(57)【要約】診断支援システム（１０）は、被験者から採取した試料をチップ（１２）で複数の成分に分離するときの各成分の移動速度を反映した移動パラメータと各成分の特性とが対応付けられた被診断データを取得する被診断データ取得部（２０）と、特定の疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分の移動パラメータを当該疾患に対応付けて記憶するパラメータ記憶部（３４）と、特徴成分の特性と特定の疾患の罹患可能性との関連を示す関連性データを記憶する関連性データ記憶部（３５）と、パラメータ記憶部（３４）を参照して特徴成分の移動パラメータと被診断データの移動パラメータとに基づき、被診断データから特徴成分を検出する検出部（２１）と、検出された特徴成分の特性に基づき、関連性データ記憶部（３５）を参照して、被験者の罹患可能性を推定する推定処理部（２２）とを含む。
2004081554.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者から採取した試料に基づき、前記被験者の疾患の罹患可能性を推定する診断支援システムであって、
試料を所定の領域中を移動させて、移動速度の違いに応じて、複数の成分に分離するときの各成分の移動速度を反映した移動パラメータと各成分の特性とが対応付けられた被診断データを取得する被診断データ取得部と、
特定の疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分の前記移動パラメータを当該疾患に対応付けて記憶するパラメータ記憶部と、
前記特徴成分の前記特性と前記特定の疾患の罹患可能性との関連を示す関連性データを記憶する関連性データ記憶部と、
前記パラメータ記憶部から前記特徴成分の前記移動パラメータを読み出し、当該移動パラメータと前記被診断データの前記移動パラメータとに基づき、前記被診断データから前記特徴成分を検出する検出部と、
前記関連性データ記憶部から前記関連性データを読み出し、当該関連性データを参照して、前記被診断データの前記特徴成分の前記特性に基づき、前記被験者の前記特定の疾患の罹患可能性を推定する推定処理部と、
を含むことを特徴とする診断支援システム。
【請求項２】
請求の範囲第１項に記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、複数の成分それぞれに対応付けられた複数の前記移動パラメータを前記疾患に対応付けて記憶し、
前記検出部は、前記複数の移動パラメータの相対関係に基づき、前記特徴成分を検出することを特徴とする診断支援システム。
【請求項３】
請求の範囲第１項または第２項に記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、前記特定の疾患の罹患に関わらず検出されるマーカー成分の前記移動パラメータをも当該疾患と対応付けて記憶し、
前記検出部は、前記マーカー成分の前記移動パラメータを参照して、前記被診断データから対応するマーカー成分を検出し、当該マーカー成分の前記特性が適正か否かを判断し、適正な場合、前記特徴成分を検出し、適正でない場合、試料の再取得をユーザに促すことを特徴とする診断支援システム。
【請求項４】
請求の範囲第１項乃至第３項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ前記特徴成分の前記移動パラメータを記憶し、
前記検出部は、疾患毎に、該当する特徴成分の前記移動パラメータを前記パラメータ記憶部から読み出し、当該移動パラメータを参照して前記被診断データから前記特徴成分をそれぞれ検出することを特徴とする診断支援システム。
【請求項５】
請求の範囲第１項乃至第４項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ前記特徴成分の前記移動パラメータを記憶し、
前記被診断データ取得部は、前記被診断データと共に、診断対象の疾患の選択を受け付け、
前記検出部は、前記被診断データ取得部が受け付けた疾患の選択に応じて、該当する特徴成分の前記移動パラメータを前記パラメータ記憶部から読み出し、当該移動パラメータを参照して前記被診断データから前記特徴成分を検出することを特徴とする診断支援システム。
【請求項６】
請求の範囲第１項乃至第５項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
前記特性は、分離された各前記成分に所定波長の光を照射したときの光の変化量であることを特徴とする診断支援システム。
【請求項７】
被験者から採取した試料に基づき、前記被験者の疾患の罹患可能性を推定する診断支援システムであって、
試料を所定の領域中を移動させ、移動速度の違いに応じて、複数の成分に分離するときの各成分の移動速度を反映した移動パラメータと、各成分を性質に応じてさらに複数の成分に分類したときの各成分の性質を示す性質パラメータと、各成分の特性とが対応付けられた被診断データを取得する被診断データ取得部と、
特定の疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分の前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを当該疾患に対応付けて記憶するパラメータ記憶部と、
前記特徴成分の前記特性と前記特定の疾患の罹患可能性との関連を示す関連性データを記憶する関連性データ記憶部と、
前記パラメータ記憶部から前記特徴成分の前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを読み出し、これらのパラメータと前記被診断データの前記移動パラメータおよび前記性質パラメータとに基づき、前記被診断データから前記特徴成分を検出する検出部と、
前記関連性データ記憶部から前記関連性データを読み出し、当該関連性データを参照して、前記被診断データの前記特徴成分の前記特性に基づき、前記被験者の前記特定の疾患の罹患可能性を推定する推定処理部と、
を含むことを特徴とする診断支援システム。
【請求項８】
請求の範囲第７項に記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、複数の成分それぞれに対応付けられた複数の前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを前記疾患に対応付けて記憶し、
前記検出部は、前記複数の移動パラメータおよび前記性質パラメータの相対関係に基づき、前記被診断データから前記特徴成分を検出することを特徴とする診断支援システム。
【請求項９】
請求の範囲第７項または第８項に記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ前記特徴成分の前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを記憶し、
前記検出部は、疾患毎に、前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを前記パラメータ記憶部から読み出し、当該移動パラメータおよび前記性質パラメータを参照して前記被診断データからそれぞれ前記特徴成分を検出することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１０】
請求の範囲第７項または第８項に記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ前記特徴成分の前記移動パラメータおよび前記参照パラメータを記憶し、
前記被診断データ取得部は、前記被診断データと共に、診断対象の疾患の選択を受け付け、
前記検出部は、前記被診断データ取得部が受け付けた疾患の選択に応じて、該当する特徴成分の前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを前記パラメータ記憶部から読み出し、当該移動パラメータおよび性質パラメータを参照して前記被診断データから前記特徴成分を検出することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１１】
請求の範囲第４項または第９項に記載の診断支援システムにおいて、
前記関連性データ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ前記関連性データを記憶し、
前記推定処理部は、疾患毎に、前記関連性データを前記関連性データ記憶部から読み出し、当該関連性データを参照して前記被験者の前記特定の疾患の罹患の可能性を推定することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１２】
請求の範囲第５項または第１０項に記載の診断支援システムにおいて、
前記関連性データ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ前記特徴成分の前記関連性データを記憶し、
前記推定処理部は、前記被診断データ取得部が受け付けた疾患の選択に応じて、該当する疾患の前記関連性データを読み出し、当該関連性データを参照して前記被験者の前記特定の疾患の罹患の可能性を推定することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１３】
請求の範囲第１項乃至第１２項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、前記特性は、前記成分中の特定物質の存在量を示すデータ値であって、
前記関連性データ記憶部は、前記データ値を変数とする特性関数と前記罹患可能性との関連を示す関連性データを記憶することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１４】
請求の範囲第１項乃至第１３項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
複数の疾患毎に前記被診断データの取得手順を記憶する手順記憶部をさらに含み、
前記被診断データ取得部は、前記被診断データの取得に先立ち、診断対象の疾患の選択を受け付け、当該選択に応じて該当する疾患に関する前記取得手順を前記手順記憶部から読み出し、提示することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１５】
請求の範囲第１項乃至第１４項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
前記被診断データ取得部が取得した前記被診断データを管理番号に対応付けて記憶する被診断データ記憶部と、
前記推定処理部による推定結果を前記管理番号に対応付けて出力する推定結果読出部と、
ある特定の疾患に対する医師の診断結果を前記管理番号と共に受け付ける医師診断結果受付部と、
前記管理番号をキーとして、前記被診断データ記憶部から該当する被診断データを読み出し、当該被診断データの前記特徴成分の前記特性と前記医師の診断結果とを参照して、前記関連性データ記憶部を更新する関連性データ更新部と、
をさらに含むことを特徴とする診断支援システム。
【請求項１６】
請求の範囲第１項乃至第１５項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
前記所定の領域は、チップに設けられた分離用流路であることを特徴とする診断支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】  本発明は、被験者から採取した試料に基づき、被験者の疾患の罹患可能性を推定する診断支援システムに関する。
【背景技術】  従来、プロテインチップを用いてタンパク質の発現や相互作用等の機能解析やペプチドマッピングによる同定等を行う方法が知られている（たとえば特許文献１）。プロテインチップには、たとえばスライドガラス等の基板上に構造が既知の種類の異なるペプチドがマトリクス状に固定化されている。基板に固定化されるペプチドは、ある特定の疾患により発現するタンパク質（タンパク質マーカー）にアフィニティを有しており、特異的に相互作用して、タンパク質マーカーを吸着捕獲し、基板に結合するような物質が選択される。  このようなプロテインチップに試料を添加してインキュベートすると、基板に固定化された物質と相互作用する物質は基板に結合する。この状態でプロテインチップをバッファー等で洗浄して基板に結合していないアフィニティのない成分を除去する。その後にプロテインチップを質量分析装置や蛍光検出装置で検査することにより、タンパク質マーカーの発現を検出することができる。これを利用して、種々のペプチドとの相互作用を観察することにより、ある特定の疾患により発現するタンパク質マーカーの有無を判断することができる。
【特許文献１】  特開２００２−３６５２８８号公報
【発明の開示】
しかし、従来のプロテインチップにおいては、特定の疾患により発現する固有のタンパク質であるタンパク質マーカーを検出するために、各タンパク質マーカーに対してアフィニティを有する固有の物質を基板に固定化しなければならなかった。そのためプロテインチップは疾患に固有のものとなっていた。従って、疾患毎に異なるチップが必要なため、汎用性が狭く、複数の疾患についてタンパク質マーカーの有無を判断しようとすると、複数のチップを用意しなければならず、準備が煩雑となっていた。
本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、本発明の目的は、種々の疾患に対する診断支援を簡易かつ汎用に行うシステムを提供することにある。
本発明によれば、被験者から採取した試料に基づき、被験者の疾患の罹患可能性を推定する診断支援システムであって、試料を所定の領域中を移動させて、移動速度の違いに応じて、複数の成分に分離するときの各成分の移動速度を反映した移動パラメータと各成分の特性とが対応付けられた被診断データを取得する被診断データ取得部と、特定の疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分の移動パラメータを当該疾患に対応付けて記憶するパラメータ記憶部と、特徴成分の特性と特定の疾患の罹患可能性との関連を示す関連性データを記憶する関連性データ記憶部と、パラメータ記憶部から特徴成分の移動パラメータを読み出し、当該移動パラメータと被診断データの移動パラメータとに基づき、被診断データから特徴成分を検出する検出部と、関連性データ記憶部から関連性データを読み出し、当該関連性データを参照して、被診断データの特徴成分の特性に基づき、被験者の特定の疾患の罹患可能性を推定する推定処理部と、を含むことを特徴とする診断支援システムが提供される。
ここで、移動パラメータは、各成分の一定時間における移動量、または一定距離における移動時間である。本発明の診断支援システムによれば、取得した被診断データの中から、診断対象の疾患に応じて特徴成分を検出し、その特徴成分の特性に基づき被験者の疾患の罹患可能性を推定するので、被診断データを取得する前の試料の分離は診断対象の疾患の種類に関わらず、同様に行うことができる。これにより、被験者は診断対象の疾患毎に異なる分離手段を準備する必要がなく、容易に種々の疾患の罹患可能性の推定を受けることができる。本発明の診断支援システムは、人体および動物の罹患可能性の推定に用いることができる。
ここで、所定の領域は、チップに設けられた分離用流路とすることができる。被験者から採取した試料は、分離用流路を含むチップを用いて複数の成分に分離することができる。この場合、アフィニティを有する固有の物質を用いて所望のタンパク質マーカーを吸着捕獲するのではなく、試料を分離用流路に流して複数の成分に分離し、各成分に関する情報を移動パラメータに対応付けることにより所望の特徴成分を特定し、その特性を検出するため、試料を分離するためのチップは特定の疾患に依存せず、種々の疾患の検出を一種のチップで行うことができる。
本発明の診断支援システムによれば、被診断データを取得した後、被診断データに基づき、疾患毎に固有の処理を行い、罹患可能性を推定するため、試料を分離するためのチップ等の分離手段は種々の疾患について共有で用いることができる。これにより、診断支援の汎用性を高めることができる。また、一の被診断データを取得すると、それに基づき種々の疾患の罹患可能性を推定することができ、処理を簡易化して迅速に診断支援を行うことができる。
本発明の診断支援システムにおいて、パラメータ記憶部は、複数の成分それぞれに対応付けられた複数の移動パラメータを疾患に対応付けて記憶することができ、検出部は、複数の移動パラメータの相対関係に基づき、特徴成分を検出することができる。これにより、複数の成分の移動パラメータを基準として特徴成分を検出することができるので、精度よく迅速に罹患可能性を推定することができる。
本発明の診断支援システムにおいて、パラメータ記憶部は、特定の疾患の罹患に関わらず検出されるマーカー成分の移動パラメータをも当該疾患と対応付けて記憶することができ、検出部は、マーカー成分の移動パラメータを参照して、被診断データから対応するマーカー成分を検出し、当該マーカー成分の特性が適正か否かを判断し、適正な場合、特徴成分を検出し、適正でない場合、試料の再取得をユーザに促すことができる。これにより、精度よく迅速に罹患可能性を推定することができる。
本発明の診断支援システムにおいて、パラメータ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ特徴成分の移動パラメータを記憶することができ、検出部は、疾患毎に、該当する特徴成分の移動パラメータをパラメータ記憶部から読み出し、当該移動パラメータを参照して被診断データから特徴成分をそれぞれ検出することができる。
本発明の診断支援システムにおいて、パラメータ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ特徴成分の移動パラメータを記憶することができ、被診断データ取得部は、被診断データと共に、診断対象の疾患の選択を受け付けることができ、検出部は、被診断データ取得部が受け付けた疾患の選択に応じて、該当する特徴成分の移動パラメータをパラメータ記憶部から読み出し、当該移動パラメータを参照して被診断データから特徴成分を検出することができる。
本発明の診断支援システムにおいて、特性は、分離された各成分に所定波長の光を照射したときの光の変化量とすることができる。ここで、光の変化量とは、波長、反射角度、反射量、透過量、吸収量のいずれかおよびこれらの組み合わせにより表される。
本発明によれば、被験者から採取した試料に基づき、被験者の疾患の罹患可能性を推定する診断支援システムであって、試料を所定の領域中を移動させて、移動速度の違いに応じて、複数の成分に分離するときの各成分の移動速度を反映した移動パラメータと、各成分を性質に応じてさらに複数の成分に分類したときの各成分の性質を示す性質パラメータと、各成分の特性とが対応付けられた被診断データを取得する被診断データ取得部と、特定の疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分の移動パラメータおよび性質パラメータを当該疾患に対応付けて記憶するパラメータ記憶部と、特徴成分の特性と特定の疾患の罹患可能性との関連を示す関連性データを記憶する関連性データ記憶部と、パラメータ記憶部から特徴成分の移動パラメータおよび性質パラメータを読み出し、これらのパラメータと被診断データの移動パラメータおよび性質パラメータとに基づき、被診断データから特徴成分を検出する検出部と、関連性データ記憶部から関連性データを読み出し、当該関連性データを参照して、被診断データの特徴成分の特性に基づき、被験者の特定の疾患の罹患可能性を推定する推定処理部と、を含むことを特徴とする診断支援システムが提供される。
このように試料を所定の領域における移動速度の違いおよび性質に応じて細分化して関連性データと比較すれば、疾患の罹患可能性をより精度よく推定することができる。また、一の被診断データに基づき、より多くの疾患についての罹患可能性を推定することができる。
本発明の診断支援システムにおいて、パラメータ記憶部は、複数の成分それぞれに対応付けられた複数の移動パラメータおよび性質パラメータを疾患に対応付けて記憶することができ、検出部は、複数の移動パラメータおよび性質パラメータの相対関係に基づき、被診断データから特徴成分を検出することができる。
本発明の診断支援システムにおいて、パラメータ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ特徴成分の移動パラメータおよび性質パラメータを記憶することができ、検出部は、疾患毎に、移動パラメータおよび性質パラメータをパラメータ記憶部から読み出し、当該移動パラメータおよび性質パラメータを参照して被診断データからそれぞれ特徴成分を検出することができる。
本発明の診断支援システムにおいて、パラメータ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ特徴成分の移動パラメータおよび参照パラメータを記憶することができ、被診断データ取得部は、被診断データと共に、診断対象の疾患の選択を受け付けることができ、検出部は、被診断データ取得部が受け付けた疾患の選択に応じて、該当する特徴成分の移動パラメータおよび性質パラメータをパラメータ記憶部から読み出し、当該移動パラメータおよび性質パラメータを参照して被診断データから特徴成分を検出することができる。
本発明の診断支援システムにおいて、関連性データ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ関連性データを記憶することができ、推定処理部は、疾患毎に、関連性データを関連性データ記憶部から読み出し、当該関連性データを参照して被験者の特定の疾患の罹患の可能性を推定することができる。
本発明の診断支援システムにおいて、関連性データ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ特徴成分の関連性データを記憶することができ、推定処理部は、被診断データ取得部が受け付けた疾患の選択に応じて、該当する疾患の関連性データを読み出し、当該関連性データを参照して被験者の特定の疾患の罹患の可能性を推定することができる。
本発明の診断支援システムにおいて、特性は、成分中の特定物質の存在量を示すデータ値とすることができ、関連性データ記憶部は、このデータ値を変数とする特性関数と罹患可能性との関連を示す関連性データを記憶することができる。
本発明の診断支援システムにおいて、複数の疾患毎に被診断データの取得手順を記憶する手順記憶部をさらに含むことができ、被診断データ取得部は、被診断データの取得に先立ち、診断対象の疾患の選択を受け付けることができ、当該選択に応じて該当する疾患に関する取得手順を手順記憶部から読み出し、提示することができる。このようにすれば、同種のチップや分離手段を用いても、種々の疾患に応じて適切な取得手順で被診断データを取得することができ、精度よく疾患の罹患可能性を推定することができる。また、取得手順をユーザに提示することにより、被診断データの取得手順の再現性を高めることができ、これによっても精度よく疾患の罹患可能性を推定することができる。
本発明の診断支援システムにおいて、被診断データ取得部が取得した被診断データを管理番号に対応付けて記憶する被診断データ記憶部と、推定処理部による推定結果を管理番号に対応付けて出力する推定結果読出部と、ある特定の疾患に対する医師の診断結果を管理番号と共に受け付ける医師診断結果受付部と、管理番号をキーとして、被診断データ記憶部から該当する被診断データを読み出し、当該被診断データの特徴成分の特性と医師の診断結果とを参照して、関連性データ記憶部を更新する関連データ更新部と、をさらに含むことができる。これにより、管理番号をキーとして医師の診断結果をも参照して関連性データ記憶部を更新することができるので、その後の被診断データの罹患可能性の推定の精度を高めることができる。
本発明によれば、試料を分離するチップ等の分離手段自体は複数の疾患の罹患可能性の推定に共通で用いられ、診断支援システムの処理を疾患に応じて適宜異ならせるため、汎用性よく種々の疾患の罹患可能性を推定することができる。
【図面の簡単な説明】  上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。
図１は、本発明の実施の形態における診断支援システムの構成を示すブロック図である。
図２は、図１に示したチップを示す図である。
図３は、被診断データ取得部が取得した被診断データの一例を示す図である。
図４は、パラメータ記憶部のデータ構造の一例を示す図である。
図５は、図３に示した被診断データを数値化した図である。
図６は、関連性データ記憶部のデータ構造の一例を示す図である。
図７は、推定結果記憶部のデータ構造の一例を示す図である。
図８は、関連性データ記憶部のデータ構造の他の例を示す図である。
図９は、関連性データ記憶部のデータ構造のまた他の例を示す図である。
図１０は、本発明の実施の形態における診断支援システムを示すブロック図である。
図１１は、本発明の実施の形態における測定側システム、推定処理システムおよび病院システムにおける処理手順を示すフローチャートである。
図１２は、本発明の実施の形態における診断支援システムを示すブロック図である。
図１３は、本発明の実施の形態における診断支援システムを示すブロック図である。
図１４は、本発明の実施の形態におけるチップおよび測定部を示す模式図である。
図１５は、被診断データ取得部が取得した被診断データの一例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】  （第一の実施の形態）
図１は、本実施の形態における診断支援システム１０の構成を示すブロック図である。
本実施の形態における診断支援システム１０は、被験者から採取した血液等の試料に基づき、被験者の疾患の罹患可能性を推定する。
診断支援システム１０は、被診断データ取得部２０と、検出部２１と、推定処理部２２と、管理番号付与部２３と、データ書込部２４と、データベース２５と、診断対象選択受付部３０と、推定結果読出部３２と、医師診断結果受付部３３とを有する。
チップ１２は、試料が移動する分離用流路を含み、分子サイズ、分子量、等電点（ｐＨ）等の差異に応じて、試料を複数の成分に分離する。測定部１４は、チップ１２で分離された試料中の成分の特性を測定する。本実施の形態において、測定部１４はＵＶ分光分析装置である。
被診断データ取得部２０は、測定部１４が測定した各成分の特性と、各成分を分離用流路における移動速度の違いに応じて分離したときの移動速度を反映した移動パラメータとが対応付けられた被診断データを取得する。ここで、成分の特性とは、各成分に測定部１４により所定波長の光を照射したときの吸収率である。また、移動パラメータは、各成分の一定時間における移動量である。
図２は、チップ１２を示す図である。図２（ａ）は、チップ１２の上面図を示す。チップ１２は、基板１０１上に形成された試料導入部１０４と、分離用流路１１２と、試料回収部１０６とを含む。チップ１２は、図２に示した構成に限られず、どのような構成とすることもできる。
図示していないが、チップ１２において、試料導入部１０４および試料回収部１０６には、たとえば電極を設けておくことができる。試料導入部１０４から試料を導入し、試料導入部１０４および試料回収部１０６に設けられた電極間に電圧を印加すると、試料中の成分は分子量等の性質に応じてそれぞれ固有の速度で試料回収部１０６の方向に移動する。一定時間電圧を印加すると、図示したように、分離用流路１１２上で各成分が分離される。ここで、試料導入部１０４に近い側から成分ａ、成分ｂ、成分ｃ、成分ｄ、成分ｅ、および成分ｆが分離されている。
図２（ｂ）は、図２（ａ）に示したチップ１２のＡ−Ａ’断面および測定部１４を示す模式図である。基板１０１にはカバー部材１０２が設けられており、分離用流路１１２は溶媒で満たされている。測定部１４は、光源１１０、検出器１１１、および走査制御部１１３を有する。走査制御部１１３は、光源１１０および検出器１１１をチップ１２に対して相対的に移動させる。このような状態で、光源１１０から所定波長の光を照射し、光源１１０を分離用流路１１２に沿って走査して検出器１１１により各成分を透過した光の吸収率を検出する。被診断データ取得部２０（図１参照）は、測定部１４が測定した各成分の吸収率を、各成分の分離用流路１１２における移動量に対応付けて取得する。移動量は走査制御部１１３が検出器１１１を移動させる量に基づき検出することができる。また、測定部１４は、各成分を所定範囲の波長の光でスキャンして各成分を透過した光の吸収率を測定してもよい。
この場合、被診断データ取得部２０は、各成分について、吸収スペクトルデータを特性として取得してもよく、吸収スペクトルデータからある特定の波長における光の吸収率を特性として取得することもできる。
図３は、被診断データ取得部２０が取得した被診断データの一例を示す図である。ここでは、図２に示した光源１１０からの光を走査してチップ１２の分離用流路１１２に沿って光を照射したときの吸収率と移動量との関係を示す。
図１に戻り、被診断データ取得部２０は、特定の疾患に関する適正な被診断データが得られるように、測定部１４を制御することもできる。この場合、被診断データ取得部２０は、たとえば測定部１４の光源１１０（図２参照）から照射する光の波長を適宜設定する。試料がタンパク質の場合、たとえばλ＝２８０ｎｍの波長の光を用いて各成分の光吸収率を測定する。
検出部２１は、被診断データ取得部２０が取得した被診断データの中から、罹患可能性の推定に用いるための特徴成分を検出する。検出部２１は、特徴成分を検出することができないときは、測定不能または測定値を０％とすることができる。
推定処理部２２は、検出部２１により検出された特徴成分の特性に基づき、データベース２５を参照して試料を提供した被験者の特定の疾患の罹患可能性を推定する。
管理番号付与部２３は、被診断データに対応付けて管理番号を付与する。データ書込部２４は、各種データをデータベース２５に記憶する。
データベース２５は、基礎データ記憶部２６と、プログラム記憶部２７と、マニュアル記憶部２８と、推定結果記憶部２９と、パラメータ記憶部３４と、関連性データ記憶部３５とを含む。
パラメータ記憶部３４は、複数の疾患について、罹患可能性の推定に用いるための特徴成分を被診断データから検出する際の指標となる複数の成分の移動パラメータを疾患毎に記憶する。パラメータ記憶部３４は、たとえば、各疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分や、疾患の罹患に関わらず発現するマーカー成分の移動パラメータを各疾患に対応付けて記憶する。マーカー成分は被験者から採取した試料とは別に添加するマーカー剤とすることもできる。マーカー剤は、たとえば金微粒子、ポリスチレンビーズ、半導体量子ドット等の移動パラメータの再現性が良好で成分が特定された物質であるのが好ましく、この場合、被験者から採取した試料にマーカー剤を加えてからチップ１２で試料中の成分を分離する。検出部２１は、パラメータ記憶部３４からこれらの成分の移動パラメータを読み出し、読み出した移動パラメータと被診断データの移動パラメータとに基づき、被診断データから特徴成分を検出する。
図４は、パラメータ記憶部３４のデータ構造の一例を示す図である。ここでは、疾患Ａに関する複数のマーカー成分１〜３および特徴成分について、それぞれ移動パラメータ（移動量）が記憶されている。マーカー成分１〜３については、特性（吸収率（％））も記憶されている。図５は、図３に示した被診断データを数値化した図である。検出部２１は、パラメータ記憶部３４からマーカー成分の移動パラメータを読み出し、読み出した移動パラメータと被診断データの成分ａ〜ｆの移動パラメータとを比較して被診断データの成分ａ〜ｆの中から対応するマーカー成分を検出する。検出部２１は、複数のマーカー成分の移動パラメータの相対関係に基づき、被診断データから対応するマーカー成分を検出することができる。また、検出部２１は、マーカー成分の特性をも参照して被診断データから対応するマーカー成分を検出することができる。ここでは、成分ａ、成分ｃ、および成分ｆがそれぞれマーカー成分１〜３として検出される。つづいて、検出部２１は、これらのマーカー成分１〜３の移動パラメータとの相対関係に基づき、被診断データから特徴成分を検出する。ここでは、成分ｂが特徴成分として検出される。
図１に戻り、関連性データ記憶部３５は、複数の疾患について、上記特徴成分の特性と罹患可能性との関連を疾患毎に記憶する。本実施の形態において、関連性データ記憶部３５は、特徴成分の特性を示すデータ値を変数とする特性関数と罹患可能性との関連を示す関連性データを記憶する。ここで、データ値とは、吸収率のことである。たとえば、特性関数は、特徴成分の吸収率を他の成分の吸収率で除した相対強度比である。関連性データ記憶部３５は、特性関数を記憶することができる。
図６は、関連性データ記憶部３５のデータ構造の一例を示す図である。ここでは、疾患Ａに関する相対強度比と罹患可能性との関連が記憶されている。ここで、相対強度比は、図４に示した特徴成分の吸収率をマーカー成分１の吸収率で除すことにより算出することができる。たとえば、相対強度比が０．５以上のときの罹患可能性は７０％以上、相対強度比が０．３以上０．５未満のときの罹患可能性は４０％以上、相対強度比が０．１以上０．３未満のときの罹患可能性は１０％以上、相対強度比が０．１未満のときの罹患可能性は１０％未満と記憶されている。
たとえば、図４および図５を参照して上述した例では、成分ｂが特徴成分として、成分ａがマーカー成分１として検出されるので、相対強度比は（成分ｂの吸収率）／（成分ａの吸収率）により算出することができる。ここで、図５に示した吸収率から、相対強度比は９／３７＝０．２４となる。この場合、推定処理部２２は、疾患Ａに対する罹患可能性が１０％以上であると推定する。
図１に戻り、基礎データ記憶部２６は、複数の試料について、各成分の移動パラメータと特性とが対応付けられた基礎データを記憶する。データ書込部２４は、被診断データ取得部２０が取得した被診断データを管理番号に対応付けて基礎データ記憶部２６に基礎データとして記憶することもできる。これにより、基礎データ記憶部２６に逐次基礎データを蓄積していくことができる。関連性データ記憶部３５に記憶された特性と罹患可能性との関連は、基礎データ記憶部２６に記憶された複数の基礎データに基づき算出することができる。
プログラム記憶部２７は、たとえば検出部２１が成分を検出する際の手順やプログラムや推定処理部２２が罹患可能性を推定する際の手順を規定した解析プログラム等の各種プログラムを、複数の疾患についてそれぞれ記憶する。また、プログラム記憶部２７は、被診断データ取得部２０が測定部１４を制御するためのプログラムをも記憶することができる。
マニュアル記憶部２８は、被診断データの取得手順等のマニュアルを記憶する。取得手順には、試料の採取方法、濃度調整方法、マーカーの使用方法等の試料の準備手順や試料の測定波長等の試料の測定手順が含まれる。被診断データ取得部２０は、ユーザにこれらの取得手順を提示する。マニュアル記憶部２８は、これらのマニュアルを疾患毎に記憶することもできる。
推定結果記憶部２９は、推定処理部２２により推定された推定結果を管理番号に対応付けて記憶する。これにより、ユーザは管理番号をキーとして、推定結果を読み出すことができる。図７は、推定結果記憶部２９のデータ構造の一例を示す図である。ここでは、複数の疾患について、相対強度比および罹患可能性が管理番号に対応付けて記憶されている。たとえば、管理番号００５２の被診断データは、疾患Ａに関する相対強度比は０．２４で、罹患可能性が１０％以上、疾患Ｂに関する相対強度比は０．５で、罹患可能性が２０％以上と記憶されている。
図１に戻り、診断対象選択受付部３０は、診断支援システム１０のユーザから診断対象の疾患の選択を受け付ける。被診断データ取得部２０は、被診断データの取得に先立ち、診断対象選択受付部３０が受け付けた疾患の選択に応じて該当する疾患に関する取得手順をマニュアル記憶部２８から読み出しユーザに提示する。
推定結果読出部３２は、ユーザからの管理番号を受け付け、管理番号をキーとして、推定結果記憶部２９から該当する推定結果を読み出し、ユーザに提示する。ユーザへの提示は、たとえば推定結果をモニタに表示してもよく、またプリンタ等により推定結果を出力してもよい。図示していないが、診断支援システム１０はユーザ認証機能を有してよく、管理番号付与部２３は、管理番号とともにユーザＩＤおよびパスワードを付与することができる。この場合、推定結果読出部３２は、ユーザ認証を行ってからユーザに推定結果を提示するようにしてよい。
医師診断結果受付部３３は、被験者が病院で医師の診断を受けた場合に、医師の診断結果を管理番号に対応付けて受け付ける。データ書込部２４は、医師診断結果受付部３３が受け付けた管理番号に基づき、基礎データ記憶部２６に記憶された被診断データに医師の診断結果を対応付けて記憶する。これにより、基礎データ記憶部２６に記憶された被診断データの有効性を向上することができる。また、データ書込部２４は、管理番号をキーとして、推定結果記憶部２９から該当する推定結果を読み出し、推定結果の相対強度比と医師診断結果を参照して関連性データ記憶部３５の関連性データを適宜更新することもできる。これにより、関連性データ記憶部３５の門連性データの精度を高めることができる。
図８は、関連性データ記憶部３５のデータ構造の他の例を示す図である。ここでは、基礎データ記憶部２６に記憶された複数の基礎データを基に相対強度比と、各相対強度比における被診断データの非罹患、罹患、およびこれらの境界の構成比率が記憶されている。ここで、非罹患とは、罹患していないと診断された状態、罹患とは、罹患していると診断された状態を示す。相対強度比と構成比率との関係は、特性関数に含まれる成分の性質や種々の要因によって異なるパターンを示すが、たとえば図８（ａ）〜図８（ｄ）に示すようなパターンに分類することができる。
図８（ａ）に示したパターンの場合、相対強度比がほぼゼロの場合は罹患していない可能性が非常に高く、相対強度比が高くなるに従い、罹患している可能性が増加する。一方、図８（ｂ）に示したパターンの場合、相対強度比がほぼゼロの場合は罹患している可能性が非常に高く、相対強度比が高くなるに従い、罹患していない可能性が増加する。図８（ｃ）に示したパターンの場合、相対強度比がほぼゼロの場合は罹患している可能性が非常に高く、相対強度比が高くなるに従い、罹患していない可能性が増加し、ある点を超えると、再び相対強度比が高くなるに従い、罹患している可能性が増加する。また、図８（ｄ）に示したパターンの場合、相対強度比がほぼゼロの場合は罹患していない可能性が非常に高く、相対強度値が高くなるに従い罹患している可能性が増加し、ある点を超えると、再び相対強度比が高くなるに従い、罹患していない可能性が増加する。
図９は、関連性データ記憶部３５のデータ構造のまた他の例を示す図である。ここでは、相対強度比と構成比率との関係は、図８に示したのと同様のパターンに分類されるが、非罹患または罹患の可能性の推定方法が図８に示したものと異なる。たとえば、罹患していない可能性が所定の構成比率を超えると罹患していないと推定され、罹患している可能性が所定の構成比率を超えると罹患していると推定され、いずれでもない場合は境界と推定される。ここで、所定の構成比率を５０％とすると、たとえば、図９（ａ）に示したパターンの場合、相対強度比がαのときは、罹患していない可能性が約５０％である。従って、相対強度比が０〜αの間のときは、被験者は罹患していないと推定される。また、この場合、相対強度比がβのときは、罹患している可能性が約５０％である。従って、相対強度比がβ以上のときは、被験者は罹患していると推定される。
本実施の形態の診断支援システム１０によれば、アフィニティを有する固有の物質を用いて所望のタンパク質マーカーを吸着捕獲するのではなく、試料を分離用流路に流して複数の成分に分離し、各成分に関する情報を移動パラメータに対応付けることにより所望の成分を特定し、その特性を抽出するため、試料を分離するためのチップは特定の疾患に依存せず、種々の疾患の検出を一種のチップで行うことができる。チップ１２自体は複数の疾患の罹患可能性の推定に共通で用いられ、診断支援システム１０の処理を疾患に応じて適宜異ならせるため、１つの被診断データに基づき、汎用性よく種々の疾患の罹患可能性を推定することができる。
（第二の実施の形態）
図１０は、本発明の第二の実施の形態における診断支援システム１０を示すブロック図である。
本実施の形態において、診断支援システム１０は、測定側システム１５、推定処理システム１６、病院システム１７、およびこれらを接続するネットワーク５０を含む。ここで、測定側システム１５は、被診断データ取得部２０、診断対象選択受付部３０、および推定結果読出部３２を含み、サーバ１５ａによりネットワーク５０を介して推定処理システム１６とのデータの授受を行う。推定処理システム１６は、検出部２１、推定処理部２２、管理番号付与部２３、データ書込部２４、データベース２５、およびデータ読出部３７を含み、サーバ１６ａにより、ネットワーク５０を介して測定側システム１５および病院システム１７とのデータの授受を行う。データ読出部３７は、データベース２５から各種データを読み出す。病院システム１７は、医師診断結果受付部３３を含み、サーバ１７ａにより、ネットワーク５０を介して推定処理システム１６とデータの授受を行う。本実施の形態において、第一の実施の形態と同様の構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。本実施の形態においても、測定部１４はＵＶ分光分析装置である。
図１１は、本実施の形態における測定側システム１５、推定処理システム１６および病院システム１７における処理手順を示すフローチャートである。以下、図１０をも参照して説明する。
まず、測定側システム１５において、ユーザが診断対象選択受付部３０から診断対象の疾患名を選択すると、推定処理システム１６にその情報が送信される（Ｓ１０）。推定処理システム１６において、データ読出部３７は、マニュアル記憶部２８から測定手順を読み出し、サーバ１６ａを介して測定側システム１５に送信する（Ｓ１２）。測定側システム１５において、測定手順がユーザに提示される（Ｓ１４）。ステップ１２において、測定部１４の制御用プログラムが読み出されてもよく、この場合、被診断データ取得部２０は、制御プログラムに従って測定部１４を制御する。測定部１４において、チップ１２上の試料中の成分の特性が測定されると（Ｓ１６）、被診断データ取得部２０は、その試料中の成分の特性を移動パラメータにそれぞれ対応付けて被診断データとして取得する（Ｓ１８）。被診断データは推定処理システム１６に送信される。
検出部２１は、パラメータ記憶部３４を参照して特徴成分等を検出する（Ｓ２０）。ここで、検出部は、被診断データが適正か否かを判断する（Ｓ２２）。被診断データが適正か否かは、たとえば特定の疾患の有無に関わらず発現するマーカー成分の特性に基づき判断することができる。マーカー成分の特性が所定の範囲内であるか等によって判断する。これらの成分の特性が所定の範囲以下の場合、試料の濃度が薄すぎて特徴成分の特性を正確に把握できないおそれがある。また、これらの成分の特性が飽和している等所定の範囲以上の場合も特徴成分等の特性を正確に把握することができず、適正な推定を行えないおそれがある。そのため、ステップ２２において、被診断データが適正でない場合（Ｓ２２のＮｏ）、その旨が測定側システム１５に通知され、測定側システム１５は、再測定をするか否かをユーザに問い合わせる（Ｓ２４）。ユーザが再測定を希望する場合（Ｓ２４のＹｅｓ）、ステップ１４に戻り、測定情報を提示して再測定をさせる。一方、ステップ２４において、ユーザが再測定を希望しなかった場合（Ｓ２４のＮｏ）、測定側システム１５は、推定不能である旨を提示し（Ｓ２６）、診断処理を終了する。ステップ２２において、被診断データが適正な場合（Ｓ２２のＹｅｓ）、管理番号付与部２３は被診断データに管理番号を付与し、測定側システム１５に管理番号を通知する（Ｓ２８）。管理番号の付与および通知は被診断データ取得部２０が被診断データを取得したときに行ってもよい。このとき、データ書込部２４は、被診断データを管理番号に対応付けて基礎データ記憶部２６に記憶することもできる。つづいて、推定処理部２２は、関連性データ記憶部３５を参照して罹患可能性を推定する（Ｓ３０）。データ書込部２４は、推定処理部２２による推定結果を管理番号に対応付けて推定結果記憶部２９に記憶しておく（Ｓ３２）。
測定側システム１５において、ユーザが管理番号を入力して推定結果の読み出しを要請すると（Ｓ３４）、推定結果読出部３２は管理番号をキーとして推定結果記憶部２９から該当する推定結果を読み出し（Ｓ３６）、測定側システム１５において推定結果がユーザに提示される（Ｓ３８）。
ここで、たとえば診断支援システム１０による推定結果を受け取った被験者が、医師の診断を受けた場合、病院システム１７において、医師診断結果受付部３３から管理番号および医師診断結果が入力される（Ｓ４０）。推定処理システム１６において、データ書込部２４は、管理番号をキーとして推定結果記憶部２９に記憶された推定結果を読み出し、医師診断結果を参照して関連性データ記憶部３５を更新する（Ｓ４２）。
本実施の形態において、測定側システム１５は、病院システム１７と一体に設けることもでき、病院等の臨床現場に設置されてもよい。この場合、臨床現場で、被験者から採取した血液等の体液から微量の試料を回収し、試料を性質に応じて分離する分離用流路を含むバイオチップにてタンパク質成分を分離する。これらの成分について、測定部１４で特性を測定し、被診断データを得る。
被験者の疾患の罹患可能性を推定するためには種々のデータを参照する必要があり、また解析にも時間がかかる。そのため、臨床現場では試料の採取および測定のみを行い、推定のための解析は臨床現場とは別の解析センターで行うようにすることができる。これにより、解析のための高速な装置を各臨床現場に設置することなく罹患の推定を行えるので、遠隔地にある臨床現場でも被験者の罹患可能性の推定結果を得ることができる。
本実施の形態における診断支援システム１０によれば、試料の測定を遠隔地で行っても、ネットワーク５０を介して被診断データを推定処理システム１６に送信することができ、種々の疾患の罹患可能性を迅速に推定することができる。
（第三の実施の形態）
図１２は、本発明の第三の実施の形態における診断支援システム１０を示すブロック図である。
本実施の形態において、診断支援システム１０は、測定側システム１５、管理システム１８、病院システム１７、およびこれらを接続するネットワーク５０を含む。ここで、検出部２１および推定処理部２２が測定側システム１５に含まれる点で第二の実施の形態と異なる。管理システム１８は、管理番号付与部２３、データ書込部２４、データベース２５、およびデータ読出部３７を含む。本実施の形態において、第一および第二の実施の形態と同様の構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。本実施の形態においても、測定部１４はＵＶ分光分析装置である。
本実施の形態において、管理システム１８は、複数の測定側システム１５からアクセス可能に設けられる。これにより、各種データを複数の測定側システム１５で共有することができ、より多くの基礎データ等をデータベース２５に蓄積することができ、罹患可能性をより精度よく推定することができる。
（第四の実施の形態）
図１３は、本発明の第四の実施の形態における診断支援システム１０を示すブロック図である。
本実施の形態において、診断支援システム１０は、診断対象選択受付部３０を有しない点で図１に示した第一の実施の形態の診断支援システム１０と異なる。本実施の形態において、第一の実施の形態と同様の構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。本実施の形態においても、測定部１４はＵＶ分光分析装置である。本実施の形態において、診断支援システム１０は、一の被験者から取得した被診断データに基づき、複数の疾患について、それぞれ罹患可能性を推定する。
本実施の形態において、検出部２１は、疾患毎に、該当する特徴成分の移動パラメータをパラメータ記憶部３４から読み出し、当該移動パラメータを参照して被診断データからそれぞれ特徴成分を検出する。推定処理部２２は、疾患毎に、関連性データを関連性データ記憶部３５から読み出し、当該関連性データを参照して試料を提供した被験者の特定の疾患の罹患の可能性を推定する。
このように、本実施の形態における診断支援システム１０によれば、一の被診断データから複数の疾患についての罹患可能性を推定することができ、特徴成分の移動パラメータおよび関連性データがデータベースに記憶されている種々の疾患の罹患可能性を網羅的に推定することができる。
（第五の実施の形態）
以上の第一〜第四の実施の形態においては、測定部１４がＵＶ分光分析装置である場合を例として説明したが、本実施の形態においては、測定部１４が質量分析装置である点で第一〜第四の実施の形態と異なる。本実施の形態においても、診断支援システム１０は、第一〜第四の実施の形態に示したのと同様の構成を有する。本実施の形態において、被診断データ取得部２０は、試料をチップ１２の分離用流路１１２に流して移動速度の違いに応じて複数の成分に分離したときの各成分の移動速度を反映した移動パラメータと、各成分を性質に応じてさらに複数の成分に分類したときの各成分の性質を示す性質パラメータと、各成分の特性とが対応付けられた被診断データを取得する。ここで、移動パラメータは、各成分の一定距離における移動時間である。また、性質パラメータは、チップ１２で分離された複数の成分をイオン化したときの各フラグメントの分子量である。また、成分の特性とは、各フラグメントの存在量を示すデータ値である。
図１４は、本実施の形態におけるチップ１２および測定部１４を示す模式図である。チップ１２は、第一の実施の形態で説明したのと同様である。測定部１４は、エレクトロスプレーイオン化質量分析装置（ＥＳＩ  ＭＳ）である。測定部１４は、成分回収機構１１４、エレクトロスプレー管１１５、および質量分析部１１７を有する。成分回収機構１１４は、一定期間毎にチップ１２の試料回収部１０６から成分を回収し、エレクトロスプレー管１１５に導入する。エレクトロスプレー管１１５の先端には高電圧が印加されており、エレクトロスプレー管１１５から成分を噴霧することで、成分がイオン化され、質量分析部１１７に導入される。質量分析部１１７に導入された成分は、イオンの質量および電荷に応じて複数のフラグメントに分離され、検出される。これにより、各成分を分子量に応じて分離することができる。測定部１４は、各フラグメントの質量分析データを測定する。  被診断データ取得部２０は、各成分の質量分析データを、移動パラメータに対応付けて取得する。ここで、移動パラメータは、各成分が試料回収部１０６に到達する時間である。移動パラメータは、成分回収機構１１４が試料回収部１０６から各成分を回収するタイミングに基づき検出することができる。
本実施の形態において、パラメータ記憶部３４は、複数の疾患について、罹患可能性の推定に用いるための特徴成分を被診断データから検出する際の指標となる複数の成分の移動パラメータおよび性質パラメータを疾患毎に記憶する。検出部２１は、パラメータ記憶部３４から特徴成分の移動パラメータおよび性質パラメータを読み出し、これらのパラメータと被診断データの移動パラメータおよび性質パラメータとに基づき、被診断データから特徴成分を検出する。
図１５は、被診断データ取得部２０が取得した被診断データの一例を示す図である。ここでは、試料回収部１０６に到達する時間、分子量、およびこれらにより規定される各成分のピーク強度との関係を示す。たとえば、図１４において成分ｆとして分離された試料は、分子量に応じてさらに複数の成分に分離される。
本実施の形態において、チップ１２の分離用流路１１２で分離された成分毎に質量分析パターンが得られるため、この質量分析パターンを比較することにより、種々の疾患の罹患可能性をより正確に推定することができる。たとえば、分離用流路１１２において成分の分子サイズに応じて分離を行った場合、時間軸は各成分の分子サイズを反映したものとなる。したがって、分子サイズの差異と分子量の差異により特定される成分のピーク強度のマップを形成することができる。得られたマップを比較することにより、疾患の罹患可能性を迅速に推定することが可能となる。
以上のように、本実施の形態において、複数のパラメータにより特定される成分の特性を参照することにより、複数の疾患の罹患可能性について、より精度よく、詳細に推定をすることができる。
なお、以上の第一〜第五の実施の形態における診断支援システム１０の構成要素は、どのような組み合わせとすることもでき、適宜ネットワーク５０を介して接続される構成とすることができる。また、測定部１４を診断支援システム１０のいずれかの構成要素と一体に設けることもできる。たとえば、測定部１４、披診断データ取得部２０、検出部２１、推定処理部２２およびデータベース２５を一体に構成してもよい。また、測定部１４と被診断データ取得部２０とが一体に構成され、検出部２１、推定処理部２２、およびデータベース２５にネットワーク５０を介して接続する構成としてもよい。さらに、被診断データ取得部２０、検出部２１、推定処理部２２、およびデータベース２５はそれぞれ物理的に離れた位置に配置され、ネットワークを介して接続される構成とすることもできる。
また、チップ１２で分離した各成分の移動パラメータを検出するために、チップ１２に複数の分離用流路１１２を平行に形成しておき、一の分離用流路にマーカー剤を導入し、被験者から採取した試料と同時に分離用流路１１２を移動させ、マーカー剤の位置により各成分の移動パラメータを検出することもできる。
また、以上の実施の形態において、チップ１２は、分子サイズだけでなく、タンパク質等の試料が一般的に保有するたとえば等電点等他の特性に応じて試料を分離する構成とすることができる。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【手続補正書】
【提出日】平成16年8月11日(2004.8.11)
【手続補正００１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（補正後）被験者から採取した試料に基づき、前記被験者の疾患の罹患可能性を推定する診断支援システムであって、
試料を所定の領域中を移動させて、移動速度の違いに応じて、複数の成分に分離するときの各成分の移動速度を反映した移動パラメータと各成分の特性とが対応付けられた被診断データを取得する被診断データ取得部と、
特定の疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分の前記移動パラメータと前記特定の疾患の罹患に関わらず検出されるマーカー成分の前記移動パラメータとを、当該疾患に対応付けて記憶するパラメータ記憶部と、
前記特徴成分の前記特性と前記特定の疾患の罹患可能性との関連を示す関連性データを記憶する関連性データ記憶部と、
前記パラメータ記憶部から前記特徴成分の前記移動パラメータを読み出し、当該移動パラメータと前記被診断データの前記移動パラメータとに基づき、前記被診断データから前記特徴成分を検出する検出部と、
前記関連性データ記憶部から前記関連性データを読み出し、当該関連性データを参照して、前記被診断データの前記特徴成分の前記特性に基づき、前記被験者の前記特定の疾患の罹患可能性を推定する推定処理部と、
を含み、
前記検出部は、前記マーカー成分の前記移動パラメータを参照して、前記被診断データから対応するマーカー成分を検出し、当該マーカー成分の前記特性が適正か否かを判断し、適正な場合、前記特徴成分を検出し、適正でない場合、試料の再取得をユーザに促すことを特徴とする診断支援システム。
【請求項２】
請求の範囲第１項に記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、複数の成分それぞれに対応付けられた複数の前記移動パラメータを前記疾患に対応付けて記憶し
前記検出部は、前記複数の移動パラメータの相対関係に基づき、前記特徴成分を検出することを特徴とする診断支援システム。
【請求項３】
（削除）
【請求項４】
（補正後）請求の範囲第１項または第２項に記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ前記特徴成分の前記移動パラメータを記憶し、
前記検出部は、疾患毎に、該当する特徴成分の前記移動パラメータを前記パラメータ記憶部から読み出し、当該移動パラメータを参照して前記被診断データから前記特徴成分をそれぞれ検出することを特徴とする診断支援システム。
【請求項５】
（補正後）請求の範囲第１項、第２項、および第４項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ前記特徴成分の前記移動パラメータを記憶し、
前記被診断データ取得部は、前記被診断データと共に、診断対象の疾患の選択を受け付け、
前記検出部は、前記被診断データ取得部が受け付けた疾患の選択に応じて、該当する特徴成分の前記移動パラメータを前記パラメータ記憶部から読み出し、当該移動パラメータを参照して前記被診断データから前記特徴成分を検出することを特徴とする診断支援システム。
【請求項６】
（補正後）請求の範囲第１項、第２項、第４項、および第５項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
前記特性は、分離された各前記成分に所定波長の光を照射したときの光の変化量であることを特徴とする診断支援システム。
【請求項７】
被験者から採取した試料に基づき、前記被験者の疾患の罹患可能性を推定する診断支援システムであって、
試料を所定の領域中を移動させ、移動速度の違いに応じて、複数の成分に分離するときの各成分の移動速度を反映した移動パラメータと、各成分を性質に応じてさらに複数の成分に分類したときの各成分の性質を示す性質パラメータと、各成分の特性とが対応付けられた被診断データを取得する被診断データ取得部と、
特定の疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分の前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを当該疾患に対応付けて記憶するパラメータ記憶部と、
前記特徴成分の前記特性と前記特定の疾患の罹患可能性との関連を示す関連性データを記憶する関連性データ記憶部と、
前記パラメータ記憶部から前記特徴成分の前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを読み出し、これらのパラメータと前記被診断データの前記移動パラメータおよび前記性質パラメータとに基づき、前記被診断データから前記特徴成分を検出する検出部と、
前記関連性データ記憶部から前記関連性データを読み出し、当該関連性データを参照して、前記被診断データの前記特徴成分の前記特性に基づき、前記被験者の前記特定の疾患の罹患可能性を推定する推定処理部と、
を含むことを特徴とする診断支援システム。
【請求項８】
（補正後）被験者から採取した試料に基づき、前記被験者の疾患の罹患可能性を推定する診断支援システムであって、
試料を所定の領域中を移動させることにより複数の成分に分離したときの移動パラメータと、各成分を性質に応じてさらに複数の成分に分類したときの各成分の性質を示す性質パラメータと、各成分の特性とが対応付けられた被診断データを取得する被診断データ取得部と、
特定の疾患の罹患を特徴的に示す特徴成分の前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを当該疾患に対応付けて記憶するパラメータ記憶部と、
前記特徴成分の前記特性と前記特定の疾患の罹患可能性との関連を示す関連性データを記憶する関連性データ記憶部と、
前記パラメータ記憶部から前記特徴成分の前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを読み出し、これらのパラメータと前記被診断データの前記移動パラメータおよび前記性質パラメータとに基づき、前記被診断データから前記特徴成分を検出する検出部と、
前記関連性データ記憶部から前記関連性データを読み出し、当該関連性データを参照して、前記被診断データの前記特徴成分の前記特性に基づき、前記被験者の前記特定の疾患の罹患可能性を推定する推定処理部と、
を含むことを特徴とする診断支援システム。
【請求項９】
（補正後）請求の範囲第７項または第８項に記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、複数の成分それぞれに対応付けられた複数の前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを前記疾患に対応付けて記憶し、
前記検出部は、前記複数の移動パラメータおよび前記性質パラメータの相対関係に基づき、前記被診断データから前記特徴成分を検出することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１０】
（補正後）請求の範囲第７項乃至第９項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ前記特徴成分の前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを記憶し、
前記検出部は、疾患毎に、前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを前記パラメータ記憶部から読み出し、当該移動パラメータおよび前記性質パラメータを参照して前記被診断データからそれぞれ前記特徴成分を検出することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１１】
（補正後）請求の範囲第７項乃至第９項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
前記パラメータ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ前記特徴成分の前記移動パラメータおよび前記参照パラメータを記憶し、
前記被診断データ取得部は、前記被診断データと共に、診断対象の疾患の選択を受け付け、
前記検出部は、前記被診断データ取得部が受け付けた疾患の選択に応じて、該当する特徴成分の前記移動パラメータおよび前記性質パラメータを前記パラメータ記憶部から読み出し、当該移動パラメータおよび性質パラメータを参照して前記被診断データから前記特徴成分を検出することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１２】
（補正後）請求の範囲第４項または第１０項に記載の診断支援システムにおいて、
前記関連性データ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ前記関連性データを記憶し、
前記推定処理部は、疾患毎に、前記関連性データを前記関連性データ記憶部から読み出し、当該関連性データを参照して前記被験者の前記特定の疾患の罹患の可能性を推定することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１３】
（補正後）請求の範囲第５項または第１１項に記載の診断支援システムにおいて、
前記関連性データ記憶部は、複数の疾患についてそれぞれ前記特徴成分の前記関連性データを記憶し、
前記推定処理部は、前記被診断データ取得部が受け付けた疾患の選択に応じて、該当する疾患の前記関連性データを読み出し、当該関連性データを参照して前記被験者の前記特定の疾患の罹患の可能性を推定することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１４】
（補正後）請求の範囲第１項、第２項、および第４項乃至第１３項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、前記特性は、前記成分中の特定物質の存在量を示すデータ値であって、
前記関連性データ記憶部は、前記データ値を変数とする特性関数と前記罹患可能性との関連を示す関連性データを記憶することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１５】
（補正後）請求の範囲第１項、第２項、および第４項乃至第１４項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
複数の疾患毎に前記被診断データの取得手順を記憶する手順記憶部をさらに含み、
前記被診断データ取得部は、前記被診断データの取得に先立ち、診断対象の疾患の選択を受け付け、当該選択に応じて該当する疾患に関する前記取得手順を前記手順記憶部から読み出し、提示することを特徴とする診断支援システム。
【請求項１６】
（補正後）請求の範囲第１項、第２項、および第４項乃至第１５項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
前記被診断データ取得部が取得した前記被診断データを管理番号に対応付けて記憶する被診断データ記憶部と、
前記推定処理部による推定結果を前記管理番号に対応付けて出力する推定結果読出部と、
ある特定の疾患に対する医師の診断結果を前記管理番号と共に受け付ける医師診断結果受付部と、
前記管理番号をキーとして、前記被診断データ記憶部から該当する被診断データを読み出し、当該被診断データの前記特徴成分の前記特性と前記医師の診断結果とを参照して、前記関連性データ記憶部を更新する関連性データ更新部と、
をさらに含むことを特徴とする診断支援システム。
【請求項１７】
（追加）請求の範囲第１項、第２項、および第４項乃至第１６項いずれかに記載の診断支援システムにおいて、
前記所定の領域は、チップに設けられた分離用流路であることを特徴とする診断支援システム。
【国際調査報告】
2004081554.tif 000018
2004081554.tif 000019
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