【手続補正書】
【提出日】平成17年4月18日(2005.4.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サンプルを分類する方法であって、前記サンプルについての１つ以上の所定の診断スペクトルウィンドウでのNMRスペクトル強度を所定の状態と関連付けるステップを含む前記方法。
【請求項２】
前記サンプルが被験者からのものであり、前記所定の状態が前記被験者の所定の状態である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記所定の状態との関連づけが所定の状態の有無との関連づけである、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記NMRスペクトル強度を関連付けることが、対照値と比較してNMRスペクトル強度の変調を関連づけることである、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記１つ以上の所定の診断スペクトルウィンドウが、単一の所定の診断スペクトルウィンドウである、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記１つ以上の所定の診断スペクトルウィンドウが、：複数の所定の診断スペクトルウィンドウである、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上の所定の診断スペクトルウィンドウが、複数の診断スペクトルウィンドウであり；
１つ以上の所定の診断スペクトルウィンドウでのNMRスペクトル強度が、複数のNMRスペクトル強度の組合せであって、ここで各強度が前記複数の所定の診断スペクトルウィンドウのいずれか１つのNMRスペクトル強度である、請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記組合せが一次結合である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記１つ以上の所定の診断スペクトルウィンドウが１つ以上の診断種と関連している、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも１つの前記１つ以上の所定の診断スペクトルウィンドウが、診断種のNMR共鳴に対する化学シフト値を含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
複数の前記１つ以上の所定の診断スペクトルウィンドウのそれぞれが、診断種のNMR共鳴に対する化学シフト値を含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
サンプルを分類する方法であって、前記サンプル中に存在する１つ以上の診断種の量または相対量を所定の状態と関連付けるステップを含む前記方法。
【請求項１３】
前記サンプルが被験者からのサンプルであり、前記所定の状態が前記被験者の所定の状態である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記所定の状態との関連づけが、所定の状態の有無との関連づけである、請求項１２または１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記１つ以上の診断種の量または相対量を関連づけることが、１つ以上の診断種の量または相対量の変調を関連づけることである、請求項１２〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記分類を単一診断種の量または相対量に基づいて行う、請求項１２〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
前記分類を複数診断種の量または相対量に基づいて行う、請求項１２〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
前記分類を複数診断種の総量または相対総量に基づいて行う、請求項１２〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
前記１つ以上の診断種が複数診断種であり；
前記１つ以上の診断種の量または相対量が複数の量または相対量の組み合わせであり、その各量が前記複数の診断種のうちの１つの量または相対量である、
請求項１２〜１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
前記組み合わせが一次結合である、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記関連づけするステップが予測数学モデルの使用を伴い、前記モデルの形成を、モデリング方法をモデリングデータに適用することにより行う、請求項１〜２０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２２】
予測数学モデルを使用するステップであって、前記モデルの形成を、モデリング方法をモデリングデータに適用することで行うステップを含んでなる試験サンプルを分類する方法。
【請求項２３】
前記モデリングデータが、既知の分類のモデリングサンプルの複数のデータセットを含み；
前記分類が、前記試験サンプルを１つの前記既知の分類のメンバーとして分類する、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記モデリングデータが、複数のモデリングサンプルの各々について少なくとも１つのデータセットを含み；
前記モデリングサンプルが、複数の分類からなる前記分類群を規定し；
前記モデリングサンプルの各々が、前記分類群から選択される既知分類のものであり；
前記モデルが、前記試験サンプルのためのデータセットと共に使用され；
前記分類が、前記試験サンプルを前記分類群から選択される１つの分類のメンバーとして分類する、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記モデリング方法が多変量統計分析モデリング方法である、請求項２１〜２４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２６】
前記モデリング方法が、パターン認識方法を用いる、多変量統計分析モデリング方法である、請求項２１〜２４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】
前記モデリング方法がPCA、PLSまたはPLS-DAであるかそれを用いる、請求項２１〜２４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】
前記モデリング方法がデータフィルタリング、直交データフィルタリングまたはOSCのステップを含む、請求項２１〜２７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２９】
前記モデリングデータがNMRスペクトルデータを含む、請求項２１〜２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３０】
前記モデリングデータがNMRスペクトルデータと非NMRスペクトルデータの両方を含む、請求項２１〜２８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３１】
前記モデリングデータが複数のモデリングサンプルの各々について少なくとも１つのデータセットを含む、請求項２１〜３０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３２】
各々の前記データセットがNMRスペクトルデータを含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
各々の前記各データセットがNMRスペクトルデータと非NMRスペクトルデータの両方を含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
前記非NMRスペクトルデータが非スペクトル臨床データである、請求項３０または３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記分類群が前記所定の状態に関連する分類を含む、請求項２２〜３４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３６】
請求項１〜３５のいずれか１項に記載の方法で被験者からのサンプルを分類することを含む、前記被験者を分類する方法。
【請求項３７】
請求項１〜３５のいずれか１項に記載の方法で被験者からのサンプルを分類することを含む、前記被験者の所定の状態の診断方法。
【請求項３８】
前記サンプルが血液サンプルまたは血液由来サンプルである、請求項１〜３７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３９】
前記被験者が哺乳動物、例えばヒトである、請求項１〜３８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４０】
請求項１〜３９のいずれか１項に記載の方法を用いる、被験者の予後診断方法。
【請求項４１】
請求項１〜３９のいずれか１項に記載の方法を用いる、治療を受けている被験者の治療モニタリング方法。
【請求項４２】
請求項１〜３９のいずれか１項に記載の方法を用いる、薬物療法および／または薬物効力の評価方法。
【請求項４３】
所定の状態について診断種または複数診断種の組み合わせを同定する方法であって、
（ａ）多変量統計分析法を実験データに適用するステップであって、
前記実験データが複数の実験サンプルのそれぞれについて測定される実験パラメータを含む少なくとも１つのデータを含み、
前記実験サンプルが複数の分類からなる分類群を規定し、
前記複数の分類のうちの少なくとも１つが、前記所定の状態に関連する分類、例えば、前記所定の状態の存在に関連する分類であり、
前記複数の分類のうちの少なくとも１つが、前記所定の状態に関連しない分類、例えば、前記所定の状態の非存在に関連する分類であり、
各前記実験サンプルが前記分類群から選択される既知分類のものである前記ステップ；
ならびに
（ｂ）１つ以上の臨界実験パラメータを同定するステップであって、
各前記臨界実験パラメータが、前記分類群の分類に対し統計的に有意に異なっており、例えば前記分類群の分類間で区別を行う上で統計的に有意である前記ステップ；および
（ｃ）前記１つ以上の臨界実験パラメータのうちの１つ以上のそれぞれを、前記診断種と照合するステップ；
あるいは
（ｂ）複数の臨界実験パラメータの組み合わせを同定するステップであって、
前記複数の臨界実験パラメータ組み合わせが、前記分類群の分類について統計的に有意に異なっており、例えば前記分類群の分類間で区別を行う上で統計的に有意である前記ステップ；および
（ｃ）前記複数の臨界実験パラメータのうちの１つ以上のそれぞれを、複数の診断種の前記組み合わせと照合するステップ
を含む前記方法。
【請求項４４】
前記臨界実験パラメータのうちの１つ以上がスペクトルパラメータであり；
前記同定および照合ステップが、
（ｂ）１つ以上の臨界実験スペクトルパラメータを同定し；および
（ｃ）前記１つ以上の臨界実験スペクトルパラメータのうちの１つ以上のそれぞれを、スペクトル的特徴、例えばスペクトルピークと照合し、
および前記スペクトルピークの１つ以上を、前記診断種と照合するステップであり；
あるいは
（ｂ）複数の臨界実験スペクトルパラメータの組み合わせを同定し；および
（ｃ）前記複数の臨界実験スペクトルパラメータのうちの複数個のそれぞれを、スペクトル的特徴、例えばスペクトルピークと照合し、
および前記スペクトルピークの１つ以上を、複数の診断種の前記組み合わせと照合するステップである、請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記多変量統計分析方法がパターン認識方法を用いる多変量統計分析方法である、請求項４３または４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記多変量統計分析方法がPCA、PLSまたはPLS-DAであるかそれを用いる、請求項４３〜４５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４７】
前記多変量統計分析方法がデータフィルタリング、直交データフィルタリングまたはOSCのステップを含む、請求項４３〜４６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４８】
前記実験パラメータがNMRスペクトルデータを含む、請求項４３〜４７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項４９】
前記実験パラメータがNMRスペクトルデータおよび非NMRスペクトルデータの両方を含む、請求項４３〜４７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５０】
前記非NMRスペクトルデータが非スペクトル臨床データである、請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
前記分類群が前記所定の状態に関連する分類を含む、請求項４３〜５０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５２】
前記方法がさらに、
（ｄ）前記診断種の同定を追認する；というさらなるステップを含む、請求項４３〜５１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５３】
請求項４３〜５２のいずれか１項に記載の方法によって同定された、診断種。
【請求項５４】
請求項４３〜５２のいずれか１項に記載の方法によって同定された１つ以上の診断種を用いるかそれに依存する、分類方法。
【請求項５５】
分類方法において使用するアッセイであって、前記アッセイが請求項４３〜５２のいずれか１項に記載の方法によって同定された１つ以上の診断種に依存する前記アッセイ。
【請求項５６】
場合によりコンピュータ読取可能媒体に格納されたコンピュータプログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されたときに、請求項１〜５２のいずれか１項に記載の方法を実施するように適合されたコンピュータプログラム手段を含む、前記コンピュータプログラム。
【請求項５７】
（ａ）サンプルについてNMRスペクトル強度データを取得するための装置を含む第１の構成要素；ならびに
（ｂ）請求項１〜５２のいずれか１項に記載の方法を実行するために機能しうる形で構成されたコンピュータまたは連結されたコンピュータなどのコンピュータシステムまたは装置を有し、前記第１の構成要素と機能可能な形で連結されている第２の構成要素；を含むシステム。