WO2024052948A1 - 膵臓癌に特異的な遺伝子発現パターンの検出及びｃａ１９－９の測定の併用による膵臓癌の検出 - Google Patents

膵臓癌に特異的な遺伝子発現パターンの検出及びｃａ１９－９の測定の併用による膵臓癌の検出 Download PDF

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佳夫 酒井
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Definitions

  • the present invention assists in the diagnosis of pancreatic cancer by detecting gene expression patterns specific to pancreatic cancer using peripheral blood and simultaneously measuring blood CA19-9.
  • Pancreatic cancer is a gastrointestinal malignant tumor that ranks fifth in the number of cancer deaths by site (both men and women) in Japan, and according to the National Cancer Center Cancer Information Service, 37,677 patients die annually (2020 Year). Cancer is extremely difficult to detect and is rarely detected early. 75% of cases diagnosed with pancreatic cancer are already inoperable, and it is a gastrointestinal cancer with an extremely poor prognosis, resulting in death within 1 to 2 years after discovery (according to the National Cancer Center Cancer Control Information Center http: //ganjoho.jp/public/cancer/data/pancreas.html). Although advances in diagnostic technology for pancreatic cancer have been desired for a long time, no useful early diagnosis method has yet been established.
  • the present invention analyzes genes whose expression changes in relation to pancreatic cancer and simultaneously measures CA19-9 in biological samples using a method that is less invasive to patients and easy to extract genes from patients.
  • the present invention aims to provide a method for detecting pancreatic cancer and a detection reagent for detecting pancreatic cancer.
  • the present inventors developed a method for detecting pancreatic cancer using real-time PCR, considering that the detection method using real-time PCR can be performed at a lower cost than the detection method using a DNA microarray, and also enables faster detection.
  • We analyzed gene expression profiles in pancreatic cancer patients to develop this method.
  • pancreatic cancer can be detected with high sensitivity by using the measurement values of 9 in combination, and have completed the present invention.
  • a method for assisting the detection of pancreatic cancer based on the expression level of the 56 genes of the following 56 gene set A and the measured value of CA19-9 value in a subject Gene set A (1) Abhydrolase domain containing 3 (ABHD3) (2) Abl-interactor 1 (ABI1) (3) Acyl-CoA synthetase long-chain family member 3 (ACSL3) (4) Aldo-keto reductase family 1, member B1 (aldose reductase) (AKR1B1) (5) ATPase, Class VI, type 11B (ATP11B) (6) UDP-GlcNAc:betaGal beta-1,3-N-acetylglucosaminyltransferase 5 (B3GNT5) (7) BTB and CNC homology 1, basic leucine zipper transcription factor 1 (BACH1) (8) Chromosome 11 open reading frame 2 (C11orf2) (9) Chromosome 2 open reading frame 81
  • pancreatic cancer Based on the expression level measured by real-time PCR of the genes of the 56 gene set A of the present invention, it is possible to determine with high accuracy whether a subject is suffering from pancreatic cancer.
  • pancreatic cancer can be easily and highly accurately detected. It is possible to detect.
  • FIG. 3 is a diagram showing the sensitivity and specificity when pancreatic cancer is detected using CA19-9 alone and when pancreatic cancer is detected using a combination of the measured value of CA19-9 and the calculated value from 56 gene expression analysis.
  • the present invention will be explained in detail below. 1. Detection of pancreatic cancer by combined use of gene expression analysis and measurement of CA19-9 (i) Gene expression analysis
  • the genes used in the method of the present invention are 56 genes whose expression levels vary in pancreatic cancer. The expression levels of these 56 genes may be measured and the expression profile may be analyzed.
  • Genes used in the method of the present invention can be selected by the method described below.
  • Patients who have been diagnosed with pancreatic cancer by a doctor are classified as a pancreatic cancer group, peripheral blood is collected from the pancreatic cancer group and healthy subjects, and total mRNA is isolated from the peripheral blood.
  • the isolated mRNA is applied to a DNA microarray containing human genes, the expression levels of the genes are measured, and hierarchical clustering analysis is performed to select genes whose expression levels differ between the pancreatic cancer group and the healthy human group. Expression analysis of the genes selected in microarray analysis will be performed using real-time PCR in the pancreatic cancer group and the healthy group.
  • pancreatic cancer-specific genes genes whose expression levels differ in the pancreatic cancer group from those in the healthy group can be selected as pancreatic cancer-specific genes.
  • SEQ ID NO: 56 The nucleotide sequences of the above 56 genes (1) to (56) are shown in SEQ ID NOS: 1 to 56 in the sequence listing, respectively.
  • the nucleotides used in the method of the present invention include nucleotides containing the above sequences or nucleotides consisting of fragment sequences thereof.
  • the nucleotides used in the present invention also include nucleotides that hybridize under stringent conditions with the nucleotide having the base sequence shown by the above SEQ ID NO: and nucleotides consisting of fragment sequences thereof.
  • Such nucleotides for example, have an average degree of sequence identity with the above base sequence of about 80% or more, preferably about 90% or more, more preferably about 95% or more, and particularly preferably about 98% or more. % or more of the base sequence.
  • Hybridization can be carried out using methods known in the art, such as those described in Current Protocols in Molecular Biology (edited by Frederick M. Ausubel et al., 1987), or methods similar thereto. It can be done according to the method. Furthermore, when using a commercially available library, it can be carried out according to the method described in the attached instruction manual.
  • stringent conditions are, for example, conditions around "1XSSC, 0.1% SDS, 37°C”
  • more severe conditions are conditions around "0.5XSSC, 0.1% SDS, 42°C”. There are even more severe conditions such as "0.2XSSC, 0.1% SDS, 65°C”.
  • the above combinations of SSC, SDS, and temperature conditions are illustrative, and those skilled in the art will appreciate the above and other factors that determine the stringency of hybridization (e.g., probe concentration, probe length, hybridization It is possible to achieve the same stringency as above by appropriately combining the reaction times (reaction times, etc.).
  • these genes may have variants, and the genes used in the present invention also include variants of the above genes.
  • the base sequence of a variant can be obtained by accessing a gene database.
  • the nucleotides of the present invention also include nucleotides containing the variant base sequence or nucleotides consisting of fragment sequences thereof.
  • nucleotides used in the present invention can be either nucleotides consisting of the sense strand or nucleotides consisting of the antisense strand of the above gene.
  • the expression level of a gene refers to the expression amount, expression intensity, or expression frequency of a gene, and is usually analyzed based on the production amount of a transcription product corresponding to the gene, or the production amount, activity, etc. of its translation product. Can be done.
  • the expression profile refers to information regarding the expression level of each gene.
  • the expression level of a gene may be expressed as an absolute value or as a relative value. Note that the expression profile may also be referred to as an expression pattern.
  • the expression level may be measured by measuring the transcription product of the gene, ie, mRNA, or by measuring the translation product of the gene, ie, protein. Preferably, this is carried out by measuring the transcription product of the gene.
  • Gene transcription products also include cDNA obtained by reverse transcription from mRNA.
  • the degree of gene expression may be measured using a nucleotide containing all or part of the base sequence of the above gene as a probe or primer.
  • the degree of gene expression can be measured by quantitative PCR, a method using a microarray (microchip), a Northern blotting method, etc. that targets the gene to be quantified or a fragment thereof.
  • gene expression is measured by quantitative PCR.
  • Quantitative PCR methods include agarose gel electrophoresis, fluorescent probe method, RT-PCR method, real-time PCR method, and ATAC-PCR method (Kato, K. et al., Nucl. Acids Res., 25, 4694-4696, 1997), Taqman PCR method (SYBR (registered trademark) green method) (Schmittgen TD, Methods 25, 383-385, 2001), Body Map method (Gene, 174, 151-158 (1996)), Serial analysis of gene expression (SAGE) methods (US Pat. No. 527,154, No. 544,861, European Patent Publication No. 0761822), MAGE method (Micro-analysis of Gene Expression) (Japanese Patent Application Laid-open No. 2000-232888), etc.
  • Examples of real-time PCR include methods using TaqMan (registered trademark) probes. All of the methods listed here can be performed by known methods.
  • the PCR method can be performed using a known method.
  • the length of the primer used is 5 to 50 bases, preferably 10 to 30 bases, and more preferably 15 to 25 bases.
  • forward primers and reverse primers are designed based on the base sequence of the target gene.
  • primer sequences can be designed based on the base sequences of target genes of SEQ ID NOs: 1 to 56.
  • the present invention is used in conjunction with measurement of CA19-9 to detect pancreatic cancer containing nucleotides consisting of the base sequences of genes of 56 gene set A or nucleotides containing a partial sequence thereof.
  • Includes reagents for The reagent is, for example, a primer for PCR.
  • mRNA messenger RNA
  • cells of the subject may be used, and mRNA may be extracted and isolated from the cells.
  • Cells are not limited, but cells in blood are preferred.
  • Measurement of CA-19-9 CA-19-9 contained in a biological sample may be measured by immunoassay.
  • the biological sample to be subjected to the method of the present invention includes serum.
  • immunological measurement methods include enzyme-linked immunosorbent assay (EIA method), ELISA, radioimmunoassay (RIA method), chemiluminescence immunoassay, immunochromatography, hemagglutination method, latex method, immunodiffusion method, and immunoassay. Examples include nephelometric method and immunonephelometric method. Preferred is chemiluminescence immunoassay. Measurement of CA19-9 can be performed using a commercially available measurement kit. An example is Chemilumi ACS Centaur CA19-9II manufactured by LSI stipulatece. At this time, an automatic analyzer may be used.
  • the automatic analyzer is an automatic analyzer for biochemical tests that can be applied to immunoassays.
  • There are various commercially available devices such as ADVIA Centaur XP manufactured by Siemens Healthcare Diagnostics. 2. Detection of Pancreatic Cancer
  • the method of the present invention can be used as a diagnostic aid for diagnosing pancreatic cancer in a subject.
  • pancreatic cancer detection For example, in the subject, among the 56 gene set A, whether the expression of genes whose expression is increased in pancreatic cancer patients is increased, or whether the expression of genes whose expression is attenuated in pancreatic cancer patients is attenuated; Alternatively, the expression of a gene whose expression is increased in pancreatic cancer patients is increased, and the expression of a gene whose expression is attenuated in pancreatic cancer patients is attenuated, and the measured value of CA19-9 in the biological sample is Whether or not a subject is suffering from pancreatic cancer can be evaluated based on the value determined by the determination formula. In the present invention, the evaluation and determination of whether or not a person is suffering from pancreatic cancer is broadly referred to as pancreatic cancer detection.
  • genes of expression signals such as fluorescence intensity are recorded as digital numbers or as colored images. Comparison of gene expression profiles can be performed using, for example, pattern comparison software, and discriminant analysis, Cox hazard analysis, etc. can be used.
  • a discriminant analysis model for evaluating and determining the pathological condition is constructed in advance, and data regarding the gene expression profile obtained from the subject is input into the discriminant analysis model to evaluate and determine the pathological condition. For example, the pathological condition can be evaluated by obtaining a discriminant through discriminant analysis, correlating the fluorescence intensity with the pathological condition, and substituting the expression signal value of the subject into the discriminant.
  • the present invention provides a reagent for analyzing the expression profile of a gene containing a nucleotide consisting of the base sequence of the 56 gene set A of the present invention or a nucleotide containing a partial sequence thereof, and a reagent for simultaneously measuring CA19-9.
  • the value is introduced into the judgment formula to assist in the diagnosis of pancreatic cancer.
  • a reagent for analyzing the expression profile of a gene is a reagent containing, as a primer or probe, a nucleotide comprising the base sequence of the gene or a partial sequence thereof, and a nucleotide comprising the base sequence of the gene or a portion thereof.
  • This is a substrate for a microarray or the like, on which nucleotides containing a partial sequence are immobilized.
  • it may also contain thermostable polymerase, reverse transcriptase, deoxynucleotide triphosphate, nucleotide triphosphate, and the like.
  • the reagent for analyzing the gene expression profile contains nucleotides containing partial sequences of all of the 56 genes of each of the 56 gene set A described above.
  • a discriminant for detecting whether or not a subject is suffering from pancreatic cancer is constructed in advance, and data regarding the expression level of 56 gene set A obtained from the subject is added to the discriminant.
  • data regarding the expression level of 56 gene set A obtained from the subject is added to the discriminant.
  • Examples of numerical values indicating the expression level of a gene include the number of cycles (Cycle threshold: Ct) when a certain amount of amplification product is reached when a target gene is amplified by real-time PCR. Create an amplification curve by plotting the number of amplification cycles on the horizontal axis and the amount of PCR amplification products on the vertical axis, and when setting a threshold for the amount of PCR amplification products, calculate the point where the threshold and the amplification curve intersect. The number of cycles is the Ct value. When using a probe, fluorescence intensity can also be used. When measuring the expression level, it is preferable to use a value relative to the expression level of a gene that is universally expressed at a constant level regardless of the condition of the subject.
  • Genes that are universally expressed at a constant level include housekeeping genes, such as glyceraldehyde triphosphate dehydrogenase (GAPDH).
  • GAPDH glyceraldehyde triphosphate dehydrogenase
  • the expression level of GAPDH may be measured as an internal standard at the same time as the expression level of each gene, and the expression level of each gene may be expressed as a relative value to the expression level of GAPDH.
  • real-time PCR is performed for a housekeeping gene (internal standard) whose expression level is constant, and the Ct value is determined.
  • real-time PCR is performed on the gene of interest under the same conditions as for the housekeeping gene, and the Ct value is determined.
  • the Ct value of the gene of interest may be divided by the Ct value of the housekeeping gene to obtain a standardized Ct value, which may be used as the gene quantitative value for creating the discriminant.
  • the fluorescence intensity of each gene may be divided by the fluorescence intensity of GAPDH.
  • Discriminant analysis is a method of obtaining sample data extracted from two or more populations and investigating which population this sample data belongs to when it is unclear which population it belongs to.
  • multivariate data x1, x2, ... Discriminant analysis is performed using
  • the expression level may be measured using real-time PCR, and the following discriminant I may be used.
  • Discriminant I intercept + ⁇ (beta i ⁇ X i) [In Formula I, intercept is a constant, beta i is the coefficient for the i-th gene of the 56 genes in gene set A, and X i is the standardized Ct value of the i-th gene of the 56 genes in gene set A. , ⁇ indicates the sum of beta ⁇ X of each of the 56 genes of gene set A. ]
  • the Ct value of each gene is entered into the above equation I to calculate the numerical value. The calculated value is used as P in discriminant II below.
  • Detection of pancreatic cancer by the method of the present invention is performed, for example, in the following steps.
  • (2) 56 genes of gene set A are amplified by PCR to obtain a Ct (Cycle Threshold) value, which is standardized by the Ct value of a housekeeping gene such as GAPDH to obtain a standardized Ct value.
  • Ct Cell Threshold
  • the present invention includes a system for detecting pancreatic cancer in a subject using the method for detecting pancreatic cancer of the present invention.
  • the system for detecting pancreatic cancer of the present invention includes: (a) Means for inputting data regarding the gene expression profile of the subject; the data regarding the gene expression profile input here is, for example, simultaneous measurement with data indicating the expression level of each gene, such as the standardized Ct value for each gene. CA19-9 value; (b) a storage means for storing the constructed discriminant; (c) A system including a data processing means for determining the pathology of pancreatic cancer by applying data input using the input means in (a) to the discriminant stored in the storage means in (b). It is.
  • the means for inputting data in (a) includes a keyboard, an external storage device storing data, etc.
  • the storage means in (b) includes a hard disk and the like.
  • the data processing means receives the discriminant model from the storage means, processes the input data, sends the processing results to the output means, and displays the processing results on the output means.
  • the data processing means includes a central processing unit (CPU) that processes data.
  • the output means includes a monitor and a printer for displaying the results.
  • the system of the present invention can be constructed using a commercially available personal computer or the like.
  • Subjects 54 cases of pancreatic cancer, 22 cases of chronic pancreatitis, 25 cases of IPMN, and 103 healthy subjects were used as subjects.
  • Gene expression analysis mRNA was extracted from peripheral blood cells collected from the subjects, and gene expression analysis of 56 genes of gene set A was performed by real-time PCR.
  • RNA Extraction and Hybridization RNA was extracted from PAXgene RNA blood collection tubes using PAXgene Blood RNA Kit (PreAnalytiX GmbH, Hombrechtikon, Switzerland) according to the protocol.
  • RNA was synthesized using RNA as a template using High-Capacity cDNA Reverse Transcription Kit (Applied Biosystems, Foster City, CA, USA). After mixing the synthesized cDNA with amplification reagents, a probe for the selected target gene, and a probe for the housekeeping gene (18S ribosomal RNA), multiplication was performed using a real-time PCR device Rotor-Gene Q (QIAGEN GmbH, Hilden, Germany). Expression levels were measured by plex PCR assay.
  • the quantitative method is to calculate the expression level using the Two Standard Curve method, which divides the quantitative value of the target gene by the quantitative value of the housekeeping gene, based on the respective quantitative values calculated from the standard curves of the target gene and housekeeping gene.
  • Ct values were standardized. Specifically, 56 genes of gene set A were amplified by PCR to obtain a Ct (Cycle threshold) value, and then normalized by the Ct value of the gene using GAPDH as a housekeeping gene to obtain the standardized Ct value. Obtained. Note that the steps from reverse transcription to quantification of expression level were performed according to the QIAGEN protocol.
  • CA19-9 (calculation of C value) Serum was collected from the subject, and the measured value of CA19-9 was used using the following reagents and equipment. The unit was U/mL. The obtained measured value was designated as C.
  • Figure 2 shows the sensitivity and specificity when pancreatic cancer is detected using CA19-9 alone and when pancreatic cancer is detected using a combination of measured values of CA19-9 and calculated values from 56 gene expression analysis. As shown in FIG. 2, sensitivity is high when used in combination.
  • Figure 3 shows the clinical stage (Stage I/II and Stage III/ IV) Showing different sensitivities. As shown in Figure 3, the sensitivity when used together is high both in the early stages of Stage I and II and in the advanced stages of Stage III and IV, and especially in the early stages, the sensitivity is significantly higher than when using CA19-9 alone. expensive.
  • the present invention enables minimally invasive, simple, and highly accurate detection of pancreatic cancer.

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Abstract

膵臓癌に関連して発現が変動する遺伝子を解析し、かつ生体試料中のCA19-9を測定して、膵臓癌を検出する方法の提供。　被験体における膵臓癌に特異的な５６個の遺伝子セットＡ５６個の遺伝子の発現レベルとCA19-9値の測定値に基づいて膵臓癌の検出を補助する方法。

Description

膵臓癌に特異的な遺伝子発現パターンの検出及びＣＡ１９－９の測定の併用による膵臓癌の検出
　本発明は、末梢血液を材料とし膵臓癌に特異的な遺伝子発現パターンを検出し、かつ血中CA19-9を同時測定することによる膵臓癌の診断補助である。
　膵臓癌は日本人で部位別がん死亡数（男女計）順位が5番目の消化器系悪性腫瘍であり、国立がん研究センターがん情報サービス調べでは年間37,677人の患者が死亡する（2020年）。癌の発見が非常に難しく、早期に発見されることは稀である。膵臓癌と診断された75％の症例は既に手術不能例であり、発見後１～２年以内に死亡する極めて予後不良の消化器癌である（国立がんセンターがん対策情報センター調べhttp://ganjoho.jp/public/cancer/data/pancreas.html）。膵臓癌の診断技術の進歩が望まれてから久しく未だ有用な早期診断法は確立されていない。
　昨今、DNAマイクロアレイ技術や次世代シーケンサーを含む遺伝子解析技術の発展によって、全遺伝子を対象とした網羅的遺伝子発現解析が可能になった。これにより、新しい癌の診断・予後予測、治療後の再発率の予測などが可能になった。本発明者らのグループは、膵臓癌における遺伝子発現プロファイルを解析し、５６個の遺伝子発現プロファイルによる膵臓癌の特異的検出方法を開発し（特許文献１を参照）、リアルタイムPCRを用いた検出方法を開発し国に製造販売承認を申請し取得した。
特許第5852759号明細書
　本発明は、患者への侵襲も低く、且つ患者からの遺伝子抽出も容易な方法で、膵臓癌に関連して発現が変動する遺伝子を解析し、かつ生体試料中のCA19-9を同時測定して、膵臓癌を検出する方法、並びに膵臓癌を検出するための検出試薬の提供を目的とする。
　本発明者らは、リアルタイムPCRによる検出方法がDNAマイクロアレイを用いた検出方法より低コストで行うことができ、またより迅速な検出が可能になることに鑑み、リアルタイムPCRによる膵臓癌の検出方法を開発すべく膵臓癌患者における遺伝子発現プロファイルを解析した。さらに、膵臓癌に比較的高い感度を有する腫瘍マーカーであるCA19-9を同時測定して、リアルタイムPCRの結果とCA19-9の結果を併用することによる膵臓癌の検出における有用性について検討を行った。
　その結果、膵臓癌と関連した５６個の遺伝子セットＡを見出し、さらにこれらの遺伝子セットの発現レベルと膵臓癌の関係を統計的に判別解析し、５６個の遺伝子の発現レベルの結果およびCA19-9の測定値の併用により膵臓癌を高感度で検出し得ることを見出し本発明を完成させるに至った。
　すなわち、本発明は以下のとおりである。
[１]　被験体における以下の５６個の遺伝子セットＡ５６個の遺伝子の発現レベルとCA19-9値の測定値に基づいて膵臓癌の検出を補助する方法：
遺伝子セットＡ
（１）Abhydrolase domain containing 3　（ABHD3）
（２）Abl-interactor 1　（ABI1）
（３）Acyl-CoA synthetase long-chain family member 3　（ACSL3）
（４）Aldo-keto reductase family 1, member B1 (aldose reductase)　（AKR1B1）
（５）ATPase, Class VI, type 11B　（ATP11B）
（６）UDP-GlcNAc:betaGal beta-1,3-N-acetylglucosaminyltransferase 5　（B3GNT5）
（７）BTB and CNC homology 1, basic leucine zipper transcription factor 1　（BACH1）
（８）Chromosome 11 open reading frame 2　（C11orf2）
（９）Chromosome 2 open reading frame 81　（C2orf81）
（１０）Cyclin Y-like 1　（CCNYL1）
（１１）Centromere protein N　（CENPN）
（１２）Complement factor H-related 3　（CFHR3）
（１３）C-type lectin domain family 4, member D　（CLEC4D）
（１４）Collagen, type XVII, alpha 1　（COL17A1）
（１５）Cytochrome b5 reductase 4　（CYB5R4）
（１６）DENN/MADD domain containing 1B　（DENND1B）
（１７）Enoyl CoA hydratase domain containing 3　（ECHDC3）
（１８）Ectonucleoside triphosphate diphosphohydrolase 1　（ENTPD1）
（１９）Family with sequence similarity 198, member B　（FAM198B）
（２０）Family with sequence similarity 49, member B　（FAM49B）
（２１）Fatty acyl CoA reductase 1　（FAR1）
（２２）Fibrinogen-like 2　（FGL2）
（２３）Fibronectin type III domain containing 3B　（FNDC3B）
（２４）Fucose-1-phosphate guanylyltransferase　（FPGT）
（２５）UDP-N-acetyl-alpha-D-galactosamine:polypeptide N-acetylgalactosaminyltransferase 4 (GalNAc-T4) 　（GALNT4）
（２６）HEAT repeat containing 5A　（HEATR5A）
（２７）HIV-1 Tat interactive protein 2, 30kDa　（HTATIP2）
（２８）Interferon gamma receptor 1　（IFNGR1）
（２９）IKBKB interacting protein　（IKBIP）
（３０）Lactate dehydrogenase A　（LDHA）
（３１）Lysophosphatidic acid receptor 6　（LPAR6）
（３２）Membrane-bound transcription factor peptidase, site 2　（MBTPS2）
（３３）Minichromosome maintenance complex binding protein　（MCMBP）
（３４）Mesoderm induction early response 1 homolog (Xenopus laevis)　（MIER1）
（３５）Nuclear factor (erythroid-derived 2)-like 2　（NFE2L2）
（３６）Oligonucleotide/oligosaccharide-binding fold containing 2A　（OBFC2A）
（３７）Oxysterol binding protein-like 8　（OSBPL8）
（３８）Peptidylprolyl isomerase H (cyclophilin H) 　（PPIH）
（３９）Protein phosphatase 1, regulatory (inhibitor) subunit 13 like　（PPP1R13L）
（４０）PR domain containing 5　（PRDM5）
（４１）Protein tyrosine phosphatase, receptor type, C　（PTPRC）
（４２）RAB10, member RAS oncogene family　（RAB10）
（４３）Ribosomal protein, large, P1　（RPLP1）
（４４）Ras-related GTP binding D　（RRAGD）
（４５）Solute carrier family 22, member 15　（SLC22A15）
（４６）Solute carrier family 44, member 1　（SLC44A1）
（４７）Schlafen family member 12　（SLFN12）
（４８）S1 RNA binding domain 1　（SRBD1）
（４９）Tet oncogene family member 2　（TET2）
（５０）Transducin-like enhancer of split 2 (E(sp1) homolog, Drosophila) 　（TLE2）
（５１）Ubiquitin-conjugating enzyme E2W (putative) 　（UBE2W）
（５２）Ubiquitination factor E4A　（UBE4A）
（５３）Ubiquitin specific peptidase 15　（USP15）
（５４）WD repeat and SOCS box containing 1　（WSB1）
（５５）Zinc finger E-box binding homeobox 2　（ZEB2）
（５６）Zinc metallopeptidase (STE24 homolog, S. cerevisiae) 　（ZMPSTE24）
[２]　被験体の遺伝子の発現レベルを、被験体の末梢血細胞のmRNAを用いて測定する、[１]の方法。
[３]　遺伝子の発現レベルを、請求項１に記載の５６個の遺伝子セットＡの５６個の遺伝子の塩基配列からなるヌクレオチド又はその一部配列を含むヌクレオチドをターゲットとした定量PCRにより測定し、CA19-9の測定値と併用する、[１]の方法。
[４]　以下の工程を含む、[１]～[３]のいずれかの方法：
（１）被験体より採取した末梢血細胞よりmRNAを抽出する工程；
（２）遺伝子セットＡの５６個の遺伝子をPCRにより増幅し、Ct（Cycle threshold）値を得て、GAPDH等のハウスキーピング遺伝子のCt値により標準化し、標準化Ct値を得る工程；
（３）被験体より採取した生体試料中のCA19-9を測定する工程；
（４）遺伝子セットＡの各遺伝子の標準化Ct値およびCA19-9測定値より、膵臓癌が陽性であるか、陰性であるかの判断を補助するための値を算出する工程。
[５]　以下の工程を含む[４]の方法であって、最終判定値Ｚが０より大きい場合に膵臓癌が陽性であると判定する方法：
（１）　[４]（２）の工程で得られた標準化Ct値より以下の判別式Iを用いてＰ値を算出する工程
判別式I： intercept + Σ (beta i × X i)
[式において、interceptは定数、beta iは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子のi番目の遺伝子に対する係数、ｘ iは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子それぞれの遺伝子のbeta × Xを合計することを示す。]；及び
（２）　[４]（３）の工程で得られたCA19-9の測定値をＣ値とし、Ｐ値とＣ値を以下の判別式IIに代入し、最終判定値Ｚを得る工程
判別式II：-2.9448 + (0.0090864 x P) + (0.9329593 x Loge C)。
[６]　５６個の遺伝子セットＡを用いる判別式におけるintercept及び各遺伝子のbeta iが以下に示す値である、[５]の膵臓癌を検出する方法：
intercept: -298.018
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
[７]　CA19-9の測定と併用して、膵臓癌を検出するための、以下の５６個の遺伝子セットＡの遺伝子の塩基配列からなるヌクレオチド又はその一部配列を含むヌクレオチドを含む膵臓癌を検出するための試薬：
遺伝子セットA
（１）Abhydrolase domain containing 3　（ABHD3）
（２）Abl-interactor 1　（ABI1）
（３）Acyl-CoA synthetase long-chain family member 3　（ACSL3）
（４）Aldo-keto reductase family 1, member B1 (aldose reductase)　（AKR1B1）
（５）ATPase, Class VI, type 11B　（ATP11B）
（６）UDP-GlcNAc:betaGal beta-1,3-N-acetylglucosaminyltransferase 5　（B3GNT5）
（７）BTB and CNC homology 1, basic leucine zipper transcription factor 1　（BACH1）
（８）Chromosome 11 open reading frame 2　（C11orf2）
（９）Chromosome 2 open reading frame 81　（C2orf81）
（１０）Cyclin Y-like 1　（CCNYL1）
（１１）Centromere protein N　（CENPN）
（１２）Complement factor H-related 3　（CFHR3）
（１３）C-type lectin domain family 4, member D　（CLEC4D）
（１４）Collagen, type XVII, alpha 1　（COL17A1）
（１５）Cytochrome b5 reductase 4　（CYB5R4）
（１６）DENN/MADD domain containing 1B　（DENND1B）
（１７）Enoyl CoA hydratase domain containing 3　（ECHDC3）
（１８）Ectonucleoside triphosphate diphosphohydrolase 1　（ENTPD1）
（１９）Family with sequence similarity 198, member B　（FAM198B）
（２０）Family with sequence similarity 49, member B　（FAM49B）
（２１）Fatty acyl CoA reductase 1　（FAR1）
（２２）Fibrinogen-like 2　（FGL2）
（２３）Fibronectin type III domain containing 3B　（FNDC3B）
（２４）Fucose-1-phosphate guanylyltransferase　（FPGT）
（２５）UDP-N-acetyl-alpha-D-galactosamine:polypeptide N-acetylgalactosaminyltransferase 4 (GalNAc-T4) 　（GALNT4）
（２６）HEAT repeat containing 5A　（HEATR5A）
（２７）HIV-1 Tat interactive protein 2, 30kDa　（HTATIP2）
（２８）Interferon gamma receptor 1　（IFNGR1）
（２９）IKBKB interacting protein　（IKBIP）
（３０）Lactate dehydrogenase A　（LDHA）
（３１）Lysophosphatidic acid receptor 6　（LPAR6）
（３２）Membrane-bound transcription factor peptidase, site 2　（MBTPS2）
（３３）Minichromosome maintenance complex binding protein　（MCMBP）
（３４）Mesoderm induction early response 1 homolog (Xenopus laevis) 　（MIER1）
（３５）Nuclear factor (erythroid-derived 2)-like 2　（NFE2L2）
（３６）Oligonucleotide/oligosaccharide-binding fold containing 2A　（OBFC2A）
（３７）Oxysterol binding protein-like 8　（OSBPL8）
（３８）Peptidylprolyl isomerase H (cyclophilin H) 　（PPIH）
（３９）Protein phosphatase 1, regulatory (inhibitor) subunit 13 like　（PPP1R13L）
（４０）PR domain containing 5　（PRDM5）
（４１）Protein tyrosine phosphatase, receptor type, C　（PTPRC）
（４２）RAB10, member RAS oncogene family　（RAB10）
（４３）Ribosomal protein, large, P1　（RPLP1）
（４４）Ras-related GTP binding D　（RRAGD）
（４５）Solute carrier family 22, member 15　（SLC22A15）
（４６）Solute carrier family 44, member 1　（SLC44A1）
（４７）Schlafen family member 12　（SLFN12）
（４８）S1 RNA binding domain 1　（SRBD1）
（４９）Tet oncogene family member 2　（TET2）
（５０）Transducin-like enhancer of split 2 (E(sp1) homolog, Drosophila) 　（TLE2）
（５１）Ubiquitin-conjugating enzyme E2W (putative) 　（UBE2W）
（５２）Ubiquitination factor E4A　（UBE4A）
（５３）Ubiquitin specific peptidase 15　（USP15）
（５４）WD repeat and SOCS box containing 1　（WSB1）
（５５）Zinc finger E-box binding homeobox 2　（ZEB2）
（５６）Zinc metallopeptidase (STE24 homolog, S. cerevisiae) 　（ZMPSTE24）
[８]　一部配列を含むヌクレオチドがPCR用プライマーである、[７]の試薬。
　本発明の５６個の遺伝子セットＡの遺伝子セットの遺伝子のリアルタイムPCRで測定した発現レベルに基づいて、被験体が膵臓癌に罹患しているか否かを高精度で判定することができる。特に、統計的解析により開発した遺伝子セットＡの５６個の遺伝子の発現レベルを変数とし、同時測定したCA19-9値を特別な判別式に導入することにより、容易にかつ高精度に膵臓癌を検出することが可能である。
Ｃ値(CA19-9の測定値）及びＰ値（遺伝子解析結果による判別式の算出値）の相関を示す。 CA19-9単独で膵癌を検出した場合、及びCA19-9の測定値と５６個の遺伝子発現解析による算出値を併用して膵癌を検出した場合の感度及び特異度を示す図である。 CA19-9単独で膵癌を検出した場合、及びCA19-9の測定値と５６個の遺伝子発現解析による算出値を併用した場合の、臨床病期（Stage I・II及びStage III・IV)別の感度を示す図である。
　以下、本発明を詳細に説明する。
１．遺伝子発現解析及びCA19-9の測定の併用による膵臓癌の検出
（i）遺伝子発現解析
　本発明の方法で用いる遺伝子は、膵臓癌で発現レベルが変動する５６個の遺伝子である。これらの５６個の遺伝子の発現レベルを測定し発現プロファイルを解析すればよい。
　本発明の方法で用いる遺伝子は、以下に述べる方法で選択することができる。医師が膵臓癌であると診断した患者を膵臓癌群とし、該膵臓癌群及び健常人群から末梢血を採取し、該末梢血液からトータルmRNAを単離する。単離したmRNAをヒト遺伝子を含むDNAマイクロアレイに適用し、遺伝子の発現レベルを測定し、階層的クラスタリング分析を行い、膵臓癌群と健常人群とで発現レベルに差がある遺伝子を選択する。マイクロアレイ解析で選択された遺伝子について膵臓癌群と健常人群に関してリアルタイムPCRを用いて発現解析を行う。この際、GAPDH（グリセルアルデヒド3リン酸デヒドロゲナーゼ）等のハウスキーピング遺伝子をコントロールとして発現を解析すればよい。最終的にリアルタイムPCR解析により膵臓癌群で健常人群と発現レベルが異なる遺伝子を膵臓癌特異的遺伝子として選択することができる。
　上記の方法で選択された本発明で用いる遺伝子は以下に示す５６個の遺伝子である。かっこ内に遺伝子のSymbol、NCBI RefSeqID及び配列番号を示す。
（１）Abhydrolase domain containing 3　（ABHD3）（NM_138340.4）（配列番号１）
（２）Abl-interactor 1　（ABI1）（NM_005470.3）（配列番号２）
（３）Acyl-CoA synthetase long-chain family member 3　（ACSL3）（NM_004457.3）（配列番号３）
（４）Aldo-keto reductase family 1, member B1 (aldose reductase)　（AKR1B1）（NM_001628.2）（配列番号４）
（５）ATPase, Class VI, type 11B　（ATP11B）（NM_014616.2）（配列番号５）
（６）UDP-GlcNAc:betaGal beta-1,3-N-acetylglucosaminyltransferase 5　（B3GNT5）（NM_032047.4）（配列番号６）
（７）BTB and CNC homology 1, basic leucine zipper transcription factor 1　（BACH1）（NM_001186.3）（配列番号７）
（８）Chromosome 11 open reading frame 2　（C11orf2）（NM_013265.3）（配列番号８）（vacuolar protein sorting 51 homolog (S. cerevisiae) (VPS51)とも呼ぶ）
（９）Chromosome 2 open reading frame 81　（C2orf81）（NM_001145054.1）（配列番号９）
（１０）Cyclin Y-like 1　（CCNYL1）（NM_152523.2）（配列番号１０）
（１１）Centromere protein N　（CENPN）（NM_018455.5）（配列番号１１）
（１２）Complement factor H-related 3　（CFHR3）（NM_021023.5）（配列番号１２）
（１３）C-type lectin domain family 4, member D　（CLEC4D）（NM_080387.4）（配列番号１３）
（１４）Collagen, type XVII, alpha 1　（COL17A1）（NM_000494.3）（配列番号１４）
（１５）Cytochrome b5 reductase 4　（CYB5R4）（NM_016230.3）（配列番号１５）
（１６）DENN/MADD domain containing 1B　（DENND1B）（NM_001195215.1）（配列番号１６）
（１７）Enoyl CoA hydratase domain containing 3　（ECHDC3）（NM_024693.4）（配列番号１７）
（１８）Ectonucleoside triphosphate diphosphohydrolase 1　（ENTPD1）（NM_001776.5）（配列番号１８）
（１９）Family with sequence similarity 198, member B　（FAM198B）（NM_016613.6）（配列番号１９）
（２０）Family with sequence similarity 49, member B　（FAM49B）（NM_016623.4）（配列番号２０）
（２１）Fatty acyl CoA reductase 1　（FAR1）（NM_032228.5）（配列番号２１）
（２２）Fibrinogen-like 2　（FGL2）（NM_006682.2）（配列番号２２）
（２３）Fibronectin type III domain containing 3B　（FNDC3B）（NM_022763.3）（配列番号２３）
（２４）Fucose-1-phosphate guanylyltransferase　（FPGT）（NM_003838.4）（配列番号２４）
（２５）UDP-N-acetyl-alpha-D-galactosamine:polypeptide N-acetylgalactosaminyltransferase 4 (GalNAc-T4) 　（GALNT4）（NM_003774.4）（配列番号２５）
（２６）HEAT repeat containing 5A　（HEATR5A）（NM_015473.3）（配列番号２６）
（２７）HIV-1 Tat interactive protein 2, 30kDa　（HTATIP2）（NM_006410.4）（配列番号２７）
（２８）Interferon gamma receptor 1　（IFNGR1）（NM_000416.2）（配列番号２８）
（２９）IKBKB interacting protein　（IKBIP）（NM_201612.2）（配列番号２９）
（３０）Lactate dehydrogenase A　（LDHA）（NM_005566.3）（配列番号３０）
（３１）Lysophosphatidic acid receptor 6　（LPAR6）（NM_005767.5）（配列番号３１）
（３２）Membrane-bound transcription factor peptidase, site 2　（MBTPS2）（NM_015884.3）（配列番号３２）
（３３）Minichromosome maintenance complex binding protein　（MCMBP）（NM_024834.3）（配列番号３３）
（３４）Mesoderm induction early response 1 homolog (Xenopus laevis) 　（MIER1）（NM_020948.3）（配列番号３４）
（３５）Nuclear factor (erythroid-derived 2)-like 2　（NFE2L2）（NM_006164.4）（配列番号３５）
（３６）Oligonucleotide/oligosaccharide-binding fold containing 2A　（OBFC2A）（NM_001031716.2）（配列番号３６）（nucleic acid binding protein 1 (NABP1)とも呼ぶ）
（３７）Oxysterol binding protein-like 8　（OSBPL8）（NM_020841.4）（配列番号３７）
（３８）Peptidylprolyl isomerase H (cyclophilin H) 　（PPIH）（NM_006347.3）（配列番号３８）
（３９）Protein phosphatase 1, regulatory (inhibitor) subunit 13 like　（PPP1R13L）（NM_006663.3）（配列番号３９）
（４０）PR domain containing 5　（PRDM5）（NM_018699.3）（配列番号４０）
（４１）Protein tyrosine phosphatase, receptor type, C　（PTPRC）（NM_002838.4）（配列番号４１）
（４２）RAB10, member RAS oncogene family　（RAB10）（NM_016131.4）（配列番号４２）
（４３）Ribosomal protein, large, P1　（RPLP1）（NM_001003.2）（配列番号４３）
（４４）Ras-related GTP binding D　（RRAGD）（NM_021244.4）（配列番号４４）
（４５）Solute carrier family 22, member 15　（SLC22A15）（NM_018420.2）（配列番号４５）
（４６）Solute carrier family 44, member 1　（SLC44A1）（NM_080546.4）（配列番号４６）
（４７）Schlafen family member 12　（SLFN12）（NM_018042.4）（配列番号４７）
（４８）S1 RNA binding domain 1　（SRBD1）（NM_018079.4）（配列番号４８）
（４９）Tet oncogene family member 2　（TET2）（NM_017628.4）（配列番号４９）
（５０）Transducin-like enhancer of split 2 (E(sp1) homolog, Drosophila) 　（TLE2）（NM_003260.4）（配列番号５０）
（５１）Ubiquitin-conjugating enzyme E2W (putative) 　（UBE2W）（NM_018299.4）（配列番号５１）
（５２）Ubiquitination factor E4A　（UBE4A）（NM_004788.3）（配列番号５２）
（５３）Ubiquitin specific peptidase 15　（USP15）（NM_006313.2）（配列番号５３）
（５４）WD repeat and SOCS box containing 1　（WSB1）（NM_015626.8）（配列番号５４）
（５５）Zinc finger E-box binding homeobox 2　（ZEB2）（NM_014795.3）（配列番号５５）
（５６）Zinc metallopeptidase (STE24 homolog, S. cerevisiae) 　（ZMPSTE24）（NM_005857.4）（配列番号５６）
　上記５６個の遺伝子（１）～（５６）の塩基配列をそれぞれ配列表の配列番号１～５６に示す。
　本発明の方法において用いるヌクレオチドは、上記配列を含むヌクレオチド又はその断片配列からなるヌクレオチドを含む。また、本発明に用いるヌクレオチドは、上記配列番号で示される塩基配列を有するヌクレオチドとストリンジェントな条件下でハイブリダイズするヌクレオチド及びその断片配列からなるヌクレオチドも含まれる。このようなヌクレオチドとしては、例えば、上記塩基配列との配列同一性の程度が、全体の平均で約80％以上、好ましくは約90％以上、より好ましくは約95％以上、特に好ましくは約98％以上である塩基配列を含有するヌクレオチド等を挙げることができる。ハイブリダイゼーションは、カレント・プロトコールズ・イン・モレキュラー・バイオロジー（Current protocols in molecular biology（edited by Frederick M. Ausubel et al., 1987））に記載の方法等、当業界で公知の方法あるいはそれに準じる方法に従って行なうことができる。また、市販のライブラリーを使用する場合、添付の使用説明書に記載の方法に従って行なうことができる。ここで、「ストリンジェントな条件」とは、例えば、「１XSSC、0.1％　SDS、37℃」程度の条件であり、より厳しい条件としては「0.5XSSC、0.1％　SDS、42℃」程度の条件であり、さらに厳しい条件としては「0.2XSSC、0.1％　SDS、65℃」程度の条件である。このようにハイブリダイゼーションの条件が厳しくなるほどプローブ配列と高い配列同一性を有するヌクレオチドを単離し得る。ただし、上記のSSC、SDS及びに温度の条件の組み合わせは例示であり、当業者であればハイブリダイゼーションのストリンジェンシーを決定する上記もしくは他の要素（例えば、プローブ濃度、プローブの長さ、ハイブリダイゼーションの反応時間など）を適宜組み合わせることにより、上記と同様のストリンジェンシーを実現することが可能である。さらに、これらの遺伝子はバリアントを有する場合もあり、本発明で用いる遺伝子には上記遺伝子のバリアントも含まれる。バリアントの塩基配列は遺伝子データベースにアクセスすることにより得ることができる。本発明のヌクレオチドは該バリアントの塩基配列を含むヌクレオチド又はその断片配列からなるヌクレオチドも含む。
　また、本発明で用いるヌクレオチドは、上記遺伝子のセンス鎖よりなるヌクレオチド、アンチセンス鎖よりなるヌクレオチドのいずれをも用いることができる。
　本発明において、遺伝子の発現レベルとは、遺伝子の発現量、発現強度又は発現頻度をいい、通常、遺伝子に対応する転写産物の産生量、又はその翻訳産物の産生量、活性等により解析することができる。また、発現プロファイルとは、各遺伝子の発現レベルに関する情報をいう。遺伝子の発現レベルは、絶対値で表してもよく、また相対値で表してもよい。なお、発現プロファイルを発現パターンという場合もある。
　発現レベルの測定は、遺伝子の転写産物、すなわちmRNAの測定により行ってもよいし、遺伝子の翻訳産物、すなわちタンパク質の測定により行ってもよい。好ましくは、遺伝子の転写産物の測定により行なう。遺伝子の転写産物には、mRNAから逆転写されて得られたcDNAも含まれる。
　遺伝子の転写産物の測定は、上記の遺伝子の塩基配列の全部又は一部を含むヌクレオチドをプローブ又はプライマーとして用いて遺伝子発現の程度を測定すればよい。遺伝子発現の程度は、定量しようとする遺伝子又はその断片をターゲットとした定量PCR法、マイクロアレイ（マイクロチップ）を用いた方法、ノーザンブロット法等で測定することが可能である。好ましくは定量PCR法で遺伝子発現を測定する。
　定量PCR法としては、アガロースゲル電気泳動法、蛍光プローブ法、RT-PCR法、リアルタイムPCR法、ATAC-PCR法(Kato,K.et al.,Nucl.Acids Res.,25,4694-4696,1997)、Taqman PCR法（SYBR（登録商標）グリーン法）（Schmittgen TD,Methods25,383-385,2001）、Body Map法(Gene,174,151-158(1996))、Serial analysis of gene expression(SAGE)法（米国特許第527,154号、第544,861号、欧州特許公開第0761822号）、MAGE法(Micro-analysis of Gene Expression)（特開2000-232888号）等がある。リアルタイムPCRとしては、例えばTaqMan（登録商標）プローブを用いた方法等が挙げられる。ここに挙げた方法はいずれも公知の方法で行うことができる。
　PCR法は公知の手法で行うことができる。用いるプライマーの塩基長は、５～50、好ましくは10～30、さらに好ましくは15～25である。通常、標的遺伝子の塩基配列に基づいてフォワードプライマー及びリバースプライマーが設計される。本発明の方法において、配列番号１～５６の標的遺伝子の塩基配列に基づいてプライマーの配列を設計することができる。
　本発明は、CA19-9の測定と併用して、膵臓癌を検出するための、５６個の遺伝子セットＡの遺伝子の塩基配列からなるヌクレオチド又はその一部配列を含むヌクレオチドを含む膵臓癌を検出するための試薬を包含する。該試薬は例えば、PCR用プライマーである。
　これらの方法を用いて、上記遺伝子の全部又は一部から転写されたメッセンジャーRNA（mRNA）の量を測定すればよい。
　遺伝子の転写産物を測定する場合の試料は、被験体の細胞を用い、細胞からmRNAを抽出単離すればよい。細胞は、限定されないが、血液中の細胞が好ましい。
（ii）CA-19-9の測定
　CA-19-9は、生体試料中に含まれるものを免疫学的測定法で測定すればよい。
　本発明の方法に供される生体試料としては血清が挙げられる。
　免疫学的測定方法として、例えば、酵素免疫測定法(EIA法)、ELISA、放射免疫測定法(RIA法)、化学発光免疫測定法、イムノクロマト法、赤血球凝集法、ラテックス法、免疫拡散法、免疫比濁法、免疫比ろう法等が挙げられる。好ましくは、化学発光免疫測定法である。CA19-9の測定は、市販の測定キットを用いて行うことができる。例えば、LSIメディエンス社のケミルミACS Centaur CA19-9IIが挙げられる。この際、自動分析装置を用いてもよい。自動分析装置は、免疫測定法に適用可能な生化学検査用自動分析装置である。このような装置として、市販のものが種々挙げられるが、例えば、シーメンスヘルスケアダイアグノスティクス社のADVIA Centaur XP等が挙げられる。
２．膵臓癌の検出
　本発明の方法により、被験体が膵臓癌と診断するための診断補助薬として活用できる。
　例えば、被験体において、上記５６個の遺伝子セットＡのうち、膵臓癌患者において発現が亢進する遺伝子の発現が亢進しているか、膵臓癌患者において発現が減弱する遺伝子の発現が減弱しているか、あるいは膵臓癌患者において発現が亢進する遺伝子の発現が亢進し、かつ膵臓癌患者において発現が減弱する遺伝子の発現が減弱している場合であって、さらに生体試料中のCA19-9の測定値によらず判定式で求められる値によって、被験体は膵臓癌に罹患しているか否か評価判定することができる。本発明において、上記の膵臓癌に罹患しているか否かの評価判定を広く膵臓癌の検出という。
　また、上記５６個の遺伝子セットＡのすべての遺伝子発現プロファイルを得て、発現プロファイルを解析し、さらにCA19-9の測定値を得て、遺伝子の発現プロファイルとCA19-9の測定値を併用することにより、被験体の病態を評価判定することができる。被験体から得られた発現プロファイルが膵臓癌患者群で得られた発現プロファイルと類似しており、さらにCA19-9値の如何によらず判定式の値が陽性を示す場合、被験体は膵臓癌に罹患していると評価判定することができる。
　遺伝子発現プロファイルは、蛍光強度等の発現シグナルのパターンが、デジタル数値で又は色を有する画像で記録される。遺伝子発現プロファイルの比較は、例えばパターン比較ソフトウェアを用いて行うことができ、判別分析、コックスハザード分析等を利用することができる。あらかじめ病態を評価判定するための判別分析モデルを構築し、該判別分析モデルに被験体から得られた遺伝子発現プロファイルに関するデータを入力し、病態を評価判定する。例えば、判別分析により判別式を得て、蛍光強度と病態を関連付け、判別式に被験体の発現シグナル数値を代入することにより、病態を評価判定することができる。
　本発明は、本発明の５６個の遺伝子セットＡの塩基配列からなるヌクレオチド又はその一部配列を含むヌクレオチドを含む遺伝子の発現プロファイルを解析するための試薬、及びCA19-9を同時測定してその値を判定式に導入して膵臓癌の診断補助を行う。遺伝子の発現プロファイルを解析するための試薬は、前記遺伝子の塩基配列からなるヌクレオチド又はその一部配列を含むヌクレオチドをプライマー又はプローブとして含む試薬であり、また前記遺伝子の塩基配列からなるヌクレオチド又はその一部配列を含むヌクレオチドを固相化したマイクロアレイ等の基板である。PCRキットの場合、他に熱安定性ポリメラーゼ、逆転写酵素、デオキシヌクレオチド３リン酸、ヌクレオチド３リン酸等を含んでいてもよい。
　遺伝子の発現プロファイルを解析するための試薬は、上記５６個の遺伝子セットＡのそれぞれの５６個の遺伝子の全ての遺伝子の一部配列を含むヌクレオチドを含んでいる。
　また、本発明の方法において、あらかじめ膵臓癌に罹患しているか否かを検出するための判別式を構築し、当該判別式に被験体から得られた５６個の遺伝子セットＡの発現レベルに関するデータ及びCA19-9測定値を入力し、膵臓癌に罹患しているか否かを検出することができる。例えば、判別分析により判別式を得て、発現レベルと病態を判別式に被験体の発現レベルを代入することにより、病態を評価判定することができる。
　遺伝子の発現レベルを示す数値としては、例えば、リアルタイムPCRによって目的遺伝子の増幅を行ったときの増幅産物がある一定量に達したときのサイクル数（Cycle threshold: Ct)が挙げられる。横軸に増幅のサイクル数、縦軸にPCR増幅産物量をプロットして、増幅曲線を作成し、PCR増幅産物量の値に閾値（Threshold）を設定したときに閾値と増幅曲線が交わる点のサイクル数がCt値となる。プローブを用いた場合は、蛍光強度を用いることもできる。発現レベルを測定するときは、被験体の状態に関らず普遍的に一定レベルで発現している遺伝子の発現レベルに対する相対値を用いるのが好ましい。普遍的に一定レベルで発現している遺伝子として、ハウスキーピング遺伝子が挙げられ、例えば、グリセロアルデヒド3リン酸デヒドロゲナーゼ（GAPDH）が挙げられる。同一サンプルにおいて、各遺伝子の発現レベルの測定と同時にGAPDHの発現レベルを内部標準として測定し、各遺伝子の発現レベルをGAPDHの発現レベルに対する相対値で表せばよい。例えば、リアルタイムPCRで発現レベルを測定する場合、発現量が一定のハウスキーピング遺伝子（内部標準）について、リアルタイムPCRを行い、Ct値を求める。次いで、目的の遺伝子についてハウスキーピング遺伝子と同じ条件でリアルタイムPCRを行い、Ct値を求める。目的の遺伝子のCt値をハウスキーピング遺伝子のCt値で除し、標準化Ct値を求めて、判別式作成のための遺伝子定量値として用いればよい。一方、各遺伝子の発現レベルが蛍光強度で表される場合、各遺伝子の蛍光強度をGAPDHの蛍光強度で除すればよい。
　判別分析は、２群以上の母集団から抽出した標本データを得て、どの母集団に属するか不明のサンプルデータがある場合に、このサンプルデータがどの母集団に属するか調べる方法である。本発明においては５６個の遺伝子セットＡ及び４７個の遺伝子セットＢのそれぞれの５６個又は４７個の遺伝子の発現レベルに関する数値からなる多変量データ（x1、x2、・・・xn）を説明変数として用いて、判別分析を行う。
　本発明の方法においては、リアルタイムPCRを用いて発現レベルを測定し、以下の判別式Ｉを用いればよい。 
判別式Ｉ：intercept + Σ(beta i × X i) 
[式Ｉにおいて、intercept は定数、beta iは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子のi番目の遺伝子に対する係数、X iは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子のi番目の遺伝子の標準化Ct値であり、Σは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子のそれぞれの遺伝子のbeta × Xを合計することを示す。]
　５６個の遺伝子セットＡについて上記の式Ｉにそれぞれの遺伝子のCt値を入れ計算し、数値を算出すればよい。算出した値は、Ｐとして以下の判別式IIに用いる。
　さらに、CA19-9の測定値（単位はU/mL）を得て、以下の判別式IIを用いて、最終判定値Ｚを求める。
判別式II：-2.9448 + (0.0090864 x P) + (0.9329593 x Loge C)
　算出された最終判定値Ｚが正の場合、すなわち最終判定値が０を超える場合に膵臓癌が陽性、負の場合に膵臓癌が陰性であると判定することができる。ここで、膵臓癌が陽性であるとは、膵臓癌に罹患していると判定することができることをいう。
　ここで、（１）～（５６）までの５６遺伝子の遺伝子セットＡについて、interceptの値及び各遺伝子のbetaは以下のとおりである。遺伝子セットＡの各遺伝子のbetaは、それぞれ、表１に示す。
遺伝子セットＡのintercept: -298.018
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
　本発明の方法による膵臓癌の検出は、例えば、以下の工程で行う。
（１）被験体より採取した末梢血細胞よりmRNAを抽出する。
（２）遺伝子セットＡの５６個の遺伝子をPCRにより増幅し、Ct（Cycle threshold） 値を得て、GAPDH等のハウスキーピング遺伝子のCt値により標準化し、標準化Ct値を得る。
（３）遺伝子セットＡについては、遺伝子セットＡの各遺伝子の標準化Ct値を判別式Iに代入しＰ値を求める；
判別式Ｉ：intercept + Σ(beta i × X i) 
[式Ｉにおいて、intercept は定数、beta iは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子のi番目の遺伝子に対する係数、X iは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子のi番目の遺伝子の標準化Ct値であり、Σは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子のそれぞれの遺伝子のbeta × Xを合計することを示す。]
（４）被験体より採取した生体試料中のCA19-9を測定しＣ値とし、該Ｃ及び（３）のＰ値を判別式IIに代入する。
（５）判別式II = -2.9448 + (0.0090864 x P) + (0.9329593 x Loge C)により最終判定値Ｚを求める。Ｚが正の場合は膵癌陽性、負の場合は陰性と判定する。（５）の工程は、遺伝子セットＡの各遺伝子の標準化Ct値およびCA19-9測定値を判別式に代入し、膵臓癌が陽性であるか、陰性であるかの判断を補助するための値を算出する工程である。
　本発明は本発明の膵臓癌を検出する方法により、被験体の膵臓癌を検出するシステムを包含する。
　本発明の膵臓癌を検出するシステムは、
(a)　被験体の遺伝子発現プロファイルに関するデータを入力する手段、ここで入力される遺伝子発現プロファイルに関するデータとは、例えば、各遺伝子における標準化Ct値等の各遺伝子の発現レベルを示すデータと同時測定したCA19-9値である；
(b)　構築した判別式を記憶している記憶手段、
(c)　(a)の入力手段を用いて入力したデータを(b)の記憶手段に記憶されている判別式に適用して、膵臓癌の病態の決定を行うためのデータ処理手段を含むシステムである。
　(a)のデータを入力する手段は、キーボード又はデータを記憶した外部記憶装置等を含む。(b)の記憶手段はハードディスク等を含む。データ処理手段は、記憶手段から判別モデルを受け取るとともに、入力されたデータを処理して、処理結果を出力手段に送り、出力手段で処理結果が表示される。データ処理手段は、データを演算処理する中央演算処理装置（CPU）等を含む。また、出力手段は、結果を表示するモニタやプリンタを含む。
　本発明のシステムは、市販のパーソナルコンピュータ等を用いて構築することが可能である。
　本発明を以下の実施例によって具体的に説明するが、本発明はこれらの実施例によって限定されるものではない。
被験体
　膵臓癌54例、慢性膵炎22例、ＩＰＭＮ25例、健常人103例を被験体として用いた。
遺伝子発現解析
　被験体より採取した末梢血細胞からmRNAを抽出し、遺伝子セットＡの５６個の遺伝子の遺伝子発現解析をリアルタイムPCRにより行った。
末梢血液採取およびRNA抽出
　パクスジーンRNA採血管（日本ベクトン・ディッキンソン株式会社　医療機器製造販売認証番号：218AFBZX00014000）を用いて、被験体より末梢血液を採取した。
RNA抽出及びハイブリダイゼーション
　パクスジーンRNA採血管よりPAXgene Blood RNA Kit（PreAnalytiX GmbH，Hombrechtikon，Switzerland）を用いて、プロトコールにしたがってRNAを抽出した。
リアルタイムPCRによる遺伝子発現量の測定
　遺伝子セットＡの５６個の遺伝子を使用し、リアルタイムPCRにて発現解析を行った。
　RNAについては、High-Capacity cDNA Reverse Transcription Kit(Applied Biosystems, Foster City, CA, USA)にてRNAを鋳型とするcDNAを合成した。合成されたcDNAに増幅試薬と選出されたターゲット遺伝子のプローブおよびハウスキーピング遺伝子(18S ribosomal RNA)のプローブを混合した後、リアルタイムPCR装置Rotor-Gene Q(QIAGEN GmbH, Hilden, Germany)を用いたマルチプレックスPCRアッセイで発現量の測定を行った。
　定量方法はターゲット遺伝子およびハウスキーピング遺伝子の検量線から算出されたそれぞれの定量値をもとに、ターゲット遺伝子の定量値をハウスキーピング遺伝子の定量値で除算するTwo Standard Curve法で発現量を算出し、Ct値を標準化した。具体的には、遺伝子セットＡの５６個の遺伝子をPCRにより増幅し、Ct（Cycle threshold）値を得て、GAPDHをハウスキーピング遺伝子として用いて該遺伝子のCt値により標準化し、標準化Ct値を得た。なお、逆転写から発現量の定量までの工程はQIAGENのプロトコールにしたがって作業を行った。
CA19-9の測定（Ｃ値の算出）
　被験体より血清を採取して、以下の試薬及び装置を用いてCA19-9の測定値を用いた。単位はU/mLであった。得られた測定値をＣとした。
試薬：ケミルミACS Centaur CA19-9II
装置：ADVIA Centaur XP　メーカー：シーメンスヘルスケアダイアグノスティクス
測定原理：化学発光免疫測定法（CLIA法）を同時測定し、その測定値を求めた。
判別式による算出
Ｐ値の算出
　遺伝子セットＡの５６個の遺伝子の標準化Ct値より以下の判別式Ｉを用いて、Ｐ値を得た。
判別式Ｉ：intercept + Σ(beta i × X i) 
[式Ｉにおいて、intercept は定数、beta iは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子のi番目の遺伝子に対する係数、X iは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子のi番目の遺伝子の標準化Ct値であり、Σは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子のそれぞれの遺伝子のbeta × Xを合計することを示す。]
　図１にＣ値(CA19-9の測定値）及びＰ値（遺伝子解析結果による判別式の算出値）の相関を示す。
最終判定値Ａの算出
　CA19-9の測定値をＣ、遺伝子セットＡの判別式Ｉによる算出値をＰとし、以下の判別式IIにより最終判定値Ｚを求めた。
判別式II = -2.9448 + (0.0090864 x P) + (0.9329593 x Loge C)
　最終判定値Ｚが正の場合は膵臓癌陽性、負の場合は陰性と判定する。
　図２に、CA19-9単独で膵癌を検出した場合、及びCA19-9の測定値と５６個の遺伝子発現解析による算出値を併用して膵臓癌を検出した場合の感度及び特異度を示す。図２に示すように、併用の場合の感度が高い。
　さらに、図３にCA19-9単独で膵臓癌を検出した場合、及びCA19-9の測定値と５６個の遺伝子発現解析による算出値を併用した場合の、臨床病期（StageI・II及びStageIII・IV)別の感度を示す。図３に示すように、StageI・IIの初期ステージにおいても、StageIII・IVの進行ステージにおいても、併用した場合の感度が高く、特に初期ステージにおける感度がCA19-9単独の場合よりも著しく感度が高い。
　本発明により、低侵襲で簡便かつ高精度な膵臓癌検出が可能になる。
　本明細書で引用した全ての刊行物、特許及び特許出願はそのまま引用により本明細書に組み入れられるものとする。

Claims (8)

  1. 被験体における以下の５６個の遺伝子セットＡ５６個の遺伝子の発現レベルとCA19-9値の測定値に基づいて膵臓癌の検出を補助する方法：
    遺伝子セットＡ
    （１）Abhydrolase domain containing 3　（ABHD3）
    （２）Abl-interactor 1　（ABI1）
    （３）Acyl-CoA synthetase long-chain family member 3　（ACSL3）
    （４）Aldo-keto reductase family 1, member B1 (aldose reductase)　（AKR1B1）
    （５）ATPase, Class VI, type 11B　（ATP11B）
    （６）UDP-GlcNAc:betaGal beta-1,3-N-acetylglucosaminyltransferase 5　（B3GNT5）
    （７）BTB and CNC homology 1, basic leucine zipper transcription factor 1　（BACH1）
    （８）Chromosome 11 open reading frame 2　（C11orf2）
    （９）Chromosome 2 open reading frame 81　（C2orf81）
    （１０）Cyclin Y-like 1　（CCNYL1）
    （１１）Centromere protein N　（CENPN）
    （１２）Complement factor H-related 3　（CFHR3）
    （１３）C-type lectin domain family 4, member D　（CLEC4D）
    （１４）Collagen, type XVII, alpha 1　（COL17A1）
    （１５）Cytochrome b5 reductase 4　（CYB5R4）
    （１６）DENN/MADD domain containing 1B　（DENND1B）
    （１７）Enoyl CoA hydratase domain containing 3　（ECHDC3）
    （１８）Ectonucleoside triphosphate diphosphohydrolase 1　（ENTPD1）
    （１９）Family with sequence similarity 198, member B　（FAM198B）
    （２０）Family with sequence similarity 49, member B　（FAM49B）
    （２１）Fatty acyl CoA reductase 1　（FAR1）
    （２２）Fibrinogen-like 2　（FGL2）
    （２３）Fibronectin type III domain containing 3B　（FNDC3B）
    （２４）Fucose-1-phosphate guanylyltransferase　（FPGT）
    （２５）UDP-N-acetyl-alpha-D-galactosamine:polypeptide N-acetylgalactosaminyltransferase 4 (GalNAc-T4) 　（GALNT4）
    （２６）HEAT repeat containing 5A　（HEATR5A）
    （２７）HIV-1 Tat interactive protein 2, 30kDa　（HTATIP2）
    （２８）Interferon gamma receptor 1　（IFNGR1）
    （２９）IKBKB interacting protein　（IKBIP）
    （３０）Lactate dehydrogenase A　（LDHA）
    （３１）Lysophosphatidic acid receptor 6　（LPAR6）
    （３２）Membrane-bound transcription factor peptidase, site 2　（MBTPS2）
    （３３）Minichromosome maintenance complex binding protein　（MCMBP）
    （３４）Mesoderm induction early response 1 homolog (Xenopus laevis) 　（MIER1）
    （３５）Nuclear factor (erythroid-derived 2)-like 2　（NFE2L2）
    （３６）Oligonucleotide/oligosaccharide-binding fold containing 2A　（OBFC2A）
    （３７）Oxysterol binding protein-like 8　（OSBPL8）
    （３８）Peptidylprolyl isomerase H (cyclophilin H) 　（PPIH）
    （３９）Protein phosphatase 1, regulatory (inhibitor) subunit 13 like　（PPP1R13L）
    （４０）PR domain containing 5　（PRDM5）
    （４１）Protein tyrosine phosphatase, receptor type, C　（PTPRC）
    （４２）RAB10, member RAS oncogene family　（RAB10）
    （４３）Ribosomal protein, large, P1　（RPLP1）
    （４４）Ras-related GTP binding D　（RRAGD）
    （４５）Solute carrier family 22, member 15　（SLC22A15）
    （４６）Solute carrier family 44, member 1　（SLC44A1）
    （４７）Schlafen family member 12　（SLFN12）
    （４８）S1 RNA binding domain 1　（SRBD1）
    （４９）Tet oncogene family member 2　（TET2）
    （５０）Transducin-like enhancer of split 2 (E(sp1) homolog, Drosophila) 　（TLE2）
    （５１）Ubiquitin-conjugating enzyme E2W (putative) 　（UBE2W）
    （５２）Ubiquitination factor E4A　（UBE4A）
    （５３）Ubiquitin specific peptidase 15　（USP15）
    （５４）WD repeat and SOCS box containing 1　（WSB1）
    （５５）Zinc finger E-box binding homeobox 2　（ZEB2）
    （５６）Zinc metallopeptidase (STE24 homolog, S. cerevisiae) 　（ZMPSTE24）
  2. 被験体の遺伝子の発現レベルを、被験体の末梢血細胞のmRNAを用いて測定する、請求項１記載の方法。
  3. 遺伝子の発現レベルを、請求項１に記載の５６個の遺伝子セットＡの５６個の遺伝子の塩基配列からなるヌクレオチド又はその一部配列を含むヌクレオチドをターゲットとした定量PCRにより測定し、CA19-9の測定値と併用する、請求項１記載の方法。
  4. 以下の工程を含む、請求項１～３のいずれか１項に記載の方法：
    （１）被験体より採取した末梢血細胞よりmRNAを抽出する工程；
    （２）遺伝子セットＡの５６個の遺伝子をPCRにより増幅し、Ct（Cycle threshold）値を得て、GAPDH等のハウスキーピング遺伝子のCt値により標準化し、標準化Ct値を得る工程；
    （３）被験体より採取した生体試料中のCA19-9を測定する工程；
    （４）遺伝子セットＡの各遺伝子の標準化Ct値およびCA19-9測定値より、膵臓癌が陽性であるか、陰性であるかの判断を補助するための値を算出する工程。
  5. 以下の工程を含む請求項４記載の方法であって、最終判定値Ｚが０より大きい場合に膵臓癌が陽性であると判定する方法：
    （１）　請求項４（２）の工程で得られた標準化Ct値より以下の判別式Iを用いてＰ値を算出する工程
    判別式I： intercept + Σ (beta i × X i)
    [式において、interceptは定数、beta iは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子のi番目の遺伝子に対する係数、ｘ iは遺伝子セットＡの５６個の遺伝子それぞれの遺伝子のbeta × Xを合計することを示す。]；及び
    （２）　請求項４（３）の工程で得られたCA19-9の測定値をＣ値とし、Ｐ値とＣ値を以下の判別式IIに代入し、最終判定値Ｚを得る工程
    判別式II：-2.9448 + (0.0090864 x P) + (0.9329593 x Loge C)。
  6. ５６個の遺伝子セットＡを用いる判別式におけるintercept及び各遺伝子のbeta iが以下に示す値である、請求項５記載の膵臓癌を検出する方法：
    intercept: -298.018
    Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
  7. CA19-9の測定と併用して、膵臓癌を検出するための、以下の５６個の遺伝子セットＡの遺伝子の塩基配列からなるヌクレオチド又はその一部配列を含むヌクレオチドを含む膵臓癌を検出するための試薬：
    遺伝子セットA
    （１）Abhydrolase domain containing 3　（ABHD3）
    （２）Abl-interactor 1　（ABI1）
    （３）Acyl-CoA synthetase long-chain family member 3　（ACSL3）
    （４）Aldo-keto reductase family 1, member B1 (aldose reductase)　（AKR1B1）
    （５）ATPase, Class VI, type 11B　（ATP11B）
    （６）UDP-GlcNAc:betaGal beta-1,3-N-acetylglucosaminyltransferase 5　（B3GNT5）
    （７）BTB and CNC homology 1, basic leucine zipper transcription factor 1　（BACH1）
    （８）Chromosome 11 open reading frame 2　（C11orf2）
    （９）Chromosome 2 open reading frame 81　（C2orf81）
    （１０）Cyclin Y-like 1　（CCNYL1）
    （１１）Centromere protein N　（CENPN）
    （１２）Complement factor H-related 3　（CFHR3）
    （１３）C-type lectin domain family 4, member D　（CLEC4D）
    （１４）Collagen, type XVII, alpha 1　（COL17A1）
    （１５）Cytochrome b5 reductase 4　（CYB5R4）
    （１６）DENN/MADD domain containing 1B　（DENND1B）
    （１７）Enoyl CoA hydratase domain containing 3　（ECHDC3）
    （１８）Ectonucleoside triphosphate diphosphohydrolase 1　（ENTPD1）
    （１９）Family with sequence similarity 198, member B　（FAM198B）
    （２０）Family with sequence similarity 49, member B　（FAM49B）
    （２１）Fatty acyl CoA reductase 1　（FAR1）
    （２２）Fibrinogen-like 2　（FGL2）
    （２３）Fibronectin type III domain containing 3B　（FNDC3B）
    （２４）Fucose-1-phosphate guanylyltransferase　（FPGT）
    （２５）UDP-N-acetyl-alpha-D-galactosamine:polypeptide N-acetylgalactosaminyltransferase 4 (GalNAc-T4) 　（GALNT4）
    （２６）HEAT repeat containing 5A　（HEATR5A）
    （２７）HIV-1 Tat interactive protein 2, 30kDa　（HTATIP2）
    （２８）Interferon gamma receptor 1　（IFNGR1）
    （２９）IKBKB interacting protein　（IKBIP）
    （３０）Lactate dehydrogenase A　（LDHA）
    （３１）Lysophosphatidic acid receptor 6　（LPAR6）
    （３２）Membrane-bound transcription factor peptidase, site 2　（MBTPS2）
    （３３）Minichromosome maintenance complex binding protein　（MCMBP）
    （３４）Mesoderm induction early response 1 homolog (Xenopus laevis) 　（MIER1）
    （３５）Nuclear factor (erythroid-derived 2)-like 2　（NFE2L2）
    （３６）Oligonucleotide/oligosaccharide-binding fold containing 2A　（OBFC2A）
    （３７）Oxysterol binding protein-like 8　（OSBPL8）
    （３８）Peptidylprolyl isomerase H (cyclophilin H) 　（PPIH）
    （３９）Protein phosphatase 1, regulatory (inhibitor) subunit 13 like　（PPP1R13L）
    （４０）PR domain containing 5　（PRDM5）
    （４１）Protein tyrosine phosphatase, receptor type, C　（PTPRC）
    （４２）RAB10, member RAS oncogene family　（RAB10）
    （４３）Ribosomal protein, large, P1　（RPLP1）
    （４４）Ras-related GTP binding D　（RRAGD）
    （４５）Solute carrier family 22, member 15　（SLC22A15）
    （４６）Solute carrier family 44, member 1　（SLC44A1）
    （４７）Schlafen family member 12　（SLFN12）
    （４８）S1 RNA binding domain 1　（SRBD1）
    （４９）Tet oncogene family member 2　（TET2）
    （５０）Transducin-like enhancer of split 2 (E(sp1) homolog, Drosophila) 　（TLE2）
    （５１）Ubiquitin-conjugating enzyme E2W (putative) 　（UBE2W）
    （５２）Ubiquitination factor E4A　（UBE4A）
    （５３）Ubiquitin specific peptidase 15　（USP15）
    （５４）WD repeat and SOCS box containing 1　（WSB1）
    （５５）Zinc finger E-box binding homeobox 2　（ZEB2）
    （５６）Zinc metallopeptidase (STE24 homolog, S. cerevisiae) 　（ZMPSTE24）
  8. 一部配列を含むヌクレオチドがPCR用プライマーである、請求項７記載の試薬。
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