[go: up one dir, main page]

WO2016148155A1 - 評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置 - Google Patents

評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2016148155A1
WO2016148155A1 PCT/JP2016/058210 JP2016058210W WO2016148155A1 WO 2016148155 A1 WO2016148155 A1 WO 2016148155A1 JP 2016058210 W JP2016058210 W JP 2016058210W WO 2016148155 A1 WO2016148155 A1 WO 2016148155A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
evaluation
value
concentration
histidine
albumin
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2016/058210
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
理一 久松
隆典 金井
紀文 日比
信和 小野
今泉 明
雅棋 橋本
森 妹子
道秀 鵜尾
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ajinomoto Co Inc
Original Assignee
Ajinomoto Co Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ajinomoto Co Inc filed Critical Ajinomoto Co Inc
Priority to EP16764985.4A priority Critical patent/EP3273245A4/en
Publication of WO2016148155A1 publication Critical patent/WO2016148155A1/ja
Priority to US15/702,936 priority patent/US20180017545A1/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/483Physical analysis of biological material
    • G01N33/487Physical analysis of biological material of liquid biological material
    • G01N33/49Blood
    • G01N33/492Determining multiple analytes
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6803General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
    • G01N33/6806Determination of free amino acids
    • G01N33/6812Assays for specific amino acids
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6803General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
    • G01N33/6827Total protein determination, e.g. albumin in urine
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/72Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving blood pigments, e.g. haemoglobin, bilirubin or other porphyrins; involving occult blood
    • G01N33/721Haemoglobin
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/40ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for data related to laboratory analysis, e.g. patient specimen analysis
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/004Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using forward error control
    • H04L1/0056Systems characterized by the type of code used
    • H04L1/0061Error detection codes
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2333/00Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature
    • G01N2333/435Assays involving biological materials from specific organisms or of a specific nature from animals; from humans
    • G01N2333/76Assays involving albumins other than in routine use for blocking surfaces or for anchoring haptens during immunisation
    • G01N2333/765Serum albumin, e.g. HSA
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/06Gastro-intestinal diseases
    • G01N2800/065Bowel diseases, e.g. Crohn, ulcerative colitis, IBS
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/54Determining the risk of relapse

Definitions

  • the present invention relates to an evaluation method, an evaluation device, an evaluation program, an evaluation system, and a terminal device.
  • IBD Inflammatory Bowel Disease
  • UC ulcerative colitis
  • CD Crohn's disease
  • UC ulcers and erosions in the large intestine, and symptoms such as bloody stool and diarrhea are frequently observed within a day. These symptoms are repeated during the active phase when inflammation is severe and during remission. During active periods, hospital treatment may be required. Furthermore, there is no fundamental treatment for UC. Also, patients in remission are always likely to relapse.
  • CAI Cosmetic activity index
  • Lichtiger's CAI see Non-Patent Document 1
  • This disease state score is mainly used to distinguish between active and remission periods and to determine the severity.
  • CAI is an index obtained by scoring and summing up the abdominal symptoms such as abdominal pain, the number of diarrhea and bloody stools, and the degree of general symptoms.
  • Patent Document 1 relating to evaluation of IBD is disclosed.
  • Patent Documents 2 to 4 relating to a method for associating amino acid concentrations with biological states are disclosed.
  • the present invention has been made in view of the above, and an evaluation method, an evaluation apparatus, an evaluation program, an evaluation system, and an evaluation method capable of providing highly reliable information that can be helpful in knowing the future relapse risk of UC, and
  • An object is to provide a terminal device.
  • the evaluation method according to the present invention is based on histidine in the blood to be evaluated, which is ulcerative colitis in remission (hereinafter sometimes referred to as His).
  • His ulcerative colitis in remission
  • the evaluation object Using the concentration value of albumin (hereinafter sometimes referred to as Alb), hemoglobin (hereinafter sometimes referred to as Hb), or glutamic acid (hereinafter sometimes referred to as Glu), the evaluation object And an evaluation step for evaluating the risk of future relapse of ulcerative colitis (hereinafter, simply referred to as relapse risk).
  • the evaluation method according to the present invention is characterized in that, in the evaluation method, the evaluation step uses histidine and albumin, histidine and hemoglobin, or albumin and hemoglobin concentration values.
  • the evaluation method according to the present invention is characterized in that, in the evaluation method, the histidine, albumin, and hemoglobin concentration values are used in the evaluation step.
  • an expression including a variable into which a concentration value of histidine, albumin, or hemoglobin is substituted (hereinafter may be referred to as an evaluation expression). ) Is further used to calculate the value of the formula (hereinafter, sometimes referred to as the value of the evaluation formula or the evaluation value), thereby evaluating the future risk of relapse of ulcerative colitis for the evaluation target. It is characterized by doing.
  • the evaluation method according to the present invention is characterized in that, in the evaluation method, the equation includes a variable into which a concentration value of histidine and albumin, histidine and hemoglobin, or albumin and hemoglobin is substituted. .
  • the evaluation method according to the present invention is characterized in that, in the evaluation method, the formula includes a variable into which the concentration values of histidine, albumin, and hemoglobin are substituted.
  • the evaluation apparatus is an evaluation apparatus including a control unit, and the control unit is configured to detect histidine, albumin, hemoglobin, or glutamic acid in blood to be evaluated that is ulcerative colitis in remission.
  • An evaluation means for evaluating a future risk of relapse of ulcerative colitis is provided for the evaluation object using a concentration value.
  • the evaluation method according to the present invention is an evaluation method executed in an information processing apparatus including a control unit, and is executed in the blood of an evaluation target that is executed in the control unit and is ulcerative colitis in remission phase. Using the concentration value of histidine, albumin, hemoglobin, or glutamic acid, and an evaluation step for evaluating the future relapse risk of ulcerative colitis for the evaluation object.
  • An evaluation program is an evaluation program for execution in an information processing apparatus including a control unit, and is an evaluation target for ulcerative colitis in remission for execution in the control unit.
  • the method includes an evaluation step of evaluating a future relapse risk of ulcerative colitis for the evaluation target using a concentration value of histidine, albumin, hemoglobin, or glutamic acid in blood.
  • a recording medium is a non-transitory computer-readable recording medium, and includes a programmed instruction for causing an information processing apparatus to execute the evaluation method.
  • the evaluation system includes an evaluation device including a control unit, and a control unit, and the concentration value of histidine, albumin, hemoglobin, or glutamic acid in the blood to be evaluated that is ulcerative colitis in remission
  • An evaluation system configured to connect a terminal device that provides concentration data regarding the communication device via a network so that communication is possible, wherein the control unit of the terminal device transmits the concentration data to be evaluated to the evaluation device
  • Concentration data transmission means for transmitting to the apparatus, and result reception means for receiving an evaluation result regarding a future relapse risk of ulcerative colitis in the evaluation object transmitted from the evaluation apparatus, and the control of the evaluation apparatus
  • a density data receiving unit that receives the density data of the evaluation target transmitted from the terminal device, and a density data receiving unit that receives the density data.
  • the evaluation means for evaluating the future relapse risk of ulcerative colitis for the evaluation object; And a result transmitting means for transmitting the evaluation result obtained by the evaluating means to the terminal device.
  • the terminal device is a terminal device including a control unit, and the control unit is an evaluation result regarding a future relapse risk of ulcerative colitis in an evaluation target that is ulcerative colitis in remission.
  • the result of the evaluation is obtained by using the concentration value of histidine, albumin, hemoglobin, or glutamic acid in the blood to be evaluated for the risk of future relapse of ulcerative colitis. It is the result of having evaluated.
  • the terminal device in the terminal device, is configured to be communicably connected via a network with an evaluation device for evaluating the future relapse risk of ulcerative colitis for the evaluation target
  • the control unit further includes concentration data transmission means for transmitting concentration data relating to the concentration value of the histidine, albumin, hemoglobin, or glutamic acid to be evaluated to the evaluation apparatus, and the result acquisition means transmits from the evaluation apparatus Receiving the evaluated result.
  • the evaluation device communicates via a network with a terminal device that provides concentration data regarding the concentration value of histidine, albumin, hemoglobin, or glutamate in the blood to be evaluated, which is ulcerative colitis in remission.
  • An evaluation device including a control unit, which is connected in a possible manner, wherein the control unit receives the density data of the evaluation target transmitted from the communication terminal device, and receives the density data Evaluation for evaluating the future relapse risk of ulcerative colitis for the evaluation object using the concentration value of histidine, albumin, hemoglobin, or glutamic acid contained in the concentration data of the evaluation object received by means And a result transmission means for transmitting the evaluation result obtained by the evaluation means to the terminal device.
  • the risk of future relapse of ulcerative colitis is evaluated for an evaluation target using the concentration value of His, Alb, Hb, or Glu in the blood of the evaluation target that is ulcerative colitis in remission. Since the evaluation is performed, there is an effect that it is possible to provide highly reliable information that can be used as a reference for knowing the risk of future relapse of ulcerative colitis. Moreover, there exists an effect that the active relapse prevention by a chemical
  • FIG. 1 is a principle configuration diagram showing the basic principle of the first embodiment.
  • FIG. 2 is a principle configuration diagram showing the basic principle of the second embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of the present system.
  • FIG. 4 is a diagram showing another example of the overall configuration of the present system.
  • FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of the evaluation apparatus 100 of this system.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information stored in the user information file 106a.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of information stored in the density data file 106b.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of information stored in the index state information file 106c.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of information stored in the designated index state information file 106d.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of information stored in the evaluation formula file 106e1.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of information stored in the evaluation result file 106f.
  • FIG. 12 is a block diagram illustrating a configuration of the evaluation unit 102i.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the client device 200 of the present system.
  • FIG. 14 is a block diagram showing an example of the configuration of the database apparatus 400 of this system.
  • FIG. 15 is a diagram showing the results of Cox regression p-value and standardized regression coefficient for amino acids and the like.
  • FIG. 16 is a diagram showing a result of comparison of relapse prediction ability in each index and combination.
  • Embodiments of an evaluation method according to the present invention (first embodiment) and embodiments of an evaluation apparatus, an evaluation method, an evaluation program, a recording medium, an evaluation system, and a terminal device according to the present invention (second embodiment) ) Will be described in detail with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to these embodiments. For example, you may apply this embodiment to evaluating the future relapse risk of inflammatory bowel disease or Crohn's disease.
  • FIG. 1 is a principle configuration diagram showing the basic principle of the first embodiment.
  • substances His, Alb, Hb, and Glu
  • blood for example, plasma, serum, etc.
  • a subject to be evaluated in the UC remission period for example, an individual such as an animal or a human who is a UC in remission period.
  • Concentration data relating to the concentration value of the blood substance containing at least one of the above step S11).
  • step S11 concentration data relating to the blood substance measured by a company or the like that performs concentration value measurement may be acquired.
  • amino acids such as His and Glu are measured by measuring the concentration values of amino acids such as His and Glu from blood collected from the subject of evaluation by, for example, the following measurement methods such as (A), (B), or (C) Concentration data relating to the density value of each may be acquired.
  • concentration data relating to the concentration values of Alb and Hb may be obtained by measuring the concentration values of Alb and Hb from blood collected from the evaluation object by a measuring method such as (C).
  • the unit of the concentration value of the blood substance may be, for example, a molar concentration, a weight concentration or an enzyme activity, and may be obtained by adding / subtracting / subtracting an arbitrary constant to / from these concentrations.
  • Plasma is separated from blood by centrifuging the collected blood sample. All plasma samples are stored frozen at ⁇ 80 ° C. until measurement of amino acid concentration values. For amino acid concentration measurement, acetonitrile was added to remove protein, followed by precolumn derivatization using a labeling reagent (3-aminopyridyl-N-hydroxysuccinimidyl carbamate), and liquid chromatography mass The amino acid concentration value is analyzed by an analyzer (LC / MS) (see International Publication No.
  • Plasma is separated from blood by centrifuging the collected blood sample. All plasma samples are stored frozen at ⁇ 80 ° C. until measurement of amino acid concentration values. When measuring the amino acid concentration value, sulfosalicylic acid is added to remove protein, and then the amino acid concentration value is analyzed by an amino acid analyzer based on a post-column derivatization method using a ninhydrin reagent.
  • C The collected blood sample is subjected to blood cell separation using a membrane, MEMS technology, or the principle of centrifugation to separate plasma or serum from the blood. Plasma or serum samples that are not measured immediately after plasma or serum are obtained are stored frozen at ⁇ 80 ° C.
  • the concentration value is analyzed by quantifying a substance that increases or decreases by substrate recognition or a spectroscopic value using a molecule that reacts with or binds to a target blood substance such as an enzyme or an aptamer.
  • the concentration of at least one of His, Alb, Hb, and Glu (any one or more of His, Alb, Hb, and Glu) included in the concentration data acquired in step S11.
  • the relapse risk is evaluated for the evaluation target (step S12). Note that before executing step S12, data such as missing values and outliers may be removed from the density data acquired in step S11.
  • the density data to be evaluated is acquired in step S11, and in step S12, the His, Alb, Hb, and Glu included in the density data to be evaluated acquired in step S11.
  • the concentration values as an evaluation value, the relapse risk is evaluated for the evaluation target.
  • At least one concentration value of His, Alb, Hb, and Glu reflects the relapse risk for the evaluation target.
  • the value after conversion may be determined to reflect the risk of relapse for the evaluation target.
  • the concentration value or the converted value itself may be handled as an evaluation result regarding the relapse risk for the evaluation target.
  • the possible range of the density value is a predetermined range (for example, a range from 0.0 to 1.0, a range from 0.0 to 10.0, a range from 0.0 to 100.0, or -10.0 to
  • a predetermined range for example, exponential conversion, logarithmic conversion, Conversion by angle conversion, square root conversion, probit conversion, reciprocal conversion, Box-Cox conversion, power conversion, etc., and by combining these calculations for density values, the density values are converted. May be.
  • the value of an exponential function with the concentration value as an index and the Napier number as the base (specifically, when the probability p that the relapse risk is in a predetermined state (for example, a state exceeding a reference value, etc.) is defined.
  • the natural logarithm ln (p / (1-p) value when the p / (1-p)) is equal to the concentration value) may be further calculated, and the calculated exponential function value is set to 1.
  • a value divided by the sum with the value (specifically, the value of probability p) may be further calculated.
  • the density value may be converted so that the value after conversion under a specific condition becomes a specific value.
  • the density value may be converted so that the converted value when the sensitivity is 95% is 5.0 and the converted value when the sensitivity is 80% is 8.0. Further, for each of His, Alb, Hb, and Glu, the concentration distribution may be converted into a normal value and then converted into a deviation value so that the average becomes 50 and the standard deviation becomes 10. These conversions may be performed by gender or age.
  • position information regarding the position of a predetermined mark on a predetermined ruler that is visibly displayed on a display device such as a monitor or a physical medium such as paper is a density value of at least one of His, Alb, Hb, and Glu. Or when the said density
  • the predetermined ruler is used to evaluate the risk of relapse.
  • the ruler is a ruler with a scale, such as “a range that can be taken by a concentration value or a value after conversion, or a part of the range. , At least a scale corresponding to the upper limit value and the lower limit value is shown.
  • the predetermined mark corresponds to the density value or the value after conversion, and is, for example, a circle mark or a star mark.
  • the concentration value of at least one of His, Alb, Hb, and Glu is a predetermined value (mean value ⁇ 1SD, 2SD, 3SD, N quantile, N percentile, or a cutoff value with clinical significance. Etc.)
  • the reburn risk may be evaluated for the evaluation target when it is lower or lower than a predetermined value, or higher than a predetermined value or higher than a predetermined value.
  • the concentration deviation value (value obtained by normalizing the concentration distribution for each gender for each of His, Alb, Hb, and Glu, and then making the deviation value so that the average is 50 and the standard deviation is 10. ) May be used.
  • the concentration deviation value is less than the average value ⁇ 2SD (when the concentration deviation value ⁇ 30) or when the concentration deviation value is higher than the average value + 2SD (when the concentration deviation value> 70), the relapse risk for the evaluation target May be evaluated.
  • the value of the expression is calculated using an expression including a variable into which at least one concentration value of His, Alb, and Hb and at least one concentration value of His, Alb, and Hb is substituted. By doing so, the relapse risk may be evaluated for the evaluation target.
  • the calculated formula value reflects the relapse risk for the evaluation target
  • the formula value is converted by, for example, the following method, and the converted value is evaluated. It may be determined that it reflects the relapse risk for the subject. In other words, the value of the expression or the converted value itself may be handled as the evaluation result regarding the relapse risk for the evaluation target.
  • a possible range of the value of the evaluation formula is a predetermined range (for example, a range from 0.0 to 1.0, a range from 0.0 to 10.0, a range from 0.0 to 100.0, or ⁇ 10.
  • an arbitrary value is added / subtracted / divided / divided with respect to the value of the evaluation expression, or the value of the evaluation expression is converted into a predetermined conversion method (for example, Such as exponential transformation, logarithmic transformation, angular transformation, square root transformation, probit transformation, reciprocal transformation, Box-Cox transformation, or exponentiation transformation), or a combination of these calculations for the value of the evaluation expression By doing so, the value of the evaluation formula may be converted.
  • a predetermined conversion method for example, Such as exponential transformation, logarithmic transformation, angular transformation, square root transformation, probit transformation, reciprocal transformation, Box-Cox transformation, or exponentiation transformation
  • a value p of an exponential function having an evaluation formula value as an index and a Napier number as a base is defined.
  • a probability p that a relapse risk is in a predetermined state for example, a state exceeding a reference value, etc.
  • the natural logarithm ln (p / (1-p)) is equal to the value of the evaluation formula
  • the calculated exponential function A value obtained by dividing the value by the sum of 1 and the value (specifically, the value of probability p) may be further calculated.
  • the value of the evaluation expression may be converted so that the value after conversion under a specific condition becomes a specific value.
  • the value of the evaluation formula may be converted so that the value after conversion when the sensitivity is 95% is 5.0 and the value after conversion when the sensitivity is 80% is 8.0. Further, the deviation value may be converted to an average of 50 and a standard deviation of 10. These conversions may be performed by gender or age.
  • the evaluation value in this specification may be the value of the evaluation formula itself, or may be a value after converting the value of the evaluation formula.
  • the predetermined ruler is for evaluating the risk of relapse.
  • the ruler is a ruler with a scale, and “the range of the value of the formula or the value after conversion or the range of the range can be taken. That is, at least a scale corresponding to the upper limit value and the lower limit value in “part” is shown.
  • the predetermined mark corresponds to the value of the expression or the value after conversion, and is, for example, a circle mark or a star mark.
  • the degree of relapse risk in the evaluation target may be qualitatively evaluated. Specifically, “at least one concentration value of His, Alb, Hb, and Glu and one or more preset threshold values” or “at least one concentration value of His, Alb, and Hb” , His, Alb, and Hb, and a formula including a variable to which at least one concentration value is substituted, and one or more preset threshold values ”, the evaluation target is set to at least the degree of relapse risk. You may classify
  • the plurality of categories may include a category for belonging to a subject having a high relapse risk and a category for belonging to a subject having a low relapse risk.
  • the density value or the expression value may be converted by a predetermined method, and the evaluation target may be classified into any one of a plurality of categories using the converted value.
  • the form of the formula is not particularly limited.
  • multiple regression formula based on least square method linear discriminant, linear model such as principal component analysis, canonical discriminant analysis, logistic regression based on maximum likelihood method, Cox regression, etc.
  • Formulas created by cluster analysis such as generalized linear models, generalized linear models plus generalized linear mixed models that take into account random effects such as inter-individual differences and inter-facility differences, K-means method, hierarchical cluster analysis, etc.
  • MCMC Markov chain Monte Carlo method
  • Bayesian network Hierarchical Bayes method
  • formulas created based on Bayesian statistics formulas created by class classification such as support vector machines and decision trees, fractional formulas, methods that do not belong to the above categories
  • class classification such as support vector machines and decision trees
  • fractional formulas methods that do not belong to the above categories
  • any one of the formulas created by and the sum of different types of formulas any one of the formulas created by and the sum of different types of formulas.
  • the formula adopted as the evaluation formula is described in, for example, the method described in International Publication No. 2004/052191 that is an international application by the present applicant or International Publication No. 2006/098192 that is an international application by the present applicant. You may create by the method of. In addition, if it is a formula obtained by these methods, regardless of the unit of the concentration value of the blood substance containing at least one of His, Alb, Hb, and Glu in the concentration data as input data, The formula can be suitably used to assess the risk of relapse.
  • a coefficient and a constant term are added to each variable.
  • the coefficient and the constant term are preferably real numbers, and more preferably May be any value belonging to the range of the 99% confidence interval of the coefficient and constant term obtained for performing the various classifications from the data, and more preferably, the value obtained for performing the various classifications from the data. Any value may be used as long as it falls within the 95% confidence interval of the obtained coefficient and constant term.
  • the value of each coefficient and its confidence interval may be obtained by multiplying it by a real number, and the value of the constant term and its confidence interval may be obtained by adding / subtracting / multiplying / dividing an arbitrary real constant thereto.
  • the fractional expression means that the numerator of the fractional expression is represented by the sum of variables A, B, C,... And / or the denominator of the fractional expression is the sum of variables a, b, c,. It is represented by
  • the fractional expression includes a sum of fractional expressions ⁇ , ⁇ , ⁇ ,.
  • the fractional expression also includes a divided fractional expression. Note that each variable used in the numerator and denominator may have an appropriate coefficient. The variables used for the numerator and denominator may overlap. Further, an appropriate coefficient may be attached to each fractional expression. Further, the value of the coefficient of each variable and the value of the constant term may be real numbers.
  • the fractional expression includes one in which the numerator variable and the denominator variable are interchanged.
  • Total protein Total protein, triglyceride (neutral fat), HbA1c, glycated albumin, insulin resistance index, total cholesterol, LDL cholesterol, HDL cholesterol, amylase, total bilirubin, creatinine, estimated glomerular filtration rate (eGFR), uric acid, GOT (AST ), GPT (ALT), GGTP ( ⁇ -GTP), glucose (blood glucose level), CRP (C-reactive protein), red blood cell, hematocrit, MCV, MCH, MCHC, white blood cell, platelet count, etc. 3. Value obtained from image information such as ultrasonic echo, X-ray, CT, MRI, endoscopic image, etc.
  • image information such as ultrasonic echo, X-ray, CT, MRI, endoscopic image, etc.
  • FIG. 2 is a principle configuration diagram showing the basic principle of the second embodiment.
  • the description overlapping the first embodiment described above may be omitted.
  • the case of using the value of the evaluation formula or the value after the conversion when evaluating the relapse risk is described as an example.
  • His, Alb, Hb, and Glu is described.
  • One density value or a value after the conversion (for example, a density deviation value) may be used.
  • the control unit is a previously acquired evaluation target of the UC remission period related to the concentration value of the blood substance containing at least one of His, Alb, and Hb in the blood (for example, an animal or a human who is a UC in the remission period) Including variables to which at least one concentration value of His, Alb, and Hb and at least one concentration value of His, Alb, and Hb are included in the concentration data of
  • the relapse risk is evaluated for the evaluation target (step S21).
  • step S21 at least one concentration value of His, Alb, and Hb included in the concentration data to be evaluated is stored in the storage unit as an evaluation formula.
  • His, Alb, and Hb are used to calculate the value of the evaluation formula using an expression including a variable into which at least one concentration value is substituted.
  • step 1 to step 4 the outline of the evaluation formula creation process (step 1 to step 4) will be described in detail. Note that the processing described here is merely an example, and the method of creating the evaluation formula is not limited to this.
  • control unit is a candidate formula (evaluation formula candidate) based on a predetermined formula creation method from index state information stored in advance in the storage unit including concentration data and index data related to the state of the UC relapse prediction index.
  • step 1 multiple different formula creation methods (principal component analysis and discriminant analysis, support vector machine, multiple regression analysis, Cox regression analysis, logistic regression analysis, k-means method, cluster analysis, determination from index state information
  • a plurality of candidate expressions may be created using a combination of multivariate analysis such as trees). Specifically, concentration data and indices obtained by analyzing blood obtained from a group of patients with a number of UC remission periods and a group in which the UC relapse prediction index is in a predetermined state (for example, a state exceeding a reference value, etc.)
  • a plurality of groups of candidate formulas may be created in parallel using a plurality of different algorithms for index state information that is multivariate data composed of data.
  • discriminant analysis and logistic regression analysis may be performed simultaneously using different algorithms to create two different candidate formulas.
  • the candidate formulas may be created by converting index state information using candidate formulas created by performing principal component analysis and performing discriminant analysis on the converted index status information. Thereby, finally, an optimal evaluation formula can be created.
  • the candidate formula created using the principal component analysis is a linear formula including each variable that maximizes the variance of all density data.
  • Candidate formulas created using discriminant analysis are high-order formulas (including exponents and logarithms) that contain variables that minimize the ratio of the sum of variances within each group to the variance of all concentration data. is there.
  • the candidate formula created using the support vector machine is a high-order formula (including a kernel function) including variables that maximize the boundary between groups.
  • the candidate formula created using the multiple regression analysis is a high-order formula including each variable that minimizes the sum of the distances from all density data.
  • the candidate formula created using Cox regression analysis is a linear model including a log hazard ratio, and is a linear expression including each variable and its coefficient that maximize the likelihood of the model.
  • the candidate formula created using logistic regression analysis is a linear model that represents log odds of probability, and is a linear formula that includes each variable that maximizes the likelihood of the probability.
  • k-means method k neighborhoods of each density data are searched, the largest group among the groups to which the neighboring points belong is defined as the group to which the data belongs, and the group to which the input density data belongs. This is a method for selecting a variable that best matches the group defined as.
  • Cluster analysis is a technique for clustering (grouping) points that are closest to each other in all density data. Further, the decision tree is a technique for predicting a group of density data from patterns that can be taken by variables with higher ranks by adding ranks to the variables.
  • control unit verifies (mutually verifies) the candidate formula created in step 1 based on a predetermined verification method (step 2).
  • Candidate expressions are verified for each candidate expression created in step 1.
  • step 2 the discrimination rate, sensitivity, specificity, information criterion, ROC_AUC (reception of candidate expressions) based on at least one of the bootstrap method, holdout method, N-fold method, leave one-out method, etc.
  • the area under the curve of the person characteristic curve may be verified.
  • the discrimination rate is an evaluation object in which the true state is negative (for example, an evaluation object that has not relapsed after a certain period of time (for example, one year later) after blood collection in the relapse risk evaluation method according to the present embodiment. Etc.) are correctly evaluated as negative, and evaluation targets that are positive in the true state (for example, evaluation subjects that relapse after a certain period of time (for example, one year) after blood collection) are correctly evaluated as positive. is there.
  • Sensitivity is the rate at which an evaluation object whose true state is positive is correctly evaluated as positive in the reburn risk evaluation method according to the present embodiment.
  • the specificity is a ratio at which the evaluation object whose true state is negative is correctly evaluated as negative in the relapse risk evaluation method according to the present embodiment.
  • the Akaike Information Criterion is a standard that expresses how closely the observed data matches the statistical model in the case of regression analysis, etc., and is expressed as “ ⁇ 2 ⁇ (maximum log likelihood of statistical model) + 2 ⁇ (statistics). The model having the smallest value defined by “the number of free parameters of the model)” is determined to be the best.
  • ROC_AUC area under the curve of the receiver characteristic curve
  • ROC receiver characteristic curve
  • ROC receiver characteristic curve
  • ROC_AUC The value of ROC_AUC is 1 in complete discrimination, and the closer this value is to 1, the higher the discriminability.
  • the predictability is an average of the discrimination rate, sensitivity, and specificity obtained by repeating the verification of candidate formulas.
  • Robustness is the variance of discrimination rate, sensitivity, and specificity obtained by repeating verification of candidate formulas.
  • control unit selects a variable of the candidate formula based on a predetermined variable selection method, so that the combination of the density data included in the index state information used when creating the candidate formula is selected. Select (step 3).
  • the selection of variables may be performed for each candidate formula created in step 1. Thereby, the variable of a candidate formula can be selected appropriately.
  • Step 1 is executed again using the index state information including the density data selected in Step 3.
  • the candidate expression variable may be selected from the verification result in step 2 based on at least one of the stepwise method, the best path method, the neighborhood search method, and the genetic algorithm.
  • the best path method is a method of selecting variables by sequentially reducing the variables included in the candidate formula one by one and optimizing the evaluation index given by the candidate formula.
  • the control unit repeatedly executes the above-described step 1, step 2, and step 3, and adopts it as an evaluation formula from a plurality of candidate formulas based on the verification results accumulated thereby.
  • An evaluation formula is created by selecting candidate formulas (step 4).
  • the selection of candidate formulas includes, for example, selecting an optimal formula from candidate formulas created by the same formula creation method and selecting an optimal formula from all candidate formulas.
  • evaluation formula creation process processing related to creation of candidate formulas, verification of candidate formulas and selection of variables of candidate formulas is systematized (systemized) based on the index status information. This makes it possible to create an evaluation formula that is optimal for evaluating the risk of relapse.
  • concentration of a substance in the blood containing at least one of His, Alb, Hb, and Glu is used for multivariate statistical analysis to select an optimal and robust set of variables.
  • An evaluation formula with high evaluation performance is extracted by combining the variable selection method and cross validation.
  • FIGS. 3 to 14 the configuration of an evaluation system according to the second embodiment (hereinafter may be referred to as the present system) will be described with reference to FIGS. 3 to 14.
  • This system is merely an example, and the present invention is not limited to this.
  • the case of using the value of the evaluation formula or the value after the conversion when evaluating the relapse risk is described as an example.
  • His, Alb, Hb, and Glu is described.
  • One density value or a value after the conversion (for example, a density deviation value) may be used.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the overall configuration of the present system.
  • FIG. 4 is a diagram showing another example of the overall configuration of the present system.
  • the system includes an evaluation apparatus 100 that evaluates the risk of relapse for an individual in UC remission that is an evaluation target, and blood containing at least one of His, Alb, and Hb in blood.
  • a client device 200 (corresponding to the terminal device of the present invention) that provides concentration data of an individual in the UC remission period regarding the concentration value of the substance is configured to be communicably connected via the network 300.
  • the present system uses index state information used when creating an evaluation formula with the evaluation apparatus 100, and evaluation used when evaluating a relapse risk.
  • the database device 400 storing expressions and the like may be configured to be communicably connected via the network 300. As a result, information that is useful for knowing the risk of relapse is provided from the evaluation apparatus 100 to the client apparatus 200 or the database apparatus 400, or from the client apparatus 200 or the database apparatus 400 to the evaluation apparatus 100 via the network 300.
  • the information that is helpful for knowing the relapse risk is, for example, information about a value measured for a specific item related to the relapse risk state of organisms in the UC remission period including humans.
  • information that is useful for knowing the risk of relapse is generated by the evaluation device 100, the client device 200, and other devices (for example, various measuring devices) and is mainly stored in the database device 400.
  • FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of the evaluation apparatus 100 of the present system, and conceptually shows only the portion related to the present invention in the configuration.
  • the evaluation apparatus 100 can communicate the evaluation apparatus with the network 300 via a control unit 102 such as a CPU that comprehensively controls the evaluation apparatus, a communication apparatus such as a router, and a wired or wireless communication line such as a dedicated line.
  • the evaluation apparatus 100 may be configured in the same housing as various analysis apparatuses (for example, an amino acid analysis apparatus).
  • a configuration (hardware and software) that calculates (measures) and outputs (prints, monitors, etc.) a concentration value of a predetermined blood substance containing at least one of His, Alb, and Hb in the blood.
  • the small analyzer provided may further include an evaluation unit 102i to be described later, and output the result obtained by the evaluation unit 102i using the above-described configuration.
  • the storage unit 106 is a storage means, and for example, a memory device such as a RAM / ROM, a fixed disk device such as a hard disk, a flexible disk, an optical disk, or the like can be used.
  • the storage unit 106 stores a computer program for giving instructions to the CPU and performing various processes in cooperation with an OS (Operating System).
  • the storage unit 106 includes a user information file 106a, a density data file 106b, an index state information file 106c, a specified index state information file 106d, an evaluation formula related information database 106e, and an evaluation result file 106f. , Store.
  • the user information file 106a stores user information related to users.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information stored in the user information file 106a.
  • the information stored in the user information file 106a includes a user ID for uniquely identifying a user and authentication for whether or not the user is a valid person.
  • the concentration data file 106b stores concentration data relating to the concentration value of the blood substance including at least one of His, Alb, and Hb in the blood.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of information stored in the density data file 106b.
  • the information stored in the density data file 106b is configured by associating an individual number for uniquely identifying an individual (sample) to be evaluated with density data.
  • the density data is handled as a numerical value, that is, a continuous scale, but the density data may be a nominal scale or an order scale. In the case of a nominal scale or an order scale, analysis may be performed by giving an arbitrary numerical value to each state.
  • values related to other biological information may be combined with the density data.
  • the index state information file 106c stores the index state information used when creating the evaluation formula.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of information stored in the index state information file 106c.
  • the information stored in the index state information file 106c includes index data (T for the individual number and the UC relapse prediction index (index T 1 , index T 2 , index T 3 ). ) And density data are associated with each other.
  • the index data and the density data are handled as numerical values (that is, continuous scales), but the index data and the density data may be nominal scales or order scales. In the case of a nominal scale or an order scale, analysis may be performed by giving an arbitrary numerical value to each state.
  • the index data is a known index of UC relapse prediction, and numerical data may be used.
  • the designated index state information file 106d stores the index state information designated by the index state information designation unit 102g described later.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of information stored in the designated index state information file 106d. As shown in FIG. 9, the information stored in the designated index state information file 106d is configured by associating an individual number, designated index data, and designated density data with each other.
  • the evaluation formula related information database 106e includes an evaluation formula file 106e1 that stores an evaluation formula created by the evaluation formula creation unit 102h described later.
  • the evaluation formula file 106e1 stores the evaluation formula.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of information stored in the evaluation formula file 106e1.
  • the information stored in the evaluation formula file 106e1 includes the rank, the evaluation formula (in FIG. 10, F p (His,%), F p (His, Alb, Hb), F k. (His, Alb, Hb,...), A threshold value corresponding to each formula creation method, and a verification result of each evaluation formula (for example, an evaluation value of each evaluation formula) are associated with each other. Yes.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of information stored in the evaluation result file 106f.
  • Information stored in the evaluation result file 106f includes an individual number for uniquely identifying an individual (sample) to be evaluated, concentration data of the individual acquired in advance, and an evaluation result regarding the relapse risk state (for example, described later)
  • the value of the evaluation formula calculated by the calculation unit 102i1 the value after converting the value of the evaluation formula by the conversion unit 102i2 described later, the position information generated by the generation unit 102i3 described later, or the classification unit 102i4 described later. Classification results, etc.) and the like.
  • the storage unit 106 stores various types of Web data for providing the Web site to the client device 200, CGI programs, and the like as other information in addition to the information described above.
  • the Web data includes data for displaying various Web pages, which will be described later, and the data is formed as a text file described in, for example, HTML or XML.
  • a part file, a work file, and other temporary files for creating Web data are also stored in the storage unit 106.
  • the storage unit 106 stores audio for transmission to the client device 200 as an audio file such as WAVE format or AIFF format, and stores still images and moving images as image files such as JPEG format or MPEG2 format as necessary. Or can be stored.
  • the communication interface unit 104 mediates communication between the evaluation device 100 and the network 300 (or a communication device such as a router). That is, the communication interface unit 104 has a function of communicating data with other terminals via a communication line.
  • the input / output interface unit 108 is connected to the input device 112 and the output device 114.
  • a monitor including a home television
  • a speaker or a printer can be used as the output device 114 (hereinafter, the output device 114 may be described as the monitor 114).
  • the input device 112 a monitor that realizes a pointing device function in cooperation with a mouse can be used in addition to a keyboard, a mouse, and a microphone.
  • the control unit 102 has an internal memory for storing a control program such as an OS (Operating System), a program that defines various processing procedures, and necessary data, and performs various information processing based on these programs. Execute. As shown in the figure, the control unit 102 is roughly divided into a request interpretation unit 102a, a browsing processing unit 102b, an authentication processing unit 102c, an e-mail generation unit 102d, a web page generation unit 102e, a reception unit 102f, and an index state information designation unit 102g. An evaluation formula creation unit 102h, an evaluation unit 102i, a result output unit 102j, and a transmission unit 102k are provided. The control unit 102 removes data with missing values, removes data with many outliers, and has data with missing values from the index state information sent from the database device 400 and the density data sent from the client device 200. Data processing such as removal of many variables is also performed.
  • OS Operating System
  • the request interpretation unit 102a interprets the request content from the client device 200 or the database device 400, and passes the processing to each unit of the control unit 102 according to the interpretation result.
  • the browsing processing unit 102b Upon receiving browsing requests for various screens from the client device 200, the browsing processing unit 102b generates and transmits Web data for these screens.
  • the authentication processing unit 102c makes an authentication determination.
  • the e-mail generation unit 102d generates an e-mail including various types of information.
  • the web page generation unit 102e generates a web page that the user browses on the client device 200.
  • the receiving unit 102f receives information (specifically, concentration data, index state information, evaluation formulas, etc.) transmitted from the client device 200 or the database device 400 via the network 300.
  • the index state information specifying unit 102g specifies target index data and density data when creating an evaluation formula.
  • the evaluation formula creating unit 102h creates an evaluation formula based on the index status information received by the receiving unit 102f and the index status information specified by the index status information specifying unit 102g.
  • the evaluation formula creation unit 102h creates the evaluation formula by selecting a desired evaluation formula from the storage unit 106. Also good. Further, the evaluation formula creation unit 102h may create an evaluation formula by selecting and downloading a desired evaluation formula from another computer device (for example, the database device 400) that stores the evaluation formula in advance.
  • the evaluation unit 102i is a formula obtained in advance (for example, an evaluation formula created by the evaluation formula creation unit 102h or an evaluation formula received by the reception unit 102f) and the concentration data of the individual received by the reception unit 102f.
  • the risk of relapse is evaluated for the individual by calculating the value of the evaluation formula using the concentration value of at least one of His, Alb, and Hb included in.
  • the evaluation unit 102i evaluates the relapse risk for the individual using at least one concentration value of His, Alb, Hb, and Glu or a value after conversion of the concentration value (for example, concentration deviation value). Also good.
  • FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of the evaluation unit 102i, and conceptually shows only the portion related to the present invention.
  • the evaluation unit 102i further includes a calculation unit 102i1, a conversion unit 102i2, a generation unit 102i3, and a classification unit 102i4.
  • the calculation unit 102i1 uses an evaluation formula including at least a variable into which at least one concentration value of His, Alb, and Hb and at least one concentration value of His, Alb, and Hb are substituted, The value of the evaluation formula is calculated. Note that the evaluation unit 102i may store the value of the evaluation formula calculated by the calculation unit 102i1 as an evaluation result in a predetermined storage area of the evaluation result file 106f.
  • the conversion unit 102i2 converts the value of the evaluation formula calculated by the calculation unit 102i1 using, for example, the conversion method described above.
  • the evaluation unit 102i may store the value after conversion by the conversion unit 102i2 as an evaluation result in a predetermined storage area of the evaluation result file 106f.
  • the conversion unit 102i2 may convert at least one concentration value of His, Alb, Hb, and Glu included in the concentration data by, for example, the conversion method described above.
  • the generation unit 102i3 uses the value of the expression calculated by the calculation unit 102i1 or the conversion unit 102i2 for position information regarding the position of the predetermined mark on a predetermined ruler that is visibly displayed on a display device such as a monitor or a physical medium such as paper. It is generated using the value after conversion in (which may be a density value or a value after conversion of the density value). Note that the evaluation unit 102i may store the position information generated by the generation unit 102i3 in a predetermined storage area of the evaluation result file 106f as an evaluation result.
  • the classification unit 102i4 uses the value of the evaluation formula calculated by the calculation unit 102i1 or the value converted by the conversion unit 102i2 (which may be a concentration value or a value after conversion of the concentration value), It classify
  • the result output unit 102j outputs the processing result (including the evaluation result obtained by the evaluation unit 102i) in each processing unit of the control unit 102 to the output device 114.
  • the transmission unit 102k transmits the evaluation result to the client device 200 that is the transmission source of the individual concentration data, or transmits the evaluation formula and the evaluation result created by the evaluation device 100 to the database device 400.
  • FIG. 13 is a block diagram showing an example of the configuration of the client device 200 of the present system, and conceptually shows only the portion related to the present invention in the configuration.
  • the client device 200 includes a control unit 210, a ROM 220, an HD 230, a RAM 240, an input device 250, an output device 260, an input / output IF 270, and a communication IF 280. These units are communicably connected via an arbitrary communication path. Has been.
  • the control unit 210 includes a web browser 211, an electronic mailer 212, a reception unit 213, and a transmission unit 214.
  • the web browser 211 interprets the web data and performs a browsing process for displaying the interpreted web data on a monitor 261 described later. Note that the web browser 211 may be plugged in with various software such as a stream player having a function of receiving, displaying, and feedbacking the stream video.
  • the electronic mailer 212 transmits and receives electronic mail according to a predetermined communication protocol (for example, SMTP (Simple Mail Transfer Protocol), POP3 (Post Office Protocol version 3), etc.).
  • the receiving unit 213 receives various types of information such as an evaluation result transmitted from the evaluation device 100 via the communication IF 280.
  • the transmission unit 214 transmits various information such as individual concentration data to the evaluation apparatus 100 via the communication IF 280.
  • the input device 250 is a keyboard, a mouse, a microphone, or the like.
  • a monitor 261 which will be described later, also realizes a pointing device function in cooperation with the mouse.
  • the output device 260 is an output unit that outputs information received via the communication IF 280, and includes a monitor (including a home television) 261 and a printer 262. In addition, the output device 260 may be provided with a speaker or the like.
  • the input / output IF 270 is connected to the input device 250 and the output device 260.
  • the communication IF 280 connects the client device 200 and the network 300 (or a communication device such as a router) so that they can communicate with each other.
  • the client device 200 is connected to the network 300 via a communication device such as a modem, TA, or router and a telephone line, or via a dedicated line.
  • the client apparatus 200 can access the evaluation apparatus 100 according to a predetermined communication protocol.
  • an information processing device for example, a known personal computer, workstation, home game device, Internet TV, PHS terminal, portable terminal, mobile body
  • peripheral devices such as a printer, a monitor, and an image scanner as necessary.
  • the client apparatus 200 may be realized by mounting software (including programs, data, and the like) that realizes a Web data browsing function and an electronic mail function in a communication terminal / information processing terminal such as a PDA.
  • control unit 210 of the client device 200 may be realized by a CPU and a program that is interpreted and executed by the CPU and all or any part of the processing performed by the control unit 210.
  • the ROM 220 or the HD 230 stores computer programs for giving instructions to the CPU in cooperation with an OS (Operating System) and performing various processes.
  • the computer program is executed by being loaded into the RAM 240, and constitutes the control unit 210 in cooperation with the CPU.
  • the computer program may be recorded in an application program server connected to the client apparatus 200 via an arbitrary network, and the client apparatus 200 may download all or a part thereof as necessary. .
  • all or any part of the processing performed by the control unit 210 may be realized by hardware such as wired logic.
  • control unit 210 includes an evaluation unit 210a (a calculation unit 210a1, a conversion unit 210a2, a generation unit 210a3, a classification unit, and a classification unit having functions similar to the functions of the evaluation unit 102i provided in the control unit 102 of the evaluation apparatus 100. Part 210a4). And when the evaluation part 210a is provided in the control part 210, the evaluation part 210a changes the value of an expression in the conversion part 210a2 according to the information contained in the evaluation result transmitted from the evaluation apparatus 100.
  • the network 300 has a function of connecting the evaluation apparatus 100, the client apparatus 200, and the database apparatus 400 so that they can communicate with each other, such as the Internet, an intranet, or a LAN (including both wired and wireless).
  • the network 300 includes a VAN, a personal computer communication network, a public telephone network (including both analog / digital), a dedicated line network (including both analog / digital), a CATV network, and a mobile line switching network.
  • mobile packet switching network including IMT2000 system, GSM (registered trademark) system or PDC / PDC-P system
  • wireless paging network including local wireless network such as Bluetooth (registered trademark)
  • PHS network including CS, BS or ISDB
  • satellite A communication network including CS, BS or ISDB
  • FIG. 14 is a block diagram showing an example of the configuration of the database apparatus 400 of this system, and conceptually shows only the portion related to the present invention in the configuration.
  • the database device 400 has a function of storing index state information used when creating an evaluation formula in the evaluation device 100 or the database device, an evaluation formula created in the evaluation device 100, an evaluation result in the evaluation device 100, and the like.
  • the database device 400 includes a control unit 402 such as a CPU that controls the database device in an integrated manner, a communication device such as a router, and a wired or wireless communication circuit such as a dedicated line.
  • a communication interface unit 404 that connects the apparatus to the network 300 to be communicable, a storage unit 406 that stores various databases, tables, and files (for example, files for Web pages), and an input unit that connects to the input unit 412 and the output unit 414.
  • the output interface unit 408 is configured to be communicable via an arbitrary communication path.
  • the storage unit 406 is a storage means, and for example, a memory device such as a RAM / ROM, a fixed disk device such as a hard disk, a flexible disk, an optical disk, or the like can be used.
  • the storage unit 406 stores various programs used for various processes.
  • the communication interface unit 404 mediates communication between the database device 400 and the network 300 (or a communication device such as a router). That is, the communication interface unit 404 has a function of communicating data with other terminals via a communication line.
  • the input / output interface unit 408 is connected to the input device 412 and the output device 414.
  • the output device 414 in addition to a monitor (including a home television), a speaker or a printer can be used as the output device 414 (hereinafter, the output device 414 may be described as the monitor 414).
  • the input device 412 can be a monitor that realizes a pointing device function in cooperation with the mouse.
  • the control unit 402 has an internal memory for storing a control program such as an OS (Operating System), a program that defines various processing procedures, and necessary data, and performs various information processing based on these programs. Execute. As shown in the figure, the control unit 402 is roughly divided into a request interpretation unit 402a, a browsing processing unit 402b, an authentication processing unit 402c, an email generation unit 402d, a Web page generation unit 402e, and a transmission unit 402f.
  • OS Operating System
  • the request interpretation unit 402a interprets the request content from the evaluation apparatus 100, and passes the processing to each unit of the control unit 402 according to the interpretation result.
  • the browsing processing unit 402b Upon receiving browsing requests for various screens from the evaluation apparatus 100, the browsing processing unit 402b generates and transmits Web data for these screens.
  • the authentication processing unit 402c makes an authentication determination.
  • the e-mail generation unit 402d generates an e-mail including various types of information.
  • the web page generation unit 402e generates a web page that the user browses on the client device 200.
  • the transmission unit 402f transmits various types of information such as index state information and an evaluation formula to the evaluation apparatus 100.
  • the evaluation apparatus 100 executes from the reception of the density data to the calculation of the value of the evaluation formula, the classification into the individual categories, and the transmission of the evaluation result, and the client apparatus 200 receives the evaluation result.
  • the case of execution is given as an example, but when the evaluation unit 210a is provided in the client device 200, it is sufficient for the evaluation device 100 to calculate the value of the evaluation formula.
  • conversion of the value of the evaluation formula The generation of position information, the classification into individual sections, and the like may be appropriately shared by the evaluation apparatus 100 and the client apparatus 200.
  • the evaluation unit 210a converts the value of the evaluation formula in the conversion unit 210a2, or the value or conversion of the evaluation formula in the generation unit 210a3. Generate position information corresponding to the later value, or classify the individual into any one of a plurality of categories related to relapse risk using the value of the evaluation formula or the value after conversion in the classification unit 210a4 Also good. Further, when the client device 200 receives the converted value from the evaluation device 100, the evaluation unit 210a generates position information corresponding to the converted value in the generation unit 210a3, or converts it in the classification unit 210a4.
  • the later value may be used to classify the individual into any one of a plurality of categories for relapse risk.
  • the evaluation unit 210a uses the classification unit 210a4 to set the value of the evaluation formula or the value after conversion. It may be used to classify the individual into any one of a plurality of categories regarding relapse risk.
  • each illustrated component is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated.
  • each processing function performed by the control unit 102 all or any part of the processing functions is implemented in a CPU (Central Processing Unit) and a program that is interpreted and executed by the CPU. Alternatively, it may be realized as hardware based on wired logic.
  • the program is recorded on a non-transitory computer-readable recording medium including programmed instructions for causing the information processing apparatus to execute the evaluation method according to the present invention, and is stored in the evaluation apparatus 100 as necessary. Read mechanically. That is, in the storage unit 106 such as a ROM or an HDD, computer programs for performing various processes by giving instructions to the CPU in cooperation with an OS (Operating System) are recorded. This computer program is executed by being loaded into the RAM, and constitutes a control unit in cooperation with the CPU.
  • OS Operating System
  • this computer program may be stored in an application program server connected to the evaluation apparatus 100 via an arbitrary network, and the whole or a part of the computer program can be downloaded as necessary.
  • the evaluation program according to the present invention may be stored in a computer-readable recording medium that is not temporary, and may be configured as a program product.
  • the “recording medium” means a memory card, USB memory, SD card, flexible disk, magneto-optical disk, ROM, EPROM, EEPROM (registered trademark), CD-ROM, MO, DVD, and Blu-ray. (Registered trademark) It shall include any “portable physical medium” such as Disc.
  • the “program” is a data processing method described in an arbitrary language or description method, and may be in the form of source code or binary code. Note that the “program” is not necessarily limited to a single configuration, but is distributed in the form of a plurality of modules and libraries, or in cooperation with a separate program typified by an OS (Operating System). Including those that achieve the function. In addition, a well-known structure and procedure can be used about the specific structure and reading procedure for reading a recording medium in each apparatus shown to embodiment, the installation procedure after reading, etc.
  • Various databases and the like stored in the storage unit 106 are storage devices such as a memory device such as a RAM and a ROM, a fixed disk device such as a hard disk, a flexible disk, and an optical disk. Programs, tables, databases, web page files, and the like.
  • the evaluation apparatus 100 may be configured as an information processing apparatus such as a known personal computer or workstation, or may be configured as the information processing apparatus connected to an arbitrary peripheral device.
  • the evaluation apparatus 100 may be realized by installing software (including a program or data) that causes the information processing apparatus to realize the evaluation method of the present invention.
  • the specific form of distribution / integration of the devices is not limited to that shown in the figure, and all or a part of them may be functionally or physically in arbitrary units according to various additions or according to functional loads. It can be configured to be distributed and integrated. That is, the above-described embodiments may be arbitrarily combined and may be selectively implemented.
  • a blood sample of a UC patient in remission (UC patient confirmed to be less than 5 by Lichtiger's CAI) was obtained with consent, and relapse was observed for 1 year after blood collection (total of 355 patients). Whether the total CAI score was 5 or more within one year after blood collection was used as the standard for relapse.
  • the amino acid concentration value ( ⁇ M) was measured by the measurement method (A) described above. Assuming that proportional hazards are established in these concentration values, Cox regression equations were estimated respectively. When estimating the regression equation, there are two types of potential confounding factors to be adjusted: each concentration value as an explanatory variable and each concentration value normalized by Box-Cox conversion as an explanatory variable.
  • FIG. 15 shows the results of evaluating the involvement of each concentration value and the values obtained by substituting the values of age and sex as necessary into the estimated Cox regression equation with relapse.
  • beta in FIG. 15 means a partial regression coefficient.
  • histidine and glutamic acid were significantly involved in the relapse event (p value less than 0.05).
  • CRP cmg / dl
  • histidine was significantly associated with relapse even when adjusted by age and sex, or by adjusting the concentration distribution by Cox-Box conversion.
  • Example 1 The blood sample of Example 1 was used.
  • concentration value ( ⁇ M) of histidine was measured by the measurement method (A) described above.
  • concentration value (g / dL) of albumin as a nutritional index was measured by the BCG method.
  • concentration value (g / dL) which is an anemia index was measured by the SLS-Hb method.
  • Cox regression equations were estimated for the following seven patterns, respectively.
  • the concentration values of histidine, albumin, and hemoglobin were used alone or in any combination as explanatory variables, and the patient's age and gender were used as explanatory variables as potential confounding factors to be adjusted.
  • the patient population was divided into quartiles for each pattern using values obtained by substituting each concentration value, age, and sex value into the estimated Cox regression equation. The result of comparing the survival curves of each population is shown in FIG.
  • the hazard ratio in relapse of the fourth quartile relative to the first quartile was 2.254 times.
  • albumin (Alb) the hazard ratio in relapse of the fourth quartile relative to the first quartile was 2.848 times.
  • hemoglobin (Hb) the hazard ratio in relapse of the fourth quartile relative to the first quartile was 2.555.
  • the hazard ratio in the relapse of the fourth quartile relative to the first quartile was 2.774 times.
  • the hazard ratio in relapse of the fourth quartile relative to the first quartile was 2.590 times.
  • the hazard ratio in the recombustion of the 4th quartile with respect to the 1st quartile was 3.790 times.
  • the hazard ratio in the relapse of the fourth quartile relative to the first quartile was 4.786.
  • the present invention can be widely implemented in many industrial fields, particularly in the fields of pharmaceuticals, foods, and medical care, and is extremely useful for predicting relapse in UC patients in remission.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

 潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる評価方法などを提供することを課題とする。本実施形態では、寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値に関する濃度データを取得し、取得した評価対象の濃度データに含まれているヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値を用いて、評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する。

Description

評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置
 本発明は、評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置に関するものである。
 炎症性腸疾患(IBD(Inflammatory Bowel Disease))は炎症を伴う腸疾患の総称であり、その主要な疾患としては潰瘍性大腸炎(UC(Ulucerative colitis))やクローン病(CD(Crohn Disease))などが挙げられる。
 UCは、大腸に慢性的に起きる原因不明の炎症で、大腸に潰瘍やびらんができ、1日のうちに頻回に血便や下痢などの症状が見られるものである。これらの症状は、炎症がひどくなる活動期と炎症が治まる寛解期で繰り返される。活動期では、入院治療を要する場合もある。さらに、UCには根本治療がない。また、寛解期の患者も、常に再燃の可能性がある。
 UCの活動性を測定する指標として、CAI(Clinical activity index)などの病態スコア(例えば、LichtigerのCAI(非特許文献1参照))が用いられる。この病態スコアは、主に、活動期と寛解期の区別や重症度の判断に用いられる。なお、CAIは、腹痛などの腹部症状、下痢や血便の回数、及び一般症状の程度などを点数化し合計(集計)した指標である。
 しかし、腹痛の程度や一般症状の点数などには主観的な判断が入ることや項目間の点数の相関が明確でないことから、寛解期の中での正確な病勢を比較することは難しく、さらに、今後寛解期から活動期に移行する再燃しやすい状態かどうかを現在の病態スコアの点数のみで判定することも難しい。そのため、UCの寛解期において再燃しやすさを予測することは、UC再燃の予防的治療において有用であると考えられ、寛解期における再燃予測指標となる客観的なマーカー指標が望まれている。
 これまでに、いくつかの再燃予測指標が検討されてきた。ひとつは大腸内視鏡による腸粘膜の観察によるもので、微小な粘膜欠損の有無が再燃に関与していることが報告されている(非特許文献2参照)。また、便中のカルプロテクチン測定がIBDの診断およびモニタリングにおいて承認されている(非特許文献3参照)。また、便中カルプロテクチンの測定による再燃予測の可能性も示されている。カルプロテクチンは好中球細胞由来の蛋白で、便中濃度は炎症の度合いを反映していると報告されている。
 ところで、血漿中アミノ酸濃度はホメオスタシスにより調節されており、健康人では一定のアミノ酸濃度プロファイルを示す。その一方、肝臓や腎臓などの臓器疾患、癌、及び、耐糖能異常をはじめとしたメタボリックシンドロームの状態では、血漿アミノ酸濃度プロファイルが正常から変化することが知られている。特に、IBDの評価に関する特許文献1が公開されている。また、アミノ酸濃度と生体状態とを関連付ける方法に関する特許文献2-4が公開されている。
国際公開第2008/090941号 国際公開第2004/052191号 国際公開第2006/098192号 国際公開第2009/054351号
N Engl J Med. 1994, Jun 30;330(26):1841-5. Gastrointest Endosc. 2002 Oct;56(4):535-42. Am J Gastroenterol. 2007 Apr;102(4):803-13. Epub 2007 Feb 23.
 しかしながら、大腸内視鏡による検査については、腸洗浄などの前処置に時間を要し、さらに大腸内視鏡を挿入することに対して受容性が高くないので、もっと簡便な検査手法が望まれていた。また、カルプロテクチン測定については、被検者が便の取り扱いをする必要があるので不愉快であり、しかもそれだけでなく、検査において糞便の平均的なサンプリングと可溶化が必要であるので検査数値が必ずしも病勢や再燃可能性と正確に相関していない可能性がある。
 また、特許文献1-4に記載の技術では、UCの再燃を予測することは困難である。
 つまり、サンプリングが簡便で侵襲が少ない血液を用いてUCの再燃を予測する指標は存在しない。なお、炎症指標として様々な疾患で使用されるCRP(C反応性蛋白)についてもUC再燃の予測性能は報告されていない。
 本発明は、上記に鑑みてなされたもので、UCの将来の再燃リスクを知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置を提供することを目的とする。
 上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる評価方法は、寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン(以下ではHisと記す場合がある。)、アルブミン(以下ではAlbと記す場合がある。)、ヘモグロビン(以下ではHbと記す場合がある。)、又はグルタミン酸(以下ではGluと記す場合がある。)の濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスク(以下では、単に再燃リスクと記す場合がある。)を評価する評価ステップを含むこと、を特徴とする。
 また、本発明にかかる評価方法は、前記の評価方法において、前記評価ステップでは、ヒスチジン及びアルブミン、ヒスチジン及びヘモグロビン、又は、アルブミン及びヘモグロビンの濃度値を用いること、を特徴とする。
 また、本発明にかかる評価方法は、前記の評価方法において、前記評価ステップでは、ヒスチジン、アルブミン、及びヘモグロビンの濃度値を用いること、を特徴とする。
 また、本発明にかかる評価方法は、前記の評価方法において、前記評価ステップでは、ヒスチジン、アルブミン、又はヘモグロビンの濃度値が代入される変数を含む式(以下では、評価式と記す場合がある。)をさらに用いて、前記式の値(以下では、評価式の値又は評価値と記す場合がある。)を算出することで、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価すること、を特徴とする。
 また、本発明にかかる評価方法は、前記の評価方法において、前記式は、ヒスチジン及びアルブミン、ヒスチジン及びヘモグロビン、又は、アルブミン及びヘモグロビンの濃度値が代入される変数を含むものであること、を特徴とする。
 また、本発明にかかる評価方法は、前記の評価方法において、前記式は、ヒスチジン、アルブミン、及びヘモグロビンの濃度値が代入される変数を含むものであること、を特徴とする。
 また、本発明にかかる評価装置は、制御部を備えた評価装置であって、前記制御部は、寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する評価手段を備えたこと、を特徴とする。
 また、本発明にかかる評価方法は、制御部を備えた情報処理装置において実行される評価方法であって、前記制御部において実行される、寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する評価ステップを含むこと、を特徴とする。
 また、本発明にかかる評価プログラムは、制御部を備えた情報処理装置において実行させるための評価プログラムであって、前記制御部において実行させるための、寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する評価ステップを含むこと、を特徴とする。
 また、本発明にかかる記録媒体は、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、情報処理装置に前記評価方法を実行させるためのプログラム化された命令を含むこと、を特徴とする。
 また、本発明にかかる評価システムは、制御部を備えた評価装置と、制御部を備え、寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値に関する濃度データを提供する端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された評価システムであって、前記端末装置の前記制御部は、前記評価対象の前記濃度データを前記評価装置へ送信する濃度データ送信手段と、前記評価装置から送信された、前記評価対象における潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクに関する評価結果を受信する結果受信手段と、を備え、前記評価装置の前記制御部は、前記端末装置から送信された前記評価対象の前記濃度データを受信する濃度データ受信手段と、前記濃度データ受信手段で受信した前記評価対象の前記濃度データに含まれているヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の前記濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する評価手段と、前記評価手段で得られた前記評価結果を前記端末装置へ送信する結果送信手段と、を備えたこと、を特徴とする。
 また、本発明にかかる端末装置は、制御部を備えた端末装置であって、前記制御部は、寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象における潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクに関する評価結果を取得する結果取得手段を備え、前記評価結果は、前記評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価した結果であること、を特徴とする。
 また、本発明にかかる端末装置は、前記の端末装置において、前記評価対象について潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する評価装置とネットワークを介して通信可能に接続して構成されており、前記制御部は、前記評価対象のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の前記濃度値に関する濃度データを前記評価装置へ送信する濃度データ送信手段をさらに備え、前記結果取得手段は、前記評価装置から送信された前記評価結果を受信すること、を特徴とする。
 また、本発明にかかる評価装置は、寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値に関する濃度データを提供する端末装置とネットワークを介して通信可能に接続された、制御部を備えた評価装置であって、前記制御部は、前記信端末装置から送信された前記評価対象の前記濃度データを受信する濃度データ受信手段と、前記濃度データ受信手段で受信した前記評価対象の前記濃度データに含まれているヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の前記濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する評価手段と、前記評価手段で得られた評価結果を前記端末装置へ送信する結果送信手段と、を備えたこと、を特徴とする。
 本発明によれば、寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のHis、Alb、Hb、又はGluの濃度値を用いて、評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価するので、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができるという効果を奏する。また、薬剤による積極的な再燃予防を適切な時期に開始することができるという効果を奏する。
図1は、第1実施形態の基本原理を示す原理構成図である。 図2は、第2実施形態の基本原理を示す原理構成図である。 図3は、本システムの全体構成の一例を示す図である。 図4は、本システムの全体構成の他の一例を示す図である。 図5は、本システムの評価装置100の構成の一例を示すブロック図である。 図6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7は、濃度データファイル106bに格納される情報の一例を示す図である。 図8は、指標状態情報ファイル106cに格納される情報の一例を示す図である。 図9は、指定指標状態情報ファイル106dに格納される情報の一例を示す図である。 図10は、評価式ファイル106e1に格納される情報の一例を示す図である。 図11は、評価結果ファイル106fに格納される情報の一例を示す図である。 図12は、評価部102iの構成を示すブロック図である。 図13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14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15は、アミノ酸などのCox回帰p値と標準化回帰係数の結果を示す図である。 図16は、各指標および組み合わせにおける再燃予測能の比較の結果を示す図である。
 以下に、本発明にかかる評価方法の実施形態(第1実施形態)、及び、本発明にかかる評価装置、評価方法、評価プログラム、記録媒体、評価システム及び端末装置の実施形態(第2実施形態)を、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明はこれらの実施形態により限定されるものではない。例えば、本実施形態を、炎症性腸疾患やクローン病の将来の再燃リスクを評価することに応用してもよい。
[第1実施形態]
[1-1.第1実施形態の概要]
 ここでは、第1実施形態の概要について図1を参照して説明する。図1は第1実施形態の基本原理を示す原理構成図である。
 まず、UC寛解期の評価対象(例えば、寛解期のUCである、動物やヒトなどの個体)から採取した血液(例えば血漿、血清などを含む)中の物質(His、Alb、Hb、及びGluのうちの少なくとも1つを含む血中物質)の濃度値に関する濃度データを取得する(ステップS11)。
 なお、ステップS11では、例えば、濃度値測定を行う企業等が測定した上記血中物質に関する濃度データを取得してもよい。また、評価対象から採取した血液から、例えば以下の(A)、(B)、または(C)などの測定方法によりHisおよびGluなどのアミノ酸の濃度値を測定することでHisおよびGluなどのアミノ酸の濃度値に関する濃度データを取得してもよい。また、評価対象から採取した血液から、(C)などの測定手法によりAlbおよびHbの濃度値を測定することでAlbおよびHbの濃度値に関する濃度データを取得してもよい。ここで、上記血中物質の濃度値の単位は、例えばモル濃度、重量濃度又は酵素活性であってもよく、これらの濃度に任意の定数を加減乗除することで得られるものでもよい。
(A)採取した血液サンプルを遠心することにより血液から血漿を分離する。全ての血漿サンプルは、アミノ酸濃度値の測定時まで-80℃で凍結保存する。アミノ酸濃度値測定時には、アセトニトリルを添加し除蛋白処理を行った後、標識試薬(3-アミノピリジル-N-ヒドロキシスクシンイミジルカルバメート)を用いてプレカラム誘導体化を行い、そして、液体クロマトグラフ質量分析計(LC/MS)によりアミノ酸濃度値を分析する(国際公開第2003/069328号、国際公開第2005/116629号を参照)。
(B)採取した血液サンプルを遠心することにより血液から血漿を分離する。全ての血漿サンプルは、アミノ酸濃度値の測定時まで-80℃で凍結保存する。アミノ酸濃度値測定時には、スルホサリチル酸を添加し除蛋白処理を行った後、ニンヒドリン試薬を用いたポストカラム誘導体化法を原理としたアミノ酸分析計によりアミノ酸濃度値を分析する。
(C)採取した血液サンプルを、膜やMEMS技術または遠心分離の原理を用いて血球分離を行い、血液から血漿または血清を分離する。血漿または血清取得後すぐに濃度値の測定を行わない血漿または血清サンプルは、濃度値の測定時まで-80℃で凍結保存する。濃度値測定時には、酵素やアプタマーなど、標的とする血中物質と反応または結合する分子等を用い、基質認識によって増減する物質や分光学的値を定量等することにより濃度値を分析する。
 つぎに、ステップS11で取得した濃度データに含まれているHis、Alb、Hb、及びGluのうちの少なくとも1つ(His、Alb、Hb、及びGluのうちのいずれか1つ又は複数)の濃度値を、再燃リスクを評価するための評価値として用いて、評価対象について再燃リスクを評価する(ステップS12)。なお、ステップS12を実行する前に、ステップS11で取得した濃度データから欠損値や外れ値などのデータを除去してもよい。
 以上、第1実施形態によれば、ステップS11では評価対象の濃度データを取得し、ステップS12では、ステップS11で取得した評価対象の濃度データに含まれているHis、Alb、Hb、及びGluのうちの少なくとも1つの濃度値を評価値として用いて、評価対象について再燃リスクを評価する。これにより、再燃リスクを知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
 また、His、Alb、Hb、及びGluのうちの少なくとも1つの濃度値が評価対象についての再燃リスクを反映したものであると決定してもよく、さらに、濃度値を例えば以下に挙げた手法などで変換し、変換後の値が評価対象についての再燃リスクを反映したものであると決定してもよい。換言すると、濃度値又は変換後の値そのものを、評価対象についての再燃リスクに関する評価結果として扱ってもよい。
 濃度値の取り得る範囲が所定範囲(例えば0.0から1.0までの範囲、0.0から10.0までの範囲、0.0から100.0までの範囲、又は-10.0から10.0までの範囲、など)に収まるようにするためなどに、例えば、濃度値に対して任意の値を加減乗除したり、濃度値を所定の変換手法(例えば、指数変換、対数変換、角変換、平方根変換、プロビット変換、逆数変換、Box-Cox変換、又はべき乗変換など)で変換したり、また、濃度値に対してこれらの計算を組み合わせて行ったりすることで、濃度値を変換してもよい。例えば、濃度値を指数としネイピア数を底とする指数関数の値(具体的には、再燃リスクが所定の状態(例えば、基準値を超えた状態、など)である確率pを定義したときの自然対数ln(p/(1-p))が濃度値と等しいとした場合におけるp/(1-p)の値)をさらに算出してもよく、また、算出した指数関数の値を1と当該値との和で割った値(具体的には、確率pの値)をさらに算出してもよい。
 また、特定の条件のときの変換後の値が特定の値となるように、濃度値を変換してもよい。例えば、感度が95%のときの変換後の値が5.0となり且つ感度が80%のときの変換後の値が8.0となるように濃度値を変換してもよい。
 また、His、Alb、Hb、及びGluごとに、濃度分布を正規分布化した後、平均50、標準偏差10となるように偏差値化してもよい。
 なお、これらの変換は、男女別や年齢別に行ってもよい。
 また、モニタ等の表示装置又は紙等の物理媒体に視認可能に示される所定の物差し上における所定の目印の位置に関する位置情報を、His、Alb、Hb、及びGluのうちの少なくとも1つの濃度値又は当該濃度値を変換した場合にはその変換後の値を用いて生成し、生成した位置情報が評価対象についての再燃リスクを反映したものであると決定してもよい。なお、所定の物差しとは、再燃リスクを評価するためのものであり、例えば、目盛りが示された物差しであって、「濃度値又は変換後の値の取り得る範囲、又は、当該範囲の一部分」における上限値と下限値に対応する目盛りが少なくとも示されたもの、などである。また、所定の目印とは、濃度値又は変換後の値に対応するものであり、例えば、丸印又は星印などである。
 また、His、Alb、Hb、及びGluのうちの少なくとも1つの濃度値が、所定値(平均値±1SD、2SD、3SD、N分位点、Nパーセンタイル又は臨床的意義の認められたカットオフ値など)より低い若しくは所定値以下の場合又は所定値以上若しくは所定値より高い場合に、評価対象について、再燃リスクを評価してもよい。その際、濃度値そのものではなく、濃度偏差値(His、Alb、Hb、及びGluごとに、男女別に濃度分布を正規分布化した後、平均50、標準偏差10となるように偏差値化した値)を用いてもよい。例えば、濃度偏差値が平均値-2SD未満の場合(濃度偏差値<30の場合)又は濃度偏差値が平均値+2SDより高い場合(濃度偏差値>70の場合)に、評価対象について、再燃リスクを評価してもよい。
 また、His、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つの濃度値、および、His、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つの濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、評価対象について再燃リスクを評価してもよい。
 また、算出した式の値が評価対象についての再燃リスクを反映したものであると決定してもよく、さらに、式の値を例えば以下に挙げた手法などで変換し、変換後の値が評価対象についての再燃リスクを反映したものであると決定してもよい。換言すると、式の値又は変換後の値そのものを、評価対象についての再燃リスクに関する評価結果として扱ってもよい。
 評価式の値の取り得る範囲が所定範囲(例えば0.0から1.0までの範囲、0.0から10.0までの範囲、0.0から100.0までの範囲、又は-10.0から10.0までの範囲、など)に収まるようにするためなどに、例えば、評価式の値に対して任意の値を加減乗除したり、評価式の値を所定の変換手法(例えば、指数変換、対数変換、角変換、平方根変換、プロビット変換、逆数変換、Box-Cox変換、又はべき乗変換など)で変換したり、また、評価式の値に対してこれらの計算を組み合わせて行ったりすることで、評価式の値を変換してもよい。例えば、評価式の値を指数としネイピア数を底とする指数関数の値(具体的には、再燃リスクが所定の状態(例えば、基準値を超えた状態、など)である確率pを定義したときの自然対数ln(p/(1-p))が評価式の値と等しいとした場合におけるp/(1-p)の値)をさらに算出してもよく、また、算出した指数関数の値を1と当該値との和で割った値(具体的には、確率pの値)をさらに算出してもよい。
 また、特定の条件のときの変換後の値が特定の値となるように、評価式の値を変換してもよい。例えば、感度が95%のときの変換後の値が5.0となり且つ感度が80%のときの変換後の値が8.0となるように評価式の値を変換してもよい。
 また、平均50、標準偏差10となるように偏差値化してもよい。
 なお、これらの変換は、男女別や年齢別に行ってもよい。
 なお、本明細書における評価値は、評価式の値そのものであってもよく、評価式の値を変換した後の値であってもよい。
 また、モニタ等の表示装置又は紙等の物理媒体に視認可能に示される所定の物差し上における所定の目印の位置に関する位置情報を、式の値又は当該式の値を変換した場合にはその変換後の値を用いて生成し、生成した位置情報が評価対象についての再燃リスクを反映したものであると決定してもよい。なお、所定の物差しとは、再燃リスクを評価するためのものであり、例えば、目盛りが示された物差しであって、「式の値又は変換後の値の取り得る範囲、又は、当該範囲の一部分」における上限値と下限値に対応する目盛りが少なくとも示されたもの、などである。また、所定の目印とは、式の値又は変換後の値に対応するものであり、例えば、丸印又は星印などである。
 また、評価対象における再燃リスクの程度を定性的に評価してもよい。具体的には、「His、Alb、Hb、及びGluのうちの少なくとも1つの濃度値および予め設定された1つまたは複数の閾値」または「His、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つの濃度値、His、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つの濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定された1つまたは複数の閾値」を用いて、評価対象を、再燃リスクの程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか1つに分類してもよい。なお、複数の区分には、再燃リスク(UCが将来再燃する可能性の程度)が高い対象を属させるための区分、再燃リスクが低い対象を属させるための区分、および再燃リスクが中程度である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、再燃リスクが高い対象を属させるための区分、および、再燃リスクが低い対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、濃度値又は式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて評価対象を複数の区分のうちのどれか1つに分類してもよい。
 また、式の形式は特に問わないが、例えば、最小二乗法に基づく重回帰式、線形判別式、主成分分析、正準判別分析などの線形モデル、最尤法に基づくロジスティック回帰、Cox回帰などの一般化線形モデル、一般化線形モデルに加えて個体間差、施設間差などの変量効果を考慮した一般化線形混合モデル、K-means法、階層的クラスタ解析などクラスタ解析で作成された式、MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)、ベイジアンネットワーク、階層ベイズ法などベイズ統計に基づき作成された式、サポートベクターマシンや決定木などクラス分類により作成された式、分数式など上記のカテゴリに属さない手法により作成された式、および異なる形式の式の和で示されるような式のうちのいずれか1つでもよい。
 ここで、評価式として採用する式を、例えば、本出願人による国際出願である国際公開第2004/052191号に記載の方法又は本出願人による国際出願である国際公開第2006/098192号に記載の方法で作成してもよい。なお、これらの方法で得られた式であれば、入力データとしての濃度データにおけるHis、Alb、Hb、及びGluのうち少なくとも1つを含む血中物質の濃度値の単位に因らず、当該式を再燃リスクを評価するのに好適に用いることができる。
 ここで、重回帰式、多重ロジスティック回帰式、正準判別関数などにおいては各変数に係数及び定数項が付加されるが、この係数及び定数項は、好ましくは実数であれば構わず、より好ましくは、データから前記の各種分類を行うために得られた係数及び定数項の99%信頼区間の範囲に属する値であれば構わず、さらに好ましくは、データから前記の各種分類を行うために得られた係数及び定数項の95%信頼区間の範囲に属する値であれば構わない。また、各係数の値、及びその信頼区間は、それを実数倍したものでもよく、定数項の値、及びその信頼区間は、それに任意の実定数を加減乗除したものでもよい。ロジスティック回帰式、線形判別式、重回帰式などを評価式として用いる場合、線形変換(定数の加算、定数倍)及び単調増加(減少)の変換(例えばlogit変換など)は評価性能を変えるものではなく変換前と同等であるので、これらの変換が行われた後のものを用いてもよい。
 なお、分数式とは、当該分数式の分子が変数A,B,C,・・・の和で表わされ及び/又は当該分数式の分母が変数a,b,c,・・・の和で表わされるものである。また、分数式には、このような構成の分数式α,β,γ,・・・の和(例えばα+βのようなもの)も含まれる。また、分数式には、分割された分数式も含まれる。なお、分子や分母に用いられる変数にはそれぞれ適当な係数がついても構わない。また、分子や分母に用いられる変数は重複しても構わない。また、各分数式に適当な係数がついても構わない。また、各変数の係数の値や定数項の値は、実数であれば構わない。ある分数式と、当該分数式において分子の変数と分母の変数が入れ替えられたものとでは、目的変数との相関の正負の符号が概して逆転するものの、それらの相関性は保たれるが故に、評価性能も同等と見做せるので、分数式には、分子の変数と分母の変数が入れ替えられたものも含まれる。
 そして、UCの将来の再燃リスクを評価する際、His及びGluを含むアミノ酸、Alb、及びHbの濃度値以外に、他の生体情報に関する値(例えば、以下に挙げた値など)をさらに用いても構わない。また、評価式として採用する式には、His及びGluを含むアミノ酸、Alb、及びHbの濃度値が代入される変数以外に、他の生体情報に関する値(例えば、以下に挙げた値など)が代入される1つ又は複数の変数がさらに含まれていてもよい。
1.アミノ酸以外の他の血中の代謝物(アミノ酸代謝物・糖類・脂質等)、タンパク質、ペプチド、ミネラル、ホルモン等の濃度値
2.総蛋白、トリグリセリド(中性脂肪)、HbA1c、糖化アルブミン、インスリン抵抗性指数、総コレステロール、LDLコレステロール、HDLコレステロール、アミラーゼ、総ビリルビン、クレアチニン、推算糸球体濾過量(eGFR)、尿酸、GOT(AST)、GPT(ALT),GGTP(γ-GTP)、グルコース(血糖値)、CRP(C反応性蛋白)、赤血球、ヘマトクリット、MCV、MCH,MCHC、白血球、血小板数等の血液検査値
3.超音波エコー、X線、CT、MRI、内視鏡像等の画像情報から得られる値
4.年齢、身長、体重、BMI、腹囲、収縮期血圧、拡張期血圧、性別、喫煙情報、食事情報、飲酒情報、運動情報、ストレス情報、睡眠情報、家族の既往歴情報、疾患歴情報(糖尿病等)等の生体指標に関する値
[第2実施形態]
[2-1.第2実施形態の概要]
 ここでは、第2実施形態の概要について図2を参照して説明する。図2は第2実施形態の基本原理を示す原理構成図である。なお、本第2実施形態の説明では、上述した第1実施形態と重複する説明を省略する場合がある。特に、ここでは、再燃リスクを評価する際に、評価式の値又はその変換後の値を用いるケースを一例として記載しているが、例えば、His、Alb、Hb、及びGluのうちの少なくとも1つの濃度値又はその変換後の値(例えば濃度偏差値など)を用いてもよい。
 制御部は、血液中のHis、Alb、及びHbのうち少なくとも1つを含む血中物質の濃度値に関する予め取得したUC寛解期の評価対象(例えば、寛解期のUCである、動物やヒトなどの個体)の濃度データに含まれているHis、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つの濃度値、および、His、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つの濃度値が代入される変数を含む予め記憶部に記憶された式を用いて、式の値を算出することで、評価対象について再燃リスクを評価する(ステップS21)。
 以上、第2実施形態によれば、ステップS21では、評価対象の濃度データに含まれているHis、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つの濃度値、および、評価式として記憶部に記憶された、His、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つの濃度値が代入される変数を含む式を用いて、評価式の値を算出することで、評価対象について再燃リスクを評価する。これにより、再燃リスクを知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
 ここで、評価式作成処理(工程1~工程4)の概要について詳細に説明する。なお、ここで説明する処理はあくまでも一例であり、評価式の作成方法はこれに限定されない。
 まず、制御部は、濃度データとUC再燃予測指標の状態に関する指標データとを含む予め記憶部に記憶された指標状態情報から所定の式作成手法に基づいて、評価式の候補である候補式(例えば、y=a+a+・・・+a、y:指標データ、x:濃度データ、a:定数、i=1,2,・・・,n)を作成する(工程1)。なお、事前に、指標状態情報から欠損値や外れ値などを持つデータを除去してもよい。
 なお、工程1において、指標状態情報から、複数の異なる式作成手法(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、Cox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。)を併用して複数の候補式を作成してもよい。具体的には、多数のUC寛解期患者群およびUC再燃予測指標が所定の状態(例えば、基準値を超えた状態、など)である群から得た血液を分析して得た濃度データおよび指標データから構成される多変量データである指標状態情報に対して、複数の異なるアルゴリズムを利用して複数群の候補式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つの異なる候補式を作成してもよい。また、主成分分析を行って作成した候補式を利用して指標状態情報を変換し、変換した指標状態情報に対して判別分析を行うことで候補式を作成してもよい。これにより、最終的に、最適な評価式を作成することができる。
 ここで、主成分分析を用いて作成した候補式は、全ての濃度データの分散を最大にするような各変数を含む一次式である。また、判別分析を用いて作成した候補式は、各群内の分散の和の全ての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を含む高次式(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候補式は、群間の境界を最大にするような各変数を含む高次式(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候補式は、全ての濃度データからの距離の和を最小にするような各変数を含む高次式である。また、Cox回帰分析を用いて作成した候補式は、対数ハザード比を含む線形モデルで、そのモデルの尤度を最大とするような各変数とその係数を含む1次式であるである。また、ロジスティック回帰分析を用いて作成した候補式は、確率の対数オッズを表す線形モデルであり、その確率の尤度を最大にするような各変数を含む一次式である。また、k-means法とは、各濃度データの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濃度データの群を予測する手法である。
 評価式作成処理の説明に戻り、制御部は、工程1で作成した候補式を、所定の検証手法に基づいて検証(相互検証)する(工程2)。候補式の検証は、工程1で作成した各候補式に対して行う。
 なお、工程2において、ブートストラップ法やホールドアウト法、N-フォールド法、リーブワンアウト法などのうち少なくとも1つに基づいて候補式の判別率や感度、特異度、情報量基準、ROC_AUC(受信者特性曲線の曲線下面積)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、指標状態情報や評価条件を考慮した予測性または頑健性の高い候補式を作成することができる。
 ここで、判別率とは、本実施形態にかかる再燃リスク評価手法で、真の状態が陰性である評価対象(例えば、採血から一定期間後(例えば1年後など)に再燃しなかった評価対象など)を正しく陰性と評価し、真の状態が陽性である評価対象(例えば、採血から一定期間後(例えば1年後など)に再燃した評価対象など)を正しく陽性と評価している割合である。また、感度とは、本実施形態にかかる再燃リスク評価手法で、真の状態が陽性である評価対象を正しく陽性と評価している割合である。また、特異度とは、本実施形態にかかる再燃リスク評価手法で、真の状態が陰性である評価対象を正しく陰性と評価している割合である。また、赤池情報量規準とは、回帰分析などの場合に,観測データが統計モデルにどの程度一致するかを表す基準であり、「-2×(統計モデルの最大対数尤度)+2×(統計モデルの自由パラメータ数)」で定義される値が最小となるモデルを最もよいと判断する。また、ROC_AUC(受信者特性曲線の曲線下面積)は、2次元座標上に(x,y)=(1-特異度,感度)をプロットして作成される曲線である受信者特性曲線(ROC)の曲線下面積として定義され、ROC_AUCの値は完全な判別では1となり、この値が1に近いほど判別性が高いことを示す。また、予測性とは、候補式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、頑健性とは、候補式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。
 評価式作成処理の説明に戻り、制御部は、所定の変数選択手法に基づいて候補式の変数を選択することで、候補式を作成する際に用いる指標状態情報に含まれる濃度データの組み合わせを選択する(工程3)。変数の選択は、工程1で作成した各候補式に対して行ってもよい。これにより、候補式の変数を適切に選択することができる。そして、工程3で選択した濃度データを含む指標状態情報を用いて再び工程1を実行する。
 なお、工程3において、工程2での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つに基づいて候補式の変数を選択してもよい。
 ここで、ベストパス法とは、候補式に含まれる変数を1つずつ順次減らしていき、候補式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。
 評価式作成処理の説明に戻り、制御部は、上述した工程1、工程2および工程3を繰り返し実行し、これにより蓄積した検証結果に基づいて、複数の候補式の中から評価式として採用する候補式を選出することで、評価式を作成する(工程4)。なお、候補式の選出には、例えば、同じ式作成手法で作成した候補式の中から最適なものを選出する場合と、すべての候補式の中から最適なものを選出する場合とがある。
 以上、説明したように、評価式作成処理では、指標状態情報に基づいて、候補式の作成、候補式の検証および候補式の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)して実行することにより、再燃リスクの評価に最適な評価式を作成することができる。換言すると、評価式作成処理では、His、Alb、Hb、及びGluのうち少なくとも1つを含む血中物質の濃度を多変量の統計解析に用い、最適でロバストな変数の組を選択するために変数選択法とクロスバリデーションとを組み合わせて、評価性能の高い評価式を抽出する。
[2-2.第2実施形態の構成]
 ここでは、第2実施形態にかかる評価システム(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3から図14を参照して説明する。なお、本システムはあくまでも一例であり、本発明はこれに限定されない。特に、ここでは、再燃リスクを評価する際に、評価式の値又はその変換後の値を用いるケースを一例として記載しているが、例えば、His、Alb、Hb、及びGluのうちの少なくとも1つの濃度値又はその変換後の値(例えば濃度偏差値など)を用いてもよい。
 まず、本システムの全体構成について図3および図4を参照して説明する。図3は本システムの全体構成の一例を示す図である。また、図4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3に示すように、評価対象であるUC寛解期の個体について再燃リスクを評価する評価装置100と、血液中のHis、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つを含む血中物質の濃度値に関するUC寛解期の個体の濃度データを提供するクライアント装置200(本発明の端末装置に相当)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4に示すように、評価装置100やクライアント装置200の他に、評価装置100で評価式を作成する際に用いる指標状態情報や、再燃リスクを評価する際に用いる評価式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、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から評価装置100へ、再燃リスクを知る上で参考となる情報などが提供される。ここで、再燃リスクを知る上で参考となる情報とは、例えば、ヒトを含むUC寛解期の生物の再燃リスクの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などである。また、再燃リスクを知る上で参考となる情報は、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。
 つぎに、本システムの評価装置100の構成について図5から図12を参照して説明する。図5は、本システムの評価装置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。
 評価装置100は、当該評価装置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当該評価装置をネットワーク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、評価装置100は、各種の分析装置(例えばアミノ酸分析装置等)と同一筐体で構成されてもよい。例えば、血液中のHis、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つを含む所定の血中物質の濃度値を算出(測定)・出力(印刷やモニタ表示など)する構成(ハードウェアおよびソフトウェア)を備えた小型分析装置において、後述する評価部102iをさらに備え、当該評価部102iで得られた結果を前記構成を用いて出力すること、を特徴とするものでもよい。
 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、フレキシブルディスク、光ディスク等を用いることができる。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。記憶部106は、図示の如く、利用者情報ファイル106aと、濃度データファイル106bと、指標状態情報ファイル106cと、指定指標状態情報ファイル106dと、評価式関連情報データベース106eと、評価結果ファイル106fと、を格納する。
 利用者情報ファイル106aは、利用者に関する利用者情報を格納する。図6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6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。
 図5に戻り、濃度データファイル106bは、血液中のHis、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つを含む血中物質の濃度値に関する濃度データを格納する。図7は、濃度データファイル106bに格納される情報の一例を示す図である。濃度データファイル106bに格納される情報は、図7に示すように、評価対象である個体(サンプル)を一意に識別するための個体番号と、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7では、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、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、濃度データに、他の生体情報に関する値(上記参照)を組み合わせてもよい。
 図5に戻り、指標状態情報ファイル106cは、評価式を作成する際に用いる指標状態情報を格納する。図8は、指標状態情報ファイル106cに格納される情報の一例を示す図である。指標状態情報ファイル106cに格納される情報は、図8に示すように、個体番号と、UC再燃予測指標(指標T、指標T、指標T・・・)の状態に関する指標データ(T)と、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8では、指標データおよび濃度データを数値(すなわち連続尺度)として扱っているが、指標データおよび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、指標データは、UC再燃予測の既知の指標などであり、数値データを用いてもよい。
 図5に戻り、指定指標状態情報ファイル106dは、後述する指標状態情報指定部102gで指定した指標状態情報を格納する。図9は、指定指標状態情報ファイル106dに格納される情報の一例を示す図である。指定指標状態情報ファイル106dに格納される情報は、図9に示すように、個体番号と、指定した指標データと、指定した濃度データと、を相互に関連付けて構成されている。
 図5に戻り、評価式関連情報データベース106eは、後述する評価式作成部102hで作成した評価式を格納する評価式ファイル106e1、で構成される。
 評価式ファイル106e1は、評価式を格納する。図10は、評価式ファイル106e1に格納される情報の一例を示す図である。評価式ファイル106e1に格納される情報は、図10に示すように、ランクと、評価式(図10では、F(His,・・・)やF(His,Alb,Hb)、F(His,Alb,Hb,・・・)など)と、各式作成手法に対応する閾値と、各評価式の検証結果(例えば各評価式の評価値)と、を相互に関連付けて構成されている。
 図5に戻り、評価結果ファイル106fは、後述する評価部102iで得られた評価結果を格納する。図11は、評価結果ファイル106f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106fに格納される情報は、評価対象である個体(サンプル)を一意に識別するための個体番号と、予め取得した個体の濃度データと、再燃リスクの状態に関する評価結果(例えば、後述する算出部102i1で算出した評価式の値、後述する変換部102i2で評価式の値を変換した後の値、後述する生成部102i3で生成した位置情報、又は、後述する分類部102i4で得られた分類結果、など)と、を相互に関連付けて構成されている。
 図5に戻り、記憶部106には、上述した情報以外にその他情報として、Web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で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。記憶部106には、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。
 通信インターフェース部104は、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。
 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、以下では、出力装置114をモニタ114として記載する場合がある。)。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。
 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・所要データなど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情報処理を実行する。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と受信部102fと指標状態情報指定部102gと評価式作成部102hと評価部102iと結果出力部102jと送信部102kとを備えている。制御部102は、データベース装置400から送信された指標状態情報やクライアント装置200から送信された濃度データに対して、欠損値のあるデータの除去・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も行う。
 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、利用者がクライアント装置200で閲覧するWebページを生成する。
 受信部102fは、クライアント装置200やデータベース装置400から送信された情報(具体的には、濃度データや指標状態情報、評価式など)を、ネットワーク300を介して受信する。指標状態情報指定部102gは、評価式を作成するにあたり、対象とする指標データおよび濃度データを指定する。
 評価式作成部102hは、受信部102fで受信した指標状態情報や指標状態情報指定部102gで指定した指標状態情報に基づいて評価式を作成する。なお、評価式が予め記憶部106の所定の記憶領域に格納されている場合には、評価式作成部102hは、記憶部106から所望の評価式を選択することで、評価式を作成してもよい。また、評価式作成部102hは、評価式を予め格納した他のコンピュータ装置(例えばデータベース装置400)から所望の評価式を選択しダウンロードすることで、評価式を作成してもよい。
 評価部102iは、事前に得られた式(例えば、評価式作成部102hで作成した評価式、又は、受信部102fで受信した評価式など)、及び、受信部102fで受信した個体の濃度データに含まれるHis、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つの濃度値を用いて、評価式の値を算出することで、個体について再燃リスクを評価する。なお、評価部102iは、His、Alb、Hb、及びGluのうちの少なくとも1つの濃度値又は当該濃度値の変換後の値(例えば濃度偏差値)を用いて、個体について再燃リスクを評価してもよい。
 ここで、評価部102iの構成について図12を参照して説明する。図12は、評価部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。評価部102iは、算出部102i1と、変換部102i2と、生成部102i3と、分類部102i4と、をさらに備えている。
 算出部102i1は、His、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つの濃度値、および、His、Alb、及びHbのうちの少なくとも1つの濃度値が代入される変数を少なくとも含む評価式を用いて、評価式の値を算出する。なお、評価部102iは、算出部102i1で算出した評価式の値を評価結果として評価結果ファイル106fの所定の記憶領域に格納してもよい。
 変換部102i2は、算出部102i1で算出した評価式の値を例えば上述した変換手法などで変換する。なお、評価部102iは、変換部102i2で変換した後の値を評価結果として評価結果ファイル106fの所定の記憶領域に格納してもよい。また、変換部102i2は、濃度データに含まれている、His、Alb、Hb、及びGluのうちの少なくとも1つの濃度値を、例えば上述した変換手法などで変換してもよい。
 生成部102i3は、モニタ等の表示装置又は紙等の物理媒体に視認可能に示される所定の物差し上における所定の目印の位置に関する位置情報を、算出部102i1で算出した式の値又は変換部102i2で変換した後の値(濃度値又は当該濃度値の変換後の値でもよい)を用いて生成する。なお、評価部102iは、生成部102i3で生成した位置情報を評価結果として評価結果ファイル106fの所定の記憶領域に格納してもよい。
 分類部102i4は、算出部102i1で算出した評価式の値又は変換部102i2で変換した後の値(濃度値又は当該濃度値の変換後の値でもよい)を用いて、個体を、再燃リスクの程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか1つに分類する。
 結果出力部102jは、制御部102の各処理部での処理結果(評価部102iで得られた評価結果を含む)等を出力装置114に出力する。
 送信部102kは、個体の濃度データの送信元のクライアント装置200に対して評価結果を送信したり、データベース装置400に対して、評価装置100で作成した評価式や評価結果を送信したりする。
 つぎに、本システムのクライアント装置200の構成について図13を参照して説明する。図13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。
 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、電子メーラ212、受信部213、送信部214を備えている。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・表示・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。受信部213は、通信IF280を介して、評価装置100から送信された評価結果などの各種情報を受信する。送信部214は、通信IF280を介して、個体の濃度データなどの各種情報を評価装置100へ送信する。
 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。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。入出力IF270は入力装置250や出力装置260に接続する。
 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評価装置100にアクセスすることができる。
 ここで、プリンタ・モニタ・イメージスキャナ等の周辺装置を必要に応じて接続した情報処理装置(例えば、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・PDA等の情報処理端末など)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、クライアント装置200を実現してもよい。
 また、クライアント装置200の制御部210は、制御部210で行う処理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。ROM220またはHD230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、RAM240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もよく、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で行う処理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で実現してもよい。
 ここで、制御部210は、評価装置100の制御部102に備えられている評価部102iが有する機能と同様の機能を有する評価部210a(算出部210a1、変換部210a2、生成部210a3、及び分類部210a4を含む)を備えていてもよい。そして、制御部210に評価部210aが備えられている場合には、評価部210aは、評価装置100から送信された評価結果に含まれている情報に応じて、変換部210a2で式の値を変換したり、生成部210a3で式の値又は変換後の値(濃度値又は当該濃度値の変換後の値でもよい)に対応する位置情報を生成したり、分類部210a4で式の値又は変換後の値(濃度値又は当該濃度値の変換後の値でもよい)を用いて個体を複数の区分のうちのどれか1つに分類したりしてもよい。
 つぎに、本システムのネットワーク300について図3、図4を参照して説明する。ネットワーク300は、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(登録商標)方式またはPDC/PDC-P方式等を含む)や、無線呼出網や、Bluetooth(登録商標)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。
 つぎに、本システムのデータベース装置400の構成について図14を参照して説明する。図14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。
 データベース装置400は、評価装置100または当該データベース装置で評価式を作成する際に用いる指標状態情報や、評価装置100で作成した評価式、評価装置100での評価結果などを格納する機能を有する。図14に示すように、データベース装置400は、当該データベース装置を統括的に制御するCPU等の制御部402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路を介して当該データベース装置をネットワーク300に通信可能に接続する通信インターフェース部404と、各種のデータベースやテーブルやファイル(例えばWebページ用ファイル)などを格納する記憶部406と、入力装置412や出力装置414に接続する入出力インターフェース部408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。
 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414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。
 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・所要データなど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情報処理を実行する。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。
 要求解釈部402aは、評価装置100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の各部に処理を受け渡す。閲覧処理部402bは、評価装置100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、評価装置100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、利用者がクライアント装置200で閲覧するWebページを生成する。送信部402fは、指標状態情報や評価式などの各種情報を、評価装置100へ送信する。
 なお、本説明では、評価装置100が、濃度データの受信から、評価式の値の算出、個体の区分への分類、そして評価結果の送信までを実行し、クライアント装置200が評価結果の受信を実行するケースを例として挙げたが、クライアント装置200に評価部210aが備えられている場合は、評価装置100は評価式の値の算出を実行すれば十分であり、例えば評価式の値の変換、位置情報の生成、及び、個体の区分への分類などは、評価装置100とクライアント装置200とで適宜分担して実行してもよい。
 例えば、クライアント装置200は、評価装置100から評価式の値を受信した場合には、評価部210aは、変換部210a2で評価式の値を変換したり、生成部210a3で評価式の値又は変換後の値に対応する位置情報を生成したり、分類部210a4で評価式の値又は変換後の値を用いて個体を再燃リスクに関する複数の区分のうちのどれか1つに分類したりしてもよい。
 また、クライアント装置200は、評価装置100から変換後の値を受信した場合には、評価部210aは、生成部210a3で変換後の値に対応する位置情報を生成したり、分類部210a4で変換後の値を用いて個体を再燃リスクに関する複数の区分のうちのどれか1つに分類したりしてもよい。
 また、クライアント装置200は、評価装置100から評価式の値又は変換後の値と位置情報とを受信した場合には、評価部210aは、分類部210a4で評価式の値又は変換後の値を用いて個体を再燃リスクに関する複数の区分のうちのどれか1つに分類したりしてもよい。
[2-3.他の実施形態]
 本発明にかかる評価装置、評価方法、評価プログラム、評価システム、および情報通信端末装置は、上述した第2実施形態以外にも、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形態にて実施されてよいものである。
 また、第2実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行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、あるいは、手動的に行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。
 このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや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。
 また、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。
 例えば、評価装置100が備える処理機能、特に制御部102にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、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実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、情報処理装置に本発明にかかる評価方法を実行させるためのプログラム化された命令を含む一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて評価装置100に機械的に読み取られる。すなわち、ROMまたはHDDなどの記憶部106などには、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。このコンピュータプログラムは、RAMにロードされることによって実行され、CPUと協働して制御部を構成する。
 また、このコンピュータプログラムは評価装置100に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
 また、本発明にかかる評価プログラムを、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、USBメモリ、SDカード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、EPROM、EEPROM(登録商標)、CD-ROM、MO、DVD、および、Blu-ray(登録商標) Disc等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。
 また、「プログラム」とは、任意の言語または記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードまたは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も含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成および読み取り手順ならびに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。
 記憶部106に格納される各種のデータベース等は、RAM、ROM等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および、ウェブページ用ファイル等を格納する。
 また、評価装置100は、既知のパーソナルコンピュータまたはワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、任意の周辺装置が接続された当該情報処理装置として構成してもよい。また、評価装置100は、当該情報処理装置に本発明の評価方法を実現させるソフトウェア(プログラムまたはデータ等を含む)を実装することにより実現してもよい。
 更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じてまたは機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。
 寛解期のUC患者(LichtigerのCAIで5未満であることが確認されたUC患者)の血液サンプルを同意のもと取得し、採血後1年間の再燃を観察した(計355名)。採血後1年以内にCAIの合計点が5点以上になったかを、再燃の基準とした。アミノ酸の濃度値(μM)は、上述の測定方法(A)で測定した。これらの濃度値に比例ハザード性が成立すると仮定して、それぞれCox回帰式を推定した。なお、回帰式推定の際は、各濃度値を説明変数とした場合、およびBox-Cox変換で基準化した各濃度値を説明変数とした場合の2通りと、調整すべき潜在的な交絡因子として年齢、性別を説明変数に加えた場合と加えない場合の2通り、計2×2=4通りの方法で行った。推定されたCox回帰式に各濃度値、および必要に応じて年齢、性別の値を代入して得られた値の再燃との関与を評価した結果を、図15に示す。なお、図15中のbetaは、偏回帰係数を意味する。
 その結果、ヒスチジンとグルタミン酸が有意に再燃イベントと関与していた(p値が0.05未満)。一方、炎症指標であるCRP(mg/dl)は再燃との関与が見られなかった(p値が0.05以上)。このうち、ヒスチジンは、年齢・性別で調整しても、またCox-Box変換で濃度の分布を調整しても、再燃と有意な関与が観察された。
 実施例1の血液サンプルを用いた。ヒスチジンの濃度値(μM)は、上述の測定方法(A)で測定した。栄養指標であるアルブミンの濃度値(g/dL)は、BCG法で測定した。貧血指標であるヘモグロビン濃度値(g/dL)は、SLS-Hb法により測定した。これらの濃度値に比例ハザード性が成立すると仮定し、下記7パターンについて、それぞれCox回帰式を推定した。なお、回帰式推定の際は、ヒスチジンとアルブミンとヘモグロビンの濃度値を単独で又は任意に組み合わせて説明変数とし、さらに調整すべき潜在的な交絡因子として患者の年齢と性別を説明変数とした。そして、推定されたCox回帰式に各濃度値及び年齢、性別の値を代入して得られた値を用いて、各パターン毎に、患者集団を四分位に分割した。それぞれの集団の生存曲線を比較した結果を、図16に示す。
 その結果、ヒスチジン(His)について、第一四分位に対する第四四分位の再燃におけるハザード比は、2.254倍であった。また、アルブミン(Alb)について、第一四分位に対する第四四分位の再燃におけるハザード比は、2.848倍であった。また、ヘモグロビン(Hb)について、第一四分位に対する第四四分位の再燃におけるハザード比は、2.555倍であった。また、HisとAlbの組み合わせについて、第一四分位に対する第四四分位の再燃におけるハザード比は、2.774倍であった。また、HisとHbの組み合わせについて、第一四分位に対する第四四分位の再燃におけるハザード比は、2.590倍であった。また、AlbとHbの組み合わせについて、第一四分位に対する第四四分位の再燃におけるハザード比は、3.790倍であった。また、HisとHbとAlbの組み合わせについて、第一四分位に対する第四四分位の再燃におけるハザード比は、4.786倍であった。これにより、ヒスチジンとアルブミンとヘモグロビンを単独で又は任意に組み合わせて評価式の変数として用いることで寛解期のUC患者の再燃予測が可能であることが示された。
 以上のように、本発明は、産業上の多くの分野、特に医薬品や食品、医療などの分野で広く実施することができ、特に寛解期のUC患者の再燃予測において極めて有用である。
 100 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 受信部
 102g 指標状態情報指定部
 102h 評価式作成部
 102i 評価部
 102i1 算出部
 102i2 変換部
 102i3 生成部
 102i4 分類部
 102j 結果出力部
 102k 送信部
 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 濃度データファイル
 106c 指標状態情報ファイル
 106d 指定指標状態情報ファイル
 106e 評価式関連情報データベース
 106e1 評価式ファイル
 106f 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(端末装置(情報通信端末装置))
 300 ネットワーク
 400 データベース装置

Claims (12)

  1.  寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する評価ステップを含むこと、
     を特徴とする評価方法。
  2.  前記評価ステップでは、ヒスチジン及びアルブミン、ヒスチジン及びヘモグロビン、又は、アルブミン及びヘモグロビンの濃度値を用いること、
     を特徴とする請求項1に記載の評価方法。
  3.  前記評価ステップでは、ヒスチジン、アルブミン、及びヘモグロビンの濃度値を用いること、
     を特徴とする請求項2に記載の評価方法。
  4.  前記評価ステップでは、ヒスチジン、アルブミン、又はヘモグロビンの濃度値が代入される変数を含む式をさらに用いて、前記式の値を算出することで、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価すること、
     を特徴とする請求項1に記載の評価方法。
  5.  前記式は、ヒスチジン及びアルブミン、ヒスチジン及びヘモグロビン、又は、アルブミン及びヘモグロビンの濃度値が代入される変数を含むものであること、
     を特徴とする請求項4に記載の評価方法。
  6.  前記式は、ヒスチジン、アルブミン、及びヘモグロビンの濃度値が代入される変数を含むものであること、
     を特徴とする請求項5に記載の評価方法。
  7.  制御部を備えた評価装置であって、
     前記制御部は、
     寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する評価手段
     を備えたこと、
     を特徴とする評価装置。
  8.  制御部を備えた情報処理装置において実行される評価方法であって、
     前記制御部において実行される、
     寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する評価ステップ
     を含むこと、
     を特徴とする評価方法。
  9.  制御部を備えた情報処理装置において実行させるための評価プログラムであって、
     前記制御部において実行させるための、
     寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する評価ステップ
     を含むこと、
     を特徴とする評価プログラム。
  10.  制御部を備えた評価装置と、制御部を備え、寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値に関する濃度データを提供する端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された評価システムであって、
     前記端末装置の前記制御部は、
     前記評価対象の前記濃度データを前記評価装置へ送信する濃度データ送信手段と、
     前記評価装置から送信された、前記評価対象における潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクに関する評価結果を受信する結果受信手段と、
     を備え、
     前記評価装置の前記制御部は、
     前記端末装置から送信された前記評価対象の前記濃度データを受信する濃度データ受信手段と、
     前記濃度データ受信手段で受信した前記評価対象の前記濃度データに含まれているヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の前記濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する評価手段と、
     前記評価手段で得られた前記評価結果を前記端末装置へ送信する結果送信手段と、
     を備えたこと、
     を特徴とする評価システム。
  11.  制御部を備えた端末装置であって、
     前記制御部は、
     寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象における潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクに関する評価結果を取得する結果取得手段
     を備え、
     前記評価結果は、前記評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価した結果であること、
     を特徴とする端末装置。
  12.  寛解期の潰瘍性大腸炎である評価対象の血液中のヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の濃度値に関する濃度データを提供する端末装置とネットワークを介して通信可能に接続された、制御部を備えた評価装置であって、
     前記制御部は、
     前記信端末装置から送信された前記評価対象の前記濃度データを受信する濃度データ受信手段と、
     前記濃度データ受信手段で受信した前記評価対象の前記濃度データに含まれているヒスチジン、アルブミン、ヘモグロビン、又はグルタミン酸の前記濃度値を用いて、前記評価対象について、潰瘍性大腸炎の将来の再燃リスクを評価する評価手段と、
     前記評価手段で得られた評価結果を前記端末装置へ送信する結果送信手段と、
     を備えたこと、
     を特徴とする評価装置。
PCT/JP2016/058210 2015-03-16 2016-03-15 評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置 Ceased WO2016148155A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP16764985.4A EP3273245A4 (en) 2015-03-16 2016-03-15 METHOD, DEVICE, PROGRAM, AND EVALUATION SYSTEM, AND TERMINAL DEVICE
US15/702,936 US20180017545A1 (en) 2015-03-16 2017-09-13 Evaluating method, evaluating apparatus, evaluating program product, evaluating system, and terminal apparatus

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015052432A JP2016173258A (ja) 2015-03-16 2015-03-16 評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置
JP2015-052432 2015-03-16

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US15/702,936 Continuation US20180017545A1 (en) 2015-03-16 2017-09-13 Evaluating method, evaluating apparatus, evaluating program product, evaluating system, and terminal apparatus

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2016148155A1 true WO2016148155A1 (ja) 2016-09-22

Family

ID=56919037

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2016/058210 Ceased WO2016148155A1 (ja) 2015-03-16 2016-03-15 評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20180017545A1 (ja)
EP (1) EP3273245A4 (ja)
JP (1) JP2016173258A (ja)
WO (1) WO2016148155A1 (ja)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020180424A1 (en) 2019-03-04 2020-09-10 Iocurrents, Inc. Data compression and communication using machine learning

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006118004A1 (ja) * 2005-04-14 2006-11-09 Fujirebio Inc. 潰瘍性大腸炎または間質性肺炎の病期判定方法並びにそのための試薬キット
JP2014044213A (ja) * 2007-01-24 2014-03-13 Ajinomoto Co Inc 評価方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006118004A1 (ja) * 2005-04-14 2006-11-09 Fujirebio Inc. 潰瘍性大腸炎または間質性肺炎の病期判定方法並びにそのための試薬キット
JP2014044213A (ja) * 2007-01-24 2014-03-13 Ajinomoto Co Inc 評価方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
AZAD, S. ET AL.: "Biological and Histological Parameters as Predictors of Relapse in Ulcerative Colitis: A Prospective Study", THE SAUDI JOURNAL OF GASTROENTEROLOGY, vol. 14, no. 3, May 2011 (2011-05-01), pages 194 - 198 *
PRONK-ADMIRAAL, C.J. ET AL.: "Serum Eosinophil Cationic Protein in Active and Quiescent Ulcerative Colitis", CLINICAL CHEMISTRY AND LABORATORY MEDICINE, vol. 38, no. 7, July 2000 (2000-07-01), pages 619 - 622, XP055485085 *
See also references of EP3273245A4 *

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016173258A (ja) 2016-09-29
US20180017545A1 (en) 2018-01-18
EP3273245A4 (en) 2019-03-06
EP3273245A1 (en) 2018-01-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7347587B2 (ja) 取得方法、算出方法、糖尿病評価装置、算出装置、糖尿病評価プログラム、算出プログラム、糖尿病評価システム、および端末装置
JP7409530B2 (ja) 取得方法、評価装置、評価プログラムおよび評価システム
JP2017198694A (ja) 取得方法、胃癌評価装置、胃癌評価プログラムおよび胃癌評価システム
JP2021177196A (ja) 大腸癌の評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、評価システム、及び端末装置
WO2008015929A1 (fr) procédé d'évaluation de syndrome métabolique, appareil D'ÉVALUATION DE SYNDROME MÉTABOLIQUE, système D'ÉVALUATION DE SYNDROME MÉTABOLIQUE, programme d'évaluation de syndrome métabolique et support d'enregistrement, et proc&
JP2022066387A (ja) 取得方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、評価システム
JPWO2009054350A1 (ja) 耐糖能異常の評価方法、耐糖能異常評価装置、耐糖能異常評価方法、耐糖能異常評価システム、耐糖能異常評価プログラムおよび記録媒体、ならびに耐糖能異常の予防・改善物質の探索方法
JP7595611B2 (ja) 癌モニタリングの方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、および評価システム
WO2016148155A1 (ja) 評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置
JP7489067B2 (ja) 取得方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、評価システム、及び端末装置
JP2019015547A (ja) 膵がん患者における骨格筋状態の評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システムおよび端末装置
JP7435856B2 (ja) 取得方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、及び評価システム
JP7435855B2 (ja) 取得方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、及び評価システム
WO2019194144A1 (ja) 乳癌の評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、評価システム、及び端末装置
KR102475008B1 (ko) 당뇨병 환자에서의 췌장암의 평가 방법, 산출 방법, 평가 장치, 산출 장치, 평가 프로그램, 산출 프로그램, 평가 시스템 및 단말 장치
JP6886241B2 (ja) 骨格筋面積の評価方法
WO2022009991A1 (ja) 軽度認知障害の評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、評価システムおよび端末装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 16764985

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

REEP Request for entry into the european phase

Ref document number: 2016764985

Country of ref document: EP