(57)【要約】【課題】アレルギーの発症リスクを、環境要因を考慮して予測することができるアレルギー発症リスク予測装置、方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】一実施形態に係るアレルギー発症リスク予測装置は、第１予測部と、第２予測部と、を備える。第１予測部は、対象者の遺伝子型及び抗体量を示すデータに応じたアレルギーの第１発症リスクを予測する。第２予測部は、第１発症リスクと、屋内に設定された複数のエリア毎のアレルゲン量を示すデータと、に基づいて、エリア毎の第２発症リスクを予測する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の遺伝子型及び抗体量を示すデータに基づいてアレルギーの第１発症リスクを予測する第１予測部と、
前記第１発症リスクと、屋内に設定された複数のエリア毎のアレルゲン量を示すデータと、に基づいて、前記エリア毎の第２発症リスクを予測する第２予測部と、
を備えるアレルギー発症リスク予測装置。
【請求項２】
前記第２発症リスクの予測結果を出力する出力部を更に備える
請求項１に記載のアレルギー発症リスク予測装置。
【請求項３】
前記出力部は、前記部屋毎の前記第２発症リスクを前記屋内のマップ上に表示する
請求項２に記載のアレルギー発症リスク予測装置。
【請求項４】
前記出力部は、前記第２発症リスクに応じたアドバイスを表示する
請求項２又は請求項３に記載のアレルギー発症リスク予測装置。
【請求項５】
前記エリア毎の前記第２発症リスクに応じて前記屋内の家電を制御する制御部を更に備える
請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載のアレルギー発症リスク予測装置。
【請求項６】
前記制御部は、前記エリア毎の前記第２発症リスクが低下するように前記家電を制御する
請求項５に記載のアレルギー発症リスク予測装置。
【請求項７】
前記家電は、空気清浄機、空調機、掃除器、及びロボット掃除機を含む
請求項５又は請求項６に記載のアレルギー発症リスク予測装置。
【請求項８】
前記屋内の前記アレルゲン量を計測する計測部を更に備える
請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載のアレルギー発症リスク予測装置。
【請求項９】
前記計測部は、パターンマッチングによりアレルゲンを特定する
請求項８に記載のアレルギー発症リスク予測装置。
【請求項１０】
前記遺伝子型及び前記抗体量に応じた前記第１発症リスクの予測モデルを構築する構築部を更に備える
請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載のアレルギー発症リスク予測装置。
【請求項１１】
前記対象者の前記第１発症リスクが高いアレルゲンを特定する特定部を更に備える
請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載のアレルギー発症リスク予測装置。
【請求項１２】
前記エリアは、前記屋内の部屋毎に設定される
請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載のアレルギー発症リスク予測装置。
【請求項１３】
対象者の遺伝子型及び抗体量を示すデータに基づいてアレルギーの第１発症リスクを予測する工程と、
前記第１発症リスクと、屋内に設定された複数のエリア毎のアレルゲン量を示すデータと、に基づいて、前記エリア毎の前記第２発症リスクを予測する工程と、
を含むアレルギー発症リスク予測方法。
【請求項１４】
対象者の遺伝子型及び抗体量を示すデータに基づいてアレルギーの第１発症リスクを予測する工程と、
前記第１発症リスクと、屋内に設定された複数のエリア毎のアレルゲン量を示すデータと、に基づいて、前記エリア毎の前記第２発症リスクを予測する工程と、
をコンピュータに実行させるアレルギー発症リスク予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、アレルギー発症リスク予測装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、アレルギーの発症リスクを予測するために、ゲノム解析により得られた遺伝要因が利用されている。しかしながら、遺伝要因はあくまで個人の体質の一部に過ぎず、疾病によっては、生活スタイルなどの環境要因が発症に大きく関わっていることが指摘されている。特に、アレルギー性喘息などは、環境要因に大きく依存して発症するため、発症リスクの予測が困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−１５０３１号公報
【特許文献２】特開２００５−３３１１２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
アレルギーの発症リスクを、環境要因を考慮して予測することができるアレルギー発症リスク予測装置、方法、及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一実施形態に係るアレルギー発症リスク予測装置は、第１予測部と、第２予測部と、を備える。第１予測部は、対象者の遺伝子型及び抗体量を示すデータに基づいてアレルギーの第１発症リスクを予測する。第２予測部は、第１発症リスクと、屋内に設定された複数のエリア毎のアレルゲン量を示すデータと、に基づいて、エリア毎の第２発症リスクを予測する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】アレルギー発症リスク予測装置の機能構成を示す図。
【図２】遺伝子変異データの一例を示す図。
【図３】抗体量データの一例を示す図。
【図４】発症履歴データの一例を示す図。
【図５】アレルゲン量データの一例を示す図。
【図６】屋内に設定されたエリアの間取りの一例を示す図。
【図７】屋内マップデータの一例を示す図。
【図８】第２発症リスクの一例を示す図。
【図９】表示装置に表示される予測結果の一例を示す図。
【図１０】アレルギー発症リスク予測装置のハードウェア構成を示す図。
【図１１】予測モデルの構築方法を示すフローチャート。
【図１２】第１発症リスクの予測方法を示すフローチャート。
【図１３】アレルゲン量の計測方法を示すフローチャート。
【図１４】第２発症リスクの予測方法を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【０００８】
まず、アレルギー発症リスク予測装置（以下、「予測装置」という）の機能構成について、図１〜図９を参照して説明する。図１は、一実施形態に係る予測装置の機能構成を示す図である。図１に示すように、予測装置は、遺伝子変異ＤＢ１と、抗体量ＤＢ２と、発症履歴ＤＢ３と、予測モデル構築部４と、予測モデル記憶部５と、第１発症リスク予測部６と、要注意アレルゲン特定部７と、要注意アレルゲン記憶部８と、アレルゲン量計測部９と、アレルゲン量ＤＢ１０と、屋内マップＤＢ１１と、アレルゲン量計算部１２と、第２発症リスク予測部１３と、第２発症リスク記憶部１４と、出力部１５と、制御部１６と、を備える。
【０００９】
遺伝子変異ＤＢ１は、遺伝子変異データを格納する。遺伝子変異データとは、複数の検体の一塩基多型（ＳＮＰ）（例えば、ＩＬ−４、ＩＬ−１３、ＰＨＦ１１など）毎の遺伝子型を含むデータである。各検体の各ＳＮＰの遺伝子型は、血液などの試料をシーケンサで分析することにより得られる。遺伝子変異ＤＢ１において、各検体は匿名化されており、検体ＩＤにより特定される。
【００１０】
図２は、遺伝子変異ＤＢ１に格納された遺伝子変異データの一例を示す図である。図２の遺伝子変異データには、検体ＩＤ０１〜０３のアレルギー種別iに関連するＳＮＰ１〜３の遺伝子型とその遺伝子型に対応するアレルギー発症オッズ比が含まれる。例えば、図２の例では、検体ＩＤ０１のアレルギーi=1に関連するＳＮＰの遺伝子型はＢＢであり、アレルギー発症オッズ比は３．５である。
【００１１】
なお、遺伝子変異データは、アレルギー毎又はアレルゲン毎に格納されてもよい。遺伝子変異データをアレルギー毎に格納する場合、アレルギーとＳＮＰとを対応付け、各アレルギーの遺伝子変異データに、各アレルギーに対応づけられたＳＮＰの遺伝子型が含まれるようにすればよい。この場合、各アレルギーに対し、複数の関連ＳＮＰを割り当てることもできる。遺伝子変異データをアレルゲン毎に格納する場合も同様である。
【００１２】
抗体量ＤＢ２は、抗体量データを格納する。抗体量データとは、複数の検体のアレルゲン毎の抗体量を含むデータである。抗体量とは、ＩｇＥなどの抗体の計測値のことである。抗体量は、血液生化学検査などのアレルギー反応検査により計測される。抗体量ＤＢ２において、各検体は匿名化されており、検体ＩＤにより特定される。
【００１３】
図３は、抗体量ＤＢ２に格納された最新の抗体量データレベル値の一例を示す図である。図３の抗体量データには、検体ＩＤ０１〜０３のアレルゲン１に対する抗体量レベル値が含まれる。例えば、図３の例では、検体ＩＤ０１のアレルゲン１に対する抗体量レベル値は４である。なおここでは、あらかじめ決めておいた特異的IgE値の閾値に基づき、アレルゲンの抗体量を１から４のレベルに設定しているが、たとえば閾値の設定を変えて０から６等にしてもよい。抗体量ＤＢ２は、図３のような抗体量レベルデータを、アレルゲン毎に格納する。
【００１４】
以下では、アレルギーｉのアレルゲンを、アレルゲンｉと称するものとする。
【００１５】
発症履歴ＤＢ３は、発症履歴データを格納する。発症履歴データとは、複数の検体の所定期間毎（例えば、１日毎や１ヶ月毎）のアレルギーの発症履歴を含むデータである。発症履歴は、例えば、発症した及び発症していない、の２値で表される。発症履歴ＤＢ３において、各検体は匿名化されており、検体ＩＤにより特定される。
【００１６】
図４は、発症履歴ＤＢ３に格納された発症履歴データの一例を示す図である。図４の発症履歴データは、検体ＩＤ０１，０２のアレルギー１の１日毎の発症履歴を含んでいる。図４において、１は発症したことを示し、０は発症していないことを示す。例えば、図４の例では、検体ＩＤ０１は、３月２日にアレルギー１を発症している。発症履歴ＤＢ３は、図４のような発症履歴を、アレルギー毎に格納する。
【００１７】
予測モデル構築部４（以下、「構築部４」という）は、遺伝子変異データ、抗体量データ、及び発症履歴データに基づいて、予測モデルを構築する。予測モデルとは、遺伝子型及び抗体量に応じたアレルギーの発症リスクを予測するためのモデルのことである。構築部４は、アレルギー毎の予測モデルを構築する。予測モデルの構築方法について、詳しくは後述する。
【００１８】
予測モデル記憶部５は、構築部４が構築したアレルギー毎の予測モデルを記憶する。
【００１９】
第１発症リスク予測部６（以下、「第１予測部６」という）は、予測モデル記憶部５に記憶された予測モデルを用いて、対象者のアレルギー毎の第１発症リスクを予測する。第１発症リスクは、予測モデルに対象者の遺伝子型及び抗体量を適用することにより予測される。したがって、第１発症リスクは、対象者の遺伝子型及び抗体量に応じた発症リスクとなる。すなわち、第１発症リスクでは、他の環境要因については考慮されていない。第１発症リスクの予測方法について、詳しくは後述する。
【００２０】
要注意アレルゲン特定部７（以下、「特定部７」という）は、第１予測部６が予測した第１発症リスクに基づいて、対象者の要注意アレルゲンを特定する。要注意アレルゲンとは、対象者の第１発症リスクが高いアレルギーの抗原のことである。特定部７は、例えば、予め設定された閾値と、各アレルギーの第１発症リスクと、を比較し、第１発症リスクが閾値以上のアレルギーの抗原を、要注意アレルゲンとして特定する。要注意アレルゲンの特定方法について、詳しくは後述する。
【００２１】
要注意アレルゲン記憶部８は、特定部７が特定した対象者の要注意アレルゲンを記憶する。
【００２２】
アレルゲン量計測部９（以下、「計測部９」という）は、屋内のアレルゲン量をアレルゲン毎に計測する。ここでいう屋内とは、対象者のアレルギーの第２発症リスクの予測対象となる建物の屋内のことである。第２発症リスクについて、詳しくは後述する。
【００２３】
計測部９の機能は、例えば、屋内に設置されたパーティクルカウンタにより実現できる。具体的には、アレルゲン毎に粒径を設定し、各粒径の微粒子量をパーティクルカウンタでカウントすることにより、アレルゲン毎のアレルゲン量を計測できる。パーティクルカウンタは、屋内に独立して設置されてもよいし、屋内に設置された空調機、空気清浄機、及びロボット掃除機などのフィルタの付着物を観測可能なように設置されてもよい。
【００２４】
また、計測部９の機能は、屋内に設置された空調機、空気清浄機、及びロボット掃除機などのフィルタの付着物をマイクロカメラで撮像し、画像解析することにより実現されてもよい。具体的には、マイクロカメラで撮像された画像に含まれる微粒子の形状から、パターンマッチングによりアレルゲンを特定し、特定されたアレルゲンの数をカウントすることにより、アレルゲン毎のアレルゲン量を計測することができる。この場合、計測部９の機能は、予測装置を構成するコンピュータ上で実現されてもよいし、マイクロカメラに搭載されたマイコン上で実現されてもよい。なお、この方法を用いたアレルゲン量の計測方法について、詳しくは後述する。
【００２５】
なお、アレルゲン量の計測方法は上記の方法に限られず、アレルゲン量を計測可能な任意の方法を用いることができる。計測部９は、屋内の複数個所のアレルゲン量を計測し、計測したアレルゲン量をアレルゲン量ＤＢ１０に格納する。
【００２６】
アレルゲン量ＤＢ１０は、アレルゲン量データを格納する。アレルゲン量データとは、各計測日におけるアレルゲン毎のアレルゲン量を含むデータである。アレルゲン量データは、計測位置毎に記憶される。本実施形態において、アレルゲン量データは、計測部９の計測結果を格納することにより生成されるが、外部装置から入力することも可能である。この場合、予測装置は、計測部９は備えなくてもよい。
【００２７】
図５は、アレルゲン量ＤＢ１０に格納されたアレルゲン量データの一例を示す図である。図５のアレルゲン量データには、たとえば、３月１日〜３月２日に部屋k=4で計測されたアレルゲン１，２，３のアレルゲン量が含まれる。例えば、図５の例では、部屋k=4における３月１日のアレルゲン１のアレルゲン量レベルは０．８である。ここでは、これまで計測した履歴の中で最大のアレルゲン量を１とし、その最大値との比をアレルゲン量レベルとする。アレルゲン量ＤＢ１０は、図５のようなアレルゲン量レベルのデータを、部屋k毎に格納する。
【００２８】
なお、アレルゲン量レベルの位置は、屋内の座標で表されてもよいし、屋内に設置された機器で表されてもよいし、屋内に設定されたエリアで表されてもよい。いずれの場合も、後述するエリア毎のアレルゲン量を計算可能であればよい。
【００２９】
屋内マップＤＢ１１は、屋内マップデータを格納する。本実施形態において、屋内には、複数のエリアが設定され、エリア毎の第２発症リスクが予測される。各エリアは、部屋ごとに設定されてもよいし、複数の部屋ごとに設定されてもよいし、建物の階床ごとに設定されてもよい。屋内マップデータとは、屋内に設定されたエリアの間取りを示すデータである。
【００３０】
図６は、屋内に設定されたエリアの間取りの一例を模式的に示す図である。図６において、屋内には、６つのエリア１〜６が設定されている。図７は、図６の間取りに対応する屋内マップデータを示す図である。図７において、各部屋（エリア）kは、図６に示すｘｙ座標の範囲として示されている。例えば、図７の例では、図面上で南西の基準点からの距離で定義される座標値をｍｍ単位で記載しており、部屋k=１は、ｘ＝１０００ｍｍ〜３０００ｍｍ、かつ、ｙ＝３０００ｍｍ〜９０００ｍｍの範囲である。
【００３１】
アレルゲン量レベル計算部１２（以下、「計算部１２」という）は、アレルゲン量レベルデータ及び屋内マップデータに基づいて、各エリアに存在する要注意アレルゲンのアレルゲン量レベルを計算する。具体的には、計算部１２は、要注意アレルゲン記憶部８から要注意アレルゲンを取得し、アレルゲン量ＤＢ１０から要注意アレルゲンの計測位置毎のアレルゲン量レベルを取得する。そして、計算部１２は、屋内マップデータに基づいて、計測位置とエリアとを対応付け、各エリアの要注意アレルゲンのアレルゲン量レベルを計算する。
【００３２】
例えば、計測位置が座標で表されている場合、計測位置の座標と屋内マップデータに含まれる各エリアの座標とを比較して、計測位置をエリアに対応づけることができる。また、計測位置が機器で表されている場合、屋内マップＤＢ１１にエリアと機器との対応関係を格納しておけばよい。なお、計測位置がエリアで表されている場合、予測装置は、計算部１２を備えなくてもよい。
【００３３】
第２発症リスク予測部１３（以下、「第２予測部１３」という）は、エリア毎の要注意アレルゲンのアレルゲン量及び第１発症リスクに基づいて、対象者のアレルギー毎の第２発症リスクを予測する。第２発症リスクは、第１発症リスクにアレルゲン量に応じた値を乗算し、アレルゲン量が多いほど大きな値となるように予測される。したがって、第２発症リスクは、対象者の遺伝子型及び抗体量だけでなく、エリア毎のアレルゲン量という環境要因を考慮した発症リスクとなる。第２発症リスクの予測方法について、詳しくは後述する。
【００３４】
第２発症リスク記憶部１４は、第２発症リスク予測部１３が予測したエリア毎の第２発症リスクを記憶する。要注意アレルゲンが複数存在する場合には、第２発症リスクは、要注意アレルゲン毎に記憶される。
【００３５】
図８は、第２発症リスク記憶部１４に記憶された第２発症リスクの一例を示す図である。図８において、要注意アレルゲンはアレルギー１，２であり、エリア４と６の第２発症リスクが記憶されている。例えば、図８の例では、対象者のエリア６におけるアレルギー２の第２発症リスクは、１８．７である。
【００３６】
出力部１５は、第２発症リスクの予測結果を出力する。ここでいう出力には、予測結果を表示装置に表示させることや、予測結果を外部装置に送信することが含まれる。また、出力部１５は、予測結果に応じた所定の情報を、予測結果と共に出力してもよい。
【００３７】
図９は、出力部１５が表示装置に表示させる予測結果の一例を示す図である。図９では、図８の第２発症リスクが屋内マップ上の対応するエリアに表示されている。また、第２発症リスクと共に、対応するアレルゲンが表示されている。例えば、図９の例では、エリア６の第２発症リスクは、イエダニアレルギーの発症リスクである。さらに、屋内マップの下方には、予測結果に応じた対象者へのアドバイスが表示されている。
【００３８】
このように、第２発症リスクの予測結果を対象者にフィードバックすることにより、対象者は、アレルギーの発症リスクを認識し、予防措置を講ずることができる。したがって、アレルギーの発症を抑制することができる。
【００３９】
なお、図９では、閾値（＝４．５）以上の第２発症リスクについてのみ表示されているが、閾値はこれに限られないし、全ての第２発症リスクが表示されてもよい。また、出力部１５は、予測結果を表示装置に表示させるだけでなく、予測結果を対象者にメールで通知してもよい。
【００４０】
制御部１６は、第２発症リスクに応じて、第２発症リスクが低下するように、屋内に設置された家電を制御する。制御部１６が制御する家電には、例えば、空調機、空気清浄機、及びロボット掃除機などの、アレルゲンを除去する機能を有する任意の家電が含まれる。
【００４１】
具体的には、制御部１６は、第２発症リスクが高いエリア（例えば、図９のエリア４，６）の空調機や空気清浄機のアレルゲン除去機能を、オンにしたり、強化したりすることが考えられる。また、制御部１６は、第２発症リスクが高いエリアをロボット掃除機に掃除させたり、第２発症リスクが高いエリアをロボット掃除機が掃除する頻度を向上させたりしてもよい。
【００４２】
これにより、第２発症リスクが高いエリアのアレルゲンを除去し、第２発症リスクを低下させることができる。したがって、対象者のアレルギーの発症を抑制することができる。
【００４３】
次に、本実施形態に係る予測装置のハードウェア構成について、図１０を参照して説明する。本実施形態に係る予測装置は、図１０に示すように、コンピュータ１００により構成される。コンピュータ１００は、ＣＰＵ（中央演算装置）１０１と、入力装置１０２と、表示装置１０３と、通信装置１０４と、記憶装置１０５と、とを備え、これらはバス１０６により相互に接続されている。
【００４４】
ＣＰＵ１０１は、コンピュータ１００の制御装置及び演算装置である。ＣＰＵ１０１は、バス１０６を介して接続された各装置（例えば、入力装置１０２、通信装置１０４、記憶装置１０５）から入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を、バス１０６を介して接続された各装置（例えば、表示装置１０３、通信装置１０４、記憶装置１０５）に出力する。
【００４５】
具体的には、ＣＰＵ１０１は、コンピュータ１００のＯＳ（オペレーティングシステム）や、アレルギー発症リスク予測プログラム（以下、「予測プログラム」という）などを実行し、コンピュータ１００を構成する各装置を制御する。予測プログラムとは、コンピュータ１００に、予測装置の上述の各機能構成を実現させるプログラムである。ＣＰＵ１０１が予測プログラムを実行することにより、コンピュータ１００が予測装置として機能する。
【００４６】
入力装置１０２は、コンピュータ１００に情報を入力するための装置である。入力装置１０２は、例えば、キーボード、マウス、及びタッチパネルであるが、これに限られない。予測装置のユーザは、入力装置１０２を用いることにより、対象者の遺伝子型や抗体量などの情報を入力することができる。
【００４７】
表示装置１０３は、画像や映像を表示するための装置である。表示装置１０３は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、ＣＲＴ（ブラウン管）、及びＰＤＰ（プラズマディスプレイ）であるが、これに限られない。出力部１５は、図９のような予測結果を、表示装置１０３に表示させることができる。
【００４８】
通信装置１０４は、コンピュータ１００が外部装置と無線又は有線で通信するための装置である。通信装置１０４は、例えば、モデム、ハブ、及びルータであるが、これに限られない。出力部１５や制御部１６は、通信装置１０４を介して外部装置と通信すればよい。また、アレルゲン量計測部９を屋内の空調機などにより構成し、通信装置１０４を介して計測結果をアレルゲン量ＤＢ１０に格納してもよい。
【００４９】
記憶装置１０５は、コンピュータ１００のＯＳや、予測プログラム、予測プログラムの実行に必要なデータ、及び予測プログラムの実行により生成されたデータなどを記憶する記憶媒体である。記憶装置１０５には、主記憶装置と外部記憶装置とが含まれる。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭであるが、これに限られない。また、外部記憶装置は、ハードディスク、光ディスク、フラッシュメモリ、及び磁気テープであるが、これに限られない。遺伝子変異ＤＢ１、抗体量ＤＢ２、発症履歴ＤＢ３、予測モデル記憶部５、要注意アレルゲン記憶部８、アレルゲン量ＤＢ１０、屋内マップＤＢ１１、及び第２発症リスク記憶部１４は、記憶装置１０５を用いて構成することができる。
【００５０】
なお、コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、及び記憶装置１０５を、１つ又は複数備えてもよいし、プリンタやスキャナなどの周辺機器を接続されていてもよい。
【００５１】
また、予測装置は、単一のコンピュータ１００により構成されてもよいし、相互に接続された複数のコンピュータ１００からなるシステムとして構成されてもよい。
【００５２】
さらに、予測プログラムは、コンピュータ１００の記憶装置１０５に予め記憶されていてもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶されていてもよいし、インターネット上にアップロードされていてもよい。いずれの場合も、予測プログラムをコンピュータ１００にインストールして実行することにより、予測装置を構成することができる。
【００５３】
次に、本実施形態に係る予測装置の動作について、図１１を参照して説明する。
【００５４】
図１１は、構築部４による予測モデルの構築方法を示すフローチャートである。
【００５５】
ステップＳ１において、構築部４は、予測モデルを構築するアレルギーｉを選択する。
【００５６】
ステップＳ２において、構築部４は、アレルギーｉに関する遺伝子変異データ、抗体量データ、発症履歴データを取得する。具体的には、構築部４は、遺伝子変異ＤＢ１から全ての遺伝子変異データを取得し、抗体量ＤＢ２からアレルゲン１の抗体量データを取得し、発症履歴ＤＢ３からアレルギーｉの発症履歴データを取得する。
【００５７】
なお、遺伝子変異データがアレルギー毎又はアレルゲン毎に格納されている場合、構築部４は、アレルゲンｉ又はアレルギーｉの遺伝子変異データを取得すればよい。
【００５８】
ステップＳ３において、構築部４は、ステップＳ２で取得したデータを、学習用データと検証用データに分割する。データの分割は、検体単位で行われる。例えば、全検体のうち、２／３の検体のデータを学習用データ、１／３の検体のデータを検証用データとする。
【００５９】
ステップＳ４において、構築部４は、学習用データからアレルギーｉの予測モデルを構築する。具体的には、構築部４は、発症履歴データを教師データとして、遺伝子型及び抗体量から、アレルギーｉが発症した日か否か判別するモデルを学習する。構築部４は、重回帰モデルやロジスティック回帰モデル、ＳＶＭ（Support Vector Machine）などの周知の機械学習手法を利用して、予測モデルを構築すればよい。
【００６０】
ステップＳ５において、構築部４は、構築したアレルギーｉの予測モデルの性能を評価する。具体的には、構築部４は、ステップＳ４で構築した予測モデルに、検証用データに含まれる遺伝子型及び抗体量を入力して出力された発症の有無と、検証用データに含まれる発症履歴と、を比較して、正答率、偽陽性率、及び偽陰性率などの性能を計算する。
【００６１】
アレルギーｉの性能が所定の下限値以上（例えば、正答率９０％以上、偽陽性率８０％以上、偽陰性率７０％以上など）である場合（ステップＳ６のＹＥＳ）、構築部４は、ステップＳ４で構築した予測モデルを、アレルギーｉの予測モデルとして、予測モデル記憶部５に記憶させる（ステップＳ７）。
【００６２】
一方、アレルギーｉの性能が所定の下限値未満である場合（ステップＳ６のＮＯ）、構築部４は、ステップＳ４で構築した予測モデルを破棄する。この場合、アレルギーｉの予測モデルは構築されない。その後、処理はステップＳ８に進む。
【００６３】
ステップＳ８において、構築部４は、全てのアレルギーに対して予測モデルの構築処理を終了したか判定する。まだ、予測モデルの構築処理を行っていないアレルギーがある場合（ステップＳ８のＹＥＳ）、構築部４は、次のアレルギーｉを選択する（ステップＳ９）。その後、処理はステップ２に戻る。
【００６４】
一方、全てのアレルギーに対して予測モデルの構築処理が終了した場合（ステップＳ８のＮＯ）、予測モデルの構築処理は終了する。
【００６５】
以下の式は、構築部４が構築する予測モデルの一例である。
【００６６】
【数１】
2016177678.tif 000003
【００６７】
式（１）において、allergy_risk_iは、アレルギーｉの第１発症リスク、IgE_Leveliは、ＩｇＥの抗体量に応じて算出される抗体量レベル、Ｊは、遺伝子変異データに含まれるＳＮＰの数、Asnp_ijは、アレルギーｉの遺伝子変異データに含まれるＳＮＰｊ（１≦ｊ≦Ｊ）の遺伝子型に対応する発症オッズ比の値、である。式（１）の予測モデルを構築する場合、構築部４は、予め用意されたハプロタイプデータを利用すればよい。
【００６８】
図１２は、第１予測部６による第１発症リスクの予測方法及び特定部７による要注意アレルゲンの特定方法を示すフローチャートである。以下では、アレルギー１〜Ｉの第１発症リスクを予測するものとする。
【００６９】
ステップＳ１０において、第１予測部６は、第１発症リスクを予測するアレルギーｉを選択する。
【００７０】
ステップＳ１１において、第１予測部６は、アレルギーｉに関する対象者の遺伝子型及び抗体量を取得する。対象者の遺伝子型及び抗体量は、上述の通り、入力装置１０２を用いて入力されてもよいし、遺伝子変異ＤＢ１及び抗体量ＤＢ２に格納されていてもよい。
【００７１】
ステップＳ１２において、第１予測部６は、式（１）のようなアレルギーｉの予測モデルを、予測モデル記憶部５から取得する。
【００７２】
ステップＳ１３において、第１予測部６は、アレルギーｉの予測モデルに対象者の遺伝子型及び抗体量を入力し、アレルギーｉの第１発症リスクを予測する。第１予測部６は、計算した第１発症リスクを特定部７に入力する。
【００７３】
ステップＳ１４において、特定部７は、アレルギーｉの第１発症リスクと閾値とを比較する。第１発症リスクが閾値以上の場合（ステップＳ１４のＹＥＳ）、特定部７は、アレルゲンｉを対象者の要注意アレルゲンとして、要注意アレルゲン記憶部８に記憶させる（ステップＳ１５）。
【００７４】
一方は、第１発症リスクが閾値未満の場合（ステップＳ１４のＮＯ）、特定部７は、アレルゲンｉを対象者の要注意アレルゲンとして、要注意アレルゲン記憶部８に記憶させず、処理はステップＳ１６に進む。
【００７５】
ステップＳ１６において、第１予測部６は、全てのアレルギーに対して第１発症リスクの予測処理が終了したか判定する。まだ、第１発症リスクを予測していないアレルギーがある場合（ステップＳ１６のＹＥＳ）、第１予測部６は、次のアレルギーｉを選択する（ステップＳ１７）。その後、処理はステップ１１に戻る。
【００７６】
一方、全てのアレルギーに対して第１発症リスクを予測した場合（ステップＳ１６のＮＯ）、第１発症リスクの予測処理は終了する。
【００７７】
以上の処理によって、対象者の各アレルギーに対する第１発症リスクを予測し、対象者の要注意アレルゲンを特定することができる。
【００７８】
図１３は、計測部９によるアレルゲン量の計測方法を示すフローチャートである。以下では、パターンマッチングを利用して、空調機のフィルタの画像からアレルゲン量を計測する場合について説明する。計測部９の機能は、コンピュータ１００上で実現されるものとする。
【００７９】
ステップＳ１８において、計測部９は、アレルゲンｉを選択する。
【００８０】
ステップＳ１９において、計測部９は、アレルゲンｉのテンプレートデータを取得する。テンプレートデータとは、アレルゲンｉの形状の基準となるデータである。テンプレートデータは、例えば、予め予測装置に記憶されていてもよいし、外部装置から取得されてもよい。
【００８１】
ステップＳ２０において、計測部９は、フィルタの画像を取得する。フィルタの画像は、通信装置１０４を介してマイクロカメラから取得することができる。
【００８２】
ステップＳ２１において、計測部９は、画像中の微粒子の輪郭形状を検出する。微粒子の輪郭形状の検出方法として、エッジ検出アルゴリズムなどの周知の検出方法を利用することができる。
【００８３】
ステップＳ２２において、計測部９は、検出した微粒子の形状と、アレルゲンｉのテンプレートとの類似度を、パターンマッチングにより計算する。類似度は、ユークリッド距離やウェーブレット距離を用いて計算することができる。また、計測部９は、Dynamic Time Warpingにより局所的な輪郭のずれを吸収して、類似度を計算してもよい。さらに、計測部９は、複数の微粒子について類似度を計算し、その平均値などをアレルギーｉのテンプレートに対する類似度として出力してもよい。
【００８４】
ステップＳ２３において、計測部９は、全てのアレルゲンに対して類似度の計算が終了したか判定する。類似度を計算していないアレルゲンがある場合（ステップＳ２３のＮＯ）、計測部９は、次のアレルゲンｉを選択する（ステップＳ２４）。その後、処理はステップＳ１９に戻る。
【００８５】
一方、全てのアレルゲンに対して類似度の計算が終了した場合（ステップＳ２３のＹＥＳ）、処理はステップＳ２５に進む。
【００８６】
ステップＳ２５において、計測部９は、画像中の微粒子の量を計測する。
【００８７】
ステップＳ２６において、計測部９は、計測した微粒子の量を、類似度が最も高いアレルゲンｉのアレルゲン量として、アレルゲン量ＤＢ１０に格納する。また、計測部９は、アレルゲン量と共に、空調機のＩＤや座標などの計測位置をアレルゲン量ＤＢ１０に格納する。
【００８８】
計測位置が複数ある場合、計測部９は、各計測位置について上記の処理を行えばよい。計測部９が以上の処理を所定時間毎に繰り返すことにより、屋内における各日時のアレルゲン量データが格納される。
【００８９】
図１４は、計算部１２によるエリア毎のアレルゲン量の計算方法及び第２予測部１３による第２発症リスクの予測方法を示すフローチャートである。
【００９０】
ステップＳ２７において、計算部１２は、要注意アレルゲン記憶部８から対象者の要注意アレルゲンを取得する。
【００９１】
ステップＳ２８において、計算部１２は、要注意アレルゲンｉを選択する。
【００９２】
ステップＳ２９において、第２予測部１３は、第１予測部６から対象者の要注意アレルゲンｉの第１発症リスクを取得する。
【００９３】
ステップＳ３０において、計算部１２は、アレルゲン量ＤＢ１０から対象者の屋内のアレルゲン量データを取得し、屋内マップＤＢから対象者の屋内マップデータを取得する。
【００９４】
ステップＳ３１において、計算部１２は、屋内に設定されたエリアｋを選択する。
【００９５】
ステップＳ３２において、計算部１２は、エリアｋにおける要注意アレルゲンｉのアレルゲン量を計算する。具体的には、計測部１２は、アレルゲン量データに含まれる要注意アレルゲンｉのアレルゲン量を、計測位置と屋内マップデータとに基づいて、各エリアに対応付け、エリアｋに対応づけられたアレルゲン量の合計を計算する。計算部１２は、エリアｋのアレルゲン量を第２予測部１３に入力する。
【００９６】
ステップＳ３３において、第２予測部１３は、エリアｋにおける要注意アレルゲンｉのアレルゲン量と、アレルゲンｉの第１発症リスクと、に基づいて、エリアｋにおける要注意アレルゲンｉの第２発症リスクを予測する。第２発症リスクは、例えば、以下の式で計算される。
【００９７】
【数２】
2016177678.tif 000004
【００９８】
上記の式（２）において、position_riskikは、エリアｋにおける要注意アレルゲンｉの第２発症リスク、allergy_riskiは、要注意アレルゲンｉの第１発症リスク、parlevel ikは、エリアｋにおける要注意アレルゲンｉのアレルゲン量に応じたレベルである。
【００９９】
ステップＳ３４において、第２予測部１３は、ステップＳ３３で計算した第２発症リスクを第２発症リスク記憶部１４に記憶させる。
【０１００】
ステップＳ３５において、第２予測部１３は、屋内に含まれるエリアに対して第２発症リスクを予測処理が終了したか判定する。予測処理を行っていないエリアがある場合（ステップＳ３５のＮＯ）、計算部１２は次のエリアｋを選択する（ステップＳ３６）。その後、処理はステップＳ３２に戻る。一方、全てのエリアに対して予測処理が終了した場合（ステップＳ３５のＹＥＳ）、処理はステップＳ３６に進む。
【０１０１】
ステップＳ３７において、第２予測部１３は、対象者の全ての要注意アレルゲンに対して第２発症リスクの予測処理が終了したか判定する。予測処理を行っていない要注意アレルゲンがある場合（ステップＳ３７のＮＯ）、計算部１２は次の要注意アレルゲンｉを選択する（ステップＳ３８）。一方、全ての要注意アレルゲンに対して予測処理が終了した場合（ステップＳ３７のＹＥＳ）、第２発症リスクの予測処理は終了する。
【０１０２】
以上の処理により、対象者の各エリアにおける各要注意アレルゲンに対する第２発症リスクを予測することができる。
【０１０３】
以上説明した通り、本実施形態に係る予測装置は、アレルゲン量に応じたエリア毎のアレルギーの発症リスクを予測することができる。アレルゲン量という環境要因を考慮することにより、発症リスクを精度よく予測することができる。
【０１０４】
対象者は、予測された発症リスクやアドバイスを参考にして、アレルゲンの低減や除去を行うことで、アレルギーの発症リスクを低下させたり、アレルギーの重症化を抑制したりすることができる。
【０１０５】
なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【０１０６】
１：遺伝子変異ＤＢ、２：抗体量ＤＢ、３：発症履歴ＤＢ、４：予測モデル構築部、５：予測モデル記憶部、６：第１発症リスク予測部、７：要注意アレルゲン特定部、８：要注意アレルゲン記憶部、９：アレルゲン量計測部、１０：アレルゲン量ＤＢ、１１：屋内マップＤＢ、１２：アレルゲン量計算部、１３：第２発症リスク予測部、１４：第２発症リスク記憶部、１５：出力部、１６：制御部
【図１】
2016177678.tif 000005
【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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