(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象から採取された便中の腸内細菌叢を、遺伝子解析法により以下の表に示される１０種類の腸内細菌群に分類し、該分類された各腸内細菌群毎の菌体量の総和を求め、かかる分類と菌体量の総和に関する情報を入力因子として、ＳＯＭ解析によりデータ処理することによる、潰瘍性大腸炎の診断及び／又は予後予測のためのマッピング方法。
【表１】
0006603136.tif 000006
【請求項２】
遺伝子解析法が、Ｔ−ＲＦＬＰであることを特徴とする請求項１記載のマッピング方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載のマッピング方法により作成されたＳＯＭマップを用いて、被検者の潰瘍性大腸炎の診断及び／又は予後予測をするためのデータを収集する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
対象から採取された便中の腸内細菌叢を、自己組織化マップ(Self Organizing Map；ＳＯＭ)解析によりデータ処理することによる、潰瘍性大腸炎の診断や予後予測のためのマッピング方法や、かかるマッピング方法により作成されたＳＯＭマップを用いて、被検者の潰瘍性大腸炎の診断や予後予測をするためのデータを収集する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
潰瘍性大腸炎は、わが国でも患者数が急増している疾患であるが、根本的な治療法が未だ存在しない難治性疾患とされている。近年、世界中の研究者によりこの病気の発症原因となる遺伝子の特定が試みられているが、明解な回答は得られておらず、遺伝的要因と、病理学的機序や心理学的要因とが複雑に関与して発病すると考えられている。
【０００３】
しかしながら、潰瘍性大腸炎の症状は、腹痛、慢性下痢、体重減少及び痙攣を含む多くの症状が過敏性腸症候群等の他の腸疾患と共通しており、決定的な診断が非常に困難となっている。腹痛、慢性下痢、体重減少及び痙攣を含む多くの慢性的な症状が過敏性大腸炎と共通しており、決定的な診断ができないまま病態が悪化することがある一方、食中毒のような感染症であるにもかかわらず、潰瘍性大腸炎と診断されて適切な処置が行われなかったケースがあることも知られている。
【０００４】
近年、ヒトの健康状態と腸内細菌叢が密接に関連していることが報告されている（例えば、非特許文献１参照）。ヒト腸管検体を用いて行った基礎研究においては、病態の鍵となっているＣＤ１４＋マクロファージからの炎症性サイトカイン産生が、菌刺激を必要とすることや、その刺激強度が菌種により異なることが証明された（例えば、非特許文献２参照)。また、腸内細菌のバランスを改善する、いわゆるプロバイオティクスの投与も注目を集めている他、健常人の糞便を処理し、健常人の糞便に含まれる腸内細菌を潰瘍性大腸炎の患者に移植すること（例えば、非特許文献３参照）についても効果が確認されている。また、凍結乾燥させた、乳酸菌、ビフィズス菌、連鎖球菌等の複数の細菌を含有したＶＳＬ３は、活動性潰瘍性大腸炎に対して有用であることの可能性も示されている（例えば、非特許文献４参照）。
【０００５】
他方、近年人工ニューラルネットワーク(Artificial Neural Network System；ＡＮＮ)を用いた解析が、様々な分野で行われるようになっている。ＡＮＮとは、約１４０億個存在する神経細胞(ニューロン)同士が互いに結合して、記憶や判断などの優れた意思決定活動を行っている人間の脳における生体情報処理を、ソフトウェア上で仮想的に実現して、優れた情報処理を実現するシステムであるとされる。具体的には、既存のデータを学習することにより入力値と出力値との間に存在する関係をパターン化して学習し、さらに、入力値と出力値との間に存在する新たな関係を認識した場合は、その関係をパターン化して学習することによって、新規のデータに対する予測を行うことが可能なシステム(例えば、非特許文献５参照)であって、自然界における直線だけでは表せない非線形な関係(例えば、非特許文献６参照)についても解析が可能であるとされる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Aroniadis OC et al., Curr Opin Gastroenterol. 2013;29(1):79-84.
【非特許文献２】Takayama T, et al., Gastroenterology. 2010 Sep;139(3):882-92, 892.e1-3.
【非特許文献３】van Nood E, Vrieze A, Nieuwdorp M, et al. N Engl J Med 2013. 2013 Jan 16; Online first.
【非特許文献４】Shen J et al, Inflamm Bowel Dis. 2014 Jan;20(1):21-35.
【非特許文献５】Takayama T, et al., Eur J Gastroenterol Hepatol. 2009; 21: 1279-85.
【非特許文献６】Grossi E et al, (2007) Eur J Gastroenterol Hepatol 19: 1046-1054.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の課題は、被検者における潰瘍性大腸炎の診断及び／又は予後予測のための手段を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
潰瘍性大腸炎の治療において、有用菌の腸への投与が試みられ、腸内細菌叢の関与が示唆される一方で、潰瘍性大腸炎の発症の鍵となる原因菌は、他の感染症の様に一種類のみに特定できないと考えられており、治療標的となる菌の同定はなされていない。また、患者の腸内細菌叢における菌種、菌量の解析が、潰瘍性大腸炎の原因解明に必須であろうということは知られていたが、便の性状と腸内細菌叢に関するデータを用いた従来の統計解析によっては、樹形図の作成はできるものの、かかる樹形図と病態とを関連づけて判断をすることは困難であった。
【０００９】
本発明者らは、ＡＮＮを用い、潰瘍性大腸炎の病態や予後予測に関する検証を行うことについて検討を試みた。すなわち、サイタフェレシスを施行した潰瘍性大腸炎患者の予後予測方法について、少なくとも入院歴及び手術歴を含む患者についてのデータを入力因子とし、サイタフェレシスを施行後の手術の有無を出力因子として、ＡＮＮに適用して学習させる工程；及び、前記入力因子を入力した場合に、シグモイド関数及び／又は動径基底関数を使用したニューロンを使用するＡＮＮを動作させることにより、サイタフェレシスを施行した場合における手術の必要性を出力する工程；を含むサイタフェレシス施行後の予後予測方法を既に提案している（特許５４８４３０９号公報）。この方法は、感度（手術になった症例を手術になると予測する確率＝実際に手術になった症例のうち手術になると予測した症例数／実際に手術になった症例）及び特異度（手術にならなかった症例を手術にならないと予測する確率＝実際に手術にならなかった症例のうち手術にならないと予測した症例／実際に手術にならなかった症例）において、極めて高い値を得ることができたが、ある患者について手術になると予測される場合において、手術の必要を減じる等の具体的な手段を提供するものではなかった。
【００１０】
今回、本発明者らは、ＡＮＮの一つの手法であるＳＯＭの手法を選択し、各対象の腸内細菌叢の解析を試みた。潰瘍性大腸炎患者と腸内細菌の関連については非常に複雑であって、簡単には解明されないであろうと予測されていたが、各対象の腸内細菌叢について、腸内細菌を１０種類に分類すると共に、各分類における菌体量の総和を求めた解析データを取得し、かかるデータを主力入力因子として、また、各対象の個々に異なる背景情報を副次的入力因子として入力することにより、クラスターが視覚化されたマッピングを作成した。かかるクラスターが表示されているマッピングを用いることにより、被検者について取得された腸内細菌叢の解析データに基づいて、いかなるクラスターに所属するかを判定することにより、潰瘍性大腸炎罹患の有無の決定、潰瘍性大腸炎患者の病態を判定潰瘍性大腸炎の発症予測等を行うことができるとともに、既に治療が行われている場合は、その治療方法が適切であるか否か等を判断できることを確認し、本発明を完成するに至った。
【００１１】
本発明は以下の事項により特定されるとおりのものである。
（１）対象から採取された便中の腸内細菌叢を、遺伝子解析法により以下の表に示される１０種類の腸内細菌群に分類し、該分類された各腸内細菌群毎の菌体量の総和を求め、かかる分類と菌体量の総和に関する情報を入力因子として、ＳＯＭ解析によりデータ処理することによる、潰瘍性大腸炎の診断及び／又は予後予測のためのマッピング方法。
【００１２】
【表１】
0006603136.tif 000002
【００１３】
（２）遺伝子解析法が、Ｔ−ＲＦＬＰであることを特徴とする上記（１）記載のマッピング方法。
（３）上記（１）又は（２）記載のマッピング方法により作成されたＳＯＭマップを用いて、被検者の潰瘍性大腸炎の診断及び／又は予後予測をするためのデータを収集する方法。
【発明の効果】
【００１４】
各対象の腸内細菌叢の分類を行い、１０種類という簡易な分類に関するデータを得ることにより、潰瘍性大腸炎患者の病態、治療の有効性、再燃頻度、健常者の潰瘍性大腸炎の発症可能性等を判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】腸内細菌叢の一般的な樹形図を示す。
【図２】健常者と潰瘍性大腸炎患者における腸内細菌データを入力因子として作成したＳＯＭマップを示す。
【図３】潰瘍性大腸炎患者の腸内細菌データを入力因子として作成したＳＯＭマップを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の潰瘍性大腸炎の診断及び／又は予後予測のためのマッピング方法としては、対象から採取された便中の腸内細菌叢を遺伝子解析法により１０種類の腸内細菌群に分類し、該分類された各腸内細菌群毎に菌体量の総和を求め、ＳＯＭ解析によりデータ処理する方法であれば特に制限されず、潰瘍性大腸炎とは、主として粘膜を侵し、びらんや潰瘍を形成する大腸の原因不明のびまん性非特異性炎症で、その診断は厚生労働省「難治性炎症性腸管障害に関する調査研究班」（鈴木班）の診断基準（２０１０年２月改訂）により行う。
【００１７】
上記遺伝子解析法としては、本発明における以下の［表１］に示される１０種類の腸内細菌群に分類し、該分類された各腸内細菌群毎の菌体量の総和を求めることができる遺伝子解析法であれば特に制限されず、次世代シークエンス法、Ｔ−ＲＦＬＰ（Terminal Restriction Fragment Length Polymorphism）法を挙げることができるが、より簡便な方法である点でＴ−ＲＦＬＰ法が好ましい。
【００１８】
【表２】
0006603136.tif 000003
【００１９】
上記Ｔ−ＲＦＬＰ法とは、試料中の微生物から全ＤＮＡを抽出し、１６ＳｒＲＮＡにおける全細菌共通の配列をコードする塩基配列を認識する蛍光標識したプライマーを用いてＰＣＲ増幅し、末端が蛍光標識されたＰＣＲ産物を制限酵素で処理した後、電気泳動を行い、蛍光標識された末端を含む、様々な長さのＰＣＲ産物由来のＤＮＡ断片の数や蛍光強度や位置を評価、比較する断片多型性解析により、腸内細菌の群集構造を解析する方法を挙げることができ、具体的には、株式会社テクノスルガ・ラボ社のＴ-ＲＦＬＰフローラ解析法を挙げることができる。
【００２０】
上記［表１］に示される１０種類の腸内細菌群の分類は、上記Ｔ−ＲＦＬＰフローラ解析法において用いられ、図１に示される樹形図を基に分類されている。
【００２１】
上記［表１］に示される「Bifidobacterium」としては、腸において免疫機能の増強作用、腸内腐敗の抑制作用等のいわゆる「善玉菌」としての作用が知られているビフィドバクテリウム属菌を挙げることができる。
【００２２】
上記［表１］に示される「Lactobacillales」としては、ラクトバチルス属菌、ストレプトコッカス属菌、エンテロコッカス属菌等を含む、いわゆる乳酸菌等を挙げることができる。
【００２３】
上記［表１］に示される「Bacteroides」としては、ヒト腸内の正常フローラの細菌であるが、一部の菌種は臨床分野で日和見感染菌として知られているバクテロイデス属菌を挙げることができる。
【００２４】
上記［表１］に示される「Prevotella」としては、一部の菌種は臨床分野で日和見感染菌として知られる、プレボテラ属菌を挙げることができる。
【００２５】
上記［表１］に示される「Clostridium cluster IV」、「Clostridium subcluster XIVa」、「Clostridium cluster IX」、「Clostridium cluster XI」、及び「Clostridium cluster XVIII」の各クロストリジウム分類は、いずれもCOLLINS (M.D.) et al. J. Syst. Bacteriol., 1994, 44, 812-826の報告に基づき、１６ＳｒＲＮＡの塩基配列に基づき分子系統的に分類されたものであり、各分類には、クロストリジウム属菌及び／又はクロストリジウム属菌以外の菌が含まれる。「Clostridium cluster IV」としては、ヒト糞便で検出されることが多い、クロストリジウム・オルビシンデンス（Clostridium orbiscindens）、フィーカリバクテリウム・プラウスニッツィイ（Faecalibacterium prausnitzii）、ルミノコッカス・ブロミイ（Ruminococcus bromii）を例示することができる。「Clostridium subcluster XIVa」としてはヒト腸管で酪酸を産生する菌株がClostridium subcluster XIVa に多く含まれているという報告（BARCENILLA (A.) et al. Appl. Environ. Microbiol. 2000, 66, pp.1654-1661）もあり、クロストリジウム・クロストリディイフォルメ（Clostridium clostridioforme）、クロストリジウム・インドリス（Clostridium indolis）、ユウバクテリウム・エリゲンス（Eubacterium eligens）、ロゼブリア・インテスティナーリス（Roseburia intestinalis）、ルミノコッカス・グナブス（Ruminococcus gnavus）を例示することができる。「Clostridium cluster IX」としては、ヒト糞便で検出されることが多い、ディアリスター・インヴィスス（Dialister invisus）、メガスフェラ・エルスデニイ（Megasphaera elsdenii）、ヴェイロネラ・ラティ（Veillonella ratti）を例示することができる。「Clostridium cluster XI」としては、ヒト糞便で検出される例が多く、胆汁酸を二次胆汁酸に変換する菌種が含まれるとされる菌種を挙げることができ、クロストリジウム・バルトレティイ（Clostridium bartlettii）、クロストリジウム・グリコリクム（Clostridium glycolicum）を例示することができる。「Clostridium cluster XVIII」としては、クロストリジウム・コクレアツム（Clostridium cocleatum）を例示することができる。
【００２６】
上記「others」とは、上記９種の分類のいずれにも含まれない菌種を含む分類項目である。
【００２７】
上記ＳＯＭ解析によるデータ処理とは、競合学習と近傍学習を特徴とする教師なし機械学習アルゴリズムによるデータ処理であり、高次元の数値ベクトルである入力因子のデータ入力が行われると、距離関係を保ったまま次元削減し、低次元のベクトルに変換する方法を学習し、高次元データの解析結果を視覚的に理解する手助けを提供するデータ処理である。
【００２８】
上記ＳＯＭ解析によるデータ処理を行う装置としては、初期化処理手段と、複数個の属性よりなる入力ベクトルの情報を設定する入力手段と、上記入力ベクトルに最も類似する、上記入力ベクトルと同じ個数の属性よりなる参照ベクトルを有する、勝者ユニットを探索する手段と、学習回数に応じて順次小さくされる学習係数と前記入力ベクトルとに基づいて各ユニット更新する手段と、前記ユニットを二次元的に表示するマップとして作成する工程を備える手段を有する装置を挙げることができる。
【００２９】
上記初期化処理手段としては、個々のデータの入力の前に、マップにおける各ユニットの暫定的な配置位置を設定する手段を挙げることができ、各ユニットのベクトルを乱数を用いてランダムに設定することが好ましい。かかる初期化処理により、学習された処理が適切に実行され、学習の失敗を防止するとともに、より高精度且つ高速に統合マップを収束させることができる。
【００３０】
上記複数個の属性よりなる入力ベクトルの情報を設定する入力手段としては、１０種類の腸内細菌群と該分類された腸内細菌群毎の菌体量の総和に関するデータである、Ｘ１（ｘ１，ｘ２，ｘ３、ｘ４，ｘ５，ｘ６、ｘ７、ｘ８，ｘ９，ｘ１０）、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４・・・・・・・・・・・Ｘｎからなる主力入力因子を入力する手段を例示することができる。また、上記それぞれの主力入力因子についてのデータ入力に際し、ｎ人について、潰瘍性大腸炎患者であるか否か、健常者（非潰瘍性大腸炎患者）であるか否か、家族歴に関するデータ、再燃のしやすさに関するデータ、潰瘍性大腸炎の活動性の有無、潰瘍性大腸炎の罹患範囲に関するデータ、潰瘍性大腸炎の罹病期間に関するデータ、潰瘍性大腸炎の臨床病型に関するデータ、難治性（ステロイド抵抗あるいはステロイド依存）に関するデータ、腸管外合併症に関するデータ、腹部症状（排便回数、便の性状、血便の有無）に関するデータ、採血データ（赤血球数、ヘモグロビン値、白血球数、ＣＲＰ値、総蛋白値、アルブミン値）、内視鏡所見（Mayo scoreの内視鏡サブスコア）、既往症、性別、身長、体重、年齢等の対象個人の個人の基本データを副次的入力因子として入力することができる。
【００３１】
上記勝者ユニットを探索する手段としては、Ｘｎに一番近い勝者ユニットＵｗｉｎ（ｗ１、ｗ２、ｗ３・・・・ｗ１０）を探索する手段を挙げることができる。
【００３２】
上記各ユニット（Ｕ）を更新する手段としては、まず、Ｕｎｅｗ＝Ｕ＋α（Ｘ１−Ｕｗｉｎ）（但し、αは、学習係数）にしたがって、Ｕｗｉｎの値をＸ１に近づけ、さらに、Ｕｗｉｎの近傍にあるユニットの値もＸ１に近づけるが、Ｕｗｉｎから離れるに従って、Ｘ１に近づける割合を減らしていくことにより、各Ｕの値を変更する手段を挙げることができる。上記Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４・・・・・・Ｘｎについても順次データ入力を行うことにより、学習を繰り返し行い、学習係数は、学習回数に応じて順次小さくされる。その結果、類似度が大きいデータは近くに集まり、類似度が小さいデータは遠くにマッピングされ、複数個のクラスターが形成された二次元のＳＯＭマップが作成される。
【００３３】
本発明のマッピング方法において、作成されるマップを構成するユニットの形状は特に制限されないが、例えば、四角形又は六角形を挙げることができ、ユニットの形状が四角形である場合は最近接のユニットが４個となり、六角形の場合は最近接のユニットが６個となる。
【００３４】
本発明における入力ベクトルの情報としては、各対象の腸内細菌叢を上記遺伝子解析法により１０種類に分類された腸内細菌（群）の種類と、各腸内細菌（群）毎の細菌の総和に関するデータを挙げることができる。また、各クラスターの分類には使用されないものの、データの収納されるヘリックス上には格納されるデータを副次的な入力因子として入力することにより、各クラスター群における副次的データの解析を合わせて行うこともできる。
【００３５】
上記副次的入力データとしては、各対象（ヒト）の臨床情報に関する項目のデータを挙げることができ、具体的には、対象が潰瘍性大腸炎患者又は非潰瘍性大腸炎患者であるかに関するデータ、家族歴に関するデータ、再燃の有無に関するデータ、個人の性別、身長、体重、血圧をはじめとする健康診断で判定される項目についての基本データ等を挙げることができ、各対象について、少なくとも一つの副次的な入力データを入力することが好ましく、対象の副次的入力因子の項目は一致していることが好ましい。
【００３６】
本発明における対象としては、潰瘍性大腸患者でも、非潰瘍性大腸炎患者でもよく、上記対象が潰瘍性大腸炎患者である場合としては、厚生労働省「難治性炎症性腸管障害に関する調査研究班」（鈴木班）の診断基準（２０１０年２月改訂）に従い、ａ）臨床症状、ｂ）内視鏡検査又は注腸Ｘ線検査、ｃ）生検組織学的検査が診断基準を満たし、他の疾患が除外されることによって、潰瘍性大腸炎患者と診断された者を挙げることができる。
【００３７】
上記対象が非潰瘍性大腸炎患者である場合としては、対象が健常者である場合、腸疾患以外の病気を罹患している場合、潰瘍性大腸炎ではないが腸管ベーチェット病、クローン病等、他の腸疾患を罹患している場合を含めることができる。
【００３８】
本発明のマッピング方法において作成されたマップを用いて、潰瘍性大腸炎の診断及び／又は予後予測についての判定を受けた被検者は、被検者自身のデータを入力されることにより、本発明のマッピング方法における対象として含められ、本発明のマッピング方法により作製されたマップはより精度の高いものとなるとともに、被検者の潰瘍性大腸炎の診断及び／又は予後予測をするためのデータを収集することができる。
【００３９】
上記家族歴に関するデータとしては、２代前（祖父母）までの、すなわち３親等以内の血族の、潰瘍性大腸炎の病歴の有無を挙げることができる。
【００４０】
上記再燃のしやすさに関するデータとしては、潰瘍性大腸炎の治療を行っている患者について、寛解（Lichtiger indexが４点以下）と判定された患者の再燃率に関するデータを挙げることができる。再燃率は約３０〜６０％と報告により差がみられるが、今回、年２回以上再燃した症例を易再燃例と定義した。
【００４１】
上記個人の基本データとしては、潰瘍性大腸炎の罹患の有無、既往症、癌などの家族歴、飲酒歴、喫煙歴、性別、身長、体重、年齢、排便状況（排便回数、便の性状）、ヨーグルトの摂取頻度、花粉症の有無等を挙げることができる。
【００４２】
上記薬剤の治療効果の有効性に関するデータとしては、経口や直腸から投与され、持続する炎症を抑える効果があり、軽度から中度の潰瘍性大腸炎に有効で、再燃予防にも効果があるとされる、サラゾスルファピリジン（サラゾピリン）、メサラジン（ペンタサやアサコール）等の５−アミノサリチル酸（５−ＡＳＡ）の投与や、炎症を強力に抑える効果があり、中度から重度の潰瘍性大腸炎に有効であるが、再燃予防効果は認められていない、プレドニゾロン（プレドニン）等の副腎皮質ステロイド薬の投与や、ステロイドの投与が一定の効果を示すが減量に伴って再び増悪するステロイド依存例の対象に有効とされるアザチオプリン（ＡＺＡ）、６−メルカプトプリン（６−ＭＰ）；ステロイドの投与が無効なステロイド抵抗例の対象に有効とされるシクロスポリン、タクロリムス；等の免疫抑制剤の投与や、点滴投与が行われるインフリキシマブ（レミケード）、皮下投与が行われるアダリムマブ等の抗ＴＮＦα受容体拮抗薬の投与における有効・無効を記録した有効性のデータなどを挙げることができる。
【００４３】
上記薬剤の治療の有効・無効に関するデータには、ＬＣＡＰ（LeukoCytAPheresis：白血球除去療法）、ＧＣＡＰ（GranuloCytAPheresis：顆粒球除去療法）等の血球成分除去療法や、潰瘍性大腸炎の患者に健常人の便を移入する便移植法や、ＶＳＬ３等のプロバイオティクスの投与や、発酵食品等の食餌療法や、鍼灸治療、漢方薬投与等の東洋医学療法や、抗生剤投与を行うことによる有効性のデータを含めることができる。
【００４４】
本発明のマッピング方法によると、被検者の、潰瘍性大腸炎の発症の有無、潰瘍性大腸炎患者の病態、行われている治療の有効性、再燃頻度等を判定することができる。
【００４５】
以下、実施例により本発明をより具体的に説明するが、本発明の技術的範囲はこれらの例示に限定されるものではない
【実施例】
【００４６】
［実施例１］
［検体採取］
十分なインフォームドコンセントのもと、健常者１００名と潰瘍性大腸炎であると特定された患者１００名の小豆粒１つ程度の便検体を気密性が高く保存液（グアニジン溶液）の入った容器に採取し速やかに冷蔵保存後、Ｔ−ＲＦＬＰフローラ法による解析を行うために株式会社テクノスルガ・ラボへ冷蔵輸送した。Ｔ−ＲＦＬＰ法にて解析された各対象の腸内細菌の上記［表１］に基づく腸内細菌群の分類と各腸内細菌群の菌体量の総和に関するデータを取得した。
【００４７】
［ＳＯＭマップの作成］
健常者２０名と潰瘍性大腸炎患者１００名の各対象について、取得された腸内細菌群の分類と腸内細菌群毎の菌体量の総和に関するデータを主要入力因子として初期化されたＳＯＭ解析用ソフトウエアに入力した。また、それぞれのデータ入力に際し、潰瘍性大腸炎患者であるか、健常者（非潰瘍性大腸炎患者）であるかを副次的入力因子として入力した。
【００４８】
図２に示されるとおり５つのクラスターを備える二次元のＳＯＭマップが作成された。かかる５つのクラスターについて副次的なデータを解析したところ、以下の［表２］に示される特徴が明らかになった。
【００４９】
【表３】
0006603136.tif 000004
【００５０】
上記作製されたＳＯＭマップを用いて、不特定の被検者について解析を行うこととした。各被検者から採取された便中の腸内細菌叢について、Ｔ−ＲＦＬＰフローラ法による解析を行い、１０種類の腸内細菌群に分類し、該分類された腸内細菌群毎の菌体量の総和に関するデータを取得した。かかるデータが［表２］のいずれのクラスターに属するかを決定後、以下のように判断することができる。
【００５１】
（１）クラスター１（水色）とクラスター３（黄色）では、潰瘍性大腸炎患者と健常人とが混在した。したがって、クラスター１又は３に分類された被検者が、潰瘍性大腸炎患者である場合は、病態が改善していると考えられる一方、被検者が、健常者である場合は潰瘍性大腸炎に将来的にかかる可能性があると考えられる。クラスター１とクラスター３については女性が１に分類されることが多く、３には男性が多い傾向があった。潰瘍性大腸炎患者についてはクラスター１の方が３よりも症状が強い傾向にあった。
【００５２】
（２）クラスター２（赤）では、ほとんどが潰瘍性大腸炎患者であった。したがって、クラスター２に分類された被検者が、潰瘍性大腸炎患者である場合は、病態があまり改善していないと考えられ、投与された薬剤が無効である可能性が高い。特に、従前の解析でクラスター１や３に属していた患者が、今回クラスター２に属することとなった場合は、病態が悪化しており、治療方法の変更を図るべきであると考えられる。但し、従前の解析でクラスター５に属していた患者が今回クラスター２に属することになった場合には、病態は多少改善していると考えることができる。被検者が健常者である場合は、潰瘍性大腸炎に将来的にかかる可能性が高いと考えられる
【００５３】
（３）クラスター５（紫）では、全て潰瘍性大腸炎患者であった。したがって、クラスター５に分類された被検者が、潰瘍性大腸炎患者である場合は、病態があまり改善していないと考えられ、投与された薬剤が無効である可能性が高い。とりわけ、従前の解析で他のクラスターに属していた患者が今回クラスター５に属することになった場合は、治療方法の変更を図るべきであると考えられる。被検者が、健常者である場合は、潰瘍性大腸炎に将来的にかかる可能性が非常に高く、また、自覚症状がなくても、大腸に炎症が起こっている可能性があると考えられる。
【００５４】
（４）クラスター４（緑）では、ほとんどが健常者であった。したがって、クラスター４に分類された被検者が、潰瘍性大腸炎患者である場合は、投与された薬剤が有効であり病態が改善に向かっていると判断することができる。また、症状が重い場合は潰瘍性大腸炎ではなく他の腸疾患に罹患している可能性がある。また、被検者が健常者である場合は、将来的に潰瘍性大腸炎に罹患する可能性も低いと考えられる。
【００５５】
腸内細菌叢の分類についてのデータを取得した被検者は、図２にしたがって、いかなるクラスターに分類されるかを判定され、病態等を判断されることができるが、さらに、対象の入力因子として入力することで上記ＳＯＭマップを学習させ、また潰瘍性大腸炎患者であるか、健常者（非潰瘍性大腸炎患者）であるかについて副次的入力因子を入力することで、より精度の高いＳＯＭマップを作成することができる。
【００５６】
［実施例２］
［検体採取］
十分なインフォームドコンセントのもと、潰瘍性大腸炎であると特定された患者２００名の小豆粒１つ程度の便検体を気密性が高く保存液（グアニジン溶液）の入った容器に採取し速やかに冷蔵保存後、Ｔ−ＲＦＬＰフローラ法による解析を行うために株式会社テクノスルガ・ラボ社へ冷蔵輸送した。Ｔ−ＲＦＬＰ法にて解析された各対象の腸内細菌の上記表１に基づく腸内細菌群の分類と各腸内細菌群の菌体量の総和に関するデータを取得した。
【００５７】
潰瘍性大腸炎患者２００名の各対象について、腸内細菌群の分類と各腸内細菌群の菌体量の総和に関するデータを（主要）入力因子としてＳＯＭ解析用ソフトウエアに入力し、また、家族歴に関するデータ、再燃のしやすさに関するデータ、活動性の有無、罹患範囲に関するデータ、罹病期間に関するデータ、臨床病型に関するデータ、難治性（ステロイド抵抗あるいはステロイド依存）に関するデータ、腸管外合併症に関するデータ、腹部症状（排便回数、便の性状、血便の有無）に関するデータ、採血データ（赤血球数、ヘモグロビン値、白血球数、CRP値、総蛋白値、アルブミン値）、内視鏡所見（Mayo scoreの内視鏡サブスコア）、既往症、性別、身長、体重、年齢等の対象個人の個人の基本データを副次的入力因子として入力した。
【００５８】
図３に示されるとおり４つのクラスターを備える二次元のＳＯＭマップが作成された。かかる４つのクラスターについて副次的なデータを解析したところ、以下の［表３］に示される特徴が明らかになった。
【００５９】
【表４】
0006603136.tif 000005
【００６０】
上記［表３］からも明らかなとおり、ＳＯＭ解析により、再燃頻度、家族歴との相関を持つクラスターも明確になった。
【００６１】
上記［表３］に示される特徴に基づき図３に示されるマップを用いることにより、不特定の新規の被検者について、潰瘍性大腸炎の治療等において以下のように判断することができる。
【００６２】
（１）クラスター１’（水色）では様々な病態が混在した。したがって、クラスター１’に分類された被検者が、潰瘍性大腸炎患者である場合は、病態が改善していると考えられる一方、健常者である場合は潰瘍性大腸炎に将来的にかかる可能性があると考えられる。
【００６３】
（２）クラスター２’（赤）では、再燃した患者が多く、また家族歴を持つ患者が多かった。したがって、クラスター２’に分類された被検者が、潰瘍性大腸炎患者である場合は、寛解の状態にあるとしても再燃の可能性が高く、健常者である場合は、潰瘍性大腸炎に将来的にかかる可能性が高いと考えられる。
【００６４】
（３）クラスター３’（黄色）では、炎症の程度が強く、状態の悪い患者が多かった。したがって、クラスター３’に分類された被検者が、潰瘍性大腸炎患者である場合は、病態が非常に悪いと考えられ、健常者である場合は、潰瘍性大腸炎に将来的にかかる可能性が非常に高く、また、自覚症状がなくても、大腸に炎症が起こっている可能性があると考えられる。
【００６５】
（４）クラスター４’（緑）では、再燃した対象が少なかった。また、対象は比較的高齢の男性に多かった。したがって、例えば、従前の解析でクラスター３’に属していた被検者が、今回クラスター４’に属することになった場合は、治療方法が適切であって、病態が寛解し、再燃の可能性は低いと考えられる。また、新規被検者が上記クラスター３’に属していた被検者と同様の腸内細菌叢パターンを有している場合、上記クラスター３’に属していた被検者と同様の治療方法が有用であると推測することができる。被検者の症状が軽減していない場合には、潰瘍性大腸炎ではなく他の腸疾患に罹患している可能性があると考えられる。また、被検者が健常者である場合は、将来的に潰瘍性大腸炎に罹患する可能性も低いと考えられる。
【００６６】
（まとめ）
本発明のマッピング方法により得られたクラスタリングは潰瘍性大腸炎患者における腸内細菌叢パターンの既知の分類法を利用したものではなく、新しい有用な分類法を発見するための手法である点で画期的である。単なる分類とは異なり、新規潰瘍性大腸炎患者を被検者とした場合に、病態、治療の有効性、さらには再燃頻度との相関から治療方法を判断することにより、病態の改善への一助となる。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
本発明は、医療分野において、非常に有用である。
【図１】
0006603136.tif 000007
【図２】
0006603136.tif 000008
【図３】
0006603136.tif 000009