一个实施方案中，所述测定装置适配于测量SNPbmi的存在或不存在，在所述情 况下，所述固相进一步具有固定的第四类配体，所述配体特异性结合SNPbmi，并且包括特异 性结合一种或多种不同SNPbmi，诸如
和縣1__観中的至少一种的一种或多种不同配体。
[0040] 在一个实施方案中，上述测定装置包括ELISA测定装置，微阵列测定装置，免疫 沉淀测定装置，免疫荧光测定装置，放射免疫测定装置，或使用基质辅助激光解吸/电离 (MALDI)的质谱装置，用于测量PCa生物标志物的存在或浓度。
[0041] 在可以与上述实施方案组合的一个实施方案中，上述测定装置包括使用基质辅助 激光解吸/电离（MALDI)的质谱装置，用于测量SNP的存在或不存在。
[0042] 根据本发明的一个进一步方面，提供了用于进行用于指示所述个体中侵袭性前列 腺癌的存在或不存在的上述方法的步骤2a(即，测量至少一种PCa生物标志物的存在或浓 度）和步骤2b(S卩，测量至少一种SNPpc的存在或不存在）的测试试剂盒，所述测试试剂盒 包含如上所述的相应测定装置和至少两类检测分子，其中： -所述检测分子的第一类别能够检测PCa生物标志物，优选PSA、iPSA、tPSA、fPSA和hK2中的至少一种和任选MSMB和/或MIC-1 ;且 -所述检测分子的第二类别能够检测SNPpc，诸如
种。
[0043] 在一个实施方案中，所述测试试剂盒包含测定装置，所述测定装置进一步适配 于测量至少一种SNPbm的存在或不存在，和第三类检测分子，其能够检测SNPbmi，诸如 t、'乂;! r'6 吣⑷ <s' h Hr 吣 H ㈨二：^' sM 知：M ，和爲|:聽賴|4中的至少一种。
[0044] 在一个实施方案中，所述测试试剂盒包含测定装置，所述测定装置适配 于测量SNPbmi的存在或不存在，和第四类检测分子，其能够检测SNPbmi，诸如
[0045] 本发明的又另一个方面提供了包含具有固定在其上的至少两种不同类别的配体 的固相的测定装置，其中： -所述配体的第一类别特异性结合PCa生物标志物，并且包括特异性结合多种不同PCa生物标志物中的每一种的多种不同配体，所述PCa生物标志物选自PSA、iPSA、tPSA、 fPSA和hK2中的至少一种和任选MSMB和/或MIC-1 ;且 -所述配体的第二类别特异性结合SNPpc，并且包括特异性结合多种不同SNPpc中的 每一种的多种不同配体，所述SNPpc选自
[0046] 在所述测定装置的一个实施方案中，所述固相进一步具有固定的第三类配体，所 述配体特异性结合SNPbm，并且包括特异性结合多种不同SNPbm中的一种或每种的一种或 多种不同配体，所述SNPbm选自：藤:移t翁
[0047] 在所述测定装置的一个进一步实施方案中，所述固相进一步具有固定的第四类配 体，所述配体特异性结合SNPbmi，并且包括特异性结合多种不同SNPbmi中的一种或每种的 一种或多种不同配体，所述SNPbmi选自:戀_筇_: 續表滅〇_雜$ r$'：i^：s*V4K > sv：SKV'5.v 3MX ^〇8H〇.：i'K 孫|___%和M5_S騰中的至少一种。
[0048] 本发明的又另一个方面提供了可直接加载至数字计算机的内存储器的计算机程 序产品，其中所述计算机程序产品包含软件代码构件，所述软件代码构件用于进行用于指 示个体中侵袭性前列腺癌的存在或不存在的上述方法的至少步骤3 (S卩，组合关于PCa生物 标志物的所述类别的数据以形成生物标志物复合值）、步骤4 (即，组合关于SNPpc的所述 类别的数据以形成SNPpc复合值）、步骤5 (即，组合生物标志物复合值和SNPpc复合值以 形成总体复合值）和/或步骤6 (通过将总体复合值与用已知的侵袭性PCa和良性疾病诊 断的对照样品建立的预定的截止值进行比较而将所述总体复合值与所述个体中侵袭性PCa 的存在或不存在相关联）；诸如所述方法的步骤1(即，提供来自所述个体的至少一种生物 样品）、步骤2 (在生物样品中，通过测量多种PCa生物标志物中的每种的存在或浓度而分析 一类PCa生物标志物，和通过测量多种SNPpc中的每种的存在或不存在而分析一类SNPpc)、 步骤3、4、5和6。
[0049] 在一个实施方案中，所述计算机程序产品进一步包含软件代码构件，其用于通过 测量至少一种SNPbm的存在或不存在而分析一类SNPbm。
[0050] 在另一个实施方案中，所述计算机程序产品进一步包含软件代码构件，其用于通 过测量至少一种SNPbmi的存在或不存在而分析一类SNPbmi。
[0051] 本发明的一个进一步方面提供了包含如上所述的测定装置和如上所述的相应的 计算机程序产品的设备。
[0052] 附图简述 图1显示了实施例1的线性模型的R0C曲线，其说明PSA(101)和多参数模型（102)之 间在aPCa的预测中的性能的差异。
[0053] 图2显示了预测受试者是否应当转诊至活组织检查的决策树的一个实例。
[0054] 图3显示了实施例1的线性模型的R0C曲线，其说明PSA(301)和多参数模型（302) 之间在预测具有大于25的BMI值的个体的aPCa中的性能的差异。
[0055] 发明详述 为了本申请的目的和为了清楚，进行以下定义： 术语"PSA"通常是指血清前列腺特异性抗原。PSA以不同形式存在，其中术语"游离PSA"是指未结合或不结合至另一种分子的PSA，术语"结合的PSA"是指结合或复合至另一 种分子的PSA，最后，术语"总PSA"是指游离的PSA和结合（复合）的PSA的总和。术语 "F/TPSA"是未结合的PSA与总PSA的比率。还存在PSA的分子衍生物，其中术语"proPSA" 是指PSA的前体非活性形式，且"完整PSA"是指以完整和非活性形式发现的proPSA的额外 形式。
[0056] 术语"诊断测定"是指病理状况的存在或性质的检测。它可以与"诊断方法"互 换使用。诊断测定在它们的灵敏度和特异性方面不同。
[0057] 诊断工具的有用性的一种量度是"受试者工作特征曲线下面积（areaunderthe receiver-operatorcharacteristiccurve)"，其通常被称为R0C-AUC统计。这种广泛 接受的量度考虑工具的灵敏度和特异性两者。R0C-AUC量度通常范围为0. 5至1. 0,其中 〇. 5的值表明该工具不具有诊断价值，且1. 0的值表明该工具具有100%灵敏度和100%特 异性。
[0058] 术语"灵敏度"是指因此正确鉴定的所有具有PCa的受试者的比例（其等于真阳 性的数目除以真阳性和假阴性的数目的总和）。
[0059] 术语"特异性"是指因此正确鉴定的就PCa而言健康（即不具有PCa)的所有受试 者的比例（其等于真阴性的数目除以真阴性和假阳性的数目的总和）。
[0060] 术语"生物标志物"是指蛋白、蛋白部分、肽或多肽，其可以用作生物标志物，例如 用于诊断目的。
[0061] 术语"激肽释放酶样生物标志物"是指属于蛋白的激肽释放酶家族或与蛋白的激 肽释放酶家族相关的蛋白生物标志物，包括但不限于游离形式或复合形式的前列腺特异性 抗原（PSA)，proPSA(PSA的同种型的集合），及具体而言截短形式（-2)proPSA，完整PSA， 人前列腺酸性磷酸酶（PAP)和人激肽释放酶2 (在本申请中缩写为hK2或HK2或hk2)。
[0062] 术语"单核苷酸多态性"（SNP)是指个体的遗传密码中的定义基因座的遗传特性。 SNP可以与PCa的增加风险相关，并且因此可以用于个体的诊断或预后评价。单核苷酸多态 性数据库（dbSNP)是由国家生物技术信息中心（NCBI)与国家人类基因组研究所（NHGRI) (均位于美国）合作开发和主持的不同物种之内和之间的遗传变异的档案。尽管数据库的 名称暗示仅一类多态性的集合（即，单核苷酸多态性（SNP))，但其实际上含有一定范围的 分子变异。每个独特提交的SNP记录接受参考SNPID编号（"rs#";〃refSNP簇〃）。在本 申请中，主要使用rs#编号鉴定SNP。因此，在本申请内，SNP用来指如dbSNP中包括的一定 范围的分子变异，而不是仅单核苷酸多态性。为了本申请的目的，术语"一种SNP"或"多种SNP"可以互换使用，并且可以用于描述单数和/或复数的"单核苷酸多态性"。
[0063] 术语"体重指数"（BMI)是指根据公式BMI=体重八身高*身高）的基于个体的 体重和身高的人体脂肪的启发式代理（heuristicproxy)，其中体重是以千克表示的个体 的体重，且身高是以米表示的个体的身高。正常健康的BMI值通常被认为是18. 5至25的 范围内，且具有BMI>30的个体通常被认为是肥胖的。
[0064] 术语"侵袭性前列腺癌"（aPCa)是指比平均前列腺癌疾病更严重的状况。aPCa可 以以不同方式定义，包括但不限于（a)Gleason评分7或更高的前列腺癌，（b)三期或更高 的肿瘤阶段中的前列腺癌，（c)具有大于10ng/mL的PSA值的个体中的前列腺癌，（d)具 有渐增PSA值（小于一年的倍增时间）的个体，和（e)计算机辅助图像分析（例如，正电 子发射断层摄影（PET)或单光子发射计算机化断层摄影（SPECT)或计算机化x射线断层摄 影（CT)或磁共振成像（MRI)或超声成像或任何其他计算机辅助图像分析）指示患者群体 的较高四分位数中的肿瘤大小。
[0065] 术语"医疗史"是指对于任何癌症疾病与历史检查、诊断和/或治疗相关的信息。 医疗史的一个非限制性实例是，受试者是否已经先前通过前列腺的活组织检查检查PCa的 存在。
[0066] 术语"参数类别"是指一组或一个家族的相关参数，诸如相关的生物标志物或相关 的SNP，这在预测性能的方面是部分或完全冗余的。参数类别的一个实例是"激肽释放酶样 生物标志物"，即包括例如PSA、总PSA(tPSA)、完整PSA(iPSA)、游离PSA(fPSA)和hk2的 类别。参数类别的另一个实例是"与BMI相关的SNP"，即包括与个体的BMI相关的SNP的类 另IJ。在本发明的预测模型中，其可足以具有每个类别的成员的子集的测量结果（数据），以 使制备预测模型中代表的每个类别，虽然仅使用各自类别的成员的子集。术语"参数类别" 有时在本申请中被称为唯一"类别"。
[0067]术语"复合值（compositevalue) "是指将与参数类别相关的数据组合成所述参数 类别的代表值。数据组合通常可以根据一个或多个预定方程进行。复合值是根据一个或多 个预定方程组合数据的输出。不同方程适用于不同测量结果（即数据），这取决于对于参 数类别的成员的何种子集可用该数据。形成特定参数类别的复合值的方法的一个非限制性 实例是使用所述类别的成员的可用结果的平均值。术语"复合值"有时在本申请中被称为 "评分"。复合值的一个非限制性实例是"生物标志物复合值"。复合值的另一个非限制性实 例是"遗传学复合值"（或"遗传评分"），更具体地"SNP复合值"。
[0068] 术语"数据的冗余设计组合"是指通过多次测量获得的数据的组合，以形成一个或 多个参数类别或其子集的复合值，其中进行数据的组合，使得可以基于所述类别的数据的 子集（例如，其中一些数据丢失或错误）或所述类别的数据的完整集合产生代表一个参数 类别的复合值。
[0069] 如本申请中使用的术语"多个/种"是指"两个/种或更多个/种"。
[0070] 本发明提供了辅助指示、估计、检测和/或测定受试者中侵袭性前列腺癌的存在 或不存在的诊断方法。本发明可以，如果需要，针对定义亚群进行调整，以增加本发明在所 述亚群内的性能和有用性。尽管本发明可应用于男性个体的普通人群，但可以构建诊断方 法用于对于定义亚群以增强的性能检测aPCa。定义亚群的一个非限制性实例是具有高体重 指数（BMI)，例如BMI> 25或BMI> 30或BMI> 35的个体。定义亚群的另一个非限制性 实例是具有低PSA值，例如PSA〈 4ng/mL或PSA〈 3ng/mL或PSA〈 2ng/mL或PSA〈 1 ng/mL的个体。
[0071] 本发明的基本原理是，以一定方式使用生物标志物和遗传信息的组合，所述方式 使得关于个体的评估信息的组合使用改善诊断的质量。 鲁从所述患者收集关于PCa的家族史（类别HIST)。 ?收集患者身体数据，诸如体重、BMI、年龄和类似数据（类别PPD) ?从所述患者获取许多生物样品。 鲁在所述生物样品中，测量或定量多种定义生物标志物（类别生物标志物）的存在或 浓度，随后组合关于所述生物标志物的数据，以形成生物标志物复合值。 鲁在所述生物样品中，通过测量或定量多种定义的与PCa相关的SNP(SNPpc)的存在 或不存在，随后组合获得的关于与PCa相关的SNP的数据，测量或定量就多种定义的与PCa 相关的SNP(类别SNPpc)而言所述患者的遗传状态，以形成SNPpc复合值。 ?在所述生物样品中，通过测量或定量多种定义的与生物标志物表达水平或生物 标志物浓度相关的SNP(SNPbm)的存在或不存在，测量或定量就多种定义的与生物标志物 表达水平或生物标志物浓度相关的SNP(类别SNPbm)而言所述患者的遗传状态，以形成 SNPbm复合值。 鲁在所述生物样品中，通过测量或定量多种定义的与体重指数（BMI)相关的SNP(SNPbmi)的存在或不存在，测量或定量就所述个体的多种定义的与BMI相关的SNP(类 别SNPbmi)而言所述患者的遗传状态，以形成SNPbmi复合值。 鲁组合来自上述定义的类别中的至少两种的数据，以形成总体复合值，其用于检测早 期侵袭性前列腺癌。
[0072] 鲁通过单独或与进一步数据组合使用所述总体复合值确定所述患者是否可能患 有aPCa。
[0073] 更详细地，包括收集家族史的步骤包括，但不限于，鉴定任何密切相关的男性家庭 成员（诸如患者的父亲、兄弟或儿子）是否患有或已经患有PCa。
[0074] 关于所述患者的身体信息通常通过定期体检获得，其中收集年龄、体重、身高、BMI 和类似身体数据。
[0075] 从患者收集生物样品包括但不限于血浆、血清、来自外周血白细胞的DNA和尿液。
[0076] 生物样品中生物标志物的存在或浓度的定量可以以许多不同的方式进行。一种 常用方法是使用酶联免疫吸附测定（ELISA)，其使用抗体和校准曲线来评价所选生物标志 物的存在和（如果可能）浓度。ELISA测定是本领域中常用且已知的，如从ShiikiN和共 同作者在Biomarkers. 2011Sep; 16(6) :498_503 中公开的出版物"Associationbetween salivaPSAandserumPSAinconditionswithprostateadenocarcinoma. '，（其通过 引用并入本文）所明显。另一种常用方法是使用微阵列测定用于定量生物样品中生物标志 物的存在或浓度。典型微阵列测定包含平面载玻片，所述平面载玻片上在其载片的一面上 的非重叠区域中结合多种不同的捕获试剂（通常是抗体），各自经选择以特异性捕获一种 类型的生物标志物。允许生物样品接触所述捕获试剂定位的区域持续定义时间段，随后洗 涤捕获试剂的区域。在该点，在生物样品中存在所寻求的生物标志物的情况下，相应的捕获 试剂将已经捕获一部分所寻求的生物标志物，并且使之在洗涤后也结合至载玻片。接下来， 将一组检测试剂添加至捕获试剂的区域（其现在可能保持结合的生物标志物），所述检测 试剂能够（i)结合至如载玻片上呈现的生物标志物和（ii)产生可检测信号（通常通过缀 合至荧光染料）。通常要求将一种检测试剂/生物标志物添加至载玻片。存在能够定量生 物标志物的存在或浓度的许多其他方法，包括但不限于，免疫沉