【実施例】
【0086】
実施例1: 血液試料の取得及び調製
この遡及的観察研究は、LyonにあるEdouard−Herriot病院の集中治療室に入院した重度の多発外傷患者を対象として、2009−2012年に実施された。組入れ基準は下記の通りであった:
− 18歳又はそれより年長の患者
− 25より高い、又はそれに等しいISS(傷害重症度スコア)
− 集中治療室滞在期間が、推定少なくとも3日間
− 機械式人工呼吸下
【0087】
臨床的除外基準は、誤嚥性肺炎、外傷中の腸穿孔、免疫抑制療法、及び最初の48時間における死亡であった。
【0088】
重度の多発外傷患者49例が、本試験に含まれた。これらの患者すべてが下記の基準に適合した:
− 外傷後の最初の48時間以内(T1)に、第1の血液試料を採取した、
− 第2の血液試料を、第1の後2−3日置いて採取した(外傷後96−120時間−T2)、
− 懸念される患者において、一次感染が生じた日付が、第2のサンプリングの日付よりも後であった。
【0089】
これらの患者のうち18例が、集中治療入院後、平均5日目に播種感染症を発症した(セプシス症候群)。
【0090】
供給業者の推奨に従い、2つの血液試料を、本試験に含まれた患者毎にEDTAチューブに採取した。次にチューブを転倒させながら15分間、軽く混和した後、2750g及び15℃で15分間、遠心分離した。上清を丁寧に取り出し、ゲルソリンをアッセイするまで、−80℃で凍結した。
【0091】
実施例2: LC−MS技術によるゲルソリンの検出
SRM分析法の連続した工程は以下の通り:
1)酵素消化、
2)ペプチドのSPE(固相抽出)分画化、
3)MSと連結した液体クロマトグラフィー(LC)。
【0092】
それでも、この方法を実施する前には、様々な親イオン/断片化イオンの対、又はSRMトランジションが、以下のように識別された。
【0093】
Uniprot(Swissprot番号P06396−1)で得られた分泌型ゲルソリンのアイソフォーム1の完全な配列(配列番号1)から、配列が配列番号2−4の3つの選択されたプロテオティピックペプチドに関する理論的なSRMトランジションのリストを、ゲルソリンマーカーアッセイ用として、Skylineソフトウェアを用いて生成した(Brendan MacLeanら、2010年)。このソフトウェアは、ペプチドの理論的なリストを生成するために、タンパク質の仮想的トリプシン消化を、そのペプチド配列から実施できるようにする。このペプチドのリストから、質量が400−1000Daの範囲内にある理論的なトリプシンペプチドの二重又は三重に荷電した親イオンのすべてについて、及び可能性のあるy型又はb型の断片イオンのすべてについて、SRMトランジションを予測した。
配列番号1:ゲルソリンのアイソフォーム1
MAPHRPAPALLCALSLALCALSLPVRAATASRGASQAGAPQGRVPEARPNSMVVEHPEFLKAGKEPGLQIWRVEKFDLVPVPTNLYGDFFTGDAYVILKTVQLRNGNLQYDLHYWLGNECSQDESGAAAIFTVQLDDYLNGRAVQHREVQGFESATFLGYFKSGLKYKKGGVASGFKHVVPNEVVVQRLFQVKGRRVVRATEVPVSWESFNNGDCFILDLGNNIHQWCGSNSNRYERLKATQVSKGIRDNERSGRARVHVSEEGTEPEAMLQVLGPPALPAGTEDTAKEDAANRKLAKLYKVSNGAGTMSVSLVADENPFAQGALKSEDCFILDHGKDGKIFVWKGKQANTEERKAALKTASDFITKMDYPKQTQVSVLPEGGETPLFKQFFKNWRDPDQTDGLGLSYLSSHIANVERVPFDAATLHTSTAMAAQHGMDDDGTGQKQIWRIEGSNKVPVDPATYGQFYGGDSYIILYNYRHGGRQGQIIYNWQGAQSTQDEVAASAILTAQLDEELGGTPVQSRVVQGKEPAHLMSLFGGKPMIIYKGGTSREGGQTAPASTRLFQVRANSAGATRAVEVLPKAGALNSNDAFVLKTPSAAYLWVGTGASEAEKTGAQELLRVLRAQPVQVAEGSEPDGFWEALGGKAAYRTSPRLKDKKMDAHPPRLFACSNKIGRFVIEEVPGELMQEDLATDDVMLLDTWDQVFVWVGKDSQEEEKTEALTSAKRYIETDPANRDRRTPITVVKQGFEPPSFVGWFLGWDDDYWSVDPLDRAMALAA
【0094】
配列番号1の配列に由来するゲルソリンについて選択されたプロテオティピックペプチドは、HVVPNEVVVQR(配列番号2)、AGALNSNDAFVLK(配列番号3)、及びQTQVSVLPEGGETPLFK(配列番号4)である。
【0095】
選択された3つのプロテオティピックペプチドを、次に化学的に合成し、最高強度のトランジションを選択し、また各ペプチドについて分光光度計のパラメーター:
− 衝突エネルギー(CE)、
− オリフィス電圧(DP、デクラスタリング電位)
− 増強電位(EP)、及び
− 衝突セルの出口電圧(CXP、衝突セル出口ポテンシャル)
を最適化するために、質量分析計に直接注入した。
【0096】
親イオンの選択を目的とした、EMS(増強質量分析)モードでの質量分析スペクトルを
図1に示し、並びに親イオンHVVPNEVVVQR、AGALNSNDAFVLK、及びQTQVSVLPEGGETPLFKから選択される、断片化したイオンを選択するためのEPI(増強プロダクトイオン)モードでの質量分析スペクトルを
図2−4にそれぞれ示す。
【0097】
この選択の結果を表1にまとめる。
【0098】
1)酵素消化
実施例1で得られた血漿試料(重い合成ペプチド20μlを過負荷した容積100μl)を、炭酸水素アンモニウム(pH8、5mM)で緩衝化された、15mMジチオスレイトールを含有する6M尿素溶液中において、60℃で40分間変性及び還元し、次に35mMヨードアセトアミドにより、室温、暗所下で40分間アルキル化する。次に、試料を、50mM炭酸水素アンモニウムバッファー、pH8で8倍に稀釈した後、トリプシン(Sigma社)200μgにより37℃で4時間消化する。第2の還元−アルキル化サイクルを実施した後、第2のトリプシン消化工程を、37℃、一晩実施する。
【0099】
2)SPE分画化
消化した試料を、超音波で15分間超音波処理し、15000gで30分間遠心分離する。該試料を、次に混合型(疎水性及びイオン交換)Oasis MCX(混合型陽イオン交換)カートリッジ、及びOasis MAX(混合型陰イオン交換)カートリッジ(Waters社)60mg上に負荷する。MCXカートリッジ上に負荷する試料は、水/2%ギ酸から構成されるpH3溶液であらかじめ酸性化する。MAXカートリッジ上に負荷する試料は、水/10%水酸化アンモニウムから構成されるpH12溶液であらかじめ塩基化する。カートリッジは、メタノールであらかじめ平衡化しておく。
【0100】
分画化手順を下記の表2に記載する:
【0101】
アッセイされるペプチドを、メタノール/炭酸水素アンモニウムバッファー(v/v)混合物1mlで溶出する。炭酸水素バッファーのpHは、目的とするプロテオティピックペプチドの等電点の関数として選択される。溶出液は、TurboVap(登録商標)システム(Biotage社)を使用し、窒素気流の下で一部蒸発させ、次に0.5%ギ酸を含有する水溶液を使用して、250μlの容積が得られるように容積を調整する。
【0102】
3)液体クロマトグラフィー(LC)及び質量分析(MS)
100μlのアリコートを、下記の特性に基づくMSシステムと連結したLCに注入した。
【0103】
LC−MS分析は、バイナリーポンプ及びSRMモードで作動する質量分析計、AB Sciex5500QTrap(三連四重極−イオントラップハイブリッドMS)(Q1q2Q3)と連結した注入装置を備えたNexera LC型(Shimadzu社)の高圧クロマトグラフィーシステム(HPLC)上で実施する。LC分離は、2.1×150mmのC18逆相カラム、3.6μm(Aeris Peptide、Phenomenex社)上、溶出速度250μl/分で実施する。溶出剤A=水に溶解した0.1%ギ酸、溶出剤B=メタノールに溶解した0.1%ギ酸。5%溶媒Bでの等溶媒濃度勾配を2分間、次に37分内で5%B−60%Bの直線勾配、その後に、5%溶媒Bでの等溶媒濃度勾配を2分間生成した。5500Vの電圧をニードルに印加し、ソース内でのイオン化を可能にして、MS分析をポジティブESI(エレクトロスプレーイオン化)モードで実施する。ネブライジングガス(空気)及びカーテンガス(窒素)の流速は、それぞれ40及び50psiである。Turbo VTMイオン源は550℃に、補助的窒素流は40psiに設定される。
【0104】
装置の制御及びデータ取得は、Analyst1.5.2ソフトウェアを用いて実施される。
【0105】
各トランジションの固有パラメーター(DP、EP、CE、CXP、及び保持時間)を使用して、Schedule−SRM取得法を、画分毎に構築した。合成ペプチドを過負荷した血清及び血漿試料による試験期間中に認められた各ペプチドの保持時間近辺のウィンドウ4分、及び目標スキャン時間1.15秒をすべてのデータ取得において使用した。
【0106】
SRMの生データを、Multiquant2.1ソフトウェア(AB Sciex社)及びSignal Finder積分アルゴリズムを使用して再処理した。該ソフトウェアは、各ペプチドに対応するクロマトグラムの抽出を可能にする。
【0107】
較正では、選択された標的ペプチド(娘イオン)と同一の配列を有する重い合成ペプチドを合成したが、同ペプチドは、内部標準として使用可能となるように、標識されたリジン又はアルギニン(
13C及び
15N)を含み、リジンにつき+8ダルトン、アルギニンにつき+10ダルトンであった。試料には、これらの標識された重いペプチドを過負荷した。
【0108】
配列番号2、配列番号3、配列番号4のペプチドに対応するすべての選択されたトランジション(表2)について、天然のトランジションのクロマトグラフィーピーク面積を重いトランジションの面積で割り算した比を決定して、試料毎に1トランジション当たりの相対量を取得した。次に、試験した生物学的試料中のタンパク質の濃度に該当する単回量を取得するために、同一試料の各トランジションの相対量を一つに統合した。「統合した」には、1タンパク質当たりの単回量を取得するために、独立しているが関連するいくつかの量の同一タンパク質が共に混合されることを意味する目的がある。この統合は、比の中央値を採用することにより実施した。
【0109】
実施例3: データの統計分析
患者を2群に分けた:
〇患者が播種感染症を発症しなかったことを示す臨床的状態を有する患者(「NDI」):N=31
〇患者が播種感染症を発症したことを示す臨床的状態を有する患者(「DI」):N=18
【0110】
感染症のリスクと関連した変量を識別するために、オッズ比(OR)及び関連する信頼区間(95%CI)を決定することにより、単変量及び多変量ロジスティック回帰分析を実施した。
【0111】
ROC(受信者動作特性)曲線及び該曲線下の面積(AUC:曲線下面積)を、Δ値G2−G1
及び
について計算した。R−3.0.0言語を使用して、データの統計分析を実施した。
【0112】
結果
集中治療入院患者の血漿ゲルソリンの量と播種感染症の発生との間の関係。
ゲルソリンの変量及びその他の臨床的変量と、患者の状態(この場合「播種感染症を発症した」状態)との関係を、ロジスティック回帰分析によって検定した。関係の強度を、播種感染症を発症しない確率に対する播種感染症を発症する確率の比であるオッズ比(OR)の計算により見積もった。
【0113】
試験した臨床的変量は、性別、外傷重症度スコア(ISS:傷損傷重症度スコア)、単純化した重症度インデックス(SSI II)、神経学的外傷、呼吸器学的外傷、赤血球の輸血、凍結した新鮮血漿の輸血である。
【0114】
ゲルソリン量の変量を、上記方法に基づき、T2とT1の間のゲルソリンレベルの差異G2−G1を決定することにより測定した。
【0115】
定性的変量、すなわち神経学的外傷、呼吸器学的外傷、赤血球の輸血、及び凍結した新鮮血漿の輸血毎に、オッズ比は以下のよう解釈される:
− OR=1:関連性なし。
− OR<1:播種感染症を発症するリスクは、この特徴を有さない患者においてより一般的である。
− OR>1:播種感染症を発症するリスクは、この特徴を有する患者においてより一般的である。
【0116】
性別変量毎に、オッズ比は以下のように解釈される:
− OR=1:関連性なし。
− OR<1:播種感染症を発症するリスクは、女性においてより一般的である。
− OR>1:播種感染症を発症するリスクは、男性においてより一般的である。
【0117】
定量的変量、すなわちゲルソリンレベルの差異G2−G1、ISS、及びSSI II毎に、オッズ比は、以下のように解釈される:
− OR=1:関連性なし。
− OR<1:第1から第3四分位値における増加は、播種感染症を発症するリスクの低下と関連する。
− OR>1:第1から第3四分位値における増加は、播種感染症を発症するリスクの増加と関連する。
【0118】
入院後の数日中に播種感染症を発症した集中治療入院患者において、これらの変量すべてをモニタリングした。
【0119】
単変量ロジスティック回帰分析を、これらの共変量毎に実施した。次に、単変量分析においてp値が0.1未満の変量を、調整後のオッズ比の決定に帰結する多変量分析において保持した。
【0120】
結果を下記の表3に示す。
【0121】
表3の結果は、2日又は3日の間隔(T2−T1)で測定された血漿ゲルソリンの量の差異が、患者の状態(「播種感染症を発症した」状態)と、従って播種感染症を発症するリスクと有意に関連したことを示している。実際、表3に示す通り、単変量ロジスティック回帰分析では、T2とT1の間のゲルソリンの差異についてオッズ比0.11、及び多変量分析では0.1と決定され、p値はそれぞれ0.0013及び0.002であった。更に、その他の変量は、多変量分析において有意ではない。
【0122】
ゲルソリンの差異G2−G1が−0.288の患者は、ゲルソリンの差異G2−G1が−0.002の患者よりも10倍高い播種感染症を発症するリスクを有する。
【0123】
血漿ゲルソリン量を測定することによる播種感染症の発生予測
血漿ゲルソリンの量と播種感染症を発症するリスクの間の関係の他に、本出願人の試験では、2日又は3日の間隔を置いて採取された2つの連続した試料において測定された血漿ゲルソリンの量の差異は、その後数日中(<D8)の播種感染症発生の予測を可能にすることを明らかにした。
【0124】
Δ値=G2−G1
患者49例に関する差異G2−G1の結果を
図5に提示し、この場合、臨床フォローアップで、その後播種感染症を発症したことが明らかとなった患者(DI)、及び臨床フォローアップで、その後そのような感染症を発症しなかったことが明らかとなった患者(NDI)である、集中治療入院患者49例からなる群の関数として、量の単位で表わされた差異G2−G1をy軸上に示す。
【0125】
図5の結果は、2回のサンプリングの間のゲルソリンの量は、その後数日中に播種感染症を発症する患者では常に減少すること(G2−G1<0)、及びこの減少は播種感染症を発症しない患者と比較して、この集団の方が有意により顕著であることを示している。
【0126】
式G2−G1を使用して得られるΔ値に基づき、播種感染症を発症するリスクが高い患者とリスクが高くない患者の間の予測を可能にする閾値の決定は、
図6に提示するROC曲線を使用して実施された。従って、閾値を−0.144839402777984の数値(負の値)に設定すると、この閾値よりも低いΔ値を有する患者では、その後数日中に感染症が発生することを、感度83.3%及び特異性71%で予測することができる。
【0127】
結果は、以下の式(II)
に基づき、変化率を計算することにより、相対的変動でも表された。
【0128】
結果を
図7に提示し、同図は播種感染症に晒される患者の平均値を示す;この平均値は、−22%である(ゲルソリンの量は、T1とT2の間で、感染症に罹患しない患者における5.05%と比較して、そのような患者では22%(中央値)減少する)。
【0129】
このコホートについて、Δ値が式
に関するときの閾値を、
図8に示すように、ROC曲線を用いて測定した。従って、閾値を−0.121558271983808に等しい値に設定すると、この閾値よりも低いΔ値を有する患者では、その後数日中に播種感染症が発生することを、感度83.3%及び特異性67.7%で予測することができる。
【0130】
以上から、このデータセットを用いる場合、この方法は最適とは言えないが、しかしそうであっても、より大きなコホートの患者を扱う場合において、そのような方法の使用は制限されない、と結論付けることができる。
【0131】
一方、個々の患者について必ずしも均一ではない、2回のサンプリングの間の時間間隔を考慮するために、2回のサンプリングの間の時間間隔に対するゲルソリンの差異の比を計算することにより、1日当たりのゲルソリンレベルの変動を調査した。この計算は、下記の式(III)に基づき、2回のサンプリングの間の時間間隔に対するゲルソリンの差異の比を計算することから構成される:
【0132】
結果を、
図9に示す。この計算により、1日当たりのゲルソリンの量の差異に関する中央値は、播種感染症を発症しない患者では−0.02である一方、播種感染症を発症する患者では−0.12であることを明らかにした。
【0133】
Δ値が式
に関するときの閾値を、
図10に示すように、ROC曲線を用いて決定した。従って、閾値を−0.072419701388992に等しい値に設定すると、その後数日中に播種感染症が発生することを、感度77.8%及び特異性71%で予測することができた。
【0134】
以上から、このデータセットを用いる場合、この方法は最適とは言えないが、しかしそうであっても、より大きなコホートの患者を扱う場合において、そのような方法の使用は制限されないと、結論付けることができる。
【0135】
患者49例によるデータによれば、第1の方法(Δ値=G2−G1)こそが、最良の妥協案の取得を可能にする。それにもかかわらず、Δ値を計算する別の方法は、より大きなコホートによる別のデータに対してなおも適する。
【0136】
驚くべきことに、本出願人らの研究は、入院後の最初の48時間以内に第1回目、2日−3日後に第2回目が実施される2回の連続したサンプリングで、血漿ゲルソリンレベルを測定すると、播種感染症を示す臨床的兆候が存在しない場合でも、集中治療入院患者における播種感染症の発生を予測することができることを明らかにした。
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