JP6271250B2 - 糖尿病前症、糖尿病、および糖尿病関連症状に関連するバイオマーカー - Google Patents

Description

本発明は、糖尿病前症、糖尿病、および糖尿病性腎症などの糖尿病関連症状に関連したバイオマーカー、個体が糖尿病前症、糖尿病、および糖尿病関連症状を発症することになるリスクを判定するためのバイオマーカーを使用する方法、糖尿病前症、糖尿病、および糖尿病関連症状を発症するリスクがある人を同定するために集団をスクリーニングする方法、ならびに糖尿病前症、糖尿病、および糖尿病の薬物標的に関する。

真性糖尿病は慢性疾患であり、我々の時代の主要な公衆健康問題の１つである。世界中で糖尿病の患者数が増加し続けており、保険制度にとって大きな財政負担になっている。世界中のあらゆる年齢層における糖尿病の有病率は、２０００年に２．８％であり、２０３０年までには４．４％になると推定された。糖尿病患者の総数は、２０００年の１億７１００万人から２０３０年には３億６６００万人まで上昇すると考えられている。２００２年には、オーストラリア人口における糖尿病の有病率は、２５歳以上で７．４％であり、糖尿病のオーストラリア人の数は１９８１年以来３倍になった。

２型糖尿病が断然一般的であり、例えば、米国糖尿病人口の９０〜９５％を占めている。真性糖尿病の有病率は年齢と共に増加し、糖尿病の高齢者数は、高齢者人口の数が増えるにつれて増加すると予想される。糖尿病の増加率と共に、心疾患および糖尿病のリスクの増加と関連するグルコース代謝障害の有病率も高くなる。糖尿肥満は、糖尿病、肥満症、グルコース代謝障害、ならびに高血圧症および異常な血漿脂質プロフィール（脂質異常症）の関連リスクファクターの有病率を包含する用語である。肥満症のレベルが一定のままでも、「糖尿病の蔓延」は継続することになる。肥満症の有病率の増加を仮定すると、これらの数字は、将来の糖尿病有病率を過小評価することになると考えられる。

糖尿病は身体が正常な血糖値を維持することができない状態である。糖尿病の大部分の症例は、１型、２型、および妊娠性糖尿病の３つの広義のカテゴリーに分類される。１型糖尿病は、身体がインスリンを産生しないことに起因し、現在のところ人間がインスリンを注射することが必要である。２型糖尿病はインスリン抵抗性、すなわち、絶対的なインスリン欠乏症と時には合併した、細胞がインスリンを適切に使用できない症状に起因する。

２型糖尿病は、第１段階では定期的運動および食事により、通常制御することができる。疾患が進行するとともに、錠剤および最終的にはインスリン注射が必要となる可能性がある。時間が経過するにつれて、高い血糖値が血管および神経を損傷する可能性がある。糖尿病のこれらの合併症は、眼、神経、および腎臓に損傷をもたらし、心臓発作、脳卒中、インポテンス、および足障害のリスクを増加することがある。この損傷は、糖尿病が長期間発見されないままでいると、糖尿病であると個体が知る前に、発症する可能性がある。したがって、極めて初期の段階で糖尿病およびその合併症を診断および制御することが重要である。

糖尿病はまた、先進国で腎臓病（腎症）の最大の原因であり、透析の莫大な費用の原因である。糖尿病患者の１０％〜２０％は、腎（ｋｉｄｎｅｙ）（腎（ｒｅｎａｌ））不全で死亡することになる。糖尿病における腎症合併の背後にある理由は複雑であり、高いグルコースレベルの毒性作用；高血圧；異常な脂質レベルおよび微小血管の異常を含む。蓄積された結果によれば、タンパク質（アルブミン）の尿への排出をもたらす、腎臓における糸球体の肥厚がある。

糖尿病は、ＥＳＲＤ症例の４０〜５０％を占める、末期腎不全（ＥＳＲＦ）の唯一の最も一般的な原因になっており、年間のオーストラリアのメディケア費用は、他のすべての初期ＥＳＲＤ診断と比較して、糖尿病に起因するＥＳＲＦ患者が最大となっている。２型糖尿病と新たに診断された成人の１／３までがすでに、慢性腎疾患に罹患しており、データによれば、これらの患者の多くにおいて、前糖尿病性状態の間に慢性腎疾患が発症した可能性があることが示唆される。この疾患は進行性で、女性よりも男性が多く冒される。

糖尿病性腎症は、尿中に排出されたアルブミン量の測定によりまず検出される（アルブミン尿）。アルブミン尿は、アルブミンクレアチニン比（ＡＣＲ）を使用して、通常測定される。これは、尿中のアルブミンとクレアチニンの比である。この比は、尿中クレアチニン量により測定される糸球体濾過量に対するアルブミン濃度と見なされる。アルブミン尿は次のように定義される：ＡＣＲ＞２．５ｍｇ／ｍｍｏｌ（男性）または＞３．５ｍｇ／ｍｍｏｌ（女性）。

糖尿病およびその関連症状のリスクを判別するために使用されている数多くの試験およびアルゴリズムがあるにもかかわらず、糖尿病前症患者または診断未確定の初期糖尿病患者に最初に遭遇する可能性が最も高いプライマリケア医師が容易に採用することができる、このようなリスクまたは症状を判別する正確な方法が依然として必要とされている。

したがって、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクがある人をスクリーニングするための、ならびに糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状の患者をモニターするための比較的安価で便利な方法の必要性が依然として存在する。このような方法であれば、大規模な集団をスクリーニングして糖尿病のリスクがある人を同定するために、個人を検査して個体の糖尿病発症リスクを判定するために、糖尿病患者の健康をモニターし、かつ糖尿病、糖尿病前症、および／または関連症状を治療するために設計された治療介入の効果を判別するために使用することができよう。糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状に対する、タンパク質薬物標的を含む、新しい薬物標的を同定する必要性も存在する。新しい薬物標的の同定により、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状のための新しい治療介入の開発が可能になるであろう。

本発明が開発したことは、この背景およびそれに付随する問題および困難に対処するものである。

一態様では、本発明は、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状について被験体を判別する方法であって、被験体からの試料において少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップを含み、前記少なくとも１つのバイオマーカーが表１または２のバイオマーカーのリストから選択される方法を提供する。

別の態様では、本発明は、被験体からの試料において少なくとも１つのバイオマーカーを測定するための試薬を含むキットであって、前記少なくとも１つのバイオマーカーが表１または２のバイオマーカーのリストから選択されるキットを提供する。

別の態様では、本発明は、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状について被験体を判別するためのコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ読み取り可能媒体であって、コンピュータ読み取り可能媒体上に記憶され、かつプロセッサによる実行および表１または２のバイオマーカーのリストから選択される少なくとも１つのバイオマーカーを示すバイオマーカー測定データの記憶に適合したルーチンを含むコンピュータ読み取り可能媒体を提供する。

別の態様では、本発明は、被験体における、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状の治療を判別する方法であって、治療期間中に少なくとも２回、治療を受けている被験体からの試料において、表１または２のバイオマーカーのリストから選択される少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップを含む方法を提供する。

別の態様では、本発明は、被験体が糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクを判別する方法であって、被験体からの試料において、表１または２のバイオマーカーのリストから選択される少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップを含む方法を提供する。

別の態様では、本発明は、被験体において、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状をモニターする方法であって、被験体からの試料において、表１または２のバイオマーカーのリストから選択される少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップ、および得られた測定値をこの少なくとも１つのバイオマーカーの別の尺度と比較するステップを含む方法を提供する。

別の態様では、本発明は、被験体において、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を診断または同定する方法であって、被験体からの試料において、表１または２のバイオマーカーのリストから選択される少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップを含む方法を提供する。

別の態様では、本発明は、被験体において、タンパク尿の原因ともなる他の症状から腎臓病を識別して診断する方法であって、被験体からの試料において、表１または２のバイオマーカーのリストから選択される少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップを含む方法を提供する。

別の態様では、本発明は、被験体において、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状のサブクラスまたは病期を識別して診断する方法であって、被験体からの試料において、表１または２のバイオマーカーのリストから選択される少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップを含む方法を提供する。

別の態様では、本発明は、
（ｉ）被験体からの試料において、表１または２のバイオマーカーのリストから選択される少なくとも１つのバイオマーカーのレベルを示す検査結果データを得るための手段；
（ｉｉ）ステップ（ｉ）で生成された検査結果データを収集し追跡するための手段；
（ｉｉｉ）検査結果データから糖尿病前症、糖尿病および／または糖尿病関連症状のリスク指標値を計算するための手段であって、前記リスク指標値が、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を個体が発症または罹患するリスクを表している手段；および
（ｉｖ）前記リスク指標値を報告するための手段
を含む検査システムを提供する。

別の態様では、本発明は、個体集団をランク付けまたはグループ化する方法であって、前記集団の各個体について、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状のリスク指標データを得るステップ；および集団内の各個体を、集団内の残りの個体に対してランク付けするステップ、または前記得られたリスク指標データを含む因子に基づいて、集団を少なくとも２つのグループに分類するステップを含む方法を提供する。

別の態様では、本発明は、被験体における糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状の代替エンドポイントを評価する方法であって、表１または２のバイオマーカーのリストから少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップ；ならびに前記測定に基づいて、被験体における糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状の代替エンドポイントを評価するステップを含む方法を提供する。

別の態様では、本発明は、被験体が糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクを評価する方法であって、被験体からの試料において、少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップを含み、前記少なくとも１つのバイオマーカーが表１または２のバイオマーカーのリストから選択される方法を提供する。

別の態様では、本発明は、被験体が糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクをモニターする方法であって、被験体からの試料において、少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップを含み、前記少なくとも１つのバイオマーカーが表１または２のバイオマーカーのリストから選択される方法を提供する。

別の態様では、本発明は、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状の被験体を診断または同定する方法であって、被験体からの試料において、少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップを含み、前記少なくとも１つのバイオマーカーが表１または２のバイオマーカーのリストから選択される方法を提供する。

別の態様では、本発明は、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状の治療および介入をモニターする方法であって、被験体からの試料において、少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップを含み、前記少なくとも１つのバイオマーカーが表１または２のバイオマーカーのリストから選択される方法を提供する。

別の態様では、本発明は、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状の疾患状態またはサブクラスを識別して診断する方法であって、被験体からの試料において、少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップを含み、前記少なくとも１つのバイオマーカーが表１または２のバイオマーカーのリストから選択される方法を提供する。

別の態様では、本発明は、被験体の糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を治療する方法であって、表１または２から少なくとも１つのバイオマーカーを使用して、被験体が糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクを評価するステップ、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状のリスクが上昇していると同定された場合に、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状の発症を遅延または予防する治療レジメンを用いて、被験体を治療するステップを含む方法を提供する。

別の態様では、本発明は、被験体の集団をランク付けまたはグループ化する方法であって、前記集団内に含まれる被験体について、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状のリスクスコアを示すデータであって、前記リスクスコアが表１または２からの少なくとも１つのバイオマーカーを使用して計算されるデータを得るステップ、ならびに前記得られたリスクスコアデータを含む因子に基づいて、集団内の残りの個体に対して、集団内の被験体をランク付けするステップ、または少なくとも２つのグループに集団を分類するステップを含む方法を提供する。

別の態様では、本発明は、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクを治療または軽減するための薬剤を同定または評価する方法であって、
（ｉ）表１または２からの少なくとも１つのバイオマーカーを発現する細胞を推定上の薬剤と接触させるステップ；および
（ｉｉ）推定上の薬剤との接触前の細胞における、表１からの少なくとも１つのバイオマーカーの発現および／またはレベルを、推定上の薬剤との接触後の細胞における、表１または２からの少なくとも１つのバイオマーカーの発現および／またはレベルと比較するステップ
を含み、レベルまたは発現の変化が糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を治療するための薬剤として、この薬剤を同定する方法を提供する。

したがって、本発明の別の態様は、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状に対する薬物標的としての、表１または２の少なくとも１つのバイオマーカーの使用のために提供される。

別の態様では、本発明は、被験体における、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクを治療または軽減する方法であって、表１または２の少なくとも１つのバイオマーカーの発現またはレベルを変化させるのに適合した薬剤の有効量を被験体に投与するステップを含む方法を提供する。

別の態様では、本発明は、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクを治療または軽減するための医薬品を調製するための、表１または２の少なくとも１つのバイオマーカーの発現またはレベルを変化させるのに適合した薬剤の使用のために提供される。

以下の発明を実施するための形態は、例として提供するものであって、記載の具体的な実施形態に本発明を限定するように意図するものではないが、次の添付図と併せて理解することができる。

図１は、多重反応モニタリング（ＭＲＭ）により測定された、糖尿病患者における糖尿病性腎症の存在に関して３つの試験から得られたバイオマーカータンパク質データを収載する表である。 図２は、ＦＤＳ１試験による、図１に収載された各バイオマーカーについての一連の箱髭図である（左の箱髭図：糖尿病群；右の箱髭図：重度の腎症を有する糖尿病群；Ｘ軸：タンパク質／ペプチド；Ｙ軸：相対存在量比；ペプチド配列：ＡＴＡ＝ＡＴＡＶＶＤＧＡＦＫ；ＴＶＡ＝ＴＶＡＡＣＮＬＰＩＶＲ；ＥＹＣ＝ＥＹＣＧＶＰＧＤＧＤＥＥＬＬＲ；ＬＥＰ＝ＬＥＰＹＡＤＱＬＲ；およびＩＳＡ＝ＩＳＡＳＡＥＥＬＲ）。 図３は、ＦＤＳ２試験による、図１に収載された各バイオマーカーについての一連の箱髭図である（左の箱髭図：糖尿病群；右の箱髭図：重度の腎症を有する糖尿病群；ｘ軸：タンパク質／ペプチド；ｙ軸：相対存在量比；ペプチド配列：ＩＡＦ＝ＩＡＦＳＡＴＲ；ＬＥＰ＝ＬＥＰＹＡＤＱＬＲ；ＩＳＡ＝ＩＳＡＳＡＥＥＬＲ；ＡＬＡ＝ＡＬＡＱＣＡＰＰＰＡＶＣＡＥＬＶＲ；およびＦＬＮ＝ＦＬＮＶＬＳＰＲ；ＤＡＬ＝ＤＡＬＳＳＶＱＥＳＱＶＡＱＱＡＲ；ＴＶＡ＝ＴＶＡＡＣＮＬＰＩＶＲ；ＥＹＣ＝ＥＹＣＧＶＰＧＤＧＤＥＥＬＬＲ；ＧＤＩ＝ＧＤＩＧＥＴＧＶＰＧＡＥＧＰＲ；ＴＧＤ＝ＴＧＤＩＶＥＦＶＣＫ；ＬＶＹ＝ＬＶＹＰＳＣＥＥＫ）。 図４は、ＢＤＳ試験による、図１に収載された各バイオマーカーについての一連の箱髭図である（左の箱髭図：糖尿病群；右の箱髭図：重度の腎症を有する糖尿病群；ｘ軸：タンパク質／ペプチド；ｙ軸：相対存在量比；ペプチド配列：ＬＶＧ＝ＬＶＧＧＤＮＬＣＳＧＲ；ＩＷＬ＝ＩＷＬＤＮＶＲ；ＳＶＳ＝ＳＶＳＬＰＳＬＤＰＡＳＡＫ；およびＴＥＶ＝ＴＥＶＩＰＰＬＩＥＮＲ）。 図５は、ＭＲＭにより測定された、糖尿病性腎症患者および健常患者に関してＢＤＳ試験から得られたバイオマーカータンパク質データを収載する表である。

本発明は、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病性腎症などの糖尿病関連症状と関連したバイオマーカーの同定に関する。したがって、本発明は、無症候性であるか、または本明細書に開示のバイオマーカーの検出により、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状の非特異的指標を示すのみの被験体を含め、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクがある被験体を同定するための方法を特徴とする。これらのバイオマーカーはまた、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状の処置および治療を受ける被験体のモニタリング、ならびに糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を有する被験体に効果的と思われる治療および処置の選択または修正にとって有用であり、このような処置および治療の選択および使用は、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状の進行を遅延させるかまたはそれらの発症を予防する。本発明はまた、表１または２のバイオマーカーの少なくとも１つを含む、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状に対する新しい薬物標的を特徴とする。

定義
「糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクを治療または軽減するための薬剤」としては、インスリン、例えば、成熟インスリン、プロインスリンおよび可溶性ｃ−ペプチド（ＳＣｐ）、速効作用型インスリン、レギュラーインスリン、中等度作用型インスリン、および長時間作用型インスリン；血糖降下剤；抗炎症剤；脂質低下剤；降圧薬、例えば、カルシウムチャネル遮断薬、ベータ−アドレナリン作動性受容体遮断薬、ＣＯＸ−２阻害薬のプロドラッグを含むサイクロオキシゲナーゼー２阻害薬、アンジオテンシンＩＩ受容体遮断薬（ＡＲＢ）を含むアンジオテンシン系阻害薬、アミノ酸および誘導体を含むＡＣＥ阻害薬およびレンニン阻害薬、それらのペプチドおよび誘導体、ならびにレニンの抗体が挙げられる。

「アンジオテンシンＩＩ拮抗薬」は、アンギオテンシンＩＩ受容体に結合してその活性を妨害することによりアンジオテンシンＩＩの活性を妨害する化合物であり、ペプチド化合物および非ペプチド化合物を含む。大部分のアンジオテンシンＩＩ拮抗薬は、位置８のフェニルアラニンが他のあるアミノ酸で置換されることによりアゴニスト活性が減弱されている、わずかに改変された同族体である。アンジオテンシンＩＩ拮抗薬の例としては、ペプチド性化合物（例えば、サララシン、アンジオテンシン−（１−８）オクタペプチドおよび関連アナログ）；Ｎ−置換イミダゾール−２−オン；２−Ｎ−ブチル−４−クロロ−１−（２−クロロベンジル）イミダゾール−５−酢酸を含む酢酸イミダゾール誘導体；４，５，６，７−テトラヒドロ−１Ｈ−イミダゾ［４，５−ｃ］ピリジン−６−カルボン酸およびアナログ誘導体；Ｎ２−テトラゾールベータ−グルクロニドアナログ；置換ピロール、ピラゾール、およびトリアゾール；フェノールおよび複素環誘導体、例えば１，３−イミダゾール；イミダゾ−縮合７員複素環；アンジオテンシンＩＩの抗体；およびアルアルキルイミダゾール化合物、例えばビフェニル−メチルチ置換イミダゾール；ＥＳ８８９１（Ｎ−モルホリノアセチル−（−１−ナフチル）−Ｌ−アラニル−（４，チアゾリル）−Ｌ−アラニル（３５，４５）−４−アミノ−３−ヒドロキシ−５−シクロ−ヘキサペンタノイル−Ｎ−ヘキシルアミド）；ＳＫＦ１０８５６６（Ｅ−アルファ−２−［２−ブチル−１−（カルボキシフェニル）メチル］１Ｈ−イミダゾール−５−イル［メチラン−ｅ］−２−チオフェンプロパン酸；ロサルタン（ＤＵＰ７５３／ＭＫ９５４）；およびレミキリン（Ｒｅｍｉｋｉｒｉｎ）が挙げられる。

「アンジオテンシン変換酵素（ＡＣＥ）阻害薬」としては、ＡＣＥの活性を阻害することによりレニン−アンジオテンシン系に介入し、それによって昇圧物質アンジオテンシンＩＩの形成を低減または排除する、アミノ酸およびその誘導体、ペプチド、例えばジおよびトリペプチド、ならびにＡＣＥに対する抗体が挙げられる。ＡＣＥ阻害薬として有用であると知られている化合物のクラスとしては、アシルメルカプトおよびメルカプトアルカノイルプロリン、例えばカプトプリルおよびゾフェノプリル、カルボキシアルキルジペプチド、例えばエナラプリル、リシノプリル、キナプリル、ラミプリル、およびペリンドプリル、カルボキシアルキルジペプチド模倣体、例えばシラザプリルおよびベンザプリル、ホスフィニルアルカノイルプロリン、例えばホシノプリルおよびトランドロプロリンが挙げられる。

「抗炎症」剤としては、アルクロフェナク；プロピオン酸アルクロメタゾン；アルゲストンアセトニド；アルファアミラーゼ；アムシナファール；アムシナフィド；アンフェナクナトリウム；塩酸アミプリロース；アナキンラ；アニロラク；アニトラザフェン；アバゾン；バルサラジド二ナトリウム；ベンダザック；ベノキサプロフェン；塩酸ベンジダミン；ブロメライン；ブロペラモール；ブデソニド；カルプロフェン；シクロプロフェン；シンタゾン；クリプロフェン；プロピオン酸クロベタゾール；酪酸クロベタゾン；クロピラク；プロピオン酸クロチカゾン；酢酸コルメタゾン；コルトドキソン；デフラザコルト；デソニド；デスオキシメタゾン；デキサメタゾンジプロピオネート；ジクロフェナクカリウム；ジクロフェナクナトリウム；酢酸ジフロラゾン；ジフルミドンナトリウム；ジフルニサル；ジフルプレドナート；ジフタロン；ジメチルスルホキシド；ドロシノニド；エンドリゾン；エンリモマブ；エノリカムナトリウム；エピリゾール；エトドラック；エトフェナメート；フェルビナク；フェナモール；フェンブフェン；フェンクロフェナク；フェンクロラク；フェンドサール；フェンピパロン；フェンチアザク；フラザロン；フルアザコート；フルフェナム酸；フルミゾール；酢酸フルニソリド；フルニキシン；フルニキシンメグルミン；フルオコルチンブチル；酢酸フルオロメトロン；フルクアゾン；フルルビプロフェン；フルレトフェン；プロピオン酸フルチカゾン；フラプロフェン；フロブフェン；ハルシノニド；プロピオン酸ハロベタゾール；酢酸ハロプレドン；イブフェナック；イブプロフェン；イブプロフェンアルミニウム；イブプロフェンピコノール；イロニダップ；インドメタシン；インドメタシンナトリウム；インドプロフェン；インドキソール；イントラゾール；酢酸イソフルプレドン；イソキセパック；イソキシカム；ケトプロフェン；塩酸ロフェミゾール；ロルノキシカム；エタボン酸ロテプレドノール；メクロフェナム酸ナトリウム；メクロフェナム酸；メクロリゾンジブチラート；メフェナム酸；メサラミン；メセクラゾン；メチルプレドニゾロンスレプタネート；モルニフルメート；ナブメトン；ナプロキセン；ナプロキセンナトリウム；ナプロキソール；ニマゾン；オルサラジンナトリウム；オルゴテイン；オルパノキシン；オキサプロジン；オキシフェンブタゾン；塩酸パラニリン；ペントサンポリサルフェートナトリウム；フェンブタゾンナトリウムグリセレート；ピルフェニドン；ピロキシカム；ピロキシカムシンナメート；ピロキシカムオラミン；ピルプロフェン；プレドナゼート；プリフェロン；プロドール酸；プロカゾン；プロキサゾール；クエン酸プロキサゾール；リメキソロン；ロマザリット；サルコレックス；サルナセジン；サルサラート；サリシレート；塩化サングイナリウム；セクラゾン；セルメタシン；スドキシカム；スリンダク；スプロフェン；タルメタシン；タルニフルメート；タロサレート；テブフェロン；テニダップ；テニダップナトリウム；テノキシカム；テシカム；テシミド；テトリダミン；チオピナク；チキソコルトールピバレート；トルメチン；トルメチンナトリウム；トリクロニド；トリフルミダート；ジドメタシン；グルココルチコイド；ゾメピラックナトリウム、アスピリン、サイトカイン阻害薬、例えばサイトカインアンタゴニスト（例えばＩＬ−６受容体アンタゴニスト）、アザ−アルキルリゾリン脂質（ＡＡＬＰ）、および腫瘍壊死因子−アルファ（ＴＮＦ−アルファ）阻害薬、例えば抗ＴＮＦ−アルファ抗体、可溶性ＴＮＦ受容体、ＴＮＦ−アルファ、アンチセンス核酸分子、多価グアニルヒドラゾン（ＣＮＩ−１４９３）、Ｎ−アセチルシステイン、ペントキシフィリン、オキシペンチフィリン、炭素環ヌクレオシドアナログ、デキサナビノール、およびＴＮＦ−アルファ阻害薬、例えばエタネルセプトおよびインフリキシマブが挙げられる。

「ベータ−アドレナリン作動性受容体遮断薬」は、狭心症、高血圧症、および心不整脈におけるカテコールアミンの心血管作用に拮抗し、アテノロール、アセブトロール、アルプレノロール、ベフノロール、ベタキソロール、ブニトロロール、カルテオロール、セリプロロール、ヒドロキサロール、インデノロール、ラベタロール、レボブノロール、メピンドロール、メチプラノール、メチンドール、メトプロロール、メトリゾラノロール、オクスプレノロール、ピンドロール、プロプラノロール、プラクトロール、プラクトロール、ソタロールナドロール、チプレノロール、トマロロール、チモロール、ブプラノロール、ペンブトロール、トリメプラノール、２−（３−（１，１−ジメチルエチル）−アミノ−２−ヒドロキシプロポキシ）−３−ピリデンカルボニトリルＨＣｌ−、１−ブチルアミノ−３−（２，５−ジクロロフェノキシ−）−２−プロパノール、１−イソプロピルアミノ−３−（４−（２−シクロプロピルメトキシエチル）フェノキシ）−２−プロパノール、３−イソプロピルアミノ−１−（７−メチルインダン−４−イルオキシ）−２−ブタノール、２−（３−ｔ−ブチルアミノ−２−ヒドロキシ−プロピルチオ）−４−（５−カルバモイル−２−チエニル）チアゾール、および７−（２−ヒドロキシ−３−ｔ−ブチルアミンプロポキシ）フタリドを含む。

「カルシウムチャネル遮断薬」は、ジヒドロピリジン類、例えばニフェジピン、フェニルアルキルアミン類、例えばベラパミル、およびベンゾチアゼピン類、例えばジルチアゼムからなる薬物の３つの主要な化学物質群の１つに属する。本発明の有用な他のカルシウムチャネル遮断薬としては、アミノン、アムロジピン、ベンシクラン、フェロジピン、フェンジリン、フルナリジン、イスラジピン、ニカルジピン、ニモジピン、ペルヘキシレン、ガロパミル、チアパミルおよびチアパミルアナログ、フェニトイン、バルビツレート、およびペプチドジノルフィン、オメガ−コノトキシン、およびオメガ−アガトキシンが挙げられる。

「糖尿病」には、１型糖尿病（自己免疫性および特発性の両方）、２型糖尿病、および妊娠糖尿病が含まれる。糖尿病は、再発性および持続性の高血糖によって特徴づけられ、血糖値および糖化ヘモグロビンの増大（≧６．５％）により診断することができる。現行の定義によれば、１２６ｍｇ／ｄＬ（７．０ｍｍｏｌ／Ｌ）を超える空腹時血糖測定値が２回あると、真性糖尿病の診断が下されると考えられる。

「糖尿病関連症状」は、正常な血糖値より高いと生じる症状、ならびに低血糖症、糖尿病性ケトアシドーシス、糖尿病性ニューロパチー、糖尿病性腎症を含む腎臓病、心臓血管疾患、脳卒中、糖尿病性網膜症、および動脈血管疾患からなるリストから選択される症状を含む、糖尿病の結果もしくは合併症であるか、またはそうでなければ糖尿病と関係または関連している、あらゆる症状または疾患を含む。

本発明の文脈における「バイオマーカー」は、限定はされないが、表１または２のタンパク質およびその事実上の測定物；表１または２のタンパク質をコードする核酸；表１または２のタンパク質の代謝産物および分解産物；表１または２のタンパク質の多型、変異体、変形体、改変体、サブユニット、ペプチド（表３のものなど）、および断片；ならびに表１または２のタンパク質を含むタンパク質−リガンド複合体を包含する。バイオマーカーはまた、表１または２のタンパク質と少なくとも５０％、６０％、７０％、８０％、９０％、９５％、９６％、９７％、９８％、または９９％の同一性または類似性を有するタンパク質、ならびに表１または２のタンパク質の変異形態およびそのような変異体をコードする核酸を含むことができる。バイオマーカーは、本発明に関して有用である一時的な傾向および差異を含む、数学的指標または他の測定値を計算するために使用することができる。

「妊娠糖尿病」は妊娠中の耐糖能障害を指す。この症状によって、妊娠中に開始するか、または最初に診断される高血糖がもたらされる。

「血糖低下」剤としては、経口血糖低下剤を含めて、限定はされないが、第一世代スルホニル尿素：アセトヘキサミド、クロルプロパミド、トルブタミド；第二世代スルホニル尿素：グリピジド、グリブリド、グリメピリド；ビグアニド：メトホルミン；アルファ−グルコシダーゼ阻害薬：アカルボース、ミグリトール、チアゾリジンジオン：ロシグリタゾン、ピオグリタゾン、トログリタゾン；メグリチニド：レパグリニド；および他の血糖低下剤、例えばアカルボース；ブホルミン；塩酸ブトキサミン；カミグリボース；シグリタゾン；エングリタゾンナトリウム；ダルグリタゾンナトリウム；塩酸エトホルミン；グリアミリド；グリボムリド；グリセタニルグリクラジドナトリウム；グリフルミド；グルカゴン；グリヘキサミド；グリミジンナトリウム；グリオクタミド；グリパラミド；リノグリリド；フマル酸リノグリリド；メチルパルモキシレート；パルモキシレートナトリウム；酒石酸ピログリリド；プロインシュリンヒト型；酢酸セグリチド；トラザミド；トルピラミド；ゾポルレスタットが挙げられる。

「空腹時血糖異常」（ＩＦＧ）は、正常よりは高いが、糖尿病として分類されるほど高くはない血糖値に関連した前糖尿病性症状である。ＩＦＧの被験体は、空腹時血糖（グルコース）値が１２５ｍｇ／Ｌ以下、１００〜１２５ｍｇ／ｄＬの間、または１０５〜１２５ｍｇ／ｄＬの間でありうる。

本明細書で使用される用語「同一性」は、配列の比較により決定される、２つ以上の分子間の関係を指す。「同一性」は、場合によっては、ヌクレオチド配列またはアミノ酸配列のストリング間のマッチにより決定される、ポリペプチド配列間または核酸分子配列間の配列関連度も意味する。「同一性」の尺度は、特定の数学モデルのコンピュータプログラムにより処理されるギャップアライメントによる２つ以上の配列間の同一マッチのパーセントである。

「耐糖能異常」（ＩＧＴ）は、正常よりは高いが、糖尿病として分類されるほど高くはない血糖値に関連した前糖尿病性症状である。ＩＧＴの被験体は、７５ｇの経口グルコース負荷試験で１４０〜１９９ｍｇ／ｄＬ（７．８〜１１．０ｍｍｏｌ）の２時間グルコースレベルを有しうる。

「脂質低下剤」としては、ジェムフィブロジル、コリスチラミン、コレスチポール、ニコチン酸、ならびにＨＭＧ−ＣｏＡレダクターゼ阻害薬、例えばシンバスタチン、ロバスタチン、プラバスタチンナトリウム、フルバスタチン、アトルバスタチン、およびセリバスタチンが挙げられる。

本明細書に記載のバイオマーカーに関連して本明細書で使用される用語「測定する（ｍｅａｓｕｒｉｎｇ）」および「測定（ｍｅａｓｕｒｅ）」などの変化形は、所与のバイオマーカーの存在および／または量の測定を指す。

「糖尿病前症」は、糖尿病の診断基準の全部ではないが一部を満たす状態である。糖尿病前症は、被験体が正常レベルと糖尿病レベルの間の血糖値を示す症状、被験体が耐糖能異常（ＩＧＴ）、空腹時血糖異常（ＩＦＧ）、および／または５．７〜６．４％の間の糖化ヘモグロビンに罹患している症状を含む。

本発明の文脈における「試料」は、被験体から単離した生体試料であり、例としては、限定されないが、全血、血液分画、血清、血漿、血球、内皮細胞、組織生検、リンパ液、腹水、間質液（「細胞外液」としても知られており、特に歯肉滲出液を含む、細胞間のスペースに見出される液体を包含する）、骨髄、脳脊髄液（ＣＳＦ）、唾液、粘液、喀痰、汗、尿、または他の分泌液、排泄液、または他の体液を挙げることができる。

用語「類似性」は、「同一性」に関連する概念ではあるが、それに対して、同一マッチおよび保存的置換マッチの両方を含む類似性の尺度を指す。保存的置換は核酸分子ではなくポリペプチドに当てはまるので、類似性はポリペプチド配列比較でのみ取り扱われる。例えば、２つのポリペプチド配列において、２０のうちの１０が同一アミノ酸であり、残りがすべて非保存的置換である場合、パーセント同一性および類似性は両方とも５０％になる。同じ例において、さらに５つの位置が保存的置換である場合は、パーセント同一性は依然として５０％であるが、パーセント類似性は７５％（２０のうちの１５）になる。したがって、保存的置換がある場合には、２つのポリペプチド配列間の類似性度はそれら２つの配列間のパーセント同一性より高くなる。

用語「保存的アミノ酸置換」は、その位置のアミノ酸残基の極性または電荷にほとんどまたはまったく影響を及ぼさないような標準残基による天然アミノ酸残基の置換を指す。例えば、保存的置換は、ポリペプチド中の非極性残基が他の任意の非極性残基によって置換されることにより生じる。さらに、ポリペプチド中のいかなる天然残基もアラニンに置換されてよい。保存的アミノ酸置換のための一般規則を、以下の表に示す。

保存的アミノ酸置換はまた、生物システムでの合成ではなく化学合成によって、典型的には組み込まれる非天然アミノ酸残基を包含する。これらにはペプチドミメティック、およびアミノ酸部分が逆転または反転された別の形態のものが含まれる。アミノ酸配列の保存的な改変（およびコードするヌクレオチドの対応する改変）は、表１のバイオマーカーのものに類似の機能的および化学的特性を有するポリペプチドを生成すると期待される。対照的に、表１のバイオマーカーの機能的および／または化学的特性の実質的な改変は、（ａ）例えばシート状またはらせん状のコンフォメーションのような、置換領域の分子骨格構造、（ｂ）標的部位における分子の電荷または疎水性、または（ｃ）側鎖の嵩高さ、の保持に対するその影響が顕著に異なる置換を選択することにより達成することができる。天然残基は共通の側鎖特性に基づいて以下の群に分類することができる：
１）疎水性：ノルロイシン、Ｍｅｔ、Ａｌａ、Ｖａｌ、Ｌｅｕ、Ｉｌｅ；
２）中性親水性：Ｃｙｓ、Ｓｅｒ、Ｔｈｒ；
３）酸性：Ａｓｐ、Ｇｌｕ；
４）塩基性：Ａｓｎ、Ｇｌｎ、Ｈｉｓ、Ｌｙｓ、Ａｒｇ；
５）鎖の配向に影響を及ぼす残基：Ｇｌｙ、Ｐｒｏ；および
６）芳香族：Ｔｒｐ、Ｔｙｒ、Ｐｈｅ。

同一性および／または類似性を決定する好ましい方法は、検査される配列間に最大の一致を与えるように設計されている。同一性および類似性を決定する方法は、公的に入手できるコンピュータプログラムの中に成文化されている。２つの配列間の同一性および類似性を決定する好ましいコンピュータプログラム法としては、ＧＡＰ（Ｄｅｖｅｒｅｕｘら、Ｎｕｃ．Ａｃｉｄｓ Ｒｅｓ．１２：３８７（１９８４年）；Ｇｅｎｅｔｉｃｓ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒｏｕｐ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｗｉｓｃｏｎｓｉｎ，Ｍａｄｉｓｏｎ，Ｗｉｓ．）、ＢＬＡＳＴＰ、ＢＬＡＳＴＮ、およびＦＡＳＴＡ（Ａｔｓｃｈｕｌら、Ｊ．Ｍｏｌ．Ｂｉｏｌ．２１５：４０３−１０（１９９０年））を含むＧＣＧプログラムパッケージが挙げられる。ＢＬＡＳＴ Ｘプログラムは、国立バイオテクノロジー情報センター（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）（ＮＣＢＩ）および他の供給源から公的に入手可能である（Ａｌｔｓｃｈｕｌら、ＢＬＡＳＴ Ｍａｎｕａｌ （ＮＣＢ ＮＬＭ ＮＩＨ，Ｂｅｔｈｅｓｄａ，Ｍｄ．）；Ａｌｔｓｃｈｕｌら、１９９０年，上記）。周知のＳｍｉｔｈ Ｗａｔｅｒｍａｎアルゴリズムも同一性を決定するために使用することができる。

本発明の文脈における「被験体」は、好ましくは哺乳動物である。哺乳動物は、ヒト、非ヒト霊長類、マウス、ラット、イヌ、ネコ、ウマ、またはウシであってもよい。被験体は、糖尿病、糖尿病前症、または糖尿病関連症状を有するとあらかじめ診断されたかまたは同定された被験体であり、場合によっては、糖尿病、糖尿病前症、または糖尿病関連症状に対する治療介入をすでに受けたかまたは受けている被験体である。あるいは、被験体は、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を有するとあらかじめ診断されていない被験体でもあり得る。例えば、被験体は、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状の１つまたは複数のリスクファクターを示す被験体、あるいはそのようなリスクファクターをまったく示さない被験体、あるいは糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状が無症候性である被験体でもあり得る。被験体はまた、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状に罹患しているかまたはそれらを発症するリスクがある被験体でもあり得る。

診断および予後診断
本発明は、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状の診断および予後診断の改善を提供する。糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を発症するリスクは、本明細書に記載のバイオマーカーの１つまたは複数を測定し、測定値を基準値または指標値と比較することにより判別することができる。そのような比較は、数学のアルゴリズムまたは式を用いて、複数の個別のバイオマーカーおよび他のパラメーターの結果に由来する情報を１つの尺度または指標にまとめることにより行うことができる。糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状のリスクが増加していると同定された被験体は、任意選択的に、予防または治療化合物の投与、あるいは糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状の発症を予防、治療、または遅延させるための運動レジメンまたは栄養補助食品の実行などの治療レジメンを受けるように選択されてもよい。

バイオマーカーの量は、検査試料で測定し、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状についてのカットオフ点および異常値を定義するための基準限界、識別限界、またはリスク指定閾値などの手法を利用して、基準レベルまたは正常レベルと比較することができる。正常対照レベルは、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状に罹患していない被験体で典型的に見出される、１つまたは複数のバイオマーカーまたは組合せバイオマーカー指標のレベルである。正常および異常レベルならびにカットオフ点は、バイオマーカーが単独で使用されるか、または他のバイオマーカーと組み合わせて１つの指標とする式で使用されるかに応じて異なりうる。あるいは、正常または異常レベルは、臨床的に適切な計画対象期間中に、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を発症またはそれらに移行しなかった、以前に検査された被験体からのバイオマーカーパターンまたは「署名（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）」のデータベースになりうる。

本発明を使用して、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を発症またはそれらに移行するリスクの連続的またはカテゴリー的測定値を作成し、それによって、明確な臨床状態を有するあるカテゴリーの被験体のリスクスペクトルを診断し確定することができる。カテゴリー的なシナリオでは、本発明の方法を使用して、正常なコホートと、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を有するコホートとを識別することができる。他の実施形態では、本発明を使用して、糖尿病から糖尿病前症を、正常から糖尿病を、正常から様々な糖尿病関連症状または様々な糖尿病症状を識別することができる。このような様々な使用には、個体パネル、数学アルゴリズム、および／またはカットオフ点において、異なるバイオマーカーの組合せが必要となるが、この使用目的のために前述の測定値を同じ精度にすることができる。

糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を被験体が発症する前に被験体を同定することにより、その被験体が疾患状態に移行することを遅延、低減、または予防するために、種々の治療介入または治療レジメンを選択および開始することが可能になる。さらに、少なくとも１つのバイオマーカーのレベルをモニターすることにより、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状の治療経過をモニターすることが可能になる。例えば、試料は、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状のために、治療レジメンまたは治療介入、例えば薬物治療を受ける被験体から提供されうる。このような治療レジメンまたは治療介入としては、運動レジメン、食事制限、食事補給、肥満学的外科的介入、医薬品投与、および糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状と診断または同定された被験体に使用される治療法または予防法による治療が挙げられる。試料は、治療の前、最中、または後の種々の時点で被験体から入手することができる。

さらに、本発明を使用して、種々の設定で集団をスクリーニングすることができる。治療介入を必要とする被験体を同定するために；疫学的データの収集のために；医療保険用に被験体を判別するために、被験体群をスクリーニングすることができる。集団スクリーニングを通して得られたデータは、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状の臨床的尺度と関連する場合、特に価値があり、医療サービスの提供および効率の向上、したがって患者治療成績の向上のために、医療提供者および健康関連産業が便利に使用できるマシン読み取り可能媒体のデータアレイまたは他のコレクションに記憶することができる。

マシン読み取り可能な記憶媒体には、前記データを使用するための命令をプログラミングされたマシンを使用する場合、限定はされないが、ある時間にわたるまたは介入もしくは治療に応じた、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状のリスクファクターに関する被験体情報の提供または生成、および薬物発見などの種々の目的のために使用することができる、マシン読み取り可能なデータまたはデータアレイをコードした任意のデータ記憶材料も含まれる。本発明のバイオマーカーおよび／またはそれから決定される対応するリスクの判別および測定値は、特に、プロセッサ、データ記憶システム（揮発性および不揮発性メモリおよび／または記憶素子を含む）、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置を含む、プログラム可能なコンピュータ上で実行されるコンピュータプログラムに実装することができる。プログラムコードまたはソフトウェアを入力データに適用し、必要なファンクションを実行して、必要な出力を生成することができる。

プログラムコードまたはソフトウェアは、バイオマーカーの正常レベルまたは異常レベルの判定、および基準値、例えば、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状の状態が知られている対照被験体もしくは集団または指標値もしくはベースライン値とバイオマーカーレベルの比較を含む、バイオマーカーに関するデータに関連するファンクションの１つまたは複数を実行することができる。基準試料または指標値もしくはベースライン値は、治療を受けている１つまたは複数の被験体から入手または導出してもよく、あるいは糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を発症するリスクが低い１つまたは複数の被験体から入手または導出してもよく、あるいは治療を受けた結果として、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状に関連した１つまたは複数のリスクファクター（確立された臨床パラメーターを含む）に改善が見られた被験体から入手または導出してもよい。さらに、基準試料または指標値もしくはベースライン値は、治療を受けていない１つまたは複数の被験体から入手または導出してもよい。例えば、試料は、治療の進行をモニターするために、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状について初期治療を受け、かつ糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状についてその後の治療を受けている被験体から収集してもよい。基準値はまた、リスク予測アルゴリズムから導出された値または集団試験から計算された指標を含むことができる。

したがって、本発明のバイオマーカーを使用して、以下の被験体のバイオマーカープロフィールまたは署名を生成することができる：（ｉ）糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を発症しておらずかつ発症すると予測されない被験体、および／または（ｉｉ）糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を発症したかまたは発症すると予測される被験体。被験体のバイオマーカープロフィールを所定または基準のバイオマーカープロフィールと比較して、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を発症するリスクがある被験体の診断または同定、疾患の進行および疾患の進行速度のモニター、ならびに糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状の治療の有効性のモニターを行うことができる。本発明のバイオマーカープロフィールは、マシン読み取り可能媒体に含有されることが好ましく、さらなる入手データで更新可能である限り、「生きて」おり、したがって、バイオマーカーの強度および臨床的重要性を向上させる。本発明のバイオマーカーに関するデータはまた、限定はされないが、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状についての、臨床パラメーターまたは他のアルゴリズムの測定値などの他のデータまたは検査結果と組み合わせたりまたは関連させたりすることができる。他のデータとしては、年齢、民族、肥満度指数（ＢＭＩ）、総コレステロール値、血糖値、血圧、ＬＤＬ値、およびＨＤＬ値が挙げられる。マシン読み取り可能媒体はまた、病歴および任意の関連する家族歴などの被験体情報を含むことができる。

本発明はまた、特定の被験体に適したまたはそうでなければカスタマイズされる、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を治療するための薬剤を同定するための方法を提供する。この点に関して、治療剤または治療薬に曝露された被験体から検査試料を入手することは可能であり、１つまたは複数のバイオマーカーのレベルを決定することができる。１つまたは複数のバイオマーカーのレベルは、治療前後の被験体からの試料と比較することができ、またはそのような治療または曝露の結果としてリスクファクターの改善を示した１つまたは複数の被験体からの試料と比較することができる。

検査
本発明のバイオマーカーおよびそのパネルは、一連の検査システムに実装することができる。典型的には、検査システムには、試料から検査結果を得るための手段、通常はデータベースにおいて、試料の検査結果を収集、記憶、処理、および／または追跡するための手段、および検査結果を報告するための手段が含まれる。検査結果を得るための手段には、生化学的アッセイ、免疫学的アッセイ、および核酸検出用アッセイの１つまたは複数を利用する、自動検査に適合したモジュールが含まれる。一部の検査システムは、複数試料を処理することができ、所与の試料について複数の検査を行うことができる。検査結果を収集、記憶、処理、および／または追跡するための手段は、ハードドライブもしくはフラッシュメモリーまたは紙印刷物などの物理的および／または電子的データ記憶装置を含むことができる。検査結果を報告するための手段は、可視表示、データ構造もしくはデータベースへのリンク、またはプリンタを含むことができる。この点に関して、報告手段は、単純に、データベース、視覚表示、またはプリンタなどの別の装置に結果を送信するのに適合したデータリンクであってもよい。

したがって、本発明は、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を発症するリスクがある個体の同定を支援するかまたは糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を診断するのに適合した検査システムであって、本明細書に記載のバイオマーカーの少なくとも１つに関するデータを使用する手段を含む検査システムを提供する。典型的には、本発明のシステムからの検査結果は、本明細書に記載のバイオマーカーの少なくとも１つに関するデータを取得し、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を発症するかまたはすでに有しているリスクを判定する、マシンコードまたはソフトウェアを用いてプログラムされたコンピュータまたはマイクロプロセッサへの入力として提供される。

バイオマーカーの選択
表１のバイオマーカーは、糖尿病および／または糖尿病性腎症を有する被験体において、存在または濃度レベルの変化または変更が見出されたとして同定されたものである。したがって、本発明のバイオマーカーおよび方法により、当業者が糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状のいかなる症状も示さないが、それにもかかわらず、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を有するかまたはそれらを発症するリスクがありうる被験体を同定、診断、またはそうでなければ判別することが可能になる。

表１または２のバイオマーカーの１つまたは複数を選択して、マーカーパネルを作成することができる。例えば、本発明の一実施形態は、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を発症するリスクを評価する方法であって、表１または２にある少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２または１３のバイオマーカーのレベルを測定するステップを含む方法である。好ましくは、このパネルには、ペルオキシレドキシン−２（Ｐ３２１１９）、タンパク質ＡＭＢＰ（Ｐ０２７６０）；アポリポタンパク質Ａ−ＩＶ（Ｐ０６７２７）、および補体Ｃ１ｑサブコンポーネントサブユニットＢ（Ｐ０２７４６）；アディポネクチン（Ｑ１５８４８）、補体因子Ｈ−関連タンパク質２（Ｐ３６９８０）、ヘモグロビンサブユニットベータ（Ｐ６８８７１）、アポリポタンパク質Ｂ−１００（Ｐ０４１１４）、およびスルフヒドリルオキシダーゼ１（Ｏ００３９１）の少なくとも１つ、または；アポリポタンパク質Ｃ−ＩＩＩ（Ｐ０２６５６）インスリン様増殖因子結合タンパク質３（Ｐ１７９３６）、ＣＤ５抗原様（Ｏ４３８６６）、および補体成分Ｃ８ベータ鎖（Ｐ０７３５８）の少なくとも１つが含まれる。

臨床アルゴリズム
本発明のバイオマーカーを使用して得られた結果を、任意の１つまたは複数の式を使用して組み合わせて、本発明の実施に有用な指標にすることができる。上記したように、そのような指標は、種々の他の指摘の中でとりわけ、ある疾患状態から別の疾患状態に移行する確率、可能性、絶対的もしくは相対リスク、時間もしくは速度を指摘してもよく、または糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状の将来のバイオマーカー測定値を予測してもよいが、限定はされない。これは、特定の期間もしくは範囲について、または残りの生涯リスクについてであってもよく、または、単純に、別の基準被験体集団と比較した指標として提供されてもよい。

好ましい式には、相対動作特性（ＲＯＣ）、判別分析の使用、例えば線形判別分析（ＬＤＡ）などの幅広いクラスの統計分類アルゴリズムが含まれる。異なる閾値を用いる固有遺伝子に基づいた手法（ＥＬＤＡ）または多変量分散分析（ＭＡＮＯＶＡ）に基づいた足踏みアルゴリズムを使用するＬＤＡのための特徴を同定することができる。ホテリング−ローリー統計に基づいて非分離の確率を最小化するフォワード、バックワード、およびステップワイズのアルゴリズムを実行することができる。他の式には、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）が含まれ、ランダムフォレストまたは再帰分割を別個にまたは組み合わせて使用して、最も重要なバイオマーカーの組合せを同定することもできる。

個々のバイオマーカー測定値の結果をさらなる処理の前に前処理して、より有用な形態の情報にするために、他の式を使用することができる。前処理には、対数関数またはロジスティック関数などの数学変換を使用する、バイオマーカーの結果の逆変換および平方根変換ならびに正規化が含まれる。年齢、性別（ｇｅｎｄｅｒ）、人種、ＢＭＩ、または性（ｓｅｘ）などの臨床パラメーターに基づいた正規化が特に好ましい。

１つまたは複数の臨床パラメーターを、式への入力として、または特定のバイオマーカーパネルおよび式を使用して測定されるべき関連集団を確定する事前選択基準として、本発明のバイオマーカーと組み合わせて本発明の実施で使用することができる。臨床パラメーターはまた、バイオマーカーの正規化および前処理において、またはバイオマーカーの選択、パネル構築、式タイプの選択および誘導、ならびに式の結果の後処理において有用となりうる。

本発明のバイオマーカーパネルは、目的の集団およびエンドポイントまたは用途に適合させることができる。例えば、バイオマーカーパネルおよび式は、一次予防および診断に関して、また二次予防および管理に関して被験体を判別するために使用することができる。一次判別の場合、パネルおよび式は、症状の予測およびリスク層別化のために、糖尿病症状の診断のために、グルコースのレベルおよび変化速度の予後診断のために、将来の診断への指示のために使用することができる。二次予防および管理の場合、パネルおよび式は、糖尿病合併症の予後診断およびリスク層別化に使用することができる。パネルおよび式は、次の訪問まで介入を延期するべきか、通常の予防検査を勧めるべきか、訪問回数の増加を勧めるべきか、検査の増加を勧めるべきか、そして治療介入を勧めるべきかの判断など、臨床判断の支援のために使用することができる。パネルおよび式はまた、治療の選択および応答、治療の調整および投薬、進行中の治療効果のモニタリング、ならびに治療介入の変更の指示など、糖尿病症状を有する被験体における介入に有用となりうる。

本発明の疾患エンドポイントには、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状が含まれる。本明細書におけるパネルおよび式は、診断、および／または糖尿病前症、糖尿病、もしくは糖尿病関連症状の重症度の判定、および／または疾患もしくは症状のサブクラスの判定を支援することにより疾患エンドポイントの現在の状態を評価するために使用することができる。本明細書におけるパネルおよび式はまた、治療、介入、および薬物治療による、将来の糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状の予後の判定など、介入の将来の状態を判定するために有用である。本発明は、特定の介入、薬物クラス、治療クラスもしくは治療もしくは薬物治療、またはそれらの組合せに適合させることができる。

本発明の代替エンドポイントには、ＨＢＡＩｃ、グルコース（Ｉ７ＰＧおよびＯＧＴＴ）、ならびにグルコースクラス（正常耐糖能（ＮＧＴ）、ＩＧＴ、ＩＦＧ、およびＴ２ＤＭ）の測定が含まれる。パネルおよび式は、絶食ありまたはなしのグルコースクラスを診断することによって代替エンドポイントの現在の状態を判定するために有用である。将来のグルコースクラスの予後の判定など、代替エンドポイントの将来の状態は、本明細書におけるバイオマーカーパネルを使用して判定することができる。バイオマーカーのパネルおよび式はまた、薬物治療による将来のグルコースクラスの予後の判定など、介入の将来の状態を判定するために有用である。

糖尿病症状の合併症エンドポイントには、腎臓病、眼網膜症、微小血管損傷、肝損傷、手足切断、および心血管合併症など、本明細書における糖尿病関連症状が含まれる。バイオマーカーのパネルおよび式は、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状の診断を支援することによって疾患エンドポイントの現在の状態を評価するために使用することができる。将来の糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状の予後の判定など、合併症エンドポイントの将来の状態は、バイオマーカーのパネルおよび式を使用して判定することができる。パネルおよび式はまた、治療による将来の糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状の予後の判定など、介入の将来の状態を判定するために有用である。

糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を発症するリスクを治療または軽減するための薬剤
本発明のバイオマーカーはまた、糖尿病前症、糖尿病、または糖尿病関連症状を発症するリスクを治療または軽減するための薬剤を同定および評価するために使用することができる。したがって、本発明はまた、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクを治療または軽減するための薬剤を同定または評価する方法であって、
（ｉ）表１または２の少なくとも１つのバイオマーカーを発現する細胞と推定上の薬剤とを接触させるステップ；および
（ｉｉ）推定上の薬剤との接触前の細胞における、表１または２の少なくとも１つのバイオマーカーの発現またはレベルを、推定上の薬剤との接触後の細胞における、表１または２の少なくとも１つのバイオマーカーの発現と比較するステップ
を含み、発現またはレベルの変化により、その薬剤が糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を治療するための薬剤として同定される方法を提供する。

細胞は、動物モデルなどのインビボで、または細胞培養または株化細胞などのインビトロで、推定上の薬剤と接触させることができる。発現またはレベルは、コンピュータ駆動プログラムまたはソフトウェアを使用して比較することができる。

本発明はまた、被験体における糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクを治療または軽減する方法であって、表１または２の少なくとも１つのバイオマーカーの発現またはレベルを変化させるのに適合した有効量の薬剤を被験体に投与するステップを含む方法を提供する。

薬剤は、適切な資格のある専門家により選択された公知の方法のいずれか１つに従って投与することができる。薬剤は、薬学的に許容可能な担体などの薬学的に許容可能な試剤と混合された有効量の薬剤を含む組成物の一部として投与することができる。担体物質は、好ましくは哺乳動物への投与用溶液に共通の他の物質が添加された注射用蒸留水であってもよい。担体、希釈剤、および賦形剤などの薬学的に許容可能な標準的な試剤は、所望により含むことができる。他の代表的な組成物は、約ｐＨ７．０〜８．５のトリス緩衝液または約ｐＨ４．０〜５．５の酢酸緩衝液を含み、これらはさらに、ソルビトールまたはその適切な代替物を含んでもよい。

薬剤の最適な製剤は、予定の投与ルート、送達方式、および所望の投与量に応じて当業者により決定されることになる。例えば、Ｒｅｍｉｎｇｔｏｎ’ｓ Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，１４３５−１７１２（１８ｔｈ Ｅｄ．，Ａ．Ｒ．Ｇｅｎｎａｒｏ，ｅｄ．，Ｍａｃｋ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ １９９０年）を参照のこと。このような組成物は、物理状態、安定性、インビボでの放出速度およびインビボでのクリアランス速度に影響を及ぼしうる。

したがって、本発明はまた、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクを治療または軽減するための医薬品を調製するための、表１または２の少なくとも１つのバイオマーカーの発現またはレベルを変化させるのに適合した薬剤の使用のために提供される。

好ましくは、表１または２の少なくとも１つのバイオマーカーの発現またはレベルを変化させるのに適合した薬剤は、本明細書で明らかにされたように、糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクを治療または軽減するための薬剤である。糖尿病前症、糖尿病、および／または糖尿病関連症状を発症するリスクを治療または軽減するための他の薬剤としては、リパーゼ阻害薬、例えばセチリスタット；合成アミリンアナログ、例えば組換えレプチン含有または非含有シムリンプラムリンチド；ナトリウム−グルコースコトランスポーター２阻害薬、例えばセルグリフロジン、ＹＭ５４３、ダパグリフロジン、二重脂肪トリグリセリドリパーゼ、およびＰＩ３キナーゼ活性化物質、例えばＡｄｙｖｉａ、；ニューロペプチドＹ２、Ｙ４、およびＹ５受容体のアンタゴニスト、ヒトホルモンＰＹＹ３−３６の合成アナログ、および膵臓ポリペプチド；カンナビノイドＣＢ１受容体アンタゴニスト、例えばリモナバント、タラナバント、ＣＰ−９４５，５９８、ホルモン類、例えばオレオイル−エストロン；セロトニン、ドーパミン、およびノルエピネフリンの阻害薬（「３重モノアミン再取込み阻害薬」としても当技術分野で知られている）、例えばテソフェンシン；ノルエピネフリンおよびドーパミン再取込み阻害薬、例えばＣｏｎｔｒａｖｅ（ブプロピオンおよびオピオイドアンタゴニストナルトレキソン）およびＥｘｃａｌｉａ（ブプロピオンおよび抗痙攣薬ゾニサミド（ｚｏｎｉｓａｍｉｎｄｅ））；１１１β−ヒドロキシステロイドデヒドロゲナーゼ１型（１１ｂ−ＨＳＤ１）の阻害薬；コルチゾール合成の阻害薬、例えばケトコナゾール；糖新生の阻害薬；グルコキナーゼ活性化物質；タンパク質チロシンホスファターゼ−１Ｂのアンチセンス阻害薬；ならびに他の薬剤、例えばガストリンおよび上皮増殖因子（ＥＧＦ）アナログの注射剤、例えば膵島ネオゲネシス療法（Ｅ１−Ｉ．Ｎ．Ｔ．）；およびベタヒスチンが挙げられる。

バイオマーカーの測定
バイオマーカーは、一連の手法の１つまたは複数を使用して測定することができる。好ましくは、バイオマーカーは被験体の変動を最小にするような方法で測定される。例えば、バイオマーカーは、空腹状態において、そして最も一般的には午前中に測定され、これによって、食物の消費および代謝と日内変動の両方による被験体の変動レベルを低減することができる。本発明では、空腹時または時間ベースの任意の試料採取手順を使用することができる。

本明細書におけるバイオマーカーのレベルの実測値は、当技術分野で周知の任意の方法を使用して、タンパク質または核酸のレベルで測定することができる。例えば、核酸レベルでは、これらの配列の１つまたは複数を特異的に認識するプローブを用い、ノーザンおよびサザンハイブリダイゼーション分析ならびにリボヌクレアーゼプロテクションアッセイを使用して、遺伝子発現を測定することができる。バイオマーカーのレベルはまた、例えば遺伝子の差次的に発現される配列に特異的なプライマーを用い、逆転写に基づくＰＣＲアッセイ（ＲＴ−ＰＣＲ）を使用して測定することができる。好ましくは、バイオマーカーのレベルは、例えば本明細書に記載の遺伝子産物がコードするペプチドまたはその活性のレベルを測定することにより、タンパク質レベルで測定される。そのような方法には、例えば、遺伝子、アプタマー、または分子インプリントがコードするタンパク質に対する抗体に基づいたイムノアッセイが含まれる。

表１または２のバイオマーカー、それらのポリペプチド、ペプチド、変異体、および多型は、任意の適切な方法で検出することができるが、典型的には、被験体からの試料を、バイオマーカーのタンパク質、ポリペプチド、変異体、または多型に結合する抗体と接触させ、次いで反応生成物の有無を検出することにより検出される。抗体は、モノクローナル、ポリクローナル、キメラ、または前述の断片であってもよく、反応生成物を検出するステップは、任意の適切なイムノアッセイを用いて実行することができる。

本発明に従って実行されるイムノアッセイは、均一アッセイであっても、不均一アッセイであってもよい。均一アッセイでは、免疫反応は、通常、バイオマーカーに特異的な抗体、標識分析物、および目的の試料を含む。標識から発生するシグナルは、抗体が標識分析物に結合すると、直接的または間接的に変化する。免疫反応およびその強度の検出の両方を、均一溶液中で実行することができる。使用できる免疫化学的標識としては、フリーラジカル、放射性同位元素、蛍光色素、酵素、バクテリオファージ、または補酵素が挙げられる。

不均一アッセイ手法では、試薬は、通常、試料、抗体、および検出可能なシグナルを生成するための手段である。上記のような試料を使用することができる。ビーズ（プロテインＡおよびプロテインＧアガロースビーズなど）、プレート、またはスライドなどの支持体上に抗体を固定化し、抗原を含有すると疑われる検体と液相中で接触させることができる。次いで、支持体と液相を分離し、支持体相または液相のいずれかについて、検出可能なシグナルを生成する手段を使用して、そのシグナルを検査する。シグナルは、試料中の分析物の存在に関連する。検出可能なシグナルを生成するための手段としては、放射性標識、蛍光標識、または酵素標識の使用が挙げられる。例えば、検出される抗原が第２の結合部位を含有する場合、その部位に結合する抗体を検出可能な基に結合させて、液相反応溶液に加えた後、分離ステップを行うことができる。固体支持体上に検出可能な基が存在すると、検査試料中に抗原が存在することが示される。適切なイムノアッセイの例としては、オリゴヌクレオチド、免疫ブロッティング、免疫沈降、免疫蛍光法、ケミルミネセンス法、電気化学ルミネセンス（ＥＣＬ）、または酵素連結イムノアッセイが挙げられる。

表１のバイオマーカーに関するデータベースエントリーから得られる配列情報を使用すれば、バイオマーカー配列の発現を、ノーザンブロットハイブリダイゼーション解析または特定の核酸配列を特異的にかつ好ましくは定量的に増幅する方法など、当業者に周知の手法を使用して検出（存在する場合）および測定することができる。別の例として、これらの配列は、例えば逆転写に基づくポリメラーゼ連鎖反応（ＲＴ−ＰＣＲ）などの増幅に基づく検出方法において、バイオマーカー配列を特異的に増幅するためのプライマーを構築するために使用することができる。遺伝子発現の変化が、遺伝子の増幅、欠失、多型、および変異に関連している場合は、検査細胞集団と基準細胞集団における、対象ＤＮＡまたはＲＮＡ配列の相対量を比較することにより、検査集団と基準集団の配列比較を行うことができる。

バイオマーカーのタンパク質および／または核酸代謝産物はまた、屈折率分光法（ＲＩ）、紫外部分光法（ＵＶ）、蛍光分析、放射化学分析、近赤外分光法（近ＩＲ）、核磁気共鳴法（ＮＭＲ）、光散乱分析（ＬＳ）、多重反応モニタリング（ＭＲＭ）質量分析を含む質量分析、熱分解質量分析、比濁分析、分散ラマン分光法、質量分析と組み合わせたガスクロマトグラフィー、質量分析と組み合わせた液体クロマトグラフィー、マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間型（ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ）質量分析、質量分析と組み合わせたイオンスプレー分光法、キャピラリー電気泳動法、ＮＭＲ検出、およびＩＲ検出を含む、当業者に公知の種々方法の１つまたは複数を使用して測定することができる。

質量分析を使用してバイオマーカーを測定する場合、以下のリストから選択されるペプチドを介して測定することができる：
（ｉ）表１または２のタンパク質の５〜２５アミノ酸ペプチド；
（ｉｉ）表１または２のタンパク質の５〜２０アミノ酸ペプチド；
（ｉｉｉ）表１または２のタンパク質の１０〜２０アミノ酸ペプチド；
（ｉｖ）表１または２のタンパク質の１０〜１５アミノ酸ペプチド；または
（ｖ）表３のペプチド。

キット
本発明はまた、キットの形態で一緒にパッケージにされたバイオマーカー検出試薬、例えば、表１もしくは２のバイオマーカータンパク質または表３のペプチドに特異的な抗体、あるいは表１もしくは２のバイオマーカータンパク質または表３のペプチドをコードする１つまたは複数の核酸を、その核酸の一部に相補的なオリゴヌクレオチド配列またはアプタマーなどの相同核酸配列を有することにより特異的に同定または結合する核酸を含む。キットは、別々の容器中に、核酸または抗体（固体マトリックスにすでに結合しているか、それらをマトリックスに結合させるための試薬と共に別にパッケージされているかのいずれか）、対照製剤（陽性および／または陰性）、および／または検出可能な標識、例えば中でもフルオレセイン、緑色蛍光タンパク質、ローダミン、シアニン色素、アレクサ色素、ルシフェラーゼ、放射標識を含んでもよい。アッセイを実行するための説明書をキットに含んでもよい。アッセイは、例えばノーザンハイブリダイゼーション、サンドイッチＥＬＩＳＡ、またはタンパク質抗体アレイであってもよい。

本発明のバイオマーカーを検出するための試薬を多孔性ストリップなどの固体マトリックス上に固定化して、少なくとも１つのバイオマーカー検出部位を形成させることができる。多孔性ストリップの測定または検出領域は、抗体または核酸を含有する複数の部位を含むことができる。検査ストリップはまた、陰性および／または陽性対照のための部位を含有してもよい。あるいは、対照部位は検査ストリップとは別のストリップ上に置いてもよい。場合によっては、異なる検出部位は、異なる量の固定化抗体または核酸、例えば最初の検出部位では高量、続く部位では低量を含有してもよい。検査試料を添加したときに検出可能なシグナルを示す部位の数が、試料中に存在するバイオマーカー量を定量的に示す。検出部位は、適切に検出可能であれば任意の形状に構成することができ、典型的には、検査ストリップの幅にまたがる棒状またはドット状の形状である。

あるいは、キットは、１つまたは複数の核酸配列を含む核酸基質アレイを含有する。アレイ上の核酸は、表１または２のバイオマーカーをコードする核酸配列に結合するように適合した１つまたは複数の核酸配列を特異的に同定する。基質アレイは、例えば固体基質または「チップ」上にあってもよい。あるいは、基質アレイは溶液アレイであってもよい。

実施例１−糖尿病バイオマーカーの同定および検証
１．材料／方法
Ａ．コホートの説明
Ａ．１．フリマントル糖尿病試験（第１相）
対象：ＦＤＳ１コホートは、２型糖尿病に罹患した１２９４人の患者を含んだ。糖尿病性腎症に罹患したおよび罹患していない糖尿病被験体を、タンパク質発現の差が最大になりうる、顕著に異なる表現型提示が得られるように選択した。

フリマントル糖尿病試験（ＦＤＳ）の第１相は、１２０，０９７人からなる一定の郵便番号で定義された都市共同体の患者における、糖尿病医療、管理、合併症、および費用に関する長期観察試験であった。第１相が１９９１年に考えられたとき、糖尿病の自然経過の公表データはほとんどなかった。

Ａ．２．フリマントル糖尿病試験（第２相）
対象：ＦＤＳ２コホートは、フリマントル地域の臨床医により指定された糖尿病患者およびＦＤＳ１コホートデータベースからの糖尿病患者を採用した。糖尿病性腎症に罹患したおよび罹患していない糖尿病被験体を、タンパク質発現の差が最大になりうる、顕著に異なる表現型提示が得られるように選択した。

第ＩＩ相は、現代のオーストラリアの都市における糖尿病の性質を特徴づけるために、データ収集の改善および拡大を目的として２００７年に考えられた。

Ａ．３．バセルトン糖尿病試験
対象：農村共同体からの糖尿病患者に関する拡大情報。ＦＤＳ１およびＦＤＳ２都市研究から得られた補完情報。マッチした非糖尿病性対照被験体を含む。

バセルトン健康試験は世界で最長の継続疫学的研究プログラムの１つである。ウェスタンオーストラリアの南西海岸の共同体であるバセルトン町の住民は、１９６６年以来一連の健康調査に関与している。今日までに１６，０００人を超える男性、女性、および小児がこの調査に参加し、多くの共通の疾患および健康状態についての理解を深める助けとなっている。

Ｂ．ｉＴＲＡＱおよび２Ｄ ＬＣ ＭＡＬＤＩ ＴＯＦ／ＴＯＦを使用したタンパク質バイオマーカーの発見
この発見方法論は、異なる群の患者（例えば糖尿病性腎症患者対腎症を有さない糖尿病患者）の血漿を化学標識すること、および特定のタンパク質の相対的存在比を質量分析により決定することを含む。分析の結果、濃度が顕著に変化していたタンパク質は、他群に対する患者の１群における生化学的変化を示す。この手法を使用して、１つの試料当たり１３０〜２００種のタンパク質の相対濃度を測定した。群間で濃度が顕著に異なるタンパク質を同定し、それらを選択して、ＭＲＭ方法論によりさらに検討した（以下のセクションＣ）。

Ｂ．１．試料調製
血漿試料（Ｎ＝１０または２０）をプールし、ＭＡＲＳ １４ ＨＰＬＣカラム（Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）を使用して、１４種の最も豊富なタンパク質を免疫除去した。免疫除去した試料は、１０ｋＤａカットオフのスピンフィルター（Ｓａｒｔｏｒｉｕｓ）を使用して、１Ｍ重炭酸トリメチルアンモニウムに緩衝液交換した。タンパク質試料は、ｉＴＲＡＱプロトコール（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）に従って、還元、アルキル化、トリプシン消化、および標識化した。

Ｂ．２．機器分析
ペプチドは、Ｓｔｒａｔａ−Ｘ ３３μＭ ポリマー逆相カラム（Ｐｈｅｎｏｍｅｎｅｘ）上で脱塩した後、ポリスルホエチルカラム（４．６×１００ｍｍ、５μｍ、３００Å）を使用する、Ａｇｉｌｅｎｔ １１００ ＨＰＬＣ上の強陽イオン交換液体クロマトグラフィー（ＳＣＸ）により分離した。ペプチドは、０〜４００ｍＭ ＫＣｌの直線勾配を用いて溶出した。ＳＣＸ分画を脱塩し、Ｕｌｔｉｍａｔｅ ３０００ ナノＨＰＬＣシステム（Ｄｉｏｎｅｘ Ｃ１８、ＰｅｐＭａｐ１００、３μｍ）上に負荷し、ＰｒｏＢｏｔ（ＬＣ Ｐａｃｋｉｎｇｓ）ロボットスポッターを使用してスポッティングしながら、１０〜４０％アセトニトリル（０．１％ギ酸）の勾配を用いて分離した。得られたスポットは、４８００ ＭＡＬＤＩ ＴＯＦ／ＴＯＦアナライザー上で分析した。

Ｂ．３．データ分析
データ分析はＰｒｏｔｅｉｎＰｉｌｏｔ（商標）２．０．１ソフトウェア（Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ）を使用して実行した。偽発見率（ｆａｌｓｅ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｒａｔｅ）は、ＰｒｏｔｅｉｎＰｉｌｏｔ（商標）２．０．１によって動作するＰＳＰＥＰアルゴリズムを使用して計算し、フィットによる全体的な偽発見率（ＦＤＲ）が５％未満のタンパク質のみを採用した。

Ｃ．多重反応モニタリング（ＭＲＭ）を使用するバイオマーカー候補の検証
多重反応モニタリング（ＭＲＭ）は、全バイオマーカー候補タンパク質の代用となる署名ペプチドに対するトランジション（プリカーサー−フラグメントイオンペア）を特異的に標的とする質量分析に基づく手法である。各候補について、そのタンパク質にユニークな１つまたは２つのペプチド（ＳｗｉｓｓＰｒｏｔヒトデータベース５７．１バージョンと比較した場合）を使用した。このハイスループット手法を使用して、多数の個々の患者の血漿試料中に、発見段階（上記のセクションＢを参照）で得られたバイオマーカーについて検証した。

Ｃ．１．試料調製
前のｉＴＲＡＱ実験と同一のプール試料および前のｉＴＲＡＱプール（検証試料）とは異なる個々の試料（１群当たりＮ＝１０）を調製した。試料は、ＭＡＲＳ １４ ＨＰＬＣカラムを使用して、１４種の最も豊富なタンパク質を免疫除去した。免疫除去した試料は、１０ｋＤａカットオフスピンフィルターを使用して緩衝液交換した。タンパク質試料は、還元、アルキル化、トリプシン処理、および脱塩を行った。さらに、１つの血漿基準試料（健常個体のプール）を^１８Ｏで標識し、最終的に各コホート試料（１：１）に添加した後、ＬＣ−ＭＲＭ／ＭＳ分析を行った。

Ｃ．２．バイオマーカーリストのＭＲＭトランジションリストへの変換
予備的ＭＲＭトランジションリストは、タンパク質配列のダウンロード、フィルター（例えば、７〜２１個のアミノ酸、除外された切断は０）と組み合わせたインシリコでのタンパク質の消化、および１つのペプチド当たり最低４つのトランジションの選択（通常、前駆体電荷はｚ２、生成物電荷はｚ１）を含む一連のステップにより生成した。文献およびリポジトリ（ＰｅｐｔｉｄｅＡｔｌａｓ，ＭＲＭａｉｄ）からのプロテオタイピックペプチドに関する有用な情報も組み込み、トランジションの選択は、スペクトルライブラリ（ＩＳＢ，ＮＩＳＴ，ＧＰＭ，ＢｉｂｌｉｏＳｐｅｃ）の支援の下で行った。Ｓｋｙｌｉｎｅ（ＭａｃＣｏｓｓ ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，Ｓｅａｔｔｌｅ ＷＡ，ＵＳＡ）と呼ばれるオープンソースソフトウェアを使用して、ＭＲＭトランジションを生成し洗練して、ＭＲＭトランジションデータを分析した。

血漿消化物のアリコート１ｕｇを、ナノカラム（Ｄｉｏｎｅｘ Ｃ１８，ＰｅｐＭａｐ １００，３μｍ）に直接負荷し、２〜３０％アセトニトリル（０．１％ギ酸）の１００分間勾配を用いて、ナノエレクトロスプレーイオン化源を装着した４０００ ＱＴｒａｐにペプチドを溶出した。２０ｍｓの滞留時間および５ｓのサイクルを用いて、１ラン当たり最大２００のＭＲＭを取得した。ランを分析し（すなわち、妥当なトランジションのないペプチドは削除した）、ペプチドおよびトランジションの洗練されたリストを、ＭＲＭに基づくＭＳ／ＭＳ実験に付して、ペプチドの帰属を検証した。存在量が少ないタンパク質についてのペプチド帰属は、標準物質がなくかなり困難な仕事になるため、生成物イオンスキャン（ＥＰＩ）の設定、例えば、スキャン速度（１０００〜４０００）、ＬＩＴ ｆｉｌｌ ｔｉｍｅ（２０〜３００ｍｓ）を変更した。１ペプチド当たり２つの最大強度トランジションを検証のために選択し、トランジションが１０００ｃｐｓの閾値を超えた場合、ＭＳ／ＭＳ（質量範囲２００〜１２００）に付した。２０ｍｓの滞留時間および約７ｓのサイクルを用いて、１ラン当たり合計４０ＭＲＭを使用した。取得したＭＳ／ＭＳデータを、ＭＡＳＣＯＴを使用して、ヒト分類学フィルターと共に、最新のＳｗｉｓｓＰｒｏｔデータベースに対して探索した。同定されたペプチドは、ＭＲＭデータ（ペプチド配列、保持時間）とマッチさせた。最後に、検証されたペプチドは、ＭＲＭ^１８Ｏ標識法に使用するのに適合するか検査した。各コホート試験のための最終的なトランジションリストは、１候補タンパク質（表１を参照）当たり１〜２ペプチド（表３を参照）および１ペプチド当たり３トランジションからなった。可能な限り、アミノ酸Ｍ、Ｗ、Ｎ末端ＱまたはＥ等を有し、候補タンパク質およびペプチドにユニークでないペプチド配列は除外した。

Ｃ．３．機器分析
すべての試料を再構成し、^１８Ｏ標識基準血漿（健常個体のプール）を１：１で添加した後、ＬＣ−ＭＲＭ／ＭＳ分析を行って、ラン間のスプレー効率およびイオン化差を補正した。各試料は二つ組にして、ナノカラム（Ｄｉｏｎｅｘ Ｃ１８、ＰｅｐＭａｐ １００、３μｍ）に直接注入し、２〜３０％アセトニトリル（０．１％ギ酸）の１００分間勾配で、ナノエレクトロスプレーイオン化源を装着した４０００ ＱＴｒａｐにペプチドを溶出した。４ｓの標的スキャン時間（ピークにわたって少なくとも８データポイント）および５０〜６０ｍｓの最小滞留時間を生じる６〜８分のＭＲＭ検出ウィンドウを用いるスケジュール化ＭＲＭオプションを、すべてのデータ取得に使用した。

Ｃ．４．データ分析
すべてのトランジションをまとめて、各ペプチドについて、非標識ペプチドの面積と標識ペプチドの面積の（重みつきの）比を計算した。不変セットのタンパク質に基づいて、母集団に基づく差異に対して比を正規化した。最後に、ノンパラメトリックデータに対するマン−ホイットニー検定を正規化された比に適用し、ｐ値を計算し、それによって、タンパク質を、２つの被験者群、例えば健常人対病人の間で有意に異なって発現すると確定する。

感度または真陽性率対偽陽性率（相対動作特性曲線）もまた、一連のマーカー（単変量および多変量）についてプロットした。自然対数（ｌｎ）、逆数（ｉｎｖ）、および平方根（√）を含む、いくつかの統計変換を使用して、検出能力を改善した。

２．結果
Ｄ．バイオマーカー
Ｄ１．糖尿病患者における糖尿病性腎症のためのバイオマーカー
図１の表は、すべての被験体が糖尿病である場合に、糖尿病性腎症の存在に関する、バセルトンおよび両方のフリマントル糖尿病試験からのバイオマーカータンパク質データを示す。取り組む問題は、「糖尿病患者における糖尿病性腎症についてのバイオマーカーは何か」ということである。

図１の表にある結果は、図２（試験ＦＤＳ１）、図３（試験ＦＤＳ２）、および図４（試験ＢＤＳ）に箱髭図として図示する。各バイオマーカー候補について、１タンパク質当たり１〜２の署名ペプチドをＭＲＭにより測定した。（左の箱髭図：糖尿病群；右の箱髭図：重度の腎症を有する糖尿病群；ｘ軸：タンパク質／ペプチド；ｙ軸：相対存在量比）。

表４〜８のＲＯＣデータからも、バイオマーカーが糖尿病性腎症についての診断薬として使用できることが示される。

Ｄ２．健常患者に対する腎症を有する糖尿病患者についてのバイオマーカー
図５の表に、糖尿病に罹患していない健常対照群に対する糖尿病性腎症に罹患した患者について発見されたバイオマーカーを記載する。このデータはバセルトン試験に由来する。

明白であるように、本発明の精神および範囲から逸脱することなく種々の変更形態および等価形態を提供することができる。これには、すべての修正形態、代替構築形態および等価形態と共に、添付の請求項の範囲内にある修正形態が含まれる。

本明細書では、特定の特徴の存在は、さらなる特徴の存在を排除しない。単語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」は、排他的な意味ではなく、包括的な意味で解釈されるべきである。

Claims (20)

1. 糖尿病性腎症について被験体を判別するための方法であって、前記被験体からの試料において少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップを具え、前記少なくとも１つのバイオマーカーがＣＤ５抗原様であることを特徴とする方法。
2. 請求項１に記載の方法において、前記少なくとも１つのバイオマーカーが更に、ペルオキシレドキシン−２、補体Ｃ１ｑサブコンポーネントサブユニットＢ、アポリポタンパク質Ｃ−ＩＩＩ、インスリン様増殖因子結合タンパク質３、アディポネクチン、補体因子Ｈ−関連タンパク質２、ヘモグロビンサブユニットベータ、アポリポタンパク質Ｂ−１００、スルフヒドリルオキシダーゼ１、補体成分Ｃ８ベータ鎖及びアポリポタンパク質Ａ−ＩＶからなるバイオマーカーのリストから選択されるバイオマーカーを含むことを特徴とする方法。
3. 請求項１に記載の方法において、前記少なくとも１つのバイオマーカーが更に、アポリポタンパク質Ａ−ＩＶ、補体Ｃ１ｑサブコンポーネントサブユニットＢ及びインスリン様増殖因子結合タンパク質３からなる群から選択されるバイオマーカーを含むことを特徴とする方法。
4. 請求項１に記載の方法において、前記少なくとも１つのバイオマーカーが更に、アポリポタンパク質Ａ−ＩＶ及び補体Ｃ１ｑサブコンポーネントサブユニットＢを含むことを特徴とする方法。
5. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法において、前記被験体からの試料中の少なくとも１つのバイオマーカーを測定するステップが、前記少なくとも１つのバイオマーカーのペプチド断片を検出するステップを具えることを特徴とする方法。
6. 請求項５に記載の方法において、前記ペプチド断片が、５−２５アミノ酸ペプチド断片であることを特徴とする方法。
7. 請求項５又は６に記載の方法において、前記ペプチド断片が、配列番号１−２０からなる群から選択されることを特徴とする方法。
8. 請求項５乃至７のいずれか１項に記載の方法において、前記ペプチド断片が、配列番号２、３、４、５、１６、及び１７からなる群から選択されることを特徴とする方法。
9. 請求項５乃至８のいずれか１項に記載の方法において、前記ペプチド断片が、質量分析法を用いて検出されることを特徴とする方法。
10. 請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法において、前記被験体が、糖尿病性腎症に対して無症候性であるか、糖尿病性腎症の非特異的指標を示すのみであることを特徴とする方法。
11. 請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法において、前記被験体が、糖尿病性腎症であると診断されていることを特徴とする方法。
12. 請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の方法において、前記被験体が腎臓疾患を有することを特徴とする方法。
13. 請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の方法において、前記被験体が、微量アルブミン尿、頻性アルブミン尿、又は末期腎臓疾患に罹患していることを特徴とする方法。
14. 請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の方法において、前記試料が血液試料を含むことを特徴とする方法。
15. 請求項１に記載の方法において、前記少なくとも１つのバイオマーカーが免疫学的アッセイにより測定されることを特徴とする方法。
16. 検査システムであって、
    （ｉ）被験体からの試料において、ＣＤ５抗原様のレベルを示す検査結果データを得るための手段；および
    （ｉｉ）手段（ｉ）で生成された前記検査結果データを処理し、前記被験者が糖尿病性腎症を発症するリスク、又は前記被験者が糖尿病性腎症を有するかを決定する手段；
    を具えることを特徴とする検査システム。
17. 請求項１６に記載の検査システムが、前記決定を報告するための手段を更に具えることを特徴とする検査システム。
18. 請求項１６に記載の検査システムが質量分析計を具えることを特徴とする検査システム。
19. 請求項１６に記載の検査システムが免疫学的アッセイを具えることを特徴とする検査システム。
20. 被験者に対して適用された糖尿病性腎症の治療または介入をモニターするための検査システムであって、
    （ｉ）前記被験体からの試料において、ＣＤ５抗原様のレベルを示す検査結果データを得るための手段；および
    （ｉｉ）手段（ｉ）で生成された前記検査結果データを処理し、前記治療又は介入の効果性を決定する手段；
    を具えることを特徴とする検査システム。

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