(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を、被検者その他動物由来の血液（血漿・血清を含む）または被検者その他動物の手足の指先に照射し、その反射光、透過光または透過反射光を検出して吸光度スペクトルデータを得た後、その中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いてコンピュータが解析することによって、定量的または定性的に慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・判定をコンピュータが行う方法。
【請求項２】
ＰＬＳ法である回帰分析により作成した定量モデルを用いて、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・判定をコンピュータが行うことを特徴とする請求項１記載の検査・判定方法。
【請求項３】
ＳＩＭＣＡ法であるクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・判定をコンピュータが行うことを特徴とする請求項１記載の検査・判定方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法に使用される解析モデルを作成する手段、当該解析モデルを更新する手段、および／または、当該解析モデルを用いて請求項１記載の方法において得られた測定完全波長あるいは特定波長の吸光度を解析することによって、定量的または定性的に慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・診断を行うデータ解析手段として、コンピュータを機能させるための慢性疲労症候群（ＣＦＳ）の検査・診断用プログラム。
【請求項５】
波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を、被検者その他動物由来の血液（血漿・血清を含む）または被検者その他動物の手足の指先に照射する投光手段と、
投光前又は投光後に分光する分光手段、および、前記試料に照射された光の反射光、透過光または透過反射光を検出する検出手段と、
検出により得られた吸光度スペクトルデータの中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによって定量的または定性的に慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・診断を行うデータ解析手段と、を備えたことを特徴とする検査・診断装置。
【請求項６】
データ解析手段が、ＰＬＳ法である回帰分析により作成した定量モデルを用いて、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・診断を行うことを特徴とする請求項５記載の検査・診断装置。
【請求項７】
データ解析手段が、ＳＩＭＣＡ法であるクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・診断を行うことを特徴とする請求項５記載の検査・診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、近赤外分光法により慢性疲労症候群(ＣＦＳ)に関する検査・診断を行う方法、及び同方法に使用する装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、慢性疲労症候群(ＣＦＳ)の診断は臨床症状を指標に行われている。具体的には、 （１）生活が著しく損なわれるような強い疲労を主症状とし、少なくとも６ヶ月以上の期間持続ないし再発を繰り返す（５０％以上の期間認められること）、（２）病歴、身体所見、検査所見で既知の器質的疾患やうつ病と異なること、が大基準（大クライテリア）として厚生省ＣＦＳ診断基準に定められている（後記の非特許文献１参照）。【０００３】
また、以下の症状クライテリア、および身体所見クライテリアが小基準（小クライテリア）として厚生省ＣＦＳ診断基準に定められている。
Ａ）症状クライテリア（以下の症状が６月以上にわたり持続または繰り返し生ずること）1. 徴熱（腋窩温37．2〜38．3℃）ないし悪寒  2. 咽頭痛  3. 頸部あるいは腋窩リンパ節の腫張  4. 原因不明の筋力低下  5. 筋肉痛ないし不快感  6. 軽い労作後に24時間以上続く全身倦怠感  7. 頭痛  8. 腫脹や発赤を伴わない移動性関節痛  9. 精神神経症状（いずれか１つ以上）羞明，一過性暗点，物忘れ，易刺激性，錯乱，思考力低下，集中力低下，抑うつ  10. 睡眠障害（過眠，不眠）11. 発症時，主たる症状が数時間から数日の間に発現、
Ｂ）身体所見クライテリア（少なくとも１月以上の間隔をおいて２回以上医師が確認）1. 微熱  2. 非浸出性咽頭炎  3. リンパ節の腫大（頸部，腋窩リンパ節）【０００４】
そして、上記の大クライテリア２項目、小クライテリア(症状クライテリア１１項目，身体所見クライテリア３項目)より構成され、大クライテリア２項目に加えて小クライテリアの症状クライテリア８項目以上か、症状クライテリア６項目＋身体所見クライテリア２項目以上満たすと「ＣＦＳ」と診断されている。大クライテリア２項目を備えるが、小クライテリアで診断基準を満たさない例は「ＣＦＳ疑診例」とされている。上記基準で診断されたＣＦＳ（疑診例は除く〉のうち、感染症が確診された後、それに続発して症状が発現した例は「感染後ＣＦＳ」と呼ばれている。【０００５】
しかし、上記方法は、医師による臨床症状所見にたよるため、客観的で技術および経験を必要としない診断法が必要とされている。【０００６】
ところで最近では、種々の分野で近赤外線を用いた成分分析が行われている。例えば、可視光及び／又は近赤外線を試料に照射して、特定成分に吸収される波長帯を検出することで、前記特定成分を定量分析することが行われている。【０００７】
これは、例えば石英セル中に試料を注入し、これに近赤外分光器（例えば、ニレコ社製近赤外分光器NIRSystem6500）を用いて、４００ｎｍ〜２５００ｎｍの波長範囲の可視光及び／又は近赤外線を照射して、その透過光、反射光、又は透過反射光を分析することで行う。【０００８】
一般に、近赤外線は、物質の吸光係数が非常に小さく散乱を受け難く、エネルギーの低い電磁波であるので、試料にダメージを与えることなく化学的・物理的情報を得ることができる。【０００９】
そのために、試料からの透過光等を検出して、試料の吸光度データを求めて、得られた吸光度データを多変量解析することで、直ちに試料の情報を得ることができ、例えば生体分子の構造や機能の変化の過程を直接的にまたリアルタイムに捉えることができる。【００１０】
このような近赤外線分光法に関する従来技術として、下記の特許文献１・２記載のものが挙げられる。特許文献１には、可視−近赤外線を用いて被検体から情報を得る方法、具体的には、未知の被検体が属する群を判別する方法、未知の被検体を同定する方法、及び被検体における経時変化をリアルタイムでモニターする方法が開示されている。近赤外線分光法によるＣＦＳ診断法については当該文献に開示されていない。【００１１】
特許文献２には、可視光及び／又は近赤外線領域における水分子の吸収バンドを用いて、得られた吸光度データを多変量解析することで、牛乳または乳房中の体細胞を測定して牛の乳房炎の診断を行う方法が開示されている。その他の従来技術として、非特許文献２には、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）の臨床症状および現在考えられている発病機構について開示されている。【００１２】
【非特許文献１】厚生省ＣＦＳ診断基準試案（平成7年3月）
【非特許文献２】Adler RH. Chronic fatigue syndrome (cfs)., Swiss Med Wkly. (2004) 134:268-76.
【特許文献１】特開２００２−５８２７号公報（第１−９頁、第１図）
【特許文献２】国際公開ＷＯ０１／７５４２０号公報（第１−５頁、第１図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
前述のように、ＣＦＳ診断において、簡易、迅速かつ高精度な検査・診断法が求められている。特に、大量の検体を一斉に検査する必要がある場合などには、このような簡易迅速な検査法開発の要請が高い。【００１４】
そこで、本発明は、近赤外線分光法を使用して、簡易、迅速かつ高精度にＣＦＳに関する検査・診断を行うための新規な方法および装置を提供することをその課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明者は、上記の課題に鑑み鋭意研究を進めた結果、近赤外線分光法によってＣＦＳの検査・診断が可能であること、特に、可視光−近赤外線（ＶＩＳ−ＮＩＲ）スペクトルの測定方法、および、得られたスペクトルデータの解析方法を工夫して解析モデルを作成することにより、当該解析モデルを用いた良好な検査・診断が可能であること、等を見出し、本発明を完成させるに至った。【００１６】
即ち、本発明は、医療上及び産業上有用な発明として、以下の発明を包含するものである。
Ａ）  波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射し、その反射光、透過光または透過反射光を検出して吸光度スペクトルデータを得た後、その中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによって定量的または定性的に慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・判定（診断）を行う方法。
Ｂ）  ＰＬＳ法などの回帰分析により作成した定量モデルを用いて、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・判定を行うことを特徴とする上記Ａ）記載の検査・判定方法。
Ｃ）  ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・判定を行うことを特徴とする上記Ａ）記載の検査・判定方法。
Ｄ）  ６００−７００ｎｍ、７００−９００ｎｍ、９５０−９６０ｎｍ、１０２０ｎｍ、および１０８０ｎｍ内の各波長の±５ｎｍの範囲の複数の波長域から選ばれる、２以上の波長の吸光度スペクトルデータを用いた解析によって、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・判定を行うことを特徴とする上記Ａ）〜Ｃ）のいずれかに記載の検査・判定方法。
Ｅ）  ６５０ｎｍ、６７０ｎｍ、７００−７１５ｎｍ、７４０ｎｍ、８５０ｎｍ、９５０−９６０ｎｍ、１０２０ｎｍ、および１０８０ｎｍ内の各波長の±５ｎｍの範囲の複数の波長域から選ばれる、２以上の波長の吸光度スペクトルデータを用いた解析によって、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・判定を行うことを特徴とする上記Ａ）〜Ｃ）のいずれかに記載の検査・判定方法。
Ｆ）  前記検体試料が、血液（血漿・血清を含む）、尿、その他の体液、組織、組織抽出液、または、耳、手足の指先など生体の一部であることを特徴とする上記Ａ）〜Ｅ）のいずれかに記載の検査・判定方法。
Ｇ）  上記Ａ）記載の方法に使用される解析モデル。
Ｈ）  ６００−７００ｎｍ、７００−９００ｎｍ、９５０−９６０ｎｍ、１０２０ｎｍ、および１０８０ｎｍ内の各波長の±５ｎｍの範囲の複数の波長域から選ばれる、２以上の波長の吸光度スペクトルデータを用いて解析することを特徴とする上記Ｇ）記載の解析モデル。
Ｉ）  ６５０ｎｍ、６７０ｎｍ、７００−７１５ｎｍ、７４０ｎｍ、８５０ｎｍ、９５０−９６０ｎｍ、１０２０ｎｍ、および１０８０ｎｍ内の各波長の±５ｎｍの範囲の複数の波長域から選ばれる、２以上の波長の吸光度スペクトルデータを用いて解析することを特徴とする上記Ｇ）記載の解析モデル。
Ｊ）  上記Ａ）記載の方法に使用される解析モデルの作成、更新、または作成した解析モデルを用いた検査・診断をコンピュータに実行させる、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）の検査・診断用プログラム。
Ｋ）  波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射する投光手段と、
投光前又は投光後に分光する分光手段、および、前記試料に照射された光の反射光、透過光または透過反射光を検出する検出手段と、
検出により得られた吸光度スペクトルデータの中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによって定量的または定性的に慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・診断を行うデータ解析手段と、を備えたことを特徴とする検査・診断装置。
Ｌ）  ＰＬＳ法などの回帰分析により作成した定量モデルを用いて、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・診断を行うことを特徴とする上記Ｋ）記載の検査・診断装置。
Ｍ）  ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・診断を行うことを特徴とする上記Ｋ）記載の検査・診断装置。
Ｎ）  ６００−７００ｎｍ、７００−９００ｎｍ、９５０−９６０ｎｍ、１０２０ｎｍ、および１０８０ｎｍ内の各波長の±５ｎｍの範囲の複数の波長域から選ばれる、２以上の波長の吸光度スペクトルデータを用いた解析によって、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・診断を行うことを特徴とする上記Ｋ）〜Ｍ）のいずれかに記載の検査・診断装置。
Ｏ）  ６５０ｎｍ、６７０ｎｍ、７００−７１５ｎｍ、７４０ｎｍ、８５０ｎｍ、９５０−９６０ｎｍ、１０２０ｎｍ、および１０８０ｎｍ内の各波長の±５ｎｍの範囲の複数の波長域から選ばれる、２以上の波長の吸光度スペクトルデータを用いた解析によって、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）に関する検査・診断を行うことを特徴とする上記Ｋ）〜Ｍ）のいずれかに記載の検査・診断装置。
Ｐ）  前記検体試料が、血液（血漿・血清を含む）、尿、その他の体液、組織、組織抽出液、または、耳、手足の指先など生体の一部であることを特徴とする上記Ｋ）〜Ｏ）のいずれかに記載の検査・診断装置。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、客観的、簡易迅速かつ高精度にＣＦＳに関する検査・診断が可能である。簡易迅速であるため、大量の検体を一斉に検査する必要がある場合などに特に有用である。
本発明によれば、たとえば血漿・血清など血液由来の試料を使用して、ＣＦＳの診断が可能である。そのほか、試料には、尿その他の体液、耳や手足の指先など生体の一部を検体として、生体を傷つけることなく非侵襲的に検査することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明における解析モデルの作成方法、および作成した解析モデルによるＣＦＳの検査・診断について説明する図である。
【図２】本発明の実施例１に係るＣＦＳ検査において、５倍希釈した各検体試料のＳＩＭＣＡ解析により得られたCoomans Plotを示すグラフである。
【図３】本発明の実施例１に係るＣＦＳ検査において、ＳＩＭＣＡ解析を行った結果得られた、各波長（横軸）における識別力（縦軸）を示すグラフである。
【図４】本発明の実施例２に係るＣＦＳ検査において、ＰＣＡにより得られた解析モデル（ＰＣＡモデル）を用いた検査・診断結果であり、グラフＡは、第１主成分（ＰＣ１）軸および第２主成分（ＰＣ２）軸に対して各試験サンプルのＰＣＡスコアをプロットしたもの、グラフＢは、ＰＣ１軸およびＰＣ２軸に対して各未知サンプルのＰＣＡスコアをプロットしたものであり、いずれも○印は健常者の検体、●印はＣＦＳ患者の検体である。またグラフＣは、上記ＰＣＡモデルにおけるＰＣ１（実線）およびＰＣ２（破線）のローディングを示す。
【図５】本発明の実施例２に係るＣＦＳ検査において、ＳＩＭＣＡ法により得られた解析モデル（ＳＩＭＣＡモデル）を用いた検査・診断結果であり、グラフＡは、各試験サンプルについて健常者群（○印）とＣＦＳ患者群（●印）とを良好にクラス分けできたことを示すCoomans Plot、グラフＢは、各未知サンプルについて健常者群（○印）とＣＦＳ患者群（●印）とを良好に判別し予測することができたことを示すCoomans Plot、またグラフＣは、上記ＳＩＭＣＡモデルの各波長における識別力を示す。
【図６】本発明の実施例３に係るＣＦＳ検査において、ＳＩＭＣＡ解析（Factor10）を行った結果得られた、各波長（横軸）における識別力（縦軸）を示すグラフである。
【図７】本発明の実施例３に係るＣＦＳ検査において、ＳＩＭＣＡ解析（Factor20）を行った結果得られた、各波長（横軸）における識別力（縦軸）を示すグラフである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下では、本発明の実施の一形態として、ＣＦＳに関する検査・診断を行う装置（以下、「本装置」という。）について、図面を参照しながら説明する。【００２０】
〔１〕本装置によるＶＩＳ−ＮＩＲスペクトル測定とデータの解析方法
［1. 1］ＶＩＳ−ＮＩＲスペクトル測定の概略
本装置による検査・診断は、本発明の方法を採用し、即ち、（ａ）波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射し、（ｂ）その反射光、透過光または透過反射光を検出して吸光度スペクトルデータを得た後、（ｃ）その中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによってＣＦＳに関する検査・判定を行う。【００２１】
本装置の第１の特徴点は、客観的、簡易迅速かつ高精度にＣＦＳ診断を行う点にある。検体試料に照射する波長の範囲は、４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部の範囲（例えば６００〜１１００ｎｍ）である。この波長の範囲は、解析モデルを作成した後、この解析モデルによる検査・判定に必要な波長光を含む、１又は複数の波長域として設定することができる。【００２２】
光源としては、ハロゲンランプ・ＬＥＤ等を使用できるが、特に限定されるものではない。光源から発せられた光は、直接またはファイバープローブ等の投光手段を介して検体試料に照射される。後述のように、試料に照射する前に分光器によって分光する前分光方式を採用してもよいし、照射後に分光する後分光方式を採用してもよい。前分光方式の場合は、光源からの光をプリズムで一度に同時に分光する方法と、回折格子のスリット間隔を変化させることにより連続的に波長を変化させる方法とがある。後者の方法の場合には、光源からの光を所定の波長幅で分解することによって、連続的に波長を変化させた連続波長光が試料に照射される。後述の実施例では、６００〜１１００ｎｍの範囲の波長光を波長分解能２ｎｍで分解し、波長を２ｎｍずつ連続的に変化させた光を試料に照射している。【００２３】
試料に照射された光の反射光、透過光または透過反射光が検出器により検出され、生の吸光度スペクトルデータが得られる。生の吸光度スペクトルデータをそのまま使用して解析モデルによる検査・判定を行ってもよいが、得られたスペクトル中のピークを分光学的手法あるいは多変量解析手法により要素ピークに分解するなどのデータ変換処理を行い、変換後の吸光度スペクトルデータを使用して解析モデルによる検査・判定を行うことが好ましい。分光学的手法としては、例えば、２次微分処理やフーリエ変換があり、多変量解析手法としてはウェブレット変換、ニューラルネットワーク法等が例示されるが、特に限定されるものではない。【００２４】
［1. 2］データの解析方法（解析モデルの作成）
本装置は、上述のようにして得られた吸光度スペクトルデータの中の特定波長（または測定全波長）の吸光度を解析モデルで解析することによって、ＣＦＳの検査・診断を行う。つまり、最終的な検査・診断を行うには、解析モデルが予め作成されていることを要する。もっとも、この解析モデルはスペクトル測定時にあわせて作成することとしてもよい。【００２５】
すなわち、解析モデルは測定前に予め作成しておくことが望ましいが、測定時に取得するスペクトルデータを解析モデル作成用と検査・診断用とに２分割し、解析モデル作成用データをもとに得られた解析モデルを使用して検査・診断を行ってもよい。例えば、大量の検体を一斉に検査する場合、検体試料の一部を解析モデル作成用とする。この場合は、測定時に解析モデルを作成することになる。この手法では教師データが無くても解析モデルを作成できる。定量および定性モデルの両方に対応可能である。【００２６】
解析モデルは多変量解析によって作成可能である。例えば、ＣＦＳに関する検査として疲労度（症状の程度や進行度）を予測する場合、スペクトル測定により取得した全波長の吸収スペクトルを格納するデータ行列を特異値分解によりスコアとローディングとに分解し、試料中の疲労度の変動を要約する主成分を抽出する（主成分分析）。これにより、共線性（＝説明変量間の相関が高いこと）の少ない独立な成分を重回帰分析に使用できるようになる。そして説明変量をスコア、目的変量を疲労度とする重回帰分析を適用する。これにより、測定全波長あるいは特定波長の吸収スペクトルから疲労度を推定する解析モデルを作成できる。これら一連の作業（多変量解析）は主成分回帰法（ＰＣＲ: Principal Component Regression）あるいはＰＬＳ（Partial Least Squares）回帰法として確立されている（参考文献：尾崎幸洋、宇田明史、赤井俊男「化学者のための多変量解析−ケモメトリックス入門」、講談社、2002年）。回帰分析法としてはこのほかにＣＬＳ（Classical Least Squares）法、クロスバリデーション法などが挙げられる。【００２７】
上記方法は定量的解析モデル作成の場合であったが、定性的解析モデルの作成には、クラス判別用の主成分分析法（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）、ＳＩＭＣＡ法（soft independent modeling of class analogy）、ＫＮＮ法（k nearest neighbors）等の多変量解析を適用することができる。ＳＩＭＣＡ法は、複数のグループ（クラス）についてそれぞれ主成分分析を行い、各クラスの主成分モデルを作成する。そして、未知試料が各クラスの主成分モデルに対して比べられ、その未知試料が一番適合する主成分モデルのクラスに割り当てられる。また、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析は、パターン認識により吸収スペクトルや回帰ベクトルを各クラスに分類する方法ということができる。【００２８】
上記ＳＩＭＣＡ法やＰＬＳ法などの多変量解析を使用した解析モデルの作成は、自作ソフトや市販の多変量解析ソフトを用いて行うことができる。また、ＣＦＳの検査・診断用プログラムとして使用目的に特化したソフトの作成により、迅速な解析が可能になる。【００２９】
このような多変量解析ソフトを用いて組み立てられた解析モデルをファイルとして保存しておき、未知試料の検査・診断時にこのファイルを呼び出し、未知試料に対して解析モデルを用いた定量的または定性的な検査・診断を行う。これにより、簡易迅速なＣＦＳの検査・診断が可能になる。なお解析モデルは、定量モデル、定性モデルなど複数の解析モデルをファイルとして保存しておき、各モデルは適宜更新されることが好ましい。【００３０】
このように、本発明の検査・診断用プログラム（解析ソフト）は、解析モデルの作成、更新、あるいは、作成した解析モデルを用いてサンプルのスペクトルデータからＣＦＳに関する検査・診断をコンピュータに実行させるものである。本発明のプログラムは、これを記録した、コンピュータで読み取り可能な記録媒体として提供することができる。このような記録媒体としては、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ等の光学記憶媒体、ＲＡＭやＲＯＭ等の電気記憶媒体、およびＭＯ等の磁気／光学記憶媒体を例示することができるが、これらに限定されるものではない。【００３１】
解析モデルが作成されれば、当該解析モデルによる検査・診断に必要な波長光が決定される。本装置は、こうして決定された１又は複数の波長域を試料に照射する構成とすることで装置構成をより単純化することができる。
尚、後述の実施例に示すように解析の結果、ＣＦＳに関する検査・判定において、６００−７００ｎｍ（特に６５０ｎｍおよび６７０ｎｍ）、７００−９００ｎｍ（特に７００−７１５ｎｍ、７４０ｎｍおよび８５０ｎｍ）、９５０−９６０ｎｍ、１０２０ｎｍ、および１０８０ｎｍが検査に有効な波長と判断されたので、これら各波長の±５ｎｍの範囲の複数の波長域から選ばれる、２以上（好ましくは２〜１５個もしくは５〜１０個程度）の波長の吸光度スペクトルデータを用いた解析によってＣＦＳに関する検査を行うことは好ましく、また、これらの波長の吸光度スペクトルデータを用いて解析モデルを作成することは好ましい。【００３２】
以上説明した解析モデル作成ステップ、および解析モデルによるＣＦＳ検査・診断ステップをまとめたものが図１に示される。解析モデル作成ステップでは、たとえば健常者血漿とＣＦＳ患者血漿をサンプルに使用して近赤外分光測定、続いて得られたスペクトルデータの前処理を行う。そして、既存のＣＦＳ検査・診断結果を参照しながら多変量解析を行い、解析モデルを作成する。こうして作成した解析モデルを用いて未知サンプルのＣＦＳ検査・診断を行い、あるいは解析モデルの作成に使用したデータ（波長情報）を含めてＣＦＳの検査・診断を行うことで、解析モデルを評価することができる。以前作成した解析モデルよりも評価の高い解析モデルが得られれば、更新するなどして適宜モデルを再構築すればよい。【００３３】
〔２〕本装置の具体的構成
本装置の検査・診断システムの構成としては、(i) プローブ（投光部）、(ii) 分光・検出部、(iii) データ解析部および(iv) 結果表示部の４つの要素を備えて構成することができる。以下では、各要素について説明する。【００３４】
［2. 1］プローブ（投光手段）
プローブは、ハロゲンランプ・ＬＥＤ等の光源からの光（波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの全範囲またはその一部範囲）を測定対象である試料に導く機能を有する。例えばファイバープローブとし、柔軟な光ファイバーを介して測定対象（試料）に投光する構成が挙げられる。一般に近赤外線分光器のプローブは安価に作製することができ、低コストである。【００３５】
なお、光源から発せられた光を直接測定対象である試料に投光する構成としてもよいが、その場合プローブは不要であり、光源が投光手段として機能する。【００３６】
前述のように、解析モデルが作成されれば、当該解析モデルによる検査・診断に必要な波長光が決定される。本装置は、こうして決定された１又は複数の波長域を試料に照射する構成とすることで装置構成をより単純化することができる。【００３７】
［2. 2］分光・検出部（分光手段および検出手段）
本装置は、測定システムとして近赤外線分光器の構成を有する。近赤外線分光器は一般に、光を測定対象物に照射し、この対象物からの反射光や透過光あるいは透過反射光を検出部で検出する。さらに、検出された光について波長別に入射光に対する吸光度が測定される。【００３８】
分光方式には前分光と後分光とがある。前分光は、測定対象物に投光する前に分光する。後分光は、測定対象物からの光を検出し分光する。本装置の分光・検出部は、前分光、後分光いずれの分光方式を採用するものであってもよい。【００３９】
検出方法には３種類あり、反射光検出、透過光検出および透過反射光検出がある。反射光検出および透過光検出は、それぞれ、測定対象物からの反射光と透過光とを検出器によって検出する。透過反射光検出は、入射光が測定対象物内に入射した屈折光が物体内で反射し、再び物体外に放射された光を検出する。本装置の分光・検出部は、反射光検出、透過光検出および透過反射光検出のいずれの検出方式を採用するものであってもよい。【００４０】
分光・検出部内の検出器は、例えば半導体素子であるＣＣＤ（Charge Coupled Device）などによって構成することができるが、勿論これに限定されるものではなく、他の受光素子を使用してもよい。分光器についても公知の手段によって構成することができる。【００４１】
［2. 3］データ解析部（データ解析手段）
分光・検出部から波長別の吸光度、即ち吸光度スペクトルデータが得られる。データ解析部は、この吸光度スペクトルデータをもとに、前述のように予め作成した解析モデルを使用して、ＣＦＳ診断を行う。【００４２】
解析モデルは、定量モデル、定性モデルなど複数の解析モデルを用意しておき、定量的評価を行うか、あるいは定性的評価を行うかに応じて、異なるものを使用してもよい。【００４３】
データ解析部は、スペクトルデータ、多変量解析用プログラム、解析モデルなどの各種データを記憶する記憶部と、これらのデータおよびプログラムに基づき演算処理を行う演算処理部とによって構成することができ、例えばＩＣチップなどによって実現可能である。したがって、本装置を携帯型とするため小型化することも容易である。上記の解析モデルも、ＩＣチップなどの記憶部に書き込まれる。【００４４】
［2. 4］結果表示部（表示手段）
結果表示部は、データ解析部における解析結果を表示する。具体的には、解析モデルによる解析の結果得られた疲労度などを表示する。あるいは、定性モデルの場合は、そのクラス判別結果に基づき、「ＣＦＳ」「ＣＦＳの可能性高い」「ＣＦＳの可能性低い」「疲労の程度高い」「疲労の程度低い」「健常者」などといった表示を行う。なお、本装置を携帯型とする場合は、結果表示部を液晶等のフラットディスプレイとすることが好ましい。【００４５】
本装置は、以上のように、ＣＦＳに関する検査・診断に用いることができる。ここで、ＣＦＳに関する検査・診断とは、単にＣＦＳかどうかの検査・診断に限らず、疲労度（病的疲労の程度）やＣＦＳの病状進行度の定量的評価、発症リスクの評価判定など、ＣＦＳに関する種々の検査・診断を含む意味である。
【実施例】
【００４６】
以下、近赤外線分光法によってＣＦＳの検査・診断が可能であることを示す本発明の実施例について説明するが、本発明は下記実施例によって何ら限定されるものではない。【００４７】
［実施例１］
［1. 1］吸収スペクトルの測定
本実施例では、以下の測定方法により、各試料の吸収スペクトルを測定した。
健常人の血漿（Normal donor plasma）１１９検体およびＣＦＳ患者の血漿９２検体の合計２１１検体について、それぞれＰＢＳ緩衝液で５倍希釈したものを検体試料として使用した。【００４８】
各試料１ｍＬをポリスチレン製キュベットに入れ、近赤外線分光装置（製品名「ＦＱＡ−ＮＩＲＧＵＮ（Japan Fantec Research Institute, Shizuoka, Japan）」）を使用して測定を行った。具体的には、６００〜１１００ｎｍの波長光を連続して３回試料に照射し、各反射光を検出することによって吸収スペクトルを測定した。波長分解能は２ｎｍである。試料を透過する光路長は１０ｍｍに設定した。【００４９】
［1. 2］吸収スペクトルの解析
本実施例では、得られた吸収スペクトルについてＳＩＭＣＡ法による多変量解析を行い、解析モデルの作成を行った。なお、既知のＣＦＳ診断は、厚生省ＣＦＳ診断基準に従って行った。また、ＳＩＭＣＡ法によるクラス分けにおいて、クラス１をＣＦＳ、クラス２を健常者と定義した。【００５０】
本実施例において、解析モデルの作成には市販の多変量解析用ソフト（商品名「Pirouette ver.3.01 （Informetrics社）」）を使用し、下記表１に示されるアルゴリズムによりＳＩＭＣＡ解析を行った。ＳＩＭＣＡ解析によるモデル作成には健常人の血漿（Normal donor plasma）１０９検体およびＣＦＳ患者の血漿８２検体の合計１９１検体を用いた。そして、ＳＩＭＣＡモデル作成後、モデルに含まれていない、健常人の血漿１０検体およびＣＦＳ患者の血漿１０検体が正しく診断されるかどうかで、ＣＦＳ診断への有用性を検討した。【００５１】
【表１】
0004961579.tif 000002
【００５２】
上記アルゴリズムについて簡単に説明すると、「＃ of Included Samples」は、解析に使用したサンプル数（スペクトル数）であり、サンプル数５７３は、３回連続照射にて各々得られた３つの吸光度データを使用したことを意味する。【００５３】
「Preprocessing」は前処理を示し、「Mean-center」はデータセットの中心にプロットの原点を移動したことを示す。「Scope」はGlobalとLocalがあるが、Localを選択した。「Maximum factors」は、最大に解析するFactor（主成分）数を示し、３０まで選択した。「Optimal Factors」は解析の結果モデルを作成するのに最適だったFactor数を示し、「３０、３０」はClass1がFactor３０までが最適、Class2がFactor３０までが最適であることを示す。「Probability threshold」はあるクラスに属するか判断する際の閾値を示す。「Calibration transfer」は装置間の違いを緩和させる数学的な調整を行うか否かを示す。「Transform」は変換を示し、「Smooth」は平滑化をしたことを示す。平滑化の変換はSavitzky-Golayの多項式フィルターの原理に基づき、中心データの点と片側のn個のポイントを含むウインドウ内の説明変数への回旋を行っており、n＝25を選択したことを示している。ＳＮＶはばらつきを補正する方法である。まず、各サンプルの変数の標準偏差と平均が計算される。次に各変数の値から平均値が引かれ、さらに標準偏差で割って補正される。【００５４】
図２は、本実施例のＳＩＭＣＡ解析の結果得られたCoomans Plotを示す。また、下記の表２にはクラス距離（Interclass Distances）の結果を、表３には分類ミス（Misclassification）の結果をそれぞれ示す。
【表２】
0004961579.tif 000003
【００５５】
表２において、ＣＳ１、ＣＳ２は、それぞれ、クラス１、クラス２を意味する（以下同じ）。また、ＣＳ１＠３０は、クラス１でFactor（主成分）を３０個使用していることを意味し、以下同様に、＠の後の数値は使用したFactor数を示す。
【表３】
0004961579.tif 000004
【００５６】
表３において、「Actual1」は実際のクラスが「１」であることを意味し、他も同様である。また、「Pred1」は本実施例のＳＩＭＣＡ解析により得られた解析モデルを用いて予測されたクラスが「１」であることを意味し、他も同様である。「No match」はＣＦＳと健常者のどちらにも判定されなかった場合を数値化したものである。これらの結果に示すように、ＳＩＭＣＡ解析により得られた解析モデルによって、ＣＦＳかどうかを良好に判別できることがわかった。【００５７】
次に、本ＳＩＭＣＡ解析により得られた解析モデルを用いて、モデルに含めなかった未知試料を診断できるかどうかを検討した。その結果を下記の表４に示す。
【表４】
0004961579.tif 000005
【００５８】
表４において、「Actual1」は実際のクラスが「１」であることを意味し、他も同様である。また、「Pred1」は本ＳＩＭＣＡ解析により得られた解析モデルを用いて予測されたクラスが「１」であることを意味し、他も同様である。「No match」はＣＦＳと健常者のどちらにも判定されなかった場合を数値化したものである。All Samplesはモデル作成時に使用したサンプルに加えて、未知サンプルを予測した結果である。Excluded samplesは未知サンプルを予測した結果である。表４に示すように、良好に未知検体のＣＦＳ診断ができることが示された。【００５９】
図３は、上記ＳＩＭＣＡ解析の結果得られた、各波長（横軸）におけるDiscriminating Power（縦軸）を示す。Discriminating Power（識別力）の値が高い波長ほど、当該波長が２つのクラス間で異なっていることを示す。すなわち、Discriminating Powerの高いシャープなピークの波長が、健常者とＣＦＳ患者間の血漿の判別に有効な波長の１つと考えられる。したがって、このようなＳＩＭＣＡ解析により得られた波長に着目して判別を行うことによって、ＣＦＳかどうかを簡易迅速かつ精度良く診断することが可能である。【００６０】
こうして組み立てられた解析モデルをファイルとして保存しておき、未知試料の検査・診断時にこのファイルを呼び出し、未知試料がどのクラスに分類されるかを解析モデルで予測する。これにより、簡易迅速なＣＦＳの検査・診断が可能になる。【００６１】
［実施例２］
本実施例では、ＣＦＳ患者の血清７７検体および健常者の血清７１検体の合計１４８検体について、それぞれＰＢＳ緩衝液で１０倍希釈したものを試験サンプルとして使用し、ＰＣＡ（主成分分析）およびＳＩＭＣＡ法により、それぞれＣＦＳ診断用の解析モデルを作成した。さらに、未知サンプルとして９９検体（ＣＦＳ患者群４５、健常者群５４）を使用し、上記各解析モデルによって正しく診断できるかどうかを評価した。【００６２】
上記各サンプルの吸収スペクトルの測定については、各サンプル２ｍＬをポリスチレン製キュベットに入れ、近赤外線分光装置（前記ＦＱＡ−ＮＩＲＧＵＮ）を使用して測定を行った。具体的には、６００〜１１００ｎｍの波長光を連続して３回サンプルに照射し、各反射光を検出することによって吸収スペクトルを測定した。波長分解能は２ｎｍ、測定時温度は３７℃である。【００６３】
本実施例では、上述のように得られた吸収スペクトルについてＰＣＡおよびＳＩＭＣＡ法による多変量解析を行い、各解析モデルの作成を行った。解析モデルの作成には市販の多変量解析用ソフト（商品名「Pirouette ver.3.11 （Informetrics社）」）を使用した。【００６４】
図４は、ＰＣＡにより得られた解析モデル（ＰＣＡモデル）を用いた検査・診断結果であり、グラフＡは、第１主成分（ＰＣ１）軸および第２主成分（ＰＣ２）軸に対して各試験サンプルのＰＣＡスコアをプロットしたもの、グラフＢは、ＰＣ１軸およびＰＣ２軸に対して各未知サンプルのＰＣＡスコアをプロットしたものであり、いずれも○印は健常者の検体、●印はＣＦＳ患者の検体である。またグラフＣは、上記ＰＣＡモデルにおけるＰＣ１（実線）およびＰＣ２（破線）のローディングを示す。【００６５】
同図のグラフＡに示すように、ＰＣ１およびＰＣ２を用いたＰＣＡスコアによって、試験サンプルのＣＦＳ患者由来血清と健常者由来血清とを良好に分類することができた。さらに同図のグラフＢに示すように、上記ＰＣＡモデルによって、未知サンプルのＣＦＳ患者由来血清と健常者由来血清とを正確に判別し予測することができ、上記ＰＣＡモデルがＣＦＳ診断に有用であることが示された。【００６６】
一方、図５は、ＳＩＭＣＡ法により得られた解析モデル（ＳＩＭＣＡモデル）を用いた検査・診断結果であり、グラフＡは、各試験サンプルについて健常者群（○印）とＣＦＳ患者群（●印）とを良好にクラス分けできたことを示すCoomans Plot、グラフＢは、各未知サンプルについて健常者群（○印）とＣＦＳ患者群（●印）とを良好に判別し予測することができたことを示すCoomans Plot、またグラフＣは、上記ＳＩＭＣＡモデルの各波長における識別力を示す。【００６７】
より詳細には、上記ＳＩＭＣＡモデルによる試験サンプルのクラス分けについて、健常者群の２１３中２０９（９８．１％）、ＣＦＳ患者群の２３１中２２０（９５．２％）を正確に分類することができた（３回連続照射により、各試験サンプルにつき３個の吸光度データを使用したため）。未知サンプルについては、上記ＳＩＭＣＡモデルによって、健常者群の５４中５４（１００％）、ＣＦＳ患者群の４５中４２（９３．３％）を正確に判別し予測することができ、上記ＳＩＭＣＡモデルがＣＦＳ診断に有用であることが示された。【００６８】
前記ＰＣＡモデルにおいて判別に重要な波長は、ローディング情報により推測することができる。図４のグラフＣに示すように、第１主成分（ＰＣ１）について、ローディングの正ピークは９５０ｎｍ付近、負ピークは１０２０ｎｍ付近であり、また６００−７００ｎｍ付近がやや低く、７００−９００ｎｍ付近がやや高かった。一方、第２主成分（ＰＣ２）については、ローディングの負ピークが９５０ｎｍ付近、正ピークが１０２０ｎｍ付近であり、また６００−７００ｎｍ付近がやや低く、７００−９００ｎｍ付近がやや高かった。【００６９】
また、上記ＳＩＭＣＡモデルにおいて判別に重要な波長は、識別力により推測することができる。図５のグラフＣに示すように、上記ＳＩＭＣＡモデルの識別力は、６５０，８５０，１０２０および１０８０ｎｍ付近で高い値を示した。【００７０】
以上の結果から、近赤外線分光法により取得した各血清サンプルの吸収スペクトルデータに基づき、ＰＣＡおよびＳＩＭＣＡ法により作成した解析モデルによってＣＦＳかどうかを簡易迅速かつ精度良く診断できることがわかった。また、本方法は、ＣＦＳ診断への利用のみならず、判別に重要な波長の解析等を通じて、ＣＦＳの原因物質である血中分子マーカーの発見、当該マーカーによるＣＦＳ診断、ＣＦＳ発症メカニズムの研究、さらにＣＦＳ治療法の開発にも利用し得るものである。【００７１】
［実施例３］
本実施例では、指を被検体とし、指先から非侵襲的にスペクトルデータを取得し、当該データをもとにＳＩＭＣＡ法により作成した解析モデルによるＣＦＳ診断を行った。より具体的には、ＣＦＳ患者４２名および健常者５０名の合計９２名について、各名３回ずつ指からの近赤外分光透過測定を行い、得られた近赤外スペクトルのＳＩＭＣＡ解析により、ＣＦＳ診断用の解析モデルを作成が可能かを検討した。【００７２】
本実施例において、解析モデルの作成には実施例２と同じソフトを使用し、下記表５に示されるアルゴリズムによりＳＩＭＣＡ解析を行った。尚、下記のアルゴリズムはFactor数を２０個使用した場合であるが、本実施例では、Factor数を１０個使用した場合と２０個使用した場合の２通り解析を行った。また、本解析によるクラス分けにおいて、クラス１を健常者、クラス２をＣＦＳと定義した。
【表５】
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【００７３】
下記の表６および表７は、Factor数を１０個使用した場合の解析結果であり、表６はクラス距離の結果を、表７は分類ミスの結果をそれぞれ示す。これらの結果に示すように、本ＳＩＭＣＡ解析により作成した解析モデルによって、ＣＦＳかどうかを良好に判別し、検査・診断できることがわかった。
【表６】
0004961579.tif 000007
【００７４】
【表７】
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【００７５】
図６は、上記ＳＩＭＣＡ解析（Factor10）を行った結果得られたＳＩＭＣＡモデルの各波長における識別力を示すグラフである。このグラフに示すように、上記ＳＩＭＣＡモデルの識別力は、７１５，７４０および９６０ｎｍ付近で高い値を示した。
また、下記の表８および表９は、Factor数を２０個使用した場合の解析結果であり、表８はクラス距離の結果を、表９は分類ミスの結果をそれぞれ示す。これらの結果に示すように、本ＳＩＭＣＡ解析により作成した解析モデルによって、ＣＦＳかどうかを良好に判別し、検査・診断できることがわかった。
【表８】
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【００７６】
【表９】
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【００７７】
図７は、上記ＳＩＭＣＡ解析（Factor20）を行った結果得られたＳＩＭＣＡモデルの各波長における識別力を示すグラフである。このグラフに示すように、上記ＳＩＭＣＡモデルの識別力は、６７０，７００および７１０ｎｍ付近で高い値を示した。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
以上のように、本発明は、慢性疲労症候群（ＣＦＳ）かどうかを客観的に、簡易迅速かつ高精度に検査・判定することができ、ＣＦＳに関する検査・診断に広く利用できるものである。
【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６】
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【図７】
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