(57)【要約】【課題】テストサンプルがもつ特徴（例えば疾病や異常など）の状態の程度を、その特徴が何か不明であっても、推定できるようにする。【解決手段】特徴のない標準サンプルと第１特徴を持つサンプルを第１クラスのコントロールサンプルとして選び、標準サンプルと第２特徴を持つサンプルを第２クラスのコントロールサンプルとして選ぶ。第１と第２クラスのコントロールサンプルとテストサンプルを用いてSIMCA解析を行い、各サンプルの第１と第２クラスのそれぞれからの距離を計算し、全サンプルがプロットされたCoomansプロットを作成し表示する。Coomansプロット上で、各テストサンプルの座標に近い座標をもつコントロールサンプルの状態程度から、各テストサンプルの状態程度を推測する。【選択図】図１
2009193508.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ多次元ベクトルデータである複数のサンプルの多変量解析のための方法において、
任意の１以上のテストサンプルを入力するステップと、
複数の標準サンプル、および第１特徴において前記標準サンプルとは異なる複数の第１特徴サンプル、の双方を含む第１クラスのコントロールサンプルを入力するステップと、
前記第１特徴サンプルとは別の複数のサンプルを含む、第２クラスのコントロールサンプルを入力するステップと、
入力された前記テストサンプルの各々と前記第２クラスのコントロールサンプルとに基づいて、前記各テストサンプルの前記第２クラスからの距離を計算するステップと、
入力された前記第１クラスのコントロールサンプルの各々と前記第２クラスのコントロールサンプルとに基づいて、前記第１クラスの各コントロールサンプルの前記第２クラスからの距離を計算するステップと、
計算された前記テストサンプルの前記第２クラスからの距離と、計算された前記第１クラスのコントロールサンプルの前記第２クラスからの距離とを表示するステップと
を有する方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
前記テストサンプルと前記第１クラスのコントロールサンプルの前記第２クラスからの距離を表示するステップが、前記第２クラスからの距離を表す座標軸をもつ座標空間内に前記テストサンプルと前記第１クラスのコントロールサンプルとがプロットされた画像を表示する、方法。
【請求項３】
請求項１又は２のいずれか一項記載の方法において、
前記方法が、
入力された前記テストサンプルの各々と前記第１クラスのコントロールサンプルとに基づいて、前記各テストサンプルの前記第１クラスからの距離を計算するステップと、
入力された前記第２クラスのコントロールサンプルの各々と前記第１クラスのコントロールサンプルとに基づいて、前記第２クラスの各コントロールサンプルの前記第１クラスからの距離を計算するステップと、
計算された前記テストサンプルの前記第１クラスからの距離と、計算された前記第２クラスのコントロールサンプルの前記第１クラスからの距離とを表示するステップと
を更に有する、方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法において、
前記テストサンプルと前記第１クラスのコントロールサンプルの前記第２クラスからの距離を表示するステップと、前記テストサンプルと前記第１クラスのコントロールサンプルの前記第２クラスからの距離を表示するステップとが、前記第１クラスからの距離を表す第１座標軸と前記第２クラスからの距離を表す第２座標軸とをもつ座標空間内に前記各テストサンプルと前記第１クラスのコントロールサンプルと前記第２クラスのコントロールサンプルとがプロットされた画像を表示する、方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項記載の方法において、
前記第２クラスのコントロールサンプルが、前記第１特徴とは別の第２特徴において前記標準サンプルとは異なる複数の第２特徴サンプルを含む、方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項記載方法において、
前記第２クラスのコントロールサンプルが前記複数の標準サンプル含む、方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項記載の方法において、
前記第２クラスのコントロールサンプルが前記第１特徴サンプルを含まない、方法。
【請求項８】
請求項５記載の方法において、
前記第２クラスのコントロールサンプルが前記第１特徴サンプルを含まず、かつ、前記第１クラスのコントロールサンプルが前記第２特徴サンプルを含まない、方法。
【請求項９】
それぞれ多次元ベクトルデータである複数のサンプルの多変量解析のための装置において、
任意の１以上のテストサンプルを入力する手段と、
複数の標準サンプル、および第１特徴において前記標準サンプルとは異なる複数の第１特徴サンプル、の双方を含む第１クラスのコントロールサンプルを入力する手段と、
前記第１特徴サンプルとは別の複数のサンプルを含む、第２クラスのコントロールサンプルを入力するステップと、
入力された前記テストサンプルの各々と前記第２クラスのコントロールサンプルとに基づいて、前記各テストサンプルの前記第２クラスからの距離を計算する手段と、
入力された前記第１クラスのコントロールサンプルの各々と前記第２クラスのコントロールサンプルとに基づいて、前記第１クラスの各コントロールサンプルの前記第２クラスからの距離を計算する手段と、
計算された前記テストサンプルの前記第２クラスからの距離と、計算された前記第１クラスのコントロールサンプルの前記第２クラスからの距離とを表示する手段と
を有する装置。
【請求項１０】
請求項１記載の方法を、コンピュータに実行させるための、コンピュータ読み取り可能なコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般には、多変量解析のための方法、装置およびコンピュータプログラムに関し、特に、テストサンプルがもつ特徴の程度（例えば、病態の程度、異常の程度）を推定するのに役立つ情報を人に提供するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の技術が応用される代表分野の一つである医療診断を例にとる。医療診断において、テストサンプル（典型的には、患者の尿や血液などの生体サンプル）から患者の疾病が何であるかを特定することは最も重要な課題の一つであるが、他方、患者の病態がどの程度に重いかを推定することも極めて重要な課題である。
【０００３】
後者の課題を解決するために多変量解析を利用できると思われる。例えば、特許文献１には、上記課題とは関係ないものの、生体サンプルに関する検出目的のために多変量解析、例えばＳＩＭＣＡ（Soft Independent Modeling of Class Analogy）法を利用する技術が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−５５２２８号公報（例えば、要約書、段落００２１〜００２２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、患者の病態を推定するための多変量解析を利用した技術は知られていない。特に、患者の疾病が何であるかが不明であっても、病態の程度を推定するのに役立つ効果的な技術は知られていない。また、例えば先天性代謝異常のような極めて稀な疾病群に関しては、その疾病群のコントロールサンプル（比較対照サンプル）を、多変量解析が効果的に行なえる程度に多数集めることが難しいという問題もある。
【０００６】
これらの問題は、医療診断の分野だけでなく、製品試験やその他の種々の診断又は検査の分野でも存在するであろう。
【０００７】
従って、本発明の目的は、テストサンプルがもつ特徴（例えば疾病や異常など）が何であるか不明な場合であっても、その特徴の状態の程度を推定するのに役立つ、多変量解析を利用した技術を提供することにある。
【０００８】
本発明の別の目的は、特定の特徴をもつコントロールサンプルが少数しか得られない場合でも、テストサンプルの特徴の状態の程度を推定することができる、多変量解析を利用した技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一つの側面に従う、それぞれ多次元ベクトルデータである複数のサンプルの多変量解析のための方法は、任意の１以上のテストサンプルを入力するステップと、複数の標準サンプル、および第１特徴において前記標準サンプルとは異なる複数の第１特徴サンプル、の双方を含む第１クラスのコントロールサンプルを入力するステップと、前記第１特徴サンプルとは別の複数のサンプルを含む、第２クラスのコントロールサンプルを入力するステップと、入力された前記テストサンプルの各々と前記第２クラスのコントロールサンプルとに基づいて、前記各テストサンプルの前記第２クラスからの距離を計算するステップと、入力された前記第１クラスのコントロールサンプルの各々と前記第２クラスのコントロールサンプルとに基づいて、前記第１クラスの各コントロールサンプルの前記第２クラスからの距離を計算するステップと、計算された前記テストサンプルの前記第２クラスからの距離と、計算された前記第１クラスのコントロールサンプルの前記第２クラスからの距離とを表示するステップとを有する。
【００１０】
この方法によれば、２つのクラスのコントロールサンプルのうちの少なくとも一方のクラス（第１クラス）が、標準サンプル（例えば、医療診断においては、健常個体のサンプル）と第１特徴において標準サンプルとは異なる第１特徴サンプル（例えば、或る特定の疾病をもつ個体のサンプル）との双方を含む。もう一方のクラス（第２クラス）のコントロールサンプルは、第１特徴サンプルとは異なるサンプル（例えば、標準サンプル、或るいは、第２特徴において標準サンプルとは異なるサンプルなど）を含む。そして、テストサンプルの各々の上記第２クラスからの距離と、第１クラスのコントロールサンプルの各々の上記第２クラスからの距離とが計算され表示される。
【００１１】
表示された第１クラスのコントロールサンプルの距離は、その第１特徴（例えば、特定の疾病）における状態程度に応じて分布する。同様に、テストサンプルの距離も、それがもつ或る特徴（例えば、別の疾病であるが、それが何であるかは不明で良い）における状態程度に応じて分布する。通常、状態程度のより重い（高い）サンプルについてはより遠い距離が表示され、状態程度のより軽い（低い）サンプルについてはより近い距離が表示される。格別の特徴を持たない標準サンプルについては、最も近い距離が表示されることが多い。従って、ユーザは、その表示された距離において、各テストサンプルが第１クラス内のどのコントロールサンプルに近いか又は遠いかが分かる。そして、各テストサンプルに上記距離において比較的に近いコントロールサンプルがもつ状態程度（例えば、病態の程度）から、（各テストサンプルがもつ特徴が何であるかが不明であっても、）各テストサンプルもそれに類似した状態程度（例えば、同程度の病態）をもつであろうと推測できる。
【００１２】
また、第１クラスのコントロールサンプルには、第１特徴サンプルだけでなく、標準サンプル（例えば、健常個体のサンプル）が含まれている。第１特徴サンプル（例えば、或る特定疾病をもつ個体のサンプル）が少数しか入手できなくても、標準サンプル（例えば、健常個体のサンプル）は一般に多く入手し易いから、主成分モデルなどの統計モデルの作成ができる程度に多くのコントロールサンプルが得られる。第２クラスについても、標準サンプルをそこに含ませれば、同様のことが言える。
【００１３】
本発明の方法の好適な一実施形態では、前記テストサンプルと前記第１クラスのコントロールサンプルの前記第２クラスからの距離を表示するステップが、前記第２クラスからの距離を表す座標軸をもつ座標空間内に前記テストサンプルと前記第１クラスのコントロールサンプルとがプロットされた画像を表示するようになっている。
【００１４】
このような表示（典型的には、Coomansプロットを用いた表示）で、各テストサンプルが、上記距離において、第１クラスのどのコントロールサンプルに近いかが、ユーザにとり容易に分かる。
【００１５】
好適な一実施形態にかかる方法は、また、入力された前記テストサンプルの各々と前記第１クラスのコントロールサンプルとに基づいて、前記各テストサンプルの前記第１クラスからの距離を計算するステップと、入力された前記第２クラスのコントロールサンプルの各々と前記第１クラスのコントロールサンプルとに基づいて、前記第２クラスの各コントロールサンプルの前記第１クラスからの距離を計算するステップと、計算された前記テストサンプルの前記第１クラスからの距離と、計算された前記第２クラスのコントロールサンプルの前記第１クラスからの距離とを表示するステップとを更に有する。
【００１６】
従って、テストサンプルと第１クラスのコントロールサンプルの第２クラスからの距離だけでなく、テストサンプルと第２クラスのコントロールサンプルの第１クラスからの距離も計算され表示される。その表示から、ユーザは、各テストサンプルが第１クラスのどのコントロールサンプルに近いかだけでなく、各テストサンプルが第２クラスのどのコントロールサンプルに近いかも分かる。それらの両方の知見から、各テストサンプルの特徴程度（例えば病態程度）が、より精度よく推測できる。
【００１７】
好適な実施形態では、さらに、前記テストサンプルと前記第１クラスのコントロールサンプルの前記第２クラスからの距離を表示するステップと、前記テストサンプルと前記第１クラスのコントロールサンプルの前記第２クラスからの距離を表示するステップとが、前記第１クラスからの距離を表す第１座標軸と前記第２クラスからの距離を表す第２座標軸とをもつ座標空間内に前記各テストサンプルと前記第１クラスのコントロールサンプルと前記第２クラスのコントロールサンプルとがプロットされた画像を表示するようになっている。
【００１８】
このような表示態様（典型的には、２次元のCoomansプロット）で、テストサンプルと、第１クラスと第２クラスのコントロールサンプルを表示することにより、各テストサンプルの特徴程度（例えば病態）の推測が、ユーザにとりより容易になる。
【００１９】
望ましくは、前記第２クラスのコントロールサンプルが、前記第１特徴とは別の第２特徴において前記標準サンプルとは異なる複数の第２特徴サンプルを含む。
【００２０】
従って、第１クラスのコントロールサンプルの第１特徴の程度（例えば、或る特定の疾病の病態）だけでなく、第２クラスのサンプルコントロールの第２特徴の程度（例えば、別の特定の疾病の病態）が、テストサンプルの特徴程度の推定に利用可能になる。第２クラスのサンプルの第２特徴の程度と、第１クラスのサンプルの第１特徴の程度の両面から、より精度よく、テストサンプルの特徴程度を推定することが、ユーザにとり容易になる。
【００２１】
望ましくは、前記第２クラスのコントロールサンプルは、前記第１特徴サンプルを含まないように選ばれる。従って、第１クラスのコントロールサンプルは、少なくとも第１特徴サンプルを含む点で、第２クラスとは異なる。それにより、第１特徴サンプルがもつ第１特徴の程度が、第１特徴サンプルの第２クラスからの距離により良く反映され、その結果、各テストサンプルに近いだい１特徴サンプルがどれであるかに基づいて、各テストサンプルの状態程度を推定することが、ユーザにとりより容易になる。
【００２２】
さらに望ましくは、前記第１クラスのコントロールサンプルは前記第２特徴サンプルを含まないにように選ばれる。それにより、第１特徴サンプルがもつ第１特徴の程度が、第１特徴サンプルの第２クラスからの距離により良く反映されるだけでなく、第２特徴サンプルがもつ第２特徴の程度が、第２特徴サンプルの第１クラスからの距離により良く反映される。その結果、各テストサンプルと第１クラスのコントロールサンプルとの相関、および、各テストサンプルと第２クラスのコントロールサンプルとの相関に基づいて、各テストサンプルの状態程度を推定することが、ユーザにとりより一層容易になる。
【００２３】
さらに、前記第２クラスのコントロールサンプルには、前記複数の標準サンプルが含まれても良い。それにより、第２特徴サンプルの入手数が少なくても、十分に多い数の第２クラスのコントロールサンプルが用意できる。
【００２４】
本発明はまた、上記方法を行う多変量解析のための装置、および、上記方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムも提供する。
【発明の効果】
【００２５】
本発明は、テストサンプルがもつ特徴（例えば疾病や異常など）が何であるか不明な場合であっても、その特徴の状態の程度を推定するのに役立つ。
【００２６】
また、特定特徴をもつコントロールサンプルが少数しか得られない場合でも、標準サンプルをコントロールサンプルに加入することで、多変量解析を利用して、テストサンプルの特徴の状態程度を推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。
【００２８】
図１は、本発明の一実施形態にかかる多変量解析装置の構成と動作を示す。
【００２９】
図１に示すように、この実施形態にかかる多変量解析装置１０は、例えば、汎用的なコンピュータであって、記憶装置２０と演算処理装置３０と表示装置４０を有する。記憶措置２０には、標準サンプルファイル２２、第１特徴サンプルファイル２４、第２特徴サンプルファイル２６およびテストサンプルファイル２８が記憶されている。演算処理装置３０は、図示しないコンピュータプロラムを実行することにより、ステップS1〜S5に示されるSIMCA（Soft Independent Modeling
of Class Analogy）法を用いた一連の処理を実行する。その結果として、ステップS5にてCoomansプロットの画像が生成され、そのCoomansプロットの画像が表示装置４０に表示される。
【００３０】
記憶装置２０内の標準サンプルファイル２２には、それぞれ多次元ベクトルデータである複数の標準サンプルが格納されている。第１特徴サンプルファイル２４には、それぞれ多次元ベクトルデータである複数の第１特徴サンプルが格納されている。第２特徴サンプルファイル２６には、それぞれ多次元ベクトルデータである複数の第２特徴サンプルが格納されている。テストサンプルファイル２８には、それぞれ多次元ベクトルデータである１又は複数のテストサンプルが格納されている。
【００３１】
望ましくは、標準サンプルファイル２２、第１特徴サンプルファイル２４、第２特徴サンプルファイル２６およびテストサンプルファイル２８に格納されたサンプルは、全て異なるサンプルであり、同じサンプルが異なるサンプルファイルに重複して含まれてはいない。
【００３２】
ここで、第１特徴サンプルは、標準サンプルと比較して、既知の第１特徴を有する点で異なっており、第２特徴サンプルは、標準サンプルと比較して、第１特徴とは別の既知の第２特徴を有する点で異なっている。従って、標準サンプルは、第１特徴も第２の特徴も有してないサンプルと言うことができる。テストサンプルは、診断や試験の対象となるサンプルであり、どのような特徴をもつかは未知で良い。
【００３３】
例えば、応用分野が医療診断の場合であれば、第１特徴サンプルとして、特定の第１の疾病をもつ個体の生体サンプルを特定の方法で分析して得られた分析データが採用でき、第２特徴サンプルとして、第１の疾病とは異なる第２の疾病をもつ個体の生体サンプルの同分析方法による分析データが採用でき、また、標準サンプルとして、健常個体の生体サンプルの同分析方法による分析データが採用できる。また、例えば、応用分野が製品検査の場合であれば、第１特徴サンプルとして、特定の第１の品質異常をもつ製品の特定の方法で分析して得られた分析データが採用でき、第２特徴サンプルとして、第１の品質異常とは異なる第２の品質異常をもつ製品の同分析方法による分析データが採用でき、また、標準サンプルとして、正常製品の同分析方法による分析データが採用できる。
【００３４】
演算処理装置の処理手順は次の通りである。
【００３５】
ステップS1で、第１クラスのコントロールサンプルが入力される。この実施形態では、第１クラスのコントロールサンプルとして、第１特徴サンプルファイル２４に格納された複数の第１特徴サンプルと、標準サンプルファイル２２に格納された複数の標準サンプルとが入力される。第１特徴サンプル（例えば、第１疾病サンプル）が少数であっても、標準サンプル（例えば、健常サンプル）は一般に多く入手できるから、SIMCA法において第１クラスの主成分モデルの作成をするのに十分に多くの第１クラスのコントロールサンプルが得られる。なお、変形例として、図示してない第３や第４の特徴をもったサンプルを、第１クラスに追加しても良い。
【００３６】
ステップS2で、第２クラスのコントロールサンプルが入力される。この実施形態では、第２クラスのコントロールサンプルとして、第２特徴サンプルファイル２６に格納された複数の第２特徴サンプルと、標準サンプルファイル２２に格納された複数の標準サンプルとが入力される。第２特徴サンプル（例えば、第２疾病サンプル）が少数であっても、標準サンプル（例えば、健常サンプル）は一般に多く入手できるから、SIMCA法において第２クラスの主成分モデルの作成をするのに十分に多くの第２クラスのコントロールサンプルが得られる。なお、変形例として、第２特徴サンプルだけを又は標準サンプルだけを第２クラスとしても良いし、あるいは、図示してない第３や第４の特徴をもったサンプルを、第２クラスに追加しても良い（ただし、第１クラスの含まれる特徴サンプルと同じサンプルは第２クラスに含まれないことが望ましい）。
【００３７】
ステップS3で、テストサンプルファイル２８に格納された１又は複数のテストサンプルが入力される。
【００３８】
ステップS4で、入力サンプルを用いたSIMCA解析が実行される。このSIMCA解析では、第１クラスのコントロールサンプル（第１特徴サンプルと標準サンプルのセット）を用いて、第１クラスの主成分モデルが公知の方法で計算され、また、第２クラスのコントロールサンプル（第２特徴サンプルと標準サンプルのセット）を用いて、第２クラスの主成分モデルが公知の方法で計算される。そして、計算された第１および第２クラスの主成分モデルに基づいて、全入力サンプル（第１および第２クラスのコントロールサンプルならびにテストサンプル）の各々について、第１クラスの主成分モデル超平面からの距離（第１クラスからの距離）と、第２クラスの主成分モデル超平面からの距離（第２クラスからの距離）が、公知の方法で計算される。
【００３９】
ステップS5で、上記第１クラスからの距離を示す第１の座標軸と、第２クラスからの距離を示す第２の座標軸とをもつ座標空間上に、全入力サンプルをプロットしてなるCoomansプロットの画像が作成される。そのCoomansプロットの画像が表示装置４０に表示される（幾つかの表示例が図３〜図６に示されている）。
【００４０】
この表示されたCoomansプロットは、ユーザが各テストサンプルの特徴程度を推測するのに効果的に役立つ。そのことを、以下に、実際の検証例を挙げて説明する。
【００４１】
図２は、その検証例で使用されたサンプルの種類を示す。
【００４２】
その検証例で使用されたサンプルは、金沢医科大学の久原とみ子氏から提供された、ヒトの先天代謝異常をもつ新生児と健常な新生児の尿（処理対象サンプルはその尿をNMR分析して得られたNMRスペクトルデータ）であった。図２に示されるように、１０個の健常サンプルが、上述した標準サンプルとして使用された。また、高シトルリン血症（以下、CTと略称する）、メチルマロン酸血症（以下、MMと略称する）、OTC欠損症（以下、OTCと略称する）、フェニルケトン尿症（以下、PKUと略称する）、βウレイドプロピオナーゼ欠損症（以下、Bupと略称する）という異なる疾病をもつ１７個のサンプルが、上述した第１若しくは第２特徴サンプル又はテストサンプルとして使用された。これらの疾病を持つサンプルは、その病態の程度において、軽い方から重い方へ順に、発症前、寛解期、発症、発作、劇発作+治療の５段階に分布していた。ここで、OTCの発症の３サンプルの内、１サンプルついての所見は「軽度」であり、２サンプルについての所見は「重度」であった。また、PKUの発症の２サンプルの内、１サンプルについての所見は「寛解期かもしれない」であった。
【００４３】
図３は、第１の検証例として、１０個のNCサンプルと３個のMMサンプルを上述した第１クラスのコントロールサンプルとして選択し、１０個のNCサンプルと２個のCTサンプルを上述した第２クラスのコントロールサンプルとして選択し、残りのサンプルを上述したテストサンプルとして選択した場合のSIMCA解析結果であるCoomansプロット画像を示す。
【００４４】
図３（後述する図４〜図６も同様）に示されるようなCoomansプロットの一般的な読み方として、横の座標軸が、第１クラスからの距離を示し、縦の座標軸が第２クラスからの距離を示す。また、座標空間内の左寄りの縦実線は、第１クラスの標準距離偏差を示し、その縦実線より左方（原点側）の空間に入るサンプルは、第１クラスに属する可能性が高いと判断でき、その縦実線より右方の空間に入るサンプルは第１クラスに属さないアウトライヤーである可能性が高いと判断できる。また、座標空間内の下寄りの横実線は、第２クラスの標準距離偏差を示し、その横実線より下方（原点側）の空間に入るサンプルは、第２クラスに属する可能性が高いと判断でき、その横実線より上方の空間に入るサンプルは第２クラスに属さないアウトライヤーである可能性が高いと判断できる。
【００４５】
図３のCoomansプロットから、テストサンプルはいずれも、第１クラスおよび第２クラスのいずれにも属さないアウトライヤーであると推測でき、そのことはテストサンプルが実際にアウトライヤーであった事実と一致していた。そして、各テストサンプルの病態の程度は、各テストサンプの横座標値に近い横座標値をもつ第１クラスのコントロールサンプルの病態程度（座標値が大きいほど、つまり右へ行くほど、病態が重い）と、各テストサンプの縦座標値に近い横座標値をもつ第２クラスのコントロールサンプルの病態程度（座標値が大きいほど、つまり上へ行くほど、病態が重い）とから推定されるが、その推定された病態程度も、図３から分かるように、それぞれのサンプルが実際にもっていた病態程度に近似していた。
【００４６】
従って、この検証結果から、テストサンプルの病態程度の推測に、このSIMCA解析結果が役立つことが分かる。また、先天代謝異常は極めて稀であるため、そのサンプルを多数入手することは困難であるが、多数入手が容易な健常サンプルつまり標準サンプルをコントロールサンプルに加えたことで、その問題も解消される。
【００４７】
図４は、第２の検証例として、１０個のNCサンプルと３個のMMサンプルを上述した第１クラスのコントロールサンプルとして選択し、１０個のNCサンプルと３個のBupサンプルと２個のCTサンプルを上述した第２クラスのコントロールサンプルとして選択し、残りのサンプルを上述したテストサンプルとして選択した場合のSIMCA解析結果であるCoomansプロット画像を示す。
【００４８】
この第２の検証例の上述した第１の検証例から異なる点の一つは、第２クラスのコントロールサンプルに、互いに異なる特徴（CTとBup）をもつサンプルが含まれている点である（第１クラスをそのようにしてもよい）。
【００４９】
図４から分かるように、この第２の検証例でも、Coomansプロットから推測される各テストサンプルの病態程度は、実際の病態程度に近似していたから、この解析方法が有用であることが分かる。
【００５０】
図５は、第３の検証例として、１０個のNCサンプルと２個のCTサンプルを上述した第１クラスのコントロールサンプルとして選択し、３個のOTCサンプルを上述した第２クラスのコントロールサンプルとして選択し、残りのサンプルを上述したテストサンプルとして選択した場合のSIMCA解析結果であるCoomansプロット画像を示す。
【００５１】
この第３の検証例の上述した第１、２の検証例から異なる点の一つは、第２クラスのコントロールサンプルに、標準サンプル（NCサンプル）が含まれてない点である。
【００５２】
図５から分かるように、この第３の検証例でも、Coomansプロットから推測される各テストサンプルの病態程度は、実際の病態程度に近似していたから、この解析方法が有用であることが分かる。
【００５３】
図６は、第４の検証例として、１０個のNCサンプルと３個のMMサンプルを上述した第１クラスのコントロールサンプルとして選択し、１０個のNCサンプルを上述した第２クラスのコントロールサンプルとして選択し、残りのサンプルを上述したテストサンプルとして選択した場合のSIMCA解析結果であるCoomansプロット画像を示す。
【００５４】
この第４の検証例の上述した第１〜３の検証例から異なる点の一つは、第２クラスのコントロールサンプルが標準サンプル（NCサンプル）のみを含む点である。
【００５５】
図６から分かるように、この第４の検証例でも、Coomansプロットから推測される各テストサンプルの病態程度は、実際の病態程度に近似していたから、この解析方法が有用であることが分かる。
【００５６】
以上の複数の検証例から分かるように、本実施形態に従うSIMCA解析方法を用いれば、Coomansプロット中で、各テストサンプルが原点から遠いか近いか、及び、各テストサンプルに近い横座標又は縦座標をもつコントロールテストサンプルの状態程度がどうであるかに基づいて、各テストサンプルの状態程度が推測できる。
【００５７】
以上、本発明の一実施形態を説明したが、それは本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲を上記実施形態のみに限定する趣旨ではない。本発明は、その要旨を逸脱することなしに、上記実施形態とは異なる様々な態様で実施されることができる。
【００５８】
例えば、特定クラスからの距離を計算する方法として、上記実施形態ではSIMCA法を用いたが、SIMCA法以外の距離計算法を用いることもできる。また、距離の表示方法として、２次元のCoomansプロットを上記実施形態で用いたが、１次元のCoomansプロット、３次元のCoomansプロット（コントロールサンプルのクラスが３以上ある場合）、距離を数字で表示する方法など、他の方法を用いても良い。
【００５９】
また、解析対象のサンプルとして、NMRスペクトルデータだけでなく、画像データ、質量分析データなど、多次元ベクトルデータとして表現できる他の種類のデータを用いることもできる。応用分野も、医療診断だけでなく、製品検査や、社会科学的な研究分野などにも広げられる。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の一実施形態にかかる多変量解析装置の構成と動作を示すブロック線図。
【図２】検証例で使用されたサンプルを示す図。
【図３】第１の検証結果のCoomansプロットを示す図。
【図４】第２の検証結果のCoomansプロットを示す図。
【図５】第３の検証結果のCoomansプロットを示す図。
【図６】第４の検証結果のCoomansプロットを示す図。
【符号の説明】
【００６１】
１０  多変量解析装置（コンピュータ）
２０  記憶装置
２２  標準サンプル
２４  第１特徴サンプル
２６  第２特徴サンプル
２８  テストサンプル
３０  演算処理装置
４０  表示装置
【図１】
2009193508.tif 000003
【図２】
2009193508.tif 000004
【図３】
2009193508.tif 000005
【図４】
2009193508.tif 000006
【図５】
2009193508.tif 000007
【図６】
2009193508.tif 000008