JP5634023B2 - 試料が炎症性腸疾患と関連しているか分類する方法 - Google Patents

Description

本発明は、炎症性腸疾患を診断する方法に関する。
（関連出願の相互参照）
本出願は、２００５年１２月１日に出願された米国特許出願第１１／２９３，６１６号の優先権を主張し、その全体が参照により本明細書に援用される。

炎症性腸疾患（ＩＢＤ：ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ ｂｏｗｅｌ ｄｉｓｅａｓｅ）は、世界中で発生し多くの人を苦しめる疾患である。３つの原因不明の胃腸障害：クローン病（ＣＤ：Ｃｒｏｈｎ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ）、潰瘍性大腸炎（ＵＣ：ｕｌｃｅｒａｔｉｖｅ ｃｏｌｉｔｉｓ）、及び不定性大腸炎（ＩＣ：ｉｎｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｅ ｃｏｌｉｔｉｓ）を総称して、炎症性腸疾患という。ＩＢＤは、過敏性腸症候群（ＩＢＳ：ｉｒｒｉｔａｂｌｅ ｂｏｗｅｌ ｓｙｄｒｏｍｅ）と共に、アメリカ人の半数の生涯に影響を与え、ＩＢＤは２６億ドル以上もの、ＩＢＳは８０億ドル以上もの失費となっている。高額な医療費の第一要因として、消化器疾患の診断の難しさが挙げられる。ＩＢＤ及びＩＢＳにかかる費用は、それらの疾患を患っている人々が年間で国内平均より最低でも８日も多く仕事を休む事による生産性の損失とともに悪化する。

炎症性腸疾患は、過敏性腸症候群と多くの共通する症状を有する。それらの症状は、腹痛、慢性下痢、体重減少や痙攣を含み、確定診断を非常に困難にしている。アメリカでは、５００万人がＩＢＤを患っていると疑われているが、その内１００万人しかＩＢＤを有していると診断されていない。ＩＢＤ及びＩＢＳの鑑別診断の難しさがそれらの病気の早期の効果的な治療の妨げとなっている。従って、ＩＢＳからＩＢＤを確実に区別する迅速且つ高感度検査方法の必要性が生じている。

ＩＢＤの臨床的なサブタイプの正確な診断は進歩しているが、個体がクローン病、潰瘍性大腸炎、若しくは不定性大腸炎のいずれかに罹っていると診断する現在の方法は、比較的高価で、労働集約的検査、Ｘ線撮影法、内視鏡検査、及び／又は組織学的方法を要する。これらの高額な技法は、過去にＩＢＤと診断されている或いはＩＢＤに罹っていると強く示唆された個体に関しては正当化されるかもしれないが、より安価で高感度の代替方法が早期決定、個体がＩＢＤに罹っているかの決定、に有利であろう。例えば、高感度スクリーニング検査等は、ＩＢＳを有する個体群からＩＢＤを患う個体を迅速に見分ける費用のかからない手段を医師に提供する。その結果、早期の更に適切な治療的介入の促進及び患者とその家族の不安を最小限にする。高感度スクリーニング検査は、ＩＢＤの臨床的なサブタイプ間の区別にも用いることができ、またそれに続き、ＩＢＤと診断された個体が、クローン病、潰瘍性大腸炎、又は不定性大腸炎のいずれかに罹っているか決定するための特異的なアッセイと組み合わすことができるだろう。

類似症状を示す他の消化器疾患からＩＢＤを見分け、ＩＢＤの臨床的なサブタイプ間を区別する高感度で費用のかからないスクリーニング検査は、残念ながら現在得られていない。従って、病気進行のごく初期でＩＢＤを診断し、クローン病、潰瘍性大腸炎、或いは不定性大腸炎などの臨床的なサブタイプにＩＢＤを細分化する改良法が必要とされている。本発明はそれらの要求を満たし、関連する有利な点も提供する。

本発明は、個体からの試料が炎症性腸疾患（ＩＢＤ）或いはクローン病（ＣＤ）、潰瘍性大腸炎（ＵＣ）、又は不定性大腸炎（ＩＣ）などのそれの臨床的なサブタイプと関連しているか否かの的確な分類のための方法、システム、及びコードを提供する。非限定的な例として、本発明は、統計的アルゴリズム及び／又は実験データを用いて、個体からの試料をＩＢＤ試料として分類するのに有用である。本発明は、統計的アルゴリズム及び／又は実験データを使用し、ＣＤ及びＵＣ間の区別にも有用である。従って、本発明は、治療法決定の指針に有用な、ＩＢＤ或いはそれの臨床的なサブタイプの正確な診断予測及び予後情報を提供する。

一態様において、本発明は、個体からの試料がＩＢＤと関連しているか否かを分類する方法を提供し、その方法は、以下を包含する：
（ａ）試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値の決定工程；と
（ｂ）少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいた統計的アルゴリズムを使用した、試料のＩＢＤ試料又は非ＩＢＤ試料への分類工程。

関連する態様において、本発明は、個体からの試料がＩＢＤの臨床的なサブタイプと関連しているか否かを分類する方法を提供し、その方法は、以下を包含する：
（ａ）試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値の決定工程；と
（ｂ）少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいた統計的アルゴリズムを使用した、試料のＣＤ試料、ＵＣ試料又は非ＩＢＤ試料への分類工程。

その他の態様において、本発明は、個体におけるＩＢＤの進行又は回帰をモニタリングする方法を提供し、その方法は、以下を包含する：
（ａ）個体からの試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値の決定工程；と
（ｂ）少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいた統計的アルゴリズムを使用した、個体における、ＩＢＤの存在又は重症度の決定。

関連する態様において、本発明は、ＩＢＤ治療に有用な薬剤を投与している個体の薬剤の有効性をモニタリングする方法を提供し、その方法は、以下を包含する：
（ａ）個体からの試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値の決定工程；と
（ｂ）少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいた統計的アルゴリズムを使用した、個体における、ＩＢＤの存在又は重症度の決定。

更に他の態様において、本発明は、コンピュータ読み取り可能記憶媒体を提供する。コンピュータ読み取り可能記憶媒体は、個体からの試料がＩＢＤと関連しているか否かを分類するための、１つ又はそれ以上のプロセッサを管理するコードを含む。そのコードは、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいて試料をＩＢＤ試料又は非ＩＢＤ試料として分類する統計的に導かれた決定を作成するために、試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を示唆するデータセットに統計処理を応用するための指示を含む。

関連する態様において、本発明は、コンピュータ読み取り可能記憶媒体を提供する。コンピュータ読み取り可能記憶媒体は、個体からの試料がＩＢＤの臨床的なサブタイプと関連しているか否かを分類するための、１つ又はそれ以上のプロセッサを管理するコードを含む。そのコードは、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいて試料をＣＤ試料、ＵＣ試料又は非ＩＢＤ試料として分類する統計的に導かれた決定を作成するために、試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を示唆するデータセットに統計処理を応用するための指示を含む。

更なる態様において、本発明は、個体からの試料がＩＢＤと関連しているか否かを分類するシステムを提供し、そのシステムは、以下を包含する：
（ａ）試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を示唆するデータセットを作成するために構成したデータ収集モジュール；
（ｂ）少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいて試料をＩＢＤ試料又は非ＩＢＤ試料として分類する統計的に導かれた決定を作成するデータセットに統計処理を応用する事により、データセットを処理するために構成したデータ処理モジュール；及び
（ｃ）統計的に導かれた決定を表示するために構成したディスプレイモジュール。

関連する態様において、本発明は、個体からの試料がＩＢＤの臨床的なサブタイプと関連しているか否かを分類するシステムを提供し、そのシステムは、以下を包含する：
（ａ）試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を示唆するデータセットを作成するために構成したデータ収集モジュール；
（ｂ）少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいて試料をＣＤ試料、ＵＣ試料又は非ＩＢＤ試料として分類する統計的に導かれた決定を作成するデータセットに統計処理を応用する事により、データセットを処理するために構成したデータ処理モジュール；及び
（ｃ）統計的に導かれた決定を表示するために構成したディスプレイモジュール。

本発明の他の目的、特徴、及び有利点は下記の詳細な説明及び図面から当業者に明らかである。

（Ｉ．序文）
患者が炎症性腸疾患（ＩＢＤ）を有しているとの診断は、ＩＢＤと他の病気又は疾患の症状が類似するため、容易ではない。例えば、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）を有する患者が、腫脹、下痢、便秘及び腹痛等の軽度の徴候や症状を示した場合、ＩＢＤ患者と区別するのは、困難である事がある。結果、ＩＢＤ及びＩＢＳの症状の類似性は、迅速且つ正確な診断を困難にし、病気の早期の効果的な治療の妨げとなっている。

本発明は、個体からの生物試料をＩＢＤ（例、ＣＤ又はＵＣ）試料として分類する正確さは、抗好中球抗体（例、ＡＮＣＡ、ｐＡＮＣＡ、等）、抗サッカロミセス・セレビジエ（ａｎｔｉ−Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ ｃｅｒｅｖｉｓｉａｅ）抗体（例、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、等）、及び／又は抗菌抗体（例、抗ＯｍｐＣ抗体、抗フラジェリン抗体、抗Ｉ２抗体、等）等の特定の診断マーカーの存在又は値を検出することにより、大幅に改善されるかもしれないという驚くべき発見に一部基づく。ある態様において、本発明は、試料のＩＢＤ試料又は非ＩＢＤ試料への分類工程の補助に、統計的アルゴリズムを用いる。他の態様において、本発明は、試料のＣＤ試料、ＵＣ試料、又は非ＩＢＤ試料への分類工程の補助に、統計的アルゴリズムを用いる。場合により、本明細書における統計的アルゴリズムは、過去にＩＢＤに罹っていると認められた個体においてＣＤ試料をＵＣ試料から区別する事に用いられる。或いは、本明細書における統計的アルゴリズムは、過去にＩＢＤと診断されていない個体からの試料がＣＤ試料、ＵＣ試料、又は非ＩＢＤ試料か否かを決定するのに用いられる。

重要なことは、本発明は、診断マーカーのパネルの存在或いは値に基づく学習統計的分類子システムの組み合わせを使用してのＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプ（例、ＣＤ又はＵＣ）の診断予測が、カットオフ値解析等の非アルゴリズムの技法よりはるかに優れている事を例示する。それどころか、ＩＢＤの診断は、より高い感度、陰性的中率、及び／又は精度を伴い行われ、ＩＢＤの存在は病気進行の初期段階において発見し得る。それに加え、本発明は、ＩＢＤの臨床的なサブタイプ間（例、ＣＤ又はＵＣ）を高精度に区別するのに有用である。その結果、特に個体におけるＩＢＤの細分化は、大変正確な方法で達成される。

（ＩＩ．定義）
本明細書において、下記の用語は、他に特に規定がない限りそれらの意味を持つ。

「分類（ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇ）」という用語は、病状を伴う試料を「関連付ける事（ｔｏ ａｓｓｏｃｉａｔｅ）」又は「類別する事（ｔｏ ｃａｔｅｇｏｒｉｚｅ）」を含有する。場合により、「分類」は統計上の証拠、実験的証拠、若しくはその両方に基づく。実施形態によっては、分類の方法とシステムは、既知の症状を有する試料、いわゆる訓練セットを用いる。それが確立された後、試料における原因不明の病状を分類するために、訓練データセットは、比較される未知試料の特徴に対する、基準、モデル、或いはテンプレートとしての機能を果たす。場合により、試料を分類する事は、試料の病状を診断する事に通ずる。また他の場合によっては、試料を分類する事は、他の病状から試料の病状を区別する事に通ずる。

「炎症性腸疾患」或いは「ＩＢＤ」という用語は、クローン病（ＣＤ）、潰瘍性大腸炎（ＵＣ）、及び不定性大腸炎（ＩＣ）を含む胃腸障害を示すが、これらに限定されない。ＣＤ、ＵＣ、及びＩＣ等の炎症性腸疾患は、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）を含む、その他すべての消化器官の障害、症候群、及び異常と区別される。

「試料（ｓａｍｐｌｅ）」という用語は、個体から得られるいかなる生物学的試料をも含む。本発明で使用されるのに好適な試料は、全血、血漿、血清、唾液、尿、糞便、涙液、その他の体液、組織試料（例、生検）、及びその細胞抽出物（例、赤血球抽出物（ｒｅｄ ｂｌｏｏｄ ｃｅｌｌｕｌａｒ ｅｘｔｒａｃｔ））を含むが、これらに限定されない。好ましい実施形態において、試料とは血清試料である。血清、唾液、及び尿等の試料の使用は、当技術分野で周知（例えば、Ｈａｓｈｉｄａら，Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｌａｂ．Ａｎａｌ，１１：２６７−８６（１９９７）参照）。当業者は、マーカー値の解析前に、血清試料等の試料を希釈できる事を理解するだろう。

「マーカー（ｍａｒｋｅｒ）」という用語は、個体からの試料をＩＢＤ（例、ＣＤ又はＵＣ）試料として分類するために使用し得るいかなる生化学的マーカー、血清学的マーカー、遺伝子マーカー、或いは他の臨床学的又は超音波診断学的特徴を含む。本発明で用いられるのに適当なマーカーの非限定的な例は、下記に示され、抗好中球抗体（例、ＡＮＣＡ、ｐＡＮＣＡ、cＡＮＣＡ、ＮＳＮＡ、ＳＡＰＰＡ、等）、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体（例、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、ＡＳＣＡ−ＩｇＭ、等）、抗菌抗体（例、抗ＯｍｐＣ抗体、抗フラジェリン（ａｎｔｉ−ｆｌａｇｅｌｌｉｎ）抗体、抗Ｉ２抗体、等）、ラクトフェリン（ｌａｃｔｏｆｅｒｒｉｎ）、抗ラクトフェリン抗体、エラスターゼ（ｅｌａｓｔａｓｅ）、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、カルプロテクチン（ｃａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｎ）、ヘモグロビン、ＮＯＤ２/ＣＡＲＤ１５、及びそれらの組み合わせを含む。当業者は、本発明で使用されるのに適当な更なるマーカーを知り得るだろう。

「個体（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ）」、「対象（ｓｕｂｊｅｃｔ）」、又は「患者（ｐａｔｉｅｎｔ）」という用語は、一般的にヒトを参照しているが、しかしまたその他の、例えば、その他の霊長類、齧歯類、イヌ科、ネコ科、ウマ科、ヒツジ、ブタ、などの動物も含む。

本明細書において、「実質的には同じアミノ酸配列（ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙ ｔｈｅ ｓａｍｅ ａｍｉｎｏ ａｃｉｄ ｓｅｑｕｅｎｃｅ）」という用語は、自然発生アミノ酸配列と類似するが、同一ではないアミノ酸配列を含む。例えば、Ｉ２タンパク質と実質的には同じアミノ酸配列を有するアミノ酸配列、即ちポリペプチドは、自然発生Ｉ２タンパク質のアミノ酸配列に対して、アミノ酸挿入、欠如、或いは置換等の１つ又はそれ以上の改変がある。また、免疫活性等の少なくとも１つのＩ２の生物活性を実質的に得る、改変されたポリペプチドを提供した。アミノ酸配列の高類似性の比較は通常、約６〜１００残基、好ましくは約１０〜１００残基、そして更に好ましくは約２５〜３５残基の配列で行われる。本発明のポリペプチドの特に有用な改変、又はそれの断片は、例えば、安定性の増大をもたらす改変である。１つ又はそれ以上のＤ−アミノ酸の取り込みは、ポリペプチド又はポリペプチド断片の安定性を増大するのに有用な改変である。同様に、リジン残基の欠如又は置換は、分解に対して、ポリペプチド又はポリペプチド断片を保護し安定性を高めることができる。

「臨床的因子（ｃｌｉｎｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒ）」という用語は、ＩＢＤと関連している個体の症状を含む。臨床的因子の例は、下痢、腹痛、痙攣、発熱、貧血、体重減少、不安、抑うつ、及びそれらの併発を含むがこれに限定されない。ある実施形態において、ＩＢＤの診断は、統計的アルゴリズムを用いて個体の少なくとも１つのマーカーの存在或いは値の解析及び個体が１つ又はそれ以上の臨床的因子を持っているか否かの決定の組み合わせに基づいている。

「予後（ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ）」という用語は、ＩＢＤの見込まれる治療単位及び結果又は病気からの回復の可能性の予測を含む。ある実施形態において、統計的アルゴリズムの使用は、個体におけるＩＢＤの予後を提供する。例えば、予後は、外科処置、ＩＢＤの臨床的なサブタイプ（例、ＣＤ又はＵＣ）の発生、１つ又はそれ以上の臨床的因子の発生、腸癌の発生、又は病気からの回復となり得る。

「ＩＢＤを診断する（ｄｉａｇｎｏｓｉｎｇ ＩＢＤ）」という用語は、個体におけるＩＢＤの有無を決めるための本発明の方法、システム、及びコードの使用を含む。この用語は、個体における疾患活動性を評価するための方法、システム、及びコードも含む。ある実施形態において、統計的アルゴリズムは、Ｔｒｕｅｌｏｖｅら，Ｂｒ．Ｍｅｄ．Ｊ．，１２：１０４１−１０４８（１９５５）によって作成された基準に基づき、ＩＢＤの軽症、中等症、重症、又は劇症型の診断に用いられる。その他の実施形態において、統計的アルゴリズムは、Ｈａｎａｕｅｒら，Ａｍ．Ｊ．Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ．，９２：５５９−５６６（１９９７）によって作成された基準に基づき、ＩＢＤの軽症から中等症、中等症から重症、又は重症から劇症型の診断に用いられる。当業者は、個体におけるＩＢＤの重症度の他の評価方法を知り得る。

本明細書において、用語、「ＩＢＤの進行又は回帰をモニタリングする（ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ ｏｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｏｆ ＩＢＤ）」は、個体における病状（例、ＩＢＤの存在又は重症度）を決定するための本発明の方法、システム、及びコードの使用を含む。場合により、統計的アルゴリズム（例、学習統計的分類子システム）の結果は、早期の段階に同一個体から取得したそれらの結果と比較される。ある態様において、本発明の方法、システム、及びコードは、ＩＢＤの進行予測にも用いられ、例えば、試料において、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づき、個体における急速又は徐々にＩＢＤが進行する可能性を決定する事による。他の態様において、本発明の方法、システム、及びコードは、ＩＢＤの退行予測にも用いられ、例えば、試料において、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づき、個体における急速又は徐々にＩＢＤが回帰する可能性を決定する事による。

本明細書において、用語、「ＩＢＤ治療に有用な薬剤を投与している個体の薬剤の有効性をモニタリングする（ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｄｒｕｇ ｅｆｆｉｃａｃｙ ｉｎ ａｎ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ ａ ｄｒｕｇ ｕｓｅｆｕｌ ｆｏｒ ｔｒｅａｔｉｎｇ ＩＢＤ）」は、ＩＢＤ治療のための治療薬が投与された後の個体の症状（例、ＩＢＤの存在又は重症度）を決定するための、本発明の方法、システム、及びコードの使用を含む。場合により、統計的アルゴリズム（例、学習統計的分類子システム）の結果は、その治療薬使用開始前又は治療の早期の段階の同一個体から取得された結果と比較される。本明細書において、ＩＢＤ治療に有用な薬剤とは、個体の健康を改善するために使用されるいかなる化合物又は薬剤であり、ＩＢＤ薬剤は、アミノサリチル酸（ａｍｉｎｏｓａｌｉｃｙｌａｔｅｓ）（例、メサラジン（ｍｅｓａｌａｚｉｎｅ）、スルファサラジン（ｓｕｌｆａｓａｌａｚｉｎｅ）、等）、コルチコステロイド（ｃｏｒｔｉｃｏｓｔｅｒｏｉｄｓ）（例、プレドニゾン（ｐｒｅｄｎｉｓｏｎｅ））、チオプリン（ｔｈｉｏｐｕｒｉｎｅｓ）（例、アザチオプリン（ａｚａｔｈｉｏｐｒｉｎｅ）、６−メルカプトプリン（６−ｍｅｒｃａｐｔｏｐｕｒｉｎｅ）、等）、メトトレキサート（ｍｅｔｈｏｔｒｅｘａｔｅ）、モノクロナール抗体（例、インフリキシマブ（ｉｎｆｌｉｘｉｍａｂ））、それらの遊離塩基、薬学的に許容されるそれらの塩、それらの誘導体、それらの類似体、及びそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。

本明細書において、用語、「ＩＢＤを有する個体における最適療法（ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ ｔｈｅｒａｐｙ ｉｎ ａｎ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｈａｖｉｎｇ ＩＢＤ）」は、治療薬の治療効力を最適化するために、治療薬（例、ＩＢＤ薬剤）が投与される前の個体における治療過程の決定又は治療薬が投与された後の個体における治療過程を調整するための本発明の方法、システム、及びコードの使用を含む。場合により、統計的アルゴリズム（例、学習統計的分類子システム）の結果は、治療過程より以前に同一個体から取得された結果と比較される。それらの結果の比較は、治療過程変更の必要性の指標又は現在の治療過程における投与量の増量又は減量の必要性の指標を提供する。

「治療過程（ｃｏｕｒｓｅ ｏｆ ｔｈｅｒａｐｙ）」という用語は、ＩＢＤに関連する１つ又はそれ以上の症状（即ち、臨床的因子）を軽減又は予防するいかなる治療的なアプローチをも含む。この用語は、ＩＢＤに罹っている個体の健康を改善するために有用な化合物、薬剤、処置、又は処方の投与工程を包含し、上記の治療薬（例、ＩＢＤ薬剤）の他に外科処置も含む。当業者は、治療過程若しくは現行治療過程の投与量の変更が可能な事を理解し、例えば、本発明の方法、システム、及びコードを使用し、得られた統計的アルゴリズム（例、学習統計的分類子システム）の結果に基づく。

「治療学的有効量（ｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃａｌｌｙ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｒ ｄｏｓｅ）」という用語は、治療を必要としている対象において治療効果を発揮しうる薬剤の投与工程を含む。例えば、ＩＢＤ治療に有用な薬剤の治療学的有効量は、ＩＢＤに関連する１つ又はそれ以上の症状の予防又は軽減ができる量とされ得る事ができる。正確な量は、周知技術により当事者により確かめられる（例えば、Ｌｉｅｂｅｒｍａｎ，Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ Ｄｏｓａｇｅ Ｆｏｒｍｓ（ｖｏｌｓ．１−３，１９９２）；Ｌｌｏｙｄ，Ｔｈｅ Ａｒｔ，Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ Ｃｏｍｐｏｕｎｄｉｎｇ（１９９９）；Ｐｉｃｋａｒ，Ｄｏｓａｇｅ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ（１９９９）；及びＲｅｍｉｎｇｔｏｎ：Ｔｈｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ ｏｆ Ｐｈａｒｍａｃｙ，２０ｔｈ Ｅｄｉｔｉｏｎ，２００３，Ｇｅｎｎａｒｏ，Ｅｄ．，Ｌｉｐｐｉｎｃｏｔｔ，Ｗｉｌｌｉａｍｓ ＆ Ｗｉｌｋｉｎｓを参照されたい）。

（ＩＩＩ．実施形態の説明）
本発明は、個体からの試料がＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプと関連しているか否かを的確に分類するための方法、システム、及びコードを提供する。ある実施形態において、本発明は、統計的アルゴリズム（例、学習統計的分類子システム）及び／又は実験データ（例、ＩＢＤマーカーの存在或いは値）を用いて、個体からの試料をＩＢＤ試料として分類するのに有用である。本発明は、統計的アルゴリズム（例、学習統計的分類子システム）及び／又は実験データ（例、ＩＢＤマーカーの存在或いは値）を用いて、ＣＤとＵＣ間を区別するのにも有用である。それにより、本発明は、治療法決定の指針に有用な、ＩＢＤ或いはそれの臨床的なサブタイプの正確な診断予測及び予後情報を提供する。

一態様において、本発明は、個体からの試料がＩＢＤと関連しているか否かを分類するための方法を提供し、その方法は、以下を包含する：
（ａ）試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値の決定工程；と
（ｂ）少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいた統計的アルゴリズムを使用した、試料のＩＢＤ試料又は非ＩＢＤ試料への分類工程。

関連する態様において、本発明は、個体からの試料がＩＢＤの臨床的なサブタイプと関連しているか否かを分類する方法を提供し、その方法は、以下を包含する：
（ａ）試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値の決定工程；と
（ｂ）少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいた統計的アルゴリズムを使用した、試料のＣＤ試料、ＵＣ試料又は非ＩＢＤ試料への分類工程。

ある実施形態において、少なくとも２、３、４、５、６、７、８、９、１０又はそれ以上のＩＢＤマーカーの存在又は値は、個体の試料で決定される。場合によっては、抗好中球抗体は、抗好中球細胞質抗体（ＡＮＣＡ：ａｎｔｉ−ｎｅｕｔｒｏｐｈｉｌ ｃｙｔｏｐｌａｓｍｉｃ ａｎｔｉｂｏｄｙ）、核周辺型抗好中球細胞質抗体（ｐＡＮＣＡ：ｐｅｒｉｎｕｃｌｅａｒ ａｎｔｉ−ｎｅｕｔｒｏｐｈｉｌ ｃｙｔｏｐｌａｓｍｉｃ ａｎｔｉｂｏｄｙ）、細胞質性抗好中球細胞質抗体（ｃＡＮＣＡ：ｃｙｔｏｐｌａｓｍｉｃ ａｎｔｉ−ｎｅｕｔｒｏｐｈｉｌ ｃｙｔｏｐｌａｓｍｉｃ ａｎｔｉｂｏｄｙ）、好中球特異核抗体（ＮＳＮＡ：ｎｅｕｔｒｏｐｈｉｌ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｎｕｃｌｅａｒ ａｎｔｉｂｏｄｙ）、斑状抗ｐａｎ多形核抗体（ＳＡＰＰＡ：ｓｐｅｃｋｌｉｎｇ ａｎｔｉ−ｐａｎ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｏｎｕｃｌｅａｒ ａｎｔｉｂｏｄｙ）、及びそれらの組み合わせを包含する。好ましくは、ＡＮＣＡ及び／又はｐＡＮＣＡの存在又は値が個体の試料で決定される。また他の場合には、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体は、抗サッカロミセス・セレビジエ免疫グロブリンＡ（ＡＳＣＡ−ＩｇＡ）、抗サッカロミセス・セレビジエ免疫グロブリンＧ（ＡＳＣＡ−ＩｇＧ）、抗サッカロミセス・セレビジエ免疫グロブリンＭ（ＡＳＣＡ−ＩｇＭ）、及びそれらの組み合わせを包含する。好ましくは、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧの存在又は値が個体の試料で決定される。また更に他の場合には、抗菌抗体は、抗外膜タンパク質Ｃ（抗ＯｍｐＣ：ａｎｔｉ−ｏｕｔｅｒ ｍｅｍｂｒａｎｅ ｐｒｏｔｅｉｎ Ｃ）抗体、抗フラジェリン抗体、抗Ｉ２抗体、及びそれらの組み合わせを包含する。好ましくは、抗ＯｍｐＣ抗体及び／又は抗フラジェリン抗体の存在又は値が個体の試料で決定される。

他の実施形態において、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、及び／又は抗菌抗体に加え、少なくとも１つのマーカーは、更に１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０又はそれ以上のＩＢＤマーカーを包含する。ＩＢＤマーカーの例は、限定されないが、ラクトフェリン、抗ラクトフェリン抗体、エラスターゼ、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、カルプロテクチン、ヘモグロビン、ＮＯＤ２／ＣＡＲＤ１５、及びそれらの組み合わせを含む。

少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を検出又は決定するために用いる試料は、一般的に、全血、血漿、血清、唾液、尿、糞便（即ち、排泄物）、涙液、及びその他の体液、又は小腸又は結腸試料等の組織試料（即ち、生検）である。好ましくは、試料は血清、全血、血漿、糞便、尿、又は組織生検である。場合によっては、本発明の方法は、更に試料において少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を検出又は決定する以前の個体からの試料の取得を包含する。

好適な実施形態において、本発明の方法は、血清、血漿、全血、又は糞便等の試料においてＡＮＣＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、抗ＯｍｐＣ抗体、抗フラジェリン抗体、及びｐＡＮＣＡの存在又は値の決定工程を包含する。１つ又はそれ以上の上述したＩＢＤマーカーから成るパネルが構成され、試料をＩＢＤ（例、ＣＤ又はＵＣ）試料又は非ＩＢＤ試料として分類するために用いられる。

場合により、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値は、免疫測定法或いは免疫組織化学検査を使用し決定される。本発明の方法で使用されるのに好適な免疫測定法の非限定的な例は、酵素免疫測定法（ＥＬＩＳＡ：ｅｎｚｙｍｅ−ｌｉｎｋｅｄ ｉｍｍｕｎｏｓｏｒｂｅｎｔ ａｓｓａｙ）を含む。本発明の方法で使用されるのに好適な免疫組織化学検査の例は、限定されないが、直接蛍光抗体法（ｄｉｒｅｃｔ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ ａｓｓａｙｓ）、間接蛍光抗体（ＩＦＡ：ｉｎｄｉｒｅｃｔ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｔ ａｎｔｉｂｏｄｙ）法、抗補体免疫蛍光法（ａｎｔｉｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔ ｉｍｍｕｎｏｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ａｓｓａｙｓ）、並びにアビジン−ビオチン免疫蛍光法（ａｖｉｄｉｎ−ｂｉｏｔｉｎ ｉｍｍｕｎｏｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ａｓｓａｙｓ）のような免疫蛍光法を含む。その他の免疫組織化学検査は、免疫ペルオキシダーゼ法（ｉｍｍｕｎｏｐｅｒｏｘｉｄａｓｅ ａｓｓａｙｓ）を含む。

ある実施形態において、試料を分類するのに使用される統計的アルゴリズムは学習統計的分類子システムである。学習統計的分類子システムは、分類・回帰木（Ｃ＆ＲＴ：ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｔｒｅｅ）、ランダムフォレスト（ＲＦ）、ブーストされた木（ｂｏｏｓｔｅｄ ｔｒｅｅ）、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、サポートベクターマシン、一般的なカイ二乗による相互作用の自動検出モデル、相互作用的な木（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｔｒｅｅ）、多適応的回帰スプライン（ｍｕｌｔｉａｄａｐｔｉｖｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｓｐｌｉｎｅ）、機械学習分類子（ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、及びそれらの組み合わせからなる群から選択され得る。好ましくは、学習統計的分類子システムは、木に基づく統計的アルゴリズム（例、Ｃ＆ＲＴ、ＲＦ、等）及び／又はＮＮ（例、ＡＮＮ：人工ニューラルネットワーク、等）である。

場合により、統計的アルゴリズムは、単一の学習統計的分類子システムである。好ましくは、単一の学習統計的分類子システムは、Ｃ＆ＲＴ又はＲＦ等の木に基づく統計的アルゴリズムを包含する。非限定的な例として、単一の学習統計的分類子システムは、予測或いは確率値及び少なくとも１つのＩＢＤマーカーの存在或いは値に基づき、試料をＩＢＤ（例、ＣＤ又はＵＣ）試料又は非ＩＢＤ試料に分類する事に用いられる。単一の学習統計的分類子システムの使用は、一般的に、少なくとも約７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％の感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率、及び／又は精度を伴い、その試料をＩＢＤ（例、ＣＤ又はＵＣ）試料として分類する。

また他の場合において、統計的アルゴリズムは、少なくとも２つの学習統計的分類子システムの組み合わせである。好ましくは、学習統計的分類子システムの組み合わせは、Ｃ＆ＲＴ又はＲＦ及びＮＮを包含し、例えば、タンデム（ｔａｎｄｅｍ）又はパラレル（ｐａｒａｌｌｅｌ）で用いる。非限定的な例として、Ｃ＆ＲＴは、最初に、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づく予測或いは確率値を生成するために用いられる。そしてＮＮは、その予測或いは確率値及び少なくとも１つのＩＢＤマーカーの存在或いは値に基づき、試料をＩＢＤ（例、ＣＤ又はＵＣ）試料或いは非ＩＢＤ試料として分類するのに用いられる。優位に、本発明のハイブリッドＣ＆ＲＴ/ＮＮ学習統計的分類子システムは、少なくとも約７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％の感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率、及び／又は精度を伴い、試料をＩＢＤ（例、ＣＤ又はＵＣ）試料として分類する。

ある場合において、１つ又は複数の学習統計的分類子システムを用いて得られたデータは、処理アルゴリズムを用いて処理される。処理アルゴリズムは、例えば、多層パーセプトロン、バックプロパゲーションネットワーク、及びレーベンバーグマルカート法（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）からなる群から選択される。その他の場合、例えば、パラレル又はシリアル（ｓｅｒｉａｌ）方式といった処理アルゴリズムの組み合わせが用いられる。

実施形態において、本発明の方法は、更にＩＢＤ分類結果の臨床医（胃腸科専門医或いは一般開業医等）への送信を含む。他の実施形態において、本発明の方法は更に、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプを有する個体の診断を確率の形で提供する。例えば、個体は、約０％、５％、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、又はそれ以上のＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプを有する可能性を持ち得る。更に別の実施形態においては、本発明の方法は、更にその個体におけるＩＢＤの予後を提供する。例えば、予後は、外科処置、ＩＢＤ（例、ＣＤ又はＵＣ）の臨床的なサブタイプの発生、１つ又はそれ以上の症状の発生、腸癌の発生、又は病気からの回復となり得る。ある場合においては、試料をＩＢＤ試料として分類する方法は、更に試料を取得した個体の症状（即ち、臨床的因子）に基づく。症状或いは症状群は、例えば、下痢、腹痛、痙攣、発熱、貧血、体重減少、不安、抑うつ、及びそれらの併発となり得る。

ある実施形態において、個体がＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプを有しているとの診断は、引き続き、ＩＢＤ又はＩＢＤのサブタイプ（例、ＣＤ又はＵＣ）に関連した１つ或いはそれ以上の症状の治療に有用な薬剤の治療学的有効量の投与がなされる。好適なＩＢＤ薬剤は、それに限定されないが、アミノサリチル酸（例、メサラジン、スルファサラジン、等）、コルチコステロイド（例、プレドニゾン）、チオプリン（例、アザチオプリン、６−メルカプトプリン、等）、メトトレキサート、モノクロナール抗体（例、インフリキシマブ）、それらの遊離塩基、それらの薬学的に許容される塩、それらの誘導体、それらの類似体、及びそれらの組み合わせを含む。

場合により、本発明の統計的アルゴリズムは、過去にＩＢＤに罹っていると認められた個体においてＣＤ試料をＵＣ試料から区別する事に用いられる。また他の場合によっては、本発明の統計的アルゴリズムは、過去にＩＢＤと診断されていない個体からの試料をＣＤ試料、ＵＣ試料、又は非ＩＢＤ試料として分類する事に用いられる。

他の態様において、本発明は、個体におけるＩＢＤの進行又は回帰をモニタリングする方法を提供し、その方法は、以下を包含する：
（ａ）個体からの試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値の決定工程；と
（ｂ）少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいた統計的アルゴリズムを使用した、個体における、ＩＢＤの存在又は重症度の決定。

関連する態様において、本発明はＩＢＤ治療に有用な薬剤を投与している個体の薬剤の有効性をモニタリングする方法を提供し、その方法は、以下を包含する：
（ａ）個体からの試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値の決定工程；と
（ｂ）少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいた統計的アルゴリズムを使用した、個体における、ＩＢＤの存在又は重症度の決定。

上述されたように、本発明は一般的に、個体の試料内の、少なくとも１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０又はそれ以上のＩＢＤマーカーの存在或いは値の決定工程に関係する。場合により、抗好中球抗体は、ＡＮＣＡ、ｐＡＮＣＡ、ｃＡＮＣＡ、ＮＳＮＡ、ＳＡＰＰＡ、及びそれらの組み合わせを含む。好ましくは、個体の試料におけるＡＮＣＡ及び／又はｐＡＮＣＡの存在或いは値を決定する。また他の場合においては、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体は、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、ＡＳＣＡ−ＩｇＭ、及びそれらの組み合わせを包含する。好ましくは、個体の試料のＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧの存在或いは値を決定する。更なる場合において、その抗菌抗体は、抗ＯｍｐＣ抗体、抗フラジェリン抗体、抗Ｉ２抗体、及びそれらの組み合わせを包含する。好ましくは、個体の試料の抗ＯｍｐＣ抗体及び／又は抗フラジェリン抗体の存在或いは値を決定する。

抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、及び／又は抗菌抗体に加えて、少なくとも１つのマーカーは更に、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０又はそれ以上のＩＢＤマーカーを含む事ができ、それらは例えば、ラクトフェリン、抗ラクトフェリン抗体、エラスターゼ、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、カルプロテクチン、ヘモグロビン、ＮＯＤ２／ＣＡＲＤ１５、及びそれらの組み合わせである。

少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を検出又は決定に使用される試料は、一般的に、全血、血漿、血清、唾液、尿、糞便（即ち、排出物）、涙液、及びその他の体液、若しくは小腸又は結腸の試料等の組織試料（即ち、生検）である。好ましくは、その試料は、血清、全血、血漿、糞便、尿、又は組織生検である。場合により、本発明の方法は、更に試料の少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を検出又は決定する以前の個体からの試料の取得を包含する。

好適な実施形態において、本発明の方法は、血清、血漿、全血、又は糞便等の試料におけるＡＮＣＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、抗ＯｍｐＣ抗体、抗フラジェリン抗体、及びｐＡＮＣＡの存在或いは値の決定工程を含む。上述された１つ又はそれ以上のＩＢＤマーカーから構成されるパネルが組み立てられ、個体におけるＩＢＤ（例、ＣＤ又はＵＣ）の存在又は重症度の決定に用いられる。

場合により、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値は、免疫測定法若しくは免疫組織化学検査により決定される。本発明の方法で用いるのに好適な免疫測定法の非限定的な例は、ＥＬＩＳＡを包含する。本発明の方法で用いるのに好適な免疫組織化学検査は、限定されないが、直接蛍光抗体法、ＩＦＡ法、抗補体免疫蛍光法、及びアビジン−ビオチン免疫蛍光法等の免疫蛍光法を包含する。免疫組織化学検査のその他の技法は、免疫ペルオキシダーゼ法を含む。

ある実施形態において、ＩＢＤの存在又は重症度の決定に用いられる統計的アルゴリズムは、学習統計的分類子システムである。学習統計的分類子システムは、分類・回帰木（Ｃ＆ＲＴ）、ランダムフォレスト（ＲＦ）、ブーストされた木、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、サポートベクターマシン、一般的なカイ二乗による相互作用の自動検出モデル、相互作用的な木、多適応的回帰スプライン、機械学習分類子、及びそれらの組み合わせからなる群から選択され得る。好ましくは、学習統計的分類子システムは、木に基づく統計的アルゴリズム（例、Ｃ＆ＲＴ、ＲＦ、等）及び／又はＮＮ（例、人工ＮＮ、等）である。

場合により、その統計的アルゴリズムは、単一の学習統計的分類子システムである。好ましくは、単一の学習統計的分類子システムは、木に基づく統計的アルゴリズム（例、Ｃ＆ＲＴ、ＲＦ、等）である。また他の場合においては、統計的アルゴリズムは、少なくとも２つの学習統計的分類子システムの組み合わせである。好ましくは、学習統計的分類子システムの組み合わせは、Ｃ＆ＲＴ又はＲＦ及びＮＮを含み、例えば、タンデム又はパラレルに使用される。非限定的な例としては、Ｃ＆ＲＴが最初に、少なくとも１つのＩＢＤマーカーの存在或いは値に基づいて予測又は確率値を生成するのに用いられる。そしてＮＮが、その予測又は確率値及び少なくとも１つのＩＢＤマーカーの存在或いは値に基づいて、個体におけるＩＢＤの存在又は重症度の決定に用いられる。

ある場合において、単一又は複数の学習統計的分類子システムから得られたデータは、処理アルゴリズムにより処理できる。処理アルゴリズムは、多層パーセプトロン、バックプロパゲーションネットワーク、及びレーベンバーグマルカート法からなる群から選択される。他の場合においては、例えば、パラレル又はシリアル方式により、処理アルゴリズムの組み合わせが用いられる。

実施形態によっては、本発明の方法は、更に工程（ｂ）において決定されたＩＢＤの存在又は重症度とその時以前のその個体におけるＩＢＤの存在又は重症度の比較を含む。非限定的な例として、ＩＢＤ治療に有用な薬剤を投与される個体におけるＩＢＤの存在又は重症度は、治療薬使用開始前又は治療の早期の段階の同一個体におけるＩＢＤの存在又は重症度と比較され得る。他の実施形態において、その方法は更に、ＩＢＤモニタリング結果の臨床医（胃腸科専門医又は一般開業医等）への送信が含まれる。

更に他の態様において、本発明は、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいて、試料をＩＢＤ試料又は非ＩＢＤ試料として分類する統計的に導出された結果を出すため、個体からの試料がＩＢＤと関連しているか否かを分類する１つ又はそれ以上のプロセッサをコントロールするコードを含むコンピュータ読み取り可能記憶媒体を提供する。そのコードは、試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を示唆するデータセットに統計処理を応用する指示を含む。

関連する態様において、本発明は、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいて、試料をＣＤ試料、ＵＣ試料又は非ＩＢＤ試料として分類する統計的に導出された決定を出すため、個体からの試料がＩＢＤと関連しているか否かを分類する１つ又はそれ以上のプロセッサをコントロールするコードを含むコンピュータ読み取り可能記憶媒体を提供する。そのコードは、試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を示唆するデータセットに統計処理を応用する指示を含む。

一実施形態では、統計処理は、学習統計的分類子システムである。本発明において用いられる好適な学習統計的分類子システムの例は、前述されている。場合により、その統計処理は、例えば、Ｃ＆ＲＴ又はＲＦ等の単一の学習統計的分類子システムである。また他の場合によっては、統計処理は、少なくとも２つの学習統計的分類子システムの組み合わせである。非限定的な例として、学習統計的分類子システムの組み合わせは、Ｃ＆ＲＴ又はＲＦ及びＮＮを包含し、例えば、タンデムで使用される。ある場合においては、単一又は複数の学習統計的分類子システムから得られたデータは、処理アルゴリズムを用いて処理され得る。

更なる態様において、本発明は個体からの試料がＩＢＤと関連しているか否かを分類するシステムを提供し、そのシステムは、以下を包含する：
（ａ）試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を示唆するデータセットを作成するために構成したデータ収集モジュール；
（ｂ）少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいて試料をＩＢＤ試料又は非ＩＢＤ試料として分類する統計的に導かれた決定を作成するデータセットに統計処理を応用する事により、データセットを処理するために構成したデータ処理モジュール；及び
（ｃ）統計的に導かれた決定を表示するために構成したディスプレイモジュール。

関連する態様において、本発明は個体からの試料がＩＢＤの臨床的なサブタイプと関連しているか否かを分類するシステムを提供し、そのシステムは、以下を包含する：
（ａ）試料における、抗好中球抗体、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体、抗菌抗体、及びそれらの組み合わせからなる群から選択された、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を示唆するデータセットを作成するために構成したデータ収集モジュール；
（ｂ）少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づき、試料をＣＤ試料、ＵＣ試料又は非ＩＢＤ試料に分類する統計的に導かれた決定を作成するために、統計処理をデータセットに応用し、データセットの処理を構成するデータ処理モジュール；及び
（ｃ）統計的に導かれた決定を表示するために構成したディスプレイモジュール。

一実施形態において、統計処理は、学習統計的分類子システムである。本発明で用いられるのに好適な統計的分類子システムの例は、前述されている。場合により、統計処理は、単一の学習統計的分類子システムである。また他の場合において、統計処理は、少なくとも２つの学習統計的分類子システムの組み合わせである。ある場合においては、１つ又は複数の学習統計的分類子システムから得られたデータは、処理アルゴリズムを用いて処理され得る。

（ＩＶ．ＩＢＤの臨床的なサブタイプ）
クローン病（ＣＤ）は、胃腸管のいかなる部位をも侵し得る慢性炎症疾患である。一般に、小腸の遠位部、即ち回腸、及び盲腸が侵される。その他の症例においても、小腸、結腸、又は肛門直腸部位に限られた病気である。ＣＤは、たまに十二指腸及び胃、且つ更にまれに食道と口腔を侵す。

ＣＤの変化に富んだ臨床所見は、一つには、病気における解剖学的局在の変化の結果である。ＣＤにおける最も多い症状は、腹痛、下痢、そして再発熱である。ＣＤは一般に、腸閉塞や瘻孔（罹患した腸ループ間の異常な導管）を伴う。ＣＤは、眼、関節、及び皮膚の炎症、肝疾患、腎臓結石、及びアミロイド症などの合併症も伴う。更に、ＣＤは腸癌のリスク増加に関連している。

いくつかの特性がＣＤ病理学の特徴としてある。ＣＤに関連する炎症は、経壁炎症として知られており、腸壁全層を侵す。例えば、肥厚や浮腫も、長期に亘る疾患として線維化を伴い、腸壁の至る所に現れやすい。ＣＤの炎症の特徴は、正常な腸とは明確に区別できる、「スキップ病変」として知られている炎症組織部位の非連続性が挙げられる。更には、中間組織の線状潰瘍、浮腫、及び炎症は、ＣＤ特有の腸粘膜に現れる「敷石」像を引き起こす。

ＣＤの特徴は、通常粘膜下層に認められる肉芽腫として知られている、非連続的な炎症細胞の凝集の存在である。一部のＣＤの症状では、非連続的な肉芽腫を示し、また他の症状では、びまん性肉芽腫反応又は非特異の経壁炎症を示す。結果的に、非連続的な肉芽腫の存在はＣＤの指標であり、また、たとえ肉芽腫が見られなくともＣＤと一致する。従って、肉芽腫の存在より、貫壁性又は非連続性炎症がＣＤの望ましい診断上指標である（Ｒｕｂｉｎ ａｎｄ Ｆａｒｂｅｒ，Ｐａｔｈｏｌｏｇｙ（Ｓｅｃｏｎｄ Ｅｄｉｔｉｏｎ），Ｐｈｉｌａｄｅｌｐｈｉａ，Ｊ．Ｂ．Ｌｉｐｐｉｎｃｏｔｔ Ｃｏｍｐａｎｙ（１９９４））。

潰瘍性大腸炎（ＵＣ）は、痙攣、腹痛、直腸出血、軽い下血、膿及び粘液を伴う慢性下痢が特徴の大腸の病気である。ＵＣの症状は変化に富んでいる。増悪と寛解の傾向は、約７０％のＵＣ患者の臨床経過における典型であるが、一部のＵＣ患者においては、寛解せず持続的な症状を呈する。ＵＣにおける局所又は全身合併症は、関節炎、ぶどう膜炎等の眼の炎症、皮膚潰瘍、及び肝疾患を含む。なお、ＵＣ、特に長期に亘る、広範囲の疾患は結腸癌のリスク増加と関連している。

ＵＣは、直腸の最遠位部からさまざまな近位部まで広がるびまん性疾患である。用語「左側大腸炎」は、脾湾曲部まで広がる結腸の遠位部に限局する炎症を示す。直腸又は結腸の右側（近位部）のみの障害は、ＵＣにおいては珍しい。ＵＣの炎症過程は結腸に限られ、例えば、小腸、胃、又は食道などは病変しない。更に、ＵＣは、一般に腸壁の深層に危害を加えず、粘膜の表在性炎症として区別される。腺窩膿瘍（変性した腸陰窩が好中球で満たされたもの）はＵＣの典型である（Ｒｕｂｉｎ ａｎｄ Ｆａｒｂｅｒ、上記参照）。

斑点状の疾患で直腸の病変はあまり見られないＣＤと比較し、ＵＣは、通常近位部においてより遠位部において、より重症な結腸の連続的な炎症を起こすという特徴を持っている。ＵＣの炎症は、表在性且つ通常は粘膜層に限られ、好中球浸潤を伴う急性炎症及び腺窩膿瘍の特徴を持っている。その一方、ＣＤは、必ずしもではないが多くの場合、腸壁全層で肉芽腫が発症する。回盲弁まで、又はそれより遠部の結腸の疾患は、ＵＣを示す一方、回腸末端部への影響、敷石状所見、不連続に見られる潰瘍、又は瘻孔はＣＤを示唆する。

不定性大腸炎（ＩＣ）はＣＤとＵＣ双方の特徴を持つ、ＩＢＤの臨床的なサブタイプである。そのような両方の病気の症状の重複は、ＩＣを有する患者において、一時的に（例えば、病気の初期段階において）若しくは持続的に（例えば、その病気進行を通して）起こり得る。臨床的に、ＩＣは直腸出血の有無を問わず、腹痛及び下痢の症状を特徴として有する。例えば、疾患を有する患者には、正常粘膜により隔てられた、非連続で多数の潰瘍形成を伴う大腸炎が認められる。組織学的に、貫壁性炎症を伴う重症潰瘍には傾向がある。直腸は一般的に発病せず、リンパ系の炎症細胞は凝集しない。筋細胞溶解（ｍｙｏｃｙｔｏｌｙｓｉｓ）による病巣と共に、深い割れ目のような亀裂が観察されるが、ＩＣ患者の杯細胞の維持と共に、介在粘膜からは一般的に軽度のうっ血が生じる。

（Ｖ．ＩＢＤマーカー）
多種にわたる炎症性腸疾患（ＩＢＤ）マーカー（生化学的マーカー、血清学的マーカー、遺伝子マーカー、或いは他の臨床的又は超音波診断学的特徴等）は、ＩＢＤと決定付けるために本発明の統計的アルゴリズムで用いるのに好適である。例えば、個体からの試料をＩＢＤ試料として分類する事による。本明細書に記載されているＩＢＤマーカーは、ＩＢＤの臨床的なサブタイプ間の区別に本発明の統計的アルゴリズムで用いるのにも好適である。例えば、個体からの試料をＣＤ又はＵＣ試料として分類する事による。本発明で使用されるのに好適なマーカーの例は、抗好中球抗体（例えば、ＡＮＣＡ、ｐＡＮＣＡ、ｃＡＮＣＡ、ＮＳＮＡ、ＳＡＰＰＡ、等）、抗サッカロミセス・セレビジエ抗体（例、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、ＡＳＣＡ−ＩｇＭ、等）、抗菌抗体（例えば、抗ＯｍｐＣ抗体、抗フラジェリン抗体、抗Ｉ２抗体、等）、ラクトフェリン、抗ラクトフェリン抗体、エラスターゼ、Ｃ反応性タンパク質（ＣＲＰ）、カルプロテクチン、ヘモグロビン、ＮＯＤ２／ＣＡＲＤ１５、及びそれらの組み合わせを包含するが、これらに限定されない。当業者は、本発明の統計的アルゴリズムで使用するのに適切な追加的なマーカーを理解するだろう。

試料におけるＡＮＣＡ値及び／又はｐＡＮＣＡの有無の決定は本発明において有用である。本明細書において、「抗好中球細胞質抗体」又は「ＡＮＣＡ」の用語は、好中球の細胞質及び／又は核成分に対する抗体を含む。ＡＮＣＡ活性は、好中球のＡＮＣＡ染色パターンから大きくいくつかに分類される。それらは、（１）核周囲を強調しない細胞質好中球染色（ｃＡＮＣＡ）；（２）核の外側の周りの核周囲染色（ｐＡＮＣＡ）；（３）核の内側の周りの核周囲染色（ＮＳＮＡ）；及び（４）好中球全体に亘り斑状をつけるびまん性染色（ＳＡＰＰＡ）である。場合により、ｐＡＮＣＡ染色は、デオキシリボヌクレアーゼ（ＤＮａｓｅ）処理に対して感度が良い。用語、ＡＮＣＡはさまざまな抗好中球反応性すべてを包含し、ｃＡＮＣＡ、ｐＡＮＣＡ、ＮＳＮＡ、及びＳＡＰＰＡを含むが、それらに限定されない。同様に、用語、ＡＮＣＡは免疫グロブリンイソタイプすべてを包含し、免疫グロブリンＡ及びＧを含むが、それらに限定されない。

個体からの試料におけるＡＮＣＡ値は、例えば、酵素免疫測定法（ＥＬＩＳＡ）等の免疫測定法で、アルコール固定化好中球と共に、決定できる（例えば、実施例１参照）。ｐＡＮＣＡ等の特定の種類のＡＮＣＡの有無は、例えば、間接蛍光抗体（ＩＦＡ）法等の免疫組織化学検査により決定できる。好ましくは、試料におけるｐＡＮＣＡの有無は、ＤＮａｓｅ処理され固定された好中球の免疫蛍光法で決定する（例えば、実施例２参照）。固定された好中球に加えて、ＡＮＣＡ値の決定工程に好適なＡＮＣＡに特異的な抗原は、未精製又は部分精製された好中球の抽出物；精製されたタンパク質、タンパク質断片、又はヒストンＨＩ或いはそのＡＮＣＡ反応性断片等の合成ペプチド（例えば、米国特許第６，０７４，８３５号参照）；ヒストンＨＩの様な抗原、ポーリン抗原、バクテロイデス抗原、又はそのＡＮＣＡ反応性断片（例えば、米国特許第６，０３３，８６４号参照）；分泌小胞抗原又はそのＡＮＣＡ反応性断片（例えば、米国特許出願第０８／８０４，１０６号参照）；及び抗ＡＮＣＡイディオタイプ抗体を含むが、これに限定されない。当業者は、ＡＮＣＡに対し特異的な追加的な抗原の使用は本発明の範囲内と理解するであろう。

試料のＡＳＣＡ（例、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧ）値の決定工程は、本発明においても有用である。本明細書において、用語、「抗サッカロミセス・セレビジエ免疫グロブリンＡ」又は「ＡＳＣＡ−ＩｇＡ」は、サッカロミセス・セレビジエと特異的に反応する免疫グロブリンＡイソタイプから成る抗体を包含する。同様に、用語、「抗サッカロミセス・セレビジエ免疫グロブリンＧ」又は「ＡＳＣＡ−ＩｇＧ」は、サッカロミセス・セレビジエと特異的に反応する免疫グロブリンＧイソタイプから成る抗体を包含する。

試料がＡＳＣＡ−ＩｇＡ又はＡＳＣＡ−ＩｇＧ陽性であるか否かの決定は、ＡＳＣＡに対し特異的な抗原を用いて測定される。抗原は、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧが特異的に結合しているいかなる抗原又は抗原混合物がなり得る。ＡＳＣＡ抗体は、もともとサッカロミセス・セレビジエと結合する能力により特徴付けられていたが、当業者は、ＡＳＣＡに特異的に結合する抗原は、サッカロミセス・セレビジエ又は抗原がＡＳＣＡ抗体に特異的に結合できる限り、他のさまざまな供給源から取得できる事を理解するだろう。その結果、試料におけるＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧ値の決定工程に使用され得る、ＡＳＣＡに対して特異的な抗原の典型的な供給源は、限定されないが、下記を含む。サッカロミセス属又はカンジダ属の細胞のような死酵母すべて；ホスホペプチドマンナン（ＰＰＭ：ｐｈｏｓｐｈｏｐｅｐｔｉｄｏｍａｎｎａｎ）等の酵母細胞壁マンナン；オリゴマンノシド（ｏｌｉｇｏｍａｎｎｏｓｉｄｅｓ）などのオリゴ糖；ネオ糖脂質（ｎｅｏｇｌｙｃｏｌｉｐｉｄｓ）；抗ＡＳＣＡイディオタイプ抗体；等。サッカロミセス・セレビジエ株（Ｓｕ１、Ｓｕ２、ＣＢＳ１３１５、或いはＢＭ１５６）又はカンジダ・アルビカンス（Ｃａｎｄｉｄａ ａｌｂｉｃａｎｓ）株ＶＷ３２等の酵母の異なる種及び株は、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧに対し特異的な抗原として用いられるのに好適である。ＡＳＣＡに対し特異的な精製及び合成抗原は、試料におけるＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧ値の決定工程に用いられるのにも好適である。精製抗原の例は、限定はしないが、オリゴマンノシド等の精製されたオリゴ糖抗原を包含する。合成抗原の例は、限定はしないが、合成オリゴマンノシドを包含し、例えば、米国特許公開第２００３０１０５０６０号に記載されている、Ｄ−Ｍａｎβ（ｌ−２）Ｄ−Ｍａｎβ（ｌ−２）Ｄ−Ｍａｎβ（ｌ−２）Ｄ−Ｍａｎ−ＯＲ、Ｄ−Ｍａｎα（ｌ−２）Ｄ−Ｍａｎα（ｌ−２）Ｄ−Ｍａｎα（ｌ−２）Ｄ−Ｍａｎ−ＯＲ、及びＤ−Ｍａｎα（ｌ−３）Ｄ−Ｍａｎα（ｌ−２）Ｄ−Ｍａｎα（ｌ−２）Ｄ−Ｍａｎ−ＯＲであり、その中でＲは水素原子、アルキル（Ｃ_１〜Ｃ_２０）、又は任意の標識された連結基である。

酵母細胞壁マンナンの生成物、例えばＰＰＭは、試料のＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧ値の決定工程に用いられる。水溶性表面抗原等は、当技術分野で周知の適した抽出技術、例えば、オートクレーブにより調製できる。他の方法としては、市販されている物を調達する事ができる（例えば、Ｌｉｎｄｂｅｒｇら，Ｇｕｔ，３３：９０９−９１３（１９９２）参照）。ＰＰＭの酸安定性の部位は、本発明の統計的アルゴリズムにおいても有用である（Ｓｅｎｄｉｄら，Ｃｌｉｎ．Ｄｉａｇ．Ｌａｂ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．，３：２１９−２２６（１９９６））。試料のＡＳＣＡ値の決定工程に有用な、例となるＰＰＭは、サッカロミセス・ウバルム株ＡＴＣＣ＃３８９２６から得られる。実施例３は、酵母細胞壁マンナンの生成法及びＥＬＩＳＡ法を用いての試料におけるＡＳＣＡ値の測定法を示す。

オリゴマンノシド等の精製したオリゴ糖抗原は、試料のＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧ値の決定工程にもまた有用である。精製したオリゴマンノシド抗原は、好ましくはネオ糖脂質に変換される。例えば、Ｆａｉｌｌｅら，Ｅｕｒ．Ｊ．Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ．Ｉｎｆｅｃｔ．Ｄｉｓ．，１１：４３８−４４６（１９９２）に記載されている。当業者は、オリゴマンノシド抗原のＡＳＣＡとの反応性は、そのマンノシル鎖長（Ｆｒｏｓｈら，ＰｒｏｃＮａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．ＵＳＡ，８２：１１９４−１１９８（１９８５））、アノマー配置（Ｆｕｋａｚａｗａら，"Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｆｕｎｇａｌ Ｄｉｓｅａｓｅ，" Ｅ．Ｋｕｒｓｔａｋ（ｅｄ．），Ｍａｒｃｅｌ Ｄｅｋｋｅｒ Ｉｎｃ．，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，ｐｐ．３７−６２（１９８９）；Ｎｉｓｈｉｋａｗａら，Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．，３４：８２５−８４０（１９９０）；Ｐｏｕｌａｉｎら，Ｅｕｒ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ．，２３：４６−５２（１９９３）；Ｓｈｉｂａｔａら、Ａｒｃｈ．Ｂｉｏｃｈｅｍ．Ｂｉｏｐｈｙｓ．，２４３：３３８−３４８（１９８５）；Ｔｒｉｎｅｌら，Ｉｎｆｅｃｔ．Ｉｍｍｕｎ．，６０：３８４５−３８５１（１９９２））、又はリンケージの位置（Ｋｉｋｕｃｈｉら，Ｐｌａｎｔａ，１９０：５２５−５３５（１９９３））を変化させることにより最適化され得る事を理解するだろう。

本発明の方法に使用するのに適当なオリゴマンノシドは、限定はしないが、マンノテトラオースＭａｎ（ｌ−３）Ｍａｎ（ｌ−２）Ｍａｎ（ｌ−２）Ｍａｎを有するオリゴマンノシドを含む。オリゴマンノシドは、例えば、Ｆａｉｌｌｅら（上記参照）に記載されるように、ＰＰＭから精製され得る。ＡＳＣＡに対して特異的な典型的なネオ糖脂質は、それぞれのＰＰＭからオリゴマンノシドを解放し、続いて解放されたオリゴマンノシドを４−ヘキサデシルアニリン（４−ｈｅｘａｄｅｃｙｌａｎｉｌｉｎｅ）等へ結合する事により構成され得る。

試料における抗ＯｍｐＣ抗体値の決定工程は、本発明においても有用である。本明細書において、「抗外膜タンパク質Ｃ抗体」又は「抗ＯｍｐＣ抗体」という用語は、例えば、ＰＣＴ国際特許公開第ＷＯ０１／８９３６１号に記載されているように、細菌外膜ポーリンに対する抗体を含む。用語、「外膜タンパク質Ｃ」又は「ＯｍｐＣ」は、抗ＯｍｐＣ抗体と免疫反応する細菌のポーリンを含む。

個体からの試料に存在する抗ＯｍｐＣ抗体の値は、ＯｍｐＣタンパク質又は免疫反応性断片等の断片を用いて決定できる。試料の抗ＯｍｐＣ抗体値を決定するのに有用な、好ましいＯｍｐＣ抗原は、ＯｍｐＣタンパク質、実質的にはＯｍｐＣタンパク質と同じアミノ酸配列を有するＯｍｐＣポリペプチド、又は、それの免疫反応性断片等の断片を包含するが、これらに限定されない。本明細書において、ＯｍｐＣポリペプチドは、通常、アミノ酸配列を有するポリペプチドを示し、そのアミノ酸配列は、ＣＬＵＳＴＡＬＷ等の配列アラインメントプログラムも用いてアミノ酸相同性を決定し、ＯｍｐＣタンパク質とのアミノ酸配列同一性が約５０％以上、好ましくは約６０％以上の同一性、更に好ましくは約７０％以上の同一性、また更に好ましくは約８０％、８５％、９０％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％以上の同一性を有する。抗原は、例えば、大腸菌（Ｅ．ｃｏｌｉ）等の腸内細菌からの精製により、Ｇｅｎｂａｎｋ Ａｃｃｅｓｓｉｏｎ番号Ｋ００５４１等の核酸の組み換え発現により、液相又は固相ペプチド合成等の合成法により、或いはファージディスプレイ法を用いる事により作製できる。実施例４は、ＯｍｐＣタンパク質生成及びＥＬＩＳＡ法を用いて試料における抗ＯｍｐＣ抗体値の解析を示す。

試料の抗Ｉ２抗体値の決定工程は、本発明においても有用である。本明細書において、「抗Ｉ２抗体」という用語は、例えば、米国特許第６，３０９，６４３号で記載されているように、細菌の転写制御因子と相同性を持つ微生物抗原に対する抗体を包含する。用語「Ｉ２」は、抗Ｉ２抗体と免疫反応する微生物抗原を含む。微生物Ｉ２タンパク質は、予測されたクロストリジウム・パステウリアナム（Ｃ．ｐａｓｔｅｕｒｉａｎｕｍ）由来のタンパク質４、結核菌（Ｍｙｃｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｔｕｂｅｒｃｕｌｏｓｉｓ）由来のＲｖ３５５７ｃ、及びアクイフェックス・エオリカス（Ａｑｕｉｆｅｘ ａｅｏｌｉｃｕｓ）由来の転写制御因子といくつか類似している低い相同性を示す１００のアミノ酸のポリペプチドである。Ｉ２タンパク質の核酸及びタンパク質配列は、例えば、米国特許第６，３０９，６４３号に記載されている。

個体からの試料に存在する抗Ｉ２抗体値は、Ｉ２タンパク質又はそれの免疫反応性断片等の断片を用いて決定する事ができる。試料の抗Ｉ２抗体値の決定工程に有用な、好ましいＩ２抗原は、限定されないが、Ｉ２タンパク質、Ｉ２タンパク質と実質的には同じアミノ酸配列を有するＩ２ポリペプチド、又はそれの免疫反応性断片等の断片を含む。Ｉ２ポリペプチドは、クロストリジウム・パステウリアナムタンパク質４とより、Ｉ２タンパク質とより多くの配列類似性を示す。そして、Ｉ２ポリペプチドは、それのイソタイプ変異型及びホモログを包含する。本明細書において、Ｉ２ポリペプチドは、通常アミノ酸配列を有するポリペプチドを示し、そのアミノ酸配列は、ＣＬＵＳＴＡＬＷ等の配列アラインメントプログラムを用いてアミノ酸相同性が決定され、自然発生Ｉ２タンパク質とのアミノ酸配列同一性が約５０％以上、好ましくは約６０％以上の同一性、更に好ましくは約７０％以上の同一性、また更に好ましくは約８０％、８５％、９０％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％以上の同一性を有する。Ｉ２抗原は、例えば、微生物から精製する事により、Ｉ２抗原をコードする核酸の組み換え発現により、液相又は固相ペプチド合成等の合成法により、又はファージディスプレイ法の使用により作製され得る。実施例５は、組み換えＩ２タンパク質の製造法及びＥＬＩＳＡ法又は組織学的アッセイを用いての試料の抗Ｉ２抗体の解析を示す。

試料における抗フラジェリン抗体値の決定工程は、本発明においても有用である。本明細書において、「抗フラジェリン抗体」という用語は、例えば、ＰＣＴ国際特許公開第ＷＯ０３／０５３２２０号及び米国特許公開第２００４００４３９３１号に記載されているように、細菌鞭毛のタンパク質成分に対する抗体を含む。用語、「フラジェリン」は、抗フラジェリン抗体と免疫反応する細菌鞭毛タンパク質を含む。細菌のフラジェリンは、フィラメント形成のため円筒に配置する細菌鞭毛に見られるタンパク質である。

個体からの試料に存在する抗フラジェリン抗体の値は、フラジェリンタンパク質又はそれの免疫反応性断片等の断片を用いて決定され得る。試料における抗フラジェリン抗体値の決定工程に有用な、好ましいフラジェリン抗原は、フラジェリンタンパク質（Ｃｂｉｒ−１フラジェリン、フラジェリンＸ、フラジェリンＡ、フラジェリンＢ、それらの断片、及びそれらの組み合わせ等）、フラジェリンタンパク質と実質的には同じアミノ酸配列を有するフラジェリンポリペプチド、又はそれの免疫反応性断片等の断片を包含するが、これらに限定されない。本明細書において、フラジェリンポリペプチドは、通常、アミノ酸配列を有するポリペプチドを示し、そのアミノ酸配列は、ＣＬＵＳＴＡＬＷ等の配列アラインメントプログラムを用いてアミノ酸相同性が決定され、自然発生フラジェリンタンパク質とのアミノ酸配列同一性が約５０％以上、好ましくは約６０％以上の同一性、更に好ましくは約７０％以上の同一性、また更に好ましくは約８０％、８５％、９０％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％以上の同一性を有する。フラジェリン抗原は、例えば、バクテリア（ヘリコバクター・ビリス（Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ Ｂｉｌｉｓ）、ヘリコバクター・ムステラエ（Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ ｍｕｓｔｅｌａｅ）、ヘリコバクター・ピロリ（Ｈｅｌｉｃｏｂａｃｔｅｒ ｐｙｌｏｒｉ）、ブチリビブリオ・フィブリソルベンス（Ｂｕｔｙｒｉｖｉｂｒｉｏ ｆｉｂｒｉｓｏｌｖｅｎｓ）等及び盲腸に見られるバクテリアからの精製により、フラジェリン抗原をコードする核酸の組み換え発現により、液相又は固相ペプチド合成等の合成法により、又はファージディスプレイ法の使用により、作製され得る。

試料におけるラクトフェリンの存在或いは値の決定工程は、本発明においても有用である。場合により、ラクトフェリンの存在或いは値は、例えば、ハイブリダイゼーション法又は増幅による分析等の検査法により、ｍＲＮＡ発現レベルで検出される。また他の場合においては、ラクトフェリンの存在或いは値は、例えば、免疫測定法（例、ＥＬＩＳＡ）又は免疫組織化学検査により、タンパク質発現レベルで検出される。Ｃａｌｂｉｏｃｈｅｍ（Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ，ＣＡ）から入手できるＥＬＩＳＡキットは、血漿、尿、気管支肺胞洗浄、又は脳脊髄液の試料内のヒトラクトフェリンを測定するのに用いられる。同様に、Ｕ．Ｓ．Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ（Ｓｗａｍｐｓｃｏｔｔ，ＭＡ）から入手できるＥＬＩＳＡキットは、血漿試料内のラクトフェリン値の決定工程に用いられる。同じく、ＴＥＣＨＬＡＢ，Ｉｎｃ．（Ｂｌａｃｋｓｂｕｒｇ，ＶＡ）から入手できるＥＬＩＳＡキットは、糞便試料内のラクトフェリン値の決定工程に用いられる。それに加えて、米国特許公開第２００４０１３７５３６号は、糞便試料内のラクトフェリン値の上昇の存在を決定するＥＬＩＳＡ法を示し、米国特許公開第２００４００３３５３７号は、糞便、粘液、又は胆汁試料内の内因性ラクトフェリンの濃度決定のためのＥＬＩＳＡ法を示す。ある実施形態において、試料における抗ラクトフェリン抗体の存在或いは値は、その後、例えば、ラクトフェリンタンパク質またはそれの断片を用いて検出される。

試料におけるＣ反応性タンパク質（ＣＲＰ）の存在或いは値の決定工程は、本発明においても有用である。場合により、ＣＲＰの存在或いは値は、例えば、ハイブリダイゼーション法又は増幅による分析等の検査法により、ｍＲＮＡ発現レベルで検出される。また他の場合においては、ＣＲＰの存在或いは値は、例えば、免疫測定法（例、ＥＬＩＳＡ）又は免疫組織化学検査により、タンパク質発現レベルで検出される。例えば、Ａｌｐｃｏ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ（Ｓａｌｅｍ，ＮＨ）から入手できる、サンドイッチ比色定量ＥＬＩＳＡ法は、血清、血漿、尿、又は糞便試料内のＣＲＰ値の決定工程に用いられる。同様に、Ｂｉｏｍｅｄａ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｆｏｓｔｅｒ Ｃｉｔｙ，ＣＡ）から入手できる、ＥＬＩＳＡキットは、試料内のＣＲＰ値の検出に用いられる。他のＣＲＰ値の決定方法は、例えば、米国特許第６，８３８，２５０号及び同６，４０６，８６２号且つ米国特許公開第２００６００２４６８２号及び同２００６００１９４１０号等に記載されている。

また、潜血、糞便潜血は、多くの場合、胃腸疾患を示し、さまざまなキットが胃腸出血の測定のため開発されてきた。例えば、Ｂｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ製のＨｅｍｏｃｃｕｌｔ ＳＥＮＳＡは、胃腸出血、鉄欠乏、消化性潰瘍、潰瘍性大腸炎の診断補助キットであり、場合により結腸直腸癌のスクリーニングに使用される。この特定の検査はグアヤク脂が過酸化水素により酸化し、青変する事に基づく。類似する比色分析は、糞便試料の血液検出のための物がＨｅｌｅｎａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ（Ｂｅａｕｍｏｎｔ，ＴＸ）から市販されている。他のヘモグロビン或いはヘム活性の存在又値から決定する大便試料の潜血検出法は、例えば、米国特許第４，２７７，２５０号、同４，９２０，０４５号、同５，０８１，０４０号、及び同５，３１０，６８４号に記載されている。

カルプロテクチンは、生体のすべての細胞、組織、体液に存在するカルシウム及び亜鉛結合タンパク質である。カルプロテクチンは、好中性顆粒球及びマクロファージの主要タンパク質であり、それらの細胞の細胞画分の総タンパク量の６０％をも占める。従って、カルプロテクチンは、好中球の代謝回転の代理マーカーである。糞便内のカルプロテクチン濃度は、腸粘膜の好中球浸潤度及び炎症の重症度と相関している。カルプロテクチンは、少量の（５０〜１００ｍｇ）糞試料を使用し、ＥＬＩＳＡで測定する事ができる（例えば、Ｊｏｈｎｅら，Ｓｃａｎｄ Ｊ． Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ．，３６：２９１−２９６（２００１）参照）。

試料におけるＮＯＤ２／ＣＡＲＤ１５遺伝子多型の存在の決定は、本発明においても有用である。例えば、Ｒ７０３Ｗタンパク質変異体をもたらすＣ２１０７Ｔヌクレオチド変異等のＮＯＤ２遺伝子多型は、個体からの試料において識別され得る（例えば、米国特許公開第２００３０１９０６３９号参照）。また別の実施形態においては、ＮＯＤ２ｍＲＮＡレベルはＩＢＤ分類に役立つ本発明の診断マーカーとして使用され得る。

（ＶＩ．試験）
試料がＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプと関連しているか否かを分類するために、当技術分野で周知のさまざまな検査、技術、そしてキットが、試料における１つ又はそれ以上のマーカーの存在或いは値の決定工程に用いられる。

本発明は、一部分において、個体から取得した試料の少なくとも１つのマーカーの存在或いは値の決定工程に依存している。本明細書において、「少なくとも１つのマーカーの存在を決定する」という用語は、当業者の知り得るいかなる定量又は定性法を用いて、関心のある各マーカーの存在を決定する事を含む。場合により、特有の形質、変化、生化学物質又は血清物質（例、タンパク質又は抗体）の有無を決定する定性法は、関心のある各マーカーの検出に好適である。また他の場合において、ＲＮＡ、タンパク質、抗体、又は活性の有無を決定する定量法は、関心のある各マーカーの検出に好適である。本明細書において、「少なくとも１つのマーカーの値を決定する」という用語は、当業者の知り得るいかなる直接又は間接定量法を用いて、関心のある各マーカーの値を決定する事を含む。場合により、例えば、ＲＮＡ、タンパク質、抗体、又は活性の相対又は絶対量を決定する定量法は、関心のある各マーカーの値の決定工程に好適である。当業者は、マーカー値の決定工程に有用ないかなるアッセイも、マーカーの存在又は不在の決定にもまた有用であることを理解するだろう。

本明細書において、「抗体」という用語は、免疫グロブリン分子群（ポリクロナール又はモノクロナール及びそのいかなるイソタイプがある）、又は免疫グロブリン分子の免疫学的に活性な断片を包含する。免疫学的に活性な断片は、特異的に抗原と結合する抗体分子の部位を成す重鎖及び軽鎖可変領域を含む。例えば、Ｆａｂ、Ｆａｂ’、又はＦ（ａｂ’）_２として当技術分野で周知の免疫グロブリン分子の免疫学的に活性な断片は、抗体という用語の意義の範囲内であり、包含される。

フローサイトメトリーは、試料における１つ又はそれ以上のマーカーの存在或いは値の決定工程に用いられる。ビーズをベースとする免疫測定法を含むフローサイトメトリー法は、以下のような決定に用いられる。それらは例えば、カンジダ・アルビカンス及びＨＩＶタンパク質に対する血清抗体の検出に記載されたものと同様の方法による抗体マーカー値の決定工程である（例えば、Ｂｉｓｈｏｐら，Ｊ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．Ｍｅｔｈｏｄｓ，２１０：７９−８７（１９９７）；ＭｃＨｕｇｈら，Ｊ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．Ｍｅｔｈｏｄｓ，１１６：２１３（１９８９）；Ｓｃｉｌｌｉａｎら，Ｂｌｏｏｄ，７３：２０４１（１９８９）を参照されたい）。

マーカーに特異的なリコンビナント抗原発現のためのファージディスプレイ法は、試料における１つ又はそれ以上のマーカーの存在或いは値の決定工程にも用いられる。例えば抗体マーカー等に特異的な抗原を発現するファージ粒子は、必要に応じて、抗ファージモノクロナール抗体等の抗体を用いて、マルチウェルプレートにアンカーされる（Ｆｅｌｉｃｉら，"Ｐｈａｇｅ−Ｄｉｓｐｌａｙｅｄ Ｐｅｐｔｉｄｅｓ ａｓ Ｔｏｏｌｓ ｆｏｒ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｈｕｍａｎ Ｓｅｒａ"ｉｎ Ａｂｅｌｓｏｎ（Ｅｄ．），Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｅｎｚｙｍｏｌ．，２６７，Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ： Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ，Ｉｎｃ．（１９９６））。

さまざまな免疫測定法は、競合及び非競合免疫測定法を含み、試料における１つ又はそれ以上のマーカーの存在或いは値の決定工程に用いられる（例えば、Ｓｅｌｆら，Ｃｕｒｒ．Ｏｐｉｎ．Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌ．，７：６０−６５（１９９６）を参照されたい）。免疫測定法という用語は、酵素増加免疫測定技法（ＥＭＩＴ：ｅｎｚｙｍｅ ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｄ ｉｍｍｕｎｏａｓｓａｙ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ）、エライザ法（ＥＬＩＳＡ）、抗原捕捉ＥＬＩＳＡ法、サンドイッチＥＬＩＳＡ法、ＩｇＭ抗体捕捉ＥＬＩＳＡ（ＭＡＣ ＥＬＩＳＡ）法、及び微粒子酵素免疫測定法（ＭＥＩＡ：ｍｉｃｒｏｐａｒｔｉｃｌｅ ｅｎｚｙｍｅ ｉｍｍｕｎｏａｓｓａｙ）等の酵素免疫測定法（ＥＩＡ）；キャピラリー電気泳動イムノアッセイ（ＣＥＩＡ：ｃａｐｉｌｌａｒｙ ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｏｒｅｓｉｓ ｉｍｍｕｎｏａｓｓａｙｓ）；ラジオイムノアッセイ（ＲＩＡ：ｒａｄｉｏｉｍｍｕｎｏａｓｓａｙｓ）；免疫放射定量測定法（ＩＲＭＡ：ｉｍｍｕｎｏｒａｄｉｏｍｅｔｒｉｃ ａｓｓａｙｓ）；蛍光偏光免疫測定法（ＦＰＩＡ：ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｉｍｍｕｎｏａｓｓａｙｓ）；及び化学発光法（ＣＬ：ｃｈｅｍｉｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ ａｓｓａｙｓ）を包含するが、これらに限定されない。必要に応じて免疫測定法は、自動化され得る。免疫測定法は、レーザー誘起蛍光法（ｌａｓｅｒ ｉｎｄｕｃｅｄ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ）とも併用できる（例えば、Ｓｃｈｍａｌｚｉｎｇら，Ｅｌｅｃｔｒｏｐｈｏｒｅｓｉｓ，１８：２１８４−２１９３（１９９７）；Ｂａｏ，Ｊ．Ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒ．Ｂ．Ｂｉｏｍｅｄ．Ｓｃｉ．，６９９：４６３−４８０（１９９７）参照）。フローインジェクションリポソーム免疫測定法及びリポソーム免疫センサー等のリポソーム免疫測定法は、本発明において用いるのにも好適である。（例えば、Ｒｏｎｇｅｎら，Ｊ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．Ｍｅｔｈｏｄｓ，２０４：１０５−１３３（１９９７）参照）。それに加えて、ネフェロメトリー法は、タンパク質／抗体複合体の形成が散乱光の増大をもたらし、マーカー濃度に応じてピーク速度信号に変換される。ネフェロメトリー法は、本発明で用いられるのに好適である。ネフェロメトリー法は、Ｂｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ（Ｂｒｅａ，ＣＡ；Ｋｉｔ＃４４９４３０）から市販のものを入手でき、Ｂｅｈｒｉｎｇ Ｎｅｐｈｅｌｏｍｅｔｅｒ Ａｎａｌｙｚｅｒ（Ｆｉｎｋら，Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｃｈｅｍ．Ｃｌｉｎ．Ｂｉｏｌ．Ｃｈｅｍ．，２７：２６１−２７６（１９８９））により、実施できる。

抗原捕捉ＥＬＩＳＡ法は、試料における１つ又はそれ以上のマーカーの存在或いは値の決定工程に用いられる。例えば、抗原捕捉ＥＬＩＳＡ法において、関心のあるマーカーに対する抗体は固相に固定され、試料を添加するとマーカーは抗体と結合する。洗浄により固定化されていないタンパク質を除去した後、マーカー固定化量を定量する。例えばラジオイムノアッセイ（例えば、ＨａｒｌｏｗとＬａｎｅ，Ａｎｔｉｂｏｄｉｅｓ：Ａ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｍａｎｕａｌ，Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，１９８８参照）である。サンドイッチＥＬＩＳＡ法は、本発明で用いられるのにも好適である。例えば、２抗体サンドイッチアッセイにおいて、一次抗体が固定相に固定され、関心のあるマーカーが一次抗体に結合する。マーカー量は、マーカーに結合した二次抗体の量を測定する事により定量される。抗体は、磁性の又はクロマトグラフの基質粒子、アッセイプレートの表面（例、マイクロタイターウェル）、固相基板物質或いは膜の断片（例、プラスチック、ナイロン、紙）又は同等物質のさまざまな固定相に固定化され得る。アッセイストリップは、アレイの固定相に単一又は複数の抗体を塗布する事により、準備される。そしてストリップは試験試料に浸され、素早く洗浄処理され、着色部位等の測定可能なシグナルを生成する検出工程に進む事ができる。

例えば、ヨウ素−１２５（^１２５Ｉ）標識された二次抗体（ＨａｒｌｏｗとＬａｎｅ，上記参照）を用いたラジオイムノアッセイは、試料における１つ又はそれ以上のマーカーの存在或いは値の決定工程にも好適である。化学発光マーカーにより標識された二次抗体は、本発明での使用にも好適である。化学発光した二次抗体を用いた化学発光法は、感度が良く、マーカー値の非放射性の検出に好適である。二次抗体は、例えば、Ａｍｅｒｓｈａｍ Ｌｉｆｅｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｉｎｃ．（Ａｒｌｉｎｇｔｏｎ Ｈｅｉｇｈｔｓ，ＩＬ）等のさまざまな供給源から市販の物を入手できる。

前述された免疫測定法は、試料における１つ又はそれ以上のマーカーの存在或いは値を決定するのに特に有用である。非限定的な例としては、固定好中球ＥＬＩＳＡ法が、試料がＡＮＣＡ陽性か否かの決定工程又は試料のＡＮＣＡ値の決定工程に有用である。同様に、酵母細胞壁ホスホペプチドマンナンを用いたＥＬＩＳＡは、試料がＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧ陽性か否かの決定工程、又は試料のＡＳＣＡ−ＩｇＡ及び／又はＡＳＣＡ−ＩｇＧ値の決定工程に有用である。ＯｍｐＣタンパク質又はそれの断片を用いたＥＬＩＳＡは、試料が抗ＯｍｐＣ抗体陽性か否かの決定工程、又は試料の抗ＯｍｐＣ抗体値の決定工程に有用である。Ｉ２タンパク質又はそれの断片を用いたＥＬＩＳＡは、試料が抗Ｉ２抗体陽性か否かの決定工程、又は試料の抗Ｉ２抗体値の決定工程に有用である。フラジェリンタンパク質又はそれの断片を用いたＥＬＩＳＡは、抗フラジェリン抗体陽性か否かの決定工程、又は試料の抗フラジェリン抗体値の決定工程に有用である。それに加え、前述された免疫測定法は、試料における他のマーカーの存在或いは値を決定するのに特に有用である。

関心のあるマーカーへの抗体の特異な免疫学的結合は、直接又は間接的に検出される。直接標識は、抗体と結合する蛍光又は発光タグ、金属、染料、及び同等物を含む。ヨウ素−１２５（^１２５Ｉ）標識された抗体は、試料の１つ又はそれ以上のマーカーの値の決定工程に用いられる。マーカーに特異的な化学発光抗体を用いた化学発光法は、高感度、非放射性のマーカー値の検出に好適である。蛍光色素で標識された抗体は、試料の１つ又はそれ以上のマーカーの値の決定工程にも好適である。蛍光色素の例は、ＤＡＰＩ、フルオレセイン（ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ）、ヘキスト３３２５８（Ｈｏｅｃｈｓｔ３３２５８）、Ｒ−フィコシアニン（Ｒ−ｐｈｙｃｏｃｙａｎｉｎ）、Ｂ−フィコエリスリン（Ｂ−ｐｈｙｃｏｅｒｙｔｈｒｉｎ）、Ｒ−フィコエリスリン（Ｒ−ｐｈｙｃｏｅｒｙｔｈｒｉｎ）、ローダミン（ｒｈｏｄａｍｉｎｅ）、テキサスレッド（Ｔｅｘａｓ ｒｅｄ）、及びリッサミン（ｌｉｓｓａｍｉｎｅ）を包含するが、これらに限定されない。蛍光色素に結合している二次抗体は市販の物を入手できる。例えば、ヤギＦ（ａｂ’）_２抗ヒトＩｇＧ−ＦＩＴＣは、Ｔａｇｏ Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｉｃａｌｓ（Ｂｕｒｌｉｎｇａｍｅ，ＣＡ）から入手できる。

間接標識は、当技術分野で周知の多種の酵素を含み、それらは、西洋ワサビペルオキシダーゼ（ＨＲＰ：ｈｏｒｓｅｒａｄｉｓｈ ｐｅｒｏｘｉｄａｓｅ）、アルカリホスファターゼ（ＡＰ：ａｌｋａｌｉｎｅ ｐｈｏｓｐｈａｔａｓｅ）、β−ガラクトシダーゼ（β−ｇａｌａｃｔｏｓｉｄａｓｅ）、ウレアーゼ（ｕｒｅａｓｅ）等である。西洋ワサビペルオキシダーゼ検出システムは、例えば、過酸化水素の存在中、４５０ｎｍで測定可能な可溶性生成物を産出する発色基質テトラメチルベンジジン（ＴＭＢ：ｔｅｔｒａｍｅｔｈｙｌｂｅｎｚｉｄｉｎｅ）と共に用いられる。アルカリホスファターゼ検出システムは、例えば、４０５ｎｍで容易に測定可能な可溶性生成物を産出する発色基質ｐ−ニトロフェニルリン酸（ｐ−ｎｉｔｒｏｐｈｅｎｙｌ ｐｈｏｓｐｈａｔｅ）と共に用いられる。同様に、β−ガラクトシダーゼ検出システムは、４１０ｎｍで測定可能な可溶性生成物を産出する発色基質ｏ−ニトロフェニル−β−Ｄ−ガラクトピラノシド（ＯＮＰＧ：ｏ−ｎｉｔｒｏｐｈｅｎｙｌ−β−Ｄ−ｇａｌａｃｔｏｐｙｒａｎｏｓｉｄｅ）と共に用いられる。ウレアーゼ検出システムは、尿素及ブロモクレゾールパープル（ｕｒｅａ−ｂｒｏｍｏｃｒｅｓｏｌ ｐｕｒｐｌｅ）（Ｓｉｇｍａ Ｉｍｍｕｎｏｃｈｅｍｉｃａｌｓ；Ｓｔ．Ｌｏｕｉｓ，ＭＯ）等の基質と用いられる。酵素と結合している有用な二次抗体は、多くの市販の供給源から入手できる。例えば、ヤギＦ（ａｂ’）_２抗ヒトＩｇＧ−アルカリホスファターゼは、Ｊａｃｋｓｏｎ ＩｍｍｕｎｏＲｅｓｅａｒｃｈ（Ｗｅｓｔ Ｇｒｏｖｅ，Ｐａ．）から購入できる。

直接又は間接標識からのシグナルは、ある一定の波長光の存在下、例えば、発色基質の着色検出用の分光光度計、^１２５Ｉ検出のためのガンマ線測定器等の放射線検出用の放射線測定器、又は蛍光測定用の蛍光光度計を用いて解析され得る。酵素結合抗体の検出には、メーカーの取扱説明書に従い、ＥＭＡＸ Ｍｉｃｒｏｐｌａｔｅ Ｒｅａｄｅｒ（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｄｅｖｉｃｅｓ；Ｍｅｎｌｏ Ｐａｒｋ，ＣＡ）等の分光光度計を使用した、マーカー値量の定量的解析がある。必要に応じて本発明のアッセイは、自動化又はロボット制御され、複数試料からのシグナルは同時に検出され得る。

定量的ウエスタンブロット法は、試料における１つ又はそれ以上のマーカーの存在或いは値を検出又は決定工程にも用いられる。ウエスタンブロット法は、濃度測定又はホスホイメージングスキャニング等の周知の方法により定量できる。非限定的な例として、タンパク質試料は、１０％ＳＤＳ−ＰＡＧＥレムリ（Ｌａｅｍｍｌｉ）ゲルで電気泳動される。一次マウスモノクロナール抗体は、ブロットと反応し、抗体結合は、予備スロットブロット実験において直線になる事が確認される。抗体と結合したヤギ抗マウス西洋ワサビペルオキシダーゼ（ＢｉｏＲａｄ）は二次抗体として用いられ、例えば、メーカーの取扱説明書に従いルネッサンス（Ｒｅｎａｉｓｓａｎｃｅ）ケミルミネッセンスキット（Ｎｅｗ Ｅｎｇｌａｎｄ Ｎｕｃｌｅａｒ；Ｂｏｓｔｏｎ，ＭＡ）等の化学発光を用いてシグナル検出が実施される。ブロットのオートラジオグラフは、走査濃度計（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｄｙｎａｍｉｃｓ；Ｓｕｎｎｙｖａｌｅ，ＣＡ）を用いて解析され、陽性コントロールに対し標準化される。例えば、実効値対陽性コントロールの比率（濃度指標：ｄｅｎｓｉｔｏｍｅｔｒｉｃ ｉｎｄｅｘ）等の形式で、数値は記録される。それらの方法は当技術分野で周知であり、例えば、ＰａｒｒａらのＪ．Ｖａｓｃ．Ｓｕｒｇ．，２８：６６９−６７５（１９９８）に記載されている。

その他にも、さまざまな免疫組織化学検査技術が、試料における１つ又はそれ以上のマーカーの存在或いは値の決定工程に用いられる。免疫組織化学検査という用語は、蛍光顕微鏡又は光学顕微鏡を用いて、関心のあるマーカーと反応する抗体に対して蛍光色素又は酵素結合（即ち、コンジュゲート）等の視覚的検出を使用する技術を包含し、限定されないが、直接蛍光抗体法、間接蛍光抗体法（ＩＦＡ）、抗補体免疫蛍光法、アビジン−ビオチン免疫蛍光法、及び免疫ペルオキシダーゼ法を含む。ＩＦＡ法は、例えば、試料がＡＮＣＡに陽性か否か、試料のＡＮＣＡ値、試料がｐＡＮＣＡ陽性か否か、試料のｐＡＮＣＡ値、及び／又はＡＮＣＡ染色パターン（例、ｃＡＮＣＡ、ｐＡＮＣＡ、ＮＳＮＡ、及び／又はＳＡＰＰＡ染色パターン）の決定に有用である。試料のＡＮＣＡ濃度は定量化できる。例えば、滴定終点又は既知の参照基準と比較された可視蛍光強度測定によりなし得る。

その他にも、精製したマーカー量を検出若しくは定量する事により、関心のあるマーカーの存在或いは値は決定され得る。マーカーの精製は、例えば、高圧液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ：ｈｉｇｈ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｌｉｑｕｉｄ ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ）単独又は質量分析と組み合わせる事により達成できる（例、ＭＡＬＤＩ／ＭＳ、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ／ＭＳ、タンデムＭＳ等）。関心のあるマーカーの定性的又は定量的検出は、周知の方法においても決定され、周知の方法はブラッドフォード（Ｂｒａｄｆｏｒｄ）法、クマシー・ブルー（Ｃｏｏｍａｓｓｉｅ ｂｌｕｅ）染色、銀染色、放射能標識されたタンパク質の検査方法、及び質量分析を包含するが、これらに限定されない。

複数のマーカーの解析は、１つの試験試料に対して、単独或いは同時に実施される。マーカーの単独又は連続測定を目的とした好適な装置は、ＥｌｅｃＳｙｓ（Ｒｏｃｈｅ）、ＡｘＳｙｍ（Ａｂｂｏｔｔ）、Ａｃｃｅｓｓ（Ｂｅｃｋｍａｎ）、ＡＤＶＩＡ（登録商標）、ＣＥＮＴＡＵＲ（登録商標）（Ｂａｙｅｒ）、及びＮＩＣＨＯＬＳ ＡＤＶＡＮＴＡＧＥ（登録商標）（Ｎｉｃｈｏｌｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ）免疫測定装置等を含む。好ましい装置又はタンパク質チップは、単一の表面上の複数のマーカーを同時測定する。特に有用な物理フォーマットは、複数の異なるマーカー検出のために複数の散在した特定可能な位置を有する面を構成する。フォーマットは、タンパク質マイクロアレイ又は「タンパク質チップ」（例えば、Ｎｇら，Ｊ．Ｃｅｌｌ ＭｏＩ．Ｍｅｄ．，６：３２９−３４０（２００２）参照）及び特定のキャピラリー装置（例えば、米国特許第６，０１９，９４４号参照）を含む。それらの実施形態において、各散在した表面位置は、各位置における検出のための１つ又はそれ以上のマーカーを固定化する抗体を構成してもよい。或いは表面は、表面の散在した位置に固定化された１つ又はそれ以上の拡散した粒子（例、微粒子又はナノ粒子）を構成し、又、微粒子は検出のため１つ又はそれ以上のマーカーを固定するための抗体を構成してもよい。

前述された多種の関心のあるマーカーの存在或いは値を決定するアッセイに加えて、ノーザン解析、逆転写ポリメラーゼ連鎖反応（ＲＴ−ＰＣＲ）、或いはマーカーコード配列（例、スロットブロットハイブリダイゼーション）の一部を補完する核酸配列のハイブリダイゼーションに基づく他の方法等、習慣的な技法を用いてのマーカーｍＲＮＡ値の解析も、本発明の範囲内である。適用できるＰＣＲ増幅法は、例えば、Ａｕｓｕｂｅｌら，Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ（１９９９），Ｃｈａｐｔｅｒ７ ａｎｄ Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ ４７；Ｔｈｅｏｐｈｉｌｕｓら，"ＰＣＲ Ｍｕｔａｔｉｏｎ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ，"Ｈｕｍａｎａ Ｐｒｅｓｓ，（２００２）；及びＩｎｎｉｓら，ＰＣＲ Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ，Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ，Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ，Ｉｎｃ．（１９９０）に記載されている。一般的な核酸ハイブリダイゼーション法は、Ａｎｄｅｒｓｏｎによる"Ｎｕｃｌｅｉｃ Ａｃｉｄ Ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ，"（ＢＩＯＳ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，１９９９）に記載されている。複数の転写された核酸配列（例、ｍＲＮＡ又はｃＤＮＡ）の増幅又はハイブリダイゼーションは、マイクロアレイにより配列されたｍＲＮＡ又はｃＤＮＡ配列でも実施される。マイクロアレイ解析は、Ｈａｒｄｉｍａｎによる"Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ：Ｎｕｔｓ＆Ｂｏｌｔｓ，"（ＤＮＡ Ｐｒｅｓｓ，２００３）；及びＢａｌｄｉらによる"ＤＮＡ Ｍｉｃｒｏａｒｒａｙｓ ａｎｄ Ｇｅｎｅ Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ：Ｆｒｏｍ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｔｏ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ，"（Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ，２００２）で広く示されている。

遺伝子マーカー等のマーカーの遺伝子型解析は、当技術分野で周知の技術を用いて実施され、限定されないが、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）による解析、配列分析、及び電気泳動を含む。ＰＣＲによる解析の非限定的な例は、Ａｐｐｌｉｅｄ Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓから入手できるＴａｑｍａｎ（登録商標）対立遺伝子識別アッセイ（ａｌｌｅｌｉｃ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ ａｓｓａｙ）を含む。配列解析の非限定的な例は、マクサム・ギルバート法（Ｍａｘａｍ−Ｇｉｌｂｅｒｔ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）、サンガー法（Ｓａｎｇｅｒ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）、キャピラリーアレイＤＮＡシークエンサー、サーマルサイクルシークエンス法（Ｓｅａｒｓら，Ｂｉｏｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，１３：６２６−６３３（１９９２））、固相法（Ｚｉｍｍｅｒｍａｎら，Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｍｏｌ．Ｃｅｌｌ Ｂｉｏｌ．，３：３９−４２（１９９２））、マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間型質量分析（ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ／ＭＳ；Ｆｕら，Ｎａｔｕｒｅ Ｂｉｏｔｅｃｈ．，１６：３８１−３８４（１９９８））等の質量分析による配列決定、及びハイブリダイゼーションによる配列決定（Ｃｈｅｅら，Ｓｃｉｅｎｃｅ，２７４：６１０−６１４（１９９６）；Ｄｒｍａｎａｃら，Ｓｃｉｅｎｃｅ、２６０：１６４９−１６５２ １９９３）；Ｄｒｍａｎａｃら，Ｎａｔｕｒｅ Ｂｉｏｔｅｃｈ．，１６：５４−５８（１９９８））を含む。電気泳動の非限定的な例は、アガロース又はポリアクリルアミドゲル電気泳動等のスラブゲル電気泳動、キャピラリー電気泳動、及び変性勾配ゲル電気泳動を包含する。マーカーの多型部位において個体の遺伝子型決定する他の方法は、例えば、Ｔｈｉｒｄ Ｗａｖｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｉｎｃ．のＩＮＶＡＤＥＲ（登録商標）アッセイ、制限酵素断片長多型（ＲＦＬＰ：ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ ｆｒａｇｍｅｎｔ ｌｅｎｇｔｈ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）解析、アレル特異的オリゴヌクレオチドハイブリダイゼーション法、ヘテロ二本鎖の移動度に基づく解析（ｈｅｔｅｒｏｄｕｐｌｅｘ ｍｏｂｉｌｉｔｙ ａｓｓａｙ）、及び一本鎖高次構造多型（ＳＳＣＰ：ｓｉｎｇｌｅ ｓｔｒａｎｄ ｃｏｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｌ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）解析を含む。

関心のあるいくつかのマーカーは、複数試料を効果的に処理するために一回の検査に組み合わせられる。更に、当業者は、同一対象からの得た複数試料の検査（例、時系列において等）の価値を認知する。連続試料検査等は、マーカーレベルの経時的な変化の識別を可能にする。マーカー値の増減、及びマーカー値の不変はまた、ＩＢＤの分類又はＩＢＤの臨床的なサブタイプ間の区別にも有用な情報を提供する事ができる。

上述された１つ又はそれ以上のマーカーから成るパネルは、試料がＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプに関連していると分類するための本発明の方法に関係する必要な情報を提供するために組み立てられてもよい。パネルは、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２５、３０、３５、４０又はそれ以上の個体マーカーを用いて組み立ててもよい。単一マーカー又はサブセットマーカーの解析は、さまざまな臨床条件においても当業者により実施され得る。臨床条件は、限定されないが、外来環境、応急手当て、救命救急診療環境、集中治療環境、モニタリングユニット、入院患者、外来患者、診療所、内科診療所、及び精密検査の条件を含む。

マーカー解析は、さまざまな物理フォーマットでも実施され得る。例えば、マイクロタイタープレートの使用又は自動化は、多数の試験試料の処理を円滑にするためになされる。その他にも、単一試料のフォーマットは、時宜に即した治療及び診断を容易にするために開発され得る。

（ＶＩＩ．統計的アルゴリズム）
ある態様において、本発明は、統計的アルゴリズムを用いて試料がＩＢＤと関連しているか否かを分類する方法、システム、及びコード又は試料をＩＢＤ試料又は非ＩＢＤ試料として分類する一連の過程を提供する。他の態様において、本発明は、統計的アルゴリズムを用いて試料がＩＢＤの臨床的なサブタイプと関連しているか否かを分類する（即ち、ＣＤ又はＵＣ間の区別）方法、システム、及びコード又は試料をＣＤ試料、ＵＣ試料、又は非ＩＢＤ試料として分類する一連の過程を提供する。好ましくは、統計的アルゴリズム又は一連の過程は、１つ又はそれ以上の学習統計的分類子システムを独立して構成する。本明細書で記載の通り、学習統計的分類子システムの組み合わせは、有利に、試料がＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプと関連しているか否かの分類の感度、特異度、陰性的中率、陽性的中率、及び／又は精度向上を提供する。

用語、「統計的アルゴリズム」又は「統計処理」は、変化の関係を決定するのに用いられるいかなる多種の統計的解析をも含む。本発明において変化とは、関心のある少なくとも１つのマーカーの存在或いは値である。あらゆるマーカーが本明細書で記載されている統計的アルゴリズムを用いて解析され得る。例えば、１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２５、３０、３５、４０、４５、５０、又はそれ以上のマーカーの存在或いは値が統計的アルゴリズムに含まれる。一実施形態においてはロジスティック回帰が使用される。他の実施形態においては線形回帰が使用される。場合によっては、本発明の統計的アルゴリズムは、変化として、一定の集団内で特定のマーカーのクォンタイル法を用いる。クォンタイルとは、試料データを（可能な限り）同数の所見結果を含むグループに分割した、一連の「カットポイント」である。例えば、四分位数は、試料データを（可能な限り）同数の所見結果を含む４つのグループに分割した値である。下位四分位点は、順序付けされたデータセットの中で４分の１上位のデータ値である。上位四分位点は、順序付けされたデータセットの中で４分の１下位のデータ値である。五分位数は、試料データを（可能な限り）同数の所見結果を含む５つのグループに分割した値である。本発明は、マーカー値（例、三分位数、四分位数、五分位数等）のパーセンタイルの範囲、或いはアルゴリズムにおける変化（連続変化と同時に）のそれらの累計指数（例、合計マーカー値の四分位数等）の活用も包含する。

好ましくは、本発明の統計的アルゴリズムは、１つ又はそれ以上の学習統計的分類子システムを構成する。本明細書において、「学習統計的分類子システム」という用語は、データセット等に基づき、複合データセット（例、関心のあるマーカーからなるパネル）への適応及び決定を下せる機械学習アルゴリズムの技法を含む。ある実施形態において、分類木（例、ランダムフォレスト）等の単一学習統計的分類子システムが用いられる。他の実施形態において、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、又はそれ以上の学習統計的分類子システムの組み合わせが使用され、好ましくはタンデムに用いられる。学習統計的分類子システムの例は、限定されないが、帰納的学習（例、ランダムフォレスト、分類・回帰木（Ｃ＆ＲＴ）、ブーストされた木、等の決定・分類木）、確率的近似学習（ＰＡＣ：Ｐｒｏｂａｂｌｙ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ Ｃｏｒｒｅｃｔ ｌｅａｒｎｉｎｇ）法、コネクショニスト学習（例、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、ニューロファジィネットワーク（ＮＦＮ）、ネットワーク構造、多層パーセプトロン等のパーセプトロン、多層フィードフォワード型ネットワーク、ニューラルネットワークの応用、ベイジアン（Ｂａｙｅｓｉａｎ）学習概要ネットワーク、等）、強化学習（例、ナイーブ学習、適応動的学習、及びＴＤ（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）学習等の既知環境での受動的な学習、未知環境での受動的な学習、未知環境での能動学習、行動価値関数の学習、強化学習の応用等）、及び遺伝的アルゴリズム且つ進化的プログラムを用いるそれらを含む。他の学習統計的分類子システムは、サポートベクターマシン（例、カーネル（Ｋｅｒｎｅｌ）法、多変量適応的回帰スプライン（ＭＡＲＳ：ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｓｐｌｉｎｅｓ）、レーベンバーグ マルカート法、ガウスニュートン（Ｇａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ）法、混合ガウス（Ｇａｕｓｓｉａｎｓ）、勾配降下アルゴリズム、及び学習ベクトル量子化（ＬＶＱ：ｌｅａｒｎｉｎｇ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）を含む。

ランダムフォレストは、Ｌｅｏ Ｂｒｅｉｍａｎ及びＡｄｅｌｅ Ｃｕｔｌｅｒにより開発されたアルゴリズムを用いて構築された学習統計的分類子システムである。ランダムフォレストは、多数の単一決定木を用い、単木で決定された分類の方法（即ち、最も頻出する）を選択する事により、クラスを決定する。ランダムフォレスト解析は、Ｓａｌｆｏｒｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ（Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ、ＣＡ）から入手できるＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔｓ Ｓｏｆｔｗａｒｅを用いて実施される。ランダムフォレストの説明に関しては、例えば、Ｂｒｅｉｍａｎ，Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌａｅｒｎｉｎｇ，４５：５−３２（２００１）及びｈｔｔｐ：／／ｓｔａｔ−ｗｗｗ．ｂｅｒｋｅｌｅｙ．ｅｄｕ／ｕｓｅｒｓ／ｂｒｅｉｍａｎ／ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔｓ／ｃｃ＿ｈｏｍｅ．ｈｔｍ，を参照されたい。

分類・回帰木は、古典的回帰モデルにフィッティングするコンピュータを駆使した代替案を示し、一般的には、１つ又はそれ以上予測判断材料に基づき関心の分類別又は連続応答のための最良のモデル決定に用いられる。分類・回帰木解析は、例えば、Ｓａｌｆｏｒｄ Ｓｙｓｔｅｍｓから入手できるＣ＆ＲＴソフトウェア又はＳｔａｔＳｏｆｔ，Ｉｎｃ．（Ｔｕｌｓａ，ＯＫ）から入手できるＳｔａｔｉｓｔｉｃａデータ解析ソフトウェアを用いて実施され得る。分類・回帰木の説明は、例えば、Ｂｒｅｉｍａｎらによる"Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ Ｔｒｅｅｓ，"ＣｈａｐｍａｎとＨａｌｌ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ（１９８４）；及びＳｔｅｉｎｂｅｒｇらによる"ＣＡＲＴ：Ｔｒｅｅ−Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｎｏｎ−Ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓ，"Ｓａｌｆｏｒｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ，（１９９５）に示されている。

ニューラルネットワークは、計算結果に対するコネクショニストアプローチに基づく情報処理のための数理又は計算モデルを用いて相互結合した人口ニューロン群である。通常、ニューラルネットワークは、そのネットワークを流れる外部又は内部情報に基づくそれらの構造を変化させる適応システムである。ニューラルネットワークの具体例は、パーセプトロン、単層パーセプトロン、多層パーセプトロン、バックプロパゲーションネットワーク、ＡＤＡＬＩＮＥネットワーク、ＭＡＤＡＬＩＮＥネットワーク、ラーンマトリックス（Ｌｅａｒｎｍａｔｒｉｘ）ネットワーク、動径基底関数（ＲＢＦ：ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ネットワーク、及び自己組織化マップ又はコホネン（Ｋｏｈｏｎｅｎ）自己組織化ネットワーク等のフィードフォワード型ニューラルネットワーク；単純リカレントネットワーク及びホップフィールド（Ｈｏｐｆｉｅｌｄ）ネットワーク等のリカレントニューラルネットワーク；ボルツマン（Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ）マシン等の確率的ニューラルネットワーク；コミティマシン（ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ｏｆ ｍａｃｈｉｎｅｓ）及び関連するニューラルネットワーク等のモジュラーニューラルネットワーク；及び瞬間的に訓練される（ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓｌｙ ｔｒａｉｎｅｄ）ニューラルネットワーク、スパイキングニューラルネットワーク、動的ニューラルネットワーク、及びカスケーディングニューラルネットワーク等の他のネットワークタイプを含む。ニューラルネットワーク解析は、例えば、ＳｔａｔＳｏｆｔ，Ｉｎｃ．から入手できるＳｔａｔｉｓｔｉｃａデータ解析ソフトウェアを用いて実施され得る。ニューラルネットワークの説明に関しては、例えば、Ｆｒｅｅｍａｎらの"Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，"Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ（１９９１）；Ｚａｄｅｈ，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ，８：３３８−３５３（１９６５）；Ｚａｄｅｈ，"ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｍａｎ ａｎｄ Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ，"３：２８−４４（１９７３）；Ｇｅｒｓｈｏらの"Ｖｅｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ，"Ｋｌｕｙｗｅｒ Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ，Ｂｏｓｔｏｎ，Ｄｏｒｄｒｅｃｈｔ，Ｌｏｎｄｏｎ（１９９２）；及びＨａｓｓｏｕｎ，"Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ ｏｆ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，"ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，Ｍａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓ，Ｌｏｎｄｏｎ（１９９５）を参照されたい。

サポートベクターマシンは、分類と回帰に用いられる一連の関連教師付き学習法である。例えば、Ｃｒｉｓｔｉａｎｉｎｉらの"Ａｎ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅｓ ａｎｄ Ｏｔｈｅｒ Ｋｅｒｎｅｌ−Ｂａｓｅｄ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄｓ，"Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ(２０００）に記載されている。サポートベクターマシン法は、例えば、Ｔｈｏｒｓｔｅｎ Ｊｏａｃｈｉｍｓ（Ｃｏｒｎｅｌｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）により開発されたＳＶＭ^{ｌｉｇｈｔ}ソフトウェアを用いて、又はＣｈｉｈ−Ｃｈｕｎｇ ＣｈａｎｇとＣｈｉｈ−Ｊｅｎ Ｌｉｎ（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｔａｉｗａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）により開発されたＬＩＢＳＶＭソフトウェアを用いて、実行され得る。

本明細書で述べられている学習統計的分類子システムは、健常人及びＩＢＤ患者からの試料（例えば、血清試料）のコホートを用いて訓練又は試験され得る。例えば、米国特許第６，２１８，１２９号に記載があるように、医師、好ましくは胃腸科専門医により、生検、大腸内視鏡検査、又は免疫測定法を用いて、ＩＢＤを有すると診断された患者からの試料は、本発明の学習統計的分類子システムの訓練及び試験に用いられるのに好適である。ＩＢＤを有すると診断された患者からの試料は、例えば、米国特許第５，７５０，３５５号及び同５，８３０，６７５号に記載がある様に、免疫測定法を用いてクローン病又は潰瘍性大腸炎にも階層化され得る。健常者からの試料とは、ＩＢＤ試料と識別されなかった試料を含み得る。当業者は、本発明の学習統計的分類子システムの訓練及び試験に用いられるであろう患者試料のコホートを立ち上げるための追加的な技術及び診断基準を知るであろう。

本明細書において、「感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）」という用語は、試料が陽性の場合（即ち、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプを患っている場合）、本発明の診断方法、システム、又はコードが陽性結果を出す確率を言う。感度は、真陽性結果数を真陽性と偽陰性の総数で割り計算される。感度とは基本的に、いかに良く本発明の方法、システム、及びコードが、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプを有していない個体から、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプを有する個体を正確に鑑別するかの基準である。統計的アルゴリズムは以下の様な時に選択される。ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプ（例、ＣＤ又はＵＣ）分類の感度が少なくとも約６０％、そして、例えば、少なくとも約６５％、７０％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％。好適な実施形態において、学習統計的分類子システムの組み合わせを用いると、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプ分類の感度は少なくとも約９０％である（実施例６参照）。

「特異度（ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）」という用語は、本発明の方法、システム、及びコードが、その試料が陽性でない場合（例えば、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプを有していない場合）に陰性の結果を出す確率を言う。特異度は、真陰性結果数を真陰性及び偽陽性の総数で割り計算される。特異度とは基本的に、いかに良く本発明の方法、システム、及びコードが、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプを有する個体から、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプを有していない個体を除外するかの基準である。統計的アルゴリズムは、以下の様な時に選択される。ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプ（例、ＣＤ又はＵＣ）分類の特異度が少なくとも約７０％、例えば、少なくとも約７５％、８０％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％。好適な実施形態において、学習統計的分類子システムの組み合わせを用いると、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプ分類の特異度は少なくとも約９０％である（実施例６参照）。

本明細書において、「陰性的中率（ｎｅｇａｔｉｖｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｖａｌｕｅ）」又は「ＮＰＶ」という用語は、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプを有していないと識別された個体が実際にその疾患を有していない確率を言う。陰性的中率は、真陰性数を真陰性及び偽陰性の総数で割り計算される。陰性的中率は、診断方法、システム、コードの特性の他にも解析される個体群における疾患有病率により決定する。統計的アルゴリズムは、罹患率がわかる個体群の陰性的中率が約７０％から約９９％の範囲及び、例えば、少なくとも約７０％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％の時選択される。好適な実施形態において、学習統計的分類子システムの組み合わせを用いると、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプ分類の陰性的中率は、少なくとも約７８％である（実施例６参照）。

「陽性的中率（ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｖａｌｕｅ）」又は「ＰＰＶ」という用語は、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプを有すると識別された個体が実際にその疾患を有する確率を言う。陽性的中率は、真陽性数を真陽性及び偽陽性の総数で割り計算される。陽性的中率は、診断方法、システム、コードの特性の他にも解析される個体群における疾患有病率において決定する。統計的アルゴリズムは、罹患率がわかる個体群の陽性的中率が約８０％〜約９９％の範囲内及び例えば、少なくとも約８０％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％。好適な実施形態において、学習統計的分類子システムの組み合わせを用いると、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプ分類の陽性的中率は、少なくとも約８６％である（実施例６参照）。

予測値は、陰性及び陽性的中率を含み、解析される個体群における疾患の有病率に影響される。本発明の方法、システム、及びコードにおいて、統計的アルゴリズムは、特定のＩＢＤ罹患率を有する臨床群に対する望ましい臨床的指標を設定するために選択され得る。例えば、学習統計的分類子システムは、約１％、２％、３％、４％、５％、６％、７％、８％、９％、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、５５％、６０％、６５％、又は７０％までのＩＢＤ罹患率に対して選択され得る。そしてこれらは例えば、胃腸科専門医の診療所や一般開業医の診療所等を含む臨床医の診療所において見られる。

本明細書において、用語「包括的な合意（ｏｖｅｒａｌｌ ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）」又は「精度（ｏｖｅｒａｌｌ ａｃｃｕｒａｃｙ）」は、症状を分類する本発明の方法、システム、及びコードの正確さを言う。精度は、真陽性及び真陰性の総数を試料結果の全体数で割り計算され、解析される個体群の疾患の有病率の影響を受ける。例えば、その統計的アルゴリズムは、罹患率がわかる患者集団の精度が少なくとも約６０％、及び例えば、少なくとも約６５％、７０％、７５％、７６％、７７％、７８％、７９％、８０％、８１％、８２％、８３％、８４％、８５％、８６％、８７％、８８％、８９％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、又は９９％の時に選択され得る。好適な実施形態において、学習統計的分類子システムの組み合わせが用いられる場合、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプ分類の精度は少なくとも約９０％（例、９２％）である。

（ＶＩＩＩ．疾患分類システム（ＤＣＳ：Ｄｉｓｅａｓｅ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ））
図１は、本発明の一実施形態に関する疾患分類システム（ＤＣＳ）（１００）を図示している。本明細書に開示されるように、ＤＣＳはコンピュータ等のプロセッサ（１１５）及びメモリーモジュール（１１０）を有するＤＣＳインテリジェンスモジュール（１０５）である。インテリジェンスモジュールは、１つ又はそれ以上の直接接続（例、ＵＳＢ、Ｆｉｒｅｗｉｒｅ、又は他のインターフェース）及び１つ又はそれ以上のネットワーク接続（例、モデム又は他のネットワークインターフェース機器を含む）上で情報を送受信する通信モジュールも（図示せず）を含む。メモリーモジュールは、内部メモリデバイス及び１つ又はそれ以上の外部メモリデバイスを含めてもよい。インテリジェンスモジュールは、モニター又はプリンター等のディスプレイモジュール（１２５）も含む。一態様において、インテリジェンスモジュールは、直接接続を通じて又はネットワーク（１４０）上で、検査システム（１５０）等のデータ収集モジュールからの患者の検査結果などのデータを受信する。例えば、検査システムは、１つ又はそれ以上の患者試料（１５５）に対し複数検体検査を行い、インテリジェンスモジュールに検査結果を自動的に提供する事を構成しても良い。データは、ユーザーの直接入力によりインテリジェンスモジュールに提供する事もでき、またコンパクトディスク（ＣＤ）或いはデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）等の携帯記憶媒体からダウンロードする事も可能である。検査システムは、インテリジェンスモジュールに直接的につなぎ、インテリジェンスモジュールと統合される。若しくは、ネットワーク上でインテリジェンスモジュールに遠隔的につながれてもよい。インテリジェンスモジュールは、周知の通り、ネットワーク上で１つ又はそれ以上のクライアントシステム（１３０）へ又はからデータも伝えられる。例えば、要求している医者又は医療サービス提供者は、クライアントシステム（１３０）を用いて研究所又は病院に置いておけるであろうインテリジェンスモジュールからのレポートを取得及び閲覧しても良い。

ネットワークは、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）、ワイヤレスネットワーク、ポイントツーポイントネットワーク、スター型ネットワーク、トークンリングネットワーク、ハブネットワーク、又は他の構成がある。現在使用されている最も一般的なネットワークは、ネットワークのグローバルな相互接続ネットワーク等のＴＣＰ／ＩＰ（伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル：Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ ａｎｄ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ネットワークである。ネットワークのグローバルな相互接続ネットワークは、しばしば「インターネット：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ」と大文字の「Ｉ」のＩｎｔｅｒｎｅｔとして称されており、本明細書の多くの実施例で使用されるが、本発明が用いるネットワークは、ＴＣＰ／ＩＰが現在好適なプロトコルとされるが、これに限定されない事を理解しなくてはならない。

図１に示されているシステムにおけるいくつかの要素は、慣習で、周知の要素であり、本明細書において詳細を説明する必要性がない。例えば、インテリジェンスモジュールは、デスクトップ型パソコン、ワークステーション、メインフレーム、ラップトップ等として実施される。各クライアントシステムは、デスクトップ型パソコン、ワークステーション、ラップトップ、ＰＤＡ、携帯電話、又はいかなるＷＡＰ可能な装置又は他のいかなるインターネット又は他のネットワーク接続に直接的に又は間接的にインターフェース可能なコンピュータデバイスを含み得る。クライアントシステムとは一般的に、ＨＴＴＰクライアント（例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ’ｓ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ(登録商標)ブラウザー、Ｎｅｔｓｃａｐｅ’ｓ Ｎａｖｉｇａｔｏｒ(登録商標)ブラウザー、Ｏｐｅｒａ’ｓブラウザー、又は携帯電話、ＰＤＡ又は他のワイヤレス装置の場合にはＷＡＰ可能なブラウザー等のブラウジングプログラム）を実行し、クライアントシステムのユーザーがネットワーク上でインテリジェンスモジュールから入手可能な情報及びページへのアクセス、処理、及び参照する事を許可する。各クライアントシステムは、インテリジェンスモジュールから提供されたページ、フォーム及び他の情報と併せて、ディスプレイ（例えば、モニタースクリーン、ＬＣＤディスプレイ等）（１３５）上にブラウザーにより提供されたグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）と相互に作用するためのキーボード、マウス、タッチスクリーン、ペン又は同等物等の１つ又はそれ以上のユーザーインターフェース機器も含む。前述されたように、本発明は、ネットワークの特定のグローバル相互接続ネットワークを含むＩｎｔｅｒｎｅｔでの使用に好適である。しかしながら、Ｉｎｔｅｒｎｅｔに代わる他のネットワークを用いられる事を理解しなければならず、他のネットワークとは、イントラネット、エクストラネット、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、非ＴＣＰ／ＩＰベースネットワーク、いかなるＬＡＮ又はＷＡＮ、または同等物をいう。

一実施形態によると、各クライアントシステム及びそのすべての要素は、Ｉｎｔｅｌ Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）プロセッサ及び同等物等の中央処理装置を使用するコンピュータの実行を含むブラウザー等のアプリケーションを用いてオペレータ設定可能である。同様に、インテリジェンスモジュール及びそのすべての要素は、Ｉｎｔｅｌ Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）プロセッサ及び同等物等の中央処理装置（１１５）、又は複数プロセッサを使用するコンピュータコードの実行を含む単一又は複数のアプリケーションを用いてオペレータ設定可能である。本明細書に記載されているデータと検査結果を処理するインテリジェンスモジュールを操作及び構成するためのコンピュータコードは、好ましくはハードディスクにダウンロード及び格納されるが、プログラムコード全体、若しくはそれの一部は、他のいかなる周知の揮発性又は非揮発性記憶媒体又は装置、例えばＲＯＭ又はＲＡＭ、にも格納される。また上記プログラムコード全体、若しくはそれの一部は、コンパクトディスク（ＣＤ）媒体、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）媒体、フロッピー（登録商標）ディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び同等物等のプログラムコードの格納が可能なコンピュータ読み取り可能記憶媒体（１６０）にも提供される。

本発明のさまざまな実施例及び実施形態を実行するコンピュータコードは、例えば、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＨＴＭＬ、Ｊａｖａ（登録商標）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、又はＶＢＳｃｒｉｐｔ等の他のスクリプト言語等での、コンピュータシステムを遂行し得るいかなるプログラミング言語により実行され得る。加えて、プログラムコード全体、若しくはそれの一部は、周知の通り通信媒体及びプロトコル（例、ＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、等）を用いて、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ又は周知の他の従来ネットワーク接続（例、エクストラネット、ＶＰＮ、ＬＡＮ、等）上でソフトウェアソース（例、サーバー）から送信又はダウンロードされるキャリア信号として統合されてもよい。

一実施形態によると、インテリジェンスモジュールは、患者試料がＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプと関連しているか否か決定するために患者検査結果を解析する疾患分類作業を実行する。データは、メモリー（１１０）に構築されている１つ又はそれ以上のデータ表又は他の論理データに格納されるか、又はインテリジェンスモジュールに結合している別個の記憶装置若しくはデータベースシステムに格納されてもよい。統計処理は、患者試料における検査データを含むデータセットに適用される。一態様において、例えば、検査データは、患者試料における少なくとも１つのマーカーの存在或いは値を示すデータが含まれる。統計処理は、少なくとも１つのマーカーの存在或いは値に基づいて、患者試料をＩＢＤ（例、ＣＤ又はＵＣ）試料又は非ＩＢＤ試料として分類する統計的に導出された決定を生む。統計的に導出された決定は、インテリジェンスモジュールと関連又は連結したディスプレイ装置上に表示され、また、この決定は、例えばクライアントシステム（１３０）等の個別のシステムに提供及び表示されてもよい。表示された結果は、医師による道理に基づいた診断を可能にする。

（ＩＸ．治療及び治療モニタリング）
個体からの試料がＩＢＤ（例、ＣＤ又はＵＣ）試料と分類された時点で、本発明の方法、システム、及びコードは、ＩＢＤ又はＩＢＤサブタイプに関連する１つ又はそれ以上の症状の治療に有用な薬剤の治療学的有効量の個体への投与工程を更に構成し得る。治療への応用として、ＩＢＤ薬剤は、単独投与若しくは１つ又はそれ以上の追加的なＩＢＤ薬剤及び／又は１つ又はそれ以上のＩＢＤ薬剤に関連する副作用を軽減する薬剤の組み合わせで併用投与され得る。

ＩＢＤ薬剤は、必要に応じて好適な医薬品賦形剤と共に投与され、一般に認められた投与方法のいずれかにより行われる。従って、投与は、例えば、静脈内、局所、皮下、経皮的、経皮、筋肉内、経口、口腔内、舌下、歯肉、口蓋、関節内、非経口、細動脈内、皮内、脳室内、脳蓋内、腹腔内、病巣内、経鼻、直腸、膣内、又は吸入による方法がある。「併用投与」により、とはＩＢＤ薬剤を第２の薬剤（例、他のＩＢＤ薬剤、ＩＢＤ薬剤の副作用を軽減するのに有用な薬剤、等）の投与と同時に、又は第２の薬剤投与の直前又は直後に投与する事を意味する。

ＩＢＤ薬剤の治療学的有効量は、例えば、少なくとも２、３、４、５、６、７、８又はそれ以上の回数反復投与、又はその投与量は持続注入により投与されてもよい。投薬は、固体、半固体、凍結乾燥粉末又は液体の剤形を取り、それらは例えば、錠剤、丸剤、顆粒剤、カプセル剤、散剤、液剤、懸濁剤、乳剤、坐剤、滞留浣腸剤、クリーム剤、軟膏剤、ローション剤、ゲル剤、エアゾール剤、発泡剤、又は同等の剤形であり、好ましくは正確な投与量の単一投与に好適な単位剤形である。

本明細書において、用語「単位剤形（ｕｎｉｔ ｄｏｓａｇｅ ｆｏｒｍ）」は、対象及び他の哺乳類における単一投薬として好適な物理的に散在する単位を含む。各単位は、好適な医薬品賦形剤（例、アンプル）と関連して、望ましい発現、忍容性、及び／又は治療効果を発揮するために計算された規定量のＩＢＤ薬剤を含有する。それに加え、より低濃度の単位剤形が生産されるであろうより高濃度の剤形が調剤されてもよい。従って、より高濃度の剤形は、実質的に、例えば、少なくとも１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０倍又はそれ以上のＩＢＤ薬剤量を含有している。

当業者は剤形の調剤方法を知るであろう（例えば、ＲＥＭＩＮＧＴＯＮ’Ｓ ＰＨＡＲＭＡＣＥＵＴＩＣＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥＳ，１８ＴＨ ＥＤ．，Ｍａｃｋ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏ．，Ｅａｓｔｏｎ，ＰＡ（１９９０））。剤形とは一般的に、従来の製剤キャリア又は賦形剤そして他の薬剤、キャリア、アジュバンド、希釈剤、組織透過促進剤、可溶化剤、及び同等物の剤形を追加的に包含する。適切な賦形剤は、当技術分野で周知の方法で特定の剤形及び投薬方法に合わせて調剤され得る（例えば、ＲＥＭＩＮＧＴＯＮ’Ｓ ＰＨＡＲＭＡＣＥＵＴＩＣＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥＳ，上記参照）。

好適な賦形剤の例は、ラクトース、デキストロース、スクロース、ソルビトール、マンニトール、デンプン、アカシアガム、リン酸カルシウム、アルギン酸、トラガカン、ゼラチン、ケイ酸カルシウム、微結晶性セルロース、ポリビニルピロリドン、セルロース、水、生理食塩水、シロップ、メチルセルロース、エチルセルロース、ヒドロキシプロピルメチルセルロース、及びカルボポール（Ｃａｒｂｏｐｏｌ）（例えば、Ｃａｒｂｏｐｏｌ９４１、Ｃａｒｂｏｐｏｌ９８０、Ｃａｒｂｏｐｏｌ９８１、等）等のポリアクリル酸を含むが、これらに限定されない。剤形は更に、タルク、ステアリン酸マグネシウム、及び鉱油潤滑剤等の湿潤剤、乳化剤、懸濁化剤、メチル−、エチル−、及びプロピル−ヒドロキシル−ベンゾアート（即ち、パラベン）等の保存剤、無機及び有機酸や塩基等のｐＨ調整剤、甘味剤、及び着香剤を含む。剤形は、生分解ポリマー粒子、デキストラン、及びシクロデキストリン包接化合物を構成してもよい。

経口投与用には、治療学的有効投与は、錠剤、カプセル剤、乳剤、懸濁剤、液剤、シロップ剤、スプレー剤、トローチ剤、散剤、及び徐放性製剤とし得る。経口投与に好適な賦形剤は、マンニトール、ラクトース、デンプン、ステアリン酸マグネシウム、サッカリンナトリウム、滑石、セルロース、ブドウ糖、ゼラチン、スクロース、炭酸マグネシウム、及び同等の医薬品グレードのものを包含する。

ある実施形態において、その治療学的有効投与は、丸剤、錠剤、又はカプセル剤の形を取り、剤形は、ＩＢＤ薬剤に加えて以下の物を含有する。ラクトース、スクロース、第二リン酸カルシウム、及び同等物の希釈剤、デンプン又はそれの誘導体等の崩壊剤、ステアリン酸マグネシウム及び同等物の滑剤、デンプン、アカシアガム、ポリビニルピロリドン、ゼラチン、セルロース及びそれらの誘導体等の結合体。ＩＢＤ薬剤は、例えば、ポリエチレングリコール（ＰＥＧ）キャリア処理された坐薬として調合し得る。

液体の剤形は、例えば、経口、局所、又は静脈内投与のため、ＩＢＤ薬剤を溶解又は分散させて調製できる。そして随時、液体の剤形は、液相又は懸濁液を形成するための、キャリアにおける１つ又はそれ以上の薬学的に好ましいアジュバンド、例えば水性生理食塩水（例、０．９％ｗ／ｖ塩化ナトリウム）、水性デキストロース、グリセロール、エタノール、及び同等のアジュバンドにて調製できる。ＩＢＤ薬剤は、滞留浣腸剤としても調合し得る。

局所投与用には、治療学的有効投与は、乳剤、ローション剤、ゲル剤、発泡剤、クリーム剤、ゼリー剤、液剤、懸濁剤、軟膏剤、および経皮パッチとされ得る。吸入による投与において、ＩＢＤ薬剤は、噴霧器により乾燥粉末又は液状の薬剤として注入される。非経口投与において、その治療学的有効投与は、無菌注射用液剤及び無菌包装散剤とされる。好ましくは、注射剤のｐＨ約４．５から７．５で調整される。

治療学的有効投与は、凍結乾燥末としても提供される。その様な剤形は、例えば、投与前に再調整する緩衝液、例えば重炭酸塩、を含み、また、緩衝液は水などと再調整する凍結乾燥剤形に含まれる。凍結乾燥剤形は、更に好適な血管収縮剤、例えば、エピネフリンを含む。凍結乾燥剤形は、注射器により提供され、随時、再調整のための緩衝液と組み合わせて包装され、再調整された剤形は速やかに個体へ投与し得る。

ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプ治療のための治療上の使用において、ＩＢＤ薬剤は、初期量として一日当たり約０．００１ｍｇ／ｋｇから約１０００ｍｇ／ｋｇ投与される。１日用量として約０．０１ｍｇ／ｋｇから約５００ｍｇ／ｋｇ、約０．１ｍｇ／ｋｇから約２００ｍｇ／ｋｇ、約１ｍｇ／ｋｇから約１００ｍｇ／ｋｇ、又は約１０ｍｇ／ｋｇから約５０ｍｇ／ｋｇの範囲で使用し得る。しかしながら投薬量は、個体における必要量、ＩＢＤ症状の重症度、及び使用するＩＢＤ薬剤により異なる。例えば投薬量は、本明細書記載の方法に従い、ＩＢＤを有すると分類された個体において、ＩＢＤ症状の重症度を考慮し実験的に決定し得る。個体に投与される量は、本発明と照らし合わし、個体において、経時的に有益な治療効果を与える十分量でなくてはならない。投与量は、個体における特定のＩＢＤ薬剤投与の存在、性質、及び副作用の程度によっても決定し得る。特定の状況下での適切な投薬量の決定は、実行者の技術の範囲である。一般的に治療は、ＩＢＤ薬剤の至適用量より少ない、比較的少量から始める。その後、投薬量は、その条件下で最適の薬効に達するまで、少量ずつ増量される。便宜上、必要に応じて、１日投与量の総量は分割され、その日の１回分量ずつが投与される。

本明細書において、「ＩＢＤ薬剤」という用語は、ＩＢＤに関連する１つ又はそれ以上症状の治療に有用な薬剤の薬学的に好ましい形状すべてを含む。例えば、そのＩＢＤ薬剤は、ラセミ又は異性体混合物、イオン交換樹脂と結合している固体の複合体、等にある。更に、ＩＢＤ薬剤は溶媒の形としてあり得る。ＩＢＤ薬剤という用語は、本明細書で開示されたＩＢＤ薬剤の薬学的に許容される塩、誘導体、及び類似体の他に、それらの組み合わせもすべて含む事を意図している。例えば、その薬学的に好ましいＩＢＤ薬剤の塩とは、タルトラート（ｔａｒｔｒａｔｅ）、コハク酸、タルタラート（ｔａｒｔａｒａｔｅ）、重酒石、二塩酸、サリチル酸、ヘミコハク酸、クエン酸、マレイン酸、塩酸、カルバミン酸、硫酸、硝酸、及び安息香酸の塩、そしてそれらの組み合わせ及び同等物を包含するが、これらに限定されない。いかなるＩＢＤ薬剤も本発明の方法で用いられるのに好適である。例えば、ＩＢＤ薬剤の薬学的に許容される塩、ＩＢＤ薬剤の遊離塩基、又はそれらの混合物である。

ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプに関連する１つ又はそれ以上の症状の治療に有用な好適な薬剤は、アミノサリチル酸（例、メサラジン、スルファサラジン、等）、コルチコステロイド（例、プレドニゾン）、チオプリン（例、アザチオプリン、６−メルカプトプリン、等）、メトトレキサート、モノクロナール抗体（例、インフリキシマブ）、それらの遊離塩基、薬学的に許容されるそれらの塩、それらの誘導体、それらの類似体及びそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。当業者は、本発明で用いるのに好適な追加的なＩＢＤ薬剤を理解するであろう（例えば、Ｓａｎｄｓ，Ｓｕｒｇ．Ｃｌｉｎ．Ｎｏｒｔｈ Ａｍ．，８６：１０４５−１０６４（２００６）；Ｄａｎｅｓｅら，Ｍｉｎｉ Ｒｅｖ．Ｍｅｄ．Ｃｈｅｍ．，６：７７１−７８４（２００６）；Ｄｏｍｅｎｅｃｈ，Ｄｉｇｅｓｔｉｏｎ，７３（Ｓｕｐｐｌ．ｌ）：６７−７６（２００６）；Ｎａｋａｍｕｒａら，Ｗｏｒｌｄ Ｊ．Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ．，１２：４６２８−４６３５（２００６）；及びＧｉｏｎｃｈｅｔｔｉら，Ｗｏｒｌｄ Ｊ．Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌ．，１２：３３０６−３３１３（２００６））。

固体からの試料がＩＢＤ（例、ＣＤ又はＵＣ）試料として分類されると、個体は、特定の治療処方の有効性を評価するために、定期的な間隔で観察される。例えば、特定のマーカー値は、薬剤などの治療法の治療効果に応じて変化する。患者は、個人に合わせた対処法への反応評価及び特定の薬剤又は治療の効果を理解するために観察される。更に、患者は、薬剤に反応を示さないがマーカーに変化が現れる場合、それらの患者は彼らのマーカー値により分類され得る特別な集団（反応的ではない）に属することが示唆される。それらの患者は、現行の治療を中止し、処方された代替の治療がなされる。

（Ｘ．実施例）
以下の実施例は、本発明の実施形態を例示する目的で提供するものであり、本発明は下記の実施例に限定されない。

実施例１．ＡＮＣＡ値の測定
この実施例は、ＥＬＩＳＡ法を用いた試料のＡＮＣＡ値の解析を例示する。

固定好中球ＥＬＩＳＡは、Ｓａｘｏｎらが、Ｊ．Ａｌｌｅｒｇｙ Ｃｌｉｎ．Ｉｍｍｕｎｏｌ．，８６：２０２−２１０（１９９０）で示したように、ＡＮＣＡの検出に使用された。つまり、マイクロタイタープレートに、細胞を固定化するため、フィコール・ハイパック（Ｆｉｃｏｌｌ−ｈｙｐａｑｕｅ）遠心分離法で精製された、ヒト末梢血からの好中球を各ウェル２．５×１０^５を塗布し、１０分間１００％メタノール処理した。細胞を、非特異的抗体結合からブロックするため、０．２５％ウシ血清アルブミン（Ｂｏｖｉｎｅ ｓｅｒｕｍ ａｌｂｕｍｉｎ）／リン酸緩衝生理食塩水（Ｐｈｏｓｐｈａｔｅ−ｂｕｆｆｅｒｅｄ ｓａｌｉｎｅ）（ＢＳＡ／ＰＢＳ）で６０分、室温、加湿のもとインキュベートした。次に、コントロール及び符号化された血清は、ウシ血清／ＰＢＳブロッキングバッファー（ＢＳ／ＰＢＳブロッキングバッファー）で１：１００希釈され、室温、加湿で６０分インキュベートした。ヤギＦ（ａｂ’）_２抗ヒト免疫グロブリンＧ抗体アルカリホスファターゼコンジュゲート（γ鎖特異的；Ｊａｃｋｓｏｎ Ｉｍｍｕｎｏｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌａｂｓ，Ｉｎｃ．；Ｗｅｓｔ Ｇｒｏｖｅ，Ｐａ．）が、好中球結合抗体を標識するために１：１０００希釈で加えられ、６０分、室温でインキュベートした。ｐ−ニトロフェノールリン酸基質（ｐ−ｎｉｔｒｏｐｈｅｎｏｌ ｐｈｏｓｐｈａｔｅ ｓｕｂｔｒａｔｅ）を加え、吸光度４０５ｎｍで陽性コントロールのウェルがブランクウェルの吸光度より０．８から１．０（ＯＤ値）以上になるまで発色させた。

２０の検証された陰性コントロール試料のパネルが定義づけされたＥＬＩＳＡユニット（ＥＵ）値のキャリブレーターと共に用いられた。各ＥＬＩＳＡ検査の基準となるポジティブ／ネガティブカットオフは、キャリブレーターの吸光度（ＯＤ）から２０のネガティブのパネル（＋２標準偏差）の平均（ＯＤ）値を引き、キャリブレーターのＥＵ値をかけた値と定義づけされた。ＡＮＣＡ反応性の基準カットオフ値は、従って、約１０から２０ＥＵで、平均ＥＵ値がカットオフ以上である患者の試料は、ＡＮＣＡ反応性においてＥＬＩＳＡ陽性である。同様に、平均ＥＵ値がカットオフ値以下に患者の試料はＡＮＣＡ反応性において陰性と決定した。

実施例２．ｐＡＮＣＡの存在の測定
この実施形態は、例えば、米国特許第５，７５０，３５５号及び同５，８３０，６７５号に記載されているように、免疫蛍光法でのｐＡＮＣＡの有無の解析を例示する。特に、ｐＡＮＣＡの存在は、デオキシリボヌクレアーゼ（ＤＮａｓｅ）で好中球を処理し、ポジティブ値の欠如の測定により検出される（例えば、検出可能な抗体及び／又は特定の細胞染色パターンの欠如をコントロールと比較する）。

血清等の試料から単離された好中球は、以下のプロトコールに沿ってガラス面に固定化される。
１．約２．５×１０^６細胞／ｍｌになるように十分量の１倍ハンクス緩衝液（ＨＢＳＳ：Ｈａｎｋｓ’ Ｂａｌａｎｃｅｄ Ｓａｌｔ Ｓｏｌｕｔｉｏｎ）で好中球を再懸濁する。
２．各スライドに再懸濁された好中球０．０１ｍｌを塗布するため、サイトスピン（Ｃｙｔｏｓｐｉｎ）３遠心（Ｓｈａｎｄｏｎ，Ｉｎｃ．；Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ，ＰＡ）で５分間、５００ｒｐｍで遠心する。
３．試料を覆うのに十分量の１００％メタノールで１０分間スライドをインキュベートし、好中球をスライドに固定する。空気乾燥させる。そのスライドは−２０℃で保存してもよい。

固定された、固定化好中球は、その後、下記のように、ＤＮａｓｅで処理される。
１．４０ｍＭ塩酸トリス（ＴＲＩＳ−ＨＣｌ）（ｐＨ７．９）、１０ｍＭ塩化ナトリウム、６ｍＭ塩化マグネシウム及び１０ｍＭ塩化カルシウムを含有するバッファー１ｍｌ当たり３単位のプロメガ（Ｐｒｏｍｅｇａ）ＲＱ１(登録商標）（Ｐｒｏｍｅｇａ；Ｍａｄｉｓｏｎ，ＷＩ）を混合し、ＤＮａｓｅ溶液を用意する。
２．上記プロトコールで準備されたスライドを、約１００ｍｌのリン酸緩衝生理食塩水（ｐＨ７．０〜７．４）で５分間すすぐ。各スライドにつきＤＮａｓｅ溶液０．０５ｍｌで固定化された好中球を約３０分間、３７℃でインキュベートする。約１００から２５０ｍｌリン酸緩衝生理食塩水で３回スライドを洗浄する（室温）。本明細書で示されたＤＮａｓｅの反応は、有意に核又は細胞の好中球形態を変化させることなく、実質的に細胞ＤＮＡの完全な分解をもたらす。

次に、下記プロトコールに従い、ＤＮａｓｅ処理され、固定化された好中球の免疫蛍光測定を実施する。
１．リン酸緩衝生理食塩水で１：２０希釈したヒト血清０．０５ｍｌをＤｎａｓｅ処理されたスライドと処理されていないスライドに添加する。ブランクとして、ＰＢＳ０．０５ｍｌを他の物質が混じっていないスライドに添加する。約０．５から１．０時間、室温、容積減少を最小限にするのに十分な湿度でインキュベートする。
２．１００から２５０ｍｌのリン酸緩衝生理食塩水が入った容器内に浸し、血清を洗い流す。
３．リン酸緩衝生理食塩水にスライドを５分間浸す。軽くふき取る。
４．リン酸緩衝生理食塩水で１：１０００希釈した抗体、ヤギＦ（ａｂ’）_２抗ヒトＩｇＧ（μ）−ＦＩＴＣ（Ｔａｇｏ Ｉｍｍｕｎｏｌｏｇｉｃａｌｓ；Ｂｕｒｌｉｎｇａｍｅ，ＣＡ）０．０５ｍｌを各スライドに加える。３０分間、室温、容積減少を最小限にするため十分な湿度でインキュベートする。
５．１００から２５０ｍｌのリン酸緩衝生理食塩水で抗体を洗い流す。１００から２５０ｍｌのＰＢＳにスライドを５分間浸し、空気乾燥させる。
６．蛍光パターンを蛍光顕微鏡、倍率４０倍にて観察する。
７．必要に応じ、いかなるＤＮＡもヨウ化プロピジウム（ｐｒｏｐｉｄｉｕｍ ｉｏｄｉｄｅ）で染色できる。室温でスライドをＰＢＳでよく洗い、１０秒間染色する。１００から２５０ｍｌのリン酸緩衝生理食塩水でスライドを室温で３回洗浄し、カバースリップを載せる。

上述された免疫蛍光法は、ＤＮａｓｅ処理され、固定化された好中球にｐＡＮＣＡの存在を決定するのに使用できる。例えば、ＤＮａｓｅ処理により排除されたコントロール好中球（即ち、ＤＮａｓｅ処理されていない固定化好中球）においてのｐＡＮＣＡ反応の存在又はＤＮａｓｅ処理により細胞質性になるコントロール好中球においてのｐＡＮＣＡ反応の存在による。

実施例３．ＡＳＣＡ値の測定
この実施形態は、ＥＬＩＳＡ法により試料の酵母細胞壁マンナンの調製とＡＳＣＡ値の解析を例示する。

酵母細胞壁マンナンは、Ｆａｉｌｌｅら，Ｅｕｒ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｍｉｃｒｏｂｉｏｌ．Ｉｎｆｅｃｔ．Ｄｉｓ．，１１：４３８−４４６（１９９２）及びＫｏｃｏｕｒｅｋら，Ｊ．Ｂａｃｔｅｒｉｏｌ．１００：１１７５−１１８１（１９６９）に記載の通りに、準備された。つまり、酵母サッカロミセス・ウバルム（Ｓａｃｃｈａｒｏｍｙｃｅｓ ｕｖａｒｕｍ）の凍結乾燥されたペレットを、Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｔｙｐｅ Ｃｕｌｔｕｒｅ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ（ＡＴＣＣ)＃３８９２６から入手した。酵母は、Ｓａｍｂｒｏｏｋらの"Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｃｌｏｎｉｎｇ，"Ｃｏｌｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｈａｒｂｏｒ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ Ｐｒｅｓｓ（１９８９）に従って、１０ｍｌ２×ＹＴ培地で再調整された。３０℃で２、３日、サッカロミセス・ウバルムを培養した。２×ＹＴ寒天培地に接種し、続いて３０℃、２、３日、末端サッカロミセス・ウバルム培養物を培養した。単一コロニーは、５００ｍｌ２×ＹＴ培地に接種するのに用いられ、３０℃、２、３日で培養した。発酵培地（ｐＨ４．５）は、蒸留水１リットル当たり、ブドウ糖２０ｇ、バクト酵母エキス２ｇ、ＭｇＳＯ_４０．２５ｇ及び２８％Ｈ_３ＰＯ_４２．０ｍｌを加え作製された。発酵培地５０リットルを培養するため、５００ｍｌの培養物が使用され、その培養物は３７℃で３、４日発酵された。

サッカロミセス・ウバルムマンナンエキスは、各１００ｇの細胞ペーストに、０．０２Ｍクエン酸バッファー５０ｍｌ（５．８８ｇ／ｌクエン酸ナトリウム；ｐＨ７．０±０．１）を加え、作製された。細胞／クエン酸の混合物を１２５℃で９０分間オートクレーブし、冷まし、１０分間、５０００ｒｐｍで遠心後、上清を取り除き、保存した。細胞は、０．０２Ｍクエン酸バッファー及び細胞／クエン酸の混合物７５ｍｌで洗浄され、再び１２５℃で９０分間オートクレーブした。細胞／クエン酸の混合物を、１０分間、５０００ｒｐｍで遠心され、上清を保存した。

銅／マンナン複合体を沈殿させるため、同量のフェーリング（Ｆｅｈｌｉｎｇ’ｓ）液を、攪拌しながら、結合した上清に加えた。完全なフェーリング液は、使用する直前にフェーリング液Ａとフェーリング液Ｂを１：１の割合で混和し、作製した。銅複合体は、安定にされ、溶液を沈殿物から静かに移した。銅／マンナン沈殿物の複合体を、１００ｇ酵母ペースト当たり６〜８ｍｌの３ＮＨＣｌに溶解した。

出来上がった溶液を、激しく攪拌しながら８：１の割合でメタノールと酢酸を混和した溶液１００ｍｌに注入し、沈殿物を数時間かけ安定にした。上清は静かに移され、廃棄され、その後上清が無色になるまで、おおよそ２から３回、洗浄工程が繰り返された。沈殿物は、焼結ガラス製漏斗に回収され、メタノールで洗浄後、一晩空気乾燥した。場合により、その沈殿物は、メタノールで洗浄、一晩空気乾燥する前に５０００ｒｐｍでの遠心にて回収した。乾燥したマンナン粉を、約２ｇ／ｍｌの濃度になるよう、蒸留水で溶解した。

ＡＳＣＡ検出に、サッカロミセス・ウバルムマンナンＥＬＩＳＡを使用した。サッカロミセス・ウバルムマンナンＥＬＩＳＡプレートを下記の通りに抗原で飽和させた。上述されたように精製されたサッカロミセス・ウバルムマンナンは、１００μｇ／ｍｌにＰＢＳ／０．２％アジ化ナトリウムで希釈された。マルチチャンネルピペットを使用し、１００μｇ／ｍｌサッカロミセス・ウバルムマンナンを、コースター９６穴高結合プレート（Ｃｏｓｔａｒ ９６−ｗｅｌｌ ｈｉ−ｂｉｎｄｉｎｇ ｐｌａｔｅ；ｃａｔａｌｏｇ＃３５９０； ＣｏｓｔａｒＣｏｒｐ．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，Ｍａｓｓ．）の各ウェルに１００μｌずつ添加した。抗原は、４℃で最低でも１２時間プレートに吸着させた。各プレートのロットは使用前に過去のロットと比較した。プレートは２〜８℃で１ヶ月まで保存された。

患者血清を、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ又はＡＳＣＡ−ＩｇＧ反応性を再現実験により解析した。前述した抗原で飽和されたマイクロタイタープレートは、非特異的抗体結合を抑制するため、室温で４５分間、ＰＢＳ／０．０５％Ｔｗｅｅｎ−２０にてインキュベートした。患者血清は、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ解析用に１：８０、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ解析用に１：８００希釈した物を加え、室温にて１時間インキュベートした。ウェルをＰＢＳ／０．０５％Ｔｗｅｅｎ−２０で３回洗浄した。そして、１：１０００ヤギ抗ヒトＩｇＡアルカリホスファターゼコンジュゲート（Ｊａｃｋｓｏｎ Ｉｍｍｕｎｏｒｅｓｅａｒｃｈ；Ｗｅｓｔ Ｇｒｏｖｅ，Ｐａ．）又は１：１０００ヤギ抗ヒトＩｇＧＦ（ａｂ’）_２アルカリホスファターゼコンジュゲート（Ｐｉｅｒｃｅ；Ｒｏｃｋｆｏｒｄ，ＩＩＩ）を添加し、マイクロタイタープレートを室温で１時間インキュベートした。ジエタノールアミン基質バッファー中のｐ−ニトロフェノールリン酸溶液が加えられ、１０分間発色させた。吸光度４０５ｎｍにて自動ＥＭＡＸプレートリーダー（Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｄｅｖｉｃｅｓ；Ｓｕｎｎｙｖａｌｅ，Ｃａｌｉｆ）で解析した。

ＡＳＣＡ−ＩｇＡ及びＡＳＣＡ−ＩｇＧのカットオフ値の決定工程に、一定のＥＵ値を持つシングルポイントキャリブレーターが使用された。患者試料のＯＤ値はキャリブレーターのＯＤ値と比較され、そのキャリブレーターの割り当てられた値で掛けた。ＡＳＣＡ−ＩｇＡ ＥＬＩＳＡのカットオフ値は２０ＥＵであった。ＡＳＣＡ−ＩｇＧのカットオフ値は４０ＥＵであった。

実施例４．抗ＯｍｐＣ抗体値の測定
この実施形態は、ＯｍｐＣタンパク質の生成とＥＬＩＳＡ法での試料の抗ＯｍｐＣ抗体値解析を例示する。

下記のプロトコールは、スフェロプラスト溶解を利用し、ＯｍｐＣタンパク質の精製法を示す。ＯｍｐＦ／ＯｍｐＡ突然変異体Ｅ．ｃｏｌｉは、グリセロールストックから１００μｇ／ｍｌストレプトマイシン（ＬＢ−Ｓｔｒｅｐ；Ｔｅｋｎｏｖａ；Ｈａｌｆ Ｍｏｏｎ Ｂａｙ，Ｃａｌｉｆ．）を含む１０から２０ｍｌのＬＢ培地（Ｌｕｒｉａ Ｂｅｒｔａｎｉ ｂｒｏｔｈ）に接種され、対数期になるまで３７℃で、約８時間培養し、ＬＢ−Ｓｔｒｅｐで１リットルに増量し、２５℃で、１５時間培養した。細胞を、遠心分離により採取した。必要であれば、１００ｍｌの氷冷２０ｍＭＴｒｉｓ−ＣｌｐＨ７．５で細胞を２回洗浄した。細胞は冷されたスフェロプラスト形成バッファー（ｓｐｈｅｒｏｐｌａｓｔ ｆｏｒｍｉｎｇ ｂｕｆｆｅｒ）（２０ｍＭ Ｔｒｉｓ−Ｃｌ、ｐＨ７．５；２０％スクロース；０．１ＭＥＤＴＡ、ｐＨ８．０；１ｍｇ／ｍｌリゾチーム（ｌｙｓｏｚｙｍｅ））に再懸濁し、その後再懸濁された細胞は約１時間、随時転倒混和しながら氷上でインキュベートした。必要に応じて、スフェロプラストを遠心し、少量のスフェロプラスト形成バッファー（ＳＦＢ）に再懸濁した。スフェロプラストペレットは、溶解効率を高めるため再懸濁の前に随時凍結した。有意に溶解の効率を下げる、スフェロプラストの破裂及び染色体ＤＮＡの放出を避けるため、低張緩衝剤の使用を避けた。

スフェロプラスト調製物は、１ｍｇ／ｍｌＤＮａｓｅＩを含む氷冷１０ｍＭＴｒｉｓ−Ｃｌ、ｐＨ７．５で１４倍希釈し、激しく攪拌した。調整物は、氷上で４×３０秒、出力５０％、設定４で１秒ごとに超音波分解しながら、試料が泡発又は過熱されないようにする。細胞残屑は、遠心分離でペレット状にし、その上清は２回の遠心で取り除かれ、精製した。ペレットを回収しないように上清を取り除き、超遠心チューブに移された。遠心チューブは、筒先から１．５ｍｍの所まで、２０ｍＭＴｒｉｓ−Ｃｌ、ｐＨ７．５にて充填した。膜調製物を、４℃、１時間、１００，０００×ｇ超遠心分離、Ｂｅｃｋｍａｎ ＳＷ６０スウィング型ローターでペレットにした。ペレットは、２０ｍＭＴｒｉｓ−Ｃｌ、ｐＨ７．５に均質化する事により再懸濁した。再懸濁は、各チューブ、約１０分間ピペットで上下にピペッティングする前に、１ｍｌピペットチップを用い、ペレットにしっかりと２０ｍＭＴｒｉｓ−Ｃｌ、ｐＨ７．５を浴びせる事により実施された。物質は、１％ＳＤＳを含有する２０ｍＭＴｒｉｓ−Ｃｌ、ｐＨ７．５で、３７℃、１時間、ローターで回転させながら抽出された。調製物は超遠心分離チューブに移され、膜は１００，０００×ｇでペレットにした。ペレットは、上述のように、２０ｍＭＴｒｉｓ−Ｃｌ、ｐＨ７．５で均質化し、再懸濁した。膜調製物は、随時、４℃にて一晩放置した。

ＯｍｐＣは、３％ＳＤＳ及び０．５ＭＮａＣｌを含有する２０ｍＭＴｒｉｓ−Ｃｌ、ｐＨ７．５で、３７℃、１時間、ローターで回しながら抽出された。物質は、超遠心チューブに移され、その膜は１００，０００×ｇにてペレットにした。抽出されたＯｍｐＣを含む上清は、高塩類含有物を排除するため、１０，０００倍量以上で透析された。ＳＤＳは、０．２％Ｔｒｉｔｏｎで洗浄し、取り除かれた。Ｔｒｉｔｏｎは、５０ｍＭＴｒｉｓ−Ｃｌによる更なる透析により、取り除かれた。三量体としてポーリンの機能を果たす精製されたＯｍｐＣは、ＳＤＳ−ＰＡＧＥにより解析された。室温にて電気泳動され、約１００ｋＤａ、７０ｋＤａ、及び３０ｋＤａの梯子状のバンドをもたらした。６５〜７０℃で１０〜１５分間加熱し、複合物を部分分離し、ダイマーとモノマーをもたらした（即ち、約７０ｋＤａと３０ｋＤａのバンド）。５分間沸騰し、３８ｋＤａのモノマーにした。

原則的に下記の通り、ＯｍｐＣ直接ＥＬＩＳＡ法を実施した。プレート（ＵＳＡ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ；Ｏｃａｌａ，ＦＩａ．）は、各ウェルに１００μｌずつｐＨ８．５のホウ酸バッファーにて０．２５μｇ／ｍｌにしたＯｍｐＣを塗布し、４℃で一晩放置した。０．０５％Ｔｗｅｅｎ２０／ＰＢＳで３回洗浄後、プレートを、各ウェルｐＨ７．４の１５０μｌＰＢＳで０．５％ＢＳＡに調製した溶液（ＢＳＡ−ＰＢＳ）でブロッキングし、室温で３０分置いた。ブロッキング溶液は、各ウェル１００μずつの１：１００希釈されたクローン病又は正常対照血清に置換された。プレートを、前述の通り、室温で２時間インキュベートし、洗浄した。プレートに、ヤギ抗ヒトＩｇＡアルカリホスファターゼコンジュゲート（α鎖特異的）、又はＩｇＧ（γ鎖特異的）（Ｊａｃｋｓｏｎ ＩｍｍｕｎｏＲｅｓｅａｒｃｈ；Ｗｅｓｔ Ｇｒｏｖｅ，Ｐａ．）をＢＳＡ−ＰＢＳにて１：１０００希釈したものを添加した。プレートを、室温で２時間インキュベートし、０．０５％Ｔｗｅｅｎ２０／ＰＢＳで３回洗浄し、更にｐＨ７．５のトリス緩衝生理食塩水で３回洗浄した。基質溶液（２．５ｍＭＭｇＣｌ_２、０．０１ＭＴｒｉｓ、ｐＨ８．６で１．５ｍｇ／ｍｌリン酸ｐ−ニトロフェノール二ナトリウム（Ａｒｅｓｃｏ；Ｓｏｌｏｎ，Ｏｈｉｏ）に調製）を各ウェル１００μｌずつ添加し、１時間発色させた。プレートを、４０５ｎｍにて測定した。ＩｇＡＯｍｐＣ陽性の反応性とは、検査試料測定時に測定したコントロール（正常）血清の平均反応性より、２ＳＤ（標準偏差）以上の測定値と定義づけされた。

実施例５．抗Ｉ２値の測定
この実施形態は、試料のリコンビナントＩ２タンパク質の作製とＥＬＩＳＡ法或いは組織学的検査を用いての抗Ｉ２値の解析法を例示する。

全長Ｉ２をコードする核酸配列は、ＧＳＴ発現ベクターｐＧＥＸに複製された。大腸菌（Ｅ．ｃｏｌｉ）での発現後、タンパク質は、ＧＳＴカラムで精製された。精製されたタンパク質は、銀染色において予期された分子量として示され、ウエスタンブロット法の解析において、抗ＧＳＴ反応を示した。

ＥＬＩＳＡ解析は、希釈された患者又は正常血清を用いて、ＧＳＴ−Ｉ２融合ポリペプチドと実施した。反応性は、ＧＳＴ単独への反応性を引いた後決定した。クローン病（ＣＤ）血清及び正常個体からの血清のさまざまな希釈系列が、ＧＳＴ−Ｉ２融合ポリペプチドに対するＩｇＧ反応性の測定をされた。１：１００から１：１０００の希釈にて、正常血清と比較しＣＤ血清が有意に高い抗Ｉ２ポリペプチド反応性を示した。

ＧＳＴ−Ｉ２融合ポリペプチドに結合したヒトＩｇＡ及びＩｇＧ抗体は下記のように直接ＥＬＩＳＡ法により検出された。プレート（Ｉｍｍｕｌｏｎ ３；ＤＹＮＥＸ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ；Ｃｈａｎｔｉｌｌｙ，Ｖａ．）に、各ウェルに１００μｌずつ、ＧＳＴ−Ｉ２融合ポリペプチド（ホウ酸バッファー、ｐＨ８．５にて５μｇ／ｍｌに調液）を添加し、４℃で一晩放置した。ＰＢＳ／０．０５％Ｔｗｅｅｎ２０で３回洗浄後、プレートは各ウェル１５０μｌずつ０．５％ＢＳＡに調製した溶液（ＢＳＡ−ＰＢＳ（ｐＨ７．４））を添加、室温で３０分間ブロッキングした。ブロッキング溶液はその後、各ウェル１００μずつ、１：１００希釈されたＣＤ血清、潰瘍性大腸炎（ＵＣ）血清、又は正常対照血清と置換した。プレートを上述のように室温で２時間インキュベートし、洗浄した。ＢＳＡ−ＰＢＳにて１：１０００希釈した二次抗体アルカリホスファターゼ−コンジュゲート（ヤギ抗ヒトＩｇＡ（α鎖特異的）；Ｊａｃｋｓｏｎ ＩｍｍｕｎｏＲｅｓｅａｒｃｈ；Ｗｅｓｔ Ｇｒｏｖｅ，Ｐａ．）をＩｇＡプレートに加えた。ＩｇＧ反応のため、アルカリホスファターゼ−コンジュゲート二次抗体（ヤギ抗ヒトＩｇＧ（γ鎖特異的）；Ｊａｃｋｓｏｎ ＩｍｍｕｎｏＲｅｓｅａｒｃｈ）を加えた。プレートを室温で２時間インキュベートし、Ｔｗｅｅｎ２０／ＰＢＳ（０．０５％）で３回洗浄後、更にトリス緩衝生理食塩水、ｐＨ７．５で３回洗浄した。基質溶液（２．５ｍＭＭｇＣｌ_２、０．０１ＭＴｒｉｓ、ｐＨ８．６で１．５ｍｇ／ｍｌリン酸ｐ−ニトロフェノール二ナトリウム（Ａｒｅｓｃｏ；Ｓｏｌｏｎ，Ｏｈｉｏ）に調製）を、各ウェル１００μずつ加え、１時間発色させた。プレートを、４０５ｎｍにて測定した。正規母集団の平均値から２ＳＤ上の値をカットオフとして用いると、ＣＤ値の１０中９は陽性、一方正常血清試料はいずれも陽性でなかった。更に、この測定方法で、ＣＤ患者の１０中７人は、ＯＤ_４０５で０．３以上、一方ＵＣ若しくは正常試料では、いずれも陽性ではなかった。これらの結果は、Ｉ２ポリペプチドに対する免疫活性、特に、ＩｇＡ免疫活性、がＣＤ診断に使用できる事を示唆している。

組織学的解析において、ウサギ抗Ｉ２抗体が、精製されたＧＳＴ−Ｉ２融合タンパク質をその免疫原として、生産された。ＧＳＴ結合抗体は、アガロース担体と結合したＧＳＴへの付着により、取り除かれ（Ｐｉｅｒｃｅ；Ｒｏｃｋｆｏｒｄ，ＩＩＩ）、ＥＬＩＳＡ解析によりウサギ血清の抗Ｉ２免疫活性を検証した。スライドを、ＣＤ、ＵＣ、及び正常対照からのパラフィン包埋された生検標本から準備した。ヘマトキシリン及びエオシン染色を実施し、続けてＩ２特異抗血清とインキュベーションした。抗体の結合は、ペルオキシダーゼ標識された抗ウサギ二次抗体（Ｐｉｅｒｃｅ；Ｒｏｃｋｆｏｒｄ，ＩＩＩ）で検出された。アッセイは、バックグラウンドに対するシグナルとＣＤ及びコントロール集団間の区別を最大限にするため最適化された。

実施例６．ＩＢＤ予測のための組み合わせ統計的アルゴリズム
この実施形態は、血清学的マーカーのパネルを用いて、試料がＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプと関連しているか否かを分類する学習統計的分類子システムの組み合わせから導出された診断アルゴリズムを例示する。

健常者及び疾患患者からの血清試料の大規模コホートが、今回の実験に用いられ、さまざまな抗細菌抗体マーカーパネルの値及び／又は存在が、ＩＢＤに罹っている患者を識別するため及びＵＣとＣＤ間を選択的に区別するためのパネルの診断能力を評定するために、測定された。約２，０００のＩＢＤ有病率６０％〜６４％の試料が検査された。血清学的マーカーのパネルは、ＡＮＣＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、抗ＯｍｐＣ抗体、抗フラジェリン抗体（例、抗Ｃｂｉｒ−１抗体）、及びｐＡＮＣＡを含む。ＡＮＣＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、抗ＯｍｐＣ抗体、及び抗フラジェリン抗体の値は、ＥＬＩＳＡで決定した。間接免疫蛍光顕微鏡法は、試料がｐＡＮＣＡ陽性又は陰性の決定に用いられた。

この実験において、血清学的マーカーパネルの値及び／又は存在に基づく新しいアプローチを展開し、それは、ＩＢＤ、ＣＤ又はＵＣと予測する、異なる学習統計的分類子システムの掛け合わせを用いる。それらの学習統計的分類子システムは、正規の統計的分類子の制約無く、現存するデータに厳密に基づき複合データに適合及び決断できる多変量統計法の方法、例えば、フィードフォワードバックプロパゲーションを伴う多層パーセプトロン等を用いる。特に、１つ以上の学習統計的分類子システムでマーカーを解析する多数の判別方法を利用する組み合わせ方法は、ＩＢＤを診断及びＵＣ及びＣＤ間の区別の感度及び特異度を更に向上させるために構築された。極めて正確に実施するモデルは、決定・分類木及びニューラルネットワークの組み合わせから導出されたアルゴリズムを用いた。

各６つのマーカー（即ち、ＡＮＣＡ値、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ値、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ値、抗ＯｍｐＣ抗体値、抗フラジェリン抗体値、及びｐＡＮＣＡ−陽性又はｐＡＮＣＡ−陰性；「予測」）の結果及び５８７の患者試料のコホートからの診断（０＝正常、１＝ＣＤ、２＝ＵＣ；「従属変数１」）は、Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａ Ｄａｔａ Ｍｉｎｅｒ Ｖｅｒｓｉｏｎ ７．１（ＳｔａｔＳｏｆｔ，Ｉｎｃ．；Ｔｕｌｓａ，ＯＫ）の分類・回帰木（Ｃ＆ＲＴ）ソフトウェアモジュールに入力された。データは、７１％の訓練試料及び２９％の試験試料を含む訓練と試験に分けられた。異なる試料が、訓練と試験に用いられた。

訓練データセットからのデータは、すべての６つと初期設定（即ち、標準Ｃ＆ＲＴ）を用いてＲＴ−由来モデルを形成するのに用いられた。Ｃ＆ＲＴ法は、ノードを接続するノード及び同等物から構成される最適決定木構造を確立する。本明細書において、用語、「ノード」又は「非終端ノード」或いは「非終端ノード値」は、その木の決定点である。用語「終端ノード」又は「終端ノード値」は、枝又は最終決定無しの非リーフノード（ｎｏｎ−ｌｅａｆ ｎｏｄｅ）である。図２は、８個の非終端ノード（Ａ−Ｈ）及び９個の終端ノード（Ｉ−Ｑ）を有するＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプ（例、ＣＤ又はＵＣ）を診断するためのＣ＆ＲＴ構造を提供する。Ｃ＆ＲＴ解析は、各予測からも確率値を導き出す。それらの確率値は、ノード値に直接的に関係する。ノード値は、各試料に対する確率値から導かれる。

Ｃ＆ＲＴ解析は、試験試料セットを用いて確認された。表１は、試験試料のＣ＆ＲＴ解析の結果を表す。

Ｃ＆ＲＴのデータは、更なる予測解析を容易にする各試料と関連する終端ノード及び確率を提供した（表２）。

０（正常）、１（ＣＤ）、２（ＵＣ）の終端ノード及び確率値は、ニューラルネットワーク（ＮＮ）解析への入力に用いられた変数と共に保存された。表３は、ＮＮにおける診断を予測するのに用いられたマーカー変数及び終端ノードを表す。

ＩＰＳ（ＩＰＳ：Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｐｒｏｂｌｅｍ Ｓｏｌｖｅｒ）がその後ＮＮソフトウェアから選択された。訓練試料セットからの入力変数が、終端ノード又は確率値のいずれかを含み選択された。列が、非ＩＢＤ（０）又はＩＢＤ（１）を区別する他の従属変数を生成するデータに加えられ、「診断変数」（０＝正常、１＝ＣＤ、及び２＝ＵＣ）とは独立してＮＮの訓練に用いる事ができる。診断及びＩＢＤ／非ＩＢＤは、従属変数の出力に用いられた。次に、訓練試料セット及び終端ノード又は確率入力を用いて１，０００の多層パーセプトロンＮＮモデルが作成された。最良の１００のモデルが選択され、試験試料セットで確証された。その結果、分析精度が、マイクロソフトエクセル（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌ）を用いてＮＮプログラムより生成された混同行列から計算された。

異なる統計的解析によるＩＢＤ予測及びカットオフ解析の精度の比較は、表４に提示されている。ＩＢＤの最良総合予測は、Ｃ＆ＲＴ／ＮＮハイブリッドアルゴリズム的解析により観察される。

図３は、健常者及び疾患患者からの血清試料のコホートを用いて生成された上記のアルゴリズム的モデルの要約を提供する。それらのモデルは、１つ又はそれ以上のマーカーの存在或いは値に基づいて、ＩＢＤ診断又はＣＤ及びＵＣ間の区別をするために初診の患者からの試料の解析に用いる事ができる。

図３を参照にして、健常者及び疾患患者由来の血清試料の大規模コホートからのデータベース（３００）は、ＩＢＤを有する患者の特定及びＵＣとＣＤ間の選択的見分けが可能なモデルを作成する抗細菌抗体マーカーのパネルの値及び／又は存在の測定に用いられた。具体的には、試料ごとに、患者試料のコホートからの６つの入力予測（即ち、上述された６つのＩＢＤマーカー）及び１従属変数（即ち、診断）は、Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａ Ｄａｔａ Ｍｉｎｅｒ Ｖｅｒｓｉｏｎ ７．１のＣ＆ＲＴソフトウェアモジュールを用いて処理された。診断予測、終端ノード値（３０５）、及び確率値は、Ｃ＆ＲＴ法により求めた。各試料における終端ノード及び確率値が、選択及び保存され、対応する木（３１０）が、このアルゴリズムを用いて初診の患者からのデータを処理するためのＣ＆ＲＴモデルとして用いられるために保存された。次に、７又は９つの入力予測（即ち、上述された６つのＩＢＤマーカー足す終端ノード、又は足す３つの確率値）及び従属変数（３１５）は、ＮＮソフトウェアからのＩＰＳプログラム（３２０）を使用して処理された。１，０００のネットワークが作成され、最良の１００のネットワーク（３２５）が選択及び認証された。それらの１００のネットワークは、異なる試料を含む試験（３３０）データベースと確認された。最後に、最良のＮＮモデル（３３５）には、ＩＢＤの診断及び／又はＣＤ及びＵＣ間の区別における最高感度、特異度、陽性的中率、及び／又は陰性的中率を有する１つが選択された。

このＮＮモデルは、ＩＢＤ、ＣＤ又はＵＣの予測及び／又は患者がＩＢＤ、ＣＤ又はＵＣを有する確率を提供（例、ＩＢＤを有する確率が約０％、１０％、２０％、３０％、４０％、５０％、６０％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、又はそれ以上）するためにこのアルゴリズムを用いて初診患者からのデータ処理用に保存された。基本的に、患者試料のコホートから生成されたＣ＆ＲＴ及びＮＮモデルは、初診の患者において、その患者からの試料における１つ又はそれ以上のマーカーの存在或いは値に基づき、ＩＢＤの診断又はＣＤ及びＵＣ間の区別とタンデムに用いられる。

図４は、ＮＮモデルの入力変数として用いられたＣ＆ＲＴモデルからの、マーカー入力変数、出力従属変数（診断及び非ＩＢＤ／ＩＢＤ）、及び確率を表している。行７（非ＩＢＤ／ＩＢＤ）は、診断とは独立して予測される第２の出力を生成するための診断データから作成された。

実施例７．炎症性腸疾患、クローン病及び潰瘍性大腸炎の検出精度を改善するアルゴリズム的アプローチによるＩＢＤ血清学的マーカーの解析
血清検査は、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）の診断において、及びクローン病（ＣＤ）又は潰瘍性大腸炎（ＵＣ）の病気を分類する上において、医師の役に立つ。ＩＢＤのための血清学的検査は、例えば、ＡＳＣＡ（ＩｇＡ及びＩｇＧ）、抗ＯｍｐＣ、抗ＣＢｉｒｌ及びｐＡＮＣＡの検査を包む。この実施形態において説明されているＩＢＤ血清学的マーカー解析への１つのアルゴリズム的アプローチは、統計的分類子から構成される高性能なコンピュータ−支援解析で、ニューラルネットワークが続く。この実施形態において、分析結果は、カットオフ値と比較はされず、疾病及び非疾病傾向がそのアルゴリズムにより検出される。この実施形態は、３７０の健常者、３６６の炎症性腸症候群、６４６のＣＤ及び４３１のＵＣから構成された既知の診断の１８１３の血清試料のコホートを用いる。このコホートにおけるＩＢＤの総有病率は５９％であった。この試料のコホートは、パターン認識においてアルゴリズムを訓練するために使用された。得られたアルゴリズムは、その後、異なる試料集団で確認された。そのアルゴリズムの作成に使用された試料は、検証には使用していない。検証コホートはＩＢＤ有病率５９％で、２０７の健常者、１８８のＣＤ及び１０５のＵＣ試料（総計=５００の試料）から構成された。検証に使用されたすべてのＣＤ及びＵＣ試料は、病気が確認された対象から得た。そのアルゴリズムの精度は、９２％であった。追加的なアルゴリズムの遂行特性は以下の通りである：

陽性及び陰性的中率（ＰＰＶ、ＮＰＶ）は有病率とともに変化することから、それらの値は、２０７の健常者、１８のＣＤ及び１８のＵＣ試料（総計=２４３の試料）から成るＩＢＤ有病率１５％の第２の検証コホートに対して決定した。ＩＢＤ、ＵＣ及びＣＤに対する陽性的中率は、それぞれ７５％、７３％及び７４％で；ＩＢＤ、ＵＣ及びＣＤに対する陰性的中率は、それぞれ９９％、９９％及び１００％であった。ここで示されているように、血清学的データのアルゴリズム解析は、ＩＢＤの正確な検出及びＩＢＤのＣＤ及びＵＣへの分類工程をもたらす。

本明細書に引用されているすべての刊行物及び特許出願は、各個別の刊行物及び特許出願が、本明細書に参照により援用されている事が具体的且つ個別に示されていると同程度に、本明細書に参照により援用されている。以上、本発明は、明確に理解される目的において図面及び実施例によりいくつか詳細を開示しているが、当業者は本発明の教示に照らし、本発明の主旨及び特許請求の範囲を逸脱する事無く修正及び変更を行える事は明らかである。

本発明の一実施形態に関する疾患分類システム（ＤＣＳ：ｄｉｓｅａｓｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ）を図示している。 ８個の非終端ノード（Ａ−Ｈ）及び９個の終端ノード（Ｉ−Ｑ）を有する、ＩＢＤ又はそれの臨床的なサブタイプ（例、ＣＤ又はＵＣ）の分類のための分類・回帰木（Ｃ＆ＲＴ）の決定木構造を示す。 血清学的マーカーのパネルを用いて、ＩＢＤ診断及びＣＤ/ＵＣ区別化のための、組み合わされた学習統計的分類子から導出されたアルゴリズムを表すフローチャートを示す。 ニューラルネットワークモデルにおいて入力変数として用いたＣ＆ＲＴモデルからの、マーカー入力変数、出力従属変数（診断及び非ＩＢＤ/ＩＢＤ）、及び確率を示す。

Claims (24)

1. 個体からの試料が炎症性腸疾患（ＩＢＤ）と関連しているか分類する方法であって、
   （ａ）前記試料における抗好中球細胞質抗体（ＡＮＣＡ）、抗サッカロミセス・セレビジエ免疫グロブリンＡ（ＡＳＣＡ−ＩｇＡ）、抗サッカロミセス・セレビジエ免疫グロブリンＧ（ＡＳＣＡ−ＩｇＧ）、抗外膜タンパク質Ｃ（抗ＯｍｐＣ）抗体、抗フラジェリン抗体、及び、核周辺型抗好中球細胞質抗体（ｐＡＮＣＡ）の存在或いは値の決定工程；及び
   （ｂ）前記決定工程により決定されたＡＮＣＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、抗ＯｍｐＣ抗体、抗フラジェリン抗体、及び、ｐＡＮＣＡの存在或いは値に基づく少なくとも２つの学習統計的分類子システムを組み合わせたシステムを用いた前記試料のＩＢＤ試料又は非ＩＢＤ試料への分類工程、を包含し、
   前記少なくとも２つの学習統計的分類子システムを組み合わせたシステムは、少なくとも７０％の精度で前記試料を分類する、
   ことを特徴とする方法。
2. 前記試料は、血清、血漿、全血、及び糞便からなる群から選択される、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記少なくとも２つの学習統計的分類子システムを組み合わせたシステムは、少なくとも７０％の感度で前記試料を分類する、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記決定工程では、さらに前記試料における抗Ｉ２抗体の存在或いは値を決定する、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 前記決定工程では、さらに前記試料におけるＣ反応性タンパク質（ＣＲＰ）の存在或いは値を決定する、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 前記少なくとも２つの学習統計的分類子システムを組み合わせたシステムは、少なくとも８０％の特異度で前記試料を分類する、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 前記抗フラジェリン抗体は、抗Ｃｂｉｒ−１抗体である、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. 前記ＡＮＣＡ、前記ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、前記ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、前記抗ＯｍｐＣ抗体、及び／又は、前記抗フラジェリン抗体の存在或いは値は、免疫測定法を用いて決定される、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
9. 前記免疫測定法は、酵素免疫測定法（ＥＬＩＳＡ）である、ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記ｐＡＮＣＡの存在或いは値は、免疫組織化学検査を用いて決定される、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
11. 前記免疫組織化学検査は、免疫蛍光法である、ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記免疫組織化学検査は、ＤＮａｓｅ処理され固定された好中球を用いて、ｐＡＮＣＡの有無を決定する、ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 前記少なくとも２つの学習統計的分類子システムを組み合わせたシステムは、少なくとも８０％の陽性的中率（ＰＰＶ）で前記試料を分類する、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
14. 前記少なくとも２つの学習統計的分類子システムを組み合わせたシステムは、少なくとも７０％の陰性的中率（ＮＰＶ）で前記試料を分類する、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
15. 前記少なくとも２つの学習統計的分類子システムを組み合わせたシステムは、決定・分類木及びニューラルネットワークからなる、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
16. 前記決定・分類木は、分類・回帰木（Ｃ＆ＲＴ）又はランダムフォレストを包含する、ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
17. 前記少なくとも２つの学習統計的分類子システムは、タンデムに用いられる、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
18. 前記決定・分類木は、最初に前記ＡＮＣＡ、前記ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、前記ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、前記抗ＯｍｐＣ抗体、前記抗フラジェリン抗体、及び、前記ｐＡＮＣＡの存在或いは値に基づく予測又は確率値の生成に用いられる、ことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
19. 前記ニューラルネットワークは、その次に予測又は確率値及び前記ＡＮＣＡ、前記ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、前記ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、前記抗ＯｍｐＣ抗体、前記抗フラジェリン抗体、及び、前記ｐＡＮＣＡの存在或いは値に基づく前記試料のＩＢＤ試料又は非ＩＢＤ試料への分類工程に用いられる、ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
20. 前記方法は、前記分類工程で分類された結果を臨床医へ送信する工程をさらに含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
21. 前記ＩＢＤ試料は、クローン病（ＣＤ）試料、又は、潰瘍性大腸炎（ＵＣ）試料に分類される、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
22. 前記精度は、少なくとも９０％である、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
23. 個体からの試料がクローン病（ＣＤ）試料、又は、潰瘍性大腸炎（ＵＣ）試料と関連しているか分類する方法であって、
    （ａ）前記試料における抗好中球細胞質抗体（ＡＮＣＡ）、抗サッカロミセス・セレビジエ免疫グロブリンＡ（ＡＳＣＡ−ＩｇＡ）、抗サッカロミセス・セレビジエ免疫グロブリンＧ（ＡＳＣＡ−ＩｇＧ）、抗外膜タンパク質Ｃ（抗ＯｍｐＣ）抗体、抗フラジェリン抗体、及び、核周辺型抗好中球細胞質抗体（ｐＡＮＣＡ）の存在或いは値の決定工程；及び
    （ｂ）前記決定工程により決定されたＡＮＣＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＡ、ＡＳＣＡ−ＩｇＧ、抗ＯｍｐＣ抗体、抗フラジェリン抗体、及び、ｐＡＮＣＡの存在或いは値に基づく少なくとも２つの学習統計的分類子システムを組み合わせたシステムを用いた前記試料のＣＤ試料又はＵＣ試料への分類工程、を包含し、
    前記少なくとも２つの学習統計的分類子システムを組み合わせたシステムは、少なくとも７０％の精度で前記試料を分類する、
    ことを特徴とする方法。
24. 前記決定工程では、さらに前記試料におけるＣＲＰの存在或いは値を決定する、ことを特徴とする請求項２３に記載の方法。

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