(57)【要約】【課題】個人の代謝機能をモデル化する方法。【解決手段】第１（１０Ａ）および第２（１０Ｂ）データセットをデータベース（１２）に入力するが、第１データセット（１０Ａ）は個人の食事に関する情報から構成されており、一方第２データセット（１０Ｂ）は個人の運動に関する情報から構成されていて、「その他」のデータ（１０Ｃ）もデータベース（１２）に入れることができる。体内のホルモン活性に関する第３データセットを加えても良く、モデル化領域（２０）は個人の代謝機能の時間変化を示す出力関数を提供するために、複数の数学的モデルを利用する。
2005502406.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人の代謝機能をモデル化する方法であって：
ａ）その個人の食事に関する第１データセットとその個人の運動に関する第２データセットとを含むデータを、誕生日、性別、身長、体重または後にモデル化の方法で使用するデータを包含する追加データと共にデータベースに入力するステップと；
ｂ）１種類またはそれ以上のホルモンの活性に関する第３データセットを準備するステップと；
ｃ）それぞれが第３データセットを入力データの第１セットおよび入力データの第２セットの少なくとも１つと関連付けて利用する複数の数学的モデルを使用するステップと；
ｄ）その個人の代謝機能の時間変化を示す出力関数Ｆ１を提供するステップと、を含む方法。
【請求項２】
第３データセットが１またはそれ以上のホルモンとその個人との相互作用に関する１組の初期設定パラメータを含んでいる、請求項１記載の個人の代謝機能をモデル化する方法。
【請求項３】
本方法が代謝システム内の変数の測定値に関するデータを入力するまたは取り込む追加ステップを含んで成る、請求項１又は２に記載の個人の代謝機能をモデル化する方法。
【請求項４】
前記データを出力関数で計算したモデル値と比較する、請求項３記載の個人の代謝機能をモデル化する方法。
【請求項５】
前記比較が誤差の計算を含み、前記誤差が経時的測定値とモデル値の差異として定義される、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記誤差を減らすために、第３データセットに含まれる初期設定パラメータの少なくとも１つを変更する追加ステップを包含する、先行請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記誤差を最小にするために、第３データセットに含まれる初期設定パラメータの少なくとも１つを変更する追加ステップが繰り返される、請求項６記載の方法。
【請求項８】
ホルモンがインスリンである先行請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
出力関数が、血液中のインスリンレベル、食事からの糖取込量、脂肪取込量、肝臓貯蔵糖、脂肪貯蔵、筋肉貯蔵、運動による糖送り出し量、尿糖変化率、中枢神経系で使用される糖、モデル化血糖、および血糖誤差を含むグループから選択される先行請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
出力関数の計算値がユーザーに対し表示される、先行請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
２またはそれ以上の出力関数を提供する、先行請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
コンピュータプログラムで実行することを特徴とする、先行請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
請求項１から１２に記載の方法を実行するのに適したコンピュータプログラム。
【請求項１４】
個人の代謝機能への食事または運動の変化の影響を予測する方法であって：
ａ）本発明の第１局面の方法の各ステップを実行するステップと、
ｂ）食事または運動について計画された変化に対応するデータをデータベース内に入力するステップと、
ｃ）食事または運動について計画された変化に体操するデータを利用する、１またはそれ以上の数学的モデルを実行するステップと、
ｄ）食事または運動について計画された変化に関し、代謝機能の時間変化を示す出力関数Ｆ２を提供するステップと、を含む方法。
【請求項１５】
出力関数による計算値がユーザーに対し表示される、請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
食事または運動の変化が影響する差異に関する情報を提供することを目的として、出力関数Ｆ１とＦ２を比較する追加ステップを含んで成る請求項１４又は１５のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
出力関数Ｆ１とＦ２の間に差異が存在する時のみ、出力関数Ｆ２による計算値がユーザーに対し表示される、請求項１４から１６のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は代謝システムのモデル化、特に代謝機能の時間変化に関する情報の提供を目的とする代謝システムのモデル化に関する。
【背景技術】
【０００２】
これまで数多くの研究者が代謝システムの特定側面のモデル化を試みてきた。例えば今日、多くの国に糖尿病の数学モデルに取り組む研究チームが存在する。しかし彼らの研究は、臨床家による特定対象に対する聞き取りを基にした関係プロセスの化学に基づく傾向がある。多くの場合これらモデルは非常に複雑であり、容易に解釈、理解できる形式で情報を提供することができない。
【０００３】
同様にこれらモデルが詳細な入力データを必要とする場合、それらモデルは訓練を受けていないユーザーによる利用には不適であることが多く、その様なユーザーは関係する等式やパラメータ、および変数を理解することができないこともあるだろう。更に複雑な入力や分析は、認定を受けた専門家でも時間が掛かることがある。
【０００４】
新たに糖尿病と診断された者が、彼らのライフスタイルに合った状態および制限を受け入れるまでには時間とガイダンスが必要なことが多い。糖尿病患者の場合、患者の代謝システムで対応できるものを知るための調査研究が必要なことが多い。同様に、理想的なインスリン療法を処方するために、臨床家又は栄養士が個別に患者の代謝状態を調査しなければならないこともあるだろう。
【０００５】
運動選手や減量を望む人の場合には、食事および運動が彼らの代謝にどのような影響を及ぼすかについて情報を得る為に同様の研究が必要となるだろう。
【０００６】
故に医師／栄養士としての訓練を受けていない人、並びにデイケアに関与する医療従事者に焦点を当てたモデル化システムが望まれるだろう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
よって本発明の目的の一つは、ユーザーインターフェイスを単純化するモデル化システムを提供することである。
【０００８】
本発明の第２の目的は、ユーザーが入力するデータ量が少なくてすむモデル化システムを提供することである。
【０００９】
本発明の第３の目的は、自身による健康状態管理を向上し、短期および／又は長期のクオリティーオブライフを改善し、そして／或いはその生活の期待度を改善するという目的に立って、個人（又は医療従事者）自身の代謝をモデル化できるモデル化システムを提供することである。
【００１０】
本発明の更なる目的および課題は以下の記載から明らかになるだろう。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の第１の側面によれば、以下のステップを含んで成る、個人の代謝機能をモデル化する方法を提供する：
ａ）その個人の食事に関する第１データセットとその個人の運動に関する第２データセットとを含むデータを、誕生日、性別、身長、体重又は後にモデル化の方法で使用するデータを包含する追加データと共にデータベースに入力するステップ；
ｂ）１種類又はそれ以上のホルモンの活性に関する第３データセットを準備するステップ；
ｃ）それぞれが第３データセットを入力データの第１セットおよび入力データの第２セットの少なくとも一つと関連付けて利用する複数の数学モデルを使用するステップ；
ｄ）その個人の代謝機能の時間変化を示す出力関数Ｆ１を提供するステップ。
【００１２】
第３データセットは、１又はそれ以上のホルモンとその個人との相互作用に関するデフォルトパラメータのセットを構成要素として含んでもよい。
【００１３】
実施態様の一つでは、方法は代謝システムの変数の測定に関するデータを入力する又は取り込む追加のステップを含んで成る。この測定データを出力関数から計算されたモデル化値と比較することが望ましい。
【００１４】
この比較は誤差の計算を含んでもよく、前記誤差は時間について表された測定値とモデル化価値の差と定義される。
【００１５】
方法は前記誤差を小さくするために、第３データセットに含まれる初期設定パラメータの少なくとも１つを変更する追加ステップを含んでもよい。
【００１６】
望ましくは、誤差を最小化するために本追加ステップを繰り返す。
【００１７】
ホルモンはインスリンでもよい。
【００１８】
出力関数は以下を含んで成るグループから選択されるのが望ましい：血中インスリンレベル、食事からの糖取込み；脂肪取込み、肝臓糖蓄積；脂肪蓄積、筋肉蓄積、運動による糖放出、尿糖変化率、中枢神経系で使用された糖、モデル化された血糖および血糖誤差。
【００１９】
出力関数の計算値はユーザーに対し表示されてもよい。
【００２０】
方法は２又はそれ以上の出力関数を備えてもよい。
【００２１】
方法はコンピュータープログラムで実行してもよい。
【００２２】
本発明の第２の側面では、上記第１側面による方法を実行するのに適合したコンピュータプログラムが提供される。
【００２３】
本発明の第３側面では、以下のステップを含んで成る、食事又は運動の変化が個人の代謝機能に及ぼす影響を推測する方法が提供される：
ａ）本発明の第１側面の方法に於ける各ステップを実行するステップ、
ｂ）食事又は運動について計画された変化に対応するデータをデータベース内に入力するステップ、
ｃ）食事又は運動について計画された変化に対応するデータを利用する、１又はそれ以上の数学モデルを実行するステップ、
ｄ）食事又は運動について計画された変化に関し、代謝機能の時間変化を示す出力関数Ｆ２を提供するステップ。
【００２４】
上記出力関数の計算値はユーザーに表示してもよい。
【００２５】
本方法は、食事又は運動の変化により影響を受ける差に関する情報を提供することを目的として、出力関数Ｆ１とＦ２とを比較する追加ステップを構成要素として含んでもよい。随意に、出力関数Ｆ１およびＦ２に差が存在するときにだけ出力関数Ｆ２の計算値をユーザーに表示するようにしてもよい。
【００２６】
本発明は具体的には次の分野に応用できるが、これに限定されるものではない：
・１型糖尿病患者の全般的なケア；
・２型糖尿病患者の全般的なケア；
・次の様な特殊な個人環境にある１型又は２型糖尿病患者のケア：
（ｉ）特に運動的な生活をしている者、
（ｉｉ）食事制限している者（例えば完全菜食主義者、食物アレルギー）
（ｉｉｉ）肥満でかつ減量を望んでいる者、
（ｉｖ）低血糖症への警戒心が低い者、
（ｖ）病気の者。
【発明の効果】
【００２７】
本発明は糖尿病患者を支援し、彼らの状態を管理し、短期的には糖尿病性の昏睡を回避し、そして長期的には合併症を回避するだろう。また糖尿病でない者については、彼らのライフスタイルと熱量摂取のバランスを取るのに役立ち、結果として肥満の管理を助ける。本発明はまたスポーツ栄養およびその他食事が重要である状態、例えばコレステロール管理や心臓病へも応用される。
【００２８】
本発明の個々の要素は、例えば自分自身の食事、運動又は薬物療法について、そしてそれらが自分自身の代謝に及ぼす影響についてモデル化することを望む人の役に立つだろう。
【００２９】
従来のシステムとは異なり、本発明はヒトの代謝をシステムと見なし、そして新規のシステム工学とモデル化の手法に基づいている。本発明はホルモンコントロール下でのエネルギーの取込み、保存および放出のモデル化および分析を包含する。以下の記載は主にホルモンであるインスリンの役割をモデル化することに基づき行われているが、同様の手法はアドレナリンやコルチゾルといった他のホルモンの使用にも適応できるだろう。
【００３０】
血糖値を良好に管理することが最も求められるのは、管理を行わなかった場合には長期間合併症と向き合うことになる１型糖尿病患者であろう。良好な管理はインスリン投与量、食物摂取量、運動、血糖値、およびこれらパラメータ間の時間的関係といった各種パラメータのバランスを取ることで達成される。１型糖尿病患者に関しては、患者自身の生物学的システムをモデル化し、これを彼らのインスリン治療、食事および運動に適用し、良好な管理を行うことが望まれる。本発明は人をシステムと見なすこと、およびそれぞれについて数学モデルを用いることでこれらパラメータ、およびその他パラメータをモデル化し、それらパラメータがシステムにどのように影響するか決定する。本発明に用いられるパラメータモデルの重要な特徴は、このモデルがパラメータおよびその影響が時間と共にどの様に変化するか示すことである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
次に発明の実施形態を、図面を参照しながら例示のみの意味で記載する。
【００３２】
まず図１を参照すると、第１局面の発明は第１データセット１０ａおよび第２データセット１０ｂのデータベース１２への入力１０を含んでいる。第１データセット１０ａは個人の食事に関する情報を構成している。一般的には、このセットには消費した食物のタイプ、消費量、消費時間が含まれる。第２データセット１０ｂは個人の運動に関する情報を構成する。一般的には、このセットには行った運動のタイプ、運動時間が含まれる。随意、「その他」のデータ１０ｃがデータベース１２に入力される。この追加データとしては、誕生日、性別、身長、体重または後でモデル化法に使用されるその他データが挙げられる。
【００３３】
体内のホルモン活性に関する、第３データセット１６も提供される。このデータには、ホルモンの存在に対する個人の反応様式に対応するパラメータが含まれる。
【００３４】
モデル化領域２０は、データおよびデータベース１２並びに第３データセット１６からのデータにアクセスする一連の数学的モデルが含まれる。利用した数学的モデルはホルモン活性に関係するパラメータを、データベース１２からの食事データおよび／またはデータベース１２の運動データと組合せて用いる。その個人に関する別のデータを数学的モデルに用いてもよい。このモデル化領域は１またはそれ以上の出力関数３０、３１を提供し、これらはそれぞれ各時間に於ける特定代謝機能の変数を表している。例えば出力関数Ｆ（ｔ）は、血中の糖レベルの経時的変化に関するデータを提供する。
【００３５】
図２は詳細なモデル化領域を含む、発明の方法の具体的実施形態を示している。
【００３６】
図２は本方法の食事モデル化部に関する。
【００３７】
本発明の実施形態の１つは、ユーザーの食事を、摂取した各食事または間食に含まれるタンパク質、炭水化物、糖、脂肪をグラム数で表示することを必要とする。この作業を容易にするために、本発明では各種食物の成分表を使用し、ユーザーはこの表を使って自身の食事を表すことができる。ユーザーはこの表から食物を選び、各食物の量を指定して、摂取される各食事および間食の献立を立てることができる。この献立からモデルで使用するための、摂取する食事および間食毎の必要成分が決められる。
【００３８】
このシステムを利用することでユーザーは、摂取した食事または間食を定期的に保存し、呼び出し、そして新規メニューとして保存することができる。これら機能により、ユーザーは本発明に対し相互的に作用し合うことができ、そして合理的かつ時間効率的な方法で食事データを入力できる。システムのこの局面は、ユーザーが許容できる時間内でのデータ入力を可能にする。
【００３９】
食事入力データ１０ａはデータベース１２内の食事テーブル１２ａ内に保存される。脂肪、タンパク質、高炭水化物、中炭水化物、低炭水化物の時間変化を表す複数の時間経過２２（ａ）から（ｅ）が予備ステップで提供され、システム内に入力される。このステップは食事入力１０ａに従って、摂取食物の栄養素含有量に基づく簡単な計算により実行される。
【００４０】
例えば、ユーザーが時間ｔ＝０に、Ｐグラムのタンパク質とＨグラムの速効性炭水化物（糖）、Ｍグラムの中間効果性炭水化物（炭水化物−糖）とＦグラムの脂肪（飽和型脂肪と不飽和型脂肪の合計）が含まれている食事を摂ったとする。
【００４１】
時間経過２２（ａ）から２２（ｅ）は、これら栄養素入力の時間に伴う変化を表す。このモデルから脂肪、タンパク質、そして炭水化物の量から代謝システムに取り込まれたおおよそのカロリーが推定できる。
【００４２】
この方法は、保存脂肪の時間変化に対応する出力関数Ｆｒ（ｔ）（リンパ系）と肝臓貯蔵の時間変化を表す出力関数Ｌｒ（ｔ）（肝臓系）を提供する。即ちリンパ系と肝臓系に入るカロリーがモデル化される。
【００４３】
種類の異なる炭水化物成分はそれぞれ異なる時間間隔で作用すると考えられている。速効性炭水化物成分は食後３０〜６０分に作用すると考えられ、時間間隔ΔＴ毎に肝臓系に入るそのカロリーｄｇｌｕは、
ｄｇｌｕ＝４Ｈ．ΔＴ／３０
である。
中間効果性炭水化物は、食事摂取後６０〜２４０分で作用すると考えられ、時間間隔ΔＴ毎に肝臓系に入るそのカロリーｄｇｌｕは、
ｄｇｌｕ＝４ＭΔＴ／６０
である。
タンパク質モデル２４ｂはタンパク質成分を糖（６０％）と脂肪（４０％）に分解し、そしてその後これら亜成分は食事後１２０〜２４０分の間に肝臓およびリンパ系に入ることができる。即ち肝臓への移入は次式にモデル化される：
ｄｇｌｕ＝０．６＊４ＰΔＴ／１２０
そしてリンパ系への輸送は次式にモデル化される。
ｄｆａｔ＝０．４＊４ＰΔＴ／１２０
【００４４】
脂肪モデル２４ａは脂肪の時間経過データおよびタンパク質モデルからのデータを用い、リンパ系２６ａに入るカロリーをモデル化する。このモデルは脂肪成分からの輸送時間が食事摂取後１２０分になると推定している。しかし、このモデルには食事の脂肪含有率を考慮するための追加要因が加えられており、リンパ系内への放出の長さと程度への影響の程度が考慮されている。脂肪由来の総カロリーが３０％を越える場合には、放出の規模は小さくなり、放出期間は短くなる。
【００４５】
即ち、もし９＊Ｆ／Ｃ＞０．３であり、Ｃ＝４＊（Ｐ＋Ｈ＋Ｍ）＋９＊Ｆであれば、放出期間は食事摂取後１２０からＸ分までと推定され、この時Ｘは次式で計算される：
Ｘ＝９Ｆ１２０／（０．３＊Ｃ）
リンパ系に入るカロリーｄｆａｔは次式の如くにモデル化される：
ｄｆａｔ＝０．３ＣΔＴ／Ｘ
脂肪由来のカロリーが総カロリーの３０％未満の場合には、放出時間は食事摂取後１２０分から２４０分となり：
ｄｆａｔ＝９ＦΔＴ／１２０
で表される。
このモデルでは、高炭水化物、中炭水化物、低炭水化物およびタンパク質の６０％が全て、体内に於けるそれらの異なる作用時間に応じて異なってモデル化される。
【００４６】
モジュール２７は食事による発熱（ＤＩＴ）および生長を説明するものである。ＤＩＴは食べた食物による発熱と、食物を消化する酵素の合成および吸収プロセスに利用されるエネルギーである。これは取り込んだ代謝性エネルギーの８から１０％に相当する。ＤＩＴは特殊な係数を用いて胃壁に生ずる糖と脂肪を減じてモデル内に加えられる。更にモデルは、生長と修復に利用される食物摂取量も推定する。
【００４７】
ＤＩＴおよび生長は次のように計算されている。ｄｆａｔとｄｇｌｕの表現は次式の係数で変更され、消化され胃から吸収できる実際のカロリー、ｄｇｇｕｔ（肝臓系）とｄｆｇｕｔ（リンパ系）とを与える：
ｄｇｇｕｔ＝ｄｇｌｕ＊（１−（ＤＩＴ＋ＧＲＯＷＴＨ））
ｄｆｇｕｔ＝ｄｆａｔ＊（１−（ＤＩＴ＋ＧＲＯＷＴＨ））
更なるモデル化、即ち糖が胃壁から吸収され肝臓系に入り、続いて肝臓貯蔵内に取り込まれる経路をモデル化する。この経路では、肝臓貯蔵Ｌｒ（ｔ）の時間変化の出力関数が、脂肪貯蔵Ｆｒ（ｔ）の時間変化同様に計算される。
【００４８】
図２はモデル化システムの複雑さを例示している。１またはそれ以上の時間変数出力関数を提供するために、複数の数学的モデルが、モデル化プロセスの様々な段階に用いられていることが分かる。このモデル化の方法を応用することで、別の出力関数が表示できるであろうことが分かる。例えば２８は胃壁に於ける糖に関するデータＧｇｕｔ（ｔ）を提供し、そして必要に応じてこの情報をシステムのユーザーに対し、例えば印刷物または図表の形で提示することができるだろう。
【００４９】
図３は、発明の代替実施形態のブロック図を示す。この実施形態は、特定のモデルパラメータを発展させて特定ユーザーにモデルを適合させるという意味で改良されている。
【００５０】
本発明に用いられるパラメータは２種類に分類できる。第１は、化学定数等に基づく全ユーザーに同一であるパラメータである。第２は、ユーザー毎に異なるパラメータであり、データベース内のユーザーインターフェイス・テーブル内に配置されている。これらパラメータの値は初めから第３データセット内に初期設定値として与えられているが、結果を改良するにはこれらパラメータを個々のユーザー毎に適合させる必要がある。
【００５１】
図３より分かる様に、システム内に測定値を入力またはインポートするための追加入力１７が提供される。これら測定値は、例えば一定間隔で取られた血糖値に対応するだろう。出力関数３０は、図１の一般原則に従って計算される。この例では、出力関数は入力データ１０ａ、１０ｂと第３データベース内に保存されているパラメータに基づき血糖レベルの時間変化を算出する。
【００５２】
関数計算の結果と入力値１７から直接測定された値を比較するために比較モジュールが備えられている。測定値が得られた時点で、モデル化値から記録されている血糖レベルを差し引いて誤差値が計算され、血糖値のパーセンテージとして表わされる。即ち誤差関数Ｅ（ｔ）が与えられる。
【００５３】
本実施形態には最適化ステップ５０が組み込まれている。この最適化モジュールは第３データセットから初期設定パラメータにアクセスして、その値を１つずつ変更する。変更されたパラメータを用いて出力関数Ｆ（Ｔ）が計算し直され、比較モジュール４０が再度測定値をモデル化値と比較して、新しい誤差関数Ｅ（Ｔ）を提供する。次に最適化モジュールは誤差関数Ｅ（Ｔ）内の増減を判定して、この工程を繰り返す。
【００５４】
この工程を繰り返すことで第３データセットから用いられるパラメータを問題の個人に合わせ発展させることができる。誤差関数を最小限にすることで、ある個人のホルモン活性についてより実際的なモデルを提供できる。
【００５５】
次に例示の形で、１型糖尿病の血糖レベルのモデル化に合わせた具体的な実施形態を説明する。
【００５６】
図４はモデル化システムのブロック図を示し、これは図３に似ているが、追加入力１０’が加えられている。この入力は、その個人によって取られたホルモン値に影響する調合に関係するデータを入力するためのものである。例えば糖尿病モデル化システムの場合では、入力１０’はその個人に投与されたインスリン量を入力することが含まれるだろう。代替応用例では、入力１０’は投与薬物またはその他特定ホルモンの投与に関する情報を含むだろう。
【００５７】
モデル化領域２０には、体内のインスリン活性を推測するための一連の数学的モデルが含まれている。図５には考慮対象となる多数の要因が示されており、糖尿病ユーザーでは各種モデルが相互に影響しあうことが分かる。このシステムは図６ａから６ｊに示されるサブシステムの一連の相互作用として説明できる。
【００５８】
図６ｃはインスリン投与量入力が主データベース内になるインスリン投与量テーブル内に保存されることを示している。体組織内および表面のインスリンの消失は、主インスリンモデルを実行する前に計算される。
【００５９】
インスリンモデルに関する更なる情報が以下に提供されるが、これは発明のこの側面に従った原則の概要をまず示すためのものである。
【００６０】
本実施形態は以下例示するような各種タイプのインスリンをモデル化する複雑な拡張されたモデルを用いる：
・タイプ１：アクトラピド（Ａｃｔｒａｐｉｄ）
・タイプ２：プロトファン（Ｐｒｏｔｏｐｈａｎｅ）
・タイプ３：モノタード（Ｍｏｎｏｔａｒｄ）
・タイプ４：ウルトラタード（Ｕｌｔｒａｔａｒｄ）
・タイプ５：ヒューマログ（Ｈｕｍａｌｏｇ）
・タイプ１０：ヒト型ミクスタード１０（Ｈｕｍａｎ  Ｍｉｘｔａｒｄ  １０）
・タイプ２０：ヒト型ミクスタード２０（Ｈｕｍａｎ  Ｍｉｘｔａｒｄ  ２０）
・タイプ３０：ヒト型ミクスタード３０（Ｈｕｍａｎ  Ｍｉｘｔａｒｄ  ３０）
インスリン注射時間とその作用が現れる時間との間には遅延がある。この遅延はインスリンのタイプや糖尿病患者によって異なる。モデルではこの遅延は、特定のタイプのインスリンについて定められた一定規格値にインスリンとユーザーの両方に依存する係数を乗ずる形で増加する。これにより個々のインスリン時間に到達するまでの作用時間を各ユーザーに合わせて変更することが可能となる。
【００６１】
各タイプのインスリンと関係するユーザー依存性の感受性が存在する。これにより各インスリンの作用を各ユーザーに合わせて変更することが可能になる。
【００６２】
各タイプのインスリンに関連したユーザー依存性のインスリン排除率が存在する。これにより各インスリンの排除を各ユーザーに合わせ変更することができる。
【００６３】
全てのパラメータは当初第３データセット内に初期設定値として与えられ、保存される。次にモデルを実行して初期開始点を与え、出力関数３０を提供する。上記の如く、出力関数で計算された値は比較機能によって測定値と直接比較され、誤差関数Ｅ（Ｔ）が計算される。即ち、モデル化された血糖値を実測定血糖値と比較することで血糖値の誤差関数が与えられる。
【００６４】
上記パラメータの値を変えることで、血糖誤差関数値を下げることができる。この作業は標準的な最適化技術により実施できる。例えばパラメータ値を変更するサイクルでは、モデル化血糖関数を再計算し、この関数を測定値と比較して血糖値誤差を再計算する。
【００６５】
高い成功確率でこの性能向上プロセスを行うには、ユーザーが数日間の基準データを提供することが推奨される。基準データはユーザーが基準となる日常的な食事と運動を行う期間であり、且つモデルを複合化または複雑化する如何なる病気にもかかっていない期間と考えられる。
【００６６】
次にインスリン依存型糖尿病に応用される、本発明の実施形態例に加えてもよいインスリンモデルの例を説明する。
【００６７】
インスリン入力サブシステムは図６ｃに例示されている。
【００６８】
１型糖尿病の血漿インスリンはＡ（ｔ）と定義され、時間ｔ＝０で効果を発揮し始める投与単位Ｄの影響を受ける。
【００６９】
血漿インスリン変化率ｄＡ（ｔ）／ｄｔは吸収プロセス（最初の正の期間）と排除プロセス（第２の負の期間）を反映する２種類の成分を有しており、次式で表される：
【数１】
2005502406.tif 000003
（式中
Ｔ５０＝ａ．Ｄ＋ｂであり、
ｓ、ａおよびｂ（従ってＴ５０）は使用するインスリンのタイプに依存するパラメータである。インスリン排除率、Ｋｅは用いるインスリンのタイプにより異なるだろう。
【００７０】
上記の如く、インスリン注射時間からその作用が出現する時間（上記の様にｔ＝０と定義される）の間には遅延が認められる。この遅延は使用するインスリンのタイプと糖尿病患者個人とに依存する。この遅延はインスリンと患者の両方に依存する係数を乗じて得られる、インスリンのタイプ毎に一定である基準値として与えられる。これにより各インスリンタイプの作用時間を、各ユーザーに合わせ変更することが可能となる。
【００７１】
現在モデル化されているインスリンタイプを下表にまとめた：
【表１】
2005502406.tif 000004
【００７２】
ヒューマログに関するデータは本明細書作成時には入手できず、上記の値は第１次近似とした、遅延が０であるアクトラピドを基にしている。
【００７３】
ヒトミクスタード３０等の各種タイプのミクスタードは、上記表の１型と２型の薬物を組合わせてモデル化する。
【００７４】
膵臓内でのインスリン生成も次式に従ってモデル化する：
【数２】
2005502406.tif 000005
式中ｉ（ｔ）は生成インスリンの濃度であり、ｇ（ｔ）は血糖濃度（グラム／リットル）であり、ｈは血糖の閾値である。インスリン生成サブシステムを図６ｄに示す。
【００７５】
使用する値γは３．３７＊３５Ｅ−３／０．１８＝０．６５５２７８／時である。初期の基本となるインスリン濃度レベルｉ（０）も必要である。モデルではこの値を１５ｍＵ／リットルと想定している。
【００７６】
生成インスリン量はユーザーに依存するインスリン生成パラメータによって決まる。生成インスリン量はパーセンテージで表される（０％＝インスリン生成なし、完全糖尿病、１００％＝非糖尿病）。インスリン生成パラメータ値はユーザーの誕生日、性別、身長および体重から決定され、これらパラメータより必要なインスリンの予想量と基準のインスリン１日投与量が決められる。差は全てインスリン生成に拠るものであり、定量化できる。
【００７７】
こうして得た値を利用して非糖尿病例について得たインスリン値は、同様にして得た他者報告値に近いものであった。
【００７８】
入力モデルと生成インスリンモデルからの出力を組合わせて、ユーザー血液中のインスリン濃度のモデルを作成する。この組合せにより、インスリン生成に及ぼす投与されたインスリンに対するユーザー依存型のインスリン感受性パラメータとユーザー依存的なインスリン生成パラメータの影響とを考慮に入れる。
【００７９】
運動モデルは図６ｂに示す運動入力システム内の成人と小児の運動テーブルを利用する。これらは各運動の身体運動率（基礎代謝率倍率）を含む。
【００８０】
ユーザーは運動の名称によって運動を指定し、その開始時間と期間を指定する。これにユーザーの誕生日、性別、身長および体重を加えたものから、ユーザーが運動中に消費したカロリー割り出すことができる。
【００８１】
ユーザーは一日に行った運動を次のように記載し、まず起床時刻と就寝時刻を指定する。するとモデルはユーザーの睡眠時代謝率を使って睡眠中および覚醒はしているが激しい運動は行っていない間、１分間にどれだけのカロリーが使われたかを割り出す。ユーザーは日中、前述の運動テーブル内の身体運動率に基づいて、基礎代謝率を上げた運動を全て報告する。次に各運動中に使用された分当たりの追加カロリーを割り出し、それをその日にユーザーが必要としたエネルギーに加える。
【００８２】
図６ｅに示す肝臓サブシステムは、胃壁からの糖の取込みを受入れ、肝臓貯蔵に再補充し、そして糖新生に際しては、肝臓貯蔵が少なく糖新生を補うことができない場合には、脂肪貯蔵からの糖の移入を受け入れる。肝臓は肝臓貯蔵または脂肪糖新生のいずれかより得た糖を血液に送り出す。ある時間に於ける肝臓の機能は、血中インスリン値、血糖値、胃からの食物の取り込み、肝臓貯蔵の状態により判定される。肝臓は次の工程で機能する：貯蔵場所へ取込み工程、貯蔵場所からの送り出し工程、糖新生を可能にする工程、および糖新生を不可能にする工程。
【００８３】
図６ｆに示す脂肪サブシステムは、食事からの脂肪の取込みを受入れ、そして特定条件下に余剰の血糖を脂肪として保存することもできる。体脂肪は運動のエネルギー要求に応じて直接利用でき、肝臓貯蔵が枯渇している場合には糖新生を通じて肝臓内にエネルギー源を提供することができる。
【００８４】
図６ｇに示す血糖サブシステムは肝臓システムからの糖を、肝臓が必要とする以上の食物から、または肝臓内糖新生の肝臓貯蔵のどちらからでも受け入れる。血液中にさえあれば、糖は血中インスリン濃度と無関係に重要な機能体部、例えば脳や中枢神経系にエネルギーを送ることができる。筋肉には血中インスリン濃度依存的な形でエネルギーを送ることができ、余ったものは体脂肪として保存される。血糖値が腎臓の閾値（９ｍｍｏｌ／ｌ）を越えると、腎臓は尿を介して血糖の一部を排除し始める。
【００８５】
図６ｈに示す尿糖サブシステムは、全身性に高血糖レベルを下げるようとすることを可能にする。血糖レベルが腎臓閾値（９ｍｍｏｌ／ｌ）を越えると、腎臓は尿を介し血糖の一部除去を開始する。
【００８６】
図６ｉに示す筋肉サブシステムは、血中のインスリンの作用により血液から糖を放出させて、運動により激減した筋肉の貯蔵グリコーゲンを補充することができる。
【００８７】
図６ｊに示すエネルギー制御サブシステムは、運動入力サブシステムにより決定される体が必要とするエネルギーを供給可能にする。体には複数の潜在的なエネルギー源、脂肪、筋肉貯蔵グリコーゲン、血中インスリン濃度とは無関係な血糖がある。どのエネルギー供給源をどれだけ用いるかは、例えば幾つかのエネルギー供給源（特には血糖と肝臓貯蔵グリコーゲン）の状態に関係する。
【００８８】
上記サブシステムは、様々な等式と数学的モデルを使ってモデル化される。実際にはあるデータデーブルから別のテーブルへの転換は、数学的モデルまたは等式を用い行われる。用いる等式は問題の代謝システムを等式にモデル化するのに適していればいずれのものでも良い。
【００８９】
記載のシステムには、発明の範囲内で様々な変更および適応が可能であることは当業者にとって明らかであろう。
【００９０】
本発明は本モデル化方法に使用されている具体的な等式に限定されるものではない。引き続き研究を行った結果の、改良された数学的表現は本発明に取り込まれると考える。
【００９１】
本発明によって、糖尿病患者または糖尿病患者の治療に携わる人々は病気そのものをより良く理解すること、そしてどれほど多様なパラメータが病気に影響しているか理解することで、糖尿病治療の向上を実感できるだろう。その結果、糖尿病を持つ人々と、これらの人々をケアする人々のライフスタイルが向上する。
【００９２】
本発明によって「起こり得る事態」、例えば「糖尿病患者が運動前に間食を取らなかったらどうなるか」とか、或いは「もし糖尿病患者がもっと早く／遅く間食を取り、別のタイプの運動を行い、或いはインスリン投与量を減らせば／増やせば、より良い管理ができただろう」といった説明が可能になるだろう。
【００９３】
所定の間食または運動に対応するデータを入力することで、血糖レベル（またはその他代謝機能）への影響を予想できる。ユーザーは多大なデータを入力することなく、間食を追加することまたは抜くことの影響を素早く知ることができる。更に、本方法はデータを選択的に表示することもでき、その結果ユーザーは所定の間食または運動が血糖値に重大な変化を引き起こす場合に限定して予想結果を知ることができる。
【００９４】
代謝のある特的局面をモデル化することを望む非糖尿病患者にも同じ恩恵が与えられることを記す必要があるだろう。
【００９５】
更なる変更および改良は、ここに意図する本発明の範囲から逸脱すること無しに組み込まれ得る。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】発明の第１局面による代謝機能をモデル化する方法のブロック図。
【図２】モデル化の部分を詳細に示した、発明の１実施形態による方法を示すブロック図。
【図３】測定値の入力を含む方法のブロック図。
【図４】別のデータセットの入力を含む方法のブロック図。
【図５】本発明の実施形態によるモデル化システムのブロック図。
【図６】図５に示すモデル化システムを以下のインタラクティブ・サブシステムに分割する方法の例示：
【図６ａ】食事入力サブシステム
【図６ｂ】運動入力サブシステム
【図６ｃ】インスリン入力サブシステム
【図６ｄ】インスリン生成サブシステム
【図６ｅ】肝臓サブシステム
【図６ｆ】脂肪サブシステム
【図６ｇ】血糖サブシステム
【図６ｈ】尿糖サブシステム
【図６ｉ】筋肉サブシステム
【図６ｊ】エネルギー制御サブシステム
【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６ａ】
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【図６ｂ】
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【図６ｃ】
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【図６ｄ】
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【図６ｅ】
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【図６ｆ】
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【図６ｇ】
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【図６ｈ】
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【図６ｉ】
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【図６ｊ】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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