JP6161542B2 - 方法、アレイ及びその使用 - Google Patents

Description

本発明は、膵臓癌の診断方法、並びにそれで使用するためのバイオマーカー及びアレイに関する。

多大な努力にも関わらず、膵臓癌（ＰａＣ）は、依然として予後不良を伴う（非特許文献１）。ＰａＣは１０番目に高頻度の癌に過ぎないが、それはＵＳＡにおいて癌による死亡原因の第４位である（非特許文献２〜４）。実際、５年生存率は＜５％であり、全ての悪性腫瘍の中で最低である（非特許文献２〜３）。しかし、最近のデータにおいて、早期ＰａＣ切除後の５年生存率が３０〜６０％（≦２０ｍｍサイズの腫瘍）であったこと及び＞７５％（≦１０ｍｍサイズの腫瘍）でさえあったことによって示されたように、癌がまだ主に第１期にある場合の早期発見により結果が劇的に改善されることが示された（非特許文献２〜４）。

ＰａＣは、急速な腫瘍進行、早期転移、及び大抵の従来の療法に対する不応答性を特徴とする（非特許文献１、５）。予後不良は、その疾患に特有の臨床症状が疾患の後期に生じることと合わせて、有効な初期診断法がないことに主に起因する。診断時には、腫瘍はしばしば３０〜４０ｍｍのサイズに達しており、全患者の過半数（５２％）が既に転移を有し、２６％が局所進行癌を有し、僅か７％が膵臓に限定され腫瘍を有する（非特許文献２、４）。この時点で、約１５％の患者がまだ手術可能であるが、生存期間中央値は僅か２０ヶ月である。

（内視鏡）超音波検査、コンピュータ断層撮影、及び／又は内視鏡的逆行性膵胆管造影を含む、様々な非侵襲的方法が、ＰａＣ診断法のために使用されている（非特許文献１〜２、６） ADDIN EN.CITE ADDIN EN.CITE.DATA 。効果的であるにもかかわらず、これらの方法は、ＰａＣについて特異的ではなく、腫瘍がまだ小さく潜在的に治癒可能である場合の早期発見について設計されていない。ＰａＣは、現在利用可能な診断ツールを使用して慢性膵炎などの良性状態と識別することが困難であるという事実によって、状況はさらに複雑である（非特許文献２）。従って、ＰａＣの特異的かつ早期の発見のためのバイオマーカーの使用が、臨床的に非常に有益である。

多大な努力にも関わらず、特に、粗製未分画血清及び血漿由来のＰａＣと関連する分子フィンガープリントはまだ解読されていない（非特許文献２、７〜９）。例えばＣＲＰ、ＣＡ ２４２、ＧＤＦ−１５、ハプトグロビン、Ｍ２−ピルビン酸キナーゼ、血清アミロイドＡ、ＩＧＦＢＰ−１を含む、これまでに概説されてきた多数の主に単一のバイオマーカーの中で、ＣＡ １９−９よりも臨床的に優れているものはないことがわかった（非特許文献２、８〜１０）。依然として、ＣＡ １９−９の使用は、ｉ）非悪性状態（例えば、膵炎及び急性胆管炎）及び他の胃腸癌（例えば、胃癌及び結腸直腸癌）の両方で上昇すること、ｉｉ）初期ＰａＣについての感度が不足していること、及びｉｉｉ）集団の約１０％において存在しないことことがわかったという事実によって著しく妨げられている（非特許文献２、８〜１０）。ＰａＣをスクリーニングする際、ＣＡ １９−９は中程度の感度（６９％〜９８％の範囲）及び特異性（４６％〜９８％の範囲）しか与えなかった（非特許文献２、９〜１１）。

この背景に反して、本発明者らは、膵臓癌の発見及び生存の予測のための血清バイオマーカーの初めてのセットが同定された特許文献１において癌の予後診断へのプロテオミックアプローチを発展させた。

ＷＯ ２００８／１１７０６７

Ｈｉｄａｌｇｏ，Ｍ．，Ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ．Ｎ Ｅｎｇｌ Ｊ Ｍｅｄ，２０１０．３６２（１７）：ｐ．１６０５−１７ Ｃｈｕ，Ｄ．，Ｗ．Ｋｏｈｌｍａｎｎ，ａｎｄ Ｄ．Ｇ．Ａｄｌｅｒ，Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ａｔ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｒｉｓｋ ｆｏｒ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｗｉｔｈ ｅｍｐｈａｓｉｓ ｏｎ ｋｎｏｗｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄ ｇｅｎｅｔｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ｈｅｒｅｄｉｔａｒｙ ｓｙｎｄｒｏｍｅｓ．ＪＯＰ，２０１０．１１（３）：ｐ．２０３−１２ Ｊｅｍａｌ Ａ，Ｓ．Ｒ．，Ｗａｒｄ Ｅ，Ｈａｏ Ｙ，Ｘｕ Ｊ，Ｔｈｕｎ ＭＪ．，Ｃａｎｃｅｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，２００９．ＣＡ Ｃａｎｃｅｒ Ｊ Ｃｌｉｎ，２００９．５９（４） Ｐａｎｎａｌａ，Ｒ．，ｅｔ ａｌ．，Ｎｅｗ−ｏｎｓｅｔ ｄｉａｂｅｔｅｓ：ａ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｃｌｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｅａｒｌｙ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ．Ｌａｎｃｅｔ Ｏｎｃｏｌ，２００９．１０（１）：ｐ．８８−９５ Ｗａｒｓｈａｗ，Ａ．Ｌ．ａｎｄ Ｃ．Ｆｅｒｎａｎｄｅｚ−ｄｅｌ Ｃａｓｔｉｌｌｏ，Ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｒｃｉｎｏｍａ．Ｎ Ｅｎｇｌ Ｊ Ｍｅｄ，１９９２．３２６（７）：ｐ．４５５−６５ Ｇａｌａｓｓｏ，Ｄ．，Ａ．Ｃａｒｎｕｃｃｉｏ，ａｎｄ Ａ．Ｌａｒｇｈｉ，Ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ：ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ｅｎｄｏｓｃｏｐｉｃ ｓｔａｇｉｎｇ．Ｅｕｒ Ｒｅｖ Ｍｅｄ Ｐｈａｒｍａｃｏｌ Ｓｃｉ，２０１０．１４（４）：ｐ．３７５−８５ Ｃｈｅｎ，Ｒ．，ｅｔ ａｌ．，Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ｓｔｕｄｉｅｓ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ．Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ Ｃｌｉｎ Ａｐｐｌ，２００７．１（１２）：ｐ．１５８２−１５９１ Ｄｕｆｆｙ，Ｍ．Ｊ．，ｅｔ ａｌ．，Ｔｕｍｏｒ ｍａｒｋｅｒｓ ｉｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ：ａ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｇｒｏｕｐ ｏｎ Ｔｕｍｏｒ Ｍａｒｋｅｒｓ（ＥＧＴＭ） ｓｔａｔｕｓ ｒｅｐｏｒｔ．Ａｎｎ Ｏｎｃｏｌ，２０１０．２１（３）：ｐ．４４１−７ Ｆｒｙ ＬＣ，Ｍ．Ｋ．，Ｍａｌｆｅｒｔｈｅｉｎｅｒ Ｐ．，Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｍａｒｋｅｒｓ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ：ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｒｅｌｅｖａｎｃｅ．Ｌａｎｇｅｎｂｅｃｋｓ Ａｒｃｈ Ｓｕｒｇ．，２００８．３９３（６） Ｋｏｏｐｍａｎｎ Ｊ，Ｒ．Ｃ．，Ｚｈａｎｇ Ｚ，Ｃａｎｔｏ ＭＩ，Ｂｒｏｗｎ ＤＡ，Ｈｕｎｔｅｒ Ｍ，Ｙｅｏ Ｃ，Ｃｈａｎ ＤＷ，Ｂｒｅｉｔ ＳＮ，Ｇｏｇｇｉｎｓ Ｍ．，Ｓｅｒｕｍ ｍａｒｋｅｒｓ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｒｅｓｅｃｔａｂｌｅ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ：ｍａｃｒｏｐｈａｇｅ ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｙ ｃｙｔｏｋｉｎｅ １ ｖｅｒｓｕｓ ＣＡ１９−９．Ｃｌｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ．，２００６．１５（１２） Ｂｏｅｃｋ Ｓ，Ｓ．Ｐ．，Ｈｏｌｄｅｎｒｉｅｄｅｒ Ｓ，Ｗｉｌｋｏｗｓｋｉ Ｒ，Ｈｅｉｎｅｍａｎｎ Ｖ．，Ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ａｎｄ ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｏｆ ｃａｒｂｏｈｙｄｒａｔｅ ａｎｔｉｇｅｎ １９−９ ａｓ ｔｕｍｏｒ ｍａｒｋｅｒ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ．Ｏｎｃｏｌｏｇｙ，２００６．７０（４） Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ，Ｌ．Ａ．，Ｓｊｏｈｏｌｍ ＡＧ，Ｔｒｕｅｄｓｓｏｎ Ｌ，Ｊａｎｓｓｏｎ Ｂ，Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ．，Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ：ｔａｒｇｅｔｉｎｇ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ ｐｒｏｔｅｉｎｓ．Ｊ Ｐｒｏｔｅｏｍｅ Ｒｅｓ，２００７．６（９） Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ，Ｉ．Ｊ．，Ｄｅｘｌｉｎ Ｌ，Ｓｚｕｌ Ｄ，Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ．，Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｃｏｍｐｌｅｘ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ａｎａｌｙｓｉｓ：ｃｈｏｉｃｅ ｏｆ ｓａｍｐｌｅ ｌａｂｅｌｉｎｇ−ｔａｇ ａｎｄ ｓｏｌｉｄ ｓｕｐｐｏｒｔ．Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ，２００７．７（１７） Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ，Ｗ．Ｃ．，Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ，Ｅｌｌｍａｒｋ Ｐ，Ｗａｈｒｅｎ Ｂ，Ｅｎｇｓｔｒｏｍ Ｇ，Ｈａｒｍｅｎｂｅｒｇ Ｕ，Ｋｒｏｇｈ Ｍ，Ｐｅｔｅｒｓｏｎ Ｃ，Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ．，Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｕｓｉｎｇ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ−ｂａｓｅｄ ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ．Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ，２００８．８（１１） Ｃａｒｌｓｓｏｎ，Ａ．，ｅｔ ａｌ．，Ｐｌａｓｍａ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｒｅｖｅａｌｓ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｐａｔｔｅｒｎｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ｔｈｅｒａｐｙ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｇｌｉｏｂｌａｓｔｏｍａ ｍｕｌｔｉｆｏｒｍｅ ｐａｔｉｅｎｔｓ．Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１０．４（６−７）：ｐ．５９１−６０２ Ｓｏｄｅｒｌｉｎｄ Ｅ，Ｓ．Ｌ．，Ｊｉｒｈｏｌｔ Ｐ，Ｋｏｂａｙａｓｈｉ Ｎ，Ａｌｅｘｅｉｖａ Ｖ，Ａｂｅｒｇ ＡＭ，Ｎｉｌｓｓｏｎ Ａ，Ｊａｎｓｓｏｎ Ｂ，Ｏｈｌｉｎ Ｍ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ，Ｄａｎｉｅｌｓｓｏｎ Ｌ，Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ｒ，Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ．，Ｒｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｇｅｒｍｌｉｎｅ−ｄｅｒｉｖｅｄ ＣＤＲ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｆｏｒ ｃｒｅａｔｉｎｇ ｄｉｖｅｒｓｅ ｓｉｎｇｌｅ−ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｌｉｂｒａｒｉｅｓ．Ｎａｔ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．，２０００．１８（８） Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ，Ｗ．Ｃ．，Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ，Ｅｌｌｍａｒｋ Ｐ，Ｂａｌｄｅｒｔｏｒｐ Ｂ，Ｆｅｒｎｏ Ｍ，Ｏｌｓｓｏｎ Ｈ，Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ．，Ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｍｅｔａｓｔａｔｉｃ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ．Ｅｕｒ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ，２００８．４４（３） ＭｃＳｈａｎｅ，Ｌ．Ｍ．，ｅｔ ａｌ．，ＲＥｐｏｒｔｉｎｇ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｔｕｍｏｒ ＭＡＲＫｅｒ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｓｔｕｄｉｅｓ（ＲＥＭＡＲＫ）．Ｎａｔ Ｃｌｉｎ Ｐｒａｃｔ Ｏｎｃｏｌ，２００５．２（８）：ｐ．４１６−２２ Ｅｌｌｍａｒｋ Ｐ，Ｉ．Ｊ．，Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ，Ｌｕｎｄｉｎ ＢＳ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ，Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ．，Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｏｔｅｉｎ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ ｐｙｌｏｒｉ ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｇａｓｔｒｉｃ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ．Ｍｏｌ Ｃｅｌｌ Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ．，２００６．５（９） Ｇａｒｃｅａ，Ｇ．，ｅｔ ａｌ．，Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｍａｒｋｅｒｓ ｉｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ：ａ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｒｅｖｉｅｗ．Ｅｕｒ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ，２００５．４１（１５）：ｐ．２２１３−３６ Ｒｕｓｔｇｉ，Ａ．Ｋ．，Ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ：ｎｏｖｅｌ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｏ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ｔｈｅｒａｐｙ．Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ，２００５．１２９（４）：ｐ．１３４４−７ Ｂｉａｎｋｉｎ，Ａ．Ｖ．，ｅｔ ａｌ．，Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ｐａｔｈｏｇｅｎｅｓｉｓ ｏｆ ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ ｌｅｓｉｏｎｓ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｄｕｃｔａｌ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ．Ｐａｔｈｏｌｏｇｙ，２００３．３５（１）：ｐ．１４−２４ Ｃｈｅｃｈｌｉｎｓｋａ，Ｍ．，Ｍ．Ｋｏｗａｌｅｗｓｋａ，ａｎｄ Ｒ．Ｎｏｗａｋ，Ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｉｎｆｌａｍｍａｔｉｏｎ ａｓ ａ ｃｏｎｆｏｕｎｄｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ ｉｎ ｃａｎｃｅｒ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ．Ｎａｔ Ｒｅｖ Ｃａｎｃｅｒ，２０１０．１０（１）：ｐ．２−３ Ｏｒｃｈｅｋｏｗｓｋｉ，Ｒ．，ｅｔ ａｌ．，Ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｒｅｖｅａｌｓ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ａｎｄ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ．Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ，２００５．６５（２３）：ｐ．１１１９３−２０２ Ｇａｏ，Ｗ．Ｍ．，ｅｔ ａｌ．，Ｄｉｓｔｉｎｃｔｉｖｅ ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｉｎｖｏｌｖｉｎｇ ａｂｕｎｄａｎｔ ｐｒｏｔｅｉｎｓ ｉｎ ｌｕｎｇ ｃａｎｃｅｒ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｂａｓｅｄ ｕｐｏｎ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ ａｎａｌｙｓｉｓ．ＢＭＣ Ｃａｎｃｅｒ，２００５．５：ｐ．１１０ Ｍｉｌｌｅｒ，Ｊ．Ｃ．，ｅｔ ａｌ．，Ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｐｒｏｓｔａｔｅ ｃａｎｃｅｒ ｓｅｒａ：ａｎｔｉｂｏｄｙ ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ ａｎｄ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ．Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ，２００３．３（１）：ｐ．５６−６３ Ｄｅｘｌｉｎ−Ｍｅｌｌｂｙ，Ｌ．，ｅｔ ａｌ．，Ｔｉｓｓｕｅ ｐｒｏｔｅｏｍｉｃ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｐｒｅｅｃｌａｍｐｔｉｃ ｐｌａｃｅｎｔａ ｔｉｓｓｕｅ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ．Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ − Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１０．４（１０−１１）：ｐ．７９４−８０７ Ｂｅｌｌｏｎｅ，Ｇ．，ｅｔ ａｌ．，Ｃｙｔｏｋｉｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｅ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｃｅｌｌｓ ａｎｄ ｉｎ ｓｕｒｇｉｃａｌ ｓｐｅｃｉｍｅｎｓ：ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｓｕｒｖｉｖａｌ．Ｃａｎｃｅｒ Ｉｍｍｕｎｏｌ Ｉｍｍｕｎｏｔｈｅｒ，２００６．５５（６）：ｐ．６８４−９８ Ｂｅｌｌｏｎｅ Ｇ，Ｓ．Ｃ．，Ｍａｕｒｉ ＦＡ，Ｔｏｎｅｌ Ｅ，Ｃａｒｂｏｎｅ Ａ，Ｂｕｆｆｏｌｉｎｏ Ａ，Ｄｕｇｈｅｒａ Ｌ，Ｒｏｂｅｃｃｈｉ Ａ，Ｐｉｒｉｓｉ Ｍ，Ｅｍａｎｕｅｌｌｉ Ｇ．，Ｃｙｔｏｋｉｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｆｉｌｅ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｃｅｌｌｓ ａｎｄ ｉｎ ｓｕｒｇｉｃａｌ ｓｐｅｃｉｍｅｎｓ：ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｓｕｒｖｉｖａｌ．Ｃａｎｃｅｒ Ｉｍｍｕｎｏｌ Ｉｍｍｕｎｏｔｈｅｒ．，２００６．５５（６） Ｃｈａｎｇ ＳＴ，Ｚ．Ｊ．，Ｈｏｒｅｃｋａ Ｊ，Ｋｕｎｚ ＰＬ，Ｆｏｒｄ ＪＭ，Ｆｉｓｈｅｒ ＧＡ，Ｌｅ ＱＴ，Ｃｈａｎｇ ＤＴ，Ｊｉ Ｈ，Ｋｏｏｎｇ ＡＣ．，Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｐａｎｅｌ ｕｓｉｎｇ ａ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ ｌｉｇａｔｉｏｎ ａｓｓａｙ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｊ Ｔｒａｎｓｌ Ｍｅｄ．，２００９．７（１０５） Ｐｏｃｈ Ｂ，Ｌ．Ｅ．，Ｒａｍａｄａｎｉ Ｍ，Ｇａｎｓａｕｇｅ Ｓ，Ｂｅｇｅｒ ＨＧ，Ｇａｎｓａｕｇｅ Ｆ．，Ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｉｍｍｕｎｅ ｄｙｓｆｕｎｃｔｉｏｎ ｉｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｐａｔｉｅｎｔｓ．Ｌａｎｇｅｎｂｅｃｋｓ Ａｒｃｈ Ｓｕｒｇ．，２００７．３９２（３） Ｗｉｇｍｏｒｅ ＳＪ，Ｆ．Ｋ．，Ｓａｎｇｓｔｅｒ Ｋ，Ｍａｉｎｇａｙ ＪＰ，Ｇａｒｄｅｎ ＯＪ，Ｒｏｓｓ ＪＡ．，Ｃｙｔｏｋｉｎｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｖｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｌｅｕｋｉｎ−８ ａｎｄ −６ ｂｙ ｈｕｍａｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｃｅｌｌ ｌｉｎｅｓ ａｎｄ ｓｅｒｕｍ ｃｙｔｏｋｉｎｅ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ．Ｉｎｔ Ｊ Ｏｎｃｏｌ．，２００２．２１（４） Ｆｒｉｃｋ ＶＯ，Ｒ．Ｃ．，Ｗａｇｎｅｒ Ｍ，Ｇｒａｅｂｅｒ Ｓ，Ｇｒｉｍｍ Ｈ，Ｋｏｐｐ Ｂ，Ｒａｕ ＢＭ，Ｓｃｈｉｌｌｉｎｇ ＭＫ．，Ｅｎｈａｎｃｅｄ ＥＮＡ−７８ ａｎｄ ＩＬ−８ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｍａｌｉｇｎａｎｔ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｄｉｓｅａｓｅｓ．Ｐａｎｃｒｅａｔｏｌｏｇｙ．，２００８．８（４−５） Ｕｎｇｅｆｒｏｒｅｎ，Ｈ．，ｅｔ ａｌ．，Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｓｃａｐｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｉｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｒｃｉｎｏｍａ．Ａｎｎ Ｎ Ｙ Ａｃａｄ Ｓｃｉ，１９９９．８８０：ｐ．２４３−５１ Ｓｃｈｍｉｔｚ−Ｗｉｎｎｅｎｔｈａｌ ＦＨ，Ｖ．Ｃ．，Ｚ’ｇｒａｇｇｅｎ Ｋ，Ｇａｌｉｎｄｏ Ｌ，Ｎｕｍｍｅｒ Ｄ， Ｚｉｏｕｔａ Ｙ，Ｂｕｃｕｒ Ｍ，Ｗｅｉｔｚ Ｊ，Ｓｃｈｉｒｒｍａｃｈｅｒ Ｖ，Ｂuｃｈｌｅｒ ＭＷ，Ｂｅｃｋｈｏｖｅ Ｐ．，Ｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ ｏｆ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｔｕｍｏｒ−ｒｅａｃｔｉｖｅ Ｔ ｃｅｌｌｓ ｉｎ ｂｏｎｅ ｍａｒｒｏｗ ａｎｄ ｂｌｏｏｄ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｐａｔｉｅｎｔｓ．Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ．，２００５．６５（２１） Ｃｈｅｎ Ｒ，Ｐ．Ｓ．，Ｃｏｏｋｅ Ｋ，Ｍｏｙｅｓ ＫＷ，Ｂｒｏｎｎｅｒ ＭＰ，Ｇｏｏｄｌｅｔｔ ＤＲ，Ａｅｂｅｒｓｏｌｄ Ｒ，Ｂｒｅｎｔｎａｌｌ ＴＡ．，Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｓ ｊｕｉｃｅ ｐｒｏｔｅｉｎｓ ｆｒｏｍ ｃａｎｃｅｒ ｖｅｒｓｕｓ ｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓ ｕｓｉｎｇ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｐｒｏｔｅｏｍｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｐａｎｃｒｅａｓ，２００７．３４（１） Ｙｕ ＫＨ，Ｒ．Ａ．，Ｂｌａｉｒ ＩＡ．，Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｏｔｅｉｎｓ ｉｎ ｈｕｍａｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｓｅｒｕｍ ｕｓｉｎｇ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｇｅｌ ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｏｒｅｓｉｓ ａｎｄ ｔａｎｄｅｍ ｍａｓｓ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ．Ｊ Ｐｒｏｔｅｏｍｅ Ｒｅｓ．，２００５．４（５） Ｎａｋａｎｏ Ｍ，Ｎ．Ｔ．，Ｉｔｏ Ｔ，Ｋｉｔａｄａ Ｔ，Ｈｉｊｉｏｋａ Ｔ，Ｋａｓａｈａｒａ Ａ，Ｔａｊｉｒｉ Ｍ，Ｗａｄａ Ｙ，Ｔａｎｉｇｕｃｈｉ Ｎ，Ｍｉｙｏｓｈｉ Ｅ．，Ｓｉｔｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｎ−ｇｌｙｃａｎｓ ｏｎ ｈａｐｔｏｇｌｏｂｉｎ ｉｎ ｓｅｒａ ｏｆ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ：ａ ｎｏｖｅｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｕｍｏｒ ｍａｒｋｅｒｓ．Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ．，２００８．１２２（１０） Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ，Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ，ｅｔ ａｌ．Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｕｓｉｎｇ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ−ｂａｓｅｄ ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ．Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ２００８；８ Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ，Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ，ｅｔ ａｌ．Ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｍｅｔａｓｔａｔｉｃ ｂｒｅａｓｔ ｃａｎｃｅｒ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ．Ｅｕｒ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ ２００８；４４：４７２−８０ Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ，Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ，Ｄｅｘｌｉｎ Ｌ，Ｓｚｕｌ Ｄ，Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＫ．Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｃｏｍｐｌｅｘ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ａｎａｌｙｓｉｓ：ｃｈｏｉｃｅ ｏｆ ｓａｍｐｌｅ ｌａｂｅｌｉｎｇ−ｔａｇ ａｎｄ ｓｏｌｉｄ ｓｕｐｐｏｒｔ．Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ２００７；７：３０５５−６５ Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ，Ｐｅｒｓｓｏｎ Ｏ，Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ，ｅｔ ａｌ．Ｐｌａｓｍａ ｐｒｏｔｅｏｍｅ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｒｅｖｅａｌｓ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｐａｔｔｅｒｎｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ｔｈｅｒａｐｙ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｇｌｉｏｂｌａｓｔｏｍａ ｍｕｌｔｉｆｏｒｍｅ ｐａｔｉｅｎｔｓ．Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ Ｃｌｉｎ Ａｐｐｌ ２０１０；４：１−１２ Ｓｏｄｅｒｌｉｎｄ Ｅ，Ｓｔｒａｎｄｂｅｒｇ Ｌ，Ｊｉｒｈｏｌｔ Ｐ，ｅｔ ａｌ．Ｒｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｇｅｒｍｌｉｎｅ−ｄｅｒｉｖｅｄ ＣＤＲ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｆｏｒ ｃｒｅａｔｉｎｇ ｄｉｖｅｒｓｅ ｓｉｎｇｌｅ−ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｌｉｂｒａｒｉｅｓ．Ｎａｔ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ ２０００；１８：８５２−６ Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＫ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ．Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｈｉｇｈ−ｄｅｎｓｉｔｙ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｄｉｓｅａｓｅ ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ：ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｓｓｕｅｓ．Ｊ Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ２００９；７２：９２８−３５ Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＫ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ．Ｈｉｇｈ−ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ｕｓｉｎｇ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ：ａｎ ｕｐｄａｔｅ．Ｅｘｐｅｒｔ Ｒｅｖ Ｍｏｌ Ｄｉａｇｎ ２００７；７：６７３−８６ Ｅｌｌｍａｒｋ Ｐ； ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ，Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ，Ｌｕｎｄｉｎ ＢＳ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ，Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＫ．Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｏｔｅｉｎ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ ｐｙｌｏｒｉ ｉｎｆｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｇａｓｔｒｉｃ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ．Ｍｏｌ Ｃｅｌｌ Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ２００６；５：１６３８−４６ ＭｃＳｈａｎｅ ＬＭ，Ａｌｔｍａｎ ＤＧ，Ｓａｕｅｒｂｒｅｉ Ｗ，Ｔａｕｂｅ ＳＥ，Ｇｉｏｎ Ｍ，Ｃｌａｒｋ ＧＭ．ＲＥｐｏｒｔｉｎｇ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｔｕｍｏｒ ＭＡＲＫｅｒ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｓｔｕｄｉｅｓ（ＲＥＭＡＲＫ）．Ｎａｔ Ｃｌｉｎ Ｐｒａｃｔ Ｏｎｃｏｌ ２００５；２：４１６−２２

アフィニティープロテオミクス（非特許文献１２〜１３）が候補ＰａＣ血清バイオマーカー・シグネチャーを特定するために使用できることを本発明者らが示した、最近の研究によって動機付けられて（非特許文献１４）、本発明者らは、ＰａＣの血清プロテオームをさらに解読した。

本研究において、本発明者らは、ＰａＣ診断のための多重血清バイオマーカー・シグネチャーを初めてプレ検証し（ｐｒｅ−ｖａｌｉｄａｔｅ）、高い特異性及び感度を示す診断情報が粗製血液サンプルから引き出され得ることを実証した。これは、増強されたＰａＣ診断及びそれによって改善された予後を提供し、臨床的価値を著しく付加し、根本的で複雑な疾患生物学にさらに光を当てる。

従って、本発明の第１局面は、個体内における膵臓癌の存在を決定するための方法であって、以下の工程を含む又はからなり：
ａ）個体由来の試験すべきサンプルを備える工程；
ｂ）表ＩＩＩに定義される群より選択される１つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現を測定することによって試験サンプルのバイオマーカー・シグネチャーを判定する工程；
ここで、表ＩＩＩに定義される群より選択される１つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現は、膵臓癌を有する個体を示す方法を提供する。

「試験すべきサンプル」、「試験サンプル」又は「対照サンプル」により、本発明者らは、必要に応じて、試験すべき個体又は対照個体由来の組織、流体プロテオーム及び／又はエクスプレソーム（ｅｘｐｒｅｓｓｏｍｅ）サンプルを含む。

「発現」により、本発明者らは、ｍＲＮＡ又はタンパク質などの遺伝子産物のレベル又は量を意味する。

タンパク質及び／又は核酸の検出及び／又は濃度の測定方法は、当業者に周知である；例えば、Ｓａｍｂｒｏｏｋ ａｎｄ Ｒｕｓｓｅｌｌ，２００１，Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｐｒｅｓｓを参照のこと。

「バイオマーカー」により、本発明者らは、その測定が膵臓癌の予後に有用である情報を提供し得る、天然の生体分子、又はその成分若しくは断片を意味する。例えば、バイオマーカーは、天然のタンパク質若しくは炭水化物部分、又はその抗原性成分若しくは断片であり得る。

ある実施態様において、上記方法は、工程（ａ）及び（ｂ）並びに以下のさらなる工程を含む又はからなる：
ｃ）膵臓癌に罹患していない個体由来の対照サンプル（即ち、陰性対照）を提供する工程；
ｄ）工程（ｂ）において測定された１つ又はそれ以上のバイオマーカーの対照サンプル中における発現を測定することによって対照サンプルのバイオマーカー・シグネチャーを判定する工程；
ここで、工程（ｂ）において測定された１つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現が、工程（ｄ）において測定された１つ又はそれ以上のバイオマーカーの対照サンプル中における発現とは異なる場合、膵臓癌の存在が確認される。

別の実施態様において、上記方法は、工程（ａ）、（ｂ）、（ｃ）及び（ｄ）並びに以下のさらなる工程を含む又はからなる：
ｅ）膵臓癌に罹患している個体由来の対照サンプル（即ち、陽性対照）を提供する工程；
ｆ）工程（ｂ）において測定された１つ又はそれ以上のバイオマーカーの対照サンプル中における発現を測定することによって対照サンプルのバイオマーカー・シグネチャーを判定する工程；
ここで、工程（ｂ）において測定された１つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現が、工程（ｆ）において測定された１つ又はそれ以上のバイオマーカーの対照サンプル中における発現に相当する場合、膵臓癌の存在が確認される。

「対照サンプル中における発現に相当する」により、本発明者らは、試験すべきサンプル中における１つ又はそれ以上のバイオマーカーの発現が、陽性対照サンプルの１つ又はそれ以上のバイオマーカーの発現と同一又は同様であることを含む。好ましくは、試験すべきサンプル中における１つ又はそれ以上のバイオマーカーの発現は、陽性対照サンプルの１つ又はそれ以上のバイオマーカーの発現と同一である。

バイオマーカーの示差的発現（アップレギュレーション又はダウンレギュレーション）、又はその欠如は、当業者に公知の任意の適切な手段によって測定され得る。示差的発現は、少なくとも０．０５未満（ｐ＝＜０．０５）、例えば、少なくとも＜０．０４、＜０．０３、＜０．０２、＜０．０１、＜０．００９、＜０．００５、＜０．００１、＜０．０００１、＜０．００００１又は少なくとも＜０．０００００１のｐ値へ測定される。好ましくは、示差的発現は、サポート・ベクター・マシン（ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ）（ＳＶＭ）を使用して測定される。好ましくは、ＳＶＭは、下記に記載されるようなＳＶＭである。最も好ましくは、ＳＶＭは、下記の表Ｖ（Ａ）に記載のＳＶＭである。

示差的発現は、単一のバイオマーカー又は組み合わせて（即ち、バイオマーカー・シグネチャーとして）考慮される複数のバイオマーカーに関し得ることが、当業者によって認識される。従って、ｐ値は、単一のバイオマーカー又は一群のバイオマーカーと関連し得る。実際には、個々に考慮される場合に０．０５を超える示差的発現ｐ値を有するタンパク質が、それにもかかわらず、それらの発現レベルが１つ又はそれ以上の他のバイオマーカーと組み合わせて考慮される場合、本発明に従うバイオマーカーとして依然として有用であり得る。

ある実施態様において、工程（ｂ）は、表ＩＶ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーの１つ又はそれ以上、例えば、表ＩＶ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２つの発現を測定する工程を含む又はからなる。

添付の実施例において例証されるように、血液、血清又は血漿試験サンプル中におけるあるタンパク質の発現は、個体内の膵臓癌を示し得る。例えば、単一の試験サンプル中におけるある血清タンパク質の相対的発現は、個体内の膵臓癌の存在を示し得る。

好ましくは、個体はヒトである。しかし、試験される個体は、任意の哺乳動物、例えば、（好ましくは、ウマ、ブタ、ウシ、ヒツジ、イヌ又はネコを含む農業的に又は商業的に重要な）家畜の哺乳動物であり得る。

好ましくは、工程（ｂ）は、インターロイキン−７（ＩＬ−７）及び／又はインテグリンα−１０の発現を測定する工程、例えば、インターロイキン−７の発現を測定する工程、インテグリンα−１０の発現を測定する工程、又はインターロイキン−７及びインテグリンα−１０の発現を測定する工程を含む又はからなる。最も好ましくは、工程（ｂ）は、表ＩＶ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーの各々の発現を測定する工程を含む又はからなる。

ある実施態様において、工程（ｂ）は、表ＩＶ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表ＩＶ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１又は１２個の発現を測定する工程を含む又はからなる。従って、工程（ｂ）は、好ましくは、表ＩＶ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーの全ての発現を測定する工程を含む又はからなる。

別の実施態様において、工程（ｂ）は、表ＩＶ（Ｃ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表ＩＶ（Ｃ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、３３、３４、３５、３６、３７、３８、３９、４０又は４１個の発現を測定する工程を含む又はからなる。好ましくは、工程（ｂ）は、表ＩＶ（Ｃ）に列挙されるバイオマーカーの全ての発現を測定する工程を含む又はからなる。

好ましくは、工程（ｂ）は、表ＩＶに定義されるバイオマーカーの全ての試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。

ある実施態様において、上記方法は、膵臓癌（ＰａＣ）と別の疾患状態とを識別するためのものである。

好ましくは、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９又は１０個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。好ましくは、工程（ｂ）はまた、表Ｖ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９ １０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３又は２４個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。工程（ｂ）が、表Ｖ（Ｃ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ｃ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４又は５個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなることも好ましい。好ましくは、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ｄ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ｄ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２又は３個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。好ましくは、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ｆ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ｆ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４、５又は６個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。好ましくは、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ａ）、表Ｖ（Ｂ）、表Ｖ（Ｃ）、表Ｖ（Ｄ）及び／又は表Ｖ（Ｆ）に列挙されるバイオマーカーの全ての試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。

「膵臓癌（ＰａＣ）と別の疾患状態とを識別する」により、本発明者らは、ＰａＣと健康な状態を含む任意の他の状態とを識別することを含む。

ある実施態様において、他の疾患状態は、慢性膵炎（ＣｈＰ）、急性炎症性膵炎（ＡＩＰ）及び／又は正常であり、例えば、他の疾患状態は、慢性膵炎だけ；急性炎症性膵炎だけ；慢性膵炎及び急性炎症性膵炎；慢性膵炎及び正常；急性炎症性膵炎及び正常；又は、慢性膵炎、急性炎症性膵炎及び正常であり得る。

「正常な」疾患状態を参照する場合、本発明者らは、慢性膵炎（ＣｈＰ）にも急性炎症性膵炎（ＡＩＰ）にも罹患していない個体を含む。好ましくは、個体は、いずれの膵臓疾患又は障害にも罹患していない。最も好ましくは、個体は、健康な個体であり、即ち、いずれの疾患又は障害にも罹患していない。

別の実施態様において、上記方法は、膵臓癌と慢性膵炎（ＣｈＰ）とを識別するためのものである。好ましくは、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９又は１０個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。工程（ｂ）は、表Ｖ（Ｃ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ｃ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４又は５個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含み得る又はからなり得る。工程（ｂ）は、表Ｖ（Ａ）及び／又は表Ｖ（Ｃ）に列挙されるバイオマーカーの全ての試験サンプル中における発現を測定する工程を含み得る又はからなり得る。

追加の／代替の実施態様において、上記方法は、膵臓癌と急性炎症性膵炎（ＡＩＰ）とを識別するためのものであり、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９又は１０個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。好ましくは、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３又は２４個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。工程（ｂ）は、表Ｖ（Ｃ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ｃ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４又は５個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含み得る又はからなり得る。好ましくは、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ｅ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。好ましくは、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ｆ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ｆ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４、５又は６個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。好ましくは、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ｈ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ｈ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２又は３個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。従って、工程（ｂ）は、好ましくは、表Ｖ（Ａ）、表Ｖ（Ｂ）、表Ｖ（Ｃ）、表Ｖ（Ｅ）、表Ｖ（Ｆ）及び／又は表ＩＶ（Ｈ）に列挙されるバイオマーカーの全ての試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。

ある実施態様において、上記方法は、膵臓癌と正常（Ｎ）とを識別するためのものである。「正常な」疾患状態の定義については、上記を参照のこと。好ましくは、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９又は１０個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。好ましくは、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３又は２４個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。好ましくは、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ｄ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ｄ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２又は３個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。好ましくは、ここで、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ｅ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなる。工程（ｂ）が、表Ｖ（Ｇ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカー、例えば、表Ｖ（Ｇ）に列挙されるバイオマーカーの少なくとも２又は３個の試験サンプル中における発現を測定する工程を含む又はからなることも好ましい。従って、工程（ｂ）は、表Ｖ（Ａ）、表Ｖ（Ｂ）、表Ｖ（Ｄ）、表Ｖ（Ｅ）及び／又は表ＩＶ（Ｇ）に列挙されるバイオマーカーの全ての試験サンプル中における発現を測定する工程を含み得る又はからなり得る。

ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−３の発現を測定する工程を含む又はからなる。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、インテグリンα−１０の発現を測定する工程を含む又はからなる。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ムチン−１の発現を測定する工程を含む又はからなる。別の実施態様において、工程（ｂ）は、Ｃ１ｓの発現を測定する工程を含む又はからなる。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＭＣＰ−３の発現を測定する工程を含む又はからなる。ある実施態様において、工程（ｂ）は、アンジオモチン（Ａｎｇｉｏｍｏｔｉｎ）の発現を測定する工程を含む又はからなる。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＢＴＫの発現を測定する工程を含む又はからなる。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、Ｃ１ｑの発現を測定する工程を含む又はからなる。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ＣＤ４０リガンドの発現を測定する工程を含む又はからなる。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＧＭ−ＣＳＦの発現を測定する工程を含む又はからなる。ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＩｇＭの発現を測定する工程を含む又はからなる。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１１の発現を測定する工程を含む又はからなる。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１６の発現を測定する工程を含む又はからなる。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１−ｒａの発現を測定する工程を含む又はからなる。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１αの発現を測定する工程を含む又はからなる。ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１βの発現を測定する工程を含む又はからなる。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−２の発現を測定する工程を含む又はからなる。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−７の発現を測定する工程を含む又はからなる。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−９の発現を測定する工程を含む又はからなる。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＮＦ−γの発現を測定する工程を含む又はからなる。ある実施態様において、工程（ｂ）は、インテグリンα−１１の発現を測定する工程を含む又はからなる。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＪＡＫ３の発現を測定する工程を含む又はからなる。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、レプチンの発現を測定する工程を含む又はからなる。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ルイスｙの発現を測定する工程を含む又はからなる。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＭＣＰ−４の発現を測定する工程を含む又はからなる。ある実施態様において、工程（ｂ）は、プロカテプシンＷの発現を測定する工程を含む又はからなる。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、プロペルジンの発現を測定する工程を含む又はからなる。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＰＳＡの発現を測定する工程を含む又はからなる。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ＲＡＮＴＥＳの発現を測定する工程を含む又はからなる。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、シアリルルイスｘの発現を測定する工程を含む又はからなる。ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＴＭペプチドの発現を測定する工程を含む又はからなる。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＴＮＦ−αの発現を測定する工程を含む又はからなる。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、Ｃ４の発現を測定する工程を含む又はからなる。別の実施態様において、工程（ｂ）は、β−ガラクトシダーゼの発現を測定する工程を含む又はからなる。

追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１２の発現を測定する工程を含む又はからなる。ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＴＧＦ−β１の発現を測定する工程を含む又はからなる。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＶＥＧＦの発現を測定する工程を含む又はからなる。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−８の発現を測定する工程を含む又はからなる。別の実施態様において、工程（ｂ）は、Ｃ３の発現を測定する工程を含む又はからなる。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＦＮ−γの発現を測定する工程を含む又はからなる。ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１０の発現を測定する工程を含む又はからなる。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１３の発現を測定する工程を含む又はからなる。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１８の発現を測定する工程を含む又はからなる。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−６の発現を測定する工程を含む又はからなる。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ルイスｘの発現を測定する工程を含む又はからなる。ある実施態様において、工程（ｂ）は、エオタキシンの発現を測定する工程を含む又はからなる。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、Ｃ１エステラーゼインヒビターの発現を測定する工程を含む又はからなる。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＭＣＰ−１の発現を測定する工程を含む又はからなる。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ＴＮＦ−βの発現を測定する工程を含む又はからなる。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＧＬＰ−１の発現を測定する工程を含む又はからなる。ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−５の発現を測定する工程を含む又はからなる。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−４の発現を測定する工程を含む又はからなる。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、Ｂ因子の発現を測定する工程を含む又はからなる。別の実施態様において、工程（ｂ）は、Ｃ５の発現を測定する工程を含む又はからなる。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＣＤ４０の発現を測定する工程を含む又はからなる。

ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−３の発現を測定する工程を含まない。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、インテグリンα−１０の発現を測定する工程を含まない。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ムチン−１の発現を測定する工程を含まない。別の実施態様において、工程（ｂ）は、Ｃ１ｓの発現を測定する工程を含まない。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＭＣＰ−３の発現を測定する工程を含まない。ある実施態様において、工程（ｂ）は、アンジオモチンの発現を測定する工程を含まない。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＢＴＫの発現を測定する工程を含まない。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、Ｃ１ｑの発現を測定する工程を含まない。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ＣＤ４０リガンドの発現を測定する工程を含まない。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＧＭ−ＣＳＦの発現を測定する工程を含まない。ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＩｇＭの発現を測定する工程を含まない。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１１の発現を測定する工程を含まない。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１６の発現を測定する工程を含まない。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１−ｒａの発現を測定する工程を含まない。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１αの発現を測定する工程を含まない。ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１βの発現を測定する工程を含まない。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−２の発現を測定する工程を含まない。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−７の発現を測定する工程を含まない。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−９の発現を測定する工程を含まない。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＮＦ−γの発現を測定する工程を含まない。ある実施態様において、工程（ｂ）は、インテグリンα−１１の発現を測定する工程を含まない。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＪＡＫ３の発現を測定する工程を含まない。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、レプチンの発現を測定する工程を含まない。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ルイスｙの発現を測定する工程を含まない。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＭＣＰ−４の発現を測定する工程を含まない。ある実施態様において、工程（ｂ）は、プロカテプシンＷの発現を測定する工程を含まない。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、プロペルジンの発現を測定する工程を含まない。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＰＳＡの発現を測定する工程を含まない。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ＲＡＮＴＥＳの発現を測定する工程を含まない。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、シアリルルイスｘの発現を測定する工程を含まない。ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＴＭペプチドの発現を測定する工程を含まない。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＴＮＦ−αの発現を測定する工程を含まない。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、Ｃ４の発現を測定する工程を含まない。別の実施態様において、工程（ｂ）は、β−ガラクトシダーゼの発現を測定する工程を含まない。

追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１２の発現を測定する工程を含まない。ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＴＧＦ−β１の発現を測定する工程を含まない。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＶＥＧＦの発現を測定する工程を含まない。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−８の発現を測定する工程を含まない。別の実施態様において、工程（ｂ）は、Ｃ３の発現を測定する工程を含まない。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＦＮ−γの発現を測定する工程を含まない。ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１０の発現を測定する工程を含まない。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１３の発現を測定する工程を含まない。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−１８の発現を測定する工程を含まない。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−６の発現を測定する工程を含まない。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ルイスｘの発現を測定する工程を含まない。ある実施態様において、工程（ｂ）は、エオタキシンの発現を測定する工程を含まない。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、Ｃ１エステラーゼインヒビターの発現を測定する工程を含まない。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＭＣＰ−１の発現を測定する工程を含まない。別の実施態様において、工程（ｂ）は、ＴＮＦ−βの発現を測定する工程を含まない。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＧＬＰ−１の発現を測定する工程を含まない。ある実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−５の発現を測定する工程を含まない。さらなる実施態様において、工程（ｂ）は、ＩＬ−４の発現を測定する工程を含まない。なおさらなる実施態様において、工程（ｂ）は、Ｂ因子の発現を測定する工程を含まない。別の実施態様において、工程（ｂ）は、Ｃ５の発現を測定する工程を含まない。追加の実施態様において、工程（ｂ）は、ＣＤ４０の発現を測定する工程を含まない。

「ＴＭペプチド」により、本発明者らは、下記の配列番号１のｓｃＦｖ抗体構築物がそれに特異性を有する、１０ＴＭタンパク質に由来するペプチドを意味する（ここで、ＣＤＲ配列は太字のイタリック体によって示されている）：

従って、このｓｃＦｖを使用してもよく、又は１０ＴＭタンパク質への結合についてこのｓｃＦｖと競合する抗体又はその抗原結合性フラグメントのいずれを使用してもよい。例えば、抗体又はその抗原結合性フラグメントは、配列番号１に存在するものと同じＣＤＲを含むことができる。

このような抗体は精製の目的でアフィニティータグを（例えば、Ｃ末端に）有して産生することが、当業者によって認識される。例えば、下記の配列番号２のアフィニティータグを利用することができる：

ある実施態様において、ＩＬ−３、インテグリンα−１０、ムチン−１、Ｃ１ｓ、ＧＬＰ−１Ｒ、ＭＣＰ−３、アンジオモチン、ＢＴＫ、ＣＤ４０リガンド、ＧＭ−ＣＳＦ、ＩｇＭ、ＩＬ−１１、ＩＬ−１６、ＩＬ−１−ｒａ、ＩＬ−１α、ＩＬ−１β、ＩＬ−２、ＩＬ−７、ＩＬ−９、ＩＮＦ−γ、インテグリンα−１１、ＪＡＫ３、レプチン、ルイスｙ、ＭＣＰ−４、プロカテプシンＷ、ＰＳＡ、ＲＡＮＴＥＳ、シアリルルイスｘ、ＴＭペプチド、ＴＮＦ−α、Ｃ４、β−ガラクトシダーゼ、ＩＬ−１２、ＴＧＦ−β１、ＶＥＧＦ、ＩＬ−８、Ｃ３、ＩＦＮ−γ、ＩＬ−１０、ＩＬ−１３、ＩＬ−１８、ＩＬ−６、ルイスｘ、エオタキシン、Ｃ１エステラーゼインヒビター、ＭＣＰ−１、ＴＮＦ−β、ＧＬＰ−１、ＩＬ−５、ＩＬ−４、Ｂ因子、Ｃ５及び／又はＣＤ４０の試験サンプル中における発現が陰性対照と比較してアップレギュレートされる場合及び／又は陽性対照の発現に相当する場合、膵臓癌の存在が確認される。

別の実施態様において、Ｃ１ｑ及び／又はプロペルジンの試験サンプル中における発現が、陰性対照と比較してダウンレギュレートされる場合及び／又は陽性対照の発現に相当する場合、膵臓癌の存在が確認される。一般的に、診断は、少なくとも０．５５のＲＯＣ ＡＵＣで、例えば、少なくとも０．６０、０．６５、０．７０、０．７５、０．８０、０．８５、０．９０、０．９５、０．９６、０．９７、０．９８、０．９９のＲＯＣ ＡＵＣで又は１．００のＲＯＣ ＡＵＣで行われる。好ましくは、診断は、少なくとも０．８５のＲＯＣ ＡＵＣで、最も好ましくは１のＲＯＣ ＡＵＣで行われる。

通常、診断は、サポート・ベクター・マシン（ＳＶＭ）、例えば、ｈｔｔｐ：／／ｃｒａｎ．ｒ−ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ／ｗｅｂ／ｐａｃｋａｇｅｓ／ｅ１０７１／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌから入手可能なもの（例えばｅ１０７１ １．５−２４）を使用して行われる。しかし、任意の他の適切な手段も使用することができる。

サポート・ベクター・マシン（ＳＶＭ）は、分類及び回帰のために使用される一連の関連する教師あり学習法である。２つのカテゴリーのうちの１つへ属すると各々見なされた、一連のトレーニング例を考慮して、ＳＶＭトレーニングアルゴリズムは、新しい例が一方のカテゴリーへ入るか又は他方へ入るかを予測するモデルを構築する。直観的に、ＳＶＭモデルは、可能な限り広い明確なギャップによって異なるカテゴリーの例が分割されるようにマッピングされた、空間中のポイントとしての例の表示である。次いで、新しい例は、その同一の空間へマッピングされ、それらがギャップのどちら側に位置するかに基づいてカテゴリーへ属すると予測される。

より形式的には、サポート・ベクター・マシンは、分類、回帰又は他のタスクのために使用され得る、高次元又は無限次元空間における超平面又は超平面のセットを構築する。直観的に、任意のクラスの最も近いトレーニング・データポイントに対して最長の距離（いわゆるファンクショナル・マージン）を有する超平面によって良好な分離が達成され、何故ならば、一般的に、マージンが大きいほど、クラシファイヤー（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）の一般化誤差は小さくなるためである。ＳＶＭに関するより多くの情報については、例えば、Ｂｕｒｇｅｓ，１９９８，Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ，２：１２１−１６７を参照のこと。

本発明のある実施態様において、ＳＶＭは、既知の疾患状態を有する個体（例えば、膵臓癌を有することが既知の個体、急性炎症性膵炎を有することが既知の個体、慢性膵炎を有することが既知の個体、又は健康であることが既知の個体）由来のバイオマーカープロフィールを使用して本発明の方法を行う前に「トレーニング」される。このようなトレーニングサンプルを実行することによって、ＳＶＭは、どのバイオマーカープロフィールが膵臓癌と関連するかを学習することができる。いったんトレーニングプロセスが完了すると、次いでＳＶＭは、試験されるバイオマーカーサンプルが膵臓癌を有する個体に由来するかどうかを できる（ｉｓ ｔｈｅｎ ａｂｌｅ ｗｈｅｔｈｅｒ ｏｒ ｎｏｔ）。

しかし、このトレーニング手順は、必要なトレーニングパラメータを用いてＳＶＭをプレプログラミングすることによって回避され得る。例えば、診断は、表ＩＩＩ又は表ＩＶに列挙されるバイオマーカーのいずれか又は全ての測定に基づく、表Ｖに詳述されるＳＶＭアルゴリズムを使用して、既知のＳＶＭパラメータに従って行われ得る。

適切なＳＶＭパラメータは、データ（即ち、既知の膵臓癌状態を有する個人からのバイオマーカー測定値）を適切に選択してＳＶＭマシンをトレーニングすることによって、表ＩＩＩ又は表ＩＶに列挙されるバイオマーカーの任意の組み合わせについて決定され得ることが、当業者によって認識される。

好ましくは、本発明の方法は、少なくとも６０％の精度、例えば、６１％、６２％、６３％、６４％、６５％、６６％、６７％、６８％、６９％、７０％、７１％、７２％、７３％、７４％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％又は１００％精度を有する。

好ましくは、本発明の方法は、少なくとも６０％の感度、例えば、６１％、６２％、６３％、６４％、６５％、６６％、６７％、６８％、６９％、７０％、７１％、７２％、７３％、７４％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％又は１００％感度を有する。

好ましくは、本発明の方法は、少なくとも６０％の特異性、例えば、６１％、６２％、６３％、６４％、６５％、６６％、６７％、６８％、６９％、７０％、７１％、７２％、７３％、７４％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％又は１００％特異性を有する。

「精度」により、本発明者らは、方法の正確な結果の割合を意味し、「感度」により、本発明者らは、陽性と正確に分類される全てのＰａＣ陽性サンプルの割合を意味し、「特異性」により、本発明者らは、陰性と正確に分類される全てのＰａＣ陰性サンプルの割合を意味する。

ある実施態様において、膵臓癌に罹患していない個体は、膵臓癌（ＰａＣ）、慢性膵炎（ＣｈＰ）、又は急性炎症性膵炎（ＡＩＰ）に罹患していない。より好ましくは、健康な個体は、いずれの膵臓疾患又は状態にも罹患していない。さらにより好ましくは、膵臓癌に罹患していない個体は、いずれの疾患又は状態にも罹患していない。最も好ましくは、膵臓癌に罹患していない個体は、健康な個体である。「健康な個体」により、本発明者らは、肉体的に活発であり身体的疾患を有さないと当業者によって考えられる個体を含む。

しかし、別の実施態様において、膵臓癌に罹患していない個体は、慢性膵炎に罹患している。さらに別の実施態様において、膵臓癌に罹患していない個体は、急性炎症性膵炎に罹患している。

前述したように、本方法は、個体内の膵臓癌の存在を決定するためのものである。ある実施態様において、膵臓癌は、腺癌、腺扁平上皮癌、印環細胞癌、肝様癌、膠様癌、未分化癌、及び破骨細胞様巨細胞を伴う未分化癌からなる群より選択される。好ましくは、膵臓癌は、膵臓腺癌である。より好ましくは、膵臓癌は、膵外分泌癌としても公知の、膵管腺癌である。

さらなる実施態様において、工程（ｂ）、（ｄ）及び／又は工程（ｆ）は、１つ又はそれ以上のバイオマーカーへ結合することができる第１結合剤を使用して行われる。第１結合剤は、タンパク質バイオマーカーうちの１つについて特異性を有する単一の種、又は異なるタンパク質バイオマーカーについて各々特異性を有する複数の異なる種を含み得るか又はからなり得ることが、当業者によって認識される。

適切な結合剤（結合分子とも呼ばれる）は、以下で議論するように、所定のモチーフに結合するそれらの能力に基づいて、ライブラリーから選択され得る。

少なくとも１つのタイプの結合剤、より典型的には全てのタイプが、抗体若しくはその抗原結合性フラグメント、又はその変異体を含み得る又はからなり得る。

抗体の産生及び使用方法は、当技術分野において周知であり、例えば、Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ，１９８８，Ｈａｒｌｏｗ ＆ Ｌａｎｅ，Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｐｒｅｓｓ，ＩＳＢＮ−１３：９７８−０８７９６９３１４５、Ｕｓｉｎｇ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ，１９９８，Ｈａｒｌｏｗ ＆ Ｌａｎｅ，Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｐｒｅｓｓ，ＩＳＢＮ−１３：９７８−０８７９６９５４４６及びＭａｋｉｎｇ ａｎｄ Ｕｓｉｎｇ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ｈａｎｄｂｏｏｋ，２００６，Ｈｏｗａｒｄ ＆ Ｋａｓｅｒ，ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ，ＩＳＢＮ−１３：９７８−０８４９３３５２８０（これらの開示は参照により本明細書に組み入れられる）を参照のこと。

従って、フラグメントは、可変重鎖（Ｖ_H）又は可変軽鎖（Ｖ_L）ドメインの１つ又はそれ以上を含み得る。例えば、用語、抗体フラグメントは、Ｆａｂ様分子（Ｂｅｔｔｅｒ ｅｔ ａｌ（１９８８） Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４０，１０４１）；Ｆｖ分子（Ｓｋｅｒｒａ ｅｔ ａｌ（１９８８） Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４０，１０３８）；Ｖ_H及びＶ_Lパートナードメインがフレキシブルなオリゴペプチドを介して連結されている、一本鎖Ｆｖ（ＳｃＦｖ）分子（Ｂｉｒｄ ｅｔ ａｌ（１９８８） Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４２，４２３；Ｈｕｓｔｏｎ ｅｔ ａｌ（１９８８） Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ ８５，５８７９）、及び単離されたＶドメインを含む単一ドメイン抗体（ｄＡｂ）（Ｗａｒｄ ｅｔ ａｌ（１９８９） Ｎａｔｕｒｅ ３４１，５４４）を含む。

用語「抗体変異体」は、任意の合成抗体、組み換え抗体又は抗体ハイブリッド、例えば、しかしこれらに限定されないが、免疫グロブリン軽鎖及び／又は重鎖可変及び／又は定常領域のファージディスプレイによって産生された一本鎖抗体分子、又は当業者に公知であるイムノアッセイフォーマットにおいて抗原へ結合することができる他のイムノインタラクティブ分子を含む。

特異的な結合性部位を保持している抗体フラグメントの合成に関わる技術の全般的な総説は、Ｗｉｎｔｅｒ ＆ Ｍｉｌｓｔｅｉｎ（１９９１） Ｎａｔｕｒｅ ３４９，２９３−２９９に見出される。

抗体ライブラリー（Ｃｌａｃｋｓｏｎ ｅｔ ａｌ，１９９１，Ｎａｔｕｒｅ ３５２，６２４−６２８；Ｍａｒｋｓ ｅｔ ａｌ，１９９１，Ｊ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌ ２２２（３）：５８１−９７）、ペプチドライブラリー（Ｓｍｉｔｈ，１９８５，Ｓｃｉｅｎｃｅ ２２８（４７０５）：１３１５−７）、発現ｃＤＮＡライブラリー（Ｓａｎｔｉ ｅｔ ａｌ（２０００） Ｊ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌ ２９６（２）：４９７−５０８）、アフィボディなどの抗体フレームワーク以外の骨格に関するライブラリー（Ｇｕｎｎｅｒｉｕｓｓｏｎ ｅｔ ａｌ，１９９９，Ａｐｐｌ Ｅｎｖｉｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ ６５（９）：４１３４−４０）、又はアプタマーに基づくライブラリー（Ｋｅｎａｎ ｅｔ ａｌ，１９９９，Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌ １１８，２１７−３１）のような分子ライブラリーが、所定のモチーフに対して特異的である結合分子が本発明の方法における使用のために選択される供給源として使用され得る。

この分子ライブラリーは、原核細胞（Ｃｌａｃｋｓｏｎ ｅｔ ａｌ，１９９１，上記；Ｍａｒｋｓ ｅｔ ａｌ，１９９１，上記）又は真核細胞（Ｋｉｅｋｅ ｅｔ ａｌ，１９９９，Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡ，９６（１０）：５６５１−６）においてインビボで発現されてもよく、又は細胞の関与なしにインビトロで発現されてもよい（Ｈａｎｅｓ ＆ Ｐｌｕｃｋｔｈｕｎ，１９９７，Ｐｒｏｃ Ｎａｔｌ Ａｃａｄ Ｓｃｉ ＵＳＡ ９４（１０）：４９３７−４２；Ｈｅ ＆ Ｔａｕｓｓｉｇ，１９９７，Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ ２５（２４）：５１３２−４；Ｎｅｍｏｔｏ ｅｔ ａｌ，１９９７，ＦＥＢＳ Ｌｅｔｔ，４１４（２）：４０５−８）。

タンパク質に基づくライブラリーを使用する場合、しばしば、潜在的な結合分子のライブラリーをコードする遺伝子が、ウイルス内にパッケージされ、潜在的な結合分子は、そのウイルスの表面にディスプレイされる（Ｃｌａｃｋｓｏｎ ｅｔ ａｌ，１９９１，上記；Ｍａｒｋｓ ｅｔ ａｌ，１９９１，上記；Ｓｍｉｔｈ，１９８５，上記）。

最も一般的に使用されているこのようなシステムは、その表面に抗体フラグメントを表示する糸状バクテリオファージであり、その抗体フラグメントはバクテリオファージの小コートタンパク質への融合体として発現される（Ｃｌａｃｋｓｏｎ ｅｔ ａｌ，１９９１，上記；Ｍａｒｋｓ ｅｔ ａｌ，１９９１，上記）。しかし、他のウイルス（ＥＰ ３９５７８）、細菌（Ｇｕｎｎｅｒｉｕｓｓｏｎ ｅｔ ａｌ，１９９９，上記；Ｄａｕｇｈｅｒｔｙ ｅｔ ａｌ，１９９８，Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅｎｇ １１（９）：８２５−３２；Ｄａｕｇｈｅｒｔｙ ｅｔ ａｌ，１９９９，Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅｎｇ １２（７）：６１３−２１）、及び酵母（Ｓｈｕｓｔａ ｅｔ ａｌ，１９９９，Ｊ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌ ２９２（５）：９４９−５６）を使用する他のディスプレイシステムも使用されている。

さらに、いわゆるリボソームディスプレイシステムにおける、ポリペプチド産物のそのコーディングｍＲＮＡへの結合（Ｈａｎｅｓ ＆ Ｐｌｕｃｋｔｈｕｎ，１９９７，上記；Ｈｅ ＆ Ｔａｕｓｓｉｇ，１９９７，上記；Ｎｅｍｏｔｏ ｅｔ ａｌ，１９９７，上記）、又は代わりにポリペプチド産物のそのコーディングＤＮＡへの結合（米国特許第５，８５６，０９０号及びＷＯ ９８／３７１８６を参照）を利用するディスプレイシステムが開発された。

潜在的な結合分子をライブラリーから選択する場合、規定の１つ又は少数のセレクターペプチドが通常使用される。ペプチドにおける可撓性を低下させる構造、又は結合分子との相互作用を可能にする荷電側鎖、極性側鎖若しくは疎水性側鎖を提供するアミノ酸残基が、セレクターペプチドのためのモチーフの設計において使用され得る。

例えば：
（ｉ）プロリンは、その側鎖がα炭素並びに窒素の双方へ結合するので、ペプチド構造を安定化させることができる；
（ｉｉ）フェニルアラニン、チロシン及びトリプトファンは、芳香族側鎖を有し高度に疎水性であり、一方、ロイシン及びイソロイシンは、脂肪族側鎖を有し、同様に疎水性である；
（ｉｉｉ）リジン、アルギニン及びヒスチジンは塩基性側鎖を有し、中性ｐＨでは正に荷電しており、一方、アスパラギン酸及びグルタミン酸は酸性側鎖を有し、中性ｐＨでは負に荷電している；
（ｉｖ）アスパラギン及びグルタミンは中性ｐＨでは中性であるが、水素結合に関与することができるアミド基を含む；
（ｖ）セリン、スレオニン及びチロシンの側鎖は水素結合に関与することができるヒドロキシル基を含む。

通常、結合剤の選択は、結合分子のタイプに対応するスポットへの結合を分析するアレイ技術及びシステムの使用を含み得る。

ある実施態様において、第１結合剤は、表面上に（例えば、マルチウェルプレート又はアレイ上に）固定化される。

抗体の可変重鎖（Ｖ_H）及び可変軽鎖（Ｖ_L）ドメインは抗原認識に関わっているが、事実は初期のプロテアーゼ消化実験によって最初に認められた。更なる確認は、げっ歯類の抗体の「ヒト型化」によってなされた。げっ歯類由来の可変ドメインはヒト由来の定常ドメインに融合することができ、その結果生成した抗体はげっ歯類親抗体の抗原特異性を保持する（Ｍｏｒｒｉｓｏｎ ｅｔ ａｌ（１９８４） Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ ８１，６８５１−６８５５）。

抗原特異性が可変ドメインによって与えられ、定常ドメインとは無関係であることは、全てが１つ又はそれ以上の可変ドメインを含む抗体フラグメントの細菌発現に関係する実験から公知である。これらの分子は、Ｆａｂ様分子（Ｂｅｔｔｅｒ ｅｔ ａｌ（１９８８） Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４０，１０４１）；Ｆｖ分子（Ｓｋｅｒｒａ ｅｔ ａｌ（１９８８） Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４０，１０３８）；Ｖ_H及びＶ_Lパートナードメインがフレキシブルなオリゴペプチドを介して連結されている一本鎖Ｆｖ（ＳｃＦｖ）分子（Ｂｉｒｄ ｅｔ ａｌ（１９８８） Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４２，４２３；Ｈｕｓｔｏｎ ｅｔ ａｌ（１９８８） Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ ８５，５８７９）、及び単離されたＶドメインを含む単一ドメイン抗体（ｄＡｂ）（Ｗａｒｄ ｅｔ ａｌ（１９８９） Ｎａｔｕｒｅ ３４１，５４４）を含む。特異的な結合性部位を保持している抗体フラグメントの合成に関する技術の全般的な総説は、Ｗｉｎｔｅｒ ＆ Ｍｉｌｓｔｅｉｎ（１９９１） Ｎａｔｕｒｅ ３４９，２９３−２９９に見出される。

「ＳｃＦｖ分子」により、本発明者らは、Ｖ_H及びＶ_Lパートナードメインがフレキシブルなオリゴペプチドを介して連結されている分子を意味する。

全抗体よりもむしろ抗体フラグメントを使用することは、数倍有利である。より小さなサイズのフラグメントは、固体組織への浸透し易さのような、改善された薬理学的特性をもたらすことができる。補体結合のような、全抗体のエフェクター機能は取り除かれる。Ｆａｂ、Ｆｖ、ＳｃＦｖ及びｄＡｂ抗体フラグメントは、全て大腸菌中において発現され、大腸菌から分泌されることができ、従って、大量の該フラグメントを容易に産生することを可能にする。

全抗体及びＦ（ａｂ’）₂フラグメントは「２価」である。「２価」によって、本発明者らは、該抗体及びＦ（ａｂ’）₂フラグメントは２つの抗原結合性部位を有していることを意味する。対照的に、Ｆａｂ、Ｆｖ、ＳｃＦｖ及びｄＡｂフラグメントは１価であり、ただ１つの抗原結合性部位を有している。

抗体はモノクローナル又はポリクローナルであってよい。好適なモノクローナル抗体は、公知の技術、例えば、“Ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ： Ａ ｍａｎｕａｌ ｏｆ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ”，Ｈ Ｚｏｌａ（ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ，１９８８）及び“Ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ Ｈｙｂｒｉｄｏｍａ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ： Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ”，Ｊ Ｇ Ｒ Ｈｕｒｒｅｌｌ（ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ，１９８２）に開示されている技術により、製造することができ、これらの両方が参照により本明細書に組み入れられる。

ある実施態様において、第１結合剤は、表面上に（例えば、マルチウェルプレート又はアレイ上に）固定化される。

抗体の可変重鎖（Ｖ_H）及び可変軽鎖（Ｖ_L）ドメインは抗原認識に関わっているが、事実は初期のプロテアーゼ消化実験によって最初に認められた。更なる確認は、げっ歯類の抗体の「ヒト型化」によってなされた。げっ歯類由来の可変ドメインはヒト由来の定常ドメインに融合することができ、その結果生成した抗体はげっ歯類親抗体の抗原特異性を保持する（Ｍｏｒｒｉｓｏｎ ｅｔ ａｌ（１９８４） Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ ８１，６８５１−６８５５）。

抗原特異性が可変ドメインによって与えられ、定常ドメインとは無関係であることは、全てが１つ又はそれ以上の可変ドメインを含む抗体フラグメントの細菌発現に関係する実験から公知である。これらの分子は、Ｆａｂ様分子（Ｂｅｔｔｅｒ ｅｔ ａｌ（１９８８） Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４０，１０４１）；Ｆｖ分子（Ｓｋｅｒｒａ ｅｔ ａｌ（１９８８） Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４０，１０３８）；Ｖ_H及びＶ_Lパートナードメインがフレキシブルなオリゴペプチドを介して連結されている一本鎖Ｆｖ（ＳｃＦｖ）分子（Ｂｉｒｄ ｅｔ ａｌ（１９８８） Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４２，４２３；Ｈｕｓｔｏｎ ｅｔ ａｌ（１９８８） Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ ８５，５８７９）、及び単離されたＶドメインを含む単一ドメイン抗体（ｄＡｂ）（Ｗａｒｄ ｅｔ ａｌ（１９８９） Ｎａｔｕｒｅ ３４１，５４４）を含む。特異的な結合性部位を保持している抗体フラグメントの合成に関する技術の全般的な総説は、Ｗｉｎｔｅｒ ＆ Ｍｉｌｓｔｅｉｎ（１９９１） Ｎａｔｕｒｅ ３４９，２９３−２９９に見出される。

「ＳｃＦｖ分子」により、本発明者らは、Ｖ_H及びＶ_Lパートナードメインがフレキシブルなオリゴペプチドを介して連結されている分子を意味する。

全抗体よりもむしろ抗体フラグメントを使用することは、数倍有利である。より小さなサイズのフラグメントは、固体組織への浸透し易さのような、改善された薬理学的特性をもたらすことができる。補体結合のような、全抗体のエフェクター機能は取り除かれる。Ｆａｂ、Ｆｖ、ＳｃＦｖ及びｄＡｂ抗体フラグメントは、全て大腸菌中において発現され、大腸菌から分泌されることができ、従って、大量の該フラグメントを容易に産生することを可能にする。

全抗体及びＦ（ａｂ’）₂フラグメントは「２価」である。「２価」によって、本発明者らは、該抗体及びＦ（ａｂ’）₂フラグメントは２つの抗原結合性部位を有していることを意味する。対照的に、Ｆａｂ、Ｆｖ、ＳｃＦｖ及びｄＡｂフラグメントは１価であり、ただ１つの抗原結合性部位を有している。

抗体はモノクローナル又はポリクローナルであってよい。好適なモノクローナル抗体は、公知の技術、例えば、“Ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ ｍａｎｕａｌ ｏｆ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ”，Ｈ Ｚｏｌａ（ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ，１９８８）及び“Ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ Ｈｙｂｒｉｄｏｍａ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ”，Ｊ Ｇ Ｒ Ｈｕｒｒｅｌｌ（ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ，１９８２）に開示されている技術により、製造することができ、これらの両方が参照により本明細書に組み入れられる。

従って、第１結合剤は、抗体又はその抗原結合性フラグメントを含み得る又はからなり得る。好ましくは、抗体又はその抗原結合性フラグメントは、組み換え抗体又はその抗原結合性フラグメントである。抗体又はその抗原結合性フラグメントは、ｓｃＦｖ、Ｆａｂ、及び免疫グロブリン分子の結合性ドメインからなる群より選択され得る。

好ましくは、第１結合剤は、表面上に固定化される。

試験サンプル中の１つ又はそれ以上のバイオマーカーは、検出可能部分で標識され得る。

「検出可能部分」により、本発明者らは、部分は検出され得るものであり、部分の相対量及び／又は位置（例えば、アレイ上の位置）が測定されるという意味を含む。

適切な検出可能部分は当技術分野において周知である。

従って、検出可能部分は、蛍光性及び／又は発光性及び／又は化学発光性部分であってよく、それらは特定の条件に曝露された場合に検出され得る。例えば、蛍光性部分は、蛍光性部分の励起を起こさせるために特定の波長及び強度の放射線（即ち光）に曝露されることを必要とし、それにより、蛍光性部分が、検出することができる特定の波長で検出可能な蛍光を放射することが可能となる。

あるいは、検出可能部分は、可視化及び／又は検出することができる検出可能な生成物に（好ましくは検出不可能な）基質を転換することができる酵素であってもよい。好適な酵素の例は、例えば、ＥＬＩＳＡアッセイに関連して以下でより詳細に考察する。

あるいは、検出可能部分は、イメージングに有用な放射性原子でもよい。好適な放射性原子は、シンチグラフィー試験のための^99mＴｃ及び¹²³Ｉを含む。他の容易に検出可能部分は、例えば、再度¹²³Ｉや、¹³¹Ｉ、¹¹¹Ｉｎ、¹⁹Ｆ、¹³Ｃ、¹⁵Ｎ、¹⁷Ｏ、ガドリニウム、マンガン及び鉄のような磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）のスピン標識を含む。明らかに、検出すべき物質（例えば、本明細書に記載された試験サンプル及び／又は対照サンプル中の１つ又はそれ以上のバイオマーカー、及び／又は選択されたタンパク質の検出に使用するための抗体分子）は、検出可能部分が容易に検出可能であるために、十分な適切な原子同位体を有していなければならない。

放射性又は他の標識は、本発明の物質（即ち、本発明の方法のサンプル中に存在するタンパク質及び／又は本発明の結合剤）に公知の方法で組み込まれ得る。例えば、結合部分がポリペプチドの場合は、例えば、水素に代えてフッ素−１９を含む好適なアミノ酸前駆体を用いて、生合成することができ又は化学的なアミノ酸合成で合成することができる。^99mＴｃ、¹²³Ｉ、¹⁸⁶Ｒｈ、¹⁸⁸Ｒｈ及び¹¹¹Ｉｎのような標識は、例えば、結合部分のシステイン残基を経由して結合することができる。イットリウム−９９は、リジン残基を経由して結合することができる。ＩＯＤＯＧＥＮ法（Ｆｒａｋｅｒ ｅｔ ａｌ（１９７８） Ｂｉｏｃｈｅｍ．Ｂｉｏｐｈｙｓ．Ｒｅｓ．Ｃｏｍｍ．８０，４９−５７）は、¹²³Ｉを組み込むために使用することができる。参考文献（“Ｍｏｎｏｃｌｏｎａｌ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ ｉｎ Ｉｍｍｕｎｏｓｃｉｎｔｉｇｒａｐｈｙ”，Ｊ−Ｆ Ｃｈａｔａｌ，ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ，１９８９）には、他の方法が詳細に記載されている。他の検出可能部分（酵素的、蛍光性、発光性、化学発光性又は放射性部分のような）をタンパク質に結合するための方法は、当技術分野において周知である。

好ましくは、対照サンプル中の１つ又はそれ以上のバイオマーカーは、検出可能部分で標識される。検出可能部分は、蛍光性部分；発光性部分；化学発光性部分；放射性部分；酵素部分からなる群より選択され得る。しかし、検出可能部分はビオチンであることが好ましい。

追加の実施態様において、工程（ｂ）、（ｄ）及び／又は工程（ｆ）が、１つ又はそれ以上のバイオマーカーへ結合することができる第２結合剤を含むアッセイを使用して行われ、第２結合剤は検出可能部分を含む。好ましくは、第２結合剤は、抗体又はその抗原結合性フラグメントを含む又はからなる。好ましくは、抗体又はその抗原結合性フラグメントは、組み換え抗体又はその抗原結合性フラグメントである。最も好ましくは、抗体又はその抗原結合性フラグメントは、ｓｃＦｖ、Ｆａｂ及び免疫グロブリン分子の結合性ドメインからなる群より選択される。ある実施態様において、検出可能部分は、蛍光性部分；発光性部分；化学発光性部分；放射性部分及び酵素部分からなる群より選択される。好ましくは、検出可能部分は蛍光性部分（例えば、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ色素、例えばＡｌｅｘａ６４７）である。

ある実施態様において、本発明の第１局面の方法は、ＥＬＩＳＡ（酵素結合免疫吸着測定法）を含む又はからなる。

血清又は血漿タンパク質を検出するための好ましいアッセイは、酵素結合免疫吸着測定法（ＥＬＩＳＡ）、放射免疫測定法（ＲＩＡ）、免疫放射定量測定法（ＩＲＭＡ）及び免疫酵素分析法（ＩＥＭＡ）を含み、モノクローナル及び／又はポリクローナル抗体を用いたサンドイッチ・アッセイを含む。代表的なサンドイッチ・アッセイは、Ｄａｖｉｄ らの米国特許第４，３７６，１１０号及び同第４，４８６，５３０号に記載されており、これらは、参照により本明細書に組み入れられる。スライド上での細胞の抗体染色は、細胞学検査室診断検査で周知の、そして同様に当業者に周知の方法で使用することができる。

通常、アッセイはＥＬＩＳＡ（酵素結合免疫吸着測定法）であり、これは、通常は固相アッセイにおける、呈色反応生成物を与える酵素の使用を通常含む。セイヨウワサビ・ぺルオキシダーゼ及びホスファターゼのような酵素が広く採用されている。ホスファターゼ反応を増幅する１つの方法は、基質としてＮＡＤＰを使用してＮＡＤを産生し、それが今度は第２の酵素システムの補酵素として作用する方法である。大腸菌由来のピロホスファターゼは良好な結合体を提供し、何故ならば、この酵素は組織中には存在せず、安定であり、良好な反応色を呈するからである。ルシフェラーゼのような酵素に基づいた化学発光法も、また、使用することができる。

ＥＬＩＳＡ法は当技術分野において周知であり、例えば、Ｔｈｅ ＥＬＩＳＡ Ｇｕｉｄｅｂｏｏｋ（Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ），２０００，Ｃｒｏｗｔｈｅｒ，Ｈｕｍａｎａ Ｐｒｅｓｓ，ＩＳＢＮ−１３：９７８−０８９６０３７２８１（これらの開示は参照により組み入れられる）を参照のこと。

ビタミンであるビオチンとの結合はしばしば用いられており、何故ならば、これが強い特異度と親和性で結合する、酵素結合したアビジン又はストレプトアビジンとの反応により容易に検出できるためである。

しかし、工程（ｂ）、（ｄ）及び／又は工程（ｆ）は、代わりにアレイを使用して行われる。アレイそれ自体は当技術分野において周知である。一般的には、それらは、固体支持体の表面に形成された、各々が有限の面積を有する、間隔を空けて離れた（即ち、不連続な）領域（「スポット」）を有する、線形又は二次元の構造に形成される。アレイは、また、ビーズ構造をとることもでき、それぞれのビーズは、分子コード又はカラーコードで同定することができるか、又は連続流の中で同定することができる。解析も、また、順次実施することができ、この際、サンプルは一連のスポットを通過し、それぞれのスポットはその種類の分子を溶液から吸着する。固体支持体は一般的にはガラス又はポリマーであり、最も一般的に使用されているポリマーは、セルロース、ポリアクリルアミド、ナイロン、ポリスチレン、ポリ塩化ビニル又はポリプロピレンである。固体支持体は、チューブ、ビーズ、ディスク、シリコンチップ、マイクロプレート、ポリビニリデンジフルオリド（ＰＶＤＦ）膜、ニトロセルロース膜、ナイロン膜、他の多孔膜、無孔膜（例えば、とりわけ、プラスチック、ポリマー、パースペクス、シリコン）、複数のポリマーピン、又は複数のマイクロタイターウェル、又はタンパク質、ポリヌクレオチド、及び他の好適な分子を固定化する及び／又はイムノアッセイを行うのに好適ないずれの表面の形態であってもよい。結合方法は当技術分野では周知のことであり、全般的には、タンパク質分子、ポリヌクレオチドなどを固体支持体へ架橋により共有結合する又は物理的に吸着することからなる。接触プリンティング又は非接触プリンティング、マスキング又はフォトリソグラフィーのような周知の技術を使用することにより、各スポットの位置を規定することができる。総説については、Ｊｅｎｋｉｎｓ，Ｒ．Ｅ．，Ｐｅｎｎｉｎｇｔｏｎ，Ｓ．Ｒ．（２００１，Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ，２，１３−２９）及びＬａｌ ｅｔ ａｌ（２００２，Ｄｒｕｇ Ｄｉｓｃｏｖ Ｔｏｄａｙ １５；７（１８ Ｓｕｐｐｌ）：Ｓ１４３−９を参照のこと。

通常、アレイはマイクロアレイである。「マイクロアレイ」により、本発明者らは、少なくとも約１００／ｃｍ²、好ましくは少なくとも約１０００／ｃｍ²の密度の不連続な領域を有する領域のアレイを意味する。マイクロアレイの中の領域は、通常の寸法、例えば、約１０〜２５０μｍの間の範囲の直径を有し、そのアレイの中でほぼ同じ距離だけ他の領域から分離している。アレイはまた、マクロアレイ又はナノアレイであってもよい。

ひとたび好適な結合分子（上で議論した）が同定され単離されれば、当業者は、分子生物学の分野において周知である方法を用いて、アレイを製造することができる。

従って、アレイは、ビーズをベースとしたアレイ又は表面をベースとしたアレイであり得る。好ましくは、アレイは、マクロアレイ、マイクロアレイ及びナノアレイからなる群より選択される。

ある実施態様において、本発明の第１局面に従う方法は、以下を含む：
（ｉ）サンプル中に存在するバイオマーカーをビオチンで標識する工程；
（ｉｉ）ビオチン標識タンパク質と、その表面上の別個の位置に固定化された複数のｓｃＦｖを含むアレイとを接触させる工程であって、ｓｃＦｖが表ＩＩＩ中のタンパク質の１つ又はそれ以上について特異性を有する工程；
（ｉｉｉ）固定化ｓｃＦｖと、蛍光色素を含むストレプトアビジン結合体とを接触させる工程；及び
（ｉｖ）アレイ表面上の別個の位置での色素の存在を検出する工程
ここで、アレイ表面上の色素の発現は、サンプル中における表ＩＩＩからのバイオマーカーの発現を示す。

代替の実施態様において、工程（ｂ）、（ｄ）及び／又は（ｆ）は、１つ又はそれ以上のバイオマーカーをコードする核酸分子の発現を測定する工程を含む。好ましくは、核酸分子はｃＤＮＡ分子又はｍＲＮＡ分子である。最も好ましくは、核酸分子はｍＲＮＡ分子である。

従って、工程（ｂ）、（ｄ）及び／又は（ｆ）において１つ又はそれ以上のバイオマーカーの発現は、サザンハイブリダイゼーション、ノーザンハイブリダイゼーション、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）、逆転写ＰＣＲ（ＲＴ−ＰＣＲ）、定量的リアルタイムＰＣＲ（ｑＲＴ−ＰＣＲ）、ナノアレイ、マイクロアレイ、マクロアレイ、オートラジオグラフィー及びｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーションからなる群より選択される方法を使用して行われ得る。好ましくは、工程（ｂ）における１つ又はそれ以上のバイオマーカーの発現は、ＤＮＡマイクロアレイを使用して定量される。

ある実施態様において、工程（ｂ）、（ｄ）及び／又は（ｆ）における１つ又はそれ以上のバイオマーカーの発現を測定する工程は、表ＩＩＩに同定されるバイオマーカーの１つをコードする核酸分子へ選択的に結合することが各個々にできる、１つ又はそれ以上の結合性部分を使用して行われる。

さらなる実施態様において、１つ又はそれ以上の結合性部分は、各々、核酸分子を含む又はからなる。従って、１つ又はそれ以上の結合性部分は、各々、ＤＮＡ、ＲＮＡ、ＰＮＡ、ＬＮＡ、ＧＮＡ、ＴＮＡ又はＰＭＯを含み得る又はからなり得る。しかし、１つ又はそれ以上の結合性部分は、各々、ＤＮＡを含む又はからなることが好ましい。

好ましくは、１つ又はそれ以上の結合性部分の長さは５〜１００ヌクレオチドである。より好ましくは、１つ又はそれ以上の核酸分子の長さは１５〜３５ヌクレオチドである。さらにより好ましくは、結合性部分は検出可能部分を含む。

追加の実施態様において、検出可能部分は、蛍光性部分；発光性部分；化学発光性部分；放射性部分（例えば、放射性原子）；及び酵素部分からなる群より選択される。好ましくは、検出可能部分は、放射性原子を含む又はからなる。放射性原子は、テクネチウム−９９ｍ、ヨウ素−１２３、ヨウ素−１２５、ヨウ素−１３１、インジウム−１１１、フッ素−１９、炭素−１３、窒素−１５、酸素−１７、リン−３２、硫黄−３５、ジュウテリウム、トリチウム、レニウム−１８６、レニウム−１８８及びイットリウム−９０からなる群より選択され得る。

しかし、結合性部分の検出可能部分は、蛍光性部分（例えば、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ色素、例えばＡｌｅｘａ６４７）であり得る。

ある実施態様において、工程（ｂ）、（ｄ）及び／又は（ｆ）において備えられるサンプルは、未分画血液、血漿、血清、組織液、膵臓組織、膵液、胆汁及び尿からなる群より選択される。好ましくは、工程（ｂ）、（ｄ）及び／又は（ｆ）において備えられるサンプルは、未分画血液、血漿及び血清からなる群より選択される。より好ましくは、工程（ｂ）、（ｄ）及び／又は（ｆ）において備えられるサンプルは、血漿である。別の好ましい実施態様において、工程（ｂ）、（ｄ）及び／又は（ｆ）において備えられるサンプルは、血清である。

本発明の第２局面は、本発明の第１局面において定義される１つ又はそれ以上の結合剤を含む個体内の膵臓癌の存在を決定するためのアレイを提供する。

本発明の方法で使用するために適切なアレイは上記に議論される。

好ましくは、１つ又はそれ以上の結合剤は、表ＩＩＩに定義されるタンパク質の全てに結合することができる。

本発明の第３局面は、個体内の膵臓癌の存在を決定するための診断マーカーとしての本発明の第１局面に定義される群より選択される１つ又はそれ以上のバイオマーカーの使用を提供する。。好ましくは、表ＩＩＩに定義されるタンパク質の全てが、個体内の膵臓癌の存在を決定するための診断マーカーとして使用される。

本発明の第４局面は、
Ａ）本発明の第１局面に従う１つ又はそれ以上の第１結合剤又は本発明の第２局面に従うアレイ；及び
Ｂ）本発明の第１局面に従う方法を行うための説明書
を含む膵臓癌の存在を決定するためのキットを提供する。

本発明のある局面を具体化する好ましい非限定的な実施例を、ここで以下の表及び図面を参照しながら記載する。

ＰａＣ対Ｎの分類。Ａ）ＰａＣ血清とハイブリダイズされた抗体マイクロアレイのスキャン画像。位置マーカー及び対照を含む、合計で１６０個のプローブを、１スライド当たり８個の２０ｘ８サブアレイでプリントした。 ＰａＣ対Ｎの分類。Ｂ）ＰａＣ対Ｎについての示差的に発現された（ｐ＜０．０５）血清被分析物。Ｃ）全ての抗体に基づく、即ち生データを使用する、ＰａＣ対ＮについてのＲＯＣ曲線。 ＰａＣ対Ｎの分類。Ｄ）全ての抗体に基づくＳＶＭ予測値を使用してのＰａＣ対Ｎの分類（赤色ドット−ＰａＣ、青色ドット−Ｎ）。上位２０個の示差的に発現された（ｐ＜０．０２）非重複被分析物の相対的発現レベルをヒートマップに示す。赤−アップレギュレートされた、緑−ダウンレギュレートされた、黒−等レベル。 ＰａＣ対Ｎの分類。（Ｅ）２７８ヒトタンパク質アレイを使用しての、高度に示差的に発現された（ｐ＝０．００５）被分析物、ＩＬ−６について示された、ｓｃＦｖ抗体特異性の検証。（Ｆ）２７８ヒトタンパク質アレイを使用しての、適度に示差的に発現された（ｐ＝０．０４）被分析物、ＩＬ−１０について示された、ｓｃＦｖ抗体特異性の検証。 ＰａＣ対Ｎ分類についてのバイオマーカー・シグネチャーのプレ検証。（Ａ）変数減少戦略と組み合わされたＬＯＯ手順を使用しての第１患者コホートにおけるＰａＣ対Ｎ分類についてのバイオマーカー・シグネチャーの縮小。観察されたＲＯＣ ＡＵＣ値を抗体の残数に対してプロットした。（Ｃ）第１患者コホートから得られた縮小１８−被分析物非重複バイオマーカー・シグネチャー。（Ｄ）第１患者コホートをトレーニングセットとして使用し、次いで、アウトプットクラシファイヤーを、新しい独立した患者群である第２患者コホートにおいてテストした。（Ｅ）テストセットにおけるクラシファイヤーについて得られたＲＯＣ曲線によって示されたＰａＣ対Ｎ分類についてのバイオマーカー・シグネチャーのプレ検証。 ＰａＣ及び膵炎を識別する候補血清バイオマーカー・シグネチャー。（Ａ）それぞれ、ＰａＣ対ＣｈＰ、ＡＩＰ又はＣｈＰ＋ＡＩＰ＋Ｎについての示差的に発現された（ｐ＜０．０５）血清被分析物。 ＰａＣ及び膵炎を識別する候補血清バイオマーカー・シグネチャー。（Ｂ）全ての抗体に基づく、即ち、生データを使用しての、ＰａＣ対ＣｈＰ、ＡＩＰ、又はＣｈＰ＋ＡＩＰ＋Ｎ分類についてのＲＯＣ曲線。（Ｄ）１０−ｐｌｅｘサイトカインサンドイッチ抗体マイクロアレイ（ＭＳＤ）を使用しての選択した被分析物の抗体マイクロアレイデータの検証。データは、唯一の被分析物、ＩＬ−８について示しただけであり、これについて観察されたシグナルの大部分が、ＭＳＤアッセイについての検出下限値を超えた。 ＰａＣ診断のための候補血清バイオマーカー・シグネチャーのプレ検証。（Ａ）ＰａＣ、Ｎ、ＣｈＰ及びＡＩＰから構成された第１患者コホートをトレーニングセット（３分の２）及びテストセット（３分の１）に分割した。（Ｂ）変数減少戦略を使用してトレーニングセットについて得られた縮小２５非重複血清バイオマーカー・シグネチャー。（Ｃ）テストセットにおけるクラシファイヤーについて得られたＲＯＣ曲線によって示されるような、ＰａＣ診断についての縮小２５−被分析物バイオマーカー・シグネチャーのプレ検証。 ＰａＣ診断のための候補血清バイオマーカー・シグネチャーのプレ検証。（Ｄ）ｉ）１０００個のランダム２５−マーカーシグネチャー（白丸）、ｉｉ）最低ｐ値（破線）、又はｉｉｉ）最高倍変化（点線）のいずれかによって得られた２５−被分析物シグネチャーのそれと比較される、変数減少戦略（実線）によって得られた縮小バイオマーカー・シグネチャーの、ＲＯＣ ＡＵＣ値として表される、性能。（Ｅ）サンプルアノテーションが正しかった（実線）又は１０００回置換した（白丸）場合の、テストセットにおける縮小２５−被分析物バイオマーカー・シグネチャーについて得られたＲＯＣ ＡＵＣ値の比較。 抗体マイクロアレイ戦略の図式的概要。 （Ａ）膵臓癌と、（Ｂ）正常、慢性膵炎、及び／又は急性炎症性膵炎との識別についてのＲＯＣ−ＡＵＣ値。ＲＯＣ−ＡＵＣ値が、表ＩＶ（Ａ）（即ち、コア）及び表（Ｂ）（即ち、好ましい）マーカー並びに増加数の表（Ｃ）（即ち、任意の）マーカーの全てを有するマーカーシグネチャーについて示されている。最良のＲＯＣ ＡＵＣ値（０．９０）が、２９被分析物シグネチャー、即ち、コアマーカー＋好ましいマーカー＋１５個の任意のマーカーについて得られている。しかし、全てのマーカー組み合わせが実質的な予測力を有した。

材料及び方法
血清サンプル
血清サンプルを診断時に、即ち、いかなる治療をも開始する前に、２つの独立した患者コホートから収集し、−８０℃で保存した。第１コホートにおいて、膵臓癌（ＰａＣ）（ｎ＝３４）、慢性膵炎（ＣｈＰ）（ｎ＝１６）、自己免疫性膵炎（ＡＩＰ）（ｎ＝２３）、又は健康な個体（Ｎ）（ｎ＝３０）（臨床症状無し）と診断された、１０３人の患者由来の血清サンプルをスクリーニングした。患者デモグラフィックを表１に示す。このコホートを無作為に分割し、トレーニングセット及びテストセットとして使用した。ＰａＣ（ｎ＝２５）、又はＮ（ｎ＝２０）と診断された４５人の患者から構成された、第２コホート（患者デモグラフィックについては、非特許文献１４を参照のこと）を、最近収集された抗体マイクロアレイデータ（非特許文献１４）を使用して、独立したテストセットとしてのみ使用した。サンプルコホートのサイズは、診断時に収集された十分にキャラクタライズされた血清サンプルの入手可能性によって限定された。

抗体マイクロアレイ解析
組み換え抗体マイクロアレイ解析を、以前にインハウスで最適化されたプロトコル（非特許文献１２〜１５）（下記参照）を使用して行った。簡潔には、５７個の主に免疫調節性の被分析物を標的とする、１２１個のヒト組み換え一本鎖Ｆｖ（ｓｃＦｖ）抗体をプローブとして使用した。ファージディスプレイ由来のｓｃＦｖ（非特許文献１６）の特異性、親和性（ｎＭ範囲）、及びオンチップ機能性を、ｉ）ストリンジェント選択プロトコル（非特許文献１６）、ｉｉ）１標的被分析物当たり複数のクローン（≦４）、及びｉｉｉ）分子設計によって適合されたｓｃＦｖライブラリーマイクロアレイ（ＲＥＦ）を使用することによって保証した。平面抗体マイクロアレイ（アレイサイズ；１６０ｘ８，＜０．５ ｃｍ²）を、非接触型ディスペンサーを使用して抗体及び対照を一つずつ（３３０ｐＬ／液滴）分配することによって作製した。ビオチン化血清サンプルを別々にスクリーニングし、特異的に結合された被分析物を、共焦点蛍光スキャナーを使用して蛍光標識ストレプトアビジンを添加することによって視覚化した。各個々のアレイデータポイントは、４つのレプリケートの平均値を示す。セミグローバル正規化アプローチ（ｓｅｍｉ−ｇｌｏｂａｌ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ）を使用して、チップ間（ｃｈｉｐ−ｔｏ−ｃｈｉｐ）正規化を行った。以前の研究によれば（非特許文献１２、１５、１７）、スポット間（ｓｐｏｔ−ｔｏ−ｓｐｏｔ）再現性及びアレイ間（ａｒｒａｙ−ｔｏ−ａｒｒａｙ）再現性についての相関係数は、それぞれ０．９９及び０．９４であった。選択された抗体特異性及びマイクロアレイデータを、それぞれ、２３４ヒトタンパク質アレイ及び１０−ｐｌｅｘサイトカインサンドイッチ抗体マイクロアレイを使用して、検証した（表ＩＩ）。さらに、ＥＬＩＳＡ、タンパク質アレイ、ブロッキング／スパイキング実験、及び／又は質量分析を使用して、いくつかの抗体特異性を前もって検証した（表ＩＩ）。

マイクロアレイデータ解析
データ解析をＲ（下記参照）において行った。簡潔には、サポート・ベクター・マシン（ＳＶＭ）を用い、１に設定されたコンストレイント（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）のコストで線形カーネルを使用して、２つの規定の群（例えば、癌対健康）の一方に属するとしてサンプルを分類した。オーバーフィッティングのリスクを回避するために、それを調整する試みはしなかった。リーブ・ワン・アウト（ＬＯＯ）交差検証手順（ｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ（ＬＯＯ） ｃｒｏｓｓ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）を使用して、ＳＶＭをトレーニング及びテストした。比較の２つにおいて、このトレーニング部分は、トレーニングセットにおいて最大識別力を示した抗体を選択することによる、抗体サブパネルの作製を含んだ。直接又は交差検証変数減少（ｂａｃｋｗａｒｄ ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ）戦略のいずれかを使用して、この抗体選択を行った。このアプローチを使用して、縮小候補バイオマーカー・シグネチャーを同定し、続いて独立したテストセットについて評価した。

ゼロの閾値を使用して、感度及び特異性値をＳＶＭ決定値から計算した。受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を、ＳＶＭ決定値を使用して構築した。曲線下面積（ＡＵＣ）を計算し、予測性能の指標として使用した。さらに、Ｗｉｌｃｏｘｏｎ ｐ値及び倍変化を各抗体について計算した。候補バイオマーカー・シグネチャーを、腫瘍マーカー予後研究についての提言（非特許文献１８）に従って報告した。

血清サンプル
インフォームド・コンセント後、血清サンプルを診断時に、即ち、治療の開始前に、２つの独立した患者コホートから収集し、−８０℃で保存した。ＰＣを組織学によって確認した。患者コホート１は、膵管腺癌（ＰａＣ）（ｎ＝３４）、慢性膵炎（ｈＣＰ）（ｎ＝１６）、自己免疫性膵炎（ＡＩＰ）（ｎ＝２３）、又は健康な個体（対照；Ｎ）（ｎ＝３０）（臨床症状無し）と診断された、１０３人の患者（Ｍａｎｎｈｅｉｍ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｈｏｓｐｉｔａｌ，Ｇｅｒｍａｎｙ）由来の血清サンプルから構成された。患者デモグラフィックを表１に示す。このコホートを無作為にさらに分割し、トレーニングセット（サンプルの３分の２）及びテストセット（３分の１）として使用した。患者コホート２は、ＰａＣ（ｎ＝２５）、又はＮ（ｎ＝２０）と診断された４５人の患者（Ｓｔｏｃｋｈｏｌｍ Ｓｏｕｔｈ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｈｏｓｐｉｔａｌ ａｎｄ Ｌｕｎｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｈｏｓｐｉｔａｌ，Ｓｗｅｄｅｎ）（患者デモグラフィックについては、非特許文献３９を参照のこと）から構成され、最近記載された抗体マイクロアレイデータ（非特許文献３９）を使用して採用した。サンプルコホートのサイズが＞８０％の統計的検出力を提供するために十分であることを確認するために、検出力分析（下記参照）を行った。主要な実験を患者コホート１において行い、一方、コホート２は一実験における検証のための独立したデータセットとして使用した（図５を参照のこと）。

血清サンプルの標識
血清プロテオームについての以前に最適化された標識プロトコル（非特許文献３９〜４３）を使用して、血清サンプルを標識した。簡潔には、粗製血清サンプルを氷上で解凍し、３０μＬアリコートを遠心分離した（４℃で２０分間１６０００ ｘ ｇ）。上澄み５μＬをＰＢＳにおいて４５倍に希釈し、およそ２ｍｇ／ｍＬのタンパク質濃度が得られた。２０分毎に穏やかに撹拌しながら氷上で２時間、０．６ ｍＭの最終濃度にて、サンプルをＥＺ−ｌｉｎｋ（登録商標）Ｓｕｌｆｏ−ＮＨＳ−ＬＣ−Ｂｉｏｔｉｎ（Ｐｉｅｒｃｅ，Ｒｏｃｋｆｏｒｄ，ＩＬ，ＵＳＡ）で標識した。３．５ ｋＤａ ＭＷカットオフ 透析ユニット（Ｔｈｅｒｍｏ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ，Ｒｏｃｋｆｏｒｄ，ＩＬ，ＵＳＡ）を使用して４℃で７２時間ＰＢＳに対して透析することによって、遊離ビオチンを除去した。サンプルを等分し、−２０℃で保存した。

ｓｃＦｖの産生及び精製
５７個の主に免疫調節性の生体分子を標的とする、合計で１２１個のヒト組み換え一本鎖Ｆｖ（ｓｃＦｖ）抗体フラグメントを、ｎ−ＣｏＤｅＲライブラリー（非特許文献４３）から選択し、これらは、親切にもＢｉｏＩｎｖｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ＡＢ，Ｌｕｎｄ，Ｓｗｅｄｅｎによって提供されたか、又はＭａｔｓ Ｏｈｌｉｎ教授（Ｌｕｎｄ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｗｅｄｅｎ）（ムチン−１に対する５つのクローン）によって提供された。ファージディスプレイ由来のｓｃＦｖの特異性、親和性（ｎＭ範囲）及びオンチップ機能性を、ｉ）ストリンジェント選択プロトコル（非特許文献４３）、ｉｉ）１標的分子当たり複数のクローン（≦４）、及びｉｉｉ）分子設計によって適合されたｓｃＦｖライブラリーマイクロアレイ（非特許文献４４、４５）を使用することによって保証した。抗体フラグメントを大腸菌培養物１００ｍＬ中で産生し、Ｎｉ−ＮＴＡアガロース（Ｑｉａｇｅｎ，Ｈｉｌｄｅｎ，Ｇｅｒｍａｎｙ）においてアフィニティー・クロマトグラフィーを使用して、発現上澄み又は細胞ペリプラズムのいずれかから精製した。結合された分子を２５０ｍＭイミダゾールで溶出し、ＰＢＳに対して広範囲に透析し、マイクロアレイ作製のために使用するまで４℃で保存した。２８０ｎｍでの吸光度を測定することによって、抗体濃度を測定した（平均５００μｇ／ｍＬ、範囲５０〜１８４０μｇ／ｍＬ）。

抗体マイクロアレイの作製及びプロセッシング
平面抗体マイクロアレイの作製のために、本発明者らは、以前に最適化され検証されたセットアップ（非特許文献３９〜４３、４６）を使用した。簡潔には、圧電技術を使用して、液滴およそ３３０ ｐＬを堆積させることにより、非接触型プリンター（ＢｉｏＣｈｉｐ Ａｒｒａｙｅｒ，ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ Ｌｉｆｅ ＆ Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｗｅｌｌｅｓｌｅｙ，ＭＡ，ＵＳＡ）を使用して、ｓｃＦｖを黒色ポリマーＭａｘｉｓｏｒｂマイクロアレイスライド（ＮＵＮＣ，Ｒｏｓｋｉｌｄｅ，Ｄｅｎｍａｒｋ）上へ配列した。第２液滴を分配する前に第１液滴を乾燥させて、２つの液滴を各位置にスポットした。１位置当たり平均して５ ｆｍｏｌ抗体（範囲１．５〜２５）を堆積した。適切な統計を保証し、いかなる局所的欠損をもなくすために、各プローブを８個のレプリケートでプリントした。８個の２０ ｘ ８サブアレイが配置されたスライドごとに、位置マーカー及び対照ｓｃＦｖを含む合計で１６０個のプローブをプリントした。定量化の間のグリッドアラインメントを助けるために、一列のＡｌｅｘａ６４７結合ストレプトアビジン（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ，Ｃａｒｌｓｂａｎｄ，ＣＡ，ＵＳＡ）（１０μｇ／ｍＬ）を選択位置にスポットした。アレイを、一晩、ＰＢＳ中の５％（ｗ／ｖ） 無脂肪粉ミルク（Ｓｅｍｐｅｒ ＡＢ，Ｓｕｎｄｂｙｂｅｒｇ，Ｓｗｅｄｅｎ）においてブロックした。

マイクロアレイスライドを以前記載されたプロトコル（非特許文献４２）に従ってＰｒｏｔｅｉｎ Ａｒｒａｙ Ｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎ（ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ Ｌｉｆｅ ＆ Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）において処理した。簡潔には、アレイを６０μＬ／分で４分間、ＰＢＳ中の０．５％（ｖ／ｖ） Ｔｗｅｅｎ−２０（ＰＢＳ−Ｔ）で洗浄し、次いで、１５秒毎に撹拌しながら１時間、ＰＢＳ中の１％（ｗ／ｖ）無脂肪粉ミルク及び１％（ｖ／ｖ） Ｔｗｅｅｎ−２０（ＰＢＳ−ＭＴ）中において７５μＬビオチン化血清サンプル（１：２に希釈し、１：９０の総血清稀釈が得られた）と共にインキュベートした。次に、アレイをＰＢＳ−Ｔで再び洗浄し、１時間、ＰＢＳ−ＭＴ中の１μｇ／ｍＬ Ａｌｅｘａ−６４７結合ストレプトアビジンと共にインキュベートした。最後に、アレイをＰＢＳ−Ｔで洗浄し、窒素ガス流下で乾燥させ、ＰＭＴゲイン及びレーザー出力の４つの異なるスキャナー設定を使用して、１０μｍ解像度で共焦点マイクロアレイスキャナー（ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ Ｌｉｆｅ ＆ Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）を用いてスキャンした。固定円法（ｆｉｘｅｄ ｃｉｒｃｌｅ ｍｅｔｈｏｄ）を使用して、Ｓｃａｎ Ａｒｒａｙ Ｅｘｐｒｅｓｓソフトウェアｖ．４．０（ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ Ｌｉｆｅ ＆ Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）において、各スポットの強度を定量化した。局所バックグラウンドを差し引いた。可能性のある局所的欠損を補正するために、２つの最高及び２つの最低レプリケートを自動的に削除し、残り４つのレプリケートの平均値を使用した。飽和シグナルを示す抗体については、より低いスキャナー設定からの値を拡大し、代わりに使用した。以前記載されたセミグローバル正規化アプローチ（非特許文献３９、４０、４２）を使用して、チップ間正規化を行った。先ず、全サンプルに対する各プローブについてのＣＶを計算し、ランク付けした。次に、全サンプルの中で最小のＣＶ値を示したプローブの１５％を同定し、各アレイについてのチップ間正規化因子を計算するために使用した。正規化因子Ｎ_iを式Ｎ_i＝Ｓ_i／μによって計算し、ここで、Ｓ_iは、全サンプルにわたって平均化された、使用した抗体についてのシグナル強度の合計であり、μはＳ_iのサンプル平均値である。統計解析の前に、強度をｌｏｇ２値へ再計算した。

抗体特異性の検証
２つの選択したｓｃＦｖ（抗ＩＬ−６（２）及び抗ＩＬ−１０（１））の特異性を、製造業者によって提供されたプロトコルに従って、ＲａｙＢｉｏ（登録商標）２７８ Ｈｕｍａｎ Ｐｒｏｔｅｉｎ Ａｒｒａｙ Ｇシリーズ（Ｎｏｒｃｒｏｓｓ，ＧＡ，ＵＳＡ）を使用してテストした。ｓｃＦｖをビオチン３．５倍モル過剰で氷上にて２時間ＥＺ−ｌｉｎｋ（登録商標）Ｓｕｌｆｏ−ＮＨＳ−ＬＣ−Ｂｉｏｔｉｎ（Ｐｉｅｒｃｅ）で標識した。未結合ビオチンをＰＢＳに対する７２時間の透析によって除去した。合計で５μｇの抗体を各アレイへ添加した。１μｇ／ｍＬ Ａｌｅｘａ６４７結合ストレプトアビジン（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ）を使用して、結合を検出した。ＰＢＳを陰性対照として１つのアレイへ添加し、ストレプトアビジンの非特異的結合を調べた。アレイをスキャンし、陰性対照アレイからのシグナルを差し引いた。さらに、十分にキャラクタライズされた標準化血清サンプル、及び独立した方法、例えば、質量分析、ＥＬＩＳＡ、ＭＳＤ、及びＣＢＡを使用して、並びにスパイキング及びブロッキング実験（表ＩＩ）を使用して、いくつかの抗体特異性を前もって検証した。

アレイデータの検証
ヒトＴｈ１／Ｔｈ２ １０−ｐｌｅｘ ＭＳＤ（Ｍｅｓｏ Ｓｃａｌｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ，Ｇａｉｔｈｅｒｓｂｕｒｇ，ＭＤ，ＵＳＡ）アッセイを、抗体マイクロアレイ結果を検証しようとして行った。ＭＳＤ ９６−プレートの各ウェルを、空間的に別箇の電極スポットにおいて、ＩＦＮ−γ、ＩＬ−１β、ＩＬ−２、ＩＬ−４、ＩＬ−５、ＩＬ−８、ＩＬ−１０、ＩＬ−１２ｐ７０、ＩＬ−１３及びＴＮＦ−αに対する抗体でプレ官能化した。１１個のＰａＣ、１１個の健康、９個のＣｈＰ及び３個のＡＩＰサンプル（ＡＩＰサンプルの数が少ないことは、そのサブグループにおけるサンプル量が限られていたためであった）を含む、合計３４個の血清サンプル（未希釈）を分析した。アッセイを製造業者によって提供されたプロトコルに従って実行し、電気化学発光に基づく読み出しをＭＳＤ ＳＥＣＴＯＲ（登録商標）機器において行った。

マイクロアレイデータ解析
全ての統計及びデータ解析をＲ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒ−ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ）において行った。簡潔には、サポート・ベクター・マシン（ＳＶＭ）を用い、１に設定されたコンストレイントのコストで線形カーネルを使用して、２つの規定の群（例えば、癌対健康）の一方に属するとしてサンプルを分類した。オーバーフィッティングのリスクを回避するために、それを調整する試みはしなかった。リーブ・ワン・アウト（ＬＯＯ）交差検証手順（非特許文献４２）を使用して、ＳＶＭをトレーニング及びテストした。比較の２つにおいて、このトレーニング部分は、トレーニングセットにおいて最大識別力を示した抗体を選択することによる、抗体サブパネルの作製を含んだ。直接又は交差検証変数減少戦略のいずれかを使用して、この抗体選択を行った。このアプローチを使用して、縮小候補バイオマーカー・シグネチャーを同定し、続いて独立したテストセットについて評価した。

ゼロの閾値を使用して、感度及び特異性値をＳＶＭ決定値から計算した。受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を、ＳＶＭ決定値を使用して構築した。曲線下面積（ＡＵＣ）を計算し、予測性能の指標として使用した。さらに、Ｗｉｌｃｏｘｏｎ ｐ値及び倍変化を各抗体について計算した。候補バイオマーカー・シグネチャーを、腫瘍マーカー予後研究についての提言（非特許文献４７）に従って報告した。

バイオマーカー・シグネチャー同定
ＰａＣ個体と健康な個体とを識別するためのバイオマーカー・シグネチャーを同定するために、変数減少手順（ｂａｃｋｗａｒｄ ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ）を使用した。このアプローチにおいて、その時点で１つのサンプルをデータセットから除外した。その時点で１つの抗体を除外し、残りの抗体を使用して分類を行うことによって、残りのサンプルをＳＶＭのトレーニングのために使用した。全ての抗体をいったん除外した場合に、最も少ない情報を与える抗体を、最小のＫｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ（ＫＬ）誤差が分類について得られた場合に除外されたものと定義し、データセットから除いた。たった１つの抗体が残されるまでＬＯＯ手順を反復し、抗体が除かれた順序を記録した。新しいサンプルを除外することによって手順を繰り返し、全サンプルがいったん除外されるまで、反復を継続した。抗体が除かれた順序のリストを、サンプルが除外された各時点について作製した。最後に、全サンプルをいったん除外し、コンセンサスリストを作製し、ここで、各抗体には、行われた全ての反復にわたって平均化された、それがどれぐらい長く変数減少プロセスを耐えたかに基づくスコアが割り当てられた。プロセスの全体にわたって、各々の除外サンプルを使用し、各々の新しい長さの抗体サブパネルについて構築されたＳＶＭモデルをテストし、性能に対応する決定値が返された。従って、任意の所定のサブパネル長さについての全サンプルのための決定値を収集した。対応のＲＯＣ面積を、データセットの能力及び変数減少戦略を評価するための手段として、抗体の数に対してプロットした。１８個の被分析物の縮小シグネチャーをコンセンサスリストから選択し、２５個のＰａＣ及び２０個のＮ血清サンプルの抗体マイクロアレイ解析からの独立したデータセット（非特許文献３９）を、候補シグネチャーのプレ検証のためのテストセットとして使用した。シグネチャー被分析物をテストセットにおけるＳＶＭ ＬＯＯ交差検証手順において使用し、ＰａＣとＮとを識別するシグネチャーの能力をＲＯＣ曲線で示した。

第２の候補バイオマーカー・シグネチャーをＮ、ＣｈＰ及びＡＩＰからのＰａＣの分類のために作製した。先ず、データを無作為にトレーニングセット（サンプルの３分の２）及びテストセット（３分の１）へ分割した。修正した（さらによりストリンジェントな）変数減少戦略を使用した。その時点で１つのサンプルを除外する代わりに、トレーニングセットにおいて全サンプルを使用して、ＳＶＭを１回だけトレーニングした。従って、１つの除外リストを作成し、そこから２５個の被分析物の縮小パネルを選択し、トレーニングセットにおけるＳＶＭを構築するために使用した。モデルを独立したテストセットへ適用し、ＲＯＣ曲線を作成した。さらに、統計的検出力分析を行い、Ｒにおける関数「ｐｏｗｅｒ．ｔ．ｔｅｓｔ」を使用して、テストセットおいて必要とされる患者の数を評価した（Ｓｈａｐｉｒｏ−Ｗｉｌｋ試験によって示唆されるように正規分布していると仮定される決定値）。トレーニングセットにおけるＳＶＭ解析からの観察された決定値は、２．８７の標準偏差及び３．４７のグループ間のデルタ値（平均値間の差異）を示した。α水準（有意水準）を０．０５に設定した。さらに、この変数減少手順の有効性を、選択したシグネチャーの性能と、同じ長さの１０００個の無作為に作製されたシグネチャーの性能と、それぞれ、最低ｐ値及び最高倍変化の抗体を選択することによって作製されたシグネチャーの性能とを比較することによってテストした。最後に、テストデータセットにおいてサンプルアノテーション（ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ）の１０００置換（ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）を作成することによって、テストデータセットにおけるシグネチャーの性能とランダムなデータとを比較することによって、データセット及びクラシファイヤーの能力をテストした。

結果
ＰａＣ対健康な対照の分類
ＰａＣと関連する血清バイオマーカー・シグネチャーを同定するために、本発明者らは、第１患者コホートを使用して、ＰａＣ（ｎ＝３４）対Ｎ（ｎ＝３０）の示差的血清タンパク質発現プロファイリングを行った。抗体マイクロアレイの代表的な画像を図１Ａに示し、これは、動的なシグナル強度、適切なスポット形態及び低い非特異的バックグラウンド結合が得られたことを示している。結果は、例えばＴｈ１及びＴｈ２サイトカインの両方を含む、３３個の非重複タンパク質被分析物が、示差的に発現された（ｐ＜０．０５）ことが分かり、補体タンパク質Ｃ１ｑ及びプロペルジンを除いて、これらの全てがＰａＣにおいてアップレギュレートされたことを示した（図１Ｂ）。

ＰａＣ及びＮが識別され得るかどうかを調べるために、本発明者らは、全ての抗体に基づいて、即ち、生データを使用して、ＳＶＭ ＬＯＯ交差検証を実行した。データは、患者コホートが０．９４のＲＯＣ ＡＵＣ値で分類され得たことを示した（図１Ｃ）。図１Ｄにおいて、ＳＶＭ決定値を低下させることによって、サンプルがプロットされており、上位２０個の示差的に発現された被分析物の相対的発現パターン（ｐ＜０．０２）がヒートマップに示されている。０（デフォルト値）の閾値を使用することによって、解析は、それぞれ、８２％及び８７％の感度及び特異性でＰａＣ対Ｎが分類され得たことを示した。

次に、２７８ヒトタンパク質アレイを、選択した抗体特異性の検証のために使用した（図１Ｅ及び１Ｆ）。この目的のために、１つの高度に示差的に発現された被分析物、ＩＬ−６（ｐ＝０．００５）、及び１つの適度に示差的に発現された被分析物、ＩＬ−１０（ｐ＝０．０４）に対するｓｃＦｖ抗体を選択した。どちらの場合も、タンパク質アレイ解析は、ｓｃＦｖ抗体フラグメントがそれらの標的タンパク質へ特異的に結合したことを示した。

ＰａＣ対Ｎ分類についての縮小バイオマーカー・シグネチャーのプレ検証
第１患者コホート（ｎ＝６４）に由来する分類の能力をテストするために、本発明者らは、本発明者らのＬＯＯ手順と反復変数減少戦略とを組み合わせることによって、大部分が分類に寄与する１８非重複バイオマーカーへ被分析物の総数を先ず縮小した。このプロセスにおいて、Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒダイバージェンス誤差を最小化し、一つずつの抗体の段階的削除のためのガイドとして使用した。各回の後に、ＳＶＭ決定値を収集し、対応のＲＯＣ曲線及びＡＵＣ値を計算した。図２Ａにおいて、ＡＵＣ値が残っている抗体の数に対してプロットされており、これは、ごく僅かな抗体が含まれた場合でさえ、高度でかつ安定した分類を示している。様々な被分析物、例えば、サイトカイン、補体タンパク質及び酵素から構成される、１８−被分析物縮小候補血清バイオマーカー・シグネチャーを図２Ｂに示す。次に、本発明者らは、新たな独立したテスト群である第２患者コホート（ｎ＝４５）に対してこの１８−被分析物クラシファイヤーを適用した（図２Ｃ）。結果は、クラシファイヤーが、感度８８％及び特異性８５％に対応する、０．９５のＲＯＣ ＡＵＣ値（図２Ｄ）でＰａＣ対Ｎへの患者の階層化を可能にしたことを示した。従って、データは、ＰａＣ診断についての第１プレ検証血清バイオマーカー・シグネチャーをアウトラインした。

ＰａＣ対膵炎を識別するバイオマーカー・シグネチャー
癌が膵臓における良性症状と識別することができるかどうかを試験するために、本発明者らは、第１患者コホートを使用して、ＰａＣ（ｎ＝３４）の血清タンパク質発現プロフィールとＣｈＰ（ｎ＝１６）又はＡＩＰ（ｎ＝２３）のそれとを比較した。ＰａＣ対ＣｈＰの場合、１５個の非重複の示差的に発現された（ｐ＜０．０５）血清被分析物が特定され、これらのうち２つ（ＩＬ−４及びＩＬ−１２）を除いて全てがＰａＣにおいてアップレギュレートされた（図３Ａ）。生データに基づいて、結果は、ＰａＣ及びＣｈＰが、９７％感度及び６９％特異性に対応する、０．８６のＲＯＣ ＡＵＣ値（図３Ｂ）で識別され得たことを示した。合計４９個の非重複血清被分析物が、ＰａＣ対ＡＩＰにおいて示差的に発現されることが分かり、Ｃ１ｑ及びプロペルジンを除いて全てがＰａＣにおいてアップレギュレートされた（図３Ａ）。再び、生データに基づいて、結果は、ＰａＣ対ＡＩＰが、それぞれ、９７％及び９１％の感度及び特異性に基づいて、０．９９のＲＯＣ値（図３Ｂ）で分類され得たことを示した。

臨床的現実をよりよく反映するために、本発明者らは、次いで、第１患者コホート（ｎ＝１０３）を使用して、ＰａＣとＣｈＰ＋ＡＩＰ＋Ｎの組み合わせた異種患者群とで差異が解読され得るかどうかを調べた。結果は、４７個の非重複血清タンパク質が示差的に発現された（ｐ＜０．０５）ことを示した（図３Ａ）。広範囲のタンパク質を含む、被分析物の大部分（４７のうち４５）がＰａＣにおいてアップレギュレートされることがわかった。生データに基づいて、結果は、ＰａＣが０．８５のＲＯＣ ＡＵＣ値（図３Ｂ）でこの異種患者群と区別され得たことを示した。

アレイデータを検証しようとして、独立した１０−ｐｌｅｘサイトカインサンドイッチ抗体マイクロアレイ（ＭＳＤ）を適用した（図３Ｃ）。しかし、１０個の標的化血清被分析物のうちの１つであるＩＬ−８のみが、大部分のサンプルにおいてＭＳＤアッセイの検出下限値を超えた。さらに、ＰａＣ対Ｎ、ＣｈＰ、ＡＩＰ及びそれらの組み合せられたコホートにおけるＩＬ−８の観察されたアップレギュレーションが、ＰａＣ対ＡＩＰ（ｐ＝０．２９）を除いて、全ての場合においてＭＳＤアッセイによって統計的に確認された（ｐ＜０．０５）。

ＰａＣ診断についての改良バイオマーカー・シグネチャー
ＰａＣ、Ｎ、ＣｈＰ及びＡＩＰを含む全第１患者コホート（ｎ＝１０３）の分類の能力をテストするために、本発明者らは、コホートをトレーニングセット（３分の２）及びテストセット（３分の１）に分割した（図４Ａ）。次に、大部分がトレーニングセットにおける分類に寄与する２５個の非重複被分析物から構成された縮小血清バイオマーカー・シグネチャーを、直接的な反復変数減少戦略を使用することによって解読した。例えばサイトカイン及び補体タンパク質から構成される２５−被分析物縮小バイオマーカー・シグネチャーを図４Ｂに示す。次に、本発明者らは、独立したテストセットにおいてこの２５−被分析物クラシファイヤーを適用した（図４Ｃ）。データは、ＰａＣが、それぞれ、７３％及び７５％の感度及び特異性をアウトラインする、０．８８のＲＯＣ ＡＵＣ値（図４Ｃ）で特定され得たことを示した。

クラシファイヤーをさらに調べるために、本発明者らは、その識別力を統計的に評価した。先ず、同じ長さの１０００ランダムシグネチャー（２５個の抗体）をトレーニングセットにおいて作製し、テストセットへ適用した。結果は、ランダムシグネチャーについてのＡＵＣ値が、９５％の場合において、クラシファイヤー・バイオマーカー・シグネチャーのそれ（ＡＵＣ＝０．８８）よりも低かった（図４Ｄ）ことを示した。さらに、最低ｐ値（ＡＵＣ＝０．７７）又は最高倍変化（ＡＵＣ＝０．７８）のいずれかに基づいて選択した対応の２５−被分析物シグネチャーについてのＡＵＣ値は、クラシファイヤー・シグネチャーのそれよりも有意に低かった。従って、データは、クラシファイヤーの識別力、及び縮小高性能シグネチャーを定義するための変数減少戦略の適用可能性をさらに示した。次に、同数のサンプルのランダム分類と特異的分類とを比較するために、テストセットのサンプルアノテーションを１０００回置換した。結果は、ランダムアノテーションが適用された場合よりも正しいサンプルアノテーションが使用された場合に、有意により高いＡＵＣ値（０．８８対０．１９〜０．８６、中央値０．５）が得られたことを示し、このことは、分類の能力をさらに実証している。

議論
本研究において、免疫系の診断力を利用してＰａＣを標的化するために、本発明者らはアフィニティープロテオミクスを適用した。本発明者らは、免疫系は、疾患に由来する個体の健康状態の変化に非常に敏感であるという考えに本発明者らのアプローチの基礎を置き、特に免疫調節性の被分析物の、レベルの変動によるこれらの変化を記録した。この目的のために、本発明者らは、これらの種の重要な調節性の血清被分析物を主に標的化するように本発明者らの抗体マイクロアレイを設計した。データは、高い診断力を示すＰａＣ関連候補バイオマーカー・シグネチャーが解明され（ｄｅ−ｃｏｎｖｏｌｕｔｅ）得たことを示した。同様に、このアフィニティープロテオミックアプローチは、他の癌適応症と健康な対照とを識別するいくつかの血清学的バイオマーカー・シグネチャーの同定を最近可能にし（非特許文献１４〜１５、１７、１９）、このことはプラットフォームの能力をさらに実証している。

本発明者らは、高信頼度で、ＰａＣ対対照及びＰａＣ対膵炎の十分定義された患者コホート間だけでなく、ＰａＣ対対照及び膵炎患者の組み合わされたコホート間も本発明者らが識別することを可能にする血清保存情報を初めて示した。この後者の知見は特に重要であり、何故ならば、候補バイオマーカー・シグネチャーは、異種患者群がスクリーニングされる臨床設定においても十分に機能しなければいけないためである。

高性能ＰａＣクラシファイヤーの臨床的影響は大きく、何故ならば、確認された血清学的ディスクリミネーターはまだ存在していないためである（非特許文献２、７〜９、２０〜２１）。素晴らしいクラシファイヤーが確立されるのを待つ間、ＣＡ−１９−９は、ＰａＣ診断のための最も有用な分子マーカーのままである（非特許文献２、８〜１０）。特に、本発明者らのデータは、ＣＡ−１９−９について一貫して観察されてきたもの（非特許文献２、９〜１１）よりも有意に高いＰａＣ診断についての中間の感度（８８％）及び特異性（８５％）を示し、このことは、著しい臨床的付加価値を概説している。さらに、本発明者らは、コスト、生存、及びリスク患者についてのクオリティ・オブ・ライフに対する新しい診断の可能性の影響を最近モデル化し、アフィニティープロテオミクスが、ＰａＣのスクリーニングにおいて費用効率の高いツールになる大きな見込みがあることを示した（Ｂｏｌｉｎ ｅｔ ａｌ、原稿準備中（ｍｓ ｉｎ ｐｒｅｐ．））。

腫瘍がまだ小さく手術可能である場合に、早期診断が行われ得るならば、クラシファイヤーは最高の状態で機能する（非特許文献２、９）。

癌バイオマーカーを求めて、全身性炎症は潜在的な交絡因子としてしばしば強調され（非特許文献２３）、何故ならば、癌成長と炎症とが関連付けられたためである。アフィニティープロテオミクスに基づく初期研究において、結果はまた、癌特異的フィンガープリントではなく一般疾患（炎症性）シグネチャーが描写されたことをしばしば示した（非特許文献２４〜２６）。特に、本発明者らは、ＰａＣと膵炎とが高信頼度で識別できたことをここで示した。さらに、観察されたシグネチャーは、有意差、即ち、他の様々な炎症状態（非特許文献１９、２７）（Ｃａｒｌｓｓｏｎ ｅｔ ａｌ．、原稿準備中）及び他の癌（非特許文献１４〜１５、１７、１９）について観察されたものとのほんの僅かな重複を示し、このことは、ＰａＣ特異的シグネチャーが解読されたという考えをさらに支持している。

血清イムノシグネチャーは、テストの時点での患者内の免疫系の活性のスナップショットと考えることができた。これらのフィンガープリントは、癌への応答における直接的及び間接的（全身的）効果の組み合わせ組み合わせを反映する。サイトカイン発現プロフィールに焦点を合わせて、以前の報告は、膵臓癌細胞株が、例えばＩＬ−６、ＩＬ−８、ＩＬ−１０、ＩＬ−１２、ＩＬ−１３、ＩＬ−１８、及びＴＧＦ−(１を含む、この研究においても過剰発現されることがかわった一連のサイトカインを発現したことを示した（非特許文献２８）。これらのいくつか及び他のサイトカイン（例えばＶＥＧＦ及びＩＬ−７）はまた、ＰａＣ腫瘍組織及び／又は血清／血漿において過剰発現されることがわかり（非特許文献２９〜３３）、このことは、本発明者らの観察をさらに支持している。サイトカインは免疫系において中心的な役割を果たすが、生物学的状況においてこれらの複雑な発現パターンを解釈することは過酷であり、何故ならば、これらの被分析物の多くが多面的機能を示し、ＰａＣは特有のサイトカイン発現パターンを特徴とするためである（非特許文献２９）。例えばＩＦＮ−γの発現は企図された抗腫瘍免疫応答をシグナル伝達することができるが（非特許文献２９）、ＰａＣの免疫学的環境は、抗炎症性サイトカイン（例えばＴＧＦ−β及びＩＬ−１０）、及び潜在的に不活性の炎症性サイトカイン（例えばＩＬ−１２及びＩＬ−１８）の同時発現によって示されるように、免疫抑制部位にあることがしばしばわかった（非特許文献２９） 細胞免疫抑制は、多くの患者において観察されたＰａＣの顕著な生物学的特徴である（非特許文献３４） Ｔｈ２傾斜反応が報告された一方、ここで示されたＴｈ１／Ｔｈ２バランスも観察された（非特許文献２９、３１、３５）。サイトカイン発現パターンはまた、生存のような他のパラメータを反映することがわかった（非特許文献１４、２９）。一部の非サイトカインマーカー、いくつかの補体タンパク質、例えばＣ３を見て、これは腫瘍に対する免疫学的監視において機能することが示唆されたが（非特許文献３６〜３７）、炭水化物抗原ルイスｘもまた、ＰａＣと関連することが以前わかった（非特許文献３８）。

まとめると、本発明者らは、臨床的必要性に取り組み、イムノシグネチャーリングはＰａＣ診断についての第１プレ検証血清学的バイオマーカー・シグネチャーを解読するための強力なアプローチであることを実証した。これは、高性能プラットフォーム、十分に制御されたサンプル、及び厳密な生物情報学及び検証アプローチによって達成された。プレディクター・シグネチャーの可能性は、追跡研究においてさらに検証され、ここでは、独立したサンプルコホートをプロファイリングする。結局は、これらの知見は、改善されたＰａＣ診断並びにそれによって増強されたＰａＣの予後及び臨床管理についての新たな機会を提供する。

参考文献
1. Hidalgo, M., Pancreatic cancer. N Engl J Med, 2010. 362(17): p. 1605-17.
2. Chu, D., W. Kohlmann, and D.G. Adler, Identification and screening of individuals at increased risk for pancreatic cancer with emphasis on known environmental and genetic factors and hereditary syndromes. JOP, 2010. 11(3): p. 203-12.
3. Jemal A, S.R., Ward E, Hao Y, Xu J, Thun MJ., Cancer statistics, 2009. CA Cancer J Clin, 2009. 59(4).
4. Pannala, R., et al., New-onset diabetes: a potential clue to the early diagnosis of pancreatic cancer. Lancet Oncol, 2009. 10(1): p. 88-95.
5. Warshaw, A.L. and C. Fernandez-del Castillo, Pancreatic carcinoma. N Engl J Med, 1992. 326(7): p. 455-65.
6. Galasso, D., A. Carnuccio, and A. Larghi, Pancreatic cancer: diagnosis and endoscopic staging. Eur Rev Med Pharmacol Sci, 2010. 14(4): p. 375-85.
7. Chen, R., et al., Proteomics studies of pancreatic cancer. Proteomics Clin Appl, 2007. 1(12): p. 1582-1591.
8. Duffy, M.J., et al., Tumor markers in pancreatic cancer: a European Group on
Tumor Markers (EGTM) status report. Ann Oncol, 2010. 21(3): p. 441-7.
9. Fry LC, M.K., Malfertheiner P., Molecular markers of pancreatic cancer: development and clinical relevance. Langenbecks Arch Surg. , 2008. 393(6).
10. Koopmann J, R.C., Zhang Z, Canto MI, Brown DA, Hunter M, Yeo C, Chan DW, Breit SN, Goggins M., Serum markers in patients with resectable pancreatic adenocarcinoma: macrophage inhibitory cytokine 1 versus CA19-9. Clin Cancer Res., 2006. 15(12).
11. Boeck S, S.P., Holdenrieder S, Wilkowski R, Heinemann V., Prognostic and therapeutic significance of carbohydrate antigen 19-9 as tumor marker in patients with pancreatic cancer. Oncology, 2006. 70(4).
12. Ingvarsson J, L.A., Sjoeholm AG, Truedsson L, Jansson B, Borrebaeck CA, Wingren C., Design of recombinant antibody microarrays for serum protein profiling:
targeting of complement proteins. J Proteome Res, 2007. 6(9).
13. Wingren C, I.J., Dexlin L, Szul D, Borrebaeck CA., Design of recombinant antibody microarrays for complex proteome analysis: choice of sample labeling-tag and solid support. Proteomics, 2007. 7(17).
14. Ingvarsson J, W.C., Carlsson A, Ellmark P, Wahren B, Engstroem G, Harmenberg U, Krogh M, Peterson C, Borrebaeck CA., Detection of pancreatic cancer using antibody microarray-based serum protein profiling. Proteomics, 2008. 8(11).
15. Carlsson, A., et al., Plasma proteome profiling reveals biomarker patterns associated with prognosis and therapy selection in glioblastoma multiforme patients. Proteomics Clinical Applications, 2010. 4(6-7): p. 591-602.
16. Soederlind E, S.L., Jirholt P, Kobayashi N, Alexeiva V, Aberg AM, Nilsson A, Jansson B, Ohlin M, Wingren C, Danielsson L, Carlsson R, Borrebaeck CA., Recombining germline-derived CDR sequences for creating diverse single-framework antibody libraries. Nat Biotechnol., 2000. 18(8).
17. Carlsson A, W.C., Ingvarsson J, Ellmark P, Baldertorp B, Fern・M, Olsson H,
Borrebaeck CA., Serum proteome profiling of metastatic breast cancer using recombinant antibody microarrays. Eur J Cancer, 2008. 44(3).
18. McShane, L.M., et al., REporting recommendations for tumor MARKer prognostic studies (REMARK). Nat Clin Pract Oncol, 2005. 2(8): p. 416-22.
19. Ellmark P, I.J., Carlsson A, Lundin BS, Wingren C, Borrebaeck CA., Identification of protein expression signatures associated with Helicobacter pylori infection and gastric adenocarcinoma using recombinant antibody microarrays. Mol Cell Proteomics., 2006. 5(9).
20. Garcea, G., et al., Molecular prognostic markers in pancreatic cancer: a systematic review. Eur J Cancer, 2005. 41(15): p. 2213-36.
21. Rustgi, A.K., Pancreatic cancer: novel approaches to diagnosis and therapy.
Gastroenterology, 2005. 129(4): p. 1344-7.
22. Biankin, A.V., et al., Molecular pathogenesis of precursor lesions of pancreatic ductal adenocarcinoma. Pathology, 2003. 35(1): p. 14-24.
23. Chechlinska, M., M. Kowalewska, and R. Nowak, Systemic inflammation as a confounding factor in cancer biomarker discovery and validation. Nat Rev Cancer, 2010. 10(1): p. 2-3.
24. Orchekowski, R., et al., Antibody microarray profiling reveals individual and combined serum proteins associated with pancreatic cancer. Cancer Res, 2005. 65(23): p. 11193-202.
25. Gao, W.M., et al., Distinctive serum protein profiles involving abundant proteins in lung cancer patients based upon antibody microarray analysis. BMC Cancer, 2005. 5: p. 110.
26. Miller, J.C., et al., Antibody microarray profiling of human prostate cancer sera: antibody screening and identification of potential biomarkers. Proteomics, 2003. 3(1): p. 56-63.
27. Dexlin-Mellby, L., et al., Tissue proteomic profiling of preeclamptic placenta tissue using recombinant antibody microarrays. Proteomics - Clinical Applications, 2010. 4(10-11): p. 794-807.
28. Bellone, G., et al., Cytokine expression profile in human pancreatic carcinoma cells and in surgical specimens: implications for survival. Cancer Immunol Immunother, 2006. 55(6): p. 684-98.
29. Bellone G, S.C., Mauri FA, Tonel E, Carbone A, Buffolino A, Dughera L, Robecchi A, Pirisi M, Emanuelli G., Cytokine expression profile in human pancreatic carcinoma cells and in surgical specimens: implications for survival. Cancer Immunol Immunother. , 2006. 55(6).
30. Chang ST, Z.J., Horecka J, Kunz PL, Ford JM, Fisher GA, Le QT, Chang DT, Ji
H, Koong AC., Identification of a biomarker panel using a multiplexed proximity
ligation assay improves accuracy of pancreatic cancer diagnosis. J Transl Med.,
2009. 7(105).
31. Poch B, L.E., Ramadani M, Gansauge S, Beger HG, Gansauge F., Systemic immune dysfunction in pancreatic cancer patients. Langenbecks Arch Surg. , 2007. 392(3).
32. Wigmore SJ, F.K., Sangster K, Maingay JP, Garden OJ, Ross JA., Cytokine regulation of constitutive production of interleukin-8 and -6 by human pancreatic cancer cell lines and serum cytokine concentrations in patients with pancreatic cancer. Int J Oncol. , 2002. 21(4).
33. Frick VO, R.C., Wagner M, Graeber S, Grimm H, Kopp B, Rau BM, Schilling MK., Enhanced ENA-78 and IL-8 expression in patients with malignant pancreatic diseases. Pancreatology., 2008. 8(4-5).
34. Ungefroren, H., et al., Immunological escape mechanisms in pancreatic carcinoma. Ann N Y Acad Sci, 1999. 880: p. 243-51.
35. Schmitz-Winnenthal FH, V.C., Z'graggen K, Galindo L, Nummer D, Ziouta Y, Buecur M, Weitz J, Schirrmacher V, B・hler MW, Beckhove P., High frequencies of functional tumor-reactive T cells in bone marrow and blood of pancreatic cancer patients. Cancer Res., 2005. 65(21).
36. Chen R, P.S., Cooke K, Moyes KW, Bronner MP, Goodlett DR, Aebersold R, Brentnall TA., Comparison of pancreas juice proteins from cancer versus pancreatitis using quantitative proteomic analysis. Pancreas, 2007. 34(1).
37. Yu KH, R.A., Blair IA., Characterization of proteins in human pancreatic cancer serum using differential gel electrophoresis and tandem mass spectrometry. J Proteome Res., 2005. 4(5).
38. Nakano M, N.T., Ito T, Kitada T, Hijioka T, Kasahara A, Tajiri M, Wada Y, Taniguchi N, Miyoshi E., Site-specific analysis of N-glycans on haptoglobin in sera of patients with pancreatic cancer: a novel approach for the development of tumor markers. Int J Cancer., 2008. 122(10).
39. Ingvarsson J, Wingren C, Carlsson A, et al. Detection of pancreatic cancer using antibody microarray-based serum protein profiling. Proteomics 2008;8.
40. Carlsson A, Wingren C, Ingvarsson J, et al. Serum proteome profiling of metastatic breast cancer using recombinant antibody microarrays. Eur J Cancer 2008;44: 472-80.
41. Wingren C, Ingvarsson J, Dexlin L, Szul D, Borrebaeck CAK. Design of recombinant antibody microarrays for complex proteome analysis: choice of sample labeling-tag and solid support. Proteomics 2007;7:3055-65.
42. Carlsson A, Persson O, Ingvarsson J, et al. Plasma proteome profiling reveals biomarker patterns associated with prognosis and therapy selection in glioblastoma multiforme patients. Proteomics Clin Appl 2010;4:1-12.
43. Soeerlind E, Strandberg L, Jirholt P, et al. Recombining germline-derived CDR sequences for creating diverse single-framework antibody libraries. Nat Biotechnol 2000;18:852-6.
44. Borrebaeck CAK, Wingren C. Design of high-density antibody microarrays for disease proteomics: key technological issues. J Proteomics 2009;72:928-35.
45. Borrebaeck CAK, Wingren C. High-throughput proteomics using antibody microarrays: an update. Expert Rev Mol Diagn 2007;7: 673-86.
46. Ellmark P; ingvarsson J, Carlsson A, Lundin BS, Wingren C, Borrebaeck CAK. Identification of protein expression signatures associated with Helicobacter pylori infection and gastric adenocarcinoma using recombinant antibody microarrays.
Mol Cell Proteomics 2006;5:1638-46.
47. McShane LM, Altman DG, Sauerbrei W, Taube SE, Gion M, Clark GM. REporting recommendations for tumor MARKer prognostic studies (REMARK). Nat Clin Pract Oncol 2005;2:416-22.

コアマーカー＋８個の好ましいマーカーが最良のＲＯＣ−ＡＵＣ値を与えた。

このシグネチャーは以下に対応する（コアは赤色でマークされる）：
ＩＬ−７＋インテグリンα−１０＋ＢＴＫ＋Ｃ１ｑ＋ＩｇＭ＋ＩＬ−９＋プロカテプシンＷ＋プロペルジン＋ＴＭペプチド＋ｂ−ガラクトシダーゼ。

しかし、全てのマーカー組み合わせが実質的な予測力を有した。

Claims (20)

1. 試験サンプルのバイオマーカー・シグネチャーに基づいて個体内における膵臓癌の存在を決定するための方法であって、以下：
   ａ）個体由来の試験すべきサンプルを備える工程；
   ｂ）表ＩＶ（Ａ）及び／又は表ＩＶ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーから選択される２つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現を判定することによって試験サンプルのバイオマーカー・シグネチャーを判定する工程；
   を含み又はからなり、
   ここで、表ＩＶ（Ａ）及び／又は表ＩＶ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーから選択される２つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現は、膵臓癌を有する個体を示す、方法。
2. 以下：
   ｃ）膵臓癌に罹患していない個体由来の対照サンプルを備える工程；
   ｄ）工程（ｂ）において測定された２つ又はそれ以上のバイオマーカーの対照サンプル中における発現を測定することによって対照サンプルのバイオマーカー・シグネチャーを判定する工程；
   をさらに含み又はからなり、
   ここで、工程（ｂ）において測定された２つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現が、工程（ｄ）において測定された２つ又はそれ以上のバイオマーカーの対照サンプル中における発現とは異なる場合、膵臓癌の存在が確認される、請求項１に記載の方法。
3. 以下：
   ｅ）膵臓癌に罹患している個体由来の対照サンプルを備える工程；
   ｆ）工程（ｂ）において測定された２つ又はそれ以上のバイオマーカーの対照サンプル中における発現を測定することによって対照サンプルのバイオマーカー・シグネチャーを判定する工程；
   をさらに含み又はからなり、
   ここで、工程（ｂ）において測定された２つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サン
   プル中における発現が、工程（ｆ）において測定された２つ又はそれ以上のバイオマーカーの対照サンプル中における発現に相当する場合、膵臓癌の存在が確認される、請求項１又は２に記載の方法。
4. 工程（ｂ）が、表ＩＶ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーの１つ又はそれ以上の発現を測定することを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
5. 工程（ｂ）が、表ＩＶ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーの１つ又はそれ以上の発現を測定することを含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
6. 工程（ｂ）が、表ＩＶ（Ｃ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカーの発現を測定することをさらに含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
7. 方法が、膵臓癌（ＰａＣ）と任意の他の疾患状態とを識別するためのものである、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
8. 工程（ｂ）が、表Ｖ（Ａ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現を測定することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
9. 工程（ｂ）が、表Ｖ（Ｂ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現を測定することをさらに含む、請求項７又は８に記載の方法。
10. 工程（ｂ）が、表Ｖ（Ｃ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現を測定することをさらに含む、請求項７〜９のいずれか１項に記載の方法。
11. 工程（ｂ）が、表Ｖ（Ｄ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現を測定することをさらに含む、請求項７〜１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 工程（ｂ）が、表Ｖ（Ｆ）に列挙されるバイオマーカーからの１つ又はそれ以上のバイオマーカーの試験サンプル中における発現を測定することをさらに含む、請求項７〜１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 工程（ｂ）が、表Ｖ（Ａ）、表Ｖ（Ｂ）、表Ｖ（Ｃ）、表Ｖ（Ｄ）及び／又は表Ｖ（Ｆ）に列挙されるバイオマーカーの全ての試験サンプル中における発現を測定することをさらに含む、請求項７〜１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 他の疾患状態が、慢性膵炎（ＣｈＰ）、急性炎症性膵炎（ＡＩＰ）及び／又は正常である、請求項７〜１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 工程（ｂ）、（ｄ）及び／又は工程（ｆ）が、２つ又はそれ以上のバイオマーカーの１つへ結合することができる第１結合剤を使用して行われる、請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法。
16. 第１結合剤が、抗体又はその抗原結合性フラグメントを含む又はからなる、請求項１５に記載の方法。
17. 工程（ｂ）、（ｄ）及び／又は（ｆ）が、２つ又はそれ以上のバイオマーカーをコードする核酸分子の発現を測定する工程を含み；及び、２つ又はそれ以上の結合性部分が、各々、核酸分子を含む又はからなる、請求項１５又は１６に記載の方法。
18. 請求項１５〜１７のいずれか１項に定義される２つ又はそれ以上の結合剤を含む、個体内の膵臓癌の存在を決定するためのアレイ。
19. 個体内の膵臓癌の存在を決定するための診断マーカーとしての、請求項１〜１８のいずれか１項に定義される群より選択される２つ又はそれ以上のバイオマーカーの使用。
20. Ａ）請求項１５〜１７のいずれか１項に定義される２つ若しくはそれ以上の第１結合剤又は請求項１８に記載のアレイ；
    Ｂ）請求項１〜１７のいずれか１項に定義される方法を行うための説明書；
    を含む、膵臓癌の存在を決定するためのキット。

Images