(57)【要約】      （修正有）【課題】糖尿病を含む糖代謝異常やメタボリックシンドロームを早期に発見するための、所要時間が短く安価で、被験者に負担がかからず、そして、極めて信頼性が高い、糖代謝の状態の分析方法を提供する。【解決手段】  インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係を基準として、分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）ならびにβ細胞機能指数（β）から、前記分析する対象における糖代謝の状態を判断する、糖代謝の状態の分析方法であって、    前記インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が、糖代謝の状態を判断する既知の方法を用いて得られた多数例対象の糖代謝の状態の、前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する分布から決定される、前記方法により、本発明の課題が解決される。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係を基準として、分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）ならびにβ細胞機能指数（β）から、前記分析する対象における糖代謝の状態を判断する、糖代謝の状態の分析方法であって、
前記インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が、糖代謝の状態を判断する既知の方法を用いて得られた多数例対象の糖代謝の状態の、各前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する分布から決定される、前記方法。
【請求項２】
インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が、少なくとも下記ステップＡ）〜Ｄ）：
Ａ）多数例対象を、糖代謝の状態を判断する既知の方法に基づいて、各多数例対象の糖代謝の状態について少なくとも糖代謝異常を有しない正常型、糖代謝異常を有するが糖尿病でない境界型および糖代謝異常を有する糖尿病型の３種類もしくはそれ以上に分類するステップ、
Ｂ）前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）ならびにβ細胞機能指数（β）から、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および、β細胞機能指数（β）もしくは１００−βを軸とする平面上に、前記多数例対象をステップＡ）で分類された糖代謝の状態が識別できるようにプロットするステップ、
Ｃ）ステップＢ）でプロットされた多数例対象の糖代謝の状態の分布から、視覚的あるいは統計学的に、糖代謝の状態別に前記平面を分割するステップ、
Ｄ）ステップＣ)で分割された各平面部分を表す、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲を計算するステップ、
を含む工程により決定される、
インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
糖代謝の状態を判断する既知の方法が、経口ブドウ糖負荷試験による空腹時血糖値および糖負荷後２時間後の血糖値により糖代謝の状態が判断される方法である、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が、
β＞ａ×Ｒ＋ｂまたはβ≦ａ×Ｒ＋ｂ（ ａおよびｂはそれぞれ独立に実数である）、ならびに、
ｋ≦Ｒおよび／またはＲ＜ｌ、および／または、ｍ≦βおよび／またはβ＜ｎ（ｋ、ｌ、ｍおよびｎはそれぞれ独立に実数である）である、
請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が、
β≦ｃ×Ｒ＋ｄ、ｃ×Ｒ＋ｄ＜β≦ｃ’×Ｒ＋ｄ’、またはβ＞ｃ’×Ｒ＋ｄ’（ ｃ、ｃ’、 ｄおよびｄ’はそれぞれ独立に実数である）、ならびに、
ｋ≦Ｒおよび／またはＲ＜ｌ、および／または、ｍ≦βおよび／またはβ＜ｎ（ｋ、ｌ、ｍおよびｎはそれぞれ独立に実数である）である、
請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）であり、ａが４０〜７０であり、ｂが−１０〜３０であり、ｋが０．２以上であり、ｌが１５以下であり、ｍが−５００以上、ｎが２０００以下である、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）であり、ｃが１０〜４０、ｃ’が４０〜７０であり、ｄが−３０〜２０、ｄ’が−１０〜３０であり、ｋが０．２以上であり、ｌが１５以下であり、ｍが−５００以上であり、ｎが２０００以下である、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が、インスリン分泌指数または、インスリン分泌に関連する測定値から算出されるインスリン分泌能を反映する他の指数との関係をさらに含む３次元空間上で表される、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）である、請求項１〜５および８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
健康状態を検査する方法であって、
i）検査する対象の少なくとも１または２以上の健康状態を表す指標が、一定の基準値以上および／または未満であることを判断すること、ならびに、
ii）請求項１〜９のいずれかに記載の方法を用いて前記検査する対象の糖代謝の状態を判断すること、
により、前記検査する対象がメタボリックシンドロームであるか否かを判断する、前記方法。
【請求項１１】
健康状態を表す指標が、収縮期血圧、拡張期血圧、体格指数、ウエスト周囲径、血中トリグリセライド値、血中コレステロール値、血中善玉コレステロール値、血中尿酸値、アルブミン排泄率、血中Ｃ反応性タンパク質濃度である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
分析する対象の糖代謝の状態を分析するために、コンピュータを、
１）糖代謝の状態を判断する既知の方法を用いて得られた多数例対象の糖代謝の状態の、各前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する分布から決定される、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が入力されると、記憶部に記憶する手段、
２）分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、演算部でインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を計算する手段、
３）分析する対象の計算された前記インスリン抵抗性指数（Ｒ）および前記β細胞機能指数（β）が、１）で記憶部に記憶されたインスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係を、満たすか否かを演算部で計算し、分析する対象が満たす前記一定の関係を決定する手段、
４）３）で決定された、分析する対象が満たす一定の関係に基づいて、分析する対象の糖代謝の状態を決定する手段
５）分析する対象の糖代謝の状態を出力部から出力する手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１３】
分析する対象の糖代謝の状態を分析するために、コンピュータを、
Ｉ）糖代謝の状態を判断する既知の方法に基づいて、糖代謝の状態を少なくとも糖代謝異常を有しない正常型、糖代謝異常を有するが糖尿病でない境界型および糖代謝異常を有する糖尿病型の３種類もしくはそれ以上に分類された、多数例対象の糖代謝の状態、ならびに、前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を演算部で計算する手段、
II）多数例対象の糖代謝の状態の分布を、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に基づいて演算部で統計学的に処理することにより、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係として、糖代謝の状態別に、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲を、決定し、記憶部に記憶する手段、
III）分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を演算部で計算する手段、
IV）分析する対象の計算された前記インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）が、II)で記憶された、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係である、糖代謝の状態別の前記関係式および／または前記数値範囲を満たすか否かを演算部で計算し、対象が満たす前記関係式および／または数値範囲を決定する手段、
V）ステップIV）で決定された、対象が満たすインスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係である、関係式および／または数値範囲に基づいて、分析する対象の糖代謝の状態を決定する手段
VI）分析する対象の糖代謝の状態を出力部から出力する手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１４】
インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）である、請求項１２または１３のいずれかに記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、糖代謝の状態を分析する方法、特に、空腹時血糖値および空腹時血中インスリン値から、より短時間で正確に、糖代謝異常および糖尿病か否かを判断する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
糖尿病は、血液中ブドウ糖濃度（血糖値）の高い状態（高血糖）が慢性的に持続することを主徴とする症候群であり、血糖降下ホルモンであるインスリンの作用の相対的、絶対的な不足によって引き起こされる。糖尿病の症状としては、口渇、多飲、多尿、さらには体重減少や体のだるさなどの高血糖に起因するものと、慢性合併症に起因するものとがあるが、糖代謝異常が軽度の場合には無症状のことが多く、放置されやすい。しかしながら、糖代謝異常は、高血圧、高脂血症、腹部肥満などと同様にメタボリックシンドロームを構成する動脈硬化危険因子として、生命予後に関するリスクを増大させることが知られており、高血糖による糖代謝異常が長期間にわたって持続すると、網膜症、腎症、神経障害等の糖尿病特有の合併症だけでなく動脈硬化症も促進されることになる。また、これらのメタボリックシンドロームを構成する危険因子は、その程度が軽微な異常であっても重複することによって、心臓血管病のリスクが飛躍的に増大することも知られており、これらの重複は単なる偶発的な重複ではなく、すべての危険因子が内臓脂肪、肥満およびインスリン抵抗性という共通の病態を有するという特徴がある（非特許文献１〜３参照）。したがって、病態の進展を予防し心臓血管病のリスクを減らすためには、糖代謝異常をはじめとするこれら危険因子の存在をできるだけ早期に発見し、生活習慣のゆがみを是正することが重要であると考えられている。
【０００３】
現在、多くの行政機関や企業が行う健康診断においては、糖代謝異常または糖尿病の判断は、その簡便性から空腹時血糖値のみに基づいて行われている。しかし、この空腹時血糖値のみで糖代謝異常の有無を判断することは正確性の点で問題があり、例えば、信頼性の高い糖尿病の判定基準として広く知られている経口ブドウ糖負荷試験（ＯＧＴＴ）に比べると、偽陰性率が高く、食後高血糖を呈する境界型だけでなく糖尿病型の糖代謝異常をも見逃してしまう場合が少なくなかった。また、その一方で、ＯＧＴＴは判断の正確性の点では問題がないものの、健康診断において、未だ糖代謝異常と診断されたことのない多数の受診者の中から糖代謝異常者をスクリーニングするには、所要時間が長く煩雑でコストがかかり過ぎるうえに、被験者の負担が大きいという問題があった。
【０００４】
そこで、健康診断等において、糖代謝異常やメタボリックシンドロームの有無を早期に発見するための使用に適した、所要時間が短く安価で、被験者に負担がかからず、かつ、極めて正確に、糖代謝の状態を判断することができる方法が求められていた。
【非特許文献１】Ｎａｋａｍｕｒａ  Ｔ．，Ｔｓｕｂｏｒｏ  Ｙ．，ｅｔ  ａｌ．：Ｍａｇｎｉｔｕｄｅ ｏｆ  ｓｕｓｔａｉｎｅｄ  ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｒｉｓｋ  ｆａｃｔｏｒｓ  ｆｏｒｉｓｃｈｅｍｉｃ  ｈｅａｒｔ  ｄｉｓｅａｓｅ  ｉｎ  Ｊａｐａｎｅｓｅ  ｅｍｐｌｏｙｅｅｓ：Ａ  ｃａｓｅ−ｃｏｎｔｒｏｌ  ｓｔｕｄｙ．Ｊｐｎ  Ｃｉｒｃ  Ｊ，６５：１１−１７，２００１．
【非特許文献２】Ｒｅａｖｅｎ  ＧＭ：Ｂａｎｔｉｎｇ  ｌｅｃｔｕｒｅ  １９８８．Ｒｏｌｅ  ｏｆｉｎｓｕｌｉｎ  ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ  ｉｎ  ｈｕｍａｎ  ｄｉｓｅａｓｅ．Ｄｉａｂｅｔｅｓ，３７：１５９５−１６０７，１９８８．
【非特許文献３】Ｎｏｒｍａｎ  Ｍ．Ｋａｐｌａｎ，ＭＤ  ｅｔ  ａｌ．：Ｔｈｅ  Ｄｅａｄｌｙ  Ｑｕａｒｔｅｔ，Ｕｐｐｅｒ−Ｂｏｄｙ  Ｏｂｅｓｉｔｙ，Ｇｌｕｃｏｓｅ  Ｉｎｔｏｌｅｒａｎｃｅ，Ｈｙｐｅｒｔｒｉｇｌｙｃｅｒｉｄｅｍｉａ，ａｎｄ  Ｈｙｐｅｒｔｅｎｓｉｏｎ．Ａｒｃｈ  Ｉｎｔｅｒｎ  Ｍｅｄ．１４９：１５１４−１５２０，１９８９．
【非特許文献４】Ｄ．Ｒ．Ｍａｔｔｈｅｗｓ，Ｊ．Ｐ．Ｈｏｓｋｅｒ，ｅｔ ａｌ．：Ｈｏｍｅｏｓｔａｓｉｓ  ｍｏｄｅｌ  ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ：ｉｎｓｕｌｉｎ  ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ  ａｎｄ  β―ｃｅｌｌ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｆａｓｔｉｎｇ  ｐｌａｓｍａ  ｇｌｕｃｏｓｅ  ａｎｄ  ｉｎｓｕｌｉｎ  ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｍａｎ．Ｄｉａｂｅｔｏｌｏｇｉａ，２８：４１２−４１９，１９８５．
【非特許文献５】Ｓｔｅｖｅｎ  Ｍ．Ｈａｆｆｎｅｒ，ＭＤ，Ｃ．Ｇｏｎｚａｌｅｚ， ＭＤ，ｅｔ  ａｌ．：Ａ  Ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＨＯＭＡ  Ｍｏｄｅｌ．Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃａｒｅ，１９：１０，１１３８−１１４１，１９９６．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、本発明の課題は、上記従来の糖代謝異常または糖尿病の判断方法が抱えてきた問題点を有さない、糖代謝異常やメタボリックシンドロームの有無を早期に発見するための、所要時間が短く安価で、被験者に負担がかからず、そして、極めて信頼性が高い、糖代謝の状態の分析方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明者は、上記課題を解決すべく鋭意検討を重ねる中で、多数例対象の糖代謝の状態の分布を解析し、この解析結果に基づいて決定された糖代謝の状態別のインスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係を基準とすることにより、分析する対象の糖代謝の状態を簡便かつ正確に判断できることを見出し、本発明を完成させた。
【０００７】
すなわち、本発明は、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係を基準として、分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）ならびにβ細胞機能指数（β）から、前記分析する対象における糖代謝の状態を判断する、糖代謝の状態の分析方法であって、
前記インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が、糖代謝の状態を判断する既知の方法を用いて得られた多数例対象の糖代謝の状態の、前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する分布から決定される、前記方法に関する。
【０００８】
また、本発明は、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が、少なくとも下記ステップＡ）〜Ｄ）：
Ａ）多数例対象を、糖代謝の状態を判断する既知の方法に基づいて、各多数例対象の糖代謝の状態について少なくとも糖代謝異常を有しない正常型、糖代謝異常を有するが糖尿病でない境界型および糖代謝異常を有する糖尿病型の３種類もしくはそれ以上に分類するステップ、
Ｂ）前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）ならびにβ細胞機能指数（β）から、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および、β細胞機能指数（β）もしくは１００−βを軸とする平面上に、前記多数例対象をステップＡ）で分類された糖代謝の状態が識別できるようにプロットするステップ、
Ｃ）ステップＢ）でプロットされた多数例対象の糖代謝の状態の分布から、視覚的あるいは統計学的に、糖代謝の状態別に前記平面を分割するステップ、
Ｄ）ステップＣ)で分割された各平面部分を表す、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲を計算するステップ、
を含む工程により決定される、
インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲である、前記の方法に関する。
【０００９】
本発明は、さらに、糖代謝の状態を判断する既知の方法が、経口ブドウ糖負荷試験による空腹時血糖値および糖負荷後２時間後の血糖値により糖代謝の状態が判断される方法である、前記の方法に関する。
【００１０】
本発明はまた、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が、
β＞ａ×Ｒ＋ｂまたはβ≦ａ×Ｒ＋ｂ（ ａおよびｂはそれぞれ独立に実数である）、ならびに、
ｋ≦Ｒおよび／またはＲ＜ｌ、および／または、ｍ≦βおよび／またはβ＜ｎ（ｋ、ｌ、ｍおよびｎはそれぞれ独立に実数である）である、
前記の方法に関する。
【００１１】
本発明は、またさらに、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が、
β≦ｃ×Ｒ＋ｄ、ｃ×Ｒ＋ｄ＜β≦ｃ’×Ｒ＋ｄ’、またはβ＞ｃ’×Ｒ＋ｄ’（ ｃ、ｃ’、 ｄおよびｄ’はそれぞれ独立に実数である）、ならびに、
ｋ≦Ｒおよび／またはＲ＜ｌ、および／または、ｍ≦βおよび／またはβ＜ｎ（ｋ、ｌ、ｍおよびｎはそれぞれ独立に実数である）である、
前記の方法に関する。
【００１２】
本発明は、インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）であり、上記式において、ａが４０〜７０であり、ｂが−１０〜３０であり、ｋが０．２以上であり、ｌが１５以下であり、ｍが−５００以上であり、ｎが２０００以下である、前記の方法にも関する。
また、本発明は、インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）であり、上記式において、ｃが１０〜４０、ｃ’が４０〜７０であり、ｄが−３０〜２０、ｄ’が−１０〜３０であり、ｋが０．２以上であり、ｌが１５以下であり、ｍが−５００以上であり、ｎが２０００以下である、前記の方法にも関する。
【００１３】
本発明は、さらに、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が、インスリン分泌指数または、インスリン分泌に関連する数値から算出されるインスリン分泌能を反映する他の指数との関係をさらに含む３次元空間上で表される、前記の方法に関する。
また、本発明は、インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）である、前記の方法に関する。
【００１４】
本発明は、また、健康状態を検査する方法であって、
i）検査する対象の少なくとも１または２以上の健康状態を表す指標が一定の基準値以上および／または未満であることを判断すること、ならびに、
ii）請求項１〜７のいずれかに記載の方法を用いて前記検査する対象の糖代謝の状態を判断すること、
により、前記検査する対象がメタボリックシンドロームであるか否かを判断する、前記方法に関する。
【００１５】
さらに、本発明は、健康状態を表す指標が、収縮期血圧、拡張期血圧、体格指数、ウエスト周囲径、血中トリグリセライド値、血中コレステロール値、血中善玉コレステロール値、血中尿酸値、アルブミン排泄率、血中Ｃ反応性タンパク質濃度である、前記健康状態を検査する方法に関する。
【００１６】
本発明は、さらにまた、分析する対象の糖代謝の状態を分析するために、コンピュータを、
１）糖代謝の状態を判断する既知の方法を用いて得られた多数例対象の糖代謝の状態の、各前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する分布から決定される、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が入力されると、記憶部に記憶する手段、
２）分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、演算部でインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を計算する手段、
３）分析する対象の計算された前記インスリン抵抗性指数（Ｒ）および前記β細胞機能指数（β）が、１）で記憶部に記憶されたインスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係を、満たすか否かを演算部で計算し、分析する対象が満たす前記一定の関係を決定する手段、
４）３）で決定された、分析する対象が満たす一定の関係に基づいて、分析する対象の糖代謝の状態を決定する手段
５）分析する対象の糖代謝の状態を出力部から出力する手段、
として機能させるためのプログラムに関する。
【００１７】
本発明は、また、分析する対象の糖代謝の状態を分析するために、コンピュータを、
Ｉ）糖代謝の状態を判断する既知の方法に基づいて、糖代謝の状態を少なくとも糖代謝異常を有しない正常型、糖代謝異常を有するが糖尿病でない境界型および糖代謝異常を有する糖尿病型の３種類もしくはそれ以上に分類された、多数例対象の糖代謝の状態、ならびに、前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を演算部で計算する手段、
II）多数例対象の糖代謝の状態の分布を、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に基づいて演算部で統計学的に処理することにより、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係として、糖代謝の状態別に、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲を、決定し、記憶部に記憶する手段、
III）分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を演算部で計算する手段、
IV）分析する対象の計算された前記インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）が、II)で記憶された、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係である、糖代謝の状態別の前記関係式および／または前記数値範囲を満たすか否かを演算部で計算し、対象が満たす前記関係式および／または数値範囲を決定する手段、
V）ステップIV）で決定された、対象が満たすインスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係である、関係式および／または数値範囲に基づいて、分析する対象の糖代謝の状態を決定する手段
VI）分析する対象の糖代謝の状態を出力部から出力する手段、
として機能させるためのプログラムに関する。
さらに、本発明は、インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）である、前記のプログラムに関する。
【００１８】
本発明は、上記構成を採用することにより、分析する対象のインスリン抵抗性および膵β細胞機能を指標として、分析する対象のインスリン抵抗性と膵β細胞機能の動態を関連づけて分析した結果に基づいて、分析する対象の糖代謝の状態を正確に判断することが可能となった。また、分析する対象のインスリン抵抗性および膵β細胞機能の指標として、簡便な検査や測定により得られた検査値や測定値から簡単に算出することができる、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を用いることによって、経済的かつ簡便に糖代謝の状態を分析することが可能となった。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の方法によれば、分析する対象の糖代謝の状態を極めて正確に判断することができ、偽陰性率が極めて低いことから信頼性が高く、糖尿病は勿論のこと、糖尿病に至っていない境界型、特に食後高血糖を呈する境界型の見逃しがほとんどないため、糖代謝異常を有する対象を早期に発見することができる。また、本発明の方法によれば、分析する対象の糖代謝の状態に関して、ＯＧＴＴを行わなくてもＯＧＴＴに匹敵するほどの正確性に優れた判断をすることができる。さらに、糖代謝異常はメタボリックシンドロームを構成する動脈硬化危険因子のうちの１つであるから、本発明の方法により糖代謝異常を発見することによって、他の危険因子の有無の判断と組み合わせてメタボリックシンドロームの有無についてもより正確に判断することができる。
また、本発明の方法によれば、コストがかからず、煩雑な手順を踏むことなく、極めて短時間に、糖代謝の状態を分析することができる。例えば、本発明の方法に係るプログラムを用いた場合、コンピュータ等に採血などによって測定された空腹時血糖値（ＦＰＧ）および空腹時血中インスリン値（ＦＩＲＩ）等を入力するだけで、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）等が算出され、分析する対象の糖代謝の状態を自動的にコンピュータ等のディスプレイ上に出力することができる。
したがって、かかる効果を奏する本発明の方法は、例えば、一般的な健康診断などにおいて用いることもでき、受診者に経済的、時間的、身体的負担をかけることなく、糖代謝の状態を的確に判断することができるうえ、さらに、他の種々の健康状態や疾患の検査結果等と関連づけることにより受診者の潜在的な心臓血管病のリスクをも早期に的確に判断することができる。
【００２０】
さらに、本発明によれば、分析する対象の糖代謝の状態を、糖代謝の状態別カテゴリーに分類された平面上または３次元空間上に点などで表示することができるため、分析する対象の現在の位置もしくは周辺の病態から、現在の状態および将来のリスクを視覚的に確認することができる。また、経時的に本発明の方法により分析された対象では、点の経時変化をベクトルで示すこともできるため、以前からの改善の程度や進行の程度、将来のリスクなどが理解しやすく、生活習慣の改善に向けて、対象の意識を向上させることができる。
【００２１】
すなわち、本発明の方法は、安価で短時間に、分析する対象の糖代謝の状態を極めて正確に判断することができ、糖代謝異常またさらにメタボリックシンドロームを有する対象を早期に発見することができるとともに、対象の糖代謝の状態を視覚的に表現することにより対象の生活習慣の改善に役立たせることができるものであって、かかる効果を有する糖代謝の状態の分析方法は、本発明により初めて実現されたものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明において、「糖代謝の状態」とは、対象の体内におけるブドウ糖の代謝状態をいい、正常、および糖尿病（ＤＭ）を含む糖代謝異常の２種類、または、正常型、糖代謝異常を有するが糖尿病でない境界型、および糖尿病型（ＤＭ）の３種類、さらには、正常型（ＮＧＴ）、空腹時高血糖を呈する境界型（ＩＦＧ）、食後高血糖を呈する境界型（ＩＧＴ）、空腹時高血糖および食後高血糖を呈する境界型（ＩＦＧ／ＩＧＴ）、ならびに糖尿病型（ＤＭ）の５種類、あるいは、これらの他に前記各分類をさらに細分類化したものが含まれる。
かかる分類を行うための方法は、既知の方法を用いればよく、例えば、経口ブドウ糖負荷試験（ＯＧＴＴ）を用いた場合には、日本糖尿病学会の判断基準によれば、空腹時血糖値１１０ｍｇ／ｄｌ未満および糖負荷２時間後血糖値１４０ｍｇ／ｄｌ未満であれば、正常型、空腹時血糖値１２６ｍｇ／ｄｌ以上および／または糖負荷２時間後血糖値２００ｍｇ／ｄｌであれば糖尿病型、そして、前記正常型および前記糖尿病型のいずれにも属さないものを境界型と判断して分類する。そして、前記境界型は、さらに、前記基準によれば、空腹時血糖値１１０ｍｇ／ｄｌ以上〜１２６ｍｇ／ｄｌ未満および糖負荷２時間後血糖値１４０ｍｇ／ｄｌ未満であればＩＦＧ、空腹時血糖値１１０ｍｇ／ｄｌ未満および糖負荷２時間後血糖値１４０ｍｇ／ｄｌ以上〜２００ｍｇ／ｄｌ未満であればＩＧＴ、空腹時血糖値１１０ｍｇ／ｄｌ以上〜１２６ｍｇ／ｄｌ未満および糖負荷２時間後血糖値１４０ｍｇ／ｄｌ以上〜２００ｍｇ／ｄｌ未満であればＩＦＧ／ＩＧＴなどと細分類することができる。さらに、前記各分類は、必要に応じて既知の他の方法や基準により適宜細分類されてもよい。
【００２３】
また、本発明において、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係は、既知の方法により多数例対象の糖代謝の状態を得て、この得られた状態について前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する分布を作成し、この分布に基づいて決定される。典型的には、下記ステップＡ）〜Ｄ）：
Ａ）多数例対象を、糖代謝の状態を判断する既知の方法に基づいて、各多数例対象の糖代謝の状態について少なくとも糖代謝異常を有しない正常型、糖代謝異常を有するが糖尿病でない境界型および糖代謝異常を有する糖尿病型の３種類もしくはそれ以上に分類するステップ、
Ｂ）前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）ならびにβ細胞機能指数（β）から、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および、β細胞機能指数（β）もしくは１００−βを軸とする平面上に、前記多数例の対象をステップＡ）で分類された糖代謝の状態が識別できるようにプロットするステップ、
Ｃ）ステップＢ）でプロットされた多数例対象の分布から、視覚的あるいは統計学的に、糖代謝の状態別に前記平面を分割するステップ、
Ｄ）ステップＣ)で分割された各平面部分を表す、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲を計算するステップ、
を含む工程により、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲として、決定される。
【００２４】
また、糖代謝の状態を判断する既知の方法としては、空腹時血糖値や随時血糖値の測定、経口ブドウ糖負荷試験（ＯＧＴＴ）、ヘモグロビン（Ｈｂ）Ａ１ｃの測定などが知られており、これらのいずれかあるいはこれらの組み合わせを本発明の方法において用いることができる。すなわち、糖代謝異常や糖尿病を的確に判断することができる方法であれば、特に限定されることなく本発明の方法に用いることができるが、これらのうち、臨床の場において最終的な判断をする際に用いられる信頼性の高い方法が好ましく、具体的には、経口ブドウ糖負荷試験（ＯＧＴＴ）による空腹時血糖値および糖負荷後２時間後の血糖値により判断されるのが特に好ましい。
【００２５】
本発明でいう、「多数例対象」とは、前記糖代謝の状態の分布を作成するための基礎となるデータを提供する、不特定多数の、健常者および、糖尿病を含む糖代謝異常を有する者を指し、多数例対象中の健常者と糖尿病を含む糖代謝異常者の比率は特に限定されないが、少なくとも健常者が５０人以上、糖尿病を含む糖代謝異常者が５０人以上であり、全体で少なくとも２００人以上であることが好ましい。また、前記糖代謝の状態の分布を作成するための基礎となるデータは、既知の方法、例えば上述のＯＧＴＴなどにより、新たに収集したデータでもよく、インターネット上のデータベース等から入手したデータでもよい。
【００２６】
本発明において、インスリン抵抗性指数（Ｒ）は、インスリン抵抗性を評価するための指標を意味し、既知の方法、例えば、空腹時血糖値や空腹時インスリン値の測定、ブドウ糖負荷後のインスリン値の測定、SSPG（steady state plasma glucose）法、グルコースクランプ法等により、インスリン抵抗性を評価できる数値として求めることができるものであれば、特に限定されることなく本発明の方法に用いることができ、インスリン抵抗性指数（Ｒ）としては、上記方法による測定値やその測定値に基づく計算後の数値や解析後の数値を用いることができる。例えば、本発明に用いることができるインスリン抵抗性指数（Ｒ）の好ましい具体例としては、ホメオスタシスモデルアセスメント比（homeostasis model assessment ratio（ＨＯＭＡ−ＩＲ））が挙げられ、測定された空腹時血糖値（ＦＰＧ）および空腹時インスリン値（ＦＩＲＩ）を用いて下記式
【数１】
2006064457.tif 000002
により算出することができる。
また、β細胞機能指数（β）は、膵β細胞のインスリン分泌機能を評価するための指標を意味し、特に、初期と後期の２相性のピークからなる分泌相をとることが知られている食後のインスリン分泌動態について、これら初期および後期の両分泌相を合わせた、全体的な膵β細胞のインスリン分泌能を反映する指標であることが好ましい。かかる指標は、既知の方法、例えば、空腹時血糖値や空腹時インスリン値の測定、ブドウ糖負荷後の血糖値やインスリン値の測定等により、膵β細胞のインスリン分泌機能を評価できる数値として求めることができるものであれば、特に限定されることなく本発明に用いることができ、β細胞機能指数（β）としては、上記方法による測定値やその測定値に基づく計算後の数値や解析後の数値を用いることができる。例えば、本発明に用いることができるβ細胞機能指数（β）の好ましい具体例としては、ホメオスタシスモデルアセスメントβ（homeostasis model assessment β（HOMA-β））が挙げられ、空腹時血糖値（ＦＰＧ）および空腹時インスリン値（ＦＩＲＩ）を用いて下記式
【数２】
2006064457.tif 000003
により算出される。
【００２７】
また、本発明における、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係は、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲に基づいて決まる関係をいう。また、前記一定の関係は、分析する対象の糖代謝の状態を分類するのに用いるものであるから、各糖代謝の状態ごとにそれぞれ異なっており、したがって、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲も各糖代謝の状態ごとに異なっている。ここで、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式は、Ｒとβが式中に含まれる関数で表すことができるものであればよく、特に限定されないが、式中におけるＲとβの次数が低い関数が好ましく、１次関数であることがさらに好ましい。
【００２８】
したがって、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係は、例えば、β＞ａ×Ｒ＋ｂまたはβ≦ａ×Ｒ＋ｂ（ ａおよびｂはそれぞれ独立に実数である）、ならびに、ｋ≦Ｒおよび／またはＲ＜ｌ、および／または、ｍ≦βおよび／またはβ＜ｎ（ｋ、ｌ、ｍおよびｎはそれぞれ独立に実数である）であってもよく、具体的には、β＞ａ×Ｒ＋ｂ（ｋ≦Ｒ＜ｌ）を正常、β≦ａ×Ｒ＋ｂ（ｋ≦Ｒ＜ｌ）を糖尿病を含む糖代謝異常とし、ｋをＲのとりうる下限値、ｌをＲのとりうる上限値、ｍをβのとりうる下限値、ｎをβのとりうる上限値とすることができる。インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）である場合には、前記式中では、ａが４０〜７０であり、ｂが−１０〜３０であり、ｋが０．２以上であり、ｌは１５以下であり、ｍは−５００以上、ｎは２０００以下であることが好ましい。
また、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係は、β≦ｃ×Ｒ＋ｄ、ｃ×Ｒ＋ｄ＜β≦ｃ’×Ｒ＋ｄ’、またはβ＞ｃ’×Ｒ＋ｄ’（ ｃ、ｃ’、 ｄおよびｄ’はそれぞれ独立に実数である）、ならびに、ｋ≦Ｒおよび／またはＲ＜ｌ、および／または、ｍ≦βおよび／またはβ＜ｎ（ｋ、ｌ、ｍおよびｎはそれぞれ独立に実数である）であってもよく、具体的にはβ≦ｃ×Ｒ＋ｄを糖尿病型（ｋ≦Ｒ＜ｌ）、ｃ×Ｒ＋ｄ＜β≦ｃ’×Ｒ＋ｄ’（ｋ≦Ｒ＜ｌ）を境界型、β＞ｃ’×Ｒ＋ｄ’（ｋ≦Ｒ＜ｌ）を正常型とし、ｋをＲのとりうる下限値、ｌをＲのとりうる上限値、ｍをβのとりうる下限値、ｎをβのとりうる上限値とすることができる。インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）である場合には、前記式中では、ｃが１０〜４０、ｃ’が４０〜７０であり、ｄが−３０〜２０、ｄ’が−１０〜３０であり、ｋが０．２以上であり、ｌは１５以下であり、ｍは−５００以上、ｎは２０００以下であることが好ましい。
なお、ｋ、ｌ、ｍおよびｎをそれぞれ適宜選択し、ｋ≦Ｒおよび／またはＲ＜ｌ、および／または、ｍ≦βおよび／またはβ＜ｎと組み合わせることによって、上記β＞ａ×Ｒ＋ｂまたはβ≦ａ×Ｒ＋ｂによる分類、あるいは、上記β≦ｃ×Ｒ＋ｄ、ｃ×Ｒ＋ｄ＜β≦ｃ’×Ｒ＋ｄ’、またはβ＞ｃ’×Ｒ＋ｄ’による分類をさらに細分化してもよい。
【００２９】
さらに、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係は、上記Rとβとの一定の関係に加えて、さらに、インスリン分泌指数または、インスリン分泌に関連する測定値から算出されるインスリン分泌能を反映する他の指数との関係を含む３次元空間上で表されるものであってもよい。ここで、「インスリン分泌指数」とは Insulinogenic index ( I. I.)を意味し、糖負荷３０分後の血中インスリン値（ＩＲＩ）、空腹時インスリン値（ＦＩＲＩ）、糖負荷３０分後の血糖値、および空腹時血糖値（ＦＰＧ）から、下記式
【数３】
2006064457.tif 000004
により算出される。
したがって、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係は、Ｒ、βおよびI. I.との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）および／またはインスリン分泌指数 ( I. I.)の数値範囲に基づいて決まる関係であってもよい。前記関係式は、Ｒ、βおよびI. I.が式中に含まれる関数で表すことができるものであればよく、特に限定されないが、式中におけるＲ、βおよびI. I.の次数が低い関数が好ましく、１次関数であることがさらに好ましい。また、上記I. I.の代わりに、インスリン分泌に関連する測定値から算出されるインスリン分泌能を反映する他の指数を用いてもよく、かかる指数は、I. I.のように、特に、初期と後期の２相性のピークからなる分泌相をとることが知られている食後のインスリン分泌動態のうち、初期のインスリン分泌能を反映する指標であることが好ましい。これは、食後高血糖を呈する境界型（ＩＧＴ）などでは、この初期インスリン分泌能が障害されることが多いからである。
【００３０】
本発明で、プロットされた多数例対象の分布から、視覚的あるいは統計学的に、糖代謝の状態別に平面を分割する、という場合の、「視覚的」とは、平面上にプロットされた多数例対象の分布から、その平面上における各状態の分布の傾向もしくは偏りを目視により判断し、目視によるその判断に基づいて人為的に、糖代謝の状態別に平面を分割することを意味する。同様に、「統計学的」とは、平面上にプロットされた多数例対象の分布から、その平面上における各状態の分布の傾向もしくは偏りを統計学的処理により判断し、統計学的処理の結果に基づいた数値または関係式により、糖代謝の状態別に平面を分割することを意味する。かかる統計学的処理は、既知の方法を用いればよく、例えば、各状態の分布の数値的特徴から、ある状態と他の状態を最適に分離するための境界として近似直線や近似曲線などを求めることができるような統計学的手法を用い、かかる近似直線や近似曲線は、その境界によりある状態に分類される多数例対象について、既知の方法により分類された状態と一致している多数例対象の人数（すなわち、正しく分類される多数例対象の人数）が最大であり、かつ、既知の方法により分類された状態と一致しない多数例対象の人数（すなわち、誤って分類されることになる多数例対象の人数）が最小になるように求めることができる。
【００３１】
本発明において、メタボリックシンドロームとは、糖代謝異常、肥満、脂質代謝異常、高血圧といった動脈硬化症および心臓血管病の危険因子が、その成因上互いに密接に関連して重複して存在する病態をいう。各危険因子の判断基準は、広く一般的に知られているものであれば、特に限定されることなく用いることができ、また、メタボリックシンドロームの判断基準も、糖代謝異常と、糖代謝異常以外の前記各危険因子を２もしくは３以上有する前記病態として判断できるものであれば特に限定されることなく用いることができる。したがって、糖代謝異常が存在し、かつ、高血圧、肥満および脂質代謝異常などの判断に用いられる健康状態を表す指標が一定の基準値以上および／または未満であることによりメタボリックシンドロームと判断することができ、また、糖尿病を含む糖代謝異常もしくはインスリン抵抗性を有し、かつ、高血圧、肥満および脂質代謝異常のうちの２つを有することを基準としてメタボリックシンドロームと判断してもよい。本発明において「健康状態を表す指標」とは、例えば収縮期血圧、拡張期血圧、体格指数、ウエスト周囲径、血中トリグリセライド値、血中コレステロール値、血中善玉コレステロール値、血中尿酸値、アルブミン排泄率、高感度ＣＲＰ（Ｃ反応性タンパク）による血中ＣＲＰ濃度等、種々の検査等において疾患や病気の判断に用いられる数値や区分をも意味する。
【００３２】
本発明による糖代謝の状態の分析方法は、適宜、プログラムによりコンピュータに実行させることができる。このようなプログラムは、典型的には、
分析する対象の糖代謝の状態を分析するために、コンピュータを、
１）糖代謝の状態を判断する既知の方法を用いて得られた多数例対象の糖代謝の状態の、各前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する分布から決定される、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が入力されると、記憶部に記憶する手段、
２）分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、演算部でインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を計算する手段、
３）分析する対象の計算された前記インスリン抵抗性指数（Ｒ）および前記β細胞機能指数（β）が、１）で記憶部に記憶されたインスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係を、満たすか否かを演算部で計算し、分析する対象が満たす前記一定の関係を決定する手段、
４）３）で決定された、分析する対象が満たす一定の関係に基づいて、分析する対象の糖代謝の状態を決定する手段
５）分析する対象の糖代謝の状態を出力部から出力する手段、
として機能させるためのプログラムであって、かかるプログラムが実行されることによって、糖代謝の状態の分析方法が実行される。なお、プログラムは全体として、上記５つの段階を行えばよく、各手段には市販のプログラムを適宜利用することができる。
【００３３】
次に、プログラムの上記５つの段階について説明する。
「１）糖代謝の状態を判断する既知の方法を用いて得られた多数例対象の糖代謝の状態の、各前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する分布から決定される、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が入力されると、記憶部に記憶する手段」
前記一定の関係は、糖代謝の状態を判断する既知の方法を用いて得られた多数例対象の糖代謝の状態の、各前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する分布から決定されたものであればよく、上記ステップＡ）〜Ｄ）を含む工程により決定されてもよい。したがって、多数例対象の糖代謝の状態の前記分布から視覚的解析により人為的に決定されたものであっても、コンピュータや計算機などを用いて統計学的解析により決定されたものであってもよい。そして、各糖代謝の状態ごとに決定されている前記一定の関係は、適宜市販のプログラムを用いてコンピュータに入力され、各糖代謝の状態と対応させてコンピュータの記憶部に記憶されることになる。
【００３４】
「２）分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、演算部でインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を計算する手段」
この手段を実行させるためには、まず、分析する対象の試料中の成分の測定等によって、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を求めるために必要な、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値を得る必要がある。すなわち、本発明において、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値は、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を求めるために必要な数値を意味し、かかる数値は、分析する対象の試料を測定することによって得られた生データの測定値であってもよく、その測定値に基づく計算後の数値や解析後の数値であってもよい。例えば、インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）である場合には、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値は、空腹時血糖値（ＦＰＧ）および空腹時血中インスリン値（ＦＩＲＩ）を指すから、採血等によって得た分析する対象の試料から、空腹時血糖値（ＦＰＧ）および空腹時血中インスリン値（ＦＩＲＩ）を測定すればよい。
前記数値がコンピュータに入力されると、記憶部に記憶されているＲおよびβを算出するための式に基づいてＲおよびβを計算する。したがって、例えば、インスリン抵抗性指数（Ｒ）がＨＯＭＡ−ＩＲであり、β細胞機能指数（β）がＨＯＭＡ−βである場合には、コンピュータは、上記式に基づいてＦＰＧおよびＦＩＲＩから、インスリン抵抗性指数（Ｒ）としてＨＯＭＡ−ＩＲを、β細胞機能指数（β）としてＨＯＭＡ−βを計算することになる。
【００３５】
「３）分析する対象の計算された前記インスリン抵抗性指数（Ｒ）および前記β細胞機能指数（β）が、１）で記憶部に記憶されたインスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係を、満たすか否かを演算部で計算し、分析する対象が満たす前記一定の関係を決定する手段」
この手段は、対象のＲおよびβが、１）で記憶部に記憶された各糖代謝の状態ごとに決定されているＲとβとの一定の関係のうち、どのＲとβとの一定の関係を満たすかについて、演算部で計算を行って決定する。
【００３６】
「４）３）で決定された、分析する対象が満たす一定の関係に基づいて、分析する対象の糖代謝の状態を決定する手段」
Ｒとβとの一定の関係は、各糖代謝の状態ごとに決定されているものであって、１）で記憶部に記憶されていることから、この手段では、対象のＲおよびβが満たす一定の関係が、どの糖代謝の状態に対応するかを決定する。
【００３７】
「５」分析する対象の糖代謝の状態を出力部から出力する手段」
この手段では、決定された分析する対象の糖代謝の状態をコンピュータのディスプレイ上等に出力する。
【００３８】
また、前記プログラムは、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係を、糖代謝の状態を判断する既知の方法を用いて得られた多数例対象の糖代謝の状態の、各前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する分布から決定するための各段階を含んでいてもよい。すなわち、かかる段階を含むプログラムは、典型的には、
分析する対象の糖代謝の状態を分析するために、コンピュータを、
Ｉ）糖代謝の状態を判断する既知の方法に基づいて、糖代謝の状態を少なくとも糖代謝異常を有しない正常型、糖代謝異常を有するが糖尿病でない境界型および糖代謝異常を有する糖尿病型の３種類もしくはそれ以上に分類された、多数例対象の糖代謝の状態、ならびに、前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を演算部で計算する手段、
II）多数例対象の糖代謝の状態の分布を、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に基づいて演算部で統計学的に処理することにより、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係として、糖代謝の状態別に、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲を、決定し、記憶部に記憶する手段、
III）分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を演算部で計算する手段、
IV）分析する対象の計算された前記インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）が、II)で記憶された、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係である、糖代謝の状態別の前記関係式および／または前記数値範囲を満たすか否かを演算部で計算し、対象が満たす前記関係式および／または数値範囲を決定する手段、
V）ステップIV）で決定された、対象が満たすインスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係である、関係式および／または数値範囲に基づいて、分析する対象の糖代謝の状態を決定する手段
VI）分析する対象の糖代謝の状態を出力部から出力する手段、
として機能させるためのプログラムであって、かかるプログラムの実行により、本発明による糖代謝の状態の分析方法が実行され、結果的に、コンピュータのディスプレイ上などに分析する対象の糖代謝の状態が表示される。かかるプログラムは全体として、上記６つの段階を行えばよく、各段階は市販のプログラムを適宜利用することができる。
【００３９】
さらに、プログラムの上記I)およびII）の各段階について説明する。
「Ｉ）糖代謝の状態を判断する既知の方法に基づいて、糖代謝の状態を少なくとも糖代謝異常を有しない正常型、糖代謝異常を有するが糖尿病でない境界型および糖代謝異常を有する糖尿病型の３種類もしくはそれ以上に分類された、多数例対象の糖代謝の状態、ならびに、前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を演算部で計算する手段」
インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係を決定するには、多数例対象の糖代謝の状態、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）が必要であるので、まず、この手段では、信頼性の高い既知の方法により分類された多数例対象の糖代謝の状態と、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）を求めるための、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力される必要がある。そして、入力された各多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値から、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を演算部で計算する。また、多数例対象の糖代謝の状態、ならびに、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値は、既知の方法により新たに収集したデータでもよく、インターネット上のデータベース等から入手したデータでもよい。
また、例えば、インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）である場合には、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値は、空腹時血糖値（ＦＰＧ）および空腹時血中インスリン値（ＦＩＲＩ）を指すので、空腹時血糖値（ＦＰＧ）および空腹時血中インスリン値（ＦＩＲＩ）を入力すればよい。前記数値がコンピュータに入力されると、記憶部に記憶されているＲおよびβを算出するための式に基づいてＲおよびβを計算する。したがって、例えば、インスリン抵抗性指数（Ｒ）がＨＯＭＡ−ＩＲであり、β細胞機能指数（β）がＨＯＭＡ−βである場合には、上記式に基づいてＦＰＧおよびＦＩＲＩから、インスリン抵抗性指数（Ｒ）としてＨＯＭＡ−ＩＲを、β細胞機能指数（β）としてＨＯＭＡ−βを計算することになる。
【００４０】
「II）多数例対象の糖代謝の状態の分布を、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に基づいて演算部で統計学的に処理することにより、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係として、糖代謝の状態別に、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲を、決定し、記憶部に記憶する手段」
この手段では、Ｒとβとの一定の関係として、具体的にＲとβとの関係式、および／または、Ｒおよび／またはβの数値範囲を決定し、記憶する。かかるＲとβとの一定の関係の決定は、多数例対象の糖代謝の状態の分布から、各状態の分布の傾向もしくは偏りを調べて判断する統計学的処理によって行われるのであれば、特に限定されない。したがって、例えば、前記多数例対象のＲならびにβから、Ｒおよびβもしくは１００−βを軸とする仮想平面上に、前記多数例対象を糖代謝の状態が識別できるようにプロットし、そのプロットされた多数例対象の糖代謝の状態の分布から、統計学的処理の結果に基づいて、糖代謝の状態別に前記平面を分割し、その分割された各平面部分を表す、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲を計算することにより、決定されてもよい。
なお、上記III)〜VI)は、上記２）〜５）に該当するものであるので、上記２）〜５）と同様に理解される。
【００４１】
本発明において、上記各段階における入力はテンキー、キーボード、マウス、各種記録媒体、ネットワーク等を介して、従来用いられている方法で行い、出力はディスプレイへの表示、プリントアウト、各種記録媒体への書き出し等の従来用いられている方法で行うことができる。
【００４２】
さらに、本発明の方法は、適宜、各上記段階を実行する手段で構成されるシステムによっても実行可能である。
このようなシステムは、典型的には、
１）糖代謝の状態を判断する既知の方法を用いて得られた多数例対象の糖代謝の状態の、各前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する分布から決定される、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係が入力されると、記憶部に記憶する手段、
２）分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、演算部でインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を計算する手段、
３）分析する対象の計算された前記インスリン抵抗性指数（Ｒ）および前記β細胞機能指数（β）が、１）で記憶部に記憶されたインスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係を、満たすか否かを演算部で計算し、分析する対象が満たす前記一定の関係を決定する手段、
４）３）で決定された、分析する対象が満たす一定の関係に基づいて、分析する対象の糖代謝の状態を決定する手段
５）分析する対象の糖代謝の状態を出力部から出力する手段、
を含む構成、あるいは、
Ｉ）糖代謝の状態を判断する既知の方法に基づいて、糖代謝の状態を少なくとも糖代謝異常を有しない正常型、糖代謝異常を有するが糖尿病でない境界型および糖代謝異常を有する糖尿病型の３種類もしくはそれ以上に分類された、多数例対象の糖代謝の状態、ならびに、前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を演算部で計算する手段、
II）多数例対象の糖代謝の状態の分布を、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に基づいて演算部で統計学的に処理することにより、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係として、糖代謝の状態別に、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との関係式、および／または、インスリン抵抗性指数（Ｒ）および／またはβ細胞機能指数（β）の数値範囲を、決定し、記憶部に記憶する手段、
III）分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値が入力されると、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を演算部で計算する手段、
IV）分析する対象の計算された前記インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）が、II)で記憶された、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係である、糖代謝の状態別の前記関係式および／または前記数値範囲を満たすか否かを演算部で計算し、対象が満たす前記関係式および／または数値範囲を決定する手段、
V）ステップIV）で決定された、対象が満たすインスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係である、関係式および／または数値範囲に基づいて、分析する対象の糖代謝の状態を決定する手段、
VI）分析する対象の糖代謝の状態を出力部から出力する手段、
を含む構成であり、各手段を統合的に協働させることにより分析する対象の糖代謝の状態を判断することができる。これは、プログラムの各段階を、一体としたコンピュータだけでなく、典型的にはインターネット上のデータベース等を利用した、システム全体によっても、糖代謝の状態の分析方法を実現することができる。
【００４３】
上記各手段は、通常、コンピュータなどで構成されており、ネットワークインターフェースや制御手段としての中央演算装置（ＣＰＵ）、ＲＡＭなどのメモリー、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの記憶装置、表示装置、また、テンキー、キーボード、マウス、補助記録装置などからなる入力装置などを具備している。
【００４４】
以下に、本発明のプログラムの好適な実施の形態を図１のフローチャートに基づき説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。
本発明のプログラムを実行するためには、入力部、記憶部、演算部、出力（表示）部が備えられたコンピュータが必要である。
【００４５】
ステップ１および２
プログラムの利用者は、プログラムの実行のために、まず、糖代謝の状態を判断する既知の方法を用いて得られた多数例対象の糖代謝の状態の、各前記多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する分布から決定された、インスリン抵抗性指数（Ｒ）とβ細胞機能指数（β）との一定の関係、すなわち、糖代謝の状態別のＲとβの関係式および／または数値範囲をコンピュータに入力する。
前記一定の関係は、各糖代謝の状態と対応させてコンピュータの記憶部に記憶される。また、記憶部には、図３に示すように、試料を特定するための対象識別番号や、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値、例えば、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を求めるために必要な、分析する対象から得た測定値などのデータを入力することができるようにテーブルが記憶されてもよい。
【００４６】
ステップ３および４
前記テーブルなどに、分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を求めるために必要な測定値等のデータを入力すると、そのデータを記憶し、記憶部に記憶されている上記Ｒおよびβを算出するための式に基づいて、演算部でＲおよびβを計算する。
【００４７】
ステップ５および６
対象のＲおよびβが、記憶部に記憶されているＲとβとの一定の関係のうち、どの一定の関係を満たすかについて演算部で計算し、対象が満たす前記一定の関係を決定する。
【００４８】
ステップ７および８
コンピュータは決定された前記一定の関係が、どの糖代謝の状態に対応するかをステップ１で記憶部に記憶されたデータに基づいて決定し、決定された分析する対象の糖代謝の状態をコンピュータのディスプレイ上等に表示する。例えば、かかる表示は、図４のようにステップ１で記憶されたテーブル上にされてもよく、また、図５のようにＲとβなどを軸とする平面上にされてもよい。
【００４９】
本発明のプログラムは、また、図２のフローチャートに示すような実施の形態をとってもよい。この形態では、プログラムの利用者は、Ｒとβとの一定の関係を自ら得た多数例対象のデータから決定することができる。ステップｗ〜ｚは前記一定の関係を決定してコンピュータの記憶部に記憶させるものであり、それ以後のステップ３’〜８’は図１の上記ステップ３〜８と同様に理解される。
【００５０】
ステップｗ
プログラムの利用者は、信頼性の高い既知の方法により分類された多数例対象の糖代謝の状態と、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値、すなわち、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を求めるために必要な、分析する対象の測定値等を入力する。例えば、インスリン抵抗性指数（Ｒ）がホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）であり、β細胞機能指数（β）がホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）である場合には、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値は、空腹時血糖値（ＦＰＧ）および空腹時血中インスリン値（ＦＩＲＩ）を指すから、この両値を入力すればよい。
【００５１】
ステップｘおよびｙ
コンピュータは、入力された各多数例対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値から、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を演算部で計算する。また、多数例対象の糖代謝の状態の分布を、Ｒおよびβに基づいて演算部で統計学的に処理することにより、各状態の分布の傾向もしくは偏りを調べて判断し、Ｒとβとの一定の関係として、糖代謝の状態別に、Ｒとβとの関係式、および／または、Ｒおよび／またはβの数値範囲を決定する。例えば、前記多数例対象のＲならびにβから、図６に示すように、Ｒおよびβもしくは１００−βを軸とする仮想平面上に、前記多数例対象を糖代謝の状態が識別できるようにプロットし、そのプロットされた多数例対象の糖代謝の状態の分布から、さらに、図７に示すように、統計学的処理の結果に基づいて、糖代謝の状態別に前記平面を分割し、その分割された各平面部分を表す、Ｒとβとの関係式、および／または、Ｒおよび／またはβの数値範囲を計算することにより、決定されてもよい。
【００５２】
ステップｚ
以下のステップ３’〜８’を実行するために、ステップｗ〜ｙで決定されたＲとβとの一定の関係、すなわち、糖代謝の状態別のＲとβの関係式および／または数値範囲が、各糖代謝の状態と対応させてコンピュータの記憶部に記憶される。また、ステップ３’より前のステップｗ〜ｚのいずれでもよいが、記憶部には、図３に示すように、試料を特定するための対象識別番号や、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値、例えば、分析する対象から得たインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を求めるための測定値などのデータを入力することができるようにテーブルが記憶されてもよい。
【００５３】
その後ステップ３’〜８’により、上記ステップ３〜８と同様に、利用者が、分析する対象のインスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値を入力すると、Ｒおよびβを演算部で計算し、分析する対象が満たすＲとβの関係式および／または数値範囲を計算し、決定し、その結果から分析する対象の糖代謝の状態が決定され、最終的にコンピュータのディスプレイなどに表示される。
【実施例】
【００５４】
以下、実施例に基づいて本発明をさらに具体的に説明するが、本発明は以下の実施例に何ら限定されるものではない。
２００１年９月以降にＯＧＴＴを受けた２３６名を多数例対象とした。多数例対象には高血圧症、虚血性心疾患、高脂血症のため、既に薬物治療を受けている者が含まれているが、糖尿病に関しては、全て未治療であった。また、血中トリグリセライド値や血中善玉コレステロール値は治療前の測定値を用いた。体格指数ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  ｍａｓｓ  ｉｎｄｅｘ）はＯＧＴＴ時のものを使用した。多数例対象の内訳は、男性１３４名、女性１０２名で、男性／女性の比率は１．３１であり、年齢構成は、平均値±SD（標準偏差）で表すと男性５９．３±１３．４（２５〜９２）、女性６３．８±１５．０（２２〜９３）であった。
【００５５】
血糖値はグルコースヘキソキナーゼ法（ＨＫ法、Ｎ−アッセイＧｌｕ−ＵＬニットボー、日東紡績社）を、血中インスリン値はＥＩＡ二抗体法（アキシムインシュリン・ダイナパック、アボットジャパン社）を、血中トリグリセライド（ＴＧ）値はＣＫ−グリセロールー３−リン酸オキシダーゼ法（ピュアオートＴＧ−Ｎ，第一化学）を、血中善玉コレステロール（ＨＤＬ−Ｃ）値は直接法（コレステストＮＨＤＬ、第一化学）を用いてそれぞれ測定した。各数値は平均値±ＳＤで示した。また、２群間の比較はＳｔｕｄｅｎｔのｔ検定を用いて行い、統計的有意水準は全て５％以下とした。
【００５６】
多数例対象のＯＧＴＴに基づく空腹時血糖値と糖負荷後２時間後の血糖値の結果から、空腹時血糖値が１１０ｍｇ／ｄｌ未満、１１０ｍｇ／ｄｌ以上〜１２６ｍｇ／ｄｌ未満および１２６ｍｇ／ｄｌ以上の３ブロックと、糖負荷後２時間の血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌ未満、１４０ｍｇ／ｄｌ以上〜２００ｍｇ／ｄｌ未満および２００ｍｇ／ｄｌ以上の３ブロックとの計９ブロックに多数例対象者を分類し、その実人数を求めた（図８）。また、前記多数例対象を日本糖尿病学会のＯＧＴＴに基づく判断基準から、糖尿病型（ＤＭ）[空腹時血糖値１２６ｍｇ／ｄｌ以上および／または糖負荷２時間後血糖値２００ｍｇ／ｄｌ以上]、境界型（ＩＦＧ[空腹時血糖値１１０ｍｇ／ｄｌ以上〜１２６ｍｇ／ｄｌ未満および糖負荷２時間後血糖値１４０ｍｇ／ｄｌ未満]，ＩＧＴ[空腹時血糖値１１０ｍｇ／ｄｌ未満および糖負荷２時間後血糖値１４０ｍｇ／ｄｌ以上〜２００ｍｇ／ｄｌ未満]，ＩＦＧ／ＩＧＴ[空腹時血糖値１１０ｍｇ／ｄｌ以上〜１２６ｍｇ／ｄｌ未満および糖負荷２時間後血糖値１４０ｍｇ／ｄｌ以上〜２００ｍｇ／ｄｌ未満]）、正常型（ＮＧＴ[空腹時血糖値１１０ｍｇ／ｄｌ未満および糖負荷２時間後血糖値１４０ｍｇ／ｄｌ未満]）の５グループに分けて比率を計算した。その結果を図８に示す。
【００５７】
図８に示すように、ＯＧＴＴの結果、糖代謝異常は２３６名中１７４人（７３．７％）に認められ、うち糖尿病型（ＤＭ）は８９名（３７．７％）、境界型（糖尿病予備軍）（ＩＦＧ、ＩＧＴ、ＩＦＧ／ＩＧＴ）は８５名（３６．０％）であった。境界型である糖尿病予備軍の内訳は、ＩＦＧ１６名（６．８％）、ＩＧＴ４７名（１９．９％）、ＩＦＧ／ＩＧＴ２２名（９．３％）であった。
【００５８】
本実施例では、インスリン抵抗性指数（Ｒ）としてホメオスタシスモデルアセスメント比（ＨＯＭＡ−ＩＲ）を、β細胞機能指数（β）としてホメオスタシスモデルアセスメントβ（ＨＯＭＡ−β）を用いることとし、したがって、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値として、空腹時血糖値（ＦＰＧ）および空腹時血中インスリン値（ＦＩＲＩ）を用いた。
よって、次に、全多数例対象の空腹時血糖値（ＦＰＧ）および空腹時血中インスリン値（ＦＩＲＩ）から、インスリン抵抗性指数（Ｒ）としてのＨＯＭＡ−ＩＲとβ細胞機能指数（β）としてのＨＯＭＡ−βを算出し、縦軸を（１００−β（ＨＯＭＡ−β））、横軸をＲ（ＨＯＭＡ−ＩＲ）とする平面に、ＯＧＴＴの結果に基づく前記５グループの分類が識別できるように、全多数例対象をプロットした。その結果を図９に示す。
作成した前記平面上に、目視により各糖代謝の状態の分布の偏りを判断して、視覚的に２本の直線（β＝５２．６１ｘＲ＋１２．１４、β＝３１．１７ｘＲ−３．４７）を描き、正常型と糖代謝異常の境界線をβ＝５２．６１ｘＲ＋１２．１４とし、糖代謝異常のうち、境界型と糖尿病型との境界線をβ＝３１．１７ｘＲ−３．４７とした。その結果を図１０に示す。
【００５９】
図１０に示すように、境界型と糖尿病型との境界線（β＝３１．１７ｘＲ−３．４７）上にＩＦＧ，ＩＦＧ／ＩＧＴが存在し、ＩＦＧはβ＜７５の領域に限局して存在した。また、ＩＧＴはＮＧＴの領域に大部分重複していたが、わずかにＮＧＴよりもＲ値が高い傾向を示し、前記２直線間の領域に多様性をもって分布していた。この分布をもとに、前記平面を分割し、各糖代謝異常群の局在を図１１に概念的に模式図として表した。図１１はあくまでも模式図であって本発明はこれに限定されない。
【００６０】
次に、多様性を示した食後高血糖を呈する境界型（ＩＧＴ）をさらに検討する目的で、図１２に示すように、Ｒが１．２未満で１００−βが４０以上（β＜６０）の領域を“１の領域”とし、Ｒが１．４以上で１００−βが３０未満（β≧７０）の領域を“２の領域”と定義し、“１の領域”に含まれたＮＧＴ，ＩＧＴ，ＤＭを各々ＮＧＴ１，ＩＧＴ１，ＤＭ１とし、“２の領域”も同じくＮＧＴ２，ＩＧＴ２，ＤＭ２として細分類化した。また、図１３および図１４に、“１の領域”および“２の領域”の細分類化された各グループを平面上に概念的に模式図として表した。図１３および図１４は、あくまでも模式図であって本発明はこれに限定されない。
【００６１】
また、上記平面図にインスリン分泌能を表すインスリン分泌指数( I. I. )の軸をさらに設けて、Ｒ値、β値およびＩ．Ｉ．値を軸として３次元空間図を作製するために、各群のインスリン分泌指数（Ｉ．Ｉ．）を測定したところ、ＩＧＴ１，ＤＭ１はＮＧＴに比較して有意な低値を示したのに対し、ＩＧＴ２，ＤＭ２ではＩ．Ｉ．値もβ値もＮＧＴに近似しており、一方、ＮＧＴ２のＩ．Ｉ．はこれらに比べて有意な高値を示した（表１）。したがって、３次元空間図では、平面図で多少重複していたＮＧＴ１、ＩＧＴ１、ＤＭ１とＮＧＴ２，ＩＧＴ２，ＤＭ２が明確に分離された。その概念的模式図を図１５に示す。図１５に示すように、糖代謝動態の類似性から、糖代謝異常は図の矢印で示すような進展形式を辿ることが示唆された。３次元空間図において、前記各グループが分離可能であったという結果から、Ｉ．Ｉ．などのインスリンの分泌能を反映する指数の軸を含む３次元空間を用いた分析方法により、さらに細分化された信頼性の高い判断をすることができることが明らかとなった。
【００６２】
また、全多数例対象のI.I.、 β（ＨＯＭＡ−β）、Ｒ（ＨＯＭＡ−ＩＲ）、体格指数（ＢＭＩ）、血中トリグリセライド値（ＴＧ）、善玉コレステロール値（ＨＤＬ−Ｃ）を算出し、また、全多数例対象をＮＧＴ、ＩＦＧ、ＩＦＧ／ＩＧＴ、ＩＧＴ、ＤＭの５グループに分類して、グループごとの各値の平均値±ＳＤを算出し、統計学的解析を行った（表１）。さらに、上記細分類によりさらに分類された、ＮＧＴのうちのＮＧＴ１およびＮＧＴ２、ＩＧＴのうちのＩＧＴ１およびＩＧＴ２、ＤＭのうちのＤＭ１およびＤＭ２についても、同様に解析した（表１）。また、各グループの高血圧治療率（Ｈ．Ｔ．）を同表に記載した。本実施例においては、メタボリックシンドロームの基準として、図１６に記載の通り、２型糖尿病（ＤＭ）、IGTおよびインスリン抵抗性指数（R）として用いたＨＯＭＡ−ＩＲが１．４以上であることのうちの少なくとも１つを有し、かつ、高血圧（収縮期血圧140mmHg以上もしくは拡張期血圧90mmHg以上）、肥満（BMI25以上）、および脂質代謝異常（TG150mg/dl以上もしくはHDL-C40mg/dl以下）の３つのうちの少なくとも２つを有する対象を、メタボリックシンドローム（ＭＳ）と判断して、各グループに含まれるＭＳの比率を計算した。以上の結果を表１に示す。
【００６３】
【表１】
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【００６４】
表１に示すように、ＭＳ含有率は、同じ糖代謝の状態の中でも“１の領域”よりも“２の領域”に明らかに多く、ＮＧＴのうちＭＳを含有する対象全員がＮＧＴ２に属していたのをはじめ、他のグループに比べて、ＮＧＴ２、ＩＧＴ２、ＤＭ２の中にはＭＳを有する者が多く存在することが明らかになった。
【００６５】
次に、２３６名の上記多数例対象について、比較例として、従来広く用いられてきた、空腹時血糖のみにより糖代謝の状態を分析する方法に基づいて、血糖値１１０ｍｇ／ｄｌ未満を正常、１１０ｍｇ／ｄｌ以上を糖代謝異常と判断し、糖代謝異常のうち、１１０ｍｇ／ｄｌ以上〜１２６ｍｇ／ｄｌ未満を境界型、１２６ｍｇ／ｄｌ以上を糖尿病と判断した場合と、本発明による上記方法のうち実施例として、多数例対象の空腹時血糖値および空腹時インスリン値からＲ（ＨＯＭＡ−ＩＲ）およびβ（ＨＯＭＡ−β）を算出して、上記の通り求めた２本の直線（β＝５２．６１ｘＲ＋１２．１４、β＝３１．１７ｘＲ−３．４７）からＲとβの関係式に基づいて、β≦５２．６１ｘＲ＋１２．１４（０．２≦Ｒ＜１５、−５００≦β＜２０００）を糖代謝異常として判断し、糖代謝異常のうち、３１．１７ｘＲ−３．４７＜β≦５２．６１ｘＲ＋１２．１４（０．２≦Ｒ＜１５、−５００≦β＜２０００）を境界型と、β≦３１．１７ｘＲ−３．４７（０．２≦Ｒ＜１５、−５００≦β＜２０００）を糖尿病と判断した場合とを、ＯＧＴＴによる判断結果を基準として、糖代謝異常発見率、偽陰性率、偽陽性率、境界型（予備軍）発見率、糖尿病発見率、ＭＳ発見率に関して比較した。結果を表２に示す。
【００６６】
【表２】
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【００６７】
表２の結果から明らかなように、比較例においては、偽陰性率３８．５％であり、実際に糖代謝異常を有する対象の１／３以上が見逃され、また、実際に境界型（予備軍）である対象のうちの半分以上、実際に糖尿病を有する対象のうちの１／５以上が見逃されたのに対し、実施例では、いずれも見逃されたのは１／１０未満に止まり、極めて信頼性の高い分析方法であることが明らかとなった。また、ＭＳ発見率に関しても、比較例ではその４割未満しか発見できなかったのに対し、実施例では９割以上を発見することができた。
【００６８】
以上の結果より、本発明の方法は、１回の採血等によって簡単に測定できる空腹時血糖値および空腹時インスリン値等の、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）に関する数値から、インスリン抵抗性指数（Ｒ）およびβ細胞機能指数（β）を算出することにより、糖代謝異常ならびにＭＳを有する対象を簡便かつ極めて正確に発見することができることが明らかになった。また、その簡便さと正確さから、本発明による方法は、未だ糖代謝異常を有すると判断されたことのない多数の対象者から、スクリーニング的に糖代謝異常やMSを有する者を早期に発見するために極めて適した分析方法であることが示唆された。
【産業上の利用可能性】
【００６９】
以上説明した通り、本発明の方法によれば、安価で短時間に、対象の糖代謝の状態を極めて正確に判断することができ、糖代謝異常さらにはメタボリックシンドロームを有する対象を早期に発見することができるため、健康診断等での検査値から健康状態を解析するために用いられるソフトフェアやコンピュータなどへの応用が期待される。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明のプログラムの一態様を示すフロー図である。
【図２】本発明のプログラムの一態様を示すフロー図である。
【図３】本発明のプログラムにおいて用いられるテーブルの一態様を示す図である。
【図４】本発明のプログラムにおいて用いられるテーブルの一態様を示す図である。
【図５】本発明のプログラムにおいて用いられる平面図の一態様を示す図である。
【図６】本発明のプログラムにおいて用いられる、統計学的処理の一態様を示す模式図である。
【図７】本発明のプログラムにおいて用いられる、統計学的処理の一態様を示す模式図である。
【図８】多数例対象のOGTT結果を示す図である。
【図９】多数例対象のOGTT結果を糖代謝の状態別分布として示す図である。
【図１０】多数例対象の糖代謝の状態の分布を視覚的に分類した図である。
【図１１】糖代謝の状態別に平面を分割した概念的模式図である。
【図１２】多数例対象の糖代謝の状態別分布の細分類化を示す図である。
【図１３】糖代謝の状態別に細分類化した概念的模式図である。
【図１４】糖代謝の状態別に細分類化した概念的模式図である。
【図１５】３次元空間における糖代謝の状態別分類を表す概念的模式図である。
【図１６】本実施例におけるメタボリックシンドロームの判断基準を表す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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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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