特許 7652066 検査方法、検査装置および検査プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-03-18

(45)【発行日】2025-03-27

(54)【発明の名称】検査方法、検査装置および検査プログラム

(51)【国際特許分類】

   C12Q 1/68 20180101AFI20250319BHJP

   C12M 1/34 20060101ALI20250319BHJP

   C12Q 1/6813 20180101ALI20250319BHJP

   C12Q 1/686 20180101ALI20250319BHJP

   C12Q 1/6869 20180101ALI20250319BHJP

   C12N 15/11 20060101ALN20250319BHJP

【ＦＩ】

C12Q1/68

C12M1/34 B

C12Q1/6813 Z

C12Q1/686 Z

C12Q1/6869 Z

C12N15/11 Z

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2021507533

(86)(22)【出願日】2021-01-29

(86)【国際出願番号】 JP2021003311

(87)【国際公開番号】W WO2021153753

(87)【国際公開日】2021-08-05

【審査請求日】2023-10-03

(31)【優先権主張番号】P 2020013991

(32)【優先日】2020-01-30

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000003159

【氏名又は名称】東レ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000338

【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ

(72)【発明者】

【氏名】吉本 真紀子

(72)【発明者】

【氏名】渥美 淳

(72)【発明者】

【氏名】宮野 敦子

(72)【発明者】

【氏名】岩▲崎▼ 千絵

【審査官】西澤 龍彦

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１８／１７５７５９（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１８／０４１７２６（ＷＯ，Ａ１）

【文献】GLINGE, C et al.，Stability of Circulating Blood-Based MicroRNAs - Pre-Analytic Methodological Considerations，PLOS ONE，2017年，Vol. 12, No. 2, e0167969，pp. 1-16

【文献】GEORGIADIS, P et al.，Evolving DNA methylation and gene expression markers of B-cell chronic lymphocytic leukemia are present in pre-diagnostic blood samples more than 10 years prior to diagnosis，BMC Genomics，2017年，Vol. 18, No. 728，pp. 1-15

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｃ１２Ｑ

Ｃ１２Ｎ

ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

ＣＡｐｌｕｓ／ＭＥＤＬＩＮＥ／ＥＭＢＡＳＥ／ＢＩＯＳＩＳ（ＳＴＮ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＤＮＡ、ＲＮＡまたはタンパク質である疾患マーカーを用いて検査装置によって膵臓癌および胆道癌を含む疾患の検査を行う検査方法であって、
被検体から採取した血液、血清または血漿である体液検体中の上記疾患マーカーを測定した測定結果を示すマーカーデータ、および該体液検体の調製条件を示す調製データを取得するデータ取得工程と、
取得した上記調製データを用いて、取得した上記マーカーデータの補正を行って補正後マーカーデータを取得する補正工程と、
前記検査装置の判別部により、上記補正後マーカーデータに基づき、上記被検体における疾患の罹患の有無を判別する判別工程とを含み、
上記補正後マーカーデータは、取得した上記調製データにおける指標と同じ種類の所定の調製条件における上記マーカーデータの値を推定したものであり、
上記補正工程では、同一指標の複数の上記調製データおよび各調製データに対応する複数の上記マーカーデータを用いた回帰分析により作成された回帰式を利用して、上記マーカーデータの補正を行い、
上記調製データが、上記被検体の情報を含み、該情報が、上記被検体の血球量に関する情報を含む、検査方法。

【請求項2】

上記調製データが、上記被検体の情報、上記体液検体の採取条件を示す情報、および上記疾患マーカーの測定前に上記体液検体に施された処理の条件情報から選択される少なくとも１つの情報を含む、請求項１に記載の検査方法。

【請求項3】

上記体液検体に施された処理の条件が、上記体液検体を凍結保存するまでの時間、凍結保存時の温度、凍結保存している時間、および上記体液検体を遠心分離するまでの時間から選択される少なくとも１つの条件である、請求項２に記載の検査方法。

【請求項4】

上記体液検体の採取条件を示す上記情報が、上記体液検体の採取に用いられた針の太さ、上記体液検体の採取に用いられた採血管の種類、および上記被検体における最終飲食から上記体液検体を採取するまでの時間から選択される少なくとも１つの情報である、請求項２に記載の検査方法。

【請求項5】

上記被検体の上記情報が、上記被検体の人種に関する情報である、請求項２に記載の検査方法。

【請求項6】

上記疾患マーカーが、ｍｉＲＮＡである、請求項１～５の何れか１項に記載の検査方法。

【請求項7】

上記マーカーデータが、マイクロアレイ、ＰＣＲ又はシーケンシングから得られたデータである、請求項６に記載の検査方法。

【請求項8】

ＤＮＡ、ＲＮＡまたはタンパク質である疾患マーカーを用いて膵臓癌および胆道癌を含む疾患の検査を行う検査装置であって、
被検体から採取した血液、血清または血漿である体液検体中の上記疾患マーカーを測定した結果を示すマーカーデータ、および該体液検体の調製条件を示す調製データを取得するデータ取得部と、
取得した上記調製データを用いて、取得した上記マーカーデータの補正を行って補正後マーカーデータを取得する補正部とを備え、
上記補正後マーカーデータは、取得した上記調製データにおける指標と同じ種類の所定の調製条件における上記マーカーデータの値を推定したものであり、
上記補正部は、同一指標の複数の上記調製データおよび各調製データに対応する複数の上記マーカーデータを用いた回帰分析により作成された回帰式を利用して、上記マーカーデータの補正を行い、
上記調製データが、上記被検体の情報を含み、該情報が、上記被検体の血球量に関する情報を含む、検査装置。

【請求項9】

上記補正後マーカーデータに基づき、上記被検体における疾患の罹患の有無を判別する判別部をさらに備えている、請求項８に記載の検査装置。

【請求項10】

請求項８に記載の検査装置としてコンピュータを機能させるための検査プログラムであって、上記データ取得部および上記補正部としてコンピュータを機能させるための検査プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、疾患マーカーを用いて疾患の検査を行う検査方法、検査装置および検査プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

疾患等の検査を目的とした、血液中に含まれるタンパク質、ＤＮＡおよびＲＮＡの解析が、１９６０年代から行われている。特に２００７年頃からは、ｍｉＲＮＡを対象とした解析も盛んに行われるようになっている。近年、血清中ｍｉＲＮＡの発現プロファイルからがん等の罹患有無を判定する取り組みが、世界中で実施されている。

【0003】

疾患の罹患に関係する、疾患の罹患の指標となるこれらの生体分子（疾患マーカー）を用いた検査では、検体の採取に伴う疾患マーカーの存在量の変動を抑える必要がある。例えば、特許文献１には、血清状態の検体を４℃で７２時間または１６８時間保存した後、検体中の一部のｍｉＲＮＡの存在量が大きく変動することが開示されている。そのため、検体の採取も含めた検査条件を揃えて実施する等、プロトコールを統一するといった工夫が一般的になされている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】国際公開ＷＯ２０１７／１４６０３３

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

被検者検体のサンプリングは各医療機関で実施されるため、その条件は各機関により異なり得る。そのため、疾患マーカーの変動をもたらさないように、医療機関に対して条件統一の協力を仰ぐなどの対応を余儀なくされている。

【0006】

さらに、本発明者らが検討を進めていく中で、特許文献１に示された比較的長い時間の保存（７２時間または１６８時間）を行った場合のみならず、血清を調整するまでの短い時間（例えば６時間以内）でも、ｍｉＲＮＡの発現プロファイルに思いがけず大きな変動が存在し得ることが判明した。そのため、精度高く検査を行うには、変動しやすいｍｉＲＮＡを解析対象から除外するか、または、変動を少しでも抑えるために、医療機関に対し、統一プロトコールの順守、またはより細かな条件でのサンプリングを依頼する必要性が生じている。しかしながら、一部のｍｉＲＮＡを解析対象から除外することによるデータの破棄は、精度の高い検査を行ううえで大きな損失である。また厳格なプロトコールの順守、およびより細かな条件でのサンプリングは、医療現場へさらなる負担を強いることになり、検査の実施または普及の妨げとなりかねない。

【0007】

そこで、本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、医療現場に過度の負担をかけることなく、実施可能な検体採取条件の幅を許容したうえで、精度の高い疾患の検査方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明に係る検査方法は、上記課題を解決するために、疾患マーカーを用いて疾患の検査を行う検査方法であって、被検体から採取した体液検体中の疾患マーカーを測定した測定結果を示すマーカーデータ、および該体液検体の調製条件を示す調製データを取得するデータ取得工程と、取得した上記調製データを用いて、取得した上記マーカーデータの補正を行って補正後マーカーデータを取得する補正工程と、上記補正後マーカーデータに基づき、上記被検体における疾患の罹患の有無を判別する判別工程とを含み、上記補正後マーカーデータは、取得した上記調製データにおける指標と同じ種類の所定の調製条件における上記マーカーデータの値を推定したものである。

【0009】

本発明に係る検査装置は、上記課題を解決するために、疾患マーカーを用いて疾患の検査を行う検査装置であって、被検体から採取した体液検体中の疾患マーカーを測定した結果を示すマーカーデータ、および該体液検体の調製条件を示す調製データを取得するデータ取得部と、取得した上記調製データを用いて、取得した上記マーカーデータの補正を行って補正後マーカーデータを取得する補正部とを備え、上記補正後マーカーデータは、取得した上記調製データにおける指標と同じ種類の所定の調製条件における上記マーカーデータの値を推定したものである。

【発明の効果】

【0010】

本発明の一態様によれば、検体中の疾患マーカーを測定した結果を示すマーカーデータに加えて、検体の調製条件を示す調製データも用いることで、医療現場に過度の負担をかけることなく、精度の高い疾患の検査を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本発明の一実施形態に係る検査装置および端末装置の概略構成を示す機能ブロック図である。

【図2】検体群１を用いて判別性能を確認したＲＯＣ曲線を示す図である。

【図3】検体群２を用いて判別性能を確認したＲＯＣ曲線を示す図である。

【図4】検体群５を用いて得た平均値の比較を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

本発明の一実施形態について説明する。本実施形態における検査方法は、疾患マーカーを用いた疾患の検査を行う方法であって、体液検体の調製条件を示す調製データを用いて、体液検体中の疾患マーカーを測定した結果を示マーカーデータの補正を行った上で、疾患の罹患の有無を判別する検査方法である。

【0013】

〔用語〕
まず、用語について説明する。本明細書において、「体液検体」とは、検査に用いられる、被検体から採取された体液のことをいう。体液としては、疾患マーカーの測定を目的とした検査に使用可能であれば特に制限はないが、一例として、血液、血清、血漿、髄液、尿、唾液、涙、組織液またはリンパ液が挙げられる。これらの中でも、血液、血清および血漿が好適に用いられる。

【0014】

「疾患マーカー」とは、その存在または存在量が特定の疾患との間で関係性のある生体分子のことをいう。本明細書において用いられる場合、「疾患マーカー」は、検査対象とする疾患における疾患マーカーを指す。したがって、本明細書における「疾患マーカー」とは、その存在または存在量が検査対象の疾患との間で関係性のあることが知られている生体分子のことをいう。疾患マーカーとしては、例えば、ＤＮＡ、ＲＮＡおよびタンパク質等が挙げられる。これらの中でもＲＮＡが好適に用いられ、ノンコーディングＲＮＡ（ｎｃＲＮＡ）がより好適に用いられる。ｎｃＲＮＡは、２０塩基長から２００塩基長程度の小分子ｎｃＲＮＡと全長が数百塩基長から数十万塩基長の長鎖ｎｃＲＮＡとに大別される。ｎｃＲＮＡとしては、転移ＲＮＡ、リボソームＲＮＡ、核内低分子ＲＮＡ、核小体低分子ＲＮＡ、シグナル認識複合体ＲＮＡ、ｍｉＲＮＡ、ｐｉＲＮＡ、長鎖ノンコーディングＲＮＡ、環状ＲＮＡ、およびｍＲＮＡの非翻訳領域等が挙げられ、ｍｉＲＮＡが特に好適に用いられる。また、疾患は、疾患マーカーの存在が知られている疾患であれば特に制限されず、癌、認知症、高血圧、心臓疾患、脳疾患、肝炎、感染症、およびアレルギー等が挙げられる。癌としては、膵臓癌、胆道癌、乳癌、肺癌、大腸癌、食道癌、胃癌、肝臓癌、前立腺癌、膀胱癌、脳腫瘍、血液癌、卵巣癌、および子宮癌等が挙げられ、一例として、膵臓癌および胆道癌であり得る。

【0015】

本明細書において、「マーカーデータ」とは、体液検体中の疾患マーカーを測定することにより得られた、１以上の疾患マーカーの存否または存在量をそれぞれ示すデータである。なお、実際の検出対象がＤＮＡ、ＲＮＡまたはタンパク質である場合には、「存在量」は、「発現量」と言い換えることができる。また、疾患マーカーについて用いられる場合、「測定する」は、「検出する」と言い換えることができる。本実施形態におけるマーカーデータは、特定の一つの疾患マーカーを測定して得られた結果に限らず、複数の疾患マーカーを測定して得られた、各疾患マーカーに対応した複数の測定結果または数値データを含むものでもよい。複数の疾患マーカーの測定結果は、各疾患マーカーを同時に測定した結果であってもよいし、独立に測定を行った結果であってもよい。複数の疾患マーカーを用いる場合、その数は限定されず、例えば、２以上、３以上、４以上、５以上、１０以上、１５以上、２０以上、３０以上または４０以上であり得る。マーカーデータを得るための測定手段としては、測定の対象となる生体分子および必要なデータに応じて適宜選択することができる。測定手段の一例としては、マイクロアレイ、ｑＲＴ－ＰＣＲを含む各種ＰＣＲ、次世代シーケンシングを含む各種シーケンシング、およびＥＬＩＳＡ等が挙げられる。なかでも、複数の疾患マーカーを同時に測定でき、複数の疾患マーカーを用いることで精度の高い検査を行える観点から、マイクロアレイを用いることが好ましい。測定結果を数値データへ変換する場合、変換方法は、測定結果と数値データとの間に相関関係がみられるものであれば、特に制限されない。

【0016】

本明細書において、「被検体」は、ヒトおよびチンパンジーを含む霊長類、イヌおよびネコ等の愛玩動物、ウシ、ウマ、ヒツジおよびヤギ等の家畜動物、マウスおよびラット等の齧歯類、ならびに動物園で飼育される動物等の哺乳動物を意味する。好ましい被検体は、ヒトである。また、「健常者」は、対象としている被検体と同一種の個体であって、対象としている疾患に罹患していない個体である。

【0017】

「調製データ」とは、体液検体の調製条件を示すデータであり、測定により得られる疾患マーカーの測定結果以外の、体液検体に関する１以上の情報を含む。詳細には、調製データに含まれる情報の一例としては、体液検体が採取された被検体における情報、体液検体の採取条件を示す情報、および体液検体における疾患マーカーの測定前に体液検体に施された処理の条件の情報が挙げられる。被検体または被検体の状態が相違したり、体液検体の採取条件または処理条件が相違すると、体液検体中の疾患マーカーのプロファイルは少なからず変動し得る。

【0018】

「被検体における情報」とは、体液検体の採取とは直接関係のない、被検体自身についての情報、または体液採取時の被検体の身体の状態に関する情報である。このような情報としては、例えば、被検体の人種、被検体の血液から取得できる検査対象の疾患とは関係のない生体分子情報、検体採取の当日もしくは前日の食餌内容および摂食時間、被検体における最終飲食から体液を採取するまでの時間、ならびに被検体が薬物を服用していた場合の、服用薬物種または薬物を服用してから採取までの時間等の身体または身体の状態に関する情報が挙げられる。

【0019】

被検体の血液から取得できる生体分子情報としては、血球、タンパク質、脂質および糖質などの各種生体分子の存在、存在量および検査値などが挙げられる。これらのうち、検査対象の疾患との相関が知られていない生体分子の情報を用いればよい。例えば、検査対象となる疾患が膵臓癌または胆道癌である場合、これらの罹患の有無とは相関が知られていない、被検体の血液から取得できる生体分子情報としては、血球量（赤血球量、白血球量または血小板量）、ＰＳＡおよびＣＹＦＲＡ等のタンパク質量、ならびにＨＤＬコレステロール量およびＬＤＬコレステロール量等の検査値が挙げられる。

【0020】

「体液検体の採取条件を示す情報」とは、体液採取時の条件および使用器具に関する情報である。このような情報としては、体液の採取に針を用いた場合の、用いられた採血針の種類、体液が血液または血液由来の成分であった場合の、血液の採取に用いられた採血管の種類、採血管に添加されている凝固促進剤または凝固抑制剤の種類、および採血時の血管の種類（毛細管血か静脈血か）等が挙げられる。

【0021】

「体液検体に施された処理の条件」は、疾患マーカーの測定前に、体液検体に施された各種処理および操作における条件であり、体液検体の保存に関する条件も含むものである。保存に関する条件とは、例えば、体液を採取した後、疾患マーカーの解析をすぐに行わずに凍結保存しておく場合に、凍結させるまでもしくはフリーザーに移すまでの時間および温度、凍結保存時の温度、凍結保存している時間、ＲＮａｓｅ、ＤＮａｓｅまたはＰｒｏｔｅａｓｅに代表される、体液検体中の分解酵素を不活化処理するまでの時間、凍結保存中の検体保存容器の材質、および凍結保存の開始時に温度変化の衝撃を和らげるための梱包材の使用有無等が挙げられる。また、体液検体に施され得る各種処理および操作における条件とは、体液に遠心分離操作を施す場合、または採取した血液に遠心分離操作を施し、実際の体液検体となる血清を得る場合等における、被検体から体液を採取してから遠心分離操作を施すまでの時間、および遠心加速度等が挙げられる。なお、採取した体液に遠心分離操作を施すことで実際の体液検体が得られる場合、遠心分離操作後に、体液検体を凍結させるまでもしくはフリーザーに移すまでの時間も、体液検体に施された処理の条件の一例として挙げられる。さらに、保存された体液検体から疾患マーカーを測定するために、体液検体を凍結状態から溶解するまでの時間および溶解させるための温度等が挙げられる。

【0022】

なお、調製条件が人種、採血管の種類および服用薬物種など、数値以外の条件である場合には、想定される具体的候補それぞれに互いに異なる数値を付与し、当該数値を用いて回帰式を作成すればよい。

【0023】

調製データは、上述の情報のうちの少なくとも１つが含まれていればよく、２以上、３以上または４以上が含まれていてもよい。

【0024】

〔検査方法〕
本実施形態に係る検査方法は、被検体から採取した体液検体中の疾患マーカーを測定した測定結果を示すマーカーデータ、および該体液検体の調製条件を示す調製データを取得する工程と、取得した調製データを用いて、取得したマーカーデータの補正を行って補正後マーカーデータを取得する工程と、補正後マーカーデータに基づき、被検体における疾患の罹患の有無を判別する工程とを含むものである。

【0025】

（マーカーデータの補正）
補正後マーカーデータは、取得した調製データにおける指標と同じ種類の所定の調製条件におけるマーカーデータの値を推定したものである。ここで、「調製データにおける指標と同じ種類の所定の調製条件」とは、取得した調製データで用いられた調製条件と同じ種類の調製条件であって、予め任意に設定した具体的な条件を意味する。例えば、調製条件として「被検体から体液を採取してから遠心分離操作を施すまでの時間」を用いた調製データを取得した場合、予め任意に設定した「被検体から体液を採取してから遠心分離操作を施すまでの時間」、例えば０．５時間など、を意味する。

【0026】

マーカーデータの補正方法は、取得した調製データにおける指標と同じ種類の所定の調製条件におけるマーカーデータの値を推定できるものであれば特に制限はない。典型的には、同一指標の複数の調製データおよび各調製データに対応する複数のマーカーデータを用いた回帰分析により回帰式を予め作成しておき、当該回帰式を利用する方法が挙げられる。なお、回帰式の利用は、得られた回帰式そのものを利用する場合に限らず、回帰式を作成することにより得られる係数などの数値を利用する場合が挙げられる。

【0027】

回帰分析としては、典型的には線形回帰分析であり、単回帰分析および重回帰分析の何れでもよく、好適には単回帰分析である。

【0028】

（マーカーデータの補正の具体的態様１）
次に、マーカーデータの補正方法の一つの具体的態様について説明する。ここでは一例として、調製条件として被検体から体液を採取してから遠心分離操作を施すまでの時間（以下、単に「遠心までの時間」という）を用い、マーカーデータとしてマイクロアレイを用いて得られた特定のｍｉＲＮＡのシグナル強度を用いて、推定モデルとしての回帰式を作成する方法について説明する。なお、以下の説明を参照すれば他の調製条件においても同様にして補正が可能であることは、当業者であれば容易に理解できる。

【0029】

本実施形態における回帰式の作成方法は、次のステップを含む：
（ａ）遠心までの時間が様々な健常者由来の複数の体液検体を用いて、ｍｉＲＮＡのシグナル強度を取得する。

【0030】

（ｂ）得られた各シグナル強度、および対応する各体液検体における遠心までの時間から、ｙをシグナル強度、ｘを遠心までの時間とする回帰式：ｙ＝ａ_０ｘ＋ｂ_０を作成する。

【0031】

（ｃ）検査対象となる体液検体から得られたシグナル強度、および当該体液検体における分離までの時間を、回帰式：ｙ＝ａ_０ｘ＋ｂ_ｉのｙおよびｘにそれぞれ代入することで、各体液検体に固有のｂ_ｉを取得する。

【0032】

以上により、各体液検体に固有の回帰式：ｙ＝ａ_０ｘ＋ｂ_ｉが作成される。当該回帰式が、特定の体液検体の、所定の調製条件におけるシグナル強度を推定するための推定モデルとなる。

【0033】

なお、ステップ（ａ）では、他の要因に起因するマーカーデータの変動を抑えるために、遠心までの時間以外の条件は各体液検体で極力同じであることが望ましい。したがって、上述の例では、遠心前の同一の体液から、遠心までの時間だけが異なる複数の体液検体を調製し、調製後の条件（例えば－８０℃で保存するまでの時間など）を同じにして処理し、複数の体液検体を準備することが好ましい。

【0034】

シグナル強度の補正は、得られたそれぞれの体液検体に固有の回帰式のｘに、予め任意に定めた標準時間を代入することで行う。すなわち、固有の回帰式のｘに標準時間を代入することで回帰式から得られる数値が、当該標準時間におけるシグナル強度の推定値、すなわち、補正後のシグナル強度となる。

【0035】

（マーカーデータの補正の具体的態様２）
次に、マーカーデータの補正方法の別の具体的態様について説明する。本態様では、上述の具体的態様１において得られる回帰式の一部の係数のみを利用した推定モデルを用いて、マーカーデータの補正を行っている。

【0036】

ｙをシグナル強度、ｘを遠心までの時間とする回帰式：ｙ＝ａ_０ｘ＋ｂ_０を作成するまでは、上述の具体的態様１におけるステップ（ａ）および（ｂ）と同じである。ここで、ｘは遠心までの時間であるため、ａ_０は遠心までに要する時間の単位時間あたりのシグナル強度の変化を表す変化係数となる。そのため、標準時間を「Ｔ_ｓ」、実際の遠心までの時間を「Ｔ_ｉ」、標準時間におけるシグナル強度推定値を「ＳＩ_s」、および実際のシグナル強度を「ＳＩ_ｉ」とした場合、標準時間におけるシグナル強度の推定値を下記式により算出することができる。

【0037】

ＳＩ_s＝ＳＩ_ｉ－ａ_０×（Ｔ_ｉ－Ｔ_ｓ）
すなわち、当該式が推定モデルであり、これにより得られる標準時間におけるシグナル強度の推定値が、補正後のシグナル強度となる。

【0038】

なお、上記の説明では、一つの調製条件について補正を行う方法について説明したが、１種類の調製条件の補正に限らず、複数種類の調製条件について補正を行うものであってもよい。複数種類の調製条件について補正を行う場合、第１の調製条件について補正を行った後、補正後のマーカーデータに対して第２の調製条件に基づく補正を行うようにして、段階的に補正を行えばよい。または、重回帰分析を行うことにより得られた回帰式を利用して、一回のみの補正を行うものであってもよい。

【0039】

また、複数の疾患マーカー（例えば、複数種類のｍｉＲＮＡ）を用いて検査を行う場合、調製条件によるマーカーデータの変動の様子は疾患マーカー毎に異なる。そのため、疾患マーカー毎に上述の補正を行い、それぞれ得られた補正後マーカーデータを用いて判別を行えばよい。なお、複数の疾患マーカーを用いての疾患の検査、すなわち罹患の有無の判断は、従来公知の手法に従えばよい。

【0040】

（罹患の有無の判別）
本実施形態に係る検査方法では、上記のようにして得られた補正後のシグナル強度を用いて、罹患の有無を判別する。具体的には、補正後のシグナル強度が、予め指定された閾値を超えていれば、検査対象となった検体が陽性である（罹患している）と判別する。一方、閾値以下であれば当該検体は陰性である（罹患していない）と判別する。予め指定された閾値は段階的に複数設けられてもよい。この場合、例えば、補正後のシグナル強度が当該複数の閾値のうちのどの閾値を超えているかにより、検査対象となった検体の罹患リスクの度合いを複数段階で判別する。例えば、閾値として第１の閾値および第１の閾値よりも低い第２の閾値を設定し、第１の閾値を超えている場合にリスク高と判別し、第１の閾値以下であり、かつ第２の閾値を超えている場合にリスク中と判別し、第２の閾値以下の場合にリスク低と判別するものであってもよい。

【0041】

〔本実施形態の効果〕
以上のように、本実施形態では、マーカーデータを用いた疾患の検査方法において、特定の調製条件に関し、検体毎にバラツキがあっても、所定の調製条件の下でのマーカーデータを推定し、推定後の値に基づき、疾患の罹患の有無の判別を行っている。その結果、本来意図される調製条件から外れた条件のもと調製された体液検体においても、疾患の罹患の有無を示す判別結果の精度を向上させることができる。とりわけ、本来意図される調製条件と実際の調製条件との差異が大きい場合には、より大きな精度の向上が見込まれる。

【0042】

調製データの取得は、細かなプロトコールの厳守等のさらなる負担を、実際に検体のサンプリングを行う医療現場に強いるものではない。すなわち、実施可能な検体採取条件の幅を許容したうえで、単に、どのようなプロトコールまたは条件でサンプリングを行っていたかを記録し、その情報を実際に検査を行うユーザに提供するだけでよい。また、これらの情報は、マーカーデータを取得し終わった後であっても、容易に取得または確認できるものである。よって、本実施形態に係る検査方法の実施においては、医療現場における負担が極めて小さい。また、比較的短い作業時間の間に変動し得る疾患マーカーが解析対象に含まれる場合であっても、それらを除外することなく精度の高い判別結果を得ることができる。

【0043】

とりわけ、複数の疾患マーカーを用いて検査を行う場合、調製データに対応するパラメーターの相違により起こり得る疾患マーカーの変動の様子は、疾患マーカー毎に異なり得る。よって、複数の疾患マーカーを用いて検査精度を高める場合、疾患マーカーの変動をより小さくする必要があり、プロトコールのより厳格な遵守が求められる。しかしながら本実施形態によれば、情報を記録しておくだけでよいので、複数の疾患マーカーを用いての検査により好適に適用できる。

【0044】

〔検査装置の構成〕
次に、図１に基づいて、本実施形態に係る検査装置について説明する。図１は、本実施形態に係る検査装置および端末装置の概略構成を示す機能ブロック図である。図１に示されるように、検査装置１００は、表示部および入力デバイス等を備えた端末装置２００と通信する構成である。ただし、検査装置１００は本実施形態の構成に限定されず、例えば、検査装置１００は、端末装置２００と通信せずに、自ら表示部および入力デバイス等を備えていてもよい。

【0045】

検査装置１００は、制御部１１０、記憶部１２０および通信部１３０を備えている。制御部１１０は、取得部（データ取得部）１４０、補正部１５０および判別部１６０を備えている。また、取得部１４０は、マーカーデータ取得部１４１および調製データ取得部１４２を備えている。

【0046】

制御部１１０は、検査装置１００を統括的に制御するものである。

【0047】

記憶部１２０は、検査装置１００の処理に必要なデータを記憶する記憶装置である。また、記憶部１２０は、推定モデル１２１を記憶する。なお、記憶部１２０は、検査装置１００の外部装置であってもよい。例えば、記憶部１２０は、検査装置１００と通信可能に接続されたサーバ等の記憶装置であってもよい。

【0048】

マーカーデータ取得部１４１は、体液検体中の疾患マーカーを測定した結果を示すマーカーデータを取得する。調製データ取得部１４２は、体液検体の調製条件を示す調製データを取得する。取得部１４０は、同一の体液検体についてのマーカーデータおよび調製データを互いに対応づけて記憶部１２０に記憶させる。

【0049】

補正部１５０は、記憶部１２０に記憶された推定モデル１２１を用いて、マーカーデータの補正を行い、所定の調製条件におけるマーカーデータの推定値を算出する。算出された値は補正後マーカーデータとして出力される。

【0050】

判別部１６０は、補正部１５０により作成された補正後マーカーデータを用いて、入力されたマーカーデータの基となる被検体が、対象とする疾患に罹患しているか否かを判別する。具体的には、補正後マーカーデータが示す数値が、予め指定された閾値を超えていれば、判別部１６０は検査対象となった検体が陽性である（罹患している）と判別する。一方、閾値以下であれば当該検体は陰性である（罹患していない）と判別する。そして、判別部１６０はその結果を端末装置２００に送信する。予め指定された閾値は段階的に複数設けられてもよい。また、検査装置１００に判別部１６０を設ける構成でなくてもよい。この場合、補正部１５０により作成された補正後マーカーデータをそのまま端末装置２００に送信し、ユーザが、所定の基準に基づき検体の陽性／陰性を判別するものであってもよい。

【0051】

なお、本実施形態では、制御部１１０に補正部１５０を備えている検査装置１００について説明している。しかしながら、検査装置１００に補正部１５０を設ける構成でなくてもよい。すなわち、検査装置１００とは独立に存在する、マーカーデータ取得部１４１および調製データ取得部１４２を備えた取得部１４０と、補正部１５０とを少なくとも含む装置により、上述の推定モデル１２１を構築するものであってもよい。当該装置が検査装置１００とは独立に存在する場合には、検査装置１００は、記憶媒体に記憶された推定モデル１２１を読み込むことで、推定モデル１２１が利用可能となる。または、検査装置１００は、有線または無線のネットワークを介して他の装置から推定モデル１２１を受信することで、検査装置１００において推定モデル１２１が利用可能となる。

【0052】

端末装置２００は、通信部２１０、制御部２２０、入力デバイス２３０および表示部２４０を備えている。通信部２１０は、検査装置１００との間で、有線または無線でデータの送受信を行う通信インターフェースである。制御部２２０は、端末装置２００を統括的に制御する。表示部２４０は、画像、文字等を表示可能なディスプレイである。入力デバイス２３０は、ユーザの入力を受け付けるものであり、例えばタッチパネル、マウスおよびキーボード等によって実現される。入力デバイス２３０がタッチパネルの場合、表示部２４０に当該タッチパネルが設けられる。ユーザは、端末装置２００を介して、検査装置１００の機能を利用することができる。

【0053】

検査装置１００は、上述の本実施形態に係る検査方法の実施に適した装置である。

【0054】

〔ソフトウェアによる実現例〕
検査装置１００の制御ブロック（制御部１１０、特に取得部１４０、補正部１５０および判別部１６０）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

【0055】

後者の場合、検査装置１００は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば少なくとも１つのプロセッサ（制御装置）を備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な少なくとも１つの記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

【0056】

〔まとめ〕
本発明に係る検査方法は、疾患マーカーを用いて疾患の検査を行う検査方法であって、被検体から採取した体液検体中の疾患マーカーを測定した測定結果を示すマーカーデータ、および該体液検体の調製条件を示す調製データを取得するデータ取得工程と、取得した上記調製データを用いて、取得した上記マーカーデータの補正を行って補正後マーカーデータを取得する補正工程と、上記補正後マーカーデータに基づき、上記被検体における疾患の罹患の有無を判別する判別工程とを含み、上記補正後マーカーデータは、取得した上記調製データにおける指標と同じ種類の所定の調製条件における上記マーカーデータの値を推定したものである。

【0057】

また、本発明に係る検査方法の一態様では、上記補正工程は、同一指標の複数の上記調製データおよび各調製データに対応する複数の上記マーカーデータを用いた回帰分析により作成された回帰式を利用して、上記マーカーデータの補正を行う。

【0058】

また、本発明に係る検査方法の一態様では、上記調製データが、上記被検体の情報、上記体液検体の採取条件を示す情報、および上記疾患マーカーの測定前に上記体液検体に施された処理の条件情報から選択される少なくとも１つの情報を含む。

【0059】

また、本発明に係る検査方法の一態様では、上記体液検体に施された処理の条件が、上記体液検体を凍結保存するまでの時間、凍結保存時の温度、凍結保存している時間、および上記体液検体を遠心分離するまでの時間から選択される少なくとも１つの条件である。

【0060】

また、本発明に係る検査方法の一態様では、上記体液検体の採取条件を示す上記情報が、上記体液検体の採取に用いられた針の太さ、上記体液検体の採取に用いられた採血管の種類、および上記被検体における最終飲食から上記体液検体を採取するまでの時間から選択される少なくとも１つの情報である。

【0061】

また、本発明に係る検査方法の一態様では、上記調製データが、上記被検体の情報を含み、該情報が、上記被検体の血球量に関する情報である。

【0062】

また、本発明に係る検査方法の一態様では、上記被検体の上記情報が、上記被検体の人種に関する情報である。

【0063】

また、本発明に係る検査方法の一態様では、上記体液検体が、血液、血清、血漿、髄液、尿、唾液、涙、組織液またはリンパ液である。

【0064】

また、本発明に係る検査方法のさらなる態様では、上記体液検体が、血液、血清または血漿である。

【0065】

また、本発明に係る検査方法の一態様では、上記疾患マーカーが、ｍｉＲＮＡである。

【0066】

また、本発明に係る検査方法の一態様では、上記マーカーデータが、マイクロアレイ、ＰＣＲ又はシーケンシングから得られたデータである。

【0067】

本発明に係る検査装置は、疾患マーカーを用いて疾患の検査を行う検査装置であって、被検体から採取した体液検体中の疾患マーカーを測定した結果を示すマーカーデータ、および該体液検体の調製条件を示す調製データを取得するデータ取得部と、取得した上記調製データを用いて、取得した上記マーカーデータの補正を行って補正後マーカーデータを取得する補正部とを備え、上記補正後マーカーデータは、取得した上記調製データにおける指標と同じ種類の所定の調製条件における上記マーカーデータの値を推定したものである。

【0068】

また、本発明に係る検査装置の一態様では、上記補正後マーカーデータに基づき、上記被検体における疾患の罹患の有無を判別する判別部をさらに備えている。

【0069】

本発明の各態様に係る検査装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記検査装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより上記検査装置をコンピュータにて実現させる検査プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

【0070】

以下に実施例を示し、本発明の実施の形態についてさらに詳しく説明する。もちろん、本発明は以下の実施例に限定されるものではなく、細部については様々な態様が可能であることはいうまでもない。さらに、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、それぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

【実施例】

【0071】

［参考例１］
＜検体の採取＞
組織病理検査により診断された膵臓癌または胆道癌患者３５人、および健常者４９人からインフォームドコンセントを得て、それぞれの血液を採取し、遠心分離により血清を取得した。取得した血清は、採血から２時間以内に－８０℃のフリーザーに移し、使用するまで－８０℃で保存した。なお、採血から－８０℃での保存までに要した時間には、検体間で一定のばらつきがあった。

【0072】

＜ｔｏｔａｌ ＲＮＡの抽出＞
検体として、上記の８４人それぞれから得られた各血清３００μＬを用いた。３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）ＲＮＡ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｒｅａｇｅｎｔ ｆｒｏｍ ｌｉｑｕｉｄ ｓａｍｐｌｅ ｋｉｔ（東レ株式会社（日本））中のＲＮＡ抽出用試薬を用いて、同社の定めるプロトコールに従って、各血清からｔｏｔａｌ ＲＮＡを得た。以下、参考例１における検体群を検体群１という。

【0073】

＜遺伝子発現量の測定＞
上記の８４人の各血清から得たｔｏｔａｌ ＲＮＡに対して３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）ｍｉＲＮＡ Ｌａｂｅｌｉｎｇ ｋｉｔ（東レ株式会社）を用いて、同社が定めるプロトコールに基づいてｔｏｔａｌ ＲＮＡ中のｍｉＲＮＡを蛍光標識した。オリゴＤＮＡチップとして、ｍｉＲＢａｓｅ ｒｅｌｅａｓｅ ２１に登録されているｍｉＲＮＡと相補的な配列を有するプローブを搭載した３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）Ｈｕｍａｎ ｍｉＲＮＡ Ｏｌｉｇｏ ｃｈｉｐ（東レ株式会社）を用い、同社が定めるプロトコールに基づいてストリンジェントな条件でハイブリダイゼーションおよびハイブリダイゼーション後の洗浄を行った。ＤＮＡチップを３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）スキャナー（東レ株式会社）を用いてスキャンし、画像を取得して３Ｄ－Ｇｅｎｅ（登録商標）Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ（東レ株式会社）にて蛍光強度を数値化した。

【0074】

数値化された蛍光強度を用いて以下のように検出された遺伝子の発現量を計算した。まず、複数あるネガティブコントロールスポットのシグナル強度の最大順位および最小順位各々５％を除き、その［平均値＋２×標準偏差］を計算し、この値より大きいシグナル強度を示した遺伝子は検出されたとみなした。また、検出された遺伝子のシグナル強度から、最大順位および最小順位各々５％を除いたネガティブコントロールスポットのシグナル強度の平均値を減算し、減算後の値を底が２の対数値に変換して遺伝子発現量とした。

【0075】

数値化されたｍｉＲＮＡの遺伝子発現量を用いた計算および統計解析は、「エクセル統計（Ｂｅｌｌｃｕｒｖｅ（登録商標） ｆｏｒ Ｅｘｃｅｌ）」（株式会社社会情報サービス）を用いて実施した。

【0076】

［参考例２］
＜検体の採取＞
膵臓癌または胆道癌患者１８人、および健常者２３人からインフォームドコンセントを得て、それぞれの血液を採取し、遠心分離により血清を取得した。取得した血清は、採血から６時間以内に－８０℃のフリーザーに移し、使用するまで－８０℃で保存した。なお、採血から－８０℃での保存までに要した時間には、検体間で一定のばらつきがあった。

【0077】

＜ｔｏｔａｌ ＲＮＡの抽出＞
検体として、上記の４１人それぞれから得られた各血清３００μＬを用い、参考例１と同様にしてｔｏｔａｌ ＲＮＡを得た。以下、参考例２における検体群を検体群２という。

【0078】

＜遺伝子発現量の測定＞
上記の４１人の各血清から得たｔｏｔａｌ ＲＮＡを用いて、参考例１と同様にしてｍｉＲＮＡの遺伝子発現量を得た。

【0079】

［参考例３］
＜検体の採取＞
健常者からインフォームドコンセントを得て血液を採取し、遠心分離により血清を取得した。取得した血清は、採血から－８０℃に保存するまでの時間として等差で時間系列を４点取得し、使用するまで－８０℃で保存した。

【0080】

＜ｔｏｔａｌ ＲＮＡの抽出＞
検体として、上記から得られた各血清３００μＬを用い、参考例１と同様にしてｔｏｔａｌ ＲＮＡを得た。以下、参考例３における検体群を検体群３という。

【0081】

＜遺伝子発現量の測定＞
上記の各血清から得たｔｏｔａｌ ＲＮＡを用いて、参考例１と同様にしてｍｉＲＮＡの遺伝子発現量を得た。

【0082】

［実施例１］
＜採血から冷凍保存に要する時間とｍｉＲＮＡの遺伝子発現量の回帰分析＞
本実施例では、回帰分析の一例として線形回帰分析を実施した。参考例３で取得した血清の、採血から－８０℃での保存までに要した時間とｍｉＲＮＡの遺伝子発現量とを用いて線形回帰分析を実施し、単位時間あたりのｍｉＲＮＡの遺伝子発現量の変化係数を取得した。なお、当該分析により得られた回帰式におけるｙはｍｉＲＮＡの遺伝子発現量、ｘは採血から－８０℃での保存までに要した時間（ｈ）である。

【0083】

本実施例では、使用するｍｉＲＮＡとして任意にｍｉＲ－４６８７－３ｐを選択し、回帰式ｙ＝－０．５０５０ｘ＋１１．５５を取得した。すなわち、ｍｉＲ－４６８７－３ｐの遺伝子発現量の変化係数は－０．５０５０であり、遺伝子発現量は単位時間あたり０．５０５０ずつ減少することが示された。

【0084】

［実施例２］
＜膵臓癌および胆道癌判別性能の検証１＞
本実施例では、実施例１で得たｍｉＲ－４６８７－３ｐの遺伝子発現量の変化係数を用いて補正を行い、検体群１が採血から－８０℃での保存までに要した時間が０．５時間であった場合の推定遺伝子発現量を求め、癌患者と健常者との判別性能を確認した。具体的には、算出した推定遺伝子発現量からＲＯＣ曲線を作成し、ＲＯＣ曲線下の面積（ＡＵＣ）に基づき判別性能を確認した。

【0085】

膵臓癌および胆道癌を判別するために以下のような段階的手順を踏んだ。すなわち、検体群１の各検体について、ｍｉＲ－４６８７－３ｐの遺伝子発現量および採血から－８０℃での保存までに要した時間と、実施例１で取得した変化係数（－０．５０５０）とを用いて、採血から－８０℃での保存までに要した時間を０．５時間とした場合の各検体の推定遺伝子発現量を取得した。例えばｍｉＲ－４６８７－３ｐの遺伝子発現量が１２．８、採血から－８０℃での保存までに要した時間が０．８５時間の場合、採血から－８０℃での保存までに要した時間が０．５時間の時のｍｉＲ－４６８７－３ｐの遺伝子発現量の変化は、－０．５０５０＊（０．８５－０．５）＝－０．１７６８である。したがって、採血から－８０℃での保存までに要した時間が０．５時間であったときのｍｉＲ－４６８７－３ｐの推定遺伝子発現量は、１２．８－（－０．１７６８）＝１２．９８と求めることができる。

【0086】

このようにして、検体群１の各検体について、採血から－８０℃での保存までに要した時間を０．５時間としたときの推定遺伝子発現量を算出した。算出した推定遺伝子発現量および罹患の有無の情報に基づきＲＯＣ曲線を作成し、ＲＯＣ曲線下の面積（ＡＵＣ）を算出した。その結果、ＡＵＣは０．９０４１であった。作成したＲＯＣ曲線を図２に示す。図２および後述する図３中、「真陽性率」は、検査が正しく陽性と判断したものの割合、すなわち感度を表す。また、「偽陽性率」は、検査が誤って陽性と判断したものの割合であり、１－（特異度）として計算される。なお、特異度とは、検査が陰性を正しく陰性と判断した割合を指す。

【0087】

［実施例３］
＜膵臓癌および胆道癌判別性能の検証２＞
本実施例では、実施例１で得たｍｉＲ－４６８７－３ｐの遺伝子発現量の変化係数を用いて補正を行い、検体群２が採血から－８０℃での保存までに要した時間が０．５時間であった場合の推定遺伝子発現量を求め、実施例２と同様にして癌患者と健常者との判別性能を確認した。

【0088】

膵臓癌および胆道癌を判別するために以下のような段階的手順を踏んだ。すなわち、検体群２の各検体について、ｍｉＲ－４６８７－３ｐの遺伝子発現量および採血から－８０℃での保存までに要した時間と、実施例１で取得した変化係数（－０．５０５０）とを用いて、採血から－８０℃での保存までに要した時間を０．５時間とした場合の各検体の遺伝子発現量を実施例２と同様に算出した。算出した推定遺伝子発現量および罹患の有無の情報に基づきＲＯＣ曲線を作成し、ＡＵＣを算出した。その結果、ＡＵＣは０．８７２０であった。作成したＲＯＣ曲線を図３に示す。

【0089】

［比較例１］
＜膵臓癌および胆道癌判別性能の検証１＞
本比較例では、検体群１のｍｉＲＮＡの遺伝子発現量および罹患の有無の情報に基づきＲＯＣ曲線を作成し、ＡＵＣを求め、癌患者と健常者との判別性能を確認した。

【0090】

検体群１の各ｍｉＲ－４６８７－３ｐの遺伝子発現量を用いてＲＯＣ曲線を作成し、ＡＵＣを求めた結果、ＡＵＣは、０．９１１７であった。作成したＲＯＣ曲線を図２に示す。実施例２で得られたＡＵＣとの差は０．００７６、有意水準を０．０５とするカイ二乗検定を実施すると、ｐ＝０．０７４３であり、有意な差はなかった。

【0091】

［比較例２］
＜膵臓癌および胆道癌判別性能の検証２＞
本比較例では、検体群２のｍｉＲＮＡの遺伝子発現量および罹患の有無の情報に基づきＲＯＣ曲線を作成し、ＡＵＣを求め、癌患者と健常者との判別性能を確認した。

【0092】

検体群２の各ｍｉＲ－４６８７－３ｐの遺伝子発現量を用いてＲＯＣ曲線を作成し、ＡＵＣを求めた結果、ＡＵＣは、０．５６０４であった。作成したＲＯＣ曲線を図３に示す。また実施例３で得られたＡＵＣとの差は０．３１１６、有意水準を０．０５とするカイ二乗検定を実施すると、ｐ＝０．０１８６であり、有意に差があることが示された。すなわち、推定遺伝子発現量を用いる実施例３の方が、発現量の補正を行なわない比較例２より、判別性能に優れることが示された。

【0093】

［参考例４］
＜検体の採取＞
健常者１３７人からインフォームドコンセントを得て、それぞれの血液を採取し、遠心分離により血清を取得した。さらにこれとは別に採血して、白血球数の情報を得た。

【0094】

＜ｔｏｔａｌ ＲＮＡの抽出＞
検体として、上記の１３７人それぞれから得られた各血清３００μＬを用い、参考例１と同様にしてｔｏｔａｌ ＲＮＡを得た。以下、参考例４における検体群を検体群４という。

【0095】

＜遺伝子発現量の測定＞
上記の１３７人の各血清から得たｔｏｔａｌ ＲＮＡを用いて、参考例１と同様にしてｍｉＲＮＡの遺伝子発現量を得た。

【0096】

［実施例４］
＜白血球数とｍｉＲＮＡの遺伝子発現量の回帰分析＞
本実施例では、回帰分析の一例として線形回帰分析を実施した。参考例４で取得した血清の、白血球数（底２の対数値）とｍｉＲＮＡの遺伝子発現量とを用いて線形回帰分析を実施し、単位時間あたりのｍｉＲＮＡの遺伝子発現量の変化係数を取得した。なお、当該分析により得られた回帰式におけるｙはｍｉＲＮＡの遺伝子発現量、ｘは白血球数である。

【0097】

本実施例では、使用するｍｉＲＮＡとして任意にｍｉＲ－６７７８－５ｐを選択し、回帰式ｙ＝０．８６７８ｘ－１．４４４５を取得した。すなわち、ｍｉＲ－６７７８－５ｐの遺伝子発現量の変化係数は０．８６７８であり、遺伝子発現量は単位白血球数あたり０．８６７８ずつ増加することが示された。なお、白血球数が膵臓癌または胆道癌の罹患の有無と関連があるといった報告は、これまでになされていない。

【0098】

［参考例５］
＜検体の採取＞
膵臓癌または胆道癌に罹患している患者３人、および健常者３人からインフォームドコンセントを得て、それぞれの血液を採取し、遠心分離により血清を取得した。さらにこれとは別に採血して、白血球数の情報を得た。

【0099】

＜ｔｏｔａｌ ＲＮＡの抽出＞
検体として、上記の６人それぞれから得られた各血清３００μＬを用い、参考例１と同様にしてｔｏｔａｌ ＲＮＡを得た。以下、参考例５における検体群を検体群５という。

【0100】

［実施例５］
＜膵臓癌および胆道癌判別性能の検証３＞
本実施例では、実施例４で得たｍｉＲ－６７７８－５ｐの遺伝子発現量の変化係数を用いて補正を行い、検体群５の白血球数（底２の対数値）が１２．４であった場合の推定遺伝子発現量を求め、癌患者と健常者との判別性能を確認した。具体的には、算出した推定遺伝子発現量について、癌患者３人の平均値および健常者３人の平均値を求め、Ｗｅｌｃｈ’ｓ ｔ－ｔｅｓｔで検定した。

【0101】

膵臓癌および胆道癌を判別するために以下のような段階的手順を踏んだ。すなわち、検体群５の各検体について、ｍｉＲ－６７７８－５ｐの遺伝子発現量および白血球数と、実施例４で取得した変化係数（０．８６７８）とを用いて、白血球数（底２の対数値）を１２．４とした場合の各検体の推定遺伝子発現量を取得した。例えばｍｉＲ－６７７８－５ｐの遺伝子発現量が９．９、白血球数が１２．７の場合、白血球数が１２．４である時のｍｉＲ－４６８７－３ｐの遺伝子発現量の変化は、０．８６７８＊（１２．７－１２．４）＝０．２６０３である。したがって、白血球数が１２．４であったときのｍｉＲ－６７７８－５ｐの推定遺伝子発現量は、９．９－（０．２６０３）＝９．６４０と求めることができる。

【0102】

このようにして、検体群５の各検体について、白血球数（底２の対数値）を１２．４としたときの推定遺伝子発現量を算出した。次いで、算出した推定遺伝子発現量および罹患の有無の情報に基づき、癌患者の群における推定遺伝子発現量の平均値および健常者の群における推定遺伝子発現量の平均値を求め、その差を算出した。その結果、推定遺伝子発現量の平均値の差は０．７１であった。また、Ｗｅｌｃｈ’ｓ ｔ－ｔｅｓｔでｐ＜０．０１となり、有意差があることが示された。一方、補正実施前のそれぞれ群における遺伝子発現量の平均値の差は０．４７であった。また、Ｗｅｌｃｈ’ｓ ｔ－ｔｅｓｔで有意差はなかった。平均値を比較したそれぞれのグラフ（ボックスプロット）を図４に示す。図４中、左側が補正実施前についてのグラフであり、右側が補正実施後についてのグラフである。

【産業上の利用可能性】

【0103】

本発明は、疾患マーカーを利用した疾患の検査に利用することができる。

【符号の説明】

【0104】

１００ 検査装置
１１０ 制御部
１２０ 記憶部
１２１ 推定モデル
１３０ 通信部
１４０ 取得部
１４１ マーカーデータ取得部
１４２ 調製データ取得部
１５０ 補正部
１６０ 判別部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】