TWI739155B - Copd指數值的測量方法 - Google Patents

Copd指數值的測量方法 Download PDF

Info

Publication number
TWI739155B
TWI739155B TW108132838A TW108132838A TWI739155B TW I739155 B TWI739155 B TW I739155B TW 108132838 A TW108132838 A TW 108132838A TW 108132838 A TW108132838 A TW 108132838A TW I739155 B TWI739155 B TW I739155B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
copd
acid
index value
metabolites
amount
Prior art date
Application number
TW108132838A
Other languages
English (en)
Other versions
TW202024633A (zh
Inventor
藤本宏隆
青木豊
佐藤孝明
木村武志
増田勝紀
平家勇司
鈴木一彦
宇山静香
真理子 浅見
凱文 浦山
林邦好
Original Assignee
日商島津製作所股份有限公司
學校法人聖路加國際大學
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日商島津製作所股份有限公司, 學校法人聖路加國際大學 filed Critical 日商島津製作所股份有限公司
Publication of TW202024633A publication Critical patent/TW202024633A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI739155B publication Critical patent/TWI739155B/zh

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)

Abstract

本發明是一種基於藉由對自受檢者採集的生物試樣進行分析而獲得的資料,測量所述生物試樣中所含的多種代謝物中與慢性阻塞性肺疾病的發病相關聯的代謝物的量作為COPD指數值的方法,所述COPD指數值是選自24種代謝物的戊二酸、α-酮異己酸、磷甘油、羥基丁酸、阿拉伯糖、乙醯乙酸、鳥胺酸、羥基脯胺酸、正纈胺酸、異檸檬酸、赤藻糖醇、肌醇、蘇糖醇、2-胺基己二酸、犬尿胺酸、海藻糖、苯基丙胺酸、阿拉伯糖醇、木糖、胱胺酸、酪胺酸、尿酸、甘露糖、β-丙胺酸中的至少一種代謝物的量。測量所述指數值而得的結果可用於慢性阻塞性肺疾病關聯疾病的診斷。

Description

COPD指數值的測量方法
本發明是有關於一種測量血液或尿等生物試樣所含的物質中與慢性阻塞性肺疾病的發病相關聯的物質的量的方法。
慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)是一種以不可逆的進行性氣流阻塞為特徵的疾病,據言主要是由長期吸入、暴露於香煙煙霧等有害粒子而引起(非專利文獻1)。COPD是世界上慢性病患病率或死亡率高的疾病之一,COPD患病者患肺癌的風險高(非專利文獻2)。例如,在2004年世界衛生組織(World Health Organization,WHO)的調查中,COPD位於死因的第4位(總死亡的5.1%)(非專利文獻3),在日本亦位於2013年死因的第9位(非專利文獻4)。由於COPD患病者預計今後仍會增加,所以本疾病的預防或對策是當務之急且成為重要的課題。
一般而言,在使用了支氣管擴張劑投用後的肺活量計(spirometer)的呼吸功能檢查(肺活量測量(spirometry))中,COPD是基於1秒率(1秒量/用力肺活量(FEV1/FVC))不足70% 來診斷。此處,「1秒率」是指相對於深呼吸後一口氣呼出的量(用力肺活量),最初的1秒鐘的呼出量的比例(%)。1秒率反映了肺的彈性或氣道的阻塞程度,1秒率不足70%表示受檢者發生了阻塞性通氣障礙(由氣流阻塞引起的呼吸功能障礙)。
然而,由於阻塞性通氣障礙在如哮喘或肺纖維化般的COPD以外的肺疾病的患病者中亦可觀察到,因此即便在肺活量測量中1秒率不足70%的情況下,亦無法立即診斷為COPD(非專利文獻5)。而且,先前,一直認為COPD的代表性病狀是氣流阻塞,但近年來被認為是複合的各種病狀的集合體,COPD的疾病概念正在自肺局部的炎症性疾病向全身性炎症性疾病(併發缺血性心臟病、糖尿病、脂質異常症、骨質疏鬆症等的疾病)變化。因此,代替基於1秒率的診斷,考慮了將自受檢者採集的血液或血清、血漿等生物試樣中的特定成分作為生物標誌物(biomarker)來診斷COPD的方法(專利文獻1~專利文獻4)。
[現有技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1]日本專利特開2011-526684號公報
[專利文獻2]日本專利特開2013-152236號公報
[專利文獻3]日本專利特開2015-507196號公報
[專利文獻4]日本專利特開2015-509596號公報
[非專利文獻]
[非專利文獻1]金:慢性阻塞性肺疾病全球倡議:慢性 阻塞性肺疾病診斷、管理與預防全球戰略更新2006,美國國家衛生研究所,國家肺與血液研究所,2006。(GOLD: Global Initiative for chronic Obstructive Pulmonary Disease: Global strategy for the diagnosis, management, and prevention of chronic obstructive pulmonary disease update 2006. National Institute of Health, National Lung and Blood Institute. 2006.)
[非特許文獻2]托克曼MS、安托森NR、賴特E等:氣道阻塞與肺癌風險,內科年鑒1987;106:512-8。(Tockman MS, Anthonisen NR, Wright E, et al.,: Airway obstruction and the risk of lung cancer. Ann Int Med 1987; 106: 512-8.)
[非特許文獻3]世界衛生組織:全球疾病負擔:2004更新,日內瓦,世界衛生組織簡報2008。(World Health Organization: The global burden of disease: 2004 update. Geneva. WHO Press 2008.)
[非特許文獻4]圖說國民衛生的動向2015/2016,53頁,一般財團法人厚生勞動統計協會
[非特許文獻5]慢性阻塞性肺疾病診斷與治療指南第4版:第II章診斷A、診斷基準、p.28
[非特許文獻6]斯文斯C、蘇涅爾J、普拉納E等:慢性阻塞性肺疾病的早期生命起源,胸部雜誌2010;65:14-20。(Svanes C, Sunyer J, Plana E, et al: Early life origins of chronic obstructive pulmonary disease. Thorax 2010; 65: 14-20.)
[非特許文獻7]波斯特馬DS、克霍夫M、博贊HM等:哮 喘與慢性阻塞性肺疾病:共同的基因,共同的環境?美國呼吸道與危重症監護醫學雜誌2011;83:1588-94。(Postma DS, Kerkhof M, Boezen HM, et al: Asthma and chronic obstructive pulmonary disease: common gene, common environments? Am J Respir Crit Care Med 2011; 83: 1588-94.)
[非特許文獻8]德馬爾科R、阿考迪尼S、馬爾孔A等,歐洲青年群體中慢性阻塞性肺疾病的危險因素,美國呼吸道與危重症監護醫學雜誌2011;183:891-7。(De Marco R, Accordini S, Marcon A, et al. Risk factors for chronic obstructive pulmonary disease in a European cohort of young adults. Am J Respir Crit Care Med 2011; 183: 891-7.)
[非特許文獻9]斯奈德GL;慢性阻塞性肺疾病:危險因素、病理生理學與發病機制,醫學年度評論1989;40:411-29。(Snider GL; Chronic obstructive pulmonary disease: risk factors, pathophysiology and pathogenesis. Annu Rev Med 1989; 40: 411-29.)
[非特許文獻10]倫德貝克B、林德伯格A、林德斯特羅姆M等:不是15%而是50%的吸煙者患有慢性阻塞性肺疾病?-瑞典北部阻塞性肺疾病研究報告,呼吸道醫學雜誌2003;97:115-22。(Lundback B, Lindberg A, Lindstrom M, et al: Not 15 but 50% of smokers develop COPD?-Report from the Obstructive Lung Disease in Northern Sweden Studies. Respir Med 2003; 97: 115-22.)
[非特許文獻11]美國胸科學會:吸煙與健康,美國呼吸道與危重症監護醫學雜誌1996;153:861-5。(American Thoracic Society: Cigarette smoking and health. Am J Respir Crit Care Med 1996; 153: 861-5.)
[非特許文獻12]弗萊徹C、皮托R:慢性氣流阻塞的自然史,英國醫藥雜誌1977;1:1645-8。(Fletcher C, Peto R: The natural history of chronic airflow obstruction. Br Med J. 1977; 1: 1645-8.)
[非特許文獻13]勞雷爾CB、埃裡克松S:α-抗胰蛋白酶缺乏症血清的電泳α-1球蛋白模式,斯坎德J臨床實驗室投資雜誌1963;15:197-205。(Laurell CB, Eriksson S: The electrophoretic alpha-1-globulin pattern of serum in alpha-anti-trypsin deficiency. Scand J Clin Lab Invest 1963; 15: 197-205.)
[非特許文獻14]血清代謝物生物標誌物區分健康吸煙者與慢性阻塞性肺疾病吸煙者,美國科學公共圖書館一號雜誌2015 10(12):e0143937。(Serum Metabolite Biomarkers Discriminate Healthy Smokers from COPD Smokers. PLoS ONE 2015 10(12): e0143937.)
[非特許文獻15]慢性阻塞性肺疾病生物標誌物的研究進展,美國呼吸道與危重症監護醫學雜誌2015;192:1162-70。(Biomarker Development for Chronic Obstructive Pulmonary Disease. Am J Respir Crit Care Med. 2015; 192:1162-70.)
在專利文獻1~專利文獻4所記載的方法中,主要是藉由將被認為參與COPD的發病路徑或發病機制的蛋白質、肽群組、基因作為生物標誌物,測量該些生物標誌物在血液中所含的量來診斷COPD。但是,如上所述,COPD是各種病狀的集合體,其發病路徑或發病機制中有多不明之處。
例如,COPD的最大危險因子是吸煙(非專利文獻6~非專利文獻8)。COPD患者的約90%有吸煙史,其發病率隨年齡或吸煙的暴露量而增加,在高齡吸煙者的約50%中、吸煙指數為60 pack-years以上的重吸煙者的約70%中確認到COPD(非專利文獻9、非專利文獻10)。另外,吸煙指數pack-years表示(每天的平均吸煙根數/20根)×總吸煙年數。另一方面,吸煙者全體中COPD的發病率只不過為15%~20%左右(非專利文獻11)。而且,亦有報告稱,20 pack-years的吸煙者的COPD發病率為約19%,60 pack-years以上的重吸煙者的約30%呼吸功能正常(非專利文獻11、非專利文獻12)。
因此,懷疑在吸煙者的COPD的發病容易度中存在吸煙感受性,迄今為止進行了COPD關聯候補基因的檢索(基因體學(genomics)),但由於標本的大小或均勻性不充分、需要考慮人種差異等,現狀是除了作為單一基因異常的α1-抗胰蛋白酶缺乏症(α1-antitrypsin deficiency)以外,COPD關聯基因尚未完全闡明(非專利文獻13)。
進而,以往為了闡明COPD的發病容易度而進行的基因體學只限定於個體特有的基因的探討。如上所述,COPD的發病不僅受遺傳性要因的影響,亦受吸煙這一環境因子或、年齡增加或感染、營養狀態等生物體內可能發生的各種狀態變化的影響。因此,COPD如上所述被認為是全身性炎症性疾病,為了正確地診斷COPD,需要自COPD的發病路徑或病狀、個體的遺傳性/環境性背景等各種角度來探討影響COPD的因子。
本發明所欲解決之課題是藉由測量被認為與慢性阻塞性肺疾病關聯疾病相關聯的物質的量,而將所述測量結果用於慢性阻塞性肺疾病關聯疾病的診斷。
為了解決所述課題而完成的本發明是一種基於藉由對自受檢者採集的生物試樣進行分析而獲得的資料,測量所述生物試樣中所含的多種代謝物中與慢性阻塞性肺疾病關聯疾病相關聯的代謝物的量作為COPD指數值的方法,所述方法的特徵在於,
所述COPD指數值是選自24種代謝物的戊二酸、α-酮異己酸、磷甘油、羥基丁酸、阿拉伯糖、乙醯乙酸、鳥胺酸、羥基脯胺酸、正纈胺酸、異檸檬酸、赤藻糖醇、肌醇、蘇糖醇、2-胺基己二酸、犬尿胺酸、海藻糖、苯基丙胺酸、阿拉伯糖醇、木糖、胱胺酸、酪胺酸、尿酸、甘露糖、β-丙胺酸中的至少一種代謝物的量。
在本發明中,慢性阻塞性肺疾病關聯疾病(COPD關聯 疾病)是指除了COPD之外的、COPD的前階段的疾病、因COPD併發的疾病(例如缺血性心臟病、糖尿病、脂質異常症、骨質疏鬆症等)。
本發明者藉由使用層析質量分析裝置分析自多個受檢者採集的血液試樣,並綜合性地解析對該血液試樣中所含的多個代謝物的量進行網羅性地測量而得的結果,發現所述24種代謝物與COPD發病有大的關聯。此種解析方法被稱為代謝體學(Metabolomics),藉由使用此方法,可綜合性地捕捉與COPD相關聯的複合性病狀變化。
所述24種代謝物是針對生物試樣中所含的多個代謝物中堅固的135種代謝物的測量值,針對COPD關聯群組與正常群組這兩群組進行統計解析,結果在COPD關聯群組中發現有高的相關關係的代謝物。表1中示出135種代謝物的列表。表1中示出的代謝物名中所含的「-nTMS」、「-nTMS(m)」、「-甲基肟-nTMS」、或「-甲基肟-nTMS(m)」(n及m是自然數)是由氣相層析質量分析裝置進行分析時添加的試劑引起的。因此,例如表1中的「天冬醯胺酸(asparagine)-2TMS」與「天冬醯胺酸-3TMS」來源於同一代謝物(天冬醯胺酸)。所述24種代謝物的測量值均可作為COPD指數值單獨用於COPD的診斷。另外,兩群組比較時的COPD關聯群組可基於藉由使用了肺活量計的呼吸功能檢查的1秒率(FEV1/FVC)的值來判定。
[表1]
Figure 108132838-A0305-02-0010-1
Figure 108132838-A0305-02-0011-2
迄今為止,藉由使用了代謝體學的COPD的生物標誌物探索,有將23種代謝物(肌醇、富馬酸等)作為候補生物標記物的報告(非專利文獻14)。但是,現在無自COPD患者採集的生物試樣中所含的代謝物能夠單獨成為對COPD的診斷或症狀(症狀或呼吸功能等)的把握有用的生物標誌物的報告(非專利文獻15)。
此處,「自受檢者採集的生物試樣」只要是可測量該生物試樣中所含的代謝物的量者,則亦可為血液、生物組織、糞便、 尿等任何試樣,但若考慮到試樣採集的容易度、代謝物的含量多,則較佳為血液(全血、血清或血漿)。作為血清,可使用對全血不添加抗凝劑而使血細胞成分凝固後獲得的液性成分。而且,作為血漿,可使用對全血添加抗凝劑使血細胞成分不凝固而獲得的液性成分。
而且,作為生物試樣的分析方法,並不限於層析質量分析(層析質譜(MS)分析),可使用核磁共振(NMR)分光法、酶連免疫吸附檢定法(ELISA)及放射免疫分析法(radioimmunoassay,RIA)等免疫學性分析法等,但在可定量地測量生物試樣中所含的代謝物的量的方面,層析MS分析優異。層析MS分析是指使用了氣相層析或液相層析與作為由該些層析分離出的試樣的檢測裝置的質量分析裝置的分析。作為質量分析裝置,可列舉三重四極型質量分析裝置、四級桿-飛行時間(Q-TOF)型質量分析裝置、飛行時間-飛行時間(TOF-TOF)型質量分析裝置、離子阱質量分析裝置、或離子阱飛行時間型質量分析裝置。若使用該些質量分析裝置,則即便是包含大量分析對象物(代謝物)以外的夾雜物的試樣,亦能夠進行高靈敏度的分析,而分析穩定性提高,因此能夠以高的再現性定量地測量生物試樣中所含的代謝物的量。
作為所述COPD指數值,可使用阿拉伯糖、鳥胺酸、犬尿胺酸、2-胺基己二酸、胱胺酸、酪胺酸、肌醇、尿酸、β-丙胺酸、甘露糖中的任一者的測量值。
所述10種代謝物是針對135種代謝物的測量值,在COPD關聯群組與正常群組這兩群組之間進行t檢定時,在COPD關聯群組與正常群組之間確認到非偶然之差的代謝物。因此,將所述10種代謝物的量作為COPD指數值來進行測量,藉由該COPD指數值與規定的臨限值的比較,可診斷有無COPD關聯疾病。規定的臨限值可採用針對多個受檢者,測量所述10種代謝物在生物試樣中所含的量時的平均值或中央值等。
而且,作為所述COPD指數值,亦可使用戊二酸、羥基脯胺酸、木糖、磷甘油、鳥胺酸中的任一者的測量值。
所述5種代謝物是針對除作為從屬變量的COPD關聯疾病的有無外,亦投入了作為調整因子的年齡、性別、吸煙史的模型(model),進行135種代謝物的測量值的邏輯回歸分析時,P值小於0.05,並在與COPD發病的有無之間發現有高的相關關係的代謝物。因此,藉由將該些5種代謝物的測量值作為COPD指數值來進行測量,並將其與規定的臨限值進行比較,可診斷COPD發病的有無。
而且,作為所述COPD指數值,較佳為使用赤藻糖醇、鳥胺酸、肌醇、蘇糖醇、2-胺基己二酸、犬尿胺酸、海藻糖、苯基丙胺酸、阿拉伯糖醇、阿拉伯糖中的任一者的測量值。
所述10種代謝物是在作為從屬變量的COPD關聯疾病的有無中,針對135種代謝物的測量值進行接受者操作特性(Receiver Operating Characteristic,ROC)解析,並求出其曲線下面積(area under curve,AUC)值時,所述值大的代謝物。因此,將該些10種代謝物的測量值分別作為COPD指數值來進行測量,藉由其與規定的臨限值的比較,可診斷COPD發病的有無,並且可減少誤診斷。
而且,作為所述COPD指數值,較佳為使用戊二酸、α-酮異己酸、磷甘油、羥基丁酸、阿拉伯糖、乙醯乙酸、鳥胺酸、羥基脯胺酸、正纈胺酸、異檸檬酸中的任一者的測量值。
所述10種代謝物是針對投入了作為從屬變量的COPD關聯疾病的有無及作為調整因子的年齡、性別、吸煙史的模型(model),針對135種代謝物的測量值求出C統計量時,所述值大的代謝物。因此,藉由將該些10種代謝物的測量值分別作為COPD指數值來進行測量,並將其與規定的臨限值進行比較,可診斷COPD發病的有無,並且可減少誤診斷。
在本發明中,測量將藉由使用代謝體學的解析方法探索與COPD關聯疾病的相關性強的代謝物而找出的代謝物在生物試樣中的量作為COPD指數值,因此可將該COPD指數值用於COPD關聯疾病的診斷。
本發明者使用層析質量分析裝置(層析MS)對自受檢 者採集的生物試樣(血清)進行分析,並網羅性地對該生物試樣中所含的多個代謝物的量進行了測量。並且,藉由使用各種方法來解析該些測量值,對被認為與COPD關聯疾病的有無有大的關聯的代謝物進行了探索。表2中示出採集了用於探索與COPD的發病相關聯的代謝物的生物試樣的受檢者的基準(baseline)特性。以下對呈現表2的基準特性的受檢者的抽選方法、生物試樣的製備及分析方法、代謝物的測量方法、測量結果的解析等進行說明。
Figure 108132838-A0305-02-0015-3
<受檢者的抽選>
在研究倫理委員會的同意下,自2015年10月至2016年9月的1年間訪問聖路加國際醫院附屬診所預防醫療中心的全面體檢受診者(約4萬5000人)中隨機抽樣約1萬名受診者,將其中除表明不參加本實驗的人、測量資料缺失的人及滿足排除基準的人以外的剩餘的6610人的對象者作為受檢者。另外,排除基準是根據自開始吸煙起經過20年左右開始發病這一先行研究的見解, 定為在全面體檢的受診時為40歲以下。
聖路加國際醫院附屬診所預防醫療中心位於東京都中央區,全面體檢受診者多數居住地區位於東京附近。因此,此次的受檢者的與COPD相關聯的外部要因(大氣污染等環境要因)大致相同。而且,此次的受檢者全部為日本人,民族性要因亦相同。
6610名受檢者的群體的中央值年齡為54歲(四分位範圍47歲~63歲),其中3467名(52.5%)為女性。而且,受檢者群體的吸煙率為37.1%,1秒率不足70%的受檢者為692人(10.5%)。以下,將1秒率不足70%的受檢者群體稱為COPD關聯群組,將1秒率為70%以上的受檢者群體(5918人)稱為正常群組。由表2可知,COPD關聯群組中,男性在統計上非偶然性地多於女性。而且,關於年齡及吸煙率,COPD關聯群組均高於正常群組。
另外,在臨床檢查中,將使用了支氣管擴張劑投用後的肺活量計的呼吸功能檢查的1秒率的值不足70%的患者判定為COPD,但在本實驗中未投用支氣管擴張劑。因此,在所述COPD關聯群組中不僅包括實際發生了COPD的受檢者,亦包括有COPD關聯疾病的受檢者。
<試樣的製備>
(1)前處理
將自6610名受檢者採集的血液放置規定時間後,進行離心分 離,採集上清液(血清)。採集的血清在-80℃下保存至分析為止。另外,從自受檢者採集血液起至冷凍血清為止的時間會影響血清中的代謝物的測量值。因此,此次以使自採集血液起至進行冷凍為止的時間為5小時~8小時的受檢者占總體的約半數的方式選定有關受檢者。
(2)主處理
將在-80℃下保存的血清在25℃下用5分鐘解凍。將解凍後的血清在10,000×g、4℃下進行1min的離心分離後,在冰上靜置,並且,在第1混合液(甲醇/水/氯仿、2.5:1:1)250μL中添加內部標準溶液(2-異丙基蘋果酸:0.1mg/mL)6μL,使用渦流混合機(Vortex mixer)進行混合而獲得第二混合液。
其後,將血清與所述第二混合液在37℃、30分鐘、1,200rpm下振盪後,在25℃、5分鐘、16,000×g下進行離心分離,將上清液150μL添加到預先加入了水140μL的管中,使用渦流混合機進行混合,獲得第三混合液。
其次,將所述第三混合液在25℃、5分鐘、16,000×g下離心分離,將其上清液180μL回收到新的管中。將其在室溫、60分鐘、速度記憶(speed memory)設定為「7」下,利用離心蒸發器濃縮。
將濃縮的第三混合液的上清液(濃縮液)在-80℃下用30分鐘凍結後,將其隔夜(overnight)乾燥而作為樣品。所獲得的樣品利用乾燥器(desiccator)保存至分析為止。
<試樣的GCMS分析>
在利用乾燥器保存的樣品中添加甲氧基胺溶液(20mg/mL/利用吡啶進行溶解)80μL後,將其在37℃、30分鐘、1,200rpm下振盪。繼而,添加N-甲基-N-三甲基矽烷基三氟乙醯胺40μL,在37℃、30分鐘、1,200rpm下振盪後,在25℃、5分鐘、16,000×g下進行離心分離,將其上清液50μL放入至玻璃小瓶(glass vial)中,將該小瓶安裝至GCMS的自動取樣器中。
GCMS中使用了島津製作所股份有限公司製造的三重四極型氣相層析質量分析儀(GCMS-TQ8040)。以下示出GCMS的分析條件。
(1)管柱:DB-5((5%-苯基)-甲基聚矽氧烷、無極性)、長30m、內徑0.25mm、膜厚1.00μm
(2)管柱烘箱溫度:80℃
(3)進樣(injection)溫度:280℃
(4)進樣模式:分流(split)
(5)氦氣流量:39cm/sec
(6)管柱溫度:0min-2.5min;80℃、2.5min-18.5min;上升至80℃-280℃,18.5min-23.0min;280℃
(7)MS離子源溫度:200℃
(8)界面(interface)溫度:250℃
(9)檢測器電壓:0.2kV
(10)質量範圍:m/z 85-500
<資料解析>
<代謝物的測量>
自試樣的質譜中網羅性地檢測峰值,將該些峰值資訊(質量電荷比及信號強度)與保存在MS庫中的多個代謝物的特異性物質的質量電荷比進行比較,藉此鑒定代謝物,求出135種代謝物的測量值(以下稱為MS資料)。
<統計解析>
針對取得MS資料的受檢者,在聖路加國際醫院的研究倫理委員會的同意下,自聖路加國際大學資訊系統中心獲得統計解析所需的臨床資訊、檢查資料,進行了臨床資訊、檢查資料與MS資料的對照檢查。受檢者的臨床資訊以及檢查資料全部利用表示受檢者的管理編號來進行管理,使得在對照檢查資料時,不會確定出受檢者。
在統計解析中,使用了作為單變量解析的無對應的t檢定,作為多變量解析的邏輯回歸分析。在診斷能力的評價中,在各代謝物單獨的模型中,使用了根據ROC曲線計算出的AUC值,在使用調整因子的多變量解析模型中,使用了C統計量。
表3示出了針對135種代謝物的測量值,進行COPD關聯群組與正常群組的t檢定的結果。在表3中,自P值小者起依次列舉出在COPD關聯群組與正常群組之間確認到統計學上的非偶然之差的10種代謝物(鳥胺酸、犬尿胺酸、2-胺基己二酸、胱胺酸、酪胺酸、肌醇、尿酸、阿拉伯糖、甘露糖、β-丙胺酸)的P值及t統計量。另外,在表3中,「mEn(m為實數,n為整數)」 是指「m×10n」。例如,「4.14E-14」為「4.14×10-14」。
Figure 108132838-A0305-02-0020-4
如表3中所示,10種代謝物均是P值越小,t統計量的絕對值越大,均是負值,由此可知,與COPD關聯群組相比,正常群組的受檢者的代謝產物量少。
根據以上的結果,所述10種代謝物的測量值作為COPD指數值是有用的,在針對任一者將測量值與規定的臨限值進行比較而均大於該臨限值時可診斷為COPD關聯疾病。
表4示出了投入作為從屬變量的COPD關聯群組/正常群組,作為調整因子的年齡、性別、吸煙史,利用邏輯回歸分析對COPD關聯群組與135種代謝產物的測量值的關聯進行探討的 結果。在表4中,列舉出邏輯回歸分析的結果中P值小的5種代謝物(戊二酸、羥基脯胺酸、木糖、磷甘油、鳥胺酸)以及回歸係數、標準誤差、P值。如表4中所示,5種代謝物中戊二酸的P值最小,在戊二酸與COPD關聯疾病之間確認到強的相關性。在表4中一併記載了不利用調整因子進行調整時的位次、t統計量及P值。藉由如此利用調整因子進行調整,作為指標的有用性增加。
Figure 108132838-A0305-02-0021-5
其次,為了探討將各代謝物的測量值作為COPD指數值時的診斷能力(即COPD關聯疾病的診斷精度的高低),將從屬變量設為COPD關聯群組/正常群組,對135種代謝物進行了ROC解析(Receiver Operating Characteristic analysis)。結果可知,10種代謝物(赤藻糖醇、鳥胺酸、肌醇、蘇糖醇、2-胺基己二酸、犬尿胺酸、海藻糖、苯基丙胺酸、阿拉伯糖醇、阿拉伯糖)對COPD的診斷是有用的。表5示出了對COPD的判定有用的10種代謝物的ROC曲線(ROC curve)的AUC值。
Figure 108132838-A0305-02-0022-6
ROC曲線(ROC curve)是以縱軸為真陽性率即靈敏度,橫軸為假陽性率即「1-特異度」為尺度而繪製的曲線。即,根據被判定為陽性的受檢者相對於COPD關聯群組的受檢者整體的比例來計算靈敏度,根據被判定為陽性的受檢者(非COPD)相對於正常群組的受檢者整體的比例來計算假陽性率。同樣地計算其他截止(cut off)值下的靈敏度與假陽性率,將如此求出的值繪製為圖表,藉此獲得ROC曲線。AUC值是由ROC曲線與橫軸包圍的部分的面積的值。AUC值越大,越可判斷為診斷有無COPD關聯疾病的精度高。根據ROC曲線求出AUC,結果,AUC大的代謝物為赤藻糖醇(AUC=0.616)、鳥胺酸(AUC=0.594)、肌醇(AUC=0.590)。
另一方面,表6示出了針對在與獲得表5中所示的結果的ROC解析相同的從屬變量中,投入了作為調整因子的年齡、性 別、吸煙史的模型進行135種代謝物的ROC解析,結果C統計量高的10種代謝物。C統計量相當於ROC曲線與橫軸包圍的面積的大小(AUC),C統計量越接近於1越表示診斷能力高。表6中按照C統計量由多到少的順序列舉出135種代謝物中的10種代謝物(戊二酸、α-酮異己酸、磷甘油、羥基丁酸、阿拉伯糖、乙醯乙酸、鳥胺酸、羥基脯胺酸、正纈胺酸、異檸檬酸)的C統計量。該些10種代謝物的測量值均與COPD關聯疾病在統計學上相關,作為判定有無COPD關聯疾病的指標是有用的,特別是C統計量最大的戊二酸(C統計量:0.751)的測量值在與COPD發病之間發現有強的相關性,可謂作為判定有無COPD發病的可能性的指標是優異的。表6中一併記載了不利用調整因子進行調整時的位次及AUC值。藉由如此利用調整因子進行調整,作為指標的有用性增加。
Figure 108132838-A0305-02-0023-7
如此,測量受檢者的生物試樣中所含的24種代謝物的量而得的結果可用於受檢者有無COPD的診斷。
即,COPD的診斷方法包括:利用分析裝置分析自受檢者採集的生物試樣;根據由所述分析裝置所獲得的資料,求出選自24種代謝物戊二酸、α-酮異己酸、磷甘油、羥基丁酸、阿拉伯糖、乙醯乙酸、鳥胺酸、羥基脯胺酸、正纈胺酸、異檸檬酸、赤藻糖醇、肌醇、蘇糖醇、2-胺基己二酸、犬尿胺酸、海藻糖、苯基丙胺酸、阿拉伯糖醇、木糖、胱胺酸、酪胺酸、尿酸、甘露糖、β-丙胺酸中的至少一種代謝物的量即COPD指數值;基於將所述COPD指數值與規定的臨限值進行比較而得的結果,診斷所述受檢者有無COPD。
而且,診斷COPD的另一方法包括:關於受檢者,利用層析質量分析裝置分析自受檢者採集的生物試樣;根據由所述層析質量分析裝置所獲得的資料,求出選自24種代謝物戊二酸、α-酮異己酸、磷甘油、羥基丁酸、阿拉伯糖、乙醯乙酸、鳥胺酸、羥基脯胺酸、正纈胺酸、異檸檬酸、赤藻糖醇、肌醇、蘇糖醇、2-胺基己二酸、犬尿胺酸、海藻糖、苯基丙胺酸、阿拉伯糖醇、木糖、胱胺酸、酪胺酸、尿酸、甘露糖、β-丙胺酸中的至少一種代謝物的量即COPD指數值;基於將所述COPD指數值與規定的臨限值進行比較而得的結果,診斷所述受檢 者有無COPD。

Claims (7)

  1. 一種COPD指數值的測量方法,基於藉由對自受檢者採集的血液試樣進行分析而獲得的資料,測量所述血液試樣中所含的多種代謝物中與慢性阻塞性肺疾病關聯疾病的有無相關聯的代謝物的量作為COPD指數值,其中所述COPD指數值是選自24種代謝物的戊二酸、α-酮異己酸、磷甘油、羥基丁酸、阿拉伯糖、乙醯乙酸、鳥胺酸、羥基脯胺酸、正纈胺酸、異檸檬酸、赤藻糖醇、肌醇、蘇糖醇、2-胺基己二酸、犬尿胺酸、海藻糖、苯基丙胺酸、阿拉伯糖醇、木糖、胱胺酸、酪胺酸、尿酸、甘露糖、β-丙胺酸中的至少一種代謝物的量。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的COPD指數值的測量方法,其中所述COPD指數值是阿拉伯糖、鳥胺酸、犬尿胺酸、2-胺基己二酸、胱胺酸、酪胺酸、肌醇、尿酸、β-丙胺酸、甘露糖中的任一代謝物的量。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的COPD指數值的測量方法,其中所述COPD指數值是戊二酸、羥基脯胺酸、木糖、磷甘油、鳥胺酸中的任一代謝物的量。
  4. 如申請專利範圍第1項所述的COPD指數值的測量方法,其中 所述COPD指數值是赤藻糖醇、鳥胺酸、肌醇、蘇糖醇、2-胺基己二酸、犬尿胺酸、海藻糖、苯基丙胺酸、阿拉伯糖醇、阿拉伯糖中的任一代謝物的量。
  5. 如申請專利範圍第1項所述的COPD指數值的測量方法,其中所述COPD指數值是戊二酸、α-酮異己酸、磷甘油、羥基丁酸、阿拉伯糖、乙醯乙酸、鳥胺酸、羥基脯胺酸、正纈胺酸、異檸檬酸中的任一代謝物的量。
  6. 如申請專利範圍第1項所述的COPD指數值的測量方法,其中所述COPD指數值是戊二酸的量。
  7. 如申請專利範圍第1項至第6項中任一項所述的COPD指數值的測量方法,其中所述COPD指數值是基於藉由對血液試樣進行層析質譜(MS)分析而獲得的資料而測量的代謝物的量。
TW108132838A 2018-09-12 2019-09-11 Copd指數值的測量方法 TWI739155B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018170955 2018-09-12
JP2018-170955 2018-09-12

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW202024633A TW202024633A (zh) 2020-07-01
TWI739155B true TWI739155B (zh) 2021-09-11

Family

ID=69777869

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW108132838A TWI739155B (zh) 2018-09-12 2019-09-11 Copd指數值的測量方法

Country Status (3)

Country Link
JP (2) JPWO2020054722A1 (zh)
TW (1) TWI739155B (zh)
WO (1) WO2020054722A1 (zh)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018002173A1 (en) * 2016-06-29 2018-01-04 Eth Zurich Method of detecting copd by mass spectrometry

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018002173A1 (en) * 2016-06-29 2018-01-04 Eth Zurich Method of detecting copd by mass spectrometry

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Bregy, Lukas, et al. "Real-time mass spectrometric identification of metabolites characteristic of chronic obstructive pulmonary disease in exhaled breath." Clinical Mass Spectrometry 7 (2018): 29-35. *

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2020054722A1 (ja) 2021-09-09
JP2023165017A (ja) 2023-11-14
TW202024633A (zh) 2020-07-01
WO2020054722A1 (ja) 2020-03-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10006925B2 (en) Methods and systems for metabolite and/or lipid-based detection of colorectal cancer and/or adenomatous polyps
AU2014265669B2 (en) Biomarkers related to kidney function and methods using the same
JP6774925B2 (ja) 性別に基づく疾病の識別・評価・予防及び治療を含む、肺病の識別・評価・予防及び治療のための方法並びにそのキット
US8541183B2 (en) Methods of identification, assessment, prevention and therapy of lung diseases and kits thereof
Bowler et al. New strategies and challenges in lung proteomics and metabolomics. An official American Thoracic Society workshop report
JP7018605B2 (ja) 大腸がん検査方法
Rossi et al. Biomarker discovery in asthma and COPD by proteomic approaches
TWI739155B (zh) Copd指數值的測量方法
Seyfinejad et al. Biomarkers in Exhaled Breath Condensate as Fingerprints of Asthma, Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Asthma–Chronic Obstructive Pulmonary Disease Overlap: A Critical Review
Celik et al. Interleukin 18, soluble cluster of differentiation 40, platelet factor 4 variant 1, and neutrophil gelatinase-associated lipocalin can be used as biomarkers to aid activity and diagnosis in ocular Behçet’s disease
JP6250351B2 (ja) 好酸球性気道炎症に関する情報の取得方法およびそのような情報を取得するためのマーカー
JP6998023B2 (ja) 非アルコール性脂肪肝疾患の検出方法、非アルコール性脂肪肝疾患検出用キットおよび非アルコール性脂肪肝疾患検出用バイオマーカー
WO2014179408A1 (en) Analyzing elastic fiber injury markers
JP7280582B2 (ja) 心房細動指標値の測定方法
KR102613980B1 (ko) 패혈증 진단에 관한 정보를 제공하는 방법
EP4191610A1 (en) Application of hbp in prognosis and risk warning for covid-19 patient
CN117310165A (zh) 肾素作为生物标志物在预测、诊断或监测儿童脓毒症及脓毒性肺损伤中的应用
CN117147877A (zh) Ang1-7作为生物标志物在预测、诊断儿童脓毒症中的应用
CN115372628A (zh) 与转甲状腺素蛋白淀粉样变性相关的代谢标志物及其应用
Kumer et al. The Potential Link between Inflammatory Protein Markers in Stool Samples of Children with Autism Spectrum Disorder and Their Siblings