(57)【要約】【課題】  高い精度で対象犬のがん罹患リスクを推定できると共に、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がなく、どの部位のがんであるかも推定可能な、犬のがんリスク評価方法を提供する。【解決手段】  対象犬から採取した血清サンプル２中の評価用元素群（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７元素）の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを、前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数に適用して演算し、得られた前記濃度データの相関関係に基づいて前記対象犬に対するがん罹患指標を得る。前記対象犬のがん罹患部位は、前記評価用元素群のいずれの前記濃度データが判別に有意であるかに応じて推定できる。前記指標にはがん罹患リスクの時間的な増加・減少傾向に係る推測を含めてもよい。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを、前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算する相関関係演算ステップと、
前記相関関係演算ステップで演算された前記相関関係に基づいて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標を得る指標取得ステップとを備え、
前記相関関係演算ステップでは、前記評価用元素群としてＬｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種の元素の組み合わせが使用され、
前記指標取得ステップでは、前記相関関係演算ステップで使用された前記判別関数に前記濃度データと前記年齢データとを適用して算出された判別得点に基づき、前記指標が生成されることを特徴とする犬のがんリスク評価方法。
【請求項２】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる請求項１に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項３】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素の濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる請求項１に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項４】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項３に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項５】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＳ，Ｃｕ，Ｓｅの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項３に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項６】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬ががんに罹患しているとの推測と共に、がん部位の推測も行われる請求項１に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項７】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ，Ｃｕの２元素の前記濃度データとが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肝がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１または６に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項８】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項７に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項９】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＣｕ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項７に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項１０】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が副腎がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１または６に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項１１】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｚｎ，Ａｓの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項１０に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項１２】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＰ，Ｓ，Ｃｏ，Ｓｅの４元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項１０に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項１３】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肺がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１または６に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項１４】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ａｓの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項１３に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項１５】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｓｒの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項１３に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項１６】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｋ，Ｃｕの３元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が前立腺がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１または６に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項１７】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＫ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項１６に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項１８】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｃｕの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項１６に記載の犬のがんリスク評価方法。
【請求項１９】
対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを記憶するデータ記憶部と、
前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数を生成する判別関数生成部と、
前記データ記憶部に記憶された前記対象犬の濃度データと前記年齢データとを、前記判別関数生成部で生成された判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算し、その相関関係に基づいて前記対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの評価結果を出力する評価結果演算部とを備え、
前記評価用元素群として、Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種の元素の組み合わせが使用され、
前記評価結果演算部では、前記判別関数生成部で生成された判別関数に、前記データ記憶部に記憶された前記濃度データと前記年齢データとを適用して判別得点が算出され、その判別得点に基づいて前記評価結果が生成されることを特徴とする犬のがんリスク評価システム。
【請求項２０】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる請求項１９に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項２１】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素の濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる請求項１９に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項２２】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項２１に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項２３】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＳ，Ｃｕ，Ｓｅの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項２１に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項２４】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬ががんに罹患しているとの推測と共に、がん部位の推測も行われる請求項１９に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項２５】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ，Ｃｕの２元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肝がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１９または２４に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項２６】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項２５に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項２７】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＣｕ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項２５に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項２８】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が副腎がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１９または２４に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項２９】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｚｎ，Ａｓの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項２８に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項３０】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＰ，Ｓ，Ｃｏ，Ｓｅの４元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項２８に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項３１】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肺がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１９または２４に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項３２】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ａｓの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求３１に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項３３】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｓｒの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項３１に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項３４】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｋ，Ｃｕの３元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が前立腺がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１９または２４に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項３５】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＫ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項３４に記載の犬のがんリスク評価システム。
【請求項３６】
前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｃｕの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項３４に記載の犬のがんリスク評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、犬のがんリスク評価方法及びがんリスク評価システムに関し、さらに言えば、犬の血清中に含まれる元素群の濃度バランス（評価用元素群の濃度間の相関関係）を利用して得た指標を用いて犬のがん罹患リスクを評価する、犬のがんリスク評価方法及びがんリスク評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人の癌の診断法としては、従来、直接視たり触ったりする方法（触診、内視鏡検査等）や、体内を映し出した画像で判断する方法（Ｘ線撮影、ＣＴ検査、ＭＲＩ検査、ＰＥＴ検査等）、血液や細胞を調べる方法（血液検査、細胞診、生検等）が知られている。しかし、直接視たり触ったりする方法は、乳房や直腸、胃、大腸等に対象（患部）が限定されてしまうという難点があり、また、画像で診断する方法は、簡易ではあるが、検出感度が低いだけでなく、被験者の放射線被曝という難点がある。その点、血液や細胞を調べる方法は、患者の負担が少ない上に検出感度が高いため、好ましい。特に、患者から採取した血液を分析することによって診断できれば、患者の負担が小さくてすむし、集団検診で実施することも可能であるから、より好ましい。これは人についても、犬などの動物についても同様である。したがって、長年、このような特長を持つがんのスクリーニング法の実現が望まれている。
【０００３】
ところで、近年の人における死亡原因の第一位は悪性新生物（通称、がん）であり、平均寿命の延びと共に、がんによる死亡割合も増加している。このような状況は、人と一緒に生活する動物（例えばペットまたはコンパニオンアニマル）においても同様である。すなわち、この種動物も、高齢になるに従ってがんに罹患することが多くなり、また、がんによって死亡する割合も増加しているのである。ペット保険の日本アニマル倶楽部株式会社の統計によると、ペットとしての犬や猫の死因のトップはがんで、全死亡数の５４％を占めているとのことである。また、ペットとしての犬や猫が罹患するがんの部位としては、皮膚が最も多く、その次が造血器系であり、以下、リンパ系、消化器系と続いている。
【０００４】
犬は、多くのペット（愛玩動物）の中でも、とりわけ、人と共に生活する度合いが密接であるが、近年の人の長寿命化に伴って、犬の平均寿命も長くなっている。その理由としては、獣医学の発達や、バランスの良いペットフードの開発、健康管理の一環としての健康診断などを含めた予防医学の発達などが考えられるが、このようにして犬が長寿命化していることも、犬におけるがんの発症率が高くなった要因の一つであろう。最近では、ほとんどの犬は１０歳を過ぎるとがんの前段階にある、と言われている。
【０００５】
わが国と同様、アメリカにおいても、１０歳以上の犬の死亡率の第１位はがんであり、全死因の約５０％を占めているとのことである。犬の全年齢の死因で見ると、２５％を占めるとの報告もある。
【０００６】
一般に、犬や猫のがんの進行度は早く、がん診断時点で末期がんである場合が多いため、治療効果が望めない状態であると言われている。その治療法は、人と同様に、手術や放射線治療、化学療法が中心である。通常、犬の場合の治癒率は３０〜４０％程度であり、人の治癒率の約５０％より少し低い。このため、人と同様に犬や猫についても、がんの早期発見が望まれる。しかし、現状では、適切ながんのスクリーニング法が開発されておらず、早期発見・早期治療を目的とする対応はほとんどなされていない。
【０００７】
従来、「動物のがん検診」と称する健康診断が行われてはいるが、いずれも、人のがん検診を真似た手法であり、腫瘍マーカーによる診断、ＣＴによる検診、尿検査などが実施されているに過ぎない。しかし、これらは、いずれも、感度や特異度が低いうえに、検診費用も高額である。したがって、犬や猫のがんを早期発見するのは困難である、というのが現状である。
【０００８】
本発明に関連する他の従来技術としては、犬の血清中の亜鉛、クロム（Ｃｒ）、鉄（Ｆｅ）がリンパ腫や肉腫に関連があるとの報告や（非特許文献１）、セレン（Ｓｅ）が犬の疾病のバイオマーカーになるとの報告がある（非特許文献２）。また、人についてであるが、微量元素の機能と疾患の関連性についての報告がある（非特許文献３）。さらに、クロム（Ｃｒ）、ニッケル（Ｎｉ）、ヒ素（Ａｓ）、コバルト（Ｃｏ）、チタン（Ｔｉ）、ルビジウム（Ｒｂ）、ベリリウム（Ｂｅ）、カドミウム（Ｃｄ）などが、動物に対する発がん性を有しているとの報告もある（非特許文献４および５）。
【０００９】
なお、本願の出願人は、癌の発症と人の血清中の元素濃度との相関関係を利用した新規な癌評価方法及び癌評価システムを開発して特許出願し、既に特許を受けている（特許文献１参照）。
【００１０】
特許文献１には、癌の発症と人の血清中の元素濃度の相関関係を利用した癌評価方法が開示されている。この方法は、対象者から採取した血清中の評価用元素群の濃度データを、前記対象者が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算する相関関係演算ステップと、前記相関関係演算ステップで演算された前記相関関係に基づいて、前記対象者が何らかの癌を発症しているか否かの指標を得る指標取得ステップとを備えている。そして、前記評価用元素群として、Ｓ，Ｐ，Ｍｇ，Ｚｎ，Ｃｕ，Ｔｉ，Ｒｂの７種の元素の組み合わせ、または、Ｎａ，Ｍｇ，Ａｌ，Ｐ，Ｋ，Ｃａ，Ｔｉ，Ｍｎ，Ｆｅ，Ｚｎ，Ｃｕ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ａｇ，Ｓｎ，Ｓの１６種の元素の組み合わせが選択される。この方法によれば、高い精度で対象者の癌罹患リスクを推定することができると共に、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がなく、しかも、集団検診にも容易に適用可能であるという効果が得られる（請求項１及び２、段落００３６、段落００５７〜００６１、段落００７０〜００７４、図１及び図１４を参照）。この癌評価方法は、上述した特長を持ち、人のがんのスクリーニング法として活用できるものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特許第６０８２４７８号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】Kazmierski K.J., et al., Serum Zinc, Chromium, and Iron Concentrations in Dogs with Lymphoma and Osteosarcoma. J Vet Intern. Med. 2001, 15, 585-588
【非特許文献２】Zelst M.V. et. al., Biomarkers of selenium status in dogs, BMC Veterinary Research 2016 12:15
【非特許文献３】荒川泰昭, 生命機能を維持する微量元素, 日本臨牀, 74巻7号, 2016-7, 1058-1065
【非特許文献４】荒川泰昭, 癌免疫と微量元素（前編）, 日本医師会雑誌, 第113巻第8号, 1995, BG-10-12
【非特許文献５】荒川泰昭, 癌免疫と微量元素（後編）, 日本医師会雑誌, 第113巻第10号, 1995, BG-13-15
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
上述したように、犬のがんの早期発見・早期治療を実現するために、犬の負担が少ない上に検出感度が高く、集団検診でも実施することも可能なスクリーニング法が求められている。
【００１４】
そこで、本発明者らは、上述した特許文献１に開示された、人の血清中の微量元素濃度のバランスを利用してがん患者群（症例群）とコントロール群（対照群）を判別する方法を開発した知識および経験と、上述した非特許文献１〜５に開示された知識に基づき、ペットとしての有用性が高い犬のがんについての罹患リスクを推定できる新たなスクリーニング法の開発の可能性を見出し、本発明をするに至ったものである。
【００１５】
本発明の目的は、高い精度で対象犬のがん罹患リスクを推定することができると共に、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がなく、しかも、どの部位のがんであるかも推定することが可能な、犬のがんリスク評価方法及びがんリスク評価システムを提供することにある。
【００１６】
本発明の他の目的は、簡便で安価に実施可能であって、動物病院でのがんスクリーニング法としても好適な、犬のがんリスク評価方法及びがんリスク評価システムを提供することにある。
【００１７】
ここに明記しない本発明の他の目的は、以下の説明及び添付図面から明らかになる。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
（１）本発明の第１の観点によれば、犬のがんリスク評価方法が提供される。この犬のがんリスク評価方法は、
対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを、前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算する相関関係演算ステップと、
前記相関関係演算ステップで演算された前記相関関係に基づいて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標を得る指標取得ステップとを備え、
前記相関関係演算ステップでは、前記評価用元素群としてＬｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種の元素の組み合わせが使用され、
前記指標取得ステップでは、前記相関関係演算ステップで使用された前記判別関数に前記濃度データと前記年齢データとを適用して算出された判別得点に基づき、前記指標が生成されることを特徴とするものである。
【００１９】
本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法では、相関関係演算ステップにおいて、対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを、前記濃度データと前記年齢データを前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算する。前記評価用元素群としては、上述した１７種の元素の組み合わせが使用される。
【００２０】
そして、指標取得ステップでは、前記相関関係演算ステップで得られた前記相関関係に基づいて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標が得られるが、その指標は、前記相関関係演算ステップで使用された前記判別関数に前記濃度データと前記年齢データを適用して得た判別得点に基づいて生成される。
【００２１】
したがって、高い精度で前記対象犬のがん罹患リスクを推定することができ、しかも、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がない。
【００２２】
また、前記相関関係演算ステップにおいて、前記評価用元素群として使用した１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるかが判明し、しかも、がんに罹患しているか否かの判別に有意な前記元素と、罹患しているがんの種類に応じて判別に有意な前記元素が変動するため、どの部位のがんであるかを推定することも可能である。
【００２３】
さらに、前記対象犬から採取した血清中の前記評価用元素群の濃度データと前記年齢データとを用いて、コンピュータで自動演算することにより、前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属しているかを判別できるから、前記対象犬が多数であっても容易且つ迅速に判別することが可能である。よって、簡便で安価に実施可能であり、動物病院でのがんスクリーニング法としても好適である。
【００２４】
（２）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる。
【００２５】
（３）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法の他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素の濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる。
【００２６】
（４）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬のがん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００２７】
（５）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＳ，Ｃｕ，Ｓｅの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬のがん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００２８】
（６）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬ががんに罹患しているとの推測と共に、がん部位の推測も行われる。この例では、がんの種類を特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
【００２９】
（７）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ，Ｃｕの２元素の前記濃度データとが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肝がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、がんの種類を「肝がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
【００３０】
（８）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の肝がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００３１】
（９）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＣｕ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の肝がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００３２】
（１０）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が副腎がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、がんの種類を「副腎がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
【００３３】
（１１）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｚｎ，Ａｓの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の副腎がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００３４】
（１２）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＰ，Ｓ，Ｃｏ，Ｓｅの４元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の副腎がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００３５】
（１３）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肺がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、がんの種類を「肺がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
【００３６】
（１４）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ａｓの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の肺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００３７】
（１５）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｓｒの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の肺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００３８】
（１６）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｋ，Ｃｕの３元素の前記濃度データとが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が前立腺がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、がんの種類を「前立腺がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
【００３９】
（１７）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＫ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００４０】
（１８）  本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｃｕの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００４１】
（１９）  本発明の第２の観点によれば、犬のがんリスク評価システムが提供される。この犬のがんリスク評価システムは、
対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを記憶するデータ記憶部と、
前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数を生成する判別関数生成部と、
前記データ記憶部に記憶された前記対象犬の濃度データと前記年齢データとを、前記判別関数生成部で生成された判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算し、その相関関係に基づいて前記対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの評価結果を出力する評価結果演算部とを備え、
前記評価用元素群として、Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種の元素の組み合わせが使用され、
前記評価結果演算部では、前記判別関数生成部で生成された判別関数に、前記データ記憶部に記憶された前記濃度データと前記年齢データとを適用して判別得点が算出され、その判別得点に基づいて前記評価結果が生成されることを特徴とするものである。
【００４２】
本発明の第２の観点による犬のがんリスク評価システムでは、対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを前記データ記憶部に記憶させると、前記評価結果演算部が、前記データ記憶部に記憶されている前記濃度データと前記対象犬の年齢データとを、前記判別関数生成部で生成された前記判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算する。前記評価用元素群としては、上述した１７種の元素の組み合わせが使用される。
【００４３】
そして、演算によって得られた前記相関関係に基づいて、前記評価結果演算部が、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの評価結果を出力するが、その評価結果は、前記判別関数生成部で生成された前記判別関数に前記濃度データと前記年齢データを適用して得た判別得点に基づいて生成される。
【００４４】
したがって、高い精度で前記対象犬のがん罹患リスクを推定することができ、しかも、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がない。
【００４５】
また、前記評価結果演算部において、前記評価用元素群として使用した１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるかが判明し、しかも、がんの種類に応じて判別に有意な前記元素が変動するため、どの部位のがんであるかを推定することも可能である。
【００４６】
さらに、前記対象犬から採取した血清中の前記評価用元素群の濃度データと前記年齢データを用いて、コンピュータで自動演算することにより、前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属しているかを判別できるから、前記対象犬が多数であっても容易且つ迅速に判別することが可能である。よって、簡便で安価に実施可能であり、動物病院でのがんスクリーニング法としても好適である。
【００４７】
（２０）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムの好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる。
【００４８】
（２１）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムの他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素の濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる。
【００４９】
（２２）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬のがん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００５０】
（２３）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＳ，Ｃｕ，Ｓｅの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬のがん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００５１】
（２４）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬ががんに罹患しているとの推測と共に、がん部位の推測も行われる。この例では、前記評価結果において、前記評価結果にがんの種類を特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
【００５２】
（２５）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ，Ｃｕの２元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肝がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、がんの種類を「肝がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
【００５３】
（２６）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の肝がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００５４】
（２７）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＣｕ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の肝がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００５５】
（２８）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が副腎がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、がんの種類を「副腎がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
【００５６】
（２９）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｚｎ，Ａｓの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の副腎がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００５７】
（３０）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＰ，Ｓ，Ｃｏ，Ｓｅの４元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の副腎がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００５８】
（３１）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肺がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、がんの種類を「肺がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
【００５９】
（３２）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ａｓの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の肺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００６０】
（３３）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｓｒの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の肺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００６１】
（３４）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｋ，Ｃｕの３元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が前立腺がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、がんの種類を「前立腺がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
【００６２】
（３５）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＫ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【００６３】
（３６）  本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｃｕの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
【発明の効果】
【００６４】
本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法及び第２の観点による犬のがんリスク評価システムによれば、（ａ）高い精度で対象犬のがん罹患リスクを推定することができると共に、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がなく、しかも、どの部位のがんであるかも推定することが可能である、（ｂ）簡便で安価に実施可能であって、動物病院でのがんスクリーニング法としても好適である、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の犬のがんリスク評価方法の基本原理を示すフローチャートである。
【図２】本発明の犬のがんリスク評価システムの基本構成を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１〜４において血清サンプルを提供した施設と全対象犬の総数を示す表である。
【図４】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１〜４において血清サンプルが提供された全対象犬の内訳（がん罹患群とコントロール群）と、がん罹患犬のがんの部位（種類）、平均年齢および標準偏差を示す表である。
【図５Ａ】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１〜４において、血清サンプルを提供された犬の種類と性別を示す表である。
【図５Ｂ】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１〜４において、血清サンプルを提供された犬の種類と性別を示す表で、図５Ａの続きである。
【図６】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１〜４において、血清サンプルが提供された対象犬のがん部位と性別を示す表である。
【図７】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１〜４において、対照群（コントロール）と症例群（がん罹患犬）の血清サンプルの元素濃度の平均値と標準偏差を示す表である。
【図８】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１において、全がんの判別結果を示す表である。
【図９】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１において使用された、全がんの判別式を示す図である。
【図１０】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１で得られた、全がんの罹患犬のＲＯＣ分析結果を示すグラフである。
【図１１】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１で得られた、全がんの判別値とがん確率の関係を示すグラフである。
【図１２】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例２において、肝がんの判別結果を示す表である。
【図１３】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例２において使用された、肝がんの判別式を示す図である。
【図１４】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例２で得られた、肝がんの罹患犬のＲＯＣ分析結果を示すグラフである。
【図１５】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例２で得られた、肝がんの判別値とがん確率の関係を示すグラフである。
【図１６】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例３において、副腎がんの判別結果を示す表である。
【図１７】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例３において使用された、副腎がんの判別式を示す図である。
【図１８】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例３で得られた、副腎がんの罹患犬のＲＯＣ分析結果を示すグラフである。
【図１９】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例３で得られた、副腎がんの判別値とがん確率の関係を示すグラフである。
【図２０】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例４において、肺がんの判別結果を示す表である。
【図２１】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例４において使用された、肺がんの判別式を示す図である。
【図２２】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例４で得られた、肺がんの罹患犬のＲＯＣ分析結果を示すグラフである。
【図２３】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例４で得られた、肺がんの判別値とがん確率の関係を示すグラフである。
【図２４】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１〜４において、１７種の評価用元素群の濃度データと年齢データの中で、がんリスクに対して正の相関を持つものと負の相関を持つもの（判別分析とロジスティック回帰分析によって有意と判断されるもの）を示す表である。
【図２５】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１において使用された、対照群（コントロール）と症例群（任意がん罹患犬）の基本統計量を示す表である。
【図２６】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例２において使用された、対照群（コントロール）と症例群（肝がん罹患犬）の基本統計量を示す表である。
【図２７】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例３において使用された、対照群（コントロール）と症例群（副腎がん罹患犬）の基本統計量を示す表である。
【図２８】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例４において使用された、対照群（コントロール）と症例群（肺がん罹患犬）の基本統計量を示す表である。
【図２９】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１（任意がん）において使用された、判別関数に含まれる変数を示す表である。
【図３０】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例２（肝がん）において使用された、判別関数に含まれる変数を示す表である。
【図３１】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例３（副腎がん）において使用された、判別関数に含まれる変数を示す表である。
【図３２】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例４（肺がん）において使用された、判別関数に含まれる変数を示す表である。
【図３３】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において血清サンプルを提供した施設と対象犬の総数を示す表である。
【図３４】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において血清サンプルが提供された対象犬の内訳（がん罹患群とコントロール群）と、がん罹患犬のがんの部位（種類）、平均年齢および標準偏差を示す表である。
【図３５】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において、血清サンプルが提供された犬の種類と性別を示す表である。
【図３６】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において、対照群（コントロール）と症例群（前立腺がん罹患犬）の血清サンプルの元素濃度の平均値と標準偏差を示す表である。
【図３７】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において、前立腺がんの判別結果を示す表である。
【図３８】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において使用された、前立腺がんの判別式を示す図である。
【図３９】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５で得られた、前立腺がんの罹患犬のＲＯＣ分析結果を示すグラフである。
【図４０】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５で得られた、全がんの判別値とがん確率の関係を示すグラフである。
【図４１】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において、１７種の評価用元素群の濃度データと年齢データの中で、がんリスクに対して正の相関を持つものと負の相関を持つもの（判別分析とロジスティック回帰分析によって有意と判断されるもの）を示す表である。
【図４２】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において使用された、対照群（コントロール）と症例群（前立腺がん罹患犬）の基本統計量を示す表である。
【図４３】本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５（前立腺がん）において使用された、判別関数に含まれる変数を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００６６】
以下、本発明の好適な実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
【００６７】
（本発明の犬のがんリスク評価方法の基本原理）
本発明者らは、対象犬の血清中に含まれる元素群の濃度（含有量）を用いた、新たながんスクリーニング法として、上述した特許文献１に記載しているような、癌の発症と人の血清中の元素濃度の相関関係を利用した癌評価方法を開発した。本発明者らは、上記の癌評価方法の開発過程で得たさらなる知見と、上述した非特許文献１〜５に開示された知識に基づき、さらに鋭意研究を重ねた結果、本発明をなすに至ったものである。
【００６８】
本発明では、まず、がん罹患犬群（症例群）に属する血清群とコントロール群（対照群）に属する血清群とを、性別、年齢別、がん部位別に無作為に２つの組に分け、一方の組を「テスト用血清群」とし、他方の組を「評価用血清群」とする。次に、テスト用血清群を用いて血清中の元素濃度を測定すると共に、測定された元素濃度について統計的解析を行って判別式を得る。その後、得られた判別式に評価用血清群の年齢データと元素濃度データを適用し、対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標を得る。その指標には、必要に応じて、罹患しているのがどの部位のがんかを示す推測や、がんに罹患しているリスクの時間的変化の推測をさらに含める。
【００６９】
以下、本発明の犬のがんリスク評価方法を詳細に説明する。
【００７０】
まず、次のようにして予備処理を行い、対象犬の血清中に含まれる元素群の濃度測定に最適な測定条件を見出した。
【００７１】
テスト用血清群（症例群に属する血清群と対照群に属する血清群の双方を含む）に硝酸を混ぜ、７０℃から８０℃で２４時間かけてタンパク質やアミノ酸を分解し、元素群の濃度測定に支障のないように前処理を行った後、金属汚染の無い超純水を使用して所定の濃度に希釈した。こうして得た処理液に含まれている７５種の元素群の濃度をＩＣＰ質量分析法を利用して測定した。得られた結果を用いて、テスト用血清群に含まれる元素群の濃度測定に最適な測定条件を見出した。
【００７２】
多種の元素の濃度測定を行うには、ＩＣＰ発光分光分析法（Inductively-Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy, ICP-OES）や、ＩＣＰ質量分析法（Inductively-Coupled Plasma Mass Spectroscopy, ICP-MS）、原子吸光分析法（Atomic Absorption Spectrometry, AAS）、蛍光Ｘ線分析法（X-Ray Fluorescence analysis，XRF）等が使用可能であるが、ＩＣＰ質量分析法を選択したのは、この分析法が、最も簡便で測定結果の定量性が厳密な手法と認識されているからである。したがって、この条件が変われば、また、より好適な他の分析法が開発されれば、ＩＣＰ質量分析法以外の分析法を使用しても良いことは言うまでもない。
【００７３】
見出された最適な測定条件で、同じテスト用血清群（症例群に属する血清群と対照群に属する血清群の双方を含む）を用いて、ＩＣＰ質量分析法を利用してそれら血清群に含まれている７５種の元素群の含有量を測定した。そして、測定した元素群の濃度データについて、症例群と対象群の間の元素濃度の差異を統計学的に解析した。この解析では、症例群と対照群の差異に関与する元素を明らかにし且つがん罹患リスク（確率）を求めるために、判別分析と二項ロジスティック回帰分析を用いた。この時、元素同士の組み合わせを考慮し、双方の元素間に最も差が出る組み合わせ、すなわち、症例群と対照群を最も良好に判別できる元素の組み合わせを、コンピュータによって何度も何度も組み合わせを変えて探索した。その結果、「評価用元素群」として、Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種の元素の組み合わせを用いた場合の判別能が最も高いことが判明した。そこで、本発明では、これら１７種の元素の組み合わせを「評価用元素群」として使用することを決定した。
【００７４】
以上のようにして「評価用元素群」が決まると、同じテスト用血清群を用いて血清中の「評価用元素群」の元素の元素濃度を測定する。そして、測定された元素濃度について判別分析を行うと、判別式が得られる。こうして判別式が得られれば、その判別式に評価用血清群の年齢データと元素濃度データを適用して判別値を算出することで、対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標（がん罹患指標）が得られる。年齢データと元素濃度データに、「評価用元素群」の性別データをさらに加えてもよい。さらに、算出された判別値を用いて二項ロジスティック回帰分析を行うことで、対象犬のがん罹患リスク（確率）が判明する。しかも、「評価用元素群」として使用した１７種の元素の中のいずれの濃度データが判別に有意であるか、さらに、判別に有意と判断された元素の相関関係が正か負かを調べることにより、対象犬が罹患しているのがどの部位のがんであるかも推測できるようになると共に、がん罹患リスク（確率）の時間的変化の推測も可能になる。
【００７５】
以下、その判別分析と二項ロジスティック回帰分析の詳細について説明する。
【００７６】
まず、「評価用元素群」として測定対象とした１７種の元素群（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）について、対照群と症例群という２つの群について判別分析を実施した。具体的には、対照群と症例群という２群の母平均値の差の検定（ｔ検定）を実施した。これは、「評価用元素群」としての１７種の元素群がこれら２つの群識別にどの程度の影響を与えるかを調べるためである。この検定結果では、それぞれの元素単独では両群に差が見られるが、この解析では元素間の関連性が無視されており、症例のリスク評価に用いるには多くの問題を含んでいる。この問題を解決するためには、元素間の関連性を考慮できる多変量解析、すなわち判別分析を用いて解析をする必要がある。
【００７７】
そこで、次に、以下のようにして、判別関数を求めた。これは、元素間の濃度バランス（相関関係）を解析するためである。個々の元素の濃度は対象犬毎に個別差があって指標とするのが難しいので、元素間の濃度の相関関係を知るためである。
【００７８】
判別関数は、次の数式（１）のように表せる。
判別値（Ｄ）＝関数（Ｆ）（説明変数１〜ｎ、判別係数）                    （１）
（ただし、ｎは２以上の整数）
数式（１）は、各説明変数１〜ｎの重み（判別に及ぼす影響度）を考慮すると、次の数式（２）のように書くことができる。
判別値（Ｄ）＝（判別係数１）×（説明変数１）＋（判別係数２）×（説明変数２）＋
・・・（判別係数ｎ）×（説明変数ｎ）＋定数          （２）
そこで、２群の母平均値の差の検定（ｔ検定）の結果から選択された１７種の元素群（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の濃度と、対象犬の年齢とを説明変数とし、それらの重みとして判別係数を用いると、判別関数が得られる。所望の判別関数は、これら１７種の元素群の濃度値（濃度データ）と対象犬の年齢（年齢データ）とを公知の判別分析法プログラムに読み込ませることで、容易に得ることができる。年齢データと元素濃度データに、性別データをさらに加えてもよい。
【００７９】
例えば、こうして算出された判別値（判別得点）（Ｄ）が、０以下であれば、対象犬は症例群に入ると判断され、その判別値（Ｄ）が０以上であれば、対照群に入ると判断される。
【００８０】
次に、対象犬が症例群または対照群に入る確率を求めるため、二項ロジスティック回帰分析を実行して、発生率を求める。発生率は、上記の判別分析で求めた判別値（Ｄ）を用いて、次の数式（３）で与えられる。
発生率＝１／［１＋ｅｘｐ（−判別値）］                                （３）
数式（３）により発生率が得られるので、対象犬が症例群に入る確率まで求めることができる。つまり、対象犬の現在のがん罹患リスクを確率で知ることができるのである。
【００８１】
判別分析の結果、上述した１７元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）を用いた場合の判別能が最も高いことが分かった。
【００８２】
本発明のがんリスク評価方法は、上述したような予備処理を経て特定された１７元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）を評価用元素群として設定し、これら元素群の対象犬の血清中の濃度を測定することで、対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かを示す指標、さらには、罹患しているがんの部位を示す指標を得るものである。
【００８３】
本発明の犬のがんリスク評価方法は、図１に示すように、まず、対象犬から採取した血清サンプル２を試験管１に入れ、これを分析装置に収容して分析することで、血清中の所定の元素群（評価用元素群）の濃度を測定する（ステップＳ１）。ここで濃度測定する元素群は、上述した１７元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）である。
【００８４】
次に、ステップＳ１で得られた血清中の評価用元素群の濃度データを、所定の判別関数（上記のように判別分析によって得たもの）に適用して演算する（ステップＳ２）。これにより、前記評価用元素群の濃度間の相関関係が得られる。
【００８５】
最後に、ステップＳ２で得られた演算結果（前記評価用元素群の濃度間の相関関係）に基づいて、血清サンプル２を採取した対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標を生成する。その結果、対象犬のがん罹患リスクに関する所望の評価結果（指標）が得られる（ステップＳ３）。
【００８６】
このように、本発明の犬のがんリスク評価方法では、相関関係を演算するステップＳ２において、対象犬から採取した血清中の評価用元素群（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種）の濃度データと、同対象犬の年齢データ（必要に応じて、さらに性別データ）とを、対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数に適用して、対象犬の血清における評価用元素群の濃度間の相関関係を演算する。
【００８７】
そして、指標を取得するステップＳ３では、ステップＳ２で得られた相関関係に基づいて、対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標を得るが、その指標は、ステップＳ２で使用された判別関数に濃度データと年齢データ（必要に応じて、さらに性別データ）を適用して得た判別得点に基づいて生成される。
【００８８】
したがって、高い精度で前記対象犬のがん罹患リスクを推定することができ、しかも、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がない。
【００８９】
また、相関関係を演算するステップＳ２において、評価用元素群として使用した１７種の元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の中のいずれの濃度データが判別に有意であるかが判明し、しかも、がんの種類に応じて判別に有意な前記元素が変動するため、どの部位のがんであるかを推定することも可能である。さらに、判別に有意な前記元素の相関関係が正であるか負であるかを利用して、がん罹患リスクの時間的変化の推測も可能である。
【００９０】
さらに、対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと年齢データを用いて、コンピュータで自動演算することにより、対象犬が対照群と症例群のいずれに属しているかを判別できるから、対象犬が多数であっても容易且つ迅速に判別することが可能である。よって、動物病院でのがんスクリーニング法としても好適である。
【００９１】
このように、本発明の犬のがんリスク評価方法によれば、ペット犬、警察犬、麻薬探知犬、災害救助犬、盲導犬、介助犬、セラピードッグ等の社会的に有益な犬の健康管理を簡易かつ安価に実現することが可能であり、しかも、それらの犬のがんによる死亡を低減することも期待できる等、優れた効果を有するものである。
【００９２】
（本発明の犬のがんリスク評価システムの基本構成）
次に、本発明の犬のがんリスク評価システムについて説明する。
【００９３】
本発明の犬のがんリスク評価システム１０の基本構成を図２に示す。本発明の犬のがんリスク評価システム１０は、上述した本発明の犬のがんリスク評価方法を実施するためのものであり、図２より明らかなように、データ記憶部１１と、判別関数生成部１２と、評価結果演算部１３とを備えている。
【００９４】
犬のがんリスク評価システム１０の外部には、血清中元素群濃度測定部５が設けられており、対象犬から採取した血清サンプル２を試験管１に入れたものを用いて、血清中の評価用元素群（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種）の濃度を測定する。こうして血清中元素群濃度測定部５で得られた血清中の評価用元素群の濃度データが、システム１０のデータ記憶部１１に供給される。対象犬のデータ記憶部１１には、年齢データも（必要に応じて性別データも）記憶される。血清中元素群濃度測定部５としては、例えば、公知のＩＣＰ質量分析機装置が使用される。
【００９５】
データ記憶部１１は、血清中元素群濃度測定部５で得られた前記評価用元素群の濃度データと、前記年齢データとを記憶する部位であり、公知の記憶装置から構成されるのが通常である。
【００９６】
判別関数生成部１２は、評価結果演算部１３における演算で使用する判別関数を生成する部位であり、公知のプログラムを含むパーソナルコンピュータ等で構成されるのが通常である。
【００９７】
評価結果演算部１３は、所定の方法で演算を行う。評価結果演算部１３が出力する演算結果に基づいて、所望の評価結果、つまり、対象犬のがん罹患リスクを評価する。
【００９８】
上述した本発明の犬のがんリスク評価方法を犬のがんリスク評価システム１０で実施する際には、例えば、血清中の評価用元素群の濃度のパターン分析で発がんのリスクを計算し、そのリスクに基づいてがんの可能性を確率的に表現した結果を提出する。具体的に言うと、動物病院あるいは検診機関で健康診断時に採血した犬の血清（例えば０．５ｃｃ）を収集し、検査機関にて特定の評価用元素群（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種）の濃度測定を実施する。そして、検査機関で測定された評価用元素群の濃度データと、対象犬の年齢データとに基づいて、例えばリスク評価センター（仮称）のような機関にてがん罹患リスクの計算を実施する。そのがん罹患リスクの計算結果を採血実施機関に送付し、その採血実施機関から対象犬の飼い主に渡す。がんが疑われる場合には、当該採血実施機関より「現行のがん検診」の受診を勧奨する。個人情報に関しては、採血実施機関において暗号化するか、連番を付し、検査機関やリスク評価センターには個人情報は届かないシステムとする。
【００９９】
以下に述べる実施例１〜４の結果より、図５Ａおよび図５Ｂに示した種々の対象犬の血清中の１７元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の濃度データと年齢データおよび性別データとを用いて、図６に記載された肝臓腫瘤（肝がん）から卵巣腫瘤（卵巣がん）までの任意のがん（全がん）の罹患リスクと、肝がん、副腎がん、肺がんの各々についての罹患リスクとを計算することができることが明らかにされた。一度の採血により測定された血清中の元素濃度を用いて得た判別値によって、図６に列挙した全がんの罹患リスクだけでなく、肝がん、副腎がん、肺がんという３つの異なるがん部位の罹患リスクをも算出することが可能となるのは、図２４および図２９〜図３２に示したように、がん部位別に判別に有意な関連性を有する元素（有意変数）が異なっているからである。図２４および図２９〜図３２から分かるように、全がん、肝がん、副腎がんおよび肺がんに共通な有意項目は年齢のみであり、加齢とともにいずれのがん罹患リスクも高くなることが示されている。また、血清中に含まれる評価用元素群としての１７元素については、がん部位によってその影響が大きく異なっていること、すなわち、判別に有意な元素の種類とその相関関係の正負が異なっていることが明らかである。この相違が、全がんの罹患リスクだけでなく、肝がん、副腎がんおよび肺がんについての個別の罹患リスクの推定と、がん罹患リスクの時間的変化の推測とを可能にしていると解される。
【０１００】
さらに、以下に述べる実施例５の結果より、図３５に示した種々の対象犬の血清中の１７元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の濃度データと年齢データとを用いて（性別データは使用せず）、前立腺腫瘍（前立腺がん）についての罹患リスクを計算することができることが明らかにされた。一度の採血により測定された血清中の元素濃度を用いて得た判別値によって、図６に列挙した全がんの罹患リスクと肝がん、副腎がん、肺がんの各々の罹患リスク（実施例１〜４）に加えて、前立腺がんの罹患リスクをも算出することが可能となるのは、図４１および図４３に示したように、前立腺がんにおける判別に有意な関連性を有する元素（有意変数）が、肝がん、副腎がんおよび肺がんにおけるそれとは異なっているからである。図４１及び図４３から分かるように、加齢とともに前立腺がんの罹患リスクも高くなることが示されている。また、血清中に含まれる評価用元素群としての１７元素については、前立腺がんにおける影響が肝がん、副腎がんおよび肺がんにおけるそれとは大きく異なっていること、すなわち、判別に有意な元素の種類とその相関関係の正負が異なっていることが明らかである。この相違が、前立腺がんについての罹患リスクの推定と、その罹患リスクの時間的変化の推測をも可能にしていると解される。
【０１０１】
なお、実施例１〜４及び実施例５を通じて、年齢データとしては、対象犬の満年齢をそのまま用いた。実施例１〜４における性別データとしては、オス（雄）＝１、メス（雌）＝２、去勢オスおよび避妊メス＝３として、数値に変換して設定した。
【実施例】
【０１０２】
以下、実施例に基づき、本発明をより詳細に説明する。
【０１０３】
まず、以下の実施例１〜４で使用する犬の血清サンプルは、動物を治療する病院の協力を得て、採血時点でがんや他の重篤な疾患に罹患していない犬を対照群（コントロール）とするために、神奈川県のみかん動物病院とようだアニマルケアセンターから、犬の血清サンプル計７５例の提供を受けた。また、がん治療で受診した犬を症例群とするために、東京大学獣医学部と日本大学動物病院から、がん治療で受診した犬の血清サンプル計２９７例の提供を受けた。これら症例群の血清サンプルの中には、年齢が不明な１例があったため、その１例を除き、性別と年齢が明確な対照群７５例および症例群２９６例の血清サンプル（総計３７１例）を、がんリスク評価に用いた（図３参照）。
【０１０４】
血清サンプルが提供された対象犬の種類（犬種）と性別、去勢オス・避妊メスの区別は、図５Ａおよび図５Ｂに示すとおりである。対照群（コントロール）として提供を受けた犬の総数は７８、症例群（がん罹患犬）の総数は２９７であり、総計３７５である。しかし、対照群（コントロール）の７８の血清サンプルのうち、３つの血清サンプルには問題があったため除き、７５の血清サンプルをがんリスク評価に用いた。症例群（がん罹患犬）の２９７の血清サンプルのうち、１つの血清サンプルは年齢が不明だったため除き、２９６の血清サンプルをがんリスク評価に用いた。対照群の７５匹と、症例群の全がんの２９６匹、肝がんの１４０匹、副腎がんの６９匹、肺がんの３５匹の平均年齢とその標準偏差は、図４に示すとおりである。
【０１０５】
症例群の犬のがん部位を、性別と去勢・避妊の有無と共に、図６に示す。図６より明らかなように、肝腫瘍（がん）が１４０例、副腎腫瘍（がん）６９例、肺腫瘍（がん）３５例、メラノーマ１１例、乳腺がん８例の順位で多く、他のがん種は５例以下であった。そこで、がん部位別の解析では３０例以上の腫瘍、すなわち、肝腫瘍（がん）、副腎腫瘍（がん）、肺腫瘍（がん）の３種についてのみ、評価した。他方、図６の全がんについては、症例群２９６例のすべてについて評価した。
【０１０６】
血清サンプル中の微量元素濃度の測定は、上述した硝酸を用いた前処理を行ってから、その前処理を施した血清サンプルに対して、ＩＣＰ質量分析法（ICP-MS）を用いて行った。測定した微量元素は、「評価用元素群」として指定したＬｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種の元素である。そこで、これら１７種の元素の濃度データに、対象犬の性別データと年齢データを加えて合計１９変数とし、判別分析および二項ロジスティック回帰分析を行った。
【０１０７】
以下に述べる実施例１〜４で得られた、１７種の「評価用元素群」の濃度の平均値と標準偏差を図７にまとめて示す。図７は、図２５〜図２８の基本統計量から該当するものを抜粋して整理したものである。
【０１０８】
以下の実施例５で使用する犬の血清サンプルは、実施例１〜４と同様に、対照群（コントロール）とするために、実施例１〜４で言及したみかん動物病院とようだアニマルケアセンターから、犬の血清サンプル計４６例の提供を受けた。また、症例群とするために、実施例１〜４で言及した日本大学動物病院から、前立腺がん治療で受診した犬の血清サンプル計４８例の提供を受けた（図３３、図３５参照）。対照群の血清サンプルの中には、年齢が不明な１例があったため、その１例を除き、性別と年齢が明確な対照群４５例および症例群４８例の血清サンプル（総計９３例）を、前立腺がんのリスク評価に用いた（図３４参照）。血清サンプルが提供された対象犬の種類（犬種）とオス・去勢オスの区別は、図３５に示すとおりである。対照群の４５匹と症例群の４８匹の平均年齢とその標準偏差は、図３４に示すとおりである。
【０１０９】
実施例５では、血清サンプル中の微量元素濃度の測定方法と、使用した「評価用元素群」とは、実施例１〜４で使用したものと同じとした。また、「評価用元素群」としての１７種の元素の濃度データに、対象犬の年齢データを加えて合計１８変数として、判別分析および二項ロジスティック回帰分析を行った。性別データは使用しなかった。
【０１１０】
以下に述べる実施例５で得られた、１７種の「評価用元素群」の濃度の平均値と標準偏差を図３６にまとめて示す。図３６は、図４２の基本統計量から該当するものを抜粋して整理したものである。
【実施例１】
【０１１１】
実施例１では、全がん（図６に示したすべてのがん）についてのがん罹患リスクを推測した。本実施例１でがん罹患リスクを推測する対象犬は、図６に示すように、症例群は２９６例、対照群（コントロール）は７５例であり、合計３７１例の血清サンプルを評価対象として使用した。評価に用いたデータは、対象犬の年齢データと、性別データと、評価用元素群として使用された１７種の元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の濃度データとした。得られた元素濃度の測定結果は図７および図２５に示されているとおりである。
【０１１２】
全がんについての判別分析に使用した判別式を図９に示す。また、その判別式を用いて得た判別結果を図８に示す。図８の判別結果によると、症例群の２９６例の中で２６９例が的中しており（感度＝９０．９％）、対照群では７５件中６４例が的中している（特異度＝８５．３％）。したがって、正診率は８９．７６％であり、高い値を示した。
【０１１３】
判別分析から得られたＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）を求めると、図１０に示すように、０．９４２という高い値が得られた。
【０１１４】
これらの結果より、血清中の１７種の微量元素（評価用元素群）（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図９の判別式に投入することによって判別得点を算出し、その判別得点を用いて全がんの罹患リスク（確率）を計算した。その結果を図１１に示す。
【０１１５】
図１１から分かるように、全がんの場合、判別得点が負の値を大きくとるほどリスクが高くなり、判別得点がおおよそ−２．０以下であれば、全がんの罹患リスクが９０％以上の確率であると評価（推定）することができる。
【０１１６】
したがって、新たな血清サンプルについて、その中の評価用元素群としての１７種の微量元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図９の判別式に投入することによって判別得点を算出すれば、その判別得点を用いて、その新たな血清サンプルについて、全がんの罹患リスク（確率）を計算することが可能である。
【０１１７】
実施例１で使用した基本統計量は、図２５に示すとおりであり、判別関数に含まれる変数は図２９に示すとおりである。
【０１１８】
なお、全がんについてのがん罹患リスク評価では、図２４および図２９に示すように、年齢データのほか、Ｍｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素の濃度データが判別に有意であることが分かった。また、Ｍｇ元素の濃度データが負の相関関係を持ち、Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの３元素の濃度データが正の相関関係を持ち、その関係の程度はＳ，Ｃｕ，ＳｅよりもＭｇの方が強いことが分かった。したがって、Ｍｇ元素の濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているリスクが減少傾向（または増加傾向）にあり、Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの３元素の少なくとも１つの濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているリスクが増加傾向（または減少傾向）にあるとの推測を、がんの罹患リスクの評価に加えることができた。この実施例では、前記対象犬のがん罹患リスクの評価に加えて、その時間的変化の推測をもさらに提示することができる、という利点がある。
【実施例２】
【０１１９】
実施例２では、肝がんについてのがん罹患リスクを推測した。本実施例２でがん罹患リスクを推測する対象犬は、図６に示すように、症例群は１４０例、対照群（コントロール）は７５例であり、合計２１５例の血清サンプルを評価対象として使用した。評価に用いたデータは、対象犬の年齢データと、性別データと、実施例１で評価用元素群として使用された１７種の元素の濃度データとした。得られた元素濃度の測定結果は図７および図２６に示されているとおりである。
【０１２０】
肝がんについての判別分析に使用した判別式を図１３に示す。また、その判別式を用いて得た判別結果を図１２に示す。図１２の判別結果によると、症例群の１４０例の中で１２７例が的中しており（感度＝９０．７％）、対照群では７５例中６３例が的中している（特異度＝８４．０％）。したがって、正診率は８８．３７％であり、高い値を示した。
【０１２１】
判別分析から得られたＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）を求めると、図１４に示すように、０．９６１という高い値が得られた。
【０１２２】
これらの結果より、血清中の１７種の微量元素（評価用元素群）（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図１３の判別式に投入することによって判別得点を算出し、その判別得点を用いて肝がんの罹患リスク（確率）を計算した。その結果を図１５に示す。図１５のがん確率カーブは、全がんの場合とは正負が逆になっている。
【０１２３】
図１５から分かるように、肝がんの場合、判別得点が正の値を大きくとるほどリスクが高くなり、判別得点がおおよそ３．０以上であれば、肝がんの罹患リスクが９０％以上の確率であると評価（推定）することができる。
【０１２４】
したがって、新たな血清サンプルについて、その中の評価用元素群としての１７種の微量元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図１３の判別式に投入することによって判別得点を算出すれば、その判別得点を用いて、その新たな血清サンプルについて、肝がんの罹患リスク（確率）を計算することが可能である。
【０１２５】
実施例２で使用した基本統計量は、図２６に示すとおりであり、判別関数に含まれる変数は図３０に示すとおりである。
【０１２６】
なお、肝がんについてのがん罹患リスク評価では、図２４および図３０に示すように、年齢データのほか、Ｆｅ，Ｃｕの２元素の濃度データが判別に有意であり、実施例１で有意と判断されたＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素とは異なることが分かった。これは、前記相関関係演算ステップ（図１のステップＳ２）で演算された前記評価用元素群の濃度間の相関関係に基づいて、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ，Ｃｕの２元素の濃度データが判別に有意と判断されると、前記対象犬に係るがんの種類（部位）が「肝がん」であるとの推測が可能となることを意味している、と理解された。また、Ｆｅ元素の濃度データが負の相関関係を持ち、Ｃｕ元素の濃度データが正の相関関係を持っていて、その関係の程度はＦｅよりもＣｕの方が強いことが分かった。したがって、Ｆｅ元素の濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が肝がんに罹患しているリスクが減少傾向（または増加傾向）にあり、Ｃｕ元素の濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が肝がんに罹患しているリスクが増加傾向（または減少傾向）にあるとの推測を、肝がん罹患リスクの評価に加えることができた。この実施例では、前記対象犬の肝がん罹患リスクの評価に加えて、その罹患リスクの時間的変化の推測をもさらに提示することができる、という利点がある。
【実施例３】
【０１２７】
実施例３では、副腎がんについてのがん罹患リスクを推測した。本実施例でがん罹患リスクを推測する対象犬は、図６に示すように、症例群は６９例、対照群（コントロール）は７５例であり、合計１４４例の血清サンプルを評価対象として使用した。評価に用いたデータは、対象犬の年齢データと、性別データと、評価用元素群として使用された１７種の元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データとした。測定結果は図７に示されているとおりである。
【０１２８】
副腎がんについての判別分析に使用した判別式を図１７に示す。また、その判別式を用いて得た判別結果を図１６に示す。図１６の判別結果によると、症例群の６９例の中で６４例が的中しており（感度＝９２．８％）、対照群では７５例中６８例が的中している（特異度＝９０．７％）。したがって、正診率は９１．６７％であり、高い値を示した。
【０１２９】
判別分析から得られたＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）を求めると、図１８に示すように、０．９６５という高い値が得られた。
【０１３０】
これらの結果より、血清中の１７種の微量元素（評価用元素群）（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図１７の判別式に投入することによって判別得点を算出し、その判別得点を用いて副腎がんの罹患リスク（確率）を計算した。その結果を図１９に示す。図１９のがん確率カーブも、全がんの場合とは正負が逆になっている。
【０１３１】
図１９から分かるように、副腎がんの場合、判別得点が正の値を大きくとるほどリスクが高くなり、判別得点がおおよそ３．０以上であれば、副腎がんの罹患リスクが９５％以上の確率であると評価（推定）することができる。
【０１３２】
したがって、新たな血清サンプルについて、その中の評価用元素群としての１７種の微量元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図１７の判別式に投入することによって判別得点を算出すれば、その判別得点を用いて、その新たな血清サンプルについて、副腎がんの罹患リスク（確率）を計算することが可能である。
【０１３３】
実施例３で使用した基本統計量は、図２７に示すとおりであり、判別関数に含まれる変数は図３１に示すとおりである。
【０１３４】
なお、副腎がんについてのがん罹患リスク評価では、図２４および図３１に示すように、年齢データのほか、Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素の濃度データが判別に有意であり、実施例１で有意と判断されたＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素、及び、実施例２で有意と判断されたＦｅ，Ｃｕの２元素とは異なることが分かった。これは、前記相関関係演算ステップ（図１のステップＳ２）で演算された前記評価用元素群の濃度間の相関関係に基づいて、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素の濃度データが判別に有意と判断されると、前記対象犬に係るがんの種類（部位）が「副腎がん」であるとの推測が可能となることを意味している、と理解された。また、Ｍｇ，Ｚｎ，Ａｓの３元素の濃度データが負の相関関係を持ち、その関係の程度はＭｇよりもＺｎ，Ａｓの方が強いことが分かった。さらに、Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｓｅの４元素の濃度データが正の相関関係を持ち、その関係の程度はＳ，Ｃｏ，ＳｅよりもＰの方が強いことが分かった。したがって、Ｍｇ，Ｚｎ，Ａｓの３元素の少なくとも１つの濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が副腎がんに罹患しているリスクが減少傾向（または増加傾向）にあり、Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｓｅの４元素の少なくとも１つの濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が副腎がんに罹患しているリスクが増加傾向（または減少傾向）にあるとの推測を、副腎がん罹患リスクの評価に加えることができた。この実施例では、前記対象犬の副腎がん罹患リスクの評価に加えて、その罹患リスクの時間的変化の推測をもさらに提示することができる、という利点がある。
【実施例４】
【０１３５】
実施例４では、肺がんについてのがん罹患リスクを推測した。本実施例でがん罹患リスクを推測する対象犬は、図６に示すように、症例群は３５例、対照群（コントロール）は７５例であり、合計１１０例の血清サンプルを評価対象として使用した。評価に用いたデータは、対象犬の年齢データと、性別データと、評価用元素群として使用された１７種の元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データとした。測定結果は図７に示されているとおりである。
【０１３６】
肺がんについての判別分析に使用した判別式を図２１に示す。また、その判別式を用いて得た判別結果を図２０に示す。図２０の判別結果によると、症例群の３５例の中で３４例が的中しており（感度＝９７．１％）、対照群では７５例中７１例が的中している（特異度＝９４．７％）。したがって、正診率は９５．４５％であり、高い値を示した。
【０１３７】
判別分析から得られたＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）を求めると、図２２に示すように、０．９８９という高い値が得られた。
【０１３８】
これらの結果より、血清中の１７種の微量元素（評価用元素群）（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図２１の判別式に投入することによって判別得点を算出し、その判別得点を用いて肺がんの罹患リスク（確率）を計算した。その結果を図２３に示す。図２３のがん確率カーブも、全がんの場合とは正負が逆になっている。
【０１３９】
図２３から分かるように、肺がんの場合、判別得点が正の値を大きくとるほどリスクが高くなり、判別得点がおおよそ２．０以上であれば、肺がんの罹患リスクが９０％以上の確率であると評価（推定）することができる。
能である。
【０１４０】
したがって、新たな血清サンプルについて、その中の評価用元素群としての１７種の微量元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図２１の判別式に投入することによって判別得点を算出すれば、その判別得点を用いて、その新たな血清サンプルについて、肺がんの罹患リスク（確率）を計算することが可能である。
【０１４１】
実施例４で使用した基本統計量は、図２８に示すとおりであり、判別関数に含まれる変数は図３２示すとおりである。
【０１４２】
なお、肺がんについてのがん罹患リスク評価では、図２４と図３２に示すように、年齢データのほか、Ｎａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素の濃度データが判別に有意であり、実施例１で有意と判断されたＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素、実施例２で有意と判断されたＦｅ，Ｃｕの２元素、及び、実施例３で有意と判断されたＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素とは異なることが分かった。これは、前記相関関係演算ステップ（図１のステップＳ２）で演算された前記評価用元素群の濃度間の相関関係に基づいて、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素の濃度データが判別に有意と判断されると、前記対象犬に係るがんの種類（部位）が「肺がん」であるとの推測が可能となることを意味している、と理解された。また、Ｍｇ，Ａｓの２元素の濃度データが負の相関関係を持ち、その関係の程度はＭｇよりもＡｓの方が強いことが分かった。さらに、Ｎａ，Ｓｒの２元素の濃度データが正の相関関係を持ち、その関係の程度はＳｒよりもＮａの方が強いことが分かった。したがって、Ｍｇ，Ａｓの２元素の少なくとも１つの濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が肺がんに罹患しているリスクが減少傾向（または増加傾向）にあり、Ｎａ，Ｓｒの２元素の少なくとも１つの濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が肺がんに罹患しているリスクが増加傾向（または減少傾向）にあるとの推測を、肺がん罹患リスクの評価に加えることができた。この実施例では、前記対象犬の肺がん罹患リスクの評価に加えて、その罹患リスクの時間的変化の推測をもさらに提示することができる、という利点がある。
【実施例５】
【０１４３】
実施例５では、前立腺がんについてのがん罹患リスクを推測した。本実施例でがん罹患リスクを推測する対象犬は、図３４に示すように、症例群は４８例、対照群（コントロール）は４５例であり、合計９３例の血清サンプルを評価対象として使用した。評価に用いたデータは、対象犬の年齢データと、評価用元素群として使用された１７種の元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データとした。測定結果は図３５に示されているとおりである。
【０１４４】
前立腺がんについての判別分析に使用した判別式を図３８に示す。また、その判別式を用いて得た判別結果を図３７に示す。図３７の判別結果によると、症例群の４８例の中で４７例が的中しており（感度＝９７．９％）、対照群では４５例中４３例が的中している（特異度＝９５．５％）。したがって、正診率は９６．７７％であり、高い値を示した。
【０１４５】
判別分析から得られたＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）を求めると、図３９に示すように、０．９９３という高い値が得られた。
【０１４６】
これらの結果より、血清中の１７種の微量元素（評価用元素群）（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データとを、図３８の判別式に投入することによって判別得点を算出し、その判別得点を用いて前立腺がんの罹患リスク（確率）を計算した。その結果を図４０に示す。図４０のがん確率カーブも、全がんの場合とは正負が逆になっている。
【０１４７】
図４０から分かるように、前立腺がんの場合、判別得点が正の値を大きくとるほどリスクが高くなり、判別得点がおおよそ２．０以上であれば、前立腺がんの罹患リスクが９０％以上の確率であると評価（推定）することができる。
能である。
【０１４８】
したがって、新たな血清サンプルについて、その中の評価用元素群としての１７種の微量元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データとを（性別データは不使用）、図３８の判別式に投入することによって判別得点を算出すれば、その判別得点を用いて、その新たな血清サンプルについて、前立腺がんの罹患リスク（確率）を計算することが可能である。
【０１４９】
実施例５で使用した基本統計量は、図４２に示すとおりであり、判別関数に含まれる変数は図４３示すとおりである。
【０１５０】
なお、前立腺がんについてのがん罹患リスク評価では、図４１と図４３に示すように、年齢データのほか、Ｎａ，Ｋ，Ｃｕの３元素の濃度データが判別に有意であり、実施例１で有意と判断されたＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素、実施例２で有意と判断されたＦｅ，Ｃｕの２元素、実施例３で有意と判断されたＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素、及び、実施例４で有意と判断されたＮａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素とは異なることが分かった。これは、前記相関関係演算ステップ（図１のステップＳ２）で演算された前記評価用元素群の濃度間の相関関係に基づいて、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｋ，Ｃｕの３元素の濃度データが判別に有意と判断されると、前記対象犬に係るがんの種類（部位）が「前立腺がん」であるとの推測が可能となることを意味している、と理解された。また、Ｋ元素の濃度データが負の相関関係を持つことが分かった。さらに、Ｎａ，Ｃｕの２元素の濃度データが正の相関関係を持ち、その関係の程度はＮａよりもＣｕの方が強いことが分かった。したがって、Ｋ元素の濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が前立腺がんに罹患しているリスクが増加傾向（または減少傾向）にあり、Ｎａ，Ｃｕの２元素の少なくとも１つの濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が前立腺がんに罹患しているリスクが増加傾向（または減少傾向）にあるとの推測を、前立腺がん罹患リスクの評価に加えることができた。この実施例では、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクの評価に加えて、その罹患リスクの時間的変化の推測をもさらに提示することができる、という利点がある。
【産業上の利用可能性】
【０１５１】
本発明は、ペット犬、警察犬、麻薬探知犬、災害救助犬、盲導犬、介助犬、セラピードッグ等の社会的に有益な犬のがん罹患のリスク（有無）を迅速かつ簡便に推測することが望まれる分野に広く適用可能である。
【符号の説明】
【０１５２】
１    試験管
２    血清サンプル
５    血清中元素群濃度測定部
１０    犬のがんリスク評価システム
１１    データ記憶部
１２    判別関数生成部
１３    評価結果演算部
【図１】
2020056774.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
2020056774.tif 000040
【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
2020056774.tif 000045
【図４３】
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