体外に採取した血液の抹消血単核球PBMCに対する抗体反応から、白血球の各成分の構成比を求め、求めた構成比を免疫分析手段に入力し、免疫分析手段において、前記求めた構成比を次の4群に分類し、予め基準データとして免疫分析手段に記録されている多数の健常者の同じ4群の各平均値と比較することにより、その個人の免疫傾向または/および免疫傾向の変化を、自動的に求めて判別提示することを特徴とする免疫傾向判別提示システム。1T細胞CD3とヘルパーT細胞CD4の合計CD3/4を生後獲得した獲得免疫に関する成分とし、CTLCD8を細胞性免疫に関する成分としたときに、CD3/4とCD8の合計構成比率で求められる獲得免疫細胞性免疫優勢を表す群2B細胞CD19を体液性免疫に関する成分としたときに、CD3/4とCD19の合計構成比率で求められる獲得免疫体液性免疫優勢を表す群3NK細胞CD3-CD16CD56を生来有している自然免疫に関する成分としたときに、NK細胞とCD8の合計構成比率で求められる自然免疫細胞性免疫優勢を表す群4NK細胞とCD19の合計構成比率で求められる自然免疫体液性免疫優勢を表す群前記基準データを男女の性別に記録しておく、請求項1に記載の免疫傾向判別提示システム。前記基準データを年齢別に段階的に記録しておく、請求項1または2に記載の免疫傾向判別提示システム。求めた個人の免疫傾向または同年齢同性別の平均からの乖離、および免疫傾向の変化から、癌の発症予測確率または癌の転移予測確率を算出する、請求項1~3のいずれかに記載の免疫傾向判別提示システム。そこで本発明の課題は、個人の免疫の傾向やその免疫傾向の変化が癌の発症等と深い相関があるという新しい知見を得たので、それを高い精度や高い定量性をもって算出できるようにした手段を提供することにある。そして究極的には、本発明の目的は、本発明に係る手段によって得られた情報を、疾患、とくに癌の治療や予防の方針、さらには投入すべき薬剤の決定のための有益な情報として役立たせることにある。上記課題を解決するために、本発明に係る免疫傾向判別提示システムは、体外に採取した血液の抹消血単核球PBMCに対する抗体反応から、白血球の各成分の構成比を求め、求めた構成比を免疫分析手段に入力し、免疫分析手段において、前記求めた構成比を次の4群に分類し、予め基準データとして免疫分析手段に記録されている多数の健常者の同じ4群の各平均値と比較することにより、その個人の免疫傾向または/および免疫傾向の変化を、自動的に求めて判別提示することを特徴とするものからなる。1T細胞CD3とヘルパーT細胞CD4の合計CD3/4を生後獲得した獲得免疫に関する成分とし、CTLCD8を細胞性免疫に関する成分としたときに、CD3/4とCD8の合計構成比率で求められる獲得免疫細胞性免疫優勢を表す群2B細胞CD19を体液性免疫に関する成分としたときに、CD3/4とCD19の合計構成比率で求められる獲得免疫体液性免疫優勢を表す群3NK細胞CD3-CD16CD56を生来有している自然免疫に関する成分としたときに、NK細胞とCD8の合計構成比率で求められる自然免疫細胞性免疫優勢を表す群4NK細胞とCD19の合計構成比率で求められる自然免疫体液性免疫優勢を表す群本発明は、個人の体から体外に採取された血液中の末梢血単核球PBMCに対する抗体反応から、白血球の各種成分の構成比を求め、各血球の構成比から、その個人特有の免疫傾向を調べることができるという知見に基づいている。その傾向は、1-1:自然免疫優勢、1-2:獲得免疫優勢、2-1:細胞性免疫優勢、2-2:体液性免疫優勢の4要素から構成され、個人はそれらの4つの要素の組み合わせから上述の4群に分離される。この4群は、性別年齢別に疾患との関係が異なることから、個人のPBMC検査結果に基づき、1健常者が癌疾患にかかる確率、2癌罹患者が癌転移する確率を精度高く求めることが可能になる。そして、上記基準データを男女の性別に記録しておく、または/および、上記基準データを年齢別に段階的に記録しておくことにより、求められた個人の免疫傾向または同年齢同性別の平均からの乖離、および免疫傾向の変化から、癌の発症予測確率または癌の転移予測確率を算出することが可能になる。つまり、求められた結果から、個人別に免疫傾向または/および免疫傾向の変化を、自動的に算出して判別提示することが可能になる。判別提示された情報は、個人別に、癌疾患を含む疾患治療手法を決める上で極めて有益な情報となる。一方単球CD14は癌転移に特異的に機能しており、単球の癌転移誘発を制約するものとして、本発明ではB細胞CD19に着目し、癌に関する免疫傾向の算出に利用し、求められた結果を、例えば癌の免疫療法の一手段として活用可能な情報として提示する。同時に、従来は個人の免疫傾向が本発明のようには抽出されていなかった為、治験での効果判定は不明確であった薬剤に対しても、本発明は効果的な判定を可能にするものである。このように、本発明に係る免疫傾向判別提示システムによれば、抹消血単核球PBMCに対する抗体反応から白血球の各成分の構成比を求め、求めた構成比を免疫分析手段に入力して特定の4群に分類し、各群について健常者の平均値と比較することにより、その個人の免疫傾向と免疫傾向の変化を自動的に求めて判別提示することができるようにしたので、免疫傾向と相関の高い癌の発症確率や転移確率を精度良く予測できるようになる。この予測データは、治療や予防の方針、さらには投薬方針を決める上で極めて有益な情報になる。以下に、本発明について、望ましい実施の形態とともに詳細に説明する。本発明に係る免疫傾向判別提示システムにおいては、まず、体外に採取した血液の抹消血単核球PBMCに対する抗体反応から、白血球の各成分の構成比が求められる。PBMCPeripheralBloodMononuclearCell:末梢血単核球に対する抗体としては市販されているもの例えば、表1に掲げたものを使用すればよいが、表1に示したものと同等のものでも使用可能である。なお、表1中、メーカー名のBDはベクトンディッキンソン社、DAKOはDAKO社を意味している。次に、抗体染色されたPBMCをサイトメトリー例えばベクトンディッキンソン社製サイトメトリー、BDFACSCaliburHGフローサイトメーター等にかけ、血球成分構成比を算出する。その結果、例えば表2に示すような白血球の各成分の構成比が求められる。上記のように求められた構成比のうち、本発明では、表3に示す項目の各指標を使用する。多数の母集団における男女の年齢構成分布図1において、表3に示した各指標を使用して、図2に示すように、主成分分析を行う。図2に示すように、第一主成分及び第二主成分では、年齢と直交する要素として、男女ともにNK細胞CD34細胞が分離される。上記のように求められた各指標を使用し、性別の主成分分析を行うと、主成分負荷量の第一主成分及び第二主成分では、年齢と直交する要素として、NK細胞CD34細胞が分離される男性は図3、女性は図4。上記のように性別の主成分分析を行い、主成分得点の5歳毎の第一主成分及び第二主成分についてみると、年齢と直交する要素として、NK細胞CD34細胞が分離される男性は図5、女性は図6。このように、表3に示された各指標を使用し、図2に示した性別の主成分分析を行うと、主成分負荷量の第二主成分及び第三主成分では、NK細胞CD34細胞と直交する成分として、CD8Th1、CTL、細胞性免疫、CD19Th2、B細胞、体液性免疫が抽出される男性は図7、女性は図8。このように求められた主成分得点の第二主成分及び第三主成分では、5歳毎の主成分得点が年齢とは無相関な傾向を示す男性は図9、女性は図10。また、このように求められた、主成分得点の5歳毎の第一主成分及び第二主成分は年齢と直交する。これは、NK細胞は自然免疫優勢として、またCD34細胞は獲得免疫優勢として、生来個人が保有する免疫傾向と解釈される。また、図5、図6で求められた主成分は、図7、図8で求められた第二主成分及び第三主成分と直交すること、また上記のように求められた主成分得点が年齢とは無相関な傾向であることから、CD8Th1、CTL、細胞性免疫、CD19Th2、B細胞、体液性免疫は生来の個人の免疫性向と解釈できる。図5、図6で求められた主成分得点を、回転することによりNK優勢とCD34優勢を分離し、主成分得点から、NK優勢とCD34優勢の構成比を求める。その結果、NK優勢は男性44、女性45、CD34優勢は男性56、女性55と求められた男性は図11、女性は図12。図7、図8で求められた主成分得点を、回転することによりCD8優勢とCD19優勢を分離し、主成分得点から、CD8優勢とCD19優勢の構成比を求める。その結果、CD8優勢は男性45、女性49、CD19優勢は男性55、女性51と求められた男性は図13、女性は図14。図11、図12で求められた主成分得点から、NK優勢とCD34優勢を分離し、NK優勢及びCD34優勢の変数を追加する。同様に図11、図12で求められた判定NK優勢と判定CD34優勢の変数を追加する。図13、図14で求められた主成分得点から、CD8優勢とCD19優勢を分離し、CD8優勢及びCD19優勢の変数を追加する。同様に図13、図14で求められた判定CD8優勢と判定CD19優勢の変数を追加する。このように追加されたデータの主成分分析から、NK優勢CD34優勢CD8優勢CD19優勢は、NKCD8優勢NKCD19優勢CD34CD8優勢CD34CD19優勢の4群に分離できる。またその男女構成比は表4の通りである。上記のように追加された群別データから、個人の免疫特性4群の予測モデルを作成し、各群予測値最大のスコアーを所属群と推定する。一方、図11~図14から判定された所属群データと並行して解析を行い、この所属群推定値の精度を求める男性は図15、女性は図16。この結果、予測モデルが十分使用可能であることが判明した。尚、このモデルはサンプルが増加することにより精度を高めることが出来る男性は図17、女性は図18。また、主成分得点においても、4群が明確に分離されていることが確認できる男性は図19、女性は図20。一方、癌罹患者のPBMCデータと、健常者のPBMCデータを使用し、前述と同様の主成分分析、つまり、表3に示された指標を用いた主成分分析を行う。この結果、癌患者においても、健常者と同様の免疫特性が抽出できる男性は図21、女性は図22。上記の如く、癌罹患者も健常者と同様の免疫傾向が抽出出来たため、前述の如く求められた予測モデルを適応し、癌罹患者の群別予測値を求め、最大値を所属群として、群変数を追加する。また癌転移者については、転移ありの変数を追加する。癌罹患者の癌原発部位及び転移先部位について、表5に示すような部位大分類及び表6に示すような部位小分類を変数として追加する。そして、前述と同様の表3に示された指標を用いた主成分分析を行う。この結果、男性と女性とは、癌の部位構造に大きな差異が見られる。男性では消化器呼吸器部位が主となるに対して、女性では生殖器消化器を主たる部位となっている男性は図23、女性は図24。このことは、PBMCから癌に関するモデルを作成する場合、男女間では異なった手順を必要とすることを意味する。上記のような男性の癌罹患者転移あり、転移なし区分含む及び健常者のPBMCを使用して、前述と同様の表3に示された指標を用いた主成分分析を実施する。図25、図26に示すように、健常者及び癌罹患者の第一、第二主成分では、NK優勢CD34優勢は同様に抽出され、年齢とは無相関となっている。即ちNK優勢CD34優勢での生来の免疫傾向は健常者、癌罹患者ともに同じパターンを有し、癌罹患とは無相関の要因と結論出来る。一方、転移ありは、NK優勢CD34優勢成分とは直交した、CD14の成分と重なる。同様に、上記のような女性の癌罹患者転移あり、転移なし区分含む及び健常者のPBMCを使用して、前述と同様の表3に示された指標を用いた主成分分析を実施する。図27、図28に示すように、健常者及び癌罹患者の第一、第二主成分では、NK優勢CD34優勢は同様に抽出され、年齢とは無相関となっている。即ちNK優勢CD34優勢での生来の免疫傾向は健常者、癌罹患者ともに同じパターンを有し、癌罹患とは無相関の要因と結論出来る。一方、健常者はCD34CD19優勢群とNKCD8優勢群に分離され、かつNKCD8優勢群は癌罹患転移群に近い関係を有する。即ち、上述の如く男性ではCD14が転移要因として抽出されるが、女性ではNKCD8優勢群が癌罹患転移率が高いことを意味する。以上、モデル作成例を示した。PBMCパターン分類群とPBMC各要素群の集約例を図29に示す。これらの手法は統計的な解析手法として、コンピュータを用いて求められるものであるが、遺伝子工学等で見失いがちなマクロな観点からの疾患把握と対処手法を求めることを特徴としている。ここで、マクロな観点からの疾患把握と対処手法とは、疾患は個人の場での恒常性維持の均衡が崩れた状態であり、個人個人全て異なっていることを前提としている。即ち、疾患は個人の外部に何らかの客観的な状態で記述できるものではなく、個人の場の特異な現象として捉える。疾患のプロセス研究は必要であるが、プロセスは全て異なった個人の場で発症するのであって、本発明では個人の場という特殊性をベースに予測対処可能にすることを特徴とする。上記のような手法から、個人は生来の免疫傾向を有し、例えば癌であれば4つのパターンから、表7の特徴が示される。即ち癌に罹患し易い傾向と癌発症後の転移し易い傾向がまずマクロで規定される。そして、本発明では、このマクロ的な規定から次いで細かな予測モデルを構築していくことを特徴とする。また、上記のような手法から、個人は生来の免疫傾向を有し、治療にはマクロ的な個人の免疫傾向のパターンに適した治療方法が効果的であることが分かる。本発明では、生来の免疫パターンに適合した手法で治療を行うための有益な情報を判別提示できることを特徴とする。また、上記のような手法から、個人は生来の免疫傾向を有し、投薬される薬剤に対して反応が異なることが分かる。従来は何らかの疾患という現象を仮定し、疾患名に応じた同じ投薬がなされて来た。しかし、個人の恒常性維持の生来の特性に合わせた投薬を行えば効果が高いと期待される。同様に治験も免疫パターン毎に行えば、その効果検証が容易になり、かつ、今まで見過ごされて来た治験の発見につながる。また、上記のような手法から、個人別のPBMCの変化を判別し、予測される疾患癌を含むを求め、最も効果的な予防情報を自動的に算出できるとともに、有益な指導情報を提示することが可能になる。さらに、上記のような手法から、免疫パターンと高い相関を有する疾患と免疫パターンに特異ではない一般的な疾患を区分することもできる。これは生来の免疫パターン特性に依存する疾患が存在することを意味し、罹患し易い疾患予防を事前に自覚することができる。また、治療に対しても、表8に示すような傾向の情報を提示することができ、その傾向に応じた効率的な治療を可能にする。