JP4712271B2 - 血清マーカーアルゴリズムを用いる肝線維症スコアリングの評価 - Google Patents
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Description
【０００１】
肝臓の進行性線維化疾患は、世界全体にわたり主な罹病原因および死亡原因の１つである。近年、科学的進歩により、肝臓内における線維症の発病過程が、細胞外基質タンパク質を合成して異常に分泌する肝星細胞（脂肪細胞、脂肪摂取細胞または伊東細胞とも呼ばれる）の増殖および性化に決定的に依存していることがわかっている（文献１）。さらに、この過程が、病因が何であれ、肝疾患すべてに共通することは明らかである。慢性ウィルス性Ｂ型およびＣ型肝炎およびアルコール性肝疾患ならびに自己免疫性および遺伝性肝疾患はすべて、進行性肝線維症という共通の最終経路を経て、肝硬変を結果的に発病することを含む臨床上の問題をもたらすことから、これらは特に注意が必要である。
【０００２】
肝線維症と肝硬変とを区別することは重要な概念である。肝線維症は、小結節がまだ形成されていない慢性損傷に反応した細胞外基質の可逆的蓄積であり、肝硬変は、帯状の厚い基質が実質組織を完全に包囲して小結節を形成している回復不可能な過程が関与するものである。したがって、治療を施すのであれば、可逆的な疾患（線維症）を患っている患者に施さなければならず、それには、罹患する危険性のある患者を早期に識別およびモニタすることが必要である（文献２）。
【０００３】
肝線維症の重症度および進行度を評価するのは難しく、現在でも肝生検が最も信頼性のおける臨床方法である。生検による肝線維症の質的評価では、観察者間でのばらつきが制約となっている。薬品開発の早期臨床段階では、通常、数週間から最長３カ月の実験的治療曝露を基準とする商業的に許容される期間内で有効化合物を識別する非観血方法を用いることが絶対に必要であるため、生検は明らかに不適切である。さらに、診断の特異性が低く、出血する危険性があることも欠点である。したがって、肝線維症に対する代用マーカーが必要である。血清試験を用いると、肝臓内の線維血清および線維溶解を非侵襲的に評価することができる上、反復して、短い間隔で行うことができる（文献３）。細胞外基質の合成（線維形成）および細胞外基質の劣化（線維溶解）の動的過程を測定する血清試験は、存在する細胞外基質の量、線維化の程度、または肝臓内で進行している構造変化を反映するものである（文献４）。
【０００４】
肝線維症に対する代用マーカーを測定する技術の開発は、現在のところあまり進んでいない。これまでの研究では、細胞外基質タンパク質（またはその剥離片）の血清レベルを用いて肝線維症の重症度および進行度を評価できることが提案されている（文献４．５、米国特許第５３１６９１４号、欧州特許第０２８３７７９号）。これまでに様々な血清マーカーが精査され、肝生検および肝疾患の重症度との相関が見出されている（文献６）。
【０００５】
肝線維症を評価するために用いられているマーカーとして、ＰＩＩＩＮＰ、ラミニン、ヒアルロナン、ＩＶ型コラーゲン、ＴＩＭＰ−１、テネイシン、ＭＭＰ−２およびフィブロネクチンがある。こうしたマーカーを測定すると、その値により肝線維症を評価することができる。しかし、各単一マーカーの診断値は、線維化スコアを評価するほどに正確かつ特異的ではない。
【０００６】
したがって、診断上の価値を高めるマーカーの組合せについて議論が行われている。その例として、プロトロンビン時間（ＰＴ）、血清ガンマ・グルタミル・トランスペプチダーゼ（ＧＧＴ）およびアポリポ蛋白質Ａｌ（Ａｐｏ Ａｌ）を組み合わせる単純な生物学的指数ＰＧＡ、およびＰＧＡ指数にアルファ−２−マクログロブリン（Ａ2Ｍ）を含む指数ＰＧＡＡが、これまでに飲酒者のアルコール性肝疾患診断について記載されている（文献７、８）。これまではＰＧＡおよびＰＧＡＡ指数に単一血清マーカーが組み合わされてきたが（文献９、１０）、複数の血清マーカーが肝疾患の評価用アルゴリズム確立に用いられたことはない。
【０００７】
本発明では、細胞外基質に対する血清マーカーを１つのパネルに集めることにより１セットのマーカーを得る。このマーカーセットの測定値からアルゴリズムを算出し、導出されたアルゴリズムを用いて肝線維症の組織学的スコアを予測することが可能となる。そのために、判別関数分析を用いて、様々な線維症スコア間の判別ができる変数を決定する。このアルゴリズムは、Ｎ末端プロコラーゲンＩＩＩプロペプチド（ＰＩＩＩＮＰ）、ＩＶ型コラーゲン、ＶＩ型コラーゲン、テネイシン、ラミニン、ヒアルロナン、ＭＭＰ−２、ＴＩＭＰ−１およびＭＭＰ−９／ＴＩＭＰ−１複合体からなるマーカーセットから導出される。
【０００８】
一般に、新たな技術はすべて、既存の標準技術があれば、それに照らして有効性を実証しなければならない。現在、肝臓内の線維症を評価するための「黄金律」は肝生検である。生検では、肝臓から無作為に取出した組織をスライスし、これを熟練者が顕微鏡で検査する。肝生検には、肝臓内の線維症分布（線維症が塊になっており、針が、線維症に侵されていない肝臓領域にぶつかる可能性がある）、標本作成の失敗（組織材料が十分ではなかったなど）、および病理医の個人的見解および好み（個人的評価）という、ある程度の不確定性を引き起こす多くの問題が付随する。さらに、肝臓の線維化段階は通常、スコアを用いて記述されるが、スコアリングシステム（例えばＳｃｈｅｕｅｒスコア、Ｉｓｈａｋスコアなど）には相異なりおそらくは連立し得ないものが多数ある。
【０００９】
例えば、２４人の患者について調べる場合、２人の病理医が、それぞれ別々に、２種類の異なるスコアリングシステムを用いて異なる２時点で各患者に対して同じ生検標本をスコアリングしなければならなかった。２人の病理医が出した評価が同じ結果になる数は、３６％〜４６％に過ぎなかった。
【００１０】
本発明による新規技術は、線維化過程に直接関連する血清パラメータを測定すること、およびそれらを数学的レベルで組み合わせて、確固たる評価手順を得ることに基づいている。
【００１１】
血清パラメータは動的経過の特徴を表し、生検は、固定された時点における線維発現の特徴を表すものであるため、先験的にどちらの方法も比較できる終点を精査していないことから、この新規技術の正当性を立証するために、「黄金律」は最適ではないが唯一の手段である。線維化組織はまだ発生していないが、肝臓内はかなり活動的な線維化レベルにある場合がある。これとは反対に、肝臓内には大量の線維症組織片があるが、線維化活動は停止または一時的に中断されている場合もある。
【００１２】
しかし、血清パラメータのいくつかの数学的関数は、異なる生検スコア段階において統計学的に有意な異なる平均値を与えた。このような血清パラメータの数学的関数による診断力を検討するために、「黄金律」を用いる判別分析を選択した。
【００１３】
また、血清マーカー濃度の決定およびその後のアルゴリズム算出を利用して、生検を行うべきかどうか、および治療を開始、継続または停止するべきかどうかを決定することができる。このように、生検を行わずとも患者を生検スコアによるグループに割り当てられることは有利である。アルゴリズムを利用して患者を軽症または重症線維症などのグループ毎に類別できることが、本明細書に記載する本発明の１つの利点である。
【００１４】
イムノアッセイの説明
アルゴリズムに、Ｎ末端プロコラーゲンＩＩＩプロペプチド（ＰＩＩＩＮＰ）、ＩＶ型コラーゲン、ＶＩ型コラーゲン、テネイシン、ラミニン、ヒアルロナン、ＭＭＰ−２、ＴＩＭＰ−１およびＭＭＰ−９／ＴＩＭＰ−１複合体からなるマーカーを用いる。
【００１５】
これらのマーカーを、サンドイッチ法によるイムノアッセイを利用して測定する。本発明のイムノアッセイは、各捕捉抗体がマーカーの１エピトープと特異的に結合する、２種類の抗体をヒトの流体標本と反応させることを含む。エピトープ特異性の異なる第２の抗体を用いて、この複合体を検出する。好ましくは、これらの抗体が単クローン抗体であり、アッセイに用いる上記２種類の抗体の双方がタンパク質に特異的に結合する。
【００１６】
本明細書でいう抗体または他の同様の用語は、Ｆａｂ、Ｆａｂ’、Ｆ（ａｂ’）２およびＦ（ｖ）を含めて、マーカーに特異的に結合する単クローン性または多クローン性の免疫グロブリン全体ならびに抗原断片または免疫反応性断片を含む。抗体はさらに、結合タンパク質、特にヒアルロン酸結合タンパク質（ＨＡＢＰ）を含む。
【００１７】
本発明のアッセイに用いるヒトの流体標本は、マーカーを含んでいれば、血液、血清、血漿、尿、疸または気管支肺胞洗浄（ＢＡＬ）などいずれの標本でもよい。通常、血清または血漿が標本として用いられる。
【００１８】
本発明の抗体は、一般に従来技術において周知の技法により調製することができ、通常、この抗体からマーカーの標本を生成する。
【００１９】
第２の抗体は、アルカリ性ホスファターゼ、セイヨウワサビペルオキシダーゼ、または蛍光染料などの検出グループに結合する。結合体（ｃｏｎｊｕｇａｔｅ）は、一般に従来技術において周知の技法により調製する。
【００２０】
ヒト流体におけるマーカー濃度を測定し、線維化程度を評価するためにアルゴリズムを算出する。
【００２１】
統計学的背景
判別関数分析を用いて、２つ以上の自然発生グループ間を判別する変数を決定する。計算処理上、これは分散の分析に大変よく似ている。判別関数分析の根本的な発想は、変数の平均値に関してグループが異なるかどうかを決定した後、その変数を用いてグループの所属メンバー（例えば、新たなケースの）を予測するというものである。このように記述すると、判別関数問題は一元配置分散分析（ＡＮＯＶＡ）問題として言い直すことができる。具体的に言えば、２つ以上のグループが、具体的な変数の平均に関して、互いに有意に異なるかどうかを質問することができる。変数に対する平均値がグループ間で有意に異なる場合、この変数はそのグループ間を判別していると言うことができる。単一変数の場合、変数がグループ間を判別しているかどうかの最終有意検定は、Ｆ検定である。Ｆは基本的に、プールした（平均）グループ内分散に対する、データ内におけるグループ間の分散比として算出される。グループ間分散が有意により大きくなった場合、平均値間に有意差が存在するはずである。
【００２２】
通常、グループ間の判別にどの分散（１つあるいは複数）が寄与するかを見るために、１つの研究にいくつかの分散を含める。その場合、全分散および共分散の行列が得られる。同様に、プールしたグループ内分散および共分散の行列も得られる。グループ間に（全変数に関して）何らかの有意差があるかどうかを決定するために、これら２種類の行列を多変量Ｆ検定により比較することができる。この手順は、多変量分散分析またはＭＡＮＯＶＡと同じである。ＭＡＮＯＶＡの場合と同様に、まず多変量検定を実施し、統計的に有意であれば先に進んで、グループの間でどの変数が有意差平均を有するかを見る。したがって、計算が複数の変数でさらに複雑になっても、観察される平均値差において明らかであるように、軸となる推論展開、すなわちグループ間を判別する変数を求めることに変わりはない。
【００２３】
１つあるいは複数の量的変数とオブザベーショングループを限定する１つの分類変数とを含むオブザベーションのセットについて、判別手順により、各オブザベーションをグループのいずれかに分類するための判別基準を作成する。過去に起こったであろうことを事後に予測することはそれほど難しくない。判別基準がすでに算出されているものと同じケースと用いると極めて良好な分類結果が得られることは珍しくない。現判別基準がどれだけ良好に「機能」しているかを知るために、（先験的に）異なるケース、すなわち判別基準の推定に用いられたことのないケースを分類しなければならない。新規ケースの分類のみが、判別基準の予測妥当性を見極める方法である。導出された基準の正当性を立証するために、この分類を他のデータセットに適用することができる。判別基準を導出すために使用するデータセットは、訓練または較正データセットと呼ばれている。
【００２４】
判別基準（関数（１つまたは複数）またはアルゴリズム）は、一般化平方距離の測定値により決定される。これを、線形関数が得られる共分散行列を基にすることができる。マハラノビスまたはユークリッドの距離を近接性の決定に用いることができる。
【００２５】
判別アルゴリズムを開発するため、観察研究対象である肝線維症に罹患した被検者グループのデータを分析した。対象とした肝線維症スコアリングシステムは、
−Ｓｃｈｅｕｅｒスコア（０〜４）、
−変形型Ｉｓｈａｋスコア（ＨＡＩ）Ａ−界面域肝炎（０〜４）、
−変形型Ｉｓｈａｋスコア（ＨＡＩ）Ｂ−融合性壊死（０〜６）、
−変形型Ｉｓｈａｋスコア（ＨＡＩ）Ｃ−巣状壊死（０〜４）、
−変形型Ｉｓｈａｋスコア（ＨＡＩ）Ｄ−門脈域の炎症（０〜４）、
−変形型ＨＡＩスコア（Ｉｓｈａｋスコア）（０〜６）
である。
【００２６】
段階的判別分析を適用したところ、例えば、以下の血清パラメータ機能が、対応スコアリングタイプに主に影響することがわかった。
【表１】
【００２７】
対応する判別分析により、生検スコアの算出および予測に利用可能な線形判別関数が得られた。このアルゴリズムを、周知の各スコアリングシステム（Ｓｃｈｅｕｅｒスコア、Ｉｓｈａｋスコア、Ｎｅｔａｖｉｒスコア、Ｌｕｄｗｉｇスコア、ＨＡＩスコアなど）に適用することができる。
【００２８】
アルゴリズムを用いて、患者の生検スコア（例えば、スコア０、１、２、３、．．．）、または患者が属するスコアグループ（カテゴリ）（例えば、軽度線維症；スコア０〜１）を予測することができる。
【００２９】
用いる判別関数は、Ｎ末端プロコラーゲンＩＩＩプロペプチド（ＰＩＩＩＮＰ）、ＩＶ型コラーゲン、ＶＩ型コラーゲン、テネイシン、ラミニン、ヒアルロナン、ＭＭＰ−２、ＴＩＭＰ−１およびＭＭＰ−９／ＴＩＭＰ−１複合体からのマーカーの組合せ、および−１０００〜＋１０００の因数を含む。
【００３０】
スコアが異なれば、上記に列挙したマーカーおよび因数からの異なるアルゴリズムが必要となる。
【００３１】
（実施例）
実施例１
Ｓｃｈｅｕｅｒスコアに対するアルゴリズム
Ｓｃｈｅｕｅｒスコアリングシステムで評価した生検と、肝疾患を持つ患者グループの血清マーカー濃度とを相関させることにより、以下のアルゴリズム１、２および３を算出した。
【００３２】
【００３３】
これらのアルゴリズムを用いて、別グループの患者に関する生検スコアを予測した。算出したスコアを、１人の病理医が決定したスコア（事例Ｂ）、３人の病理医で一致したスコア（事例Ｃ）、および病理医全員によりカバーされた範囲（事例Ａ）と比較した。カッパー価、スコア０〜１に対する陰性適中率（ＮＰＶ）、スコア２〜４に対する陽性適中率（ＰＰＶ）、感度および特異度も算出した。
【表２】
【００３４】
実施例２
Ｉｓｈａｋスコアに対するアルゴリズム
Ｉｓｈａｋスコアリングシステムで評価した生検と、肝疾患を患っている患者グループの血清マーカー濃度とを相関させることにより、以下のアルゴリズム１、２および３を算出した。
【００３５】
【００３６】
これらのアルゴリズムを用いて、別グループの患者に関する生検スコアを予測した。算出したスコアを、１人の病理医が決定したスコア（事例Ｂ）、３人の病理医で一致したスコア（事例Ｃ）、および病理医全員によりカバーされた範囲（事例Ａ）と比較した。カッパー価、スコア０〜２に対する陰性適中率（ＮＰＶ）、スコア３〜６に対する陽性適中率（ＰＰＶ）、感度および特異度も算出した。
【表３】
【００３７】
実施例３
Ｓｃｈｅｕｅｒスコアに対する受診者動作特性（ＲＯＣ）曲線
患者を、Ｓｃｈｅｕｅｒスコアによる、なし／軽度線維症（スコア０〜１）カテゴリと中度／重度線維症（スコア２〜４）カテゴリとにグループ分けし、二分式結果に対するアルゴリズムを算出したところ、以下の結果が得られた。
【００３８】
【００３９】
これらのアルゴリズムを用いて、Ｓｃｈｅｕｅｒスコアによる、なし／軽度線維症（スコア０〜１）カテゴリと中度／重度線維症（スコア２〜４）カテゴリとに関する受診者動作特性曲線を算出した。算出したスコアを、１人の病理医が決定したスコア（事例Ｂ）、３人の病理医で一致したスコア（事例Ｃ）、および病理医全員によりカバーされた範囲（事例Ａ）と比較した。曲線下面積（ＡＵＣ）の値も算出した。
【表４】
【００４０】
実施例４
Ｉｓｈａｋスコアに対する受診者動作特性（ＲＯＣ）曲線
患者を、Ｉｓｈａｋスコアによる、なし／軽度線維症（スコア０〜２）カテゴリと中度／重度線維症（スコア３〜６）カテゴリとにグループ分けし、二分式結果に対するアルゴリズムを算出したところ、以下の結果が得られた。
【００４１】
【００４２】
これらのアルゴリズムを用いて、Ｉｓｈａｋスコアによる、なし／軽度線維症（スコア０〜２）カテゴリと中度／重度線維症（スコア３〜６）カテゴリとに関する受診者動作特性曲線を算出した。算出したスコアを、１人の病理医が決定したスコア（事例Ｂ）、３人の病理医で一致したスコア（事例Ｃ）、および病理医全員によりカバーされた範囲（事例Ａ）と比較した。曲線下面積（ＡＵＣ）の値も算出した。
【表５】
（文献）
１．Ｆｒｉｅｄｍａｎ ＳＬ著、「肝線維症の生物学的成因：そのメカニズムおよび治療計画（「Ｔｈｅ ｃｅｌｌｕｌａｒ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｈｅｐａｔｉｃ ｆｉｂｒｏｓｉｓ：Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ａｎｄ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ」）」、Ｎ Ｅｎｇｌ Ｊ Ｍｅｄ、１９９３年；３２８：１８２８〜１８３５頁
２．Ｆｒｉｅｄｍａｎ ＳＬ著、「肝線維症の分子メカニズムおよび治療法原理（「Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｈｅｐａｔｉｃ ｆｉｂｒｏｓｉｓ ａｎｄ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｔｈｅｒａｐｙ」）」、Ｊ Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ、１９９７年；３２：４２４〜４３０頁
３．Ｈａｙａｓａｋａ ＡおよびＳａｉｓｈｏ Ｈ著、「肝線維症をモニタする道具としての血清マーカー（「Ｓｅｒｕｍ ｍａｒｋｅｒｓ ａｓ ｔｏｏｌｓ ｔｏ ｍｏｎｉｔｏｒ ｌｉｖｅｒ ｆｉｂｒｏｓｉｓ」）」、Ｄｉｇｅｓｔｉｏｎ、１９９８年；５９：３８１〜３８４頁
４．Ｓｃｈｕｐｐａｎ Ｄ、Ｓｔｏｌｚｅｌ Ｕ、Ｏｅｓｔｅｒｌｉｎｇ ＣおよびＳｏｍａｓｕｎｄａｒａｍ Ｒ著、「肝線維症に対する血清アッセイ（「Ｓｅｒｕｍ ａｓｓａｙｓ ｆｏｒ ｌｉｖｅｒ ｆｉｂｒｏｓｉｓ」）」、Ｊ Ｈｅｐａｔｏｌ、１９９５年；２２（増補版２）：８２〜８８頁
５．Ｍｕｒａｗａｋｉ Ｙ、Ｉｋｕｔａ Ｙ、Ｎｉｓｈｉｍｕｒａ Ｙ、Ｋｏｄａ ＭおよびＫａｗａｓａｋｉ Ｈ著、「慢性Ｃ型肝炎患者における結合組織代謝回転に対する血清マーカー：比較分析（「Ｓｅｒｕｍ ｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｅ ｔｉｓｓｕｅ ｔｕｒｎｏｖｅｒ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｃｈｒｏｎｉｃ ｈｅｐａｔｉｔｉｓ Ｃ：Ａ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ」）」、Ｊ Ｈｅｐａｔｏｌ １９９５；２３：１４５〜１５２頁
６．Ｗｏｎｇ ＶＳ、Ｈｕｇｈｅｓ Ｖ、Ｔｒｕｌｌ Ａ、Ｗｉｇｈｔ ＤＧＤ、Ｐｅｔｒｉｋ ＪおよびＡｌｅｘａｎｄｅｒ ＧＪＭ著、「血清ヒアルロン酸は慢性Ｃ型肝炎ウィルス感染における肝線維症の有用なマーカーである（「Ｓｅｒｕｍ ｈｙａｌｕｒｏｎｉｃ ａｉｄ ｉｓ ａ ｕｓｅｆｕｌ ｍａｒｋｅｒ ｏｆ ｌｉｖｅｒ ｆｉｂｒｏｓｉｓ ｉｎ ｃｈｒｏｎｉｃ ｈｅｐａｔｉｔｉｓ Ｃ ｖｉｒｕｓ ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ」）」、Ｊ Ｖｉｒａｌ Ｈｅｐａｔｉｔｉｓ、１９９８年；５：１８７〜１９２頁
７．Ｐｏｙｎａｒｄ Ｔ、Ａｕｂｅｒｔ Ａ、Ｂｅｄｏｓｓａ Ｐ、Ａｂｅｌｌａ Ａ、Ｎａｖｅａｕ Ｓ、Ｐａｒａｆ ＦおよびＣｈａｐｕ ＪＣ著、「飲酒者のアルコール疾患を検出する単純な生物学的指数（「Ａ ｓｉｍｐｌｅ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｄｅｘ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ａｌｃｏｈｏｌｉｃ ｌｉｖｅｒ ｄｉｓｅａｓｅ ｉｎ ｄｒｉｎｋｅｒｓ」）」、Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ、１９９１年；１００：１３９７〜１４０２頁
８．Ｎａｖｅａｕ Ｓ、Ｐｏｙｎａｒｄ Ｔ、Ｂｅｎａｔｔａｔ Ｃ、Ｂｅｄｏｓｓａ ＰおよびＣｈａｐｕｔ ＪＣ著、「アルファ−２マクログロブリンと肝線維症：診断対象（「Ａｌｐｈａ−２ ｍａｃｒｏｇｌｏｂｕｌｉｎ ａｎｄ ｈｅｐａｔｉｃ ｆｉｂｒｏｓｉｓ：ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ｉｎｔｅｒｅｓｔ」）」、Ｄｉｇ Ｄｉｓ Ｓｃｉ、１９９４年；１１：２４２６〜２４３２頁 ９．Ｏｂｅｒｔｉ Ｆ、Ｖａｌｓｅｓｉａ Ｅ、Ｐｉｌｅｔｔｅ Ｃ、Ｒｏｕｓｓｅｌｅｔ ＭＣ、Ｂｅｄｏｓｓａ Ｐ、Ａｕｂｅ Ｃ、Ｇａｌｌｏｉｓ Ｙ、Ｒｉｆｆｌｅｔ Ｈ、Ｍａｉｇａ ＭＹ、Ｐｅｎｎｅａｕ−Ｆｏｎｔｂｏｎｎｅ ＤおよびＣａｌｅｓ Ｐ著、「肝線維症および肝硬変に対する非侵襲性診断法（「Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｈｅｐａｔｉｃ ｆｉｂｒｏｓｉｓ ａｎｄ ｃｉｒｒｈｏｓｉｓ」）」、Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ、１９９７年；１１３：１６０９〜１６１６頁
１０．Ｔｅａｒｅ ＪＰ、Ｓｈｅｒｍａｎ Ｄ、Ｇｒｅｅｎｆｉｅｌｄ ＳＭ、Ｓｉｍｐｓｏｎ Ｊ、Ｃａｔｔｅｒａｌｌ ＡＰ、Ｍｕｒｒａｙ−Ｌｙｏｎ、ＩＭ、Ｐｅｔｅｒｓ ＴＪ、Ｗｉｌｌｉａｍｓ ＲおよびＴｈｏｍｐｓｏｎ ＲＰＨ著、Ｔｈｅ Ｌａｎｃｅｔ、１９９３年；３４２：８９５〜８９８頁
肝臓の進行性線維化疾患は、世界全体にわたり主な罹病原因および死亡原因の１つである。近年、科学的進歩により、肝臓内における線維症の発病過程が、細胞外基質タンパク質を合成して異常に分泌する肝星細胞（脂肪細胞、脂肪摂取細胞または伊東細胞とも呼ばれる）の増殖および性化に決定的に依存していることがわかっている（文献１）。さらに、この過程が、病因が何であれ、肝疾患すべてに共通することは明らかである。慢性ウィルス性Ｂ型およびＣ型肝炎およびアルコール性肝疾患ならびに自己免疫性および遺伝性肝疾患はすべて、進行性肝線維症という共通の最終経路を経て、肝硬変を結果的に発病することを含む臨床上の問題をもたらすことから、これらは特に注意が必要である。
【０００２】
肝線維症と肝硬変とを区別することは重要な概念である。肝線維症は、小結節がまだ形成されていない慢性損傷に反応した細胞外基質の可逆的蓄積であり、肝硬変は、帯状の厚い基質が実質組織を完全に包囲して小結節を形成している回復不可能な過程が関与するものである。したがって、治療を施すのであれば、可逆的な疾患（線維症）を患っている患者に施さなければならず、それには、罹患する危険性のある患者を早期に識別およびモニタすることが必要である（文献２）。
【０００３】
肝線維症の重症度および進行度を評価するのは難しく、現在でも肝生検が最も信頼性のおける臨床方法である。生検による肝線維症の質的評価では、観察者間でのばらつきが制約となっている。薬品開発の早期臨床段階では、通常、数週間から最長３カ月の実験的治療曝露を基準とする商業的に許容される期間内で有効化合物を識別する非観血方法を用いることが絶対に必要であるため、生検は明らかに不適切である。さらに、診断の特異性が低く、出血する危険性があることも欠点である。したがって、肝線維症に対する代用マーカーが必要である。血清試験を用いると、肝臓内の線維血清および線維溶解を非侵襲的に評価することができる上、反復して、短い間隔で行うことができる（文献３）。細胞外基質の合成（線維形成）および細胞外基質の劣化（線維溶解）の動的過程を測定する血清試験は、存在する細胞外基質の量、線維化の程度、または肝臓内で進行している構造変化を反映するものである（文献４）。
【０００４】
肝線維症に対する代用マーカーを測定する技術の開発は、現在のところあまり進んでいない。これまでの研究では、細胞外基質タンパク質（またはその剥離片）の血清レベルを用いて肝線維症の重症度および進行度を評価できることが提案されている（文献４．５、米国特許第５３１６９１４号、欧州特許第０２８３７７９号）。これまでに様々な血清マーカーが精査され、肝生検および肝疾患の重症度との相関が見出されている（文献６）。
【０００５】
肝線維症を評価するために用いられているマーカーとして、ＰＩＩＩＮＰ、ラミニン、ヒアルロナン、ＩＶ型コラーゲン、ＴＩＭＰ−１、テネイシン、ＭＭＰ−２およびフィブロネクチンがある。こうしたマーカーを測定すると、その値により肝線維症を評価することができる。しかし、各単一マーカーの診断値は、線維化スコアを評価するほどに正確かつ特異的ではない。
【０００６】
したがって、診断上の価値を高めるマーカーの組合せについて議論が行われている。その例として、プロトロンビン時間（ＰＴ）、血清ガンマ・グルタミル・トランスペプチダーゼ（ＧＧＴ）およびアポリポ蛋白質Ａｌ（Ａｐｏ Ａｌ）を組み合わせる単純な生物学的指数ＰＧＡ、およびＰＧＡ指数にアルファ−２−マクログロブリン（Ａ2Ｍ）を含む指数ＰＧＡＡが、これまでに飲酒者のアルコール性肝疾患診断について記載されている（文献７、８）。これまではＰＧＡおよびＰＧＡＡ指数に単一血清マーカーが組み合わされてきたが（文献９、１０）、複数の血清マーカーが肝疾患の評価用アルゴリズム確立に用いられたことはない。
【０００７】
本発明では、細胞外基質に対する血清マーカーを１つのパネルに集めることにより１セットのマーカーを得る。このマーカーセットの測定値からアルゴリズムを算出し、導出されたアルゴリズムを用いて肝線維症の組織学的スコアを予測することが可能となる。そのために、判別関数分析を用いて、様々な線維症スコア間の判別ができる変数を決定する。このアルゴリズムは、Ｎ末端プロコラーゲンＩＩＩプロペプチド（ＰＩＩＩＮＰ）、ＩＶ型コラーゲン、ＶＩ型コラーゲン、テネイシン、ラミニン、ヒアルロナン、ＭＭＰ−２、ＴＩＭＰ−１およびＭＭＰ−９／ＴＩＭＰ−１複合体からなるマーカーセットから導出される。
【０００８】
一般に、新たな技術はすべて、既存の標準技術があれば、それに照らして有効性を実証しなければならない。現在、肝臓内の線維症を評価するための「黄金律」は肝生検である。生検では、肝臓から無作為に取出した組織をスライスし、これを熟練者が顕微鏡で検査する。肝生検には、肝臓内の線維症分布（線維症が塊になっており、針が、線維症に侵されていない肝臓領域にぶつかる可能性がある）、標本作成の失敗（組織材料が十分ではなかったなど）、および病理医の個人的見解および好み（個人的評価）という、ある程度の不確定性を引き起こす多くの問題が付随する。さらに、肝臓の線維化段階は通常、スコアを用いて記述されるが、スコアリングシステム（例えばＳｃｈｅｕｅｒスコア、Ｉｓｈａｋスコアなど）には相異なりおそらくは連立し得ないものが多数ある。
【０００９】
例えば、２４人の患者について調べる場合、２人の病理医が、それぞれ別々に、２種類の異なるスコアリングシステムを用いて異なる２時点で各患者に対して同じ生検標本をスコアリングしなければならなかった。２人の病理医が出した評価が同じ結果になる数は、３６％〜４６％に過ぎなかった。
【００１０】
本発明による新規技術は、線維化過程に直接関連する血清パラメータを測定すること、およびそれらを数学的レベルで組み合わせて、確固たる評価手順を得ることに基づいている。
【００１１】
血清パラメータは動的経過の特徴を表し、生検は、固定された時点における線維発現の特徴を表すものであるため、先験的にどちらの方法も比較できる終点を精査していないことから、この新規技術の正当性を立証するために、「黄金律」は最適ではないが唯一の手段である。線維化組織はまだ発生していないが、肝臓内はかなり活動的な線維化レベルにある場合がある。これとは反対に、肝臓内には大量の線維症組織片があるが、線維化活動は停止または一時的に中断されている場合もある。
【００１２】
しかし、血清パラメータのいくつかの数学的関数は、異なる生検スコア段階において統計学的に有意な異なる平均値を与えた。このような血清パラメータの数学的関数による診断力を検討するために、「黄金律」を用いる判別分析を選択した。
【００１３】
また、血清マーカー濃度の決定およびその後のアルゴリズム算出を利用して、生検を行うべきかどうか、および治療を開始、継続または停止するべきかどうかを決定することができる。このように、生検を行わずとも患者を生検スコアによるグループに割り当てられることは有利である。アルゴリズムを利用して患者を軽症または重症線維症などのグループ毎に類別できることが、本明細書に記載する本発明の１つの利点である。
【００１４】
イムノアッセイの説明
アルゴリズムに、Ｎ末端プロコラーゲンＩＩＩプロペプチド（ＰＩＩＩＮＰ）、ＩＶ型コラーゲン、ＶＩ型コラーゲン、テネイシン、ラミニン、ヒアルロナン、ＭＭＰ−２、ＴＩＭＰ−１およびＭＭＰ−９／ＴＩＭＰ−１複合体からなるマーカーを用いる。
【００１５】
これらのマーカーを、サンドイッチ法によるイムノアッセイを利用して測定する。本発明のイムノアッセイは、各捕捉抗体がマーカーの１エピトープと特異的に結合する、２種類の抗体をヒトの流体標本と反応させることを含む。エピトープ特異性の異なる第２の抗体を用いて、この複合体を検出する。好ましくは、これらの抗体が単クローン抗体であり、アッセイに用いる上記２種類の抗体の双方がタンパク質に特異的に結合する。
【００１６】
本明細書でいう抗体または他の同様の用語は、Ｆａｂ、Ｆａｂ’、Ｆ（ａｂ’）２およびＦ（ｖ）を含めて、マーカーに特異的に結合する単クローン性または多クローン性の免疫グロブリン全体ならびに抗原断片または免疫反応性断片を含む。抗体はさらに、結合タンパク質、特にヒアルロン酸結合タンパク質（ＨＡＢＰ）を含む。
【００１７】
本発明のアッセイに用いるヒトの流体標本は、マーカーを含んでいれば、血液、血清、血漿、尿、疸または気管支肺胞洗浄（ＢＡＬ）などいずれの標本でもよい。通常、血清または血漿が標本として用いられる。
【００１８】
本発明の抗体は、一般に従来技術において周知の技法により調製することができ、通常、この抗体からマーカーの標本を生成する。
【００１９】
第２の抗体は、アルカリ性ホスファターゼ、セイヨウワサビペルオキシダーゼ、または蛍光染料などの検出グループに結合する。結合体（ｃｏｎｊｕｇａｔｅ）は、一般に従来技術において周知の技法により調製する。
【００２０】
ヒト流体におけるマーカー濃度を測定し、線維化程度を評価するためにアルゴリズムを算出する。
【００２１】
統計学的背景
判別関数分析を用いて、２つ以上の自然発生グループ間を判別する変数を決定する。計算処理上、これは分散の分析に大変よく似ている。判別関数分析の根本的な発想は、変数の平均値に関してグループが異なるかどうかを決定した後、その変数を用いてグループの所属メンバー（例えば、新たなケースの）を予測するというものである。このように記述すると、判別関数問題は一元配置分散分析（ＡＮＯＶＡ）問題として言い直すことができる。具体的に言えば、２つ以上のグループが、具体的な変数の平均に関して、互いに有意に異なるかどうかを質問することができる。変数に対する平均値がグループ間で有意に異なる場合、この変数はそのグループ間を判別していると言うことができる。単一変数の場合、変数がグループ間を判別しているかどうかの最終有意検定は、Ｆ検定である。Ｆは基本的に、プールした（平均）グループ内分散に対する、データ内におけるグループ間の分散比として算出される。グループ間分散が有意により大きくなった場合、平均値間に有意差が存在するはずである。
【００２２】
通常、グループ間の判別にどの分散（１つあるいは複数）が寄与するかを見るために、１つの研究にいくつかの分散を含める。その場合、全分散および共分散の行列が得られる。同様に、プールしたグループ内分散および共分散の行列も得られる。グループ間に（全変数に関して）何らかの有意差があるかどうかを決定するために、これら２種類の行列を多変量Ｆ検定により比較することができる。この手順は、多変量分散分析またはＭＡＮＯＶＡと同じである。ＭＡＮＯＶＡの場合と同様に、まず多変量検定を実施し、統計的に有意であれば先に進んで、グループの間でどの変数が有意差平均を有するかを見る。したがって、計算が複数の変数でさらに複雑になっても、観察される平均値差において明らかであるように、軸となる推論展開、すなわちグループ間を判別する変数を求めることに変わりはない。
【００２３】
１つあるいは複数の量的変数とオブザベーショングループを限定する１つの分類変数とを含むオブザベーションのセットについて、判別手順により、各オブザベーションをグループのいずれかに分類するための判別基準を作成する。過去に起こったであろうことを事後に予測することはそれほど難しくない。判別基準がすでに算出されているものと同じケースと用いると極めて良好な分類結果が得られることは珍しくない。現判別基準がどれだけ良好に「機能」しているかを知るために、（先験的に）異なるケース、すなわち判別基準の推定に用いられたことのないケースを分類しなければならない。新規ケースの分類のみが、判別基準の予測妥当性を見極める方法である。導出された基準の正当性を立証するために、この分類を他のデータセットに適用することができる。判別基準を導出すために使用するデータセットは、訓練または較正データセットと呼ばれている。
【００２４】
判別基準（関数（１つまたは複数）またはアルゴリズム）は、一般化平方距離の測定値により決定される。これを、線形関数が得られる共分散行列を基にすることができる。マハラノビスまたはユークリッドの距離を近接性の決定に用いることができる。
【００２５】
判別アルゴリズムを開発するため、観察研究対象である肝線維症に罹患した被検者グループのデータを分析した。対象とした肝線維症スコアリングシステムは、
−Ｓｃｈｅｕｅｒスコア（０〜４）、
−変形型Ｉｓｈａｋスコア（ＨＡＩ）Ａ−界面域肝炎（０〜４）、
−変形型Ｉｓｈａｋスコア（ＨＡＩ）Ｂ−融合性壊死（０〜６）、
−変形型Ｉｓｈａｋスコア（ＨＡＩ）Ｃ−巣状壊死（０〜４）、
−変形型Ｉｓｈａｋスコア（ＨＡＩ）Ｄ−門脈域の炎症（０〜４）、
−変形型ＨＡＩスコア（Ｉｓｈａｋスコア）（０〜６）
である。
【００２６】
段階的判別分析を適用したところ、例えば、以下の血清パラメータ機能が、対応スコアリングタイプに主に影響することがわかった。
【表１】
対応する判別分析により、生検スコアの算出および予測に利用可能な線形判別関数が得られた。このアルゴリズムを、周知の各スコアリングシステム（Ｓｃｈｅｕｅｒスコア、Ｉｓｈａｋスコア、Ｎｅｔａｖｉｒスコア、Ｌｕｄｗｉｇスコア、ＨＡＩスコアなど）に適用することができる。
【００２８】
アルゴリズムを用いて、患者の生検スコア（例えば、スコア０、１、２、３、．．．）、または患者が属するスコアグループ（カテゴリ）（例えば、軽度線維症；スコア０〜１）を予測することができる。
【００２９】
用いる判別関数は、Ｎ末端プロコラーゲンＩＩＩプロペプチド（ＰＩＩＩＮＰ）、ＩＶ型コラーゲン、ＶＩ型コラーゲン、テネイシン、ラミニン、ヒアルロナン、ＭＭＰ−２、ＴＩＭＰ−１およびＭＭＰ−９／ＴＩＭＰ−１複合体からのマーカーの組合せ、および−１０００〜＋１０００の因数を含む。
【００３０】
スコアが異なれば、上記に列挙したマーカーおよび因数からの異なるアルゴリズムが必要となる。
【００３１】
（実施例）
実施例１
Ｓｃｈｅｕｅｒスコアに対するアルゴリズム
Ｓｃｈｅｕｅｒスコアリングシステムで評価した生検と、肝疾患を持つ患者グループの血清マーカー濃度とを相関させることにより、以下のアルゴリズム１、２および３を算出した。
【００３２】
これらのアルゴリズムを用いて、別グループの患者に関する生検スコアを予測した。算出したスコアを、１人の病理医が決定したスコア（事例Ｂ）、３人の病理医で一致したスコア（事例Ｃ）、および病理医全員によりカバーされた範囲（事例Ａ）と比較した。カッパー価、スコア０〜１に対する陰性適中率（ＮＰＶ）、スコア２〜４に対する陽性適中率（ＰＰＶ）、感度および特異度も算出した。
【表２】
実施例２
Ｉｓｈａｋスコアに対するアルゴリズム
Ｉｓｈａｋスコアリングシステムで評価した生検と、肝疾患を患っている患者グループの血清マーカー濃度とを相関させることにより、以下のアルゴリズム１、２および３を算出した。
【００３５】
これらのアルゴリズムを用いて、別グループの患者に関する生検スコアを予測した。算出したスコアを、１人の病理医が決定したスコア（事例Ｂ）、３人の病理医で一致したスコア（事例Ｃ）、および病理医全員によりカバーされた範囲（事例Ａ）と比較した。カッパー価、スコア０〜２に対する陰性適中率（ＮＰＶ）、スコア３〜６に対する陽性適中率（ＰＰＶ）、感度および特異度も算出した。
【表３】
実施例３
Ｓｃｈｅｕｅｒスコアに対する受診者動作特性（ＲＯＣ）曲線
患者を、Ｓｃｈｅｕｅｒスコアによる、なし／軽度線維症（スコア０〜１）カテゴリと中度／重度線維症（スコア２〜４）カテゴリとにグループ分けし、二分式結果に対するアルゴリズムを算出したところ、以下の結果が得られた。
【００３８】
これらのアルゴリズムを用いて、Ｓｃｈｅｕｅｒスコアによる、なし／軽度線維症（スコア０〜１）カテゴリと中度／重度線維症（スコア２〜４）カテゴリとに関する受診者動作特性曲線を算出した。算出したスコアを、１人の病理医が決定したスコア（事例Ｂ）、３人の病理医で一致したスコア（事例Ｃ）、および病理医全員によりカバーされた範囲（事例Ａ）と比較した。曲線下面積（ＡＵＣ）の値も算出した。
【表４】
実施例４
Ｉｓｈａｋスコアに対する受診者動作特性（ＲＯＣ）曲線
患者を、Ｉｓｈａｋスコアによる、なし／軽度線維症（スコア０〜２）カテゴリと中度／重度線維症（スコア３〜６）カテゴリとにグループ分けし、二分式結果に対するアルゴリズムを算出したところ、以下の結果が得られた。
【００４１】
これらのアルゴリズムを用いて、Ｉｓｈａｋスコアによる、なし／軽度線維症（スコア０〜２）カテゴリと中度／重度線維症（スコア３〜６）カテゴリとに関する受診者動作特性曲線を算出した。算出したスコアを、１人の病理医が決定したスコア（事例Ｂ）、３人の病理医で一致したスコア（事例Ｃ）、および病理医全員によりカバーされた範囲（事例Ａ）と比較した。曲線下面積（ＡＵＣ）の値も算出した。
【表５】
１．Ｆｒｉｅｄｍａｎ ＳＬ著、「肝線維症の生物学的成因：そのメカニズムおよび治療計画（「Ｔｈｅ ｃｅｌｌｕｌａｒ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｈｅｐａｔｉｃ ｆｉｂｒｏｓｉｓ：Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ａｎｄ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ」）」、Ｎ Ｅｎｇｌ Ｊ Ｍｅｄ、１９９３年；３２８：１８２８〜１８３５頁
２．Ｆｒｉｅｄｍａｎ ＳＬ著、「肝線維症の分子メカニズムおよび治療法原理（「Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｈｅｐａｔｉｃ ｆｉｂｒｏｓｉｓ ａｎｄ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｔｈｅｒａｐｙ」）」、Ｊ Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ、１９９７年；３２：４２４〜４３０頁
３．Ｈａｙａｓａｋａ ＡおよびＳａｉｓｈｏ Ｈ著、「肝線維症をモニタする道具としての血清マーカー（「Ｓｅｒｕｍ ｍａｒｋｅｒｓ ａｓ ｔｏｏｌｓ ｔｏ ｍｏｎｉｔｏｒ ｌｉｖｅｒ ｆｉｂｒｏｓｉｓ」）」、Ｄｉｇｅｓｔｉｏｎ、１９９８年；５９：３８１〜３８４頁
４．Ｓｃｈｕｐｐａｎ Ｄ、Ｓｔｏｌｚｅｌ Ｕ、Ｏｅｓｔｅｒｌｉｎｇ ＣおよびＳｏｍａｓｕｎｄａｒａｍ Ｒ著、「肝線維症に対する血清アッセイ（「Ｓｅｒｕｍ ａｓｓａｙｓ ｆｏｒ ｌｉｖｅｒ ｆｉｂｒｏｓｉｓ」）」、Ｊ Ｈｅｐａｔｏｌ、１９９５年；２２（増補版２）：８２〜８８頁
５．Ｍｕｒａｗａｋｉ Ｙ、Ｉｋｕｔａ Ｙ、Ｎｉｓｈｉｍｕｒａ Ｙ、Ｋｏｄａ ＭおよびＫａｗａｓａｋｉ Ｈ著、「慢性Ｃ型肝炎患者における結合組織代謝回転に対する血清マーカー：比較分析（「Ｓｅｒｕｍ ｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｅ ｔｉｓｓｕｅ ｔｕｒｎｏｖｅｒ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｃｈｒｏｎｉｃ ｈｅｐａｔｉｔｉｓ Ｃ：Ａ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ」）」、Ｊ Ｈｅｐａｔｏｌ １９９５；２３：１４５〜１５２頁
６．Ｗｏｎｇ ＶＳ、Ｈｕｇｈｅｓ Ｖ、Ｔｒｕｌｌ Ａ、Ｗｉｇｈｔ ＤＧＤ、Ｐｅｔｒｉｋ ＪおよびＡｌｅｘａｎｄｅｒ ＧＪＭ著、「血清ヒアルロン酸は慢性Ｃ型肝炎ウィルス感染における肝線維症の有用なマーカーである（「Ｓｅｒｕｍ ｈｙａｌｕｒｏｎｉｃ ａｉｄ ｉｓ ａ ｕｓｅｆｕｌ ｍａｒｋｅｒ ｏｆ ｌｉｖｅｒ ｆｉｂｒｏｓｉｓ ｉｎ ｃｈｒｏｎｉｃ ｈｅｐａｔｉｔｉｓ Ｃ ｖｉｒｕｓ ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ」）」、Ｊ Ｖｉｒａｌ Ｈｅｐａｔｉｔｉｓ、１９９８年；５：１８７〜１９２頁
７．Ｐｏｙｎａｒｄ Ｔ、Ａｕｂｅｒｔ Ａ、Ｂｅｄｏｓｓａ Ｐ、Ａｂｅｌｌａ Ａ、Ｎａｖｅａｕ Ｓ、Ｐａｒａｆ ＦおよびＣｈａｐｕ ＪＣ著、「飲酒者のアルコール疾患を検出する単純な生物学的指数（「Ａ ｓｉｍｐｌｅ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｄｅｘ ｆｏｒ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ａｌｃｏｈｏｌｉｃ ｌｉｖｅｒ ｄｉｓｅａｓｅ ｉｎ ｄｒｉｎｋｅｒｓ」）」、Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ、１９９１年；１００：１３９７〜１４０２頁
８．Ｎａｖｅａｕ Ｓ、Ｐｏｙｎａｒｄ Ｔ、Ｂｅｎａｔｔａｔ Ｃ、Ｂｅｄｏｓｓａ ＰおよびＣｈａｐｕｔ ＪＣ著、「アルファ−２マクログロブリンと肝線維症：診断対象（「Ａｌｐｈａ−２ ｍａｃｒｏｇｌｏｂｕｌｉｎ ａｎｄ ｈｅｐａｔｉｃ ｆｉｂｒｏｓｉｓ：ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ｉｎｔｅｒｅｓｔ」）」、Ｄｉｇ Ｄｉｓ Ｓｃｉ、１９９４年；１１：２４２６〜２４３２頁 ９．Ｏｂｅｒｔｉ Ｆ、Ｖａｌｓｅｓｉａ Ｅ、Ｐｉｌｅｔｔｅ Ｃ、Ｒｏｕｓｓｅｌｅｔ ＭＣ、Ｂｅｄｏｓｓａ Ｐ、Ａｕｂｅ Ｃ、Ｇａｌｌｏｉｓ Ｙ、Ｒｉｆｆｌｅｔ Ｈ、Ｍａｉｇａ ＭＹ、Ｐｅｎｎｅａｕ−Ｆｏｎｔｂｏｎｎｅ ＤおよびＣａｌｅｓ Ｐ著、「肝線維症および肝硬変に対する非侵襲性診断法（「Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｈｅｐａｔｉｃ ｆｉｂｒｏｓｉｓ ａｎｄ ｃｉｒｒｈｏｓｉｓ」）」、Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ、１９９７年；１１３：１６０９〜１６１６頁
１０．Ｔｅａｒｅ ＪＰ、Ｓｈｅｒｍａｎ Ｄ、Ｇｒｅｅｎｆｉｅｌｄ ＳＭ、Ｓｉｍｐｓｏｎ Ｊ、Ｃａｔｔｅｒａｌｌ ＡＰ、Ｍｕｒｒａｙ−Ｌｙｏｎ、ＩＭ、Ｐｅｔｅｒｓ ＴＪ、Ｗｉｌｌｉａｍｓ ＲおよびＴｈｏｍｐｓｏｎ ＲＰＨ著、Ｔｈｅ Ｌａｎｃｅｔ、１９９３年；３４２：８９５〜８９８頁
Claims (6)
- 体液内の２つ以上の診断マーカーの量が測定され、その測定値が数学的アルゴリズムにより組み合わされ、診断マーカーが、Ｎ末端プロコラーゲンＩＩＩプロペプチド（ＰＩＩＩＮＰ）、ＩＶ型コラーゲン、ＶＩ型コラーゲン、テネイシン、ラミニン、ヒアルロナン、ＭＭＰ−２、ＴＩＭＰ−１およびＭＭＰ−９／ＴＩＭＰ−１複合体からなる群から選択される方式によってアルゴリズムが特徴付けられる、肝線維症の指標とするための方法。
- 体液が、血液、血清、血漿または尿である、請求項１に記載の方法。
- アルゴリズムが、肝生検に対する組織学的スコアの裏付け、予測、または置換えに使用できる、請求項１に記載の方法。
- アルゴリズムが、Ｓｃｈｅｕｅｒスコア、Ｉｓｈａｋスコア、ＨＡＩスコア、Ｌｕｄｗｉｇスコア、Ｍｅｔａｖｉｒスコアを含む周知のスコアリングシステムに一致するように調整できる、請求項３に記載の方法。
- アルゴリズムが、複数の患者をいくつかのスコア別グループに類別するために使用できる、請求項１に記載の方法。
- アルゴリズムが、患者を肝線維症なし／軽度または中度／重度として分類するために使用できる、請求項５に記載の方法。
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