JP2018517892A - 結腸直腸癌と進行腺腫を検知するためのタンパク質バイオマーカーパネル - Google Patents

結腸直腸癌と進行腺腫を検知するためのタンパク質バイオマーカーパネル Download PDF

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Abstract

本明細書では、被験体の結腸癌あるいは結腸直腸癌の診断あるいは認識に関するパネルが本明細書で開示される。開示されるパネルと関連する方法を用いて、患者の結腸腫瘍状態が予測あるいは評価される。当該パネルと方法は用いて、腫瘍の性質、再発、あるいは処置に対する反応が判定される。方法の実施形態のなかには、臨床的な管理のための報告書の生成を含むものもある。
【選択図】図２

Description

＜関連出願＞
本出願は、２０１５年４月１０日に出願された米国仮出願第６２／１４６，１５８号の利益を主張するものであり、当該文献は全体として参照により本明細書に組み込まれ、本出願は、２０１５年５月１２日に出願された米国仮出願第６２／１６０，５６０号の利益を主張するものであり、当該文献は全体として参照により本明細書に組み込まれ、本出願は、２０１５年５月２２日に出願された米国仮出願第６２／１６５，８４６号の利益を主張するものであり、当該文献は全体として参照により本明細書に組み込まれ、本出願は、２０１５年７月２４日に出願された米国仮出願第６２／１９６，８８９号の利益を主張するものであり、当該文献は全体として参照により本明細書に組み込まれ、および、本出願は、２０１５年１０月９日に出願された米国仮出願第６２／２３９，７７１号の利益を主張するものであり、当該文献は全体として参照により本明細書に組み込まれる。
結腸直腸癌（ＣＲＣ）は、結腸または直腸（大腸の部分）、あるいは虫垂における、制御されていない細胞増殖から結果として生じ得る。ＣＲＣは結腸ポリープから進行し得る。結腸ポリープは典型的に、大腸または直腸の内膜に生じる良性細胞の集まりを含む。多くの結腸ポリープが悪性でない一方で、ポリープは腺腫へと進行し得る。その後、結腸直腸腺腫は、進行型結腸直腸腺腫に成長し、そしてＣＲＣに進行し得る。
結腸直腸癌は、２０１３年において、米国で１４２以上の癌関連死、８２０の診断ケース、および５０，０００以上の死亡の主要な原因である。２０１１年の研究によれば、１年あたり１２０万の診断例があり、世界中で６００，０００人が死亡していると予想される。ＣＲＣは、その初期段階から転移性疾患となるまでの典型的な進行の遅さと診断用の入手可能なツールを考慮すれば、最も予防可能な癌のうちの１つであるが、最も防ぎにくい癌の１つである。これは、少なくとも一部には、最新のスクリーニング試験の侵襲性あるいは不快な性質が原因の患者によって利用可能なスクリーニングに対するコンプライアンスの低さに起因する。
年を重ねるとともにＣＲＣを発症させるリスクは増す。新しいケースの９０パーセントと死亡の９３％は５０歳以上の人で生じる。６０代になると、男性では、４０歳代と比較してＣＲＣを発症させるリスクが１０倍増大する。規則的なスクリーニングにより、進行性の結腸直腸腺腫あるいは前癌性のポリープの除去と、初期段階癌の検出が可能となり、このことはこの疾患の効果的な処置における重要な因子である。
ＣＲＣと診断された患者の生存率はそれがいつ分かるかに大きく依存する。ＣＲＣは通常、ステージＩからステージＩＶと定義される４つの段階で進行する。ステージＩとＩＩは、異常な細胞成長が結腸または直腸に制限される局地的な段階である。ステージＩＩＩは局所的なステージであり、癌が周囲の組織に広がっているが局地的なままであることを意味する。ステージＩＶは遠位性であり、癌が身体の他の臓器、もっとも一般的な例では肝臓あるいは肺の全体にわたって広がっていることを示す。ステージＩのＣＲＣと診断された患者では、５年生存率が、ステージＩＶの診断の１３％と比較して、９０％以上であると推測される。初期に見つかれば、ＣＲＣは典型的には癌の外科的除去によって処置される。癌が広がった後、癌の外科的除去はその後に化学療法を伴う。
結腸内視鏡検査とＳ状結腸鏡検査は、以前として結腸癌を検知するための代表的な存在である。しかし、この検査の非常に侵略的な性質と費用のせいで、人々にあまり受け入れられていない。さらに、こうした非常に侵襲的な手順は被験体感染症などの合併症のリスクに晒すものである。
結腸直腸癌のための最も一般的な非侵襲的検査は便潜血検査（「ＦＯＢＴ」）である。あいにく、その高い無病誤診率に加えて、ＦＯＢＴの感度は約５０％に留まり、初期段階のＣＲＣの検出に関する感度に満たないこともある。癌胎児性抗原（「ＣＥＡ」）、糖鎖抗原１９−９、および脂質関連シアル酸などの多くの血清マーカーが結腸直腸癌において調査されてきた。しかしながら、これらの感度が低いことから、全米臨床腫瘍学会は、スクリーニングと診断にはこれらのいずれも推奨できないこと、および、使用する場合にはが手術後の監視に限定すべきであるという声明を出した。
生存率の著しい上昇のために、ＣＲＣが疾患進行において初期に検知される場合、ＣＲＣは、米国癌協会（すなわちＡＣＳ）が日常的なスクリーニングを推奨する３つの癌のうちの１つである（***と子宮頚部癌は別のものである）。米国では、ＣＲＣのスクリーニングは現在、糞便の検査である便潜血検査（すなわちＦＯＢＴ）を用いて、あるいは２つの手順：結腸内視鏡検査またはＳ状結腸鏡検査の１つを使用して、ＡＣＳと米国予防医学専門委員会（すなわちＵＳＰＳＴＦ）によって５０−７５歳のすべての男女に推奨されている。ＣＲＣが初期に診断された場合、５年生存率の改善に対する日常的なスクリーニングの利点があるにもかかわらず、スクリーニングの受診率のコンプライアンスは、一部には既存の解決策が限定的であることが理由で低い。
個体における結腸直腸癌状態を評価する方法が本明細書で提供される。さらに、個体の血液サンプル中の結腸直腸癌のリスク状態を評価する方法も本明細書で提供される。こうしたいくつかの方法は、個体から循環血液サンプルを得る工程；上記個体からのパネル情報を含むために、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、およびＰＳＧＬを含むサンプル中のタンパク質のリストを含むバイオマーカーパネルについてバイオマーカーパネルレベルを得る工程；上記個体からの上記パネル情報を、既知の結腸直腸癌状態に対応する基準パネル情報セットと比較する工程；および、上記個々の基準パネル情報が上記基準パネル情報セットと著しく異ならない場合に、上記個体を上記結腸直腸癌状態を有していると分類する工程、を含む。こうした方法の様々な態様は以下に詳述され、特徴的なものとして、あるいは組み合わせで企図される。方法は、循環血液サンプルを得る工程が個体の静脈または動脈から血液を採取する工程を含んでいる方法を含むように企図される。方法は、パネル情報が個体の年齢情報を含んでいる方法を含むように企図される。随意に、タンパク質のリストはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む。随意に、タンパク質のリストはわずか１５のタンパク質しか含まない。場合によっては、リストは８つを超えるタンパク質を含み、ＣＲＣでは、シグナルはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含むタンパク質のリストに由来する。随意に、タンパク質のリストはわずか８つのタンパク質しか含まない。場合によっては、タンパク質のリストはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む。随意に、分類する工程は、少なくとも８１％の感度と少なくとも７８％の特異度を有する。方法は、分類する工程の結果の報告書を医療従事者に送信する工程を含むように企図される。随意に、報告書は、少なくとも８１％の感度を示す。随意に、報告書は、少なくとも７８％の特異度を示す。随意に、報告書は、結腸内視鏡検査を行うことを推奨する。随意に、個体は結腸内視鏡検査を受ける。随意に、報告書は独立した外科的介入を推奨する。随意に、個体は独立した外科的介入を受ける。随意に、報告書は独立した癌アッセイを受けることを推奨する。随意に、個体は独立した癌アッセイを受ける。随意に、報告書は便の癌アッセイを受けることを推奨する。随意に、個体は便の癌アッセイを受ける。随意に、報告書は抗癌組成物を投与することを推奨する。随意に、抗癌組成物は個体に投与される。随意に、報告書は継続的なモニタリングを推奨する。随意に、上記個々のパネル情報の少なくとも１つのバイオマーカーレベルは、上記基準パネルからの対応する値とは著しく異なり、上記個々のパネルレベルは全体として上記基準パネルレベルとは著しく異ならない。さらに、本明細書では、上記個々の基準パネル情報のいかなるパラメータも独立して６５％を越える感度あるいは６５％を越える特異度で上記個体の上記結腸直腸癌状態を示さない方法が同様に提供される。随意に、タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を抗体のセットに接触させる工程を含み、ここで抗体のセットはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、およびＰＳＧＬに特異的な抗体を含む。随意に、タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を質量分光分析にさらす工程を含む。随意に、上記比較する工程と上記分類する工程の少なくとも１つは、基準パネル情報を分析するように構成されたコンピューター上で行われる。随意に、既知の結腸直腸癌状態に対応する上記基準パネル情報セットは、機械学習モデルの生成物を含む。随意に、機械学習モデルは、既知の結腸直腸の健康状態に対応する少なくとも１００のバイオマーカーパネルを使用して訓練される。図４に示されるように、本明細書で開示されたパネルは、健康な個体からのサンプルだけでなく、他のタイプの癌あるいは他の細胞周期あるいは細胞増殖食物を有する個体からのサンプルからもＣＲＣシグナルを有するサンプルを同定する。
さらに、個体における結腸直腸癌治療レジメンの有効性をモニタリングする方法が本明細書で提供される。いくつかのこうした方法は、第１の時点で個体からの血液を循環させる工程を含む、第１のサンプルを得る工程と、個体へ治療レジメンを施す工程と、第２の時点で個体からの血液を循環させる工程を含む第２のサンプルを得る工程と、第１のサンプル中のタンパク質のリストに関するタンパク質レベルを含む第１のパネルレベルと、第２のサンプル中のタンパク質のリストに関するタンパク質レベルを含む第２のパネルレベルを得る工程であって、上記リストが上記第１のサンプルと上記第２のサンプルに関するパネル情報を含めるためにＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、およびＰＳＧＬを含む、工程とを含み、タンパク質レベルの変動は結腸直腸癌治療の有効性を示す。さらに、個体における結腸直腸癌治療の有効性をモニタリングするエクスビボの方法が本明細書で提供される。いくつかのこうした方法は、第１の時点で個体からの血液を循環させる工程を含む、第１のサンプルを得る工程と、第２の時点で結腸直腸癌治療を受ける同じ個体からの血液を循環させる工程を含む、第２のサンプルを得る工程と、第１のサンプル中のタンパク質のリストに関するタンパク質レベルを含む第１のパネルレベルと、第２のサンプル中のタンパク質のリストに関するタンパク質レベルを含む第２のパネルレベルを得る工程であって、上記リストが上記第１のサンプルと上記第２のサンプルに関するパネル情報を含めるためにＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、およびＰＳＧＬを含む、工程とを含み、タンパク質レベルの変動は結腸直腸癌治療の有効性を示す。こうした方法の様々な態様が以下に詳述され、特徴的なものとして、あるいは組み合わせで企図される。方法は個体の静脈または動脈から血液を採取する工程を含む、第１のサンプルを得る工程を含めるように企図される。随意に、結腸直腸癌治療または治療レジメンは、医薬組成物の投与を含む。随意に、結腸直腸癌治療または治療レジメンは、化学療法剤の投与を含む。随意に、結腸直腸癌治療または治療レジメンは、結腸内視鏡検査を含む。随意に、結腸直腸癌治療または治療レジメンは、ポリープ切除を含む。随意に、結腸直腸癌治療または治療レジメンは、放射線療法を含む。方法は、上記第１のサンプルパネルレベルと上記第２のパネルレベルを、健全な基準の少なくとも１つのパネルレベルと比較する工程を含む方法を含めるようにも企図され、健全な基準のパネルレベルにより類似する第２のサンプルパネルレベルは、結腸直腸癌治療の有効性を示す。随意に、方法は含む、第１のサンプルパネルレベルは言い、少なくとも１つのパネルレベルの健全な基準に第２のパネルレベルを言った。そこでは結腸直腸癌基準のパネルレベルに、より類似する第１のサンプルパネルレベルは、結腸直腸癌治療の有効性を示す。随意に、タンパク質のリストはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む。随意に、タンパク質のリストはわずか１５のタンパク質しか含まない。随意に、タンパク質のリストはわずか８つのタンパク質しか含まない。随意に、タンパク質のリストはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む。随意に、方法は、有効性が示されない場合に結腸直腸癌治療または治療レジメンを変更する工程を含む。随意に、方法は、有効性が示されない場合に結腸直腸癌治療あるいは治療レジメンを繰り返す工程を含む。随意に、方法は、有効性が示されない場合に結腸直腸癌治療または治療レジメンを継続する工程を含む。随意に、方法は、有効性が示される場合に結腸直腸癌治療または治療レジメンを中止する工程を含む。
さらに、個体の結腸直腸癌状態を示すタンパク質のパネルが本明細書で提供される。いくつかのそのようなパネルは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲからなるリストから選択された少なくとも５つのタンパク質を含み、ここで、個体の循環血液からの基準パネルとは著しく異ならないレベルのパネルの測定値は、少なくとも８１％の感度と少なくとも７８％の特異度の基準パネル結腸直腸癌状態に対応するその個体の結腸直腸癌状態を示し、および、ここで、上記パネルのいかなる構成タンパク質レベルも、６５％を越える感度と６５％を越える特異度の個体の結腸直腸癌状態を示さない。これらのパネルの様々な態様が以下に詳述され、特徴的なものとして、あるいは組み合わせで企図される。パネルはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲからなるリストから選択された少なくとも６つのタンパク質を含めるように企図される。随意に、パネルはわずか１２のタンパク質しかふくまず、その少なくとも４つは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲからなるリストから選択される。随意に、パネルはわずか１２のタンパク質しか含まず、タンパク質のパネルはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む。随意に、パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲからなる。さらに、上記の方法のいずれかに従って結腸直腸癌状態を評価する際に、あるいは上記の方法のいずれかに従って結腸直腸癌治療の有効性をモニタリングする際に使用されるタンパク質の上述のパネルのいずれかも本明細書で企図される。
さらに抗体パネルを含むキットも本明細書で提供され、上記抗体パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲからなるリストから選択された少なくとも５つのタンパク質を同定する抗体を含む。これらのキットの様々な態様が以下に詳述され、特徴的なものとして、あるいは組み合わせで企図される。キットは制御タンパク質に結合する抗体を含むように企図される。随意に、キットはわずか１５の抗体しか含まない。随意に、キットはわずか１２の抗体しか含まない。随意に、上記抗体パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲのすべてを同定する抗体を含む。随意に、キットは、患者の結腸直腸癌状態を評価するためにキットの使用と機能的に関連する説明書を含む。さらに、上記の方法のいずれかに従って結腸直腸癌状態を評価する際に、あるいは上記の方法のいずれかに従って結腸直腸癌治療の有効性をモニタリングする際に使用される上述のキットのいずれも本明細書で企図される。
さらに、個体における結腸直腸癌のリスクを評価するように構成されたコンピューターシステムが本明細書で企図される。いくつかのそのようなコンピューターシステムは、循環血液を含む生体サンプルからのＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲからなるリストから選択された少なくとも５つのタンパク質を含むタンパク質のパネルの測定値を含むデータを受信するための記憶装置と、タンパク質の上記パネルの上記測定値に関連する結腸直腸癌のリスクを評価するためのコンピューターで実行可能な命令と、タンパク質の上記パネルの上記測定値に関連する上記結腸直腸癌のリスクを評価する報告書を伝えるための出力装置とを含む。随意に、上記パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲからなるリストから選択された少なくとも６つのタンパク質を含む。随意に、上記パネルは、わずか１２のタンパク質しか含まず、その少なくとも５つのタンパク質は、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲからなるリストから選択される。随意に、上記パネルはわずか１２のタンパク質しか含まず、タンパク質のパネルはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む。随意に、上記パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲからなる。随意に、記憶装置は、タンパク質の第２のパネルの測定値を含むデータを受け取るために構成される。随意に、タンパク質のパネルの測定値を含む上記データはＥＬＩＳＡデータを含む。随意に、タンパク質のパネルの測定値を含む上記データは質量分析法データを含む。随意に、結腸直腸癌のリスクを評価する工程は、上記データを既知の結腸直腸癌状態に関連する基準パネルと比較する工程を含む。随意に、上記データが上記基準パネルとは著しく異ならない場合、上記個体は、既知の結腸直腸癌状態を割り当てられる。随意に、上記基準パネルは、結腸直腸癌の存在を示す。随意に、上記基準パネルは、結腸直腸癌の欠如を示す。随意に、結腸直腸癌のリスクを評価する工程は、基準パネル情報を分析するように構成されたコンピューター上で行われる。随意に、上記記憶装置は既知の結腸直腸癌状態に対応する少なくとも１つの基準パネル情報セットを含む。随意に、少なくとも１つの基準パネル情報セットは機械学習モデルを含む。機械学習モデルが既知の結腸直腸の健康状態に対応する少なくとも１００のバイオマーカーパネルを使用して訓練される、コンピューターシステムも企図される。随意に、上記報告書は、少なくとも８１％の感度と少なくとも７８％の特異度を示す。随意に、上記報告書は、少なくとも８１％の感度を示す。随意に、上記報告書は、少なくとも７８％の特異度を示す。随意に、上記報告書は、結腸内視鏡検査を行うことを推奨する。随意に、上記報告書は独立した外科的介入を推奨する。随意に、上記報告書は独立した癌アッセイを受けることを推奨する。随意に、上記報告書は便の癌アッセイを受けることを推奨する。随意に、上記報告書は抗癌組成物を投与することを推奨する。随意に、上記報告書は継続的なモニタリングを推奨する。上記個々の基準パネル情報の少なくとも１つのパラメータが、上記基準パネル情報セットからの対応する値と著しく異なり、上記個々の基準パネル情報が上記基準パネル情報セットとは著しく異ならない、本明細書に記載されるコンピューターシステムもさらに企図される。随意に、上記パネルのいかなる単一のタンパク質も、６５％を越える特異度あるいは６５％を越える感度の個体の結腸直腸癌状態を示さない。随意に、記憶装置は上記個体から年齢情報を受け取るように構成される。随意に、タンパク質の上記パネルの上記測定値と関連して上記結腸直腸癌のリスクを評価する場合、コンピューターで実行可能な命令は個体の年齢を計算に入れる。
さらに、個体における進行腺腫リスク状態を評価する方法が本明細書で提供される。さらに、個体の血液サンプル中で進行腺腫リスク状態を評価する方法が本明細書で提供される。いくつかのそのような方法は個体から循環血液サンプルを得る工程と、上記個体からのバイオマーカーパネル情報を含めるために、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１の少なくとも３つを含むサンプル中の進行腺腫に関連するタンパク質のリストに関するタンパク質レベルを得る工程と、上記個体からの上記パネル情報を、既知の進行腺腫状態に対応する基準パネル情報セットと比較する工程と、および、上記個々の基準パネル情報が上記基準パネル情報セットとは著しく異ならない場合、上記個体を上記進行腺腫リスク状態を有していないと分類する工程とを含む。こうした方法の様々な態様が以下に詳述され、特徴的なものとして、あるいは組み合わせで企図される。本明細書に記載される方法は、個体の静脈または動脈から血液を採取する工程を含む、循環血液サンプルを得る工程を含むように企図される。随意に、パネル情報は、個体の年齢情報を含む。随意に、タンパク質のリストはわずか１５のタンパク質しか含まない。随意に、タンパク質のリストはわずか５つのタンパク質しか含まない。随意に、タンパク質のリストはＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含む。随意に、分類する工程は少なくとも５０％の感度と少なくとも８０％の特異度を有する。随意に、分類する工程は少なくとも４７％の感度と少なくとも８３％の特異度を有する。随意に、分類する工程は少なくとも４７％の感度と少なくとも８０％の特異度を有する。随意に、本明細書に記載される方法は、医療従事者に上記分類する工程の結果の報告書を送信する工程を含む。随意に、報告書は、少なくとも４７％の感度を示す。随意に、報告書は、少なくとも５０％の感度を示す。随意に、報告書は、少なくとも８０％の特異度を示す。随意に、報告書は、結腸内視鏡検査を行うことを推奨する。随意に、個体は結腸内視鏡検査を受ける。随意に、報告書は独立した外科的介入を推奨する。随意に、個体は独立した外科的介入を受ける。随意に、報告書は独立した癌アッセイを受けることを推奨する。随意に、個体は独立した癌アッセイを受ける。随意に、報告書は便の癌アッセイを受けることを推奨する。随意に、個体は便の癌アッセイを受ける。随意に、報告書は抗癌組成物を投与することを推奨する。随意に、抗癌組成物は個体に投与される。随意に、報告書は継続的なモニタリングを推奨する。上記個々の基準パネルの少なくとも１つのパラメータが上記基準パネルセットからの対応する値と著しく異なり、および、上記個々の基準パネル情報が全体として上記基準パネル情報セットとは著しく異ならない、方法も企図される。随意に、上記個々の基準パネル情報のいかなるパラメータも独立して６５％を越える感度あるいは６５％を越える特異度で上記個体の上記進行腺腫状態を示さない方法が企図される。随意に、タンパク質レベルを得る工程は、抗体のセットに循環血液サンプルの画分を接触させる工程を含み、ここで抗体のセットはＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１に特異的な抗体を含む。随意に、タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を質量分光分析にさらす工程を含む。随意に、タンパク質レベルを得る工程はタンパク結合ＤＮＡアプタマーへサンプルを接触させる工程を含む。随意に、タンパク質レベルを得る工程は抗体アレイへサンプルを接触させる工程を含む。随意に、上記比較する工程と上記分類する工程の少なくとも１つは、基準パネル情報を分析するように構成されたコンピューター上で行われる。随意に、既知の進行腺腫状態に対応する上記基準パネル情報セットは、機械学習モデルの生成物を含む。随意に、機械学習モデルは、既知の結腸直腸の健康状態に対応する少なくとも１００のバイオマーカーパネルを使用して訓練される。
さらに、個体における進行腺腫治療レジメンの有効性をモニタリングする方法が本明細書で提供される。いくつかのこうした方法は、第１の時点で個体からの血液を循環させる工程を含む、第１のサンプルを得る工程と、個体へ治療レジメンを施す工程と、第２の時点で個体からの血液を循環させる工程を含む第２のサンプルを得る工程と、第１のサンプル中の進行腺腫評価に関連するタンパク質のリストに関する第１のパネルレベルタンパク質レベルと、第２のサンプル中の進行腺腫評価に関連するタンパク質のリストに関する第２のパネルレベルタンパク質レベルを得る工程であって、上記リストが、上記第１のサンプルと上記第２のサンプルに関するパネル情報を含めるためにＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含む工程を含み、タンパク質レベルの変動は、進行腺腫治療の有効性を示す。さらに、個体における進行腺腫治療の有効性をモニタリングするエクスビボの方法が本明細書で提供される。いくつかのこうした方法は、第１の時点で個体からの血液を循環させる工程を含む、第１のサンプルを得る工程と、第２の時点で進行腺腫治療を受ける同じ個体からの循環血液を含む第２のサンプルを得る工程と、第１のサンプル中のタンパク質のリストに関するタンパク質レベルを含む第１のパネルレベルと、第２のサンプル中のタンパク質のリストに関するタンパク質レベルを含む第２のパネルレベルを得る工程であって、上記リストが上記第１のサンプルと上記第２のサンプルに関するパネル情報を含めるためにＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含む、工程とを含み、タンパク質レベルの変動は結腸直腸癌治療の有効性を示す。こうした方法の様々な態様が以下に詳述され、特徴的なものとして、あるいは組み合わせで企図される。第１のサンプルを得る工程が個体の静脈または動脈から血液を採取する工程を含む方法も含まれている。随意に、進行腺腫治療あるいは治療レジメンは、医薬組成物の投与を含む。随意に、進行腺腫治療あるいは治療レジメンは、化学療法剤の投与を含む。随意に、進行腺腫治療あるいは治療レジメンは結腸内視鏡検査を含む。随意に、進行腺腫治療あるいは治療レジメンはポリープ切除を含む。随意に、進行腺腫治療あるいは治療レジメンは放射線療法を含む。上記第１のサンプルタンパク質レベルと上記第２のパネルタンパク質レベルを、健全な基準のタンパク質レベルと比較する工程を含む方法も企図され、健全な基準のタンパク質レベルにより類似する第２のサンプルレベルは、進行腺腫治療の有効性を示す。随意に、上記第１のサンプルタンパク質レベルと上記第２のパネルタンパク質レベルを、進行腺腫基準のタンパク質レベルと比較し、進行腺腫基準のタンパク質レベルにより類似する第１のサンプルレベルは、進行腺腫治療の有効性を示す。随意に、進行腺腫評価に関連するタンパク質のリストはＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含む。随意に、進行腺腫評価に関連するタンパク質のリストはわずか１２のタンパク質しか含まない。随意に、進行腺腫評価に関連するタンパク質のリストはわずか８つのタンパク質しか含まない。随意に、進行腺腫評価に関連するタンパク質のリストはＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１からなる。随意に、本明細書に記載される方法は、いかなる有効性も示されない場合に、進行腺腫治療あるいは治療レジメンを変更する工程を含む。さらに、いかなる有効性も示されない場合に、進行腺腫治療あるいは治療レジメンを繰り返す工程を含む方法も本明細書で企図される。随意に、方法は、いかなる有効性も示されない場合に、進行腺腫治療あるいは治療レジメンを継続する工程を含むように企図される。随意に、方法は、有効性が示される場合に、進行腺腫治療あるいは治療レジメンを中止する工程を含むように企図される。
さらに、個体の進行腺腫状態を示すタンパク質のパネルも本明細書で提供される。いくつかのそのようなパネルは、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１からなるリストから選択された進行腺腫評価に関連する少なくとも３つのタンパク質を含むように企図され、ここで、個体の循環血液からの基準パネルとは著しく異ならないレベルのパネルの測定値は、少なくとも５０％の感度と少なくとも８０％の特異度の基準パネル進行腺腫状態に対応するその個体の進行腺腫状態を示し、ここで、上記パネルのいかなる構成タンパク質レベルも、６５％を越える感度と６５％を越える特異度の個体の進行腺腫状態を示さない。パネルは進行腺腫評価ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１に関連するタンパク質を含むように企図される。
さらに、抗体パネルを含むキットが本明細書で提供され、上記抗体は、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１からなるリストから選択された進行腺腫評価のための少なくとも３つのタンパク質を同定する抗体を含む。これらのキットの様々な態様が以下に詳述され、特徴的なものとして、あるいは組み合わせで企図される。キットは制御タンパク質に結合する抗体を含むように企図される。随意に、キットはわずか１５の抗体しか含まない。随意に、キットはわずか１２の抗体しか含まない。随意に、上記抗体パネルは、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１のすべてを同定する抗体を含む。随意に、キットは、患者の進行腺腫状態を評価するためのキットの使用に機能的に関連する説明書を含む。さらに、上記の方法のいずれかに従って結腸直腸癌状態を評価する際に、あるいは上記の方法のいずれかに従って結腸直腸癌治療の有効性をモニタリングする際に使用されるタンパク質の上述のパネルのいずれかも本明細書で企図される。さらに、上記の方法のいずれかに従って結腸直腸癌状態を評価する際に、あるいは上記の方法のいずれかに従って結腸直腸癌治療の有効性をモニタリングする際に使用される上述のキットのいずれも本明細書で企図される。
さらに本明細書では、個体における進行腺腫のリスクを評価するように構成されたコンピューターシステムも企図される。いくつかのそのようなコンピューターシステムは、循環血液を含む生体サンプルからのＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１からなるリストから選択された少なくとも３つのタンパク質を含むタンパク質のパネルの測定値を含むデータを受信するための記憶装置と、タンパク質の上記パネルの上記測定値に関連する進行腺腫のリスクを評価するためのコンピューターで実行可能な命令と、タンパク質の上記パネルの上記測定値に関連する上記進行腺腫のリスクを評価する報告書を伝えるための出力装置とを含む。随意に、上記パネルはＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含む。随意に、上記パネルは、わずか１２のタンパク質しか含まず、その少なくとも５つのタンパク質は、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲからなるリストから選択される。随意に、パネルがわずか１２のタンパク質しか含まず、ここでタンパク質のパネルはＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含む。随意に、上記パネルは、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１からなる。随意に、記憶装置は、タンパク質の第２のパネルの測定値を含むデータを受け取るために構成される。随意に、タンパク質のパネルの測定値を含む上記データはＥＬＩＳＡデータを含む。随意に、タンパク質のパネルの測定値を含む上記データは質量分析法データを含む。随意に、進行腺腫のリスクを評価する工程は、上記データを、既知の進行腺腫状態に関連した基準パネルと比較する工程を含む。随意に、上記データが上記基準パネルとは著しく異ならない場合、上記個体は、既知の進行腺腫状態を割り当てられる。随意に、上記基準パネルは進行腺腫の存在を示す。随意に、上記基準パネルは進行腺腫の欠如を示す。随意に、進行腺腫のリスクを評価する工程は基準パネル情報を分析するように構成されたコンピューター上で行われる。随意に、上記記憶装置は、既知の進行腺腫状態に対応する少なくとも１つの基準パネル情報セットを含む。随意に、少なくとも１つの基準パネル情報セットは機械学習モデルを含む。機械学習モデルが既知の結腸直腸の健康状態に対応する少なくとも１００のバイオマーカーパネルを使用して訓練される、コンピューターシステムも企図される。随意に、上記報告書は、少なくとも５０％の感度と少なくとも８０％の特異度を示す。随意に、上記報告書は、少なくとも５０％の感度を示す。随意に、上記報告書は、少なくとも８０％の特異度を示す。随意に、上記報告書は、結腸内視鏡検査を行うことを推奨する。随意に、上記報告書は独立した外科的介入を推奨する。随意に、上記報告書は独立した癌アッセイを受けることを推奨する。随意に、上記報告書は便の癌アッセイを受けることを推奨する。随意に、上記報告書は抗癌組成物を投与することを推奨する。随意に、上記報告書は継続的なモニタリングを推奨する。上記個々の基準パネル情報の少なくとも１つのパラメータが、上記基準パネル情報セットからの対応する値と著しく異なり、上記個々の基準パネル情報が上記基準パネル情報セットとは著しく異ならない、本明細書に記載されるコンピューターシステムもさらに企図される。随意に、上記パネルのいかなる単一のタンパク質も、６５％を越える特異度あるいは６５％を越える感度で個体の進行腺腫状態を示さない。随意に、記憶装置は上記個体から年齢情報を受け取るように構成される。随意に、タンパク質の上記パネルの上記測定値と関連して上記進行腺腫のリスクを評価する場合、コンピューターで実行可能な命令は個体の年齢を計算に入れる。
さらに、個体における結腸直腸の健康リスク状態を評価する方法が本明細書で提供される。さらに、個体の血液サンプル中の結腸直腸の健康リスク状態を評価するエクスビボの方法が本明細書で提供される。こうしたいくつかの方法は、個体から循環血液サンプルを得る工程；ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＥＡ、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含むサンプル中のタンパク質のリストを含むバイオマーカーパネルに関するバイオマーカーパネルレベルを得る工程であって、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＥＡ、ＣＡＴＤ、および年齢が上記個体からの結腸直腸癌パネル情報を含み、ならびに、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１が上記個体からの進行腺腫パネル情報を含む、工程と、上記個体からの上記結腸直腸癌パネル情報を、既知の結腸直腸癌状態に対応する基準結腸直腸癌パネル情報セットと比較する工程と、上記個体からの上記進行腺腫パネル情報を、既知の進行腺腫状態に対応する基準進行腺腫パネル情報セットと比較する工程と、上記結腸直腸癌パネルまたは上記進行腺腫パネルのいずれかが結腸直腸の健康のリスクに対して陽性である基準パネルとは著しく異ならない場合に、上記個体を結腸直腸の健康のリスクを有すると分類する工程とを含む。こうした方法の様々な態様が以下に詳述され、特徴的なものとして、あるいは組み合わせで企図される。本明細書に記載される方法は、個体の静脈または動脈から血液を採取する工程を含む、循環血液サンプルを得る工程を含むように企図される。随意に、パネル情報は、個体の年齢情報を含む。随意に、タンパク質のリストはわずか２０のタンパク質しか含まない。随意に、タンパク質のリストはわずか１１のタンパク質しか含まない。随意に、分類する工程は少なくとも８０％の感度と少なくとも５０％の特異度を有する。随意に、分類する工程は少なくとも８０％の感度と少なくとも４７％の特異度を有する。随意に、分類する工程は少なくとも８３％の感度と少なくとも４７％の特異度を有する。随意に、本明細書に記載される方法は、医療従事者に上記分類する工程の結果の報告書を送信する工程を含む。随意に、報告書は、少なくとも８％の感度を示す。随意に、報告書は、少なくとも５０％の特異度を示す。随意に、報告書は、結腸内視鏡検査を行うことを推奨する。随意に、個体は結腸内視鏡検査を受ける。随意に、報告書は独立した外科的介入を推奨する。随意に、個体は独立した外科的介入を受ける。随意に、報告書は独立した癌アッセイを受けることを推奨する。随意に、個体は独立した癌アッセイを受ける。随意に、報告書は便の癌アッセイを受けることを推奨する。随意に、個体は便の癌アッセイを受ける。随意に、報告書は抗癌組成物を投与することを推奨する。随意に、抗癌組成物は個体に投与される。随意に、報告書は継続的なモニタリングを推奨する。上記個々の基準パネルの少なくとも１つのパラメータが上記基準パネルセットからの対応する値と著しく異なり、および、上記個々の基準パネル情報が全体として上記基準パネル情報セットとは著しく異ならない、方法も企図される。随意に、上記個々の基準パネル情報のいかなるパラメータも独立して６５％を越える感度あるいは６５％を越える特異度で上記個体の上記進行腺腫状態を示さない方法が企図される。随意に、タンパク質レベルを得る工程は、抗体のセットへ循環血液サンプルの画分を接触させる工程を含み、ここで抗体のセットはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＥＡ、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１に特異的な抗体を含む。随意に、タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を質量分光分析にさらす工程を含む。随意に、タンパク質レベルを得る工程はタンパク結合ＤＮＡアプタマーへサンプルを接触させる工程を含む。随意に、タンパク質レベルを得る工程は抗体アレイへサンプルを接触させる工程を含む。随意に、上記比較する工程と上記分類する工程の少なくとも１つは、基準パネル情報を分析するように構成されたコンピューター上で行われる。随意に、既知の進行腺腫状態に対応する上記基準パネル情報セットは、機械学習モデルの生成物を含む。随意に、機械学習モデルは、既知の結腸直腸の健康状態に対応する少なくとも１００のバイオマーカーパネルを使用して訓練される。
進行性の結腸直腸腺腫と結腸直腸癌の少なくとも１つの診断および／または処置のための方法、組成物、キット、コンピューターで読取り可能な媒体、およびシステムが本明細書で提供される。本明細書で提供される方法と組成物を介して、サンプルは進行性の結腸直腸腺腫あるいは結腸直腸癌のリスクのある個体などの個体から採取される。サンプルはタンパク質などのマーカーのパネル（例えば、本明細書で開示されたパネル中のマーカーを含む、あるいは該マーカーからなるマーカーのパネル）の蓄積レベルを決定するために分析される。多くの場合、パネルは、進行性の結腸直腸腺腫あるいは結腸直腸癌の存在を示す際に個々に役割を果たすと知られているタンパク質を含むが、他の場合では、パネルは進行性の結腸直腸腺腫あるいは結腸直腸癌と相関することが知られていないタンパク質（複数可）を含む。しかしながら、すべての場合で、マーカーを同定してパネルへ蓄積すると、個体マーカー、あるいは少ないセットまたは精度の低いセットのマーカーの特異度、感度、あるいは特異度と感度をかなり上回る特異度、感度、あるいは特異度と感度のレベルをもたらす。
さらに、本明細書で開示される方法、パネル、および他の試験は、現在利用可能な血液ベースの試験などの現在利用可能な試験の感度、特異度、あるいは感度と特異度を著しく上回る。パネル蓄積レベルは、例えば、ＥＬＩＳＡアッセイによって、質量分光法分析によって、あるいはタンパク質蓄積レベル定量化に変わる代替的な手法によって、様々な実施形態において多くの方法で測定される。
分析された個体の健康状態に関する予測が立てられるように、パネル蓄積レベルは、陽性対照または陰性対照の基準、あるいは進行性の結腸直腸腺腫または結腸直腸癌の蓄積レベルまたは健康な蓄積レベルのモデルと比較される。場合によっては、パネルアッセイ結果は、介入あるいはパネルアッセイ結果の代替的な立証に関する推薦を伴う。
本明細書では、進行性の結腸直腸腺腫と結腸直腸癌の少なくとも１つの診断および／または処置に役立つバイオマーカーパネルとアッセイが提供される。
本明細書では、本明細書に記載されるコンピューターで読取り可能な媒体と、コンピューターで読取り可能な媒体を使用するための説明書とを含むキットも提供される。
化学療法、生物学的な治療薬の投与、および低位前方切徐術または腹会陰切断などの外科的介入、あるいはオストミーなどの多くの治療レジメンが本明細書で企図され、当業者に知られている。
バイオマーカーパネル開発パイプラインを描く。 リードＣＲＣパネルのＡＵＣ曲線を例証する。 リードＡＡパネルのＡＵＣ曲線を例証する。 リードＣＲＣパネルの検証データを提示する。 ＣＲＣと健康な対象サンプルにおけるバイオマーカータンパク質からのタンパク質レベルを提示する。 ＡＡと健康な対象サンプルにおけるバイオマーカータンパク質からのタンパク質レベルを提示する。 ＣＲＣモデル１の発見ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル１の検証ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル２の発見ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル２の検証ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル３の発見ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル３の検証ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル４の発見ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル４の検証ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル５の発見ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル５の検証ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル６の発見ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル６の検証ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル７の発見ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル７の検証ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル８の発見ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル８の検証ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル９の発見ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル９の検証ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル１０の発見ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル１０の検証ＲＯＣ ＡＵＣプロットを例証する。 ＣＲＣモデル５の発見ＲＯＣ ＡＵＣプロットをＮＯＣで例証する。 ＣＲＣモデル５の検証ＲＯＣ ＡＵＣプロットをＮＯＣで例証する。 ＣＲＣモデル１−１０の最大精度プロットを例証する。 本明細書で開示される方法、組成物、キット、およびシステムと一致するコンピュータシステムアーキテクチャを描く。 標的とされたＭＳ濃縮バイオマーカー母集団から任意に生成されたＣＲＣパネルに対するＡＵＣ値を提示する。
本明細書では、例えば、進行性の結腸直腸腺腫（「ＡＡ」）と結腸直腸癌（「ＣＲＣ」）の少なくとも１つの検出によって、結腸直腸の健康の非侵襲的評価のためのバイオマーカーパネル、方法、組成物、キット、およびシステムが記載されている。本明細書に記載されるバイオマーカーパネル、方法、組成物、キット、およびシステムは、被験体が、循環血液から得られたサンプルの非侵襲的アッセイによって進行性の結腸直腸腺腫とＣＲＣの少なくとも１つなどの結腸直腸状態を抱えている可能性を判定するために使用される。いくつかのこうしたバイオマーカーパネルは８１％以上もの感度と７８％以上もの特異度で結腸直腸癌などの結腸直腸の健康問題とを検知するために非侵襲的に使用される。典型的なＣＲＣバイオマーカーパネルは、マーカーＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲと、サンプルを提供する個体の年齢の非タンパク質バイオマーカーを含む。いくつかのそのようなバイオマーカーパネルは、５０％以上もの感度と８０％以上もの特異度で進行腺腫などの結腸直腸の健康問題を検知するために非侵襲的に使用される。進行腺腫評価に関連する典型的なバイオマーカーパネルは、マーカーＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含む。
本明細書で開示されるようなバイオマーカーパネルは、循環血液に由来するタンパク質レベル情報を単独で、あるいは、個体の年齢、性別、健康履歴、あるいは他の特徴などの他の情報と組み合わせて用いて、個体の結腸直腸の健康に関する感度の高い特異的な結論が下されるという特性を共有する。本タンパク質パネルの利点は、都合よく非侵襲的に得られたサンプルを用いて、パネルが感度の高い特異的な結腸直腸の健康状態評価を提供するということである。結腸内視鏡検査またはＳ状結腸鏡検査などの侵入的な腹部アッセイから、あるいは糞便サンプル材料から得られたデータに頼る必要はない。結果として、コンプライアンス率は著しく高まり、結腸直腸の健康問題は進行初期でより容易に認識され、その結果、当該問題がより効率的に処置される。結局、この利点の効果は救済された生命で測られ、実質的である。
本明細書で開示されるようなバイオマーカーパネルは、パネルとしてのその予測値が、その個々のメンバーの予測値よりも実質的に大きくなるように選択される。パネルメンバーは、パネルの全体的な健康シグナルに独立して貢献するように、一般に互いに共変動しない。これに応じて、商業上および医学的に関連する信頼度（感度、特異度、あるいは感度と特異度など）が得られるように、パネルは、個体の結腸直腸の健康状態を示す任意の個々の構成要素のパフォーマンスを大幅に上回ることができる。したがって、本明細書で開示されるようなパネルでは、健康問題を示す複数のパネルメンバーは、例えば、派生するシグナルが効果的な単一のシグナルで２度繰り返されるように２つ以上のメンバーが正確に一致して上昇または下降するパネルにおいて、見られるよりもはるかに強力なシグナルを提供する。これに応じて、本明細書で開示されるようなパネルは単一の構成要素測定値の変動に対して頑強である。例えば、パネルメンバーが互いとは無関係に変わるため、本明細書に記載されるパネルは、パネルの１以上の個々のメンバーは単独で測定される場合には健康リスクが存在するとは示さないという事実にもかかわらず、しばしば健康のリスクを示す。場合によっては、本明細書に記載されるパネルは、いかなる個々のパネルメンバーもそれ自体では有意なレベルの信頼度で健康のリスクを示さないという事実にもかかわらず、有意なレベルの信頼度で健康のリスクを示す。場合によっては、本明細書に記載されるパネルは、少なくとも１つの個々のメンバーが健康のリスクが存在しないことを有意なレベルの信頼度で示すという事実にもかかわらず、有意なレベルの信頼度で健康のリスクを示す。
本明細書に記載されるパネルと一致するバイオマーカーは、タンパク質などの個体の血流中で循環する生体分子を含む。さらに、個体の年齢、性別、体重、伸張、肥満度指数、あるいは他の容易に測定されるか得られる情報などの容易に入手可能な情報は、場合によって、マーカーとしても適格である。とりわけ、本明細書に記載されるパネルの一部は、バイオマーカーとして年齢、性別、あるいは年齢と性別を頼りにする。
本明細書に記載される多くのバイオマーカーに共通することは、それらが個体で容易に分析されることである。本明細書に記載されるバイオマーカーは、個体の動脈または静脈から採血によって容易に得られるか、あるいは問診によって、あるいは簡単な生体分析によって得られる。本明細書に記載されるバイオマーカーを容易に得る利点は、結腸内視鏡検査またはＳ状結腸鏡検査などの侵襲的アッセイがバイオマーカー測定に必要ではないということである。同様に、糞便サンプルもバイオマーカー測定には不要である。その結果、本明細書で開示されるようなパネル情報はしばしば診療室への訪問と組み合わせて採血によって容易に得られる。従って、コンプライアンス率は糞便サンプルまたは侵襲的処置を含む結腸直腸の健康アッセイのコンプライアンス率よりもかなり高い。
本明細書で開示される典型的なパネルは、その親タンパク質に認識可能にあるいは一意的にマッピングされる循環タンパク質あるいはそのフラグメントを含み、場合によっては、個体の年齢などの容易に得られるバイオマーカーを含む。
他のバイオマーカーパネルに関連する本明細書で開示されるパネルの特徴
本明細書で開示されるパネルは個体マーカーあるいは任意に生成されたパネルよりも大幅に優れている。本明細書に記載されるパネルの少なくとも一部のメンバーは癌に関与するが、本明細書に記載されるパネルは任意の当該技術から無作為に由来するパネルよりもはるかに優れている。このことは、個々のメンバー、無作為に生成されたパネルと比較して、および任意の個々の健康状態評価のための個体マーカーの予測不可能性を考慮して、パネルパフォーマンスの調査によって任意に例証される。
パネルは、文献から選択された１８７の潜在的なバイオマーカーの元々の候補プールから構築された。図１を参照する。２７４人のメンバーの年齢と性別の一致した発見サンプルセットを使用して、標的とされた質量分光法を用いて、発見サンプルセットの２７４人のメンバーの健康状態とともに共変動する元々のセットから２８のバイオマーカーを同定する。この２８のメンバーセットは１８７のメンバーの元々の候補プールの無作為選択ではなく、２８のメンバーセットは当該技術分野の任意の教示に基づいて、元々の１８７のメンバー候補プールから選択されなかった。
２８のメンバーセットは別の年齢と性別の一致した３００のメンバーサンプルセットに対してテストされ、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む８つのメンバーパネルなどの本明細書で開示されるようなＣＲＣパネルにたどり着いた。このパネルや同様のパネルは元々の１８７のメンバー候補プールから選択されたが、他の候補プール構成要素の排除と組み合わせると特に効果的であるとは教示されていない。むしろ、発明者自身のパネル構築と健康状態予測に対する洞察力と組み合わせて、独立して派生したサンプルを繰り返し分析してパネルに到達する。
図２は、本明細書に由来するリードＣＲＣパネルのＡＵＣプロットを描く。ＡＵＣプロットは、この図の対角線によって描かれるように、ＣＲＣパネルが無作為の偶然よりもはるかによく機能していることを明白に例証する。図３は、本明細書に由来するリードＡＡパネルのＡＵＣプロットを描く。ＡＵＣプロットは、この図の対角線によって描かれるように、ＡＡパネルが無作為の偶然よりもはるかによく機能していることを明白に例証する。
本明細書に記載されるバイオマーカーパネルは、１８７のメンバー候補プールのように、一般に癌に個々に関与するバイオマーカーの任意の無作為選択よりもはるかに良く機能する。すなわち、当業者が文献で入手可能なバイオマーカーのリストから始めて、個体における結腸直腸癌あるいは進行腺腫などの結腸直腸の健康問題を分析するために使用するバイオマーカーパネルを無作為に集める場合、あるいは当業者に入手可能な教示を考慮して集める場合ですら、当業者は本明細書で開示されるようなバイオマーカーにたどり着くことはない。本明細書で開示されるバイオマーカーパネルは、無作為に選択されたパネルや当該技術を考慮して選択されたパネルよりもはるかに優れている。
本明細書に記載されるバイオマーカーパネルは、１８７のメンバー候補プールなどの、一般に癌に個々に関与する任意の個々の構成要素マーカーよりもはるかに良く機能する。いくつかの個体バイオマーカーはＣＲＣあるいは進行腺腫を示すが、本明細書で開示されるようなバイオマーカーパネルをはるかに下回る感度と特異度である。列挙されていない、あるいは本明細書の開示から当業者には容易に明白ではない個体バイオマーカーあるいはバイオマーカーの組み合わせを使用することは、本開示に準じて企図されていない。
図５と６を参照する。これらの図では、個々のタンパク質レベルは、ＣＲＣ（図５）あるいはＡＡ（図６）で陽性あるいは陰性のサンプル間で比較される。これらの図で提示されたタンパク質は無作為に選択されておらず、むしろ、これらのタンパク質は、癌健康状態の評価に関連する潜在性があるとして当該技術分野で同定された１８７のタンパク質リストの中から同定された２８のタンパク質のＭＳ濃縮セットから選択される。それぞれの対のボックスプロットについては、健康なサンプルレベルは左または上にあり、ＣＲＣまたはＡＡの陽性のタンパク質レベルは、「横方向」から見ると右または下に描かれている。個々のタンパク質マーカーの大部分については、陽性状態と陰性状態のタンパク質レベルの間に差はほとんどない。レベルは同一ではないが、その差は、最も大きい場合でも、とりわけ当業者が結腸直腸の健康状態の評価の基にするレベルでは有意であるように当業者には見えない。図５のＣＥＡ、ＣＲＰ、あるいはＧＡＲＳのレベルなどの少数の例外はあるが、列挙されたタンパク質レベルは、疾患と非疾患のサンプルの間で非常に類似している。とりわけ、代表的な例として、図５のＡ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＡＣＴ、ＡＮＡＸ１、ＡＰＯＡ１、ＣＡＨ１、ＣＯ９、ＧＥＬＳ、ＨＴＰ、ＯＳＴＰ、あるいはＰＳＧＬを参照する。図６の状況は非常に類似しており、個々のタンパク質レベルは陽性状態と陰性状態の個体の間でまれにしか非常に著しく異なっていない。
この標的とされたＭＳ濃縮セットからでさえ、いかなる個体マーカーも本明細書で提示されるパネルと同様に機能するとは予想されないことは図５と図６から明らかである。さらに、タンパク質レベルの組み合わせが本明細書で開示されるようなパネルのパフォーマンスに到達するように相乗効果を有し得るということは図５あるいは図６に提示されたタンパク質レベルからはほとんど提案されていない。
タンパク質マーカーの凝集だけでは、本明細書で開示されるパネルのパフォーマンスのレベルは達成されない。以下の実施例２１を参照する。無作為のパネルは２８のマーカーの標的とされたＭＳ濃縮セットから生成され、そのパフォーマンスは、本明細書に記載されるパネルのパフォーマンスと比較される。濃縮された２８のメンバーセットは、濃縮されていない親の１８７マーカーセットから生成されたものよりもはるかによく機能するパネルをもたらすことは既に予想されている。本明細書に記載されるパネル、特に、８−１０のメンバーのパネルは、示されるように、タンパク質マーカーの既に濃縮されたセットから無作為に生成されたパネルよりもはるかに優れていることが分かる。こうした無作為なパネルは、癌検出に関連するとして当該技術分野で言及されるような１８７のメンバーリストから既に濃縮されているため、当業者が当該技術分野から到達することになるパネルを表していない。したがって、２８のマーカーセットから無作為に生成されたパネルで見られるレベルに匹敵するパフォーマンスでも、より一般に明白なパネルをはるかに上回る改良を表す。しかしながら、本明細書に記載されるパネルは一般に（ＡＡリードパネル）に一致し、あるいは２８のマーカーの濃縮されたセットからの任意に生成されたパネルの最大でほぼ１００％よりもはるかによく機能することが頻繁にある。再度、実施例２１を参照する。
本明細書に記載されるバイオマーカーパネルは、単にその個々の構成要素の収集よりももっと信頼でき、感度が高く、より特異的な結果をもたらす。すなわち、場合によっては、個体バイオマーカーは、医学的に関連する感度と特異度の程度で個々に有益でないレベルで検知されるが、バイオマーカーパネルのレベルは、それにもかかわらず、医学的にすぐに使用可能な信頼度で結腸直腸の健康状態評価を与える。場合によっては、いかなるパネルの個体バイオマーカーも、経過観察を正当化する健康問題を個々に示すレベルでは存在しないが、本明細書で示されるように評価されたバイオマーカーパネルは、全体として、経過観察を正当化する健康問題を示す評価を与える。
本明細書に記載されるバイオマーカーは、場合によっては、その構成バイオマーカーのものとは質的に異なる結果をもたらす。すなわち、場合によっては、パネルの１つ以上の個体バイオマーカーは、矛盾するバイオマーカーを含む、パネルのレベルによって全体として示された健康状態に矛盾する結腸直腸の健康状態を個々に示すレベルで存在する。そのような場合、例えば、結腸内視鏡検査による、あるいは糞便サンプル分析による独立した健康状態評価は、矛盾する個体マーカーによって提供される健康状態評価よりもむしろ、パネル評価を支持するということがしばしば見られる。
以下の実施例２２を参照する。この実施例において、ＣＲＣバイオマーカーパネルは、構成するバイオマーカーレベルを独立して見ることに起因する予測とは一致しない予測を提供する。とりわけ、タンパク質ＣＯ３は、２つのＣＲＣ陰性個体で観察されたＣＯ３レベル間で中間にあるＣＲＣ陽性の個体（患者１）におけるレベルで測定される。もしパネルの一部としてではなくこれらのバイオマーカーを個々に記録している場合、当業者は、患者２と患者３のＣＯ３レベルの間に含まれる患者１のＣＯ３レベルを考慮して、患者１をＣＲＣ陽性、患者２と患者３をＣＲＣ陰性として記録することはないだろう。
しかしながら、本明細書で開示されるようなパネル分析を使用して、当業者は個々のパネルバイオマーカーの独立した検査により予想される結果とは質的に異なる結果に到達する。以下の実施例２２で提示されるようなこのデータは、本明細書に記載されるパネルが単に定量的に優れているわけではないが、場合によっては、さらにその個体バイオマーカー構成要素と質的に異なることもあるという事実を強調する。
これに応じて、本明細書で開示されたバイオマーカーパネルは、文献によって教示されるような候補マーカーの無作為の収集よりも優れて機能すると理解される。本明細書で開示されるバイオマーカーパネルはさらに統計的によりよく機能するものと理解され、場合によっては、その個体バイオマーカー構成要素が機能するよりも質的に異なるように機能し、バイオマーカーパネルからの健康状態の評価は全体としてより正確であるか、あるいは、場合によっては、１以上の個体バイオマーカー構成要素とは質的に異なる結果を提供する。
パネル要素
いくつかのバイオマーカーパネルは、本明細書で列挙されるタンパク質マーカーの一部またはすべて、そのサブセット、あるいは列挙されたマーカーを、追加のマーカーあるいは生物学的パラメータと組み合わせて含む。結腸直腸癌評価に関連するリードバイオマーカーパネルは、少なくとも４つのマーカー、最大でリストのすべてを、単独で、あるいは追加のマーカーと組み合わせて含み、リストは以下から選択される：ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、およびバイオマーカーとして年齢をさらに含む。進行腺腫評価に関連するリードバイオマーカーパネルは、以下から選択されたマーカーを含む：ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１。リードバイオマーカーパネル、あるいは結腸直腸癌と進行腺腫評価を兼ね備えた能力を有するバイオマーカーパネルの組み合わせは、ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１などのバイオマーカーと、非タンパク質バイオマーカーとしての年齢、あるいは１つ以上のマーカーとともに排除されるか、または１つ以上のマーカーと取り換えられる少なくとも１つの個体マーカーを随意に有するそのサブセットを含んでいる。
しばしば、結腸直腸癌バイオマーカーパネルと進行腺腫パネルを組み合わせて単一のキットあるいは単一のバイオマーカーパネルにすることが好都合または効率的である。こうした場合、当業者は、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含む１１のバイオマーカー、あるいはそのサブセットまたは大きなセットを含むをキットを理解し、ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲ、あるいはこれらのマーカーを含むサブセットまたはより大きなグループは、結腸直腸癌状態に関して有益であり、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１、あるいはこれらのマーカーを含むサブセットまたはより大きなグループは、進行腺腫状態に関して有益であり、ＣＡＴＤは、含まれる場合には、結腸直腸癌状態と進行腺腫状態の両方に関して有益である。
代替的な結腸直腸癌バイオマーカーパネルが以下に列挙される。上で議論されたパネルに良く似て、これらのパネル、あるいはサブセットまたは追加物は、進行腺腫および結腸直腸癌を示すために、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、あるいはＳＡＡ１などのマーカーを随意に使用して、単独で、あるいは前述の進行腺腫パネルと組み合わせて用いられる。典型的なバイオマーカーパネルは、少なくとも４つのマーカー、最大でリストのすべてを、単独で、あるいは追加のマーカーと組み合わせて含み、リストは以下から選択される：Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＯＳＴＰｘＡｇｅ、ＳＥＰＲ；ＯＳＴＰｘＡｇｅは個々の年齢と組み合わせて見たときのＯＳＴＰを示す。典型的なバイオマーカーパネルは、少なくとも４つのマーカー、最大でリストのすべてを、単独で、あるいは追加のマーカーと組み合わせて含み、リストは以下から選択される：Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＰＯＡ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＬＵ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＦＧＢ、ＦＩＢＧ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＭＩＦ、ＰＲＤＸ１、ＰＳＧＬ、ＳＢＰ１、ＳＥＰＲ。典型的なバイオマーカーパネルは、少なくとも４つのマーカー、最大でリストのすべてを、単独で、あるいは追加のマーカーと組み合わせて含み、リストは以下から選択される：Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＧＡＲＳ、ＳＥＰＲ。典型的なバイオマーカーパネルは、少なくとも４つのマーカー、最大でリストのすべてを、単独で、あるいは追加のマーカーと組み合わせて含み、リストは以下から選択される：Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＣＲＰ、ＡＡＣＴ、ＣＯ９、ＣＲＰ、ＣＲＰ、ＣＲＰ、ＣＲＰ、ＣＲＰ、ＣＲＰ、ＧＥＬＳ、Ｓ１０Ａ８、Ｓ１０Ａ８、Ｓ１０Ａ８、Ｓ１０Ａ８、Ｓ１０Ａ９、Ｓ１０Ａ９、ＧＡＲＳ、ＳＡＡ１、ＳＥＰＲ。典型的なバイオマーカーパネルは、少なくとも４つのマーカー、最大でリストのすべてを、単独で、あるいは追加のマーカーと組み合わせて含み、リストは以下から選択される：ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＳＥＰＲ、ＴＦＲＣ。典型的なバイオマーカーパネルは、少なくとも４つのマーカー、最大でリストのすべてを、単独で、あるいは追加のマーカーと組み合わせて含み、リストは以下から選択される：ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＡＡＣＴ、ＣＯ９、ＳＥＰＲ。典型的なバイオマーカーパネルは、少なくとも４つのマーカー、最大でリストのすべてを、単独で、あるいは追加のマーカーと組み合わせて含み、リストは以下から選択される：Ａ１ＡＴ、Ｃ３２１８６００、Ｃ３８７７９６、Ｃ５９７６１２、Ｃ９７９２７６、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＳＥＰＲ。典型的なバイオマーカーパネルは、少なくとも４つのマーカー、最大でリストのすべてを、単独で、あるいは追加のマーカーと組み合わせて含み、リストは以下から選択される：Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＳＥＰＲ、ＣＡＴＤ／ＳＥＰＲ、ＣＡＴＤ／ＧＥＬＳ、ＣＯ９／ＳＥＰＲ、Ａ１ＡＴ／ＦＩＢＧ；「／」はバイオマーカーが１つのタンパク質あるいは他のバイオマーカーレベルの第２のタンパク質あるいは他のバイオマーカーレベルに対する比率を含むことをが示す。典型的なバイオマーカーパネルは、少なくとも４つのマーカー、最大でリストのすべてを、単独で、あるいは追加のマーカーと組み合わせて含み、リストは以下から選択される：ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、Ｓ１０Ａ８、ＧＥＬＳ、ＳＥＰＲ、ＴＦＲＣ。典型的なバイオマーカーパネルは、少なくとも４つのマーカー、最大でリストのすべてを、単独で、あるいは追加のマーカーと組み合わせて含み、リストは以下から選択される：Ａ１ＡＧ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＧＥＬＳ、ＳＥＰＲ。本明細書で開示されるバイオマーカーパネルについて、追加のバイオマーカーまたは対照マーカーを含むパネルがそうであるように、１、２、３、あるいは約９０％、８０％、７０％、６０％、あるいは５０％の詳述されたバイオマーカーを除くすべてを有する変異体も企図される。
バイオマーカーは、本明細書に記載される開示と一致する多くの手法によってに測定される。多くの場合、バイオマーカーは、個体からの血液サンプル中のタンパク質あるいはタンパク質フラグメントが特異抗体に結合するＥＬＩＳＡアッセイで生じる相互作用などの免疫学的相互作用によって測定され、結合の程度はサンプル中のタンパク質存在量の尺度として定量化される。本明細書で開示されるようなバイオマーカーパネルを測定することができるＥＬＩＳＡアッセイは、キットとしての本開示の実施形態として企図される。
交互に、あるいは組み合わせて、バイオマーカーは必要に応じて、ＭＳ、ＭＳ／ＭＳ、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ、あるいは他の質量分析アプローチなどの質量分析方法によって測定される。しばしば、ＭＳの手法は完全長のタンパク質よりもむしろバイオマーカーのフラグメントを定量化する。しかしながら、こうした手法は、本明細書で開示されるような結腸直腸の健康状態の評価に十分な精度でバイオマーカーのタンパク質レベルを判定するのに十分である。
パネルパフォーマンスの詳細の一部はアッセイ手法に依存しており、パネルの中には免疫学的あるいは質量分析アプローチを用いてわずかにより良く機能するものもある。しかしながら、多くの場合、パネルパフォーマンスがアッセイ方法にたいてい依存しないことが観察され、免疫学的アッセイを用いてわずかにより良く機能するパネルはそれにもかかわらず、質量分光分析を使用して分析されるとき、個体の結腸直腸の健康状態に関して有益であり、その逆もしかりである。
いったんバイオマーカーパネルの発現レベルが決定されると、結腸直腸の健康状態の評価は、サンプルを得る個体について入手可能である。個体のバイオマーカーパネル発現レベルから結腸直腸の健康状態の評価を生成するか該評価に到達するために、当業者は多くの手法を利用可能である。
一部の評価は、結腸直腸癌あるいは少なくとも１つの進行腺腫を抱える個体でそうであるように、良好な結腸直腸の健康状態にあると知られているか独立して証明された個体から、あるいは酷い結腸直腸の健康状態にあると知られているか独立して証明された個体からの基準バイオマーカーパネルレベルなどの基準レベルとの、個体のバイオマーカーパネルレベルの比較に依存する。交互にあるいは組み合わせて、個体のバイオマーカーパネルレベルは、共通の既知の結腸直腸の健康状態の複数の個体から構築された基準レベルと比較される。場合によっては、基準は複数の個体からの既知のパネルレベルの平均であるか、あるいは代替的に、基準個体で観察されたパネルレベルの範囲によって定義された範囲である。場合によっては、一般的な結腸直腸の健康状態を有している個体の間の異常値が、複数の、大部分の、またはすべてのパネルレベルに共通しているパネルレベルよりも予測値の低い値が与えられるように、範囲基準パネルレベルは重み付け範囲である。
より複雑な評価手法では、個体のバイオマーカーパネルレベルは、少なくとも１０、少なくとも５０、少なくとも１００、少なくとも５００、あるいは少なくとも１０００以上の個体などの、一般に知られている結腸直腸健康状態の多くの個体から構築された基準レベルと比較される。しばしば、基準個体は、結腸直腸癌で陽性および陰性、進行腺腫で陽性および陰性など、結腸直腸の健康状態で陽性および陰性の間の健康状態で均一に分布する。評価は、場合によっては、既知の健康状態の複数の基準と、個体のバイオマーカーパネルレベルの反復または同時の比較を含む。
交互にあるいは組み合わせて、個体のバイオマーカーパネルレベルと基準との間の単一の比較が、少なくとも１０、少なくとも５０、少なくとも１００、少なくとも５００、あるいは少なくとも１０００以上の個体などの一般に知られている結腸直腸の健康状態の非常に多くの個体からの情報を統合するか集める結果をもたらすように、複数の既知の基準バイオマーカーパネルレベルは、機械学習モデルなどの計算評価アルゴリズムを訓練するために使用される。そのような基準を作ることで、しばしば個体の結腸直腸の健康状態をはるかに速く評価できるか、あるいは少ない計算能力で評価することができる。
基準は、当業者に知られている多くの計算手法のいずれかによって複数の基準個体バイオマーカーレベルから生成される。機械学習モデルは、例えば、Ｒなどの任意の数の統計プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎ などのスクリプト言語、関連する機械学習パッケージ、ＷｅｋａまたはＪａｖａ（登録商標）、Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ、Ｍａｔｌａｂ、あるいはＳＡＳなどのデータマイニングソフトウェアを使用して容易に構築される。
個体のバイオマーカーパネルレベルは、上に生成されるような基準と、あるいは他の方法で当業者によって比較され、出力評価が生成される。多くの出力評価は、本明細書の開示と一致している。出力評価は、感度、特異度、あるいは感度と特異度のパラメータによってしばしば狭められる単一の評価を含み、これは結腸直腸の健康状態評価を示す。交互にあるいは組み合わせて、個体のバイオマーカーパネルレベルあるいはバイオマーカーパネルレベル評価を考慮して、結腸直腸の健康問題に苦しむ可能性の相対的な増加を示すオッズ比などの追加のパラメータが提供される。
結果は、個体に、健康管理の専門家あるいは他の専門家に種々に提供される。結果には、随意に、例えば、結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、あるいは結腸直腸の健康のための他の補足アッセイなどの侵襲性の手法あるいは糞便サンプルアッセイを使用して、結腸直腸の健康状態評価を確認するか独立して評価する推薦などの健康上の推薦が伴う。
推薦は、情報を示すように、ポリープ切除、放射線療法、化学療法、抗体療法、バイオシミラー治療、あるいは他の治療レジメンなどの治療レジメンを示す情報、例えば、治療レジメンの成功または有効性を示す情報といった治療レジメンに関連する情報を随意に含んでいる。レジメンの有効性は、場合によっては、第１の時点で、随意に処置と後の第２の時点の前に、随意に処置例の後に、個体のバイオマーカーパネルレベルの比較によって評価される。バイオマーカーパネルレベルは互いに、基準に対して各々比較され、あるいは、さもなければ、治療レジメンを継続し、増やし、代替的なレジメンと交換し、あるいは結腸直腸癌あるいは進行腺腫などの結腸直腸の健康問題に対処することに成功したので中止しなければならないというように、治療レジメンが有効性を実証するかどうかを判定するために評価される。一部の評価は、処置の前の少なくとも１つの時点と、処置の後の少なくとも１つの時点などの複数の時点での個体のバイオマーカーパネルレベルの比較に依存する。バイオマーカーパネルレベルは、あるもの〜別のもの、あるいは少なくとも１つの基準バイオマーカーパネルレベルに、あるいは両方〜少なくとも１基準バイオマーカーパネルレベルに比較される。
健康状態評価分析
本明細書に記載されるバイオマーカーパネル、方法、組成物、およびキットは、被験体から得られた生体サンプル中のバイオマーカーの検出あるいは測定に基づいた、進行性の結腸直腸腺腫とＣＲＣの少なくとも１つ向けのアッセイを提供する。生体サンプルは、好ましくは個体の動脈または静脈から採取された血液サンプルである。血液サンプルは、全血サンプル、血漿サンプル、または血清サンプルであり得る。本明細書で提供される開示は、医学的にすぐに使用可能なほど信頼できる試験の結果を与える感度と特異度を備えた血液サンプルなどのサンプルからの進行性の結腸直腸腺腫とＣＲＣの少なくとも１つを検知する。本明細書に記載される健康評価方法、システム、キット、およびパネルは、少なくとも７０％の感度と少なくとも７０％の特異度の少なくとも１つを有する。こうした方法は、生体サンプル中の１５以下のバイオマーカーの測定に基づいて７０％以上の感度と少なくとも７０％の特異度の少なくとも１つを有することができる。場合によっては、本明細書で提供される方法は進行性の結腸直腸腺腫とＣＲＣの少なくとも１つを検知する。そのような方法は、たった４つのバイオマーカー、５つのバイオマーカー、６つのバイオマーカー、７つのバイオマーカー、８つのバイオマーカー、９つのバイオマーカー、１０のバイオマーカー、１１のバイオマーカー、１２のバイオマーカー、１３のバイオマーカー、１４のバイオマーカー、あるいは１５のバイオマーカーの測定に基づいて、少なくとも７０％の感度と少なくとも７０％の特異度の少なくとも１つを有することができる。いくつかの好ましい実施形態では、当業者は８つのマーカーのバイオマーカーパネルを使用して、結腸直腸癌を評価することができる。いくつかの好ましい実施形態では、当業者は４つのバイオマーカーのパネルを使用して、進行腺腫を評価することができる。いくつかのバイオマーカーパネルでは、当業者は１１のバイオマーカーの組み合わせたパネルを使用して結腸直腸癌と進行腺腫の両方を評価することができる。
場合によっては、本明細書に記載されるバイオマーカーパネル、方法、組成物、およびキットは、ＣＲＣあるいは進行腺腫のリスクの高い個体を選別するのに有益である。場合によっては、本明細書に記載される方法に基づいて進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの陽性の検出は、追加の診断方法を推奨すべき患者を同定するために使用される。例えば、本明細書に記載される方法が陽性の結果をもたらす場合には、そのような方法は結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、独立した癌アッセイ、あるいは便の癌アッセイなどの追加の検査を行うように介護者に警告するために使用される。
さらに、本明細書に記載されるバイオマーカーパネル、方法、組成物、およびキットは、結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、あるいは結腸組織生検の品質管理測定基準として有用である。例えば、本明細書に記載される方法に基づく、進行結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの陽性の検出は、結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、または結腸組織生検の結果を検証するために使用され得る。例えば、結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、あるいは結腸組織生検が陰性結果をもたらすが、本明細書に記載される方法が陽性の結果を出す場合には、そのような方法は別の結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、あるいは結腸組織生検を行なうか、あるいは医薬組成物の投与などの治療レジメンを始めるように介護者に警告するために使用可能である。
本明細書に記載されるいくつかの方法は、（ａ）被験体から生体サンプルを得る工程；（ｂ）被験体の生体サンプル中のバイオマーカーのパネルを測定する工程；（ｃ）測定に基づいて被験体の進行結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在の有無を検出する工程；および（ｄ）（ｉ）検出に基づいて被験体の進行結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つを処置する工程、または（ｉｉ）検出の結果に基づいて結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、または結腸直腸の組織生検を被験体に推奨する工程を含む。本明細書に記載される１以上の方法に関して、「処置する工程」は、ＣＲＣの処置の開始の推奨を含む報告書を、被験体またはその世話人に提供する工程を含む。本明細書に記載される１つ以上の方法に関して、「被験体に結腸内視鏡検査を推奨する」とは、ＣＲＣの評価を確認するために、被験体が結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、あるいは組織生検を受けるべきであるという推薦を含む報告書を、被験体あるいは被験体の世話人に提供する工程を含む。場合によっては、結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、または組織生検は、進行結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つを除去し、それにより進行結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つを処置するために使用され得る。
典型的な方法は、（ａ）被験体から得られた生体サンプル中のバイオマーカーパネルの測定値を含むデータを得る工程、（ｂ）測定データに基づいてバイオマーカーパネルの被験体に特有のプロファイルを生成する工程、（ｃ）バイオマーカーパネルの被験体に特有のプロファイルをバイオマーカーパネルの基準プロファイルと比較する工程、および（ｄ）上記（ｃ）に基づいて進行結腸直腸腺腫および結腸直腸癌の少なくとも１つの可能性を判定する工程、を随意に含む。
典型的な方法は、（ａ）被験体から得られた生体サンプル中でバイオマーカーパネルを測定する工程；（ｂ）測定に基づいて被験体の結腸直腸癌および／または結腸直腸腺腫の存在の有無を検出する工程；および（ｃ）検出に基づいて被験体の結腸直腸癌を処置する工程、を随意に含む。
典型的な方法は、（ａ）被験体から得られた生体サンプル中のバイオマーカーパネルの測定値を含むデータを得る工程、（ｂ）測定データに基づいてバイオマーカーパネルの被験体に特有のプロファイルを生成する工程、（ｃ）バイオマーカーパネルの被験体に特有のプロファイルをバイオマーカーパネルの基準プロファイルと比較する工程、および（ｄ）上記（ｃ）に基づいて進行結腸直腸腺腫および結腸直腸癌の少なくとも１つの可能性を判定する工程。本明細書で提供されるいくつかの方法は、（ａ）被験体から得られた生体サンプル中でバイオマーカーパネルを測定する工程；（ｂ）測定に基づいて被験体の結腸直腸癌および／または結腸直腸腺腫の存在の有無を検出する工程；および（ｃ）検出に基づいて、結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、並びに被験体の組織生検の少なくとも１つを被験体に推奨する工程。典型的な方法は随意に、被験体の予後を確立するために、結腸直腸癌または監視結腸直腸癌の診断を含む。列挙されたタンパク質の１つあるいは組み合わせのレベルは、選択された治療に潜在的に依存して、癌患者の差異的な結果に経時的にリンクさせることが可能である。典型的な方法は随意に、被験体からのサンプル中の１つ以上のバイオマーカーの蓄積レベルを、その後の時点で被験体から得られたサンプル中の１つ以上のバイオマーカーの蓄積レベルと比較することにより、被験体の癌の進行をモニタリングする工程を含み、１つ以上のバイオマーカーの発現の差は、被験体の癌の進行を診断するか、あるいはその診断を助ける。いくつかの典型的な方法は処置の有効性をモニタリングする工程を含む。場合によっては、処置の有効性をモニタリングする方法は、処置の少なくとも一部を与える前に被験体からのサンプル中の１つ以上のバイオマーカーの蓄積レベルを、被験体が処置の少なくとも一部を受け取った後に被験体から得られたサンプル中の１つ以上のバイオマーカーの蓄積レベルと比較する工程を含み、１つ以上のバイオマーカーの蓄積レベルの差は、処置の有効性を診断するか、あるいはその診断を助ける。
バイオマーカー
場合によっては、本明細書に記載されるバイオマーカーパネルは少なくとも２つのバイオマーカーを含む。バイオマーカーは、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＡＣＴ、ＡＰＯＡ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＬＵＳ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＣＲＰ、ＦＧＢ、ＦＩＢＧ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＨＰＴ、ＭＩＦ、ＯＳＴＰ、ＰＲＤＸ１、ＰＳＧＬ、Ｓ１０Ａ８、Ｓ１０Ａ９、ＳＡＡ１、ＳＢＰ１、ＳＥＰＲ、およびＴＦＲＣ、あるいはそのフラグメントを含むグループから選択可能である。本明細書に記載されるバイオマーカーの何れかはタンパク質バイオマーカーであり得る。さらに、この例におけるバイオマーカーのグループは、場合によっては、表１で見られる特性を備えたポリペプチドを含むことができる。
典型的なタンパク質バイオマーカーと、利用可能な場合のそのヒトアミノ酸配列が表１で列挙される。タンパク質バイオマーカーは、表１のポリペプチド配列の一意的に同定可能なフラグメントと同様に、表１のポリペプチド配列の完全長の分子を含む。マーカーは有益であるためには完全長であってもよいが、必ずしもそうである必要はない。多くの場合、フラグメントが表１のポリペプチドに由来するか、表１のポリペプチドを表していると一意的に同定可能な限り、それは本明細書に記載される目的には有益である。
バイオマーカーのパネルがタンパク質のパネルを含んでもよいいくつかの実施形態では、ＣＲＣまたはＡＡ検出に適したタンパク質のパネルが本明細書で開示される。場合によっては、本明細書に記載されるタンパク質のパネルは少なくとも２つのタンパク質を含む。場合によっては、タンパク質は、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１、あるいはそのフラグメントからなるグループから選択される。場合によっては、パネルはＣＲＣパネルであり、検査されたタンパク質はＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含む。場合によっては、バイオマーカーパネルはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲ、ならびに、被験体の年齢を含む。場合によっては、１以上の対のタンパク質蓄積レベルの比率は、患者のＣＲＣ状態を分類するために使用される。例えば、場合によっては、分類する工程は、ＣＡＴＤ／ＳＥＰＲ、ＣＡＴＤ／ＣＯ３、ＣＯ９／ＳＥＰＲ、および／またはＡ．１ＡＴ／ＧＤＦ１５の比率を比較する工程を含む。場合によっては、被験体の年齢はタンパク質蓄積レベルに加えて評価のために含まれる。場合によっては、タンパク質パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含み、ＣＲＣ検出の感度は、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、あるいは約１００％である。
場合によっては、タンパク質パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥ．Ａ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含み、ＣＲＣ検出の感度は少なくとも８１％である。場合によっては、タンパク質パネルはＡＡＣＴ、ＬＡ’Ｉ’Ｄ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含み、ＣＲＣ検出の特異度は、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、あるいは約１００％である。場合によっては、タンパク質パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含み、ＣＲＣ検出の特異度は少なくとも７８％である。場合によっては、タンパク質パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含み、ＣＲＣ検出の感度は少なくとも８１％であり、特異度は７８％である。さらに、場合によっては、これらの例におけるタンパク質のパネルは、表１で見られる特徴を備えたポリペプチドをさらに含む。場合によっては、バイオマーカーパネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲ、ならびに被験体の年齢を含み、ＣＲＣ検出の感度は、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、あるいは約１００％である。場合によっては、バイオマーカーパネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲ、ならびに被験体の年齢を含み、ＣＲＣ検出の感度は少なくとも８１％である。場合によっては、バイオマーカーパネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲ、ならびに被験体の年齢を含み、ＣＲＣ検出の特異度は、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、あるいは約１００％である。場合によっては、バイオマーカーパネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲ、ならびに被験体の年齢を含み、ＣＲ．０検出の特異度は少なくとも７８％である。場合によっては、バイオマーカーパネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲ、ならびに被験体の年齢を含み、ＣＲＣ検出の感度は少なくとも８１％であり、特異度は７８％である。場合によっては、タンパク質パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含み、ＣＲＣ検出の陽性的中率は、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、あるいは約１００％である。場合によっては、タンパク質パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、Ｍ ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含み、陽性的中率は３１％である。場合によっては、タンパク質パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲ、ならびに被験体の年齢を含み、ＣＲ．０検出の陽性的中率は、少なくとも５０％、少なくとも５５％、少なくとも６０％、少なくとも６５％、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、あるいは約１００％である。場合によっては、タンパク質パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲ、ならびに被験体の年齢を含み、陽性的中率は３１％である。場合によっては、バイオマーカーパネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲ、ならびに被験体の年齢を含み、ＣＲＣ検出の感度は、少なくとも８１％である、特異度は７８％であり、陽性的中率は３１％である。場合によっては、バイオマーカーパネルは、ＡＡＣＴ、ＬＡ’Ｉ’Ｄ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ｍＷ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含み、ＣＲＣ検出の感度は少なくとも８１％であり、特異度は７８％であり、陽性的中率は３１％である。さらに、場合によっては、これらの例におけるタンパク質のパネルは、表１で見られる特徴を備えたポリペプチドをさらに含む。
バイオマーカーと対応するタンパク質配列
本明細書で企図されるバイオマーカーは、バイオマーカーの配列の８つの残基、９つの残基、１０の残基、２０の残基、５０の残基、あるいは代替的に５％、１０％、２０％、３０％、４０％、５０％、６０％、７０％、８０％、９０％、９５％、あるいは９５％以上のスパンにわたって、表１の列挙されたマーカーと同一のアミノ酸配列を有するポリペプチドをさらに含む。バイオマーカーの変異体あるいは代替的な形態は、例えば、開示されたバイオマーカーをコード化する転写物の任意のスプライス変異体によってコード化されたポリペプチドを含む。特定のケースでは、修飾された形態、フラグメント、あるいはそれらの対応ＲＮＡまたはＤＮＡは、完全長のタンパク質よりも診断時に優れた差別力を示すことがある。
本明細書で企図されるバイオマーカーは、本明細書に記載されるタンパク質のいずれかの切断形態またはポリペプチドフラグメントをさらに含む。タンパク質の切断型またはポリペプチドフラグメントは、Ｎ−末端除去または切断型、およびＣ−末端除去または切断型を含み得る。タンパク質の切断型またはフラグメントは、限定されないが、代替的な翻訳、体外（ｅｘｏ−）および／または体内（ｅｎｄｏ−）タンパク質分解および／または分解、例えば、物理的、化学的、および／または酵素的なタンパク質分解によるなどの任意のメカニズムによって発生するフラグメントを含み得る。限定なしで、バイオマーカーは、タンパク質のアミノ酸配列の約１％、２％、３％、４％、５％、６％、７％、８％、９％、１０％、１１％、１２％、１３％、１４％、１５％、１６％、１７％、１８％、１９％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％、あるいは１００％を表し得るタンパク質、ポリペプチド、あるいはペプチドのフラグメントの切断型またはフラグメントを含み得る。
限定なしで、タンパク質の切断型またはフラグメントは、対応する完全長のタンパク質の約５−２０の連続するアミノ酸配列、約１０−５０の連続するアミノ酸、あるいは約２０−１００の連続するアミノ酸、あるいは約３０−１５０の連続するアミノ酸、あるいは約５０−５００の連続するアミノ酸残基を含み得る。
いくつかの例では、フラグメントは、対応する成熟した完全長のタンパク質あるいはその溶解可能または血漿循環形態と比較して、例えば、例えば、１−約１５のアミノ酸、あるいは１−約１０のアミノ酸、あるいは１−約５のアミノ酸などの１−約２０のアミノ酸によって、Ｎ−末端またはＣ−末端で切断される。
ペプチド、ポリペプチド、あるいはタンパク質、およびそのフラグメントなどの本開示の任意のタンパク質バイオマーカーは、限定されないが、リン酸化、グリコシル化、脂質化、メチル化、セレノシスチン修飾、システイニル化（ｃｙｓｔｅｉｎｙｌａｔｉｏｎ）、スルホン化、グルタチオン付加、アセチル化、メチオニンスルホキシドあるいはメチオニンスルホンへのメチオニンの酸化などの修飾を含む発現後修飾を有するなど、上記マーカー、ペプチド、ポリペプチド、あるいはタンパク質、およびフラグメントの修飾された形態を包含してもよい。
いくつかの例では、断片化したタンパク質はＮ−末端および／またはＣ−末端で切断される。そのような断片化したタンパク質は、Ｎ−末端（ａ、ｂ、ｃ−イオン）および／またはＣ−末端（ｘ、ｙ、ｚ−イオン）切断されたタンパク質またはペプチドの１つ以上またはすべての移行型イオンを含み得る。本明細書で教示されるような典型的なヒトマーカー、核酸、タンパク質、あるいはポリペプチドは、ＮＣＢＩ Ｇｅｎｂａｎｋ（ウェブサイトｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖにアクセス可能）あるいはＳｗｉｓｓｐｒｏｔ／Ｕｎｉｐｒｏｔ（ウェブサイトｕｎｉｐｒｏｔ．ｏｒｇにアクセス可能）の受入番号下で注釈される通りである。いくつかの例では、上記配列は、本明細書で教示されるようなマーカー、核酸、タンパク質、あるいはポリペプチドの前駆体（例えばプレタンパク質）であり、成熟した分子から遠ざけて処理される部分を含むことがある。いくつかの例では、１つ以上のアイソフォームしか開示されていないが、配列のすべてのアイソフォームが意図されている。
本明細書に列挙されたバイオマーカーの検出用の抗体は市販で入手可能である。本明細書に記載されるバイオマーカーのアッセイに役立つ試薬の供給源の一部のリストが以下の表２で提示される。
本明細書で詳述される任意のバイオマーカーパネルについて、１つ以上の構成要素で異なる変異体バイオマーカーパネルも企図されている。したがって、一例としてリードＣＲＣパネルＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲに目を向けると、多くの関連するパネルが開示される。これと本明細書で開示される他のパネルについて、詳述されたバイオマーカーパネルのバイオマーカー構成要素の少なくとも８、少なくとも７、少なくとも６、少なくとも５、少なくとも４、少なくとも３、あるいは少なくとも２を含む変異体が企図される。したがって、リードバイオマーカーパネルＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲに目を向けると、当業者は表３に列挙されるような変異体パネルを認識する。年齢は、本明細書で列挙されるパネル変異体のいずれかに関する非タンパク質の特徴として随意に含まれる。
いくつかの実施形態では、バイオマーカーは８以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質の８以上は以下を含む：ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲ。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは７以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの７つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは７以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの７つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは７以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの７つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは７以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの７つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは７以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの７つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは７以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの７つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは７以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの７つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは７以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの７つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。
いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９およびＭＩＦを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９およびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９およびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは６以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの６つはＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。
いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３およびＣＯ９を含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３およびＭＩＦを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３およびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３およびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９およびＭＩＦを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９およびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９およびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９およびＭＩＦを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９およびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９およびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９およびＭＩＦを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９およびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９およびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＡＡＣＴ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９およびＭＩＦを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９およびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９およびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＰＳＧＬを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは５以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの５つはＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。
いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは４以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの４つは以下を含む：ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＭＩＦ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＭＩＦ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＭＩＦ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ；ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＯ９、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＰＳＧＬ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＰＳＧＬ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ；ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＰＳＧＬ；ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ；ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＰＳＧＬ；ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＳＥＰＲ；ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＣＥＡ、ＣＯ３、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＣＥＡ、ＣＯ９、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＥＡ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＣＯ３、ＣＯ９、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＯ３、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ。
いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは３以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの３つは以下を含む：ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ３；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＯ９；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＭＩＦ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ９；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＭＩＦ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９；ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＭＩＦ；ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＣＯ９、ＭＩＦ；ＡＡＣＴ、ＣＯ９、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＣＯ９、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＡＡＣＴ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＭＩＦ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＰＳＧＬ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＣＯ９；ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＭＩＦ；ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＰＳＧＬ；ＣＡＴＤ、ＣＯ３、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＭＩＦ；ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＰＳＧＬ；ＣＡＴＤ、ＣＯ９、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＣＡＴＤ、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９；ＣＥＡ、ＣＯ３、ＭＩＦ；ＣＥＡ、ＣＯ３、ＰＳＧＬ；ＣＥＡ、ＣＯ３、ＳＥＰＲ；ＣＥＡ、ＣＯ９、ＭＩＦ；ＣＥＡ、ＣＯ９、ＰＳＧＬ；ＣＥＡ、ＣＯ９、ＳＥＰＲ；ＣＥＡ、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＣＥＡ、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＣＥＡ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ；ＣＯ３、ＣＯ９、ＰＳＧＬ；ＣＯ３、ＣＯ９、ＳＥＰＲ；ＣＯ３、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＣＯ３、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＣＯ３、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＣＯ９、ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＣＯ９、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ；ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ。
いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは２以上のタンパク質を含み、ここでタンパク質のうちの２つは以下を含む：ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ；ＡＡＣＴ、ＣＥＡ；ＡＡＣＴ、ＣＯ３；ＡＡＣＴ、ＣＯ９；ＡＡＣＴ、ＭＩＦ；ＡＡＣＴ、ＰＳＧＬ；ＡＡＣＴ、ＳＥＰＲ；ＣＡＴＤ、ＣＥＡ；ＣＡＴＤ、ＣＯ３；ＣＡＴＤ、ＣＯ９；ＣＡＴＤ、ＭＩＦ；ＣＡＴＤ、ＰＳＧＬ；ＣＡＴＤ、ＳＥＰＲ；ＣＥＡ、ＣＯ３；ＣＥＡ、ＣＯ９；ＣＥＡ、ＭＩＦ；ＣＥＡ、ＰＳＧＬ；ＣＥＡ、ＳＥＰＲ；ＣＯ３、ＣＯ９；ＣＯ３、ＭＩＦ；ＣＯ３、ＰＳＧＬ；ＣＯ３、ＳＥＰＲ；ＣＯ９、ＭＩＦ；ＣＯ９、ＰＳＧＬ；ＣＯ９、ＳＥＰＲ；ＭＩＦ、ＰＳＧＬ；ＭＩＦ、ＳＥＰＲ；ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ。
下に列挙されるように、表３のバイオマーカーパネルはリードパネルの多くの実施形態に対応する。本開示における他のリードパネルの類似したバリアントが熟考され、当業者に明白であり、その結果、それらは冗長な列挙（ｒｅｄｕｎｄａｎｔ ｒｅｃｉｔａｔｉｏｎ）を必要としない。
いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、以下の少なくとも７つ、少なくとも６つ、少なくとも５つ、少なくとも４つ、少なくとも３つ、または少なくとも２つを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む：Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＯＳＴＰおよびＳＥＰＲ。いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、以下の少なくとも１７、少なくとも１６、少なくとも１５、少なくとも１４、少なくとも１３、少なくとも１２、少なくとも１１、少なくとも１０、少なくとも９つ、少なくとも８つ、少なくとも７つ、少なくとも６つ、少なくとも５つ、少なくとも４つ、少なくとも３つ、または少なくとも２つを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む：Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＰＯＡ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＬＵＳ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＦＧＢ、ＦＩＢＧ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＭＩＦ、ＰＲＤＸ１、ＰＳＧＬ、ＳＢＰ１およびＳＥＰＲ。いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、以下の少なくとも７つ、少なくとも６つ、少なくとも５つ、少なくとも４つ、少なくとも３つ、または少なくとも２つを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む：Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＧＡＲＳおよびＳＥＰＲ。いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、以下の少なくとも１３、少なくとも１２、少なくとも１１、少なくとも１０、少なくとも９つ、少なくとも８つ、少なくとも７つ、少なくとも６つ、少なくとも５つ、少なくとも４つ、少なくとも３つ、または少なくとも２つを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む：Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＣＲＰ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、Ｓ１０Ａ８、Ｓ１０Ａ９、ＳＡＡ１およびＳＥＰＲ。いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、以下の少なくとも８つ、少なくとも７つ、少なくとも６つ、少なくとも５つ、少なくとも４つ、少なくとも３つ、または少なくとも２つを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む：ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＳＥＰＲおよびＴＦＲＣ。いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、以下の少なくとも５つ、少なくとも４つ、少なくとも３つ、または少なくとも２つを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む：ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＡＡＣＴ、ＣＯ９およびＳＥＰＲ。いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、以下の少なくとも６つ、少なくとも５つ、少なくとも４つ、少なくとも３つ、または少なくとも２つを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む：Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳおよびＳＥＰＲ。いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、以下の少なくとも１８、少なくとも１７、少なくとも１６、少なくとも１５、少なくとも１４、少なくとも１３、少なくとも１２、少なくとも１１、少なくとも１０、少なくとも９つ、少なくとも８つ、少なくとも７つ、少なくとも６つ、少なくとも５つ、少なくとも４つ、少なくとも３つ、または少なくとも２つを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む：Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＰＯＡ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＬＵＳ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＦＧＢ、ＦＩＢＧ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＨＰＴ、ＭＩＦ、ＰＲＤＸ１、ＰＳＧＬ、ＳＢＰ１およびＳＥＰＲ。いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、以下の少なくとも８つ、少なくとも７つ、少なくとも６つ、少なくとも５つ、少なくとも４つ、少なくとも３つ、または少なくとも２つを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む：Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＦＩＢＧ、ＧＥＬＳおよびＳＥＰＲ。いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、以下の少なくとも３つ、または少なくとも２つを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む：ＣＡＴＤ、ＣＥＡおよびＳＥＰＲ。いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、以下の少なくとも８つ、少なくとも７つ、少なくとも６つ、少なくとも５つ、少なくとも４つ、少なくとも３つ、または少なくとも２つを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む：ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲおよびＴＦＲＣ。いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、以下の少なくとも７つ、少なくとも６つ、少なくとも５つ、少なくとも４つ、少なくとも３つ、または少なくとも２つを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む：Ａ１ＡＧ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＧＥＬＳおよびＳＥＰＲ。さらに、本実施例におけるバイオマーカーのグループは、いくつかの場合では、表１に見られる特性を有するポリペプチドをさらに含むことができる。
いくつかの実施形態では、バイオマーカーパネルは、ＣＡＴＤ、ＣＬＡＵＳ、ＧＤＦ１５およびＳＡＡ１の少なくとも３つまたは少なくとも２つを含む。いくつかの実施形態では、ＣＡＴＤ、ＣＬＡＵＳ、ＧＤＦ１５およびＳＡＡ１を含むパネルは、高度な腺腫検出のために設計される。いくつかの実施形態では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＰＯＡ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＬＵＳ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＦＧＢ、ＦＩＢＧ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＭＩＦ、ＰＲＤＸ１、ＰＳＧＬ、ＳＢＰ１およびＳＥＰＲを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含む。
＜バイオマーカーパネル評価＞
本明細書に記載されるいくつかの方法は、生体サンプルにおける少なくとも２つのバイオマーカーの各々の量を少なくとも２つのバイオマーカーの各々の基準量と比較する工程を含む。本明細書のいくつかの方法は、被験体におけるバイオマーカーパネルのプロファイルをバイオマーカーパネルの基準プロファイルと比較する工程を含む。基準量は、いくつかの場合では、対照被験体におけるバイオマーカーの量である。バイオマーカーパネルの基準プロファイルは、いくつかの場合では、対照被験体のバイオマーカープロファイルである。対照被験体は、いくつかの場合では、既知の診断を有している被験体である。例えば、対照被験体は陰性対照被験体であり得る。陰性対照被験体は、進行性の結腸直腸腺腫を有していない被験体であり得る。陰性対照被験体は、ＣＲＣを有していない被験体であり得る。陰性対照被験体は、結腸ポリープを有していない被験体であり得る。他の例に関して、対照被験体は陽性対照被験体であり得る。陽性対照被験体は、進行性の結腸直腸腺腫の確定診断を有している被験体であり得る。陽性対照被験体は、ＣＲＣの確定診断を有している被験体であり得る。陽性対照被験体は、ＣＲＣのあらゆるステージ（例えば、ステージ０、ステージＩ、ステージＩＩ、ステージＩＩＡ、ステージＩＩＢ、ステージＩＩＣ、ステージＩＩＩ、ステージＩＩＩＡ、ステージＩＩＩＢ、ステージＩＩＩＣ、ステージＩＶ、ステージＩＶＡ、あるいはステージＩＶＢ）の確定診断を有している被験体であり得る。基準量はバイオマーカーの予め決められたレベルであり得、ここで予め決められたレベルは、対照被験体におけるバイオマーカーの測定された量に基づいて設定される。
いくつかの基準バイオマーカーパネルのレベルは、ＣＲＣまたはＡＡを有していない１０の個体、またはＣＲＣの既知のステージまたは既知のＡＡ状態にある１０の個体などの、共通の疾病状態を有している多くの個体に対する平均値を含む。代替的に、いくつかの場合では、基準は、既知のＣＲＣまたはＡＡ状態の個体のセットに対応する、タンパク質蓄積レベルのセット、およびいくつかの実施形態では年齢を含む。これらの場合において、レベルは平均化されず、むしろ、患者のレベルは、セットにおける各々の標準または基準の個体の蓄積レベルの各セットと比較され、患者の蓄積レベルが少なくとも基準セットの蓄積レベルと大きくは異ならない場合に判定がなされる。いくつかの場合では、基準セットは既知の癌のない状態の個体を含むが、いくつかの場合では、基準セットは、ステージ０、ステージＩ、ステージＩＩ、ステージ１１Ａ、ステージＩＩＢ、ステージＴＩＣ、ステージＩＩＩ、ステージ１１１Ａ、ステージＩＩＩＢ、ステージＩＩＩＣ、ステージＩＶ、ステージＩＶＡ、またはステージＩＶＢなどの、既知のＣＲＣまたはＡＡのステージ状態の個体を含む。いくつかの場合では、患者のパネル蓄積レベルが、基準の蓄積レベルと一致するか、または大きくは異ならない場合、患者は疾病を有していると分類される。いくつかの場合では、患者のパネル蓄積レベルが基準の蓄積レベルと大きく異なる場合、患者は疾病を有していないと分類される。
いくつかの場合では、比較は、被験体から得られた生体サンプルにおけるバイオマーカーの量とバイオマーカーの基準量との間の差を判定する工程を含む。方法は、いくつかの場合では、少なくとも１つの測定されたバイオマーカーの基準量と比較した、被験体から得られた生体サンプルにおける測定されたバイオマーカーの少なくとも１つの量の偏差（例えば測定された差）に基づいて、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在または欠如を検出する工程を含む。いくつかの場合では、方法は、正の基準値と比較した被験体から得られた生体サンプルからの少なくとも１つの測定されたバイオマーカーの量（例えば、陽性対照被験体から測定されたバイオマーカーの量）の偏差が小さい場合に、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在を検出する工程を含む。他の場合では、方法は、（例えば、陰性対照被験体から測定された）負の基準値と比較した被験体から得られた生体サンプルからの少なくとも１つの測定されたバイオマーカーの量の偏差が大きい場合に、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在を検出する工程を含む。いくつかの場合では、方法は、（例えば、陽性対照被験体から測定された）正の基準値と比較した被験体から得られた生体サンプルからの少なくとも１つの測定されたバイオマーカーの量の偏差が大きい場合に、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの欠如を検出する工程を含む。いくつかの例では、方法は、（例えば、陰性対照被験体から測定された）負の基準値と比較した被験体から得られた生体サンプルからの少なくとも１つの測定されたバイオマーカーの量の偏差が小さい場合に、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの欠如を検出する工程を含む。いくつかの場合では、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在または欠如の検出は、本明細書に記載されたアルゴリズムによって作成された臨床転帰スコアに基づき得る。いくつかの場合では、方法は、特徴空間を、結腸直腸癌の存在を予測する特徴値と結腸直腸癌の欠如を予測する特徴値に分割する分類子に基づいた、結腸直腸癌の存在または欠如の検出を含む。いくつかの場合では、方法は、偽陽性および／または偽陰性を減少させるために、被験体の結腸直腸癌の状態を「未確定（ｕｎｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ）」（例えば、「コール（ｃａｌｌ）なし」）として分類する工程を含む。いくつかの場合では、未確定の結腸直腸癌の状態の患者は、後の時点で再試験される。アルゴリズムは、被験体から得られた生体サンプルにおける測定されたバイオマーカーの量とバイオマーカーの基準量との間の偏差の評価に使用することができる。
いくつかの場合では、分類子は、被験体の結腸直腸癌の状態を判定するために使用される。例えば、Ｎ測定値を分類子（例えば、タンパク質および被験体の年齢を含むバイオマーカー）への入力として与えると、被験体はｎ次元空間における時点として表わされ得、ここで各軸は測定値である。いくつかの場合では、分類子は、ｎ次元空間を２以上のカテゴリーに分類するＮ−１）−次元形状を定義する。いくつかの場合では、２つのカテゴリーは、癌の被験体および癌のない被験体である。いくつかの場合では、３つのカテゴリーがある。いくつかの場合では、３つのカテゴリーは、癌の被験体、癌のない被験体、および被験体の癌状態を確実に判定することができない、コールなしの領域である。いくつかの場合では、分類子は、特定のタンパク質に対するカットオフの（ｃｕｔｏｆｆ'ｓ）「シフト（ａｈｉｆｔｉｎｇ）」を可能にする。例えば、ｘおよびｙが両方とも０を超える、および２つの軸の各々が癌状態を暗示するタンパク質の蓄積レベルである、境界ｙ＝１／ｘによって定義された分類子を考慮されたい。そのような場合では、タンパク質蓄積レベルが境界より下に低下する（例えば、［０，０］、［２，０．３］など）被験体はすべて、疾病を有していない被験体として分類され、一方でタンパク質蓄積レベルが境界を超えている被験体は、疾病を有している被験体として分類される。ｘ軸タンパク質が１の値を有している場合、本例では、ｙ軸タンパク質は、結果として癌診断につながる１を超えた値であるに違いない。しかしながら、ｘ軸タンパク質が１０の値を有している場合、ｙ軸タンパク質は、結果として癌診断につながる０．１を超える値を有している必要がある。本例は、分類子として（Ｎ−１）−次元形状を使用してｎ次元形状に外挿され得る。
特定の分類モデルの固有のパフォーマンスは、２つのクラスに対するモデルスコアの分布および分離に依存する。完全なクラス分離はまれな例外であるが、ほとんどの分類モデルは、分類子スコアの範囲にわたるクラス重複が原因でミスを犯す。例えば、そのような重複は、１つのクラスまたは他のクラスにある確率が５０％に近いスコア範囲の中間近くで生じ得る。
そのような重複領域内では、第３のクラスを分類コールの最終的なセットに加えることは時に利点がある。第３のクラスは、随意に、このスコア領域におけるコールの不確実性を示している。これは、例えば、分類スコアの不確定領域を定義することによって実施される。この領域でのスコアを有するサンプルは、「不確定」または「コールなし」の試験結果を与えられる。この領域を超えるまたは下回るスコアを有するサンプルは、試験カットオフに対するそれらの位置によって標準の陽性または陰性の試験結果を与えられる。いくつかの場合では、「コールなし」の割合、またはサンプルが「コールなし」領域に当てはまる頻度は、約１％、約２％、約３％、約４％、約５％、約１０％、約１５％、または約２０％である。特に、「コールなし」の割合は約１０％である。不確定領域を分類モデルに加える利点は、分類パフォーマンスが不確定領域の外のサンプルに対して改善され得ることであり、つまり、残りの陽性および陰性の試験に対するミスはより少なくなる。しかしながら、不確定範囲が大きすぎる場合、あまりにも多くの不確定結果があり得、試験の値は疑問視され得る。
＜分類子の構築＞
基準分類子は、任意数の利用可能な技術を使用して当業者によって容易に構築される。基準分類子は、例えば、既知の結腸直腸の健康状態の個体から得られた、血液サンプルなどの複数のサンプルに対するパネルレベルを分析することによって作成される。結腸直腸癌を有すると知られているまたは後に確認された個体または結腸直腸癌を有していないと知られているまたは後に確認された個体から得られたサンプルを含む、１０００以上ものサンプルが、それらのバイオマーカーパネルのレベルに関して分析された。いくつかのパネルの非タンパク質のバイオマーカー構成要素である年齢も、サンプル収集時に各個体に対して記録される。
いくつかの場合では、各サンプルに対するバイオマーカーパネルのレベルは、健全な結腸直腸の健康状態またはさらなる研究を保証する結腸直腸の健康問題を暗示するものとして個体のバイオマーカーパネルのレベルを分類するように、比較のための基準パネルレベルとして個々に使用される。分類されるパネルのレベルは、陽性および陰性のバイオマーカーパネルのレベル、および例えば、試験する個体のパネルのレベルが大きくは異ならない各カテゴリーの数字サンプル（ｎｕｍｂｅｒ ｓａｍｐｌｅｓ）によって判断された転帰と比較される。
代替的に、分類子は、バイオマーカーパネルのレベルの収集から構築される。分類子の構築は当業者に周知である。機械学習モデルは、特に、分類子を既知の結腸直腸の健康状態のサンプルから得られたパネルレベルのセットから構築するのに有用である。例えば、機械学習モデルは、任意数の、Ｒなどの統計プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎおよび関連する機械学習パッケージなどのスクリプト言語、ＷｅｋａまたはＪａｖａ（登録商標）などのデータマイニングソフトウェア、Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ、ＭａｔｌａｂまたはＳＡＳを使用して容易に構築される。
＜結腸直腸の健康状態の評価における分類子の実施＞
本明細書に記載される方法のいずれかを実施する際に、比較は、随意に、被験体のバイオマーカープロファイルと基準バイオマーカープロファイルとの間の差を判定する工程を含む。該方法は、例えば、基準バイオマーカープロファイルと比較した、被験体のバイオマーカープロファイルの偏差（例えば測定された差）に基づいて、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在または欠如を検出する工程を含む。例えば、いくつかの方法は、陽性の基準バイオマーカープロファイル（例えば、陽性対照被験体からのパネルバイオマーカーの測定値に基づいたバイオマーカープロファイル）と比較した被験体のバイオマーカープロファイルの偏差が小さい場合に、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在を検出する工程を含む。追加の例として、いくつかの方法は、陰性の基準バイオマーカープロファイル（例えば、陰性対照被験体からのパネルバイオマーカーの測定値に基づいたバイオマーカープロファイル）と比較した被験体のバイオマーカープロファイルの偏差が大きい場合に、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在を検出する工程を含む。いくつかの場合では、該方法は、陽性の基準バイオマーカープロファイルと比較した被験体のバイオマーカープロファイルの偏差が大きい場合に、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの欠如を検出する工程を含む。いくつかの例では、該方法は、陰性の基準バイオマーカープロファイルと比較した被験体のバイオマーカープロファイルの偏差が小さい場合に、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの欠如を検出する工程を含む。いくつかの場合では、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在または欠如の検出は、本明細書に記載されたアルゴリズムによって作成された臨床転帰スコアに基づき得る。アルゴリズムは、被験体のバイオマーカープロファイルと基準バイオマーカープロファイルとの間の偏差の評価に使用することができる。
いくつかの方法は、いくつかの場合において被験体における進行性の結腸直腸腺腫の存在または欠如を検出する工程を含む。進行性の結腸直腸腺腫は、結腸直腸の進行性の結腸直腸腺腫であり得る。本明細書に記載される方法は、１ｃｍを超える寸法を有している進行腺腫などの、あらゆるサイズの進行性の結腸直腸腺腫の存在または欠如を検出するために使用される。本明細書に記載される方法は、絨毛状、鋸歯状、無茎性、または非有茎性の進行腺腫の存在または欠如を検出するために使用される。
いくつかの場合では、本明細書に提供される診断法は、生体サンプルにおいて少なくとも５つのバイオマーカーを含むバイオマーカーパネルを測定する工程を含み、ここで少なくとも３つのバイオマーカーはＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含む。いくつかの場合では、該方法は、正の基準値と比較した被験体から得られた生体サンプルにおけるＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含むパネルのパネルレベルの偏差が小さい場合に、進行性の結腸直腸腺腫の陽性診断を提供する工程を含む。いくつかの場合では、該方法は、負の基準値と比較した被験体から得られた生体サンプルにおけるＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含むパネルのパネルレベルの偏差が大きい場合に、進行性の結腸直腸腺腫の陽性診断を提供する工程を含む。いくつかの場合では、該方法は、正の参照値と比較した被験体から得られた生体サンプルにおけるＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含むパネルのパネルレベルにおける偏差が大きい場合に進行性の結腸直腸腺腫の肯定的な診断を提供する工程を含む。いくつかの場合では、該方法は、負の基準値と比較した被験体から得られた生体サンプルにおけるＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含むパネルのパネルレベルの偏差が小さい場合に、進行性の結腸直腸腺腫の陽性診断を提供する工程を含む。
本明細書に開示される方法、組成物、キットおよびシステムは、７０％を超える、７５％を超える、８０％を超える、８５％を超える、９０％を超える、９５％を超える、９６％を超える、９７％を超える、９８％を超える、９９％を超える、または約１００％の感度を有する進行性の結腸直腸腺腫を検出する。そのような診断法は、約５０％−１００％の間、約６０％−１００％の間、約７０％−１００％の間、約８０％−１００％の間、または約９０−１００％の間の感度を有する進行性の結腸直腸腺腫を検出する。そのような診断法は、少なくとも７０％、少なくとも７５％、少なくとも８０％、少なくとも８５％、少なくとも９０％、少なくとも９５％、少なくとも９６％、少なくとも９７％、少なくとも９８％、少なくとも９９％、または約１００％の感度を有する進行性の結腸直腸腺腫を検出する。そのような診断法は、約５０％−１００％の間、約６０％−１００％の間、約７０％−１００％の間、約８０％−１００％の間、または約９０−１００％の間の特異度を有する進行性の結腸直腸腺腫を検出する。特定の場合では、そのような診断法は、５０％以上、６０％以上、７０％以上、７５％以上、８０％以上、８５％以上、９０％以上の感度および特異度を有する進行性の結腸直腸腺腫を検出する。特定の場合では、そのような診断法は、約５０％−１００％の間、約６０％−１００％の間、約７０％−１００％の間、約８０％−１００％の間、または約９０−１００％の間の感度および特異度を有する進行性の結腸直腸腺腫を検出する。
いくつかの場合では、パネルは、第２のバイオマーカーのレベルに対する第１のバイオマーカーのレベルの比率を含む。したがって、いくつかの場合では、本明細書に提供される診断法は、被験体から得られた生体サンプルにおける第２のバイオマーカーのレベルに対する第１バイオマーカーのレベルの比率を判定する工程を含む。いくつかの場合では、該方法は、正の参照値と比較した被験体から得られた生体サンプルにおける第２のバイオマーカーに対する第１バイオマーカーの比率の偏差が小さい場合に、ＣＲＣの陽性診断を提供する工程を含む。いくつかの場合では、該方法は、負の基準値と比較した被験体から得られた生体サンプルにおける第２のバイオマーカーに対する第１バイオマーカーの比率の偏差が大きい場合に、ＣＲＣの陽性診断を提供する工程を含む。いくつかの場合では、該方法は、第１バイオマーカーと、陽性の参照値と比較した被験体から得られた生体サンプルにおける第２のバイオマーカーの比率における偏差が高度かどうかの肯定的な診断を提供する工程を含む。いくつかの場合では、該方法は、負の基準値と比較した被験体から得られた生体サンプルにおける第２のバイオマーカーに対する第１バイオマーカーの比率の偏差が小さい場合に、ＣＲＣの陽性診断を提供する工程を含む。
被験体におけるＣＲＣの検出のための本明細書に記載される診断法は、７５％を超える、８０％を超える、８５％を超える、９０％を超える、９５％を超える、９６％を超える、９７％を超える、９８％を超える、９９％を超える、または約１００％の感度を有するＣＲＣを検出する。そのような診断法は、約７０％−１００％の間、約８０％−１００％の間、または約９０−１００％の間の感度を有するＣＲＣを検出する。そのような診断法は、７０％を超える、７５％を超える、８０％を超える、８５％を超える、９０％を超える、９５％を超える、９６％を超える、９７％を超える、９８％を超える、９９％を超える、または約１００％の特異度を有するＣＲＣを検出する。そのような診断法は、約５０％−１００％の間、約６０％−１００％の間、約７０％−１００％の間、約８０％−１００％の間、または約９０−１００％の間の特異度を有するＣＲＣを検出する。特定の実施形態では、そのような診断法は、５０％以上、６０％以上、７０％以上、７５％以上、８０％以上、８５％以上、９０％以上の感度および特異度を有するＣＲＣを検出する。特定の実施形態では、そのような診断法は、約５０％−１００％の間、約６０％−１００％の間、約７０％−１００％の間、約８０％−１００％の間、または約９０−１００％の間の感度および特異度を有するＣＲＣを検出する。
分類子の全体的パフォーマンスは、いくつかの場合において、本明細書に報告されるようなＲＯＣのＡＵＣによって評価される。ＲＯＣは、すべての考えられるモデルスコアのカットオフポイントで分類子のパフォーマンスを考慮する。しかしながら、分類決定がなされる必要があるときに（例えば、この患者は病気を患っているか健康であるか）、カットオフポイントは２つのグループを定義するために使用される。様々な実施形態において、カットオフポイント以上の分類スコアは陽性（または病気）として評価され、一方でカットオフポイント未満であれば陰性（または健康）として評価される。
本明細書に開示されたいくつかの分類モデルに関して、分類スコアのカットオフポイントは、検証ＲＯＣ上の最大精度のポイントを選択することによって確立される。ＲＯＣ上の最大精度のポイントは、カットオフポイントまたは正しい分類コールの総数が最大限にされるポイントである。本明細書には、陽性および陰性の分類コールが等しく重みづけされる。複数の最大精度のポイントが、与えられたＲＯＣ上に存在する場合では、関連する最大感度を有するポインが、いくつかの場合において選択される。
＜アルゴリズムベースの方法＞
本明細書に記載される方法、組成物、キット、およびシステムは、被験体における進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在または欠如を予測するためのアルゴリズムベースの診断アッセイを利用する。１つ以上のタンパク質バイオマーカー、および随意に、例えば、年齢、体重、性別、病歴、危険因子、または家族歴などの、１つ以上の被験体の特性の発現レベルは、単独で使用されるか、または進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在または欠如の可能性を予測するために使用される定量的スコアを計算するために機能サブセットへと配される（ａｒｒａｎｇｅｄ）。本明細書のリードの実施形態は、主にタンパク質またはポリペプチドのパネルであるバイオマーカーパネルに集中しているが、バイオマーカーパネルのいずれかの測定は、ＲＮＡ、ＤＮＡ、有機代謝産物、あるいは無機の分子または代謝産物（例えば、鉄、マグネシウム、セレニウム、カルシウム、または他のもの）などの、タンパク質および非タンパク質の成分を含み得る。
アルゴリズムベースのアッセイおよび本明細書に記載される方法のいずれかの慣行によって提供される関連情報は、被験体における最適な処置の意志決定を促進することができる。例えば、臨床的ツールなどによって、医師または介護者は、進行性の結腸直腸腺腫または癌腫を有している可能性が低く、それ故、処置または進行性の結腸直腸腺腫またはＣＲＣに対するモニタリングの増加を必要としないだろう患者、または進行性の結腸直腸腺腫または癌腫を有している可能性が高く、それ故、処置または進行性の結腸直腸腺腫またはＣＲＣに対するモニタリングの増加を必要とするであろう患者を識別することができる。
定量的スコアは、いくつかの場合において特定のアルゴリズムの適用によって判定される。本明細書に開示された方法における定量的スコアを計算するために使用されるアルゴリズムは、バイオマーカーまたはバイオマーカーのグループの発現レベル値をグループ化し得る。バイオマーカーの特定のグループの形成はさらに、定量的スコアに対するバイオマーカーまたはバイオマーカーのサブセット（例えば分類子）の様々な発現レベルの寄与の数学的な重みづけ（ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ）を促進することができる。本明細書には、定量的スコアを計算するための典型的なアルゴリズムが記載される。
典型的なバイオマーカー、および適用可能であるときに、それらのヒトアミノ酸配列は、表１および３におけるリストされる。バイオマーカーは、表３のポリペプチド配列の全長分子の他に、表１のポリペプチド配列の一意に同定可能なフラグメントも含み得る。マーカーは、有益であるために全長であり得るが、そうである必要はない。多くの場合では、フラグメントは、表３のポリペプチドに由来するまたはそれを表わしているものとして一意に同定可能である限り、本明細書の目的に有益である。
＜典型的な被験体＞
進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つを有している可能性を判定したい被験体などの、多くの適格な被験体から、生体サンプルが収集される。被験体は、いくつかの場合において、健康且つ無症候性である。被験体の年齢は制限されない。例えば、被験体は、０歳から約３０歳の間、約２０歳から約５０歳の間、または約４０歳またはそれ以上である。様々な場合では、被験体は、健康且つ無症候性であり、０−３０歳、２０−５０歳、または約４０歳またはそれ以上である。被験体は、少なくとも３０歳、少なくとも４０歳、または少なくとも５０歳である。被験体は、５０歳未満、４０歳未満、または３０歳未満である。様々な例では、被験体は健康且つ無症性である。様々な例では、被験体は、ＣＲＣ、腺腫およびポリープの少なくとも１つの家族歴を有していない。様々な例では、被験体は、結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、または結腸組織生検を受けなかった。様々な例では、被験体は、健康且つ無症性であり、結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、または結腸組織生検を受けていない。いくつかの場合では、被験体は、結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、または結腸組織生検を受けておらず、ＣＲＣの症状、ＣＲＣの家族歴、およびＣＲＣに対する危険因子の１つ以上を有している。いくつかの場合では、生体サンプルは、定期健診の間に、またはバイオマーカーのベースラインレベルを確立するために、被験体から得ることができる。いくつかの場合では、被験体は、結腸直腸癌腫に対する症状を有しておらず、結腸直腸癌腫に対する家族歴を有しておらず、結腸直腸癌腫に対する認識された危険因子を有していない。
いくつかの場合では、被験体は、結腸直腸癌腫に対する症状、結腸直腸癌腫に対する家族歴、および結腸直腸癌腫に対する認識された危険因子の少なくとも１つを示す。いくつかの場合では、被験体は、スクリーニングアッセイ（例えば、糞便潜血検査またはＳ状結腸鏡検査）または直腸指診または厳格または柔軟な結腸内視鏡検査またはＣＴスキャンまたはＣＲＣの高いリスクのあるまたはそれを有している他のＸ線技術によって識別される。例えば、本明細書に記載される１つ以上の方法は、ＣＲＣに対する処置を受けている被験体に対して、被験体が受けている治療または処置の有効性を判定するために適用される。
＜典型的な生体サンプル＞
いくつかの典型的な実施形態における生体サンプルは、循環血液サンプルであるか、または個体の静脈または動脈から得られたサンプルである。サンプルは、随意に、血液サンプルから、血漿、血中遊離タンパク質、または総タンパク質画分を分離するように処理される。サンプルは、しばしば、保存を促進するためにまたは室温での出荷を可能にするために処理されるが、好ましい実施形態では、サンプルは、例えばドライアイスとともにまたはその上で冷凍で出荷され、瀉血専門医のオフィスとは別の処理センターでの分析のためにサンプルを貯蔵する。
代表的なサンプル収集プロトコルとして、血清、ＥＤＴＡ血漿、クエン酸血漿およびバフィーコートに対する血液サンプルが、Ｂｅｃｔｏｎ−Ｄｉｃｋｉｎｓｏｎ， Ｆｒａｎｋｌｉｎ Ｌａｋｅｓ， Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ， ＵＳＡ ａｎｄ Ａｌｍｅｃｏ Ａ／Ｓ， Ｅｓｂｊｅｒｇ， Ｄｅｎｍａｒｋからの、エンドトキシン、デオキシリボヌクレアーゼ（ＤＮＡｓｅ−）およびリボヌクレアーゼ（ＲＮＡｓｅ−）を自由に収集する（ｆｒｅｅ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）および取り扱う設備、収集チューブおよび保存バイアルを使用して、前肘静脈からの軽い止血帯を用いて収集される。血液サンプルは、２１℃で１０分間３，０００ｘＧで遠心分離にかけられ、血清および血漿は、赤血球およびバフィーコート層からすぐに分離される。白血球および血小板による汚染は、バフィーコート上に０．５ｃｍの触れられていない血清または血漿を残すことによって減少され、これは冷凍用に別に移される。分離されたサンプルはすべて、保存識別用に特有のバーコードで印をつけられ、これは、ＦｒｅｅｚｅｒＷｏｒｋｓ（登録商標）， Ｓｅａｔｔｌｅ， ＷＡ， ＵＳＡの追跡システムを使用して実行される。分離されたサンプルは、継続的な電子監視下で−８０℃で冷凍される。全手順は、最初のサンプル採取から２時間以内に完了する。
追加の生体サンプルは、限定されないが、以下の１つ以上を含む：尿、便、涙、全血、血清、血漿、血液成分、骨髄、組織、細胞、臓器、唾液、頬スワブ（ｃｈｅｅｋ ｓｗａｂ）、リンパ液、脳脊髄液、病変の滲出液（ｌｅｓｉｏｎ ｅｘｕｄａｔｅｓ）および身体によって生成された他の流体。生体サンプルは、いくつかの場合において、固体の生体サンプル、例えば組織生検である。生検は、固定することができる、パラフィン包埋することができる、または新鮮であり得る。本明細書の多くの実施形態では、好ましいサンプルは、個体の静脈または動脈から採取された血液サンプル、またはそれらの加工品である。
生体サンプルは、随意に、本明細書に記載されるような１つ以上のバイオマーカーの測定を促進するように、当該技術分野で既知のまたはそうでなければ本明細書に記載される手段を使用して処理される。サンプル調製の操作は、例えば、核酸、タンパク質、または他の巨大分子の抽出などの、細胞または組織からの細胞内物質の抽出および／または分離を含む。本開示の方法とともに使用することができるサンプル調製は、限定されないが、遠心分離、親和性クロマトグラフィー、磁気分離、イムノアッセイ、核酸アッセイ、受容体ベースのアッセイ、細胞数測定アッセイ、比色アッセイ、酵素アッセイ、電気泳動アッセイ、電気化学アッセイ、分光学的アッセイ、クロマトグラフィーアッセイ、顕微鏡アッセイ、組織分布的アッセイ、熱量測定アッセイ、放射性同位体アッセイ、タンパク質合成アッセイ、組織学的アッセイ、培養アッセイ、およびそれらの組み合わせ含む。
サンプル調製は、随意に、適切な溶媒、および濃度レベルの適正範囲が、与えられたアッセイによって検出されることを保証する量による希釈を含む。
サンプルの細胞間隙から核酸および巨大分子へのアクセスは、物理的手法、化学的手法のいずれか、またはその両方の組み合わせによって実行される。これらの方法のいくつかの適用において、粗抽出液の分離に続いて、多くの場合、核酸、タンパク質、細胞膜粒子などを分離することが望ましい。これらの方法のいくつかの適用において、核酸をそのタンパク質および細胞膜粒子とともに維持することが望ましい。
本明細書に提供される方法のいくつかの適用において、核酸およびタンパク質は、本開示の方法を使用して分析前に生体サンプルから抽出される。抽出は、例えば、洗剤溶解産物の使用、超音波処理、またはガラスビーズを使用するボルテックスによって達成される。
いくつかの適用において、分子は、限定されないが、勾配遠心分離（例えば、塩化セシウム勾配、蔗糖勾配、グルコース勾配、または他の勾配）技術、遠心分離プロトコル、煮沸、精製キット、およびＴｒｉｚｏｌまたはＤＮＡｚｏｌを使用する方法などの薬剤抽出法（ａｇｅｎｔ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ）を用いる液体抽出の使用を含む、当該技術分野において適切な技術を使用して分離され得る。
いくつかの場合では、サンプルは、分析のために送られる前に別の場所で部分的に調製される。例えば、瀉血専門医は、クリニックまたは病院で血液サンプルを採取する。サンプルは、血漿を生成するために、例えば、抗凝血薬処置のチューブに入れられ、遠心分離機にかけることによって部分的に処理され得る。血漿などの部分的に処理されたサンプルは、その後、別の施設に送られ（例えば、アイスとともにまたは室温で保存して郵送される）、そこで、バイオマーカーパネルのレベルおよび／またはＣＲＣまたは進行腺腫健康状態を判定するために、本開示の方法のいずれかが実行され得る。
サンプルは、望ましい検出方法に依存して標準の生体サンプル調製に従って調製される。例えば、質量分析による検出のために、患者から得られた生体サンプルは、遠心分離にかけられ、濾過され、免疫親和性カラムにより処理され、画分へと分離され、部分的に消化され得る、およびそれらの組み合わせが行われ得る。様々な画分は、バッファー、またはＬＣＭＳローディングバッファーを含む、検出および分析のための他のタイプの添加液などの、適切な担体中で再懸濁され得る。
＜バイオマーカー評価＞
本開示は、生体サンプルにおいて１つ以上のバイオマーカーパネルを測定する方法を提供する。本明細書に記載されたパネルのいずれかのバイオマーカーの１つ以上を検出するために、適切な方法が使用され得る。
いくつかの場合では、特定範囲内にある値のみが報告される。例えば、いくつかの場合では、与えられたカットオフ値より下の分析されたタンパク濃度は、アッセイの失敗を示している。特定のバイオマーカーに対する典型的な許容可能な範囲は、表４に開示される。
本明細書に記載される方法に実際に使用される有用な分析物捕捉剤は、限定されないが、粗血清含有抗体、精製された抗体、モノクローナル抗体、ポリクローナル抗体、合成抗体、抗体フラグメント（例えばＦａｂフラグメント）などの抗体；プロテインＡ、炭水化物結合タンパク質、および他の反応体などの、抗体相互作用の薬剤（ａｎｔｉｂｏｄｙ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇ ａｇｅｎｔ）；タンパク質反応体（例えば、アビジンおよびその誘導体）；ペプチド；および酵素基質、補助因子、金属イオン／キレート、アプタマー、およびハプテンなどの、小さな化学物質。標的または固体表面（例えば、バイオチップおよびカラム）への結合を最適化するために、抗体は修飾され得るか、または化学的に処理され得る。
バイオマーカーは、いくつかの場合において、イムノアッセイを使用して生体サンプルにおいて測定される。いくつかのイムノアッセイは、抗原に特異的または有益に結合するかまたはそれを認識する抗体を使用する（例えば、タンパク質またはペプチド上の部位、バイオマーカー標的）。いくつかのイムノアッセイは、抗体を使用して生体サンプルを接触させ、抗体がサンプルにおいて抗原と複合体を形成することを可能にする工程、サンプルを洗浄する工程、検出試薬との抗体−抗原複合体を検出する工程を含む。バイオマーカーを認識する抗体は、市販で入手可能であり得る。バイオマーカーを認識する抗体は、抗体産生の既知の方法によって生成され得る。
イムノアッセイは、間接測定法を含み、ここで、例えば、第２の標識抗体は、結合されたマーカー特異抗体を検出するために使用され得る。典型的な検出可能な標識は、磁気ビーズ（例えば、ＤＹＮＡＢＥＡＤＳ（商標））、蛍光染料、放射標識、酵素（例えば、ホースラディッシュペルオキシド、アルカリフォスファターゼ、および一般に使用される他のもの）、およびコロイド金または色ガラスなどの熱量測定標識（ｃａｌｏｒｉｍｅｔｒｉｃ ｌａｂｅｌｓ）、またはプラスチックビーズを含む。サンプルにおけるバイオマーカーは、競合または阻害アッセイを使用して測定され得、ここで、例えば、マーカーの別のエピトープに結合するモノクローナル抗体は、混合物と同時にインキュベートされる。
イムノアッセイを使用して抗原を検出する条件は、使用される特定の抗体に依存する。また、インキュベーション時間は、アッセイフォーマット、マーカー、溶液の量、濃度などに左右され得る。イムノアッセイは室温で実行することができるが、使用される抗体に応じて摂氏約０度から約４０度などの、温度範囲で行うことができる。
開始基準としてアッセイを本開示のバイオマーカーの検出に合わせるために使用され得る様々なタイプの当該技術分野では既知のイムノアッセイがある。有用なアッセイは、例えば、酵素結合抗体免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）などの、酵素免疫アッセイ（ＥＩＡ）を含むことができる。例えば、抗原は、固体担体または表面に結合される場合、特異抗体との反応によって検出され得、抗体は、抗原を二次抗体と反応させることによって、または標識を一次抗体に直接組み込むことによって定量化され得る。代替的に、抗体は、固体表面に結合され得、抗原が加えられる。その後、抗原上で別のエピトープを認識する二次抗体が加えられ、検出され得る。そのようなアッセイは、「サンドイッチアッセイ」と呼ばれ得、高いバックグラウンド反応または非特異的反応の問題を回避するために使用され得る。これらのタイプのアッセイは、生体サンプルにおいて低濃度の抗原を測定するのに十分に感知可能である且つ再現可能であり得る。
イムノアッセイは、サンプルにおけるマーカーの存在または欠如の他に、サンプルにおけるマーカーの量を判定するために使用される。抗体マーカー複合体の量、または存在を測定する方法は、限定されないが、蛍光、発光、化学発光、吸光度、反射率、透過率、複屈折率または屈折率（例えば、表面プラズモン共鳴、楕円偏光法、共振ミラー方法（ｒｅｓｏｎａｎｔ ｍｉｒｒｏｒ ｍｅｔｈｏｄ）、グレーティングカプラ導波管法（ｇｒａｔｉｎｇ ｃｏｕｐｌｅｒ ｗａｖｅｇｕｉｄｅ ｍｅｔｈｏｄ）またはインターフェロメトリーを含む。そのような試薬は、顕微鏡検査、画像化法および非画像化法の様々な形態などの、光検出方法を用いて使用することができる。電気化学的方法は、ボルタンメトリーおよびアンペロメトリー法を含むことができる。無線周波数法は多極共鳴分光法を含むことができる。
バイオマーカーの測定は、随意に、抗体の使用を伴う。本明細書に記載されたバイオマーカーのいずれかに特異的に結合する抗体は、当該技術分野で既知の標準方法を使用して調製することができる。例えば、ポリクローナル抗体は、大量の抗体のためにマウス、ラット、ウサギ、ヤギ、ヒツジ、またはウマなどの哺乳動物に抗原を注入することによって生成され得る。これらの動物から分離された血液は、同じ抗原に結合するポリクローナル抗体の複数の抗体を含有することができる。代替的に、ポリクローナル抗体は、卵黄におけるポリクローナル抗体の生成のためにニワトリに抗原を注入することによって生成され得る。さらに、抗体は、バイオマーカーのリン酸化形態などの、バイオマーカーのための修飾形態を特異的に認識するために作られ得、例えば、それらは、リン酸化後にチロシンまたはセリンを認識することができるが、リン酸塩の欠如下ではそうではない。このように、抗体は、特定のバイオマーカーのリン酸化状態を判定するために使用することができる。
抗体は、市販で得られるか、または十分に確立された方法を使用して生成され得る。抗原の単一のエピトープに特異的な抗体を得るために、抗体を分泌するリンパ球が、動物から分離され、それらを癌細胞株と融合させることによって不死化される。融合細胞は、ハイブリドーマと呼ばれ、絶えず成長することができ、培養中に抗体を分泌することができる。単一のハイブリドーマ細胞は希釈クローニングによって分離され、すべてが同じ抗体を生成する細胞クローンを生成し、これらの抗体はモノクローナル抗体と呼ばれ得る。
ポリクローナル抗体およびモノクローナル抗体は、いくつかの方法で精製することができる。例えば、抗原親和性クロマトグラフィーを使用して抗体を分離することができ、これは、プロテインＡ、プロテインＧ、タンパク質Ｌまたは組み換え融合タンパク質、プロテインＡ／Ｇなどの、細菌タンパク質に結合され得、その後、どの画分が抗体を含有するかを判定するために溶出液画分の２８０ｎｍでのＵＶ光を介する吸光度の検出が行われる。プロテインＡ／Ｇは、ヒトＩｇＧのすべてのサブクラスに結合することができ、それによって、サブクラスが判定されていないかポリクローナルかモノクローナルのＩｇＧ抗体を精製することが有用となる。さらに、プロテインＡ／Ｇは、ＩｇＡ、ＩｇＥ、ＩｇＭおよび（いくつかの場合ではより小さな程度まで）ＩｇＤに結合することができる。プロテインＡ／Ｇは、マウスＩｇＧのすべてのサブクラスに結合することができるが、いくつかの場合では、マウスＩｇＡ、ＩｇＭまたは血清アルブミンに結合しない。この特徴によって、ＩｇＡ、ＩｇＭおよび血清アルブミンからの干渉なしで、プロテインＡ／ＧをマウスモノクローナルＩｇＧ抗体の精製および検出に使用することができる。
抗体は、例えば、ＩｇＡ、ＩｇＡ ＩｇＤ、ＩｇＥ、ＩｇＭおよびＩｇＧなどの、異なるクラスまたはアイソタイプの分子に由来する。ＩｇＡは体液中の分泌のために設計され、一方で、ＩｇＭなどの他のものは、細胞表面上で発現するように設計されている。
抗体はＩｇＧ抗体であり得る。いくつかの場合では、ＩｇＧは、２つの「重」鎖および２つの「軽」鎖を含む２つのサブユニットを含む。これらは、対称構造において構築され得、ＩｇＧはそれぞれ、２つの同一の抗原認識ドメインが有することができる。抗原認識ドメインは、重鎖および軽鎖両方からのアミノ酸の組み合わせであり得る。分子は「Ｙ」状におおざっぱに形作られ得、分子のアーム／先端は、抗原を認識する領域またはＦａｂ（フラグメント、抗原結合）領域を含み、一方でＦｃ（結晶化可能なフラグメント）領域のステムは、必ずしも認識に関係せず、かなり一定であり得る。定常領域は、同じアイソタイプのすべての抗体中で同一であるが、異なるアイソタイプの抗体中では異なり得る。
ウエスタンブロットによる分画後にタンパク質を検出するために抗体を使用することも可能である。ウエスタンブロットは、いくつかの場合において、タンパク質またはポリペプチドのバイオマーカーの検出および／または測定に使用される。
いくつかの検出方法はフローサイトメトリーを利用することができる。フローサイトメトリーは、バイオマーカーの検出、定量化（細胞カウント）および細胞分離に使用することができる、レーザーベースの、生物物理学的技術であり得る。この技術は、健康障害、特に血液癌の診断に使用することができる。一般に、フローサイトメトリーは、流体の流れにおいて単細胞を懸濁する工程を含むことができる。単一波長の光線（通常はレーザー光）は、液体の流上へと向けられ得、通過細胞（ｐａｓｓｉｎｇ ｃｅｌｌ）によって引き起こされた散乱光は、電子的検出装置によって検出され得る。本明細書に記載された１つ以上の方法に有用なフローサイトメトリーの方法論は、蛍光活性化細胞分類（ＦＡＣＳ）を含むことができる。ＦＡＣＳは、対象の細胞上の抗原を検出するために蛍光標識抗体を使用することができる。ＦＡＣＳにおける抗体標識の使用のこの追加の特徴によって、具体的な光散乱および各細胞の蛍光標識細胞の蛍光特性に基づいた同時の多パラメータの分析（ｍｕｌｔｉｐａｒａｍｅｔｒｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ）および定量化が可能となり、対象の細胞の集団の物理的分離が提供されるが、従来のフローサイトメトリーも同様に提供する。
広範囲のフルオロフォアをフローサイトメトリーにおいて標識として使用することができる。フルオロフォアは、典型的に、細胞上またはその中で標的機能を認識する抗体に結合することができる。適切な蛍光標識の例としては、限定されないが、フルオレセイン（ＦＩＴＣ）、５，６−カルボキシメチルフルオレセイン、テキサスレッド、ニトロベンズ−２−オキサ−１，３−ジアゾール−４−イル（ＮＢＤ）、およびシアニン色素Ｃｙ３、Ｃｙ３．５、Ｃｙ５、Ｃｙ５．５およびＣｙ７が挙げられる。Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ（登録商標）染料、ＤＡＰＩなどのＤＮＡ含有染料（ＤＮＡ ｃｏｎｔｅｎｔ ｄｙｅ）、およびヘキスト染料などの他の蛍光標識が、当該技術分野で周知であり、様々な商用源から容易に得ることができる。フルオロフォアはそれぞれ、特徴的なピーク励起および発光波長を有することができ、発光スペクトルはしばしば重複する。これらの蛍光に対する、吸収および発光の最大値はそれぞれ、以下であり得る：ＦＩＴＣ（４９０ｎｍ；５２０ｎｍ）、Ｃｙ３（５５４ｎｍ；５６８ｎｍ）、Ｃｙ３．５（５８１ｎｍ；５８８ｎｍ）、Ｃｙ５（６５２ｎｍ：６７２ｎｍ）、Ｃｙ５．５（６８２ｎｍ；７０３ｎｍ）およびＣｙ７（７５５ｎｍ；７７８ｎｍ）。蛍光標識は様々な商用源から得ることができる。量子ドットを従来のフルオロフォアの代わりに使用することができる。検出に使用することができる他の方法は、ランタニド同位体などの同位体標識抗体を含む。
イムノアッセイは随意に免疫組織化学的検査を含む。免疫組織化学的検査は、組織サンプルにおいて請求されたバイオマーカーの発現を検出するために使用される。抗体は、例えば、放射性標識、蛍光標識、ビオチンなどのハプテン性標識、またはホースラディッシュペルオキシダーゼまたはアルカリフォスファターゼなどの酵素での、抗体自体の直接的な標識化によって検出することができる。代替的に、非標識一次抗体は、抗血清、ポリクローナル抗血清または一次抗体に特異的なモノクローナル抗体を含む、標識二次抗体とともに使用することができる。免疫組織化学的検査のプロトコルは、当該技術分野に周知であり、プロトコルおよび抗体は市販で入手可能である。代替的に、本明細書に開示されるようなバイオマーカーまたはバイオマーカーの修正バージョンまたは結合パートナーに対する抗体を産生し、これは、組織サンプルにおけるタンパク質の発現レベルを判定するのに有用となる。
バイオマーカーのいくらかの測定は、バイオチップの使用を含む。バイオチップは、多くの巨大分子をスクリーニングするために使用することができる。バイオチップは、固定化された核酸分子、全長タンパク質、抗体、アフィボディ（ａｆｆｉｂｏｄｉｅｓ）（モノクローナル抗体を模倣するように操作された小分子）、アプタマー（核酸ベースのリガンド）または化学化合物を用いて設計することができる。チップは、１つのチップ上の複数の巨大分子タイプを検出するように設計され得る。例えば、チップは、１つのチップ上の核酸分子、タンパク質および代謝産物を検出するように設計され得る。バイオチップは、単一のサンプルにおいてパネルバイオマーカーを同時に分析し、これらのバイオマーカーに対する被験体プロファイルを生成するように使用且つ設計され得る。バイオチップの使用によって、複数の分析を実行して、全体的な処理時間および必要とされるサンプルの量を減少させることが可能になる。
タンパク質のマイクロアレイは、本開示とともに使用することができるバイオチップの特定タイプであり得る。いくつかの場合では、チップは、スライドガラス、ニトロセルロース膜、ビーズ、またはマイクロタイタープレートなどの、支持体表面を含む、それに一連の捕捉タンパク質のアレイが、固体表面上へと配置されたフォーマットで結合され得る。プロテインアレイの検出方法は、高度なシグナルおよび低バックグラウンドを提供することができる。典型的に蛍光染料で標識された検出プローブ分子は、アレイに加えることができる。プローブと固定化タンパク質との間の反応は、結果として検出可能なシグナルの発光につながり得る。そのようなタンパク質のマイクロアレイは、急速なもので、自動化され、診断検査に対する高感度のタンパク質バイオマーカーの読み出しを提供することができる。しかしながら、この技術を用いて使用することができる様々な検出方法があることは、当業者にすぐに認識されるだろう。典型的なマイクロアレイは、分析用マイクロアレイ（捕捉アレイ（ｃａｐｔｕｒｅ ａｒｒａｙｓ）としても知られている）、機能タンパク質マイクロアレイ（標的タンパク質アレイとしても知られている）および逆相タンパク質マイクロアレイ（ＲＰＡ）を含む。
分析用タンパク質マイクロアレイは、抗体、アプタマーまたはアフィボディのライブラリを使用して構築することができる。アレイは、血液、血清または細胞溶解物などの複合タンパク質溶液で探索する（ｐｒｏｂｅｄ）ことができ、それらは、それらが特異的に結合するタンパク質分子を捕捉することによって機能する。様々な検出システムを使用する、結果として生じる結合反応の分析は、サンプルにおける特定のタンパク質の発現レベルに関する情報の他に、結合親和性および特異性の測定値も提供することができる。このタイプのタンパク質のマイクロアレイは、異なるサンプルにおいてタンパク質発現を比較することに特に有用であり得る。機能タンパク質のマイクロアレイは、大多数の精製された全長機能タンパク質またはタンパク質ドメインを固定化することによって構築することができ、タンパク質−タンパク質、タンパク質−ＤＮＡ、タンパク質−ＲＮＡ、タンパク質−リン脂質、およびタンパク質−小分子の相互作用を特定する、酵素活性を分析する、抗体を検出する、およびそれらの特異性を実証するために使用することができる。これらのタンパク質のマイクロアレイのバイオチップは、サンプルにおいて全プロテオームの生物化学的活性を試験するために使用することができる。
１つ以上のバイオマーカーは、逆相タンパク質マイクロアレイ（ＲＰＡ）を使用して測定することができる。逆相タンパク質マイクロアレイは、マイクロアレイ上に配置され、対象の標的タンパク質に対する抗体で探索され得る組織および細胞の溶解物から構築することができる。これらの抗体は、化学発光、蛍光または比色アッセイで検出することができる。溶解物中のタンパク質に加えて、基準対照ペプチドが、スライドガラス上に印刷されて、タンパク質の定量化が可能となる。ＲＰＡによって、変更されたタンパク質、または疾患の結果であり得るおよび病気になった細胞中に存在し得る他の薬剤の存在の判定が可能にする。
１つ以上のバイオマーカーは、質量分光法（代替的に質量分析法と呼ばれる）を使用して測定することができる。質量分析法（ＭＳ）は、荷電粒子の質量電荷比を測定する分析技術を指し得る。それは主として、サンプルまたは分子の元素組成の判定、およびペプチドおよび他の化学化合物などの分子の化学構造の解明に使用することができる。ＭＳは、化学化合物をイオン化し、電荷した分子または分子フラグメントを生成すること、および質量電荷比を測定することによって作用する。ＭＳ用の機器は、典型的に、３つのモジュール（１）気相サンプル分子をイオンへと変換することができる（またはエレクトロスプレーイオン化の場合には、溶液中に存在するイオンを気相への移動させる）、イオン源（２）電磁場を適用することによってイオンを質量で選別する、質量分析器、および（３）指標量（ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｔｙ）の値を測定し、それ故、存在する各イオンの存在量（ａｂｕｎｄａｎｃｅｓ）を計算するためのデータを提供する、検出器から成る。
本開示とともに使用される適切な質量分析法は、限定されないが、エレクトロスプレーイオン化質量分析（ＥＳＩ−ＭＳ）、ＥＳＩ−ＭＳ／ＭＳ、ＥＳＩ−ＭＳ／（ＭＳ）ｎ、マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間型質量分析（ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ−ＭＳ）、表面増強レーザー脱離／イオン化飛行時間型質量分析（ＳＥＬＤＩ−ＴＯＦ−ＭＳ）、タンデム液体クロマトグラフィー−質量分析（ＬＣ−ＭＳ／ＭＳ）質量分析、シリコン上の脱離／イオン化（ＤＩＯＳ）、二次イオン質量分析（ＳＩＭＳ）、四重極飛行時間型（Ｑ−ＴＯＦ）、大気圧化学イオン化質量分析（ＡＰＣＩ−ＭＳ）、ＡＰＣＩ−ＭＳ／ＭＳ、ＡＰＣＩ−（ＭＳ）、大気圧光イオン化質量分析（ＡＰＰＩ−ＭＳ）、ＡＰＰＩ−ＭＳ／ＭＳ、およびＡＰＰＩ−（ＭＳ）ｎ、四重極質量分析、フーリエ変換質量分析（ＦＴＭＳ）、およびイオントラップ質量分析の１つ以上を含み、ここでｎは０を超える整数であり得る。
ＬＣ−ＭＳは、一般に、複合混合物の成分を分解するために使用され得る。ＬＣ−ＭＳ法は、一般に、プロテアーゼの消化および変性（通常、トリプシンなどのプロテアーゼおよび三次構造を変性させる尿素などの変性剤、およびシステイン残基をキャップする（ｃａｐ）ヨードアセトアミドを伴う）に関係し、ペプチド質量のフィンガープリンティングでのＬＣ−ＭＳまたは個々のペプチドの配列を引き出すＬＣ−ＭＳ／ＭＳ（タンデムＭＳ）が後続する。ＬＣ−ＭＳ／ＭＳは、複合サンプルのプロテオミクス解析に使用することができ、ここでペプチド質量は高分解能質量分析計でさえも重複し得る。ヒト血清のような複合生体液のサンプルは、最初にＳＤＳ−ＰＡＧＥゲルまたはＨＰＬＣ−ＳＣＸ上で分離され、その後、ＬＣ−ＭＳ／ＭＳが実行されて、１０００を超えるタンパク質の識別が可能となり得る。
複数の質量分析の手段が、本明細書に提供されるような開示の方法と適合性があるが、いくつかの適用において、選択された対象のタンパク質のサブセットからの生体サンプルにおいてタンパク質を定量化することが望まれる。本開示と適合性のある１つのそのようなＭＳ技術は、多重反応モニタリング質量分析（ＭＲＭ−ＭＳ）であるか、または代替的に選択的反応モニタリング質量分析（ＳＲＭ−ＭＳ）と呼ばれる。
ＭＲＭ−ＭＳ技術には、対象のペプチドから 正電荷イオンを選択し、 正電荷イオンを断片化し、その後、選択された正電荷断片イオンの存在量を測定するための、三連四重極型（ＱＱＱ）質量分析計が含まれる。この測定は、一般に、遷移および／または遷移イオンと呼ばれる。例示的な例のみとして、アミノ酸配列ＩＡＥＬＬＳＰＧＳＶＤＰＬＴＲを含むペプチド断片は、以下の表５に提供される典型的な遷移イオンのバイオマーカーの１つ以上を下に含むことができる。
いくつかの適用において、ＭＲＭ−ＭＳは、高圧液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）、およびより最近では超高圧液体クロマトグラフィー（ＵＨＰＬＣ）と関連付けられる。他の適用において、対象のペプチドおよびタンパク質のすべてに対して望ましいＬＣ−ＭＳ転移測定を行うために、ＭＲＭ−ＭＳはＱＱＱ質量分析計を有するＵＨＰＬＣと関連付けられ得る。
いくつかの適用において、四重極飛行時間型（ｑＴＯＦ）質量分析計、飛行時間−飛行時間型（ＴＯＦ−ＴＯＦ）質量分析計、Ｏｒｂｉｔｒａｐ質量分析計、四重極Ｏｒｂｉｔｒａｐ質量分析計またはあらゆる四重極イオントラップ質量分析計が、１つ以上の対象のペプチドから正電荷イオンを選択するために利用され得る。断片化された、正電荷イオンは、その後、対象のペプチドまたはタンパク質の定量化に対する正電荷イオンの存在量を判定するために測定され得る。
いくつかの適用において、飛行時間型（ＴＯＦ）、四重極時間型（ｑＴＯＦ）質量分析計、飛行時間−飛行時間型（ＴＯＦ−ＴＯＦ）質量分析計、Ｏｒｂｉｔｒａｐ質量分析計または四重極Ｏｒｂｉｔｒａｐ質量分析計が、定量化のための断片化なしで対象のタンパク質から正電荷ペプチドイオンの質量および存在量を測定するために利用される。この適用において、分析物質量測定の精度は、アッセイの選択基準として使用することができる。既知の組成および濃度の同位体標識された内部標準は、質量分析定量化の方法の一部として使用することができる。
いくつかの適用において、飛行時間型（ＴＯＦ）、四重極飛行時間型（ｑＴＯＦ）質量分析計、飛行時間−飛行時間型（ＴＯＦ−ＴＯＦ）質量分析計、Ｏｒｂｉｔｒａｐ質量分析計または四重極Ｏｒｂｉｔｒａｐ質量分析計が、定量化のためのタンパク質の質量および存在量を測定するために使用される。この適用において、分析物質量測定の精度は、アッセイの選択基準として使用することができる。随意に、この適用は、質量分析による分析前にタンパク質のタンパク質消化を使用することができる。既知の組成および濃度の同位体標識された内部標準は、質量分析定量化の方法の一部として使用することができる。
いくつかの適用において、様々なイオン化技術が、望ましい情報をもたらすために本明細書に提供される質量分析計に関連付けられ得る。本開示とともに使用される限定しない典型的なイオン化技術は、限定されないが、マトリックス支援レーザー脱離イオン化（ＭＡＬＤＩ）、脱離エレクトロスプレーイオン化（ＤＥＳＩ）、直接支援リアルタイム（Ｄｉｒｅｃｔ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｒｅａｌ Ｔｉｍｅ）（ＤＡＲＴ）、表面支援レーザー脱離イオン化（Ｓｕｒｆａｃｅ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｌａｓｅｒ Ｄｅｓｏｒｐｔｉｏｎ Ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ）（ＳＡＬＤＩ）、またはエレクトロスプレーイオン化（ＥＳＩ）を含む。
いくつかの適用において、ＨＰＬＣおよびＵＨＰＬＣは、多くの他のペプチドおよびタンパク質の分離技術が質量分光分析前に実行され得る質量分析計に関連付けられ得る。マトリックスバックグラウンドからの望ましい分析物（例えばペプチドまたはタンパク質）の分離に使用することができるいくつかの典型的な分離技術は、限定されないが、タンパク質またはペプチドの逆相液体クロマトグラフィー（ＲＰ−ＬＣ）、ＭＡＬＤＩ前のオフライン液体クロマトグラフィー（ＬＣ）、一次元ゲル分離、二次元ゲル分離、強力な陽イオン交換（ＳＣＸ）クロマトグラフィー、強力な陰イオン交換（ＳＡＸ）クロマトグラフィー、弱い陽イオン交換（ＷＣＸ）、および弱い陰イオン交換（ＷＡＸ）を含む。上記の技術の１つ以上は、質量分光分析前に使用することができる。
１つ以上のバイオマーカーは、マイクロアレイを使用して測定することができる。差次的遺伝子発現も特定さるかれ、またはマイクロアレイ技術を使用して確認され得る。したがって、発現プロファイルのバイオマーカーは、マイクロアレイ技術を使用して、新しいまたは固定された組織において測定することができる。この方法では、対象のポリヌクレオチド配列（ｃＤＮＡおよびオリゴヌクレオチドを含む）は、マイクロチップ基板上に蒔かれるか、または配される。その後、配された配列は、対象の細胞または組織から特異的なＤＮＡプローブでハイブリダイズすることができる。ｍＲＮＡのソースは、生体サンプルから単離された総ＲＮＡであり得、対応する正常な組織または細胞株が差次的発現を判定するために使用され得る。
１つ以上のバイオマーカーは、配列決定によって測定することができる。差次的遺伝子発現も特定されるか、または配列決定技術を使用して確認され得る。したがって、発現プロファイルのバイオマーカーは、配列決定技術を使用して、新しいまたは固定されたサンプルにおいて測定することができる。この方法では、対象のポリヌクレオチド配列（ｃＤＮＡおよびオリゴヌクレオチドを含む）は、順番に配列決定ライブラリを合成するためのテンプレートとして使用することができる。ライブラリは配列決定され得、読み取り値が適切な基準にマッピングされ得る。ｍＲＮＡのソースは、生体サンプルから単離された総ＲＮＡであり得、対応する正常な組織または細胞株が差次的発現を判定するために使用され得る。典型的な配列決定技術は、例えば、エマルジョンＰＣＲ（Ｒｏｃｈｅ ４５４からのピロシーケンス、Ｉｏｎ Ｔｏｒｒｅｎｔからの半導体シーケンシング、Ｌｉｆｅ ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓからのライゲーションによるＳＯＬｉＤシーケンシング、Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓからの合成による配列決定、フローセル上の架橋増幅（ｂｒｉｄｇｅ ａｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎ）（例えばＳｏｌｅｘａ／１１１ｕｍｉｎａ）、Ｗｉｌｄｆｉｒｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ （Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）による等温増幅、またはローリングサークル増幅によって生成されたロロニー（ｒｏｌｏｎｉｅｓ）／ナノボール（Ｃｏｍｐｌｅｔｅ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ， Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ， Ｐｏｌｏｎａｔｏｒ）を含むことができる。Ｈｅｌｉｓｃｏｐｅ（Ｈｅｌｉｃｏｓ）、ＳＭＲＴ技術（Ｐａｃｉｆｉｃ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ）またはナノポアシーケンシング（Ｏｘｆｏｒｄ Ｎａｎｏｐｏｒｅ）などの配列決定技術は、適切な配列決定プラットフォームであり得る、事前のクローン増幅なしでの単一の分子の直接的な配列決定を可能にする。配列決定は、標的濃縮を用いてまたはそれなしで実行され得る。いくつかの場合では、サンプルからのポリヌクレオチドは、配列決定前におよび／またはその間に適切な手段によって増幅される。
ｃＤＮＡクローンのＰＣＲ増幅されたインサートは、濃密アレイ（ｄｅｎｓｅ ａｒｒａｙ）において基板に適用することができる。好ましくは、少なくとも１０，０００のヌクレオチド配列が基板に適用され得る。それぞれ１０，０００の要素でマイクロチップ上に固定化された、マイクロアレイ遺伝子は、ストリンジェントな条件下でハイブリダイゼーションに適し得る。蛍光標識ｃＤＮＡプローブは、対象の組織から抽出されたＲＮＡの逆転写による蛍光ヌクレオチドの取り込みによって生成され得る。チップに適用された標識ｃＤＮＡプローブは、アレイ上のＤＮＡの各スポットに特異性を有してハイブリダイズする。非特異的に結合されたプローブを除去するためのストリンジェントな洗浄後に、マイクロアレイチップは、共焦点レーザー顕微鏡などのデバイスによって、またはＣＣＤカメラなどの別の検出方法によってスキャンされ得る。各々の配された要素のハイブリダイゼーションの定量化は、対応するｍＲＮＡの存在量の評価を可能にする。二色蛍光を用いて、ＲＮＡの２つのソースから生成された別々に標識されたｃＤＮＡプローブは、アレイに対でハイブリダイズすることができる。各々の指定された遺伝子に対応する２つのソースからの転写物の相対存在量は、それ故、同時に判定することができる。マイクロアレイ分析は、製造業者のプロトコルに従って、市販の機器によって実行することができる。
遺伝子発現のパターンを特徴づけ、密接に関連するｍＲＮＡを区別し、およびＲＮＡ構造を分析するために、薬物処置とともにまたはそれなしで、正常な腫瘍組織において、異なるサンプル集団においてｍＲＮＡレベルを比較するために使用され得るｑＲＴ−ＰＣＲを使用して、１つ以上のバイオマーカーが測定され得る。ＲＴ−ＰＣＲによる遺伝子発現プロファイルにおける第一の工程は、生体サンプルからＲＮＡを抽出する工程であり得、その後、ｃＤＮＡへのＲＮＡテンプレートの逆転写およびＰＣＲ反応による増幅が後続する。逆転写反応は、一般に、発現プロファイリングの目標に依存して、特異的なプライマー、ランダムヘキサマー、またはオリゴ−ｄＴプライマーを使用してプライミングされ得る。逆転写酵素は、トリ骨髄芽球症ウイルス（ａｖｉｌｏ ｍｙｅｌｏｂｌａｓｔｏｓｉｓ ｖｉｒｕｓ）逆転写酵素（ＡＭＶ−ＲＴ）および／またはモロニーマウス白血病ウイルス逆転写酵素（ＭＬＶ−ＲＴ）であり得る。
ＰＣＲ工程は、様々な耐熱性のＤＮＡ依存性ＤＮＡポリメラーゼを使用することができるが、典型的に、５’−３’ヌクレアーゼ活性を有するが、３’−５’プルーフリーディングエンドヌクレアーゼ活性を欠く、Ｔａｑ ＤＮＡポリメラーゼを利用する。したがって、ＴａｑＭａｎ（商標）ＰＣＲは、典型的に、ＴａｑまたはＴｔｈポリメラーゼの５’−ヌクレアーゼ活性を利用し、その標的アンプリコンに結合されたハイブリダイゼーションプローブを加水分解するが、同等な５’ヌクレアーゼ活性を有する酵素も使用することができる。ＰＣＲ反応に典型的なアンプリコンを生成するために、２つのオリゴヌクレオチドプライマーが使用され得る。第３のオリゴヌクレオチド、すなわちプローブは、２つのＰＣＲプライマー間に位置するヌクレオチド配列を検出するように設計され得る。プローブは、Ｔａｑ ＤＮＡポリメラーゼ酵素によって非伸長可能（ｎｏｎ−ｅｘｔｅｎｄｉｂｌｅ）であり得、レポーター蛍光染料および消光蛍光染料で標識され得る。２つの染料がプローブ上にあるときに近くにともに位置付けられる場合、レポーター色素からのあらゆるレーザー誘起発光が消光色素によって消光され得る。増幅反応中に、Ｔａｑ ＤＮＡポリメラーゼ酵素は、テンプレート依存的な方法でプローブを切断することができる。結果として生じたプローブ断片は、溶液中に切り離され（ｄｉｓａｓｓｏｃｉａｔｅ）、放出されたレポーター染料からのシグナルは、第２のフルオロフォアの消光効果から解放され得る。レポーター染料の１つの分子は、合成された各々の新しい分子のために自由にされ（ｌｉｂｅｒａｔｅｄ）、消光されていないレポーター染料の検出は，データの定量的解釈のための基準を提供することができる。
ＴａｑＭａｎ（商標）ＲＴ−ＰＣＲは、例えば、ＡＢＩ ＰＲＩＳＭ ７７００（商標）Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（商標）（Ｐｅｒｋｉｎ−Ｅｌｍｅｒ−Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ， Ｆｏｓｔｅｒ Ｃｉｔｙ， Ｃａｌｉｆ．， ＵＳＡ）、またはＬｉｇｈｔｃｙｃｌｅｒ（Ｒｏｃｈｅ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌｓ， Ｍａｎｎｈｅｉｍ， Ｇｅｒｍａｎｙ）などの、市販の機器を使用して実行することができる。好ましい実施形態では、５’ヌクレアーゼ手順は、ＡＢＩ ＰＲＩＳＭ ７７００（商標）Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（商標）などの、リアルタイム定量的ＰＣＲデバイス上で実行される。システムは、サーモサイクラー、レーザー、電荷結合素子（ＣＣＤ）、カメラおよびコンピューターを含む。システムは、機器を実行するためのおよびデータを分析するためのソフトウェアを含む。５’−ヌクレアーゼのアッセイデータは、最初に、Ｃｔすなわち閾値サイクルとして表わされる。上に議論されるように、蛍光値は、すべてのサイクル中に記録され、増幅反応におけるその時点（ｐｏｉｎｔ）まで増幅された産物の量を表わす。蛍光シグナルが統計的に有意なものとして最初に記録される時点が、閾値サイクル（Ｃｔ）であり得る。
誤差およびサンプル間の変動の影響を最小限にするために、ＲＴ−ＰＣＲが内部標準を使用して実行され得る。内部標準は、異なる組織間において一定レベルで表わされ得、実験的な治療による影響を受けない。遺伝子発現のパターンを正規化するために最も頻繁に使用されるＲＮＡは、ハウスキーピング遺伝子グリセルアルデヒド−３‐リン酸塩−デヒドロゲナーゼ（ＧＡＰＤＨ）およびベータアクチンに対するｍＲＮＡである。
ＲＴ−ＰＣＲ技術のより最近の変更は、二重標識の蛍光発生プローブ（即ちＴａｑＭａｎ（商標）プローブ）によってＰＣＲ産物蓄積を測定することができる、リアルタイム定量的ＰＣＲを含み得る。リアルタイムＰＣＲは、各標的配列に対する内部競争相手が正規化に使用され得る定量的競合ＰＣＲと、サンプル内に含有された正規化遺伝子またはＲＴ−ＰＣＲに対するハウスキーピング遺伝子を使用する定量的比較ＰＣＲとの両方に適合性があり得る。さらなる詳細は、例えば、Ｈｅｌｄ ｅｔ ａｌ．， Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ６：９８６−９９４ （１９９６）を参照されたい。
＜データの正規化＞
本明細書に開示される方法、システム、キット、および組成物において使用される測定データは、随意に正規化される。正規化は、遺伝子またはタンパク質の発現の処理および検出に関係する系統的変動測定の望まれないソースを除去するべく、例えば、分析された遺伝子またはタンパク質レベルの差および使用されるテンプレートの質の変動を補正するプロセスを指す。系統的変動の他のソースは、研究室の処理条件に起因する。
いくつかの例において、正規化方法は、研究室の処理条件の正規化に使用される。本開示の方法とともに使用され得る研究室の処理の正規化の限定しない例は、限定されないが、以下を含む：データ生成プロセスの間に使用される機器、試薬、および設備の間の系統的差の考慮（ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ ｆｏｒ）、および／またはデータ収集の日時または時間の経過。
アッセイは、著しく関連条件下で発現レベルが大きく異ならない、すなわち、その特定のサンプルタイプにおいて安定した且つ一貫した発現レベルを有すると知られている、特定の正規化する標準の遺伝子またはタンパク質の発現を組み込むことによって正規化を提供することができる。本開示とともに使用することができる適切な正規化の遺伝子およびタンパク質は、ハウスキーピング遺伝子を含む。例えば、Ｅ． Ｅｉｓｅｎｂｅｒｇ， ｅｔ ａｌ．， Ｔｒｅｎｄｓ ｉｎ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ １９（７）：３６２−３６５ （２００３）を参照。いくつかの適用において、基準遺伝子としても言及される、正規化するバイオマーカー（遺伝子およびタンパク質）はまた、進行性の結腸直腸腺腫またはＣＲＣのない対照被験体と比較して、進行性の結腸直腸腺腫またはＣＲＣの被験体において有意義に異なる発現レベルを示さないと知られている。いくつかの適用において、使用され得るおよびデータ正規化での使用のための既知の特性を有する物質を表わし得る安定同位体標識の標準を加えることは有用であり得る。他の適用において、標準の固定サンプルは、機器および日々の測定変動性を考慮するために各分析バッチを用いて測定することができる。
＜臨床転帰スコア＞
識別するバイオマーカーおよび随意に被験体特性をサブ選択する（ｓｕｂ−ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ）、ための、および分類モデルを構築するための機械学習アルゴリズムが、臨床転帰スコアを判定するために本明細書のいくつかの方法およびシステムにおいて使用される。これらのアルゴリズムは、限定されないが、弾性ネットワーク（ｅｌａｓｔｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、無作為フォレスト（ｒａｎｄｏｍ ｆｏｒｅｓｔｓ）、サポートベクトルマシン、およびロジスティク回帰を含む。これらのアルゴリズムは、重要なバイオマーカー特徴の選択を助け、基礎的な測定値を、例えば、臨床転帰、疾患リスク、疾患可能性、疾患の存在または欠如、処置反応、および／または疾患状態の分類状態に関するスコアまたは確率はと変換することができる。
臨床転帰スコアは、被験体から得られた生体サンプルにおける少なくとも２つのバイオマーカーのレベルを少なくとも２つのバイオマーカーの基準レベルを比較することによって判定される。代替的にまたは組み合わせて、臨床転帰スコアは、バイオマーカーパネルの被験体に特異的なプロファイルをバイオマーカーパネルの基準プロファイルと比較することによって判定される。いくつかの場合では、基準レベルまたは基準プロファイルは、既知の診断を表わす。例えば、基準レベルまたは基準プロファイルは、進行性の結腸直腸腺腫の陽性診断を表わす。基準レベルまたは基準プロファイルは、ＣＲＣの陽性診断を表わすことができる。別の例として、基準レベルまたは基準プロファイルは、進行性の結腸直腸腺腫の陰性診断を表わす。同様に、基準レベルまたは基準プロファイルは、ＣＲＣの陰性診断を表わすことができる。
いくつかの場合では、スコアの増加は、以下の１つ以上の可能性の増加を示す：乏しい臨床転帰、良好な臨床転帰、高リスクの疾患、低リスクの疾患、完全寛解、部分寛解、安定した疾患、無反応、および疾患管理に対する処置の推奨。いくつかの場合では、定量的スコアの減少は、以下の１つ以上の可能性の増加を示す：乏しい臨床転帰、良好な臨床転帰、高リスクの疾患、低リスクの疾患、完全寛解、部分寛解、安定した疾患、無反応、および疾患管理に対する処置の推奨。
基準プロファイルに対する患者からの類似したバイオマーカープロファイルは、しばしば以下の１つ以上の可能性の増加を示す：乏しい臨床転帰、良好な臨床転帰、高リスクの疾患、低リスクの疾患、完全寛解、部分寛解、安定した疾患、無反応、および疾患管理に対する処置の推奨。いくつかの適用において、基準プロファイルに対する患者からの類似していないバイオマーカープロファイルは、以下の１つ以上を示す：乏しい臨床転帰、良好な臨床転帰、高リスクの疾患、低リスクの疾患、完全寛解、部分寛解、安定した疾患、無反応、および疾患管理に対する処置の推奨の可能性の増加。
１つ以上のバイオマーカー閾値の増加は、しばしば以下の１つ以上の可能性の増加を示す：乏しい臨床転帰、良好な臨床転帰、高リスクの疾患、低リスクの疾患、完全寛解、部分寛解、安定した疾患、無反応、および疾患管理に対する処置の推奨。いくつかの適用において、１つ以上のバイオマーカー閾値の減少は、以下の１つ以上の可能性の増加を示す：乏しい臨床転帰、良好な臨床転帰、高リスクの疾患、低リスクの疾患、完全寛解、部分寛解、安定した疾患、無反応、および疾患管理に対する処置の推奨。
定量的スコア、１つ以上のバイオマーカー閾値、類似したバイオマーカープロファイル値の少なくとも１つの増加は、以下の１つ以上の可能性の増加を示す：乏しい臨床転帰、良好な臨床転帰、高リスクの疾患、低リスクの疾患、完全寛解、部分寛解、安定した疾患、無反応、および疾患管理に対する処置の推奨。同様に定量的スコア、１つ以上のバイオマーカー閾値、類似したバイオマーカープロファイル値の少なくとも１つ、またはそれらの組み合わせの減少は、以下の１つ以上の可能性の増加を示す：乏しい臨床転帰、良好な臨床転帰、高リスクの疾患、低リスクの疾患、完全寛解、部分寛解、安定した疾患、無反応、および疾患管理に対する処置の推奨。
臨床転帰スコアは、随意に、処置中に引き出された追加情報に基づいて更新される。そのような更新は、しばしば他のバイオマーカーの追加を含む。そのようなバイオマーカーは、追加のタンパク質、代謝産物蓄積レベル、被験体の物理的特性（例えば、年齢、人種、体重、人口統計学的履歴）、被験体の病歴（例えば、進行性の結腸直腸腺腫の家族歴、タンパク質パネルの先の定量的スコア）を含む。そのような更新は、試験感度の調整を含むことができる。そのような更新は、試験感度の調整を含むことができる。そのような更新は、試験閾値の調整を含むことができる。そのような更新は、予測された臨床転帰の調整を含むことができる。
例えば、いくつかの場合では、進行性の結腸直腸腺腫のリスクのある患者は、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験される。患者は、結腸直腸腺腫を有するものとしてまたは有する傾向があるものとして分類され得る。いくつかの場合では、本明細書に開示されたタンパク質パネルの閾値は、患者の年齢などの、追加のバイオマーカーに基づいて更新される。例えば、６０歳以上の患者は、６０歳未満の患者より、進行性の結腸直腸腺腫を有する傾向がよりある。それ故、タンパク質パネルの陽性的中率は、６０歳未満の集団よりも６０歳以上の集団における方がより高くなり得る。いくつかの場合では、タンパク質パネルにおけるタンパク質に対する閾値は、例えば、６０歳未満の集団よりも６０歳以上の集団において閾値を低下させることによって、これを反映させるために追加のバイオマーカー（例えば年齢）に基づいて変更され得る。患者の個人の閾値は、前の試験結果に基づいて更新され得る。例えば、患者は、不確定または陽性の臨床転帰スコアを有し得る。そのような患者は追加の試験を推奨され得る。そのような患者は結腸内視鏡検査を推奨され得る。そのような追加の試験および結腸内視鏡検査は、陰性に戻り得（ｃｏｍｅ ｂａｃｋ）、不確定または陽性の臨床転帰スコアの持続によって、患者の閾値はそれらの持続する不確定または陽性の臨床転帰スコアを反映するために更新され得る。
いくつかの場合では、試験の特異度および感度は追加のバイオマーカーに基づいて調節される。例えば、本明細書に開示されたタンパク質パネルは、与えられた遺伝的または人種的なバックグラウンドを有する個体の集団において異なる感度または特異度を有し得る。いくつかの場合では、追加のバイオマーカーに基づいて、臨床転帰スコアは、試験の変化する感度または特異度を反映するために調節され得る。
＜処置および診断のレジメン＞
本明細書には、進行性の結腸直腸腺腫の存在または欠如の検出、およびその処置のための本明細書に記載される方法のいずれかを実施するための処置および診断のレジメンが提供される。
本明細書には、結腸直腸癌の存在または欠如を検出する方法が提供される。本明細書に開示された方法は、結腸直腸癌のための試験を実施する工程、結腸内視鏡検査を実施する工程であって、その間に、検出された結腸直腸癌を外科的に切除するか、そうでなければ除去する工程、および後日２回目の結腸直腸癌のための試験を実施する工程を含むことができる。第２の試験は陽性であり得、第２の結腸内視鏡検査が実行され得る。いくつかの場合では、第２の結腸内視鏡検査は、無茎性の結腸直腸癌を探索し、モニタリングすることを含むことができる。いくつかの場合では、第２の結腸内視鏡検査は、無茎性の結腸直腸癌を探索し、外科的に除去することを含むことができる。いくつかの場合では、結腸直腸癌のための第２の試験は陽性であり得、追加の処置レジメンが推奨され得る。いくつかの場合では、結腸直腸癌のための第２の試験は陰性であり得、追加の試験が推奨され得る。いくつかの場合では、進行性の結腸直腸腺腫のための第２の試験は陰性であり得、与えられた期間の間のより頻繁な試験が推奨され得る。
いくつかの場合では、陽性の臨床転帰スコアは、薬物治療レジメンの推奨につながり得る。例えば、陽性の臨床転帰スコアは、Ｗｎｔ経路阻害剤が被験体に投与されるべきであるという推奨につながり得る。Ｗｎｔ経路阻害剤が投与された後、進行性の結腸直腸腺腫に対する第２の試験が被験体に施され得る。陰性のまたはそれほど重度ではない臨床転帰スコアは、処置が有効であることを示すことができる。第２の陽性のまたはより重度の臨床転帰スコアは、処置が有効ではないことを示すことができる。
＜コンピューターシステム＞
本明細書には、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在または欠如を検出するための本明細書に記載された方法のいずれかを実施するためのコンピューターシステムが提供される。本明細書にはまた、ＣＲＣの存在または欠如を検出するためのコンピューターステムが提供される。本明細書に開示されたコンピューターステムは、記憶装置を含む。記憶装置は、被験体の生体サンプルからのバイオマーカーパネルの測定を含むデータを受信するように構成され得る。バイオマーカーパネルは、本明細書に記載されたあらゆるバイオマーカーパネルであり得る。例えば、バイオマーカーパネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲを含むグループから選択された、少なくとも２つのバイオマーカーを含むことができ、いくつかの場合では、追加のバイオマーカーとして年齢を含む。随意に、バイオマーカーパネルは、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５およびＳＡＡ１を含み、いくつかの場合では、追加のバイオマーカーとして年齢を含む。
本明細書に開示されたコンピューターステムは、測定データに基づいて、本明細書に記載されたバイオマーカーパネルの被験体に特異的なプロファイルを作成すること、バイオマーカーパネルの被験体に特異的なプロファイルをバイオマーカーパネルの基準プロファイルと比較すること、および被験体における進行性の結腸直腸腺腫の可能性を判定することの少なくとも１つを実行するためのコンピューター実行可能コードを含む。本明細書に開示されたコンピューターステムは、測定データに基づいて、本明細書に記載されたバイオマーカーパネルの被験体に特異的なプロファイルを作成すること、バイオマーカーパネルの被験体に特異的なプロファイルをバイオマーカーパネルの基準プロファイルと比較すること、および被験体におけるＣＲＣの可能性を判定することの少なくとも１つを実行するためのコンピューター実行可能コードを含む。
さらに、本明細書には、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在または欠如を検出するための本明細書に記載された方法のいずれかを実施するためのコンピューターシステムが提供される。例えば、本明細書には、進行性の結腸直腸腺腫の存在または欠如を検出するためのコンピューターステムが提供される。本明細書にはまた、ＣＲＣの存在または欠如を検出するためのコンピューターステムが提供される。本明細書に開示されたコンピューターステムは、記憶装置を含む。記憶装置は、被験体の生体サンプルからのバイオマーカーパネルの測定を含むデータを受信するように構成され得る。バイオマーカーパネルは、本明細書に記載されたあらゆるバイオマーカーパネルであり得る。例えば、バイオマーカーパネルは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５およびＳＡＡ１を含むグループから選択された、少なくとも２つのバイオマーカーを含むことができる。
本明細書に開示されたコンピューターステムは、随意に、測定データに基づいて、本明細書に記載されたバイオマーカーパネルの被験体に特異的なプロファイルを作成すること、バイオマーカーパネルの被験体に特異的なプロファイルをバイオマーカーパネルの基準プロファイルと比較すること、および被験体における進行性の結腸直腸腺腫の可能性を判定することの少なくとも１つを実行するためのコンピューター実行可能コードを含む。本明細書に開示されたコンピューターステムは、随意に、測定データに基づいて、本明細書に記載されたバイオマーカーパネルの被験体に特異的なプロファイルを作成すること、バイオマーカーパネルの被験体に特異的なプロファイルをバイオマーカーパネルの基準プロファイルと比較すること、および被験体におけるＣＲＣの可能性を判定することの少なくとも１つを実行するためのコンピューター実行可能コードを含む。
本明細書に記載されたコンピューターステムは、随意に、本明細書に記載されたアルゴリズムのいずれかを実行するためのコンピューター実行可能コードを含む。コンピューターシステムはさらに、結腸内視鏡検査、Ｓ状結腸鏡検査、または結腸直腸組織生検を推奨するための、および／または処置を推奨するための、進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在または欠如を通信する報告書を提供するためのコンピューター実行可能コードを含むことができる。いくつかの実施形態では、コンピューターシステムは、コンピューター可読媒体に含まれた命令を実行する。
いくつかの実施形態では、プロセッサーは、１つ以上の制御装置、計算ユニット、および／またはコンピューターシステムの他のユニットに関連付けられるか、またはファームウェアに埋め込まれる。いくつかの実施形態では、方法の１つ以上の工程は、ハードウェアで実施される。いくつかの実施形態では、方法の１つ以上の工程は、ソフトウェアで実施される。ソフトウェアルーチンは、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、磁気ディスク、レーザーディスク（登録商標）、あるいは本明細書に記載されるまたは当該技術分野で既知の他の記憶媒体などの、コンピューター可読メモリユニットに保存され得る。ソフトウェアは、例えば、電話回線、インターネット、ワイヤレス接続などの通信チャネルを含む、あらゆる既知の通信方式によって、またはコンピューター可読ディスク、フラッシュドライブなどの移送可能媒体によってコンピューティング デバイスに通信され得る。本明細書に記載された方法の１つ以上の工程は、ファームウェア、装置、ソフトウェア、またはファームウェア、装置、およびソフトウェアの任意の組み合わせで順に実行され得る、様々な操作、ツール、ブロック、モジュールおよび技術として実施され得る。ハードウェアで実施されるときに、ブロック、操作、技術などのいくつかまたはすべては、例えば、特定用途向け蓄積回路（ＡＳＩＣ）、カスタム集積回路（ＩＣ）、フィールドプログラマブルロジックアレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）において実施され得る。
図１９は、本明細書に記載された方法を実施するのに適した典型的なコンピューターシステム（１９００）を描写する。コンピューターシステム（１９００）は、本明細書に記載された典型的な方法を実施するようにプログラムされているセントラルコンピューターサーバー（１９０１）を含む。セントラルコンピューターサーバー（１９０１）は、シングルコアプロセッサー、マルチコアプロセッサー、または並行処理用の複数のプロセッサーであり得る、中央処理装置（ＣＰＵ、「プロセッサー」とも）（１９０５）を含む。セントラルコンピューターサーバー（１９０１）はまた、メモリ（１９１０）（例えば、ランダムアクセスメモリ、読み取り専用メモリ、フラッシュメモリ）；電子記憶装置（１９１５）（例えばハードディスク）；１つ以上の他のシステムと通信するための通信用インターフェース（１９２０）（例えばネットワークアダプター）；およびキャッシュ、他のメモリ、データ記憶装置、および／または電子表示アダプターを含み得る、周辺機器（１９２５）を含む。メモリ（１９１０）、記憶装置（１９１５）、インターフェース（１９２０）、および周辺機器（１９２５）は、マザーボードなどの通信バス（実線）を介してプロセッサー（１９０５）と通信している。記憶装置（１９１５）は、データを保存するためのデータ記憶装置であり得る。セントラルコンピューターサーバー（１９０１）は、通信用インタフェース（１９２０）の助けによってコンピューターネットワーク（「ネットワーク」）（１９３０）に動作可能に接続される。ネットワーク（１９３０）は、インターネット、イントラネットおよび／またはエクストラネット、インターネットと通信しているイントラネットおよび／またはエクストラネット、テレコミュニケーションまたはデータネットワークであり得る。いくつかの場合におけるネットワーク（１９３０）は、セントラルコンピューターサーバー（１９０１）の援助で、ピアツーピア・ネットワークを実施することができ、これによって、セントラルコンピューターサーバー（１９０１）に接続されたデバイスは、クライアントまたはサーバーとして働くことが可能であり得る。
記憶装置（１９１５）は、被験体の報告書などのファイル、および／または介護者との通信、シーケンシングデータ、個体に関するデータ、または本発明に関連付けたデータのあらゆる態様を保存することができる。
セントラルコンピューターサーバーは、ネットワーク（１９３０）を介して１つ以上の遠隔コンピューターシステムと通信することができる。１つ以上の遠隔コンピューターシステムは、例えば、パーソナルコンピューター、ラップトップ、タブレット、電話、スマートフォン、または携帯情報端末であり得る。
いくつかの状況において、コンピューターシステム（１９００）は単一のサーバー（１９０１）を含む。他の状況において、コンピューターシステムは、イントラネット、エクストラネットおよび／またはインターネットを介して互いに通信している複数のサーバーを含む。
セントラルコンピューターサーバー（１９０１）は、例えば、多型、変異、病歴、家族歴、人口統計データおよび／または潜在的に関連する他の情報などの、被験体からの患者情報である、測定データを保存するのに適している。そのような情報は、記憶装置（１９１５）またはセントラルコンピューターサーバー（１９０１）上に保存することができ、そのようなデータはネットワークを通して送信することができる。
本明細書に記載されるような方法は、いくつかの場合において、例えば、メモリ（１９１０）などの、セントラルコンピューターサーバー（１９０１）の電子記憶位置、または電子記憶装置（１９１５）上に保存された、マシン（またはコンピューターのプロセッサー）実行可能コード（またはソフトウェア）によって実施される。使用中に、コードはプロセッサー（１９０５）によって実行され得る。いくつかの場合では、コードは、記憶装置（１９１５）から取得され、プロセッサー（１９０５）による容易なアクセスのためのメモリ（１９１０）上に保存することができる。いくつかの状況において、電子記憶装置（１１５）は除外することができ、マシン実行可能命令がメモリ（１９１０）上に保存される。代替的に、コードは、第２のコンピューターシステム（１９４０）上で実行することができる。
セントラルコンピューターサーバー（１９０１）などの本明細書に提供されるシステムおよび方法の態様は、プログラミングにおいて具体化され得る。技術の様々な態様は、典型的にマシン（またはプロセッサー）実行可能コードおよび／または一種のマシン可読媒体において具体化される関連データの形態で「産物」または「製品」として考えられ得る。マシン実行可能コードは、電子記憶装置、そのようなメモリ（例えば、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ）またはハードディスク上に保存することができる。「保存」型の媒体は、ソフトウェアプログラミングに関するいかなる時にも非一時的な保存を提供し得る、様々な半導体メモリ、テープドライブ、ディスクドライブなどの、コンピューター、プロセッサーなどの有形メモリ、またはそれらの関連するモジュールのいずれかまたはすべてを含むことができる。ソフトウェアのすべてまたは一部は、インターネットまたは様々な他の通信ネットワークを介して時々通信される。そのような通信は、例えば、１つのコンピューターまたはプロセッサーから別のコンピューターまたはプロセッサーへの、例えば、管理サーバーまたはホストコンピューターからアプリケーションサーバーのコンピュータープラットフォームへのソフトウェアのロードを可能にし得る。したがって、ソフトウェア要素を有する別のタイプの媒体は、有線および光地上通信のネットワークおよび様々なエアリンクを介した、ローカル装置間の物理インターフェースにわたって使用されるものなどの含む、光波、電波、および電磁波を含む。有線または無線のリンク、光リンクなどの、そのような波を運ぶ物理要素は、ソフトウェアを有する媒体としても考えられ得る。本明細書で使用されるように、非一時的な、有形の「保存」媒体に制限されない限り、コンピューターまたはマシン「可読媒体」などの用語、実行のためにプロセッサーに命令を提供することに関与する媒体を指すことができる。
したがって、コンピューター実行可能コードなどのマシン可読媒体は、限定されないが、有形記憶媒体、搬送波媒体、または物理的な送信媒体を含む、多くの形態をとり得る。不揮発性記憶装置媒体は、例えば、システムを実施するために使用され得るものなどの、コンピューターなどにおける記憶デバイスのいずれかなどの、光ディスクまたは磁気ディスクを含むことができる。有形送信媒体は以下を含むことができる：同軸ケーブル、銅線、およびファイバーオプティクス（コンピューターシステム内にバスを含むワイヤーを含む）。搬送波送信媒体は、無線周波（ＲＦ）および赤外線（ＩＲ）データ通信中に生成されたものなどの、電気信号または電磁気信号、あるいは音波または光波の形態をとり得る。それ故、コンピューター可読媒体の共通の形態は、例えば、以下を含む：フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、他の光学媒体、パンチカード、紙テープ（ｐａｐｅｒ ｔａｍｅ）、穴のパターンを有する他の物理的な記憶媒体、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭおよびＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、他のメモリチップまたはカートリッジ、データまたは命令を輸送する搬送波、ケーブル、またはそのような搬送波を輸送するリンク、あるいはコンピューターがプログラミングコードおよび／またはデータを読み取り得る他の媒体。コンピューター可読媒体のこれらの形態の多くは、実行のためにプロセッサーに１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを運ぶことに関係し得る。
進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在または欠如の検出、被験体報告書の作成、および／または介護者への報告書の通信の結果は、グラフィカルユーザーインターフェースなどのユーザーインターフェースの助けでユーザーに提示され得る。
コンピューターシステムは、例えば、サンプル収集、サンプル処理、測定データを生成するために本明細書に記載される１つ以上のタンパク質の量の測定、測定データを生成するためのタンパク質の別のタンパク質に対する比率の判定、測定データと基準量との比較、バイオマーカーパネルの被験体に特異的なプロファイルの作成、被験体に特異的なプロファイルと基準プロファイルとの比較、病歴の受信、医療記録の受信、本明細書に記載される１つ以上の方法によって得られた測定データの受信および保存、（例えば、本明細書に記載されるアルゴリズムの実行による）進行性の結腸直腸腺腫およびＣＲＣの少なくとも１つの存在または欠如を判定するための前記測定データの分析、報告書の作成、および受信者への結果の報告を含む、本明細書に記載される方法の１つ以上の工程を実施するために使用され得る。
クライアントサーバーおよび／またはリレーショナルデータベースのアーキテクチャーは、本明細書に記載された方法のいずれかにおいて使用することができる。一般に、クライアントサーバーアーキテクチャーは、ネットワーク上のコンピューターまたはプロセスがそれぞれクライアントまたはサーバーのいずれかであるネットワークアーキテクチャーである。サーバーコンピューターは、ディスクドライブ（ファイルサーバー）、プリンター（プリントサーバー）、またはネットワークトラフィック（ネットワークサーバー）の管理のための専用の高性能コンピューターであり得る。クライアントコンピューターは、ＰＣ（パーソナルコンピューター）またはユーザーがアプリケーションを実行するワークステーションの他に、本明細書に開示されるような典型的な出力デバイスを含むことができる。クライアントコンピューターは、ファイル、デバイス、およびさらに処理パワーなどのリソースのためのサーバーコンピューターに依存し得る。サーバーコンピューターは、データベース機能性のすべてを処理する。クライアントコンピューターは、フロントエンドのデータ管理を処理するソフトウェアを有することができ、ユーザーからデータ入力を受信することができる。
計算を実行した後に、プロセッサーは、出力を、計算などから、例えば、入力デバイスまたは記憶装置に、同じまたは異なるコンピューターシステムの別の記憶装置に、または出力デバイスに戻すことができる。プロセッサーからの出力は、データディスプレイ、例えば、ディスプレイスクリーン（例えば、デジタルデバイス上のモニターまたはスクリーン）に、プリントアウト、データ信号（例えばパケット）、グラフィカルユーザーインターフェース（例えばウェブページ）、アラーム（例えば、フラッシングライトまたはサウンド）、または上記のもののいずれかの組み合わせによって表示することができる。一実施形態では、出力は、ネットワーク（例えば無線ネットワーク）を通して出力デバイスに伝送される。出力デバイスは、ユーザーによってデータ処理コンピューターシステムから出力を受信するために使用され得る。出力がユーザーによって受信された後、ユーザーは、ユーザーが医療関係者である場合の医学的処置などの、行動指針を判定することができるか、または行動指針を実行することができる。いくつかの実施形態では、出力デバイスは入力デバイスと同じデバイスである。典型的な出力デバイスは、限定されないが、電話、無線電話、携帯電話、ＰＤＡ、フラッシュメモリドライブ、光源、音波発生装置、ファックス、コンピューター、コンピューターモニター、プリンター、ｉＰｏｄ（登録商標）、およびウェブページ含む。ユーザーステーションは、サーバーによって処理された情報を出力するためにプリンターまたはディスプレイモニターと通信し得る。そのようなディスプレイ、出力デバイス、およびユーザーステーションは、被験体またはその介護者に警告を送信するために使用することができる。
本開示に関するデータは、受信者による受信および／またはレビューのためにネットワークまたは接続を介して送信することができる。受信者は、限定されないが、報告書が属する被験体；またはその介護者、例えば、医療従事者、管理者、他の医療専門家、または他の介護人；および／または遺伝子型決定分析を実行したまたは命令した人または実体；遺伝子カウンセラーであり得る。受信者はまた、そのような報告書を保存するためのローカルシステムまたはリモートシステム（例えば、サーバーまたは「クラウドコンピューティング」アーキテクチャーの他のシステム）であり得る。一実施形態では、コンピューター可読媒体は、生体サンプルの分析の結果の送信に適している媒体を含む。
＜キット＞
本開示はまたキットを提供する。いくつかの場合では、本明細書に記載されたキットは、１つ以上の組成物、試薬、および／または本明細書に記載された１つ以上のバイオマーカーを測定および／または検出するためのデバイスコンポーネントを含む。本明細書に記載されるようなキットは、本明細書に提供される方法のいずれかを実施するための説明書をさらに含むことができる。キットはさらに、ＥＬＩＳＡアッセイ、イムノアッセイ、タンパク質チップまたはマイクロアレイ、質量分析、免疫組織化学的検査、フローサイトメトリー、またはハイコンテンツな細胞スクリーニングなどの様々なアッセイタイプによってバイオマーカーの検出を可能にする試薬を含むことができる。キットはまた、本明細書に記載された方法を実施するためのコンピューター実行可能コードを含むコンピューター可読媒体を含むことができる。
いくつかの実施形態では、本明細書に提供されるキットは、本開示において別記されるバイオマーカーに対する抗体を含む。キットは、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、ＳＡＡ１、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲから成るグループから選択されるバイオマーカーに対して各々が反応性である、少なくとも２つの抗体を含み得る。いくつかの場合では、本明細書に提供されるキットは、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬおよびＳＥＰＲに対する抗体を含む。他の場合において、本明細書に提供されるキットは、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５およびＳＡＡ１に対する抗体を含む。
いくつかの実施形態では、本明細書に記載されたキットは、パッケージング材を含む。本明細書で使用されるように、用語「パッケージング材」は、キットのコンポーネントを収容する物理構造を指すことができる。パッケージング材は、キットコンポーネントの無菌性を維持することができ、そのような目的に一般に使用される材料（例えば紙、コルゲートファイバー（ｃｏｒｒｕｇａｔｅｄ ｆｉｂｅｒ）、ガラス、プラスチック、箔、アンプルなど）で作ることができる。キットはまた、緩衝剤、防腐剤、またはタンパク質／核酸安定化剤を含む。キットは、患者から生体サンプルを得るためのコンポーネントを含む。そのようなコンポーネントの限定しない例は、グローブ、皮下注射針またはシリンジ、管、生体サンプルを保持するためのチューブまたは容器、殺菌成分（例えば、イソプロピルアルコールの拭き取り繊維（ｗｉｐｅｓ）、または滅菌ガーゼ）、および／または冷却材料（例えば、フリーザーパック、ドライアイス、または氷）であり得る。
いくつかの場合では、本明細書に開示されたキットは、開示された方法のいずれかに従って使用される。
＜パネル開発＞
＜試験設計および患者サンプル収集＞
デンマークのＨｖｉｄｏｖｒｅ Ｈｏｓｐｉｔａｌで実施された内視鏡検査ＩＩ試験から得られた、合計で３００のサンプルを分析のために選択した。この試験において、４５ｍＬの血液サンプルを、結腸内視鏡検査を実行する前に７つの異なるセンターにわたって登録された参加者から収集した。血液サンプルを、一定のモニタリングで−８０℃で保存した。ＩＣＤコードによって併存疾患を記録し、病状、疾患、および死亡の報告書を、ファイルに保存した。参加者は、さらなる医学的なフォローアップを示唆した、疼痛、出血、および貧血症などの観察された症状に基づいた試験に参加した。参加者は、悪性腫瘍の先の病歴を有していなかった。参加者は、前に腸腫瘍形成を有していなかった。参加者は、ＦＡＰまたはＨＮＰＣＣのファミリーのメンバーではなかった。参加者は、過去３か月で大手術を受けていなかった。参加者は、前に腸内視鏡検査を受けていなかった。
登録された患者は、結腸および直腸に関連するあらゆる問題を診断する結腸内視鏡検査を受け、その結果は、結腸直腸癌および／またはポリープの存在または欠如を確認するために使用された。本明細書で実施されたバイオマーカーの発見試験のために、分析に選択された３０２の血漿サンプルは、結腸内視鏡検査からの併存疾患および有害な結果のない１５０の対照サンプル、および進行したステージで結腸直腸癌または進行腺腫病変を確認した１５０の疾患サンプルを含んだ。この試験のために、進行性の結腸直腸腺腫を、以下の少なくとも１つを有しているものとして定義した：
腺腫＞＝ｌｃｍ、無茎性の鋸歯状ポリープ＞＝１ｃｍ、高度異形成を有する腺腫、または絨毛状の組織学的特徴を有する腺腫。対照および疾患のサンプルを、年齢、性別、および登録の部位に対して対で一致させた（図１７Ａ−１７Ｂを参照）。３００のサンプルを、発見および検証のセットにさらに分割し、それぞれが７５の対照サンプルおよび７５の疾患サンプルを有していた。検証セットにおいて調査されたバイオマーカーパネルの一般化パフォーマンスをより厳格に試験するために、発見および検証のセットは、重複しない部位からの特許サンプルから構成された。サンプルおよびそれらの特性の概要の表は、表７に提供される。
＜データ準備＞
合計３００のサンプルを、３０の異なるタンパク質に対してＥＬＩＳＡを使用して分析し、結果として３０２のサンプルにわたる３０のタンパク質の各々に対する濃度測定（例えば蓄積レベル）に帰着した。合計３００のサンプルを、２２６の全タンパク質に対して、ＥＬＩＳＡ、標的プロテオミクス（ＴＰ）、およびタンパク質レベルを定量化するＳＡＴプラットフォームを使用して（ＥＬＩＳＡ：３０、ＳＡＴ：９、ＴＰ：１８７）分析した。非標識の液体クロマトグラフィー／質量分析（ＬＣＭＳ）測定を含む、データ収集の追加のモードを使用した。ＬＣＭＳデータ収集のために、測定されたシグナルのタンパク質同一性は、前に知られてはおらず、そのため、結果として生じる測定値は、恣意的なＩＤナンバーおよびそれらのｍ／ｚおよびＬＣ時間位置で単に言及された、無名のマーカー値として処理される。これらの４つのアッセイプラットフォームからのデータを、発見セット内の最大のパフォーマンスを発揮するバイオマーカーパネルを発見するために、個々におよび互いに組み合わせて分析した。マーカーパネルに存在する非標識のＬＣＭＳ特徴は、１４６５．７８のｍ／ｚ、１４．３分のＬＣ時間および荷電状態１を有する、Ｃ３２１８６００；ｍ／ｚ １０５１．５５、３．１分のＬＣ、および荷電状態１を有する、Ｃ３８７７９６；８４５．４４のｍ／ｚ、２．８分のＬＣ、および１の荷電状態を有する、Ｃ５９７６１２；ｍ／ｚ ７５２．９１、２０．６分および２の荷電状態を有する、Ｃ９７９２７６を含んだ。
データ収集後、濃度値を様々な方法で準備した。いくつかの分析のために、濃度測定値をｌｏｇ２変換し、一方で他の分析のために、濃度値を変換しないままにした。標準化（ゼロ平均、単位分散（ｕｎｉｔ ｖａｒｉａｎｃｅ））且つ非標準化（即ち、元の測定値）された測定についての分析も実施した。いくつかの分析のために、年齢相互作用条件を標準のマーカー濃度値に加えた。ここで、すべての年齢の産物およびマーカー対を計算し、分析のためにマーカーの合計セットへと加えた。他の分析において、マーカー対の比率を計算し、分類構造に対する新しいマーカー値として使用した。
＜分類分析＞
分類分析の目的は、結腸直腸癌を有するおよび有さないサンプルを区別する最大のパフォーマンスを発揮するマーカーパネルおよび分類モデルを判定することであった。分類子モデルおよびその関連する分類パフォーマンスを、１０×１０−分割交差検証（１０ ｂｙ １０−ｆｏｌｄ ｃｒｏｓｓ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）手順を使用して評価した。１０×１０−分割交差検証を、発見セットのみを使用して実行し、特徴選択および分類モデルアセンブリを組み込んだ。交差検証手順において、使用される特徴の数を減少させるために、特徴選択を最初に適用し、その後、分類子モデルの開発および続く分類パフォーマンスの評価を行った。１０−分割交差検証の各々に対して、データを１０に分割し、その各々が、訓練セットとして９０％のサンプルおよび試験セットとして残りの１０％のサンプルを各々含有していた。このプロセスにおいて、サンプルはそれぞれ、試験セットにおいて１回評価された。特徴選択およびモデルアセンブリを、訓練セットのみを使用して実行し、その後、これらのモデルを、典型的に受信者動作特性（ＲＯＣ）プロットからの曲線下面積（ＡＵＣ）経由で、分類子パフォーマンスを評価するために試験セットに適用した。ここで、１０×１０−分割交差検証手順の各々から得られた平均または中間のＡＵＣ値を使用して、全体的なマーカーパネルおよび分類モデルのパフォーマンスを評価した。
異なるサイズのマーカーパネルのパフォーマンスを調査するために、Ｅｌａｓｔｉｃ Ｎｅｔｗｏｒｋの特徴選択、無作為フォレストでの特徴の重要度の順位付け、ｔ検定でのｐ値の順位付け、階層的構造形成、および徹底的な組み合わせ検索を含む、様々な特徴選択および還元法を使用した。徹底的な組み合わせ検索を例外として、マーカー選択の変動性を与えられた分類子モデル構造のための最終的なパフォーマンス評価に組み込むために、特徴選択方法を交差検証手順の個々の倍率（ｆｏｌｄｓ）に埋め込んだ。徹底的な組み合わせ検索のために、特徴のｎ−ｃｈｏｏｓｅ−ｒの組み合わせをすべて評価し、ここで、モデル構成前に、特定の組み合わせを選択し、すべての交差検証の分割にわたって使用した。両方の計算上の実現可能性の理由のために、および過剰適合の可能性を限定するために、比較的小さな値を有するｎおよびｒを選択し、ｎは典型的に＜＝合計３０のマーカー、およびｒは典型的に２から１０の間であった。
１０×１０−分割交差検証の分割内で特徴選択の工程後に、例えば、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）アルゴリズム、無作為フォレストアルゴリズム、ブースティングを有するおよび有さないＥｌａｓｔｉｃ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＥＮｅｔ）回帰モデル、ｋ近傍法（ｋＮＮ）、およびアンサンブル（ｅｎｓｅｍｂｌｅ）において適用されたこれらのモデルの組み合わせを含む、いくつかの分類アルゴリズムの１つを使用して、分類子モデルを構築した。分類モデルを、Ｒ統計プログラミング言語で実施された確立された分類モデリングパッケージを使用して構築した。アンサンブルモデルの場合には、記載されたアルゴリズムの２つ以上を使用して、個々の分類モデルを構築し、結果として生じる分類スコアを、最終の分類スコアを得るために線形結合で組み合わせた。本明細書で一変量の状態（Ｓｔａｔｕｓ ｏｆ Ｕｎｉｖａｒｉａｔｅｓ）（ＳＵｎ）と呼ばれる、別の分類モデル手段もいくつかの分析に使用した。ＳＵｎ手段において、サンプルはすべて、最初に、上に記載されるような標準の多変量モデルを使用して評価される。次に、多変量の予測スコアを潜在的に調節するために、単一のマーカーからの一変量の分類パフォーマンスが使用される。与えられた単一のマーカーに対する特定のサンプルの値が、とりわけ高いまたは低い場合（即ち、訓練セットにおいて評価されるような１００％陽性または陰性の的中率のスコア領域において）、サンプルの確率スコアは、それに応じて０または１に変更される。全体的に、この手段は、個々のマーカーに基づいた単純な高い信頼性の分類コールを有する複合の多変量モデルの増大を可能にする。
訓練セット上の分類子モデルの構築後、それを、修正することなく、提供された（ｈｅｌｄ−ｏｕｔ）試験セットのサンプルに対する分類スコアに帰着する試験セットに直接適用した。完全な１０−分割交差検証の繰り返しの完了後、すべてのサンプルからの試験セットの分類スコアを、単一のデータセットまたは値のセットに融合し、その関連する受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を作成した。このＲＯＣから、曲線下面積（ＡＵＣ）を計算し、１０−分割交差検証の１０回の繰り返しの各々に対して１つのＡＵＣ値を有した。その後、１０回の繰り返しにわたる平均および中間のＡＵＣを用いて、特定の分類子アセンブリのプロセスのパフォーマンスを評価し、発見データのみを利用する予期された提供されたセット検証パフォーマンスの推定値を表わした。
異なるサイズのマーカーパネルのパフォーマンスを調査するために、Ｅｌａｓｔｉｃ Ｎｅｔｗｏｒｋの特徴選択、無作為フォレストでの特徴の重要度の順位付け、ｔ検定でのｐ値の順位付け、階層的構造形成、および徹底的な組み合わせ検索を含む、様々な特徴選択および還元法を使用した。徹底的な組み合わせ検索を例外として、マーカー選択の変動性を与えられた分類子モデル構造のための最終的なパフォーマンス評価に組み込むために、特徴選択方法を交差検証手順の個々の分割に埋め込んだ。徹底的な組み合わせ検索のために、特徴のｎ−選択−ｒの組み合わせをすべて評価し、ここで、モデル構成前に、特定の組み合わせを選択し、すべての交差検証の分割にわたって使用した。両方の計算上の実現可能性の理由のために、および過剰適合の可能性を限定するために、比較的小さな値を有するｎおよびｒを選択し、ｎは典型的に＜＝合計３０のマーカー、およびｒは典型的に２から１０の間であった。
１０×１０−分割交差検証の分割内で特徴選択の工程後に、例えば、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）アルゴリズム、無作為フォレストアルゴリズム、ブースティングを有するおよび有さないＥｌａｓｔｉｃ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＥＮｅｔ）回帰モデル、およびｋ近傍法（ｋＮＮ）を含む、いくつかの分類アルゴリズムの１つを使用して、分類子モデルを構築した。分類モデルを、Ｒ統計プログラミング言語で実施された確立された分類モデリングパッケージを使用して構築した。
訓練セット上の分類子モデルの構築後、それを、修正することなく、提供された試験セットのサンプルに対する分類スコアに帰着する試験セットに直接適用した。完全な１０−分割交差検証の繰り返しの完了後、すべてのサンプルからの試験セットの分類スコアを、値の単一のセットに融合し、その関連する受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を作成した。このＲＯＣから、曲線下面積（ＡＵＣ）を計算し、１０−分割交差検証の１０回の繰り返しの各々に対して１つのＡＵＣ値を有した。その後、１０回の繰り返しにわたる平均および中間のＡＵＣを用いて、特定の分類子アセンブリのプロセスのパフォーマンスを評価し、発見データのみを利用する予期された提供されたセット検証パフォーマンスの推定値を表わした。
＜分類モデル結果＞
上に記載された１０×１０−分割交差検証手順を利用して、多数の分類子アセンブリ方法を評価した。これらの方法のうち、１０の方法を、異なる特徴選択および分類モデル法の範囲にわたる最も高い分類パフォーマンスを提供した検証のために選択した。特定の分類子モデルを検証するために、発見データおよび関連する１０×１０−分割交差検証手順に使用される同じ特徴選択および分類子モデル法のすべてを使用して、最終モデルを構築した。最終モデルはそれぞれ、１セットのマーカーおよび関連するモデルパラメーターを有する分類モデルから構成された。このモデルを検証前にロックし、追加の調整なしで検証セットに直接適用した。検証セットの分類スコアから最終的なＲＯＣを作成し、最終的な検証のパフォーマンスを、ブートストラップサンプリングの手順から計算されたＲＯＣ／ＡＵＣ上の９５％の信頼区間を有してＡＵＣを介して測定した。
表７は、検証された１０の分類モデルの概要を提供する。モデルにわたって、発見セットＡＵＣは０．８１から０．８６の間の範囲であり、検証ＡＵＣは０．７５から０．８２の間の範囲である。モデル１０以外のすべてのモデルにおいて、発見ＡＵＣは検証ＡＵＣの９５％の信頼区間内にあり、これは、選択されたモデルで優れた検証が達成されたことを示している。
関連する発見および検証のＲＯＣ曲線は、図７Ａ−１８に示される。表８は、検証された１０の分類モデルの概要を示す。モデルにわたって、発見セットＡＵＣは０．８１から０．８６の間の範囲であり、検証ＡＵＣは０．７５から０．８２の間の範囲である。モデル１０以外のすべてのモデルにおいて、発見ＡＵＣは検証ＡＵＣの９５％の信頼区間内にあり、これは、選択されたモデルで優れた検証が達成されたことを示している。
モデル１は、表８に参照されるように、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＯＳＴＰ、およびＳＥＰＲである、７つのタンパク質を含んでいた。モデル１に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図７Ａと７Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８４であり、検証セットのＡＵＣは０．８０であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は＞５０％であり、７５％の特異度では、感度は＞６０％であり、５０％の特異度では、感度は＞８０％である。
モデル２は、表８に参照されるように、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＰＯＡ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＬＵＳ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＦＧＢ、ＦＩＢＧ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＭＩＦ、ＰＲＤＸ１、ＰＳＧＬ、ＳＢＰ１、およびＳＥＰＲである、７つのタンパク質を含んでいた。モデル２に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図８Ａと８Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットにＡＵＣは０．８３であり、検証セットのＡＵＣは０．８１であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は約５０％であり、７５％の特異度では、感度は＞６０％であり、５０％の特異度では、感度は＞８０％である。
モデル３は、表８に参照されるように、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＧＡＲＳ、およびＳＥＰＲである、７つのタンパク質を含んでいた。モデル３に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図９Ａと９Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８２であり、検証セットのＡＵＣは０．８２であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は＞５０％であり、７５％の特異度では、感度は＞７０％であり、５０％の特異度では、感度は約８０％である。
モデル４は、表８に参照されるように、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＣＲＰ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、Ｓ１０Ａ８、Ｓ１０Ａ９、ＳＡＡ１、およびＳＥＰＲである、７つのタンパク質を含んでいた。モデル４に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図１０Ａと１０Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８１であり、検証セットのＡＵＣは０．８１であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は約６０％であり、７５％の特異度では、感度は＞７０％であり、５０％の特異度では、感度は＞８０％である。
モデル５は、表８に参照されるように、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＳＥＰＲ、およびＴＦＲＣである、７つのタンパク質を含んでいた。モデル５に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図１１Ａと１１Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８６であり、検証セットのＡＵＣは０．８２であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は約５０％であり、７５％の特異度では、感度は＞７０％であり、５０％の特異度では、感度は約９０％である。
モデル６は、表８に参照されるように、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＡＡＣＴ、ＣＯ９、およびＳＥＰＲである、７つのタンパク質を含んでいた。モデル６に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図１２Ａと１２Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８６であり、検証セットのＡＵＣは０．８０であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は＞４０％であり、７５％の特異度では、感度は＞６０％であり、５０％の特異度では、感度は＞８０％である。
モデル７は、表８に参照されるように、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、およびＳＥＰＲである、７つのタンパク質を含んでいた。モデル７に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図１３Ａと１３Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８３であり、検証セットのＡＵＣは０．８１であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は＞５０％であり、７５％の特異度では、感度は＞６０％であり、５０％の特異度では、感度は＞８０％である。
モデル８は、表８に参照されるように、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＰＯＡ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＬＵＳ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＦＧＢ、ＦＩＢＧ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＨＰＴ、ＭＩＦ、ＰＲＤＸ１、ＰＳＧＬ、ＳＢＰ１、およびＳＥＰＲである、７つのタンパク質を含んでいた。モデル８に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図１４Ａと１４Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８４であり、検証セットのＡＵＣは０．７８であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は＞３０％であり、７５％の特異度では、感度は＞６０％であり、５０％の特異度では、感度は＞８０％である。
モデル９は、表８に参照されるように、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＦＩＢＧ、ＧＥＬＳ、およびＳＥＰＲである、７つのタンパク質を含んでいた。モデル９に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図１５Ａと１５Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８５であり、検証セットのＡＵＣは０．８０であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は＞５０％であり、７５％の特異度では、感度は＞６０％であり、５０％の特異度では、感度は約８０％である。
モデル１１は、表８に参照されるように、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、Ｓ１０Ａ８、ＧＥＬＳ、ＳＥＰＲ、ＴＦＲＣである、７つのタンパク質を含んでいた。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８５であり、検証セットのＡＵＣは０．８２であった。
モデル１２は、表８に参照されるように、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲである、７つのタンパク質を含んでいた。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８５であり、検証セットのＡＵＣは０．８２であった。
モデル１３は、表８に参照されるように、Ａ１ＡＧ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＧＥＬＳ、ＳＥＰＲである、７つのタンパク質を含んでいた。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８６であり、検証セットのＡＵＣは０．８０であった。
モデル４と６は、標的とされたプロテオミクスプラットフォームからデータを組み込み、それ故、基礎をなすタンパク質の測定値から、特異的なペプチドからの遷移イオンの測定値を含んでいた。このようなモデルに使用される遷移は、表９で与えられる。
１０のモデルのうち、モデル５は、０．８６の高い発見ＡＵＣ、および０．８２の関連する高い確認ＡＵＣにより、顕著なものである。このモデルは、１つのアッセイプラットフォーム（ＥＬＩＳＡ）から８つの個々のタンパク質を全て含んでおり、臨床応用のためのこのマーカーパネルの測定を促進させる。
モデル３も、０．８２の高い確認ＡＵＣにより興味を引くものであるが、発見ＡＵＣは僅かに低く、０．８２であった。標的とされたプロテオミクスマーカーが、このモデルへの入力として含まれていたが、ＥＬＩＳＡマーカーのみが最終モデルにおいて選択された。このパネルも僅かに小さなものであり、５つのタンパク質を含んでいる。
本発明の好ましい実施形態が、本明細書に示され且つ記載されてきた一方で、このような実施形態がほんの一例として提供されることは、当業者に明白であろう。多数の変形、変化、および置換は、本発明から逸脱することなく、当業者によって現在想到されるものである。本明細書に記載される本発明の実施形態の様々な代案が、本発明の実施において利用されるかもしれないことを理解されたい。以下の特許請求の範囲は本発明の範囲を定義するものであり、この特許請求の範囲およびその同等物の範囲内の方法および構造は、それにより包含されることが、意図されている。
不確定分類コール（ＮｏＣ方法）の組み込み
特定の分類モデルの本来の性能は、２つのクラスに関するモデルスコアの分布および分離に依存する。完全なクラス分離の珍しい例外として、大抵の分類モデルは、分類子スコアの範囲にわたるクラスの重複により誤りを犯す。例えば、そのような重複は、１つのクラスまたはその他にある可能性が５０％近くであるスコア範囲の中央付近で生じることもある。
そのような重複領域内では、分類コールの最終セットに第３のクラスを加えることが都合の良い場合もあり、第３のクラスは、このスコア領域におけるコールの不確実性を示す。これは、例えば分類スコアの不確定領域を定めることにより実施することができる。この領域におけるスコアを持つサンプルは、「不確定」または「ノーコール」の試験結果を与えられる。この領域より上、または下のスコアを持つサンプルは、試験カットオフに対するそれらの位置に依存して、標準の陽性または陰性の試験結果を与えられる。分類モデルに不確定領域を加えることの利益は、分類パフォーマンスが、不確定領域の外部でサンプルを改善することができる、即ち、誤りは残りの陽性および陰性試験にはあまり生じそうにないということである。しかし、不確定領域が大きすぎる場合、あまりにも多くの不確定結果が存在し、且つ試験の値が問題となる場合もある。
別の分析において、本明細書でＮｏＣ（「ノーコール」）と称されると、分類モデルによる不確定領域を使用する効果が調査された。この分析において、「ノーコール」を受け取るように標的とされたサンプルのパーセンテージを、１０％に設定した。サンプルが１０％である不確定領域（ＮｏＣ領域）について最適なスコア範囲を判定するために、以下のように＞＝９０％の感度で特異度を最大限にした：１０％のサンプルの可能な連続するセットを全て、分類子スコア範囲にわたって判定した。各セットについて、１０％のサンプルの関連するセットを、ノーコールとして印を付けた。このようなサンプルを分析セットから取り除き、ＲＯＣ曲線をサンプルの残り９０％から生成した。次いで＞＝９０％の感度での最大の特異度を判定し、これを問題におけるＮｏＣ領域に関する評価スコアとして使用した。この様式で全てのＮｏＣ領域を評価した後、最高の特異度スコアを持つ領域を最適なＮｏＣ領域として選択した。このＮＯＣ領域を定めるスコア範囲を、１０％の関連するノーコールのスコアの上方および下方の分類スコアから得た。
提供された（ｈｏｌｄ−ｏｕｔ）検証セットにおける分類パフォーマンスにＮｏＣ手順がどのようにして影響を及ぼすのかを予測するために、上述のモデル５の１０×１０−分割交差検証の評価内で分析を行った。先述のモデルの構造全てと同様、発見セットのみをこの評価において使用した。この１０×１０−分割検証手順から判定された中間ＡＵＣの結果は０．８７であり、これはＮｏＣの適用無しで０．８６の元の発見ＡＵＣよりも僅かに高く、ＮｏＣ手順は実際に利用するのに有益であり得ることを示唆している。
最終ＮｏＣ領域を、発見サンプルの全てに対し上述された同じＮｏＣ手順を使用することにより判定した。これにより、０．２９８と０．３９６の間のスコアを包含するＮｏＣ領域がもたらされた。このＮｏＣ領域を、領域内にある２０のサンプル（１３．３％）（１０の疾患、１０の対照）を伴う検証セットに直接適用した。残存する確認サンプルから判定されたＲＯＣは、０．８５のＡＵＣ（９５％のＣＩ’ｓ：０．７８−０．９１）、即ちＮｏＣの適用することなく確認ＲＯＣ上での０．０３の改善をもたらした。ＮｏＣ分析の結果を表１０に、発見および確認のＲＯＣデータを図１７Ａ−１７Ｂに与える。
ＮＯＣが適用される、および適用されないＲＯＣ曲線を比較すると、ＮｏＣは、約６０−８０％の特異度の領域で最もパフォーマンスを改善させた。ＮＯＣにより、感度の明らかな改善が明白となる。特に、８５％の感度と７８％の特異度での点は、感度と特異度両方に関する優れた全体的なパフォーマンスにより興味深いものである。
分類子のカットオフポイントの選択
分類子の全体的なパフォーマンスを、上記で報告されるようなＲＯＣのＡＵＣを介して評価することができる。ＲＯＣは、全ての可能なモデルスコアのカットオフポイントでの分類子のパフォーマンスを考慮する。しかし、分類決定を行う必要がある時（即ち、この患者は病気かまたは健康か？）、カットオフポイントを使用して２つのグループを画定しなければならない。カットオフポイントにある、またはそれより上の分類スコアを陽性（または病気）として評価し、カットオフポイントより下の点を陰性（または健康）として評価する。
上記に要約される、ＮｏＣが適用される１０の分類モデルおよび単一のモデルについて、分類スコアのカットオフポイントを、確認ＲＯＣのものの上での最大精度の点を選択することより確立した。ＲＯＣ上での最大精度の点は、正確な分類コールの総数が最大化されるカットオフポイント（複数可）である。ここで、陽性および陰性の分類コールに等しく重み付けした。複数の最大精度点が与えられたＲＯＣ上に存在した場合、関連する最大感度を持つ点を選択した。
カットオフポイントの選択プロセスに関する結果を、表１１と図１３に要約する。選択されたカットオフスコアは、関連するモデルにより出力されるスコアのタイプを表す。幾つかのモデルについて、結果として生じる分類スコアは確率を表わし、スコアは０−１に及ぶ。他のモデル（例えば、モデル１０）について、分類スコアは単なる１つのスコアであり、スコアが大きくなるほど、ＣＲＣ患者を表わす可能性がより高くなる。このような場合、カットオフスコアは１より上であり得る。
進行腺腫のパネルの組み合わせ
進行性結腸直腸腺腫およびＣＲＣを、本明細書に記載されるように場合によっては平行してアッセイする。例えば、ＣＡＴＤにて単一のバイオマーカーが重複している、結腸直腸癌に関するパネルおよび進行腺腫に関するパネルを、組み合わせて測定する。このような実施形態において、進行腺腫を診断するためのパネルは、以前に開示した方法を用いて導き出される場合もある。進行腺腫のリスク、および本明細書に開示されるようなバリアントを評価するための１枚のパネルを、内視鏡検査ＩＩ研究から得たサンプル上での分類分析を含む以前の研究から分類分析の工程を使用して導き出した。
内視鏡検査ＩＩ研究による進行腺腫バイオマーカーの発見のために、分析用に選択された３０２のサンプルには、結腸内視鏡検査から並存疾患も有害なものも見つからなかった１５１の対照サンプルと、進行期において結腸または直腸腺腫の病変が確認された１５１の疾患サンプルとが含まれていた。この研究のために、進行した結腸直腸の腺腫は、以下の少なくとも１つを持つと定められたた：任意の腺腫＞＝１ｃｍ、無茎性鋸歯状ポリープ＞＝１ｃｍ、異形成が高級である腺腫、または絨毛状の組織学的特徴を持つ腺腫。対照および疾患のサンプルは、年齢、性別、および登録部位について対となって一致していた。３０２のサンプルを更に、発見セットと確認のセットに分け、発見セットには７５の対照と７５の進行性結腸直腸腺腫サンプルを、検証セットには７６の対照と７６の進行性結腸直腸腺腫サンプルを分けた。検証セットの調査されたバイオマーカーパネルの一般化パフォーマンスをより厳格に試験するために、発見セットと検証セットは、重複しない部位からの患者サンプルで構成されていた。サンプルとその特徴の要約表を表１２に提供する。
データの準備のために、合計３０２のサンプルを、３０の異なるタンパク質についてＥＬＩＳＡアッセイを使用して分析し、その結果、３０２のサンプルにわたり３０のタンパク質の各々についての濃度測定（例えば、蓄積レベル）がもたらされた。データ収集後、濃度値を様々な方法で調製した。幾つかの分析について、濃度測定をｌｏｇ２変換し、一方で他の分析については、濃度値は形質転換されないままであった。標準化され（ゼロ平均、単位分散）、且つ標準化されなかった（即ち、元の測定値）測定値に対しても、分析を行った。
分類分析も行った。分類分析の目的は、進行腺腫を持つおよび持たないサンプルを区別する、上部パフォーミングマーカーのパネルおよび分類モデルを判定することであった。分類子モデルと関連する分類パフォーマンスを、１０×１０−分割交差検証手順により評価した。１０×１０−分割交差検証を、発見セットのみを使用して実行し、特徴選択および分類モデルアセンブリを組み込んだ。交差検証手順において、使用される特徴の数を減少させるために、特徴選択を最初に適用し、その後、分類子モデルの開発および続く分類パフォーマンスの評価を行った。１０−分割交差検証の各々のために、データを１０−分割し、その各々はトレーニングセットとして９０％サンプル、および試験セットとして残りの１０％のサンプルを含んでいる。このプロセスにおいて、各サンプルを試験セットにおいて一度評価した。特徴選択およびモデル構築を、トレーニングセットのみを使用して行い、次いでこれらのモデルを試験セットに適用して、典型的には受信者動作特性（ＲＯＣ）プロットからの曲線下面積（ＡＵＣ）を介して分類子パフォーマンスを評価した。ここで、１０×１０−分割交差検証手順の各々から得た平均または中間のＡＵＣ値を使用して、全体的なマーカーパネルと分類モデルパフォーマンスを評価した。
異なる大きさのマーカーパネルのパフォーマンスを調べるために、様々な特徴選択および還元法（ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ）を使用し、これは、Ｅｌａｓｔｉｃ Ｎｅｔｗｏｒｋの特徴選択、無作為フォレストでの特徴の重要度の順位付け、ｔ検定でのｐ値の順位付け、階層的構造形成、および完全な組み合わせの調査を含む。完全な組み合わせの調査の例外として、特徴選択方法は、与えられた分類子モデル構造の最終的パフォーマンスの評価にマーカー選択の可変性を組み込むために、交差検証手順の個々の分割内にはめ込まれた。完全な組み合わせの調査のために、特徴の全てのｎ−ｃｈｏｏｓｅ−ｒの組み合わせを評価し、そこでは、特定の組み合わせがモデルの構築前に選択され、全ての交差検証の分割にわたって使用された。両方の計算上の実現可能性の理由のために、および過剰適合の可能性を限定するために、比較的小さな値を有するｎおよびｒを選択し、ｎは典型的に＜＝合計３０のマーカー、およびｒは典型的に２から１０の間であった。
１０×１０−分割交差検証の分割内で、および特徴選択工程の後、分類子モデルを、様々な分類アルゴリズムの１つを使用して構築し、これは例として、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）アルゴリズム、無作為フォレストアルゴリズム、ブースティングを伴うおよび伴わないＥｌａｓｔｉｃ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＥＮｅｔ）回帰モデル、およびｋ−近傍（ｋＮＮ）が挙げられる。分類モデルは、Ｒ統計的プログラミング言語で実施される、確立された分類モデリングパッケージを使用して構築された。
トレーニングセット上の分類子モデルの構築後、これは、提供された試験セットサンプルの分類スコアを結果としてもたらす試験セットへの修飾を行うことなく、直接適用された。完全な１０分類スコアを交差検証の反復の完了後、全てのサンプルからの試験セット分類スコアを単一のセットの値に融合させて、関連する受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を生成した。このＲＯＣから、曲線下面積（ＡＵＣ）を計算し、１つのＡＵＣ値は１０−分割交差検証の１０の反復の各々に関するものである。次いで、１０の反復にわたる平均および中間のＡＵＣ値を用いて、特定の分類子構築プロセスのパフォーマンスを評価して、発見データのみを利用する提供されたセットの確認パフォーマンスの予想の推定値を表わした。
分類モデル結果を分析した。上述の１０×１０−分割交差検証手順を用いて、多くの分類子構築方法を評価した。このような方法のうち１つが、異なる特徴選択と分類モデルの方法の範囲にわたって最高の分類パフォーマンスをもたらした確認のために選択された。この分類子モデルを確認するために、最終モデルを、関連する１０×１０−分割交差検証手順に使用される発見データ、同じ特徴選択、および分類子モデル方法の全てを使用して構築した。最終モデルは、１セットのマーカーおよび関連するモデルパラメータを伴う分類モデルで構成されていた。このモデルを確認前にロックし（ｌｏｃｋｅｄ）、付加的なチューニング無しで検証セットに直接適用する。検証セット分類スコアから最終ＲＯＣを生成し、ＡＵＣを介してブートストラップサンプリング手順から計算したＲＯＣ／ＡＵＣ上での９５％の信頼区間を持つＡＵＣを介して、最終確認パフォーマンスを測定した。
要するに、ＡＡモデルは以下のパラメータを実証した。このモデルは、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１からの４つのタンパク質測定値で構成されていた。中間の発見ＡＵＣは０．７７であり、検証セットにおけるＡＵＣパフォーマンスは０．６５であった。発見から確認までのＡＵＣの落ち込みにもかかわらず、ＲＯＣ上での９５％の信頼区間は０．５６〜０．７４であり、これは、モデルがランダムなパフォーマンス上に分類弁別を著しく提供することを示していた。入力データはＥＬＩＳＡ−３０の入力であり、使用される分類子はＫＮＮであった。
分類子の全体的なパフォーマンスを、場合によっては本明細書で報告されるようなＲＯＣのＡＵＣを介して評価する。ＲＯＣは、全ての可能なモデルスコアのカットオフポイントでの分類子のパフォーマンスを考慮する。しかし、分類決定を行う必要がある時（例えば、この患者は病気かまたは健康か？）、カットオフポイントを使用して２つのグループを画定する。様々な実施形態において、カットオフポイントにある、またはそれより上の分類スコアを陽性（または病気）として評価し、カットオフポイントより下の点を陰性（または健康）として評価する。
本明細書に開示される幾つかの分類のために、分類スコアのカットオフポイントを、確認ＲＯＣ上での最大精度の点を選択することにより確立する。ＲＯＣ上での最大精度の点は、正確な分類コールの総数が最大化されるカットオフポイント（複数可）である。ここで、陽性および陰性の分類コールに等しく重みを付ける。複数の最大精度点が与えられたＲＯＣ上に存在する場合、場合によっては関連する最大感度を持つ点を選択する。本明細書中の幾つかのＡＡパネルについて、以下のパラメータを観察した：０．８３の感度、０．４５の特異度、０．６４の精度、および０．２５のカットオフ。本明細書中の幾つかのＡＡパネルについて、以下のパラメータを観察した：０．８０の感度および０．５０の特異度。
図面の付加的な参照
本明細書中の開示は、明細書および添付の特許請求の全体にわたり描かれ、図面によって支持されている。より詳細に図面を参照すると、以下が観察される。
図１は、リードＣＲＣバイオマーカーパネルの開発に関するワークフローのパイプラインを表す。ボックス１において、上部では、２８の最良のタンパク質が、文学から編集された１８７の候補から標的とされた質量分析プラットフォームを使用して同定される。ボックス２において、８つのタンパク質のＣＲＣ試験パネルが、ＥＬＩＳＡを使用した不偏のケースコントロール研究における機械学習を介して同定される。ボックス３において、バイオマーカーとしての年齢が、ＣＲＣ対併発疾患無し−発見無しのケースコントロールのサブセットを使用して、パラメータとしてモデルに加えられる。ボックス４において、不確定コール境界が、試験される予定の患者のサブセットを用いてモデルに加えられる。ボックス５において、年齢の分類子に加えて８つのタンパク質が、試験される予定の患者のサブセットを使用して確認される。
図２は、ＣＲＣパネルのＡＵＣを表す。Ｘ軸は、１００％から０％まで、２０％の間隔で特異度を示す。Ｙ軸は、０％から１００％まで、２０％の間隔で感度を示す。対角線に沿った傾斜は、５０％の感度と５０％の特異度を示す。斜線部分は、グラフに関する９５％の信頼区間を示す。暗色の曲線は、タンパク質ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む、９員のＣＲＣパネルに関するパフォーマンス、および年齢の非タンパク質バイオマーカーを示す。８１％の感度および７８％の特異度に相当するＡＵＣの位置が示される。このパフォーマンスは、発見における２０％の標的とされた不確定割合と１５％の確認された不確定割合を使用して評価される。
我々の研究は、初期対後期のＣＲＣパフォーマンスには有意差が無いことを示した。ＣＲＣのステージＩ−ＩＩについて、１５の真値対５の偽値が存在し、感度は０．７５であった。ＣＲＣのステージＩＩＩ−ＩＶについて、１５の真値対２の偽値が存在し、感度は０．８８であった。ＣＲＣのステージＩ−ＩＩの結果およびＣＲＣのステージＩＩＩ−ＩＶの結果両方の平均は、１５の真値および７の偽値であり、感度は０．８１であった。このＣＲＣのステージアッセイのためのＦｉｓｈｅｒ検定のｐ値は０．４１５であり、カイ二乗検定のｐ値は０．５４６であった。サンプルの優先的な分類は、不確定コールグループにおいて除外されなかった。我々の研究結果は、ノーコールのグループ（ＮｏＣ）について、ＣＲＣ分類は５の真対３７の偽を有することを示した。非ＣＲＣ分類は、５１の真対２８０の偽を有していた。ＣＲＣ分類と非ＣＲＣ分類のＮｏＣグループの平均は、５６の真対３１７の偽であった。ＮｏＣグループについて、このアッセイのためのＦｉｓｈｅｒ検定のｐ値は０．６５２であり、カイ二乗検定のｐ値は０．７１２であった。
図３は、ＡＡパネルのＡＵＣを表す。Ｘ軸は、０．０から１．０まで、０．２の間隔で１−特異度を示す。Ｙ軸は、０．０から１．０まで、０．２の間隔で感度を示す。ｘ＝ｙでの傾斜は、５０％の感度と５０％の１−特異度をｙ示す。斜線部分は、グラフに関する９５％の信頼区間を示す。暗色の曲線は４員のパネルについてのパフォーマンスを示し、一方でライトグレーの線は構成要素のパフォーマンスを示している。
図４は、図２のＣＲＣパネルに関する検証データを提示している。ＣＲＣパネルは、「ａ」と標識化した「発見１」サンプル収集上で開発された。その後、ＣＲＣパネルは、第２のサンプルセット上で再び導き出され且つ確認され、「ｂ」と標識化した「発見２」、および「ｃ」と標識化した「検証」集団に分けた。図４に見られるように、カラムｂとｃの数は、所定のカテゴリーについて著しく異なるものではない。このことは、ＣＲＣパネルが、発見１セットにおいて生成され且つ発見２セットにおいて回収されると、与えられたカテゴリーに関して確実に検証されたことを示している。発見２と検証結果との間の密接な相関性は、試験の繰り返し精度の指標である。カラムは、左から右まで以下のように標識化される：結腸癌、直腸癌、併発疾患無し−発見無し、腺腫−結腸、腺腫−直腸、併発疾患−発見無し、他の指標、および他の癌。
図４は、試験されたＣＲＣパネルが、通常はＣＲＣと健康なサンプルだけでなく、ＣＲＣと非ＣＲＣサンプル、更には他のタイプの癌を持つサンプルを区別することを実証している。従って、図４は、本明細書に開示されるＣＲＣパネルが、他の癌に悩む個体からのサンプルにおいてさえも、循環血液サンプルにおいて示されるようにＣＲＣと非ＣＲＣを区別することを実証している。
図５は、本明細書中のパネルに関連するタンパク質マーカーのためのＣＲＣおよび健康な対照のサンプルについてのタンパク質レベルを表す。各タンパク質について、左または上部のボックスプロットの範囲は対照サンプル集団のタンパク質レベルを示し、右または下部のボックスプロットはＣＲＣ陽性サンプル集団のタンパク質レベルを示している。Ｌｏｇ２（濃度）は、画像の上部にわたり２−２０まで変動する。本明細書で議論されたタンパク質を、画像の左側に列挙する。タンパク質の順序は、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＡＣＴ、ＡＮＡＸ１、ＡＰＯＡ１、ＣＡＨ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＬＵＳ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＣＲＰ、ＤＰＰ４、ＦＧＢ、ＦＩＢＧ、ＧＡＲＳ、ＧＤＦ１５、ＧＥＬＳ、ＨＰＴ、ＭＩＦ、ＯＳＴＰ、ＰＫＭ、ＰＲＤＸ１、ＰＳＧＬ、ＳＡＡ１、ＳＢＰ１、ＳＥＰＲ、ＴＦＦ３、ＴＦＲＣ、およびＴＩＭＰ１である。図５は、個々のマーカーが頻繁に、ＣＲＣと健康な対照サンプルとの間で実質的に変動しないことを実証しており、それらの個々のバイオマーカーの構成要素に対する、本明細書で提示されるようなバイオマーカーパネルの相乗的な改善を強調している。
図６は、本明細書中のパネルに関連するタンパク質マーカーのためのＡＡおよび健康な対照のサンプルについてのタンパク質レベルを表す。各タンパク質について、左または上部のボックスプロットの範囲は対照サンプル集団のタンパク質レベルを示し、右または下部のボックスプロットはＣＲＣ陽性サンプル集団のタンパク質レベルを示している。Ｌｏｇ２（濃度）は、画像の上部にわたり２−２０まで変動する。本明細書で議論されたタンパク質を、画像の左側に列挙する。タンパク質の順序は、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＡＣＴ、ＡＮＡＸ１、ＡＰＯＡ１、ＣＡＨ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＬＵＳ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＣＲＰ、ＤＰＰ４、ＦＧＢ、ＦＩＢＧ、ＧＡＲＳ、ＧＤＦ１５、ＧＥＬＳ、ＨＰＴ、ＭＩＦ、ＯＳＴＰ、ＰＫＭ、ＰＲＤＸ１、ＰＳＧＬ、ＳＡＡ１、ＳＢＰ１、ＳＥＰＲ、ＴＦＦ３、ＴＦＲＣ、およびＴＩＭＰ１である。図５は、個々のマーカーが頻繁に、ＡＡと健康な対照サンプルとの間で実質的に変動しないことを実証しており、それらの個々のバイオマーカーの構成要素に対する、本明細書で提示されるようなバイオマーカーパネルの相乗的な改善を強調している。
図７Ａ−１６Ｂは、本明細書に提示されるようなパネルモデル１−１０に関する発見および確認のＡＵＣプロットを提示する。各図について、Ｘ軸は０％から１００％まで２０％の間隔で特異度を示し、または代替的に、０．０〜１．０まで０．２の間隔で１−特異度を示す。Ｙ軸は、０％から１００％まで、２０％の間隔で感度を示す。対角線に沿った傾斜は、５０％の感度と５０％の特異度を示す。ボックスプロットは、グラフに関する９５％の信頼区間を示している。
モデル１は、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＯＳＴＰ、およびＳＥＰＲを含んでいた。モデル１に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図７Ａと７Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８４であり、検証セットのＡＵＣは０．８０であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は＞５０％であり、７５％の特異度では、感度は＞６０％であり、５０％の特異度では、感度は＞８０％である。モデル２は、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＰＯＡ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＬＵＳ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＦＧＢ、ＦＩＢＧ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＭＩＦ、ＰＲＤＸ１、ＰＳＧＬ、ＳＢＰ１、およびＳＥＰＲを含んでいた。モデル２に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図８Ａと８Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８３であり、検証セットのＡＵＣは０．８１であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は約５０％であり、７５％の特異度では、感度は＞６０％であり、５０％の特異度では、感度は＞８０％である。モデル３は、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＧＡＲＳ、およびＳＥＰＲを含んでいた。モデル３に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図９Ａと９Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８２であり、検証セットのＡＵＣは０．８２であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は＞５０％であり、７５％の特異度では、感度は＞７０％であり、５０％の特異度では、感度は約８０％である。モデル４は、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＣＲＰ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、５１０Ａ８、５１０Ａ９、ＳＡＭ、およびＳＥＰＲを含んでいた。モデル４に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図１０Ａと１０Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８１であり、検証セットのＡＵＣは０．８１であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は約６０％であり、７５％の特異度では、感度は＞７０％であり、５０％の特異度では、感度は＞８０％である。モデル５は、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＳＥＰＲ、およびＴＦＲＣを含んでいた。モデル５に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図１１Ａと１１Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８６であり、検証セットのＡＵＣは０．８２であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は約５０％であり、７５％の特異度では、感度は＞７０％であり、５０％の特異度では、感度は約９０％である。モデル６は、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＡＡＣＴ、ＣＯ９、およびＳＥＰＲである、７つのタンパク質を含んでいた。モデル６に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図１２Ａと１２Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８６であり、検証セットのＡＵＣは０．８０であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は＞４０％であり、７５％の特異度では、感度は＞６０％であり、５０％の特異度では、感度は＞８０％である。モデル７は、表５に参照されるように、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、およびＳＥＰＲである、７つのタンパク質を含んでいた。モデル７に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図１３Ａと１３Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８３であり、検証セットのＡＵＣは０．８１であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は＞５０％であり、７５％の特異度では、感度は＞６０％であり、５０％の特異度では、感度は＞８０％である。モデル８は、表５に参照されるように、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＡＰＯＡ１、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＬＵＳ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＦＧＢ、ＦＩＢＧ、ＧＡＲＳ、ＧＥＬＳ、ＨＰＴ、ＭＩＦ、ＰＲＤＸ１、ＰＳＧＬ、ＳＢＰ１、およびＳＥＰＲを含んでいた。モデル８に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図１４Ａと１４Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８４であり、検証セットのＡＵＣは０．７８であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は＞３０％であり、７５％の特異度では、感度は＞６０％であり、５０％の特異度では、感度は＞８０％である。モデル９は、Ａ１ＡＧ１、Ａ１ＡＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ９、ＦＩＢＧ、ＧＥＬＳ、およびＳＥＰＲを含んでいた。モデル９に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるＲＯＣ曲線は、図１５Ａと１５Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８５であり、検証セットのＡＵＣは０．８０であった。９０％の確認ＲＯＣ特異度では、感度は＞５０％であり、７５％の特異度では、感度は＞６０％であり、５０％の特異度では、感度は約８０％である。モデル１０に関する発見セットおよび検証セットから結果として生じるモデル１０の曲線は、図１６Ａと１６Ｂそれぞれに表される。結果として生じる発見セットのＡＵＣは０．８５であり、検証セットのＡＵＣは０．７５であった。
図１７Ａ−１７Ｂは、「ＮＯＣ」分析を使用したモデル５の代替的な分析を表す。Ｘ軸は、１００％から０％まで、２０％の間隔で特異度を示す。Ｙ軸は、０％から１００％まで、２０％の間隔で感度を示す。対角線に沿った傾斜は、５０％の感度と５０％の特異度を示す。ボックスプロットは、グラフに関する９５％の信頼区間を示している。
この分析において、本明細書でＮｏＣ（「ノーコール」）と称されると、分類モデルによる不確定領域を使用する効果が調査された。この分析において、「ノーコール」を受け取るように標的とされたサンプルのパーセンテージを、１０％に設定した。サンプルが１０％である不確定領域（ＮｏＣ領域）について最適なスコア範囲を判定するために、以下のように＞＝９０％の感度で特異度を最大限にした：１０％のサンプルの可能な連続するセットを全て、分類子スコア範囲にわたって判定した。各セットについて、１０％のサンプルの関連するセットを、ノーコールとして印を付けた。このようなサンプルを分析セットから取り除き、ＲＯＣ曲線をサンプルの残り９０％から生成した。次いで＞＝９０％の感度での最大の特異度を判定し、これを問題におけるＮｏＣ領域に関する評価スコアとして使用した。この様式で全てのＮｏＣ領域を評価した後、最高の特異度スコアを持つ領域を最適なＮｏＣ領域として選択した。このＮＯＣ領域を定めるスコア範囲を、１０％の関連するノーコールのスコアの上方および下方の分類スコアから得た。提供された検証セットにおける分類性能にＮｏＣ手順がどのようにして影響を及ぼすのかを予測するために、上述のモデル５の１０×１０−分割交差検証の評価内で分析を行った。先述のモデルの構造全てと同様、発見セットのみをこの評価において使用した。この１０×１０−分割検証手順から判定された中間ＡＵＣの結果は０．８７であり、これはＮｏＣの適用無しで０．８６の元の発見ＡＵＣよりも僅かに高く、ＮｏＣ手順は実際に利用するのに有益であり得ることを示唆している。
最終ＮｏＣ領域を、発見サンプルの全てに対し上述された同じＮｏＣ手順を使用することにより判定した。これにより、０．２９８と０．３９６の間のスコアを包含するＮｏＣ領域がもたらされた。このＮｏＣ領域を、領域内にある２０のサンプル（１３．３％）（１０の疾患、１０の対照）を伴う検証セットに直接適用した。残存する確認サンプルから判定されたＲＯＣは、０．８５のＡＵＣ（９５％のＣＩ’ｓ：０．７８−０．９１）、即ちＮｏＣの適用することなく確認ＲＯＣ上での０．０３の改善をもたらした。
ＮＯＣが適用される、および適用されないＲＯＣ曲線を比較すると、ＮｏＣは、約８０−６０％の特異度の領域で最もパフォーマンスを改善させた。ＮＯＣにより、感度の明らかな改善が明白となる。特に、８５％の感度と７８％の特異度での点は、感度と特異度両方に関する優れた全体的なパフォーマンスにより興味深いものである。
図１７Ｂは、更なるＮＯＣ分析結果を表す。Ｘ軸は、０．０から１．０まで、０．２の間隔で１−特異度を示す。Ｙ軸は、０．０から１．０まで、０．２の間隔で感度を示す。ｘ＝ｙでの傾斜は、５０％の感度と５０％の１−特異度をｙ示す。斜線部分は、グラフに関する９５％の信頼区間を示す。暗色の曲線は４員のパネルについてのパフォーマンスを示し、一方でライトグレーの線は構成要素のパフォーマンスを示している。
図１８は、最大精度に相当するＡＵＣの点におけるモデル１−１０の感度および特異度を表す。感度は、Ｙ軸上で、０．２５の間隔で０−１に及ぶ。Ｘ軸は、０．２５の間隔で、０〜１に及ぶ１−特異度を表す。モデル１−１０はそれぞれａ−ｋを標識化される。
図１９は、本明細書に開示される方法、システム、キット、および組成物と調和するコンピューターシステムを表す。
図２０は、ＣＲＣの予測のために豊富化された（ｅｎｒｉｃｈｅｄ）バイオマーカーセットから無作為に生成されたパネルのＡＵＣ値を表す。平均および中間のＡＵＣ値は、本明細書に開示されたＣＲＣパネルの値よりもかなり下である。
番号付けした実施形態
本開示は更に、本明細書に列挙される番号付けした実施形態の検討を介して理解される。１．個体の血液サンプルにおける結腸直腸癌のリスク状態を評価するエキソビボの方法であって、個体から循環血液サンプルを得る工程；前記個体からのパネル情報を含むために、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、およびＰＳＧＬを含んでいるサンプルのタンパク質のリストを含む、バイオマーカーパネルのバイオマーカーパネルレベルを得る工程；前記個体の前記パネル情報を、既知の結腸直腸癌状態に相当する基準パネル情報セットと比較する工程；および、前記個体の基準パネル情報が前記基準パネル情報セットと著しく異なるものでない場合に、結腸直腸癌のリスク状態を持つものとして前記個体を分類する工程を含む。２．循環血液サンプルを得る工程は、個体の静脈または動脈から採血することを含む、実施形態１の方法。３．パネル情報は個体の年齢情報を含む、実施形態１または２の方法。４．タンパク質のリストは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む、実施形態１乃至３の何れか１つの方法。５．タンパク質のリストはわずか１５のタンパク質しか含まない、実施形態１乃至４の何れか１つの方法。６．タンパク質のリストはわずか８のタンパク質しか含まない、実施形態１乃至５の何れか１つの方法。７．タンパク質のリストは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む、実施形態１乃至６の何れか１つの方法。８．前記分類する工程は、少なくとも８１％の感度、および少なくとも７８％の特異度を持つ、実施形態１乃至７の何れか１つの方法。９．医療従事者に前記分類する工程の結果の報告書を送信する工程を含む、実施形態１乃至８の何れか１つの方法。１０．報告書は少なくとも８１％の感度を示す、実施形態１乃至９の何れか１つの方法。１１．報告書は少なくとも７８％の特異度を示す、実施形態１乃至９の何れか１つの方法。１２．報告書は結腸内視鏡検査を行うことを推奨する、実施形態１乃至９の何れか１つの方法。１３．個体の結腸内視鏡検査を行う工程を含む、実施形態１乃至１２の何れか１つの方法。１４．報告書は、独立的な外科的介入を推奨する、実施形態１乃至９の何れか１つの方法。１５．個体に独立的な外科的介入を行う工程を含む、実施形態１乃至１４の何れか１つの方法。１６．報告書は、独立的な癌アッセイを受けることを推奨する、実施形態１乃至９の何れか１つの方法。１７．個体に独立的な癌アッセイを行う工程を含む、実施形態１乃至１６の何れか１つの方法。１８．報告書は、便の癌アッセイを受けることを推奨する、実施形態１乃至９の何れか１つの方法。１９．便の癌アッセイを行う工程を含む、実施形態１乃至１８の何れか１つの方法。２０．報告書は、抗癌組成物を投与することを推奨する、実施形態１乃至９の何れか１つの方法。２１．抗癌組成物を投与する工程を含む、実施形態１乃至１８の何れか１つの方法。２２．報告書は、継続的なモニタリングを推奨する、実施形態１乃至９の何れか１つの方法。２３．前記個体のパネル情報の少なくとも１つのバイオマーカーレベルは前記基準パネルからの対応する値とは著しく異なり、前記個体の全体としてのパネルレベルは前記基準パネルレベルと著しく異なるものではない、実施形態１乃至２２の何れか１つの方法。２４．独立して前記個体の基準パネル情報のパラメータは、６５％を超える感度または６５％を超える特異度では前記個体の前記結腸直腸癌の状態を示さない、実施形態１乃至２３の何れか１つの方法。２５．タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を抗体のセットに接触させることを含み、抗体のセットはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、およびＰＳＧＬに特異的な抗体を含む、実施形態１乃至２４の何れか１つの方法。２６．タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を質量分光分析にさらすことを含む、実施形態１乃至２５の何れか１つの方法。２７．前記比較する工程および前記分類する工程の少なくとも１つは、基準パネル情報を分析するように構成されたコンピューター上で実行される、実施形態１乃至２６の何れか１つの方法。２８．既知の結腸直腸癌状態に相当する前記基準パネル情報セットは、機械学習モデルの生成物を含む、実施形態１乃至２７の何れか１つの方法。２９．機械学習モデルは、既知の結腸直腸の健康状態に相当する少なくとも１００のバイオマーカーパネルを使用して訓練される、実施形態１乃至２８の何れか１つの方法。３０．個体における結腸直腸癌処置の効果をモニタリングするエキソビボの方法であって、第１の時点で個体から循環血液を含む第１のサンプルを得る工程；第２の時点で結腸直腸癌処置を受ける同個体から循環血液を含む第２のサンプルを得る工程；第１のサンプルにおけるタンパク質のリストのタンパク質レベルを含む第１のパネルレベル、および、第２のサンプルにおけるタンパク質のリストのタンパク質レベルを含む第２のパネルレベルを得る工程を含み、前記リストは、前記第１のサンプルおよび前記第２のサンプルに関するパネル情報を含むようにＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、およびＰＳＧＬを含み；ここで、タンパク質レベルの変化は、結腸直腸癌処置の効果を示す。３１．第１のサンプルを得る工程は、個体の静脈または動脈から採血することを含む、実施形態３０の方法。３２．結腸直腸癌処置は医薬組成物の投与を含む、実施形態３０または３１の方法。３３．結腸直腸癌処置は化学療法剤の投与を含む、実施形態３０乃至３２の何れか１つの方法。３４．結腸直腸癌処置は結腸内視鏡検査を含む、実施形態３０乃至３３の何れか１つの方法。３５．結腸直腸癌処置はポリープ切除を含む、実施形態３０乃至３４の何れか１つの方法。３６．結腸直腸癌処置は放射線治療を含む、実施形態３０乃至３５の何れか１つの方法。３７．前記第１のサンプルのパネルレベルおよび前記第２のパネルレベルを、健康な基準の少なくとも１つのパネルレベルと比較する工程を含み、ここで、健康な基準のパネルレベルにかなり類似する第２のサンプルのパネルレベルは、結腸直腸癌処置の効果を示す、実施形態３０乃至３６の何れか１つの方法。３８．前記第１のサンプルのパネルレベルおよび前記第２のパネルレベルを、健康な基準の少なくとも１つのパネルレベルと比較する工程を含み、ここで、結腸直腸癌のパネルレベルにかなり類似する第１のサンプルのパネルレベルは、結腸直腸癌処置の効果を示す、実施形態３０乃至３７の何れか１つの方法。３９．タンパク質のリストは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む、実施形態３０乃至３８の何れか１つの方法。４０．タンパク質のリストはわずか１５のタンパク質しか含まない、実施形態３０乃至３９の何れか１つの方法。４１．タンパク質のリストはわずか８のタンパク質しか含まない、実施形態３０乃至４０の何れか１つの方法。４２．タンパク質のリストは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む、実施形態３０乃至４１の何れか１つの方法。４３．効果が示されない場合に結腸直腸癌処置を変更する工程を含む、実施形態３０乃至４２の何れか１つの方法。４４．効果が示されない場合に結腸直腸癌処置を繰り返す工程を含む、実施形態３０乃至４２の何れか１つの方法。４５．効果が示されない場合に結腸直腸癌処置を継続する工程を含む、実施形態３０乃至４２の何れか１つの方法。４６．効果が示されない場合に結腸直腸癌処置を中止する工程を含む、実施形態３０乃至４２の何れか１つの方法。４７．個々の結腸直腸癌状態を示すタンパク質のパネルであって、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲから成るリストから選択される少なくとも５つのタンパク質を含み、ここで、個体の循環血液からの基準パネルとは著しく異なるものではないレベルでのパネルの測定は、少なくとも８１％の感度および少なくとも７８％の特異度で、基準パネルの結腸直腸癌状態に相当する個体の結腸直腸癌状態を示し；および、前記パネルの構成物のタンパク質レベルは、６５％を超える感度および６５％を超える特異度では個体の結腸直腸癌状態を示さない。４８．ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲから成るリストから選択される少なくとも６つのタンパク質を含む、実施形態４７のパネル。４９．わずか１２のタンパク質しか含まず、その内少なくとも４つのタンパク質が、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲから成るリストから選択される、実施形態４７または４８のパネル。５０．わずか１２のタンパク質しか含まず、タンパク質のパネルは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む、実施形態４７乃至４９の何れか１つのパネル。５１．ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲから成る、実施形態４７乃至５０の何れか１つのパネル。５２．実施形態１乃至２９の何れか１つに従い結腸直腸癌状態を評価する方法に使用するための、または、実施形態３０乃至４６の何れか１つに従い結腸直腸癌処置の効果をモニタリングする方法に使用するための、実施形態４７乃至５１の何れか１つに係るタンパク質のパネル。５３．抗体パネルを含むキットであって、前記抗体パネルはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲから成るリストから選択される少なくとも５つのタンパク質を同定する抗体を含む。５４．制御タンパク質に結合する抗体を含む、実施形態５３のキット。５５．前記抗体パネルはわずか１５の抗体しか含まない、実施形態５３または５４のキット。５６．前記抗体パネルはわずか１２の抗体しか含まない、実施形態５３乃至５５の何れか１つのキット。５７．前記抗体パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲの全てを同定する抗体を含む、実施形態５３乃至５６の何れか１つのキット。５８．患者の結腸直腸癌状態を評価するためのキットの使用と機能的に関連した指示書を含む、実施形態５３乃至５７の何れか１つのキット。５９．実施形態１乃至２９の何れか１つに従い結腸直腸癌状態を評価する方法に使用するための、または、実施形態３０乃至４６の何れか１つに従い結腸直腸癌処置の効果をモニタリングする方法に使用するための、実施形態４７乃至５２の何れか１つに係る抗体パネルを含むキット。６０．個体における結腸直腸癌のリスクを評価するように構成されたコンピューターシステムであって、当該コンピューターシステムは、循環血液を含む生体サンプルからのＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲから成るリストから選択される少なくとも５つのタンパク質を含むタンパク質のパネルの測定値を含むデータを受け取るための記憶装置、前記タンパク質のパネルの前記測定値に関連した結腸直腸癌のリスクを評価するためのコンピューター実行可能命令、および前記タンパク質のパネルの前記測定値に関連した前記結腸直腸癌のリスクを評価する報告書を送達するための出力ユニットを含む。６１．前記パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲから成るリストから選択される少なくとも６つのタンパク質を含む、実施形態６０のコンピューターシステム。６２．前記パネルはわずか１２のタンパク質しか含まず、その内少なくとも５つのタンパク質が、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲから成るリストから選択される、実施形態６０または６１のコンピューターシステム。６３．前記パネルはわずか１２のタンパク質しか含まず、タンパク質のパネルは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む、実施形態６０乃至６２の何れか１つのコンピューターシステム。６４．前記パネルは、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧ
Ｌ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲから成る、実施形態６０乃至６３の何れか１つのコンピューターシステム。６５．記憶装置は、タンパク質の第２のパネルの測定値を含むデータを受け取るように構成される、実施形態６０乃至６４の何れか１つのコンピューターシステム。６６．タンパク質のパネルの測定値を含む前記データはＥＬＩＳＡデータを含む、実施形態６０乃至６５の何れか１つのコンピューターシステム。６７．タンパク質のパネルの測定値を含む前記データは質量分析データを含む、実施形態６０乃至６６の何れか１つのコンピューターシステム。６８．結腸直腸癌のリスクの評価は、前記データを、既知の結腸直腸癌状態に関連した基準パネルと比較することを含む、実施形態６０乃至６７の何れか１つのコンピューターシステム。６９．前記個体は、前記データが前記基準パネルとは著しく異なるものでない時に、前記既知の結腸直腸癌状態に割り当てられる、実施形態６０乃至６８の何れか１つのコンピューターシステム。７０．前記基準パネルは結腸直腸癌の存在を示す、実施形態６０乃至６８の何れか１つのコンピューターシステム。７１．前記基準パネルは結腸直腸癌の不在を示す、実施形態６０乃至６８の何れか１つのコンピューターシステム。７２．結腸直腸癌のリスクの評価は、基準パネル情報を分析するように構成されたコンピューター上で実行される、実施形態６０乃至７１の何れか１つのコンピューターシステム。７３．前記記憶装置は、既知の結腸直腸癌状態に相当する少なくとも１つの基準パネル情報セットを含む、実施形態６０乃至７２の何れか１つのコンピューターシステム。７４．少なくとも１つの基準パネル情報セットは機械学習モデルを含む、実施形態６０乃至７３の何れか１つのコンピューターシステム。７５．機械学習モデルは、既知の結腸直腸の健康状態に相当する少なくとも１００のバイオマーカーパネルを使用して訓練される、実施形態６０乃至７４の何れか１つのコンピューターシステム。７６．前記報告書は、少なくとも８１％の感度、および少なくとも７８％の特異度を示す、実施形態６０乃至７５の何れか１つのコンピューターシステム。７７．前記報告書は少なくとも８１％の感度を示す、実施形態６０乃至７６の何れか１つのコンピューターシステム。７８．前記報告書は少なくとも７８％の特異度を示す、実施形態６０乃至７７の何れか１つのコンピューターシステム。７９．前記報告書は結腸内視鏡検査を行うことを推奨する、実施形態６０乃至７８の何れか１つのコンピューターシステム。８０．前記報告書は、独立的な外科的介入を推奨する、実施形態６０乃至７９の何れか１つのコンピューターシステム。８１．前記報告書は、独立的な癌アッセイを受けることを推奨する、実施形態６０乃至８０の何れか１つのコンピューターシステム。８２．前記報告書は、便の癌アッセイを受けることを推奨する、実施形態６０乃至８１の何れか１つのコンピューターシステム。８３．前記報告書は、抗癌組成物を投与することを推奨する、実施形態６０乃至８２の何れか１つのコンピューターシステム。８４．前記報告書は、継続的なモニタリングを推奨する、実施形態６０乃至８３の何れか１つのコンピューターシステム。８５．前記個体の基準のパネル情報の少なくとも１つのパラメータは前記基準パネル情報セットからの対応する値とは著しく異なり、前記個体の基準パネル情報は前記基準パネル情報セットと著しく異なるものではない、実施形態６０乃至８４の何れか１つのコンピューターシステム。８６．前記パネルの単一タンパク質は、６５％を超える特異度または６５％を超える感度で個体の結腸直腸癌状態を示さない、実施形態６０乃至８５の何れか１つのコンピューターシステム。８７．記憶装置は、前記個体の年齢情報を受け取るように構成される、実施形態６０乃至８６の何れか１つのコンピューターシステム。８８．コンピューター実行可能命令は、前記結腸直腸癌のリスクの評価が前記タンパク質のパネルの前記測定値に関連する時に、個体の年齢を計算に入れる（ｆａｃｔｏｒ ｉｎ）、実施形態６０乃至８７の何れか１つのコンピューターシステム。８９．個体の血液サンプルにおける進行腺腫のリスク状態を評価するエキソビボの方法であって、個体から循環血液サンプルを得る工程；前記個体からのバイオマーカーパネル情報を含むように、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１の少なくとも３つを含むサンプルにおける進行腺腫に関連するタンパク質のリストのタンパク質レベルを得る工程；前記個体の前記パネル情報を、既知の進行腺腫状態に相当する基準パネル情報セットと比較する工程；および、前記個体の基準パネル情報が前記基準パネル情報セットと著しく異なるものでない場合に、進行腺腫のリスク状態を持つものとして前記個体を分類する工程を含む。９０．循環血液サンプルを得る工程は、個体の静脈または動脈から採血することを含む、実施形態８９の方法。９１．パネル情報は個体の年齢情報を含む、実施形態８９または９０の方法。９２．タンパク質のリストはわずか１５のタンパク質しか含まない、実施形態８９乃至９１の何れか１つの方法。９３．タンパク質のリストはわずか５のタンパク質しか含まない、実施形態８９乃至９２の何れか１つの方法。９４．タンパク質のリストはＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含む、実施形態８９乃至９３の何れか１つの方法。９５．前記分類する工程は、少なくとも５０％の感度、および少なくとも８０％の特異度を持つ、実施形態８９乃至９４の何れか１つの方法。９６．医療従事者に前記分類する工程の結果の報告書を送信する工程を含む、実施形態９８乃至９５の何れか１つの方法。９７．報告書は少なくとも５０％の感度を示す、実施形態８９乃至９６の何れか１つの方法。９８．報告書は少なくとも８０％の特異度を示す、実施形態８９乃至９６の何れか１つの方法。９９．報告書は結腸内視鏡検査を行うことを推奨する、実施形態８９乃至９６の何れか１つの方法。１００．個体は結腸内視鏡検査を受ける、実施形態８９乃至９９の何れか１つの方法。１０１．報告書は、独立的な外科的介入を推奨する、実施形態８９乃至９６の何れか１つの方法。１０２．個体は独立的な外科的介入を受ける、実施形８９乃至１０１の何れか１つの方法。１０３．報告書は、独立的な癌アッセイを受けることを推奨する、実施形態１乃至９の何れか１つの方法。１０４．個体は独立的な癌アッセイを受ける、実施形態８９乃至１０３の何れか１つの方法。１０５．報告書は、便の癌アッセイを受けることを推奨する、実施形態８９乃至９６の何れか１つの方法。１０６．個体は便の癌アッセイを受ける、実施形態８９乃至１０５の何れか１つの方法。１０７．報告書は、抗癌組成物を投与することを推奨する、実施形態８９乃至９６の何れか１つの方法。１０８．抗癌組成物は個体に投与される、実施形態８９乃至１０７の何れか１つの方法。１０９．報告書は、継続的なモニタリングを推奨する、実施形態８９乃至９６の何れか１つの方法。１１０．前記個体の基準パネルの少なくとも１つのパラメータは前記基準パネルセットからの対応する値とは著しく異なり、前記個体の基準パネル情報は全体として、前記基準パネル情報セットと著しく異なるものではない、実施形態８９乃至１０９の何れか１つの方法。１１１．独立して前記個体の基準パネル情報のパラメータは、６５％を超える感度または６５％を超える特異度では前記個体の前記進行腺腫の状態を示さない、実施形態８９乃至１１０の何れか１つの方法。１１２．タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を抗体のセットに接触させることを含み、抗体のセットはＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１に特異的な抗体を含む、実施形態８９乃至１１１の何れか１つの方法。１１３．タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を質量分光分析にさらすことを含む、実施形態８９乃至１１２の何れか１つの方法。１１４．タンパク質レベルを得る工程は、サンプルをタンパク質結合ＤＮＡアプタマーに接触させることを含む、実施形態８９乃至１１３の何れか１つの方法。１１５．タンパク質レベルを得る工程は、サンプルを抗体アレイに接触させることを含む、実施形態８９乃至１１４の何れか１つの方法。１１６．前記比較する工程および前記分類する工程の少なくとも１つは、基準パネル情報を分析するように構成されたコンピューター上で実行される、実施形態８９乃至１１５の何れか１つの方法。１１７．既知の進行腺腫状態に相当する前記基準パネル情報セットは、機械学習モデルの生成物である、実施形態８９乃至１１６の何れか１つの方法。１１８．機械学習モデルは、既知の結腸直腸の健康状態に相当する少なくとも１００のバイオマーカーパネルを使用して訓練される、実施形態８９乃至１１７の何れか１つの方法。１１８．個体における進行腺腫の処置の効果をモニタリングするエキソビボの方法であって、第１の時点で個体から循環血液を含む第１のサンプルを得る工程；第２の時点で進行腺腫の処置を受ける同個体から循環血液を含む第２のサンプルを得る工程；第１のサンプルにおける進行腺腫の評価に関連するタンパク質のリストのタンパク質レベルを第１のパネルレベル、および、第２のサンプルにおける進行腺腫の評価に関連するタンパク質のリストのタンパク質レベルを第２のパネルレベルを得る工程を含み、前記リストは、前記第１のサンプルおよび前記第２のサンプルに関するパネル情報を含むようにＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含み；ここで、タンパク質レベルの変化は、進行腺腫の処置の効果を示す。１２０．第１のサンプルを得る工程は、個体の静脈または動脈から採血することを含む、実施形態１１９の方法。１２１．進行腺腫の処置は医薬組成物の投与を含む、実施形態１１９または１２０の方法。１２２．進行腺腫の処置は化学療法剤の投与を含む、実施形態１１９乃至１２１の何れか１つの方法。１２３．進行腺腫の処置は結腸内視鏡検査を含む、実施形態１１９乃至１２２の何れか１つの方法。１２４．進行腺腫の処置はポリープ切除を含む、実施形態１１９乃至１２３の何れか１つの方法。１２５．進行腺腫の処置は放射線治療を含む、実施形態１１９乃至１２４の何れか１つの方法。１２６．前記第１のサンプルのタンパク質レベルおよび前記第２のパネルのタンパク質レベルを、健康な基準のタンパク質レベルと比較する工程を含み、ここで、健康な基準のタンパク質レベルにかなり類似する第２のサンプルのレベルは、進行腺腫の処置の効果を示す、実施形態１１９乃至１２５の何れか１つの方法。１２７．前記第１のサンプルのタンパク質レベルおよび前記第２のパネルのタンパク質レベルを、進行腺腫の基準のタンパク質レベルと比較する工程を含み、ここで、進行腺腫の基準のタンパク質レベルにかなり類似する第１のサンプルのレベルは、進行腺腫の処置の効果を示す、実施形態１１９乃至１２６の何れか１つの方法。１２８．進行腺腫の評価に関連するタンパク質のリストはＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含む、実施形態１１９乃至１２７の何れか１つの方法。１２９．進行腺腫の評価に関連するタンパク質のリストはわずか１２のタンパク質しか含まない、実施形態１１９乃至１２８の何れか１つの方法。１３０．進行腺腫の評価に関連するタンパク質のリストはわずか８のタンパク質しか含まない、実施形態１１９乃至１２９の何れか１つの方法。１３１．進行腺腫の評価に関連するタンパク質のリストはＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１から成る、実施形態１１９乃至１３０の何れか１つの方法。１３２．効果が示されない場合に進行腺腫の処置を変更する工程を含む、実施形態１１９乃至１３１の何れか１つの方法。１３３．効果が示されない場合に進行腺腫の処置を繰り返す工程を含む、実施形態１１９乃至１３１の何れか１つの方法。１３４．効果が示されない場合に進行腺腫の処置を継続する工程を含む、実施形態１１９乃至１３１の何れか１つの方法。１３５．効果が示されない場合に進行腺腫の処置を中止する工程を含む、実施形態１１９乃至１３１の何れか１つの方法。
１３６．個体の進行腺腫状態を示すタンパク質のパネルであって、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１から成るリストから選択される進行腺腫の評価に関連する少なくとも３つのタンパク質を含み、ここで、個体の循環血液からの基準パネルとは著しく異なるものではないレベルでのパネルの測定は、少なくとも５０％の感度および少なくとも８０％の特異度で、基準パネルの進行腺腫状態に相当する個体の進行腺腫状態を示し；および、前記パネルの構成物のタンパク質レベルは、６５％を超える感度および６５％を超える特異度では個体の進行腺腫状態を示さない。１３７．進行腺腫の評価に関連するタンパク質としてＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡを含む、実施形態１３６のパネル。１３８．実施形態８９乃至１１９の何れか１つに従い進行腺腫状態を評価する方法に使用するための、または、実施形態１２０乃至１３６の何れか１つに従い進行腺腫の処置の効果をモニタリングする方法に使用するための、実施形態１３６または１３７に係るタンパク質のパネル。１３９．抗体パネルを含むキットであって、前記抗体パネルは、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１から成るリストから選択される進行腺腫の評価に関連する少なくとも３つのタンパク質を同定する抗体を含む。１４０．制御タンパク質に結合する抗体を含む、実施形態１３９のキット。１４１．前記抗体パネルはわずか１５の抗体しか含まない、実施形態１３９または１４０のキット。１４２．前記抗体パネルはわずか１２の抗体しか含まない、実施形態１３９乃至１４１の何れか１つのキット。１４３．前記抗体パネルは、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１の全てを同定する抗体を含む、実施形態１３９乃至１４２の何れか１つのキット。１４４．患者の進行腺腫状態を評価するためのキットの使用と機能的に関連した指示書を含む、実施形態１３９乃至１４３の何れか１つのキット。１４５．実施形態８９乃至１１９の何れか１つに従い進行腺腫状態を評価する方法に使用するための、または、実施形態１２０乃至１３６の何れか１つに従い進行腺腫の処置の効果をモニタリングする方法に使用するための、実施形態１３６乃至１３８の何れか１つに係る抗体パネルを含むキット。１４６．個体における進行腺腫のリスクを評価するように構成されたコンピューターシステムであって、当該コンピューターシステムは、循環血液を含む生体サンプルからの、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１から成るリストから選択される、個体の進行腺腫状態を示す少なくとも３つのタンパク質を含むタンパク質のパネルの測定値を含むデータを受け取るための記憶装置、前記タンパク質のパネルの前記測定値に関連した進行腺腫のリスクを評価するためのコンピューター実行可能命令、および前記タンパク質のパネルの前記測定値に関連した前記進行腺腫のリスクを評価する報告書を送達するための出力ユニットを含む。１４７．前記パネルは、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡを含む、実施形態１４６のコンピューターシステム。１４８．前記パネルはわずか１２のタンパク質しか含まない、実施形態１４６または１４７のコンピューターシステム。１４９．記憶装置は、タンパク質の第２のパネルの測定値を含むデータを受け取るように構成される、実施形態１４６乃至１４８の何れか１つのコンピューターシステム。１５０．タンパク質のパネルの測定値を含む前記データはＥＬＩＳＡデータを含む、実施形態１４６乃至１４９の何れか１つのコンピューターシステム。１５１．タンパク質のパネルの測定値を含む前記データは質量分析データを含む、実施形態１４６乃至１５０の何れか１つのコンピューターシステム。１５２．進行腺腫のリスクの評価は、前記データを、既知の進行腺腫状態に関連した基準パネルと比較することを含む、実施形態１４６乃至１５１の何れか１つのコンピューターシステム。１５３．前記個体は、前記データが前記基準パネルとは著しく異なるものでない時に、前記既知の進行腺腫状態に割り当てられる、実施形態１４６乃至１５２の何れか１つのコンピューターシステム。１５４．前記基準パネルは結腸直腸癌の存在を示す、実施形態１４６乃至１５２の何れか１つのコンピューターシステム。１５５．前記基準パネルは結腸直腸癌の不在を示す、実施形態１４６乃至１５２の何れか１つのコンピューターシステム。１５６．進行腺腫のリスクの評価は、基準パネル情報を分析するように構成されたコンピューター上で実行される、実施形態１４６乃至１５５の何れか１つのコンピューターシステム。１５７．前記記憶装置は、既知の進行腺腫状態に相当する少なくとも１つの基準パネル情報セットを含む、実施形態１４６乃至１５６の何れか１つの方法。１５８．少なくとも１つの基準パネル情報セットは機械学習モデルを含む、実施形態１４６乃至１５７の何れか１つの方法。１５９．機械学習モデルは、既知の結腸直腸の健康状態に相当する少なくとも１００のバイオマーカーパネルを使用して訓練される、実施形態１４６乃至１５８の何れか１つの方法。１６０．前記報告書は、少なくとも５０％の感度、および少なくとも８０％の特異度を示す、実施形態１４６乃至１５９の何れか１つのコンピューターシステム。１６１．前記報告書は少なくとも５０％の感度を示す、実施形態１４６乃至１６０の何れか１つのコンピューターシステム。１６２．前記報告書は少なくとも８０％の特異度を示す、実施形態１４６乃至１６１の何れか１つのコンピューターシステム。１６３．前記報告書は結腸内視鏡検査を行うことを推奨する、実施形態１４６乃至１６２の何れか１つのコンピューターシステム。１６４．前記報告書は、独立的な外科的介入を推奨する、実施形態１４６乃至１６３の何れか１つのコンピューターシステム。１６５．前記報告書は、独立的な癌アッセイを受けることを推奨する、実施形態１４６乃至１６４の何れか１つのコンピューターシステム。１６６．前記報告書は、便の癌アッセイを受けることを推奨する、実施形態１４６乃至１６５の何れか１つのコンピューターシステム。１６７．前記報告書は、抗癌組成物を投与することを推奨する、実施形態１４６乃至１６６の何れか１つのコンピューターシステム。１６８．前記報告書は、継続的なモニタリングを推奨する、実施形態１４６乃至１６７の何れか１つのコンピューターシステム。１６９．前記個体の基準のパネル情報の少なくとも１つのパラメータは前記基準パネル情報セットからの対応する値とは著しく異なり、前記個体の基準パネル情報は前記基準パネル情報セットと著しく異なるものではない、実施形態１４６乃至１６８の何れか１つのコンピューターシステム。１７０．前記パネルの単一タンパク質は、６５％を超える特異度または６５％を超える感度で個体の進行腺腫状態を示さない、実施形態１４６乃至１６９の何れか１つのコンピューターシステム。１７１．記憶装置は、前記個体の年齢情報を受け取るように構成される、実施形態１４６乃至１７０の何れか１つのコンピューターシステム。１７２．コンピューター実行可能命令は、前記進行腺腫のリスクの評価が前記タンパク質のパネルの前記測定値に関連する時に、個体の年齢を計算に入れる、実施形態１４６乃至１７１の何れか１つのコンピューターシステム。１７３．個体の血液サンプルにおける結腸直腸の健康のリスク状態を評価するエキソビボの方法であって、個体から循環血液サンプルを得る工程；ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＥＡ、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含むサンプルにおけるタンパク質のリストを含むバイオマーカーパネルのバイオマーカーパネルレベルを得る工程、および個体の年齢を得る工程であって、ここで、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＥＡ、ＣＡＴＤ、および年齢は、前記個体からの結腸直腸癌パネル情報を含み；ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１は、前記個体の進行腺腫のパネル情報を含む、工程；前記個体の前記結腸直腸癌のパネル情報を、既知の結腸直腸癌状態に相当する基準の結腸直腸癌のパネル情報セットと比較する工程；前記個体の前記進行腺腫のパネル情報を、既知の進行腺腫状態に相当する基準の進行腺腫のパネル情報セットと比較する工程；および、前記結腸直腸癌のパネルまたは前記進行腺腫のパネルの何れかが、結腸直腸の健康のリスクに対して陽性の基準パネルとは著しく異なるものではない場合に、結腸直腸の健康のリスクがあるものとして前記個体を分類する工程を含む。１７４．循環血液サンプルを得る工程は、個体の静脈または動脈から採血することを含む、実施形態１７３の方法。１７５．タンパク質のリストはわずか２０のタンパク質しか含まない、実施形態１７３乃至１７４の何れか１つの方法。１７６．タンパク質のリストはわずか１１のタンパク質しか含まない、実施形態１７３乃至１７５の何れか１つの方法。１７７．前記分類する工程は、少なくとも８％の感度、および少なくとも５０％の特異度を持つ、実施形態１７３乃至１７６の何れか１つの方法。１７８．医療従事者に前記分類する工程の結果の報告書を送信する工程を含む、実施形態１７３乃至１７７の何れか１つの方法。１７９．報告書は結腸内視鏡検査を行うことを推奨する、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つの方法。１８０．個体は結腸内視鏡検査を受ける、実施形態１７３乃至１７９の何れか１つの方法。１８１．報告書は、独立的な外科的介入を推奨する、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つの方法。１８２．個体は独立的な外科的介入を受ける、実施形態１７３乃至１８１の何れか１つの方法。１８３．報告書は、独立的な癌アッセイを受けることを推奨する、実施形態１７８乃至１８２の何れか１つの方法。１８４．個体は独立的な癌アッセイを受ける、実施形態１７３乃至１８３の何れか１つの方法。１８５．報告書は、便の癌アッセイを受けることを推奨する、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つの方法。１８６．個体は便の癌アッセイを受ける、実施形態１７３乃至１８５の何れか１つの方法。１８７．報告書は、抗癌組成物を投与することを推奨する、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つの方法。１８８．個体は抗癌組成物を投与される、実施形態１７３乃至１８７の何れか１つの方法。１８９．報告書は、継続的なモニタリングを推奨する、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つの方法。１９０．前記個体のパネル情報の少なくとも１つのバイオマーカーレベルは前記基準パネルの少なくとも１つからの対応する値とは著しく異なり、前記個体の全体としてのパネルレベルは前記基準パネルレベルと著しく異なるものではない、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つの方法。１９１．独立して前記個体の基準パネル情報のパラメータは、６５％を超える感度または６５％を超える特異度では前記個体の前記結腸直腸癌の状態を示さない、実施形態１７８乃至１９０の何れか１つの方法。１９２．タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を抗体のセットに接触させることを含み、抗体のセットはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＥＡ、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１に特異的な抗体を含む、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つの方法。１９３．タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を質量分光分析にさらすことを含む、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つの方法。１９４．タンパク質レベルを得る工程は、サンプルをタンパク質結合ＤＮＡアプタマーに接触させることを含む、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つの方法。１９５．タンパク質レベルを得る工程は、サンプルを抗体アレイに接触させることを含む、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つの方法。１９６．タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を質量分光分析にさらすことを含む、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つの方法。１９７．前記比較する工程および前記分類する工程の少なくとも１つは、基準パネル情報を分析するように構成されたコンピューター上で実行される、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つ
の方法。１９８．既知の結腸直腸癌状態に相当する前記基準パネル情報セットは、機械学習モデルの生成物を含む、実施形態１７３乃至１７８の何れか１つの方法。１９９．機械学習モデルは、既知の結腸直腸の健康状態に相当する少なくとも１００のバイオマーカーパネルを使用して訓練される、実施形態１７３乃至１９８の何れか１つのコンピューターシステム。２００．前記パネルは、列挙されたものより多くのバイオマーカーを含むが、列挙されたバイオマーカーから、単独でまたは年齢と組み合わせて、著しい結腸直腸の健康状態の評価が行われる、１乃至１９９の何れか１つの実施形態。２０１．パネルは、ＣＲＣサンプルを、少なくとも１つの非ＣＲＣ癌に陽性であるＣＲＣ陰性の個体に由来するサンプルからのＣＲＣサンプルと区別する、１乃至２００の何れか１つの実施形態。
参照分野および定義
本出願の全体にわたり、本発明の様々な実施形態は、範囲の形式（ｒａｎｇｅ ｆｏｒｍａｔ）で提示されてもよい。範囲の形式における記載は単に利便性と簡潔さのためのものであり、本発明の範囲に対する確固たる制限として解釈されるべきでないことを、理解されたい。従って、範囲の記載は、全ての可能なサブ範囲、同様にその範囲内の個々の数値を具体的に開示したものと考慮されねばならない。例えば、１〜６などの範囲の記載は、１〜３、１〜４、１〜５、２〜４、２〜６、３〜６といった、具体的に開示されたサブ範囲、同様に、例えば１、２、３、４、５、および６といった範囲内にある個々の数字を有すると、考慮されねばならない。これは、範囲の広さにかかわらず適用される。
本発明の実施は、他に示されない限り、当業者の考え得る範囲内にある、免疫学、生化学、化学、分子生物学、微生物学、細胞生物学、ゲノミクス、および組み換えＤＮＡの従来技術を利用することができる。例えば、参照により本明細書に組み込まれる、Ｓａｍｂｒｏｏｋ， Ｆｒｉｔｓｃｈ ａｎｄ Ｍａｎｉａｔｉｓ， ＭＯＬＥＣＵＬＡＲ ＣＬＯＮＩＮＧ： Ａ ＬＡＢＯＲＡＴＯＲＹ ＭＡＮＵＡＬ， ４ｔｈ ｅｄｉｔｉｏｎ （２０１２）； ＣＵＲＲＥＮＴ ＰＲＯＴＯＣＯＬＳ ＩＮ ＭＯＬＥＣＵＬＡＲ ＢＩＯＬＯＧＹ （Ｆ． Ｍ． Ａｕｓｕｂｅｌ， ｅｔ ａｌ． ｅｄｓ．， （１９８７））； ｔｈｅ ｓｅｒｉｅｓ ＭＥＴＨＯＤＳ ＩＮ ＥＮＺＹＭＯＬＯＧＹ （Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ， Ｉｎｃ．）： ＰＣＲ ２： Ａ ＰＲＡＣＴＩＣＡＬ ＡＰＰＲＯＡＣＨ （Ｍ． Ｊ． ＭａｃＰｈｅｒｓｏｎ， Ｂ． Ｄ． Ｈａｍｅｓ ａｎｄ Ｇ． Ｒ． Ｔａｙｌｏｒ ｅｄｓ． （１９９５））， ＣＵＬＴＵＲＥ ＯＦ ＡＮＩＭＡＬ ＣＥＬＬＳ： Ａ ＭＡＮＵＡＬ ＯＦ ＢＡＳＩＣ ＴＥＣＨＮＩＱＵＥ ＡＮＤ ＳＰＥＣＩＡＬＩＺＥＤ ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＳ， ６ｔｈ Ｅｄｉｔｉｏｎ （Ｒ． Ｉ． Ｆｒｅｓｈｎｅｙ， ｅｄ． （２０１０）， およびＬａｎｇｅ， ｅｔ． ａｌ．， Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｂｉｏｌｏｇｙ Ｖｏｌ． ４：Ａｒｔｉｃｌｅ ２２２ （２００８）を参照。
＜定義＞
本明細書および特許請求の範囲で使用されるように、「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、内容が他に明確に示していない限り、複数の参照を含む。例えば、用語「サンプル」は複数のサンプルを含み、その混合物も含む。
用語「判定すること（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）」、「測定すること（ｍｅａｓｕｒｉｎｇ）」、「評価すること（ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ）」、「評価すること（ａｓｓｅｓｓｉｎｇ）」、「分析すること（ａｓｓａｙｉｎｇ）」、および「分析すること（ａｎａｌｙｚｉｎｇ）」は頻繁に、測定の形態を指し、且つ１つの要素の存在の有無を判定すること（例えば、検出）を含むように、本明細書で互換的に使用され得る。このような用語は、定量的、質的、または定量的且つ質的な判定を含み得る。評価は代替的に、相対的または絶対的である。「〜の存在を検出すること」は、存在するものの量を判定すること、同様に、その存在の有無を判定することを含む。
用語「パネル」、「バイオマーカーパネル」、「タンパク質パネル、「分類子モデル」、および「モデル」は、バイオマーカーのセットを指すよう本明細書で互換的に使用され、ここで、バイオマーカーのセットは少なくとも２つのバイオマーカーを含む。典型的なバイオマーカーは、タンパク質、または特定のタンパク質へと一意的または確信的にマッピングされるタンパク質のポリペプチドフラグメントである。しかし、例えばサンプルを提供する個体の年齢または性別といった、付加的なバイオマーカーも熟考される。バイオマーカーパネルは頻繁に、被験体の健康状態、疾患、または疾病を予測し、および／またはそれらの情報を与える。
バイオマーカーパネルの「レベル」は、パネルの構成要素のマーカーの絶対的且つ相対的レベル、およびパネルの構成要素のバイオマーカーの相対的パターンを指す。
用語「結腸直腸癌」および「ＣＲＣ」は、互換的に使用される。用語「結腸直腸癌状態」、「ＣＲＣ状態」は、被験体の疾患の状態を指し得る。ＣＲＣ状態のタイプの例は、限定されないが、結腸直腸癌種、疾患（例えばポリープまたは腺癌）の存在の有無、患者の疾患（例えば癌腫）の段階、および疾患の処置の効果を含む、被験体の癌のリスクを含む。
用語「質量分析計」は、気相イオンの質量−対−電荷（ｍ／ｚ）の比率へと翻訳され得るパラメータを測定する、気相イオン分光計を指し得る。質量分析計は通常、イオンソースおよび質量分析器を含む。質量分析計の例は、飛行時間、磁場セクター、四重極フィルター、イオントラップ、イオンサイクロトロン共鳴、静電気セクター分析器、およびこれらの混成物である。「質量分析」は、気相イオンを検出するための質量分析計の使用を指し得る。
用語「タンデム質量分析計」は、イオン混合物中にイオンを含む、イオンのｍ／ｚに基づく弁別または測定の２つの連続段階を実行できる、任意の質量分析計を指し得る。この句は、タンデムインスペースのイオンのｍ／ｚに基づく弁別または測定の２つの連続段階を実行できる、２つの質量分析器を持つ質量分析計を含む。前記句は更に、タンデムインタイム（ｔａｎｄｅｍ−ｉｎ−ｔｉｍｅ）のイオンのｍ／ｚに基づく弁別または測定の２つの連続段階を実行できる、１つの質量分析器を持つ質量分析計を含む。前記句は故に、Ｑｑ−ＴＯＦ質量分析計、イオントラップ質量分析装置、イオントラップ−ＴＯＦ質量分析計、ＴＯＦ−ＴＯＦ質量分析計、フーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴質量分析計、静電気セクター−磁場セクター質量分析計、およびそれらの組み合わせを明確に含む。
用語「バイオチップ」は、吸着体が付けられる略水平な表面を持つ固体基板を指し得る。場合によっては、バイオチップの表面は、複数のアドレス可能な位置を含み、その位置の各々は、そこに吸着体を結合する場合もある。バイオチップは、プローブインターフェースに係合し、および故にプローブとして機能するように適合され得る。タンパク質バイオチップは、ポリペプチドの捕捉に適しており、アドレス可能な位置に、クロマトグラフィーまたは生体特異度の吸着体が付く表面を含み得る。マイクロアレイチップは通常、ＤＮＡおよびＲＮＡ遺伝子発現の検出に使用される。
用語「バイオマーカー」および「マーカー」は本明細書で互換的に使用され、ポリペプチド、遺伝子、核酸（例えば、ＤＮＡおよび／またはＲＮＡ）を指し、それらは、疾患を患っていない対照被験体から得た比較可能なサンプル（例えば、陰性診断または検出できないＣＲＣを有する人、正常または健康な被験体、または例えば、異なる時点で同じ個体からのもの）と比較して、診断が所望される疾患（例えば、ＣＲＣ）を患う被験体から得たサンプルにおいて異なるように存在する。本明細書中の一般的なバイオマーカーは、タンパク質、または、特定のタンパク質へと一意的または確信的にマッピングされるタンパク質フラグメント、アミノ酸配列の遷移イオン、リン酸化、グリコシル化、または他の翻訳後或いは共翻訳の修飾といったタンパク質の１以上の修飾を含む。加えて、タンパク質バイオマーカーは、タンパク質、タンパク質フラグメント、またはアミノ酸配列の転移イオンの結合パートナーであり得る。
用語「ポリペプチド」、「ペプチド」および「タンパク質」は、アミノ酸残基のポリマーへの参照において本明細書にて互換的に使用される。タンパク質は通常、コーディングオープンリーディングフレームから翻訳されるような、または、その成熟形態へと処理されるような完全長ポリペプチドを指す一方で、ポリペプチドまたはペプチドは非公式に、それでもなお特定のタンパク質へと一意的または確認可能にマッピングされるタンパク質の分解フラグメントまたは処理フラグメントを指す。ポリペプチドは、隣接したアミノ酸残基のカルボキシル基とアミノ基との間のペプチド結合により共に結合される、アミノ酸の単一の線状ポリマー鎖であり得る。ポリペプチドは、例えば、炭水化物の追加やリン酸化などにより修飾され得る。タンパク質は１以上のポリペプチドを含み得る。
「イムノアッセイ」は、抗原（例えばマーカー）に特異的に結合するために抗体を使用するアッセイであり得る。イムノアッセイは、抗原を単離、標的化、および／または定量化するために特定の抗体の特異的な結合特性を使用することにより特徴化され得る。
用語「抗体」は、免疫グロブリン遺伝子（複数可）により実質的にコードされたポリペプチドリガンド、またはそのフラグメントを指し、これはエピトープに特異的に結合し且つエピトープを認識するものである。抗体は、例えば、無傷の免疫グロブリン、または、様々なペプチダーゼによる消化により生成された多数の十分に特徴付けられたフラグメントとして存在する。これは例えば、Ｆａｂ’’およびＦ（ａｂ）’’２のフラグメントを含む。本明細書で使用されるように、用語「抗体」はまた、全体の抗体の修飾により生成された抗体フラグメント、または組み換えＤＮＡ方法を使用して新たに合成された抗体フラグメントの何れかを含む。「抗体」はまた、ポリクローナル抗体、モノクローナル抗体、キメラ抗体、ヒト化抗体、または単鎖抗体も含む。抗体の「Ｆｃ」部分は、１以上の重鎖定常領域ドメインを含むが重鎖可変領域を含まない、免疫グロブリン重鎖遺伝子の部分を指し得る。
用語「腫瘍」は、癌細胞または非癌細胞により形成され得る、固体または流体で満たされた病変または構造を指し得、異常な細胞増殖または細胞分割を提示する細胞などが挙げられる。用語「質量」および「小節」は頻繁に、「腫瘍」と共に同義的に使用される。腫瘍は悪性腫瘍または良性腫瘍を含む。悪性腫瘍の一例は、形質転換細胞を含むと知られる癌腫であり得る。
用語「結合パートナー」は、一対の分子、典型的には特異的結合を提示する一対の生体分子を指し得る。タンパク質間相互作用は、２つ以上のタンパク質が頻繁にそれ自体の生体機能を行うために一緒に結合される時、これらの間に生じ得るものである。タンパク質間の相互作用は、大多数の生物学的機能に重要なものである。例えば、細胞の外部からシグナルは、リガンド受容体タンパク質を介して、シグナル伝達分子のタンパク質間相互作用により細胞の内部へと媒介される。例えば、分子結合パートナーは、限定されないが、受容体およびリガンド、抗体および抗原、ビオチンおよびアビジン、並びにその他を含む。
用語「対照基準」は、未知の条件に関連したバイオマーカーの量に匹敵するように使用され得る既知の条件に関連した、バイオマーカーの既知のまたは決定された量を指し得る。対照基準はまた、非定常状態分子の値を較正または標準化するために使用され得る、定常状態分子を指し得る。対照基準値は、バイオマーカー濃度の組み合わせ、または濃度の範囲の組み合わせなどの、因子の組み合わせまたは因子の範囲の組み合わせから計算され得る。
用語「被験体」、「個体」、または「患者」は頻繁に、本明細書で互換的に使用される。「被験体」は、発現された遺伝物質を含む生物学的実体であり得る。生物学的実体は、例えば、細菌、ウイルス、真菌類、および原生動物を含む、植物、動物、または微生物であり得る。被験体は、インビボで得られる、またはインビトロで培養される生物学的実体の組織、細胞、およびそれらの子孫であり得る。被験体は哺乳動物で有り得る。哺乳動物はヒトで有り得る。被験体は、疾患について高いリスクがあると診断されるか、またはそうであると疑われることもある。疾患は癌であり得る。癌はＣＲＣ（ＣＲＣ）であり得る。場合によっては、被験体は必ずしも、疾患について高いリスクがあると診断されるか、またはそうであると疑われることはない。
用語「インビボ」は、被験体の身体に生じる事象を説明するために使用される。
用語「インビトロ」は、被験体の身体の外部に生じる事象を説明するために使用される。「エキソビボ」アッセイは、被験体に対して行なわれない。むしろ、これは被験体とは別のサンプルに行われる。サンプルに対し行われる「エキソビボ」アッセイの例は、「インビトロ」アッセイである。
用語「インビトロ」は、物質が獲得される生物源の生体から実験用試薬が分離されるように実験用試薬を保持するための容器に生じる事象を説明するために使用される。インビトロアッセイは、生きているまたは死んでいる細胞が利用される、細胞ベースのアッセイを包含し得る。インビトロアッセイはまた、無傷の細胞が利用されない無細胞のアッセイを包含し得る。
用語「特異度」または「真の陰性率」は、疾病を正確に除外する試験の性能を指し得る。例えば、診断試験において、試験の特異度は、疾患を患っていないと分かっている患者の比率であり、この患者の疾患に関する試験結果は陰性である。場合によっては、これは、集団における健康な個体の総数（即ち、試験結果が陰性であり疾患を患っていない患者と、試験結果が陽性であり疾患を患っていない患者との合計）に対する、真の陰性（即ち、疾患を患っていない、試験結果が陰性である患者）の比率を判定することにより、計算される。
用語「感度」または「真の陽性率」は、疾病を正確に識別する試験の性能を指し得る。例えば、診断試験において、試験の感度は、疾患を患っていると分かっている患者の比率であり、この患者の疾患に関する試験結果は陽性である。場合によっては、これは、疾病を患う集団における個体の総数（即ち、試験結果が陽性であり疾病を患う患者と、試験結果が陰性であり疾病を患う患者との合計）に対する、真の陽性（即ち、疾病を患う、試験結果が陽性である患者）の比率を判定することにより、計算される。
感度と特異度の定量的関係は、異なる診断上のカットオフが選択されると変わる場合がある。この変動はＲＯＣ曲線を使用して表わすことができる。ＲＯＣ曲線のＸ軸は、（１−特異度）として計算され得る、アッセイの偽の陽性率を示す。ＲＯＣ曲線のＹ軸は、アッセイの感度を報告書する。これにより、与えられた特異度に関するアッセイの感度を容易に判定することができ、その逆も然りである。
本明細書で使用されるように、用語「約」の付く数字は、その数字のプラスまたはマイナス１０％の数字を指す。用語「約」の付く範囲は、最低値のマイナス１０％、および最大値のプラス１０％の範囲を指す。
本明細書で使用されるように、「処置（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ）」または「処置すること（ｔｒｅａｔｉｎｇ）」という用語は、レシピエントにおける有益または所望の結果を得るための医薬的またはその他の介入レジメンに関して使用されるものである。有益または所望の結果は、限定されないが治療利点および／または予防利点を含む。治療利点は、処置されている症状または根本的な障害の根絶または寛解を指し得る。また、治療利点は、被験体が未だに根本的な障害による影響を受けるかもしれないことにもかかわらず、被験体の改善が観察されるような、根本的な障害に関連した生理学的症状の１以上の根絶または寛解により達成され得る。予防効果は、疾患または疾病の出現を遅延、予防、または排除すること、疾患または疾病の症状の発症を遅延または排除すること、疾患または疾病の進行を遅くする、止める、または逆転させること、或いはそれらの任意の組み合わせを含む。予防利点に関して、特定の疾患を進行させる危険のある被験体、または、疾患の生理学的症状の１以上を報告書する被験体は、たとえこの疾患の診断が行われなかったとしても、処置を受ける場合もある。
＜実施例１＞
結腸直腸癌のリスクのある患者を、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験する。血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルについて測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、（時間単位での）年齢は、他のマーカーのようなパネルのバイオマーカーとして処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌を有するものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。
結腸内視鏡検査を推奨し、結腸直腸癌の証拠を個体において検出する。
＜実施例２＞
実施例１の患者に、外科的介入を含む処置レジメンを処方する。外科的介入の前に血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルについて測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌を有するものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。
外科的介入の後に血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルについて測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、これ以上結腸癌を有していないものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。
実施例３
実施例１の患者に、５−ＦＵの投与を含む化学療法介入を含む処置レジメンを処方する。化学療法介入の前に血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルについて測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌を有するものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。
化学療法処置中に毎週の間隔で血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルについて測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較する。経時的な患者のパネルの結果は、癌が化学療法処置に反応したこと、および結腸直腸癌が処置レジメンの完了によりこれ以上検出できないことを示す。
実施例４
実施例１の患者に、経口のカペシタビンの投与を含む化学療法介入を含む処置レジメンを処方する。化学療法介入の前に血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルについて測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌を有するものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。
化学療法処置中に毎週の間隔で血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルについて測定する。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較する。経時的な患者のパネルの結果は、癌が化学療法処置に反応したこと、および結腸直腸癌が処置レジメンの完了によりこれ以上検出できないことを示す。
実施例５
実施例１の患者に、経口のオキサリプラチンの投与を含む化学療法介入を含む処置レジメンを処方する。化学療法介入の前に血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルについて測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌を有するものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。
化学療法処置中に毎週の間隔で血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルについて測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較する。経時的な患者のパネルの結果は、癌が化学療法処置に反応したこと、および結腸直腸癌が処置レジメンの完了によりこれ以上検出できないことを示す。
実施例６
実施例１の患者に、ベバシズマブを組み合わせた経口のオキサリプラチンの投与を含む化学療法介入を含む処置レジメンを処方する。化学療法介入の前に血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルについて測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌を有するものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。 化学療法処置中に毎週の間隔で血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルについて測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較する。経時的な患者のパネルの結果は、癌が化学療法処置に反応したこと、および結腸直腸癌が処置レジメンの完了によりこれ以上検出できないことを示す。
実施例７
結腸直腸癌の危険のある患者を、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験する。血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルのメンバーを検出するためにＥＬＩＳＡキット中の試薬を使用して測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌を有するものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。結腸内視鏡検査を推奨し、結腸直腸癌の証拠を個体において検出する。
実施例８
結腸直腸癌の危険のある患者を、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験する。血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルのメンバーを検出するために質量分析を使用して測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌を有するものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。結腸内視鏡検査を推奨し、結腸直腸癌の証拠を個体において検出する。
実施例９
結腸直腸癌の危険のある１０００人の患者を、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験する。血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルのメンバーを検出するために測定する。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌のカテゴリーへと、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。結腸内視鏡検査を、陽性として分類された患者に推奨する。結腸癌を有すると分類された患者のうち８０％が、結腸癌を有していると独立的に確認された。結腸癌を有していなと分類された患者のうち２０％が後に、結腸内視鏡検査を介して確認される、独立的な追跡試験を介して結腸癌を有することが分かった。
実施例１０
結腸直腸癌の危険のある患者を、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験する。血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含むパネルについて測定する。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、進行性結腸直腸腺腫を有するものとして、５０％の感度および８０％の特異度で分類する。結腸内視鏡検査を推奨し、進行性結腸直腸腺腫の証拠を個体において検出する。
実施例１１
結腸直腸癌の危険のある患者を、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験する。血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含むパネルについて測定する。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、進行性結腸直腸腺腫を有するものとして、４５％の感度および８０％の特異度で分類する。更なるモニタリングを推奨し、保健専門家は、結腸直腸癌および／または進行腺腫について後の血液試験または検便を得る。
実施例１２
結腸直腸癌の危険のある患者を、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験する。血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含むパネルのメンバーを検出するためにＥＬＩＳＡキット中の試薬を使用して測定する。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、進行性結腸直腸腺腫を有するものとして、４５％の感度および８０％の特異度で分類する。結腸内視鏡検査を推奨し、進行性結腸直腸腺腫の証拠を個体において検出する。
実施例１３
結腸直腸癌の危険のある患者を、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験する。血液サンプルを患者から採取し、タンパク質蓄積レベルを、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含むパネルのメンバーを検出するために質量分析を使用して測定する。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、進行性結腸直腸腺腫を有するものとして、４５％の感度および８０％の特異度で分類する。結腸内視鏡検査を推奨し、結腸直腸癌の証拠を個体において検出する。
実施例１４
結腸直腸癌の危険のある患者を、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験する。血液サンプルを患者から採取する。血液サンプルを施設に送り、そこでは、タンパク質蓄積レベルが、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルのメンバーを検出するために質量分析を使用して測定される。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌を有するものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。結腸内視鏡検査を推奨し、結腸直腸癌の証拠を個体において検出する。
実施例１５
結腸直腸癌の危険のある患者を、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験する。血液サンプルを患者から採取する。血液サンプルを施設に送り、そこでは、タンパク質蓄積レベルが、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルのメンバーを検出するためにＥＬＩＳＡを使用して測定される。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌を有するものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。結腸内視鏡検査を推奨し、結腸直腸癌の証拠を個体において検出する。
実施例１６
結腸直腸癌の危険のある患者を、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験する。血液サンプルを患者から採取する。血液サンプルを施設に送り、そこでは、血漿が調製され、タンパク質蓄積レベルが、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルのメンバーを検出するためにＥＬＩＳＡを使用して測定される。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌を有するものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。結腸内視鏡検査を推奨し、結腸直腸癌の証拠を個体において検出する。
実施例１７
結腸直腸癌の危険のある患者を、本明細書に開示されるようなパネルを使用して試験する。血液サンプルを患者から採取する。血液サンプルを施設に送り、そこでは、血漿が調製され、タンパク質蓄積レベルが、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルのメンバーを検出するために質量分析を使用して測定される。患者の年齢も評価のために計算に入れ、年齢は、タンパク質ではなく時間の「蓄積レベル」として処理される。患者のパネルの結果を既知の状態のパネルの結果と比較し、患者を、結腸癌を有するものとして、８１％の感度、７８％の特異度、および３１％の陽性的中率で分類する。結腸内視鏡検査を推奨し、結腸直腸癌の証拠を個体において検出する。
実施例１８
潜在的なタンパク質バイオマーカーを、平均以上のリスクの集団（例えば、並存症、他のＧＩ病理、年齢）に存在する要因を含んでいた、試験しようとする（ｉｎｔｅｎｔ−ｔｏ−ｔｅｓｔ）研究設計で試験した。１，０４５のサンプルをＥＬＩＳＡにより評価した。年齢を、３０９人の患者のケースコントロール発見区分におけるモデルパラメータとして加えた（図１を参照）。不確定コールの境界を、３７３人の患者の試験しようとする発見セグメントにおいて加えた。ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含む最終のタンパク質バイオマーカーパネル、および被験体の年齢を、１５％の不確定コール率により８１％の感度と７８％の特異度を有する３７３人の患者において確認した。統計的な差は、初期と後期のＣＲＣパフォーマンスの間で検出されなかった。
実施例１９
ＣＲＣタンパク質マーカーパネルの発見および確認の研究のために、３つの異なる商用サンプルの生体バンクからの、１３７のＣＲＣ患者の血漿サンプル、および１３７の年齢と性別が一致した対照を獲得して、ケースコントロール設計で研究を行なった。ＣＲＣスクリーニングガイドラインの関連する年齢層、ＣＲＣの段階（Ｉ−ＩＶ）、および、癌の部位（結腸対直腸）にわたって、サンプルを選択した。患者を、１３８の対のサンプルの発見区分と、１３６の対のサンプルの確認区分とに分けた。１８７のタンパク質標的化ＭＳアッセイを使用して、この確認研究のために選択された２７４人の患者全てからデータを収集し、且つ、発見区分における１３８の対の患者サンプルを使用して、様々な特徴選択および分類子構築のワークフローにおいて評価されるタンパク質の存在量レベルを判定した。
この分析に基づいて、１２のモデルを構築し、元の１８７のタンパク質の３０の確認のために選択した。このような１２のモデルには、約０．７７〜０．８３に及ぶＡＵＣがあった。その後、分類子モデルを選択し、それらのタンパク質成分とアルゴリズムをロックして、提供された確認区分から集めたデータを使用してそれらを評価した。サンプルを研究室と分析のスタッフに対して盲検した（ｂｌｉｎｄｅｄ）。１２のモデルを全て成功裡に確認し、それらのＡＵＣは、発見区分から予測されたものとは著しく異なるものではなかった。１３の成分タンパク質を伴う１つの分類子は、最大精度の点で０．９１の確認ＡＵＣ、および８７％の感度と８１％の特異度の試験パフォーマンスを有していた。初期のＣＲＣでのこの分類子のパフォーマンスは、９０％の感度であった（５１のうち４１の段階Ｉ／ＩＩの癌を正確に分類した）。
臨床的妥当性を確認するために、選択されたタンパク質を、サンプルの新たなコホートにおいて、および別の検出技術（ＥＬＩＳＡ）を用いて評価した。この手法によって、最初の研究で達成された結果が技術的または研究設計の偏りの結果ではなかったことが確実となる。第２の確認サンプルセットについて、患者の血漿サンプルを、Ｈｖｉｄｏｖｒｅ Ｈｏｓｐｉｔａｌ／Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ＣｏｐｅｎｈａｇｅｎのＤｒ． Ｈａｎｓ Ｎｉｅｌｓｅｎにより行われたＤａｎｉｓｈ ｓｔｕｄｙ， Ｅｎｄｏｓｃｏｐｙ ＩＩから得た。この研究では、腸の新生物の少なくとも１つの症状に基づく診断上の結腸内視鏡検査のために紹介された４６９８人の患者から、サンプルを集めた。血漿を結腸内視鏡検査前に集め、血漿へと処理し確認された標準作業手順を使用して保管した。患者のサンプルのこのコホートを使用して、１５０のＣＲＣ血漿サンプル、１５０の年齢と性別が一致した対照を、第２の発見および確認の研究のために選択した。集めたサンプルでは、４つ全てのＣＥＣ段階、および結腸と直腸にわたって、患者の年齢が５０歳〜７５歳に及んでいた。対照は、予期された試験しようとする集団（即ち、平均以上のリスクはあるが結腸内視鏡検査について以前に明らかな指標が無かった患者）を最も密接に模倣するために、結腸内視鏡検査時に併発症と発見物を有していなかった患者のサブセットから設計された。市販で入手可能なＥＬＩＳＡ試薬を、最初の研究から１２の分類子を含んでいた３０のタンパク質のうちの２８について使用した。
以前に確認されたタンパク質のために内視鏡検査ＩＩ研究および２８のＥＬＩＳＡから選択された３００人の患者の血漿サンプルを使用して、タンパク質存在量のデータを集め、標的とした。１５０のサンプル発見区分における２８のタンパク質に関する新たなＥＬＩＳＡデータに基づいて、機械学習方法を、１０−分割交差検証の１０回の繰返しに使用して、評価のために５つのモデルを構築した。モデルの大きさは７〜１８のタンパク質におよび、受信者動作特性（またはＲＯＣ）、曲線下面積（またはＡＵＣ）に基づいて、０．８３〜０．８６の発見パフォーマンスの範囲を生成した。理想的な試験は、１００％の感度と１００％の特異度を伴って、左下角で始まり、左上角、次いで右上角へと進み、ＡＵＣは１．００になる。他方、予測値の無い試験は、０．５０のＡＵＣを伴い、左下角から右上角までの真っすぐな対角線になる。一旦モデルを選択し、それらの構成要素とアルゴリズムをロックしたら、確認区分からのデータを使用してモデルを評価した。
ＣＲＣマーカータンパク質を更に、進行腺腫、即ちＣＲＣへの前駆病変のための著しい検出パフォーマンスを持つパネルを含むそれらの能力について確認した。ＣＲＣ進行の自然歴において、全てのＣＲＣが進行腺腫から由来するが、進行腺腫全てがＣＲＣになるものではないことが、通常認められている。それにもかかわらず、様々な研究が、結腸内視鏡検査のスクリーニング中の進行腺腫の除去によって、その後の結腸直腸癌の発生率が著しく低減されることを実証している。
Ｄａｎｉｓｈ Ｅｎｄｏｓｃｏｐｙ ＩＩ研究を使用して、新たな３０２人の患者、即ちサンプルの年齢と性別が一致し、部位を層別化したサブセットを、他の近年の外部研究に一般的に使用される進行腺腫に関する定義を用いることで選択した。以前のＣＲＣ確認研究におけるように同じＥＬＩＳＡを２８のタンパク質について使用して、３０２のサンプルの各々からデータを集め、１５０のサンプル発見区分と１５２のサンプル確認区分に分けた。上述のような交差検証と最終確認における分類子構築のための同じ方法を使用して、進行腺腫の分類子を、２８のタンパク質のうち４つを含み、且つ４５％の感度と８０％の特異度（ＲＯＣ ＡＵＣ ０．６５）を持つものと同定した。
実施例２０
合計６つのバイオマーカーを、ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むパネルから無作為に選択した。合計６つのバイオマーカーを、１８７のタンパク質を含む質量スペクトル（ｍａｓｓ ｓｐｅｃ）分析を行った確認研究からも無作為に選択した。ＡＡＣＴ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、およびＳＥＰＲを含むバイオマーカーパネルから選択された６つのタンパク質を含むパネルを３７３人の患者において確認し、１８７のタンパク質を含む質量スペクトル分析を行った確認研究から無作為に選択された６つのバイオマーカーよりも９５％優れていることを確認した（ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ）。
実施例２１−パネル比較
本明細書に開示されるパネルを、豊富なバイオマーカーリストに由来する無作為に判定されたパネルと比較して、バックグラウンドチャンス（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｃｈａｎｃｅ）に対するそれらのパフォーマンスを評価した。
上記で議論されるように、且つ図１で実証されるように、本明細書に開示されるパネルを、癌検出に対する潜在的な関連性のあるものとして文献中で同定されたマーカーの１８７のメンバーリストを生成することにより、導き出した。その後、このリスト中のバイオマーカーを、既知の結腸直腸の健康状態の個体に由来するサンプルセットにおいて分析し、サンプルの結腸直腸の健康状態と強く関連付けられた２８のバイオマーカーを同定した。これら２８のマーカーを、既知の結腸直腸の健康状態の個体の第２のセットに由来するサンプルの第２のセット上でＥＬＩＳＡベースの手法により分析し、本明細書に開示されるパネルを生成した。
故に、ＭＳを同定した２８のマーカーセットは既に、当業者に分かるような最初の１８７のメンバー上で、実質的に豊富になっていた。それにもかかわらず、ＭＳを豊富にしたバイオマーカーのデータセットに対する、本明細書に開示されるパネルのパフォーマンスの調査を行なった。
様々な大きさのパネルを、２８のメンバーのＭＳを豊富にしたセットから生成し、これらのパネルを、既知の結腸直腸の健康状態の個体に由来するマーカーを定量化したサンプルセット上でのそれらの予測値に関して評価した。無作為フォレストモデルとＳＶＭモデルを使用して、ランダムなパネルを生成した。ＡＵＣ値を、ランダムなパネル各々について測定した。与えられた大きさのパネルに関するＡＵＣ分布曲線を生成した。
ＡＵＣ分布曲線を図２０に提示する。３つの上部のグラフは、ＳＶＭを通じて生成されたパネルを表わし、一方で３つの下部のグラフは、無作為フォレストモデリングを通じて生成されたパネルを表している。各プロットについて、パネルの大きさを、灰色で後部に陰影を付けた上部に列挙する。Ｙ軸はパネルの数を示し、一方でＸ軸は示されたパネルカラムに関するＡＵＣ値を示している。点線は、ＭＳを豊富にしたデータセットから無作為に生成されたパネルの９５％が低下する、ＡＵＣ値を示す。
結果を表１３と１４に要約する。
グラフとモデルに示されるように、８−１０のメンバーのパネルは、約０．７１−０．７３の平均および中間のＡＵＣ値を実証している。曲線の９５％は、０．８０以下のＡＵＣを表示する。
図２を参照すると、結腸直腸の健康の評価に関する、本明細書に開示される主な９のメンバーのパネルは、０．８３の確認されたＡＵＣ値を有していることが、理解される。この値は、同等の９、更には１０のメンバーのパネルの９５％の閾値ＡＵＣよりも大きく、全体のデータセットに観察された最大ＡＵＣ値に匹敵する。
表８も参照すると、同等のＡＵＣ値は、無作為に生成されたパネルのものよりはるかに優れており、モデル１−１３について獲得されることが理解される。これが観察されるモデル１２は、年齢がバイオマーカーとして除外されるという点で図２のパネルとは異なる。
この分析により、本明細書中のパネルが、無作為に生成されたパネル、更には、当該技術分野で同定される１８７のメンバーのセットからの２８の最良の標的とされたＭＳを同定したマーカーへと既に実験的に豊富化されているバイオマーカーから選択される無作為に導き出されたパネルよりも、性能が優れていることが明らかになった。即ち、当該技術分野で教示されるセットを超えるマーカーの６倍の豊富化の後でさえも、本明細書中のパネルは、そこから導き出される無作為に生成されたパネルの１００％よりも実質的に性能が優れている。
実施例２２−ＣＲＣおよびＡＡの試験の実施
この実施例の全体にわたって、患者１、２、および３は、本明細書中の方法、キット、システム、および組成物を通じて生成された患者データを表わすが、患者の守秘義務のために、患者１、２、および３は何れも、自身の実際のデータを表わさない。
例となる第１の患者、第２の患者、および第３の患者は各々、分析のために血液サンプルを提供する。サンプルを処理センターに送り、ＥＬＩＳＡ試薬を使用し、試薬を用いてＣＲＣとＡＡのパネルレベルを判定して、ＡＡＣＴ、ＣＥＡ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、ＳＡＡ１のレベルを判定する。
患者の年齢も提供する。
バイオマーカーを測定し、結果を表１５に提示する。
３人の患者の各々に関するバイオマーカーパネルのレベルに、図１に表されるような既知の結腸直腸の健康状態の基準個体からのサンプルのパネルレベルから構築した機械学習モデルに従って、モデルスコアを割り当てた。機械学習モデルから、２．９のカットオフスコアを、陽性のＣＲＣスコアの下限として計算する。このカットオフより下のスコアを、結腸直腸癌に対し陰性と称する。「不確定範囲」を陰性スコアの中で同定し、それにより、不確定範囲内で低下する患者スコアを、更なる分析のために採点する（ｍａｒｋｅｄ）。不確定範囲は１．２４−２．４６のスコアに及ぶ。中間範囲を超えるが陽性カットオフより下のスコアを、場合によっては更に詳しく調べる。同様の手法を通じて、０．２５のカットオフスコアを、陽性のＡＡスコアの下限として計算する。
患者のパネルレベルを評価し、ＣＲＣとＡＡについてスコアを各パネルに割り当てる。スコアによっては、追跡アッセイが推奨され、診断はこの追跡アッセイに従って生成される。結果を表１６に示す。
患者１に、１．７のＣＲＣモデルスコアを割り当てる。スコアは、陽性のコールに関する２．９のカットオフスコアより下ではあるが、不確定として採点される。患者１に、１．０のＡＡスコアを割り当て、これを進行腺腫に対し陽性として称する。報告書を作成し、患者に提供する。
患者は結腸内視鏡検査を受ける。結腸直腸癌は検出されないが、非癌性の腺腫が検出される。この腺腫を除去し、患者は後に、追跡試験により結腸癌と腺腫が無いと確認される。患者を５年間観察し、症状または結腸直腸癌状態の変化は観察されず、このことは、試験が正確に、患者の状態を結腸癌に対し陰性であると同定したことを示している。
患者２に、０．７２のＣＲＣモデルスコアを割り当て、これを結腸直腸癌に対し陰性と称する。患者２に、０．２９のＡＡモデルスコアを割り当て、これを進行腺腫に対し陰性として称する。報告書を作成し、患者に提供する。
患者は便サンプル試験に追従し、結果は同様に陰性である。患者を５年観察し、症状または結腸直腸の健康状態の変化は観察されず、このことは、試験が正確に、個体に結腸直腸癌および進行腺腫が無いことを予測したことを示している。
患者３に、５．９のＣＲＣモデルスコアを割り当て、これを結腸直腸癌に対し陽性と称する。患者３に、０．９のＡＡスコアを割り当て、これをしたＡＡに対し陽性と称する。報告書を作成し、患者に提供する。
患者は結腸内視鏡検査を受ける。早期の結腸直腸癌は検出されるが、腺腫は検出されない。
患者は結腸癌処置を受け、症状が緩和される。第２の血液サンプルを処置後の患者から得て、２．９より下のＣＲＣスコアを割り当てる。結腸内視鏡検査により、結腸直腸癌が個体にこれ以上存在していないことを確認する。
この実施例は、本明細書中のパネルの様々な機能を実証する。ＣＲＣとＡＡのパネルを組み合わせて使用し、共通マーカーを共有させる。パネルは血液に由来するものであり、これを運び他の場所で試験する。報告書を作成し、患者に提供する。結腸内視鏡検査などの侵襲的手法、または検便などの非侵襲的手法を使用して、結果を独立的に確証する。試験結果を、独立したアッセイにより主に確証する。
実施例２３−ＣＲＣおよびＡＡのスコアの分析
表１５中のデータにより、ＣＲＣとＡＡのパネルのパフォーマンスの更なる分析が可能になる。
例えば、表１５の検査は、その個々のマーカーの予測値に対するパネルのパフォーマンスの関連する態様を示す。
幾つかのマーカーについて、個々のマーカーレベルが全体的なパネルの結果に一致することが、理解される。例えば、患者１と患者２に関するＳＥＰＲレベルは、約１０，０００にて同様であり、一方で患者３のスコアは１，６００と実質的に低いものである。このグループ分けは、ＣＲＣに対し陰性または不確定としての患者１と患者２の全体的なスコア付けに一致しており、一方で患者３は陽性として採点される。
しかし、多くの場合において、個々のマーカーレベルは、全体としてのパネルレベルを分析する際に見出される結果を予測するものではない。バイオマーカーＡＡＣＴ、ＣＯ９、およびＣＯ３について、患者３のレベルは、患者１と患者２のレベルの中間である。バイオマーカーＣＥＡＭＩＦとＰＳＧＬについて、患者３のレベルは、患者１または患者２どちらかのレベルにほぼ一致する。
故に、このようなバイオマーカーそれぞれを確認すると、患者１または患者２ではなく患者３が、ＣＲＣに対し恐らく陽性であるという指標は、見出されない。
このような測定は、ＣＲＣパネルが全体として、その構成要素のバイオマーカーメンバーを上回る予測値を有することを示している。更に、ＣＲＣバイオマーカーパネルは全体として、場合によってはその個々のメンバーの予測と矛盾する予測値を提供する。従って、ＣＲＣバイオマーカーパネルは全体として、その構成要素よりもすぐれており、且つその個々のマーカーの結果の単純な収集を越えるものである、予測値を提供する。
実施例２４−非侵襲的な、正確な結腸直腸健康アッセイの臨床的有用性
反抗的な患者は、ＣＲＣの症状を実証したが、結腸内視鏡検査を拒絶した。患者の係りつけの医師は、ＳｉｍｐｌｉＰｒｏの結腸直腸健康状態評価試験を命じた。結果は、患者がＣＲＣおよびＡＡに対し高いリスクがあることを示した。患者は家族と相談し、結腸内視鏡検査の予定を組むように説得された。結腸内視鏡検査はポリープと早期の癌の塊を明らかにし、その全てを手順中に除去した。続いての結腸直腸の健康状態の評価は、患者に癌は無いことを示した。患者の早期の癌の塊は恐らく、結腸内視鏡検査および同時に行われるポリープ切除を行うことなく、死亡の確率が高い進行疾患へと進行した。
この実施例は、感度がよく且つ特異的であり、容易に従われる非侵襲的な結腸直腸の健康アッセイを提供する公衆への利益を実証する。以下の実施例２５と組み合わせて、この実施例は、結腸内視鏡検査を受けることに不本意であることが一般的であり、および、比較的容易に処置される時に検出されていない早期の癌を結果としてもたらす場合に、重度の健康結果を有し得ることを、実証する。
実施例２５−非侵襲的な、正確な結腸直腸健康アッセイの臨床的有用性
反抗的な患者は、ＣＲＣの症状を実証したが、結腸内視鏡検査を６か月以上の間遅らせた。患者の係りつけの医師は、ＳｉｍｐｌｉＰｒｏの結腸直腸健康状態評価試験を命じた。結果は、患者がＣＲＣおよびＡＡに対し高いリスクがあることを示した。患者は結腸内視鏡検査の予定を立てた。手順中に、６ｃｍの悪性の塊を同定し、除去した。続いての結腸直腸の健康状態の評価は、患者に癌は無いことを示した。患者の早期の癌の塊は恐らく、結腸内視鏡検査および同時に行われるポリープ切除を行うことなく、死亡の確率が高い進行疾患へと進行した。
この実施例は、感度がよく且つ特異的であり、容易に従われる非侵襲的な結腸直腸の健康アッセイを提供する公衆への利益を実証する。上の実施例２４と組み合わせて、この実施例は、結腸内視鏡検査を受けることに不本意であることが一般的であり、および、それが比較的容易に処置される時に検出されていない早期の癌を結果としてもたらす場合に、重度の健康結果を有し得ることを、実証する。
本開示の好ましい実施形態が、本明細書に示され且つ記載されている一方で、このような実施形態が、ほんの一例として提供されることは当業者に明白であろう。多数の変形、変化、および置換は、本開示から逸脱することなく、当業者によって現在想到されるものである。本明細書に記載される開示の実施形態の様々な代案が、本開示の実施において利用されるかもしれないことを理解されたい。以下の特許請求の範囲は本開示の範囲を定義するものであり、この特許請求の範囲およびそれらの同等物の範囲内の方法および構成は、それによって包含されることが、意図される。

Claims (51)

  1. 個体における結腸直腸癌のリスク状態を評価する方法であって、
    個体から循環血液サンプルを得る工程と、
    前記個体からのパネル情報を含むために、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、およびＰＳＧＬを含むサンプル中のタンパク質のリストを含むバイオマーカーパネルについてバイオマーカーパネルレベルを得る工程と、
    前記個体からの前記パネル情報を、既知の結腸直腸癌状態に対応する基準パネル情報セットと比較する工程と、
    前記個体の基準パネル情報が前記基準パネル情報セットと著しく異ならない場合に、前記個体を、前記結腸直腸癌状態を有していると分類する工程と、を含む、方法。
  2. 循環血液サンプルを得る工程は、個体の静脈または動脈から血液を採取する工程を含む、請求項１に記載の方法。
  3. パネル情報は個体の年齢情報を含む、請求項１に記載の方法。
  4. タンパク質のリストはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む、請求項１に記載の方法。
  5. タンパク質のリストはわずか１５のタンパク質しか含まない、請求項４に記載の方法。
  6. タンパク質のリストはわずか８のタンパク質しか含まない、請求項１に記載の方法。
  7. タンパク質のリストはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＣＡＴＤ、ＣＥＡ、およびＳＥＰＲを含む、請求項６に記載の方法。
  8. 分類する工程は、少なくとも８１％の感度と少なくとも７８％の特異度を有する、請求項１−７のいずれか１つに記載の方法。
  9. 分類する工程の結果の報告書を医療従事者に送信する工程を含む、請求項１に記載の方法。
  10. 報告書は、少なくとも８１％の感度を示す、請求項９に記載の方法。
  11. 報告書は、少なくとも７８％の特異度を示す、請求項９または１０のいずれか１つに記載の方法。
  12. 報告書は、結腸内視鏡検査を行うことを推奨する、請求項９に記載の方法。
  13. 報告書は独立した外科的介入を推奨する、請求項９に記載の方法。
  14. 報告書は独立した癌アッセイを受けることを推奨する、請求項９に記載の方法。
  15. 報告書は便の癌アッセイを受けることを推奨する、請求項９に記載の方法。
  16. 便の癌アッセイを行う工程を含む、請求項１５に記載の方法。
  17. 報告書は抗癌組成物を投与することを推奨する、請求項９に記載の方法。
  18. 報告書は継続的なモニタリングを推奨する、請求項９に記載の方法。
  19. 前記個体のパネル情報の少なくとも１つのバイオマーカーレベルは、前記基準パネルからの対応する値とは著しく異なり、前記個体のパネルレベルは全体として前記基準パネルレベルとは著しく異ならない、請求項１−７のいずれか１つに記載の方法。
  20. 前記個体の基準パネル情報のいかなるパラメータも独立して６５％を越える感度あるいは６５％を越える特異度で前記個体の前記結腸直腸癌状態を示さない、請求項１−７のいずれか１つに記載の方法。
  21. タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を抗体のセットに接触させる工程を含み、ここで抗体のセットはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、およびＰＳＧＬに特異的な抗体を含む、請求項１−７のいずれか１つに記載の方法。
  22. タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を質量分光分析にさらす工程を含む、請求項１−７のいずれか１つに記載の方法。
  23. 前記比較する工程と前記分類する工程の少なくとも１つは、基準パネル情報を分析するように構成されたコンピューター上で行われる、請求項１−７のいずれか１つに記載の方法。
  24. 既知の結腸直腸癌状態に対応する前記基準パネル情報セットは、機械学習モデルの生成物を含む、請求項１に記載の方法。
  25. 機械学習モデルは、既知の結腸直腸の健康状態に対応する少なくとも１００のバイオマーカーパネルを使用して訓練される、請求項２４に記載の方法。
  26. 個体における結腸直腸の健康リスク状態を評価する方法であって、
    個体から循環血液サンプルを得る工程と、
    ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＥＡ、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１を含むサンプル中のタンパク質のリストを含むバイオマーカーパネルに関するバイオマーカーパネルレベルを得て、個体の年齢を得る工程であって、ＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＥＡ、ＣＡＴＤ、および年齢が前記個体からの結腸直腸癌パネル情報を含み、ならびに、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１が前記個体からの進行腺腫パネル情報を含む、工程と、
    前記個体からの前記結腸直腸癌パネル情報を、既知の結腸直腸癌状態に対応する基準結腸直腸癌パネル情報セットと比較する工程と、
    前記個体からの前記進行腺腫パネル情報を、既知の進行腺腫状態に対応する基準進行腺腫パネル情報セットと比較する工程と、
    前記結腸直腸癌パネルまたは前記進行腺腫パネルのいずれかが結腸直腸の健康のリスクに対して陽性である基準パネルとは著しく異ならない場合に、前記個体を結腸直腸の健康のリスクを有すると分類する工程とを含む、方法。
  27. 循環血液サンプルを得る工程は、個体の静脈または動脈から血液を採取する工程を含む、請求項２６に記載の方法。
  28. タンパク質のリストはわずか２０のタンパク質しか含まない、請求項２６に記載の方法。
  29. タンパク質のリストはわずか１１のタンパク質しか含まない、請求項２６に記載の方法。
  30. 分類する工程は少なくとも８０％の感度と少なくとも４７％の特異度を有する、請求項２６に記載の方法。
  31. 分類する工程は少なくとも８０％の感度と少なくとも５０％の特異度を有する、請求項２６に記載の方法。
  32. 医療従事者に前記分類する工程の結果の報告書を送信する工程を含む、請求項２６に記載の方法。
  33. 報告書は、結腸内視鏡検査を行うことを推奨する、請求項３２に記載の方法。
  34. 報告書は独立した外科的介入を推奨する、請求項３２に記載の方法。
  35. 報告書は独立した癌アッセイを受けることを推奨する、請求項３２に記載の方法。
  36. 独立した癌アッセイが行われる、請求項３５に記載の方法。
  37. 報告書は便の癌アッセイを受けることを推奨する、請求項３２に記載の方法。
  38. 便の癌アッセイが行われる、請求項３７に記載の方法。
  39. 報告書は抗癌組成物を投与することを推奨する、請求項３２に記載の方法。
  40. 個体は抗癌組成物を与えられる、請求項３９に記載の方法。
  41. 報告書は継続的なモニタリングを推奨する、請求項３２に記載の方法。
  42. 前記個体のパネル情報の少なくとも１つのバイオマーカーレベルが前記基準パネルセットの少なくとも１つからの対応する値とは著しく異なり、および、前記個体のパネルレベルが全体として前記基準パネルレベルとは著しく異ならない、請求項３２に記載の方法。
  43. 前記個体の基準パネル情報のいかなるパラメータも独立して６５％を越える感度あるいは６５％を越える特異度で前記個体の前記進行腺腫状態を示さない、請求項３２に記載の方法。
  44. タンパク質レベルを得る工程は、抗体のセットへ循環血液サンプルの画分を接触させる工程を含み、ここで抗体のセットはＡＡＣＴ、ＣＯ３、ＣＯ９、ＭＩＦ、ＰＳＧＬ、ＳＥＰＲ、ＣＥＡ、ＣＡＴＤ、ＣＬＵＳ、ＧＤＦ１５、およびＳＡＡ１に特異的な抗体を含む、請求項３２に記載の方法。
  45. タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を質量分光分析にさらす工程を含む、請求項３２に記載の方法。
  46. タンパク質レベルを得る工程はタンパク結合ＤＮＡアプタマーへサンプルを接触させる工程を含む、請求項３２に記載の方法。
  47. タンパク質レベルを得る工程は抗体アレイへサンプルを接触させる工程を含む、請求項３２に記載の方法。
  48. タンパク質レベルを得る工程は、循環血液サンプルの画分を質量分光分析にさらす工程を含む、請求項３２に記載の方法。
  49. 前記比較する工程と前記分類する工程の少なくとも１つは、基準パネル情報を分析するように構成されたコンピューター上で行われる、請求項３２に記載の方法。
  50. 既知の進行腺腫状態に対応する前記基準パネル情報セットは、機械学習モデルの生成物を含む、請求項３２に記載の方法。
  51. 機械学習モデルは、既知の結腸直腸の健康状態に対応する少なくとも１００のバイオマーカーパネルを使用して訓練される、請求項５０に記載の方法。
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