WO2012002529A1 - ベーチェット病罹患リスクの判定方法 - Google Patents

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信久 水木
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公立大学法人横浜市立大学
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    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
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    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/156—Polymorphic or mutational markers

Definitions

  • the present invention relates to a method for determining a risk of suffering from Behcet's disease.
  • BD Behcet's disease
  • BD Behcet's disease
  • recurrent eye symptoms oral / genital ulcers
  • skin lesions skin lesions
  • inflammation in other tissues such as joints, vasculature, gastrointestinal tract, central nervous system, and epididymis.
  • Non-patent Document 1 Non-patent Document 1
  • Non-Patent Document 2 Non-Patent Document 2
  • HLA-B * 51 allele of the human leukocyte antigen (HLA) class I region itself or a gene (eg, MICA) that is strongly linked thereto is associated with BD. But little else is known.
  • BD is a disease that exhibits various symptoms in multiple organs as described above, and the diagnosis of BD is performed based on a combination of clinical main symptoms and minor symptoms. These individual symptoms are not symptoms specific to BD alone, and the determination of symptoms depends on the subjectivity of the diagnosing doctor, so definitive diagnosis of BD is not easy. If an objective index such as gene mutation or genetic polymorphism can be provided, it is very useful as an index for definitive diagnosis of BD.
  • An object of the present invention is to provide an objective index useful for definitive diagnosis of BD.
  • the present inventor performed GWAS using a huge sample pool of Japanese patients, and newly identified a single nucleotide polymorphism (SNP) outside the HLA region showing a significant (P ⁇ 0.05) association with BD.
  • SNP single nucleotide polymorphism
  • those that are particularly relevant to BD are analyzed for fine mapping and linkage disequilibrium structure in the peripheral region, and the association with BD inside and outside the linkage disequilibrium block to which the SNP identified by GWAS belongs. Found several strong SNPs and completed the present invention.
  • the present invention relates to a polymorphism in linkage disequilibrium with any of the polymorphisms [1] to [54] and the polymorphisms [1] to [54] below in a genomic DNA sample isolated from a human subject.
  • a method for determining the risk of suffering from Behcet's disease comprising detecting at least one polymorphism selected from the group consisting of types is provided.
  • SNP identification number rs1909704 polymorphism at position 173644498 of chromosome 5
  • Polymorphism of SNP identification number rs11163772 at position 83816880 of chromosome 1 [13] Polymorphism of SNP identification number rs2156215 at position 78503111 of chromosome 11
  • SNP identification number rs10846924 polymorphism at position 124635809 of chromosome 12
  • SNP identification number rs2100766 polymorphism at position 4415317 of chromosome 4
  • Polymorphism of SNP identification number rs4242425 at position 25826062 of chromosome 8.
  • the present invention relates to a polymorphism present in the region of positions 67505191 to 67532728 of chromosome 1 and a polymorphism located at position 6749965 in a genomic DNA sample isolated from a human subject (here, physical properties on chromosomes).
  • a method for determining the risk of suffering from Behcet's disease comprising detecting at least one polymorphism selected from the group consisting of: NCBI build position 36).
  • the present invention relates to a region from position 205010336 to position 205013520 of chromosome 1 in a genomic DNA sample isolated from a human subject (where the physical position on the chromosome is a position based on NCBI build 36).
  • a method for determining the risk of suffering from Behcet's disease comprising detecting at least one polymorphism selected from the polymorphisms present in the present invention. Furthermore, the present invention provides a method for detecting Behcet's disease, comprising performing the above-described method of the present invention on a genomic DNA sample isolated from a patient suspected of having Behcet's disease.
  • a genetic polymorphism having a strong association with BD in a region other than the HLA locus has been newly provided.
  • these polymorphisms as indicators, it is possible to determine the risk of BD disease with high reliability. If it is determined that a subject who does not suffer from BD has a high BD risk, it helps early detection when the subject suffers from BD in the future.
  • the method of the present invention is performed on a subject suspected of Behcet's disease and the subject is determined to be at high risk, the subject can be diagnosed with BD. Therefore, the present invention is also useful for a definitive diagnosis of BD.
  • the 54 SNPs shown in Table 1 below are SNPs that were confirmed to have a significant relationship (PBD ⁇ 0.05) with BD in the GWAS performed in the examples.
  • the column “physical position on chromosome” indicates “(chromosome number): (position on chromosome)”.
  • any of these 54 SNPs can be used as an index for determining the risk of suffering from BD.
  • the minor allele is A
  • the minor allele frequency (MAF) is higher in the BD patient (case) than in the healthy subject (control). Therefore, when the SNP of rs12119179 is A, it can be determined that the subject has a high risk of suffering from BD.
  • the minor allele is G
  • its MAF is lower in BD patients than in healthy individuals. Therefore, when the SNP of rs1554286 is G, the subject can be determined to have a low risk of suffering from BD.
  • the SNP of rs1554286 is not G
  • the subject can be determined to be at high risk of suffering from BD.
  • polymorphisms that are in linkage disequilibrium (LD) with any of these can also be used to determine the risk of BD disease, similar to the 54 SNPs.
  • linkage disequilibrium coefficients such as D ′ and r 2 are known.
  • D ′ and r 2 can be obtained by the calculation method of Gabriel et al. (Science vol.296, p.2225-2229 (2002)). In the following example, LD is evaluated based on D ′ and r 2 .
  • a polymorphism in linkage disequilibrium with a polymorphic site specifically shown to be associated with BD is also associated with BD, so Can be used for risk assessment.
  • Tables 5 and 6 in the following examples show specific examples of LD blocks to which SNPs identified by GWAS belong. The concept of LD block is described in Bioinformatics. Vol.21, p.263-265 (2005).
  • the position of an arbitrary base on the genome is based on the chromosome number and the position on the chromosome, based on build 36 of the National Center for Biotechnology Information (NCBI) of the United States. Show.
  • the “SNP identification number” is a reference SNP ID number in dbSNP (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/), which is NCBI's SNP database.
  • a person skilled in the art can easily obtain information such as the physical position of the SNP on the genome and the base sequence in the vicinity based on the SNP identification number.
  • the base sequences in the vicinity of the SNPs that are available based on the SNP identification number are shown for some SNPs, but also for the base sequences in the vicinity of the SNPs that are not specifically shown in the sequence listing, Those skilled in the art can easily obtain them.
  • SNPs shown in Table 2 and Table 3 below are SNPs related to BD that were identified by genotyping neighboring regions in more detail for SNPs that were confirmed to be particularly strongly related to BD by GWAS analysis. is there.
  • Table 2 shows SNPs whose association with BD was confirmed by analysis of the IL23R / IL12RB2 intergenic region where three SNPs, rs12119179, rs11209033, and rs12141431 exist.
  • Table 3 shows SNPs whose association with BD was confirmed by analysis of the IL10 gene region where rs1554286 is present. These SNPs can also be used to determine the risk of suffering from BD.
  • the SNPs (1) to (7) are one consisting of the region from 67505191 to 67532728 of chromosome 1, as shown in Table 5 of the Examples. They belong to linkage disequilibrium (LD) blocks and are therefore in linkage disequilibrium with each other.
  • (2), (4), and (5) are [2], [4], and [1] among the 54 SNPs identified by GWAS. That is, (1) to (7) in Table 2 are specific examples of “polymorphism [1], [2], [4] and polymorphism in linkage disequilibrium with any of the polymorphisms”.
  • a polymorphism of [1] to [54] and a polymorphism in linkage disequilibrium with any of the polymorphisms are the SNPs (1) to (7) shown in Table 2.
  • the SNP and any other polymorphism existing in the LD block (regions from 67505191 to 67532728 on chromosome 1) constituted by these seven SNPs are also included.
  • all the SNPs in the LD block to which the SNPs (1) to (7) in Table 2 belong are significantly associated with BD (P ⁇ 0.05). Therefore, even if these polymorphisms other than these 7 SNPs are polymorphisms present in the LD block, it can be said that the polymorphisms are also significantly related to BD, and can be used for the determination of BD disease risk.
  • the five SNPs shown in Table 3 belong to one LD block consisting of the region from 205010336 to 205013520 of chromosome 1, as shown in Table 6 of the Examples. There is an imbalance. Of these, rs1554286 in (1) is [3] of the 54 SNPs identified by GWAS. That is, (1) to (5) in Table 3 are specific examples of “[3] polymorphism and polymorphism in linkage disequilibrium with any of the polymorphisms”, and “[1] to [54 And polymorphisms in linkage disequilibrium with any of the polymorphs.
  • polymorphism and polymorphism in linkage disequilibrium with any of the polymorphisms are not limited to the five SNPs shown in Table 3, and the LD blocks constituted by these five SNPs. SNPs and any other polymorphisms present within (regions 205010336 to 205013520 on chromosome 1) are also included. As shown in Table 6 in the Examples, all of the SNPs in the LD block to which the SNPs (1) to (5) in Table 3 belong are significantly associated with BD (P ⁇ 0.05).
  • each SNP is in linkage disequilibrium and the association with BD is considered to be significant, it can be used to determine the risk of BD.
  • the polymorphism used as an index for determining the risk of BD disease may be any polymorphism such as a single nucleotide polymorphism or a microsatellite polymorphism, but is preferably a single nucleotide polymorphism (SNP).
  • SNP single nucleotide polymorphism
  • those specifically shown in Tables 1 to 3 are more preferable.
  • the SNPs (1) to (8) in Table 2 present in the IL23R / IL12RB2 intergenic region ie, rs7539328, rs11209033, rs6660226, rs12141431, rs12119179, rs1495965, rs924080, rs3790567), and SNPs (1) to (5) in Table 3 existing in the IL10 gene region (ie, rs1554286, rs1518111, rs3021094, rs3024490, rs1800872) are more preferable, and in Table 2, (1) to (7) are particularly preferable.
  • the seven SNPs are preferred. Among these, rs1495965 within the IL23R / IL12RB2 intergenic region is particularly preferable.
  • BD high risk polymorphism Only one polymorphism may be detected, or two or more polymorphisms may be detected.
  • the subject can be determined to be BD high risk.
  • the criteria for determining high risk are specifically shown in each table as “risk alleles”.
  • risk alleles As an advantage of examining multiple locations, it is possible to improve the accuracy of BD risk determination, or it is possible to diagnose BD pathological conditions, sensitivity to treatment methods (eg drug sensitivity) and prognosis, etc. Expected to be effective.
  • the patient can be determined as a BD patient if it can be determined that the risk of BD is high by the method of the present invention. That is, the method of the present invention is also useful for detecting BD. Such a BD detection method is also included in the scope of the present invention as one embodiment of the BD disease risk determination method of the present invention. For patients suspected of having BD, if a definitive diagnosis, determination of sensitivity to a treatment method, or the like is performed by the method of the present invention, an appropriate response can be taken at an early stage, which can greatly contribute to the treatment of BD.
  • the genomic DNA sample used in the method of the present invention can be easily prepared from peripheral blood, oral mucosa swabs and the like by a conventional method.
  • the polymorphism detection method itself is well known and can be easily carried out by those skilled in the art.
  • the base sequence near the target polymorphic site may be determined by a conventional method to detect the polymorphism.
  • various SNP typing methods such as an invader method, a TaqMan-PCR method, and an Allele-Specific Primer (ASP) method are known. All are conventional methods, and various kits containing reagents necessary for these methods are commercially available.
  • any known method may be used. Primers and probes necessary for polymorphism detection can be easily designed and prepared by those skilled in the art based on the information such as the SNP identification number described above, by acquiring the base sequence near the polymorphic site. it can.
  • QIAamp DNA Blood Maxi Kit QIAGEN was used for collection of peripheral blood lymphocytes and extraction of genomic DNA from peripheral blood cells. To prevent variations in DNA quality, the work was performed under uniform conditions. After extraction, DNA degradation and RNA contamination were examined by 0.8% agarose gel electrophoresis.
  • Genotyping genome-wide association analysis Genotyping was performed using GeneChip Human Mapping 500K Array Set (Affymetrix) according to the standard protocol recommended by Affymetrix. The minimum SNP call rate for one sample was set to 93%. The SNP call rate for all genotyped samples (612 patients, 740 controls) was greater than 93%. To identify genotyping errors and DNA contamination, we estimated the average value of genome-wide heterozygosity for all samples, and four samples with a standard deviation of ⁇ 4 from the sample mean (1 patient, 3 controls) were excluded. The cryptic relatedness between samples was estimated by identity by descent using PLINK software (Am. J. Hum. Genet. 81, 559-575 (2007)). Neither sample was excluded. From the above, a data set of 611 patients and 737 controls was obtained.
  • PCA Principal component analysis
  • Genotyping of all SNPs was performed by TaqMan 5 'exonuclease assay using Applied Biosystems primers.
  • the fluorescent signal of the probe was detected using TaqMan Assay for Real-Time PCR (7900HT Sequence Detection System, Applied Biosystems) according to the manufacturer's instructions.
  • rs11209032, rs11209033, rs12141431, rs12119179, and rs1495965 are SNPs that have been confirmed to be strongly related by fine mapping or GWAS, but they are in strong linkage disequilibrium (LD) with each other, and this LD block is between IL23R and IL12RB2. Was located in the intergenic region. Outside this LD block, weak associations were confirmed with several SNPs in the IL23R region and one SNP in IL12RB2. Five LD blocks confirmed in the area are shown in bold in Table 5.
  • the IL10 locus was genotyped by adding 11 SNP sets within an 8 kb region covering the gene. All the SNPs used were successfully genotyped.
  • These four SNPs and rs1554286 found in GWAS were also in mutually strong LD. One LD block of about 3 kb was confirmed in this region (shown in bold in Table 6).

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Abstract

要約　日本人患者の膨大なサンプルプールを用いてＧＷＡＳを行ない、ＢＤと有意な（P < 0.05）関連を示すＨＬＡ領域外の一塩基多型（ＳＮＰ）を新たに同定した。これらのＳＮＰのうち特にＢＤとの関連性の強いものについて、周辺領域のファインマッピング及び連鎖不平衡構造の解析を行ない、ＧＷＡＳで同定されたＳＮＰが属する連鎖不平衡ブロックの内外でＢＤとの関連が強いＳＮＰを複数見出した。これらの多型を指標とすれば、信頼性の高いＢＤ罹患リスクの判定が可能になる。

Description

ベーチェット病罹患リスクの判定方法
　本発明は、ベーチェット病を罹患するリスクを判定する方法に関する。
　ベーチェット病（ＢＤ）は、再発性の眼症状、口腔／陰部潰瘍、皮膚病変、並びに関節部・血管系・消化管・中枢神経・精巣上体等のその他組織における炎症という４つの症状を特徴とする慢性の全身性炎症性疾患である（非特許文献１）。ＢＤは世界中で見られるが、とりわけ日本から中東及び地中海沿岸域にわたる古代シルクロード沿いの諸国において多発する疾患である（非特許文献２）。
　ＢＤの原因はいまだ不明であるが、近年では、他の多くの自己免疫性疾患及び自己炎症性疾患と同様に、特定の遺伝的背景を有する個体において病原体等の何らかの外的環境要因が引き金となりＢＤを発症するものと考えられている。この遺伝的背景については、ヒト白血球抗原（ＨＬＡ）クラスＩ領域のHLA-B*51対立遺伝子それ自体又はこれに強く連鎖する遺伝子（例えばMICA）がＢＤに関連するということが従来より知られているが、これ以外のことはほとんど知られていない。
　ＢＤは上述の通り全身の複数臓器に多彩な症状を呈する疾患であり、BDの診断は臨床主症状及び副症状の組み合わせに基づいて行なわれている。これらの個々の症状はBDのみに特異的な症状ではなく、また症状の判定は診断する医師の主観に左右されるので、BDの確定診断は容易ではない。遺伝子変異や遺伝的多型等の客観的指標を提供できれば、BDの確定診断のための指標として非常に有用である。
　近年、本願発明者らのグループは、マクロサテライトマーカーを用いてＢＤのゲノムワイド関連解析（genome-wide association study; GWAS）を行ない、HLA-A*26アレルがHLA-B*51とは独立してＢＤに関連していることを示したが（非特許文献３）、ＨＬＡ領域外で強い関連のある多型を同定するには至らなかった。Feiらもまた、トルコ人においてAffymetrix 500Kアレイを用いたＤＮＡプール法による予備的GWASを行なったが（非特許文献４）、Feiらの手法にはマッピングの分解能が低いかあるいは検出能が低いという欠点が本来的に存在している。ＢＤの確定診断に有用な、信頼性の高い客観的指標は不足している。
Kaklamani, V.G. et al. Semin. Arthritis Rheum. 27, 197-217 (1998). Ohno, S. et al. Arch. Opthalmol. 100, 1455-1458 (1982). Meguro, A. et al. Ann. Rheum. Dis. Aug 13. [Epub ahead of print] (2009). Fei, Y. et al. Arthritis Res. Ther. 11, R66 (2009).
　本発明の目的は、ＢＤの確定診断に有用な客観的指標を提供することにある。
　本願発明者は、日本人患者の膨大なサンプルプールを用いてGWASを行ない、BDと有意な（P < 0.05）関連を示すHLA領域外の一塩基多型（SNP）を新たに同定した。これらのＳＮＰのうち特にＢＤとの関連性の強いものについて、周辺領域のファインマッピング及び連鎖不平衡構造の解析を行ない、GWASで同定されたSNPが属する連鎖不平衡ブロックの内外でBDとの関連が強いSNPを複数見出し、本願発明を完成した。
　すなわち、本発明は、ヒト被検者から分離したゲノムDNA試料において、下記[1]～[54]の多型及び下記[1]～[54]の多型のいずれかと連鎖不平衡にある多型から成る群より選択される少なくとも１つの多型を検出することを含む、ベーチェット病罹患リスクの判定方法を提供する。
[1]　第1番染色体の67520003位にあるSNP識別番号rs12119179の多型
[2]　第1番染色体の67517088位にあるSNP識別番号rs11209033の多型
[3]　第1番染色体の205010856位にあるSNP識別番号rs1554286の多型
[4]　第1番染色体の67519611位にあるSNP識別番号rs12141431の多型
[5]　第6番染色体の74839834位にあるSNP識別番号rs4640857の多型
[6]　第10番染色体の77292698位にあるSNP識別番号rs1323076の多型
[7]　第2番染色体の113683546位にあるSNP識別番号rs11123169の多型
[8]　第1番染色体の42213875位にあるSNP識別番号rs4660590の多型
[9]　第6番染色体の68154890位にあるSNP識別番号rs2166656の多型
[10]　第4番染色体の56537631位にあるSNP識別番号rs2593082の多型
[11]　第5番染色体の173644498位にあるSNP識別番号rs1909704の多型
[12]　第1番染色体の83816880位にあるSNP識別番号rs11163772の多型
[13]　第11番染色体の78503111位にあるSNP識別番号rs2156215の多型
[14]　第12番染色体の10423701位にあるSNP識別番号rs2617151の多型
[15]　第2番染色体の19628639位にあるSNP識別番号rs4666492の多型
[16]　第2番染色体の80078266位にあるSNP識別番号rs4852547の多型
[17]　第22番染色体の26363824位にあるSNP識別番号rs134006の多型
[18]　第4番染色体の56577074位にあるSNP識別番号rs2611826の多型
[19]　第6番染色体の68168816位にあるSNP識別番号rs1447136の多型
[20]　第21番染色体の29201887位にあるSNP識別番号rs2832137の多型
[21]　第7番染色体の35623442位にあるSNP識別番号rs11763983の多型
[22]　第5番染色体の153622736位にあるSNP識別番号rs574750の多型
[23]　第6番染色体の130720479位にあるSNP識別番号rs9483115の多型
[24]　第12番染色体の10419835位にあるSNP識別番号rs2733852の多型
[25]　第15番染色体の45974889位にあるSNP識別番号rs470151の多型
[26]　第16番染色体の71020250位にあるSNP識別番号rs11862324の多型
[27]　第6番染色体の130589849位にあるSNP識別番号rs4897380の多型
[28]　第11番染色体の19830065位にあるSNP識別番号rs2707110の多型
[29]　第6番染色体の130691297位にあるSNP識別番号rs4141940の多型
[30]　第12番染色体の124635887位にあるSNP識別番号rs4435061の多型
[31]　第17番染色体の9183867位にあるSNP識別番号rs1549332の多型
[32]　第12番染色体の29456804位にあるSNP識別番号rs1436321の多型
[33]　第11番染色体の19827523位にあるSNP識別番号rs873764の多型
[34]　第12番染色体の103750252位にあるSNP識別番号rs2731031の多型
[35]　第8番染色体の76470294位にあるSNP識別番号rs2980221の多型
[36]　第9番染色体の2115101位にあるSNP識別番号rs7033529の多型
[37]　第8番染色体の25825241位にあるSNP識別番号rs4570167の多型
[38]　第11番染色体の22708668位にあるSNP識別番号rs10833804の多型
[39]　第2番染色体の113743929位にあるSNP識別番号rs10864912の多型
[40]　第1番染色体の234151726位にあるSNP識別番号rs7354999の多型
[41]　第6番染色体の33924911位にあるSNP識別番号rs9469615の多型
[42]　第12番染色体の124609076位にあるSNP識別番号rs10846917の多型
[43]　第11番染色体の69515121位にあるSNP識別番号rs872837の多型
[44]　第6番染色体の130685849位にあるSNP識別番号rs899276の多型
[45]　第3番染色体の45709822位にあるSNP識別番号rs1969624の多型
[46]　第11番染色体の73040858位にあるSNP識別番号rs591804の多型
[47]　第20番染色体の7402813位にあるSNP識別番号rs6038846の多型
[48]　第6番染色体の130670682位にあるSNP識別番号rs7758496の多型
[49]　第12番染色体の124635809位にあるSNP識別番号rs10846924の多型
[50]　第4番染色体の42415317位にあるSNP識別番号rs2100766の多型
[51]　第8番染色体の25826062位にあるSNP識別番号rs4242425の多型
[52]　第10番染色体の77276161位にあるSNP識別番号rs17434565の多型
[53]　第6番染色体の130689089位にあるSNP識別番号rs724324の多型
[54]　第8番染色体の140622203位にあるSNP識別番号rs1961261の多型
（ここで、各染色体上の物理的位置はNCBIのbuild 36に基づく位置であり、「SNP識別番号」はNCBIのデータベースdbSNPにおけるreference SNP ID番号を表す）
　また、本発明は、ヒト被検者から分離したゲノムDNA試料において、第1番染色体の67505191位～67532728位の領域に存在する多型及び67594965位にある多型（ここで、染色体上の物理的位置はNCBIのbuild 36に基づく位置である）から成る群より選択される少なくとも１つの多型を検出することを含む、ベーチェット病罹患リスクの判定方法を提供する。さらに、本発明は、ヒト被検者から分離したゲノムDNA試料において、第1番染色体の205010336位～205013520位の領域（ここで、染色体上の物理的位置はNCBIのbuild 36に基づく位置である）に存在する多型から選択される少なくとも１つの多型を検出することを含む、ベーチェット病罹患リスクの判定方法を提供する。さらに、本発明は、ベーチェット病の疑いのある患者から分離したゲノムDNA試料に対して上記本発明の方法を実施することを含む、ベーチェット病の検出方法を提供する。
　本発明により、ＨＬＡ遺伝子座以外の領域でＢＤと強い関連を示す遺伝的多型が新たに提供された。これらの多型を指標とすれば、信頼性の高いBD罹患リスクの判定が可能になる。BDを罹患していない被検者でBDリスクが高いと判定された場合には、該被検者が将来BDを罹患した際に早期発見の一助となる。また、ベーチェット病が疑われる被検者に対して本発明の方法を実施し、該被検者が高リスクと判定された場合には、該被検者はＢＤと診断することができる。従って、本発明はＢＤの確定診断にも有用である。
IL10遺伝子内のSNP（rs1800872）の遺伝子型とIL-10遺伝子の発現量との関連を示す図である。
　下記表１に示される５４個のSNPは、実施例で行なわれたGWASにおいて、BDとの関連が有意（P < 0.05）であることが確認されたSNPである。表中、「染色体上の物理的位置」の欄は、「（染色体番号）：（染色体上の位置）」を示している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
　これら５４個のSNPは、いずれも、BDを罹患するリスクの判定の指標として用いることができる。例えば、(1)であるrs12119179の場合、マイナーアレルはAであり、BD患者（ケース）において健常者（コントロール）よりもマイナーアレル頻度（MAF）が高い。従って、rs12119179のSNPがAである場合、その被検者はBDを罹患するリスクが高いと判定することができる。また、(3)であるrs1554286の場合、マイナーアレルはGであり、BD患者において健常者よりもそのMAFが低い。従って、rs1554286のSNPがGである場合、その被検者はBDを罹患するリスクが低いと判定することができる。逆にいえば、rs1554286のSNPがGではない場合に、その被検者はBDを罹患するリスクが高いと判定することができる。
　また、上記５４個のSNPだけではなく、これらのいずれかと連鎖不平衡（LD）にある多型も、上記５４個のSNPと同様にBD罹患リスクの判定に用いることができる。連鎖不平衡の強さを表す値としてはD'、r2等の連鎖不平衡係数が知られている。D'及びr2はGabrielらの算出法（Science vol.296, p.2225-2229 (2002)）により求めることができる。下記実施例では、D'及びr2に基づいてLDを評価している。BDに関連することが具体的に示されている多型部位と連鎖不平衡にある多型（例えば同一のLDブロック内に存在する多型）であれば、やはりBDに関連するので、BD罹患リスクの判定に用いることができる。下記実施例の表５及び表６には、GWASで同定されたSNPが属するLDブロックの具体例が示されている。なお、LDブロックの概念はBioinformatics. vol.21, p.263-265 (2005)に記載されている。
　なお、本明細書及び特許請求の範囲において、任意の塩基のゲノム上の位置は、米国バイオテクノロジー情報センターNCBI（National Center for Biotechnology Information）のbuild 36に基づき、染色体番号とその染色体上の位置により示している。また、「SNP識別番号」とは、NCBIのSNPデータベースであるdbSNP（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/）におけるreference SNP ID番号である。当業者であれば、このSNP識別番号に基づき、SNPのゲノム上の物理的位置や近傍の塩基配列等の情報を容易に入手することができる。本願配列表には、SNP識別番号に基づいて入手可能なSNP近傍の塩基配列を一部のSNPについて示しているが、配列表に具体的に示されていないSNPの近傍の塩基配列についても、当業者であれば容易に入手可能である。
　下記表２及び表３に示すSNPは、GWAS解析によりBDとの関連が特に強いことが確認されたSNPについて、近傍領域をより詳細にジェノタイピングすることにより同定された、BDと関連するSNPである。表２は、rs12119179、rs11209033及びrs12141431の３つのSNPが存在するIL23R／IL12RB2遺伝子間領域の解析により、BDとの関連が確認されたSNPである。表３は、rs1554286が存在するIL10遺伝子領域の解析により、BDとの関連が確認されたSNPである。これらのSNPも、BDを罹患するリスクの判定に用いることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
　表２に示される８つのSNPのうち、(1)～(7)のSNPは、実施例の表５中に示されるように、第１番染色体の67505191位～67532728位の領域からなる１つの連鎖不平衡（LD）ブロックに属しており、従っていずれも相互に連鎖不平衡にある。このうち、(2)、(4)、(5)が、GWASで同定された上記５４個のSNPのうちの[2]、[4]、[1]である。すなわち、表２中の(1)～(7)は、「[1]、[2]、[4]の多型及び該多型のいずれかと連鎖不平衡にある多型」の具体例であり、「[1]～[54]の多型及び該多型のいずれかと連鎖不平衡にある多型」に包含される。もっとも、「[1]、[2]、[4]の多型及び該多型のいずれかと連鎖不平衡にある多型」は、表２中に示された(1)～(7)のSNPに限定されず、これら７つのSNPが構成するLDブロック（第1番染色体上の67505191位～67532728位の領域）内に存在するSNPその他のいかなる多型も包含される。実施例中の表５に示す通り、表２の(1)～(7)のSNPが属するLDブロック内のSNPは全て、BDとの関連が有意に（P＜0.05）認められている。従って、これら７つのSNP以外の多型でも、該LDブロック内に存在する多型であれば、同様にBDと有意な関連を示すといえるため、BD罹患リスクの判定に用いることができる。
　表３に示される５つのSNPは、実施例の表６に示されるように、第１番染色体の205010336位～205013520位の領域からなる１つのLDブロックに属しており、従っていずれも相互に連鎖不平衡にある。このうち、(1)のrs1554286が、GWASで同定された上記５４個のSNPのうちの[3]である。すなわち、表３中の(1)～(5)は、「[3]の多型及び該多型のいずれかと連鎖不平衡にある多型」の具体例であり、「[1]～[54]の多型及び該多型のいずれかと連鎖不平衡にある多型」に包含される。もっとも、「[3]の多型及び該多型のいずれかと連鎖不平衡にある多型」は、表３中に示された５つのSNPに限定されず、これら５つのSNPが構成するLDブロック（第1番染色体上の205010336位～205013520位の領域）内に存在するSNPその他のいかなる多型も包含される。実施例中の表６に示す通り、表３の(1)～(5)のSNPが属するLDブロック内のSNPは全て、BDとの関連が有意に（P＜0.05）認められている。従って、上述のIL23R／IL12RB2遺伝子間領域の場合と同様に、これら５つのSNP以外の多型であっても、該LDブロック内に存在する多型であれば、やはりBDと有意な関連を示すといえるため、BD罹患リスクの判定に用いることができる。
　GWASで同定された[5]～[54]のSNPについても、[1]～[4]のSNPと同様に、各SNPが属するLDブロックと同一のLDブロック内に存在する多型であれば、各SNPと連鎖不平衡にあり、BDとの関連も有意であると考えられるため、BD罹患リスクの判定に用いることができる。
　本発明でBD罹患リスクの判定の指標とする多型は、一塩基多型、マイクロサテライト多型などのいずれの多型であってもよいが、好ましくは一塩基多型（SNP）である。SNPの中でも、上記表１～３に具体的に示されたSNPがより好ましい。これらのSNPの中でも、IL23R／IL12RB2遺伝子間領域内に存在する表２中の(1)～(8)のSNP（すなわち、rs7539328、rs11209033、rs6660226、rs12141431、rs12119179、rs1495965、rs924080、rs3790567）、並びにIL10遺伝子領域内に存在する表３中の(1)～(5)のSNP（すなわち、rs1554286、rs1518111、rs3021094、rs3024490、rs1800872）がより好ましく、表２の中では特に(1)～(7)の7つのSNPが好ましい。これらの中でも、IL23R／IL12RB2遺伝子間領域内のrs1495965がとりわけ好ましい。
　検出する多型は１つだけでもよいし、２つ以上でもよい。１つ又は２つ以上の多型を調べた結果、BD高リスクの多型が少なくとも１つ検出された場合に、その被検者をBD高リスクと判定することができる。なお、表１～３に示したSNPについては、高リスクと判定される基準が「リスクアレル」としてそれぞれの表中に具体的に示されている。複数箇所を調べることの利点として、BDリスクの判定精度を高めることが可能になる、あるいはBDの病態のバリエーション、治療法への感受性（例えば薬剤感受性など）及び予後の診断が可能になる等の効果が期待される。
　被検者がBDを罹患している疑いのある患者の場合、本発明の方法でBD罹患リスクが高いと判定できれば、該患者をBD患者と判定することができる。すなわち、本発明の方法は、BDの検出にも有用である。このようなBDの検出方法も、本発明のBD罹患リスク判定方法の実施態様の一つとして本発明の範囲に包含される。BDが疑われる患者について、本発明の方法により確定診断、治療法への感受性の判定等を行なえば、早期に適切な対応をとることができるため、BDの治療に大いに貢献できる。
　本発明の方法に用いられるゲノムDNA試料は、末梢血や口腔粘膜スワブ等から常法により容易に調製することができる。
　多型の検出方法それ自体は周知であり、当業者であれば容易に実施できる。例えば、常法により目的の多型部位近傍の塩基配列を決定して多型を検出してもよい。また、SNPの場合には、インベーダー法、TaqMan-PCR法、Allele Specific Primer（ASP）法等の各種のSNPタイピング方法が知られている。いずれも常法であり、これらの手法に必要となる試薬類を含んだキットも各種市販されている。本発明で多型を検出する際には、公知のいずれの手法を用いてもよい。多型の検出に必要となるプライマー、プローブ等は、当業者であれば、上記したSNP識別番号等の情報に基づき、多型部位近傍の塩基配列を取得して容易に設計・調製することができる。
　以下、本発明を実施例に基づき、より具体的に説明する。もっとも、本発明は下記実施例に限定されるものではない。
方法
患者
　血縁関係のない日本人ベーチェット病（BD）患者612名及び血縁関係のない日本人健常者740名を対象に本研究を行なった（表４）。本研究は当該施設の倫理委員会に申請をおこない許可されたものであった。BDの確定診断は、日本ベーチェット病研究班が提唱する標準的な診断基準（Mizushima, Y. Int. J. Tissue React. 10, 59-65 (1998)）に従って行なった。横浜市立大学を中心に募ったコントロールの参加者は全て、相互に又は患者と血縁関係のない健常ボランティアであった。研究方法はヘルシンキ宣言のガイドラインに適合していた。全ての患者及び健常コントロールに対し、研究の詳細を説明してから遺伝学的スクリーニングへの同意を得た。末梢血リンパ球の採集及び末梢血細胞からのゲノムDNAの抽出にはQIAamp DNA Blood Maxi Kit（QIAGEN）を用いた。DNAの品質にばらつきが生じるのを防ぐため、画一化した条件のもとで作業を行なった。抽出後、0.8％アガロースゲル電気泳動でDNAの分解とRNAの混入を調べた。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000005
ジェノタイピング
ゲノムワイド関連解析
　ジェノタイピングは、GeneChip Human Mapping 500K Array Set (Affymetrix)を使用し、Affymetrix社が推奨する標準的プロトコールに従って実施した。１サンプルに対する最小SNPコール率は９３％に設定した。ジェノタイプされた全サンプル（患者612名、コントロール740名）に対するSNPコール率は９３％以上であった。ジェノタイピングエラー及びDNAのコンタミネーションを同定するため、全サンプルについてゲノムワイドなヘテロ接合度の平均値を推定し、サンプル平均から標準偏差が±4よりも外れているサンプル４つ（患者１名、コントロール３名）を除外した。サンプル間の隠れた関係性（cryptic relatedness）について、PLINKソフトウェア（Am. J. Hum. Genet. 81, 559-575 (2007)）を用いて同祖性（identity by descent）により推定したところ、いずれのサンプルも除外されなかった。以上より、患者611名及びコントロール737名のデータセットが得られた。
　GeneChip Human Mapping 500K Array Setに搭載の500,568個のSNPについてクオリティコントロールを行ない、コール率が９５％未満であった28,702個のSNPを除外した。さらに、コントロールにおいてハーディ－ワインベルク平衡から逸脱（P < 0.001）している14,044個のSNPと、マイナーアレル頻度（MAF）が全体で５％未満である137,384個のSNPを除外した。残った320,438個のSNPを用いて解析を行なった。
　GWASサンプルの集団層別化の可能性を評価するため、HelixTree内のEIGENSTRAT（Nat. Genet. 38, 904-909 (2006)）を用いて主成分分析（principal component analysis; PCA）を行なったところ、サンプル間の集団混合の証拠は認められなかった。PCAの結果を確認するため、χ2分布の中央値に基づきgenomic inflation factorを推定したところ、genomic inflation factor λについて推定された値は1.05であった。
　偽陽性を除外するため、GWASでBDと有意な関連性（P < 0.0001）を示した全SNPをクラスタリング解析により評価した。その結果、HLA領域外に存在するP < 0.0001のSNP８３個のうち、十分にクラスター化されなかった２９個が除外された。
IL23R/IL12RB2遺伝子座及びIL10遺伝子座のファインマッピング
　Haploview 4.1ソフトウェア（Bioinformatics. 21, 263-265 (2005)）を用いて、HapMapの日本人データ（MAF≧5 %, ペアワイズr2≧0.8, PHWE≧0.05）からIL23R遺伝子、IL12RB2遺伝子及びIL10遺伝子領域をカバーするタグSNPを選択した。さらに、IL23R遺伝子、IL12RB2遺伝子及びIL10遺伝子領域内に存在する既知の非同義SNP及び／又は他の疾患に関連のあるSNPも選択した。IL10領域全体をより高密度にカバーするため、該領域内でMAFがおよそ１％である２個のSNPも選択した。
　全てのSNPのジェノタイピングは、Applied Biosystems社のプライマーを用いてTaqMan 5’エキソヌクレアーゼアッセイにより行なった。プローブの蛍光シグナルは、TaqMan Assay for Real-Time PCR (7900HT Sequence Detection System, Applied Biosystems)を製造者の指示書に従って使用し検出した。
統計解析
　GWASの関連解析は全てソフトウェアHelixTree SVS 7 (Golden Helix, Inc. 米国モンタナ州ボーズマン）を用いて行なった。ファインマッピングにおける関連解析はHaploview 4.1を用いて行なった。標的領域のLD構造の推測にもHaploview 4.1を用いた。
結果
　HLA複合体領域の外部において、独立した３５の遺伝子座に帰属する合計54個のSNPが、対立遺伝子に基づくテストでBDとP < 0.0001の関連を示した（表１、上掲）。これらのSNPの中で、上位４つのうちの３つが染色体1p31.33上に位置し、第３位のSNPは染色体1q32.1上に位置していた。rs12119179ではP値が2.7 × 10-8であり、ゲノムワイドに有意な関連性（P < 5.0 × 10-8）が検出された。該SNPは、IL23R (インターロイキン23レセプター) 遺伝子とIL12RB2 (インターロイキン12レセプター、ベータ2) 遺伝子との間の47Kbの遺伝子間領域に物理的に位置するSNPであった。２番目に強い関連性を示した領域は、染色体1q32.1上にあるIL10（インターロイキン10）遺伝子のイントロン3内に存在するrs1554286であった（P = 8.0 × 10-8）。
　次いで、BDとの関連が認められた２つの座位をさらに詳細に調べた。使用するSNPを増やし、IL23R/IL12RB2遺伝子座及びIL10遺伝子座の周辺でファインマッピングを行なった。
　IL23R/IL12RB2遺伝子座については、これらの遺伝子をカバーする230 kbの領域内にて26個のSNPセットを追加してジェノタイピングを行なった。これらのSNPのうち３つは単型であったが、２３個のSNPでジェノタイピングに成功した。数個のSNPで有意な関連性が認められ、そのうちIL23R－IL12RB2間の遺伝子間領域に位置するrs1495965で最も有意な関連性が確認された（P = 1.2 × 10-8）（表５）。rs11209032、rs11209033、rs12141431、rs12119179及びrs1495965は、ファインマッピング又はGWASで強い関連性が確認されたSNPであるが、これらは相互に強い連鎖不平衡（LD）にあり、このLDブロックはIL23R－IL12RB2間の遺伝子間領域に位置していた。このLDブロックの外部では、IL23R領域内の数個のSNP及びIL12RB2内の１つのSNPで弱い関連性が確認された。当該領域で確認された５つのLDブロックを表５中に太枠で示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000007
　IL10遺伝子座については、該遺伝子をカバーする8 kbの領域内にて11個のSNPセットを追加してジェノタイピングを行なった。使用した全てのSNPでジェノタイピングに成功した。rs1518111、rs3024490、rs1800872及びrs1800871の4つのSNPで強い関連性が確認され、それらのうちIL10のプロモーター領域に存在するrs1800872及びrs1800871で最も有意な関連性（P = 9.5 × 10-9）が確認された（表６）。これら4つのSNPとGWASで見出されたrs1554286もまた、相互に強いLDにあった。この領域では約3 kbのLDブロックが１つ確認された（表６中に太枠で示す）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000008
遺伝子発現量とrs1800872の遺伝子型の関連
　IL10のmRNA発現量データをもとに、遺伝子発現量とrs1800872の遺伝子型の関連を検討した。結果を図１に示す。rs1800872のAアリル（リスクアリル）をホモ（AA）またはヘテロ（AC）で有する群では、Cアリル（ノンリスクアリル）をホモで有する群に比べて、有意にIL10のmRNA発現レベルが低下していた。また、Aアリルをホモ（AA）で有する群では、Aアリルをヘテロ（AC）で有する群に比べて、有意にIL10のmRNA発現レベルが低下していた。したがって、IL-10のrs1800872のAアリルまたはその近傍の遺伝変異はIL10遺伝子の発現量を低下させるような遺伝変異であることが示唆される。
rs1800872とベーチェット病の病型の関連
　IL10遺伝子内のrs1800872とベーチェット病の病型の関連を検討した。完全型のベーチェット病患者において、不全型の患者に比べて、Aアリル（リスクアリル）の保有頻度が有意に上昇していた（表a）。また、Aアリルをホモで保有する患者群では、Aアリルをヘテロで保有する群とCアリル（ノンリスクアリル）をホモで保有する群を合わせた患者群に比べて、完全型が占める割合が顕著に上昇した。このことから、rs1800872のリスクアリルAはノンリスクアリルCに対して劣性であることが示唆された。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000009

Claims (16)

  1. 　ヒト被検者から分離したゲノムDNA試料において、下記[1]～[54]の多型及び下記[1]～[54]の多型のいずれかと連鎖不平衡にある多型から成る群より選択される少なくとも１つの多型を検出することを含む、ベーチェット病罹患リスクの判定方法。
    [1]　第1番染色体の67520003位にあるSNP識別番号rs12119179の多型
    [2]　第1番染色体の67517088位にあるSNP識別番号rs11209033の多型
    [3]　第1番染色体の205010856位にあるSNP識別番号rs1554286の多型
    [4]　第1番染色体の67519611位にあるSNP識別番号rs12141431の多型
    [5]　第6番染色体の74839834位にあるSNP識別番号rs4640857の多型
    [6]　第10番染色体の77292698位にあるSNP識別番号rs1323076の多型
    [7]　第2番染色体の113683546位にあるSNP識別番号rs11123169の多型
    [8]　第1番染色体の42213875位にあるSNP識別番号rs4660590の多型
    [9]　第6番染色体の68154890位にあるSNP識別番号rs2166656の多型
    [10]　第4番染色体の56537631位にあるSNP識別番号rs2593082の多型
    [11]　第5番染色体の173644498位にあるSNP識別番号rs1909704の多型
    [12]　第1番染色体の83816880位にあるSNP識別番号rs11163772の多型
    [13]　第11番染色体の78503111位にあるSNP識別番号rs2156215の多型
    [14]　第12番染色体の10423701位にあるSNP識別番号rs2617151の多型
    [15]　第2番染色体の19628639位にあるSNP識別番号rs4666492の多型
    [16]　第2番染色体の80078266位にあるSNP識別番号rs4852547の多型
    [17]　第22番染色体の26363824位にあるSNP識別番号rs134006の多型
    [18]　第4番染色体の56577074位にあるSNP識別番号rs2611826の多型
    [19]　第6番染色体の68168816位にあるSNP識別番号rs1447136の多型
    [20]　第21番染色体の29201887位にあるSNP識別番号rs2832137の多型
    [21]　第7番染色体の35623442位にあるSNP識別番号rs11763983の多型
    [22]　第5番染色体の153622736位にあるSNP識別番号rs574750の多型
    [23]　第6番染色体の130720479位にあるSNP識別番号rs9483115の多型
    [24]　第12番染色体の10419835位にあるSNP識別番号rs2733852の多型
    [25]　第15番染色体の45974889位にあるSNP識別番号rs470151の多型
    [26]　第16番染色体の71020250位にあるSNP識別番号rs11862324の多型
    [27]　第6番染色体の130589849位にあるSNP識別番号rs4897380の多型
    [28]　第11番染色体の19830065位にあるSNP識別番号rs2707110の多型
    [29]　第6番染色体の130691297位にあるSNP識別番号rs4141940の多型
    [30]　第12番染色体の124635887位にあるSNP識別番号rs4435061の多型
    [31]　第17番染色体の9183867位にあるSNP識別番号rs1549332の多型
    [32]　第12番染色体の29456804位にあるSNP識別番号rs1436321の多型
    [33]　第11番染色体の19827523位にあるSNP識別番号rs873764の多型
    [34]　第12番染色体の103750252位にあるSNP識別番号rs2731031の多型
    [35]　第8番染色体の76470294位にあるSNP識別番号rs2980221の多型
    [36]　第9番染色体の2115101位にあるSNP識別番号rs7033529の多型
    [37]　第8番染色体の25825241位にあるSNP識別番号rs4570167の多型
    [38]　第11番染色体の22708668位にあるSNP識別番号rs10833804の多型
    [39]　第2番染色体の113743929位にあるSNP識別番号rs10864912の多型
    [40]　第1番染色体の234151726位にあるSNP識別番号rs7354999の多型
    [41]　第6番染色体の33924911位にあるSNP識別番号rs9469615の多型
    [42]　第12番染色体の124609076位にあるSNP識別番号rs10846917の多型
    [43]　第11番染色体の69515121位にあるSNP識別番号rs872837の多型
    [44]　第6番染色体の130685849位にあるSNP識別番号rs899276の多型
    [45]　第3番染色体の45709822位にあるSNP識別番号rs1969624の多型
    [46]　第11番染色体の73040858位にあるSNP識別番号rs591804の多型
    [47]　第20番染色体の7402813位にあるSNP識別番号rs6038846の多型
    [48]　第6番染色体の130670682位にあるSNP識別番号rs7758496の多型
    [49]　第12番染色体の124635809位にあるSNP識別番号rs10846924の多型
    [50]　第4番染色体の42415317位にあるSNP識別番号rs2100766の多型
    [51]　第8番染色体の25826062位にあるSNP識別番号rs4242425の多型
    [52]　第10番染色体の77276161位にあるSNP識別番号rs17434565の多型
    [53]　第6番染色体の130689089位にあるSNP識別番号rs724324の多型
    [54]　第8番染色体の140622203位にあるSNP識別番号rs1961261の多型
    （ここで、各染色体上の物理的位置はNCBIのbuild 36に基づく位置であり、「SNP識別番号」はNCBIのデータベースdbSNPにおけるreference SNP ID番号を表す）
  2. 　検出される多型が一塩基多型である請求項１記載の方法。
  3. 　前記[1]～[54]の多型から選択される少なくとも１つを検出することにより行なわれる請求項１記載の方法。
  4. 　検出した多型について、ベーチェット病を罹患するリスクが高いことを示す下記基準と対比する工程を含む請求項３記載の方法。
    [1]　第1番染色体の67520003位がAである
    [2]　第1番染色体の67517088位がCである
    [3]　第1番染色体の205010856位がGではない
    [4]　第1番染色体の67519611位がCである
    [5]　第6番染色体の74839834位がGではない
    [6]　第10番染色体の77292698位がGではない
    [7]　第2番染色体の113683546位がCである
    [8]　第1番染色体の42213875位がTではない
    [9]　第6番染色体の68154890位がGではない
    [10]　第4番染色体の56537631位がTである
    [11]　第5番染色体の173644498位がTである
    [12]　第1番染色体の83816880位がAである
    [13]　第11番染色体の78503111位がAではない
    [14]　第12番染色体の10423701位がAではない
    [15]　第2番染色体の19628639位がGではない
    [16]　第2番染色体の80078266位がCではない
    [17]　第22番染色体の26363824位がCである
    [18]　第4番染色体の56577074位がGである
    [19]　第6番染色体の68168816位がTではない
    [20]　第21番染色体の29201887位がTではない
    [21]　第7番染色体の35623442位がTではない
    [22]　第5番染色体の153622736位がTである
    [23]　第6番染色体の130720479位がAではない
    [24]　第12番染色体の10419835位がCではない
    [25]　第15番染色体の45974889位がAである
    [26]　第16番染色体の71020250位がAである
    [27]　第6番染色体の130589849位がCである
    [28]　第11番染色体の19830065位がCである
    [29]　第6番染色体の130691297位がAではない
    [30]　第12番染色体の124635887位がTではない
    [31]　第17番染色体の9183867位がAである
    [32]　第12番染色体の29456804位がTである
    [33]　第11番染色体の19827523位がCである
    [34]　第12番染色体の103750252位がTである
    [35]　第8番染色体の76470294位がAではない
    [36]　第9番染色体の2115101位がAではない
    [37]　第8番染色体の25825241位がCである
    [38]　第11番染色体の22708668位がCではない
    [39]　第2番染色体の113743929位がTである
    [40]　第1番染色体の234151726位がGである
    [41]　第6番染色体の33924911位がCではない
    [42]　第12番染色体の124609076位がAである
    [43]　第11番染色体の69515121位がAである
    [44]　第6番染色体の130685849位がAではない
    [45]　第3番染色体の45709822位がCではない
    [46]　第11番染色体の73040858位がGではない
    [47]　第20番染色体の7402813位がAではない
    [48]　第6番染色体の130670682位がCではない
    [49]　第12番染色体の124635809位がAではない
    [50]　第4番染色体の42415317位がAではない
    [51]　第8番染色体の25826062位がAである
    [52]　第10番染色体の77276161位がCではない
    [53]　第6番染色体の130689089位がGではない
    [54]　第8番染色体の140622203位がAではない
  5. 　ヒト被検者から分離したゲノムDNA試料において、第1番染色体の67505191位～67532728位の領域に存在する多型及び67594965位にある多型（ここで、染色体上の物理的位置はNCBIのbuild 36に基づく位置である）から成る群より選択される少なくとも１つの多型を検出することを含む、ベーチェット病罹患リスクの判定方法。
  6. 　検出される多型が一塩基多型である請求項５記載の方法。
  7. 　下記(1)～(8)の多型から選択される少なくとも1つを検出することにより行なわれる請求項６記載の方法。
    (1)　第1番染色体の67505191位にあるSNP識別番号rs7539328の多型
    (2)　第1番染色体の67517088位にあるSNP識別番号rs11209033の多型
    (3)　第1番染色体の67517189位にあるSNP識別番号rs6660226の多型
    (4)　第1番染色体の67519611位にあるSNP識別番号rs12141431の多型
    (5)　第1番染色体の67520003位にあるSNP識別番号rs12119179の多型
    (6)　第1番染色体の67526096位にあるSNP識別番号rs1495965の多型
    (7)　第1番染色体の67532728位にあるSNP識別番号rs924080の多型
    (8)　第1番染色体の67594965位にあるSNP識別番号rs3790567の多型
    （ここで、染色体上の物理的位置はNCBIのbuild 36に基づく位置であり、「SNP識別番号」はNCBIのデータベースdbSNPにおけるreference SNP ID番号を表す）
  8. 　前記(1)～(8)の多型から選択される少なくとも１つを検出することにより行なわれる請求項７記載の方法。
  9. 　検出した多型について、ベーチェット病を罹患するリスクが高いことを示す下記基準と対比する工程を含む請求項８記載の方法。
    (1)　第1番染色体の67505191位がAではない
    (2)　第1番染色体の67517088位がCである
    (3)　第1番染色体の67517189位がAではない
    (4)　第1番染色体の67519611位がCである
    (5)　第1番染色体の67520003位がAである
    (6)　第1番染色体の67526096位がGである
    (7)　第1番染色体の67532728位がCではない
    (8)　第1番染色体の67594965位がAではない
  10. 　第1番染色体の67526096位にあるSNP識別番号rs1495965の多型を検出し、該部位がGである場合にはベーチェット病を罹患するリスクが高いという基準と対比することにより行なわれる請求項９記載の方法。
  11. 　ヒト被検者から分離したゲノムDNA試料において、第1番染色体の205010336位～205013520位の領域（ここで、染色体上の物理的位置はNCBIのbuild 36に基づく位置である）に存在する多型から選択される少なくとも１つの多型を検出することを含む、ベーチェット病罹患リスクの判定方法。
  12. 　検出される多型が一塩基多型である請求項１１記載の方法。
  13. 　下記(1)～(5)の多型から選択される少なくとも1つを検出することにより行なわれる請求項１２記載の方法。
    (1)　第1番染色体の205010856位にあるSNP識別番号rs1554286の多型
    (2)　第1番染色体の205011268位にあるSNP識別番号rs1518111の多型
    (3)　第1番染色体の205011575位にあるSNP識別番号rs3021094の多型
    (4)　第1番染色体の205011934位にあるSNP識別番号rs3024490の多型
    (5)　第1番染色体の205013030位にあるSNP識別番号rs1800872の多型
    （ここで、染色体上の物理的位置はNCBIのbuild 36に基づく位置であり、「SNP識別番号」はNCBIのデータベースdbSNPにおけるreference SNP ID番号を表す）
  14. 　前記(1)～(5)の多型から選択される少なくとも１つを検出することにより行なわれる請求項１３記載の方法。
  15. 　検出した多型について、ベーチェット病を罹患するリスクが高いことを示す下記基準と対比する工程を含む請求項１４記載の方法。
    (1)　第1番染色体の205010856位がGではない
    (2)　第1番染色体の205011268位がGではない
    (3)　第1番染色体の205011575位がCである
    (4)　第1番染色体の205011934位がGではない
    (5)　第1番染色体の205013030位がCではない
  16. 　ベーチェット病の疑いのある患者から分離したゲノムDNA試料に対して請求項１ないし１５のいずれか１項に記載の方法を実施することを含む、ベーチェット病の検出方法。
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