CN103308670B - 用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的方法 - Google Patents

用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103308670B
CN103308670B CN201210509621.3A CN201210509621A CN103308670B CN 103308670 B CN103308670 B CN 103308670B CN 201210509621 A CN201210509621 A CN 201210509621A CN 103308670 B CN103308670 B CN 103308670B
Authority
CN
China
Prior art keywords
diabetes
risk
metabolic syndrome
neurotensin
predicting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201210509621.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103308670A (zh
Inventor
安德里斯·贝格曼
欧勒·米兰德
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sphingotec GmbH
Original Assignee
Sphingotec GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sphingotec GmbH filed Critical Sphingotec GmbH
Publication of CN103308670A publication Critical patent/CN103308670A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103308670B publication Critical patent/CN103308670B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6893Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids related to diseases not provided for elsewhere
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61PSPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P3/00Drugs for disorders of the metabolism
    • A61P3/08Drugs for disorders of the metabolism for glucose homeostasis
    • A61P3/10Drugs for disorders of the metabolism for glucose homeostasis for hyperglycaemia, e.g. antidiabetics
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61PSPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
    • A61P43/00Drugs for specific purposes, not provided for in groups A61P1/00-A61P41/00
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2333/00Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
    • G01N2333/435Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature from animals; from humans
    • G01N2333/46Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature from animals; from humans from vertebrates
    • G01N2333/47Assays involving proteins of known structure or function as defined in the subgroups
    • G01N2333/4701Details
    • G01N2333/4703Regulators; Modulating activity
    • G01N2333/4706Regulators; Modulating activity stimulating, promoting or activating activity
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/04Endocrine or metabolic disorders
    • G01N2800/042Disorders of carbohydrate metabolism, e.g. diabetes, glucose metabolism

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Diabetes (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Pharmacology & Pharmacy (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Obesity (AREA)
  • Endocrinology (AREA)
  • Peptides Or Proteins (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Medicines That Contain Protein Lipid Enzymes And Other Medicines (AREA)
  • Medicines Containing Antibodies Or Antigens For Use As Internal Diagnostic Agents (AREA)
  • Pharmaceuticals Containing Other Organic And Inorganic Compounds (AREA)
  • Preparation Of Compounds By Using Micro-Organisms (AREA)

Abstract

本发明的主题是用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险或用于诊断对象中的代谢综合征的方法,其中所述对象未患糖尿病,所述方法包括以下步骤:确定神经降压素原或其至少5个氨基酸的片段在从所述对象获得的体液中的水平;和将神经降压素原或其片段的所述水平与所述对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险相关联,其中水平升高预示患糖尿病和/或代谢综合征的风险增加,或者其中水平升高与对象中代谢综合征的诊断相关,其中所述对象未患糖尿病。

Description

用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的方法
技术领域
本发明的主题是用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险或用于诊断对象中的代谢综合征的方法,其中所述对象未患糖尿病,所述方法包括以下步骤:
●确定神经降压素原或其至少5个氨基酸的片段在从所述对象获得的体液中的水平;和
●将神经降压素原或其片段的所述水平与所述对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险相关联,其中水平升高预示患糖尿病和/或代谢综合征的风险增加,或者其中水平升高与对象中代谢综合征的诊断相关,其中所述对象未患糖尿病。
术语“水平升高”的意思是在一定的阈值水平之上的水平。
背景技术
神经降压素是源自于前神经降压素原前体的13个氨基酸的神经肽,并与稳定的117个氨基酸的肽神经降压素原(P-NT)一起按化学计量比例释放,成熟的激素与3种不同的受体结合,分别是神经降压素受体1和2(Ntsr1和Ntsr2)以及神经降压素受体3(Ntsr3),其中神经降压素受体1和2是G蛋白偶联受体,神经降压素受体3是非G蛋白偶联受体并且也被称为Sortillin-1(SORT1)。
神经降压素由小肠在外周释放,也由下丘脑在中央释放。神经降压素的外周分泌受到食物摄取、尤其是脂肪的刺激,并且已知其能够调节胃肠蠕动以及胰腺和胆汁的分泌。有趣的是,神经降压素作为抑制食欲的激素而参与食欲控制,因为它经中央(脑室内)和外周(腹 腔内)注入大鼠之后,能够严重减少食物的摄取,这种效应似乎主要是通过神经降压素-1受体(Ntsr1)介导的。在与正常体重人类对象相比而言的肥胖者中,在液体脂肪餐后,餐后血浆神经降压素浓度降低(Widen等,1992,Reg Peptides;在改良的假饲(MSF)和液体试验餐后肥胖者中调节肽的血浆浓度(Plasma concentrations of regulatorypeptidesin obseity following modified sham feeding(MSF)and a liquidtest meal)),这说明肥胖者中的神经降压素分泌调节失常。但是,还没有大规模的研究探讨过神经降压素是否以及如何与肥胖程度相关。有趣的是,P-NT在胃旁路手术(Roux-en-Y)后显著增加,据显示,这是在大多数肥胖的II型糖尿病患者中能导致血糖正常的手术,但是尚不知道神经降压素总的来说是否参与糖尿病的发展。此外,神经降压素系统参与冠状动脉疾病和心肌梗死的发展,因为Ntsr3(SORT1)基因的变异是人类中已知的最强的冠状动脉疾病常见易感基因之一。
肥胖和癌症之间在机制上的联系基本上是未知的,但是,主流理论之一是过多的脂肪沉积会导致外周雄激素的芳构化增加,并由此导致循环的雌激素水平升高。另外,据显示,肥胖的特征之一高胰岛素血症会抑制肝脏产生性激素结合球蛋白(SHBG),进而使雌激素和雄激素两者的可生物利用的水平升高,这揭示了肥胖使常见形式的由性激素引起的癌症形式例如乳腺癌和前列腺癌的风险增加的途径。有趣的是,神经降压素和Nstr1两者的表达在恶性乳腺导管癌肿瘤中都很常见,并且实验性地药理阻断或RNA沉默NTSR1能够使小鼠中的肿瘤生长降低。
乳腺癌细胞中神经降压素受体1(NTSR1)的表达水平已被用于确定患有乳腺癌的对象的预后(US 2011/0305633)。另外,同一作者指出,当前尚未描述出循环的神经降压素与胰腺、前列腺、或髓样甲状腺肿瘤的分期之间的明确的关联性,这可能是由于肝脏对神经降压素的快速清除。有趣的是,已发现,在一组51名患侵袭性乳腺导管癌的患者中,所有肿瘤中有91%肿瘤的神经降压素受体1(NTSR1)为阳 性,但所有肿瘤中只有31%肿瘤在所述组织中的神经降压素为阳性(Souaze等.Caner Research 2006;66;(12)pages 6243-6249)。
有一些证据可表明神经降压素和神经降压素受体参与了癌的生长,尤其是参与肺癌、胰腺癌和结肠癌的生长(Carraway等;Peptides27(2006)2445-2460)。据报道,胰腺癌患者血清中的NT水平显著升高(Picheon等,Anticancer Research 1999;19;1445-50)。有趣的是,该组发现,对于胰腺癌和前列腺癌两者而言,NT水平随着疾病的进展而降低。相反地,对此,Meggiato等;Tumori 1996;82;592~5;发现NT的血浆水平在胰腺癌中是正常的,但在诊断为胰腺炎的病例中却是升高的。
和肽素用于预测糖尿病的应用已经被等,Circulation,2010;121:2102-2108报道。
发明内容
本发明的主题是研究用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险或用于诊断对象中的代谢综合征的NT的预测和诊断能力,其中所述对象未患糖尿病。为了解决这个问题,我们在所述瑞典前瞻性世代研究(马尔默饮食与癌症研究)中测定了空腹血浆中神经降压素原的稳定的片段,并将该生物标志物的基线水平与15年随访期间的糖尿病发生率相关联。
本发明的主题是用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险或用于诊断对象中的代谢综合征的方法,其中所述对象未患糖尿病,所述方法包括以下步骤:
●确定神经降压素原或其至少5个氨基酸的片段在从所述对象获得的体液中的水平;和
●将神经降压素原或其片段的所述水平与所述对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险相关联,其中水平升高预示患糖尿病和/或代谢综 合征的风险增加,或者其中水平升高与对象中代谢综合征的诊断相关,其中所述对象未患糖尿病。
附图说明
图1示出了典型的P-NT剂量/信号曲线。
图2:糖尿病预测的Kaplan Meier分析:
2a)所有未患糖尿病的对象采用中位数截止值(cut off)(104.6pmol/l)
2b)所有未患糖尿病和前驱糖尿病(IFG)的对象,截止值,(104.6pmol/l)。
具体实施方式
此处使用的术语“对象”指有生命的人类或非人类的生物体。在本文中,优选地,所述对象是人类对象。在本发明的具体实施方案中,所述对象是雌性对象。在本发明的具体实施方案中,所述对象是非IFG(非前驱糖尿病)的对象。
在本发明的一个实施方案中,神经降压素原或其至少5个氨基酸的片段在体液中的水平是神经降压素原或其至少5个氨基酸的片段的空腹水平。空腹水平的意思是采取血样前12小时没有摄取食物。
体液可以选自血液、血清、血浆、尿液、脑脊液、和唾液。
目前的数据表明,在神经降压素原或其片段的水平与糖尿病之间存在着强关联性,尤其在是未患有普遍的糖尿病的对象中。
目前的数据还表明,在高血压对象中,在神经降压素原或其片段的水平与糖尿病之间存在着强关联性,所述高血压对象是心血管疾病和/或糖尿病的常见高危群体。
体液中可能检测到的神经降压素原片段可以为,例如:
SEQ ID NO:1(神经降压素原1-147)
SESEEEMKAL EADFLTNMHT SKISKAHVPS WKMTLLNVCSLVNNLNSPAE ETGEVHEEELVARRKLPTAL DFGSLEAMLTIYQLHKICHS RAFQHWELIQ EDILDTGNDK NGKEEVIKRKIPYILKRQLYENKPRRRYIL KRDSYYY
SEQ ID NO:2(神经降压素原1-125(大的神经调节肽N))
SDSEEEMKAL EADFLTNMHT SKISKAHVPS WKMTLLNVCSLVNNLNSPAE ETGEVHEEELVARRKLPTAL DGFSLEAMLTIYQLHKICHS RAFQHWELIQ EDILDTGNDK NGKEEVIKR KIPYIL
SEQ ID NO:3(神经调节肽N:)
KIPYIL
SEQ ID NO:4(神经降压素)
pyroQLYENKPRRP YIL
SEQ ID NO:5(神经降压素原1-117)
SDSEEEMKAL EADFLTNMHT SKISKAHVPS WKMTLLNVCSLVNNLNSPAE ETGEVHEEELVARRKLPTAL DGFSLEAMLTIYQLHKICHS RAFQHWELIQ EDILDTGNDK NGKEEVI
SEQ ID NO:6(神经降压素原1-132)
SDSEEEMKAL EADFLTNMHT SKISKAHVPS WKMTLLNVCSLVNNLNSPAE ETGEVHEEELVARRKLPTAL DGFSLEAMLTIYQLHKICHS RAFQHWELIQ EDILDTGNDK NGKEEVIKRKIPYILKRQLY EN
SEQ ID NO:7(神经降压素原1-125)
SDSEEEMKAL EADFLTNMHTSKISKAHVPS WKMTLLNVCSLVNNLNSPAE ETGEVHEEELVARRKLPTAL DGFSLEAMLTIYQLHKICHS RAFQHWELIQ EDILDTGNDK NGKEEVIKRK IPYIL
SEQ ID NO:8(神经降压素原120-140)
KIPYILKRQL YENKPRRPYI L
SEQ ID NO:9(神经降压素原120-147)
KIPYILKRQL YENKPRRPYIL KRDSYYY
SEQ ID NO:10(神经降压素原128-147)
QLYENKPRRP YILKRDSYYY
在本发明方法的更具体的实施方案中,确定神经降压素原1-117的水平。
在具体的实施方案中,神经降压素原的水平是用免疫检测法测定的。更具体地,免疫检测法是按照Ernst等Peptides 27(2006)1787-1793中的描述使用的。
可用于确定神经降压素原或其至少5个氨基酸的片段的水平的免疫检测法是基于本发明的结合物,所述结合物用于在雌性对象的离体体液中,选择性测定针对根据SEQ IDNO:1至SEQ ID NO:10所述的任何神经降压素原序列中的至少一种的免疫反应性。
在本发明的另一个实施方案中,可用于确定神经降压素原或其至少5个氨基酸的片段的水平的免疫检测法是基于本发明的两种不同的结合物,所述结合物用于在雌性对象的离体体液中,选择性测定针对根据SEQ ID NO:1至SEQ ID NO:10所述的任何神经降压素原序列中的两种不同的部分序列的免疫反应性。因此,在根据SEQ ID NO:1至 SEQ ID NO:10中任一个所述的神经降压素原的同一部分中,两种结合物靶向不同的序列。
在本发明的具体实施方案中,免疫检测法可用于确定神经降压素原或其至少5个氨基酸的片段的水平,其中两种不同的结合物特异性地指向根据SEQ ID NO:5所述的神经降压素原的N端部分1-117以选择性测定针对该序列的免疫反应性,所述免疫检测法的特征在于所述免疫反应性不是神经降压素(NT)(SEQ ID NO:4)或神经调节肽N(NMN)(SEQ IDNO:3)的免疫反应性。由此,通过使用两种不同的结合物进行的夹心免疫检测法,免疫检测法仅特异性地识别神经降压素原的N端肽,所述两种不同的结合物与所述N端序列的不同的部分序列发生特异性结合,所述不同的部分序列含有完整的前神经降压素原的第67-85位氨基酸和第121-140位氨基酸两者(如Ernst等(2006)中的图1所示)。(对此,参见US2008/0280306——用于测定释放进入到循环中的神经降压素的免疫检测法(Immunoassay fordeterminingthe release of neurotensin into the circulation);以及Ernst等,神经降压素原1-117:在人体循环中鉴定到的稳定的神经降压素前体片段(Proneurotensin 1-117,a stable neurotensin precursor fragment identifiedin human circulation),Peptides(27),1787-1793(2006))。
在另一个具体实施方案中,上述免疫检测法的特征还可以在于,在结合物是抗体的情况下,结合物是特异性的单抗隆抗体和/或亲和纯化的多克隆抗体。其中的一种抗体可以以与固相结合的形式使用,该固相优选地是各自的试管壁,并且第二抗体是标记的或可选择性标记的抗体。可以用放射性同位素或通过化学发光、生物发光、荧光、或通过本领域技术人员已知的酶标记进行所述标记。优选地,所述第二抗体是通过化学发光标记的。
由于标记了两种抗体中的至少一种,因此,在将两种抗体结合到根据SEQ ID NO:1至SEQ ID NO:10中任一个所述的神经降压素原之 后,产生了可测定的信号,这使得所产生的夹心复合物能够在测定溶液中被检测到。(对此,参见US2008/0280306——用于测定释放进入到循环中的神经降压素的免疫检测法(Immunoassay for determining thereleaseof neurotensin into the circulation);以及Ernst等,神经降压素原1-117:在人体循环中鉴定到的稳定的神经降压素前体片段(Proneurotensin 1-117,a stable neurotensinprecursor fragment identifiedin human circulation),Peptides(27),1787-1793(2006))。
上述免疫检测法在实施例2中有更详细的概述。应当根据实施例2所使用的测试和校准来看待所有的阈值和值。本领域技术人员可能知道,阈值的绝对值可能受到所使用的校准的影响。这意味着,应当在本文(实施例2)所使用的校准的背景下理解本文中给出的所有值和阈值。人P-NT校准品可得自ICI-Diagnostics,Berlin,Germany。或者,该检测法可以用合成或重组的P-NT 1-117或其片段进行校准(同样参见Ernst等,2006)。
根据本发明的方法,用于确定对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险或用于诊断对象中的代谢综合征的阈值为高于78pmol/l PNT,优选为100pmol/l,更优选为150pmol/l,其中所述对象未患糖尿病。在具体实施方案中,所述阈值为约100pmol/l。这些阈值与上面提到的校准方法相关。神经降压素原的值超过所述阈值,意味着该对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险增加。
糖尿病的定义如下:在基线检查时具有内科医生诊断的病史、或在服用抗糖尿病药物、或空腹全血血糖>/=6.1mmol/l(注意,这相当于血浆中的7.0mmol/l)。
前驱糖尿病,空腹血糖异常(IFG):IFG=空腹血浆葡萄糖为6.1-6.9mmol/l
血压正常/高血压(HBP)的定义如下:
HBP:收缩压>/=140mmHg或舒张压>/=90mmHg或在服用抗高血压药物。具有正常血压(BP)的对象是所有其他对象,即收缩压<140mmHg或舒张压<90mmHg或没有服用抗高血压药物的对象。
在本发明方法的具体实施方案中,所述对象未患糖尿病且空腹血糖低于6.1mmol/l但高于5.4mmol/l。
在本发明方法的具体实施方案中,所述对象的空腹血糖低于5.4mmol/l。
在本发明方法的具体实施方案中,确定所述的对象患II型糖尿病的风险。
在本发明方法的具体实施方案中,通过另外确定并使用至少一种实验室参数或其他标志物的水平来改进对对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的预测或对代谢综合征的诊断,所述实验室参数或其他标记物选自空腹血糖或空腹血浆葡萄糖、甘油三酯、HDL胆固醇或其亚组分、LDL胆固醇或其亚组分、胱抑素C、胰岛素、CRP、血管升压素或其前体或其片段、以及BNP或其前体或其片段。
在本发明方法的具体实施方案中,另外确定了至少一种临床参数,所述临床参数选自年龄、性别、收缩压、舒张压、抗高血压治疗(AHT)、体质指数、腰围、腰臀比、目前为吸烟者、糖尿病遗传性、以及先前的心血管疾病(CVD)。
本发明的其他实施方案是根据前述权利要求任一项所述的用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险或用于诊断对象中的代谢综合征的方法,其中所述对象未患糖尿病,其中神经降压素原或其片段的水平被单独或与其他有预测用途的实验室或临床参数联合用于预测对 象患糖尿病和/或代谢综合征的风险或用于诊断代谢综合征,这是通过选自以下备选方案的方法实现的:
-与明显健康对象人群中全部预先确定的样品中的神经降压素原或其片段水平的中位数进行比较,
-与明显健康对象人群中全部预先确定的样品中的神经降压素原或其片段水平的四分位数进行比较,
-基于Cox比例风险分析进行计算,或通过使用风险指数计算例如NRI(净重新分类指数)或IDI(综合鉴别指数)进行计算。
在本发明的一个实施方案中,样品选自血液样品、血清样品、血浆样品、脑脊液样品、唾液样品、和尿液样品,或任一种前述样品的提取物。在本发明方法的具体实施方案中,通过诊断检测法、优选通过免疫检测法确定神经降压素原或其至少5个氨基酸长度的片段的水平。
在本发明方法的具体实施方案中,所述方法被执行超过一次,以便监测患糖尿病和/或代谢综合征的风险,或以便监测对象中的代谢综合征的治疗过程,其中所述对象未患糖尿病。
在本发明方法的具体实施方案中,执行所述监测以便评估所述对象对所采取的预防性和/或治疗性措施的响应。
在本发明方法的具体实施方案中,使用所述方法以便将所述对象分级成风险组。
本发明还包括用于执行本发明的方法的装置。因此,在该装置中实施上文所述的检测法。所述装置是一种自动装置,该装置使得能够测定所施加的生物发光和化学发光,正如上文中为本发明的检测法所描述的。优选地,所述装置使得能够进行报告基因检测、ATP监测、发光免疫检测(LIA)、酶测定、和细胞发光/氧化爆发。因此,按照本 发明,该装置可被称为多模式光度计。该装置的特征还在于,优选被置于试管中的一种或多种样品能够以链式测定一次或连续测定多次,甚至能够在很长的一段测试时间内进行测定。此外,本发明的装置的特征在于珀尔帖冷却检测器、容积可变的注射器、管室中的温度控制、以及还有控制所述装置的软件单元,所述软件优选地是TubeMaster。这样的装置的一个实例是AutolumatLB953多管光度计(BertholdTechnologies GmbH&Co.KG,Bad Wildbad,Germany)。
本发明还包括用于执行本发明的方法的现场即时测试(poin-of-care)装置。在所述现场即时测试装置中实施如前所述的检测法。现场即时测试是通过使用可运输、便携、且手持的仪器来完成的,所述仪器能够执行本发明的方法。因此,能够在非常短的时间内、在待检查的对象所在位置处或附近进行测定和各自的分析。本发明的现场即时测试装置的特征在于免疫层析测量仪,该测量仪能够检测检测法中所使用的结合物的至少一种可光学检测的标签(标记)。
本发明还包括用于执行本发明的方法的检测法和/或试剂盒。检测法如前所述,而用于执行免疫检测法的各自的试剂盒除了检测法本身以外,还可以由本领域技术人员已知的惯用的辅助试剂例如缓冲液和洗涤液组成。
在具体的实施方案中,除了本领域技术人员已知的惯用的辅助试剂例如缓冲液和洗涤液以外,用于执行本发明的检测法的试剂盒还可以由以下成分组成,特别是
i)第一免疫试剂,其包括被固定在固相(优选为试管壁)上的针对人神经降压素原的部分序列的第一种特异性的结合物,在特定的实施方案中,所述第一种结合物是针对序列SEQ ID NO:1至SEQ IDNO:10中的任一个,
ii)第二免疫试剂,其包括溶解和标记形式(优选地,第二抗体是通过化学发光标记的)的针对人神经降压素原的部分序列的第二种特 异性的结合物,在特定的实施方案中,所述第二种结合物是针对SEQ IDNO:1至SEQ ID NO:10中的任一个,条件是第二种结合物靶向与第一种结合物的靶向序列不同的序列,和
iii)标准和校准溶液,其含有确定的量的肽制品,所述肽制品具有所述第一和第二特异性抗体的结合位点。
在本发明的另一个实施方案中,用于执行前述检测法的装置或试剂盒可以提供基于所述检测法的现场即时测试,以预测患糖尿病和/或代谢综合征的风险或诊断对象中的代谢综合征。
本发明的主题也是神经降压素或神经降压素受体的结合物,所述结合物可用于预防或治疗对象中的糖尿病和/或代谢综合征。
因此,在另一个实施方案中,本发明提供了神经降压素或神经降压素受体的结合物,所述结合物可用于制备用于预防或治疗对象中的糖尿病和/或代谢综合征的药物。
在本发明的一个实施方案中,所述结合物使神经降压素的生物活性降低至70%或更低。
根据本发明,神经降压素的结合物选自抗体例如典型的全长免疫球蛋白IgG、或包含至少重链和/或轻链的F可变结构域的抗体片段例如化学偶联的抗体(抗原结合片段),包括但不限于Fab片段,包括Fab小型抗体、单链Fab抗体、带有表位标签的单价Fab抗体例如Fab-V5Sx2;用CH3结构域二聚化的双价Fab(小型抗体);双价Fab或多价Fab,例如通过借助于异源结构域多聚化而形成的,例如通过dHLX结构域的二聚化而形成的,例如Fab-dHLX-FSx2;F(ab′)2片段,scFv片段,多聚化的多价或/和多特异性scFv片段,双价和/或双特异性双抗体,(双特异性T细胞桥联抗体),三官能抗体,多价抗体,例如来自与G不同的类型;单结构域抗体,例如源自于骆驼或 鱼的免疫球蛋白的纳米抗体。
根据本发明,神经降压素受体的结合物选自抗体例如典型的全长免疫球蛋白IgG、或包含至少重链和/或轻链的F可变结构域的抗体片段例如化学偶联的抗体(抗原结合片段),包括但不限于Fab片段,包括Fab小型抗体、单链Fab抗体、带有表位标签的单价Fab抗体例如Fab-V5Sx2;用CH3结构域二聚化的双价Fab(小型抗体);双价Fab或多价Fab,例如通过借助于异源结构域多聚化而形成的,例如通过dHLX结构域的二聚化而形成的,例如Fab-dHLX-FSx2;F(ab′)2片段,scFv片段,多聚化的多价或/和多特异性scFv片段,双价和/或双特异性双抗体,(双特异性T细胞桥联抗体),三官能抗体,多价抗体,例如来自与G不同的类型;单结构域抗体,例如源自于骆驼或鱼的免疫球蛋白的纳米抗体,或肽类拮抗剂例如[D-Trp11]-神经降压素、[Tyr(Me)11]-神经降压素(例如由Quiron等描述的),或非肽类拮抗剂,例如左卡巴斯汀、SR-48692(NTS1选择性)、SR-142948(非选择性)、SR-142948A、CP96345、[3H]SR-48692、SR 48692、SR-48527和SR-49711,或结合物骨架(scaffold)例如基于四连接素的非Ig骨架(例如US2010/0028995中所描述的)、纤连蛋白骨架(例如EP1266025中所描述的)、基于脂质运载蛋白的骨架(例如WO2011/154420中所描述的)、泛素骨架(例如WO2011/073214中所描述的)、转移骨架(transferring scaffold)(例如US 2004/0023334中所描述的)、蛋白A骨架(例如EP 2231860中所描述的)、基于锚蛋白重复域的骨架(例如WO2010/060748中所描述的)、微量蛋白(microprotein)(优选为形成半胱氨酸结的微量蛋白)骨架(例如EP 2314308中所描述的)、基于Fyn SH3结构域的骨架(例如WO 2011/023685中所描述的)、基于EGFR-A结构域的骨架(例如WO 2005/040229中所描述的)和基于Kunitz结构域的骨架(例如EP 1941867中所描述的)。
实施例
实施例1
抗体的制备
用于免疫的肽/偶合物
合成了用于免疫的肽(JPT Technologies,Berlin,Germany),所述肽具有额外的N端半胱氨酸残基以将所述肽与牛血清白蛋白(BSA)偶合。通过使用Sulfo-SMCC(Perbio-science,Bonn,Germany)将所述肽与BSA共价偶联。根据Perbio的手册执行偶联步骤。
标记的抗体(LA)肽(P-NT 1-19):
H-CSDSEEEMKALEADFLTNMH-NH2
固相抗体(SPA)肽(P-NT 44-62):
H-CNLNSPAEETGEVHEEELVA-NH2
按照如下方法生成抗体:
将BALB/c小鼠用100μg肽-BSA偶合物于第0天和第14天进行免疫(被乳化在100μl完全弗氏佐剂中),并用50μg于第21天和第28天进行免疫(在100μl不完全弗氏佐剂中)。在执行融合实验前3天,通过一次腹腔内注射和一次静脉内注射给予,动物接受50μg溶解在100μl盐水中的偶合物。
用1mL 50%聚乙二醇将来自免疫后小鼠的脾细胞和骨髓瘤细胞系SP2/0的细胞在37℃下融合30秒。在洗涤后,将细胞接种于96孔细胞培养板中。通过在HAT培养基(补充有20%胎牛血清和HAT补充物的RPMI1640培养基)中生长来选择出杂交克隆。在两周之后,HAT培养基被替换成HT培养基用于传代3次,然后返回到正常的细胞培养基中。
在融合后3周时,对细胞培养上清中的抗原特异性IgG抗体进行初次筛选。测试为阳性的微量培养物被转移到24孔板中进行增殖。在再次测试之后,用有限稀释技术将所选择的培养物克隆化和再克隆化, 并确定亚型。
(Lane,R.D.“用于提高分泌单克隆体的杂交瘤的生产的短时间聚乙二醇融合技术(A short-duration polyethylene glycol fusiontechniquefor increasingproduction of monoclonal antibody-secreting hybridomas)”,J.Immuμnol.Meth.81:223-228;(1985);Ziegler,B.等“通过细胞荧光计和单克隆GAD抗体的补体依赖性抗体介导的细胞毒性进行检验时,不能在大鼠胰岛细胞的表面上检测到谷氨酸脱羧酶(GAD)(Glutamatedecarboxylse(GAD)is not detectable on the surface of rat isletcellsexamined by cytofluorometry and complement-dependentantibody-mediatedcytotoxicity of monoclonal GAD antibodies)”,Horm.Metab.Res.28:11-15,(1996))。
单克隆抗体的产生
通过标准抗体生产方法(Marx等,Monoclonal Antibody Production,ATLA 25,121,1997)产生抗体,并通过蛋白质A-层析法进行纯化。根据SDS凝胶电泳分析,抗体的纯度为>95%。
实施例2
用于定量人神经降压素原的免疫检测法
使用的技术是基于吖啶酯标记的夹心包被管发光免疫检测法。
标记的复合物(示踪剂):将100μg(100μl)LA(1mg/ml溶于PBS,pH7.4)与10μl吖啶NHS酯(1mg/ml溶于乙腈,InVent GmbH,Germany)(EP 0353971)混合并在室温下孵育20分钟。将标记的LA在Bio-Sil SEC 400-5(Bio-Rad Laboratories,Inc.,USA)上通过凝胶过滤HPLC进行纯化。纯化的LA被稀释在(300mmol/l磷酸钾、100mmol/lNaCl、10mmol/l Na-EDTA、5g/l牛血清白蛋白,pH 7.0)中。终浓度约为每200μl含800.000相对光单位(RLU)的标记的复合物(约20ng 标记的抗体)。用AutoLumat LB 953(Berthold Technologies GmbH&Co.KG)测定吖啶酯化学发光。
固相:用SPA(1.5μg SPA/0.3ml 100mmol/l NaCl、50mmol/lTris-HCl,pH 7.8)包被聚苯乙烯管(Greiner Bio-One International AG,Austria)(室温下18小时)。在用5%牛血清白蛋白封闭之后,将所述管用pH 7.4的PBS洗涤并真空干燥。
校准
用含P-NT的人血清稀释液对检测法进行校准。将所集中的具有高P-NT免疫反应性的人血清(InVent Diagostika,Henningsdorf,Germany)用马血清(Biochrom AG,Deutschland)进行稀释(检测标准品)。
用人P-NT校准品(ICI-Diagnostics,Berlin,Germany)对该标准品进行校准。或者,该检测法可以用合成或重组的p-NT 1-117或其片段进行校准(同样参见Ernst等,2006)。
P-NT免疫检测法:
用移液器将50μl样品(或校准品)吸到SPA包被的管中,在加入标记的LA(200μl)之后,将所述管在18-25℃下孵育16-22小时。通过用洗涤液(20mM PBS,pH 7.4,0.1%TritonX-100)洗涤5次(每次1ml)以去除未结合的示踪剂。
用LB 953测定管结合的LA。
图1示出了典型的P-NT剂量/信号曲线。
实施例3
群体研究
我们测定了来自4362名参与者(平均年龄58±6岁,女性占59%)的空腹血浆中的P-NT,这些参与者属于于1991-1994年接受马尔默饮食与癌症研究的基线检查的人群。我们用多变量调整(所有传统的心血管危险因素,糖尿病危险因素,并且在癌症分析中还有癌症的遗传性)后的Cox比例风险模型来将基线P-NT(与log转换后的P-NT每增加一个标准偏差对应的风险比率)与发生每个研究终点的第一次事件的时间相关联,中位随访时间超过12年。终点是通过瑞典国家医院出院登记处、瑞典心肌梗死登记处、马尔默卒中登记处和瑞典癌症登记处检索到的。通过这些登记处检索到的终点是经过验证的并发现是准确的。
表1
总研究人群的临床特征
描述性统计
表2
性别
表3
问卷+日记记录:根据问卷或日记记录本得到的基线时的抗高血压治疗(C02、C03、C07、C08、C09)
表4
糖尿病(空腹血糖>6.0或者问卷调查后为糖尿病)
表5
目前为吸烟者
表6
研究中女性的临床特征
描述性统计
表7
问卷+日记记录:根据问卷或日记记录本得到的基线时的抗高血压治疗(C02、C03、C07、C08、C09)
表8
糖尿病(空腹血糖>6.0或者问卷调查后为糖尿病)
表9
目前为吸烟者
表10
研究中男性的临床特征
描述性统计
表11
问卷+日记记录:根据问卷或日记记录本得到的基线时的抗高血压治疗(C02、C03、C07、C08、C09)
表12
糖尿病(空腹血糖>6.0或者问卷调查后为糖尿病)
表13
目前为吸烟者
表14
所有人中PNT的四分位数:
PNT(pmol/l)
表15
女性中PNT的四分位数:
PNT(pmol/l)
在示出的所有女性亚组分析中,四分位数浓度几乎相同。
表16
男性中PNT的四分位数:
PNT(pmol/l)
在示出的所有男性亚组分析中,四分位数浓度几乎相同。
P-NT和糖尿病的预测
在基线时未患有糖尿病的对象中,142人在平均随访时间为12.7±2.2年的过程中患上新发糖尿病。在调整了所有糖尿病危险因素(年龄,性别,抗高血压治疗,收缩压,体质指数,腰围,吸烟,先前的心血管疾病,以及血液葡萄糖、甘油三酯、胰岛素、HDL和LDL的空腹浓度)的基线水平后,对于新发糖尿病的风险而言,基线P-NT每增加一个标准偏差(SD)就赋予风险比率(95%可信区间)1.28(1.09-1.50)(P=0.003)。在未患前驱糖尿病(空腹血糖异常,IFG)的对象的亚组中,P-NT每增加1SD,糖尿病事件的风险比率进一步增加1.48(1.17-1.86)(P=0.001)。
P-NT独立地与新发糖尿病相关。
表17总人群(男性和女性)
表18
仅女性
方程中的变量b
a.由于常量或线性相关的协变量,自由度降低
b.常量或线性相关的协变量性别=2;
在基线时没有空腹血糖异常和糖尿病的对象中,68人在随访期间患上新发糖尿病,在全面调整了糖尿病危险因素后,对于在整个人群中的新发糖尿病风险而言,P-NT每增加一个SD就伴有1.48(1.17-1.87)(P=0.001)的风险比率,在女性中为1.47(1.08-2.00)(P=0.014),而在男性中为1.56(1.08-2.27)(P=0.019)。当将所有糖尿病危险因素输入到多变量Cox回归模型中时,只有空腹血糖的基线水平具有比P-NT更强的与新发糖尿病的统计学相关性。
图2:糖尿病预测的Kaplan Meier分析
2a)所有未患糖尿病的对象采用中位数截止值(cut off)(104.6pmol/l)
2b)所有未患糖尿病和前驱糖尿病(IFG)的对象,截止值,(104.6pmol/l)
亚组分析
在方程中使用相同的变量,我们研究了用于预测糖尿病的不同的亚组,在基线时患有糖尿病的对象被排除。
表19
P-NT显著地预示着糖尿病的发展。P-NT的预测能力在没有IFG(前驱糖尿病)的对象中更强。

Claims (16)

1.结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中所述对象未患糖尿病,所述应用包括以下步骤:
●确定神经降压素原或其至少5个氨基酸的片段在从所述对象获得的体液中的水平;和
●将神经降压素原或其片段的所述水平与所述对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险相关联,其中水平升高预示患糖尿病和/或代谢综合征的风险增加,
其中所述至少5个氨基酸的片段选自如SEQ ID NO:1所示的神经降压素原1-147、如SEQID NO:2所示的神经降压素原1-125、如SEQ ID NO:3所示的神经调节肽N、如SEQ ID NO:4所示的神经降压素、如SEQ ID NO:5所示的神经降压素原1-117、如SEQ ID NO:6所示的神经降压素原1-132、如SEQ ID NO:7所示的神经降压素原1-125、如SEQ ID NO:8所示的神经降压素原120-140、如SEQ ID NO:9所示的神经降压素原120-147、和如SEQ ID NO:10所示的神经降压素原128-147。
2.权利要求1的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中所述对象是非前驱糖尿病(非IFG)的对象。
3.权利要求1的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中确定神经降压素原的空腹水平。
4.权利要求1的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中确定如SEQ ID NO:5所示的神经降压素原1-117的水平。
5.权利要求1的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中所述对象未患糖尿病且空腹血糖小于6.1mmol/l但大于5.4mmol/l。
6.权利要求1的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中所述对象的空腹血糖小于5.4mmol/l。
7.权利要求1的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中确定对象患II型糖尿病的风险。
8.权利要求1的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中另外确定了至少一种临床参数,所述临床参数选自:年龄、性别、收缩压、舒张压、抗高血压治疗(AHT)、体质指数、腰围、腰臀比、目前为吸烟者、糖尿病遗传性、以及先前的心血管疾病(CVD)。
9.权利要求1的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中样品选自:血液样品、血清样品和血浆样品,或任一种前述样品的提取物。
10.权利要求1的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中通过诊断检测法确定神经降压素原或其至少5个氨基酸长度的片段的水平。
11.权利要求1的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中权利要求1的步骤被执行超过一次,以便监测患糖尿病和/或代谢综合征的风险,或以便监测对象中的代谢综合征的治疗过程,其中所述对象未患糖尿病。
12.权利要求11的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中执行所述监测以便评估所述对象对所采取的预防性和/或治疗性措施的响应。
13.权利要求1的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,以便将所述对象分级成风险组。
14.权利要求1的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其特征在于所述装置或试剂提供用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的现场即时测试。
15.权利要求10的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中所述诊断检测法是免疫检测法。
16.权利要求1-15任一项的结合物在制备用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的装置或试剂中的应用,其中所述装置是试剂盒。
CN201210509621.3A 2012-03-08 2012-10-08 用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的方法 Active CN103308670B (zh)

Applications Claiming Priority (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261608350P 2012-03-08 2012-03-08
EP12158680 2012-03-08
EP12158680.4 2012-03-08
US61/608,350 2012-03-08
EP12165062 2012-04-20
EP12165062.6 2012-04-20

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103308670A CN103308670A (zh) 2013-09-18
CN103308670B true CN103308670B (zh) 2017-06-09

Family

ID=49115970

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210509621.3A Active CN103308670B (zh) 2012-03-08 2012-10-08 用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的方法

Country Status (9)

Country Link
US (2) US10520512B2 (zh)
EP (1) EP2823316B1 (zh)
JP (1) JP6262669B2 (zh)
CN (1) CN103308670B (zh)
ES (1) ES2684512T3 (zh)
IN (1) IN2014MN01937A (zh)
RU (1) RU2685713C2 (zh)
TR (1) TR201811201T4 (zh)
WO (1) WO2013132090A1 (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103308689B (zh) * 2012-03-08 2017-04-12 思芬构技术有限公司 用于预测雌性对象中患上癌症的风险或诊断癌症的方法
US20160097781A1 (en) * 2014-10-01 2016-04-07 Sphingotec Gmbh Method for stratifying a female subject for hormone replacement therapy
RU2745751C2 (ru) * 2015-02-27 2021-03-31 Сфинготек Гмбх Способ прогнозирования риска развития ожирения у субъекта
US10473670B2 (en) 2016-02-25 2019-11-12 University Of Kentucky Research Foundation Method of predicting obesity comprising measuring neurotensin
WO2022203533A1 (ru) * 2021-03-25 2022-09-29 Владимир Валерьевич ВОЛОБУЕВ Способ оценки предрасположенности к различным формам сахарного диабета 2го типа

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB8709871D0 (en) * 1987-04-27 1987-06-03 Turner R C Peptides
AU634716B2 (en) 1988-08-01 1993-03-04 Ciba Corning Diagnostics Corp. Method for detection of an analyte using acridinium esters and liposomes
US5430047A (en) * 1994-04-07 1995-07-04 Warner-Lambert Company Neurotensin antagonists
WO1995033474A1 (fr) * 1994-06-03 1995-12-14 Tsumura & Co. Composition medicinale
AU757658B2 (en) * 1998-03-09 2003-02-27 Zealand Pharma A/S Pharmacologically active peptide conjugates having a reduced tendency towards enzymatic hydrolysis
US6248527B1 (en) * 1998-10-21 2001-06-19 Millennium Pharmaceuticals, Inc. Method of detecting risk of type II diabetes based on mutations found in carboxypeptidase E
US6818418B1 (en) 1998-12-10 2004-11-16 Compound Therapeutics, Inc. Protein scaffolds for antibody mimics and other binding proteins
IL142707A0 (en) * 2000-04-27 2002-03-10 Pfizer Prod Inc Methods of treating obesity using a neurotensin receptor ligand
US7271153B2 (en) * 2001-06-20 2007-09-18 Kissei Pharmaceutical Co., Ltd. Nitrogenous heterocyclic derivatives, medicinal compositions containing the same, medicinal uses thereof, and intermediates therefor
AU2002323501C1 (en) 2001-08-30 2010-04-29 Biorexis Technology, Inc Modified transferrin fusion proteins
ATE528014T1 (de) 2002-06-07 2011-10-15 Dyax Corp Polypeptid mit modifizierten kunitz domains
US20050164301A1 (en) 2003-10-24 2005-07-28 Avidia Research Institute LDL receptor class A and EGF domain monomers and multimers
US20100028995A1 (en) 2004-02-23 2010-02-04 Anaphore, Inc. Tetranectin Trimerizing Polypeptides
US8278262B2 (en) 2004-09-21 2012-10-02 Biontech Ag Use of microproteins as tryptase inhibitors
DE102005003687A1 (de) * 2005-01-26 2006-07-27 Sphingo Tec Gmbh Immunoassay zur Bestimmung der Freisetzung von Neurotensin in die Zirkulation
US20090280501A1 (en) * 2005-04-11 2009-11-12 Astrazeneca Ab A Method And A Kit For Diagnosing Type 2 Diabetes, Metabolic Syndrome, Sub Clinical Atherosclerosis, Myocardial Infarct, Stroke Or Clinical Manifestations Of Diabetes
US8119358B2 (en) * 2005-10-11 2012-02-21 Tethys Bioscience, Inc. Diabetes-related biomarkers and methods of use thereof
ES2373832T3 (es) 2007-12-19 2012-02-09 Affibody Ab Polipéptido derivado de proteína a y capaz de unirse a pdgf.
US8901076B2 (en) 2008-11-03 2014-12-02 Molecular Partner AG Binding proteins inhibiting the VEGF-A receptor interaction
US9914754B2 (en) * 2008-12-05 2018-03-13 Angiochem Inc. Conjugates of neurotensin or neurotensin analogs and uses thereof
WO2010079158A1 (en) 2009-01-07 2010-07-15 INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) Methods for the treatment, the prognostic assessment and the detection of breast cancer
CN102869678A (zh) 2009-08-27 2013-01-09 科瓦根股份公司 Il-17结合化合物及其医药用途
EP2494364A1 (en) * 2009-10-29 2012-09-05 Tethys Bioscience, Inc. Protein and lipid biomarkers providing consistent improvement to the prediction of type 2 diabetes
US8748351B2 (en) 2009-12-14 2014-06-10 Scil Proteins Gmbh Method for identifying hetero-multimeric modified ubiquitin proteins with binding capability to ligands
UA58612U (uk) * 2010-06-04 2011-04-26 Высшее Государственное Учебное Заведение «Украинская Медицинская Стоматологическая Академия» Спосіб діагностики інсулінорезистентності у хворих на метаболічний синдром та цукровий діабет 2 типу
CN105949301B (zh) 2010-06-08 2020-03-27 皮里斯制药有限公司 结合IL-4受体α的泪脂质运载蛋白突变蛋白
RU2745751C2 (ru) * 2015-02-27 2021-03-31 Сфинготек Гмбх Способ прогнозирования риска развития ожирения у субъекта

Also Published As

Publication number Publication date
US10520512B2 (en) 2019-12-31
WO2013132090A1 (en) 2013-09-12
EP2823316A1 (en) 2015-01-14
JP2015512048A (ja) 2015-04-23
US20200326350A1 (en) 2020-10-15
IN2014MN01937A (zh) 2015-07-10
EP2823316B1 (en) 2018-05-23
ES2684512T3 (es) 2018-10-03
JP6262669B2 (ja) 2018-01-17
RU2685713C2 (ru) 2019-04-23
RU2014140427A (ru) 2016-04-27
CN103308670A (zh) 2013-09-18
US20150056203A1 (en) 2015-02-26
TR201811201T4 (tr) 2018-09-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103308673B (zh) 用于预测雌性对象中发生心血管事件的风险的方法
CN103308670B (zh) 用于预测对象患糖尿病和/或代谢综合征的风险的方法
US20200049721A1 (en) Fasting levels of growth hormone as a predictive marker of cardiovascular risk
CN103308689B (zh) 用于预测雌性对象中患上癌症的风险或诊断癌症的方法
CN107430135B (zh) 一种预测受试者的肥胖风险的方法
CN104781672B (zh) 预测女性对象患癌症风险或诊断其癌症的方法
CN111542755A (zh) 用于预测第一次心血管事件的硒蛋白p
AU2018276361A1 (en) A method for diagnosing or monitoring kidney function or diagnosing kidney dysfunction
EP2943792B1 (en) A method for predicting the risk of getting cancer or diagnosing cancer in a subject
EP3002589A1 (en) A method for stratifying a female subject for hormone replacement therapy

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 1189658

Country of ref document: HK

C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: GR

Ref document number: 1189658

Country of ref document: HK