JP2007215537A - Method for detecting genetic risk of cerebrovascular disorder - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a gene detection method, etc., for acquiring a material for determining genetic risk of ischemic and hemorrhagic cerebrovascular disorders. <P>SOLUTION: Two hundred and two genetic polymorphisms relating to 152 candidate genes were measured on 1,141 patients of cerebrovascular disorder (636 patients of atherothrombotic cerebral infarction, 282 patients of cerebral hemorrhage and 223 patients of subarachnoid hemorrhage) and 2,010 controls to detect genetic polymorphisms significantly relating to the onset of these 3 diseases. As a result of the investigation, it has been clarified that the risk detection based on 8 genetic polymorphisms for atherothrombotic cerebral infarction, 9 genetic polymorphisms for cerebral hemorrhage and 10 genetic polymorphisms for subarachnoid hemorrhage in addition to the conventional risk factors for cerebrovascular disorder is useful for the primary and secondary prevention of cerebrovascular disorder. Stratified analyses on each of 6 factors comprising the sex, hypertension/hypercholesterolemia/diabetes/obesity/smoking habit revealed that different genetic polymorphisms have relationship to atherothrombotic cerebral infarction. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、脳血管障害の遺伝的リスク検出法等に関するものである。   The present invention relates to a genetic risk detection method for cerebrovascular disorders.

ヒトゲノムプロジェクトの成功によって、一般的な疾患に影響を与える遺伝子の同定を含め、臨床医学に対して大きな利益がもたらされつつある。そのような遺伝子を同定するための方法の一つとして、特定の疾患に注目しつつ、適切に選択された遺伝子多型を探るという方法がある。そのような遺伝子は、その疾患の発症・進展に関与するタンパク質をコードしていることが知られており、かつ疾患に連鎖する染色体領域に存在しているからである。   The success of the Human Genome Project is bringing significant benefits to clinical medicine, including the identification of genes that affect common diseases. One of the methods for identifying such a gene is a method of searching for an appropriately selected gene polymorphism while paying attention to a specific disease. This is because such a gene is known to encode a protein involved in the onset and progression of the disease and exists in a chromosomal region linked to the disease.

脳血管障害は、一般的かつ重篤な疾患である。米国では、毎年７０万人以上の患者が初回、或いは二回目以上の発作によって苦しんでおり、毎年１６万３千人がこの疾患によって亡くなっている。米国における脳血管障害の罹患者は、５４０万人にのぼる。全ての脳血管障害のうち、８８％は脳梗塞、９％は脳出血、３％はクモ膜下出血である。日本では、脳血管障害の罹患者は、１４０万人程度であり（６２％は脳梗塞、２３％は脳出血、１１％はクモ膜下出血である）、毎年１３万２千人近くが、この病気によって亡くなっている（厚生労働省の推計による）。近年、脳血管障害の治療に対して急速な進歩が認められるものの、西洋および日本において、依然として脳血管障害は重篤な影響を与える疾患であるとともに、心臓病とガンに続き第３位の死因となっている。脳血管障害の脅威を減少させるための重要な戦略の一つは、脳血管障害に関する危険因子を同定することである。   Cerebrovascular disorder is a common and serious disease. In the United States, more than 700,000 patients suffer from first or second seizures each year, and 163,000 people die from the disease each year. There are 5.4 million people with cerebrovascular disorders in the United States. Of all cerebrovascular disorders, 88% are cerebral infarctions, 9% are cerebral hemorrhages, and 3% are subarachnoid hemorrhages. In Japan, there are about 1.4 million people with cerebrovascular disorders (62% is cerebral infarction, 23% is cerebral hemorrhage, 11% is subarachnoid hemorrhage), and nearly 132,000 people are affected each year. Died of illness (according to Ministry of Health, Labor and Welfare estimates). In recent years, rapid progress has been made in the treatment of cerebrovascular disorders, but in the West and Japan, cerebrovascular disorders are still a seriously affecting disease and the third leading cause of death following heart disease and cancer. It has become. One important strategy for reducing the threat of cerebrovascular disorders is to identify risk factors for cerebrovascular disorders.

遺伝的連鎖解析と候補遺伝子解析によって、遺伝子座（５ｑ１２）（非特許文献１）。関連文献については、明細書の末尾にまとめて示す。））といくつかの候補遺伝子（フォスフォジエステラーゼ４Ｄ（非特許文献２）、５リポキシゲナーゼ活性化タンパク質（非特許文献３）、およびシクロオキシゲナーゼ２（非特許文献４））と、脳血管障害との関与が示唆されている。
しかしながら、依然として虚血性および出血性の脳血管障害と遺伝的要因との関係については、十分に解明されていない。 Genetic locus (5q12) by genetic linkage analysis and candidate gene analysis (Non-patent Document 1). Related documents are shown together at the end of the specification. )) And several candidate genes (phosphodiesterase 4D (non-patent document 2), 5 lipoxygenase activating protein (non-patent document 3), and cyclooxygenase 2 (non-patent document 4)), and cerebrovascular disorder Involvement has been suggested.
However, the relationship between ischemic and hemorrhagic cerebrovascular disorders and genetic factors remains unclear.

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、虚血性および出血性の脳血管障害について、遺伝的因子および従来の危険因子を組み合わせることにより、リスクを判断するための一材料を得るための検出法等を提供することにある。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and its purpose is to determine a risk of ischemic and hemorrhagic cerebrovascular disorders by combining genetic factors and conventional risk factors. It is to provide a detection method for obtaining one material.

本発明者は、虚血性および出血性の脳血管障害に関し、３１５１名の日本人について、１５２遺伝子中の２０２カ所の遺伝子多型に関する大規模研究を行った。本研究の目的は、アテローム血栓性脳梗塞、脳出血、およびクモ膜下出血という脳血管障害に関与する遺伝子多型を同定し、この知見に基づいて、ある者に対して脳血管障害を避けるための有用な情報を与えることである。   The present inventor conducted a large-scale study on 202 polymorphisms in 152 genes in 3151 Japanese people regarding ischemic and hemorrhagic cerebrovascular disorders. The purpose of this study was to identify genetic polymorphisms involved in cerebrovascular disorders such as atherothrombotic cerebral infarction, cerebral hemorrhage, and subarachnoid hemorrhage, and to avoid cerebrovascular disorders for a person based on this finding Is to give useful information.

上記解析の結果、第１の発明に係るアテローム血栓性脳梗塞のリスク検出法は、ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ、ＭＴＨＦＲのＣ６７７Ｔ、ＩＰＦ１の３Ｇ−１０８／４Ｇ、ＴＮＦＳＦ４のＡ／Ｇ、ＩＴＧＢ２のＣ１３２３Ｔ、ＴＨＢＳ２のＴ３９４９Ｇ、ＭＭＰ１２のＡ−８２Ｇ、ＡＮＸＡ５のＣ−１Ｔの遺伝子多型と、性差、高血圧の有無、糖尿病の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセントによる区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。
このとき、群を形成するときに使用する分散については、統計上の分散値、或いは標準偏差値（ＳＤ）、パーセントによる区分などを用いることができる。なお、遺伝子多型については、必ずしも上記８個には限られず、１個〜７個、９個以上で実施することができる。 As a result of the above analysis, the risk detection method for atherothrombotic cerebral infarction according to the first invention is IL6 G-572C, MTHFR C677T, IPF1 3G-108 / 4G, TNFSF4 A / G, ITGB2 C1323T, The risk of onset is calculated by multiplying the genetic polymorphisms of T3949G of THBS2, A-82G of MMP12, C-1T of ANXA5, gender difference, presence or absence of hypertension, presence or absence of diabetes, and the odds ratio of each evaluation factor. The onset risk is characterized in that three or more groups are created according to the average, variance, or percentage, and the risk of onset is detected according to each group.
At this time, as a variance used when forming a group, a statistical variance value, a standard deviation value (SD), a percentage division, or the like can be used. In addition, about gene polymorphism, it is not necessarily restricted to said 8 pieces, It can implement by 1-7 pieces, 9 or more.

本明細書中において、多型の記載方法は、次の２通りの方法である。
（１）各遺伝子について、「データベースに登録されている塩基（Ａ：アデニン、Ｇ：グアニン、Ｃ：シトシン、Ｔ：チミン）、多型が生じている位置、多型塩基」の順で記載する。例えば、「ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ」は、ＩＬ６遺伝子について、−５７２位のＧがＣとなっている多型を意味している。但し、挿入多型については、「データベースに登録されている数とその塩基、多型が生じている位置、／塩基数及び塩基」の順で記載する。例えば、「ＩＰＦ１の３Ｇ−１０８／４Ｇ」は、ＩＰＦ１遺伝子について、−１０８位の３個の連続するＧが、４個の連続するＧとなる挿入多型を意味している。 In the present specification, polymorphisms are described in the following two ways.
(1) For each gene, “bases registered in the database (A: adenine, G: guanine, C: cytosine, T: thymine), positions where polymorphism occurs, polymorphic bases” are described in this order. . For example, “IL6 G-572C” means a polymorphism in which the G at position −572 is C for the IL6 gene. However, the insertion polymorphism is described in the order of “number registered in database and its base, position where polymorphism occurs, number of bases and base”. For example, “3F-108 / 4G of IPF1” means an insertion polymorphism in which three consecutive Gs at the −108 position become four consecutive Gs for the IPF1 gene.

（２）各遺伝子について、「多型が生じている位置、データベースに登録されている塩基（Ａ：アデニン、Ｇ：グアニン、Ｃ：シトシン、Ｔ：チミン）→多型の塩基」の順で記載する。例えば、「ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ」は、ＭＴＨＦＲ遺伝子について、６７７位のＣがＴとなっている多型を意味している。但し、挿入多型については、「多型が生じている位置／塩基数とデータベースに登録されている塩基→塩基数と塩基」の順で記載する。例えば、「ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ」は、ＩＰＦ１遺伝子について、−１０８位の３個の連続するＧが、４個の連続するＧとなる挿入多型を意味している。
また、場所の指定がない多型（例えば、ＨＮＦ４ＡのＡ→Ｇ、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ、ＰＡＩ１のＡ→Ｇ）については、表１〜表６に記載のｄｂＳＮＰのアクセス番号から、その内容を容易に理解することができる。 (2) For each gene, it is described in the order of “position where polymorphism occurs, base registered in database (A: adenine, G: guanine, C: cytosine, T: thymine) → polymorphic base”. To do. For example, “MTHFR 677C → T” means a polymorphism in which the C at position 677 is T for the MTHFR gene. However, the insertion polymorphism is described in the order of “position / base number where the polymorphism occurs and bases registered in the database → number of bases and base”. For example, “−108 / 3G → 4G of IPF1” means an insertion polymorphism in which three consecutive Gs at the −108 position become four consecutive Gs for the IPF1 gene.
For polymorphisms that do not specify a location (for example, A → G of HNF4A, A → G of TNFSF4, A → G of PAI1), the contents are determined from the access numbers of dbSNP described in Tables 1 to 6. Easy to understand.

一般に多型は、集団（例えば、日本人集団、西洋人集団など）が異なると、その種類・頻度が異なることが知られている。このため、日本人以外の集団において、脳血管障害との関係が指摘されている多型であっても、必ずしも日本人集団においてそのような関連が認められるわけではない。このため、従来の報告については、国または疾患が異なる場合には、必ずしも日本人における多型および脳血管障害との関連が裏付けられるわけではない。   In general, it is known that polymorphisms have different types and frequencies for different groups (for example, Japanese group, Western group, etc.). For this reason, even in a polymorphism that has been pointed out to be related to cerebrovascular disorders in a non-Japanese population, such a relationship is not necessarily recognized in the Japanese population. For this reason, conventional reports do not necessarily support the association between polymorphisms and cerebrovascular disorders in Japanese when countries or diseases differ.

また、第２の発明に係る脳出血のリスク検出法は、ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ、ＴＮＦのＣ−８６３Ａ、ＣＤ１４のＣ−２６０Ｔ、ＦＢＮ１のＴ１８７５Ｃ、ＰＥＣＡＭ１のＣ１４５４Ｇ、ＵＣＰ１のＡ−１１２Ｃ、ＣＰＢ２のＧ５２９Ａ、ＬＩＰＣのＧ−２５０Ａ、ＣＣＬ５のＣ−２８Ｇの遺伝子多型と、性差、高血圧の有無、高コレステロール血症の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセントによる区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。
このとき、群を形成するときに使用する分散については、統計上の分散値、或いは標準偏差値（ＳＤ）、パーセントによる区分などを用いることができる。なお、遺伝子多型については、必ずしも上記９個には限られず、１個〜８個、１０個以上で実施することができる。 In addition, the method for detecting the risk of cerebral hemorrhage according to the second invention includes IL-6 G-572C, TNF C-863A, CD14 C-260T, FBN1 T1875C, PECAM1 C1454G, UCP1 A-112C, and CPB2 G529A. The risk of onset was calculated by multiplying the genetic polymorphisms of LIPC G-250A and CCL5 C-28G, gender differences, hypertension, hypercholesterolemia and the odds ratio of each evaluation factor. The onset risk is characterized in that three or more groups are created according to the average, variance, or percentage, and the risk of onset is detected according to each group.
At this time, as a variance used when forming a group, a statistical variance value, a standard deviation value (SD), a percentage division, or the like can be used. In addition, about gene polymorphism, it is not necessarily restricted to said 9 pieces, It can implement by 1-8 pieces, 10 pieces or more.

また、第３の発明に係るクモ膜下出血のリスク検出法は、ＰＫＤ１−ｌｉｋｅのＧ／Ａ（Ｇｌｙ２４３Ａｓｐ）、ＴＮＦのＣ−８６３Ａ、ＣＡＰＮ１０のＧ４８５２Ａ、ＭＴＨＦＲのＣ６７７Ｔ、ＵＣＰ３のＣ−５５Ｔ、ＯＬＲ１のＧ５０１Ｃ、ＰＡＸ４のＣ５６７Ｔ、ＴＧＦＢＲ２のＣ１１６７Ｔ、ＩＬ１０のＴ−８１９Ｃ、ＣＣＬ５のＧ−４０３Ａの遺伝子多型と、高コレステロール血症の有無、喫煙の有無、性差、高血圧の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセントによる区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。
このとき、群を形成するときに使用する分散については、統計上の分散値、或いは標準偏差値（ＳＤ）、パーセントによる区分などを用いることができる。なお、遺伝子多型については、必ずしも上記１０個には限られず、１個〜９個、１１個以上で実施することができる。 In addition, the risk detection method for subarachnoid hemorrhage according to the third invention includes PKD1-like G / A (Gly243Asp), TNF C-863A, CAPN10 G4852A, MTHFR C677T, UCP3 C-55T, OLR1 G501C of PAX4, C567T of PAX4, C1167T of TGFBR2, T-819C of IL10, G-403A of CCL5, presence or absence of hypercholesterolemia, presence or absence of smoking, gender difference, presence or absence of hypertension, Calculate the risk of onset by multiplying the odds ratio of each evaluation factor, create multiple groups of 3 or more according to the average, variance, or percentage classification of the onset risk, and detect the risk of onset according to each group It is characterized by doing.
At this time, as a variance used when forming a group, a statistical variance value, a standard deviation value (SD), a percentage division, or the like can be used. In addition, about gene polymorphism, it is not necessarily restricted to said 10 pieces, It can implement by 1-9 pieces, 11 or more.

また、第４の発明に係る脳血管障害の遺伝的リスク検出法は、ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ、ＭＴＨＦＲのＣ６７７Ｔ、ＩＰＦ１の３Ｇ−１０８／４Ｇ、ＴＮＦＳＦ４のＡ／Ｇ、ＩＴＧＢ２のＣ１３２３Ｔ、ＴＨＢＳ２のＴ３９４９Ｇ、ＭＭＰ１２のＡ−８２Ｇ、ＡＮＸＡ５のＣ−１Ｔ、ＴＮＦのＣ−８６３Ａ、ＣＤ１４のＣ−２６０Ｔ、ＦＢＮ１のＴ１８７５Ｃ、ＰＥＣＡＭ１のＣ１４５４Ｇ、ＵＣＰ１のＡ−１１２Ｃ、ＣＰＢ２のＧ５２９Ａ、ＬＩＰＣのＧ−２５０Ａ、ＣＣＬ５のＣ−２８Ｇ、ＰＫＤ１−ｌｉｋｅのＧ／Ａ（Ｇｌｙ２４３Ａｓｐ）、ＣＡＰＮ１０のＧ４８５２Ａ、ＵＣＰ３のＣ−５５Ｔ、ＯＬＲ１のＧ５０１Ｃ、ＰＡＸ４のＣ５６７Ｔ、ＴＧＦＢＲ２のＣ１１６７Ｔ、ＩＬ１０のＴ−８１９Ｃ、ＣＣＬ５のＧ−４０３Ａのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型を検出することを特徴とする。   In addition, the genetic risk detection method for cerebrovascular disorder according to the fourth invention includes IL-G G-572C, MTHFR C677T, IPF1 3G-108 / 4G, TNFSF4 A / G, ITGB2 C1323T, THBS2 T3949G. , MMP12 A-82G, ANXA5 C-1T, TNF C-863A, CD14 C-260T, FBN1 T1875C, PECAM1 C1454G, UCP1 A-112C, CPB2 G529A, LIPC G-250A, CCL5 C-28G, PKD1-like G / A (Gly243Asp), CAPN10 G4852A, UCP3 C-55T, OLR1 G501C, PAX4 C567T, TGFBR2 C1167T, IL10 T-819C, CCL5 G-403A home And detecting at least one or more polymorphisms.

これらの多型は、第１の発明〜第３の発明について、脳血管障害のリスクを検出するために特に有効な多型であると判断されたものである。
また、第４の発明においては、脳血管障害がアテローム血栓性脳梗塞である場合には、ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ、ＭＴＨＦＲのＣ６７７Ｔ、ＩＰＦ１の３Ｇ−１０８／４Ｇ、ＴＮＦＳＦ４のＡ／Ｇ、ＩＴＧＢ２のＣ１３２３Ｔ、ＴＨＢＳ２のＴ３９４９Ｇ、ＭＭＰ１２のＡ−８２Ｇ、ＡＮＸＡ５のＣ−１Ｔのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型を検出することが好ましい。 These polymorphisms were determined to be particularly effective polymorphisms for detecting the risk of cerebrovascular disorder in the first to third inventions.
In the fourth invention, when the cerebrovascular disorder is atherothrombotic cerebral infarction, G-572C of IL6, C677T of MTHFR, 3G-108 / 4G of IPF1, A / G of TNFSF4, ITGB2 It is preferable to detect at least one gene polymorphism of C1323T, THBS2 T3949G, MMP12 A-82G, or ANXA5 C-1T.

また、脳血管障害が脳出血である場合には、ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ、ＴＮＦのＣ−８６３Ａ、ＣＤ１４のＣ−２６０Ｔ、ＦＢＮ１のＴ１８７５Ｃ、ＰＥＣＡＭ１のＣ１４５４Ｇ、ＵＣＰ１のＡ−１１２Ｃ、ＣＰＢ２のＧ５２９Ａ、ＬＩＰＣのＧ−２５０Ａ、ＣＣＬ５のＣ−２８Ｇのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型を検出することが好ましい。
また、脳血管障害がクモ膜下出血である場合には、ＰＫＤ１−ｌｉｋｅのＧ／Ａ（Ｇｌｙ２４３Ａｓｐ）、ＴＮＦのＣ−８６３Ａ、ＣＡＰＮ１０のＧ４８５２Ａ、ＭＴＨＦＲのＣ６７７Ｔ、ＵＣＰ３のＣ−５５Ｔ、ＯＬＲ１のＧ５０１Ｃ、ＰＡＸ４のＣ５６７Ｔ、ＴＧＦＢＲ２のＣ１１６７Ｔ、ＩＬ１０のＴ−８１９Ｃ、ＣＣＬ５のＧ−４０３Ａのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型を検出することが好ましい。 When the cerebrovascular disorder is cerebral hemorrhage, IL-6 G-572C, TNF C-863A, CD14 C-260T, FBN1 T1875C, PECAM1 C1454G, UCP1 A-112C, CPB2 G529A, LIPC It is preferable to detect at least one or two or more gene polymorphisms of C-28G of G-250A of CCL5.
When the cerebrovascular disorder is subarachnoid hemorrhage, PKD1-like G / A (Gly243Asp), TNF C-863A, CAPN10 G4852A, MTHFR C677T, UCP3 C-55T, OLR1 G501C It is preferable to detect at least one gene polymorphism of C567T of PAX4, C1167T of TGFBR2, T-819C of IL10, or G-403A of CCL5.

更に、本発明者は、アテローム血栓性脳梗塞に関与する遺伝子多型が、性差、高血圧の有無、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無、肥満の有無、喫煙の有無によって異なるのではないかとの仮説を立てた。それぞれの因子について、遺伝子多型と脳血管障害との関係を評価した結果、次の発明を完成するに至った。
こうして、第５の発明に係るアテローム血栓性脳梗塞のリスク検出法は、男性と女性とに分類し、女性においてはＥＤＮ１の５６６５Ｇ→Ｔ、ＬＩＰＧの５８４Ｃ→Ｔ、ＣＣＬ１１のＧ→Ａ（Ａｌａ２３Ｔｈｒ）、ＵＴＳ２のＧ→Ａ（Ｓｅｒ８９Ａｓｎ）、ＡＫＡＰ１０のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６４６Ｖａｌ）、ＫＣＮＪ１１のＡ→Ｇ（Ｇｌｕ２３Ｌｙｓ）、ＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、高血圧の有無、糖尿病の有無とを評価因子とし、男性においてはＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＩＴＧＢ２の１３２３Ｃ→Ｔ、ＡＰＯＥの３９３２Ｔ→Ｃ、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ、ＡＰＯＡ１の８４Ｔ→Ｃ、ＥＤＮＲＡの−２３１Ａ→Ｇ、Ｆ１２の４６Ｃ→Ｔ、ＫＣＮＪ１１のＡ→Ｇ（Ｇｌｕ２３Ｌｙｓ）、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＴＨＢＳ２のＴ→Ｇ（３’ＵＴＲ）、ＡＰＯＥの−２１９Ｇ→Ｔ、ＡＣＤＣの−１１３７７Ｃ→Ｇのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、糖尿病の有無、高血圧の有無、ＢＭＩとを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。 Furthermore, the present inventor suggested that genetic polymorphisms involved in atherothrombotic cerebral infarction may differ depending on gender differences, presence or absence of hypertension, presence or absence of hypercholesterolemia, presence or absence of diabetes, presence or absence of obesity, presence or absence of smoking. The hypothesis was made. As a result of evaluating the relationship between gene polymorphism and cerebrovascular disorder for each factor, the following invention was completed.
Thus, the risk detection method for atherothrombotic cerebral infarction according to the fifth invention is classified into male and female. In females, EDN1 5665G → T, LIPG 584C → T, CCL11 G → A (Ala23Thr) , UTS2 G → A (Ser89Asn), AKAP10 A → G (Ile646Val), KCNJ11 A → G (Glu23Lys), IL6 −572G → C, and at least one gene polymorphism, In men, MTHFR 677C → T, ITGB2 1323C → T, APOE 3932T → C, TNFSF4 A → G, APOA1 84T → C, EDNRA −231A → G, F12 46C → T, KCNJ11 A → G (Glu23Lys), I At least one or more polymorphisms of F1 −108 / 3G → 4G, THBS2 T → G (3′UTR), APOE −219G → T, ACDC −11377C → G, and diabetes The risk of onset is calculated by multiplying the odds ratio of each evaluation factor with the presence or absence, presence or absence of hypertension, and BMI as an evaluation factor. It is prepared and the risk of onset is detected according to each group, It is characterized by the above-mentioned.

また、他の発明に係るアテローム血栓性脳梗塞のリスク検出法は、高血圧の有無に分類し、血圧正常者においてはＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＡＧＴＲ１の１１６６Ａ→Ｃ、ＳＡＨのＡ→Ｇ（ｉｎ ｉｎｔｒｏｎ１２）のうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、性別、糖尿病の有無とを評価因子とし、高血圧者においてはＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃ、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ、ＳＬＣ２６Ａ８のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６３９Ｖａｌ）、ＧＰ６の１３２５４Ｔ→Ｃ、ＨＮＦ４ＡのＡ→Ｇ、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＰＣＳＫ９の２３９６８Ａ→Ｇ、ＴＨＢＳ２のＴ→Ｇ（３’ＵＴＲ）のうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、糖尿病の有無、性別とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。   Further, the risk detection method for atherothrombotic cerebral infarction according to another invention is classified into the presence or absence of hypertension, and in normal blood pressure, MTHFR 677C → T, AGTR1 1166A → C, SAH A → G (in intron12) ) At least one gene polymorphism, sex, and presence / absence of diabetes, and in hypertensives, -572G → C of IL6, A → G of TNFSF4, A → G of SLC26A8 (Ile639Val), GP254 13254T → C, HNF4A A → G, IPF1 −108 / 3G → 4G, PCSK9 23968A → G, THBS2 T → G (3′UTR) Using the above genetic polymorphism, the presence or absence of diabetes, and gender as evaluation factors, the risk of onset is calculated by multiplying the odds ratio of each evaluation factor. , To create a three or more groups in accordance with the risk in the average and variance or percentage division, and detects the risk of developing according to each group.

また、他の発明に係るアテローム血栓性脳梗塞のリスク検出法は、高コレステロール血症の有無に分類し、血清コレステロール正常者においてはＡＧＴの−６Ｇ→Ａ、ＰＣＳＫ９の２３９６８Ａ→Ｇ、ＩＴＧＢ２の１３２３Ｃ→Ｔ、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、Ｆ７の１１４９６Ｇ→Ａのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、高血圧の有無、性別、糖尿病の有無とを評価因子とし、高コレステロール血症者においてはＣＯＭＴのＧ→Ａ（Ｖａｌ１５８Ｍｅｔ）、ＡＤＲＢ２の４６Ａ→Ｇ、ＨＮＦ４ＡのＡ→Ｇ、ＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃ、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＰＣＫ１の−２３２Ｃ→Ｇ、ＰＴＧＩＳの１１１７Ｃ→Ａ、ＣＣＬ５の−２８Ｃ→Ｇ、ＡＧＴＲ２の１６７５Ｇ→Ａのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、高血圧の有無、糖尿病の有無、性別とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。   In addition, the risk detection method for atherothrombotic cerebral infarction according to another invention is classified into the presence or absence of hypercholesterolemia, and in patients with normal serum cholesterol, AGT is −6G → A, PCSK9 is 23968A → G, and ITGB2 is 1323C. → T, MTHFR 677C → T, F7 11496G → A polymorphism of at least one or more, and presence / absence of hypertension, gender, diabetes mellitus COMT G → A (Val158Met), ADRB2 46A → G, HNF4A A → G, IL6 −572G → C, IPF1 −108 / 3G → 4G, PCK1 −232C → G, PTGIS 1117C → A, at least one or two of -28C → G of CCL5, 1675G → A of AGTR2 Based on the above genetic polymorphism and the presence / absence of hypertension, presence / absence of diabetes, and gender, the risk of onset is calculated by multiplying the odds ratio of each evaluation factor. A plurality of groups of three or more are created, and the risk of onset is detected according to each group.

また、他の発明に係るアテローム血栓性脳梗塞のリスク検出法は、糖尿病の有無に分類し、血糖正常者においてはＭＭＰ１２の−８２Ｇ→Ａ、ＩＬ６の−５７２Ｃ→Ｇ、ＣＯＬ３Ａ１のＧ→Ａ（Ａｌａ６９８Ｔｈ）、ＡＢＣＡ１の２５８３Ａ→Ｇ、ＳＡＨのＡ→Ｇ（ｉｎ ｉｎｔｒｏｎ１２）のうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、高血圧の有無、性別とを評価因子とし、糖尿病者においてはＡＰＯＥの３９３２Ｔ→Ｃ、ＣＯＭＴのＧ→Ａ（Ｖａｌ１５８Ｍｅｔ）、ＧＰ６の１３２５４Ｔ→Ｃ、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ、ＧＣＫの−３０Ｇ→Ａ、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＧＹＳ１のＡ→Ｇ（Ｍｅｔ４１６Ｖａｌ）のうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、高血圧の有無、性別、高コレステロール血症の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。   In addition, the risk detection method for atherothrombotic cerebral infarction according to another invention is classified into the presence or absence of diabetes. In normal blood glucose, MMP12 −82G → A, IL6 −572C → G, COL3A1 G → A ( Ala698Th), ABCA1 2583A → G, SAH A → G (in intron 12) at least one or more genetic polymorphisms, presence or absence of hypertension, and sex as evaluation factors. In diabetics, APOE 3932T → C, COMT G → A (Val158Met), GP6 13254T → C, TNFSF4 A → G, GCK −30G → A, FABP2 2445G → A, MTHFR 677C → T, GYS1 A → G (Met416Val) at least one or more gene polymorphisms, presence or absence of hypertension, sex With the presence or absence of hypercholesterolemia as an evaluation factor, the risk of onset is calculated by multiplying the odds ratio of each evaluation factor, and multiple groups of 3 or more are created according to the average and variance or percentage classification. The risk of onset is detected according to each group.

また、他の発明に係るアテローム血栓性脳梗塞のリスク検出法は、肥満の有無に分類し、ＢＭＩ正常者においてはＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃ、ＬＩＰＧの５８４Ｃ→Ｔ、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＧＣＫの−３０Ｇ→Ａ、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ、ＡＧＴの−６Ｇ→Ａのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、高血圧の有無、性別、糖尿病の有無とを評価因子とし、肥満者においてはＵＣＰ３の−５５Ｃ→Ｔ、ＩＬ１０の−５９２Ａ→Ｃ、ＩＰＦ１の−１０８／３Ｇ→４Ｇ、ＬＩＰＧの５８４Ｃ→Ｔ、ＡＰＯＡ１の８４Ｔ→Ｃ、ＥＤＮ１の５６６５Ｇ→Ｔのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、高血圧の有無、糖尿病の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。   Further, the risk detection method for atherothrombotic cerebral infarction according to another invention is classified into the presence or absence of obesity, and in normal BMI, -572G → C of IL6, 584C → T of LIPG, 677C → T of MTHFR, GCK -30G → A, TNFSF4 A → G, AGT −6G → A polymorphism of at least one or more, and presence / absence of hypertension, sex, presence / absence of diabetes, and obesity At least one of UCP3 −55C → T, IL10 −592A → C, IPF1 −108 / 3G → 4G, LIPG 584C → T, APOA1 84T → C, EDN1 5665G → T or Using two or more gene polymorphisms, the presence or absence of hypertension, and the presence or absence of diabetes as evaluation factors, the risk of onset is calculated by multiplying the odds ratio of each evaluation factor. The create three or more of the plurality of groups in accordance with the average and variance or percentage division, and detects the risk of developing according to each group.

また、他の発明に係るアテローム血栓性脳梗塞のリスク検出法は、喫煙の有無に分類し、非喫煙者においてはＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃ、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ、ＩＴＧＢ２の１３２３Ｃ→Ｔ、ＬＩＰＧの５８４Ｃ→Ｔ、ＵＣＰ３の−５５Ｃ→Ｔ、ＭＭＰ１２の−８２Ａ→Ｇ、ＵＴＳ２のＧ→Ａ（Ｓｅｒ８９Ａｓｎ）、ＴＨＢＳ２のＴ→Ｇ（３’ＵＴＲ）のうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、高血圧の有無、性別、糖尿病の有無とを評価因子とし、喫煙者においてはＦ１２の４６Ｃ→Ｔ、ＣＯＭＴのＧ→Ａ（Ｖａｌ１５８Ｍｅｔ）、ＣＸＣＬ１６のＣ→Ｔ（Ａｌａ１８１Ｖａｌ）、ＣＰＢ２のＴ→Ｃ（Ｉｌｅ３４７Ｔｈｒ）のうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型と、高血圧の有無、糖尿病の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセント区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする。   In addition, the risk detection method for atherothrombotic cerebral infarction according to another invention is classified into the presence or absence of smoking. In non-smokers, -572G → C for IL6, 677C → T for MTHFR, A → G for TNFSF4, ITGB2 1323C → T, LIPG 584C → T, UCP3 −55C → T, MMP12 −82A → G, UTS2 G → A (Ser89Asn), THBS2 T → G (3′UTR) Alternatively, two or more gene polymorphisms and the presence / absence of hypertension, sex, and / or diabetes are used as evaluation factors. In smokers, 46C → T of F12, G → A (Val158Met) of COMT, C → T (CXCL16) Ala181Val), CPB2 T → C (Ile347Thr) at least one or more gene polymorphisms and the presence or absence of hypertension With the presence or absence of diabetes as an evaluation factor, the risk of onset is calculated by multiplying the odds ratio of each evaluation factor, and the risk of onset is created in multiple groups of 3 or more according to the mean and variance or percentage categories. The risk of onset is detected according to the above.

また、第４の発明においては、脳血管障害がアテローム血栓性脳梗塞である場合には、ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ、ＭＴＨＦＲのＣ６７７Ｔ、ＩＰＦ１の３Ｇ−１０８／４Ｇ、ＴＮＦＳＦ４のＡ／Ｇ、ＩＴＧＢ２のＣ１３２３Ｔ、ＴＨＢＳ２のＴ３９４９Ｇ、ＭＭＰ１２のＡ−８２Ｇ、ＡＮＸＡ５のＣ−１Ｔ、ＥＤＮ１の５６６５Ｇ→Ｔ、ＬＩＰＧの５８４Ｃ→Ｔ、ＣＣＬ１１のＧ→Ａ（Ａｌａ２３Ｔｈｒ）、ＵＴＳ２のＧ→Ａ（Ｓｅｒ８９Ａｓｎ）、ＡＫＡＰ１０のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６４６Ｖａｌ）、ＫＣＮＪ１１のＡ→Ｇ（Ｇｌｕ２３Ｌｙｓ）、ＡＰＯＥの３９３２Ｔ→Ｃ、ＡＰＯＡ１の８４Ｔ→Ｃ、ＥＤＮＲＡの−２３１Ａ→Ｇ、Ｆ１２の４６Ｃ→Ｔ、ＴＨＢＳ２のＴ→Ｇ（３’ＵＴＲ）、ＡＰＯＥの−２１９Ｇ→Ｔ、ＡＣＤＣの−１１３７７Ｃ→Ｇ、ＡＧＴＲ１の１１６６Ａ→Ｃ、ＳＡＨのＡ→Ｇ（ｉｎ ｉｎｔｒｏｎ１２）、ＳＬＣ２６Ａ８のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６３９Ｖａｌ）、ＧＰ６の１３２５４Ｔ→Ｃ、ＨＮＦ４ＡのＡ→Ｇ、ＰＣＳＫ９の２３９６８Ａ→Ｇ、ＡＧＴの−６Ｇ→Ａ、Ｆ７の１１４９６Ｇ→Ａ、ＣＯＭＴのＧ→Ａ（Ｖａｌ１５８Ｍｅｔ）、ＡＤＲＢ２の４６Ａ→Ｇ、ＰＣＫ１の−２３２Ｃ→Ｇ、ＰＴＧＩＳの１１１７Ｃ→Ａ、ＣＣＬ５の−２８Ｃ→Ｇ、ＡＧＴＲ２の１６７５Ｇ→Ａ、ＣＯＬ３Ａ１のＧ→Ａ（Ａｌａ６９８Ｔｈ）、ＡＢＣＡ１の２５８３Ａ→Ｇ、ＧＣＫの−３０Ｇ→Ａ、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ、ＧＹＳ１のＡ→Ｇ（Ｍｅｔ４１６Ｖａｌ）、ＵＣＰ３の−５５Ｃ→Ｔ、ＩＬ１０の−５９２Ａ→Ｃ、ＣＸＣＬ１６のＣ→Ｔ（Ａｌａ１８１Ｖａｌ）、ＣＰＢ２のＴ→Ｃ（Ｉｌｅ３４７Ｔｈｒ）のうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型を検出することが好ましい。   In the fourth invention, when the cerebrovascular disorder is atherothrombotic cerebral infarction, G-572C of IL6, C677T of MTHFR, 3G-108 / 4G of IPF1, A / G of TNFSF4, ITGB2 C1323T, THBS2 T3949G, MMP12 A-82G, ANXA5 C-1T, EDN1 5665G → T, LIPG 584C → T, CCL11 G → A (Ala23Thr), UTS2 G → A (Ser89Asn), AKAP10 A → G (Ile646Val), KCNJ11 A → G (Glu23Lys), APOE 3932T → C, APOA1 84T → C, EDNRA−231A → G, F12 46C → T, THBS2 T → G (3′UTR ), APOE -219G → T, ACDC -1137 C → G, AGTR1 1166A → C, SAH A → G (in intron 12), SLC26A8 A → G (Ile639Val), GP6 13254T → C, HNF4A A → G, PCSK9 23968A → G, AGT − 6G → A, F7 11496G → A, COMT G → A (Val158Met), ADRB2 46A → G, PCK1 −232C → G, PTGIS 1117C → A, CCL5 −28C → G, AGTR2 1675G → A , COL3A1 G → A (Ala698Th), ABCA1 2583A → G, GCK −30G → A, FABP2 2445G → A, GYS1 A → G (Met416Val), UCP3 −55C → T, IL10 −592A → C, CXCL16 C → T (Ala181Val) It is preferable to detect at least one gene polymorphism of T → C (Ile347Thr) of CPB2.

本発明によれば、虚血性および出血性の脳血管障害について、発症リスクおよび遺伝的リスクを判断するための検出法等が提供される。この発明を用いることにより、脳血管障害に対する予防が可能となり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the detection method etc. for judging an onset risk and a genetic risk are provided about ischemic and hemorrhagic cerebrovascular disorder. By using this invention, it becomes possible to prevent cerebrovascular disorders, and can greatly contribute medically and socially, such as extending the healthy life of the elderly, improving QOL, preventing stickiness, and reducing medical costs in the future.

次に、本発明の実施形態について、図表を参照しつつ説明するが、本発明の技術的範囲は、これらの実施形態によって限定されるものではなく、発明の要旨を変更することなく様々な形態で実施することができる。また、本発明の技術的範囲は、均等の範囲にまで及ぶものである。   Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. However, the technical scope of the present invention is not limited by these embodiments, and various forms can be made without changing the gist of the invention. Can be implemented. Further, the technical scope of the present invention extends to an equivalent range.

＜試験方法＞
１．層別化を行わないときの研究対象
研究対象は、３１５１名（男性１４８４名、女性１６６７名）の日本人であった。彼らは、研究参加施設（岐阜県立岐阜病院、岐阜県立多治見病院、岐阜県立下呂温泉病院、弘前大学病院、黎明郷リハビリテーション病院、および横浜総合病院）に２００２年１０月から２００５年３月までに来院した者であった。１１４１名の脳血管障害患者の内訳は、６３６名のアテローム血栓性脳梗塞患者（男性３７２名、女性２６４名）、２８２名の脳出血患者（男性１７９名、女性１０３名）、および２２３名のクモ膜下出血患者（男性８９名、女性１３４名）であった。 <Test method>
1. Research subjects when stratification is not performed The study subjects were 3151 Japanese (1484 men, 1667 women) Japanese. They visited the research participating facilities (Gifu Prefectural Gifu Hospital, Gifu Prefectural Tajimi Hospital, Gifu Prefectural Gero Onsen Hospital, Hirosaki University Hospital, Reimeikyo Rehabilitation Hospital, and Yokohama General Hospital) from October 2002 to March 2005. It was a person. The breakdown of the 1141 cerebrovascular disorder patients is 636 atherothrombotic cerebral infarction patients (372 men, 264 women), 282 cerebral hemorrhage patients (179 men, 103 women), and 223 spiders There were subarachnoid hemorrhage patients (89 men, 134 women).

虚血性又は出血性脳血管障害の診断は、新しくかつ突発的な神経学的な病態の発生と２４時間以上継続する神経学的な症状とに基づいた。更に、頭部のＣＴスキャン或いはＭＲＩ（場合により、両方の検査を用いた）によって、診断を確認した。脳血管障害の型は、脳血管障害ＩＩＩの分類（非特許文献５）に従って決定した。心原性脳塞栓、ラクナー梗塞、一過性脳虚血発作、脳血管奇形、脳腫瘍、および外傷性脳血管障害の患者については、今回の研究対象から除外した。また、心臓弁膜症の有無にかかわらず心房細動の患者も研究対象から除外した。   Diagnosis of ischemic or hemorrhagic cerebrovascular disorders was based on the occurrence of new and sudden neurological pathology and neurological symptoms lasting over 24 hours. In addition, the diagnosis was confirmed by CT scan of the head or MRI (both tests were used in some cases). The type of cerebrovascular disorder was determined according to the classification of cerebrovascular disorder III (Non-patent Document 5). Patients with cardiogenic cerebral embolism, lacunar infarction, transient ischemic attack, cerebrovascular malformation, brain tumor, and traumatic cerebrovascular disorder were excluded from this study. Patients with atrial fibrillation with or without valvular heart disease were also excluded from the study.

２０１０名のコントロール（男性８４４名、女性１１６６名）は、毎年の健康診査のために参加病院を訪問した者であった。彼らは虚血性または出血性の脳血管障害、または他の脳疾患、虚血性心疾患、末梢動脈閉塞性疾患、その他のアテローム性動脈硬化症疾患、または血栓、塞栓性、出血性障害の病歴を持っていなかった。研究プロトコールはヘルシンキ宣言に従い、三重大学医学部、弘前大学医学部、岐阜県国際バイオ研究所、および参加病院の倫理委員会によって承認された。各参加者に対しては書面によるインフォームドコンセントを得た。データ解析は、三重大学生命科学研究支援センターヒト機能ゲノミクス部門で行った。   2010 controls (844 males and 1166 females) were those who visited participating hospitals for annual health checks. They have a history of ischemic or hemorrhagic cerebrovascular disease, or other brain disease, ischemic heart disease, peripheral arterial occlusive disease, other atherosclerotic disease, or thrombus, embolic, hemorrhagic disorder I didn't have it. The research protocol was approved by the Mie University School of Medicine, Hirosaki University School of Medicine, Gifu International Institute for Biotechnology, and the ethics committee of participating hospitals in accordance with the Declaration of Helsinki. Written informed consent was obtained for each participant. Data analysis was performed at the Human Functional Genomics Division, Mie University Life Science Research Support Center.

２．層別解析を行ったときの研究対象
本発明者らは、アテローム血栓性脳梗塞について、性差、高血圧の有無、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無、肥満の有無、喫煙の有無に関する層別解析を行った。その際の研究対象としては、上記６３６名のアテローム血栓性脳梗塞患者（男性３７２人、女性２６４名）と、２０６９名のコントロール（男性８７２名、女性１１９７名）であった。なお、コントロールは、上記２０１０名に、５９名（男性２８名、女性３１名）の追加者が含まれている。
アテローム血栓性脳梗塞患者およびコントロール者には、アテローム性動脈硬化に関する従来の危険因子を有している者と有していない者とが含まれていた。従来の危険因子としては、高血圧（収縮期血圧が１４０ｍｍＨｇ以上か、拡張期血圧が９０ｍｍＨｇ以上、若しくは両条件を満たす者）、高コレステロール血症（血清総コレステロール値が５.７２ｍｍｏｌ／Ｌ以上）、糖尿病（空腹時血糖値が６.９３ｍｍｏｌ／Ｌ以上か、ヘモグロビンＡｌｃが６.５％以上、若しくは両条件を満たす者）、肥満（ＢＭＩ≧２５ｋｇ／ｍ２以上）、または喫煙（１０本以上／日）が含まれる。
なお、それ以外の診断方法等については、上記と同じ基準とした。 2. Subject of study when stratified analysis The present inventors categorized atherothrombotic cerebral infarction by gender difference, presence / absence of hypertension, presence / absence of hypercholesterolemia, presence / absence of diabetes, presence / absence of obesity, presence / absence of smoking Analysis was performed. The subjects of the study were the above 636 patients with atherothrombotic cerebral infarction (372 men, 264 women) and 2069 controls (872 men, 1197 women). In addition, the control includes 59 additional persons (28 males and 31 females) in the above-mentioned 2010 persons.
Atherothrombotic cerebral infarction patients and controls included those with and without conventional risk factors for atherosclerosis. Conventional risk factors include hypertension (systolic blood pressure of 140 mmHg or higher, diastolic blood pressure of 90 mmHg or higher, or those who satisfy both conditions), hypercholesterolemia (serum total cholesterol level of 5.72 mmol / L or higher), Diabetes (fasting blood glucose level of 6.93 mmol / L or higher, hemoglobin Alc of 6.5% or higher, or both conditions), obesity (BMI ≧ 25 kg / m 2 or higher), or smoking (10 or higher / Day).
Other diagnostic methods and the like were based on the same criteria as above.

多型の選択
公開データベースの使用および本発明者の鋭意検討により、血管に関する生物学(高血圧、アテローム性動脈硬化症、動脈攣縮、または動脈瘤の観点から)、血小板機能、白血球と単核マクロファージに関する生物学、凝固と線維素溶解のカスケード、神経学的因子(循環器、血圧、または内分泌機能の制御の観点から)、脂質、グルコース、およびホモシステイン代謝、他の代謝因子に関する包括的な概要に基づき、虚血性または出血性の脳血管障害に関連する可能性のある１５２個の候補遺伝子を選択した。本発明者は、これら１５２個の遺伝子について、２０２個の多型を選択した。これらの多型の多くは、プロモーター領域、エクソン、イントロンのスプライシングの供与部位或いは受容部位に多く位置しており、多型の結果として、コードされたタンパク質の機能または発現に変化を与えることがあり得ると考えられた。これら２０２個の多型は、下記表１〜表６に示した。なお、表１〜表６においては、左欄から順に、座位（Locus）、遺伝子名（Gene）、簡易記載（Symbol）、多型（Polymorphism）、多型データベース登録番号（dbSNP）を示している。なお、多型データベース登録番号が無い場合には、ＮＣＢＩ遺伝子バンクに登録されている番号を示した。 Selection of polymorphisms Through the use of public databases and diligent studies by the inventor, biology related to blood vessels (in terms of hypertension, atherosclerosis, arterial spasm, or aneurysm), platelet function, leukocytes and mononuclear macrophages A comprehensive overview of biology, the coagulation and fibrinolysis cascade, neurological factors (from the perspective of controlling cardiovascular, blood pressure, or endocrine function), lipid, glucose, and homocysteine metabolism, and other metabolic factors Based on that, 152 candidate genes that could be associated with ischemic or hemorrhagic cerebrovascular disorders were selected. The inventor selected 202 polymorphisms for these 152 genes. Many of these polymorphisms are located in many promoter regions, exons, intron splicing donor or acceptor sites, and polymorphisms may alter the function or expression of the encoded protein. Thought to get. These 202 polymorphisms are shown in Tables 1 to 6 below. In Tables 1 to 6, the locus (Locus), gene name (Gene), simple description (Symbol), polymorphism (Polymorphism), and polymorphism database registration number (dbSNP) are shown in order from the left column. . In addition, when there was no polymorphism database registration number, the number registered in NCBI gene bank was shown.

遺伝子多型の検出方法
７ｍＬの静脈血を５０ｍｍｏｌ／Ｌ ＥＤＴＡ(ジナトリウム塩)を含むチューブに採取し、ゲノムＤＮＡをキット(ゲノミックス社製)によって分離した。２０２個の多型の遺伝子型は、ＰＣＲと配列特異的オリゴヌクレオチドプローブをサスペンジョン・アレイ・テクノロジー（ＳＡＴ：Ｌｕｍｉｎｅｘ １００）と組み合わせて使用する方法（ＰＣＲ−ＳＳＯＰ−Ｌｕｍｉｎｅｘ）によって決定した（Ｇ＆Ｇサイエンス株式会社）。プライマー、プローブ、その他の条件は、下表７および表８に示した。表８の列は、表７の列と同じ（すなわち、左から遺伝子表記（Gene Symbol）、多型（Polymorphism）、センスプライマー（Sense primer）、アンチセンスプライマー（Antisense primer）、プローブ１（Probe 1）、プローブ２（Probe 2）、アニーリング温度（Annealing）、およびサイクル数（Cycles））である。また、詳細な方法については、既報のもの（非特許文献６）を基本として、適宜に増幅条件を変えて行った。なお、脳血管障害との関連が認められなかった多型を検出するための条件については記載を省略した。 Detection method of gene polymorphism 7 mL of venous blood was collected in a tube containing 50 mmol / L EDTA (disodium salt), and genomic DNA was separated using a kit (Genomics). The genotypes of 202 polymorphisms were determined by the method (PCR-SSOP-Luminex) using PCR and sequence-specific oligonucleotide probes in combination with Suspension Array Technology (SAT: Luminex 100) (G & G Science Co., Ltd.) Company). Primers, probes, and other conditions are shown in Tables 7 and 8 below. The columns in Table 8 are the same as those in Table 7 (namely, from left to right, Gene Symbol, Polymorphism, Sense primer, Antisense primer, Probe 1) ), Probe 2, Annealing temperature, and Cycles). The detailed method was based on the previously reported one (Non-Patent Document 6) and the amplification conditions were changed appropriately. In addition, description about the conditions for detecting a polymorphism that was not associated with cerebrovascular disorder was omitted.

ＰＣＲ−ＳＳＯＰ−Ｌｕｍｉｎｅｘ法
方法の詳細については、非特許文献６に記載の通りである。以下には、この方法の概要について説明する。
図１には、Ｌｕｍｉｎｅｘ１００で検出するマイクロビーズの微細構造と特徴を示した。マイクロビーズ（図中の符号（Ａ））は、直径が約５.５μｍ程度であり、ポリスチレン製である。ビーズ表面には、特異的な塩基配列を認識する一本鎖のオリゴプローブが結合されている。各ビーズには、各々一種類のプローブが結合されている。このマイクロビーズには、赤色色素と赤外色素が割合を変化させて塗布されており、図中の符号（Ｂ）に示すように、Ｌｕｍｉｎｅｘ１００を用いた測定の段階において、混合した状態で最大１００種類のビーズの同定が行えるようになっている。測定においては、複数種類のプローブを結合させたマイクロビーズ（但し、各マイクロビーズには一種類のプローブのみ）を１反応あたり１種類のビーズが３００から５００個となるようにしたビーズミックスを調製した（図中の符号（Ｃ））。 The details of the PCR-SSOP-Luminex method are as described in Non-Patent Document 6. Below, the outline | summary of this method is demonstrated.
FIG. 1 shows the microstructure and characteristics of the microbeads detected by Luminex100. Microbeads (symbol (A) in the figure) have a diameter of about 5.5 μm and are made of polystyrene. A single-stranded oligo probe that recognizes a specific base sequence is bound to the bead surface. One type of probe is bound to each bead. The microbeads are coated with a red dye and an infrared dye at different ratios, and as shown by a symbol (B) in the figure, at the stage of measurement using Luminex 100, a maximum of 100 in a mixed state is applied. The type of beads can be identified. For measurement, prepare a bead mix of microbeads with multiple types of probes bound (however, each microbead has only one type of probe) so that one type of bead is 300 to 500 per reaction. (Reference (C) in the figure).

図２には、ＰＣＲ−ＳＳＯＰ−Ｌｕｍｉｎｅｘ法の手順の概要を示した。
＜増幅反応（Ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）＞
目的とするＤＮＡを増幅するＰＣＲ反応には、５’末端をビオチンでラベルした一本鎖のオリゴプライマーを用いた。１.５ｍＭ塩化マグネシウムを含む１ｘＰＣＲ溶液（５０ｍＭ ＫＣｌ、１０ｍＭ Ｔｒｉｓ−ＨＣｌ、ｐＨ８.３）、２％ ＤＭＳＯ、０.２ｍＭ ｄＮＴＰｓ、及び０.１μＭ〜１０μＭプライマーセットを混合し、Ｔａｑ ＤＮＡポリメラーゼ（５０Ｕ／ｍＬ）と５０ｎｇ〜１００ｎｇのゲノムＤＮＡを加えて２５μＬとした。ＰＣＲ反応は、９５℃で１０分の後、９４℃で２０秒間の変性、６０℃で３０秒間のアニーリング、及び７２℃で３０秒間の伸長を１サイクルとし、これを５０サイクル繰り返した。機器としてＧｅｎｅＡｍｐ９７００サーマルサイクラー（アプライドバイオシステムズ社製）を用いた。 In FIG. 2, the outline | summary of the procedure of PCR-SSOP-Luminex method was shown.
<Amplification>
In the PCR reaction for amplifying the target DNA, a single-stranded oligo primer whose 5 ′ end was labeled with biotin was used. A 1 × PCR solution containing 1.5 mM magnesium chloride (50 mM KCl, 10 mM Tris-HCl, pH 8.3), 2% DMSO, 0.2 mM dNTPs, and 0.1 μM to 10 μM primer set were mixed, and Taq DNA polymerase (50 U / mL) and 50 ng to 100 ng of genomic DNA were added to make 25 μL. The PCR reaction was performed at 95 ° C. for 10 minutes, followed by denaturation at 94 ° C. for 20 seconds, annealing at 60 ° C. for 30 seconds, and extension at 72 ° C. for 30 seconds, and this was repeated 50 cycles. A GeneAmp9700 thermal cycler (Applied Biosystems) was used as the instrument.

＜ハイブリダイゼーション（Ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ）＞
増幅したＤＮＡを変性した後、ビーズミックスとハイブリダイゼーションさせた。９６ウエルプレートの各ウエルに、５μＬの増幅反応後のＰＣＲ増幅液、５μＬのビーズミックス、及び４０μＬのハイブリダイズ用緩衝液（３.７５Ｍ ＴＭＡＣ、６２.５ｍＭ ＴＢ（ｐＨ８.０）、０.５ｍＭ ＥＤＴＡ、０.１２５％ Ｎ−ラウロイルザルコシン）を添加し、全量５０μＬとした。この混合液を添加した９６ウエルプレートについて、９５℃で２分間の変性の後、５２℃で３０分間のハイブリダイゼーションを行った（ＧｅｎｅＡｍｐ９７００サーマルサイクラーを用いた。）。
図２中には、増幅したＤＮＡを認識するプローブを有するビーズ（１）のみが、ＤＮＡと結合する様子が示されている。 <Hybridization>
The amplified DNA was denatured and hybridized with the bead mix. In each well of a 96-well plate, 5 μL of amplified PCR solution, 5 μL of bead mix, and 40 μL of hybridization buffer (3.75 M TMAC, 62.5 mM TB (pH 8.0), 0.5 mM) EDTA, 0.125% N-lauroylsarcosine) was added to a total volume of 50 μL. The 96-well plate to which this mixed solution had been added was denatured at 95 ° C. for 2 minutes, and then hybridized at 52 ° C. for 30 minutes (using a GeneAmp 9700 thermal cycler).
FIG. 2 shows a state in which only beads (1) having a probe that recognizes amplified DNA bind to DNA.

＜ストレプトアビジン−フィコエリスリン反応（ＳＡ−ＰＥ Ｒｅａｃｔｉｏｎ）＞
次に、上記の増幅産物と反応させたビーズをＳＡ−ＰＥと反応させた。ハイブリダイゼーション反応の後、各ウエルに７５μＬのＰＢＳ−Ｔｗｅｅｎ（１ｘＰＢＳ（ｐＨ７.５）、０.０１％ Ｔｗｅｅｎ−２０）を添加し、１０００ｘｇで５分間の遠心を行い、上清を取りさった。更に１００μＬのＰＢＳ−Ｔｗｅｅｎを各ウエルに添加し、１０００ｘｇで５分間の遠心を行い、上清を取り去ることで、マイクロビーズを洗浄した。各ウエルに残ったマイクロビーズに、１０００倍に希釈した７０μＬのＳＡ−ＰＥ溶液を添加し混合した後、５２℃で１５分間の反応を行った（ＧｅｎｅＡｍｐ９７００サーマルサイクラーを用いた。）。
図２中には、ビーズ（１）のプローブにのみビオチン化ＤＮＡが結合しているので、そのビオチンにＳＡ−ＰＥが結合する様子が示されている。 <Streptavidin-phycoerythrin reaction (SA-PE Reaction)>
Next, the beads reacted with the amplification product were reacted with SA-PE. After the hybridization reaction, 75 μL of PBS-Tween (1 × PBS (pH 7.5), 0.01% Tween-20) was added to each well, centrifuged at 1000 × g for 5 minutes, and the supernatant was removed. Further, 100 μL of PBS-Tween was added to each well, centrifuged at 1000 × g for 5 minutes, and the supernatant was removed to wash the microbeads. To the microbeads remaining in each well, 70 μL of SA-PE solution diluted 1000-fold was added and mixed, and then the reaction was performed at 52 ° C. for 15 minutes (using a GeneAmp 9700 thermal cycler).
FIG. 2 shows that biotinylated DNA is bound only to the probe of the bead (1), and thus SA-PE is bound to the biotin.

＜測定（Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）＞
次に、反応後のサンプルはＬｕｍｉｎｅｘ１００を用いて、ビーズ種類の同定と、そのビーズにＰＥが結合しているか否かを判定した。測定は２種類のレーザを使用して行われ、ビーズの種類は６３５ｎｍレーザにより同定し、ＰＥ蛍光は５３２ｎｍレーザを用いて定量した。オリゴビーズに結合したＤＮＡは１測定あたり各々のビーズを最低５０個ずつ測定し、定量されたＰＥの蛍光強度の中央値（ＭＦＩ）を使用した。
図２中には、各ビーズ（１）〜（３）が同定され、かつビーズ（１）にのみＰＥが測定されたことから、ビーズ（１）に結合させたプローブが認識するＤＮＡが増幅された様子が示されている。 <Measurement>
Next, the sample after the reaction used Luminex 100 to identify the bead type and determine whether PE is bound to the bead. The measurement was performed using two types of lasers, the type of beads was identified by a 635 nm laser, and PE fluorescence was quantified using a 532 nm laser. For the DNA bound to the oligo beads, at least 50 beads were measured per measurement, and the quantified median fluorescence intensity (MFI) of PE was used.
In FIG. 2, since each bead (1) to (3) was identified and PE was measured only on the bead (1), the DNA recognized by the probe bound to the bead (1) was amplified. The situation is shown.

統計解析
臨床データは、アテローム血栓性脳梗塞（atherothrombotic infarction）、脳出血（intracerebral hemorrhage）、またはクモ膜下出血（subarachnoid hemorrhage）の患者群とコントロール群との間で、対応のないスチューデントt検定により比較した。質的データは、カイ二乗検定によって比較した。対立遺伝子頻度は遺伝子カウント法によって概算し、ハーディ・ワインベルク平衡にあてはまるかどうかを判断するためにカイ二乗検定を使った。各常染色体における遺伝子型分布は、アテローム血栓性脳梗塞・脳出血・またはクモ膜下出血患者と、コントロールとの間でカイ二乗検定(３ｘ２)によって比較した。Ｘ染色体上にある遺伝子多型については、対立遺伝子頻度をカイ二乗検定(２ｘ２)によって比較した。 Statistical analysis Clinical data are compared between patient and control groups with atherothrombotic infarction, intracerebral hemorrhage, or subarachnoid hemorrhage by an unpaired Student t test did. Qualitative data were compared by chi-square test. Allele frequencies were estimated by the gene count method, and the chi-square test was used to determine if the Hardy-Weinberg equilibrium was met. The genotype distribution in each autosome was compared between patients with atherothrombotic cerebral infarction, cerebral hemorrhage, or subarachnoid hemorrhage by the chi-square test (3 × 2). For gene polymorphisms on the X chromosome, allele frequencies were compared by chi-square test (2 × 2).

アテローム血栓性脳梗塞、脳出血またはクモ膜下出血と関連（Ｐ＜０.０７）する多型は、交絡因子（但し、層別化に用いた因子は除く）を含む多項ロジスティック回帰分析法により解析した。このとき、交絡因子については、年齢（age）、性差(gender：女性＝０、男性＝１)、肥満指数(body mass indes：BMI)、喫煙状態(smoking：非喫煙者＝０、喫煙者＝１)、代謝変数（高血圧（hypertension）・糖尿病（diabetes mellitus）・または高コレステロール血症（hypercholesterolemia）の病歴なし＝０、それらの病歴あり＝１）および各遺伝子型を独立変数とし、それぞれの疾患を従属変数とした。各遺伝子型は、優性、劣性、および２つの付加（付加１および２）遺伝モデルに従って評価し、Ｐ値、オッズ比、および９５％信頼区間を計算した。   Polymorphisms associated with atherothrombotic cerebral infarction, cerebral hemorrhage, or subarachnoid hemorrhage (P <0.07) are analyzed by multinomial logistic regression analysis including confounding factors (excluding factors used for stratification) did. At this time, regarding confounding factors, age (age), sex difference (gender: female = 0, male = 1), body mass indes (BMI), smoking status (smoking: non-smoker = 0, smoker = 1) Metabolic variables (hypertension, diabetes (diabetes mellitus), or hypercholesterolemia no history = 0, their history = 1) and each genotype as an independent variable, each disease Was the dependent variable. Each genotype was evaluated according to dominant, recessive, and two addition (addition 1 and 2) genetic models, and P values, odds ratios, and 95% confidence intervals were calculated.

各遺伝モデルは２つの群から成る：優性モデルは「変異型のホモ接合体とヘテロ接合体の結合群」対「野生型のホモ接合体」；劣性モデルは「変異型のホモ接合体」対「野生型のホモ接合体とヘテロ接合体の結合群」；付加１モデルは「ヘテロ接合体」対「野生型のホモ接合体」；および、付加２モデルは「変異型のホモ接合体」対「野生型のホモ接合体」である。また、アテローム血栓性脳梗塞、脳出血、およびクモ膜下出血に対する遺伝子型または交絡因子の効果を確認するために、ステップワイズ変数増加法により解析を行った。   Each genetic model consists of two groups: the dominant model is the “mutant homozygous and heterozygous binding group” vs. “wild type homozygous”; the recessive model is the “mutant homozygous” pair. “Wild-type homozygous and heterozygous binding group”; additional 1 model is “heterozygous” vs. “wild-type homozygous”; and additional 2 model is “mutant homozygous” pair “Wild-type homozygote”. In addition, in order to confirm the effect of genotype or confounding factor on atherothrombotic cerebral infarction, cerebral hemorrhage, and subarachnoid hemorrhage, we analyzed by stepwise variable increment method.

アテローム血栓性脳梗塞、脳出血、またはクモ膜下出血と、遺伝子型の多重比較の結果を得る際に、統計的有意性の厳密な基準（層別解析を行わない場合はＰ＜０.００１、層別解析を行った場合はＰ＜０.００５)を採用した。
その他の臨床的バックグラウンドデータについては、危険率５％未満（Ｐ＜０.０５）は統計的に有意であると見なした。統計的有意性は、両側検定によって試験した。統計解析は、ＪＭＰソフトウェア・バージョン５.１（ＳＡＳインスティテュート社製）によって実行した。 When obtaining results of multiple comparisons of genotypes with atherothrombotic cerebral infarction, cerebral hemorrhage, or subarachnoid hemorrhage, strict criteria of statistical significance (P <0.001 if no stratified analysis is performed, P <0.005) was adopted when stratified analysis was performed.
For other clinical background data, a risk rate of less than 5% (P <0.05) was considered statistically significant. Statistical significance was tested by a two-sided test. Statistical analysis was performed with JMP software version 5.1 (SAS Institute).

Ｉ．層別解析を行わない場合の解析結果
＜試験結果＞
３１５１人の研究対象に関する基礎的データを下表１０に示した。左欄より順に、特徴（Characteristics）、アテローム血栓性脳梗塞患者（Atherothrombotic infarction）、脳出血患者（Intracerebral hemorrhage）、クモ膜下出血患者（Subarachnoid hemorrhage）、およびコントロール者（Controls）を示している。また、特徴欄は、上より順に、者数（No. of subjects）、年齢（Age）、性別（女性／男性）（Gender(female/male)）、肥満指数（Body mass index）、現在または過去の喫煙率（Current or former smoker）、高血圧（Hypertension）、糖尿病（Diabetes mellitus）、および高コレステロール血症（Hypercholesterolemia）を示している。 I. Analysis results when stratified analysis is not performed <Test results>
The basic data on the 3151 subjects are shown in Table 10 below. In order from the left column, Characteristics, Atherothrombotic infarction, Intracerebral hemorrhage, Subarachnoid hemorrhage, and Controls are shown. In addition, in the feature column, the number of persons (No. of subjects), age (Age), gender (female / male) (Gender (female / male)), body mass index, current or past Smoking rate (Current or former smoker), hypertension, Diabetes mellitus, and hypercholesterolemia.

年齢と肥満指数については、平均±ＳＤで示した。喫煙率については、一日あたり１０本以上を吸った場合を喫煙とした。高血圧については、最大血圧が１４０ｍｍＨｇ以上か、最低血圧が９０ｍｍＨｇ以上の者、或いは高血圧治療剤を服用している者とした。糖尿病については、空腹時血糖値が１２６ｍｇ／ｄＬ以上、またはヘモグロビンA1cが６.５％以上の者、或いは糖尿病治療剤を服用している者とした。高コレステロール血症については、血清総コレステロールが２２０ｍｇ／ｄＬ以上、または脂質降下薬を服用している者とした。また、表中、(a)はＰ＜０.００１、(b)はＰ＜０.００５、(c)はＰ＜０.０５、(d)はＰ＜０.０１を意味している。   The age and body mass index are expressed as mean ± SD. Regarding the smoking rate, smoking was defined as the case where 10 or more cigarettes were smoked per day. For hypertension, the maximum blood pressure was 140 mmHg or higher, the minimum blood pressure was 90 mmHg or higher, or the patient was taking a hypertension therapeutic agent. As for diabetes, the fasting blood glucose level was 126 mg / dL or more, the hemoglobin A1c was 6.5% or more, or a person taking a diabetes therapeutic agent. For hypercholesterolemia, the total serum cholesterol was 220 mg / dL or higher, or a person taking a lipid-lowering drug. In the table, (a) indicates P <0.001, (b) indicates P <0.005, (c) indicates P <0.05, and (d) indicates P <0.01.

アテローム血栓性脳梗塞患者においては、年齢、男性の割合、および高血圧・糖尿病・高コレステロール血症の罹患率が、コントロールに比べて高かった。脳出血患者においては、年齢、ＢＭＩ、および高コレステロール血症の罹患率は、コントロールに比べて低く、男性の割合、および喫煙頻度・高血圧の罹患率は、コントロールよりも高かった。クモ膜下出血患者においては、年齢、ＢＭＩ、および高コレステロール血症の罹患率は、コントロールに比べて低く、喫煙頻度は、コントロールより高かった。   In patients with atherothrombotic cerebral infarction, age, percentage of men, and prevalence of hypertension, diabetes, and hypercholesterolemia were higher than controls. In patients with cerebral hemorrhage, the prevalence of age, BMI, and hypercholesterolemia was lower than controls, the proportion of men, and the prevalence of smoking frequency and hypertension were higher than controls. In patients with subarachnoid hemorrhage, age, BMI, and hypercholesterolemia prevalence were lower than controls, and smoking frequency was higher than controls.

次に、アテローム血栓性脳梗塞、脳出血、およびクモ膜下出血のリスク診断に必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・性別・肥満・喫煙・高血圧・糖尿病・高コレステロール血症について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については、後述する）。その結果、次に説明するように、脳血管障害に関するリスク診断を行えることが分かった。
＜アテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システム＞
表１１には、アテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、因子（Variable）、Ｐ値（P value）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total risk）を示した。 Next, in order to extract factors necessary for risk diagnosis of atherothrombotic cerebral infarction, cerebral hemorrhage, and subarachnoid hemorrhage, genetic polymorphism and age, sex, obesity, smoking, hypertension, diabetes, hypercholesterolemia, An analysis by the stepwise variable increasing method was performed (details will be described later). As a result, it was found that risk diagnosis related to cerebrovascular disorder can be performed as described below.
<Atherothrombotic cerebral infarction risk diagnosis system>
Table 11 shows details regarding the risk diagnosis system for atherothrombotic cerebral infarction. In the table, the factor (Variable), P value (P value), and odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)) are shown in order from the left column. In the bottom row, the total risk (total risk) multiplied by the odds ratio of conventional risk factors and genetic factors is shown.

多項ロジスティック回帰分析の結果、従来の危険因子としては、性別（男性の方が高リスク）、高血圧、糖尿病が、アテローム血栓性脳梗塞の発症に関連していた。また、今回の研究により、遺伝因子としては、ＩＬ６、ＭＴＨＦＲ、ＩＰ１，ＴＮＦＳＦ４、ＩＴＧＢ２、ＴＨＢＳ２，ＭＭＰ１２、ＡＮＸＡ５の各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連していた。従来の危険因子では、最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が９.２６であった。一方、遺伝因子では、最小オッズ比が０.０９で最大オッズ比が１５.０８であった。したがって、従来の危険因子と今回判明した遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.０９で最大オッズ比が１３９.６６であり、１５５２倍の差が認められた。   As a result of multinomial logistic regression analysis, gender (male is higher risk), hypertension, and diabetes have been associated with the development of atherothrombotic cerebral infarction as conventional risk factors. In addition, according to this study, as genetic factors, polymorphisms of IL6, MTHFR, IP1, TNFSF4, ITGB2, THBS2, MMP12, and ANXA5 were associated with the development of atherothrombotic cerebral infarction. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 9.26. On the other hand, the genetic factors had a minimum odds ratio of 0.09 and a maximum odds ratio of 15.08. Therefore, when the conventional risk factors and the genetic factors found this time were combined, the minimum odds ratio was 0.09 and the maximum odds ratio was 139.66, indicating a difference of 1552 times.

次に、本実施形態の臨床的な意義について説明する。病院、クリニック、健診センターにおいて、希望者に対して従来の危険因子と今回判明した遺伝因子に関する検査を行い、アテローム血栓性脳梗塞の発症リスクを検出する。例えば、従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を３つ以上の複数の群（段階）、例えば５段階に分ける。即ち、従来の危険因子および遺伝子多型の各オッズ比の積をリスク値として、コントロール群における分布を算出する。コントロール群のリスク値が平均±１ＳＤの範囲を平均的リスクの群とし、平均＋１ＳＤ〜平均＋２ＳＤをリスクがやや高い群、平均＋２ＳＤより大きいものをリスクが高い群とする。また、平均−１ＳＤ〜平均−２ＳＤをリスクがやや低い群、平均−２ＳＤより小さいものをリスクが低い群とする。実際に本研究において、リスク値の片対数をとった場合の分布は、リスクが高い群では疾患群が２．４％でコントロール群が０．２％、リスクがやや高い群では疾患群が４２．９％でコントロール群が１８．７％、平均的リスクの群では疾患群が５２．４％でコントロール群が６３．６％、リスクがやや低い群では疾患群が２．４％でコントロール群が１５．９％、リスクが低い群では疾患群が０％でコントロール群が１．６％であった。他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。実際に本研究における疾患群の分布は、リスクが高い群は２１．１％（コントロール群は５．０％）、リスクがやや高い群は３３．３％（コントロール群は２０．１％）、平均的リスクの群は４２．５％（コントロール群は５０．２％）、リスクがやや低い群は２．８％（コントロール群は１９．９％）、リスクが低い群は０．３％（コントロール群は４．９％）であった。本実施形態では有意な関連が認められなかったが、一般的に喫煙・肥満・高脂血症もアテローム血栓性脳梗塞の危険因子と考えられているので、これらの因子を加味することもできる。   Next, the clinical significance of this embodiment will be described. At hospitals, clinics, and health check-up centers, the applicant will be tested for conventional risk factors and genetic factors that have been identified this time to detect the risk of developing atherothrombotic cerebral infarction. For example, the risk level is divided into three or more groups (stages), for example, five stages, from the distribution of the product of the odds ratio of the conventional risk factors and the whole genetic factors. That is, the distribution in the control group is calculated using the product of the conventional risk factors and the odds ratios of the gene polymorphisms as risk values. A range in which the risk value of the control group has an average of ± 1SD is defined as an average risk group, an average of + 1SD to an average of + 2SD is a group having a slightly high risk, and a group having a risk value higher than the average of + 2SD is a group having a high risk. Moreover, let average -1SD-average -2SD be a group with a little low risk, and let a thing smaller than average -2SD be a group with a low risk. In fact, in this study, the distribution of the logarithm of the risk value is 2.4% for the disease group in the high risk group, 0.2% for the control group, and 42 for the disease group in the slightly high risk group. 9% for the control group, 18.7% for the average risk group, 52.4% for the disease group, 63.6% for the control group, 2.4% for the disease group in the slightly lower risk group, the control group In the low risk group, the disease group was 0% and the control group was 1.6%. As another method, the control group is divided into 5%, 20%, 50%, 20%, and 5% in descending order of risk value, and the group with the highest risk value of 5% 20% group is a slightly higher risk group, the next 50% group is an average risk group, the next 20% group is a slightly lower risk group, and the 5% group with the lowest risk value is a lower risk group A group. Actually, the distribution of the disease group in this study was 21.1% for the group with high risk (5.0% for the control group), 33.3% for the group with slightly high risk (20.1% for the control group), The average risk group is 42.5% (control group is 50.2%), the slightly low risk group is 2.8% (control group is 19.9%), and the low risk group is 0.3% ( The control group was 4.9%). Although no significant association was found in this embodiment, since smoking, obesity, and hyperlipidemia are generally considered as risk factors for atherothrombotic cerebral infarction, these factors can be added. .

結果については、本実施形態の検出法により得られたデータを基に、医師などの有資格者の判断を含め、カウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には、生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことによりアテローム血栓性脳梗塞の一次・二次予防を積極的に推進することができる。今回判明した遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療が可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても本実施形態に基づいて検出することができる。この検出データを基に、有資格者の判断を含めクライアントに説明する。特にアテローム血栓性脳梗塞や心筋梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本実施形態により、アテローム血栓性脳梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。   Regarding the results, counseling is performed based on the data obtained by the detection method of the present embodiment, including the judgment of qualified personnel such as doctors. Atherothrombosis by improving habits (smoking cessation, diet, exercise therapy, obesity reduction, stress relief, sleep deprivation, etc.) and early treatment of risk factors (treatment of hypertension, diabetes, hyperlipidemia, etc.) Primary and secondary prevention of cerebral infarction can be actively promoted. Although the genetic factors found this time cannot be changed, conventional risk factors can be reduced or treated, so how much the risk of onset is reduced when these factors are treated is also detected based on this embodiment be able to. Based on this detection data, the client will be explained to the client including the judgment of qualified personnel. In particular, application to people with a family history of atherothrombotic cerebral infarction or myocardial infarction is effective. This embodiment enables tailor-made prevention of atherothrombotic cerebral infarction, and can greatly contribute medically and socially, such as prolonging the healthy life of the elderly, improving QOL, preventing stickiness, and reducing medical costs in the future. .

＜脳出血のリスク判断システム＞
表１２には、脳出血のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、因子（Variable）、Ｐ値（P value）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total risk）を示した。 <Risk assessment system for cerebral hemorrhage>
Table 12 provides details on the risk diagnosis system for cerebral hemorrhage. In the table, the factor (Variable), P value (P value), and odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)) are shown in order from the left column. In the bottom row, the total risk (total risk) multiplied by the odds ratio of conventional risk factors and genetic factors is shown.

多項ロジスティック回帰分析の結果、従来の危険因子としては性別（男性の方が高リスク）、高血圧、高コレステロール血症（高コレステロール血症の方が低リスク）が、脳出血の発症に関連していた。また、今回の研究により、遺伝因子としては、ＩＬ６、ＴＮＦ、ＣＤ１４、ＦＢＮ１、ＰＥＣＡＭ１、ＵＣＰ１、ＣＰＢ２、ＬＩＰＣ、ＣＣＬ５の各遺伝子多型が、脳出血の発症に関連していた。従来の危険因子では、最小オッズ比が０.４６で最大オッズ比が４.７７であった。一方、遺伝因子では、最小オッズ比が０.０２で最大オッズ比が７.９２であった。したがって、従来の危険因子と今回判明した遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.０１で最大オッズ比が３７.７４であり、３７７４倍の差が認められた。   As a result of multinomial logistic regression analysis, gender (male is higher risk), hypertension, and hypercholesterolemia (hypercholesterolemia is lower risk) have been associated with the development of cerebral hemorrhage . Further, according to this study, as genetic factors, polymorphisms of IL6, TNF, CD14, FBN1, PECAM1, UCP1, CPB2, LIPC, and CCL5 were associated with the onset of cerebral hemorrhage. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 0.46 and a maximum odds ratio of 4.77. On the other hand, the genetic factors had a minimum odds ratio of 0.02 and a maximum odds ratio of 7.92. Therefore, when the conventional risk factors and the genetic factors found this time were combined, the minimum odds ratio was 0.01 and the maximum odds ratio was 37.74, indicating a difference of 3774 times.

次に、本実施形態の臨床的な意義について説明する。病院、クリニック、健診センターにおいて、希望者に対して従来の危険因子と今回判明した遺伝因子に関する検査を行い、脳出血の発症リスクを検出する。例えば、従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を３つ以上の複数の群（段階）、例えば５段階に分ける。即ち、従来の危険因子および遺伝子多型の各オッズ比の積をリスク値として、コントロール群における分布を算出する。コントロール群のリスク値が平均±１ＳＤの範囲を平均的リスクの群とし、平均＋１ＳＤ〜平均＋２ＳＤをリスクがやや高い群、平均＋２ＳＤより大きいものをリスクが高い群とする。また、平均−１ＳＤ〜平均−２ＳＤをリスクがやや低い群、平均−２ＳＤより小さいものをリスクが低い群とする。実際に本研究において、リスク値の片対数をとった場合の分布は、リスクが高い群では疾患群が３．５％でコントロール群が０．５％、リスクがやや高い群では疾患群が４４．０％でコントロール群が１６．８％、平均的リスクの群では疾患群が５２．１％でコントロール群が６７．４％、リスクがやや低い群では疾患群が０．４％でコントロール群が１２．０％、リスクが低い群では疾患群が０％でコントロール群が３．２％であった。他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。実際に本研究における疾患群の分布は、リスクが高い群は１５．６％（コントロール群は５．０％）、リスクがやや高い群は４６．５％（コントロール群は２０．０％）、平均的リスクの群は３４．８％（コントロール群は５０．０％）、リスクがやや低い群は３．２％（コントロール群は２０．０％）、リスクが低い群は０％（コントロール群は５．０％）であった。本実施形態では有意な関連が認められなかったが、一般的に喫煙・肥満も脳出血の危険因子と考えられているので、これらの因子を加味することもできる。   Next, the clinical significance of this embodiment will be described. At hospitals, clinics, and health check-up centers, the applicant is tested for conventional risk factors and genetic factors found this time to detect the risk of developing cerebral hemorrhage. For example, the risk level is divided into three or more groups (stages), for example, five stages, from the distribution of the product of the odds ratio of the conventional risk factors and the whole genetic factors. That is, the distribution in the control group is calculated using the product of the conventional risk factors and the odds ratios of the gene polymorphisms as risk values. A range in which the risk value of the control group has an average of ± 1SD is defined as an average risk group, an average of + 1SD to an average of + 2SD is a group having a slightly high risk, and a group having a risk value higher than the average of + 2SD is a group having a high risk. Moreover, let average -1SD-average -2SD be a group with a little low risk, and let a thing smaller than average -2SD be a group with a low risk. In fact, in this study, the distribution of the logarithm of the risk value is 3.5% for the disease group in the high risk group, 0.5% for the control group, and 44 for the disease group in the slightly high risk group. 0.0% control group 16.8%, average risk group 52.1% disease group 67.4% control group, slightly lower risk group 0.4% disease group control group 12.0%, in the low-risk group, the disease group was 0% and the control group was 3.2%. As another method, the control group is divided into 5%, 20%, 50%, 20%, and 5% in descending order of risk value, and the group with the highest risk value of 5% 20% group is a slightly higher risk group, the next 50% group is an average risk group, the next 20% group is a slightly lower risk group, and the 5% group with the lowest risk value is a lower risk group A group. Actually, the distribution of the disease group in this study is 15.6% for the high-risk group (5.0% for the control group), 46.5% for the group with slightly higher risk (20.0% for the control group), Average risk group is 34.8% (control group is 50.0%), moderately low risk group is 3.2% (control group is 20.0%), low risk group is 0% (control group) Was 5.0%). Although no significant association was found in this embodiment, since smoking / obesity is generally considered as a risk factor for cerebral hemorrhage, these factors can be taken into account.

結果については、本実施形態の検出法により得られたデータを基に、医師などの有資格者の判断を含め、カウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧の治療など）を行うことにより脳出血の一次・二次予防を積極的に推進することができる。今回判明した遺伝因子の変更はできないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても本実施形態に基づいて検出することができる。この検出データを基に、有資格者の判断を含めクライアントに説明する。特に脳出血や高血圧の家族歴のある人への適用が有効である。本実施形態により、脳出血のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。   Regarding the results, counseling is performed based on the data obtained by the detection method of this embodiment, including the judgment of qualified personnel such as doctors. Actively promote primary and secondary prevention of cerebral hemorrhage by improving smoking cessation (diet smoking, diet, exercise, obesity reduction, stress relief, sleep deprivation, etc.) and early treatment of risk factors (hypertension treatment, etc.) Can be promoted. Although the genetic factors found this time cannot be changed, conventional risk factors can be reduced and treated, so how much the risk of onset is reduced when these factors are treated is also detected based on this embodiment be able to. Based on this detection data, the client will be explained to the client including the judgment of qualified personnel. Application to people with a family history of cerebral hemorrhage or hypertension is particularly effective. According to this embodiment, tailored prevention of cerebral hemorrhage becomes possible, and it can greatly contribute medically and socially, such as extending healthy life expectancy of elderly people, improving QOL, preventing stickiness, and reducing medical costs in the future.

＜クモ膜下出血のリスク診断システム＞
表１３には、クモ膜下出血のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、因子（Variable）、Ｐ値（P value）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total risk）を示した。 <Risk diagnosis system for subarachnoid hemorrhage>
Table 13 provides details regarding the risk diagnosis system for subarachnoid hemorrhage. In the table, the factor (Variable), P value (P value), and odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)) are shown in order from the left column. In the bottom row, the total risk (total risk) multiplied by the odds ratio of conventional risk factors and genetic factors is shown.

多項ロジスティック回帰分析の結果、従来の危険因子としては高コレステロール血症（高コレステロール血症の方が低リスク）、喫煙、性別（男性の方が低リスク）、高血圧が、クモ膜下出血の発症に関連していた。また、今回の研究により、遺伝因子としては、ＰＫＤ１−ｌｉｋｅ、ＴＮＦ、ＣＡＰＮ１０、ＭＴＨＦＲ、ＵＣＰ３、ＯＬＲ１、ＰＡＸ４、ＴＧＦＢＲ２、ＩＬ１０、ＣＣＬ５の各遺伝子多型が、クモ膜下出血の発症に関連していた。従来の危険因子では、最小オッズ比が０.３５で最大オッズ比が２.６６であった。一方、遺伝因子では、最小オッズ比が０.０３で最大オッズ比が４６.３４であった。したがって、従来の危険因子と今回判明した遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.０１で最大オッズ比が１２３.３６であり、１２３３６倍の差が認められた。   As a result of multinomial logistic regression analysis, conventional risk factors include hypercholesterolemia (hypercholesterolemia is lower risk), smoking, sex (male is lower risk), hypertension, and development of subarachnoid hemorrhage Related to. In addition, according to this study, as genetic factors, polymorphisms of PKD1-like, TNF, CAPN10, MTHFR, UCP3, OLR1, PAX4, TGFBR2, IL10, and CCL5 are associated with the development of subarachnoid hemorrhage. It was. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 0.35 and a maximum odds ratio of 2.66. On the other hand, for genetic factors, the minimum odds ratio was 0.03 and the maximum odds ratio was 46.34. Therefore, when the conventional risk factors and the genetic factors found this time were combined, the minimum odds ratio was 0.01, the maximum odds ratio was 123.36, and a difference of 12336 times was recognized.

次に、本実施形態の臨床的な意義について説明する。病院、クリニック、健診センターにおいて、希望者に対して従来の危険因子と今回判明した遺伝因子に関する検査を行い、クモ膜下出血の発症リスクを検出する。例えば、従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を３つ以上の複数の群（段階）、例えば５段階に分ける。即ち、従来の危険因子および遺伝子多型の各オッズ比の積をリスク値として、コントロール群における分布を算出する。コントロール群のリスク値が平均±１ＳＤの範囲を平均的リスクの群とし、平均＋１ＳＤ〜平均＋２ＳＤをリスクがやや高い群、平均＋２ＳＤより大きいものをリスクが高い群とする。また、平均−１ＳＤ〜平均−２ＳＤをリスクがやや低い群、平均−２ＳＤより小さいものをリスクが低い群とする。実際に本研究において、リスク値の片対数をとった場合の分布は、リスクが高い群では疾患群が１２．６％でコントロール群が１．２％、リスクがやや高い群では疾患群が３６．８％でコントロール群が１３．９％、平均的リスクの群では疾患群が４７．１％でコントロール群が６９．７％、リスクがやや低い群では疾患群が３．６％でコントロール群が１１．５％、リスクが低い群では疾患群が０％でコントロール群が３．７％であった。他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。実際に本研究における疾患群の分布は、リスクが高い群は３４．１％（コントロール群は５．０％）、リスクがやや高い群は２５．６％（コントロール群は２０．０％）、平均的リスクの群は３３．２％（コントロール群は５０．０％）、リスクがやや低い群は７．２％（コントロール群は２０．０％）、リスクが低い群は０％（コントロール群は５．０％）であった。本実施形態では有意な関連が認められなかったが、一般的に肥満もクモ膜下出血の危険因子と考えられているので、これを加味することもできる。   Next, the clinical significance of this embodiment will be described. At hospitals, clinics, and health checkup centers, applicants are tested for conventional risk factors and genetic factors that have been identified this time to detect the risk of developing subarachnoid hemorrhage. For example, the risk level is divided into three or more groups (stages), for example, five stages, from the distribution of the product of the odds ratio of the conventional risk factors and the whole genetic factors. That is, the distribution in the control group is calculated using the product of the conventional risk factors and the odds ratios of the gene polymorphisms as risk values. A range in which the risk value of the control group has an average of ± 1SD is defined as an average risk group, an average of + 1SD to an average of + 2SD is a group having a slightly high risk, and a group having a risk value higher than the average of + 2SD is a group having a high risk. Moreover, let average -1SD-average -2SD be a group with a little low risk, and let a thing smaller than average -2SD be a group with a low risk. In fact, in this study, the distribution of the logarithm of the risk value is 12.6% for the disease group, 1.2% for the control group in the high risk group, and 36 for the disease group in the slightly high risk group. 8% with a control group of 13.9%, an average risk group with a disease group of 47.1% and a control group of 69.7%, a slightly lower risk group with a disease group of 3.6% and a control group In the low risk group, the disease group was 0% and the control group was 3.7%. As another method, the control group is divided into 5%, 20%, 50%, 20%, and 5% in descending order of risk value, and the group with the highest risk value of 5% 20% group is a slightly higher risk group, the next 50% group is an average risk group, the next 20% group is a slightly lower risk group, and the 5% group with the lowest risk value is a lower risk group A group. Actually, the distribution of the disease group in this study was 34.1% in the high-risk group (5.0% in the control group), 25.6% in the group with slightly higher risk (20.0% in the control group), Average risk group is 33.2% (control group is 50.0%), moderately low risk group is 7.2% (control group is 20.0%), low risk group is 0% (control group) Was 5.0%). Although no significant association was found in this embodiment, since obesity is generally considered as a risk factor for subarachnoid hemorrhage, this can be taken into account.

結果については、本実施形態の検出法により得られたデータを基に、医師などの有資格者の判断を含め、カウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧の治療など）を行うことによりクモ膜下出血の一次・二次予防を積極的に推進する。今回判明した遺伝因子の変更はできないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても本実施形態に基づいて検出することができる。この検出データを基に、有資格者の判断を含めクライアントに説明する。特にクモ膜下出血や高血圧の家族歴のある人への適用が有効である。本システムによりクモ膜下出血のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。   Regarding the results, counseling is performed based on the data obtained by the detection method of this embodiment, including the judgment of qualified personnel such as doctors. Primary and secondary prevention of subarachnoid hemorrhage by improving smoking cessation (diet smoking, diet therapy, exercise therapy, alleviation of obesity, stress relief, sleep deficit, etc.) and early treatment of risk factors (such as hypertension treatment) Are actively promoted. Although the genetic factors found this time cannot be changed, conventional risk factors can be reduced and treated, so how much the risk of onset is reduced when these factors are treated is also detected based on this embodiment be able to. Based on this detection data, the client will be explained to the client including the judgment of qualified personnel. It is especially effective for people with a family history of subarachnoid hemorrhage and hypertension. This system enables tailor-made prevention of subarachnoid hemorrhage, which can greatly contribute medically and socially, such as extending the life expectancy of the elderly, improving QOL, preventing stickiness, and reducing medical costs in the future.

＜統計解析＞
次に、上記リスク診断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定による遺伝子多型の評価は、アテローム血栓性脳梗塞について１４個、脳出血について１６個、およびクモ膜下出血について１６個のものが、疾病との間の関連を示した（Ｐ＜０.０７）。詳細を表１４および表１５に示した。両表においては、左欄より順に、遺伝子表記（Gene symbol）、多型（Polymorphism）、および危険率（Ｐ）を示している。 <Statistical analysis>
Next, the results of statistical analysis that led to the development of the risk diagnosis system will be described.
Assessment of genetic polymorphism by chi-square test showed that 14 for atherothrombotic cerebral infarction, 16 for cerebral hemorrhage, and 16 for subarachnoid hemorrhage showed an association with disease (P <0). .07). Details are shown in Table 14 and Table 15. In both tables, gene notation (Gene symbol), polymorphism (Polymorphism), and risk factor (P) are shown in order from the left column.

ＩＬ６（Ｇ−５７２Ｃ）については、アテローム血栓性脳梗塞患者では野生型ホモ接合対が３.９％、ヘテロ接合体が３１.３％、変異型ホモ接合対が６４.８％、脳出血患者では野生型ホモ接合対が５.０％、ヘテロ接合体が２８.０％、変異型ホモ接合対が６７.０％で、コントロール群では野生型ホモ接合対が５.６％、ヘテロ接合体が３７.８％、変異型ホモ接合対が５６.６％であった。ＵＣＰ３（Ｃ−５５Ｔ）については、クモ膜下出血患者では野生型ホモ接合対が３７.２％、ヘテロ接合体が５８.３％、変異型ホモ接合対が４.５％で、コントロール群では野生型ホモ接合対が４９.３％、ヘテロ接合体が４３.３％、変異型ホモ接合対が７.５％であった。ＴＮＦ（Ｃ−８６３Ａ）については、クモ膜下出血患者では野生型ホモ接合対が５８.７％、ヘテロ接合体が３５.９％、変異型ホモ接合対が５.４％で、コントロール群では野生型ホモ接合対が６９.９％、ヘテロ接合体が２７.７％、変異型ホモ接合対が2.4%であった。ＰＫＤ１−ｌｉｋｅ（Ｇ／Ａ，Ｇｌｙ２４３Ａｓｐ）については、クモ膜下出血患者では野生型ホモ接合対が９６.４％、ヘテロ接合体が３.６％、変異型ホモ接合対が０％で、コントロール群では野生型ホモ接合対が９９.２％、ヘテロ接合体が０.８％、変異型ホモ接合対が０％であった。   For IL6 (G-572C), 3.9% of wild type homozygous pairs, 31.3% of heterozygotes, 64.8% of mutant homozygous pairs, 64.8% of patients with cerebral hemorrhage Wild-type homozygous pairs were 5.0%, heterozygotes were 28.0%, mutant-type homozygous pairs were 67.0%, and in the control group, wild-type homozygous pairs were 5.6% and heterozygotes were 37.8%, mutant homozygous pair was 56.6%. For UCP3 (C-55T), 37.2% of wild type homozygous pairs, 58.3% of heterozygotes and 4.5% of mutant type homozygous pairs were found in patients with subarachnoid hemorrhage. The wild-type homozygous pair was 49.3%, the heterozygote was 43.3%, and the mutant-type homozygous pair was 7.5%. As for TNF (C-863A), wild type homozygous pairs were 58.7%, heterozygotes were 35.9%, mutant homozygous pairs were 5.4% in patients with subarachnoid hemorrhage, Wild-type homozygous pairs were 69.9%, heterozygotes were 27.7%, and mutant-type homozygous pairs were 2.4%. For PKD1-like (G / A, Gly243Asp), 96.4% of wild type homozygous pairs, 3.6% of heterozygotes, and 0% of mutant type homozygous pairs were controlled in patients with subarachnoid hemorrhage In the group, wild type homozygous pairs were 99.2%, heterozygotes were 0.8%, and mutant homozygous pairs were 0%.

これらの多型については、各疾患との関係について更に詳細に分析した。年齢、性別、ＢＭＩ、および喫煙・高血圧・糖尿病・高コレステロール血症の罹患率を補正した多項ロジスティック回帰分析法を行ったところ、次の多型について、各疾患との関連が強く示唆された。劣性モデルにおいて、インターロイキン６遺伝子（ＩＬ６）のＧ−５７２Ｃ多型が、アテローム血栓性脳梗塞および脳出血の罹患率について、有意に（Ｐ＜０.００１）関連した。また、クモ膜下出血の罹患率について、付加１モデルにおいてアンカップリングプロテイン３（ＵＣＰ３）のＣ−５５Ｔ多型が、優性モデル・劣性モデル・付加２モデルにおいて腫瘍壊死因子遺伝子（ＴＮＦ）のＣ−８６３Ａ多型が、優性モデル・付加１モデルにおいて多嚢胞腎１様遺伝子（ＰＫＤ１−ｌｉｋｅ）のＧ／Ａ（Ｇｌｙ２４３Ａｓｐ）多型が、それぞれ有意に関連した。それらの詳細を下表１６および表１７に示した。両表においては、左欄より順に、遺伝子表記（Gene symbol）、多型（Polymorphism）、優性モデル（Dominant）における危険率（P）・オッズ比（OR）・９５％信頼区間（95% CI）、劣性モデル（Recessive）における危険率（P）・オッズ比（OR）・９５％信頼区間（95% CI）、付加１モデル（Additive 1）における危険率（P）・オッズ比（OR）・９５％信頼区間（95% CI）、付加２モデル（Additive 2）における危険率（P）・オッズ比（OR）・９５％信頼区間（95% CI）をそれぞれ示している。多項ロジスティック回帰分析法は、年齢、性差、肥満指数、および喫煙・高血圧・糖尿病・高コレステロール血症の有無について補正して行った。また、表中、危険率が０.００１未満（Ｐ＜０.００１）のデータについては、太字で示した。   About these polymorphisms, it analyzed in detail about the relationship with each disease. A multinomial logistic regression analysis that corrected for age, sex, BMI, and prevalence of smoking, hypertension, diabetes, and hypercholesterolemia strongly suggested that the following polymorphisms were associated with each disease. In a recessive model, the G-572C polymorphism of the interleukin 6 gene (IL6) was significantly (P <0.001) related to the prevalence of atherothrombotic cerebral infarction and cerebral hemorrhage. In addition, regarding the prevalence of subarachnoid hemorrhage, C-55T polymorphism of uncoupling protein 3 (UCP3) in addition 1 model, and tumor necrosis factor gene (TNF) C in dominant model, recessive model and addition 2 model. The -863A polymorphism was significantly associated with the G / A (Gly243Asp) polymorphism of the polycystic kidney 1-like gene (PKD1-like) in the dominant model / addition 1 model, respectively. The details are shown in Table 16 and Table 17 below. In both tables, the risk rate (P), odds ratio (OR), and 95% confidence interval (95% CI) in gene notation (Gene symbol), polymorphism (Polymorphism), and dominant model (Dominant) are shown in order from the left column. Risk factor (P), odds ratio (OR), 95% confidence interval (95% CI) in the recessive model (Recessive), risk factor (P), odds ratio (OR), 95 in the additive 1 model (Additive 1) The% confidence interval (95% CI) and the risk factor (P), odds ratio (OR), and 95% confidence interval (95% CI) for the additive 2 model (Additive 2) are shown. Multinomial logistic regression analysis was performed with correction for age, gender difference, body mass index, and the presence of smoking, hypertension, diabetes, and hypercholesterolemia. In the table, data with a risk factor of less than 0.001 (P <0.001) are shown in bold.

更に各疾患に対する、遺伝子型、年齢、性別、ＢＭＩ、および喫煙・高血圧・糖尿病・高コレステロール血症の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した結果を下表１８に示した。表には、左欄より順に、因子（Variable）、Ｐ値（P value）、寄与率（R2）を示している。 Further, Table 18 shows the results of analyzing the effects of genotype, age, sex, BMI and smoking / hypertension / diabetes / hypercholesterolemia by stepwise variable increase method for each disease. In the table, the factor (Variable), P value (P value), and contribution rate (R 2 ) are shown in order from the left column.

アテローム血栓性脳梗塞の罹患率に対し、統計的有意性が高い順に、高血圧、糖尿病、年齢、性別、およびＩＬ６遺伝子型(劣性モデル)が有意であり（Ｐ＜０.００１）、各要因が独立して影響することが分かった。同様に、脳出血の罹患率に対し、性別、高血圧、およびＩＬ６遺伝子型(劣性モデル)が有意であり、各要因が独立して影響することが分かった。一方、クモ膜下出血の罹患率については、年齢とＴＮＦ遺伝子型(優性モデル)が有意であり、独立して影響していた。ＰＫＤ１−ｌｉｋｅ遺伝子多型(優性モデル)は、クモ膜下出血の罹患率に対して、ほぼ有意に影響していた。   Hypertension, diabetes, age, sex, and IL6 genotype (recessive model) are significant (P <0.001) in descending order of statistical significance for the prevalence of atherothrombotic cerebral infarction. It turns out that it affects independently. Similarly, gender, hypertension, and IL6 genotype (recessive model) were significant for morbidity of cerebral hemorrhage, and it was found that each factor affected independently. On the other hand, regarding the prevalence of subarachnoid hemorrhage, age and TNF genotype (dominant model) were significant and influenced independently. The PKD1-like gene polymorphism (dominant model) had an almost significant effect on the prevalence of subarachnoid hemorrhage.

表１８において、ステップワイズ変数増加法による解析で、危険率が５％未満（Ｐ＜０.０５）であった遺伝子多型群および年齢・性別・喫煙・肥満・高血圧・糖尿病・高脂血症を独立因子（交絡因子）とし、アテローム血栓性脳梗塞、脳出血またはクモ膜下出血を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を各疾患について算出した。したがって、これらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
これらの結果をまとめることにより、前述のアテローム血栓性脳梗塞、脳出血、およびクモ膜下出血のリスク判断システムを開発することができた。 In Table 18, genetic polymorphism groups and age / sex / smoking / obesity / hypertension / diabetes / hyperlipidemia whose risk rate was less than 5% (P <0.05) as analyzed by the stepwise variable increase method Was an independent factor (confounding factor), and multinomial logistic regression analysis was performed using atherothrombotic cerebral infarction, cerebral hemorrhage or subarachnoid hemorrhage as a dependent factor, and P value, odds ratio, and 95% confidence interval were calculated for each disease. Therefore, these factors are independent, and the overall risk of disease development can be predicted by the product (multiplication) of the odds ratio.
By summarizing these results, we were able to develop a risk assessment system for atherothrombotic cerebral infarction, cerebral hemorrhage, and subarachnoid hemorrhage described above.

＜考察＞
本発明者は、アテローム血栓性脳梗塞、脳出血、およびクモ膜下出血への関与が推定された１５２個の候補遺伝子中、２０２個の多型について、独立な関係を検出した。我々の大規模な研究によって、ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ多型がアテローム血栓性脳梗塞と脳出血の両方について、有意に関連していること、及びＴＮＦのＣ−８６３Ａ多型がクモ膜下出血と有意に関連していることが分かった。 <Discussion>
The present inventor detected an independent relationship for 202 polymorphisms out of 152 candidate genes estimated to be involved in atherothrombotic cerebral infarction, cerebral hemorrhage, and subarachnoid hemorrhage. Our extensive studies show that IL6 G-572C polymorphism is significantly associated with both atherothrombotic cerebral infarction and cerebral hemorrhage and that TNF C-863A polymorphism is significantly associated with subarachnoid hemorrhage It was found to be related to.

アテローム血栓性脳梗塞は、脳血管障害の最も一般的なタイプであり、ほとんどの患者は、アテローム性動脈硬化症によって引き起こされる。いくつかの遺伝因子が、アテローム血栓性脳梗塞に関与していることが知られている（非特許文献７）。今回の研究では、ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に有意に関与していること、及びこの条件については、−５７２Ｃ対立遺伝子がリスクファクターであることが分かった。インターロイキン６は、急性炎症反応の促進と、Ｃ反応性タンパク質などの急性期タンパク質の生産調節について重要な役割を果たしている。こうして、内皮細胞を活性化させ、フィブリノーゲンの合成を刺激することによって、ＩＬ−６は炎症反応に寄与している。このサイトカインは、血管の炎症に関わる病態の中でかなり重要である。   Atherothrombotic cerebral infarction is the most common type of cerebrovascular disorder, and most patients are caused by atherosclerosis. Several genetic factors are known to be involved in atherothrombotic cerebral infarction (Non-patent Document 7). In this study, it was found that the G-572C polymorphism of IL6 is significantly involved in the development of atherothrombotic cerebral infarction, and that the -572C allele is a risk factor for this condition. Interleukin 6 plays an important role in promoting acute inflammatory responses and regulating production of acute phase proteins such as C-reactive protein. Thus, IL-6 contributes to the inflammatory response by activating endothelial cells and stimulating fibrinogen synthesis. This cytokine is quite important in the pathological conditions involved in vascular inflammation.

ＩＬ６のＧ−１７４Ｃ多型は、心筋梗塞と脳血管障害の発症に寄与すると考えられている頸動脈内膜中膜肥厚（非特許文献８、９、１０）と、虚血性心疾患（非特許文献１１）との両者に関与することが分かった。この多型は、脳梗塞の罹患歴（非特許文献１２、１３）と、若年患者における脳梗塞の重症度に関与することが分かっている（非特許文献１４）。また、この条件においては、Ｇ対立遺伝子がリスク因子であることも知られている。しかしながら、本発明者の知見からすると、この多型は日本人には検出されていない。   IL-6 G-174C polymorphism is thought to contribute to the onset of myocardial infarction and cerebrovascular disorder. Carotid intima-media thickening (Non-patent Documents 8, 9, and 10) and ischemic heart disease (Non-patent document) It was found that it was involved in both of the literature 11). This polymorphism is known to be involved in the history of cerebral infarction (Non-Patent Documents 12 and 13) and the severity of cerebral infarction in young patients (Non-Patent Document 14). It is also known that under these conditions, the G allele is a risk factor. However, according to the knowledge of the present inventor, this polymorphism has not been detected in Japanese.

脳虚血は、ニューロンと星状細胞の中で、ＩＬ−６の発現を引き起こす。血清中のＩＬ−６濃度は、虚血発作の後で数日以内に増大する。このサイトカインの血清濃度が梗塞病変の大きさと相関していること、および脳脊髄液中の濃度が血清中の濃度よりも高いことから考えると、ＩＬ−６は、虚血脳から発現しているようである。ＩＬ６のプロモーター領域のハプロタイプは、虚血発作患者のＩＬ−６血清濃度と炎症反応とに関連していることが知られている（非特許文献１５）。これらの様々な知見によれば、ＩＬ６の遺伝子多型が脳梗塞の発生について重要な役割を果たしていること、および発明者が得た結果を支持していることが分かる。   Cerebral ischemia causes IL-6 expression in neurons and astrocytes. Serum IL-6 concentrations increase within a few days after an ischemic attack. Given that the serum concentration of this cytokine correlates with the size of the infarct lesion and that the concentration in the cerebrospinal fluid is higher than that in the serum, IL-6 is expressed from the ischemic brain. It seems. It is known that the haplotype of the promoter region of IL6 is associated with IL-6 serum concentration and inflammatory response in patients with ischemic stroke (Non-patent Document 15). These various findings indicate that IL6 gene polymorphism plays an important role in the development of cerebral infarction and supports the results obtained by the inventors.

脳出血は、高血圧などの環境的因子と、アポリポ蛋白Ｅの遺伝子多型（非特許文献１６）などの遺伝的因子を危険因子として持つことが明らかにされている。本発明者は、ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ多型が脳出血の罹患率と有意に関連していること、およびこの条件下で−５７２Ｃ対立遺伝子がリスクファクターであることを明らかにした。ＩＬ６のＧ−１７４Ｃ多型は、脳動静脈奇形で脳出血と関連することが見出されている（非特許文献１７）。さらに、高濃度の血漿中ＩＬ−６は、脳出血における速い血腫増大の独立した予測因子であることが分かっている。   It has been clarified that cerebral hemorrhage has environmental factors such as hypertension and genetic factors such as apolipoprotein E gene polymorphism (Non-patent Document 16) as risk factors. The present inventor has shown that the G-572C polymorphism of IL6 is significantly associated with the prevalence of cerebral hemorrhage and that under these conditions the -572C allele is a risk factor. The G-174C polymorphism of IL6 has been found to be associated with cerebral hemorrhage in cerebral arteriovenous malformation (Non-patent Document 17). Furthermore, high concentrations of plasma IL-6 have been found to be an independent predictor of rapid hematoma growth in cerebral hemorrhage.

これらの知見より、ＩＬ−６が脳出血の発症と進展において重要な役割を果たしていることが示唆される。脳出血にＩＬ６のＧ−５７２Ｃ多型が関与したことは、脳出血の病態に炎症が関与することを示している。サイトカインはマトリックスメタロプロテイナーゼの生産を誘導し、血管の周りで細胞外基質を減少させて、血管壁に損傷を与えるかも知れない。内皮細胞からＩＬ−６が局所的に放出されると、マトリックスメタロプロテイナーゼの放出と活性化を刺激することによって、血管壁を不安定にするかも知れない。ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ多型があると、血液動態のストレスによって既に損傷を受けた血管壁に対して、更にマトリックスメタロプロテイナーゼが影響を与え脳出血に至る可能性が考慮される。   These findings suggest that IL-6 plays an important role in the onset and progression of cerebral hemorrhage. The involvement of IL6 G-572C polymorphism in cerebral hemorrhage indicates that inflammation is involved in the pathology of cerebral hemorrhage. Cytokines may induce the production of matrix metalloproteinases, reduce extracellular matrix around the blood vessels, and damage the vessel walls. When IL-6 is released locally from endothelial cells, it may destabilize the vessel wall by stimulating the release and activation of matrix metalloproteinases. With the G-572C polymorphism of IL6, it is considered that the matrix metalloproteinase may further affect the blood vessel wall already damaged by hemodynamic stress, leading to cerebral hemorrhage.

クモ膜下出血の発症のほとんどの原因となっている頭蓋内動脈瘤は、遺伝性の要因を持っている（非特許文献１８）。動脈瘤性のクモ膜下出血患者を持つ一等親血縁者については、そのような患者を持たない者に比べると、頭蓋内動脈瘤が破裂する危険性が約４倍高いことが知られている。本発明者は、ＴＮＦのＣ−８６３Ａ多型が、クモ膜下出血の罹患率と有意に相関していること、およびこの条件において−８６３Ａ対立遺伝子がリスクファクターであることを示した。ＴＮＦｍＲＮＡとタンパク質の量は、プロアポトーシスの下流ターゲットであるＦＡＤＤタンパク質（Fas-associated death domain protein）と共に、人の頭蓋内動脈瘤の中で増加することが見出された（非特許文献１９）。ＴＮＦとＦＡＤＤタンパク質は、血管および免疫細胞に対して炎症とその後のアポトーシスを促進することによって、血管壁を脆弱化させ、脳動脈に有害な影響を及ぼすかもしれない（非特許文献１９）。   Intracranial aneurysms, which are the main cause of the development of subarachnoid hemorrhage, have hereditary factors (Non-patent Document 18). It is known that first-degree relatives with aneurysmal subarachnoid hemorrhage patients are about 4 times more likely to rupture an intracranial aneurysm than those without such patients Yes. The inventor has shown that the C-863A polymorphism of TNF is significantly correlated with the prevalence of subarachnoid hemorrhage and that in this condition the -863A allele is a risk factor. The amount of TNF mRNA and protein was found to increase in human intracranial aneurysms, along with FADD protein (Fas-associated death domain protein), which is a downstream target of pro-apoptosis (Non-patent Document 19). TNF and FADD proteins may weaken vascular walls and promote detrimental effects on cerebral arteries by promoting inflammation and subsequent apoptosis of blood vessels and immune cells (Non-patent Document 19).

ＴＮＦは、プロテアーゼカスパーゼ３を活性化することによって、培養された脳血管内皮細胞中でアポトーシスを引き起こす。さらに、クモ膜下出血患者の脳脊髄液中のＴＮＦ濃度は、良好な予後を示す患者に比べると、不良な予後を示す患者において高かった。さらに、ＴＮＦのＣ−８６３Ａ多型のＡ対立遺伝子を持つ患者は、クモ膜下出血後の不良な予後を示すリスクファクターとなっている（非特許文献２０）。これらの知見によれば、ＴＮＦが、頭蓋内動脈瘤の増悪とクモ膜下出血後の予後について重要な役割を持っていることと、本発明者が得たデータとは一致している。   TNF causes apoptosis in cultured cerebrovascular endothelial cells by activating protease caspase-3. Furthermore, TNF concentrations in cerebrospinal fluid of patients with subarachnoid hemorrhage were higher in patients with poor prognosis than in patients with good prognosis. Furthermore, patients with an A allele of the TNF C-863A polymorphism are risk factors that indicate a poor prognosis after subarachnoid hemorrhage (Non-patent Document 20). According to these findings, TNF has an important role in the exacerbation of intracranial aneurysms and the prognosis after subarachnoid hemorrhage, and the data obtained by the present inventors are consistent.

本発明者は、またＰＫＤ１−ｌｉｋｅ遺伝子のＧ／Ａ（Ｇｌｙ２４３Ａｓｐ）多型がクモ膜下出血の罹患率とほぼ有意に関連することを示した。頭蓋内動脈瘤に関するゲノムワイド連鎖解析法によって、１つの座１ｐ３４.３−ｐ３６.１３1に重要な連鎖（ロッドスコア４.２）があることが示されている（非特許文献２１）。頭蓋内動脈瘤については、この領域中に、ＰＫＤ１−ｌｉｋｅ遺伝子を含むいくつかの候補遺伝子が位置している。頭蓋内動脈瘤との関連が疑われる領域中にＰＫＤ１−ｌｉｋｅ遺伝子が位置していること、および本研究によってクモ膜下出血との関連が強い遺伝子としてＰＫＤ１様遺伝子が抽出されたことからすると、ＰＫＤ１−ｌｉｋｅ遺伝子はクモ膜下出血と関連する候補遺伝子であるものと言える。   The inventor has also shown that the G / A (Gly243Asp) polymorphism of the PKD1-like gene is almost significantly associated with the prevalence of subarachnoid hemorrhage. Genome-wide linkage analysis for intracranial aneurysms has shown that there is an important linkage (rod score 4.2) at one locus 1p34.3-p36.131 (Non-Patent Document 21). For intracranial aneurysms, several candidate genes including the PKD1-like gene are located in this region. Given that the PKD1-like gene is located in a region suspected of being associated with an intracranial aneurysm, and that a PKD1-like gene was extracted as a gene strongly associated with subarachnoid hemorrhage in this study, It can be said that the PKD1-like gene is a candidate gene associated with subarachnoid hemorrhage.

本発明者が得た結果は、ＩＬ６がアテローム血栓性脳梗塞と脳出血の両方に影響を与えること、並びにＴＮＦおよびＰＫＤ１−ｌｉｋｅ遺伝子がクモ膜下出血に影響を与えることを示している。これらの多型の遺伝子型は、虚血性または出血性の脳血管障害の遺伝的リスクを評価するために有益である。
このように本実施形態によれば、アテローム血栓性脳梗塞・脳出血・クモ膜下出血などの虚血性および出血性の脳血管障害について、遺伝的リスクおよび発症リスクを判断するための検出法を提供することができる。この実施形態を用いることにより、脳血管障害に対する予防が可能となり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。 The results obtained by the present inventor indicate that IL6 affects both atherothrombotic cerebral infarction and cerebral hemorrhage, and that TNF and PKD1-like genes affect subarachnoid hemorrhage. These polymorphic genotypes are useful for assessing the genetic risk of ischemic or hemorrhagic cerebrovascular disorders.
Thus, according to the present embodiment, a detection method for determining genetic risk and risk of onset for ischemic and hemorrhagic cerebrovascular disorders such as atherothrombotic cerebral infarction, cerebral hemorrhage, and subarachnoid hemorrhage is provided. can do. By using this embodiment, it becomes possible to prevent cerebrovascular disorders, and can greatly contribute medically and socially, such as extending the life expectancy of the elderly, improving QOL, preventing stickiness, and reducing medical costs in the future.

ＩＩ．層別解析を行った場合の解析結果
次に、性別、高血圧の有無、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無、肥満の有無、および喫煙の有無の６個の因子のそれぞれについて層別に解析を行った結果について説明する。
１．性別で層別解析したときの結果
表１９には、男性または女性に分けたときの、アテローム血栓性脳梗塞患者（ACI）とコントロール者の特徴をまとめた。 II. Analysis results when stratified analysis is performed Next, stratified analysis is performed for each of the six factors: gender, hypertension, hypercholesterolemia, diabetes, obesity, and smoking. The results will be described.
1. Results when stratified by sex Table 19 summarizes the characteristics of patients with atherothrombotic cerebral infarction (ACI) and controls when divided into men or women.

年齢とＢＭＩについては、平均値±ＳＤにて示した。女性の場合には、年齢、高血圧・高コレステロール血症・および糖尿病の罹患率は、アテローム血栓性脳梗塞患者の方がコントロール者よりも有意に高かった。男性の場合には、高血圧・高コレステロール血症・および糖尿病の罹患率は、アテローム血栓性脳梗塞患者の方がコントロール者よりも有意に高く、喫煙頻度および肥満は、コントロール者の方がアテローム血栓性脳梗塞患者よりも有意に高かった。
次に、アテローム血栓性脳梗塞のリスク診断に必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・喫煙・ＢＭＩ・高血圧・糖尿病・高コレステロール血症について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については後述する）。その結果、次に説明するように、アテローム血栓性脳梗塞に関するリスク診断を行えることが分かった。 About age and BMI, it showed by the average value +/- SD. For women, age, prevalence of hypertension, hypercholesterolemia, and diabetes were significantly higher in patients with atherothrombotic stroke than in controls. In men, the prevalence of hypertension, hypercholesterolemia, and diabetes is significantly higher in patients with atherothrombotic stroke than in controls, and smoking frequency and obesity in patients with atherothrombosis It was significantly higher than patients with cerebral infarction.
Next, in order to extract the factors necessary for risk diagnosis of atherothrombotic cerebral infarction, we analyzed the genetic polymorphism and age, smoking, BMI, hypertension, diabetes, hypercholesterolemia by the stepwise variable increase method (Details will be described later). As a result, it was found that risk diagnosis related to atherothrombotic cerebral infarction can be performed as described below.

＜男性または女性におけるアテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システム＞
表２０には、男性または女性におけるアテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、女性における因子（Variable）、Ｐ値（P）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）、男性における因子（Variable）、Ｐ値（P）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total）を示した。 <Risk diagnosis system for atherothrombotic cerebral infarction in men or women>
Table 20 provides details regarding the risk diagnostic system for atherothrombotic cerebral infarction in men or women. The table shows the factors in females (Variable), P value (P), odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)), factors in males (Variable), P values (P ), Odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)). The bottom row shows the total risk (Total) multiplied by the odds ratio of conventional risk factors and genetic factors.

ステップワイズ変数増加法（表２４）でＰ＜０.０５であった遺伝子多型および年齢・喫煙・ＢＭＩ・高血圧・糖尿病・高コレステロール血症を独立因子（交絡因子）とし、アテローム血栓性脳梗塞を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を男女別に行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を算出した。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
多項ロジスティック回帰分析の結果、女性においては、従来の危険因子としては高血圧、糖尿病が、遺伝因子としては、ＥＤＮ１、ＬＩＰＧ、ＣＣＬ１１、ＵＴＳ２、ＡＫＡＰ１０、ＫＣＮＪ１１、ＩＬ６の各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が６.７４、遺伝因子では最小オッズ比が０.３４で最大オッズ比が１３.６９であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.３４で最大オッズ比が９２.２７であり、２７１倍の差が認められた。また男性においては、従来の危険因子としては糖尿病、高血圧、ＢＭＩが、遺伝因子としては、ＭＴＨＦＲ、ＩＴＧＢ２、ＡＰＯＥ（２箇所の多型）、ＴＮＦＳＦ４、ＡＰＯＡ１、ＥＤＮＲＡ、Ｆ１２、ＫＣＮＪ１１、ＩＰＦ１、ＴＨＢＳ２、ＡＣＤＣの各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が１７.２５、遺伝因子では最小オッズ比が０.３３で最大オッズ比が２２５.６６であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.３３で最大オッズ比が３８９２.６４であり、１１，７９６倍の差が認められた。 Atherothrombotic cerebral infarction with genetic polymorphism and age, smoking, BMI, hypertension, diabetes, and hypercholesterolemia that were P <0.05 by the stepwise variable increase method (Table 24) as independent factors (confounding factors) Was used as a dependent factor, and a multinomial logistic regression analysis was conducted for each gender, and P value, odds ratio, and 95% confidence interval were calculated. Therefore, these factors are independent, and the overall disease risk can be predicted by the product (multiplication) of the odds ratio.
As a result of multinomial logistic regression analysis, in women, hypertension and diabetes are conventional risk factors, and genetic factors such as EDN1, LIPG, CCL11, UTS2, AKAP10, KCNJ11, and IL6 are atherothrombotic brains. Associated with the development of infarctions. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 6.74, and genetic factors have a minimum odds ratio of 0.34 and a maximum odds ratio of 13.69. Therefore, when the conventional risk factors and genetic factors were combined, the minimum odds ratio was 0.34 and the maximum odds ratio was 92.27, indicating a difference of 271 times. In men, diabetes, hypertension, BMI are conventional risk factors, and MTHFR, ITGB2, APOE (two polymorphisms), TNFSF4, APOA1, EDNRA, F12, KCNJ11, IPF1, THBS2, as genetic factors. Each gene polymorphism of ACDC was associated with the development of atherothrombotic cerebral infarction. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 17.25, and genetic factors have a minimum odds ratio of 0.33 and a maximum odds ratio of 225.66. Therefore, when the conventional risk factors and genetic factors were combined, the minimum odds ratio was 0.33 and the maximum odds ratio was 3892.64, indicating a difference of 11,796 times.

次に、本研究成果の臨床的な意義について以下に述べる。病院、クリニック、健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と遺伝因子に関する検査を行い、アテローム血栓性脳梗塞の発症リスクの予測を男女別に行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を５段階に分ける。即ち、平均±１ＳＤの範囲を平均的リスク群とし、平均＋１ＳＤから平均＋２ＳＤをやや高リスク群、平均＋２ＳＤ以上を高リスク群とする。また、平均−１ＳＤから平均−２ＳＤをやや低リスク群、平均−２ＳＤ以下を低リスク群とする。他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。   Next, the clinical significance of this research result is described below. At hospitals, clinics, and health checkup centers, applicants will be tested for risk factors and genetic factors, and the risk of atherothrombotic cerebral infarction will be predicted by gender. The degree of risk is divided into five levels based on the distribution of the product of the conventional risk factor and odds ratio of the whole genetic factor. That is, the average ± 1SD range is set as the average risk group, the average + 1SD to the average + 2SD is set as a slightly high risk group, and the average + 2SD or more is set as a high risk group. Further, the average −1SD to the average −2SD are set as a low risk group, and the average −2SD or lower is set as a low risk group. As another method, the control group is divided into 5%, 20%, 50%, 20%, and 5% in descending order of risk value, and the group with the highest risk value of 5% 20% group is a slightly higher risk group, the next 50% group is an average risk group, the next 20% group is a slightly lower risk group, and the 5% group with the lowest risk value is a lower risk group A group.

なお、本研究では有意な関連が認められなかったが、一般的に女性では喫煙・肥満・高コレステロール血症が、男性では喫煙・高コレステロール血症もアテローム血栓性脳梗塞の危険因子と考えられているので、これらの因子を含めることもできる。
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことによりアテローム血栓性脳梗塞の一次・二次予防を積極的に推進する。遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても予測し、クライアントに説明する。特にアテローム血栓性脳梗塞や心筋梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本システムによりアテローム血栓性脳梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。 Although no significant association was found in this study, smoking / obesity / hypercholesterolemia is generally considered to be a risk factor for atherothrombotic cerebral infarction in women and smoking / hypercholesterolemia in men. So these factors can also be included.
The results will be counseled, including the judgment of qualified personnel such as doctors, and improvement of lifestyle habits (especially smoking cessation, diet therapy, exercise therapy, obesity reduction, Actively promote primary and secondary prevention of atherothrombotic cerebral infarction by providing stress relief and sleep insufficiency) and early treatment of risk factors (treatment of hypertension, diabetes, hyperlipidemia, etc.). Although genetic factors cannot be changed, conventional risk factors can be reduced or treated, so predict how much the risk of onset will be reduced when these factors are treated and explain to clients. In particular, application to a person with a family history of atherothrombotic cerebral infarction or myocardial infarction is effective. This system enables customized prevention of atherothrombotic cerebral infarction, and can greatly contribute medically and socially, such as prolonging the healthy life of the elderly, improving QOL, preventing stickiness and reducing medical costs in the future.

＜統計解析＞
次に、上記リスク判断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、女性の場合には９個の遺伝子多型が、男性の場合には１８個の遺伝子多型が、アテローム血栓性脳梗塞との関連を示した（Ｐ＜０.０６）。詳細を表２１に示した。表中においては、左欄より順に、女性（Women）における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（P）と、男性(Men)における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（P）を示している。 <Statistical analysis>
Next, the results of statistical analysis that led to the development of the risk judgment system will be described.
Chi-square test showed that 9 genetic polymorphisms in females and 18 genetic polymorphisms in males were associated with atherothrombotic cerebral infarction (P <0.06). Details are shown in Table 21. In the table, in order from the left column, the gene (Gene), polymorphism (Polymorphism), and risk rate (P) in women (Men), the gene (Gene), polymorphism (Polymorphism) in men (Men), And the risk factor (P).

これらの多型について、さらにアテローム血栓性脳梗塞との関連を探る解析を行った。年齢、ＢＭＩ、喫煙・高血圧・高コレステロール血症・および糖尿病の有無を補正した多項ロジスティック回帰分析法を行ったところ、次の多型について、アテローム血栓性脳梗塞との関連が強く示唆された。女性の場合には、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＬＩＰＧの５８４Ｃ→Ｔ多型が、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＣＣＬ１１のＧ→Ａ多型が、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＥＤＮ１の５６６５Ｇ→Ｔ多型が、劣性モデルにおいてＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃ多型が、付加２モデルにおいてＫＣＮＪ１１のＡ→Ｇ多型が、有意に（Ｐ＜０.００５）アテローム血栓性脳梗塞に関連した。詳細を表２２に示した。   These polymorphisms were further analyzed to investigate the association with atherothrombotic cerebral infarction. A multinomial logistic regression analysis method that corrected for age, BMI, smoking / hypertension / hypercholesterolemia / diabetes, and the following polymorphisms strongly suggested an association with atherothrombotic cerebral infarction. In the female case, the LIPG 584C → T polymorphism in the dominant model and the additional 1 model, the CCL11 G → A polymorphism in the dominant model and the additional 1 model, and the EDN1 5665G → T in the dominant model and the additional 1 model. The polymorphisms were significantly (P <0.005) associated with atherothrombotic cerebral infarction in the recessive model, the IL-6 −572G → C polymorphism, and in the additional 2 models the KCNJ11 A → G polymorphism. Details are shown in Table 22.

男性においても同様の解析を行った。その結果、男性の場合には、劣性モデルおよび付加２モデルにおいて６７７Ｃ→Ｔ多型が、優性モデルにおいてＩＴＧＢ２の１３２３Ｃ→Ｃ多型が、付加１モデルにおいてＴＨＢＳ２のＴ→Ｇ多型が、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＡＰＯＥの３９３２Ｔ→Ｃ多型が、劣性モデルにおいてＥＤＮＲＡの−２３１Ａ→Ｇ多型が、有意に（Ｐ＜０.００５）アテローム血栓性脳梗塞に関連した。詳細を表２３に示した。   A similar analysis was performed in men. As a result, in the case of males, the 677C → T polymorphism in the recessive model and the additional 2 model, the ITGB2 1323C → C polymorphism in the dominant model, and the THBS2 T → G polymorphism in the additional model are the dominant model. And the APEO 3932T → C polymorphism in the additional model and the EDNRA −231A → G polymorphism in the recessive model were significantly (P <0.005) associated with atherothrombotic cerebral infarction. Details are shown in Table 23.

次に、アテローム血栓性脳梗塞に対する、遺伝子型、年齢、ＢＭＩ、喫煙、高血圧、高コレステロール血症、および糖尿病の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した。結果を表２４に示した。表中、左欄より順に、女性における因子（Variable）、Ｐ値（P）、寄与率（R2）、男性における因子（Variable）、Ｐ値（P）、寄与率（R2）をそれぞれ示している。 Next, the effects of genotype, age, BMI, smoking, hypertension, hypercholesterolemia, and diabetes on atherothrombotic cerebral infarction were analyzed by the stepwise variable increment method. The results are shown in Table 24. In the table, in order from the left column, factor in women (Variable), P value (P), the contribution rate (R 2), factor in men (Variable), P value (P), indicates the contribution rate (R 2), respectively ing.

各遺伝子型は、多項ロジスティック回帰分析において統計的有意となった優性モデルまたは劣性モデルに基づいて解析した。女性の場合には、統計的有意性が高い順に、高血圧、年齢、ＬＩＰＧ遺伝子型（優性モデル）、ＥＤＮ１遺伝子型（優性モデル）、ＣＣＬ１１遺伝子型（優性モデル）、および糖尿病が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立してアテローム血栓性脳梗塞に影響を与えることが分かった。
男性の場合には、統計的有意性が高い順に、糖尿病、年齢、高血圧、ＭＴＨＦＲ遺伝子型（劣性モデル）、ＩＴＧＢ２遺伝子型（優性モデル）、ＡＰＯＥ遺伝子型（優性モデル）、およびＥＤＮＲＡ遺伝子型（劣性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立してアテローム血栓性脳梗塞に影響を与えることが分かった。 Each genotype was analyzed based on a dominant or recessive model that became statistically significant in multinomial logistic regression analysis. For women, in descending order of statistical significance, hypertension, age, LIPG genotype (dominant model), EDN1 genotype (dominant model), CCL11 genotype (dominant model), and diabetes are significant (P ≦ 0.005), it was found that each factor independently affects atherothrombotic cerebral infarction.
For males, in descending order of statistical significance, diabetes, age, hypertension, MTHFR genotype (recessive model), ITGB2 genotype (dominant model), APOE genotype (dominant model), and EDNRA genotype (recessive) Model) was significant (P ≦ 0.005), and each factor was found to affect atherothrombotic cerebral infarction independently.

２．高血圧の有無で層別解析したときの結果
表２５には、高血圧の有無で層別化したときのアテローム血栓性脳梗塞とコントロール者の特徴をまとめた。 2. Results when stratified by presence or absence of hypertension Table 25 summarizes the characteristics of atherothrombotic cerebral infarction and the control person when stratified by the presence or absence of hypertension.

年齢とＢＭＩについては、平均値±ＳＤにて示した。正常血圧者（Hypertension(-)）では、コントロール者に比べアテローム血栓性脳梗塞患者の方が、年齢、糖尿病の罹患率が有意に高く、高コレステロール血症の罹患率が有意に低かった。高血圧者（Hypertension(+))では、コントロール者に比べアテローム血栓性脳梗塞患者の方が、年齢、糖尿病の罹患率が有意に高かった。
次に、アテローム血栓性脳梗塞のリスク診断を行うために必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・喫煙・ＢＭＩ・性別・糖尿病・高コレステロール血症について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については後述する）。その結果、次に説明するように、アテローム血栓性脳梗塞に関するリスク診断を行えることが分かった。 About age and BMI, it showed by the average value +/- SD. In normotensive individuals (Hypertension (-)), patients with atherothrombotic cerebral infarction had a significantly higher age and prevalence of diabetes and a significantly lower prevalence of hypercholesterolemia than controls. In hypertensive patients (Hypertension (+)), patients with atherothrombotic cerebral infarction had a significantly higher age and prevalence of diabetes than controls.
Next, in order to extract factors necessary for risk diagnosis of atherothrombotic cerebral infarction, analysis of genetic polymorphism and age, smoking, BMI, sex, diabetes, hypercholesterolemia by the stepwise variable increase method (Details will be described later). As a result, it was found that risk diagnosis related to atherothrombotic cerebral infarction can be performed as described below.

＜正常血圧者または高血圧者におけるアテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システム＞
表２６には、正常血圧者または高血圧者におけるアテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、正常血圧者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）、高血圧者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total）を示した。 <Risk diagnostic system for atherothrombotic cerebral infarction in patients with normal blood pressure or hypertension>
Table 26 provides details regarding the risk diagnostic system for atherothrombotic cerebral infarction in normotensive or hypertensive individuals. In the table, the factors in normal blood pressure (Variable), P value (P), odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)), factors in hypertensive (Variable), P Values (P) and odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)) are shown. The bottom row shows the total risk (Total) multiplied by the odds ratio of conventional risk factors and genetic factors.

ステップワイズ変数増加法（表３０）でＰ＜０.０５であった遺伝子多型および年齢・性別・喫煙・ＢＭＩ・糖尿病・高コレステロール血症を独立因子（交絡因子）とし、アテローム血栓性脳梗塞を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を正常血圧者（非高血圧者）と高血圧者において別々に行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を算出した。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
多項ロジスティック回帰分析の結果、正常血圧者においては、従来の危険因子としては性別（男性が高リスク）、糖尿病が、遺伝因子としては、ＭＴＨＦＲ、ＡＧＴＲ１、ＳＡＨの各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が６.１４、遺伝因子では最小オッズ比が０.３０で最大オッズ比が８.１３であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.３０で最大オッズ比が４９.９２であり、１６６倍の差が認められた。また高血圧者においては、従来の危険因子としては糖尿病、性別（男性が高リスク）が、遺伝因子としては、ＩＬ６、ＴＮＦＳＦ４、ＳＬＣ２６Ａ８、ＧＰ６、ＨＮＦ４Ａ、ＩＰＦ１、ＰＣＳＫ９、ＴＨＢＳ２の各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が２.６２、遺伝因子では最小オッズ比が０.７１で最大オッズ比が５０.２８であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.７１で最大オッズ比が１３１.７３であり、１８６倍の差が認められた。 Atherothrombotic cerebral infarction with genetic polymorphism and age / sex / smoking / BMI / diabetes / hypercholesterolemia as the independent factors (confounding factors) that were P <0.05 in the stepwise variable increase method (Table 30) As a dependent factor, a multinomial logistic regression analysis was performed separately for normal blood pressure (non-hypertensive) and hypertensive individuals, and P values, odds ratios, and 95% confidence intervals were calculated. Therefore, these factors are independent, and the overall disease risk can be predicted by the product (multiplication) of the odds ratio.
As a result of multinomial logistic regression analysis, in normal blood pressure individuals, genotype (male is high risk) as a conventional risk factor, diabetes mellitus, and genetic polymorphisms of MTHFR, AGTR1, and SAH are atherothrombotic brains. Associated with the development of infarctions. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 6.14, and genetic factors have a minimum odds ratio of 0.30 and a maximum odds ratio of 8.13. Therefore, when the conventional risk factors and genetic factors were combined, the minimum odds ratio was 0.30 and the maximum odds ratio was 49.92, indicating a difference of 166 times. In hypertensive individuals, conventional risk factors are diabetes, sex (male is high risk), and genetic factors include IL6, TNFSF4, SLC26A8, GP6, HNF4A, IPF1, PCSK9, and THBS2 polymorphisms. Associated with the development of thrombotic cerebral infarction. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 2.62, and genetic factors have a minimum odds ratio of 0.71 and a maximum odds ratio of 50.28. Therefore, when the conventional risk factors and genetic factors were combined, the minimum odds ratio was 0.71, the maximum odds ratio was 131.73, and a difference of 186 times was recognized.

次に、本研究成果の臨床的な意義について以下に述べる。病院、クリニック、健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と遺伝因子に関する検査を行い、アテローム血栓性脳梗塞の発症リスクの予測を正常血圧者と高血圧者で別々に行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を５段階に分ける。即ち、平均±１ＳＤの範囲を平均的リスク群とし、平均＋１ＳＤから平均＋２ＳＤをやや高リスク群、平均＋２ＳＤ以上を高リスク群とする。また、平均−１ＳＤから平均−２ＳＤをやや低リスク群、平均−２ＳＤ以下を低リスク群とする。他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。   Next, the clinical significance of this research result is described below. At the hospital, clinic, and health checkup center, the applicant will be tested for risk factors and genetic factors, and the risk of developing atherothrombotic cerebral infarction will be predicted separately for those with normal blood pressure and those with hypertension. The degree of risk is divided into five levels based on the distribution of the product of the conventional risk factor and odds ratio of the whole genetic factor. That is, the average ± 1SD range is set as the average risk group, the average + 1SD to the average + 2SD is set as a slightly high risk group, and the average + 2SD or more is set as a high risk group. Further, the average −1SD to the average −2SD are set as a low risk group, and the average −2SD or lower is set as a low risk group. As another method, the control group is divided into 5%, 20%, 50%, 20%, and 5% in descending order of risk value, and the group with the highest risk value of 5% 20% group is a slightly higher risk group, the next 50% group is an average risk group, the next 20% group is a slightly lower risk group, and the 5% group with the lowest risk value is a lower risk group A group.

なお、本研究では有意な関連が認められなかったが、一般的に喫煙・肥満・高脂血症もアテローム血栓性脳梗塞の危険因子と考えられているので、これらの因子を含めることもできる。
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことによりアテローム血栓性脳梗塞の一次・二次予防を積極的に推進する。遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても予測し、クライアントに説明する。特にアテローム血栓性脳梗塞や心筋梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本システムによりアテローム血栓性脳梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。 Although no significant association was found in this study, smoking, obesity, and hyperlipidemia are generally considered risk factors for atherothrombotic cerebral infarction, and these factors can be included. .
The results will be counseled, including the judgment of qualified personnel such as doctors, and improvement of lifestyle habits (especially smoking cessation, diet therapy, exercise therapy, obesity reduction, Actively promote primary and secondary prevention of atherothrombotic cerebral infarction by providing stress relief and sleep insufficiency) and early treatment of risk factors (treatment of hypertension, diabetes, hyperlipidemia, etc.). Although genetic factors cannot be changed, conventional risk factors can be reduced or treated, so predict how much the risk of onset will be reduced when these factors are treated and explain to clients. In particular, application to a person with a family history of atherothrombotic cerebral infarction or myocardial infarction is effective. This system enables customized prevention of atherothrombotic cerebral infarction, and can greatly contribute medically and socially, such as prolonging the healthy life of the elderly, improving QOL, preventing stickiness and reducing medical costs in the future.

＜統計解析＞
次に、上記リスク判断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、正常血圧者の場合には７個の遺伝子多型が、高血圧者の場合には１２個の遺伝子多型が、アテローム血栓性脳梗塞との関連を示した（Ｐ＜０.０６）。詳細を表２７に示した。表中においては、左欄より順に、正常血圧者（Hypertension(-)）における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（P）と、高血圧者(Hypertension(+))における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（P）を示している。 <Statistical analysis>
Next, the results of statistical analysis that led to the development of the risk judgment system will be described.
Chi-square test showed that 7 gene polymorphisms were associated with atherothrombotic cerebral infarction in the case of normotensive individuals and 12 gene polymorphisms in hypertensive subjects (P <0. 06). Details are shown in Table 27. In the table, in order from the left column, genes (Gene), polymorphisms (Polymorphism) and risk factors (P) in normal blood pressure individuals (Hypertension (-)), and genes in hypertensive people (Hypertension (+)) ( Gene), polymorphism (Polymorphism), and risk factor (P).

年齢、性別、ＢＭＩ、喫煙・高コレステロール血症・および糖尿病の有無を補正した多項ロジスティック回帰分析法を行ったところ、正常血圧者については、アテローム血栓性脳梗塞との関連がある遺伝子多型は認められなかった。詳細を表２８に示した。   A multinomial logistic regression analysis that corrected for age, gender, BMI, smoking, hypercholesterolemia, and diabetes was performed. As for normotensive individuals, genetic polymorphisms associated with atherothrombotic cerebral infarction are I was not able to admit. Details are shown in Table 28.

高血圧者においても同様の解析を行った。その結果、高血圧者の場合には、劣性モデルにおいてＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃ多型が、有意に（Ｐ＜０.００５）アテローム血栓性脳梗塞に関連した。詳細を表２９に示した。   A similar analysis was performed in hypertensive subjects. As a result, in hypertensives, the -572G → C polymorphism of IL6 was significantly (P <0.005) associated with atherothrombotic cerebral infarction in the recessive model. Details are shown in Table 29.

結果を表３０に示した。表中、左欄より順に、正常血圧者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、寄与率（R2）、高血圧者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、寄与率（R2）をそれぞれ示している。 The results are shown in Table 30. In the table, in order from the left column, factors in normal blood pressure (Variable), P value (P), contribution rate (R 2 ), factors in hypertensives (Variable), P value (P), contribution rate (R 2 ) Respectively.

正常血圧者の場合には、統計的有意性が高い順に、年齢、性別、および喫煙が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立してアテローム血栓性脳梗塞に影響を与えることが分かった。
高血圧者の場合には、統計的有意性が高い順に、糖尿病、ＩＬ６遺伝子型（劣性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立してアテローム血栓性脳梗塞に影響を与えることが分かった。 For normotensive individuals, age, gender, and smoking are significant (P ≦ 0.005) in descending order of statistical significance, and each factor independently affects atherothrombotic cerebral infarction I understood.
In hypertensive patients, diabetes and IL6 genotype (recessive model) are significant in descending order of statistical significance (P ≦ 0.005), and each factor independently affects atherothrombotic cerebral infarction. I found out that

３．高コレステロール血症の有無で層別解析したときの結果
表３１には、高コレステロール血症の有無で層別化したときのアテローム血栓性脳梗塞とコントロール者の特徴をまとめた。 3. Results when stratified by presence or absence of hypercholesterolemia Table 31 summarizes the characteristics of atherothrombotic cerebral infarction and the control person when stratified by the presence or absence of hypercholesterolemia.

年齢とＢＭＩについては、平均値±ＳＤにて示した。血清コレステロール正常者（Hypercholesterolemia(-)）および高コレステロール血症者（Hypercholesterolemia(+)）のいずれにおいても、コントロール者に比べアテローム血栓性脳梗塞患者の方が、年齢、高血圧・および糖尿病の罹患率が有意に高かった。
次に、アテローム血栓性脳梗塞のリスク診断に必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・喫煙・ＢＭＩ・性別・糖尿病・高コレステロール血症について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については後述する）。その結果、次に説明するように、アテローム血栓性脳梗塞に関するリスク診断を行えることが分かった。 About age and BMI, it showed by the average value +/- SD. In patients with normal serum cholesterol (Hypercholesterolemia (-)) and hypercholesterolemia (Hypercholesterolemia (+)), patients with atherothrombotic cerebral infarction are more likely to have age, hypertension, and diabetes than controls Was significantly higher.
Next, in order to extract the factors necessary for the risk diagnosis of atherothrombotic cerebral infarction, we analyzed the genetic polymorphism and age, smoking, BMI, sex, diabetes, hypercholesterolemia by the stepwise variable increase method (Details will be described later). As a result, it was found that risk diagnosis related to atherothrombotic cerebral infarction can be performed as described below.

＜血清コレステロール正常者または高コレステロール血症者におけるアテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システム＞
表３２には、血清コレステロール正常者または高コレステロール血症者におけるアテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、血清コレステロール正常者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）、高コレステロール血症者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total）を示した。 <Risk diagnosis system for atherothrombotic cerebral infarction in patients with normal serum cholesterol or hypercholesterolemia>
Table 32 shows details on the risk diagnostic system for atherothrombotic cerebral infarction in normal serum cholesterol or hypercholesterolemic individuals. The table shows the factors in normal serum cholesterol (Variable), P value (P), odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)), factors in hypercholesterolemia (from the left column) Variable), P value (P), and odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)). The bottom row shows the total risk (Total) multiplied by the odds ratio of conventional risk factors and genetic factors.

ステップワイズ変数増加法（表３６）でＰ＜０.０５であった遺伝子多型および年齢・性別・喫煙・ＢＭＩ・高血圧・糖尿病を独立因子（交絡因子）とし、アテローム血栓性脳梗塞を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を血清コレステロール正常者（非高コレステロール血症者）と高コレステロール血症者において別々に行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を算出した。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
多項ロジスティック回帰分析の結果、血清コレステロール正常者においては、従来の危険因子としては高血圧、性別（男性が高リスク）、糖尿病が、遺伝因子としては、ＡＧＴ、ＰＣＳＫ９、ＩＴＧＢ２、ＭＴＨＦＲ、Ｆ７の各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が６.３８、遺伝因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が７５.７６であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が４８３.３５であり、４８３倍の差が認められた。 Genetic polymorphism and age / sex / smoking / BMI / hypertension / diabetes with P <0.05 in the stepwise variable increase method (Table 36) were independent factors (confounding factors), and atherothrombotic cerebral infarction was a dependent factor Multinomial logistic regression analysis was performed separately for those with normal serum cholesterol (non-hypercholesterolemia) and those with hypercholesterolemia, and P values, odds ratios, and 95% confidence intervals were calculated. Therefore, these factors are independent, and the overall disease risk can be predicted by the product (multiplication) of the odds ratio.
As a result of multinomial logistic regression analysis, in normal serum cholesterol, hypertension, sex (male is high risk), diabetes as conventional risk factors, and genetic factors AGT, PCSK9, ITGB2, MTHFR, F7 genes Polymorphism was associated with the development of atherothrombotic cerebral infarction. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 6.38, and genetic factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 75.76. Therefore, when the conventional risk factors and genetic factors were combined, the minimum odds ratio was 1.00 and the maximum odds ratio was 483.35, indicating a difference of 483 times.

また高コレステロール血症者においては、従来の危険因子としては高血圧、糖尿病、性別（男性が高リスク）が、遺伝因子としては、ＣＯＭＴ、ＡＤＲＢ２、ＨＮＦ４Ａ、ＩＬ６、ＩＰＦ１、ＰＣＫ１、ＰＴＧＩＳ、ＣＣＬ５、ＡＧＴＲ２の各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が２４.８９、遺伝因子では最小オッズ比が０.１２で最大オッズ比が１９.７９であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.１２で最大オッズ比が４９２.５７であり、４１０５倍の差が認められた。   In hypercholesterolemic patients, conventional risk factors include hypertension, diabetes, and sex (male is high risk), and genetic factors include COMT, ADRB2, HNF4A, IL6, IPF1, PCK1, PTGIS, CCL5, AGTR2. Each of these polymorphisms was associated with the development of atherothrombotic cerebral infarction. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 24.89, and genetic factors have a minimum odds ratio of 0.12 and a maximum odds ratio of 19.79. Therefore, when the conventional risk factors and genetic factors were combined, the minimum odds ratio was 0.12, the maximum odds ratio was 492.57, and a difference of 4105 times was recognized.

次に、本研究成果の臨床的な意義について以下に述べる。病院、クリニック、健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と遺伝因子に関する検査を行い、アテローム血栓性脳梗塞の発症リスクの予測を血清コレステロール正常者と高コレステロール血症者で別々に行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を５段階に分ける。即ち、平均±１ＳＤの範囲を平均的リスク群とし、平均＋１ＳＤから平均＋２ＳＤをやや高リスク群、平均＋２ＳＤ以上を高リスク群とする。また、平均−１ＳＤから平均−２ＳＤをやや低リスク群、平均−２ＳＤ以下を低リスク群とする。他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。   Next, the clinical significance of this research result is described below. At the hospital, clinic, and medical checkup center, the applicant is tested for risk factors and genetic factors, and the risk of developing atherothrombotic cerebral infarction is predicted separately for those with normal serum cholesterol and those with hypercholesterolemia . The degree of risk is divided into five levels based on the distribution of the product of the conventional risk factor and odds ratio of the whole genetic factor. That is, the average ± 1SD range is set as the average risk group, the average + 1SD to the average + 2SD is set as a slightly high risk group, and the average + 2SD or more is set as a high risk group. Further, the average −1SD to the average −2SD are set as a low risk group, and the average −2SD or lower is set as a low risk group. As another method, the control group is divided into 5%, 20%, 50%, 20%, and 5% in descending order of risk value, and the group with the highest risk value of 5% 20% group is a slightly higher risk group, the next 50% group is an average risk group, the next 20% group is a slightly lower risk group, and the 5% group with the lowest risk value is a lower risk group A group.

なお、本研究では有意な関連が認められなかったが、一般的に喫煙・肥満もアテローム血栓性脳梗塞の危険因子と考えられているので、これらの因子を含めることができる。
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことによりアテローム血栓性脳梗塞の一次・二次予防を積極的に推進する。遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても予測し、クライアントに説明する。特にアテローム血栓性脳梗塞や心筋梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本システムによりアテローム血栓性脳梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。 Although no significant association was found in this study, smoking / obesity is generally considered as a risk factor for atherothrombotic cerebral infarction, and these factors can be included.
The results will be counseled, including the judgment of qualified personnel such as doctors, and improvement of lifestyle habits (especially smoking cessation, diet therapy, exercise therapy, obesity reduction, Actively promote primary and secondary prevention of atherothrombotic cerebral infarction by providing stress relief and sleep insufficiency) and early treatment of risk factors (treatment of hypertension, diabetes, hyperlipidemia, etc.). Although genetic factors cannot be changed, conventional risk factors can be reduced or treated, so predict how much the risk of onset will be reduced when these factors are treated and explain to clients. In particular, application to a person with a family history of atherothrombotic cerebral infarction or myocardial infarction is effective. This system enables customized prevention of atherothrombotic cerebral infarction, and can greatly contribute medically and socially, such as prolonging the healthy life of the elderly, improving QOL, preventing stickiness and reducing medical costs in the future.

＜統計解析＞
次に、上記リスク判断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、血清コレステロール正常者の場合には１２個の遺伝子多型が、高コレステロール血症者の場合には１８個の遺伝子多型が、アテローム血栓性脳梗塞との関連を示した（Ｐ＜０.０６）。詳細を表３３に示した。表中においては、左欄より順に、血清コレステロール正常者（Hypercholesterolemia(-)）における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（P）と、高コレステロール血症者(Hypercholesterolemia(+))における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（P）を示している。 <Statistical analysis>
Next, the results of statistical analysis that led to the development of the risk judgment system will be described.
Chi-square test showed that 12 gene polymorphisms were associated with atherothrombotic cerebral infarction in patients with normal serum cholesterol and 18 gene polymorphisms in hypercholesterolemia ( P <0.06). Details are shown in Table 33. In the table, in order from the left column, genes (Gene), polymorphism (Polymorphism), and risk factors (P) in normal serum cholesterol (Hypercholesterolemia (-)), and hypercholesterolemia (+) ) Gene (Gene), polymorphism (Polymorphism), and risk (P).

年齢、性別、ＢＭＩ、喫煙・高血圧・および糖尿病の有無を補正した多項ロジスティック回帰分析法を行ったところ、血清コレステロール正常者については、アテローム血栓性脳梗塞との関連がある遺伝子多型は認められなかった。詳細を表３４に示した。   A multinomial logistic regression analysis that corrected for age, gender, BMI, smoking / hypertension / diabetes was performed, and for those with normal serum cholesterol, genetic polymorphisms associated with atherothrombotic cerebral infarction were found. There wasn't. Details are shown in Table 34.

高コレステロール血症者においても同様の解析を行った。その結果、高コレステロール血症者の場合には、劣性モデルおよび付加２モデルにおいてＣＣＬ５の−４０３Ｇ→Ａ多型が、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＣＯＭＴのＧ→Ａ多型が、有意に（Ｐ＜０.００５）アテローム血栓性脳梗塞に関連した。詳細を表３５に示した。   A similar analysis was performed in hypercholesterolemic patients. As a result, in the case of hypercholesterolemic patients, the -403G → A polymorphism of CCL5 in the recessive model and the additional 2 model, and the G → A polymorphism of COMT in the dominant model and the additional 1 model were significantly (P <0.005) Associated with atherothrombotic cerebral infarction. Details are shown in Table 35.

次に、アテローム血栓性脳梗塞に対する、遺伝子型、性差、年齢、ＢＭＩ、喫煙、高血圧、および糖尿病の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した。結果を表３６に示した。表中、左欄より順に、血清コレステロール正常者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、寄与率（R2）、高コレステロール血症者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、寄与率（R2）をそれぞれ示している。 Next, the effects of genotype, gender difference, age, BMI, smoking, hypertension, and diabetes on atherothrombotic cerebral infarction were analyzed by the stepwise variable increment method. The results are shown in Table 36. In the table, in the order from the left column, factors in normal serum cholesterol (Variable), P value (P), contribution rate (R 2 ), factors in hypercholesterolemia (Variable), P value (P), contribution rate (R 2 ) is shown respectively.

血清コレステロール正常者の場合には、統計的有意性が高い順に、高血圧、年齢、性差、ＡＧＴ遺伝子型（優性モデル）、および糖尿病が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立してアテローム血栓性脳梗塞に影響を与えることが分かった。
高コレステロール血症者の場合には、統計的有意性が高い順に、高血圧、糖尿病、ＡＧＴＲ２遺伝子型（優性モデル）、ＣＣＬ５遺伝子型（劣性モデル）、ＡＤＲＢ２遺伝子型（劣性モデル）、およびＣＯＭＴ遺伝子型（優性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立してアテローム血栓性脳梗塞に影響を与えることが分かった。 In the case of normal serum cholesterol, hypertension, age, sex difference, AGT genotype (dominant model), and diabetes are significant (P ≦ 0.005) in descending order of statistical significance, and each factor is independent. Have been shown to affect atherothrombotic cerebral infarction.
In the case of hypercholesterolemia, hypertension, diabetes, AGTR2 genotype (dominant model), CCL5 genotype (recessive model), ADRB2 genotype (recessive model), and COMT genotype in descending order of statistical significance (Dominant model) was significant (P ≦ 0.005), and it was found that each factor independently affects atherothrombotic cerebral infarction.

４．糖尿病の有無で層別解析したときの結果
表３７には、糖尿病の有無で層別化したときのアテローム血栓性脳梗塞とコントロール者の特徴をまとめた。 4). Results when stratified by presence / absence of diabetes Table 37 summarizes the characteristics of atherothrombotic cerebral infarction and the controls when stratified by the presence / absence of diabetes.

年齢とＢＭＩについては、平均値±ＳＤにて示した。血糖正常者（Diabetes mellitus(-)）および糖尿病者（Diabetes mellitus(+)）のいずれにおいても、コントロール者に比べアテローム血栓性脳梗塞患者の方が、年齢、および高血圧の罹患率が有意に高かった。
次に、アテローム血栓性脳梗塞のリスク診断に必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・喫煙・ＢＭＩ・性別・高血圧・高コレステロール血症について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については後述する）。その結果、次に説明するように、アテローム血栓性脳梗塞に関するリスク診断を行えることが分かった。 About age and BMI, it showed by the average value +/- SD. In both normal blood sugar (Diabetes mellitus (-)) and diabetics (Diabetes mellitus (+)), patients with atherothrombotic cerebral infarction have a significantly higher age and prevalence of hypertension than controls. It was.
Next, in order to extract the factors necessary for risk diagnosis of atherothrombotic cerebral infarction, we analyzed the genetic polymorphism and age, smoking, BMI, sex, hypertension, hypercholesterolemia by the stepwise variable increase method (Details will be described later). As a result, it was found that risk diagnosis related to atherothrombotic cerebral infarction can be performed as described below.

＜血糖正常者または糖尿病者におけるアテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システム＞
表３８には、血糖正常者または糖尿病者におけるアテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、血糖正常者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）、糖尿病者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total）を示した。 <Risk diagnosis system for atherothrombotic cerebral infarction in normal blood sugar or diabetics>
Table 38 provides details regarding the risk diagnostic system for atherothrombotic cerebral infarction in normal blood glucose or diabetics. In the table, in order from the left column, factors in normal blood sugar (Variable), P value (P), odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)), factors in diabetics (Variable), P Values (P) and odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)) are shown. The bottom row shows the total risk (Total) multiplied by the odds ratio of conventional risk factors and genetic factors.

ステップワイズ変数増加法（表４２）でＰ＜０.０５であった遺伝子多型および年齢・性別・喫煙・ＢＭＩ・高血圧・高コレステロール血症を独立因子（交絡因子）とし、アテローム血栓性脳梗塞を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を血糖正常者（非糖尿病者）と糖尿病者において別々に行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を算出した。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
多項ロジスティック回帰分析の結果、血糖正常者においては、従来の危険因子としては高血圧、性別（男性が高リスク）が、遺伝因子としては、ＭＭＰ１２、ＩＬ６、ＣＯＬ３Ａ１、ＡＢＣＡ１、ＳＡＨの各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が４.９２、遺伝因子では最小オッズ比が０.４０で最大オッズ比が６.６２であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.４０で最大オッズ比が３２.５７であり、８１倍の差が認められた。また糖尿病者においては、従来の危険因子としては高血圧、性別（男性が高リスク）、高脂血症が、遺伝因子としては、ＡＰＯＥ、ＣＯＭＴ、ＧＰ６、ＴＮＦＳＦ４、ＧＣＫ、ＦＡＢＰ２、ＭＴＨＦＲ、ＧＹＳ１の各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が８.６５、遺伝因子では最小オッズ比が０.３５で最大オッズ比が１８８.０２であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.３５で最大オッズ比が１６２６.３７であり、４６４７倍の差が認められた。 Atherothrombotic cerebral infarction with genetic polymorphism and age / sex / smoking / BMI / hypertension / hypercholesterolemia as independent factors (confounding factors) for which P <0.05 in the stepwise variable increase method (Table 42) As a dependent factor, a multinomial logistic regression analysis was performed separately for normal blood glucose (non-diabetic) and diabetics, and P values, odds ratios, and 95% confidence intervals were calculated. Therefore, these factors are independent, and the overall disease risk can be predicted by the product (multiplication) of the odds ratio.
As a result of the multinomial logistic regression analysis, in normal blood sugar individuals, hypertension and sex (male is high risk) as conventional risk factors, and genetic factors such as MMP12, IL6, COL3A1, ABCA1, and SAH are polymorphisms. Associated with the development of atherothrombotic cerebral infarction. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 4.92, and genetic factors have a minimum odds ratio of 0.40 and a maximum odds ratio of 6.62. Therefore, when the conventional risk factors and genetic factors were combined, the minimum odds ratio was 0.40 and the maximum odds ratio was 32.57, indicating a difference of 81 times. In diabetics, conventional risk factors include high blood pressure, sex (male is high risk), and hyperlipidemia, and genetic factors include APOE, COMT, GP6, TNFSF4, GCK, FABP2, MTHFR, and GYS1. Genetic polymorphism was associated with the development of atherothrombotic cerebral infarction. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 8.65, and genetic factors have a minimum odds ratio of 0.35 and a maximum odds ratio of 188.02. Therefore, when the conventional risk factors and genetic factors were combined, the minimum odds ratio was 0.35 and the maximum odds ratio was 1626.37, indicating a difference of 4647 times.

次に、本研究成果の臨床的な意義について以下に述べる。病院、クリニック、健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と遺伝因子に関する検査を行い、アテローム血栓性脳梗塞の発症リスクの予測を血糖正常者（非糖尿病者）と糖尿病者で別々に行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を５段階に分ける。即ち、平均±１ＳＤの範囲を平均的リスク群とし、平均＋１ＳＤから平均＋２ＳＤをやや高リスク群、平均＋２ＳＤ以上を高リスク群とする。また、平均−１ＳＤから平均−２ＳＤをやや低リスク群、平均−２ＳＤ以下を低リスク群とする。他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。   Next, the clinical significance of this research result is described below. At the hospital, clinic, and health checkup center, the applicant is tested for risk factors and genetic factors, and the risk of atherothrombotic cerebral infarction is predicted separately for normal blood glucose (non-diabetics) and diabetics. Do. The degree of risk is divided into five levels based on the distribution of the product of the conventional risk factor and odds ratio of the whole genetic factor. That is, the average ± 1SD range is set as the average risk group, the average + 1SD to the average + 2SD is set as a slightly high risk group, and the average + 2SD or more is set as a high risk group. Further, the average −1SD to the average −2SD are set as a low risk group, and the average −2SD or lower is set as a low risk group. As another method, the control group is divided into 5%, 20%, 50%, 20%, and 5% in descending order of risk value, and the group with the highest risk value of 5% 20% group is a slightly higher risk group, the next 50% group is an average risk group, the next 20% group is a slightly lower risk group, and the 5% group with the lowest risk value is a lower risk group A group.

なお、本研究では有意な関連が認められなかったが、一般的に血糖正常者では喫煙・肥満・高脂血症が、糖尿病者では喫煙・肥満がアテローム血栓性脳梗塞の危険因子と考えられているので、これらの因子を含めることができる。
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことによりアテローム血栓性脳梗塞の一次・二次予防を積極的に推進する。遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても予測し、クライアントに説明する。特にアテローム血栓性脳梗塞や心筋梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本システムによりアテローム血栓性脳梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。 Although no significant association was found in this study, smoking / obesity / hyperlipidemia is generally considered to be a risk factor for atherothrombotic cerebral infarction in people with normal blood glucose and smoking / obesity in diabetics. So these factors can be included.
The results will be counseled, including the judgment of qualified personnel such as doctors, and improvement of lifestyle habits (especially smoking cessation, diet therapy, exercise therapy, obesity reduction, Actively promote primary and secondary prevention of atherothrombotic cerebral infarction by providing stress relief and sleep insufficiency) and early treatment of risk factors (treatment of hypertension, diabetes, hyperlipidemia, etc.). Although genetic factors cannot be changed, conventional risk factors can be reduced or treated, so predict how much the risk of onset will be reduced when these factors are treated and explain to clients. In particular, application to a person with a family history of atherothrombotic cerebral infarction or myocardial infarction is effective. This system enables customized prevention of atherothrombotic cerebral infarction, and can greatly contribute medically and socially, such as prolonging the healthy life of the elderly, improving QOL, preventing stickiness and reducing medical costs in the future.

＜統計解析＞
次に、上記リスク判断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、血糖正常者の場合には８個の遺伝子多型が、糖尿病者の場合には１５個の遺伝子多型が、アテローム血栓性脳梗塞との関連を示した（Ｐ＜０.０６）。詳細を表３９に示した。表中においては、左欄より順に、血糖正常者（Diabetes mellitus(-)）における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（P）と、糖尿病者(Diabetes mellitus(+))における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（P）を示している。 <Statistical analysis>
Next, the results of statistical analysis that led to the development of the risk judgment system will be described.
Chi-square test showed that 8 gene polymorphisms in normal blood glucose and 15 gene polymorphisms in diabetics were associated with atherothrombotic cerebral infarction (P <0. 06). Details are shown in Table 39. In the table, in order from the left column, genes (Gene), polymorphism (Polymorphism), and risk factors (P) in normal blood sugar (Diabetes mellitus (-)), and diabetics (Diabetes mellitus (+)) Gene (Gene), polymorphism (Polymorphism), and risk factor (P) are shown.

年齢、性別、ＢＭＩ、喫煙・高血圧・および高コレステロール血症の有無を補正した多項ロジスティック回帰分析法を行ったところ、血糖正常者については、アテローム血栓性脳梗塞との関連がある遺伝子多型は認められなかった。詳細を表４０に示した。   We performed a multinomial logistic regression analysis that corrected for age, sex, BMI, smoking / hypertension / hypercholesterolemia, and for those with normal blood sugar, genetic polymorphisms associated with atherothrombotic cerebral infarction are I was not able to admit. Details are shown in Table 40.

糖尿病者についても同様の解析を行った。その結果、糖尿病者の場合には、優性モデルおよび付加１モデルにおいてＡＰＯＥの３９３２Ｔ→Ｃ多型が、優性モデルにおいてＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ多型が、付加２モデルにおいてＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ多型が、有意に（Ｐ＜０.００５）アテローム血栓性脳梗塞に関連した。詳細を表４１に示した。   A similar analysis was performed for diabetics. As a result, in the case of diabetics, the 3932T → C polymorphism of APOE in the dominant model and the additional model 1, the 2445G → A polymorphism of FABP2 in the dominant model, and the A → G polymorphism of TNFSF4 in the additional model 2 Significantly (P <0.005) associated with atherothrombotic cerebral infarction. Details are shown in Table 41.

次に、アテローム血栓性脳梗塞に対する、遺伝子型、性差、年齢、ＢＭＩ、喫煙、高血圧、および高コレステロール血症の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した。結果を表４２に示した。表中、左欄より順に、血糖正常者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、寄与率（R2）、糖尿病者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、寄与率（R2）をそれぞれ示している。 Next, the effects of genotype, gender, age, BMI, smoking, hypertension, and hypercholesterolemia on atherothrombotic cerebral infarction were analyzed by the stepwise variable increment method. The results are shown in Table 42. In the table, in order from the left column, factors in normal blood sugar (Variable), P value (P), contribution rate (R 2 ), factors in diabetes (Variable), P value (P), contribution rate (R 2 ) Respectively.

血糖正常者の場合には、統計的有意性が高い順に、高血圧、年齢、性差、およびＩＬ６遺伝子型（劣性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立してアテローム血栓性脳梗塞に影響を与えることが分かった。
糖尿病者の場合には、統計的有意性が高い順に、高血圧、ＡＰＯＥ遺伝子型（優性モデル）、年齢、ＴＮＦＳ４遺伝子型（劣性モデル）、ＧＣＫ遺伝子型（劣性モデル）、および性差が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立してアテローム血栓性脳梗塞に影響を与えることが分かった。 In the case of normal blood glucose, hypertension, age, sex difference, and IL6 genotype (recessive model) are significant in descending order of statistical significance (P ≦ 0.005), and each factor is independently an atherothrombosis It was found to affect cerebral infarction.
In the case of diabetics, hypertension, APOE genotype (dominant model), age, TNFS4 genotype (recessive model), GCK genotype (recessive model), and gender difference are significant in descending order of statistical significance ( P ≦ 0.005), it was found that each factor independently affects atherothrombotic cerebral infarction.

５．肥満の有無で層別解析したときの結果
表４３には、肥満の有無で層別化したときのアテローム血栓性脳梗塞とコントロール者の特徴をまとめた。 5). Results when stratified by obesity table Table 43 summarizes the characteristics of atherothrombotic cerebral infarction and control persons when stratified by obesity.

年齢とＢＭＩについては、平均値±ＳＤにて示した。ＢＭＩ正常者（Obesity(-)）の場合には、コントロール者に比べアテローム血栓性脳梗塞患者の方が、年齢、高血圧・高コレステロール血症・および糖尿病の罹患率が有意に高かった。また、肥満者（Obesity(+)）の場合には、コントロール者に比べアテローム血栓性脳梗塞患者の方が、年齢、高血圧・および糖尿病の罹患率が有意に高かった。
次に、アテローム血栓性脳梗塞のリスク診断に必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・喫煙・性別・高血圧・高コレステロール血症・糖尿病について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については後述する）。その結果、次に説明するように、アテローム血栓性脳梗塞に関するリスク診断を行えることが分かった。 About age and BMI, it showed by the average value +/- SD. In the case of BMI normal subjects (Obesity (−)), patients with atherothrombotic cerebral infarction had a significantly higher incidence of age, hypertension, hypercholesterolemia, and diabetes than controls. In the case of obesity (Obesity (+)), patients with atherothrombotic cerebral infarction had a significantly higher incidence of age, hypertension, and diabetes than controls.
Next, in order to extract factors necessary for risk diagnosis of atherothrombotic cerebral infarction, we analyzed the genetic polymorphism and age, smoking, sex, hypertension, hypercholesterolemia, diabetes by stepwise variable increase method (Details will be described later). As a result, it was found that risk diagnosis related to atherothrombotic cerebral infarction can be performed as described below.

＜ＢＭＩ正常者または肥満者におけるアテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システム＞
表４４には、ＢＭＩ正常者または肥満者におけるアテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、ＢＭＩ正常者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）、肥満者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total）を示した。 <Risk diagnosis system for atherothrombotic cerebral infarction in normal or obese BMI>
Table 44 provides details regarding the risk diagnostic system for atherothrombotic cerebral infarction in normal or obese BMI. In the table, in order from the left column, the factor (Variable), P value (P), odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)), factor in obese (Variable), P Values (P) and odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)) are shown. The bottom row shows the total risk (Total) multiplied by the odds ratio of conventional risk factors and genetic factors.

ステップワイズ変数増加法（表４８）でＰ＜０.０５であった遺伝子多型群および年齢・性別・喫煙・高血圧・高脂血症・糖尿病を独立因子（交絡因子）とし、アテローム血栓性脳梗塞を従属因子として多項ロジスティック回帰分析をＢＭＩ正常者（非肥満者）と肥満者において別々に行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を算出した。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
多項ロジスティック回帰分析の結果、ＢＭＩ正常者においては、従来の危険因子としては高血圧、性別（男性が高リスク）、糖尿病が、遺伝因子としては、ＩＬ６、ＬＩＰＧ、ＭＴＨＦＲ、ＧＣＫ、ＴＮＦＳＦ４、ＡＧＴの各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が１１.９１、遺伝因子では最小オッズ比が０.３９で最大オッズ比が１６.５６であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.３９で最大オッズ比が１９７.２３であり、５０６倍の差が認められた。また肥満者においては、従来の危険因子としては高血圧、糖尿病が、遺伝因子としては、ＵＣＰ３、ＩＬ１０、ＩＰＦ１、ＬＩＰＧ、ＡＰＯＡ１、ＥＤＮ１の各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が７.２２、遺伝因子では最小オッズ比が０.２９で最大オッズ比が１７.１４であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.２９で最大オッズ比が１２３.７５であり、４２７倍の差が認められた。 Atherothrombotic brain with genetic polymorphism group and P / 0.05 in stepwise variable increase method (Table 48) and age / sex / smoking / hypertension / hyperlipidemia / diabetes as independent factors (confounding factors) Multinomial logistic regression analysis was performed separately for BMI normal (non-obese) and obese subjects with infarct as a dependent factor, and P value, odds ratio, and 95% confidence interval were calculated. Therefore, these factors are independent, and the overall disease risk can be predicted by the product (multiplication) of the odds ratio.
As a result of multinomial logistic regression analysis, in normal BMI individuals, conventional risk factors are hypertension, sex (male is high risk), diabetes, and genetic factors are IL6, LIPG, MTHFR, GCK, TNFSF4, and AGT. Genetic polymorphism was associated with the development of atherothrombotic cerebral infarction. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 11.91, and genetic factors have a minimum odds ratio of 0.39 and a maximum odds ratio of 16.56. Therefore, when the conventional risk factors and genetic factors were combined, the minimum odds ratio was 0.39 and the maximum odds ratio was 197.23, indicating a difference of 506 times. In obese individuals, conventional risk factors include hypertension and diabetes, and genetic factors such as UCP3, IL10, IPF1, LIPG, APOA1, and EDN1 are associated with the development of atherothrombotic cerebral infarction. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 7.22, and genetic factors have a minimum odds ratio of 0.29 and a maximum odds ratio of 17.14. Therefore, when the conventional risk factors and genetic factors were combined, the minimum odds ratio was 0.29 and the maximum odds ratio was 123.75, indicating a difference of 427 times.

次に、本研究成果の臨床的な意義について以下に述べる。病院、クリニック、健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と遺伝因子に関する検査を行い、アテローム血栓性脳梗塞の発症リスクの予測をＢＭＩ正常者（非肥満者）と肥満者で別々に行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を５段階に分ける。即ち、平均±１ＳＤの範囲を平均的リスク群とし、平均＋１ＳＤから平均＋２ＳＤをやや高リスク群、平均＋２ＳＤ以上を高リスク群とする。また、平均−１ＳＤから平均−２ＳＤをやや低リスク群、平均−２ＳＤ以下を低リスク群とする。他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。   Next, the clinical significance of this research result is described below. At the hospital, clinic, and health checkup center, the applicant will be tested for risk factors and genetic factors, and the risk of developing atherothrombotic cerebral infarction will be predicted separately for normal BMI (non-obese) and obese individuals. Do. The degree of risk is divided into five levels based on the distribution of the product of the conventional risk factor and odds ratio of the whole genetic factor. That is, the average ± 1SD range is set as the average risk group, the average + 1SD to the average + 2SD is set as a slightly high risk group, and the average + 2SD or more is set as a high risk group. Further, the average −1SD to the average −2SD are set as a low risk group, and the average −2SD or lower is set as a low risk group. As another method, the control group is divided into 5%, 20%, 50%, 20%, and 5% in descending order of risk value, and the group with the highest risk value of 5% 20% group is a slightly higher risk group, the next 50% group is an average risk group, the next 20% group is a slightly lower risk group, and the 5% group with the lowest risk value is a lower risk group A group.

なお、本研究では有意な関連が認められなかったが、一般的に喫煙・高脂血症もアテローム血栓性脳梗塞の危険因子と考えられているので、これらの因子を含めることができる。
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことによりアテローム血栓性脳梗塞の一次・二次予防を積極的に推進する。遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても予測し、クライアントに説明する。特にアテローム血栓性脳梗塞や心筋梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本システムによりアテローム血栓性脳梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。 Although no significant association was found in this study, smoking / hyperlipidemia is generally considered to be a risk factor for atherothrombotic cerebral infarction, and these factors can be included.
The results will be counseled, including the judgment of qualified personnel such as doctors, and improvement of lifestyle habits (especially smoking cessation, diet therapy, exercise therapy, obesity reduction, Actively promote primary and secondary prevention of atherothrombotic cerebral infarction by providing stress relief and sleep insufficiency) and early treatment of risk factors (treatment of hypertension, diabetes, hyperlipidemia, etc.). Although genetic factors cannot be changed, conventional risk factors can be reduced or treated, so predict how much the risk of onset will be reduced when these factors are treated and explain to clients. In particular, application to a person with a family history of atherothrombotic cerebral infarction or myocardial infarction is effective. This system enables customized prevention of atherothrombotic cerebral infarction, and can greatly contribute medically and socially, such as prolonging the healthy life of the elderly, improving QOL, preventing stickiness and reducing medical costs in the future.

＜統計解析＞
次に、上記リスク判断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、ＢＭＩ正常者の場合には１０個の遺伝子多型が、肥満者の場合には１１個の遺伝子多型が、アテローム血栓性脳梗塞との関連を示した（Ｐ＜０.０６）。詳細を表４５に示した。表中においては、左欄より順に、ＢＭＩ正常者（Obesity(-)）における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（P）と、肥満者(Obesity(+))における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（P）を示している。 <Statistical analysis>
Next, the results of statistical analysis that led to the development of the risk judgment system will be described.
Chi-square test showed that 10 genetic polymorphisms in BMI normal subjects and 11 genetic polymorphisms in obese subjects were associated with atherothrombotic cerebral infarction (P <0. 06). Details are shown in Table 45. In the table, in order from the left column, genes (Gene), polymorphisms (Polymorphism), and risk factors (P) in normal BMI (Obesity (-)) and genes in obese (Obesity (+)) ( Gene), polymorphism (Polymorphism), and risk factor (P).

年齢、性別、喫煙・高血圧・高コレステロール血症および糖尿病の有無を補正した多項ロジスティック回帰分析法を行ったところ、ＢＭＩ正常者については、劣性モデルにおいてＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃ多型が、有意に（Ｐ＜０.００５）アテローム血栓性脳梗塞に関連した。詳細を表４６に示した。   When a multinomial logistic regression analysis was performed that corrected for age, sex, smoking / hypertension / hypercholesterolemia and diabetes, the IL-6 −572G → C polymorphism was significantly significant in the recessive model for normal BMI individuals. (P <0.005) Associated with atherothrombotic cerebral infarction. Details are shown in Table 46.

肥満者についても同様の解析を行った。その結果、肥満者の場合には、劣性モデルおよび付加２モデルにおいてＵＣＰ３の−５５Ｃ→Ｔ多型が、付加１モデルにおいてＩＬ１０の−５７２Ａ→Ｃ多型が、付加１モデルにおいてＩＬ１０の−８１９Ｔ→Ｃ多型が、有意に（Ｐ＜０.００５）アテローム血栓性脳梗塞に関連した。詳細を表４７に示した。   A similar analysis was performed for obese people. As a result, in obese patients, the -55C → T polymorphism of UCP3 in the recessive model and the additional 2 model, the −572A → C polymorphism of IL10 in the additional 1 model, and the −1019T IL10 in the additional 1 model → The C polymorphism was significantly (P <0.005) associated with atherothrombotic cerebral infarction. Details are shown in Table 47.

次に、アテローム血栓性脳梗塞に対する、遺伝子型、性差、年齢、喫煙、高血圧、糖尿病および高コレステロール血症の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した。結果を表４８に示した。表中、左欄より順に、ＢＭＩ正常者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、寄与率（R2）、肥満者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、寄与率（R2）をそれぞれ示している。 Next, the effects of genotype, gender difference, age, smoking, hypertension, diabetes and hypercholesterolemia on atherothrombotic cerebral infarction were analyzed by the stepwise variable increment method. The results are shown in Table 48. In the table, in order from the left column, factors in normal BMI (Variable), P value (P), contribution rate (R 2 ), factors in obese (Variable), P value (P), contribution rate (R 2 ) Respectively.

ＢＭＩ正常者の場合には、統計的有意性が高い順に、高血圧、性別、年齢、糖尿病、喫煙、およびＩＬ６遺伝子型（劣性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立してアテローム血栓性脳梗塞に影響を与えることが分かった。
肥満者の場合には、統計的有意性が高い順に、高血圧、糖尿病、および年齢が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立してアテローム血栓性脳梗塞に影響を与えることが分かった。 In the case of BMI normal, in order of increasing statistical significance, hypertension, gender, age, diabetes, smoking, and IL6 genotype (recessive model) are significant (P ≦ 0.005), and each factor is independent It was found to affect atherothrombotic cerebral infarction.
In the case of obese people, hypertension, diabetes, and age are significant in descending order of statistical significance (P ≦ 0.005), and each factor can independently affect atherothrombotic cerebral infarction. I understood.

６．喫煙の有無で層別解析したときの結果
表４９には、喫煙の有無で層別化したときのアテローム血栓性脳梗塞とコントロール者の特徴をまとめた。 6). Results when stratified by presence or absence of smoking Table 49 summarizes the characteristics of atherothrombotic cerebral infarction and control persons when stratified by the presence or absence of smoking.

年齢とＢＭＩについては、平均値±ＳＤにて示した。非喫煙者（Nonsmokers）の場合には、コントロール者に比べアテローム血栓性脳梗塞患者の方が、年齢、高血圧・高コレステロール血症・および糖尿病の罹患率が有意に高かった。また、喫煙者（Smokers）の場合には、コントロール者に比べアテローム血栓性脳梗塞患者の方が、年齢、高血圧・および糖尿病の罹患率が有意に高かった。
次に、アテローム血栓性脳梗塞のリスク診断に必要な因子を抽出するため、遺伝子多型および年齢・性別・ＢＭＩ・高血圧・高コレステロール血症・糖尿病について、ステップワイズ変数増加法による解析を行った（詳細については後述する）。その結果、次に説明するように、アテローム血栓性脳梗塞に関するリスク診断を行えることが分かった。 About age and BMI, it showed by the average value +/- SD. In nonsmokers, patients with atherothrombotic cerebral infarction had a significantly higher prevalence of age, hypertension, hypercholesterolemia, and diabetes than controls. In the case of smokers, patients with atherothrombotic cerebral infarction had a significantly higher incidence of age, hypertension, and diabetes than controls.
Next, in order to extract the factors necessary for risk diagnosis of atherothrombotic cerebral infarction, we analyzed the genetic polymorphism and age, sex, BMI, hypertension, hypercholesterolemia, diabetes by stepwise variable increase method (Details will be described later). As a result, it was found that risk diagnosis related to atherothrombotic cerebral infarction can be performed as described below.

＜非喫煙者または喫煙者におけるアテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システム＞
表５０には、非喫煙者または喫煙者におけるアテローム血栓性脳梗塞のリスク診断システムに関する詳細を示した。表には、左欄より順に、非喫煙者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）、喫煙者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、オッズ比（９５％信頼区間）（OR(95%CI)）を示した。また、最下段には、従来の危険因子と、遺伝因子のオッズ比を乗じた総合リスク（Total）を示した。 <Risk diagnosis system for atherothrombotic cerebral infarction in non-smokers or smokers>
Table 50 provides details regarding the risk diagnostic system for atherothrombotic cerebral infarction in nonsmokers or smokers. The table shows the factors in non-smokers (Variable), P value (P), odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)), factors in smokers (Variable), P in order from the left column. Values (P) and odds ratio (95% confidence interval) (OR (95% CI)) are shown. The bottom row shows the total risk (Total) multiplied by the odds ratio of conventional risk factors and genetic factors.

ステップワイズ変数増加法（表５４）でＰ＜０.０５であった遺伝子多型および年齢・性別・ＢＭＩ・高血圧・高脂血症・糖尿病を独立因子（交絡因子）とし、アテローム血栓性脳梗塞を従属因子として多項ロジスティック回帰分析を非喫煙者と喫煙者において別々に行い、Ｐ値、オッズ比、９５％信頼区間を算出した。したがってこれらの因子は独立したものであり、オッズ比の積（かけ算）により総合的な疾患発症リスクを予測することができる。
多項ロジスティック回帰分析の結果、非喫煙者においては、従来の危険因子としては高血圧、性別（男性が高リスク）、糖尿病が、遺伝因子としては、ＩＬ６、ＭＴＨＦＲ、ＴＮＦＳＦ４、ＩＴＧＢ２、ＬＩＰＧ、ＵＣＰ３、ＭＭＰ１２、ＵＴＳ２、ＴＨＢＳ２の各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が９.２２、遺伝因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が６３.８１であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が５８８.３３であり、５８８倍の差が認められた。また喫煙者においては、従来の危険因子としては高血圧、糖尿病が、遺伝因子としては、Ｆ１２、ＣＯＭＴ、ＣＸＣＬ１６、ＣＰＢ２の各遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。従来の危険因子では最小オッズ比が１.００で最大オッズ比が５.９０、遺伝因子では最小オッズ比が０.１４で最大オッズ比が４.３８であった。したがって、従来の危険因子と遺伝因子を総合すると、最小オッズ比が０.１４で最大オッズ比が２５.８４であり、１８５倍の差が認められた。 Atherothrombotic cerebral infarction with genetic polymorphism and age / sex / BMI / hypertension / hyperlipidemia / diabetes as independent factors (confounding factors) with P <0.05 in the stepwise variable increase method (Table 54) As a dependent factor, multinomial logistic regression analysis was performed separately for non-smokers and smokers, and P values, odds ratios, and 95% confidence intervals were calculated. Therefore, these factors are independent, and the overall disease risk can be predicted by the product (multiplication) of the odds ratio.
As a result of multinomial logistic regression analysis, in non-smokers, conventional risk factors are high blood pressure, sex (male is high risk), diabetes, and genetic factors are IL6, MTHFR, TNFSF4, ITGB2, LIPG, UCP3, MMP12 , UTS2, and THBS2 gene polymorphisms were associated with the development of atherothrombotic cerebral infarction. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 9.22, and genetic factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 63.81. Therefore, when the conventional risk factors and genetic factors were combined, the minimum odds ratio was 1.00 and the maximum odds ratio was 588.33, indicating a difference of 588 times. In smokers, conventional risk factors were hypertension and diabetes, and genetic factors such as F12, COMT, CXCL16, and CPB2 were associated with the development of atherothrombotic cerebral infarction. Conventional risk factors have a minimum odds ratio of 1.00 and a maximum odds ratio of 5.90, and genetic factors have a minimum odds ratio of 0.14 and a maximum odds ratio of 4.38. Therefore, when the conventional risk factors and genetic factors were combined, the minimum odds ratio was 0.14 and the maximum odds ratio was 25.84, indicating a difference of 185 times.

次に、本研究成果の臨床的な意義について以下に述べる。病院、クリニック、健診センターにおいて希望者に対して従来の危険因子と遺伝因子に関する検査を行い、アテローム血栓性脳梗塞の発症リスクの予測を非喫煙者と喫煙者で別々に行う。従来の危険因子と遺伝因子全体のオッズ比の積の分布からリスクの程度を５段階に分ける。即ち、平均±１ＳＤの範囲を平均的リスク群とし、平均＋１ＳＤから平均＋２ＳＤをやや高リスク群、平均＋２ＳＤ以上を高リスク群とする。また、平均−１ＳＤから平均−２ＳＤをやや低リスク群、平均−２ＳＤ以下を低リスク群とする。他の方法として、コントロール群のリスク値の大きい順に全体を５％、２０％、５０％、２０％、５％に区分し、リスク値の最も大きい５％の群をリスクが高い群、次の２０％の群をリスクがやや高い群、次の５０％の群を平均的リスクの群、次の２０％の群をリスクがやや低い群、リスク値が最も小さい５％の群をリスクが低い群とする。   Next, the clinical significance of this research result is described below. At the hospital, clinic, and health checkup center, the applicant will be tested for risk factors and genetic factors, and the risk of developing atherothrombotic cerebral infarction will be predicted separately for nonsmokers and smokers. The degree of risk is divided into five levels based on the distribution of the product of the conventional risk factor and odds ratio of the whole genetic factor. That is, the average ± 1SD range is set as the average risk group, the average + 1SD to the average + 2SD is set as a slightly high risk group, and the average + 2SD or more is set as a high risk group. Further, the average −1SD to the average −2SD are set as a low risk group, and the average −2SD or lower is set as a low risk group. As another method, the control group is divided into 5%, 20%, 50%, 20%, and 5% in descending order of risk value, and the group with the highest risk value of 5% 20% group is a slightly higher risk group, the next 50% group is an average risk group, the next 20% group is a slightly lower risk group, and the 5% group with the lowest risk value is a lower risk group A group.

なお、本研究では有意な関連が認められなかったが、一般的に高脂血症・肥満もアテローム血栓性脳梗塞の危険因子と考えられているので、これらの因子を含めることもできる。
結果については、医師等の有資格者の判断を含めてカウンセリングを行い、とりわけリスクが高い群またはやや高い群に属する場合には生活習慣の改善（禁煙・食事療法・運動療法・肥満の軽減・ストレス解消・睡眠不足解消など）や、危険因子の早期治療（高血圧・糖尿病・高脂血症の治療など）を行うことによりアテローム血栓性脳梗塞の一次・二次予防を積極的に推進する。遺伝因子は変更できないが、従来の危険因子は軽減・治療可能であるため、これらの因子を治療した場合に発症リスクがどの程度減少するかについても予測し、クライアントに説明する。特にアテローム血栓性脳梗塞や心筋梗塞の家族歴のある人への適用が有効である。本システムによりアテローム血栓性脳梗塞のオーダーメイド予防が可能になり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。 Although no significant association was found in this study, hyperlipidemia and obesity are generally considered as risk factors for atherothrombotic cerebral infarction, and these factors can be included.
The results will be counseled, including the judgment of qualified personnel such as doctors, and improvement of lifestyle habits (especially smoking cessation, diet therapy, exercise therapy, obesity reduction, Actively promote primary and secondary prevention of atherothrombotic cerebral infarction by providing stress relief and sleep insufficiency) and early treatment of risk factors (treatment of hypertension, diabetes, hyperlipidemia, etc.). Although genetic factors cannot be changed, conventional risk factors can be reduced or treated, so predict how much the risk of onset will be reduced when these factors are treated and explain to clients. In particular, application to a person with a family history of atherothrombotic cerebral infarction or myocardial infarction is effective. This system enables customized prevention of atherothrombotic cerebral infarction, and can greatly contribute medically and socially, such as prolonging the healthy life of the elderly, improving QOL, preventing stickiness and reducing medical costs in the future.

＜統計解析＞
次に、上記リスク判断システムを開発するに至った統計解析の結果について説明する。
カイ二乗検定により、非喫煙者および喫煙者のいずれの場合にも１４個の遺伝子多型が、アテローム血栓性脳梗塞との関連を示した（Ｐ＜０.０６）。詳細を表５１に示した。表中においては、左欄より順に、非喫煙者（Smoking(-)）における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（P）と、喫煙者(Smoking(+))における遺伝子（Gene）、多型（Polymorphism）、および危険率（P）を示している。 <Statistical analysis>
Next, the results of statistical analysis that led to the development of the risk judgment system will be described.
Chi-square test showed that 14 genetic polymorphisms were associated with atherothrombotic cerebral infarction in both non-smokers and smokers (P <0.06). Details are shown in Table 51. In the table, in order from the left column, the gene (Gene), polymorphism (Polymorphism) and risk factor (P) in non-smokers (Smoking (-)) and the gene in smokers (Smoking (+)) ( Gene), polymorphism (Polymorphism), and risk factor (P).

年齢、性別、ＢＭＩ、高血圧・高コレステロール血症および糖尿病の有無を補正した多項ロジスティック回帰分析法を行ったところ、非喫煙者については、次の多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連した。劣性モデルにおいてＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃ多型が、劣性モデルにおいてＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ多型が、劣性モデルおよび付加２モデルにおいてＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ多型が、有意に（Ｐ＜０.００５）アテローム血栓性脳梗塞に関連した。詳細を表５２に示した。   Multinomial logistic regression analysis corrected for age, sex, BMI, hypertension / hypercholesterolemia and diabetes, the following polymorphisms were associated with the development of atherothrombotic cerebral infarction in nonsmokers . The -572G → C polymorphism of IL6 in the recessive model, the 677C → T polymorphism of MTHFR in the recessive model, and the A → G polymorphism of TNFSF4 in the recessive model and the additional two models were significantly (P <0.005). Associated with atherothrombotic cerebral infarction. Details are shown in Table 52.

喫煙者についても同様の解析を行ったところ、劣性モデルにおいてＣＸＣＬ１６のＣ→Ｔ（Ａｌａ１８１Ｖａｌ）多型が、劣性モデルにおいてＦ１２の４６Ｃ→Ｔ多型が、有意に（Ｐ＜０.００５）アテローム血栓性脳梗塞に関連した。詳細を表５３に示した。   The same analysis was performed for smokers, and CXCL16 C → T (Ala181Val) polymorphism in the recessive model and F12 46C → T polymorphism in the recessive model were significantly (P <0.005) atherothrombosis. Related to cerebral infarction. Details are shown in Table 53.

次に、アテローム血栓性脳梗塞に対する、遺伝子型、性差、年齢、ＢＭＩ、高血圧、糖尿病および高コレステロール血症の影響について、ステップワイズ変数増加法により解析した。結果を表５４に示した。表中、左欄より順に、非喫煙者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、寄与率（R2）、喫煙者における因子（Variable）、Ｐ値（P）、寄与率（R2）をそれぞれ示している。 Next, the effects of genotype, gender difference, age, BMI, hypertension, diabetes, and hypercholesterolemia on atherothrombotic cerebral infarction were analyzed by the stepwise variable increase method. The results are shown in Table 54. In the table, in order from the left column, factors in non-smokers (Variable), P value (P), contribution rate (R 2 ), factors in smokers (Variable), P value (P), contribution rate (R 2 ) Respectively.

非喫煙者の場合には、統計的有意性が高い順に、高血圧、性別、年齢、糖尿病、ＩＬ６遺伝子型（劣性モデル）、ＭＴＨＦＲ遺伝子型（劣性モデル）、およびＴＮＦＳＦ４遺伝子型（連通孔性モデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立してアテローム血栓性脳梗塞に影響を与えることが分かった。
喫煙者の場合には、統計的有意性が高い順に、高血圧、年齢、Ｆ１２遺伝子型（劣性モデル）、およびＣＸＣＬ１６遺伝子型（レッセモデル）が有意であり（Ｐ≦０.００５）、各要因が独立してアテローム血栓性脳梗塞に影響を与えることが分かった。 For non-smokers, in descending order of statistical significance, hypertension, gender, age, diabetes, IL6 genotype (recessive model), MTHFR genotype (recessive model), and TNFSF4 genotype (open pore model) Was significant (P ≦ 0.005), and it was found that each factor independently affected atherothrombotic cerebral infarction.
In the case of smokers, in order of increasing statistical significance, hypertension, age, F12 genotype (recessive model), and CXCL16 genotype (Lesse model) are significant (P ≦ 0.005), and each factor is Independently affected atherothrombotic cerebral infarction.

＜考察＞
本発明者らは、２０２個の多型についてアテローム血栓性脳梗塞との関係を、性別、高血圧の有無、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無、肥満の有無、および喫煙の有無に層別化して評価した。その結果、アテローム血栓性脳梗塞に関与する多型は、性別、およびその他の従来の危険因子の有無に応じて異なっていることが分かった。
アテローム血栓性脳梗塞は、脳卒中のうちで最も一般的な疾患であり、多くの患者では、アテローム性動脈硬化によって引き起こされている（非特許文献７）。アテローム性動脈硬化は、動脈壁の内皮細胞および平滑筋細胞への損傷に対する各種の炎症反応や繊維増殖反応が過剰に起こった結果、多くの増殖因子、サイトカイン、および血管制御分子の関与によって生ずる（非特許文献２２）。 <Discussion>
The present inventors stratified the relationship between 202 polymorphisms and atherothrombotic cerebral infarction according to gender, presence or absence of hypertension, presence or absence of hypercholesterolemia, presence or absence of diabetes, presence or absence of obesity, and presence or absence of smoking. And evaluated. As a result, it was found that polymorphisms involved in atherothrombotic cerebral infarction differ depending on gender and the presence or absence of other conventional risk factors.
Atherothrombotic cerebral infarction is the most common disease among strokes and is caused by atherosclerosis in many patients (Non-patent Document 7). Atherosclerosis results from the involvement of a number of growth factors, cytokines, and vascular regulatory molecules as a result of excessive inflammatory and fibroproliferative responses to damage to endothelial and smooth muscle cells of the arterial wall ( Non-patent document 22).

本発明者らは、鋭意検討に基づき、血管に関する生物学(高血圧、アテローム性動脈硬化症、動脈攣縮、または動脈瘤の観点から)、血小板機能、白血球と単核マクロファージに関する生物学、凝固と線維素溶解のカスケード、神経学的因子(循環器、血圧、または内分泌機能の制御の観点から)、脂質、グルコース、およびホモシステイン代謝、他の代謝因子に関する包括的な概要に基づき、虚血性または出血性の脳血管障害に関連する可能性のある１５２個の候補遺伝子を選択した。実際に、アテローム血栓性脳梗塞に関与する遺伝子は、幅広い病因に関与していた。例えば、細胞接着（ＩＴＧＢ２、ＴＮＦＳＦ４）、血管炎症（ＣＣＬ１１、ＩＬ６）、白血球・リンパ球・および単球−マクロファージ生物学（ＣＣＬ５）、血管収縮（ＥＤＮ１、ＥＤＮＲＡ）、脂質代謝（ＬＩＰＧ、ＡＰＯＥ、ＣＸＣＬ１６）、ホモシステイン代謝（ＭＴＨＦＲ）、カテコールアミン伝達代謝（ＣＯＭＴ）、および血液凝固（Ｆ１２）が含まれている。   Based on diligent studies, the present inventors have studied vascular biology (in terms of hypertension, atherosclerosis, arterial spasm or aneurysm), platelet function, biology of leukocytes and mononuclear macrophages, coagulation and fibrosis. Ischemic or hemorrhage based on a comprehensive overview of cascades of elementary lysis, neurological factors (from the perspective of controlling cardiovascular, blood pressure, or endocrine function), lipid, glucose, and homocysteine metabolism, and other metabolic factors 152 candidate genes that could be associated with sexual cerebrovascular disorders were selected. Indeed, genes involved in atherothrombotic cerebral infarction have been implicated in a wide range of etiologies. For example, cell adhesion (ITGB2, TNFSF4), vascular inflammation (CCL11, IL6), leukocyte / lymphocyte / monocyte-macrophage biology (CCL5), vasoconstriction (EDN1, EDNRA), lipid metabolism (LIPG, APOE, CXCL16) ), Homocysteine metabolism (MTHFR), catecholamine transfer metabolism (COMT), and blood coagulation (F12).

今回の研究で見出されたアテローム血栓性脳梗塞との関連がある１３個の多型のうち、４個の多型（すなわち、ＬＩＰＧの５８４Ｃ→Ｔ、ＡＰＯＥの３９３２Ｔ→Ｃ、ＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃ、Ｆ１２の４６Ｃ→Ｔ）については、虚血性脳卒中との関連を指摘する既報がある（非特許文献１２、１３、２３−２６）。また、残りの９個の多型（すなわち、ＬＩＰＧの５８４Ｃ→Ｔ、ＥＤＮ１の５６６５Ｇ→Ｔ、ＣＣＬ１１のＧ→Ａ、ＩＴＧＢ２の１３２３Ｃ→Ｔ、ＥＤＮＲＡの−２３１Ａ→Ｇ、ＣＣＬ５の−４０３Ｇ→Ａ、ＣＯＭＴのＧ→Ａ、ＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ、ＣＸＣＬ１６のＣ→Ｔ）については、そのような既報は見あたらない。   Of the 13 polymorphisms associated with atherothrombotic cerebral infarction found in this study, 4 polymorphisms (ie, LIPG 584C → T, APOE 3932T → C, IL6 −572G) → C, F12 46C → T) have been reported to point out the relationship with ischemic stroke (Non-Patent Documents 12, 13, 23-26). Also, the remaining 9 polymorphisms (i.e., LIPG 584C → T, EDN1 5665G → T, CCL11 G → A, ITGB2 1323C → T, EDNRA −231A → G, CCL5 −403G → A, For COMT G → A, TNFSF4 A → G, CXCL16 C → T), no such reports have been found.

男女に層別したときのアテローム血栓性脳梗塞に関連する多型
アテローム血栓性脳梗塞については、女性の場合には、ＬＩＰＧの５８４Ｃ→Ｔ（Ｔｈｒ１１１Ｉｌｅ）多型、ＥＤＮ１の５６６５Ｇ→Ｔ（Ｌｙｓ１９８Ａｓｎ）多型、およびＣＣＬ１１のＧ→Ａ（Ａｌａ２３Ｔｈｒ）多型が関連していた。また、男性の場合には、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ（Ａｌａ２２２Ｖａｌ）多型、ＩＴＧＢ２の１３２３Ｃ→Ｔ多型、ＡＰＯＥの３９３２Ｔ→Ｃ（Ｃｙｓ１１２Ａｒｇ）多型、およびＥＤＮＲＡの−２３１Ａ→Ｇ多型が関連していた。今回の研究では、アテローム血栓性脳梗塞に関連する多型が、性差で異なる理由については明らかとはなっていない。 Polymorphisms associated with atherothrombotic cerebral infarction when stratified into men and women For atherothrombotic cerebral infarction, for women, LIPG 584C → T (Thr111Ile) polymorphism, EDN1 5665G → T (Lys198Asn) Polymorphisms and the G → A (Ala23Thr) polymorphism of CCL11 were associated. In males, the MTHFR 677C → T (Ala222Val) polymorphism, ITGB2 1323C → T polymorphism, APOE 3932T → C (Cys112Arg) polymorphism, and EDNRA-231A → G polymorphism are related. It was. In this study, it is not clear why the polymorphisms associated with atherothrombotic cerebral infarction differ by gender.

一般的に、女性がアテローム血栓性脳梗塞や心筋梗塞などのアテローム硬化性疾患に罹患する年齢は男性に比べると１０歳程度の遅れがあることから考えると、同世代の男性と女性がアテローム血栓性脳梗塞に罹患する機序は異なっているのかも知れない。性ホルモンであるエストロゲンは、血管内皮細胞からＮＯやＰＧＩ２の様な血管拡張物質の産生を促進し、エンドセリン１の様な血管収縮物質の産生を抑制することにより、血管壁や血管収縮拡張調節に対して、好ましい影響を及ぼす。したがって、エストロゲンなどの性ホルモン量が男女で異なることにより、アテローム血栓性脳梗塞に関与する遺伝子多型が異なるのかも知れない。更に、今回調査した遺伝子多型は、アテローム血栓性脳梗塞に関連する遺伝子多型の一部であり、男女に共通してアテローム血栓性脳梗塞に関連する遺伝子多型が更に見つかる可能性もある。 In general, considering that the age at which women suffer from atherosclerotic diseases such as atherothrombotic cerebral infarction and myocardial infarction is delayed by about 10 years compared to men, men and women of the same generation are atherothrombotic. The mechanism of cerebral infarction may be different. Estrogen, a sex hormone, regulates blood vessel walls and vasoconstriction by promoting the production of vasodilators such as NO and PGI 2 from vascular endothelial cells and suppressing the production of vasoconstrictors such as endothelin 1. Has a positive effect. Therefore, the genetic polymorphisms involved in atherothrombotic cerebral infarction may differ depending on the amount of sex hormones such as estrogen differ between men and women. Furthermore, the genetic polymorphism investigated this time is a part of the genetic polymorphism related to atherothrombotic cerebral infarction, and there is a possibility that more genetic polymorphisms related to atherothrombotic cerebral infarction may be found in both men and women. .

高血圧の有無、高コレステロール血症の有無、糖尿病の有無、肥満の有無、喫煙の有無に層別化したときのアテローム血栓性脳梗塞に関与する遺伝子多型について
遺伝的要因と環境要因との相互作用がアテローム血栓性脳梗塞の原因として重要ではないかと考えたので、高血圧の有無・高コレステロール血症の有無・糖尿病の有無・肥満の有無・喫煙習慣の有無に分けたときのアテローム血栓性脳梗塞の発症に関連する多型について解析を行った。その結果、高血圧者では、ＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃ多型がアテローム血栓性脳梗塞に関連したが、血圧正常者では、そのような多型は認められなかった。高コレステロール血症者では、ＣＣＬ５の−４０３Ｇ→Ａ多型とＣＯＭＴのＧ→Ａ（Ｖａｌ１５８Ｍｅｔ）多型がアテローム血栓性脳梗塞に関連したが、血清コレステロール正常者では、そのような多型は認められなかった。糖尿病者では、ＡＰＯＥの３９３２Ｔ→Ｃ（Ｃｙｓ１１２Ａｒｇ）とＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ多型がアテローム血栓性脳梗塞に関連したが、非糖尿病者では、そのような多型は認められなかった。肥満者では、ＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃ多型がアテローム血栓性脳梗塞に関連したが、ＢＭＩ正常者では、そのような多型は認められなかった。非喫煙者では、ＩＬ６の−５７２Ｇ→Ｃ多型、ＭＴＨＦＲの６７７Ｃ→Ｔ（Ａｌａ２２２Ｖａｌ）多型、およびＴＮＦＳＦ４のＡ→Ｇ多型がアテローム血栓性脳梗塞に関連したが、喫煙者では、Ｆ１２の４６Ｃ→Ｔ多型とＣＸＣＬ１６のＣ→Ｔ（Ａｌａ１８１Ｖａｌ）多型がアテローム血栓性脳梗塞に関連した。 Genetic polymorphisms involved in atherothrombotic cerebral infarction when stratified by the presence or absence of hypertension, presence or absence of hypercholesterolemia, presence or absence of diabetes, presence or absence of smoking, or mutual presence of genetic factors and environmental factors Atherothrombotic brain when divided into the presence or absence of hypertension, presence or absence of hypercholesterolemia, presence or absence of diabetes, presence or absence of obesity or presence or absence of smoking habits, because the action was considered to be important as the cause of atherothrombotic cerebral infarction We analyzed polymorphisms related to the development of infarctions. As a result, the -572G → C polymorphism of IL6 was associated with atherothrombotic cerebral infarction in hypertensives, but such polymorphism was not observed in those with normal blood pressure. In hypercholesterolemic individuals, the -403G → A polymorphism of CCL5 and the G → A (Val158Met) polymorphism of COMT were associated with atherothrombotic cerebral infarction, but such polymorphisms were observed in those with normal serum cholesterol I couldn't. In diabetics, APOE 3932T → C (Cys112Arg) and TNFSF4 A → G polymorphisms were associated with atherothrombotic cerebral infarction, but in non-diabetics such polymorphisms were not observed. In obese individuals, the -572G → C polymorphism of IL6 was associated with atherothrombotic cerebral infarction, but such polymorphism was not observed in normal BMI individuals. In non-smokers, the -572G → C polymorphism of IL6, the 677C → T (Ala222Val) polymorphism of MTHFR, and the A → G polymorphism of TNFSF4 were associated with atherothrombotic cerebral infarction. The 46C → T polymorphism and the CXCL16 C → T (Ala181Val) polymorphism were associated with atherothrombotic cerebral infarction.

これらの結果から、従来のアテローム血栓性脳梗塞の危険因子の有無によって、関連する遺伝子多型が異なることが分かった。但し、その理由については、今のところ未知のままである。１個の遺伝子多型がアテローム血栓性脳梗塞の発症に寄与する程度は小さいので、多型とアテローム血栓性脳梗塞の発症との関連は従来のアテローム血栓性脳梗塞の危険因子の有無によって影響を受けるかも知れない。更に、高血圧・高コレステロール血症・糖尿病・肥満といった従来の危険因子自体が遺伝的な要因を持っているため、アテローム血栓性脳梗塞に関連する遺伝子多型と従来のアテローム血栓性脳梗塞の危険因子に関連する遺伝子多型との間に何らかの相互作用があるのかも知れない。
このように本実施形態によれば、アテローム血栓性脳梗塞について、遺伝的リスクおよび発症リスクを判断するための検出法を提供することができる。この実施形態を用いることにより、アテローム血栓性脳梗塞に対する予防が可能となり、高齢者の健康寿命延長・ＱＯＬ向上・ねたきり防止ならびに今後の医療費削減など、医学的・社会的に大きく貢献できる。 From these results, it was found that related polymorphisms differ depending on the presence or absence of risk factors for conventional atherothrombotic cerebral infarction. However, the reason remains unknown for now. Since the degree to which one gene polymorphism contributes to the development of atherothrombotic cerebral infarction, the association between the polymorphism and the development of atherothrombotic cerebral infarction is affected by the presence or absence of risk factors for conventional atherothrombotic cerebral infarction May receive. Furthermore, genetic factors associated with atherothrombotic cerebral infarction and the risk of conventional atherothrombotic cerebral infarction, as conventional risk factors such as hypertension, hypercholesterolemia, diabetes, and obesity have genetic factors. There may be some interaction with the genetic polymorphism associated with the factor.
Thus, according to the present embodiment, it is possible to provide a detection method for determining a genetic risk and an onset risk for atherothrombotic cerebral infarction. By using this embodiment, it becomes possible to prevent atherothrombotic cerebral infarction, and can greatly contribute medically and socially, such as prolonging the healthy life of the elderly, improving QOL, preventing stickiness and reducing medical costs in the future. .

Gretarsdottir S, Sveinbjornsdottir S, Jonsson HH, et al. Localization of a susceptibility gene for common forms of stroke to 5q12. Am J Hum Genet 2002;70:593-603.Gretarsdottir S, Sveinbjornsdottir S, Jonsson HH, et al. Localization of a susceptibility gene for common forms of stroke to 5q12. Am J Hum Genet 2002; 70: 593-603. Gretarsdottir S, Thorleifsson G, Reynisdottir ST, et al. The gene encoding phosphodiesterase 4D confers risk of ischemic stroke. Nat Genet 2003;35:131-8.Gretarsdottir S, Thorleifsson G, Reynisdottir ST, et al. The gene encoding phosphodiesterase 4D confers risk of ischemic stroke. Nat Genet 2003; 35: 131-8. Helgadottir A, Manolescu A, Thorleifsson G, et al. The gene encoding 5-lipoxygenase activating protein confers risk of myocardial infarction and stroke. Nat Genet 2004;36:233-9.Helgadottir A, Manolescu A, Thorleifsson G, et al. The gene encoding 5-lipoxygenase activating protein confers risk of myocardial infarction and stroke. Nat Genet 2004; 36: 233-9. 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Santamaria A, Mateo J, Tirado I, Oliver A, Belvis R, Marti-Fabregas J, Felices R, Soria JM, Souto JC, Fontcuberta J: Homozygosity of the T allele of the 46 C->T polymorphism in the F12 gene is a risk factor for ischemic stroke in the Spanish population. Stroke 35:1795-1799, 2004.Santamaria A, Mateo J, Tirado I, Oliver A, Belvis R, Marti-Fabregas J, Felices R, Soria JM, Souto JC, Fontcuberta J: Homozygosity of the T allele of the 46 C-> T polymorphism in the F12 gene is a risk factor for ischemic stroke in the Spanish population.Stroke 35: 1795-1799, 2004.

Ｌｕｍｉｎｅｘ１００で検出するマイクロビーズの微細構造と特徴を示す図である。It is a figure which shows the fine structure and characteristic of a microbead detected with Luminex100. ＰＣＲ−ＳＳＯＰ−Ｌｕｍｉｎｅｘ法の手順の概要を示す図である。It is a figure which shows the outline | summary of the procedure of PCR-SSOP-Luminex method.

Claims (8)

ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ、ＭＴＨＦＲのＣ６７７Ｔ、ＩＰＦ１の３Ｇ−１０８／４Ｇ、ＴＮＦＳＦ４のＡ／Ｇ、ＩＴＧＢ２のＣ１３２３Ｔ、ＴＨＢＳ２のＴ３９４９Ｇ、ＭＭＰ１２のＡ−８２Ｇ、ＡＮＸＡ５のＣ−１Ｔの遺伝子多型と、性差、高血圧の有無、糖尿病の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセントによる区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とするアテローム血栓性脳梗塞のリスク検出法。 G6572C of IL6, C677T of MTHFR, 3G-108 / 4G of IPF1, A / G of TNFSF4, C1323T of ITGB2, T3949G of THBS2, A-82G of MMP12, C-1T of ANXA5, and gender difference The risk of onset is calculated by multiplying the odds ratio of each evaluation factor with the presence or absence of hypertension and the presence or absence of diabetes, and this risk is divided into three or more groups according to the average and variance or percentage classification. And a risk detection method for atherothrombotic cerebral infarction characterized by detecting the risk of onset according to each group. ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ、ＴＮＦのＣ−８６３Ａ、ＣＤ１４のＣ−２６０Ｔ、ＦＢＮ１のＴ１８７５Ｃ、ＰＥＣＡＭ１のＣ１４５４Ｇ、ＵＣＰ１のＡ−１１２Ｃ、ＣＰＢ２のＧ５２９Ａ、ＬＩＰＣのＧ−２５０Ａ、ＣＣＬ５のＣ−２８Ｇの遺伝子多型と、性差、高血圧の有無、高コレステロール血症の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセントによる区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とする脳出血のリスク検出法。 IL-6 G-572C, TNF C-863A, CD14 C-260T, FBN1 T1875C, PECAM1 C1454G, UCP1 A-112C, CPB2 G529A, LIPC G-250A, CCL5 C-28G Based on the type, gender difference, presence or absence of hypertension, presence or absence of hypercholesterolemia, the risk of onset is calculated by multiplying the odds ratio of each evaluation factor. A method for detecting the risk of cerebral hemorrhage, comprising preparing a plurality of groups of 3 or more and detecting the risk of onset according to each group. ＰＫＤ１−ｌｉｋｅのＧ／Ａ（Ｇｌｙ２４３Ａｓｐ）、ＴＮＦのＣ−８６３Ａ、ＣＡＰＮ１０のＧ４８５２Ａ、ＭＴＨＦＲのＣ６７７Ｔ、ＵＣＰ３のＣ−５５Ｔ、ＯＬＲ１のＧ５０１Ｃ、ＰＡＸ４のＣ５６７Ｔ、ＴＧＦＢＲ２のＣ１１６７Ｔ、ＩＬ１０のＴ−８１９Ｃ、ＣＣＬ５のＧ−４０３Ａの遺伝子多型と、高コレステロール血症の有無、喫煙の有無、性差、高血圧の有無とを評価因子とし、各評価因子のオッズ比を乗じた発症リスクを計算し、この発症リスクを平均と分散またはパーセントによる区分に応じて３つ以上の複数の群を作成し、各群に応じて発症のリスクを検出することを特徴とするクモ膜下出血のリスク検出法。 PKD1-like G / A (Gly243Asp), TNF C-863A, CAPN10 G4852A, MTHFR C677T, UCP3 C-55T, OLR1 G501C, PAX4 C567T, TGFBR2 C1167T, IL10 T-819C, G-403A gene polymorphism and the presence or absence of hypercholesterolemia, the presence or absence of smoking, gender difference, and the presence or absence of hypertension are used as evaluation factors, and the risk of onset is calculated by multiplying the odds ratio of each evaluation factor. A method for detecting the risk of subarachnoid hemorrhage, comprising preparing a plurality of groups of 3 or more according to the mean and variance or percentage division, and detecting the risk of onset according to each group. ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ、ＭＴＨＦＲのＣ６７７Ｔ、ＩＰＦ１の３Ｇ−１０８／４Ｇ、ＴＮＦＳＦ４のＡ／Ｇ、ＩＴＧＢ２のＣ１３２３Ｔ、ＴＨＢＳ２のＴ３９４９Ｇ、ＭＭＰ１２のＡ−８２Ｇ、ＡＮＸＡ５のＣ−１Ｔ、ＴＮＦのＣ−８６３Ａ、ＣＤ１４のＣ−２６０Ｔ、ＦＢＮ１のＴ１８７５Ｃ、ＰＥＣＡＭ１のＣ１４５４Ｇ、ＵＣＰ１のＡ−１１２Ｃ、ＣＰＢ２のＧ５２９Ａ、ＬＩＰＣのＧ−２５０Ａ、ＣＣＬ５のＣ−２８Ｇ、ＰＫＤ１−ｌｉｋｅのＧ／Ａ（Ｇｌｙ２４３Ａｓｐ）、ＣＡＰＮ１０のＧ４８５２Ａ、ＵＣＰ３のＣ−５５Ｔ、ＯＬＲ１のＧ５０１Ｃ、ＰＡＸ４のＣ５６７Ｔ、ＴＧＦＢＲ２のＣ１１６７Ｔ、ＩＬ１０のＴ−８１９Ｃ、ＣＣＬ５のＧ−４０３Ａのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型を検出することを特徴とする脳血管障害の遺伝的リスク検出法。 IL-6 G-572C, MTHFR C677T, IPF1 3G-108 / 4G, TNFSF4 A / G, ITGB2 C1323T, THBS2 T3949G, MMP12 A-82G, ANXA5 C-1T, TNF C-863A, CD14 C-260T, FBN1 T1875C, PECAM1 C1454G, UCP1 A-112C, CPB2 G529A, LIPC G-250A, CCL5 C-28G, PKD1-like G / A (Gly243Asp), CAPN10 G4852A Detecting at least one gene polymorphism of at least one of UCP3 C-55T, OLR1 G501C, PAX4 C567T, TGFBR2 C1167T, IL10 T-819C, and CCL5 G-403A Genetic risk detection of cerebrovascular disorder characterized. 前記脳血管障害がアテローム血栓性脳梗塞であり、ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ、ＭＴＨＦＲのＣ６７７Ｔ、ＩＰＦ１の３Ｇ−１０８／４Ｇ、ＴＮＦＳＦ４のＡ／Ｇ、ＩＴＧＢ２のＣ１３２３Ｔ、ＴＨＢＳ２のＴ３９４９Ｇ、ＭＭＰ１２のＡ−８２Ｇ、ＡＮＸＡ５のＣ−１Ｔのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型を検出することを特徴とする請求項４に記載の遺伝的リスク検出法。 The cerebrovascular disorder is atherothrombotic cerebral infarction, IL-6 G-572C, MTHFR C677T, IPF1 3G-108 / 4G, TNFSF4 A / G, ITGB2 C1323T, THBS2 T3949G, MMP12 A-82G 5. The genetic risk detection method according to claim 4, wherein at least one or more gene polymorphisms of ANXA5 C-1T are detected. 前記脳血管障害が脳出血であり、ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ、ＴＮＦのＣ−８６３Ａ、ＣＤ１４のＣ−２６０Ｔ、ＦＢＮ１のＴ１８７５Ｃ、ＰＥＣＡＭ１のＣ１４５４Ｇ、ＵＣＰ１のＡ−１１２Ｃ、ＣＰＢ２のＧ５２９Ａ、ＬＩＰＣのＧ−２５０Ａ、ＣＣＬ５のＣ−２８Ｇのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型を検出することを特徴とする請求項４に記載の遺伝的リスク検出法。 The cerebrovascular disorder is cerebral hemorrhage, IL-6 G-572C, TNF C-863A, CD14 C-260T, FBN1 T1875C, PECAM1 C1454G, UCP1 A-112C, CPB2 G529A, LIPC G-250A 5. The genetic risk detection method according to claim 4, wherein at least one gene polymorphism of C-28G of CCL5 is detected. 前記脳血管障害がクモ膜下出血であり、ＰＫＤ１−ｌｉｋｅのＧ／Ａ（Ｇｌｙ２４３Ａｓｐ）、ＴＮＦのＣ−８６３Ａ、ＣＡＰＮ１０のＧ４８５２Ａ、ＭＴＨＦＲのＣ６７７Ｔ、ＵＣＰ３のＣ−５５Ｔ、ＯＬＲ１のＧ５０１Ｃ、ＰＡＸ４のＣ５６７Ｔ、ＴＧＦＢＲ２のＣ１１６７Ｔ、ＩＬ１０のＴ−８１９Ｃ、ＣＣＬ５のＧ−４０３Ａのうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型を検出することを特徴とする請求項４に記載の遺伝的リスク検出法。 The cerebrovascular disorder is subarachnoid hemorrhage, PKD1-like G / A (Gly243Asp), TNF C-863A, CAPN10 G4852A, MTHFR C677T, UCP3 C-55T, OLR1 G501C, PAX4 C567T 5. The genetic risk detection method according to claim 4, wherein at least one gene polymorphism of at least one of TGFBR2, C1167T of TGFBR2, T-819C of IL10, and G-403A of CCL5 is detected. 前記脳血管障害がアテローム血栓性脳梗塞であり、ＩＬ６のＧ−５７２Ｃ、ＭＴＨＦＲのＣ６７７Ｔ、ＩＰＦ１の３Ｇ−１０８／４Ｇ、ＴＮＦＳＦ４のＡ／Ｇ、ＩＴＧＢ２のＣ１３２３Ｔ、ＴＨＢＳ２のＴ３９４９Ｇ、ＭＭＰ１２のＡ−８２Ｇ、ＡＮＸＡ５のＣ−１Ｔ、ＥＤＮ１の５６６５Ｇ→Ｔ、ＬＩＰＧの５８４Ｃ→Ｔ、ＣＣＬ１１のＧ→Ａ（Ａｌａ２３Ｔｈｒ）、ＵＴＳ２のＧ→Ａ（Ｓｅｒ８９Ａｓｎ）、ＡＫＡＰ１０のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６４６Ｖａｌ）、ＫＣＮＪ１１のＡ→Ｇ（Ｇｌｕ２３Ｌｙｓ）、ＡＰＯＥの３９３２Ｔ→Ｃ、ＡＰＯＡ１の８４Ｔ→Ｃ、ＥＤＮＲＡの−２３１Ａ→Ｇ、Ｆ１２の４６Ｃ→Ｔ、ＴＨＢＳ２のＴ→Ｇ（３’ＵＴＲ）、ＡＰＯＥの−２１９Ｇ→Ｔ、ＡＣＤＣの−１１３７７Ｃ→Ｇ、ＡＧＴＲ１の１１６６Ａ→Ｃ、ＳＡＨのＡ→Ｇ（ｉｎ ｉｎｔｒｏｎ１２）、ＳＬＣ２６Ａ８のＡ→Ｇ（Ｉｌｅ６３９Ｖａｌ）、ＧＰ６の１３２５４Ｔ→Ｃ、ＨＮＦ４ＡのＡ→Ｇ、ＰＣＳＫ９の２３９６８Ａ→Ｇ、ＡＧＴの−６Ｇ→Ａ、Ｆ７の１１４９６Ｇ→Ａ、ＣＯＭＴのＧ→Ａ（Ｖａｌ１５８Ｍｅｔ）、ＡＤＲＢ２の４６Ａ→Ｇ、ＰＣＫ１の−２３２Ｃ→Ｇ、ＰＴＧＩＳの１１１７Ｃ→Ａ、ＣＣＬ５の−２８Ｃ→Ｇ、ＡＧＴＲ２の１６７５Ｇ→Ａ、ＣＯＬ３Ａ１のＧ→Ａ（Ａｌａ６９８Ｔｈ）、ＡＢＣＡ１の２５８３Ａ→Ｇ、ＧＣＫの−３０Ｇ→Ａ、ＦＡＢＰ２の２４４５Ｇ→Ａ、ＧＹＳ１のＡ→Ｇ（Ｍｅｔ４１６Ｖａｌ）、ＵＣＰ３の−５５Ｃ→Ｔ、ＩＬ１０の−５９２Ａ→Ｃ、ＣＸＣＬ１６のＣ→Ｔ（Ａｌａ１８１Ｖａｌ）、ＣＰＢ２のＴ→Ｃ（Ｉｌｅ３４７Ｔｈｒ）のうちの少なくとも１個または２個以上の遺伝子多型を検出することを特徴とする請求項４に記載の遺伝的リスク検出法。 The cerebrovascular disorder is atherothrombotic cerebral infarction, IL-6 G-572C, MTHFR C677T, IPF1 3G-108 / 4G, TNFSF4 A / G, ITGB2 C1323T, THBS2 T3949G, MMP12 A-82G , ANXA5 C-1T, EDN1 5665G → T, LIPG 584C → T, CCL11 G → A (Ala23Thr), UTS2 G → A (Ser89Asn), AKAP10 A → G (Ile646Val), KCNJ11 A → G (Glu23Lys), APOE 3932T → C, APOA1 84T → C, EDNRA -231A → G, F12 46C → T, THBS2 T → G (3'UTR), APOE -219G → T, ACDC -11377C → G, 1166A of AGTR1 C, SAH A → G (in intron 12), SLC26A8 A → G (Ile639Val), GP6 13254T → C, HNF4A A → G, PCSK9 23968A → G, AGT −6G → A, F7 11496G → A, COMT G → A (Val158Met), ADRB2 46A → G, PCK1 −232C → G, PTGIS 1117C → A, CCL5 −28C → G, AGTR2 1675G → A, COL3A1 G → A (Ala698Th ), ABCA1 2583A → G, GCK −30G → A, FABP2 2445G → A, GYS1 A → G (Met416Val), UCP3 −55C → T, IL10 −592A → C, CXCL16 C → T ( Ala181Val), CPB2 T → C (Ile347 The genetic risk detection method according to claim 4, wherein at least one gene polymorphism in Thr) is detected.
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