FR 3127621 A1 20230331 FR 2209623 A 20220922 La présente invention concerne un système pour calculer une interaction entre des quantités caractéristiques caractérisé en ce qu’il comprend une unité de construction de modèle pour acquérir des données comprenant un vecteur de quantité caractéristique qui est une variable explicative, et des informations d’un événement qui sont une variable objective, et construire un modèle de classification et de prédiction ayant une structure d’arbre pour classer et prédire l’événement sur la base du vecteur de quantité caractéristique, une unité de calcul de score d’interaction pour calculer un score d’interaction dans lequel un degré d’association d’une interaction entre les quantités caractéristiques avec l’événement est évalué sur la base d’une position de la quantité caractéristique apparaissant dans un nœud constituant le modèle de classification et de prédiction, et d’une position de la quantité caractéristique dans le modèle de classification et de prédiction, et une unité de traitement de sortie. PROCÉDÉ DE CALCUL DE L’INTERACTION ENTRE DES QUANTITÉS CARACTÉRISTIQUES ET SYSTÈME DE CALCUL DE L’INTERACTION ENTRE DES QUANTITÉS CARACTÉRISTIQUES CONTEXTE DE L’INVENTION La présente invention concerne des techniques pour un procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques et un système pour calculer une interaction entre des quantités caractéristiques. Les recherches sur le microbiote intestinal humain au moyen de la technologie d’analyse métagénomique a a suscité un grand intérêt au niveau international. L’une des principales raisons de cela est qu’il est devenu clair qu’il existe une relation étroite entre le microbiote intestinal humain et la maladie. Par exemple, il a été rapporté qu’en plus des maladies liées au côlon telles que la colite pseudomembraneuse, l’obésité, le diabète, différentes maladies auto-immunes, le cancer du côlon, le cancer du foie, l’insuffisance rénale, l’insuffisance cardiaque, des maladies du système nerveux, des fonctions mentales et cérébrales telles que l’autisme, qui sont liées au mode de vie et aux habitudes alimentaires, sont associées au microbiote intestinal humain. Ainsi, des études récentes ont mis en évidence que la structure du microbiote intestinal est impliquée dans la fonction systémique quel que soit l’organe. En s’intéressant à la relation entre le microbiote intestinal et la maladie, il est attendu que de nouvelles méthodes de traitement et de prévention différentes des méthodes conventionnelles soient possibles pour différentes maladies. Le microbiote intestinal a une structure de flore très complexe dans laquelle un grand nombre d’espèces bactériennes interagissent les unes avec les autres, et interagit avec l’état de santé de l’hôte et les nutriments ingérés par l’hôte de façon à affecter la fonction physiologique de l’hôte. En conséquence, le microbiote intestinal pourrait être impliqué dans le développement de différentes maladies. Par conséquent, lors de l’analyse de l’association entre le microbiote intestinal et la maladie, il est important de prendre en compte l’interaction entre de nombreux facteurs, y compris des facteurs externes tels que l’état de santé et l’apport nutritionnel, en plus des facteurs internes au microbiote intestinal. Des procédés statistiques conventionnels sont souvent utilisés dans l’analyse d’association dans des études sur le microbiote intestinal. Cependant, étant donné que des tests multiples sont un problème dans le cas d’un grand nombre de facteurs dans les procédés statistiques conventionnels, des procédés d’apprentissage automatique qui sont excellents pour analyser un grand nombre de facteurs et leurs interactions ont suscité l’intérêt ces dernières années. JP-T-2020-520510 décrit une plate-forme de prédiction phénotypique pharmacologique pour des individus et des cohortes, dans laquelle « chez les patients qui ont ou peuvent avoir une maladie primaire ou comorbide, les phénotypes pharmacologiques peuvent être prédits par une collection de données panomiques, de données physiomiques, de données environnementales, de données sociomiques, de données démographiques et de données phénotypiques de résultats sur une certaine période de temps. Le moteur d’apprentissage automatique génère des modèles statistiques basés sur les données d’apprentissage des patients pour l’apprentissage, de façon à pouvoir prédire des phénotypes pharmacologiques, notamment la réponse aux médicaments et leur administration, les événements indésirables liés aux médicaments, le risque de maladie et de maladie comorbide, les interactions médicament-gène, les interactions médicament-médicament, et les interactions multimédicamenteuses. Ensuite, pour bénéficier d’un pouvoir prédictif supplémentaire, le modèle est appliqué à de nouvelles données de patients afin de prédire leurs phénotypes pharmacologiques et permettre la prise de décision clinique et de recherche, notamment le choix et les posologies des médicaments, la modification des schémas posologiques, l’optimisation de la polythérapie, la surveillance, et similaire pour bénéficier d’un pouvoir prédictif supplémentaire, de façon à éviter les événements indésirables et l’abus de substances, améliorer la réponse aux médicaments, améliorer les résultats pour les patients, diminuer les coûts de traitement et apporter des bénéfices pour la santé publique, et augmentant l’efficacité de la recherche en pharmacologie et dans d’autres domaines biomédicaux » (voir abrégé). Cependant, dans le procédé présenté dans JP-T-2020-520510, le modèle d’apprentissage automatique est utilisé pour prédire le phénotype pharmacologique du patient sur la base des données du nouveau patient. Par conséquent, il n’est pas possible d’extraire des facteurs importants dans la prédiction de phénotype pharmacologique à partir du modèle. La présente invention a été réalisée compte tenu d’un tel contexte et un objet de la présente invention est de déterminer aisément l’association entre des quantités caractéristiques et des événements. Afin de résoudre les problèmes mentionnés ci-dessus, la présente invention est caractérisée en ce qu’un dispositif arithmétique exécute une étape de construction de modèle consistant à acquérir des données comprenant un vecteur de quantité caractéristique qui est un ensemble de valeurs numériques de quantités caractéristiques et est une variable explicative, et d’informations d’un événement qui sont une variable objective, et construction d’un modèle de classification et de prédiction ayant une structure d’arbre pour classer et prédire l’événement sur la base du vecteur de quantité caractéristiques, une étape de calcul de score d’interaction consistant à calculer un score d’interaction dans lequel un degré d’association d’une interaction entre les quantités caractéristiques avec l’événement est évalué sur la base d’une position de la quantité caractéristique apparaissant dans un nœud constituant le modèle de classification et de prédiction, et d’une position de la quantité caractéristique dans le modèle de classification et de prédiction dans lequel la position de la quantité caractéristique apparaissant dans le nœud a été permutée, et une étape de sortie consistant à délivrer le score d’interaction calculé à une unité de sortie. D’autres solutions sont décrites de manière adéquate dans les modes de réalisation. Selon la présente invention, l’association entre la quantité caractéristique et l’événement peut être facilement déterminée. La est un schéma représentant un exemple de configuration d’un système arithmétique selon le mode de réalisation ; La est un organigramme représentant une procédure de traitement global exécutée dans un premier mode de réalisation ; La est un schéma représentant un exemple de données d’apprentissage dans le premier mode de réalisation ; La est un organigramme représentant une procédure de traitement de calcul de score d’interaction exécutée dans le premier mode de réalisation ; La est un schéma (n° 1) représentant une partie d’un arbre de décision obtenu en conséquence de l’application d’une forêt aléatoire aux données d’apprentissage ; La est un schéma (n° 2) représentant une partie de l’arbre de décision obtenu en conséquence de l’application de la forêt aléatoire aux données d’apprentissage ; La est un schéma (n° 3) représentant une partie de l’arbre de décision obtenu en conséquence de l’application de la forêt aléatoire aux données d’apprentissage ; La est un schéma représentant un exemple d’un résultat de calcul d’un score d’interaction pour une combinaison de deux quantités caractéristiques ; La est un schéma représentant un exemple d’un écran de sortie dans le premier mode de réalisation ; La est un schéma représentant un exemple d’un écran de sortie dans un deuxième mode de réalisation ; et La est un schéma représentant un exemple de données d’apprentissage dans un troisième mode de réalisation. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques, dans lequel une unité arithmétique exécute une étape de construction de modèle consistant à acquérir des données comprenant un vecteur de quantité caractéristique qui est un ensemble de valeurs numériques de quantités caractéristiques et est une variable explicative, et des informations d’un événement qui sont une variable objective, et construire un modèle de classification et de prédiction ayant une structure d’arbre pour classer et prédire l’événement sur la base du vecteur de quantité caractéristique ; une étape de calcul de score d’interaction consistant à calculer un score d’interaction dans lequel un degré d’association d’une interaction entre les quantités caractéristiques avec l’événement est évalué sur la base d’une position de la quantité caractéristique apparaissant dans un nœud constituant le modèle de classification et de prédiction, et d’une position de la quantité caractéristique dans le modèle de classification et de prédiction dans lequel la position de la quantité caractéristique apparaissant dans le nœud a été permutée ; et une étape de sortie consistant à délivrer le score d’interaction calculé à une unité de sortie. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 1, dans lequel le modèle de classification et de prédiction ayant une structure d’arbre est généré par une forêt aléatoire, et dans l’étape de calcul de score d’interaction, les étapes suivantes sont exécutées : une première étape de calcul de nombre de branches de recherche consistant à calculer le nombre de branches de recherche, qui sont des chemins vers un nœud de branche où toutes les quantités caractéristiques cibles apparaissent suivant un chemin d’un nœud de racine vers l’aval dans chacun des arbres de décision générés par la forêt aléatoire, une première étape d’addition dans laquelle le nombre de branches de recherche est additionné pour tous les arbres de décision, une étape de permutation consistant à permuter les quantités caractéristiques apparaissant dans l’arbre de décision pour chaque arbre de décision, une deuxième étape de calcul de nombre de branches de recherche consistant à calculer le nombre de branches de recherche pour chaque arbre de décision pour lequel la permutation a été effectuée, une deuxième étape d’addition dans laquelle le nombre de branches de recherche calculé dans la deuxième étape de calcul de nombre de branches de recherche est additionné pour tous les arbres de décision, une étape de calcul de valeur moyenne consistant à répéter de l’étape de permutation à la deuxième étape d’addition une pluralité de fois et calculer une valeur moyenne des résultats de la deuxième étape d’addition sur la base du résultat de la deuxième étape d’addition, et une étape de soustraction consistant à soustraire le résultat de l’étape de calcul de valeur moyenne du résultat de la première étape d’addition. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 2, dans lequel une étape de division consistant à calculer un écart type concernant le résultat de la deuxième étape d’addition sur la base des résultats de la deuxième étape d’addition et de l’étape de calcul de valeur moyenne, et diviser le résultat de l’étape de soustraction par l’écart type est exécutée. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 1, dans lequel l’événement peut être classé dans une catégorie prédéterminée par une variable qualitative. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 1, dans lequel l’événement a une valeur numérique. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 1, dans lequel le fait que l’interaction entre les quantités caractéristiques associées à l’événement est associée positivement ou négativement à l’événement est évalué au moyen du résultat de l’application du vecteur de quantité caractéristique à une analyse de régression. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 1, dans lequel la quantité caractéristique a une structure de flore de microbiote intestinal et au moins l’un parmi les nutriments ingérés et les informations de santé en tant que quantité caractéristique. Procédé de calcul d’une interaction entre des quantités caractéristiques selon la revendication 1, dans lequel l’événement est une information sur une maladie prédéterminée. Système pour calculer une interaction entre des quantités caractéristiques comprenant : une unité de construction de modèle pour acquérir des données comprenant un vecteur de quantité caractéristique qui est un ensemble de valeurs numériques de quantités caractéristiques et est une variable explicative, et des informations d’un événement qui sont une variable objective, et construire un modèle de classification et de prédiction ayant une structure d’arbre pour classer et prédire l’événement sur la base du vecteur de quantité caractéristique ; une unité de calcul de score d’interaction pour calculer un score d’interaction dans lequel le degré d’association de l’interaction entre les quantités caractéristiques avec l’événement est évalué sur la base d’une position de la quantité caractéristique apparaissant dans un nœud constituant le modèle de classification et de prédiction, et d’une position de la quantité caractéristique dans le modèle de classification et de prédiction dans lequel la position de la quantité caractéristique apparaissant dans le nœud a été permutée ; et une unité de traitement de sortie pour délivrer le score d’interaction calculé à une unité de sortie.