(57)【要約】過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を層別化するためのコンピュータ実装方法。この方法は、患者から得られた生物学的サンプル中の複数の細菌の存在、不在、または存在量を検出して、患者マイクロバイオームプロファイルを生成すること、及び過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を第１の群または第２の群に層別化する信号を出力するために、患者マイクロバイオームプロファイルで訓練された分類子を操作することを含む。患者の第１の群への層別化は、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して、患者が顕著に変化してはいないマイクロバイオームを有することを示している。患者の第２の群への層別化は、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して、患者が変化したマイクロバイオームを有していることを示している。図４が要約とともに公開される。【選択図】図４
2021526684.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を層別化するための訓練された分類子を生成するためのコンピュータ実装方法であって、
各々が生物学的サンプルに対応する複数のマイクロバイオームのプロファイルを取得することであって、
前記複数のマイクロバイオームのプロファイルの第１のサブセットが、前記第１のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルのマイクロバイオームデータに基づいて、ＩＢＳの存在を示すものとして分類され、
前記複数のマイクロバイオームのプロファイルの第２のサブセットが、前記第２のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルの前記マイクロバイオームデータに基づいて、ＩＢＳの不在を示すものとして分類される、
前記取得すること、及び
前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットの前記マイクロバイオームのプロファイルを使用して、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を第１の群または第２の群に層別化するための訓練された分類子を生成することであって、
前記患者の前記第１の群への層別化は、前記患者が、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して変化したマイクロバイオームを有することを示しており、また
前記患者の前記第２の群への前記層別化は、前記患者が、ＩＢＳを示さない前記平均的なマイクロバイオームと比較して顕著に変化してはいないマイクロバイオームを有することを示している、
前記生成することを含む、
前記方法。
【請求項２】
前記マイクロバイオームのプロファイルの各々のマイクロバイオームデータに基づいて、前記複数のマイクロバイオームのプロファイルの前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットを識別すること、
前記第１のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルをＩＢＳの存在を示すものとして分類すること、及び
前記第２のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルをＩＢＳの不在を示すものとして分類することを含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記第１のサブセットと第２のサブセットを識別することは、
前記マイクロバイオームのプロファイルに対して主成分分析または主座標分析を実行して、それぞれが前記複数のマイクロバイオームのプロファイルの１つに対応する複数のデータポイントを生成すること、及び
前記複数のデータポイントの各々の間のスピアマンの距離に基づいて、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットを識別することを含む、
請求項２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記第１及び第２のサブセットの前記マイクロバイオームのプロファイルを使用して前記訓練された分類子を生成することが、
特徴選択アルゴリズムを使用して、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットから複数の特徴を識別すること、及び
識別された前記複数の特徴を使用して前記訓練された分類子を生成し、任意選択で、前記特徴選択アルゴリズムによって識別された前記特徴のみが前記訓練された分類子を生成するために使用されること、
を含む、先行請求項のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記特徴選択アルゴリズムは、回帰分析法を含み、任意選択で、前記回帰分析法は、最小絶対収縮及び選択演算子（ＬＡＳＳＯ）法またはｅｌａｓｔｉｃ  ｎｅｔアルゴリズムを含む、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記回帰分析法は、交差検証を使用して実行される、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
識別された前記複数の特徴を使用して前記訓練された分類子を生成することが、
識別された前記複数の特徴を使用してランダム決定フォレストを生成すること
を含む、
請求項４〜６のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記ランダム決定フォレストは約１５００の決定木を含む、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記訓練された分類子は、交差検証によって識別された前記複数の特徴を使用して生成される、請求項４〜８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記交差検証がｋ分割交差検証であり、任意選択で、前記交差検証が１０分割交差検証であり、好ましくは、前記１０分割交差検証が１０回反復される、請求項６及び／または請求項９に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記訓練された分類子が、前記過敏性腸症候群（ＩＢＳ）を示さない平均的なマイクロバイオームと比較して顕著に変化していないマイクロバイオームを有する患者におけるＩＢＳの存在または不在を診断するように配置され、及び／または前記複数のマイクロバイオームのプロファイルが前処理されて、前記マイクロバイオームのプロファイルの５％未満で発生する操作分類的単位（ＯＴＵ）が除外され、それによって、前記訓練された分類子が生成されるマイクロバイオームのプロファイルのフィルタリングされたセットが生成される、先行請求項のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットの前記マイクロバイオームのプロファイルのみが、患者におけるＩＢＳの存在または不在を判定するために前記訓練された分類子を生成するために使用され、及び／または前記ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して顕著に変化していないマイクロバイオームを有する患者のマイクロバイオームプロファイルは、前記訓練された分類子を生成するための訓練データとして使用されず、任意選択で、前記ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して顕著に変化していないマイクロバイオームを有する患者の前記マイクロバイオームのプロファイルは、前記訓練された分類子の検証データとしてのみ使用される、先行請求項のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を層別化するためのコンピュータ実装方法であって、
前記患者から取得された生物学的サンプル中の複数の細菌の存在または不在を検出して、患者マイクロバイオームプロファイルを生成すること、及び
前記患者マイクロバイオームプロファイルで訓練された分類子を操作して、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を第１の群または第２の群に層別化する信号を出力することを含み、
前記患者の前記第１の群への層別化は、前記患者が、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して変化したマイクロバイオームを有していることを示しており、
前記患者の前記第２の群への前記層別化は、前記患者が、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して顕著に変化していないマイクロバイオームを有することを示している、また
前記訓練された分類子は、先行請求項のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法に従って生成される、
前記方法。
【請求項１４】
過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を層別化するためのコンピュータ実装方法であって、
前記患者から取得された生物学的サンプル中の複数の細菌の存在または不在を検出して、患者マイクロバイオームプロファイルを生成すること、及び
前記患者マイクロバイオームプロファイルで訓練された分類子を操作して、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の前記患者を第１の群または第２の群に層別化する信号を出力するたことを含み、
前記患者の前記第１の群への層別化は、前記患者が、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して変化したマイクロバイオームを有することを示しており、
前記第２の群への前記患者の前記層別化は、前記患者が、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して顕著に変化していないマイクロバイオームを有することを示している、
前記方法。
【請求項１５】
プロセッサ及びメモリを含むシステムであって、前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに請求項１〜１４のいずれか一項の方法を実行させる命令を含む、前記システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）患者を層別化するためのシステム及び方法、ならびにＩＢＳ患者を層別化するための訓練された分類子を生成するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＩＢＳは生涯にわたる胃腸障害で、通常は青年期または成人期初期に始まるものであり、よく理解されていない。ＩＢＳの効果的な治療は、アンメットニーズを代表するものである。利用可能な治療は、治癒ではなく、有効性が限られた、通常は特定の症状の治療法であり、治験に失敗してきた長い歴史がある。さらに、ＩＢＳにおける治療薬の毒性に対する規制上の許容度は低く、生・生物療法（ＬＢＴ）によるマイクロバイオームの操作などの安全な非従来型の薬物戦略への関心が高まっている。
【０００３】
過敏性腸症候群（ＩＢＳ）は慢性の衰弱性の機能性胃腸障害であり、ヨーロッパでの推定人口有病率は１０〜１５％である。それは医療資源に著しい負担を課し、ＩＢＳは一次診療でケアを求める患者の約１２％が罹患し、胃腸科クリニックの患者の最大のサブグループを示している。ＩＢＳは、便の形態または頻度の変化に関連する腹痛または不快感を特徴とする。これらの症状は衰弱をもたらす可能性があり、特により重度に罹患している人々の生活の質の大幅な低下につながる可能性がある。ＩＢＳの正確な病態生理学は完全には解明されていない。ただし、腸内細菌叢の機能及び組成の変化が、潜在的な原因または悪化の要因としていっそう示唆されるようになってきている。この概念の最も強力な指標の１つは、急性感染性胃腸炎のエピソード後にＩＢＳを発症するリスクが上昇することである。前向き研究では、腸管感染症の最大３分の１が新しい持続性のＩＢＳ症状に至ることが実証されている。
【０００４】
いくつかの証拠は、少なくとも一部の患者における宿主と微生物の相互作用の障害を示している。ＩＢＳは不均一であるため、患者のサブセットを特定して、より適切な治療戦略を通知してもよく、ＬＢＴの将来の治験の設計または解釈を強化して、それにより効果的な症状の緩和を成功させる可能性を高める診断マーカーが必要である。
【０００５】
便秘、下痢、または症状の変化などの患者から報告された症状、及びこれらの症状が臨床医によってどのように解釈されるかにのみ基づいた、ＩＢＳ患者のいわゆる臨床サブタイプにおいて、臨床的有用性の不適切さが特定されてきた（Ｔｈｅ  ｌａｎｇｕａｇｅ  ｏｆ  ｍｅｄｉｃｉｎｅ：  ｗｏｒｄｓ  ａｓ  ｓｅｒｖａｎｔｓ  ａｎｄ  ｓｃｏｕｎｄｒｅｌｓ．Ｑｕｉｇｌｅｙ，  Ｅ．  Ｍ．，  Ｓｈａｎａｈａｎ，  Ｆ．，  （２００９）  ‘Ｂａｄ  ｌａｎｇｕａｇｅ  ｉｎ  ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ’．  Ｃｌｉｎ．  Ｍｅｄ．  ２００９：９：２  １３１−１３５で説明されているように）。
【０００６】
ＩＢＳ患者の微生物叢の組成に関する先行研究では、正常様微生物叢（すなわち、ＩＢＳではない者の微生物叢の組成に類似しているが、ＩＢＳ患者の微生物叢とは異なる微生物叢の組成）を有する一部の患者が不安とうつに対してより高いスコアを示したことが示されている。正常様微生物叢を有する患者はまた、他のＩＢＳ患者とは異なる微生物叢の組成、またはＩＢＳを有していない者の微生物叢とは異なる微生物叢を有するＩＢＳ患者とは異なる微生物叢の組成を有すると説明することもできる。一方、変化した／腸内菌共生バランス失調性微生物叢のＩＢＳの他の患者（すなわち、ＩＢＳを有していない者の微生物叢とは異なるが、ＩＢＳ患者の微生物叢と類似している微生物叢）は、平均して不安とうつのスコアが正常であった（Ｊｅｆｆｅｒｙ  ＩＢ，  Ｏ‘Ｔｏｏｌｅ  ＰＷ，  Ｏｈｍａｎ  Ｌ，  Ｃｌａｅｓｓｏｎ  ＭＪ，  Ｄｅａｎｅ  Ｊ，  Ｑｕｉｇｌｅｙ  ＥＭ，  Ｓｉｍｒｅｎ  Ｍ．  ２０１２．  “Ａｎ  ｉｒｒｉｔａｂｌｅ  ｂｏｗｅｌ  ｓｙｎｄｒｏｍｅ  ｓｕｂｔｙｐｅ  ｄｅｆｉｎｅｄ  ｂｙ  ｓｐｅｃｉｅｓ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ａｌｔｅｒａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｆａｅｃａｌ  ｍｉｃｒｏｂｉｏｔａ．”  Ｇｕｔ  ６１：９９７−１００６を参照されたい）。したがって、研究は、ＩＢＳの患者を２つの群、つまり（ｉ）微生物叢の変化を特徴とする胃腸障害の患者と、（ｉｉ）胃腸障害があるが正常な（または「健常に近い」）微生物叢の患者に層別化するべきであることを示唆している。これらの患者群は異なる治療計画から恩恵を受けるため、現在の臨床サブタイプに対する代替的なアプローチは、より適切な治療戦略と患者に対するより良好な転帰をもたらすはずである。
【０００７】
上記に照らして、ＩＢＳの患者を、「変化した」微生物叢を有する患者（すなわち群（ｉ）の患者）及び「正常様の」微生物叢を有する患者（すなわち群（ｉｉ）の患者）という２つのカテゴリーに層別化する方法が必要性とされている。従来のコンピュータ実装方法及びシステムでは、信頼性が高く正確な方法で、患者を正常様マイクロバイオームを有するＩＢＳ下位集団に分類することはできない。したがって、この特定の患者群のＩＢＳを識別する際にこの信頼性及び精度を達成することができるコンピュータ実装方法及びシステムが必要とされている。
【０００８】
ＵＳ  ２０１７／０２７０２７０  Ａ１は、微生物学の分野におけるマイクロバイオーム由来の診断及び治療のための方法及びシステムに関する。この方法は、マイクロバイオームの組成に由来する特定の特徴の検出時に、ＩＢＳを有する者として個人を分類することを含め、マイクロバイオームの組成に従って個人を分類することができる。ＵＳ  ２０１７／０２７０２７０  Ａ１には、ＩＢＳの患者を２つの群に層別化する方法の開示がない。個人は、マイクロバイオームに応じて、（他の多くの診断の中でも）ＩＢＳを患うか否かのいずれかに分類できる。ＩＢＳの患者は、「変化した」及び「正常様の」マイクロバイオームのプロファイルを有する患者の群は言うまでもなく、いずれの追加の群にもまったく層別化されていない。
【０００９】
また、ＵＳ  ２０１７／０２７０２７０  Ａ１で論じられているのは、患者の特徴を予測する際のマイクロバイオーム組成の有効性、すなわち診断のためのマイクロバイオームの組成の有効性の検証である。次に、マイクロバイオームの特定の特徴は、特定の診断（例えば、ＩＢＳ）と高い相関関係があると識別できる。これは、個人をＩＢＳの有無で分類し、ＩＢＳ患者を２つの下位集団に分類していない。
【００１０】
ＷＯ  ２０１４／１８８３７８  Ａ１は、個人のＩＢＳの診断を補助する方法に関するものである。この方法では、サンプルをＩＢＳサンプルまたは非ＩＢＳサンプルのいずれかに分類する。ＵＳ  ２０１７／０２７０２７０  Ａ１の方法と同様に、ＩＢＳサンプルは「変化した」または「正常様の」マイクロバイオームのプロファイルに従って下位集団に分類されていない。
【００１１】
上記に照らして、ＩＢＳの患者を２つのカテゴリー、つまり「変化した」微生物叢の患者（すなわち群（ｉ）の患者）と「正常様の」微生物叢の患者（すなわち群（ｉｉ）の患者）に層別化する方法が依然として必要とされている。
【発明の概要】
【００１２】
一態様では、ＩＢＳを有する患者を、患者のマイクロバイオームに基づくカテゴリーに層別化するためのコンピュータ実装方法が提供される。本方法は、
−  患者から取得された生物学的サンプル中の複数の細菌の存在、不在、または存在量を検出して、患者マイクロバイオームプロファイルを生成すること、及び
−  過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を第１の群または第２の群に層別化する信号を出力するために、患者マイクロバイオームプロファイルで訓練された分類子を操作することを含み、
患者の第１の群への層別化は、ＩＢＳを示さないマイクロバイオームと比較して、患者が変化したマイクロバイオームを有することを示しており、また
患者の第２の群への層別化は、ＩＢＳを示さないマイクロバイオームと比較して、患者が顕著に変化してはいないマイクロバイオームを有することを示している。
【００１３】
以前は、「健常な」マイクロバイオームを有するＩＢＳの患者と、患者群から得る「変化した」マイクロバイオームを有するＩＢＳの患者を正確に層別化することが困難であった。言い換えれば、ＩＢＳの患者は、（ｉ）ＩＢＳではない患者の平均的な（すなわち典型的または一般的な）マイクロバイオームと比較して変化したマイクロバイオームを有するＩＢＳの患者、及び（ｉｉ）ＩＢＳではない者の平均的な（すなわち、典型的または一般的な）マイクロバイオームと比較して、顕著に変化していないマイクロバイオームを有するＩＢＳの患者、という２つの群に分類される必要がある。群（ｉ）及び（ｉｉ）の範囲外の対象は、ＩＢＳではない、または「健常な」個人と記載される場合がある。いくつかの例で、これらの健常な個人は、任意選択の最初のステップとして、Ｒｏｍｅ  ＩＶ診断質問票を使用して識別している場合がある。
【００１４】
群（ｉ）の患者は、ＩＢＳではない者（つまり、「健常な」個人）のマイクロバイオームとは異なる、同じではない、変化した、または実質的に異なるマイクロバイオーム（または「患者マイクロバイオームプロファイル」）を備えると記載され得る。言い換えれば、群（ｉ）のＩＢＳの患者は、ＩＢＳではない者らと比較して異常なマイクロバイオームを有していると説明され得る。例えば、群（ｉ）の患者のマイクロバイオームプロファイルと「健常な」個人のマイクロバイオームのプロファイルとの間の差は、所定の閾値を超え得る。また、真の腸内毒素症の者の一部は無症候性であり得る可能性がある。
【００１５】
群（ｉｉ）の患者は、ＩＢＳではない者（すなわち「健常な」個人）のマイクロバイオームと類似、同一、または実質的に同一のマイクロバイオーム（または「患者マイクロバイオームプロファイル」）を有すると説明することができる。言い換えれば、群（ｉｉ）のＩＢＳの患者は、「健常な」、正常な、正常様、またはほぼ正常なマイクロバイオームを有すると記載することができる。例えば、群（ｉｉ）の患者のマイクロバイオームプロファイルと「健常な」者の平均的なマイクロバイオームとの間の差は、所定の閾値を下回っていてよい。
【００１６】
群（ｉｉ）のＩＢＳ患者の正常様マイクロバイオームは、群（ｉ）の変化したマイクロバイオーム患者のマイクロバイオームよりも、健常者の平均的な（すなわち一般的または典型的な）マイクロバイオームに類似していると説明できる。群（ｉｉ）の患者のマイクロバイオーム、またはマイクロバイオームのプロファイルは、「ユーバイオティクス様」であると呼ばれ得る。他方、群（ｉ）の患者のマイクロバイオーム、またはマイクロバイオームのプロファイルは、「腸内菌共生バランス失調」であると呼ばれ得る。
【００１７】
正常様マイクロバイオームのＩＢＳ患者を正確に特定することは困難である。しかし、そのような患者のマイクロバイオームプロファイルで訓練された分類子を操作することにより、これらの患者を正確な方式で分類することが可能であることが見出された。これにより、従来の手段を使用して、当人のマイクロバイオームを、ＩＢＳではない患者のマイクロバイオームと区別することが困難な場合でも、これらのＩＢＳ患者を識別することができる。これは、見逃された、または誤った診断の数を減らすのに役立つ可能性があり、ひいてはＩＢＳの患者の症状を緩和するための正しい治療計画を提供するのに役立つ可能性がある。
【００１８】
訓練された分類子は、群（ｉ）のＩＢＳ患者と、異なる治療計画が適切である可能性のある群（ｉｉ）の患者を区別することができる。群（ｉ）または群（ｉｉ）のどちらに該当するかに応じて、ＩＢＳの患者を治療すると、より効果的な結果に至ることができる。
【００１９】
別の態様では、ＩＢＳの患者を患者のマイクロバイオームに基づくカテゴリーに層別化するための訓練された分類子を生成するためのコンピュータ実装方法が提供される。本方法は、
−  各々が生物学的サンプルに対応する複数のマイクロバイオームのプロファイルを取得することであって、
複数のマイクロバイオームのプロファイルの第１のサブセットが、第１のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルのマイクロバイオームデータに基づいて、ＩＢＳの存在を示すものとして分類され、
複数のマイクロバイオームのプロファイルの第２のサブセットが、第２のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルのマイクロバイオームデータに基づいて、ＩＢＳの不在を示すものとして分類される、取得すること、及び
−  第１のサブセット及び第２のサブセットのマイクロバイオームのプロファイルを使用して、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を第１の群または第２の群に層別化するための訓練された分類子を生成することであって、
患者の第１の群への層別化は、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して、患者が変化したマイクロバイオームを有することを示しており、また
患者の第２の群への層別化は、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して、患者が顕著に変化してはいないマイクロバイオームを有することを示している、生成すること、を含む。
【００２０】
訓練された分類子を生成するために、ＩＢＳの存在を示すかＩＢＳの不在を示すかのいずれかとして分類されるマイクロバイオームのプロファイルを使用することにより、結果として得られる訓練された分類子が、ＩＢＳではない健常者の平均的なマイクロバイオームと比較して、顕著には変化していないマイクロバイオームを有するＩＢＳ患者を正確に識別することができるようになることが見出された。以下に示す特徴は、これらの患者を識別する際の訓練された分類子の精度を向上させるのに役立つことが見出されている。
【００２１】
好ましくは、この方法は、マイクロバイオームのプロファイル各々のマイクロバイオームデータに基づいて、複数のマイクロバイオームのプロファイルの第１のサブセット及び第２のサブセットを識別すること、ＩＢＳの存在を示すものとして第１のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルを分類すること、及びＩＢＳの不在を示すものとして第２のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルを分類することを含む。
【００２２】
好ましくは、第１のサブセット及び第２のサブセットを識別することは、マイクロバイオームのプロファイルに対して主成分分析または主座標分析（または別の順序付け技法）を実行して、それぞれが複数のマイクロバイオームのプロファイルの１つに対応する複数のデータポイントを生成すること、複数のデータポイントの各々の間のスピアマン相関非類似度メトリック（または他の非類似度または距離のメトリック）に基づいて、第１のサブセット及び第２のサブセットを識別することを含む。
【００２３】
好ましくは、訓練された分類子を生成するために第１及び第２のサブセットのマイクロバイオームのプロファイルを使用することは、特徴選択アルゴリズムを使用して第１のサブセット及び第２のサブセットから複数の特徴を識別すること、及び識別された複数の特徴を使用して、訓練された分類子を生成することを含む。
【００２４】
好ましくは、特徴選択アルゴリズムによって識別された特徴のみが、訓練された分類子を生成するために使用される。
【００２５】
好ましくは、特徴選択アルゴリズムは、回帰分析法を含む。
【００２６】
好ましくは、回帰分析法は、最小絶対収縮及び選択演算子（ＬＡＳＳＯ）法、またはｅｌａｓｔｉｃ  ｎｅｔアルゴリズム、または別の特徴選択方法論を含む。
【００２７】
好ましくは、識別された複数の特徴を使用して訓練された分類子を生成することは、識別された複数の特徴を使用してランダムフォレストの機械学習分類子を使用して予測モデルを生成することを含む。
【００２８】
好ましくは、ランダム決定フォレストは、約１５００の決定木を含む。
【００２９】
ＬＡＳＳＯ法（またはｅｌａｓｔｉｃ  ｎｅｔアルゴリズム）の場合はラムダパラメータ、ランダムフォレストの場合は木の数が、感度と特異性を高めるために最適化される。これらのパラメータの最適化は概して、データセットのサイズとタイプに依存し、最適化は入力されるデータセットのグリッド検索を使用して実行される。ＬＡＳＳＯとランダムフォレストアルゴリズムを互いに組み合わせることで、優れた予測パフォーマンスが得られることが見出された。
【００３０】
好ましくは、回帰分析は、交差検証を使用して実行される。
【００３１】
好ましくは、訓練された分類子は、交差検証によって識別された複数の特徴を使用して生成される。
【００３２】
好ましくは、交差検証は、ｋ分割交差検証である。
【００３３】
好ましくは、交差検証は１０分割交差検証である。ＬＡＳＳＯアルゴリズムとランダムフォレストアルゴリズムの両方に１０分割交差検証を使用することで、モデルの過剰適合を避ける。
【００３４】
好ましくは、１０分割交差検証は、ネストなしで実行され、及び／または１０回繰り返される。
【００３５】
好ましくは、複数のマイクロバイオームのプロファイルを前処理して、マイクロバイオームのプロファイルの５％未満で発生する操作分類的単位（ＯＴＵ）を除外し、それにより、訓練された分類子が生成されるマイクロバイオームの特徴のフィルタリングされたセットを生成する。
【００３６】
別の態様では、ＩＢＳを有する患者を、患者のマイクロバイオームに基づくカテゴリーに層別化するためのコンピュータ実装方法が提供される。本方法は、
−  各々が生物学的サンプルに対応する複数のマイクロバイオームのプロファイルを取得することであって、
複数のマイクロバイオームのプロファイルの第１のサブセットが、第１のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルのマイクロバイオームデータに基づいて、ＩＢＳの存在を示すものとして分類され、
複数のマイクロバイオームのプロファイルの第２のサブセットが、第２のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルのマイクロバイオームデータに基づいて、ＩＢＳの不在を示すものとして分類される、取得すること、
−  第１のサブセット及び第２のサブセットのマイクロバイオームのプロファイルを使用して、ＩＢＳの存在または不在を判定するための訓練された分類子を生成すること、
−  患者から取得された生物学的サンプル中の複数の細菌の存在、不在、または存在量を検出して、患者マイクロバイオームプロファイルを生成すること、及び
−  過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を第１の群または第２の群に層別化するために、患者マイクロバイオームプロファイルで訓練された分類子を操作することを含み、
患者の第１の群への層別化は、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して、患者が変化したマイクロバイオームを有することを示しており、また
患者の第２の群への層別化は、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して、患者が顕著に変化してはいないマイクロバイオームを有することを示している。
【００３７】
一態様では、患者の過敏性腸症候群（ＩＢＳ）を診断するためのコンピュータ実装方法が提供される。本方法は、
−  患者から取得された生物学的サンプル中の複数の細菌の存在、不在、または存在量を検出して、患者マイクロバイオームプロファイルを生成すること、及び
−  患者マイクロバイオームプロファイルで訓練された分類子を操作して、患者のＩＢＳの存在または不在を示す信号を出力することを含む。
【００３８】
別の態様では、ＩＢＳ患者を、患者のマイクロバイオームに基づくカテゴリーに層別化するためのコンピュータ実装方法が提供される。本方法は、
患者から得られた生物学的サンプル中の複数の細菌の存在、不在、または存在量を検出して、患者マイクロバイオームプロファイルを生成すること、
以下によって、複数のマイクロバイオームのプロファイルを含む訓練データセットに基づいて訓練された分類子を生成すること：
最小絶対収縮及び選択演算子（ＬＡＳＳＯ）法を使用して、特徴を選択すること、及び
選択した特徴を使用してランダム決定フォレストを訓練すること、
患者マイクロバイオームプロファイルで訓練された分類子を操作して、患者が、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して顕著に変化していないマイクロバイオーム、またはＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して変化したマイクロバイオームを有することを示す信号を出力すること、を含む。
【００３９】
別の態様では、コンピュータによって実行されると、コンピュータに本明細書に記載の方法の１つまたは複数を実行させる命令を含む（例えば、非一時的な）コンピュータ可読媒体が提供される。
【００４０】
別の態様では、プロセッサ及びメモリを含むシステムが提供され、メモリは、プロセッサによって実行されると、プロセッサに本明細書に記載の方法の１つまたは複数を実行させる命令を含む。
【００４１】
別の態様では、本明細書に記載のコンピュータプログラムを伝える（例えば、非一時的な）データキャリア信号が提供される。
【００４２】
以下の図面を参照しながら、例として本発明の実施形態を説明する。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】ＩＢＳ患者を層別化するための訓練された分類子を生成するための方法を示している。
【図２】主要な主座標分析の順序に変換されたマイクロバイオームのプロファイルを示している。
【図３】訓練された分類子をさらに詳細に生成するための方法を示している。
【図４】ＩＢＳ患者を層別化する方法を示している。
【図５】訓練された分類子を使用して、ＩＢＳに関連しない平均的なマイクロバイオームと比較して、顕著に変化していないマイクロバイオームを有するＩＢＳ患者を識別した結果を示している。
【図６】訓練された分類子を使用して、ＩＢＳに関連しない平均的なマイクロバイオームと比較して変化したマイクロバイオームを有する患者のＩＢＳを診断した結果を示している。
【図７】本明細書に記載の方法の１つまたは複数を実行するためのシステム及び電子デバイスの概略図を示している。
【発明を実施するための形態】
【００４４】
本明細書に記載されているのは、特に患者のマイクロバイオームがＩＢＳではない者の平均的なマイクロバイオームに類似している場合に、マイクロバイオームからＩＢＳ患者を正確に層別化することができる方法及びシステムである。以前は、ＩＢＳ患者のこの特定の下位集団を、マイクロバイオームが変化した患者と区別することは困難であった。
【００４５】
さらに、患者のマイクロバイオームからＩＢＳを診断することは、患者によって報告された症状のみからＩＢＳを診断するよりも、より多くの情報に基づいた診断に至る可能性がある。後者は、変動して不正確な結果や不適切な治療戦略に至る可能性がある。したがって、患者のマイクロバイオームからＩＢＳを診断できることはまた、有利である。さらに、ＩＢＳの診断を実行するための訓練された分類子を生成するために使用することができる方法及びシステムが本明細書に記載されている。訓練された分類子は、患者のＩＢＳの存在または不在を正確に示す出力をもたらすために、テストサンプルのマイクロバイオームデータを使用するプロセッサが実行するために、保存できる。
【００４６】
図１を参照すると、ＩＢＳに関連しない平均的なマイクロバイオームと比較して、顕著には変化していないマイクロバイオームを有するＩＢＳ患者を識別するための訓練された分類子を生成するためのコンピュータ実装方法１００が提供されている。
【００４７】
ステップ１０１において、複数の生物学的サンプルが、それぞれ各患者から得られる。生物学的サンプルの各々は、サンプリングキットを使用して取得できる。サンプリングキットを使用して生物学的サンプルを取得する方法の特定の例を、以下でより詳細に説明する。
【００４８】
ステップ１０２では、マイクロバイオームデータ分析が、生物学的サンプルの各々に対して実行され、ステップ１０３では、マイクロバイオームのプロファイルが各サンプルについて出力される。それぞれのマイクロバイオームのプロファイルは、生物学的サンプルにおける複数の細菌の存在、不在、または存在量を示す。マイクロバイオームデータ分析を実行し、マイクロバイオームのプロファイルを出力するための方法の特定の例を、以下でより詳細に説明する。
【００４９】
ステップ１０４において、主成分分析（ＰＣＡ）、主座標分析（ＰＣｏＡ）、または別の順序付けの技法が、マイクロバイオームのプロファイルを主成分分析の座標系に変換するために、マイクロバイオームのプロファイルに対して実行される。図２は、主成分分析または主座標分析、またはその他の順序付けシステムに変換されたマイクロバイオームのプロファイルの例を示している。
【００５０】
ＰＣＡまたはＰＣｏＡは、マイクロバイオームの傾向（固有ベクトル）を特定するための順序付け技法として使用される。これらの傾向は、分類群の存在量がサンプル空間全体でどのように変化するかをまとめたものである。これらの傾向が特定されると、線形回帰と０．０５のＰ値を使用して、健常な患者とＩＢＳ患者を区別する能力に基づいて、傾向をフィルタリングできる。このプロセスにより、２つの固有ベクトルが特定された。第１のものは、分散の大部分を司るものであった。この固有ベクトルは、残りの分析に使用された。特定された第２の固有ベクトルは、より少ない分散を司る。
【００５１】
図２を参照すると、患者におけるＩＢＳの存在を示すマイクロバイオームのプロファイル２０１は、共にクラスター化され、ＩＢＳの不在を示すマイクロバイオームのプロファイル２０３（すなわち、ＩＢＳではない「健常な」個人）から分離されていることが分かる。また、健常な患者（すなわち、正常様ＩＢＳ患者）に類似したマイクロバイオームを有するＩＢＳ患者のマイクロバイオームプロファイル２０２は、健常な個人のマイクロバイオームのプロファイル２０３と密接にクラスター化されていることが分かる。図２は、正常様マイクロバイオームのＩＢＳ患者のマイクロバイオームプロファイル２０２のクラスターが、健常な個人のマイクロバイオームのプロファイル２０３のクラスターと少なくとも部分的に重複していることを示している。したがって、主成分分析または主座標分析のみを使用して、各々のマイクロバイオームにより、健常な個人から正常様微生物叢のＩＢＳ下位集団を識別することは、困難である。
【００５２】
図２を参照すると、主軸に沿った分離により、健常な対照サンプルとＩＢＳコホートの間の顕著な分離が強調され、それがＲＯＣ（受信者操作曲線）分析を使用して最適な閾値を特定するために使用され、最適な閾値は最大の感度及び特異性を提供する。このことが、最大限の感度及び特異度の最適な閾値（ＹｏｕｄｅｎのＪメトリック）に基づいて、ＩＢＳのサンプルを、変化した及び正常様マイクロバイオームＩＢＳ下位集団に、初期に層別化することを実現させた。この層別化を図２に示す。
【００５３】
ステップ１０５において、複数のマイクロバイオームのプロファイルの第１のサブセットは、ＩＢＳの存在を示すものとして分類され、複数のマイクロバイオームのプロファイルの第２のサブセットは、ＩＢＳの不在を示すものとして分類される。マイクロバイオームのプロファイルの第１のサブセット及び第２のサブセットは、主成分分析の座標系の各マイクロバイオームのプロファイルのデータポイント間のスピアマンの距離に基づいて識別される。したがって、ＰｃｏＡまたはＰＣＡとスピアマンの非類似度メトリックは、データセットの主要な傾向を識別するために使用される順序付け手法である。他の順序付け手法を使用することもできる。
【００５４】
ステップ１０６において、マイクロバイオームのプロファイルの第１のサブセット及び第２のサブセットは、分類子を訓練するために使用される。このステップでは、対象の２つの群のみのマイクロバイオームのプロファイルが使用された。第１の群は、ＩＢＳではない者（すなわち群（ｉ）の患者）の平均的なマイクロバイオームとは類似していない（変化している）マイクロバイオームでもあるＩＢＳ患者のマイクロバイオームプロファイルからなる。第２の群は、ＩＢＳではない「健常な」個人のマイクロバイオームのプロファイルからなる。ＩＢＳではない「健常な」個人（群ｉｉ）の平均的なマイクロバイオームのプロファイルと類似したマイクロバイオームを同様に有しているＩＢＳ患者のマイクロバイオームプロファイルは、分類子の訓練には使用されなかった。分類子を訓練する方法については、図３を参照してより詳しく説明する。
【００５５】
マイクロバイオームのプロファイルの選択をフィルタリングするために、分類子を訓練するために使用されるマイクロバイオームのプロファイルを前処理することができ、その結果プロファイルの選択が、分類子を訓練するために使用されないようにする。例えば、複数のマイクロバイオームのプロファイルを前処理して、マイクロバイオームのプロファイルの５％未満で発生する操作分類的単位（ＯＴＵ）を除外することができ、それにより、訓練された分類子が生成されるマイクロバイオームのプロファイルのフィルタリングされたセットを生成する。マイクロバイオームのプロファイルは地理的に異なる場所で異なる可能性があるため、地理的な場所の人口に基づいて特徴を最適化することができる。
【００５６】
この例では、訓練データは、ＩＢＳではない「健常な」個人から得た６４のサンプルと、群（ｉ）の４３人の患者から得たサンプルからなっていた。
【００５７】
ステップ１０７において、分類子が第１及び第２のサブセットを使用して訓練されると、訓練された分類子は、生成されたものとして記述され得る。生成されると、訓練された分類子は、後でテストデータで使用できるように、メモリなどのデータストレージリソースに保存される。
【００５８】
図３を参照すると、ＩＢＳ患者を層別化するための訓練された分類子を生成するためのコンピュータ実装方法３００が提供され、これは上記のステップ１０６の特定の例である。
【００５９】
ステップ３０１では、最小絶対収縮及び選択演算子（ＬＡＳＳＯ）法を使用して、ステップ１０５で識別されたマイクロバイオームのプロファイルの第１のサブセット及び第２のサブセットから特徴を識別する。この例では、ＬＡＳＳＯアルゴリズムを使用して、特徴を効率的に選択することにより、モデルの精度と解釈可能性を向上させている。ただし、代わりに代替の特徴選択プロセスを使用することもできる。これは、監視ありまたは監視なしの特徴選択プロセスである可能性がある。
【００６０】
別の例では、特徴選択プロセスへのノンパラメトリックアプローチを使用することができる。例えば、Ｗｉｌｃｏｘ検定、Ｋｒｕｓｋａｌ−Ｗａｌｌｉｓ検定、またはＭａｎｎ−Ｗｈｉｔｎｅｙ検定を使用できる。線形回帰、ｔ統計量、または混合モデルなど、特徴選択プロセスに対するパラメトリックアプローチを使用してもよい。構造化分析パイプラインは、Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｍｏｄｅｌｓ（ＭａＡｓＬｉｎ）、線形判別分析効果量（ＬｅｆＳｅ）、またはＳＴＡＭＰなどの特徴選択に使用できる。受信者操作特性（ＲＯＣ）からの曲線下面積（ＡＵＣ）分析、ｐＲＯＣ分析、倍率変化分析、ＤＥＳｅｑ、ＤＥＳｅｑ２、またはｍｅｔａｇｅｎｏｍｅＳｅｑなど、他のアプローチや統計モデルを使用することもできる。
【００６１】
ＬＡＳＳＯは、分類子の訓練に使用される予測特徴を選択する、教師あり特徴選択プロセスである。この特定の例では、サンプルは最初に訓練セットとテストセットに分割される。ステップ１０５を参照して説明したように、使用される訓練セットは、第１及び第２のサブセットである。このプロセスは、訓練セット内の各データポイントを反復し、それらをＬＡＳＳＯ線形回帰モデルに配置する。ＬＡＳＳＯについては、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｒｏｙａｌ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｂ，  ５８（１），  １９９６，  Ｒ．  Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ，  “Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  Ｓｈｒｉｎｋａｇｅ  ａｎｄ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｖｉａ  ｔｈｅ  Ｌａｓｓｏ”，  ｐａｇｅｓ  ２６７−２８８で詳しく説明されている。
【００６２】
特徴選択プロセスは、モデルを最適化するために、ステップ３０２でｋ分割交差検証を使用して実行できる。ｋ分割交差検証では、訓練データセット（つまり、第１のサブセット及び第２のサブセット）がランダムに同じサイズの複数の群に分割される。群の数は「ｋ」に等しくなる。ｋ個の群のそれぞれが、モデルを検定するための検証群として順番に選択され、残りの群が訓練データとして使用される。このプロセスはｋ回繰り返され、プロセスが繰り返されるたびに、ｋ個の群のそれぞれが検証データとしてまさに１回のみ使用される。これにより、平均化された結果を生成すべく、平均化できるｋ個の結果が出力される。このプロセスでは、ｋ群すべてが検証と訓練の両方に使用されるため、より正確な結果に至るが、ｋ群のそれぞれは検証に１回のみ使用される。特定の例では、１０分割交差検証を使用して特徴選択を実行する。これにより、結果のモデルの精度が向上することが見出されている。したがって、データの９０％が訓練セットとして使用され、１０％がテストセットとして使用される。これは、すべてのサンプルが１回テストセットに含まれるように１０回繰り返される。また、１０分割交差検証は、１０回繰り返してもよく、かつ／またはネストせずに実行できる。一例では、特徴は、グリッド検索を使用してハイパーパラメータを最適化することによって、識別され得る。
【００６３】
サンプルラベル、すなわちＬＡＳＳＯを使用したＩＢＳまたは「健常」との高い相関を示すデータポイントは、ステップ３０４の分類子訓練の特徴としてステップ３０３に出力される。言い換えれば、テストサンプルをＩＢＳを示すものまたは健常であると最も正確に予測する特徴選択プロセスによって選択された特徴（または特徴の組み合わせ）は、ステップ３０４で分類子を訓練するための選択された特徴として、ステップ３０３で出力される。
【００６４】
ステップ３０４において、ＬＡＳＳＯ法を使用して識別された特徴は、ランダム決定フォレスト（または「ランダムフォレスト」）を生成するために使用される。生成されたランダムフォレストは、約１５００本の木またはちょうど１５００本の木で構成され得る。ランダムフォレストにこの数の木を使用すると、訓練された分類子の精度が最適化されることが見出されている。
【００６５】
ランダムフォレストは、モデルを最適化するために、ステップ３０５でｋ分割交差検証を使用して、生成することもできる。繰り返すが、ｋ分割交差検証を使用すると、ステップ３０１で識別された対応する特徴と共に、すべての訓練データが検証と訓練の両方に使用されるため、より正確な結果に至るが、訓練データのｋ群のそれぞれが検証のために１回のみ使用される。特定の例では、１０分割交差検証を使用して、ランダムフォレストを生成する。これにより、結果のモデルの精度が向上し、また処理リソースが効率的に使用されることが見出された。また、１０分割交差検証は、１０回繰り返してもよく、及び／またはネストせずに実行してもよい。
【００６６】
サンプルラベルと高い相関を示す同じ特徴が、テストセットのクラスラベルを予測するために、テストセット内で同じ順序で選択される。分類子のパフォーマンスは、予測されたクラスラベルを実際のクラスラベルと比較することで確認できる。この特徴選択を訓練セットに適用して、過剰な適合を回避し、通常の分散の特徴のみに基づく予測と同様の結果を得ることができる。
【００６７】
他の分類子及び機械学習アルゴリズムを使用して、選択された特徴を分析して、ＩＢＳの存在または不在を判定し、及び／または生物学的サンプルをＩＢＳのサブセットに分類することができる。例えば、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、Ｋｍｅａｎｓクラスタリング、Ｉベイズ、ナイーブベイズ、勾配ブースティング木、クラス分析間のニューラルネットワーク、冗長性分析、線形判別分析、及びこれらの異なる方法の混合を代わりに使用して、サンプルを分類する、または疾患集団を層別化することができる。ただし、ランダムフォレストは、マイクロバイオームが健常な患者のマイクロバイオームと類似している場合に、ＩＢＳの患者を識別する際の精度を高めることが見出されている。
【００６８】
上記の方法は、交差検証なしで実行できる。あるいは、「一個抜き」交差検証またはデータセットのブートストラップに基づく交差検証を使用することもできる。
【００６９】
図１を参照して説明した同じステップの特定の例である図３のステップ１０７では、ランダムフォレストが生成され、ＩＢＳ患者の層別化に使用するために保存される。これは、上記の訓練された分類子の特定の例である。訓練された分類子が生成されると、選択されたデータポイント（特徴とも呼ばれる）は、訓練された分類子を使用したサンプルの分類に使用され、ＩＢＳの存在または不在を示したり、マイクロバイオームに基づくＩＢＳの下位集団を識別したりする。
【００７０】
図３を参照して説明した方法では、方法はＲソフトウェアで実装され、ＬＡＳＳＯにはｇｌｍｎｅｔパッケージが使用された。ｇｌｍｎｅｔは、ペナルティ付きの最大尤度を介して一般化された線形モデルに適合する。正則化パスは、ＬＡＳＳＯ法（またはｅｌａｓｔｉｃ  ｎｅｔペナルティアルゴリズム）に対して、正則化パラメータラムダ（λ）の値のグリッドとして計算される。アルゴリズムは非常に高速であり、入力された行列Ｘのスパース性を利用できる。予測は適合モデルから行うことができる。
【００７１】
ｇｌｍｎｅｔは、応答がカテゴリカルである場合にロジスティック回帰を実装する。２つの可能な結果（例えば、ＩＢＳ、健常）がある場合は、二項分布が使用される。そうでない場合は、多項分布が使用される。
【００７２】
二項モデルの場合、応答変数がＧ＝｛１，２｝の値をとると仮定する。モデルは次の形式で記述できる。
2021526684.tif 000003
これは、いわゆる「ロジスティック」または対数奇数変換である。
【００７３】
ペナルティ付きロジスティック回帰の目的関数は、負の二項対数尤度を使用し、次のとおりである。
2021526684.tif 000004
全範囲をカバーする、λの値のグリッドに亘る。ｅｌａｓｔｉｃ  ｎｅｔペナルティはαによって制御され、ラッソ（α＝１、デフォルト）とリッジ（α＝０）の間のギャップを埋める。チューニングパラメータλは、ペナルティの全体的な強さを制御する。
【００７４】
ロジスティック回帰は、ｐ＞Ｎの場合に縮退に悩まされることが頻繁にあり、式中ｐは特徴の数、Ｎはサンプルの数であり、Ｎがｐに近い場合でもワイルドな挙動を示す。ｅｌａｓｔｉｃ  ｎｅｔペナルティはこれらの問題を軽減し、同様に変数を正規化して選択する。
【００７５】
λの最適化のために、ｇｌｍｎｅｔアルゴリズムは循環座標降下を使用する。これは、他のパラメータを固定して各パラメータの目的関数を連続的に最適化し、収束するまで繰り返し循環する。アルゴリズムは、対数尤度の２次的な近似を使用し、次いで結果として得られるペナルティ付き加重最小二乗問題の降下を調整する。これらは外側と内側のループを構成する。最適化の手順は、Ｊｅｒｏｍｅ  Ｆｒｉｅｄｍａｎ，  Ｔｒｅｖｏｒ  Ｈａｓｔｉｅ  ａｎｄ  Ｒｏｂ  Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ  “Ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ  Ｐａｔｈｓ  ｆｏｒ  Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｖｉａ  Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ  Ｄｅｓｃｅｎｔ”  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｆｔｗａｒｅ，  Ｖｏｌ．  ３３（１），  １−２２  Ｆｅｂ  ２０１０，  ｓｐｅｃｉｆｉｃａｌｌｙ  ｓｅｃｔｉｏｎ  ３  Ｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，  ｅｑｕａｔｉｏｎｓ  （１５）  ｔｈｒｏｕｇｈ  （１８）に記載されている。
【００７６】
ｒａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔパッケージを使用して、ランダムフォレストモデルを生成した。パラメータ「ｎｔｒｅｅ」は、フォレスト内の木の数を示す。これは原則として可能な限り大きいものにするべきであり、各潜在的なモデルの特徴に、選択される機会が十分にあるようにする。パッケージのｒａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔのデフォルト値はｎｔｒｅｅ＝５００である。パラメータ「ｍｔｒｙ」は、各分割でモデルの特徴としてランダムに選択された特徴の数を示す。値を小さくすると、影響の少ない特徴が選択される可能性が高くなる。このことは、別段にはそれらが影響の強い特徴によってマスクされる場合に、予測パフォーマンスの向上に寄与し得る。ｍｔｒｙの値が高いと、情報量の少ない候補の特徴しかないリスクが軽減される。パッケージのｒａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔでは、分類のデフォルト値は√ｐである。式中、ｐはデータセットの特徴の数である。パラメータ「ｎｏｄｅｓｉｚｅ」は、ターミナルノードの最小サイズを表す。この数を大きく設定すると、小さな木が成長する。分類のデフォルト値は１である。Ｂｏｕｌｅｓｔｅｉｘ，  Ａｎｎｅ−Ｌａｕｒｅ  ｅｔ  ａｌ．  “Ｏｖｅｒｖｉｅｗ  ｏｆ  ｒａｎｄｏｍ  ｆｏｒｅｓｔ  ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  ｐｒａｃｔｉｃａｌ  ｇｕｉｄａｎｃｅ  ｗｉｔｈ  ｅｍｐｈａｓｉｓ  ｏｎ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｂｉｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ”  （２０１２）は、ランダムフォレストのアルゴリズム内のパラメータのより詳細な説明を提供している。
【００７７】
上記の機械学習パイプラインは、グリッド検索手法を使用してパラメータ（ｎｔｒｅｅなど）を最適化する。グリッド検索では、様々な数の木（ｎｔｒｅｅｓ＝５００、１０００、１５００、２０００など）と様々なｍｔｒｙ値（ｍｔｒｙ＝１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０など）を使用していくつかのモデルが生成された。ｎｏｄｅｓｉｚｅパラメータは、分類の値である１に保たれた。次に、感度及び特異性のパフォーマンスメトリックを使用して、最適化されたｍｔｒ及び木の数のパラメータを使用して最適なモデルを選択した。この例では、最適な木の数は１５００であることが見出された。
【００７８】
図４を参照すると、ＩＢＳに関連しない平均的なマイクロバイオームと比較して、顕著に変化していないマイクロバイオーム（すなわち、「正常様」マイクロバイオーム）を有するとしてＩＢＳの患者を識別するためのコンピュータ実装方法４００が提供されている。
【００７９】
ステップ４０１では、生物学的テストサンプルが、ステップ１０１を参照して説明したのと同様の方法で患者から得られ、これについては、以下でさらに詳しく説明する。
【００８０】
ステップ４０２では、生物学的テストサンプルに対してマイクロバイオームデータ分析が実行され、ステップ４０３では、マイクロバイオームデータテストプロファイルがテストサンプルに出力される。マイクロバイオームデータテストプロファイルは、生物学的テストサンプル内の複数の細菌の存在、不在、または存在量を示す。ステップ４０２及び４０３は、以下でより詳細に説明されるステップ１０２及び１０３を参照して説明されたものと同様の方法で実行される。
【００８１】
ステップ４０４において、マイクロバイオームデータテストプロファイルは、図１〜図３を参照して説明されるように生成された訓練された分類子に入力される。このステップにおいて、分類子は、マイクロバイオームテストプロファイルにて操作され、患者を群（ｉ）の患者または群（ｉｉ）の患者として識別する信号を出力する。別の例では、訓練された分類子は、マイクロバイオームデータテストプロファイルにて操作され、マイクロバイオームデータテストプロファイルに対応する患者におけるＩＢＳの存在または不在を示す信号を出力する。
【００８２】
訓練された分類子は、０から１の間の確率など、ＩＢＳの存在または不在の確率を出力することができる。この確率が所定の確率の閾値を満たす場合、これは、ＩＢＳが存在していることの表示、または別の例では、患者の群（ｉ）への層別化を出力し得る。他方、この確率が所定の確率の閾値を満たさない場合、これは、ＩＢＳが不在であることの表示、または別の例では、患者の群（ｉｉ）への層別化を出力し得る。確率は、出力を正確に調整できるように構成できる。一例では、確率は５０％、つまり０．５である。したがって、確率の出力が０．５以下の場合、これはＩＢＳが不在であること（または個人が「健常」であること）を示し、確率の出力が０．５を超える場合、これはＩＢＳの者であることを示す。
【００８３】
訓練された分類子は、ＩＢＳではない患者の平均的なマイクロバイオームと同様のマイクロバイオームを有する患者（すなわち、「正常様」マイクロバイオームを有する群（ｉｉ）の患者）においてＩＢＳを診断できることが見出された。これらの患者を診断するための訓練された分類子の精度は約８０％であることが見出された。これを図５に示す。ここには、群（ｉｉ）の患者の３５のサンプルが示されている。点線で表される最適化された閾値を下回るサンプルは、群（ｉｉ）のサンプルとして分類され、一方で閾値を超えるサンプルは、群（ｉ）のサンプルとして分類される。最適化された閾値は０．５〜０．６であり、この特定の例では、閾値は０．５３であるが、閾値は別の値に調整できる。
【００８４】
３５のサンプルのうち、２８は、ＩＢＳの存在を示すものとして正しく分類され、マイクロバイオームは、ＩＢＳではない者のマイクロバイオーム（すなわち、群（ｉｉ）のＩＢＳ患者のマイクロバイオーム）と実質的に同じである。さらに、３５のサンプルのうち７つのみが、ＩＢＳではない者のマイクロバイオーム（つまり、群（ｉ）のＩＢＳ患者のマイクロバイオーム）とは実質的に異なるマイクロバイオームを示すものとして誤って分類された。
【００８５】
さらに、訓練された分類子は、ＩＢＳではない者の平均的なマイクロバイオームとは異なるマイクロバイオームを有する患者のＩＢＳを診断できることが見出されており、訓練された分類子は、ＩＢＳではない個人を診断できることが見出された。これらの個人を診断するための訓練された分類子の精度は約８８％であることが見出された。このことを図６に示す。この図は、合計１０７のテストサンプルのうち３９のみを示している。黒い棒は「健常な」個人を示し、白い棒はＩＢＳ患者を示す。図６に示すように、５つの健常なサンプルのみがＩＢＳであると誤って分類され（つまり、サンプルＳ０００１、Ｓ００１０、Ｓ００１４、Ｓ００１５、及びＳ００１７）、８つのＩＢＳサンプルのみが「健常」と誤って分類された（つまり、サンプルＳ００３９、Ｓ００３２、Ｓ００３１、Ｓ００３０、Ｓ００２８、Ｓ００２４、Ｓ００２３及びＳ００２１）。したがって、１０７のサンプルから１３のサンプルのみが誤って分類され、約８８％の精度が得られた。
【００８６】
ステップ１０１及び４０１で言及されている生物学的サンプルを取得する一例は、生物学的サンプルを取得するために、Ｑｉａｇｅｎ（１９３００  Ｇｅｒｍａｎｔｏｗｎ  Ｒｏａｄ，  Ｇｅｒｍａｎｔｏｗｎ，  Ｍａｒｙｌａｎｄ  ２０８７４、米国）の「ＤＮｅａｓｙ  Ｂｌｏｏｄ  ＆  Ｔｉｓｓｕｅ  Ｋｉｔ」を使用することを含み得る。このキットは、患者から採取した１４５の凍結糞便サンプル各０．２ｇから微生物のＤＮＡを抽出するために使用される。
【００８７】
１６Ｓ  ｒＲＮＡ遺伝子アンプリコンの調製及びシーケンシングは、Ｉｌｌｕｍｉｎａ（５２００  ｏｆ  Ｉｌｌｕｍｉｎａ  Ｗａｙ，  Ｓａｎ  Ｄｉｅｇｏ，  ＣＡ  ９２１２２、米国）によって開発された１６Ｓ  Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ  Ｌｉｂｒａｒｙ  Ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ  Ｎｅｘｔｅｒａプロトコルを使用して、取得したサンプルに対して実行される。このプロセスでは、１６Ｓ  ｒＲＮＡ遺伝子のＶ３−Ｖ４可変領域をターゲットとするＰＣＲ及びプライマーを使用して、各ＤＮＡ糞便抽出物の５０ｎｇを増幅する。生成物は精製され、順方向及び逆方向のバーコードは２回目のアダプターＰＣＲによって付加される。得られたＰＣＲ産物は、精製、定量し、次いで等モル量の各アンプリコンをプールしてから、シーケンシングのために送られた。
【００８８】
ステップ１０２、１０３、４０２、及び４０３で言及されているように、マイクロバイオームデータ分析を実行してマイクロバイオームプロファイルを出力する一例は、最初に生物学的サンプルを配列決定して生のアンプリコンシーケンスデータを生成することを含む。次に、返却された生のアンプリコンシーケンスデータがマージされ、周知のフラッシュ手法を使用してトリミングされる。これにより、読み取りペアから得た単一の読み取りが生成され、また重複領域に配列類似性を含まない質の低い読み取りが除外される。ＵＳＥＡＲＣＨパイプライン手法（バージョン８．１．１８６１＿ｉ８６＿ｌｉｎｕｘ６４）を使用して、シングルトンを識別し、ＯＴＵ（操作分類的単位）生成ステップからそれらを非表示にする。このことは、これらの読み取りの質が低くてそのために質の低いＯＴＵを生成する可能性があることに起因して、データの複雑さを軽減し、全体的な質を向上させるために行われる。読み取りは、最後のマッピングステップでの再導入により、分析全体で保持される。
【００８９】
ＵＰＡＲＳＥアルゴリズムは、シーケンスをＯＴＵにクラスター化するために使用される。これにより、真の分類学的変動を反映している可能性が高いシーケンスのリストが生成される。１６Ｓデータセットの生成のウェットラボ増幅ステップの間キメラ配列を生成したことに起因して、ＵＣＨＩＭＥキメラ除去アルゴリズムは、キメラ配列を除去するＣｈｉｍｅｒａｓｌａｙｅｒ参照データベースで使用した。キメラ配列は、これらのシーケンスの起源が系統発生的に異なる起源に由来する場合でも、高レベルの類似性を共有する１６Ｓシーケンスのアニーリングにより、２つのシーケンスが結合して新しいシーケンスを生成するときに発生する。次に、ＵＳＥＡＲＣＨグローバルアラインメントアルゴリズムを使用して、シングルトンを含むすべての読み取りを残りのＯＴＵシーケンスにマッピングする。スクリプトは、ＵＳＥＡＲＣＨグローバルアラインメントアルゴリズムによって分類された読み取りの割り当てを使用して、ＯＴＵの存在量の情報を生成するために使用される。この配列決定のＯＴＵへの群化により、存在量及び多様性の観点からマイクロバイオームの組成情報が生成される。これらのステップにより、各サンプルの各分類群に関連するシーケンスの存在量を推定できる。さらに、生のシーケンスは高い質のデータのみから生成されたＯＴＵシーケンスにマッピングされるため、生のシーケンスが生物学的起源のシーケンスにマッピングされる高いレベルの信頼性があり得る。
【００９０】
図７は、本明細書に記載の方法のうちの１つまたは複数を実行するように構成された例示的な電子デバイス７０１を含むシステム７００を示している。電子デバイス７０１は、処理回路７１０（マイクロプロセッサなど）及びメモリ７１２を備える。電子デバイス７０１はまた、以下のサブシステム、つまり電源７１４、ディスプレイ７１６、トランシーバ７２０、及び入力７２６のうちの１つまたは複数を備える。
【００９１】
処理回路７１０は、電子デバイス７０１、及び処理回路が通信可能に結合されている接続されたサブシステムの動作を制御することができる。メモリ７１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、フラッシュメモリ、他の揮発性メモリ、及び他の不揮発性メモリのうちの１つまたは複数を含み得る。
【００９２】
ディスプレイ７１６は、本明細書に記載の１つまたは複数の方法によって判定された、診断を示す画像または診断に関連するデータをディスプレイ７１６に出力させるように構成され得る処理回路７１０と通信可能に結合され得る。
【００９３】
ディスプレイ７１６は、タッチスクリーンディスプレイなどのタッチセンシティブインターフェースを備え得る。ディスプレイ７１６は、電子デバイス７０１のプロセッサ７１０で実行されるソフトウェアと相互作用するために使用され得る。タッチセンシティブインターフェースは、使用者が、目立たないタッチ、複数回のタッチ、または１つまたは複数のジェスチャを介して、処理回路の動作及び本明細書に記載の機能を制御するための処理回路７１０に入力をすることを可能にする。入力デバイスにキーボードまたはマウスを含み得る入力７２６などの、他の形態の入力インターフェースが、追加的または代替的に、同じ目的のために使用され得ることが理解されるであろう。入力７２６及び／またはディスプレイ７１６は、分類子を訓練するために使用されるマイクロバイオームのプロファイルを入力するように、または診断を出力するために使用されるマイクロバイオームテストプロファイルを入力するように構成され得る。マイクロバイオームのプロファイル及び／またはマイクロバイオームデータテストプロファイルは、トランシーバ７２０を介して電子デバイス７０１で受信され得る。
【００９４】
トランシーバ７２０は、ＬＴＥ、ＵＭＴＳ、３Ｇ、ＥＤＧＥ、ＧＰＲＳ、ＧＳＭ、及びＷｉ−Ｆｉなどの通信規格に従って動作するように構成された１つまたは複数の長距離ＲＦトランシーバであり得る。例えば、電子デバイス７０１は、ＬＴＥ、ＵＭＴＳ、３Ｇ、ＥＤＧＥ、ＧＰＲＳ、またはＧＳなどのセルラーデータプロトコルを介してセルタワー７０３と通信するように構成されたセルラートランシーバを備え得る。電子デバイス７０１は、８０２．１１  ａｃ／ｎ／ｇ／ｂ／ａなどのＷｉ−Ｆｉ規格を介して無線アクセスポイント７０５と通信するように構成されたＷｉ−Ｆｉトランシーバを備えることができる。
【００９５】
電子デバイス７０１は、トランシーバ７２０を介してネットワーク７４０と通信するように構成され得る。ネットワーク７４０は、インターネットなどの広域ネットワーク、またはローカルエリアネットワークであり得る。電子デバイス７０１は、トランシーバ７２０及びネットワーク７４０を介して１つまたは複数のシステムまたはデバイスと通信するようにさらに構成され得る。例えば、マイクロバイオームのプロファイル及び／またはマイクロバイオームデータテストプロファイルは、トランシーバ７２０を介してネットワーク７４０内の１つまたは複数のシステムまたは複数のデバイスから電子デバイス７０１で受信され得る。
【００９６】
本明細書に記載の方法は、有形の記憶媒体で機械可読形式のソフトウェアによって、例えば、プログラムがコンピュータで実行されるときに、及びコンピュータプログラムがコンピュータ可読媒体に具体化され得る場合に、本明細書に記載の方法のいずれかのすべてのステップを実行するように適合されたコンピュータプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムの形式のソフトウェアによって、実行され得る。有形（または非一時的）の記憶媒体の例には、ディスク、サムドライブ、メモリカードなどが含まれ、伝播された信号は含まれない。このソフトウェアは、並列プロセッサまたはシリアルプロセッサでの実行に適していることがあり、そのため、方法ステップを任意の適切な順序で、または同時に実行できる。これは、「ダム」または標準ハードウェアで実行またはそれを制御するソフトウェアを包含して、所望の機能を実行することを目的としている。また、シリコンチップの設計、またはユニバーサルプログラマブルチップの構成に使用されるＨＤＬ（ハードウェア記述言語）ソフトウェアなど、ハードウェアの構成を「説明」または定義するソフトウェアを包含して、所望の機能を実行することも目的としている。
【００９７】
当業者は、プログラム命令を記憶するために利用される記憶装置がネットワーク全体に分散され得ることを理解するであろう。例えば、リモートコンピュータには、ソフトウェアとして記述されたプロセスの例が格納されている場合がある。ローカルコンピュータがリモートコンピュータにアクセスし、ソフトウェアの一部またはすべてをダウンロードしてプログラムを実行する場合がある。あるいは、ローカルコンピュータは、必要に応じてソフトウェアの一部をダウンロードするか、ローカル端末でいくつかのソフトウェア命令を、またリモートコンピュータ（またはコンピュータネットワーク）でいくつかのソフトウェア命令を実行する場合がある。当業者はまた、当業者に既知の従来の技術を利用することにより、ソフトウェア命令の全部または一部が、ＤＳＰ、プログラマブルロジックアレイなどの専用回路によって実行され得ることを理解する。
【００９８】
本明細書に記載の方法のステップは、任意の適切な順序で、または適切な場合には同時に実行することができる。さらに、個々のブロックは任意の方法から削除できる。上記の例のいずれかの態様を、説明されている他の例のいずれかの態様と組み合わせて、求められる効果を失うことなく、さらなる例を形成することができる。
【００９９】
番号が付けられた実施形態の列挙
１．過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を層別化するための訓練された分類子を生成するためのコンピュータ実装方法であって、
各々が生物学的サンプルに対応する複数のマイクロバイオームのプロファイルを取得することであって、
前記複数のマイクロバイオームのプロファイルの第１のサブセットが、前記第１のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルのマイクロバイオームデータに基づいて、ＩＢＳの存在を示すものとして分類され、
前記複数のマイクロバイオームのプロファイルの第２のサブセットが、前記第２のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルの前記マイクロバイオームデータに基づいて、ＩＢＳの不在を示すものとして分類される、前記取得することと、
前記第１のサブセットと前記第２のサブセットの前記マイクロバイオームのプロファイルを使用して、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を第１の群または第２の群に層別化するための訓練された分類子を生成することであって、
前記患者の前記第１の群への層別化は、ＩＢＳを示さない前記平均的なマイクロバイオームと比較して、前記患者が変化したマイクロバイオームを有することを示しており、また
前記患者の前記第２の群への前記層別化は、ＩＢＳを示さない平均的なマイクロバイオームと比較して、前記患者が顕著に変化してはいないマイクロバイオームを有することを示している、前記生成することを含む、前記方法。
２．前記マイクロバイオームのプロファイルの各々のマイクロバイオームデータに基づいて、前記複数のマイクロバイオームのプロファイルの前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットを識別すること、
前記第１のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルをＩＢＳの存在を示すものとして分類すること、及び
前記第２のサブセットの各マイクロバイオームのプロファイルをＩＢＳの不在を示すものとして分類することを含む、実施形態１に記載のコンピュータ実装方法。
３．前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットを識別することは、
前記マイクロバイオームのプロファイルに対して主成分分析または主座標分析を実行して、それぞれが複数のマイクロバイオームのプロファイルの１つに対応する複数のデータポイントを生成すること、及び
前記複数のデータポイントの各々の間にあるスピアマンの距離に基づいて、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットを識別することを含む、実施形態２に記載のコンピュータ実装方法。
４．前記第１及び第２のサブセットの前記マイクロバイオームのプロファイルを使用して前記訓練された分類子を生成することが、
特徴選択アルゴリズムを使用して、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットから複数の特徴を識別すること、及び
前記訓練された分類子を、識別された前記複数の特徴を使用して生成することを含む、先行実施形態のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
５．前記特徴選択アルゴリズムによって識別された前記特徴のみが前記訓練された分類子を生成するために使用される、実施形態４に記載のコンピュータ実装方法。
６．前記特徴選択アルゴリズムは、回帰分析法を含む、実施形態４または実施形態５に記載のコンピュータ実装方法。
７．前記回帰分析法が最小絶対収縮及び選択演算子（ＬＡＳＳＯ）法を含む、実施形態６に記載のコンピュータ実装方法。
８．前記回帰分析法は、交差検証を使用して実行される、実施形態６または７に記載のコンピュータ実装方法。
９．前記交差検証がｋ分割交差検証である、実施形態８に記載のコンピュータ実装方法。
１０．前記交差検証が１０分割交差検証である、実施形態８または実施形態９に記載のコンピュータ実装方法。
１１．前記１０分割交差検証が１０回反復される、実施形態１０に記載のコンピュータ実装方法。
１２．交差検証がネストなしで実行される、実施形態８〜１１のいずれか一項に記載のコンピュータ実装発明。
１３．識別された前記複数の特徴を使用して前記訓練された分類子を生成することが、
識別された前記複数の特徴を使用してランダム決定フォレストを生成することを含む、実施形態４〜１２のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
１４．前記ランダム決定フォレストは約１５００の決定木を含む、実施形態１３に記載のコンピュータ実装方法。
１５．前記訓練された分類子は、交差検証によって識別された前記複数の特徴を使用して生成される、実施形態４〜１４に記載のコンピュータ実装方法。
１６．前記交差検証がｋ分割交差検証である、実施形態１５に記載のコンピュータ実装方法。
１７．前記交差検証が１０分割交差検証である、実施形態１５または１６に記載のコンピュータ実装方法。
１８．前記１０分割交差検証が１０回反復される、実施形態１７に記載のコンピュータ実装方法。
１９．交差検証がネストなしで実行される、実施形態１５〜１８のいずれか一項に記載のコンピュータ実装発明。
２０．前記訓練された分類子が、過敏性腸症候群（ＩＢＳ）を示していない前記平均的なマイクロバイオームと比較して顕著に変化していないマイクロバイオームを有する個人におけるＩＢＳの存在または不在を診断するように構成されている、先行実施形態のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
２１．前記複数のマイクロバイオームのプロファイルが前処理されて、前記マイクロバイオームのプロファイルの５％未満で発生する操作分類的単位（ＯＴＵ）が除外され、それによって、前記訓練された分類子が生成されるマイクロバイオームのプロファイルのフィルタリングされたセットが生成される、先行実施形態のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
２２．前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットの前記マイクロバイオームのプロファイルのみが、患者におけるＩＢＳの存在または不在を判定するために訓練された分類子を生成する、先行実施形態のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
２３．ＩＢＳを示さない前記平均的なマイクロバイオームと比較して顕著に変化していないマイクロバイオームを有する患者のマイクロバイオームプロファイルは、前記訓練された分類子を生成するための訓練データとして使用されない、先行実施形態のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
２４．ＩＢＳを示さない前記平均的なマイクロバイオームと比較して顕著に変化していないマイクロバイオームを有する患者の前記マイクロバイオームのプロファイルは、前記訓練された分類子の検証データとしてのみ使用される、実施形態２３に記載のコンピュータ実装方法。
２５．過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を層別化するためのコンピュータ実装方法であって、
前記患者から取得された生物学的サンプル中の複数の細菌の存在、不在、または存在量を検出して、患者マイクロバイオームプロファイルを生成すること、及び
過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を第１の群または第２の群に層別化する信号を出力するために、前記患者マイクロバイオームプロファイルで訓練された分類子を操作することを含み、
前記患者の前記第１の群への層別化は、ＩＢＳを示さない前記平均的なマイクロバイオームと比較して、前記患者が変化したマイクロバイオームを有していることを示しており、
前記患者の前記第２の群への前記層別化は、ＩＢＳを示さない前記平均的なマイクロバイオームと比較して、前記患者が顕著に変化してはいないマイクロバイオームを有することを示しており、
前記訓練された分類子は、先行実施形態のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法に従って生成される、前記方法。
２６．過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を層別化するためのコンピュータ実装方法であって、
前記患者から得られた生物学的サンプル中の複数の細菌の存在、不在、または存在量を検出して、患者マイクロバイオームプロファイルを生成すること、
以下によって、複数のマイクロバイオームのプロファイルを含む訓練データセットに基づいて訓練された分類子を生成すること：
最小絶対収縮及び選択演算子（ＬＡＳＳＯ）法を使用して、特徴を選択すること、及び
前記選択した特徴を使用してランダム決定フォレストを訓練すること、
過敏性腸症候群（ＩＢＳ）の患者を第１の群または第２の群に層別化する信号を出力するために、前記患者マイクロバイオームプロファイルで前記訓練された分類子を操作することを含み、
前記患者の前記第１の群への層別化は、ＩＢＳを示さない前記平均的なマイクロバイオームと比較して、前記患者が変化したマイクロバイオームを有することを示しており、
前記患者の前記第２の群への前記層別化は、ＩＢＳを示さない前記平均的なマイクロバイオームと比較して、前記患者が顕著に変化してはいないマイクロバイオームを有することを示している、前記方法。
２７．過敏性腸症候群（ＩＢＳ）を示さない前記平均的なマイクロバイオームと比較して、顕著に変化していないマイクロバイオームを有する患者を含む患者の群におけるＩＢＳの存在または不在を診断するためのコンピュータ実装方法であって、患者が変化したマイクロバイオームを有し、患者がＩＢＳを示さないマイクロバイオームを有し、
前記患者の少なくとも１人から取得された生物学的サンプル中の複数の細菌の存在または不在を検出して、患者マイクロバイオームプロファイルを生成すること、及び
前記患者マイクロバイオームプロファイルで訓練された分類子を操作して、前記患者のＩＢＳの存在または不在を示す信号を出力すること、を含む、前記方法。
２８．コンピュータによって実行されると、前記コンピュータにいずれかの先行実施形態の方法を実行させる命令を含む、コンピュータ可読媒体。
２９．プロセッサ及びメモリを含むシステムであって、前記メモリは、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに実施形態１〜２８のいずれか一項の方法を実行させる命令を含む、前記システム。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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