(57)【要約】臨床由来の個別化された血液細胞動員予測モデルを構築し、最新の血液サンプルデータからの最新の活動がもたらす最新の効果を除外することにより血液検査の理解を強化し、処方され得るワクチン内に存在する抗原集合と相互作用する免疫細胞集合の濃度を最大化することによりワクチンを最適化し、遠隔測定装置から収集される不整合、データの空白などを考慮することにより活動データの信頼性を強化するための、システム、方法、及び非一時的コンピューター可読ストレージ媒体。
2018529976.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血液検査の結果を強化するためのシステムであって、
プロセッサーと、
自らの中に命令を格納したコンピューター可読ストレージ媒体とを備え、前記命令が、前記プロセッサーによって実行されると、前記プロセッサーに、
臨床由来の血液細胞動員予測モデル及び収集された個別データのセットを用いて、個人用に、個別化された血液細胞動員予測モデルを構築することと、
前記個人の検査前活動データを受信することと、
前記個人の血液検査の施行後に最新の血液サンプルデータを受信することと、
前記検査前活動データを前記個別化された血液細胞動員予測モデルに適用することにより、前記検査前活動データがもたらす最新の効果を予測することと、
前記最新の血液サンプルデータから前記最新の活動がもたらす前記最新の効果を除外することにより、強化された血液パネルを作成することと、
を含む操作を実施するようにさせる、前記システム。
【請求項２】
前記命令がさらに、前記プロセッサーに、
参加者の統計的サンプルにおける各参加者から、一定期間にわたり複数回血液サンプルデータを収集するステップと、
参加者の前記統計的サンプルにおける各参加者から、血液細胞動員応答に関する個人データを収集するステップと、
参加者の前記統計的サンプルにおける各参加者から、血液細胞動員応答に関する遺伝子データを収集するステップと、
前記一定期間にわたり、参加者の前記統計的サンプルにおける各参加者から、活動データを収集するステップと、
前記血液サンプルデータを分析して、１つ以上の血液細胞の動員速度における１つ以上の変化及び血液細胞の表面特徴に対する１つ以上の変化を、前記個人データ、前記遺伝子データ、及び前記活動データから選択される１つ以上の要素と相互に関係付けるステップと
を実施することにより、臨床由来の血液細胞動員予測モデルを構築するようにさせる、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記命令がさらに、前記プロセッサーに、前記個人から血液細胞動員応答に関する個人データ及び血液細胞動員応答に関する遺伝子データを収集するステップを実施するようにさせる、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記個別化された血液細胞動員予測モデルを構築することがさらに、
前記個人の過去の血液サンプルデータ及び前記個人の過去の活動データのセットを収集すること、
前記個人の前記過去の血液サンプルデータ及び前記過去の活動データを分析すること、ならびに
前記過去の血液サンプルデータで観察された１つ以上の血液細胞の動員速度における１つ以上の実際の変化及び血液細胞の表面特徴に対する１つ以上の実際の変化に基づいて、１つ以上の血液細胞の動員速度における１つ以上の変化及び血液細胞の表面特徴に対する１つ以上の変化に関する臨床由来の血液細胞動員予測モデルと、個人データ、遺伝子データ、及び活動データから選択される１つ以上の要素との１つ以上の相互関係を有効化するか無効化するかを決定すること、
を含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記命令がさらに、前記プロセッサーに、
前記個人の前記検査前活動データを調べるステップと、
前記検査前データにおける不整合を検出するステップと、
追加の遠隔測定センサーから追加の検査前活動データを受信するステップと、
前記遠隔測定センサーからの前記検査前データを、前記追加の遠隔測定センサーからの前記追加の検査前データに置き換えるステップと、
を実施するようにさせる、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記不整合が、検査前活動データを集めるための遠隔測定センサーの接続性喪失を含む、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記命令がさらに、前記プロセッサーに、
前記追加の検査前活動データの精細度が前記検査前活動データの精細度未満である場合に、前記追加の活動データが最新の効果予測に及ぼす影響を低減するステップを実施するようにさせる、請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
前記遠隔測定センサーが心拍モニターを備え、前記追加の遠隔測定センサーが加速度計を備え、前記追加の検査前活動データが、前記加速度計から収集された動きデータに由来する予測心拍データセットを含む、請求項５に記載のシステム。
【請求項９】
前記検査前活動データが、前記個人が装着する活動トラッキング装置内の遠隔測定センサーから収集され、前記命令がさらに、前記プロセッサーに、
前記遠隔測定センサーから、リアルタイムの検査前活動データのストリームをワイヤレス受信するステップと、
前記個別化された血液細胞動員予測モデルを用いて、前記リアルタイムの検査前活動データが前記強化された血液パネルの正確性に所定閾値の程度に悪影響を及ぼす最新の効果を引き起こすことになることを検出するステップと、
前記活動トラッキング装置に、前記個人が活動を変えることを提案するアラートを前記活動トラッキング装置に表示するようにさせるのに効果的な命令をワイヤレス送信するステップと、
を実施するようにさせる、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
自らの中に命令を格納した非一時的コンピューター可読ストレージ媒体であって、前記命令が、プロセッサーによって実行されると、前記プロセッサーに、
臨床由来の血液細胞動員予測モデル及び収集された個別データのセットを用いて、個人用に、個別化された血液細胞動員予測モデルを構築することと、
前記個人の検査前活動データを受信することと、
前記個人の血液検査の施行後に最新の血液サンプルデータを受信することと、
前記検査前活動データを前記個別化された血液細胞動員予測モデルに適用することにより、前記検査前活動データがもたらす最新の効果を予測することと、
前記最新の血液サンプルデータから前記最新の活動がもたらす前記最新の効果を除外することにより、強化された血液パネルを作成することと、
を含む操作を実施するようにさせる、前記非一時的コンピューター可読ストレージ媒体。
【請求項１１】
前記命令がさらに、前記プロセッサーに、前記個人から血液細胞動員応答に関する個人データ及び血液細胞動員応答に関する遺伝子データを収集するステップを実施するようにさせる、請求項１０に記載の非一時的コンピューター可読ストレージ媒体。
【請求項１２】
前記個別化された血液細胞動員予測モデルを構築することがさらに、
前記個人の過去の血液サンプルデータ及び前記個人の過去の活動データのセットを収集すること、
前記個人の前記過去の血液サンプルデータ及び前記過去の活動データを分析すること、ならびに
前記過去の血液サンプルデータで観察された１つ以上の血液細胞の動員速度における１つ以上の実際の変化及び血液細胞の表面特徴に対する１つ以上の実際の変化に基づいて、１つ以上の血液細胞の動員速度における１つ以上の変化及び血液細胞の表面特徴に対する１つ以上の変化に関する臨床由来の血液細胞動員予測モデルと、個人データ、遺伝子データ、及び活動データから選択される１つ以上の要素との１つ以上の相互関係を有効化するか無効化するかを決定すること、
を含む、請求項１１に記載の非一時的コンピューター可読ストレージ媒体。
【請求項１３】
前記命令がさらに、前記プロセッサーに、
前記個人の前記検査前活動データを調べるステップと、
前記検査前データにおける不整合を検出するステップと、
追加の遠隔測定センサーから追加の検査前活動データを受信するステップと、
前記遠隔測定センサーからの前記検査前データを、前記追加の遠隔測定センサーからの前記追加の検査前データに置き換えるステップと、
を実施するようにさせる、請求項１０に記載の非一時的コンピューター可読ストレージ媒体。
【請求項１４】
ワクチンを最適化する方法であって、
ワクチン内に存在する抗原集合を特定することと、
臨床由来の血液細胞動員予測モデル及び収集された個別データのセットを用いて、個人用に、個別化された血液細胞動員予測モデルを構築することと、
前記個別化された血液細胞動員予測モデル及びワクチン内に存在する前記特定された抗原集合を用いて、前記ワクチン内に存在する前記抗原集合と相互作用する免疫細胞集合の濃度を最大化するための活動レジメンを処方することであって、前記活動レジメンが一定の時間期間にわたり複数のフェーズに分割される、前記処方することと、
前記フェーズの各々から前記個人の活動データを受信することと、
前記個人の血液検査の施行後に最新の血液サンプルデータを受信することと、
前記個別化された血液細胞動員予測モデルを用いて、前記受信された活動データが前記活動レジメンから所定閾値の程度に逸脱していることを検出することと、
フィードバック装置に、前記個人が活動を変えることを提案するアラートを前記フィードバック装置に表示するようにさせるのに効果的な命令を送信することと、
を含む、前記方法。
【請求項１５】
一定の時間期間にわたる前記複数のフェーズが、
前記ワクチンの５４時間前のプライミング前フェーズであって、前記プライミング前フェーズにおける前記活動レジメンが心拍データの遠隔測定トラッキングを含む、前記プライミング前フェーズと、
前記ワクチン接種の６時間前のプライミングフェーズであって、前記プライミングフェーズにおける前記活動レジメンが、局所的な制御されたコンピューター支援による活動トラッキングを含む、前記プライミングフェーズと、
ワクチン接種時の処置フェーズであって、前記処置フェーズにおける前記活動レジメンが、免疫療法の療法手法及び免疫調節性療法の手法のうちの１つ以上を含む、前記処置フェーズと、
前記処置の６時間後の処置後強化フェーズであって、前記処置後強化フェーズにおける前記活動レジメンが、心拍データの追加の遠隔測定トラッキング、及び前記個別化された血液細胞動員予測モデルを用いて前記心拍データが提案された心拍から所定閾値の程度に逸脱していることを検出した際の、前記個人が活動を変えることを提案するアラートをユーザー装置に表示するようにさせるのに効果的な、前記ユーザー装置への命令の送信を含む、前記処置後強化フェーズと
を含む、請求項１４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、その全体が参照により本明細書に明確に組み込まれる、２０１５年７月２３日出願の「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＣＥＬＬ  ＭＯＢＩＬＩＺＡＴＩＯＮ」という標題の米国仮出願第６２／１９５，８３７号の優先権を主張する。
【０００２】
本発明技術は、免疫療法に関し、より詳細には、血液細胞動員に対する活動関連変化を考慮するための血液パネルの正確性強化に関する。
【背景技術】
【０００３】
血液細胞、例えば幹細胞、血液前駆細胞、赤血球、及び全ての主要なタイプの白血球は、活動により効果的に動員される。血液分析は、全体的健康状態をモニターするために、そしてあるいくつかの医学的状態及び障害をスクリーニングするために、日常的に実施される。しかし、現状は、検査前の活動に起因する、細胞数の大きな変動、あるいくつかの血液細胞タイプの濃度変化、血液細胞の外観変化などを考慮するための解決策が存在しない。実際のところ、ひと続きの階段を歩くような中程度の活動であっても、採血の前に行えば全血球計算の結果が変わる可能性がある。そのため、当技術分野では、活動に起因する血液細胞動員の変化を考慮することにより、そして血液細胞動員の個人ごとの変動を考慮することにより、血液パネルの正確性を強化する必要性が存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願第１５／２１５，４６５号
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｋｉｎｅｔｉｃｓ  ｏｆ  Ｈｅｐａｔｉｔｉｓ  Ｂ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ａｎｔｉｇｅｎ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｍｍｕｎｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ  ｉｎ  Ａｃｕｔｅ  ａｎｄ  Ｃｈｒｏｎｉｃ  Ｈｅｐａｔｉｔｉｓ  Ｂ  ｏｒ  Ａｆｔｅｒ  ＨＢｓ  Ｖａｃｃｉｎａｔｉｏｎ：Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎ  Ｖｉｔｒｏ  Ａｎｔｉｂｏｄｙ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｂｙ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｎ  Ｇａｍｍａ，Ｂｏｃｈｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，１９９９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本開示の追加的特徴及び利点は、この後の発明を実施するための形態に記載され、一部は発明を実施するための形態から明らかになるが、あるいは本項で開示する原理を実施することによっても知ることができる。本開示の特徴及び利点は、特許請求の範囲で具体的に指摘する器具及び組み合わせにより、実現し、得ることができる。本開示のこれらの特徴及び他の特徴は、以下の発明を実施するための形態及び付属の請求項からより十分に明らかとなるが、あるいは本項に記載する原理を実施することによっても知ることができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
血液細胞評価を強化するためのシステム、方法、及び非一時的コンピューター可読ストレージ媒体が開示される。一部の場合において、本発明技術は、臨床由来の血液細胞動員予測モデルを構築することを含む。臨床由来の血液細胞動員予測モデルは、経時的な参加者の統計的サンプルにおける参加者からの血液サンプルデータを、血液細胞動員応答に関する参加者の個人データ、血液細胞動員応答に関する遺伝子データ、及び参加者から収集された活動データと相互に関係付けることを含むことができる。
【０００８】
一部の場合において、個別化された血液細胞動員予測モデルは、臨床由来の血液細胞動員予測モデル及び収集された個別データのセットを用いて構築される。収集された個別データには、血液細胞動員応答に関する個人データ、血液細胞動員応答に関する遺伝子データ、及び個人の検査前活動データが含まれ得る。加えて、個別化された血液細胞動員予測モデルは、個人の過去の血液サンプルデータ及び個人の過去の活動データを分析し、過去の血液サンプルデータで観察された１つ以上の血液細胞の動員速度における１つ以上の実際の変化及び血液細胞の表面特徴における１つ以上の実際の変化に基づいて、臨床由来の血液細胞動員予測モデルにおける１つ以上の相互関係を有効化するか無効化するかを決定することにより、さらに個別化することができる。
【０００９】
また、一部の場合において、血液細胞動員予測モデルは、検査前活動データがもたらす最新の効果を予測することによる血液検査の理解の強化、及び最新の血液サンプルデータからの最新の活動がもたらす最新の効果を除外することによる強化された血液パネルの作成に適用することができる。
【００１０】
さらに、当該血液細胞動員予測モデルは、ワクチン、薬品の投与、及び他の医学的処置の最適化に適用することができる。一部の場合において、ワクチン内に存在する抗原集合を特定し、当該ワクチン内に存在する抗原集合と相互作用する免疫細胞集合の濃度を最大化するための活動レジメンを処方することができる。
【００１１】
また、本発明技術は、遠隔測定装置から収集された不整合、データ空白などを考慮することにより信頼性を強化することも含むことができる。一部の場合において、活動データに不整合が検出された場合、追加の遠隔測定センサーから追加の活動データを収集し、これを不整合データと置き換えることができる。同様に、当該技術は、欠落したデータを、他の日々の平均活動データ、データ空白の前後の遠隔測定の外挿値などと置き換えることを含むことができる。
【００１２】
本開示における、上に列挙した利点及び特徴ならびに他の利点及び特徴を得ることができる方法を説明するため、付属の図面に図示される本原理の特定の実施形態を参照することにより、上で簡単に説明した本原理をより具体的に説明していく。これらの図面は、本開示における例示的な実施形態のみを表し、したがってその範囲を限定するとみなされるべきではないことを理解の上、以下の付属図面を使用して、本明細書の原理をさらに具体的かつ詳細に記載し説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一個人における運動期間後の経時的な白血球濃度の変化を示すデータ集合を図示している。
【図２】臨床由来の血液細胞動員予測モデルを構築する方法を図示している。
【図３】個別化された血液細胞動員予測モデルを作成する方法を図示している。
【図４】強化された血液パネルを作成する方法を図示している。
【図５】分散型の複数のユーザー装置から収集されたデータを用いて、動員予測モジュールを作成及び精緻化するシステムを図示している。
【図６Ａ】ワクチンを最適化する方法を図示している。
【図６Ｂ】末梢血単核球（ＰＢＭＣ）１００万個当たりのＢ型肝炎抗原陽性細胞（ＨＢｓＡｇ＋）を比較する実験の結果を図示している。
【図６Ｃ】Ｂ型肝炎抗原陽性細胞（ＨＢｓＡｇ＋）のパーセンテージを比較する実験の結果を図示している。
【図６Ｄ】Ｂ型肝炎抗原陽性細胞（ＨＢｓＡｇ＋）のパーセンテージを比較する実験の結果における増加倍数を図示している。
【図７】センサーデータにおける不整合及び空白を自動で補う方法を図示している。
【図８Ａ】考えられる代表的なシステム実施形態を図示している。
【図８Ｂ】考えられる代表的なシステム実施形態を図示している。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本開示の様々な実施形態を、以下で詳細に論じる。特定の実装が論じられているが、これは例示する目的でなされているに過ぎないことを理解されたい。関連技術分野の当業者であれば、他の構成要素及び構成も本開示の趣旨及び範囲から離れることなく使用され得ることを認識することになる。
【００１５】
上記で説明したように、血液細胞、例えば幹細胞、血液前駆細胞、赤血球、白血球は、ヒトの活動を通じて効果的に動員することができる。成熟免疫細胞及び免疫前駆細胞の動員は、ベースライン健康状態及び運動測定値（例えば、心拍、労作など）と相互に関係付けることができる。循環の変化、免疫細胞タンパク質及び表面構造の変化などは、短時間の中〜高強度の有酸素運動を使用することにより達成され得る。一部の場合において、短い運動時間（例えば、１分未満）であってもいくらかの動員がもたらされる。また、一部の場合において、白血球細胞及び幹細胞／前駆細胞の濃度は、長時間運動するほど、初期の濃度増加の後に急速な低下がもたらされる可能性もある。また、循環免疫システムの変化は、軽いウォーキングまたは立つこも含めてほとんどあらゆる活動から発生する。
【００１６】
図１は、一個人における運動期間後の経時的な白血球濃度の変化を示すデータ集合を図示している。このデータ集合は、運動監督及び採血計量のレジメンならびに実験後の分析を用いて引き出されたものである。図１に示すように、白血球濃度は、正常の下端で開始し、正常なヒト白血球範囲の外側で終了している。データポイント１０２は、運動開始前の初期安静時データポイントを表す。データポイント１０４、１０６、１０８、１１０、１１２は、ランニングから９分後の個人から得られた活動データポイントを表す。データポイント１１４、１１６、１１８、１２０、１２２は、さらなる安静期間中の個人における白血球のさらなる濃度を示し、最後の活動データポイント１２４はランニングから９０秒後に得られ、白血球濃度におけるスパイクを示している。
【００１７】
図１は、白血球の表示値が正常の下端にある個人が、どのようにして中程度の活動によって異常な白血球表示値を誘導し得るかを示している。このような観察からは、正常の上端にある個人が、時として通常の血液検査中に「健康的な範囲」から著しく外れる結果になり得ることも示唆される。
【００１８】
活動が循環血液細胞濃度に及ぼす効果を考慮しなければ、標準的な血液検査における診断及び予後の正確性が低減され、また、個人において即時的及び経時的に運動が免疫システムに及ぼす効果を（予測エンジンを用いて）予測する精度が低減される。逆に、活動が血液細胞動員に及ぼす効果についての知識は、血液検査の正確性を強化するために使用することができ、また、特定の病気及び障害と戦うことが知られている特定の細胞を動員するために利用することもでき、そして、処置をさらに強化するために個人の血液をプライミングし処置後の活動を推奨することにより、処置（例えば、ワクチン、化学療法）の効力を増大させるために使用することができる。したがって、本発明技術の一部の実施形態は、臨床由来の血液細胞動員予測モデル及び／または個別化された血液細胞動員予測モデルを遠隔測定から収集された活動データと共に使用して、血液検査の信頼性を強化し、かつ特定の血液細胞を動員することを含む。
【００１９】
個別化された血液細胞動員予測モデルは、臨床由来の血液細胞動員予測モデル及び収集されたユーザーデータを用いて構築することができる。本発明技術の一部の実施形態は、参加者の統計的サンプルについて、運動の後の動員を観察し、臨床的分析（例えば、血球計算アッセイ）を用いてその効果を定量化することにより、臨床由来の血液細胞動員予測モデルを作成することを含む。集団平均を用いた所与の活動についての血液細胞動員の全般的予測は、身長、体重、性別、及び体重などの個人データと組み合わせることもできる。ユーザーの動員の予測は、実際の動員のデータポイントを収集して、様々な調節の効果における個人間の変動を考慮することにより、さらに最適化することができる。より個別化された動員モデルを達成するため、本発明技術の一部の実施形態は、個人的な遺伝子情報及び１つ以上の採血からの血液分析データを得て分析すること及び、この分析データを使用して予測の最適化、結果の定量化などを行うことを含む。関連する遺伝子情報の一例として、成長、生存、またはホーミングタンパク質などの機能的血液受容体における突然変異を挙げることができる。関連する血液分析データの一例として、さらなるデータポイントを提供し得る、実際の活動後の採血から観察されるＴ細胞及び／またはナチュラルキラー（ＮＫ）細胞のターンオーバー速度の変化を挙げることができる。
【００２０】
統計的集団のデータを収集した後は、臨床現場で免疫応答予測モデルを作成することができ、同じまたは同様な集団の他の個人に、どのように同じまたは同様な活動が自らの免疫応答に影響を及ぼすかについての予測を提供するために使用することができる。
【００２１】
図２は、臨床由来の血液細胞動員予測モデルを構築する方法２００を図示している。方法２００は、参加者の統計的サンプルにおける各参加者から、血液細胞動員応答に関する個人データを収集すること２１０を含む。例えば、血液細胞の動員に関係することが示される個人データとしては、身長、体重、性別、民族、年齢などの個人的要素が挙げられる。加えて、方法２００は、参加者の統計的サンプルにおける各参加者から、血液細胞動員応答に関する遺伝子データを収集すること２２０を含むことができる。例えば、収集された血液サンプルは、臨床由来の血液細胞動員予測モデルを構築する同じ実体により、シークエンシングし分析することができる。代替方法として、参加者の個人的な遺伝子データは、遺伝子シークエンシング及び分析における１つ以上の商用供給源から得ることができる。
【００２２】
方法２００は、一定期間にわたり、参加者の統計的サンプルにおける各参加者から活動データを収集すること２３０をさらに含む。一部の場合において、活動データは、自己報告されてもよく、かつ／または、以下でより詳細に説明するように、参加者に関連付けられた１つ以上の遠隔測定装置から自動的に受信されてもよい。
【００２３】
個人データ、遺伝子データ、及び活動データの各々は、血液細胞の全般的な動員、特定の血液細胞の動員、血液細胞の表面特徴などにおける変化との相互関係が示される変数を含み得る。そのため、これらの変化が参加者の統計的サンプルで生じる程度を定量化したものは、当該変数が他の個人の血液で同様の変化をもたらす可能性を予測するために使用することができる。そのため、方法２００は、参加者の統計的サンプルにおける各参加者から、一定期間にわたり複数回血液サンプルデータを収集すること２４０、ならびに血液サンプルデータを分析して、１つ以上の血液細胞の動員速度における１つ以上の変化及び血液細胞の表面特徴に対する１つ以上の変化を、個人データ、遺伝子データ、及び活動データから選択される１つ以上の要素と相互に関係付けること２５０を、さらに含む。最後に、方法２００は、相互関係データを用いて臨床由来の血液細胞動員予測モデルを作成すること２６０を含むことができる。
【００２４】
上で説明したように、本発明技術は、臨床由来の血液細胞動員予測モデルを個々のユーザーデータ、個人の活動データ、及び収集された血液サンプルデータと共に使用して、個別化された血液細胞動員予測モデルを作成することも含む。一部の実施形態において、血液細胞動員予測モデルの個別化に使用されるデータ集合は、個人が装着するまたは個人に関連付けられた遠隔測定装置を用いて収集される。遠隔測定を用いて、かつ人口統計的ユーザーデータ、活動データ、血液サンプルデータ、個人的な遺伝子情報に基づいて、免疫応答予測モデルを作成し、個別化し、精緻化するためのシステム、方法、及び非一時的コンピューター可読ストレージ媒体は、２０１６年７月２０日に出願され「ＰＲＥＤＩＣＴＩＮＧ  ＩＭＭＵＮＥ  ＲＥＳＰＯＮＳＥ」という標題の同時係属の米国特許出願第１５／２１５，４６５号（特許文献１）にさらなる詳細が記載されており、この全体が本明細書に組み込まれる。
【００２５】
図３は、個別化された血液細胞動員予測モデルを作成する方法３００を図示している。方法３００は、（例えば、方法２００に従った）臨床由来の血液細胞動員予測モデルを作成すること３１０を含む。次に、方法３００は、個人から、血液細胞動員応答に関する個人データを収集すること３２０、及び血液細胞動員応答に関する個人の遺伝子データを収集すること３３０を含む。予測される相互関係を分析しその相互関係を有効化または無効化するため、方法３００は、個人の過去の活動データを収集すること３４０、及び個人の過去の血液サンプルデータを収集すること３５０をさらに含む。
【００２６】
次に、方法３００は、過去の活動データにおいて観察された活動後の、過去の血液サンプルデータで観察された動員速度及び血液細胞における１つ以上の実際の変化に基づいて、臨床由来の血液細胞動員予測モデルにおける相互関係を有効化するか無効化するかを決定すること３６０を含む。最後に、活動後の動員速度における実際の変化で観察されたような、相互関係データ及びその有効性または無効性を用いて、方法３００は個別化された血液細胞動員予測モデルを作成すること３７０を含む。
【００２７】
個別化された血液細胞動員予測モデルには、個人の健康に利益をもたらすことができる、そして他の施設が個人または個人集団の健康状態をモニターするために使用することができる、多数の用途がある。一部の場合において、個人は、スマート装置及び遠隔測定センサーの使用を通じて、自らの免疫システムに対する変化を観察することができ、そして所望の効果をもたらすのに必要な労作の量を決定することができる。例えば、個人は、循環免疫システムに対する、（循環細胞の変化に基づいた）短期及び中期における効果、ならびにベースラインをシフトすることによる、かつＣＤ３４前駆細胞に影響を与えることによる長期における効果、をもたらすのに必要とされる運動の量を決定することができる。加えて、医療提供者は、患者の個別化された血液細胞動員予測モデルを使用して、どのように患者を処置するかについて決定を下すことができる。上で説明したように、活動が動員に及ぼす効果についての知識は、血液検査の正確性の強化にも使用することができる。
【００２８】
図４は、強化された血液パネルを作成する方法４００を図示している。まず、方法４００は、臨床由来の血液細胞動員予測モデルを構築すること４１０、血液細胞動員応答に関する個人及び遺伝子の情報を収集すること４２０、個人の過去の活動データ及び過去の血液サンプルデータを収集すること４３０、ならびに個別化された血液細胞動員予測モデルを構築すること４４０を含む。
【００２９】
次に、方法４００は、個人の検査前活動データを受信すること４５０を含む。例えば、医療提供者は、個人が採血までの期間、心拍モニター、または他の遠隔測定センサー装置を装着するように「処方する」ことができる。以下でより詳細に説明するように、医療提供者は提案された採血前の活動レジメンを処方することもできる。
【００３０】
検査前活動データ及び個別化された血液細胞動員予測モデルを使用して、血液検査で採取された血液（すなわち、最新の血液サンプル）から、どのように活動が血液の細胞数、表面状態などに影響を及ぼしたかなどについて、さらなる予測を行うことができる。したがって、方法４００は、個人の血液検査の施行後に最新の血液サンプルデータを受信すること４６０、検査前活動データを個別化された血液細胞動員予測モデルに適用することにより、検査前活動データがもたらす最新の効果を予測すること４７０、及び最新の血液サンプルデータからの最新の活動がもたらす最新の効果を除外することにより、強化された血液パネルを作成すること４８０も含む。
【００３１】
加えて、一部の場合において、採血の前、最中、及び後における遠隔測定の使用を通じて、動員された細胞の増加がトラッキングされた活動によるものであるという予測及び血液パネルの結果に及ぼす予測効果を、採血時に考慮することができる。
【００３２】
図５は、分散型の複数のユーザー装置５０２ａ、５０２ｂ、・・・、５０２ｎから収集されたデータを用いて、動員予測モジュールを作成及び精緻化するシステム５００を図示している。ユーザーは、個人情報、活動データ、及び血液サンプルデータを共有することにオプトインすることができ、共有データは新たな見識の特定や臨床的に作成された免疫応答モデルの精緻化に使用することができる。
【００３３】
システム５００に含まれる動員モデリング実体５０４は、参加者からなる統計的集団の臨床的観察を使用して、まず臨床由来の血液細胞動員予測モデルを作成し、そしてユーザーフィードバックに基づいて予測モデルをさらに精緻化する。動員モデリング実体５０４は、臨床由来の血液細胞動員予測モデルを、１つ以上のネットワーク５１０を介し免疫応答モデリング実体５０４に接続している複数のユーザー装置５０２ａ、５０２ｂ、・・・、５０２ｎに分配する。複数のユーザー装置５０２ａ、５０２ｂ、・・・、５０２ｎの各々は、ユーザー情報、活動データ、及び１つ以上の血液サンプル分析実体からの血液サンプルデータ、個人的な遺伝子情報などを収集することができる。また、複数のユーザー装置５０２ａ、５０２ｂ、・・・、５０２ｎの各々は、収集されたデータを動員モデリング実体５０４に送信することができ、その場合動員モデリング実体５０４は、特定のユーザー用の動員モデルを個別化することができる。
【００３４】
加えて、自らの個人情報、遺伝子情報、及び個別化された動員情報の共有にオプトインしたユーザーは、動員モデリング実体５０４にその情報を返送することができる。また、動員モデリング実体５０４は、分散型ユーザーベースからのクラウドソーシングによる個人動員情報を使用して予測モデルを精緻化することができる、動員予測モデル学習エンジン５０６も含むことができる。また、機械学習アルゴリズムを用いて、収集されたユーザー情報、活動データ、血液サンプルデータ、個人の遺伝子情報などに基づいた動員予測モデルを精緻化することもできる。
【００３５】
一部の場合において、動員モデリング実体５０４は、分散型のユーザー装置のセット５０２ａ、５０２ｂ、・・・、５０２ｎから活動データ、血液サンプルデータ、遺伝子データなどを収集し、装置ユーザー用の動員予測モデルを構築することができる。しかし、一部の場合において、ユーザー装置５０２ａ、５０２ｂ、・・・、５０２ｎ  のうちの１つ以上は、ローカルバージョンの臨床由来の血液細胞動員予測モデルを格納してもよく、かつ／またはネットワークベースのロケーションから（例えば、動員モデリング実体５０４から）臨床由来の血液細胞動員予測モデルを取得するためのアプリケーションで構成されてもよい。同様に、ユーザー装置の５０２ａ、５０２ｂ、・・・、５０２ｎのうちの１つ以上は、臨床由来の血液細胞動員予測モデルを収集された活動データ、血液サンプルデータ、遺伝子データなどと共に使用して個別化された血液細胞動員予測モデルを構築するためのアプリケーションで構成されてもよい。同様に、ユーザー装置の５０２ａ、５０２ｂ、・・・、５０２ｎのうちの１つ以上は、ネットワークロケーションから（例えば、動員モデリング実体５０４から、モバイルアプリ用のデジタル配信プラットフォームからなど）、個別化された動員予測モデルを作成するためのアプリケーションを取得するように構成されてもよい。
【００３６】
上で説明したように、活動が血液細胞動員に及ぼす効果についての知識は、血液検査の正確性の強化に使用することができる。加えて、一部の場合において、臨床由来の血液細胞動員予測モデル及び／または個別化された血液細胞動員予測モデルは、血液検査の正確性を強化するための活動レジメンの処方に使用することができる。例えば、活動に関する効果を差し引いたより正確な個人の循環細胞数を決定するために、活動の短期及び中期効果を除外することができる。活動に関する効果の除外を達成するために、活動レジメンを処方することができる。例えば、処方により、血液検査前の４８時間は個人がいかなる激しい運動も実施しないこと、そして検査までの２４時間はほんのわずかな運動しかしないことを推奨することができる。また、処方により、血液測定をする前の４５分間は動かず、完全に安静な状態で採血するように指示することもできる。
【００３７】
加えて、活動レジメンは、定量化可能な測定値（例えば、心拍）をモニターするための、そして活動を説明する自己報告データ（例えば、運動データの手動入力、「痛み（ｓｏｒｅｎｅｓｓ）」の感覚の自己報告など）を受信するための、遠隔測定の使用と結びつけることができる。例えば、活動レジメンにより、血液採取の前の少なくとも２日間、心拍モニターを装着するように提案して、循環血液細胞から活動を差し引いたものの決定に及ぼす血流速度の効果を除外する助けにすることもできる。
【００３８】
遠隔測定の使用は、過去の活動及び血液サンプルデータを最新の（すなわち、採血時前後の）データと比較して比較分析を可能にするために使用することもできる。例えば、加速度計による最近の心拍履歴は、血液採取時の個人の心拍がどのくらい正常な安静状態に近かったかを示すことになる。また、選択された集団データは、心拍数増加（すなわち、正常な安静状態を上回って）が循環細胞濃度に及ぼす影響を補償する助けともなり得る。
【００３９】
また、実験データは、循環成熟免疫細胞及び幹／前駆細胞の増加が、個人、労作レベル、及び運動の長さに顕著に依存して変動し得ることも示している。そのため、各個人のベースラインの確立は、その個人にとっての経時的な白血球及び幹細胞の動員を適正に一般化するために重要である。一部の実施形態において、臨床由来の血液細胞動員予測モデル及び／または個別化された血液細胞動員予測モデルは、遠隔測定に関連して、血液採取を頻繁に必要とすることなく、個人における経時的な白血球及び幹細胞の濃度を予測するために使用することができる。
【００４０】
上で説明したように、活動が血液細胞動員に及ぼす効果についての知識は、特定の病気及び障害と戦うことが知られている特定の細胞を動員するために利用することができ、そして、処置をさらに強化するために個人の血液をプライミングし処置後の活動を推奨することにより、処置（例えば、ワクチン、化学療法）の効力を増大させるために使用することができる。したがって、本発明技術の一部の実施形態は、臨床由来の血液細胞動員予測モデル及び／または個別化された血液細胞動員予測モデルを遠隔測定から収集された活動データと共に使用して、ワクチンの効力を最適化することを含む。
【００４１】
個別化された血液細胞動員予測モデルは、ベースラインデータ、ならびにプライミング前、プライミング、処置、及び処置後の各フェーズにおける最適なまたは個々に事前設定された活動に基づいて、個人のワクチン応答を予測するために使用することができる。個人の応答の強化は、ワクチン内に存在する抗原と相互作用する免疫細胞の循環及び濃度の増加を誘発することにより達成することができる。
【００４２】
一部の場合において、フェーズ分けは以下のようにスケジューリングすることができる。
【００４３】
フェーズ（１）−プライミング前フェーズ：ワクチン接種の４８時間前から６時間前
【００４４】
フェーズ（２）−プライミングフェーズ：ワクチン接種の６時間前からワクチン接種時まで
【００４５】
フェーズ（３）−処置フェーズ：ワクチン接種時
【００４６】
フェーズ（４）−処置後強化フェーズ：ワクチン接種直後からワクチン接種の６時間後まで
【００４７】
本明細書には特定の時間期間が収載されているが、本開示による恩恵を受ける当業者であれば、ワクチンを受ける、処置を経る、投薬を受けるなどの個人をプライミングする目標を達成するには、多岐にわたる時間期間が処方され得ることを容易に理解することになる。
【００４８】
一部の場合において、プライミング前フェーズは、プライミングフェーズの前のおよそ４８時間の期間を含むことができる。プライミング前フェーズにおいて、個人の活動は、心拍モニター、ＧＰＳセンサー、加速度計などでトラッキングすることができる。また、活動データは、活動トラッキング装置上でローカルに処理し、活動トラッキング装置と（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）リンクで）通信する別の装置上でローカルに処理し、活動データが所定レジメンからの逸脱を示すかどうかを判定するモニタリング実体に送信することができる。活動データが閾値の程度に逸脱する場合は、個人に行動を補正するように通知を送信することができる。
【００４９】
一部の場合において、プライミングフェーズは、予定された処置の前の６時間の期間を含むことができる。プライミングフェーズにおいて、活動は、制御されたやり方でモニターし指示することができる。例えば、コンピューター支援による免疫システムの濃度及び分配の持続的変更の生成は、活動のモニターを通じて実施することができ、この変更により、ワクチンまたは他の処置による即時的なキャプチャー及びバイオ処理が強化される。コンピューター支援による活動推奨は、コンピュータープログラムによりリアルタイムのフィードバックで推奨される活動を含むことができ、そして臨床由来の血液細胞動員予測モデル及び／または個別化された血液細胞動員予測モデルに基づくことができる。一部の場合において、コンピューターは、プライミング中に、心拍、動き、ＧＰＳ、心電図（ＥＫＧ）、電気皮膚反応などを含めた様々なバイオセンサーに基づいて、活動を提案しても受動的に免疫応答を予測してもよい。
【００５０】
一部の場合において、処置フェーズはワクチンまたは他の処置の施行を含み、免疫療法／免疫調節療法を含むことができる。最後に、処置後強化フェーズは、部分的には免疫監視の最大化及び白血球間の連絡の増加により、ワクチン応答をさらに強化するための活動を使用する限定的なウインドウを含むことができる。また、プライミング前フェーズ及び当日の先の時間になされたプライミングフェーズからの持続的な動員効果を利用するために、追加の限定的な個別のウインドウを利用することもできる。一部の場合において、重量逓減は、この処置後フェーズにおける時間の経過に伴い、運動の正の効果に割り当てられる。
【００５１】
一部の場合において、各フェーズのタイミング及び施行は、ワクチン接種組織のタイプ、注入組織への血流速度、推定される関連白血球表面のタンパク質濃度、血液中の種々の白血球タイプ、処置後活動のタイプ及び持続時間、及びワクチンが注入部位から完全に播種するのにかかる時間（これは、組織に対し局所的にかつ全体的に影響され得る（例えば、ワクチン部位における筋ポンプ対全身の心血管ワークアウト））を含めた、様々な変数により修正される。
【００５２】
図６Ａは、ワクチンを最適化する方法６００を図示している。方法６００は、ワクチン内に存在する抗原集合を特定すること６１０で開始する。次に、当該方法は、臨床由来の血液細胞動員予測モデル及び収集された個別データのセットを用いて、個人用に、個別化された血液細胞動員予測モデルを構築すること６２０を含む。
【００５３】
次に、方法６００は、個別化された血液細胞動員予測モデル及びワクチン内に存在する抗原集合を用いて、ワクチン内に存在する抗原集合と相互作用する免疫細胞集合の濃度を最大化するための、複数フェーズの活動レジメンを処方すること６３０を含む。また、方法６００は、各フェーズから個人の活動データを受信すること６４０、個人の血液検査の施行後に最新の血液サンプルデータを受信すること６５０、及び、個別化された血液細胞動員予測モデルを用いて、受信された活動データが活動レジメンから所定閾値の程度に逸脱していることを検出することも含む。
【００５４】
方法６００は、処方された活動レジメンからの逸脱を検出した際、フィードバック装置に、個人が活動を変えることを提案するアラートをフィードバック装置に表示するようにさせるのに効果的な命令を送信すること６６０を含む。
【００５５】
一部の場合において、複数フェーズの活動レジメンは、プライミング前フェーズ、プライミングフェーズ、処置フェーズ、及び処置後強化フェーズを含む。プライミング前フェーズは、ワクチン前の５４時間の時間期間を包含することができ、かつ心拍データの遠隔測定トラッキングを含むことができる。プライミングフェーズは、ワクチン接種前の６時間の期間を包含することができ、かつローカルの制御されたコンピューター支援による活動トラッキングを含むことができる。処置フェーズは、ワクチン接種の時間を含むことができ、かつ免疫療法の療法手法及び免疫調節療法の手法のうちの１つ以上を含むことができる。また、処置後強化フェーズは、処置後の６時間の期間を包含することができ、かつ心拍データの追加の遠隔測定トラッキング、及び個別化された血液細胞動員予測モデルを用いて心拍データが提案された心拍から所定閾値の程度に逸脱していることを検出した際の、個人が活動を変えることを提案するアラートをユーザー装置に表示するようにさせるのに効果的な、ユーザー装置への命令の送信を含むことができる。
【００５６】
実験データは、処方された運動レジメンがワクチンの効果を最適化することを裏付けている。表１は、参加者がＢ型肝炎ワクチン接種を受けた後の、末梢血単核球細胞（ＰＢＭＣ）１４  １００万個当たりのＢ型肝炎抗原陽性細胞（ＨＢｓＡｇ＋）のデータの比較である。
【００５７】
【表１】
2018529976.tif 000003
【００５８】
表１からの運動／活動群は、プライミング及びワクチン接種後のフェーズ中に激しい運動を行い、一方対照群は、ワクチン接種日における激しい運動を控えた。表２は、Ｋｉｎｅｔｉｃｓ  ｏｆ  Ｈｅｐａｔｉｔｉｓ  Ｂ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ａｎｔｉｇｅｎ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｍｍｕｎｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ  ｉｎ  Ａｃｕｔｅ  ａｎｄ  Ｃｈｒｏｎｉｃ  Ｈｅｐａｔｉｔｉｓ  Ｂ  ｏｒ  Ａｆｔｅｒ  ＨＢｓ  Ｖａｃｃｉｎａｔｉｏｎ：Ｓｔｉｍｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎ  Ｖｉｔｒｏ  Ａｎｔｉｂｏｄｙ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｂｙ  Ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｎ  Ｇａｍｍａ，Ｂｏｃｈｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，１９９９（非特許文献１）に記載の、単回のＢ型肝炎ワクチン接種後１４日目におけるワクチン接種応答を示している。
【００５９】
【表２】
2018529976.tif 000004
【００６０】
図６Ｂは、運動群対対照群対Ｂｏｃｋｅｒ  ｅｔ  ａｌ．における、末梢血単核球（ＰＢＭＣ）１００万個当たりのＢ型肝炎抗原陽性細胞（ＨＢｓＡｇ＋）を比較する実験の結果を図示している。図６Ｃは、運動群対対照群の血液における、Ｂ型肝炎抗原陽性細胞（ＨＢｓＡｇ＋）のパーセンテージを比較する実験の結果を図示している。図６Ｄは、Ｂ型肝炎抗原陽性細胞（ＨＢｓＡｇ＋）のパーセンテージを比較する実験の結果における増加倍数を図示している。
【００６１】
上で説明したように、遠隔測定装置の使用により、個別化された血液細胞動員予測モデルの構築、活動データのモニターなどに使用することができる活動データ（例えば、心拍データ）の収集が可能になる。しかし、装置の誤動作及び／またはユーザーのエラーは、遠隔測定装置から収集されたデータの可用性及び信頼性を顕著に脅かす恐れがある。そのため、本発明技術の一部の実施形態は、遠隔測定データの利用不能、遠隔測定データの不整合などを考慮することを含む。
【００６２】
一部の場合において、非常に異常な心拍、動作スピード、加速、温度などを示しているように思われるハードウェアからの測定値は、誤動作として特徴づけることができる。これは、センサーの誤動作によるもの、または単にセンサーが適切な位置から取り外された（例えば、腕時計ベースの心拍モニターを腕から外す）ことによるものであり得る。異常な事項を誤動作として特徴づけることにより、個々のユーザーの不正確な予測を防止すると共に、不正確なデータが予測データベースに追加されるのを防止することもできる。しかし、活動データが信頼性がないものとして無視される場合に発生する個人の活動も、予測をする上で依然として重要な入力であるため、本発明技術の一部の実施形態は、この誤動作を補償することを含む。例えば、活動トラッキング装置またはモデリング実体におけるソフトウェアは、センサーの誤動作を他のセンサーの表示値及び文脈に基づいて補償するように自動的に調整することができる。例えば、別々のセンサー単位からの入力を合わせて、表示値をクロス確認し、欠落データを補償することができる。特定の一例において、ある個人の心拍モニター腕時計が取り外されたかまたは誤作動している場合、（例えば、スマートフォン内の）ＧＰＳ装置及び加速度計は、その個人の活動レベルを判定することができる。加速度計からのデータ、例えば電話の角度及び動作パターンは、ユニットが、物理的にユーザーに接しているか、また腕時計が予測モデルに寄与することができないタイムフレームにおける測定値を得ることができないかを判定する助けになる。
【００６３】
一部の場合において、自動的機能回復計算は、センサーが取り外された時刻、１日全体の活動レベル、及びセンサーが取り外された時間及び復帰した時間におけるユーザーの具体的位置などの補償要素を使用することを含む。加えて、ソフトウェアアプリケーションは、予測機能及び計算の信頼性を補佐するために、センサー誤動作の期間中の活動または労作レベルを自己報告するようにユーザーにプロンプトを出すことができる。
【００６４】
一部の場合において、予測の出力精細度は、予測の不確実性を補償するために低減することができる。例えば、システムが中期及び長期の動員及びベースラインにおける信頼性を得るまで、短期動員の結果のみが表示されてもよい。加えて、表示される動員結果及び記録される動員結果は、異なる精細度のものとすることができる。例えば、ユーザーインターフェースでは一般化された相対的な動員の値を表示することができ、その一方でアプリケーションでは信頼区間を伴う予測動員パーセンテージを記録することができる。
【００６５】
図７は、センサーの誤作動を自動的に補償する方法７００を図示している。方法７００は、第１の遠隔測定センサーから主要な活動データを受信すること７１０を含む。例えば、主要な活動データとは、個人の活動レベルを示す上で典型的に信頼性が非常に高いソースからのデータ、例えば装着型の心拍モニターからのデータであり得る。次に、方法７００は、主要な活動データにおける不整合を検出すること７２０、及び追加の遠隔測定センサーから追加の活動データを取得すること７３０を含むことができる。一部の場合において、追加の活動データは、主要な活動データのソースよりも信頼性が低いソースから取得されてもよい。例えば、追加の活動データには、個人の動作を説明するデータセットの構築に使用され得る、スマートフォンからのＧＰＳデータ及びタイムスタンプ情報、移動距離速度などが含まれ得る。例のデータは活動を示すものであるが、例えば、個人はランニング、自転車乗車などを行っていた可能性があるため、実際の労作（別の方法では心拍により測定される）を定量化することはより困難である。
【００６６】
次に、方法７００は、第１の遠隔測定センサーからの主要な活動データを追加の遠隔測定センサーからの追加の活動データで置き換えることにより、検査前活動における不整合を補償すること７４０を含む。また、方法７００は、追加の活動データの精細度が主要な活動データの精細度を下回る場合に、予測モデルに及ぼす追加の活動データの影響低減を決定すること７５０を含むことができる。
【００６７】
一部の場合において、センサーの誤動作、個人の適正なセンサー設置非遵守などが遠隔測定データの空白をもたらし得る。そのため、本発明技術の一部の実施形態は、欠落データを、時刻の平均値またはデータ空白の前後の遠隔測定の外挿値に基づいて置き換えることを含む。
【００６８】
上述のように、本発明技術の一態様は、様々なソースから入手可能なデータの収集及び使用である。本開示は、一部の場合において、この収集されたデータが、特定の人を固有に特定する、または特定の人に接触もしくは特定の人を探し出すために使用され得る、個人情報データを含み得ることを想定している。このような個人情報データとしては、人口統計的データ、位置に基づいたデータ、電話番号、電子メールアドレス、ツイッター（登録商標）ＩＤ、自宅の住所、または任意の他の識別情報を挙げることができる。
【００６９】
本開示はさらに、このような個人情報データの収集、分析、開示、転送、格納、または他の使用を担当する実体が、十分に確立されたプライバシーポリシー及び／またはプライバシー慣行に従うことになることを想定している。特に、このような実体は、個人情報データを内密かつ安全に維持するための産業または政府の要求を満たすまたは上回るものと一般的に認識されているプライバシーポリシー及び慣行を実装し一貫して使用すべきである。例えば、ユーザーからの個人情報は、実体による合法的かつ合理的な使用のために収集されるべきであり、これらの合法的使用以外で共有または販売されるべきではない。さらに、ユーザーのインフォームドコンセントを受信した後に限り、このような収集が生じるべきである。加えて、このような実体は、このような個人情報データへのアクセスを守り保護し、個人情報データへのアクセスを有する他者がプライバシーポリシー及び手順を遵守することを確実にするための、あらゆる必要なステップを採用することになると考えられる。さらに、このような実体は、自らを第三者による評価に供し、広く受け入れられているプライバシーポリシー及び慣行を遵守していることに対する認定を受けることができる。
【００７０】
上記のことにもかかわらず、本開示は、ユーザーが個人情報データの使用、または個人情報データへのアクセスを選択的にブロックする実施形態も想定している。すなわち、本開示は、このような個人情報データへのアクセスを防止またはブロックするためのハードウェア及び／またはソフトウェアエレメントが提供され得ることを想定している。例えば、広告配信サービスの場合において、本発明技術は、ユーザーがサービス登録中に個人情報データの収集に参加することに対し「オプトイン」または「オプトアウト」することを選択できるように構成することができる。
【００７１】
そのため、本開示は、１つ以上の様々な開示実施形態を実装するための個人情報データの使用を広くカバーしているが、本開示はさらに、様々な実施形態がこのような個人情報データにアクセスする必要なしに実装することもできることを想定している。すなわち、本発明技術の様々な実施形態は、このような個人情報データの全てまたは一部を欠くことを理由に実施不可能になるわけではない。例えば、非個人情報データまたはかろうじて最小限量の個人情報、例えば、ユーザーに関連付けられた装置がリクエストしたコンテンツ、コンテンツ配信サービスが利用可能な他の非個人情報、または公的に入手可能な情報、に基づいた好みを推測することにより、コンテンツを選択し配信することができる。
【００７２】
図８Ａ及び図８Ｂは、考えられる代表的なシステム実施形態を図示している。より適切な実施形態があれば、当業者には本発明技術を実施する際に明らかとなる。当業者であれば、他のシステム実施形態が可能であることも容易に理解することになる。
【００７３】
図８Ａは、従来的なシステムバスコンピューティングシステムアーキテクチャー８００を図示しており、このシステムの構成要素は、バス８０５を用いて互いに電気通信している。例示的なシステム８００には、処理ユニット（ＣＰＵまたはプロセッサー）８１０及びシステムバス８０５が含まれ、システムバス８０５は、システムメモリー８１５（例えば、リードオンリーメモリー（ＲＯＭ）８２０及びランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）８２５）を含めた様々なシステム構成要素をプロセッサー８１０と結合させている。システム８００は、プロセッサー８１０に対し、直接接続した、極めて近接した、またはその一部として一体化された高速メモリーのキャッシュを含むことができる。システム８００は、高速アクセスのため、プロセッサー８１０により、メモリー８１５及び／またはストレージ装置８３０からのデータをキャッシュ８１２にコピーすることができる。このようにして、キャッシュは、プロセッサー８１０がデータを待機する間の遅延を回避するパフォーマンスブーストを提供することができる。これらのモジュール及び他のモジュールは、プロセッサー８１０による様々なアクションの実施を制御する、または制御するように構成することができる。他のシステムメモリー８１５も、同様に使用可能であり得る。メモリー８１５には、異なるパフォーマンス特性を有する複数の異なるタイプのメモリーが含まれ得る。プロセッサー８１０には、任意の汎用プロセッサー及びハードウェアモジュールまたはソフトウェアモジュール、例えば、ストレージ装置８３０内に格納され、プロセッサー８１０を制御するように構成されたモジュール１  ８３２、モジュール２  ８３４、及びモジュール３  ８３６、加えて、ソフトウェア命令が実際のプロセッサー設計に組み込まれた専用プロセッサーが含まれ得る。プロセッサー８１０は、複数のコアまたはプロセッサー、バス、メモリーコントローラー、キャッシュなどを収容した、本質的に完全に独立型のコンピューティングシステムであってもよい。マルチコアプロセッサーは、対称型であっても非対称型であってもよい。
【００７４】
コンピューティング装置８００とのユーザー対話を可能にするため、入力装置８４５は、音声用のマイクロフォン、ジェスチャーまたはグラフィカル入力用のタッチセンサー型スクリーン、キーボード、マウス、動作の入力、音声などの、多数の入力機構を表現し得る。出力装置８３５も、当業者に公知の複数の出力機構のうちの１つ以上であり得る。一部の場合において、マルチモードシステムは、ユーザーが複数のタイプの入力を提供してコンピューティング装置８００と通信することを可能にし得る。通信インターフェース８４０は、概してユーザー入力及びシステム出力を支配及び管理することができる。操作に関する制限はいかなるハードウェア構成についても存在しないため、ここでの基本的特徴は、開発に伴って、改良されたハードウェアまたはファームウェア構成に容易に置き換えることができる。
【００７５】
ストレージ装置８３０は不揮発性メモリーであるが、コンピューターによりアクセス可能なデータを格納できる、ハードディスクまたは他のタイプのコンピューター可読媒体、例えば、磁気カセット、フラッシュメモリーカード、ソリッドステートメモリー装置、デジタル汎用ディスク、カートリッジ、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）８２５、リードオンリーメモリー（ＲＯＭ）８２０、及びこれらのハイブリッド、であってもよい。
【００７６】
ストレージ装置８３０には、プロセッサー８１０を制御するためのソフトウェアモジュール８３２、８３４、８３６が含まれ得る。他のハードウェアまたはソフトウェアモジュールも想定される。ストレージ装置８３０は、システムバス８０５に接続していてもよい。一態様において、特定の機能を実施するハードウェアモジュールには、機能実行に必要なハードウェア構成要素（例えば、プロセッサー８１０、バス８０５、ディスプレイ８３５など）に接続したコンピューター可読媒体に格納されたソフトウェア構成要素が含まれ得る。
【００７７】
図８Ｂに図示するコンピューターシステム８５０は、チップセットアーキテクチャーを有し、これは記載の方法の実行ならびにグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）の生成及び表示に使用することができる。コンピューターシステム８５０は、本開示技術の実装に使用することができるコンピューターハードウェア、ソフトウェア、及びファームシェアの一例である。システム８５０が含むことができるプロセッサー８５５は、ソフトウェア、ファームウェア、及び特定の計算を実施するように構成されたハードウェアを実行可能な、任意の数の物理的にかつ／または論理的に別々のリソースを代表するものである。プロセッサー８５５は、プロセッサー８５５への入力及びプロセッサー８５５からの出力を制御することができるチップセット８６０と通信することができる。この例では、チップセット８６０は、ディスプレイなどの出力８６５に情報を出力し、ストレージ装置８７０（例えば、磁気媒体及びソリッドステート媒体を含むことができる）への情報を読み書きすることができる。また、チップセット８６０は、ＲＡＭ８７５からのデータを読み取り、かつＲＡＭ８７５にデータを書き込むこともできる。様々なユーザーインターフェース構成要素８８５と連動するためのブリッジ８８０は、チップセット８６０と連動するために提供することができる。このようなユーザーインターフェース構成要素８８５としては、キーボード、マイクロフォン、タッチ検出及び処理回路、マウスなどのポインティングデバイスなどを挙げることができる。概して、システム８５０への入力は、マシン生成及び／またはヒト生成の様々なソースに由来し得る。
【００７８】
また、チップセット８６０は、種々の物理的インターフェースを有し得る１つ以上の通信インターフェース８９０と連動することができる。このような通信インターフェースとしては、ワイヤード及びワイヤレスローカルエリアネットワーク、ブロードバンドワイヤレスネットワーク、ならびにパーソナルエリアネットワーク用のインターフェースを挙げることができる。本明細書で開示される、ＧＵＩを生成する、表示させる、及び使用するための方法の一部の応用には、物理的インターフェースを介して、またはマシン自身により生成された指示データセットを受信すること、プロセッサー８５５によりストレージ８７０または８７５に格納されたデータを分析することが含まれ得る。さらに、マシンは、ユーザーインターフェース構成要素８８５を介しユーザーから入力を受信し、プロセッサー８５５を用いてこれらの入力を解釈することにより機能をブラウズするなどの、適切な機能を実行する。
【００７９】
例示的なシステム８００及び８５０は、１つのプロセッサー８１０より多くのプロセッサーを有してもよく、あるいは、より高い処理能力を提供するために、共にネットワーク接続されたコンピューティング装置のグループまたはクラスターの一部であってもよいことが理解され得る。
【００８０】
説明を明快にするため、一部の場合において、本発明技術は個々の機能的ブロックを含むものとして提示されてもよく、個々の機能的ブロックには、装置、装置の構成要素、ソフトウェアに組み入れられた方法におけるステップもしくはルーチン、またはハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを備えた機能的ブロックが含まれる。
【００８１】
一部の実施形態において、コンピューター可読ストレージ装置、媒体、メモリーは、ビットストリームなどを含むケーブルまたはワイヤレスの信号を含むことができる。しかし、言及される場合、非一時的コンピューター可読ストレージ媒体は、エネルギー、搬送波信号、電磁波、及び正確な意味での信号などの媒体を明確に排除する。
【００８２】
上述の例による方法は、コンピューター可読媒体に格納された、またはそこから利用できる、コンピューター実行可能な命令を用いて実装することができる。このような命令は、例えば、汎用コンピューター、専用コンピューター、専用の処理装置に、ある機能または機能グループを実行するようにさせる、または実行するように構成する、命令及びデータを含むことができる。使用されるコンピューターリソースの一部は、ネットワークを介してアクセス可能にすることができる。コンピューター実行可能な命令は、例えば、バイナリー、中間フォーマットの命令（例えば、アセンブリー言語）、ファームウェア、またはソースコードとすることができる。命令、使用情報、及び／または記載の例による方法を行う間に作成される情報を格納するために使用することができるコンピューター可読媒体の例としては、磁気または光学ディスク、フラッシュメモリー、不揮発性メモリーが設けられたＵＳＢ装置、ネットワークストレージ装置などが挙げられる。
【００８３】
本開示による方法を実装する装置は、ハードウェア、ファームウェア、及び／またはソフトウェアを備えることができ、様々なフォームファクターのいずれかを採用することができる。このようなフォームファクターの典型的例としては、ラップトップ、スマートフォン、小さなフォームファクターのパーソナルコンピューター、携帯情報端末などが挙げられる。本明細書に記載の機能は、周辺機器またはアドインカードに組み入れることもできる。このような機能は、さらなる例として、単一の装置で実行する種々のチップまたは種々のプロセスに囲まれた回路基板上に実装することもできる。
【００８４】
命令、この命令を伝達する媒体、命令を実行するためのコンピューター資源、及びこのコンピューター資源を支持する他の構造は、本開示で説明された機能を提供するための手段である。
【００８５】
付属の請求項の範囲内の態様を説明するために、様々な例及び他の情報を使用したが、このような例における特定の特徴または仕組みに基づいて請求項を限定することを意味するものではないはずである。というのも、当業者であればこれらの例を使用して幅広い種類の実装を引き出すことができると思われるからである。さらに、構造的特徴及び／または方法ステップの例に特有な一部の主題を言葉で説明した場合もあるが、付属の請求項で定義される主題が必ずしもこれらの説明された特徴または行為に限定されるものではないことを理解されたい。例えば、このような機能は、異なる形で分配される場合もあれば、本明細書で特定されたものとは異なる構成要素で行われる場合もある。むしろ、説明を行った機能及びステップは、付属の請求項の範囲内のシステム及び方法の構成要素の例として開示されるものである。
【００８６】
付属の請求項の範囲内の態様を説明するために、様々な例及び他の情報を使用したが、このような例における特定の特徴または仕組みに基づいて請求項を限定することを意味するものではないはずである。というのも、当業者であればこれらの例を使用して幅広い種類の実装を引き出すことができると思われるからである。さらに、構造的特徴及び／または方法ステップの例に特有な一部の主題を言葉で説明した場合もあるが、付属の請求項で定義される主題が必ずしもこれらの説明された特徴または行為に限定されるものではないことを理解されたい。例えば、このような機能は、異なる形で分配される場合もあれば、本明細書で特定されたものとは異なる構成要素で行われる場合もある。むしろ、説明を行った機能及びステップは、付属の請求項の範囲内のシステム及び方法の構成要素の例として開示されるものである。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【国際調査報告】
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