JP2644373B2 - ダウン症候群スクリーニング法 - Google Patents
ダウン症候群スクリーニング法Info
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Description
【発明の詳細な説明】 発明の背景 本発明は、胎児期スクリーニング中の胎児ダウン症候
群（トリソミー21）の検知法に関する。本発明の方法
は、またよりまれなかつ検知可能な染色体トリソミー、
例えばトリソミー13およびトリソミー18にも関連する。
より詳しくいえば、本発明は懐妊した婦人の血液中のヒ
ト絨毛膜ゴナドトロピン（hCG）の遊離β−サブユニッ
トの量を測定することにより、ダウン症候群のスクリー
ニングにおける検出効率を改善する方法に関する。
群（トリソミー21）の検知法に関する。本発明の方法
は、またよりまれなかつ検知可能な染色体トリソミー、
例えばトリソミー13およびトリソミー18にも関連する。
より詳しくいえば、本発明は懐妊した婦人の血液中のヒ
ト絨毛膜ゴナドトロピン（hCG）の遊離β−サブユニッ
トの量を測定することにより、ダウン症候群のスクリー
ニングにおける検出効率を改善する方法に関する。
トリソミー21とも呼ばれるダウン症候群は重度の精神
薄弱の最も一般的な先天的原因である。一般に、胎児ダ
ウン症候群は羊水穿刺および核型分析を包含する診断法
で検知し得る。しかし、この診断法は侵入型の方法で該
妊婦並びに胎児を損う危険性がある。羊水穿刺および核
型分析法は全懐妊期間に亘り日常的に行われる訳ではな
い。逆に、一またはそれ以上のスクリーニング法が、妊
娠の可能性が明らかな場合には、侵入的診断法実施の危
険性を定めるために利用できる。
薄弱の最も一般的な先天的原因である。一般に、胎児ダ
ウン症候群は羊水穿刺および核型分析を包含する診断法
で検知し得る。しかし、この診断法は侵入型の方法で該
妊婦並びに胎児を損う危険性がある。羊水穿刺および核
型分析法は全懐妊期間に亘り日常的に行われる訳ではな
い。逆に、一またはそれ以上のスクリーニング法が、妊
娠の可能性が明らかな場合には、侵入的診断法実施の危
険性を定めるために利用できる。
ダウン症候群の発生は母体の年令が高い程大幅に増大
する。歴史的には、ダウン症候群の胎児期研究が35才ま
たはそれ以上の妊婦に集中していた。というのは、この
年令で、ダウン症候群の危険率と胎児ダウン症候群の検
出に利用される診断法の危険率とが一致するからであ
る。従って、胎児期スクリーニングの標準的方法は妊婦
の年令を基に羊水穿刺診断法が適当か否かにつき妊婦を
選別することを含む。しかし、年令は、最も危険度の高
い、即ち35才以上の妊婦の５％につき羊水穿刺および核
型分析を行って、全ダウン症候群妊娠の僅かに約20％が
検出され得るにすぎという点で、十分なスクリーニング
基準とはいえない。また、現実の臨床上の実務におい
て、35才以上の婦人の約半数のみが羊水穿刺および核型
分析にかけられているにすぎないので、ダウン症候群罹
患妊娠の10％未満が胎児期に検出されているにすぎな
い。
する。歴史的には、ダウン症候群の胎児期研究が35才ま
たはそれ以上の妊婦に集中していた。というのは、この
年令で、ダウン症候群の危険率と胎児ダウン症候群の検
出に利用される診断法の危険率とが一致するからであ
る。従って、胎児期スクリーニングの標準的方法は妊婦
の年令を基に羊水穿刺診断法が適当か否かにつき妊婦を
選別することを含む。しかし、年令は、最も危険度の高
い、即ち35才以上の妊婦の５％につき羊水穿刺および核
型分析を行って、全ダウン症候群妊娠の僅かに約20％が
検出され得るにすぎという点で、十分なスクリーニング
基準とはいえない。また、現実の臨床上の実務におい
て、35才以上の婦人の約半数のみが羊水穿刺および核型
分析にかけられているにすぎないので、ダウン症候群罹
患妊娠の10％未満が胎児期に検出されているにすぎな
い。
1984年に、母体血中のα−フェトプロテイン（AFP）
濃度の低下と胎児ダウン症候群との関連が見出された。
これについては、例えば“低母体血清α−フェトプロテ
インと胎児染色体異常との関連性（An association bet
ween low maternal serum alpha−fetoprotein and fet
al chromosomal abnormalities）”と題するMerkatz,Ma
cri等の論文（Am.J.Obstet.Gynecol.,1984,148,p,886）
を参照のこと。この論文を本発明の参考文献とする。こ
の刊行物には、他の染色体トリソミー、特にトリソミー
13および18も、母体血中のAFP濃度低下と関連する旨が
記載されている。これらの付随的な染色体トリソミーの
発現（夫々妊婦5000人および6600人につき１人）は、ト
リソミー21（ダウン症候群）に関連した一般的先験的な
危険率よりも著しく低い。しかし、これら他の染色体ト
リソミーと低いMSAFA濃度との関連性故に、かかる異常
も、母体血中のAFPのhCGの遊離β−サブユニット並びに
付随的な本明細書に記載されるマーカーを使用するスク
リーニングプロトコールにより検出されよう。ここに記
載するトリソミー21用のプロトコールを利用してトリソ
ミー13および18の検出も同様に達成し得ることは、当業
者には明らかであろう。低母体血中AFP濃度と胎児ダウ
ン症候群との関連性は、ダウン症候群症例の約80％を生
ずる若い、見掛け上は自然の家庭におけるダウン症候群
の検出に際して非侵入型の血液スクリーニングテストを
利用する可能性を呈示した。低母体血中AFP（スクリー
ニングマーカーとしての）に基くスクリーニングテスト
の使用な胎児ダウン症候群全体の約20％の胎児期検出を
可能とするものと評価される。
濃度の低下と胎児ダウン症候群との関連が見出された。
これについては、例えば“低母体血清α−フェトプロテ
インと胎児染色体異常との関連性（An association bet
ween low maternal serum alpha−fetoprotein and fet
al chromosomal abnormalities）”と題するMerkatz,Ma
cri等の論文（Am.J.Obstet.Gynecol.,1984,148,p,886）
を参照のこと。この論文を本発明の参考文献とする。こ
の刊行物には、他の染色体トリソミー、特にトリソミー
13および18も、母体血中のAFP濃度低下と関連する旨が
記載されている。これらの付随的な染色体トリソミーの
発現（夫々妊婦5000人および6600人につき１人）は、ト
リソミー21（ダウン症候群）に関連した一般的先験的な
危険率よりも著しく低い。しかし、これら他の染色体ト
リソミーと低いMSAFA濃度との関連性故に、かかる異常
も、母体血中のAFPのhCGの遊離β−サブユニット並びに
付随的な本明細書に記載されるマーカーを使用するスク
リーニングプロトコールにより検出されよう。ここに記
載するトリソミー21用のプロトコールを利用してトリソ
ミー13および18の検出も同様に達成し得ることは、当業
者には明らかであろう。低母体血中AFP濃度と胎児ダウ
ン症候群との関連性は、ダウン症候群症例の約80％を生
ずる若い、見掛け上は自然の家庭におけるダウン症候群
の検出に際して非侵入型の血液スクリーニングテストを
利用する可能性を呈示した。低母体血中AFP（スクリー
ニングマーカーとしての）に基くスクリーニングテスト
の使用な胎児ダウン症候群全体の約20％の胎児期検出を
可能とするものと評価される。
もう一つのスクリーニング法は、母体血中の非複合型
エストリオール（UE）の濃度の測定を含む。これについ
ては、例えば“妊娠初期におけるダウン症候群検知のた
めの母体血液スクリーニング（Maternal blood screeni
g for Down syndrome in early pregnancy）”と題する
Wald等の論文（Journal of Obstetrics and Gynocology
（BMJ）,1988,4月，95）参照のこと。この文献の開示事
項を本発明の参考とする。しかし、UEの測定はスクリー
ニングに対し低い基準を与えるにすぎない。
エストリオール（UE）の濃度の測定を含む。これについ
ては、例えば“妊娠初期におけるダウン症候群検知のた
めの母体血液スクリーニング（Maternal blood screeni
g for Down syndrome in early pregnancy）”と題する
Wald等の論文（Journal of Obstetrics and Gynocology
（BMJ）,1988,4月，95）参照のこと。この文献の開示事
項を本発明の参考とする。しかし、UEの測定はスクリー
ニングに対し低い基準を与えるにすぎない。
極く最近、高い母体血中のhCG濃度、即ち高い母体血
中のhCGのα−サブユニット濃度（hCGは以下夫々α−hC
Gおよびβ−hCGと呼ぶ２種のサブユニットからなってい
る）と胎児ダウン症候群との関連性が見出された。例え
ば、“胎児染色体異常を伴った妊婦における異常な母体
血清絨毛膜ゴナドトロピン濃度（Abnormal Maternal Se
rum Chorionic Gonadotropin Levels in Pregnancies w
ith Fetal Chromosome Abnormalities）”と題するBoga
rt,Pandian ＆ Jonesの論文（Prenatal Diagnosis,198
7,７,pp.623−630）を参照。この論文を本発明の参考文
献とする。このBogartの論文において、高い母体血中hC
G濃度およびhCGのα−サブユニットの高い母体血中濃度
の使用により、約68％の染色体異常児が検出されるもの
と評価した。しかし、これらの結果は妊娠18〜25週にお
ける妊婦の研究から得られたものであり、かつこの病気
にかかった症例は以前ダウン症候群の恐れ有りと認定さ
れた婦人であると思われる。
中のhCGのα−サブユニット濃度（hCGは以下夫々α−hC
Gおよびβ−hCGと呼ぶ２種のサブユニットからなってい
る）と胎児ダウン症候群との関連性が見出された。例え
ば、“胎児染色体異常を伴った妊婦における異常な母体
血清絨毛膜ゴナドトロピン濃度（Abnormal Maternal Se
rum Chorionic Gonadotropin Levels in Pregnancies w
ith Fetal Chromosome Abnormalities）”と題するBoga
rt,Pandian ＆ Jonesの論文（Prenatal Diagnosis,198
7,７,pp.623−630）を参照。この論文を本発明の参考文
献とする。このBogartの論文において、高い母体血中hC
G濃度およびhCGのα−サブユニットの高い母体血中濃度
の使用により、約68％の染色体異常児が検出されるもの
と評価した。しかし、これらの結果は妊娠18〜25週にお
ける妊婦の研究から得られたものであり、かつこの病気
にかかった症例は以前ダウン症候群の恐れ有りと認定さ
れた婦人であると思われる。
一般に、上で示唆したように、母体血中hCGの評価に
よるスクリーニングは概してhCG測定のみを包含し、か
つ付随的にα−hCGの測定を含むにすぎなかった。これ
らのスクリーニング法は胎児ダウン症候群を検出する
が、より大きな胎児ダウン症候群の症例の割合を検出す
る方法を必要としている。
よるスクリーニングは概してhCG測定のみを包含し、か
つ付随的にα−hCGの測定を含むにすぎなかった。これ
らのスクリーニング法は胎児ダウン症候群を検出する
が、より大きな胎児ダウン症候群の症例の割合を検出す
る方法を必要としている。
本発明者は、母体血中の遊離β−hCGの高い濃度と胎
児ダウン症候群との間のこれまで未知であった関連性を
見出した。また、本発明者は母体血中の遊離β−hCGお
よびAFP濃度と、胎児ダウン症候群との間の従来未知で
あった関連性をも発見し、更に母体血中の遊離β−hCG
濃度対母体血中の完全hCG分子濃度の比と胎児ダウン症
候群との間のこれまで未知であった関連性をも発見し
た。本発明者は、また多変量識別解析法の使用により、
母体血中の遊離β−hCG濃度、母体血中の遊離β−hCGお
よびAPF濃度あるいはそのいずれかまたは両者の対数を
利用するスクリーニング法の検出効率が、特に選ばれた
危険率遮断レベルに対し、妊娠の年令が該識別分析法に
おける一変数として組込まれる場合に、改善されること
を見出した。妊娠年令とは妊婦胎児の年令をいう。検出
効率は、選ばれた危険率遮断レベルに対して正確に検出
される胎児ダウン症候群の症例の割合をいう。該危険率
遮断レベルは以下の章でより一層十分に説明される。識
別解析は、一変数危険率評価により母集団を２以上の群
に分離することを含む多変量解析として一般に公知の方
法である。識別解析は、またしばしば独立変数を線形結
合、かくして一変数問題に対する測定群の差異の問題を
なくする方法として記載されている。識別解析はある問
題に関与する変量が唯一だけの場合にも実施できる。こ
の識別解析の一般論はマーケティングリーチ;Churchil
l,G.A.,（Dryden,1976,第15章,pp.'（30−543）にみら
れるが、これを本発明の参考文献とする。本発明者は遊
離β−hCGの母体血中濃度、完全なhCGの母体血中濃度、
これらの間の比、AFPの母体血中濃度、UEの母体血中濃
度および妊娠年令を多変量識別解析に付すことにより、
公知の他のダウン症候群の胎児期検知スクリーニング法
よりも高い比率で、かつ低い誤った正の割合を含むこと
なく、胎児症候群症例を検知できることを見出した。本
発明者は更に、より多数の胎児ダウン症候群の症例数
が、遊離β−hCGおよびAFPの母体血中濃度のみを測定
し、各測定値の対数と妊娠年令とを多変量識別解析にか
けることにより検出できることも見出した。これらの並
びにその他の発見は“発明の概要”の項でおよび“発明
の詳細な記載”の項でより一層十分に説明されるであろ
う。
児ダウン症候群との間のこれまで未知であった関連性を
見出した。また、本発明者は母体血中の遊離β−hCGお
よびAFP濃度と、胎児ダウン症候群との間の従来未知で
あった関連性をも発見し、更に母体血中の遊離β−hCG
濃度対母体血中の完全hCG分子濃度の比と胎児ダウン症
候群との間のこれまで未知であった関連性をも発見し
た。本発明者は、また多変量識別解析法の使用により、
母体血中の遊離β−hCG濃度、母体血中の遊離β−hCGお
よびAPF濃度あるいはそのいずれかまたは両者の対数を
利用するスクリーニング法の検出効率が、特に選ばれた
危険率遮断レベルに対し、妊娠の年令が該識別分析法に
おける一変数として組込まれる場合に、改善されること
を見出した。妊娠年令とは妊婦胎児の年令をいう。検出
効率は、選ばれた危険率遮断レベルに対して正確に検出
される胎児ダウン症候群の症例の割合をいう。該危険率
遮断レベルは以下の章でより一層十分に説明される。識
別解析は、一変数危険率評価により母集団を２以上の群
に分離することを含む多変量解析として一般に公知の方
法である。識別解析は、またしばしば独立変数を線形結
合、かくして一変数問題に対する測定群の差異の問題を
なくする方法として記載されている。識別解析はある問
題に関与する変量が唯一だけの場合にも実施できる。こ
の識別解析の一般論はマーケティングリーチ;Churchil
l,G.A.,（Dryden,1976,第15章,pp.'（30−543）にみら
れるが、これを本発明の参考文献とする。本発明者は遊
離β−hCGの母体血中濃度、完全なhCGの母体血中濃度、
これらの間の比、AFPの母体血中濃度、UEの母体血中濃
度および妊娠年令を多変量識別解析に付すことにより、
公知の他のダウン症候群の胎児期検知スクリーニング法
よりも高い比率で、かつ低い誤った正の割合を含むこと
なく、胎児症候群症例を検知できることを見出した。本
発明者は更に、より多数の胎児ダウン症候群の症例数
が、遊離β−hCGおよびAFPの母体血中濃度のみを測定
し、各測定値の対数と妊娠年令とを多変量識別解析にか
けることにより検出できることも見出した。これらの並
びにその他の発見は“発明の概要”の項でおよび“発明
の詳細な記載”の項でより一層十分に説明されるであろ
う。
本発明の一つの目的は胎児ダウン症候群のスクリーニ
ング法を提供することにあり、この方法は所定の正の誤
差率で、他の公知の胎児期スクリーニング法よりも効率
で胎児ダウン症候群症例を検知する。
ング法を提供することにあり、この方法は所定の正の誤
差率で、他の公知の胎児期スクリーニング法よりも効率
で胎児ダウン症候群症例を検知する。
本発明のもう一つの方法は、他の公知の方法よりも、
与えられた検出率に対するより低い正の誤差率をもたら
す胎児ダウン症候群症例のスクリーニング法を提供する
ことにある。
与えられた検出率に対するより低い正の誤差率をもたら
す胎児ダウン症候群症例のスクリーニング法を提供する
ことにある。
本発明の別の目的は、より低い正の誤差率で、より効
率で胎児ダウン症候群症例を検出するために、ダウン症
候群のスクリーニング法に多変量識別解析法を適用する
ことにある。
率で胎児ダウン症候群症例を検出するために、ダウン症
候群のスクリーニング法に多変量識別解析法を適用する
ことにある。
更に別の本発明の目的は遊離β−hCGの母体血中濃度
を測定することによる、胎児ダウン症候群のスクリーニ
ング法を提供することにある。
を測定することによる、胎児ダウン症候群のスクリーニ
ング法を提供することにある。
本発明の他の目的はAFPの母体血中濃度および遊離β
−hCGの母体血中濃度を測定することによる、胎児ダウ
ン症候群のスクリーニング法を提供することにある。
−hCGの母体血中濃度を測定することによる、胎児ダウ
ン症候群のスクリーニング法を提供することにある。
本発明の他の目的並びに利点は、以下の本発明の記載
から明らかとなろう。
から明らかとなろう。
発明の概要 本発明によれば、上記の並びに他の目的を達成するた
めに、妊婦（以下患者という）の母体血清中の遊離β−
hCG濃度が、公知の免疫学的法で測定される。この方法
は上記論文で言及している技術および当分野で公知の他
の方法などの免疫−検定法を含むことができる。次い
で、遊離β−hCGの濃度を一連の基準データと比較し
て、該患者がダウン症候群にかかった胎児をもつ可能性
を決定する。検出効率の改良のために、遊離β−hCG濃
度の妊娠年令とを一連の基準データと比較することがで
きる。検出効率を更に改善するために、遊離β−hCGお
よびAFP（以下“マーカー”という）の患者母体血中濃
度を、当分野で公知の検定法、例えば上記文献中で論及
されている方法を含む公知の免疫学的法で測定する。次
いで、各マーカーの濃度を一連の基準データと比較して
患者のダウン症候群にかかっている胎児をもつ可能性を
決定する。該マーカーの濃度を一連の基準データと比較
するために、多変量識別分析法を利用する。より詳しく
いえば、次いで患者固有の危険率を、バイス（Bayes）
の規則、該患者の先験的危険率およびこの疾病に罹患し
た妊婦と非罹患妊婦との相対的頻度（これは各マーカー
の患者における定量的濃度の対数を、多変量識別解析を
利用して得た基準データに対する確率密度関数に挿入す
ることにより決定される）を利用して計算する。患者の
ダウン症候群にかかっている胎児をもつ可能性が与えら
れた危険率遮断レベル（risk cat−off level）よりも
大きい場合には、患者に更に診断テストを受けてダウン
症候群の有無を確認するよう助言すべきである。遊離β
−hCGおよびAFPの母体血中濃度に加えて、マーカーとし
て妊娠年令を用いることにより更に検出効率を改善でき
る。多数のサンプルの遊離β−hCGおよびAPFの母体血中
濃度が対数−ガウス分布曲線に従って分布する傾向にあ
るので、最大の検出効率が、患者における各マーカーの
定量的濃度の対数および妊娠年令を、多変量識別解析法
を用いて得た基準データに対する確率密度関数に導入す
ることにより達成できる。
めに、妊婦（以下患者という）の母体血清中の遊離β−
hCG濃度が、公知の免疫学的法で測定される。この方法
は上記論文で言及している技術および当分野で公知の他
の方法などの免疫−検定法を含むことができる。次い
で、遊離β−hCGの濃度を一連の基準データと比較し
て、該患者がダウン症候群にかかった胎児をもつ可能性
を決定する。検出効率の改良のために、遊離β−hCG濃
度の妊娠年令とを一連の基準データと比較することがで
きる。検出効率を更に改善するために、遊離β−hCGお
よびAFP（以下“マーカー”という）の患者母体血中濃
度を、当分野で公知の検定法、例えば上記文献中で論及
されている方法を含む公知の免疫学的法で測定する。次
いで、各マーカーの濃度を一連の基準データと比較して
患者のダウン症候群にかかっている胎児をもつ可能性を
決定する。該マーカーの濃度を一連の基準データと比較
するために、多変量識別分析法を利用する。より詳しく
いえば、次いで患者固有の危険率を、バイス（Bayes）
の規則、該患者の先験的危険率およびこの疾病に罹患し
た妊婦と非罹患妊婦との相対的頻度（これは各マーカー
の患者における定量的濃度の対数を、多変量識別解析を
利用して得た基準データに対する確率密度関数に挿入す
ることにより決定される）を利用して計算する。患者の
ダウン症候群にかかっている胎児をもつ可能性が与えら
れた危険率遮断レベル（risk cat−off level）よりも
大きい場合には、患者に更に診断テストを受けてダウン
症候群の有無を確認するよう助言すべきである。遊離β
−hCGおよびAFPの母体血中濃度に加えて、マーカーとし
て妊娠年令を用いることにより更に検出効率を改善でき
る。多数のサンプルの遊離β−hCGおよびAPFの母体血中
濃度が対数−ガウス分布曲線に従って分布する傾向にあ
るので、最大の検出効率が、患者における各マーカーの
定量的濃度の対数および妊娠年令を、多変量識別解析法
を用いて得た基準データに対する確率密度関数に導入す
ることにより達成できる。
本発明の方法の利点は、他の公知の方法よりも低い正
の誤差率で、胎児ダウン症候群を正確に高比率で予測で
きる点にある。
の誤差率で、胎児ダウン症候群を正確に高比率で予測で
きる点にある。
本発明の他の利点は以下のより詳しい記載および実施
例から明らかとなろう。
例から明らかとなろう。
図面の簡単な記載 第１図は実施例２で言及する表であって、トリソミー
21に対する各マーカーの有意濃度を示し、 第２図は実施例２で言及する表であって、各マーカー
のダウン症候群スクリーニング効率を表し、 第３図は実施例２で言及する表であり、複合マーカー
のダウン症候群スクリーニング効率を表し、 第４図は実施例２で論及する表であり、ダウン症候群
非罹患妊婦におけるhCGの遊離β−サブユニット分布の
与えられた百分位数を越えるダウン症候群の比率を表
し、 第５図は実施例２で言及する表であり、個々のマーカ
ーのダウン症候群検出効率を示し、 第６図は実施例２で言及する表であり、異る妊娠年令
範囲における複合マーカーとしてのlogAFPおよびlog（h
CGの遊離β−サブユニット）のダウン症候群スクリーニ
ング効率を表し、 第７図は実施例２で言及する表であり、米国全体に亘
る母体年令と、遊離β−hCGおよびAFPの推定ダウン症候
群スクリーニング効率を表し、 第８図は実施例２で論及する図であって、トリソミー
21の場合における、ダウン症候群非罹患者の様々な百分
位数に関する、hCGの遊離β−サブユニットの濃度であ
り、 実施例２で言及する第９図はhCG濃度の遊離β−サブ
ユニットの分布を示す図であり、 第10図は実施例３で言及する表であって、マーカーの
様々な組合せに対するダウン症候群スクリーニング効率
を示し、 第11図は、ダウン症候群検出法を実施する際に利用す
る本発明の装置を示し、 第12図および第13図は、罹患胎児をもつ患者の固有危
険率の決定で使用する基準パラメータを計算するための
コンピュータプログラムのフローシートを示し、および 第14図は、患者の罹患胎児をもつ固有危険率の決定に
用いる第12および13図に示したプログラムで計算された
基準パラメータの使用するコンピュータプログラムのフ
ローシートを示す。
21に対する各マーカーの有意濃度を示し、 第２図は実施例２で言及する表であって、各マーカー
のダウン症候群スクリーニング効率を表し、 第３図は実施例２で言及する表であり、複合マーカー
のダウン症候群スクリーニング効率を表し、 第４図は実施例２で論及する表であり、ダウン症候群
非罹患妊婦におけるhCGの遊離β−サブユニット分布の
与えられた百分位数を越えるダウン症候群の比率を表
し、 第５図は実施例２で言及する表であり、個々のマーカ
ーのダウン症候群検出効率を示し、 第６図は実施例２で言及する表であり、異る妊娠年令
範囲における複合マーカーとしてのlogAFPおよびlog（h
CGの遊離β−サブユニット）のダウン症候群スクリーニ
ング効率を表し、 第７図は実施例２で言及する表であり、米国全体に亘
る母体年令と、遊離β−hCGおよびAFPの推定ダウン症候
群スクリーニング効率を表し、 第８図は実施例２で論及する図であって、トリソミー
21の場合における、ダウン症候群非罹患者の様々な百分
位数に関する、hCGの遊離β−サブユニットの濃度であ
り、 実施例２で言及する第９図はhCG濃度の遊離β−サブ
ユニットの分布を示す図であり、 第10図は実施例３で言及する表であって、マーカーの
様々な組合せに対するダウン症候群スクリーニング効率
を示し、 第11図は、ダウン症候群検出法を実施する際に利用す
る本発明の装置を示し、 第12図および第13図は、罹患胎児をもつ患者の固有危
険率の決定で使用する基準パラメータを計算するための
コンピュータプログラムのフローシートを示し、および 第14図は、患者の罹患胎児をもつ固有危険率の決定に
用いる第12および13図に示したプログラムで計算された
基準パラメータの使用するコンピュータプログラムのフ
ローシートを示す。
発明の詳細な説明 本発明の１態様では、母体血液サンプルを患者から採
取する。次いで遊離β−hCGの母体血中濃度を公知の分
析法、例えば当分野で公知の免疫学的方法で測定する。
次いで、遊離β−hCGの母体血中濃度を一連の基準デー
タと比較して、該患者がダウン症候群に罹患した胎児を
もつ高い危険率を有するか否かを決定する。
取する。次いで遊離β−hCGの母体血中濃度を公知の分
析法、例えば当分野で公知の免疫学的方法で測定する。
次いで、遊離β−hCGの母体血中濃度を一連の基準デー
タと比較して、該患者がダウン症候群に罹患した胎児を
もつ高い危険率を有するか否かを決定する。
遊離β−hCGの母体血中濃度を決定するための公知の
分析法のいずれも本発明で使えるが、当業者には明らか
である如く、遊離β−hCG濃度決定に用いる分析法は、
遊離β−hCG用の基準データを得るのに用いた方法と同
一でなければならない。新規な分析法を遊離β−hCG測
定に使用した場合、一連の新たな基準データを該方法で
得られたデータを基にして得る必要がある。
分析法のいずれも本発明で使えるが、当業者には明らか
である如く、遊離β−hCG濃度決定に用いる分析法は、
遊離β−hCG用の基準データを得るのに用いた方法と同
一でなければならない。新規な分析法を遊離β−hCG測
定に使用した場合、一連の新たな基準データを該方法で
得られたデータを基にして得る必要がある。
hCGのβ−鎖に特異的なモノクローナル抗体を樹立す
る際には、いくつかの抗体が該タンパクに特異的であ
り、かついくつかが炭水化物結合抗原サイトに対して特
異的であることが一般に理解される。本発明の記載全体
を通じて言及される遊離β−hCGの濃度測定は該タンパ
クまたは該炭水化物結合抗原サイトもしくは遊離β−hC
G上の任意の他のサイトのいずれかに特異的な抗体の使
用を含む。
る際には、いくつかの抗体が該タンパクに特異的であ
り、かついくつかが炭水化物結合抗原サイトに対して特
異的であることが一般に理解される。本発明の記載全体
を通じて言及される遊離β−hCGの濃度測定は該タンパ
クまたは該炭水化物結合抗原サイトもしくは遊離β−hC
G上の任意の他のサイトのいずれかに特異的な抗体の使
用を含む。
更に、当業者には、hCGの遊離α−サブユニットが単
一の遺伝子でコードされ、該遊離β−サブユニットが少
なくとも７つの極めて類似する遺伝子もしくは偽遺伝子
の複合群によりコードされることを理解できよう。これ
については、例えばヒト絨 毛膜ゴナドトロピンβ−サ
ブユニットは縦列にかつ倒立対状に配列された少なくと
も８個の遺伝子によりコードされる（Human chorionic
gonadotropin beta−subunit is encoded by at least
eight genes areanged in tandem and inverted pair
s）”と記載するBoorstein Vamvakopoules ＆ Fiddes等
の論文、Nature、1982 12月，300,p.2を参照のこと。こ
の教示を本発明の参考資料とする。該７種の遊離β−hC
Gのうちの僅かに３種のみが遊離β−hCGの正常な胎盤で
の生産中に表現されるにすぎないことが知られている。
例えば、Nishimula,Ide,Utsunomiya,Kitajima,yuki ＆
Mochizukiの“絨毛癌により産生されるヒト絨毛膜ゴナ
ドトロピンのβ−サブユニットの断片化（Fragmontatio
n of the Beta−Subunit of Human Chorionic Gonadotr
opin Produced by Choriocarcinoma）”と題する論文
（Endocrinology,1988,123,No.1）参照。これを本発明
の参考資料とする。これらの同一の３種の遺伝子が罹患
の際に（例えば胎児ダウン症候群の存在中）表現される
か否かは決定されなかった。従って、アミノ酸配列にお
ける僅かな差異あるいは他のわずかな差異をもつ遊離β
−hCGの多形態が合成される可能性がある。更に、ダウ
ン症候群にあっては、１以上の遊離β−hCG遺伝子が表
現され、その結果遊離β−hCGの固有の変異体（１以
上）が産生される可能性がある。
一の遺伝子でコードされ、該遊離β−サブユニットが少
なくとも７つの極めて類似する遺伝子もしくは偽遺伝子
の複合群によりコードされることを理解できよう。これ
については、例えばヒト絨 毛膜ゴナドトロピンβ−サ
ブユニットは縦列にかつ倒立対状に配列された少なくと
も８個の遺伝子によりコードされる（Human chorionic
gonadotropin beta−subunit is encoded by at least
eight genes areanged in tandem and inverted pair
s）”と記載するBoorstein Vamvakopoules ＆ Fiddes等
の論文、Nature、1982 12月，300,p.2を参照のこと。こ
の教示を本発明の参考資料とする。該７種の遊離β−hC
Gのうちの僅かに３種のみが遊離β−hCGの正常な胎盤で
の生産中に表現されるにすぎないことが知られている。
例えば、Nishimula,Ide,Utsunomiya,Kitajima,yuki ＆
Mochizukiの“絨毛癌により産生されるヒト絨毛膜ゴナ
ドトロピンのβ−サブユニットの断片化（Fragmontatio
n of the Beta−Subunit of Human Chorionic Gonadotr
opin Produced by Choriocarcinoma）”と題する論文
（Endocrinology,1988,123,No.1）参照。これを本発明
の参考資料とする。これらの同一の３種の遺伝子が罹患
の際に（例えば胎児ダウン症候群の存在中）表現される
か否かは決定されなかった。従って、アミノ酸配列にお
ける僅かな差異あるいは他のわずかな差異をもつ遊離β
−hCGの多形態が合成される可能性がある。更に、ダウ
ン症候群にあっては、１以上の遊離β−hCG遺伝子が表
現され、その結果遊離β−hCGの固有の変異体（１以
上）が産生される可能性がある。
本発明によれば、これらの変異体が存在する場合に
は、これらは遊離β−hCG測定用の公知の免疫学的方法
で測定される。ダウン症候群に関連する特異的遊離β−
hCG変異体（存在する場合）を測定するための検定法は
より一層高い検出効率を与える可能性がある。
は、これらは遊離β−hCG測定用の公知の免疫学的方法
で測定される。ダウン症候群に関連する特異的遊離β−
hCG変異体（存在する場合）を測定するための検定法は
より一層高い検出効率を与える可能性がある。
我々はhCGの遊離β−サブユニットを測定し、トリソ
ミー21に罹患した妊婦と罹患していない妊婦を識別する
ために、モノクローナル抗体検定法を有効に利用した。
83％の高いトリソミー21検出効率が達成された。当業者
には周知ある如く、特異的被分析体の定量に抗体を使用
することにより、明確なかつ類似する物質との交叉−反
応度が得られる。従って、罹患と非罹患との識別はhCG
の遊離β−サブユニットのある明確な形態のものの存在
によるものと思われ、これは使用した抗体とのある交叉
−反応度の故に検出される。hCGの遊離β−サブユニッ
トのかかる異常型が同定される場合、これは新規な生化
学物質であると思われる。事実、科学文献からの情報は
β−hCG異常型が認識されたことを示す（例えば、Nishi
mura等の上記文献参照）。
ミー21に罹患した妊婦と罹患していない妊婦を識別する
ために、モノクローナル抗体検定法を有効に利用した。
83％の高いトリソミー21検出効率が達成された。当業者
には周知ある如く、特異的被分析体の定量に抗体を使用
することにより、明確なかつ類似する物質との交叉−反
応度が得られる。従って、罹患と非罹患との識別はhCG
の遊離β−サブユニットのある明確な形態のものの存在
によるものと思われ、これは使用した抗体とのある交叉
−反応度の故に検出される。hCGの遊離β−サブユニッ
トのかかる異常型が同定される場合、これは新規な生化
学物質であると思われる。事実、科学文献からの情報は
β−hCG異常型が認識されたことを示す（例えば、Nishi
mura等の上記文献参照）。
トリソミー21罹患症例はhCGの遊離β−サブユニット
の異常型によっても特徴付けられる。トリソミー21がhC
Gの遊離β−サブユニットの異常型の産生によって特徴
付けされる場合、当業者はこのような異常型に特異的な
抗体を開発でき、この症候群の検出効率は更に高められ
る可能性がある。
の異常型によっても特徴付けられる。トリソミー21がhC
Gの遊離β−サブユニットの異常型の産生によって特徴
付けされる場合、当業者はこのような異常型に特異的な
抗体を開発でき、この症候群の検出効率は更に高められ
る可能性がある。
これら基準データは、ダウン症候群にかかった（また
は“罹患した”とも呼ばれる）胎児をもつ妊婦の遊離β
−hCGの母体血中濃度および／または正常な胎児（これ
はまた“非罹患（unaffected）”とも呼ぶ）をもつ妊婦
の遊離β−hCGの母体血中濃度を反映する。当業者には
一般に理解されるように、胎児ダウン症候群のスクリー
ニング法は比較により決定を行う方法である。任意の決
定実施法に対し、対象とする疾病または状態を有する患
者および／またはこれをもたない患者に基いて定めた基
準値が必要となる。本発明では、これら基準値は測定さ
れた１以上のマーカー、例えばダウン症候群罹患胎児を
もつ妊婦および正常な胎児のいる妊婦両方における母体
遊離β−hCG血中濃度である。一連の基準データは多数
のサンプルにつき該基準値を集めることにより設定され
る。当業者には明らかな如く、この一連の基準データは
多数の基準値を含めることにより改善されよう。
は“罹患した”とも呼ばれる）胎児をもつ妊婦の遊離β
−hCGの母体血中濃度および／または正常な胎児（これ
はまた“非罹患（unaffected）”とも呼ぶ）をもつ妊婦
の遊離β−hCGの母体血中濃度を反映する。当業者には
一般に理解されるように、胎児ダウン症候群のスクリー
ニング法は比較により決定を行う方法である。任意の決
定実施法に対し、対象とする疾病または状態を有する患
者および／またはこれをもたない患者に基いて定めた基
準値が必要となる。本発明では、これら基準値は測定さ
れた１以上のマーカー、例えばダウン症候群罹患胎児を
もつ妊婦および正常な胎児のいる妊婦両方における母体
遊離β−hCG血中濃度である。一連の基準データは多数
のサンプルにつき該基準値を集めることにより設定され
る。当業者には明らかな如く、この一連の基準データは
多数の基準値を含めることにより改善されよう。
患者がダウン症候群に罹患した胎児をもつ高い可能性
をもつか否かを定めるためには、遮断値を設定する必要
がある。当業者には、患者がトリソミー13または18に罹
患した胎児をもつ高い可能性をもつか否かを定めるべく
設定された遮断値がトリソミー21の症例同定においても
有効であることが明らかであろう。この遮断値は実験的
に、医者により、あるいは患者毎に場合に応じて設定で
きる。この遮断濃度はいくつかの基準に基き、例えば更
なる侵入的診断テストに進めるべき妊婦の数、更なる侵
入的診断テストに進むべきすべての妊婦のダウン症候群
に罹患した胎児をもつ平均の危険度、患者固有の危険度
が例えば400中の１なるある危険レベルより大である妊
婦すべてが更なる侵入型の診断テストに進めるべきであ
るという決定または他の当業者には公知の基準に基いて
設定し得る。この遮断レベルは多くの方法を用いて設定
でき、その例は例えば百分位数、平均＋または−標準偏
差、中位値の積、患者固有の危険度または当業者には公
知の他の方法を包含する。
をもつか否かを定めるためには、遮断値を設定する必要
がある。当業者には、患者がトリソミー13または18に罹
患した胎児をもつ高い可能性をもつか否かを定めるべく
設定された遮断値がトリソミー21の症例同定においても
有効であることが明らかであろう。この遮断値は実験的
に、医者により、あるいは患者毎に場合に応じて設定で
きる。この遮断濃度はいくつかの基準に基き、例えば更
なる侵入的診断テストに進めるべき妊婦の数、更なる侵
入的診断テストに進むべきすべての妊婦のダウン症候群
に罹患した胎児をもつ平均の危険度、患者固有の危険度
が例えば400中の１なるある危険レベルより大である妊
婦すべてが更なる侵入型の診断テストに進めるべきであ
るという決定または他の当業者には公知の基準に基いて
設定し得る。この遮断レベルは多くの方法を用いて設定
でき、その例は例えば百分位数、平均＋または−標準偏
差、中位値の積、患者固有の危険度または当業者には公
知の他の方法を包含する。
本発明のもう一つの態様では、胎児ダウン症候群の症
例の多数の検出をもたらし、ここでは母体血液サンプル
が患者から採取される。次いで、完全なhCG分子、遊離
β−hCG、UEおよびAFP（以下“マーカー”という）の母
体血中濃度を公知の分析法、例えば当分野で公知の免疫
学的方法で測定する。これらのマーカーの母体血中濃度
測定のための公知の任意の分析法が本発明で利用できる
が、当業者には公知の如く、各マーカーに対して使用す
る分析的方法は特定のマーカーに対する基準データを得
るのに用いた方法と同一の方法であるべきである。新規
な分析的方法をある特定のマーカーに対して用いる場合
には、該方法で得たデータに基く新たな一連の基準デー
タを得なければならない。
例の多数の検出をもたらし、ここでは母体血液サンプル
が患者から採取される。次いで、完全なhCG分子、遊離
β−hCG、UEおよびAFP（以下“マーカー”という）の母
体血中濃度を公知の分析法、例えば当分野で公知の免疫
学的方法で測定する。これらのマーカーの母体血中濃度
測定のための公知の任意の分析法が本発明で利用できる
が、当業者には公知の如く、各マーカーに対して使用す
る分析的方法は特定のマーカーに対する基準データを得
るのに用いた方法と同一の方法であるべきである。新規
な分析的方法をある特定のマーカーに対して用いる場合
には、該方法で得たデータに基く新たな一連の基準デー
タを得なければならない。
次いで、ダウン症候群にかかった胎児をもつある患者
の固有の危険度を、バイス（Bayes）の規則、該患者の
先験的危険度、および非罹患および罹患妊娠の相対的頻
度（これは、患者の妊娠年令と共に、該患者の各マーカ
ー（完全なhCG分子、遊離β−hCG、UEおよびAFP）に関
する定量的濃度および遊離β−hCG対完全hCG分子の濃度
の比を、多変量識別解析法で基準データに対し求めた確
率密度関数に導入することにより決定される）を利用し
て計算する。この多変量識別解析は市販品として入手可
能なコンピュータプログラム、統計パッケージ、統計分
析システム（Statistical Analysis System（SAS イン
スチチュート社:SAS Institute Inc.））により、ある
いは他の多変量統計分析法もしくは当業者には公知の他
の統計ソフトウェアパッケージで実施できる。
の固有の危険度を、バイス（Bayes）の規則、該患者の
先験的危険度、および非罹患および罹患妊娠の相対的頻
度（これは、患者の妊娠年令と共に、該患者の各マーカ
ー（完全なhCG分子、遊離β−hCG、UEおよびAFP）に関
する定量的濃度および遊離β−hCG対完全hCG分子の濃度
の比を、多変量識別解析法で基準データに対し求めた確
率密度関数に導入することにより決定される）を利用し
て計算する。この多変量識別解析は市販品として入手可
能なコンピュータプログラム、統計パッケージ、統計分
析システム（Statistical Analysis System（SAS イン
スチチュート社:SAS Institute Inc.））により、ある
いは他の多変量統計分析法もしくは当業者には公知の他
の統計ソフトウェアパッケージで実施できる。
この確率密度関数は各マーカーに関する患者の濃度を
一連の基準データと比較する方法を与える。確率密度関
数の一つの型を以下に示す。但し、当業者は明らかであ
るように、他の確率密度関数でも同様に実施でき、本発
明において十分に機能する。
一連の基準データと比較する方法を与える。確率密度関
数の一つの型を以下に示す。但し、当業者は明らかであ
るように、他の確率密度関数でも同様に実施でき、本発
明において十分に機能する。
下付符号“a"は罹患症例を示す。
下付符号“u"は非罹患例を表す。
（Ｘ−Ｍ）はベクトルであり、その各要素は各変数−
該変数の平均値なる値である。
該変数の平均値なる値である。
CoV-1はこのモデルの全変数の罹患および非罹患のプ
ールした共変量マトリックスの逆マトリックスであり
（Ｘ−Ｍ）Ｔは（Ｘ−Ｍ）ベクトルの転置ベクトルであ
る。
ールした共変量マトリックスの逆マトリックスであり
（Ｘ−Ｍ）Ｔは（Ｘ−Ｍ）ベクトルの転置ベクトルであ
る。
EXPは指数関数を表す。
|CoV|はこの基準データ用のモデルにおける全変数の
共変量マトリックスの行列式を表す。
共変量マトリックスの行列式を表す。
当業者には明らかな如く、非罹患および罹患妊婦に対
する個々の共変量マトリックスをプールした共変量マト
リックスの代りに用いることができる。かくして、ダウ
ン症候群の危険度に対する式は以下のようになる： |CoV|は基準データに対するこのモデル中の全変数の
共変量マトリックスの行列式を表す。
する個々の共変量マトリックスをプールした共変量マト
リックスの代りに用いることができる。かくして、ダウ
ン症候群の危険度に対する式は以下のようになる： |CoV|は基準データに対するこのモデル中の全変数の
共変量マトリックスの行列式を表す。
この識別解析のために、一般の任意の集団におけるダ
ウン症候群の事前確率に関してある仮定がなされる。一
般に、この事前確率は800中約１である。この多変量識
別解析に対しては、いかなる危険率遮断レベルが正のテ
スト結果を与えるかに関してある決定がなされる。例え
ば、ダウン症候群胎児をもつ確率が400中の１またはそ
れ以上である妊婦について更に診断を行うことが望まし
い場合、即ち該識別解析の結果が、ある妊婦が400中の
１もしくはそれ以上なるダウン症候群罹患胎児をもつ確
率を有することを示した場合、この妊婦は正のテスト結
果をもつと考えられる。正のテスト結果が示された場
合、該患者には更に診断テストを受け、ダウン症候群の
存在を確認すべく助言を与えるべきである。
ウン症候群の事前確率に関してある仮定がなされる。一
般に、この事前確率は800中約１である。この多変量識
別解析に対しては、いかなる危険率遮断レベルが正のテ
スト結果を与えるかに関してある決定がなされる。例え
ば、ダウン症候群胎児をもつ確率が400中の１またはそ
れ以上である妊婦について更に診断を行うことが望まし
い場合、即ち該識別解析の結果が、ある妊婦が400中の
１もしくはそれ以上なるダウン症候群罹患胎児をもつ確
率を有することを示した場合、この妊婦は正のテスト結
果をもつと考えられる。正のテスト結果が示された場
合、該患者には更に診断テストを受け、ダウン症候群の
存在を確認すべく助言を与えるべきである。
以下に、第11〜14を参照しつつ基準パラメータおよび
固有危険率を計算するための装置およびコンピュータプ
ログラムのフローシートを示す。
固有危険率を計算するための装置およびコンピュータプ
ログラムのフローシートを示す。
第11図に示すように、妊娠年令GA、AFP濃度および遊
離β−hCG濃度を、基準データ作成のために、罹患およ
び非罹患妊婦から公知の方法により測定する。多数のサ
ンプルを選び、信頼性を高める。基準パラメータを得る
ための測定は10で模式的に示されている。
離β−hCG濃度を、基準データ作成のために、罹患およ
び非罹患妊婦から公知の方法により測定する。多数のサ
ンプルを選び、信頼性を高める。基準パラメータを得る
ための測定は10で模式的に示されている。
一旦基準パラメータ22が適当な入力装置15を介して入
力された後に処理装置20で計算されると、特定の患者に
対する固有危険率25が、30で示される各対象の固有の測
定されたマーカー値に基き計算できる。
力された後に処理装置20で計算されると、特定の患者に
対する固有危険率25が、30で示される各対象の固有の測
定されたマーカー値に基き計算できる。
基準パラメータを測定するプログラムを第12図および
第13図に示し、かつ固有危険率計算用プログラムは第14
図に示されている。
第13図に示し、かつ固有危険率計算用プログラムは第14
図に示されている。
さて、第12図および第13図を参照すると、第１のルー
プ100では、該プログラムは識別データID、妊娠年令G
A、AFPおよび遊離β−hCG量および妊婦がトリソミー21
に罹患しているかあるいは非罹患であるかを示すコード
（CODE）を基準群からコンピュータに入力し、基準デー
タを得る。このことはステップ102に示されている。こ
のフローシートにおいて、ステップ104に示すように妊
娠年令GAは変数X1で示され、APFの対数は変数X2で示さ
れ、かつ遊離β−hCGの対数はX3で与えられている。次
いで、和および和−積マトリックスが、ステップ106に
示されているように、変量X1、X2およびX3に基いて決定
もしくは計算される。基準群中の罹患および非罹患症例
の数を数える変数NCODEは次いで増大される。一旦レー
プが終端されると（流線110で示されるように）、参照
番号112で示されるように、平均値が変量Ｉ、Ｊおよび
Ｋで規定される一連のループを介して計算される。これ
らのループにおいて、共変量マトリックスが、ループ10
0で規定される和マトリックスおよびループ100で計算さ
れる和−積マトリックスを用いて算出される。これらル
ープでの処理後、罹患並びに非罹患に対する共変量マト
リックスをプールすべきか否かの選択がなされる。この
選択はステップ114、116および118で入力される。この
選択が“プールせよ”であると、該共変量はプールされ
て、ステップ120で与えられるようなプールされた共変
量マトリックスを形成し、このプールされたマトリック
スは転置され、122に示すように転置プール共変量マト
リックスIPCMを与え、かつこの平均およびIPCMはステッ
プ124および126でファイルに保存され、かつ刷出され
る。該選択が該共変量マトリックスを“プールせず”で
ある場合、２つの共変量マトリックスの各々はステップ
123と125において転置され、かつ平均および転置共変量
マトリックスはステップ125と127においてファイルに保
存されかつ刷出される。これらの量は、特定の対象の罹
患胎児をもつ危険率の計算のための基準パラメータを構
成する。
プ100では、該プログラムは識別データID、妊娠年令G
A、AFPおよび遊離β−hCG量および妊婦がトリソミー21
に罹患しているかあるいは非罹患であるかを示すコード
（CODE）を基準群からコンピュータに入力し、基準デー
タを得る。このことはステップ102に示されている。こ
のフローシートにおいて、ステップ104に示すように妊
娠年令GAは変数X1で示され、APFの対数は変数X2で示さ
れ、かつ遊離β−hCGの対数はX3で与えられている。次
いで、和および和−積マトリックスが、ステップ106に
示されているように、変量X1、X2およびX3に基いて決定
もしくは計算される。基準群中の罹患および非罹患症例
の数を数える変数NCODEは次いで増大される。一旦レー
プが終端されると（流線110で示されるように）、参照
番号112で示されるように、平均値が変量Ｉ、Ｊおよび
Ｋで規定される一連のループを介して計算される。これ
らのループにおいて、共変量マトリックスが、ループ10
0で規定される和マトリックスおよびループ100で計算さ
れる和−積マトリックスを用いて算出される。これらル
ープでの処理後、罹患並びに非罹患に対する共変量マト
リックスをプールすべきか否かの選択がなされる。この
選択はステップ114、116および118で入力される。この
選択が“プールせよ”であると、該共変量はプールされ
て、ステップ120で与えられるようなプールされた共変
量マトリックスを形成し、このプールされたマトリック
スは転置され、122に示すように転置プール共変量マト
リックスIPCMを与え、かつこの平均およびIPCMはステッ
プ124および126でファイルに保存され、かつ刷出され
る。該選択が該共変量マトリックスを“プールせず”で
ある場合、２つの共変量マトリックスの各々はステップ
123と125において転置され、かつ平均および転置共変量
マトリックスはステップ125と127においてファイルに保
存されかつ刷出される。これらの量は、特定の対象の罹
患胎児をもつ危険率の計算のための基準パラメータを構
成する。
第14図を参照すると、第12および13図に示したプログ
ラムの実行中に決定された基準パラメータ（この基準パ
ラメータは平均とIPCMとからなる）は130で示されるよ
うにコンピュータに入力される。患者の同定値、GA、AF
Pおよび遊離β−hCGを含む特定の患者の記録を、次に13
2で示すようにコンピュータに入力する。次いで、GAを
より特定的に134で計算し、136で母体年令の計算を行
う。138で、事前危険率を、母体年令と生起データとに
基づいて決定する。以下に議論する実施例では、この計
算の結果は典型的数値1/800である。
ラムの実行中に決定された基準パラメータ（この基準パ
ラメータは平均とIPCMとからなる）は130で示されるよ
うにコンピュータに入力される。患者の同定値、GA、AF
Pおよび遊離β−hCGを含む特定の患者の記録を、次に13
2で示すようにコンピュータに入力する。次いで、GAを
より特定的に134で計算し、136で母体年令の計算を行
う。138で、事前危険率を、母体年令と生起データとに
基づいて決定する。以下に議論する実施例では、この計
算の結果は典型的数値1/800である。
140で、該事前危険率×罹患胎児をもつ相対的頻度（A
BT）が決定され、これは上で議論した式（１）または
（２）の分子である。142で、（１−事前危険率）を掛
けた非罹患胎児をもつ相対的頻度（NT）が決定される
が、これは上述の式（１）または（２）の分母における
第２因子である。144で、バイス（Bayes）の規則を利用
して、固有危険度が決定される、即ちABN−ABT/（ABT＋
NT）（式（１）および（２））。146で、これらの結
果、即ち患者の固有の危険率ABNと患者同定数が刷出さ
れる。
BT）が決定され、これは上で議論した式（１）または
（２）の分子である。142で、（１−事前危険率）を掛
けた非罹患胎児をもつ相対的頻度（NT）が決定される
が、これは上述の式（１）または（２）の分母における
第２因子である。144で、バイス（Bayes）の規則を利用
して、固有危険度が決定される、即ちABN−ABT/（ABT＋
NT）（式（１）および（２））。146で、これらの結
果、即ち患者の固有の危険率ABNと患者同定数が刷出さ
れる。
当業者には明らかであるように、線形識別解析法以外
の、基準パラメータを計算するための他の統計的および
数学的技法も利用できる。
の、基準パラメータを計算するための他の統計的および
数学的技法も利用できる。
本発明の好ましい態様によれば、母体血液サンプルが
患者から採取される。次いで、遊離β−hCGおよびAFP
（以下“マーカー”と呼ぶ）の母体血中濃度を公知の分
析法で測定する。該公知の分析法は当分野で公知の免疫
学的方法を含む。これらマーカーの母体血中濃度の公知
の任意の分析法が本発明で利用できるが、当業者には明
らかな如く、各マーカーについて用いた分析法は特定の
マーカーに対する基準データを得るのに用いた方法と同
一でなければならない。新規な分析法を特定のマーカー
につき使用した場合、該方法で求めたデータに基く一連
の基準データを求める必要がある。
患者から採取される。次いで、遊離β−hCGおよびAFP
（以下“マーカー”と呼ぶ）の母体血中濃度を公知の分
析法で測定する。該公知の分析法は当分野で公知の免疫
学的方法を含む。これらマーカーの母体血中濃度の公知
の任意の分析法が本発明で利用できるが、当業者には明
らかな如く、各マーカーについて用いた分析法は特定の
マーカーに対する基準データを得るのに用いた方法と同
一でなければならない。新規な分析法を特定のマーカー
につき使用した場合、該方法で求めたデータに基く一連
の基準データを求める必要がある。
次いで、患者のダウン症候群にかかった胎児をもつ固
有の危険率を、バイスの規則、該患者の事前危険率およ
び非罹患および罹患妊婦の相対的頻度（これは該患者の
妊娠年令と共に該患者の各マーカーの定量的濃度を、多
変量識別解析法で該基準データに対して求められた確率
密度関数に挿入することにより決定される）を利用して
計算する。検出効率を更に高めるために、患者のGAと共
に患者の遊離β−hCGおよびAFPの定量濃度の対数を上記
確率密度関数に導入する。該多変量識別解析法は、市販
品として入手できるコンピュータプログラム統計パッケ
ージ、統計解析システム（Statistical Analysis Syste
m;SASインスチチュート社）により、あるいは他の多変
量統計解析法もしくは当業者には公知の他の統計ソフト
ウェアパッケージにより実施できる。
有の危険率を、バイスの規則、該患者の事前危険率およ
び非罹患および罹患妊婦の相対的頻度（これは該患者の
妊娠年令と共に該患者の各マーカーの定量的濃度を、多
変量識別解析法で該基準データに対して求められた確率
密度関数に挿入することにより決定される）を利用して
計算する。検出効率を更に高めるために、患者のGAと共
に患者の遊離β−hCGおよびAFPの定量濃度の対数を上記
確率密度関数に導入する。該多変量識別解析法は、市販
品として入手できるコンピュータプログラム統計パッケ
ージ、統計解析システム（Statistical Analysis Syste
m;SASインスチチュート社）により、あるいは他の多変
量統計解析法もしくは当業者には公知の他の統計ソフト
ウェアパッケージにより実施できる。
この識別解析のためには、一般的な任意の集団におけ
るダウン症候群の事前確率に関して仮定がなされる。一
般に、この事前確率は約1/800である。該多変量識別分
析のためには、いかなる危険率遮断レベルが正のテスト
結果を与えるかにつきある決定がなされる。例えば、ダ
ウン症候群罹患胎児をもつ確率が1/400以上である妊婦
について更に診断テストを行うことが望ましい場合、即
ち該識別解析の結果が、妊婦がダウン症候群罹患胎児を
もつ確率1/400以上を有する場合、この妊婦は正のテス
ト結果をもつと考えられる。正のテスト結果が得られた
場合、該患者には更に診断テストを受けて、ダウン症候
群の存在を確認すべく助言すべきである。
るダウン症候群の事前確率に関して仮定がなされる。一
般に、この事前確率は約1/800である。該多変量識別分
析のためには、いかなる危険率遮断レベルが正のテスト
結果を与えるかにつきある決定がなされる。例えば、ダ
ウン症候群罹患胎児をもつ確率が1/400以上である妊婦
について更に診断テストを行うことが望ましい場合、即
ち該識別解析の結果が、妊婦がダウン症候群罹患胎児を
もつ確率1/400以上を有する場合、この妊婦は正のテス
ト結果をもつと考えられる。正のテスト結果が得られた
場合、該患者には更に診断テストを受けて、ダウン症候
群の存在を確認すべく助言すべきである。
当業者には明らかである如く、上記態様のいずれにお
いても、正の危険率遮断レベルを変更するか、該集団中
の異る部分群に適用できる、異る先験的危険率を用いる
ことにより、各患者に対する識別解析の結果を変えるこ
とができる。
いても、正の危険率遮断レベルを変更するか、該集団中
の異る部分群に適用できる、異る先験的危険率を用いる
ことにより、各患者に対する識別解析の結果を変えるこ
とができる。
本発明は上で議論した態様に制限されず、むしろ以下
の実施例を示すマーカーのあらゆる組合せ、およびあら
ゆる可能な態様を包含する。
の実施例を示すマーカーのあらゆる組合せ、およびあら
ゆる可能な態様を包含する。
実施例 １ 胎児ダウン症候群の、遊離β−hCGの母体血中濃度並
びに体血清中のAFP（MSAFP）、UE、および完全hCGとの
関係を調べるために400人以上の患者をサンプルとして
用いた。これらのサンプルはダウン症候群罹患胎児をも
つことが既知の妊婦からの母体血液サンプル25および該
罹患症例に調和するコントロールサンプルを含んでい
た。
びに体血清中のAFP（MSAFP）、UE、および完全hCGとの
関係を調べるために400人以上の患者をサンプルとして
用いた。これらのサンプルはダウン症候群罹患胎児をも
つことが既知の妊婦からの母体血液サンプル25および該
罹患症例に調和するコントロールサンプルを含んでい
た。
各血液サンプルにつき、AFP、完全hCG分子、遊離β−
hCGおよびUE（以下各々を“マーカー”という）の定量
濃度を以下の検定法で測定した。
hCGおよびUE（以下各々を“マーカー”という）の定量
濃度を以下の検定法で測定した。
各マーカーの濃度は段階的識別法および市販品として
入手可能なコンピュータソフトウェア統計パッケージ、
統計解析システム（SASインスチチュート社）による線
形識別法における、一連の基準データを得るための変数
となった。遊離β−hCG対完全hCG分子の比および患者の
GAも変数として組込まれた。この段階的識別法は、これ
ら全変数が線形識別法に組込み得ることを決定した。次
いで、この線形識別法を各数について別々に行い、かつ
変数の様々な組合せについて実施する。これらの識別解
析の結果を以下の表に総める。感度は正のテスト結果を
示す、胎児ダウン症候群症例の割合である。“正の誤差
（false positives）”は正のテスト結果を示す正常な
胎児の割合である。
入手可能なコンピュータソフトウェア統計パッケージ、
統計解析システム（SASインスチチュート社）による線
形識別法における、一連の基準データを得るための変数
となった。遊離β−hCG対完全hCG分子の比および患者の
GAも変数として組込まれた。この段階的識別法は、これ
ら全変数が線形識別法に組込み得ることを決定した。次
いで、この線形識別法を各数について別々に行い、かつ
変数の様々な組合せについて実施する。これらの識別解
析の結果を以下の表に総める。感度は正のテスト結果を
示す、胎児ダウン症候群症例の割合である。“正の誤差
（false positives）”は正のテスト結果を示す正常な
胎児の割合である。
複合＝MSAFP＋遊離β−hCG＋完全hCG＋UE＋比;GAは各
可変危険度遮断レベル（＝1/400）（但し、＊を除く
（この場合1/365））と共に組込まれる。
可変危険度遮断レベル（＝1/400）（但し、＊を除く
（この場合1/365））と共に組込まれる。
当業者には明らかであるように、正の危険率遮断レベ
ルの変更あるいは該集団の様々な部分群に適用できる異
る先験危険率の使用は、該患者に対する識別法の結果を
変更するであろう。
ルの変更あるいは該集団の様々な部分群に適用できる異
る先験危険率の使用は、該患者に対する識別法の結果を
変更するであろう。
実施例 ２ 胎児ダウン症候群と、遊離β−hCGの母体血中濃度と
の関係を調べるために550名以上の患者のサンプルを用
いた。まず、ダウン症候群罹患胎児をもつことが既知で
ある妊婦からの29サンプルおよびGA（同一週）、母体年
令（３年以内の差）およびフリーザ保存期間（１ケ月以
内）になる要件に調和した520名の非罹患者からのサン
プルを分析した。すべてのサンプルは単一児懐妊の、糖
尿病でない、白人妊婦から採取した。
の関係を調べるために550名以上の患者のサンプルを用
いた。まず、ダウン症候群罹患胎児をもつことが既知で
ある妊婦からの29サンプルおよびGA（同一週）、母体年
令（３年以内の差）およびフリーザ保存期間（１ケ月以
内）になる要件に調和した520名の非罹患者からのサン
プルを分析した。すべてのサンプルは単一児懐妊の、糖
尿病でない、白人妊婦から採取した。
スクリーニング効率の見積りにおける訓練セット偏り
（trainig set bias）の発生を回避するために、確認セ
ット（validation set）の概念を用いた。この確認セッ
トは基準データセットとは独立な一組みのデータであ
る。この確認セット中の患者についての結果は基準デー
タの設定には使用しない。むしろ、この結果を該基準デ
ータセットと比較してスクリーニング効率を決定する。
この第２の確認セットは26の付随的な、トリソミー21の
確認された症例（全55例）と、無作為に選ばれた群の15
9コントロールサンプルからなっていた。該コントロー
ルサンプルは同様に単一児懐妊の、糖尿病でない白人系
の妊婦から得た。
（trainig set bias）の発生を回避するために、確認セ
ット（validation set）の概念を用いた。この確認セッ
トは基準データセットとは独立な一組みのデータであ
る。この確認セット中の患者についての結果は基準デー
タの設定には使用しない。むしろ、この結果を該基準デ
ータセットと比較してスクリーニング効率を決定する。
この第２の確認セットは26の付随的な、トリソミー21の
確認された症例（全55例）と、無作為に選ばれた群の15
9コントロールサンプルからなっていた。該コントロー
ルサンプルは同様に単一児懐妊の、糖尿病でない白人系
の妊婦から得た。
全研究は、以下に示すようなマーカーの母体血中濃度
の、７種の検定による4388に及ぶ測定からなっていた。
の、７種の検定による4388に及ぶ測定からなっていた。
ELISA:酵素結合イムノソーベント検定法。
各マーカーの濃度は、段階的識別法および市場で入手
できるコンピュータソフトウェア統計処理パッケージ、
統計解析システム（SASインスチチュート社）による線
形識別法における一組の基準データを得るための変数と
なった。GAも一変量として組込まれた。この線形識別法
を、次に各変数に対して別々にかつ変数の様々な組合せ
に対して実施した。患者を、1/365なるダウン症候群危
険率遮断レベルに基いて罹患または非罹患として組分け
した。罹患としつ分類された非罹患症例を正の誤差とし
た。各患者のダウン症候群罹患危険率を、バイスの規
則、罹患および非罹患症例に対する多変量正規確率密度
関数および一般的先験危険率1/800を用いて計算した。
各確率密度関数に対して、プールした共変量マトリック
スを用いた。
できるコンピュータソフトウェア統計処理パッケージ、
統計解析システム（SASインスチチュート社）による線
形識別法における一組の基準データを得るための変数と
なった。GAも一変量として組込まれた。この線形識別法
を、次に各変数に対して別々にかつ変数の様々な組合せ
に対して実施した。患者を、1/365なるダウン症候群危
険率遮断レベルに基いて罹患または非罹患として組分け
した。罹患としつ分類された非罹患症例を正の誤差とし
た。各患者のダウン症候群罹患危険率を、バイスの規
則、罹患および非罹患症例に対する多変量正規確率密度
関数および一般的先験危険率1/800を用いて計算した。
各確率密度関数に対して、プールした共変量マトリック
スを用いた。
第１表〜第３表に見られる結果（第１図〜第３図に示
した）は初期研究セットに係る。第５〜７図に示した第
５〜７表の結果は確認セット中の患者の分類に基く。第
４図に示した第４表および第８図および第９図は初期研
究セットおよび全罹患症例に基くものである。
した）は初期研究セットに係る。第５〜７図に示した第
５〜７表の結果は確認セット中の患者の分類に基く。第
４図に示した第４表および第８図および第９図は初期研
究セットおよび全罹患症例に基くものである。
これら検定法からの結果を解析し、各マーカーの濃度
が罹患および非罹患例間に有意差を生ずるか否かを決定
した。第１表（第１図）は、UEを除き、すべての場合に
おいて罹患例が非罹患例と有意に異っていることを示し
ている。また、各マーカーの正の誤差率および検出効率
が第２表（第２図）に示されるように決定された。最大
検出効率は完全分子および遊離β−サブユニット両者を
測定するhCG検定につき達成された。検出効率の更なる
改善は各マーカーを複合体に結合することにより見られ
た。hCGを含む複合体による検定（これは完全hCGおよび
hCGの遊離β−サブユニット両者を測定する）は、第３
表（第３図）に示したように、複合マーカーの中で最高
の検出効率をもたらした。
が罹患および非罹患例間に有意差を生ずるか否かを決定
した。第１表（第１図）は、UEを除き、すべての場合に
おいて罹患例が非罹患例と有意に異っていることを示し
ている。また、各マーカーの正の誤差率および検出効率
が第２表（第２図）に示されるように決定された。最大
検出効率は完全分子および遊離β−サブユニット両者を
測定するhCG検定につき達成された。検出効率の更なる
改善は各マーカーを複合体に結合することにより見られ
た。hCGを含む複合体による検定（これは完全hCGおよび
hCGの遊離β−サブユニット両者を測定する）は、第３
表（第３図）に示したように、複合マーカーの中で最高
の検出効率をもたらした。
hCGのαおよびβ−サブユニットの評価は夫々α−サ
ブユニットについては罹患および非罹患の間に何等有意
差を示さなかった（p-.23）が、β−サブユニットは罹
患者において観測される（p-.001）ことを示した。当分
野で一般的に知られているように、ｐは少なくとも観測
された結果と同程度に、ある結果が起こる確率を示し、
科学的研究の証拠の重みを表す。ｐ値が低い程、観測が
偶然に起ったのではないことのより強力な証拠となる。
ブユニットについては罹患および非罹患の間に何等有意
差を示さなかった（p-.23）が、β−サブユニットは罹
患者において観測される（p-.001）ことを示した。当分
野で一般的に知られているように、ｐは少なくとも観測
された結果と同程度に、ある結果が起こる確率を示し、
科学的研究の証拠の重みを表す。ｐ値が低い程、観測が
偶然に起ったのではないことのより強力な証拠となる。
第８図はGAによる遊離β−hCGの第10、第50および第9
0百分位数を示す。非罹患妊婦でのGAによる継続的下降
傾向がみられる。第４表（第４図）に示したように、胎
児ダウン症候群症例における遊離β−hCG濃度の分析
は、86％が非罹患者中央値以上にあることを示してい
る。
0百分位数を示す。非罹患妊婦でのGAによる継続的下降
傾向がみられる。第４表（第４図）に示したように、胎
児ダウン症候群症例における遊離β−hCG濃度の分析
は、86％が非罹患者中央値以上にあることを示してい
る。
罹患および非罹患例因者における遊離β−hCGの濃度
は対数ガウス分布（ｐ＝.78および.86）に適う。第９図
はこれらの分布を表す。第５表（第５図）は、夫々遊離
β−hCGサブユニットおよび遊離α−hCGサブユニットに
関する検出効率データを与える。遊離β−hCGの高い検
出効率を第５表に示す。
は対数ガウス分布（ｐ＝.78および.86）に適う。第９図
はこれらの分布を表す。第５表（第５図）は、夫々遊離
β−hCGサブユニットおよび遊離α−hCGサブユニットに
関する検出効率データを与える。遊離β−hCGの高い検
出効率を第５表に示す。
より一層高い検出効率がAFPと遊離β−hCGとの複合マ
ーカーにより得られた。遊離β−hCGの濃度の対数とMSA
FPの濃度の対数を、上記のように、市販品として入手で
きるコンピュータソフトウェア統計処理パッケージ、統
計解析システム SASインスチチュート社）による線形
識別法に組入れることにより、より優れた検出効率が第
６表（第６図）に示すように達成された。
ーカーにより得られた。遊離β−hCGの濃度の対数とMSA
FPの濃度の対数を、上記のように、市販品として入手で
きるコンピュータソフトウェア統計処理パッケージ、統
計解析システム SASインスチチュート社）による線形
識別法に組入れることにより、より優れた検出効率が第
６表（第６図）に示すように達成された。
また、夫々の対数ではなく、遊離β−hCGおよびAFPの
濃度を用いても高い検出効率が達成された。
濃度を用いても高い検出効率が達成された。
これらデータの更なる解析を、AFPおよび遊離β−hCG
夫々に対して異る母体年令群４群（年令＝30、31〜35、
36〜40、および40）についてのクラスカル−ウオリス
（Kruskal−Wallis）テストを用いて行い、これはAFPお
よび遊離β−hCG両者とも母体年令に独立（ｐ＝.8394お
よび.5214）であることを示した。また、遊離β−hCGサ
ブユニットおよびAFP濃度の相関（ｒ）は零とそれ程違
わなかった（非罹患および罹患夫々に対してｒ＝.04、
ｐ＝.39;r＝−.06、ｐ＝.81）。
夫々に対して異る母体年令群４群（年令＝30、31〜35、
36〜40、および40）についてのクラスカル−ウオリス
（Kruskal−Wallis）テストを用いて行い、これはAFPお
よび遊離β−hCG両者とも母体年令に独立（ｐ＝.8394お
よび.5214）であることを示した。また、遊離β−hCGサ
ブユニットおよびAFP濃度の相関（ｒ）は零とそれ程違
わなかった（非罹患および罹患夫々に対してｒ＝.04、
ｐ＝.39;r＝−.06、ｐ＝.81）。
我々のデータ中にみられる基本的な観察は、遊離β−
hCGサブユニットがダウン症候群に対して最高の検出効
率を与えるよう寄与するという事実を確証している。事
実、単に遊離β−hCGを測定する検定法の利用は検出効
率および正の誤差率夫々65.4％および5.2％を与える。
これらの率は３種の検定法を利用した、他の者により報
告されている値に匹敵する。かくして、前に示したよう
に、検定数を減じ得る点で本発明は有利である。
hCGサブユニットがダウン症候群に対して最高の検出効
率を与えるよう寄与するという事実を確証している。事
実、単に遊離β−hCGを測定する検定法の利用は検出効
率および正の誤差率夫々65.4％および5.2％を与える。
これらの率は３種の検定法を利用した、他の者により報
告されている値に匹敵する。かくして、前に示したよう
に、検定数を減じ得る点で本発明は有利である。
遊離β−hCGの寄与に関する我々の発見は以下の点に
基くものである。（ａ）ダウン症候群に対し単独で最良
の寄与を検出効率に与えるのは遊離β−hCGに関する検
定であったこと；（ｂ）完全なhCG分子に関する検定法
は実質的に低い検出効率しか与えないこと；（ｃ）完全
hCG分子と遊離β−hCGの組合せを測定する検定法は完全
hCG分子のみを測定する検定よりも高い検出効率を与え
る。
基くものである。（ａ）ダウン症候群に対し単独で最良
の寄与を検出効率に与えるのは遊離β−hCGに関する検
定であったこと；（ｂ）完全なhCG分子に関する検定法
は実質的に低い検出効率しか与えないこと；（ｃ）完全
hCG分子と遊離β−hCGの組合せを測定する検定法は完全
hCG分子のみを測定する検定よりも高い検出効率を与え
る。
胎児ダウン症候群の危険性は母体年令と共に増大する
ことが確認されている。従って、上記の如く、本発明の
臨床的利用のための患者固有の危険率を得るためには、
母体年令特異的先験的危険率を多変量識別解析法に組込
む。AFPおよび遊離β−hCG濃度両者が母体濃度に独立で
あるから、我々は我々の得たデータを、どれ程の非罹患
および罹患妊婦が正の結果を与えるか、各年令に対し先
験的危険率を与えるかを知るために解析した。上記情報
を、米国内の生児出生の母体年令分布に基いて、米国内
での広範な国家規模のスクリーニングに対する正の誤差
および感度を推定するために利用した。第７表（第７
図）に示したように、この推定は検出率80％を、正の誤
差５％で達成し得ることを示した。
ことが確認されている。従って、上記の如く、本発明の
臨床的利用のための患者固有の危険率を得るためには、
母体年令特異的先験的危険率を多変量識別解析法に組込
む。AFPおよび遊離β−hCG濃度両者が母体濃度に独立で
あるから、我々は我々の得たデータを、どれ程の非罹患
および罹患妊婦が正の結果を与えるか、各年令に対し先
験的危険率を与えるかを知るために解析した。上記情報
を、米国内の生児出生の母体年令分布に基いて、米国内
での広範な国家規模のスクリーニングに対する正の誤差
および感度を推定するために利用した。第７表（第７
図）に示したように、この推定は検出率80％を、正の誤
差５％で達成し得ることを示した。
実施例２に記載のサンプルを更に解析して他のマーカ
ーの組合せの検出効率を見出した。より詳しくいえば、
同一の危険率遮断レベルおよび先験危険率レベルを用い
た、実施例２の線形識別法は様々なマーカーの組合せマ
ーカーのメディアの倍数（NOM）およびマーカーの対数
について実施した。この際、GAは組込んだり、用いなか
ったりした。この線形識別法は基準データおよび確認デ
ータを用いて行った。この結果は第10図の第８表に示し
た。
ーの組合せの検出効率を見出した。より詳しくいえば、
同一の危険率遮断レベルおよび先験危険率レベルを用い
た、実施例２の線形識別法は様々なマーカーの組合せマ
ーカーのメディアの倍数（NOM）およびマーカーの対数
について実施した。この際、GAは組込んだり、用いなか
ったりした。この線形識別法は基準データおよび確認デ
ータを用いて行った。この結果は第10図の第８表に示し
た。
実施例 ３ 以下の実施例は、一工程および２工程遊離β−hCG検
定の準備およびこれらの本発明の方法での使用を説明す
る。
定の準備およびこれらの本発明の方法での使用を説明す
る。
一工程遊離β−hCG検定の準備 1. 96ウエルのマイクロタイタプレートを、ヒト絨毛膜
ゴナドトロピン（hCG）の分子の遊離β−サブユニット
に特異的な“キャッチング（catching）”抗体で被覆す
る。この抗体はモノクローナルまたはポリクローナルの
いずれであってもよい。該プレートを被覆するのに使用
する抗体濃度はウエル当たり0.8μｇであるが、必要な
らば違った濃度でもよい。このプレートを４℃にて少な
くとも16時間インキュベートする。
ゴナドトロピン（hCG）の分子の遊離β−サブユニット
に特異的な“キャッチング（catching）”抗体で被覆す
る。この抗体はモノクローナルまたはポリクローナルの
いずれであってもよい。該プレートを被覆するのに使用
する抗体濃度はウエル当たり0.8μｇであるが、必要な
らば違った濃度でもよい。このプレートを４℃にて少な
くとも16時間インキュベートする。
2. このプレートを、0.05％のTween20を含むpH7.2の燐
酸緩衝塩溶液（PBS）で洗う。他の適当な洗浄バッファ
ーを用いてもよい。このプレートを、次にpH7.2のPBS中
に３％の水解動物タンパクおよび0.05％のTween20を含
有する溶液で遮断する。当業者には馴染みの深い他の溶
液、例えば１％牛血清アルブミン溶液を用いてもよい。
この遮断液の300μを各ウエルに添加し、かつ該プレ
ートを周囲温度にて１時間インキュベートする。他の遮
断法、例えば“グレージング（glazing）”も妥当であ
る。
酸緩衝塩溶液（PBS）で洗う。他の適当な洗浄バッファ
ーを用いてもよい。このプレートを、次にpH7.2のPBS中
に３％の水解動物タンパクおよび0.05％のTween20を含
有する溶液で遮断する。当業者には馴染みの深い他の溶
液、例えば１％牛血清アルブミン溶液を用いてもよい。
この遮断液の300μを各ウエルに添加し、かつ該プレ
ートを周囲温度にて１時間インキュベートする。他の遮
断法、例えば“グレージング（glazing）”も妥当であ
る。
3. 前記記載したように、該プレートを洗浄し、hCGの
遊離β−サブユニットに特異的なビオチン結合（biotin
ylated）抗体を含む検定バッファー100μを各ウエル
に加える。この検定用バッファーはpH7.2のPBSに３％の
水解動物タンパクおよび0.05％のTween20を加えたもの
であるが、当業者には公知の多数の適当な溶液のいずれ
であってもよい。この抗体はモノクローナルまたはポリ
クローナルのいずれでもよく、また作業者の好みに応じ
て、ビオチン以外の物質の結合していてもよく、例えば
西洋ワサビペルオキシダーゼまたはアルカリホスファタ
ーゼとの複合体であってもよい。この検定バッファー中
の抗体の濃度は最適の吸収値を得るべく調節できる。
遊離β−サブユニットに特異的なビオチン結合（biotin
ylated）抗体を含む検定バッファー100μを各ウエル
に加える。この検定用バッファーはpH7.2のPBSに３％の
水解動物タンパクおよび0.05％のTween20を加えたもの
であるが、当業者には公知の多数の適当な溶液のいずれ
であってもよい。この抗体はモノクローナルまたはポリ
クローナルのいずれでもよく、また作業者の好みに応じ
て、ビオチン以外の物質の結合していてもよく、例えば
西洋ワサビペルオキシダーゼまたはアルカリホスファタ
ーゼとの複合体であってもよい。この検定バッファー中
の抗体の濃度は最適の吸収値を得るべく調節できる。
4. 次に、サンプル20μを各ウエルに加える。サンプ
ルはこの検定の性能を立証するためのブランクとして機
能する検定バッファー；未知サンプルの値を標準化する
のに用いる遊離β−hCGの溶液；あるいは第２の３ケ月
期（second trimester）の妊婦からの血清サンプルであ
り得る。このプレートを30秒間振盪し、約200rpmのロー
タ上に置き、そこで周囲温度にて30分間インキュベート
する。
ルはこの検定の性能を立証するためのブランクとして機
能する検定バッファー；未知サンプルの値を標準化する
のに用いる遊離β−hCGの溶液；あるいは第２の３ケ月
期（second trimester）の妊婦からの血清サンプルであ
り得る。このプレートを30秒間振盪し、約200rpmのロー
タ上に置き、そこで周囲温度にて30分間インキュベート
する。
5. 次に、このプレートを前に述べたように洗浄し、西
洋ワサビベルオキシダーゼに結合したストレプタビジン
を含む検定用バッファー100μを各ウエルに加える。
この工程は、使用する第２の抗体がビオチン以外の物質
に結合さている場合には不要である。検定バッファー中
のストレプタビジン−ペルオキシダーゼの濃度は2.0μg
/mlである。このプレートを約200rpmのロータ上にて、
周囲温度にて５分間インキュベートする。
洋ワサビベルオキシダーゼに結合したストレプタビジン
を含む検定用バッファー100μを各ウエルに加える。
この工程は、使用する第２の抗体がビオチン以外の物質
に結合さている場合には不要である。検定バッファー中
のストレプタビジン−ペルオキシダーゼの濃度は2.0μg
/mlである。このプレートを約200rpmのロータ上にて、
周囲温度にて５分間インキュベートする。
6. 次いで、このプレートを前のように洗浄し、100μ
のｏ−フェニレンジアミン基質溶液を各ウエルに加え
る。この基質溶液は、当分野で公知の多数の適当な染料
のいずれかであり得、かつ第２抗体にどんな物質が結合
しているかに依存する。このプレートを約200rpmのロー
ター上に載せ、暗所で８分間周囲温度にてインキュベー
トする。
のｏ−フェニレンジアミン基質溶液を各ウエルに加え
る。この基質溶液は、当分野で公知の多数の適当な染料
のいずれかであり得、かつ第２抗体にどんな物質が結合
しているかに依存する。このプレートを約200rpmのロー
ター上に載せ、暗所で８分間周囲温度にてインキュベー
トする。
7. 次に100μの希硫酸（1.0N）を各ウエルに加えて
この基質反応を停止する。
この基質反応を停止する。
8. 各ウエルの吸収を492nmにて分光々度法で測定す
る。
る。
２段階β−hCG検定の準備 1. 96ウエル．マイクロタイタプレートをヒト絨毛膜ゴ
ナドトロピン（hCG）の遊離β−サブユニットに対して
特異的な“キャッチング”抗体で被覆する。この抗体は
モノクローナルまたはポリクローナルのいずれであって
もよい。このプレートを被覆するのに用いる抗体の濃度
は0.8μg/ウエルであるが、必要ならばこれ以外の濃度
であってもよい。このプレートを４℃にて少なくとも16
時間インキュベートする。
ナドトロピン（hCG）の遊離β−サブユニットに対して
特異的な“キャッチング”抗体で被覆する。この抗体は
モノクローナルまたはポリクローナルのいずれであって
もよい。このプレートを被覆するのに用いる抗体の濃度
は0.8μg/ウエルであるが、必要ならばこれ以外の濃度
であってもよい。このプレートを４℃にて少なくとも16
時間インキュベートする。
2. このプレートを、0.05％のTween20含有PBS（pH7.
2）で洗浄する。他の適当な洗浄バッファーを用いても
よい。このプレートを、次に３％の水解動物タンパクと
0.05％のTween20とを含むpH7.2のPBSで遮断する（block
ed）。当業者には馴染みの他の溶液、例えば１％牛血清
アルブミン溶液を用いてもよい。この遮断溶液300μ
を各ウエルに加え、該プレートを周囲温度にて１時間イ
ンキュベートする。他の遮断法、例えば“グレージング
（glazing）”も利用できる。
2）で洗浄する。他の適当な洗浄バッファーを用いても
よい。このプレートを、次に３％の水解動物タンパクと
0.05％のTween20とを含むpH7.2のPBSで遮断する（block
ed）。当業者には馴染みの他の溶液、例えば１％牛血清
アルブミン溶液を用いてもよい。この遮断溶液300μ
を各ウエルに加え、該プレートを周囲温度にて１時間イ
ンキュベートする。他の遮断法、例えば“グレージング
（glazing）”も利用できる。
3. このプレートを次に上記のように洗浄し、100μ
の検定用バッファーを各ウエルに加える。この使用した
検定バッファーは３％の水解動物タンパクと0.05％のTw
een20とを含むpH7.2のPBSである。しかし、当業者には
公知の適当な多数の溶液のいずれであってもよい。
の検定用バッファーを各ウエルに加える。この使用した
検定バッファーは３％の水解動物タンパクと0.05％のTw
een20とを含むpH7.2のPBSである。しかし、当業者には
公知の適当な多数の溶液のいずれであってもよい。
4. 次に、20μのサンプルを各ウエルに加える。この
サンプルはこの検定の性能を立証するためのブランクと
して機能する検定バッファー；未知のサンプルの値を標
準化するのに用いる遊離β−hCG;あるいは第23ケ月期の
妊婦から採取した血清サンプルであり得る。このプレー
トは30秒間振盪され、次いで約200rpmのローター上に載
せ、そこで周囲温度にて30分間インキュベートされる。
サンプルはこの検定の性能を立証するためのブランクと
して機能する検定バッファー；未知のサンプルの値を標
準化するのに用いる遊離β−hCG;あるいは第23ケ月期の
妊婦から採取した血清サンプルであり得る。このプレー
トは30秒間振盪され、次いで約200rpmのローター上に載
せ、そこで周囲温度にて30分間インキュベートされる。
5. このプレートを次に上記のように洗浄し、hCGの遊
離β−サブユニットに特異的なビオチン結合抗体を含む
検定バッファ−100μを各ウエルに加える。この抗体
はモノクローナルでもポリクローナルでもよく、かつ作
業者の好みに応じてビオチン以外の物質、例えば西洋ワ
サビペルオキシダーゼまたはアルカリホスファターに結
合してもよい。この抗体の濃度は最適の吸収値を得るべ
く調整できる。このプレートを30秒間振盪し、次いで約
200rpmのロータに載せ、そこで周囲温度にて30分間イン
キュベートする。
離β−サブユニットに特異的なビオチン結合抗体を含む
検定バッファ−100μを各ウエルに加える。この抗体
はモノクローナルでもポリクローナルでもよく、かつ作
業者の好みに応じてビオチン以外の物質、例えば西洋ワ
サビペルオキシダーゼまたはアルカリホスファターに結
合してもよい。この抗体の濃度は最適の吸収値を得るべ
く調整できる。このプレートを30秒間振盪し、次いで約
200rpmのロータに載せ、そこで周囲温度にて30分間イン
キュベートする。
6. 次に、このプレートを前述の如く洗浄し西洋ワサビ
ペルオキシダーゼに結合したストレプタビジン含有検定
バッファー100μを各ウエルに加える。この工程は、
使用する該第２抗体がビオチン以外の物質に結合してい
る場合には不要である。検定バッファー中のストレプタ
ビジン−ペルオキシダーゼの濃度は2.0μg/mlである。
このプレートを約200rpmのロータに周囲温度にて５分間
載せる。
ペルオキシダーゼに結合したストレプタビジン含有検定
バッファー100μを各ウエルに加える。この工程は、
使用する該第２抗体がビオチン以外の物質に結合してい
る場合には不要である。検定バッファー中のストレプタ
ビジン−ペルオキシダーゼの濃度は2.0μg/mlである。
このプレートを約200rpmのロータに周囲温度にて５分間
載せる。
7. 次に、このプレートを前述のように洗浄する。100
μのｏ−フェニレンジアミン溶液を各ウェルに加え
る。また、この基質溶液は当業者には公知の多くの適当
な染料の任意の一種の溶液であり得、かついかなる基質
が第２の抗体に結合しているかに応じて変化する。この
プレートを約200rpmのロータ上に載せ、周囲温度にて暗
所で８分間インキュベートした。
μのｏ−フェニレンジアミン溶液を各ウェルに加え
る。また、この基質溶液は当業者には公知の多くの適当
な染料の任意の一種の溶液であり得、かついかなる基質
が第２の抗体に結合しているかに応じて変化する。この
プレートを約200rpmのロータ上に載せ、周囲温度にて暗
所で８分間インキュベートした。
8. 100μの希硫酸（1.0N）を各ウエルに加えて、基
質の反応を停止する。
質の反応を停止する。
9. 各ウエルの吸収を、492nmで分光々度法で測定す
る。
る。
これら２つの検定を、本発明の方法の実施の際に利用
した。178名の患者のサンプルを用いて、胎児ダウン症
候群と、遊離β−hCGの母体血液中濃度との関係を研究
した。ダウン症候群に罹患した胎児をもつことが既知で
ある妊婦からの26個のサンプルおよび152個の未知の非
罹患サンプルを分析した。これらすべてのサンプルは、
単一児妊娠の、糖尿病でない白人系の妊婦から採取し
た。
した。178名の患者のサンプルを用いて、胎児ダウン症
候群と、遊離β−hCGの母体血液中濃度との関係を研究
した。ダウン症候群に罹患した胎児をもつことが既知で
ある妊婦からの26個のサンプルおよび152個の未知の非
罹患サンプルを分析した。これらすべてのサンプルは、
単一児妊娠の、糖尿病でない白人系の妊婦から採取し
た。
次に患者のサンプルをELISA検定によりMSAFPの定量的
濃度につき、および上記一工程検定および２工程検定に
より独立に遊離β−hCG濃度につき分析した。次に、各
検定によるMSAFPおよび遊離β−hCG濃度を、市販品で入
手できるコンピュータソフトウェア、統計処理パッケー
ジ、統計分析システムを用いた線形識別法における、一
組の基準データを得るための変数とした。これら識別解
析の結果（すべてのGAおよびGA＝14〜16週に対する）を
以下に総める。
濃度につき、および上記一工程検定および２工程検定に
より独立に遊離β−hCG濃度につき分析した。次に、各
検定によるMSAFPおよび遊離β−hCG濃度を、市販品で入
手できるコンピュータソフトウェア、統計処理パッケー
ジ、統計分析システムを用いた線形識別法における、一
組の基準データを得るための変数とした。これら識別解
析の結果（すべてのGAおよびGA＝14〜16週に対する）を
以下に総める。
フロントページの続き (31)優先権主張番号 ３６０６０３ (32)優先日 1989年６月２日 (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (31)優先権主張番号 ４２０７７５ (32)優先日 1989年10月12日 (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (56)参考文献 特開 昭54−126723（ＪＰ，Ａ) Ｊ．Ｈｕｍａｎ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ （Ｓｕｐｐｌ） Ｖｏｌ．43 Ｎｏ．３ （1988）ｓｅｃｐａｇｅ Ａ225 Ｍｅｄ，Ｊｏｕｒｎａｌ Ｖｏｌ. 297 （Ｏｃｔｏｂｅｒ1988)
Claims (15)
- 【請求項１】妊婦がダウン症候群に罹患した胎児をもつ
有意な危険率にあるか否かを決定する方法であって、 ヒト絨毛膜ゴナドトロピンの遊離β−サブユニットの妊
婦母体血清濃度を測定し、該ヒト絨毛膜ゴナドトロピン
の遊離β−サブユニット濃度の測定値および該妊婦の妊
婦年令とを確率密度関数に導入し、該遊離β−サブユニ
ットの妊婦母体濃度および該妊婦の妊娠年令を一連の基
準データと比較して、該妊婦のダウン症候群に罹患した
胎児をもつ危険率を決定することを特徴とする上記方
法。 - 【請求項２】妊婦がダウン症候群に罹患した胎児をもつ
有意な危険率にあるか否かを決定する方法であって、ヒ
ト絨毛膜ゴナドトロピンの遊離β−サブユニットについ
て妊婦血液の検定を行い、該検定の結果が胎児ダウン症
候群の高い危険率を表すことを特徴とする上記方法。 - 【請求項３】更に、α−フェトプロテインにつき妊婦血
液を検定し、該ヒト絨毛膜ゴナドトロピンの遊離β−サ
ブユニットに関する検定結果および該α−フェトプロテ
インに関する検定結果が胎児ダウン症候群の高い危険率
を表す請求の範囲第２項記載の方法。 - 【請求項４】妊婦がダウン症候群に罹患した胎児をもつ
有意な危険率にあるか否かを決定する方法であって、ヒ
ト絨毛膜ゴナドトロピンの遊離β−サブユニットの該妊
婦の母体血中濃度を測定し、ヒト絨毛膜ゴナドトロピン
の遊離β−サブユニット濃度の該測定値を一連の基準デ
ータと比較して、該妊婦のダウン症候群に罹患した胎児
をもつ危険率を決定することを特徴とする上記方法。 - 【請求項５】妊婦がダウン症候群に罹患した胎児をもつ
有意な危険率をもつか否か決定する方法であって、ヒト
絨毛膜ゴナドトロピンの遊離β−サブユニットに関する
検定法を用いて、被分析体の妊婦母体血中濃度を測定
し、該被分析体の測定値を一連の基準データと比較し
て、該妊婦のダウン症候群に罹患した胎児をもつ危険率
を決定することを特徴とする上記方法。 - 【請求項６】更に、α−フェトプロテインの該妊婦母体
血中濃度を測定し、該α−フェトプロテインの測定値お
よび該妊婦の妊娠年令を一連の基準データと比較するこ
とを含む請求の範囲第４または５項に記載の方法。 - 【請求項７】上記比較工程が、該測定値を、線形識別解
析法により該一連の基準データから得た確率密度関数に
組込むことを含む請求の範囲第４、５または６項に記載
の方法。 - 【請求項８】該比較工程が該測定値の対数と該一連の基
準データとを比較することを含む請求の範囲第４、５、
６または７項に記載の方法。 - 【請求項９】妊婦がダウン症候群に罹患した胎児をもつ
有意な危険率をもつか否かを決定するための請求の範囲
第１、２、３、４、５、６、７または８項に記載の方法
を実施するための検定法であって、 ヒト絨毛膜ゴナドトロピンの遊離β−サブユニットにつ
き、妊婦血液を検定する手段を含む上記検定法。 - 【請求項１０】ヒト絨毛膜ゴナドトロピンの遊離β−サ
ブユニットの妊婦母体血中濃度の測定値を受理するのに
適した手段と、該測定値即ち該ヒト絨毛膜ゴナドトロピ
ンの遊離β−サブユニットの濃度を一連の基準データと
比較して、胎児の染色体異常を決定するための計算手段
とを含む装置。 - 【請求項１１】該胎児染色体異常がダウン症候群である
請求の範囲第10項記載の装置。 - 【請求項１２】妊婦がダウン症候群に罹患した胎児をも
つ有意な危険率をもつか否かを決定する装置であって、 ヒト絨毛膜ゴナドトロピンの遊離β−サブユニットの妊
婦母体血中濃度の測定値を受け取るのに適した手段と、 一連の基準データを算出し、かつ該ヒト絨毛膜ゴナドト
ロピンの遊離β−サブユニットの濃度の該測定値および
該妊婦の妊娠年令を確率密度関数に組入れて、該遊離β
−サブユニットの妊婦中の濃度および該妊婦妊娠年令を
一連の基準データと比較して、該妊婦がダウン症候群に
罹患した胎児をもつ危険率を決定する計算手段とを有す
る上記装置。 - 【請求項１３】妊婦がダウン症候群に罹患した胎児をも
つ有意な危険率をもつか否か決定する装置であって、 ヒト絨毛膜ゴナドトロピンの遊離β−サブユニットに関
する検定法を利用して測定された被分析体の妊婦母体血
中濃度の測定値を受取るのに適した手段と、 一連の基準データを計算し、かつ該被分析体の濃度の測
定値および該妊婦の妊娠年令を確率密度関数に組入れ
て、該遊離β−サブユニットの該妊婦中の濃度および該
妊婦の妊娠年令を該一連の基準データと比較して、該妊
婦がダウン症候群に罹患した胎児をもつ危険率を決定す
るための計算手段とを含む上記装置。 - 【請求項１４】更に、α−フェトプロテインの妊婦母体
血中濃度の測定値を受取るのに適した手段を含み、かつ 該計算手段が該α−フェトプロテインの測定値を該確率
密度関数に組込んで、該妊婦のα−フェトプロテインの
濃度を該一連の基準データと比較する請求の範囲第12ま
たは13項記載の装置。 - 【請求項１５】上記一連の基準データが該濃度の測定値
の対数値から計算され、かつ 該測定値の対数値が該妊婦の濃度を該一連の基準データ
と比較するのに使用される請求の範囲第12、13または14
項に記載の装置。
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| US34937389A | 1989-05-08 | 1989-05-08 | |
| US349373 | 1989-05-08 | ||
| US36060389A | 1989-06-02 | 1989-06-02 | |
| US360603 | 1989-06-02 | ||
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| US420775 | 1989-10-12 |
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|---|---|
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| JP2644373B2 true JP2644373B2 (ja) | 1997-08-25 |
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| JP (1) | JP2644373B2 (ja) |
| AT (2) | ATE252240T1 (ja) |
| AU (1) | AU629908B2 (ja) |
| DE (2) | DE69034111T2 (ja) |
| DK (2) | DK0666477T3 (ja) |
| ES (2) | ES2210266T3 (ja) |
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-
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- 1990-01-16 DE DE69026153T patent/DE69026153T3/de not_active Expired - Lifetime
- 1990-01-16 DK DK90903086T patent/DK0409956T4/da active
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- 1990-01-16 AU AU50936/90A patent/AU629908B2/en not_active Expired
- 1990-01-16 ES ES90903086T patent/ES2084689T5/es not_active Expired - Lifetime
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- 1990-01-16 WO PCT/US1990/000291 patent/WO1990008325A1/en active IP Right Grant
-
1993
- 1993-02-03 US US08/051,761 patent/US5324668A/en not_active Expired - Lifetime
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| Ｊ．Ｈｕｍａｎ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ（Ｓｕｐｐｌ） Ｖｏｌ．４３ Ｎｏ．３（１９８８）ｓｅｃｐａｇｅ Ａ２２５ |
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