(57)【要約】【課題】どのような疾患に対してどの程度のリスクがあるかを理解しやすい疾患リスク情報表示装置およびプログラムを得る。【解決手段】複数の人間の医学的データを入力データとして特異値分解を行い、各々の人間の健康状態を特徴付ける特異値の組を出力する解析処理部１８と、特異値の値に基づいて、２次元座標空間上で各人間を表す座標を決定すると共に、２次元座標空間上の複数の基準点を選択し、各々の基準点の座標で表される人間がある疾患を罹患している可能性を統計データに基づいて算出し、算出した可能性に基づいてそれらの基準点の高さ方向の座標を決定して３次元図形を作成する図形作成部１９を備え、図形作成部１９は、被験者の特異値の入力を受けると、その特異値の値に基づいて前記被験者を表す２次元座標を決定し、前記被験者に対応する点を３次元図形上に配置する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の人間の医学的データを入力データとして解析処理を行い、各々の人間の健康状態を特徴付ける変数群を出力する解析処理部と、
前記変数群の値に基づいて、２次元座標空間上で各人間を表す座標を決定すると共に、
前記２次元座標空間上の複数の基準点を選択し、各々の基準点の座標で表される人間がある疾患を罹患している可能性を統計データに基づいて算出し、算出した可能性に基づいてそれらの基準点の高さ方向の座標を決定して３次元図形を作成する図形作成部を備え、
前記図形作成部は、被験者の変数群の値の入力を受けると、その変数群の値に基づいて前記被験者を表す２次元座標を決定し、前記被験者に対応する点を前記３次元図形上に配置することを特徴とする疾患リスク情報表示装置。
【請求項２】
前記解析処理部は、特異値分解を用いて前記医学的データを解析して、各々の人間の健康状態を特徴付ける特異値の組を出力し、
前記図形作成部は、前記特異値の組の中から２つの特異値を選択し、それぞれの特異値をＸ，Ｙ座標とする２次元座標空間上で各人間を表す座標を決定することを特徴とする請求項１に記載の疾患リスク情報表示装置。
【請求項３】
前記医学的データは、人間における各種のタンパク質の発現量を表すデータであることを特徴とする請求項２に記載の疾患リスク情報表示装置。
【請求項４】
前記統計データは、各々の基準点の近傍の複数の点の座標で表される人間がある疾患を罹患している確率であることを特徴とする請求項１に記載の疾患リスク情報表示装置。
【請求項５】
前記図形作成部は、疾患の種類に応じて前記複数の基準点の高さ方向の座標を補正することを特徴とする請求項１に記載の疾患リスク情報表示装置。
【請求項６】
前記図形作成部は、前記複数の基準点の高さ方向の座標を、各々の疾患の５年後生存率で割ることにより補正することを特徴とする請求項５に記載の疾患リスク情報表示装置。
【請求項７】
前記図形作成部は、複数の疾患について前記複数の基準点の高さ方向の座標を決定し、各々の基準点について、決定された高さ方向の座標の中で最大のものを、それぞれの基準点の高さ方向の座標とすることを特徴とする請求項１に記載の疾患リスク情報表示装置。
【請求項８】
前記３次元図形は、山に見立てられた立体図形であることを特徴とする請求項１に記載の疾患リスク情報表示装置。
【請求項９】
コンピュータを、
複数の人間の医学的データを入力データとして解析処理を行い、各々の人間の健康状態を特徴付ける変数群を出力するデータ解析処理手段、
前記変数群の値に基づいて、２次元座標空間上で各人間を表す座標を決定すると共に、
前記２次元座標空間上の複数の基準点を選択し、各々の基準点の座標で表される人間がある疾患を罹患している可能性を統計データに基づいて算出し、算出した可能性に基づいてそれらの基準点の高さ方向の座標を決定して３次元図形を作成する３次元図形作成手段として機能させ、
前記３次元図形作成手段は、被験者の変数群の値の入力を受けると、その変数群の値に基づいて前記被験者を表す２次元座標を決定し、前記被験者に対応する点を前記３次元図形上に配置することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、疾患リスク情報表示装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多変量解析などのデータ解析手法は、医療分野においても多く利用されている。たとえば、各種の臨床データ、生活習慣データなどを総合的に分析することにより、ある患者がある疾患に対して持っているリスクの大きさを予測する手法も色々と研究されている。
【０００３】
例えば特許文献１には、患者を、選択した生物学的疾患に関する疾患状態とリスク状態についての点数に従って複数のグループに分類する方法が記載されている。ここでは、遺伝子検査を含む医学的検査の結果とリスク因子を点数化し、疾患状態とリスクを決定する上での関連性の程度に応じて重みをつけ、集団内の個々の患者についての医学的検査結果と病歴を、所定の特徴に従って自動的に点数化している。
【０００４】
ところで、データ解析に用いられるデータの種類には様々なものがある。例えば、患者毎の各種タンパク質の発現量を表すプロテオミクスデータなどは、該当患者がある疾患を罹患しているかどうかを予測するのに有用である。
ある患者（サンプル）について複数項目のデータ（変量）が与えられた場合に、各個体を低い次元の空間上に配置する、すなわち、その個体の特徴をより少ない変数で表現する手法として特異値分解が知られている。
【０００５】
特異値分解によれば、各サンプルを低い次元の空間上に配置できると同時に、同じ空間上に解析に用いた各々の変量も配置することができるので、サンプルと変量の関連を見ることができる。
例えば、プロテオミクスデータを特異値分解によって解析すると、同じ２次元空間上でサンプルの分布と同時にタンパク質の分布を知ることができる。
【０００６】
【特許文献１】特表２００４−５１８４６３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特異値分解の結果は、一般に２次元または３次元の散布図によって視覚化されるが、これらの図は、特に患者にとっては自分がどのような疾患に対してどの程度のリスクを持っているかを理解しやすいものではなかった。
【０００８】
そこで本発明は、どのような疾患に対してどの程度のリスクがあるかを理解しやすい疾患リスク情報表示装置およびプログラムを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の疾患リスク情報表示装置は、複数の人間の医学的データを入力データとして解析処理を行い、各々の人間の健康状態を特徴付ける変数群を出力する解析処理部と、前記変数群の値に基づいて、２次元座標空間上で各人間を表す座標を決定すると共に、前記２次元座標空間上の複数の基準点を選択し、各々の基準点の座標で表される人間がある疾患を罹患している可能性を統計データに基づいて算出し、算出した可能性に基づいてそれらの基準点の高さ方向の座標を決定して３次元図形を作成する図形作成部を備え、前記図形作成部は、被験者の変数群の値の入力を受けると、その変数群の値に基づいて前記被験者を表す２次元座標を決定し、前記被験者に対応する点を前記３次元図形上に配置することを特徴とする。
【００１０】
これにより、被験者がある疾患を罹患している可能性がどの程度あるかを視覚的に理解することができる。
【００１１】
また、より好ましくは、前記解析処理部は、特異値分解を用いて前記医学的データを解析して、各々の人間の健康状態を特徴付ける特異値の組を出力し、前記図形作成部は、前記特異値の組の中から２つの特異値を選択し、それぞれの特異値をＸ，Ｙ座標とする２次元座標空間上で各人間を表す座標を決定する。
【００１２】
また、前記医学的データとしては、例えば人間における各種のタンパク質の発現量を表すデータを利用することができる。その他にも各々の人間の病理データ、血圧、身長、体重、血糖値等の臨床データや、喫煙、飲酒、食事、睡眠等に関する生活習慣データ等を利用することができる。
【００１３】
また、前記統計データは、各々の基準点の近傍の複数の点の座標で表される人間がある疾患を罹患している確率とすることができる。
【００１４】
また、より好ましくは、前記図形作成部は、疾患の種類に応じて前記複数の基準点の高さ方向の座標を補正する。
これにより、例えば重い病気ほど３次元図形上での高さを大きく表現できるので、被験者は、視覚的に疾患に対するリスクの大きさを把握することができる。
【００１５】
例えば前記図形作成部は、前記複数の基準点の高さ方向の座標を、各々の疾患の５年後生存率で割ることにより補正することができる。他にも、疾患の種類に応じた危険性等を表す指標を用いることができる。
【００１６】
また、前記図形作成部は、複数の疾患について前記複数の基準点の高さ方向の座標を決定し、各々の基準点について、決定された高さ方向の座標の中で最大のものを、それぞれの基準点の高さ方向の座標とする。
【００１７】
これにより、複数の疾患に関する罹患可能性を１つの３次元図形で表現できるので、複数の疾患を合併して罹患する可能性等を視覚的に把握することが可能となる。
【００１８】
また、前記３次元図形は、山に見立てられた立体図形とすることができる。
これにより、被験者の疾病状態を、疾患を表す山への登山に見立てて表現できるので、被験者にとっても理解しやすい。
【００１９】
本発明によるプログラムは、コンピュータを、複数の人間の医学的データを入力データとして解析処理を行い、各々の人間の健康状態を特徴付ける変数群を出力するデータ解析処理手段、前記変数群の値に基づいて、２次元座標空間上で各人間を表す座標を決定すると共に、前記２次元座標空間上の複数の基準点を選択し、各々の基準点の座標で表される人間がある疾患を罹患している可能性を統計データに基づいて算出し、算出した可能性に基づいてそれらの基準点の高さ方向の座標を決定して３次元図形を作成する３次元図形作成手段として機能させ、前記３次元図形作成手段は、被験者の変数群の値の入力を受けると、その変数群の値に基づいて前記被験者を表す２次元座標を決定し、前記被験者に対応する点を前記３次元図形上に配置することを特徴とする。
【００２０】
これにより、被験者は、自分がある疾患を罹患している可能性がどの程度あるかを視覚的に理解することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１による、疾患リスク情報表示装置１０の構成を示すブロック図である。図に示すように、疾患リスク情報表示装置１０は、入力装置１１、出力装置１２、データ記憶部１３、データアクセス部１４、データフィルタリング部１５、マトリクスファイル記憶部１６、マトリクスファイルアクセス部１７、解析処理部１８、図形作成部１９、及びユーザインタフェース部２０を備えている。解析処理部１８は、特異値分解処理部１８１を備えている。
【００２２】
疾患リスク情報表示装置１０は、例えば汎用的なパーソナルコンピュータに所定のプログラムを実行させたものである。データアクセス部１４、データフィルタリング部１５、マトリクスファイルアクセス部１７、解析処理部１８、図形作成部１９、およびユーザインタフェース部２０は、プログラムに従ってコンピュータのプロセッサが行う動作のモジュールを表しており、これらは実際には一体として疾患リスク情報表示装置１０のプロセッサを構成する。
【００２３】
データ記憶部１３およびマトリクスファイル記憶部１６は、疾患リスク情報表示装置１０のハードディスク等の記憶装置である。
入力装置１１は、例えばキーボード、マウス、タッチパネル等の入力手段であり、ユーザが疾患リスク情報表示装置１０に処理の指示を与えたり、パラメータを指定するために用いられる。
出力装置１２は、表示装置やプリンタ等であり、図形データ等が出力される。
【００２４】
データ記憶部１３には、データ解析処理のための入力データとなる医学的データが記憶されている。この中には複数の人間のプロテオミクスデータが含まれる。
プロテオミクスデータとは、ある人間がどのようなタンパク質をどれぐらい発現しているかを定量的に表すデータである。具体的には、翻訳後修飾などの質的な差異を含めた各タンパク質（抗原）を特異的に認識するモノクローナル抗体と人間の血清等のサンプルを用いて抗原抗体反応を行い、反応の強さを定量化する。この値は、その人間における抗原タンパク質の発現量を表している。
一般に、人間がある疾患を罹患している、あるいは今後罹患する可能性が高い場合、その疾患と関連の深いタンパク質の発現量が変化すると考えられる。よって、プロテオミクスデータは人間の各種疾患に対するリスクの大きさ（罹患可能性）を予測するのに有効である。
【００２５】
得られたプロテオミクスデータは、表１に示すように人間（サンプル）１〜ｎとタンパク質１〜ｍの組み合わせで形成されるマトリクスファイルの形式でマトリクスファイル記憶部１６に格納される。また、データ記憶部１３には、マトリクスファイルがバイナリファイルとして記憶される。
【表１】
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また、データ記憶部１３には、様々な種類の疾患について、各々の人間がそれらの疾患を罹患しているかどうかを示すデータが格納されている。
また、その他にも各々の人間の病理データ、血圧、身長、体重、血糖値等の臨床データや、喫煙、飲酒、食事、睡眠等に関する生活習慣データを格納することができる。なお、疾患リスク情報表示装置１０の各モジュールはデータアクセス部１４を介してデータ記憶部１３内のデータベースにアクセスする。このとき、データフィルタリング部１５を介して所定の条件を満たすデータのみを抽出することができる。また、疾患リスク情報表示装置１０の各モジュールはマトリクスファイルアクセス部１７を介してマトリクスファイル記憶部１６内のマトリクスファイルにアクセスする。
【００２６】
疾患リスク情報表示装置１０の動作について説明する。
まず、解析処理部１８によるデータ解析処理について説明する。
ユーザが入力装置１１を介してデータ解析処理の指示を与えると、ユーザインタフェース部２０は、解析処理部１８にデータ解析処理の実行命令を与える。ここでは、データ解析手法として特異値分解を用いる。また、入力データとしては上述のプロテオミクスデータが用いられる。
【００２７】
まず、解析処理部１８は、マトリクスファイルアクセス部１７を介してマトリクスファイル記憶部１６からプロテオミクスデータを取得する。
解析処理部１８の特異値分解処理部１８１は、取得したプロテオミクスデータを入力データとして特異値分解によるデータ解析を実行する。
具体的には、特異値分解処理部１８１は行列演算を行い、プロテオミクスデータの行列（ｍ×ｎ）をＡ、正規直行ベクトルを列ベクトルに持つ行列（ｍ×ｒ）をＵ、λ１，…，λｒ（ｒは階数）を対角要素に持つ対角行列（ｒ×ｒ）をＷ、正規直行ベクトルを列ベクトルに持つ行列（ｒ×ｎ）をＶTとしたとき、式（１）の関係が成り立つ行列Ｕ，ＶTを算出する。
Ａ＝Ｕ・Ｗ・ＶT  …（１）
【００２８】
表２に行列Ｕ、表３に行列ＶTの例を示す。行列Ｕは各タンパク質１〜ｍの特異値１〜ｒから構成される行列、行列ＶTは各々の人間（サンプル）の特異値１〜ｒから構成される行列となる。行列ＶTにおいて、各々の人間（サンプル）の特異値１〜ｒは、各々の人間の健康状態を特徴付ける変数群となる。ここでの健康状態とは、主に人間の各種疾患に対するリスクの大きさ、すなわち、人間がある疾患を罹患している可能性や、今後罹患する可能性を意味している。また、タンパク質１〜ｍの特異値１〜ｒは、各タンパク質と様々な疾患との関連を特徴づける変数群となる。
【表２】
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【表３】
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解析処理部１８による解析処理の結果は、表２、表３に示すようなマトリクスファイルとしてマトリクスファイル記憶部１６に格納される。また、データアクセス部１４はマトリクスファイル記憶部１６から特異値分解結果のマトリクスファイルを取得し、データ記憶部１３にバイナリファイルとして記憶する。
【００２９】
次に、図形作成部１９による３次元図形作成処理について説明する。
ユーザが入力装置１１を介して３次元図形作成処理の指示を与えると、ユーザインタフェース部２０は、図形作成部１９に３次元図形作成処理の実行命令を与える。
【００３０】
図形作成部１９は、解析処理部１８による解析処理の結果を用いて３次元図形を作成する。
図２は、図形作成部１９による３次元図形作成処理のフローチャートである。
まず、図形作成部１９は、２次元座標空間上で各々の人間を表す座標を決定する（ステップＳ１）。
具体的には、まず、マトリクスファイルアクセス部１７を介してマトリクスファイル記憶部１６から複数の人間の（サンプル）の特異値１〜ｒから構成されるマトリクスファイルＶTを取得し、特異値１〜ｒの中から２つの特異値（例えば、特異値１、特異値２）を選択する。そして、それぞれ特異値１をＸ座標、特異値２をＹ座標と決定する。
なお、使用する解析結果マトリクスファイル、および選択する特異値は、ユーザが、入力装置１１からユーザインタフェース部２０を介して指定することができる。
【００３１】
次に、図形作成部１９は着目する１つの疾患を決定する（ステップＳ２）。具体的には、ユーザが入力装置１１を介して指定した１種類以上の疾患の中から１つを選択することにより行う。
【００３２】
次に、図形作成部１９は、Ｘ−Ｙ平面上の１つの点（Ｘ１，Ｙ１）を基準点として決定する（ステップＳ３）。ここで基準点とは、３次元図形を作成するためにｚ座標（高さ方向の座標）を決定する点を表している。
具体的には、ユーザから入力装置１１を介して指定された全基準点数Ｎに基づいて、図形作成部１９がＸ−Ｙ平面上で均一に分布するようにＮ個の基準点を決定し、その中から１つの点を選択することにより行われる。
図３は、特異値１をＸ座標、特異値２をＹ座標とする２次元座標空間上での、基準点と各々の人間を表す点との関係を表した図である。ここでは、４つの基準点が示されている。図中、黒丸が各基準点を表し、四角が各々の人間を表す点を表している。
【００３３】
次に、図形作成部１９は、基準点（Ｘ１，Ｙ１）の座標で表される人間が、ステップＳ２で決定した疾患（ここでは疾患Ａとする。）を罹患している可能性を統計データに基づいて算出する（ステップＳ４）。
ここでの統計データは、基準点（Ｘ１，Ｙ１）の近傍の複数の点で表される人間がある疾患を罹患している確率である。
まず、図形作成部１９は、基準点（Ｘ１，Ｙ１）の近傍として、点（Ｘ１，Ｙ１）を中心とした半径Ｒの円内に存在する、人間を表す点の数Ｎ１をカウントする。半径Ｒは、ユーザが入力装置１１からユーザインタフェース部２０を介して指定することができる。
次に、図形作成部１９は、点（Ｘ１，Ｙ１）を中心とした半径Ｒの円内に存在する点で表される人間のうち、疾患Ａを実際に罹患している人間の数Ｎ２をカウントする。疾患Ａを罹患している人間の数は、例えばデータ記憶部１３から、各々の人間が疾患Ａを罹患しているかどうかを示すデータを取得して算出する。
次に、図形作成部１９は、Ｎ１に対するＮ２の比率を算出する。算出された比率は、基準点（Ｘ１，Ｙ１）における疾患Ａを罹患している可能性（疾患リスク値）を表している。
【００３４】
図４を用いて基準点（Ｘ１，Ｙ１）における疾患リスク値の算出方法を具体的に説明する。図中、白抜きの四角は疾患Ａを罹患している人間を表す点、黒塗りの四角は疾患Ａを罹患していない人間を表す点である。図４の例では、Ｎ１は１３であり、Ｎ２は９なので、疾患Ａについての疾患リスク値ｒｉｓｋＡは、式（２）に示すように６９．２％となる。
ｒｉｓｋＡ＝９／１３＊１００＝６９．２（％）  …（２）
【００３５】
次に、図形作成部１９は、ステップＳ４で算出した基準点（Ｘ１，Ｙ１）における疾患リスク値ｒｉｓｋＡを、基準点（Ｘ１，Ｙ１）の高さ方向の座標（ｚ座標）と決定する（ステップＳ５）。高さ方向の座標（ｚ座標）は初期値が０であり、近傍に人間を表す点が存在しない（Ｎ１＝０）場合、初期値を採用する。
なお、疾患リスク値ｒｉｓｋＡの算出方法は上記のものに限られず、例えばロジスティック回帰分析等の手法を用いて算出することもできる。
【００３６】
次に、図形作成部１９は、ユーザの指定に基づいて決定された全基準点についてステップＳ３〜ステップＳ５が終了しているかどうか判定する（ステップＳ６）。全基準点について処理が終了していなければ、ステップＳ３に戻って次の基準点を決定し、再度処理を繰り返す。
全ての基準点について処理が終了すると、各基準点のｚ座標（疾患リスク値）が決定されるので、３次元座標空間上に各基準点を配置することができる。このようにして得られる３次元座標空間上の分布図を疾患Ａの疾患リスクマップと呼ぶことにする。
図５（Ａ）は疾患リスクマップを２次元空間で表現した図、図５（Ｂ）は、疾患リスクマップをＸ−Ｙ平面に垂直な断面（図５（Ａ）中のＣ−Ｃ'線での断面）で見た図である。
【００３７】
図５（Ａ）に示す各曲線は、疾患リスク値（ｚ座標）が等しい点を結んだ線である。図に示すように、疾患リスク値が等しい点を結ぶと地図の等高線のような図が得られる。
【００３８】
疾患リスク値の分布が等高線のような分布になる理由について説明する。上述したように、各基準点の疾患リスク値は、それぞれの基準点の近傍（半径Ｒの円内）に位置する点を用いて算出されるため、座標空間上で近い位置にある基準点同士では、疾患リスク値の算出に用いられる点の多くが重複する。よって、座標空間上で近い位置にある基準点の疾患リスク値は近い値となる。
【００３９】
また、疾患リスクマップは、疾患リスク値の分布に応じた形状になる。図６、図７は、２次元座標空間上での各々の人間を表す点の分布と疾患リスクマップとの関係を示す図である。図中、白抜きの四角は疾患Ａを罹患している人間を表す点、黒塗りの四角は疾患Ａを罹患していない人間を表す点である。
【００４０】
図６（Ａ）に示す例では、２次元座標空間の中央部に疾患Ａを罹患している人間を表す点が集中している。
このような場合、疾患リスクマップは図６（Ｂ）に示すように中央部の標高（ｚ座標）が高い山のような形状になる。
【００４１】
また、図７（Ａ）に示す例では、図中、右上の方に疾患Ａを罹患している人間を表す点が集中している。
このような場合、疾患リスクマップは、図７（Ｂ）に示すように右端が崖のようになった山の形状になる。
【００４２】
図形作成部１９は、ステップＳ６で全基準点での処理が終了したと判定すると、全基準点における疾患リスク値（ｚ座標）を、疾患の種類に応じて補正する（ステップＳ７）。ここでは、図形作成部１９は、全基準点のｚ座標を、疾患Ａの５年後生存率で割ることにより補正する。
例えば、疾患Ａの５年後生存率が３０％とすると、疾患Ａの補正後の疾患リスク値ｒｉｓｋ´Ａは式（３）により求められる。
ｒｉｓｋ´Ａ＝ｒｉｓｋＡ／０．３  …（３）
この補正により、５年後生存率の低い疾患ほど、すなわち疾患自体の危険性の高い疾患ほど補正後のｚ座標が高くなる。なお、疾患Ａの５年後生存率は、ユーザが、入力装置１１からユーザインタフェース部２０を介して指定することができる。なお、補正に用いる数値は５年後生存率に限らず、疾患の種類に応じた危険性等を表すものであればよい。
【００４３】
次に、図形作成部１９は、ユーザに指定された全ての疾患についてステップＳ２〜ステップＳ７が終了しているかどうか判定する（ステップＳ８）。全ての疾患について処理が終了していなければ、ステップＳ２に戻って次の疾患を決定し、再度処理を繰り返す。
【００４４】
図形作成部１９は、ステップＳ８で全ての疾患について処理が終了したと判定したら、全基準点における疾患リスク値（ｚ座標）を再度決定する（ステップＳ９）。
具体的には、図形作成部１９は、複数の疾患について決定された各々の基準点のｚ座標の中から最大のものを選択し、それぞれの基準点のｚ座標とする。
【００４５】
ステップＳ９が終了すると、全ての疾患の疾患リスク値を考慮した各基準点のｚ座標（疾患リスク値）が決定される。３次元座標空間上に各基準点を配置すると複数の疾患に関する疾患リスクマップが得られる。
【００４６】
複数の疾患に関する疾患リスクマップは、それぞれの疾患の疾患リスクマップを重ね合わせたものである。
図８（Ａ）は、図５（Ａ）と同様に、疾患Ａと疾患Ｂの複数の疾患リスクマップをそれぞれ２次元空間で表現した図、図８（Ｂ）は、図５（Ｂ）と同様に、疾患Ａと疾患Ｂの疾患リスクマップをそれぞれＸ−Ｙ平面に垂直な断面（図８（Ａ）中のＣ−Ｃ'線での断面）で切り取った図である。
図９（Ａ）は、図８（Ａ）に示す疾患Ａと疾患Ｂの疾患リスクマップを重ね合わせた図、図９（Ｂ）は、図８（Ｂ）に示す疾患Ａと疾患Ｂの疾患リスクマップを重ね合わせた図である。
【００４７】
上述したように、図形作成部１９は、各基準点において最も大きいｚ座標を持つ疾患のｚ座標値をその基準点のｚ座標として３次元図形を作成する。また、基準点のｚ座標はそれぞれの疾患の５年後生存率によって補正されているため、同じ疾患リスク値であっても、危険性の高い疾患の疾患リスクマップほどｚ座標は大きくなる。
【００４８】
よって、例えば疾患Ａの５年後生存率が３０％、疾患Ｂの５年後生存率が６０％、基準点（Ｘ１，Ｙ１）における疾患Ａの補正前の疾患リスク値（ｚ座標）が０．３、疾患Ｂの補正前の疾患リスク値（ｚ座標）が０．４とすると、補正前の疾患リスクでは疾患Ｂの疾患リスクの方が高いが、点（Ｘ１，Ｙ１）における補正後の疾患リスク（ｚ座標）は、疾患Ａが０．３／０．３＝１、疾患Ｂが０．４／０．６＝０．６６…となり、疾患Ａの方が大きくなる。よって、基準点（Ｘ１，Ｙ１）のｚ座標は疾患Ａの値が選択される。
【００４９】
図９（Ａ）、（Ｂ）に示すように、疾患Ａと疾患Ｂの疾患リスクの山は裾野の一部で重なっている。一般に、疾患Ａと疾患Ｂの山の重なり部分が多いほど、両疾患の関連性が強く、合併しやすいといえる。
【００５０】
次に、図形作成部１９は、ユーザが入力装置１１によって指定した被験者の特異値１、特異値２の値を、ユーザインタフェース部２０を介して取得する（ステップＳ１０）。
次に、図形作成部１９は、取得した被験者の特異値１、特異値２をそれぞれＸ座標、Ｙ座標として、ステップＳ９で得られた複数の疾患に関する疾患リスクマップ上に被験者に対応する点を配置する（ステップＳ１１）。
次に、図形作成部１９は、ステップＳ１１で得られた、複数の疾患に関する疾患リスクマップ上に被験者に対応する点を配置した３次元図形を出力装置１２に出力する（ステップＳ１２）。
【００５１】
図１０および図１１は、ステップＳ１２で出力される、複数の疾患に関する疾患リスクマップ上に被験者に対応する点を配置した３次元図形をそれぞれ異なる角度から見た図である。
図に示すように、３次元図形は、複数の山に見立てられた立体図形になっている。それぞれの山はそれぞれある疾患の疾患リスクマップに対応する山になっている。ここでは、高血圧、高脂血症、肥満の３種類の疾患のリスクマップに対応する山が表示されている。今、被験者の高血圧に対する疾患可能性が７５％とすると、図に示すように、疾患リスクマップの高血圧の山の７．５合目あたりに被験者を表す図柄が配置され、被験者がどのような疾患に対してどの程度のリスクがあるのかを視覚的に把握することができる。
なお、例えば高血圧の山と高脂血症の山の稜線が重なった位置に被験者を現す図柄が配置されている場合には、被験者は、高血圧と高脂血症の両方の疾患に対してリスクを持っているということが視覚的に把握できる。
【００５２】
また、図１２は、複数の疾患に関する疾患リスクマップ上に被験者に対応する点を配置した３次元図形を２次元図形として表示した例である。図形作成部１９は、このような２次元図形を出力することも可能である。
【００５３】
なお、図形作成部１９は、表２に示す各タンパク質について、特異値１をＸ座標、特異値２をＹ座標として、複数の疾患に関する疾患リスクマップ上に各タンパク質を表す点を配置することもできる。これにより、各タンパク質と各疾患との関連性を３次元図形上で把握することができる。
【００５４】
図１３は、比較例による特異値の２次元散布図を示す図である。図１３に示す２次元空間上に被験者を表す点を配置しても、具体的に被験者がどのような疾患に対してどの程度の罹患可能性を持っているのかは理解しにくい。
実施の形態１による疾患リスク情報表示装置１０によって作成される３次元図形は、図１３に示すような一般的な特異値の２次元散布図に比べ、被験者がある疾患を罹患している可能性や他の関連性の強い疾患と合併する可能性を把握しやすいという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１による、疾患リスク情報表示装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態１による、図形作成部による３次元図形作成処理のフローチャートである。
【図３】図３は、特異値１をＸ座標、特異値２をＹ座標とする２次元座標空間上での、基準点と各々の人間を表す点との関係を表した図である。
【図４】図４は、基準点における疾患の罹患可能性を算出する方法を説明する図である。
【図５】図５（Ａ）は疾患リスクマップを２次元空間で表現した図、図５（Ｂ）は、疾患リスクマップをＸ−Ｙ平面に垂直な断面（図５（Ａ）中のＣ−Ｃ'線での断面）で見た図である。
【図６】図６（Ａ）は、２次元座標空間上での各々の人間を表す点の分布を示す図、図６（Ｂ）は、図６（Ａ）に対応した疾患リスクマップを示す図である。
【図７】図７（Ａ）は、２次元座標空間上での各々の人間を表す点の分布を示す図、図７（Ｂ）は、図７（Ａ）に対応した疾患リスクマップを示す図である。
【図８】図８（Ａ）は、疾患Ａと疾患Ｂの疾患リスクマップを２次元空間で表現した図、図８（Ｂ）は、疾患Ａと疾患Ｂの疾患リスクマップをＸ−Ｙ平面に垂直な断面（図中Ｃ−Ｃ'線）で切り取った図である。
【図９】図９（Ａ）は、図８（Ａ）に示す疾患Ａと疾患Ｂの疾患リスクマップを重ね合わせた図、図９（Ｂ）は、図８（Ｂ）に示す疾患Ａと疾患Ｂの疾患リスクマップを重ね合わせた図である。
【図１０】図１０は、複数の疾患に関する疾患リスクマップ上に被験者に対応する点を配置した３次元図形の例を示す図である。
【図１１】図１１は、複数の疾患に関する疾患リスクマップ上に被験者に対応する点を配置した３次元図形の例を示す図である。
【図１２】図１２は、複数の疾患に関する疾患リスクマップ上に被験者に対応する点を配置した３次元図形を２次元図形として表示した例である。
【図１３】図１３は、比較例による特異値の２次元散布図を示す図である。
【符号の説明】
【００５６】
１０  疾患リスク情報表示装置、１１  入力装置、１２  出力装置、１３  データ記憶部、１４  データアクセス部、１５  データフィルタリング部、１６  マトリクスファイル記憶部、１７  マトリクスファイルアクセス部、１８  解析処理部、１８１  特異値分解処理部、１９  図形作成部、２０  ユーザインタフェース部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【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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