JPWO2017213246A1 - 尿中代謝物による疾病診断法 - Google Patents

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Abstract

本発明は、対象の尿中代謝物を測定することにより、対象において、がんを検出、がんのリスクを予測する、がんのステージを判定する、がんの予後を判定する、及び／又は治療の有効性を評価するための方法、装置及びキット、並びにがん検査方法に関する。

Description

本願は、2016年6月10日に出願された米国特許仮出願第62/348,252号及び2016年12月13日に出願された米国特許仮出願第62/433,450号の優先権を主張するものであり、上記特許出願の明細書及び／又は図面に記載される内容を本明細書に組み入れる。
本発明は、被験者の尿の代謝物情報に基づいて、被験者の疾患、特にがんの状態を解析する方法、キット及び装置に関する。
日本の医療費が40兆円を超えたこと、少子高齢化がさらに加速されたことで、将来の社会保障費不足がより大きな社会問題になっている。例えば、日本におけるがんの疾病費用は、直接、間接含めると約10兆円の規模となっている(国立保健医療科学院公衆衛生政策部調査)。がんの疾病費用を大幅低減するためには、現在の病院での受診を基本とする診断技術の高精度化だけでは不十分で、郵送での受診による都市・過疎地の医療格差是正、乳がんなどの早期発見による疾病費用の大幅削減、全がん/がん種別大規模スクリーニング検査の展開、検査キット化など、がん診断、治療に関わる社会システムそのものを大きく変革すべき段階に来ている。
この目的のために、血液中のアミノ酸量を計測することで、がんリスクを判定するアミノインデックス法が開発され（特許文献１）、血液中のマイクロRNAを用いたがん診断法の研究が国立がん研究センタを中心に行なわれている（特許文献２）。しかし、血液による検査であるため、病院で採血する必要があることに変わりはない。
一方、線虫の嗅覚システムを用いたがん検査の報告が九大からあり、その簡便さから大きな注目を集めている（特許文献３）。しかし、これまでの体外診断法とは異なり“生の線虫”を用いる検査なので、大規模検査、品質管理、自動解析には新たな手法を導入する必要がある。加えて、将来診断法として認可されるには、線虫におけるがん検出メカニズムを明らかにすることも非常に重要となる。
米国特許出願公開第2010/017145号 欧州特許出願公開第3156499号 米国特許出願公開第2017016906号
本発明は、健常者とがん患者の尿中代謝物の網羅的解析を行い、健常者とがん患者の間で増減する代謝物を特定し、多変量解析を踏まえて、尿によるがん検査の可能性を代謝物解析の観点から検討することを目的とする。
すなわち、本発明は、対象の尿中代謝物を測定することにより、対象において、がんを検出、がんのリスクを予測する、がんのステージを判定する、がんの予後を判定する、及び／又は治療の有効性を評価するための方法、装置及びキットに関する。
具体的には、一態様では、がんの評価方法であって、
対象由来の尿サンプル中の尿中代謝物を測定するステップ、
上記測定結果に基づいて対象におけるがんを評価するステップ
を含む方法が提供される。
別の態様では、がんの治療の有効性の評価方法であって、
被験治療薬又は治療法による処置を受けたがんを有する動物からの尿サンプルにおいて、尿中代謝物を測定するステップ、
上記測定結果に基づいてがんに対する被験治療薬又は治療法の有効性を評価するステップ
を含む方法が提供される。
また別の態様では、がんの評価用キットであって、尿サンプル中の尿中代謝物を測定するための手段を含むことを特徴とするキットが提供される。
さらに別の態様では、がんの評価装置であって、
尿サンプル中の尿中代謝物を測定する測定部と、
上記測定部で測定した尿中代謝物の測定値を基準値又は前回の測定値と比較する比較部と、
上記比較部で得られた比較結果からがんを評価する判定部と
を含むことを特徴とする装置が提供される。
別の態様では、がん検査方法であって、
一次検査としての検査に用いる尿中代謝物又はその数を選択させ入力を受け付ける工程と、
入力された尿中代謝物又は入力された数の尿中代謝物について、対象由来の尿サンプル中の測定値の多変量解析を行う工程と、
前記多変量解析の検査結果を格納する工程と、
前記検査結果を一次検査結果として出力する工程と
を含み、前記尿中代謝物又はその数を選択させる工程では、2種類、3種類、4〜8種類、9〜19種類、又は20〜30種類の尿中代謝物の中から選択させることを特徴とするがん検査方法が提供される。
本発明により、低侵襲性で、簡便かつ低コストにがんを評価するための方法、装置及びキットが提供される。したがって、本発明は、がんの診断、がん検査、治療評価、創薬などの分野に有用である。
がん評価装置の一実施形態を示す図である。 尿中代謝物の網羅的解析スキームを示す。 大腸がん尿におけるLC/MS解析例を示すグラフである。 健常者、乳がん、大腸がんの多変量解析の一種である主成分解析の結果を示すグラフである。 ランダムフォレスト解析による尿中マーカー候補（構造未知代謝物と構造既知代謝物を含む）を用いた予測精度を示す表である。予測精度が高く、尿中マーカーが有効であることがわかる。 ランダムフォレスト解析によるバイオマーカ候補代謝物の絞込み（既知と未知構造含む）を示す。 ランダムフォレスト解析による尿中マーカー候補（構造既知代謝物）を用いた予測精度を示す表である。予測精度が高く、尿中マーカーが有効であることがわかる。 ランダムフォレスト解析によるバイオマーカ候補代謝物の絞込み(既知構造のみ)を示す。 ランダムフォレスト解析による尿中マーカー候補の重要度を示すグラフである。 多変量解析の一種である主成分解析による尿中マーカー候補（8種）の有効性を示すグラフである。 多変量解析の一種である主成分解析による尿中マーカー（2種）の有効性を示すグラフである。 多変量解析の一種である主成分解析による尿中マーカー（3種）の有効性を示すグラフである。 多変量解析の一種である主成分解析による尿中マーカー（8種）の有効性を示すグラフである。 多変量解析の一種である主成分解析による尿中マーカー（19種）の有効性を示すグラフである。 多変量解析の一種である主成分解析による尿中マーカー（30種）の有効性を示すグラフである。 多変量解析の一種である主成分解析による尿中マーカー（1325種）の有効性を示すグラフである。 代謝物X-18126のLC/MSデータを示す。 代謝物X-18126のMS/MSデータを示す。 代謝物X-18126のMS/MS/MSデータを示す。 代謝物X-24546のLC/MSデータを示す。 代謝物X-24546のMS/MSデータを示す。 代謝物X-16567のLC/MSデータを示す。 代謝物X-16567のMS/MSデータを示す。 代謝物X-16567のLC/MSデータ（ポジディブイオン検出モード及びネガティブイオン検出モード）を示す。 代謝物X-11440のLC/MSデータを示す。 代謝物X-11440のMS/MSデータを示す。 代謝物X-11440のMS/MSデータを示す。 代謝物X-12831のLC/MSデータを示す。 代謝物X-12831のMS/MSデータを示す。 代謝物X-12831のLC/MSデータ（ポジディブイオン検出モード及びネガティブイオン検出モード）を示す。 代謝物X-12636のLC/MSデータを示す。 代謝物X-12636のMS/MSデータを示す。 代謝物X-12636のLC/MSデータ（ポジディブイオン検出モード及びネガティブイオン検出モード）を示す。 代謝物X-24502のLC/MSデータを示す。 代謝物X-24502のMS/MSデータを示す。 代謝物X-24502のLC/MSデータ（ポジディブイオン検出モード及びネガティブイオン検出モード）を示す。 代謝物X-23787のLC/MSデータを示す。 代謝物X-23787のMS/MSデータを示す。 代謝物X-23787のLC/MSデータ（ポジディブイオン検出モード及びネガティブイオン検出モード）を示す。 被検査者と検査センタの間のフローの一例を示す。 図27に示したフローを行うためのシステムの構成例を示す。
本発明が提供する方法、装置及びキットでは、がん、中でも乳がん及び大腸がんに関連する新規な尿中マーカー及びマーカー群を利用する。この尿中マーカーは、がんの発症や進行に伴ってその尿中レベルが変動する代謝物であるため、がんの検出、がんのリスク予測、がんのステージ判定、がんの予後判定、及び／又は治療の有効性の評価などに有用である。
従って、本発明に係るがんの評価方法は、対象由来の尿サンプル中の、尿中代謝物を測定するステップと、その測定結果に基づいて対象におけるがんを評価するステップを含む。
用語「尿中代謝物」又は「尿中マーカー」又は「バイオマーカー」とは、がんの検出等のために測定する対象となる尿中代謝物、すなわち以下の表に列挙される尿中代謝物を意味する。また「マーカー群」とは、2以上の尿中マーカーからなる組み合わせである。「測定する」とは、代謝物の尿サンプル中の相対存在量又は絶対濃度を求めることを意味する。相対存在量とは、意図的に添加した標準物質に対して、目的とする代謝物の測定強度の比である。一方、絶対濃度とは、目的とする代謝物に対して、あらかじめ同じ代謝物を用いて検量線（代謝物の濃度と代謝物の測定強度との関係）を作成し、測定された強度からその絶対濃度を算出する方法である。また本発明では、「尿中マーカーを測定する」とは、尿中マーカーである代謝物を測定してもよいし、又はその派生物若しくは誘導体を測定してもよい。「派生物」及び「誘導体」とは、尿中マーカーである代謝物から派生する物質及び当該代謝物に由来する物質をそれぞれ意味する。「派生物」及び「誘導体」には、例えば、代謝物の断片、修飾された代謝物などが含まれるが、これに限定されるものではない。
本発明において使用する主な尿中マーカーを以下の表1にまとめる。表中、「質量」の欄には、「検出プラットフォーム」の欄に記載された検出手段により検出した場合の質量を示す。「検出プラットフォーム」の欄における「LC/MS neg」及び「LC/MS pos early」とは、それぞれ「液体クロマトグラフ質量分析装置（LC/MS）のネガティブイオン検出モード」及び「液体クロマトグラフ質量分析装置（LC/MS）のポジティブイオン検出モードのうち時間的に早く溶出するモード」を表している。本明細書中では、「LC/MS pos early」を単に「液体クロマトグラフ質量分析装置（LC/MS）のポジティブイオン検出モード」ともいう。「コメント」の欄には、マーカーの構造的特徴やそのほかの情報が記載されている。
Figure 2017213246
表1に示す尿中マーカーは、単独で使用することによりがんを評価することができるマーカーである。本発明においては、表1に示す19種の代謝物のうち少なくとも1種をマーカーとして使用する。なお、この表では、検出プラットフォームとして、LC/MSポジティブイオン検出モード又はLC/MSネガティブイオン検出モードの一方が記載されているが、用いる装置によっては、ポジティブイオン検出モードとネガティブイオン検出モードを高速に反転できる場合があり、その場合には、検出プラットフォームとして、ポジティブイオン検出モードとネガティブイオン検出モードの双方が記載される。
一実施形態において、尿中マーカーとして、表1に示すX-18126の代謝物を測定する。すなわち、LC/MSポジティブイオン検出モードで質量134.11として計測される化合物を測定する。より具体的には、以下の構造を有する化合物を測定する。
Figure 2017213246
別の実施形態において、尿中マーカーとして、表１に示すX-16567の代謝物を測定する。すなわち、LC/MSポジティブイオン検出モードで質量188.12、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量186.11として計測される化合物を測定する。より、具体的には、以下の構造を有する化合物を測定する。
Figure 2017213246
別の実施形態において、尿中マーカーとして、表1に示すX-24546の代謝物を測定する。すなわち、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量231.05（2価イオン）として計測される化合物を測定する。
別の実施形態において、尿中マーカーとして、表1に示すX-11440の代謝物を測定する。すなわち、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量246.07（2価イオン）として計測される化合物を測定する。
また別の実施形態では、尿中マーカーとして、表1に示すX-12831の代謝物を測定する。すなわち、LC/MSポジティブイオン検出モードで質量435.22、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量433.20として計測される化合物を測定する。
また別の実施形態では、尿中マーカーとして、表1に示すX-12636の代謝物を測定する。すなわち、LC/MSポジティブイオン検出モードで質量259.16、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量257.15として計測される化合物を測定する。
また別の実施形態では、尿中マーカーとして、表1に示すX-24502の代謝物を測定する。すなわち、LC/MSポジティブイオン検出モードで質量208.09、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量206.08として計測される化合物を測定する。
また別の実施形態では、尿中マーカーとして、表1に示すX-23787の代謝物を測定する。すなわち、LC/MSポジティブイオン検出モードで質量385.16、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量383.15として計測される化合物を測定する。
なお、表1に示した代謝物の解析に使用した質量分析計は非常に高分解能であるため、質量が小数点以下2桁、3桁、4桁又は5桁程度まで測定可能であるが、分解能の低い質量分析計を使用する場合には、整数質量又は小数点以下1桁の質量を測定することになる。
本発明では、尿中マーカーを少なくとも2つ組み合わせて使用することによって、より正確かつ高精度のがん評価や、がんの種類を特定するがんの評価が可能となる。例えば、表1に示す尿中マーカーの2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18又は19個を組み合わせることができる。具体的には、表1に示すX-18126の代謝物と、他の代謝物との組み合わせ、例えば限定されるものではないが、X-18126とX-16567との組み合わせ、X-18126とX-24546との組み合わせ、X-18126とX-11440との組み合わせ、X-18126とX-12831との組み合わせ、X-18126とX-12636との組み合わせ、X-18126とX-24502との組み合わせ、X-18126とX-23787との組み合わせ、X-16567とX-11440との組み合わせ、X-16567とX-24546との組み合わせ、X-16567とX-12831との組み合わせ、X-16567とX-12636との組み合わせ、X-16567とX-24502との組み合わせ、X-16567とX-23787との組み合わせ、X-18126とX-24546とX-16567との組み合わせ、X-18126とX-24546とX-11440との組み合わせ、X-18126とX-24546とX-12831との組み合わせ、X-18126とX-24546とX-12636との組み合わせ、X-18126とX-24546とX-24502との組み合わせ、X-18126とX-24546とX-23787との組み合わせ、X-18126とX-16567とX-11440との組み合わせ、X-18126とX-16567とX-12831との組み合わせ、X-18126とX-16567とX-12636との組み合わせ、X-18126とX-16567とX-24502との組み合わせ、X-18126とX-16567とX-23787との組み合わせ、を測定する。さらに、図5Bに示される30種の尿中マーカーのうち少なくとも1種以上を組み合わせてもよい。このような組み合わせは、評価対象となるがんの種類、対象の種類、性別、年齢や、がんの評価の目的などに応じて、適宜選択することができる。
例えば、表1に示すX-18126とX-16567との組み合わせ又はX-18126とX-16567とX-24546の組み合わせ、あるいはこれらを含む組み合わせを測定することが好ましい。これらはバイオマーカー候補の有力な代謝物であるので、これらの代謝物を考慮すれば、健常者とがん患者を区別することが可能となる。
この識別の方法の一例として、多変量解析の一種である主成分解析を用いることができる。代謝物解析では健常者に対してがん患者で変動する代謝物が多数見つかる場合がある。この多次元データをそのまま用いるとデータが持つ特徴がわかりにくい場合があるため、２次元又は３次元データに縮約して視覚化することが好ましい。具体的には、多数ある説明変数（いろいろな代謝物の観測された強度）から目的変数（第１主成分、第２主成分）を計算し、各検体を２次元上にプロットして、視覚化する。例えば、図9A〜9Fに、２次元上にプロットした主成分解析結果の例を示している。多変量解析としては、部分的最小二乗法などの当技術分野で公知の解析方法を使用することも可能である。
具体的な実施形態において、例えば以下の組み合わせを測定する：
(1) 尿中代謝物X-18126、X-16567を少なくとも含む組み合わせ；
(2) 尿中代謝物X-18126、X-16567、X-24546を少なくとも含む組み合わせ；
(3) 尿中代謝物X-18126、X-16567、X-24546、X-11440、X-12831、X-12636、X-24502、X-23787のうち4〜8種類を含む組み合わせ（図7）；
(4) 尿中代謝物X-24589、X-17697、X-18126、X-24546、X-16567、X-23511、X-11440、X-17698、X-12726、X-12831、X-12636、X-24502、X-23787、X-21470、X-24495、X-15497、X-24473、X-17324、X-22379のうち9〜19種類を含む組み合わせ（表1）；
(5) 尿中代謝物X-24589、X-17697、X-18126、ピラリン、X-24584、デヒドロエピアンドロステロングルクロニド、X-24577、X-12329、X-12267、X-22850、2-アミノフェノールスルフェート、X-24760、X-12731、3-(3-ヒドロキシフェニル)プロピオネート硫酸塩、フラネオールスルフェート、X-12007、2-アセトアミドフェノールスルフェート、3-アセチルフェノールスルフェート、X-23511、X-21807、N-(2-フロイル)グリシン、X-24497、X-16567、X-12818、X-24528、X-17707、X-21295、X-24579、X-17324、X-24495のうち20〜30種類を含む組み合わせ（図5B）。
ここで、がんとは、悪性腫瘍又は悪性新生物とも呼ばれる疾患を意味し、自律性増殖、浸潤と転移、及び悪液質を特徴としている。がんには、原発性、転移性、再発性のものがあり、またその進行度と広がりの程度からステージに分類されている。この原発性、転移性又は再発性の違いや、ステージの違いに応じて、必要な処置（治療方法）も異なる。
本発明において評価対象となるがんは、特に限定されるものではないが、固形がん（乳がん、大腸がん、肺がん、前立腺がん、胃がん、結腸直腸がん、膵臓がん、腎臓がん、卵巣がん、食道がん、肝臓がん、胆道がん、膀胱がん、小児がんなど）、肉腫（骨肉腫、軟骨肉腫など）、血液のがん（白血病、悪性リンパ腫、多発性骨髄腫など）を含む。特に、乳がん及び大腸がんを評価することが好ましい。
尿サンプルとは、対象から採取した尿、及び当該尿を処理して得られるサンプル（例えば、トルエン、キシレン、塩酸などの保存料を添加した尿）を意味する。
また対象は、ヒト、及びその他の哺乳動物、例えば霊長類（サル、チンパンジーなど）、家畜動物（ウシ、ウマ、ブタ、ヒツジなど）、ペット用動物（イヌ、ネコなど）、実験動物（マウス、ラット、ウサギなど）であり、さらには爬虫類及び鳥類などであってもよい。特に、ヒトを対象とすることが好ましい。
尿中マーカーの測定は、尿サンプル中のその量又は濃度を、好ましくは半定量的又は定量的に測定することを意味し、その量は、絶対量であってもよいし又は相対量であってもよい。測定は、直接的又は間接的に行うことができる。直接的な測定は、サンプル中に存在する尿中代謝物の分子数と直接相関するシグナルに基づいて、その量又は濃度を測定することを含む。そのようなシグナルは、例えば尿中代謝物の特定の物理的又は化学的な特性に基づいている。間接的な測定は、二次成分（すなわち尿中代謝物以外の成分）、例えばリガンド、標識又は酵素反応生成物から得られるシグナルの測定である。
本発明の一実施形態では、尿中マーカー、すなわち尿中代謝物を測定するが、その測定方法は、当技術分野で公知の方法又は手段を用いることができ、特に限定されるものではない。例えば、尿中マーカーの測定は、尿中代謝物に特有の物理的又は化学的特性を測定するための手段、例えば正確な分子量又はNMRスペクトル等を測定するための手段によって行うことができる。尿中代謝物を測定するための手段としては、質量分析計、NMR分析計、二次元電気泳動装置、クロマトグラフ、液体クロマトグラフ質量分析装置等の分析装置が挙げられる。これら分析装置を単独で使用して尿中マーカーを測定してもよいが、複数の分析装置により尿中マーカーを測定してもよい。
表1に示された尿中代謝物は、液体クロマトグラフ質量分析装置により見出されたものであるため、液体クロマトグラフ質量分析装置を使用すればこれらの尿中代謝物を測定することができる。
以上のようにして、対象から採取した尿サンプルに含まれる尿中マーカーを測定し、その結果に基づいて対象におけるがんを評価することが可能である。さらに、対象から複数の時点に採取した尿サンプルにおいて尿中マーカーを測定してもよい。
本発明のがんの評価方法によって、がんの存在や進行を早期に判定することができる。すなわち、現在利用可能な診断手法又は基準によっては認識されない初期ステージのがんの有無を判定したり、がんの悪性度や予後を予測することができる。そのため、対象は、がんの治療を早期に受けたり、特定の悪性度などに適した治療を受けたりすることが可能となる。また、尿サンプルを利用することから低侵襲性であり、簡便かつ低コストにがんを評価できるという利点もある。
本発明のがんの評価方法は、尿中マーカー（尿中代謝物）を測定するための手段を備えたキット及び／又は装置を用いることによって、容易かつ簡便に行うことができる。
本発明に係るがんの評価用キットは、少なくとも以下の手段を含む：
尿サンプル中の尿中代謝物、好ましくは上記表1に示される尿中代謝物を測定するための手段。
本発明のキットの一例は、質量分析用試薬セットであり、例えば同位体標識試薬、分画用ミニカラム、緩衝液等により構成される。本発明のキットは、本発明の方法を実施するための手順及びプロトコールを記載した説明書、がんの評価において使用する基準値又は基準範囲を示した表などを含んでもよい。
本発明のキットに含まれる構成要素は、個別に提供されてもよいし、又は単一の容器内に提供されてもよい。好ましくは、本発明のキットは、本発明の方法を実施するために必要な構成要素の全てを、即時に使用することができるように、例えば調整された濃度の構成要素として含む。
本発明に係るがんの評価装置は、以下の手段を備える：
尿サンプル中の尿中代謝物、好ましくは上記表1に示される尿中代謝物を測定する測定部と、
上記測定部で測定した尿中代謝物の測定値を基準値又は前回の測定値と比較する比較部と、
上記比較部で得られた比較結果からがんを評価する判定部。
また、本発明に係るがんの評価装置は、多変量解析を用いる場合、以下の手段を備える：
尿サンプル中の尿中代謝物、好ましくは上記表1に示される尿中代謝物を測定する測定部と、
上記測定部で測定した説明変数（尿中代謝物の量若しくは濃度、又は健常者に対してがん患者で増減している代謝物の観測されたイオンの強度比）から多変量解析して得られた目的変数（第１主成分、第２主成分など）の計算値を、基準値又は前回の目的変数の計算値と比較する比較部と、
上記比較部で得られた比較結果からがんを評価する判定部。
本発明の装置は、好ましくは、本発明の方法を実施することができるように、上記の測定部、比較部及び判定部が互いに動作可能なように連結されたシステムである。本発明の装置の一実施形態を図1に示す。
ここで、測定部は、上述のように、尿サンプル中の尿中代謝物を測定するための手段を含み、例えば質量分析計、NMR分析計、二次元電気泳動装置、クロマトグラフ、液体クロマトグラフ質量分析装置等の分析装置を備えている。
測定部は、上述したような分析装置等から得られた測定値を処理するソフトウエアと計算機よりなるデータ解析部を備えている。データ解析部は、上述したような分析装置等から得られた測定値に基づいて検量線等のデータを参照することで、尿サンプルに含まれる尿中代謝物の量若しくは濃度を算出する。一方、データ解析部は、多変量解析を用いる場合には、説明変数（尿中代謝物の量若しくは濃度、又は健常者に対してがん患者で増減している代謝物の観測されたイオンの強度比）から多変量解析して得られた目的変数（第１主成分、第２主成分など）を算出する。データ解析部は、例えば、シグナル表示部分、測定値を分析するユニット、コンピュータユニット等を含むことができる。
また、比較部は、尿中代謝物の量若しくは濃度に関する基準値を記憶装置（データベース）等から読み出し、上記測定部で測定した尿中代謝物の測定値と基準値とを比較する。一方、比較部は、多変量解析を用いる場合には、目的変数（例えば、第１主成分）の基準値を記憶装置（データベース）等から読み出し、上記測定部で得られた目的変数の計算値と基準値とを比較する。このとき、比較部は、尿中マーカーの種類に応じて適切な基準値を選択して読み出す。あるいは、同一対象における経時的モニタリングの場合には、比較部は、前回の測定値を記憶装置（データベース）等から読み出し、測定部で測定した尿中代謝物の測定値と比較する。
さらに、判定部は、比較部において尿中代謝物の測定値と基準値とを比較した結果に基づいて、あるいは比較部において複数の時点における尿中代謝物の測定値を比較した結果に基づいて、がんを評価する。一方、判定部は、多変量解析を用いる場合、比較部において目的変数の計算値と基準値を比較した結果に基づいて、あるいは比較部において複数の時点における目的変数の計算値を比較した結果に基づいて、がんを評価する。ここで、判定部は、対象におけるがんの存在やがんのステージ等を示す情報を取得する。好ましい装置は、専門の臨床医の知識がなくても使用することができるものであり、例えば、単にサンプルを付加すればよい電子的装置がある。
本発明の装置は、データ保存部、データ出力・表示部などをさらに備えるものであってもよい。
本明細書中、「がんの評価」とは、対象におけるがんを検出すること、対象におけるがんのリスクを予測すること、対象におけるがんのステージを判定すること、対象におけるがんの予後を判定すること、対象に存在するがんに対する治療の効果を評価することを含む意味である。がんの悪性度、例えばステージや予後（転移、再発など）に応じて適用すべき治療が異なることから、がんのステージや予後を判定することは重要である。また本発明において「評価」は、既に評価又は診断されたがんの継続的なモニタリング、及び既に行ったがんの評価又は診断の確認も包含する。
なお、本発明に係るがんの評価方法、評価用キット及び評価装置による「評価」は、統計学的に有意な割合の対象を評価できることを意図している。よって本発明に係るがんの評価方法、評価用キット及び評価装置による「評価」には、評価対象の全て（すなわち100％）について必ず正しい結果が得られない場合も含まれる。統計的に有意な割合は、様々な周知の統計評価ツール、例えば信頼区間の決定、p値の決定、スチューデントのt検定、マン・ホイットニー検定等を用いて決定することができる。好ましい信頼区間は、少なくとも90％である。p値は、好ましくは、0.1、0.01、0.005又は0.0001である。より好ましくは、対象の少なくとも60％、少なくとも80％又は少なくとも90％を、本発明に係るがんの評価方法、評価用キット及び評価装置によって適切に評価することができる。
がんの評価の具体例は次のとおりである。一実施形態において、対象の尿サンプル中の尿中マーカー（尿中代謝物）を測定し、その測定値を基準値と比較する。
基準値は、特定のがんの存在の指標となる尿中代謝物の量若しくは濃度、又はその量若しくは濃度の範囲である。一方、多変量解析を用いる場合、健常者とがん患者を識別する目的変数の計算値が基準値となる。例えば、基準値は、健常者（集団）又はがんの低リスク者（集団）に由来するものとすることができる。あるいは、基準値は、特定のがんに罹患している又はがんの既知のステージに罹患している又は特定の予後を示すがんを有する患者（患者集団）に由来するものとすることができる。個々の対象に適用する基準値は、対象動物の種類、年齢、性別などの様々な生理学的パラメータに応じて変化しうる。
好ましくは、尿中マーカーの量又は濃度と特定のがんの存在及び／又は特定のステージ若しくは予後のがんとの相関をデータベースとして記録する。そして、測定された尿サンプル中の尿中マーカーの測定値を、データベース中の基準値と比較することができる。このようなデータベースは、がん、特にがんの有無や特定のステージ若しくは予後の指標となる基準値又は基準範囲として有用である。
表1に示した尿中代謝物は、がん患者と健常者においてその量又は濃度に差があり、がん（特に大腸がん及び／又は乳がん）の存在によりその量又は濃度が変化する。例えば、表1に示す尿中マーカーのうち、X-18126、X-12831、X-24502は、健常者と比較してがん患者においてその量又は濃度が減少し、X-24546、X-16567、X-11440、X-12636、X23787は、がん患者においてその量又は濃度が上昇する。
従って、基準値が健常者（集団）又はがんの低リスク者（集団）に由来するとき、表1に示した尿中代謝物（X-18126、X-12831、X-24502）の量又は濃度が基準値と同程度又はそれより高い場合には、対象ががん（特に大腸がん及び／又は乳がん）を発症している可能性が低く、基準値より低い場合には、対象ががん（特に大腸がん及び／又は乳がん）を発症している可能性が高いことを示す。一方、表1に示した尿中代謝物（X-24546、X-16567、X-11440、X-12636、X23787）の量又は濃度が基準値と同程度又はそれより低い場合には、対象ががん（特に大腸がん及び／又は乳がん）を発症している可能性が低く、基準値より高い場合には、対象ががん（特に大腸がん及び／又は乳がん）を発症している可能性が高いことを示す。
さらに、これらの複数の尿中マーカーを用いた主成分解析を実施して第１主成分、第２主成分などを用いた判定も可能である。例えば、尿中マーカー8種を用いた場合、図9Cに示すような主成分解析結果が得られるが、第１主成分の計算値（例えば、第１主成分が−１を通る直線）によって、健常者とがん患者（大腸がん、乳がん）を識別できることがわかる。図9Cの場合、第１主成分の値が−１以上であるとがん患者領域、−１より小さいと健常者領域となる。すなわち、新しい対象の場合、その第１主成分の計算値が健常者領域にあるか、がん患者領域にあるかによって、対象が健常かあるいはがんを発症している可能性が高いかがわかる。
一方、基準値が特定のがんに罹患している又はがんの既知のステージに罹患している又は特定の予後を示すがんを有する患者（患者集団）に由来するとき、尿中マーカーの量又は濃度が基準値と同程度又は有意差がない（あるいはX-18126、X-12831、X-24502の場合には基準値より低く、X-24546、X-16567、X-11440、X-12636、X23787の場合には基準値より高い）と判断される場合には、対象がその特定のがんを発症している可能性が高い又はその既知のステージのがんを発症している可能性が高い又はその特定の予後を示す可能性が高いことを示す。
さらに、これらの複数の尿中マーカーを用いた主成分解析を実施して第１主成分、第２主成分などを用いた判定も可能である。例えば、尿中マーカー8種を用いた場合、図9Cに示すような主成分解析結果が得られるが、第１主成分の計算値（例えば、第１主成分が−１を通る直線）によって、健常者とがん患者（大腸がん、乳がん）を識別できることがわかる。すなわち、新しい対象の場合、その第１主成分の計算値ががん患者の領域にある場合には、対象がその特定のがんを発症している可能性が高い、又はその既知のステージのがんを発症している可能性が高い、又はその特定の予後を示す可能性が高いことを示している。
別の実施形態では、対象から複数の時点で尿サンプルを採取し、それぞれの測定時点における尿サンプルに含まれる尿中マーカーを測定し、尿中マーカーの測定値をそれぞれの測定時点で比較する。より具体的には、第1の時点における尿中マーカーの量又は濃度（a）と第2の時点における尿中マーカーの量又は濃度（b）とを比較する。主成分解析を行った場合には、例えば、第１主成分の第1の時点における計算値と第2の時点における計算値とを比較する。測定は、経時的に少なくとも2回、3回、4回、5回、10回、15回、20回、30回、又はそれ以上の回で、例えば1日、2日、5日、1週間、2週間、3週間、1ヶ月、2ヶ月、3ヶ月、半年、1年、2年、3年、5年、又はそれ以上の期間を空けて、行うことができる。この比較によって、経時的なモニタリングを行うことができ、がんの進行、がんの転移又は再発などを評価することができる。
より具体的に説明すると、尿中マーカー（X-18126、X-12831、X-24502）に関して、第1の時点において測定された尿中マーカーの量又は濃度（a）と第2の時点において測定された尿中マーカーの量又は濃度（b）との比（b/a）が1未満である場合に、好ましくは1未満の値を連続して示す場合に、対象のがんがさらに進行した可能性が高いことを示す。尿中マーカー（X-24546、X-16567、X-11440、X-12636、X23787）に関して、第1の時点において測定された尿中マーカーの量又は濃度（a）と第2の時点において測定された尿中マーカーの量又は濃度（b）との比（b/a）が1を超える場合、好ましくは1を超える値を連続して示す場合に、対象のがんがさらに進行した可能性が高いことを示す。
一方、尿中マーカー（X-18126、X-12831、X-24502）に関して、例えば、第1の時点において測定された尿中マーカーの量又は濃度（a）と第2の時点において測定された尿中マーカーの量又は濃度（b）との比（b/a）が1を超える場合、好ましくは1を超える値を連続して示す場合に、対象のがんが寛解又は軽減した可能性が高いことを示す。また尿中マーカー（X-24546、X-16567、X-11440、X-12636、X23787）に関して、例えば、第1の時点において測定された尿中マーカーの量又は濃度（a）と第2の時点において測定された尿中マーカーの量又は濃度（b）との比（b/a）が1未満である場合に、好ましくは1未満の値を連続して示す場合に、対象のがんが寛解又は軽減した可能性が高いことを示す。
さらにがんの評価方法は、他の従来公知のがんの診断方法と組み合わせて行ってもよい。そのような公知のがんの診断方法としては、血中がんマーカーの測定、画像検査、例えば超音波検査、コンピュータ断層撮影（CT）、X線検査、磁気共鳴撮影（MRI）、ポジトロンCT（PET）等、内視鏡検査、生検による病理検査などが挙げられる。
上述の評価結果に基づいて、医師は、対象のがんについて診断を行い、適切な処置を行うことができる。すなわち本発明は、対象においてがんを評価し、治療する方法にも関する。例えば、本発明に係るがんの評価方法に従って対象におけるがんを評価し、対象ががんを発症している可能性が高いと評価された場合、対象においてがんを治療する又はがんの進行を予防する処置を行う。また、対象におけるがんのステージが進行している又はがんの予後が悪い可能性が高いと評価された場合には、治療を継続したり、必要であれば治療法の変更を検討する。あるいは、対象においてがんが存在する可能性が高いと評価された場合には、上述したような他のがんの診断方法を行って、がんの存在を確定する。
がんは、外科手術、放射線療法、化学療法、免疫療法などを、単独で又は適宜組み合わせて行うことができる。がんの治療は、がんの種類、ステージ、悪性度、患者の性別、年齢及び状態、患者の治療に対する応答性などを考慮して、当業者であれば適宜選択することができる。
本発明を適用した例として、検査センタにおけるがん検査について説明する。図27は被検査者と検査センタの間のフローの一例を示している。検査センタでは、被検査者からの請求等に応じて癌検査の案内を行う。被検査者は一次検査の申し込みに際し、検査のバイオマーカー数の選択を行ってもよい。例えば、バイオマーカー数としては2種類又は3種類の代謝物（例えば、尿中代謝物X-18126及びX-16567、又はX-18126、X-16567及びX-24546）が挙げられる。これは、全がん検査（いろいろながんを一度に解析する）として利用することができる。
続いて、検査センタは尿採取に必要な検査キットを被検査者に渡す。必要に応じて郵送などにより送付する。被検査者は検査キットを受け取った後、検査センタに検体を渡す、又は送付等行う。検査センタでは、検体を続く検査のため必要に応じて、約−80℃に冷凍保存しておく。検査センタでは一次検査を行い、検査結果を被検査者に送る。
被検査者は、一次検査の結果を受け取り、内容に応じて二次検査の申し込みを行う。二次検査は、一次検査よりバイオマーカー数の多い検査である。これは、がんの部位、がん種まで特定することができる検査である。例えば、8種の代謝物、19種の代謝物、30種の代謝物、さらに多い種類の代謝物による検査を選択する。ここでは、図7Bに記載された8種の代謝物の中からX-18126とX-16567を含む4〜7種類の代謝物、表1に記載された19種の代謝物の中からX-18126とX-16567を含む9〜18種類の代謝物、図5Bに記載された30種の代謝物の中からX-18126とX-16567を含む20〜29種類の代謝物、本明細書に示す代謝物の中からX-18126とX-16567を含む31種類以上の代謝物を選択するようにしてもよい。二次検査の後、さらに代謝物の数の多い三次検査、四次検査を行ってもよい。検査結果は被検査者に送付又は送信する。
図28には、図27に示すフローを行うためのシステムを示したものである。検査機関又は検査機関からの情報を管理する機関に対して被検査者が情報をやり取りする方法としては、端末と通信装置を介したやり取りがある。
検査機関又は検査機関からの情報を管理する機関では、メモリ、演算装置、入力装置、表示装置を備えた端末と、検体を管理するためのＤＢ、検査条件を格納したＤＢ、検査結果を格納しておくＤＢ、被検者の情報を格納したＤＢ、検査依頼履歴を格納したＤＢを備える。検査に必要なＬＣ／ＭＳ装置とのやりとりをできるように接続しておいてもよい。
ユーザ側の端末では、検査に必要な患者情報を入力させる画面、一次検査、さらに続く検査で受ける代謝物の数の選択をさせる画面（あるいは、代謝物の数が異なるメニューを選択させる画面）、検査結果を受け取り表示させる出力画面を備えるようにする。
当該システムを用いたがん検査方法を説明する。一次検査としての検査に用いる尿中代謝物又はその数（あるいは尿中代謝物の数が異なるメニュー）を選択させ入力を受け付ける工程と、入力された尿中代謝物又は入力された数の尿中代謝物（あるいはメニューに対応する尿中代謝物）について尿サンプル（検体）中の測定値の多変量解析を行う工程と、その多変量解析の検査結果を格納する工程と、当該検査結果を一次検査結果として出力する工程とを含む。ここで、前記尿中代謝物又はその数（あるいは尿中代謝物の数が異なるメニュー）を選択させる工程では、2種類（X-18126、X-16567）、3種類（X-18126、X-16567、X-24546）、X-18126及び／又はX-16567を含む4〜8種類、X-18126及び／又はX-16567を含む9〜19種類、X-18126及び／又はX-16567を含む20〜30種類の代謝物の中から選択させる。多変量解析として、主成分解析、部分的最小二乗法を含む公知の解析方法を用いることができる。
さらに、一次検査結果においてがんの疑いがあるとされた場合に、一次検査よりも多い数の尿中代謝物を二次検査として入力を受け付ける工程をさらに含んでもよい。これにより、一次検査でのがんの疑いを確証したり、さらにはがんの部位及び／又はがん種を特定することが可能となる。
また、本発明に使用される尿中マーカーを利用して、がん、中でも大腸がん及び乳がんの治療（治療薬又は治療法）の有効性を評価する、あるいはがんの治療薬候補をスクリーニングすることができる。具体的には、がんの治療の有効性を評価する方法、又はがんの治療薬候補をスクリーニング方法は、
（a）被験治療薬又は治療法による処置を受けたがんを有する動物からの尿サンプルにおいて、尿中代謝物を測定するステップ、
（b）（a）の測定結果に基づいてがんに対する被験治療薬又は治療法の有効性を評価するステップ
を含む。
本発明の方法では、がんを有する動物、すなわちがんを発症している又は発症リスクのある動物から尿サンプルを採取し、尿サンプル中の尿中マーカーを測定する。好ましくは、被験治療薬又は治療法による処置を行う前に、がんを有する動物から尿サンプルを採取し、尿サンプル中の尿中マーカーを測定する。がんを有する動物に被験治療薬又は治療法による処置が行われた後、適当な時期に尿サンプルを採取して、尿サンプル中の尿中マーカーを測定する。例えば、処置の直後、30分後、1時間後、3時間後、5時間後、10時間後、15時間後、20時間後、24時間（1日）後、2〜10日後、10〜20日後、20〜30日後、1ヶ月〜6ヵ月後に尿サンプルを採取する。尿サンプル中の尿中マーカーの測定、がんの評価については前記と同様に行うことができる。
対象となる動物は、がんを患うヒトであってもよいし、あるいはがんモデル動物（マウス、ラット、ウサギなど）であってもよい。一般的には、モデル動物において被験治療薬又は治療法の有効性が確認された後に、ヒトにおいて、例えば臨床試験などにより有効性の評価が行われる。
評価又はスクリーニングの対象となる被験治療薬又は治療法の種類は特に限定されるものではない。例えば、被験治療薬又は治療法は、任意の物質的因子、具体的には、天然に生じる分子、例えば、アミノ酸、ペプチド、オリゴペプチド、ポリペプチド、タンパク質、核酸、脂質、炭水化物（糖等）、ステロイド、グリコペプチド、糖タンパク質、プロテオグリカンなど；天然に生じる分子の合成アナログ又は誘導体、例えば、ペプチド擬態物、核酸分子（アプタマー、アンチセンス核酸、二本鎖RNA（RNAi）等）など；天然に生じない分子、例えば低分子有機化合物（無機及び有機化合物ライブラリー、又はコンビナトリアルライブラリー等）など；並びにそれらの混合物を挙げることができる。また治療薬又は治療法は、単一物質であってもよいし、複数の物質から構成される複合体や、食品及び食餌等であってもよい。さらに、被験治療薬又は治療法は、上記のような物質的因子に加えて、放射線、紫外線などであってもよい。
動物の被験治療薬又は治療法による処置は、その治療薬又は治療法の種類により異なるが、当業者であれば容易に決定することができる。例えば、被験治療薬の投与量、投与期間、投与経路などの投与条件は、当業者であれば適切に決定することができる。
また、被験治療薬又は治療法の有効性は、いくつかの条件で検討することも可能である。そのような条件としては、被験治療薬又は治療法で処置する時間又は期間、量（大小）、回数などが挙げられる。例えば、被験治療薬の希釈系列を調製するなどして複数の用量を設定することができる。
さらに、複数の被験治療薬又は治療法の相加作用、相乗作用などを検討する場合には、治療薬又は治療法を組み合わせて用いてもよい。
被験治療薬又は治療法の処置後の動物から採取した尿サンプル中の尿中マーカーを測定し、処置前の量又は濃度と比較することによって、被験治療薬又は治療法が、がんの消失、がんの縮小、がんによる症状の改善、がんの進行の停止又は減速化に有効であるか否かを評価することができる。
例えば、尿中代謝物X-18126、X-12831、X-24502は、健常者と比較してがん患者においてその量又は濃度が減少する。そのため、尿中代謝物X-18126、X-12831、X-24502について、処置後の測定値が処置前の測定値より高いことは、被験治療薬又は治療法が、がんの消失、がんの縮小、がんによる症状の改善、がんの進行の停止又は減速化に有効であることを示す。一方、処置後の測定値が処置前の測定値より低い又は処置前の測定値と有意差がないことは、被験治療薬又は治療法ががんの治療に有効ではないことを示す。
また、例えば尿中代謝物X-24546、X-16567、X-11440、X-12636、X23787は、がん患者においてその量又は濃度が上昇する。そのため、尿中代謝物X-24546、X-16567、X-11440、X-12636、X23787について、処置後の測定値が処置前の測定値より低いことは、被験治療薬又は治療法が、がんの消失、がんの縮小、がんによる症状の改善、がんの進行の停止又は減速化に有効であることを示す。一方、処置後の測定値が処置前の測定値より高い又は処置前の測定値と有意差がないことは、被験治療薬又は治療法ががんの治療に有効ではないことを示す。
さらに、これらの複数の尿中マーカーを用いた主成分解析を実施して第１主成分、第２主成分などを用いた判定も可能である。例えば、尿中マーカー8種を用いた場合、図9Cに示すような主成分解析結果が得られるが、第１主成分の計算値（例えば、第１主成分が−１を通る直線）によって、健常者とがん患者（大腸がん、乳がん）を識別できることがわかる。すなわち、新しい対象の場合、その第１主成分の計算値ががん患者の領域から健常者の領域に移ることによって、被験治療薬又は治療法が、がんの消失、がんの縮小、がんによる症状の改善、がんの進行の停止又は減速化に有効であることがわかる。一方、第１主成分の計算値ががん患者の領域のままであった場合には、被験治療薬又は治療法ががんの治療に有効でないことを示している。
以上から、本発明に係るがんの治療の有効性の評価方法により、がんを治療又は予防するための治療薬又は治療法を見出し、さらには治療薬又は治療法の有効性を確認することができる。
以下に実施例を例示し、本発明を具体的に説明するが、この実施例は単に本発明の説明のために提供するものであり、本出願において開示する発明の範囲を限定したり制限したりするものではない。
実施例1：尿中代謝物の網羅的解析スキームについて
図2に、今回実施した網羅的解析スキームを示した。基本的に、以下の過程からなる。
(1) 健常者、がん患者の尿検体を、臨床的付加情報を含めて、複数の検体を入手する。
(2) 入手した尿検体について、複数分離モードを用いた液体クロマトグラフ質量分析装置(LC/MS)による網羅的解析を行う。最終的には、LC/MSで取得したデータから健常者とがん患者尿を分類するために、できるだけ多くの代謝物を検出する。
(3) 健常者尿で検出された成分に対して、がん患者尿で増減した成分を選別するためのヒートマップ解析を行う。
(4) ヒートマップ解析の結果を踏まえて、多変量解析の一種である主成分解析を行い、健常者、がん患者の区別ができる条件を探索する。すなわち、バイオマーカ候補となる複数の代謝物を特定し、主成分解析により新しい概念の変数を２、ないし３個導入し、健常者とがん患者を区別する条件を検討する。主成分解析の結果に対して、機械学習の一種であるランダムフォレスト法を適用し、各代謝成分の貢献度を評価する。
(5) データベース検索の結果で構造が既知物質であることが判明した場合は、その代謝経路解析を行う。それが妥当であれば、バイオマーカ候補となる。
(6) データベース検索で構造が未知であることが判明した場合は、取得されているMSスペクトルあるいはMS/MSスペクトルから構造推定を行う。最終的には、構造推定した候補物質を合成して、そのMSスペクトルあるいはMS/MSスペクトル等が解析結果と合致するかどうかを確認する。一致した場合には、代謝経路解析を実施したうえで、バイオマーカ候補となる。
(7) 以上の結果を踏まえて、バイオマーカ候補を含め、検査に向けた最終的な解析プロトコルを決定する。
実施例2：尿検体入手
解析に必要な尿検体を入手するには、いくつかの方法がある。
(1) 倫理審査の承認を受けて、医療機関から、健常者、がん患者の尿検体を入手する。その際、医療従事者から臨床的付加情報(性別、年齢、身長、体重、BMI、がんの有無、がんがある場合にはそのステージ等)を提供いただく。この場合、必要な検体数を集めるのに多大な時間を要する場合がある。
(2) バイオバンク会社から、健常者、がん患者の尿検体を、臨床的付加情報を含めて購入する。この場合、倫理審査の必要はないが、日本にはバイオバンク会社がないので、検体は外国人のものとなる。
今回の検体数は、健常者(15名)、がん患者(大腸がん15名、乳がん15名)として、入手時間を大幅に短縮するために(2)の方法をとった。具体的には、独逸のバイオバンク会社Indivumed社、米国BioOptionｓ社から１検体あたり約10mlを購入し、凍結保存されたものを入手した。
実施例3：複数分離モードによるLC/MS解析
尿中代謝物を網羅的に解析するには液体クロマトグラフ質量分析装置(Liquid Chromatograph/Mass Spectrometer: LC/MS)が最適である。MSにおけるイオン化法としてはエレクトロスプレーイオン化(ESI)法の正負イオン化モード(+ESIモード/-ESIモード)を用い、加えて、構造情報を得るために質量分析/質量分析法(MS/MS)を用いるとして、LCにおける分離モードの選定が課題となる。しかし、尿中代謝物が何であるかわからない段階でひとつの分離モードに限定することはできないので、以下の表2に示すように、複数の分離モードを用いることとした。
Figure 2017213246
実施例4：ヒートマップ解析（がんにおける増減代謝物質の特定）
得られたMSスペクトル、MS/MSスペクトルから代謝物を同定し、試料間(健常者に対するがん患者)の量比較を実施することがヒートマップ解析となる。図3に、がんの解析例を示した。この結果を踏まえて、代謝パスウェイカバレッジと変動代謝物のトップ30をピックアップした。
以下に、健常者、がん患者(乳がん、大腸がん)のヒートマップ解析の結果を表3、4、5に纏めた。
Figure 2017213246
Figure 2017213246
Figure 2017213246
実施例5：主成分解析
主成分解析では、説明変数(今回は代謝物のデータ)相互の関係を調べ、新しい概念の目的変数を導く関係式を作成することになる。関係式は複数個存在し、ひとつは総合力を、他は相反する概念の目的変数を導く式となる。
今回用いた方法は、分散共分散行列主成分解析法である。その結果を踏まえて、三つの目的変数で表示した例を図4に示した。それぞれの目的変数の貢献度は、第1成分(25.63%)、第2成分(13.99％)、第3成分(4.97％)であった。この結果は、尿によるがん診断の可能性を示すものである。これまで、体外診断におけるがん検査は主に血液によるものが主であったが、尿による検査が可能になると、がん検査における社会システムそのものが変革される可能性が出てくる。
図4における説明変数の重要度を計算するために、ランダムフォレスト解析法(RF法)を用いた。RF法により各種がんと健常者を区別するバイオマーカ候補代謝物を絞り込んだところ、既存のMSスペクトルのデータベース検索ではヒットしない、構造未知代謝物が多くリストアップされた(図5B。図5Aのランダムフォレスト解析結果に基づく)。一方、構造未知代謝物を除外しRF法を実施すると、乳がんと健常者を区別するマーカーとしてステロイド、大腸がんと健常者を区別するバイオマーカとして外因性代謝物が選出された(図6B。図6Aのランダムフォレスト解析結果に基づく)。
以上の解析結果を踏まえて、バイオマーカ候補を以下のように選択した。
Figure 2017213246
実施例6：尿中マーカー候補
尿中マーカー候補として、表6に示すX-18126、X-24546、X-16567、X-11440、X-12831、X-12636、X-24502、及びX-23787について、さらに分析を行った。
その結果を以下の表7と図7及び8に示す。
Figure 2017213246
以上の解析から、尿中代謝物X-18126、X-24546、X-16567、X-11440、X-12831、X-12636、X-24502、及びX-23787の尿中マーカーとしての有効性が示された。
実施例7：尿中マーカー候補の組み合わせの解析
尿中マーカー候補の組み合わせについて検討するため、がん患者（N＝30）及び健常者（N＝15）の尿検体に対して、以下の代謝物の組み合わせを用いた主成分解析を行った：
(1) 2種の尿中代謝物X-18126、X-16567のみを用いた場合の主成分解析；
(2) 3種の尿中代謝物X-18126、X-16567、X-24546のみを用いた場合の主成分解析；
(3) 8種の尿中代謝物X-18126、X-16567、X-24546、X-11440、X-12831、X-12636、X-24502、X-23787を用いた場合の主成分解析；
(4) 19種の尿中代謝物X-24589、X-17697、X-18126、X-24546、X-16567、X-23511、X-11440、X-17698、X-12726、X-12831、X-12636、X-24502、X-23787、X-21470、X-24495、X-15497、X-24473、X-17324、X-22379を用いた場合の主成分解析；
(5) 30種の尿中代謝物X-24589、X-17697、X-18126、ピラリン、X-24584、デヒドロエピアンドロステロングルクロニド、X-24577、X-12329、X-12267、X-22850、2-アミノフェノールスルフェート、X-24760、X-12731、3-(3-ヒドロキシフェニル)プロピオネート硫酸塩、フラネオールスルフェート、X-12007、2-アセトアミドフェノールスルフェート、3-アセチルフェノールスルフェート、X-23511、X-21807、N-(2-フロイル)グリシン、X-24497、X-16567、X-12818、X-24528、X-17707、X-21295、X-24579、X-17324、X-24495を用いた場合の主成分解析；
(6) 観測された1325種類すべての尿中代謝物を用いた場合の主成分解析。
(1)〜(6)の主成分解析の結果をそれぞれ図9A（2種の代謝物）、図9B（3種の代謝物）、図9C（8種の代謝物）、図9D（19種の代謝物）、図9E（30種の代謝物）及び図9F（1325種の代謝物）に示す。
図9A及び図9Bに示すように、特に重要と思われるバイオマーカー（X-18126とX-16567の組み合わせ、あるいはX-18126とX-16567とX-24546の組み合わせ）を用いると、健常者とがん患者（大腸がん患者と乳がん患者）を識別できることがわかり、これらの結果は、X-18126、X-16567、X-24546が有力なバイオマーカーであることを示している。一次検査として、当該2種の代謝物、あるいは3種の代謝物を利用し、被検者の検体がどの領域に属するかを調べることにより、がんの疑いがあるかどうかを判定することができる。
一方、図9C及び図9Dに示すように、主成分解析に用いるバイオマーカー数を8種類から19種類に増やすと、健常者とがん患者（大腸がん患者と乳がん患者）の識別能力が向上する。さらに、図9Eに示すように、バイオマーカー数を30種類に増やすと、健常者とがん患者のみならず、乳がん患者と大腸がん患者でさえも識別できていることがわかる。なお、図9Fのように、計測された全代謝物を主成分解析に用いると、識別は可能ではあるものの、識別度合いは若干低下している。
一次検査として、又は一次検査の後の二次検査として、さらに二次検査の後の三次検査として、上記(5)の30種の代謝物又はその30種の中からX-18126、X-16567を含む20〜29種の代謝物をマーカーとして利用し、被検者の検体がどちらにより当てはまるか調べることにより、がんの疑いがあるかどうかが分かる。また、がんの種類も推定することができる。
上記の結果は、バイオマーカー数をコントロールすることによって、全がん種の検査（いろいろながん種を一度に検査する）、がん種別の検査（特定のがん種を検査する）という多段階の検査が可能になることを示している。
実施例8：尿中マーカー候補の解析
尿中マーカー候補として、表6に示すX-18126、X-24546、X-16567、X-11440、X-12831、X-12636、X-24502、及びX-23787について、実施例3に記載のLC/MSのデータを解析した。また、さらにMSn解析も行った。
X-18126、X-24546、X-16567、X-11440、X-12831、X-12636、X-24502、及びX-23787のLC/MSデータをそれぞれ図10、13、15、17、19、21、23及び25に示す。図中、上部が液体クロマトグラフによるクロマトグラフを示し、下部が質量分析計により得られたマススペクトルを示す。また、それぞれのMS/MSのデータを図11、14、16-1、18、20-1、22-1、24-1及び26-1に示し、X-18126のMS/MS/MSのデータを図12に示す。X-16567、X-12831、X-12636、X-24502、及びX-23787のLC/MSポジティブイオン検出モード及びネガティブイオン検出モードのデータをそれぞれ図16-2、20-2、22-2、24-2及び26-2に示す。
この解析の結果、各代謝物の質量が以下の通りであることを確認した：
X-18126：LC/MSポジティブイオン検出モードで質量134.11
X-16567：LC/MSポジティブイオン検出モードで質量188.12、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量186.11
X-24546：LC/MSネガティブイオン検出モードで質量231.05（2価イオン）
X-11440：LC/MSネガティブイオン検出モードで質量246.07（2価イオン）
X-12831：LC/MSポジティブイオン検出モードで質量435.22、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量433.20
X-12636：LC/MSポジティブイオン検出モードで質量259.16、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量257.15
X-24502：LC/MSポジティブイオン検出モードで質量208.09、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量206.08
X-23787：LC/MSポジティブイオン検出モードで質量385.16、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量383.15
データ解析の結果、X-18126は以下の構造を有する化合物であることがわかった。
Figure 2017213246
またデータ解析の結果、X-16567は以下の構造を有する化合物であることがわかった。
Figure 2017213246
本明細書で引用した全ての刊行物、特許及び特許出願をそのまま参考として本明細書にとり入れるものとする。

Claims (17)

  1. がんの評価方法であって、
    対象由来の尿サンプル中の尿中代謝物を測定するステップ、
    上記測定結果に基づいて対象におけるがんを評価するステップ
    を含み、尿中代謝物が液体クロマトグラフィ質量分析法（LC/MS）ポジティブイオン検出モードで質量134.11として計測される代謝物を含む、方法。
  2. 尿中代謝物が、以下の尿中マーカー：
    LC/MSポジティブイオン検出モードで質量188.12、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量186.11として計測される代謝物
    LC/MSネガティブイオン検出モードで質量231.05として計測される代謝物
    LC/MSネガティブイオン検出モードで質量246.07として計測される代謝物
    LC/MSポジティブイオン検出モードで質量435.22、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量433.20として計測される代謝物
    LC/MSポジティブイオン検出モードで質量259.16、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量257.15として計測される代謝物
    LC/MSポジティブイオン検出モードで質量208.09、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量206.08として計測される代謝物
    LC/MSポジティブイオン検出モードで質量385.16、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量383.15として計測される代謝物
    からなる群より選択される少なくとも1つの尿中代謝物をさらに含む、請求項１に記載の方法。
  3. がんが乳がん及び／又は大腸がんである、請求項１に記載の方法。
  4. がんの評価が、対象におけるがんの検出、対象におけるがんのリスク予測、対象におけるがんのステージ判定、対象におけるがんの予後判定、又は対象に存在するがんに対する治療の効果の評価である、請求項１に記載の方法。
  5. 評価ステップが、健常者又は低リスク者サンプルにおける尿中代謝物の測定値、がんに罹患している又はがんの既知のステージに罹患している患者のサンプルにおける尿中代謝物の測定値、特定の予後を示すがんを有する患者のサンプルにおける尿中代謝物の測定値、及び別の時点で取得された対象のサンプルにおける尿中代謝物の測定値、から選択される基準値との比較を含む、請求項１に記載の方法。
  6. 基準値が健常者又はがんの低リスク者に由来するとき、ポジティブイオン検出モードで質量134.11として計測される代謝物の測定値が基準値より低いことが、対象においてがんが存在すること、がんを発症したこと、又はがんが進行したことを示す、請求項５に記載の方法。
  7. 基準値が特定のがんに罹患している又はがんの既知のステージに罹患している又は特定の予後を示すがんを有する患者に由来するとき、ポジティブイオン検出モードで質量134.11として計測される代謝物の測定値が基準値と同程度若しくは有意差がない、又は基準値より低いことが、対象がそのがんに罹患していること又はその特定のがんを発症していること又はその既知のステージのがんを発症していること又はその特定の予後を示すことを示す、請求項５に記載の方法。
  8. 尿中代謝物の測定を液体クロマトグラフィ質量分析法（LC/MS）により行う、請求項１に記載の方法。
  9. がんの治療の有効性の評価方法であって、
    被験治療薬又は治療法による処置を受けたがんを有する動物からの尿サンプルにおいて、尿中代謝物を測定するステップ、
    上記測定結果に基づいてがんに対する被験治療薬又は治療法の有効性を評価するステップ
    を含み、尿中代謝物が液体クロマトグラフィ質量分析法（LC/MS）ポジティブイオン検出モードで質量134.11として計測される代謝物を含む、方法。
  10. 被験治療薬又は治療法による処置を行う前に、がんを有する動物からの尿サンプルにおいて、尿中代謝物を測定するステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
  11. がんを有する動物が、がんを患うヒト、又はがんモデル動物である、請求項９に記載の方法。
  12. ポジティブイオン検出モードで質量134.11として計測される代謝物について、処置後の測定値が処置前の測定値より高いことが、被験治療薬又は治療法が、がんの消失、がんの縮小、がんによる症状の改善、がんの進行の停止又は減速化に有効であることを示す、請求項９に記載の方法。
  13. ポジティブイオン検出モードで質量134.11として計測される代謝物について、処置後の測定値が処置前の測定値より低い又は処置前の測定値と有意差がないことが、被験治療薬又は治療法ががんの治療に有効ではないことを示す、請求項９に記載の方法。
  14. がんの評価装置であって、
    尿サンプル中の尿中代謝物を測定する測定部と、
    上記測定部で測定した尿中代謝物の測定値を基準値又は前回の測定値と比較する比較部と、
    上記比較部で得られた比較結果からがんを評価する判定部と
    を含み、尿中代謝物が液体クロマトグラフィ質量分析法（LC/MS）ポジティブイオン検出モードで質量134.11として計測される代謝物を含むことを特徴とする装置。
  15. 尿中代謝物が、以下の尿中マーカー：
    LC/MSポジティブイオン検出モードで質量188.12、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量186.11として計測される代謝物
    LC/MSネガティブイオン検出モードで質量231.05として計測される代謝物
    LC/MSネガティブイオン検出モードで質量246.07として計測される代謝物
    LC/MSポジティブイオン検出モードで質量435.22、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量433.20として計測される代謝物
    LC/MSポジティブイオン検出モードで質量259.16、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量257.15として計測される代謝物
    LC/MSポジティブイオン検出モードで質量208.09、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量206.08として計測される代謝物
    LC/MSポジティブイオン検出モードで質量385.16、LC/MSネガティブイオン検出モードで質量383.15として計測される代謝物
    からなる群より選択される少なくとも1つの尿中代謝物をさらに含む、請求項１４に記載の装置。
  16. がん検査方法であって、
    一次検査としての検査に用いる尿中代謝物又はその数を選択させ入力を受け付ける工程と、
    入力された尿中代謝物又は入力された数の尿中代謝物について、対象由来の尿サンプル中の測定値の多変量解析を行う工程と、
    前記多変量解析の検査結果を格納する工程と、
    前記検査結果を一次検査結果として出力する工程と
    を含み、前記尿中代謝物又はその数を選択させる工程では、液体クロマトグラフィ質量分析法（LC/MS）ポジティブイオン検出モードで質量134.11として計測される代謝物を少なくとも含む2種類、3種類、4〜8種類、9〜19種類、又は20〜30種類の尿中代謝物の中から選択させることを特徴とするがん検査方法。
  17. 前記一次検査結果においてがんの疑いがあると評価された場合に、一次検査よりも多い数の尿中代謝物を二次検査として入力を受け付ける工程をさらに含む、請求項１６に記載の方法。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7016079B2 (ja) * 2018-03-23 2022-02-04 国立大学法人東海国立大学機構 小児がん検査用尿中代謝物マーカー
JP7397490B2 (ja) * 2018-08-14 2023-12-13 株式会社Ｈｉｒｏｔｓｕバイオサイエンス ペットにおけるがんの検査方法
GB201911095D0 (en) * 2019-08-02 2019-09-18 Randox Laboratories Ltd Biological status classification
JP7550419B2 (ja) * 2020-02-17 2024-09-13 国立大学法人東海国立大学機構 新規検査開発サーバ及び新規検査開発方法
US11232936B2 (en) * 2020-05-28 2022-01-25 Thermo Finnigan Llc Absolute quantitation of a target analyte using a mass spectrometer
JP2022018345A (ja) * 2020-07-15 2022-01-27 株式会社日立製作所 がん検査装置及びがん検査方法
JP7534426B2 (ja) 2020-09-09 2024-08-14 株式会社日立ハイテク 代謝物パネルによるがん検査法
KR102649112B1 (ko) * 2021-11-18 2024-03-20 주식회사 스템바이오 인간의 소변을 검체로 이용하여 대장암을 진단하는 진단키트
WO2023233945A1 (ja) * 2022-06-03 2023-12-07 株式会社日立ハイテク 胆道がん検査方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007502992A (ja) * 2003-08-20 2007-02-15 ビージー メディシン， インコーポレイテッド 生物システムのプロファイリングのための方法およびシステム
JP2010266386A (ja) * 2009-05-18 2010-11-25 Kobe Univ 患者由来の代謝物を使用したがんの検査方法
WO2011087845A2 (en) * 2009-12-22 2011-07-21 The Regents Of The University Of Michigan Metabolomic profiling of prostate cancer
WO2011119772A1 (en) * 2010-03-23 2011-09-29 Purdue Research Foundation Early detection of recurrent breast cancer using metabolite profiling
WO2013103197A1 (ko) * 2012-01-03 2013-07-11 국립암센터 암 진단 장치
JP2014044110A (ja) * 2012-08-27 2014-03-13 Shimadzu Corp 質量分析装置、及び該装置を用いた癌診断装置
US20150133331A1 (en) * 2012-05-21 2015-05-14 Purdue Research Foundation Metabolite biomarkers for the detection of liver cancer
JP2016511821A (ja) * 2012-01-03 2016-04-21 ナショナル キャンサー センター 癌診断装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2103941A4 (en) 2006-12-21 2010-10-20 Ajinomoto Kk METHOD FOR EVALUATING CANCER, CANCER EVALUATION DEVICE, METHOD, SYSTEM, PROGRAM AND RECORDING MEDIUM
KR20130056855A (ko) * 2010-03-01 2013-05-30 카리스 라이프 사이언스 룩셈부르크 홀딩스 치료진단용 생물학적 지표들
CN102323351B (zh) * 2011-08-12 2014-12-10 深圳华大基因科技有限公司 膀胱癌患者尿液特异性代谢物谱、建立方法及用途
US20150065366A1 (en) * 2011-11-11 2015-03-05 Metabolon, Inc. Biomarkers for Bladder Cancer and Methods Using the Same
DK3081935T4 (da) 2013-12-10 2023-12-04 Hirotsu Bio Science Inc Fremgangsmåde til cancerdetektering ved anvendelse af nematoders lugtesans
EP3971299A3 (en) 2014-06-13 2022-06-29 Toray Industries, Inc. Colorectal cancer detection kit or device, and detection method

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007502992A (ja) * 2003-08-20 2007-02-15 ビージー メディシン， インコーポレイテッド 生物システムのプロファイリングのための方法およびシステム
JP2010266386A (ja) * 2009-05-18 2010-11-25 Kobe Univ 患者由来の代謝物を使用したがんの検査方法
WO2011087845A2 (en) * 2009-12-22 2011-07-21 The Regents Of The University Of Michigan Metabolomic profiling of prostate cancer
JP2013515270A (ja) * 2009-12-22 2013-05-02 ザ リージェンツ オブ ザ ユニバーシティ オブ ミシガン 前立腺癌の代謝学的プロファイリング
WO2011119772A1 (en) * 2010-03-23 2011-09-29 Purdue Research Foundation Early detection of recurrent breast cancer using metabolite profiling
JP2013522652A (ja) * 2010-03-23 2013-06-13 パーデュー・リサーチ・ファウンデーション 代謝物プロファイリングを用いた再発乳癌の早期検出
WO2013103197A1 (ko) * 2012-01-03 2013-07-11 국립암센터 암 진단 장치
JP2016511821A (ja) * 2012-01-03 2016-04-21 ナショナル キャンサー センター 癌診断装置
US20150133331A1 (en) * 2012-05-21 2015-05-14 Purdue Research Foundation Metabolite biomarkers for the detection of liver cancer
JP2014044110A (ja) * 2012-08-27 2014-03-13 Shimadzu Corp 質量分析装置、及び該装置を用いた癌診断装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HENDRIKX,J.J.M.A.ET AL.: "Combined quantification of paclitaxel,docetaxel and ritonavir in human feces and urine using LC-MS/M", BIOMEDICAL CHROMATOGRAPHY, vol. 28, JPN6017030841, 29 August 2013 (2013-08-29), pages 302 - 310, XP071549329, ISSN: 0004247324, DOI: 10.1002/bmc.3021 *

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