(57)【要約】  医用診断処理装置（１０）は、複数のペプチドに対する抗体価と実際の診断結果とを含む学習データを用いて、上記各ペプチドに対する抗体価に対する診断結果を判別するアダブーストの判別関数を計算する。次いで、医用診断処理装置（１０）は、被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のペプチドに対する抗体価と実際の診断結果とを含む学習データを用いて、上記各ペプチドに対する抗体価に対する診断結果を判別するアダブーストの判別関数を計算する手段と、
被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断する手段とを備えたことを特徴とする医用診断処理装置。
【請求項２】
上記判別関数を計算する手段は、上記各ペプチドに対する抗体価と、上記各ペプチドに対する抗体価の積変量の少なくとも一方を説明変数として用いて、交差検証法値ＣＶが最小となるような複数の説明変数を選択して、最適なアダブーストの判別関数を計算することを特徴とする請求項１記載の医用診断処理装置。
【請求項３】
上記抗体価を測定する手段は、フローメトリーを用いて抗体価を測定することを特徴とする請求項１又は２記載の医用診断処理装置。
【請求項４】
上記フローメトリーは、蛍光標識抗体によって抗ペプチド抗体の定量を行う方法であって、上記抗体価は抗体量を表す単位であることを特徴とする請求項３記載の医用診断処理装置。
【請求項５】
上記各ペプチドは、ペプチドの少なくとも一部であり、所定のアミノ酸からなるペプチド断片であることを特徴とする請求項１乃至４のうちのいずれか１つに記載の医用診断処理装置。
【請求項６】
複数のペプチドに対する抗体価と実際の診断結果とを含む学習データを用いて、上記各ペプチドに対する抗体価に対する診断結果を判別するアダブーストの判別関数を計算するステップと、
被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断するステップとを含むことを特徴とする医用診断処理方法。
【請求項７】
上記判別関数を計算するステップは、上記各ペプチドに対する抗体価と、上記各ペプチドに対する抗体価の積変量の少なくとも一方を説明変数として用いて、交差検証法値ＣＶが最小となるような複数の説明変数を選択して、最適なアダブーストの判別関数を計算することを特徴とする請求項６記載の医用診断処理方法。
【請求項８】
上記抗体価を測定するステップは、フローメトリーを用いて抗体価を測定することを特徴とする請求項６又は７記載の医用診断処理方法。
【請求項９】
上記フローメトリーは、蛍光標識抗体によって抗ペプチド抗体の定量を行う方法であって、上記抗体価は抗体量を表す単位であることを特徴とする請求項８記載の医用診断処理方法。
【請求項１０】
上記各ペプチドは、ペプチドの少なくとも一部であり、所定のアミノ酸からなるペプチド断片であることを特徴とする請求項６乃至９のうちのいずれか１つに記載の医用診断処理方法。
【請求項１１】
請求項６乃至１０のうちのいずれか１つに記載の医用診断処理方法の各ステップを含むことを特徴とする医用診断処理プログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載の医用診断処理プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータにより読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用診断処理装置等に関し、特に、測定された複数のペプチドに対する抗体価に基づいて、癌診断処理を実行するための医用診断処理装置及び医用診断処理方法と、当該方法の処理を実行するためのプログラムと、当該プログラムを記録した記録媒体とに関する。
【背景技術】
【０００２】
日本人の死因第一位は悪性新生物、すなわち「がん」である。「がん」の診断及び治療について多くの研究が行われている。近年の医療技術の進歩には目を見張るものがあるが、膵臓癌に関しては全世界において近年になっても、未だに革新的な診断技術や治療法は発見されていない。膵臓癌は日本において年間１８０００人以上の患者が死亡しており、癌死の中でも５番目に多い疾患である。医療技術の進歩により各癌に対する治療成績は上がっているが、この点において重要な要因としては早期発見によるものが大きいと考えられる。それには胃癌・肺癌検診の実施、肝癌に対してはウイルス抗体価のチェックとフォローアップ、腫瘍マーカーでのスクリーニング、ＣＴ、ＭＲＩ、エコーの精度向上などが挙げられる。膵臓癌においても同様に腫瘍マーカーのチェックによるスクリーニング、腹部エコー等が実施されるが、早期の膵臓癌が発見されることはほとんど無いに等しい。そこには膵臓という臓器の解剖学的位置関係に因るものも大きく、また現在一般的に使用されている腫瘍マーカーとしてはＣＥＡ、ＣＡ１９−９、Ｄｕ−ＰＡＮ−２、Ｓｐａｎ−Ｉ抗原、エラスターゼＩ等が挙げられるが、特異性・感度ともに高い腫瘍マーカーが存在しないという点もある。【０００３】
従って、膵臓癌は発見時にはほとんどの症例で臨床ステージが高いものが多く、手術不可能な症例が多い。ステージＩ期の手術症例では５年生存率（ｓｕｒｖｉｖａｌ  ｒａｔｅ）は８０％と言われているが、ステージＩＩ期になると５年生存率は３５％台まで下がり、手術可能例であっても腫瘍径が２ｃｍを超えてしまうと１年生存率が１０％台からそれ以下にまで低下してしまう。膵臓癌の生存期間（ｓｕｒｖｉｖａｌ  ｐｅｒｉｏｄ）の延長のためには、何よりも腫瘍の早期発見が鍵となってくる。しかし、現段階では膵臓癌の早期発見は困難を極めている。理由としては前述のように解剖学的位置関係により物理的に探索が困難な状況であり、また依然として膵臓癌特異的な腫瘍マーカーは発見されてはいない。広く一般に使用されているＣＡ１９−９は膵臓癌での陽性率は７０−８０％とも言われているが、その他の癌においても高値を示す広域的な腫瘍マーカーであるため、膵臓癌に対する特異性は低い。そして、考慮しておかなければならないのがＬｅｗｉｓ陰性者（Ｌｅ（ａ−ｂ−）型）はＣＡ１９−９の産生が認められないため、この患者においてはスクリーニング不可能という点である。因みに日本人におけるＬｅｗｉｓ式血液型の頻度はＬｅ（ａ−ｂ−）型が１０％程度と言われている。もうひとつ汎用性の高い腫瘍マーカーとしてはＣＥＡがある。ＣＥＡは内胚芽由来組織の細胞内に存在しており、普段は血中で認められることは無いが正常構造が破壊された場合に血中に遊離してくる。よってこれについても膵臓癌特異的という点では劣る（例えば、非特許文献１参照。）。【０００４】
最近、マルチプレックス・フローメトリー技術が急速に発展してきて、１本のマイクロチューブ又はマイクロプレートウェル中で多数の標的を素早く測定することができるようになってきている（例えば、非特許文献４参照。）。これによってマイクロチューブやマイクロプレートウェル中で複数種類のペプチドが測定でき、１種類のペプチド抗体しか測定できなかったＥＬＩＳＡ法の改良がなされた。【０００５】
かかるマルチプレックス・フローメトリーアッセイ技術を利用しているシステムとしては蛍光フローメトリーシステム（一例として、Ｌｕｍｉｎｅｘ（登録商標）システム）が知られている（例えば、特許文献２及び非特許文献５参照。）。この蛍光フローメトリーシステムは、１００種類のビーズが用意されていて、それぞれの色のビーズに個別の解析対象物を固定することにより一度に１００種類を同時に解析できるようになっている。この蛍光フローメトリーシステムは、免疫アッセイ、レセプターアッセイ、核酸アッセイ、酵素アッセイによる解析をサポートすることができると言われている。【０００６】
本発明者らは、従来のＥＬＩＳＡ法の欠点を解消するために、従来方法を鋭意検討した結果、特許文献２に示すように蛍光フローメトリーアッセイ法が従来のＥＬＩＳＡ法の欠点を解消でき、多数の検体を連続的にかつ少量の検体量で、かつ短時間に測定することができることに着目し、この蛍光フローメトリーアッセイ法がペプチドワクチンに対する免疫応答をモニターするための新規なツールとして有効に且つ効率的に利用できることの知見を得た。【０００７】
また、従来の蛍光フローメトリーシステムは、担持体をエッペンドルフ（登録商標）チューブのようなマイクロチューブ等内で遠心分離してビーズと反応液を分離して使うため、膨大な回数の遠心分離による担持体と溶液の分離作業を繰り返さねばならず、どうしても長時間の作業が必要になるものであった。蛍光フローメトリーシステムで一度に１００種類を同時に解析することは可能であるが、この１００種類のビーズに個別の解析対象物を固定するための作業は一度ではできず、準備のために多くの作業時間を割かなければならなかった。しかも遠心分離機は、コスト面でも蛍光フローメトリーシステムのコストのうち、かなりのウェイトを占めるものである。また、マイクロチューブ等毎の温度、反応時間などの条件に差異が生じるため、調整したペプチド結合ビーズの性質は安定したものとはなり難いものであった。【０００８】
さらに、蛍光フローメトリーアッセイ法でペプチド認識抗体の結合量と種類とを測定したとき、実際にどのペプチドをワクチンの候補とするか、の判断を行うのは難しい。すなわち、ペプチド認識抗体の結合量が検出できた場合に有効で効果的なワクチンと判断するのが一見良さそうだが、臨床試験によれば必ずしも正しくない。そしてワクチン投与を繰り返したときに、ペプチド認識抗体の結合量は様々に変化するし、少なくとも有意な値を示すレベルを設定しないと、信用性に欠けるものとなる。【０００９】
以上の問題点を解決するために、本発明者らは、特許文献５及び非特許文献６において、以下の抗ペプチド抗体測定法を提案している。すなわち、相互に識別可能で別種のペプチドが固相化された複数の担持体を同時調製処理で一括して調製し、調製後の各担持体に検体を注いで該検体に含まれるペプチド認識抗体をペプチドと特異的に反応させ、該反応でペプチドに結合したペプチド認識抗体に対してさたに二次抗体を結合するとともに、該二次抗体に標識を結合して、該標識の結合量の測定と担持体の種類の識別を行い、ペプチド認識抗体の結合量と種類とを測定する。これにより、一度に担持体を作製することができ、免疫応答を短時間でモニターすることができる。【００１０】
【特許文献１】日本国特許公開２００２年３６５２８６号公報。
【特許文献２】日本国特許公開２００２年３１１０２７号公報。
【特許文献３】日本国特許公開２００４年２９８１１２号公報。
【特許文献４】日本国特許公開２００５年０８０５２４号公報。
【特許文献５】日本国特許公開２００５年０９９００１号公報。
【特許文献６】日本国特許公開２００５年０４４３３０号公報。
【非特許文献１】国立癌センターホームページ，平成１７年８月２３日検索，インターネット，＜URL:http://www.ncc.go.jp/jp/＞。
【非特許文献２】Damu Yang et al., Identification of a gene coding for a protein processing shared tumor epitopes capable of inducing HLA-A24-restricted cytotoxic T lymphocytes in cancer patients", Cancer Research, No. 59, pp. 4056-4063, August 1999。
【非特許文献３】Y. Miyagi et al., "Induction of cellular immune responses to tumor cells and peptides in colorectal cancer patients by vaccination with SART3 peptides", Clinical Cancer Research, Vol. 7, pp. 3950-3952, December 2001。
【非特許文献４】Richard T. Carson et al., "Simultaneous quantization of 15 cytokines using a multiplexed flow cytometric assay", Journal of Immunological Methods, Vol. 227, Issues 1-2, pp.41-52, July 1999。
【非特許文献５】「Luminex（登録商標）システム」、日立ソフトウェアエンジニアリング株式会社、［平成１７年８月２３日検索］、インターネット＜URL：http://bio.hitachi-sk.co.jp/luminex/index2.html＞。
【非特許文献６】N. Komatsu et al., "New multiplexed flow cytometric assay to measure anti-peptide antibody: a novel toll for monitoring immune responses to peptides used for immunization", Scandinavian Journal of Clinical and Laboratory Investigation, Taylor and Francis Ltd., Vol. 46, No. 5, pp.535-546, October 2004。
【非特許文献７】Argani P. et al., "Discovery of new markers of cancer through serial analysis of gene expression: prostate stem cell antigen is overexpressed in pancreatic adenocarcinoma", Cancer Research, No. 61, pp.4320-4234, June 2001。
【非特許文献８】McCarthy DM et al., "Novel markers of pancreatic adenocarcinoma in fine-needle aspiration: mesothelin and prostate stem cell antigen labeling increases accuracy in cytologically borderline cases", Appl Immunohistochem Mol Morphol, Vol. 11, No. 3, pp. 238-243, September 2003。
【非特許文献９】Cao D et al., "Expression of novel markers of pancreatic ductal adenocarcinoma in pancreatic nonductal neoplasms: additional evidence of different genetic pathways", Mod Pathol, Vol. 18, No. 6, pp. 752-761, June 2005。
【非特許文献１０】Reiter RE, "Prostate stem cell antigen: a cell surface marker overexpressed in prostate cancer", Proceedings of National Academy Science, U.S.A., Vol. 95, No. 4, pp.1735-1740, February 1998。
【非特許文献１１】Kiessling A et al., "Prostate stem cell antigen: Identification of immunogenic peptides and assessment of reactive CD8+ T cells in prostate cancer patients", International Journal of Cancer, Vol. 102, No. 4, pp.390-397, December 2002。
【非特許文献１２】Sawabu N et al., "Serum tumor markers and molecular biological diagnosis in pancreatic cancer", Pancreas, Vol. 28, No. 3, pp. 263-267, April 2004。
【非特許文献１３】甘利俊一ほか，「パターン認識と学習の統計学」，統計科学のフロンティア６，岩波書店，ｐｐ．１９３−２１９，２００３年４月１１日発行。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上述のように、本発明者らは、ペプチドに対する液性免疫（抗体）の挙動を多チャンネルで測定する技術を見出し、個人別に異なる免疫反応に基づくワクチン選択方法を提案している。一方、前立腺癌細胞及び組織に発現が認められることで知られる前立腺幹細胞抗原（Prostate Stem Cell Antigen（以下、ＰＳＣＡという。））が、近年、膵臓癌にも発現していると言われている。しかしながら、ＰＳＣＡなどのペプチドに対する抗体価に基づいて、膵臓癌の診断を行う診断装置や診断方法はいまだ提案されていない。【００１２】
本発明の第１の目的は以上の問題点を解決し、従来技術に比較して、極めて小さい誤判別率で膵臓癌の診断を行うことができる医用診断処理装置及び医用診断処理方法を提供することにある。【００１３】
また、本発明の第２の目的は、上記医用診断処理装置の処理を実行するための医用診断処理プログラム及びそれを記録した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
第１の発明に係る医用診断処理装置は、複数のペプチドに対する抗体価と実際の診断結果とを含む学習データを用いて、上記各ペプチドに対する抗体価に対する診断結果を判別するアダブーストの判別関数を計算する手段と、
被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断する手段とを備えたことを特徴とする。【００１５】
上記医用診断処理装置において、上記判別関数を計算する手段は、上記各ペプチドに対する抗体価と、上記各ペプチドに対する抗体価の積変量の少なくとも一方を説明変数として用いて、交差検証法値ＣＶが最小となるような複数の説明変数を選択して、最適なアダブーストの判別関数を計算することを特徴とする。【００１６】
また、上記医用診断処理装置において、上記抗体価を測定する手段は、フローメトリーを用いて抗体価を測定することを特徴とする。【００１７】
さらに、上記医用診断処理装置において、上記フローメトリーは、蛍光標識抗体によって抗ペプチド抗体の定量を行う方法であって、上記抗体価は抗体量を表す単位であることを特徴とする。【００１８】
またさらに、医用診断処理装置において、上記各ペプチドは、ペプチドの少なくとも一部であり、所定のアミノ酸からなるペプチド断片であることを特徴とする。【００１９】
第２の発明に係る医用診断処理方法は、複数のペプチドに対する抗体価と実際の診断結果とを含む学習データを用いて、上記各ペプチドに対する抗体価に対する診断結果を判別するアダブーストの判別関数を計算するステップと、
被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断するステップとを含むことを特徴とする。【００２０】
上記医用診断処理方法において、上記判別関数を計算するステップは、上記各ペプチドに対する抗体価と、上記各ペプチドに対する抗体価の積変量の少なくとも一方を説明変数として用いて、交差検証法値ＣＶが最小となるような複数の説明変数を選択して、最適なアダブーストの判別関数を計算することを特徴とする。【００２１】
また、上記医用診断処理方法において、上記抗体価を測定するステップは、フローメトリーを用いて抗体価を測定することを特徴とする。【００２２】
さらに、上記医用診断処理方法において、上記フローメトリーは、蛍光標識抗体によって抗ペプチド抗体の定量を行う方法であって、上記抗体価は抗体量を表す単位であることを特徴とする。【００２３】
またさらに、上記医用診断処理方法において、上記各ペプチドは、ペプチドの少なくとも一部であり、所定のアミノ酸からなるペプチド断片であることを特徴とする。【００２４】
第３の発明に係る医用診断処理プログラムは、上記医用診断処理方法の各ステップを含むことを特徴とする。【００２５】
第４の発明に係るコンピュータにより読み取り可能な記録媒体は、上記医用診断処理プログラムを記録したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
従って、本発明に係る医用診断処理装置又は医用診断処理方法によれば、複数のペプチドに対する抗体価と実際の診断結果とを含む学習データを用いて、上記各ペプチドに対する抗体価に対する診断結果を判別するアダブーストの判別関数を計算し、被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断する。それ故、従来技術に比較して、極めて小さい誤判別率でかつ極めて簡便に膵臓癌の診断を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施形態に係る、膵臓癌の診断を行う医用診断処理装置１０を含む医用診断処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の医用診断処理装置１０によって実行される学習処理を示すフローチャートである。
【図３】図１の医用診断処理装置１０によって実行される診断処理を示すフローチャートである。
【図４】図１の医用診断処理装置１０によって実行される最適判別関数抽出処理の第１の部分を示すフローチャートである。
【図５】図１の医用診断処理装置１０によって実行される最適判別関数抽出処理の第２の部分を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００２８】
１…抗体価測定装置、
２…通信インターフェース、
１０…医用診断処理装置、
２０…ＣＰＵ、
２１…ＲＯＭ、
２２…ＲＡＭ、
２３…データメモリ、
２４…プログラムメモリ、
３０…バス、
３１…キーボードインターフェース、
３２…マウスインターフェース、
３３…ディスプレイインターフェース、
３４…プリンタインターフェース、
３５…ドライブ装置インターフェース、
４１…キーボード、
４２…マウス、
４３…ＣＲＴディスプレイ、
４４…プリンタ、
４５…ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置、
４５ａ…ＣＤ−ＲＯＭ、
５０…通信ケーブル、
５１…通信インターフェース。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明に係る実施形態について図面を参照して説明する。【００３０】
上述のように、前立腺癌細胞及び組織に発現が認められることで知られるＰＳＣＡが、近年、膵臓癌にも発現していると言われている。また、扁平上皮癌由来ＳＡＲＴ３に由来するＳＡＲＴ３−１０９ペプチドはヒト血漿中、特に、癌患者血漿中で特徴的挙動を示す可能性が高いと考えられる。本発明者らは、これらの項目に着目し、ペプチドに対する抗体価の挙動を膵臓癌患者と非癌者で比較することによりその診断を行うことを提案する。ここで、膵臓癌患者と非癌者で比較するときのパターン解析には、ＤＮＡマイクロアレイ解析等にも応用されている機械学習法であるアダブースト法（ＡｄａＢｏｏｓｔ法）（例えば、特許文献６及び非特許文献１３など参照。）を用いて膵臓癌の診断を行う。【００３１】
図１は、本発明の一実施形態に係る、膵臓癌の診断を行う医用診断処理装置１０を含む医用診断処理システムの構成を示すブロック図である。本実施形態に係る医用診断処理システムでは、複数のペプチドを、複数の膵臓癌患者と複数の非癌者から採血し、例えばＬｕｍｉｎｅｘ（登録商標）システムである抗体価測定装置１を用いて、上記各ペプチドに対する抗体価を例えばフローメトリーを用いて測定し、所定の有意水準以上で有意となった複数のペプチドを選択し、次いで、図２の学習処理を実行することにより、上記選択された複数のペプチドに対する抗体価と実際の診断結果とを含む学習データを用いて、上記各ペプチドに対する抗体価に対する診断結果を判別するアダブーストの判別関数を計算し、さらに、図３の診断処理を実行することにより、被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断することを特徴としている。また、図４及び図５の最適判別関数抽出処理を実行することにより、上記各ペプチドに対する抗体価と、上記各ペプチドに対する抗体価の積変量の少なくとも一方を説明変数として用いて、交差検証法値ＣＶが最小となるような複数の説明変数を選択して、最適なアダブーストの判別関数を計算する。なお、上記各ペプチドは、ペプチドの少なくとも一部であり、所定のアミノ酸からなるペプチド断片である。【００３２】
本実施形態の医用診断処理システムは、図１に示すように、大きく分けて、
（ａ）ディジタル計算機を含むように構成され、各ペプチドに対する抗体価を例えばフローメトリーのうちの蛍光抗体法を用いて測定するための、例えばＬｕｍｉｎｅｘ（登録商標）システムである抗体価測定装置１と、
（ｂ）ディジタル計算機を含むように構成され、例えば図２乃至図５の処理を実行することにより、被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断し、その診断結果を表示して出力する医用診断処理装置１０とを備える。【００３３】
ここで、抗体価測定装置１により測定された抗体価データである蛍光強度データは、通信インターフェース２と、通信ケーブル５０と、医用診断処理装置１０内の通信インターフェース５１を介してＣＰＵ２０に伝送されて医用診断が実行される。ここで、これらの通信インターフェース２，５１は例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）インターフェース又はＬＡＮ（Local Area Network）インターフェースなどである。なお、抗体価測定装置１により測定された抗体価データを所定の記録媒体に記録して、医用診断処理装置１０のドライブ装置４５から読み込み、もしくは、キーボード４１を用いて入力するようにしてもよい。【００３４】
まず、図１を参照して、医用診断処理装置１０の構成について説明する。医用診断処理装置１０は、
（ａ）当該医用診断処理装置１０の動作及び処理を演算及び制御するコンピュータのＣＰＵ（中央演算処理装置）２０と、
（ｂ）オペレーションプログラムなどの基本プログラム及びそれを実行するために必要なデータを格納するＲＯＭ（読み出し専用メモリ）２１と、
（ｃ）ＣＰＵ２０のワーキングメモリとして動作し、図２の学習処理と、図３の診断処理と、図４及び図５の最適判別関数抽出処理とにおいて必要なパラメータやデータを一時的に格納するＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）２２と、
（ｄ）例えばハードディスクメモリで構成され、抗体価測定装置１から受信した抗体価データをなどのデータを格納するデータメモリ２３と、
（ｅ）例えばハードディスクメモリで構成され、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置４５を用いて読みこんだ図２乃至図４の処理プログラムを格納するプログラムメモリ２４と、
（ｆ）抗体価測定装置１の通信インターフェース２と接続され、通信インターフェース２とデータを送受信する通信インターフェース５１と、
（ｇ）所定のデータや指示コマンドを入力するためのキーボード４１に接続され、キーボード４１から入力されたデータや指示コマンドを受信して所定の信号変換などのインターフェース処理を行ってＣＰＵ２０に伝送するキーボードインターフェース３１と、
（ｈ）ＣＲＴディスプレイ４３上で指示コマンドを入力するためのマウス４２に接続され、マウス４２から入力されたデータや指示コマンドを受信して所定の信号変換などのインターフェース処理を行ってＣＰＵ２０に伝送するマウスインターフェース３２と、
（ｉ）ＣＰＵ２０によって処理されたデータや設定指示画面などを表示するＣＲＴディスプレイ４３に接続され、表示すべき画像データをＣＲＴディスプレイ４３用の画像信号に変換してＣＲＴディスプレイ４３に出力して表示するディスプレイインターフェース３３と、
（ｊ）ＣＰＵ２０によって処理されたデータ及び所定の解析結果や診断結果などを印字するプリンタ４４に接続され、印字すべき印字データの所定の信号変換などを行ってプリンタ４４に出力して印字するプリンタインターフェース３４と、
（ｋ）処理プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭ４５ａから処理プログラムのプログラムデータを読み出すＣＤ−ＲＯＭドライブ装置４５に接続され、読み出された処理プログラムのプログラムデータを所定の信号変換などを行ってプログラムメモリ２４に転送するドライブ装置インターフェース３５とを備え、
これらの回路２０−２４、３１−３４及び５１はバス３０を介して接続される。【００３５】
本実施形態において、個人別のみならず、疾患特徴的なパターンを有し解析により癌患者の判別が可能となる抗原ペプチドセットを選択的に開発した。また、その抗原ペプチドに対するヒト血液中の抗ペプチド抗体の抗体価（具体的には、蛍光強度）を測定することにより、疾患感受性解析を可能としている。【００３６】
本実施形態で見出した抗原ペプチドは、膵臓癌に発現していることが注目され、診断や治療マーカーとして注目を浴びている１２３個のアミノ酸からなるＰＳＣＡ由来のペプチド断片である。ＰＳＣＡは主に前立腺癌の細胞表面とアンドロゲン依存性及び非依存性の前立腺腫瘍に発現していると言われていた。その後、他の癌にも発現していることが発見され、膀胱の移行上皮癌や膵臓癌、移行上皮癌、卵巣粘液腺癌にも発現していることも証明されている。そして、ＰＳＣＡが膵臓癌に発現している割合は非管上皮性腫瘍で０−５０％であり、管上皮性腺癌で６０−１００％と言われている。そこで、日本人の大部分を網羅するためにＨＬＡ−Ａ２、Ａ３、Ａ２４からなる結合モチーフ（Ｂｉｎｄｉｎｇ  ｍｏｔｉｆ）の９個又は１０個のアミノ酸からなるペプチド断片を、また膵臓癌特有のエピトープ検索のために、１０個のアミノ酸からなるオーバーラップペプチドを計５６個用意した。また、ＰＳＣＡのみならずＳＡＲＴ−３蛋白質由来ペプチドＳＡＲＴ３−１０９も各種疾患において特徴的な挙動を示すことが認められたので解析の候補とした。それらに対する患者血漿中の抗ペプチド抗体を多チャンネルで測定した。【００３７】
以下、実施例１において抗ペプチド抗体の測定による膵臓癌診断におけるペプチドの選択及びペプチドに対する抗体価測定について説明し、実施例２において、ペプチドに対する抗体価の測定後の統計処理方法について説明する。さらに、実施例３において、最適な判別関数の抽出方法について説明する。
【実施例１】
【００３８】
検体として膵臓癌症例４０例の血漿（山口大学：２３例、関西医科大学：７例、北野病院：１０例）を使用した。そのステージの内訳はIII期：４例、IV期：３６例である。対照として非癌群２９例の血漿を使用した。いずれの場合も血漿を用いているが、本解析は血清を用いて行うことも可能である。ペプチドは純度９０％以上のものを使用した。本実施例に使用したＰＳＣＡ由来ペプチドの配列は以下の表１乃至表４の通りである。【００３９】
【表１】
2007026773.tif 000002
【００４０】
【表２】
2007026773.tif 000003
【００４１】
【表３】
2007026773.tif 000004
【００４２】
【表４】
2007026773.tif 000005
【００４３】
ここで、抗ペプチド抗体の抗体価は、フローメトリー法により測定した（例えば、非特許文献５参照。）。以下において詳述する。【００４４】
まず、「ペプチド結合ビーズの作製」についてのプロセスを以下に示す。【００４５】
（１）凍結保存したペプチドを融解する。
（２）使用するＬｕｍｉｎｅｘ（登録商標）システムのカルボキシビーズを準備する。そして、ソニケーション（５〜１０秒）及びボルテックスをして沈殿したビーズを撹拌する。
（３）フィルタープレートを準備する。使用しない列はパラフィルムで覆う。
（４）バキューム装置を準備する。廃棄受けを装置にセットしラインを接続して確認する。
（５）フィルタープレートに洗浄用緩衝液（ＰＢＳ、ＴＷＥＥＮ（登録商標）２０（０．０５％ｖ／ｖ）；以下、洗浄用緩衝液という。）を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ入れる。
（６）３０秒静置して、吸引する。
（７）フィルタープレートに上記洗浄用緩衝液を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ入れる。
（８）静置して、この間にペプチドを作成する。
（９）クリアプレートに０．１ＭのＭＥＳ緩衝液（ｐＨ７．０）を６０μＬずつ分注しておき、１０ｍｇ／ｍＬのペプチド溶液を１５μＬずつ混合する。
（１０）暗所でカルボキシビーズを１００μＬ／ｗｅｌｌずつ入れる。【００４６】
（１１）バキューム装置で吸引する。
（１２）フィルタープレートに０．１ＭのＭＥＳ緩衝液（ｐＨ７．０）（以下、ＭＥＳ緩衝液という。）を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ入れる。
（１３）吸引する。
（１４）フィルタープレートに上記ＭＥＳ緩衝液を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ入れる。
（１５）吸引し、プレートの底を拭く。
（１６）フィルタープレートに上記ＭＥＳ緩衝液を５０μＬ／ｗｅｌｌずつ入れる。
（１７）ＥＤＣ（1-ethyl-3-[3-dimethylaminopropyl]carbodiimide hydrochloride）を上記ＭＥＳ緩衝液中で１０ｍｇ／ｍＬに溶解する。直ちに、１０μＬ／ｗｅｌｌずつフィルタープレートに添加する。
（１８）先に調製したペプチド溶液を５０μＬ／ｗｅｌｌずつ直ちに添加する。添加時に２〜３回ずつピペッティングする。
（１９）アルミホイルにプレートを包んで遮光して、プレートシェーカーに載置させる。そして室温（２５℃）で２０分反応させる。
（２０）ＥＤＣを上記ＭＥＳ緩衝液で１０ｍｇ／ｍＬの濃度で溶解する。直ちに、１０μＬ／ｗｅｌｌずつフィルタープレートに追加する。添加時に２〜３回ずつピペッティングする。【００４７】
（２１）アルミホイルにプレートを包んで遮光し、プレートシェーカーにのせる。室温（２５℃）で２０分間反応させる。
（２２）ＥＤＣを上記ＭＥＳ緩衝液で１０ｍｇ／ｍＬに溶解する。直ちに、１０μＬ／ｗｅｌｌずつフィルタープレートに追加する。添加時に２〜３回ずつピペッティングする。
（２３）アルミホイルにプレートを包み遮光にして、プレートシェーカーに載置させる。室温（２５℃）で２０分反応させる。
（２４）フィルタープレートを吸引した後、プレートの底を拭く。
（２５）１Ｍトリス塩酸緩衝液（ｐＨ７．０）を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ添加し、アルミホイルにプレートを包んで遮光し、プレートシェーカーに載置させる。そして室温（２５℃）で１５分反応させる。
（２６）ビーズ保存用としてディープウェルプレートに、ブロックエース（登録商標）に０．０５％アジ化ナトリウムを入れて調整した保存用溶液を１ｍＬ／ｗｅｌｌずつ分注しておく。ここで、使用しない列はパラフィルムで覆う。
（２７）フィルタープレートを吸引する。
（２８）上記洗浄用緩衝液を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ添加し吸引する。
（２９）上記洗浄用緩衝液を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ添加し吸引する。
（３０）上記洗浄用緩衝液を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ添加し吸引した後、プレートの底を拭く。【００４８】
（３１）ディープウェルプレートより、ブロックエース（登録商標）に０．０５％アジ化ナトリウムを入れて調整した保存用溶液を２００μＬずつ添加し、ピペッティングしてビーズを回収する。
（３２）再度ディープウェルプレートより、ブロックエース（登録商標）に０．０５％アジ化ナトリウムを入れて調整した保存用溶液を２００μＬずつ添加し、ピペッティングしてビーズを回収する。
（３３）この操作を再度繰り返す。
（３４）回収したビーズを濃度調整するためにカウントし、１×１０６／ｍＬの濃度に調整する。
（３５）ディープウェルプレートにパラフィルムでカバーし、さらにディープウェルプレートキャップを装着し、アミルホイルに包んで４℃で保存する。以上で得られたサンプルをＬｕｍｉｎｅｘ（登録商標）システムである抗体価測定装置１を用いた抗体価を測定した。【００４９】
次いで、Ｌｕｍｉｎｅｘ（登録商標）システムである抗体価測定装置１を用いた抗体価測定のプロセスを以下に示す。【００５０】
（１）サンプルを、ＰＢＳに１０％のブロックエース（登録商標）を入れて調整した調整溶液で５０倍に希釈する。また、ＰＢＳに１０％のブロックエース（登録商標）を入れて調整した調整溶液１５０μＬ／ｗｅｌｌに被検液を３μＬ／ｗｅｌｌになるように希釈し、独立した３系統の実験で行う。
（２）フィルタープレートに、上記洗浄用緩衝液を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ入れる。
（３）３０秒間静置後、吸引する。
（４）フィルタープレートに、上記洗浄用緩衝液を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ入れる。
（５）静置して、この間にペプチドビーズを５μＬ／ｗｅｌｌになる量をシャーレーにとり、全ペプチドビーズを混合する。
（６）静置していたフィルタープレートを吸引する。
（７）ペプチドビーズを５μＬ／ｗｅｌｌずつ、フィルタープレートに入れる。
（８）フィルタープレートを吸引する。
（９）フィルタープレートに、上記洗浄用緩衝液を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ入れる。
（１０）３０秒静置して、吸引する。【００５１】
（１１）フィルタープレートに、上記洗浄用緩衝液を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ入れる。
（１２）３０秒静置して、吸引する。
（１３）サンプルを１００μＬ／ｗｅｌｌずつ入れて、２時間反応させる。
（１４）ビオチン化ヤギ抗ヒトＩｇＧ（ガンマ鎖特異的）を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ入れて、１時間反応させる。
（１５）ＰＥ（フィコエリスリン）で標識したストレプトアビジン（SRPE）を１００μＬ／ｗｅｌｌずつ入れて、３０分反応させる。
（１６）Ｌｕｍｉｎｅｘ（登録商標）システムである抗体価測定装置１の電源を投入してそのシステムを立ち上げる。抗体価測定装置１において、「Ｗａｒｍｕｐ→Ｐｒｉｍｅ→Ａｌｃｈｏｌ  ｆｌａｓｈ→Ｗａｓｈ→Ｗａｓｈ  Ｎｅｗ  ｓｅｓｓｉｏｎ」を開き、測定するサンプル名を測定ｗｅｌｌ順に入力する。「ｓｅｔｔｉｎｇ」を開き、「ｇｅｎｅｒａｌ」欄に測定者、測定日、測定ｗｅｌｌ数、及び測定ビーズ量の入力、測定ビーズサイズ（８０００〜１３５００）のゲート設定を行う。また、「ｂｅａｄ  ｓｅｔ」に測定するペプチドとビーズの組み合わせも入力設定する。以上により、抗体価測定装置１を用いて検体の抗体価である蛍光強度を測定した。【００５２】
さらに、当該実施例１に係る検体の希釈から測定までの膵臓癌測定結果を以下の表５乃至表２４に示す。これらの表では、各ペプチドに対する、抗体価測定装置１による蛍光強度を示しており、この値は抗ペプチド抗体の抗体価の量に比例している。なお、次の実施例２でデータとして用いるときに、好ましくは、その値の対数をデータ値として用いる。また、ＤＭＳＯは多くの有機化合物・無機化合物をよく溶かす非プロトン性極性溶剤であり比較例として用いた。さらに、検体の欄で、ＰＣ１−ＰＣ４０は膵臓患者の検体を示し、ＮＣ１−ＮＣ２９は非癌者の検体を示し、ＢＡはブロックエース（登録商標）の略で、血清サンプルの希釈などに用いる希釈液であり、陰性対照の検体として使用した。【００５３】
【表５】
2007026773.tif 000006
【００５４】
【表６】
2007026773.tif 000007
【００５５】
【表７】
2007026773.tif 000008
【００５６】
【表８】
2007026773.tif 000009
【００５７】
【表９】
2007026773.tif 000010
【００５８】
【表１０】
2007026773.tif 000011
【００５９】
【表１１】
2007026773.tif 000012
【００６０】
【表１２】
2007026773.tif 000013
【００６１】
【表１３】
2007026773.tif 000014
【００６２】
【表１４】
2007026773.tif 000015
【００６３】
【表１５】
2007026773.tif 000016
【００６４】
【表１６】
2007026773.tif 000017
【００６５】
【表１７】
2007026773.tif 000018
【００６６】
【表１８】
2007026773.tif 000019
【００６７】
【表１９】
2007026773.tif 000020
【００６８】
【表２０】
2007026773.tif 000021
【００６９】
【表２１】
2007026773.tif 000022
【００７０】
【表２２】
2007026773.tif 000023
【００７１】
【表２３】
2007026773.tif 000024
【００７２】
【表２４】
2007026773.tif 000025
【００７３】
本実施例では、抗体測定を行うに当たり、予め濃度依存性が十分に取れることを確認しており、今回の実験データは膵臓癌患者及び非癌者の血漿中に存在する抗ペプチド抗体を測定することにより、診断を行うという特徴を有する。膵臓癌はその特徴から特異的腫瘍マーカーがこれまでに見出されておらず、本発明者らはＰＳＣＡならびに種々の扁平上皮癌由来癌抗原ペプチドを用いてその抗体を測定した。本実施例では、実験結果から分かるように、特に、感染症などの非自己抗原とは異なり、自己抗原に対する抗体であるので、全体的に蛍光強度単位は低値となっている。そこで、次の実施例２に係る機械学習法によるブースティングを用いてより解像度を上げることを特徴としている。
【実施例２】
【００７４】
次いで、実施例２において、ペプチド抗体価の測定終了後の統計解析について以下に説明する。症例の内訳は、膵臓癌患者が４０症例、非癌者が２９症例の計６９症例である。【００７５】
実施例２では、まず、２標本ｔ検定法を用いてペプチドの選択を行った。各患者に対して測定されたＰＳＣＡ由来の５８種のペプチド抗体価を自然対数変換したものを学習用検体データとし、膵臓癌群と非癌群との間で発現に差が認められるペプチドを選択する。学習用検体データが膵臓癌群と非癌群それぞれで正規分布に従っていると仮定して、２標本ｔ検定法で検定した。このとき、ペプチドの数だけ仮説検定を行うため検定の数が多くなり、検定の多重性の問題が生じる。そのため、個々の検定の有意水準をα＝０．００１に設定した。すなわち、複数の膵臓癌患者と複数の非癌者から採血し、複数のペプチドに対する抗体価を測定し、所定の有意水準以上で有意となった複数のペプチドを選択する。選択されたペプチドとＰ値は次の表２５のようになった。【００７６】
【表２５】
2007026773.tif 000026
【００７７】
これらのペプチドに関して膵臓癌群と非癌群でそれぞれ相関行列を作成すると相関係数が非常に高い組み合わせが存在することが分かった（次の表２６及び表２７参照）。【００７８】
【表２６】
2007026773.tif 000027
【００７９】
【表２７】
2007026773.tif 000028
【００８０】
ここで、各ペプチド間の相関行列の相関係数の計算方法は以下の通りである。【００８１】
ある第１のペプチドに対する抗体価をＸ１，Ｘ２，…，Ｘ６９とし、ある第２のペプチドに対する抗体価をＹ１，Ｙ２，…，Ｙ６９としたときに、それらの積で定義された変量Ｘ１Ｙ１，Ｘ２Ｙ２，Ｘ３Ｙ３，…，Ｘ６９Ｙ６９を「積変量」と定義する。この積変量を導入した意義は、現在の対象データが膵臓癌群と非癌群で相関係数の値が異なるという構造をとらえるためである。ここで、膵臓癌群の２つのペプチドＰｋ，Ｐｊの間の相関係数をρｋｊＣと定義し、非癌群の２つのペプチドＰｋ，Ｐｊの間の相関係数をρｋｊＮと定義する。そして、ペプチドＰｋで膵臓癌群のデータをＸ１Ｃ，Ｘ２Ｃ，…，Ｘ４０Ｃとし、ペプチドＰｊで膵臓癌群のデータをＹ１Ｃ，Ｙ２Ｃ，…，Ｙ４０Ｃとし、ペプチドＰｋで非癌群のデータをＸ１Ｎ，Ｘ２Ｎ，…，Ｘ２９Ｎとし、ペプチドＰｊで非癌群のデータをＹ１Ｎ，Ｙ２Ｎ，…，Ｙ２９Ｎとし、さらに、それぞれの標本平均を次式で表す。なお、当該明細書において、数式がイメージ入力された墨付き括弧の数番号と、数式が文字入力された大括弧の数式番号とを混在して用いており、また、当該明細書での一連の数式番号として「式（１）」の形式を用いて数式番号を式の最後部に付与して用いることとする。【００８２】
【数１】
2007026773.tif 000029
【数２】
2007026773.tif 000030
【数３】
2007026773.tif 000031
【数４】
2007026773.tif 000032
【００８３】
このとき、ペプチドの相関係数ρｋｊＣ，ρｋｊＮ，は次式で表される。【００８４】
【数５】
2007026773.tif 000033
【数６】
2007026773.tif 000034
【００８５】
次いで、一つの分子中にある異なるエピトープに対する免疫応答が、同じ又は非常に似ているグループと、異なる応答をするものとが存在することから、「同じ又は非常に似ているグループ」を一つのグループとし、そのうちから代表として一つを選択し、すなわち、「同じ免疫学的条件による応答」を１グループとして選択した。その結果、最終的に選ばれたペプチドはＰＳＣＡ６−１５、ＰＳＣＡ６６−７５、ＰＳＣＡ８６−９５、ＰＳＣＡ８−１７である。この４つをＰＳＣＡ由来ペプチドの候補として選択し、それと扁平上皮癌由来ＳＡＲＴ３に由来するＳＡＲＴ３−１０９ペプチドの計５つを選択した。なお、ＳＡＲＴ３−１０９も２標本ｔ検定を行うとα＝０．００１の有意水準で有意となる。【００８６】
以上のペプチドの選択方法についてフローチャートを示していないが、２標本ｔ検定法のアルゴリズムを用いた処理プログラムを医用診断処理装置１０により実行することにより、膵臓癌患者と非癌者との間で有意差があるペプチドを自動的に選択することができる。また、本実施例では、２標本ｔ検定法を用いているが、本発明はこれに限らず、ノンパラメトリック法などの他の有意性検定法を用いてもよい。【００８７】
次いで、アダブースト法を用いた診断ルール作成処理について以下に説明する。上記で選択されたペプチドの発現と実際の診断結果を組としたデータを、次式のように、学習データとして膵臓癌と非癌の判別ルールをアダブースト法を用いて生成する。【００８８】
［数１］
学習データ：（Ｘｉ，ｙｉ），（ｉ＝１，２，…，６９）      （７）
［数２］
ペプチドに対する抗体価データ：
Ｘｉ
＝(（ＳＡＲＴ３−１０９)ｉ，（ＰＳＣＡ６−１５）ｉ，
（ＰＳＣＡ６６−７５）ｉ，（ＰＳＣＡ８６−９５）ｉ，（ＰＳＣＡ８−１７）ｉ，）
＝（Ｐｉ１，Ｐｉ２，Ｐｉ３，Ｐｉ４，Ｐｉ５）      （８）
［数３］
ｙｉ＝｛−１，＋１｝，      （９）
ここで、＋１は膵臓癌者、−１は非癌者である。【００８９】
ここで、（ペプチド名）ｉは第ｉ番目の症例のペプチド発現量（具体的には、実施例１による蛍光強度）を表している。アダブースト法はアンサンブル学習という学習アルゴリズムの１つであって、多数の学習者（ｌｅａｒｎｅｒ）と呼ばれる判別関数に重み付け係数を付与し、線形に足し合わせることで最終的な判別関数を得る機械学習法である。ここでは、学習者（ｌｅａｒｎｅｒ）をｆと書き、ｆとして次式のような関数形式をしているものを扱う（一般に、スタンプ学習者（ｓｔｕｍｐ  ｌｅａｒｎｅｒ）と呼ばれる）。【００９０】
［数４］
Ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘ５）∈Ｒ５      （１０）
［数５］
ｆ（Ｘ｜ａ，ｂ，ｋ）
＝ａ×ｓｉｇｎ（ｘｋ−ｂ）      （１１）
ここで、
［数６］
ａ∈｛−１，＋１｝      （１２）
［数７］
ｂ∈Ｒ      （１３）
［数８］
ｋ∈｛１，２，…，５｝      （１４）
［数９］
ｓｉｇｎ（ｓ）
＝＋１；ｓ≧０のとき
＝−１；ｓ＜０のとき      （１５）【００９１】
ここで、Ｒは実数全体集合を表しており、Ｒ５は実数を成分とする５次元ベクトル全体集合を表している。また、ｓｉｇｎは符号関数である。ここで、スタンプ学習者はａ，ｂ，ｋという３つのパラメータを持っており、この３つ組を決定することで具体的に１つの学習者を決定する。その他に、アダブーストアルゴリズムの実行に必要な記号や式を準備する。【００９２】
［数１０］
学習データの重み係数：
ｗｍ（ｉ）＝ｅｘｐ（−ｙｉＦｍ−１（Ｘｉ）），ｉ＝１，２，…，６９    （１６）【００９３】
重み付けエラーレート：
【数７】
2007026773.tif 000035
【００９４】
ここで、ｗｍ（ｉ）は第ｉ症例の判別しにくさを反映する重み係数であり、添え字ｍはｍ回目の学習であることを表している。また、Ｆｍ−１（・）はｍ−１回目の学習におけるアダブースト判別関数である。以下「・」は、そこに、実数全体集合Ｒ５の値が入ることを意味する。また、εｍ（ｆ）はある判別関数ｆを用いて重み係数の付いた学習データを判別したときの性能を測定する指標である。判別関数ｆが判別を失敗した症例の重み係数を乗算したものを加算したもので定義されているため、学習データの重み係数が変わることで、この値を最小にする判別関数は変化する。これらの記号を用いてアダブーストアルゴリズムを用いた手順は以下の通りである。【００９５】
図２は、図１の医用診断処理装置１０によって実行される学習処理を示すフローチャートである。【００９６】
図２において、まず、ステップＳ１において抗体価測定装置１から抗ペプチド抗体に由来する蛍光強度データとその診断結果である学習データ（Ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，…，６９）を受信してデータメモリ２３に記憶する。次いで、ステップＳ２において、最大学習回数Ｍをキーボード４１を用いて入力する。そして、ステップＳ３において、すべてのＸ∈Ｒ５に対してＦ０（Ｘ）（アダブーストの判別関数の初期値）に０を代入して初期化する。ステップＳ４では、パラメータｍを１に初期化し、ステップＳ５において、式（１６）を用いて、学習データ重み係数ｗｍ（ｉ）（ｉ＝１，２，…，６９）を計算する。そして、ステップＳ６において、重み付けエラーレートεｍ（ｆ（・｜ａ，ｂ，ｋ））（式（１７））を最小するようなパラメータａ，ｂ，ｋを計算し、計算されたパラメータａ，ｂ，ｋをそれぞれａｍ，ｂｍ，ｋｍに代入する。次いで、ステップＳ７において次式を用いて、学習関数値ｆｍ（・）を計算する。【００９７】
［数１１］
ｆｍ（・）＝ｆ（・｜ａｍ，ｂｍ，ｋｍ）      （１８）【００９８】
次いで、ステップＳ８において、次式（１９）を用いて、学習関数値ｆｍ（・）の信頼度ｃｍを計算する。【００９９】
【数８】
2007026773.tif 000036
【０１００】
そして、ステップＳ９において、次式の右辺を計算して、計算結果をアダブーストの判別関数の更新値Ｆｍ（・）とおく。【０１０１】
［数１２］
Ｆｍ（・）←Ｆｍ−１（・）＋ｃｍｆｍ（・）      （２０）【０１０２】
次いで、ステップＳ１０においてパラメータｍを１だけインクリメントし、ステップＳ１１において、ｍ＝Ｍであるか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ１２に進む一方、ＮＯのときはステップＳ４に戻る。ステップＳ１２では、以上の学習処理で得られた、Ｍ回の学習による次式のアダブーストの判別関数ＦＭ（・）をデータメモリ２３に出力して記憶し、当該学習処理を終了する。【０１０３】
【数９】
2007026773.tif 000037
【０１０４】
図３は図１の医用診断処理装置１０によって実行される診断処理を示すフローチャートである。【０１０５】
図３のステップＳ２１において、未診断の患者の抗ペプチド抗体に由来する蛍光強度データＺを抗体価測定装置１から受信してデータメモリ２３に記憶する。次いで、ステップＳ２２において、Ｍ回の学習によるアダブーストの判別関数ＦＭ（・）を用いてその関数値ＦＭ（Ｚ）を計算する。そして、ステップＳ２３において、ＦＭ（Ｚ）≧０であるか否かを判断し、ＹＥＳのときはステップＳ２４に進む一方、ＮＯのときはステップＳ２５に進む。ステップＳ２４では、膵臓癌患者と診断した後、ステップＳ２６に進む。一方、ステップＳ２５では、膵臓癌患者ではないと診断し、ステップＳ２６に進む。ステップＳ２６では、上記診断結果をＣＲＴディスプレイ４３に表示するとともにプリンタ４４に印字出力し、当該診断処理を終了する。【０１０６】
上記式（２１）から明らかなように、アダブーストの判別関数ＦＭ（・）は、学習者関数ｆｍ（・）とその信頼度ｃｍの線形結合となっていることが分かる。このアダブーストの判別関数ＦＭ（・）を用いて、図３のステップＳ２３のごとく膵臓癌の診断を行っている。これは、アダブーストの判別関数ＦＭ（・）を構成するｆ１（・），ｆ２（・），…，ｆＭ（・）のそれぞれに、未診断の実験データ（蛍光強度）に基づいて判別させ、その判別結果に対する信頼度ｃ１，ｃ２，…，ｃＭを線形結合して足し合わせて、その符号で診断を行っている。【０１０７】
次いで、誤判別率について以下に説明する。各ペプチドに対する抗体価データ（蛍光強度）に対して上記の図２の学習処理を実行することで、アダブースト法による判別関数が作成され、診断を行うことができる。その判別関数がどれだけ良いものかを評価したいとき、その指標としては、新しい患者を正しく診断できるかどうかで測られるべきであろう。そのための指標として、ここではＣＶ（Cross Validation エラー値；以下、「交差検証法値」という。）を考える。交差検証法値ＣＶは新しい患者を判定するときの誤判別率の推定値である。すなわち、この値が小さい判別関数ほど、新しい患者に対しての予測性能がある判別関数である、ということができる。交差検証法値ＣＶは次のようにして求められる。いま、本実施例では、膵臓癌患者４０人、非癌者２９人からなる学習データがある。このデータから１例だけ外して、残りのデータを用いてアダブーストの判別関数を求め、外した症例を予測する。これをすべてのデータについて行うと次の表２８を生成できる。【０１０８】
【表２８】
2007026773.tif 000038
【０１０９】
ここで、Ｅ１は膵臓癌患者を非癌者と誤判別した症例数を表しており、Ｅ２は非癌者を膵臓癌患者と誤判別した症例数を表している。このとき、全症例数に対するＥ１＋Ｅ２の比率を交差検証法値ＣＶという。ここで、交差検証法値ＣＶは次式で表される。【０１１０】
【数１０】
2007026773.tif 000039
【実施例３】
【０１１１】
さらに、最適な判別関数の抽出方法について以下に説明する。【０１１２】
各ペプチドに対する抗体価データ（蛍光強度）に対して図２の学習処理により、アダブーストの判別関数を生成でき、その良さは交差検証法値ＣＶで測定できることが分かった。しかしながら、いつもすべてのペプチドを説明変数として作った判別関数が良いかどうかは分からない。例えば、本実施例の場合、５つのペプチドすべてを説明変数として作成した判別関数と、ある２つのペプチドを説明変数として作成した判別関数とでは交差検証法値ＣＶの値は異なり、２つのペプチドによる方が交差検証法値ＣＶの値が小さくなることもありうる。そこで、説明変数すべての組み合わせでアダブーストの判別関数を作成し、それぞれ交差検証法値ＣＶを求め、その値を最も小さくした説明変数の組み合わせによる判別関数を最適な判別関数として選び出すことを考える。すべての説明変数の数がｄ個のときのアダブースト法による最適な判別関数を求める手順を以下に示す。【０１１３】
図４及び図５は図１の医用診断処理装置１０によって実行される最適判別関数抽出処理を示すフローチャートである。【０１１４】
図４のステップＳ３１において、最大学習回数Ｍｆｉｎａｌをキーボード４１を用いて入力し、ステップＳ３２において、パラメータｐ及びｊをそれぞれ１に初期化する。次いで、ステップＳ３３において、説明関数の中から重複がないようにｐ個の説明関数を選択し、ステップＳ３４においてパラメータｋを１に初期化し、ステップＳ３５において、Ｍ＝ｋとして図２の学習処理を実行し、得られたアダブーストの判別関数ＦＭ（・）と式（２２）を用いて交差検証法値ＣＶを計算する。そして、ステップＳ３６においてパラメータｋを１だけインクリメントし、ステップＳ３７においてｋ＝Ｍｆｉｎａｌであるか否かが判断される。ステップＳ３７において、ＹＥＳのときはステップＳ３８に進む一方、ＮＯのときはステップＳ３５に戻る。【０１１５】
ステップＳ３８において、Ｍｆｉｎａｌ個の交差検証法値ＣＶのうち最小値をＣＶｊとし、その値を与えるときの学習回数ｋの値をｋｊとしてデータメモリ２３に記憶し、ステップＳ３９においてパラメータｊを１だけインクリメントし、ステップＳ４０において、ｊ＝ｄＣｐであるか否かが判断される。ここで、ｄＣｐはｄ個の中からｐ個選び取るときの組み合わせの総数を表す。ステップＳ４０において、ＹＥＳのときはステップＳ４１に進む一方、ＮＯのときはステップＳ３３に戻る。ステップＳ４１では、交差検証法値ＣＶの最小値ＣＶｊ（ｊ＝１，２，…，ｄＣｐ）のうちそれらの最小値をＣＶ（ｐ）とし、そのときの学習回数ｋｊをｋ（ｐ）としてデータメモリ２３に記憶し、ステップＳ４２においてパラメータｐを１だけインクリメントし、ステップＳ４３においてｐ＝ｄであるか否かが判断される。ステップＳ４３でＹＥＳのときは図５のステップＳ４４に進む一方、ＮＯのときはステップＳ３２に戻る。【０１１６】
図５のステップＳ４４において、交差検証法値ＣＶの最小値ＣＶ（ｐ）（ｐ＝１，２，…，ｄ）を最小にする説明変数の組み合わせを最適な説明変数とし、そのときの学習回数ｋ（ｐ）をｋ＊としてデータメモリ２３に記憶する。次いで、ステップＳ４５において、先のステップＳ４４で選択された説明変数の組み合わせで、すべての学習データを用いて上記の学習処理を用いてｋ＊回学習し、診断に用いるアダブーストの判別関数ＦＭ（・）を求め、それをデータメモリ２３に記憶して当該最適判別関数抽出処理を終了する。【０１１７】
図４及び図５の処理を本実施例に係る学習データ、すなわち（ＳＡＲＴ３−１０９，ＰＳＣＡ６−１５，ＰＳＣＡ６６−７５，ＰＳＣＡ８６−９５，ＰＳＣＡ８−１７）＝（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５）を全説明変数とするようなデータに対して実行すれば最適なアダブーストの判別関数が求まる。しかしながら、ここでは処理の適用に際して、説明変数にＰ１，Ｐ２，…，Ｐ５だけでなく、Ｐ１Ｐ２，Ｐ１Ｐ３，…，Ｐ４Ｐ５（積変量）も説明変数として加えることを考える。この工夫をすることで、しないとき、すなわちペプチドの発現量をそのまま使ってアダブーストの判別関数を作成するよりも、交差検証法値ＣＶの値を小さくすることができた。結果は次のようである。まず、比較のため積変量を考慮に入れないときの結果を次の表２９乃至表３３にまとめる。ここでは、各パラメータｐに対して、交差検証法値ＣＶが小さい方から２つの場合だけ載せている。【０１１８】
【表２９】
2007026773.tif 000040
【０１１９】
【表３０】
2007026773.tif 000041
【０１２０】
【表３１】
2007026773.tif 000042
【０１２１】
【表３２】
2007026773.tif 000043
【０１２２】
【表３３】
2007026773.tif 000044
【０１２３】
次いで、各パラメータｐについて最小な交差検証法値ＣＶ（ｐ）とｋ（ｐ）の値と、それを与える説明変数の組を、表２９乃至表３３よりまとめると、次の表３４に示す。【０１２４】
【表３４】
2007026773.tif 000045
【０１２５】
従って、表３４から明らかなように、積変量を考慮に入れないときの最適な説明変数の組み合わせは、交差検証法値ＣＶの最小値０．１５９を与えた説明変数Ｐ１，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５であることが分かる。【０１２６】
次に、説明変数Ｐ１，Ｐ２，…，Ｐ５及びそれらの積変量Ｐ１Ｐ２，Ｐ１Ｐ３，…，Ｐ４Ｐ５を説明変数に入れたときの結果を次の表３５乃至表３８にまとめた。ここでも、各パラメータｐに対して、交差検証法値ＣＶが小さい方から２つの場合だけｐ＝１，２，３，４のときに対して載せている。【０１２７】
【表３５】
2007026773.tif 000046
【０１２８】
【表３６】
2007026773.tif 000047
【０１２９】
【表３７】
2007026773.tif 000048
【０１３０】
【表３８】
2007026773.tif 000049
【０１３１】
なお、表３６において、交差検証法値ＣＶが０．１７４になる組み合わせが多数（１１通り）あったので、“……”で省略して記載している、【０１３２】
さらに、各パラメータｐについて最小な交差検証法値ＣＶ（ｐ）とｋ（ｐ）、それを与える説明変数の組を表３５乃至表３８よりまとめると、次の表３９のようになる。【０１３３】
【表３９】
2007026773.tif 000050
【０１３４】
表３９から明らかなように、３つの説明変数を使ったときと、４つの説明変数を使ったときのそれぞれの交差検証法値ＣＶの最小値が等しいが、その場合は説明変数の数が少ない方がより良い組み合わせであるとする。表３９から、積変量を加えたときの最適な説明変数の組み合わせは、交差検証法値ＣＶが０．１３０となった説明変数Ｐ４，Ｐ３×Ｐ４，Ｐ４×Ｐ５であることが分かる。このように、積変量を説明変数に入れることで最適な交差検証法値ＣＶの値を積変量を入れないときの交差検証法値ＣＶの最小値０．１５９から０．１３０に小さくすることができた。【０１３５】
以上説明したように、アダブーストの判別関数を計算するときに、上記各ペプチドに対する抗体価と、上記各ペプチドに対する抗体価の積変量の少なくとも一方を説明変数として用いて、交差検証法値ＣＶが最小となるような複数の説明変数を選択して、最適なアダブーストの判別関数を計算することにより、交差検証法値ＣＶが最小値となり、誤判別率や誤診断率を大幅に減少させることができる。【０１３６】
変形例．
以上の実施形態又は実施例においては、図２乃至図５の処理プログラムデータをＣＤ−ＲＯＭ４５ａに格納して実行するときにプログラムメモリ２４にロードして実行しているが、本発明はこれに限らず、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、ＭＯなどの光ディスク又は光磁気ディスクの記録媒体、もしくは、フレキシブルディスクなどの磁気ディスクの記録媒体など種々の記録媒体に格納してもよい。これらの記録媒体は，コンピュータで読み取り可能な記録媒体である。また、図２乃至図５の処理プログラムのデータを予めプログラムメモリ２４に格納して当該処理を実行してもよい。【０１３７】
以上の実施形態や実施例では、当該医用診断処理装置１０を膵臓癌の診断に用いているが、本発明はこれに限らず、膵臓癌以外の他の癌の診断に用いることができる。【０１３８】
以上の実施形態や実施例では、抗ペプチド抗体の抗体価を、免疫染色法のうちフローメトリー（又は蛍光抗体法）を用いているが、本発明はこれに限らず、ＥＬＩＳＡ法（酵素固相化法）などの酵素抗体法や金属コロイド法、ＲＩＡ法（二抗体法）などを用いてもよい。【０１３９】
以上の実施形態や実施例では、Ｌｕｍｉｎｅｘ（登録商標）システムを用いて処理を実行し、ビーズにペプチドを結合させる際、ＥＤＣの溶解処理のあとにペプチドを加えているが、本発明はこれに限らず、アビジンビーズにビオチン結合ペプタイドを結合させても良いし、ペプチドを多価に変えてもよい。また、サンプルとして血漿を用いているが、本発明はこれに限らず、血清を用いてもよい。さらに、ビーズと血漿の反応を、次の段階でビーズを洗浄するために９６−ｗｅｌｌフィルタープレートで行っているが、９６−ｗｅｌｌプレート、エッペンドルフチューブなどを用いて行い、遠心することによってビーズの洗浄を行ってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１４０】
以上詳述したように、本発明に係る医用診断処理装置又は医用診断処理方法によれば、複数のペプチドに対する抗体価と実際の診断結果とを含む学習データを用いて、上記各ペプチドに対する抗体価に対する診断結果を判別するアダブーストの判別関数を計算し、被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断する。それ故、従来技術に比較して、極めて小さい誤判別率でかつ極めて簡便に膵臓癌の診断を行うことができる。
【図１】
2007026773.tif 000051
【図２】
2007026773.tif 000052
【図３】
2007026773.tif 000053
【図４】
2007026773.tif 000054
【図５】
2007026773.tif 000055
【配列表】
2007026773000001.app
【手続補正書】
【提出日】平成18年11月30日(2006.11.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【書類名】請求の範囲
【請求項１】（削除）
【請求項２】複数のペプチドに対する抗体価と実際の診断結果とを含む学習データを用いて、上記各ペプチドに対する抗体価に対する診断結果を判別するアダブーストの判別関数を計算する手段と、
被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断する手段とを備え、
上記判別関数を計算する手段は、上記各ペプチドに対する抗体価と、上記各ペプチドに対する抗体価の積変量の少なくとも一方を説明変数として用いて、交差検証法値ＣＶが最小となるような複数の説明変数を選択して、最適なアダブーストの判別関数を計算することを特徴とする医用診断処理装置。
【請求項３】上記抗体価を測定する手段は、フローメトリーを用いて抗体価を測定することを特徴とする請求項２記載の医用診断処理装置。
【請求項４】上記フローメトリーは、蛍光標識抗体によって抗ペプチド抗体の定量を行う方法であって、上記抗体価は抗体量を表す単位であることを特徴とする請求項３記載の医用診断処理装置。
【請求項５】上記各ペプチドは、ペプチドの少なくとも一部であり、所定のアミノ酸からなるペプチド断片であることを特徴とする請求項２乃至４のうちのいずれか１つに記載の医用診断処理装置。
【請求項６】（削除）
【請求項７】（削除）
【請求項８】（削除）
【請求項９】（削除）
【請求項１０】（削除）
【請求項１１】複数のペプチドに対する抗体価と実際の診断結果とを含む学習データを用いて、上記各ペプチドに対する抗体価に対する診断結果を判別するアダブーストの判別関数を計算するステップと、
被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断するステップとを含み、
上記判別関数を計算するステップは、上記各ペプチドに対する抗体価と、上記各ペプチドに対する抗体価の積変量の少なくとも一方を説明変数として用いて、交差検証法値ＣＶが最小となるような複数の説明変数を選択して、最適なアダブーストの判別関数を計算することを特徴とする医用診断処理プログラム。
【請求項１２】請求項１１記載の医用診断処理プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータにより読み取り可能な記録媒体。
【手続補正書】
【提出日】平成19年9月26日(2007.9.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（削除）
【請求項２】
複数のペプチドに対する抗体価と実際の診断結果とを含む学習データを用いて、上記各ペプチドに対する抗体価に対する診断結果を判別するアダブーストの判別関数を計算する手段と、
被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断する手段とを備え、
上記判別関数を計算する手段は、上記各ペプチドに対する抗体価とそれらの積変数のすべての組み合わせを説明変数として用いて、上記説明変数のうち、交差検証法値ＣＶが最小となるような複数の説明変数を選択して、最適なアダブーストの判別関数を計算することを特徴とする医用診断処理装置。
【請求項３】
上記抗体価を測定する手段は、フローメトリーを用いて抗体価を測定することを特徴とする請求項２記載の医用診断処理装置。
【請求項４】
上記フローメトリーは、蛍光標識抗体によって抗ペプチド抗体の定量を行う方法であって、上記抗体価は抗体量を表す単位であることを特徴とする請求項３記載の医用診断処理装置。
【請求項５】
上記各ペプチドは、ペプチドの少なくとも一部であり、所定のアミノ酸からなるペプチド断片であることを特徴とする請求項２乃至４のうちのいずれか１つに記載の医用診断処理装置。
【請求項６】
（削除）
【請求項７】
（削除）
【請求項８】
（削除）
【請求項９】
（削除）
【請求項１０】
（削除）
【請求項１１】
複数のペプチドに対する抗体価と実際の診断結果とを含む学習データを用いて、上記各ペプチドに対する抗体価に対する診断結果を判別するアダブーストの判別関数を計算するステップと、
被診断患者の上記各ペプチドに対する抗体価を測定し、上記測定された抗体価に基づいて、上記計算されたアダブーストの判別関数を用いて、上記被診断患者が膵臓癌患者であるか、非癌者であるかを診断するステップとを含み、
上記判別関数を計算するステップは、上記各ペプチドに対する抗体価とそれらの積変数のすべての組み合わせを説明変数として用いて、上記説明変数のうち、交差検証法値ＣＶが最小となるような複数の説明変数を選択して、最適なアダブーストの判別関数を計算することを特徴とする医用診断処理プログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載の医用診断処理プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータにより読み取り可能な記録媒体。
【国際調査報告】
2007026773.tif 000056
2007026773.tif 000057
2007026773.tif 000058
2007026773.tif 000059