(57)【要約】【課題】ＭＴシステム法の適用により、大量の遺伝子データを高速かつ高精度に解析することのできるＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体を提供することを課題とする。【解決手段】本発明にかかるＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法は、ＭＴシステム法を用いてＤＮＡマイクロアレイの測定データから解析対象の遺伝子を絞り込むことを特徴とする。ＤＮＡマイクロアレイの測定データの解析にＭＴシステム法を適用する場合には、ＤＮＡマイクロアレイの検査結果データ＋検体データ等が入力データとなり、その検体の状態予測もしくは将来予測される変化などが解析結果となる。そして、最初から患者のグループ分けをする過程において精度を見ながら解析対象の遺伝子の絞込みを行う。【選択図】      図１
2004187562.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マハラノビス・タグチシステムを用いてＤＮＡマイクロアレイの測定データを解析することを特徴とするＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法。
【請求項２】
マハラノビス・タグチシステムを用いてＤＮＡマイクロアレイの測定データから解析対象の遺伝子を分類することを特徴とするＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法。
【請求項３】
マハラノビス・タグチシステムを用いてサンプルのＤＮＡマイクロアレイの測定データから解析対象の遺伝子を選択し、マハラノビス・タグチシステムを用いてその選択した遺伝子データに基づいて臨床サンプルを分類することを特徴とするＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法。
【請求項４】
ＤＮＡマイクロアレイの測定データの中から、解析目的となる判別項目に応じた基準データを集めることにより基準データ群を選択するデータ群選択ステップと、
マハラノビス・タグチシステムで判別させる際の入力データとなる項目であって、上記マハラノビス・タグチシステムにおいて解析される項目である解析データ項目を決定する解析データ項目決定ステップと、
上記データ群選択ステップにて選択された上記基準データ群に含まれる上記基準データのマハラノビス空間を示す単位空間データベースを作成する単位空間データベース作成ステップと、
上記データ群選択ステップにて選択された上記基準データのマハラノビス距離と、上記基準データに明確に属さない比較データを集めてマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出ステップと、
上記マハラノビス距離算出ステップにて算出された上記基準データのマハラノビス距離と、比較データのマハラノビス距離に基づいて、上記基準データ群と上記比較データ群の境目となる閾値を１または複数個設定する閾値設定ステップと、
上記単位空間データベースと選択された項目を使用して、未知のデータのマハラノビス距離を算出し、上記閾値によってこれを判定することにより、未知のデータの判別分析を行う分類ステップと、
を含むことを特徴とするＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法。
【請求項５】
上記基準データ群以外に上記基準データに属すべきデータを別途用意し、これと上記基準データに属さないデータを混在させた検証データ群を作成し、当該検証データ群について上記マハラノビス距離を算出し、上記閾値設定ステップにて設定された上記閾値を用いて上記基準データ群とそれ以外の集団とを正しく判別できるか検証する判別精度検証ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項４に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法。
【請求項６】
上記検証ステップにて十分な精度を得られないと判断された場合、上記データ群選択ステップにて選択した上記基準データ群、および／または、上記解析データ項目決定ステップにて決定した上記解析データ項目について再検討を行う再検討ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項５に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法。
【請求項７】
上記再検討ステップは、
上記基準データ群内の各項目の標準偏差やデータ出現度数などを使い上記基準データのバラつき具合を検証し、当該バラつき具合が小さい上記基準データを使用するようにする基準データ再検討ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項６に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法。
【請求項８】
上記再検討ステップは、
上記ＤＮＡマイクロアレイのどのスポットの測定データを使用するかについて直交表を用いて複数の組み合わせで検証し、ＳＮ比で評価後、上記解析データ項目として使用するとＳＮ比が高くなるものを上記解析データ項目として使用するようにする解析データ項目再検討ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項６または７に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法。
【請求項９】
ＤＮＡマイクロアレイの測定データの中から、解析目的となる判別項目に応じた基準データを集めることにより基準データ群を選択するデータ群選択手段と、
マハラノビス・タグチシステムで判別させる際の入力データとなる項目であって、上記マハラノビス・タグチシステムにおいて解析される項目である解析データ項目を決定する解析データ項目決定手段と、
上記データ群選択ステップにて選択された上記基準データ群に含まれる上記基準データのマハラノビス空間を示す単位空間データベースを作成する単位空間データベース作成手段と、
上記データ群選択ステップにて選択された上記基準データのマハラノビス距離と、上記基準データに明確に属さない比較データを集めてマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出手段と、
上記マハラノビス距離算出ステップにて算出された上記基準データのマハラノビス距離と、比較データのマハラノビス距離に基づいて、上記基準データ群と上記比較データ群の境目となる閾値を１または複数個設定する閾値設定手段と、
上記単位空間データベースと選択された項目を使用して、未知のデータのマハラノビス距離を算出し、上記閾値によってこれを判定することにより、未知のデータの判別分析を行う分類手段、
を備えたことを特徴とするＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置。
【請求項１０】
上記基準データ群以外に上記基準データに属すべきデータを別途用意し、これと上記基準データに属さないデータを混在させた検証データ群を作成し、当該検証データ群について上記マハラノビス距離を算出し、上記閾値設定手段にて設定された上記閾値を用いて上記基準データ群とそれ以外の集団とを正しく判別できるか検証する判別精度検証手段、
をさらに備えたことを特徴とする請求項９に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置。
【請求項１１】
上記検証手段にて十分な精度を得られないと判断された場合、上記データ群選択手段にて選択した上記基準データ群、および／または、上記解析データ項目決定手段にて決定した上記解析データ項目について再検討を行う再検討手段、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１０に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置。
【請求項１２】
上記再検討手段は、
上記基準データ群内の各項目の標準偏差やデータ出現度数などを使い上記基準データのバラつき具合を検証し、当該バラつき具合が小さい上記基準データを使用するようにする基準データ再検討手段、
をさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置。
【請求項１３】
上記再検討手段は、
上記ＤＮＡマイクロアレイのどのスポットの測定データを使用するかについて直交表を用いて複数の組み合わせで検証し、ＳＮ比で評価後、上記解析データ項目として使用するとＳＮ比が高くなるものを上記解析データ項目として使用するようにする解析データ項目再検討手段、
をさらに含むことを特徴とする請求項１１または１２に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置。
【請求項１４】
ＤＮＡマイクロアレイの測定データの中から、解析目的となる判別項目に応じた基準データを集めることにより基準データ群を選択するデータ群選択ステップと、
マハラノビス・タグチシステムで判別させる際の入力データとなる項目であって、上記マハラノビス・タグチシステムにおいて解析される項目である解析データ項目を決定する解析データ項目決定ステップと、
上記データ群選択ステップにて選択された上記基準データ群に含まれる上記基準データのマハラノビス空間を示す単位空間データベースを作成する単位空間データベース作成ステップと、
上記データ群選択ステップにて選択された上記基準データのマハラノビス距離と、上記基準データに明確に属さない比較データを集めてマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出ステップと、
上記マハラノビス距離算出ステップにて算出された上記基準データのマハラノビス距離と、比較データのマハラノビス距離に基づいて、上記基準データ群と上記比較データ群の境目となる閾値を１または複数個設定する閾値設定ステップと、
上記単位空間データベースと選択された項目を使用して、未知のデータのマハラノビス距離を算出し、上記閾値によってこれを判定することにより、未知のデータの判別分析を行う分類ステップ、
を含むＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
上記基準データ群以外に上記基準データに属すべきデータを別途用意し、これと上記基準データに属さないデータを混在させた検証データ群を作成し、当該検証データ群について上記マハラノビス距離を算出し、上記閾値設定ステップにて設定された上記閾値を用いて上記基準データ群とそれ以外の集団とを正しく判別できるか検証する判別精度検証ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載のプログラム。
【請求項１６】
上記検証ステップにて十分な精度を得られないと判断された場合、上記データ群選択ステップにて選択した上記基準データ群、および／または、上記解析データ項目決定ステップにて決定した上記解析データ項目について再検討を行う再検討ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１７】
上記再検討ステップは、
上記基準データ群内の各項目の標準偏差やデータ出現度数などを使い上記基準データのバラつき具合を検証し、当該バラつき具合が小さい上記基準データを使用するようにする基準データ再検討ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項１６に記載のプログラム。
【請求項１８】
上記再検討ステップは、
上記ＤＮＡマイクロアレイのどのスポットの測定データを使用するかについて直交表を用いて複数の組み合わせで検証し、ＳＮ比で評価後、上記解析データ項目として使用するとＳＮ比が高くなるものを上記解析データ項目として使用するようにする解析データ項目再検討ステップ、
をさらに含むことを特徴とする請求項１６または１７に記載のプログラム。
【請求項１９】
上記請求項１４から１８のいずれか一つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体に関し、特に、マハラノビス・タグチシステム（以下「ＭＴシステム法」または単に「ＭＴシステム」という。）の適用により、大量の遺伝子データを高速かつ高精度に解析することのできるＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ＤＮＡマイクロアレイは、この数年間に開発された、新しい技術であり、そのデータの解析方法についても、様々な試みが報告されており（非特許文献１、２、４〜７、８〜１２等を参照。）、いまだ確立していない。以下に、従来のＤＮＡマイクロアレイデータの解析方法について説明する。
【０００３】
ＤＮＡマイクロアレイは、一度に数百から数千、数万の遺伝子の発現を同時に測定できる。しかし、その長所であるはずの測定数の膨大さは同時にデータ解析の困難さとなっている。また、機能等が確定していない遺伝子をＤＮＡマイクロアレイに搭載した場合は、それらを含むＤＮＡマイクロアレイデータの解析は後述する「外部基準のない判別」となるため、解析法そのものの検証が問題となる。ＤＮＡマイクロアレイでデータを取るのは簡単だが、問題はその解析であるという事実は研究者においては一般常識となっている。
【０００４】
ＤＮＡマイクロアレイのデータ解析の中心は、搭載された大量の遺伝子を、そのデータに基づいて、どのように分類するかということである。この分類は大きく（１）カテゴリーの決定（グループの発見）と（２）カテゴリーへの割り当ての二つに分かれる。前者は、例えば遺伝子を経時的な発現のパターンによって分類しようとするとき、まずどのような発現パターンが何種類あるかを決めなければならない（グループの発見）ような場合である。この場合は決定したカテゴリーが正しいかどうかを判定する外部基準はなく、いわゆる「教師なし（ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ）」の分類である。一方後者（カテゴリーへの割り当て）は、例えば未知の遺伝子を前者で決定したカテゴリーのうちどれに入るかを決定することであり、この場合はそのカテゴリー内の基準に合うか合わないが検証ができる、いわゆる「教師あり」の分類となる。
【０００５】
上記カテゴリーの決定には後述する階層クラスタリング、自己組織化マップ（ＳＭ）、Ｇｅｎｅ  ｓｈａｖｉｎｇ等が含まれ、カテゴリーへの割り当てにはサポートベクターマシン（ＳＶＭ）や判別分析等が含まれる。
【０００６】
従来ＤＮＡマイクロアレイにおける遺伝子発現データ解析方法は、ＤＮＡマイクロアレイの発達に伴った発現パターンの解析として開発されてきた。つまり、当初、最も開発されたのは酵母などのｃＤＮＡ（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ＤＮＡ：相補的ＤＮＡ）のマイクロアレイデータを用いて、それぞれの遺伝子の発現パターンの特徴から、アレイ上のすべての遺伝子を網羅的に分類することを目的とした遺伝子発現解析である（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００７】
この非特許文献１では、マイクロアレイで得られたデータすべてをクラス分けして、その中に含まれる未知の遺伝子をクラスから機能推定するため、「階層的クラスタリング」（上記「カテゴリーの決定」に含まれる）という方法を用いている。即ち、個々の遺伝子について、様々な処理条件下での発現の状態を特徴としたベクトルを設定して、比較したい遺伝子間の類似度をＰｅａｒｓｏｎの相関係数によって定義して、クラスター分析の入力値（距離測度）とし、次ステップのグルーピングのための階層クラスタリングでは、「ａｖｅｒａｇｅ−ｌｉｎｋａｇｅ  ｍｅｔｈｏｄ」を用いていることが特徴となっている（例えば、非特許文献３参照。）。さらに、この文献では、この方法によりグループ分けされた未知の遺伝子について、そのグループの既知の遺伝子群からその機能が推定されると考えられた。
【０００８】
ここで、ＤＮＡマイクロアレイにおける遺伝子発現データ解析にどのような手法を用いるかは解析の目的によって異なるが、たとえ目的が同じであっても、上述のように、論文によって様々な手法が用いられている。すなわち、従来から統計的解析方法やパターン認識方法には幾つもの確立した方法があったが、それらのうちどの方法をどの様に組み合わせ、また、どのようなＤＮＡマイクロアレイに特有の工夫を加えるかによって結果が異なるため、様々な解析が試行されている。
【０００９】
また、ＤＮＡマイクロアレイ解析方法として、最近では、臨床データと結びついた解析手法（癌の分類や薬剤感受性の分類）が報告されている（例えば、非特許文献２参照。）。これは上記ｃＤＮＡの網羅的解析をその一部に含み、全体としてはさらに複雑な解析方法となっている。
【００１０】
この非特許文献２では、遺伝子についてグループの発見を次元を削減しながら行い、その後患者について分類を行っている。即ち、データ次元の削減及びグルーピングを主成分分析（ＰＣＡ；Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）とニューラルネットワークで行って、マイクロアレイ上の６５６７種類の遺伝子から９６遺伝子を絞り込んでいる。その後各患者のそれら９６遺伝子のデータについて定量化し、患者ごとの階層クラスタリングによるグルーピングを行うことで、臨床的に分類の難しい癌を遺伝子発現に基づいて正確に分類することが可能となったことを報告している。そして、この報告は、ＤＮＡマイクロアレイ解析が、従来の臨床的分類では明確な差がなく、本来異なる治療法を施すべきところを同一の治療を施していた等の現状を改善し、癌治療一般において大きな利益をもたらす可能性を示唆した。
【００１１】
この非特許文献２のように、一般にＤＮＡマイクロアレイによる臨床データ解析では、解析の目的のためにどの遺伝子を用いるかが予め決められておらず、まず数百あるいは数千の遺伝子の発現パターンを解析してどの遺伝子データを使うかの絞込み（分類と次元の削減）を行い、そのうえで個々の患者の遺伝子発現データを解析するということが通常行われる。この場合、遺伝子の絞りこみは、外部基準を持たない（いわゆる「教師なし」）データ分類であるため、結果をどのように検証するかが問題となる。最終的には、絞り込んだ遺伝子項目を用いた患者のグルーピングの結果によってある程度は検証可能ではあるが、実際にその検証と並行して絞込みを行うことは、一般の解析方法では膨大な時間を要するため現実的ではない。
【００１２】
また、臨床データでの報告はないが、マイクロアレイの「教師なし学習」解析として、層状ニューラルネットワークを利用した、自己組織マップ（ＳＯＭ：Ｓｅｌｆ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  Ｍａｐ）（例えば、非特許文献４参照。）の適用が提案されている（例えば、非特許文献５参照。）。これは、上記階層クラスタリングの手法が、遺伝子の数の増加に伴い計算量が多くなることや、与えられたデータセットに依存して樹形図のトポロジーが変わりやすい等の欠点があるため、それを改良するものとして提案されたものである。
【００１３】
その他、例えば、「Ｇｅｎｅ  ｓｈａｖｉｎｇ」（例えば、非特許文献６参照。）や、対応分析（Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ：ＣＡ）（例えば、非特許文献７参照。）等を適用する試みが報告されている。しかしいずれを用いても、「教師なし学習」であるため、その解析結果の妥当性が検証できないか、あるいは臨床データにより検証可能であっても、検証自体が非現実的で、最終結果が出るまで判定できないという問題を抱えている。
【００１４】
一方、上述の、遺伝子絞込みの後に、患者の該当する遺伝子データを解析してグループ分けする方法は、あらかじめ外部基準を持ち、その基準をもとに対象カテゴリーへ分類する「教師あり学習」に該当する。これは患者の分類だけではなく、個々の遺伝子を機能等によって分類する場合にも応用される。例えば、上述の階層クラスタリングで「教師あり学習」とするもの（例えば、非特許文献２参照。）や、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）の適用が提案され、また、ニューラルネットワークによる解析法も用いられている（例えば、非特許文献８参照。）。
【００１５】
このように、ＤＮＡマイクロアレイのデータを解析する方法として、現在様々な方法が試されている。特に上述の、外部基準データなしで遺伝子をどのように絞り込むかについては、最近のＤＮＡマイクロアレイを臨床診断に応用する試みの増加にともない、さらに大きな課題となりつつある。
【００１６】
以下にこれまでの、臨床診断におけるマイクロアレイ解析の報告を挙げる。主なものとして、上述した非特許文献２の他、非特許文献９〜非特許文献１２等がある。
【００１７】
この非特許文献９は、癌（ＮＳＣＬＣ）の再発予測について報告しており、ここでは、事前に「Ｃｏｘ  ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ  ｈａｚａｒｄｓ  ｍｏｄｅｌ」という手法を用いて、２８９９の遺伝子のキャラクタライジングを行い、その後、そのデータと２８９９の遺伝子を用いて階層クラスタリングを行っている。
【００１８】
また、非特許文献１０は、乳癌における薬剤療法の有効性予測について報告しており、ここでは、上述した非特許文献２と基本的に同じ手法を用いて、２５０００の遺伝子から２３１の遺伝子を選択し、各患者のデータに基づいて階層クラスタリングを行っている。
【００１９】
また、非特許文献１１は、食道癌における薬剤療法の有効性予測について報告しており、ここでは、９２１６の各遺伝子データについて、Ｍａｎｎ−ＷｈｉｔｎｅｙテストのＵ値を統計学的に計算して５２の遺伝子を選択し、それらの遺伝子の発現状態を基にＤＲＳ（ｄｒｕｇ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｓｃｏｒｅ）を計算している。
【００２０】
さらに、その他として、非特許文献１２は、ＤＬＢＣＬ（Ｄｉｆｆｕｓｅ  ｌａｒｇｅ  Ｂ−ｃｅｌｌ  ｌｙｍｐｈｏｍａ）における治癒率（ｓｕｒｖｉｖａｌ  ｒａｔｅ）の予測を行ったことについて報告している。
【００２１】
一方、ＭＴシステム法は、品質工学を中心として発達したパターン認識方法で、機器監視や予防保全のための各機器のデータ解析などに用いられる（例えば、特許文献１参照。）。また、ＭＴシステム法による健康診断の予測方法（例えば、非特許文献１３参照。）等の報告はあるが、ＤＮＡマイクロアレイ解析における遺伝子データ解析にＭＴシステム法を適用する報告はなされていない。
【００２２】
その理由としては、ＭＴシステム法では基準データ数（本発明の実施例においては個体サンプル数）を項目数（本発明の実施例においてはＤＮＡマイクロアレイ搭載遺伝子数プラスその他血液検査等の臨床データ数）よりも多く収集しなければならいということがＭＴシステム法を提唱した田口玄一博士によって学会等で繰り返し述べられており、当業者にとっては一般常識として確立していたため、遺伝子搭載数の多さを最大特徴とするＤＮＡマイクロアレイの解析には適さないと考えられていたからである。
【００２３】
ここで、基準データ数は一般に項目数の２倍以上が奨励されており、この原則は、例えば非特許文献１４においては、項目数２６のところ、基準データ数が「マハラノビス距離が計算できる最低のデータ数、５２が得られなかった。」ため、項目数をあえて２２に減らしていること等、ＭＴシステム法を用いた解析では広く知られているものである。
【００２４】
【特許文献１】
特開２０００−２５９２２２号公報
【非特許文献１】
Ｅｉｓｅｎ，ｅｔ．ａｌ．，「Ｃｌｕｓｔｅｒ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  ｄｉｓｐｌａｙ  ｏｆ  ｇｅｎｏｍｅ−ｗｉｄｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｐａｔｔｅｒｎｓ．」，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．，１９９８，９５，ｐ．１４８６３−１４８６８
【非特許文献２】
Ｊ．Ｋｈａｎ，ｅｔ．ａｌ．，「Ｎａｔｕｒｅ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ」，２００１，Ｖｏｌ．７，Ｎｕｍ．６，ｐ．６７３−６７９
【非特許文献３】
Ｓｏｋａｌ，ｅｔ．ａｌ．，「Ｕｎｉｖ．Ｋａｎｓ．Ｓｃｉ．Ｂｕｌｌ．」，１９５８，３８，ｐ．１４０９−１４３８
【非特許文献４】
Ｋｏｈｎｅｎ  Ｔ．，「Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ  ７８」，１９９１，ｐ．１４６４−１４８０
【非特許文献５】
Ｔａｍａｙｏ，ｅｔ．ａｌ．，「Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔｉｎｇ  ｐａｔｔｅｒｎｓ  ｏｆ  ｇｅｎｅ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｓｅｌｆ−ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇ  ｍａｐｓ：ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｈｅｍａｔｏｐｏｉｅｔｉｃ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ」，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．，１９９９，９６，ｐ．２９０７−２９１２
【非特許文献６】
Ｈｓｔｉｅ，ｅｔ．ａｌ．，「Ｇｅｎｅ  ｓｈａｖｉｎｇ  ａｓ  ａｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ  ｄｉｓｔｉｎｃｔ  ｓｅｔｓ  ｏｆ  ｇｅｎｅｓ  ｗｉｔｈ  ｓｉｍｉｌａｒ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｐａｔｔｅｒｎｓ」，Ｇｅｎｏｍｅ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，２０００，１（２），ｐ．ｒｅｓｅａｒｃｈ０００３．１−０００３．２１
【非特許文献７】
Ｆｅｌｌｅｎｂｅｒｇ，ｅｔ．ａｌ．，「Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｐｐｌｉｅｄ  ｔｏ  ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ  ｄａｔａ」，Ｐｒｏｃ．Ｎａｔｌ．Ａｃａｄ．Ｓｃｉ．，２００１，９８，ｐ．１０７８１−１０７８６
【非特許文献８】
前田英作著，「痛快！サポートベクトルマシン」，情報処理，２００１，４２巻７号，ｐ．６７６−６８３
【非特許文献９】
Ｄ．Ａ．Ｗｉｇｌｅ，ｅｔ．ａｌ．，「Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ」，２００２，６２，ｐ．３００５−３００８
【非特許文献１０】
Ｌ．Ｊ．ｖａｎ’ｔＶｅｅｒ，ｅｔ．ａｌ．，「Ｎａｔｕｒｅ」，２００２，Ｖｏｌ．４１５，ｐ．５３０−５３６
【非特許文献１１】
Ｃ．Ｋｉｈａｒａ，ｅｔ．ａｌ．，「Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ」，２００１，６１，ｐ．６４７４−６４７９
【非特許文献１２】
Ｍ．Ａ．Ｓｈｉｐｐ，ｅｔ．ａｌ．，「Ｎａｔｕｒｅ  ｍｅｄｉｃｉｎｅ」，２００２，Ｖｏｌ．８，Ｎｕｍ．１，ｐ．６８−７４
【非特許文献１３】
中島ら「ＭＴシステム法による健康診断の予測的評価と効率化」、日本公衛誌、第４６巻、第５号、平成１１年
【非特許文献１４】
「ＭＴＳを活用した企業の利益予測」、「品質工学」１０巻３号、９６−１０２ページ、２００２年６月
【００２５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のＤＮＡマイクロアレイにおける遺伝子解析手法では数百から数万項目に及ぶ大量の遺伝子データ解析に多大な時間を要してしまうという問題点を有していた。
【００２６】
具体的には、例えば、教師データを必要とするニューラルネットワークを用いた従来手法では、全教師データの素性（判定結果が明らかなデータ。例えば臨床的に判断した薬剤の感受性等）を数値化して表現する必要があるため、大量の遺伝子データ解析に多大な時間を要してしまうという問題点を有していた。
【００２７】
例えば、ニューラルネットワークの学習や、重回帰分析の係数算出などを用いた従来手法では、同様の演算を複数回繰り返すことにより、最適状態の神経回路やパラメータを形成するため、大量の遺伝子データ解析に多大な時間を要してしまうという問題点を有していた。
【００２８】
また、ニューラルネットワークなどを用いた従来手法では、教師データの内容や使用するソフトにより、算出される結果が変動し、神経回路再構築の際の再現性がないという問題点を有していた。
【００２９】
また、ニューラルネットワークなどを用いた従来手法では、演算過程がブラックボックスとして扱われており、得られる結果が明確でない、つまり、結果の計算過程の正当性について検証できないという問題点を有していた。
【００３０】
また、従来のクラスタリング手法では、与えられたデータ群の中で群分割することにより検体や遺伝子間の相違を群内での相対的なものとして表現するため、評価結果が不安定であるという問題点を有していた。
【００３１】
また、従来の「教師なし」による遺伝子のグループ分けの手法では、結果の検証が困難であったため、試行錯誤を繰り返さざるを得ないという問題点を有していた。
【００３２】
また、従来の手法では、遺伝子発現データや検体情報からどの項目が判別に有効であるかを機械的に検証する手順が定義されていなかったため、最適な項目を効率よく選択することができないという問題点を有していた。
【００３３】
このように現時点では、従来のシステム等は数々の問題点を有しており、その結果、利用者および管理者のいずれにとっても、利便性が悪く、また、利用効率が悪いものであった。
【００３４】
ここで、様々な現象の予測、判別などに用いられる技術として、田口玄一博士が提唱したマハラノビス距離を用いたあらゆる現象の測定技術である「ＭＴ（マハラノビス−タグチ）システム法」がある（例えば、田口玄一著「ＭＴシステムにおける技術開発」（日本規格協会、２００２年）を参照）。
【００３５】
このＭＴシステム法の原理は、（１）測定したい現象に対して結果が既知のデータ群の中からデータならびに結果においてばらつきの少ないデータ群を更に選び出し、このデータ群を基にデータベースを作成し、（２）このデータベースを「ものさし」として未知の現象をマハラノビス距離として解析する、ことにより構成されている。
【００３６】
ここで、上述したように、ＭＴシステム法を、機器監視や予防保全のための各機器のデータ解析などに用いること（例えば、特許文献１を参照。）や、ＭＴシステム法による健康診断の予測方法（例えば、非特許文献１３を参照。）等は知られているが、ＤＮＡマイクロアレイ解析における遺伝子データ解析にＭＴシステム法を適用する報告はなされていない。
【００３７】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、ＭＴシステム法の適用により、大量の遺伝子データを高速かつ高精度に解析することのできる、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００３８】
このような目的を達成するため、請求項１に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法は、マハラノビス・タグチシステムを用いてＤＮＡマイクロアレイの測定データを解析することを特徴とする。
【００３９】
この方法によれば、マハラノビス・タグチシステムを用いてＤＮＡマイクロアレイの測定データを解析するので、ＭＴシステム法の適用により、大量の遺伝子データを高速かつ高精度に解析することができるようになる。
【００４０】
すなわち、従来の教師データを必要とするニューラルネットワークを用いたＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法等では、全教師データの素性（判定結果が明らかなデータ。例えば臨床的に判断した薬剤の感受性等）を数値化して表現する必要があるが、ＭＴシステム法では薬剤の効果のある・なしや、ある特定の群に属するか否かという漠然とした内容を基準データとして分析を開始することができるため、基準データ（教師データ）準備が非常に簡便になる。
【００４１】
また、従来のニューラルネットワークの学習や、重回帰分析の係数算出などを用いたＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法では、同様の演算を複数回繰り返すことにより最適状態の神経回路やパラメータを形成するが、ＭＴシステム法では一度の計算でデータベース（基準データ）を生成でき高速に処理できるため、演算時間を非常に短くすることができる。
【００４２】
また、従来のニューラルネットワークなどを用いたＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法では、演算過程がブラックボックスとして扱われており、得られる結果の計算過程が明確でない（つまり、計算過程の正当性について検証できない）が、ＭＴシステム法では幾つかの計算手法が提示されているが全て公開された計算式であり、しかも全基準データの相関関係に着目した計算式であることが明確であるため、演算過程の明確さを担保することができる。
【００４３】
また、従来のニューラルネットワークなどを用いたＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法では、教師データの内容や使用するソフトにより、算出される結果が変動し、神経回路再構築の際の再現性が無いが、ＭＴシステム法では公開されている計算式を用いて算出するため、同じデータを使えば必ず同じ結果を得られ、再現性を非常に高くすることができる。
【００４４】
また、一般的なクラスタリング手法を用いたＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法では、与えられたデータ群の中で群分割することにより、検体や遺伝子間の相違を群内での相対的なものとして表現するが、ＭＴシステム法では一度単位空間データベースを生成すると、この基準の原点からの距離として表現する事に絶対値として表現でき、また、分析したデータ群以外のものについても、単位空間データベースからのマハラノビス距離を算出するだけで評価できるため、評価結果が毎回安定したものとなる。
【００４５】
さらに、ＭＴシステム法ではどの項目（遺伝子の発現データや検体情報）が判別に有効であるか、機械的に検証する手順が定義されているため（項目選択）、これを使う事により、人間の偏った意見などに囚われることなく、最適な項目を効率的に選択する事ができる。
【００４６】
また、請求項２に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法は、マハラノビス・タグチシステムを用いてＤＮＡマイクロアレイの測定データから解析対象の遺伝子を分類することを特徴とする。
【００４７】
この方法によれば、マハラノビス・タグチシステムを用いてＤＮＡマイクロアレイの測定データから解析対象の遺伝子を分類するので、ＭＴシステム法の適用により、大量の遺伝子データを高速かつ高精度に分類することができるようになる。
【００４８】
また、請求項３に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法は、マハラノビス・タグチシステムを用いてサンプルのＤＮＡマイクロアレイの測定データから解析対象の遺伝子を選択し、マハラノビス・タグチシステムを用いてその選択した遺伝子データに基づいて臨床サンプルを分類することを特徴とする。
【００４９】
この方法によれば、マハラノビス・タグチシステムを用いてサンプルのＤＮＡマイクロアレイの測定データから解析対象の遺伝子を選択し、マハラノビス・タグチシステムを用いてその選択した遺伝子データに基づいて臨床サンプルを分類するので、ＭＴシステム法の適用により、大量のマイクロアレイの測定データを高速かつ高精度に分類することができるようになる。
【００５０】
また、請求項４に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法は、ＤＮＡマイクロアレイの測定データの中から、解析目的となる判別項目に応じた基準データを集めることによりデータ群を選択するデータ群選択ステップと、ＭＴシステム法で判別させる際の入力データとなる項目であって、上記ＭＴシステム法において解析される項目である解析データ項目を決定する解析データ項目決定ステップと、上記データ群選択ステップにて選択された上記基準データ群に含まれる上記基準データのマハラノビス空間を示す単位空間データベースを作成する単位空間データベース作成ステップと、上記データ群選択ステップにて選択された上記基準データのマハラノビス距離と、上記基準データに明確に属さない比較データを集めてマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出ステップと、上記マハラノビス距離算出ステップにて算出された上記基準データと上記比較データとの上記マハラノビス距離に基づいて、上記基準データ群と上記比較データ群の境目となる閾値を１または複数個設定する閾値設定ステップと、上記単位空間データベースと選択された項目を使用して、未知のデータのマハラノビス距離を算出し、上記閾値によってこれを判定することにより未知のデータの判別分析を行う分類ステップを含むことを特徴とする。
【００５１】
この方法によれば、ＤＮＡマイクロアレイの測定データの中から、解析目的となる判別項目に応じた基準データを集めることにより基準データ群を選択し、ＭＴシステム法で判別させる際の入力データとなる項目であって、ＭＴシステム法において解析される項目である解析データ項目を決定し、選択された基準データ群に含まれる基準データのマハラノビス空間を示す単位空間データベースを作成し、選択された基準データと明確に基準データに属さない比較データのマハラノビス距離を算出し、算出された基準データと比較データのマハラノビス距離に基づいて、基準データ群と比較データ群の境目となる１または複数個の閾値を設定し、上記単位空間データベースと選択項目を使用して未知のデータのマハラノビス距離を算出し、上記閾値によって判定することにより未知データを分類するので、ＭＴシステム法の適用により、大量の遺伝子データを高速かつ高精度に解析することができるようになる。
【００５２】
すなわち、ＭＴシステム法では薬剤の効果のある・なしや、ある特定の群にぞくするか否かという漠然とした内容を基準データとして分析を開始することができるため、基準データ（教師データ）準備が非常に簡便になる。
【００５３】
また、ＭＴシステム法では一度の計算でデータベース（基準データ）を生成でき高速に処理できるため、演算時間を非常に短くすることができる。
【００５４】
また、ＭＴシステム法では幾つかの計算手法が提示されているが全て公開された計算式であり、しかも全基準データの相関関係に着目した計算式であることが明確であるため、演算過程の明確さを担保することができる。
【００５５】
また、ＭＴシステム法では公開されている計算式を用いて算出するため、同じデータを使えば必ず同じ結果を得られ、再現性を非常に高くすることができる。
【００５６】
また、ＭＴシステム法では一度単位空間データベースを生成すると、この基準の原点からの距離として表現する事に絶対値として表現でき、また、分析したデータ群以外のものについても、単位空間データベースからのマハラノビス距離を算出するだけで評価できるため、評価結果が毎回安定したものとなる。また、ＭＴシステム法では対象が示す現象とマハラノビス距離の間に因果関係が確認された場合、閾値を複数個設定することにより、マハラノビス距離を算出するだけで複数の状態を分類することを可能とする。
また、ＭＴシステム法では対象の状態とマハラノビス距離の間に一定の比例関係が成り立つ場合は、対象の状態そのものをマハラノビス距離で表現することも可能とする。
【００５７】
さらに、ＭＴシステム法ではどの項目（遺伝子の発現データや検体情報）が判別に有効であるか、機械的に検証する手順が定義されているため（項目選択）、これを使う事により、人間の偏った意見などに囚われることなく、最適な項目を効率的に選択する事ができる。
【００５８】
また、請求項５に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法は、請求項４に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法において、上記基準データ群以外に上記基準データに属すべきデータを別途用意し、これと上記基準データに属さないデータを混在させた検証データ群を作成し、当該検証データ群について上記マハラノビス距離を算出し、上記閾値設定ステップにて設定された上記閾値を用いて上記基準データ群とそれ以外の集団とを正しく判別できるか検証する判別精度検証ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００５９】
これは判別精度検証ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、基準データ群以外に基準データに属すべきデータを別途用意し、これと基準データに属さないデータを混在させた検証データ群を作成し、当該検証データ群についてマハラノビス距離を算出し、設定された閾値を用いて基準データ群とそれ以外の集団とを正しく判別できるか検証するので、判別作業をさらに効率的に行うことができるようになる。
【００６０】
また、請求項６に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法は、請求項５に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法において、上記検証ステップにて十分な精度を得られないと判断された場合、上記データ群選択ステップにて選択した上記基準データ群、および／または、上記解析データ項目決定ステップにて決定した上記解析データ項目について再検討を行う再検討ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００６１】
これは再検討ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、十分な精度を得られないと判断された場合、選択した基準データ群、および／または、決定した解析データ項目について再検討を行うので、判別作業をさらに精度よくかつ効率的に行うことができるようになる。
【００６２】
また、請求項７に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法は、請求項６に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法において、上記再検討ステップは、上記基準データ群内の各項目の標準偏差やデータ出現度数などを使い上記基準データのバラつき具合を検証し、当該バラつき具合が小さい上記基準データを使用するようにする基準データ再検討ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００６３】
これは基準データ再検討ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、基準データ群内の各項目の標準偏差やデータ出現度数などを使い基準データのバラつき具合を検証し、当該バラつき具合が小さい基準データを使用するようにするので、基準データを再検討することにより判別作業をさらに精度よくかつ効率的に行うことができるようになる。
【００６４】
また、請求項８に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法は、請求項６または７に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法において、上記再検討ステップは、上記ＤＮＡマイクロアレイのどのスポットの測定データを使用するかについて直交表を用いて複数の組み合わせで検証し、ＳＮ比で評価後、上記解析データ項目として使用するとＳＮ比が高くなるものを上記解析データ項目として使用するようにする解析データ項目再検討ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００６５】
これは解析データ項目再検討ステップの一例を一層具体的に示すものである。この方法によれば、ＤＮＡマイクロアレイのどのスポットの測定データを使用するかについて直交表を用いて複数の組み合わせで検証し、ＳＮ比で評価後、解析データ項目として使用するとＳＮ比が高くなるものを解析データ項目として使用するようにするので、解析データ項目を再検討することにより判別作業をさらに精度よくかつ効率的に行うことができるようになる。
【００６６】
また、本発明は、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置に関するものであり、請求項９に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置は、ＤＮＡマイクロアレイの測定データの中から、解析目的となる判別項目に応じた基準データを集めることによりデータ群を選択するデータ群選択手段と、ＭＴシステム法で判別させる際の入力データとなる項目であって、上記ＭＴシステム法において解析される項目である解析データ項目を決定する解析データ項目決定手段と、上記データ群選択手段にて選択された上記基準データ群に含まれる上記基準データのマハラノビス空間を示す単位空間データベースを作成する単位空間データベース作成手段と、上記データ群選択手段にて選択された上記基準データのマハラノビス距離と、上記基準データに明確に属さない比較データを集めてマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出手段と、上記マハラノビス距離算出手段にて算出された上記基準データと上記比較データとの上記マハラノビス距離に基づいて、上記基準データ群と上記比較データ群の境目となる閾値を１または複数個設定する閾値設定手段と、上記単位空間データベースと選択された項目を使用して、未知のデータのマハラノビス距離を算出し、上記閾値によってこれを判定することにより未知のデータの判別分析を行う分類手段を備えたことを特徴とする。
【００６７】
この装置によれば、ＤＮＡマイクロアレイの測定データの中から、解析目的となる判別項目に応じた基準データを集めることにより基準データ群を選択し、ＭＴシステム法で判別させる際の入力データとなる項目であって、ＭＴシステム法において解析される項目である解析データ項目を決定し、選択された基準データ群に含まれる基準データのマハラノビス空間を示す単位空間データベースを作成し、選択された基準データと明確に基準データに属さない比較データのマハラノビス距離を算出し、算出された基準データと比較データのマハラノビス距離に基づいて、基準データ群と比較データ群の境目となる１または複数個の閾値を設定し、上記単位空間データベースと選択項目を使用して未知のデータのマハラノビス距離を算出し、上記閾値によって判定することにより未知データを分類するので、ＭＴシステム法の適用により、大量の遺伝子データを高速かつ高精度に解析することができるようになる。
【００６８】
すなわち、ＭＴシステム法では薬剤の効果のある・なしや、ある特定の群にぞくするか否かという漠然とした内容を基準データとして分析を開始することができるため、基準データ（教師データ）準備が非常に簡便になる。
【００６９】
また、ＭＴシステム法では一度の計算でデータベース（基準データ）を生成でき高速に処理できるため、演算時間を非常に短くすることができる。
【００７０】
また、ＭＴシステム法では幾つかの計算手法が提示されているが全て公開された計算式であり、しかも全基準データの相関関係に着目した計算式であることが明確であるため、演算過程の明確さを担保することができる。
【００７１】
また、ＭＴシステム法では公開されている計算式を用いて算出するため、同じデータを使えば必ず同じ結果を得られ、再現性を非常に高くすることができる。
【００７２】
また、ＭＴシステム法では一度単位空間データベースを生成すると、この基準の原点からの距離として表現する事に絶対値として表現でき、また、分析したデータ群以外のものについても、単位空間データベースからのマハラノビス距離を算出するだけで評価できるため、評価結果が毎回安定したものとなる。また、ＭＴシステム法では対象が示す現象とマハラノビス距離の間に因果関係が確認された場合、閾値を複数個設定することにより、マハラノビス距離を算出するだけで複数の状態を分類することを可能とする。
また、ＭＴシステム法では対象の状態とマハラノビス距離の間に一定の比例関係が成り立つ場合は、対象の状態そのものをマハラノビス距離で表現することも可能とする。
【００７３】
さらに、ＭＴシステム法ではどの項目（遺伝子の発現データや検体情報）が判別に有効であるか、機械的に検証する手順が定義されているため（項目選択）、これを使う事により、人間の偏った意見などに囚われることなく、最適な項目を効率的に選択する事ができる。
【００７４】
また、請求項１０に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置は、請求項９に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置において、上記基準データ群以外に上記基準データに属すべきデータを別途用意し、これと上記基準データに属さないデータを混在させた検証データ群を作成し、当該検証データ群について上記マハラノビス距離を算出し、上記閾値設定手段にて設定された上記閾値を用いて上記基準データ群とそれ以外の集団とを正しく判別できるか検証する判別精度検証手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００７５】
これは判別精度検証手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、基準データ群以外に基準データに属すべきデータを別途用意し、これと基準データに属さないデータを混在させた検証データ群を作成し、当該検証データ群についてマハラノビス距離を算出し、設定された閾値を用いて基準データ群とそれ以外の集団とを正しく判別できるか検証するので、判別作業をさらに効率的に行うことができるようになる。
【００７６】
また、請求項１１に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置は、請求項１０に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置において、上記検証手段にて十分な精度を得られないと判断された場合、上記データ群選択手段にて選択した上記基準データ群、および／または、上記解析データ項目決定手段にて決定した上記解析データ項目について再検討を行う再検討手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００７７】
これは再検討手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、十分な精度を得られないと判断された場合、選択した基準データ群、および／または、決定した解析データ項目について再検討を行うので、判別作業をさらに精度よくかつ効率的に行うことができるようになる。
【００７８】
また、請求項１２に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置は、請求項１１に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置において、上記再検討手段は、上記基準データ群内の各項目の標準偏差やデータ出現度数などを使い上記基準データのバラつき具合を検証し、当該バラつき具合が小さい上記基準データを使用するようにする基準データ再検討手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００７９】
これは基準データ再検討手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、基準データ群内の各項目の標準偏差やデータ出現度数などを使い基準データのバラつき具合を検証し、当該バラつき具合が小さい基準データを使用するようにするので、基準データを再検討することにより判別作業をさらに精度よくかつ効率的に行うことができるようになる。
【００８０】
また、請求項１３に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置は、請求項１１または１２に記載のＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置において、上記再検討手段は、上記ＤＮＡマイクロアレイのどのスポットの測定データを使用するかについて直交表を用いて複数の組み合わせで検証し、ＳＮ比で評価後、上記解析データ項目として使用するとＳＮ比が高くなるものを上記解析データ項目として使用するようにする解析データ項目再検討手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００８１】
これは解析データ項目再検討手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、ＤＮＡマイクロアレイのどのスポットの測定データを使用するかについて直交表を用いて複数の組み合わせで検証し、ＳＮ比で評価後、解析データ項目として使用するとＳＮ比が高くなるものを解析データ項目として使用するようにするので、解析データ項目を再検討することにより判別作業をさらに精度よくかつ効率的に行うことができるようになる。
【００８２】
また、本発明は、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法をコンピュータに実行させるプログラムに関するものであり、請求項１４に記載のプログラムは、ＤＮＡマイクロアレイの測定データの中から、解析目的となる判別項目に応じた基準データを集めることによりデータ群を選択するデータ群選択ステップと、ＭＴシステム法で判別させる際の入力データとなる項目であって、上記ＭＴシステム法において解析される項目である解析データ項目を決定する解析データ項目決定ステップと、上記データ群選択ステップにて選択された上記基準データ群に含まれる上記基準データのマハラノビス空間を示す単位空間データベースを作成する単位空間データベース作成ステップと、上記データ群選択ステップにて選択された上記基準データのマハラノビス距離と、上記基準データに明確に属さない比較データを集めてマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出ステップと、上記マハラノビス距離算出ステップにて算出された上記基準データと上記比較データとの上記マハラノビス距離に基づいて、上記基準データ群と上記比較データ群の境目となる閾値を１または複数個設定する閾値設定ステップと、上記単位空間データベースと選択された項目を使用して、未知のデータのマハラノビス距離を算出し、上記閾値によってこれを判定することにより未知のデータの判別分析を行う分類ステップを含むＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００８３】
このプログラムによれば、ＤＮＡマイクロアレイの測定データの中から、解析目的となる判別項目に応じた基準データを集めることにより基準データ群を選択し、ＭＴシステム法で判別させる際の入力データとなる項目であって、ＭＴシステム法において解析される項目である解析データ項目を決定し、選択された基準データ群に含まれる基準データのマハラノビス空間を示す単位空間データベースを作成し、選択された基準データと明確に基準データに属さない比較データのマハラノビス距離を算出し、算出された基準データと比較データのマハラノビス距離に基づいて、基準データ群と比較データ群の境目となる１または複数個の閾値を設定し、上記単位空間データベースと選択項目を使用して未知のデータのマハラノビス距離を算出し、上記閾値によって判定することにより未知データを分類するので、ＭＴシステム法の適用により、大量の遺伝子データを高速かつ高精度に解析することができるようになる。
【００８４】
すなわち、ＭＴシステム法では薬剤の効果のある・なしや、ある特定の群にぞくするか否かという漠然とした内容を基準データとして分析を開始することができるため、基準データ（教師データ）準備が非常に簡便になる。
【００８５】
また、ＭＴシステム法では一度の計算でデータベース（基準データ）を生成でき高速に処理できるため、演算時間を非常に短くすることができる。
【００８６】
また、ＭＴシステム法では幾つかの計算手法が提示されているが全て公開された計算式であり、しかも全基準データの相関関係に着目した計算式であることが明確であるため、演算過程の明確さを担保することができる。
【００８７】
また、ＭＴシステム法では公開されている計算式を用いて算出するため、同じデータを使えば必ず同じ結果を得られ、再現性を非常に高くすることができる。
【００８８】
また、ＭＴシステム法では一度単位空間データベースを生成すると、この基準の原点からの距離として表現する事に絶対値として表現でき、また、分析したデータ群以外のものについても、単位空間データベースからのマハラノビス距離を算出するだけで評価できるため、評価結果が毎回安定したものとなる。また、ＭＴシステム法では対象が示す現象とマハラノビス距離の間に因果関係が確認された場合、閾値を複数個設定することにより、マハラノビス距離を算出するだけで複数の状態を分類することを可能とする。
また、ＭＴシステム法では対象の状態とマハラノビス距離の間に一定の比例関係が成り立つ場合は、対象の状態そのものをマハラノビス距離で表現することも可能とする。
【００８９】
さらに、ＭＴシステム法ではどの項目（遺伝子の発現データや検体情報）が判別に有効であるか、機械的に検証する手順が定義されているため（項目選択）、これを使う事により、人間の偏った意見などに囚われることなく、最適な項目を効率的に選択する事ができる。
【００９０】
また、請求項１５に記載のプログラムは、請求項１４に記載のプログラムにおいて、上記基準データ群以外に上記基準データに属すべきデータを別途用意し、これと上記基準データに属さないデータを混在させた検証データ群を作成し、当該検証データ群について上記マハラノビス距離を算出し、上記閾値設定ステップにて設定された上記閾値を用いて上記基準データ群とそれ以外の集団とを正しく判別できるか検証する判別精度検証ステップとをさらに含むことを特徴とする。
【００９１】
これは判別精度検証ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、基準データ群以外に基準データに属すべきデータを別途用意し、これと基準データに属さないデータを混在させた検証データ群を作成し、当該検証データ群についてマハラノビス距離を算出し、設定された閾値を用いて基準データ群とそれ以外の集団とを正しく判別できるか検証するので、判別作業をさらに効率的に行うことができるようになる。
【００９２】
また、請求項１６に記載のプログラムは、請求項１５に記載のプログラムにおいて、上記検証ステップにて十分な精度を得られないと判断された場合、上記データ群選択ステップにて選択した上記基準データ群、および／または、上記解析データ項目決定ステップにて決定した上記解析データ項目について再検討を行う再検討ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００９３】
これは再検討ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、十分な精度を得られないと判断された場合、選択した基準データ群、および／または、決定した解析データ項目について再検討を行うので、判別作業をさらに精度よくかつ効率的に行うことができるようになる。
【００９４】
また、請求項１７に記載のプログラムは、請求項１６に記載のプログラムにおいて、上記再検討ステップは、上記基準データ群内の各項目の標準偏差やデータ出現度数などを使い上記基準データのバラつき具合を検証し、当該バラつき具合が小さい上記基準データを使用するようにする基準データ再検討ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００９５】
これは基準データ再検討ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、基準データ群内の各項目の標準偏差やデータ出現度数などを使い基準データのバラつき具合を検証し、当該バラつき具合が小さい基準データを使用するようにするので、基準データを再検討することにより判別作業をさらに精度よくかつ効率的に行うことができるようになる。
【００９６】
また、請求項１８に記載のプログラムは、請求項１６または１７に記載のプログラムにおいて、上記再検討ステップは、上記ＤＮＡマイクロアレイのどのスポットの測定データを使用するかについて直交表を用いて複数の組み合わせで検証し、ＳＮ比で評価後、上記解析データ項目として使用するとＳＮ比が高くなるものを上記解析データ項目として使用するようにする解析データ項目再検討ステップをさらに含むことを特徴とする。
【００９７】
これは解析データ項目再検討ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、ＤＮＡマイクロアレイのどのスポットの測定データを使用するかについて直交表を用いて複数の組み合わせで検証し、ＳＮ比で評価後、解析データ項目として使用するとＳＮ比が高くなるものを解析データ項目として使用するようにするので、解析データ項目を再検討することにより判別作業をさらに精度よくかつ効率的に行うことができるようになる。
【００９８】
また、本発明は記録媒体に関するものであり、請求項１９に記載の記録媒体は、上記請求項１４から１８のいずれか一つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とする。
【００９９】
この記録媒体によれば、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、請求項１４から１８のいずれか一つに記載されたプログラムをコンピュータを利用して実現することができ、これら各方法と同様の効果を得ることができる。
【０１００】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明にかかるＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
特に、以下の実施の形態においては、本発明を、インターフェロン（ＩＮＦ）感受性に関するＤＮＡマイクロアレイ実験結果の予測に適用した例について説明するが、この場合に限られず、他のＤＮＡマイクロアレイデータの解析において、同様に適用することができる。
【０１０１】
［本発明の概要］
以下、本発明の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。図１は本発明の基本原理を示す原理構成図である。
本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。ＭＴシステム法は、田口玄一博士が提唱したマハラノビス距離を用いたあらゆる現象の測定技術である。ＭＴシステムの原理は、測定したい現象に対して結果が既知のデータ群の中から更にデータならびに結果においてバラつきの少ないデータ群（基準データ群）を選び出し、これを基に全入力データの相関関係を示すデータベースを作成する。そして、このデータベースを「ものさし」として未知の現象をマハラノビス距離として解析することにより、様々な現象の予測、判別などを現実化する技術である。
【０１０２】
ＤＮＡマイクロアレイの測定データの解析にＭＴシステム法を適用する場合には、ＤＮＡマイクロアレイの検査結果データ＋検体データ等が入力データとなり、その検体の状態予測もしくは将来予測される変化などが解析結果となる。そして、サンプルのグループ分けをする過程において、最初から精度を見ながら解析対象の遺伝子の絞込み（有効遺伝子の探索）を行う。
【０１０３】
ここで、従来のＤＮＡマイクロアレイの解析技術については、一般に大別して二種類の技術が活用されている。一つは解析結果の定量化（数値化）に関する技術（例えば、ニューラルネットワーク、重回帰分析、ファジー理論等に基づく技術）であり、もう一つは、定量化されたデータをもとにグルーピングする技術である。
【０１０４】
従来、ＤＮＡマイクロアレイ解析においては、この２つの技術を２段階で使ってデータ解析処理を行っていた。たとえば非特許文献１で行った遺伝子間の類似度の数値化がここでいう定量化（数値化）にあたり、その後のクラスタリング（グルーピング）の入力値としている。そのため、例えば数百〜数万項目に及ぶ大量のデータ解析に多大な演算時間を要し、かつ、その解析精度もあまり高いものでなかった。また非特許文献２における遺伝子の絞込みは、上記のような２段階の工程ではないが、ニューラルネットワークによるグルーピングを膨大な回数行うため、通常の電算機計算では数日を費やすことが予想される。
【０１０５】
ここで上記定量化及びグルーピングと「従来の技術」で述べたカテゴリーの決定及びカテゴリーへの割り当ての関係を述べると、カテゴリーの決定及びカテゴリーへの割り当てそれぞれにおいて、上記定量化とグルーピングが行われているといえる。ただし、非特許文献２のニューラルネットワークのように、必ずしもすべての方法が段階に分かれるわけではなく、一つの工程で両方を組み合わせたものもありうる。
【０１０６】
これに対してＭＴシステムでは、データベースを作成してその後の計算に使用するため、ＭＴシステムをＤＮＡマイクロアレイ解析に用いることにより、最初からサンプルのグループ分けをする過程において精度を見ながら遺伝子の絞込みを行うので、上記２つの演算処理を一括して高精度かつ高速に行うことが可能である。これにより、遺伝子発現状態による検体の分類や遺伝子そのものの役割解析などを効率的に行う事が可能となる。
【０１０７】
すなわち、ＭＴシステム法をＤＮＡマイクロアレイの解析に用いることにより、基準データ群からのマハラノビス距離による個々の検体の位置を表現することができるようになるため、解析結果の定量化とクラスタリングを一括して行えるようになり、分析の効率化を図ることができるようになる。その結果、遺伝子や検体情報のうち、有効と思われるものを効率的に探し出すことができるようになる。
【０１０８】
さらに、全入力データの相関関係をデータベース化することにより、単独のデータだけでは検知する事ができない現象を捉えることができるようになる。
【０１０９】
このように、本発明者は上述したＭＴシステム法をＤＮＡマイクロアレイ解析に適用することを見出した。そこで、本発明者は、ＭＴシステム法による解析を、ＭＴシステム法によるデータ解析機能を有する市販ソフトウェア（例えば、プローブ（会社名）の「ＰＲＡＴ」（製品名）など）を用いて行った。なおＭＴシステム法のソフトウェアとしては、いくつか市販の製品があり、いずれも使用することも可能である。
【０１１０】
しかし、実際に、市販ソフトウェアによりＤＮＡマイクロアレイ解析を行うためには、克服すべき問題があった。すなわち、ＭＴシステム法では、基準データ数を項目数よりも多く収集しなければならいということが当業者にとっては一般常識として確立している。基準データ数は本発明においては個体サンプル数に、項目数は本発明においてはＤＮＡマイクロアレイ搭載遺伝子数プラスその他血液検査等の臨床データ数にあたり、遺伝子搭載数の多さを最大特徴とするＤＮＡマイクロアレイでの解析ではそのような条件に適応することはほとんど不可能である。
【０１１１】
また、実際に、市販ソフトウェアによりＤＮＡマイクロアレイ解析を行ったところ、発現量が極端に低値の遺伝子が多く、マイクロアレイ間のＣＶ（ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｏｆ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ：変動係数）が不安定である等の、ＤＮＡマイクロアレイ解析に特有の問題があるため、ＭＴシステム法を適用することは、困難であった。
【０１１２】
そこで、本発明者は、前者の問題については、より特徴性の高い項目を事前に選ぶことにより、項目数よりも極端に少ない基準データ数からでも有効な単位空間を作成し得ることを見出し、これを解決した。また、後者の問題については、直交表に項目の組合せを試行し、計算結果をＳ／Ｎ比で比較して有効な項目を選択する工夫を行った。
【０１１３】
さらに、ＭＴシステム法では単位空間作成時に、単位空間の元となる基準データ群と、それに対して明らかに「異常」と識別できる異常データ群の２種類を用意しなければならないこととされているが（「ＭＴシステムにおける技術開発」日本規格協会出版、４２８−４２９ページ「測定者の正常データと異常データの設定」参照。）、臨床においてはデータが曖昧でどちらのデータ群に含まれるか明確ではないサンプルが少なからず含まれており、判断が難しい場合が多い。そこで本発明者は、まず基準データのみで単位空間を設定し、その後評価の比較データで検証する工夫を行うことによって、判断を保留したサンプルの存在を許容したまま解析する工夫を行った。
【０１１４】
例えば、インターフェロン（ＩＮＦ）感受性に関するＤＮＡマイクロアレイ実験結果の予測に適用する際に、上記の工夫を用いて８８個のサンプルのうち１８サンプルの結果を基準データとして選択し、残りの７０サンプルについて検証した結果、高頻度（８０〜９０％）で患者のＩＮＦ感受性が予想できることが判明した。なお、これらの工夫や他の改良点などについて詳細は後述する。
【０１１５】
このように、ＭＴシステム法を単に適用しただけでは、現実的に有効なものとして実現することはできず、そこに本発明者等の創意工夫の結果により、ＤＮＡマイクロアレイ解析におけるＭＴシステム法の適用が現実的に有効なものとなった。
【０１１６】
［システム構成］
まず、本システムの構成について説明する。図２は、本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。本システムは、概略的に、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００と、配列情報等に関する外部データベースやホモロジー検索等の外部プログラム等を提供する外部システム２００とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されている。
【０１１７】
図２においてネットワーク３００は、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。
【０１１８】
図２において外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００と相互に接続され、利用者に対して配列情報等に関する外部データベースやホモロジー検索やモチーフ検索等の外部プログラムを実行するウェブサイトを提供する機能を有する。
【０１１９】
ここで、外部システム２００は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成してもよく、そのハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成してもよい。また、外部システム２００の各機能は、外部システム２００のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現される。
【０１２０】
図２においてＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００は、概略的に、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部１０４、入力装置１１２や出力装置１１４に接続される入出力制御インターフェース部１０８、および、各種のデータベースやテーブルなどを格納する記憶部１０６を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。さらに、このＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されている。
【０１２１】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブル（ＤＮＡマイクロアレイ測定データファイル１０６ａ〜検証データ群ファイル１０６ｇ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１２２】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、ＤＮＡマイクロアレイ測定データファイル１０６ａは、ＤＮＡマイクロアレイの測定データ（例えば、各遺伝子の発現データなどの検査結果データや、検体データなど）を格納したファイルである。図５は、ＤＮＡマイクロアレイ測定データファイル１０６ａに格納される利用者情報の一例を示す図である。
【０１２３】
このＤＮＡマイクロアレイ測定データファイル１０６ａに格納される情報は、図５に示すように、各サンプルを一意に識別するためのサンプルＩＤ、各遺伝子の発現データなどの検査結果データや、検体データなどを相互に関連付けて構成されている。ここで、検体データは、診療情報（例えば、血液検査による肝機能データ等）の項目を含んで構成される。
【０１２４】
また、基準データ群ファイル１０６ｂは、基準データ群に関する情報等を格納する基準データ群格納手段である。
【０１２５】
また、比較データ群ファイル１０６ｃは、比較データ群に関する情報等を格納する比較データ群格納手段である。
【０１２６】
また、解析データ項目１０６ｄは、解析データ項目に関する情報等を格納する解析データ項目格納手段である。
【０１２７】
また、単位空間データベース１０６ｅは、選択した基準データ群に含まれる各基準データから相関係数、標準偏差などを求め、これらの単位空間（マハラノビス空間）を示すデータベースに関する情報等を格納する単位空間データベース格納手段である。
【０１２８】
また、マハラノビス距離ファイル１０６ｆは、基準データ、比較データのそれぞれのデータ毎のマハラノビス距離に関する情報等を格納するマハラノビス距離データ格納手段である。
【０１２９】
また、検証データ群ファイル１０６ｇは、検証データ群に関する情報等を格納する検証データ群格納手段である。
【０１３０】
また、図２において、通信制御インターフェース部１０４は、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【０１３１】
また、図２において、入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４の制御を行う。ここで、出力装置１１４としては、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカを用いることができる（なお、以下においては出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある）。また、入力装置１１２としては、キーボード、マウス、および、マイク等を用いることができる。また、モニタも、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。
【０１３２】
また、図２において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、解析目的決定部１０２ａ、データ群選択部１０２ｂ、解析データ項目決定部１０２ｃ、単位空間データベース作成部１０２ｄ、マハラノビス距離算出部１０２ｅ、閾値設定部１０２ｆ、判断精度検証部１０２ｇ、再検討部１０２ｈ、および、確定部１０２ｉを備えて構成されている。
【０１３３】
このうち、解析目的決定部１０２ａは、ＤＮＡマイクロアレイの測定データをＭＴシステム法で解析するにあたり、ＤＮＡマイクロアレイのデータによって判別させたい項目を決定する解析目的決定手段である。
【０１３４】
また、データ群選択部１０２ｂは、ＤＮＡマイクロアレイの測定データの中から、解析目的となる判別項目に応じた基準データを集めることにより基準データ群を選択し、また明確に上記基準データに属さない比較データを集めることにより比較データ群を選択するデータ群選択手段である。
【０１３５】
また、解析データ項目決定部１０２ｃは、ＭＴシステム法で判別させる際の入力データとなる項目であって、ＭＴシステム法において解析される項目である解析データ項目を決定する解析データ項目決定手段である。
【０１３６】
また、単位空間データベース作成部１０２ｄは、データ群選択部１０２ｂにて選択された基準データ群に含まれる基準データのマハラノビス空間を示す単位空間データベースを作成する単位空間データベース作成手段である。
【０１３７】
また、マハラノビス距離算出部１０２ｅは、データ群選択部１０２ｂにて選択された基準データと比較データとの間のマハラノビス距離を算出するマハラノビス距離算出手段である。
【０１３８】
また、閾値設定部１０２ｆは、マハラノビス距離算出部１０２ｅにて算出された基準データと比較データとのマハラノビス距離に基づいて、基準データ群と比較データ群の境目となる閾値を設定する閾値設定手段である。
【０１３９】
また、判断精度検証部１０２ｇは、基準データ群以外に基準データに属すべきデータを別途用意し、これと基準データに属さないデータを混在させた検証データ群を作成し、当該検証データ群についてマハラノビス距離を算出し、閾値設定部１０２ｆにて設定された閾値を用いて基準データ群とそれ以外の集団とを正しく判別できるか検証する判別精度検証手段である。
【０１４０】
また、再検討部１０２ｈは、判断精度検証部１０２ｇにて十分な精度を得られないと判断された場合、データ群選択部１０２ｂにて選択した基準データ群、および／または、解析データ項目決定部１０２ｃにて決定した解析データ項目について再検討を行う再検討手段である。ここで、図６は、再検討部１０２ｈの構成の一例を示すブロック図である。図６に示すように、再検討部１０２ｈは、基準データ再検討部１０２ｊおよび解析データ項目再検討部１０２ｋを含んで構成される。
【０１４１】
ここで、基準データ再検討部１０２ｊは、基準データ群内の各項目の標準偏差やデータ出現度数などを使い基準データのバラつき具合を検証し、当該バラつき具合が小さい基準データを使用するようにする基準データ再検討手段である。
【０１４２】
また、解析データ項目再検討部１０２ｋは、ＤＮＡマイクロアレイのどのスポットの測定データを使用するかについて直交表を用いて複数の組み合わせで検証し、ＳＮ比で評価後、解析データ項目として使用するとＳＮ比が高くなるものを解析データ項目として使用するようにする解析データ項目再検討手段である。
また、他の統計手法を用いたり上記方法と併用して項目の検討を行う機能も上記に含まれる。
【０１４３】
再び図２に戻り、確定部１０２ｉは、判断精度検証部１０２ｇにおける検証の結果、十分な精度を確保できると判断した段階で、単位空間データベースと閾値を確定させる確定手段である。
【０１４４】
なお、これら各部によって行なわれる処理の詳細については、後述する。
【０１４５】
［システムの処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、以下に図３等を参照して詳細に説明する。
【０１４６】
［ＭＴシステムによるＤＮＡマイクロアレイ解析処理］
まず、ＭＴシステムによるＤＮＡマイクロアレイ解析処理の詳細について図３等を参照して説明する。図３は、本実施形態における本システムのＭＴシステムによるＤＮＡマイクロアレイ解析処理の一例を示すフローチャートである。
【０１４７】
（１）解析目的決定（目的定義）
まず、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００は、解析目的決定部１０２ａの処理により、ＤＮＡマイクロアレイの測定データをＭＴシステム法で解析するにあたり、ＤＮＡマイクロアレイのデータによって判別させたい項目（判別項目）を決定して、解析目的を明確にする（ステップＳＡ−１）。
【０１４８】
例えば、Ｃ型肝炎の患者に対するインターフェロン投与が有効であるか無効であるか判別させる場合の判別項目として、インターフェロン投与の有効性などが挙げられる。
【０１４９】
（２）基準データ群＋比較データ群選択（基準データ、比較データ選択）
ＭＴシステムでは基準となる集団をデータベース化して利用するため、解析目的となる判別項目に応じた群を集め、これをデータベースの元データ（基準データ群）としなければならない。また、基準データ群以外に、基準と異なるデータ群を比較用に集めてこれを比較データ群として選択する必要もある。これらの群を正確に判別できるかどうかで解析精度の判定を行うことになる。
【０１５０】
そのため、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００は、データ群選択部１０２ｂの処理により、ＤＮＡマイクロアレイ測定データファイル１０６ａにアクセスして、ＤＮＡマイクロアレイの測定データの中から、解析目的となる判別項目に応じた基準データを集めることにより基準データ群を選択し、また明確に上記基準データに属さない比較データを集めることにより比較データ群を選択する（ステップＳＡ−２）。
【０１５１】
ここで、基準データに選択する集団はなるべくバラつきが少ないデータが望ましく、また、母集団としての数が多くとれる集団を選択することが望ましい。
【０１５２】
例えば、インターフェロン投与の有効性を解析させる場合、保有しているデータで投与結果が判明しているものの内、投与が有効である検体が多い場合は、有効である検体を基準データとして選択し基準データ群とする。また、無効の検体が多い場合はその逆となる。比較データ群については、明確に基準データ群に属さない集団を選ぶ。すなわち、本例では「基準データ」は個々の患者検体であり、「基準データ群」はグループ分けされた患者群（ＩＦＮ感受性あり・なしのそれぞれのグループ）である。
【０１５３】
そして、データ群選択部１０２ｂは、選択した基準データ群を基準データ群ファイル１０６ｂの所定の記憶領域に格納し、また、選択した比較データ群を比較データ群ファイル１０６ｃの所定の記憶領域に格納する。
【０１５４】
（３）解析データ項目決定（入力項目決定）
そして、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００は、解析データ項目決定部１０２ｃの処理により、ＤＮＡマイクロアレイ測定データファイル１０６ａ乃至比較データ群ファイル１０６ｃにアクセスして、ＭＴシステムで判別させる際の「入力データ」となる項目（特徴、パラメータとも言う）、すなわち、ＭＴシステムにおいて解析される項目、である「解析データ項目」を決定する（ステップＳＡ−３）。
【０１５５】
この際、解析結果となる項目を解析データ項目に含めてはならない。例えば、インターフェロン投与の有効性を解析させたい場合、ＤＮＡマイクロアレイの測定結果（各遺伝子データ）ならびに検体の年齢、性別などの項目は入力データ（解析データ項目）となる。
【０１５６】
そして、比較データ群ファイル１０６ｃは、決定した解析データ項目を解析データ項目１０６ｄの所定の記憶領域に格納する。
【０１５７】
（４）単位空間データベース作成
そして、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００は、単位空間データベース作成部１０２ｄの処理により、基準データ群ファイル１０６ｂ等にアクセスして、選択した基準データ群に含まれる各基準データから相関係数、標準偏差などを求めてこれらの単位空間（マハラノビス空間）を示すデータベースを作成する（ステップＳＡ−４）。
【０１５８】
ＭＴシステムでは、この計算方法に幾つかのバラエティがあり、例えば、逆行列を用いる方法、Ｓｃｈｍｉｄｔによる直交展開、余因子を用いる方法などがあるが、本発明ではいずれの方法を用いてもよい。
【０１５９】
例として、逆行列をもちいて計算する場合を以下に示す。インターフェロン投与が有効であったと判明している群でまとめた基準データから全ての項目の平均値、標準偏差値を求め、各データを規準化した後、これらから相関行列ならびにこれの逆行列を求める。このうち、平均値、標準偏差値、逆行列が単位空間データベースとなる。（上述した参考文献である「ＭＴシステムにおける技術開発」の５頁“手順３”もしくは、７１頁“７．３．１  マハラノビス距離”などを参照。）。
【０１６０】
そして、単位空間データベース作成部１０２ｄは、作成した単位空間データベースを単位空間データベース１０６ｅの所定の記憶領域に格納する。
【０１６１】
（５）基準データ−比較データ間のマハラノビス距離算出
そして、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００は、マハラノビス距離算出部１０２ｅの処理により、単位空間データベース１０６ｅ等にアクセスして、ステップＳＡ−４で作成した単位空間データベースについて、ステップＳＡ−２で選択した基準データ、比較データのそれぞれのデータ毎のマハラノビス距離を算出する（ステップＳＡ−５）。すなわち、本処理により、患者個々の距離を計算することができる。この距離がＭＴシステム法による測定結果となる。ここで、マハラノビス距離の算出方法については、いくつかの計算方法があるが、本発明はいずれの計算方法を用いてもよい。
【０１６２】
例としては、逆行列をもちいて計算する場合を以下に示す。（４）で作成した単位空間データベースと各データ値からマハラノビス距離を算出する。この値が、インターフェロン投与に対する有効性を示すことになる（上述した参考文献である「ＭＴシステムにおける技術開発」の５頁“手順３”、もしくは、７１頁“７．３．１  マハラノビス距離”などを参照。）。
【０１６３】
そして、マハラノビス距離算出部１０２ｅは、算出した各マハラノビス距離をマハラノビス距離ファイル１０６ｆの所定の記憶領域に格納する。
【０１６４】
（６）閾値設定
そして、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００は、閾値設定部１０２ｆの処理により、マハラノビス距離ファイル１０６ｆなどにアクセスして、ステップＳＡ−５で算出した基準データ、比較データそれぞれのマハラノビス距離に基づいて、基準データ群と比較データ群の境目となる値（閾値）を設定する（ステップＳＡ−６）。
【０１６５】
具体的には、図４に示すように、ヒストグラムのようなグラフにて分布状態を視覚的に表現して検証する場合や、距離の分布状態などを数学的に解析することにより検証する場合などが挙げられる。ここで、図４は、距離ヒストグラムにて基準データ群と比較データ群を表示し、閾値を設定する場合の一例を示す図である。
【０１６６】
ここで、設定する閾値は１個でもよく、また複数個でもよい。ＭＴシステム法では対象が示す現象とマハラノビス距離との間に因果関係が確認された場合、閾値を複数個設定することにより、マハラノビス距離を算出するだけで複数の状態を分類することが可能となる。
【０１６７】
具体的な例としては、マハラノビス距離とインターフェロン投与効果の間に比例関係が成り立つ場合、マハラノビス距離そのものをインターフェロン投与効果予測値とし、この予測値を１０の群に分割する閾値を９個設け、１０段階評価のインターフェロン投与効果予測指標とすること等が挙げられる。
【０１６８】
また、基準データ群以外の集団が複数存在する場合は、マハラノビス距離の大きさで集団を分割し複数集団を判別させる場合もある。例えば、右図では基準データ群と比較データ群が交差している。基準データをインターフェロン投与が有効な集団、比較データを無効な集団とすると、双方をより高い確率で判別させたい場合、この交差点のマハラノビス距離を閾値として設定する事が考えられる。
【０１６９】
（７）検証データ群による判別精度検証
そして、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００は、判断精度検証部１０２ｇの処理により、ＤＮＡマイクロアレイ測定データファイル１０６ａなどにアクセスして、基準データ群以外に基準データに属すべきデータを別途用意し、これと基準データに属さないデータを混在させた検証データ群を作成し、当該検証データ群についてマハラノビス距離を算出し、閾値設定部１０２ｆにて設定された閾値を用いて基準データ群とそれ以外の集団とを正しく判別できるか検証する（ステップＳＡ−７）。
【０１７０】
すなわち、判断精度検証部１０２ｇは、ＤＮＡマイクロアレイ測定データファイル１０６ａなどにアクセスして、基準データ群以外に基準データに属すべきデータ（ＩＦＮ投与の結果をふせた患者データ）を別途用意し、これと基準データに属さないデータを混在させ、これを検証データ群とする。
【０１７１】
そして、判断精度検証部１０２ｇは検証データ群を検証データ群ファイル１０６ｇの所定の記憶領域に格納する。
【０１７２】
そして、判断精度検証部１０２ｇは、この検証データ群についてステップＳＡ−５と同じ方法にてマハラノビス距離を算出した後、ステップＳＡ−６で得た閾値を用いて基準データ群とそれ以外の集団を正しく判別できるか検証する。
【０１７３】
ここで、検証方法として判別率で検証する方法もあるが、ＭＴシステム法ではＳＮ比（ｓｉｇｎａｌ−ｎｏｉｓｅ  ｒａｔｉｏ）で表現することにより、入力データから得られた距離と、期待される測定結果の比率でその精度を検証するのが一般的である。
【０１７４】
例えば、基準データ以外でインターフェロン投与が有効であると判明しているデータ群が閾値内に入っており、それ以外の集団が閾値外であることをＳＮ比にて検証し、インターフェロン投与の有効性と算出したマハラノビス距離の直線的関係を確認する。直交表とＳＮ比による項目選択については参考文献を参照の事（上述した参考文献である「ＭＴシステムにおける技術開発」の１９頁“２．５項目選択”もしくは、６２頁“６．６  ＭＴシステムのパラメータ設計”などを参照。）。
【０１７５】
（８）再検討
ステップＳＡ−７で十分な精度を得られないと判断した場合、ステップＳＡ−３で解析データ項目として選択した項目や、ステップＳＡ−２で選択した基準データ群などの検討が不十分であったことが考えられる。
【０１７６】
そこで、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００は、再検討部１０２ｈの処理により、ＤＮＡマイクロアレイ測定データファイル１０６ａ乃至解析データ項目１０６ｄにアクセスして、判断精度検証部１０２ｇにて十分な精度を得られないと判断された場合、データ群選択部１０２ｂにて選択した基準データ群、および／または、解析データ項目決定部１０２ｃにて決定した解析データ項目について再検討を行う（ステップＳＡ−８）。
【０１７７】
ここで、再検討部１０２ｈは、基準データ再検討部１０２ｊの処理により、基準データ群については、基準データ群内の各項目の標準偏差やデータ出現度数などを使い基準データのバラつき具合などで検証する。
【０１７８】
また、項目の再選択については、幾つかの方法がある。例えば、扱うデータに対する専門家の意見などを参考にする方法や、基準データ群とそれ以外の集団間の平均差が大きいデータを選択する方法や、ＭＴシステム法で提唱されている、直交表を用いて無作為に項目を選択した複数の組み合わせにてＳＮ比で各項目の有効性を検証する方法、などが挙げられる。
【０１７９】
例えば、再検討部１０２ｈは、解析データ項目再検討部１０２ｋの処理により、ＤＮＡマイクロアレイのどのスポット（遺伝子の発現状況）の測定結果を使用するかについて直交表を用いて複数の組み合わせで検証し、ＳＮ比で評価後、項目として使用するとＳＮ比が高くなるものを項目として使用する。
【０１８０】
（９）確定
ステップＳＡ−７での検証の結果、十分な精度を確保できると判断した段階で、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００は、確定部１０２ｉの処理により、データベース（単位空間）と閾値を確定させる（ステップＳＡ−９）。
【０１８１】
例えば、検証した結果、入力したデータでインターフェロン投与の有効性を医学的な見地で十分診断できると判定した段階で確定する。
【０１８２】
（１０）分類開始
データベース（単位空間）を確定させた後は、これを使い未知のデータについてマハラノビス距離を算出し、データの性質を距離で表現し、様々なデータの診断、予測に使用する（ステップＳＡ−１０）。
【０１８３】
例えば、インターフェロン投与の有効性をＤＮＡマイクロアレイとＭＴシステム法で検証する場合、ＤＮＡマイクロアレイの発現状況データ＋検体情報などを入力データとし、予め作成した単位空間データベースにてマハラノビス距離を算出し、予め定めたマハラノビス距離の閾値を用いてインターフェロン投与の有効性の診断ならびに効き具合を予測する。
これにて、ＭＴシステムによるＤＮＡマイクロアレイ解析処理が終了する。
【０１８４】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０１８５】
例えば、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００とは別筐体で構成されるクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。
【０１８６】
また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１８７】
また、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０１８８】
例えば、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００の各部または各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行なわれる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じてＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００に機械的に読み取られる。
【０１８９】
すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭ等にロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部１０２を構成する。また、このコンピュータプログラムは、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１９０】
また、本発明にかかるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」や、各種コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ等の任意の「固定用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。
【０１９１】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１９２】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（ＤＮＡマイクロアレイ測定データファイル１０６ａ〜検証データ群ファイル１０６ｇ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１９３】
また、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタやモニタやイメージスキャナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１９４】
さらに、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００等の分散・統合の具体的形態は明細書および図面に示すものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成することができる（例えば、グリッド・コンピューティングなど）。例えば、各データベースを独立したデータベース装置として独立に構成してもよく、また、処理の一部をＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｇａｔｅｗａｙ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて実現してもよい。
【０１９５】
また、ネットワーク３００は、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置１００と外部システム２００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネットや、イントラネットや、ＬＡＮ（有線／無線の双方を含む）や、ＶＡＮや、パソコン通信網や、公衆電話網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、ＣＡＴＶ網や、ＩＭＴ２０００方式、ＧＳＭ方式またはＰＤＣ／ＰＤＣ―Ｐ方式等の携帯回線交換網／携帯パケット交換網や、無線呼出網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の局所無線網や、ＰＨＳ網や、ＣＳ、ＢＳまたはＩＳＤＢ等の衛星通信網等のうちいずれかを含んでもよい。すなわち、本システムは、有線・無線を問わず任意のネットワークを介して、各種データを送受信することができる。
【０１９６】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、マハラノビス・タグチシステムを用いてＤＮＡマイクロアレイの測定データを解析するので、ＭＴシステム法の適用により、大量の遺伝子データを高速かつ高精度に解析することができるＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０１９７】
すなわち、従来の教師データを必要とするニューラルネットワークを用いたＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法等では、全教師データの素性（判定結果が明らかなデータ。例えば臨床的に判断した薬剤の感受性等）を数値化して表現する必要があるが、ＭＴシステム法では薬剤の効果のある・なしや、ある特定の群に属するか否かという漠然とした内容を基準データとして分析を開始することができるため、基準データ（教師データ）準備が非常に簡便になる。
【０１９８】
また、従来のニューラルネットワークの学習や、重回帰分析の係数算出などを用いたＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法では、同様の演算を複数回繰り返すことにより最適状態の神経回路やパラメータを形成するが、ＭＴシステム法では一度の計算でデータベース（基準データ）を生成でき高速に処理できるため、演算時間を非常に短くすることができる。
【０１９９】
また、従来のニューラルネットワークなどを用いたＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法では、演算過程がブラックボックスとして扱われており、得られる結果の計算過程が明確でない（つまり、計算過程の正当性について検証できない）が、ＭＴシステム法では幾つかの計算手法が提示されているが全て公開された計算式であり、しかも全基準データの相関関係に着目した計算式であることが明確であるため、演算過程の明確さを担保することができる。
【０２００】
また、従来のニューラルネットワークなどを用いたＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法では、教師データの内容や使用するソフトにより、算出される結果が変動し、神経回路再構築の際の再現性が無いが、ＭＴシステム法では公開されている計算式を用いて算出するため、同じデータを使えば必ず同じ結果を得られ、再現性を非常に高くすることができる。
【０２０１】
また、一般的なクラスタリング手法を用いたＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法では、与えられたデータ群の中で群分割することにより、検体や遺伝子間の相違を群内での相対的なものとして表現するが、ＭＴシステム法では一度単位空間データベースを生成すると、この基準の原点からの距離として表現する事に絶対値として表現でき、また、分析したデータ群以外のものについても、単位空間データベースからのマハラノビス距離を算出するだけで評価できるため、評価結果が毎回安定したものとなる。
【０２０２】
さらに、ＭＴシステム法ではどの項目（遺伝子の発現データや検体情報）が判別に有効であるか、機械的に検証する手順が定義されているため（項目選択）、これを使う事により、人間の偏った意見などに囚われることなく、最適な項目を効率的に選択する事ができる。
【０２０３】
また、本発明によれば、マハラノビス・タグチシステムを用いてＤＮＡマイクロアレイの測定データから解析対象の遺伝子を分類するので、ＭＴシステム法の適用により、大量の遺伝子データを高速かつ高精度に分類することができるＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２０４】
また、本発明によれば、マハラノビス・タグチシステムを用いてサンプルのＤＮＡマイクロアレイの測定データから解析対象の遺伝子を選択し、マハラノビス・タグチシステムを用いてその選択した遺伝子データに基づいて臨床サンプルを分類するので、ＭＴシステム法の適用により、大量のマイクロアレイの測定データを高速かつ高精度に分類することができるＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２０５】
また、本発明によれば、ＤＮＡマイクロアレイの測定データの中から、解析目的となる判別項目に応じた基準データを集めることにより基準データ群を選択し、ＭＴシステム法で判別させる際の入力データとなる項目であって、ＭＴシステム法において解析される項目である解析データ項目を決定し、選択された基準データ群に含まれる基準データのマハラノビス空間を示す単位空間データベースを作成し、選択された基準データと明確に基準データに属さない比較データのマハラノビス距離を算出し、算出された基準データと比較データのマハラノビス距離に基づいて、基準データ群と比較データ群の境目となる１または複数個の閾値を設定し、上記単位空間データベースと選択項目を使用して未知のデータのマハラノビス距離を算出し、上記閾値によって判定することにより未知データを分類するので、ＭＴシステム法の適用により、大量の遺伝子データを高速かつ高精度に解析することができるＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２０６】
また、本発明によれば、基準データ群以外に基準データに属すべきデータを別途用意し、これと基準データに属さないデータを混在させた検証データ群を作成し、当該検証データ群についてマハラノビス距離を算出し、設定された閾値を用いて基準データ群とそれ以外の集団とを正しく判別できるか検証するので、判別作業をさらに効率的に行うことができるＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２０７】
また、本発明によれば、十分な精度を得られないと判断された場合、選択した基準データ群、および／または、決定した解析データ項目について再検討を行うので、判別作業をさらに精度よくかつ効率的に行うことができるＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２０８】
また、本発明によれば、基準データ群内の各項目の標準偏差やデータ出現度数などを使い基準データのバラつき具合を検証し、当該バラつき具合が小さい基準データを使用するようにするので、基準データを再検討することにより判別作業をさらに精度よくかつ効率的に行うことができるＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【０２０９】
さらに、本発明によれば、ＤＮＡマイクロアレイのどのスポットの測定データを使用するかについて直交表を用いて複数の組み合わせで検証し、ＳＮ比で評価後、解析データ項目として使用するとＳＮ比が高くなるものを解析データ項目として使用するようにするので、解析データ項目を再検討することにより判別作業をさらに精度よくかつ効率的に行うことができるＤＮＡマイクロアレイデータ解析方法、ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の基本原理を示す原理構成図である。
【図２】本発明が適用される本システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態における本システムのＭＴシステムによるＤＮＡマイクロアレイ解析処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】距離ヒストグラムにて基準データ群と比較データ群を表示し、閾値を設定する場合の一例を示す図である。
【図５】ＤＮＡマイクロアレイ測定データファイル１０６ａに格納される利用者情報の一例を示す図である。
【図６】再検討部１０２ｈの構成の一例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１００  ＤＮＡマイクロアレイデータ解析装置
１０２  制御部
１０２ａ  解析目的決定部
１０２ｂ  データ群選択部
１０２ｃ  解析データ項目決定部
１０２ｄ  単位空間データベース作成部
１０２ｅ  マハラノビス距離算出部
１０２ｆ  閾値設定部
１０２ｇ  判断精度検証部
１０２ｈ  再検討部
１０２ｉ  確定部
１０２ｊ  基準データ再検討部
１０２ｋ  解析データ項目再検討部
１０４  通信制御インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  ＤＮＡマイクロアレイ測定データファイル
１０６ｂ  基準データ群ファイル
１０６ｃ  比較データ群ファイル
１０６ｄ  解析データ項目
１０６ｅ  単位空間データベース
１０６ｆ  マハラノビス距離ファイル
１０６ｇ  検証データ群ファイル
１０８  入出力制御インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
２００  外部システム
３００  ネットワーク
【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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