(57)【要約】【課題】妊娠前にＨＤＰの発症リスクを把握すること、又は妊娠初期に発症予測をすることを容易にすると共に、妊娠毎に発症予測を行わなくても良いＨＤＰの発症予測装置を提供する。【解決手段】発症予測装置は、妊娠高血圧症候群に罹患している妊婦を含む複数の妊婦におけるＤＮＡ変異の情報から、妊娠高血圧症候群に関連するＤＮＡ変異の情報を取得するモデル作成情報取得部と、モデル作成情報取得部が取得したＤＮＡ変異の情報を用いて記妊娠高血圧症候群の発症を予測する予測モデルを作成する作成部と、予測対象となる被験者における、妊娠高血圧症候群に関連するＤＮＡ変異の情報を取得する被験者情報取得部と、作成部が作成した予測モデルと、被験者情報取得部が取得したＤＮＡ変異の情報とを用いて、予測対象となる被験者における妊娠高血圧症候群の発症を予測する予測部と、を有する。【選択図】図１
2020038412.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
妊娠高血圧症候群に罹患している妊婦を含む複数の妊婦におけるＤＮＡ変異の情報から、前記妊娠高血圧症候群に関連するＤＮＡ変異の情報を取得するモデル作成情報取得部と、
前記モデル作成情報取得部が取得した前記ＤＮＡ変異の情報を用いて、前記妊娠高血圧症候群の発症を予測する予測モデルを作成する作成部と、
予測対象となる被験者における、前記妊娠高血圧症候群に関連するＤＮＡ変異の情報を取得する被験者情報取得部と、
前記作成部が作成した前記予測モデルと、前記被験者情報取得部が取得した前記ＤＮＡ変異の情報とを用いて、前記予測対象となる被験者における前記妊娠高血圧症候群の発症を予測する予測部と、
を有する、発症予測装置。
【請求項２】
前記妊娠高血圧症候群に関連するＤＮＡ変異の情報は、前記妊娠高血圧症候群に関連する一塩基多型の候補リストに記憶された１つ以上の一塩基多型の情報を含む、請求項１に記載の発症予測装置。
【請求項３】
前記候補リストは、ＤＮＡ変異絞込装置によって絞り込まれた前記妊娠高血圧症候群に関連する一塩基多型の候補の一部又は全部を含み、
前記ＤＮＡ変異絞込装置は、
前記妊娠高血圧症候群に罹患している被験者を含む複数の被験者から収集した、前記妊娠高血圧症候群に関連する量的形質の連続的な計測値から特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記複数の被験者における一塩基多型の情報を取得するＤＮＡ変異情報取得部と、
前記特徴量と前記一塩基多型の情報に含まれる一塩基多型との関連を解析する解析部と、
前記解析部の解析結果に基づいて、前記妊娠高血圧症候群に関連する一塩基多型の候補を抽出するＤＮＡ変異抽出部と、
を有する、請求項２に記載の発症予測装置。
【請求項４】
前記候補リストは、前記ＤＮＡ変異絞込装置によって絞り込まれた前記妊娠高血圧症候群に関連する一塩基多型の候補のうち、前記妊娠高血圧症候群に関連する遺伝子、又は前記遺伝子の近傍に存在する１つ以上の一塩基多型の情報を含む、請求項３に記載の発症予測装置。
【請求項５】
前記候補リストは、図１２、図１３又は図１４に記載されたｒｓ番号で特定される一塩基多型の情報を含む、請求項２乃至４のいずれか一項に記載の発症予測装置。
【請求項６】
前記作成部は、前記候補リストに含まれる一塩基多型の候補のうち、一塩基多型の有害度を示す値が閾値以上である１つ以上の一塩基多型の情報を用いて、前記予測モデルを作成する、請求項２乃至５のいずれか一項に記載の発症予測装置。
【請求項７】
前記被験者情報取得部が取得した前記ＤＮＡ変異の情報に、前記妊娠高血圧症候群に関連するＤＮＡ変異の情報の一部が含まれていない場合、
前記作成部は、前記妊娠高血圧症候群に関連するＤＮＡ変異の情報から、前記被験者情報取得部が取得したＤＮＡ変異の情報に含まれていないＤＮＡ変異の情報を除外して、前記予測モデルを作成する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の発症予測装置。
【請求項８】
前記作成部は、前記妊娠高血圧症候群を発症するか否かを予測する予測モデルを作成し、
前記予測部は、前記被験者が前記妊娠高血圧症候群を発症するか否かを予測する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の発症予測装置。
【請求項９】
前記作成部は、前記妊娠高血圧症候群を発症する危険度を予測する予測モデルを作成し、
前記予測部は、前記被験者が前記妊娠高血圧症候群を発症する危険度を予測する、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の発症予測装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の発症予測装置と、
前記発症予測装置で用いられる妊娠高血圧症候群に関連するＤＮＡ変異の候補リストを作成するＤＮＡ変異絞込装置と、
を含む発症予測システムであって、
前記ＤＮＡ変異絞込装置は、
前記妊娠高血圧症候群に罹患している被験者を含む複数の被験者から収集した、前記妊娠高血圧症候群に関連する量的形質の連続的な計測値から特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記複数の被験者における一塩基多型の情報を取得するＤＮＡ変異情報取得部と、
前記特徴量と前記一塩基多型の情報に含まれる一塩基多型との関連を解析する解析部と、
前記解析部の解析結果に基づいて、前記妊娠高血圧症候群に関連するＤＮＡ変異の候補を抽出するＤＮＡ変異抽出部と、
を有する、発症予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発症予測装置、及び発症予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
妊娠高血圧症候群の発症の有無や発症の危険性等を予測する技術が知られている。例えば、代謝物バイオマーカーとしてスフィンゴシン−１−リン酸塩を使用して、妊婦の高血圧障害の危険性を早期に予測する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、妊娠高血圧症候群の発症予測に関する研究も多く行われている。
【０００４】
例えば、妊娠高血圧症候群の一種である妊娠高血圧腎症の発症が疑われる、妊娠２４週０日〜３６週６日の単胎妊娠の女性１０５０名を対象として、血清中における２つの化合物の濃度比（soluble fms-like tyrosine kinase-1(sFlt-1)/ placental growth factor(PlGF)比）が、その後の妊娠高血圧腎症の発症を予測し得るかを検証した研究が報告されている（例えば、非特許文献１参照）。この研究によれば、sFlt-1/PlGF 比が３８以下となった場合、１週間以内の妊娠高血圧腎症の発症が除外される陰性的中率は９９．３％であり、３８を超えた場合、４週間以内の妊娠高血圧腎症の発症が認められる陽性的中率は３６．７％であった。
【０００５】
また、早期に妊娠高血圧腎症を発症した３５人と、正常妊婦４０人の血液から抽出した転写産物の一種であるsmall ncRNAを解析した研究が報告されている（例えば、非特許文献２参照）。この研究によれば、妊娠高血圧腎症の罹患群と、非罹患群とで発現量に違いがあるsmall ncRNAが２５個見つかり、予測マーカーとしての可能性が示唆された。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−１４６８５号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Harald Zeisler, et.al. "Predictive Value of the sFlt-1:PlGF Ratio in Women with Suspected Preeclampsia" N Engl J Med 374;13-22, 2016.
【非特許文献２】Yoffe, L, et al. "Early Detection of Preeclampsia Using Circulating Small non-coding RNA.", Scientific Reports volume 8, Article number: 3401 (2018)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
妊娠高血圧症候群（以下HDP: Hypertensive Disorders of Pregnancy）は、周産期の母体死亡の主な原因となる危険な疾患であるが、当該疾患の予測は難しく、分娩以外に根本的な治療方法がない。
【０００９】
また、ＨＤＰは、早期に治療を行うことで疾患の発症予防や重篤化を防ぐことが可能であると期待されているが、従来の技術では、妊娠後に変動する体内物質を用いて発症予測が行われている。
【００１０】
従って、従来の技術では、妊娠前にＨＤＰの発症リスクを把握すること、又は妊娠初期にＨＤＰの発症を予測することは困難であった。
【００１１】
本発明の実施形態は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、妊娠前にＨＤＰの発症リスクを把握すること、又は妊娠初期に発症予測をすることを容易にすると共に、妊娠毎に発症予測を行わなくても良いＨＤＰの発症予測装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の課題を解決するため、本発明の一実施形態に係る発症予測装置は、ＨＤＰに罹患している妊婦を含む複数の妊婦におけるＤＮＡ変異の情報から、前記ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を取得するモデル作成情報取得部と、前記モデル作成情報取得部が取得した前記ＤＮＡ変異の情報を用いて、前記ＨＤＰの発症を予測する予測モデルを作成する作成部と、予測対象となる被験者における、前記ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を取得する被験者情報取得部と、前記作成部が作成した前記予測モデルと、前記被験者情報取得部が取得した前記ＤＮＡ変異の情報とを用いて、前記予測対象となる被験者における前記ＨＤＰの発症を予測する予測部と、を有する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の一実施形態によれば、ＨＤＰの発症リスクを妊娠前に把握すること、又は妊娠初期に予測することを容易にすると共に、妊娠毎に発症予測を行わなくても良いＨＤＰの発症予測装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】一実施形態に係る発症予測装置の構成例を示す図である。
【図２】一実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。
【図３】第１の実施形態に係る発症予測処理の例を示すフローチャートである。
【図４】第２の実施形態に係る発症予測処理の例を示すフローチャートである。
【図５】第３の実施形態に係る発症予測装置の処理の例を示すフローチャートである。
【図６】第４の実施形態に係る発症予測装置の処理の例を示すフローチャートである。
【図７】第５の実施形態に係る発症予測システムの構成例を示す図である。
【図８】第５の実施形態に係るＤＮＡ変異の絞込処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】第５の実施形態に係る特徴量抽出処理の例を示すフローチャートである。
【図１０】第５の実施形態に係る特徴量の一例について説明するための図である。
【図１１】第５の実施形態に係るＤＮＡ変異の絞込処理の別の一例を示すフローチャートである。
【図１２】一実施形態に係る候補リストに含まれる一塩基多型の候補の例を示す図（１）である。
【図１３】一実施形態に係る候補リストに含まれる一塩基多型の候補の例を示す図（２）である。
【図１４】一実施形態に係る候補リストに含まれる一塩基多型の候補の例を示す図（３）である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、以下で説明する実施の形態は一例であり、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られない。
【００１６】
＜発症予測装置の構成＞
図１、２を用いて、一実施形態に係る発症予測装置の構成について説明する。発症予測装置１００は、コンピュータの構成を有する情報処理装置、又は複数の情報処理装置を含むシステムである。発症予測装置１００は、例えば、図２に示すような、一般的なコンピュータ２００のハードウェア構成を備えている。
【００１７】
発症予測装置１００は、例えば、予測対象となる被験者における妊娠高血圧症候群（以下HDP: Hypertensive Disorders of Pregnancy）の発症を予測し、予測結果を出力する。なお、ＨＤＰの発症の予測には、例えば、被験者がＨＤＰを発症するか否か、被験者がＨＤＰを発症する危険度等が含まれる。
【００１８】
図１は、一実施形態に係る発症予測装置１００の構成例を示す図である。発症予測装置１００は、例えば、図２のプロセッサ２０１で所定のプログラムを実行することにより、図１に示すデータ取得部１０１、モデル作成情報取得部１０２、予測モデル作成部１０３、ＤＮＡ検体取得部１０４、ＤＮＡ配列特定部１０５、ＤＮＡ変異情報抽出部１０６、発症予測部１０７、結果出力部１０８、決定部１０９、及び記憶部１１０等を実現している。
【００１９】
なお、上記の各機能構成のうち、少なくとも一部は、ハードウェアによって実現されるものであっても良い。
【００２０】
データ取得部１０１は、予測モデルの作成用のデータとなる、ＨＤＰに罹患している妊婦を含む複数の妊婦におけるＤＮＡ変異の情報を取得する。データ取得部１０１が取得するデータは、例えば、ＨＤＰに関するコホート研究で得られたサンプルデータであっても良いし、外部のデータベース等から取得したデータであっても良い。また、データ取得部１０１は、外部サーバ等の外部装置からデータを取得するものであっても良いし、記憶部１１０に予め記憶したデータを取得するものであっても良い。
【００２１】
なお、ＤＮＡ（DeoxyriboNucleic Acid：デオキシリボ核酸）は、遺伝情報を記録している物質であり、約３０億対の塩基から構成されている。ＤＮＡには、遺伝情報を含む特定の領域（塩基配列）である遺伝子が含まれる。
【００２２】
ＤＮＡ変異は、ＤＮＡにおける構造（塩基配列）の変異であり、例えば、一塩基多型（SNP: Single Nucleotide Polymorphism）、コピー数多型（CNV: Copy Number Variation）、ＤＮＡの欠失、挿入等が含まれ得る。
【００２３】
好ましくは、データ取得部１０１が取得するデータには、ＨＤＰに罹患している妊婦を含む複数の妊婦における一塩基多型の情報が含まれる。
【００２４】
モデル作成情報取得部１０２は、データ取得部１０１が取得した、ＨＤＰに罹患している妊婦を含む複数の妊婦におけるＤＮＡ変異の情報から、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を取得する。
【００２５】
なお、上記のＨＤＰに関連するＤＮＡ変異は、例えば、後述する決定部１０９によって事前に決定されるものであっても良いし、記憶部１１０に予め記憶されているものであっても良い。
【００２６】
好ましくは、モデル作成情報取得部１０２が取得するＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報には、上記のＨＤＰに関連する一塩基多型の情報が含まれる。
【００２７】
予測モデル作成部１０３は、モデル作成情報取得部１０２が取得したＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を用いて、ＨＤＰの発症を予測する予測モデルを作成する。
【００２８】
例えば、予測モデル作成部１０３は、モデル作成情報取得部１０２が取得したＨＤＰに関連する一塩基多型の情報を特徴量のデータとし、ＨＤＰの発症の有無を回答データとして機械学習を行い、ＨＤＰの発症の有無を予測する予測モデルを作成する。
【００２９】
この場合、予測対象となる被験者における、ＨＤＰに関連する一塩基多型の情報を予測モデルに入力することにより、被験者がＨＤＰを発症するか否かを予測する予測結果が得られる。
【００３０】
別の一例として、予測モデル作成部１０３は、モデル作成情報取得部１０２が取得したＨＤＰに関連する一塩基多型の情報を、所定の比率で学習用データと評価用データに分ける。また、予測モデル作成部１０３は、学習用データを用いて、例えば、Ｅｌａｓｔｉｃ ｎｅｔにて特徴量を選択して、複数の予測モデルを作成し、評価用データを予測モデルに適用して、精度が最良のものを選択するものであっても良い。
【００３１】
なお、予測モデルの作成には様々な手法がある。予測モデル作成部１０３は、Ｅｌａｓｔｉｃ ｎｅｔに限られず、ｌａｓｓｏ、ａｄａｐｔｉｖｅ ｅｌａｓｔｉｃ ｎｅｔ、ａｄａｐｔｉｖｅ ｌａｓｓｏ等の手法を用いて予測モデルを作成するものであっても良い。
【００３２】
ＤＮＡ検体取得部１０４は、予測対象となる被験者のＤＮＡ検体、又はＤＮＡ検体の情報を取得する。例えば、ＤＮＡ検体取得部１０４は予測対象となる被験者の血液、唾液、毛髪等から取得されたＤＮＡ検体、又はＤＮＡ検体の情報を取得する。
【００３３】
ＤＮＡ配列特定部１０５は、ＤＮＡ検体取得部１０４が取得した、被験者の検体、又は検体の情報を解析し、ＤＮＡ配列情報（以下、ＤＮＡ情報と呼ぶ）を特定する。
【００３４】
ＤＮＡ変異情報抽出部１０６は、例えば、ＤＮＡ配列特定部１０５が特定したＤＮＡ配列の情報から、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を抽出する。
【００３５】
なお、ＤＮＡ検体取得部１０４、ＤＮＡ配列特定部１０５、及びＤＮＡ変異情報抽出部１０６は、予測対象となる被験者における、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を取得する被験者情報取得部１２０の一例である。
【００３６】
例えば、被験者情報取得部１２０は、予測対象となる被験者のＤＮＡ検体からＤＮＡ配列の情報を解析するＤＮＡ配列解析装置等の外部装置から、被験者のＤＮＡ配列の情報を取得するものであっても良い。この場合、ＤＮＡ変異情報抽出部１０６は、外部装置から取得したＤＮＡ情報から、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を抽出する。
【００３７】
さらに、被験者情報取得部１２０は、予測対象となる被験者のＤＮＡ検体からＤＮＡ配列の情報を特定すると共に、被験者のＤＮＡ変異の情報を取得するＤＮＡ変異解析装置等の外部装置から、予測対象となる被験者のＤＮＡ変異の情報を取得するものであっても良い。この場合、ＤＮＡ変異情報抽出部１０６は、外部装置から取得したＤＮＡ変異の情報の中から、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を抽出する。
【００３８】
このように、発症予測装置１００は、ＤＮＡ検体取得部１０４、ＤＮＡ配列特定部１０５等を、必ずしも有していなくても良い。
【００３９】
好ましくは、ＤＮＡ変異情報抽出部１０６が抽出するＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報には、ＨＤＰに関連する一塩基多型の情報が含まれる。
【００４０】
発症予測部１０７は、予測モデル作成部１０３が作成した予測モデルと、ＤＮＡ変異情報抽出部１０６（又は被験者情報取得部１２０）が取得したＤＮＡ変異の情報とを用いて、予測対象となる被験者におけるＨＤＰの発症を予測する。
【００４１】
例えば、発症予測部１０７は、予測モデル作成部１０３が作成した予測モデルに、ＤＮＡ変異情報抽出部１０６（又は被験者情報取得部１２０）が取得したＤＮＡ変異の情報を入力することにより、被験者がＨＤＰを発症するか否かを予測する。
【００４２】
或いは、発症予測部１０７は、予測モデル作成部１０３が作成した予測モデルに、ＤＮＡ変異情報抽出部１０６（又は被験者情報取得部１２０）が取得したＤＮＡ変異の情報を入力することにより、ＨＤＰを発症するかどうかを判断する数値を求めるものであっても良い。
【００４３】
この場合、発症予測部１０７は、この数値が、閾値を超えた場合（若しくは下回った場合）被験者がＨＤＰを発症すると判断し、閾値を超えない場合（若しくは上回った場合）、被験者がＨＤＰを発症しないと予測しても良い。さらに、発症予測部１０７は、この数値を複数の範囲にレベル分けし、求めた数値がどの範囲に属するかによって、被験者がＨＤＰを発症する危険度を予測するものであっても良い。
【００４４】
結果出力部１０８は、発症予測部１０７が予測した予測結果を、例えば、図２の出力装置２０５等に出力する。
【００４５】
決定部１０９は、発症予測に用いる、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を決定する。例えば、記憶部１１０には、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の候補のリストである候補リスト１１１が、予め記憶されている。また、決定部１０９は、候補リスト１１１に記憶されているＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の候補の中から、発症予測に用いる、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を決定する。
【００４６】
一例として、決定部１０９は、候補リスト１１１に記憶されているＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の候補の一覧を、出力装置２０５等に表示させて、選択されたＤＮＡ変異の情報を、発症予測に用いるＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報に決定するものであっても良い。
【００４７】
別の一例として、決定部１０９は、候補リスト１１１に記憶されている各候補の情報、又は外部サーバ等の外部装置から取得した各候補の情報を用いて、発症予測に用いるＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を決定するものであっても良い。
【００４８】
記憶部１１０は、例えば、図２のプロセッサ２０１で実行されるプログラム、及びストレージ２０３、メモリ２０２等によって実現され、前述した候補リスト１１１を含む様々なデータ、情報等を記憶する。
【００４９】
（ハードウェア構成）
図２は、一実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。発症予測装置１００は、物理的には、プロセッサ２０１、メモリ２０２、ストレージ２０３、入力装置２０４、出力装置２０５、通信装置２０６、及びバス２０７等を含むコンピュータ２００として構成されても良い。なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニット等に読み替えることができる。
【００５０】
プロセッサ２０１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ２０１は、周辺装置とのインタフェース、制御装置、演算装置、レジスタ等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されても良い。
【００５１】
また、プロセッサ２０１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ２０３及び／又は通信装置２０６からメモリ２０２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、発症予測装置１００の動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。発症予測装置１００において実行される各種処理は、１つのプロセッサ２０１で実行されても良いし、２以上のプロセッサ２０１により同時又は逐次に実行されても良い。プロセッサ２０１は、１以上のチップで実装されても良い。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【００５２】
メモリ２０２は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の少なくとも１つで構成されても良い。メモリ２０２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）等と呼ばれても良い。メモリ２０２は、本発明の一実施の形態に係るＤＮＡ変異絞込方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール等を保存することができる。
【００５３】
ストレージ２０３は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）等の光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、スマートカード、フラッシュメモリ（例えば、カード、スティック、キードライブ）、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ等の少なくとも１つで構成されても良い。ストレージ２０３は、補助記憶装置と呼ばれても良い。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ２０２及び／又はストレージ２０３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であっても良い。
【００５４】
入力装置２０４は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ等）である。出力装置２０５は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカ、ＬＥＤランプ等）である。なお、入力装置２０４及び出力装置２０５は、一体となった構成（例えば、タッチパネルディスプレイ）であっても良い。
【００５５】
通信装置２０６は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュール等ともいう。また、通信装置２０６は、近距離無線通信により、外部装置と直接通信を行う機能を有していても良い。
【００５６】
上記のプロセッサ２０１やメモリ２０２等の各装置は、情報を通信するためのバス２０７で接続される。バス２０７は、単一のバスで構成されても良いし、装置間で異なるバスで構成されても良い。
【００５７】
＜処理の流れ＞
続いて、本実施形態に係る発症予測方法の処理の流れについて説明する。
【００５８】
［第１の実施形態］
図３は、第１の実施形態に係る発症予測処理の例を示すフローチャートである。この処理は、発症予測装置１００が、予測対象となる被験者がＨＤＰを発症するか否かを予測する発症予測処理の一例を示している。
【００５９】
ステップＳ３０１において、発症予測装置１００の決定部１０９は、候補リスト１１１に記憶されている、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の候補の中から、発症予測に用いるＤＮＡ変異の情報を決定する。
【００６０】
例えば、決定部１０９は、候補リスト１１１に記憶されているＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の候補の一覧を、出力装置２０５等に選択可能に表示させて、選択されたＤＮＡ変異の情報を、発症予測に用いるＤＮＡ変異の情報を決定しても良い。
【００６１】
また、決定部１０９は、候補リスト１１１に記憶されているＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の候補（全部）を、発症予測に用いるＤＮＡ変異の情報として決定しても良い。さらに、決定部１０９は、候補リスト１１１に記憶されている各候補の情報、又は外部サーバ等の外部装置から取得した各候補の情報を用いて、発症予測に用いるＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を決定しても良い。
【００６２】
なお、この処理は、ステップＳ３０２以降の処理を開始する前に、少なくとも１回実行されていれば良く、ユーザは、必要に応じて、この処理を実行、又は省略することができる。
【００６３】
ステップＳ３０２において、発症予測装置１００は、ＨＤＰに罹患している妊婦を含む複数の妊婦におけるＤＮＡ変異の情報から、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を取得する。例えば、データ取得部１０１は、ＨＤＰに罹患している妊婦を含む複数の妊婦におけるＤＮＡ変異の情報を取得する。また、モデル作成情報取得部１０２は、データ取得部１０１が取得したＤＮＡ変異の情報から、ステップＳ３０１で決定された発症予測に用いる、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を取得（抽出）する。
【００６４】
ステップＳ３０３において、発症予測装置１００の予測モデル作成部１０３は、ステップＳ３０２で取得したＤＮＡ変異の情報を用いて、ＨＤＰの発症を予測する予測モデルを作成する。
【００６５】
例えば、予測モデル作成部１０３は、モデル作成情報取得部１０２が取得したＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を、所定の比率で学習用データと評価用データに分ける。また、予測モデル作成部１０３は、学習用データを用いて、Ｅｌａｓｔｉｃ ｎｅｔにて特徴量を選択して、複数の予測モデルを作成し、評価用データを予測モデルに適用して、精度が最良のものを選択する。
【００６６】
或いは、予測モデル作成部１０３は、モデル作成情報取得部１０２が取得したＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を特徴量のデータとし、ＨＤＰの発症の有無を回答データとして機械学習を行い、ＨＤＰの発症の有無を予測する予測モデルを作成しても良い。
【００６７】
また、発症予測装置１００は、例えば、ステップＳ３０２、Ｓ３０３の処理と並行して、或いは、ステップＳ３０２、ステップＳ３０３の処理の前後に、ステップＳ３０４、Ｓ３０５の処理を実行する。
【００６８】
ステップＳ３０４において、発症予測装置１００のＤＮＡ配列特定部１０５は、ＤＮＡ検体取得部１０４が取得した、被験者の検体、又は検体の情報を解析し、ＤＮＡ情報（ＤＮＡ配列の情報）を取得する。
【００６９】
なお、発症予測装置１００は、前述したように、被験者のＤＮＡ検体からＤＮＡ配列の情報を特定し、被験者のＤＮＡ変異の情報を取得するＤＮＡ変異解析装置等の外部装置から、予測対象となる被験者のＤＮＡ変異の情報を取得するものであっても良い。
【００７０】
ステップＳ３０５において、発症予測装置１００のＤＮＡ変異情報抽出部１０６は、ステップＳ３０４で取得したＤＮＡ情報から、ステップＳ３０１で決定された、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を取得する。
【００７１】
ステップＳ３０６において、発症予測装置１００の発症予測部１０７は、予測モデル作成部１０３が作成した予測モデルに、ＤＮＡ変異情報抽出部１０６が抽出した被験者のＤＮＡ変異情報を入力する。これにより、例えば、機械学習の手法による、ＨＤＰを発症するかどうかを判断する数値が算出される。
【００７２】
ステップＳ３０７において、発症予測部１０７は、被験者がＨＤＰを発症するか否かを予測する。例えば、発症予測部１０７は、ステップＳ３０６で算出した数値が閾値を超えている場合、被験者がＨＤＰを発症すると予測し、ステップＳ３０６で算出した数値が閾値を超えていない場合、被験者がＨＤＰを発症しないと予測しても良い。
【００７３】
なお、ステップＳ３０６、Ｓ３０７に示す処理は一例である。例えば、予測モデルが、ステップＳ３０２で取得したＤＮＡ変異の情報を特徴量のデータとし、ＨＤＰの発症の有無を回答データとして機械学習により作成した予測モデルである場合、予測モデルに被験者のＤＮＡ変異情報を入力することにより予測結果が得られる。
【００７４】
ステップＳ３０８において、発症予測装置１００の結果出力部１０８は、発症予測部１０７による予測結果を、出力装置２０５を用いて出力（例えば、表示、ファイルに保存等）する。
【００７５】
上記の処理により、本実施形態によれば、被験者がＨＤＰを発症するか否かを妊娠前、又は妊娠初期に予測することを容易にすると共に、妊娠毎に発症予測を行わなくても良いＨＤＰの発症予測装置、発症予測システム、及び発症予測方法を提供することができる。
【００７６】
例えば、従来の技術では、妊娠後に変動する体内物質を用いてＨＤＰの発症予測が行われていたので、ＨＤＰの発症を妊娠前、又は妊娠の初期に予測することが困難であった。
【００７７】
一方、本実施形態に係る発症予測装置によれば、予測対象となる被験者が、妊娠前であっても、被験者がＨＤＰを発症するか否かを予測することができる。
【００７８】
また、従来の技術では、妊娠毎に被験者検査が行われていたが、本実施形態に係る発症予測装置によれば、妊娠毎に被験者の検査を行わなくても、例えば、１度の検査でＨＤＰの発症を予測することができるようになる。
【００７９】
［第２の実施形態］
第１の実施形態では、発症予測装置１００が、予測対象となる被験者がＨＤＰを発症するか否かを予測する場合の処理の例について説明した。第２の実施形態では、発症予測装置１００が、予測対象となる被験者がＨＤＰを発症する危険度（発症リスク等）を予測する場合の処理の例について説明する。
【００８０】
図４は、第２の実施形態に係る発症予測処理の例を示すフローチャートである。なお、図４に示すステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０４、Ｓ３０５の処理は、図３で説明した第１の実施形態におけるステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０４、Ｓ３０５の処理と同様なので、ここでは第１の実施形態との相違点を中心に説明を行う。また、他の処理についても、基本的な処理内容は第１の実施形態と同様なので、ここでは、第１の実施形態と同様の処理に関する詳細な説明は省略する。
【００８１】
ステップＳ４０１において、発症予測装置１００の予測モデル作成部１０３は、ステップＳ３０２で取得したＤＮＡ変異の情報を用いて、ＨＤＰを発症する危険度を予測する予測モデルを作成する。
【００８２】
例えば、予測モデル作成部１０３は、第１の実施形態と同様に、モデル作成情報取得部１０２が取得したＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を、所定の比率で学習用データと評価用データに分ける。また、予測モデル作成部１０３は、学習用データを用いて、Ｅｌａｓｔｉｃ ｎｅｔにて特徴量を選択して、複数の予測モデルを作成し、評価用データを予測モデルに適用して、精度が最良のものを選択する。
【００８３】
ステップＳ４０２において、発症予測装置１００の発症予測部１０７は、予測モデル作成部１０３が作成した予測モデルに、ＤＮＡ変異情報抽出部１０６が抽出した被験者のＤＮＡ変異情報を入力する。これにより、例えば、機械学習の手法による、ＨＤＰを発症するかどうかを判断する数値が算出される。
【００８４】
ステップＳ４０３において、発症予測部１０７は、被験者がＨＤＰを発症する危険度を予測する。例えば、発症予測部１０７は、ステップＳ４０２で算出される数値の大きさを複数の範囲にレベル分けし、算出された数値がどの範囲に含まれるかによって、被験者がＨＤＰを発症する危険度（レベル）を予測しても良い。
【００８５】
ステップＳ４０４において、発症予測装置１００の結果出力部１０８は、発症予測部１０７による予測結果を、出力装置２０５を用いて出力（例えば、表示、ファイルに保存等）する。
【００８６】
上記の処理により、本実施形態によれば、ＨＤＰの発症の危険度を妊娠前、又は妊娠初期に予測することを容易にすると共に、妊娠毎に発症予測を行わなくても良いＨＤＰの発症予測装置、発症予測システム、及び発症予測方法を提供することができる。
【００８７】
なお、発症予測装置１００は、第１の実施形態と第２の実施形態とを組み合わせて、予測対象となる被験者がＨＤＰを発症するか否かを示す第１の予測結果と、被験者がＨＤＰを発症する危険度を示す第２の予測結果とを予測するものであっても良い。
【００８８】
［第３の実施形態］
第３の実施形態では、予測対象となる被験者のＤＮＡ変異の情報に、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報の一部が含まれていない場合の処理の例について説明する。
【００８９】
図５は、第３の実施形態に係る発症予測処理の例を示すフローチャートである。なお、図５に示すステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０４、Ｓ３０５の処理は、図３で説明した第１の実施形態におけるステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０４、Ｓ３０５の処理と同様なので、ここでは第１の実施形態との相違点を中心に説明を行う。また、他の処理についても、基本的な処理内容は第１の実施形態と同様なので、ここでは、第１の実施形態と同様の処理に関する詳細な説明は省略する。
【００９０】
ステップＳ５０１において、発症予測装置１００の予測モデル作成部１０３は、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報のうち、被験者が有していないＤＮＡ変異の情報があるか否かを判断する。
【００９１】
ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報のうち被験者が有していないＤＮＡ変異の情報がない場合、予測モデル作成部１０３は、処理をステップＳ５０２に移行させる。一方、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報のうち被験者が有していないＤＮＡ変異の情報がある場合、予測モデル作成部１０３は、処理をステップＳ５０２に移行させる。
【００９２】
ステップＳ５０２に移行すると、予測モデル作成部１０３は、第１の実施形態、又は第２の実施形態と同様にして、ＨＤＰの発症を予測する予測モデルを作成する。
【００９３】
一方、ステップＳ５０３に移行すると、予測モデル作成部１０３は、ステップＳ３０２で取得した、複数の妊婦におけるＨＤＰに関連するＤＮＡ変異情報の中から、被験者が有していないＤＮＡ変異情報を除外して、ＨＤＰの発症を予測する予測モデルを作成する。なお、予測モデルの作成方法は、第１の実施形態、又は第２の実施形態と同様で良い。
【００９４】
ステップＳ５０４において、発症予測装置１００は、ステップＳ５０２、又はステップＳ５０３で作成した予測モデルを用いて、予測対象となる被験者におけるＨＤＰの発症（発症するか否か、又は発症の危険度）を予測する。例えば、発症予測装置１００は、図３のステップＳ３０６〜Ｓ３０８に示す処理、又は図４のステップＳ４０２〜Ｓ４０４に示す処理を実行する。
【００９５】
上記の処理により、発症予測装置１００は、予測対象となる被験者が、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異を持っていない場合でも、被験者におけるＨＤＰの発症を適切に予測することができるようになる。
【００９６】
［第４の実施形態］
第４の実施形態では、発症予測装置１００が、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報のうち、ＤＮＡ変異の有害度を示す数値を用いてフィルタリングを行い、予測対象となる被験者におけるＨＤＰの発症を予測する場合の処理の例について説明する。
【００９７】
図６は、第４の実施形態に係る発症予測処理の例を示すフローチャートである。なお、図６に示すステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０４、Ｓ３０５の処理は、図３で説明した第１の実施形態におけるステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０４、Ｓ３０５の処理と同様なので、ここでは第１の実施形態との相違点を中心に説明を行う。また、他の処理についても、基本的な処理内容は第１の実施形態と同様なので、ここでは、第１の実施形態と同様の処理に関する詳細な説明は省略する。
【００９８】
ステップＳ６０１において、発症予測装置１００の予測モデル作成部１０３は、ステップＳ３０２で取得したＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報のうち、ＤＮＡ変異の危険度を示す数値が閾値以上のＤＮＡ変異の情報を抽出する。
【００９９】
ＤＮＡ変異の危険度を示す数値としては、例えば、遺伝子変異の有害性を数値データとしてスコア化したデータベースであるＣＡＤＤ（Combined Annotation Dependent Depletion）から取得した、ＣＡＤＤスコアを適用することができる。なお、ＤＮＡ変異の危険度を示す数値は、ＣＡＤＤとは異なる他のデータベースから取得した数値であっても良いし、独自に算出した数値等であっても良い。
【０１００】
一例として、予測モデル作成部１０３は、ステップＳ３０２で取得したＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報のうち、ＣＡＤＤスコアが閾値以上のＤＮＡ変異の情報を抽出する。
【０１０１】
ステップＳ６０２において、予測モデル作成部１０３は、ステップＳ６０１で取得したＤＮＡ変異の情報を用いて、第１の実施形態、又は第２の実施形態と同様の手法でＨＤＰの発症を予測する予測モデルを作成する。
【０１０２】
ステップＳ６０３において、発症予測装置１００は、ステップＳ６０２で作成した予測モデルを用いて、予測対象となる被験者におけるＨＤＰの発症（発症するか否か、又は発症の危険度）を予測する。例えば、発症予測装置１００は、図３のステップＳ３０６〜Ｓ３０８に示す処理、又は図４のステップＳ４０２〜Ｓ４０４に示す処理を実行する。
【０１０３】
上記の処理により、発症予測装置１００は、ＤＮＡ変異の危険度がより高いＤＮＡ変異の情報を用いて、被験者におけるＨＤＰの発症をより効果的に予測することができるようになる。
【０１０４】
［第５の実施形態］
好ましくは、発症予測装置１００の記憶部１１０に記憶される候補リスト１１１には、例えば、図７に示すようなＤＮＡ変異絞込装置７１０によって絞り込まれたＤＮＡ変異の情報が含まれる。第５の実施形態では、ＤＮＡ変異絞込装置７１０について説明する。
【０１０５】
＜発症予測システムのシステム構成＞
図７は、第５の実施形態に係る発症予測システムのシステム構成の例を示す図である。図７に示すように、発症予測システム７００は、第１〜４の実施形態で説明した発症予測装置１００と、発症予測装置１００が利用する候補リスト１１１に含まれる、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の候補を絞り込むＤＮＡ変異絞込装置７１０とを含む。
【０１０６】
ＤＮＡ変異絞込装置７１０は、例えば、図２に示すようなコンピュータ２００の構成を有する情報処理装置、又は複数の情報処理装置を含むシステムである。ＤＮＡ変異絞込装置７１０は、ＨＤＰに罹患した被験者を含む複数の被験者のＤＮＡ変異データと連続した量的形質のデータとに基づいて、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の絞込を行い、絞込されたＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の候補を候補リスト１１１等に出力する。
【０１０７】
ＨＤＰには診断のガイドラインが設定されているが、実際には、ガイドラインに該当していなくてもＨＤＰのような症状が現れる場合がある。ＤＮＡ変異絞込装置７１０は、このように、疾患の定義が曖昧である場合であっても、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を、容易に絞込することができるように構成されている。
【０１０８】
図７において、ＤＮＡ変異絞込装置７１０は、例えば、図２のプロセッサ２０１で所定のプログラムを実行することにより、入力受付部７１１、特徴量抽出部７１２、ＤＮＡ変異情報取得部７１３、関連解析部７１４、ＤＮＡ変異抽出部７１５、記憶部７１６、及び結果出力部７１７等を実現している。なお、入力受付部７１１、特徴量抽出部７１２、ＤＮＡ変異情報取得部７１３、関連解析部７１４、ＤＮＡ変異抽出部７１５、記憶部７１６、及び結果出力部７１７のうち、少なくとも一部は、ハードウェアによって実現されるものであっても良い。
【０１０９】
入力受付部７１１は、例えば、図３の入力装置２０４、通信装置２０６等から入力される入力データ、入力操作等を受け付ける。例えば、入力受付部７１１は、ＨＤＰに罹患している（又はＨＤＰを発症している）被験者を含む複数の被験者から収集した、ＨＤＰに関連する量的形質の連続的な計測値の入力を受け付ける。
【０１１０】
ここで、ＨＤＰに関連する量的形質には、例えば、被験者の血圧、体重、ＢＭＩ（Body Mass Index）、脈拍、心拍数、体脂肪率、活動量、消費カロリー、睡眠時間等、連続的、量的に変化する形質が含まれる。
【０１１１】
また、入力受付部７１１は、所定の疾患に罹患している被験者を含む複数の被験者から収集したＤＮＡ情報（ＤＮＡ配列情報）や、ＤＮＡ変異の情報等の入力を受け付けることもできる。
【０１１２】
特徴量抽出部７１２は、入力受付部７１１が受け付けた、ＨＤＰに関連する量的形質の連続的な計測値から特徴量を抽出する。
【０１１３】
例えば、特徴量抽出部７１２は、ＨＤＰに関連する量的形質の連続的な計測値を、所定の多項式にフィッティングし、多項式の係数、多項式の切片、又は多項式の係数と切片を用いて、特徴量を決定する。なお、特徴量抽出部７１２による特徴量の抽出方法の具体的な一例については、図９、１０を用いて後述する。
【０１１４】
ＤＮＡ変異情報取得部７１３は、ＨＤＰに罹患している被験者を含む複数の被験者におけるＤＮＡ変異の情報を取得する。例えば、ＤＮＡ変異情報取得部７１３は、入力受付部７１１が受け付けたＤＮＡ情報を解析して、ＤＮＡ変異の情報を抽出する。
【０１１５】
或いは、ＤＮＡ変異情報取得部７１３は、ＨＤＰに罹患している被験者を含む複数の被験者のＤＮＡ情報から、ＤＮＡ変異の情報を取得する外部装置から、複数の被験者におけるＤＮＡ変異の情報を取得するものであっても良い。さらに、ＤＮＡ変異情報取得部７１３は、ＨＤＰに罹患している被験者を含む複数の被験者のＤＮＡ変異が登録されている外部データベース等から、複数の被験者におけるＤＮＡ変異の情報を取得するものであっても良い。
【０１１６】
好ましくは、ＤＮＡ変異情報取得部７１３が取得するＤＮＡ変異の情報には、ＤＮＡ情報から抽出された全ての一塩基多型（ＳＮＰ）の情報が含まれる。
【０１１７】
関連解析部（解析部）７１４は、特徴量抽出部７１２が抽出した特徴量と、ＤＮＡ変異情報取得部７１３が取得したＤＮＡ変異の情報に含まれるＤＮＡ変異との関連を解析する。例えば、関連解析部７１４は、特徴量抽出部７１２が抽出した特徴量を目的変数、ＤＮＡ変異情報取得部７１３が取得したＤＮＡ変異の情報に含まれるＤＮＡ変異を説明変数として関連解析（検定）を行い、特徴量とＤＮＡ変異との関連度を示す統計的指標の値を算出する。
【０１１８】
ここで、特徴量とＤＮＡ変異との関連度を示す統計的指標の値には、特徴量抽出部７１２が抽出した特徴量と、ＤＮＡ変異情報取得部７１３が取得した各ＤＮＡ変異との有意差を示す数値（例えば、ｐ値、ｆ値、オッズ比等）が含まれる。
【０１１９】
また、関連解析（検定）には、線形回帰、ロジスティック回帰、フィッシャーの正確検定、カイ二乗検定、コクラン・アミテージ検定、ｔ検定等を適用することができるが、これに限定されない。
【０１２０】
なお、関連解析部７１４は、後述するように、特徴量抽出部７１２が抽出した特徴量を、予め定めた基準値を用いてＨＤＰの罹患群と非罹患群とにラベル付けし、各遺伝子変異の有意性を示す統計的指標の値を算出するものであっても良い。
【０１２１】
ＤＮＡ変異抽出部７１５は、関連解析部７１４の解析結果に基づいて、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異を抽出する。例えば、ＤＮＡ変異抽出部７１５は、関連解析部７１４が算出した統計的指標の値を基準として、ＨＤＰに関するＤＮＡ変異を抽出する。
【０１２２】
記憶部７１６は、例えば、図２のプロセッサ２０１で実行されるプログラム、及びストレージ２０３、メモリ２０２等によって実現され、入力受付部７１１が受け付けた情報、ＤＮＡ変異情報取得部７１３が取得した情報等を記憶する。
【０１２３】
結果出力部７１７は、ＤＮＡ変異抽出部７１５が抽出した、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の候補を、発症予測装置１００、又は候補リスト１１１等に出力する。
【０１２４】
（具体的な構成の一例）
ＤＮＡ変異絞込装置７１０の具体的な構成の一例として、入力受付部７１１は、ＨＤＰに罹患している被験者を含む複数の被験者から、毎日、同じ時間帯に測定した、連続した血圧の計測値の情報を受け付ける。
【０１２５】
特徴量抽出部７１２は、入力受付部７１１が受け付けた、連続した血圧の計測値を多項式（例えば、一次式）にフィッティングして、多項式の傾き、切片等を算出する。ここでは、一例として、多項式の傾きを特徴量として用いることができる。
【０１２６】
ＤＮＡ変異情報取得部７１３は、例えば、ＨＤＰに罹患している被験者を含む複数の被験者のＤＮＡ情報から、全ての一塩基多型（ＤＮＡ変異の一例）の情報を取得する。
【０１２７】
関連解析部７１４は、特徴量抽出部７１２が抽出した特徴量（例えば、多項式の傾き）を目的変数、ＤＮＡ変異情報取得部７１３が取得した一塩基多型の情報に含まれる全ての一塩基多型を説明変数として、関連解析（検定）を行う。例えば、関連解析部７１４は、線形回帰により、抽出した特徴量と、一塩基多型の情報に含まれる全ての一塩基多型との有意確率を表すｐ値（統計的指標の値の一例）を算出する。
【０１２８】
ＤＮＡ変異抽出部７１５は、塩基多型の情報に含まれる全ての一塩基多型のうち、ｐ値が、予め定められた有意水準（例えば、５×１０-８）以下（又は未満）となる一塩基多型を抽出する。
【０１２９】
ここで、有意水準は、ｐ値が統計的に有意とみなすことができる水準を示す値であり、一般的な解析では０．０５（５％）が用いられる。しかし、ゲノム解析においては数千〜数万のパラメータを一度に検定するため、検定回数が増え、偶然に有意差が生じる可能性が増すため有意水準を補正するのが一般的である。補正後のｐ値の水準には５×１０-８（０．０００００５％）が多く用いられるが、必要に応じて他の値（例えば、５×１０-１０、５×１０-１２等）を用いても良い。
【０１３０】
結果出力部７１７は、ＤＮＡ変異抽出部７１５が抽出した一塩基多型の情報を、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の候補として、候補リスト１１１等に出力する。
【０１３１】
＜処理の流れ＞
図８は、第５の実施形態に係るＤＮＡ変異の絞込処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、一例として、ＤＮＡ変異絞込装置７１０が、ＨＤＰに関連する一塩基多型（ＤＮＡ変異の一例）の候補を絞込するものとして、以下の説明を行う。
【０１３２】
ステップＳ８０１において、ＤＮＡ変異絞込装置７１０の入力受付部７１１は、ＨＤＰに罹患している被験者を含む複数の被験者における血圧の計測結果を含む連続的な量的形質の情報を取得し、記憶部７１６等に保存（記憶）する。
【０１３３】
ステップＳ８０２において、ＤＮＡ変異絞込装置７１０の特徴量抽出部７１２は、記憶部７１６に記憶された、量的形質の経時的な変化から、ＨＤＰに関連する特徴量を抽出する。例えば、特徴量抽出部７１２は、図９に示すような特徴量の抽出処理を実行する。
【０１３４】
図９は、第５の実施形態に係る特徴量の抽出処理の例を示すフローチャートである。この処理は、例えば、図８のステップＳ８０２で実行される特徴量の抽出処理の例を示している。
【０１３５】
ステップＳ９０１において、特徴量抽出部７１２は、入力受付部７１１が取得した連続的な量的形質の計測値を、例えば、図１０に示すように、多項式にフィッティングする。
【０１３６】
図１０は、第５の実施形態に係る特徴量の一例について説明するための図である。ここでは、一例として、連続的な量的形質が、所定の時間間隔（例えば、毎日、同じ時間帯等）に測定した妊婦（被験者の一例）の血圧の計測値であり、多項式が１次式であるものとする。
【０１３７】
図１０において、特徴量抽出部７１２は、妊婦Ａの血圧の計測値１００１を、例えば、線形回帰により、１次式「ｙ＝ａｘ＋ｂ」にフィッティングする。なお、１次式「ｙ＝ａｘ＋ｂ」は所定の多項式の一例である。
【０１３８】
ステップＳ９０２において、特徴量抽出部７１２は、フィッティングした多項式の係数、及び切片を算出する。例えば、特徴量抽出部７１２は、１次式で表される直線の傾きａ１、及び切片ｂ１を算出する。
【０１３９】
ステップＳ９０３において、特徴量抽出部７１２は、算出した係数、切片、又は係数と切片を特徴量として抽出する。
【０１４０】
例えば、他の妊婦Ｂの計測値を用いて、１次式「ｙ＝ａｘ＋ｂ」にフィッティングを行い、傾きａ２、及び切片ｂ２を、さらに算出したものとする。この場合、一例として、１次式の傾きａ１、ａ２を、特徴量として利用することができる。
【０１４１】
例えば、図１０に示すように、時間（妊娠経過）とともに血圧が増加するものとする。各妊婦が各々のタイミングで血圧を測定している場合、例えば、図１０の通り、ｔ１時点での妊婦Ａの血圧の計測値１００１は存在するが、妊婦Ｂの血圧の計測値１００３は存在しない。異なる時点の血圧を妊婦ＡとＢで比較した場合、その差には、測定時点差の影響が含まれることから、妊婦ＡとＢの血圧値の差を真に比較することは困難である。
【０１４２】
一方、図１０に示すように、例えば、妊婦Ａと妊婦Ｂの血圧の計測値を１次式にフィッティングし、妊娠Ａの血圧値に対する回帰線１００２と妊婦Ｂの血圧の計測値の傾きに対する回帰線１００４を算出したとする。回帰線１００２、１００４も用いることで、両者の傾きから妊娠ＡとＢの血圧推移の差を比較することができる。また、所定の時間（ｔ）において血圧の予測値を用いることで、測定時点差の影響を排除した比較が可能となる。
【０１４３】
同様にして、例えば、図１０に示すように、時間ｔ２以降の妊婦Ｃの血圧の計測値１００５を用いて、妊婦Ｃの血圧値に対する回帰線１００６を算出したものとする。この場合、期間ｔ１〜ｔ２には、妊婦Ｃの血圧の計測値１００５が含まれていないが、本実施形態では、回帰線１００２、１００４、１００６を用いて、期間ｔ１〜ｔ２における、妊婦Ａ〜Ｃの血圧推移の差を比較することができる。
【０１４４】
また、別の一例として、図６において、時間ｔ０が妊婦の妊娠の初日であるものとする。また、ある疾患の発症の有無が、妊娠の初日の血圧値に関連があるものとする。この場合、妊婦Ａ、妊婦Ｂ、妊婦Ｃのように妊娠初日の血圧値の記録がない場合でも、各妊婦の血圧値を１次式にフィッティングすることで、１次式の切片ｂ１と、切片ｂ２、切片ｂ３を得ることができ、特徴量として用いることができる。
【０１４５】
同様にして、例えば、妊娠の初日から所定の日数を経過した時点における各妊婦の血圧を、フィッティングした１次式を用いて算出し、特徴量として利用することができる。
【０１４６】
このように、特徴量抽出部７１２は、複数の被験者から収集した、量的形質の経時的な変化から、所定の疾患に関連する特徴量を抽出する。
【０１４７】
なお、上記の傾きａ１、ａ２、a３及び切片ｂ１、ｂ２、ｂ３は、特徴量抽出部７１２が抽出する特徴量の一例である。また、図１０に示す１次式は、所定の多項式の一例であり、所定の多項式は、２次以上の多項式であっても良い。
【０１４８】
ここで、図８に戻り、ＤＮＡ変異の絞込処理の例を示すフローチャートの説明を続ける。
【０１４９】
ステップＳ８０３において、ＤＮＡ変異絞込装置７１０のＤＮＡ変異情報取得部７１３は、例えば、ステップＳ８０１、Ｓ８０２の処理と並行して、ＨＤＰに罹患している被験者を含む複数の被験者におけるＤＮＡ変異の情報を取得する。
【０１５０】
例えば、ＤＮＡ変異情報取得部７１３は、入力受付部７１１が受け付けた、ＨＤＰに罹患している被験者を含む複数の被験者のＤＮＡ情報を解析して、全ての一塩基多型の情報を取得する。なお、ＤＮＡ変異情報取得部７１３は、前述したように、複数の被験者のＤＮＡ情報からＤＮＡ情報を取得する外部装置、又は複数の被験者のＤＮＡ情報が登録された外部データベース等から、複数の被験者のＤＮＡ変異情報を取得しても良い。
【０１５１】
好ましくは、ステップＳ８０１において、連続的な量的形質の情報を取得する複数の被験者と、ステップＳ８０３において、一塩基多型の情報を取得する複数の被験者は、同じ被験者である。
【０１５２】
ステップＳ８０４において、ＤＮＡ変異絞込装置７１０の関連解析部７１４は、ステップＳ８０２で抽出した特徴量を目的変数、ステップＳ８０３で取得した一塩基多型の情報に含まれる一塩基多型を説明変数として関連解析（検定）を行う。
【０１５３】
例えば、関連解析部７１４は、特徴量を目的変数、ＤＮＡ変異を説明変数とした回帰式において、各ＤＮＡ変異の係数のＷａｌｄ統計量から算出されるｐ値を、統計的指標の値とすることができる。
【０１５４】
なお、関連解析部７１４が、統計的指標の値を算出する際の検定（関連解析）には、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、フィッシャーの正確検定、カイ二乗検定、コクラン・アミテージ検定、ｔ検定等が用いられるが、これに限定されない。また、関連解析部７１４が算出する統計的指標の値には、例えば、ｐ値、ｆ値、又はオッズ比等が用いられるが、これに限定されない。
【０１５５】
また、関連解析部７１４は、優性遺伝子作用、劣性遺伝子作用、遺伝子型等をさらに考慮して統計的指標の値を算出しても良いし、共編量として年齢、体重、ＢＭＩ等の情報を用いるものであっても良い。
【０１５６】
ステップＳ８０５において、ＤＮＡ変異絞込装置７１０のＤＮＡ変異抽出部７１５は、関連解析部７１４の解析結果に基づいて、ＨＤＰに関連する一塩基多型の候補を抽出する。例えば、ＤＮＡ変異抽出部７１５は、ステップＳ８０３で取得した一塩基多型の情報に含まれる各一塩基多型の中から、ステップＳ８０４で算出したｐ値が、予め定められた有意水準（例えば、０．０５）より小さい一塩基多型を抽出する。また、ＤＮＡ変異抽出部７１５は、抽出した一塩基多型を、ＨＤＰに関連する一塩基多型の候補として、例えば、候補リスト１１１等に出力する。
【０１５７】
上記の処理により、ＤＮＡ変異絞込装置７１０は、ＨＤＰのように、疾患の定義が曖昧である場合であっても、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を、容易に絞り込みすることができる。
【０１５８】
なお、図８に示すＤＮＡ変異の絞込処理は一例である。例えば、ＤＮＡ変異絞込装置７１０の関連解析部７１４は、図１１に示すように、特徴量抽出部７１２が抽出した特徴量を、予め定めた基準値を用いてＨＤＰの罹患群と非罹患群とにラベル付けし、各一塩基多型の有意性を示すｐ値を算出するものであっても良い。
【０１５９】
図１１は、第５の実施形態に係るＤＮＡ変異の絞込処理の別の一例を示している。なお、ここでは、図８に示す処理と同様の処理に対する詳細な説明は省略する。
【０１６０】
ステップＳ１１０１において、発症予測装置１００の入力受付部７１１は、複数の被験者における血圧の計測値を含む連続的な量的形質の情報を取得し、取得した連続的な量的形質の計測値を記憶部７１６に保存（記憶）する。
【０１６１】
ステップＳ１１０２において、ＤＮＡ変異絞込装置７１０の特徴量抽出部７１２は、図８のステップＳ８０２の処理と同様にして、例えば、血圧の計測値の経時的な変化からＨＤＰに関連する特徴量（例えば、１次式の傾き）を抽出する。
【０１６２】
ステップＳ１１０３において、ＤＮＡ変異絞込装置７１０の関連解析部７１４は、特徴量抽出部７１２が抽出した特徴量を、予め定めた基準値を用いて罹患群と非罹患群とに分類（ラベル付け）する。
【０１６３】
例えば、ＨＤＰに罹患している妊婦における血圧の計測値の傾きは、ＨＤＰに罹患していない妊婦における血圧の計測値の傾きより大きい傾向があるものとする。この場合、予め定められた傾きより大きい特徴量を罹患群としてラベル付けし、予め定められた傾き以下の特徴量を非罹患群としてラベル付けすることができる。
【０１６４】
ステップＳ１１０４において、ＤＮＡ変異絞込装置７１０のＤＮＡ変異情報取得部７１３は、例えば、図８のステップＳ８０３の処理と同様にして、ＨＤＰに罹患している被験者を含む複数の被験者におけるＤＮＡ変異の情報を取得する。
【０１６５】
ステップＳ１１０５において、ＤＮＡ変異絞込装置７１０の関連解析部７１４は、ＤＮＡ変異情報取得部７１３が取得した一塩基多型の情報に含まれる各一塩基多型に対して、罹患群、及び非罹患群における保有数に差があるかを示す統計的指標の値を算出する。例えば、関連解析部７１４は、フィッシャーの正確検定、又はカイ二乗検定を行い、ｐ値を算出する。
【０１６６】
ステップＳ１１０６において、ＤＮＡ変異絞込装置７１０のＤＮＡ変異抽出部７１５は、関連解析部７１４が算出した統計的指標の値が、基準値以上、又は基準値以下となるＤＮＡ変異を抽出する。例えば、ＤＮＡ変異抽出部７１５は、ｐ値が、予め定められた基準値（例えば、０．０５等）以下となるＤＮＡ変異を抽出する。また、ＤＮＡ変異抽出部７１５は、抽出した一塩基多型を、ＨＤＰに関連する一塩基多型の候補として、例えば、候補リスト１１１等に出力する。
【０１６７】
上記の処理により、ＤＮＡ変異絞込装置７１０は、ＨＤＰのように、疾患の定義が曖昧である場合であっても、ＨＤＰに関連するＤＮＡ変異の情報を、容易に絞り込みすることができる。
【０１６８】
このように、本実施形態に係るＤＮＡ変異絞込装置７１０によれば、ＨＤＰのように、疾患の定義が曖昧である場合であっても、ＨＤＰに関連する一塩基多型の候補を容易に絞り込み、候補リスト１１１を作成することができるようになる。
【０１６９】
なお、図７に示す発症予測システム７００のシステム構成は一例である。例えば、ＤＮＡ変異絞込装置７１０に含まれる機能構成のうち、少なくとも一部は、発症予測装置１００に含まれていても良い。
【０１７０】
＜候補リストの例＞
発症予測装置１００がＨＤＰの発症予測に用いる候補リスト１１１には、例えば、第５の実施形態で説明したＤＮＡ変異絞込装置７１０で絞り込みされた、ＨＤＰに関連する一塩基多型の候補が含まれる。
【０１７１】
ただし、これは一例であり、候補リスト１１１には、ＤＮＡ変異絞込装置７１０で絞り込みされたＨＤＰに関連する一塩基多型の候補の中から選択された、１つ以上の一塩基多型の候補が記憶されていても良い。このように、候補リスト１１１には、ＤＮＡ変異絞込装置７１０で絞り込まれたＨＤＰに関連する一塩基多型の候補の一部又は全部が含まれる。
【０１７２】
図１２は、一実施形態に係る候補リストに含まれる一塩基多型の候補の例を示す図（１）である。この図は、ＤＮＡ変異絞込装置７１０で絞り込みされたＨＤＰに関連する一塩基多型の候補のうち、近傍にＨＤＰとの関連が報告されている、又はＨＤＰの発症に寄与していると思われる遺伝子が見つかった一塩基多型の候補の一覧１２００を示している。
【０１７３】
つまり、この一覧１２００は、ＤＮＡ変異絞込装置７１０で絞り込みされたＨＤＰに関連する一塩基多型の候補のうち、近傍にＨＤＰとの関連が報告されている遺伝子が見つかった一塩基多型の候補を示している。
【０１７４】
ＤＮＡ変異絞込装置７１０で絞り込みされた一塩基多型が、遺伝子上に存在しなかった場合、近傍の遺伝子の働きに一塩基多型が関わっていると一般的に考えられている。なお、ここでは、近傍として、一塩基多型の前後４０００００塩基〜１００００００塩基（４００ｋｂｐ〜１Ｍｂｐ）の範囲を用いている。この近傍の範囲は、例えば、近傍としてどの程度の範囲を探せば良いかということ等を調査した論文（非特許文献３：Aharon Brondie, et al., Nucleic Acids Research, 2016, 44(13) : 6046-6054）等に基づいている。
【０１７５】
図１２において、例えば、ｒｓ番号がｒｓ３９９７９９５の一塩基多型（ＳＮＰ）は、６番染色体の３１３２１５８７番目に位置する一塩基多型であり、塩基がＴに変わっていることが示されている。また、ｒｓ番号がｒｓ３９９７９９５の一塩基多型は、近傍に、ＨＤＰに関連があると報告されている遺伝子ＭＵＣ２１、ＭＵＣ２２、及びＨＤＰに関連する表現型（例えば、拡張期の血圧）との関連が報告されている遺伝子ＢＡＧ６があることが示されている。
【０１７６】
図１３は、一実施形態に係る候補リストに含まれる一塩基多型の候補の例を示す図（２）である。この図も、ＤＮＡ変異絞込装置７１０で絞り込みされたＨＤＰに関連する一塩基多型の候補のうち、近傍にＨＤＰとの関連が報告されている、又はＨＤＰの発症に寄与していると思われる遺伝子が見つかった一塩基多型の候補の一覧１３００を示している。
【０１７７】
つまり、この一覧１３００には、ＤＮＡ変異絞込装置７１０で絞り込みされたＨＤＰに関連する一塩基多型の候補のうち、近傍に、ＨＤＰの発症に関わるとされている血管内皮成長因子レベル、及び高血圧に関わる遺伝子が見つかった一塩基多型の候補が示されている。
【０１７８】
図１４は、一実施形態に係る候補リストに含まれる一塩基多型の候補の例を示す図（３）である。この図は、研究機関のデータベース等にすでに登録されている公知のＨＤＰに関連がある遺伝子上に存在する一塩基多型のうち、特に予測に有用な一塩基多型の一覧１４００を示している。
【０１７９】
この一覧１４００には、ＨＤＰに関連がある遺伝子上に存在する一塩基多型のうち、第４の実施形態に用いられるＤＮＡ変異の危険度を示す数値が高い一塩基多型のうち、予測を行う際に特に寄与していた一塩基多型の候補が示されている。
【０１８０】
発症予測装置１００が発症予測に用いる候補リスト１１１には、ＤＮＡ変異絞込装置７１０で絞り込みされたＨＤＰに関連する一塩基多型の候補に代えて、例えば、図１２に示される一塩基多型の候補が含まれていても良い。
【０１８１】
同様に、発症予測装置１００が発症予測に用いる候補リスト１１１には、ＤＮＡ変異絞込装置７１０で絞り込みされたＨＤＰに関連する一塩基多型の候補に代えて、例えば、図１３に示される一塩基多型の候補が含まれていても良い。
【０１８２】
同様に、発症予測装置１００が発症予測に用いる候補リスト１１１には、ＤＮＡ変異絞込装置７１０で絞り込みされたＨＤＰに関連する一塩基多型の候補に代えて、例えば、図１４に示される一塩基多型の候補が含まれていても良い。
【０１８３】
これにより、発症予測装置１００は、ＨＤＰの発症により関連が深い一塩基多型の候補を用いて、予測対象となる被験者のＨＤＰの発症を、より効果的に予測することができるようになる。
【０１８４】
以上、本発明の各実施形態によれば、妊娠前にＨＤＰの発症リスクを把握すること、又は妊娠初期に発症予測をすることを容易にすると共に、妊娠毎に発症予測を行わなくても良いＨＤＰの発症予測装置を提供することができる。
【０１８５】
例えば、従来の技術では、妊娠後に変動する体内物質を用いて発症予測が行われていたが、本発明の各実施形態によれば、被験者が妊娠する前であっても、ＨＤＰの発症を予測することができるようになる。また、従来の技術では、妊娠毎に検査を行い、発症を予測していたが、本発明の各実施形態によれば、１度の検査でその後の妊娠のおけるＨＤＰの発症を予測することができるようになる。
【０１８６】
また、第５の実施形態に係るＤＮＡ変異絞込装置７１０により、疾患の定義が曖昧であるＨＤＰにおいても、ＨＤＰに関連する一塩基多型の候補を絞込して、発症予測に用いる候補リスト１１１を容易に作成することができるようになる。
【０１８７】
さらに、ＤＮＡ変異絞込装置７１０によって絞込された一塩基多型の候補の中から、ＨＤＰに関連する遺伝子の近傍にある一塩基多型の候補を抽出し、候補リスト１１１を作成することにより、より効率的にＨＤＰの発症を予測することができるようになる。
【０１８８】
＜補足＞
なお、図１、７の構成図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロックは、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されても良いし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に（例えば、有線及び／又は無線）で接続し、これら複数の装置により実現されても良い。
【０１８９】
また、図２に示すコンピュータ２００のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されても良いし、一部の装置を含まずに構成されても良い。また、コンピュータ２００は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを含んで構成されても良く、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されても良い。例えば、プロセッサ２０１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されても良い。
【０１９０】
本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャート等は、矛盾のない限り、順序を入れ替えても良い。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【０１９１】
入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されても良いし、管理テーブルで管理しても良い。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されても良い。入力された情報等は他の装置へ送信されても良い。
【０１９２】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われても良いし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われても良いし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われても良い。
【０１９３】
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いても良いし、組み合わせて用いても良いし、実行に伴って切り替えて用いても良い。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われても良い。
【０１９４】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【０１９５】
また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されても良い。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【０１９６】
本明細書で説明した情報、信号等は、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されても良い。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されても良い。
【０１９７】
なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えても良い。
【０１９８】
また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されても良いし、所定の値からの相対値で表されても良いし、対応する別の情報で表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスで指示されるものであっても良い。
【０１９９】
本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【０２００】
「含む(ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ)」、「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、及びそれらの変形が、本明細書、或いは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書、或いは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【０２０１】
本開示の全体において、例えば、英語でのa, an, 及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、これらの冠詞は、文脈から明らかにそうではないことが示されていなければ、複数のものを含むものとする。
【０２０２】
以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。従って、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【符号の説明】
【０２０３】
１００      発症予測装置
１０２      モデル作成情報取得部
１０３      予測モデル作成部（作成部）
１０７      発症予測部
１１１      候補リスト
１２０      被験者情報取得部
７１０      ＤＮＡ変異絞込装置
７１２      特徴量抽出部
７１３      ＤＮＡ変異情報取得部
７１４      関連解析部（解析部）
７１５      ＤＮＡ変異抽出部（抽出部）
【図１】
2020038412.tif 000003
【図２】
2020038412.tif 000004
【図３】
2020038412.tif 000005
【図４】
2020038412.tif 000006
【図５】
2020038412.tif 000007
【図６】
2020038412.tif 000008
【図７】
2020038412.tif 000009
【図８】
2020038412.tif 000010
【図９】
2020038412.tif 000011
【図１０】
2020038412.tif 000012
【図１１】
2020038412.tif 000013
【図１２】
2020038412.tif 000014
【図１３】
2020038412.tif 000015
【図１４】
2020038412.tif 000016