(57)【要約】      （修正有）【課題】評価対象における膵臓癌の予後を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる評価方法などを提供する。【解決手段】評価対象から得られた膵臓癌組織中のＥｔＯＨＮＨ２、Ｇｌｙ、Ａｌａ、ＧＡＢＡ、Ｓｅｒ、Ｐｒｏ、Ｖａｌ、Ｔｈｒ、Ｔａｕ、ＨｙＰｒｏ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ａｓｎ、Ｏｒｎ、Ａｓｐ、Ｇｌｎ、Ｌｙｓ、Ｇｌｕ、Ｍｅｔ、Ｈｉｓ、ＨｙＬｙｓ、Ｐｈｅ、Ａｒｇ、Ｃｉｔ、ＴｙｒおよびＴｒｐのうちの少なくとも１つの濃度値を用いて、評価対象における膵臓癌の予後を評価する。【選択図】図１
2018100963.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象から得られた膵臓癌組織中のＥｔＯＨＮＨ２、Ｇｌｙ、Ａｌａ、ＧＡＢＡ、Ｓｅｒ、Ｐｒｏ、Ｖａｌ、Ｔｈｒ、Ｔａｕ、ＨｙＰｒｏ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ａｓｎ、Ｏｒｎ、Ａｓｐ、Ｇｌｎ、Ｌｙｓ、Ｇｌｕ、Ｍｅｔ、Ｈｉｓ、ＨｙＬｙｓ、Ｐｈｅ、Ａｒｇ、Ｃｉｔ、ＴｙｒおよびＴｒｐのうちの少なくとも１つの濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式および前記濃度値を用いて算出された前記式の値を用いて、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価する評価ステップを含むこと、
を特徴とする評価方法。
【請求項２】
前記評価ステップは、制御部を備えた情報処理装置の前記制御部において実行されること、
を特徴とする請求項１に記載の評価方法。
【請求項３】
評価対象から得られた膵臓癌組織中のＥｔＯＨＮＨ２、Ｇｌｙ、Ａｌａ、ＧＡＢＡ、Ｓｅｒ、Ｐｒｏ、Ｖａｌ、Ｔｈｒ、Ｔａｕ、ＨｙＰｒｏ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ａｓｎ、Ｏｒｎ、Ａｓｐ、Ｇｌｎ、Ｌｙｓ、Ｇｌｕ、Ｍｅｔ、Ｈｉｓ、ＨｙＬｙｓ、Ｐｈｅ、Ａｒｇ、Ｃｉｔ、ＴｙｒおよびＴｒｐのうちの少なくとも１つの濃度値、および、前記濃度値が代入される変数を含む膵臓癌の予後を評価するための式を用いて、前記式の値を算出する算出ステップを含むこと、
を特徴とする算出方法。
【請求項４】
前記算出ステップは、制御部を備えた情報処理装置の前記制御部において実行されること、
を特徴とする請求項３に記載の算出方法。
【請求項５】
制御部を備えた評価装置であって、
前記制御部は、
評価対象から得られた膵臓癌組織中のＥｔＯＨＮＨ２、Ｇｌｙ、Ａｌａ、ＧＡＢＡ、Ｓｅｒ、Ｐｒｏ、Ｖａｌ、Ｔｈｒ、Ｔａｕ、ＨｙＰｒｏ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ａｓｎ、Ｏｒｎ、Ａｓｐ、Ｇｌｎ、Ｌｙｓ、Ｇｌｕ、Ｍｅｔ、Ｈｉｓ、ＨｙＬｙｓ、Ｐｈｅ、Ａｒｇ、Ｃｉｔ、ＴｙｒおよびＴｒｐのうちの少なくとも１つの濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式および前記濃度値を用いて算出された前記式の値を用いて、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価する評価手段
を備えたこと、
を特徴とする評価装置。
【請求項６】
前記濃度値に関する濃度データまたは前記式の値を提供する端末装置とネットワークを介して通信可能に接続され、
前記制御部は、
前記端末装置から送信された前記評価対象の前記濃度データまたは前記式の値を受信するデータ受信手段と、
前記評価手段で得られた評価結果を前記端末装置へ送信する結果送信手段と、
をさらに備え、
前記評価手段は、前記データ受信手段で受信した前記濃度データに含まれている前記濃度値または前記式の値を用いること、
を特徴とする請求項５に記載の評価装置。
【請求項７】
制御部を備えた算出装置であって、
前記制御部は、
評価対象から得られた膵臓癌組織中のＥｔＯＨＮＨ２、Ｇｌｙ、Ａｌａ、ＧＡＢＡ、Ｓｅｒ、Ｐｒｏ、Ｖａｌ、Ｔｈｒ、Ｔａｕ、ＨｙＰｒｏ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ａｓｎ、Ｏｒｎ、Ａｓｐ、Ｇｌｎ、Ｌｙｓ、Ｇｌｕ、Ｍｅｔ、Ｈｉｓ、ＨｙＬｙｓ、Ｐｈｅ、Ａｒｇ、Ｃｉｔ、ＴｙｒおよびＴｒｐのうちの少なくとも１つの濃度値、および、前記濃度値が代入される変数を含む膵臓癌の予後を評価するための式を用いて、前記式の値を算出する算出手段
を備えたこと、
を特徴とする算出装置。
【請求項８】
制御部を備えた情報処理装置において実行させるための評価プログラムであって、
前記制御部において実行させるための、
評価対象から得られた膵臓癌組織中のＥｔＯＨＮＨ２、Ｇｌｙ、Ａｌａ、ＧＡＢＡ、Ｓｅｒ、Ｐｒｏ、Ｖａｌ、Ｔｈｒ、Ｔａｕ、ＨｙＰｒｏ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ａｓｎ、Ｏｒｎ、Ａｓｐ、Ｇｌｎ、Ｌｙｓ、Ｇｌｕ、Ｍｅｔ、Ｈｉｓ、ＨｙＬｙｓ、Ｐｈｅ、Ａｒｇ、Ｃｉｔ、ＴｙｒおよびＴｒｐのうちの少なくとも１つの濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式および前記濃度値を用いて算出された前記式の値を用いて、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価する評価ステップ
を含むこと、
を特徴とする評価プログラム。
【請求項９】
制御部を備えた情報処理装置において実行させるための算出プログラムであって、
前記制御部において実行させるための、
評価対象から得られた膵臓癌組織中のＥｔＯＨＮＨ２、Ｇｌｙ、Ａｌａ、ＧＡＢＡ、Ｓｅｒ、Ｐｒｏ、Ｖａｌ、Ｔｈｒ、Ｔａｕ、ＨｙＰｒｏ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ａｓｎ、Ｏｒｎ、Ａｓｐ、Ｇｌｎ、Ｌｙｓ、Ｇｌｕ、Ｍｅｔ、Ｈｉｓ、ＨｙＬｙｓ、Ｐｈｅ、Ａｒｇ、Ｃｉｔ、ＴｙｒおよびＴｒｐのうちの少なくとも１つの濃度値、および、前記濃度値が代入される変数を含む膵臓癌の予後を評価するための式を用いて、前記式の値を算出する算出ステップ
を含むこと、
を特徴とする算出プログラム。
【請求項１０】
制御部を備えた評価装置と、制御部を備え、評価対象から得られた膵臓癌組織中のＥｔＯＨＮＨ２、Ｇｌｙ、Ａｌａ、ＧＡＢＡ、Ｓｅｒ、Ｐｒｏ、Ｖａｌ、Ｔｈｒ、Ｔａｕ、ＨｙＰｒｏ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ａｓｎ、Ｏｒｎ、Ａｓｐ、Ｇｌｎ、Ｌｙｓ、Ｇｌｕ、Ｍｅｔ、Ｈｉｓ、ＨｙＬｙｓ、Ｐｈｅ、Ａｒｇ、Ｃｉｔ、ＴｙｒおよびＴｒｐのうちの少なくとも１つの濃度値に関する濃度データ、または、前記濃度値が代入される変数を含む式および前記濃度値を用いて算出された前記式の値を提供する端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された評価システムであって、
前記端末装置の前記制御部は、
前記評価対象の前記濃度データまたは前記式の値を前記評価装置へ送信するデータ送信手段と、
前記評価装置から送信された、前記評価対象における膵臓癌の予後に関する評価結果を受信する結果受信手段と、
を備え、
前記評価装置の前記制御部は、
前記端末装置から送信された前記評価対象の前記濃度データまたは前記式の値を受信するデータ受信手段と、
前記データ受信手段で受信した前記評価対象の前記濃度データに含まれている前記濃度値または前記式の値を用いて、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価する評価手段と、
前記評価手段で得られた前記評価結果を前記端末装置へ送信する結果送信手段と、
を備えたこと、
を特徴とする評価システム。
【請求項１１】
制御部を備えた端末装置であって、
前記制御部は、
評価対象における膵臓癌の予後に関する評価結果を取得する結果取得手段
を備え、
前記評価結果は、前記評価対象から得られた膵臓癌組織中のＥｔＯＨＮＨ２、Ｇｌｙ、Ａｌａ、ＧＡＢＡ、Ｓｅｒ、Ｐｒｏ、Ｖａｌ、Ｔｈｒ、Ｔａｕ、ＨｙＰｒｏ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ａｓｎ、Ｏｒｎ、Ａｓｐ、Ｇｌｎ、Ｌｙｓ、Ｇｌｕ、Ｍｅｔ、Ｈｉｓ、ＨｙＬｙｓ、Ｐｈｅ、Ａｒｇ、Ｃｉｔ、ＴｙｒおよびＴｒｐのうちの少なくとも１つの濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式および前記濃度値を用いて算出された前記式の値を用いて、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価した結果であること、
を特徴とする端末装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
日本では、膵臓癌による２０１４年の死亡者数は男性１６４１１人・女性１５３０５人で、男性では癌による死亡の第５位、女性では癌による死亡の第４位である。膵臓癌の生涯罹患率は２％であり、膵臓癌の患者数は他癌種に比べて多くはない。しかしながら、５年生存率については、たとえば罹患数の最も多い大腸癌では７２．２％であるのに対し、膵臓癌では７．９％と極めて低く、改善が求められている。
【０００３】
乳癌および大腸癌では、手術検体および生検サンプルの遺伝子プロファイルで予後を予測する検査法が開発されており（特許文献１および非特許文献１，２，３）、予測結果に応じて治療法を選択することによって予後を改善できることが示されている（非特許文献４）。
【０００４】
膵臓癌に関しては、リンパ管侵襲などの病理学的な因子および癌組織におけるトランスポーターの発現量と予後との関連が示されている（非特許文献５，６）ものの、当該因子および当該発現量で予後を予測する検査法は確立されていない。さらには、このように層別された患者に対する有効な治療法を選択する方法も確立されていない。
【０００５】
近年、癌組織では、代謝物のプロファイルが正常と異なることが示されており、治療標的となる可能性が示されている（非特許文献７）。また、癌の治療においては、多くの場合に病理診断を実施する。さらに、高速かつ高感度にアミノ酸を定量できるアミノ酸分析技術を改良することにより、組織切片における代謝物測定が可能になっている（非特許文献８）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２０１４／１３０６１７号
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】S  Paik  et.  al.,  A  multigene  assay  to  predict  recurrence  of  tamoxifen-treated,  node-negative  breast  cancer.  N  Engl  J  Med.  2004  Dec  30;351(27):2817-26.
【非特許文献２】Yothers  G  et.  al.,  Validation  of  the  12-gene  colon  cancer  recurrence  score  in  NSABP  C-07  as  a  predictor  of  recurrence  in  patients  with  stage  II  and  III  colon  cancer  treated  with  fluorouracil  and  leucovorin  (FU/LV)  and  FU/LV  plus  oxaliplatin.  J  Clin  Oncol.  2013  Dec  20;31(36):4512-9.
【非特許文献３】Cullen  J  et.  al.,  A  biopsy-based  17-gene  Genomic  Prostate  Score  predicts  recurrence  after  radical  prostatectomy  and  adverse  surgical  pathology  in  a  racially  diverse  population  of  men  with  clinically  low-  and  intermediate-risk  prostate  cancer.  Eur  Urol.  2014;68(1):123-31.
【非特許文献４】S  Paik  et.  al.,  Gene  expression  and  benefit  of  chemotherapy  in  women  with  node-negative,  estrogen  receptor-positive  breast  cancer.  J  Clin  Oncol.  2006  Aug  10;24(23):3726-34.
【非特許文献５】G  Baek  et  al.,  MCT4  Defines  a  Glycolytic  Subtype  of  Pancreatic  Cancer  with  Poor  Prognosis  and  Unique  Metabolic  Dependencies.  Cell  Rep.  2014  Dec  24;9(6):2233-49.
【非特許文献６】K  Kaira  et  al.,  Prognostic  significance  of  L-type  amino-acid  transporter  1  expression  in  surgically  resected  pancreatic  cancer.  Br  J  Cancer.  2012  Aug  7;107(4):632-8.
【非特許文献７】R  Blum  et  al.,  Metabolism  addiction  in  pancreatic  cancer.  Cell  Death  Dis.  2014  Feb;  5(2):  e1065.
【非特許文献８】C  Okamoto  et  al.,  Determination  of  Amino  Acids  in  Human  Pancreas  Tissue  Sections  Using  Liquid  Chromatography  Tandem  Mass  Spectrometry.,  Chromatography  2016  Oct  31;37(3):125-32.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ここで、病理組織切片における代謝物のプロファイルにより予後を予測することができ、さらにこの予測結果を治療法選択に繋げることができれば、患者は通常の治療スキームの範囲内で、より効果的な治療を受けられることになるため、患者にとって有益である。しかし、これまでに、病理組織切片における代謝物のプロファイルと予後との関連性を示した報告はない。
【０００９】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、評価対象における膵臓癌の予後を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる評価方法は、評価対象から得られた膵臓癌組織中の２６種類のアミノ酸（ＥｔＯＨＮＨ２、Ｇｌｙ、Ａｌａ、ＧＡＢＡ、Ｓｅｒ、Ｐｒｏ、Ｖａｌ、Ｔｈｒ、Ｔａｕ、ＨｙＰｒｏ、Ｉｌｅ、Ｌｅｕ、Ａｓｎ、Ｏｒｎ、Ａｓｐ、Ｇｌｎ、Ｌｙｓ、Ｇｌｕ、Ｍｅｔ、Ｈｉｓ、ＨｙＬｙｓ、Ｐｈｅ、Ａｒｇ、Ｃｉｔ、ＴｙｒおよびＴｒｐ）のうちの少なくとも１つの濃度値を用いて、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価する評価ステップを含むこと、を特徴とする。
【００１１】
ここで、本明細書では各種アミノ酸を主に略称で表記するが、それらの正式名称は以下の通りである。
（略称）    （正式名称）
Ａｌａ      Ａｌａｎｉｎｅ
Ａｒｇ      Ａｒｇｉｎｉｎｅ
Ａｓｎ      Ａｓｐａｒａｇｉｎｅ
Ａｓｐ      Ａｓｐａｒｔｉｃ  ａｃｉｄ
Ｃｉｔ      Ｃｉｔｒｕｌｌｉｎｅ
ＥｔＯＨＮＨ２  Ｅｔｈａｎｏｌａｍｉｎｅ
ＧＡＢＡ    γ−Ａｍｉｎｏｂｕｔｙｒｉｃ  ａｃｉｄ
Ｇｌｎ      Ｇｌｕｔａｍｉｎｅ
Ｇｌｕ      Ｇｌｕｔａｍｉｃ  ａｃｉｄ
Ｇｌｙ      Ｇｌｙｃｉｎｅ
Ｈｉｓ      Ｈｉｓｔｉｄｉｎｅ
ＨｙＬｙｓ    Ｈｙｄｒｏｘｙｌｙｓｉｎｅ
ＨｙＰｒｏ    Ｈｙｄｒｏｘｙｐｒｏｌｉｎｅ
Ｉｌｅ      Ｉｓｏｌｅｕｃｉｎｅ
Ｌｅｕ      Ｌｅｕｃｉｎｅ
Ｌｙｓ      Ｌｙｓｉｎｅ
Ｍｅｔ      Ｍｅｔｈｉｏｎｉｎｅ
Ｏｒｎ      Ｏｒｎｉｔｈｉｎｅ
Ｐｈｅ      Ｐｈｅｎｙｌａｌａｎｉｎｅ
Ｐｒｏ      Ｐｒｏｌｉｎｅ
Ｓｅｒ      Ｓｅｒｉｎｅ
Ｔａｕ      Ｔａｕｒｉｎｅ
Ｔｈｒ      Ｔｈｒｅｏｎｉｎｅ
Ｔｒｐ      Ｔｒｙｐｔｏｐｈａｎ
Ｔｙｒ      Ｔｙｒｏｓｉｎｅ
Ｖａｌ      Ｖａｌｉｎｅ
【００１２】
また、本発明にかかる評価方法は、前記の評価方法において、前記評価ステップでは、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値が代入される変数を含む式をさらに用いて、前記式の値を算出することで、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価すること、を特徴とする。
【００１３】
また、本発明にかかる評価装置は、制御部を備えた評価装置であって、前記制御部は、評価対象から得られた膵臓癌組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値を用いて、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価する評価手段を備えたこと、を特徴とする。
【００１４】
また、本発明にかかる評価方法は、制御部を備えた情報処理装置において実行される評価方法であって、前記制御部において実行される、評価対象から得られた膵臓癌組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値を用いて、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価する評価ステップを含むこと、を特徴とする。
【００１５】
また、本発明にかかる評価プログラムは、制御部を備えた情報処理装置において実行させるための評価プログラムであって、前記制御部において実行させるための、評価対象から得られた膵臓癌組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値を用いて、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価する評価ステップを含むこと、を特徴とする。
【００１６】
また、本発明にかかる記録媒体は、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、情報処理装置に前記評価方法を実行させるためのプログラム化された命令を含むこと、を特徴とする。
【００１７】
また、本発明にかかる評価システムは、制御部を備えた評価装置と、制御部を備え、評価対象から得られた膵臓癌組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値に関する濃度データを提供する端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された評価システムであって、前記端末装置の前記制御部は、前記評価対象の前記濃度データを前記評価装置へ送信する濃度データ送信手段と、前記評価装置から送信された、前記評価対象における膵臓癌の予後に関する評価結果を受信する結果受信手段と、を備え、前記評価装置の前記制御部は、前記端末装置から送信された前記評価対象の前記濃度データを受信する濃度データ受信手段と、前記濃度データ受信手段で受信した前記評価対象の前記濃度データに含まれている、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの前記濃度値を用いて、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価する評価手段と、前記評価手段で得られた前記評価結果を前記端末装置へ送信する結果送信手段と、を備えたこと、を特徴とする。
【００１８】
また、本発明にかかる端末装置は、制御部を備えた端末装置であって、前記制御部は、評価対象における膵臓癌の予後に関する評価結果を取得する結果取得手段を備え、前記評価結果は、前記評価対象から得られた膵臓癌組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値を用いて、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価した結果であること、を特徴とする。
【００１９】
また、本発明にかかる端末装置は、前記の端末装置において、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価する評価装置とネットワークを介して通信可能に接続して構成されており、前記制御部は、前記評価対象から得られた膵臓癌組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの前記濃度値に関する濃度データを前記評価装置へ送信する濃度データ送信手段をさらに備え、前記結果取得手段は、前記評価装置から送信された前記評価結果を受信すること、を特徴とする。
【００２０】
また、本発明にかかる評価装置は、評価対象から得られた膵臓癌組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値に関する濃度データを提供する端末装置とネットワークを介して通信可能に接続された、制御部を備えた評価装置であって、前記制御部は、前記端末装置から送信された前記評価対象の前記濃度データを受信する濃度データ受信手段と、前記濃度データ受信手段で受信した前記評価対象の前記濃度データに含まれている、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの前記濃度値を用いて、前記評価対象における膵臓癌の予後を評価する評価手段と、前記評価手段で得られた評価結果を前記端末装置へ送信する結果送信手段と、を備えたこと、を特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、評価対象から得られた膵臓癌組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値を用いて評価対象における膵臓癌の予後を評価するので、評価対象における膵臓癌の予後を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】図１は、第１実施形態の基本原理を示す原理構成図である。
【図２】図２は、第２実施形態の基本原理を示す原理構成図である。
【図３】図３は、本システムの全体構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、本システムの全体構成の他の一例を示す図である。
【図５】図５は、本システムの評価装置１００の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】図６は、濃度データファイル１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、指標状態情報ファイル１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。
【図８】図８は、指定指標状態情報ファイル１０６ｃに格納される情報の一例を示す図である。
【図９】図９は、式ファイル１０６ｄ１に格納される情報の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、評価結果ファイル１０６ｅに格納される情報の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、評価部１０２ｄの構成を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、本システムのクライアント装置２００の構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】図１３は、本システムのデータベース装置４００の構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】図１４は、ワイブル回帰により、それ単独で予後予測能があると判断された代謝物およびｐ値を示す図である。
【図１５】図１５は、Ｃｏｘ回帰により、それ単独で予後予測能があると判断された代謝物およびｐ値を示す図である。
【図１６】図１６は、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それ単独で予後予測能があると判断された代謝物およびｐ値を示す図である。
【図１７】図１７は、ワイブル回帰により、それ単独で予後予測能があると判断された代謝物およびｐ値を示す図である。
【図１８】図１８は、Ｃｏｘ回帰により、それ単独で予後予測能があると判断された代謝物およびｐ値を示す図である。
【図１９】図１９は、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それ単独で予後予測能があると判断された代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２０】図２０は、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された２種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２１】図２１は、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された２種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２２】図２２は、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された２種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２３Ａ】図２３Ａは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された２種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２３Ｂ】図２３Ｂは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された２種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２３Ｃ】図２３Ｃは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された２種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２４Ａ】図２４Ａは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された２種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２４Ｂ】図２４Ｂは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された２種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２４Ｃ】図２４Ｃは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された２種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２４Ｄ】図２４Ｄは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された２種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２５Ａ】図２５Ａは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された２種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２５Ｂ】図２５Ｂは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された２種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２６Ａ】図２６Ａは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２６Ｂ】図２６Ｂは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２６Ｃ】図２６Ｃは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２６Ｄ】図２６Ｄは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２７Ａ】図２７Ａは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２７Ｂ】図２７Ｂは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２７Ｃ】図２７Ｃは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２７Ｄ】図２７Ｄは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２８Ａ】図２８Ａは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２８Ｂ】図２８Ｂは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２８Ｃ】図２８Ｃは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２８Ｄ】図２８Ｄは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２９Ａ】図２９Ａは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２９Ｂ】図２９Ｂは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２９Ｃ】図２９Ｃは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図２９Ｄ】図２９Ｄは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３０Ａ】図３０Ａは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３０Ｂ】図３０Ｂは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３０Ｃ】図３０Ｃは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３０Ｄ】図３０Ｄは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３１Ａ】図３１Ａは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３１Ｂ】図３１Ｂは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３１Ｃ】図３１Ｃは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３１Ｄ】図３１Ｄは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された３種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３２Ａ】図３２Ａは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３２Ｂ】図３２Ｂは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３２Ｃ】図３２Ｃは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３２Ｄ】図３２Ｄは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３３Ａ】図３３Ａは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３３Ｂ】図３３Ｂは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３３Ｃ】図３３Ｃは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３３Ｄ】図３３Ｄは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３４Ａ】図３４Ａは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３４Ｂ】図３４Ｂは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３４Ｃ】図３４Ｃは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３４Ｄ】図３４Ｄは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３５Ａ】図３５Ａは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３５Ｂ】図３５Ｂは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３５Ｃ】図３５Ｃは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３５Ｄ】図３５Ｄは、ワイブル回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３６Ａ】図３６Ａは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３６Ｂ】図３６Ｂは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３６Ｃ】図３６Ｃは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３６Ｄ】図３６Ｄは、Ｃｏｘ回帰により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３７Ａ】図３７Ａは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３７Ｂ】図３７Ｂは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３７Ｃ】図３７Ｃは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３７Ｄ】図３７Ｄは、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、それらの組み合わせで予後予測能があると判断された４種の代謝物およびｐ値を示す図である。
【図３８】図３８は、４つのアミノ酸の相対濃度値に基づき分類した２群の生存率の比較結果を示す図である。
【図３９】図３９は、発癌過程および悪性化に伴い共通して変動するアミノ酸を示す図である。
【図４０】図４０は、Ｆ（Ｓｅｒ，Ｔｈｒ，Ａｓｎ，Ｇｌｎ，Ｈｉｓ，Ｔｒｐ）により分類した２群の予後の比較結果を示す図である。
【図４１】図４１は、アミノ酸プロファイルおよび各種病理情報と、予後との関連性を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下に、本発明にかかる評価方法の実施形態（第１実施形態）、及び、本発明にかかる評価装置、評価方法、評価プログラム、記録媒体、評価システム及び端末装置の実施形態（第２実施形態）を、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明はこれらの実施形態により限定されるものではない。
【００２４】
［第１実施形態］
［１−１．第１実施形態の概要］
ここでは、第１実施形態の概要について図１を参照して説明する。図１は第１実施形態の基本原理を示す原理構成図である。
【００２５】
まず、評価対象（例えば動物やヒトなどの個体）から得られた膵臓癌組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値に関する濃度データを取得する（ステップＳ１１）。
【００２６】
なお、ステップＳ１１では、例えば、濃度値測定を行う企業等が測定した濃度データを取得してもよい。また、評価対象から得られた膵臓癌組織を基に作製された病理組織切片から、例えば以下の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、または（Ｄ）などの測定方法により濃度値を測定することで濃度データを取得してもよい。ここで、濃度値の単位は、例えばモル濃度、重量濃度又は酵素活性であってもよく、これらの濃度に任意の定数を加減乗除することで得られるものでもよい。
（Ａ）採取した病理組織切片をメタノール溶液でホモジナイズし、クロロホルム添加により脱脂することにより、アミノ酸画分を抽出する。全ての抽出サンプルは、濃度値の測定時まで−８０℃で凍結保存する。濃度値測定時には、標識試薬（３−アミノピリジル−Ｎ−ヒドロキシスクシンイミジルカルバメート）を用いてプレカラム誘導体化を行い、そして、液体クロマトグラフ質量分析計（ＬＣ／ＭＳ）により濃度値を分析する（国際公開第２００３／０６９３２８号、国際公開第２００５／１１６６２９号を参照）。なお、プレカラム誘導体化試薬として、例えばウォーターズ社製のＡｃｃＱ・Ｔａｇ（登録商標）などを用いてもよい。
（Ｂ）採取した病理組織切片をメタノール溶液でホモジナイズし、クロロホルム添加により脱脂することにより、アミノ酸画分を抽出する。全ての抽出サンプルは、濃度値の測定時まで−８０℃で凍結保存する。濃度値測定時には、ポストカラム誘導体化法を原理としたアミノ酸分析計により濃度値を分析する。標識試薬には、ニンヒドリンやｏ‐フタルアルデヒドなどを用いることができる。
（Ｃ）採取した病理組織切片をメタノール溶液でホモジナイズし、クロロホルム添加により脱脂することにより、アミノ酸画分を抽出する。全ての抽出サンプルは、濃度値の測定時まで−８０℃で凍結保存する。濃度値測定時には、酵素やアプタマーなど、標的とするアミノ酸と反応または結合する分子等を用い、基質認識によって増減する物質や分光学的値を定量等することにより濃度値を分析する。
（Ｄ）採取した病理組織切片に標識試薬（p-N,N,N-trimethylammonioanilyl  N´-hydroxysuccinimidyl  carbamate  iodide）を噴霧し、ＭＡＬＤＩ−質量分析装置等を利用してイメージング画像を取得し、切片上の特定の部位のシグナル強度を定量等することにより濃度値を分析する。
【００２７】
つぎに、ステップＳ１１で取得した濃度データに含まれている、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値を用いて、評価対象における膵臓癌の予後（例えば生命予後、機能予後および無再発生存期間など）を評価する（ステップＳ１２）。なお、ステップＳ１２を実行する前に、ステップＳ１１で取得した濃度データから欠損値や外れ値などのデータを除去してもよい。また、「評価対象における膵臓癌の予後を評価する」とは、例えば、膵臓癌の切除手術後の評価対象の生存期間（例えば生存日数など）を予測すること、評価対象における膵臓癌の予後が良好であるか又は不良であるかを判別すること、評価対象における無再発生存期間を評価すること、および、評価対象における膵臓癌の５年生存率を予測すること、等である。また、ステップＳ１１において前記２６種類のアミノ酸の濃度値を得た場合には、ステップＳ１２では、例えば、各アミノ酸の濃度値を前記２６種類のアミノ酸の濃度値の総和で除算し、当該除算により得られた値（相対濃度値）を用いて前記評価を行ってもよい。
【００２８】
以上、第１実施形態によれば、ステップＳ１１では評価対象の濃度データを取得し、ステップＳ１２では、ステップＳ１１で取得した評価対象の濃度データに含まれている、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値（上述した相対濃度値でもよい）を用いて、評価対象における膵臓癌の予後を評価する（要するに、評価対象における膵臓癌の予後を評価するための情報または評価対象における膵臓癌の予後を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を取得する）。これにより、膵臓癌組織中のアミノ酸濃度を利用して評価対象における膵臓癌の予後を精度よく評価することができる（要するに、評価対象における膵臓癌の予後を評価するための情報または評価対象における膵臓癌の予後を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる）。
【００２９】
また、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値（上述した相対濃度値でもよい）が評価対象における膵臓癌の予後を反映したもの又は評価対象における膵臓癌の予後の指標となるものであると決定してもよく、さらに、当該濃度値（上述した相対濃度値でもよい）を例えば以下に挙げた手法などで変換し、変換後の値が評価対象における膵臓癌の予後を反映したもの又は評価対象における膵臓癌の予後の指標となるものであると決定してもよい。換言すると、濃度値又は変換後の値そのものを、評価対象における膵臓癌の予後に関する評価結果として扱ってもよい。
濃度値の取り得る範囲が所定範囲（例えば０．０から１．０までの範囲、０．０から１０．０までの範囲、０．０から１００．０までの範囲、又は−１０．０から１０．０までの範囲、など）に収まるようにするためなどに、例えば、濃度値に対して任意の値を加減乗除したり、濃度値を所定の変換手法（例えば、指数変換、対数変換、角変換、平方根変換、プロビット変換、逆数変換、Ｂｏｘ−Ｃｏｘ変換、又はべき乗変換など）で変換したり、また、濃度値に対してこれらの計算を組み合わせて行ったりすることで、濃度値を変換してもよい。例えば、濃度値を指数としネイピア数を底とする指数関数の値（具体的には、膵臓癌の予後が不良である確率ｐを定義したときの自然対数ｌｎ（ｐ／（１−ｐ））が濃度値と等しいとした場合におけるｐ／（１−ｐ）の値）をさらに算出してもよく、また、算出した指数関数の値を１と当該値との和で割った値（具体的には、確率ｐの値）をさらに算出してもよい。
また、特定の条件のときの変換後の値が特定の値となるように、濃度値を変換してもよい。
また、各代謝物および各アミノ酸ごとに、濃度分布を正規分布化した後、平均５０、標準偏差１０となるように偏差値化してもよい。
なお、これらの変換は、男女別や年齢別に行ってもよい。
なお、本明細書における濃度値は、濃度値そのものであってもよく、濃度値を変換した後の値であってもよい。
【００３０】
また、モニタ等の表示装置又は紙等の物理媒体に視認可能に示される所定の物差し上における所定の目印の位置に関する位置情報を、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値（上述した相対濃度値でもよい）又は当該濃度値を変換した場合にはその変換後の値を用いて生成し、生成した位置情報が評価対象における膵臓癌の予後を反映したもの又は評価対象における膵臓癌の予後の指標となるものであると決定してもよい。なお、所定の物差しとは、膵臓癌の予後を評価するためのものであり、例えば、目盛りが示された物差しであって、「濃度値又は変換後の値の取り得る範囲、又は、当該範囲の一部分」における上限値と下限値に対応する目盛りが少なくとも示されたもの、などである。また、所定の目印とは、濃度値又は変換後の値に対応するものであり、例えば、丸印又は星印などである。
【００３１】
また、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値（上述した相対濃度値でもよい）が、所定値（平均値±１ＳＤ、２ＳＤ、３ＳＤ、Ｎ分位点、Ｎパーセンタイル又は臨床的意義の認められたカットオフ値など）より低い若しくは所定値以下の場合又は所定値以上若しくは所定値より高い場合に、評価対象における膵臓癌の予後を評価してもよい。その際、濃度値そのものではなく、濃度偏差値（各アミノ酸ごとに、男女別に濃度分布を正規分布化した後、平均５０、標準偏差１０となるように偏差値化した値）を用いてもよい。例えば、濃度偏差値が平均値−２ＳＤ未満の場合（濃度偏差値＜３０の場合）又は濃度偏差値が平均値＋２ＳＤより高い場合（濃度偏差値＞７０の場合）に、評価対象における膵臓癌の予後を評価してもよい。
【００３２】
また、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値（上述した相対濃度値でもよい）および前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値（上述した相対濃度値でもよい）が代入される変数を含む式を用いて式の値を算出することで、評価対象における膵臓癌の予後を評価してもよい。
【００３３】
また、算出した式の値が評価対象における膵臓癌の予後を反映したもの又は評価対象における膵臓癌の予後の指標となるものであると決定してもよく、さらに、式の値を例えば以下に挙げた手法などで変換し、変換後の値が評価対象における膵臓癌の予後を反映したもの又は評価対象における膵臓癌の予後の指標となるものであると決定してもよい。換言すると、式の値又は変換後の値そのものを、評価対象における膵臓癌の予後に関する評価結果として扱ってもよい。
式の値の取り得る範囲が所定範囲（例えば０．０から１．０までの範囲、０．０から１０．０までの範囲、０．０から１００．０までの範囲、又は−１０．０から１０．０までの範囲、など）に収まるようにするためなどに、例えば、式の値に対して任意の値を加減乗除したり、式の値を所定の変換手法（例えば、指数変換、対数変換、角変換、平方根変換、プロビット変換、逆数変換、Ｂｏｘ−Ｃｏｘ変換、又はべき乗変換など）で変換したり、また、式の値に対してこれらの計算を組み合わせて行ったりすることで、式の値を変換してもよい。例えば、式の値を指数としネイピア数を底とする指数関数の値（具体的には、膵臓癌の予後が不良である確率ｐを定義したときの自然対数ｌｎ（ｐ／（１−ｐ））が式の値と等しいとした場合におけるｐ／（１−ｐ）の値）をさらに算出してもよく、また、算出した指数関数の値を１と当該値との和で割った値（具体的には、確率ｐの値）をさらに算出してもよい。
また、特定の条件のときの変換後の値が特定の値となるように、式の値を変換してもよい。
また、平均５０、標準偏差１０となるように偏差値化してもよい。
なお、これらの変換は、男女別や年齢別に行ってもよい。
なお、本明細書における式の値は、式の値そのものであってもよく、式の値を変換した後の値であってもよい。
【００３４】
また、モニタ等の表示装置又は紙等の物理媒体に視認可能に示される所定の物差し上における所定の目印の位置に関する位置情報を、式の値又は当該式の値を変換した場合にはその変換後の値を用いて生成し、生成した位置情報が評価対象における膵臓癌の予後を反映したもの又は評価対象における膵臓癌の予後の指標となるものであると決定してもよい。なお、所定の物差しとは、膵臓癌の予後を評価するためのものであり、例えば、目盛りが示された物差しであって、「式の値又は変換後の値の取り得る範囲、又は、当該範囲の一部分」における上限値と下限値に対応する目盛りが少なくとも示されたもの、などである。また、所定の目印とは、式の値又は変換後の値に対応するものであり、例えば、丸印又は星印などである。
【００３５】
また、評価対象における膵臓癌の予後を定性的に評価してもよい。具体的には、「前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値（上述した相対濃度値でもよい）および予め設定された１つまたは複数の閾値」または「前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値（上述した相対濃度値でもよい）、当該濃度値（上述した相対濃度値でもよい）が代入される変数を含む式、および予め設定された１つまたは複数の閾値」を用いて、評価対象を、膵臓癌の予後の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。なお、複数の区分には、膵臓癌の予後が良好な対象（例えば、術後生存期間が長いまたは５年生存率が高いと見做す対象）を属させるための区分、膵臓癌の予後が不良な対象（例えば、術後生存期間が短いまたは５年生存率が低いと見做す対象）を属させるための区分、および膵臓癌の予後が中程度である対象（例えば、術後生存期間が中程度または５年生存率が中程度と見做す対象）を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、膵臓癌の予後が良好な対象を属させるための区分および膵臓癌の予後が不良な対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、濃度値又は式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。
【００３６】
また、評価の際に用いる式について、その形式は特に問わないが、例えば、以下に示す形式のものでもよい。
・最小二乗法に基づく重回帰式、線形判別式、主成分分析、正準判別分析などの線形モデル
・最尤法に基づくロジスティック回帰、Ｃｏｘ回帰などの一般化線形モデル
・一般化線形モデルに加えて個体間差、施設間差などの変量効果を考慮した一般化線形混合モデル
・Ｋ−ｍｅａｎｓ法、階層的クラスタ解析などクラスタ解析で作成された式
・ＭＣＭＣ(マルコフ連鎖モンテカルロ法)、ベイジアンネットワーク、階層ベイズ法などベイズ統計に基づき作成された式
・サポートベクターマシンや決定木などクラス分類により作成された式
・分数式など上記のカテゴリに属さない手法により作成された式
・異なる形式の式の和で示されるような式
【００３７】
また、評価の際に用いる式を、例えば、本出願人による国際出願である国際公開第２００４／０５２１９１号に記載の方法又は本出願人による国際出願である国際公開第２００６／０９８１９２号に記載の方法で作成してもよい。なお、これらの方法で得られた式であれば、入力データとしての濃度データにおけるアミノ酸の濃度値の単位に因らず、当該式を膵臓癌の予後を評価するのに好適に用いることができる。
【００３８】
ここで、重回帰式、多重ロジスティック回帰式、正準判別関数などにおいては各変数に係数及び定数項が付加されるが、この係数及び定数項は、好ましくは実数であれば構わず、より好ましくは、データから前記の各種分類を行うために得られた係数及び定数項の９９％信頼区間の範囲に属する値であれば構わず、さらに好ましくは、データから前記の各種分類を行うために得られた係数及び定数項の９５％信頼区間の範囲に属する値であれば構わない。また、各係数の値及びその信頼区間は、それを実数倍したものでもよく、定数項の値及びその信頼区間は、それに任意の実定数を加減乗除したものでもよい。ロジスティック回帰式、線形判別式、重回帰式などを評価の際に用いる場合、線形変換（定数の加算、定数倍）及び単調増加（減少）の変換（例えばｌｏｇｉｔ変換など）は評価性能を変えるものではなく変換前と同等であるので、これらの変換が行われた後のものを用いてもよい。
【００３９】
また、分数式とは、当該分数式の分子が変数Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・の和で表わされ及び／又は当該分数式の分母が変数ａ，ｂ，ｃ，・・・の和で表わされるものである。また、分数式には、このような構成の分数式α，β，γ，・・・の和（例えばα＋βのようなもの）も含まれる。また、分数式には、分割された分数式も含まれる。なお、分子や分母に用いられる変数にはそれぞれ適当な係数がついても構わない。また、分子や分母に用いられる変数は重複しても構わない。また、各分数式に適当な係数がついても構わない。また、各変数の係数の値や定数項の値は、実数であれば構わない。ある分数式と、当該分数式において分子の変数と分母の変数が入れ替えられたものとでは、目的変数との相関の正負の符号が概して逆転するものの、それらの相関性は保たれるが故に、評価性能も同等と見做せるので、分数式には、分子の変数と分母の変数が入れ替えられたものも含まれる。
【００４０】
そして、膵臓癌の予後を評価する際、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値以外に、他の生体情報に関する値（例えば、以下に挙げた値など）をさらに用いても構わない。また、評価の際に用いる式には、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値が代入される変数以外に、他の生体情報に関する値（例えば、以下に挙げた値など）が代入される１つ又は複数の変数がさらに含まれていてもよい。
１．アミノ酸以外の他の血中の代謝物（アミノ酸代謝物・糖類・脂質等）、タンパク質、ペプチド、ミネラル、ホルモン等の濃度値
２．アルブミン、総蛋白、トリグリセリド（中性脂肪）、ＨｂＡ１ｃ、糖化アルブミン、インスリン抵抗性指数、総コレステロール、ＬＤＬコレステロール、ＨＤＬコレステロール、アミラーゼ、総ビリルビン、クレアチニン、推算糸球体濾過量(ｅＧＦＲ)、尿酸、ＧＯＴ（ＡＳＴ）、ＧＰＴ（ＡＬＴ）、ＧＧＴＰ（γ−ＧＴＰ）、グルコース（血糖値）、ＣＲＰ（Ｃ反応性蛋白）、赤血球、ヘモグロビン、ヘマトクリット、ＭＣＶ、ＭＣＨ、ＭＣＨＣ、白血球、血小板数等の血液検査値
３．超音波エコー、Ｘ線、ＣＴ、ＭＲＩ、内視鏡像等の画像情報から得られる値
４．年齢、身長、体重、ＢＭＩ、腹囲、収縮期血圧、拡張期血圧、性別、喫煙情報、食事情報、飲酒情報、運動情報、ストレス情報、睡眠情報、家族の既往歴情報、疾患歴情報（糖尿病等）等の生体指標に関する値
５.がんの間質量、浸潤増殖様式、リンパ管侵襲、静脈侵襲、膵内神経浸潤、主膵管内進展など病理組織検査から得られる検査情報
【００４１】
［第２実施形態］
［２−１．第２実施形態の概要］
ここでは、第２実施形態の概要について図２を参照して説明する。図２は第２実施形態の基本原理を示す原理構成図である。なお、本第２実施形態の説明では、上述した第１実施形態と重複する説明を省略する場合がある。特に、ここでは、膵臓癌の予後を評価する際に、式の値又はその変換後の値を用いるケースを一例として記載しているが、例えば、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値若しくは相対濃度値又はこれらの変換後の値（例えば濃度偏差値など）を用いてもよい。
【００４２】
制御部は、膵臓癌組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値に関する予め取得した評価対象（例えば動物やヒトなどの個体）の濃度データに含まれている、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値、および、当該濃度値が代入される変数を含む予め記憶部に記憶された式を用いて、式の値を算出することで、評価対象における膵臓癌の予後を評価する（ステップＳ２１）。なお、ステップＳ２１において前記２６種類のアミノ酸の濃度値を含む濃度データが用いられる場合には、制御部は、例えば、各アミノ酸の濃度値を前記２６種類のアミノ酸の濃度値の総和で除算し、当該除算により得られた値（相対濃度値）を用いて前記評価を行ってもよい。
【００４３】
なお、ステップＳ２１で用いられる式は、以下に説明する式作成処理（工程１〜工程４）に基づいて作成されたものでもよい。ここで、式作成処理の概要について説明する。なお、ここで説明する処理はあくまでも一例であり、式の作成方法はこれに限定されない。
【００４４】
まず、制御部は、予め記憶部に記憶された指標状態情報（欠損値や外れ値などを持つデータが事前に除去されているものでもよい）から所定の式作成手法に基づいて、候補式（例えば、ｙ＝ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋・・・＋ａｎｘｎ、ｙ：指標データ、ｘｉ：濃度データ、ａｉ：定数、ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を作成する（工程１）。なお、指標状態情報は、濃度データ（上述した相対濃度値でもよい）と、膵臓癌の切除手術後の生存期間に関する指標データ（例えば生存日数に関するデータなど）と、を含むものである。
【００４５】
なお、工程１において、指標状態情報から、複数の異なる式作成手法（主成分分析や判別分析、サポートベクターマシン、重回帰分析、Ｃｏｘ回帰分析、ロジスティック回帰分析、ｋ−ｍｅａｎｓ法、クラスター解析、決定木などの多変量解析に関するものを含む。）を併用して複数の候補式を作成してもよい。具体的には、多数の膵臓癌群から得た癌組織を分析して得た濃度データおよび指標データから構成される多変量データである指標状態情報に対して、複数の異なるアルゴリズムを利用して複数群の候補式を同時並行的に作成してもよい。例えば、異なるアルゴリズムを利用して判別分析およびロジスティック回帰分析を同時に行い、２つの異なる候補式を作成してもよい。また、主成分分析を行って作成した候補式を利用して指標状態情報を変換し、変換した指標状態情報に対して判別分析を行うことで候補式を作成してもよい。これにより、最終的に、評価に最適な式を作成することができる。
【００４６】
ここで、主成分分析を用いて作成した候補式は、全ての濃度データの分散を最大にするような各変数を含む一次式である。また、判別分析を用いて作成した候補式は、各群内の分散の和の全ての濃度データの分散に対する比を最小にするような各変数を含む高次式（指数や対数を含む）である。また、サポートベクターマシンを用いて作成した候補式は、群間の境界を最大にするような各変数を含む高次式（カーネル関数を含む）である。また、重回帰分析を用いて作成した候補式は、全ての濃度データからの距離の和を最小にするような各変数を含む高次式である。また、Ｃｏｘ回帰分析を用いて作成した候補式は、対数ハザード比を含む線形モデルで、そのモデルの尤度を最大とするような各変数とその係数を含む１次式であるである。また、ロジスティック回帰分析を用いて作成した候補式は、確率の対数オッズを表す線形モデルであり、その確率の尤度を最大にするような各変数を含む一次式である。また、ｋ−ｍｅａｎｓ法とは、各濃度データのｋ個近傍を探索し、近傍点の属する群の中で一番多いものをそのデータの所属群と定義し、入力された濃度データの属する群と定義された群とが最も合致するような変数を選択する手法である。また、クラスター解析とは、全ての濃度データの中で最も近い距離にある点同士をクラスタリング（群化）する手法である。また、決定木とは、変数に序列をつけて、序列が上位である変数の取りうるパターンから濃度データの群を予測する手法である。
【００４７】
式作成処理の説明に戻り、制御部は、工程１で作成した候補式を、所定の検証手法に基づいて検証（相互検証）する（工程２）。候補式の検証は、工程１で作成した各候補式に対して行う。なお、工程２において、ブートストラップ法やホールドアウト法、Ｎ−フォールド法、リーブワンアウト法などのうち少なくとも１つに基づいて、候補式の判別率や感度、特異度、情報量基準、ＲＯＣ＿ＡＵＣ（受信者特性曲線の曲線下面積）などのうち少なくとも１つに関して検証してもよい。これにより、指標状態情報や評価条件を考慮した予測性または頑健性の高い候補式を作成することができる。
【００４８】
ここで、判別率とは、本実施形態にかかる評価手法で、真の状態が陰性である評価対象（例えば予後良好の評価対象など）を正しく陰性と評価し、真の状態が陽性である評価対象（例えば予後不良の評価対象など）を正しく陽性と評価している割合である。また、感度とは、本実施形態にかかる評価手法で、真の状態が陽性である評価対象を正しく陽性と評価している割合である。また、特異度とは、本実施形態にかかる評価手法で、真の状態が陰性である評価対象を正しく陰性と評価している割合である。また、赤池情報量規準とは、回帰分析などの場合に、観測データが統計モデルにどの程度一致するかを表す基準であり、「−２×（統計モデルの最大対数尤度）＋２×（統計モデルの自由パラメータ数）」で定義される値が最小となるモデルを最もよいと判断する。また、ＲＯＣ＿ＡＵＣは、２次元座標上に（ｘ，ｙ）＝（１−特異度，感度）をプロットして作成される曲線である受信者特性曲線（ＲＯＣ）の曲線下面積として定義され、ＲＯＣ＿ＡＵＣの値は完全な判別では１となり、この値が１に近いほど判別性が高いことを示す。また、予測性とは、候補式の検証を繰り返すことで得られた判別率や感度、特異性を平均したものである。また、頑健性とは、候補式の検証を繰り返すことで得られた判別率や感度、特異性の分散である。
【００４９】
式作成処理の説明に戻り、制御部は、所定の変数選択手法に基づいて候補式の変数を選択することで、候補式を作成する際に用いる指標状態情報に含まれる濃度データの組み合わせを選択する（工程３）。なお、工程３において、変数の選択は、工程１で作成した各候補式に対して行ってもよい。これにより、候補式の変数を適切に選択することができる。そして、工程３で選択した濃度データを含む指標状態情報を用いて再び工程１を実行する。また、工程３において、工程２での検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて候補式の変数を選択してもよい。なお、ベストパス法とは、候補式に含まれる変数を１つずつ順次減らしていき、候補式が与える評価指標を最適化することで変数を選択する方法である。
【００５０】
式作成処理の説明に戻り、制御部は、上述した工程１、工程２および工程３を繰り返し実行し、これにより蓄積した検証結果に基づいて、複数の候補式の中から評価の際に用いる候補式を選出することで、評価の際に用いる式を作成する（工程４）。なお、候補式の選出には、例えば、同じ式作成手法で作成した候補式の中から最適なものを選出する場合と、すべての候補式の中から最適なものを選出する場合とがある。
【００５１】
以上、説明したように、式作成処理では、指標状態情報に基づいて、候補式の作成、候補式の検証および候補式の変数の選択に関する処理を一連の流れで体系化（システム化）して実行することにより、膵臓癌の予後の評価に最適な式を作成することができる。換言すると、式作成処理では、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度を多変量の統計解析に用い、最適でロバストな変数の組を選択するために変数選択法とクロスバリデーションとを組み合わせて、評価性能の高い式を抽出する。
【００５２】
［２−２．第２実施形態の構成］
ここでは、第２実施形態にかかる評価システム（以下では本システムと記す場合がある。）の構成について、図３から図１４を参照して説明する。なお、本システムはあくまでも一例であり、本発明はこれに限定されない。特に、ここでは、膵臓癌の予後を評価する際に、式の値又はその変換後の値を用いるケースを一例として記載しているが、例えば、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値若しくは相対濃度値又はこれらの変換後の値（例えば濃度偏差値など）を用いてもよい。
【００５３】
まず、本システムの全体構成について図３および図４を参照して説明する。図３は本システムの全体構成の一例を示す図である。また、図４は本システムの全体構成の他の一例を示す図である。本システムは、図３に示すように、評価対象である個体における膵臓癌の予後を評価する評価装置１００と、膵臓癌組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値に関する個体の濃度データを提供するクライアント装置２００（本発明の端末装置に相当）とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されている。なお、本システムにおいて、評価に用いられるデータの提供元となるクライアント装置２００と評価結果の提供先となるクライアント装置２００は別々のものであってもよい。本システムは、図４に示すように、評価装置１００やクライアント装置２００の他に、評価の際に用いる式を作成する際に用いる指標状態情報や評価の際に用いる式などを格納したデータベース装置４００を、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されてもよい。
【００５４】
つぎに、本システムの評価装置１００の構成について図５から図１１を参照して説明する。図５は、本システムの評価装置１００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００５５】
評価装置１００は、当該評価装置を統括的に制御するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の制御部１０２と、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して当該評価装置をネットワーク３００に通信可能に接続する通信インターフェース部１０４と、各種のデータベースやテーブルやファイルなどを格納する記憶部１０６と、入力装置１１２や出力装置１１４に接続する入出力インターフェース部１０８と、で構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。ここで、評価装置１００は、各種の分析装置（例えばアミノ酸分析装置等）と同一筐体で構成されてもよい。例えば、組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値を算出（測定）し、算出した値を出力（印刷やモニタ表示など）する構成（ハードウェアおよびソフトウェア）を備えた小型分析装置において、後述する評価部１０２ｄをさらに備え、当該評価部１０２ｄで得られた結果を前記構成を用いて出力すること、を特徴とするものでもよい。
【００５６】
通信インターフェース部１０４は、評価装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信を媒介する。すなわち、通信インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【００５７】
入出力インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４に接続する。ここで、出力装置１１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる（なお、以下では、出力装置１１４をモニタ１１４として記載する場合がある。）。入力装置１１２には、キーボードやマウスやマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。
【００５８】
記憶部１０６は、ストレージ手段であり、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ装置や、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等を用いることができる。記憶部１０６には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。記憶部１０６は、図示の如く、濃度データファイル１０６ａと、指標状態情報ファイル１０６ｂと、指定指標状態情報ファイル１０６ｃと、式関連情報データベース１０６ｄと、評価結果ファイル１０６ｅと、を格納する。
【００５９】
濃度データファイル１０６ａは、膵臓癌組織中の前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値に関する濃度データを格納する。図６は、濃度データファイル１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。濃度データファイル１０６ａに格納される情報は、図６に示すように、評価対象である個体（サンプル）を一意に識別するための個体番号と、濃度データとを相互に関連付けて構成されている。ここで、図６では、濃度データを数値、すなわち連続尺度として扱っているが、濃度データは名義尺度や順序尺度でもよい。なお、名義尺度や順序尺度の場合は、それぞれの状態に対して任意の数値を与えることで解析してもよい。また、濃度データに、アミノ酸以外の上述した生体情報に関する値を組み合わせてもよい。
【００６０】
図５に戻り、指標状態情報ファイル１０６ｂは、式を作成する際に用いる指標状態情報を格納する。図７は、指標状態情報ファイル１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。指標状態情報ファイル１０６ｂに格納される情報は、図７に示すように、個体番号と、膵臓癌切除手術後の生存期間に関する指標データ（例えば日数データなど）と、濃度データと、を相互に関連付けて構成されている。ここで、図７では、指標データおよび濃度データを数値（すなわち連続尺度）として扱っているが、指標データおよび濃度データは名義尺度や順序尺度でもよい。なお、名義尺度や順序尺度の場合は、それぞれの状態に対して任意の数値を与えることで解析してもよい。
【００６１】
図５に戻り、指定指標状態情報ファイル１０６ｃは、後述する指定部１０２ｂで指定した指標状態情報を格納する。図８は、指定指標状態情報ファイル１０６ｃに格納される情報の一例を示す図である。指定指標状態情報ファイル１０６ｃに格納される情報は、図８に示すように、個体番号と、指定した指標データと、指定した濃度データと、を相互に関連付けて構成されている。
【００６２】
図５に戻り、式関連情報データベース１０６ｄは、後述する式作成部１０２ｃで作成した式を格納する式ファイル１０６ｄ１で構成される。式ファイル１０６ｄ１は、評価の際に用いる式を格納する。図９は、式ファイル１０６ｄ１に格納される情報の一例を示す図である。式ファイル１０６ｄ１に格納される情報は、図９に示すように、ランクと、式（図９では、Ｆｐ（Ｈｉｓ，・・・）やＦｐ（Ｈｉｓ，ＥｔＯＨＮＨ２，ＧＡＢＡ）、Ｆｋ（Ｈｉｓ，ＥｔＯＨＮＨ２，ＧＡＢＡ，・・・）など）と、各式作成手法に対応する閾値と、各式の検証結果（例えば各式の値）と、を相互に関連付けて構成されている。
【００６３】
図５に戻り、評価結果ファイル１０６ｅは、後述する評価部１０２ｄで得られた評価結果を格納する。図１０は、評価結果ファイル１０６ｅに格納される情報の一例を示す図である。評価結果ファイル１０６ｅに格納される情報は、評価対象である個体（サンプル）を一意に識別するための個体番号と、予め取得した個体の濃度データと、膵臓癌の予後に関する評価結果（例えば、後述する算出部１０２ｄ１で算出した式の値、後述する変換部１０２ｄ２で式の値を変換した後の値、後述する生成部１０２ｄ３で生成した位置情報、又は、後述する分類部１０２ｄ４で得られた分類結果、など）と、を相互に関連付けて構成されている。
【００６４】
図５に戻り、制御部１０２は、ＯＳ等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。制御部１０２は、図示の如く、大別して、受信部１０２ａと指定部１０２ｂと式作成部１０２ｃと評価部１０２ｄと結果出力部１０２ｅと送信部１０２ｆとを備えている。制御部１０２は、データベース装置４００から送信された指標状態情報やクライアント装置２００から送信された濃度データに対して、欠損値のあるデータの除去・外れ値の多いデータの除去・欠損値のあるデータの多い変数の除去などのデータ処理も行う。
【００６５】
受信部１０２ａは、クライアント装置２００やデータベース装置４００から送信された情報（具体的には、濃度データや指標状態情報、式など）を、ネットワーク３００などを介して受信してもよい。なお、受信部１０２ａは、評価結果の送信先のクライアント装置２００とは異なるクライアント装置２００から送信された評価に用いられるデータを受信してもよい。指定部１０２ｂは、式を作成するにあたり対象とする指標データおよび濃度データを指定する。
【００６６】
式作成部１０２ｃは、受信部１０２ａで受信した指標状態情報や指定部１０２ｂで指定した指標状態情報に基づいて式を作成する。なお、式が予め記憶部１０６の所定の記憶領域に格納されている場合には、式作成部１０２ｃは、記憶部１０６から所望の式を選択することで、式を作成してもよい。また、式作成部１０２ｃは、式を予め格納した他のコンピュータ装置（例えばデータベース装置４００）から所望の式を選択しダウンロードすることで、式を作成してもよい。
【００６７】
評価部１０２ｄは、事前に得られた式（例えば、式作成部１０２ｃで作成した式、又は、受信部１０２ａで受信した式など）、及び、受信部１０２ａで受信した個体の濃度データに含まれる、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値を用いて、式の値を算出することで、個体における膵臓癌の予後を評価する。なお、評価部１０２ｄは、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値若しくは相対濃度値又はこれらの変換後の値（例えば濃度偏差値）を用いて、個体における膵臓癌の予後を評価してもよい。
【００６８】
ここで、評価部１０２ｄの構成について図１１を参照して説明する。図１１は、評価部１０２ｄの構成を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。評価部１０２ｄは、算出部１０２ｄ１と、変換部１０２ｄ２と、生成部１０２ｄ３と、分類部１０２ｄ４と、をさらに備えている。
【００６９】
算出部１０２ｄ１は、前記２６種類のアミノ酸のうちの少なくとも１つの濃度値（上述した相対濃度値でもよい）および当該濃度値が代入される変数を少なくとも含む式を用いて、式の値を算出する。なお、評価部１０２ｄは、算出部１０２ｄ１で算出した式の値を評価結果として評価結果ファイル１０６ｅの所定の記憶領域に格納してもよい。
【００７０】
変換部１０２ｄ２は、算出部１０２ｄ１で算出した式の値を例えば上述した変換手法などで変換する。なお、評価部１０２ｄは、変換部１０２ｄ２で変換した後の値を評価結果として評価結果ファイル１０６ｅの所定の記憶領域に格納してもよい。また、変換部１０２ｄ２は、濃度データに含まれている濃度値又は相対濃度値を、例えば上述した変換手法などで変換してもよい。
【００７１】
生成部１０２ｄ３は、モニタ等の表示装置又は紙等の物理媒体に視認可能に示される所定の物差し上における所定の目印の位置に関する位置情報を、算出部１０２ｄ１で算出した式の値又は変換部１０２ｄ２で変換した後の値（濃度値若しくは相対濃度値又はこれらの変換後の値でもよい）を用いて生成する。なお、評価部１０２ｄは、生成部１０２ｄ３で生成した位置情報を評価結果として評価結果ファイル１０６ｅの所定の記憶領域に格納してもよい。
【００７２】
分類部１０２ｄ４は、算出部１０２ｄ１で算出した式の値又は変換部１０２ｄ２で変換した後の値（濃度値若しくは相対濃度値又はこれらの変換後の値でもよい）を用いて、個体を、膵臓癌の予後の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類する。
【００７３】
結果出力部１０２ｅは、制御部１０２の各処理部での処理結果（評価部１０２ｄで得られた評価結果を含む）等を出力装置１１４に出力する。
【００７４】
送信部１０２ｆは、個体の濃度データの送信元のクライアント装置２００に対して評価結果を送信したり、データベース装置４００に対して、評価装置１００で作成した式や評価結果を送信したりする。なお、送信部１０２ｆは、評価に用いられるデータの送信元のクライアント装置２００とは異なるクライアント装置２００に対して評価結果を送信してもよい。
【００７５】
つぎに、本システムのクライアント装置２００の構成について図１２を参照して説明する。図１２は、本システムのクライアント装置２００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００７６】
クライアント装置２００は、制御部２１０とＲＯＭ２２０とＨＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ）２３０とＲＡＭ２４０と入力装置２５０と出力装置２６０と入出力ＩＦ２７０と通信ＩＦ２８０とで構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。クライアント装置２００は、プリンタ・モニタ・イメージスキャナ等の周辺装置を必要に応じて接続した情報処理装置（例えば、既知のパーソナルコンピュータ・ワークステーション・家庭用ゲーム装置・インターネットＴＶ・ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）端末・携帯端末・移動体通信端末・ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等の情報処理端末など）を基にしたものであってもよい。
【００７７】
入力装置２５０はキーボードやマウスやマイク等である。なお、後述するモニタ２６１もマウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。出力装置２６０は、通信ＩＦ２８０を介して受信した情報を出力する出力手段であり、モニタ（家庭用テレビを含む）２６１およびプリンタ２６２を含む。この他、出力装置２６０にスピーカ等を設けてもよい。入出力ＩＦ２７０は入力装置２５０や出力装置２６０に接続する。
【００７８】
通信ＩＦ２８０は、クライアント装置２００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）とを通信可能に接続する。換言すると、クライアント装置２００は、モデムやＴＡ（Ｔｅｒｍｉｎａｌ  Ａｄａｐｔｅｒ）やルータなどの通信装置および電話回線を介して、または専用線を介してネットワーク３００に接続される。これにより、クライアント装置２００は、所定の通信規約に従って評価装置１００にアクセスすることができる。
【００７９】
制御部２１０は、受信部２１１および送信部２１２を備えている。受信部２１１は、通信ＩＦ２８０を介して、評価装置１００から送信された評価結果などの各種情報を受信する。送信部２１２は、通信ＩＦ２８０を介して、個体の濃度データなどの各種情報を評価装置１００へ送信する。
【００８０】
制御部２１０は、当該制御部で行う処理の全部または任意の一部を、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解釈して実行するプログラムで実現してもよい。ＲＯＭ２２０またはＨＤ２３０には、ＯＳと協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。当該コンピュータプログラムは、ＲＡＭ２４０にロードされることで実行され、ＣＰＵと協働して制御部２１０を構成する。また、当該コンピュータプログラムは、クライアント装置２００と任意のネットワークを介して接続されるアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、クライアント装置２００は、必要に応じてその全部または一部をダウンロードしてもよい。また、制御部２１０で行う処理の全部または任意の一部を、ワイヤードロジック等によるハードウェアで実現してもよい。
【００８１】
ここで、制御部２１０は、評価装置１００に備えられている評価部１０２ｄが有する機能と同様の機能を有する評価部２１０ａ（算出部２１０ａ１、変換部２１０ａ２、生成部２１０ａ３、及び分類部２１０ａ４を含む）を備えていてもよい。そして、制御部２１０に評価部２１０ａが備えられている場合には、評価部２１０ａは、評価装置１００から送信された評価結果に含まれている情報に応じて、変換部２１０ａ２で式の値（濃度値又は相対濃度値でもよい）を変換したり、生成部２１０ａ３で式の値又は変換後の値（濃度値若しくは相対濃度値又はこれらの変換後の値でもよい）に対応する位置情報を生成したり、分類部２１０ａ４で式の値又は変換後の値（濃度値若しくは相対濃度値又はこれらの変換後の値でもよい）を用いて個体を複数の区分のうちのどれか１つに分類したりしてもよい。
【００８２】
つぎに、本システムのネットワーク３００について図３、図４を参照して説明する。ネットワーク３００は、評価装置１００とクライアント装置２００とデータベース装置４００とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやイントラネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）（有線／無線の双方を含む）等である。なお、ネットワーク３００は、ＶＡＮ（Ｖａｌｕｅ−Ａｄｄｅｄ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）や、パソコン通信網や、公衆電話網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、ＣＡＴＶ（Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ  Ａｎｔｅｎｎａ  ＴｅｌｅＶｉｓｉｏｎ）網や、携帯回線交換網または携帯パケット交換網（ＩＭＴ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）２０００方式、ＧＳＭ（登録商標）（Ｇｌｏｂａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）方式またはＰＤＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｅｌｌｕｌａｒ）／ＰＤＣ−Ｐ方式等を含む）や、無線呼出網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の局所無線網や、ＰＨＳ網や、衛星通信網（ＣＳ（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ）、ＢＳ（Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ）またはＩＳＤＢ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ）等を含む）等でもよい。
【００８３】
つぎに、本システムのデータベース装置４００の構成について図１３を参照して説明する。図１３は、本システムのデータベース装置４００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００８４】
データベース装置４００は、評価装置１００または当該データベース装置で式を作成する際に用いる指標状態情報や、評価装置１００で作成した式、評価装置１００での評価結果などを格納する機能を有する。図１３に示すように、データベース装置４００は、当該データベース装置を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部４０２と、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回路を介して当該データベース装置をネットワーク３００に通信可能に接続する通信インターフェース部４０４と、各種のデータベースやテーブルやファイル（例えばＷｅｂページ用ファイル）などを格納する記憶部４０６と、入力装置４１２や出力装置４１４に接続する入出力インターフェース部４０８と、で構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
【００８５】
記憶部４０６は、ストレージ手段であり、例えば、ＲＡＭ・ＲＯＭ等のメモリ装置や、ハードディスクのような固定ディスク装置や、フレキシブルディスクや、光ディスク等を用いることができる。記憶部４０６には、各種処理に用いる各種プログラム等を格納する。通信インターフェース部４０４は、データベース装置４００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信を媒介する。すなわち、通信インターフェース部４０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。入出力インターフェース部４０８は、入力装置４１２や出力装置４１４に接続する。ここで、出力装置４１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる。また、入力装置４１２には、キーボードやマウスやマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。
【００８６】
制御部４０２は、ＯＳ等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。制御部４０２は、図示の如く、大別して、送信部４０２ａと受信部４０２ｂを備えている。送信部４０２ａは、指標状態情報や式などの各種情報を、評価装置１００へ送信する。受信部４０２ｂは、評価装置１００から送信された、式や評価結果などの各種情報を受信する。
【００８７】
なお、本説明では、評価装置１００が、濃度データの受信から、式の値の算出、個体の区分への分類、そして評価結果の送信までを実行し、クライアント装置２００が評価結果の受信を実行するケースを例として挙げたが、クライアント装置２００に評価部２１０ａが備えられている場合は、評価装置１００は式の値の算出を実行すれば十分であり、例えば式の値の変換、位置情報の生成、及び、個体の区分への分類などは、評価装置１００とクライアント装置２００とで適宜分担して実行してもよい。
例えば、クライアント装置２００は、評価装置１００から式の値を受信した場合には、評価部２１０ａは、変換部２１０ａ２で式の値を変換したり、生成部２１０ａ３で式の値又は変換後の値に対応する位置情報を生成したり、分類部２１０ａ４で式の値又は変換後の値を用いて個体を複数の区分のうちのどれか１つに分類したりしてもよい。
また、クライアント装置２００は、評価装置１００から変換後の値を受信した場合には、評価部２１０ａは、生成部２１０ａ３で変換後の値に対応する位置情報を生成したり、分類部２１０ａ４で変換後の値を用いて個体を複数の区分のうちのどれか１つに分類したりしてもよい。
また、クライアント装置２００は、評価装置１００から式の値又は変換後の値と位置情報とを受信した場合には、評価部２１０ａは、分類部２１０ａ４で式の値又は変換後の値を用いて個体を複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。
【００８８】
［２−３．他の実施形態］
本発明にかかる評価装置、評価方法、評価プログラム、評価システム、および端末装置は、上述した第２実施形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。
【００８９】
また、第２実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【００９０】
このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００９１】
また、評価装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【００９２】
例えば、評価装置１００が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、情報処理装置に本発明にかかる評価方法を実行させるためのプログラム化された命令を含む一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて評価装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶部１０６などには、ＯＳと協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
【００９３】
また、このコンピュータプログラムは評価装置１００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【００９４】
また、本発明にかかる評価プログラムを、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリ、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）カード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）（登録商標）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。
【００９５】
また、「プログラム」とは、任意の言語または記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードまたはバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳに代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成および読み取り手順ならびに読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【００９６】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および、ウェブページ用ファイル等を格納する。
【００９７】
また、評価装置１００は、既知のパーソナルコンピュータまたはワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、任意の周辺装置が接続された当該情報処理装置として構成してもよい。また、評価装置１００は、当該情報処理装置に本発明の評価方法を実現させるソフトウェア（プログラムまたはデータ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【００９８】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じてまたは機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。
【実施例１】
【００９９】
膵臓の管状腺癌の切除手術を受けた患者１３０例の病理組織切片を用いて、前述のアミノ酸分析法（Ａ）により２６種類の組織内代謝物（組織内アミノ酸：ＥｔＯＨＮＨ２，Ｇｌｙ，Ａｌａ，ＧＡＢＡ，Ｓｅｒ，Ｐｒｏ，Ｖａｌ，Ｔｈｒ，Ｔａｕ，ＨｙＰｒｏ，Ｉｌｅ，Ｌｅｕ，Ａｓｎ，Ｏｒｎ，Ａｓｐ，Ｇｌｎ，Ｌｙｓ，Ｇｌｕ，Ｍｅｔ，Ｈｉｓ，ＨｙＬｙｓ，Ｐｈｅ，Ａｒｇ，Ｃｉｔ，Ｔｙｒ，Ｔｒｐ）の濃度値（ｐｍｏｌ／ｍｇ  ｔｉｓｓｕｅ）を測定した。また、切除手術後の生存期間を観察した。
【０１００】
全患者についての２６種類の代謝物の濃度値と生存期間データを用いて、ワイブル回帰、Ｃｏｘ回帰およびｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、各代謝物単独の予後予測能を評価した。
【０１０１】
ワイブル回帰およびＣｏｘ回帰の場合は、各代謝物単独の濃度値でモデルを推定し、モデル全体のｐ値を算出した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析の場合は、各代謝物単独の濃度値により２群に判別し、この２群間の生存曲線の違いをログランク検定で検定した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。
【０１０２】
図１４から図１６に、それぞれの解析で予後予測能があると判断された代謝物とｐ値を示した。
【実施例２】
【０１０３】
実施例１で測定した２６種類の代謝物の濃度値から、各代謝物の相対濃度値（＝「各代謝物の濃度値」／「２６種類の代謝物の濃度値の総和」）を算出した。
【０１０４】
全患者についての２６種類の代謝物の相対濃度値と生存期間データを用いて、ワイブル回帰、Ｃｏｘ回帰およびｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、各代謝物単独の予後予測能を評価した。
【０１０５】
ワイブル回帰およびＣｏｘ回帰の場合は、各代謝物単独の相対濃度値でモデルを推定し、モデル全体のｐ値を算出した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析の場合は、各代謝物単独の相対濃度値により２群に判別し、この２群間の生存曲線の違いをログランク検定で検定した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。
【０１０６】
図１７から図１９に、それぞれの解析で予後予測能があると判断された代謝物とｐ値を示した。
【実施例３】
【０１０７】
実施例１で測定した２６種類の代謝物の濃度値と生存期間データを用いて、ワイブル回帰、Ｃｏｘ回帰およびｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、各代謝物２種の組み合わせの予後予測能を評価した。
【０１０８】
ワイブル回帰およびＣｏｘ回帰の場合は、各代謝物２種の組み合わせの濃度値でモデルを推定し、モデル全体のｐ値を算出した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析の場合は、各代謝物２種の組み合わせの濃度値により２群に判別し、この２群間の生存曲線の違いをログランク検定で検定した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。
【０１０９】
図２０から図２２に、それぞれの解析で予後予測能があると判断された代謝物２種の組み合わせとｐ値を示した。
【実施例４】
【０１１０】
実施例２で算出した２６種類の代謝物の相対濃度値と生存期間データを用いて、ワイブル回帰、Ｃｏｘ回帰およびｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、各代謝物２種の組み合わせの予後予測能を評価した。
【０１１１】
ワイブル回帰およびＣｏｘ回帰の場合は、各代謝物２種の組み合わせの相対濃度値でモデルを推定し、モデル全体のｐ値を算出した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析の場合は、各代謝物２種の組み合わせの相対濃度値により２群に判別し、この２群間の生存曲線の違いをログランク検定で検定した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。
【０１１２】
図２３から図２５に、それぞれの解析で予後予測能があると判断された代謝物２種の組み合わせとｐ値を示した。
【実施例５】
【０１１３】
実施例１で測定した２６種類の代謝物の濃度値と生存期間データを用いて、ワイブル回帰、Ｃｏｘ回帰およびｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、各代謝物３種の組み合わせの予後予測能を評価した。
【０１１４】
ワイブル回帰およびＣｏｘ回帰の場合は、各代謝物３種の組み合わせの濃度値でモデルを推定し、モデル全体のｐ値を算出した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析の場合は、各代謝物３種の組み合わせの濃度値により２群に判別し、この２群間の生存曲線の違いをログランク検定で検定した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。
【０１１５】
図２６から図２８に、それぞれの解析で予後予測能があると判断された代謝物３種の組み合わせのうち、ｐ値の小さい順に２００の組み合わせを示した。
【実施例６】
【０１１６】
実施例２で算出した２６種類の代謝物の相対濃度値と生存期間データを用いて、ワイブル回帰、Ｃｏｘ回帰およびｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、各代謝物３種の組み合わせの予後予測能を評価した。
【０１１７】
ワイブル回帰およびＣｏｘ回帰の場合は、各代謝物３種の組み合わせの相対濃度値でモデルを推定し、モデル全体のｐ値を算出した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析の場合は、各代謝物３種の組み合わせの相対濃度値により２群に判別し、この２群間の生存曲線の違いをログランク検定で検定した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。
【０１１８】
図２９から図３１に、それぞれの解析で予後予測能があると判断された代謝物３種の組み合わせのうち、ｐ値の小さい順に２００の組み合わせを示した。
【実施例７】
【０１１９】
実施例１で測定した２６種類の代謝物の濃度値と生存期間データを用いて、ワイブル回帰、Ｃｏｘ回帰およびｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、各代謝物４種の組み合わせの予後予測能を評価した。
【０１２０】
ワイブル回帰およびＣｏｘ回帰の場合は、各代謝物４種の組み合わせの濃度値でモデルを推定し、モデル全体のｐ値を算出した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析の場合は、各代謝物４種の組み合わせの濃度値により２群に判別し、この２群間の生存曲線の違いをログランク検定で検定した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。
【０１２１】
図３２から図３４に、それぞれの解析で予後予測能があると判断された代謝物４種の組み合わせのうち、ｐ値の小さい順に２００の組み合わせを示した。
【実施例８】
【０１２２】
実施例２で算出した２６種類の代謝物の相対濃度値と生存期間データを用いて、ワイブル回帰、Ｃｏｘ回帰およびｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により、各代謝物４種の組み合わせの予後予測能を評価した。
【０１２３】
ワイブル回帰およびＣｏｘ回帰の場合は、各代謝物４種の組み合わせの相対濃度値でモデルを推定し、モデル全体のｐ値を算出した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析の場合は、各代謝物４種の組み合わせの相対濃度値により２群に判別し、この２群間の生存曲線の違いをログランク検定で検定した。そして、ｐ値が０．０５より小さい場合に、予後予測能があると判断した。
【０１２４】
図３５から図３７に、それぞれの解析で予後予測能があると判断された代謝物４種の組み合わせのうち、ｐ値の小さい順に２００の組み合わせを示した。
【実施例９】
【０１２５】
実施例８において予後予測能があると判定された４つのアミノ酸の組み合わせ（ＧＡＢＡ，Ｐｒｏ，Ａｒｇ，Ｔｙｒ）を用いて、ｋ−ｍｅａｎｓクラスター解析により２群に判別した。そして、２群間の生存期間をカプランマイヤー法によって比較した。その結果、Ｇｒｏｕｐ２における生存期間が有意に長いことが確認された（図３８）。
【実施例１０】
【０１２６】
実施例１で測定した２６種類の代謝物の濃度値と実施例２で算出した２６種類の代謝物の相対濃度値を用いて、発癌過程および悪性化に伴い共通して変動するアミノ酸６個（Ｓｅｒ，Ｔｈｒ，Ａｓｎ，Ｇｌｎ，Ｈｉｓ，Ｔｒｐ）を抽出した（図３９）。なお、図３９において、ＩＰＭＡは膵管内乳頭粘液性腺腫（ｉｎｔｒａｄｕｃｔａｌ  ｐａｐｉｌｌａｒｙ−ｍｕｃｉｎｏｕｓ  ａｄｅｎｏｍａ）の略称であり、ＩＰＭＣは膵管内乳頭粘液性腺癌（ｉｎｔｒａｄｕｃｔａｌ  ｐａｐｉｌｌａｒｙ−ｍｕｃｉｎｏｕｓ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ）の略称であり、Ｔｕｂ１は高分化型管状腺癌（ｗｅｌｌ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄ  ｔｕｂｕｌａｒ  ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）の略称であり、Ｔｕｂ２は中分化型管状腺癌（ｍｏｄｅｒａｔｅｌｙ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄ  ｔｕｂｕｌａｒ  ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）の略称であり、Ｐｏｒは低分化腺癌（ｐｏｏｒｌｙ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄ  ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ）の略称であり、ＡＮＡは退形成癌（ａｎａｐｌａｓｔｉｃ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ）の略称である。これら６個のアミノ酸の組み合わせで、Ｃｏｘ比例ハザード分析を行った。この分析結果を基に中央値で２群に分け、カプランマイヤー法により解析を行った。その結果、２群間で予後が有意に異なることが明らかとなった（図４０）。また、前記６個のアミノ酸プロファイルおよび既存の各予後因子と、予後との関連性を、Ｃｏｘ比例ハザード分析により検討した。その結果、前記６個のアミノ酸プロファイルが、独立の予後因子であることが明らかとなった（図４１）。
【産業上の利用可能性】
【０１２７】
以上のように、本発明は、産業上の多くの分野、特に医薬品や食品、医療などの分野で広く実施することができ、特に、膵臓癌の予後予測を行うバイオインフォマティクス分野において極めて有用である。
【符号の説明】
【０１２８】
１００  評価装置
１０２  制御部
１０２ａ  受信部
１０２ｂ  指定部
１０２ｃ  式作成部
１０２ｄ  評価部
１０２ｄ１  算出部
１０２ｄ２  変換部
１０２ｄ３  生成部
１０２ｄ４  分類部
１０２ｅ  結果出力部
１０２ｆ  送信部
１０４  通信インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  濃度データファイル
１０６ｂ  指標状態情報ファイル
１０６ｃ  指定指標状態情報ファイル
１０６ｄ  式関連情報データベース
１０６ｄ１  式ファイル
１０６ｅ  評価結果ファイル
１０８  入出力インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
２００  クライアント装置（端末装置（情報通信端末装置））
３００  ネットワーク
４００  データベース装置
【図１】
2018100963.tif 000003
【図２】
2018100963.tif 000004
【図３】
2018100963.tif 000005
【図４】
2018100963.tif 000006
【図５】
2018100963.tif 000007
【図６】
2018100963.tif 000008
【図７】
2018100963.tif 000009
【図８】
2018100963.tif 000010
【図９】
2018100963.tif 000011
【図１０】
2018100963.tif 000012
【図１１】
2018100963.tif 000013
【図１２】
2018100963.tif 000014
【図１３】
2018100963.tif 000015
【図１４】
2018100963.tif 000016
【図１５】
2018100963.tif 000017
【図１６】
2018100963.tif 000018
【図１７】
2018100963.tif 000019
【図１８】
2018100963.tif 000020
【図１９】
2018100963.tif 000021
【図２０】
2018100963.tif 000022
【図２１】
2018100963.tif 000023
【図２２】
2018100963.tif 000024
【図２３Ａ】
2018100963.tif 000025
【図２３Ｂ】
2018100963.tif 000026
【図２３Ｃ】
2018100963.tif 000027
【図２４Ａ】
2018100963.tif 000028
【図２４Ｂ】
2018100963.tif 000029
【図２４Ｃ】
2018100963.tif 000030
【図２４Ｄ】
2018100963.tif 000031
【図２５Ａ】
2018100963.tif 000032
【図２５Ｂ】
2018100963.tif 000033
【図２６Ａ】
2018100963.tif 000034
【図２６Ｂ】
2018100963.tif 000035
【図２６Ｃ】
2018100963.tif 000036
【図２６Ｄ】
2018100963.tif 000037
【図２７Ａ】
2018100963.tif 000038
【図２７Ｂ】
2018100963.tif 000039
【図２７Ｃ】
2018100963.tif 000040
【図２７Ｄ】
2018100963.tif 000041
【図２８Ａ】
2018100963.tif 000042
【図２８Ｂ】
2018100963.tif 000043
【図２８Ｃ】
2018100963.tif 000044
【図２８Ｄ】
2018100963.tif 000045
【図２９Ａ】
2018100963.tif 000046
【図２９Ｂ】
2018100963.tif 000047
【図２９Ｃ】
2018100963.tif 000048
【図２９Ｄ】
2018100963.tif 000049
【図３０Ａ】
2018100963.tif 000050
【図３０Ｂ】
2018100963.tif 000051
【図３０Ｃ】
2018100963.tif 000052
【図３０Ｄ】
2018100963.tif 000053
【図３１Ａ】
2018100963.tif 000054
【図３１Ｂ】
2018100963.tif 000055
【図３１Ｃ】
2018100963.tif 000056
【図３１Ｄ】
2018100963.tif 000057
【図３２Ａ】
2018100963.tif 000058
【図３２Ｂ】
2018100963.tif 000059
【図３２Ｃ】
2018100963.tif 000060
【図３２Ｄ】
2018100963.tif 000061
【図３３Ａ】
2018100963.tif 000062
【図３３Ｂ】
2018100963.tif 000063
【図３３Ｃ】
2018100963.tif 000064
【図３３Ｄ】
2018100963.tif 000065
【図３４Ａ】
2018100963.tif 000066
【図３４Ｂ】
2018100963.tif 000067
【図３４Ｃ】
2018100963.tif 000068
【図３４Ｄ】
2018100963.tif 000069
【図３５Ａ】
2018100963.tif 000070
【図３５Ｂ】
2018100963.tif 000071
【図３５Ｃ】
2018100963.tif 000072
【図３５Ｄ】
2018100963.tif 000073
【図３６Ａ】
2018100963.tif 000074
【図３６Ｂ】
2018100963.tif 000075
【図３６Ｃ】
2018100963.tif 000076
【図３６Ｄ】
2018100963.tif 000077
【図３７Ａ】
2018100963.tif 000078
【図３７Ｂ】
2018100963.tif 000079
【図３７Ｃ】
2018100963.tif 000080
【図３７Ｄ】
2018100963.tif 000081
【図３８】
2018100963.tif 000082
【図３９】
2018100963.tif 000083
【図４０】
2018100963.tif 000084
【図４１】
2018100963.tif 000085