JP7007361B2 - 複数標的線維症検査 - Google Patents
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Description
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
2)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを多重線形回帰において組み合わせて対象における肝臓病変の存在および重症度を評価するのに有用な新しい複数標的スコアを得る工程と、
3)任意に、工程2)で得られた複数標的スコアを肝臓病変ステージまたはグレードの分類においてソートし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの肝臓病変ステージまたはグレードに属するかを判定する工程と
を含む、対象における肝臓病変の存在および重症度を評価するための非侵襲的方法に関する。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
1a)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを含む少なくとも別の二項ロジスティック回帰を行い、前記二項ロジスティック回帰の診断標的は臨床的に関連する二項標的であり、それにより、工程1)の二項ロジスティック回帰によって得られたもののうち有意な単一標的スコアを特定し、前記有意な単一標的スコアは前記臨床的に関連する二項診断標的に独立して関連づけられている工程と、
1b)工程1a)において有意であることが分かった単一標的二項ロジスティック回帰のそれぞれのために肝臓病変ステージまたはグレードの分類を導出する工程と、
1c)工程1b)の分類を組み合わせて肝臓病変ステージまたはグレードの複数標的分類を作成する工程と、
2)工程1a)で特定された有意なスコアを多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを得、それにより対象における肝臓病変の存在および重症度を評価する工程と
を含む。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
2)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを多重線形回帰において組み合わせて新しい複数標的スコアを得る工程と、
3)任意に、工程2)で得られた複数標的スコアを肝臓病変ステージまたはグレードの分類においてソートし、それにより対象における肝臓に関連しない死亡および/または肝臓に関連する死亡を含む死亡または肝臓に関連するイベントのリスクを評価する工程と
を含む、対象における肝臓に関連しない死亡および/または肝臓に関連する死亡を含む死亡または肝臓に関連するイベント、特に合併症のリスクを評価するための非侵襲的方法にも関する。
本発明では、以下の用語は以下の意味を有する。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
2)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを多重線形回帰において組み合わせて対象における肝臓病変の存在および重症度を評価するのに有用な新しい複数標的スコアを得る工程と
を含む、対象における肝臓病変の存在および重症度を評価するための非侵襲的方法に関する。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
2)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて新しい複数標的スコアを得る工程と、
3)工程2)で得られた複数標的スコアを肝臓病変ステージまたはグレードの分類において位置付けし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの病変ステージまたはグレードに属するかを判定する工程と
を含む。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
2)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを多重線形回帰において組み合わせて新しい複数標的スコアを得る工程と、
3)任意に、工程2)で得られた複数標的スコアを線維症ステージの分類において位置付けし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの線維症ステージ(または線維症ステージのクラス)に属するかを判定する工程と
を含む、対象における肝硬変を含む肝線維症の存在および重症度を評価するための非侵襲的方法に関する。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
2)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを前記対象のMetavirスコアを標的にする重線形回帰において組み合わせて新しい複数標的スコアを得る工程と、
3)任意に、工程2)で得られた複数標的スコアを線維症ステージの分類において位置付けし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの線維症ステージ(または線維症ステージのクラス)に属するかを判定する工程と
を含む、対象における肝硬変を含む肝線維症の存在および重症度を評価するための非侵襲的方法に関する。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
2)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて、対象における肝臓に関連しない死亡もしくは肝臓に関連する死亡を含む死亡または肝臓に関連するイベントのリスクを評価するのに有用な新しい複数標的スコアを得る工程と
を含む、対象における肝臓に関連しない死亡および/または肝臓に関連する死亡を含む死亡または肝臓に関連するイベント、特に合併症のリスクを評価するための非侵襲的方法に関する。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
2)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを多重線形回帰において組み合わせて新しい複数標的スコアを得る工程と、
3)工程2)で得られた複数標的スコアを肝臓病変ステージまたはグレードの分類において位置付けし、それにより対象における肝臓に関連しない死亡および/または肝臓に関連する死亡を含む死亡または肝臓に関連するイベントのリスクを評価する工程と
を含む。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
1a)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを含む少なくとも別の二項ロジスティック回帰を行い、前記二項ロジスティック回帰の診断標的は臨床的に関連する二項標的であり、それにより、工程1)の二項ロジスティック回帰によって得られたもののうち有意な単一標的スコアを特定し、前記有意な単一標的スコアは前記臨床的に関連する二項診断標的に独立して関連づけられている工程と、
1b)工程1a)において有意であることが分かった単一標的二項ロジスティック回帰のそれぞれのために肝臓病変ステージまたはグレードの分類を導出する工程と、
1c)工程1b)の分類を組み合わせて肝臓病変ステージまたはグレードの複数標的分類を作成する工程と、
2)工程1a)で特定された有意なスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを得て、それにより対象における肝臓病変の存在および重症度を評価する工程と
を含む、対象における肝臓病変の存在および重症度を評価するための非侵襲的方法にも関する。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
1a)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを含む少なくとも別の二項ロジスティック回帰を行い、前記二項ロジスティック回帰の診断標的は臨床的に関連する二項標的であり、それにより、工程1)の二項ロジスティック回帰によって得られたもののうち有意な単一標的スコアを特定し、前記有意な単一標的スコアは前記臨床的に関連する二項診断標的に独立して関連づけられている工程と、
1b)工程1a)において有意であることが分かった単一標的二項ロジスティック回帰のそれぞれのために線維症ステージの分類を導出する工程と、
1c)工程1b)の分類を組み合わせて線維症ステージの複数標的分類を作成する工程と、
2)工程1a)で特定された有意なスコアを多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを得て、それにより対象における肝硬変を含む肝線維症の存在および重症度を評価する工程と
を含む、対象における肝硬変を含む肝線維症の存在および重症度を評価するための非侵襲的方法に関する。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
1a)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを含む少なくとも別の二項ロジスティック回帰を行い、前記二項ロジスティック回帰の診断標的は臨床的に関連する二項標的であり、それにより、工程1)の二項ロジスティック回帰によって得られたもののうち有意な単一標的スコアを特定し、前記有意な単一標的スコアは前記臨床的に関連する二項診断標的に独立して関連づけられている工程と、
1b)工程1a)において有意であることが分かった単一標的二項ロジスティック回帰のそれぞれのために肝臓病変ステージまたはグレードの分類を導出する工程と、
1c)工程1b)の分類を組み合わせて肝臓病変ステージまたはグレードの複数標的分類を作成する工程と、
2)工程1a)で特定された有意なスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを得て、それにより対象における肝臓に関連しない死亡および/または肝臓に関連する死亡を含む死亡または肝臓に関連するイベントのリスクを評価する工程と
を含む、対象における肝臓に関連しない死亡および/または肝臓に関連する死亡を含む死亡または肝臓に関連するイベント、特に合併症のリスクを評価するための非侵襲的方法に関する。
・プロトロンビン時間:Quick時間(QT:Quick time)は、カルシウムトロンボプラスチン(例えば、Neoplastin CI plus、Diagnostica Stago社、アニエール、フランス)を血漿に添加して決定し、凝固時間を秒で測定する。プロトロンビン時間(PT)を得るために、100%で推定される正常血漿の各種希釈のプールから較正直線をプロットする。患者の血漿について得られた結果は正常血漿のプールに対する割合として表す。PTの上限値は限定されておらず、100%を超えてもよい。
・A2M:このアッセイはレーザー免疫比濁法、例えばベーリングネフェロメータアナライザーを用いて行う。この試薬はヒトA2Mに対するウサギ抗血清であってもよい。
・HA:血清中濃度は、ウシの軟骨から単離された特異的HA結合タンパク質を使用するELISA(例えば:Corgenix社製Biogenic SA 34130、モーギオ、フランス)で決定する。
・PLT:血液試料はEDTA(エチレンジアミン四酢酸)を含むバキュテナー(例えば、Becton Dickinson社、フランス)の中に採取し、アドヴィア120計数器(Bayer Diagnostic社)で分析することができる。
・尿素:例えば「尿素のための動力学UV(Kinetic UV)アッセイ」(Roche Diagnostics社)を用いてアッセイを行う。
・GGT:例えば「Szaszに対して標準化されたγ-グルタミル転移酵素アッセイ」(Roche Diagnostics社)を用いてアッセイを行う。
・ビリルビン:例えば「ビリルビンアッセイ」(Jendrassik-Grof法)(Roche Diagnostics社)を用いてアッセイを行う。
・ALT:例えば「ALT IFCC」(Roche Diagnostics社)によってアッセイを行う。
・AST:例えば「AST IFCC」(Roche Diagnostics社)を用いてアッセイを行う。
・グルコース:例えば「グルコースGOD-PAP」(Roche Diagnostics社)を用いてアッセイを行う。
・尿素、GGT、ビリルビン、アルカリホスファターゼ、ナトリウム、グルコース、ALTおよびASTは、分析装置、例えば、Hitachi 917(Roche Diagnostics社、D-68298、マンハイム、ドイツ)を用いてアッセイすることができる。
・γ-グロブリン、アルブミンおよびα-2グロブリン:タンパク質電気泳動、例えば:毛管電気泳動(Capillarys)(SEBIA23、ロベスピエール通り(rue M Robespierre)、92130、イシー・レ・ムリノー、フランス)を用いてアッセイする。
・例えばα2-マクログロブリン(A2M)などのためにmg/dl、
・例えばヒアルロン酸(HAまたはヒアルロナート)またはフェリチンなどのためにμg/l、
・例えばアポリポタンパク質A1(ApoA1)、γ-グロブリン(GLB)またはアルブミン(ALB)などのためにg/l、
・例えばIII型プロコラーゲンN端末プロペプチド(P3P)などのためにU/ml、
・例えばγ-グルタミルトランスペプチダーゼ(GGT)、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ(AST)、アラニンアミノトランスフェラーゼ(ALT)またはアルカリホスファターゼ(ALP)などのためにIU/l、
・例えばビリルビンなどのためにμmol/l、
・例えば血小板(PLT)などのためにGiga/l、
・例えばプロトロンビン時間(PT)などのために%、
・例えば、トリグリセリド、尿素、ナトリウム(NA)、グルコースなどのためにmmol/l、または
・例えばTIMP1、MMP2またはYKL-40などのためにng/ml
で表わしてもよい。
A2M:α2-マクログロブリン、HA:ヒアルロン酸、PI:プロトロンビン指数、PLT:血小板、Fer:フェリチン、Glu:グルコース
aHAはGGTに置き換えられる
i.バイオマーカー、臨床マーカー、定性的マーカー、物理的診断法によって得られるデータ、線維症検査のスコア、イメージング法によって以前に得られた肝臓組織の画像の記述子およびそれらの数学的組み合わせを含む群から選択される変数を測定する工程と、
ii.二項ロジスティック回帰において変数を組み合わせて、それによりスコアを得る工程と
を含む。
i.バイオマーカーとも呼ばれる生物学的マーカーおよび任意に臨床マーカーおよび任意に物理的診断法によって得られるデータを測定する工程と、
ii.これらのマーカーを二項ロジスティック回帰において組み合わせて、それによりスコアを得る工程と
を含む。
1)それぞれが異なる単一の診断標的を有する少なくとも3回、少なくとも4回、少なくとも5回、少なくとも6回または少なくとも7回のFibroMeterを行い、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程と、
2)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて新しい複数標的スコアを得る工程と、
3)任意に、工程2)で得られた複数標的スコアを線維症分類においてソートし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの線維症ステージ(または線維症ステージのクラス)に属するかを判定する工程と
を含む。
1)線維症検査のFibroMeterファミリーの変数に対してMetavirステージF1、F2、F3およびF4を標的にする4回の二項ロジスティック回帰を行い、それにより4つのスコアを得る工程と、
2)その4つのスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを得る工程と、
3)任意に、工程2)で得られた複数標的スコアを線維症分類において位置付けし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの線維症ステージのクラスに属するかを判定する工程と
とを含む、対象における肝硬変を含む肝線維症の存在および重症度を評価するための非侵襲的方法に関する。
1)MetavirステージF1、F2、F3およびF4、すなわち、F=0に対してF≧1(F1+F2+F3+F4に対してF0に対応する)、F≦1に対してF≧2(F2+F3+F4に対してF0+F1に対応する)、F≦2に対してF≧3(F3+F4に対してF0+F1+F2に対応する)、F≦3に対してF=4(F4に対してF0+F1+F2+F3に対応する)を標的にする4回のFibroMeterを行い、それにより4つのスコアを得る工程と、
2)その4つのスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを得る工程と、
3)任意に、工程2)で得られた複数標的スコアを線維症分類において位置付けし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの線維症ステージ(または線維症ステージのクラス)に属するかを判定する工程と
を含む、対象における肝硬変を含む肝線維症を診断するための非侵襲的方法に関する。
1)Metavirステージの組み合わせ:F=0に対してF≧1(F1+F2+F3+F4に対してF0に対応する)、F≦1に対してF≧2(F2+F3+F4に対してF0+F1に対応する)、F≦2に対してF≧3(F3+F4に対してF0+F1+F2に対応する)、F≦3に対してF=4(F4に対してF0+F1+F2+F3に対応する)、F0+F2+F3+F4に対してF1、F0+F1+F3+F4に対してF2、F0+F1+F2+F4に対してF3を標的にする7回のFibroMeterを行い、それにより7つのスコアを得る工程と、
2)その7つのスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを得る工程と、
3)任意に、工程2)で得られた複数標的スコアを線維症分類において位置付けし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの線維症ステージ(または線維症ステージのクラス)に属するかを判定する工程と
を含む、対象における肝硬変を含む肝線維症を診断するための非侵襲的方法に関する。
1)Metavirステージの組み合わせ:F=0に対してF≧1(F1+F2+F3+F4に対してF0に対応する)、F≦1に対してF≧2(F2+F3+F4に対してF0+F1に対応する)、F≦2に対してF≧3(F3+F4に対してF0+F1+F2に対応する)、F≦3に対してF=4(F4に対してF0+F1+F2+F3に対応する)、F0+F2+F3+F4に対してF1、F0+F1+F3+F4に対してF2、F0+F1+F2+F4に対してF3、F0+F3+F4に対してF1+F2、F0+F1+F4に対してF2+F3およびF0+F4に対してF1+F2+F3を標的にする10回のFibroMeterを行い、それにより10個のスコアを得る工程と、
2)その10個のスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを得る工程と、
3)任意に、工程2)で得られた複数標的スコアを線維症分類において位置付けし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの線維症ステージ(または線維症ステージのクラス)に属するかを判定する工程と
を含む、対象における肝硬変を含む肝線維症を診断するための非侵襲的方法に関する。
1)VCTE(Fibroscan(商標)としても知られている)によって得られる少なくとも1つの肝硬度測定値に対して、MetavirステージF1、F2、F3およびF4、すなわちF=0に対してF≧1(F1+F2+F3+F4に対してF0に対応する)、F≦1に対してF≧2(F2+F3+F4に対してF0+F1に対応する)、F≦2に対してF≧3(F3+F4に対してF0+F1+F2に対応する)、F≦3に対してF=4(F4に対してF0+F1+F2+F3に対応する)を標的にする4回の二項ロジスティック回帰を行い、それにより4つのスコアを得る工程と、
2)その4つのスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを得る工程と、
3)任意に、工程2)で得られた複数標的スコアを線維症分類において位置付けし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの線維症ステージ(または線維症ステージのクラス)に属するかを判定する工程と
を含む、対象における肝硬変を含む肝線維症の存在および重症度を評価するための非侵襲的方法に関する。
1)VCTE(Fibroscan(商標)としても知られている)によって得られる少なくとも1つの肝硬度測定値に対して、それぞれがMetavirステージの組み合わせ、すなわちF=0に対してF≧1(F1+F2+F3+F4に対してF0に対応する)、F≦1に対してF≧2(F2+F3+F4に対してF0+F1に対応する)、F≦2に対してF≧3(F3+F4に対してF0+F1+F2に対応する)、F≦3に対してF=4(F4に対してF0+F1+F2+F3に対応する)、F0+F2+F3+F4に対してF1、F0+F1+F3+F4に対してF2、F0+F1+F2+F4に対してF3である異なる単一の診断標的を対象とする7回の二項ロジスティック回帰を行い、それにより7つのスコアを得る工程と、
2)その7つのスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを得る工程と、
3)任意に、工程2)で得られた複数標的スコアを線維症分類において位置付けし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの線維症ステージ(または線維症ステージのクラス)に属するかを判定する工程と
を含む、複数標的診断検査を用いて対象における肝硬変を含む肝線維症を診断するための非侵襲的方法に関する。
1)VCTE(Fibroscan(商標)としても知られている)によって得られる少なくとも1つの肝硬度測定値に対して、それぞれがMetavirステージの組み合わせ、すなわちF=0に対してF≧1(F1+F2+F3+F4に対してF0に対応する)、F≦1に対してF≧2(F2+F3+F4に対してF0+F1に対応する)、F≦2に対してF≧3(F3+F4に対してF0+F1+F2に対応する)、F≦3に対してF=4(F4に対してF0+F1+F2+F3に対応する)、F0+F2+F3+F4に対してF1、F0+F1+F3+F4に対してF2、F0+F1+F2+F4に対してF3、F0+F3+F4に対してF1+F2、F0+F1+F4に対してF2+F3およびF0+F4に対してF1+F2+F3である異なる単一の診断標的を対象とする10回の二項ロジスティック回帰を行い、それにより10個のスコアを得る工程と、
2)その10個のスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを得る工程と、
3)任意に、工程2)で得られた複数標的スコアを線維症分類において位置付けし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの線維症ステージ(または線維症ステージのクラス)に属するかを判定する工程と
を含む、対象における肝硬変を含む肝線維症を診断するための非侵襲的方法に関する。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程、および
2)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを多重線形回帰において組み合わせて対象における肝臓病変の存在および重症度を評価するのに有用な新しい複数標的スコアを得る工程
によって、上に記載されているように個体における肝臓病変、好ましくは肝臓線維症または肝硬変の存在および重症度を判定する工程と、
肝臓病変、好ましくは肝線維症または肝硬変の重症度に従って構成された患者ケアを実施する工程と
を含む、肝臓病変、好ましくは肝線維症または肝硬変に罹患している個体を治療するための方法に関する。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程、
2)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて新しい複数標的スコアを得る工程、および
3)工程2)で得られた複数標的スコアを肝臓病変ステージまたはグレードの分類において位置付けし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの病変ステージまたはグレードに属するかを判定する工程
によって、上に記載されているように個体における肝臓病変、好ましくは肝臓線維症または肝硬変の存在および重症度を判定する工程と、
肝臓病変、好ましくは肝線維症または肝硬変の重症度に従って構成された患者ケアを実施する工程と
を含む。
1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、その二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つのスコアを得る工程、
1a)工程1)で得られた少なくとも3つのスコアを含む少なくとも別の二項ロジスティック回帰を行い、前記二項ロジスティック回帰の診断標的は臨床的に関連する二項標的であり、それにより、工程1)の二項ロジスティック回帰によって得られたもののうち有意な単一標的スコアを特定し、前記有意な単一標的スコアは前記臨床的に関連する二項診断標的に独立して関連づけられている工程、
1b)工程1a)において有意であることが分かった単一標的二項ロジスティック回帰のそれぞれのために肝臓病変ステージまたはグレードの分類を導出する工程、
1c)工程1b)の分類を組み合わせて肝臓病変ステージまたはグレードの複数標的分類を作成する工程、および
2)工程1a)で特定された有意なスコアを多重線形回帰、好ましくは独立変数の段階的選択による多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを得て、それにより対象における肝臓病変の存在および重症度を評価する工程
によって上に記載されているように個体における肝臓病変、好ましくは肝臓線維症または肝硬変の存在および重症度を判定する工程と
肝臓病変、好ましくは肝線維症または肝硬変の重症度に従って構成された患者ケアを実施する工程と
を含む。
患者および方法
集団
最初に計2589人の患者を本研究に含めた。1012人の患者(導出集団(derivation population))からのデータを用いて複数標的診断検査を開発し、1577人の患者(検証集団#1~#5)において外部検証を行った。
導出集団はCHCを有する1012人の患者を含んでいた[4]。従って個々の患者データは、研究設計、患者動員、血液マーカー判定および専門の病理学者による肝組織像解釈のために独立した5つのセンターから入手可能であった。
診断集団-検証集団#1は慢性肝炎C(CHC)を有する641人の患者を含んでいた[5、6]。慢性肝炎B(CHB)のための検証集団#2は、以前に公開されたデータベースから抽出し[7]、全員が慢性肝炎(30.4%がHBeAg陽性)を有する152人の患者を含み、HBsAgの不活性キャリアを除外した。検証集団#3は、もし抗HCV(C型肝炎ウイルス)および抗HIV(ヒト免疫不全ウイルス)抗体ならびに血清中にHCV RNAを有していれば1997年4月から2007年8月まで前向き研究に含められた、CHCおよび(HIV)感染を有する444人の患者を含んでいた[8]。集団#4は、2002年1月から2013年3月までアンジェ大学病院での研究および2005年9月から2011年7月までペサック大学病院での研究に連続的に含められた、生検により確定診断された非アルコール性脂肪性肝疾患(NAFLD)を有する225人の患者からなっていた。NAFLDは、同時の脂肪症誘発性薬物(コルチコステロイド、タモキシフェン、アミオダロンまたはメトトレキサートなど)、過剰なアルコール摂取(男性では210g/週超または女性では140g/週超)、慢性肝炎BもしくはC感染および他の同時の慢性肝疾患(CLD)の組織学的証拠の排除後に肝生検において肝臓脂肪症として定めた。肝硬変合併症(腹水、静脈瘤出血、全身感染または肝細胞癌)を有していた場合には患者を除外した。集団#5は以前に公開された研究で使用されたデータベースから抽出したアルコール性肝疾患(ALD)を有する115人の患者を含んでいた[9]。集団#6は、異なる慢性肝疾患(CLD)病因、すなわちCHC:41.3%、NAFLD:31.3%、単なるアルコール性肝疾患(ALD):8.1%または混合型:11.7%、CHB:5.7%、重感染(HIV/CHC、HIV/CHB、CHB/VHD、その他):1.2%、先の病因の他の組み合わせ:0.7%を有する1220人の患者を含んでいた。これらの患者は2011年から2016年までアンジェおよびペサックセンターにおける研究に連続的に含められ、血液検査とVCTEとが一致しない場合には肝生検がより頻繁に指示されるより最近の臨床業務集団の代表である。従って、この集団は別々に検討した。
組織学的評価
1.4~1.6mmの直径の針を用いるMenghiniの技術を用いて肝生検を行った。生検標本をホルマリン-アルコール-酢酸溶液に固定してパラフィンで包埋し、次いで5μm厚の切片に切断し、ヘマトキシリン-エオシン-サフランで染色した。アンジェおよびFibrostar研究(検証集団#1の一部)において不一致の場合には[11]、コンセンサスリーディングによる2人の上級専門家と他のセンターの上級専門家とによって、Metavir線維症(F)ステージに従って肝線維症を評価した[10]。これらの肝臓標本の所見は非侵襲的検査による肝線維症評価のための基準として機能した。
生物学的マーカーは、慢性ウイルス肝炎において異なる病変を診断するために行われる血液検査で以前に使用されたものであった[9、12]。以下の生物学的マーカー:血小板、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ、ヒアルロン酸、尿素、プロトロンビン指数、FibroMeterV2Gで使用されるα2-マクログロブリン[4、9]+FibroMeterV3Gで使用されるγ-グルタミルトランスペプチダーゼ(GGT)[12]および肝臓の活性を標的にするInflaMeter[13]で使用されるアラニンアミノトランスフェラーゼを含めた。臨床マーカー(FibroMeterV2Gで使用される年齢および性別)も含めた。従って、10個の変数が利用可能であった。ヒアルロン酸を含めるか(FibroMeterV2Gの場合のような第2世代)、含めずに(FibroMeterV3Gの場合のような第3世代)、新しい検査を構築した。新しい検査との比較のための参照血液検査は、有意な線維症(F≧2)を標的にするFibroMeterV2GまたはFibroMeterV3Gおよび肝硬変を標的にするCirrhoMeterV2GまたはCirrhoMeterV3Gであり、これらは以前に計算された分類によるものである[14、15]。
計19個の変数(4つの臨床マーカーおよび15個の生物学的マーカー)を、17個の検査(14個の血液検査、1つの弾性率測定法技術および2つの組み合わせ検査)で使用した。11個の検査をCHC集団において構築し、かつ5つの検査を他のCLD原因集団において構築した(NAFLDにおいて2つ、ALD、CHBまたはHIV-HCVにおいてそれぞれ1つ)。
本研究の主目的は、FibroMeterファミリーの単標的検査と比較した場合に診断性能における有意な向上を示す複数標的FibroMeterを構築することであった。特にこの目的は、肝硬変のObuchowski指標および受信者動作特性下面積(AUROC)がFibroMeterのものよりも有意に高く、かつ肝硬変のAUROCがCirrhoMeterのものよりも高いか同等である複数標的検査を得ることであった。
正確性-各検査スコアの診断の正確性は2つの記述子で表した。主な記述子は、集団間の線維症ステージ有病率における差をより良好に考慮し、かつ、このようにして範囲バイアスを限定するためのObuchowski指標(OI)[25]であった。この指標は、異常な線維症ステージ分類などの順序基準に合わせて構成された多項バージョンのAUROCである。至適基準の結果のN(=5:F0~F4)個のカテゴリおよびAUROCstを用いて、カテゴリ「s」とカテゴリ「t」とを区別する診断検査のAUROCを推測する。OIは、N個のカテゴリのうちの2つの間の全ての一対比較に対応するN(N-1)/2(=10)個の異なるAUROCstの重み付け平均である。さらに、線維症ステージにおける差、すなわちステージ間の差が1である場合に1のペナルティ、その差が2である場合に2のペナルティ...に比例するペナルティ関数を用いてOIを評価した。肝生検による最も大きな一連のCHCに従って参照有病率を標準化して[26]、病因間の比較を容易にした。従って、その結果は、非侵襲的検査が異なる線維症ステージを有する2つのランダムに選択された患者を正確にランク付けする確率として解釈することができる。
導出集団
性能は全てのこれらの検査のために楽観バイアスにより最適化され、それ以外の検査のために最適化されていないため、Multi-FibroMeterをこの1012人のCHC集団において単標的FibroMeterのみと比較した。主な診断指標は表3に報告されている(以下を参照)。これらの診断指標は、有意な線維症のためのMulti-FibroMeterV2GとFibroMeterV2G(診断標的:有意な線維症)または肝硬変のためのCirrhoMeterV2G(診断標的:肝硬変)との間で同様であり、特に正確性は有意に異なっていなかった(詳細は示さず)。全ての診断標的のためのAUROCおよびObuchowski指標は以下の表4に列挙されている。予期したとおり、Multi-FibroMeterV2Gは全ての診断標的の中でランクが一番であった(表4)。一対比較は主な二項診断標的であるため、肝硬変AUROCについては以下の表5に詳細が記載されており、Obuchowski指標は全体的な性能を反映しているいるため、以下の表6に詳細が記載されている。Multi-FibroMeterの肝硬変AUROCは、FibroMeterおよびCirrhoMeterよりも高かった。この向上はFibroMeterに対しては有意であったがCirrhoMeterに対しては有意でなかったため、本目的は達せられた。Multi-FibroMeterのObuchowski指標は、FibroMeter(目的は達せられた)およびCirrhoMeter(本目的を超える)に対して有意に向上した。
aこの導出集団において血液検査の診断カットオフを帰納的に固定した(有意な線維症のための最大のYouden指数(=最大の正確性)および肝硬変のための最大の正確性)。
b肝臓標本との一致を反映するカッパ指数(全てがp<0.001)。
cAUROCは診断カットオフとは独立している。
有意差は太字で示されている。
有意差は太字で示されている。
Multi-FibroMeterをこの641人のCHC集団において10個の他の単一検査と比較し、ここでは楽観バイアスを排除した(以下の表7)。組み合わせられたElasto-FibroMeterは楽観バイアスによりこの比較では別個に検討した。ここでも、Multi-FibroMeterV2GはObuchowski指標においてランクが一番であった。
aND:楽観バイアスが原因で行われなかった。
a楽観バイアス
a楽観バイアス
肝硬変のためのAUROCおよびObuchowski指標を、以下の表10の4つの他の病因について11~17個の線維症検査で比較した。Multi-FibroMeterは対応する単標的血液検査よりも高いObuchowski指標を有していた(ALDを除く)。大部分の検査において全ての病因間で診断指標において若干のばらつきが認められたが(すなわち、CHC検証集団と比較してObuchowski指標の有意差は認められなかった、結果は示されていない)、病因を統合して以下の表11の935人の患者からなる非CHC集団を得た。
a楽観バイアス
以下の表15に示すように、FibroMeterファミリー内での統計学的比較において楽観バイアスが存在しなかったので、Multi-FibroMeterの診断性能も集団全体(3809人の患者)において評価した。MFMV2Gは、有意な線維症のためのAUROC、深刻な線維症のためのAUROC、肝硬変のためのAUROCおよびObuchowski指標の点で最良の結果を示した。MFMV2Gも非常に高い正確に分類された患者の割合を示したが、それはMFMV3Gに次いで二番目にすぎなかった。
FibroMeter[20]、CirrhoMeter[15]およびMulti-FibroMeterの分類は、Metavirステージ分類を反映する6~7つの線維症クラスを含んでいた。Multi-FibroMeterのために開発された新しいクラスは、F0/1、F1/2、F2±1、F3±1、F3/4およびF4であった。正確に分類された患者の割合は、3つの集団すなわち導出集団(1012人のCHC患者)、検証集団#1(676人のCHC患者)および組み合わせられた検証集団#2~#5(936人の非CHC患者)の関数として6つの検査で同じ順位でランクした(以下の表16)。これらの割合は、3つの集団において対応するFibroMeterV2/3GまたはCirrhoMeterV2/3Gに対してMulti-FibroMeterにおいて有意に高かった(p<0.001)。これらの割合は両方のMulti-FibroMeterV2/3Gの間で有意に異なっていなかった。
aこれらの6つの検査によりコア集団よりも多くの患者が利用可能であった
b対応のあるウィルコクソン検定によって対応するFibroMeterv2/3GまたはCirrhoMeterv2/3Gに対してp<0.001
c対応のあるウィルコクソン検定によってMulti-FibroMeterv2Gに対して:CHC導出集団ではp=0.443、CHC検証集団ではp=0.439、非CHC検証集団ではp=1
d対応のあるコクラン検定による
本研究の主目的は、FibroMeterファミリーの単標的検査と比較した場合に診断性能における有意な向上を示す複数標的FibroMeterを構築することであった。このようにして、Multi-FibroMeterとFibroMeterまたはCirrhoMeterとの間の正確性を5つの判断基準:1)MFMの肝硬変のためのAUROCがFibroMeterのAUROCよりも高いか否か、2)MFMのObuchowski指標がFibroMeterのObuchowski指標よりも高いか否か、3)MFMの有意な線維症のためのAUROCがFibroMeterのAUROCと同じまたは高いか否か、4)MFMの正確に分類された患者の割合(「分類メトリック」ともいう)がFibroMeterのその割合よりも高いか否か、および5)MFMの肝硬変のためのAUROCがCirrhoMeterのAUROCと同じまたは高いか否かの評価により比較する。
a比較において楽観バイアスを回避するために組み合わせられた集団:主目的のための集団全体(3809人の患者)および副次的目的のための集団#1~#6の組み合わせ(Fibrotest:1461人の患者およびVCTE:1746人の患者を除く2796人の患者)。
「はい」および「いいえ」は以下の精度により判定基準に達したか否かを示す
b境界線上の有意性
cMulti-FibroMeterの有意でない高い値
dMulti-FibroMeterの有意な低い値
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患者および方法
集団
計3901人の患者を本研究に含めた。1012人の患者(導出集団)からのデータを用いて複数標的診断アルゴリズムを開発し、1330人の患者(検証集団#1、#2および#3)において外部検証を行った。この新しい診断システムから得られる線維症分類の予後との関連性も1559人の患者からなる前向きコホート(検証集団#4)において評価した。
導出集団は慢性肝炎C(CHC)を有する1012人の患者を含んでいた(5)。従って、個々の患者データは、研究設計、患者動員、生物学的マーカー判定および専門の病理学者による肝組織像解釈のために独立した5つのセンターから入手可能であった。
診断集団-検証集団#1はCHCを有する676人の患者を含んでいた(6、7)。検証集団#2は、もし抗HCV(C型肝炎ウイルス)および抗HIV(ヒト免疫不全ウイルス)抗体ならびに血清中にHCV RNAを有していれば1997年4月から2007年8月までの前向き研究に含められたCHCおよびHIV感染を有する450人の患者を含んでいた(8)。慢性肝炎B(CHB)のための検証集団#3は、以前に公開されたデータベースから抽出し(9)、全員が慢性肝炎(30.4%のHBeAg陽性)を有する204人の患者を含み、HBsAgの不活性キャリアを除外した。
組織学的評価
1.4~1.6mmの直径の針を用いるMenghiniの技術を用いて肝生検を行った。生検標本をホルマリン-アルコール-酢酸溶液に固定してパラフィンで包埋し、次いで5μm厚の切片に切断し、ヘマトキシリン-エオシン-サフランで染色した。コンセンサスリーディングがアンジェおよびFibrostar研究(検証集団#1の一部)において不一致の場合には2人の上級専門家と(11)、他のセンターにおける上級専門家とによって、Metavir線維症(F)ステージに従って肝線維症を評価した(10)。門脈-中隔線維症の領域を中心に検証集団#1において最近記載されたように(12)自動化形態計測によって測定した。
生物学的マーカーは、慢性ウイルス肝炎において異なる病変を診断するために行われる血液検査で以前に使用されたものであった(13、14)。以下の生物学的マーカー:血小板、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ(AST)、ヒアルロン酸、尿素、プロトロンビン指数、FibroMeterV2Gで使用されるα2-マクログロブリン(5、13)+γ-グルタミルトランスペプチダーゼ(GGT)(線維症の領域を標的にするFibroMeterV3G(14)およびQuantiMeterVで使用される(13))、ビリルビン(QuantiMeterVで使用される)およびアラニンアミノトランスフェラーゼ(ALT)(肝臓の活性を標的にするInflaMeterで使用される(15))を含めた。臨床マーカー(FibroMeterV2Gで使用されるような年齢および性別)も含めた。従って、AST/ALT比の追加により、12個の変数が利用可能であった。新しい検査との比較のための参照血液検査は、有意な線維症(F≧2)を標的にするFibroMeterV2Gおよび肝硬変を標的にするCirrhoMeterV2Gであり、これらは以前に計算された分類によるものである(図1)(3、4)。
振動制御過渡弾性率測定法またはFibroscan(Echosens社、パリ、フランス)を患者データに対して盲検化された経験豊富な(本研究前に50回を超える検査を行った)観察者によって行った。検査条件は製造業者によって推奨されるものであった(16)。10個の有効な測定値が記録された場合にVCTE検査を止めた。結果(kPa)は全ての有効な測定値の中央値および四分位数間範囲として表した。VCTEのためにCHCにおいて最近開発された6つのクラスの線維症分類をここでは使用した(図1)(4)。
複数標的分類子システムの構築は、図2に要約されている4回の連続する工程で行った。統計学的詳細は追加の資料に提供されている。
定量的変数は平均±標準偏差として表した。各検査の識別能は、受信者動作特性下面積曲線(AUROC)およびMetavir Fに従って良好に分類された患者の割合によって評価される全体的な正確性として表した。分類計算では、検査クラスをそれらの中央値、例えばF1/2では1.5と共に使用した。その名の通り、楽観バイアスは検査分類が構築される集団において性能を最大化する。これはFibroMeterV2G、CirrhoMeterV2Gおよび導出集団におけるMFMおよび検証集団#1におけるVCTEに影響を与えた。データはSTARD(18)および肝臓FibroSTARD声明(19)に従って報告し、診断意図基準で分析した。生存曲線をKaplan-Meier方法によって推定し、ログランク検定を用いて比較した。SPSSバージョン18.0(IBM社、アーモンク、ニューヨーク、米国)およびSAS9.2(SAS Institute社、カリー、ノースカロライナ州、米国)を用いる専門の統計学者(SB、GH)の管理下で主な統計分析を行った。
集団の特性
研究した集団の主な特性が以下の表18に示されている。予後集団では、経過観察の中央値は2.8年(IQR:1.7~3.9)であった。経過観察の間に、262人(16.8%)が死亡し、そのうちの115人(7.4%)が肝臓関連であった。
aFibroMeterV2G分類に従う
検査の正確性
単一標的検査の正確性-以前に公開された検査(FibroMeterV2G、CirrhoMeterV2G)と比較した新しい単一標的検査(FMF≧1、FMF≧2、FMF≧3、FMF=4)の識別能は、以下のように要約することができる。第1に、最も高いAUROCが新しい検査により観察された。第2に、予期したとおり、新しい単一標的検査のそれぞれについて、検査が構築された診断標的において最も高いAUROCが観察された。
a全ての検査間での対応のあるコクラン検定による
b試料サイズが小さいためにFステージごとの結果なし
a試料サイズが小さいために検証集団#2および#3における結果なし
a最大のYouden指数
bすなわちクラスF2±1とF3±1との間
肝硬変診断-肝硬変は重要な診断標的である。MFMによる線維症分類を好都合には他の検査、特にCirrhoMeterV2Gと比較した。F4を含む線維症クラスの肝硬変に対する感度はそれぞれ93.0%に対して91.3%であった。F4クラスの肝硬変の陽性予測値(PPV)はそれぞれ88.0%に対して96.0%であった。
精度は、Metavir Fステージを的確に反映するための線維症検査分類の能力を評価するものである。平均Fスコアは検査分類間で1.84±1.08から2.13±0.84に変動した(p<0.001)。これにより分類精度が検査ごとに異なっていたことが分かった。従って、その精度を4つの基準、すなわちMetavir Fステージ分類よる検査分類の一致、差および線形性ならびに検査クラス内でのMetavir Fステージの分散を用いて包括的に評価した。簡単に言うと、MFM分類は新しい検査の中で満足な精度基準を有していた(以下の表22に詳細あり)。
a血液検査とMetavirとの間のFスコアのための対応のあるt検定
b検査分類とMetavirステージとの間のFスコアの絶対差(平均±SD)、すなわち負の差におけるマイナス符号の削除
cピアソン相関
d検証集団#1(676人の患者)において得られた結果
検証集団における分類の正確性
血液検査間の比較-予期したとおり、導出集団と比較してCHC検証集団#1では楽観バイアスが存在しないことによりFibroMeterV2G、CirrhoMeterV2GおよびMFMの線維症分類において正確性の低下が認められた(-4.0%から-5.0%へ)(表19)。但し、MFMの全体的な正確性は、検証集団#1(CHC)、#2(HIV/CHC)および#3(CHB)においてFibroMeterV2GまたはCirrhoMeterV2Gの全体的な正確性よりもなお有意に高かった。
診断集団-MFM線維症分類は、他の肝線維症記述子、すなわち組織学的Metavir F、門脈-中隔線維症の面積、およびVCTEによって測定される肝硬度との良好な相関により有効であった。さらに重要なことには、これらの肝線維症記述子はMFM検査の隣接する線維症クラス間で有意に異なっていた。
aMFMカットオフ(本文の図2Bを参照)。b集団全体における全体的な正確性
太字の数字は有意差を示す。
a対応のあるMcNemar検定によるMFMに対する比較
b対応のあるMcNemar検定によるCirrhoMeterV2Gに対するVCTEの比較
集団の特性
2005年1月から2009年12月までアンジェ大学病院の肝臓学部において慢性肝疾患のために受診または入院していた年齢が18歳以上の全ての対象がそれらの疾患の重症度または病因が何であるかに関わらず(ウイルス肝炎、アルコール性肝疾患、非アルコール性脂肪性肝疾患(NAFLD)、他の原因)、研究コホートへの参加を勧められた。次いで、得られた1559人の患者を、死亡、肝移植または2011年11月1日まで経過観察した。本研究は施設内倫理委員会によって認可され(AC-2012-1507)、全ての患者からインフォームドコンセントを得ていた。
MFMc線維症分類は、肝臓に関連する死亡の予後能力にとって有効であった(ログランク検定によってp<0.001)。図3は、生存曲線がFibroMeterV2GおよびMFMc:F2±1、F3±1、F3/4およびF4の4つのクラス間で有意に異なっていたことを示す。F3/4クラスとF4クラスとの生存曲線における差はFibroMeterV2G分類(p=3.10-3)における差よりもMFMc分類(p=3.10-4)においてより顕著であった。最後に、単純化されたMFMc分類は肝臓に関連する死亡のための良好な予後値(ログランク検定によってp<0.001)により有効であった。さらに、F3/4クラスとF4クラスとの識別は、徹底的なMFMc分類(p=3.10-4)(図3B)と比較して単純化されたMFMc分類(p=10-8)(図3C)においてより良好であった。
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本目的は、3つの保持された検査分類の最も正確な部分を選択して組み合わせることである(図1)。その原理は以下のとおりであった。正確に分類された患者の割合(すなわち正確性)を2つの隣接する保持された単一標的検査間で比較した。保持された線維症クラスの限界を対応する検査スコアの限界によって決定した。この目的は最良のカットオフを見つけて2つの検査を含む全体的な正確性を最大化することであった。なお、スコア(カットオフの判定のため)または分類(正確性の判定のため)のいずれかで表される3つの検査を使用した。第2に、2つの検査分類、すなわちFMF≧1/FMF≧2分類(中間分類)およびFMF≧1/FMF≧2/FMF=4(最終的な分類)を生成した。
bFMF≧1カットオフを超える正確に分類された患者(%)。
cFMF≧1によるFMF≧1カットオフ未満の正確に分類された患者(%)の合計+FMF≧1カットオフを超えるFMF≧2によって正確に分類された患者(%)。
dカットオフの選択肢を決定する最大の割合。
bFMF≧2カットオフを超える正確に分類された患者(%)。
cFMF≧1によるFMF≧2カットオフ未満の正確に分類された患者(%)+FMF≧2カットオフを超えるFMF≧2によって正確に分類された患者(%)の合計。
dカットオフの選択肢を決定する最大の割合。
bFMF≧2カットオフを超える正確に分類された患者(%)。
cFMF≧1/FMF≧2によるFMF≧2カットオフ未満の正確に分類された患者(%)+FMF≧2カットオフを超えるFMF=4によって正確に分類された患者(%)の合計。
dカットオフの選択肢を決定する最大の割合。
bFMF=4カットオフを超える正確に分類された患者(%)。
cFMF≧1/FMF≧2によるFMF=4カットオフ未満の正確に分類された患者(%)+FMF=4カットオフを超えるFMF=4によって正確に分類された患者(%)の合計。
dカットオフの選択肢を決定する最大の割合。
Claims (16)
- 1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、前記二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つの単一標的スコアを計算する工程と、
2)工程1)で計算された前記少なくとも3つの単一標的スコアを多重線形回帰において組み合わせて対象における肝臓病変の存在および重症度を決定するのに有用な新しい複数標的スコアを計算する工程と、
3)工程2)で計算された前記複数標的スコアを肝臓病変ステージまたはグレードの分類においてソートし、それにより対象の複数標的スコアに基づいて対象がどの肝臓病変ステージまたはグレードに属するかを決定する工程と
を含む、対象における肝臓病変の存在および重症度を決定するための、コンピュータで実行される非侵襲的方法。 - 1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、前記二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つの単一標的スコアを計算する工程と、
1a)工程1)で計算された前記少なくとも3つの単一標的スコアを含む少なくとも別の二項ロジスティック回帰を行い、前記二項ロジスティック回帰の前記診断標的は臨床的に関連する二項標的であり、それにより、前記工程1)の二項ロジスティック回帰によって計算されたもののうち有意な単一標的スコアを特定し、前記有意な単一標的スコアは前記臨床的に関連する二項診断標的に独立して関連づけられている工程と、
1b)工程1a)において有意であることが分かった前記単一標的スコアのそれぞれのために肝臓病変ステージまたはグレードの分類を導出する工程と、
1c)工程1b)の分類を組み合わせて肝臓病変ステージまたはグレードの複数標的分類を作成する工程と、
2)工程1a)で特定された前記有意な単一標的スコアを多重線形回帰において組み合わせて単一の複数標的スコアを計算し、それにより対象における肝臓病変の存在および重症度を決定する工程と
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記方法は、対象における肝硬変を含む肝線維症の存在および重症度を決定するためのものである、請求項1または2に記載の方法。
- 前記工程1)は、それぞれがF≧1(F0に対してF≧1)、F≧2(F≦1に対してF≧2)、F≧3(F≦2に対してF≧3)およびF=4(F≦3に対してF4)に対応する異なるMetavir線維症ステージを標的にする4回の二項ロジスティック回帰を行う工程を含む、請求項1~3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記工程1)は、それぞれがMetavir線維症ステージF≧1(F0に対してF≧1)、F≧2(F≦1に対してF≧2)、F≧3(F≦2に対してF≧3)、F4(F≦3に対してF4)、F0+F2+F3+F4に対してF1、F0+F1+F3+F4に対してF2およびF0+F1+F2+F4に対してF3に対応する異なる線維症標的を有する7回の二項ロジスティック回帰を行う工程を含む、請求項1~3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記工程1)は、それぞれがMetavir線維症ステージF=0に対してF≧1、F≦1に対してF≧2、F≦2に対してF≧3、F≦3に対してF=4、F0+F2+F3+F4に対してF1、F0+F1+F3+F4に対してF2、F0+F1+F2+F4に対してF3、F0+F3+F4に対してF1+F2、F0+F1+F4に対してF2+F3およびF0+F4に対してF1+F2+F3に対応する異なる線維症標的を有する10回の二項ロジスティック回帰を行う工程を含む、請求項1~3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記工程1)の二項ロジスティック回帰は、バイオマーカー、臨床マーカー、定性的マーカー、物理的診断法によって得られるデータ、線維症検査のスコア、イメージング法によって以前に得られた前記対象の肝臓組織の少なくとも1つの画像の記述子およびそれらの数学的組み合わせから選択される少なくとも1つの変数に対して行う、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。
- 前記工程1)の二項ロジスティック回帰は、イメージング法によって以前に得られた前記対象の肝臓組織の少なくとも1つの画像の少なくとも2つの記述子に対して行い、前記記述子は、エッジの直線性の割合、線維症の周りの領域の平均の割合(すなわち小結節形成の割合)、肝生検標本の全表面のうち星形線維症の面積、架橋の数、架橋の厚さ、門脈-中隔領域の平均の面積、架橋の周長、門脈-中隔領域間の架橋の比、架橋の中の線維症の面積、類洞周囲線維症のフラクタル次元、臓器、組織またはその断片の周長、門脈-中隔線維症のフラクタル次元、線維症全体の中での類洞周囲線維症の比、臓器、組織またはその断片の長さ、曲折記述子(生来の周長、平滑化された周長および両周長間の比)、線維症のフラクタル次元、総密度の四分位数間範囲、アランチウス管の厚さ、生来の肝臓の平均周長、脾臓全体の平均周長、脾臓表面と肝臓表面との比およびそれらの数学的組み合わせからなる群から選択される、請求項7に記載の方法。
- 前記工程1)の二項ロジスティック回帰は、物理的診断法によって得られる少なくとも1つのデータに対して行い、前記物理的診断法は、振動制御過渡エラストグラフィ(VCTE)、音響放射力インパルス(ARFI)、超音波剪断波イメージング(SSI)弾性率測定法およびMNR/MRIエラストグラフィから選択されるエラストグラフィ法である、請求項7に記載の方法。
- 前記工程1)の二項ロジスティック回帰は、物理的診断法によって得られる少なくとも1つのデータに対して行い、前記物理的診断法は、X線、超音波検査、コンピュータスキャナ、磁気共鳴画像法(MRI)、機能的磁気共鳴画像法、断層撮影法、コンピュータX線体軸断層撮影法、陽電子放射断層撮影法(PET)、単光子放射型コンピュータ断層撮影法および断面デンシトメトリーから選択される放射線撮影法である、請求項7に記載の方法。
- 前記工程1)の二項ロジスティック回帰は、APRI、FIB4、Fibrotest、ELFスコア、FibroMeter、Fibrospect、Hepascore、ZengスコアおよびNAFLD線維症スコアから選択される線維症検査により得られた線維症検査の少なくとも1つのスコアに対して行い、前記線維症検査は、生物学的マーカーおよび/または臨床マーカーから選択されるマーカーの単純な数学的関数または二項ロジスティック回帰における組み合わせを含む、請求項7に記載の方法。
- 前記工程1)の二項ロジスティック回帰は、肝線維症検査のFibroMeterファミリーおよびそれらの振動制御過渡エラストグラフィ(VCTE)との組み合わせから選択される線維症検査に対応する、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。
- 前記工程1)の二項ロジスティック回帰は線形判別分析および多変量解析から選択される別の統計分析と置き換えられる、請求項1~12のいずれか1項に記載の方法。
- 前記対象は、肝機能障害、慢性肝疾患、肝炎ウイルス感染、肝毒性、肝癌、脂肪症、非アルコール性脂肪性肝疾患(NAFLD)、非アルコール性脂肪性肝炎(NASH)、自己免疫疾患、代謝性肝疾患および肝臓の続発性合併症を伴う疾患からなる群から選択される肝臓病に罹患している、請求項1~13のいずれか1項に記載の方法。
- 請求項1~14のいずれか1項に記載の方法を実施するマイクロプロセッサ。
- 1)少なくとも1つの変数に対して少なくとも3回の二項ロジスティック回帰を行い、前記二項ロジスティック回帰は同じ変数に対して行うがそれぞれが異なる単一の診断標的を対象とし、それにより少なくとも3つの単一標的スコアを計算する工程と、
2)工程1)で計算された前記少なくとも3つの単一標的スコアを多重線形回帰において組み合わせて新しい複数標的スコアを計算する工程と、
3)工程2)で計算された前記複数標的スコアを肝臓病変ステージまたはグレードの分類においてソートし、それにより前記対象における肝臓に関連しない死亡および/または肝臓に関連する死亡を含む死亡または肝臓に関連するイベントのリスクを決定する工程と
を含む、対象における肝臓に関連しない死亡および/または肝臓に関連する死亡を含む死亡または肝臓に関連するイベントのリスクを決定するための、コンピュータで実行される非侵襲的方法。
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