(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人工神経回路網を用いて、対象者の腸内年齢を推定する推定工程、を含む腸内年齢の推定方法であって、
前記人工神経回路網は、
年齢の異なる複数の被験者の各々を識別する識別子と、
前記複数の被験者から抽出された全ての種類を含む細菌分類レベルにおける複数の腸内細菌の各々について、前記複数の被験者の各々毎に抽出された細菌分類レベルにおける全ての腸内細菌に対する比率を表す値と、
前記複数の被験者の各々の年齢を表す値と、
が対応付けられている腸内細菌叢データベースを用いて構築され、
前記腸内細菌叢データベースは、
前記腸内細菌叢データベースに含まれる前記複数の被験者の年齢を、複数の年齢グループに分離する分類工程と、
前記分離された前記複数の年齢グループの各々について、前記比率を表す値の平均値を前記腸内細菌の各々について算出する平均値算出工程と、
前記算出された前記平均値と、前記年齢グループに属する前記被験者の各々の前記比率との差を前記腸内細菌の各々について算出され、算出された差の総和を前記被験者の各々について算出する総和算出工程と、
前記年齢グループに属する複数の被験者の中から、前記算出された前記総和の値が小さい順に所定の人数ずつ前記年齢グループの各々から選択する選択工程と、
前記年齢グループの各々から選択された所定の人数の被験者の腸内細菌の構成割合を用いて、当該腸内細菌叢データベースを再構築する再構築工程と、により再構築され、
前記人工神経回路網は、
前記再構築された腸内細菌叢データベースを用いて構築される、腸内年齢の推定方法。
【請求項２】
前記推定工程では、
前記複数の被験者から抽出された全ての種類を含む複数の細菌分類レベルの腸内細菌の各々について、対象者から抽出された全ての腸内細菌に対する比率を表す値を、前記人工神経回路網に入力することによって、対象者の腸内年齢が推定される、請求項１に記載の腸内年齢の推定方法。
【請求項３】
前記人工神経回路網の入力数は、前記複数の被験者から抽出された全ての種類を含む細菌分類レベルにおける複数の腸内細菌の種類の総数であり、
前記人工神経回路網の出力数は、前記分類工程によって分類された前記複数の年齢グループの総数である、請求項１または請求項２に記載の腸内年齢の推定方法。
【請求項４】
前記分類工程では、前記複数の被験者が１０歳毎に分離され、
前記推定工程では、前記対象者の腸内年齢が１０歳毎に推定される、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の腸内年齢の推定方法。
【請求項５】
前記腸内細菌叢データベースは、離乳前および離乳中を含む０〜１０４歳の被験者から抽出された腸内細菌の前記比率を示す値に基づいて構築される、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の腸内年齢の推定方法。
【請求項６】
前記人工神経回路網は、隠れ層を有するフィードフォワードニューラルネットワークである、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の腸内年齢の推定方法。
【請求項７】
前記腸内細菌叢データベースは、
前記被験者から抽出された全ての腸内細菌に対する前記被験者から抽出された腸内細菌の各々の比率を前記被験者毎に取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記被験者毎の腸内細菌の各々の比率を用いて、前記被験者の総数ｍ（ｍは２以上の整数）と、前記複数の被験者から抽出された全ての種類を含む細菌分類レベルにおける複数の腸内細菌の種類の総数ｎ（ｎは２以上の整数）とを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された前記被験者の総数ｍと、前記複数の腸内細菌の種類の総数ｎと、前記複数の被験者の各々毎に抽出された細菌分類レベルにおける全ての腸内細菌に対する比率を表す値と、を用いて、ｍ行×ｎ行の構成データを構築する構成データ構築工程と、
前記複数の被験者の各々の年齢を示す情報を取得し、取得した前記被験者毎の年齢を示す情報を、前記構成データ構築工程で構築された前記構成データに対応付けて腸内細菌叢データベースを構築するデータベース構築工程と、によって構築されたデータベースである、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の腸内年齢の推定方法。
【請求項８】
年齢の異なる複数の被験者の各々を識別する識別子と、前記複数の被験者から抽出された全ての種類を含む細菌分類レベルにおける複数の腸内細菌の各々について、前記複数の被験者の各々について抽出された細菌分類レベルにおける全ての腸内細菌に対する比率を表す値と、前記複数の被験者の各々の年齢を表す値と、が対応付けられている腸内細菌叢データベースが格納されているデータベースと、
前記データベースに格納されている前記腸内細菌叢データベースを用いて構築された人工神経回路網を用いて、対象者の腸内年齢を推定する推定部と、
を備え、
前記腸内細菌叢データベースは、
前記腸内細菌叢データベースに含まれる前記複数の被験者の年齢を、複数の年齢グループに分離され、
前記分離された前記複数の年齢グループの各々について、前記比率を表す値の平均値を前記腸内細菌の各々について算出され、
前記算出された前記平均値と、前記年齢グループに属する前記被験者の各々の前記比率との差を前記腸内細菌の各々について算出され、算出された差の総和を前記被験者の各々について算出され、
前記年齢グループに属する複数の被験者の中から、前記算出された前記総和の値が小さい順に所定の人数ずつ前記年齢グループの各々から選択され、
前記年齢グループの各々から選択された所定の人数の被験者の腸内細菌の構成割合を用いて、当該腸内細菌叢データベースが再構築され、
前記人工神経回路網は、
前記再構築された腸内細菌叢データベースを用いて構築される、腸内年齢の推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、腸内年齢の推定方法、および腸内年齢の推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、健康への関心が高まるなか、腸年齢に注目が集まっている。なお、腸年齢とは、腸内の状態に基づいて決定された年齢（または年代）である。ヒトや動物の腸管には、多数の細菌が存在し腸内細菌叢を形成している。腸内細菌叢を構成している細菌の種類は、生理、疾病、薬物、食物、生活習慣、ストレス、老化、腸内菌の相互作用等によって変動する。
【０００３】
このような腸内状態を調べるため、平均３０歳の若年者群と、７０歳の高齢者群、および１００歳以上の高齢者群それぞれの糞便のサンプルに対して、系統発生マイクロアレイ(phylogenetic microarray＝16S rRNA gene ampliconを調べるHuman Intestinal Tract Chip, HITChip)を用いて主因子分析(Principal Component Analysis:PCA)を行い、腸内細菌叢について分析する。そして、１００歳以上の高齢者群と、その子孫の腸内細菌叢との組成分布を比較する。また、被験者の炎症性状態と腸内細菌叢について組成の関連についての分析が行われている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００４】
また、若年者と、高齢者それぞれの糞便に含まれる細菌の塩基配列を解析し、若年者と、高齢者それぞれの腸内細菌叢について組成分布を分析することが行われている（例えば、非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】“Through Ageing, and Beyond: Gut Microbiota and Inflammatory Status in Seniors and Centenarians”、Elena Biagi,Lotta Nylund,他,PLoS ONE,May 2010 Volume 5 Isseu 5 e10667,2010
【非特許文献２】“Composition, variability, and temporal stability of the intestinal microbiota of the elderly”,Marcus J. Claesson, Siobhan Cusack,他,PNAS,www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1000097107,2010
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１および非特許文献２に記載の技術では、対象者の腸年齢を推定することができなかった。
【０００７】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、腸内年齢を推定することができる腸内年齢の推定方法、および腸内年齢の推定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】
【０００８】
（１）上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る腸内年齢の推定方法は、人工神経回路網を用いて、対象者の腸内年齢を推定する推定工程、を含む腸内年齢の推定方法であって、前記人工神経回路網は、年齢の異なる複数の被験者の各々を識別する識別子と、前記複数の被験者から抽出された全ての種類を含む細菌分類レベルにおける複数の腸内細菌の各々について、前記複数の被験者の各々毎に抽出された細菌分類レベルにおける全ての腸内細菌に対する比率を表す値と、前記複数の被験者の各々の年齢を表す値と、が対応付けられている腸内細菌叢データベースを用いて構築され、前記腸内細菌叢データベースは、前記腸内細菌叢データベースに含まれる前記複数の被験者の年齢を、複数の年齢グループに分離する分類工程と、前記分離された前記複数の年齢グループの各々について、前記比率を表す値の平均値を前記腸内細菌の各々について算出する平均値算出工程と、前記算出された前記平均値と、前記年齢グループに属する前記被験者の各々の前記比率との差を前記腸内細菌の各々について算出され、算出された差の総和を前記被験者の各々について算出する総和算出工程と、前記年齢グループに属する複数の被験者の中から、前記算出された前記総和の値が小さい順に所定の人数ずつ前記年齢グループの各々から選択する選択工程と、前記年齢グループの各々から選択された所定の人数の被験者の腸内細菌の構成割合を用いて、当該腸内細菌叢データベースを再構築する再構築工程と、により再構築され、前記人工神経回路網は、前記再構築された腸内細菌叢データベースを用いて構築される。
【０００９】
（２）また、本発明の一態様に係る腸内年齢の推定方法において、前記推定工程では、前記複数の被験者から抽出された全ての種類を含む複数の細菌分類レベルの腸内細菌の各々について、対象者から抽出された全ての腸内細菌に対する比率を表す値を、前記人工神経回路網に入力することによって、対象者の腸内年齢が推定されるようにしてもよい。
【００１１】
（３）また、本発明の一態様に係る腸内年齢の推定方法において、前記人工神経回路網の入力数は、前記複数の被験者から抽出された全ての種類を含む細菌分類レベルにおける複数の腸内細菌の種類の総数であり、前記人工神経回路網の出力数は、前記分類工程によって分類された前記複数の年齢グループの総数であるようにしてもよい。
【００１２】
（４）また、本発明の一態様に係る腸内年齢の推定方法において、前記分類工程では、前記複数の被験者が１０歳毎に分離され、前記推定工程では、前記対象者の腸内年齢が１０歳毎に推定されるようにしてもよい。
（５）また、本発明の一態様に係る腸内年齢の推定方法において、前記腸内細菌叢データベースは、離乳前および離乳中を含む０〜１０４歳の被験者から抽出された腸内細菌の前記比率を示す値に基づいて構築されるようにしてもよい。
【００１３】
（６）また、本発明の一態様に係る腸内年齢の推定方法において、前記人工神経回路網は、隠れ層を有するフィードフォワードニューラルネットワークであるようにしてもよい。
【００１４】
（７）また、本発明の一態様に係る腸内年齢の推定方法において、前記腸内細菌叢データベースは、前記被験者から抽出された全ての腸内細菌に対する前記被験者から抽出された腸内細菌の各々の比率を前記被験者毎に取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された前記被験者毎の腸内細菌の各々の比率を用いて、前記被験者の総数ｍ（ｍは２以上の整数）と、前記複数の被験者から抽出された全ての種類を含む細菌分類レベルにおける複数の腸内細菌の種類の総数ｎ（ｎは２以上の整数）とを抽出する抽出工程と、前記抽出工程によって抽出された前記被験者の総数ｍと、前記複数の腸内細菌の種類の総数ｎと、前記複数の被験者の各々毎に抽出された細菌分類レベルにおける全ての腸内細菌に対する比率を表す値と、を用いて、ｍ行×ｎ行の構成データを構築する構成データ構築工程と、前記複数の被験者の各々の年齢を示す情報を取得し、取得した前記被験者毎の年齢を示す情報を、前記構成データ構築工程で構築された前記構成データに対応付けて腸内細菌叢データベースを構築するデータベース構築工程と、によって構築されたデータベースであるようにしてもよい。
【００１５】
（８）上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る腸内年齢の推定装置は、年齢の異なる複数の被験者の各々を識別する識別子と、前記複数の被験者から抽出された全ての種類を含む細菌分類レベルにおける複数の腸内細菌の各々について、前記複数の被験者の各々について抽出された細菌分類レベルにおける全ての腸内細菌に対する比率を表す値と、前記複数の被験者の各々の年齢を表す値と、が対応付けられている腸内細菌叢データベースが格納されているデータベースと、前記データベースに格納されている前記腸内細菌叢データベースを用いて構築された人工神経回路網を用いて、対象者の腸内年齢を推定する推定部と、を備え、前記腸内細菌叢データベースは、前記腸内細菌叢データベースに含まれる前記複数の被験者の年齢を、複数の年齢グループに分離され、前記分離された前記複数の年齢グループの各々について、前記比率を表す値の平均値を前記腸内細菌の各々について算出され、前記算出された前記平均値と、前記年齢グループに属する前記被験者の各々の前記比率との差を前記腸内細菌の各々について算出され、算出された差の総和を前記被験者の各々について算出され、前記年齢グループに属する複数の被験者の中から、前記算出された前記総和の値が小さい順に所定の人数ずつ前記年齢グループの各々から選択され、前記年齢グループの各々から選択された所定の人数の被験者の腸内細菌の構成割合を用いて、当該腸内細菌叢データベースが再構築され、前記人工神経回路網は、前記再構築された腸内細菌叢データベースを用いて構築される。
【発明の効果】
【００１６】
（１）および（８）によれば、腸内細菌叢データベースを用いて構築された人工神経回路網によって、対象者の腸内年齢を推定することができる。なお、細菌の各分類レベルとは、門、綱、目、科、属、種等の分類レベルである。また、被験者とは、腸内細菌叢のデータベースを構築するために試料を提供した人である。また、対象者とは、腸内年齢の推定が行われる人である。なお、被験者が対象者であってもよい。
（２）によれば、対象者の腸内細菌の状態に基づいて、対象者の腸内年齢を推定することができる。
【００１７】
（１）および（８）によれば、腸内年齢を推定するために構築する人工神経回路網において、腸内年齢を推定する際にノイズと成る被験者の腸内細菌叢を除外することができる。この結果、本実施形態によれば、対象者の腸内年齢を精度良く推定することができる。
（３）によれば、対象者から検出された腸内細菌叢情報を、人工神経回路網に入力することによって、各年齢グループに属する確率を算出することができる。
【００１８】
（４）によれば、対象者の腸内細菌の構成が１０歳毎の年齢グループのいずれに属するかを推定することで、腸内年齢を精度良く推定することができる。
（５）によれば、離乳前から１０４歳までの各年齢層それぞれの複数の被験者による腸内細菌叢データベースに基づく人工神経回路網を用いて、対象者の腸内年齢を精度良く判定することができる。
【００１９】
（６）によれば、実年齢以外の腸内年齢も含めて精度良く推定することができる。
（７）によれば、被験者または対象者以外から抽出された腸内細菌を用いて、腸内細菌叢データベースを構築することができる。この結果、本実施形態では、このように構築された腸内細菌叢データベースを用いて構築された人工神経回路網に、対象者の腸内細菌叢情報を入力することで、対象者が属する年齢グループを精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施形態に係る腸内年齢の推定装置のブロック図である。
【図２】実施形態に係る腸内年齢の推定装置が行う処理のフローチャートである。
【図３】実施形態に係る腸内細菌叢データベースの構築手順の一例を表す図である。
【図４】実施形態に係るニューラルネットワークの構築手順の一例を表す図である。
【図５】実施形態に係るニューラルネットワークの構成の一例を表す図である。
【図６】実施形態に係る腸内年齢の推定処理のフローチャートである。
【図７】実施形態に係る腸内細菌抽出装置が行う腸内細菌の抽出処理のフローチャートである。
【図８】第１の試験例によって構築されたニューラルネットワークの構成の一例を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
【００２２】
＜腸内年齢の推定装置１の構成＞
まず、腸内年齢の推定装置１の構成について説明する。
図１は、本実施形態に係る腸内年齢の推定装置１のブロック図である。図１に示すように、腸内年齢の推定装置１は、腸内細菌抽出装置１１、データベース生成部１２、データベース１３、ニューラルネットワーク構築部１４、および推定部１５を備える。
【００２３】
腸内細菌抽出装置１１は、被験者および対象者（ｓｕｂｊｅｃｔ）の試料から腸内細菌（腸細菌ともいう）を抽出する。ここで、被験者とは、腸内細菌叢のデータベースを構築するために試料を提供した人である。また、対象者とは、腸内年齢の推定が行われる人である。なお、データベース構築後、被験者が対象者であってもよい。抽出された抽出結果には、被験者または対象者を識別するための識別子と、抽出された細菌名と、各細菌の構成割合を示す情報とが含まれている。腸内細菌抽出装置１１は、抽出した被験者または対象者の抽出結果を、データベース生成部１２と推定部１５に出力する。なお、腸内細菌の抽出方法については後述する。また、腸内細菌抽出装置１１は、後述するように、複数の装置、および複数のアプリケーション等によって構成されていてもよい。
【００２４】
データベース生成部１２は、腸内細菌抽出装置１１が出力した抽出結果に、入力された被験者または対象者の年齢（属性）を対応付けて腸内細菌叢データベースを構築し、構築した腸内細菌叢データベースをデータベース１３に格納する。なお、データベースの構築方法については、後述する。なお、データベース生成部１２は、腸内細菌叢データベースを構築した後、対象者の腸内細菌叢を抽出していく中で、腸内細菌叢データベースに含まれる以外の腸内細菌が抽出された場合、腸内細菌叢を構成する細菌の種類を増やしていくようにしてもよい。データベース生成部１２は、対象者の腸内細菌叢情報を、腸内年齢の推定のときに、データベース１３に格納していくようにしてもよい。
【００２５】
データベース１３には、表１に示すように、被験者の識別子に、年齢を示す情報（以下、年齢情報という）と、腸内細菌叢の構成割合とが関連付けられた腸内細菌叢データベースが格納されている。なお、腸内細菌叢の構成割合とは、ｍ（ｍは２以上の整数）人の被験者から抽出された全ての細菌の種類ｎ（ｎは２以上の整数）において、被験者それぞれから抽出された腸内細菌それぞれの保有数の占有割合である。このため、他の被験者からのみ抽出された腸内細菌に対する割合は、０％となる。
【００２６】
【表１】
0006751550.tif 000002
【００２７】
なお、表１における細菌の分類レベルは、門、綱、目、科、属、種等のうちの少なくとも１つのレベルである。例えば、表１に示すように、識別子が“１”には、年齢（属性）が“離乳中”、第１細菌の構成比率が“０．０５７（％）”、第２細菌の構成比率が“１．２３（％）”、・・・、第ｎ細菌の構成比率が“０（％）”が関連付けられている。なお、データベース１３に格納される被験者の年齢は、例えば離乳中（０歳）〜１０４歳において、年齢層毎に複数名の腸内細菌叢の情報（以下、腸内細菌叢情報という）が格納されている。なお、データベース１３には、細菌の分類レベル毎の腸内細菌叢情報に基づく腸内細菌叢データベースが格納されていてもよい。
【００２８】
また、データベース１３には、表２に示すようなニューラルネットワーク構築部１４によって分類された年齢グループに関する情報が格納されている。ここで、年齢グループとは、例えば０〜１０歳、１０〜１９歳、・・・、９０〜９９歳、１００歳以上等、所定の年齢の集合のうちの１つである。例えば、４２歳の被験者が属する年齢グループは、４０〜４９歳である。
【００２９】
【表２】
0006751550.tif 000003
【００３０】
ニューラルネットワーク構築部１４は、データベース１３に格納されているｍ人分の腸内細菌叢情報と、腸内細菌叢情報に関連付けられている年齢情報を読み出す。ニューラルネットワーク構築部１４は、読み出した年齢情報を表２に示したように、複数の年齢グループに分類し、分類した年齢グループに関する情報をデータベース１３に格納する。
また、ニューラルネットワーク構築部１４は、各グループにおける腸内細菌における細菌の分類レベル毎の構成割合の平均値に基づいて、各年齢層のグループに属している被験者のうち、例えば１０名を選択する。なお、選択方法については後述する。ニューラルネットワーク構築部１４は、選択した各グループの被験者の腸内細菌叢情報のモデルの最適化を行ったのち、最適化によって算出された値を用いて、ニューラルネットワークを構築し、構築したニューラルネットワークに関する情報をデータベース１３に記憶させる。なお、ニューラルネットワークの構築方法については、後述する。
【００３１】
なお、ニューラルネットワーク構築部１４は、ニューラルネットワークを構築した後、データベース１３に格納される被験者の総数が所定の値をこえたときに、データベース１３に格納されている腸内細菌叢情報から被験者と対象者を年齢グループごとに選択しなおしてニューラルネットワークを再構築するようにしてもよい。例えば、データベース１３に３８６人の被験者の腸内細菌叢情報が格納され、対象者の腸内細菌叢情報が逐次１３３人分、データベース生成部１２によって追加された場合に、ニューラルネットワーク構築部１４は、ニューラルネットワークを再構築するようにしてもよい。
【００３２】
推定部１５は、腸内細菌抽出装置１１が出力した対象者の腸内細菌叢情報を、データベース１３に記憶されているニューラルネットワークに入力して、対象者の腸内年齢がいずれの年齢層のグループに属する確率が高いかを推定する。なお、腸内年齢の推定方法については、後述する。推定部１５は、推定した判定結果を、プリンタ、表示部（不図示）等に出力する。
【００３３】
なお、腸内年齢の推定装置１または外部装置は、判定結果に基づいて、対象者への健康に関するアドバイスや食事に関するアドバイス等を生成するようにしてもよい。この場合、腸内年齢の推定装置１または外部装置には、実年齢と推定された年齢毎に、健康に関するアドバイスや食事に関するアドバイス等が対応付けられたデータベースが接続されていてもよい。
【００３４】
＜腸内年齢の推定装置１が行う処理手順の概略＞
次に、腸内年齢の推定装置１が行う処理手順の概略について説明する。
図２は、本実施形態に係る腸内年齢の推定装置１が行う処理のフローチャートである。
（ステップＳ１）腸内細菌抽出装置１１は、複数の年齢層の被験者の試料それぞれから、腸内細菌の抽出処理を行う。
（ステップＳ２）データベース生成部１２は、腸内細菌抽出装置１１が抽出した抽出結果に、入力された被験者の属性を対応付けて腸内細菌叢データベースの構築処理を行う。
【００３５】
（ステップＳ３）ニューラルネットワーク構築部１４は、データベース１３からｍ人分の年齢情報を読み出し、読み出したｍ人分の年齢情報から２つ以上の年齢グループを生成する。
（ステップＳ４）ニューラルネットワーク構築部１４は、データベース１３からｍ人分の腸内細菌叢情報を読み出し、読み出したｍ人分の腸内細菌叢情報を用いて、腸内年齢を推定するためのニューラルネットワークを構築する。続けて、ニューラルネットワーク構築部１４は、構築したニューラルネットワークに関する情報をデータベース１３に格納する。
【００３６】
（ステップＳ５）腸内細菌抽出装置１１は、対象者の腸内細菌の抽出処理を行う。
（ステップＳ６）推定部１５は、腸内細菌抽出装置１１が出力した対象者の腸内細菌叢情報を、データベース１３から読み出したニューラルネットワークに入力して演算することで、対象者の腸内年齢の推定処理を行う。
なお、腸内年齢の推定装置１は、対象者毎に、ステップＳ５〜Ｓ６の処理を繰り返す。
【００３７】
＜腸内細菌叢データベースの構築＞
次に、データベース生成部１２が図２のステップＳ２で行う腸内細菌叢データベースの構築方法の例について説明する。
図３は、本実施形態に係る腸内細菌叢データベースの構築手順の一例を表す図である。
（ステップＳ１１）データベース生成部１２は、全ての被験者の腸内細菌叢の構成割合を取得する。図３の表ｈ１０１は、第１の被験者の腸内細菌叢の構成割合であり、図３の表ｈ１０２は、第２の被験者の腸内細菌叢の構成割合であり、図３の表ｈ１０３は、第ｍの被験者の腸内細菌叢の構成割合である。ここで、腸内細菌叢の構成割合とは、１人の被験者において、腸内細菌の全てに対する腸内細菌それぞれの割合である。なお、抽出される腸内細菌、および腸内細菌の種類数は、被験者間で異なる場合がある。例えば、第１の被験者から第１〜第１００の腸内細菌が検出され、第２の被験者から第１、３、・・、１００、１０１、１０２の腸内細菌が抽出される場合がある。
【００３８】
（ステップＳ１２）データベース生成部１２は、ステップＳ１１で取得した全ての被験者の腸内細菌叢の構成割合の情報を用いて、被験者の総数ｍと、腸内細菌の種類の総数ｎとを抽出する。なお、抽出する細菌の種類の総数ｎは、細菌の各分類レベル（門、綱、目、科、属、種等）のうち少なくとも１つである。例えば、第１の被験者から抽出された腸内細菌の種類が、１００種類であり、他の被験者から当該１００種類とは異なる腸内細菌が８０種類抽出された場合、腸内細菌の種類の総数ｎは、１８０種類となる。データベース生成部１２は、抽出した被験者の総数ｍと、腸内細菌の種類の総数ｎとをデータベース１３に格納する。
【００３９】
（ステップＳ１３）データベース生成部１２は、ステップＳ１２で抽出した被験者の総数、腸内細菌の種類の総数、およびステップＳ１１で取得した全ての被験者の腸内細菌叢の構成割合の情報を用いて、図３の表ｈ１１１に示すようにｍ×ｎの構成データを構築する。ｍ×ｎの構成データでは、図３の表ｈ１１１に示すように、他の被験者から抽出された腸内細菌の構成割合に０％をデータベース生成部１２が挿入する。
【００４０】
（ステップＳ１４）データベース生成部１２は、各被験者の年齢（属性）情報を取得する。
（ステップＳ１５）データベース生成部１２は、ステップＳ１４で取得した年齢情報を、ステップＳ１３で構築したｍ×ｎの構成データに対応付けて、図３の表ｈ１２１に示すようにｍ行×（ｎ＋１）列の腸内細菌叢データベースを構築する。
【００４１】
＜ニューラルネットワークの構築＞
次に、ニューラルネットワーク構築部１４が図２のステップＳ４で行うニューラルネットワークの構築方法の例について説明する。なお、以下の説明では、図２のステップＳ３において、表２に示した離乳前、離乳中、離乳後−９歳、１０歳代（１０−１９歳）、・・・、１００歳以上の１３の年齢グループが生成された場合を説明する。図４は、本実施形態に係るニューラルネットワークの構築手順の一例を表す図である。
【００４２】
（ステップＳ２１）ニューラルネットワーク構築部１４は、データベース１３に格納されている被験者の総数ｍと、腸内細菌の種類の総数を読み出す。なお、読み出す総数は、ステップｓ２３で選択する細菌の各分類レベルに応じた総数である。
（ステップＳ２２）ニューラルネットワーク構築部１４は、１つの年齢グループを選択する。
【００４３】
（ステップＳ２３）ニューラルネットワーク構築部１４は、腸内細菌のうち１つを逐次選択する。なお、選択される腸内細菌のレベルは細菌の各分類レベルである。ここで、細菌の各分類レベルとは、前述したように門、綱、目、科、属、種等の分類レベルである。続けて、ニューラルネットワーク構築部１４は、ｍ人分それぞれの構成割合の平均値を１つの腸内細菌毎に算出する。
（ステップＳ２４）ニューラルネットワーク構築部１４は、ステップＳ２３で算出した平均値と各被験者の構成割合との差を１つの腸内細菌毎に算出する。
【００４４】
（ステップＳ２５）ニューラルネットワーク構築部１４は、ステップＳ２４で算出した差の総和を被験者毎に算出する。ここで、総和の値が大きい程、平均値から外れたサンプルであり、総和の値が小さい程、平均値に近いサンプルである。
（ステップＳ２６）ニューラルネットワーク構築部１４は、各年齢グループにおいて、総和の値が小さい順に所定の人数の被験者、例えば１０名を選択する。なお、グループに含まれる総数（人数）が１０人に満たない場合、全員をサンプルに採用しても良く、総和が所定の値以下のサンプルのみを選択するようにしてもよい。
【００４５】
（ステップＳ２７）ニューラルネットワーク構築部１４は、全ての年齢グループの選択が完了したか否かを判別する。ニューラルネットワーク構築部１４は、全ての年齢グループの選択が完了したと判別した場合（ステップＳ２７；ＹＥＳ）、ステップＳ２９の処理に進み、全ての年齢グループの選択が完了していないと判別した場合（ステップＳ２７；ＮＯ）、ステップＳ２８の処理に進む。
（ステップＳ２８）ニューラルネットワーク構築部１４は、未選択の年齢層グループの１つを選択し、ステップＳ２３に処理を戻す。
【００４６】
（ステップＳ２９）ニューラルネットワーク構築部１４は、ステップＳ２６で年齢グループ毎に選択した被験者の腸内細菌叢の構成割合を用いて、表３に示すように腸内細菌叢データベースを再構築する。
【００４７】
【表３】
0006751550.tif 000004
【００４８】
表３において、例えば各年齢グループから１０人ずつの被験者が選択された場合、再構築された腸内細菌叢データベースに含まれる被験者数は、１３０人（＝１０人×１３グループ）である。このため、再構築された腸内細菌叢データベースは、｛（年齢グループの総数）×（所定の人数）｝（行）×｛（腸内細菌の種類の総数）＋１｝（列）となる。なお、表３のグループには、年齢の幅、例えば、離乳前、２０−２９歳等の情報が含まれている。
【００４９】
（ステップＳ３０）ニューラルネットワーク構築部１４は、ステップＳ２９で再構築した腸内細菌叢データベースを用いて、例えばＲ（ｖｅｒｓｉｏｎ３．０．３）ｓｏｆｔｗａｒｅのｃａｒｅｔパッケージによって最適化を行いｓｉｚｅとｄｅｃａｙを算出する。なお、ｃａｒｅｔパッケージとは、機械学習、予測全般のモデル作成等のモデル評価が入っているパッケージである。また、ｓｉｚｅとは、隠れ層の数であり、ｄｅｃａｙは、過剰適合（Ｏｖｅｒｆｉｔｔｉｎｇ）を抑制するためのペナルティ項のパラメータである。
続けて、ニューラルネットワーク構築部１４は、分類したグループを目的変数（出力）、腸内菌叢の細菌分類レベルのデータを説明変数（入力）とし、算出したｓｉｚｅ＝３とｄｅｃａｙを用いて、例えばＲ  ｓｏｆｔｗａｒｅのｎｎｅtパッケージを用いてフィードフォワードニューラルネットワークを構築し、構築したフィードフォワードニューラルネットワークに関する情報をデータベース１３に格納する。なお、ｎｎｅtパッケージとは、ニューラルネットワークを構築するパッケージである。
以上で、ニューラルネットワークの構築を終了する。
【００５０】
上述した例において、ステップＳ２３において、ニューラルネットワーク構築部１４が、ニューラルネットワークを構築するために選択する腸内細菌の例について、さらに説明する。例えば、属レベルで選択する場合、ニューラルネットワーク構築部１４は、ｎ人の被験者から抽出された全ての属レベルの腸内細菌の中から１つを逐次選択する。科レベルで選択する場合、ニューラルネットワーク構築部１４は、ｎ人の被験者から抽出された全ての科レベルの腸内細菌の中から１つを逐次選択する。目レベルで選択する場合、ニューラルネットワーク構築部１４は、ｎ人の被験者から抽出された全ての目レベルの腸内細菌の中から１つを逐次選択する。網レベルで選択する場合、ニューラルネットワーク構築部１４は、ｎ人の被験者から抽出された全ての網レベルの腸内細菌の中から１つを逐次選択する。門レベルで選択する場合、ニューラルネットワーク構築部１４は、ｎ人の被験者から抽出された全ての門レベルの腸内細菌の中から１つを逐次選択する。
【００５１】
なお、腸内細菌叢データベースが属レベルであり、ステップＳ２３で属レベルを選択した場合、属レベルの腸内細菌叢の構成割合に基づいてニューラルネットワークが構築される。腸内細菌叢データベースが科レベルであり、ステップＳ２３で科レベルを選択した場合、科レベルの腸内細菌叢の構成割合に基づいてニューラルネットワークが構築される。腸内細菌叢データベースが目レベルであり、ステップＳ２３で目レベルを選択した場合、目レベルの腸内細菌叢の構成割合に基づいてニューラルネットワークが構築される。腸内細菌叢データベースが網レベルであり、ステップＳ２３で網レベルを選択した場合、網レベルの腸内細菌叢の構成割合に基づいてニューラルネットワークが構築される。腸内細菌叢データベースが門レベルであり、ステップＳ２３で門レベルを選択した場合、門レベルの腸内細菌叢の構成割合に基づいてニューラルネットワークが構築される。
【００５２】
なお、上述した例では、年齢グループ毎に選択した被験者の腸内菌叢情報を用いて、腸内菌叢データベースを再構築する例を説明したが、これに限られない。例えば、ニューラルネットワーク構築部１４は、年齢グループ毎に選択した被験者の腸内菌叢情報に、選択したことを示す情報と、年齢グループを示す情報とを対応付けて、腸内菌叢データベースを更新することで、データベースの再構築を行うようにしてもよい。
【００５３】
＜ニューラルネットワークの構成＞
ここで、ニューラルネットワークの構成の一例を説明する。
図５は、本実施形態に係るニューラルネットワークの構成の一例を表す図である。なお、図５に示すニューラルネットワークは、後述する試験例に示すように３８６人の被験者を上述した１３の年齢グループに分け、各年齢グループに属する被験者の腸内細菌叢情報を用いて構築したものである。また、３８６人の被験者から抽出された腸内細菌の種類の総数が１８７種類であった例である。
【００５４】
ｃａｒｅｔパッケージを用いて、算出した結果、ｓｉｚｅ＝３、ｄｅｃａｙ＝０．００３１６が腸内細菌叢データベースに対するニューラルネットワークとして最適であることが算出された。この値を、Ｒ  ｓｏｆｔｗａｒｅのｎｎｅtパッケージを用いてニューラルネットワークを構築した結果、図５に示す構成のフィードフォワードニューラルネットワークが得られた。
【００５５】
図５において、ｂ１とｂ２はバイアスであり、ｉ１〜ｉｎは入力である。腸内細菌の種類の総数ｎが１８７であるため、入力は１８７個である。また、ｈ１〜ｈ３は隠れ層である。図５に示すフィードフォワードニューラルネットワークは、３つの隠れ層を有している。また、ｏ１〜ｏｐは、出力である。なお、ｐは、年齢グループの総数である。このため、図５に示すフィードフォワードニューラルネットワークは、年齢グループ毎の１３の出力を有している。
なお、バイアスｂ１とｂ２の値は、例えばｎｎｅtパッケージによって算出された値である。
【００５６】
このように、ニューラルネットワークにバイアスと隠れ層を用いた理由は、腸内菌叢は偏食やストレス等によりバランスを崩す場合があり、必ずしも実年齢と腸内年齢とが一致しない場合があり得るためである。例えば、実年齢が４２歳であっても、腸内年齢が２０歳代と推定される被験者が存在し、腸内年齢が８０歳代と推定される被験者が存在する可能性がある。
【００５７】
図５に示すフィードフォワードニューラルネットワークにおけるノード間の加重値は、ｎｎｅtパッケージで算出した結果、表４の結果が得られた。
【００５８】
【表４】
0006751550.tif 000005
【００５９】
表４において、結線とは、ノード間の接続を示している。例えば、ｂ１からｈ２への加重値は−３．３１であり、ｂ１からｈ２への加重値が１．４７である。
図５において、例えばｏ１からは離乳前の年齢グループに属する確率が出力され、ｏ２からが離乳中の年齢グループに属する確率が出力され、ｏ３からが離乳後〜９歳の年齢グループに属する確率が出力される。ｏ４からが１０歳代の年齢グループに属する確率が出力され、ｏ５からが２０歳代の年齢グループに属する確率が出力され、ｏ６からが３０歳代の年齢グループに属する確率が出力される。ｏ７からが４０歳代の年齢グループに属する確率が出力され、ｏ８からが５０歳代の年齢グループに属する確率が出力され、ｏ９からが６０歳代の年齢グループに属する確率が出力される。ｏ１０からが７０歳代の年齢グループに属する確率が出力され、ｏ１１からが８０歳代の年齢グループに属する確率が出力され、ｏ１２からが９０歳代の年齢グループに属する確率が出力され、ｏ１３からが１００歳以上の年齢グループに属する確率が出力される。
【００６０】
＜腸内年齢の推定＞
次に、推定部１５が、図２のステップＳ６で行う腸内年齢の推定処理方法の一例を説明する。
図６は、本実施形態に係る腸内年齢の推定処理のフローチャートである。
（ステップＳ５１）推定部１５は、対象者の腸内細菌叢の構成割合を取得する。
（ステップＳ５２）推定部１５は、対象者の腸内細菌叢の構成割合を、データベース１３に格納されている腸内細菌の種類の総数ｎに展開する。この結果、対象者から抽出されなかった腸内細菌には、０％が挿入される。例えば、複数の被験者から抽出された腸内細菌の種類の総数が１８６種類、対象者から抽出された腸内細菌の種類が１００種類の場合、推定部１５は、８６（＝１８６−１００）の腸内細菌の情報を付加する。そして、推定部１５は、付加した８６種類の細菌の構成割合に０％を挿入する。
【００６１】
（ステップＳ５３）推定部１５は、データベース１３からニューラルネットワークに関する情報を読み出す。
（ステップＳ５４）推定部１５は、図５に示したニューラルネットワークのｉ１に第１細菌の構成割合の値を入力し、・・・、ｉｎに第ｎ細菌の構成割合の値を入力する。これにより、推定部１５は、図５に示したニューラルネットワークを用いて、対象者の腸内年齢が属する年齢グループそれぞれの確率（ｏ１〜ｏｐ）を算出する。
【００６２】
（ステップＳ５５）推定部１５は、ステップＳ５４で算出された確率のうち、最も値の大きなものを選択する。例えば、４０歳代に属する確率が最も大きな値であった場合、推定部１５は、４０歳代の年齢グループを選択する。続けて、推定部１５は、選択した結果に基づいて、例えば『あなたの腸内年齢は、４０歳代です』を示す情報を、外部装置に出力する。
【００６３】
なお、上述した例では、ステップＳ５５において、最も値の大きなものを選択する例を説明したが、これに限られない。推定部１５は、ステップＳ５４で算出された結果を全て外部装置に推定結果として出力してもよい。または、算出した全ての値を年齢グループ毎に色分け、濃淡分け等によって視覚化したデータを生成し、生成したデータを推定した結果として外部装置に出力するようにしてもよい。
【００６４】
＜腸内細菌の抽出方法＞
次に、腸内細菌抽出装置１１が行う腸内細菌の抽出方法の一例について説明する。
図７は、本実施形態に係る腸内細菌抽出装置１１が行う腸内細菌の抽出処理のフローチャートである。
【００６５】
（ステップＳ１０１）腸内細菌抽出装置１１は、被験者毎または対象者毎に、糞便２０ｍｇ程度を測りとり、４５０ｕｌの抽出液（１００ｍＭ  Ｔｒｉｓ／ＨＣｌ、４ｍＭ  ＥＤＴＡ、ｐＨ９．０）に懸濁する。
（ステップＳ１０２）腸内細菌抽出装置１１は、ステップＳ１０１で懸濁した抽出液に、１０％ＳＤＳ溶液５０ｕｌ、０．１ｍｍ径のガラスビーズ３００ｍｇ、５００ｕｌのＴＥ飽和フェノール（例えば和光純薬）を混合し、例えばＦａｓｔＰｒｅｐ  ＦＰ  １００Ａ（フナコシ社製）にてパワーレベル５、３０秒の破砕処理を行う。
【００６６】
（ステップＳ１０３）腸内細菌抽出装置１１は、ステップＳ１０２で破砕処理を行った溶液に対して、１４，０００ｇで５分間遠心後４００ｕｌの上清を取得する。続けて、腸内細菌抽出装置１１は、取得した上清に、２５０ｕｌのフェノール・クロロホルム溶液（例えば和光純薬）を加えて混合し、１４，０００ｇで５分間遠心後２５０ｕｌの上清を取得した。
【００６７】
（ステップＳ１０４）腸内細菌抽出装置１１は、ステップＳ１０３で取得した上清に、２−プロパノールを２５０ｕｌ加え、イソプロパノール沈殿させたものを２００ｕｌのＴｒｉｓ−ＥＤＴＡバッファー（ｐＨ８．０）で溶解し、ＤＮＡ溶液を生成する。
【００６８】
（ステップＳ１０５）腸内細菌抽出装置１１は、細菌の１６Ｓ  ｒＲＮＡ遺伝子の第３〜４可変領域を増幅させるための１ｓｔプライマーセットであるＴｒｕ３５７Ｆ［（５’−ＣＧＣＴＣＴＴＣＣＧＡＴＣＴＣＴＧＴＡＣＧＧＲＡＧＧＣＡＧＣＡＧ−３’（配列番号１））とＴｒｕ８０６Ｒ［５’−ＣＧＣＴＣＴＴＣＣＧＡＴＣＴＧＡＣＧＧＡＣＴＡＣＨＶＧＧＧＴＷＴＣＴＡＡＴ−３’（配列番号２）］と、例えば次世代シーケンサーＭｉｓｅｑ（イルミナ社製）にて解析するために必要な２ｎｄプライマーセットであるＦｗｄ  ［５’−Ｘ１ＮＮＮＮＮＮＮＮ−Ｘ２−３’］およびＲｅｖ  ［５’−Ｘ３−ＮＮＮＮＮＮＮＮ−Ｘ４−３’］を設計し、例えばＬｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社のオリゴプライマー作成サービスによりプライマーを合成する。
なお、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｎは以下の配列を表す。
Ｘ１：  ＡＡＴＧＡＴＡＣＧＧＣＧＡＣＣＡＣＣＧＡＧＡＴＣＴＡＣＡＣ（配列番号３）
Ｘ２：ＡＣＡＣＴＣＴＴＴＣＣＣＴＡＣＡＣＧＡＣＧＣＴＣＴＴＣＣＧＡＴＣＴＣＴＧ（配列番号４）
Ｘ３：ＣＡＡＧＣＡＧＡＡＧＡＣＧＧＣＡＴＡＣＧＡＧＡＴ（配列番号５）
Ｘ４：ＧＴＧＡＣＴＧＧＡＧＴＴＣＡＧＡＣＧＴＧＴＧＣＴＣＴＴＣＣＧＡＴＣＴＧＡＣ（配列番号６）
Ｎは、任意の塩基からなるｎ人の被験者を識別するための塩基配列
【００６９】
（ステップＳ１０６）腸内細菌抽出装置１１は、鋳型ＤＮＡ溶液および１ｓｔプライマーセットを含む総液量を２５μｌとした反応液を、例えばＴａＫａＲａ  Ｅｘ  Ｔａｑ  ＨＳ  ｋｉｔ  （タカラバイオ社製）を用いて調製する。続けて、腸内細菌抽出装置１１は、例えばＶｅｒｉｔｉ  ２００（Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社製）により、例えば９４℃３分の後、９４℃３０秒、５０℃３０秒、７２℃３０秒を２０回、７２℃１０分のＰＣＲ（Ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ  Ｃｈａｉｎ  Ｒｅａｃｔｉｏｎ）反応処理を行う。
【００７０】
（ステップＳ１０７）腸内細菌抽出装置１１は、ステップＳ１０６によって得られたＰＣＲ産物を１％アガロースゲルにて電気泳動し、バンドパターンを確認する。
（ステップＳ１０８）腸内細菌抽出装置１１は、ステップＳ１０６によって得られたＰＣＲ産物１ｕｌを鋳型とし、２ｎｄプライマーセットを用いて上述した条件と同様にＰＣＲ反応処理を行う。ただし、ＰＣＲのサイクル数は、２０回ではなく８回である。
【００７１】
（ステップＳ１０９）腸内細菌抽出装置１１は、ステップＳ１０８によって得られたＰＣＲ産物を１％アガロースゲルにて電気泳動し、バンドパターンを確認する。
（ステップＳ１１０）腸内細菌抽出装置１１は、ステップＳ１０９の処理後、例えばＱＩＡｑｕｉｃｋ  ９６  ＰＣＲ  Ｐｕｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｋｉｔ（キアゲン社製）にて精製を行い、例えばＱｕａｎｔ−ｉＴ  ＰｉｃｏＧｒｅｅｎ  ｄｓＤＮＡ  Ａｓｓａｙ  ｋｉｔ（Ｌｉｆｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社製）にて濃度を測定する。続けて、腸内細菌抽出装置１１は、同濃度のＤＮＡ溶液を混合したものを、例えばＭｉｓｅｑ  ｖ３  Ｒｅａｇｅｎｔ  ｋｉｔ（イルミナ社製）に供し、Ｍｉｓｅｑにてシークエンス解析を実施する。
【００７２】
（ステップＳ１１１）腸内細菌抽出装置１１は、ステップＳ１１０によって得られたｆａｓｔｑファイルからＰｈｉｘ（シークエンス時のコントロール配列）およびヒトゲノム配列を除去する。
（ステップＳ１１２）腸内細菌抽出装置１１は、ステップＳ１１１の処理後、塩基配列３’側からＱ１７以下の塩基を除去する。
【００７３】
（ステップＳ１１３）腸内細菌抽出装置１１は、ステップＳ１１２の処理後、１５０ｂｐ以下になったリードを除去する。続けて、腸内細菌抽出装置１１は、全体でＱ２５以下のリード、ペアになっていないリードを除去する。
（ステップＳ１１４）腸内細菌抽出装置１１は、ステップＳ１１３の処理後、得られたペアエンド配列を、例えばｆａｓｔｑ−ｊｏｉｎ（ｖｅｒｓｉｏｎ．１．１．２−３０１）（ｈｔｔｐ：／／ｃｏｄｅ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ／ｐ／ｅａ−ｕｔｉｌｓ／ｗｉｋｉ／ＦａｓｔｑＪｏｉｎ）によって接続する。
【００７４】
（ステップＳ１１５）腸内細菌抽出装置１１は、ステップＳ１１４の処理後、例えばＵＣＨＩＭＥにてキメラ配列を除去する。
（ステップＳ１１６）最終的に、例えばサンプル当たり４，９７９±１，８００の配列が得られ、腸内細菌抽出装置１１は、これらを例えばＱＩＩＭＥ  ｓｏｆｔｗａｒｅ（ｖｅｒｓｉｏｎ  １．８．０）（ｈｔｔｐ：／／ｑｉｉｍｅ．ｏｒｇ／）にて９７％の相同性を有する配列ごとをＯＴＵ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ  Ｔａｘｏｎｏｍｙ  Ｕｎｉｔ）とする。続けて、腸内細菌抽出装置１１は、各ＯＴＵの代表配列を例えばＧｒｅｅｎｇｅｎｅｓ  ｄａｔａｂａｓｅ  １２＿１０（ｈｔｔｐ：／／ｇｒｅｅｎｇｅｎｅｓ．ｓｅｃｏｎｄｇｅｎｏｍｅ．ｃｏｍ／ｄｏｗｎｌｏａｄｓ／ｄａｔａｂａｓｅ／１２＿１０）に対して、例えばブラスト（ＢＬＡＳＴ；Ｂａｓｉｃ  Ｌｏｃａｌ  Ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｔｏｏｌ）を用いて検索することで腸内細菌叢の細菌分類レベル（門、綱、目、科、属）に関する構成データを生成する。なお、構成データは、ｍ人から検出された腸内細菌の種類がｏの場合、ｍ行×ｏ列のテーブルとなる。また、ＢＬＡＳＴとは、例えば所定の閾値以上のスコアで類似するシークエンス群を見つけるためのアルゴリズム、またそのアルゴリズムを実装したプログラムである。続けて、データベース生成部１２は、腸内細菌抽出装置１１によって生成された腸内細菌叢の細菌分類レベルでの構成データに、被験者の年齢を対応付けてデータベース１３に格納する。
【００７５】
以上で、腸内細菌の抽出処理手順を終了する。なお、上述した腸内細菌の抽出処理の手順、用いる溶液、用いる溶液の容量、用いるアプリケーション等は一例であり、これに限られない。
【００７６】
［第１の試験例］
次に、第１の試験例について説明する。第１の試験例における対象者は、４０歳代の男性である。
（手順１）腸内細菌抽出装置１１は、データベース用の３６７人の被験者の糞便を用いて、図７に示したステップＳ１０１〜Ｓ１１６の処理によって腸内細菌叢の細菌分類レベルでの構成データを生成する。続けて、データベース生成部１２は、腸内細菌抽出装置１１によって生成された腸内細菌叢の細菌分類レベルでの構成データに、３８６人の被験者それぞれの年齢を対応付けて腸内細菌叢データベースを構築し、構築した腸内細菌叢データベースをデータベース１３に格納する。すなわち、データベース１３には、３８６（被験者数）行×１８７（細菌の種類数）列の構成データに、識別子と年齢とが対応つけられて格納されている。なお、３８６人の被験者から抽出された腸内細菌は、表５〜表１４の第１列に示す細菌であった。なお、表５〜表１４に示すように、抽出された腸内細菌の細菌分類レベルは、属レベルである。なお、表５〜表１４において、“［…］”は、現在は分類が不明瞭のため、かつて使われていた名称を表している。また、“ｇｅｎ．”は、属レベルの分類が現時点で不明もしくは未同定であることを表し、“ｆａｎ．”は、科レベルの分類が現時点で不明もしくは未同定であることを表し、“ｏｒｄ．”は、目レベルの分類が現時点で不明もしくは未同定であることを表している。
【００７７】
【表５】
0006751550.tif 000006
【００７８】
【表６】
0006751550.tif 000007
【００７９】
【表７】
0006751550.tif 000008
【００８０】
【表８】
0006751550.tif 000009
【００８１】
【表９】
0006751550.tif 000010
【００８２】
【表１０】
0006751550.tif 000011
【００８３】
【表１１】
0006751550.tif 000012
【００８４】
【表１２】
0006751550.tif 000013
【００８５】
【表１３】
0006751550.tif 000014
【００８６】
【表１４】
0006751550.tif 000015
【００８７】
（手順２）ニューラルネットワーク構築部１４は、手順１によって構築された腸内細菌叢データベースに対して、図３のステップＳ１１〜Ｓ１５の処理によって、被験者を選択して腸内細菌叢データベースを再構築する。なお、ニューラルネットワーク構築部１４は、１３の年齢グループそれぞれから１０人ずつの被験者を選択したが、離乳前、離乳中、１００歳以上の年齢グループに属する被験者が１０名に満たなかったことから合計１１７名を選択した。
【００８８】
（手順３）ニューラルネットワーク構築部１４は、手順２によって再構築された腸内細菌叢データベースに対して、例えばＲ  ｓｏｆｔｗａｒｅのｃａｒｅｔパッケージを用いてモデルの最適化を行い、ｓｉｚｅ＝３とｄｅｃａｙ＝０．００３１６を算出する。続けて、ニューラルネットワーク構築部１４は、算出したｓｉｚｅ＝３とｄｅｃａｙ＝０．００３１６を用いて、例えばＲ  ｓｏｆｔｗａｒｅのｎｎｅｔパッケージによってフィードフォワードニューラルネットワークを構築する。構築されたフィードフォワードニューラルネットワークの例を、図８に示す。図８は、第１の試験例によって構築されたニューラルネットワークの構成の一例を表す図である。図８に示す例において、ｂ１とｂ２は図５と同様にバイアスであり、ｉ１〜ｉ１８６が１８６種類の細菌に対応した入力であり、ｏ１〜ｏ１３が年齢グループに対応した出力である。
【００８９】
（手順４）腸内細菌抽出装置１１は、４０歳代の男性の対象者の糞便を用いて、図７に示したステップＳ１０１〜Ｓ１１６の処理によって腸内細菌叢を抽出する。前述した表５〜表１３の第２列に示す割合が、対象者から抽出された腸内細菌それぞれの構成割合である。
【００９０】
（手順５）ニューラルネットワーク構築部１４は、手順４によって得られた対象者の腸内細菌叢情報を手順３によって構築されたニューラルネットワークに入力して、対象者の腸内年齢が属する年齢グループを推定する。表１５の第２列に第１の試験例による、４０歳代の対象者の腸内年齢の推定結果を示す。
【００９１】
【表１５】
0006751550.tif 000016
【００９２】
表１５の第２列に示すように、第１の試験例における対象者の腸内菌叢の構成割合をニューラルネットワークに入力した結果は、ｏ１＝０、ｏ２＝０、ｏ３＝０．００６６、ｏ４＝０．０７４７、ｏ５＝０．０６９７、ｏ６＝０．０８６９、ｏ７＝０．６００４、ｏ８＝０．１６１３、ｏ９＝０．０００４、ｏ１０＝０．０００１、ｏ１１＝０、ｏ１２＝０、ｏ１３＝０であった。このように、対象者の腸内年齢は、４０歳代（４０−４９歳）が６０．０４％と最も大きかった。このように、第１の試験例における対象者の腸内菌叢構成は実年齢相当であることが示唆された。
【００９３】
［第２の試験例］
次に、第２の試験例について説明する。第２の試験例における対象者は、５０歳代の女性である。
手順１〜３は、第１の実験例と同様である。
（手順４’）腸内細菌抽出装置１１は、５０歳代の女性の対象者の糞便を用いて、図７に示したステップＳ１０１〜Ｓ１１６の処理によって腸内細菌叢を抽出する。
【００９４】
（手順５’）ニューラルネットワーク構築部１４は、手順４’によって得られた対象者の腸内細菌叢情報を手順３によって構築されたニューラルネットワークに入力して、対象者の腸内年齢が属する年齢グループを推定する。表１５の第３列に第２の試験例による、５０歳代の対象者の腸内年齢の推定結果を示す。
【００９５】
表１５の第３列に示すように、第２の試験例における対象者の腸内菌叢の構成割合をニューラルネットワークに入力した結果は、ｏ１＝０、ｏ２＝０．０００８、ｏ３＝０．２３０７、ｏ４＝０．７０２９、ｏ５＝０、ｏ６＝０．０４０６、ｏ７＝０．０００２、ｏ８＝０．０１３３、ｏ９＝０、ｏ１０＝０．０１１４、ｏ１１＝０、ｏ１２＝０、ｏ１３＝０であった。このように、対象者の腸内年齢は、１０歳代（１０−１９歳）が７０．２９％と最も大きく、次いで離乳後〜９歳の２３．０７％であった。このように、第２の試験例における対象者の腸内菌叢構成は実年齢よりもかなり若いことが示唆された。
【００９６】
［第３の試験例］
次に、第３の試験例について説明する。第２の試験例における対象者は、５０歳代の女性である。
手順１〜３は、第１の実験例と同様である。
（手順４’’）腸内細菌抽出装置１１は、離乳前の女性の対象者の糞便を用いて、図７に示したステップＳ１０１〜Ｓ１１６の処理によって腸内細菌叢を抽出する。
【００９７】
（手順５’’）ニューラルネットワーク構築部１４は、手順４’によって得られた対象者の腸内細菌叢情報を手順３によって構築されたニューラルネットワークに入力して、対象者の腸内年齢が属する年齢グループを推定する。表１５の第３列に第３の試験例による、離乳前の対象者の腸内年齢の推定結果を示す。
【００９８】
表１５の第４列に示すように、第２の試験例における対象者の腸内菌叢の構成割合をニューラルネットワークに入力した結果は、ｏ１＝０、ｏ２＝０、ｏ３＝０．００２９、ｏ４＝０．０９５８、ｏ５＝０．１０８３、ｏ６＝０．０７０６、ｏ７＝０．３７７０、ｏ８＝０．３３５５、ｏ９＝０．００９６、ｏ１０＝０．０００２、ｏ１１＝０、ｏ１２＝０、ｏ１３＝０であった。このように、対象者の腸内年齢は、４０歳代（４０−４９歳）が３７．７０％と最も大きく、次いで５０歳代（５０−５９歳）の３３．５５％であった。このように、第３の試験例における対象者の腸内菌叢構成は実年齢よりもかなり老いていることが示唆された。
【００９９】
以上のように、本実施形態の腸内年齢の推定方法は、人工神経回路網（例えばフィードフォワードニューラルネットワーク）を用いて、対象者の腸内年齢を推定する推定工程（例えば、図２のステップＳ２、図６のステップＳ５４）、を含む腸内年齢の推定方法であって、人工神経回路網は、年齢の異なる複数（ｍ人）の被験者の各々を識別する識別子と、複数の被験者から抽出された全ての種類を含む細菌分類レベルにおける複数の腸内細菌（属レベルの場合、例えばメタノブレウィバクテル属、アクチノマイセス属、・・・）の各々について、複数の被験者の各々毎に抽出された細菌分類レベルにおける全ての腸内細菌に対する比率を表す値（構成割合、または構成比率）と、複数の被験者の各々の年齢を表す値と、が対応付けられている腸内細菌叢データベースを用いて構築されている。
【０１００】
この構成によって、本実施形態では、腸内細菌叢データベースを用いて構築された人工神経回路網によって、対象者の腸内年齢を推定することができる。
【０１０１】
また、本実施形態の腸内年齢の推定方法において、推定工程では、複数（ｍ人）の被験者から抽出された全ての種類を含む複数の細菌分類レベルの腸内細菌（例えば、属レベルの１８７種類）の各々について、対象者から抽出された全ての腸内細菌に対する比率を表す値（構成割合、または構成比率）を、人工神経回路網（例えばフィードフォワードニューラルネットワーク）に入力することによって、対象者の腸内年齢が推定される。
【０１０２】
この構成によって、本実施形態では、対象者の腸内細菌の状態に基づいて、対象者の腸内年齢を推定することができる。
【０１０３】
また、本実施形態の腸内年齢の推定方法において、腸内細菌叢データベースに含まれる複数（ｍ人）の被験者の年齢を、複数の年齢グループ（例えば、離乳前、離乳中、離乳後−９歳、・・・、１００歳以上）に分離する分類工程（図２のステップＳ３）と、分類工程によって分類された複数の年齢グループの各々について、比率を表す値（構成割合、または構成比率）の平均値を腸内細菌の各々について算出する平均値算出工程（図４のステップＳ２３）と、平均値算出工程によって算出された平均値と、年齢グループに属する被験者の各々の比率との差を腸内細菌の各々について算出し（図４のステップＳ２４）、算出した差の総和を被験者の各々について算出する総和算出工程（図４のステップＳ２５）と、年齢グループに属する複数の被験者の中から、総和算出工程によって算出された総和の値が小さい順に所定の人数ずつ前記年齢グループの各々から選択する選択工程（図４のステップＳ２６）と、選択工程によって選択された被験者の腸内細菌の情報と年齢とを用いて、腸内細菌叢データベースを再構築する再構築工程（図４のステップＳ２９）と、再構築工程によって再構築された腸内細菌叢データベースを用いて、人工神経回路網（例えばフィードフォワードニューラルネットワーク）を構築する（図４のステップＳ３０）。
【０１０４】
このように、本実施形態では、各年齢グループに属する複数の被験者の中から、腸内細菌の構成割合が当該年齢グループにおいて平均的な被験者の腸内細菌叢を抽出して腸内細菌叢データベースを再構築し、再構築した腸内細菌叢データベースを用いて、ニューラルネットワークを構築する。これにより、本実施形態では、腸内年齢を推定するために構築するニューラルネットワークにおいて、腸内年齢を推定する際にノイズとなる被験者の腸内細菌叢を除外することができる。この結果、本実施形態によれば、対象者の腸内年齢を精度良く推定することができる。
【０１０５】
また、本実施形態の腸内年齢の推定方法において、人工神経回路網（例えばフィードフォワードニューラルネットワーク）の入力（ｉ１〜ｉｎ）数は、複数（ｍ人）の被験者から抽出された全ての種類を含む細菌分類レベルにおける複数の腸内細菌の種類の総数（属レベルの場合、例えば１８７）であり、人工神経回路網の出力（ｏ１〜ｏｐ）数は、分類工程によって分類された複数の年齢グループの総数である。
【０１０６】
この構成によって、本実施形態では、対象者から検出された腸内細菌叢情報を、ニューラルネットワークに入力することによって、各年齢グループに属する確率を算出することができる。
【０１０７】
また、本実施形態の腸内年齢の推定方法において、分類工程では、複数の被験者が１０歳毎に分離され、推定工程では、対象者の腸内年齢が１０歳毎に推定される。
この構成によって、本実施形態では、対象者の腸内細菌の構成が１０歳毎の年齢グループのいずれに属するかを推定することで、腸内年齢を精度良く推定することができる。
【０１０８】
また、本実施形態の腸内年齢の推定方法において、腸内細菌叢データベースは、離乳前および離乳中を含む０〜１０４歳の被験者から抽出された腸内細菌の前記比率を示す値に基づいて構築される。
これにより、本実施形態では、データベース１３に格納している離乳前から１０４歳までの各年齢層それぞれの複数の被験者による腸内細菌叢データベースに基づくニューラルネットワークを用いて、対象者の腸内年齢を精度良く判定することができる。
【０１０９】
また、本実施形態の腸内年齢の推定方法において、人工神経回路網は、隠れ層を有するフィードフォワードニューラルネットワークである。
これにより、本実施形態では、実年齢以外の腸内年齢も含めて精度良く推定することができる。
【０１１０】
また、本実施形態の腸内年齢の推定方法において、腸内細菌叢データベースは、被験者から抽出された全ての腸内細菌に対する被験者から抽出された腸内細菌の各々の比率を前記被験者毎に取得する取得工程（図３のステップＳ１１）と、取得工程によって取得された被験者毎の腸内細菌の各々の比率を用いて、被験者の総数ｍ（ｍは２以上の整数）と、複数の被験者から抽出された全ての種類を含む細菌分類レベルにおける複数の腸内細菌の種類の総数ｎ（ｎは２以上の整数）とを抽出する抽出工程（図３のステップＳ１２）と、抽出工程によって抽出された被験者の総数ｍと、複数の腸内細菌の種類の総数ｎ、複数の被験者の各々毎に抽出された細菌分類レベルにおける全ての腸内細菌に対する比率を表す値と、を用いて、ｍ行×ｎ行の構成データを構築する構成データ構築工程（図３のステップＳ１３）と、複数の被験者の各々の年齢を示す情報を取得し、取得した被験者毎の年齢を示す情報を、構成データ構築工程で構築された構成データに対応付けて腸内細菌叢データベースを構築するデータベース構築工程（図３のステップＳ１４、Ｓ１５）と、によって構築されたデータベースである。
【０１１１】
これにより、本実施形態では、被験者または対象者以外から抽出された腸内細菌を用いて、腸内細菌叢データベースを構築することができる。この結果、本実施形態では、このように構築された腸内細菌叢データベースを用いて構築された人工神経回路網に、対象者の腸内細菌叢情報を入力することで、対象者が属する年齢グループを精度良く推定することができる。
【０１１２】
なお、上述した例において、データベース生成部１２は、ｍ人の被験者から抽出された腸内細菌の全ての種類ｎによって腸内細菌叢データベースを構築する例を説明したが、これに限られない。データベース生成部１２は、ｍ人の被験者から抽出された腸内細菌の全ての種類ｎに加えて、過去の実験データや論文などを探索した結果に基づく腸内細菌を、予め腸内細菌叢データベースに含めるようにしてもよい。
【０１１３】
なお、上述した例において、属性として年齢の例を用いた例を説明したが、これに限られない。属性は、性別、体重、身長、居住地、出身地、国籍等であってもよい。また、腸内細菌叢情報に対応付けられている属性は、複数（例えば、年齢と国籍）であってもよい。例えば、属性が体重の場合、体重をいくつかのグループ（例えば１０ｋｇ未満、１０−１９ｋｇ、２０−２９ｋｇ、・・・、９０−９９ｋｇ、１００ｋｇ以上）に分類し、体重グループごとに被験者を抽出して腸内細菌叢データベースを構築するようにしてもよい。
また、データベース１３に格納される情報は、例えば国籍毎、地域毎等の複数のデータであってもよい。
【０１１４】
なお、上述した例では、腸内年齢の推定装置１が、ヒトの腸内菌叢の構成割合に基づいて腸内年齢として推定する例を説明するがこれに限られない。腸内年齢の推定装置１は、動物の腸内菌叢の構成割合に基づいて、動物の腸内年齢として推定するようにしてもよい。
【０１１５】
また、本実施形態の腸内年齢の推定装置１の一部または全てを、ＣＰＵ（中央演算装置）、ＤＳＰ（デジタルシグナルプロセッサ）、コンピュータが、インストールされたアプリケーションによって行うようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１６】
１…腸内年齢の推定装置、１１…腸内細菌抽出装置、１２…データベース生成部、１３…データベース、１４…ニューラルネットワーク構築部、１５…推定部
【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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【図８】
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【配列表】
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