(57)【要約】本発明は、特にインターネットベースの患者別予後システムとして使用することのできる、データ評価のための方法およびシステムならびに対応のコンピュータプログラム製品および対応のコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。【解決手段】これによれば、臨床データ、病理学データおよび分子生物学データの統合のほか、特定の患者についてこれらデータとそれに関連する予後判定とを結びつけることができる。このように当システムによって、例えば腫瘍専門医が特殊な情報パターンを基に個別治療の決定を行うことが可能になる。重要変数および二次変数の決定により、評価データ量が明らかに削減されてデータ評価のスピード化および予後の改善がもたらされ、予後の品質が向上する。
2005501625.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データバンクに連結するデータ処理装置の使用下でデータ評価を行なう方法において
プレセット可能な基準にしたがって、および／または人工知能を利用した方法によって、照会データに対応するデータバンク内保存データが突きとめられ、
前記対応データの品質が自動的に評価され、
この評価、付属の前記照会データおよび／または前記対応データを手掛かりに前記照会データおよび／または照会対応データの重要度が自動的に決定され、評価結果、品質判定および／またはデータの重要度がアウトプットされ、および／または呼び出し可能な状態に置かれることを特徴とする前記方法。
【請求項２】
前記データ評価により医学的予後判定が導き出されるように、および前記照会データが医師により臨床病理学データとして、および／または分析ラボにより生物分子データとしてデータ処理装置に送り込まれることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記照会データおよび／または前記データバンクに保存されているデータに、
-  病状関連のファクタおよび／または
-  患者特有のファクタおよび／または
-  環境特有のファクタ
が考慮されていることを特徴とする、請求項１または２のうちの１つに記載の方法。
【請求項４】
前記データ処理装置によって予後判定される症例について、治療データおよび病状経過データを前記データ処理装置に送り込むことにより、前記データバンクに保存されているデータ、すなわち経験データを現実に即応させることを特徴とする、請求項１〜３のうちの１つに記載の方法。
【請求項５】
評価処方の現実即応化が、照会、照会データ、照会内容評価時に利用されるデータバンク内保存データ、評価結果および実際に起きた結果を検討対象として考慮する反復的学習過程の中で行われることを特徴とする、請求項１〜４のうちの１つに記載の方法。
【請求項６】
評価程度に依存してデータバンク内の保存データ量が削減されることを特徴とする、請求項１〜５のうちの１つに記載の方法。
【請求項７】
重要度に依存して、照会に要する送り込みデータ数および／または前記データバンク内の保存データ量が削減されることを特徴とする、請求項１〜６のうちの１つに記載の方法。
【請求項８】
-  クラスター分析および／または
-  類似例検索および／または
-  傾向分析および／または
-  対応分析および／または
-  ピラミッド型階層分類および／または
-  主分析および／または
-  副分析
による評価を、誤謬モデル（誤りモデル、Irrtums-Modellen）から求めた蓋然性数値および／または
-  ニューロナールネットワーク（neuronalen Netzen、ニューラルネットワーク）および／または
-  規則性ベースのシステム
など人工知能手段と組み合わせて行うことを特徴とする、請求項１〜７のうちの１つに記載の方法。
【請求項９】
前記データ評価に前記照会内容および／または前記対応データが示唆する事態の発現確率算定方法が含まれていることを特徴とする、請求項１〜８のうちの１つに記載の方法。
【請求項１０】
初回はこれらのデータを考慮せずに、第２回目はこれらのデータを考慮して照会内容の評価を行ない、両評価の結果について相互に比較判定して、初回評価に対する第２回目評価の改善または悪化に関しデータの影響力の大きさを測定してデータの重要度を決めることを特徴とする、請求項１〜９のうちの１つに記載の方法。
【請求項１１】
初回評価に対し第２回目評価が改善されている場合はデータを有意と見なして以降の評価で考慮し、初回評価に対し第２回目評価が悪化している場合はデータを有意とは見なさず以降の評価ではもはや利用しないことを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記データの供給、前記照会および／または前記結果のアウトプットをインターネットで行うことを特徴とする、請求項１〜１１のうちの１つに記載の方法。
【請求項１３】
プレセット可能な基準にしたがって、および／または人工知能を利用した方法によって、照会データに対応するデータバンク内保存データが突きとめられ、当対応データの品質が自動的に評価され、
この評価、前記付属の照会データおよび／または前記対応データを手掛かりに前記照会データおよび／または前記照会対応データの重要度が自動的に決定され、
前記評価結果、前記品質判定および／または前記データの重要度がアウトプットされ、および／または呼び出し可能な状態に置かれることによってデータ評価方法が実施できるように装備されている、少なくとも１つのプロセッサを有するシステム。
【請求項１４】
少なくとも１つのデータバンクと連結する少なくとも１つのデータ処理装置、
データのインプットおよび／またはアウトプットのための手段、
プレセット可能な基準にしたがって、および／または人工知能の方法によって作動する、データ処理装置への供給照会データに対応する、データバンク内保存データを検索するための手段、
前記対応データの品質自動評価手段、
前記照会データおよび／または前記対応データの重要度を各照会毎に自動測定する手段
によって特徴付けられる、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
コンピュータプログラム製品であって、コンピュータの記憶装置に保存された後、請求項１〜１２の1つに記載の作業ステップからなるデータ評価方法をコンピュータに実行させることができる、プログラムが保存されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体を含むコンピュータプログラム製品。
【請求項１６】
コンピュータで読み取り可能な記録媒体であって、コンピュータの記憶装置に保存された後、請求項１〜１２の1つに記載の作業ステップからなるデータ評価方法をコンピュータに実行させることができる、プログラムが保存された記録媒体。
【請求項１７】
下記の作業、すなわち
-  臨床データ、病理学データおよび／または分子遺伝学データの評価
-  臨床データ、病理学データおよび／または分子遺伝学データの予後における重要度の判定
-  分子ターゲットの選択
-  個別リスク、例えば個別患者における転移リスクの算定
-  例えば、化学治療薬による治療効果の蓋然性の算定および／または
-  予後および／または治療に関する提案の自動的作成
を行うための、請求項１〜１２の１つに記載の方法の使用。
【請求項１８】
請求項１〜１２の１つに記載の方法によって、請求項１３または１４のうちの１つに記載のシステムによって、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品によって、請求項１６に記載のコンピュータでの読み取り可能な記録媒体または請求項１７に記載の使用によって提供可能なデータ、遺伝子、分子ターゲットおよび／または遺伝学ターゲット。
【請求項１９】
請求項１〜１２の１つに記載の作業ステップ、および追加ステップとして、例えばＲＮＡチップまたはタンパク質チップなど診断上有効な分析手段および／または遺伝子配合の組み合わされたステップを含む診断システムの構築方法であって、但し遺伝子としては、請求項１〜１２の１つに記載の方法によって、請求項１３または１４のうちの１つに記載のシステムによって、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品によって、請求項１６に記載のコンピュータでの読み取り可能な記録媒体または請求項１７に記載の使用によって提供されるものが使用されている方法。
【請求項２０】
請求項１〜１２の１つに記載の方法によって、請求項１３または１４のうちの１つに記載のシステムによって、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品によって、請求項１６に記載のコンピュータでの読み取り可能な記録媒体または請求項１７に記載の使用によって提供可能な遺伝子または遺伝子配合の、腫瘍など遺伝子起因疾患の分類目的および／または遺伝子起因疾患の予測目的および／または分子遺伝子パラメータと臨床パラメータとの結合目的および／または遺伝子発現特性による腫瘍の同定目的のための診断編成準備への使用。
【請求項２１】
請求項１〜１２の１つに記載の方法によって、請求項１３または１４のうちの１つに記載のシステムによって、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品によって、請求項１６に記載のコンピュータでの読み取り可能な記録媒体または請求項１７に記載の使用によって提供可能なデータ、遺伝子、分子ターゲットおよび／または遺伝学ターゲットがその上に準備されるキャリアエレメント。
【請求項２２】
キャリアエレメントがチップとして形成されていて、それが
-  例えば、転移可能性など個別リスクに関するデータ、および／または
-  例えば、化学治療薬による治療効果に関するデータ、および／または
-  患者の新陳代謝に関するデータ、および／または
-  例えば、腫瘍に対する自己免疫に関するデータ
を提供することを特徴とする請求項２１に記載のキャリアエレメント。
【請求項２３】
キャリアエレメント上に用意されたデータの数が１００を越えないことを特徴とする請求項２２に記載のキャリアエレメント。
【請求項２４】
キャリアエレメントが再現可能なチップとして形成されていることを特徴とする請求項２２または２３のうちの１つに記載のキャリアエレメント。
【請求項２５】
ＰＩＮがシステムへのインプットデータの認識手段（Mitteln zur Erfassung、把握手段、掌握手段）および／またはインプットデータの追跡に用いられる材料の認識手段と連結していて、ユーザーが料金の支払と引き換えにＰＩＮを取得するという有料ＰＩＮの使用によりシステムへのアクセスが可能になることを特徴とする、請求項１〜１４のうちの１つに記載のデータ評価システムの利用方法。
【請求項２６】
ユーザがデータおよび／または材料認識手段の購入時にそれらと共にＰＩＮを取得することを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
ＰＩＮがシステム内に保存されているプレセット可能なデータと連結していて、ＰＩＮがこの連結データへのアクセス機能しか持たないことを特徴とする、請求項２５または２６のうちの１つに記載の方法。
【請求項２８】
データ評価システムのサーバーが少なくとも１件のカスタマーと利用契約を締結していて、そのカスタマーが有料ＰＩＮの発行により他のメンバーに前記システムの利用機会を与えることを特徴とする、請求項２５〜２７のうちの１つに記載の方法。
【請求項２９】
-  レファレンスサービスラボおよび／または
-  製薬会社および／または
-  コンテンツプロバイダ
がカスタマーとしてデータ評価システムを利用することを特徴とする、請求項２５〜２８のうちの１つに記載の方法。
【請求項３０】
データ評価システムの利用料金がカスタマーから徴収され、その料金設定が
-  利用件数単位および／または
-  カスタマーがシステムで上げた売上に対するパーセンテージおよび／または
-  発行ＰＩＮ単位
に基づくことを特徴とする、請求項２５〜２９のうちの１つに記載の方法。
【請求項３１】
材料認識手段が、 − 必要に応じて再現できる − ラボテストに要する試料用の、例えばＤＮＡマイクロアレーのようなキャリアチップ（Trager−Chip、担体チップ）であることを特徴とする、請求項２５〜３０のうちの１つに記載の方法。
【請求項３２】
データ評価システムのユーザーがシステムサーバーまたは運営業者のカスタマーからＰＩＮを取得することを特徴とする、請求項２５〜３１のうちの１つに記載の方法。
【請求項３３】
医師、患者および／またはシステム運営業者による営利または非営利活動の実行のための、請求項１〜３２の１つに記載のデータ評価システムの使用。
【請求項３４】
システムの
-  参加メンバーおよび／または
-  提供業者
によってアクションの開始が、なされることを特徴とする、請求項３３に記載のデータ評価システムの使用。
【請求項３５】
-  優良ネットワークの創設、運営および／またはマーケッティングおよび／または
-  治療法の配信および／または
-  臨床研究用患者グループの選択
がアクションに含まれていることを特徴とする、請求項３３または３４のうちの１つに記載のデータ評価システムの使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特にインターネットベースの患者別予後システムとして使用することのできる、データ評価のための方法およびシステムならびに対応のコンピュータプログラム製品および対応のコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。これによれば、臨床データ、病理学データおよび分子生物学データの統合のほか、特定の患者についてこれらデータとそれに関連する予後判定とを結びつけることができる。このように前記システムによって、例えば腫瘍専門医が特殊な情報パターンを基に個別治療の決定を行うことが可能になる。
【背景技術】
【０００２】
情報テクノロジー（ＩＴ）は医療分野でますます重要性を増してきている。しかしながら、保健機関の中核活動としての患者ケアの面では現在のところごく不満足な支援しかなされていない。その方面にではなく管理活動に力点が置かれている状態である。しかし、このテクノロジーの持つ潜在能力は、既存の資源を経済的に利用しつつ同時に患者ケアの質的向上を図ることを可能にする。
【０００３】
患者ケアの改善において主要部分を占めるのは信頼性のある予後判定である。しかし、予後は疾病と患者に関する一般的知識に基づくだけでは決定し得ず、それに加え各患者におけるそれ以前の病状経過に関する情報も重要である。その場合、精確な臨床病理学データおよびアフターケアに関する情報が非常に重要な役割を果たしている。そこでは、例えば予後決定における反復性を考慮に入れなければならない。
【０００４】
患者およびその疾病に関する正確な知識を持つことのほかに、当該症例を内部および外部の医療施設における過去の類似症例と比較し、当時の経験を考慮に入れることのできる体制にあることも同様に重要である。しかしそのような比較は、高度な内容を持つ質の高い検索用データバンク（データベース）でしか実現可能でない。
【０００５】
予後判定は、特に癌疾患において最善の治療を決定するために非常に重要である。その重要性は、どの患者でも同じ徴候の現われるウイルス疾患とは違って、癌は自己発生的な個別病像を持っているという事実から生じることである。この病気の場合、予後判定にとっては次の事実が重要なファクタである：
-  年齢、合併症罹病率、信頼性などの患者に関する情報
-  外科医、初期治療、保険制度、所属国などの付帯的情報
-  病理学、腫瘍経過、突然変異、トランスクリプトームおよびプロテオームレベルでの遺伝子発現などに関する腫瘍情報
【０００６】
この「予測術」を習得するためには、患者からの情報を基本とすることが重要である。患者はどのような問題に関心を持つのだろうか？  何を医師から知りたいのだろうか？
−
アンケートによると − 患者からの質問で最も多いのは次の通りである：
-  どの程度の治療で治るのか？
-  加療時の標準的寿命は？
-  治療を受けなければ死亡するのだろうか？
-  治療を受けなければ病状はどの程度のスピードで広がるのだろうか？
【０００７】
今日利用できる病期システム（例えば、国際対がん連合 − ＵＩＣＣ − の病期システム）により、確かに患者グループに対しては既に明確な判断が可能になっているが、しかし残念ながら個々の患者についてはそうではない。ところで予後の場合では、それぞれの特殊な状況を考慮しながらその情報を個々の患者に関連づけねばならないが、それに対し診断の場合では特殊なことが一般化されて見落とされてしまう。今後は、診断から患者個々人の予後に到るこのステップを
− 延いては個別治療を − 実現するために、腫瘍遺伝子発現に関する研究から最新の知識を取り入れて追加検討しなければならない。これは、これ迄解決されることのなかった課題である。
【０００８】
従来システムにおける、また別な未解決の問題は、質の高い予後判定の実現に向け評価対象になる相当量のデータの克服である。これは治療の決定に利用されるが、医師（腫瘍専門医）だけではもはや管理しきれないレベルにある。− 特に分子生物学のデータバンクから提供される − このデータ量を然るべき時間で評価するには、現在利用できるコンピュータ技術およびデータ評価に使用されるプログラムも適切でない。
【０００９】
当分野における現解決策の欠点は指導的な癌対策団体により認識されている。例えば、ＵＩＣＣ分類病期３の結腸直腸癌患者は、その４０％しか後発遠隔転移を見せないとしても、コンセンサス方式の会議基準に従い、全患者が治療的外科術により補助治療されている。これは患者に余計な副作用をもたらし、保健制度に相当な追加コストを招来することになる。他方、病期Ｉの患者の８％に、病期ＩＩの患者の１４％に遠隔転移が発現するが、規準に従い患者は補助的化学療法を受けないので、それが致死率を高める結果になっている（Koeckerling、Reymond他、臨床腫瘍ジャーナル、１９９８年刊）。
【００１０】
インターネットをベースとした医師向け医学情報システムの確立が、医療活動の補助として必要であると強調された。アメリカ癌対策協会（http://www3.cancer.org/cancerinfo/cancer_profiler.asp）およびその他、ヨーロッパ腫瘍学学会（www.cancerworld.org/progetti/cancerworld/start/pagine/Homeframe.html）、ペンシルヴァニア大学（www.oncolink.upenn.edu/resources/physicians）などの組織や、あるいはまた別な団体（例えば、http://www.cancerhome.com）が、例えば腫瘍専門医を支援するために現在すでにインターネット・ポータルを提供している。
【００１１】
しかしこれらのポータルはすべて、専門家会議で決定された最新の規準、勧告の再現に過ぎず、したがって上記問題の解決策にはならない。しかも、これらのサイトは患者が開くこともできるが、それは保健分野の医療ウェブサイト用ＨＯＮコンダクトコード（ＨＯＮｃｏｄｅ）によると行ってはならないことである：
「ウェブサイトの情報は、医師/患者間に存在する関係を支援するためのもので、決して代替するために設置されているのではない。」（http://www.Hon.ch./HONcode/German/）。
【００１２】
また、分子生物学データと旧来の臨床的および病理学的情報とを結びつけて、癌疾患に対する療法の決定時に医師の支援をするというｅヘルスプロダクトもこれ迄市場には出ていなかった。そのようなシステムの必要性を強調するには、適用可能な療法の多様性に言及するだけでこと足りる。実際当システムにより、克服しなければならない情報量が得られることになる。
【００１３】
予後判定の実施のために、ニューロナールネットワーク（neuronale Netze、ニューラルネットワーク）または規則性ベースのシステムが使用される、マーケッティング準備中で試験段階にある情報システムが知られている。この場合、数千の有用患者データ記録（セット）が評価に利用される。この情報システムは、数千人の患者について、それぞれ１００を優に越えるパラメータ（変数）から成る当データセットの大部分によってトレーニングされた。ニューロナールネットワークのトレーニングに使用されなかった任意抽出患者の追加データセット（１０００弱）をシステムの検査に使用した。
このシステムは、結腸直腸に治療的外科術の施された患者の余命を約９０％の確率で予測することが可能である。当システムは、ただ転移に関してはまだこの良好な予後判定を再現することができない。この場合では、性能の改善には明らかに分子生物学的な追加データが必要である。最大の成果をもたらすのは次の変数である：つまり、腫瘍浸潤の深度、腫瘍カテゴリー、腫瘍のない切除辺縁、グレーディング、静脈性およびリンパ性の発病である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
本発明によって解決すべき課題は、改善されたデータ評価方法を提供することにある。目的は、個別患者に対する予後判定（例えば、転移危険、一連の化学治療薬に対する効果および副作用の予見）の信頼性（これ迄は患者グループを対象とする場合しかなかった）を拡大することである。さらに、本発明では評価に用いられるパラメータの意義を決定づけ、それによって、予後品質を低下させることなく予後判定に必要なデータ量の削減を達成しなければならない。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
この課題は、本発明に関する特許請求項１、１３および１５〜２５の特徴部分をプレアンブルの特徴と結び付けることによって解決される。本発明の目的に沿う有利な実施態様は従属請求項に記載されている。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の特に有利な点は、データバンクに連結するデータ処理装置（データ加工装置）の使用下でデータ評価を行なう方法において、すなわちデータ処理装置に送り込まれた照会データの評価において、例えば医学上の予後など高度な評価の実施に必要とされるデータ量が大幅に削減されることにある。これは、プレセット可能な基準にしたがって、および／または人工知能を利用した方法によって、照会データに対応するデータバンク内保存データが突きとめられ、当対応データの品質が自動的に評価され、前記評価、前記付属の照会データおよび／または前記対応データを手掛かりに前記照会データおよび／または前記照会対応データの重要度が自動的に決定され、評価結果、品質判定および／またはデータ意義がアウトプットされ、および／または呼び出し可能な状態に置かれることによって達成される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
データ評価システムとしては、データ評価方法が実施できるように構成された、少なくとも１つのプロセッサを有する構造のものが有利である。その場合、データ処理装置に照会データが送り込まれ、評価されるが、それは、プレセット可能な基準にしたがって、および／または人工知能を利用した方法によって、照会データに対応するデータバンク内保存データが突きとめられ、前記対応データの品質が自動的に評価され、前記評価、前記付属の照会データおよび／または前記対応データを手掛かりに前記照会データおよび／または前記照会対応データの重要度が自動的に決定され、評価結果、品質判定および／またはデータの重要度がアウトプットされ、および／または呼び出し可能な状態に置かれることによって達成される。
【００１８】
データ評価のためのコンピュータプログラム製品には、コンピュータの記憶装置に保存された後、データ評価方法を実行させることのできるプログラムが保存されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体が含まれる。その場合、データ評価過程には請求項１〜１２の一つに記載の作業ステップが含まれる。
【００１９】
自動的データ評価の実施には、コンピュータの記憶装置に保存された後、データ評価方法を実行させることができるプログラムが保存されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体を使用するのが有利である。その場合、データ評価過程には請求項１〜１２の１つに記載の作業ステップが含まれる。
【００２０】
データシステムの利用方法としては、有料ＰＩＮの使用によりシステムへのアクセスを可能にするという方式を取っている。その場合前記ＰＩＮがシステムへのインプットデータの認識手段および／またはインプットデータの追跡に用いられる材料の認識手段と連結していて、ユーザーは料金の支払と引き換えにＰＩＮを取得する。
【００２１】
本発明の有利な実施態様では、データ評価により医学的予後判定が導き出されるように、および照会データが医師により臨床病理学データとして、および／または分析ラボにより生物分子データとしてデータ処理装置に送り込まれるように構成されている。その場合、照会データおよび／またはデータバンクに保存されているデータに、病状関連のファクタおよび／または患者特有のファクタおよび／または環境特有のファクタが考慮されていれば有利である。病状関連のファクタでは、特にまた腫瘍特有のファクタが考慮される。
【００２２】
以上のほか、データ処理装置によって予後判定される症例について、治療データおよび病状経過データをデータ処理装置に送り込むことにより、データバンクに保存されているデータ、すなわち経験データを現実に即応させていけば有利であることが明らかになった。同様に評価処方の現実即応化も、照会、照会データ、照会内容評価時に利用されるデータバンク内保存データ、評価結果および実際に起きた結果が考慮される反復的学習過程で行われるように設定されている。
【００２３】
特に、評価程度に依存してデータバンク内の保存データ量が削減されるようになっていれば、および／または重要度に依存して、照会に要する送り込みデータ数および／またはデータバンク内の保存データ量が削減されるようになっていれば有利である。
【００２４】
本発明の有利な実施態様ではさらに、クラスター分析、類似例検索、傾向分析、対応分析、ピラミッド型階層分類、主分析および／または副分析による評価を、誤謬モデル（誤りモデル、Irrtums-Modellen）から求めた蓋然性数値および／またはニューロナールネットワークおよび／または規則性ベースのシステムなど人工知能手段と組み合わせて行うように設定されているものもある。
【００２５】
加えて、前記データ評価に照会および／または前記対応データが示唆する事態の発現確率算定方法も含まれていれば有利であることが明らかになっている。
【００２６】
加工対象データの削減は、初回は前記データを考慮せずに、第２回目は前記データを考慮して照会内容の評価を行ない、両評価の結果について相互に比較判定して、初回評価に対する第２回目評価の改善または悪化に関しデータの影響力の大きさを測定し、初回評価に対し第２回目評価が改善されている場合はデータを有意と見なして以降の評価で考慮し、初回評価に対し第２回目評価が悪化している場合はデータを有意とは見なさず以降の評価ではもはや利用しない、というようにデータの重要度を決めることによって達成することができる。
【００２７】
データの供給、照会および／または結果のアウトプットをインターネットで行う場合には、本発明により、例えば医師（腫瘍専門医）の現場における個々の医療問題に対する臨床関連の知識ストック状況が相当改善される。つまり、（インターネットに接続可能な）コンピュータシステムにより、様々なデータバンクからの、但し、例えばインターネットスタンダードＸＭＬ（拡張可能なマークアップ言語）の使用によって統一ベースに置き換えられたデータにアクセスすることができる。それにより、受け入れに対して、および遺伝子発現による患者ケアへの事実上の影響に対して継続的修正が可能になる。データ言語またはフォーマットのこの統一化が、本発明を成功裡に使用するための機構面での前提である。
【００２８】
本発明を効率的に使用するため、下記のものを含むシステムが用意されている：
少なくとも１つのデータバンクと連結する少なくとも１つのデータ処理装置、
データのインプットおよび／またはアウトプットのための手段
プレセット可能な基準にしたがって、および／または人工知能の方法によって作動する、データ処理装置への供給照会データに対応する、データバンク内保存データを検索するための手段、
対応データの品質自動評価手段
照会データおよび／または対応データの重要度を各照会毎に自動測定する手段
【００２９】
本発明は個別患者の転移リスクを算定することができるので、それにより補助的化学療法を照準適用することが可能になる。しかも、一連の化学治療薬について治療効果の蓋然性を算定することもできるので、然るべき腫瘍特性分類により腫瘍耐性サンプルの見きわめを可能にする。特定の臨床結果（例えば転移）に結びつく分子ターゲット（ＤＮＡ、ＲＮＡおよびタンパク質レベル）の選択により、高価値の予後判定に必要なデータ量が著しく削減される。この場合結果に関係する分子だけしか対象にされないので、これは患者に与えられた薬剤ターゲットの可能性の中で、適正な方向に決定的な一歩を踏み出したことを意味している。以上のほか本発明では、特定の化学治療薬による臨床研究において、それに最適な患者グループを特定することができるので、成果のない高コスト治療試験のリスクが明らかに低減し、薬剤開発コストが削減され、それに伴い健康維持コストが減少することもまた長所と見なされる。本発明を利用すれば、追加的治療が予後の明らかな改善をもたらすかどうかを、例えば補助的治療を受けた患者グループと比較して判定することが可能になる。医師は、この特殊な情報サンプルを基に、個々の
− すなわち、個別の病像または病期に対しての − 治療法を決定することが可能になる。
【００３０】
このように本発明の利用により、予想による無作為抽出試験を証拠に基づく高価値データに代えることが可能と思われる。これもまた１つの長所になると思われる。それは、癌治療の症例数が増える傾向にある中で多数の無作為抽出試験を実施するのは、相当なコストと組織上の困難な問題を伴うからで、本発明によりその面での節約が可能になるかと思われる。
【００３１】
請求項１〜１２の１つに記載の方法を使用すれば以下の目的に有利であることが実証されている：
-  臨床データ、病理学データおよび／または分子遺伝学データの評価
-  臨床データ、病理学データおよび／または分子遺伝学データの予後における重要度の判定
-  分子ターゲットの選択
-  個別リスク、例えば個別患者における転移リスクの算定
-  例えば、化学治療薬による治療効果の蓋然性の算定および／または
-  予後および／または治療に関する.提案の自動的作成
【００３２】
患者別予後判定の改善は、請求項１〜１２の１つに記載の方法、請求項１３か１４のうちの１つに記載のシステム、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品、請求項１６に記載のコンピュータでの読み取り可能な記録媒体または請求項１７に記載の方法使用によって操作できるデータ、遺伝子、分子ターゲットおよび／または遺伝学ターゲットを利用することにより、その実現が期待できる。
【００３３】
したがって、診断システムの製造方法としては、請求項１〜１２の１つに記載された方法のステップのほか、請求項１〜１２の１つに記載の方法、請求項１３か１４のうちの１つに記載のシステム、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品、請求項１６に記載のコンピュータでの読み取り可能な記録媒体または請求項１７に記載の方法使用によって操作可能になった、例えばＲＮＡチップまたはタンパク質チップなどの診断上有効な分析手段および／または遺伝子配合の組み合わされている追加ステップを含む方法が有利である。
【００３４】
同様に、請求項１〜１２の１つに記載の方法、請求項１３か１４のうちの１つに記載のシステム、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品、請求項１６に記載のコンピュータでの読み取り可能な記録媒体または請求項１７に記載の方法使用によって操作可能になった遺伝子または遺伝子配合を遺伝子起因の疾患である腫瘍その他の分類用として、および／または遺伝子起因の疾患に対する予測用として、および／または分子遺伝子パラメータと臨床パラメータとの関連づけ用として、および／または遺伝子発現特性による腫瘍の同定用として、診断編成の準備のために使用するのも有利である。
【００３５】
ラボテストの実施には、請求項１〜１２の１つに記載の方法、請求項１３か１４のうちの１つに記載のシステム、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品、請求項１６に記載のコンピュータでの読み取り可能な記録媒体または請求項１７に記載の方法使用によって操作可能になった、例えばデータ、遺伝子、分子ターゲットおよび／または遺伝学ターゲットの配置されているキャリアエレメント（Tragerelement、担体素子）を使用するのが有利であると実証されている。
【００３６】
キャリアエレメントの好ましい実施態様では、キャリアエレメントがチップとして形成されていて、
-  例えば、転移可能性など個別リスクに関するデータ、および／または
-  例えば、化学治療薬による治療効果に関するデータ、および／または
-  患者の新陳代謝に関するデータ、および／または
-  例えば、腫瘍に対する自己免疫に関するデータ
を提供するように想定されている。
【００３７】
キャリアエレメントは再現可能なチップとして構成されているのが好ましい。
【００３８】
ｅヘルスシステムの（インターネット）マネジメントおよび品質保全に関する知識から明らかなように、本発明による目標の実行には、遺伝子発現データの仲介など厳格に科学的分類への方向づけだけではなく、問題への照準設定が要求される。よく整備された構造、より大規模な相互関係および方法と技術の明示という支援により、個別治療に対する医師（腫瘍専門医）の決定を可能にするほか、仲介知識をベースに医師自身の現場における解決糸口を与えることのできる基盤をつくることが恐らくは不可欠であり、本発明はこの要求を叶えている。
【００３９】
発明の商業ベースでの利用には、ユーザがデータおよび／または材料認識手段の購入時にそれらと共にＰＩＮを取得すれば有利であることが実証されている。
【００４０】
データ評価システムのまた別な利用可能性として、データ評価システムのサーバーが少なくとも１件のカスタマーと利用契約を締結している場合、そのカスタマーが有料ＰＩＮの発行により他のメンバーに前記システムの利用機会を与えることもできる。
【００４１】
特に、レファレンスサービスラボ、製薬会社および／またはコンテンツプロバイダがカスタマーとしてデータ評価システムを利用するものと想定されている。
【００４２】
商業ベースの利用における有利な変化態様では、データ評価システムの利用料金はカスタマーから徴収され、その料金設定は以下のようになっている：
-  利用件数単位および／または
-  カスタマーがシステムで上げた売上に対するパーセンテージおよび／または
-  発行ＰＩＮ単位
【００４３】
商業ベースのまた別な利用形態として、データ評価システムのユーザーがシステムサーバーまたは運営業者のカスタマーからＰＩＮを取得するケースもある。
【００４４】
材料認識手段が、 − 必要に応じて再現できる − ラボテストに必要な試料のための、例えばＤＮＡマイクロアレーのようなキャリアチップであれば有利であると実証されている。
【００４５】
データ保護の観点からは、ＰＩＮがシステム内に保存されているプレセット可能なデータと連結していて、ＰＩＮがこの連結データへのアクセス機能しか持たないのであれば有利であると実証されている。
【００４６】
また別な長所は、医師、患者および／またはシステム運営業者による営利または非営利活動の実行のための、請求項１〜３２の１つに記載のデータ評価システムの使用にある。その場合アクションの開始は、参加メンバーおよび／またはシステム提供業者によってなされる。そのようなアクションとしては、例えば情報交換および／またはカスタマーグループおよび／または患者グループの紹介も含まれよう。特に、そのアクションに優良ネットワークの創設、運営および／またはマーケティングおよび／または治療法の配信および／または臨床研究用患者グループの選択が含まれていれば、データ評価システムのそのような利用は有意である。そのようにして、例えばインターネットでのシステム利用において、前記ウェブページに対するビジターの信義強化および／または特定主要カスタマーとシステムとの結合が実現可能になる。
【００４７】
以下では本発明を、少なくとも一部は図で描かれた実施例に基づきより詳しく説明していく。
【００４８】
インターネットベースの患者別予後判定システムを実現した、腫瘍専門医向け医療情報システムを例に、本発明の適応性および作用態様を説明する。
【００４９】
模範的なシステムというのは、データバンク、データ削減プログラムおよび人工知能モジュール（ニューロナールネットワークまたは規則性ベースのシステム）から構成されているインターネットベースの医療情報システムである。それによれば、臨床、病理学および生物学の各データを統合し、それらを特定患者の重要な予後判定に結び付けることが可能になる。このように、前記情報システムは特殊な情報サンプルを基に、腫瘍専門医に対して個別治療の決定を下す可能性を提供する。治療の決定には蓋然性の計算が補助資料として使われる。モデルケースとして結腸直腸癌を選択した。模範的な医療情報システムではトランスクリプトームとプロテオームの研究データが統合される。
【００５０】
以下では模範的情報システムの適用について述べる。患者が医師に癌疾患の治療を願い出て、その可能性を尋ねたとする。腫瘍専門医は手術後試料を検査ラボに送り、有料検査を依頼する。そこでは、必要な遺伝子発現分析の実施のため、例えばチップなどによる任意のラボ試験方法により１つまたは複数のラボテストが行われる。腫瘍専門医は試料の送付によりＰＩＮナンバーを取得するが、それにより腫瘍専門医は患者の重要な全データ（患者ごと、環境ごとのデータ）を匿名形式で本発明に基づくコンピュータシステムのデータバンクに登録することができる。他方、検査ラボもＰＩＮの付与された全腫瘍データを当データバンクに登録する。利用開始時点のデータレコードには、結腸直腸癌の予後判定について医療上受け入れられる変数としての予後ファクタがすべて含まれている。ＰＩＮナンバーにより、分子情報と臨床情報の符合性を認識することができる。この組み合わせ情報とデータバンクとを、および患者と最も近い情報サンプルとを比較し、該当の病状経過を見つけ出す。その場合遡及性誤謬最小化法を適用する。続いて医師（外科医または腫瘍専門医）はＰＩＮにより情報システムにおいて様々な予測質問を行うことができる。その後数分のうちに転移確率データ、および場合によっては免疫治療薬なども含めた様々な化学治療薬に対する抵抗特性データを入手することができる。そのようにして得られた知識は治療法決定の有力な支援材料となる。今日では、本発明に基づくコンピュータシステムに出入できるウェブサイトへの直接的アクセス権を患者に与えることは予定されていないが、しかしこれは将来の可能性として残されている。後日、医師はデータバンクから担当患者の治療法および病状経過について定期的に質問を受け、そのデータがシステムの反復学習過程に利用されるので、前記システムは医学の進歩に遅れることなく絶えず適合させていくことができる。それにより、重要変数と二義的変数との確認がなされるので、評価データ量の最適化および予後判定の改善に繋がることになる。例えば、重要変数と二義的変数間のこの区別は、新しい変数の考慮のもと、情報システムの利用下で予後判定の精度をチェックすることによりなされる。この精度が改善されれば、新しい変数は重要なものとして考慮に入れられる。そうでない場合は重要でないものとして排除される。
データの出所および繋がりを理解するためには、今日提供できる臨床、病理学からの、および場合によっては既に実施された治療からの重要データを明かにする必要があり、それらにより予後判定が可能になることを説明しなくてはならない。模範的な情報システムでは、結腸直腸癌に対するこうした予後判定は近代的情報科学によって最適化された。このシステムは予後判定機能を達成したが、それは数百人の患者を対象とした相互有効性判断により正確に測定し得た。新しい（分子生物学的）データの組み入れによりシステムを新たに「トレーニング」することができる。それにより予後判定の性能が増せば、新たなデータは予後判定上重要と評価され、以後の分析に必要とされる。この新たなデータセットによってシステムの改善が得られない場合は、当該データは排除される。そのように、生物学データを極めて効率的に選択することができる。データ発掘システムと共に、例えば選択方法も提供されており、その実現を可能にしている。
【００５１】
図１ａと図１ｂには本発明に基づくデータ評価法と従来法とが比較対照されている。従来法（図１ａ参照）ではインプットされた変数１がすぐさま相関関係計算用モジュール２内で、続いて多変数統計分析（または回帰分析）用モジュール３内で加工されるが、本発明に基づく方法（図１ｂ参照）ではインプットされた変数１の読込み後、変換ステップ５が実行される。変換ステップ５は本発明に基づく方法の主要ステップであり、計算コストを低く抑えるため、方法の持つ非直線性を回避するのに用いられる。ここでは記号変数は適当な形態に変換される。続いての特徴選択（フィーチャーセレクション）６では最高の情報内容を持つ変数が順次求められる。これは、各変数が然るべき重要度等級に分類され終わるまで行う。次のステップとして、モデル７のトレーニングおよび選択過程が続く。この作業ステップには、様々なインプット用変数および例えばベイズの定理に従って計算された幾つかの隠蔽ニューロンを持つ各種モデルのトレーニングが含まれる。そのようにして得たベストモデル８により、新しい患者について予後の計算が可能になる。すなわち、新しいインプットデータに対してアウトプットの値を決めることができる。モデルの構造８は、絶えず改良および適合させていくことができる（モデルの「学習」）。本発明に基づく方法を使用して得られた結果４ｂは、従来法で達成できる結果４ａに比べ予後判定における品質の高さで優れている。それは特に、患者別の個々のリスク特性像の作成によって明かになる。
【００５２】
本発明に基づくデータ評価法は、臨床病理学データのほか − 既述のような
− 新しい分子生物学的データも考慮の対象に加えることによって、患者別の個々のリスク特性像を形成し得るところにある。図４ａおよび４ｂが明瞭に示しているように、前記方法はデータ発掘システムの使用により、そのようなデータまたは特徴
− いわゆる分類標識 − 、特に臨床データのデータレコードには含まれていない分子生物学的な特徴の究明を可能にし、それによりＵＩＣＣグループ内においてリスクグループの区分が実現される。
そのようにして求めた特徴/分類標識を考慮に入れれば、すなわち、システムの然るべきトレーニング後には、これら従グループに対する予後判定は遥かに精確に行うことができる。例えば図４ｂに見られるように、余命期間５年の予測に関しては、この特徴を持たない患者グループはグループ全体との比較では２５％上回り、この特徴を持つ患者グループは、余命期間５年の予測に関してはグループ全体との比較で８％下回る。したがって、本発明に基づくデータ評価が適用された場合、重要な特徴が自動的に探索されるため予後判定は遥かに精確になる。
【００５３】
図５および図６は、本発明に基づくデータ発掘システムによって求めた付加的データを予後判定の基礎にすれば、予後判定の品質が如何に大きく改良され得るかを様々なグラフにより仔細に表わしている。
【００５４】
必要であれば、ニューロナールネットワークの特徴選択６およびトレーニング７過程をＵＩＣＣ分類にのみ単独適用すれば、ＵＩＣＣの等級内でより詳細な分類を行うことができる。図５ａ〜ｃはＵＩＣＣ分類による病期Ｉの患者（図５ａ）、病期ＩＩの患者（図５ｂ）および病期ＩＩＩの患者（図５ｃ）に対して適用した結果を示している。いずれのケースでも明らかなように、本発明に基づくデータ評価を特殊患者グループに適用すれば、また別な有意な分類が可能になる。
【００５５】
ＲＯＣ曲線は予後判定の品質を表わしている。その場合、縦座標には「感受性」（すなわち、テスト結果陽性の総数に対する症状発現についての正しい予測の比率）を取り、特殊性の余数（テスト結果陰性の総数のうちテスト結果陰性で健康な人の割合）に相対した。予後判定の品質は曲線下方の面積によって表わされる。手術前の（専ら臨床薬理学）データ９の単独使用下で余命期間５年の予測に適用した場合、および本発明に基づくデータ評価によって求めた、予備的およびまた付加的なデータ１０（ここでは特に手術後データが重要であるとされる）の使用下で予後判定に適用した場合、これらの付加的データを考慮することにより予後判定の品質が一段と改善されることが図６によって明かにされている。
この場合、予後判定の品質を実際上改善させるデータ（フューチャーセレクションによって選択した特徴）だけを本発明に基づき評価に組み入れることが非常に重要になる。そうすることで、今日既に提供されている膨大な量の分子生物学的データが初めて全体的に処理可能になる。
【００５６】
臨床試験とは違って、予後ファクタの研究には基準が存在しない。残念ながら、予後ファクタの研究は殆どすべてが立証的というよりむしろ説明的な特徴を持っている。したがって臨床研究家にとっては、予後ファクタを現場で適用する前に、その立証基準を定義づけることが重要である。基準としては以下のものを適用すべきかと思われ、本発明に基づくシステムの基礎になっている：
-  自身のラボで行った研究と別なラボで行った研究間の再現性
-  結果に留意しない研究（結果にこだわらない分析）
-  データ欠落の割合は患者の１５％未満
-  統一性のある治療
-  前もって立てられる仮説
-  十分な患者数（１病状当り１０人以上）
-  現状知識が予測を通じて新たなファクタで補完される。
-  様々な仮説に適合した分析
-  研究の境界は予め個々に明確化しておかねばならない。
【００５７】
これらの基準は研究用としてだけでなく、予後ファクタの成果を挙げる上でも重要である。本発明に基づくシステムではこれらが考慮されている。新しいファクタの受け入れは、証明性のある研究が少なくとも１つ存在する場合、および研究が複数の臨床例で再現できる場合に限り大きな成果をもたらし得る。その予後判定値が従来の基準的予後ファクタを凌駕し、治療法に影響を与えるものでなければならない。
【００５８】
予後を決定するためには、次の３つの予後ファクタを基礎に置かねばならない：
-  腫瘍に関するファクタ：疾病特徴化のためのファクタ
-  患者別ファクタ：患者に関係するファクタ
-  環境別ファクタ：直接には患者にも腫瘍にも関係しないファクタ
【００５９】
その場合、下記の点を考慮するのが有利であるが、これらは必要に応じ新たな認識に基づき補完することができる。
【００６０】
腫瘍特有ファクタ
このファクタは本来常に決定子となるもので、癌患者の結果を決定するファクタである。腫瘍特有ファクタの代表は、疾病の組織学的データ（タイプ、特徴）および解剖学観点からの伝播に関係するものである。
【００６１】
-  腫瘍の病理学
腫瘍病理学は癌の予後にとって決定的なファクタである。組織学上のタイプは確かに疾病を定義づけるが、しかし結果に影響を与えるのは、例えば病期またはリンパ節疾患など別なファクタである。
【００６２】
-  病状の伝播
腫瘍の解剖学観点からの伝播は、通例、一次腫瘍の大きさ、浸潤、存在するリンパ節転移および遠隔転移に関するＴＮＭ分類の基準に従って記述される。
【００６３】
-  腫瘍学
これまで癌特異性タンパク質は、ただ腫瘍負荷を再現するための、ただし腫瘍特性を精確に特徴付けることはできない、腫瘍マーカーとして使用されてきた。腫瘍学分野における最近の結果が、腫瘍特異性タンパク質の持つ予後判定性役割を再び前面に押し出すこととなった。それは遺伝子生成物として、特に癌の原因および抑制、細胞周期の正常な、および異常なコントロール、腫瘍の転移、血管新生を決定する作用を有している。分子診断学における新しいテクノロジーにより、今日では最小腫瘍負荷、攻撃的な腫瘍細胞の成長およびＤＮＡ変化による腫瘍細胞反応または免疫療法に関して、遺伝上の情報を決定することが可能である。
【００６４】
-  腫瘍特異性徴候
これは患者特有のものと見なすこともできるが、腫瘍学における徴候の本来的原因は腫瘍の浸入性特徴にある。実際、徴候は殆どの癌患者において非常に重要な予後ファクタである。徴候作用の典型例はＢ徴候（寝汗、熱および体重減）である。
【００６５】
患者特有ファクタ
これは、間接的な、あるいは全く悪性ではない、患者に備わったファクタであるが、腫瘍特性との干渉または治療に対する反応によって結果に重大な影響を及ぼし得るものである。この場合、人口統計学上のファクタとして合併症罹患と同時存在疾病とが区別される。
【００６６】
-  人口統計学ファクタ
腫瘍学上の結果に影響を与えるこれらのファクタとしては、年齢、性別および人種がある。これらのアァクタはいずれも手術や治療によって影響を受けることはないが、多くは相互依存することなく他のファクタの結果に影響を与える。例えばホジキン病またはリンパ腫の場合、年老いた患者ほど余命期間は短い。性別の影響はこれよりはるかに定義付けし難いが、しかしホジキン病や悪性腫瘍の場合では女性より男性の結果のほうが劣っていた。
【００６７】
-  合併症罹患
このファクタとしては、神経性肉腫に関する危険因子および癌発病に繋がる予兆因子である、例えば神経線維腫症などの遺伝性疾病がある。
【００６８】
-  病状進行度
病状の進行度は、特に化学療法を要する進行した病状における、例えば肺癌および膀胱癌など多種癌疾患に対する強力な予兆因子である。このファクタは、年齢または合併症罹患の結果として患者特有ファクタと見なされよう。
【００６９】
-  一致性
癌予防研究に関する提案または治療プランとの一致性如何が一人の患者または患者群の余命に影響することがある。乳癌において癌予防勧告案との一致性に欠ける場合では、診断の遅れ、診断時点での進行し過ぎた病状および劣悪な余命という事態に陥ることがある。
【００７０】
環境特有ファクタ
環境特有ファクタはあまり研究されておらず、論議の対象にされないことが多いにも拘わらず、これは個別患者または患者群全体に対して影響を持っている。
【００７１】
-  医師
治療プランの如何によって結果に深刻な影響がある。手術が不適切であると、過度の中毒症に陥ったり、生存性が制限されてしまうことがある。癌に対する誤った対処は、患者にとっては死をも意味する場合がある。治療医の鑑定も、癌患者の結果に影響を与えることから予兆因子の1つである。治療患者数が一定人数（「必要人数」）に達しない病院は最高の治療結果に到達することができないが、それを裏付ける証拠は増えている。
【００７２】
-  保健機関
これに関しては個々の国民グループ間で大きな開きがある。幾つかの調査結果が証明しているように、例えば老齢者（75歳以上）または他人種グループの患者は、例えば若年患者または本国患者と同じ治療を受けておらず、したがって治療結果に影響が出ている。
【００７３】
-  社会的地位
国民統計局（ＧＢ）の調査によると、癌疾患における余命は患者の社会経済的地位に依存することが明らかになった。劣悪な予後の決め手となるもう1つのファクタは栄養である。
【００７４】
ＲＮＡおよびタンパク質レベルでの遺伝子発現の特性化には、必要な資料の揃った結腸直腸患者の精製試料および臨床データを分析し、それよりトランスクリプトームおよびプロテオームの特性を決定する。その目的には、様々な施設からの様々な結腸直腸患者の冷凍試料が多数利用できる。
【００７５】
これらの試料はこの目的のために特別に採取したもので、その優れた品質および再現性を特徴としている。異なったプレパラート間では上皮細胞成分にバラツキがある（Ｒｅｙｍｏｎｄ他、「電気泳動」1997年ａ版）。試料調製用として、外科プレパラートから純粋な上皮細胞を量的に十分なだけ（１０８細胞以上）取り出すことのできる方法が開発された（その方法については、例えばＵＫ 特許出願 ＧＢ ９７０５９４９．７に記述されている）。これらの試料から、細胞列からの生成物と定性的に比較し得るタンパク質およびＲＮＡを用意することができた。
【００７６】
この方法で準備した試料は、たとえそれらが異なった施設からのものであっても比較可能である。それにより、ここで見本として記述したシステムの様々な施設における評価結果を後に比較する場合の基本的条件が満たされる。そのようにして、将来は遺伝子発現の研究に対する有効性判断に必要な大量の試料処理が可能になる。今日までに、一部には便、血液および骨髄穿刺からのものを含む、数千に及ぶ患者の試料が収集されている。この情報システムモデルを統合した臨床ネットワークにおける理論的入力数に基づけば、１年当り数千件の新たな結腸直腸癌が発生していることになる。
【００７７】
これらの試料は、臨床病理学データとして医療情報モデルシステムの要求に適合している。すなわち、どの施設でもすべてのパラメータ（変数）が収集されている。（共通の）フォローアップ様式はドイツの基準に相応している。
患者の個人的データは加入メンバーである当該施設に保管され、そこで患者のフォローアップが確実に遂行される。情報システムへは匿名データだけが廻される。
【００７８】
遺伝子発現の高度な定性分析には、その間多様な技術が提供されている。それにより、各周知の遺伝子についてトランスクリプトームおよびプロテオームベースでの発現レベルに対する分析が可能になる。この種分析のための完璧なシステムでは、例えば次の構成要素が含まれている：
【００７９】
トランスクリプトーム分析
-  ＤＮＡチップ（ＤＮＡマイクロアレー）：基本的にはｃＤＮＡチップとオリゴチップとを区別する。ｃＤＮＡチップの場合、約300〜400ｂｐ長のＰＣＲ生成物がチップ上に配置される。現在では1つのアレーに約１４，０００のｃＤＮＡを配置することができる。
オリゴチップの場合、約６０ｂｐ長のオリゴヌクレオチドがチップ表面上で合成される。８，４００のフィーチャー付きアレーが生成されるが、希望によりダブルアレー（１６，８００スポット）も可能である。まさにＤＮＡチップの領域では非常な短期間で新規開発がなされており、それと共にシーケンスの選択において非常に大きなフレキシビリティを持つ、ますます高密度の（スポット数の多い）アレーへと変貌している。
【００８０】
-  マイクロアレースキャナ：マイクロアレースキャナ分野における新規開発により、２つの蛍光波長を同時に分析することが可能になっている。分解能５μｍまたは１０μｍ（ユーザーが調節可能）として、１チップの走査に要するスキャナ時間は約８分である。４８チップを収容するメリーゴーランド式装置は、本システムの高速分析での利用を実現させる。
【００８１】
-  バイオアナライザ： バイオアナライザは、特にＲＮＡ精製時の品質管理に用いられるラボ・チップシステムである。バイオアナライザの使用により、操作者によって精製されたＲＮＡが機械的に定性的および定量的に分析される。
【００８２】
プロテオーム分析
プロテオーム技術により、様々な病期におけるタンパク質の定性的および定量的発現を測定することができる。周知のとおり、翻訳後のタンパク質変化は、病的な細胞、組織および／または器官の臨床特性にとり重大なことを意味しているので、タンパク質発現におけるこの差はモデルとして記述した情報システムの適用に重大な影響を及ぼす。
【００８３】
人間の結腸直腸癌におけるプロテオーム技術としては、例えば１次元（ＳＤＳページ）または２次元ゲル電気泳動法（２Ｄページ）、Ｎ終端シーケンス化、質量分析法（ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦおよびＭＳ−ＭＳ）を、またタンパク質の結合のために、その上で抗体やリガンドの表面あるいは各種表面が適用されるチップを利用することができる。
【００８４】
プロテオーム研究分野における作業のためのモデルテクノロジーとして、２つのキーテクノロジー、すなわち２次元ゲル電気泳動法および質量分析法が提供されている。タンパク質は２次元ゲル電気泳動法によって分離され、続いて着色される。タンパク質スポットは切り取られて酵素で消化され、発生ペプチド混合物は質量分析法によって検査される。発生ペプチド集団のフィンガープリントについてのデータ補整を通じ試料の同定が行われる。
この場合質量分析法のプラットフォームは、試料の自動準備ステーション、高性能ＭＡＬＤＩ質量分析器（マトリクス・アシストレーザの放出/イオン化経過時間）およびデータバンクの自動検索のためのデータステーションから構成されている。ＭＡＬＤＩ−ＭＳは高い感度と高い質量精度を有している。双方ともタンパク質の効果的な同定の基本的前提である。上記に加え、ＰＳＤ技術（ポストソース分解）によってペプチドのシーケンス情報を入手することができる。
シーケンス情報へのアクセスを簡易化し、翻訳後の変態を照準特定できるようにするには、エレクトロスプレー式質量分析器の使用が補助手段として有効である。自動スポットピッカーおよびダイジェスタの使用によりさらなる自動化が達成できる。
【００８５】
本発明に基づく医療情報システムの開発において解決しなければならないもう１つの重要課題は、様々な情報プラットフォーム（トランスクリプトームおよび／またはプロテオームに関するデータ）から共通語への翻訳である。
【００８６】
この変換問題を解決するため、腫瘍学モデル情報システム用として、臨床医学、病理学、ＤＮＡデータベース（例えばＣＧＡＰ）、ｃＤＮＡアレー（例えば、Ａｇｉｌｅｎｔチップ）および２次元ページからのそれぞれのデータの統合および分析を可能にするバイオ情報科学コンセプトを開発した。臨床医学、病理学、トランスクリプトームおよびプロテオーム分野における研究からの様々な情報が、ウェブベース（＊．ｘｍｌ）のバイオ情報科学言語ＧＥＭＬ（遺伝子発現マークアップ言語）へ変換される（http://www.geml.org参照）。
【００８７】
以上により、様々な情報ベースの堅固な「ブリッジング」の前提条件が整えられた。この「ブリッジング」は、遺伝子発現の実験結果を臨床的に有意な情報に変換するための不可欠な前提条件と見なさなければならない。
【００８８】
臨床医療およびラボからのデータは＊．ｘｍｌフォーマットに翻訳されて、約１０４の情報を含む（統一された）データバンクに収納されるので、そこにアクセスして取り出すことができる。現在患者毎に提供されているこの約１０４の情報については、腫瘍学専門家に直接接続することはできない。この理由から、本発明に基づく情報システムには、この満載情報の評価においてサポート役を果たすソフトウェアを搭載しなければならない。
【００８９】
腫瘍学モデル情報システムでは、その構成要素としてデータ削減のための方法が使用されている。ただしその場合、提供されるデータ削減のためのソフトウェアは腫瘍学評価の特殊な要求に適合させる必要があった。１患者当りの情報は、このソフトウェアの使用により約１０４から１０２に削減される。
【００９０】
スキャナによって生成されデジタル化されたプロテオーム画像またはトランスクリプトーム画像は、互換性ある分析プログラムで加工される。このプログラムは遺伝子発現データを評価し、保存することができる。前記プログラムはそれぞれの遺伝子発現サンプルを記録し、様々な実験の比較を可能にする。そのためには、一般には外部および内部データバンクへの応答が必要である。前記プログラムはテクノロジー特有の誤謬モデルを生成する。誤謬モデルから得られた各測定における蓋然値が分析環境全体に伝播される。それにより、クラスタ分析、類似性検索および傾向分析においてより高度な予測値が可能となる。特別な情報技術手段により、前記プログラムはエキソン、シーケンスおよびクラスタの強度計算、比率計算についての分析が可能になる。クラスタ分析には、例えば集塊、分割、平均値および中間値に関するアルゴリズムが含まれる。模範的な情報技術方法によれば、対象サンプルに類似するサンプルをデータバンクのすべてのデータセットの中から探し出すことができる。モデル例での反復確認測定における時間シーケンスも、時系列を通じて表わすことができる。それにより特殊な性状の同定も可能である。特殊タイプの検索器はデータバンクと迅速に応答し得て、内部データバンクへの適合化が実現できる。ハイパーテキストリンクも定型化できるので、内部または外部のデータバンクとの連結が可能である。
【００９１】
上記の方法によって、特定の臨床観察にとって重大な要素を含む生物学的データだけを考慮して、評価に取り入れることが可能になる。それにより、従来の医療情報システムに比べ相当なデータ量の削減が達成される。
【００９２】
さらに、バイオ情報科学にとっては、臨床結果（特定腫瘍の転移可能性または治療抵抗性など）を臨床病理学データの考慮後に直接データサンプルと結び付け得るということも支援材料になっている。この解釈は、例えば人工知能および／または機械的学習法によって簡易化することができる。従来のコンピュータプログラムでは、何を如何に計算すべきかをプログラムどおり忠実に伝える多量の明確な命令が含まれている。人工知能システム（ＫＩシステム）の場合は全く別な前提下で作業する。つまり、プログラムに作業のための精確な命令を与えるというより、むしろプログラムには知識が伝達される。これはＫＩシステムのトレーニング過程で行われる。ＫＩシステムが歴史的データに繰り返し適用され、その評価結果（「結論」）が実際に存在する事実と比較されることにより、プログラムはこのトレーニング経過の中で、「完成し終えた」システムから要求される特性を学習する。
【００９３】
本発明に基づく情報システムに適用される対応分析評価およびピラミッド型階層分類は、主成分分析手段による旧来型の判別分析評価とは大きく異なっている。試料表現のための対応分析は、各実験が多数のデータポイントを有している一連の実験から始まり、大きさの縮減されたファクタ化空間を提供する。ピラミッド型階層分類は画像を明確な特徴別グループに分類する。スポットおよびチップ画像またはゲル画像が同一のファクタ化空間で同時に描出される。特定階級のゲル（例えば、癌転移試料）からの特徴的代表的な遺伝子またはタンパク質が精確にマーキングされるので、分析が著しく簡易化される。それに対応して、ソフトウェアは自動的にタンパク質または遺伝子のサンプルを分類することができる。その場合、それぞれの要求に相応して主成分分析、ウェーブレット分析、人工ニューロナールネットワーク、探索的クラスタ形成分析などを個別に、または組み合わせて使用することができる。
【００９４】
ソフトウェアで選択したパラメータを全体に亘り隈なく、低コストで分析できるようにするため、再現可能なラボテストが実施される。
【００９５】
このラボテストにより、結果に重大な作用を及ぼす腫瘍の遺伝的な、あるいは翻訳上、機能上の特徴を要約することが可能になる。この手続を踏んで、治療と診断とが結び付いたいわゆる一体化ヘルスケアソル-ションの適用が実現する。
【００９６】
そのような単一（または複数）のラボテストは、模範例としてチップで行うことができる。チップは次の特性を持っているものとする：
-  チップは転移可能性のデータを提供する。
-  チップは投与された少なくとも１０種類の化学治療薬について治療効果データを提供する。
-  チップは患者の物質代謝データ（例えば、酵素装備）を提供する。
-  チップは腫瘍に対する自己免疫情報を提供する。
-  チップは１０２種類以上の情報（複情報を加えて）を含んでいない。
-  チップは再現可能である。
【００９７】
チップはその再現性によって幅広い適応性を持つことができるので、価格的に有利な製造が可能になる。
【００９８】
診断次第で関連の生物学データが異なってくるので、各診断毎に個別テストを開発しなければならない。それより生れるラボテストは、結腸直腸癌の場合では結果に関連するテストと相当な開きが出てくるケースがある。そのように、このラボテストを精確に記述することは困難である。
【００９９】
治療医、照会ラボおよびデータバンク間のデータ交換のため、本発明に基づく情報システムには、模範的解決の場合では腫瘍専門医と照会ラボとの連結を可能にする、主として多言語方式で信頼性のあるインタフェースが装備されている。インターネットスタンダードＸＭＬ（拡張可能なマークアップ言語）による情報システムの構築によって、腫瘍専門医の現場における特殊医療問題に対して提供される臨床関連知識の内容が改善される。
【０１００】
腫瘍学モデル情報システムにおいて選択された暗号式基礎技術は、対称性コード化技術である。この場合では、例えば１２８ビットのコード長で長期の信頼性が保証される高性能の方法が提供される。通信パートナーは共通のコードとしてＰＩＮナンバーを使用する。ＰＩＮナンバーは治療医のみを対象に代金引換で交付されることになっているので、患者は情報システムのメッセージを取得するための直接的なアクセス権を得ることができない。有用な基準としては、例えばＡＥＳ（次世代型暗号基準）を選択することができる。
【０１０１】
特定腫瘍専門医に関する電子認証内容をより安全に保管する場所としては、暗号化されたチップカード、すなわち保健制度におけるＨＰＣ（保健専用カード、保健制度における職業証明書）が理想的である。
【０１０２】
まず第一にプラットフォームの定義付けがなされる。すなわち、インプットとアウトプットが確定される。その目的のために、情報の流路および計算モデルが確定される。
【０１０３】
この情報流路のため、模範例ではＨＯＮ管理規範（ＨＯＮコード）が保健分野の医療ウェブサイト用に変換される（www.hon.ch./HONcode/German）。ＰＩＮによって匿名化された臨床、病理学データのほかアフターケアデータの遠隔インプットなど強制的適用例の場合を除き、ジャバスクリプトのようなアクティブな内容は除外されている。
【０１０４】
サーバーにおける模範的情報システムの安全性のためにも具体的な対策がなされた。最も必要なＴＣＰサービスだけがサーバー上に流されている。メールサーバーには最新のウイルスフィルタが装備されている。クライアント/サーバー間の連結は、匿名化されたデータの場合もＳＳＬ（セキュア・ソケット・レイヤー）を通じて展開される。ユーザーの認証には模範的にはＸ．５０９証明書が使用される。模範的情報システムのデータバンクは、障害事例の後には再びクリーンな状態に修復し得るように、最終的には定期的に保守される。
【０１０５】
この情報システムの運営業者は、本発明の商業ベースでの利用に当り自身で販売体制を構築するか、あるいは例えば照会ラボ、大規模製薬会社またはインターネット・コンテンツプロバイダーに販売を委託することができる。これはまた、情報システムを照準分野多数者の利用に供することになろう。この場合、照会ラボ、大規模製薬会社またはコンテンツプロバイダーは運営業者の本来のカスタマー（「顧客」）であり、照準分野多数者、つまり情報システムのユーザー（加入者）は、例えば癌疾患に取り組んでいる医師である。
このビジネス理念により幾つかの利点が活用されることになろう。つまり、運営業者は少数のカスタマーにだけ集中すればよく、それで例えば、大規模製薬会社から個々の医師に到るまでの広範なカスタマーを相手に展開される販売システムの活用が可能になろう。カスタマーの適切な選択により情報システムの世界的普及が達成できる。
情報システムの利用料金の計算は、照準分野多数者の個別メンバーに対して直接行うのではなく、同様にカスタマーを通じて行うべきで、そのほうが好ましい。その場合、必要に応じて、前納、分割払い、利用１回当りの料金またはカスタマーが当情報システムで上げた売上に対する百分比での料金について協定することができよう。照準分野多数者のうちの加入者またはカスタマーに供与されるＰＩＮ当りの料金ということも考えられる。このＰＩＮにより照準分野多数者からの加入者は情報システムへのアクセスおよびそれの利用、詳しく言えば、ＰＩＮで繋げられた患者別データの利用が可能になる。
【０１０６】
加入者はカスタマーへの料金支払と引き換えにＰＩＮを取得する（「料金の支払がなければ
− ＰＩＮの取得なし」）。加入者はＰＩＮとセットで、分析に必要なテストの含まれたチップを取得する。チップへの要求（含まれているテストの種類および数）は、なかでも、変数の意義に関して呈示する情報システムのメッセージにも依存する。チップは患者からの試料が塗布された後、照会ラボに送り込まれ、上記の方法で評価される。患者の試料は加入者が直接照会ラボに送付して、そこで初めてチップに塗布するという方法も同様に考え得る。その後、ＰＩＮはテスト結果と共に照会ラボから加入者に送付されることになる。その場合、情報システムの利用料金はチップ購入時の総代金に含まれることになる。
照準分野多数者からの加入者が情報システムに照会する場合、通例、何らかのデータ、特に治療経過、投薬または病状経過についてのデータを作成するように要求される。それらのデータは、特にシステムの最適化に利用される。それによってシステムの価値が高まるので、このデータのインプットと引き換えに、料金の幾らかをそれぞれの加入者へ払い戻すことも検討の余地がある。
【０１０７】
本発明はここで紹介している実施例だけに限定されない。それよりはむしろ、上記手段および特徴の組み合せおよびモディフィケーションによって、本発明の枠を逸脱することなしに、変化のある別な実施態様の実現が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】図１ａは、従来のデータ評価における作業ステップの模式図である。図１ｂは、本発明に基づくデータ評価における作業ステップの模式図である。
【図２ａ】メディカル・インフォメーションシステムにおけるモジュール構造の図式である。
【図２ｂ】メディカル・インフォメーションシステムにおけるモジュール構造の図式である。
【図２ｃ】メディカル・インフォメーションシステムにおけるモジュール構造の図式である。
【図２ｄ】メディカル・インフォメーションシステムにおけるモジュール構造の図式である。
【図３ａ】メディカル・インフォメーションシステムにおけるモジュール構造の詳細図式である。
【図３ｂ】メディカル・インフォメーションシステムにおけるモジュール構造の詳細図式である。
【図３ｃ】メディカル・インフォメーションシステムにおけるモジュール構造の詳細図式である。
【図３ｄ】メディカル・インフォメーションシステムにおけるモジュール構造の詳細図式である。
【図３ｅ】メディカル・インフォメーションシステムにおけるモジュール構造の詳細図式である。
【図３ｆ】メディカル・インフォメーションシステムにおけるモジュール構造の詳細図式である。
【図４】様々な患者グループにおいて観察された余命期間のグラフ表示およびＫａｐｌａｎ−Ｍｅｉｅｒ方式による余命期間５年の患者数の推定図である。
【図４ａ】ＵＩＣＣ分類による病期ＩＩＩの全患者グループの図である。
【図４ｂ】図４ａの患者グループのうち、特徴のない患者グループ（グループ０）との比較で表わした、付加的特徴を持つ患者グループ（グループ１）の図である。
【図５】３種類のＵＩＣＣ分類病期別に行った、それぞれ高リスク（ハイリスク）患者と低リスク（ローリスク）患者という２種下位グループへの区分図である。
【図５ａ】ＵＩＣＣ分類の病期Ｉの図である。
【図５ｂ】ＵＩＣＣ分類の病期ＩＩの図である。
【図５ｃ】ＵＩＣＣ分類の病期ＩＩＩの図である。
【図６】従来の情報を考慮し、その上本発明の方法に基づくデータ評価によって得られた付加的情報を含み入れて行う予測のためのＲＯＣ曲線（ＲＯＣ＝受信者動作特性）の図である。
【符号の説明】
【０１０９】
１  インプット変数
２  相関関係計算のためのモジュール
３  多変数による統計分析のためのモジュール
４ａ  従来法による結果
４ｂ  本発明に基づく方法による結果
５  変換ステップ
６  フィーチャーの選択
７  モデルのトレーニングおよび選択
８  最適モデル、モデル構成
９  手術前のデータ
１０  手術前のデータおよび本発明に基づくデータ評価によって得られた追加のデータ
【図１】
2005501625.tif 000003
【図２ａ】
2005501625.tif 000004
【図２ｂ】
2005501625.tif 000005
【図２ｃ】
2005501625.tif 000006
【図２ｄ】
2005501625.tif 000007
【図３ａ】
2005501625.tif 000008
【図３ｂ】
2005501625.tif 000009
【図３ｃ】
2005501625.tif 000010
【図３ｄ】
2005501625.tif 000011
【図３ｅ】
2005501625.tif 000012
【図３ｆ】
2005501625.tif 000013
【図４ａ】
2005501625.tif 000014
【図４ｂ】
2005501625.tif 000015
【図５ａ】
2005501625.tif 000016
【図５ｂ】
2005501625.tif 000017
【図５ｃ】
2005501625.tif 000018
【図６】
2005501625.tif 000019
【国際公開パンフレット】
2005501625.tif 000020
2005501625.tif 000021
2005501625.tif 000022
2005501625.tif 000023
2005501625.tif 000024
2005501625.tif 000025
2005501625.tif 000026
2005501625.tif 000027
2005501625.tif 000028
2005501625.tif 000029
2005501625.tif 000030
2005501625.tif 000031
2005501625.tif 000032
2005501625.tif 000033
2005501625.tif 000034
2005501625.tif 000035
2005501625.tif 000036
2005501625.tif 000037
2005501625.tif 000038
2005501625.tif 000039
2005501625.tif 000040
2005501625.tif 000041
2005501625.tif 000042
2005501625.tif 000043
2005501625.tif 000044
2005501625.tif 000045
2005501625.tif 000046
2005501625.tif 000047
2005501625.tif 000048
2005501625.tif 000049
2005501625.tif 000050
2005501625.tif 000051
2005501625.tif 000052
2005501625.tif 000053
2005501625.tif 000054
2005501625.tif 000055
2005501625.tif 000056
2005501625.tif 000057
2005501625.tif 000058
2005501625.tif 000059
2005501625.tif 000060
2005501625.tif 000061
2005501625.tif 000062
2005501625.tif 000063
2005501625.tif 000064
2005501625.tif 000065
2005501625.tif 000066
2005501625.tif 000067
2005501625.tif 000068
2005501625.tif 000069
2005501625.tif 000070
2005501625.tif 000071
2005501625.tif 000072
2005501625.tif 000073
2005501625.tif 000074
2005501625.tif 000075
2005501625.tif 000076
2005501625.tif 000077
2005501625.tif 000078
2005501625.tif 000079
2005501625.tif 000080
2005501625.tif 000081
2005501625.tif 000082
2005501625.tif 000083
2005501625.tif 000084
2005501625.tif 000085
2005501625.tif 000086
2005501625.tif 000087
2005501625.tif 000088
2005501625.tif 000089
2005501625.tif 000090
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2005501625.tif 000091
2005501625.tif 000092
【国際調査報告】
2005501625.tif 000093
2005501625.tif 000094
2005501625.tif 000095
2005501625.tif 000096
2005501625.tif 000097
2005501625.tif 000098