JP2023538220A - 方法、アレイ、及びそれらの使用 - Google Patents

Abstract

本発明は、膵臓がん関連病態を診断又は判定するための方法であって、（ａ）試験されるべき個体からの試料を提供するステップと、（ｂ）表Ａに定義される群から選択される２つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することによって試験試料のバイオマーカーシグネチャーを判定するステップと、を含むか、又はそれらからなり、表Ａに定義される群から選択される２つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量が、個体における膵臓がん関連病態を示す、方法、膵臓がん関連病態を判定するための使用及び方法、並びに膵臓がんを治療する方法を、それに使用するためのアレイ及びキットと一緒に提供する。

Description

本発明は、膵臓がん関連病態（膵臓がんの存在、膵臓がんのリスクなど）を判定するためのインビトロ方法、並びにそのような方法における使用のためのアレイ及びキットを提供する。

膵がんは、１０％未満の５年生存率で比較的稀であるが、非常に致命的ながんである（Ｉｌｉｃ ａｎｄ Ｉｌｉｃ，２０１６）。死亡率が高いため、米国におけるがん関連死亡原因の第３位となっている（Ｒａｗｌａ ｅｔ ａｌ．，２０１９）。この悲惨な記録の裏にある１つの要因は、早期かつ疾患特異的な臨床症状の欠如である。診断の時点で、患者はしばしば末期症状を呈し、切除可能な腫瘍を持つ患者は約１５～２０％に過ぎない（Ｃｏｎｌｏｎ ｅｔ ａｌ．，１９９６、Ｓｏｈｎ ｅｔ ａｌ．，２０００）。より早期に発見された小さな腫瘍の方が、有意に良好な転帰が報告されている。５年生存率は、２０ｍｍ以下の腫瘍で３０％～６０％、１０ｍｍ以下の腫瘍では７５％を超えることも報告されている（Ｓｈｉｍｉｚｕ ｅｔ ａｌ．，２００５、Ｋｅｎｎｅｒ ｅｔ ａｌ．，２０１６）。

膵管腺がん（ＰＤＡＣ）は、全ての膵臓悪性腫瘍の９０％以上を占める最も一般的な種類の膵臓がんである（ＭｃＧｕｉｇａｎ ｅｔ ａｌ．，２０１８）。腫瘍の急速な進行、早期転移、及び従来の化学療法に対する耐性は、ＰＤＡＣの特徴である（Ｏｒｔｈ ｅｔ ａｌ．，２０１９）。ＰＤＡＣの治療には外科的完全除去が唯一の根治療法であるため、早期発見のためのバイオマーカーが緊急に必要とされる。ＰＤＡＣのバイオマーカーとして最も評価されているＣＡ１９－９は、いくつかの良性疾患（例えば、慢性膵炎及び閉塞性黄疸）における上昇したレベルでの、不適切な特異性及び感度、またルイス血液型の患者（集団の約５～１０％）における完全な不在に悩まされている。したがって、血清ＣＡ１９－９をそれ自体でスクリーニングに使用することは推奨されないが、予後、化学療法への反応、及び術後再発の予測などに関する重要な情報を提供することができる（Ｂａｌｌｅｈａｎｉｎｎａ ａｎｄ Ｃｈａｍｂｅｒｌａｉｎ，２０１１）。

総合すれば、具体的には疾患の早期において、ＰＤＡＣなどの膵臓がんを診断する改善された方法に対する必要性が残り、より早期の診断がＰＤＡＣを有する患者に対して生存率が増加し、選択された高リスク群ががん発生を検出するための非侵襲的な試験からより大きな恩恵を受けると考えられている。

Ｒａｗｌａ ｅｔ ａｌ．，２０１９ Ｃｏｎｌｏｎ ｅｔ ａｌ．，１９９６、Ｓｏｈｎ ｅｔ ａｌ．，２０００ Ｓｈｉｍｉｚｕ ｅｔ ａｌ．，２００５ Ｋｅｎｎｅｒ ｅｔ ａｌ．，２０１６ Ｏｒｔｈ ｅｔ ａｌ．，２０１９ Ｂａｌｌｅｈａｎｉｎｎａ ａｎｄ Ｃｈａｍｂｅｒｌａｉｎ，２０１１

したがって、本発明の第１の態様は、膵臓がん関連病態を診断又は判定するための方法であって、
（ａ）試験されるべき個体からの試料を提供するステップと、
（ｂ）表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することによって試験試料のバイオマーカーシグネチャーを判定するステップと、を含むか、又はそれらからなり、
表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量が、個体における膵臓がん関連病態を示す、方法を提供する。

好ましい実施形態では、ステップ（ｂ）は、表Ａに定義される群から選択される２つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量を測定する試験試料のバイオマーカーシグネチャーを判定するステップを含み、表Ａに定義される群から選択される２つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量は、個体における膵臓がん関連病態を示す。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）に定義される群から選択される２つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量を測定する試験試料のバイオマーカーシグネチャーを判定するステップを含み、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）に定義される群から選択される２つ以上のバイオマーカーの、試験試料中の存在及び／若しくは量は、個体における膵臓がん関連病態を示す。
表Ａ
バイオマーカー（及び利用可能な場合は関連するＵｎｉｐｒｏｔ ＩＤ）
パート（ｉ）
ＯＰＧ（Ｏ００３００）／ＶＷＦ（Ｐ０４２７５）
パート（ｉｉ）
ＧＳＮ（Ｐ０６３９６）／ＨＡＤＨ２（Ｑ９９７１４）
パート（ｉｉｉ）
ＩＧＦＢＰ３（Ｐ１７９３６）
パート（ｉｖ）
補体因子Ｂ（Ｐ００７５１）
パート（ｖ）
ＭＵＣ１６（ＣＡ１２５）（Ｑ８ＷＸＩ７）／ＦＣＮ２（Ｑ１５４８５）／ＭＡＳＰ２（Ｏ００１８７）
パート（ｖｉ）
補体Ｃ４（Ｐ０Ｃ０Ｌ４／５）
補体Ｃ５（Ｐ０１０３１）
シスタチンＣ（Ｐ０１０３４）
パート（ｖｉｉ）
糖鎖抗原１９－９（ＣＡ１９－９）

よって、一実施形態では、方法は、試験試料のバイオマーカーシグネチャーを判定することを含み、それは試料が得られる個体に関して診断に達することを可能にする。

「膵臓がん関連病態」とは、膵臓がんの存在自体、膵臓がんを有する又は発症するリスクを含む。具体的には、様々なステージで、膵管腺がん（ＰＤＡＣ）の存在を含む。

特定の実施形態では、本発明の方法は、
（ｉ）早期膵臓がんの診断、及び／又は
（ｉｉ）膵臓がん（すなわち、早期若しくは末期）の診断を可能にする。

「バイオマーカー」とは、任意の自然に発生する生物学的分子、又はその成分若しくは断片を含み、その測定は、膵臓がんの診断に有用な情報を提供することができる。よって、表Ａの文脈において、バイオマーカーは、タンパク質、又はそのポリペプチド断片若しくは炭水化物部分であり得る。代替的に、バイオマーカーは、タンパク質又はその部分をコードするｍＲＮＡ、ｃＤＮＡ、又は循環腫瘍ＤＮＡ分子などの核酸分子であり得る。

「診断」とは、個体における病態の存在又は不在を判定すること（例えば、個体が早期膵臓がん又は末期膵臓がんに罹患しているか否かを判定すること）を含む。

「早期膵臓がん」とは、Ｉ期及び／又はＩＩ期膵臓がんを含むか、又はそれからなる膵臓がんを含むか、又は意味する。

本発明の方法は、膵臓がん関連病態を有することが疑われる、又は発症するリスクがある任意の個体からの試料を試験するのに好適である。例えば、個体は、膵臓がんを有する又は発症するリスクが高い以下の群：
（ｉ）膵臓がん若しくはある特定の遺伝的素因（例えば、ポイツジェガース症候群）の家族歴を有する個体、
（ｉｉ）糖尿病、例えば、初発糖尿病（例えば、ＩＩ型）と診断された個体、特に５０歳以上の個体、並びに／又は
（ｉｉｉ）膵臓がんを示唆する又はそれと一致する症状、例えば、上腹部若しくは上背部の疼痛、食欲不振、体重減少、黄疸（黄色の皮膚及び目、並びに暗色尿）、消化不良、悪心、嘔吐、及び／若しくは極度の疲労（倦怠感）を有する個体、のうちの１つからのものであり得る。

個体はまた、良性の膵臓又は胆道疾患、例えば、急性及び慢性膵炎、糖尿病、肝臓疾患、膵嚢胞、胆石疾患、並びにＩｇＧ４疾患を有する個体であり得る。

追加的又は代替的な実施形態では、本方法は、膵臓がん関連病態を有する個体を、膵臓がんを有しないが、膵臓がんを示唆する又はそれと一致する症状を有する個体と区別することに好適である。例えば、膵臓がんを有しない個体であり、区別し得る膵臓がん関連病態を有する個体は、良性の膵臓又は胆道疾患、例えば、急性及び慢性膵炎、糖尿病、肝臓疾患、膵嚢胞、胆石疾患、並びにＩｇＧ４疾患を有し得る。

よって、一実施形態では、本発明の方法は、ＰＤＡＣを発症する増加したリスクを有する個体における膵臓異常の検出についての定性的結果を提供する。

特定の実施形態では、本発明の方法は、
（ａ）早期膵臓がんの診断及び
（ｂ）後期膵臓がんの診断を可能にする。

有利には、本発明の方法はまた、個体における膵臓がんと慢性膵炎との区別を可能にする。

「早期膵臓がん」（又は「早期膵臓がん」）とは、例えば、米国がん合同委員会（ＡＪＣＣ）ＴＮＭシステムによって判定される際、Ｉ期及び／又はＩＩ期膵臓がんを含むか、又はそれらからなる膵臓がんを含むか、又は意味する（例えば、
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃａｎｃｅｒ．ｏｒｇ／ｃａｎｃｅｒ／ｐａｎｃｒｅａｔｉｃｃａｎｃｅｒ／ｄｅｔａｉｌｅｄｇｕｉｄｅ／ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ－ｃａｎｃｅｒ－ｓｔａｇｉｎｇ
及びＡＪＣＣ Ｃａｎｃｅｒ Ｓｔａｇｉｎｇ Ｍａｎｕａｌ（７^ｔｈ ｅｄ．），２０１１，Ｅｄｇｅ ｅｔ ａｌ．，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ（これらは、参照により本明細書に組み込まれる）を参照されたい）。

ＴＮＭがん病期分類システムは、３つの重要な情報に基づく。
・Ｔは、主要（原発性）腫瘍のサイズ並びにそれが膵臓の外側及び近くの臓器に増殖したかを表す。
・Ｎは、近くの（局所的）リンパ節への拡散を表す。
・Ｍは、がんが体の他の臓器に転移（拡散）しているかを示す。（膵臓がん拡散の最も一般的な部位は、肝臓、肺、及び腹膜－消化器周囲の空間である。）

数字又は文字は、Ｔ、Ｎ、及びＭの後に現れ、これらの因子の各々についての詳細を提供する。

Ｔ、Ｎ、及びＭカテゴリーが判定されると、この情報は、０、Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ、又はＩＶ（時には文字が続く）の全体的な病期に割り当てるために組み合わされる。このプロセスは、病期群分けと呼ばれる。
０（Ｔｉｓ、Ｎ０、Ｍ ０）期：腫瘍は、膵管細胞の最上層に限局しており、より深部の組織に浸潤していない。それは膵臓の外側に拡散していない。これらの腫瘍は、上皮内膵臓がんと称されることがある。
ＩＡ（Ｔ１、Ｎ０、Ｍ０）期：腫瘍は、膵臓に限局しており、幅２ｃｍ以下である（Ｔ１）。それは近くのリンパ節（Ｎ０）又は遠位部位（Ｍ０）まで拡散していない。
ＩＢ（Ｔ２、Ｎ０、Ｍ０）期：腫瘍は、膵臓に限局しており、幅２ｃｍより大きい（Ｔ２）。それは近くのリンパ節（Ｎ０）又は遠位部位（Ｍ０）まで拡散していない。
ＩＩＡ（Ｔ３、Ｎ０、Ｍ０）期：腫瘍は膵臓の外側に増殖しているが、大血管又は神経まで増殖していない（Ｔ３）。それは近くのリンパ節（Ｎ０）又は遠位部位（Ｍ０）まで拡散していない。
ＩＩＢ（Ｔ１－３、Ｎ１、Ｍ０）期：腫瘍は膵臓に限局しているか、又は膵臓の外側に増殖しているが、大血管又は神経まで増殖していない（Ｔ１－Ｔ３）。それは近くのリンパ節まで拡散している（Ｎ１）が、遠位部位まで拡散していない（Ｍ０）。
ＩＩＩ（Ｔ４、任意のＮ、Ｍ０）期：腫瘍は膵臓の外側に近くの大血管又は神経まで増殖している（Ｔ４）。それは、近くのリンパ節（任意のＮ個）まで拡散している場合、又はしていない場合がある。それは遠位部位まで拡散していない（Ｍ０）。
ＩＶ（任意のＴ、任意のＮ、Ｍ１）期：がんは遠位部位まで拡散している（Ｍ１）。

代替的又は追加的に、「早期膵臓がん」（又は「早期膵臓がん」）とは、無症候性膵臓がんを含むか、又は意味する。膵臓がんの一般的な主症状は、黄疸、腹痛、体重減少、脂肪便、及び初発糖尿病を含む。例えば、膵臓がんは、症状（例えば、一般的な症状）が観察される又は観察可能になる少なくとも１週間前に、例えば、症状が観察される又は観察可能になる２週間以上、３週間以上、４週間以上、５週間以上、６週間以上、７週間以上、８週間以上、３カ月以上、４カ月以上、５カ月以上、６カ月以上、７カ月以上、８カ月以上、９カ月以上、１０カ月以上、１１カ月以上、１２カ月以上、１８カ月以上、２年以上、３年以上、４年以上、又は５年以上前に存在し得る。

よって、「早期膵臓がん」（又は「早期膵臓がん」）とは、従来の臨床方法によって診断されるには不十分なサイズ及び／又は発達段階の膵臓がんを含む。例えば、「早期膵臓がん」又は「初期膵臓がん」とは、膵臓がんが従来の臨床方法によって診断される又は診断可能になる少なくとも１週間前に、例えば、膵臓がんが従来臨床方法によって診断される又は診断可能になる２週間以上、３週間以上、４週間以上、５週間以上、６週間以上、７週間以上、８週間以上、３カ月以上、４カ月以上、５カ月以上、６カ月以上、７カ月以上、８カ月以上、９カ月以上、１０カ月以上、１１カ月以上、１２カ月以上、１８カ月以上、２年以上、３年以上、４年以上、又は５年以上前に存在する膵臓がんを含むか、又は意味する。

臨床的な膵臓がん診断のための現代のベストプラクティスは、当業者には周知であろうが、詳細な説明については、Ｄｕｃｒｅｕｘ ｅｔ ａｌ．，２０１５，’Ｃａｎｃｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｎｃｒｅａｓ：ＥＳＭＯ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ａｎｄ ｆｏｌｌｏｗ－ｕｐ’ Ａｎｎａｌｓ ｏｆ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ，２６（Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ ５）：ｖ５６－ｖ６８（これは、本明細書に参照により組み込まれる）を参照されたい。

従来の臨床診断（例えば、「従来の臨床方法によって診断される」）とは、（例えば、腹部及び場合によっては局所リンパ節の）ＣＴスキャン、超音波、内視鏡超音波、生検（組織病理学）、及び／又は身体検査を含む。一実施形態では、「従来の臨床診断」（及び同様のもの）とは、Ｄｕｃｒｅｕｘ ｅｔ ａｌ．，２０１５、上記に記載される膵臓がん診断手順を含む。

従来の臨床診断（及び同様のもの）は、体液（血液、血清、間質液、リンパ液、尿、粘液、唾液、痰、汗など）及び／又は組織中に存在する分子バイオマーカーの使用を含むか、又は除外し得る。

早期膵臓がんが切除可能な膵臓がんであり得ることは当業者には理解されるであろう。

「切除可能な膵臓がん」とは、膵臓がんが外科手術により除去することができる（及び／又はそう考えられる）（すなわち、切除可能である）腫瘍を含むか、又はそれからなることを含むか、又は意味する。例えば、膵臓がんは、膵臓に限定され得る（すなわち、それは膵臓を超えて拡大しない、及び／又は転移していない）。

一実施形態では、早期膵臓がんは、全寸法３０ｍｍ以下の、例えば、全寸法２９ｍｍ、２８ｍｍ、２７ｍｍ、２６ｍｍ、２５ｍｍ、２４ｍｍ、２２ｍｍ、２１ｍｍ、２０ｍｍ、１９ｍｍ、１８ｍｍ、１７ｍｍ、１６ｍｍ、１５ｍｍ、１４ｍｍ、１３ｍｍ、１２ｍｍ、１１ｍｍ、１０ｍｍ、９ｍｍ、８ｍｍ、７ｍｍ、６ｍｍ、５ｍｍ、４ｍｍ、３ｍｍ、２ｍｍ、１ｍｍ以下、又は０．１ｍｍに等しい腫瘍を含む（すなわち、この実施形態では、早期膵臓がんを有する個体は、任意の寸法３０ｍｍ超の膵臓がん腫瘍を含まない）。代替的又は追加的に、全寸法３０ｍｍ以下の膵臓がん腫瘍は、一寸法少なくとも２ｍｍである。代替的又は追加的に、全寸法３０ｍｍ以下の膵臓がん腫瘍は、全寸法少なくとも２ｍｍである。

当業者によって、本発明の方法は、典型的には、初期診断を提供するために、例えば、膵臓がんを有する又は発症するリスクのある個体を識別するために使用され、その後診断を確認するために更なる臨床調査（生検試験、インビボイメージングなど）が行われ得ることが理解されるであろう。

「試験される試料」、「試験試料」、又は「対照試料」とは、個体から収集又は誘導される組織又は体液試料を含み、試料は、内因性タンパク質及び／又は核酸分子及び／又は炭水化物部分を含む。好ましくは試験される試料は、哺乳動物から提供される。最も好ましくは、哺乳動物は、ヒトである。

本発明の方法で試験される試料は、血液（分画若しくは未分画）、血漿、形質細胞、血清、組織細胞、又は等しく好ましい、細胞若しくは組織試料由来のタンパク質若しくは核酸を含むか、又はそれからなる細胞、組織、又は体液試料（又はその誘導体）であり得る。

一実施形態では、試料は、膵臓組織試料である。代替的又は追加的な実施形態では、試料は、膵臓細胞の試料である。

好ましくは、試料は、血液又は血清試料であり得る。

本発明の方法において、ステップ（ｂ）は、表Ａに列挙される１つ以上のバイオマーカー、例えば、表Ａに列挙されるバイオマーカーのうちの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、又は１３個全ての存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

特定の追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、表Ａに列挙される６つ以上のバイオマーカー、例えば、表Ａに列挙されるバイオマーカーのうちの少なくとも７、８、９、１０、１１、１２、又は１３個全ての存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

本発明の方法において、ステップ（ｂ）は、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）に列挙される１つ以上のバイオマーカー、例えば、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）に列挙されるバイオマーカーのうちの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、又は１２個全ての存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

特定の追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）に列挙される６つ以上のバイオマーカー、例えば、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）に列挙されるバイオマーカーのうちの少なくとも７、８、９、１０、１１、又は１２個全ての存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、表Ａ（ｉ）～（ｖ）に列挙される３つ以上のバイオマーカー、例えば、表Ａ（ｉ）～（ｖ）に列挙されるバイオマーカーのうちの少なくとも４、５、６、７、８、又は９個の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、以下のバイオマーカーのうちの１つ以上、例えば、２、３、４、５、６、７、又は８個全て及び／又はその１つ以上の二次標的：ＯＰＧ、ＧＳＮ、ＩＧＦＢＰ３、補体因子Ｂ、ＭＵＣ１６、補体Ｃ４、補体Ｃ５、シスタチンＣの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

任意に、１つ以上の二次標的は、ＶＷＦ、ＨＡＤＨ２、ＦＣＮ２、ＭＡＳＰ２から選択される。

「二次標的」とは、抗体又は他の結合剤によって、一次標的バイオマーカー（直接共濃縮）以外の１つ以上の追加的なバイオマーカー、及び／又は１つ以上の追加的なバイオマーカーと、意図される一次標的バイオマーカー（間接共濃縮）との相互作用により、抗体又は他の結合剤によって結合される１つ以上の追加的なバイオマーカーにオフターゲット結合によって結合される任意の標的を含む。第１の標的が、第２の標的よりも生物学的又は臨床的に関連する必要はないことに留意されたい。

例えば、ＦＣＮ２及びＭＡＳＰ２は、ＭＵＣ１６に対するｓｃＦｖ抗体がＦＣＮ２及びＭＡＳＰ２（直接共濃縮）に結合することも示されたため、ＭＵＣ１６（１）クローンの二次標的である。別の例として、ＶＷＦは、同じｓｃＦｖ抗体によって結合されたため、ＯＰＧ（２）クローンの二次標的であり、これは、ＶＷＦと複合体を形成するＯＰＧの能力（間接共濃縮）に起因すると予想される。それらの抗体及びそれらの配列の詳細については、表３及び４を参照されたい。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、以下のバイオマーカー：
ＯＰＧ、ＧＳＮ、ＩＧＦＢＰ３、補体因子Ｂ、ＭＵＣ１６、補体Ｃ４、補体Ｃ５、シスタチンＣの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなり、任意に、ＶＷＦ、ＨＡＤＨ２、ＦＣＮ２、ＭＡＳＰ２から選択される１つ以上の追加的なバイオマーカーの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、表Ａに列挙されるバイオマーカーの全ての存在及び／若しくは量を（例えば、タンパク質、ｍＲＮＡ、及び／又はｃｔＤＮＡレベルで）測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、ＯＰＧ、ＶＷＦ、ＧＳＮ、ＩＧＦＢＰ３、ＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、ＭＡＳＰ２のうちの２つ以上の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、並びに／あるいは（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、並びに／あるいは（ｉｖ）補体因子Ｂの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、（ｖ）補体Ｃ４、（ｖｉ）補体Ｃ５、（ｖｉｉ）シスタチンＣ、並びに／あるいは（ｖｉｉｉ）ＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、並びに（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、並びに（ｉｖ）補体因子Ｂの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、（ｖ）補体Ｃ４、（ｖｉ）補体Ｃ５、（ｖｉｉ）シスタチンＣ、並びに（ｖｉｉｉ）ＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、ＶＷＦ、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、ＯＰＧ、ＶＷＦ、ＧＳＮ、ＩＧＦＢＰ３、ＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２のうちの１つ以上の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、ＣＡ１９－９（糖鎖抗原１９－９）の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。具体的には、本明細書に記載の方法のいずれかの実施形態は、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）に列挙されるバイオマーカーの任意の組み合わせの存在及び／若しくは量を測定することとともに、ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含み得る。ＣＡ１９－９は、他のバイオマーカーの測定と同じ又は異なる時間で測定され得る。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、ＣＡ１９－９（糖鎖抗原１９－９）の存在及び／若しくは量を測定することを除外する。具体的には、本明細書に記載の方法のいずれかの実施形態は、ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを除外し得る。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、補体因子Ｂの存在及び／若しくは量を測定することを除外する。具体的には、本明細書に記載の方法のいずれかの実施形態は、補体因子Ｂの存在及び／若しくは量を測定することを除外し得る。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、並びに（ｉｉｉ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、並びに（ｉｖ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、並びに（ｉｖ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、並びに（ｉｖ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、（ｉｉｉ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２、並びに（ｉｖ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、並びに（ｖ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、（ｖ）補体Ｃ５、並びに（ｖｉ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、（ｖ）補体Ｃ５、（ｖｉ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２、並びに（ｖｉｉ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、（ｖ）補体Ｃ５、（ｖｉ）シスタチンＣ、（ｖｉｉ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２、並びに（ｖｉｉｉ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、（ｖ）補体Ｃ４、（ｖｉ）補体Ｃ５、（ｖｉｉ）シスタチンＣ、（ｖｉｉｉ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２、並びに（ｉｘ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｉｉ）補体Ｃ５、（ｉｖ）シスタチンＣ、（ｖ）補体Ｃ４、並びに（ｖｉ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＩＧＦＢＰ３、（ｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｉｉ）補体Ｃ５、（ｉｖ）シスタチンＣ、（ｖ）補体Ｃ４、並びに（ｖｉ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２、（ｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｉｉ）補体Ｃ５、（ｉｖ）シスタチンＣ、（ｖ）補体Ｃ４、並びに（ｖｉ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｉｉ）補体Ｃ５、（ｉｖ）シスタチンＣ、（ｖ）補体Ｃ４、並びに（ｖｉ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）補体因子Ｂ、（ｉｉ）補体Ｃ５、（ｉｉｉ）シスタチンＣ、（ｉｖ）補体Ｃ４、並びに（ｖ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、並びに（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、並びに（ｉｉｉ）補体因子Ｂの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、並びに（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、並びに（ｉｉｉ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、並びに（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、並びに（ｖ）補体Ｃ５の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、（ｖ）補体Ｃ５、並びに（ｖｉ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、（ｖ）補体Ｃ５、（ｖｉ）シスタチンＣ、並びに（ｖｉｉ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、（ｖ）補体Ｃ４、（ｖｉ）補体Ｃ５、（ｖｉｉ）シスタチンＣ、並びに（ｖｉｉｉ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｉｉ）補体Ｃ５、（ｉｖ）シスタチンＣ、並びに（ｖ）補体Ｃ４の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＩＧＦＢＰ３、（ｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｉｉ）補体Ｃ５、（ｉｖ）シスタチンＣ、並びに（ｖ）補体Ｃ４の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２、（ｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｉｉ）補体Ｃ５、（ｉｖ）シスタチンＣ、並びに（ｖ）補体Ｃ４の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｉｉ）補体Ｃ５、（ｉｖ）シスタチンＣ、並びに（ｖ）補体Ｃ４の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、表Ａ、パート（ｉ）及び／又はパート（ｉｉ）に列挙される１つ以上のバイオマーカーの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、表Ａ、パート（ｉ）及び／又はパート（ｉｉｉ）及び／又はパート（ｖ）に列挙される１つ以上のバイオマーカーの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、ＧＳＮ及びＯＰＧの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、ＧＳＮ、ＯＰＧ、及びＩＧＦＢＰ３の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、ＧＳＮ、ＯＰＧ、補体因子Ｂ、及びＩＧＦＢＰ３の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、ＧＳＮ、ＯＰＧ、補体因子Ｂ、ＩＧＦＢＰ３、補体Ｃ４、補体Ｃ５、シスタチンＣ、及びＭＵＣ１６の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、ＧＳＮ、ＯＰＧ、ＩＧＦＢＰ３、補体Ｃ４、補体Ｃ５、シスタチンＣ、及びＭＵＣ１６の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

本明細書に記載される本発明の態様のいずれかの追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、ＶＷＦの試験試料中の存在及び／若しくは量は、ＯＰＧの存在及び／若しくは量に加えて測定される。

本明細書に記載される本発明の態様のいずれかの追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、ＶＷＦの試験試料中の存在及び／若しくは量は、ＯＰＧの存在及び／若しくは量の代わりに測定される。本明細書に記載される本発明の態様の各々の追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、ＯＰＧの試験試料中の存在及び／若しくは量は、ＶＷＦの存在及び／若しくは量の代わりに測定される。

表３及び５に詳述されるように、本明細書で結合ＯＰＧと称される抗体配列は、ＶＷＦにも結合し得る。

本明細書に記載される本発明の態様のいずれかの追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、ＯＰＧ及び／又はＶＷＦの試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することは、配列番号３６の抗体配列によって結合される１つ以上のタンパク質の試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することによって置き換えられる。好ましくは、配列番号３６の抗体配列によって結合されるタンパク質は、ＯＰＧ及び／又はＶＷＦである。

本明細書に記載される本発明の態様のいずれかの追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、ＨＡＤＨ２の試験試料中の存在及び／若しくは量は、ＧＳＮ（ゲルソリン）の存在及び／若しくは量に加えて測定される。

本明細書に記載される本発明の態様のいずれかの追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、ＨＡＤＨ２の試験試料中の存在及び／若しくは量は、ＧＳＮの存在及び／若しくは量の代わりに測定される。本明細書に記載される本発明の態様の各々の追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、ＧＳＮの試験試料中の存在及び／若しくは量は、ＨＡＤＨ２の代わりに測定される。

表３及び５に詳述されるように、本明細書で結合ＧＳＮと称される抗体配列は、ＨＡＤＨ２にも結合し得る。

本明細書に記載される本発明の態様のいずれかの追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２の試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することは、配列番号２０の抗体配列によって結合される１つ以上のタンパク質の試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することによって置き換えられる。好ましくは、配列番号２０の抗体配列によって結合されるタンパク質は、ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２である。

本明細書に記載される本発明の態様のいずれかの追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、ＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２の試験試料中の存在及び／若しくは量は、ＭＵＣ１６（ＣＡ１２５）の存在及び／若しくは量に加えて測定される。

本明細書に記載される本発明の態様のいずれかの追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、ＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２の試験試料中の存在及び／若しくは量は、ＭＵＣ１６の存在及び／若しくは量の代わりに測定される。本明細書に記載される本発明の態様の各々の追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、ＭＵＣ１６の試験試料中の存在及び／若しくは量は、ＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２の代わりに測定される。

表３に詳述されるように、本明細書で結合ＭＵＣ１６と称される抗体配列は、ＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２にも結合し得る。

本明細書に記載される本発明の態様のいずれかの追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、ＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２の試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することは、配列番号３０の抗体配列によって結合される１つ以上のタンパク質の試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することによって置き換えられる。好ましくは、配列番号３０の抗体配列によって結合されるタンパク質は、ＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２である。

本明細書に記載される本発明の態様のいずれかの追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、１つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することは、表５及び／又は表６に記載される抗体配列のうちの１つ以上を含む１つ以上の結合剤によって結合される１つ以上のタンパク質の試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することによって置き換えられる。

本明細書に記載される本発明の態様のいずれかの追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）において、１つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することは、表５に記載される抗体配列のうちの１つ以上、具体的には、配列番号６、１１、１３、１５、２０、３０、３２、及び３６のうちの１つ以上を含む１つ以上の結合剤によって結合される１つ以上のタンパク質の試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することによって置き換えられる。

追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、ＯＰＧの発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外し得る。代替的又は追加的に、ステップ（ｂ）は、ＶＷＦの発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外する。代替的又は追加的に、ステップ（ｂ）は、ＧＳＮの発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外する。代替的又は追加的に、ステップ（ｂ）は、ＨＡＤＨ２の発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外する。代替的又は追加的に、ステップ（ｂ）は、補体因子Ｂの発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外する。代替的又は追加的に、ステップ（ｂ）は、ＩＧＦＢＰ３の発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外する。代替的又は追加的に、ステップ（ｂ）は、補体Ｃ４の発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外する。代替的又は追加的に、ステップ（ｂ）は、補体Ｃ５の発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外する。代替的又は追加的に、ステップ（ｂ）は、シスタチンＣの発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外する。代替的又は追加的に、ステップ（ｂ）は、ＭＵＣ１６の発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外する。代替的又は追加的に、ステップ（ｂ）は、ＦＣＮ２の発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外する。代替的又は追加的に、ステップ（ｂ）は、ＭＡＳＰ２の発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外する。代替的又は追加的に、ステップ（ｂ）は、ＣＡ１９－９の発現を測定することを含む、それからなるか、又はそれを除外する。

よって、追加的又は代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、
（ｉ）表Ａ、パート（ｉ）に列挙される１つ以上のバイオマーカー、例えば、表Ａ（ｉ）に列挙されるバイオマーカーの両方、及び／又は
（ｉｉ）表Ａ、パート（ｉｉ）に列挙される１つ以上のバイオマーカー、例えば、表Ａ（ｉｉ）に列挙されるバイオマーカーの両方、及び／又は
（ｉｉｉ）表Ａ、パート（ｉｉｉ）に列挙される１つ以上のバイオマーカー、及び／又は
（ｉｖ）表Ａ、パート（ｉｖ）に列挙される１つ以上のバイオマーカー、及び／又は
（ｖ）表Ａ、パート（ｖ）に列挙される１つ以上のバイオマーカー、例えば、表Ａ（ｖ）に列挙されるバイオマーカーのうちの２個若しくは全て、及び／又は
（ｖｉ）表Ａ、パート（ｖｉ）に列挙される１つ以上のバイオマーカー、例えば、表Ａ（ｖｉ）に列挙されるバイオマーカーのうちの２個若しくは全て、及び／又は
（ｖｉｉ）表Ａ、パート（ｖｉｉ）に列挙される１つ以上のバイオマーカー、の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる。

ステップ（ｂ）は、表Ａに列挙されていない１つ以上の更なるバイオマーカーの存在及び／若しくは量を測定することを追加的に含み得、更なるバイオマーカーは、追加的な診断情報を提供し得ることが理解されるであろう。

例えば、ステップ（ｂ）は、表１に列挙される１つ以上のバイオマーカーの存在及び／若しくは量を測定することを含み得るか、又はそれからなり得る。

例えば、ステップ（ｂ）は、表１におけるバイオマーカーの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１，１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、又は全ての存在及び／若しくは量を測定することを含み得るか、又はそれからなり得る。

別の例として、ステップ（ｂ）は、表２に列挙される１つ以上のバイオマーカーの存在及び／若しくは量を測定することを含み得るか、又はそれからなり得る。

本発明の第１の態様の１つの好ましい実施形態では、ステップ（ｂ）は、表Ａに列挙されるバイオマーカーの全ての存在及び／若しくは量を、例えば、タンパク質レベルで、測定することを含む。このバイオマーカーシグネチャーの使用は、疾患の早期を含む、任意の病期の膵臓がん（すなわち、ＰＤＡＣ）の診断を可能にし、これには、健常な個体と膵臓がんを示唆する又はそれと一致する症状を有する個体を区別することが含まれる。好ましくは、ステップ（ｂ）は、ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含む。

当業者によって、試験される個体からの試料中のバイオマーカーを測定することに加えて、本発明の方法は、１つ以上の対照試料中のそれらの同じバイオマーカーを測定することも含み得ることが理解されるであろう。

よって、一実施形態では、本方法は、
（ｃ）
（ｉ）膵臓がんに罹患していない個体、及び／又は
（ｉｉ）良性の膵臓及び／又は胆道疾患、例えば慢性膵炎又は糖尿病、例えば初発糖尿病（例えばＩＩ型）に罹患している個体からの１つ以上の（陰性）対照試料を提供するステップと、
（ｄ）ステップ（ｂ）において測定される１つ以上のバイオマーカーの対照試料中の存在及び／若しくは量を測定することによって、１つ以上の対照試料のバイオマーカーシグネチャーを判定するステップと、を更に含むか、又は更にそれらからなり、
ステップ（ｂ）において測定される１つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量が、ステップ（ｄ）において測定される１つ以上のバイオマーカーの対照試料中の存在及び／若しくは量とは異なる場合に、膵臓がん関連病態が識別される。

「対照試料中の存在及び／若しくは量と異なる」とは、試験試料中の１つ以上のバイオマーカーの存在及び／若しくは量が１つ以上の対照試料のそれと（又は同じものを表す事前定義された参照値に対して）異なることを含む。好ましくは、試験試料中の存在及び／若しくは量は、１つ以上の対照試料中の存在及び／若しくは量（又は対照試料の平均）と、１つ以上の対照試料（例えば、陰性対照試料）の少なくとも±５％、例えば、少なくとも±６％、±７％、±８％、±９％、±１０％、±１１％、±１２％、±１３％、±１４％、±１５％、±１６％、±１７％、±１８％、±１９％、±２０％、±２１％、±２２％、±２３％、±２４％、±２５％、±２６％、±２７％、±２８％、±２９％、±３０％、±３１％、±３２％、±３３％、±３４％、±３５％、±３６％、±３７％、±３８％、±３９％、±４０％、±４１％、±４２％、±４３％、±４４％、±４５％、±４１％、±４２％、±４３％、±４４％、±５５％、±６０％、±６５％、±６６％、±６７％、±６８％、±６９％、±７０％、±７１％、±７２％、±７３％、±７４％、±７５％、±７６％、±７７％、±７８％、±７９％、±８０％、±８１％、±８２％、±８３％、±８４％、±８５％、±８６％、±８７％、±８８％、±８９％、±９０％、±９１％、±９２％、±９３％、±９４％、±９５％、±９６％、±９７％、±９８％、±９９％、±１００％、±１２５％、±１５０％、±１７５％、±２００％、±２２５％、±２５０％、±２７５％、±３００％、±３５０％、±４００％、±５００％、又は少なくとも±１０００％異なる。

代替的又は追加的に、試験試料中の存在又は量は、対照試料中の平均存在又は量と、対照試料中の平均存在又は量からの少なくとも＞１標準偏差、例えば、対照試料中の平均存在又は量からの≧１．５、≧２、≧３、≧４、≧５、≧６、≧７、≧８、≧９、≧１０、≧１１、≧１２、≧１３、≧１４、又は≧１５標準偏差だけ異なる。標準偏差（例えば、直接、二乗和、Ｗｅｌｆｏｒｄ）を判定するために任意の好適な手段が使用され得るが、一実施形態では、直接法（すなわち、［試料の二乗和から平均を引き、試料数で割ったもの］の平方根）を使用して標準偏差が判定される。

代替的又は追加的に、「対照試料中の存在及び／若しくは量と異なる」によって、我々は、試験試料中の存在又は量が、統計的に有意な方法で対照試料中の量と相関しないことを含む。「統計的に有意な方法で対照試料中の量と相関しない」とは、試験試料中の存在又は量が、対照試料の存在又は量と、＞０．００１、例えば、＞０．００２、＞０．００３、＞０．００４、＞０．００５、＞０．０１、＞０．０２、＞０．０３、＞０．０４＞０．０５、＞０．０６、＞０．０７、＞０．０８、＞０．０９、又は＞０．１のｐ値で相関することを意味する又は含む。ｚ検定、ｔ検定、スチューデントのｔ検定、ｆ検定、マン－ホイットニーＵ検定、ウィルコクソン符号順位検定、及びピアソンのカイ二乗検定を含む、当業者に知られるｐ値を判定するための任意の好適な手段を使用することができる。

追加的又は代替的な実施形態では、陰性対照試料と比較したステップ（ｂ）において測定されるＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２の量の減少は、個体における膵臓がん関連病態を示す。

追加的又は代替的な実施形態では、陰性対照試料と比較したステップ（ｂ）において測定されるＩＧＦＢＰ３の量の減少は、個体における膵臓がん関連病態を示す。

追加的又は代替的な実施形態では、陰性対照試料と比較したステップ（ｂ）において測定されるＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２の量の減少は、個体における膵臓がん関連病態を示す。

追加的又は代替的な実施形態では、陰性対照試料と比較したステップ（ｂ）において測定されるＯＰＧ及び／又はＶＷＦの量の増加は、個体における膵臓がん関連病態を示す。

追加的又は代替的な実施形態では、陰性対照試料と比較したステップ（ｂ）において測定される補体因子Ｂの量の増加は、個体における膵臓がん関連病態を示す。

追加的又は代替的な実施形態では、陰性対照試料と比較したステップ（ｂ）において測定される補体Ｃ５の量の増加は、個体における膵臓がん関連病態を示す。

追加的又は代替的な実施形態では、陰性対照試料と比較したステップ（ｂ）において測定される補体Ｃ４の量の増加は、個体における膵臓がん関連病態を示す。

追加的又は代替的な実施形態では、陰性対照試料と比較したステップ（ｂ）で測定されるシスタチンＣの量の増加は、個体における膵臓がん関連病態を示す。

追加的又は代替的な実施形態では、陰性対照試料と比較したステップ（ｂ）において測定されるＣＡ１９－９の量の増加は、個体における膵臓がん関連病態を示す。

一実施形態では、本発明の方法は、
（ｅ）膵臓がんに罹患している個体からの１つ以上の（陽性）対照試料を提供するステップと、
（ｆ）ステップ（ｂ）において測定される１つ以上のバイオマーカーの対照試料中の存在及び／若しくは量を測定することによって、対照試料のバイオマーカーシグネチャーを判定するステップと、を更に含み得るか、又は更にそれらからなり得、
ステップ（ｂ）において測定される１つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量が、ステップ（ｆ）において測定される１つ以上のバイオマーカーの対照試料中の存在及び／若しくは量と対応する場合に、膵臓がん関連病態が識別される。

よって、本発明の方法は、ステップ（ｃ）＋（ｄ）及び／又はステップ（ｅ）＋（ｆ）を含み得る。

「対照試料中の存在及び／若しくは量と対応する」とは、存在及び／若しくは量が陽性対照試料の存在及び／若しくは量と同じであるか、又は１つ以上の陰性対照試料よりも１つ以上の陽性対照試料の存在及び／若しくは量に（又は同じものを表す事前定義された参照値に対して）より近いことを含む。好ましくは、存在及び／若しくは量は、１つ以上の対照試料の存在及び／若しくは量（又は対照試料の平均）の±４０％以内、例えば、１つ以上の対照試料（例えば、陽性対照試料）の±３９％、±３８％、±３７％、±３６％、±３５％、±３４％、±３３％、±３２％、±３１％、±３０％、±２９％、±２８％、±２７％、±２６％、±２５％、±２４％、±２３％、±２２％、±２１％、±２０％、±１９％、±１８％、±１７％、±１６％、±１５％、±１４％、±１３％、±１２％、±１１％、±１０％、±９％、±８％、±７％、±６％、±５％、±４％、±３％、±２％、±１％、±０．０５％以内、又は０％以内である。

代替的又は追加的に、試験試料中の存在又は量の差は、異なる及び対応するバイオマーカー発現についての標準偏差範囲が重ならない（例えば、隣接するが重ならない）ことを条件として、対照試料中の平均存在又は量からの≦５標準偏差、例えば、対照試料中の平均存在又は量からの≦４．５、≦４、≦３．５、≦３、≦２．５、≦２、≦１．５、≦１．４、≦１．３、≦１．２、≦１．１、≦１、≦０．９、≦０．８、≦０．７、≦０．６、≦０．５、≦０．４、≦０．３、≦０．２、≦０．１、又は０標準偏差である。

代替的又は追加的に、「対照試料中の存在及び／若しくは量と対応する」とは、試験試料中の存在又は量が、統計的に有意な方法で対照試料中の量と相関することを含む。「統計的に有意な方法で対照試料中の量と相関する」とは、試験試料中の存在又は量が、対照試料のそれと≦０．０５、例えば、≦０．０４、≦０．０３、≦０．０２、≦０．０１、≦０．００５、≦０．００４、≦０．００３、≦０．００２、≦０．００１、≦０．０００５、又は≦０．０００１のｐ値で相関することを意味するか、又はそれを含む。

バイオマーカーの差次的発現（上方調節又は下方調節）、又はその欠如は、当業者に知られる任意の好適な手段によって判定することができる。差次的発現は、少なくとも０．０５未満（ｐ＝＜０．０５）、例えば、少なくとも＜０．０４、＜０．０３、＜０．０２、＜０．０１、＜０．００９、＜０．００５、＜０．００１、＜０．０００１、＜０．００００１、又は少なくとも＜０．０００００１のｐ値に対して判定される。例えば、差次的発現は、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を使用して判定され得る。

一実施形態では、ＳＶＭは、表７に記載されるＳＶＭスクリプトであるか、又はそれから誘導される。

当業者によって、差次的発現が単一のバイオマーカー又は組み合わされて（すなわち、バイオマーカーシグネチャーとして）考慮される複数のバイオマーカーに関連し得ることが理解されるであろう。よって、ｐ値は、単一のバイオマーカー又はバイオマーカーの群と関連し得る。実際に、個別に考慮される場合０．０５より大きい差次的発現ｐ値を有するタンパク質は、それにもかかわらず依然として、それらの発現レベルが１つ以上の他のバイオマーカーと組み合わされて考慮される場合、本発明によるバイオマーカーとして有用であり得る。

添付の実施例に例示されるように、組織、血液、血清、又は血漿試験試料中の特定のタンパク質の発現は、個体における膵臓がんを示し得る。例えば、単一試験試料中の特定の血清タンパク質の相対発現は、個体における膵臓がんの存在を示し得る。

代替的又は追加的な実施形態では、ステップ（ｂ）において測定される１つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量は、ステップ（ｄ）及び／又は（ｆ）における測定を表す所定の参照値、すなわち、参照陰性及び／又は陽性対照値に対して比較され得る。

上記で詳述されるように、本発明の方法は、ステップ（ｂ）において試験試料中で測定される１つ以上のバイオマーカーの存在及び／若しくは量を、１つ以上の陰性又は陽性対照試料中で測定することも含み得る。

例えば、１つ以上の陰性対照試料は、試料が得られた時点で、
（ａ）膵臓がん、例えば、腺がん（例えば、膵管腺がん又は管状乳頭膵腺がん）、膵肉腫、悪性漿液性嚢胞腺腫、腺扁平上皮がん、印環細胞がん、肝がん、コロイドがん、未分化がん、及び破骨細胞様巨細胞を伴う未分化がん、並びに／又は
（ｂ）非がん性膵臓疾患若しくは状態、例えば、急性膵炎、慢性膵炎、及び自己免疫性膵炎、並びに／又は
（ｃ）任意の他の疾患若しくは状態を患っていなかった個体からのものであり得る。

よって、陰性対照試料は、健常な個体から得ることができる。

同様に、１つ以上の陽性対照試料は、試料が得られた時点で、膵臓がん、例えば、腺がん（例えば、膵管腺がん又は管状乳頭膵腺がん）、膵肉腫、悪性漿液性嚢胞腺腫、腺扁平上皮がん、印環細胞がん、肝がん、コロイドがん、未分化がん、及び破骨細胞様巨細胞を伴う未分化がん、並びに／又は非がん性膵臓疾患若しくは状態、例えば、急性膵炎、慢性膵炎、及び自己免疫性膵炎、並びに／又は任意の他の疾患若しくは状態に罹患していた個体からのものであり得る。

本発明の第１の態様の１つの好ましい実施形態では、方法は、個体に対して繰り返される。よって、ステップ（ａ）及び（ｂ）は、試験された元の試料と異なる時間に収集された同じ個体（又は以前の方法の繰り返し）からの試料を使用して繰り返され得る。そのような繰り返された試験は、例えば、選択された治療計画の有効性を判定するため、及び（適切な場合に）採用される代替的な計画を選択するため、疾患進行を評価することを可能にし得る。

よって、一実施形態では、方法は、使用された以前の試験試料に対して１日～１０４週、例えば、１週～１００週、１週～９０週、１週～８０週、１週～７０週、１週～６０週、１週～５０週、１週～４０週、１週～３０週、１週～２０週、１週～１０週、１週～９週、１週～８週、１週～７週、１週～６週、１週～５週、１週～４週、１週～３週、又は１週～２週に収集された試験試料を使用して繰り返される。

代替的又は追加的に、本方法は、１日、２日、３日、４日、５日、６日、７日、１０日、２週、３週、４週、５週、６週、７週、８週、９週、１０週、１５週、２０週、２５週、３０週、３５週、４０週、４５週、５０週、５５週、６０週、６５週、７０週、７５週、８０週、８５週、９０週、９５週、１００週、１０４週、１０５週、１１０週、１１５週、１２０週、１２５週、及び１３０週からなる群からの期間毎に収集された試験試料を使用して繰り返され得る。

代替的又は追加的に、本方法は、少なくとも１回、例えば、２回、３回、４回、５回、６回、７回、８回、９回、１０回、１１回、１２回、１３回、１４回、１５回、１６回、１７回、１８回、１９回、２０回、２１回、２２回、２３、２４回、又は２５回繰り返され得る。

代替的又は追加的に、本方法は、連続的に繰り返される。

一実施形態では、本発明の方法及び／又は従来の臨床的方法を使用して膵臓がんが個体において診断されるまで（すなわち、診断の確認が行われるまで）、方法は繰り返される。

好適な従来の臨床方法は、当該技術分野において周知である。例えば、それらの方法は、Ｄｕｃｒｅｕｘ ｅｔ ａｌ．，２０１５，’Ｃａｎｃｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｎｃｒｅａｓ：ＥＳＭＯ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｐｒａｃｔｉｃｅ Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ａｎｄ ｆｏｌｌｏｗ－ｕｐ’Ａｎｎａｌｓ ｏｆ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ，２６（Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ ５）：ｖ５６－ｖ６８及び／又はＦｒｅｅｌｏｖｅ ＆ Ｗａｌｌｉｎｇ，２００６，’Ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ Ｃａｎｃｅｒ：Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ’Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｆａｍｉｌｙ Ｐｈｙｓｉｃｉａｎ，７３（３）：４８５－４９２（これらは、参照により本明細書に組み込まれる）に記載される。よって、膵臓がん診断は、コンピュータ断層撮影（好ましくは、二相螺旋コンピュータ断層撮影）、経腹壁的超音波検査、内視鏡的超音波検査ガイド下微細針吸引、内視鏡的逆行性胆道膵管造影、陽電子放射断層撮影、磁気共鳴イメージング、身体検査、及び生検からなる群から選択される１つ以上の方法を使用して確認され得る。

代替的及び／又は追加的に、膵臓がん診断は、膵臓がんの診断のための既知のバイオマーカーシグネチャーを使用して確認され得る。例えば、膵臓がんは、ＷＯ２００８／１１７０６７Ａ９、ＷＯ２０１２／１２０２８８Ａ２、ＷＯ２０１５／０６７９６９Ａ２、ＷＯ２０１７／０５０９３９Ａ２、ＷＯ２０１７／１９４６１３Ａ２、及びＷＯ２０１８／１４１８０４Ａ１からなる群に記載される１つ以上のバイオマーカー又は診断方法で診断され得る。

本発明の方法の１つの好ましい実施形態では、ステップ（ａ）は、試験される個体からの血清試料を提供することを含み、かつ／又はステップ（ｂ）は、試料中で１つ以上のバイオマーカーのタンパク質若しくはポリペプチドの発現を測定することを含む。よって、試料のバイオマーカーシグネチャーは、タンパク質レベルで判定され得る。

そのような実施形態では、ステップ（ｂ）、（ｄ）、及び／又はステップ（ｆ）は、表Ａに列挙されるバイオマーカー（すなわち、タンパク質）に結合することができる１つ以上の第１の結合剤を使用して行われ得る。当業者によって、第１の結合剤が、タンパク質バイオマーカーの１つに対する特異性を有する単一の種又は各々異なるタンパク質バイオマーカーに対する特異性を有する複数の異なる種を含み得るか、又はそれからなり得ることが理解されるであろう。

追加的又は代替的な実施形態では、１つ以上の第１の結合剤は、表５及び／又は表６に定義される抗体配列のうちの１つ以上を含む。

追加的又は代替的な実施形態では、１つ以上の第１の結合剤は、配列番号６、１１、１３、１５、２０、３０、３２、及び３６の抗体配列のうちの１つ以上を含む。

追加的又は代替的な実施形態では、１つ以上の第１の結合剤は、配列番号３０、３２、及び３６の抗体配列のうちの１つ以上を含む。

表５に定義される抗体配列の任意の組み合わせは、本発明の方法、例えば、上述のように測定され得るバイオマーカーの異なる組み合わせの各々又はいずれかと相関する組み合わせで使用され得ることが理解されるであろう。

好適な結合剤（結合分子とも称される）は、以下で考察されるように、所与の標的分子に結合するそれらの能力に基づいて、ライブラリーから選択することができる。

１つの好ましい実施形態では、結合剤の少なくとも１種類、より典型的には全ての種類は、その抗体若しくは抗原結合断片、又はそのバリアントを含み得るか、又はそれからなり得る。

抗体の産生及び使用方法は、当該技術分野において周知であり、例えば、Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ，１９８８，Ｈａｒｌｏｗ ＆ Ｌａｎｅ，Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｐｒｅｓｓ，ＩＳＢＮ－１３：９７８－０８７９６９３１４５，Ｕｓｉｎｇ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ，１９９８，Ｈａｒｌｏｗ ＆ Ｌａｎｅ，Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｐｒｅｓｓ，ＩＳＢＮ－１３：９７８－０８７９６９５４４６ ａｎｄ Ｍａｋｉｎｇ ａｎｄ Ｕｓｉｎｇ Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ｈａｎｄｂｏｏｋ，２００６，Ｈｏｗａｒｄ ＆ Ｋａｓｅｒ，ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ，ＩＳＢＮ－１３：９７８－０８４９３３５２８０（それらの開示は参照により本明細書に組み込まれる）を参照されたい。

よって、断片は、可変重（Ｖ_Ｈ）又は可変軽（Ｖ_Ｌ）ドメインのうちの１つ以上を含有し得る。例えば、抗体断片という用語は、Ｆａｂ様分子（Ｂｅｔｔｅｒ ｅｔ ａｌ（１９８８）Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４０，１０４１）、Ｆｖ分子（Ｓｋｅｒｒａ ｅｔ ａｌ（１９８８）Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４０，１０３８）、Ｖ_Ｈ及びＶ_Ｌパートナードメインが柔軟なオリゴペプチドを介して連結している一本鎖Ｆｖ（ｓｃＦｖ）分子（Ｂｉｒｄ ｅｔ ａｌ（１９８８）Ｓｃｉｅｎｃｅ ２４２，４２３；Ｈｕｓｔｏｎ ｅｔ ａｌ（１９８８）Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ ８５，５８７９）、及び単離Ｖドメインを含む単一ドメイン抗体（ｄＡｂ）（Ｗａｒｄ ｅｔ ａｌ（１９８９）Ｎａｔｕｒｅ ３４１，５４４）を含む。

例えば、結合剤は、ｓｃＦｖ分子であり得る。

「抗体バリアント」という用語は、これらに限定されないが、免疫グロブリン軽及び／又は重鎖可変領域及び／又は定常領域のファージディスプレイによって産生される単鎖抗体分子、又は当業者に知られているイムノアッセイフォーマットで抗原に結合することができる他の免疫相互作用分子などの任意の合成抗体、組換え抗体、又は抗体ハイブリッドを含む。

それらの特異的結合部位を保持する抗体断片の合成に含まれる技法の一般的な説明は、Ｗｉｎｔｅｒ ＆ Ｍｉｌｓｔｅｉｎ（１９９１）Ｎａｔｕｒｅ ３４９，２９３－２９９に見出される。

抗体ライブラリー（Ｃｌａｃｋｓｏｎ ｅｔ ａｌ，１９９１，Ｎａｔｕｒｅ ３５２，６２４－６２８、Ｍａｒｋｓ ｅｔ ａｌ，１９９１，Ｊ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌ ２２２（３）：５８１－９７）、ペプチドライブラリー（Ｓｍｉｔｈ，１９８５，Ｓｃｉｅｎｃｅ ２２８（４７０５）：１３１５－７）、発現ｃＤＮＡライブラリー（Ｓａｎｔｉ ｅｔ ａｌ（２０００）Ｊ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌ ２９６（２）：４９７－５０８）、アフィボディなどの抗体フレームワーク以外の他のスキャフォールド上のライブラリー（Ｇｕｎｎｅｒｉｕｓｓｏｎ ｅｔ ａｌ，１９９９，Ａｐｐｌ Ｅｎｖｉｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ ６５（９）：４１３４－４０）、又はアプタマーに基づくライブラリー（Ｋｅｎａｎ ｅｔ ａｌ，１９９９，Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌ １１８，２１７－３１）などの分子ライブラリーが、所与のモチーフに特異的な結合分子が本発明の方法における使用について選択される供給源として使用され得る。

便利には、結合剤は、表面上（例えば、マルチウェルプレート又はアレイ上）に固定化され得、例えば、下記の実施例を参照されたい。

本発明の方法の一実施形態では、ステップ（ｂ）、（ｄ）、及び／又はステップ（ｆ）は、１つ以上のバイオマーカーに結合することができる第２の結合剤を含むアッセイを使用して行われ、第２の結合剤は、検出可能部分を含む。例えば、固定化（第１の）結合剤は、最初にタンパク質バイオマーカーをマイクロアレイの表面上に「捕捉」するのに使用され得、次いで第２結合剤は、「捕捉した」タンパク質を検出するのに使用され得る。

第２の結合剤は、抗体又はその抗原結合断片などの（第１の）結合剤に関して上に記載されるとおりであり得る。

当業者によって、試験試料中の１つ以上のバイオマーカー（例えば、タンパク質）が、ステップ（ｂ）を行う前に、検出可能部分で標識され得ることが理解されるであろう。同様に、対照試料中の１つ以上のバイオマーカーは、検出可能部分で標識され得る。

代替的に、又は加えて、第１及び／又は第２の結合剤は、検出可能部分で標識され得る。

「検出可能部分」とは、部分が検出され得るものであり、部分の相対量及び／又は位置（例えば、アレイ上の位置）が判定され得るという意味を含む。

好適な検出可能部分は、当該技術分野において周知である。例えば、検出可能部分は、蛍光部分、発光部分、化学発光部分、放射性部分、酵素部分からなる群から選択され得る。

１つの好ましい実施形態では、検出可能部分は、ビオチンである。

よって、検出可能部分は、特定の条件に曝露される場合に検出され得る、蛍光及び／又は発光及び／又は化学発光部分であり得る。例えば、蛍光部分は、蛍光部分の励起を引き起こすために特定の波長及び強度で放射線（すなわち、光）に曝露される必要があり、それによって検出され得る特定の波長で検出可能な蛍光を放射することを可能にし得る。

代替的に、検出可能部分は、（好ましくは検出不可能な）基質を可視化及び／又は検出することができる検出可能な生成物に変換することができる酵素であり得る。好適な酵素の例は、例えば、ＥＬＩＳＡアッセイに関して下記により詳細に考察される。

更なる代替では、検出可能部分は、イメージングに有用である放射性原子であり得る。好適な放射性原子は、シンチグラフィー研究について^９９ｍＴｃ及び^１２３Ｉを含む。他の容易に検出可能な部分としては、例えば、同様に^１２３Ｉ、^１３１Ｉ、^１１１Ｉｎ、^１９Ｆ、^１３Ｃ、^１５Ｎ、^１７Ｏ、ガドリニウム、マンガン、又は鉄などの磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）のためのスピン標識が挙げられる。明らかに、検出される薬剤（例えば、本明細書に記載の試験試料及び／若しくは対照試料中の１つ以上のバイオマーカー、並びに／又は選択されたタンパク質の検出に使用される抗体分子など）は、検出可能部分が容易に検出可能となるために、適切な原子同位体を十分に有していなければならない。

血清又は血漿タンパク質を検出するための好ましいアッセイは、モノクローナル及び／又はポリクローナル抗体を使用するサンドイッチアッセイを含む、酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）、ラジオイムノアッセイ（ＲＩＡ）、免疫放射アッセイ（ＩＲＭＡ）、及び免疫酵素アッセイ（ＩＥＭＡ）を含む。例示的なサンドイッチアッセイは、参照により本明細書に組み込まれる、米国特許第４，３７６，１１０号及び同第４，４８６，５３０号にＤａｖｉｄらによって記載されている。スライド上の細胞の抗体染色は、当業者には周知のように、細胞学検査室診断試験において周知の方法で使用され得る。

便利には、アッセイは、典型的には、通常は固相アッセイにおいて、呈色反応生成物を与える酵素の使用を含む、ＥＬＩＳＡ（酵素結合免疫吸着アッセイ）である。西洋ワサビペルオキシダーゼ及びホスファターゼなどの酵素が広く用いられてきた。ホスファターゼ反応を増幅する方法は、ＮＡＤＰを基質として使用して、ここで第２の酵素システムの補酵素として作用するＮＡＤを生成することである。Ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｃｏｌｉ由来のピロホスファターゼは、酵素が組織中に存在せず、安定であり、良好な反応色を与えるので、良好な複合体を提供する。ルシフェラーゼなどの酵素に基づく化学発光システムを使用することもできる。

ＥＬＩＳＡ法は、当該技術分野において周知であり、例えば、Ｔｈｅ ＥＬＩＳＡ Ｇｕｉｄｅｂｏｏｋ（Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ），２０００，Ｃｒｏｗｔｈｅｒ，Ｈｕｍａｎａ Ｐｒｅｓｓ，ＩＳＢＮ－１３：９７８－０８９６０３７２８１（その開示は参照により本明細書に組み入れられる）を参照されたい。

代替的に、ビタミンビオチンとの複合は、それが大きな特異性及び親和性で結合する酵素結合アビジン又はストレプトアビジンとのその反応によってこれを容易に検出することができるので、頻繁に使用される。

１つの好ましい実施形態では、ステップ（ｂ）、（ｄ）、及び／又はステップ（ｆ）は、アレイを使用して行われ得る。

アレイ自体は、当該技術分野において周知である。典型的には、それらは、各々固体支持体の表面上に形成された無限の面積を有する、間隔があいた（すなわち、離散）領域（「スポット」）を有する線形又は二次元構造で形成される。アレイはまた、各ビーズを分子コード若しくはカラーコードによって識別又は連続流において識別することができるビーズ構造とすることができる。分析はまた連続して行うことができ、試料は各々溶液から分子のクラスを吸着する一連のスポット上を通過させる。固体支持体は、典型的には、ガラス又はポリマーであり、最も一般的に使用されるポリマーは、セルロース、ポリアクリルアミド、ナイロン、ポリスチレン、ポリ塩化ビニル、又はポリプロピレンである。固体支持体は、チューブ、ビーズ、ディスク、シリコンチップ、マイクロプレート、ポリフッ化ビニリデン（ＰＶＤＦ）膜、ニトロセルロース膜、ナイロン膜、他の多孔質膜、非多孔質膜（例えば、とりわけ、プラスチック、ポリマー、パースペックス、シリコン）、複数のポリマーピン、若しくは複数のマイクロタイターウェル、又はタンパク質、ポリヌクレオチド、及び他の好適な分子を固定化するため、並びに／若しくはイムノアッセイを行うために好適である任意の他の表面の形態であり得る。結合プロセスは、当該技術分野において周知であり、一般に、タンパク質分子、ポリヌクレオチドなどを固体支持体に共有結合又は物理吸着する架橋からなる。接触若しくは非接触プリント、マスキング、又はフォトリソグラフィーなどの、周知の技法を使用することによって、各スポットの位置を定義することができる。説明については、Ｊｅｎｋｉｎｓ，Ｒ．Ｅ．，Ｐｅｎｎｉｎｇｔｏｎ，Ｓ．Ｒ．（２００１，Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ，２，１３－２９）及びＬａｌ ｅｔ ａｌ（２００２，Ｄｒｕｇ Ｄｉｓｃｏｖ Ｔｏｄａｙ １５；７（１８ Ｓｕｐｐｌ）：Ｓ１４３－９）を参照されたい。

典型的には、アレイは、マイクロアレイである。「マイクロアレイ」とは、少なくとも約１００／ｃｍ^２、好ましくは少なくとも約１０００／ｃｍ^２の離散領域の密度を有する領域のアレイの意味を含む。マイクロアレイ内の領域は、典型的な寸法、例えば、約１０～２５０μｍの範囲の直径を有し、アレイ内の他の領域からほぼ同じ距離だけ離れている。アレイはまた、マクロアレイ又はナノアレイであり得る。

（上記で考察された）好適な結合分子が識別及び単離されると、当業者は、分子生物学の分野で周知の方法を使用してアレイを製造することができる。

アレイフォーマットの例は、下記で実施例及びその中で引用されている参考文献に記載されており、例えば、Ｓｔｅｉｎｈａｕｅｒ ｅｔ ａｌ．，２００２、Ｗｉｎｇｒｅｎ ａｎｄ Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ，２００８、Ｗｉｎｇｒｅｎ ｅｔ ａｌ．，２００５、Ｄｅｌｆａｎｉ ｅｔ ａｌ．，２０１６（それらの開示は参照により本明細書に組み込まれる）を参照されたい。

よって、例示的な実施形態では、本方法は、
（ｉ）試料（例えば、血清）中に存在するバイオマーカーをビオチンで標識することと、
（ｉｉ）ビオチン標識タンパク質を、複数のｓｃＦｖを含むアレイと接触させることであって、複数のｓｃＦｖが、その表面上の離散した位置に固定化され、ｓｃＦｖが、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）におけるタンパク質のうちの１つ以上に対して特異性を有する、接触させることと、
（ｉｉｉ）（表面結合ｓｃＦｖ上に固定化された）ビオチン標識タンパク質を、蛍光色素を含むストレプトアビジン複合体と接触させることと、
（ｉｖ）アレイ表面上の離散した位置にある色素の存在を検出することと、を含み、
アレイ表面上の色素の発現が、試料中の表Ａからのバイオマーカーの発現を示す。

追加的又は代替的な実施形態では、ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量は、本方法の一部として測定される。ＣＡ１９－９は、表Ａに定義される他のバイオマーカーと一緒に、又は別々に測定され得る。例えば、ＣＡ１９－９は、別個のＥＬＩＳＡ法を介して測定され得る。次いで、ＣＡ１９－９に関するデータは、膵臓がん関連病態を判定するために、表Ａに定義される他のバイオマーカーに関するデータと一緒に、又は別個に分析され得る。

代替的な実施形態では、ステップ（ｂ）、（ｄ）、及び／又は（ｆ）は、１つ以上のバイオマーカーをコードする核酸分子の発現を測定することを含む。

核酸分子は、ｍＲＮＡ又はｃＤＮＡなどの、遺伝子発現中間体又はその誘導体であり得る。

よって、ステップ（ｂ）、（ｄ）、及び／又は（ｆ）において１つ以上のバイオマーカーの発現を測定することは、サザンハイブリダイゼーション、ノーザンハイブリダイゼーション、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）、逆転写酵素ＰＣＲ（ＲＴ－ＰＣＲ）、定量的リアルタイムＰＣＲ（ｑＲＴ－ＰＣＲ）、ナノアレイ、マイクロアレイ、マクロアレイ、オートラジオグラフィー、及びｉｎ ｓｉｔｕハイブリダイゼーションからなる群から選択される方法を使用して行われ得る。

例えば、ステップ（ｂ）、（ｄ）、及び／又は（ｆ）における１つ以上のバイオマーカーの発現を測定することは、各々個別に表Ａに識別されるバイオマーカーの１つをコードする核酸分子に選択的に結合することができる、１つ以上の結合部分を使用して行われ得る。

便利には、１つ以上の結合部分は、各々ＤＮＡ、ＲＮＡ、ＰＮＡ、ＬＮＡ、ＧＮＡ、ＴＮＡ、又はＰＭＯなどの、核酸分子を含むか、又はそれからなる。

有利には、１つ以上の結合部分は、５～１００ヌクレオチド長である。例えば、１５～３５ヌクレオチド長。

核酸ベースの結合部分は検出可能部分を含み得ることが理解されるであろう。

よって、検出可能部分は、蛍光部分、発光部分、化学発光部分、放射性部分（例えば、放射性原子）、又は酵素部分からなる群から選択され得る。

代替的又は追加的に、検出可能部分は、例えば、テクネチウム－９９ｍ、ヨウ素－１２３、ヨウ素－１２５、ヨウ素－１３１、インジウム－１１１、フッ素－１９、炭素－１３、窒素－１５、酸素－１７、リン－３２、硫黄－３５、重水素、トリチウム、レニウム－１８６、レニウム－１８８、及びイットリウム－９０からなる群から選択される、放射性原子を含み得るか、又はそれからなり得る。

代替的又は追加的に、結合部分の検出可能部分は、蛍光部分であり得る。

更なる態様では、核酸分子は、循環腫瘍ＤＮＡ分子（ｃｔＤＮＡ）である。

ｃｔＤＮＡを検出するのに好適な方法は、現在十分に確立されており、例えば、Ｌｅｗｉｓ ｅｔ ａｌ．，２０１６，Ｗｏｒｌｄ Ｊ Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ．２２（３２）：７１７５－７１８５、及びその中に引用される参考文献（その開示は参照により本明細書に組み込まれる）を参照されたい。

上で詳述されるように、ステップ（ａ）（及び／又はステップ（ｃ）及び／又は（ｅ））で提供される試料は、未分画血液、血漿、血清、組織液、膵臓組織、乳汁、胆汁、及び尿からなる群から選択され得る。

便利には、ステップ（ａ）、（ｃ）、及び／又は（ｅ）で提供される試料は、血清である。

任意に１つ以上の更なるバイオマーカー、例えば、表１からの１つ以上の追加的なバイオマーカーと併せた、表Ａにおけるバイオマーカーのいくつか又は全ての適切な選択によって、本発明の方法は、膵臓がんの診断について高い予測精度を示す。

よって、ＲＯＣ ＡＵＣ値によって判定される、本方法の予測精度は、少なくとも０．５０、例えば、少なくとも０．５５、０．６０、０．６５、０．７０、０．７５、０．８０、０．８１、０．８２、０．８３、０．８４、０．８５、０．８６、０．８７、０．８８、０．８９、０．９０、０．９１、０．９２、０．９３、０．９４、０．９５、０．９６、０．９７、０．９８、又は少なくとも０．９９であり得る。

よって、一実施形態では、ＲＯＣ ＡＵＣ値によって判定される、本方法の予測精度は、少なくとも０．８０、又は好ましくは少なくとも０．８３である。

よって、別の実施形態では、ＲＯＣ ＡＵＣ値によって判定される、本方法の予測精度は、少なくとも０．９０、又は好ましくは少なくとも０．９２である。

本発明の方法では、ステップ（ｂ）（及び／又はステップ（ｄ）及び／又は（ｅ））で得られた「生」データは、診断に達する前に１つ以上の分析ステップを経験する。例えば、生データは、１つ以上の対照値に対して標準化される（すなわち、正規化される）必要があり得る。

典型的には、診断は、ｈｔｔｐ：／／ｃｒａｎ．ｒ－ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ／ｗｅｂ／ｐａｃｋａｇｅｓ／ｅ１０７１／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ（例えば、ｅ１０７１ １．５－２４）から入手可能なものなどの、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を使用して行われる。しかしながら、任意の他の好適な手段もまた使用され得る。

サポートベクターマシン（ＳＶＭ）は、分類及び回帰に使用される一連の関連教師あり学習方法である。各々２つのカテゴリーのうちの１つに属するものとしてマークされた一連の訓練例を考慮して、ＳＶＭ訓練アルゴリズムは、新たな例が１つのカテゴリー又は他方に該当するかを予測するモデルを構築する。直感的には、ＳＶＭモデルは、別々のカテゴリーの例ができるだけ広い明確なギャップで分かれるようにマッピングされた、空間における点としての例を示すものである。新たな例は次いで同じ空間にマッピングされ、それらがギャップのどちら側に該当するかに基づいて、カテゴリーに属すると予測される。

より形式的には、サポートベクターマシンは、高次元又は無限次元の空間に超平面又は超平面の集合を構築し、それは分類、回帰、又は他のタスクに使用することができる。直感的には、一般にマージンが大きいほど分類器の汎化誤差が低くなるので、任意のクラスの最も近い訓練データポイント（いわゆる機能的マージン）まで最も大きな距離を有する超平面によって、良好な分離が達成される。ＳＶＭの詳細な情報については、例えば、Ｂｕｒｇｅｓ，１９９８，Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ，２：１２１－１６７を参照されたい。

本発明の一実施形態では、ＳＶＭは、既知の疾患状態を有する個体（例えば、膵臓がんを有することが知られている個体、急性炎症性膵炎を有することが知られている個体、慢性膵炎を有することが知られている個体、又は健常であることが知られている個体）からのバイオマーカープロファイルを使用して、本発明の方法を行う前に「訓練」される。そのような訓練試料をかけることによって、ＳＶＭは、どのバイオマーカープロファイルが膵臓がんと関連しているかを学習することができる。訓練プロセスが完了すると、ＳＶＭは次いで、試験されたバイオマーカー試料が膵臓がんを有する個体からのものであるかどうかを判定することができる。

しかしながら、この訓練手順は、ＳＶＭを必要な訓練パラメータで事前プログラムすることによって回避することができる。例えば、診断は、表Ａに列挙されるバイオマーカーのいずれか又は全ての測定に基づいて、表７に詳述されるＳＶＭアルゴリズムを使用して既知のＳＶＭパラメータに従って行われ得る。

当業者によって、好適なＳＶＭパラメータは、ＳＶＭマシンを適切なデータの選択（すなわち、既知の膵臓がん状態を有する個体からのバイオマーカー測定値）で訓練することによって、表Ａに列挙されるバイオマーカーの任意の組み合わせについて判定することができることが理解されるであろう。代替的に、実施例及び図のデータは、当該技術分野で知られる任意の他の好適な統計的方法に従って特定の膵臓がん関連病態を判定するために使用され得る。

好ましくは、本発明の方法は、少なくとも６０％の精度、例えば、６１％、６２％、６３％、６４％、６５％、６６％、６７％、６８％、６９％、７０％、７１％、７２％、７３％、７４％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％、又は１００％精度を有する。

好ましくは、本発明の方法は、少なくとも６０％の感度、例えば、６１％、６２％、６３％、６４％、６５％、６６％、６７％、６８％、６９％、７０％、７１％、７２％、７３％、７４％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％、又は１００％感度を有する。本発明の方法は、少なくとも８３％の感度を有し得る。

好ましくは、本発明の方法は、少なくとも６０％の特異性、例えば、６１％、６２％、６３％、６４％、６５％、６６％、６７％、６８％、６９％、７０％、７１％、７２％、７３％、７４％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％、又は１００％特異性を有する。

本発明の方法は、少なくとも９５％の特異性を有し得る。

「精度」とは、方法の正確な結果の割合を意味し、「感度」とは、陽性として正確に分類される全ての膵臓がん陽性試料の割合を意味し、「特異性」とは、陰性として正確に分類される全ての膵臓がん陰性試料の割合を意味する。

シグナル強度は、当業者に知られる任意の好適な手段を使用して、例えば、Ａｒｒａｙ－Ｐｒｏ（Ｍｅｄｉａ Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ）を使用して定量化され得る。シグナル強度データは、（すなわち、技術的変動を調節するために）正規化され得る。正規化は、当業者に知られる任意の好適な方法を使用して行われ得る。代替的又は追加的に、データは、経験的ベイズアルゴリズムＣｏｍＢａｔを使用して正規化される（Ｊｏｈｎｓｏｎ ｅｔ ａｌ．，２００７）。

ＰＣＡ、ＡＮＯＶＡによるｑ値計算、及び／又は倍率変化計算などの当該技術分野において周知の方法を使用して、精製データの更なる統計分析が行われ得る。

上記のように、第１の（「トレーニング」）データセットは、膵臓がんの診断のためのバイオマーカーシグネチャーとして役立つ、例えば、表Ａからの、バイオマーカーの組み合わせを識別するために使用され得る。トレーニングデータセットの数学的分析は、最も好適なバイオマーカーシグネチャーを判定するために既知のアルゴリズムを使用して行われ得る。所与のバイオマーカーの組み合わせ（シグネチャー）の予測精度は、次に新しい（「検証」）データセットに対して検証することができる。

当業者によって、試験された個体は、任意の民族又は地理的起源のものであり得ることが理解されるであろう。代替的に、試験された個体は、例えば、民族及び／又は地理的起源に基づいて、定義された部分母集団のものであり得る。例えば、試験された個体は、白人及び／又は中国人（例えば、漢民族）であり得る。

典型的には、ステップ（ａ）、（ｃ）、及び／又は（ｅ）で提供される試料は、膵臓がんの治療（例えば、切除、化学療法、放射線療法）の前に提供される。

一実施形態では、試験される個体は、慢性膵炎、遺伝性膵管腺がん、及びポイツ－ジェガース症候群からなる群から選択される１つ以上の状態を患っている。

診断される膵臓がんは、腺がん、腺扁平上皮がん、印環細胞がん、肝がん、コロイドがん、未分化がん、及び破骨細胞様巨細胞を伴う未分化がんからなる群から選択され得る。好ましくは、膵臓がんは、膵腺がんである。より好ましくは、膵臓がんは、膵外分泌がんとしても知られる膵管腺がんである。

本発明の第１の態様の１つの好ましい実施形態は、膵臓がんを有する個体の陽性診断後に、個体に膵臓がん療法を提供する追加ステップ（ｇ）を含む。

よって、本発明の関連態様は、
（ａ）本発明の第１の態様による方法を使用して、個体を、膵臓がんを有すると診断するステップと、
（ｂ）そのように診断された個体を膵臓がん療法（例えば、Ｔｈｏｔａ ｅｔ ａｌ．，２０１４，Ｏｎｃｏｌｏｇｙ ２８（１）：７０－４（その開示が参照により本明細書に組み込まれる）を参照されたい）で治療するステップと、を含む、膵臓がんを有する個体の治療方法を提供する。

膵臓がん療法は、外科手術、化学療法、免疫療法、化学免疫療法、熱化学療法、放射線療法、及びそれらの組み合わせからなる群から選択され得る。例えば、膵臓がん療法は、ＡＣ化学療法、カペシタビン及びドセタキセル化学療法（Ｔａｘｏｔｅｒｅ（登録商標））、ＣＭＦ化学療法、シクロホスファミド、ＥＣ化学療法、ＥＣＦ化学療法、Ｅ－ＣＭＦ化学療法（Ｅｐｉ－ＣＭＦ）、エリブリン（Ｈａｌａｖｅｎ（登録商標））、ＦＥＣ化学療法、ＦＥＣ－Ｔ化学療法、フルオロウラシル（５ＦＵ）、ＧｅｍＣａｒｂｏ化学療法、ゲムシタビン（Ｇｅｍｚａｒ（登録商標））、ゲムシタビン及びシスプラチン化学療法（ＧｅｍＣｉｓ又はＧｅｍＣｉｓｐｌａｔ）、ＧｅｍＴａｘｏｌ化学療法、イダルビシン（Ｚａｖｅｄｏｓ（登録商標））、リポソームドキソルビシン（ＤａｕｎｏＸｏｍｅ（登録商標））、マイトマイシン（Ｍｉｔｏｍｙｃｉｎ Ｃ Ｋｙｏｗａ（登録商標））、ミトキサントロン、ＭＭ化学療法、ＭＭＭ化学療法、パクリタキセル（Ｔａｘｏｌ（登録商標））、ＴＡＣ化学療法、タキソテール及びシクロホスファミド（ＴＣ）化学療法、ビンブラスチン（Ｖｅｌｂｅ（登録商標））、ビンクリスチン（Ｏｎｃｏｖｉｎ（登録商標））、ビンデシン（Ｅｌｄｉｓｉｎｅ（登録商標））、及びビノレルビン（Ｎａｖｅｌｂｉｎｅ（登録商標））であり得る。

したがって、本発明の更なる態様は、その投与計画が本発明の第１の態様の方法の結果に基づいて決定される、膵臓がんの治療に使用するための抗腫瘍剤（又はその組み合わせ）を提供する。

本発明の関連態様は、膵臓がんの治療における抗腫瘍剤（又はその組み合わせ）の使用を提供し、その投与計画は、本発明の第１の態様の方法の結果に基づいて決定される。

本発明の更なる関連態様は、膵臓がんを治療するための医薬品の製造における抗腫瘍剤（又はその組み合わせ）の使用を提供し、その投与計画は、本発明の第１の態様の方法の結果に基づいて決定される。

よって、本発明はまた、患者に有効量の抗腫瘍剤（又はその組み合わせ）を投与することを含む、膵臓がんを治療する方法も提供し、膵臓がんを治療するのに有効な抗腫瘍剤（又はその組み合わせ）の量は、本発明の第１の態様の方法の結果に基づいて決定される。

一実施形態では、抗腫瘍剤は、アルキル化剤（ＡＴＣコードＬ０１ａ）、代謝拮抗剤（ＡＴＣコードＬ０１ｂ）、植物アルカロイド若しくは他の天然産物（ＡＴＣコードＬ０１ｃ）、細胞毒性抗生物質若しくは関連物質（ＡＴＣコードＬ０１ｄ）、又は別の抗腫瘍剤（ＡＴＣコードＬ０１ｘ）を含むか、又はそれからなる。

したがって、一実施形態では、抗腫瘍剤は、ナイトロジェンマスタード類似体（例えば、シクロホスファミド、クロラムブシル、メルファラン、クロルメチン、イホスファミド、トロホスファミド、プレドニムスチン、又はベンダムスチン）、スルホン酸アルキル（例えば、ブスルファン、トレスルファン、又はマンノスルファン）、エチレンイミン（例えば、チオテパ、トリアジコン、又はカルボコン）、ニトロソ尿素（例えば、カルムスチン、ロムスチン、セムスチン、ストレプトゾシン、フォテムスチン、ニムスチン、又はラニムスチン）、エポキシド（例えば、エトグルシド）、又は別のアルキル化剤（ＡＴＣコードＬ０１ａｘ、例えば、ミトブロニトール、ピポブロマン、テモゾロミド、又はダカルバジン）からなる群から選択されるアルキル化剤を含むか、又はそれからなる。

別の実施形態では、抗腫瘍剤は、葉酸類似体（例えば、メトトレキサート、ラルチトレキセド、ペメトレキセド、又はプララトレキセート）、プリン類似体（例えば、メルカプトプリン、チオグアニン、クラドリビン、フルダラビン、クロファラビン、又はネララビン）、又はピリミジン類似体（例えば、シタラビン、フルオロウラシル（５－ＦＵ）、テガフール、カルモフール、ゲムシタビン、カペシタビン、アザシチジン、又はデシタビン）からなる群から選択される代謝拮抗剤を含むか、又はそれからなる。

また更なる実施形態では、抗腫瘍剤は、ビンカアルカロイド若しくはビンカアルカロイド類似体（例えば、ビンブラスチン、ビンクリスチン、ビンデシン、ビノレルビン、又はビンフルニン）、ポドフィロトキシン誘導体（例えば、エトポシド又はテニポシド）、コルヒチン誘導体（例えば、デメコルシン）、タキサン（例えば、パクリタキセル、ドセタキセル、又はパクリタキセルポリグルメックス）、又は別の植物アルカロイド若しくは天然産物（ＡＴＣコードＬ０１ｃｘ、例えば、トラベクテジン）からなる群から選択される植物アルカロイド又は他の天然産物を含むか、又はそれからなる。

一実施形態では、抗腫瘍剤は、アクチノマイシン（例えば、ダクチノマイシン）、アントラサイクリン若しくは関連物質（例えば、ドキソルビシン、ダウノルビシン、エピルビシン、アクラルビシン、ゾルビシン、イダルビシン、ミトキサントロン、ピラルビシン、バルルビシン、アムルビシン、又はピキサントロン）、又は別のもの（ＡＴＣコードＬ０１ｄｃ、例えば、ブレオマイシン、プリカマイシン、マイトマイシン、又はイクサベピロン）からなる群から選択される細胞毒性抗生物質又は関連物質を含むか、又はそれからなる。

更なる実施形態では、抗腫瘍剤は、白金化合物（例えば、シスプラチン、カルボプラチン、オキサリプラチン、サトラプラチン、又はポリプラチレン）、メチルヒドラジン（例えば、プロカルバジン）、モノクローナル抗体（例えば、エドレコロマブ、リツキシマブ、トラスツズマブ、アレムツズマブ、ゲムツズマブ、セツキシマブ、ベバシズマブ、パニツムマブ、カツマキソマブ、又はオファツムマブ）、光線力学／放射線療法に使用される増感剤（例えば、ポルフィマーナトリウム、アミノレブリン酸メチル、アミノレブリン酸、テモポルフィン、又はエファプロキシラル）、又はタンパク質キナーゼ阻害剤（例えば、イマチニブ、ゲフィチニブ、エルロチニブ、スニチニブ、ソラフェニブ、ダサチニブ、ラパチニブ、ニロチニブ、テムシロリムス、エベロリムス、パゾパニブ、バンデタニブ、アファチニブ、マシチニブ、又はトセラニブ）からなる群から選択される抗腫瘍剤を含むか、又はそれからなる。

また更なる実施形態では、抗腫瘍剤は、アムサクリン、アスパラギナーゼ、アルトレタミン、ヒドロキシカルバミド、ロニダミン、ペントスタチン、ミルテフォシン、マソプロコール、エストラムスチン、トレチノイン、ミトグアゾン、トポテカン、チアゾフリン、イリノテカン（カンプトサール）、アリトレチノイン、ミトタン、ペガスパルガーゼ、ベキサロテン、三酸化ヒ素、デニロイキンジフチトックス、ボルテゾミブ、セレコキシブ、アナグレリド、オブリメルセン、シチマジーンセラデノベック、ボリノスタット、ロミデプシン、オマセタキシンメペスクシナート、エリブリン、又はフォリン酸からなる群から選択される抗腫瘍剤を含むか、又はそれからなる。

一実施形態では、抗腫瘍剤は、１つ以上の抗腫瘍剤、例えば、本明細書で定義される１つ以上の抗腫瘍剤の組み合わせを含むか、又はそれからなる。膵臓がんの治療に使用される併用療法の一例は、ＦＯＬＦＩＲＩＮＯＸであり、これは下記の４つの薬剤：
・ＦＯＬ－フォリン酸（ロイコボリン）、
・Ｆ－フルオロウラシル（５－ＦＵ）、
・ＩＲＩＮ－イリノテカン（Ｃａｍｐｔｏｓａｒ）、及び
・ＯＸ－オキサリプラチン（Ｅｌｏｘａｔｉｎ）からなる。

よって、上記の方法からの特定の任意の実施形態を組み合わせることによって、本発明は、個体において膵腺がん（例えば、Ｉ又はＩＩ期）を診断及び治療するための方法を提供し得、当該方法は、
（ａ）ヒト患者についての血清又は血漿試料を入手又は提供することと、
（ｂ）（例えば、試料を、各々バイオマーカーの１つに対して特異性を有する、１つ以上の抗体、又はその抗原結合断片と接触させ、当該バイオマーカーへの当該抗体又は断片への結合を検出することによって）試料中の表Ａからのバイオマーカーのうちの１つ以上（例えば、全て）の存在及び／若しくは量を検出することと、
（ｃ）試料中の１つ以上のバイオマーカーの存在及び／若しくは量に基づいて、患者を膵腺がん（例えば、Ｉ又はＩＩ期）と診断することと、
（ｄ）有効量の化学療法剤（例えば、ゲムシタビン）を診断された患者に投与、及び／又は膵臓の全部又は一部を外科的に除去、及び／又は放射線療法を施すことと、を含む。

ステップ（ｂ）は、例えば、表Ａに列挙されるバイオマーカーの２つ以上、例えば全ての試料中の存在及び／若しくは量を判定することを含み得ることが理解されるであろう。このステップは、本明細書に記載されるように、例えば、アレイプレートの表面上に固定されたバイオマーカーに対して特異性を有する複数のｓｃＦｖを含む、アレイの使用を含み得る。

本発明の任意の態様の追加的又は代替的な実施形態では、ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量は、別個の方法、例えば、酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）キットによって判定され得る。

ステップ（ｃ）は、診断を確認又は確立するために、１つ以上の更なる臨床調査（生検試料の試験及び／又は患者のインビボイメージングなど）を更に含み得ることが理解されるであろう。

ステップ（ｄ）は、化学療法剤及び／又は外科手術及び／又は放射線療法の組み合わせの投与を含み得ることが理解されるであろう。

１つの好ましい実施形態では、患者は、切除可能な膵腺がん（例えば、Ｉ又はＩＩ期）と診断され、ステップ（ｄ）は、化学療法（例えば、ゲムシタビン及び／若しくは５－フルオロウラシル）と組み合わされた（例えば、膵頭部を除去するためのＷｈｉｐｐｌｅ法若しくは膵全摘術を使用する）膵臓の全部若しくは一部の外科的除去を含む。化学療法は外科手術の前及び／又は後に実施され得ることが理解されるであろう。

一実施形態では、そのような方法は、疾患の表現型の提示の前に（すなわち、観察可能な臨床症状が発症する前に）早期膵腺がんの診断を可能にする。よって、方法は、無症候性患者、特に、疾患の家族歴を有するもの、タバコ喫煙者、肥満個体、糖尿病、並びに慢性膵炎、慢性Ｂ型肝炎感染症、胆石症、及び／又は関連遺伝的素因（例えば、ポイツ－ジェガース症候群、家族性異型多発母斑黒色腫症候群、リンチ症候群、ＢＲＣＡ１変異、及び／又はＢＲＣＡ２変異）を有する個体などの膵臓がんを発症するリスクが高いものにおける膵腺がんを診断するのに使用され得る。そのような高リスクの個体の効果的なモニタリングは、膵腺がんの早期診断を可能にし、よって生存の可能性を大幅に増加させることができる。

本発明の別の態様は、膵臓がん療法を対象に投与することを含むか又はそれからなる、対象における膵臓がん関連病態を治療するための方法であって、当該対象が、対象における膵臓がん関連病態の存在を示す本発明のバイオマーカーシグネチャーを有する、方法を提供する。膵臓がん療法は、切除、化学療法、及び／又は放射線療法であり得る。一実施形態では、膵臓がん療法は、本明細書において上記のように、少なくとも１つの抗腫瘍剤の投与を含む。

本方法は、（例えば、治療前に）表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカー（例えば、表Ａにおける全てのバイオマーカー）の試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することを更に含み得る。本方法は、本明細書において上記のように、（例えば、治療前に）対象からの試験試料のバイオマーカーシグネチャーを判定することを含み得る。

本発明の別の態様は、生物学的試料（例えば、血清試料）における又はその臨床的有意性を有する（例えば、診断及び／又は予後価値を有する）バイオマーカーシグネチャーを検出するための方法であって、本発明の第１の態様に関して上記で定義されるステップ（ａ）及び（ｂ）を含む、方法を提供する。好ましくは、バイオマーカーシグネチャーは、表Ａにおけるバイオマーカーの全てを含むか又はそれらからなる。

本発明の第１の態様に関連する本発明の更なる態様は、膵臓がん関連病態を診断又は判定するための方法であって、
（ａ）試験されるべき個体からの試料を提供するステップと、
（ｂ）表５及び／又は表６に記載される抗体配列のうちの１つ以上によって結合される１つ以上のタンパク質の試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することによって試験試料のバイオマーカーシグネチャーを判定するステップと、を含むか、又はそれらからなり、
表５及び／又は表６に記載される抗体配列のうちの１つ以上によって結合される１つ以上のタンパク質の試験試料中の存在及び／若しくは量が、個体における膵臓がん関連病態を示す、方法を提供する。

代替的又は追加的な実施形態では、ステップ（ｂ）は、表５に記載される抗体配列のうちの１つ以上によって結合される１つ以上のタンパク質の試験試料中の存在及び／若しくは量を測定するステップを含む。例えば、配列番号６、１１、１３、１５、２０、３０、３２、及び３６のうちの１つ以上を含む１つ以上の結合剤によって結合される１つ以上のタンパク質。

本明細書における本発明の他の態様に関連して説明される全ての実施形態は、本発明のこの更なる態様に等しく適用できる。更に、本発明のこの態様は、本発明の第１の態様の任意の実施形態と組み合わされ得る。例えば、本方法は、ステップ（ｂ）において、表５に記載される抗体配列のうちの１つ以上を含む１つ以上の結合剤によって結合される１つ以上のタンパク質の試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することとともに、表Ａからの２つ以上のバイオマーカーの試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することを含み得る。

一実施形態では、本方法は、抗体配列の配列番号３０、３２、及び３６のうちの１つ以上を含む１つ以上の結合剤によって結合される１つ以上のタンパク質の試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することを含む。

本発明の更なる態様は、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）に定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上の試料中の存在を検出するための１つ以上の薬剤（上記の結合剤のいずれかなど）を含む、個体における膵臓がん関連病態を診断又は判定するためのアレイを提供し、任意に、ＣＡ１９－９の存在を検出するための薬剤を更に含む。

よって、アレイは、本発明の第１及びその後の態様による方法を行うのに好適である。

アレイは、タンパク質レベル又は核酸レベルのいずれかで、表Ａに定義されるバイオマーカーのうちの１つ以上に（個別に又は集合的に）結合することができる１つ以上の結合剤を含む。

アレイは、１つ以上、好ましくは２つ以上の結合剤を含み得、結合剤は各々、第１の態様で定義されるバイオマーカーに選択的に結合することができる。したがって、アレイは、第１の態様で定義されるバイオマーカーの任意の特定の選択と相関するバイオマーカー特異的結合剤の特定の選択を含み得るか、又はそれからなり得る。

１つの好ましい実施形態では、アレイは、タンパク質レベルで表Ａに定義されるバイオマーカーの１つ以上に（個別に又は集合的に）結合することができる、１つ以上の抗体、又はその抗原結合断片を含む。例えば、アレイは、タンパク質レベルで表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）に定義されるバイオマーカーの全てに（集合的に）結合することができるｓｃＦｖ分子を含み得、並びに任意に、アレイは、ＣＡ１９－９に結合するための薬剤を更に含み得る。

代替的な実施形態では、アレイは、以下のバイオマーカー：
（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、（ｖ）補体Ｃ４、（ｖｉ）補体Ｃ５、（ｖｉｉ）シスタチンＣ、並びに（ｖｉｉｉ）ＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２、並びに任意に、表１からの１つ以上の追加的なバイオマーカーに（個別に又は集合的に）結合することができる、１つ以上の抗体、又はその抗原結合断片を含む。

追加的又は代替的な実施形態では、アレイは、ＣＡ１９－９に結合することができる、１つ以上の抗体、又はその抗原結合断片を含む。しかしながら、ＣＡ１９－９は、別々に測定され得る。

アレイは１つ以上の陽性及び／又は陰性対照試料を含み得ることが理解されるであろう。例えば、便利には、アレイは、陽性対照試料としてウシ血清アルブミン、及び／又は陰性対照試料としてリン酸緩衝食塩水を含む。

便利には、アレイは、表５における抗体の１つ以上、例えば、全てを含む。

有利には、アレイは、表６における抗体の１つ以上、例えば、全てを含む。

本発明の更なる態様は、個体における膵臓がん関連病態を判定するためのバイオマーカーとしての、表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカーの使用を提供する。

追加的又は代替的な実施形態では、使用は、以下のバイオマーカー：
（ｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉｉ）補体因子Ｂ、（ｉｖ）ＩＧＦＢＰ３、（ｖ）補体Ｃ４、（ｖｉ）補体Ｃ５、（ｖｉｉ）シスタチンＣ、並びに（ｖｉｉｉ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２を含み、任意に、ＣＡ１９－１９及び／又は表１からの１つ以上の追加的なバイオマーカーを含む。

例えば、表Ａに定義されるバイオマーカー（例えば、タンパク質）の全ては、個体における膵臓がんの存在を判定するための診断シグネチャーとして一緒に使用され得る。

本発明の更なる態様は、個体における膵臓がん関連病態を診断又は判定するためのキットであって、
（ａ）本発明によるアレイ、又はそれを作製するための構成要素と、
（ｂ）上記に定義される（例えば、本発明の第１又はその後の態様における）方法を行うための指示と、を含む、キットを提供する。

本発明の更なる態様は、個体における膵臓がん関連病態を診断又は判定するためのキットの調製における、本明細書に（例えば、表Ａに又は具体的には表Ａ（ｉ）～（ｖｉ））記載されるバイオマーカーへの１つ以上の結合部分の使用を提供する。よって、キットなどの調製において、各々異なるバイオマーカーを標的とする、複数の異なる結合部分が使用され得る。一実施形態では、結合部分は、本明細書に記載される、抗体又はその抗原結合断片（例えば、ｓｃＦｖ）である。

本発明の更なる態様は、個体における膵臓がんを治療する方法であって、
（ａ）本発明の第１又はその後の態様のいずれかに定義される方法に従って膵臓がん関連病態を判定するステップと、
（ｂ）個体に、膵臓がん療法を提供するステップと、を含む、方法を提供する。

例えば、膵臓がん療法は、外科手術（例えば、切除）、化学療法、免疫療法、化学免疫療法、及び熱化学療法（上記参照）からなる群から選択され得る。

本発明の更なる態様は、例えば、ステップ（ｃ）（及びその後の発現測定ステップ）の発現データを解釈し、それによって膵臓がん関連病態を診断又は判定するための、本発明の方法を行うためのコンピュータプログラムを提供する。コンピュータプログラムは、プログラム化ＳＶＭであり得る。コンピュータプログラムは、当業者に知られる好適なコンピュータ可読キャリアに記録され得る。好適なコンピュータ可読キャリアは、コンパクトディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）などを含む）、フロッピーディスク、フラッシュメモリドライブ、ＲＯＭ、又はハードディスクドライブを含み得る。コンピュータプログラムは、コンピュータプログラムを実行するのに好適なコンピュータにインストールされ得る。

本発明の特定の態様を具体化する好ましい非限定的な実施例を、以下の図面を参照して説明する。

８プレックスバイオマーカーシグネチャーのためのＶｏｌｃａｎｏプロットプロットは、選択されたバイオマーカーシグネチャーに含まれる８つのタンパク質について、ｌｏｇ２の変化率（ＰＤＡＣ対対照）に対してプロットされた逆未調整ｌｏｇ１０ Ｐ値を示す。ＨＡＤＨ２（３）ｓｃＦｖクローンは、主にゲルソリン（ＧＳＮ）の差異的発現を反映し、ＯＰＧ（２）及びＭＵＣ１６（１）クローンは、それぞれ、ＶＷＦ及びＦＣＮ２／ＭＡＳＰ２の差異的発現も反映し得ることに留意されたい。 健常対照対ＰＤＡＣ Ｉ～ＩＶ期の分類分類は、異なるＰＤＡＣ期の患者試料からの健常対照に関する。データは、ＣＡ１９－９ ＥＬＩＳＡと組み合わせた８プレックスマイクロアレイベースの分析によって導出されている。結果は、ＲＯＣ曲線及びそれらの対応するＡＵＣ値として提示される。 症候性対照対ＰＤＡＣ Ｉ～ＩＶ期の分類分類は、異なるＰＤＡＣ期の患者試料からの症候性対照に関する。データは、ＣＡ１９－９ ＥＬＩＳＡと組み合わせた８プレックスマイクロアレイベースの分析によって導出されている。結果は、ＲＯＣ曲線及びそれらの対応するＡＵＣ値として提示される。 全ての対照対ＰＤＡＣ Ｉ～ＩＶ期の分類全ての対照（健常及び対症療法）対異なるＰＤＡＣ期の患者試料の分類。データは、ＣＡ１９－９ ＥＬＩＳＡと組み合わせた８プレックスマイクロアレイベースの分析によって導出されている。合計で、１１１３個の試料を分析した。この分析は、全ての対照からＰＤＡＣを分化させる０．９４のＳＶＭ ＲＯＣ ＡＵＣ値をもたらす。 全ての対照対ＰＤＡＣ Ｉ／ＩＩ期の分類分類は、初期ＰＤＡＣ期（Ｉ／ＩＩ）の患者試料からの全ての対照（健常及び対症療法）に関する。データは、ＣＡ１９－９ ＥＬＩＳＡと組み合わせた８プレックスマイクロアレイベースの分析によって導出されている。この分析は、全ての対照から８９のＰＤＡＣ Ｉ期及びＩＩ期を分化させる０．９５のＳＶＭ ＲＯＣ ＡＵＣ値をもたらす。 慢性膵炎対ＰＤＡＣ Ｉ／ＩＩ期の分類分類は、初期ＰＤＡＣ期（Ｉ／ＩＩ）の患者試料からの慢性膵炎対照（症候性対照のサブグループ）に関する。データは、ＣＡ１９－９ ＥＬＩＳＡと組み合わせた８プレックスマイクロアレイベースの分析によって導出されている。結果は、ＲＯＣ曲線及びそれらの対応するＡＵＣ値として提示される。 ＰＤＡＣ Ｉ～ＩＶ期対家族性／遺伝性対照の分類ＰＤＡＣ（全ての病期）を有する患者対家族性／遺伝性対照からの血清試料の盲検化検証における分類。データは、ＣＡ１９－９評価と組み合わせたマルチプレックスマイクロアレイベースの分析によって導出されている。この分析は、家族性／遺伝性対照（ｎ＝２０３）から、ＰＤＡＣ試料（Ｉ～ＩＶ期；ｎ＝１６７）を分化させる０．９４のＲＯＣ ＡＵＣ値をもたらす。 ＰＤＡＣ Ｉ／ＩＩ期対家族性／遺伝性対照の分類早期（Ｉ／ＩＩ期）ＰＤＡＣを有する患者対家族性／遺伝性対照からの血清試料の盲検化検証における分類。データは、ＣＡ１９－９評価と組み合わせたマルチプレックスマイクロアレイベースの分析によって導出されている。この分析は、家族性／遺伝性対照（ｎ＝２０３）から、早期ＰＤＡＣ試料（Ｉ／ＩＩ期；ｎ＝５６）を分化させる０．９２のＲＯＣ ＡＵＣ値をもたらす。 ＰＤＡＣ Ｉ～ＩＶ期対健常対照の分類ＰＤＡＣ（全ての病期）を有する患者対健常対照からの血清試料の盲検化検証における分類。データは、ＣＡ１９－９評価と組み合わせたマルチプレックスマイクロアレイベースの分析によって導出されている。この分析は、健常対照（ｎ＝２２１）から、ＰＤＡＣ試料（Ｉ～ＩＶ期；ｎ＝１６７）を分化させる０．９５のＲＯＣ ＡＵＣ値をもたらす。 ＰＤＡＣ Ｉ～ＩＩ期対健常対照の分類早期（Ｉ／ＩＩ期）ＰＤＡＣを有する患者対健常対照からの血清試料の盲検化検証における分類。データは、ＣＡ１９－９評価と組み合わせたマルチプレックスマイクロアレイベースの分析によって導出されている。この分析は、健常対照（ｎ＝２２１）から、早期ＰＤＡＣ試料（Ｉ／ＩＩ期；ｎ＝５６）を分化させる０．９３のＲＯＣ ＡＵＣ値をもたらす。 平均決定値の分布ＰＤＡＣ（全ての病期）試料、遺伝性／ＦＰＣリスク群試料（ＰａｎＦａｍと指定）、及び健常対照のそれぞれの平均決定値の盲検化検証における分布。このプロットは、３つのサブグループの各々からの個体の頻度を、０．２５の決定値間隔に分割したものである。

実施例１
背景
膵管腺がん（ＰＤＡＣ）は、１０％未満の５年生存率で最も進行性悪性腫瘍のうちの１つである。早期検出のためのびまん性症状及びバイオマーカーの欠如は、しばしば後期診断をもたらし、高い死亡率を説明する。より早期のＰＤＡＣ検出を可能にするバイオマーカーパネルは、患者管理及び生存率の向上に大きな価値がある。

方法
ＰＤＡＣに関連するバイオマーカーシグネチャーを解読するために、組換え抗体マイクロアレイプラットフォームを利用した。最初に、１８３個の独自の標的に対する３９６個の一本鎖可変断片（ｓｃＦｖ）を、ＰＤＡＣを非ＰＤＡＣ対照から区別するそれらの能力について評価した。データマイニング後、３８個のｓｃＦｖを、その後の多施設共同研究に含めるように選択した。３８プレックスマイクロアレイを使用して、３１５個のＰＤＡＣ（Ｉ～ＩＶ期）、３１０個の健常対照、及び４８８個の症候性対照からなる血清試料セット（ｎ＝１１１３）をプローブした。米国及び欧州の７つの参考場所で患者及び健常ボランティアから試料を収集した。

結果
マルチパラメータ分析の生物統計分析を使用して、早期ＰＤＡＣの検出のための新規の８プレックスバイオマーカーシグネチャーを誘導した。ＣＡ１９－９アッセイと組み合わせると、シグネチャーパネルは、０．９５のＲＯＣ－ＡＵＣを有する、早期ＰＤＡＣ（Ｉ及びＩＩ期）対全ての対照（健常及び症候性）を検出することができた。

結論
新規の８プレックスバイオマーカーシグネチャーは、確立されたＣＡ１９－９バイオマーカーに有意な直交情報を追加し、高予測性能を有する早期ＰＤＡＣの検出を可能にする。これは、膵臓がんの早期診断の可能性、及びそれによって外科的に切除可能な腫瘍の増加速度を明らかに指摘する。

略語
ＡＵＣ、曲線下面積；ＣＶ、変動係数；ＥＬＩＳＡ、酵素結合免疫吸着アッセイ；ＩＰ－ＭＳ、免疫沈降質量分析；ＬＡＳＳＯ、最小絶対値縮小選択演算子；ＭＷＣＯ、分画分子量；ＭＴ－ＰＢＳ、１％乳及び１％ Ｔｗｅｅｎ－２０を含むＰＢＳ；ＰＢＳ、リン酸緩衝生理食塩水；ＰＤＡＣ、膵管腺がん；ＲＦ、ランダムフォレスト；ＲＯＣ、受信者動作特性；ＲＴ、室温；ｓｃＦｖ、一本鎖断片変数；ＳＶＭ、サポートベクターマシン；Ｔ－ＰＢＳ、０．０５％ Ｔｗｅｅｎ－２０を含むＰＢＳ

概論
この多施設症例対照研究において、ＰＤＡＣ Ｉ～ＩＶ期患者の血清を、ＩｍｍｕｎｏｖｉａのＩＭＭｒａｙ（商標）組換え抗体マイクロアレイプラットフォームを使用して、ＣＡ１９－９アッセイと組み合わせて分析し、早期ＰＤＡＣと重複する警戒すべき症状を伴うセカンダリーケアで提示される臨床的に関連する対照からＩ／ＩＩ期膵臓がんを識別することができるバイオマーカーシグネチャーを識別した。

患者は、膵臓がんの診断が行われる前に、少なくとも１２カ月間症状を示し得る（Ｈａｅｎｏ ｅｔ ａｌ，２０１２、Ｈｉｐｐｉｓｌｅｙ－Ｃｏｘ ａｎｄ Ｃｏｕｐｌａｎｄ，２０１２ Ｓｔａｐｌｅｙ ｅｔ ａｌ，２０１２）。Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｃｏｌｌｅｇｅ Ｌｏｎｄｏｎ（ＵＣＬ）の最近の研究では、英国の大規模なプライマリーケアデータベースであるＴｈｅ Ｈｅａｌｔｈ Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＴＨＩＮ）を調査した。この研究では、ＰＤＡＣ患者が診断の１年前に一般医を訪れる頻度が平均で３倍高く、腹痛（３９％）、黄疸（３６％）、便通の変化（３０％）、又は消化不良（２１％）などの症状を伴っていることが示された（Ｋｅａｎｅ ｅｔ ａｌ，２０１４ｉ、Ｋｅａｎｅ ｅｔ ａｌ，２０１４ｉｉ）。現在、膵臓がんの疑いのある患者は、一般に有効性及び転帰が低い多数の紹介経路によって調査されている。

懸念される臨床集団を適切に反映した症候性対照試料を収集し、その後使用することにより、結果の臨床翻訳可能性を最大化することを目指した。健常対照者との比較のみに基づく研究では、懸念される疾患に対して非特異的なバイオマーカーシグネチャー、及び意図された臨床環境における検査の性能を表す可能性が低い感度及び特異性の推定値につながり得る。

方法
試料収集
全血清試料は、２０１６年～２０１９年の間に、米国及び欧州の７つの膵臓疾患参照施設にて収集された。この研究における試料を提供した施設は、ＵＣＬ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｆｏｒ Ｌｉｖｅｒ ａｎｄ Ｄｉｇｅｓｔｉｖｅ Ｈｅａｌｔｈ，Ｌｏｎｄｏｎ ＵＫ、Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ，Ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｏｆ Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ，Ｈｅｐａｔｏｌｏｇｙ ＆ Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎ，Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ，ＵＳＡ、Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｌａｎｇｏｎｅ Ｈｅａｌｔｈ，Ｐｅｒｌｍｕｔｔｅｒ Ｃａｎｃｅｒ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，ＵＳＡ、Ｂｅｔｈ Ｉｓｒａｅｌ Ｄｅａｃｏｎｅｓｓ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｃｅｎｔｅｒ（ＢＩＤＭＣ），Ｐａｎｃｒｅａｓ ａｎｄ Ｌｉｖｅｒ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｏｓｔｏｎ，ＵＳＡ、Ｒａｍｏｎ ｙ Ｃａｊａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｆｏｒ Ｈｅａｌｔｈ Ｒｅｓｅａｒｃｈ（ＩＲＹＣＩＳ），Ｍａｄｒｉｄ，Ｓｐａｉｎ、Ｖａｘｊｏ Ｃｅｎｔｒａｌ Ｈｏｓｐｉｔａｌ，Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｔｒａｎｓｆｕｓｉｏｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ｓｗｅｄｅｎ、及びＨａｌｌａｎｄｓ Ｈｏｓｐｉｔａｌ Ｖａｒｂｅｒｇ，Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｔｒａｎｓｆｕｓｉｏｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ｓｗｅｄｅｎであった。

研究コホートのデモグラフィック
ＵＣＬからの試料は、３０個のＰＤＡＣ、７９個の糖尿病対照、及び４０９個の非糖尿病症候性対照を含んだ。ピッツバーグ大学からの試料は、１６９個のＰＤＡＣ及び１５個の健常対照を含んだ。ＩＲＹＣＩＳからの試料は、４４個のＰＤＡＣ及び５０個の健常対照を含んだ。６０個のＰＤＡＣ試料が、Ｐｅｒｌｍｕｔｔｅｒ Ｃａｎｃｅｒ Ｃｅｎｔｅｒからのものであり、１２個のＰＤＡＣ試料が、ＢＩＤＭＣからのものであった。最後に、１４１人の健常対照がＶａｘｊｏの病院から、４８人がＶａｒｂｅｒｇの病院から、５６人が商業的な情報源（Ｆｏｌｉｏ Ｃｏｎｖｅｒｓａｎｔ）から得られた。

症候性対照試料は、ＰＤＡＣを示唆する懸念される症状（例えば、腹痛及び黄疸）を有するが、その後、様々な良性の膵臓及び胆道疾患、例えば、急性及び慢性膵炎、肝臓疾患、膵嚢胞、胆石疾患、並びにＩｇＧ４疾患と診断された個体から収集した。

ＣＡ１９－９アッセイ
血清ＣＡ１９－９レベルは、酵素結合免疫吸着アッセイ（ＥＬＩＳＡ）キット（ＣａｎＡｇ ＣＡ１９－９ ＥＩＡ、Ｆｕｊｉｒｅｂｉｏ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ、Ｇｏｔｅｂｏｒｇ、Ｓｗｅｄｅｎ）を使用して判定した。ＣＡ１９－９のレベルは、既知の濃度の参照標準物質を用いて、同じアッセイで生成された参照曲線から補間することによって計算した。全てのＣＡ１９－９アッセイは、製造元の説明書に従って複製して行った。

試料ビオチン化
血清試料を、ビオチンで標識した。簡単に、血清を、ＰＢＳ中で約８ｇ／ｌの総タンパク質濃度まで１：９に希釈し、１．１ｍＭのＥＺ－Ｌｉｎｋ ＮＨＳ－ＰＥＧ４－ビオチン（Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ）で標識した。溶液を４℃で２時間反応させ、次いで０．５ＭのＴｒｉｓ－ＨＣｌ（ｐＨ８．０）を添加してクエンチした。ビオチン化された血清試料を等分し、更なる分析まで－２０℃で保存した。

抗体マイクロアレイ作製
抗体マイクロアレイは、３３個の異なる抗原に対する３８個のヒト組換えｓｃＦｖを含んだ（表１）。

ｓｃＦｖ抗体は、厳密なスクリーニング及び選択プロトコルを使用して大規模なファージディスプレイライブラリーから選択されており、全て、好ましい抗原結合特性及び高いオンチップ機能性を提供することが示されている足場に基づいている（Ｓｔｅｉｎｈａｕｅｒ ｅｔ ａｌ．，２００２、Ｓａｌｌ ｅｔ ａｌ．，２０１６）。加えて、選択された抗体の特異性は、純粋なタンパク質、純粋なタンパク質の混合物、並びにｉ）既知のレベルの標的分析物、ｉｉ）既知のレベルの特定のタンパク質でスパイクされた、及び／又はｉｉｉ）標的タンパク質を枯渇させた血清試料を使用して検証されている。質量分析（親和性プルダウン実験）、ＥＬＩＳＡ、Ｍｅｓｏ Ｓｃａｌｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ（ＭＳＤ）サイトカインアッセイ、サイトメトリービーズアッセイ、並びにスパイキング及びブロッキング実験などの直交法もまた、抗体特異性を評価するために利用されている（Ｓｏｄｅｒｌｉｎｄ ｅｔ ａｌ．，２０００、Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ ｅｔ ａｌ．，２００７、Ｗｉｎｇｒｅｎ ａｎｄ Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ，２００８、Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ａｎｄ Ｗｉｎｇｒｅｎ，２０１１、Ｃａｒｌｓｓｏｎ ｅｔ ａｌ．，２０１１）。

Ｈｉｓタグ付きｓｃＦｖを、Ｅ．ｃｏｌｉのペリプラズムで産生し、Ｈｉｓ ＭｕｌｔｉＴｒａｐ ＨＰ ９６ウェルフィルタープレート（ＧＥ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ Ｌｉｆｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ）を使用して、固定化金属イオン親和性クロマトグラフィー（ＩＭＡＣ）によって精製した。７Ｋ ＭＷＣＯ樹脂を含むＺｅｂａ（商標）スピン脱塩９６ウェルスピンプレート（Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ）を使用して、溶出バッファーをＰＢＳと交換した。Ｐｉｅｒｃｅ Ｃｏｏｍａｓｓｉｅ（Ｂｒａｄｆｏｒｄ）タンパク質アッセイキット（Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ）を使用して、タンパク質濃度を推定した。タンパク質の純度は、８～１６％のＣｒｉｔｅｒｉｏｎ ＴＧＸ Ｓｔａｉｎ－Ｆｒｅｅゲル（Ｂｉｏ－Ｒａｄ）を使用して、ＳＤＳ－ＰＡＧＥによって評価した。抗体マイクロアレイを、非接触プリンター（ｓｃｉＦＬＥＸＡＲＲＡＹＥＲ ＳＸ；Ｓｃｉｅｎｉｏｎ）を使用して、黒色のＭａｘｉＳｏｒｐスライド（Ｎｕｎｃ、Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ）上に作製した。アレイレイアウトは、スポットオンザフライ（ｓｐｏｔ－ｏｎ－ｔｈｅ－ｆｌｙ）オプションを使用して、１つのＰＤＣ（ガラスピエゾディスペンスキャピラリー）でプリントした。１４個の同一のアレイを、各スライド上に７個のアレイの２列でプリントした。

各アレイは、３００μｍのスポット間中心距離及び１４０μｍのスポット直径を有する１４×１８のスポットからなっていた。各アレイは、６つの同一のセグメントからなっていた。全ｓｃＦｖを、各セグメントに１つのレプリケートで６つのスポット複製にプリントした。オンチップｓｃＦｖ濃度は、個々のクローンの結合特性に応じて、４０～１９３μｇ／ｍＬの範囲であった。加えて、いくつかのスポット位置を「負の参照スポット対照」として空にし、１つの参照マーカー（ビオチン化ＢＳＡ）を使用して、自動グリッドアライメントプロセスを誘導したが、いかなる定量的目的のためではなかった。プリントされたマイクロアレイスライドを、マイクロアレイアッセイで使用する前に、少なくとも５日間、２２℃及び４０％相対湿度で、気候制御室内で暗く保管した。

免疫沈降質量分析（ＩＰ－ＭＳ）
ｓｃＦｖ抗体の標的結合を検証し、血清中の潜在的な相互作用タンパク質を識別するために、親和性プルダウンアッセイを行った。簡潔に述べると、精製されたヒスチジンタグ付きｓｃＦｖを、磁性ニッケルビーズ（ＭａｇｎｅＨｉｓ Ｎｉ粒子、Ｐｒｏｍｅｇａ）上に固定した。抗体当たり４つの技術的複製を使用し、非コーティングされたビーズを、ビーズへの非特異的結合を減算するための陰性対照として含めた。ｓｃＦｖでコーティングしたビーズを、プールした正常ヒト血清（ＰＢＳ中で１４倍希釈した）で２０分間インキュベートした。ビーズを３回洗浄して、非特異的結合を減弱させた。

捕捉したタンパク質をビーズから溶出し、トリプシンで３７℃で一晩消化した。トリプシン活性をギ酸の添加によってクエンチし、消化した試料を速度真空中で乾燥させた。乾燥させたペプチドを、ＵｌｔｒａＭｉｃｒｏＳｐｉｎ Ｃ１８カラム（Ｎｅｓｔ群）を使用して洗浄し、ＬＣ－ＭＳ／ＭＳ分析のために０．１％ギ酸中で再懸濁した。

ナノＬＣシステム（Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ）に結合したＱ－Ｅｘａｃｔｉｖｅ ＨＦ－Ｘ質量分析計を使用して、ペプチドプールを分析した。Ｘｃａｌｉｂｕｒソフトウェアｖ．３．０を使用して、Ｑ－Ｅｘａｃｔｉｖｅ ＨＦ－Ｘからデータを制御及び取得した。得られたデータのペプチド識別は、ＴＨＩＳＰ２データベース（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐｅｐｔｉｄｅａｔｌａｓ．ｏｒｇ／ｔｈｉｓｐ／）に対する検索のためにＭａｓｃｏｔ Ｓｅｒｖｅｒ（ｖ．２．４．１）を使用して、及びＰｒｏｔｅｉｏｓソフトウェア環境（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｐｒｏｔｅｉｏｓ．ｏｒｇ）を介して、Ｄｉｎｏｓａｕｒを使用して、ＭＳ１レベルでのペプチドの定量化を使用して実施した。

得られたバイオマーカーシグネチャーに焦点を当てて、親和性プルダウンアッセイは、３つのｓｃＦｖの潜在的な二次標的を識別した（表３）。相互作用タンパク質は、抗体によるオフターゲット結合の結果（直接共濃縮）又は意図した標的と別のタンパク質との相互作用によるもの（間接共濃縮）のいずれかであり得る（Ｆｒｅｄｏｌｉｎｉ ｅｔ ａｌ．，２０１９）。したがって、フォンウィルブランド因子（ＶＷＦ）は、オステオプロテゲリン（ＯＰＧ）に対するｓｃＦｖによって捕捉された。ＯＰＧは、ＶＷＦと複合体を形成することができることが報告されており（Ｓｈａｈｂａｚｉ ｅｔ ａｌ．，２００７）、これは、共濃縮の間接的な経路が指摘されている。更に、最初にＨＡＤＨ２に対するｓｃＦｖ抗体は、ゲルソリン（ＧＳＮ）に結合し、ＭＵＣ１６（ＣＡ１２５）に対するｓｃＦｖ抗体は、補体レクチン経路成分であるフィコリン－２（Ｌ－フィコリン；ＦＣＮ２）及びマンナン結合レクチンセリンプロテアーゼ２（ＭＡＳＰ２）に暫定的に結合することが示された。

マイクロアレイアッセイ
一般に、各マイクロアレイスライド上で１２個の患者試料を分析した。試料の配置は無作為化であつたが、ＰＤＡＣ及び対照試料の分布は、スライド及び実行でほぼ同じであった。疾患ステータスとは別に、試料は、サブグループ（例えば、病期又は糖尿病の有無にかかわらず）、性別、年齢群、コホート、及び収集年に基づいても層別化された。各スライド上の２つのアレイを、スライド正規化目的のために対照試料（健常個体からの血清のプール）に使用した。各アッセイ実行において、２つのマイクロアレイスライドを、品質管理（ＱＣ）の目的で専用に使用した。

各マイクロアレイスライドをハイブリダイゼーションガスケット（Ｓｃｈｏｔｔ）に載置し、滅菌ＰＢＳ（ＭＴ－ＰＢＳ）中の１ｗ／ｖ％乳、１ｖ／ｖ％Ｔｗｅｅｎ－２０で室温で２時間絶えず撹拌しながらブロックした。その間、標識血清試料のアリコートを氷上で解凍し、その後ＭＴ－ＰＢＳで１：５０に希釈した。スライドを滅菌ＰＢＳ（Ｔ－ＰＢＳ）中０．０５％Ｔｗｅｅｎ－２０で４回洗浄し、続いてガスケットのウェルに希釈血清試料を添加した。

試料をスライド上で室温で２時間絶えず撹拌しながらインキュベートした。次に、スライドをＴ－ＰＢＳで４回洗浄し、ＭＴ－ＰＢＳ中の１μｇ／ｍｌのストレプトアビジンＡｌｅｘａ－６４７（Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）で室温で１時間絶えず撹拌しながらインキュベートし、再度Ｔ－ＰＢＳで４回洗浄した。最後に、スライドをハイブリダイゼーションガスケットから取り外し、ｄＨ_２Ｏに浸漬し、Ｎ_２流下で乾燥させた。スライドを、１０μｍ／ピクセルの解像度を使用して、６３５ｎｍのレーザー励起波長で、マイクロアレイ蛍光スキャナーであるＩｎｎｏＳｃａｎ ７１０ ＡＬ（Ｉｎｎｏｐｓｙｓ）で直ちにスキャンした。

データ取得、品質管理、及び前処理
グリッドアライメント及びスポットシグナル定量は、当社独自のソフトウェアプラットフォームであるＩｍｍｕｎｏｖｉａ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（ＩＥＳ）を使用して実施した。スポット信号強度は、定円法を使用して定量化した。

いかなる複製も適用されたＺフィルタリングの合格基準に合格せず、位置の失敗としてフラグが立てられない限り、各データポイントは、６つの複製スポットのバックグラウンドを差し引いたシグナルの中央値を表した。この場合、最悪の実行中の複製が排除され、代わりに残った複製の中央値が使用された。信号強度のＬｏｇ２値を使用し、データに補完を適用しなかった。

次のステップでは、データを正規化した。正規化アプローチを使用して、スライド間の変動は、抗体毎に、各マイクロアレイのスライドの正規化因子を計算することで処理した。この因子は、試験全体にわたって各スライド上の同じ位置に適用された技術的複製（健常個体からの血清プール）のシグナルに基づいていた。

計算は全て、Ｒ環境（Ｒ Ｃｏｒｅ Ｔｅａｍ（２０１９）で行われた。Ｒ：統計学的計算の言語及び環境。Ｒ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ、Ｖｉｅｎｎａ，Ａｕｓｔｒｉａ）。データ正規化後、異常値の検出／除去は、各配列の強度分布とプールされたデータの分布との間のＫｏｌｍｏｇｏｒｏｖ－Ｓｍｉｒｎｏｖ統計を計算する配列ＱｕａｌｉｔｙＭｅｔｒｉｃｓ Ｒパッケージ（Ｋａｕｆｆｍａｎｎ ｅｔ ａｌ．，２００９、Ｋａｕｆｆｍａｎｎ ａｎｄ Ｈｕｂｅｒ，２０１０）を通して実行された。最後に、データ分析の前に、ＣＡ１９－９（ｌｏｇ２も変換された）のＥＬＩＳＡデータをデータセットに追加した。

全体として、３６人のドナーからの試料は、品質管理及び前処理中に除去され、最終データセットには１１１３人からのデータが含まれていた。

データ分析
注目すべきことに、この研究で使用される３８個のｓｃＦｖベースのマイクロアレイは、３９６個のｓｃＦｖ抗体を含む先行の発見実行に由来した（表２）。この目的のために、データを、訓練（５０％）及び試験セット（５０％）に分配した。次いで、特徴選択ステップを訓練セット上で実施し、選択されたバイオマーカーの予測性能を、試験セットのみを使用して評価した（データは示さず）。

このようにして、ＰＤＡＣの検出のための候補プローブとして３８個のｓｃＦｖ抗体（３３個の固有のタンパク質に対する）を識別した。今回の研究では、いくつかの新規の独立した試料コホートを使用することによって、これらのｓｃＦｖの有用性を検証し、タンパク質バイオマーカーのリストを更に縮小することを試みることが目的であった。この目的のために、意図した用途の候補ｓｃＦｖを評価するための３つの主要な基準に焦点を当てた。これらの３つの主要なカテゴリーは、（ｉ）症例と対照との間の相対発現（倍率変化）の差、（ｉｉ）予測性能、及び（ｉｉｉ）分析性能及び堅牢性であった。これは、所定の一部のデータで行われている。

したがって、まず、各ｓｃＦｖ抗体を、倍率変化（ＦＣ）の強度及び方向に関して評価した。所与の抗体のＦＣは、２つの群（すなわち、ＰＤＡＣ及び対照）の平均、ｌｏｇ２形質転換された値の差である。第二に、ｓｃＦｖ抗体の予測性能を、多変量及び依存的特徴選択を適用して、ランダムフォレスト（ＲＦ）及び最小絶対収縮及び選択演算子（ＬＡＳＳＯ）アルゴリズムによって返される可変重要性を使用して評価した。第３のステップにおいて、堅牢な分析性能を示すプローブを選択するために、各ｓｃＦｖ抗体を可変性（マイクロアレイ間及びアッセイ内ＣＶ値として表される）の観点から評価した。加えて、最適に凝縮されたバイオマーカーシグネチャーを解読するために、他の抗体との高レベルの相関を示すｓｃＦｖを除去して、冗長性を最小限に抑えた。

続いて、得られたバイオマーカーシグネチャーの分類性能を、サポートベクターマシンアルゴリズム（ＳＶＭ）を使用して評価し、結果を、様々な群比較（例えば、ＰＤＡＣ対健常対照）の受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を生成することによって評価し、対応する曲線下面積（ＡＵＣ）値を計算した。分類モデルを構築する場合、データを、試料の７０％を含む訓練セット及び試料の３０％を含む試験セットに分けた。多数の相互検証を実施し、各潜在モデルについてＲＯＣ ＡＵＣ、感度、及び抗体の特異性の値を計算した。モデルの予測性能を、バイオマーカーの異なるサブセットについて評価し、ＣＡ１９－９をシグネチャーに加えた場合と加えなかった場合の両方について評価した（表４）。

結果
組換え抗体マイクロアレイは、わずかな量の液体生検（通常は血清又は血漿）における複数の分析物の並列分析のための固定化抗体誘導体に基づいている。今回の研究は、３３個の異なる抗原に対する３８個の一本鎖可変断片（ｓｃＦｖ）を含む抗体マイクロアレイに基づいていた（表１）。これらの３８個のｓｃＦｖは、３９６個のｓｃＦｖ（表２）のレパートリーから、方法セクション（データは示せず）に記載される以前の発見研究によって選択された。前述したように、本研究に含まれる全てのｓｃＦｖ抗体は、マイクロアレイスライド上で乾燥させた状態で保持した場合に適切な吸着特性及び高い機能安定性を示すことが示されている足場上に構築されている（Ｓｔｅｉｎｈａｕｅｒ ｅｔ ａｌ．，２００２、Ｓａｌｌ ｅｔ ａｌ．，２０１６）。

米国及び欧州のいくつかの異なる施設から１１１３個の血清試料を使用して、この研究は、我々の知る限り、これまでに実施された膵臓がんを予測するためのバイオマーカーパネルの最大の多施設分析のうちの１つを表す。加えて、この研究は、２つの重要な態様において、膵臓がんに関する以前の親和性プロテオミクス研究（例えば、Ｗｉｎｇｒｅｎ ｅｔ ａｌ．，２０１２、Ｇｅｒｄｔｓｓｏｎ ｅｔ ａｌ．，２０１５、Ｍｅｌｌｂｙ ｅｔ ａｌ．，２０１８）とは異なる。第一に、この研究は、高密度マイクロアレイではなく、情報量の多いプローブのみからなる低減された３８プレックスのマイクロアレイに基づいており、第二に、この研究で使用される試料セットは、試験の意図した臨床使用集団を表すために慎重に選択された多数（ｎ＝４８８）の症候性対照を含んでいた。

生成されたマイクロアレイデータにより、バイオマーカーシグネチャーを８つの固有のタンパク質に縮合することができた（表３）。方法セクションに詳細に記載されるように、これは、個々のｓｃＦｖ抗体のＦＣ値、予測性能、及び分析変動性を評価することによって行われた。図１は、対応するｓｃＦｖ抗体クローンのデータセット全体（ＰＤＡＣ対全ての対照）のｖｏｌｃａｎｏプロットを示す。

派生した８プレックスシグネチャーの分類性能を、様々な群比較のためのＲＯＣ曲線を生成することによって評価し、対応するＡＵＣ値を計算した。図２～４は、それぞれ、ＰＤＡＣ対健常対照、ＰＤＡＣ対症候性対照、及びＰＤＡＣ対全ての対照の分類のＲＯＣ曲線を示す。８プレックスマイクロアレイシグネチャーをＣＡ１９－９アッセイからのデータと組み合わせた場合、０．９６、０．９３、及び０．９４のＡＵＣ値を達成した。

最も重要なことに、８プレックスシグネチャーとＣＡ１９－９アッセイからのデータとの組み合わせを使用する場合に、初期ＰＤＡＣ（Ｉ／ＩＩ期）と全ての対照（健常及び症候性）との試料の区別について、０．９５のＲＯＣ－ＡＵＣ値を計算した（図５）。

初期ＰＤＡＣ対膵炎の鑑別診断は特に困難であり得るため（Ｋｌｏｐｐｅｌ ａｎｄ Ａｄｓａｙ，２００９）、このサブグループ分析に関して、バイオマーカーシグネチャーの分類能力を試験した。今回の研究では慢性膵炎試料の数（ｎ＝５６）が限られているが、データは、ここで０．９２のＲＯＣ－ＡＵＣ（図６）で、慢性膵炎を早期Ｉ／ＩＩ期ＰＤＡＣと区別することができることを示唆している。

考察
この研究において、８つのタンパク質の組換え抗体マイクロアレイベースのバイオマーカーシグネチャーは、血清ＣＡ１９－９分析の予測性能を著しく改善し、ＰＤＡＣと早期ＰＤＡＣを伴う症状において重複する様々な良性疾患との間の識別を強化することができることが示された。重要なことに、プロテオミクスマルチプレックス分析をＣＡ１９－９ ＥＬＩＳＡと組み合わせることにより、早期Ｉ／ＩＩ期ＰＤＡＣ患者試料を、０．９５のＲＯＣ－ＡＵＣを有する全ての対照から分離することができることを実証し得る。これらの結果は、アーカイブ検体を使用するときに生じ得る試料の収集、処理、及び保管からの多くの潜在的なバイアスを回避するために、米国及び欧州の７つの異なる膵臓疾患関連施設から収集された血清試料（ｎ＝１１１３）を使用して達成されたことを強調されるべきである（Ｚｈａｎｇ ａｎｄ Ｃｈａｎ，２００５）。

シアリルルイスＡ四糖エピトープ（炭水化物抗原１９－９；ＣＡ１９－９）は、膵臓がんのために最も広く臨床的に使用されている腫瘍マーカーであるが、単独では、診断に必要な感度及び特異性を欠いており、スクリーニング目的では推奨されていない。ＣＡ１９－９は、３７Ｕ／ｍＬのアッセイカットオフ値を使用する場合、膵臓がんに対する８１％の感度中央値及び９０％の特異性を有することが報告されているが、一方で、閾値を１００Ｕ／ｍＬに増加させると、特異性は９８％に改善するが、感度は６８％に減少する（Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ，１９９０）。しかしながら、その後に、引用された分析は主に健常対象を対照として含むため、懸念される臨床集団を反映していないことが指摘されている（Ｐｏｒｕｋ ｅｔ ａｌ．，２０１３）。ＣＡ１９－９の精度が臨床的により関連性の高い文脈で再評価されたとき、ＣＡ１９－９の見かけの機能的感度及び特異性は、３７Ｕ／ｍｌの従来の臨床的カットオフで各々約８０％であった。

ＣＡ１９－９測定をマルチパラメトリックマイクロアレイ分析と組み合わせることにより、臨床的に関連する対照からＰＤＡＣ試料を識別する９５％の特異性及び８３％の感度をもたらすＳＶＭモデルアルゴリズムを生成し得る。ＣＡ１９－９は、いくつかの良性疾患（膵炎、肝硬変、胆管炎、及び閉塞性黄疸を含む）において増加するため、関連する対照の使用は、潜在的なＰＤＡＣバイオマーカーの臨床的有用性を評価するために役立つ。この文脈では、Ｉ期及びＩＩ期ＰＤＡＣ試料が、０．９２のＲＯＣ－ＡＵＣで慢性膵炎と区別され得ることを実証し得る（図６）。更に、ＣＡ１９－９単独を使用した場合と比較して、ＰＤＡＣを症候性対照から分離するときに、複合シグネチャーがＲＯＣ－ＡＵＣ値を約５％増加させたことを観察した。

疾患のより高い有病率を有する患者群における膵臓がんの発症の早期検出の補助として、ＳＶＭモデルアルゴリズムの優れた適用性を見出す。これらの高リスク群は、そのような診断アプローチの臨床的有用性及び意図される使用、例えば、（ｉ）膵臓がん又はある特定の遺伝性素因の家族歴を有する個体（Ｓｉｎｇｈｉ ｅｔ ａｌ．，２０１９）、（ｉｉ）糖尿病の最初の３年以内にＰＤＡＣを発症する最大８倍増加したリスクを有する、５０歳を超えた年齢の遅発型糖尿病患者（Ｃｈａｒｉ ｅｔ ａｌ．，２００５、Ｂａｔａｂｙａｌ ｅｔ ａｌ．，２０１４）、並びに（ｉｉｉ）背痛及び腹部の痛み、黄疸、並びに体重減少などの膵臓がんを潜在的に示唆する漠然としているが警戒すべき症状を有する患者（Ｋｅａｎｅ ｅｔ ａｌ．，２０１４ｉ）を含み得る。

総合すれば、高リスク患者群におけるＰＤＡＣの診断試験は、悪性腫瘍の早期発見の可能性を有し、これは、増加した腫瘍の切除に大きく寄与し、それによってがん特異的死亡率の全体的な低下に寄与し得る（Ｐｅｌａｅｚ－Ｌｕｎａ ｅｔ ａｌ．，２００７）。

前述のように、最高の特異性／感度の組み合わせをもたらすマイクロアレイベースのバイオマーカーシグネチャーは、８つの異なるタンパク質に向けられている（表３）。これらのタンパク質のうちの３つ、すなわち、ＧＳＮ、ＩＧＦＢＰ３、及びＯＰＧは、膵臓がんに関与することがこれまでに報告されている（Ｎｉ ｅｔ ａｌ．，２００８、Ｙｏｎｅｙａｍａ ｅｔ ａｌ．，２０１６、Ｓｈｉ ｅｔ ａｌ．，２０１４）。ＰＤＡＣ血清試料において、ＯＰＧの増加した発現レベルを観察したが、ＧＳＮ及びＩＧＦＢＰ３の低下したレベルを観察した（図１）。これは、このトピックに関する一般的な文献に従っているように見える。しかしながら、異なる抗体は、異なる形態の循環分析物（すなわち、遊離、複合体、及び断片化）を認識し得るため、矛盾する結果は、必ずしも予想外ではない。

ＭＵＣ１６（ＣＡ１２５）の血清レベルは、卵巣がんの診断、早期再発の検出、及び治療の治療効果のモニタリングのために使用される古典的な腫瘍マーカーである（Ｆｅｌｄｅｒ ｅｔ ａｌ．，２０１４）。膵臓がんにおけるＭＵＣ１６の関与に関する報告は、はるかに少ない。しかしながら、ＭＵＣ１６は、ＣＡ１９－９が上昇していない膵臓がんの症例、特にルイス抗原が陰性である患者において診断値を有するように思われる（Ｌｉｕ ｅｔ ａｌ．，２０１６）。

シグネチャー内のいくつかの補体タンパク質（例えば、Ｃ４、Ｃ５、及び因子Ｂ）の存在は、膵臓がんにおける補体系の重要な役割を指摘する。補体の文献におけるがん関連情報は比較的まばらであるが、膵臓疾患における補体の関与が認識されている（Ｂｅｔｔａｃ ｅｔ ａｌ．，２０１７）。本質的に複雑ではあるが、補体活性化は、一般的にはがんに対する防護とみなされている。シグネチャーにＦＣＮ２及びＭＡＳＰ２が関与している可能性は、ＰＤＡＣにおけるレクチン誘導経路の新規の役割を示唆する。ＦＣＮ２は、レクチン補体経路を誘発するためにＭＡＳＰ２と直接会合することがこれまでに示されている（Ｌａｃｒｏｉｘ ｅｔ ａｌ．，２００９）。

最後に、ＰＤＡＣ試料中のＶＷＦ及びシスタチンＣの増加した血清レベルを観察した（図１）。ＶＷＦは血液凝固に大きな役割を果たしており、多くの割合のＰＤＡＣ患者に影響を与える静脈血栓塞栓症（ＶＴＥ）の問題に関与し得ると思われる（Ｆａｉｌｌｅ ｅｔ ａｌ．，２０１８）。シスタチンＣは、システインプロテアーゼ、カテプシンＢの阻害剤であり、糸球体濾過率を推定するための確立された臨床マーカーである（Ｆｅｒｇｕｓｏｎ ｅｔ ａｌ．，２０１５）。しかしながら、シスタチンＣは以前からがんに関与しており、膵液試料のグローバルプロテオーム分析においてＰＤＡＣの候補マーカーとして識別された（Ｋｏｓ ｅｔ ａｌ．，２０００、Ｇｒｏｎｂｏｒｇ ｅｔ ａｌ．，２００４）。しかしながら、膵臓がんの診断のためのシグネチャーを作成するために、そのようなバイオマーカーの測定を組み合わせて使用することは、以前には提案されていなかった。

要約すれば、我々の結果は、８プレックス組換え抗体マイクロアレイ試験からのデータとＣＡ１９－９アッセイのデータを組み合わせることで、Ｉ期及びＩＩ期ＰＤＡＣを有する患者由来の試料を高い予測性能で検出することができることを実証する。したがって、これは、血清バイオマーカーシグネチャーを使用して、膵臓がんをより早期に診断する可能性を示している。

この試験レジメンは、高リスク集団の監視及び早期膵臓がんを示唆する症状を有する患者の診断のために、プライマリーケア及びセカンダリーケアの臨床医が容易に利用することができるようにすることが想定されている。
参考文献
Ｂａｌｌｅｈａｎｉｎｎａ ＵＫ ａｎｄ Ｃｈａｍｂｅｒｌａｉｎ ＲＳ（２０１１）Ｓｅｒｕｍ ＣＡ １９－９ ａｓ ａ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｆｏｒ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ－Ａ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｒｅｖｉｅｗ．Ｉｎｄｉａｎ Ｊ Ｓｕｒｇ Ｏｎｃｏｌ．２（２）：８８－１００．
Ｂｅｔｔａｃ Ｌ，Ｄｅｎｋ Ｓ，Ｓｅｕｆｆｅｒｌｅｉｎ Ｔ ａｎｄ Ｈｕｂｅｒ－Ｌａｎｇ Ｍ（２０１７）Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ ｉｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｄｉｓｅａｓｅ－ｐｅｒｐｅｔｒａｔｏｒ ｏｒ ｓａｖｉｏｒ？Ｆｒｏｎｔ Ｉｍｍｕｎｏｌ．８：１５．
Ｂａｔａｂｙａｌ Ｐ，Ｖａｎｄｅｒ Ｈｏｏｒｎ Ｓ，Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｉ Ｃ ａｎｄ Ｎｉｋｆａｒｊａｍ Ｍ（２０１４）Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉａｂｅｔｅｓ ｍｅｌｌｉｔｕｓ ａｎｄ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ：ａ ｍｅｔａ－ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ８８ ｓｔｕｄｉｅｓ．Ａｎｎ Ｓｕｒｇ Ｏｎｃｏｌ．２１（７）：２４５３－２４６２．
Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ ａｎｄ Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ（２０１１）Ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ａｎｔｉｂｏｄｙ ａｒｒａｙｓ．Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ Ｂｉｏｌ．７８５：２４７－２６２．
Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ，Ｗｕｔｔｇｅ ＤＭ，Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ，Ｂｅｎｇｔｓｓｏｎ ＡＡ，Ｓｔｕｒｆｅｌｔ Ｇ，Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ ａｎｄ Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ（２０１１）Ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｌｕｐｕｓ ｅｒｙｔｈｅｍａｔｏｓｕｓ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍｉｃ ｓｃｌｅｒｏｓｉｓ ｕｓｉｎｇ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ．２０１１ １０（５）：Ｍ１１０．００５０３３．
Ｃｈａｒｉ ＳＴ，Ｌｅｉｂｓｏｎ ＣＬ，Ｒａｂｅ ＫＧ，Ｒａｎｓｏｍ Ｊ，ｄｅ Ａｎｄｒａｄｅ Ｍ ａｎｄ Ｐｅｔｅｒｓｅｎ ＧＭ（２００５）Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｄｉａｂｅｔｅｓ：Ａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｓｔｕｄｙ．Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ １２９（２）：５０４－５１１．
Ｃｏｎｌｏｎ ＫＣ，Ｋｌｉｍｓｔｒａ ＤＳ ａｎｄ Ｂｒｅｎｎａｎ ＭＦ（１９９６）Ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ ｓｕｒｖｉｖａｌ ａｆｔｅｒ ｃｕｒａｔｉｖｅ ｒｅｓｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｄｕｃｔａｌ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ．Ｃｌｉｎｉｃｏｐａｔｈｏｌｏｇｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ５－ｙｅａｒ ｓｕｒｖｉｖｏｒｓ．Ａｎｎ Ｓｕｒｇ．２２３（３）：２７３－２７９．
Ｆａｉｌｌｅ Ｄ，Ｂｏｕｒｒｉｅｎｎｅ ＭＣ，ｄｅ Ｒａｕｃｏｕｒｔ Ｅ，ｄｅ Ｃｈａｉｓｅｍａｒｔｉｎ Ｌ，Ｇｒａｎｇｅｒ Ｖ，Ｌａｃｒｏｉｘ Ｒ，Ｐａｎｉｃｏｔ－Ｄｕｂｏｉｓ Ｌ，Ｈａｍｍｅｌ Ｐ，Ｌｅｖｙ Ｐ，Ｒｕｓｚｎｉｅｗｓｋｉ Ｐ，Ａｊｚｅｎｂｅｒｇ Ｎ ａｎｄ Ｒｅｂｏｕｒｓ Ｖ（２０１８）Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｒｉｓｋ ｏｆ ｔｈｒｏｍｂｏｓｉｓ ｉｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ ａｒｅ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｃａｎｃｅｒ ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｏｎｃｏｔａｒｇｅｔ ９（４１）：２６４５３－２６４６５．
Ｆｅｌｄｅｒ Ｍ，Ｋａｐｕｒ Ａ，Ｇｏｎｚａｌｅｚ－Ｂｏｓｑｕｅｔ Ｊ，Ｈｏｒｉｂａｔａ Ｓ，Ｈｅｉｎｔｚ Ｊ，Ａｌｂｒｅｃｈｔ Ｒ，Ｆａｓｓ Ｌ，Ｋａｕｒ Ｊ，Ｈｕ Ｋ，Ｓｈｏｊａｅｉ Ｈ，Ｗｈｅｌａｎ ＲＪ ａｎｄ Ｐａｔａｎｋａｒ ＭＳ（２０１４）ＭＵＣ１６（ＣＡ１２５）：Ｔｕｍｏｒ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｔｏ ｃａｎｃｅｒ ｔｈｅｒａｐｙ，ａ ｗｏｒｋ ｉｎ ｐｒｏｇｒｅｓｓ．Ｍｏｌ Ｃａｎｃｅｒ １３：１２９．
Ｆｅｒｇｕｓｏｎ ＴＷ，Ｋｏｍｅｎｄａ Ｐ ａｎｄ Ｔａｎｇｒｉ Ｎ（２０１５）Ｃｙｓｔａｔｉｎ Ｃ ａｓ ａ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｆｏｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｇｌｏｍｅｒｕｌａｒ ｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ ｒａｔｅ．Ｃｕｒｒ Ｏｐｉｎ Ｎｅｐｈｒｏｌ Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓ．２４（３）：２９５－３００．
Ｆｒｅｄｏｌｉｎｉ Ｃ，Ｂｙｓｔｒｏｍ Ｓ，Ｓａｎｃｈｅｚ－Ｒｉｖｅｒａ Ｌ，Ｉｏａｎｎｏｕ Ｍ，Ｔａｍｂｕｒｒｏ Ｄ，Ｐｏｎｔｅｎ Ｆ，Ｂｒａｎｃａ ＲＭ，Ｎｉｌｓｓｏｎ Ｐ，Ｌｅｈｔｉｏ Ｊ ａｎｄ Ｓｃｈｗｅｎｋ ＪＭ（２０１９）Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｓｅｌｅｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ ｐｌａｓｍａ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｏｆ ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ ｐｒｏｆｉｌｅｓ．Ｓｃｉ Ｒｅｐ．９（１）：８３２４．
Ｇｅｒｄｔｓｓｏｎ ＡＳ，Ｍａｌａｔｓ Ｎ，Ｓａｌｌ Ａ，Ｒｅａｌ ＦＸ，Ｐｏｒｔａ Ｍ，Ｓｋｏｏｇ Ｐ，Ｐｅｒｓｓｏｎ Ｈ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ ａｎｄ Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ（２０１５）Ａ ｍｕｌｔｉｃｅｎｔｅｒ ｔｒｉａｌ ｄｅｆｉｎｉｎｇ ａ ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｄｕｃｔａｌ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ．Ｉｎｔ Ｊ Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ２０１５：５８７２５０．
Ｇｒｏｎｂｏｒｇ Ｍ，Ｂｕｎｋｅｎｂｏｒｇ Ｊ，Ｋｒｉｓｔｉａｎｓｅｎ ＴＺ，Ｊｅｎｓｅｎ ＯＮ，Ｙｅｏ ＣＪ，Ｈｒｕｂａｎ ＲＨ，Ｍａｉｔｒａ Ａ，Ｇｏｇｇｉｎｓ ＭＧ ａｎｄ Ｐａｎｄｅｙ Ａ（２００４）Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｐｒｏｔｅｏｍｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｊｕｉｃｅ．Ｊ Ｐｒｏｔｅｏｍｅ Ｒｅｓ．３（５）：１０４２－１０５５．
Ｈａｅｎｏ Ｈ，Ｇｏｎｅｎ Ｍ，Ｄａｖｉｓ ＭＢ，Ｈｅｒｍａｎ ＪＭ，Ｉａｃｏｂｕｚｉｏ－Ｄｏｎａｈｕｅ ＣＡ ａｎｄ Ｍｉｃｈｏｒ Ｆ（２０１２）Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｒｅｖｅａｌｓ ｋｉｎｅｔｉｃｓ ｏｆ ｍｅｔａｓｔａｓｉｓ ｓｕｇｇｅｓｔｉｎｇ ｏｐｔｉｍｕｍ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ．Ｃｅｌｌ １４８（１－２）：３６２－３７５．
Ｈｉｐｐｉｓｌｅｙ－Ｃｏｘ Ｊ ａｎｄ Ｃｏｕｐｌａｎｄ Ｃ（２０１２）Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｓｕｓｐｅｃｔｅｄ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｉｎ ｐｒｉｍａｒｙ ｃａｒｅ：ｄｅｒｉｖａｔｉｏｎ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｏｆ ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｂｒ Ｊ Ｇｅｎ Ｐｒａｃｔ．６２（５９４）：ｅ３８－ｅ４５．
Ｉｌｉｃ Ｍ ａｎｄ Ｉｌｉｃ Ｉ（２０１６）Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ Ｃａｎｃｅｒ．Ｗｏｒｌｄ Ｊ Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ．２２（４４）：９６９４－９７０５．
Ｉｎｇｖａｒｓｓｏｎ Ｊ，Ｌａｒｓｓｏｎ Ａ，Ｓｊｏｈｏｌｍ ＡＧ，Ｔｒｕｅｄｓｓｏｎ Ｌ，Ｊａｎｓｓｏｎ Ｂ，Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ ａｎｄ Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ（２００７）Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ ｆｏｒ ｓｅｒｕｍ ｐｒｏｔｅｉｎ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ：Ｔａｒｇｅｔｉｎｇ ｏｆ ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ ｐｒｏｔｅｉｎｓ．Ｊ Ｐｒｏｔｅｏｍｅ Ｒｅｓ．６（９）：３５２７－３５３６．
Ｋａｕｆｆｍａｎｎ Ａ，Ｇｅｎｔｌｅｍａｎ Ｒ ａｎｄ Ｈｕｂｅｒ Ｗ（２００９）ａｒｒａｙＱｕａｌｉｔｙＭｅｔｒｉｃｓ－ａ ｂｉｏｃｏｎｄｕｃｔｏｒ ｐａｃｋａｇｅ ｆｏｒ ｑｕａｌｉｔｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ ｄａｔａ．Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ ２５（３）：４１５－４１６．
Ｋａｕｆｆｍａｎｎ Ａ ａｎｄ Ｈｕｂｅｒ Ｗ（２０１０）Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ ｄａｔａ ｑｕａｌｉｔｙ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｌｙ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ｇｅｎｅｓ．Ｇｅｎｏｍｉｃｓ ２９５：１３８－１４２．
Ｋｅｎｎｅｒ ＢＪ，Ｃｈａｒｉ ＳＴ，Ｍａｉｔｒａ Ａ，Ｓｒｉｖａｓｔａｖａ Ｓ，Ｃｌｅｅｔｅｒ ＤＦ，Ｇｏ ＶＬ，Ｒｏｔｈｓｃｈｉｌｄ ＬＪ ａｎｄ Ｇｏｌｄｂｅｒｇ ＡＥ（２０１６）Ｅａｒｌｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ－ａ ｄｅｆｉｎｅｄ ｆｕｔｕｒｅ ｕｓｉｎｇ ｌｅｓｓｏｎｓ ｆｒｏｍ ｏｔｈｅｒ ｃａｎｃｅｒｓ．Ｐａｎｃｒｅａｓ ４５（８）：１０７３－１０７９．
Ｋｏｓ Ｊ，Ｗｅｒｌｅ Ｂ，Ｌａｈ Ｔ ａｎｄ Ｂｒｕｎｎｅｒ Ｎ（２０００）Ｃｙｓｔｅｉｎｅ ｐｒｏｔｅｉｎａｓｅｓ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｓ ｉｎ ｅｘｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒ ｆｌｕｉｄｓ：Ｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ ｉｎ ｃａｎｃｅｒ．Ｉｎｔ Ｊ Ｂｉｏｌ Ｍａｒｋｅｒｓ １５：８４－８９．
Ｋｅａｎｅ ＭＧ，Ｈｏｒｓｆａｌｌ Ｌ，Ｒａｉｔ Ｇ ａｎｄ Ｐｅｒｅｉｒａ ＳＰ（２０１４ｉ）Ａ ｃａｓｅ－ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔｕｄｙ ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｔｈｅ ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ ｏｆ ｅａｒｌｙ ｓｙｍｐｔｏｍｓ ｉｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ａｎｄ ｂｉｌｉａｒｙ ｔｒａｃｔ ｃａｎｃｅｒ．ＢＭＪ Ｏｐｅｎ ４（１１）：ｅ００５７２０．
Ｋｅａｎｅ ＭＧ，Ｈｏｒｓｆａｌｌ Ｌ，Ｒａｉｔ Ｇ ａｎｄ Ｐｅｒｅｉｒａ ＳＰ（２０１４ｉｉ）Ｓｏｃｉｏｄｅｍｏｇｒａｐｈｉｃ ｔｒｅｎｄｓ ｉｎ ｔｈｅ ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ａｎｄ ｂｉｌｉａｒｙ ｔｒａｃｔ ｃａｎｃｅｒ ｉｎ ＵＫ ｐｒｉｍａｒｙ ｃａｒｅ．ＰＬｏＳ Ｏｎｅ ９（９）：ｅ１０８４９８．
Ｋｌｏｐｐｅｌ Ｇ ａｎｄ Ａｄｓａｙ ＮＶ（２００９）Ｃｈｒｏｎｉｃ ｐａｎｃｒｅａｔｉｔｉｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｖｅｒｓｕｓ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ．Ａｒｃｈ Ｐａｔｈｏｌ Ｌａｂ Ｍｅｄ．１３３（３）：３８２－３８７．
Ｌａｃｒｏｉｘ Ｍ，Ｄｕｍｅｓｔｒｅ－Ｐｅｒａｒｄ Ｃ，Ｓｃｈｏｅｈｎ Ｇ，Ｈｏｕｅｎ Ｇ，Ｃｅｓｂｒｏｎ ＪＹ，Ａｒｌａｕｄ ＧＪ，ａｎｄ Ｔｈｉｅｌｅｎｓ ＮＭ（２００９）Ｒｅｓｉｄｕｅ Ｌｙｓ５７ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｌｌａｇｅｎ－ｌｉｋｅ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｈｕｍａｎ Ｌ－ｆｉｃｏｌｉｎ ａｎｄ ｉｔｓ ｃｏｕｎｔｅｒｐａｒｔ Ｌｙｓ４７ ｉｎ Ｈ－ｆｉｃｏｌｉｎ ｐｌａｙ ａ ｋｅｙ ｒｏｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｍａｎｎａｎ－ｂｉｎｄｉｎｇ ｌｅｃｔｉｎ－ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｓｅｒｉｎｅ ｐｒｏｔｅａｓｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｌｌｅｃｔｉｎ ｒｅｃｅｐｔｏｒ ｃａｌｒｅｔｉｃｕｌｉｎ．Ｊ Ｉｍｍｕｎｏｌ．１８２（１）：４５６－４６５
Ｌｉｕ Ｌ，Ｘｉａｎｇ Ｊ，Ｃｈｅｎ Ｒ，Ｆｕ Ｄ，Ｈｏｎｇ Ｄ，Ｈａｏ Ｊ，Ｌｉ Ｙ，Ｌｉ Ｊ，Ｌｉ Ｓ，Ｍｏｕ Ｙ，Ｍａｉ Ｇ，Ｎｉ Ｑ，Ｐｅｎｇ Ｌ，Ｑｉｎ Ｒ，Ｑｉａｎ Ｈ，Ｓｈａｏ Ｃ，Ｓｕｎ Ｂ，Ｓｕｎ Ｙ，Ｔａｏ Ｍ，Ｔｉａｎ Ｂ，Ｗａｎｇ Ｈ，Ｗａｎｇ Ｊ，Ｗａｎｇ Ｌ，Ｗａｎｇ Ｗ，Ｗａｎｇ Ｗ，Ｚｈａｎｇ Ｊ，Ｚｈａｏ Ｇ，Ｚｈｏｕ Ｊ ａｎｄ Ｙｕ Ｘ（２０１６）Ｔｈｅ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｕｔｉｌｉｔｙ ｏｆ ＣＡ１２５／ＭＵＣ１６ ｉｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ：Ａ ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ ｏｆ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ，ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｕｐｄａｔｅｓ ｂｙ ｔｈｅ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｓｔｕｄｙ ｇｒｏｕｐ ｆｏｒ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ（ＣＳＰＡＣ）．Ｉｎｔ Ｊ Ｏｎｃｏｌ．４８（３）：９００－９０７．
ＭｃＧｕｉｇａｎ Ａ，Ｋｅｌｌｙ Ｐ，Ｔｕｒｋｉｎｇｔｏｎ ＲＣ，Ｊｏｎｅｓ Ｃ，Ｃｏｌｅｍａｎ ＨＧ ａｎｄ ＭｃＣａｉｎ ＲＳ（２０１８）Ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ Ｃａｎｃｅｒ：Ａ Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ，Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ，Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ａｎｄ Ｏｕｔｃｏｍｅｓ．Ｗｏｒｌｄ Ｊ Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ．２４（４３）：４８４６－４８６１．
Ｍｅｌｌｂｙ ＬＤ，Ｎｙｂｅｒｇ ＡＰ，Ｊｏｈａｎｓｅｎ ＪＳ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ，Ｎｏｒｄｅｓｔｇａａｒｄ ＢＧ，Ｂｏｊｅｓｅｎ ＳＥ，Ｍｉｔｃｈｅｌｌ ＢＬ，Ｓｈｅｐｐａｒｄ ＢＣ，Ｓｅａｒｓ ＲＣ ａｎｄ Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＫ（２０１８）Ｓｅｒｕｍ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｓｉｇｎａｔｕｒｅ－ｂａｓｅｄ ｌｉｑｕｉｄ ｂｉｏｐｓｙ ｆｏｒ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｏｆ ｅａｒｌｙ－ｓｔａｇｅ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ．Ｊ Ｃｌｉｎ Ｏｎｃｏｌ．３６（２８）：２８８７－２８９４．
Ｎｉ，Ｘ－Ｇ，Ｚｈｏｕ Ｌ，Ｗａｎｇ，Ｇ－Ｑ，Ｌｉｕ，Ｓ－Ｍ，Ｂａｉ Ｘ－Ｆ，Ｌｉｕ Ｆ，Ｐｅｐｐｅｌｅｎｂｏｓｃｈ Ｍ，Ｚｈａｏ Ｐ（２００８）Ｔｈｅ ｕｂｉｑｕｉｔｉｎ－ｐｒｏｔｅａｓｏｍｅ ｐａｔｈｗａｙ ｍｅｄｉａｔｅｓ ｇｅｌｓｏｌｉｎ ｐｒｏｔｅｉｎ ｄｏｗｎｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ．Ｍｏｌ Ｍｅｄ．１４（９－１０）：５８２－５８９．
Ｏｒｔｈ Ｍ，Ｍｅｔｚｇｅｒ Ｐ，Ｇｅｒｕｍ Ｓ，Ｍａｙｅｒｌｅ Ｊ，Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒ Ｇ，Ｂｅｌｋａ Ｃ，Ｓｃｈｎｕｒｒ Ｍ ａｎｄ Ｌａｕｂｅｒ Ｋ（２０１９）Ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｄｕｃｔａｌ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ：Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｈａｌｌｍａｒｋｓ，ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｔａｔｕｓ，ａｎｄ ｆｕｔｕｒｅ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ ｏｆ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｍｏｄａｌｉｔｙ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ．Ｒａｄｉａｔ Ｏｎｃｏｌ．１４（１）：１４１．
Ｐｅｌａｅｚ－Ｌｕｎａ Ｍ，Ｔａｋａｈａｓｈｉ Ｎ，Ｆｌｅｔｃｈｅｒ ＪＧ ａｎｄ Ｃｈａｒｉ ＳＴ（２００７）Ｒｅｓｅｃｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｐｒｅｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ａｎｄ ｉｔｓ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｔｏ ｏｎｓｅｔ ｏｆ ｄｉａｂｅｔｅｓ：ａ ｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ ＣＴ ｓｃａｎｓ ａｎｄ ｆａｓｔｉｎｇ ｇｌｕｃｏｓｅ ｖａｌｕｅｓ ｐｒｉｏｒ ｔｏ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ａｍ Ｊ Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ．１０２（１０）：２１５７－２１６３．
Ｐｏｒｕｋ ＫＥ，Ｇａｙ ＤＺ，Ｂｒｏｗｎ Ｋ，Ｍｕｌｖｉｈｉｌｌ ＪＤ，Ｂｏｕｃｈｅｒ ＫＭ，Ｓｃａｉｆｅ ＣＬ，Ｆｉｒｐｏ ＭＡ ａｎｄ Ｍｕｌｖｉｈｉｌｌ ＳＪ（２０１３）Ｔｈｅ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｕｔｉｌｉｔｙ ｏｆ ＣＡ １９－９ ｉｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ：Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ａｎｄ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｕｐｄａｔｅｓ．Ｃｕｒｒ Ｍｏｌ Ｍｅｄ．１３（３）：３４０－３５１．
Ｒａｗｌａ Ｐ，Ｓｕｎｋａｒａ Ｔ ａｎｄ Ｇａｄｕｐｕｔｉ Ｖ（２０１９）Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ：Ｇｌｏｂａｌ ｔｒｅｎｄｓ，ｅｔｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｒｉｓｋ ｆａｃｔｏｒｓ．Ｗｏｒｌｄ Ｊ Ｏｎｃｏｌ．１０（１）：１０－２７
Ｓｈａｈｂａｚｉ Ｓ，Ｌｅｎｔｉｎｇ ＰＪ，Ｆｒｉｂｏｕｒｇ Ｃ，Ｔｅｒｒａｕｂｅ Ｖ，Ｄｅｎｉｓ ＣＶ ａｎｄ Ｃｈｒｉｓｔｏｐｈｅ ＯＤ（２００７）Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｖｏｎ Ｗｉｌｌｅｂｒａｎｄ ｆａｃｔｏｒ ａｎｄ ｏｓｔｅｏｐｒｏｔｅｇｅｒｉｎ．Ｊ Ｔｈｒｏｍｂ Ｈａｅｍｏｓｔ．５（９）：１９５６－１９６２．
Ｓｈｉ Ｗ，Ｑｉｕ Ｗ，Ｗａｎｇ Ｗ，Ｚｈｏｕ Ｘ，Ｚｈｏｎｇ Ｘ，Ｔｉａｎ Ｇ ａｎｄ Ｄｅｎｇ Ａ（２０１４）Ｏｓｔｅｏｐｒｏｔｅｇｅｒｉｎ ｉｓ ｕｐｒｅｇｕｌａｔｅｄ ｉｎ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒｓ ａｎｄ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｓ ｗｉｔｈ ｃａｎｃｅｒ－ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｎｅｗ－ｏｎｓｅｔ ｄｉａｂｅｔｅｓ．ＢｉｏＳｃｉｅｎｃｅ Ｔｒｅｎｄｓ ８（６）：３２２－３２６．
Ｓｈｉｍｉｚｕ Ｙ，Ｙａｓｕｉ Ｋ，Ｍａｔｓｕｅｄａ Ｋ，Ｙａｎａｇｉｓａｗａ Ａ ａｎｄ Ｙａｍａｏ Ｋ（２００５）Ｓｍａｌｌ ｃａｒｃｉｎｏｍａ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｎｃｒｅａｓ ｉｓ ｃｕｒａｂｌｅ：ｎｅｗ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ ｆｉｎｄｉｎｇ，ｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔｕｄｙ ａｎｄ ｐｏｓｔｏｐｅｒａｔｉｖｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｆｒｏｍ ａ ｓｉｎｇｌｅ ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ．Ｊ Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ Ｈｅｐａｔｏｌ．２０（１０）：１５９１－１５９４．
Ｓｉｎｇｈｉ ＡＤ，Ｋｏａｙ ＥＪ，Ｃｈａｒｉ ＳＴ ａｎｄ Ｍａｉｔｒａ Ａ（２０１９）Ｅａｒｌｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ：Ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓ ａｎｄ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ．Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ １５６（７）：２０２４－２０４０．
Ｓｏｈｎ ＴＡ，Ｙｅｏ ＣＪ，Ｃａｍｅｒｏｎ ＪＬ，Ｋｏｎｉａｒｉｓ Ｌ，Ｋａｕｓｈａｌ Ｓ，Ａｂｒａｍｓ ＲＡ，Ｓａｕｔｅｒ ＰＫ，Ｃｏｌｅｍａｎ Ｊ，Ｈｒｕｂａｎ ＲＨ ａｎｄ Ｌｉｌｌｅｍｏｅ ＫＤ（２０００）Ｒｅｓｅｃｔｅｄ ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｎｃｒｅａｓ－６１６ ｐａｔｉｅｎｔｓ：ｒｅｓｕｌｔｓ，ｏｕｔｃｏｍｅｓ，ａｎｄ ｐｒｏｇｎｏｓｔｉｃ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ．Ｊ Ｇａｓｔｒｏｉｎｔｅｓｔ Ｓｕｒｇ．４（６）：５６７－５７９．
Ｓｔａｐｌｅｙ Ｓ，Ｐｅｔｅｒｓ ＴＪ，Ｎｅａｌ ＲＤ，Ｒｏｓｅ ＰＷ，Ｗａｌｔｅｒ ＦＭ ａｎｄ Ｈａｍｉｌｔｏｎ Ｗ（２０１２）Ｔｈｅ ｒｉｓｋ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｉｎ ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｉｎ ｐｒｉｍａｒｙ ｃａｒｅ：ａ ｌａｒｇｅ ｃａｓｅ－ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔｕｄｙ ｕｓｉｎｇ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｒｅｃｏｒｄｓ．Ｂｒ Ｊ Ｃａｎｃｅｒ １０６（１２）：１９４０－１９４４．
Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇ Ｗ（１９９０）Ｔｈｅ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｕｔｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ＣＡ １９－９ ｔｕｍｏｒ－ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ａｎｔｉｇｅｎ．Ａｍ Ｊ Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ．８５（４）：３５０－３５５．
Ｓｔｅｉｎｈａｕｅｒ Ｃ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ，Ｍａｌｍｂｏｒｇ Ｈａｇｅｒ Ａ－Ｃ ａｎｄ Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ（２００２）Ｓｉｎｇｌｅ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｒｅｃｏｍｂｉｎａｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｆｒａｇｍｅｎｔｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｆｏｒ ｐｒｏｔｅｉｎ ｃｈｉｐ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．ＢｉｏＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓ Ｓｕｐｐｌ：３８－４５．
Ｓａｌｌ Ａ，Ｗａｌｌｅ Ｍ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ，Ｍｕｌｌｅｒ Ｓ，Ｎｙｍａｎ Ｔ，Ｖａｌａ Ａ，Ｏｈｌｉｎ Ｍ，Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡＫ ａｎｄ Ｐｅｒｓｓｏｎ Ｈ（２０１６）Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｅｓ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｌｉｂｒａｒｉｅｓ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｐｒｏｔｅｉｎ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ．Ｐｒｏｔｅｉｎ Ｅｎｇ Ｄｅｓ Ｓｅｌ．２９（１０）：４２７－４３７．
Ｓｏｄｅｒｌｉｎｄ Ｅ，Ｓｔｒａｎｄｂｅｒｇ Ｌ，Ｊｉｒｈｏｌｔ Ｐ，Ｋｏｂａｙａｓｈｉ Ｎ，Ａｌｅｘｅｉｖａ Ｖ，Åｂｅｒｇ Ａ－Ｍ，Ｎｉｌｓｓｏｎ Ａ，Ｊａｎｓｓｏｎ Ｂ，Ｏｈｌｉｎ Ｍ，Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ，Ｄａｎｉｅｌｓｓｏｎ Ｌ，Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ｒ ａｎｄ Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ（２０００）Ｒｅｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｇｅｒｍｌｉｎｅ－ｄｅｒｉｖｅｄ ＣＤＲ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ｆｏｒ ｃｒｅａｔｉｎｇ ｄｉｖｅｒｓｅ ｓｉｎｇｌｅ－ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ａｎｔｉｂｏｄｙ ｌｉｂｒａｒｉｅｓ．Ｎａｔ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．１８：８５２－８５６．
Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ ａｎｄ Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ（２００８）Ａｎｔｉｂｏｄｙ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｌａｂｅｌｌｅｄ ｃｏｍｐｌｅｘ ｐｒｏｔｅｏｍｅｓ．Ｃｕｒｒ Ｏｐｉｎ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．１９（１）：５５－６１．
Ｗｉｎｇｒｅｎ Ｃ，Ｓａｎｄｓｔｒｏｍ Ａ，Ｓｅｇｅｒｓｖａｒｄ Ｒ，Ｃａｒｌｓｓｏｎ Ａ，Ａｎｄｅｒｓｓｏｎ Ｒ，Ｌｏｈｒ Ｍ ａｎｄ Ｂｏｒｒｅｂａｅｃｋ ＣＡ．（２０１２）Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｅｒｕｍ ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ．Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ．７２（１０）：２４８１－２４９０．
Ｙｏｎｅｙａｍａ Ｔ，Ｏｈｔｓｕｋｉ Ｓ，Ｈｏｎｄａ Ｋ，Ｋｏｂａｙａｓｈｉ Ｍ，Ｉｗａｓａｋｉ Ｍ，Ｕｃｈｉｄａ Ｙ，Ｏｋｕｓａｋａ Ｔ，Ｎａｋａｍｏｒｉ Ｓ，Ｓｈｉｍａｈａｒａ Ｍ，Ｕｅｎｏ Ｔ，Ｔｓｕｃｈｉｄａ Ａ，Ｓａｔａ Ｎ，Ｉｏｋａ Ｔ，Ｙａｓｕｎａｍｉ Ｙ，Ｋｏｓｕｇｅ Ｔ，Ｋａｎｅｄａ Ｔ，Ｋａｔｏ Ｔ，Ｙａｇｉｈａｒａ Ｋ，Ｆｕｊｉｔａ Ｓ，Ｈｕａｎｇ Ｗ，Ｙａｍａｄａ Ｔ，Ｔａｃｈｉｋａｗａ Ｍ ａｎｄ Ｔｅｒａｓａｋｉ Ｔ（２０１６）Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＩＧＦＢＰ２ ａｎｄ ＩＧＦＢＰ３ ａｓ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｏｒｙ ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ ｆｏｒ ＣＡ１９－９ ｉｎ ｅａｒｌｙ－ｓｔａｇｅ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｕｓｉｎｇ ａ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ａｎｔｉｂｏｄｙ－ｂａｓｅｄ ａｎｄ ＬＣ－ＭＳ／ＭＳ－ｂａｓｅｄ ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ．ＰＬｏＳ Ｏｎｅ １１（８）：ｅ０１６１００９．
Ｚｈａｎｇ Ｚ ａｎｄ Ｃｈａｎ ＤＷ（２００５）Ｃａｎｃｅｒ Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ：Ｉｎ ｐｕｒｓｕｉｔ ｏｆ”ｔｒｕｅ”ｂｉｏｍａｒｋｅｒ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ．Ｃａｎｃｅｒ Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌ Ｂｉｏｍａｒｋｅｒｓ Ｐｒｅｖ．１４（１０）：２２８３－２２８６．
Ａ）早期ＰＤＡＣ対ＣｈｒＰ分類
＃＃「早期ＰＤＡＣ」及び「慢性膵炎」を「凍結」ＳＶＭアプローチを使用して比較する際に分類タスクを実施する。ここでは、トレーニングセット（データの６０％）上に１つのｓｖｍモデルを作成し、試験セット（４０％）を使用して予測する。
ｘ ＝ Ｓｕｂｓｅｔ＿Ｅａｒｌｙ＿ＣＰ
ｙ ＝ Ｓｕｂｓｅｔ＿Ｅａｒｌｙ＿ＣＰ＄ｓｔａｇｅ＿ｇｒｐ
ｓｅｔ．ｓｅｅｄ（２０２０）
ｔｒａｉｎ＿ｉｄｘ ＝ ｃｒｅａｔｅＤａｔａＰａｒｔｉｔｉｏｎ（Ｓｕｂｓｅｔ＿Ｅａｒｌｙ＿ＣＰ＄ｓｔａｇｅ＿ｇｒｐ， ｐ ＝ ．６）＄Ｒｅｓａｍｐｌｅ１
＃ｔａｂｌｅ（ｙ［－ｔｒａｉｎ＿ｉｄｘ］）
＃モデルを作成して、予測を実行する
ｍｏｄ ＝ ｓｖｍ（ｘ ＝ ａｓ．ｄａｔａ．ｆｒａｍｅ（ｘ）［ｔｒａｉｎ＿ｉｄｘ，ＦｉｎａｌＳｉｇ］， ｙ ＝ ｆａｃｔｏｒ（ｙ［ｔｒａｉｎ＿ｉｄｘ］）， ｋｅｒｎｅｌ＝”ｌｉｎｅａｒ”，ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ＝ ＴＲＵＥ）
ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ＝ ａｓ．ｄａｔａ．ｆｒａｍｅ（ａｔｔｒ（ｐｒｅｄｉｃｔ（ｍｏｄ， ａｓ．ｄａｔａ．ｆｒａｍｅ（ｘ）［－ｔｒａｉｎ＿ｉｄｘ，ＦｉｎａｌＳｉｇ］， ｄｅｃｉｓｉｏｎ．ｖａｌｕｅｓ ＝ ＴＲＵＥ，ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ＝ ＴＲＵＥ），”ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓ”））＄Ｅａｒｌｙ
＃プロットを開始するためにｐｄｆコマンドを呼び出す
ｐｄｆ（ｆｉｌｅ ＝ ”ＲＯＣ＿Ｅａｒｌｙ＿ＣＰ＿Ｐｌｏｔ＿ＦｒｏｚｅｎＳＶＭ．ｐｄｆ”）
ｍｙ＿ｒｏｃ ＝ ｒｏｃ（ｃｏｎｔｒｏｌｓ ＝ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ［ｙ［－ｔｒａｉｎ＿ｉｄｘ］ ！＝ ”Ｅａｒｌｙ”］， ｃａｓｅｓ ＝ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ［ｙ［－ｔｒａｉｎ＿ｉｄｘ］ ＝＝ ”Ｅａｒｌｙ”］， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（”Ｓｔｒａｔ ２ｂ， ８－ｓｉｇｎａｔｕｒｅ”，”： ”，”Ａｒｒａｙ ＋ ＣＡ１９－９， Ｅａｒｌｙ ＰＤＡＣ ｖｓ．ＰＣ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
ｄｅｖ．ｏｆｆ（）
（Ｂ）ＲＯＣ曲線分析
＃＃特許出願で提示されたＲＯＣ ＡＵＣプロットに関するＳＶＭスクリプトの詳細
ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ ＜－ ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｍｙ＿ｒｏｃ， ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）｛
ｒｅｔｕｒｎ（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ＝ ｓｕｍ（ｍｙ＿ｒｏｃ＄ｃａｓｅｓ＜ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）／ｌｅｎｇｔｈ（ｍｙ＿ｒｏｃ＄ｃａｓｅｓ））
｝
ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ ＜－ ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｍｙ＿ｒｏｃ， ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）｛
ｒｅｔｕｒｎ（ｓｕｍ（ｍｙ＿ｒｏｃ＄ｃｏｎｔｒｏｌｓ＞ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）／ｌｅｎｇｔｈ（ｍｙ＿ｒｏｃ＄ｃｏｎｔｒｏｌｓ））
｝
ｓｕｂＲＯＣｓ ＝ ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｄａｔａｓｅｔ， ｓｉｇ， ｍｙ＿ｍａｉｎ， ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ＿ＣＡ１９，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ＣＡ１９）｛
ｄａｔａｓｅｔ＄ｃａ１９＿９ ＝ －ｄａｔａｓｅｔ＄ｃａ１９＿９
ｄａｔａｓｅｔ＄ｐｒｉｍａｒｙ＿ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ＝ ｇｓｕｂ（” ”，”＿”， ｄａｔａｓｅｔ＄ｐｒｉｍａｒｙ＿ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）
ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｒｅｓ＿ｌｉｓｔ ＝ ｌｉｓｔ（）
ｆｏｒ（ｉ ｉｎ １：１０００）｛
＃ランダムトレーニング及び試験
ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｉｄｘ ＝ ｃｒｅａｔｅＤａｔａＰａｒｔｉｔｉｏｎ（ｔｉｍｅｓ ＝ １，ｙ ＝ ｐａｓｔｅ（ｄａｔａｓｅｔ＄ｓｉｔｅ，ｄａｔａｓｅｔ＄ｐｒｉｍａｒｙ＿ｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ｓｅｐ ＝ ”＿”），ｐ ＝ ．７０，ｌｉｓｔ ＝ ＦＡＬＳＥ）
ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｄａｔａ ＝ ｄａｔａｓｅｔ［ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｉｄｘ，］ ％＞％ ａｒｒａｎｇｅ（ｄｘ）
ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｅｓｔ＿ｄａｔａ ＝ ｄａｔａｓｅｔ［－ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｉｄｘ，］ ％＞％ ａｒｒａｎｇｅ（ｄｘ）
ｄａｔａｓｅｔ＿ｍｏｄ＿ｓｈｏｒｔ ＝ ｅ１０７１：：ｓｖｍ（ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｄａｔａ［，ｃ（ｓｉｇ）］， ｙ ＝ ａｓ．ｆａｃｔｏｒ（ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｄａｔａ＄ｄｘ）， ｋｅｒｎｅｌ ＝ ”ｌｉｎｅａｒ”，ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ＝ ＴＲＵＥ）
ｄａｔａｓｅｔ＿ｍｏｄ＿ｓｈｏｒｔ＿ｃａ１９＿９ ＝ ｅ１０７１：：ｓｖｍ（ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｄａｔａ［，ｃ（ｓｉｇ， ”ｃａ１９＿９”）］， ｙ ＝ ａｓ．ｆａｃｔｏｒ（ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｄａｔａ＄ｄｘ）， ｋｅｒｎｅｌ ＝ ”ｌｉｎｅａｒ”，ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ＝ ＴＲＵＥ）
ａｒｒ＿ｔ＿ｐｒｅｄ ＝ ａｔｔｒ（ｐｒｅｄｉｃｔ（ｄａｔａｓｅｔ＿ｍｏｄ＿ｓｈｏｒｔ， ｎｅｗｄａｔａ ＝ ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｄａｔａ［，ｓｉｇ］， ｄｅｃｉｓｉｏｎ．ｖａｌｕｅｓ ＝ ＴＲＵＥ）， ”ｄｅｃｉｓｉｏｎ．ｖａｌｕｅｓ”）［，１］
ｃａ＿ａｒｒ＿ｐｒｅｄ ＝ ａｔｔｒ（ｐｒｅｄｉｃｔ（ｄａｔａｓｅｔ＿ｍｏｄ＿ｓｈｏｒｔ＿ｃａ１９＿９， ｎｅｗｄａｔａ ＝ ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｄａｔａ［，ｃ（ｓｉｇ， ”ｃａ１９＿９”）］， ｄｅｃｉｓｉｏｎ．ｖａｌｕｅｓ ＝ ＴＲＵＥ）， ”ｄｅｃｉｓｉｏｎ．ｖａｌｕｅｓ”）［，１］
ａｒｒ＿ｐｒｅｄ ＝ ａｔｔｒ（ｐｒｅｄｉｃｔ（ｄａｔａｓｅｔ＿ｍｏｄ＿ｓｈｏｒｔ， ｎｅｗｄａｔａ ＝ ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｅｓｔ＿ｄａｔａ［，ｓｉｇ］， ｄｅｃｉｓｉｏｎ．ｖａｌｕｅｓ ＝ ＴＲＵＥ）， ”ｄｅｃｉｓｉｏｎ．ｖａｌｕｅｓ”）［，１］
ｃａ＿ａｒｒ＿ｐｒｅｄ ＝ ａｔｔｒ（ｐｒｅｄｉｃｔ（ｄａｔａｓｅｔ＿ｍｏｄ＿ｓｈｏｒｔ＿ｃａ１９＿９， ｎｅｗｄａｔａ ＝ ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｅｓｔ＿ｄａｔａ［，ｃ（ｓｉｇ， ”ｃａ１９＿９”）］， ｄｅｃｉｓｉｏｎ．ｖａｌｕｅｓ ＝ ＴＲＵＥ）， ”ｄｅｃｉｓｉｏｎ．ｖａｌｕｅｓ”）［，１］
＃ ｔｒ＿ｐｒｅｄ ＝ ａｒｒ＿ｔ＿ｐｒｅｄ
＃ ｔｅ＿ｐｒｅｄ ＝ ａｒｒ＿ｐｒｅｄ
＃ ｔｒ＿ｙ ＝ ａｓ．ｆａｃｔｏｒ（ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｒａｉｎ＿ｄａｔａ＄ｄｘ）
＃ ｔｅ＿ｙ ＝ ａｓ．ｆａｃｔｏｒ（ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｅｓｔ＿ｄａｔａ＄ｄｘ）
ｄｖ ＝ ａｒｒ＿ｐｒｅｄ
ｃａ１９＿９＿ｄｖ ＝ ｃａ＿ａｒｒ＿ｐｒｅｄ
ｙ ＝ ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｅｓｔ＿ｄａｔａ＄ｄｘ
ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｒｅｓ＿ｌｉｓｔ［［ｉ］］ ＝ ｔｉｂｂｌｅ（
ｓａｍｐｌｅ＿ｎａｍｅ ＝ ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｅｓｔ＿ｄａｔａ＄ｓａｍｐｌｅ＿ｎａｍｅ，
ｄｖ，
ｃａ１９＿９＿ｄｖ，
ｃａ１９＿９ ＝ ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｅｓｔ＿ｄａｔａ＄ｃａ１９＿９，
ｄｖ＿ｒａｎｋ ＝ ｒａｎｋ（ｄｖ），
ｃａ１９＿９＿ｄｖ＿ｒａｎｋ ＝ ｒａｎｋ（ｃａ１９＿９＿ｄｖ），
ｙ，
ｐｒｉｍａｒｙ＿ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ＝ ｄａｔａｓｅｔ＿ｔｅｓｔ＿ｄａｔａ＄ｐｒｉｍａｒｙ＿ｄｉａｇｎｏｓｉｓ）
｝
ｓｉｇｓ＿ｒｏｃ＿ｒｅｓ ＝ ｄｏ．ｃａｌｌ（ｒｂｉｎｄ，ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｒｅｓ＿ｌｉｓｔ）
ｓｉｇ＿ｒａｎｋ＿ｒｅｓ ＝ ｓｉｇｓ＿ｒｏｃ＿ｒｅｓ ％＞％ ｇｒｏｕｐ＿ｂｙ（ｓａｍｐｌｅ＿ｎａｍｅ，ｙ，ｐｒｉｍａｒｙ＿ｄｉａｇｎｏｓｉｓ） ％＞％
ｎｅｓｔ（） ％＞％
ｍｕｔａｔｅ（ｃａ１９＿９＿ｄｖ＿ｍｅａｎ ＝ ｍａｐ＿ｄｂｌ（ｄａｔａ，ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｘ） ｍｅａｎ（ｘ＄ｃａ１９＿９＿ｄｖ））） ％＞％
ｍｕｔａｔｅ（ｄｖ＿ｍｅａｎ ＝ ｍａｐ＿ｄｂｌ（ｄａｔａ，ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｘ） ｍｅａｎ（ｘ＄ｄｖ）））
＃サブグループ分析
ｓｕｂ＿ｒｏｃ＿ｄａｔａ ＝ ｌｅｆｔ＿ｊｏｉｎ（ｓｉｇ＿ｒａｎｋ＿ｒｅｓ， ｄａｔａｓｅｔ ％＞％ ｓｅｌｅｃｔ（ｓａｍｐｌｅ＿ｎａｍｅ， Ｏｒｉｇｉｎａｌ＿Ｋｉｔ＿ＩＤ， ｐｒｉｍａｒｙ＿ｄｉａｇｎｏｓｉｓ， ｓｕｂ＿ｇｒｏｕｐ，ｓｙｍｐ＿ｄｉａｂｅｔｅｓ， ｇｅｎｄｅｒ， ａｇｅ， ｓｉｔｅ， ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ＿ｄａｔｅ， ｃａ１９＿９））
ｓｕｂ＿ｒｏｃ＿ｄａｔａ＄ｓｔａｇｅ＿ｇｒｐ ＝ ”Ｎｏｎｅ”
ｓｕｂ＿ｒｏｃ＿ｄａｔａ＄ｓｔａｇｅ＿ｇｒｐ［ｓｕｂ＿ｒｏｃ＿ｄａｔａ＄ｓｕｂ＿ｇｒｏｕｐ ％ｉｎ％ ｃ（”Ｓｔａｇｅ ＩＡ”，”Ｓｔａｇｅ ＩＢ”，”Ｓｔａｇｅ ＩＩＡ”，”Ｓｔａｇｅ ＩＩＢ”） ］ ＝ ”Ｅａｒｌｙ”
ｓｕｂ＿ｒｏｃ＿ｄａｔａ＄ｓｔａｇｅ＿ｇｒｐ［ｓｕｂ＿ｒｏｃ＿ｄａｔａ＄ｓｕｂ＿ｇｒｏｕｐ ％ｉｎ％ ｃ（”Ｓｔａｇｅ ＩＩＩ”，”Ｓｔａｇｅ ＩＶ”） ］ ＝ ”Ｌａｔｅ”
＃全て
ｐａｒ（ｍｆｒｏｗ＝ｃ（１，３））
ａｌｌ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ ＝ ｐＲＯＣ：：ｒｏｃ（ｓｉｇ＿ｒａｎｋ＿ｒｅｓ＄ｙ，ｓｉｇ＿ｒａｎｋ＿ｒｅｓ＄ｄｖ＿ｍｅａｎ， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（ｍｙ＿ｍａｉｎ，”： ”，”Ａｒｒａｙ ｄａｔａ， Ａｌｌ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
ａｌｌ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ ＝ ｐＲＯＣ：：ｒｏｃ（ｓｉｇ＿ｒａｎｋ＿ｒｅｓ＄ｙ，ｓｉｇ＿ｒａｎｋ＿ｒｅｓ＄ｃａ１９＿９＿ｄｖ＿ｍｅａｎ， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（ｍｙ＿ｍａｉｎ，”： ”，”Ａｒｒａｙ ＋ ＣＡ１９－９， Ａｌｌ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
ａｌｌ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ ＝ ｐＲＯＣ：：ｒｏｃ（ｄａｔａｓｅｔ＄ｄｘ，ｄａｔａｓｅｔ＄ｃａ１９＿９， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（ｍｙ＿ｍａｉｎ，”： ”，”ＣＡ１９－９， Ａｌｌ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
＃ＰＤＡＣ ｖ健常
ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｈｅａｌｔｈｙ ＝ ｓｕｂｓｅｔ（ｓｕｂ＿ｒｏｃ＿ｄａｔａ， ｙ ＝＝ ”ＰＤＡＣ” ｜ ｐｒｉｍａｒｙ＿ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ＝＝”Ｈｅａｌｔｈｙ＿Ｃｏｎｔｒｏｌ”）
ｄａｔａｓｅｔ＄ｓｔａｇｅ＿ｇｒｐ ＝ ”Ｎｏｎｅ”
ｄａｔａｓｅｔ＄ｓｔａｇｅ＿ｇｒｐ［ｄａｔａｓｅｔ＄ｓｕｂ＿ｇｒｏｕｐ ％ｉｎ％ ｃ（”Ｓｔａｇｅ ＩＡ”，”Ｓｔａｇｅ ＩＢ”，”Ｓｔａｇｅ ＩＩＡ”，”Ｓｔａｇｅ ＩＩＢ”） ］ ＝ ”Ｅａｒｌｙ”
ｄａｔａｓｅｔ＄ｓｔａｇｅ＿ｇｒｐ［ｄａｔａｓｅｔ＄ｓｕｂ＿ｇｒｏｕｐ ％ｉｎ％ ｃ（”Ｓｔａｇｅ ＩＩＩ”，”Ｓｔａｇｅ ＩＶ”） ］ ＝ ”Ｌａｔｅ”
ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｈｅａｌｔｈｙ＿ｃａ ＝ ｓｕｂｓｅｔ（ｄａｔａｓｅｔ， ｄｘ ＝＝ ”ＰＤＡＣ” ｜ ｐｒｉｍａｒｙ＿ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ＝＝”Ｈｅａｌｔｈｙ＿Ｃｏｎｔｒｏｌ”） ％＞％ ｓｅｌｅｃｔ（ｃａ１９＿９，ｄｘ）
ｉｆ（ｌｅｎｇｔｈ（ｕｎｉｑｕｅ（ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｈｅａｌｔｈｙ＄ｙ ））＞１）｛
ｐｖｈ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ ＝ ｐＲＯＣ：：ｒｏｃ（ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｈｅａｌｔｈｙ＄ｙ，ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｈｅａｌｔｈｙ＄ｄｖ＿ｍｅａｎ， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（ｍｙ＿ｍａｉｎ，”： ”，”Ａｒｒａｙ ｄａｔａ， ＰＤＡＣ ｖｓ．Ｈｅａｌｔｈｙ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
ｐｖｈ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ ＝ ｐＲＯＣ：：ｒｏｃ（ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｈｅａｌｔｈｙ＄ｙ，ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｈｅａｌｔｈｙ＄ｃａ１９＿９＿ｄｖ＿ｍｅａｎ， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（ｍｙ＿ｍａｉｎ，”： ”，”Ａｒｒａｙ ＋ ＣＡ１９－９， ＰＤＡＣ ｖｓ．Ｈｅａｌｔｈｙ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
ｐｖｈ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ ＝ ｐＲＯＣ：：ｒｏｃ（ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｈｅａｌｔｈｙ＿ｃａ＄ｄｘ，ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｈｅａｌｔｈｙ＿ｃａ＄ｃａ１９＿９， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（ｍｙ＿ｍａｉｎ，”： ”，”ＣＡ１９－９， ＰＤＡＣ ｖｓ．Ｈｅａｌｔｈｙ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
｝
＃ＰＤＡＣ ｖ症候性
ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ ＝ ｓｕｂｓｅｔ（ｓｕｂ＿ｒｏｃ＿ｄａｔａ， ｙ ＝＝ ”ＰＤＡＣ” ｜ ｐｒｉｍａｒｙ＿ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ＝＝”Ｎｏ＿ＰＤＡＣ＿Ｃｏｎｔｒｏｌ”）
ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ＿ｃａ ＝ ｓｕｂｓｅｔ（ｄａｔａｓｅｔ， ｄｘ ＝＝ ”ＰＤＡＣ” ｜ ｐｒｉｍａｒｙ＿ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ＝＝”Ｎｏ＿ＰＤＡＣ＿Ｃｏｎｔｒｏｌ”） ％＞％ ｓｅｌｅｃｔ（ｃａ１９＿９，ｄｘ）
ｉｆ（ｌｅｎｇｔｈ（ｕｎｉｑｕｅ（ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ＄ｙ ））＞１）｛
ｐｖｓ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ ＝ ｐＲＯＣ：：ｒｏｃ（ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ＄ｙ，ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ＄ｄｖ＿ｍｅａｎ， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（ｍｙ＿ｍａｉｎ，”： ”，”Ａｒｒａｙ ｄａｔａ， ＰＤＡＣ ｖｓ．Ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
ｐｖｓ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ ＝ ｐＲＯＣ：：ｒｏｃ（ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ＄ｙ，ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ＄ｃａ１９＿９＿ｄｖ＿ｍｅａｎ， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（ｍｙ＿ｍａｉｎ，”： ”，”Ａｒｒａｙ ＋ ＣＡ１９－９， ＰＤＡＣ ｖｓ．Ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
ｐｖｓ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ ＝ ｐＲＯＣ：：ｒｏｃ（ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ＿ｃａ＄ｄｘ，ＰＤＡＣ＿ｖ＿ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ＿ｃａ＄ｃａ１９＿９， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（ｍｙ＿ｍａｉｎ，”： ”，”ＣＡ１９－９， ＰＤＡＣ ｖｓ．Ｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
｝
＃ＰＤＡＣ ｖ早期
Ｅａｒｌｙ＿ＰＤＡＣ＿ｖ＿Ｃｔｒｌ ＝ ｓｕｂｓｅｔ（ｓｕｂ＿ｒｏｃ＿ｄａｔａ， ｙ ＝＝ ”Ｃｏｎｔｒｏｌ” ｜ ｓｔａｇｅ＿ｇｒｐ ＝＝ ”Ｅａｒｌｙ”）
Ｅａｒｌｙ＿ＰＤＡＣ＿ｖ＿Ｃｔｒｌ＿ｃａ ＝ ｓｕｂｓｅｔ（ｄａｔａｓｅｔ， ｄｘ ＝＝ ”Ｃｏｎｔｒｏｌ” ｜ ｓｔａｇｅ＿ｇｒｐ ＝＝ ”Ｅａｒｌｙ”） ％＞％ ｓｅｌｅｃｔ（ｃａ１９＿９，ｄｘ）
ｉｆ（ｌｅｎｇｔｈ（ｕｎｉｑｕｅ（Ｅａｒｌｙ＿ＰＤＡＣ＿ｖ＿Ｃｔｒｌ＄ｙ ））＞１）｛
ｐｖｅ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ ＝ ｐＲＯＣ：：ｒｏｃ（Ｅａｒｌｙ＿ＰＤＡＣ＿ｖ＿Ｃｔｒｌ＄ｙ， Ｅａｒｌｙ＿ＰＤＡＣ＿ｖ＿Ｃｔｒｌ＄ｄｖ＿ｍｅａｎ， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（ｍｙ＿ｍａｉｎ，”： ”，”Ａｒｒａｙ ｄａｔａ， Ｅａｒｌｙ ＰＤＡＣ ｖｓ．Ｃｔｒｌｓ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
ｐｖｅ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ ＝ ｐＲＯＣ：：ｒｏｃ（Ｅａｒｌｙ＿ＰＤＡＣ＿ｖ＿Ｃｔｒｌ＄ｙ，Ｅａｒｌｙ＿ＰＤＡＣ＿ｖ＿Ｃｔｒｌ＄ｃａ１９＿９＿ｄｖ＿ｍｅａｎ， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（ｍｙ＿ｍａｉｎ，”： ”，”Ａｒｒａｙ ＋ ＣＡ１９－９， Ｅａｒｌｙ ＰＤＡＣ ｖｓ．Ｃｔｒｌｓ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
ｐｖｅ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ ＝ ｐＲＯＣ：：ｒｏｃ（Ｅａｒｌｙ＿ＰＤＡＣ＿ｖ＿Ｃｔｒｌ＿ｃａ＄ｄｘ，Ｅａｒｌｙ＿ＰＤＡＣ＿ｖ＿Ｃｔｒｌ＿ｃａ＄ｃａ１９＿９， ｐｌｏｔ ＝ ＴＲＵＥ， ｐｒｉｎｔ．ａｕｃ ＝ ＴＲＵＥ， ｍａｉｎ ＝ ｐａｓｔｅ０（ｍｙ＿ｍａｉｎ，”： ”，”ＣＡ１９－９， Ｅａｒｌｙ ＰＤＡＣ ｖｓ．Ｃｔｒｌｓ”））
ｐｏｉｎｔｓ（．９５，．８， ｐｃｈ ＝ ２０， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”）
ｌｉｎｅｓ（ｘ ＝ ｃ（１，．９５，．９５）， ｙ ＝ ｃ（．８，．８，１）， ｃｏｌ ＝ ”ｒｅｄ”，ｌｔｙ ＝ ”ｄｏｔｔｅｄ”）
｝
ＡＵＣ＿ＲＥＳ ＝ ｔｉｂｂｌｅ（
Ｔｙｐｅ ＝ ”ＲＯＣ＿ＡＵＣ”，
ａｌｌ ＝ ａｌｌ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＄ａｕｃ［１］，
ａｌｌ＿ｃａ ＝ ａｌｌ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ＄ａｕｃ［１］，
ａｌｌ＿ｃａ＿ｏｎｌｙ ＝ ａｌｌ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ＄ａｕｃ［１］，
ｐｖｈ ＝ ｐｖｈ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＄ａｕｃ［１］，
ｐｖｈ＿ｃａ ＝ ｐｖｈ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ＄ａｕｃ［１］，
ｐｖｈ＿ｃａ＿ｏｎｌｙ ＝ ｐｖｈ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ＄ａｕｃ［１］，
ｐｖｓ ＝ ｐｖｓ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＄ａｕｃ［１］，
ｐｖｓ＿ｃａ ＝ ｐｖｓ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ＄ａｕｃ［１］，
ｐｖｓ＿ｃａ＿ｏｎｌｙ ＝ ｐｖｓ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ＄ａｕｃ［１］，
ｐｖｅ ＝ ｐｖｅ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＄ａｕｃ［１］，
ｐｖｅ＿ｃａ ＝ ｐｖｅ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ＄ａｕｃ［１］，
ｐｖｅ＿ｃａ＿ｏｎｌｙ ＝ ｐｖｅ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ＄ａｕｃ［１］
）
ＳＥＮ＿ＲＥＳ ＝ ｔｉｂｂｌｅ（
Ｔｙｐｅ ＝ ”Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ”，
ａｌｌ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ（ａｌｌ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ），
ａｌｌ＿ｃａ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ（ａｌｌ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ＿ＣＡ１９），
ａｌｌ＿ｃａ＿ｏｎｌｙ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ（ａｌｌ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ＣＡ１９），
ｐｖｈ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ（ｐｖｈ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ），
ｐｖｈ＿ｃａ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ（ｐｖｈ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ＿ＣＡ１９），
ｐｖｈ＿ｃａ＿ｏｎｌｙ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ（ｐｖｈ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ＣＡ１９），
ｐｖｓ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ（ｐｖｓ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ），
ｐｖｓ＿ｃａ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ（ｐｖｓ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ＿ＣＡ１９），
ｐｖｓ＿ｃａ＿ｏｎｌｙ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ（ｐｖｓ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ＣＡ１９），
ｐｖｅ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ（ｐｖｅ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ），
ｐｖｅ＿ｃａ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ（ｐｖｅ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ＿ＣＡ１９），
ｐｖｅ＿ｃａ＿ｏｎｌｙ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｅｎ（ｐｖｅ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ＣＡ１９）
）
ＳＰＥ＿ＲＥＳ ＝ ｔｉｂｂｌｅ（
Ｔｙｐｅ ＝ ”Ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ”，
ａｌｌ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ（ａｌｌ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ），
ａｌｌ＿ｃａ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ（ａｌｌ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ＿ＣＡ１９），
ａｌｌ＿ｃａ＿ｏｎｌｙ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ（ａｌｌ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ＣＡ１９），
ｐｖｈ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ（ｐｖｈ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ），
ｐｖｈ＿ｃａ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ（ｐｖｈ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ＿ＣＡ１９），
ｐｖｈ＿ｃａ＿ｏｎｌｙ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ（ｐｖｈ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ＣＡ１９），
ｐｖｓ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ（ｐｖｓ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ），
ｐｖｓ＿ｃａ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ（ｐｖｓ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ＿ＣＡ１９），
ｐｖｓ＿ｃａ＿ｏｎｌｙ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ（ｐｖｓ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ＣＡ１９），
ｐｖｅ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ（ｐｖｅ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ），
ｐｖｅ＿ｃａ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ（ｐｖｅ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ｓｉｇ＿ＣＡ１９），
ｐｖｅ＿ｃａ＿ｏｎｌｙ ＝ ｔｈｒｅｓｈ＿ｔｏ＿ｓｐｅ（ｐｖｅ＿ｓｉｇ＿ｒｏｃ＿ｃａｏｎｌｙ，ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿ＣＡ１９）
）
ＳＥＮ＿ＳＥＰ＿ＲＥＳ ＝ ｒｂｉｎｄ（ＡＵＣ＿ＲＥＳ，ＳＰＥ＿ＲＥＳ，ＳＥＮ＿ＲＥＳ）
ｒｅｔｕｒｎ（ＳＥＮ＿ＳＥＰ＿ＲＥＳ）
｝

実施例２
目的：膵管腺がん（ＰＤＡＣ）の早期検出を目的とした、ＣＡ１９－９と組み合わせた８プレックス抗体マイクロアレイベースのバイオマーカーパネルの臨床予測性能を検証すること。

研究デザイン：この検証は、米国及び欧州の１１の施設で前向き研究で収集された５９１個の血清試料を含む盲検症例対照試験として実施した。試料は、それぞれ、１６７人のＰＤＡＣ患者、遺伝性若しくは家族性膵臓がん（ＦＰＣ）のリスクのある２０３人の個体、及び２２１人の健常個体に由来した。

主な成果測定：ＰＤＡＣの検出のためのロックされた試験モデルの感度、特異性、並びに陽性及び陰性の予測値。

結果：８つの血清バイオマーカーのパネルは、ＣＡ１９－９評価と組み合わせて、９８％の特異性及び８５％の感度を有する遺伝性／ＦＰＣリスク群に属する個体から初期ＰＤＡＣ（Ｉ／ＩＩ期）患者を効果的に分離した。全てのＰＤＡＣ病期（Ｉ～ＩＶ期）の試料を分類に含めると、９８％の特異性及び８７％の感度が達成された。

結論：血清試料の前向き研究の多施設での収集に関する盲検実験プロトコルを使用して、新たに提案されたバイオマーカーパネルの検証された臨床性能が、開発経路に沿って見られる結果と一致していることを示す。確立された分類子は、すでに疾患の早期で膵臓がんを有するリスクのある個体を識別するための臨床的に有用な試験の要件を満たす。

概論
膵管腺がん（ＰＤＡＣ）は、高い死亡率を有する進行性悪性腫瘍である。ＰＤＡＣは、米国で４番目に一般的ながん死の原因であり、２０２１年には６０，０００件の事故症例及び４８，０００人の死亡が予測される（Ｓｉｅｇｅｌ ｅｔ ａｌ，２０２１）。患者の１０％未満は、診断後５年間生存する（Ｉｌｉｃ ａｎｄ Ｉｌｉｃ，２０１６）。この予後不良の主な理由は、たった１０～２０％の患者が診断時に切除可能な疾患を呈する一方、大半の患者（５０～６０％）は、転移性疾患を有することである（Ｓｃｈｅｕｆｅｌｅ ｅｔ ａｌ，２０１９）。

予防的及び早期発見の手段を採用することができるように、ＰＤＡＣを発症するリスクが高い個体を識別することが重要である。主として外科的に切除可能な腫瘍の数が多いため、膵臓に局在しているときに疾患を検出することができれば、５年生存率は、４０％と高いことが報告されている（Ｍａｔｓｕｎｏ ｅｔ ａｌ，２００４）。

ほとんどの膵臓がんは散発的に発生するが、新生物のサブセットは、遺伝性及び家族性素因を有する患者に発生する。疾患の家族性又は遺伝性形態は、症例の１０～１５％を占める（Ｃｏｐｕｒ ｅｔ ａｌ，２０２０）。いくつかの生殖細胞変異は、ＰＤＡＣの増加したリスクに関連していることが示されている。例えば、ＢＲＣＡ１、ＢＲＣＡ２、ＣＤＫＮ２Ａ、及びミスマッチ修復遺伝子が関与する生殖細胞変異は、患者をＰＤＡＣにかかりやすくする素因である（Ｐｅｔｅｒｓｅｎ，２０１６）。家族性膵臓がん（ＦＰＣ）は、２人以上の第一度近親者に膵臓がん患者がおり、既知の生殖細胞変異又は遺伝性遺伝症候群との関連はないものと定義される。ＦＰＣは、ＰＤＡＣ症例の４～１０％を占める（Ｃｏｐｕｒ ｅｔ ａｌ，２０２０）。

この実施例は、前向き研究で収集されたＰＤＡＣ及び対照試料のセットを使用して、第１の実施例からの凝集９－バイオマーカーシグネチャー（ＣＡ１９－９を含む）の完全に独立した盲検化を説明する。試験の臨床的有用性を実証するために、対照試料の大部分は、遺伝性及びＦＰＣリスク群に属する対象に由来している。この研究は、ＰａｎＦＡＭ－１（ｃｌｉｎｉｃａｌｔｒｉａｌｓ．ｇｏｖ）に指定された進行中の臨床試験に関する。

方法
試料収集
全血清試料は、２０１９年～２０２１年の間に、米国及び欧州の１１の膵臓疾患参照施設にて収集された。この研究の試料の米国の施設は、Ｍｏｕｎｔ Ｓｉｎａｉ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ、Ｂｅｔｈ Ｉｓｒａｅｌ Ｄｅａｃｏｎｅｓｓ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｃｅｎｔｅｒ、Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｃｅｎｔｅｒ、ＢｉｏＩＶＴ ＬＬＣ．、Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ Ｌｉｆｅ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｉｎｃ．、Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｈｏｓｐｉｔａｌ、及びＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｅｎｎｓｙｌｖａｎｉａであった。試料を提供する欧州の施設は、スウェーデンではＳａｈｌｇｒｅｎｓｋａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｈｏｓｐｉｔａｌ ａｎｄ Ｖａｘｊｏ Ｃｅｎｔｒａｌ Ｈｏｓｐｉｔａｌ、フィンランドではＨｅｌｓｉｎｋｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｈｏｓｐｉｔａｌ、及びスペインではＲａｍｏｎ ｙ Ｃａｊａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｈｏｓｐｉｔａｌであった。

人口学的情報
試料は、それぞれ、１６７個のＰＤＡＣ（そのうち５６個のＩ及びＩＩ期）、２０３個の遺伝性／ＦＰＣリスク群対照、及び２２１個の健常対照を含んだ。ドナーの年齢中央値は、ＰＤＡＣ試料で７０歳、遺伝性／ＦＰＣリスク群対照で５９歳、及び健常対照で４９歳であった。ＰＤＡＣ試料のドナーの性別分布は、５８％男性／４２％女性、遺伝性／ＦＰＣリスク群のドナーでは３６％男性／６４％女性、健常対照では５２％男性／４８％女性であった。

試料のランダム化及び盲検化
血清試料は、結果が確定するまで、検査技師、臨床検査責任者、及び医療責任者に盲検化された。加えて、試料の順序は、分析バイアスを最小限に抑えるために、ビオチン化及びマイクロアレイ分析のためにバッチ内でランダム化された。

ＣＡ１９－９アッセイ
電気化学発光イムノアッセイ技術を使用して、ｃｏｂａｓ ｅ４１１分析器（Ｒｏｃｈｅ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ、Ｍａｎｎｈｅｉｍ，Ｇｅｒｍａｎｙ）によって血清ＣＡ１９－９レベルを測定した。全てのＣＡ１９－９アッセイは、検証された器具及び定義されたＳＯＰを使用して、製造元の説明書に従って行った。

試料ビオチン化
血清試料をビオチンで二重に標識した。簡単に、血清を、ＰＢＳ中で約８ｇ／ｌの総タンパク質濃度まで１：９に希釈し、１．１ｍＭのＥＺ－Ｌｉｎｋ ＮＨＳ－ＰＥＧ４－ビオチン（Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ）で標識した。ビオチン化を４℃で２時間進行させ、次いで０．５ＭのＴｒｉｓ－ＨＣｌ（ｐＨ８．０）を添加してクエンチした。標識された血清試料を等分し、更なる分析まで－２０℃で保存した。

抗体マイクロアレイ作製
抗体マイクロアレイは、様々な腫瘍抗原及び補体系成分に対する８つの組換えｓｃＦｖを含んだ。Ｈｉｓタグ付きｓｃＦｖを、Ｅ．ｃｏｌｉのペリプラズムで産生し、Ｈｉｓ ＭｕｌｔｉＴｒａｐ ＨＰ ９６ウェルフィルタープレート（ＧＥ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ Ｌｉｆｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ）を使用して、固定化金属イオン親和性クロマトグラフィー（ＩＭＡＣ）によって精製した。７Ｋ ＭＷＣＯ樹脂を含むＺｅｂａ（商標）スピン脱塩９６ウェルスピンプレート（Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ）を使用して、溶出バッファーをＰＢＳと交換した。Ｐｉｅｒｃｅ Ｃｏｏｍａｓｓｉｅ（Ｂｒａｄｆｏｒｄ）タンパク質アッセイキット（Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ）を使用して、タンパク質濃度を推定した。タンパク質の純度は、８～１６％のＣｒｉｔｅｒｉｏｎ ＴＧＸ Ｓｔａｉｎ－Ｆｒｅｅゲル（Ｂｉｏ－Ｒａｄ）を使用して、ＳＤＳ－ＰＡＧＥによって評価した。抗体マイクロアレイを、非接触プリンター（ｓｃｉＦＬＥＸＡＲＲＡＹＥＲ ＳＸ；Ｓｃｉｅｎｉｏｎ）を使用して、黒色のＭａｘｉＳｏｒｐスライド（Ｎｕｎｃ、Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ）上に作製した。アレイレイアウトは、スポットオンザフライ（ｓｐｏｔ－ｏｎ－ｔｈｅ－ｆｌｙ）オプションを使用して、１つのＰＤＣ（ガラスピエゾディスペンスキャピラリー）でプリントした。１２個の同一のアレイを、各スライド上に７個のアレイの２列でプリントした。

各アレイは、３５０μｍのスポット間中心距離及び１４０μｍのスポット直径を有する６×１０のスポットからなっていた。各アレイは、３つの同一のセグメントからなっていた。全てのｓｃＦｖを、各セグメントに２つの複製で６つのスポット複製にプリントした。オンチップｓｃＦｖ濃度は、個々のクローンの結合特性に応じて、５２～２１７μｇ／ｍＬの範囲であった。加えて、各アレイで、陰性対照（ＰＢＳ）の６つの複製、及び参照マーカー（ビオチン化ＢＳＡ）の６つの複製をスポットした。プリントされたマイクロアレイスライドを、マイクロアレイアッセイで使用する前に、少なくとも５日間、２２℃及び４０％相対湿度で、気候制御室内で暗く保管した。

マイクロアレイアッセイ
一般に、各マイクロアレイスライド上で二重で６個の患者試料を分析した。各アッセイ実行において、２つのマイクロアレイススライドを、品質管理（ＱＣ）及び正規化目的で専用に使用した。

各マイクロアレイスライドをハイブリダイゼーションガスケット（Ｓｃｈｏｔｔ）に載置し、滅菌ＰＢＳ（ＭＴ－ＰＢＳ）中の１ｗ／ｖ％乳、１ｖ／ｖ％Ｔｗｅｅｎ－２０で室温（ＲＴ）で２時間絶えず撹拌しながらブロックした。その間、標識血清試料のアリコートを氷上で解凍し、その後ＭＴ－ＰＢＳで１：５０に希釈した。スライドを滅菌ＰＢＳ（Ｔ－ＰＢＳ）中０．０５％Ｔｗｅｅｎ－２０で４回洗浄し、続いてガスケットのウェルに希釈血清試料を添加した。

試料をスライド上で室温で２時間絶えず撹拌しながらインキュベートした。次に、スライドをＴ－ＰＢＳで４回洗浄し、ＭＴ－ＰＢＳ中の１μｇ／ｍｌストレプトアビジンＡｌｅｘａ－６４７（Ｌｉｆｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）で室温で１時間絶えず撹拌しながらインキュベートし、再度Ｔ－ＰＢＳで４回洗浄した。最後に、スライドをガスケットから取り外し、水に浸漬し、Ｎ_２流下で乾燥させた。スライドを、１０μｍ／ピクセルの解像度を使用して、６３５ｎｍのレーザー励起波長で、マイクロアレイ蛍光スキャナーであるＩｎｎｏＳｃａｎ ７１０ ＡＬ（Ｉｎｎｏｐｓｙｓ）で直ちにスキャンした。

データ取得、正規化、及び品質管理
データ取得、正規化、及び品質管理は、当社独自のソフトウェアプラットフォームであるＩｍｍｕｎｏｖｉａ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ＬＤＴ（ＩＥＳ ＬＤＴ）で自動的に生成された。より詳細には、グリッドアライメント及びスポットシグナル定量は、定円法を使用して実施した。

いかなる複製も適用されたＺフィルタリングの合格基準に合格せず、位置の失敗としてフラグが立てられない限り、各データポイントは、６つの複製スポットのバックグラウンドを差し引いたシグナルの中央値を表した。この場合、最悪の実行中の複製が排除され、代わりに残った複製の中央値が使用された。信号強度のＬｏｇ２値を使用し、データに補完を適用しなかった。

バッチ間の変動は、ｓｃＦｖ抗体毎に、各マイクロアレイアッセイバッチの正規化因子を自動計算することによって処理した。これらの因子は、専用のＱＣスライド上に置かれた６つの血清プール（それぞれ健常個体から３つ、ＰＤＡＣ患者から３つ）のシグナルに基づいていた。

いくつかの品質管理（ＱＣ）ステップを、正規化の前後の両方で自動的に適用し、ＱＣステップに合格した試料のみを更に評価した。合計で、１つの試料を除去し、最終的なデータセットには５９１人からのデータが含まれていた。

ＣＡ１９－９アッセイデータをデータセットに追加し、各患者試料の決定値（ＤＶ）の観点から試料結果を８プレックスバイオマーカーシグネチャー及びＣＡ１９－９値に基づいて自動的に計算した。結果は、非盲検及び最終結果検証のために、Ｏｒｃｈａｒｄ Ｈａｒｖｅｓｔ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（Ｏｒｃｈａｒｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）に自動的にアップロードされた。

データ分析
感度、特異性、並びに陽性及び陰性予測値（それぞれ、ＰＰＶ及びＮＰＶ）は、事前定義及びロックされたモデルアルゴリズム、並びに試料分類のためのＤＶカットオフを使用して計算した。受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線及びそれに対応する曲線下面積（ＡＵＣ）値は、以前に確立されたロックモデルアルゴリズムを使用して異なる診断群について計算した。

結果
合計５８個の試料がモデルアルゴリズムの定義したＤＶの境界範囲に該当し、分類を割り当てることができなかった。他の全ての試料を正常にアッセイし、分類した。これにより、研究の完了及び試料情報の非盲検化後に分析のために、１４４個のＰＤＡＣ（そのうち４６個のＩ及びＩＩ期）、１８３個の家族性／遺伝性対照、及び２０６個の健常対照を残した。

検証研究の結果を、様々な群比較のためのＲＯＣ曲線を生成することによって評価し、対応するＡＵＣ値を、８プレックスマイクロアレイ分析からのデータをＣＡ１９－９アッセイからのデータと組み合わせたときに計算した。図７～８は、それぞれ、遺伝性／ＦＰＣリスク群に属する対照に対して、ＰＤＡＣの全病期（Ｉ～ＩＶ）の分類では０．９４のＡＵＣ値、及びＰＤＡＣの早期（Ｉ／ＩＩ）では０．９２のＡＵＣ値を示す。事前定義されたモデルカットオフを適用すると、ＰＤＡＣの全病期を含む比較で感度８７％及び特異性９８％が達成され、最も重要なことは、データは、早期ＰＤＡＣ患者と遺伝性又はＦＰＣのリスクがある（ただし、現在悪性疾患を有しない）個体を区別するための感度８５％及び特異性９８％をもたらす（表８）。

図９～１０は、ＰＤＡＣ試料を健常対照（ＨＣ）から区別するための、対応するＲＯＣ曲線及びＡＵＣ値を示す。０．９５（ＰＤＡＣ Ｉ～ＩＶ期対ＨＣ）及び０．９３（ＰＤＡＣ Ｉ／ＩＩ期対ＨＣ）のＡＵＣ値は、試験の開発中に観察されたものと良好に一致する（Ｍｅｌｌｂｙ ｅｔ ａｌ，２０１８）。

更に、試験の陽性及び陰性予測値（ＰＰＶ及びＮＰＶ）を評価した（表８）。ＰＰＶ及びＮＰＶは、疾患の有病率を通じた感度及び特異性に関連する（Ｔｒｅｖｅｔｈａｎ，２０１７）。特定の遺伝子症候群又はＰＤＡＣと診断された第一度近親者の数に応じて、遺伝性／ＦＰＣのリスクがある集団の有病率は、１～３％で変動し得る。表８には、１％及び３％の有病率での試験のＰＰＶ及びＮＰＶの計算の結果をそれぞれ示す。３％の有病率において、ＰＰＶは、早期（Ｉ／ＩＩ）ＰＤＡＣの検出について６２％である。ＰＰＶは有病率に正比例するため、この値は、１％と大幅に低い。早期（Ｉ／ＩＩ）ＰＤＡＣの検出のためのＮＰＶは、両方の有病率レベルにおいて高い（９９．５及び９９．８％）。

図１１は、それぞれ、ＰＤＡＣ患者、遺伝性又は家族性膵臓がんのリスクがある個体、及び健常ドナーからの試料の決定値の分布を示す。ＤＶは、試験モデルの出力スコアであり、カットオフ値との組み合わせにより、患者試料がＰＤＡＣに対して陽性であるか陰性であるかを知らせる。興味深いことに、ＰＤＡＣと他の２つの群との間には明確な区別があるが、遺伝性又は家族性膵臓がんのリスクがある個体と健常なドナーとの間には有意な重複があるが、リスク群の個体の総合的な健常状態はより悪い。ＰＤＡＣ患者の決定値には、異なる病期の存在及び疾患の遺伝的に不均一な性質を反映し得る幅広い分布がある（Ｊｕｉｚ ｅｔ ａｌ，２０１９）。

考察
近年、ＰＤＡＣ患者の生殖系列遺伝子検査及び家族歴分析の利点についての認識が増加し、高リスクの個体（広義には、５％を超える生涯リスクを有する個体）を識別するのに役立つ。膵臓がんを発症する一般的な平均生涯リスクは、低すぎる（米国では約１．６％）ため、集団ベースのスクリーニングを行うことができない。比較として、疾患の影響を受ける２つの第一度近親者を有する個体における膵臓がんを発症する推定生涯リスクは、約８％である（Ｋｌｅｉｎ ｅｔ ａｌ，２００４）。高リスクの個体の識別は、治癒の可能性のある段階でＰＤＡＣを検出する機会を提供する。

しかしながら、膵臓の監視及びスクリーニングの対象となるべき患者及び個体の群については、現在のところ一般的な合意はない。２０２０年、Ｃａｎｃｅｒ ｏｆ ｔｈｅ Ｐａｎｃｒｅａｓ Ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ（ＣＡＰＳ）コンソーシアムは、４９人の多分野の専門家の臨床経験に基づいて、膵臓がんスクリーニングのためのコンセンサスガイドラインの更新を発表した（Ｇｏｇｇｉｎｓ ｅｔ ａｌ，２０２０）。コンソーシアムは、高リスク群：膵臓がんとの少なくとも１つの第一度近親者を有する個体であって、膵臓がんとの第一度近親者もまた有する個体、ポイツジェガース症候群の全ての患者、生殖系列ＣＤＫＮ２Ａ変異の全ての担体、及び少なくとも１つの影響を受ける第一度血縁を有する生殖系列ＢＲＣＡ１、ＢＲＣＡ２、ＰＡＬＢ２、ＡＴＭ、ＭＬＨ１、ＭＳＨ２、又はＭＳＨ６遺伝子変異の担体、でのスクリーニングを推奨している。

ＰＤＡＣの高リスクの個体の監視には、典型的には、超音波内視鏡検査、コンピュータ断層撮影、及び／又は磁気共鳴画像が含まれる。当社の検証済み試験は、これらの画像検査法と組み合わせて、診断を確認又は確立することができる。専門医に紹介されるがん症例の数を増加させ、その紹介された集団内のがんの有病率を増加させることができる試験は、良性紹介の数を最小限に抑えることによって、非常に有用であるはずである。

要約すると、この盲検化検証研究からのデータは、８プレックス抗体マイクロアレイアッセイが、ＣＡ１９－９測定と組み合わせて、９８％の特異性及び８５％の感度で早期（Ｉ及びＩＩ期）にＰＤＡＣを検出することを実証している。これらの結果は、この壊滅的な疾患の影響を受ける患者の治療可能性を大幅に拡大し、転帰を改善する可能性を有している。
実施例２の追加の参考文献
Ｃｏｐｕｒ ＭＳ，Ｔａｌｍｏｎ ＧＡ，Ｗｅｄｅｌ Ｗ，Ｈａｒｔ ＪＤ，Ｍｅｒａｎｉ Ｓ，Ｖａｒｇａｓｉ ＬＭ（２０２０）Ｈｅｒｅｄｉｔａｒｙ ｖｓ Ｆａｍｉｌｉａｌ Ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ Ｃａｎｃｅｒ：Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ｓｙｎｄｒｏｍｅｓ ａｎｄ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ．Ｏｎｃｏｌｏｇｙ（Ｗｉｌｌｉｓｔｏｎ Ｐａｒｋ）３４（６）：１９６－２０１．
Ｇｏｇｇｉｎｓ Ｍ，Ｏｖｅｒｂｅｅｋ ＫＡ，Ｂｒａｎｄ Ｒ，Ｓｙｎｇａｌ Ｓ，Ｄｅｌ Ｃｈｉａｒｏ Ｍ，Ｂａｒｔｓｃｈ ＤＫ，Ｂａｓｓｉ Ｃ，Ｃａｒｒａｔｏ Ａ，Ｆａｒｒｅｌｌ Ｊ，Ｆｉｓｈｍａｎ ＥＫ，Ｆｏｃｋｅｎｓ Ｐ，Ｇｒｅｓｓ ＴＭ，ｖａｎ Ｈｏｏｆｔ ＪＥ，Ｈｒｕｂａｎ ＲＨ，Ｋａｓｔｒｉｎｏｓ Ｆ，Ｋｌｅｉｎ Ａ，Ｌｅｎｎｏｎ ＡＭ，Ｌｕｃａｓ Ａ，Ｐａｒｋ Ｗ，Ｒｕｓｔｇｉ Ａ，Ｓｉｍｅｏｎｅ Ｄ，Ｓｔｏｆｆｅｌ Ｅ，Ｖａｓｅｎ ＨＦＡ，Ｃａｈｅｎ ＤＬ，Ｃａｎｔｏ ＭＩ ａｎｄ Ｂｒｕｎｏ Ｍ（２０２０）Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃａｎｃｅｒ ｏｆ ｔｈｅ Ｐａｎｃｒｅａｓ Ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ（ＣＡＰＳ）ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ．Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｒｉｓｋ ｆｏｒ ｆａｍｉｌｉａｌ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ：ｕｐｄａｔｅｄ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃａｎｃｅｒ ｏｆ ｔｈｅ Ｐａｎｃｒｅａｓ Ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ（ＣＡＰＳ）Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ．Ｇｕｔ ６９（１）：７－１７．
Ｊｕｉｚ ＮＡ，Ｉｏｖａｎｎａ Ｊ ａｎｄ Ｄｕｓｅｔｔｉ Ｎ（２０１９）Ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ Ｃａｎｃｅｒ Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ Ｃａｎ Ｂｅ Ｅｘｐｌａｉｎｅｄ Ｂｅｙｏｎｄ ｔｈｅ Ｇｅｎｏｍｅ．Ｆｒｏｎｔ Ｏｎｃｏｌ．２０１９ ９：２４６．
Ｋｌｅｉｎ ＡＰ，Ｂｒｕｎｅ ＫＡ，Ｐｅｔｅｒｓｅｎ ＧＭ，Ｇｏｇｇｉｎｓ Ｍ，Ｔｅｒｓｍｅｔｔｅ ＡＣ，Ｏｆｆｅｒｈａｕｓ ＧＪ，Ｇｒｉｆｆｉｎ Ｃ，Ｃａｍｅｒｏｎ ＪＬ，Ｙｅｏ ＣＪ，Ｋｅｒｎ Ｓ，Ｈｒｕｂａｎ ＲＨ（２００４）Ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ ｒｉｓｋ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｉｎ ｆａｍｉｌｉａｌ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ ｋｉｎｄｒｅｄｓ．Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ．６４（７）：２６３４－８．
Ｍａｔｓｕｎｏ Ｓ，Ｅｇａｗａ Ｓ，Ｆｕｋｕｙａｍａ Ｓ，Ｍｏｔｏｉ Ｆ，Ｓｕｎａｍｕｒａ Ｍ，Ｉｓａｊｉ Ｓ，Ｉｍａｉｚｕｍｉ Ｔ，Ｏｋａｄａ Ｓ，Ｋａｔｏ Ｈ，Ｓｕｄａ Ｋ，Ｎａｋａｏ Ａ，Ｈｉｒａｏｋａ Ｔ，Ｈｏｓｏｔａｎｉ Ｒ ａｎｄ Ｔａｋｅｄａ Ｋ（２００４）Ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｇｉｓｔｒｙ ｉｎ Ｊａｐａｎ：２０ ｙｅａｒｓ ｏｆ ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ．Ｐａｎｃｒｅａｓ ２８（３）：２１９－３０．
Ｓｃｈｅｕｆｅｌｅ Ｆ，Ｈａｒｔｍａｎｎ Ｄ ａｎｄ Ｈｅｌｍｕｔ Ｆｒｉｅｓｓ（２０１９）Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｏｆ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ－ｎｅｏａｄｊｕｖａｎｔ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｉｎ ｂｏｒｄｅｒｌｉｎｅ ｒｅｓｅｃｔａｂｌｅ／ｌｏｃａｌｌｙ ａｄｖａｎｃｅｄ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ．Ｔｒａｎｓｌ Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ Ｈｅｐａｔｏｌ．４（３２）．
Ｐｅｔｅｒｓｅｎ ＧＭ（２０１６）Ｆａｍｉｌｉａｌ ｐａｎｃｒｅａｔｉｃ ｃａｎｃｅｒ．Ｓｅｍｉｎ Ｏｎｃｏｌ．４３（５）：５４８－５５３．
Ｓｉｅｇｅｌ ＲＬ，Ｍｉｌｌｅｒ ＫＤ，Ｆｕｃｈｓ ＨＥ ａｎｄ Ｊｅｍａｌ Ａ（２０２１）Ｃａｎｃｅｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，２０２１．ＣＡ Ｃａｎｃｅｒ Ｊ Ｃｌｉｎ．７１（１）：７－３３．
Ｔｒｅｖｅｔｈａｎ Ｒ．（２０１７）Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ，Ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ，ａｎｄ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｖａｌｕｅｓ：Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓ，Ｐｌｉａｂｉｌｉｔｉｅｓ，ａｎｄ Ｐｉｔｆａｌｌｓ ｉｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ．Ｆｒｏｎｔ Ｐｕｂｌｉｃ Ｈｅａｌｔｈ ５：３０７．

Claims (83)

1. 膵臓がん関連病態を診断又は判定するための方法であって、
   （ａ）試験されるべき個体からの試料を提供するステップと、
   （ｂ）表Ａに定義される群から選択される２つ以上のバイオマーカーの前記試験試料中の存在及び／若しくは量を測定するステップと、を含むか又はそれらからなり、
   表Ａに定義される群から選択される前記２つ以上のバイオマーカーの前記試験試料中の存在及び／若しくは量が、前記個体における前記膵臓がん関連病態を示す、方法。
2. 前記膵臓がん関連病態が、
   （ｉ）膵臓がんの診断、
   （ｉｉ）早期膵臓がんの診断、からなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
3. 前記膵臓がん関連病態が、早期膵臓がんである、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
4. 前記方法が、Ｉ期又はＩＩ期膵臓がんの診断のためのものである、請求項３に記載の方法。
5. 前記方法が、膵臓がん関連病態を有する個体を、膵臓がんを有しないが、膵臓がんを示唆する又はそれと一致する症状を有する個体と区別するための方法であって、任意に、前記膵臓がんを有しない個体が、良性の膵臓又は胆道疾患、例えば、急性及び慢性膵炎、糖尿病、肝臓疾患、膵嚢胞、胆石疾患、並びにＩｇＧ４疾患を有する、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
6. ステップ（ａ）中の前記試料が、
   （ａ）膵臓がん若しくはある特定の遺伝的素因（例えば、ポイツジェガース症候群）の家族歴を有する個体、
   （ｂ）糖尿病（例えば、初発糖尿病、とりわけ、５０歳以上の者）と診断された個体、及び／又は
   （ｃ）膵臓がんを示唆する又はそれと一致する症状を有する個体、のリスク群のうちの１つ以上の個体からのものである、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
7. ステップ（ａ）中の前記試料が、良性の膵臓又は胆道疾患、例えば、急性及び慢性膵炎、糖尿病、肝臓疾患、膵嚢胞、胆石疾患、並びにＩｇＧ４疾患を有する個体からのものである、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
8. ステップ（ｂ）が、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）に列挙される２つ以上のバイオマーカー、例えば、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）に列挙される前記バイオマーカーのうちの少なくとも３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、又は１２個の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
9. ステップ（ｂ）が、表Ａに列挙される６つ以上のバイオマーカー、例えば、表Ａに列挙される前記バイオマーカーのうちの少なくとも７、８、９、１０、１１、１２、又は１３個の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
10. ステップ（ｂ）が、表Ａ（ｉ）～（ｖ）に列挙される３つ以上のバイオマーカー、例えば、表Ａ（ｉ）～（ｖ）に列挙される前記バイオマーカーのうちの少なくとも４、５、６、７、８、又は９個の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
11. ステップ（ｂ）が、表Ａ、パート（ｉ）及び／又はパート（ｉｉｉ）及び／又はパート（ｖ）に列挙される１つ以上のバイオマーカーの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
12. ステップ（ｂ）が、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、並びに（ｉｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
13. ステップ（ｂ）が、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、並びに（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
14. ステップ（ｂ）が、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、並びに（ｉｉｉ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
15. ステップ（ｂ）が、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、並びに（ｉｖ）補体因子Ｂの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
16. ステップ（ｂ）が、ＶＷＦ、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
17. ステップ（ｂ）が、バイオマーカー：（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、（ｉｖ）ＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２、のうちの２つ以上の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
18. ステップ（ｂ）が、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、（ｉｖ）補体因子Ｂ、（ｖ）ＭＵＣ１６及び／又はＦＣＮ２及び／又はＭＡＳＰ２、（ｖｉ）補体Ｃ４、（ｖｉｉ）補体Ｃ５、並びに（ｖｉｉｉ）シスタチンＣの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
19. ステップ（ｂ）が、以下のバイオマーカーのうちの２つ以上、及び／又はその１つ以上の二次標的：ＯＰＧ、ＧＳＮ、ＩＧＦＢＰ３、補体因子Ｂ、ＭＵＣ１６、補体Ｃ４、補体Ｃ５、シスタチンＣの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなり、任意に、前記１つ以上の二次標的が、ＶＷＦ、ＨＡＤＨ２、ＦＣＮ２、ＭＡＳＰ２から選択される、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
20. ステップ（ｂ）が、以下のバイオマーカー：ＯＰＧ、ＧＳＮ、ＩＧＦＢＰ３、補体因子Ｂ、ＭＵＣ１６、補体Ｃ４、補体Ｃ５、シスタチンＣの存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなり、任意に、ＶＷＦ、ＨＡＤＨ２、ＦＣＮ２、ＭＡＳＰ２から選択される１つ以上のバイオマーカーの存在及び／若しくは量を測定することを含む、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
21. ステップ（ｂ）が、ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含む、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
22. ステップ（ｂ）が、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、並びに（ｉｉｉ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
23. ステップ（ｂ）が、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、並びに（ｉｖ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
24. ステップ（ｂ）が、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、（ｉｉｉ）ＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２、並びに（ｉｖ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
25. ステップ（ｂ）が、（ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、（ｉｖ）補体因子Ｂ、（ｖ）ＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２、（ｖｉ）補体Ｃ４、（ｖｉｉ）補体Ｃ５、（ｖｉｉｉ）シスタチンＣ、並びに（ｉｘ）ＣＡ１９－９の存在及び／若しくは量を測定することを含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
26. ステップ（ｂ）が、表１に列挙される１つ以上のバイオマーカー、例えば、表１中の前記バイオマーカーのうちの少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０、３１、３２、又は３３の存在及び／若しくは量を測定することを含む、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
27. ステップ（ｂ）が、表Ａに列挙される前記バイオマーカーの全ての存在及び／若しくは量を（例えば、タンパク質、ｍＲＮＡ、及び／又はｃｔＤＮＡレベルで）測定することを含む、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
28. （ｃ）
    ｉ．膵臓がんに罹患していない個体、及び／又は
    ｉｉ．良性の膵臓及び／又は胆道疾患に罹患している個体からの１つ以上の対照試料を提供するステップと、
    （ｄ）ステップ（ｂ）において測定される前記１つ以上のバイオマーカーの前記対照試料中の存在及び／若しくは量を測定することによって、前記１つ以上の対照試料のバイオマーカーシグネチャーを判定するステップと、を更に含むか、又は更にそれらからなり、
    ステップ（ｂ）において測定される前記１つ以上のバイオマーカーの前記試験試料中の存在及び／若しくは量が、ステップ（ｄ）において測定される前記１つ以上のバイオマーカーの前記対照試料中の存在及び／若しくは量とは異なる場合に、前記膵臓がん関連病態が識別される、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
29. （ｅ）膵臓がんに罹患している個体からの１つ以上の対照試料を提供するステップと、
    （ｆ）ステップ（ｂ）において測定される前記１つ以上のバイオマーカーの前記対照試料中の存在及び／若しくは量を測定することによって、前記対照試料のバイオマーカーシグネチャーを判定するステップと、を更に含むか、又は更にそれらからなり、
    ステップ（ｂ）において測定される前記１つ以上のバイオマーカーの前記試験試料中の存在及び／若しくは量が、ステップ（ｆ）において測定される前記１つ以上のバイオマーカーの前記対照試料中の存在及び／若しくは量と対応する場合に、前記膵臓がん関連病態が識別される、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
30. 膵臓がんに罹患していない前記個体が、健常個体である、請求項２９に記載の方法。
31. 膵臓がんに罹患している前記１つ以上の個体が、腺がん（例えば、膵管腺がん又は管状乳頭膵腺がん）、膵肉腫、悪性漿液性嚢胞腺腫、腺扁平上皮がん、印環細胞がん、肝がん、コロイドがん、未分化がん、及び破骨細胞様巨細胞を伴う未分化がんからなる群から選択される膵臓がんに罹患している、請求項２９又は３０に記載の方法。
32. 前記膵臓がんが、膵管腺がんである、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
33. ステップ（ｂ）が、１つ以上のバイオマーカーのタンパク質又はポリペプチドの発現を測定することを含む、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
34. ステップ（ｂ）、（ｄ）、及び／又はステップ（ｆ）が、表Ａに列挙されるバイオマーカータンパク質又はポリペプチドに結合することができる１つ以上の第１の結合剤を使用して行われる、請求項３３に記載の方法。
35. 前記１つ以上の第１の結合剤が、表５及び／又は表６に定義される抗体配列のうちの１つ以上を含む、請求項３４に記載の方法。
36. 前記１つ以上の第１の結合剤が、配列番号６、１１、１３、１５、２０、３０、３２、及び３６、からなる群から選択される１つ以上の抗体配列を含む、請求項３５に記載の方法。
37. 前記１つ以上の第１の結合剤が、前記抗体配列である配列番号３０、３２、及び３６のうちの１つ以上を含む、請求項３５に記載の方法。
38. 前記第１の結合剤が、抗体又はその抗原結合断片を含むか、又はそれからなる、請求項３３～３７のいずれか一項に記載の方法。
39. 前記抗体又はその抗原結合断片が、組換え抗体又はその抗原結合断片である、請求項３８に記載の方法。
40. 前記抗体又はその抗原結合断片が、ｓｃＦｖ、Ｆａｂ、免疫グロブリン分子の結合ドメインからなる群から選択される、請求項３５～３８のいずれか一項に記載の方法。
41. 前記第１の結合剤が、表面上に固定される、請求項３４～４０のいずれか一項に記載の方法。
42. 前記試験及び／又は対照試料中の前記１つ以上のバイオマーカーが、検出可能部分で標識される、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
43. 前記検出可能部分が、蛍光部分、発光部分、化学発光部分、放射性部分、酵素部分からなる群から選択される、請求項４２に記載の方法。
44. 前記検出可能部分が、ビオチンである、請求項４２又は４３に記載の方法。
45. ステップ（ｂ）、（ｄ）、及び／又はステップ（ｆ）が、前記１つ以上のバイオマーカーに結合することができる第２の結合剤を含むアッセイを使用して行われ、前記第２の結合剤が、検出可能部分を含む、請求項３３～４４のいずれか一項に記載の方法。
46. 前記第２の結合剤が、抗体又はその抗原結合断片を含むか、又はそれからなる、請求項４５に記載の方法。
47. 前記抗体又はその抗原結合断片が、組換え抗体又はその抗原結合断片である、請求項４６に記載の方法。
48. 前記抗体又はその抗原結合断片が、ｓｃＦｖ、Ｆａｂ、免疫グロブリン分子の結合ドメインからなる群から選択される、請求項４６又は４７に記載の方法。
49. 前記検出可能部分が、蛍光部分、発光部分、化学発光部分、放射性部分、酵素部分からなる群から選択される、請求項４５～４８のいずれか一項に記載の方法。
50. 前記検出可能部分が、蛍光部分（例えば、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ色素、例えば、Ａｌｅｘａ６４７）である、請求項４９に記載の方法。
51. 前記方法が、ＥＬＩＳＡ（酵素結合免疫吸着アッセイ）を含むか、又はそれからなる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
52. ステップ（ｂ）、（ｄ）、及び／又はステップ（ｆ）が、アレイを使用して行われる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
53. 前記アレイが、マクロアレイ、マイクロアレイ、ナノアレイからなる群から選択される、請求項５２に記載の方法。
54. 前記方法が、
    （ｉ）前記試料中に存在するバイオマーカーをビオチンで標識することと、
    （ｉｉ）前記ビオチン標識タンパク質を、複数のｓｃＦｖを含むアレイと接触させることであって、前記複数のｓｃＦｖが、その表面上の離散した位置に固定化され、前記ｓｃＦｖが、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）におけるタンパク質のうちの１つ以上に対して特異性を有する、接触させることと、
    （ｉｉｉ）（前記ｓｃＦｖ上に固定化された）前記ビオチン標識タンパク質を、蛍光色素を含むストレプトアビジン複合体と接触させることと、
    （ｉｖ）前記アレイ表面上の離散した位置にある前記色素の存在を検出することと、を含み、
    前記アレイ表面上の前記色素の発現が、前記試料中の表Ａからのバイオマーカーの発現を示す、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
55. ステップ（ｂ）、（ｄ）、及び／又は（ｆ）が、前記１つ以上のバイオマーカーをコードする核酸分子の発現を測定することを含む、請求項１～３２のいずれか一項に記載の方法。
56. ステップ（ｂ）、（ｄ）、及び／又は（ｆ）において前記１つ以上のバイオマーカーの発現を測定することが、１つ以上の結合剤を使用して行われ、各々個別に表Ａに識別される前記バイオマーカーのうちの１つをコードする核酸分子に選択的に結合することができる、請求項５５に記載の方法。
57. ステップ（ａ）、（ｃ）、及び／又は（ｅ）で提供される前記試料が、未分画血液、血漿、血清、組織液、膵臓組織、乳汁、胆汁、及び尿からなる群から選択される、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
58. ステップ（ａ）、（ｃ）、及び／又は（ｅ）で提供される前記試料が、未分画血液、血漿、及び血清からなる群から選択される、請求項５７に記載の方法。
59. ステップ（ａ）、（ｃ）、及び／又は（ｅ）で提供される前記試料が、血清である、請求項５７又は５８に記載の方法。
60. ＲＯＣ ＡＵＣ値によって判定される、前記方法の予測精度が、少なくとも０．５０、例えば、少なくとも０．５５、０．６０、０．６５、０．７０、０．７５、０．８０、０．８１、０．８２、０．８３、０．８４、０．８５、０．８６、０．８７、０．８８、０．８９、０．９０、０．９１、０．９２、０．９３、０．９４、０．９５、０．９６、０．９７、０．９８、又は少なくとも０．９９である、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
61. ＲＯＣ ＡＵＣ値によって判定される、前記方法の予測精度が、少なくとも０．８３である、請求項６０に記載の方法。
62. 前記診断を確認又は確立するために、１つ以上の更なる臨床調査（生検試料の試験及び／又は患者のインビボイメージングなど）を更に含む、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
63. 前記個体が膵臓がんと診断される場合に、前記方法が、前記個体に膵臓がん療法を提供するステップ（ｇ）を含む、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
64. 前記膵臓がん療法が、外科手術、化学療法、放射線療法、免疫療法、化学免疫療法、熱化学療法、及びそれらの組み合わせからなる群から選択される、請求項６３に記載の方法。
65. 前記膵臓がん療法が、化学療法（例えば、ゲムシタビン及び／若しくは５－フルオロウラシル）と組み合わされた（例えば、膵頭部を除去するためのＷｈｉｐｐｌｅ法若しくは膵全摘術を使用する）膵臓の全部若しくは一部の外科的除去を含むか、又はそれからなる、請求項６３又は６４に記載の方法。
66. ステップ（ｂ）において表Ａに定義される群から選択される１つ以上のバイオマーカーの前記試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することが、表５に記載される前記抗体配列のうちの１つ以上によって結合される１つ以上のタンパク質の前記試験試料中の存在及び／若しくは量を測定することで置き換えられる、先行請求項のいずれか一項に記載の方法。
67. 表Ａに定義される前記バイオマーカーのうちの１つ以上の前記個体からのタンパク質及び／又は核酸試料中の存在を検出するための１つ以上の薬剤を含む、個体における膵臓がんの存在又はそれを有するリスクを判定するための、アレイ。
68. 試料中の、表Ａに定義される前記バイオマーカーのうちの１つ以上の存在を検出するための前記１つ以上の薬剤が、請求項３４～４４又は５６のいずれか一項に定義される１つ以上の結合剤である、請求項６７に記載のアレイ。
69. 前記アレイが、表Ａ（ｉ）～（ｖｉ）に定義される前記バイオマーカーの全てに結合することができる薬剤を含み、任意に、前記アレイが、表Ａに定義される前記バイオマーカーの全てに結合することができる薬剤を含む、請求項６７又は６８に記載のアレイ。
70. 前記アレイが、以下のバイオマーカー：
    （ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、（ｉｖ）補体因子Ｂ、（ｖ）ＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２、（ｖｉ）補体Ｃ４、（ｖｉｉ）補体Ｃ５、並びに（ｖｉｉｉ）シスタチンＣ、に結合することができる薬剤を含み、任意に、表１からの１つ以上の追加的なバイオマーカーを含む、請求項６７又は６８に記載のアレイ。
71. 前記アレイが、前記タンパク質レベルで前記バイオマーカーの全てに結合することができる抗体又はその抗原結合断片を含む、請求項６７～７０のいずれか一項に記載のアレイ。
72. 前記アレイが、表５に識別される前記抗体のうちの１つ以上を含む、請求項６７～７１のいずれか一項に記載のアレイ。
73. 前記アレイが、表６において前記抗体のうちの１つ以上を含む、請求項６７～７２のいずれか一項に記載のアレイ。
74. 個体における膵臓がんの存在又はそれを有するリスクを判定するためのバイオマーカーとしての、表Ａに定義される群から選択される２つ以上のバイオマーカーの使用。
75. 前記２つ以上のバイオマーカーが、以下のバイオマーカー：
    （ｉ）ＯＰＧ及び／又はＶＷＦ、（ｉｉ）ＧＳＮ及び／又はＨＡＤＨ２、（ｉｉｉ）ＩＧＦＢＰ３、（ｉｖ）補体因子Ｂ、（ｖ）ＭＵＣ１６、ＦＣＮ２、及び／又はＭＡＳＰ２、（ｖｉ）補体Ｃ４、（ｖｉｉ）補体Ｃ５、並びに（ｖｉｉｉ）シスタチンＣ、を含み、任意に、前記使用が、ＣＡ１９－９及び／又は表１からの１つ以上の追加的なバイオマーカーの使用を追加的に含む、請求項７４に記載の使用。
76. 表Ａに定義される前記バイオマーカーの全てが、個体における膵臓がんの存在を判定するための診断シグネチャーとして一緒に使用される、請求項７４又は７５に記載の使用。
77. （ａ）請求項６７～７３のいずれか一項に記載のアレイ、又はそれを作製するための構成要素と、
    （ｂ）請求項１～６６のいずれか一項に定義される前記方法を行うための指示と、を含む、膵臓がんの存在又はそれを有するリスクを判定するための、キット。
78. 個体における膵臓がんを治療する方法であって、
    （ａ）請求項１～６６のいずれか一項に定義される前記方法に従って膵臓がんを診断するステップと、
    （ｂ）前記個体に、膵臓がん療法を提供するステップと、を含む、方法。
79. ステップ（ａ）が、前記診断を確認又は確立するために、１つ以上の更なる臨床調査（生検試料の試験及び／又は前記患者のインビボイメージングなど）を更に含む、請求項７８に記載の方法。
80. 前記膵臓がん療法が、外科手術（例えば、切除）、化学療法、免疫療法、化学免疫療法、及び熱化学療法からなる群から選択される、請求項７８又は７９に記載の方法。
81. 前記膵臓がん療法が、化学療法（例えば、ゲムシタビン及び／若しくは５－フルオロウラシル）と組み合わされた（例えば、膵頭部を除去するためのＷｈｉｐｐｌｅ法若しくは膵全摘術を使用する）膵臓の全部若しくは一部の外科的除去を含む、請求項７８～８０のいずれか一項に記載の方法。
82. 実質的に本明細書に記載されるように個体における膵臓がんの存在を判定するための方法又は使用。
83. 実質的に本明細書に記載されるように個体における膵臓がんの存在を判定するためのアレイ又はキット。