(57)【要約】  検証が行われた評価関数を用いることで評価対象の生体状態を精度よく評価することができる生体状態評価装置、生体状態評価方法、生体状態評価システム、生体状態評価プログラムおよび記録媒体などを提供することを課題とする。本発明にかかる生体状態評価システムは、生体状態を評価する生体状態評価装置１００と、評価対象の代謝物濃度データを提供する情報通信端末装置２００とをネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成される。そして、生体状態評価装置１００は、代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成し、作成した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する評価関数作成手段と、前記評価関数作成手段で作成した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する生体状態評価手段と、を備えた生体状態評価装置において、
前記評価関数作成手段は、
生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて前記評価関数の候補である評価候補関数を作成する評価候補関数作成手段と、前記評価候補関数作成手段で作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証する評価候補関数検証手段と、前記評価候補関数検証手段での検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択する変数選択手段と、をさらに備え、
前記評価候補関数作成手段、前記評価候補関数検証手段および前記変数選択手段を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、前記評価関数を作成すること、
を特徴とする生体状態評価装置。
【請求項２】
前記評価候補関数作成手段は、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成すること、
を特徴とする請求項１に記載の生体状態評価装置。
【請求項３】
前記関数作成手法は、多変量解析に関するものであること、
を特徴とする請求項１または２に記載の生体状態評価装置。
【請求項４】
前記評価候補関数検証手段は、ブートストラップ法、ホールドアウト法、リープワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率、感度、特異性、情報量基準のうち少なくとも１つに関して検証すること、
を特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の生体状態評価装置。
【請求項５】
前記変数選択手段は、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択すること、
を特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の生体状態評価装置。
【請求項６】
前記代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータであること、
を特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の生体状態評価装置。
【請求項７】
前記評価対象の代謝物濃度データは、潰瘍性大腸炎またはクローン病の患者のものであること、
を特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の生体状態評価装置。
【請求項８】
代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する評価関数作成ステップと、前記評価関数作成ステップで作成した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する生体状態評価ステップと、を含む生体状態評価方法において、
前記評価関数作成ステップは、
生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて前記評価関数の候補である評価候補関数を作成する評価候補関数作成ステップと、前記評価候補関数作成ステップで作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証する評価候補関数検証ステップと、前記評価候補関数検証ステップでの検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択する変数選択ステップと、をさらに含み、
前記評価候補関数作成ステップ、前記評価候補関数検証ステップおよび前記変数選択ステップを繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、前記評価関数を作成すること、
を特徴とする生体状態評価方法。
【請求項９】
前記評価候補関数作成ステップは、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成すること、
を特徴とする請求項８に記載の生体状態評価方法。
【請求項１０】
前記関数作成手法は、多変量解析に関するものであること、
を特徴とする請求項８または９に記載の生体状態評価方法。
【請求項１１】
前記評価候補関数検証ステップは、ブートストラップ法、ホールドアウト法、リープワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率、感度、特異性、情報量基準のうち少なくとも１つに関して検証すること、
を特徴とする請求項８から１０のいずれか１つに記載の生体状態評価方法。
【請求項１２】
前記変数選択ステップは、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択すること、
を特徴とする請求項８から１１のいずれか１つに記載の生体状態評価方法。
【請求項１３】
前記代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータであること、
を特徴とする請求項８から１２のいずれか１つに記載の生体状態評価方法。
【請求項１４】
前記評価対象の代謝物濃度データは、潰瘍性大腸炎またはクローン病の患者のものであること、
を特徴とする請求項８から１３のいずれか１つに記載の生体状態評価方法。
【請求項１５】
生体状態を評価する生体状態評価装置と、評価対象の代謝物濃度データを提供する情報通信端末装置とをネットワークを介して通信可能に接続して構成された生体状態評価システムにおいて、
前記情報通信端末装置は、
代謝物濃度データを前記生体状態評価装置に送信する送信手段と、
前記送信手段で送信した代謝物濃度データに対応する評価結果を前記生体状態評価装置から受信する受信手段と、
を備え、
前記生体状態評価装置は、
代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する評価関数作成手段と、
前記評価関数作成手段で作成した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する生体状態評価手段と、
前記生体状態評価手段での評価結果を前記情報通信端末装置に送信する評価結果送信手段と、
を備え、
前記評価関数作成手段は、生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて前記評価関数の候補である評価候補関数を作成する評価候補関数作成手段と、前記評価候補関数作成手段で作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証する評価候補関数検証手段と、前記評価候補関数検証手段での検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択する変数選択手段と、をさらに備え、前記評価候補関数作成手段、前記評価候補関数検証手段および前記変数選択手段を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、前記評価関数を作成すること、
を特徴とする生体状態評価システム。
【請求項１６】
前記評価候補関数作成手段は、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成すること、
を特徴とする請求項１５に記載の生体状態評価システム。
【請求項１７】
前記関数作成手法は、多変量解析に関するものであること、
を特徴とする請求項１５または１６に記載の生体状態評価システム。
【請求項１８】
前記評価候補関数検証手段は、ブートストラップ法、ホールドアウト法、リープワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率、感度、特異性、情報量基準のうち少なくとも１つに関して検証すること、
を特徴とする請求項１５から１７のいずれか１つに記載の生体状態評価システム。
【請求項１９】
前記変数選択手段は、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択すること、
を特徴とする請求項１５から１８のいずれか１つに記載の生体状態評価システム。
【請求項２０】
前記代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータであること、
を特徴とする請求項１５から１９のいずれか１つに記載の生体状態評価システム。
【請求項２１】
前記評価対象の代謝物濃度データは、潰瘍性大腸炎またはクローン病の患者のものであること、
を特徴とする請求項１５から２０のいずれか１つに記載の生体状態評価システム。
【請求項２２】
代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する評価関数作成ステップと、前記評価関数作成ステップで作成した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する生体状態評価ステップと、を含む生体状態評価方法をコンピュータに実行させる生体状態評価プログラムにおいて、
前記評価関数作成ステップは、
生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて前記評価関数の候補である評価候補関数を作成する評価候補関数作成ステップと、前記評価候補関数作成ステップで作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証する評価候補関数検証ステップと、前記評価候補関数検証ステップでの検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択する変数選択ステップと、をさらに含み、
前記評価候補関数作成ステップ、前記評価候補関数検証ステップおよび前記変数選択ステップを繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、前記評価関数を作成すること、
を特徴とする生体状態評価プログラム。
【請求項２３】
前記請求項２２に記載された生体状態評価プログラムを記録したこと、
を特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項２４】
代謝物の濃度を変数とする評価関数を記憶した評価関数記憶手段と、
前記評価関数記憶手段に記憶した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する生体状態評価手段と、
を備えたことを特徴とする生体状態評価装置。
【請求項２５】
前記評価関数記憶手段は下記の数式１から数式４に示す評価関数のうち少なくとも１つを記憶し、
【数１】
2006098192.tif 000012
【数２】
2006098192.tif 000013
【数３】
2006098192.tif 000014
【数４】
2006098192.tif 000015
【数５】
2006098192.tif 000016
（数式１において、ａ1からａnは、実数であり、式「ａ1＋ａ2＋・・・＋ａn＝１」を満たす。数式２において、ｂ1からｂn+1は実数である。ｂ1からｂnは式「｜ｂi｜＜１」を満たす（但し、ｉ＝１〜ｎ）。数式３において、ｃ1からｃnは実数である。Θは数式５で定義される。数式４において、ｊは整数である。）
前記生体状態評価手段は、当該記憶した評価関数のうち少なくとも１つおよび前記代謝物濃度データに基づいて生体状態を評価すること、
を特徴とする請求項２４に記載の生体状態評価装置。
【請求項２６】
前記代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータであること、
を特徴とする請求項２４または２５に記載の生体状態評価装置。
【請求項２７】
前記評価対象の代謝物濃度データは、潰瘍性大腸炎、クローン病、喘息、リウマチのいずれか１つの患者のものであること、
を特徴とする請求項２４から２６のいずれか１つに記載の生体状態評価装置。
【請求項２８】
代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する評価関数作成装置であって、
生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて前記評価関数の候補である評価候補関数を作成する評価候補関数作成手段と、
前記評価候補関数作成手段で作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証する評価候補関数検証手段と、
前記評価候補関数検証手段での検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択する変数選択手段と、
を備え、
前記評価候補関数作成手段、前記評価候補関数検証手段および前記変数選択手段を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、前記評価関数を作成すること、
を特徴とする評価関数作成装置。
【請求項２９】
前記評価候補関数作成手段は、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成すること、
を特徴とする請求項２８に記載の評価関数作成装置。
【請求項３０】
前記関数作成手法は、多変量解析に関するものであること、
を特徴とする請求項２８または２９に記載の評価関数作成装置。
【請求項３１】
前記評価候補関数検証手段は、ブートストラップ法、ホールドアウト法、リープワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率、感度、特異性、情報量基準のうち少なくとも１つに関して検証すること、
を特徴とする請求項２８から３０のいずれか１つに記載の評価関数作成装置。
【請求項３２】
前記変数選択手段は、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択すること、
を特徴とする請求項２８から３１のいずれか１つに記載の評価関数作成装置。
【請求項３３】
前記代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータであること、
を特徴とする請求項２８から３２のいずれか１つに記載の評価関数作成装置。
【請求項３４】
代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する評価関数作成方法であって、
生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて前記評価関数の候補である評価候補関数を作成する評価候補関数作成ステップと、
前記評価候補関数作成ステップで作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証する評価候補関数検証ステップと、
前記評価候補関数検証ステップでの検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択する変数選択ステップと、
を含み、
前記評価候補関数作成ステップ、前記評価候補関数検証ステップおよび前記変数選択ステップを繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、前記評価関数を作成すること、
を特徴とする評価関数作成方法。
【請求項３５】
前記評価候補関数作成ステップは、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成すること、
を特徴とする請求項３４に記載の評価関数作成方法。
【請求項３６】
前記関数作成手法は、多変量解析に関するものであること、
を特徴とする請求項３４または３５に記載の評価関数作成方法。
【請求項３７】
前記評価候補関数検証ステップは、ブートストラップ法、ホールドアウト法、リープワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率、感度、特異性、情報量基準のうち少なくとも１つに関して検証すること、
を特徴とする請求項３４から３６のいずれか１つに記載の評価関数作成方法。
【請求項３８】
前記変数選択ステップは、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択すること、
を特徴とする請求項３４から３７のいずれか１つに記載の評価関数作成方法。
【請求項３９】
前記代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータであること、
を特徴とする請求項３４から３８のいずれか１つに記載の評価関数作成方法。
【請求項４０】
代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する評価関数作成方法をコンピュータに実行させる評価関数作成プログラムであって、
生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて前記評価関数の候補である評価候補関数を作成する評価候補関数作成ステップと、
前記評価候補関数作成ステップで作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証する評価候補関数検証ステップと、
前記評価候補関数検証ステップでの検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択する変数選択ステップと、
を含み、
前記評価候補関数作成ステップ、前記評価候補関数検証ステップおよび前記変数選択ステップを繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、前記評価関数を作成すること、
を特徴とする評価関数作成プログラム。
【請求項４１】
前記請求項４０に記載された評価関数作成プログラムを記録したこと、
を特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成し、作成した評価関数および評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する生体状態評価装置、生体状態評価方法、生体状態評価システム、生体状態評価プログラムおよび記録媒体に関するものである。
また、本発明は、代謝物の濃度を変数とする予め記憶した評価関数および評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する生体状態評価装置に関するものである。
また、本発明は、代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する評価関数作成装置、評価関数作成方法、評価関数作成プログラムおよび記録媒体に関するものである。【０００２】
ここで、本明細書において、「生体状態」とは、健康状態（健常）や各種病態を含む概念である。また、「生体状態指標データ」とは、各個体において測定されたものや各被験者の生体状態に関する診断結果データを含む概念である。また、「データ」および「情報」とは、数値化されたものや概念的なもの（例えば疾患の有無、重篤度、類型など）を含む概念である。
また、本明細書において、「評価候補関数」および「評価関数」とは、代謝物の濃度を変数とする数式であり、生体状態の相違（例えば、「健常と病態」や「異なる複数の病態」、「特定の病態における進度」など）を定量するためのものである。
【背景技術】
【０００３】
バイオインフォマティクスを利用した診断技術の流れとして、一塩基多型解析や遺伝子発現プロファイリングを中心とした手法を利用したものから、蛋白質発現プロファイリングを利用したもの、さらには近年では代謝物プロファイリングを利用したものへと発展してきている。そして、その中でも代謝物プロファイリングの重要性が高まりつつあり今後の実用化が期待されている。【０００４】
ここで、代謝物プロファイリングにおいて、生体内の代謝物濃度は、様々な代謝的要因が加わった結果生じている動的平衡状態を反映したものであるので、特定の生体状態における代謝活動を総合的に表現している有益なデータソースであると考えられる。よって、実際に生体状態が変化すれば生体内の代謝物濃度も大きく変化する可能性があり、生体内の代謝物濃度が様々な生体状態の定義において大きく関係すると考えられる。このことから、代謝物プロファイリングを利用した診断は、遺伝子診断とは異なり、代謝的要因だけでなく環境要因も含めた検査時点での生体状態を反映することが長所であり、代謝物プロファイリングの潜在的な可能性は極めて重要である。とりわけ、生体内の代謝物である各種アミノ酸の濃度のプロファイリングに関しては、例えば肝疾患や各種遺伝的代謝異常症や糖尿病や高血圧や癌や筋代謝異常や腎疾患や各種神経性疾患やホルモン異常などの様々な疾患において、罹患した患者から採取した生体試料（血液を含む）中のアミノ酸濃度が健常者のそれと比較して特徴的な変動を示すことが報告されており、代謝物プロファイリングの意義を示す好例である。なお、生体試料中の代謝物濃度を定量する測定技術の開発は急速に発展しており、血液試料などの生体試料中の各種アミノ酸（臨床的には２１種類から４１種類のアミノ酸）濃度を測定することを目的としたアミノ酸分析装置は臨床的にも確立されている。【０００５】
しかし、代謝物プロファイリングにおいて生体状態の変化に伴い測定対象となる複数の代謝物濃度の変動が想定されるので、代謝物プロファイリングを利用した診断においては当該代謝物濃度に関する多変量データに基づいて生体状態の評価（予測）を行うことが重要であり、各生体状態の相違を適当に表現した数理モデル（上述した評価関数に対応）を作成する必要がある。仮に、生体状態に関して既知の被験者群から収集した代謝物濃度データの変動と該当する生体状態との関係を数理モデルで表現することができれば、生体状態に関して未知の被験者の代謝物濃度データから当該数理モデルに基づいて生体状態を評価することが理論的に可能となる。【０００６】
これまで、生体状態の評価や予測を行う技術としては、フィッシャー比や特許文献１、特許文献２などがあった。ここで、フィッシャー比は、肝硬変時に増加する芳香族アミノ酸を分母とし、減少する分岐鎖アミノ酸を分子として作成された指標「（Ｉｌｅ＋Ｌｅｕ＋Ｖａｌ）÷（Ｐｈｅ＋Ｔｙｒ）」であり、対象者のアミノ酸濃度データに基づいて肝硬変を予測することができた。また、特許文献１には、ニューラルネットワーク（非線形解析）で作成した予測指標（上述した評価関数に対応）を用いて生体状態を予測する技術が記載されている。具体的には、心臓病や歯科用アマルガム症候群などの患者や健常人の病態と当該患者や当該健常人の血液学データとをコンピュータに入力すると、当該コンピュータは、入力されたデータに基づいてニューラルネットワークで予測指標を作成し、ニューラルネットワークをトレーニングすることでデータの差別化を図れるように予測指標を最適化し、最適化された予測指標を用いて生体状態を予測する。これにより、対象者の血液学データに基づいて、心臓病や歯科用アマルガム症候群等の病状を予測することができた。【０００７】
また、特許文献２には、生体状態に関する指標データと血液中の代謝物の濃度データ（例えばアミノ酸の濃度データ）とシミュレーション対象となる個体の血液中の代謝物の濃度データ（例えばアミノ酸の濃度データ）とに基づいて当該個体の生体状態をシミュレーションする技術が記載されている。具体的には、各個体において測定された生体状態に関する指標データと各個体中の代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す相関式（上述した評価関数に対応）を設定し、設定した相関式にシミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入してシミュレーション対象の個体中の生体状態をシミュレーションする。これにより、個体中の代謝物の血中濃度に基づいて、例えば健康状態や疾病の進行状態、疾病の治療状態、将来の疾病リスク、薬剤の有効性、薬剤の副作用などを効果的にシミュレーションすることができた。【０００８】
【特許文献１】米国特許第５６８７７１６号明細書
【特許文献２】国際公開第２００４／０５２１９１号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、従来技術では、予測指標や相関式（上述した評価関数に対応）が生体状態を評価する上で妥当なものであるかについての検証を行っていないので、評価対象の生体状態を必ずしも十分な精度で評価することができなかった、という問題点があった。【００１０】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、検証が行われた評価関数を用いることで評価対象の生体状態を精度よく評価することができる生体状態評価装置、生体状態評価方法、生体状態評価システム、生体状態評価プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。
また、本発明は、評価対象の代謝物濃度データを入力するだけで、当該評価対象の生体状態を評価することができる生体状態評価装置を提供することを目的とする。
また、本発明は、評価関数を検証することで評価対象の生体状態の評価に最適な評価関数を作成することができる評価関数作成装置、評価関数作成方法、評価関数作成プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
すなわち、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる生体状態評価装置、本発明にかかる生体状態評価方法および本発明にかかる生体状態評価プログラムは、代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する評価関数作成手段（評価関数作成ステップ）と、前記評価関数作成手段（評価関数作成ステップ）で作成した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する生体状態評価手段（生体状態評価ステップ）と、を備えた（含む）生体状態評価装置、生体状態評価方法および生体状態評価方法をコンピュータに実行させる生体状態評価プログラムにおいて、前記評価関数作成手段（評価関数作成ステップ）は、生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて前記評価関数の候補である評価候補関数を作成する評価候補関数作成手段（評価候補関数作成ステップ）と、前記評価候補関数作成手段（評価候補関数作成ステップ）で作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証する評価候補関数検証手段（評価候補関数検証ステップ）と、前記評価候補関数検証手段（評価候補関数検証ステップ）での検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択する変数選択手段（変数選択ステップ）と、をさらに備え（含み）、前記評価候補関数作成手段（評価候補関数作成ステップ）、前記評価候補関数検証手段（評価候補関数検証ステップ）および前記変数選択手段（変数選択ステップ）を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、前記評価関数を作成すること、を特徴とする。【００１２】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価装置、つぎの発明にかかる生体状態評価方法およびつぎの発明にかかる生体状態評価プログラムは、前記に記載の生体状態評価装置、前記に記載の生体状態評価方法および前記に記載の生体状態評価プログラムにおいて、前記評価候補関数作成手段（評価候補関数作成ステップ）は、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成すること、を特徴とする。【００１３】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価装置、つぎの発明にかかる生体状態評価方法およびつぎの発明にかかる生体状態評価プログラムは、前記に記載の生体状態評価装置、前記に記載の生体状態評価方法および前記に記載の生体状態評価プログラムにおいて、前記関数作成手法は、多変量解析に関するものであること、を特徴とする。【００１４】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価装置、つぎの発明にかかる生体状態評価方法およびつぎの発明にかかる生体状態評価プログラムは、前記に記載の生体状態評価装置、前記に記載の生体状態評価装置方法および前記に記載の生体状態評価装置プログラムにおいて、前記評価候補関数検証手段（評価候補関数検証ステップ）は、ブートストラップ法、ホールドアウト法、リープワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率、感度、特異性、情報量基準のうち少なくとも１つに関して検証すること、を特徴とする。【００１５】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価装置、つぎの発明にかかる生体状態評価方法およびつぎの発明にかかる生体状態評価プログラムは、前記に記載の生体状態評価装置、前記に記載の生体状態評価方法および前記に記載の生体状態評価プログラムにおいて、前記変数選択手段（変数選択ステップ）は、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択すること、を特徴とする。【００１６】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価装置、つぎの発明にかかる生体状態評価方法およびつぎの発明にかかる生体状態評価プログラムは、前記に記載の生体状態評価装置、前記に記載の生体状態評価方法および前記に記載の生体状態評価プログラムにおいて、前記代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータであること、を特徴とする。【００１７】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価装置、つぎの発明にかかる生体状態評価方法およびつぎの発明にかかる生体状態評価プログラムは、前記に記載の生体状態評価装置、前記に記載の生体状態評価方法および前記に記載の生体状態評価プログラムにおいて、前記評価対象の代謝物濃度データは、潰瘍性大腸炎またはクローン病の患者のものであること、を特徴とする。【００１８】
また、本発明は生体状態評価システムに関するものであり、本発明にかかる生体状態評価システムは、生体状態を評価する生体状態評価装置と、評価対象の代謝物濃度データを提供する情報通信端末装置とをネットワークを介して通信可能に接続して構成された生体状態評価システムにおいて、前記情報通信端末装置は、代謝物濃度データを前記生体状態評価装置に送信する送信手段と、前記送信手段で送信した代謝物濃度データに対応する評価結果を前記生体状態評価装置から受信する受信手段と、を備え、前記生体状態評価装置は、代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する評価関数作成手段と、前記評価関数作成手段で作成した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する生体状態評価手段と、前記生体状態評価手段での評価結果を前記情報通信端末装置に送信する評価結果送信手段と、を備え、前記評価関数作成手段は、生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて前記評価関数の候補である評価候補関数を作成する評価候補関数作成手段と、前記評価候補関数作成手段で作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証する評価候補関数検証手段と、前記評価候補関数検証手段での検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択する変数選択手段と、をさらに備え、前記評価候補関数作成手段、前記評価候補関数検証手段および前記変数選択手段を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、前記評価関数を作成すること、を特徴とする。【００１９】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価システムは、前記に記載の生体状態評価システムにおいて、前記評価候補関数作成手段は、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成すること、を特徴とする。【００２０】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価システムは、前記に記載の生体状態評価システムにおいて、前記関数作成手法は、多変量解析に関するものであること、を特徴とする。【００２１】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価システムは、前記に記載の生体状態評価システムにおいて、前記評価候補関数検証手段は、ブートストラップ法、ホールドアウト法、リープワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率、感度、特異性、情報量基準のうち少なくとも１つに関して検証すること、を特徴とする。【００２２】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価システムは、前記に記載の生体状態評価システムにおいて、前記変数選択手段は、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択すること、を特徴とする。【００２３】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価システムは、前記に記載の生体状態評価システムにおいて、前記代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータであること、を特徴とする。【００２４】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価システムは、前記に記載の生体状態評価システムにおいて、前記評価対象の代謝物濃度データは、潰瘍性大腸炎またはクローン病の患者のものであること、を特徴とする。【００２５】
また、本発明は記録媒体に関するものであり、本発明にかかる記録媒体は、前記に記載された生体状態評価プログラムを記録したこと、を特徴とする。【００２６】
また、本発明は生体状態評価装置に関するものであり、本発明にかかる生体状態評価装置は、代謝物の濃度を変数とする評価関数を記憶した評価関数記憶手段と、前記評価関数記憶手段に記憶した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する生体状態評価手段と、を備えたことを特徴とする。【００２７】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価装置は、前記に記載の生体状態評価装置において、前記評価関数記憶手段は下記の数式１から数式４に示す評価関数のうち少なくとも１つを記憶し、前記生体状態評価手段は、当該記憶した評価関数のうち少なくとも１つおよび前記代謝物濃度データに基づいて生体状態を評価すること、を特徴とする。
【数１】
2006098192.tif 000002
【数２】
2006098192.tif 000003
【数３】
2006098192.tif 000004
【数４】
2006098192.tif 000005
【数５】
2006098192.tif 000006
（数式１において、ａ1からａnは、実数であり、式「ａ1＋ａ2＋・・・＋ａn＝１」を満たす。数式２において、ｂ1からｂn+1は実数である。ｂ1からｂnは式「｜ｂi｜＜１」を満たす（但し、ｉ＝１〜ｎ）。数式３において、ｃ1からｃnは実数である。Θは数式５で定義される。数式４において、ｊは整数である。）【００２８】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価装置は、前記に記載の生体状態評価装置において、前記代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータであること、を特徴とする。【００２９】
また、つぎの発明にかかる生体状態評価装置は、前記に記載の生体状態評価装置において、前記評価対象の代謝物濃度データは、潰瘍性大腸炎、クローン病、喘息、リウマチのいずれか１つの患者のものであること、を特徴とする。【００３０】
また、本発明は評価関数作成装置、評価関数作成方法および評価関数作成プログラムに関するものであり、本発明にかかる評価関数作成装置、本発明にかかる評価関数作成方法および本発明にかかる評価関数作成プログラムは、代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する評価関数作成装置、評価関数作成方法および評価関数作成方法をコンピュータに実行させる評価関数作成プログラムであって、生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて前記評価関数の候補である評価候補関数を作成する評価候補関数作成手段（評価候補関数作成ステップ）と、前記評価候補関数作成手段（評価候補関数作成ステップ）で作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証する評価候補関数検証手段（評価候補関数検証ステップ）と、前記評価候補関数検証手段（評価候補関数検証ステップ）での検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択する変数選択手段（変数選択ステップ）と、を備え（含み）、前記評価候補関数作成手段（評価候補関数作成ステップ）、前記評価候補関数検証手段（評価候補関数検証ステップ）および前記変数選択手段（変数選択ステップ）を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、前記評価関数を作成すること、を特徴とする。【００３１】
また、つぎの発明にかかる評価関数作成装置、つぎの発明にかかる評価関数作成方法およびつぎの発明にかかる評価関数作成プログラムは、前記に記載の評価関数作成装置、前記に記載の評価関数作成方法および前記に記載の評価関数作成プログラムにおいて、前記評価候補関数作成手段（評価候補関数作成ステップ）は、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成すること、を特徴とする。【００３２】
また、つぎの発明にかかる評価関数作成装置、つぎの発明にかかる評価関数作成方法およびつぎの発明にかかる評価関数作成プログラムは、前記に記載の評価関数作成装置、前記に記載の評価関数作成方法および前記に記載の評価関数作成プログラムにおいて、前記関数作成手法は、多変量解析に関するものであること、を特徴とする。【００３３】
また、つぎの発明にかかる評価関数作成装置、つぎの発明にかかる評価関数作成方法およびつぎの発明にかかる評価関数作成プログラムは、前記に記載の評価関数作成装置、前記に記載の評価関数作成方法および前記に記載の評価関数作成プログラムにおいて、前記評価候補関数検証手段（評価候補関数検証ステップ）は、ブートストラップ法、ホールドアウト法、リープワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率、感度、特異性、情報量基準のうち少なくとも１つに関して検証すること、を特徴とする。【００３４】
また、つぎの発明にかかる評価関数作成装置、つぎの発明にかかる評価関数作成方法およびつぎの発明にかかる評価関数作成プログラムは、前記に記載の評価関数作成装置、前記に記載の評価関数作成方法および前記に記載の評価関数作成プログラムにおいて、前記変数選択手段（変数選択ステップ）は、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択すること、を特徴とする。【００３５】
また、つぎの発明にかかる評価関数作成装置、つぎの発明にかかる評価関数作成方法およびつぎの発明にかかる評価関数作成プログラムは、前記に記載の評価関数作成装置、前記に記載の評価関数作成方法および前記に記載の評価関数作成プログラムにおいて、前記代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータであること、を特徴とする。【００３６】
また、本発明は記録媒体に関するものであり、本発明にかかる記録媒体は、前記に記載された評価関数作成プログラムを記録したこと、を特徴とする。
【発明の効果】
【００３７】
本発明にかかる生体状態評価装置、生体状態評価方法および生体状態評価プログラムによれば、（１）代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数（評価指標（以下同様））を作成し、（２）作成した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する。そして、（１）評価関数の作成では、（１−１）生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて評価関数の候補である評価候補関数（評価候補指標または評価候補指標（以下同様））を作成し、（１−２）作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証し、（１−３）検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択し、（１−１）、（１−２）および（１−３）を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、評価関数を作成する。これにより、検証が行われた評価関数を用いることで評価対象の生体状態を精度よく評価することができるという効果を奏する。
また、本発明によれば、疾病の中でも慢性的に引き起こされる疾病（特に生活習慣病など）に侵されている度合い（疾患の進行度）を定量的に評価（モニタリング）することができる。よって、本発明を導入することで、各種疾病の早期診断が可能となる。
また、本発明によれば、投薬の効果や副作用を定量的に評価（モニタリング）することができる。よって、本発明を導入することで、新薬の開発を効率よく行うことができ、その結果、開発コストを削減することができる。
また、本発明によれば、急性的に引き起こされる疾病（例えばウイルス性の疾患や癌など）に侵されているか否かの判別や健康または病気であるか否かの判別を行うことができる。つまり、特定の疾病を対象に、定性的な評価を行うことができる。【００３８】
また、本発明にかかる生体状態評価装置、生体状態評価方法および生体状態評価プログラムによれば、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成する。すなわち、作成した各評価候補関数の形は関数作成手法ごとにそれぞれ異なる。これにより、最終的に、生体状態を評価するのに適切な評価関数を作成することができるという効果を奏する。
また、臨床診断においては健常と疾患などの２群判別だけでなく様々な観点（例えば類症鑑別などの多群の分類や進行性疾患の進度予測など）で対象者を診断する必要があるが、これまでは予め定めた１つのアルゴリズムに基づいて評価関数を構築していた。しかし、本発明によれば、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成するので、最終的に、診断条件に合った適切な評価関数を作成することができる。【００３９】
また、本発明にかかる生体状態評価装置、生体状態評価方法および生体状態評価プログラムによれば、関数作成手法は多変量解析に関するものである。これにより、既存の関数作成手法に基づいて評価候補関数を作成することができるという効果を奏する。【００４０】
また、本発明にかかる生体状態評価装置、生体状態評価方法および生体状態評価プログラムによれば、ブートストラップ法、ホールドアウト法、リープワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率、感度、特異性、情報量基準のうち少なくとも１つに関して検証する。これにより、予測性または堅牢性の高い評価候補関数を作成することができるという効果を奏する。【００４１】
また、本発明にかかる生体状態評価装置、生体状態評価方法および生体状態評価プログラムによれば、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択する。これにより、評価候補関数の変数を適切に選択することができるという効果を奏する。【００４２】
また、本発明にかかる生体状態評価装置、生体状態評価方法および生体状態評価プログラムによれば、代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータである。これにより、測定精度が高い代謝物の濃度に関する代謝物濃度データを用いて、評価精度の高い評価関数を作成することができるという効果を奏する。例えば、測定精度が高く且つ測定に由来の分散が個体差による分散よりもかなり小さい等のアミノ酸の有利な物性を利用して、信頼性の高い評価関数を作成することができるという効果を奏する。
ここで、本明細書において、「アミノ酸類縁体」には、カルニチンやジヒドロキシキノリン、キノリン酸、メチルイミダゾール酢酸などが含まれる。
また、本明細書において、「アミノ基またはイミノ基を有する化合物」には、クレアチンやクレアチニン、アミン（プトレッシンやスペルミジン、スペルミンなど）、タウリン、ヒポタウリン、Ｎ−アセチルグルタミン酸、Ｎ−アセチルアスパラチルグルタミン酸、アンセリン、カルノシン、アセチルアンセリン、アセチルカルノシン、プリン（アデニンやグアニンキサンチンなど）、ピリミジン（ウラシルやオロト酸、チミンなど）、カテコールアミン（アドレナリンやドーパミン、ノルアドレナリンなど）、メラニンなどが含まれる。【００４３】
また、本発明かかる生体状態評価装置、生体状態評価方法および生体状態評価プログラムによれば、評価対象の代謝物濃度データは、潰瘍性大腸炎またはクローン病の患者のものである。これにより、病態の診断を行う際に患者に与える身体的負担や精神的負担が大きい疾患に対して、患者から容易に採取することができる代謝物濃度データに基づいて精度よく病態の評価を行うことができるという効果を奏する。例えば、内視鏡を使って診断が行われる潰瘍性大腸炎の場合には、内視鏡を行わずに潰瘍性大腸炎の評価を精度よく行うことができ、その結果、患者への負担を効果的に減らすことができるという効果を奏する。これまで、炎症性腸疾患（ＩＢＤ：Ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ  Ｂｏｗｅｌ  Ｄｉｓｅａｓｅ）の病態評価は、腸内視鏡や生検などの診断法や、ＣＤＡＩ（クローン病活動指標）、ＩＯＩＢＤ、ＤｕｔｃｈＡＩなどのスコアで行われていた。しかし、腸内視鏡や生検などの診断法は、専門医を必要とし、さらに患者への負担が大きかった。また、ＣＤＡＩやＩＯＩＢＤなどのスコアでは、腹痛の状態や便の状態などの患者の主観的な項目が入っているため、正確に病態を表現することができない場合があった。また、これまで、喘息の病態評価は、喘鳴などの症状に関する問診や血液学的検査、肺機能検査、Ｘ線検査を併用して行われてきた。また、リウマチの病態評価は、関節の腫れなどの症状に関する問診やリウマチ反応検査、Ｘ線検査を併用して行われてきた。しかし、これらの方法には患者の主観的な要素が含まれていたり、病態と検査結果が必ずしも一致しないといった問題点があった。本発明では、生体の代謝物濃度という極めて客観的で且つ簡便に測定可能なデータに基づいてＩＢＤ、喘息およびリウマチの病態を精度よく評価することができる。【００４４】
また、本発明にかかる生体状態評価システムによれば、生体状態を評価する生体状態評価装置と、評価対象の代謝物濃度データを提供する情報通信端末装置と、をネットワークを介して通信可能に接続して構成される。そして、情報通信端末装置は、代謝物濃度データを生体状態評価装置に送信し、送信した代謝物濃度データに対応する評価結果を生体状態評価装置から受信する。また、生体状態評価装置は、（１）代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成し、（２）作成した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価し、（３）評価結果を情報通信端末装置に送信する。そして、（１）評価関数の作成では、（１−１）生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて評価関数の候補である評価候補関数を作成し、（１−２）作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証し、（１−３）検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択し、（１−１）、（１−２）および（１−３）を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、評価関数を作成する。これにより、検証が行われた評価関数を用いることで評価対象の生体状態を精度よく評価することができるという効果を奏する。
また、本発明によれば、疾病の中でも慢性的に引き起こされる疾病（特に生活習慣病など）に侵されている度合い（疾患の進行度）を定量的に評価（モニタリング）することができる。よって、本発明を導入することで、各種疾病の早期診断が可能となる。
また、本発明によれば、投薬の効果や副作用を定量的に評価（モニタリング）することができる。よって、本発明を導入することで、新薬の開発を効率よく行うことができ、その結果、開発コストを削減することができる。
また、本発明によれば、急性的に引き起こされる疾病（例えばウイルス性の疾患や癌など）に侵されているか否かの判別や健康または病気であるか否かの判別を行うことができる。つまり、特定の疾病を対象に、定性的な評価を行うことができる。【００４５】
また、本発明にかかる生体状態評価システムによれば、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成する。すなわち、作成した各評価候補関数の形は関数作成手法ごとにそれぞれ異なる。これにより、最終的に、生体状態を評価するのに適切な評価関数を作成することができるという効果を奏する。
また、臨床診断においては健常と疾患などの２群判別だけでなく様々な観点（例えば類症鑑別などの多群の分類や進行性疾患の進度予測など）で対象者を診断する必要があるが、これまでは予め定めた１つのアルゴリズムに基づいて評価関数を構築していた。しかし、本発明によれば、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成するので、最終的に、診断条件に合った適切な評価関数を作成することができる。【００４６】
また、本発明にかかる生体状態評価システムによれば、関数作成手法は、多変量解析に関するものである。これにより、既存の関数作成手法に基づいて評価候補関数を作成することができるという効果を奏する。【００４７】
また、本発明にかかる生体状態評価システムによれば、ブートストラップ法、ホールドアウト法、リープワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率、感度、特異性、情報量基準のうち少なくとも１つに関して検証する。これにより、予測性または堅牢性の高い評価候補関数を作成することができるという効果を奏する。【００４８】
また、本発明にかかる生体状態評価システムによれば、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択する。これにより、評価候補関数の変数を適切に選択することができるという効果を奏する。【００４９】
また、本発明にかかる生体状態評価システムによれば、代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータである。これにより、測定精度が高い代謝物の濃度に関する代謝物濃度データを用いて、評価精度の高い評価関数を作成することができるという効果を奏する。例えば、測定精度が高く且つ測定に由来の分散が個体差による分散よりもかなり小さい等のアミノ酸の有利な物性を利用して、信頼性の高い評価関数を作成することができるという効果を奏する。【００５０】
また、本発明にかかる生体状態評価システムによれば、評価対象の代謝物濃度データは、潰瘍性大腸炎またはクローン病の患者のものである。これにより、病態の診断を行う際に患者に与える身体的負担や精神的負担が大きい疾患に対して、患者から容易に採取することができる代謝物濃度データに基づいて精度よく病態の評価を行うことができるという効果を奏する。例えば、内視鏡を使って診断が行われる潰瘍性大腸炎の場合には、内視鏡を行わずに潰瘍性大腸炎の評価を精度よく行うことができ、その結果、患者への負担を効果的に減らすことができるという効果を奏する。これまで、炎症性腸疾患（ＩＢＤ：Ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ  Ｂｏｗｅｌ  Ｄｉｓｅａｓｅ）の病態評価は、腸内視鏡や生検などの診断法や、ＣＤＡＩ（クローン病活動指標）、ＩＯＩＢＤ、ＤｕｔｃｈＡＩなどのスコアで行われていた。しかし、腸内視鏡や生検などの診断法は、専門医を必要とし、さらに患者への負担が大きかった。また、ＣＤＡＩやＩＯＩＢＤなどのスコアでは、腹痛の状態や便の状態などの患者の主観的な項目が入っているため、正確に病態を表現することができない場合があった。また、これまで、喘息の病態評価は、喘鳴などの症状に関する問診や血液学的検査、肺機能検査、Ｘ線検査を併用して行われてきた。また、リウマチの病態評価は、関節の腫れなどの症状に関する問診やリウマチ反応検査、Ｘ線検査を併用して行われてきた。しかし、これらの方法には患者の主観的な要素が含まれていたり、病態と検査結果が必ずしも一致しないといった問題点があった。本発明では、生体の代謝物濃度という極めて客観的で且つ簡便に測定可能なデータに基づいてＩＢＤ、喘息およびリウマチの病態を精度よく評価することができる。【００５１】
また、本発明にかかる生体状態評価装置によれば、代謝物の濃度を変数とする評価関数を記憶し、記憶した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する。これにより、評価対象の代謝物濃度データを入力するだけで当該評価対象の生体状態を評価することができるという効果を奏する。【００５２】
また、本発明にかかる生体状態評価装置によれば、数式１から数式４に示す評価関数のうち少なくとも１つを記憶し、記憶した評価関数のうち少なくとも１つおよび代謝物濃度データに基づいて生体状態を評価する。これにより、評価対象の代謝物濃度データを入力するだけで当該評価対象の生体状態を精度よく評価することができるという効果を奏する。なお、各数式の係数や定数は、評価対象の疾患に関するデータに基づいて予め決定される。【００５３】
また、本発明にかかる生体状態評価装置によれば、代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータである。これにより、測定精度が高い代謝物の濃度に関する代謝物濃度データを用いて、評価対象の生体状態を精度よく評価することができるという効果を奏する。例えば、測定精度が高く且つ測定に由来の分散が個体差による分散よりもかなり小さい等のアミノ酸の有利な物性を利用して、評価対象の生体状態を精度よく評価することができるという効果を奏する。【００５４】
また、本発明にかかる生体状態評価装置によれば、評価対象の代謝物濃度データは、潰瘍性大腸炎、クローン病、喘息、リウマチのいずれか１つの患者のものである。これにより、病態の診断を行う際に患者に与える身体的負担や精神的負担が大きい疾患に対して、患者から容易に採取することができる代謝物濃度データに基づいて精度よく病態の評価を行うことができるという効果を奏する。例えば、内視鏡を使って診断が行われる潰瘍性大腸炎の場合には、内視鏡を行わずに潰瘍性大腸炎の評価を精度よく行うことができ、その結果、患者への負担を効果的に減らすことができるという効果を奏する。これまで、炎症性腸疾患（ＩＢＤ：Ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙ  Ｂｏｗｅｌ  Ｄｉｓｅａｓｅ）の病態評価は、腸内視鏡や生検などの診断法や、ＣＤＡＩ（クローン病活動指標）、ＩＯＩＢＤ、ＤｕｔｃｈＡＩなどのスコアで行われていた。しかし、腸内視鏡や生検などの診断法は、専門医を必要とし、さらに患者への負担が大きかった。また、ＣＤＡＩやＩＯＩＢＤなどのスコアでは、腹痛の状態や便の状態などの患者の主観的な項目が入っているため、正確に病態を表現することができない場合があった。また、これまで、喘息の病態評価は、喘鳴などの症状に関する問診や血液学的検査、肺機能検査、Ｘ線検査を併用して行われてきた。また、リウマチの病態評価は、関節の腫れなどの症状に関する問診やリウマチ反応検査、Ｘ線検査を併用して行われてきた。しかし、これらの方法には患者の主観的な要素が含まれていたり、病態と検査結果が必ずしも一致しないといった問題点があった。本発明では、生体の代謝物濃度という極めて客観的で且つ簡便に測定可能なデータに基づいてＩＢＤ、喘息およびリウマチの病態を精度よく評価することができる。【００５５】
また、本発明にかかる評価関数作成装置、評価関数作成方法および評価関数作成プログラムによれば、代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む予め取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する。具体的には、（１）生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて評価関数の候補である評価候補関数を作成し、（２）作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証し、（３）検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択し、（１）、（２）および（３）を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、評価関数を作成する。これにより、評価関数を検証することで評価対象の生体状態の評価に最適な評価関数を作成することができるという効果を奏する。【００５６】
また、本発明にかかる評価関数作成装置、評価関数作成方法および評価関数作成プログラムによれば、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成する。すなわち、作成した各評価候補関数の形は関数作成手法ごとにそれぞれ異なる。これにより、最終的に、生体状態を評価するのに適切な評価関数を作成することができるという効果を奏する。
また、臨床診断においては健常と疾患などの２群判別だけでなく様々な観点（例えば類症鑑別などの多群の分類や進行性疾患の進度予測など）で対象者を診断する必要があるが、これまでは予め定めた１つのアルゴリズムに基づいて評価関数を構築していた。しかし、本発明によれば、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成するので、最終的に、診断条件に合った適切な評価関数を作成することができる。【００５７】
また、本発明にかかる評価関数作成装置、評価関数作成方法および評価関数作成プログラムによれば、関数作成手法は多変量解析に関するものである。これにより、既存の関数作成手法に基づいて評価候補関数を作成することができるという効果を奏する。【００５８】
また、本発明にかかる評価関数作成装置、評価関数作成方法および評価関数作成プログラムによれば、ブートストラップ法、ホールドアウト法、リープワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率、感度、特異性、情報量基準のうち少なくとも１つに関して検証する。これにより、予測性または堅牢性の高い評価候補関数を作成することができるという効果を奏する。【００５９】
また、本発明にかかる評価関数作成装置、評価関数作成方法および評価関数作成プログラムによれば、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択する。これにより、評価候補関数の変数を適切に選択することができるという効果を奏する。【００６０】
また、本発明にかかる評価関数作成装置、評価関数作成方法および評価関数作成プログラムによれば、代謝物濃度データは、生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度に関するデータ、あるいは生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度に関するデータである。これにより、測定精度が高い代謝物の濃度に関する代謝物濃度データを用いて、評価精度の高い評価関数を作成することができるという効果を奏する。例えば、測定精度が高く且つ測定に由来の分散が個体差による分散よりもかなり小さい等のアミノ酸の有利な物性を利用して、信頼性の高い評価関数を作成することができるという効果を奏する。【００６１】
また、本発明にかかる記録媒体によれば、当該記録媒体に記録された生体状態評価プログラムや評価関数作成プログラムをコンピュータに読み取らせて実行することで、コンピュータを利用して生体状態評価プログラムや評価関数作成プログラムを実現することができ、生体状態評価プログラムや評価関数作成プログラムと同様の効果を得ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】図１は、本発明の基本原理を示す原理構成図である。
【図２】図２は、本システムの全体構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、本システムの全体構成の他の一例を示す図である。
【図４】図４は、本システムの生体状態評価装置１００の構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図５は、利用者情報ファイル１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、生体状態情報ファイル１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、指定生体状態情報ファイル１０６ｃに格納される情報の一例を示す図である。
【図８】図８は、評価候補関数ファイル１０６ｄ１に格納される情報の一例を示す図である。
【図９】図９は、検証結果ファイル１０６ｄ２に格納される情報の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、選択生体状態情報ファイル１０６ｄ３に格納される情報の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、評価関数ファイル１０６ｄ４に格納される情報の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、評価結果ファイル１０６ｅに格納される情報の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、評価関数作成部１０２ｉの構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】図１４は、本システムのクライアント装置２００の構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、本システムのデータベース装置４００の構成の一例を示すブロック図である。
【図１６】図１６は、本システムを用いて行われる生体状態評価サービス処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、生体状態評価装置１００にて行われる生体状態評価処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、評価候補関数作成部１０２ｉ１にて行われる評価候補関数作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、健常者および潰瘍性大腸炎患者のそれぞれに対し、各者の病態と、ロジスティック回帰分析、サポートベクターマシン、判別分析およびＭＡＰ法で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示す図である。
【図２０】図２０は、新規対象者に対し、構築した各モデルを用いて算出したスコアと、そのスコアから予測した病態と、医師が行った診断結果（病態）と、の関係を示す図である。
【図２１】図２１は、健常者およびクローン病患者のそれぞれに対し、各者の病態と、ロジスティック回帰分析、サポートベクターマシン、判別分析およびＭＡＰ法で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示す図である。
【図２２】図２２は、新規対象者に対し、構築した各モデルを用いて算出したスコアと、そのスコアから予測した病態と、医師が行った診断結果（病態）と、の関係を示す図である。
【図２３】図２３は、健常ラットおよび糖尿病ラットのそれぞれに対し、各対象の病態と、ロジスティック回帰分析、サポートベクターマシン、判別分析およびＭＡＰ法で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示す図である。
【図２４】図２４は、健常ラットおよび糖尿病ラットのそれぞれに対し、各対象の病態と、ロジスティック回帰分析、サポートベクターマシン、判別分析およびＭＡＰ法で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示す図である。
【図２５】図２５は、インシュリン投与後の糖尿病ラットに対し、構築した各モデルを用いて算出したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示す図である。
【図２６】図２６は、ロジスティック回帰分析で評価したスコアを、健常ラット、糖尿病ラット、インシュリンを投与して治療を施した糖尿病ラットごとにグラフで示す図である。
【図２７】図２７は、サポートベクターマシンで評価したスコアを、健常ラット、糖尿病ラット、インシュリンを投与して治療を施した糖尿病ラットごとにグラフで示す図である。
【図２８】図２８は、判別分析で評価したスコアを、健常ラット、糖尿病ラット、インシュリンを投与して治療を施した糖尿病ラットごとにグラフで示す図である。
【図２９】図２９は、ＭＡＰ法で評価したスコアを、健常ラット、糖尿病ラット、インシュリンを投与して治療を施した糖尿病ラットごとにグラフで示す図である。
【図３０】図３０は、本発明の基本原理を示す原理構成図である。
【図３１】図３１は、健常者および潰瘍性大腸炎患者のそれぞれに対し、各対象者の病態と、評価関数１〜３で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示す図である。
【図３２】図３２は、健常者およびクローン病患者のそれぞれに対し、各対象者の病態と、評価関数１〜３で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示す図である。
【図３３】図３３は、サポートベクターマシンで学習モデルを訓練する際に用いたデータを示す図である。
【図３４】図３４は、健常マウスおよび喘息モデルマウスのそれぞれに対し、各対象マウスの病態と、血中のアミノ酸（Ｌｙｓ、ＡｒｇおよびＡｓｎ）濃度と、作成した学習モデルで評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示す図である。
【図３５】図３５は、健常マウスおよびリウマチモデルマウスのそれぞれに対し、各対象マウスの病態と、評価関数１〜３で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示す図である。
【符号の説明】
【００６３】
１００  生体状態評価装置
１０２  制御部
１０２ａ  要求解釈部
１０２ｂ  閲覧処理部
１０２ｃ  認証処理部
１０２ｄ  電子メール生成部
１０２ｅ  Ｗｅｂページ生成部
１０２ｆ  送信部
１０２ｇ  生体状態情報取得部
１０２ｈ  生体状態情報指定部
１０２ｉ  評価関数作成部
１０２ｉ１  評価候補関数作成部
１０２ｉ２  評価候補関数検証部
１０２ｉ３  変数選択部
１０２ｊ  生体状態評価部
１０２ｋ  結果出力部
１０４  通信インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  利用者情報ファイル
１０６ｂ  生体状態情報ファイル
１０６ｃ  指定生体状態情報ファイル
１０６ｄ  評価関数関連情報データベース
１０６ｄ１  評価候補関数ファイル
１０６ｄ２  検証結果ファイル
１０６ｄ３  選択生体状態情報ファイル
１０６ｄ４  評価関数ファイル
１０６ｅ  評価結果ファイル
１０８  入出力インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
２００  クライアント装置（情報通信端末装置）
３００  ネットワーク
４００  データベース装置
【発明を実施するための最良の形態】
【００６４】
以下に、本発明にかかる生体状態評価装置、生体状態評価方法、生体状態評価システム、生体状態評価プログラム、評価関数作成装置、評価関数作成方法、評価関数作成プログラムおよび記録媒体の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。【００６５】
［１．本発明の概要］
ここでは、本発明の概要について図１を参照して説明する。図１は、本発明の基本原理を示す原理構成図である。【００６６】
まず、代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む生体状態情報を取得し、取得した生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数の候補である評価候補関数（例えば、ｙ＝ａ1ｘ1＋ａ2ｘ2＋・・・＋ａnｘn、ｙ：生体状態指標データ、ｘi：代謝物濃度データ、ａi：定数、ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を作成する（ステップＳ−１）。なお、取得した生体状態情報から欠損値や外れ値などを持つデータを除去（データフィルタリング、データ編集）してもよい。【００６７】
ここで、ステップＳ−１において、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法（主成分分析や判別分析、サポートベクターマシン、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、ｋ−ｍｅａｎｓ法、クラスター解析、決定木などの多変量解析に関するものを含む。）を併用して複数の評価候補関数を作成してもよい。具体的には、多数の健常者および疾患患者から得た生体試料を分析して得た代謝物濃度データおよび生体状態指標データから構成される多変量データである生体状態情報に対して、複数の異なるアルゴリズムを利用して複数群の評価候補関数を同時並行的に作成してもよい。例えば、異なるアルゴリズムを利用して判別分析およびロジスティック回帰分析を同時に行い、２つの異なる評価候補関数を作成してもよい。また、主成分分析を行って作成した評価候補関数を利用して生体状態情報を変換し、変換した生体状態情報に対して判別分析を行うことで評価候補関数を作成してもよい。これにより、最終的に、診断条件に合った適切な評価関数を作成することができる。【００６８】
なお、主成分分析を用いて作成した評価候補関数は、全ての代謝物濃度データの分散を最大にするような各変数からなる一次式である。また、判別分析を用いて作成した評価候補関数は、各群内の分散の和の全ての代謝物濃度データの分散に対する比を最小にするような各変数からなる高次式（指数や対数を含む）である。また、サポートベクターマシンを用いて作成した評価候補関数は、群間の境界を最大にするような各変数からなる高次式（カーネル関数を含む）である。また、重回帰分析を用いて作成した評価候補関数は、全ての代謝物濃度データからの距離の和を最小にするような各変数からなる高次式である。ロジスティック回帰分析を用いて作成した評価候補関数は、尤度を最大にするような各変数からなる一次式を指数とする自然対数を項に持つ分数式である。また、ｋ−ｍｅａｎｓ法とは、各代謝物濃度データのｋ個近傍を探索し、近傍点の属する群の中で一番多いものをそのデータの所属群と定義し、入力された代謝物濃度データの属する群と定義された群とが最も合致するような変数を選択する手法である。また、クラスター解析とは、全ての代謝物濃度データの中で最も近い距離にある点同士をクラスタリング（群化）する手法である。また、決定木とは、変数に序列をつけて、序列が上位である変数の取りうるパターンから代謝物濃度データの群を予測する手法である。【００６９】
つぎに、ステップＳ−１で作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証（相互検証）する（ステップＳ−２）。ここで、ステップＳ−２において、ブートストラップ法やホールドアウト法、リープワンアウト法などのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率や感度、特異性、情報量基準などのうち少なくとも１つに関して検証してもよい。これにより、生体状態情報や診断条件を考慮した予測性または堅牢性の高い評価候補関数を作成することができる。なお、評価候補関数の検証は、作成した各評価候補関数に対して行う。【００７０】
ここで、判別率とは、全入力データの中で、本発明によって評価した生体状態が正しい割合である。また、感度とは、入力データに記載された生体状態が罹病になっているものの中で、本発明によって評価した生体状態が正しい割合である。また、特異性とは、入力データに記載された生体状態が健常になっているものの中で、本発明によって評価した生体状態が正しい割合である。また、情報量基準とは、作成された評価候補関数の変数の数と、本発明によって評価した生体状態および入力データに記載された生体状態の差異と、を足し合わせたものである。
また、予測性とは、評価候補関数の検証を繰り返すことで得られた判別率や感度、特異性を平均したものである。また、堅牢性とは、評価候補関数の検証を繰り返すことで得られた判別率や感度、特異性の分散である。【００７１】
つぎに、ステップＳ−２での検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択する（ステップＳ−３）。
ここで、ステップＳ−３において、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択してもよい。なお、ベストパス法とは、評価候補関数に含まれる変数を１つずつ順次減らしていき、評価候補関数が与える評価指標を最適化することで変数を選択する方法である。また、変数の選択は、作成した各評価候補関数に対して行う。これにより、評価候補関数の変数を適切に選択することができる。【００７２】
そして、ステップＳ−３で選択した代謝物濃度データを含む生体状態情報を用いて再びステップＳ−１を実行する。【００７３】
そして、ステップＳ−１、ステップＳ−２およびステップＳ−３を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、評価関数を作成する。ここで、評価候補関数の選出には、例えば、同じ関数作成手法で作成した評価候補関数の中から最適なものを選出する場合と、すべての評価候補関数の中から最適なものを選出する場合と、がある。
このように、本発明では、評価候補関数の作成、評価候補関数の検証および変数の選択に関する処理を一連の流れで体系化（システム化）して実行しているため、生体状態の評価に最適な評価関数を作成することができる。【００７４】
ついで、作成した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する（ステップＳ−４）。具体的には、作成した評価関数に対して評価対象者の代謝物濃度データを適用することで、評価対象者の生体状態に関する指標を算出する。より具体的には、評価対象者の生体状態指標データを算出する。【００７５】
以上、本発明によれば、健常者や患者から得た生体状態指標データ（例えば健康状態や病名、病気進行度など）と代謝物濃度データ（例えば血中のアミノ酸濃度や血液生化学濃度など）に基づいて評価関数を作成し、作成した評価関数を用いて評価対象者の代謝物濃度データから当該評価対象者の生体状態を評価することができる。そして、本発明によれば、評価対象の生体状態を評価するための評価関数を最適な指標として作成し、評価対象の生体状態を定義する諸々の現象を評価（予測）することができる。その結果、本発明を用いれば、生体状態の評価を精度よく行うことができる。また、本発明によれば入力する情報は評価関数を作成するために用いる生体状態情報および評価対象者の代謝物濃度データのみであるため統計知識などの専門的な知識のない利用者でも本発明を容易に利用することができるので、本発明の利便性は高い。【００７６】
なお、本発明は、代謝物濃度データとして、「生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度」や「生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度」などに関するデータを好適に用いることができる。【００７７】
また、本発明は、潰瘍性大腸炎の患者やクローン病の患者の病態の評価に好適に用いることができる。なお、本発明は、潰瘍性大腸炎やクローン病の他、代謝物（特にアミノ酸）の濃度が生体状態の変動に伴って変化する疾患に対しても適用することができる。例えば、悪性腫瘍（肺がん、食道がん、胃がん、大腸がん、肝がん、膵がん、胆嚢・胆管がん、前立腺がん、乳がん、子宮がん、卵巣がん、造血器腫瘍、脳下垂体腫瘍、甲状腺腫瘍）、バセドウ病、高脂血症、糖尿病、膠原病（関節リウマチ、蕁麻疹、全身性エリテマトーデス）、骨粗しょう症、閉塞性動脈硬化症（ＡＳＯ）、狭心症、心筋梗塞、心筋症、心不全、不整脈、脳血管障害（脳梗塞、脳動脈瘤）、慢性肝疾患（Ｂ型・Ｃ型慢性肝炎、肝硬変）、急性肝炎、脂肪肝、胆石症、胆嚢炎、黄疸、浮腫、高血圧症、糸球体腎炎、腎盂腎炎、尿細管疾患（ファンコーニ症候群、腎尿細管性アシドーシス）、腎アミロイドーシス、中毒性腎障害、妊娠中毒症、腎硬化症、腎不全、ポルフィリア、メトヘモグロビン血症、白血病、脳下垂体疾患（脳下垂体前葉機能低下症、脳下垂体後葉機能低下症、バソプレッシン分泌異常症）、甲状腺疾患（甲状腺機能低下症、甲状腺機能亢進症、びまん性甲状腺腫、甲状腺炎）、高インスリン血症、高グルカゴン血症、副腎皮質疾患（副腎皮質機能亢進症、副腎皮質機能低下症、アルドステロン産生過剰症、副腎性器症候群）、子宮筋腫、子宮内膜症、尿路結石、ネフローゼ症候群、過敏性症候群（薬疹）、ケロイド、アトピー性皮膚炎、花粉症、喘息、結核、間質性肺炎・肺線維症、肺気腫（ＣＯＰＤ）、白内障、緑内障、熱性けいれん、てんかん、歯周病、筋萎縮側索硬化症（ＡＬＳ）、炎症性腸疾患（潰瘍性大腸炎、クローン病）、免疫不全症、後天性免疫不全症候群（ＡＩＤＳ）、感染症、痛風、高尿酸血症、フェニルケトン尿症、チロシン尿症、アルカプトン尿症、ホモシスチン尿症、カエデシロップ尿症、腎型アミノ酸尿、ニーマン−ピック病、ゴーシェ病、ティ−ザックス病、ミトコンドリア脳筋症、糖原病、ガラクトース血症、レッシュ−ナイハン症候群、ウィルソン病、筋ジストロフィー、血友病、十二指腸潰瘍、胃潰瘍、胃炎、胃ポリープ、胃腺種、アルツハイマー病、パーキンソン病、ポリオなどの疾患に対しても本発明を適用することができる。【００７８】
［２．システム構成］
つぎに、本発明が適用される生体状態評価システム（以下では本システムと記す場合がある。）の構成について図２から図１５を参照して説明する。まず、本システムの全体構成について図２および図３を参照して説明する。【００７９】
図２は本システムの全体構成の一例を示す図である。また、図３は本システムの全体構成の他の一例を示す図である。
本システムは、図２に示すように、生体状態を評価する生体状態評価装置１００と評価対象の代謝物濃度データを提供する情報通信端末装置であるクライアント装置２００とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されている。なお、本システムは、図３に示すように、生体状態評価装置１００やクライアント装置２００の他に、生体状態評価装置１００で評価関数を作成する際に用いる生体状態情報や生体状態評価装置１００で作成した評価関数などを格納したデータベース装置４００を、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されてもよい。これにより、ネットワーク３００を介して、生体状態評価装置１００からクライアント装置２００やデータベース装置４００へ、あるいはクライアント装置２００やデータベース装置４００から生体状態評価装置１００へ、生体状態に関する情報などが提供される。ここで、「生体状態に関する情報」は、ヒトを含む生物の生体状態に関する特定の項目について測定した値に関する情報である。なお、生体状態に関する情報として、例えば、後述する病態情報等を挙げることができる。また、生体状態に関する情報は、生体状態評価装置１００やクライアント装置２００や他の装置（例えば各種の計測装置等）で生成され、主にデータベース装置４００に蓄積される。【００８０】
［２−１．システム構成−生体状態評価装置１００］
図４は、本システムの生体状態評価装置１００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
生体状態評価装置１００は、生体状態評価装置１００を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２と、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して生体状態評価装置１００をネットワーク３００に通信可能に接続する通信インターフェース部１０４と、各種のデータベースやテーブルやファイルなどを格納する記憶部１０６と、入力装置１１２や出力装置１１４に接続する入出力インターフェース部１０８と、で構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。ここで、生体状態評価装置１００は、各種の分析装置（例えばアミノ酸アナライザー等）と同一筐体で構成されてもよい。また、生体状態評価装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成してもよい。例えば、処理の一部をＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｇａｔｅｗａｙ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて実現してもよい。【００８１】
記憶部１０６は、ストレージ手段であり、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置や、ハードディスクのような固定ディスク装置や、フレキシブルディスクや、光ディスク等を用いることができる。また、記憶部１０６には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。そして、記憶部１０６は、図示の如く、利用者情報ファイル１０６ａと、生体状態情報ファイル１０６ｂと、指定生体状態情報ファイル１０６ｃと、評価関数関連情報データベース１０６ｄと、評価結果ファイル１０６ｅと、を格納する。【００８２】
利用者情報ファイル１０６ａは、利用者に関する情報（利用者情報）を格納する。図５は、利用者情報ファイル１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。利用者情報ファイル１０６ａに格納される情報は、図５に示すように、利用者を一意に識別するための利用者ＩＤと、利用者が正当な者であるか否かの認証を行うための利用者パスワードと、利用者の氏名と、利用者の所属する所属先を一意に識別するための所属先ＩＤと、利用者の所属する所属先の部門を一意に識別するための部門ＩＤと、部門名と、利用者の電子メールアドレスと、を相互に関連付けて構成されている。【００８３】
図４に戻り、生体状態情報ファイル１０６ｂは、生体状態指標データおよび代謝物濃度データを含む生体状態情報を格納する。図６は、生体状態情報ファイル１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。生体状態情報ファイル１０６ｂに格納される情報は、図６に示すように、個体（サンプル）番号と、生体状態指標（Ｔ）に対応する生体状態指標データと、代謝物（図６ではアミノ酸の場合を一例として示す。）の濃度に関する代謝物濃度データと、を相互に関連付けて構成されている。ここで、図６では、生体状態指標データおよび代謝物濃度データを数値、すなわち連続尺度として扱っているが、生体状態指標データおよび代謝物濃度データは名義尺度や順序尺度でもよい。なお、名義尺度や順序尺度の場合は、それぞれの状態に対して任意の数値を与えることで解析してもよい。また、生体状態指標データは生体状態（例えば癌や肝硬変、痴呆、肥満などの病態）のマーカーとなる既知の単一の状態指標であり、生体状態指標データとしては例えば特定の代謝物の血中濃度、酵素活性、遺伝子発現量、痴呆指数（ＨＤＳＲ）等の数値データを用いてもよい。また、代謝物濃度データとして、生体試料中のアミノ酸やアミノ酸類縁体、糖質、脂質、核酸などの濃度に関するデータや、これらのデータと他の生体情報（性差、年齢、喫煙の有無、心電図の波形を数値化したものや酵素濃度、遺伝子発現量など）とを組み合わせたものを用いてもよい。【００８４】
図４に戻り、指定生体状態情報ファイル１０６ｃは、後述する生体状態情報指定部１０２ｈで生体状態指標データおよび代謝物濃度データが指定された生体状態情報を格納する。なお、後述する評価関数作成部１０２ｉは、当該指定した生体状態情報に基づいて評価関数を作成する。図７は、指定生体状態情報ファイル１０６ｃに格納される情報の一例を示す図である。指定生体状態情報ファイル１０６ｃに格納される情報は、図７に示すように、個体（サンプル）番号と、指定した生体状態指標（Ｔ）に対応する生体状態指標データと、指定した代謝物（図７ではアミノ酸の場合を一例として示す。）の濃度に関する代謝物濃度データと、を相互に関連付けて構成されている。【００８５】
図４に戻り、評価関数関連情報データベース１０６ｄは、後述する評価関数作成部１０２ｉに含まれる評価候補関数作成部１０２ｉ１で作成した評価候補関数を格納する評価候補関数ファイル１０６ｄ１と、後述する評価関数作成部１０２ｉに含まれる評価候補関数検証部１０２ｉ２での検証結果を格納する検証結果ファイル１０６ｄ２と、後述する評価関数作成部１０２ｉに含まれる変数選択部１０２ｉ３で選択した代謝物濃度データの組み合わせを含む生体状態情報を格納する選択生体状態情報ファイル１０６ｄ３と、後述する評価関数作成部１０２ｉで作成した評価関数を格納する評価関数ファイル１０６ｄ４と、で構成される。【００８６】
評価候補関数ファイル１０６ｄ１は、後述する評価候補関数作成部１０２ｉ１で作成した評価候補関数を格納する。図８は、評価候補関数ファイル１０６ｄ１に格納される情報の一例を示す図である。評価候補関数ファイル１０６ｄ１に格納される情報は、図８に示すように、ランクと、評価候補関数（図８では、Ｆ1（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）やＦ2（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）、Ｆ3（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）など）と、を相互に関連付けて構成されている。【００８７】
検証結果ファイル１０６ｄ２は、後述する評価候補関数検証部１０２ｉ２で検証した検証結果を格納する。図９は、検証結果ファイル１０６ｄ２に格納される情報の一例を示す図である。検証結果ファイル１０６ｄ２に格納される情報は、図９に示すように、ランクと、評価候補関数（図９では、Ｆk（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）やＦm（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）、Ｆl（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）など）と、各評価候補関数の検証結果（例えば評価値）と、を相互に関連付けて構成されている。【００８８】
選択生体状態情報ファイル１０６ｄ３は、後述する変数選択部１０２ｉ３で選択した変数に対応する代謝物濃度データの組み合わせを含む生体状態情報を格納する。図１０は、選択生体状態情報ファイル１０６ｄ３に格納される情報の一例を示す図である。選択生体状態情報ファイル１０６ｄ３に格納される情報は、図１０に示すように、個体（サンプル）番号と、後述する生体状態情報指定部１０２ｈで指定した生体状態指標（Ｔ）に対応する生体状態指標データと、後述する変数選択部１０２ｉ３で選択した代謝物（図１０ではアミノ酸の場合を一例として示す。）の濃度に関する代謝物濃度データと、を相互に関連付けて構成されている。【００８９】
評価関数ファイル１０６ｄ４は、後述する評価関数作成部１０２ｉで作成した評価関数を格納する。図１１は、評価関数ファイル１０６ｄ４に格納される情報の一例を示す図である。評価関数ファイル１０６ｄ４に格納される情報は、図１１に示すように、ランクと、評価関数（図１１では、Ｆp（Ｐｈｅ，・・・）やＦp（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ）、Ｆk（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）など）と、各関数作成手法に対応する所定の閾値と、各評価関数の検証結果（例えば評価値）と、を相互に関連付けて構成されている。【００９０】
図４に戻り、評価結果ファイル１０６ｅは、後述する生体状態評価部１０２ｊでの評価結果を格納する。図１２は、評価結果ファイル１０６ｅに格納される情報の一例を示す図である。評価結果ファイル１０６ｅに格納される情報は、評価対象である個体の個体（サンプル）番号と、予め取得した評価対象の代謝物濃度データと、評価関数を用いて算出したスコアと、評価結果（判定結果、予測結果）と、を相互に関連付けて構成されている。【００９１】
また、記憶部１０６には、その他の情報として、ウェブサイトをクライアント装置２００に提供するための各種のＷｅｂデータやＣＧＩプログラム等が記録されている。Ｗｅｂデータとしては、後述する各種のＷｅｂページを表示するためのデータ等があり、これらデータは、例えばＨＴＭＬやＸＭＬにて記述されたテキストファイルとして形成されている。また、Ｗｅｂデータを作成するための部品用のファイルや作業用のファイルやその他一時的なファイル等も記憶部１０６に記憶される。この他、必要に応じて、クライアント装置２００に送信するための音声をＷＡＶＥ形式やＡＩＦＦ形式の如き音声ファイルで格納したり、静止画や動画をＪＰＥＧ形式やＭＰＥＧ２形式の如き画像ファイルで格納したりすることができる。【００９２】
図４に戻り、通信インターフェース部１０４は、生体状態評価装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信を媒介する。すなわち、通信インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。【００９３】
入出力インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４に接続する。ここで、出力装置１１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる（なお、以下で、出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある。）。また、入力装置１１２には、キーボードやマウスやマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。【００９４】
また、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラムに基づいて種々の処理を実行するための情報処理を行う。そして、制御部１０２は、図示の如く、大別して、要求解釈部１０２ａと、閲覧処理部１０２ｂと、認証処理部１０２ｃと、電子メール生成部１０２ｄと、Ｗｅｂページ生成部１０２ｅと、送信部１０２ｆと、生体状態情報取得部１０２ｇと、生体状態情報指定部１０２ｈと、評価関数作成部１０２ｉと、生体状態評価部１０２ｊと、結果出力部１０２ｋと、を備えている。なお、制御部１０２は、後述する生体状態情報取得部１０２ｇで取得した生体状態情報に対して、欠損値のあるデータの除去や外れ値の多いデータの除去、欠損値のあるデータの多い変数の除去などのデータ処理（データフィルタリング、データ編集）を行う。【００９５】
要求解釈部１０２ａは、クライアント装置２００やデータベース装置４００からの要求内容を解釈し、その解釈結果に応じて制御部１０２の他の各部に処理を受け渡す。閲覧処理部１０２ｂは、クライアント装置２００からの各種画面の閲覧要求を受けて、これら画面のＷｅｂデータの生成や送信を行なう。認証処理部１０２ｃは、クライアント装置２００やデータベース装置４００からの認証要求を受けて、認証判断を行う。電子メール生成部１０２ｄは、各種の情報を含んだ電子メールを生成する。Ｗｅｂページ生成部１０２ｅは、利用者が閲覧するＷｅｂページを生成する。送信部１０２ｆは、各種の情報を当該利用者のクライアント装置２００に送信したり、生体状態情報を送信したクライアント装置２００に対して評価関数や評価結果を送信したりする。【００９６】
生体状態情報取得部１０２ｇは、代謝物の濃度に関する代謝物濃度データおよび生体状態を表す指標に関する生体状態指標データを含む生体状態情報や評価対象の代謝物濃度データを取得する。【００９７】
生体状態情報指定部１０２ｈは、評価関数を作成するにあたり、対象とする生体状態指標データおよび代謝物濃度データを指定する。【００９８】
評価関数作成部１０２ｉは、生体状態情報取得部１０２ｇで取得した生体状態情報に基づいて、代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する。具体的には、評価関数作成部１０２ｉは、生体状態情報指定部１０２ｈで指定した生体状態情報から、後述する評価候補関数作成部１０２ｉ１、評価候補関数検証部１０２ｉ２および変数選択部１０２ｉ３の処理を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、後述する評価候補関数作成部１０２ｉ１で作成した複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、評価関数を作成する。
ここで、評価関数作成部１０２ｉの構成について図１３を参照して説明する。図１３は、評価関数作成部１０２ｉの構成を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。評価関数作成部１０２ｉは、評価候補関数作成部１０２ｉ１と、評価候補関数検証部１０２ｉ２と、変数選択部１０２ｉ３と、をさらに備えている。評価候補関数作成部１０２ｉ１は、生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて前記評価関数の候補である評価候補関数を作成する。具体的には、評価候補関数作成部１０２ｉ１は、生体状態情報から、複数の異なる関数作成手法を併用して複数の評価候補関数を作成する。評価候補関数検証部１０２ｉ２は、評価候補関数作成部１０２ｉ１で作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証する。具体的には、評価候補関数検証部１０２ｉ２は、ブートストラップ法、ホールドアウト法、リープワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率、感度、特異性、情報量基準のうち少なくとも１つに関して検証する。変数選択部１０２ｉ３は、評価候補関数検証部１０２ｉ２での検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択する。具体的には、変数選択部１０２ｉ３は、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択する。
ここで、予め作成した評価関数が記憶部１０６の所定の記憶領域に格納されている場合には、評価関数作成部１０２ｉは、記憶部１０６から所望の評価関数を選択することで評価関数を作成してもよい。
また、評価関数作成部１０２ｉは、ネットワーク３００を介して、他のコンピュータ装置（例えばデータベース装置４００）の記憶装置に予め格納した評価関数から所望の評価関数を選択しダウンロードすることで評価関数を作成してもよい。【００９９】
図４に戻り、生体状態評価部１０２ｊは、評価関数作成部１０２ｉで作成した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価（予測）する。具体的には、作成した評価関数に評価対象の代謝物濃度データを代入することで、当該評価対象の生体状態を評価（予測）する。【０１００】
結果出力部１０２ｋは、制御部１０２の各処理部での処理結果（生体状態評価部１０２ｊでの評価結果を含む）等を出力装置１１４等に出力する。【０１０１】
［２−２．システム構成−クライアント装置２００］
図１４は、本システムのクライアント装置２００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。【０１０２】
図１４に示すように、クライアント装置２００は、制御部２１０とＲＯＭ２２０とＨＤ２３０とＲＡＭ２４０と入力装置２５０と出力装置２６０と入出力ＩＦ２７０と通信ＩＦ２８０とで構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。制御部２１０は、Ｗｅｂブラウザ２１１および電子メーラ２１２を備えて構成されている。Ｗｅｂブラウザ２１１は、Ｗｅｂデータを解釈し、解釈したＷｅｂデータを後述するモニタ２６１に表示するブラウズ処理を行う。なお、Ｗｅｂブラウザ２１１にはストリーム映像の受信や表示やフィードバック等を行う機能を備えたストリームプレイヤ等の各種のソフトウェアをプラグインしてもよい。電子メーラ２１２は所定の通信規約（例えば、ＳＭＴＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｍａｉｌ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）やＰＯＰ３（Ｐｏｓｔ  Ｏｆｆｉｃｅ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ３）等）に従って電子メールの送受信を行う。入力装置２５０はキーボードやマウスやマイク等である。なお、後述するモニタ２６１もマウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。また、出力装置２６０は、通信ＩＦ２８０を介して受信した情報を出力する出力手段であり、モニタ（家庭用テレビを含む）２６１およびプリンタ２６２を含む。この他、出力装置２６０にスピーカ等を設けてもよい。また、通信ＩＦ２８０はクライアント装置２００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）とを通信可能に接続する。換言すると、クライアント装置２００は、モデムやＴＡやルータなどの通信装置および電話回線を介して、または専用線を介してネットワーク３００に接続される。これにより、クライアント装置２００は、所定の通信規約に従って生体状態評価装置１００やデータベース装置４００にアクセスすることができる。【０１０３】
ここで、クライアント装置２００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、家庭用ゲーム装置、インターネットＴＶ、ＰＨＳ端末、携帯端末、移動体通信端末またはＰＤＡ等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタやモニタやイメージスキャナ等の周辺装置を必要に応じて接続し、該情報処理装置にＷｅｂデータのブラウジング機能や電子メール機能を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。また、クライアント装置２００の制御部２１０は、その全部または任意の一部をＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解釈して実行するプログラムで実現してもよい。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。当該コンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることで実行され、ＣＰＵと協働して制御部２１０を構成する。また、当該コンピュータプログラムはクライアント装置２００と任意のネットワークを介して接続されるアプリケーションプログラムサーバに記録されてよく、クライアント装置２００は必要に応じてその全部または一部をダウンロードしてもよい。また、制御部２１０の全部または任意の一部を、ワイヤードロジック等によるハードウェアとして実現してもよい。【０１０４】
［２−３．システム構成−ネットワーク３００］
ネットワーク３００は、生体状態評価装置１００とクライアント装置２００とデータベース装置４００とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやイントラネットやＬＡＮ（有線／無線の双方を含む）等である。なお、ネットワーク３００は、ＶＡＮや、パソコン通信網や、公衆電話網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、ＣＡＴＶ網や、携帯回線交換網または携帯パケット交換網（ＩＭＴ２０００方式、ＧＳＭ方式またはＰＤＣ／ＰＤＣ−Ｐ方式等を含む）や、無線呼出網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の局所無線網や、ＰＨＳ網や、衛星通信網（ＣＳ、ＢＳまたはＩＳＤＢ等を含む）等でもよい。【０１０５】
［２−４．システム構成−データベース装置４００］
図１５は、本システムのデータベース装置４００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。【０１０６】
データベース装置４００は、生体状態評価装置１００で評価関数を作成する際に用いる生体状態情報や生体状態評価装置１００で作成した評価関数などを格納する機能を有する。図１５に示すように、データベース装置４００は、大別して、データベース装置４００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部４０２と、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信インターフェース部４０４と、各種のデータやテーブルなどを格納する記憶部４０６と、入力装置４１２や出力装置４１４に接続される入出力インターフェース部４０８と、を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。データベース装置４００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク３００に通信可能に接続されている。【０１０７】
記憶部４０６は、ストレージ手段であり、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置や、ハードディスクのような固定ディスク装置や、フレキシブルディスクや、光ディスク等を用いることができる。記憶部４０６には、各種処理に用いる各種プログラムやテーブルやファイルやウェブページ用ファイル等を格納する。通信インターフェース部４０４は、データベース装置４００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信を媒介する。すなわち、通信インターフェース部４０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。入出力インターフェース部４０８は、入力装置４１２や出力装置４１４に接続する。ここで、出力装置４１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる（なお、以下で、出力装置４１４をモニタとして記載する場合がある。）。また、入力装置４１２には、キーボードやマウスやマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。【０１０８】
制御部４０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラムに基づいて種々の処理を実行するための情報処理を行う。そして、制御部４０２は、図示の如く、大別して、要求解釈部４０２ａと、閲覧処理部４０２ｂと、認証処理部４０２ｃと、電子メール生成部４０２ｄと、Ｗｅｂページ生成部４０２ｅと、送信部４０２ｆと、を備えている。【０１０９】
要求解釈部４０２ａは、生体状態評価装置１００やクライアント装置２００からの要求内容を解釈し、その解釈結果に応じて制御部４０２の他の各部に処理を受け渡す。閲覧処理部４０２ｂは、生体状態評価装置１００やクライアント装置２００からの各種画面の閲覧要求を受けて、これら画面のＷｅｂデータの生成や送信を行う。認証処理部４０２ｃは、生体状態評価装置１００やクライアント装置２００からの認証要求を受けて、認証判断を行う。電子メール生成部４０２ｄは、各種の情報を含んだ電子メールを生成する。Ｗｅｂページ生成部４０２ｅは、利用者が閲覧するＷｅｂページを生成する。送信部４０２ｆは、各種の情報を当該利用者の生体状態評価装置１００やクライアント装置２００に送信したり、生体状態情報を送信した生体状態評価装置１００やクライアント装置２００に対して評価関数や評価結果を送信したりする。【０１１０】
［３．システムの処理］
つぎに、以上のように構成された本システムの処理の一例を図１６から図１８を参照して説明する。【０１１１】
［３−１．生体状態評価サービス処理］
ここでは、本システムを用いて行われる生体状態評価サービス処理の一例について図１６を参照して説明する。図１６は、本システムを用いて行われる生体状態評価サービス処理の一例を示すフローチャートである。【０１１２】
まず、クライアント装置２００は、Ｗｅｂブラウザ２１１が表示された画面上で入力装置２５０を介して利用者が生体状態評価装置１００で提供されるＷｅｂサイトのアドレス（ＵＲＬなど）を指定することで、ネットワーク３００を介して生体状態評価装置１００に接続する。具体的には、利用者がクライアント装置２００のＷｅｂブラウザ２１１の画面更新を指示すると、Ｗｅｂブラウザ２１１は、通信ＩＦ２８０を介してＷｅｂサイトのＵＲＬを所定の通信規約で送信することで、生体状態情報送信画面に対応するＷｅｂページの送信要求を当該ＵＲＬに基づくルーティングによって生体状態評価装置１００へ行う。【０１１３】
ついで、生体状態評価装置１００における要求解釈部１０２ａで、クライアント装置２００からの送信を受けて、当該送信の内容を解析し、解析結果に応じて制御部１０２の各処理部に処理を移す。なお、送信の内容が生体状態情報送信画面に対応するＷｅｂページの送信要求である場合には、主として閲覧処理部１０２ｂで、記憶部１０６の所定の記憶領域に格納されている当該Ｗｅｂページを表示するためのＷｅｂデータを取得し、通信インターフェース部１０４を介して当該Ｗｅｂデータをクライアント装置２００へ送信する。なお、クライアント装置２００の特定は、クライアント装置２００から送信要求と共に送信されたＩＰアドレスで行う。また、生体状態評価装置１００は利用者からＷｅｂページの送信要求があった場合には利用者に対して利用者ＩＤや利用者パスワードの入力を求める。そして、利用者ＩＤやパスワードが入力されると、認証処理部１０２ｃで利用者情報ファイル１０６ａに格納されている利用者ＩＤや利用者パスワードと入力された利用者ＩＤやパスワードとの認証判断を行い、認証可の場合にのみ閲覧処理部１０２ｂでＷｅｂデータを送信してもよい。【０１１４】
ついで、クライアント装置２００は、通信ＩＦ２８０を介して生体状態評価装置１００から送信されたＷｅｂデータを受信し、当該ＷｅｂデータをＷｅｂブラウザ２１１で解釈することでモニタ２６１に生体状態情報送信画面を表示する。
なお、クライアント装置２００から生体状態評価装置１００への画面送信要求と、生体状態評価装置１００からクライアント装置２００へのＷｅｂデータの送信およびクライアント装置２００でのＷｅｂページの表示と、はほぼ同様に行われるものとして、以下では詳細な説明を省略する。【０１１５】
ついで、利用者がクライアント装置２００の入力装置２５０を介して評価対象の代謝物濃度データを入力し選択すると、クライアント装置２００は、入力情報や選択事項を特定するための識別子を生体状態評価装置１００へ送信する（ステップＳＡ−１）。これにより、利用者は、評価対象の代謝物濃度データを生体状態評価装置１００へ送信することができた。なお、ステップＳＡ−１において、生体状態評価装置１００への代謝物濃度データの送信をＦＴＰ等の既存のファイル転送技術等により実現してもよい。【０１１６】
ついで、生体状態評価装置１００の要求解釈部１０２ａで、送信された当該識別子を解釈することでクライアント装置２００の要求内容を解釈し、データベース装置４００に対して、評価関数の作成に用いる生体状態情報の送信要求を行う。【０１１７】
ついで、データベース装置４００の要求解釈部４０２ａで、生体状態評価装置１００からの送信要求を解釈し、記憶部４０６の所定の記憶領域に格納した生体状態情報を、通信インターフェース部４０４を介して生体状態評価装置１００へ送信する（ステップＳＡ−２）。なお、データベース装置４００は、アップデートされた最新の生体状態情報を生体状態評価装置１００へ送信してもよい。【０１１８】
ついで、生体状態評価装置１００の制御部１０２（生体状態情報取得部１０２ａでもよい）で、通信インターフェース部１０４を介して、データベース装置４００から送信された生体状態情報を受信して取得し、後述する［３−２．生体状態評価処理］を実行する（ステップＳＡ−３）。【０１１９】
ついで、生体状態評価装置１００の送信部１０２ｆで、ステップＳＡ−３の処理結果である生体状態の評価結果を、評価対象の代謝物濃度データを生体状態評価装置１００へ送信したクライアント装置２００とデータベース装置４００とに送信する（ステップＳＡ−４）。具体的には、まず、生体状態評価装置１００のＷｅｂページ生成部１０２ｅで、利用者が送信した生体状態情報の評価結果データを表示するためのＷｅｂページを作成して記憶部１０６の所定の記憶領域に格納する。ついで、利用者はクライアント装置２００のＷｅｂブラウザ２１１に入力装置２５０を介して所定のＵＲＬを入力することで上述した認証を経た後、クライアント装置２００で、記憶部１０６に格納された評価結果データを表示するためのＷｅｂページの閲覧要求を生体状態評価装置１００へ送信する。ついで、生体状態評価装置１００の閲覧処理部１０２ａで、クライアント装置２００から送信された閲覧要求を解釈し、記憶部１０６に格納した評価結果データを表示するためのＷｅｂページを読み出して、送信部１０２ｆで、読み出したＷｅｂページに対応するＷｅｂデータをクライアント装置２００へ送信する。なお、データベース装置４００へは評価結果データのみを送信してもよく、クライアント装置２００へ送信するＷｅｂデータと同じものを送信してもよい。【０１２０】
ここで、ステップＳＡ−４において、生体状態評価装置１００は、利用者への評価結果の通知を電子メールで行ってもよい。具体的には、まず、生体状態評価装置１００の電子メール生成部１０２ｄで、送信タイミングに従って利用者ＩＤなどを基にして利用者情報ファイル１０６ａに格納した利用者情報を参照することで、利用者の電子メールアドレスを取得する。ついで、電子メール生成部１０２ｄで、取得した電子メールアドレスを宛て先とし利用者の氏名および評価結果データを含む電子メールに関するデータを生成する。ついで、送信部１０２ｆで、生成した電子メールに関するデータを送信する。また、ステップＳＡ−４において、クライアント装置２００への評価結果データの送信をＦＴＰ等の既存のファイル転送技術等により実現してもよい。【０１２１】
ついで、データベース装置４００の制御部４０２で、通信インターフェース部４０４を介して、生体状態評価装置１００から送信された評価結果データまたはＷｅｂデータを受信し、記憶部４０６の所定の記憶領域に当該評価結果データまたは当該Ｗｅｂデータを保存（蓄積）する（ステップＳＡ−５）。【０１２２】
また、クライアント装置２００は、通信ＩＦ２８０を介して生体状態評価装置１００から送信されたＷｅｂデータを受信し、当該ＷｅｂデータをＷｅｂブラウザ２１１で解釈することで、モニタ２６１に評価結果データを表示したＷｅｂページの画面を出力する（ステップＳＡ−６）。そして、利用者はクライアント装置２００のモニタ２６１に表示されたＷｅｂページを閲覧することで、評価対象の生体状態に関する評価結果を確認することができる。なお、利用者は、モニタ２６１に表示されたＷｅｂページの表示内容をプリンタ２６２で印刷することができる。また、生体状態評価装置１００から電子メールで評価結果データが送信された場合には、利用者は、クライアント装置２００の電子メーラ２１２で、送信された電子メールを任意のタイミングで受信し、電子メーラ２１２の公知の機能に基づいて受信した電子メールをモニタ２６１に表示する。なお、利用者は、モニタ２６１に表示された電子メールの表示内容をプリンタ２６２で印刷することができる。【０１２３】
これにて、生体状態評価サービス処理の説明を終了する。【０１２４】
［３−２．生体状態評価処理］
ここでは、生体状態評価装置１００にて行われる生態状態評価処理の一例について図１７および図１８を参照して詳細に説明する。図１７は、生体状態評価装置１００にて行われる生体状態評価処理の一例を示すフローチャートである。【０１２５】
まず、生体状態情報取得部１０２ｇで、通信インターフェース部１０４を介して、データベース装置４００から送信された生体状態情報およびクライアント装置２００から送信された評価対象の代謝物濃度データを取得し、取得した生体状態情報を生体状態情報ファイル１０６ｂの所定の記憶領域に格納し、取得した代謝物濃度データを評価結果ファイル１０６ｅの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−１）。なお、ステップＳＢ−１において、生体状態情報をデータベース装置４００から取得せずに、例えば記憶部１０６の生体状態情報ファイル１０６ａに予め格納しておいてもよい。【０１２６】
ついて、制御部１０２で、ステップＳＢ−１で取得した生体状態情報の中から評価関数の作成の際に用いる個体（サンプル）を選択する（ステップＳＢ−２）。【０１２７】
ついで、制御部１０２で、生体状態情報に対して、評価関数の作成において好ましくないデータ（欠損値のあるデータや外れ値の多いデータなど）の除去する（ステップＳＢ−３）。【０１２８】
ついで、生体状態情報指定部１０２ｈで、生体状態情報の中から、生体状態指標データおよび代謝物濃度データを指定し、指定した生体状態指標データおよび代謝物濃度データを含む生体状態情報を指定生体状態情報ファイル１０６ｃの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−４）。【０１２９】
ついで、評価関数作成部１０２ｉで、ステップＳＢ−４で指定した生体状態指標データおよび代謝物濃度データを含む生体状態情報に基づいて代謝物の濃度を変数とする評価関数を作成する。具体的には、まず、評価候補関数作成部１０２ｉ１で、ステップＳＢ−４で指定した生体状態指標データおよび代謝物濃度データを含む生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて評価関数の候補である評価候補関数を作成し、作成した評価候補関数を評価候補関数ファイル１０６ｄ１の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−５：評価候補関数作成処理）。【０１３０】
ここで、評価候補関数作成部１０２ｉ１にて行われる評価候補関数作成処理の一例を図１８を参照して説明する。図１８は、評価候補関数作成部１０２ｉ１にて行われる評価候補関数作成処理の一例を示すフローチャートである。
まず、評価候補関数作成部１０２ｉ１で、複数の異なる関数作成手法（主成分分析や判別分析、サポートベクターマシン、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、ｋ−ｍｅａｎｓ法、クラスター解析、決定木などの多変量解析に関するものを含む。）の中から所望のものを１つ選択し、選択した関数作成手法に基づいて、作成する評価候補関数の形（式の形）を決定する（ステップＳＣ−１）。
ついで、評価候補関数作成部１０２ｉ１で、ステップＳＢ−４で指定した生体状態指標データおよび代謝物濃度データを含む生体状態情報に基づいて、ステップＳＣ−１で選択した関数選択手法に対応する種々（例えば平均や分散など）の計算を実行する（ステップＳＣ−２）。
ついで、評価候補関数作成部１０２ｉ１で、ステップＳＣ−２での計算結果およびステップＳＣ−１で形を決定した評価候補関数のパラメータを決定する（ステップＳＣ−３）。これにより、選択した関数作成手法に基づいて評価候補関数が作成された。
なお、複数の異なる関数作成手法を併用して評価候補関数を同時並行（並列）的に作成する場合は、選択した関数作成手法ごとにステップＳＣ−１からステップＳＣ−３までの処理を並行して実行すればよい。また、複数の異なる関数作成手法を併用して評価候補関数を直列的に作成する場合は、例えば、主成分分析を行って作成した評価候補関数を利用して生体状態情報を変換し、変換した生体状態情報に対して判別分析を行うことで評価候補関数を作成してもよい。
以上、評価候補関数作成処理の説明を終了する。【０１３１】
再び図１７に戻り、評価候補関数検証部１０２ｉ２で、ステップＳＢ−５で作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証（相互検証）し、検証結果を検証結果ファイル１０６ｄ２の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−６）。具体的には、評価候補関数検証部１０２ｉ２で、まず、指定した生体状態情報に基づいて評価候補関数を検証する際に用いる検証用データを作成し、ついで、検証用データに基づいて評価候補関数を検証する。
ここで、ステップＳＢ−６において、ブートストラップ法やホールドアウト法、リープワンアウト法などのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の判別率や感度、特異性、情報量基準などのうち少なくとも１つに関して検証してもよい。これにより、生体状態情報や診断条件を考慮した予測性または堅牢性の高い評価候補関数を選択することができる。
なお、ステップＳＢ−５で複数の異なる関数作成手法を併用して評価候補関数を複数作成した場合には、評価候補関数検証部１０２ｉ２で、各関数作成手法に対応する評価候補関数ごとに所定の検証手法に基づいて検証する。【０１３２】
ついで、変数選択部１０２ｉ３で、ステップＳＢ−６での検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択し、選択した代謝物濃度データの組み合わせを含む生体状態情報を選択生体状態情報ファイル１０６ｄ３の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−７）。なお、変数選択部１０２ｉ３で、指定した生体状態情報に基づいて代謝物濃度データの組み合わせを選択してもよい。
ここで、ステップＳＢ−７において、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて評価候補関数の変数を選択してもよい。なお、ベストパス法とは、評価候補関数に含まれる変数を１つずつ順次減らしていき、評価候補関数が与える評価指標を最適化することで変数を選択する方法である。
なお、ステップＳＢ−５で複数の異なる関数作成手法を併用して評価候補関数を複数作成し、ステップＳＢ−６で各関数作成手法に対応する評価候補関数ごとに所定の検証手法に基づいて検証した場合には、変数選択部１０２ｉ３で、ステップＳＢ−６での検証結果に対応する評価候補関数ごとに所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択する。【０１３３】
ついで、評価関数作成部１０２ｉで、ステップＳＢ−４で指定した生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの全ての組み合わせが終了したか否かを判定し、判定結果が「終了」であった場合（ステップＳＢ−８：Ｙｅｓ）には次のステップ（ステップＳＢ−９）へ進み、判定結果が「終了」でなかった場合（ステップＳＢ−８：Ｎｏ）にはステップＳＢ−５へ戻る。
なお、評価関数作成部１０２ｉで、予め設定した回数が終了したか否かを判定し、判定結果が「終了」であった場合（ステップＳＢ−８：Ｙｅｓ）には次のステップ（ステップＳＢ−９）へ進み、判定結果が「終了」でなかった場合（ステップＳＢ−８：Ｎｏ）にはステップＳＢ−５へ戻ってもよい。
また、評価関数作成部１０２ｉで、ステップＳＢ−７で選択した代謝物濃度データの組み合わせがステップＳＢ−４で指定した代謝物濃度データの組み合わせまたは前回のステップＳＢ−７で選択した代謝物濃度の組み合わせと同じであるか否かを判定し、判定結果が「同じ」であった場合（ステップＳＢ−８：Ｙｅｓ）には次のステップ（ステップＳＢ−９）へ進み、判定結果が「同じ」でなかった場合（ステップＳＢ−８：Ｎｏ）にはステップＳＢ−５へ戻ってもよい。
また、評価関数作成部１０２ｉで、検証結果が具体的には各評価候補関数に関する評価値である場合には、当該評価値と各関数作成手法に対応する所定の閾値との比較結果に基づいて、ステップＳＢ−９へ進むかステップＳＢ−５へ戻るかを判定してもよい。【０１３４】
ついで、評価関数作成部１０２ｉで、検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、評価関数を作成（決定）し、作成した評価関数（選出した評価候補関数）を評価関数ファイル１０６ｄ４の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−９）。ここで、ステップＳＢ−９において、例えば、同じ関数作成手法で作成した評価候補関数の中から最適なものを選出する場合と、すべての評価候補関数の中から最適なものを選出する場合と、がある。【０１３５】
ついで、生体状態評価部１０２ｊで、ステップＳＢ−９で作成した評価関数およびステップＳＢ−１でクライアント装置２００から受信して取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価し、評価結果を評価結果ファイル１０６ｅの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−１０）。具体的には、作成した評価関数に対して評価対象者の代謝物濃度データを適用することで、評価対象者の生体状態に関する指標を算出する。【０１３６】
これにて、生体状態評価処理の説明を終了する。【０１３７】
以上、説明したように、生体状態評価装置１００は、代謝物濃度データおよび生体状態指標データを含む生体状態情報に基づいて評価関数を作成し、作成した評価関数および評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を評価する。具体的には、生体状態評価装置１００は、健常者や患者から得た生体状態指標データ（例えば健康状態や病名、病気進行度など）と代謝物濃度データ（例えば血中のアミノ酸濃度や血液生化学濃度など）に基づいて評価関数を作成し、作成した評価関数を用いて評価対象者の代謝物濃度データから当該評価対象者の生体状態を評価する。そして、評価関数作成部１０２ｉは、評価候補関数作成部１０２ｉ１で、生体状態情報から所定の関数作成手法に基づいて評価関数の候補である評価候補関数を作成し、評価候補関数検証部１０２ｉ２で、作成した評価候補関数を所定の検証手法に基づいて検証し、変数選択部１０２ｉ３で、検証結果から所定の変数選択手法に基づいて評価候補関数の変数を選択することで、評価候補関数を作成する際に用いる生体状態情報に含まれる代謝物濃度データの組み合わせを選択し、評価候補関数作成部１０２ｉ１、評価候補関数検証部１０２ｉ２および変数選択部１０２ｉ３での処理を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の評価候補関数の中から評価関数として採用する評価候補関数を選出することで、評価関数を作成する。これにより、検証が行われた評価関数を用いることで評価対象の生体状態を精度よく評価することができる。また、評価対象の生体状態を評価するための評価関数を最適な指標として作成し、評価対象の生体状態を定義する諸々の現象を評価（予測）することができる。【０１３８】
また、生体状態評価装置１００は、疾病の中でも慢性的に引き起こされる疾病（特に生活習慣病など）に侵されている度合い（疾患の進行度）を定量的に評価（モニタリング）することができる。よって、生体状態評価装置１００を導入することで、各種疾病の早期診断が可能となる。
また、生体状態評価装置１００は、投薬の効果や副作用を定量的に評価（モニタリング）することができる。よって、生体状態評価装置１００を導入することで、新薬の開発を効率よく行うことができ、その結果、開発コストを削減することができる。
また、生体状態評価装置１００は、急性的に引き起こされる疾病（例えばウイルス性の疾患や癌など）に侵されているか否かの判別や健康または病気であるか否かの判別を行うことができる。つまり、特定の疾病を対象に、定性的な評価を行うことができる。【０１３９】
また、生体状態評価装置１００は、代謝物濃度データとして、「生体試料中のアミノ酸、アミノ酸類縁体、アミノ基またはイミノ基を有する化合物の濃度」や「生体試料中のペプチド、タンパク質、糖類、脂質、ビタミン、ミネラルおよびそれらの代謝産物の濃度」などに関するデータを好適に用いることができる。【０１４０】
また、生体状態評価装置１００は、潰瘍性大腸炎やクローン病の患者の病態の評価に好適に用いることができる。なお、生体状態評価装置１００は、潰瘍性大腸炎やクローン病の他、代謝物（特にアミノ酸）の濃度が生体状態の変動に伴って変化する疾患に対しても適用することができる。例えば、悪性腫瘍（肺がん、食道がん、胃がん、大腸がん、肝がん、膵がん、胆嚢・胆管がん、前立腺がん、乳がん、子宮がん、卵巣がん、造血器腫瘍、脳下垂体腫瘍、甲状腺腫瘍）、バセドウ病、高脂血症、糖尿病、膠原病（関節リウマチ、蕁麻疹、全身性エリテマトーデス）、骨粗しょう症、閉塞性動脈硬化症（ＡＳＯ）、狭心症、心筋梗塞、心筋症、心不全、不整脈、脳血管障害（脳梗塞、脳動脈瘤）、慢性肝疾患（Ｂ型・Ｃ型慢性肝炎、肝硬変）、急性肝炎、脂肪肝、胆石症、胆嚢炎、黄疸、浮腫、高血圧症、糸球体腎炎、腎盂腎炎、尿細管疾患（ファンコーニ症候群、腎尿細管性アシドーシス）、腎アミロイドーシス、中毒性腎障害、妊娠中毒症、腎硬化症、腎不全、ポルフィリア、メトヘモグロビン血症、白血病、脳下垂体疾患（脳下垂体前葉機能低下症、脳下垂体後葉機能低下症、バソプレッシン分泌異常症）、甲状腺疾患（甲状腺機能低下症、甲状腺機能亢進症、びまん性甲状腺腫、甲状腺炎）、高インスリン血症、高グルカゴン血症、副腎皮質疾患（副腎皮質機能亢進症、副腎皮質機能低下症、アルドステロン産生過剰症、副腎性器症候群）、子宮筋腫、子宮内膜症、尿路結石、ネフローゼ症候群、過敏性症候群（薬疹）、ケロイド、アトピー性皮膚炎、花粉症、喘息、結核、間質性肺炎・肺線維症、肺気腫（ＣＯＰＤ）、白内障、緑内障、熱性けいれん、てんかん、歯周病、筋萎縮側索硬化症（ＡＬＳ）、炎症性腸疾患（潰瘍性大腸炎、クローン病）、免疫不全症、後天性免疫不全症候群（ＡＩＤＳ）、感染症、痛風、高尿酸血症、フェニルケトン尿症、チロシン尿症、アルカプトン尿症、ホモシスチン尿症、カエデシロップ尿症、腎型アミノ酸尿、ニーマン−ピック病、ゴーシェ病、ティ−ザックス病、ミトコンドリア脳筋症、糖原病、ガラクトース血症、レッシュ−ナイハン症候群、ウィルソン病、筋ジストロフィー、血友病、十二指腸潰瘍、胃潰瘍、胃炎、胃ポリープ、胃腺種、アルツハイマー病、パーキンソン病、ポリオなどの疾患に対しても本発明を適用することができる。【０１４１】
また、本発明は、上述した実施の形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
例えば、生体状態評価装置１００の記憶部１０６やデータベース装置４００の記憶部４０６に、予め作成された評価関数が格納されている場合には、生体状態評価部１０２ｊで、評価対象の代謝物濃度データおよび当該格納されている評価関数に基づいて当該評価対象の生体状態を評価してもよい。【０１４２】
また、上述した実施形態で説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データおよび検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、生体状態評価装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。また、生体状態評価装置１００の各部または各装置が備える処理機能（特に制御部１０２にて行なわれる各処理機能）については、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて、その全部または任意の一部を実現することができ、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することもできる。【０１４３】
ここで、「プログラム」とは任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は、必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものを含む。なお、プログラムは、記録媒体に記録されており、必要に応じて生体状態評価装置１００に機械的に読み取られる。記録媒体に記録されたプログラムを各装置で読み取るための具体的な構成や読み取り手順や読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。【０１４４】
また、「記録媒体」とは任意の「可搬用の物理媒体」や任意の「固定用の物理媒体」や「通信媒体」を含むものとする。なお、「可搬用の物理媒体」とはフレキシブルディスクや光磁気ディスクやＲＯＭやＥＰＲＯＭやＥＥＰＲＯＭやＣＤ−ＲＯＭやＭＯやＤＶＤ等である。「固定用の物理媒体」とは各種コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭやＲＡＭやＨＤ等である。「通信媒体」とは、ＬＡＮやＷＡＮやインターネット等のネットワークを介してプログラムを送信する場合における通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持するものである。
【実施例１】
【０１４５】
実施例１では、上述した実施形態の生体状態評価システムを用いて潰瘍性大腸炎（Ｕｌｃｅｒａｔｉｖｅ  Ｃｏｌｉｔｉｓ）の評価を行った結果と、医師による潰瘍性大腸炎の診断を行った結果とに関して説明する。なお、実施例１では、代謝物をアミノ酸とした場合について説明するが、この場合に限られず、すべての代謝物において、同様に適用することができる。【０１４６】
まず、上述した実施形態の生体状態評価システムを用いて、スロバキア人の健常者（Ｎ：２０人）およびスロバキア人の潰瘍性大腸炎患者（ＵＣ：２０人）を判別（評価）するモデル（上述した実施形態における評価関数）を構築した。なお、実施例１では、健常者と潰瘍性大腸炎患者とを判別するモデルについて説明するが、本発明は対象者を潰瘍性大腸炎患者に限定するものではない。図１９では、健常者および潰瘍性大腸炎患者のそれぞれに対し、各者の病態と、ロジスティック回帰分析（ＬＲＡ）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、判別分析（ＬＤＡ）および国際公開第２００４／０５２１９１号パンフレットに記載の方法（以下ＭＡＰ法と記述）で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示している。ここで、ロジスティック回帰分析（ＬＲＡ）では、スコアが０．５以上の対象者を健常と判断し、スコアが０．５未満の対象者を潰瘍性大腸炎と判断した。また、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）では、スコアが０．５未満の対象者を健常と判断し、スコアが０．５以上の対象者を潰瘍性大腸炎と判断した。また、判別分析（ＬＤＡ）では、スコアが０未満の対象者を健常と判断し、スコアが０以上の対象者を潰瘍性大腸炎と判断した。さらに、ＭＡＰ法では、スコアが３．１４未満の対象者を健常と判断し、スコアが３．１４以上の対象者を潰瘍性大腸炎と判断した。【０１４７】
つぎに、新規対象者に対し、構築したモデルを用いた潰瘍性大腸炎の判定（評価）および医師による診断を行った。図２０では、新規対象者に対し、構築した各モデルを用いて算出したスコアと、そのスコアから予測した病態と、医師が行った診断結果（病態）と、の関係を示している。ここで、図２０において、スコアからの病態の判断基準は、図１９の場合と同じ判断基準である。【０１４８】
図１９に示すように、ロジスティック回帰分析（ＬＲＡ）およびＭＡＰ法では、最適化を行ったにもかかわらず、病態が既に判明している健常者および潰瘍性大腸炎患者の一部に対して病態を正しく判別することができなった。一方、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）および判別分析（ＬＤＡ）では、病態が既に判明している健常者および潰瘍性大腸炎患者のすべてに対して病態を正しく判別することができた。また、構築したモデルを用いて新規対象者の判別（評価）を行ったところ、実際の医師による診断と異なった結果が得られた新規対象者の人数は、図２０に示すように、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）では７人、判別分析（ＬＤＡ）では１人であった。なお、ＭＡＰ法では５人、ロジスティック回帰分析（ＬＲＡ）では６人であった。以上の評価結果の相違は、各解析方法に対して設定した判別基準の違いによるものである。しかし、潰瘍性大腸炎の場合、判別分析（ＬＤＡ）で作成されたモデルを使って評価を行うことが最も望ましく、上述した実施形態の生体状態評価システムを用いて９５％という高い確率で新規対象者の病態を正しく評価することができた。このようにＭＡＰ法単独で評価を行うよりも、複数の解析手法を用いて総合的に判断した方がより正確でかつ精度の高い定量的評価を行うことができると考える。
【実施例２】
【０１４９】
実施例２では、上述した実施形態の生体状態評価システムを用いてクローン病（Ｃｒｏｈｎ’ｓ  Ｄｉｓｅａｓｅ）の評価を行った結果と、医師によるクローン病の診断を行った結果とに関して説明する。なお、実施例２では、代謝物をアミノ酸とした場合について説明するが、この場合に限られず、すべての代謝物において、同様に適用することができる。【０１５０】
まず、上述した実施形態の生体状態評価システムを用いて、スロバキア人の健常者（Ｎ：２０人）およびスロバキア人のクローン病患者（ＣＤ：２０人）を判別するモデル（上述した実施形態における評価関数）を構築した。なお、実施例２では、健常者とクローン病患者とを判別するモデルについて説明するが、本発明は対象者をクローン病患者に限定するものではない。図２１では、健常者およびクローン病患者のそれぞれに対し、各者の病態と、ロジスティック回帰分析（ＬＲＡ）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、判別分析（ＬＤＡ）およびＭＡＰ法で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示している。ここで、ロジスティック回帰分析（ＬＲＡ）では、スコアが０．５以上の対象者を健常と判断し、スコアが０．５未満の対象者をクローン病と判断した。また、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）では、スコアが０．５未満の対象者を健常と判断し、スコアが０．５以上の対象者をクローン病と判断した。また、判別分析（ＬＤＡ）では、スコアが０未満の対象者を健常と判断し、スコアが０以上の対象者クローン病と判断した。さらに、ＭＡＰ法では、スコアが０．１８未満の対象者を健常と判断し、スコアが０．１８以上の対象者をクローン病と判断した。【０１５１】
つぎに、新規対象者に対し、構築したモデルを用いたクローン病の判定（評価）および医師による診断を行った。図２２では、新規対象者に対し、構築した各モデルを用いて算出したスコアと、そのスコアから予測した病態と、医師が行った診断結果（病態）と、の関係を示している。ここで、図２２において、スコアからの病態の判断基準は、図２１の場合と同じ判断基準である。【０１５２】
図２１に示すように、どの解析方法でも、最適化を行ったにもかかわらず、病態が既に判明している健常者およびクローン病患者のすべてに対して病態を正しく判別することができなかった。この結果は、クローン病によるアミノ酸濃度の変化が少ないことが１つの原因であると考えられる。また、構築したモデルを用いて新規対象者の判別（評価）を行ったところ、実際の医師による診断と異なった結果が得られた新規対象者の人数は、図２２に示すように、ロジスティック回帰分析（ＬＲＡ）では７人、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）では６人、ＭＡＰ法では７人、判別分析（ＬＤＡ）では７人であった。以上の結果によれば、どの解析方法を使っても７０％程度とあまり評価能は高くないが、これは上述したようにクローン病によるアミノ酸濃度の変化が少ないせいであると考えられる。しかし、モデルを作るためのデータ数が４０、評価を行うデータが２０であることを考えると、７０％程度の評価能は高いと捉えることできる。なぜならば、対象者のデータ数に対してモデルを作るためのデータ数が多いほど評価能が高くなると考えられるため、モデル作成用のデータ数を増やせば、よい評価能が得られると考えられるからである。このようにＭＡＰ法単独で評価を行うよりも、複数の解析手法を用いて総合的に判断した方がより正確でかつ精度の高い定量的評価を行うことができると考える。
【実施例３】
【０１５３】
実施例３では、上述した実施形態の生体状態評価システムを用いて糖尿病ラットおよび健常ラットの評価を行った結果に関して説明する。なお、実施例３では、代謝物をアミノ酸とした場合について説明するが、この場合に限られず、すべての代謝物において、同様に適用することができる。【０１５４】
まず、上述した実施形態の生体状態評価システムを用いて、健常ラット（Ｎ：６７匹）および糖尿病ラット（ＤＭ：１６匹）を判別（評価）するモデル（上述した実施形態における評価関数）を構築した。なお、実施例３では、健常ラットと糖尿病ラットとを判別するモデルについて説明するが、本発明は対象を糖尿病ラットに限定するものではない。図２３および図２４では、健常ラットおよび糖尿病ラットのそれぞれに対し、各対象の病態と、ロジスティック回帰分析（ＬＲＡ）、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、判別分析（ＬＤＡ）およびＭＡＰ法で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示している。ここで、ロジスティック回帰分析（ＬＲＡ）では、スコアが０．５以上のラットを健常と判断し、スコアが０．５未満のラットを糖尿病と判断した。また、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）では、スコアが１．５以上のラットを健常と判断し、スコアが１．５未満のラットを糖尿病と判断した。また、判別分析（ＬＤＡ）では、スコアが０以上のラットを健常と判断し、スコアが０未満のラットを糖尿病と判断した。また、ＭＡＰ法では、スコアが２．２５未満のラットを健常と判断し、スコアが２．２５以上のラットを糖尿病と判断した。【０１５５】
つぎに、インシュリンを投与して治療を施した糖尿病ラットに対し、構築したモデルを用いた健康状態の判定（評価）を実施した。図２５では、インシュリン投与後の糖尿病ラットに対し、構築した各モデルを用いて算出したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示している。ここで、図２５において、スコアからの病態の判断基準は、図２３および図２４の場合と同じ判断基準である。また、図２６では、ロジスティック回帰分析（ＬＲＡ）で評価したスコアを、健常ラット（Ｎｏｒｍａｌ）、糖尿病ラット（ＤＭ）、インシュリンを投与して治療を施した糖尿病ラット（Ｕｎｋｎｏｗｎ）ごとにグラフで示している。また、図２７では、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）で評価したスコアを、健常ラット（Ｎｏｒｍａｌ）、糖尿病ラット（ＤＭ）、インシュリンを投与して治療を施した糖尿病ラット（Ｕｎｋｎｏｗｎ）ごとにグラフで示している。また、図２８では、判別分析（ＬＤＡ）で評価したスコアを、健常ラット（Ｎｏｒｍａｌ）、糖尿病ラット（ＤＭ）、インシュリンを投与して治療を施した糖尿病ラット（Ｕｎｋｎｏｗｎ）ごとにグラフで示している。また、図２９では、ＭＡＰ法で評価したスコアを、健常ラット（Ｎｏｒｍａｌ）、糖尿病ラット（ＤＭ）、インシュリンを投与して治療を施した糖尿病ラット（Ｕｎｋｎｏｗｎ）ごとにグラフで示している。【０１５６】
図２３および図２４に示すように、ロジスティック回帰分析（ＬＲＡ）では、最適化を行ったにもかかわらず、病態が既に判明している健常ラットおよび糖尿病ラットの一部に対して病態を正しく判別することができなかった。したがって、実施例３において、ロジスティック回帰分析の結果は正当性が低いと考えられる。一方、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、判別分析（ＬＤＡ）およびＭＡＰ法では、病態が既に判明している健常ラットおよび糖尿病ラットのすべてに対して病態を正しく判別することができた。そして、図２５に示すように、構築したモデルを用いてインシュリン投与後の糖尿病ラットの判別（評価）を行ったところ、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）ではＵＫ１とＵＫ３のラットが糖尿病と診断され、判別分析（ＬＤＡ）ではＵＫ１、ＵＫ３、ＵＫ４、ＵＫ５のラットが糖尿病と診断された。また、ＭＡＰ法ではＵＫ６のラットを除いて、すべてのラットが糖尿病と診断された。以上の評価結果の相違は、各解析方法に対して設定した判別基準の違いによるものであると考える。【０１５７】
ここで、インシュリン投与後の糖尿病ラットに対するサポートベクターマシン（ＳＶＭ）および判別分析（ＬＤＡ）によるスコアを見ると、例えば、ＵＫ１のラットはどちらの解析方法を使用しても糖尿病と診断されているが、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）のスコアも判別分析（ＬＤＡ）のスコアも判別基準値を大きく上回っている。一方、判別分析（ＬＤＡ）によってのみ糖尿病と診断されているＵＫ４やＵＫ５のラットに対するサポートベクターマシン（ＳＶＭ）のスコアは、健常域に入っているものの、他の健常ラットに比べて判別基準値に近い値となっている。つまり、ＵＫ１やＵＫ３のラットは、インシュリンの治療を施しているけれども、他のラットに比べて治療効果が低く病状が改善されていないことを示していると考えられる。また、両解析方法のスコアを見ると、ＵＫ４やＵＫ５のラットは、ＵＫ１やＵＫ３のラットに比べると健常ラットに近いが、残りの他のラットに比べてインシュリンの治療効果が低いと考えられる。このようにＭＡＰ法単独で評価を行うよりも、複数の解析手法を用いて総合的に判断した方がより正確でかつ精度の高い定量的評価を行うことができると考える。
【実施例４】
【０１５８】
実施例４では、予め求められた評価関数を評価関数記憶部に記憶し、記憶した評価関数および予め取得した評価対象の代謝物濃度データに基づいて当該評価対象の生体状態を生体状態評価部で評価する生体状態評価装置（図３０参照）を用いて潰瘍性大腸炎（ＵＣ）の評価を行った結果、および医師による潰瘍性大腸炎の診断を行った結果に関して説明する。なお、実施例４では、代謝物をアミノ酸とした場合について説明するが、この場合に限られず、全ての代謝物において、同様に適用することができる。【０１５９】
まず、当該生体状態評価装置を用いて、健常者（Ｎ：３０人）および潰瘍性大腸炎患者（ＵＣ：３０人）を対象として、生体状態を評価した。ここで、当該生体状態評価装置には、以下の評価関数１〜３が予め設定されているものとする。なお、潰瘍性大腸炎患者の生体状態を評価する際に用いる評価関数を以下の式に限定するわけではない。
（評価関数１）
−０．８０×Ａｓｎ−０．８９×Ａｓｐ−０．７３×Ｏｒｎ−１．０１×Ｔｒｐ−０．１６×Ｓｅｒ−０．０５×Ｔｈｒ＋１．１５×ＡＡＢ＋０．０４×Ｇｌｙ＋０．５５×Ｃｉｔ−０．５５×Ｍｅｔ＋０．２１×Ｔｙｒ＋０．０２×Ｇｌｎ＋０．１４×Ｉｌｅ＋０．７１×Ｐｈｅ＋５２．０
（評価関数２）
１／［１＋ｅｘｐ（−１１６９．５＋１７．１８×Ｔａｕ＋１７．５×Ａｓｎ−１０．１５×Ｃｉｔ−２６．５×ＡＡＢ−５．１６×Ｌｅｕ−１２．８５×Ｐｈｅ＋１５．３７×Ｔｒｐ＋１９．８１×Ｏｒｎ）］
（評価関数３）
【数６】
2006098192.tif 000007
【数７】
2006098192.tif 000008
【０１６０】
図３１では、健常者および潰瘍性大腸炎患者のそれぞれに対し、各対象者の病態と、評価関数１〜３で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示している。ここで、評価関数１では、スコアが０未満の対象者を健常と判断し、スコアが０以上の対象者を潰瘍性大腸炎と判断した。評価関数２では、スコアが０．５以上の対象者を健常と判断し、スコアが０．５未満の対象者を潰瘍性大腸炎と判断した。評価関数３では、「ｘ1＜ｘ2」を満たす対象者を健常と判断し、「ｘ1＞ｘ2」を満たす対象者を潰瘍性大腸炎と判断した。【０１６１】
図３１に示すように、評価関数１、２、３はそれぞれ、すべての患者の病態を正しく判断することができた。すなわち、評価関数１〜３が設定された本生体状態評価システムを用いることにより、医師が内視鏡を使って潰瘍性大腸炎を診断した結果と同等の結果が得られた。換言すると、本生体状態評価装置に潰瘍性大腸炎の疑いのある診断対象者のアミノ酸濃度を入力するだけで、内視鏡を用いなくても、医師の診断と同等の精度で潰瘍性大腸炎であるか否かを評価することができた。
【実施例５】
【０１６２】
実施例５では、図３０に示す生体状態評価装置を用いてクローン病（ＣＤ）の評価を行った結果、および医師によるクローン病の診断を行った結果に関して説明する。なお、実施例５では、代謝物をアミノ酸とした場合について説明するが、この場合に限られず、全ての代謝物において、同様に適用することができる。【０１６３】
まず、当該生体状態評価装置を用いて、健常者（Ｎ：３０人）およびクローン病患者（ＣＤ：３０人）を対象として、の生体状態を評価した。ここで、当該生体状態評価装置には、以下の評価関数１〜３が予め設定されているものとする。なお、クローン病患者の生体状態を評価する際に用いる評価関数を以下の式に限定するわけではない。
（評価関数１）
−０．７９×Ｐｈｅ＋０．４９×Ａｓｎ＋０．０５×Ｓｅｒ＋０．１２×Ｃｉｔ−０．０９×Ｔｈｒ−０．０２×Ｇｌｎ＋０．０１×Ｌｅｕ＋０．２３×Ａｓｐ−０．０００２×Ａｌａ＋  ０．３４×ＡＡＢ＋０．２３×Ｏｒｎ−０．０１×Ｔｙｒ＋０．２３×Ｈｉｓ＋０．３０×Ｉｌｅ＋０．０１×Ｇｌｕ＋０．３２×Ｍｅｔ＋０．０３×Ｌｙｓ−０．００１×Ｇｌｙ＋０．１０×Ｖａｌ
（評価関数２）
１／［１＋ｅｘｐ（−４．５２＋０．２１８×Ａｓｐ＋０．１５１×Ａｓｎ＋０．０６０×Ｇｌｕ−０．０１０×Ｇｌｎ  ＋０．０９４×Ｃｉｔ＋０．１６１×ＡＡＢ−０．２８１×Ｐｈｅ＋０．１５７×Ｔｒｐ＋０．０１９×Ｌｙｓ＋０．０５９×Ｈｉｓ−０．０６９×Ａｒｇ）］
（評価関数３）
【数８】
2006098192.tif 000009
【数９】
2006098192.tif 000010
【０１６４】
図３２では、健常者およびクローン病患者のそれぞれに対し、各対象者の病態と、評価関数１〜３で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示している。ここで、評価関数１では、スコアが０以上の対象者を健常と判断し、スコアが０未満の対象者をクローン病と判断した。また、評価関数２では、スコアが０．５未満の対象者を健常と判断し、スコアが０．５以上の対象者をクローン病と判断した。また、評価関数３では、「ｘ1＜ｘ2」を満たす対象者を健常と判断し、「ｘ1＞ｘ2」を満たす対象者をクローン病と判断した。【０１６５】
図３２に示すように、評価関数１は９０％、評価関数２は８８．３％、評価関数３は１００％の確率で、患者の病態を正しく判断することができた。潰瘍性大腸炎に比べて、予測精度は若干劣るが、潰瘍性大腸炎の場合と同様に、本生体状態評価装置にクローン病の疑いのある診断対象者のアミノ酸濃度を入力するだけで、内視鏡を用いなくても、高い予測精度でクローン病であるか否かを評価することができた。
【実施例６】
【０１６６】
実施例６では、図３０に示す生体状態評価装置を用いて喘息の評価を行った結果に関して説明する。なお、実施例６では、代謝物をアミノ酸とした場合について説明するが、この場合に限られず、全ての代謝物において、同様に適用することができる。【０１６７】
まず、当該生体状態評価装置を用いて、健常マウス（Ｎ：１０）および喘息モデルマウス（Ａ：１０）を対象として、生体状態を評価した。ここで、生体状態評価システムには、図３３のデータを基にして、サポートベクターマシンによって訓練された学習モデル（評価関数に対応）が予め設定されているものとする。なお、サポートベクターマシンで訓練する際のカーネル関数には、動径基底関数を用いた。また、図３３において、「スコア」とは、作成した学習モデルで訓練データを評価した際の値である。ここで、喘息モデルマウスの他、喘息患者の生体状態を評価する際に用いる評価関数を当該学習モデルに限定するわけではない。【０１６８】
図３４では、健常マウスおよび喘息モデルマウスのそれぞれに対し、各対象マウスの病態と、血中のアミノ酸（Ｌｙｓ、ＡｒｇおよびＡｓｎ）濃度と、作成した学習モデルで評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示している。ここで、スコアが１．５未満の対象マウスを健常マウスと判断し、１．５以上の対象マウスを喘息と判断した。【０１６９】
図３４に示すように、学習モデルは、すべてのマウスの病態を正しく判断することができた。現行の医療現場では、医師の主観的な判断で喘息の診断を行っているが、本生体状態評価装置に喘息の疑いのある診断対象者のアミノ酸濃度を入力すれば、生体の代謝物濃度という客観的な指標で喘息の評価を精度よく行うことができる。
【実施例７】
【０１７０】
実施例７では、図３０に示す生体状態評価装置を用いてリウマチの評価を行った結果に関して説明する。なお、実施例７では、代謝物をアミノ酸とした場合について説明するが、この場合に限られず、全ての代謝物において、同様に適用することができる。【０１７１】
まず、当該生体状態評価を用いて、健常マウス（Ｎ：２７）およびリウマチモデルマウス（Ｒ：２７）を対象として、生体状態を評価した。ここで、当該生体状態評価には、以下の評価関数が予め設定されているものとする。なお、リウマチモデルマウスの他、リウマチ患者の生体状態を評価する際に用いる評価関数を以下の式に限定するわけではない。
（評価関数１）
−２．５１×Ａｓｐ＋０．８６６×Ｃｙｓ
（評価関数２）
１／［１＋ｅｘｐ（−２３．３−１６．３×Ｃｙｓ＋５３．８×Ａｓｐ）］
（評価関数３）
【数１０】
2006098192.tif 000011
【０１７２】
図３５では、健常マウスおよびリウマチモデルマウスのそれぞれに対し、各対象マウスの病態と、評価関数１〜３で評価したスコアと、そのスコアから予測した病態と、の関係を示している。ここで、評価関数１では、スコアが０未満の対象マウスを健常と判断し、スコアが０以上の対象マウスをリウマチと判断した。また、評価関数２では、スコアが０．５未満の対象マウスを健常と判断し、スコアが０．５以上の対象マウスをリウマチと判断した。また、評価関数３では、「ｘ1＜ｘ2」を満たす対象マウスを健常と判断し、「ｘ1＞ｘ2」を満たす対象マウスをリウマチと判断した。【０１７３】
図３５に示すように、評価関数１、２、３はそれぞれ、すべてのマウスの病態を正しく判断することができた。現行の医療現場では、医師の主観的な判断でリウマチの診断を行っているが、本生体状態評価装置にリウマチの疑いのある診断対象者のアミノ酸濃度を入力すれば、生体の代謝物濃度という客観的な指標でリウマチの評価を精度よく行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【０１７４】
以上のように、本発明にかかる生体状態評価装置、生体状態評価方法、生体状態評価システム、生体状態評価プログラム、評価関数作成装置、評価関数作成方法、評価関数作成プログラムおよび記録媒体は、産業上の多くの分野、特に医薬品や食品、化粧品、医療などの分野で広く実施することができ、特に、病態予測や疾病リスク予測やプロテオームやメタボローム解析などを行うバイオインフォマティクス分野において極めて有用である。
【図１】
2006098192.tif 000017
【図２】
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【図３】
2006098192.tif 000019
【図４】
2006098192.tif 000020
【図５】
2006098192.tif 000021
【図６】
2006098192.tif 000022
【図７】
2006098192.tif 000023
【図８】
2006098192.tif 000024
【図９】
2006098192.tif 000025
【図１０】
2006098192.tif 000026
【図１１】
2006098192.tif 000027
【図１２】
2006098192.tif 000028
【図１３】
2006098192.tif 000029
【図１４】
2006098192.tif 000030
【図１５】
2006098192.tif 000031
【図１６】
2006098192.tif 000032
【図１７】
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【図１８】
2006098192.tif 000034
【図１９】
2006098192.tif 000035
【図２０】
2006098192.tif 000036
【図２１】
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【図２２】
2006098192.tif 000038
【図２３】
2006098192.tif 000039
【図２４】
2006098192.tif 000040
【図２５】
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【図２６】
2006098192.tif 000042
【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
2006098192.tif 000046
【図３１】
2006098192.tif 000047
【図３２】
2006098192.tif 000048
【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【国際調査報告】
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