リスク評価とを組み合わせることは、リスク評価の加算または乗算を含む。

さらなる態様では、本発明は、冠動脈疾患を発症するリスクの評価を必要とするヒトからなる被験者の群から選択されるヒト被験者における１００，０００個未満の多型のアレルの同一性を決定して、被験者の多型プロファイルを生成する方法を提供し、
（ｉ）表１および／または表２に提供される少なくとも１つの多型、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型をアレル同一性分析のために選択することと、
（ｉｉ）ヒト被験者に由来する生体試料において、多型を検出することと、
（ｉｉｉ）ステップ（ｉｉ）で分析されたアレルの同一性に基づいて被験者スクリーニングの多型プロファイルを生成することであって、ステップ（ｉ）でアレル同一性分析のために１００，０００個未満の多型が選択され、ステップ（ｉｉ）で１００，０００個未満の同一の多型が分析されることと
を含む。

さらなる態様では、本発明は、心房細動を発症するリスクの評価を必要とするヒトからなる被験者の群から選択されるヒト被験者における１００，０００個未満の多型のアレルの同一性を決定して、被験者の多型プロファイルを生成する方法を提供し、
（ｉ）表３に提供される少なくとも１つの多型、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型をアレル同一性分析のために選択することと、
（ｉｉ）ヒト被験者に由来する生体試料において、多型を検出することと、
（ｉｉｉ）ステップ（ｉｉ）で分析されたアレルの同一性に基づいて被験者スクリーニングの多型プロファイルを生成することであって、ステップ（ｉ）でアレル同一性分析のために１００，０００個未満の多型が選択され、ステップ（ｉｉ）で１００，０００個未満の同一の多型が分析されることと
を含む。

さらなる態様では、本発明は、２型糖尿病を発症するリスクの評価を必要とするヒトからなる被験者の群から選択されるヒト被験者における１００，０００未満の多型のアレルの同一性を決定して、被験者の多型プロファイルを生成する方法を提供し、
（ｉ）表４に提供される少なくとも１つの多型、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型をアレル同一性分析のために選択することと、
（ｉｉ）ヒト被験者に由来する生体試料において、多型を検出することと、
（ｉｉｉ）ステップ（ｉｉ）で分析されたアレルの同一性に基づいて被験者スクリーニングの多型プロファイルを生成することであって、ステップ（ｉ）でアレル同一性分析のために１００，０００個未満の多型が選択され、ステップ（ｉｉ）で１００，０００個未満の同一の多型が分析されることと
を含む。

上記３つの態様の一実施形態において、関連する場合、１００，０００個未満の多型、５０，０００個未満の多型、４０，０００個未満の多型、３０，０００個未満の多型、２０，０００個未満の多型、１０，０００個未満の多型、７，５００個未満の多型、５，０００個未満の多型、４，０００個未満の多型、３，０００個未満の多型、２，０００個未満の多型、１，０００個未満の多型、９００個未満の多型、８００個未満の多型、７００個未満の多型、６００個未満の多型、５００個未満の多型、４００個未満の多型、３００個未満の多型、２００個未満の多型、または１００個未満の多型が、アレル同一性のために選択される。

一実施形態では、連鎖不平衡にある多型が、０．９を超える連鎖不平衡を有する。一実施形態では、連鎖不平衡にある多型が、０．９５を超える連鎖不平衡を有する。一実施形態では、連鎖不平衡にある多型が、０．９９を超える連鎖不平衡を有する。別の実施形態では、連鎖不平衡にある多型が、１の連鎖不平衡を有する。

一実施形態では、リスク評価は、スコアを生成し、方法が、スコアを所定の閾値と比較することをさらに含み、スコアが閾値以上である場合、被験者は、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクがあると評価される。

さらなる態様では、本発明は、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病についてのヒト被験者の定期的な診断検査の必要性を決定するための方法を提供し、方法が、本発明の方法を使用して、被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価することを含む。

別の態様では、本発明は、ヒト被験者における冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病をスクリーニングする方法を提供し、方法が、本発明の方法を使用して、被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価することと、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを有すると評価された場合、被験者における冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を定期的にスクリーニングすることとを含む。

上記の２つの態様の一実施形態では、冠動脈疾患の場合、スクリーニングが、心電図（ＥＣＧ）、運動負荷試験、核負荷試験、心臓カテーテルおよび血管造影、または心臓ＣＴスキャンのうちの１つ以上を行うことを伴う。

上記の２つの態様の一実施形態では、心房細動疾患の場合、スクリーニングが心電図（ＥＣＧ）を行うことを伴う。

上記の２つの態様の一実施形態では、２型糖尿病の場合、スクリーニングが、被験者の血糖値、尿糖値、糖化ヘモグロビン（ＨｂＡ１ｃ）値、フルクトサミン値、または耐糖能のうちの１つ以上を分析することを伴う。

一態様では、本発明は、本発明の方法を使用して、被験者が冠状動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価することを含む、ヒト被験者の予防的抗冠状動脈疾患療法、抗心房細動療法、または抗２型糖尿病療法の必要性を決定するための方法を提供する。

さらに別の態様では、本発明は、ヒト被験者における冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病のリスクを予防または低減するための方法を提供し、方法が、本発明の方法を使用して、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価することと、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを有すると評価された場合、それぞれ抗冠動脈疾患療法、抗心房細動療法、または抗２型糖尿病療法を施すこととを含む。

さらなる態様では、本発明は、そのリスクがあるヒト被験者において、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病をそれぞれ予防するのに使用するための抗冠動脈疾患療法、抗心房細動療法、または抗２型糖尿病療法を提供し、本発明の方法を使用して、被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを有すると評価される。

一実施形態では、抗冠動脈疾患療法は、限定はされないが、スタチンなどのコレステロール低下薬、アスピリン、ワルファリン、もしくはリバーロキサバンなどの血液をさらさらにする薬、βブロッカー、硝酸塩、またはカルシウムチャネルブロッカーから選択される。

一実施形態では、抗心房細動療法は、限定はされないが、カルディオバージョン、βブロッカー、カルシウムチャネルブロッカー、ワルファリン、アスピリン、もしくはリバーロキサバンなどの血液をさらさらにする薬、またはキニジン、フレカイニド、プロパフェノン、ソタロール、ドフェチリド、もしくはアミオダールなどの抗不整脈薬から選択される。

一実施形態では、抗２型糖尿病療法は、限定はされないが、メトホルミン、インスリン、グリメピリド、グリブライド、グリピザイドなどのスルホニル尿素、プランジン、スターリックスなどのメグリチニド、ロシグリタゾン、ピオグリタゾンなどのチアゾリジンジオン、シタグリプチン、サキサグリプチン、リナグリプチン、アログリプチンなどのＤＰＰ－４阻害剤、エキセナチド、リラグルチド、リキセナチド、アルビグルチド、デュラグルチドなどのＧＬＰ－１受容体アゴニスト、フォルキシーガ、インボカナ、ジャディアンスなどのＳＧＬＴ２阻害剤から選択される。

別の態様では、本発明は、候補療法の臨床試験のためにヒト被験者の群を階層化するための方法を提供し、方法が、本発明の方法を使用して、被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する個々のリスクを評価することと、評価の結果を使用して、療法に反応する可能性がより高い被験者を選択することとを含む。

また、２つ以上の核酸を増幅するための少なくとも２組のプライマーを備えるキットも提供し、２つ以上の核酸が、表１～表４のいずれか１つ、または表１、表３、および表４もしくは表１および表２などそれらの任意の組み合わせから選択される多型、あるいはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型を含む。

さらなる態様では、２つ以上の核酸にハイブリダイズするための少なくとも２組のプローブを備える遺伝子アレイが提供され、２つ以上の核酸が、表１～表４のいずれか１つ、または表１、表３、および表４もしくは表１および表２などそれらの任意の組み合わせから選択される多型、あるいはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型を含む。

一態様では、本発明は、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価するためのコンピュータ実装方法を提供し、方法が、プロセッサおよびメモリを備えるコンピューティングシステムにおいて動作可能であり、方法は、
ヒト被験者の遺伝的リスクデータを受信することであって、遺伝的リスクデータが、本発明の方法によって取得された、受信することと、
ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを取得するために、データを処理することと、
ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを出力することと
を含む。

さらなる態様では、本発明は、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価するためのコンピュータ実装方法を提供し、方法が、プロセッサおよびメモリを備えるコンピューティングシステムにおいて動作可能であり、方法は、
ヒト被験者の臨床的リスクデータおよび遺伝的リスクデータを受信することであって、臨床的リスクデータおよび遺伝的リスクデータが、本発明の方法によって取得された、受信することと、
ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを取得するために、臨床的リスクデータと遺伝的リスクデータと組み合わせるようにデータを処理することと、
ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを出力することと
を含む。

別の態様では、本発明は、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価するためのシステムを提供し、
本発明の方法を使用して、ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うためのシステム命令と、
ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを取得するためのシステム命令と
を含む。

別の態様では、本発明は、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価するためのシステムを提供し、
本発明の方法を使用して、ヒト被験者の臨床的リスク評価および遺伝的リスク評価を行うためのシステム命令と、
ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを取得するために、臨床的リスク評価と遺伝的リスク評価とを組み合わせるためのシステム命令と
を含む。

一実施形態では、被験者のリスクデータは、コンピューティングシステムに結合されたユーザインターフェースから受信される。別の実施形態では、被験者のリスクデータは、ワイヤレス通信ネットワークを介してリモートデバイスから受信される。別の実施形態では、ユーザインターフェースまたはリモートデバイスは、ＳＮＰアレイプラットフォームである。別の実施形態では、出力することは、コンピューティングシステムに結合されたユーザインターフェースに情報を出力することを含む。別の実施形態では、出力することは、ワイヤレス通信ネットワークを介してリモートデバイスに情報を送信することを含む。

本明細書における任意の実施形態は、特に明記しない限り、任意の他の実施形態に準用されると解釈されるものとする。

本発明は、例示のみを目的とする本明細書に記載の特定の実施形態によって範囲が限定されるものではない。機能的に等価な生成物、組成物、および方法は、本明細書に記載されるように、明らかに本発明の範囲内である。

本明細書全体を通して、特に明記しない限り、または文脈が別段必要としない限り、単一のステップ、組成物、ステップ群または組成物群への言及は、それらのステップ、組成物、ステップ群または組成物群の１つおよび複数（すなわち、１つ以上）を包含すると見なされるものとする。

以下の非限定的な実施例によって、および添付の図面を参照して、本発明を以下で説明する。

実施例に記載された研究のワークフローを示す図である。

一般的な技術および選択された定義
特に定義しない限り、本明細書で使用されるすべての技術用語および科学用語は、当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有すると見なされるものとする（例えば、冠動脈疾患、心房細動、および２型糖尿病分析、治療および予防、分子遺伝学、バイオインフォマティクスおよび生化学）。

特に明記しない限り、本開示において利用される分子的および統計的技術は、当業者に周知の標準的な手順である。このような技術は、以下のような文献中に記載され説明されている。Ｊ． Ｐｅｒｂａｌ， Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ｇｕｉｄｅ ｔｏ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ， Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ａｎｄ Ｓｏｎｓ （１９８４）， Ｊ． Ｓａｍｂｒｏｏｋ ｅｔ ａｌ．，Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ， Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｕｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｐｒｅｓｓ （１９８９）， Ｔ．Ａ．Ｂｒｏｗｎ （ｅｄｉｔｏｒ）， Ｅｓｓｅｎｔｉａｌ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ：Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ａｐｐｒｏａｃｈ， Ｖｏｌｕｍｅｓ １ ａｎｄ ２， ＩＲＬ Ｐｒｅｓｓ （１９９１）， Ｄ．Ｍ．Ｇｌｏｖｅｒ ａｎｄ Ｂ．Ｄ．Ｈａｍｅｓ （ｅｄｉｔｏｒｓ）， ＤＮＡ Ｃｌｏｎｉｎｇ：Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ａｐｐｒｏａｃｈ， Ｖｏｌｕｍｅｓ １－４， ＩＲＬ Ｐｒｅｓｓ （１９９５ ａｎｄ １９９６）， ａｎｄ Ｆ．Ｍ．Ａｕｓｕｂｅｌ ｅｔ ａｌ．（ｅｄｉｔｏｒｓ）， Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ， Ｇｒｅｅｎｅ Ｐｕｂ．Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ ａｎｄ Ｗｉｌｅｙ－Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ （１９８８， ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ａｌｌ ｕｐｄａｔｅｓ ｕｎｔｉｌ ｐｒｅｓｅｎｔ）， Ｅｄ Ｈａｒｌｏｗ ａｎｄ Ｄａｖｉｄ Ｌａｎｅ （ｅｄｉｔｏｒｓ） Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ， Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｕｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ， （１９８８）， ａｎｄ Ｊ．Ｅ．Ｃｏｌｉｇａｎ ｅｔ ａｌ．（ｅｄｉｔｏｒｓ） Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ ｉｎ Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ， Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ （ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ａｌｌ ｕｐｄａｔｅｓ ｕｎｔｉｌ ｐｒｅｓｅｎｔ）。

本開示は、特定の実施形態に限定されるものではなく、当然、様々なものがあり得ることを理解されたい。本明細書で使用される用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的とし、限定することを意図しないことも理解されたい。本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される場合、単数形の用語ならびに「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」などの単数形の形式は、明確に他の意味が示唆されていない限り、任意選択で複数の指示語を含む。したがって、例えば、「プローブ」への言及は、任意選択で複数のプローブ分子を含み、同様に、文脈に応じて、「核酸」という用語の使用は、任意選択で、実際問題として、その核酸分子の多くのコピーを含む。

本明細書で使用される場合、「約」という用語は、反対の記載がない限り、指定された値の＋／－１０％、より好ましくは＋／－５％、より好ましくは＋／－１％を指す。

「および／または」という用語は、例えば、「Ｘおよび／またはＹ」は、「ＸおよびＹ」または「ＸまたはＹ」のいずれかを意味すると理解されるものとし、両方の意味またはいずれかの意味に対する明示的な裏付けを提供すると見なされるものとする。

本明細書で使用するとき、「冠状動脈疾患」という用語は、通常、動脈の内壁上のコレステロールおよび脂肪沈着物（プラークと呼ばれる）の蓄積による動脈の硬化または閉塞によって引き起こされる、心臓への血流を制限する冠状動脈の狭窄または閉塞を指す。症状には、限定はされないが、狭心症、冷汗、めまい、ふらつき、吐き気または消化不良感、頸部痛、特に活動による息切れ、および睡眠障害がある。冠動脈疾患は、当技術分野では「冠動脈心疾患」および「アテローム性動脈硬化性心疾患」としても知られている。

本明細書で使用するとき、「心房細動」という用語は、心臓の２つの上室が混沌とした電気信号を経験するときに生じる不規則な、典型的には急速な心拍数を指す。その結果、心拍リズムが速く不規則になる。心房細動における心拍数は、一般に、１００～１７５拍／分の範囲である。症状には、限定はされないが、全身倦怠感、急速で不規則な心拍、胸部の動悸または鼓動、めまい、息切れおよび不安感、脱力感、失神または錯乱、ならびに運動時の疲労がある。

本明細書で使用される場合、「２型糖尿病」またはＴ２Ｄという用語は、身体が血糖（グルコース）を処理する方法に影響を及ぼす慢性状態を指す。２型糖尿病では、身体は、十分なインスリンを生成しないか、またはインスリンに抵抗する。２型糖尿病の症状には、口渇の増加、頻尿、空腹感、疲労感、および視力低下などがある。場合によっては、症状がない場合もある。

「多型」は、可変性のある遺伝子座であり、すなわち、集団内で、多型におけるヌクレオチド配列は、２つ以上のバージョンまたはアレルを有する。多型の一例は、「一塩基多型」であり、これは、ゲノム中の一塩基位置における多型である（指定された位置におけるヌクレオチドは、個体または集団間で異なる）。

本明細書で使用される場合、「ＳＮＰ」または「一塩基多型」という用語は、個体間の遺伝的変異、例えば、生物のＤＮＡ中の単一の窒素含有塩基位置が可変であることを指す。本明細書で使用される場合、「ＳＮＰｓ」は、複数のＳＮＰである。当然、本明細書においてＤＮＡを指す場合、そのような言及は、アンプリコン、そのＲＮＡ転写物などのＤＮＡの誘導体を含み得る。

「アレル」という用語は、特定の遺伝子座で生じるかもしくは符号化される２つ以上の異なるヌクレオチド配列、またはそのような遺伝子座によって符号化される２つ以上の異なるポリペプチド配列のうちの１つを指す。例えば、第１のアレルは、１つの染色体上に生じ、一方、第２のアレルは、第２の相同染色体上に生じ得、例えば、ヘテロ接合個体の異なる染色体について、または集団中の異なるホモ接合個体もしくはヘテロ接合個体間で生じる。アレルが形質と結びついている場合、およびアレルの存在が、形質または形質形態がアレルを含む個体において生じることを示す指標である場合、アレルは、形質と「正に」相関する。アレルが形質と結びついている場合、およびアレルの存在が、そのアレルを含む個体において形質または形質形態が生じないことを示す指標である場合、アレルは、形質と「負に」相関する。「リスクアレル」という用語は、本開示の文脈において、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病に対する感受性に対する遺伝的傾向を示すアレルを指すために使用される。被験者は、特定のリスクアレルについてホモ接合性、ヘテロ接合性、またはヌルであり得る。

マーカー多型またはアレルは、それが表現型に統計的に（正または負に）関連し得る場合、特定の表現型（冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病感受性など）と「相関する」または「関連する」。多型またはアレルが統計的に関連しているかどうかを決定するための方法は、当業者に既知である。すなわち、特定の多型は、対照集団（例えば、それぞれ、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病患者を有さない個体）よりも、症例集団（例えば、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病患者）においてより一般的に生じる。この相関は、多くの場合、本来は因果関係があると推測されるが、そうである必要はなく、表現型の根底にある形質の遺伝子座との単純な遺伝的連鎖（関連）があれば、相関／関連が生じるのには十分である。

「連鎖不平衡」（ＬＤ）という語句は、２つの隣接する多型遺伝子型間の統計的相関を説明するために使用される。典型的には、ＬＤは、配偶子間のハーディーワインベルグ平衡（統計的独立性）を仮定して、２つの遺伝子座における無作為配偶子のアレル間の相関を指す。ＬＤは、Ｌｅｗｏｎｔｉｎの関連性パラメータ（Ｄ’）またはＰｅａｒｓｏｎ相関係数（ｒ）のいずれかで定量化される（ＤｅｖｌｉｎおよびＲｉｓｃｈ、１９９５）。ＬＤ値が１である２つの遺伝子座は、完全なＬＤにあると言われる。一方、ＬＤ値が０である２つの遺伝子座は連鎖平衡状態にあると呼ばれる。連鎖不平衡は、ハプロタイプ頻度の推定のための期待値最大化アルゴリズム（ＥＭ）の適用後に計算される（ＳｌａｔｋｉｎおよびＥｘｃｏｆｆｉｅｒ、１９９６）。隣接する遺伝子型／遺伝子座についての本開示によるＬＤ値は、０．５を超える、より好ましくは０．６を超える、さらにより好ましくは０．７を超える、好ましくは０．８を超える、より好ましくは０．９を超える、理想的には約１．０の値が選択される。本明細書に記載される本開示のＳＮＰと連鎖不平衡にあるＳＮＰの多くは、０．９または１のＬＤ値を有する。

当業者が本開示のＳＮＰと連鎖不平衡にあるＳＮＰを容易に特定することができる別の方法は、２つの遺伝子座についてのＬＯＤスコアを決定することである。ＬＯＤは、「対数オッズ」を表し、すなわち、２つの遺伝子、または遺伝子および疾患遺伝子が、染色体上で互いに近くに位置し、したがって、遺伝する可能性が高いかどうかの統計的推定値である。約２～３以上のＬＯＤスコアは、一般に、２つの遺伝子が染色体上で互いに近接して位置することを意味すると理解される。したがって、一実施形態では、隣接する遺伝子型／遺伝子座についての本開示によるＬＯＤ値は、少なくとも２を超える、少なくとも３を超える、少なくとも４を超える、少なくとも５を超える、少なくとも６を超える、少なくとも７を超える、少なくとも８を超える、少なくとも９を超える、少なくとも１０を超える、少なくとも２０を超える、少なくとも３０を超える、少なくとも４０を超える、少なくとも５０を超える値が選択される。

別の実施形態では、本開示のＳＮＰと連鎖不平衡にあるＳＮＰは、約２０センチモルガン（ｃＭ）以下の特定の遺伝子組換え距離を有することができる。例えば、１５ｃＭ以下、１０ｃＭ以下、９ｃＭ以下、８ｃＭ以下、７ｃＭ以下、６ｃＭ以下、５ｃＭ以下、４ｃＭ以下、３ｃＭ以下、２ｃＭ以下、１ｃＭ以下、０．７５ｃＭ以下、０．５ｃＭ以下、０．２５ｃＭ以下、または０．１ｃＭ以下である。例えば、単一の染色体セグメント内の２つの連結された遺伝子座は、約２０％、約１９％、約１８％、約１７％、約１６％、約１５％、約１４％、約１３％、約１２％、約１１％、約１０％、約９％、約８％、約７％、約６％、約５％、約４％、約３％、約２％、約１％、約０．７５％、約０．５％、約０．２５％、または約０．１％以下の頻度で、減数分裂中に互いに組換えを受け得る。

別の実施形態では、本開示のＳＮＰと連鎖不平衡にあるＳＮＰは、互いに少なくとも１００ｋｂ（局所組換え率に応じて、ヒトにおいて約０．１ｃＭに相関する）、少なくとも５０ｋｂ、少なくとも２０ｋｂ以下の範囲内である。

特定のＳＮＰについての代理マーカーの特定のための１つの例示的なアプローチは、標的ＳＮＰを囲むＳＮＰが連鎖不平衡にあり、したがって疾患感受性についての情報を提供することができると推定する単純な戦略を伴う。したがって、代替マーカー候補の選択に適していることが科学コミュニティで見出されている特定の基準を満たすＳＮＰを検索することによって、ＨＡＰＭＡＰなどの公的に利用可能なデータベースから代替マーカーを特定することができる可能性がある。

「アレル頻度」は、個体内、系統内または系統の集団内において、アレルが遺伝子座に存在する頻度（割合またはパーセンテージ）を指す。例えば、アレル「Ａ」について、遺伝子型「ＡＡ」、「Ａａ」、または「ａａ」の二倍体個体は、それぞれ１．０、０．５、または０．０のアレル頻度を有する。ある系統または集団（例えば、症例または対照）内のアレル頻度を、その系統または集団からの個体の試料のアレル頻度を平均することによって推定することができる。同様に、集団を構成する系統のアレル頻度を平均することによって、系統の集団内のアレル頻度を計算することができる。

一実施形態では、「アレル頻度」という用語は、マイナーアレル頻度（ＭＡＦ）を定義するために使用される。ＭＡＦは、所与の集団において少なくとも共通のアレルが生じる頻度を指す。

個体が、所与の遺伝子座に１つのタイプのアレルのみを有する場合、個体は「ホモ接合性」である（例えば、二倍体個体は、２つの相同染色体の各々について、遺伝子座に同じアレルのコピーを有する）。２つ以上のアレル型が所与の遺伝子座に存在する場合、個体は「ヘテロ接合性」である（例えば、２つの異なるアレルの各々１つのコピーを有する二倍体個体）。「均一性」という用語は、ある群のメンバーが１つ以上の特定の遺伝子座において同じ遺伝子型を有することを示す。これに対して、「不均一性」という用語は、群内の個体が１つ以上の特定の遺伝子座において遺伝子型が異なることを示すために使用される。

「遺伝子座」は、染色体の位置または領域である。例えば、多型遺伝子座は、多型核酸、形質決定因子、遺伝子、またはマーカーが位置する位置または領域である。さらなる例において、「遺伝子座」は、ある種のゲノムにおいて、特定の遺伝子が見出され得る特定の染色体位置（領域）である。

「マーカー」、「分子マーカー」または「マーカー核酸」は、遺伝子座または連結遺伝子座を特定する際に参照点として使用されるヌクレオチド配列またはその符号化された産物（例えば、タンパク質）を指す。マーカーは、ゲノムヌクレオチド配列から、または発現したヌクレオチド配列（例えば、ＲＮＡ、ｎＲＮＡ、ｍＲＮＡ、ｃＤＮＡなどから）から、または符号化されたポリペプチドから導出することができる。この用語はまた、マーカー配列に相補的な核酸配列、または、例えばマーカー配列を増幅することができるプローブまたはプライマー対として使用される核酸など、マーカー配列に隣接する核酸配列を指す。「マーカープローブ」は、マーカー遺伝子座の存在を特定するために使用することができる核酸配列または分子、例えばマーカー遺伝子座配列に相補的な核酸プローブである。核酸は、例えば、ワトソンクリックの塩基対合規則に従って、溶液中で特異的にハイブリダイズする場合、「相補的」である。「マーカー遺伝子座」は、例えば、表現型形質の集団変異を符号化するかまたはそれに寄与する連鎖または相関遺伝子座など、第２の連鎖遺伝子座の存在を追跡するために使用することができる遺伝子座である。例えば、マーカー遺伝子座は、マーカー遺伝子座に遺伝的または物理的に連結されている定量的形質遺伝子座（ＱＴＬ）などの遺伝子座におけるアレルの分離を監視するために使用することができる。したがって、「マーカーアレル」、あるいは「マーカー遺伝子座のアレル」は、マーカー遺伝子座について多型である集団において、マーカー遺伝子座において見出される複数の多型ヌクレオチド配列のうちの１つである。

一実施形態では、本開示は、対象の表現型、例えば、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病と相関するマーカー遺伝子座を提供する。特定されたマーカーの各々は、遺伝的要素、例えば、関連する表現型に寄与するＱＴＬに対して、物理的および遺伝的に極めて近接している（物理的および／または遺伝的連鎖をもたらす）と予想される。集団のメンバー間の遺伝子多型に対応するマーカーは、当技術分野で十分に確立された方法によって検出することができる。これらには、例えば、ＰＣＲに基づく配列特異的増幅法、制限断片長多型（ＲＦＬＰ）の検出、アイソザイムマーカーの検出、アレル特異的ハイブリダイゼーション（ＡＳＨ）の検出、一塩基伸長の検出、ゲノムの増幅された可変配列の検出、自己持続配列複製の検出、単純配列反復（ＳＳＲ）の検出、一塩基多型（ＳＮＰ）の検出、または増幅断片長多型（ＡＦＬＰ）の検出が含まれる。

核酸増幅の文脈における「増幅する」という用語は、選択された核酸（またはその転写された形態）のさらなるコピーが生成される任意のプロセスである。典型的な増幅方法には、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）を含む様々なポリメラーゼに基づく複製法、リガーゼ連鎖反応（ＬＣＲ）などのリガーゼ媒介方法、およびＲＮＡポリメラーゼに基づく増幅（例えば、転写による）法がある。

「アンプリコン」は、増幅された核酸、例えば、任意の利用可能な増幅方法（例えば、ＰＣＲ、ＬＣＲ、転写など）によって鋳型核酸を増幅することによって生成される核酸である。

指定された核酸は、それが所与の核酸の配列を使用して構築された場合、または指定された核酸が所与の核酸を使用して構築された場合、所与の核酸「に由来する」。

「遺伝子」は、１つ以上の発現分子、例えば、ＲＮＡまたはポリペプチドを一緒に符号化する、ゲノム中のヌクレオチドの１つ以上の配列である。遺伝子は、ＲＮＡに転写され、次いでポリペプチド配列に翻訳され得るコーディング配列を含む場合があり、遺伝子の複製または発現を補助する関連構造または調節配列を含む場合がある。

「遺伝子型」は、１つ以上の遺伝子座における個体（または個体群）の遺伝的構成である。遺伝子型は、個体の１つ以上の既知の遺伝子座のアレル、典型的には、その親から遺伝したアレルの編集物によって定義される。

「ハプロタイプ」は、単一のＤＮＡ鎖上の複数の遺伝子座における個体の遺伝子型である。典型的には、ハプロタイプによって記述される遺伝子座は、物理的および遺伝的に連結され、すなわち、同じ染色体鎖上にある。

マーカー、プローブ、またはプライマーの「セット」は、共通の目的（例えば、個人が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価すること）のために使用される、マーカープローブ、プライマー、またはそれらに由来するデータの集合または群を指す。しばしば、マーカー、プローブ、もしくはプライマーに対応するか、またはそれらの使用に由来するデータは、電子媒体に記憶される。セットの各メンバーは、指定された目的に関して有用性を有するが、セットから選択された個々のマーカー、ならびにマーカーのすべてではないが一部を含むサブセットも、指定された目的を達成するのに有効である。

上記の多型および遺伝子、ならびに対応するマーカープローブ、アンプリコン、またはプライマーは、本明細書の任意のシステムにおいて、物理的核酸の形態で、または核酸の配列情報を含むシステム命令の形態で具現化することができる。例えば、システムは、本明細書に記載の遺伝子または多型に対応する（またはその一部を増幅する）プライマーまたはアンプリコンを含むことができる。上記の方法と同様に、マーカープローブまたはプライマーのセットは、任意選択で、複数の前記遺伝子または遺伝子座における複数の多型を検出する。したがって、例えば、マーカープローブまたはプライマーのセットは、これらの遺伝子のそれぞれにおける少なくとも１つの多型、または本明細書で定義される任意の他の多型、遺伝子もしくは遺伝子座を検出する。任意のそのようなプローブまたはプライマーは、任意のそのような多型もしくは遺伝子のヌクレオチド配列、またはその相補的核酸、またはその転写産物（例えば、例えば、転写またはスプライシングによってゲノム配列から生成されるｎＲＮＡまたはｍＲＮＡ形態）を含み得る。

本明細書で使用するとき、「受信者動作特性曲線」は、二値分類システムのその識別閾値が変化するときの感度対（１－特異度）のグラフプロットを指す。ＲＯＣはまた、真陽性の割合（ＴＰＲ＝真陽性率）対偽陽性の割合（ＦＰＲ＝偽陽性率）をプロットすることによって等価的に表すことができる。基準の変化に伴う２つの動作特性（ＴＰＲおよびＦＰＲ）の比較であるので、相対動作特性曲線としても知られている。ＲＯＣ分析は、コストコンテキストまたはクラス分布から独立して（および指定する前に）、おそらく最適なモデルを選択し、準最適モデルを廃棄するためのツールを提供する。本開示の文脈において使用する方法は、当業者には明らかであろう。

本明細書で使用される場合、「遺伝的リスク評価と臨床的リスク評価とを組み合わせてリスクを得る」という用語は、２つの評価の結果に依存する任意の適切な数学的分析を指す。例えば、臨床的リスク評価および遺伝的リスク評価の結果を加算することができ、より好ましくは乗算することができる。

本明細書で使用される場合、「冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病の定期的なスクリーニング」および「より頻繁なスクリーニング」という用語は、相対的用語であり、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する特定されたリスクを有さない被験者に推奨されるスクリーニングのレベルとの比較に基づく。

遺伝的リスク評価
一実施形態では、本開示の方法は、遺伝的リスク評価を行うことによって、被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価することに関する。

遺伝的リスク評価は、一塩基多型について１つ以上の遺伝子座における被験者の遺伝子型を分析することによって行われる。

本発明は、ヒト被験者が冠動脈疾患を発症するリスクを評価するための方法を提供し、方法が、ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うことを含み、遺伝的リスク評価が、ヒト被験者に由来する生体試料において、冠動脈疾患を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出することを伴い、少なくとも１つの多型が、表１から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。一実施形態では、方法は、表１に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも１５０個、少なくとも２００個、少なくとも２５０個、少なくとも３００個、少なくとも３５０個、少なくとも４００個、少なくとも４５０個、少なくとも５００個、少なくとも５５０個、少なくとも６００個、少なくとも６５０個、少なくとも７００個、少なくとも７５０個、少なくとも８００個、少なくとも８２５個、少なくとも８５０個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型の存在を検出することを含む。実施形態では、方法は、表１に提供される多型の各々を検出することを含む。

本発明は、ヒト被験者が冠動脈疾患を発症するリスクを評価するための方法も提供し、方法が、ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うことを含み、遺伝的リスク評価が、ヒト被験者に由来する生体試料において、冠動脈疾患を発症するリスクに関連する少なくとも２つの多型の存在を検出することを伴い、少なくとも１つの多型が、表２から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。一実施形態では、方法は、表２に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも１２５個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型の存在を検出することを含む。一実施形態では、方法は、表２に提供される多型の各々を検出することを含む。

本発明は、ヒト被験者が冠動脈疾患を発症するリスクを評価するための方法も提供し、方法が、ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うことを含み、遺伝的リスク評価が、ヒト被験者に由来する生体試料において、冠動脈疾患を発症するリスクに関連する少なくとも２つの多型の存在を検出することを伴い、少なくとも１つの多型が、表１および／もしくは表２から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。一実施形態では、方法は、表１および表２に提供される多型の各々を検出することを含む。

本発明は、ヒト被験者が心房細動を発症するリスクを評価するための方法も提供し、方法が、ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うことを含み、遺伝的リスク評価が、ヒト被験者に由来する生体試料において、心房細動を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出することを伴い、少なくとも１つの多型が、表３から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。一実施形態では、方法は、表３に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも１２５個、少なくとも１５０個、少なくとも１７５個、少なくとも２００個、少なくとも２２５個、少なくとも２５０個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型の存在を検出することを含む。一実施形態では、方法は、表３に提供される多型の各々を検出することを含む。

本発明は、ヒト被験者が２型糖尿病を発症するリスクを評価するための方法をさらに提供し、方法が、ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うことを含み、遺伝的リスク評価が、ヒト被験者に由来する生体試料において、２型糖尿病を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出することを伴い、少なくとも１つの多型が、表４から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。一実施形態では、方法は、表４に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも３０個、少なくとも４０個、少なくとも５０個、少なくとも６０個、少なくとも７０個、少なくとも８０個、少なくとも８５個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型の存在を検出することを含む。一実施形態では、方法は、表４に提供される多型の各々を検出することを含む。

当業者であれば理解するように、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを増加させる各ＳＮＰは、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病との関連のオッズ比がそれぞれ１．０を超える。さらに、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを低減する各ＳＮＰは、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病との関連のオッズ比がそれぞれ１．０未満である。一実施形態では、多型のいずれも、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病との関連のオッズ比が３を超えない、または４を超えない。

一例では、表１、表２、表３、または表４から選択される一塩基多型のうちの１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型は、少なくとも０．５、少なくとも０．６、少なくとも０．７、少なくとも０．８のＬＤ値を有する。別の例では、連鎖不平衡にある一塩基多型は、少なくとも０．９のＬＤ値を有する。別の例では、連鎖不平衡にある一塩基多型は、少なくとも１のＬＤ値を有する。

一実施形態では、評価されるＳＮＰの数は、ネット再分類指数（ＮＲＩ）（Ｐｅｎｃｉｎａ ｅｔ ａｌ．，２００８）を使用して計算されたリスク予測におけるネット再分類改善に基づく。一実施形態では、本開示の方法のネット再分類改善は、０．０１を超える。

さらなる実施形態では、本開示の方法のネット再分類改善度は、０．０５を超える。さらに別の実施形態では、本開示の方法のネット再分類改善度は、０．１を超える。

さらなる実施形態において、本明細書に具体的に記載されるものとの連鎖不平衡における変異体は、当業者によって容易に特定される。ｒ２＞０．８およびＤ’＞０．８に連結された変異体など、本明細書に具体的に言及されるものとの強力な連鎖不平衡に存在する変異体も、本明細書に具体的に記述される変異体の代理またはプロキシマーカー変異体と見なされるのに十分な正の連鎖不平衡に存在すると見なされる。当業者は、遺伝を評価することができる。

複合ＳＮＰ相対リスク「遺伝的リスク」の計算
個人の「遺伝的リスク」は、複数の遺伝子座における個人の遺伝子型の加重和として定義することができる。言い換えれば、それらは、候補ＳＮＰのセットにわたるリスクアレルの線形結合である。例えば、個人ｉのＰＲＳは、以下のように計算することができる。
ＰＲＳ_ｉ＝Ｂ_１ｘ_ｉ１＋Ｂ_２ｘ_ｉ２＋…＋Ｂ_ｊｘ_{ｉｊ＋…＋}Ｂ_ｐｘ_ｉｐ…（１）
式中、ｘ_ｉｊ∈｛０，１，２，３｝は、リスクアレル数、β_ｊはＳＮＰ_ｊ＝１；：：：；ｐの重みである。

ＰＲＳは以下のようにも表すことができる。ＰＲＳ＝Σ（リスクアレル数×β係数）

一実施形態では、多遺伝子リスクスコア（ＰＲＳ）を構築するための重要なステップは、どのＳＮＰを含めるか、およびその効果をどのように重み付けするかを決定することである。一実施形態では、ｍａｘＣＴ法およびＳＣＴ法（Ｐｒｉｖｅ ｅｔ ａｌ ．，２０１９）が使用される。これらの方法は、クランピングおよび閾値化に基づく。クランピングおよび閾値化の目的は、ＰＲＳにおいて最も重要なＳＮＰを維持しながら、相関するＳＮＰを除去することである。これを行うために、相関閾値（ｒ２）、クランピングウィンドウサイズ（ｋｂ）、およびｐ値有意閾値（ｐ）を含むハイパーパラメータの範囲の値が決定される。これらのハイパーパラメータ値の異なる選択は、一般に含めるＳＮＰの異なるセクションを与える。重みについては、外部の公表されたＧＷＡＳから報告されたＧＷＡＳ係数（すなわち、回帰係数または対数オッズ比）を使用することができる。ｍａｘＣＴおよびＳＣＴ手順の中核となる考え方は、異なるハイパーパラメータ値のセットを選択し、これらの値の各組み合わせについてＰＲＳを計算することである。

これは、通常、大量のＰＲＳを作成し、例えば、典型的なＧＷＡＳではＰＲＳの約１００，０００個のベクトルを作成する。これらのＲＰＳを構築した後、最終的なＰＲＳを作成するための２つのアプローチがある。ｍａｘＣＴでは、最も強い予測性能（例えば、最大ＡＵＣ）を有するＰＲＳが最終ＰＲＳとして選択される。ＳＣＴでは、ペナルティ付きロジスティック回帰モデル、例えば、一般的なｌａｓｓｏ手順によるＰＲＳが組み合わされる。ＳＣＴの結果はＰＲＳの線形結合であり、ここでも各ＰＲＳは変異体の線形結合であるので、最終的なＰＲＳは依然として（１）の形態を有し、これはＳＮＰの効果サイズを取得し、予測に使用することができることを意味する。

別の例では、次いで、対数加算リスクモデルを使用して、希少疾患モデルの下で、１、ＯＲ、およびＯＲ^２の相対リスク値を有する単一のＳＮＰについて３つの遺伝子型ＡＡ、ＡＢ、およびＢＢを定義することができ、ＯＲは、高リスクアレルＢ対低リスクアレルＡについて以前に報告された疾患オッズ比である。Ｂアレルが頻度（ｐ）を有する場合、これらの遺伝子型は、ハーディーワインベルグ平衡を仮定して、（１－ｐ）^２、２ｐ（１－ｐ）、およびｐ^２の集団頻度を有する。次いで、各ＳＮＰについての遺伝子型相対リスク値を、これらの頻度に基づいて、集団における平均相対リスクが１であるようにスケーリングすることができる。具体的には、スケーリングされていない母集団平均相対リスクを考えると、以下のようになる。
（μ）＝（１－ｐ）^２＋２ｐ（１－ｐ）ＯＲ＋ｐ^２ＯＲ^２
ＡＡ、ＡＢ、およびＢＢ遺伝子型には、調整されたリスク値１／μ、ＯＲ／μ、およびＯＲ^２／μが使用される。欠落した遺伝子型には相対リスク１が割り当てられる。以下の式を使用して遺伝的リスクを定義することができる。
ＳＮＰ_１×ＳＮＰ_２×ＳＮＰ_３×ＳＮＰ_４×ＳＮＰ_５×ＳＮＰ_６×ＳＮＰ_７，×ＳＮＰ_８など。

同様の計算を、非ＳＮＰ多型についても行うことができる。

複合ＳＮＰリスクを計算するための代替方法は、Ｍａｖａｄｄａｔ ｅｔ ａｌ．（２０１５）に記載されている。この例では、以下の式が使用される。
ＰＲＳ＝β_１ｘ_１＋β_２ｘ_２＋…β_κｘ_κ＋β_ｎｘ_ｎ
式中、β_κは、ＳＮＰ_κについてのマイナーアレルに関連する冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病のアレルあたりの対数オッズ比（ＯＲ）、ｘ_κは、同じＳＮＰについてのアレルの数（０、１または２）、ｎはＳＮＰの総数、ＰＲＳは多遺伝子性リスクスコア（複合ＳＮＰリスクとも呼ばれ得る）である。

ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する「リスク」は、必要に応じて、相対リスク（またはリスク比）または絶対リスクとして提供され得ることが想定される。

一実施形態では、遺伝子リスク評価は、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する「相対リスク」を取得する。特定の特性（または曝露）を有する個人における疾患の発生率を、特性を有さない個人における疾患の発生率で割ったものとして測定される相対リスク（またはリスク比）は、その特定の曝露がリスクを増加させるか減少させるかを示す。相対リスクは、疾患に関連する特性を特定するのに有用であるが、リスク（発生率）の頻度が相殺されるため、それ自体はスクリーニングの決定を導くのに特に有用ではない。

別の実施形態では、遺伝子リスク評価は、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する「絶対リスク」を取得する。絶対リスクは、ヒト被験者が指定された期間（例えば、５年、１０年、１５年、２０年またはそれ以上）内に冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する数値的確率である。これは、単独で様々な危険因子を考慮しない限り、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを反映する。

一実施形態では、１つ以上の閾値は、定期的な診断試験または予防療法の必要性などの特定の行動を決定するために設定される。例えば、本発明の方法を使用して決定されたスコアは、所定の閾値と比較され、スコアが閾値よりも高い場合、所定の行動をとることが推奨される。そのような閾値を設定する方法は、現在、当技術分野で広く使用されるようになっており、例えば、ＵＳ２０１４００１８２５８に記載されている。

臨床的リスク評価
本開示の方法は、被験者の臨床的リスク評価を行うことを含むことができる。ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを取得するために、臨床的リスク評価の結果を遺伝的リスク評価と組み合わせることができる。

本開示において、任意の適切な臨床的リスク評価手順が使用され得る。好ましくは、臨床的リスク評価は、１つ以上の遺伝子座で被験者を遺伝子型決定することを伴わない。

一実施形態では、臨床的リスク評価手順は、年齢、性別、ＨＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、ＬＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、総コレステロール値、血圧（収縮期および／または拡張期（ｍｍ Ｈｇ））、喫煙状況、糖尿病の有無、高血圧薬、ｃ反応性タンパク質レベル、被験者の母親または父親の心臓発作（６０歳までになど）の有無、肥満度指数、民族性、貧困度、家族歴、慢性腎疾患の有無、および関節リウマチの有無のうちの１つ以上に関する情報を被験者から取得することを含む。

別の実施形態では、臨床的リスク評価手順は、年齢、性別、ＨＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、ＬＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、総コレステロール値、血圧（収縮期および拡張期（ｍｍ Ｈｇ））、喫煙状況、糖尿病の有無、および高血圧薬のうちの１つ以上に関する情報を被験者から取得することを含む。

別の実施形態では、臨床的リスク評価を行うことは、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する絶対リスクを計算するモデルを使用する。例えば、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する絶対リスクは、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病のそれぞれの発生率を使用して、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病以外の他の原因による死亡の競合リスクを考慮しながら計算することができる。一実施形態では、臨床的リスク評価は、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する５年絶対リスクを提供する。別の実施形態では、臨床的リスク評価は、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する１０年絶対リスクを提供する。

臨床的リスク評価手順の例には、限定はされないが、フラミンガムスコア、レイノルズスコア、ＱＲＩＳＫおよびＣＡＮＲＩＳＫ（糖尿病用）がある。好ましい実施形態では、臨床的リスク評価は、被験者のフラミンガムリスクスコアである。別の好ましい実施形態では、臨床的リスク評価は、米国心臓病学会プールコホート方程式（ＰＣＥ）である。好ましい実施形態において、フラミンガムスコアは、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを決定するために使用される。好ましい実施形態において、ＰＣＥは、冠動脈疾患を発症するリスクを決定するために使用される。

フラミンガムリスクスコアは、個人の１０年心血管リスクを推定するために使用されるアルゴリズムである。フラミンガムリスクスコアは、冠動脈心疾患を発症する１０年間のリスクを推定するために、フラミンガム心臓研究から取得されたデータに基づいて初めて開発された（Ｗｉｌｓｏｎ ｅｔ ａｌ．，１９９８）。１０年間の心血管疾患リスクを評価するために、冠動脈心疾患に加えて、２００８年フラミンガムリスクスコアの疾患のアウトカムとして、脳血管イベント、末梢動脈疾患、および心不全がその後追加された（Ｄ’Ａｇｏｓｔｉｎｏ ｅｔ ａｌ．，２００８）。フラミンガムリスクスコアはまた、心房細動および２型糖尿病を発症する有用な予測因子であることが示されている。

一実施形態では、女性の被験者では、フラミンガムリスクスコアは、以下のように決定される。
年齢：２０～３４歳：マイナス７点。３５～３９歳：マイナス３点。４０～４４歳：０点。４５～４９歳：３点。５０～５４歳：６点。５５～５９歳：８点。６０～６４歳：１０点。６５～６９歳：１２点。７０～７４歳：１４点。７５～７９歳：１６点。
総コレステロール、ｍｇ／ｄＬ：年齢２０～３９歳：１６０未満：０点。１６０～１９９：４点。２００～２３９：８点。２４０～２７９：１１点。２８０以上：１３点。・年齢４０～４９歳：１６０未満：０点。１６０～１９９：３点。２００～２３９：６点。２４０～２７９：８点。２８０以上：１０点。・年齢５０～５９歳：１６０未満：０点。１６０～１９９：２点。２００～２３９：４点。２４０～２７９：５点。２８０以上：７点。・年齢６０～６９歳：１６０未満：０点。１６０～１９９：１点。２００～２３９：２点。２４０～２７９：３点。２８０以上：４点。・年齢７０～７９歳：１６０未満：０点。１６０～１９９：１点。２００～２３９：１点。２４０～２７９：２点。２８０以上：２点。
喫煙者の場合：年齢２０～３９歳：９点。年齢４０～４９歳：７点。・年齢５０～５９歳：４点。・年齢６０～６９歳：２点。・年齢７０～７９歳：１点。
全員非喫煙者：０点。
ＨＤＬコレステロール、ｍｇ／ｄＬ：６０以上：マイナス１点。５０～５９：０点。４０～４９：１点。４０未満：２点。
収縮期血圧、ｍｍ Ｈｇ：未治療：１２０未満：０点。１２０～１２９：１点。１３０～１３９：２点。１４０～１５９：３点。１６０以上：４点。・治療済：１２０未満：０点。１２０～１２９：３点。１３０～１３９：４点。１４０～１５９：５点。１６０以上：６点。
１０年リスク、％単位：点合計：９点未満：＜１％。９～１２点：１％。１３～１４点：２％。１５点：３％。１６点：４％。１７点：５％。１８点：６％。１９点：８％。２０点：１１％。２１＝１４％、２２＝１７％、２３＝２２％、２４＝２７％、＞２５＝３０％超

一実施形態では、男性の被験者では、フラミンガムリスクスコアは、以下のように決定される。
年齢：２０～３４歳：マイナス９点。３５～３９歳：マイナス４点。４０～４４歳：０点。４５～４９歳：３点。５０～５４歳：６点。５５～５９歳：８点。６０～６４歳：１０点。６５～６９歳：１１点。７０～７４歳：１２点。７５～７９歳：１３点。
総コレステロール、ｍｇ／ｄＬ：年齢２０～３９歳：１６０未満：０点。１６０～１９９：４点。２００～２３９：７点。２４０～２７９：９点。２８０以上：１１点。・年齢４０～４９歳：１６０未満：０点。１６０～１９９：３点。２００～２３９：５点。２４０～２７９：６点。２８０以上：８点。・年齢５０～５９歳：１６０未満：０点。１６０～１９９：２点。２００～２３９：３点。２４０～２７９：４点。２８０以上：５点。・年齢６０～６９歳：１６０未満：０点。１６０～１９９：１点。２００～２３９：１点。２４０～２７９：２点。２８０以上：３点。・年齢７０～７９歳：１６０未満：０点。１６０～１９９：０点。２００～２３９：０点。２４０～２７９：１点。２８０以上：１点。
喫煙者の場合：年齢２０～３９歳：８点。・年齢４０～４９歳：５点。・年齢５０～５９歳：３点。・年齢６０～６９歳：１点。・年齢７０～７９歳：１点。
全員非喫煙者：０点。
ＨＤＬコレステロール、ｍｇ／ｄＬ：６０以上：マイナス１点。５０～５９：０点。４０～４９：１点。４０未満：２点。
収縮期血圧、ｍｍ Ｈｇ：未治療：１２０未満：０点。１２０～１２９：０点。１３０～１３９：１点。１４０～１５９：１点。１６０以上：２点。・治療済：１２０未満：０点。１２０～１２９：１点。１３０～１３９：２点。１４０～１５９：２点。１６０以上：３点。
１０年リスク、％単位：点合計：０点：＜１％。１～４点：１％。５～６点：２％。７点：３％。８点：４％。９点：５％。１０点：６％。１１点：８％。１２点：１０％。１３点：１２％。１４点：１６％。１５点：２０％。１６点：２５％。１７点以上：３０％超。

一実施形態では、ＰＣＥ（Ｇｏｆｆ ｅｔ ａｌ．，２０１４；Ｒｉｖｅｒｏｓ－ＭｃＫａｙ ｅｔ ａｌ．，２０２１）は、年齢、性別／生物学的性別、民族性、喫煙状況、糖尿病状況、ＨＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、総コレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、収縮期血圧（ｍｍ Ｈｇ）、降圧薬の使用のうちの１つ以上またはすべてについての情報を被験者から取得することを含む。

一実施形態では、ＰＣＥモデルにおいて、患者の民族性および性別に依存する、リスク変数の線形結合（Ｌ）は、表５に定義されるように、各変数の値およびβ係数の積の合計である。
線形結合（Ｌ）＝Σ（変数値×β係数）。

レイノルズリスク計算機は、早発性心疾患の家族歴（心血管疾患の遺伝的素因を意味する）、およびｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）レベル（炎症のマーカー）も考慮に入れる（Ｒｉｄｋｅｒ ｅｔ ａｌ．，２００７および２００８）。これら２つの危険因子は、男性よりも女性において心疾患をより予測しやすいと考えられている。レイノルズスコアは、年齢、現在の喫煙者、収縮期血圧、ＨＤＬコレステロール、ＣＲＰレベル、母親または父親が６０歳以前に心臓発作を起こしたという危険因子に基づく。

ＱＲＩＳＫ（最新版はＱＲＩＳＫ３）は、従来の危険因子（年齢、収縮期血圧、喫煙状況、および総血清コレステロールと高密度リポタンパク質コレステロールとの比）を肥満度指数、民族性、貧困度、家族歴、慢性腎疾患、関節リウマチ、心房細動、糖尿病、および降圧治療とともに使用する心血管疾患の予測アルゴリズムである（Ｈｉｐｐｉｓｌｅｙ－Ｃｏｘ ｅｔ ａｌ．，２００８）。１０を超えるＱＲＩＳＫ（今後１０年間にわたるＣＶＤイベントの１０％リスク）は、脂質低下療法（スタチンなど）による一次予防を考慮すべきであることを示す。

ＣＡＮＲＩＳＫは、糖尿病予備軍または２型糖尿病のリスクを特定するのに役立つ質問表である（Ｒｏｂｉｎｓｏｎ ｅｔ ａｌ．，２０１１）。これは主に４５～７４歳の成人のためのものであるが、高リスク集団におけるより若年層のためにも使用され得る。ＣＡＮＲＩＳＫは、年齢、性別、体重、身長、肥満度指数、胴囲、身体活動のレベル、食事、血圧、血糖値、子供の出生時体重、糖尿病の家族歴、親の民族性、および教育レベルの評価を含む。

臨床評価×遺伝的リスクの組み合わせ
臨床的リスク評価と遺伝的リスク評価とを組み合わせて、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する「リスク」を取得する際に、ｍａｘＣＴアプローチを使用することができる。実施形態では、ＣＡＤ、心房細動、および２型糖尿病の適合したロジスティック回帰モデルは、以下の通りであり得る。
ｌｏｇｉｔ（ＣＡＤ）＝－２．５３９６＋３．５８８２×フラミンガムスコア＋０．２７７７１×ＰＲＳ
ｌｏｇｉｔ（ＡＦ）＝－２．０５５１＋３．３７３６×フラミンガムスコア＋０．２０７４×ＰＲＳ
ｌｏｇｉｔ（Ｔ２Ｄ）＝－２．７２０９＋８．６９３３×フラミンガムスコア＋０．４１２０×ＰＲＳ
ＰＲＳは、それらのＧＷＡＳ効果サイズによって重み付けされた選択されたＳＮＰのリスクアレル数（０、１、２）の合計として定義され、例えば、個人ｉについてのＰＲＳは、以下によって与えられる。
ＰＲＳ_ｉ＝β_１ｘ_ｉ１＋β_２ｘ_ｉ２＋…β_ｊｘ_ｉｊ＋…＋β_ｐｘ_ｉｐ
式中、ｘ_ｉ１∈｛０，１，２｝はリスクアレル数であり、β_ｊはＳＮＰ_ｊの効果サイズであり、ｐは、ｍａｘＣＴアプローチによって選択されたＳＮＰの総数である。ＳＮＰの効果サイズは、外部で公表されたＧＷＡＳから報告された要約統計（すなわち、ｒｓ ＩＤ、リスクアレル、およびｐ値の情報を用いた回帰係数または対数オッズ比）から推定される。

同様に、ＳＣＴアプローチを使用して、ＣＡＤ、心房細動、および２型糖尿病の適合したロジスティック回帰モデルは、以下の通りであり得る。
ｌｏｇｉｔ（ＣＡＤ）＝－２．６４９２＋３．６００２×フラミンガムスコア＋ＰＲＳ
ｌｏｇｉｔ（ＡＦ）＝－３．４５７７＋３．４２５３×フラミンガムスコア＋ＰＲＳ
ｌｏｇｉｔ（Ｔ２Ｄ）＝－２．９８５７＋８．６１５８×フラミンガムスコア＋ＰＲＳ
ＰＲＳは、再度、選択されたＳＮＰにわたるリスクアレルの線形結合として定義される。しかしながら、ＳＣＴアプローチの場合、選択されたＳＮＰの効果サイズは、単に報告された対数オッズ比によって推定されるのではなく、むしろそれらの線形結合によって推定される。線形結合は、異なるハイパーパラメータのグリッドを試験し、訓練データにおいて最良の予測性能を与える最良のものを選択することによって導かれる。

所与のフラミンガムスコアおよびＰＲＳに関する疾患のオッズおよびリスクはまた、必要に応じて、以下によって与えられるロジスティック回帰モデルから推定することもできる。

代替の実施形態では、以下の式を使用することができる。
［リスク（すなわち、臨床評価×ＳＮＰリスク）］＝［臨床評価リスク］×ＳＮＰ_１×ＳＮＰ_２×ＳＮＰ_３×ＳＮＰ_４×ＳＮＰ_５×ＳＮＰ_６×ＳＮＰ_７，×ＳＮＰ_８…×ＳＮＰ_Ｎなど。

臨床評価が臨床評価によって提供されるリスクであり、ＳＮＰ_１～ＳＮＰ_Ｎが個々のＳＮＰの相対リスクである場合、各々は、上記で概説したように１の集団平均を有するようにスケーリングされる。ＳＮＰリスク値は、集団平均リスク１を有するように「中心に置かれている」ので、ＳＮＰ間の独立性を仮定する場合、結合値についてのすべての遺伝子型にわたる集団平均リスクは、基礎となる臨床評価リスク推定値と一致する。

一実施形態では、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクは、［臨床評価リスク］×ＳＮＰ_１×ＳＮＰ_２×ＳＮＰ_３×ＳＮＰ_４×ＳＮＰ_５×ＳＮＰ_６×ＳＮＰ_７，×ＳＮＰ_８…×ＳＮＰ_Ｎなどによって計算される。別の実施形態では、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクは、［臨床評価５年リスク］×ＳＮＰ_１×ＳＮＰ_２×ＳＮＰ_３×ＳＮＰ_４×ＳＮＰ_５×ＳＮＰ_６×ＳＮＰ_７，×ＳＮＰ_８…×ＳＮＰ_Ｎなどによって計算される。

別の実施形態では、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクは、［臨床評価生涯リスク］×ＳＮＰ_１×ＳＮＰ_２×ＳＮＰ_３×ＳＮＰ_４×ＳＮＰ_５×ＳＮＰ_６×ＳＮＰ_７，×ＳＮＰ_８，・・・×ＳＮＰ_Ｎなどによって計算される。一実施形態では、臨床評価は、臨床的リスクを提供するために、年齢、性別、ＨＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、ＬＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、総コレステロール値、血圧（収縮期および／または拡張期（ｍｍ Ｈｇ））、喫煙状況、糖尿病の有無、高血圧薬、ｃ反応性タンパク質レベル、被験者の母親または父親の心臓発作（６０歳までになど）の有無、肥満度指数、民族性、貧困度、家族歴、慢性腎疾患の有無、および関節リウマチの有無のうちの１つ以上を評価することによって行われる。別の実施形態では、臨床的リスク評価手順は、臨床的リスクを提供するために、年齢、性別、ＨＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、ＬＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、総コレステロール値、血圧（収縮期および拡張期（ｍｍ Ｈｇ））、喫煙状況、糖尿病の有無、および高血圧薬のうちの１つ以上に関する情報を被験者から取得することを含む。この実施形態では、リスク（すなわち、遺伝的リスク×臨床的リスクの組み合わせ）は、以下によって提供される。
［リスク（すなわち、臨床的リスク×遺伝的リスク）］＝［臨床因子_１×臨床因子_２、．．．、×臨床因子_５］×ＳＮＰ_１×ＳＮＰ_２×ＳＮＰ_３×ＳＮＰ_４×ＳＮＰ_５×ＳＮＰ_６×ＳＮＰ_７，×ＳＮＰ_８，・・・×ＳＮＰ_Ｎなど。

様々な実施形態において、方法の性能は、冠動脈疾患を発症するリスクについて、少なくとも約０．６、少なくとも約０．６１、少なくとも約０．６２、少なくとも約０．６３、約０．６、約０．６１、約０．６２、約０．６３、約０．７２、約０．７３、約０．７４、約０．７５、０．６～０．８、または０．６～０．７６の曲線下面積（ＡＵＣ）によって特徴付けられる。

様々な実施形態において、方法の性能は、心房細動を発症するリスクについて、少なくとも約０．６、少なくとも約０．６１、少なくとも約０．６２、少なくとも約０．６３、約０．６、約０．６１、約０．６２、約０．６３、約０．７１、約０．７２、約０．７３、約０．７４、０．６～０．８、または０．６～０．７５の曲線下面積（ＡＵＣ）によって特徴付けられる。

様々な実施形態において、方法の性能は、２型糖尿病を発症するリスクについて、少なくとも約０．７７、少なくとも約０．７８、約０．７７、約０．７８の曲線下面積（ＡＵＣ）によって特徴付けられる。

一実施形態では、以下に定義されるＰＣＥ確率（ｐ_ｃａ）を生成するために３つの計算が必要とされる。これらの計算は、上記で定義された線形結合（Ｌ）、および患者の民族性および性別に依存する表５で定義された変数を使用する。
ＰＣＥ確率 ρ＝１－Ｓ^{ｅｘｐ（Ｌ－Ｍ）}
較正オッズ
較正済みPCE確率

患者の結果は、患者のＰＲＳスコア、ＰＣＥ確率、ならびに患者の民族性および性別に依存する表６に定義される変数を使用して、以下に詳述する１０年リスクである。
１０年リスクスコア＝

一実施形態では、疾患が心房細動である場合、較正されたフラミンガムスコアは、以下のように決定される。
フラミンガム確率 ρ
較正されたフラミンガムオッズ
較正されたフラミンガム確率

患者の結果は、患者のＰＲＳスコア、フラミンガム確率、ならびに患者の民族性および性別に依存する表７に定義される変数を使用して、以下に詳述される１０年リスクである。
１０年リスクスコア＝

一実施形態では、１つ以上の閾値は、定期的な診断試験または予防療法の必要性などの特定の行動を決定するために設定される。例えば、本発明の方法を使用して決定されたスコアは、所定の閾値と比較され、スコアが閾値よりも高い場合、所定の行動をとることが推奨される。そのような閾値を設定する方法は、現在、当技術分野で広く使用されるようになっており、例えば、ＵＳ２０１４００１８２５８に記載されている。

ヒト被験者が冠動脈疾患を発症するリスクを評価することに関する一実施形態では、被験者は、１０年リスクスコアが７．５％未満、特に５％未満の場合は低リスク、１０年リスクスコアが７．５％～２０％である場合は中リスク、２０％を超える場合は高リスクと見なされる。被験者の１０年リスクスコアが７．５％を超える場合、特に２０％を超える場合、高血圧を治療および／または予防するための投薬が推奨される。

被験者
本明細書で使用される「被験者」という用語は、ヒト被験者を指す。「被験者」、「患者」、または「個人」などの用語は、文脈上、本開示において互換的に使用され得る用語である。一例では、本開示の方法は、被験者の定期的なスクリーニングに使用することができる。定期的なスクリーニングは、所定の時間間隔で被験者を検査することを含むことができる。例示的な時間間隔は、毎月、四半期ごと、６か月ごと、１年ごと、２年ごと、または３年ごとのスクリーニングを含む。

一実施形態では、被験者は、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病の少なくとも１つの症状を有する。別の実施形態では、被験者は、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病の家族歴を有する。

本開示の方法は、男性および女性の被験者のリスクを評価するために使用することができる。

本開示の方法は、様々な民族的背景からのヒト被験者における冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価するために使用することができる。経時的に、異なる民族起源の混合が存在することは周知である。実際には、これは、本明細書に記載の方法を実施する当業者の能力に影響を及ぼさないが、被験者の民族的背景を特定することが望ましい場合がある。この場合、ヒト被験者の民族性は、被験者によって自己報告され得る。一例として、被験者は、この質問「あなたはどの民族群に属していますか？」に応答して、自分の民族性を特定するように求められ得る。別の例では、被験者の民族性は、被験者から適切な同意を得た後の医療記録から、または臨床医の意見もしくは観察から導出することができる。

一例では、被験者は、自然人類学に基づいて、コーカソイド、オーストラロイド、モンゴロイド、およびネグロイドとして分類することができる。一実施形態では、被験者は、コーカサス人、アフリカ系アメリカ人、ヒスパニック系、アジア人、インド人、またはラテン系であり得る。一例では、被験者はコーカサス人である。例えば、被験者はヨーロッパ人であり得る。

直接または祖先を通じて間接的に、主にヨーロッパ起源の、白い皮膚を有する被験者は、本開示の文脈では、コーカサス人と見なされる。コーカサス人は、例えば、少なくとも７５％のコーカサス人の祖先を有し得る（例えば、限定はされないが、少なくとも３人のコーカサス人祖父母を有する被験者）。

直接的または祖先を通じて間接的に、主に中部または南部アフリカ起源の被験者は、本開示の文脈では、ネグロイドと見なされる。ネグロイドは、例えば、少なくとも７５％のネグロイドの祖先を有し得る。主にネグロイド祖先および黒色皮膚を有するアメリカ人被験者は、本開示の文脈では、アフリカ系アメリカ人と見なされる。アフリカ系アメリカ人は、例えば、少なくとも７５％のネグロイド系祖先を有し得る。同様の原則は、例えば、他の国々（例えば、英国、カナダ、またはオランダ）に住むネグロイド系祖先の被験者にも当てはまる。

主にスペインまたはスペイン語圏の国、例えば、中米または南米の国に直接的または祖先を通じて間接的に由来する被験者は、本開示の文脈ではヒスパニック系と見なされる。ヒスパニック系被験者は、例えば、少なくとも７５％のヒスパニック系祖先を有し得る。

一実施形態では、ＰＣＥが使用されるとき、被験者はコーカサス人（白人）またはアフリカ人として自己評価される。

試料の準備および分析
本開示の方法を実施する際、被験者からの生体試料が必要とされる。「試料（ｓａｍｐｌｅ）」および「試料（ｓｐｅｃｉｍｅｎ）」などの用語は、文脈上、本開示において互換的に使用され得る用語であると考えられる。上記試料としては、被験者由来のものであれば、任意の生物学的材料を使用することができ、本開示の方法に従ってＤＮＡを単離し、分析することができる。試料は、典型的には、インフォームドコンセントの後、標準的な医学的検査方法によって患者から採取される。試料は、患者から直接採取された形態であってもよく、または少なくとも一部の非核酸材料を除去するために少なくとも部分的に処理（精製）されてもよい。

例示的な「生体試料」としては、患者からの体液（血液、唾液、尿など）、生検、組織、および／または排泄物がある。したがって、組織生検、便、喀痰、唾液、血液、リンパ液、涙、汗、尿、膣分泌物などは、適切な核酸を含有する本質的に任意の関心組織と同様に、ＳＮＰについて容易にスクリーニングすることができる。一実施形態では、生体試料は、頬の細胞試料である。

別の実施形態では、試料は血液試料である。血液試料は、遠心分離、アフィニティークロマトグラフィー（例えば、免疫吸着手段）、免疫選択、および必要に応じて濾過などの様々な方法を使用して、特定の細胞を除去するために処理することができる。したがって、一例では、試料は、被験者から直接単離された、または被験者から取得された試料から精製された特定の細胞型または細胞型の混合物を含むことができる。一例では、生体試料は、末梢血単核細胞（ｐＢＭＣ）である。細胞の亜集団を精製する様々な方法が当技術分野で知られている。例えば、ｐＢＭＣは、様々な既知のＦｉｃｏｌｌベースの遠心分離法（例えば、Ｆｉｃｏｌｌ－Ｈｙｐａｑｕｅ密度勾配遠心分離）を使用して全血から精製することができる。

ＤＮＡは、ＳＮＰを検出するために試料から抽出することができる。一例では、ＤＮＡはゲノムＤＮＡである。ＤＮＡ、特にゲノムＤＮＡを単離する様々な方法が当業者に知られている。一般に、既知の方法は、出発物質の破壊および溶解、それに続くタンパク質および他の混入物の除去、および最終的にＤＮＡの回収を伴う。例えば、アルコール沈殿、有機フェノール／クロロホルム抽出および塩析を含む技術は、ＤＮＡを抽出および単離するために長年使用されてきた。ゲノムＤＮＡ抽出のための様々な市販のキットがある（Ｑｉａｇｅｎ， Ｌｉｆｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ；Ｓｉｇｍａ）。ＤＮＡの純度および濃度は、例えば、分光光度法など様々な方法によって評価することができる。

マーカー検出戦略
マーカー（例えば、マーカー遺伝子座）を増幅するための増幅プライマー、およびそのようなマーカーを検出するための、または複数のマーカーアレルに関してサンプルを遺伝子型決定するための適切なプローブを、本開示において使用することができる。例えば、長期ＰＣＲのためのプライマー選択は、ＵＳ１０／０４２，４０６およびＵＳ１０／２３６，４８０に記載されており、短期ＰＣＲについては、ＵＳ１０／３４１，８３２がプライマー選択に関する指針を提供している。また、プライマー設計に利用可能な「Ｏｌｉｇｏ」などの公的に利用可能なプログラムがある。そのような利用可能なプライマー選択および設計ソフトウェア、公的に利用可能なヒトゲノム配列および多型の位置を用いて、当業者は、本開示を実施するためにＳＮＰを増幅するためのプライマーを構築することができる。さらに、ＳＮＰを含む核酸（例えば、ＳＮＰを含むアンプリコン）の検出に使用される正確なプローブは、様々であり得、例えば、検出されるマーカーアンプリコンの領域を特定することができる任意のプローブが、本開示と併せて使用され得ることが理解される。さらに、検出プローブの構成は、当然、様々であり得る。

当業者であれば理解するように、これらのオリゴヌクレオチドがハイブリダイズするゲノム領域の配列を使用して、５’および／または３’末端がより長く、場合によっては５’および／または３’がより短い（切り詰められたバージョンが増幅のために依然として使用され得る限り）プライマーであり、１つまたは数個のヌクレオチドの差異を有する（しかし、それでもなお増幅のために使用され得る）か、または提供されるものと配列類似性を共有しないが、具体的に提供されるオリゴヌクレオチドがハイブリダイズする場所に近いゲノム配列に基づいて設計され、増幅のために依然として使用され得るプライマーを設計することができる。

いくつかの実施形態では、本開示のプライマーは、放射性標識されるか、または任意の適切な手段（例えば、非放射性蛍光タグを使用する）によって標識されて、いかなる追加の標識ステップまたは可視化ステップなしで、増幅反応後の異なるサイズのアンプリコンの迅速な可視化を可能にする。いくつかの実施形態では、プライマーは標識されず、アンプリコンは、例えば、アガロースまたはアクリルアミドゲル電気泳動後など、それらのサイズ分解後に可視化される。いくつかの実施形態では、サイズ分解後のＰＣＲアンプリコンの臭化エチジウム染色は、異なるサイズのアンプリコンの可視化を可能にする。

本開示のプライマーが、任意の特定のサイズのアンプリコンを生成することに限定されることは意図されない。例えば、本明細書においてマーカー遺伝子座およびアレルを増幅するために使用されるプライマーは、関連遺伝子座の全領域またはその任意のサブ領域を増幅することに限定されない。プライマーは、検出のための任意の適切な長さのアンプリコンを生成することができる。いくつかの実施形態では、マーカー増幅は、長さが少なくとも２０ヌクレオチド、あるいは長さが少なくとも５０ヌクレオチド、あるいは長さが少なくとも１００ヌクレオチド、あるいは長さが少なくとも２００ヌクレオチドのアンプリコンを生成する。本明細書に記載の様々な技術を使用して、任意のサイズのアンプリコンを検出することができる。塩基組成またはサイズの差異は、電気泳動などの従来の方法によって検出することができる。

実際、増幅はマーカー検出の必要条件ではなく、例えば、ゲノムＤＮＡのサンプルに対してサザンブロットを行うだけで、増幅されていないゲノムＤＮＡを直接検出することができることが理解されよう。

典型的には、分子マーカーは、限定はされないが、アレル特異的ハイブリダイゼーション（ＡＳＨ）、一塩基伸長の検出、アレイハイブリダイゼーション（任意選択でＡＳＨを含む）、または一塩基多型を検出するための他の方法、増幅断片長多型（ＡＦＬＰ）検出、増幅可変配列検出、ランダム増幅多型ＤＮＡ（ＲＡＰＤ）検出、制限断片長多型（ＲＦＬＰ）検出、自己持続配列複製検出、単純配列反復（ＳＳＲ）検出、および一本鎖高次構造多型（ＳＳＣＰ）検出を含む、当技術分野で利用可能な任意の確立された方法によって検出される。

遺伝子マーカーを検出するためのいくつかの技術は、遺伝子マーカーに対応する核酸（例えば、鋳型としてゲノムＤＮＡを使用して生成された増幅核酸）へのプローブ核酸のハイブリダイゼーションを利用する。限定はされないが、溶液相、固相、混合相、またはｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーションアッセイを含む、ハイブリダイゼーション形式が、アレル検出に有用である。核酸のハイブリダイゼーションに関する広範なガイドは、Ｔｉｊｓｓｅｎ（１９９３）およびＳａｍｂｒｏｏｋら（上記を参照）に見出される。

一般に「ＴａｑＭａｎ（商標）」プローブと呼ばれる二重標識蛍光オリゴヌクレオチドプローブを使用するＰＣＲ検出も、本開示に従って実施することができる。これらのプローブは、２つの異なる蛍光色素で標識された短い（例えば、２０～２５塩基）オリゴデオキシヌクレオチドから構成される。各プローブの５’末端にはレポーター色素があり、各プローブの３’末端には消光色素がある。オリゴヌクレオチドプローブ配列は、ＰＣＲアンプリコン中に存在する内部標的配列に相補的である。プローブが無傷である場合、２つのフルオロフォア間でエネルギー移動が起こり、レポーターからの発光は、ＦＲＥＴによってクエンチャーによって消光される。ＰＣＲの伸長段階の間、反応に使用されるポリメラーゼの５’ヌクレアーゼ活性によってプローブが切断され、それによって、オリゴヌクレオチド－クエンチャーからレポーターが解放され、レポーター発光強度が増加する。したがって、ＴａｑＭａｎ（商標）プローブは、標識およびクエンチャーを有するオリゴヌクレオチドであり、標識は、増幅に使用されるポリメラーゼのエキソヌクレアーゼ作用によって増幅中に放出される。これは、合成中の増幅のリアルタイム測定を提供する。様々なＴａｑＭａｎ（商標）試薬は、例えば、Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ（Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｈｅａｄｑｕａｒｔｅｒｓ ｉｎ Ｆｏｓｔｅｒ Ｃｉｔｙ，ＣＡ）から、ならびにＢｉｏｓｅａｒｃｈ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ（例えば、ブラックホールクエンチャープローブ）などの様々な専門業者から市販されている。デュアルラベルプローブ戦略に関するさらなる詳細は、例えばＷＯ９２／０２６３８に記載されている。

他の同様の方法としては、例えば、ＵＳ６，１７４，６７０に記載されている「ＬｉｇｈｔＣｙｃｌｅｒ（登録商標）」形式を使用する、例えば、隣接ハイブリダイズした２つのプローブ間の蛍光共鳴エネルギー移動がある。

アレイベースの検出は、例えば、Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ（Ｓａｎｔａ Ｃｌａｒａ，Ｃａｌｉｆ．）または他の製造業者から市販のアレイを使用して行うことができる。核酸アレイの操作に関するレビューには、Ｓａｐｏｌｓｋｙ ｅｔ ａｌ．（１９９９）、Ｌｏｃｋｈａｒｔ（１９９８）、Ｆｏｄｏｒ（１９９７ａ）、Ｆｏｄｏｒ（１９９７ｂ）、およびＣｈｅｅ ｅｔ ａｌ．（１９９６）がある。アレイベースの検出は、アレイベースの検出の本質的に高スループットな性質のため、試料中の本開示の識別マーカーのための１つの好ましい方法である。

分析される核酸試料は、単離され、増幅され、典型的には、ビオチンおよび／または蛍光レポーター基で標識される。次いで、標識された核酸試料を、流体工学ステーションおよびハイブリダイゼーションオーブンを使用してアレイとインキュベートする。アレイは、検出方法に適するように、洗浄および／または染色または対比染色することができる。ハイブリダイゼーション、洗浄、および染色の後、アレイをスキャナに挿入し、そこでハイブリダイゼーションのパターンを検出する。ハイブリダイゼーションデータは、標識された核酸にすでに組み込まれている蛍光レポーター基から放出される光として収集され、これは今度はプローブアレイに結合される。標識された核酸と最も明確に一致するプローブは、不一致を有するものよりも強力なシグナルを生成する。アレイ上の各プローブの配列および位置は既知であるので、相補性によって、プローブアレイに適用された核酸試料の同一性を特定することができる。

マーカーと疾患リスクとの相関
ＳＮＰと冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病のリスクとの間の相関は、アレルと冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病リスクの増加、またはアレルと冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病リスクの増加との組み合わせを特定することができる任意の方法によって行うことができる。例えば、本明細書で定義される遺伝子または遺伝子座におけるアレルは、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病のリスク増加と相関され得る。最も典型的には、これらの方法は、多型のアレルと冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病リスクとの間の相関を含むルックアップテーブルを参照することを伴う。表は、複数のアレル－リスク関係に関するデータを含むことができ、例えば、主成分分析、発見的アルゴリズムなどの統計的ツールの使用を介して、複数のアレル－リスク関係の相加的または他のより高次の効果を考慮することができる。

マーカーと冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病リスクとの相関は、任意選択で、相関のための１つ以上の統計的検定を行うことを含む。多くの統計的検定が知られており、ほとんどは、分析を容易にするためにコンピュータで実施される。表現型形質と生物学的マーカーとの間の関連／相関を決定する様々な統計的方法が知られており、本開示に適用することができる。Ｈａｒｔｌ（１９８１）。様々な適切な統計モデルは、Ｌｙｎｃｈ ａｎｄ Ｗａｌｓｈ （１９９８）に記載されている。これらのモデルは、例えば、遺伝子型値と表現型値との間の相関を提供することができ、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病リスクに対する遺伝子座の影響を特徴付け、環境と遺伝子型との間の関係を選別し、遺伝子の優位性または浸透を決定し、母性および他の後成的効果を決定し、分析における主成分を決定することなどが可能である（主成分分析、または「ＰＣＡ」を介して）。これらのテキストに引用された参考文献は、マーカーと冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病リスクとを相関させるための統計モデルに関するかなりのさらなる詳細を提供する。

相関を決定するための標準的な統計的方法に加えて、遺伝的アルゴリズムの使用など、パターン認識および訓練によって相関を決定する他の方法を使用して、マーカーと冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病リスクとの間の相関を決定することができる。これは、複数のアレルと冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病リスクとの間の高次相関を特定する場合に特に有用である。例証するために、ニューラルネットワークアプローチは、遺伝情報と表現型の結果との間の相関を決定する構造関数データ空間モデルの発見的開発のための遺伝的アルゴリズム型プログラミングに結合され得る。

いずれの場合も、本質的に任意の統計的試験を、コンピュータ実装モデルにおいて、標準的なプログラミング方法によって、またはそのような統計的分析を行う様々な「市販の」ソフトウェアパッケージのいずれかを使用して適用することができ、そのような統計的分析は、例えば、上記のもの、および例えば、パターン認識のためのソフトウェアを提供する（例えば、Ｐａｒｔｅｋ Ｐｒｏ ２０００ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅを提供する）、例えば、Ｐａｒｔｅｋ Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄ（Ｓｔ． Ｐｅｔｅｒｓ， ＭＯ；ｗｗｗ． ｐａｒｔｅｋ． ｃｏｍ）から市販されているものを含む。

関連研究についてのさらなる詳細は、ＵＳ１０／１０６，０９７、ＵＳ１０／０４２，８１９、ＵＳ１０／２８６，４１７、ＵＳ１０／７６８，７８８、ＵＳ１０／４４７，６８５、ＵＳ１０／９７０，７６１、およびＵＳ７，１２７，３５５に記載されている。

上記の相関を実行するためのシステムもまた、本開示の特徴である。典型的には、システムは、アレルの有無（直接検出されるか、または、例えば、発現レベルを通して検出されるかにかかわらず）を、予測される冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病のリスクと相関させるシステム命令を含む。

任意選択で、システム命令はまた、任意の検出されたアレル情報に関連する診断情報、例えば、関連するアレルを有する被験者が特定の冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病リスクを有するという診断を受け入れるソフトウェアを含むことができる。このソフトウェアは、本質的に発見的であり得、そのような入力された関連付けを使用して、ルックアップテーブルの精度および／またはシステムによるルックアップテーブルの解釈を改善する。ニューラルネットワーク、マルコフモデリング、および他の統計分析を含む、様々なそのようなアプローチが上述されている。

多型プロファイリング
本開示は、本開示に概説されるＳＮＰ（表１～４）またはその１つ以上と連鎖不平衡にあるＳＮＰにおける個人の多型プロファイルを決定する方法を提供する。

多型プロファイルは、個人の様々な多型部位を占める多型形態を構成する。二倍体ゲノムでは、互いに同じかまたは異なる２つの多型形態が、通常、各多型部位を占める。したがって、部位ＸおよびＹにおける多型プロフィールは、Ｘ（ｘ１、ｘ１）およびＹ（ｙ１、ｙ２）の形態で表すことができ、ここで、ｘ１、ｘ１は、部位Ｘを占めるアレルｘ１の２つのコピーを表し、ｙ１、ｙ２は、部位Ｙを占めるヘテロ接合性アレルを表す。

個人の多型プロファイルは、各部位で起こる冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病に対する感受性に関連する多型形態と比較することによってスコア化することができる。比較は、少なくとも、例えば、１、２、５、１０、２５、５０、またはすべての多型部位、および任意選択で、それらと連鎖不平衡にある他の部位に対して行うことができる。多型部位は、他の多型部位と組み合わせて分析することができる。

多型プロファイリングは、例えば、所与の個人における冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病の治療または予防に影響を及ぼす薬剤を選択する際に有用である。類似の多型プロフィールを有する個人は、類似の方法で薬剤に反応する可能性が高い。

コンピュータ実装方法
本開示の方法は、コンピュータ実装方法としてシステムによって実装され得る。例えば、システムは、メモリに接続された一緒に動作し得る１つ以上のプロセッサ（便宜上「プロセッサ」と呼ばれる）を備えるコンピュータシステムであり得る。メモリは、ハードドライブ、ソリッドステートディスク、またはＣＤ－ＲＯＭなどの非一時的コンピュータ可読媒体であり得る。コードモジュールにグループ化されたプログラムコードなどの実行可能命令またはプログラムコードであるソフトウェアは、メモリ上に記憶されてもよく、プロセッサによって実行されると、コンピュータシステムに、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクをユーザが決定することを支援するタスクが実行されることを決定すること、被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する遺伝的リスクおよび臨床的リスクを示すデータを受信すること、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを取得するために、データを処理すること、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクの存在を出力することなどの機能を実行させ得る。

例えば、メモリは、プロセッサによって実行されると、システムに、多型の存在を判定するか、または多型の存在を示すデータを受信すること、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを取得するために、データを処理すること、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを報告することを行わせるプログラムコードを含み得る。したがって、一実施形態では、プログラムコードは、システムに「遺伝的リスク」を決定させる。

別の例では、メモリは、プロセッサによって実行されると、システムに、存在、多型を決定すること、または存在、多型を示すデータを受信すること、および被験者の臨床的リスクデータを受信または決定すること、被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを取得するために、遺伝的リスクデータと臨床的リスクデータとを組み合わせるようにデータを処理すること、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを報告することを行わせるプログラムコードを含み得る。例えば、プログラムコードは、システムに、臨床的リスク評価データ×遺伝的リスクを結合させることができる。

別の実施形態では、システムは、システムがユーザから情報を受信すること、および／または情報を出力または表示することを可能にするために、ユーザインターフェースに結合され得る。例えば、ユーザインターフェースは、グラフィカルユーザインターフェース、音声ユーザインターフェース、またはタッチスクリーンを備え得る。一例では、ユーザインターフェースは、ＳＮＰアレイプラットフォームである。

一実施形態では、システムは、ワイヤレス通信ネットワークなどの通信ネットワークを介して少なくとも１つのリモートデバイスまたはサーバと通信するように構成され得る。例えば、システムは、通信ネットワークを介してデバイスまたはサーバから情報を受信し、通信ネットワークを介して同じまたは異なるデバイスまたはサーバに情報を送信するように構成され得る。他の実施形態では、システムは、直接的なユーザ対話から隔離されてもよい。

別の実施形態では、被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価するために本開示の方法を実行することは、被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する遺伝的リスクに基づく診断または予後の規則の確立を可能にする。例えば、診断または予後の規則は、リスクの対照、標準または閾値レベルに対する遺伝的リスクに基づくことができる。別の例では、診断または予後の規則は、リスクの対照、標準または閾値レベルに対する遺伝的および臨床的リスクの組み合わせに基づくことができる。

別の実施形態では、診断または予後の規則は、統計および機械学習アルゴリズムの適用に基づく。そのようなアルゴリズムは、ＳＮＰの集団と訓練データ（既知の疾患状況を有する）において観察された疾患状況との間の関係を使用して関係を推測し、次いで、それを使用して、未知のリスクを有する被験者において、ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを決定する。ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを提供するアルゴリズムが採用される。アルゴリズムは、多変量または単変量解析機能を実行する。

キットおよび製品
一実施形態において、本開示は、２つ以上の核酸を増幅するためのプライマーの少なくとも１つのセットを含むキットを提供し、２つ以上の核酸が、表１～表４のいずれか１つ、または表１、表３、および表４もしくは表１および表２などそれらの任意の組み合わせから選択される多型、あるいはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型を含む。

一実施形態では、キットは、ヒト被験者に由来する生体試料において、冠動脈疾患を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出するためのものであり、少なくとも１つの多型が、表１および／もしくは表２から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。一実施形態では、キットは、表１および／もしくは表２に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも１５０個、少なくとも２００個、少なくとも２５０個、少なくとも３００個、少なくとも３５０個、少なくとも４００個、少なくとも４５０個、少なくとも５００個、少なくとも５５０個、少なくとも６００個、少なくとも６５０個、少なくとも７００個、少なくとも７５０個、少なくとも８００個、少なくとも８２５個、少なくとも８５０個、少なくとも９００個、少なくとも９５０個、少なくとも１，０００個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型を検出するためのプライマーのセットを含む。一実施形態では、キットは、表１および／または表２に提供される多型の各々、または表１および表２の多型のすべてを検出するためのプライマーのセットを含む。

一実施形態では、キットは、ヒト被験者に由来する生体試料において、心房細動を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出するためのものであり、少なくとも１つの多型が、表３から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。一実施形態では、キットは、表３に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも１２５個、少なくとも１５０個、少なくとも１７５個、少なくとも２００個、少なくとも２２５個、少なくとも２５０個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型を検出するためのプライマーのセットを含む。一実施形態では、キットは、表３に提供される多型の各々を検出するためのプライマーのセットを含む。

別の実施形態では、キットは、ヒト被験者に由来する生体試料において、２型糖尿病を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出するためのものであり、少なくとも１つの多型が、表４から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。一実施形態では、キットは、表４に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも３０個、少なくとも４０個、少なくとも５０個、少なくとも６０個、少なくとも７０個、少なくとも８０個、少なくとも８５個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型を検出するためのプライマーのセットを含む。一実施形態では、キットは、表４に提供される多型の各々を検出するためのプライマーのセットを含む。

当業者であれば理解されるように、ＳＮＰが特定されると、プライマーは、定期的にＳＮＰを増幅するように設計され得る。関心対象のＳＮＰを増幅するのに適したプライマーを提案することができる様々なソフトウェアプログラムが自由に利用可能である。

この場合も、ＰＣＲプライマー対のＰＣＲプライマーは、ヒトＤＮＡから関心領域を特異的に増幅するように設計することができることが当業者に知られている。本開示の文脈において、関心領域は、遺伝子型決定されるべき一塩基変異（例えば、一塩基多型、ＳＮＰ）を含む。ＰＣＲプライマー対の各ＰＣＲプライマーは、ＤＮＡ配列変異の対向する部位上の特定の一塩基変異に隣接して配置することができる。さらに、ＰＣＲプライマーは、それらのＰＣＲプライマー結合部位における任意の既知のＤＮＡ配列変異および反復ＤＮＡ配列を回避するように設計することができる。

キットは、緩衝液、ヌクレオチド、および／またはポリメラーゼなどの増幅反応を実施するために必要な他の試薬、ならびに試料から核酸を抽出するための試薬をさらに含み得る。

アレイベースの検出は、アレイベースの検出の本質的に高スループットな性質のために、試料中の本開示のＳＮＰを評価するための１つの好ましい方法である。様々なプローブアレイが文献に記載されており、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病と相関し得るＳＮＰの検出のために、本開示の文脈で使用され得る。例えば、本開示の一実施形態では、ＤＮＡプローブアレイチップが使用される。ＤＮＡプローブのセットによる試料ＤＮＡの認識は、ＤＮＡハイブリダイゼーションによって行われる。ＤＮＡ試料がＤＮＡプローブのアレイとハイブリダイズするとき、試料は、試料ＤＮＡ配列に相補的なプローブに結合する。ある個人の試料ＤＮＡがどのプローブに対してより強くハイブリダイズするかを評価することにより、試料中に既知の核酸配列が存在するかどうかを判定し、核酸中に見出されるマーカーが存在するかどうかを判定することができる。

したがって、別の実施形態では、本開示は、２つ以上の核酸にハイブリダイズするためのプローブの少なくとも２つのセットを含む遺伝子アレイを提供し、２つ以上の核酸が、表１～表４のいずれか１つ、または表１、表３、および表４もしくは表１および表２などそれらの任意の組み合わせから選択される多型、あるいはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型を含む。

一実施形態では、遺伝子アレイは、ヒト被験者に由来する生体試料において、冠動脈疾患を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出するためのものであり、少なくとも１つの多型が、表１および／もしくは表２から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。一実施形態では、遺伝子アレイは、表１および／もしくは表２に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも１５０個、少なくとも２００個、少なくとも２５０個、少なくとも３００個、少なくとも３５０個、少なくとも４００個、少なくとも４５０個、少なくとも５００個、少なくとも５５０個、少なくとも６００個、少なくとも６５０個、少なくとも７００個、少なくとも７５０個、少なくとも８００個、少なくとも８２５個、少なくとも８５０個、少なくとも９００個、少なくとも９５０個、少なくとも１，０００個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型を検出するためのプローブを含む。一実施形態では、遺伝子アレイは、表１および／または表２に提供される多型の各々、または表１および表２の多型のすべてを検出するためのプローブを含む。

一実施形態では、遺伝子アレイは、ヒト被験者に由来する生体試料において、心房細動を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出するためのものであり、少なくとも１つの多型が、表３から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。一実施形態では、遺伝子アレイは、表３に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも１２５個、少なくとも１５０個、少なくとも１７５個、少なくとも２００個、少なくとも２２５個、少なくとも２５０個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型を検出するためのプローブを含む。一実施形態では、遺伝子アレイは、表３に提供される多型の各々を検出するためのプローブを含む。

別の実施形態では、遺伝子アレイは、ヒト被験者に由来する生体試料において、２型糖尿病を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出するためのものであり、少なくとも１つの多型が、表４から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である。一実施形態では、遺伝子アレイは、表４に提供される多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも３０個、少なくとも４０個、少なくとも５０個、少なくとも６０個、少なくとも７０個、少なくとも８０個、少なくとも８５個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型の存在を検出するためのプローブを含む。一実施形態では、遺伝子アレイは、表４に提供される多型の各々を検出するためのプローブを含む。

一実施形態では、アレイは、１００，０００未満、５０，０００未満、２５，０００未満、１０，０００未満、５，０００未満、２，５００未満、または１，０００未満の特定の核酸を含む。

他のＳＮＰのためのプライマーおよびプローブは、上記の例示されたキット／アレイに含まれ得る。

実施例
実施例１－材料および方法
本発明者らは、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ Ａｘｉｏｍ Ａｒｒａｙ（Ｂｙｃｒｏｆｔ ｅｔ ａｌ．，２０１８）からのデータを使用して、５つの一般的な疾患（Ｓａｉｄ ｅｔ ａｌ．，２０１８、Ｅａｓｔｗｏｏｄ ｅｔ ａｌ．，２０１６）、ＣＡＤ、高血圧、心房細動、脳卒中、および２型糖尿病に関する多遺伝子リスクスコア（ＰＲＳ）を開発した。ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋは、２００６年から２０１０年までの４０～６９歳の５００，０００人以上の参加者に対するベースライン評価を行った。品質管理のために、本発明者らは、マイナーアレル頻度が０．００１未満、ハーディ-ワインバーグ平衡のｐ値が１０^－５未満、およびジェノタイピング率が少なくとも９５％の変異体を除外した。品質管理および一般的な症例の除外後、分析に使用したデータは３１５，３２７人の個人および６０２，９７６のＳＮＰからなっていた。

年齢の影響を調整し、極端に偏った症例対照比を防ぐために、本発明者らは、以下の再サンプリング戦略を適用して、本研究のための訓練セットおよび試験セットを作成した。各疾患について、本発明者らは、年齢の五分位を計算し、個人を５つの年齢群に分割した。５つの年齢群の各々、および各性別について、各症例について（最大で）５人の対照を取り出した（すなわち、対照の数がすべての年齢群について１症例当たり５人の対照を導き出すのに十分でなかった場合、本発明者らは、１症例当たり４人を取り出した、など）。この再サンプリング戦略によって、個人は年齢および性別が一致し、症例数と対照との間のサイズ差は大幅に減少する。

再サンプリング後、データが、疾患ごとに訓練セット（７０％）および試験セット（３０％）に分割され、ほぼ同じ症例対照比となった。訓練セットおよび試験セットのサイズが表８にまとめられている。各疾患のＰＲＳを構築するために訓練セットが使用され、試験セットで予測性能が評価された。全体的なワークフローが図１にまとめられている。

本発明者らは、最近開発されたｓｔａｃｋｅｄ ｃｌｕｍｐｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ（ＳＣＴ）と呼ばれる方法を使用して、ＰＲＳを作成した（Ｐｒｉｖｅ ｅｔ ａｌ．，２０１９）。連鎖不平衡を制御するためにクランピング（またはプルーニング）を適用し、その後に限界ｐ値の閾値を適用することが、ＰＲＳ９を計算するための標準的な方法である。このアプローチは、ユーザが、クランピングウィンドウのサイズ（ｋｂ）、相関閾値（ｒ２）、およびクランピングされたＳＮＰのｐ値有意閾値などのハイパーパラメータを指定することを必要とする。一般に、実際にこれらのハイパーパラメータをどのように選択するかは単純ではない。通常、ユーザはこれらのハイパーパラメータにいくつかのデフォルト値を適用し、例えば、Ｐｌｉｎｋ（Ｐｕｒｃｅｌｌ ｅｔ ａｌ．，２００７）のデフォルトオプションでは、相関閾値にｒ２＝０：５、ウィンドウサイズに２５０ｋｂ、ｐ値閾値にｐ＝０：０１を使用する。

ＳＣＴは、標準的なクランピングおよび閾値化方法に基づくより一般的なアルゴリズムである。それは、ハイパーパラメータのセットを選択し、それらのパラメータの各組み合わせに対してクランピングおよび閾値化を実行し、各組み合わせにＰＲＳを与える。表９に、これらのハイパーパラメータ値の例を示しており、これらは、Ｒパッケージのｂｉｇｓｎｐｒで使用されるデフォルト値である。次いで、ＰＲＳは、ペナルティ付き回帰モデルを使用してスタックされる。このアルゴリズムの結果は、ＰＲＳの線形結合であり、各ＰＲＳはまた、変異体の線形結合である。したがって、最終的な予測モデルにおいて、変異効果サイズの単一のベクトルが取得され得る。これらのＰＲＳをスタックする代わりに、最良の予測を有するＰＲＳを選択することもでき、これはｍａｘＣＴアプローチと呼ばれる。一般に、ＳＣＴは、ｍａｘＣＴよりも多くの遺伝的変異体を特定する。

実施例２－結果
本発明者らは、ＳＣＴおよびｍａｘＣＴを適用して、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋデータを使用して、５つの一般的な疾患のためのＰＲＳを作成した。訓練セットを使用して、表９に列挙されているように、異なる値のハイパーパラメータを使用して、各染色体について１，４００のリスクスコアを作成した。ｍａｘＣＴでは、訓練セット上でＡＵＣを最大化したリスクスコアを最終ＰＲＳとして選択した。ＳＣＴでは、ペナルティ付きロジスティック回帰によって、２２の染色体すべてからの３０，８００（１，４００×２２）のリスクスコアをスタックし、最適スタックも訓練セットから推定された。これらのステップは、Ｒパッケージｂｉｇｓｎｐｒを使用して行われた。

ＳＮＰのＧＷＡＳ効果サイズを推定するために、本発明者らは、大規模な外部ＧＷＡＳから要約統計量を取得した。曖昧なＳＮＰおよび重複した位置またはｒｅｆＳＮＰクラスタＩＤ番号を有する変異体が除去され、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋデータと本発明者らが要約統計を使用した研究の両方に現れたＳＮＰのみを保持した。これらのＧＷＡＳおよびＳＮＰの数が表１０にまとめられている。

各疾患について、本発明者らは、３つの異なるアプローチを使用してリスクスコアを作成した。リスク予測モデルは、（ｉ）遺伝的変異体のみを使用し、（ｉｉ）リスクを推定するために臨床的因子を使用するフラミンガムスコア（Ｄ’Ａｇｏｓｔｉｎｏ ｅｔ ａｌ．，１９９４ ａｎｄ ２００８；Ｗｉｌｓｏｎ ｅｔ ａｌ．，１９９８ ａｎｄ ２００７， Ｗｏｌｆ ｅｔ ａｌ．，１９９１；Ｓｃｈｎａｂｅｌ ｅｔ ａｌ．，２００９；Ｐａｒｉｋｈ ｅｔ ａｌ．２００８）を使用し、（ｉｉｉ）遺伝的変異体をフラミンガムスコアと一緒に使用することによって構築された。この目的は、年齢などの他の共変量なしに遺伝的変異体の予測性能を調べ、遺伝的スコアと臨床因子を組み合わせることによってリスク予測を改善できるかどうかを検証することであった。各疾患についてこれらのリスクスコアを作成した後、試験データに対するそれらの予測力を、ＡＵＣを計算することによって定量化した。

表１１に主な結果がまとめられている。ＣＡＤでは、遺伝的変異体のみを使用したリスクスコアのＡＵＣは、ｍａｘＣＴで０．５８（９５％ＣＩ：［０．５７～０．５９］）、ＳＣＴで０．６０（９５％ＣＩ：［０．５９～０．６１］）であった。フラミンガムスコアのみを予測因子としたモデルでも同様のＡＵＣ値が得られ、そのＡＵＣは０．５９（９５％ＣＩ：［０．５８～０．６０］）となった。さらに、ＰＲＳをフラミンガムスコアと組み合わせると、臨床的リスク予測は改善され、ＡＵＣは、ｍａｘＣＴで０．５９から０．６２（９５％ＣＩ：［０．６０～０．６３］）、ＳＣＴで０．６３（９５％ＣＩ：［０．６２～０．６４］）に増加した。表１２は、両方の方法によって特定されたＳＮＰの数を示し、表１３は、ｍａｘＣＴにおいて使用された最適なハイパーパラメータを示す。ＳＣＴは、ＣＡＤを最もよく予測した３８９，６０６の変異体のセットを特定し、一方、ｍａｘＣＴは、両方ともフラミンガムスコアが予測モデルに存在したときに８６７の変異体を特定した。

心房細動についても強力な予測性能が見出された。ＡＵＣが０．５４（９５％ＣＩ：［０．５３～０．５６］）であるフラミンガムリスクモデルと比較して、遺伝的変異体に基づくリスクスコアははるかに良好な予測をもたらし、ＡＵＣはｍａｘＣＴで０．６０（９５％ＣＩ：［０．５９～０．６１］）、ＳＣＴで０．６１（９５％ＣＩ：［０．６０～０．６３］）であった。本発明者らはまた、ＰＲＳをフラミンガムスコアと組み合わせると、ＡＵＣがｍａｘＣＴでは０．５４から０．６１（９５％ＣＩ：［０．６０～０．６３］）、ＳＣＴでは０．６３（９５％ＣＩ：［０．６１～０．６４］）と大幅に向上したことを見出した。加えて、他の研究と比較してはるかに少ない変異体を使用して、両方の方法、特にｍａｘＣＴの強力な性能が得られる。例えば、Ｋｈｅｒａら（２０１８）において開発された心房細動のＰＲＳは６，７３０，５４１のＳＮＰを有し、一方、本発明者らのＰＲＳは、ＳＣＴによって特定された２２５，０３２の変異体およびｍａｘＣＴによって特定された２６５の変異体を有する。

高血圧および２型糖尿病について、フラミンガムスコアは非常に強い予測性能を提供し、ＡＵＣはそれぞれ０．７２（９５％ＣＩ：［０．７１～０．７３］）および０．７７（９５％ＣＩ：［０．７５～０．７９］）であった。これら２つの疾患について、臨床因子はＰＲＳよりも優れており、高血圧では０．５９（９５％ＣＩ：［０．５８～０．６０］）、２型糖尿病では０．６０（９５％ＣＩ：［０．５８～０．６２］）のＡＵＣを有し、両方ともＳＣＴであった。ＰＲＳを追加すると、２型糖尿病のＡＵＣが０．７７から０．７８に増加し（９５％ＣＩ：［０．７６～０．７９］）、高血圧について有意な改善は観察されなかった。

脳卒中では、ＰＲＳの予測能力は以前の疾患と比較して弱かった。３つのアプローチによって生成されたリスクスコアはすべて、０．６０未満のＡＵＣを有し、実際、ＰＲＳは、ＳＣＴで０．５２（９５％ＣＩ：［０．４９～０．５４］）のＡＵＣのみを有する。フラミンガムスコアのＡＵＣは０．５６（９５％ＣＩ：［０．５４～０．５９］）であり、全リスクスコアの中で最良のＡＵＣは０．５７（９５％ＣＩ：［０．５４～０．５９］）であることがわかった。

リスク予測の強さを解釈する別の方法を提供するために、フラミンガムスコア、ＳＣＴによる遺伝子変異体に基づくＰＲＳ、およびこれらの２つのリスクスコアの組み合わせについて、調整標準偏差当たりのオッズ（ＯＰＥＲＡ）（Ｈｏｐｐｅｒ ｅｔ ａｌ．，２０１５）も計算した。ＯＰＥＲＡは、あるリスク因子が集団ベースで症例と対照を区別する能力にアクセスするための尺度であり、他のすべてのリスク因子（年齢や性別など）を調整した後、対照の残差の標準偏差を使用している。この場合、年齢および性別はすでに設計によって調整されているので、本発明者らは、ＯＰＥＲＡを計算する際に予測モデルに入れなかった。表１４に結果がまとめられている。

再サンプリング戦略によって年齢が考慮されたことを再確認するために、本発明者らは、最初の列に年齢のＯＰＥＲＡも追加した。年齢のＯＰＥＲＡは、５つの一般的な疾患すべてについて１に近く、等価的に、年齢のリスク勾配がＡＵＣに関して０：５に近いことを意味する。対照的に、この設計なしで、本発明者らは、心房細動を予測するために年齢のみを使用すると、ＡＵＣが０．６９になることを見出し、これは、単に年齢が予測に含まれる場合、高いＡＵＣが誤解を招き得る理由を示す。

フラミンガムスコアおよびＰＲＳについてのＯＰＥＲＡに関して、結果は、本発明者らが以前に観察したものと同様である。例えば、フラミンガムスコアは、それぞれ２．２０（９５％ＣＩ：［２．１２～２．２８］）および２．０２（９５％ＣＩ：［１．９０～２．１４］）のＯＰＥＲＡを有する、高血圧および２型糖尿病の強力な予測力を有する。ＰＲＳは、ＣＡＤおよび心房細動についてフラミンガムスコアより良好な予測力を有し、それぞれ、ＯＰＥＲＡが１．４３（９５％ＣＩ：［１．３７～１．４９］）および１．５０（９５％ＣＩ：［１．４３～１．５８］）であり、一方、フラミンガムスコアは、ＣＡＤでは１．３１（９５％ＣＩ：［１．２７～１．３６］）および心房細動では１．１９（９５％ＣＩ：［１．１４～１．２４］）のＯＰＥＲＡを有する。前述のように、本発明者らは、ＰＲＳをフラミンガムスコアと組み合わせた場合の予測の改善を見出し、ＯＰＥＲＡは、ＣＡＤでは１．３１（９５％ＣＩ：［１．２７～１．３６］）から１．５６（９５％ＣＩ：［１．５０～１．６２］）に、心房細動では１．１９（９５％ＣＩ：［１．１４～１．２４］）から１．５７（９５％ＣＩ：［１．５０－１．６５］）に増加した。脳卒中および高血圧に有意な改善は認められなかった。

本発明者らはまた、ＰＲＳをＰＣＥスコアと組み合わせること（Ｇｏｆｆ ｅｔ ａｌ ．，２０１４；Ｒｉｖｅｒｏｓ－ＭｃＫａｙ ｅｔ ａｌ．，２０２１）（および本明細書に記載）により、フラミンガム＋ＳＮＰモデルと比較して試験性能がさらに改善したことを発見し、ＡＵＣは０．６２（９５％ ＣＩ ０．６０～０．６３）から０．７５（９５％ ＣＩ ０．７４～０．７６）に増加した。ＰＣＥデータは、表１のＳＮＰに加えて、表２のＳＮＰを含んでいた。

さらに、本発明者らは、較正されたフラミンガムスコア（本明細書に記載）を使用することにより、心房細動についての試験の性能が０．７１８４のＡＵＣから０．７３６１に改善されたと判断した。

本出願は、２０２０年１０月２０日に出願されたＡＵ２０２０９０３７９３からの優先権を主張し、その全内容が参照により本明細書に組み込まれる。

当業者であれば、広く記載された本発明の主旨または範囲から逸脱することなく、特定の実施形態に示された本発明に多数の変形および／または修正を行うことができることを理解されよう。従って、本実施形態は、あらゆる点で、例示的であり、限定的ではないと見なされるものとする。

本明細書で論じられ、かつ／または参照されるすべての刊行物は、その全体が本明細書に組み込まれる。

本明細書に含まれている文書、行為、材料、装置、物品などのあらゆる考察は、本発明の文脈を提供することのみを目的とする。これらの事項のいずれかまたはすべてが、本出願の各請求項の優先日前に存在した、本発明に関連する分野における先行技術ベースの一部を形成すること、または一般的な一般知識であったことを認めるものと見なされないものとする。

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Claims (40)

1. ヒト被験者が冠動脈疾患を発症するリスクを評価するための方法であって、前記方法が、前記ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うことを含み、前記遺伝的リスク評価が、前記ヒト被験者に由来する生体試料において、冠動脈疾患を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出することを伴い、前記少なくとも１つの多型が、表１および／もしくは表２から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である、方法。
2. 表１および／もしくは表２に提供される前記多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも１５０個、少なくとも２００個、少なくとも２５０個、少なくとも３００個、少なくとも３５０個、少なくとも４００個、少なくとも４５０個、少なくとも５００個、少なくとも５５０個、少なくとも６００個、少なくとも６５０個、少なくとも７００個、少なくとも７５０個、少なくとも８００個、少なくとも８２５個、少なくとも８５０個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型の存在を検出することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 表１に提供される前記多型の各々を検出することを含む、請求項１に記載の方法。
4. 表２に提供される前記多型の各々を検出することをさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. ヒト被験者が心房細動を発症するリスクを評価するための方法であって、前記方法が、前記ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うことを含み、前記遺伝的リスク評価が、前記ヒト被験者に由来する生体試料において、心房細動を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出することを伴い、前記少なくとも１つの多型が、表３から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である、方法。
6. 表３に提供される前記多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも５０個、少なくとも１００個、少なくとも１２５個、少なくとも１５０個、少なくとも１７５個、少なくとも２００個、少なくとも２２５個、少なくとも２５０個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型の存在を検出することを含む、請求項５に記載の方法。
7. 表３に提供される前記多型の各々を検出することを含む、請求項５に記載の方法。
8. ヒト被験者が２型糖尿病を発症するリスクを評価するための方法であって、前記方法が、前記ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うことを含み、前記遺伝的リスク評価が、前記ヒト被験者に由来する生体試料において、２型糖尿病を発症するリスクに関連する少なくとも１つの多型の存在を検出することを伴い、前記少なくとも１つの多型が、表４から選択されるか、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型である、方法。
9. 表４に提供される前記多型のうちの少なくとも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２０個、少なくとも３０個、少なくとも４０個、少なくとも５０個、少なくとも６０個、少なくとも７０個、少なくとも８０個、少なくとも８５個、もしくはすべて、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型の存在を検出することを含む、請求項８に記載の方法。
10. 表４に提供される前記多型の各々を検出することを含む、請求項８に記載の方法。
11. 前記ヒト被験者の臨床的リスク評価を行うことと、
    ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを取得するために、前記臨床的リスク評価と前記遺伝的リスク評価とを組み合わせることと
    をさらに含む、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記臨床的リスク評価が、年齢、性別、ＨＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、ＬＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、総コレステロール値、血圧（収縮期および／または拡張期（ｍｍ Ｈｇ））、喫煙状況、糖尿病の有無、高血圧薬、ｃ反応性タンパク質レベル、前記被験者の母親または父親の心臓発作（６０歳までになど）の有無、肥満度指数、民族性、貧困度、家族歴、慢性腎疾患の有無、および関節リウマチの有無のうちの１つ以上またはすべてに関する情報を前記被験者から取得することを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記臨床的リスク評価が、年齢、性別、ＨＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、ＬＤＬコレステロール値（ｍｍｏｌ／Ｌ）、総コレステロール値、血圧（収縮期および拡張期（ｍｍ Ｈｇ））、喫煙状況、糖尿病の有無、および高血圧薬のうちの１つ以上またはすべてに関する情報を前記被験者から取得することを含む、請求項１１または１２に記載の方法。
14. 前記臨床的リスク評価が、フラミンガムスコアである、請求項１３に記載の方法。
15. 前記臨床的リスク評価が、米国心臓病学会プールコホート方程式（ＰＣＥ：Ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃａｒｄｉｏｌｏｇｉｓｔｓ Ｐｏｏｌｅｄ Ｃｏｈｏｒｔ Ｅｑｕａｔｉｏｎｓ）である、請求項１～４または１１～１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記臨床的リスク評価と前記遺伝的リスク評価とを組み合わせることが、前記リスク評価の加算または乗算を含む、請求項１１～１５のいずれか一項に記載の方法。
17. 冠動脈疾患を発症する前記リスクの評価を必要とするヒトからなる被験者の群から選択されるヒト被験者における１００，０００個未満の多型のアレルの同一性を決定して、前記被験者の多型プロファイルを生成する方法であって、
    （ｉ）表１および／または表２に提供される少なくとも１つの多型、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型をアレル同一性分析のために選択することと、
    （ｉｉ）前記ヒト被験者に由来する生体試料において、前記多型を検出することと、
    （ｉｉｉ）ステップ（ｉｉ）で分析された前記アレルの前記同一性に基づいて前記被験者スクリーニングの多型プロファイルを生成することであって、ステップ（ｉ）でアレル同一性分析のために１００，０００個未満の多型が選択され、ステップ（ｉｉ）で１００，０００個未満の同一の多型が分析されることと
    を含む方法。
18. 心房細動を発症する前記リスクの評価を必要とするヒトからなる被験者の群から選択されるヒト被験者における１００，０００個未満の多型のアレルの同一性を決定して、前記被験者の多型プロファイルを生成する方法であって、
    （ｉ）表３に提供される少なくとも１つの多型、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型をアレル同一性分析のために選択することと、
    （ｉｉ）前記ヒト被験者に由来する生体試料において、前記多型を検出することと、
    （ｉｉｉ）ステップ（ｉｉ）で分析された前記アレルの前記同一性に基づいて前記被験者スクリーニングの多型プロファイルを生成することであって、ステップ（ｉ）でアレル同一性分析のために１００，０００個未満の多型が選択され、ステップ（ｉｉ）で１００，０００個未満の同一の多型が分析されることと
    を含む方法。
19. ２型糖尿病を発症する前記リスクの評価を必要とするヒトからなる被験者の群から選択されるヒト被験者における１００，０００未満の多型のアレルの同一性を決定して、前記被験者の多型プロファイルを生成する方法であって、
    （ｉ）表４に提供される少なくとも１つの多型、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型をアレル同一性分析のために選択することと、
    （ｉｉ）前記ヒト被験者に由来する生体試料において、前記多型を検出することと、
    （ｉｉｉ）ステップ（ｉｉ）で分析された前記アレルの前記同一性に基づいて前記被験者スクリーニングの多型プロファイルを生成することであって、ステップ（ｉ）でアレル同一性分析のために１００，０００個未満の多型が選択され、ステップ（ｉｉ）で１００，０００個未満の同一の多型が分析されることと
    を含む方法。
20. 連鎖不平衡にある前記多型が、０．９を超える連鎖不平衡を有する、請求項１～１９のいずれか一項に記載の方法。
21. 連鎖不平衡にある前記多型が、１の連鎖不平衡を有する、請求項１～２０のいずれか一項に記載の方法。
22. 前記リスク評価が、スコアを生成し、前記方法が、前記スコアを所定の閾値と比較することをさらに含み、前記スコアが前記閾値以上である場合、前記被験者は、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクがあると評価される、請求項１～２１のいずれか一項に記載の方法。
23. 冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病についてのヒト被験者の定期的な診断検査の必要性を決定するための方法であって、前記方法が、請求項１～２２のいずれか一項に記載の前記方法を使用して、前記被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを評価することを含む、方法。
24. ヒト被験者における冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病をスクリーニングする方法であって、前記方法が、請求項１～２２のいずれか一項に記載の前記方法を使用して、前記被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを評価することと、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを有すると評価された場合、前記被験者における冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を定期的にスクリーニングすることとを含む、方法。
25. 冠動脈疾患の場合、前記スクリーニングが、心電図（ＥＣＧ）、運動負荷試験、核負荷試験、心臓カテーテルおよび血管造影、または心臓ＣＴスキャンのうちの１つ以上を行うことを伴う、請求項２３または２４に記載の方法。
26. 心房細動疾患の場合、前記スクリーニングが心電図（ＥＣＧ）を行うことを伴う、請求項２３または２４に記載の方法。
27. ２型糖尿病の場合、前記スクリーニングが、前記被験者の血糖値、尿糖値、糖化ヘモグロビン（ＨｂＡ１ｃ）値、フルクトサミン値、または耐糖能のうちの１つ以上を分析することを伴う、請求項２３または２４に記載の方法。
28. 請求項１～２２のいずれか一項に記載の前記方法を使用して、前記被験者が冠状動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを評価することを含む、ヒト被験者の予防的抗冠状動脈疾患療法、抗心房細動療法、または抗２型糖尿病療法の必要性を決定するための方法。
29. ヒト被験者における冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病の前記リスクを予防または低減するための方法であって、前記方法が、請求項１～２２のいずれか一項に記載の前記方法を使用して、前記ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを評価することと、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを有すると評価された場合、それぞれ抗冠動脈疾患療法、抗心房細動療法、または抗２型糖尿病療法を施すこととを含む、方法。
30. そのリスクがあるヒト被験者において、冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病をそれぞれ予防するのに使用するための抗冠動脈疾患療法、抗心房細動療法、または抗２型糖尿病療法であって、請求項１～２２のいずれか一項に記載の前記方法を使用して、前記被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを有すると評価される、抗冠動脈疾患療法、抗心房細動療法、または抗２型糖尿病療法。
31. 前記抗冠動脈疾患療法が、スタチンなどのコレステロール低下薬、アスピリン、ワルファリン、もしくはリバーロキサバンなどの血液をさらさらにする薬、βブロッカー、硝酸塩、またはカルシウムチャネルブロッカーから選択される、請求項２８～３０のいずれか一項に記載の方法。
32. 前記抗心房細動療法が、カルディオバージョン、βブロッカー、カルシウムチャネルブロッカー、ワルファリン、アスピリン、もしくはリバーロキサバンなどの血液をさらさらにする薬、またはキニジン、フレカイニド、プロパフェノン、ソタロール、ドフェチリド、もしくはアミオダールなどの抗不整脈薬から選択される、請求項２８～３０のいずれか一項に記載の方法。
33. 抗２型糖尿病療法が、メトホルミン、インスリン、グリメピリド、グリブライド、グリピザイドなどのスルホニル尿素、プランジン、スターリックスなどのメグリチニド、ロシグリタゾン、ピオグリタゾンなどのチアゾリジンジオン、シタグリプチン、サキサグリプチン、リナグリプチン、アログリプチンなどのＤＰＰ－４阻害剤、エキセナチド、リラグルチド、リキセナチド、アルビグルチド、デュラグルチドなどのＧＬＰ－１受容体アゴニスト、フォルキシーガ、インボカナ、ジャディアンスなどのＳＧＬＴ２阻害剤から選択される、請求項２８～３０のいずれか一項に記載の方法。
34. 候補療法の臨床試験のためにヒト被験者の群を階層化するための方法であって、前記方法が、請求項１～２２のいずれか一項に記載の方法を使用して、前記被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する個々のリスクを評価することと、前記評価の結果を使用して、前記療法に反応する可能性がより高い被験者を選択することとを含む、方法。
35. ２つ以上の核酸を増幅するための少なくとも２組のプライマーを含むキットであって、前記２つ以上の核酸が、表１～表４のいずれか１つから選択される多型、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型を含む、キット。
36. ２つ以上の核酸にハイブリダイズするための少なくとも２組のプローブを備える遺伝子アレイであって、前記２つ以上の核酸が、表１～表４のいずれか１つから選択される多型、またはその１つ以上と連鎖不平衡にある一塩基多型を含む、遺伝子アレイ。
37. ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを評価するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法が、プロセッサおよびメモリを備えるコンピューティングシステムにおいて動作可能であり、
    前記ヒト被験者の遺伝的リスクデータを受信することであって、前記遺伝的リスクデータが、請求項１～２２のいずれか一項に記載の方法によって取得された、受信することと、
    ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを取得するために、前記データを処理することと、
    ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを出力することと
    を含むコンピュータ実装方法。
38. ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを評価するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法が、プロセッサおよびメモリを備えるコンピューティングシステムにおいて動作可能であり、
    前記ヒト被験者の臨床的リスクデータおよび遺伝的リスクデータを受信することであって、前記臨床的リスクデータおよび遺伝的リスクデータが、請求項１２～１６または２０～２２のいずれか一項に記載の方法によって取得された、受信することと、
    ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを取得するために、前記臨床的リスクデータと前記遺伝的リスクデータと組み合わせるように前記データを処理することと、
    ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを出力することと
    を含むコンピュータ実装方法。
39. ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価するためのシステムであって、
    請求項１～２２のいずれか一項に記載の前記方法を使用して、前記ヒト被験者の遺伝的リスク評価を行うためのシステム命令と、
    ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを取得するためのシステム命令と
    を含む、システム。
40. ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症するリスクを評価するためのシステムであって、
    請求項１２～１６または２０～２２のいずれか一項に記載の前記方法を使用して、前記ヒト被験者の臨床的リスク評価および遺伝的リスク評価を行うためのシステム命令と、
    ヒト被験者が冠動脈疾患、心房細動、または２型糖尿病を発症する前記リスクを取得するために、前記臨床的リスク評価と前記遺伝的リスク評価とを組み合わせるためのシステム命令と
    を含む、システム。