(57)【要約】代謝基質の利用率を評価するための装置および方法が記載される。１つの実施形態において、プロセッサに読み取り可能な媒体が、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商を示すデータを受け取るためのコードを含む。このプロセッサに読み取り可能な媒体がまた、このデータに基づいて、代謝パラメーターセットの各々の値を計算するためのコードを含む。この代謝パラメーターセットが、第１の代謝パラメーターおよび第２の代謝パラメーターを含む。この第１の代謝パラメーターの値は、上記被験体が第１のタイプの代謝基質または第２のタイプの代謝基質の酸化を生じやすい素因を有するかどうかを示し、そしてこの第２の代謝パラメーターの値が、この第１のタイプの代謝基質または第２のタイプ代謝基質のアベイラビリティーにおける変化に対する上記被験体の応答性を示す。
2007511330.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサに読み取り可能な媒体であって、以下：
被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商を示すデータを受け取るためのコード；および
該データに基づいて、複数の代謝パラメーターの各々の値を計算するためのコードであって、該複数の代謝パラメーターが、第１の代謝パラメーターおよび第２の代謝パラメーターを含み、該第１の代謝パラメーターの値が、該被験体が第１のタイプの代謝基質および第２のタイプの代謝基質のうちの１つが酸化しやすい素因を有するかどうかを示しており、該第２の代謝パラメーターの値が、該第１のタイプの代謝基質および該第２のタイプの代謝基質のうちの１つのアベイラビリティーにおける変化に対する該被験体の応答性を示している、プロセッサに読み取り可能な媒体。
【請求項２】
請求項１に記載のプロセッサに読み取り可能な媒体であって、前記データが、測定時間のセットにおける前記被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商を示す、プロセッサに読み取り可能な媒体。
【請求項３】
請求項１に記載のプロセッサに読み取り可能な媒体であって、前記第１の代謝パラメーターの値は、前記被験体が炭水化物および脂肪のうちの１つが酸化しやすい素因を有するかどうかを示す、プロセッサに読み取り可能な媒体。
【請求項４】
請求項１に記載のプロセッサに読み取り可能な媒体であって、前記第２の代謝パラメーターの値が、炭水化物および脂肪のうちの１つのアベイラビリティーにおける変化に対する前記被験体の応答性を示す、プロセッサに読み取り可能な媒体。
【請求項５】
請求項１に記載のプロセッサに読み取り可能な媒体であって、前記複数の代謝パラメーターの各々の値を計算するためのコードが、前記データについて回帰分析を行うためのコードを含む、プロセッサに読み取り可能な媒体。
【請求項６】
プロセッサに読み取り可能な媒体であって、以下：
被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商を示すデータを受け取るためのコード；および
該データに基づいて、該被験体についての代謝パラメーターの値を計算するためのコードであって、該代謝パラメーターの値は、該被験体が炭水化物の酸化および脂肪の酸化のうちの一つを生じやすい素因を有するかどうかを示している、コード
を含む、プロセッサに読み取り可能な媒体。
【請求項７】
請求項６に記載のプロセッサに読み取り可能な媒体であって、前記データが、第１の測定結果セットおよび第２の測定結果セットを含み、該第１の測定結果セットが、第１の測定時間おける前記被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商を示しており、該第２の測定結果セットが、第２の測定時間おける該被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商を示しており、該第１の測定時間は該第２の測定時間と異なる、プロセッサに読み取り可能な媒体。
【請求項８】
請求項６に記載のプロセッサに読み取り可能な媒体であって、前記代謝パラメーターの値を計算するためのコードが、前記データについて回帰分析を行うためのコードを含む、プロセッサに読み取り可能な媒体。
【請求項９】
請求項６に記載のプロセッサに読み取り可能な媒体であって、以下：
前記代謝パラメーターの値を基礎値と比較するためのコード
をさらに含む、プロセッサに読み取り可能な媒体。
【請求項１０】
請求項６に記載のプロセッサに読み取り可能な媒体であって、前記代謝パラメーターが、第１の代謝パラメーターであり、該プロセッサに読み取り可能な媒体は、以下：
前記データに基づいて、前記被験体についての第２の代謝パラメーターの値を計算するためのコードであって、該第２の代謝パラメーターの値が、炭水化物のアベイラビリティーにおける変化に対する該被験体の応答性を示している、コード
をさらに含む、プロセッサに読み取り可能な媒体。
【請求項１１】
請求項６に記載のプロセッサに読み取り可能な媒体であって、前記代謝パラメーターが、第１の代謝パラメーターであり、該プロセッサに読み取り可能な媒体は、以下：
前記データに基づいて、前記被験体についての第２の代謝パラメーターの値を計算するためのコードであって、該第２の代謝パラメーターの値が、脂肪のアベイラビリティーにおける変化に対する該被験体の応答性を示している、コード
をさらに含む、プロセッサに読み取り可能な媒体。
【請求項１２】
方法であって、以下：
被験体についての測定結果セットを受け取る工程であって、該測定結果セットが、該被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商を示している、工程；および
該測定結果セットに基づいて、複数の代謝パラメーターの各々の値を計算する工程であって、該複数の代謝パラメーターが、第１の代謝パラメーターおよび第２の代謝パラメーターを含み、該第１の代謝パラメーターの値は、該被験体が第２のタイプの代謝基質と比べて第１のタイプの代謝基質の酸化を生じやすい素因を有するかどうかを示しており、該第２の代謝パラメーターの値が、該第１のタイプの代謝基質のアベイラビリティーにおける変化に対する該被験体の応答性を示している、工程
を包含する、方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法であって、前記測定結果セットが、食後の前記被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商を示す、方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の方法であって、前記測定結果セットが、グルコース負荷試験に基づいて前記被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商を示す、方法。
【請求項１５】
請求項１２に記載の方法であって、前記測定結果セットが、測定時間のセットにおける前記被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商を示す、方法。
【請求項１６】
請求項１２に記載の方法であって、以下：
測定セットを前記被験体に適用して、前記測定結果セットを生成する工程
をさらに包含する、方法。
【請求項１７】
請求項１２に記載の方法であって、前記第１の代謝パラメーターの値は、前記被験体が炭水化物および脂肪のうちの１つの酸化を生じやすい素因を有するかどうかを示す、方法。
【請求項１８】
請求項１２に記載の方法であって、前記第２の代謝パラメーターの値が、炭水化物および脂肪のうちの１つのアベイラビリティーにおける変化に対する前記被験体の応答性を示す、方法。
【請求項１９】
請求項１２に記載の方法であって、前記複数の代謝パラメーターが、第３の代謝パラメーターを含み、該第３の代謝パラメーターの値が、前記第２のタイプの代謝基質のアベイラビリティーにおける変化に対する前記被験体の応答性を示している、方法。
【請求項２０】
請求項１２に記載の方法であって、前記複数の代謝パラメーターの各々の値を計算する工程が、前記測定結果セットについて最小二乗分析を行う工程を包含する、方法。
【請求項２１】
請求項１２に記載の方法であって、以下：
前記複数の代謝パラメーターの各々の値に基づいて、前記被験体の代謝障害を診断する工程
をさらに包含する、方法。
【請求項２２】
請求項１２に記載の方法であって、以下：
前記複数の代謝パラメーターの各々の値に基づいて、前記被験体のための治療を選択する工程
をさらに包含する、方法。
【請求項２３】
請求項１２に記載の方法であって、以下：
前記複数の代謝パラメーターの各々の値に基づいて、前記被験体を治療の臨床試験のために選択する工程
をさらに包含する、方法。
【請求項２４】
方法であって、以下：
測定セットを被験体に適用して、該被験体についての測定結果セットを生成する工程であって、該測定セットが、該被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商を評価するように構成されている、工程；ならびに
該測定結果セットに基づいて、該被験体が炭水化物の酸化および脂肪の酸化のうちの１つを生じやすい素因を有するかどうかを決定する工程
を包含する、方法。
【請求項２５】
請求項２４に記載の方法であって、前記測定セットが、一晩絶食後の前記被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商を測定するように構成される、方法。
【請求項２６】
請求項２４に記載の方法であって、前記測定セットが、第１の測定セットおよび第２の測定セットを含み、該第１の測定セットが、第１の測定時間おける前記被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商を測定するように構成され、該第２の測定セットが、第２の測定時間おける該被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商を測定するように構成され、該第１の測定時間が、該第２の測定時間とは異なる、方法。
【請求項２７】
請求項２４に記載の方法であって、前記被験体が素因を有するかどうかを決定する工程が、前記測定結果セットについて回帰分析を適用する工程を包含する、方法。
【請求項２８】
請求項２４に記載の方法であって、前記被験体が素因を有するかどうかを決定する工程は、以下：
前記測定結果セットに基づいて、該被験体の代謝パラメーターの値を計算する工程であって、該代謝パラメーターの値が、該被験体が該素因を有するかどうかを示している、工程；および
該代謝パラメーターの値を基礎値と比較する工程
を包含する、方法。
【請求項２９】
請求項２４に記載の方法であって、以下：
前記測定結果セットに基づいて、炭水化物のアベイラビリティーにおける変化に対する前記被験体の応答性を決定する工程
をさらに包含する、方法。
【請求項３０】
請求項２４に記載の方法であって、以下：
前記測定結果セットに基づいて、脂肪のアベイラビリティーにおける変化に対する前記被験体の応答性を決定する工程
をさらに包含する、方法。
【請求項３１】
請求項２４に記載の方法であって、以下：
前記被験体が前記素因を有するかどうかに基づいて、該被験体の代謝障害を診断する工程
をさらに包含する、方法。
【請求項３２】
請求項２４に記載の方法であって、以下：
前記被験体が前記素因を有するかどうかに基づいて、該被験体ための治療を選択する工程
をさらに包含する、方法。
【請求項３３】
請求項２４に記載の方法であって、以下：
前記被験体が前記素因を有するかどうかに基づいて、治療の臨床試験のために該被験体を選択する工程
をさらに包含する、方法。
【請求項３４】
方法であって、以下：
代謝障害を有する被験体についての代謝パラメーターの処理前の値を計算する工程であって、該代謝パラメーターの処理前の値は、該被験体が炭水化物の酸化および脂肪の酸化のうちの１つを生じやすい未処置の素因を有するかどうかを示している、工程；
治療を該被験体に適用する工程；
該被験体についての該代謝パラメーターの処理後の値を計算する工程であって、該代謝パラメーターの処理後の値は、該被験体が炭水化物の酸化および脂肪の酸化のうちの１つを生じやすい処置した素因を有するかどうかを示している、工程；ならびに
該代謝パラメーターの処理後の値を該代謝パラメーターの処理前の値と比較する工程
を包含する、方法。
【請求項３５】
請求項３４に記載の方法であって、前記代謝パラメーターの処理前の値を計算する工程が、該代謝パラメーターの処理前の値を、前記治療を受けていない被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商に基づいて計算する工程を包含する、方法。
【請求項３６】
請求項３４に記載の方法であって、前記代謝パラメーターの処理後の値を計算する工程が、該代謝パラメーターの処理後の値を、前記治療を適用した被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商に基づいて計算する工程を包含する、方法。
【請求項３７】
請求項３４に記載の方法であって、以下：
前記代謝パラメーターの処理後の値を前記代謝パラメーターの処理前の値と比較する工程に基づいて、前記代謝障害を処置するのに有効な治療を同定する工程
をさらに包含する、方法。
【請求項３８】
方法であって、以下：
代謝障害を有する被験体についての代謝パラメーターの処理前の値を計算する工程であって、該代謝パラメーターの処理前の値が、代謝基質のアベイラビリティーにおける変化に対する該被験体の未処置の応答性を示している、工程；
治療を該被験体に適用する工程；
該被験体についての代謝パラメーターの処理後の値を計算する工程であって、該代謝パラメーターの処理後の値が、該代謝基質のアベイラビリティーにおける変化に対する該被験体の処置した応答性を示している、工程；および
該代謝パラメーターの処理後の値を該代謝パラメーターの処理前の値と比較する工程
を包含する、方法。
【請求項３９】
請求項３８に記載の方法であって、前記代謝パラメーターの処理前の値を計算する工程が、前記治療を受けていない被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商に基づいて該代謝パラメーターの処理前の値を計算する工程を包含する、方法。
【請求項４０】
請求項３８に記載の方法であって、前記代謝パラメーターの処理後の値を計算する工程が、前記治療を適用した被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商に基づいて該代謝パラメーターの処理後の値を計算する工程を包含する、方法。
【請求項４１】
請求項３８に記載の方法であって、以下：
前記代謝パラメーターの処理後の値を前記代謝パラメーターの処理前の値と比較する工程に基づいて、前記代謝障害を処置するのに有効な治療を同定する工程
をさらに包含する、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、２００３年１１月１９日に出願された「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ａｓｓｅｓｓｉｎｇ  Ｓｕｂｓｔｒａｔｅ  Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｐａｔｉｅｎｔｓ」と題する、米国仮特許出願第６０／５２３，６４６号の利益を主張し、これらの開示は、本明細書中においてその全体が参考として援用される。
【０００２】
（発明の分野）
本発明の分野は、代謝基質の利用率に関する。たとえば、代謝基質の利用率を評価するための装置および方法が、記載される。  
【背景技術】
【０００３】
（発明の背景）
代謝基質の利用率は、ある障害の病態生理学における重要な要素であり得る。特に、代謝基質の利用率における欠陥は、ある代謝障害（たとえば、肥満症および糖尿病）に罹患している個体において観察されている。例えば、肥満の個体および糖尿病の個体は、コントロールの個体と比較して減少した基礎的な脂肪の酸化速度および減少した食後の炭水化物の酸化速度を有し得る。代謝基質の利用率における欠陥はまた、ある代謝障害を発症する危険のある個体において観察されている。例えば、前糖尿病の個体は、糖尿病の個体と同様の脂肪の酸化における欠陥を有し得、そしてこの観察は、脂肪の酸化における欠陥と糖尿病の進行とを関連付けるために使用されている。加えて、代謝基質の利用率における欠陥は、ある代謝障害から回復中の個体において観察されている。例えば、以前は肥満であった個体は、コントロールの個体と比較してより低い脂肪の酸化速度を有し得る。また、これらの以前は肥満であった個体は時々、コントロールの個体と比較して、さらなる脂肪摂取に応答するほど速くは脂肪の酸化を増加しない。
【０００４】
代謝基質の利用率は、代表的には、呼吸商の測定によって評価される。呼吸商は炭水化物の酸化および脂肪の酸化の相対速度を決定するのに有用であり得るが、呼吸商は、代表的には、炭水化物の酸化および脂肪の酸化の根本にある原因に関する情報を提供しない。特に、炭水化物の酸化および脂肪の酸化における差異が、炭水化物および脂肪のアベイラビリティーにおける差異に起因するか、または炭水化物の酸化または脂肪の酸化を生じやすい素因に起因するかどうかは、多くの場合、不明確である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本明細書中に記載される装置および方法を開発するために生じた必要性は、この背景に対抗するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（発明の要旨）
一実施形態において、プロセッサに読み取り可能な媒体は、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商を示すデータを受け取るためのコードを含む。例えば、このデータは、測定時間のセットにおける血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商を示し得る。上記プロセッサに読み取り可能な媒体はまた、上記データに基づいて、代謝パラメーターセットの各々の値を計算するためのコードを含む。例えば、この代謝パラメーターセットの各々の値を計算するためのコードは、上記データについて回帰分析を行うためのコードを含む。上記代謝パラメーターセットは、第１の代謝パラメーターおよび第２の代謝パラメーターを含む。この第１の代謝パラメーターの値は、被験体が第１のタイプの代謝基質の酸化または第２のタイプの代謝基質の酸化を生じやすい素因を有するかどうかを示す。例えば、上記第１の代謝パラメーターの値は、被験体が炭水化物の酸化または脂肪の酸化を生じやすい素因を有するかどうかを示し得る。上記第２の代謝パラメーターの値は、上記第１のタイプの代謝基質または上記第２のタイプの代謝基質のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を示す。例えば、この第２の代謝パラメーターの値は、炭水化物または脂肪のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を示し得る。
【０００７】
別の実施形態において、プロセッサに読み取り可能な媒体は、被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商を示すデータを受け取るためのコードを含む。このプロセッサに読み取り可能な媒体はまた、このデータに基づいて、被験体についての代謝パラメーターの値を計算するためのコードを含む。この代謝パラメーターの値は、被験体が炭水化物の酸化または脂肪の酸化を生じやすい素因を有するかどうかを示す。
【０００８】
別の実施形態において、方法は、被験体についての測定結果セットを受け取る工程を包含する。この測定結果セットは、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商を示している。この方法はまた、上記測定結果セットに基づいて、代謝パラメーターセットの各々の値を計算する工程を包含する。この代謝パラメーターセットは、第１の代謝パラメーターおよび第２の代謝パラメーターを含む。この第１の代謝パラメーターの値は、被験体が第２のタイプの代謝基質と比べて第１のタイプの代謝基質の酸化を生じやすい素因を有するかどうかを示し、そしてこの第２の代謝パラメーターの値は、上記第１のタイプの代謝基質のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を示す。
【０００９】
別の実施形態において、方法は、測定セットを被験体に適用して、被験体についての測定結果セットを生成する工程を包含する。この測定セットは、被験体の血糖値、血中遊離脂肪酸レベル、および呼吸商を評価するために構成されている。この方法はまた、上記測定結果セットに基づいて、被験体が炭水化物の酸化または脂肪の酸化を生じやすい素因を有するかどうかを決定する工程を包含する。
【００１０】
別の実施形態において、方法は、代謝障害を有する被験体についての代謝パラメーターの処理前の値（ｕｎｔｒｅａｔｅｄ  ｖａｌｕｅ）を計算する工程を包含する。この代謝パラメーターの処理前の値は、被験体が炭水化物の酸化または脂肪の酸化を生じやすい未処置の素因を有するかどうかを示している。この方法はまた、治療を被験体に適用する工程を包含する。上記方法はまた、被験体についての代謝パラメーターの処理後の値（ｔｒｅａｔｅｄ  ｖａｌｕｅ）を計算する工程を包含する。この代謝パラメーターの処理後の値は、被験体が炭水化物の酸化または脂肪の酸化を生じやすい処置した素因を有するかどうかを示している。上記方法は、上記代謝パラメーターの処理後の値と上記代謝パラメーターの処理前の値とを比較する工程をさらに包含する。
【００１１】
さらなる実施形態において、方法は、代謝障害を有する被験体についての代謝パラメーターの処理前の値を計算する工程を包含する。この代謝パラメーターの処理前の値は、代謝基質のアベイラビリティーにおける変化に対する、被験体の未処理の応答性を示している。この方法はまた、治療を被験体に応用する工程を包含する。上記方法はまた、被験体についての代謝パラメーターの処理後の値を計算する工程を包含する。この代謝パラメーターの処理後の値は、代謝基質のアベイラビリティーにおける変化に対する、被験体の処理した応答性を示している。上記方法は、上記代謝パラメーターの処理後の値と上記代謝パラメーターの処理前の値とを比較する工程をさらに包含する。
【００１２】
本発明の他の実施形態がまた、企図される。上述の要旨および以下の詳細な説明は、本発明を任意の特定の実施形態に限定することを意図するものではなく、本発明のいくつかの実施形態を説明することを単に意図する。また、本明細書中に記載されるいくつかの実施形態が、交換可能に相互に使用され得ることが企図される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
（詳細な説明）
（概要）
本発明の実施形態は、代謝基質の利用率に関する。例えば、代謝基質の利用率を評価するための装置および方法が、記載される。本発明の実施形態に従って、被験体の代謝基質の利用率は、代謝パラメーターセットの各々の値を計算することによって評価される。この代謝パラメーターセットは、第１のタイプの代謝基質または第２のタイプの代謝基質の酸化を生じやすい被験体の素因を特徴付ける第１の代謝パラメーターを含み得る。この代謝パラメーターセットはまた、第１のタイプの代謝基質のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を特徴付ける第２の代謝パラメーターを含み得る。上記代謝パラメーターセットは、第２のタイプの代謝基質のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を特徴付ける第３の代謝パラメーターをさらに含む。
【００１４】
有利なことに、本明細書中に記載される装置および方法は、代表的には、単純に呼吸商の測定に基づいただけでは同定され得ない代謝基質利用の特徴を同定するために使用され得る。例えば、本明細書中に記載される装置および方法は、第１のタイプの代謝基質および第２のタイプの代謝基質の酸化における差異の根底にある原因に関する情報を提供し得る。次いで、このような情報は、代謝基質の利用率が役割を果たす多数の適用に使用され得る。例えば、そのような情報は、代謝障害（例えば、肥満症および糖尿病）を処置するための治療を開発するために使用され得る。
【００１５】
（用語）
以下は、本明細書中に記載されるいくつかの用語の例を提供する。これらの例は、本明細書中において同様に拡張され得る。
【００１６】
本明細書中に使用される場合、単数の用語「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈が他に明確に指示されない限り、複数の対象物も含む。
【００１７】
本明細書中に使用される場合、用語「セット」とは、１つ以上の要素の集合をいう。セットの要素はまた、セットの一員としてもまた呼ばれ得る。セットの要素は、同じものかまたは別のものであり得る。いくつかの例において、セットの要素は、１つ以上の共通の特徴を共有し得る。
【００１８】
本明細書中に使用される場合、用語「代謝基質」とは、エネルギーを抽出し得る生物有機体からの栄養素をいう。代謝基質は、様々なタイプ（例えば、炭水化物、脂肪、およびタンパク質）として分類され得る。いくつかの例において、特定のタイプの代謝基質はまた、その特定のタイプの代謝基質の成分を表し得るか、またはその特定のタイプの代謝基質由来の生成物を表し得る。従って、例えば、炭水化物はまた、グルコースを表し得、そして脂肪はまた、脂肪酸を表し得る。
【００１９】
本明細書中に使用される場合、用語「代謝基質の利用率」とは、生物有機体が代謝基質からエネルギーを抽出し得、そして、そのエネルギーを生命維持のために使用し得ることを介する生物学的プロセスのセットをいう。代表的には、エネルギーは、１つ以上のタイプの代謝基質から抽出される。代謝基質の利用率は、例えば、代謝基質の消化、吸収、保存、可動化、および酸化に関連する生物学的プロセスに関与し得る。代謝基質の利用率はまた、例えば、代謝基質の酸化に基づいたエネルギー消費に関連する生物学的プロセスに関与し得る。
【００２０】
本明細書中に使用される場合、用語「代謝障害」とは、代謝基質の利用率における欠陥かまたは代謝基質の利用率に影響する欠陥をいう。代謝障害の例としては、肥満症および糖尿病が挙げられる。
【００２１】
本明細書中に使用される場合、用語「被験体」とは、測定または治療が提供され得る生物有機体をいう。生物有機体は、例えば、任意の温血動物（例えば、ヒト個体または非ヒト個体）であり得る。いくつかの例において、被験体は、代謝障害を有し得る。代謝障害を有する被験体は、例えば、代謝障害と診断されている被験体、代謝障害に関連する一連の徴候を示す被験体、または代謝障害が進行しているかもしくは代謝障害を発症する危険のある被験体を含み得る。
【００２２】
本明細書中に使用される場合、用語「呼吸商」とは、生物有機体によって生成される二酸化炭素と、その生物有機体によって消費される酸素の量との比をいう。生成された二酸化炭素の量および消費された酸素の量は、代表的には、酸化されている特定の代謝基質に依存する。例えば、１分子グルコースの酸化は、代表的には、次の関係に伴って生じる：６Ｏ２＋Ｃ６Ｈ１２Ｏ６＝＞６ＣＯ２＋６Ｈ２Ｏ＋３８ＡＴＰ。従って、グルコースが酸化されているときは、呼吸商は、代表的には１．０である。なぜなら、生成された二酸化炭素分子の数は、代表的には、消費された酸素分子の数と同じであるからである。呼吸商はまた、代表的には、他のタイプの炭水化物が酸化されるときも１．０である。呼吸商は、脂肪の酸化については代表的に０．７であり、そして、タンパク質の酸化については代表的に０．８である。炭水化物と、脂肪と、タンパク質の混合物について、呼吸商は、代表的には、０．７〜１の範囲内（例えば、０．８０〜０．８５）である。
【００２３】
本明細書中に使用される場合、用語「治療」とは、生物有機体に適用し得る刺激または摂動をいう。いくつかの例において、治療は、生物有機体に作用し得、その結果、その生物有機体は、その治療への応答を示し得る。生物有機体に適用し得る治療法としては、例えば、薬物、養生法、またはそれらの組み合わせが挙げられ得る。
【００２４】
本明細書中に使用される場合、用語「薬物」とは、既知の生物学的機構または未知の生物学的機構によって、生物有機体に作用し得る様々な複雑さの化合物をいい、これらの薬物は治療的に使用されるかまたは使用されない。薬物の例としては、研究対象または治療対象の代表的な低分子；天然に存在する因子（例えば、内分泌因子、傍分泌因子、もしくは自己分泌因子または任意のタイプの細胞受容体と相互作用する因子）；細胞内因子（例えば、細胞内シグナル経路の要素）；他の天然供給源から単離された因子；農薬；除草剤；および殺虫剤が挙げられる。薬物はまた、例えば、遺伝子治療において使用される物質（例えば、ＤＮＡおよびＲＮＡ）を含む。薬物はまた、例えば、食品サプリメントをさらに含む。また、抗体、ウイルス、細菌、ならびに細菌およびウイルスによって生成される生体活性因子（例えば、毒素）は、薬物とみなされ得る。薬物への応答は、例えば、１種以上のＲＮＡの転写速度または分解速度における薬物媒介性の変化、１つ以上のポリペプチドの転写プロセシングまたは転写後プロセシングの速度または程度における薬物媒介性の変化、１つ以上のタンパク質の分解の速度または程度における薬物媒介性の変化、１つ以上のタンパク質の作用または活性における薬物媒介性の阻害または刺激などの結果であり得る。いくつかの例において、薬物は、タンパク質との相互作用による薬物の効果を及ぼし得る。ある適用について、薬物はまた、例えば、薬物セットおよび賦形剤セットを含む、複数の薬物または複数の化合物を含む化合物を含み得る。
【００２５】
本明細書中に使用される場合、「養生法」は、既知の生物学的機構または未知の生物学的機構のいずれかによって、生物有機体に作用し得る行動プロトコルをいい、これらの養生法は、治療的に使用されるかまたは使用されない。養生法の例としては、食事プロトコル（例えば、短期間の絶食、長期間の絶食、１日あたり１食、１日あたり複数食、食事の前のカロリーの前付加（ｃａｌｏｒｉｃ  ｐｒｅｌｏａｄ）、体重の均衡（ｅｑｕｌｉｂｒｉｕｍ  ｗｅｉｇｈｔ）が確立するまでの自己摂食、種々の代謝基質化合物での食事制限）、身体活動、または運動プロトコル、あるいはこれらの組み合わせが挙げられる。
【００２６】
本明細書中に使用される場合、「測定」は、生物有機体の特徴を評価するために構成された試験をいう。いくつかの例において、測定は、測定結果を生成するために生物有機体に適用し得る実験または臨床試験をいう。測定は、生成される特定の測定結果に適切な多くの機能的技術、生化学的技術、および物理的技術のうちのいずれかの使用を適用し得る。測定結果は、例えば、濃度、レベル、速度、活性、または生物有機体の任意の他の特徴を示し得る。ある適用において、測定結果は、１つ以上の時間帯における値；時間間隔にわたる値における絶対的な増加または相対的な増加；時間間隔にわたる値における絶対的な減少または相対的な減少；平均値；最小値；最大値；最小値における時間；最大値における時間；所与の軸（例えば、時間）に沿って値がプロットされる場合の曲線より下の領域；所与の軸（例えば、時間）に沿って値がプロットされる場合の曲線より上の領域；所与の軸（例えば、時間）に沿って値がプロットされる場合の曲線に関連するパターンまたは傾向；値の変化の速度；値の変化の平均速度；値に関連する曲率；値が時間間隔にわたって別の値（例えば、基礎値）を上回るか、その値に到達するか、またはその値以下に下回るという多くの例；値と別の値（例えば、基礎値）との間の時間間隔にわたる最小の差異；正規化した値；拡大縮小された値；値に関連する統計的尺度；あるいは２つ以上の値の組み合わせ、総合表示（ａａｇｒｅｇａｔｅ  ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）、または関連性に基づく量を含み得る。
【００２７】
本明細書中に使用される場合、治療に関連して使用される用語「生物マーカー」とは、その治療への特有の応答と関連し得る特徴をいう。いくつかの例において、治療の生物マーカーは、治療に対する生物有機体の特有の応答を推測するかまたは予測するために、生物有機体について推定し得る特徴を呼び得る。生物マーカーは、治療に対する様々な応答の予測であり得る。例えば、生物マーカーは、治療の有効性、生物活性、安全性、または副作用の予測であり得る。
【００２８】
（コンピューターシステム）
図１は、本発明のいくつかの実施形態に従って操作され得るコンピューターシステム１００のシステムブロック図を例示する。このコンピューターシステム１００は、プロセッサ１０２、メインメモリ１０３、およびスタティックメモリ１０４を含み、これらは、バス１０６によって結合される。コンピューターシステム１００はまた、ビデオディスプレイ１０８（例えば、液晶ディスプレイ（「ＬＣＤ」）または陰極線管（「ＣＲＴ」）ディスプレイ）を含み、そのディスプレイ上にユーザーインターフェイスを表示し得る。コンピューターシステム１００は、英数字入力デバイス１１０（例えば、キーボード）、カーソル移動制御デバイス（例えば、マウス）、ディスクドライブユニット１１４、シグナル生成デバイス１１６（例えば、スピーカー）、およびネットワークインターフェイスデバイス１１８をさらに含む。このディスクドライブユニット１１４は、本発明のいくつかの実施形態に従って処理することを実施するソフトウェアコードを保存するプロセッサに読み取り可能な媒体１１５を含む。ソフトウェアコード１２０、またはそれらの部分はまた、メインメモリ１０３、プロセッサ１０２、または両方の内に常駐し得る。ある適用について、ソフトウェアコード１２０は、ネットワークインターフェイスデバイス１１８を介して転送され得るかまたは受信され得る。
【００２９】
（代謝基質の利用率を評価するための方法論）
本発明のいくつかの実施形態に従って、代謝基質の利用率は、代謝基質の血中濃度（例えば、代謝基質の血液濃度）を代謝基質の酸化速度に定量的に関連づける方法論を使用して評価し得る。代謝基質の酸化速度は、絶対項（例えば、ｍｇ／分の単位での特定のタイプの代謝基質の酸化速度）で表され得るか、または相対項（ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｔｅｒｍ）（例えば、特定のタイプの代謝基質の酸化に関連するエネルギー消費の合計の割合）で表され得る。方法論は、炭水化物および脂肪のアベイラビリティー、ならびに代謝パラメーターセットに基づく炭水化物の酸化と脂肪の酸化の間の競合作用の数学的な表現に関連し得る。代謝パラメーターセットは、炭水化物または脂肪の酸化を生じやすい被験体の素因を特徴付ける第１の代謝パラメーターを含み得る。代謝パラメーターセットはまた、炭水化物のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を特徴付ける第２の代謝パラメーターを含み得る。代謝パラメーターセットは、脂肪のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を特徴付ける第３の代謝パラメーターをさらに含み得る。
【００３０】
炭水化物および脂肪のアベイラビリティーの影響、ならびに被験体の素因および応答性を理解するために、以下の式が、炭水化物の酸化と脂肪の酸化の間の競合作用を特徴付けるために使用され得る：
【００３１】
【数１】
2007511330.tif 000003
Ｇは、正規化した血漿グルコース濃度（例えば、血漿グルコース濃度／５ｍＭ）を表し、Ｆは、正規化した血漿遊離脂肪酸濃度（例えば、血漿遊離脂肪酸濃度／５００μＭ）を表し、ｓｇは、炭水化物のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を特徴付ける代謝パラメーターを表し、ｓｆは、脂肪のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を特徴付ける代謝パラメーターを表し、そして、ｗは、炭水化物または脂肪の酸化を生じやすい、被験体の素因または相対的選好を特徴付ける代謝パラメーターを表す（１／２の因子は、便宜上含まれる）。いくつかの例において、代謝パラメーターｓｇおよびｓｆは、炭水化物の酸化および脂肪の酸化についての感度パラメーターに、それぞれ対応し得、そして、代謝パラメーターｗは、炭水化物の酸化または脂肪の酸化を生じやすい遺伝性素因を特徴付ける重み（ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ）パラメーターに対応し得る。
【００３２】
ある状況について、脳が主に炭水化物を酸化し、そして式１および式２が、残存する組織における炭水化物の酸化と脂肪の酸化との間の競合作用を説明するために使用され得ることが考えられ得る。Ｂが脳によるエネルギー消費の合計の割合（例えば、静止状態下でおよそ０．１５）を表す場合、以下の式が導かれ得る（付録参照のこと）。
【００３３】
【数２】
2007511330.tif 000004
ＲＱは、呼吸商
【００３４】
【数３】
2007511330.tif 000005
を表す。式３は、正規化した血漿グルコース濃度、正規化した血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商に基づいて代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を計算するために回帰分析（例えば、最小二乗分析）の適用を許容する形態である。
【００３５】
図２は、本発明の実施形態に従って代謝基質の利用率を評価するためのフローチャートを例示する。工程２００において、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商を示すデータを受け取る。例示された実施形態において、このデータは、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商の測定結果セットを含み、そして測定セットが、この測定結果セットを生成するために被験体に適用され得る。この測定セットは、生成される測定結果セットに適切な多くの機能的技術、生化学的技術、物理的技術のうちのいずれかを使用して適用され得る。いくつかの例において、測定セットは、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商を測定するように構成された臨床試験セットを含み得る。例えば、この臨床試験セットは、血漿グルコース濃度および血漿遊離脂肪酸濃度を測定するために被験体から取り出された血液サンプルの生化学的分析を含み得る。臨床試験セットはまた、呼吸所を測定するために被験体の呼吸ガスの間接的な熱量測定分析を含み得る。
【００３６】
いくつかの実施形態において、測定セットは、様々な測定時間において適用される測定を含み得る。従って、例えば、測定セットは、第１の測定セットおよび第２の測定セットを含み得る。この第１の測定セットは、第１の測定時間における血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商の第１の測定結果セットを生成するために、第２の測定時間において適用され得る。上記第２の測定セットは、第２の測定時間における血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商の第２の測定結果セットを生成するために、第１の測定時間において適用され得る。この例において、第１の測定時間は、第２の測定時間とは異なる。回帰分析の適用を可能にするためには、血漿グルコース濃度と、血漿遊離脂肪酸濃度と、呼吸商とのうちの１つ以上が、様々な測定時間の間で変化を受けることが望ましい。このことに関して、測定セットは、食後に適用される測定を含み得る。なぜなら、血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商の値は、食後にかなり変化し得るからである。従って、例えば、測定セットは、食事試験（例えば、ＯＧＴＴ）に基づいて適用される測定を含み得る。
【００３７】
工程２０２において、代謝パラメーターセットの各々の値は、データに基づいて被験体について計算される。例示された実施形態において、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の各々の値は、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商の測定結果セットに基づいて、被験体について計算される。特に、正規化した血漿グルコース濃度、および正規化した血漿遊離脂肪酸濃度は、測定結果セットに基づいて計算される。次に、回帰分析（例えば、最小二乗分析）は、正規化した血漿グルコース濃度、正規化した血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商に基づいて、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を計算するために行われる。いくつかの例において、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値は、測定結果セットに対するフィッティング式３に基づいて代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の（例えば、最小二乗法において）「最適化された」値に相当し得る。
【００３８】
有利なことに、例示された実施形態は、代表的には、呼吸商の測定に単に基づいては同定され得ない代謝基質の利用率の特徴を同定するために使用され得る。特に、代謝パラメーターｓｇの値は、炭水化物のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を示し、代謝パラメーターｓｆの値は、脂肪のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を示し、そして代謝パラメーターｗの値は、炭水化物または脂肪の酸化を生じやすい被験体の素因を示す。このような様式において、例示された実施形態は、炭水化物の酸化および脂肪の酸化における差異の根底にある原因に関する情報を提供し得る。
【００３９】
（方法論の適用）
本明細書中に記載される方法論は、代謝基質の利用率が役割を果たす多数の適用において使用され得る。例えば、方法論は、代謝障害（例えば、肥満症または糖尿病）を処置する治療を開発するために使用され得る。治療を発見する過程の間に、候補となる治療が代謝基質の利用率に直接的に影響するかまたは間接的に影響するかどうかを決定するために、方法論が、この候補となる治療を評価するために使用され得る。特に、方法論は、代謝基質の利用率における変化がどの程度、代謝基質のアベイラビリティーにおける変化、炭水化物の酸化もしくは脂肪の酸化を生じやすい素因における変化、炭水化物もしくは脂肪のアベイラビリティーに対する応答における変化、またはそれらの組み合わせに起因するかに基づいて決定するために使用され得る。例えば、炭水化物の酸化と脂肪の酸化との間の収支が移り変わることによって「スイッチ（ｓｗｉｔｃｈ）」として作用する、候補となる治療を同定することが望ましくあり得る。方法論は、候補となる治療が代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値に影響するかどうかの決定に基づいて「スイッチ」として、候補となる治療を同定するために使用され得る。
【００４０】
代謝障害を処置する治療の開発に続いて、方法論は、代謝障害を処置する治療を実施するために使用され得る。この治療の実施過程において、方法論が治療を評価するために使用され得、治療が代謝基質の利用率に直接的に影響するかまたは間接的に影響するかどうかを決定する。特に、方法論は、治療に基づく代謝基質の利用率における変化がどの程度、代謝基質のアベイラビリティーにおける変化、炭水化物の酸化もしくは脂肪の酸化を生じやすい素因における変化、炭水化物もしくは脂肪のアベイラビリティーに対する応答における変化、またはそれらの組み合わせに起因するかを決定するために使用され得る。例えば、いかによく被験体が治療に対して応答するかを決定するために、治療を実施する過程の間に、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の各々の値が、この被験体について計算され得る。
【００４１】
図３は、本発明の実施形態に従って、治療を評価することのフローチャートを例示する。工程３００において、代謝パラメーターのセットの処理前の値は、代謝障害を有する被験体について計算される。代表的には、この代謝パラメーターセットは、治療を受けていない被験体の状態に関連する。例示された実施形態において、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の各々の処理前の値は、治療を適用する前に、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商の測定結果セットに基づいて、この被験体について計算される。
【００４２】
工程３０２において、治療が被験体へ適用される。治療は、多くの技術（例えば、経口的適用、吸入を介する適用、静脈内適用、またはそれらの組み合わせ）のうちのいずれかを使用して、適用され得る。代表的には、治療の治療的有効量が、被験体へ適用される。治療的有効量が、多くの薬理学的技術のうちのいずれかを使用して決定され得る。
【００４３】
工程３０４において、代謝パラメーターセットの処理後の値が、被験体について計算される。代表的には、代謝パラメーターセットの処理後の値は、治療に基づいた被験体の状態に関連する。例示された実施形態において、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の各々の処理後の値は、治療を適用した後に、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商の測定結果セットに基づいて、この被験体について計算される。
【００４４】
工程３０６において、代謝パラメーターセットの処理後の値は、代謝パラメーターセットの処理前の値と比較される。例示された実施形態において、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の処理後の値は、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の処理前の値と比較される。代表的には、治療の有効性は、（もしあれば）代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の処理後の値と代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の処理前の値との間の差異に基づいて、決定され得る。従って、例えば、代謝パラメーターｗの処理後の値と代謝パラメーターｗの処理前の値との間の差異に基づいて、治療が、炭水化物の酸化と脂肪の酸化との間の収支の移り変わりに関して有効であると決定され得る。別の例として、代謝パラメーターｓｇの処理後の値と代謝パラメーターｓｇの処理前の値との間の差異に基づいて、治療が、炭水化物のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を変化させることに関して有効であると決定され得る。さらなる例として、代謝パラメーターｓｆの処理後の値と代謝パラメーターｓｆの処理前の値との間の差異に基づいて、治療が、脂肪のアベイラビリティーにおける変化に対する被験体の応答性を変化させることに関して有効であると決定され得る。
【００４５】
別の例として、方法論は、代謝障害（例えば、肥満症または糖尿病）の診断のために使用され得る。特に、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の各々の値は、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商の測定結果に基づいて、被験体について計算され得る。次に、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の計算値は、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の基準値と比較され得る。代表的には、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の基準値は、代謝障害を欠く状態（例えば、健康状態または標準状態）と関連する。例えば、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の基準値は、それぞれ約１であり得る。代謝障害は、（もしあれば）代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の計算値と代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の基準値との間の差異に基づいて、診断され得る。従って、例えば、代謝パラメーターｗの計算値と代謝パラメーターｗの基準値との間の差異に基づいて、被験体は、炭水化物の酸化と脂肪の酸化との間に不均衡を有すると診断され得る。別の例として、代謝パラメーターｓｇの計算値と代謝パラメーターｓｇの基準値との間の差異に基づいて、被験体は、炭水化物のアベイラビリティーにおける変化に対して反応不足または過剰反応であると診断され得る。さらなる例として、代謝パラメーターｓｆの計算値と代謝パラメーターｓｆの基準値との間の差異に基づいて、被験体は、脂肪のアベイラビリティーにおける変化に対して反応不足または過剰反応であると診断され得る。方法論が医師の職場または診療所で実施される診断試験として使用され得ることが企図される。
【００４６】
別の例として、方法論は、代謝障害（例えば、肥満症または糖尿病）を処置するための治療の有効性を予測するために使用され得る。特に、１つ以上の代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）は、治療の生物マーカーとして供し得る。代表的には、相関分析が、１以上の代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）が治療に対する特有の応答（例えば、治療の有効性）と相関するかどうかを決定するために実施される。例えば、代謝パラメーターｗの比較的大きな値が治療のより良い有効性と相関することの決定に基づいて、代謝パラメーターｗは、治療の生物マーカーとして認められ得る。いくつかの例では、相関分析は、１つ以上の統計試験に基づいて実施され得る。相関を同定するために使用され得る統計試験としては、例えば、回帰分析および順位相関試験が挙げられ得る。特定の統計試験に従って、相関係数が決定され得、そして相関が、この相関係数が特定の範囲内にあるかまたは基準値を上回るかもしくは下回るかを決定することに基づいて、同定され得る。相関係数の例としては、適合度の統計の量ｒ２、決定係数、およびスピアマン順位相関係数ｒｓが挙げられる。
【００４７】
一旦、１つ以上の代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）が、治療の生物マーカーとして認められると、このような生物マーカーは、多数の適用において使用され得る。例えば、このような生物マーカーは、代謝障害を処置するための治療を開発するために使用され得る。特に、このような生物マーカーは、臨床試験の前に被験体に関する治療の有効度を予測するためにこの被験体について計算され得る。このような様式では、このような生物マーカーが、臨床試験のために被験体群を選択するための患者基準または除外基準として使用され得、その結果、この臨床試験は、治療に対して良く反応しそうな患者を標的にし得る。治療の開発の後に、このような生物マーカーは、代謝障害の処置のための治療を実施するために使用され得る。特に、このような生物マーカーは、被験体のための治療の有効度を予測するために、この被験体について計算され得る。このような様式では、このような生物マーカーは、治療に良く反応しそうな被験体を選択するために医師によって使用され得る。
【００４８】
別の例として、方法論は、代謝障害（例えば、肥満症または糖尿病）を有する被験体を分類するために使用され得る。特に、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の各々の値は、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商の測定結果セットに基づいて、その各被験体について計算され得る。代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値の可変性および被験体間の可変性は、被験体の様々なサブクラス（ｓｕｂｃｌａｓｓ）を同定するために使用され得る。例えば、１つの被験体のサブクラスは、代謝パラメーターｗの比較的大きな値を有し得る一方で、別の被験体のサブクラスは、代謝パラメーターｗの比較的小さな値を有し得る。被験体のこれらのサブクラスの同定は、被験体が、代謝障害の処置のための治療にいくらか反応し得ることを決定するために有用であり得る。また、被験体間の代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値の可変性は、代謝基質の利用率においてあり得る欠陥に関する洞察をもたらし得る。
【００４９】
別の例として、方法論は、後天性免疫不全症候群（「ＡＩＤＳ」）を処置するためのプロテアーゼインヒビターのような、治療法の副作用を評価するために使用され得る。特に、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の各々の処理後の値は、治療を適用した後に、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商に基づいて、この被験体について計算され得る。次に、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の処理後の値は、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の基準値と比較され得る。代表的には、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の基準値は、治療の副作用を欠く状態と関連する。例えば、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の基準値は、それぞれ約１であり得る。治療の副作用は、（もしあれば）代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の処理後の値と代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の基準値と間の差異に基づいて、同定され得る。従って、例えば、代謝パラメーターｗの処理後の値と代謝パラメーターｗの基準値との間の差異に基づいて、被験体は、治療の副作用を有すると決定され得る。
【００５０】
別の例として、方法論は、活動的な被験体（例えば、運動選手、消防士、および兵士）において改善された代謝能力を可能にする養生法を設計するために使用され得る。特に、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の各々の値は、被験体の血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商の測定結果セットに基づいて、この被験体について計算され得る。次に、養生法が、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値に基づいて、被験体のために設計され得る。従って、例えば、代謝パラメーターｗの値に基づいて、被験体が、炭水化物の酸化を生じやすい素因を有すると決定され得、そして養生法が、この被験体の素因に基づいて設計され得る（例えば、炭水化物を大きな割合で含む食事制限）。同様に、方法論は、体重減少を促進する養生法を設計するために使用され得る。また、方法論は、特定の障害（例えば、癌およびＡＩＤＳ）を有する被験体における代謝基質の利用率を評価するために使用され得る。例えば、方法論は、癌またはＡＩＤＳの消耗作用（ｗａｓｔｉｎｇ  ｅｆｆｅｃｔ）を防止し得る「救済（ｒｅｓｃｕｅ）」養生法を設計するために使用され得る。
【００５１】
さらなる例として、方法論は、代謝基質の利用率に関する洞察を得るためにコンピューターモデルを用いて使用され得る。例えば、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）のシミュレートした値は、生物学的プロセスが代謝障害と関連することに関する洞察を獲得し得る。別の例として、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）のシミュレートした値は、生物学的プロセスが代謝障害を処置するための治療に対する応答を調節することに関する洞察を獲得し得る。コンピューターモデルは、例えば、以下の参考文献：Ｐａｔｅｒｓｏｎら、米国特許第６，０７８，７３９号；Ｐａｔｅｒｓｏｎら、米国特許第６，０６９，６２９号；Ｐａｔｅｒｓｏｎら、米国特許第６，０５１，０２９号；ら、Ｔｈａｌｈａｍｍｅｒ−Ｒｅｙｅｒｏら、米国特許第５，９３０，１５４号；ＭｃＡｄａｍｓら、米国特許第５，９１４，８９１号；Ｆｉｎｋら、米国特許第５，８０８，９１８号；Ｆｉｎｋら、米国特許第５，６５７，２５５号；Ｐａｔｅｒｓｏｎら、国際公開第ＷＯ９９／２７４４３号；Ｐａｔｅｒｓｏｎら、国際公開第ＷＯ００／６３７９３号；Ｗｉｎｓｌｏｗら、国際公開第ＷＯ００／６５５２３号；およびＤｅｆｒａｎｏｕｘら、国際公開第ＷＯ０２／０９７７０６号に記載されるように定義され得、これらの開示は、本明細書中にそれらの全体が参考として援用される。また、コンピューターモデルは、例えば、同時係属中の共有に係るＢｒａｚｈｎｉｋらの特許出願（２００２年１月９日に出願された、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ」と題する、米国特許出願第１０／０４０，３７３号（２００３年３月２７日に公開された、米国特許公開第２００３００５８２４５号））に記載されるように定義され得、この開示は、その全体が本明細書中に参考として援用される。さらに、コンピューターモデルは、市販の利用可能なコンピューターモデル（例えば、Ｅｎｔｅｌｏｓ（登録商標）Ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ  ＰｈｙｓｉｏＬａｂ（登録商標）システムを含む）を使用して実行され得る。
【実施例】
【００５２】
以下の実施例は、当業者のための指針として提供される。これらの実施例は、本発明を限定するようには解釈されなく、本発明の実施形態を理解しかつ実施することにおいて有用な特定の実施を単に提供する実施例として解釈されるはずである。
（実施例１）
組織特異的バージョンの式１および式２は、Ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ  ＰｈｙｓｉｏＬａｂ（登録商標）プラットフォーム（これは、Ｅｎｔｅｌｏｓ（登録商標）Ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ  ＰｈｙｓｉｏＬａｂ（登録商標）システム（Ｅｎｔｅｌｏｓ，Ｉｎｃ．，Ｆｏｓｔｅｒ  Ｃｉｔｙ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａより利用可能）を含む）を用いる使用のために開発された。これらの組織特異的バージョンは、代謝基質濃度および遺伝性素因における組織間の差異を説明した。いくつかの例では、これらの組織特異的バージョンはまた、アミノ酸、乳酸、およびケトンのような代謝基質を説明した。組織特異的バージョンの代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を、種々の食事プロトコルおよび運動プロトコルの下での様々な組織についての炭水化物の酸化速度および脂肪の酸化速度を予測するために計算した。次いで、様々な組織についての代謝基質酸化速度を、個体についての代謝基質酸化速度（例えば、「全身」代謝基質酸化速度）を予測するために総計した。いくつかの結果は、表１中に以下のとおり示される。
【００５３】
【表１】
2007511330.tif 000006
参考文献１：Ｓｍｉｔｈ  ＳＲ，ｄｅ  Ｊｏｎｇｅ  Ｌ，Ｚａｃｈｗｉｅｊａ  ＪＪ，Ｒｏｙ  Ｈ，Ｎｇｕｙｅｎ  Ｔ，  Ｒｏｏｄ  ＪＣ，Ｗｉｎｄｈａｕｓｔｅｒ  ＭＭ，およびＢｒａｙ  ＧＡ、「Ｆａｔ  ａｎｄ  ｃａｒｂｏｈｙｄｒａｔｅ  ｂａｌａｎｃｅｓ  ｄｕｒｉｎｇ  ａｄａｐｔａｔｉｏｎ  ｔｏ  ａ  ｈｉｇｈ−ｆａｔ  ｄｉｅｔ」、Ａｍ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｎｕｔｒ．２０００年２月；７１（２）：４５０−４５７。
参考文献２：Ｒｏｙ  ＨＪ，Ｌｏｖｅｊｏｙ  ＪＣ，Ｋｅｅｎａｎ  ＭＪ，Ｂｒａｙ  ＧＡ，Ｗｉｎｄｈａｕｓｅｒ  ＭＭ，およびＷｉｌｓｏｎ  ＪＫ，「Ｓｕｂｓｔｒａｔｅ  ｏｘｉｄａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｅｎｅｒｇｙ  ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ  ｉｎ  ａｔｈｌｅｔｅｓ  ａｎｄ  ｎｏｎａｔｈｌｅｔｅｓ  ｃｏｎｓｕｍｉｎｇ  ｉｓｏｅｎｅｒｇｅｔｉｃ  ｈｉｇｈ−  ａｎｄ  ｌｏｗ−  ｆａｔ  ｄｉｅｔｓ」、Ａｍ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｎｕｔｒ．１９９８年３月；６７（３）：４０５−１１。
参考文献３：Ｐｏｐｐｉｔｔ  ＳＤ，Ｌｉｖｅｓｅｙ  Ｇ，およびＥｌｉａ  Ｍ，「Ｅｎｅｒｇｙ  ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ  ａｎｄ  ｎｅｔ  ｓｕｂｓｔｒａｔｅ  ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｍｅｎ  ｉｎｇｅｓｔｉｎｇ  ｕｓｕａｌ  ａｎｄ  ｈｉｇｈ  ａｍｏｕｎｔｓ  ｏｆ  ｎｏｎｓｔｒａｃｈ  ｐｏｌｙｓａｃｃｈａｒｉｄｅ」、Ａｍ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｎｕｔｒ．１９９８年１０月；６８（４）：８２０−６。
【００５４】
表１に示される結果は、組織特異的バージョンの式１および式２を、Ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ  ＰｈｙｓｉｏＬａｂ（登録商標）プラットフォームを使用して作製された基準仮想患者に適用することに基づいたシミュレーション結果を含む。この基準仮想患者を、例えば、Ｐａｔｅｒｓｏｎらの米国特許第６，０７８，７３９号；「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｃｏｎｄｕｃｔｉｎｇ  Ｌｉｎｋｅｄ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  Ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ  Ａ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ｂａｓｅｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｍｏｄｅｌ」と題する、Ｐａｔｅｒｓｏｎらに共有に係りかつ同時係属中の特許出願で、２００１年３月２１日に出願された米国特許出願第０９／８１４，５３６号（２００１年１０月１８日に公開された、米国特許公開第２００１００３２０６８号）；および、Ｐａｔｅｒｓｏｎに共有に係りかつ同時係属中の特許出願で、２００２年５月１６日に出願された「Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｖａｌｉｄａｔｉｎｇ  ａ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｍｏｄｅｌ」と題する、米国特許出願第１０／１５１，５８１号（２００２年１２月１９日に公開された米国特許公開第２００２０１９３９７９号に記載されるような技法を用いて作製し、これらの開示は、その全体が本明細書中に参考として援用される。
【００５５】
表１に示すように、シミュレーション結果は、健康な被験体の発表された結果と比較される。この発表結果の実質的な再現性能は、式１および式２が種々の条件下で被験体についての代謝基質酸化速度を予測するために使用され得ることを示す。
【００５６】
（実施例２）
式１、式２、および式３を  単一の食物による検査（ｓｉｎｇｌｅ  ｍｅａｌ  ｔｅｓｔ）に基づいて代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を計算するために使用した。この目的は、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を計算することができる比較的単純な臨床試験を同定することであった。このことを考慮して、ＯＧＴＴを７０ｋｇの健康な被験体を再現した基準仮想患者についてシミュレーションした。図４は、ＯＧＴＴに供した基準仮想患者の、正規化した血漿遊離脂肪酸濃度（「正規化ＦＦＡ」と表記される）、正規化した血漿グルコース濃度（「正規化グルコース」と表記される）、および呼吸商（「測定ＲＱ」と表記される）についてシミュレートした結果を例示する。図４に例示されるように、正規化した血漿遊離脂肪酸濃度および正規化した血漿グルコース濃度の両方は、ＯＧＴＴに応じて大幅に変化する。正規化した血漿遊離脂肪酸濃度および正規化した血漿グルコース濃度における変化量は、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を容易に計算できるようにした。
【００５７】
シミュレートした結果を式３に入力し、最小二乗分析を行って基準仮想患者についての代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を計算した（これらの値は、図２に示される）。次いで、基準仮想患者についての代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を、式３に基づいて呼吸商のフィッティングした値を計算するために使用した。呼吸商のフィッティングした値を、呼吸商のシミュレートした値と比較した。図４のように、呼吸商のフィッティングした値（「フィッティングＲＱ」と表記される）は、０．９８の決定係数で呼吸商のシミュレートした値を実質的に再現した。
【００５８】
【表２】
2007511330.tif 000007
次に、様々な被験体についての代謝基質の利用率における差異が代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）を用いて同定され得るか否かが決定された。このことを考慮して、基準仮想患者を、筋肉および脳以外の組織における代謝基質の利用率の比較的わずかな欠陥を表すために変更した。結果として生じる変更した仮想患者は、基本状態で脂肪の酸化を生じにくく、そして健康な被験体よりもグルコース濃度および遊離脂肪酸濃度における変化に応答しにくい被験体を表した。図５は、ＯＧＴＴに供した変更した仮想患者の、正規化した血漿遊離脂肪酸濃度（「正規化ＦＦＡ」と表記される）、正規化した血漿グルコース濃度（「正規化グルコース」と表記される）、および呼吸商（「測定ＲＱ」と表記される）についてシミュレートした結果を例示する。シミュレートした結果を式３に入力し、最小二乗分析を行って変更した仮想患者についての代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を計算した（これらの値は、表２に示される）。表２のように、変更した仮想患者についての代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値は、基準仮想患者についての代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値とは実質的に異なる。加えて、変更した仮想患者についての代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値は、代謝基質の利用率において負わせたわずかな欠陥（ｉｍｐｏｓｅｄ  ｓｕｂｔｌｅ  ｄｅｆｅｃｔ）と一致する。従って、この例は、代謝基質の利用率において負わせたわずかな欠陥が、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）を使用して容易に同定され得ることを示す。次いで、変更した仮想患者についての代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を、式３に基づいて呼吸商のフィッティングした値を計算するために使用した。呼吸商のフィッティングした値と、呼吸商のシミュレートした値とを比較した。図５に例示されるように、呼吸商のフィッティングした値（「フィッティングＲＱ」と表記される）は、０．９８の決定係数で呼吸商のシミュレートした値を実質的に再現した。
【００５９】
代謝基質の利用率において負わせたわずかな欠陥が単に呼吸商の測定を用いて検出され得るかどうかを決定するために、基準仮想患者および変更した仮想患者についての呼吸商のシミュレートした値における変化のプロットを、図６に例示されるように生成した。呼吸用の測定に関連する代表的な実験誤差（例えば、およそ±０．０２）を考慮して、図６は、二人の仮想患者間の実質的に有意差が呼吸商の測定を単に用いて検出され得ないことを示す。
【００６０】
上の記載と同様に、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）がインスリン耐性および糖尿病を有する個体を表す仮想患者から基準仮想患者を区別するために使用され得ることが決定された。
【００６１】
（実施例３）
式１、式２、および式３を、発表された研究に基づいて代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を計算するために使用した。この発表された研究としては、食後のいくつかの測定時間に血漿遊離脂肪酸濃度、血漿グルコース濃度、および呼吸商の測定が挙げられる。ある発表された研究として、３つの異なる食事プロトコル（すなわち、グルコースのみ、高脂肪食、混合食）の下での個体についての測定が挙げられる（Ｂｏｂｂｉｏｎｉ−Ｈａｒｓｃｈ  Ｅ，Ｈａｂｉｃｈｔ  Ｆ，Ｌｅｈｍａｎｎ  Ｔ，Ｊａｍｅｓ  ＲＷ，Ｒｏｈｎｅｒ−Ｊｅａｎｒｅｎａｕｄ，およびＧｏｌａｙ  Ａ，「Ｅｎｅｒｇｙ  ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ  ａｎｄ  ｓｕｂｓｔｒａｔｅ  ｏｘｉｄａｔｉｖｅ  ｐａｔｔｅｒｎｓ，ａｆｔｅｒ  ｇｌｕｃｏｓｅ，ｆａｔ  ｏｒ  ｍｉｘｅｄ  ｌｏａｄ  ｉｎ  ｎｏｒｍａｌ  ｗｅｉｇｈｔ  ｓｕｂｊｅｃｔｓ」，Ｅｕｒ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｎｕｔｒ．１９９７年６月；５１（６）：３７０−４）。別の発表された研究としては、ＯＧＴＴの後の、個体についての測定が挙げられる（Ｂｕｌｏｗ，Ｊ，Ｓｉｍｏｎｓｅｎ  Ｌ，Ｗｉｇｇｉｎｓ  Ｄ，Ｈｕｍｐｈｒｅｙｓ  ＳＭ，Ｆｒａｙｎ  ＫＮ，Ｐｏｗｅｌｌ  Ｄ，およびＧｉｂｂｏｎｓ  ＧＦ，「Ｃｏ−ｏｒｉｄｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｈｅｐａｔｉｃ  ａｎｄ  ａｄｉｐｏｓｅ  ｔｉｓｓｕｅ  ｌｉｐｉｄ  ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ  ａｆｔｅｒ  ｏｒａｌ  ｇｌｕｃｏｓｅ」，Ｊ．Ｌｉｐｉｄ  Ｒｅｓ．１９９９年１１月；４０（１１）：２０３４−４３）。発表された研究からの結果を、この発表された研究に関与した個体について代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を計算するために使用した。
【００６２】
このことを考慮して、以下の特定の問題に取り組んだ：
１．発表された研究からの結果は、１時間ごとまたは３０分ごとに時折報告された（この報告は、代表的に利用可能なシミュレーションからの結果よりもそれほど頻繁ではない）。
【００６３】
２．Ｂｏｂｂｉｏｎｉ−Ｈａｒｓｃｈらより発表された研究では、呼吸商の値は、血漿グルコース濃度および血漿遊離脂肪酸濃度が１時間間隔の最初と最後において測定されたのに対して、１時間間隔にわたる平均として報告された。
【００６４】
３．筋肉のグルコース摂取およびその他の時間遅延へのインスリンの影響は、グルコース濃度および遊離脂肪酸濃度が基本の値に戻った後でもしばらくの間上昇したままである呼吸商の測定値を結果としてもたらし得る。
【００６５】
４．発表された研究からの結果は、代表的には、個体群の各個体についての値ではなくその個体群にわたる測定の平均値を示す。
【００６６】
測定が適用された頻度の差異についておよび時間延滞について説明するために、正規化した血漿グルコース濃度の「有効な」値および正規化した血漿遊離脂肪酸濃度の「有効な」値を、式３で使用した。これらの「有効な」値は、現在の値の加重平均および以前の測定時間における加重平均であった。以前の測定時間における値を、細胞組織の間にある（ｉｎｔｅｒｓｔｉｔｉａｌ）インスリンの影響により、筋肉のグルコース摂取が増加し、それ故に炭水化物の酸化が増加することを表すために計算に算入した。筋肉中の細胞組織の間にあるインスリン濃度は、代表的には、約６０分間だけ血漿濃度より遅れる（Ｓｊｏｓｔｒａｎｄ  Ｍ，Ｇｕｄｂｊｏｒｎｓｄｏｔｔｉｒ  Ｓ，Ｈｏｌｍａｎｇ  Ａ，Ｌｏｎｎ  Ｌ，Ｓｔｒｉｎｄｂｅｒｇ  Ｌ，ａｎｄ  Ｌｏｎｎｒｏｔｈ  Ｐ，「Ｄｅｌａｙｅｄ  ｔｒａｎｓｃａｐｉｌｌａｒｙ  ｔｒａｎｓｐｏｒｔ  ｏｆ  ｉｎｓｕｌｉｎ  ｔｏ  ｍｕｓｃｌｅ  ｉｎｔｅｒｓｔｉｔｉａｌ  ｆｌｕｉｄ  ｉｎ  ｏｂｅｓｅ  ｓｕｂｊｅｃｔ」Ｄｉａｂｅｔｅｓ  ２００２年９月；５１（９）：２７４２−８）。従って、６０分前における血漿グルコース濃度の値を、呼吸商の現在の値を決定するために算入した。Ｂｏｂｂｉｏｎｉ−Ｈａｒｓｃｈらによって発表された研究について、以下の加重平均を、正規化した血漿グルコース濃度の「有効な」値を計算するために使用した。
【００６７】
【数４】
2007511330.tif 000008
ここで、Ｇｂｅｇｉｎｎｉｎｇは、１時間間隔の初めにおける正規化した血漿グルコース濃度を表し、Ｇｅｎｄは、１時間間隔の最後における正規化した血漿グルコース濃度を表し、そしてＧｔ−６０は、１時間間隔の６０分前における正規化した血漿グルコース濃度を表す。この加重平均は、（Ｇｔ−６０項を使用して）上述の時間遅延（ｔｉｍｅ−ｄｅｌａｙｅｄ）効果の表記（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）を提供するために、１時間間隔の間の正規化した血漿グルコース濃度の平均値を（Ｇｂｅｇｉｎｎｉｎｇ項およびＧｅｎｄ項を使用して）見積もるために選択された。同様の計算を、各測定時間における正規化した血漿遊離脂肪酸濃度の「有効な」値を計算するために使用した。次いで、これらの正規化した血漿グルコース濃度および正規化した血漿遊離脂肪酸濃度の「有効な」値を、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を計算するために式３で使用した。
【００６８】
Ｂｏｂｂｉｏｎｉ−Ｈａｒｓｃｈらは、３つの異なる食事プロトコルの下で健康な１０人の被験体についての測定値を報告した。代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を、グルコースのみの食事プロトコルからの結果を使用して、また３つの食事プロトコルについてすべて含めた結果を使用して計算した。代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値は、表３に示される。グルコースのみの食事プロトコルについて、および３つの食事プロトコルすべてについての代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値をまた、式３に基づいて呼吸商のフィッティングした値を計算するために使用した。図７は、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を使用して、グルコースのみの食事プロトコルについて（グラフの上側）、および３つの食事プロトコルすべてについて（グラフの下側）計算された呼吸商のフィッティングした値と一緒に、呼吸商の報告された値を例示する。図７に示されるように、呼吸商のフィッティングした値は、呼吸商の報告された値を実質的に再現した。
【００６９】
【表３】
2007511330.tif 000009
同様の手順を、Ｂｕｌｏｗらにより報告された、ＯＧＴＴ後の個体についての測定値に基づいて代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値を計算するために使用した。代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値は、表４に示される。これらの値は、Ｂｏｂｂｉｏｎｉ−Ｈａｒｓｃｈらにより報告された結果から得られた値と類似しており、健康な個体を特徴付けるために代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）のアベイラビリティーを確定する。
【００７０】
【表４】
2007511330.tif 000010
上述のように、発表された研究からの結果は、代表的には、被験体群の各個体についての値ではなくその被験体群にわたる測定の平均値を示す。結果として、代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値は、特定の個体についてではなく「平均的な」個体について計算された。同様の計算が、様々な個体にわたる代謝パラメーター（ｓｇ、ｓｆ、およびｗ）の値の可変性を決定するために、発表された研究に関与した様々な個体について実施され得ることが企図される。
【００７１】
（実施例４）
食後に適用された複数の測定が代謝基質の利用率に関する、より情報価値のある特徴づけを時折提供し得る一方で、血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度および呼吸商の一晩絶食させた後（ｏｖｅｒｎｉｇｈｔ  ｆａｓｔｅｄ）の測定値に基づいて、単一の代謝パラメーターの値を計算することがまた有用であり得る。この単一の代謝パラメーターが、様々な個体群間を、および潜在的には、様々な個体間を区別するための空腹時の指標（ｆａｓｔｉｎｇ  ｉｎｄｅｘ）として役割を果たし得ることが企図される。
【００７２】
付録の式Ａ−１は、以下のように書き換えられ得る。
【００７３】
【数５】
2007511330.tif 000011
健康な個体における食後の研究から計算された代謝パラメーター（ｓｇおよびｓｆ）の値を考慮すると、代謝パラメーター（ｓｇおよびｓｆ）が１と等しく、かつ代謝パラメーターｗの値（この値は、空腹時の指標としての役割を果たす）が、以下のように一晩絶食させた後の測定値を使用して計算され得ることが考えられ得る。
【００７４】
【数６】
2007511330.tif 000012
健康な個体についての代表的な一晩絶食させた後の値は、
【００７５】
【数７】
2007511330.tif 000013
を含む。これらの代表的な値を式６に入力すると
【００７６】
【数８】
2007511330.tif 000014
となる。従って、炭水化物の酸化を生じやすいより大きな素因を有する個体は、代表的には、ｗ＞１であり、そして脂肪の酸化を生じやすいより大きな素因を有する個体は、代表的には、ｗ＜１である。代謝パラメーターｗについての予測された実験の不確実度は、
【００７７】
【数９】
2007511330.tif 000015
のように表され得る。
ここで、ΔＧ、ΔＦ、およびΔＲＱはそれぞれ、血漿グルコース濃度、血漿遊離脂肪酸濃度、および呼吸商の測定値と関連する実験の不確実度を表す。代表的には、不確実度の最初の項は、支配的な項であり得るので、以下の式が、予測された実験の不確実度の近似として使用され得る。
【００７８】
【数１０】
2007511330.tif 000016
代表的な一晩絶食させた後の値（ＲＱ＝０．８３およびΔＲＱ＝０．２２）を用いて、予測された代謝パラメーターｗについての実験の不確実度は、約３５％であった。
【００７９】
代謝パラメーターｗが個体群間を区別するために使用され得るか否かを決定するために、代謝パラメーターｗの比を、
（１）痩せた、健康なコントロールの個体、
（２）肥満症治療手術前の肥満かつ糖尿病の個体、および
（３）顕著な体重減少、ならびにグルコース濃度および遊離脂肪酸濃度の正常化を結果としてもたらした肥満症治療手術の３０ヶ月後の肥満かつ糖尿病であった個体
の二つ一組の比較について計算した。比が１よりも大きい場合、分子に表された群は、代表的には、炭水化物の酸化を生じやすいより大きな素因を有する。一方では、比が１よりも小さい場合、分子に表された群は、代表的には、脂肪の酸化を生じやすいより大きな素因を有する。
【００８０】
以下の比を、発表された研究（Ｂｅｎｅｄｅｔｔｉ  Ｇ，Ｍｉｎｇｒｏｎｅ  Ｇ，Ｍａｒｃｏｃｃｉａ  Ｓ，Ｂｅｎｅｄｅｔｔｉ  Ｍ，  Ｇｉａｎｃａｔｅｒｉｎｉ  Ａ，  Ｇｒｅｃｏ  ＡＶ，  Ｃａｓｔａｇｎｅｔｏ  Ｍ，  およびＧａｓｂａｒｒｉｎｉ  Ｇ，「Ｂｏｄｙ  ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｅｎｅｒｇｙ  ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ  ａｆｔｅｒ  ｗｅｉｇｈｔ  ｌｏｓｓ  ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ  ｂａｒｉａｔｒｉｃ  ｓｕｒｇｅｒｙ」，Ｊ．Ａｍ．Ｃｏｌｌ．Ｎｕｔｒ．２０００年４月；１９（２）：２７０−４）からの結果に基づいて計算した。
【００８１】
【数１１】
2007511330.tif 000017
ここで、ｗｃ、ｗＯＤ、およびｗＰＯＤはそれぞれ、コントロールの個体についての代謝パラメーターｗ、肥満の糖尿病の個体についての代謝パラメーターｗ、および肥満かつ糖尿病であったの個体についての代謝パラメーターｗを表す。比は、肥満の糖尿病の個体とコントロールの個体との間の代謝基質の利用率における有意差を示さないが、肥満症治療手術による体重減少後の肥満の糖尿病個体で、炭水化物の酸化を生じやすい素因における有意な変化を示す。肥満症治療手術後の血漿遊離脂肪酸の減少したレベルは、炭水化物の酸化の生じやすさを増大した素因の原因であるという仮説が取り上げられている。しかしながら、代謝パラメーターｗＰＯＤは、すでに血漿遊離脂肪酸濃度における変化を説明しているので、別の要因が、肥満症治療手術後の肥満かつ糖尿病であった患者で炭水化物の酸化の生じやすさを増大した素因の原因となり得る可能性がある。
【００８２】
本発明の実施形態は、コンピューター記憶装置製品に関する。この製品は、プロセッサに読み取り可能な媒体を備え、このプロセッサは、この媒体上に種々のプロセッサで実行される動作を実行するためのプロセッサ実行可能なコードを有する。用語「プロセッサに読み取り可能な媒体」とは、本明細書中に記載される方法を実施するための一連の命令またはコードを保存し得るかまたはコード化し得る任意の媒体を含むものとして本明細書では用いられる。この媒体およびコードは、本発明の目的のために特別に設計され構成される媒体およびコードであり得るか、またはそれらの媒体およびコードは、コンピューターソフトウェア技術の当業者に周知でありかつ利用可能であるようなものであり得る。プロセッサに読み取り可能な媒体の例としては、以下：磁気媒体（例えば、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープ）；光媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭおよびホログラフィック装置）；光磁気媒体（例えば、フロピティカルディスク）；搬送波信号；ならびに、プログラムコードを保存かつ実行するために特別に設定されるハードウェアデバイス（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム可能論理デバイス（ＰＬＤ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、消去可能な読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、および電気的に消去可能な読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ））が挙げられるが、これらに限定はされない。プロセッサに実行可能なコードの例としては、コンパイラによって生成されるようなマシンコード、およびインタープリータを用いてコンピューターによって実行される高級コードを含むファイルが挙げられる。例えば、本発明の実施形態は、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ＋＋、または他のオブジェクト指向プログラミング言語および開発ツールを用いて実現され得る。プロセッサに実行可能なコードのさらなる例としては、暗号化されたコードおよび圧縮されたコードが挙げられる。
【００８３】
さらに、本発明の実施形態は、コンピュータープログラム製品としてダウンロードされ得る。この場合、このプログラムは、搬送波に具体化されたデータ信号または通信リンクを介する他の伝播媒体（例えば、モデムもしくはネットワーク接続）を手段として、リモートのコンピューター（例えば、サーバ）からリクエスト側（ｒｅｑｕｅｓｔｉｎｇ）のコンピューター（例えば、クライアント）へ転送され得る。従って、本明細書中に使用される場合、搬送波は、プロセッサに読み取り可能な媒体とみなされ得る。
【００８４】
本発明の別の実施形態は、コンピューターで実行可能なコードの代わりかまたはそれと組み合わせて配線回路により実施され得る。
【００８５】
本明細書中に言及または参照された各々の特許出願、特許、刊行物および他の発表された文献は、それらの全体が参考として援用され、各々の個々の特許出願、特許、刊行物および他の発表された文献が具体的かつ別個に示されたのと同様の範囲まで、それぞれの文献が、参考として援用される。
【００８６】
本発明は、その特定の実施形態への言及とともに説明されているが、請求項で規定された本発明の精神および範囲を逸脱することなく、種々の変更が行われることおよび同等物で置換され得ることが、当業者に理解されるはずである。加えて、多くの修正が、特定の状況、材料、組成物、方法、プロセス操作を、本発明の精神および範囲に適合させるために行われ得る。すべてのこのような修正は、請求項の範囲内であることが意図される。特に、本明細書中に開示される方法は、特定の順序で実施される特定の操作への言及とともに説明されているが、これらの操作が、本発明の教示から逸脱することなく、同等の方法を形成するように、組み合わされ、部分に分けられ（ｓｕｂ−ｄｉｖｉｄｅｄ）、または並び替えられることが理解されるはずである。従って、本明細書中に具体的に示されない限り、操作の順番および分類は、本発明を限定しない。
（付録：式３の導出）
脂肪の酸化の呼吸商は、代表的には、０．７であり、そして炭水化物の呼吸商は、代表的には、１．０である。従って、非タンパク質部分の呼吸商は、以下のように表され得る。
【００８７】
【数１２】
2007511330.tif 000018
特定の状況においては、脳が炭水化物を主に酸化させること、およびエネルギー消費の合計の脳による消費の割合がＢである（そしてそれ故に、エネルギー消費の合計の残りの組織による消費の割合は、（１−Ｂ）である）ことが仮定され得る。これらの仮定を用いかつ式１および式２を上の式に代入すると、以下の式を導く。
【００８８】
【数１３】
2007511330.tif 000019
式（Ａ−２）は、以下のように書き換えられ得る。
【００８９】
【数１４】
2007511330.tif 000020
式（Ａ−３）の両辺に対数をとった後、以下の式を得る。
【００９０】
【数１５】
2007511330.tif 000021
この式は、式３と同様である。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】図１は、本発明のいくつかの実施形態に従って、操作され得るコンピューターシステムのシステムブロック図を例示する。
【図２】図２は、本発明の実施形態に従って、代謝基質の利用率を評価するためのフローチャートを例示する。
【図３】図３は、本発明の実施形態に従って、治療を評価するためのフローチャートを例示する。
【図４】図４は、本発明の実施形態に従って、経口グルコース負荷試験（「ＯＧＴＴ」）に供した基準仮想患者の正規化した血漿遊離脂肪酸濃度、正規化した血漿グルコース濃度、および呼吸商についてシミュレートした結果を例示する。
【図５】図５は、本発明の実施形態に従って、ＯＧＴＴに供した変更した仮想患者の正規化した血漿遊離脂肪酸濃度、正規化した血漿グルコース濃度、および呼吸商についてシミュレートした結果を例示する。
【図６】図６は、本発明の実施形態に従って、基準となる仮想患者および変更した仮想患者の呼吸商のシミュレートした値における差異を例示する。
【図７】図７は、本発明の実施形態に従って、３つの異なる食事プロトコルに供した個体についての呼吸商のフィッティングした値および報告された値を例示する。
【図１】
2007511330.tif 000022
【図２】
2007511330.tif 000023
【図３】
2007511330.tif 000024
【図４】
2007511330.tif 000025
【図５】
2007511330.tif 000026
【図６】
2007511330.tif 000027
【図７】
2007511330.tif 000028
【国際調査報告】
2007511330.tif 000029