WO2021132658A1 - 腎機能を推定する方法及びシステム - Google Patents

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WO2021132658A1
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creatinine
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真史 三田
池田　達彦
友則 木村
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Kagami株式会社
国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所
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Definitions

  • the present invention relates to a method for estimating renal function to be evaluated and a system for estimating renal function to be evaluated.
  • GFR glomerular filtration rate
  • the glomerular filtration rate represents the amount of liquid that is filtered from the blood by the glomerulus in one minute, and the measurement of inulin clearance is regarded as the international standard (gold standard).
  • the measurement of inulin clearance requires continuous infusion of inulin for 2 hours and multiple times of urine collection and blood collection, which imposes a heavy burden on the subject and the practitioner. Therefore, in routine clinical practice, measurement of inulin clearance is only performed in limited situations such as donors during living-donor kidney transplantation and is often replaced by measurement of other markers such as creatinine. Is.
  • the values of many markers have a large deviation from the actual glomerular filtration rate such as inulin clearance, which is the gold standard, and hinder the accurate diagnosis of kidney disease.
  • Creatinine is universally measured in clinical practice as an index of renal function. Creatinine is the final metabolite of creatine required for muscle contraction. Creatine produced in the liver is taken up by muscle cells, partly metabolized to creatinine, transported to the kidneys via the blood, filtered by the glomerulus, and then in the urine without being reabsorbed by the renal tubules. Is excreted in. When the glomerular filtration capacity is reduced, excretion is impaired, and the value stays in the blood and increases, which is a useful index for uremic toxin accumulation and is therefore used for evaluation of renal function. However, the amount of creatinine in blood does not show a clear abnormal value unless GFR decreases by 50% or more, and it cannot be said to be a sensitive marker.
  • Cystatin C is a protein with a molecular weight of 13.36 kDa produced from nucleated cells throughout the body at a constant rate. It is all filtered by the glomerulus and then reabsorbed by the renal tubules before being decomposed by the kidneys. It is considered that it is removed from the blood according to the above, and the amount in the blood is an index of GFR.
  • the increase in the amount of cystatin C in blood slows down, making accurate evaluation of renal function difficult in end-stage renal disease.
  • biomarkers that can fully meet the demands of clinical practice to measure the accurate glomerular filtration rate of individual patients in a wide range from early to late stage only by collecting blood without imposing a heavy burden on the subject / patient. The marker was not present.
  • Non-Patent Document 1 Non-Patent Document 2, Non-Patent Document 3, Non-Patent Document 4).
  • amino acids selected from the group consisting of D-serine, D-threonine, D-alanine, D-aspartin, D-alosleonine, D-glutamine, D-proline and D-phenylalanine are the pathological index values of kidney disease.
  • Patent Document 1 since the D-amino acid in the blood of patients suffering from kidney disease fluctuates as compared with healthy subjects, it is possible to diagnose kidney disease using these fluctuations as an index.
  • the correlation between the amount of D-serine in the blood of the subject and the amount of creatinine or the estimated value corrected for the amount of creatinine is merely disclosed, and the amount of D-amino acid in the blood is directly the gold standard for inulin.
  • a method for accurately estimating the renal function of a subject in a wider range is desired as compared with the renal function markers such as the amount of creatinine in blood known to date.
  • the present inventors analyzed the relationship with GFR (inulin clearance), and surprisingly, the blood of kidney disease patients in the early to late stage from healthy to the end stage. In the sample, it was found that the amount of D and L-amino acids in blood showed a higher correlation with GFR (inulin clearance) at all stages than the amount of creatinine and cystatin C, which led to the present invention.
  • the present invention relates to the following: [1] A method for estimating renal function to be evaluated.
  • the step of estimating the renal function of the evaluation target is a step of estimating the glomerular filtration rate of the evaluation target based on the value Y, thereby estimating the renal function of the evaluation target, item 1.
  • the method described in. [3] The method according to item 1 or 2, wherein the biological sample is blood, plasma or serum.
  • the explanatory variables include the amount of a factor selected from the group consisting of creatinine and cystatin C.
  • X 1 to X n represent a variable in the amount of D, L-amino acid, creatinine or cystatin C selected by the regression analysis.
  • the explanatory variables are values obtained by standardizing the logarithm of the amount of D and L-amino acids.
  • the objective variable is a value obtained by standardizing the logarithm of the glomerular filtration rate.
  • the explanatory variable includes a value obtained by standardizing the logarithm of the amount of the factor selected from the group consisting of creatinine and cystatin C.
  • X 1 to X n represent variables in the amount of D, L-amino acid, creatinine or cystatin C selected by the regression analysis, where X 1 to X n are selected by the regression analysis.
  • X 1 to X n include at least a variable in the amount of a factor selected from the group consisting of D-serine, D-alanine, D-proline and D-aspartin.
  • the method according to item 1. [10] The amount of glomerular filtration of any object is inulin clearance, creatinine clearance, 51 Cr-EDTA clearance, 125 I-sodium iotalamate clearance, 99m Tc-DTPA clearance, sodium thiosulfate clearance, iohexol clearance, iodiki.
  • the evaluation target is an evaluation target determined to be suspected of having kidney disease by an existing test.
  • a therapeutic intervention is performed on the evaluation target determined to have decreased renal function.
  • the therapeutic intervention is selected from the group consisting of lifestyle-related improvement, dietary guidance, blood pressure control, anemia control, electrolyte control, uremic toxin control, blood glucose level control, immune control and lipid control. ..
  • diuretics As the therapeutic intervention, diuretics, calcium antagonists, angiotensin converting enzyme inhibitors, angiotensin receptor antagonists, sympathetic blockers, SGLT2 inhibitors, sulfonylurea drugs, thiazolidine drugs, biguanide drugs, ⁇ -glucosidase inhibition Drugs, glinide drugs, insulin preparations, NRF2 activators, immunosuppressants, statins, fibrates, anemia treatments, erythropoietin preparations, HIF-1 inhibitors, irons, electrolyte regulators, calcium receptor agonists, An item comprising administering to the subject at least one agent selected from the group consisting of a phosphorus adsorbent, a urinary toxin adsorbent, a DPP4 inhibitor, an EPA preparation, a nicotinic acid derivative, a cholesterol transporter inhibitor, and a PCSK9 inhibitor.
  • a phosphorus adsorbent a urinary toxin a
  • a system that estimates the renal function to be evaluated including a storage unit, an analysis measurement unit, a data processing unit, and an output unit.
  • the analysis and measurement unit quantifies the amount of D, L-amino acids in the biological sample to be evaluated;
  • the data processing unit applies the amount of D, L-amino acid in the biological sample to be evaluated to the formula (II) stored in the storage unit to calculate a value Y, and based on the value Y.
  • the output unit is a system that outputs information about the estimated renal function to be evaluated.
  • the data processing unit calculates the value Y by applying the amount of D, L-amino acid in the biological sample to be evaluated to the formula (II) stored in the storage unit, and calculates the value Y.
  • the system according to item 15 wherein the glomerular filtration rate of the evaluation target is estimated based on the above, thereby estimating the renal function of the evaluation target.
  • the system according to item 15 or 16 wherein the biological sample is blood, plasma or serum.
  • the explanatory variables include the amount of a factor selected from the group consisting of creatinine and cystatin C.
  • X 1 to X n represent a variable in the amount of D, L-amino acid, creatinine or cystatin C selected by the regression analysis.
  • the explanatory variable is a value obtained by standardizing the logarithm of the amount of D and L-amino acids.
  • the objective variable is a value obtained by standardizing the logarithm of the glomerular filtration rate.
  • the explanatory variable includes a value obtained by standardizing the logarithm of the amount of the factor selected from the group consisting of creatinine and cystatin C.
  • X 1 to X n represent variables in the amount of D, L-amino acid, creatinine or cystatin C selected by the regression analysis, where X 1 to X n are selected by the regression analysis. 21. The system of item 21, wherein a standardized logarithmic value of the amount of D, L-amino acid, creatinine or cystatin C is applied.
  • the glomerular filtration rate of any subject is inulin clearance, creatinine clearance, 51 Cr-EDTA clearance, 125 I-sodium iotalamate clearance, 99m Tc-DTPA clearance, sodium thiosulfate clearance, iohexol clearance, iodiki.
  • the evaluation target is an evaluation target determined to be suspected of having kidney disease by an existing test.
  • the amount of D, L-amino acids in blood used in the method for estimating renal function of the present invention was superior to the amount of creatinine and cystatin C in blood conventionally used for GFR (for example, inulin clearance). Has a correlation. Therefore, according to the present invention, the renal function to be evaluated can be easily estimated by using a biological sample.
  • FIG. 1 shows a configuration diagram of a system for estimating renal function of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of an operation for estimating renal function according to the program of the present invention.
  • the tables in Figures 3-1 and 3-2 show the D, L-amino acids in the blood of 15 healthy volunteers (# 1-15) and 11 patients with chronic kidney disease (CKD) (# 21-31). The amounts of (nmol / mL), cystatin C (mg / dL) and creatinine (mg / dL) and the glomerular filtration rate by inulin clearance (mL / min / 1.73 m 2 ) are shown.
  • FIG. 3-1 and 3-2 show the D, L-amino acids in the blood of 15 healthy volunteers (# 1-15) and 11 patients with chronic kidney disease (CKD) (# 21-31).
  • the amounts of (nmol / mL), cystatin C (mg / dL) and creatinine (mg / dL) and the glomerular filtration rate by inulin clearance (mL / min / 1.73 m 2 ) are shown.
  • FIG. 4 is a result showing an equation for estimating renal function obtained by regression analysis in Example 1.
  • FIG. 5 is a result showing an equation for estimating renal function obtained by regression analysis in Example 1.
  • FIG. 6 is a result showing an equation for estimating renal function obtained by regression analysis in Example 1.
  • FIG. 4 is a result showing an equation for estimating renal function obtained by regression analysis in Example 1.
  • FIG. 5 is a result showing an equation for estimating renal function obtained by regression analysis in Example 1.
  • FIG. 6 is a result showing an equation for estimating renal function obtained
  • FIG. 7 is a result showing an equation for estimating renal function obtained by regression analysis in Example 1.
  • FIG. 8 is a result showing an equation for estimating renal function obtained by regression analysis in Example 1.
  • FIG. 9-1 is a result showing an equation for estimating renal function obtained by regression analysis in Example 1.
  • FIG. 9-2 shows the results showing the formula for estimating the renal function obtained by the regression analysis in Example 1.
  • FIG. 9-3 is a result showing an equation for estimating renal function obtained by regression analysis in Example 1.
  • FIG. 10 shows D-amino acids (nmol / mL) and inulin in the blood of 15 healthy volunteers (# 1 to 15) and 11 patients with chronic kidney disease (CKD) (# 21 to 31), the same as in FIG. The amount of glomerular filtration by clearance (mL / min / 1.73 m 2 ) is shown.
  • FIG. 11 is a result showing an equation for estimating renal function obtained by regression analysis in Example 2.
  • the present invention relates to a method for estimating renal function to be evaluated based on the amount of D, L-amino acids in a biological sample, and a system for estimating renal function to be evaluated.
  • the present invention is a method of estimating renal function to be evaluated.
  • the method can provide data for a doctor to make a diagnosis, and can be said to be a preliminary method for diagnosis or a method for assisting diagnosis.
  • the term "arbitrary subject” refers to the amount of D, L-amino acids in the biological sample used to calculate the regression equation (including, in some cases, the amount of creatinine and / or cystatin C).
  • the number of arbitrary objects employed to calculate the regression equation is preferably sufficient to calculate a statistically significant regression equation, eg, 3, 5, 10, 20, 30, A number of 50, 100 or more can be employed in the present invention.
  • any subject measured for calculating the regression equation preferably includes a subject having kidney disease and a subject being healthy (for example, a subject having non-kidney disease).
  • the "biological sample” is a sample derived from an organism, for example, blood, plasma, serum, saliva, urine, ascites, sheep's water, lymph, semen, spinal fluid, nasal juice, sweat, milk, tears, etc. Therefore, the biological sample used in the present invention is preferably blood, plasma or serum.
  • D L-amino acid
  • D-form refers to an amino acid containing glycine having no steric isomer in addition to the protein-constituting amino acids of the steric isomers "D-form" and "L-form".
  • D, L-cysteine contained in the biological sample is oxidized to D, L-cystine in vitro, in one embodiment of the present invention, D, L-cysteine is replaced with D, L-cysteine. By measuring L-cystine, the amount of D and L-cysteine contained in the biological sample can be calculated.
  • the glomerular filtration capacity refers to the ability of the glomerulus to filter blood.
  • the glomerular filtration rate (GFR) is used, but the glomerular filtration capacity is not limited to the actual glomerular filtration rate, and the glomerular filtration capacity can be determined in any unit.
  • the amount of D, L-amino acids in blood can be expressed as glomerular filtration capacity as it is or, if necessary, corrected by an arbitrary numerical value.
  • the glomerular filtration capacity may be a glomerular filtration capacity with body surface area correction, or a glomerular filtration capacity without body surface area correction. Since the required glomerular filtration capacity differs depending on the physique, body surface area correction may be performed when used for comparison, statistical processing, or screening diagnosis.
  • the glomerular filtration rate refers to the amount of liquid that is filtered from the blood by the glomerulus in one minute, and is expressed in the unit of "mL / min". Since the required glomerular filtration rate varies depending on the physique, when used for statistical processing, comparison, and screening diagnosis, the glomerular filtration rate per 1.73 m 2 of standard body surface area is corrected to "mL". The unit "/ min / 1.73 m 2 " is used. While it is common to use body surface area corrections for renal function comparison and screening diagnosis, body surface area is not available when used for individual renal function diagnosis or determination of renal excretory drug dosage. Use the correction value.
  • the glomerular filtration rate of any subject used as the objective variable of the present invention may be calculated from inulin clearance, creatinine clearance, 51 Cr-EDTA clearance, 125 I-sodium iotalamate clearance, 99 m Tc-DTPA clearance, It may be calculated from sodium thiosulfate clearance, iohexol clearance, iodixanol clearance, or iotaramate clearance.
  • the D and L-amino acids used as indicators are strictly controlled in each tissue and blood, while the amount of D and L-amino acids in the blood fluctuates when renal damage occurs. ..
  • the "amount of D, L-amino acid in a biological sample” may refer to the amount of D, L-amino acid in a specific amount of a biological sample, or may be expressed as a concentration.
  • the amount of D, L-amino acids in a biological sample is measured as the amount in the collected biological sample that has been centrifuged, precipitated, or pretreated for analysis. Therefore, the amount of D, L-amino acids in a biological sample can be measured, for example, as the amount in a blood sample derived from blood such as collected whole blood, serum, or plasma.
  • the amount of D, L-amino acids contained in a predetermined amount of blood is represented by a chromatogram, and the peak height, area, and shape are compared with standard products and calibrated. Can be quantified by analysis. It is possible to measure the D, L-amino acid concentration in blood by comparing with a sample whose D, L-amino acid concentration is known, and the amount of D, L-amino acid in blood is D, L in blood. -Amino acid concentration can be used. In addition, in the enzyme method, the amino acid concentration can be calculated by quantitative analysis using a standard calibration curve.
  • the amount of D, L-amino acid can be measured by any method, for example, by chiral column chromatography, measurement using an enzymatic method, or an immunological method using a monoclonal antibody that identifies an optical isomer of an amino acid. Can be quantified.
  • the measurement of the amount of D, L-amino acid in the sample in the present invention may be carried out by any method well known to those skilled in the art. For example, chromatography and enzyme methods (Y. Nagata et al., Clinical Science, 73 (1987), 105. Analytical Biochemistry, 150 (1985), 238., A. D'Aniello et al., Comparative Biochemistry and Physiology. Part B, 66 (1980), 319.
  • the optical isomer separation analysis system in the present invention may combine a plurality of separation analyzes. More specifically, a step of separating a sample containing a component having an optical isomer through a first column packing material as a stationary phase together with a first liquid as a mobile phase to separate the component of the sample. A step of individually holding each of the components of the sample in the multi-loop unit, each of the components of the sample individually held in the multi-loop unit as a stationary phase together with a second liquid as a mobile phase. A step of supplying the optical isomer having the optically active center of the sample through a flow path to divide the optical isomer contained in each of the components of the sample, and the optical isomer contained in each of the components of the sample.
  • the amount of D- / L-amino acids in a sample can be measured by using a method for analyzing optical isomers, which comprises a step of detecting a body (Patent No. 4291628).
  • D- and L-amino acids are previously derived with fluorescent reagents such as o-phthalaldehyde (OPA) and 4-fluoro-7-nitro-2,1,3-benzoxaziazole (NBD-F). It may be converted to diasteremeric using N-tert-butyloxycarbonyl-L-cysteine (Boc-L-Cys), etc. (Kenji Hamase and Kiyoshi Zaitsu, Analytical Chemistry, Vol.
  • the D-amino acid can be measured by an immunological technique using a monoclonal antibody that identifies the optical isomer of the amino acid, for example, a monoclonal antibody that specifically binds to a D, L-amino acid or the like.
  • a monoclonal antibody that specifically binds to a D, L-amino acid or the like for example, a monoclonal antibody that specifically binds to a D, L-amino acid or the like.
  • amino acids can be analyzed without distinguishing between D-form and L-form. In that case as well, it can be separated and quantified by an enzyme method, an antibody method, GC, CE, or HPLC.
  • the term "preliminarily obtained” refers to a value Y based on the amount of D, L-amino acids in the biological sample to be evaluated (in some cases, further including the amount of creatinine and / or cystatin C). It means that it was obtained before the time when. Therefore, the time to obtain the formula (I) is not particularly limited as long as it is before the time when the value Y is calculated.
  • the formula (I) used in the present invention may be a formula obtained by a person who calculates the value Y, or may be a formula obtained by a third party who does not calculate the value Y. That is, when the step of calculating the value Y using the formula included in the range of the formula (I) of the present invention and estimating the renal function to be evaluated based on the obtained value Y is carried out, the present invention Is included in the range of.
  • regression analysis is a method of estimating an equation showing the relationship between an explanatory variable (also referred to as an "independent variable”) and an objective variable (also referred to as a "dependent variable”) by a statistical method. Yes, for example, it is a method of solving by the minimum square method, the mobile averaging method, and regression using a kernel.
  • Regression analysis is a well-known technique, and any regression analysis can be employed in the present invention.
  • the regression used in the regression analysis of the present invention may be a linear regression or a non-linear regression (for example, nth-order polynomial regression analysis). Further, the regression used in the present invention may be a simple regression or a multiple regression.
  • the amount of D, L-amino acids (including the amount of creatinine and / or cystatin C in some cases) in a biological sample of an arbitrary target is used as an explanatory variable, and the glomerular filtration rate of the arbitrary target is used as an explanatory variable.
  • a 1 ⁇ a n is D in a biological sample any subject, L- amount of an amino acid (optionally, further comprise an amount of creatinine and / or cystatin C) and the explanatory variables , Represents a constant obtained by regression analysis with the glomerular filtration rate of any object as the objective variable.
  • X 1 to X n is defined as the amount of D, L-amino acids (including, in some cases, the amount of creatinine and cystatin C) in an arbitrary target biological sample as an explanatory variable. It represents a variable of the amount of D, L-amino acids (in some cases, the amount of creatinine and / or cystatin C) selected by regression analysis with the glomerular filtration rate of any subject as the objective variable, and is applicable. Depending on the regression analysis performed, it can be expressed as a variable of a power that becomes a linear function, a linear function, a cubic function, ..., Or an nth-order function (n is a natural number).
  • n is, D to be used in the present invention, and L- amino acids, in some cases are selected from the group consisting of creatinine and cystatin C It is a number assigned to distinguish the factors and represents a natural number of 1 ⁇ n ⁇ 45. Therefore, n is the same as the number of D, L-amino acids, creatinine and cystatin C selected by regression analysis.
  • “b” is an explanatory variable using the amount of D, L-amino acids (in some cases, further including the amount of creatinine and / or cystatin C) in a biological sample of an arbitrary subject, and the above-mentioned arbitrary. It represents a constant (also referred to as a section) obtained by regression analysis with the glomerular filtration rate of the target variable as the objective variable.
  • the formula (I) obtained by the regression analysis is preferably a formula having a correlation coefficient R ⁇ 0.5, more preferably a correlation coefficient R ⁇ 0.6, and even more preferably a correlation coefficient R ⁇ 0. 7. Most preferably, the equation has a correlation coefficient R ⁇ 0.8.
  • the amount of creatinine in blood used in comparison with the present invention is strongly influenced by muscle mass due to its origin, it shows a high value in athletes, patients with locomotive syndrome, and when a large amount of meat is ingested, and neuromuscular disease (muscular dystrophy). Etc.), thinning, long-term lying down, frailty, sarcopenia, locomotive syndrome, patients with amputation, and low values when protein intake is restricted, so accurate renal function cannot be reflected.
  • the amount of creatinine in the blood has a diurnal variation of about 10%, which shows a high value in the morning, care must be taken in its handling.
  • cystatin C in the blood rises more sensitively than the amount of creatinine in the blood, which is considered to be good for detecting early renal dysfunction.
  • the amount is affected by the use of steroids and cyclosporine, diabetes, hyperthyroidism, inflammation, hyperbilirubinemia, hypertriglyceridemia, and the like depending on the patient's condition. Therefore, in the diagnosis of kidney disease, it is necessary to make a complex diagnosis by combining the values of other markers such as urea nitrogen (BUN) and urinary protein.
  • BUN urea nitrogen
  • the accuracy of glomerular filtration rate determined based on conventional renal function markers such as the amount of creatinine in blood is low, while the gold standard inulin clearance can accurately measure glomerular filtration rate.
  • the method for determining glomerular filtration capacity of the present invention can determine glomerular filtration capacity more accurately than at least the amount of creatinine in blood, and more accurately than the amount of cystatin C in blood. Can be determined.
  • D-serine was compared with both the amount of cystatin C and the amount of creatinine in blood in all groups.
  • the amount of D, L-amino acids in blood can be used as a substitute marker for inulin clearance.
  • a substitute marker is a marker that can scientifically prove its association with the final evaluation.
  • D and L-amino acids are not intended to be limited to theory, they have the advantage that they do not need to be corrected by physique like creatinine in blood because they are not affected by muscle mass.
  • the method of estimating renal function of the present invention in one embodiment is characterized in that no correction is made based on at least one factor selected from the group consisting of gender, age, and muscle mass related to physique.
  • the explanatory variables used in calculating formula (I) are the amount of factors selected from the group consisting of creatinine and cystatin C, in addition to the amount of D, L-amino acids.
  • X 1 to X n represent variables in the amount of D, L-amino acid, creatinine or cystatin C selected by the regression analysis.
  • the explanatory variable is a value obtained by standardizing the logarithm of the amount of D, L-amino acid in an arbitrary target biological sample
  • the objective variable is The logarithm of the glomerular filtration rate of any object may be a standardized value.
  • a value obtained by standardizing the logarithm of the amount of D, L-amino acid selected by regression analysis is applied to X 1 to X n of the formula (I).
  • the "logarithm of the amount of D, L-amino acids” means a value obtained by converting the value of the amount of D, L-amino acids into a natural logarithm. Further, in the present specification, "a value obtained by standardizing the logarithm of the amount of D and L-amino acids” is defined by the following formula (A): Refers to the value calculated using.
  • the "population” refers to a population including all arbitrary objects quantified for performing regression analysis.
  • the "logarithm of the glomerular filtration rate” means a value obtained by converting the value of the glomerular filtration rate into a natural logarithm.
  • the "value obtained by standardizing the logarithm of the glomerular filtration rate” is the following formula (B): Refers to the value calculated using.
  • the procedure is the reverse of the formula (B), that is, the logarithm of the value Y and the glomerular filtration rate in the population. It can be obtained by further exponentially converting the value obtained by multiplying the standard deviation of and adding the average value of the logarithms of the glomerular filtration rate in the population.
  • the explanatory variables may further include in addition to the D, L-amino acids, a value that further standardizes the logarithm of the amount of factor selected from the group consisting of creatinine and cystatin C (creatinine and The value obtained by standardizing the logarithm of the amount of cystatin C is calculated by the same method as in the above formula (A).)
  • X 1 to X n in the formula (I) represent variables in the amount of D, L-amino acid, creatinine or cystatin C selected by regression analysis, and X 1 to X n represent regression analysis.
  • a standardized logarithmic value of the amount of D, L-amino acid, creatinine or cystatin C selected by is applied.
  • X 1 -X n comprises at least a variable in the amount of factors selected from the group consisting of D-serine, D-alanine, D-proline and D-aspartin. May be good.
  • the formula (I) used in the present invention has a high correlation with the glomerular filtration rate, which is preferable.
  • the renal function to be evaluated is evaluated in a formula, correspondence table or graph calculated from the correlation between the inulin clearance of any subject and the amount of D, L-amino acids in blood. It can be estimated based on the value Y obtained by substituting the amount of D and L-amino acids in the blood of.
  • the correlation between inulin clearance and the amount of D, L-amino acids has been shown to be higher than the correlation between inulin clearance and the amount of creatinine in the blood.
  • the glomerular filtration capacity estimated by substituting the amount of D, L-amino acids to be evaluated into the formula, correspondence table or graph calculated from the correlation with the amount of amino acids is the conventional amount of creatinine in blood.
  • the inulin clearance used for the correlation analysis may be the inulin clearance with the body surface area corrected, or the inulin clearance before the body surface area correction. It can be selected according to whether the glomerular filtration capacity before or after the body surface area correction is required.
  • the correspondence table calculated from the correlation between the inulin clearance and the amount of D, L-amino acids in the blood contains the numerical value of the glomerular filtration capacity corresponding to the amount of a certain D, L-amino acid.
  • renal function according to a numerical range that is, a severity classification of kidney disease may be described.
  • CKD chronic kidney disease
  • G3a From moderate to moderately reduced (G3a), 30 to 44 mL / min / 1.73 m 2 from moderate to severely reduced (G3b), 15 to 29 mL / min / 1.73 m 2 to severely reduced (G4), 15 mL / min / 1 .
  • Less than 73 m 2 is defined as end-stage renal disease (G5) (Japanese Society of Nephrology guidelines).
  • the present invention makes it possible to classify patients with chronic kidney disease according to the six severities of G1, G2, G3a, G3b, G4, and G5 based on the value Y.
  • Treatment intervention is performed on subjects classified into the categories corresponding to G2 to G5.
  • Treatment interventions can be appropriately selected according to each classification.
  • Treatment interventions include lifestyle-related improvement, dietary guidance, blood pressure control, anemia control, electrolyte control, uremic toxin control, blood glucose level control, immune control, lipid control, etc., independently or in combination. As lifestyle-related improvements, smoking cessation and reduction of BMI to less than 25 are recommended.
  • Dietary guidance includes salt reduction and protein restriction.
  • blood pressure control anemia control, electrolyte control, uremic toxin control, blood glucose level control, immune control, and lipid control can be treated by medication.
  • Blood pressure is controlled so as to be 130/80 mmHg or less, and an antihypertensive drug can be administered as the case may be.
  • Antihypertensive agents include diuretics (siazide diuretics such as trichloromethiazide, ventilhydrochlorothiazide, hydrochlorothiazide, siazide-like diuretics such as methiclan, indabamid, tribamide, mefluside, loop diuretics such as frosemid and potassium retention.
  • Diuretics / aldosterone antagonists such as triamterene, spironolactone, eprelenone, etc., calcium antagonists (dihydropyridines, such as nifedipine, amlogipin, ehonidipine, silnidipine, nicardipine, nisoldipine, nitrendipine, nilvadipine, balnidipine, ferrodipine, benidipine Alanidipine, benzothiazepines, zirchiazem, etc.), angiotensin converting enzyme inhibitors (captopril, enarapril, acerapril, derapril, silazapril, diuretic, benazepril, imidapril, temocapril, quinapril, trandrapril, berindopril, etc.
  • calcium antagonists dihydropyridines, such as nifedipine, amlog
  • Receptor antagonists angiotensin II receptor blockers such as rosartan, candesartan, balsartan, thermisartan, olmesartan, ilbesartan, azil sartane, etc.
  • sympathomimetics beta blockers such as atenolol, bisoprol, betaxolol, metprolol, aseptrol
  • Seriprolol propranolol, nadrol, carteolol, pindrol, nipradilol, amosulalol, arotinolol, carvezirol, labetarol, bevantrol, urapisil, terrazosin, brazocin, doxazosin, bunazosin, etc.
  • an erythropoietin preparation an iron preparation, a HIF-1 inhibitor and the like are used.
  • Calcium receptor agonists cinacalcet, etelcalcetide, etc.
  • phosphorus adsorbents are used as electrolyte regulators.
  • Activated carbon or the like is used as a uremic toxin adsorbent.
  • Blood glucose levels are controlled to be less than Hba1c 6.9%, and hypoglycemic agents are optionally administered.
  • SGLT2 inhibitors ipragliflozin, dapagliflozin, luseogliflozin, tohogliflozin, canagliflozin, empagliflozin, etc.
  • DPP4 inhibitors citagliptin phosphate, chanagliptin, saxagliptin, allogliptin, linagliptin, teneragliptin, linagliptin, tenerigliptin, etc.
  • Anagliptin, omaligliptin, etc. Sulfonylurea drugs (tolbutamide, acethexamide, chlorpropamide, glycopyramide, glibenclamide, glycladide, glymepyrid, etc.), thiazolidine drugs (pioglycazone, etc.), biguanide drugs (metformin, buformin, etc.), ⁇ -Gluco
  • immunosuppressive agents steroids, tacrolimus, anti-CD20 antibody, cyclohexamide, mycophenolate mofetil (MMF), etc.
  • lipid management LDL-C is controlled to be less than 120 mg / dL, and in some cases, therapeutic agents for dyslipidemia, such as statins (rosuvastatin, pitabastatin, atrubastatin, seribastatin, fluvastatin, simvastatin, pravastatin, robastatin, mevasstatin, etc.), Fibrates (clofibrates, bezafibrates, phenofibrate, clinofibrate, etc.), nicotinic acid derivatives (tocholerol nicotinate, nicomol, fisseritrol, etc.), cholesterol transporter inhibitors (ezetimib, etc.), PCSK9 inhibitors (evolocastatin, etc.) EPA Formulations and the like are used.
  • statins rosuvastatin
  • the dosage form of each drug may be a single agent or a combination agent.
  • renal replacement therapy such as peritoneal dialysis, hemodialysis, continuous hemodiafiltration, blood apheresis (plasma exchange, plasma adsorption, etc.) and renal transplantation may be performed.
  • the step of estimating the renal function of the evaluation target is a step of estimating the glomerular filtration rate of the evaluation target based on the value Y, thereby estimating the renal function of the evaluation target. There may be.
  • FIG. 1 is a block diagram of the sample analysis system of the present invention.
  • the sample analysis system 10 shown in FIG. 1 is configured to be able to carry out the method of estimating the renal function to be evaluated according to the present invention.
  • Such a sample analysis system 10 includes a storage unit 11, an input unit 12, an analysis measurement unit 13, a data processing unit 14, and an output unit 15 to analyze a biological sample and evaluate the renal function. Can be output.
  • the storage unit 11 is input from the input unit 12,
  • the following formula (II) obtained in advance by regression analysis using the amount of D, L-amino acids in a biological sample of an arbitrary target as an explanatory variable and the glomerular filtration rate of the arbitrary target as an objective variable:
  • Y a 1 ⁇ X 1 + a 2 ⁇ X 2 + ⁇ + a n ⁇ X n + b ⁇ (II)
  • a 1 ⁇ a n represent constants obtained by the regression analysis
  • X 1 to X n represent variables in the amount of D, L-amino acids selected by the regression analysis.
  • b represents a constant obtained by the regression analysis.
  • the analysis and measurement unit 13 quantifies the amount of D and L-amino acids in the biological sample to be evaluated, and then determines
  • the data processing unit 14 applies the amounts of D and L-amino acids in the biological sample to be evaluated to the formula (II) stored in the storage unit to calculate a value Y, and based on the value Y.
  • the output unit 15 can output information about the estimated renal function to be evaluated.
  • the formula (II) is the same as the formula (I) used in the above-mentioned method for estimating the renal function of the evaluation target, and the description of the method for estimating the renal function of the evaluation target is the evaluation target. Since it is also applied to the system and program for estimating renal function, a part of the explanation is omitted.
  • the sample analysis system of the present invention further includes a step in which the storage unit 11 stores the threshold value input from the input unit 12, and a step in which the data processing unit 14 compares the value Y with the threshold value. It may be. By comparing the value Y with the threshold value, the renal function of the evaluation target can be estimated, and the output unit 15 can output the estimated information about the renal function of the evaluation target.
  • the storage unit 11 includes a memory device such as a RAM, ROM, and a flash memory, a fixed disk device such as a hard disk drive, or a portable storage device such as a flexible disk and an optical disk.
  • the storage unit stores data measured by the analysis and measurement unit, data and instructions input from the input unit, calculation processing results performed by the data processing unit, computer programs used for various processing of the information processing device, databases, etc.
  • the computer program may be installed via a computer-readable recording medium such as a CD-ROM or a DVD-ROM, or via the Internet.
  • the computer program is installed in the storage unit using a known setup program or the like.
  • the storage unit is subjected to regression analysis using the amount of D, L-amino acids in a biological sample of an arbitrary target input in advance from the input unit 12 as an explanatory variable and the glomerular filtration rate of the arbitrary target as an objective variable.
  • the following formula (II) obtained in advance: Y a 1 ⁇ X 1 + a 2 ⁇ X 2 + ⁇ + a n ⁇ X n + b ⁇ (II)
  • a 1 ⁇ a n represent constants obtained by the regression analysis
  • X 1 to X n represent variables in the amount of D, L-amino acids selected by the regression analysis.
  • b represents a constant obtained by the regression analysis.
  • the input unit 12 is an interface or the like, and includes an operation unit such as a keyboard or a mouse. As a result, the input unit can input the data measured by the analysis measurement unit 13, the instruction of the arithmetic processing performed by the data processing unit 14, and the like. Further, for example, when the analysis / measurement unit 13 is located outside, the input unit 12 may include an interface unit capable of inputting measured data or the like via a network or a storage medium, in addition to the operation unit.
  • the analysis and measurement unit 13 performs a step of measuring D and L-amino acids in a biological sample. Therefore, the analysis / measurement unit 13 may have a configuration that enables the separation and measurement of the D-form and the L-form of the amino acid. Amino acids may be analyzed one by one, but some or all types of amino acids can be analyzed together.
  • the analytical measurement unit 13 is not intended to be limited to the following, but is, for example, a chiral chromatography system including a sample introduction unit, an optical resolution column, and a detection unit, preferably a high performance liquid chromatography system. You may. From the viewpoint of detecting only a specific amount of amino acids, quantification by an enzymatic method or an immunological method may be carried out.
  • the analysis / measurement unit 13 may be configured separately from the sample analysis system, and the measured data or the like may be input via the input unit 12 using a network or a storage medium.
  • the data processing unit 14 uses the amount of D, L-amino acids in the biological sample of an arbitrary target as an explanatory variable, and the glomerular filtration rate of the arbitrary target as an objective variable.
  • the value Y can be calculated by substituting into the formula (II) obtained in advance by the regression analysis.
  • the formula (II) requires other correction values such as age, weight, gender, height, etc., such information is input in advance from the input unit and stored in the storage unit.
  • the data processing unit can calculate the glomerular filtration rate by calling such information and substituting it into an equation or reading it from a correspondence table or graph.
  • the data processing unit 14 can also determine kidney disease and renal function classification from the determined glomerular filtration capacity.
  • the data processing unit 14 executes various arithmetic processes on the data measured by the analysis measurement unit 13 and stored in the storage unit 11 according to the program stored in the storage unit.
  • the arithmetic processing is performed by the CPU included in the data processing unit.
  • This CPU includes a functional module that controls an analysis measurement unit 13, an input unit 12, a storage unit 11, and an output unit 15, and can perform various controls. Each of these parts may be composed of independent integrated circuits, microprocessors, firmware, and the like.
  • the output unit 15 is configured to output the glomerular filtration capacity which is the result of performing arithmetic processing in the data processing unit.
  • the output unit 15 may be a display device such as a liquid crystal display that directly displays the result of arithmetic processing, an output means such as a printer, or an interface unit for outputting to an external storage device or outputting via a network. There may be. It is also possible to output the glomerular filtration rate and / or renal function classification to be evaluated together with or independently of the value Y.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of an operation for estimating renal function according to the program of the present invention.
  • the program of the present invention is a program that causes an information processing device including an input unit, an output unit, a data processing unit, and a storage unit to estimate renal function.
  • the program of the present invention is as follows: The amount of D, L-amino acid input from the input unit is stored in the storage unit, Obtained in advance by regression analysis using the amount of D, L-amino acids in a biological sample of an arbitrary target stored in advance in the storage unit as an explanatory variable and the glomerular filtration rate of the arbitrary target as an objective variable.
  • the analysis measurement unit measures the value from the blood sample and stores it in the storage unit. It may include a command to be executed by the information processing apparatus.
  • Example 1 A cohort of patients with chronic kidney disease (CKD) who were admitted to the Department of Nephrology, Osaka University Hospital between 2016 and 2017 for the purpose of group diagnosis and / or treatment. Therefore, 11 patients were used in a retrospective study. Apart from that, the National Institute of Pharmaceutical Sciences, Health and Nutrition has hired 15 healthy volunteers over the age of 20. The study protocol was approved by the ethics committee at each institution and obtained informed consent in writing from all subjects.
  • CKD chronic kidney disease
  • inulin clearance was calculated from the inulin concentration in blood and urine and the urine volume according to the standard method described in Clin Exp Nephrol 13, 50-54 (2009). Briefly, blood and urine samples at 3 different time points during a 2-hour continuous intravenous infusion of 1% inulin (Inulin Lead Note: Fuji Yakuhin Co., Ltd.) under fasting, postponement of medication, and water-loaded environments. Collected in. The subject drank 500 mL of water orally 30 minutes before the infusion. To maintain the water load, 60 mL of water was drunk at 40, 60 and 90 minutes after the start of inulin infusion.
  • the initial rate of infusion was 300 mL / h for the first 30 minutes, followed by 100 mL / h for 90 minutes.
  • Blood samples were taken 45, 75, and 105 minutes after the start of inulin infusion.
  • the subject urinates to completely empty the bladder 30 minutes after the start of the infusion. Urine samples were then taken between 30-60 minutes, 60-90 minutes, and 90-120 minutes.
  • Inulin was measured using the enzymatic method.
  • the average of the three Cin values was used as Cin (Cin-ST) according to the standard method (FIGS. 3-1 and 3-2).
  • Amino acid optical isomers were quantified using the following two-dimensional HPLC system. NBD derivatives of amino acids were subjected to mobile phase (5-35% MeCN, 0-20% THF, and 0.05% TFA) using a reverse phase column (KSAA RP, 1.0 mmid ⁇ 400 mm; Shiseido Co., Ltd.). Separated and eluted with. The column temperature was set to 45 ° C. and the flow rate of the mobile phase was set to 25 ⁇ L / min.
  • the separated amino acid fractions were fractionated using a multi-loop valve and continuously optically resolved by a chiral column (KSAACSP-001S, 1.5 mmid ⁇ 250 mm; Shiseido).
  • KSAACSP-001S a chiral column
  • a mixing solution of MeOH-MeCN containing citric acid (0 to 10 mM) or formic acid (0 to 4%) was used depending on the retention of amino acids.
  • the NBD-amino acid was fluorescently detected at 530 nm using excitation light at 470 nm.
  • the retention time of NBD-amino acids was identified by a standard amino acid optical isomer and quantified by a calibration curve (FIGS. 3-1 and 3-2).
  • Example 2 Using the data set of D-serine, D-alanine, D-proline, D-asparagin and inulin clearance (FIG. 10) frequently detected in blood obtained by the same sample and method as in Example 1. Regression analysis was carried out, and the equations with higher correlations were extracted (Fig. 11). From these R 2 values, log-transformed renal function and blood D- amino acids, it could be evaluated as having stronger correlation linear. Although the results of the first-order and second-order regression analysis are shown here, the selection of the nth-order polynomial regression analysis is not restricted depending on the characteristics of the data.

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Abstract

本発明は、任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析によって、予め得られた以下の式（Ｉ）：Ｙ＝ａ１・Ｘ１＋ａ２・Ｘ２＋・・・＋ａｎ・Ｘｎ＋ｂ　・・・（Ｉ） ［式中、ａ１～ａｎは、前記回帰分析により得られた定数を表し、Ｘ１～Ｘｎは、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の変数を表し、ｂは、前記回帰分析により得られた定数を表す。］を用い、前記評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量から算出される前記値Ｙに基づいて、前記評価対象の腎機能を推定する工程、を含む、方法を提供する。また、当該方法を実施するシステムを提供する。

Description

腎機能を推定する方法及びシステム
　本発明は、評価対象の腎機能を推定する方法、及び評価対象の腎機能を推定するシステムに関する。
　腎機能を表す代表的な指標として糸球体濾過量（Ｇｌｏｍｅｒｕｌａｒ　Ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ　Ｒａｔｅ：ＧＦＲ）がある。糸球体濾過量は、糸球体で血液から１分間に濾過される液量を表し、イヌリンクリアランスの測定はその国際的な標準（ゴールドスタンダード）とされている。しかしながら、イヌリンクリアランスの測定は、２時間にわたるイヌリンの持続点滴、及び複数回にわたる採尿及び採血が必要であり、被験者及び実施者の負担が大きい。したがって、日常臨床においてイヌリンクリアランスの測定は生体腎移植の際のドナーのような限られた状況でのみ実施されるに留まっており、クレアチニンのような他のマーカーの測定で代替されることが大半である。多くのマーカーの値はゴールドスタンダードであるイヌリンクリアランス等の実際の糸球体濾過量との乖離が大きく、腎臓病の正確な診断の障害となっている。
　クレアチニンは、腎機能の指標として臨床現場で汎用的に測定される。クレアチニンは筋肉の収縮に必要なクレアチンの最終代謝物である。肝臓で生成されたクレアチンは筋細胞に取り込まれ、一部が代謝されてクレアチニンとなり、血液を介して腎臓へ運ばれ、糸球体で濾過された後、尿細管で再吸収されることなく尿中へ排泄される。糸球体濾過能力が低下した場合に排出が障害され、血液中に留まって数値が上昇することで尿毒素蓄積の有益な指標となるため、腎機能の評価に利用される。しかし、血液中のクレアチニン量は、ＧＦＲが５０％以上低下しないと明らかな異常値を示さず、鋭敏なマーカーとはいえない。
　シスタチンＣは全身の有核細胞から一定の割合で産生される分子量１３．３６ｋＤａのタンパク質で、すべて糸球体で濾過された後に尿細管での再吸収を経て腎臓で分解されることから、濾過量に応じて血液中から除去されると考えられ、血液中の量がＧＦＲの指標となる。しかし、腎機能が高度に低下した時には血液中のシスタチンＣ量の上昇は鈍化し、末期の腎臓病では正確な腎機能評価が困難である。
　以上のように、被験者・患者に大きな負担をかけることなく、採血のみで早期から末期の広いレンジで個別患者の正確な糸球体濾過量を測定したいという臨床現場の要求に十分応えることのできるバイオマーカーは存在していなかった。
　従来、哺乳類の生体内には存在しないと考えられていたＤ－アミノ酸が、様々な組織に存在し、生理機能を担うことが明らかにされてきている。また、血液中のＤ－セリン、Ｄ－アラニン、Ｄ－プロリン、Ｄ－グルタミン酸、Ｄ－アスパラギン酸の量が、腎不全患者で変動し、クレアチニンと相関することから腎不全のマーカーになり得ることが示されている（非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４）。さらに、Ｄ－セリン、Ｄ－スレオニン、Ｄ－アラニン、Ｄ－アスパラギン、Ｄ－アロスレオニン、Ｄ－グルタミン、Ｄ－プロリン及びＤ－フェニルアラニンからなるグループから選択されるアミノ酸が、腎臓病の病態指標値とすることについて開示されている（特許文献１）。これらの文献では、健常者と比較して、腎臓病を患う患者の血液中のＤ－アミノ酸が変動していることから、これらの変動を指標にして腎臓病の診断が可能になる旨、あるいは単に対象における血液中のＤ－セリン量が、クレアチニン量又はクレアチニン量を補正した推算値との相関が開示されているに過ぎず、血液中のＤ－アミノ酸量が直接的にゴールドスタンダードであるイヌリンクリアランスに相関し糸球体濾過能力を推定できることについては何ら記載も示唆もされていない。なお、近年、腎臓病のマーカーとして、尿中Ｌ－ＦＡＢＰ、血液中ＮＧＡＬ、尿中ＫＩＭ－１等が開発されてきているが、それらは糸球体濾過能力と相関するものではない。
国際公開第２０１３／１４０７８５号
Ｆｕｋｕｓｈｉｍａ，Ｔ．ら、Ｂｉｏｌ．　Ｐｈａｒｍ．　Ｂｕｌｌ．　１８：　１１３０（１９９５） Ｎａｇａｔａ．Ｙ　Ｖｉｖａ　Ｏｒｉｇｉｎｏ　Ｖｏｌ．１８（Ｎｏ．２）　（１９９０）第１５回学術講演会講演要旨集 Ｉｓｈｉｄａら、北里医学　２３：５１～６２　（１９９３） Ｙｏｎｇ　Ｈｕａｎｇら、Ｂｉｏｌ．　Ｐｈａｒｍ．　Ｂｕｌｌ．　２１：（２）１５６-１６２（１９９８）
　現在までに知られている血液中のクレアチニン量等の腎機能マーカーと比較して、より広い範囲で正確に、被験者の腎機能を推定する方法が望まれている。
　本発明者らは、血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸に着目し、ＧＦＲ（イヌリンクリアランス）との関係を解析したところ、驚くべきことに、健常から早期～末期のステージにある腎臓病患者の血液検体において、クレアチニン量やシスタチンＣ量よりも、血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸量が全てのステージにおいてＧＦＲ（イヌリンクリアランス）に対して高い相関を示すことを見出し、本発明に至った。
　そこで、本発明は下記に関する：
［１］　評価対象の腎機能を推定する方法であって、
　任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析によって、予め得られた以下の式（Ｉ）：
　Ｙ＝ａ１・Ｘ１＋ａ２・Ｘ２＋・・・＋ａｎ・Ｘｎ＋ｂ　・・・（Ｉ）
［式中、
　ａ１～ａｎは、前記回帰分析により得られた定数を表し、
　Ｘ１～Ｘｎは、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の変数を表し、
　ｂは、前記回帰分析により得られた定数を表す。］
を用い、前記評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量から算出される前記値Ｙに基づいて、前記評価対象の腎機能を推定する工程、
を含む、方法。
［２］　前記評価対象の腎機能を推定する工程が、前記値Ｙに基づいて前記評価対象の糸球体濾過量を推定し、それによって前記評価対象の腎機能を推定する工程である、項目１に記載の方法。
［３］　前記生体試料が、血液、血漿又は血清である、項目１又は２に記載の方法。
［４］　相関係数Ｒ≧０．５となる前記式（Ｉ）を用いる、項目１～３のいずれか１項に記載の方法。
［５］　相関係数Ｒ≧０．８となる前記式（Ｉ）を用いる、項目１～３のいずれか１項に記載の方法。
［６］　さらに、前記説明変数が、クレアチニン及びシスタチンＣからなる群から選択される因子の量を含み、
　前記Ｘ１～Ｘｎが、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の変数を表す、項目１～５のいずれか１項に記載の方法。
［７］　前記説明変数が、Ｄ，Ｌ－アミノ酸の量の対数を標準化した値であり、
　前記目的変数が、糸球体濾過量の対数を標準化した値であり、
　前記Ｘ１～Ｘｎには、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の対数を標準化した値が適用される、項目１～５のいずれか１項に記載の方法。
［８］　さらに、前記説明変数が、クレアチニン及びシスタチンＣからなる群から選択される因子の量の対数を標準化した値を含み、
　前記Ｘ１～Ｘｎが、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の変数を表し、ここで前記Ｘ１～Ｘｎには、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の対数を標準化した値が適用される、項目７に記載の方法。
［９］　前記Ｘ１～Ｘｎが、少なくとも、Ｄ－セリン、Ｄ－アラニン、Ｄ－プロリン及びＤ－アスパラギンからなる群から選択された因子の量の変数を含む、項目１～８のいずれか１項に記載の方法。
［１０］　前記任意の対象の糸球体濾過量が、イヌリンクリアランス、クレアチニンクリアランス、５１Ｃｒ－ＥＤＴＡクリアランス、１２５Ｉ－イオタラム酸ナトリウムクリアランス、９９ｍＴｃ－ＤＴＰＡクリアランス、チオ硫酸ナトリウムクリアランス、イオヘキソールクリアランス、イオジキサノールクリアランス、又はイオタラメイトクリアランスによって算出された糸球体濾過量である、項目１～９のいずれか１項に記載の方法。
［１１］　前記評価対象が、既存の検査により腎臓病の疑いがあると判定された評価対象である、項目１～１０のいずれか１項に記載の方法。
［１２］　腎機能が低下していると判定された前記評価対象に対して、治療介入が行われる、項目１～１１のいずれか１項に記載の方法。
［１３］　前記治療介入が、生活習慣改善、食事指導、血圧管理、貧血管理、電解質管理、尿毒素管理、血糖値管理、免疫管理及び脂質管理からなる群から選ばれる、項目１２に記載の方法。
［１４］　前記治療介入として、利尿薬、カルシウム拮抗薬、アンジオテンシン変換酵素阻害薬、アンジオテンシン受容体拮抗薬、交感神経遮断薬、ＳＧＬＴ２阻害薬、スルホニル尿素薬、チアゾリジン薬、ビグアナイド薬、α―グルコシダーゼ阻害薬、グリニド薬、インスリン製剤、ＮＲＦ２活性化剤、免疫抑制剤、スタチン系薬剤、フィブラート系薬剤、貧血治療薬、エリスロポエチン製剤、ＨＩＦ－１阻害剤、鉄剤、電解質調整薬、カルシウム受容体作動薬、リン吸着剤、尿毒素吸着剤、ＤＰＰ４阻害薬、ＥＰＡ製剤、ニコチン酸誘導体、コレステロールトランスポーター阻害剤、ＰＣＳＫ９阻害剤からなる群から選ばれる少なくとも１の薬剤を前記対象に投与することを含む、項目１２又は１３に記載の方法。
［１５］　記憶部と、分析測定部と、データ処理部と、出力部とを含む、評価対象の腎機能を推定するシステムであって、
　前記記憶部は、
　　任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析によって、予め得られた以下の式（ＩＩ）：
　Ｙ＝ａ１・Ｘ１＋ａ２・Ｘ２＋・・・＋ａｎ・Ｘｎ＋ｂ　・・・（ＩＩ）
［式中、
　ａ１～ａｎは、前記回帰分析により得られた定数を表し、
　Ｘ１～Ｘｎは、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の変数を表し、
　ｂは、前記回帰分析により得られた定数を表す。］
を記憶し；
　前記分析測定部は、評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を定量し；
　前記データ処理部は、前記評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を、前記記憶部に記憶された前記式（ＩＩ）にあてはめて値Ｙを算出し、前記値Ｙに基づいて前記評価対象の腎機能を推定し；
　前記出力部は、推定された前記評価対象の腎機能についての情報を出力する、システム。
［１６］　前記データ処理部が、前記評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を、前記記憶部に記憶された前記式（ＩＩ）にあてはめて値Ｙを算出し、前記値Ｙに基づいて前記評価対象の糸球体濾過量を推定し、それによって前記評価対象の腎機能を推定する、項目１５に記載のシステム。
［１７］　前記生体試料が、血液、血漿又は血清である、項目１５又は１６に記載のシステム。
［１８］　相関係数Ｒ≧０．５となる前記式（ＩＩ）を用いる、項目１５～１７のいずれか１項に記載のシステム。
［１９］　相関係数Ｒ≧０．８となる前記式（ＩＩ）を用いる、項目１５～１７のいずれか１項に記載のシステム。
［２０］　さらに、前記説明変数が、クレアチニン及びシスタチンＣからなる群から選択される因子の量を含み、
　前記Ｘ１～Ｘｎが、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の変数を表す、項目１５～１９のいずれか１項に記載のシステム。
［２１］　前記説明変数が、Ｄ，Ｌ－アミノ酸の量の対数を標準化した値であり、
　前記目的変数が、糸球体濾過量の対数を標準化した値であり、
　前記Ｘ１～Ｘｎには、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の対数を標準化した値が適用される、項目１５～１９のいずれか１項に記載のシステム。
［２２］　さらに、前記説明変数が、クレアチニン及びシスタチンＣからなる群から選択される因子の量の対数を標準化した値を含み、
　前記Ｘ１～Ｘｎが、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の変数を表し、ここで前記Ｘ１～Ｘｎには、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の対数を標準化した値が適用される、項目２１に記載のシステム。
［２３］　前記Ｘ１～Ｘｎが、少なくとも、Ｄ－セリン、Ｄ－アラニン、Ｄ－プロリン及びＤ－アスパラギンからなる群から選択される因子の量の変数を含む、項目１５～２２のいずれか１項に記載のシステム。
［２４］　前記任意の対象の糸球体濾過量が、イヌリンクリアランス、クレアチニンクリアランス、５１Ｃｒ－ＥＤＴＡクリアランス、１２５Ｉ－イオタラム酸ナトリウムクリアランス、９９ｍＴｃ－ＤＴＰＡクリアランス、チオ硫酸ナトリウムクリアランス、イオヘキソールクリアランス、イオジキサノールクリアランス、又はイオタラメイトクリアランスによって算出された糸球体濾過量である、項目１５～２３のいずれか１項に記載のシステム。
［２５］　前記評価対象が、既存の検査により腎臓病の疑いがあると判定された評価対象である、項目１５～２４のいずれか１項に記載のシステム。
　本発明の腎機能を推定する方法において用いる血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸量は、ＧＦＲ（例えば、イヌリンクリアランス）に対し、従来用いられている血液中のクレアチニン量及びシスタチンＣ量よりも優れた相関を有する。従って、本発明によれば、生体試料を用いることで、簡便に評価対象の腎機能を推定することができる。
図１は、本発明の腎機能を推定するシステムの構成図を示す。 図２は、本発明のプログラムによる腎機能を推定するための動作の例を示すフローチャートである。 図３－１及び図３－２の表は、１５名の健常ボランティア（＃１～１５）及び１１名の慢性腎臓病（ＣＫＤ）患者（＃２１～３１）の血液中におけるＤ，Ｌ－アミノ酸（ｎｍｏｌ／ｍＬ）、シスタチンＣ（ｍｇ／ｄＬ）及びクレアチニン（ｍｇ／ｄＬ）の量及びイヌリンクリアランスによる糸球体濾過量（ｍＬ／分／１．７３ｍ２）を示す。 図３－１及び図３－２の表は、１５名の健常ボランティア（＃１～１５）及び１１名の慢性腎臓病（ＣＫＤ）患者（＃２１～３１）の血液中におけるＤ，Ｌ－アミノ酸（ｎｍｏｌ／ｍＬ）、シスタチンＣ（ｍｇ／ｄＬ）及びクレアチニン（ｍｇ／ｄＬ）の量及びイヌリンクリアランスによる糸球体濾過量（ｍＬ／分／１．７３ｍ２）を示す。 図４は、実施例１において回帰分析によって得られた腎機能を推定する式を示す結果である。 図５は、実施例１において回帰分析によって得られた腎機能を推定する式を示す結果である。 図６は、実施例１において回帰分析によって得られた腎機能を推定する式を示す結果である。 図７は、実施例１において回帰分析によって得られた腎機能を推定する式を示す結果である。 図８は、実施例１において回帰分析によって得られた腎機能を推定する式を示す結果である。 図９－１は、実施例１において回帰分析によって得られた腎機能を推定する式を示す結果である。 図９－２は、実施例１において回帰分析によって得られた腎機能を推定する式を示す結果である。 図９－３は、実施例１において回帰分析によって得られた腎機能を推定する式を示す結果である。 図１０は、図３と同じ１５名の健常ボランティア（＃１～１５）及び１１名の慢性腎臓病（ＣＫＤ）患者（＃２１～３１）の血液中におけるＤ－アミノ酸（ｎｍｏｌ／ｍＬ）及びイヌリンクリアランスによる糸球体濾過量（ｍＬ／分／１．７３ｍ２）を示す。 図１１は、実施例２において回帰分析によって得られた腎機能を推定する式を示す結果である。
　本発明は、生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸量に基づく、評価対象の腎機能を推定する方法、及び評価対象の腎機能を推定するシステムに関する。
　一実施態様において、本発明は、評価対象の腎機能を推定する方法であって、
　任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析によって、予め得られた以下の式（Ｉ）：
　Ｙ＝ａ１・Ｘ１＋ａ２・Ｘ２＋・・・＋ａｎ・Ｘｎ＋ｂ　・・・（Ｉ）
［式中、
　ａ１～ａｎは、前記回帰分析により得られた定数を表し、
　Ｘ１～Ｘｎは、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の変数を表し、
　ｂは、前記回帰分析により得られた定数を表す。］
を用い、前記評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量から算出される前記値Ｙに基づいて、前記評価対象の腎機能を推定する工程、
を含む方法を提供する。当該方法は、医師が診断を行うためのデータの提供を行うことができ、診断の予備的方法又は診断補助方法ということもできる。
　本明細書において、「任意の対象」とは、回帰式を算出するために用いられる生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量（場合によっては、さらにクレアチニン及び／又はシスタチンＣの量を含む）と、糸球体濾過量との両方が測定される対象をいい、「評価対象」を含むものであってもよい。回帰式を算出するために採用する任意の対象の数は、統計学的に有意な回帰式を算出するのに十分な数であることが好ましく、例えば、３、５、１０、２０、３０、５０、１００又はそれ以上の数を本発明において採用することができる。また、回帰式を算出するために測定される任意の対象は、腎臓病である対象と、健常である対象（例えば、非腎臓病である対象）とを含むことが好ましい。
　本明細書において、「生体試料」とは、生物に由来する試料であり、例えば血液、血漿、血清、唾液、尿、腹水、羊水、リンパ液、精液、髄液、鼻汁、汗、乳汁、涙等であり、本発明に用いられる生体試料としては、血液、血漿又は血清であることが好ましい。
　本明細書において、「Ｄ，Ｌ－アミノ酸」とは、立体異性体である「Ｄ体」及び「Ｌ体」のタンパク質構成アミノ酸の他、立体異性体を有さないグリシンを含むアミノ酸をいい、具体的には、グリシン、Ｄ，Ｌ－アラニン、Ｄ，Ｌ－ヒスチジン、Ｄ，Ｌ－イソロイシン、Ｄ，Ｌ－アロ－イソロイシン、Ｄ，Ｌ－ロイシン、Ｄ，Ｌ－リシン、Ｄ，Ｌ－メチオニン、Ｄ，Ｌ－フェニルアラニン、Ｄ，Ｌ－スレオニン、Ｄ，Ｌ－アロ－スレオニン、Ｄ，Ｌ－トリプトファン、Ｄ，Ｌ－バリン、Ｄ，Ｌ－アルギニン、Ｄ，Ｌ－システイン、Ｄ，Ｌ－グルタミン、Ｄ，Ｌ－プロリン、Ｄ，Ｌ－チロシン、Ｄ，Ｌ－アスパラギン酸、Ｄ，Ｌ－アスパラギン、Ｄ，Ｌ－グルタミン酸、及びＤ，Ｌ－セリンを含むものをいう。なお、生物試料に含まれるＤ，Ｌ－システインは、生体外においては、酸化されてＤ，Ｌ－シスチンと変化するため、本発明の一実施態様において、Ｄ，Ｌ－システインの代わりにＤ，Ｌ－シスチンを測定することで生物試料に含まれるＤ，Ｌ－システインの量を算出することができる。
　本明細書において、糸球体濾過能力は、糸球体が血液を濾過する能力を指す。一の態様では、糸球体濾過量（ＧＦＲ）により表されるが、実質糸球体濾過量に限られず、任意の単位で糸球体濾過能力を決定することができる。一例として、血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸量をそのまま、又は場合により任意の数値で補正して、糸球体濾過能力として表すこともできる。本発明において、糸球体濾過能力は、体表面積補正をされた糸球体濾過能力であってもよいし、体表面積補正を行っていない糸球体濾過能力であってもよい。体格により必要とされる糸球体濾過能力は異なることから、比較、統計処理、又はスクリーニング診断に用いる場合には、体表面積補正が行われる場合がある。
　糸球体濾過量とは、糸球体で血液から１分間に濾過される液量を指し、「ｍＬ／分」という単位で表される。体格により必要とされる糸球体濾過量は変化するため、統計処理や、比較、スクリーニング診断に用いる場合には、標準体表面積１．７３ｍ2当りの糸球体濾過量に補正がされて、「ｍＬ／分／１．７３ｍ2」という単位が用いられる。腎機能の比較やスクリーニング診断には、体表面積による補正値を用いることが一般的である一方で、個別の腎機能診断や腎排泄性の薬物の投薬量の決定に利用する場合、体表面積未補正値を用いる。本発明の目的変数として用いられる任意の対象の糸球体濾過量は、イヌリンクリアランスから算出されてもよく、クレアチニンクリアランス、５１Ｃｒ－ＥＤＴＡクリアランス、１２５Ｉ－イオタラム酸ナトリウムクリアランス、９９ｍＴｃ－ＤＴＰＡクリアランス、チオ硫酸ナトリウムクリアランス、イオヘキソールクリアランス、イオジキサノールクリアランス、又はイオタラメイトクリアランスから算出されるものであってもよい。
　本発明において、指標として用いられるＤ，Ｌ－アミノ酸は、各組織や血液中で厳密に制御されている一方で、腎障害が生じた場合には血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸量が変動する。
　本明細書において「生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸量」とは、特定の量の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸量のことを指してもよく、濃度で表されてもよい。生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸量は、採取された生体試料において、遠心分離、沈降分離、あるいは分析のための前処理が行われた試料における量として測定される。したがって、生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸量は、例えば、採取された全血、血清、血漿等の血液に由来する血液試料における量として測定されうる。一例として、ＨＰＬＣを用いた分析の場合、所定量の血液に含まれるＤ，Ｌ－アミノ酸量は、クロマトグラムで表され、ピークの高さ・面積・形状について標準品との比較やキャリブレーションによる解析によって定量されうる。Ｄ，Ｌ－アミノ酸濃度が既知のサンプルとの比較により、血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸濃度を測定することが可能であり、血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸量として、血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸濃度を用いることができる。また、酵素法では、標準品の検量線を用いた定量解析により、アミノ酸濃度を算出可能である。
　Ｄ，Ｌ－アミノ酸量は、任意の方法によって測定することができ、例えばキラルカラムクロマトグラフィーや、酵素法を用いた測定、さらにはアミノ酸の光学異性体を識別するモノクローナル抗体を用いる免疫学的手法によって定量することができる。本発明における試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸量の測定は、当業者に周知ないかなる方法を用いて実施しても構わない。例えば、クロマトグラフィー法や酵素法（Y. Nagata et al., Clinical Science, 73 (1987), 105. Analytical Biochemistry, 150 (1985), 238., A. D'Aniello et al., Comparative Biochemistry and Physiology Part B, 66 (1980), 319. Journal of Neurochemistry, 29 (1977), 1053., A. Berneman et al., Journal of Microbial & Biochemical Technology, 2 (2010), 139., W. G. Gutheil et al., Analytical Biochemistry, 287 (2000), 196., G. Molla et al., Methods in Molecular Biology, 794 (2012), 273., T. Ito et al., Analytical Biochemistry, 371 (2007), 167. 等）、抗体法（T. Ohgusu et al., Analytical Biochemistry, 357 (2006), 15.,等 ）、ガスクロマトグラフィー（ＧＣ）（H. Hasegawa et al., Journal of Mass Spectrometry, 46 (2011), 502., M. C. Waldhier et al., Analytical and Bioanalytical Chemistry, 394 (2009), 695., A. Hashimoto, T. Nishikawa et al., FEBS Letters, 296 (1992), 33., H. Bruckner and A. Schieber, Biomedical Chromatography, 15 (2001), 166. , M. Junge et al., Chirality, 19 (2007), 228., M. C. Waldhier et al., Journal of Chromatography A, 1218 (2011), 4537. 等）、キャピラリー電気泳動法（ＣＥ）（H. Miao et al., Analytical Chemistry, 77 (2005), 7190., D. L. Kirschner et al., Analytical Chemistry, 79 (2007), 736., F. Kitagawa, K. Otsuka, Journal of Chromatography B, 879 (2011), 3078., G. Thorsen and J. Bergquist, Journal of Chromatography B, 745 (2000), 389. 等）、高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）（N. Nimura and T. Kinoshita, Journal of Chromatography, 352 (1986), 169., A. Hashimoto et al., Journal of Chromatography, 582 (1992), 41., H. Bruckner et al., Journal of Chromatography A, 666 (1994), 259., N. Nimura et al., Analytical Biochemistry, 315 (2003), 262., C. Muller et al., Journal of Chromatography A, 1324 (2014), 109., S. Einarsson et al., Analytical Chemistry, 59 (1987), 1191., E. Okuma and H. Abe, Journal of Chromatography B, 660 (1994), 243., Y. Gogami et al., Journal of Chromatography B, 879 (2011), 3259., Y. Nagata et al., Journal of Chromatography, 575 (1992), 147., S. A. Fuchs et al., Clinical Chemistry, 54 (2008), 1443., D. Gordes et al., Amino Acids, 40 (2011), 553., D. Jin et al., Analytical Biochemistry, 269 (1999), 124., J. Z. Min et al., Journal of Chromatography B, 879 (2011), 3220., T. Sakamoto et al., Analytical and Bioanalytical Chemistry, 408 (2016), 517., W. F. Visser et al., Journal of Chromatography A, 1218 (2011), 7130., Y. Xing et al., Analytical and Bioanalytical Chemistry, 408 (2016), 141., K. Imai et al., Biomedical Chromatography, 9 (1995), 106., T. Fukushima et al., Biomedical Chromatography, 9 (1995), 10., R. J. Reischl et al., Journal of Chromatography A, 1218 (2011), 8379., R. J. Reischl and W. Lindner, Journal of Chromatography A, 1269 (2012), 262., S. Karakawa et al., Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 115 (2015), 123., 等）がある。
　本発明における光学異性体の分離分析系は、複数の分離分析を組み合わせてもよい。より具体的に、光学異性体を有する成分を含む試料を、移動相としての第一の液体と共に、固定相としての第一のカラム充填剤に通じて、前記試料の前記成分を分離するステップ、前記試料の前記成分の各々をマルチループユニットにおいて個別に保持するステップ、前記マルチループユニットにおいて個別に保持された前記試料の前記成分の各々を、移動相としての第二の液体と共に、固定相としての光学活性中心を有する第二のカラム充填剤に流路を通じて供給し、前記試料の成分の各々に含まれる前記光学異性体を分割するステップ、及び前記試料の成分の各々に含まれる前記光学異性体を検出するステップを含むことを特徴とする光学異性体の分析方法を用いることにより、試料中のＤ-／Ｌ-アミノ酸量を測定することができる（特許第４２９１６２８号）。ＨＰＬＣ分析では、予めｏ－フタルアルデヒド（ＯＰＡ）や４－フルオロ－７－ニトロ－２，１，３－ベンゾキサジアゾール（ＮＢＤ－Ｆ）のような蛍光試薬でＤ－及びＬ－アミノ酸を誘導体化したり、Ｎ－ｔｅｒｔ－ブチルオキシカルボニル－Ｌ－システイン（Ｂｏｃ－Ｌ－Ｃｙｓ）等を用いてジアステレオマー化する場合がある（浜瀬健司及び財津潔、分析化学、５３巻、６７７－６９０（２００４））。代替的には、アミノ酸の光学異性体を識別するモノクローナル抗体、例えば、Ｄ，Ｌ－アミノ酸等に特異的に結合するモノクローナル抗体を用いる免疫学的手法によってＤ－アミノ酸を測定することができる。また、Ｄ体及びＬ体の合計量を指標とする場合、Ｄ体及びＬ体を分離して分析する必要はなく、Ｄ体及びＬ体を区別せずにアミノ酸を分析することもできる。その場合も酵素法、抗体法、ＧＣ、ＣＥ、ＨＰＬＣで分離及び定量することができる。
　任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析によって、以下の式（Ｉ）：
　Ｙ＝ａ１・Ｘ１＋ａ２・Ｘ２＋・・・＋ａｎ・Ｘｎ＋ｂ　・・・（Ｉ）
［式中、
　ａ１～ａｎは、前記回帰分析により得られた定数を表し、
　Ｘ１～Ｘｎは、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の変数を表し、
　ｂは、前記回帰分析により得られた定数を表す。］
が予め得られる。本発明では、上記式（Ｉ）を用いることにより、評価対象の腎機能を推定することができる。
　本明細書において「予め得られた」とは、評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量（場合によっては、さらにクレアチニン及び／又はシスタチンＣの量を含む）に基づいて、値Ｙを算出する時点より前に得られていることを意味する。従って、式（Ｉ）を得る時期は、値Ｙを算出する時点より前であれば特に限定されない。本発明において用いられる式（Ｉ）は、値Ｙを算出する者が得た式であってもよく、値Ｙを算出しない第三者によって得られた式であってもよい。すなわち、本発明の式（Ｉ）の範囲に含まれる式を用いて、値Ｙを算出し、得られた値Ｙに基づいて評価対象の腎機能を推定する工程を実施する場合は、本発明の範囲に含まれる。
　本明細書において、「回帰分析」とは、説明変数（「独立変数」ともいう。）と目的変数（「従属変数」ともいう。）の関係を示す式を、統計的手法によって推計する手法であり、例えば、最小二乗法、移動平均法及びカーネルを用いた回帰等で解く手法である。回帰分析は周知の技法であり、本発明においては、任意の回帰分析を採用し得る。本発明の回帰分析で用いられる回帰は、線形回帰であってもよく、非線形回帰（例えば、ｎ次多項式回帰分析）であってもよい。また、本発明で用いられる回帰は、単回帰であってもよく、重回帰であってもよい。本発明において、任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量（場合によっては、さらにクレアチニン及び／又はシスタチンＣの量を含む）を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析により、値Ｙを求める式が得られる。
　本明細書において、「ａ１～ａｎ」は、任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量（場合によっては、さらにクレアチニン及び／又はシスタチンＣの量を含む）を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析により得られる定数を表す。
　本明細書において、「Ｘ１～Ｘｎ」とは、任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量（場合によっては、さらにクレアチニン及びシスタチンＣの量を含む）を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析により選択されるＤ，Ｌ－アミノ酸の量（場合によっては、クレアチニン及び／又はシスタチンＣの量）の変数を表すものであり、適用される回帰分析によっては、１次関数、２次関数、３次関数・・・・又はｎ次関数（ｎは自然数）となる累乗の変数として表され得る。本明細書において、「ａｎ」及び「Ｘｎ」の下付き文字「ｎ」は、本発明において用いられるＤ，Ｌ－アミノ酸と、場合よってはクレアチニン及びシスタチンＣとからなる群から選択される因子を区別するために付された番号であり、１≦ｎ≦４５の自然数を表す。従って、ｎは、回帰分析により選択されるＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン及びシスタチンＣの数と同一となる。
　本明細書において、「ｂ」とは、任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量（場合によっては、さらにクレアチニン及び／又はシスタチンＣの量を含む）を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析により得られる定数（切片ともいう。）を表す。
　回帰分析によって得られる式（Ｉ）は、相関係数Ｒ≧０．５となる式であることが好ましく、より好ましくは相関係数Ｒ≧０．６、さらに好ましくは相関係数Ｒ≧０．７、最も好ましくは相関係数Ｒ≧０．８となる式である。
　本発明との比較で用いられる血液中のクレアチニン量は、その由来から筋肉量の影響を強く受けるため、スポーツ選手、先端巨大症の患者や肉の大量摂取時には高値を示し、神経筋疾患（筋ジストロフィー等）や羸痩、長期臥床、フレイル、サルコペニア、ロコモーティブシンドローム、amputationのある患者やタンパク質摂取制限時には低値を示すため、正確な腎機能を反映できない。また、血液中のクレアチニン量には朝に高値を示す１０％程度の日内変動が認められるため、その扱いには注意が必要である。軽度の腎機能低下時には、血液中のシスタチンＣ量のほうが血液中のクレアチニン量よりも鋭敏に上昇するため、初期の腎機能障害の発見によいとされている。しかし、ステロイドやシクロスポリンの使用や、糖尿病、甲状腺機能亢進症、炎症、高ビリルビン血症、高トリグリセリド血症等、患者の状態によって量に影響を及ぼすことが知られている。よって、腎臓病の診察にあたっては、他のマーカー、例えば尿素窒素（ＢＵＮ）や尿タンパク等の数値を合わせて複合的に診断することが必要となる。
　血液中のクレアチニン量をはじめとしたこれまでの腎機能マーカーに基づいて決定された糸球体濾過量の正確性は低く、一方で、ゴールドスタンダードのイヌリンクリアランスは正確に糸球体濾過量の測定ができるものの、その手技が煩雑であり、被験者及び医療従事者の負担が大きいため、実施場面が限定されていた。本発明の糸球体濾過能力の決定方法は、少なくとも血液中のクレアチニン量よりも、正確に糸球体濾過能力を決定することができ、また血液中のシスタチンＣ量よりも、正確に糸球体濾過能力を決定することができる。また、糸球体濾過量に応じて分類された群においてイヌリンクリアランスとの相関解析をした場合に、Ｄ－セリンは、すべての群で、血液中のシスタチンＣ量及びクレアチニン量の両方に比較して相関係数Ｒ値が高く、イヌリンクリアランスに対する相関が高いことが示された。また、その正確性については、今後の実験により明らかにされるべきものであるが、国際標準測定法であるイヌリンクリアランスによる糸球体濾過量決定方法に匹敵又は凌駕する性能を有しうる。したがって、本発明の別の態様では、血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量をイヌリンクリアランスの代用マーカーとしての使用することができる。代用マーカーとは、最終評価との関連を科学的に証明できるマーカーのことをいう。したがって、イヌリンクリアランス代用マーカーとは、血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を用いて、イヌリンクリアランスによる評価との関連が統計的に示された結果、イヌリンクリアランスに基づくＧＦＲ決定方法に代えて、Ｄ，Ｌ－アミノ酸の量に基づいて糸球体濾過量を決定することができることをいう。
　Ｄ，Ｌ－アミノ酸は、理論に限定されることを意図するものではないが、筋肉量による影響を受けないため、血液中のクレアチニンのように体格による補正が必要でないという利点がある。一実施態様における本発明の腎機能を推定する方法では、体格に関連する性別、年齢、及び筋肉量からなる群から選ばれる少なくとも１の要因に基づく補正を行わないことを特徴とする。
　本発明の一実施態様において、式（Ｉ）を算出するにあたり、用いられる説明変数は、「Ｄ，Ｌ－アミノ酸の量」に加え、クレアチニン及びシスタチンＣからなる群から選択される因子の量であってもよい。この場合、Ｘ１～Ｘｎは、前記回帰分析により選択されるＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の変数を表す。
　本発明の他の実施態様において、式（Ｉ）を算出するにあたり、説明変数は、任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量の対数を標準化した値であり、目的変数は、任意の対象の糸球体濾過量の対数を標準化した値であってもよい。この場合、式（Ｉ）のＸ１～Ｘｎには、回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の対数を標準化した値が適用される。
　本明細書において、「Ｄ，Ｌ－アミノ酸の量の対数」とは、Ｄ，Ｌ－アミノ酸の量の値を自然対数に変換した値をいう。また、本明細書において、「Ｄ，Ｌ－アミノ酸の量の対数を標準化した値」とは、下記の式（Ａ）：
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 を用いて算出される値をいう。ここで「母集団」とは、回帰分析を行うために定量された全ての任意の対象を含む集団をいう。
　本明細書において、「糸球体濾過量の対数」とは、糸球体濾過量の値を自然対数に変換した値をいう。本明細書において、「糸球体濾過量の対数を標準化した値」とは、下記の式（Ｂ）：
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 を用いて算出される値をいう。
　なお、本実施態様によって得られる値Ｙから、糸球体濾過量の推測値へと変換する場合は、式（Ｂ）の逆の手順、すなわち、値Ｙと、母集団における糸球体濾過量の対数の標準偏差とを乗算し、それに母集団における糸球体濾過量の対数の平均値を足すことで得られた値を、さらに指数変換することで得ることができる。
　他の態様において、説明変数は、Ｄ，Ｌ－アミノ酸に加え、さらにクレアチニン及びシスタチンＣからなる群から選択される因子の量の対数を標準化した値をさらに含むものであってもよい（クレアチニン及びシスタチンＣの量の対数を標準化した値は、上記式（Ａ）と同様の方法で算出される。）。この場合、式（Ｉ）のＸ１～Ｘｎは、回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の変数を表しており、Ｘ１～Ｘｎには、回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の対数を標準化した値が適用される。
　本発明の一実施態様において、Ｘ１～Ｘｎは、少なくとも、Ｄ－セリン、Ｄ－アラニン、Ｄ－プロリン及びＤ－アスパラギンからなる群から選択された因子の量の変数を含むものであってもよい。これにより、本発明に用いられる式（Ｉ）は、糸球体濾過量との相関性が高いものとなり、好ましい。
　本発明の一の態様において、評価対象の腎機能は、任意の対象のイヌリンクリアランスと、血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量との相関から算出される式、対応表又はグラフに、評価対象の血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を代入することで得られる値Ｙに基づいて推定することができる。イヌリンクリアランスとＤ，Ｌ－アミノ酸の量との相関は、イヌリンクリアランスと、血液中のクレアチニン量との相関と比較して、高いことが示されており、イヌリンクリアランスと、血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量との相関から算出された式、対応表又はグラフに、評価対象のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を代入することで推定される糸球体濾過能力は、従来の血液中のクレアチニン量に基づいて推定される糸球体濾過量に比較して、より正確である。相関の解析に用いるイヌリンクリアランスは、体表面積補正済みのイヌリンクリアランスであってもよいし、体表面積補正前のイヌリンクリアランスであってもよい。体表面積補正前と補正後の糸球体濾過能力のどちらが必要かに応じて、選択することができる。イヌリンクリアランスと、血液中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量との相関から算出された対応表には、あるＤ，Ｌ－アミノ酸の量に対応している糸球体濾過能力の数値が記載されていてもよいし、数値範囲に応じた腎機能、すなわち、腎臓病の重症度分類が記載されていてもよい。
　慢性腎臓病（ＣＫＤ）の重症度分類では、糸球体濾過量の数値範囲に応じて、Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３ａ、Ｇ３ｂ、Ｇ４、及びＧ５の６つの重症度に分類する。すなわち、９０ｍＬ／分／１．７３ｍ2以上を正常又は高値（Ｇ１）、６０～８９ｍＬ／分／１．７３ｍ2を正常又は軽度低下（Ｇ２）、４５～５９ｍＬ／分／１．７３ｍ2を軽度から中程度低下（Ｇ３ａ）、３０～４４ｍＬ／分／１．７３ｍ2を中等度から高度低下（Ｇ３ｂ）、１５～２９ｍＬ／分／１．７３ｍ2を高度低下（Ｇ４）、１５ｍＬ／分／１．７３ｍ2未満を末期腎不全（Ｇ５）と定義する（日本腎臓学会ガイドライン）。
　体格との相関が観察された血液中のクレアチニン量やシスタチンＣ量については、関連する人種や年齢、性別について大規模な患者データを用いてそれを補正して糸球体濾過量を推算する各種の式が考案されてきた。主な糸球体濾過量の推算式として　Ｃｏｃｋｃｒｏｆｔ－Ｇａｕｌｔ式、ＭＤＲＤ式、ＣＫＤ－ＥＰＩ式があり、現在日常診療で主に使用されている日本人用の推算式（ｅＧＦＲ）は下記の通りである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　ただし、このように決定されたｅＧＦＲは、健康診断におけるスクリーニングや、多数の対象者を比較するような疫学研究における簡便な評価を主眼として作成された指標であり、平均的な体格に補正された値の算出を目的としているため、特に痩せた高齢者等個別の患者の正確な腎機能評価には、依然としてイヌリンクリアランスを用いることが推奨されている。（日本腎臓学会ガイドライン）。
　本発明により、値Ｙが決定されると、それに基づき腎機能、例えば腎臓病の重症度を推定することが可能となる。一例として、本発明は、値Ｙに基づいて慢性腎臓病患者の分類であるＧ１、Ｇ２、Ｇ３ａ、Ｇ３ｂ、Ｇ４、及びＧ５の６つの重症度に則して分類することを可能とする。Ｇ２～Ｇ５に対応する分類に分類された対象に対して、治療介入がされる。各分類に応じて治療介入は適宜選択することができる。治療介入は、生活習慣改善、食事指導、血圧管理、貧血管理、電解質管理、尿毒素管理、血糖値管理、免疫管理、及び脂質管理等が、独立に又は組み合わせて指導される。生活習慣改善としては、禁煙及びＢＭＩ値の２５未満への減量等が推奨される。食事指導としては、減塩及びタンパク質制限が行われる。この中でも特に、血圧管理、貧血管理、電解質管理、尿毒素管理、血糖値管理、免疫管理、脂質管理については、投薬による治療が行われうる。血圧管理としては、１３０／８０ｍｍＨｇ以下となるように、管理され、場合により高血圧治療薬が投与されうる。高血圧治療薬としては、利尿薬（サイアザイド系利尿薬、例えばトリクロルメチアジド、ベンチルヒドロクロロチアジド、ヒドロクロロチアジド、サイアザイド系類似利尿薬、例えばメチクラン、インダバミド、トリバミド、メフルシド、ループ利尿薬、例えばフロセミド、カリウム保持性利尿薬・アルドステロン拮抗薬、例えばトリアムテレン、スピロノラクトン、エプレレノン等）、カルシウム拮抗薬（ジヒドロピリジン系、例えばニフェジピン、アムロジピン、エホニジピン、シルニジピン、ニカルジピン、ニソルジピン、ニトレンジピン、ニルバジピン、バルニジピン、フェロジピン、ベニジピン、マニジピン、アゼルニジピン、アラニジピン、ベンゾチアゼピン系、ジルチアゼム等）、アンジオテンシン変換酵素阻害薬（カプトプリル、エナラプリル、アセラプリル、デラプリル、シラザプリル、リシノプリル、ベナゼプリル、イミダプリル、テモカプリル、キナプリル、トランドラプリル、ベリンドプリルエルブミン等）、アンジオテンシン受容体拮抗薬（アンジオテンシンII受容体拮抗薬、例えばロサルタン、カンデサルタン、バルサルタン、テルミサルタン、オルメサルタン、イルベサルタン、アジルサルタン等）、交感神経遮断薬（β遮断薬、例えばアテノロール、ビソプロロール、ベタキソロール、メトプロロール、アセプトロール、セリプロロール、プロプラノロール、ナドロール、カルテオロール、ピンドロール、ニプラジロール、アモスラロール、アロチノロール、カルベジロール、ラベタロール、ベバントロール、ウラピジル、テラゾシン、ブラゾシン、ドキサゾシン、ブナゾシン等）等が用いられうる。貧血治療薬としてはエリスロポエチン製剤、鉄剤、ＨＩＦ－１阻害剤等が用いられる。電解質調整薬としてカルシウム受容体作動薬（シナカルセト、エテルカルセチド等）、リン吸着剤が用いられる。尿毒素吸着剤として活性炭等が用いられる。血糖値は、Ｈｂａ１ｃ６．９％未満になるように管理され、場合により血糖降下薬が投与される。血糖降下薬として、ＳＧＬＴ２阻害薬（イプラグリフロジン、ダパグリフロジン、ルセオグリフロジン、トホグリフロジン、カナグリフロジン、エンパグリフロジン等）、ＤＰＰ４阻害薬（シタグリプチンリン酸、ビルダグリプチン、サキサグリプチン、アログリプチン、リナグリプチン、テネリグリプチン、トレラグリプチン、アナグリプチン、オマリグリプチン等）、スルホニル尿素薬（トルブタミド、アセトヘキサミド、クロルプロパミド、グリクロピラミド、グリベンクラミド、グリクラジド、グリメピリド等）、チアゾリジン薬（ピオグリタゾン等）、ビグアナイド薬（メトホルミン、ブホルミン等）、α―グルコシダーゼ阻害薬（アカルボース、ボグリボース、ミグリトール等）、グリニド薬（ナテグリニド、ミチグリニド、レパグリニド等）インスリン製剤、ＮＲＦ２活性化剤（バルドキソロンメチル等）等が用いられる。免疫管理としては、免疫抑制剤（ステロイド類、タクロリムス、抗ＣＤ２０抗体、シクロヘキサミド、ミコフェノール酸モフェチル（ＭＭＦ）等）が用いられる。脂質管理では、ＬＤＬ－Ｃ１２０ｍｇ／ｄＬ未満となるよう管理され、場合により脂質異常症治療薬、例えばスタチン系薬剤（ロスバスタチン、ピタバスタチン、アトルバスタチン、セリバスタチン、フルバスタチン、シンバスタチン、プラバスタチン、ロバスタチン、メバスタチン等）、フィブラート系薬剤（クロフィブラート、ベザフィブラート、フェノフィブラート、クリノフィブラート等）、ニコチン酸誘導体（ニコチン酸トコレロール、ニコモール、ニセリトロール等）、コレステロールトランスポーター阻害剤（エゼチミブ等）、ＰＣＳＫ９阻害剤（エボロクマブ等）ＥＰＡ製剤等が用いられる。いずれの薬剤も剤形は単剤でも合剤でもよい。腎機能の低下の度合いによっては、腹膜透析、血液透析、持続的血液濾過透析、血液アフェレーシス（血漿交換、血漿吸着等）や腎移植のような腎代替療法が施されてもよい。
　本発明の他の態様において、評価対象の腎機能を推定する工程は、前記値Ｙに基づいて前記評価対象の糸球体濾過量を推定し、それによって前記評価対象の腎機能を推定する工程であってもよい。
　本発明の別の態様では、評価対象の腎機能を推定する方法を実行するシステム、プログラムに関するものであってもよい。図１は、本発明の試料分析システムの構成図である。図１に示す試料分析システム１０は、本発明の評価対象の腎機能を推定する方法を実施することができるように構成される。このような試料分析システム１０は、記憶部１１と、入力部１２、分析測定部１３と、データ処理部１４と、出力部１５とを含んでおり、生体試料を分析し、評価対象の腎機能を出力することができる。
　より具体的に、本発明の試料分析システム１０において、
　記憶部１１は、入力部１２から入力された、
任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析によって、予め得られた以下の式（ＩＩ）：
　Ｙ＝ａ１・Ｘ１＋ａ２・Ｘ２＋・・・＋ａｎ・Ｘｎ＋ｂ　・・・（ＩＩ）
［式中、
　ａ１～ａｎは、前記回帰分析により得られた定数を表し、
　Ｘ１～Ｘｎは、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の変数を表し、
　ｂは、前記回帰分析により得られた定数を表す。］を記憶し、
　分析測定部１３は、評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を定量し、
　データ処理部１４は、前記評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を、前記記憶部に記憶された前記式（ＩＩ）にあてはめて値Ｙを算出し、前記値Ｙに基づいて前記評価対象の腎機能を推定し、
　出力部１５が推定された前記評価対象の腎機能についての情報を出力することができる。なお、式（ＩＩ）は、上述の評価対象の腎機能を推定する方法で用いられた式（Ｉ）と同一のものであり、評価対象の腎機能を推定する方法の説明が、評価対象の腎機能を推定するシステム、プログラムでも適用されるため、説明の一部は省略する。
　さらに好ましい態様では、本発明の試料分析システムは、記憶部１１が、入力部１２から入力された閾値を記憶する工程、及びデータ処理部１４が、値Ｙと閾値とを比較する工程をさらに含んでもよい。値Ｙと閾値とを比較することにより、評価対象の腎機能を推定し、出力部１５が推定された前記評価対象の腎機能についての情報を出力することができる。
　記憶部１１は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のメモリ装置、ハードディスクドライブ等の固定ディスク装置、又はフレキシブルディスク、光ディスク等の可搬用の記憶装置等を有する。記憶部は、分析測定部で測定したデータ、入力部から入力されたデータ及び指示、データ処理部で行った演算処理結果等の他、情報処理装置の各種処理に用いられるコンピュータプログラム、データベース等を記憶する。コンピュータプログラムは、例えばＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体や、インターネットを介してインストールされてもよい。コンピュータプログラムは、公知のセットアッププログラム等を用いて記憶部にインストールされる。記憶部は、予め入力部１２から入力された、任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析によって、予め得られた以下の式（ＩＩ）：
　Ｙ＝ａ１・Ｘ１＋ａ２・Ｘ２＋・・・＋ａｎ・Ｘｎ＋ｂ　・・・（ＩＩ）
［式中、
　ａ１～ａｎは、前記回帰分析により得られた定数を表し、
　Ｘ１～Ｘｎは、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の変数を表し、
　ｂは、前記回帰分析により得られた定数を表す。］を記憶する。また、値Ｙに応じた腎機能分類を記憶することもできる。
　入力部１２は、インターフェイス等であり、キーボード、マウス等の操作部も含む。これにより、入力部は、分析測定部１３で測定したデータ、データ処理部１４で行う演算処理の指示等を入力することができる。また、入力部１２は、例えば分析測定部１３が外部にある場合は、操作部とは別に、測定したデータ等をネットワークや記憶媒体を介して入力することができるインターフェイス部を含んでもよい。
　分析測定部１３は、生体試料におけるＤ，Ｌ－アミノ酸の測定工程を行う。したがって、分析測定部１３は、アミノ酸のＤ体及びＬ体の分離及び測定を可能にする構成を有してもよい。アミノ酸は、１つずつ分析されてもよいが、一部又は全ての種類のアミノ酸についてまとめて分析することができる。分析測定部１３は、以下のものに限定されることを意図するものではないが、例えば試料導入部、光学分割カラム、検出部を備えたキラルクロマトグラフィーシステム、好ましくは高速液体クロマトグラフィーシステムであってもよい。特定のアミノ酸量のみを検出する観点では、酵素法や免疫学的手法による定量を実施してもよい。分析測定部１３は、試料分析システムとは別に構成されていてもよく、測定したデータ等をネットワークや記憶媒体を用いて入力部１２を介して入力してもよい。
　データ処理部１４は、測定されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量から、任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析によって、予め得られた式（ＩＩ）に代入することで値Ｙを算出することができる。式（ＩＩ）が、さらに他の補正値、例えば年齢、体重、性別、身長等を必要とする場合、そのような情報は、予め入力部より入力されて、記憶部に記憶される。データ処理部は、糸球体濾過量を算出する際に、かかる情報を呼び出し、式に代入するか、又は対応表又はグラフから読み出すことで、糸球体濾過量を算出することができる。データ処理部１４は、決定した糸球体濾過能力から、腎臓病や腎機能分類を決定することもできる。データ処理部１４は、記憶部に記憶しているプログラムに従って、分析測定部１３で測定され記憶部１１に記憶されたデータに対して、各種の演算処理を実行する。演算処理は、データ処理部に含まれるＣＰＵによりおこなわれる。このＣＰＵは、分析測定部１３、入力部１２、記憶部１１、及び出力部１５を制御する機能モジュールを含み、各種の制御を行うことができる。これらの各部は、それぞれ独立した集積回路、マイクロプロセッサ、ファームウェア等で構成されてもよい。
　出力部１５は、データ処理部で演算処理を行った結果である糸球体濾過能力を出力するように構成さる。出力部１５は、演算処理の結果を直接表示する液晶ディスプレイ等の表示装置、プリンタ等の出力手段であってもよいし、外部記憶装置への出力又はネットワークを介して出力するためのインターフェイス部であってもよい。値Ｙと併せて、又は独立して、評価対象の糸球体濾過量及び／又は腎機能分類を出力することもできる。
　図２は、本発明のプログラムによる腎機能を推定するための動作の例を示すフローチャートである。具体的に、本発明のプログラムは、入力部、出力部、データ処理部、記憶部とを含む情報処理装置に腎機能を推定させるプログラムである。本発明のプログラムは、以下の：
　入力部から入力されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量を記憶部に記憶させ、
　記憶部に予め記憶された、任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析によって、予め得られた以下の式（ＩＩ）：
　Ｙ＝ａ１・Ｘ１＋ａ２・Ｘ２＋・・・＋ａｎ・Ｘｎ＋ｂ　・・・（ＩＩ）
［式中、
　ａ１～ａｎは、前記回帰分析により得られた定数を表し、
　Ｘ１～Ｘｎは、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の変数を表し、
　ｂは、前記回帰分析により得られた定数を表す。］と、Ｄ，Ｌ－アミノ酸の量とを読み出し、データ処理部に値Ｙを決定させ、
　決定された値Ｙを記憶部に記憶させ、そして
　記憶された値Ｙを出力部に出力させる
ことを前記情報処理装置に実行させるための指令を含む。本発明のプログラムは、記憶媒体に格納されてもよいし、インターネット又はＬＡＮ等の電気通信回線を介して提供されてもよい。
　情報処理装置が、分析測定部を備える場合、入力部からＤ，Ｌ－アミノ酸の量の値を入力させる代わりに、分析測定部が、血液試料から当該値を測定し記憶部に記憶させることを情報処理装置に実行させるための指令を含んでもよい。
　本明細書において言及される全ての文献はその全体が引用により本明細書に取り込まれる。
　以下に説明する本発明の実施例は例示のみを目的とし、本発明の技術的範囲を限定するものではない。本発明の技術的範囲は特許請求の範囲の記載によってのみ限定される。本発明の趣旨を逸脱しないことを条件として、本発明の変更、例えば、本発明の構成要件の追加、削除及び置換を行うことができる。
［実施例１］
被験者集合
　診断及び／又は治療目的のために大阪大学医学部付属病院腎臓内科（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｎｅｐｈｒｏｌｏｇｙ，Ｏｓａｋａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｈｏｓｐｉｔａｌ））に、２０１６年～２０１７年の間に入院した慢性腎臓病（ＣＫＤ）患者からなるコホートから、１１人の患者について、後ろ向き研究に用いた。それとは別に、国立医薬基盤・健康・栄養研究所では１５名の２０歳以上の健常ボランティアを採用した。試験プロトコルは、各施設における倫理委員会により承認され、かつすべての被験者から書類によるインフォームドコンセントを取得した。
健常者及び慢性腎臓病患者の情報は下記の通りである：
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000004
イヌリンクリアランスの計測方法
　被験者のイヌリンクリアランス（Ｃｉｎ）を、Ｃｌｉｎ　Ｅｘｐ　Ｎｅｐｈｒｏｌ　１３，５０－５４（２００９）に記載された標準方法に従い、血液及び尿中のイヌリン濃度、並びに尿体積から計算した。簡潔に記載すると、絶食、服薬延期、及び水負荷環境下で、１％のイヌリン（イヌリード注：株式会社富士薬品）を２時間の持続静脈内点滴の間に、血液及び尿サンプルを異なる３時点で採取した。被験者は、点滴の３０分前に、経口で５００ｍＬの水を飲水した。水負荷を維持するために、イヌリン点滴の開始後、６０ｍＬの水を４０、６０、９０分で飲水した。点滴の初期速度は、最初の３０分間について、３００ｍＬ／ｈであり、続いて９０分について１００ｍＬ／ｈとした。イヌリン点滴の開始後、４５、７５、及び１０５分において血液試料を採取した。被験者は、点滴開始後、３０分で完全に膀胱を空にするように排尿した。次に、尿サンプルを、３０分～６０分の間、６０分～９０分の間、及び９０～１２０分の間で採取した。イヌリンは、酵素法を用いて計測した。３つのＣｉｎ値の平均を、標準方法によるＣｉｎ（Ｃｉｎ－ＳＴ）として用いた（図３－１及び３－２）。
血液中Ｄ，Ｌ－アミノ酸の測定
サンプル調製
　ヒト血漿からのサンプル調製を、下記のとおり行った：
　２０倍体積のメタノールを血漿に添加し、完全に混合した。遠心後、メタノールホモジネートから得られた上清の１０μＬを褐色チューブに移し、減圧乾燥させた。残渣に、２０μＬの２００ｍＭホウ酸ナトリウム緩衝液（ｐＨ８．０）及び５μＬの蛍光標識試薬（無水ＭｅＣＮ中に４０ｍＭの４－フルオロ―７－ニトロ－２，１，３－ベンゾオキサジアゾール（ＮＢＤ－Ｆ））を添加し、次いで６０℃で２分加熱した。７５μＬの０．１％ＴＦＡ水溶液（ｖ／ｖ）を加えて反応を止め、そして２μＬの反応混合液を２次元ＨＰＬＣに供した。
２次元ＨＰＬＣによるアミノ酸光学異性体の定量
　アミノ酸光学異性体を、以下の２次元ＨＰＬＣシステムを用いて定量した。アミノ酸のＮＢＤ誘導体を、逆相カラム（ＫＳＡＡ　ＲＰ、１．０ｍｍｉ．ｄ．×４００ｍｍ；株式会社資生堂）を用い移動相（５～３５％ＭｅＣＮ、０～２０％ＴＨＦ、及び０．０５％ＴＦＡ）で分離、溶出した。カラム温度は４５℃、移動相の流速は２５μＬ／分に設定した。分離したアミノ酸の画分を、マルチループバルブを用いて分取し、連続的にキラルカラム（ＫＳＡＡＣＳＰ－００１Ｓ，１．５ｍｍｉ．ｄ．×２５０ｍｍ；資生堂）で光学分割した。移動相として、アミノ酸の保持に応じて、クエン酸（０～１０ｍＭ）又はギ酸（０～４％）含むＭｅＯＨ－ＭｅＣＮの混合用液を用いた。ＮＢＤ－アミノ酸は４７０ｎｍの励起光を用い、５３０ｎｍで蛍光検出した。ＮＢＤ－アミノ酸の保持時間は、アミノ酸光学異性体の標準品により同定し、検量線により定量した（図３－１及び３－２）。
回帰分析による腎機能を推定する式の算出
　各被験者の血漿中のＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン及びシスタチンＣの量と、イヌリンクリアランスの結果のデータセットに対し、回帰分析を行った。回帰分析は、統計分析フリーソフト「Ｒ」（ＵＲＬ：＜ｈｔｔｐｓ：／／ｃｒａｎ．ｒ－ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ／＞）のｒｏｐｌｓパッケージを用いて、ＯＰＬＳにより実施した。
　Ｄ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン、シスタチンＣ、イヌリンクリアランスを対数化し、さらに標準化を行った。標準化後のイヌリンクリアランスを目的変数として、Ｄ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン、シスタチンＣの任意の組み合わせを説明変数にし、全通りのＯＰＬＳ回帰分析を実施した。その中から相関係数Ｒ（Ｒ２値）が高くなった式を抽出した（図４～図９）。
［実施例２］
　実施例１と同一の検体と手法により得られた、血液中に高頻度で検出されるＤ－セリン、Ｄ－アラニン、Ｄ－プロリン、Ｄ－アスパラギンとイヌリンクリアランスのデータセット（図１０）を用いて回帰分析を実施し、相関が上位の式を抽出した（図１１）。これらのＲ２値より、対数変換した腎機能と血液中Ｄ－アミノ酸は、線形の相関をより強く有するものと評価することができた。なお、ここでは一次、二次回帰分析の結果を示しているが、データの特徴によってはｎ次多項式回帰分析を選択することを制限するものではない。　
　なお、図４～９、１１に記載されていないＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン及びシスタチンＣの組み合わせから算出される式も、本発明の範囲に含まれ、本発明に利用できることに留意されたい。

Claims (22)

  1. 　評価対象の腎機能を推定する方法であって、
    　任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析によって、予め得られた以下の式（Ｉ）：
    　Ｙ＝ａ１・Ｘ１＋ａ２・Ｘ２＋・・・＋ａｎ・Ｘｎ＋ｂ　・・・（Ｉ）
    ［式中、
    　ａ１～ａｎは、前記回帰分析により得られた定数を表し、
    　Ｘ１～Ｘｎは、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の変数を表し、
    　ｂは、前記回帰分析により得られた定数を表す。］
    を用い、前記評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量から算出される前記値Ｙに基づいて、前記評価対象の腎機能を推定する工程、
    を含む、方法。
  2. 　前記評価対象の腎機能を推定する工程が、前記値Ｙに基づいて前記評価対象の糸球体濾過量を推定し、それによって前記評価対象の腎機能を推定する工程である、請求項１に記載の方法。
  3. 　前記生体試料が、血液、血漿又は血清である、請求項１又は２に記載の方法。
  4. 　相関係数Ｒ≧０．５となる前記式（Ｉ）を用いる、請求項１～３のいずれか１項に記載の方法。
  5. 　相関係数Ｒ≧０．８となる前記式（Ｉ）を用いる、請求項１～３のいずれか１項に記載の方法。
  6. 　さらに、前記説明変数が、クレアチニン及びシスタチンＣからなる群から選択される因子の量を含み、
    　前記Ｘ１～Ｘｎが、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の変数を表す、請求項１～５のいずれか１項に記載の方法。
  7. 　前記説明変数が、Ｄ，Ｌ－アミノ酸の量の対数を標準化した値であり、
    　前記目的変数が、糸球体濾過量の対数を標準化した値であり、
    　前記Ｘ１～Ｘｎには、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の対数を標準化した値が適用される、請求項１～５のいずれか１項に記載の方法。
  8. 　さらに、前記説明変数が、クレアチニン及びシスタチンＣからなる群から選択される因子の量の対数を標準化した値を含み、
    　前記Ｘ１～Ｘｎが、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の変数を表し、ここで前記Ｘ１～Ｘｎには、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の対数を標準化した値が適用される、請求項７に記載の方法。
  9. 　前記Ｘ１～Ｘｎが、少なくとも、Ｄ－セリン、Ｄ－アラニン、Ｄ－プロリン及びＤ－アスパラギンからなる群から選択された因子の量の変数を含む、請求項１～８のいずれか１項に記載の方法。
  10. 　前記任意の対象の糸球体濾過量が、イヌリンクリアランス、クレアチニンクリアランス、５１Ｃｒ－ＥＤＴＡクリアランス、１２５Ｉ－イオタラム酸ナトリウムクリアランス、９９ｍＴｃ－ＤＴＰＡクリアランス、チオ硫酸ナトリウムクリアランス、イオヘキソールクリアランス、イオジキサノールクリアランス、又はイオタラメイトクリアランスによって算出された糸球体濾過量である、請求項１～９のいずれか１項に記載の方法。
  11. 　前記評価対象が、既存の検査により腎臓病の疑いがあると判定された評価対象である、請求項１～９のいずれか１項に記載の方法。
  12. 　記憶部と、分析測定部と、データ処理部と、出力部とを含む、評価対象の腎機能を推定するシステムであって、
    　前記記憶部は、
    　　任意の対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を説明変数とし、前記任意の対象の糸球体濾過量を目的変数とする回帰分析によって、予め得られた以下の式（ＩＩ）：
    　Ｙ＝ａ１・Ｘ１＋ａ２・Ｘ２＋・・・＋ａｎ・Ｘｎ＋ｂ　・・・（ＩＩ）
    ［式中、
    　ａ１～ａｎは、前記回帰分析により得られた定数を表し、
    　Ｘ１～Ｘｎは、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の変数を表し、
    　ｂは、前記回帰分析により得られた定数を表す。］
    を記憶し；
    　前記分析測定部は、評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を定量し；
    　前記データ処理部は、前記評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を、前記記憶部に記憶された前記式（ＩＩ）にあてはめて値Ｙを算出し、前記値Ｙに基づいて前記評価対象の腎機能を推定し；
    　前記出力部は、推定された前記評価対象の腎機能についての情報を出力する、システム。
  13. 　前記データ処理部が、前記評価対象の生体試料中のＤ，Ｌ－アミノ酸の量を、前記記憶部に記憶された前記式（ＩＩ）にあてはめて値Ｙを算出し、前記値Ｙに基づいて前記評価対象の糸球体濾過量を推定し、それによって前記評価対象の腎機能を推定する、請求項１０に記載のシステム。
  14. 　前記生体試料が、血液、血漿又は血清である、請求項１０又は１１に記載のシステム。
  15. 　相関係数Ｒ≧０．５となる前記式（ＩＩ）を用いる、請求項１０～１２のいずれか１項に記載のシステム。
  16. 　相関係数Ｒ≧０．８となる前記式（ＩＩ）を用いる、請求項１０～１２のいずれか１項に記載のシステム。
  17. 　さらに、前記説明変数が、クレアチニン及びシスタチンＣからなる群から選択される因子の量を含み、
    　前記Ｘ１～Ｘｎが、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の変数を表す、請求項１０～１４のいずれか１項に記載のシステム。
  18. 　前記説明変数が、Ｄ，Ｌ－アミノ酸の量の対数を標準化した値であり、
    　前記目的変数が、糸球体濾過量の対数を標準化した値であり、
    　前記Ｘ１～Ｘｎには、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸の量の対数を標準化した値が適用される、請求項１２～１６のいずれか１項に記載のシステム。
  19. 　さらに、前記説明変数が、クレアチニン及びシスタチンＣからなる群から選択される因子の量の対数を標準化した値を含み、
    　前記Ｘ１～Ｘｎが、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の変数を表し、ここで前記Ｘ１～Ｘｎには、前記回帰分析により選択されたＤ，Ｌ－アミノ酸、クレアチニン又はシスタチンＣの量の対数を標準化した値が適用される、請求項１８に記載のシステム。
  20. 　前記Ｘ１～Ｘｎが、少なくとも、Ｄ－セリン、Ｄ－アラニン、Ｄ－プロリン及びＤ－アスパラギンからなる群から選択される因子の量の変数を含む、請求項１２～１９のいずれか１項に記載のシステム。
  21. 　前記任意の対象の糸球体濾過量が、イヌリンクリアランス、クレアチニンクリアランス、５１Ｃｒ－ＥＤＴＡクリアランス、１２５Ｉ－イオタラム酸ナトリウムクリアランス、９９ｍＴｃ－ＤＴＰＡクリアランス、チオ硫酸ナトリウムクリアランス、イオヘキソールクリアランス、イオジキサノールクリアランス、又はイオタラメイトクリアランスによって算出された糸球体濾過量である、請求項１２～２０のいずれか１項に記載のシステム。
  22. 　前記評価対象が、既存の検査により腎臓病の疑いがあると判定された評価対象である、請求項１２～２１のいずれか１項に記載のシステム。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023033178A1 (ja) * 2021-09-03 2023-03-09 Kagami株式会社 癌についての情報を提供する方法、癌についての情報を提供するシステム及び癌を治療する方法
CN117538462A (zh) * 2024-01-10 2024-02-09 地奥集团成都药业股份有限公司 一种氨氯地平贝那普利胶囊有关物质的检测方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4291628B2 (ja) 2003-06-12 2009-07-08 株式会社資生堂 液体クロマトグラフ装置及び試料に含まれる光学異性体の分析方法
WO2013140785A1 (ja) 2012-03-18 2013-09-26 国立大学法人九州大学 疾患サンプル分析装置、分析システム及び分析方法
WO2014129490A1 (ja) * 2013-02-19 2014-08-28 デンカ生研株式会社 尿中メガリン測定値から糸球体濾過量を推定する方法
JP2015132598A (ja) * 2013-12-11 2015-07-23 株式会社 資生堂 腎不全の早期診断マーカー
JP2016530532A (ja) * 2013-09-05 2016-09-29 アイデックス ラボラトリーズ インコーポレイテッドＩＤＥＸＸ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ， Ｉｎｃ． 腎疾患の検出方法
JP2017003589A (ja) * 2015-06-10 2017-01-05 国立大学法人金沢大学 腎臓病の病態バイオマーカー
JP2017207489A (ja) * 2016-05-17 2017-11-24 国立大学法人大阪大学 腎臓病の予後予測方法及びシステム
JP2019215338A (ja) * 2018-06-07 2019-12-19 国立大学法人金沢大学 腎臓病の病態バイオマーカー

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101361038B1 (ko) * 2013-02-21 2014-02-12 경북대학교 산학협력단 신장 이식 후 환자의 뇨 시료로부터 사구체여과율을 예측하는 방법
WO2016025429A1 (en) * 2014-08-15 2016-02-18 The Johns Hopkins University Precise estimation of glomerular filtration rate from multiple biomarkers

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4291628B2 (ja) 2003-06-12 2009-07-08 株式会社資生堂 液体クロマトグラフ装置及び試料に含まれる光学異性体の分析方法
WO2013140785A1 (ja) 2012-03-18 2013-09-26 国立大学法人九州大学 疾患サンプル分析装置、分析システム及び分析方法
WO2014129490A1 (ja) * 2013-02-19 2014-08-28 デンカ生研株式会社 尿中メガリン測定値から糸球体濾過量を推定する方法
JP2016530532A (ja) * 2013-09-05 2016-09-29 アイデックス ラボラトリーズ インコーポレイテッドＩＤＥＸＸ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ， Ｉｎｃ． 腎疾患の検出方法
JP2015132598A (ja) * 2013-12-11 2015-07-23 株式会社 資生堂 腎不全の早期診断マーカー
JP2017003589A (ja) * 2015-06-10 2017-01-05 国立大学法人金沢大学 腎臓病の病態バイオマーカー
JP2017207489A (ja) * 2016-05-17 2017-11-24 国立大学法人大阪大学 腎臓病の予後予測方法及びシステム
JP2019215338A (ja) * 2018-06-07 2019-12-19 国立大学法人金沢大学 腎臓病の病態バイオマーカー

Non-Patent Citations (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A. BERNEMAN ET AL., JOURNAL OF MICROBIAL & BIOCHEMICAL TECHNOLOGY, vol. 2, 2010, pages 139
A. D'ANIELLO ET AL., COMPARATIVE BIOCHEMISTRY AND PHYSIOLOGY PART B, vol. 66, 1980, pages 319
A. HASHIMOTO ET AL., JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY, vol. 575, 1992, pages 147
A. HASHIMOTOT. NISHIKAWA ET AL., FEBS LETTERS, vol. 296, 1992, pages 33
ANALYTICAL BIOCHEMISTRY, vol. 150, 1985, pages 238
C. MULLER ET AL., JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY A, vol. 1324, 2014, pages 109
CLIN EXP NEPHROL, vol. 13, 2009, pages 50 - 54
D. GORDES ET AL., AMINO ACIDS, vol. 40, 2011, pages 553
D. JIN ET AL., ANALYTICAL BIOCHEMISTRY, vol. 269, 1999, pages 124
D. L. KIRSCHNER ET AL., ANALYTICAL CHEMISTRY, vol. 79, 2007, pages 736
E. OKUMAH. ABE, JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY B, vol. 660, 1994, pages 243
F. KITAGAWAK. OTSUKA, JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY B, vol. 879, 2011, pages 3220
G. MOLLA ET AL., METHODS IN MOLECULAR BIOLOGY, vol. 794, 2012, pages 273
G. THORSENJ. BERGQUIST, JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY B, vol. 745, 2000, pages 389
H. BRUCKNER ET AL., JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY A, vol. 666, 1994, pages 259
H. BRUCKNERA. SCHIEBER, BIOMEDICAL CHROMATOGRAPHY, vol. 15, 2001, pages 166
H. HASEGAWA ET AL., JOURNAL OF MASS SPECTROMETRY, vol. 46, 2011, pages 502
H. MIAO ET AL., ANALYTICAL CHEMISTRY, vol. 77, 2005, pages 7190
HAMASE, K.ZAITSU, K., BUNSEKI KAGAKU, vol. 53, 2004, pages 677 - 690
JOURNAL OF NEUROCHEMISTRY, vol. 29, 1977, pages 1053
M. C. WALDHIER ET AL., ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY, vol. 394, 2009, pages 695
M. C. WALDHIER ET AL., JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY A, vol. 1218, 2011, pages 8379
M. JUNGE ET AL., CHIRALITY, vol. 19, 2007, pages 228
N. NIMURA ET AL., ANALYTICAL BIOCHEMISTRY, vol. 315, 2003, pages 262
N. NIMURAT. KINOSHITA, JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY, vol. 352, 1986, pages 169
NAGATA Y: "Viva Origino", 15TH LECTURE MEETING ABSTRACTS, vol. l8, no. 2, 1990
R. J. REISCHLW. LINDNER, JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY A, vol. 1269, 2012, pages 262
S. A. FUCHS ET AL., CLINICAL CHEMISTRY, vol. 54, 2008, pages 1443
S. EINARSSON ET AL., ANALYTICAL CHEMISTRY, vol. 59, 1987, pages 1191
S. KARAKAWA ET AL., JOURNAL OF PHARMACEUTICAL AND BIOMEDICAL ANALYSIS, vol. 115, 2015, pages 123
See also references of EP4083628A4
T. FUKUSHIMA ET AL., BIOMEDICAL CHROMATOGRAPHY, vol. 9, 1995, pages 106
T. ITO ET AL., ANALYTICAL BIOCHEMISTRY, vol. 371, 2007, pages 167
T. OHGUSU ET AL., ANALYTICAL BIOCHEMISTRY, vol. 357, 2006, pages 15
T. SAKAMOTO ET AL., ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY, vol. 408, 2016, pages 141
TOMONORI KIMURA, KENJI HAMASE, YURIKA MIYOSHI, RYOHEI YAMAMOTO, KEIKO YASUDA, MASASHI MITA, HIROMI RAKUGI, TERUMASA HAYASHI, YOSHI: "Chiral amino acid metabolomics for novel biomarker screening in the prognosis of chronic kidney disease", SCIENTIFIC REPORTS, vol. 6, no. 1, 1 September 2016 (2016-09-01), XP055371897, DOI: 10.1038/srep26137 *
W. G. GUTHEIL ET AL., ANALYTICAL BIOCHEMISTRY, vol. 287, 2000, pages 196
Y. NAGATA ET AL., CLINICAL SCIENCE, vol. 73, 1987, pages 105

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023033178A1 (ja) * 2021-09-03 2023-03-09 Kagami株式会社 癌についての情報を提供する方法、癌についての情報を提供するシステム及び癌を治療する方法
CN117538462A (zh) * 2024-01-10 2024-02-09 地奥集团成都药业股份有限公司 一种氨氯地平贝那普利胶囊有关物质的检测方法
CN117538462B (zh) * 2024-01-10 2024-03-26 地奥集团成都药业股份有限公司 一种氨氯地平贝那普利胶囊有关物质的检测方法

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