KR20190089895A - 암 모니터링의 방법, 산출 방법, 평가 장치, 산출 장치, 평가 프로그램, 산출 프로그램, 평가 시스템, 및 단말 장치 - Google Patents

Abstract

암의 재발 가능성을 아는 데 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있는 평가 방법 등을 제공하는 것을 과제로 한다. 본 실시형태에서는, 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 Glu, Ser, a-ABA, Val, Met, Lys, Ile, Leu, Trp, His, Orn 및 Pro 중 적어도 1개 또는 Glu, Arg, Orn, Cit, His, Val, Phe, Tyr, Met, Pro, Trp, Asn, Leu, Lys, Thr, Ile, Gln, Ala, Ser, a-ABA 및 Gly 중 적어도 2개의 농도값을 사용하여, 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가한다.

Description

암 모니터링의 방법, 산출 방법, 평가 장치, 산출 장치, 평가 프로그램, 산출 프로그램, 평가 시스템, 및 단말 장치

본 발명은 암 모니터링의 방법, 산출 방법, 평가 장치, 산출 장치, 평가 프로그램, 산출 프로그램, 평가 시스템, 및 단말 장치에 관한 것이다.

수술 요법은, 암 병소를 제거하는 치료법이며, 백혈병 등을 제거하는 고형 암 치료로서 가장 먼저 선택해야 할 치료법이라고 말해지고 있다. 암은, 그것을 완전히 제거할 수 있으면 낫기 때문에, 수술 요법은, 치료법으로서는 가장 직접적인 방법이다.

예를 들면 조기 위암에서 전이가 없는 경우에는, 수술 요법으로는 거의 100% 암을 치료할 수 있다. 그러나, 수술은 조기암뿐만 아니라, 어느 정도 진행된 암에도 행해진다. 통상의 암 수술에서는, 본래의 암소(원발소)를 절제할 뿐만 아니라, 전이를 상정하여 주변의 림프절도 절제한다. 림프절로 전이가 있는 경우에는, 림프절을 제거하지 않고 남기면, 그 남겨진 부분이 눈에 보이는지 여부에 상관없이, 암이 재발하기 때문에, 전이의 우려가 있는 범위보다 약간 넓게 림프절을 절제한다. 이와 같이, 수술 요법에서는, 암이 원발 부위에 남아 있거나, 전이가 있어도 비교적 소수의 림프절에 남아 있는 경우에, 암을 완전히 치료할 수 있다. 그러나, 실제로는, 미세한 암 세포가 수술 후에 남는 경우가 있기 때문에, 수술 후에 재발이 나타난다.

재발을 조기에 발견하고 치료함으로써 예후를 개선하는 것을 목적으로, 술후 폴로업(또는 서베일런스)가 행해지고 있다. 술후 폴로업에서는, 문진 및 진찰, 종양 마커 등의 혈액 검사, 및 화상 검사가 조합하여 행해지고 있다. 이들 검사는, 암의 재발 유무를 확인하기 위해 술후에 계속적으로 받을 필요가 있으며, 이것은 환자에게 있어서 부담이 된다. 만약, 수술 요법에 의한 재발 리스크를 술전 및 술후 일정 기간에 판별, 예측 또는 평가할 수 있다면, 검사 부담을 경감시킬 수 있는 메리트가 있다. 또한, 상기 판별, 예측 또는 평가의 결과는, 환자가 치료법을 선택할 때의 판단 재료도 될 수 있다. 또한, 상기 판별, 예측 또는 평가 결과는, 환자에 대한 치료 계획의 책정, 암에 대한 치료 성적의 향상, 및 전이 암에 의한 재발 방지와 예후 관리를 위해 크게 도움이 될 것으로 기대할 수 있다.

한편, 혈액 중 아미노산의 농도가, 암에 대한 수술 요법에 의해 변화되는 것이 알려져 있다. 예를 들면, 유방암 환자에서는 외과적 수술에 의해 혈중 셀린과 글루탐산의 농도가 정상화되는 것이 보고되고 있다(비특허문헌 1). 또한, 식도암 환자 및 폐암 환자에서는, 흉부 수술 직후에 글루타민, 트립토판, 알라닌, 글리신 및 아르기닌의 혈중 농도가 저하되었다는 보고가 있다(비특허문헌 2). 또한, 위암 환자 및 유방암 환자에서는, 수술후에 알라닌 및 아스파라긴산이 증가하는 것이 보고되어 있다(비특허문헌 3).

또한, 선행특허로서, 아미노산 농도와 생체 상태를 관련짓는 방법에 관한 특허문헌 1, 2, 3이 공개되어 있다. 또한, 아미노산 농도를 사용하여 폐암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 4, 아미노산 농도를 사용하여 유방암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 5, 아미노산 농도를 사용하여 대장암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 6, 아미노산 농도를 사용하여 암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 7, 아미노산 농도를 사용하여 위암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 8, 아미노산 농도를 사용하여 암종을 평가하는 방법에 관한 특허문헌 9, 아미노산 농도를 사용하여 여성 생식기암의 상태를 평가하는 특허문헌 10, 아미노산 농도를 사용하여 전립선암을 포함하는 전립선 질환의 상태를 평가하는 특허문헌 11, 및 아미노산 농도를 사용하여 췌장암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 12, 아미노산 농도를 사용하여 췌장암 리스크 질환의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 13, 및 아미노산 농도를 사용하여 암 면역 요법의 치료 효과를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 14가 공개되어 있다.

국제공개 제2004/052191호 국제공개 제2006/098192호 국제공개 제2009/054351호 국제공개 제2008/016111호 국제공개 제2008/075662호 국제공개 제2008/075663호 국제공개 제2008/075664호 국제공개 제2009/099005호 국제공개 제2009/110517호 국제공개 제2009/154296호 국제공개 제2009/154297호 국제공개 제2014/084290호 일본 공개특허공보 제2014-106114호 국제공개 제2013/168550호

Cancer Invest. 2004;22(2):203-10. Cancer. 1988;62(2):355-60. J Transl Med. 2015; 13:35

그러나, 비특허문헌 1, 2, 3은 모두 외과적 수술후의 단기간의 보고이며, 암 수술 요법후의 재발에 관련된 혈중 아미노산 농도 변화의 보고는 없다. 또한, 특허문헌 1 내지 14에 개시되어 있는 지표식 군을 암의 재발 가능성을 평가하는데 사용하기에는, 평가의 대상이 달라져 버린다.

즉, 암의 재발 가능성을 예측, 판별 또는 평가하는, 혈액중 아미노산을 사용한 바이오 마커는 없다.

본 발명은 상기 문제점을 감안하여 이루어진 것이며, 혈중 아미노산 농도를 이용하여, 암의 재발 가능성을 아는 데 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공하는 평가 방법, 평가 장치, 평가 프로그램, 평가 시스템 및 단말 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명자들은, 상기한 과제를 해결하기 위해 예의 검토한 결과, 혈액 중의 아미노산으로 암의 재발 가능성을 정밀하게 평가할 수 있는 것을 밝혀내고, 본 발명을 완성하기에 이르렀다.

즉, 상기한 과제를 해결하고, 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따르는 평가 방법은, 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 12종류의 아미노산(Glu, Ser, a-ABA, Val, Met, Lys, Ile, Leu, Trp, His, Orn 및 Pro) 중 적어도 1개 또는 21 종류의 아미노산(Glu, Arg, Orn, Cit, His, Val, Phe, Tyr, Met, Pro, Trp, Asn, Leu, Lys, Thr, Ile, Gln, Ala, Ser, a-ABA 및 Gly) 중 적어도 2개의 농도값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 본 명세서에서는 각종 아미노산을 주로 약칭으로 표기하지만, 이들의 정식 명칭은 이하와 같다.

(약칭) (정식 명칭)

Ala Alanine

Arg Arginine

Asn Asparagine

a-ABA α-Aminobutyric acid

Cit Citrulline

Gln Glutamine

Glu Glutamic acid

Gly Glycine

His Histidine

Ile Isoleucine

Leu Leucine

Lys Lysine

Met Methionine

Orn Ornithine

Phe Phenylalanine

Pro Proline

Ser Serine

Thr Threonine

Trp Tryptophan

Tyr Tyrosine

Val Valine

또한, 본 발명에 따르는 평가 방법은, 상기 평가 방법에 있어서, 상기 평가 스텝에서는, 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식을 또한 사용하여, 상기 식의 값을 산출함으로써, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 장치는, 제어부를 구비한 평가 장치로서, 상기 제어부는, 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가하는 평가 수단을 구비한 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 방법은, 제어부를 구비한 정보 처리 장치에 있어서 실행되는 평가 방법으로서, 상기 제어부에 있어서 실행되는, 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 프로그램은, 제어부를 구비한 정보 처리 장치에 있어서 실행시키기 위한 평가 프로그램으로서, 상기 제어부에 있어서 실행시키기 위한, 암이 발견된 경우가 있는 평가 장치의 혈액 중의 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중의 적어도 2개의 농도값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 기록 매체는, 일시적이지 않은 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서, 정보 처리 장치에 상기 평가 방법을 실행시키기 위한 프로그램화된 명령을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 시스템은, 제어부를 구비한 평가 장치와, 제어부를 구비하고, 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값에 관한 농도 데이터를 제공하는 단말 장치를, 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성된 평가 시스템으로서, 상기 단말 장치의 상기 제어부는, 상기 농도 데이터를 상기 평가 장치로 송신하는 농도 데이터 송신 수단과, 상기 평가 장치로부터 송신된, 암의 재발 가능성에 관한 평가 결과를 수신하는 결과 수신 수단을 구비하고, 상기 평가 장치의 상기 제어부는, 상기 단말 장치로부터 송신된 상기 농도 데이터를 수신하는 농도 데이터 수신 수단과, 상기 농도 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 상기 농도값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가하는 평가 수단과, 상기 평가 수단으로 얻어진 상기 평가 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단을 구비한 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 단말 장치는, 제어부를 구비한 단말 장치로서, 상기 제어부는, 암의 재발 가능성에 관한 평가 결과를 취득하는 결과 취득 수단을 구비하고, 상기 평가 결과는, 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가한 결과인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따라는 단말 장치는, 상기 단말 장치에 있어서, 암의 재발 가능성을 평가하는 평가 장치와 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성되어 있으며, 상기 제어부는, 상기 평가 대상의 혈액 중의 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값에 관한 농도 데이터를 상기 평가 장치로 송신하는 농도 데이터 송신 수단을 추가로 구비하고, 상기 결과 취득 수단은, 상기 평가 장치로부터 송신된 상기 평가 결과를 수신하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 장치는, 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값에 관한 농도 데이터를 제공하는 단말 장치와 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속된, 제어부를 구비한 평가 장치로서, 상기 제어부는, 상기 단말 장치로부터 송신된 상기 농도 데이터를 수신하는 농도 데이터 수신 수단과, 상기 농도 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 상기 농도값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가하는 평가 수단과, 상기 평가 수단으로 얻어진 평가 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단을 구비한 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르는, 혈중 아미노산 농도를 이용하여, 암의 재발 가능성을 아는 데 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공한다는 효과를 나타낸다.

도 1은 제1 실시형태의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도.
도 2는 제2 실시형태의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도.
도 3은 본 시스템의 전체 구성의 일례를 도시하는 도면.
도 4는 본 시스템의 전체 구성의 다른 일례를 도시하는 도면.
도 5는 본 시스템의 평가 장치(100)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
도 6은 농도 데이터 파일(106a)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면.
도 7은 지표 상태 정보 파일(106b)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면.
도 8은 지정 지표 상태 정보 파일(106c)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면.
도 9는 식 파일(106d1)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면.
도 10은 평가 결과 파일(106e)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면.
도 11은 평가부(102d)의 구성을 도시하는 블록도.
도 12는 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
도 13은 본 시스템의 데이터베이스 장치(400)의 구성의 일례를 도시하는 블록도.
도 14는 무재발예의 21종의 아미노산 농도 데이터를 도시하는 도면.
도 15는 재발예의 21종의 아미노산 농도 데이터를 도시하는 도면.
도 16은 무재발예에 관한 「술전의 각 아미노산을 100%로 했을 때의 술후의 각 아미노산의 분포」를 도시하는 레이더 차트를 도시하는 도면.
도 17은 재발예에 관한「술전의 각 아미노산을 100%로 했을 때의 술후의 각 아미노산의 분포」를 도시하는 레이더 차트를 도시하는 도면.
도 18은 로지스틱 회귀 분석의 결과를 도시하는 도면.
도 19는 2변수의 조합 및 각 조합에 대한 ROC_AUC를 도시하는 도면.
도 20은 3변수의 조합 및 각 조합에 대한 ROC_AUC를 도시하는 도면.
도 21은 4변수의 조합 및 각 조합에 대한 ROC_AUC를 도시하는 도면.
도 22는 2변수의 조합 및 각 조합에 대한 ROC_AUC를 도시하는 도면.
도 23은 3변수의 조합 및 각 조합에 대한 ROC_AUC를 도시하는 도면.
도 24는 4변수의 조합 및 각 조합에 대한 ROC_AUC를 도시하는 도면.

이하에, 본 발명에 따르는 평가 방법의 실시형태(제1 실시형태), 및 본 발명에 따르는 평가 장치, 평가 방법, 평가 프로그램, 기록 매체, 평가 시스템 및 단말 장치의 실시형태(제2 실시형태)를, 도면에 기초하여 상세하게 설명한다. 또한, 본 발명은 이들 실시형태에 의해 한정되는 것은 아니다.

[제1 실시형태]

[1-1. 제1 실시형태의 개요]

여기서는, 제1 실시형태의 개요에 관한 도 1을 참조하여 설명한다. 도 1은 제1 실시형태의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다.

우선, 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상(예를 들면 동물이나 인간 등의 개체)의 혈액(예를 들면 혈장, 혈청 등을 포함한다) 중의 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값에 관한 농도 데이터를 취득한다(스텝 S11).

여기서,「암이 발견되었다」에는, 예를 들면, 암이라는 확정 진단이 되었다, 등이 포함된다. 또한, 스텝 S11에서는, 예를 들면, 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상으로부터 해당 발견된 암의 치료(예를 들면 수술 요법, 화학 요법, 방사선 요법 또는 암 면역 요법 등에 의한 치료)가 개시되기 전에 채취된 혈액에 유래하는 농도 데이터(치료 개시전의 농도 데이터) 및 당해 치료가 개시된 후에 채취된 혈액에 유래하는 농도 데이터(치료 개시후의 농도 데이터) 중 어느 한쪽 또는 양쪽을 취득해도 좋다. 또한,「치료가 개시되기 전」에는, 예를 들면, 일정 기간에 걸친 광의의 치료에 있어서의 초회의 협의의 치료가 행해지기 전, 등이 포함된다. 또한,「치료가 개시된 후」에는, 예를 들면, 일정 기간에 걸친 광의의 치료에 있어서의 초회의 협의의 치료가 행해진 후에 또한 최종회의 협의의 치료가 행해지기 전(예를 들면, 일반적으로 말하는「치료중」등), 또는, 일정 기간에 걸친 광의의 치료에 있어서의 최종회의 협의의 치료가 행해진 후(예를 들면, 일반적으로 말하는「치료후」등), 등이 포함된다.

또한, 스텝 S11에서는, 예를 들면, 농도값 측정을 행하는 기업 등이 측정한 농도 데이터를 취득해도 좋다. 또한, 평가 대상으로부터 채취한 혈액으로부터, 예를 들면 이하의 (A), (B), 또는 (C) 등의 측정 방법에 의해 농도값을 측정함으로써 농도 데이터를 취득해도 좋다. 여기서, 농도값의 단위는, 예를 들면 몰 농도, 중량 농도 또는 효소 활성이라도 좋고, 이들 농도에 임의의 상수를 가감 승제함으로써 얻어지는 것이라도 좋다.

(A) 채취한 혈액 샘플을 원심함으로써 혈액으로부터 혈장을 분리한다. 모든 혈장 샘플은, 농도값의 측정시까지 -80℃에서 동결 보존한다. 농도값 측정시에는, 아세토니트릴을 첨가하여 제단백 처리를 행한 후, 표식 시약(3-아미노피리딜-N-하이드록시석신이미딜카르바메이트)을 사용하여 프리칼럼 유도체화를 행하고, 그리고, 액체 크로마토그래프 질량 분석계(LC/MS)에 의해 농도값을 분석한다(국제공개 제2003/069328호, 국제공개 제2005/116629호 참조).

(B) 채취한 혈액 샘플을 원심함으로써 혈액으로부터 혈장을 분리한다. 모든 혈장 샘플은, 농도값의 측정시까지 -80℃에서 동결 보존한다. 농도값 측정시에는, 설포살리실산을 첨가하여 제단백 처리를 행한 후, 닌히드린 시약을 사용한 포스트 칼럼 유도체화법을 원리로 한 아미노산 분석계에 의해 농도값을 분석한다.

(C) 채취한 혈액 샘플을, 막이나 MEMS 기술 또는 원심 분리의 원리를 사용하여 혈구 분리를 행하여, 혈액으로부터 혈장 또는 혈청을 분리한다. 혈장 또는 혈청 취득후 바로 농도값의 측정을 행하지 않은 혈장 또는 혈청 샘플은, 농도값의 측정시까지 -80℃에서 동결 보존한다. 농도값 측정시에는, 효소나 애프터마 등, 표적으로 하는 아미노산과 반응 또는 결합하는 분자 등을 사용하여, 기질 인식에 의해 증감하는 물질이나 분광학적 값을 정량 등 함으로써 농도값을 분석한다.

다음에, 스텝 S11에서 취득한 농도 데이터에 포함되어 있는 농도값을 사용하여, 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가한다(스텝 S12). 또한, 스텝 S12를 실행하기 전에, 스텝 S11에서 취득한 농도 데이터로부터 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터를 제거해도 좋다. 또한,「재발」에는, 예를 들면, 국소 재발, 영역 재발, 및 원격 재발(전이), 등이 포함된다. 또한,「암의 재발 가능성을 평가한다」에는, 예를 들면, 암이 재발할 가능성의 정도를 평가하는 것, 등이 포함된다. 또한, 스텝 S12에 있어서 치료 개시전의 농도 데이터와 치료 개시후의 농도 데이터의 양자가 사용되는 경우에는, 예를 들면, 치료 개시전의 농도값과 치료 개시후의 농도값의 비 또는 차분을 산출하여, 산출한 비 또는 차분의 값을 사용하여 평가를 행해도 좋다.

이상, 제1 실시형태에서는, 스텝 S11에서는 평가 대상의 농도 데이터를 취득하고, 스텝 S12에서는, 스텝 S11에서 취득한 평가 대상의 농도 데이터에 포함되어 있는 농도값을 사용하여, 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가한다(요하자면, 암의 재발 가능성을 평가하기 위한 정보 또는 암의 재발 가능성을 아는 데 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 취득한다). 이것에 의해, 혈중 아미노산 농도를 이용하여 암의 재발 가능성을 정밀하게 평가할 수 있다(요하자면, 암의 재발 가능성을 평가하기 위한 정보 또는 암의 재발 가능성을 아는 데 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다). 특히, 스텝 S12에 있어서 치료 개시전의 농도 데이터만을 사용한 경우에는, 본 실시형태에서 얻어진 평가 결과는, 치료법을 결정할 때의 참고 정보로서 활용할 수 있다. 또한, 스텝 S12에 있어서 치료 개시후 또는 치료후의 농도 데이터를 사용한 경우에는, 본 실시형태에서 얻어진 평가 결과를, 재발 모니터링에 활용하거나, 또다른 치료법을 결정할 때의 참고 정보로서 활용하거나, 술후 폴로업의 기간 및 수단을 선택할 때의 참고 정보로서 활용할 수 있다.

또한, 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값(상기한 비 또는 차분의 값이라도 좋다)이 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성을 반영한 것 또는 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성의 지표가 되는 것이라고 결정해도 좋고, 또한, 당해 농도값(상기한 비 또는 차분의 값이라도 좋다)을 예를 들면 이하에 열거한 수법 등으로 변환하고, 변환후의 값이 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성을 반영한 것 또는 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성이 지표가 되는 것이라고 결정해도 좋다. 환언하자면, 농도값 또는 변환후의 값 그 자체를, 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성에 관한 평가 결과로서 취급해도 좋다.

농도값이 취할 수 있는 범위가 소정 범위(예를 들면 0.0에서 1.0까지의 범위, 0.0에서 10.0까지의 범위, 0.0에서 100.0까지의 범위, 또는 -10.0에서 10.0까지의 범위, 등)에 들어가도록 하기 위해 등, 예를 들면, 농도값에 대해 임의의 값을 가감 승제하거나, 농도값을 소정의 변환 수법(예를 들면, 지수 변환, 대수 변환, 각 변환, 평방근 변환, 플로비트 변환, 역수 변환, Box-Cox 변환, 또는 거듭제곱 변환 등)으로 변환하거나, 또는, 농도값에 대해 이들 계산을 조합하여 행함으로써, 농도값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 농도값을 지수로 하여 네이피어수를 바탕으로 하는 지수 함수의 값(구체적으로는, 암이 재발할 확률(p)을 정의했을 때의 자연 대수(ln)(p/(1-p))가 농도값과 동일하다고 한 경우에 있어서의 p/(1-p)의 값)을 추가로 산출해도 좋고, 또한, 산출한 지수 함수의 값을 1과 당해 값의 합으로 나눈 값(구체적으로는, 확률(p)의 값)을 추가로 산출해도 좋다.

또한, 특정한 조건일 때의 변환후의 값이 특정한 값이 되도록, 농도값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 특이도가 80%일 때의 변환후의 값이 5.0이 되고 또한 특이도가 95%일 때의 변환후의 값이 8.0이 되도록 농도값을 변환해도 좋다.

또한, 각 아미노산별로, 농도 분포를 정규 분포화한 후, 평균 50, 표준 편차 10이 되도록 편차치화해도 좋다.

또한, 이들 변환은, 남녀별이나 연령별로 행해도 좋다.

또한, 본 명세서에 있어서의 농도값은, 농도값 그 자체라도 좋고, 농도값을 변환한 후의 값이라도 좋다.

또한, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 시인(視認) 가능하게 나타나는 소정의 자 위에 있어서의 소정 표시의 위치에 관한 위치 정보를, 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값(상기한 비 또는 차분의 값이라도 좋다) 또는 해당 농도값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값을 사용하여 생성하고, 생성된 위치 정보가 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성을 반영한 것 또는 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성의 지표가 되는 것이라고 결정해도 좋다. 또한, 소정의 자란, 암의 재발 가능성을 평가하기 위한 것이며, 예를 들면, 눈금이 표시된 자로서,「농도값 또는 변환후의 값이 취할 수 있는 범위, 또는 해당 범위의 일부분」에 있어서의 상한값과 하한값에 대응하는 눈금이 적어도 나타난 것, 등이다. 또한, 소정의 표시란, 농도값 또는 변환후의 값에 대응하는 것이며, 예를 들면, 동그라미표 또는 별표 등이다.

또한, 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값(상기한 비 또는 차분의 값이라도 좋다)이, 소정값(평균값±1SD, 2SD, 3SD, N분위점, N퍼센타일 또는 임상적 의의가 확인된 컷오프값 등)보다 낮거나 또는 소정값 이하인 경우 또는 소정값 이상 또는 소정값보다 높은 경우에, 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성을 평가해도 좋다. 그 때, 농도값 그 자체가 아니라, 농도 편차치(각 대사물 및 각 아미노산별로, 남녀별로 농도 분포를 정규 분포화한 후, 평균 50, 표준 편차 10이 되도록 편차치화한 값)을 사용해도 좋다. 예를 들면, 농도 편차치가 평균값 -2SD 미만인 경우(농도 편차치<30인 경우) 또는 농도 편차치가 평균값 +2SD보다 높은 경우(농도 편차치>70인 경우)에, 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성을 평가해도 좋다.

또한, 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값(상기한 비 또는 차분의 값이라도 좋다) 및 당해 농도값(상기한 비 또는 차분의 값이라도 좋다)이 대입되는 변수를 포함하는 식을 사용하여 식의 값을 산출함으로써, 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성을 평가해도 좋다.

또한, 산출한 식의 값이 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성을 반영한 것 또는 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성의 지표가 되는 것이라고 결정해도 좋고, 또한, 식의 값을 예를 들면 이하에 열거한 수법 등으로 변환하고, 변환후의 값이 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성을 반영한 것 또는 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성의 지표가 되는 것이라고 결정해도 좋다. 환언하면, 식의 값 또는 변환후의 값 그 자체를, 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성에 관한 평가 결과로서 취급해도 좋다.

식의 값이 취할 수 있는 범위가 소정 범위(예를 들면 0.0에서 1.0까지의 범위, 0.0에서 10.0까지의 범위, 0.0에서 100.0까지의 범위, 또는 -10.0에서 10.0까지의 범위, 등)에 들어가도록 하기 위해 등, 예를 들면, 식의 값에 대해 임의의 값을 가감 승제하거나, 식의 값을 소정의 변환 수법(에를 들면, 지수 변환, 대수 변환, 각 변환, 평방근 변환, 플로비트 변환, 역수 변환, Box-Cox 변환, 또는 거듭제곱 변환 등)으로 변환하거나, 또는, 식의 값에 대해 이들 계산을 조합하여 행함으로써, 식의 값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 식의 값을 지수로 하고 네이피어수를 바탕으로 하는 지수 함수의 값(구체적으로는, 암이 재발할 확률(p)을 정의했을 때의 자연 대수(ln)(p/(1-p))가 식의 값과 동일하다고 한 경우에 있어서의 p/(1-p)의 값)을 추가로 산출해도 좋고, 또한, 산출한 지수 함수의 값을 1과 해당 값의 합으로 나눈 값(구체적으로는, 확률(p)의 값)을 추가로 산출해도 좋다.

또한, 특정한 조건일 때의 변환후의 값이 특정한 값이 되도록, 식의 값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 특이도가 80%일 때의 변환후의 값이 5.0이 되고 또한 특이도가 95%일 때의 변환후의 값이 8.0이 되도록 식의 값을 변환해도 좋다.

또한, 식의 값을, 평균 50, 표준 편차 10이 되도록 편차치화해도 좋다.

또한, 이들 변환은, 남녀별이나 연령별로 행해도 좋다.

또한, 본 명세서에 있어서의 식의 값은, 식의 값 그 자체라도 좋고, 식의 값을 변환한 후의 값이라도 좋다.

또한, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 시인 가능하게 나타나는 소정의 자 위에 있어서의 소정의 표시의 위치에 관한 위치 정보를, 식의 값 또는 해당 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값을 사용하여 생성하고, 생성된 위치 정보가 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성을 반영한 것 또는 평가 대상에 있어서의 암의 재발 가능성의 지표가 되는 것이라고 결정해도 좋다. 또한, 소정의 자란, 암의 재발 가능성을 평가하기 위한 것이며, 예를 들면, 눈금이 표시된 자로서,「식의 값 또는 변환후의 값이 취할 수 있는 범위, 또는 해당 범위의 일부분」에 있어서의 상한값과 하한값에 대응하는 눈금이 적어도 나타난 것, 등이다. 또한, 소정의 표시란, 식의 값 또는 변환후의 값에 대응하는 것이며, 예를 들면, 동그라미표 또는 별표 등이다.

또한, 평가 대상에 있어서 암이 재발할 가능성의 정도를 정성적으로 평가해도 좋다. 구체적으로는, 「상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값(상기한 비 또는 차분의 값이라도 좋다) 및 미리 설정된 1개 또는 복수의 임계값」 또는「상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값(상기한 비 또는 차분의 값이라도 좋다), 해당 농도값(상기한 비 또는 차분이라도 좋다)가 대입되는 변수를 포함하는 식, 및 미리 설정된 1개 또는 복수의 임계값」을 사용하여, 평가 대상을, 암이 재발할 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분 중 어느 1개로 분류해도 좋다. 또한, 복수의 구분에는, 암이 재발할 가능성의 정도가 높은 대상(예를 들면, 암이 재발한다고 간주하는 대상)을 속하게 하기 위한 구분, 암이 재발할 가능성의 정도가 낮은 대상(예를 들면, 암이 재발하지 않는다고 간주하는 대상)을 속하게 하기 위한 구분, 및 암이 재발할 가능성의 정도가 중정도인 대상을 속하게 하기 위한 구분이 포함되어 있어도 좋다. 또한, 복수의 구분에는, 암이 재발할 가능성의 정도가 높은 대상을 속하게 하기 위한 구분, 및, 암이 재발할 가능성의 정도가 낮은 대상을 속하게 하기 위한 구분이 포함되어 있어도 좋다. 또한, 농도값(상기한 비 또는 차분의 값이라도 좋다) 또는 식의 값을 소정의 수법으로 변환하고, 변환후의 값을 사용하여 평가 대상을 복수의 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다.

또한, 평가 시에 사용하는 식에 관해서, 그 형식은 특별히 불문하지만, 예를 들면, 이하에 나타내는 형식의 것이라도 좋다.

·최소이승법에 기초하는 중회귀식, 선형 판별식, 주성분 분석, 정준 판별 분석 등의 선형 모델

·최우법(最尤法)에 기초하는 로지스틱 회귀, Cox 회귀 등의 일반화 선형 모델

·일반화 선형 모델에 더하여 개체간차, 시설간차 등의 변량 효과를 고려한 일반화 선형 혼합 모델

·K-means법, 계층적 클러스터 해석 등 클러스터 해석으로 작성된 식

·MCMC(마르코프 연쇄 몬테카를로법), 베이지안네트워크, 계층 베이즈법 등 베이즈 통계에 기초하여 작성된 식

·서포트 벡터 머신이나 결정목 등 클래스 분류에 의해 작성된 식

·분류식 등 상기 카테고리에 속하지 않는 수법에 의해 작성된 식

·상이한 형식의 식의 합으로 나타내는 식

또한, 평가 시에 사용하는 식을, 예를 들면, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법 또는 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2006/098192호에 기재된 방법으로 작성되어도 좋다. 또한, 이들 방법으로 얻어진 식이면, 입력 데이터로서의 농도 데이터에 있어서의 아미노산의 농도값의 단위에 의하지 않고, 해당 식을 암의 재발 가능성의 평가에 적합하게 사용할 수 있다.

여기서, 중회귀식, 다중 로지스틱 회귀식, 정준 판별 함수 등에 있어서는 각 변수에 계수 및 상수항이 부가되지만, 이 계수 및 상수항은, 바람직하게는 실수이면 상관없으며, 보다 바람직하게는, 데이터로부터 상기 각종 분류를 행하기 위해 얻어진 계수 및 상수항의 99% 신뢰 구간의 범위에 속하는 값이면 상관없으며, 더욱 바람직하게는, 데이터로부터 상기 각종 분류를 행하기 위해 얻어진 계수 및 상수항의 95% 신뢰 구간의 범위에 속하는 값이면 상관없다. 또한, 각 계수의 값 및 그 신뢰 구간은 그것을 실수배한 것이라도 좋고, 상수항의 값 및 그 신뢰 구간은 그것에 임의의 실상수를 가감 승제한 것이라도 좋다. 로지스틱 회귀식, 선형 판별식, 중회귀식 등을 평가 시에 사용하는 경우, 선형 변환(상수의 가산, 상수배) 및 단조 증가(감소)의 변환(예를 들면 logit 변환 등)은 평가 성능을 바꾸는 것이 아니라 변환 전과 동등하기 때문에, 이들 변환이 행해진 후의 것을 평가 시에 사용해도 좋다.

또한, 분수식이란, 해당 분수식의 분자가 변수 A, B, C, …의 합으로 표시되며 및/또는 해당 분수식의 분모가 변수 a, b, c…의 합으로 표시되는 것이다. 또한, 분수식에는, 이러한 구성의 분수식 α, β, γ, …의 합(예를 들면 α+β와 같은 것)도 포함된다. 또한, 분수식에는, 분할된 분수식도 포함된다. 또한, 분자나 분모에 사용되는 변수에는 각각 적당한 계수가 붙어도 상관없다. 또한, 분자나 분모에 사용되는 변수는 중복되어도 상관없다. 또한, 각 분수식에 적당한 계수가 붙어도 상관없다. 또한, 각 변수의 계수의 값이나 상수항의 값은, 실수이면 상관없다. 또한, 어느 분수식과, 당해 분수식에 있어서 분자의 변수와 분모의 변수가 바뀐 것에서는, 목적 변수와의 상관의 양음 부호가 개략 역전되지만, 이들 상관성은 유지되기 때문에, 평가 성능도 동등하다고 간주할 수 있어서, 분수식에는, 분자의 변수와 분모의 변수가 바뀐 것도 포함된다.

그리고, 암의 재발 가능성을 평가할 때, 아미노산 이외의 생체 정보(예를 들면, 아미노산 이외의 다른 혈중 대사물(아미노산 대사물·당류·지질 등), 단백질, 펩타이드, 미네랄 또는 호르몬 등의 농도, 종양 마커의 값, 알부민, 총단백, 트리글리세리드, HbA1c, LDL 콜레스테롤, HDL 콜레스테롤, 아밀라제, 총빌리루빈 또는 요산 등의 혈액 검사값, 혈중 사이토카인, 면역 담당 세포수, 면역 담당 세포내 사이토카인 또는 지연형 과분 반응(DTH) 등의 면역 관련 검사값, 초음파 에코, 상부·하부 내시경, X선, CT 또는 MRI 등의 화상 정보, 또는 연령, 신장, 체중, BMI, 혈압, 성별, 흡연 정보, 식사 정보, 음주 정보, 운동 정보, 스트레스 정보, 수면 정보, 가족의 기왕력 정보 또는 질환력 정보(당뇨병, 췌염 등) 등의 생체 지표, 등)를 추가로 사용해도 좋다. 또한, 평가 시에 사용하는 식(예를 들면 다변량 판별식 등)에 있어서의 변수로서, 아미노산 이외의 생체 정보(예를 들면, 아미노산 이외의 다른 혈중 대사물(아미노산 대사물·당류·지질 등), 단백질, 펩타이드, 미네랄 또는 호르몬 등의 농도, 종양 마커의 값, 알부민, 총단백, 트리글리세리드, HbA1c, LDL 콜레스테롤, HDL 콜레스테롤, 아밀라제, 총빌리루빈 또는 요산 등의 혈액 검사값, 혈중 사이토카인, 면역 담당 세포수, 면역 담당 세포내 사이토카인, 또는 지연형 과분 반응(DTH) 등의 면역 관련 검사값, 초음파 에코, 상부·하부 내시경, X선, CT 또는 MRI 등의 화상 정보, 또는 연령, 신장, 체중, BMI, 혈압, 성별, 흡연 정보, 식사 정보, 음주 정보, 운동 정보, 스트레스 정보, 수면 정보, 가족의 기왕력 정보 또는 질환력 정보(당뇨병, 췌염 등) 등의 생체 지표 등)가 추가로 포함되어 있어도 좋다.

[제2 실시형태]

[2-1. 제2 실시형태의 개요]

여기서는, 제2 실시형태의 개요에 관해서 도 2를 참조하여 설명한다. 도 2는 제2 실시형태의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다. 또한, 본 제2 실시형태의 설명에서는, 상기한 제1 실시형태와 중복되는 설명을 생략하는 경우가 있다. 특히, 여기서는, 암의 재발 가능성을 평가할 때에, 식의 값 또는 그 변환후의 값을 사용하는 케이스를 일례로서 기재하고 있지만, 예를 들면, 농도값, 농도값의 비 또는 농도값의 차분 또는 이들의 변환후의 값(예를 들면 농도 편차치 등)을 사용해도 좋다.

제어부는, 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상(예를 들면 동물이나 인간 등의 개체)의 혈액 중의 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값에 관한 미리 취득한 농도 데이터에 포함되어 있는 해당 농도값, 및 해당 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 기억부에 기억된 식을 사용하여, 식의 값을 산출함으로써, 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가한다(스텝 S21). 또한, 스텝 S21에 있어서 치료 개시전의 농도 데이터와 치료 개시후의 농도 데이터의 양자가 사용되는 경우에는, 제어부는, 예를 들면, 치료 개시전의 농도값과 치료 개시후의 농도값의 비 또는 차분을 산출하고, 산출한 비 또는 차분의 값을 변수에 대입하여 식의 값을 산출함으로써, 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가해도 좋다.

또한, 스텝 S21에서 사용되는 식은, 이하에 설명하는 식 작성 처리(공정 1 내지 공정 4)에 기초하여 작성된 것이라도 좋다. 여기서, 식 작성 처리의 개요에 관해서 설명한다. 또한, 여기서 설명하는 처리는 어디까지나 일례이며, 식의 작성 방법은 이것으로 한정되지 않는다.

우선, 제어부는, 미리 기억부에 기억된 지표 상태 정보(결손값이나 벗어난 값 등을 갖는 데이터가 사전에 제거되어 있는 것이라도 좋다)로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여, 후보식(예를 들면, y=a1×1+a2×2+…+an×n, y: 지표 데이터, xi: 농도 데이터, ai: 상수, i=1, 2, …, n)을 작성한다(공정 1). 또한, 지표 상태 정보는, 농도 데이터(예를 들면 아미노산 농도의 술전의 데이터, 아미노산 농도의 술후의 데이터, 또는 아미노산 농도의 술전과 술후에서의 변화량에 관한 데이터 등)와, 암의 재발에 관한 지표 데이터(예를 들면 재발 유무에 관한 2치(値) 데이터 등)를 포함하는 것이다.

또한, 공정 1에 있어서, 지표 상태 정보로부터, 복수의 상이한 식 작성 수법(주성분 분석이나 판별 분석, 서포트 벡터 머신, 중회귀 분석, Cox 회귀 분석, 로지스틱 회귀 분석, k-means법, 클러스터 해석, 결정목 등의 다변량 해석에 관한 것 등을 포함한다.)을 병용하여 복수의 후보식을 작성해도 좋다. 구체적으로는, 다수의 재발군 및 무재발군으로부터 술전 및/또는 술후에 얻은 혈액을 분석하여 얻은 농도 데이터 및 지표 데이터로부터 구성되는 다변량 데이터인 지표 상태 정보에 대해, 복수의 상이한 알고리즘을 이용하여 복수군의 후보식을 동시 병행적으로 작성해도 좋다. 예를 들면, 상이한 알고리즘을 이용하여 판별 분석 및 로지스틱 회귀 분석을 동시에 행하여, 2개의 상이한 후보식을 작성해도 좋다. 또한, 주성분 분석을 행하여 작성한 후보식을 이용하여 지표 상태 정보를 변환하고, 변환된 지표 상태 정보에 대해 판별 분석을 행함으로써 후보식을 작성해도 좋다. 이것에 의해, 최종적으로, 평가에 최적인 식을 작성할 수 있다.

여기서, 주성분 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 모든 농도 데이터의 분산을 최대로 하는 각 변수를 포함하는 1차식이다. 또한, 판별 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 각 군 내의 분산의 합의 전체 농도 데이터의 분산에 대한 비를 최소로 하는 각 변수를 포함하는 고차식(지수나 대수를 포함한다)이다. 또한, 서포트 벡터 머신을 사용하여 작성한 후보식은, 군 간의 경계를 최대로 하는 각 변수를 포함하는 고차식(커넬 함수를 포함한다)이다. 또한, 중회귀 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 모든 농도 데이터로부터의 거리의 합을 최소로 하는 각 변수를 포함하는 고차식이다. 또한, Cox 회귀 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 대수 해저드비를 포함하는 선형 모델로, 그 모델의 우도를 최대로 하는 각 변수와 그 계수를 포함하는 1차식이다. 또한, 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 확률의 대수 오즈를 나타내는 선형 모델이며, 그 확률 우도를 최대로 하는 각 변수를 포함하는 1차식이다. 또한, k-means법이란, 각 농도 데이터의 k개 근방을 탐색하고, 근방점이 속하는 군 중에서 가장 많은 것을 그 데이터의 소속군으로 정의하고, 입력된 농도 데이터가 속하는 군으로 정의된 군이 가장 합치하는 변수를 선택하는 수법이다. 또한, 클러스터 해석이란, 모든 농도 데이터 중에서 가장 가까운 거리에 있는 점끼리를 클러스터링(군화)하는 수법이다. 또한, 결정목이란, 변수에 서열을 매겨, 서열이 상위인 변수가 취할 수 있는 패턴으로부터 농도 데이터의 군을 예측하는 수법이다.

식 작성 처리의 설명으로 돌아가서, 제어부는, 공정 1에서 작성한 후보식을, 소정의 검증 수법에 기초하여 검증(상호 검증)한다(공정 2). 후보식의 검증은, 공정 1에서 작성한 각 후보식에 대해 행한다. 또한, 공정 2에 있어서, 부트 스트랩법이나 홀드 아웃법, N-폴드법, 리브원아웃법 등 중 적어도 1개에 기초하여, 후보식의 판별률이나 감도, 특이도, 정보량 기준, ROC_AUC(수신자 특성 곡선의 곡선하면적) 등 중 적어도 1개에 관해서 검증해도 좋다. 이것에 의해, 지표 상태 정보나 평가 조건을 고려한 예측성 또는 완건성이 높은 후보식을 작성할 수 있다.

여기서, 판별률이란, 본 실시형태에 따르는 평가 수법으로, 진짜 상태가 음성인 평가 대상(예를 들면 무재발 평가 대상 등)을 정확하게 음성이라고 평가하고, 진짜 상태가 양성인 평가 대상(예를 들면 재발 평가 대상 등)을 정확하게 양성이라고 평가하고 있는 비율이다. 또한, 감도란, 본 실시형태에 따르는 평가 수법으로, 진짜 상태가 양성인 평가 대상을 정확하게 양성이라고 평가하고 있는 비율이다. 또한, 특이도란, 본 실시형태에 따르는 평가 수법으로, 진짜 상태가 음성인 평가 대상을 정확하게 음성이라고 평가하고 있는 비율이다. 또한, 아카이케 정보량 기준이란, 회귀 분석 등의 경우에, 관측 데이터가 통계 모델에 어느 정도 일치하는지를 나타내는 기준이며,「-2×(통계 모델의 최대 대수 우도)+2×(통계 모델의 자유 파라미터수)」라고 정의되는 값이 최소가 되는 모델을 가장 양호하다고 판단한다. 또한, ROC_AUC는, 2차원 좌표 위에 (x,y)=(1-특이도, 감도)를 플롯하여 작성되는 곡선인 수신자 특성 곡선(ROC)의 곡선하면적으로서 정의되며, ROC_AUC의 값은 완전한 판별에서는 1이 되며, 이 값이 1에 가까울수록 판별성이 높은 것을 나타낸다. 또한, 예측성이란, 후보식의 검증을 반복함으로써 얻어진 판별률이나 감도, 특이성을 평균한 것이다. 또한, 완건성이란, 후보식의 검증을 반복함으로써 얻어진 판별률이나 감도, 특이성의 분산이다.

식 작성 처리의 설명으로 돌아가서, 제어부는, 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 후보식의 변수를 선택함으로써, 후보식을 작성할 때에 사용하는 지표 상태 정보에 포함되는 농도 데이터의 조합을 선택한다(공정 3). 또한, 공정 3에 있어서, 변수의 선택은, 공정 1에서 작성한 각 후보식에 대해 행해도 좋다. 이것에 의해, 후보식의 변수를 적절히 선택할 수 있다. 그리고, 공정 3에서 선택한 농도 데이터를 포함하는 지표 상태 정보를 사용하여 다시 공정 1을 실행한다. 또한, 공정 3에 있어서, 공정 2에서의 검증 결과로부터 스텝와이즈법, 베스트패스법, 근방탐색법, 유전적 알고리즘 중 적어도 1개에 기초하여 후보식의 변수를 선택해도 좋다. 또한, 베스트패스법이란, 후보식에 포함되는 변수를 1개씩 순차 감소시켜서, 후보식이 주는 평가 지표를 최적화함으로서 변수를 선택하는 방법이다.

식 작성 처리의 설명으로 돌아가서, 제어부는, 상기한 공정 1, 공정 2 및 공정 3을 반복하여 실행하고, 이것에 의해 축적된 검증 결과에 기초하여, 복수의 후보식 중에서 평가 시에 사용하는 후보식을 선출함으로써, 평가 시에 사용하는 식을 작성한다(공정 4). 또한, 후보식의 선출에는, 예를 들면, 동일한 식 작성 수법으로 작성한 후보식 중에서 최적의 것을 선출하는 경우와, 모든 후보식 중에서 최적의 것을 선출하는 경우가 있다.

이상, 설명한 바와 같이, 식 작성 처리에서는, 지표 상태 정보에 기초하여, 후보식의 작성, 후보식의 검증 및 후보식의 변수의 선택에 관한 처리를 일련의 흐름으로 체계화(시스템화)하여 실행함으로써, 암의 재발 가능성의 평가에 최적인 식을 작성할 수 있다. 환언하면, 식 작성 처리에서는, 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도를 다변량의 통계 해석에 사용하고, 최적으로 로버스트한 변수의 조합을 선택하기 위해 변수 선택법과 크로스베리데이션을 조합하여, 평가 성능이 높은 식을 추출한다.

[2-2. 제2 실시형태의 구성]

여기서는, 제2 실시형태에 따르는 평가 시스템(이하에서는 본 시스템이라고 기재하는 경우가 있다.)의 구성에 관해서, 도 3에서 도 14를 참조하여 설명한다. 또한, 본 시스템은 어디까지나 일례이며, 본 발명은 이것으로 한정되지 않는다. 특히, 여기서는, 암의 재발 가능성을 평가할 때에, 식의 값 또는 그 변환후의 값을 사용하는 케이스를 일례로서 기재하고 있지만, 예를 들면, 농도값, 농도값의 비 또는 농도값의 차분 또는 이들의 변환후의 값(예를 들면 농도 편차치 등)을 사용해도 좋다.

우선, 본 시스템의 전체 구성에 관해서 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한다. 도 3은 본 시스템의 전체 구성의 일례를 도시하는 도면이다. 또한, 도 4는 본 시스템의 전체 구성의 다른 일례를 도시하는 도면이다. 본 시스템은, 도 3에 도시하는 바와 같이, 평가 대상인 개체에 관해서 암의 재발 가능성을 평가하는 평가 장치(100)와, 혈액 중의 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값에 관한 개체의 농도 데이터를 제공하는 클라이언트 장치(200)(본 발명의 단말 장치에 상당)를, 네트워크(300)를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성되어 있다. 또한, 본 시스템에 있어서, 평가에 사용되는 데이터의 제공원이 되는 클라이언트 장치(200)와 평가 결과의 제공처가 되는 클라이언트 장치(200)는 별개의 것이라도 좋다. 본 시스템은, 도 4에 도시하는 바와 같이, 평가 장치(100)나 클라이언트 장치(200) 외에, 평가 시에 사용하는 식을 작성할 때에 사용하는 지표 상태 정보나 평가 시에 사용하는 식 등을 저장한 데이터베이스 장치(400)를, 네트워크(300)를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성되어도 좋다.

다음에, 본 시스템의 평가 장치(100)의 구성에 관해서 도 5에서 도 11을 참조하여 설명한다. 도 5는, 본 시스템의 평가 장치(100)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이며, 당해 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다.

평가 장치(100)는, 해당 평가 장치를 통괄적으로 제어하는 CPU(Central Processing Unit) 등의 제어부(102)와, 루터 등의 통신 장치 및 전용선 등의 유선 또는 무선의 통신 회선을 개재하여 해당 평가 장치를 네트워크(300)에 통신 가능하게 접속하는 통신 인터페이스부(104)와, 각종 데이터베이스나 테이블이나 파일 등을 저장하는 기억부(106)와, 입력 장치(112)나 출력 장치(114)에 접속하는 입출력 인터페이스부(108)로 구성되어 있으며, 이들 각 부는 임의의 통신로를 개재하여 통신 가능하게 접속되어 있다. 여기서, 평가 장치(100)는, 각종 분석 장치(예를 들면 아미노산 분석 장치 등)와 동일 하우징으로 구성되어도 좋다. 예를 들면, 혈액 중의 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값을 산출(측정)하고, 산출한 값을 출력(인쇄나 모니터 표시 등)하는 구성(하드웨어 및 소프트웨어)을 구비한 소형 분석 장치에 있어서, 후술하는 평가부(102d)를 추가로 구비하고, 해당 평가부(102d)에서 얻어진 결과를 상기 구성을 사용하여 출력하는 것을 특징으로 하는 것이라도 좋다.

통신 인터페이스부(104)는, 평가 장치(100)와 네트워크(300)(또는 루터 등의 통신 장치) 사이에 있어서의 통신을 매개한다. 즉, 통신 인터페이스부(104)는, 다른 단말과 통신 회선을 개재하여 데이터를 통신하는 기능을 가진다.

입출력 인터페이스부(108)는, 입력 장치(112)나 출력 장치(114)에 접속한다. 여기서, 출력 장치(114)에는, 모니터(가정용 텔레비전을 포함한다) 외에, 스피커나 프린터를 사용할 수 있다(또한, 이하에서는, 출력 장치(114)를 모니터(114)로서 기재하는 경우가 있다.). 입력 장치(112)에는, 키보드나 마우스나 마이크 외에, 마우스와 협동하여 포인팅 디바이스 기능을 실현하는 모니터를 사용할 수 있다.

기억부(106)는 스토리지 수단이며, 예를 들면, RMA(Ranmdom Access Memory)·ROM(Read Only Memory) 등의 메모리 장치나, 하드디스크와 같은 고정 디스크 장치, 플렉시블 디스크, 광 디스크 등을 사용할 수 있다. 기억부(106)에는, OS(Operating System)와 협동하여 CPU에 명령을 주어 각종 처리를 행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 기억부(106)는, 도시하는 바와 같이, 농도 데이터 파일(106a)과, 지표 상태 정보 파일(106b), 지정 지표 상태 정보 파일(106c), 식 관련 정보 데이터베이스(106d)와, 평가 결과 파일(106e)을 저장한다.

농도 데이터 파일(106a)은, 혈액 중의 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값에 관한 농도 데이터(예를 들면 치료 개시 전의 농도 데이터 및 치료 개시 후의 농도 데이터 중 어느 한쪽 또는 양쪽)를 저장한다. 도 6은, 농도 데이터 파일(106a)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 농도 데이터 파일(106a)에 저장되는 정보는, 도 6에 도시하는 바와 같이, 평가 대상인 개체(샘플)를 한번에 식별하기 위한 개체 번호와, 농도 데이터를 상호 관련지어 구성되어 있다. 여기서, 도 6에서는, 농도 데이터를 수치, 즉, 연속 척도로서 취급하고 있지만, 농도 데이터는 명의 척도나 순서 척도라도 좋다. 또한, 명의 척도나 순서 척도의 경우에는, 각각의 상태에 대해 임의의 수치를 부여함으로써 해석해도 좋다. 또한, 농도 데이터에, 아미노산 이외의 상기한 생체 정보에 관한 값을 조합해도 좋다.

도 5로 돌아가서, 지표 상태 정보 파일(106b)은, 식을 작성할 때에 사용하는 지표 상태 정보를 저장한다. 도 7은, 지표 상태 정보 파일(106b)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 지표 상태 정보 파일(106b)에 저장되는 정보는, 도 7에 도시하는 바와 같이, 개체 번호와, 암의 재발에 관한 지표 데이터, 농도 데이터를 상호 관련지어 구성되어 있다. 여기서, 도 7에서는, 지표 데이터 및 농도 데이터를 수치(즉 연속 척도)로서 취급하고 있지만, 지표 데이터 및 농도 데이터는 명의 척도나 순서 척도라도 좋다. 또한, 명의 척도나 순서 척도의 경우에는, 각각의 상태에 대해 임의의 수치를 부여함으로써 해석해도 좋다.

도 5로 돌아가서, 지정 지표 상태 정보 파일(106c)은, 후술하는 지정부(102b)에서 지정한 지표 상태 정보를 저장한다. 도 8은, 지정 지표 상태 정보 파일(106c)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 지정 지표 상태 정보 파일(106c)에 저장되는 정보는, 도 8에 도시하는 바와 같이, 개체 번호와, 지정한 지표 데이터와, 지정한 농도 데이터를 상호 관련지어 구성되어 있다.

도 5로 돌아가서, 식 관련 정보 데이터베이스(106d)는, 후술하는 식 작성부(102c)에서 작성한 식을 저장하는 식 파일(106d1)로 구성된다. 식 파일(106d1)은, 평가시에 사용하는 식을 저장한다. 도 9는, 식 파일(106d1)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 식 파일(106d1)에 저장되는 정보는, 도 9에 도시하는 바와 같이, 랭크와, 식(도 9에서는, Fp(Phe, …)이나 Fp(Gly, Leu, Phe), Fk(Gly, Leu, Phe, …)등)와, 각 식 작성 수법에 대응하는 임계값과, 각 식의 검증 결과(예를 들면 각 식의 값)를 상호 관련지어 구성되어 있다.

도 5로 돌아가서, 평가 결과 파일(106e)은, 후술하는 평가부(102d)에서 얻어진 평가 결과를 저장한다. 도 10은, 평가 결과 파일(106d)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 평가 결과 파일(106d)에 저장되는 정보는, 평가 대상인 개체(샘플)를 한번에 식별하기 위한 개체 번호와, 미리 취득한 개체의 농도 데이터와, 암의 재발 가능성에 관한 평가 결과(예를 들면, 후술하는 산출부(102d1)에서 산출한 식의 값, 후술하는 변환부(102d2)에서 식의 값을 변환한 후의 값, 후술하는 생성부(102d3)에서 생성된 위치 정보, 또는 후술하는 분류부(102d4)에서 얻어진 분류 결과, 등)를 상호 관련지어 구성되어 있다.

도 5로 돌아가서, 제어부(102)는, OS 등의 제어 프로그램·각종 처리 수순 등을 규정한 프로그램·소요 데이터 등을 저장하기 위한 내부 메모리를 가지며, 이들 프로그램에 기초하여 다양한 정보 처리를 실행한다. 제어부(102)는, 도시한 바와 같이, 대별하여, 수신부(102a)와 지정부(102b)와 식 작성부(102c)와 평가부(102d)와 결과 출력부(102e)와 송신부(102f)를 구비하고 있다. 제어부(102)는, 데이터베이스 장치(400)로부터 송신된 지표 상태 정보나 클라이언트 장치(200)로부터 송신된 농도 데이터에 대해, 결손값이 있는 데이터의 제거·벗어난 값이 많은 데이터의 제거·결손값이 있는 데이터가 많은 변수의 제거 등의 데이터 처리도 행한다.

수신부(102a)는, 클라이언트 장치(200)나 데이터베이스 장치(400)로부터 송신된 정보(구체적으로는, 농도 데이터나 지표 상태 정보, 식 등)를, 네트워크(300) 등을 개재하여 수신해도 좋다. 또한, 수신부(102a)는, 평가 결과의 송신처의 클라이언트 장치(200)와는 상이한 클라이언트 장치(200)로부터 송신된 평가에 사용되는 데이터를 수신해도 좋다. 지정부(102b)는, 식을 작성할 때에 대상으로 하는 지표 데이터 및 농도 데이터를 지정한다.

식 작성부(102c)는, 수신부(102a)에서 수신한 지표 상태 정보나 지정부(102b)에서 지정한 지표 상태 정보에 기초하여 식을 작성한다. 또한, 식이 미리 기억부(106)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 경우에는, 식 작성부(102c)는, 기억부(106)로부터 원하는 식을 선택함으로써, 식을 작성해도 좋다. 또한, 식 작성부(102c)는, 식을 미리 저장한 다른 컴퓨터 장치(예를 들면 데이터베이스 장치(400))로부터 원하는 식을 선택하여 다운로드함으로써, 식을 작성해도 좋다.

평가부(102d)는, 사전에 얻어진 식(예를 들면 식 작성부(102c)에서 작성한 식 또는 수신부(102a)에서 수신한 식 등) 및 수신부(102a)에서 수신한 개체의 농도 데이터에 포함되는 농도값을 사용하여 식의 값을 산출함으로써, 개체에 관해서 암의 재발 가능성을 평가한다. 또한, 평가부(102d)는, 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값, 농도값의 비 또는 농도값의 차분 또는 이들 변환후의 값(예를 들면 농도 편차치)을 사용하여, 개체에 관해서 암의 재발 가능성을 평가해도 좋다.

여기서, 평가부(102d)의 구성에 관해서 도 11을 참조하여 설명한다. 도 11은, 평가부(102d)의 구성을 도시하는 블록도이며, 해당 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다. 평가부(102d)는, 산출부(102d1)와, 변환부(102d2)와, 생성부(102d3)와, 분류부(102d4)를 추가로 구비하고 있다.

산출부(102d1)는, 상기 12종류의 아미노산 중 적어도 1개 또는 상기 21종류의 아미노산 중 적어도 2개의 농도값(상기한 비 또는 차분의 값이라도 좋다) 및 해당 농도값이 대입되는 변수를 적어도 포함하는 식을 사용하여, 식의 값을 산출한다. 또한, 평가부(102d)는, 산출부(102d1)에서 산출한 식의 값을 평가 결과로서 평가 결과 파일(106e)의 소정의 기억 영역에 저장해도 좋다.

변환부(102d2)는, 산출부(102d1)에서 산출한 식의 값을 예를 들면 상기한 변환 수법 등으로 변환한다. 또한, 평가부(102d)는, 변환부(102d2)에서 변환한 후의 값을 평가 결과로서 평가 결과 파일(106e)의 소정의 기억 영역에 저장해도 좋다. 또한, 변환부(102d2)는, 농도 데이터에 포함되어 있는 농도값 또는 해당 농도값의 비 또는 차분을, 예를 들면 상술한 변환 수법 등으로 변환해도 좋다.

생성부(102d3)는, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 시인 가능하게 나타나는 소정의 자 위에 있어서의 소정의 표시의 위치에 관한 위치 정보를, 산출부(102d1)에서 산출한 식의 값 또는 변환부(102d2)에서 변환한 후의 값(농도값, 농도값의 비 또는 농도값의 차분 또는 이들 변환후의 값이라도 좋다)을 사용하여 생성한다. 또한, 평가부(102d)는, 생성부(102d3)에서 생성된 위치 정보를 평가 결과로서 평가 결과 파일(106e)의 소정의 기억 영역에 저장해도 좋다.

분류부(102d4)는, 산출부(102d1)에서 산출한 식의 값 또는 변환부(102d2)에서 변환한 후의 값(농도값, 농도값의 비 또는 농도값의 차분 또는 이들 변환후의 값이라도 좋다)을 사용하여, 개체를, 암이 재발할 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분 중 어느 하나로 분류한다.)

결과 출력부(102e)는, 제어부(102)의 각 처리부에서의 처리 결과(평가부(102d)에서 얻어진 평가 결과를 포함한다) 등을 출력 장치(114)로 출력한다.

송신부(102f)는, 개체의 농도 데이터의 송신원의 클라이언트 장치(200)에 대해 평가 결과를 송신하거나, 데이터베이스 장치(400)에 대해, 평가 장치(100)에서 작성한 식이나 평가 결과를 송신하거나 한다. 또한, 송신부(102f)는, 평가에 사용되는 데이터의 송신원의 클라이언트 장치(200)와는 상이한 클라이언트 장치(200)에 대해 평가 결가를 송신해도 좋다.

다음에, 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성에 관해서 도 12를 참조하여 설명한다. 도 12는, 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이며, 해당 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다.

클라이언트 장치(200)는, 제어부(210)와 ROM(220)과 HD(Hard Disk)(230)와 RAM(240)과 입력 장치(250)와 출력 장치(260)와 입출력 IF(270)와 통신 IF(280)로 구성되어 있으며, 이들 각 부는 임의의 통신로를 개재하여 통신 가능하게 접속되어 있다. 클라이언트 장치(200)는, 프린터·모니터·이미지 스캐너 등의 주변 장치를 필요에 따라 접속한 정보 처리 장치(예를 들면, 기지의 퍼스널 컴퓨터·워크스테이션·가정용 게임 장치·인터넷 TV·PHS(Personal Handyphone System) 단말·휴대 단말·이동체 통신 단말·PDA(Personal Digital Assistant) 등의 정보 처리 단말 등)를 기초로 한 것이라도 좋다.

입력 장치(250)는 키보드나 마우스나 마이크 등이다. 또한, 후술하는 모니터(261)도 마우스와 협동하여 포인팅 디바이스 기능을 실현한다. 출력 장치(260)는, 통신 IF(280)를 개재하여 수신한 정보를 출력하는 출력 수단이며, 모니터(가정용 텔레비전을 포함한다)(261) 및 프린터(262)를 포함한다. 이 밖에, 출력 장치(260)에 스피커 등을 설치해도 좋다. 입출력 IF(270)는 입력 장치(250)이나 출력 장치(260)에 접속한다.

통신 IF(280)는, 클라이언트 장치(200)와 네트워크(300)(또는 루터 등의 통신 장치)를 통신 가능하게 접속한다. 환언하면, 클라이언트 장치(200)는, 모뎀이나 TA(Terminal Adapter)나 루터 등의 통신 장치 및 전화 회선을 개재하여, 또는 전용선을 개재하여 네트워크(300)에 접속된다. 이것에 의해, 클라이언트 장치(200)는, 소정의 통신 규약에 따라 평가 장치(100)에 액세스할 수 있다.

제어부(210)는, 통신부(211) 및 송신부(212)를 구비하고 있다. 수신부(211)는, 통신 IF(280)를 개재하여, 평가 장치(100)로부터 송신된 평가 결과 등의 각종 정보를 수신한다. 송신부(212)는, 통신 IF(280)를 개재하여, 개체의 농도 데이터 등의 각종 정보를 평가 장치(100)로 송신한다.

제어부(210)는, 당해 제어부에서 행하는 처리의 전부 또는 임의의 일부를, CPU 및 당해 CPU에서 해석하여 실행하는 프로그램으로 실현해도 좋다. ROM(220) 또는 HD(230)에는, OS와 협동하여 CPU에 명령을 주고, 각종 처리를 행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 해당 컴퓨터 프로그램은, RAM(240)에 로딩됨으로써 실행되고, CPU와 협동하여 제어부(210)를 구성한다. 또한, 당해 컴퓨터 프로그램은, 클라이언트 장치(200)와 임의의 네트워크를 개재하여 접속되는 어플리케이션 프로그램 서버에 기록되어도 좋고, 클라이언트 장치(200)는, 필요에 따라 그 전부 또는 일부를 다운로드해도 좋다. 또한, 제어부(210)에서 행하는 처리의 전부 또는 임의의 일부를, 와이어드 로직 등에 의한 하드웨어로 실현해도 좋다.

여기서, 제어부(210)는, 평가 장치(100)에 구비되어 있는 평가부(102d)를 갖는 기능과 같은 기능을 갖는 평가부(210a)(산출부(210a1), 변환부(210a2), 생성부(210a3), 및 분류부(210a4)를 포함한다)를 구비하고 있어도 좋다. 그리고, 제어부(210)에 평가부(210a)가 구비되어 있는 경우에는, 평가부(210a)는, 평가 장치(100)로부터 송신된 평가 결과에 포함되어 있는 정보에 따라, 변환부(210a2)에서 식의 값(농도값, 농도값의 비 또는 농도값의 차분이라도 좋다)을 변환하거나, 생성부(210a3)에서 식의 값 또는 변환후의 값(농도값, 농도값의 비 또는 농도값의 차분 또는 이들의 변환후의 값이라도 좋다)에 대응하는 위치 정보를 생성하거나, 분류부(210a4)에서 식의 값 또는 변환후의 값(농도값, 농도값의 비 또는 농도값의 차분 또는 이들의 변환후의 값이라도 좋다)을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하거나 해도 좋다.

다음에, 본 시스템의 네트워크(300)에 관해서 도 3, 도 4를 참조하여 설명한다. 네트워크(300)는, 평가 장치(100)와 클라이언트 장치(200)와 데이터베이스 장치(400)를 상호 통신 가능하게 접속하는 기능을 가지며, 예를 들면 인터넷이나 인트라넷이나 LAN(Local Area Network)(유선/무선 쌍방을 포함한다) 등이다. 또한, 네트워크(300)는, VAN(Value-Added Network)나, 퍼스널컴퓨터 통신망이나, 공중전화망(아날로그/디지털 쌍방을 포함한다)이나, 전용 회선망(아날로그/디지털 쌍방을 포함한다)이나, CATV(Community Antenna TeleVision)망이나, 휴대 회선 교환망 또는 휴대 패킷 교환망(IMT(International Mobile Telecommunication) 2000방식, GSM(등록상표)(Global System for Mobile Communications) 방식 또는 PDC(Personal Digital Cellular)/PDC-P 방식 등을 포함한다)나, 무선 호출망이나, Blue tooth(등록상표) 등의 국소 무선망이나, PHS망이나, 위성 통신망(CS(Communication Satellite), BS(Broad casting Satellite) 또는 ISDB(Integrated Serviced Digital Broadcasting) 등을 포함한다) 등이라도 좋다.

다음에, 본 시스템의 데이터베이스 장치(400)의 구성에 관해서 도 13을 참조하여 설명한다. 도 13은, 본 시스템의 데이터베이스 장치(400)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이며, 해당 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다.

데이터베이스 장치(400)는, 평가 장치(100) 또는 당해 데이터베이스 장치에서 식을 작성할 때에 사용하는 지표 상태 정보나, 평가 장치(100)에서 작성한 식, 평가 장치(100)에서의 평가 결과 등을 저장하는 기능을 가진다. 도 13에 도시하는 바와 같이, 데이터베이스 장치(400)는, 당해 데이터베이스 장치를 통괄적으로 제어하는 CPU 등의 제어부(402)와, 루터 등의 통신 장치 및 전용선 등의 유선 또는 무선의 통신 회로를 개재하여 해당 데이터베이스 장치를 네트워크(300)에 통신 가능하게 접속하는 통신 인터페이스부(404)와, 각종 데이터베이스나 테이블이나 파일(예를 들면 Web 페이지용 파일) 등을 저장하는 기억부(406)와, 입력 장치(412)나 출력 장치(414)에 접속하는 입출력 인터페이스부(408)로 구성되어 있으며, 이들 각 부는 임의의 통신로를 개재하여 통신 가능하게 접속되어 있다.

기억부(406)는 스토리지 수단이며, 예를 들면, RAM·ROM 등의 메모리 장치나, 하드디스크와 같은 고정 디스크 장치나, 플렉시블 디스크나, 광디스크 등을 사용할 수 있다. 기억부(406)에는, 각종 처리에 사용하는 각종 프로그램 등을 저장한다. 통신 인터페이스부(404)는, 데이터베이스 장치(400)와 네트워크(300)(또는 루터 등의 통신 장치) 사이에 있어서의 통신을 매개한다. 즉, 통신 인터페이스부(404)는, 다른 단말과 통신 회선을 개재하여 데이터를 통신하는 기능을 가진다. 입출력 인터페이스부(408)는, 입력 장치(412)나 출력 장치(414)에 접속한다. 여기서, 출력 장치(414)에는, 모니터(가정용 텔레비전을 포함한다) 외에, 스피커나 프린터를 사용할 수 있다. 또한, 입력 장치(412)에는, 키보드나 마우스나 마이크 외에, 마우스와 협동하여 포인팅 디바이스 기능을 실현하는 모니터를 사용할 수 있다.

제어부(402)는 OS 등의 제어 프로그램·각종 처리 수순 등을 규정한 프로그램·소요 데이터 등을 저장하기 위한 내부 메모리를 가지며, 이들 프로그램에 기초하여 다양한 정보 처리를 실행한다. 제어부(402)는, 도시한 바와 같이, 대별하여, 송신부(402a)와 수신부(402b)를 구비하고 있다. 송신부(402a)는, 지표 상태 정보나 식 등의 각종 정보를, 평가 장치(100)로 송신한다. 수신부(402b)는, 평가 장치(100)로부터 송신된, 식이나 평가 결과 등의 각종 정보를 수신한다.

또한, 본 설명에서는, 평가 장치(100)가, 농도 데이터의 수신으로부터, 식의 값의 산출, 개체의 구분으로의 분류, 그리고 평가 결과의 송신까지를 실행하고, 클라이언트 장치(200)가 평가 결과의 수신을 실행하는 케이스를 예로서 들었지만, 클라이언트 장치(200)에 평가부(210a)가 구비되어 있는 경우에는, 평가 장치(100)는 식의 값의 산출을 실행하면 충분하며, 에를 들면 식의 값의 변환, 위치 정보의 생성, 및 개체의 구분으로의 분류 등은, 평가 장치(100)와 클라이언트 장치(200)에서 적절히 분담하여 실행해도 좋다.

예를 들면, 클라이언트 장치(200)는, 평가 장치(100)로부터 식의 값을 수신한 경우에는, 평가부(210a)는, 변환부(210a2)에서 식의 값을 변환하거나, 생성부(210a3)에서 식의 값 또는 변환후의 값에 대응하는 위치 정보를 생성하거나, 분류부(210a4)에서 식의 값 또는 변환후의 값을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하거나 해도 좋다.

또한, 클라이언트 장치(200)는, 평가 장치(100)로부터 변환후의 값을 수신한 경우에는, 평가부(210a)는, 생성부(210a3)에서 변환후의 값에 대응하는 위치 정보를 생성하거나, 분류부(210a4)에서 변환후의 값을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하거나 해도 좋다.

또한, 클라이언트 장치(200)는, 평가 장치(100)로부터 식의 값 또는 변환후의 값과 위치 정보를 수신한 경우에는, 평가부(210a)는, 분류부(210a4)에서 식의 값 또는 변환후의 값을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다.

[2-3. 기타 실시형태]

본 발명에 따르는 평가 장치, 평가 방법, 평가 프로그램, 평가 시스템, 및 단말 장치는, 상기한 제2 실시형태 이외에도, 특허청구의 범위에 기재한 기술적 사상의 범위 내에 있어서 다양한 상이한 실시형태로 실시되어도 좋은 것이다.

또한, 제2 실시형태에 있어서 설명한 각 처리 중, 자동적으로 행해지는 것으로서 설명한 처리의 전부 또는 일부를 수동적으로 행할 수도 있으며, 또는, 수동적으로 행해지는 것으로서 설명한 처리의 전부 또는 일부를 공지의 방법으로 자동적으로 행할 수도 있다.

이 외에, 상기 문헌 중이나 도면 중에서 나타낸 처리 수순, 제어 수순, 구체적 명칭, 각 처리의 등록 데이터나 검색 조건 등의 파라미터를 포함하는 정보, 화면예, 데이터베이스 구성에 관해서는, 특기하는 경우를 제외하고 임의로 변경할 수 있다.

또한, 평가 장치(100)에 관해서, 도시한 각 구성 용소는 기능 개념적인 것이며, 반드시 물리적으로 도시하는 바와 같이 구성되어 있을 것을 요하지 않는다.

예를 들면, 평가 장치(100)가 구비하는 처리 기능, 특히 제어부(102)에서 행해지는 각 처리 기능에 관해서는, 그 전부 또는 임의의 일부를, CPU 및 해당 CPU에서 해석 실행되는 프로그램으로 실현해도 좋고, 또한, 와이어드 로직에 의한 하드웨어로서 실현해도 좋다. 또한, 프로그램은, 정보 처리 장치에 본 발명에 따르는 평가 방법을 실행시키기 위한 프로그램화된 명령을 포함하는 일시적이지 않은 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되어 있으며, 필요에 따라 평가 장치(100)로 기계적으로 판독된다. 즉, ROM 또는 HDD(Hard Disk Drive) 등의 기억부(106) 등에는, OS와 협동하여 CPU에 명령을 주고, 각종 처리를 행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 이 컴퓨터 프로그램은, RAM에 로딩됨으로써 실행되며, CPU와 협동하여 제어부를 구성한다.

또한, 이 컴퓨터 프로그램은 평가 장치(100)에 대해 임의의 네트워크를 개재하여 접속된 어플리케이션 프로그램 서버에 기억되어 있어도 좋고, 필요에 따라 그 전부 또는 일부를 다운로드하는 것도 가능하다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 프로그램을, 일시적이지 않은 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장해도 좋고, 또한, 프로그램 제품으로서 구성할 수도 있다. 여기서, 이「기록 매체」란, 메모리 카드, USB(Universal Serial Bus) 메모리, SD(Secure Digital) 카드, 플렉시블 디스크, 광자기 디스크, ROM, EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory), EPPROM(Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory)(등록상표), CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory), MO(Magneto-Optical disk), DVD(Digital Versatile Disk), 및 Blu-ray(등록상표) Disc 등의 임의의「가반용 물리 매체」를 포함하는 것으로 한다.

또한,「프로그램」이란, 임의의 언어 또는 기술 방법으로 기술된 데이터 처리 방법이며, 소스 코드 또는 바이너리 코드 등의 형식을 불문한다. 또한,「프로그램」은 반드시 단일적으로 구성되는 것으로 한정되지 않으며, 복수의 모듈이나 라이브러리로서 분산 구성되는 것이나, OS로 대표되는 별개의 프로그램과 협동하는 그 기능을 달성하는 것도 포함한다. 또한, 실시형태에 나타낸 각 장치에 있어서 기록 매체를 판독하기 위한 구체적인 구성 및 판독 수순 및 판독후의 인스톨 수순 등에 관해서는, 주지의 구성이나 수순을 사용할 수 있다.

기억부(106)에 저장되는 각종 데이터베이스 등은, RMA, ROM 등의 메모리 장치, 하드디스크 등의 고정 디스크 장치, 플렉시블 디스크, 및 광 디스크 등의 스토리지 수단이며, 각종 처리나 웹사이트 제공에 사용하는 각종 프로그램, 테이블, 데이터베이스, 및 웹 페이지용 파일 등을 저장한다.

또한, 평가 장치(100)는, 기지의 퍼스널 컴퓨터 또는 워크스테이션 등의 정보 처리 장치로서 구성해도 좋고, 또한, 임의의 주변 장치가 접속된 해당 정보 처리 장치로서 구성해도 좋다. 또한, 평가 장치(100)는, 해당 정보 처리 장치에 본 발명의 평가 방법을 실현시키는 소프트웨어(프로그램 또는 데이터 등을 포함한다)를 실장함으로서 실현해도 좋다.

또한, 장치의 분산·통합의 구체적 형태는 도시하는 것으로 한정되지 않으며, 그 전부 또는 일부를, 각종 부가 등에 따라 또는 기능 부하에 따라, 임의의 단위로 기능적 또는 물리적으로 분산·통합하여 구성할 수 있다. 즉, 상기한 실시형태를 임의로 조합하여 실시해도 좋고, 실시형태를 선택적으로 실시해도 좋다.

실시예 1

외과 수술 요법을 행한 폐암 환자 72예의 술전 및 술후의 혈액 샘플의 아미노산 농도 측정을, 상기한 실시형태에서 설명한 (A)의 측정 방법으로 행하였다. 72예 중 재발예는 14예였다.

Glu, Arg, Orn, Cit, His, Val, Phe, Tyr, Met, Pro, Trp, Asn, Leu, Lys, Thr, Ile, Gln, Ala, Ser, a-ABA 및 Gly의 21종의 아미노산에 관한 무재발예의 농도 데이터를 도 14에 도시한다. 도 14에 있어서, 가로축은 각 아미노산 농도의 술전값(pre) 및 술후값(post)을 나타내고, 세로축은 각 아미노산 농도의 평균값을 나타낸다. Student's t-test의 결과, 술전에 비해 술후에서는, Glu, Ser, a-ABA, Val, Met, Lys, Ile, Leu 및 Trp가 유의적으로 저하되어 있었다(*: p<0.05, **: p<0.01, ***: p<0.001).

한편, 상기 21종의 아미노산에 관한 재발예의 농도 데이터를 도 15에 도시한다. 도 15에 있어서, 가로축은 각 아미노산 농도의 술전값(pre) 및 술후값(post)을 나타내고, 세로축은 각 아미노산 농도의 평균값을 나타낸다. Student's t-test의 결과, 술전에 비해 술후에서 유의적으로 변화되고 있는 아미노산은 없었다.

무재발예에 관한「술전의 각 아미노산을 100%로 했을 때의 술후의 각 아미노산의 분포」를 나타내는 레이더 차트를, 도 16에 도시한다. 재발예에 관한 「술전의 각 아미노산을 100%로 했을 때의 술후의 각 아미노산의 분포」를 나타내는 레이더 차트를, 도 17에 도시한다. 무재발예에서의 아미노산 프로파일의 변화와 재발예에서의 아미노산 프로파일의 변화는 상이하였다. 따라서, 재발이 일어날 수 있는 경우에 특유의 혈장중 아미노산 프로파일이 변화되는 것이 밝혀졌다.

이상으로부터, 무재발예의 술전후에서만 유의차가 있었던 Glu, Ser, a-ABA, Val, Met, Lys, Ile, Leu 및 Trp는 암의 재발 가능성의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

실시예 2

실시예 1과 동일한 혈장중 아미노산 농도 데이터를 사용하여, 목적 변수를 재발 유무(2치 변수)로 하는 로지스틱 회귀 분석을 행하였다(도 18). 또한, 로지스틱 회귀 분석은, 술전값(pre)을 설명 변수로 하는 경우, 술후값(post)을 설명 변수로 하는 경우, 및, 술후값에서 술전값을 뺀 값(post-pre)을 설명 변수로 하는 경우의 각각에 대해 행하였다.

pre를 설명 변수로 하는 경우에는, His, Met 및 Trp가 유의적으로 변화되고, post를 설명 변수로 하는 경우에는, His, a-ABA 및 Orn이 유의적으로 변화되고, post-pre를 설명 변수로 하는 경우에는, Pro 및 Trp가 유의적으로 변화되고 있었다(p<0.05, Wald's Test). 이것에 의해, 아미노산 변수 His, Met, Trp, a-ABA, Orn 및 Pro가, 암의 재발 가능성의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

실시예 3

실시예 1과 동일한 혈장중 아미노산 농도 데이터의 술전값(pre)을 사용하여, 암의 재발 가능성 평가에 유효한, 혈장중 아미노산 농도를 변수로서 포함하는 암의 재발 가능성을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다.

국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여, 로지스틱 회귀식에 포함되는 변수의 조합을 탐색하여, 암의 재발 가능성의 판별 성능을 최대화하는 로지스틱 회귀식의 탐색을 예의 실시하였다.

상기 탐색에 있어서, 설명 변수는 술전값(pre)으로 하고, 목적 변수는 재발 유무(2치 변수)로 하였다. 변수 총당에 의해 얻어지는 2 내지 4변수의 조합을 ROC_AUC로 평가하고, ROC_AUC가 0.7보다 큰 2 내지 4 변수의 조합을 추출하였다.

ROC_AUC가 0.7보다 큰 2변수의 조합의 일람을 도 19에 도시한다. 구체적인 아미노산의 조합은, (Arg, Trp), (Orn, Trp), (Cit, Trp), (His, Cit), (His, Orn), (His, Arg), (Val, Orn), (Try, Trp), (Gln, His), (Met, Orn), (Ala, Orn), (Asn, His), (Cit, Met), (Orn, Lys), (His, Thr), (Glu, Trp), (His, Trp), (Thr, Trp), (Orn, Phe), (Orn, Leu), (Phe, Trp), (Gln, Met), (Orn, Ile), (Cit, Val), (Glu, His), (Asn, Trp), (Ser, Orn), (Val, Ile), (Ile, Trp), (Leu, Trp), (Ala, Trp), (a_ABA, Trp), (Asn, Orn), (Val, Trp), (Lys, Trp), (Pro, Trp), (Ser, Trp), (His, Ile), (a_ABA, Orn), (Cit, Phe), (Arg, Met) 및 (Tyr, Orn)이었다.

또한, ROC_AUC가 0.7보다 큰 3변수의 조합은 515종류였다. 2변수의 조합에 있어서의 ROC_AUC의 최대값보다 ROC_AUC가 큰 3변수의 조합의 일람을 도 20에 도시한다. 구체적인 아미노산의 조합은, (Arg, Orn, Trp), (Glu, Met, Orn), (Cit, Orn, Trp), (Orn, Lys, Trp), (His, Cit, Orn), (Cit, Arg, Trp), (Glu, Orn, Trp), (Arg, Lys, Trp), (His, Arg, Trp), (Cit, Val, Orn), (Orn, Leu, Trp), (His, Cit, Trp), (Arg, Tyr, Trp), (Gln, His, Cit), (Val, Orn, Trp), (Ser, Cit, Trp), (Met, Orn, Trp), (Arg, Met, Trp), (Arg, Met, Orn), (Glu, Arg, Trp), (Asn, Arg, Trp), (Arg, Pro, Trp), (Pro, Orn, Trp), (His, Arg, Orn), (a_ABA, Orn, Trp), (Ser, Arg, Trp), (Ala, Orn, Trp), (Gln, His, Arg), (Thr, Arg, Trp), (Arg, Leu, Trp), (Orn, Phe, Trp), (Ser, Orn, Trp), (Asn, Orn, Trp), (Gly, Arg, Trp), (Gly, Orn, Trp), (Thr, Orn, Trp), (Cit, Lys, Trp), (Arg, a_ABA, Trp), (Tyr, Orn, Trp) 및 (Orn, Ile, Trp)이었다.

또한, ROC_AUC가 0.7보다 큰 4변수의 조합은 3,369종류였다. 3변수의 조합에 있어서의 ROC_AUC의 최대값보다 ROC_AUC가 큰 4변수의 조합의 일람을 도 21에 도시한다. 구체적인 아미노산 조합은, (Arg, Orn, Lys, Trp), (Arg, Met, Orn, Trp), (Ser, Arg, Orn, Trp), (Arg, a_ABA, Orn, Trp), (His, Arg, Orn, Trp), (Arg, Val, Orn, Trp), (Arg, Orn, Ile, Trp), (Glu, Arg, Met, Orn), (Gly, Arg, Orn, Trp), (Cit, Orn, Leu, Trp), (Thr, Arg, Orn, Trp), (Arg, Orn, Phe, Trp), (Arg, Tyr, Orn, Trp) 및 (Ala, Arg, Orn, Trp)였다.

이상으로부터, 도 19 내지 21에 도시한 아미노산의 조합이, 아미노산 변수로서, 암의 재발 가능성의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

실시예 4

실시예 1과 동일한 혈장중 아미노산 농도 데이터에 기초하여, 술후값으로부터 술전값을 뺀 값(post-pre)을 계산하고, 해당 차분에 관한 변화량 데이터를 얻었다. 얻어진 변화량 데이터를 사용하여, 암의 재발 가능성 평가에 유효한, 혈장중 아미노산 농도를 변수로서 포함하는 암의 재발 가능성을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다.

국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여, 로지스틱 회귀식에 포함되는 변수의 조합을 탐색하고, 암의 재발 가능성의 판별 성능을 최대화하는 로지스틱 회귀식의 탐색을 예의 실시하였다.

상기 탐색에 있어서, 설명 변수는 술후값에서 술전값을 뺀 값(post-pre)으로 하고, 목적 변수는 재발 유무(2치 변수)로 하였다. 변수 총당에 의해 얻어지는 2 내지 4변수의 조합을 ROC_AUC로 평가하고, ROC_AUC가 0.7보다 큰 2 내지 4변수의 조합을 추출하였다.

ROC_AUC가 0.7보다 큰 2변수의 조합의 일람을 도 22에 도시한다. 구체적인 아미노산의 조합은, (Ala, Trp), (Pro, Trp), (Cit, Trp), (Glu, Leu), (Arg, Trp), (Phe, Trp), (Glu, Trp), (Cit, Val), (Glu, Pro), (Orn, Trp), (Glu, Val), (Lys, Trp), (Glu, Ala), (Tyr, Trp), (His, Trp), (Asn, Trp) 및 (Leu, Trp)였다.

또한, ROC_AUC가 0.7보다 큰 3변수의 조합은 241종류였다. 2변수의 조합에 있어서의 ROC_AUC의 최대값보다 ROC_AUC가 큰 3변수의 조합의 일람을 도 23에 도시한다. 구체적인 아미노산의 조합은, (Pro, Tyr, Trp), (Glu, Pro, Leu), (Tyr, Phe, Trp), (Arg, Pro, Lys), (Arg, Pro, Trp), (Ala, Ile, Leu), (Ala, Arg, Trp), (Arg, Lys, Trp), (Pro, Tyr, Phe), (Glu, Ile, Leu), (Thr, Pro, Lys), (Glu, Pro, Lys), (Thr, Pro, Tyr), (Ala, Tyr, Trp), (Cit, a_ABA, Leu), (Cit, Phe, Trp), (Arg, Pro, Phe), (Glu, Ala, Leu), (Glu, Cit, Leu), (Glu, Arg, Leu), (Arg, Pro, Leu), (His, Ala, Trp) 및 (Arg, Phe, Trp)였다.

또한, ROC_AUC가 0.7보다 큰 4변수의 조합은 2012종류였다. 3변수의 조합에 있어서의 ROC_AUC의 최대값보다 ROC_AUC가 큰 4변수의 조합의 일람을 도 24에 도시한다. 구체적인 아미노산의 조합은, (Glu, Ala, Ile, Leu), (Thr, Pro, Tyr, Met), (Pro, Tyr, Phe, Trp), (Thr, Pro, Tyr, Trp), (Thr, Pro, Tyr, Lys), (Arg, Pro, Tyr, Phe), (Arg, Pro, Tyr, Trp), (Arg, Pro, Ile, Leu), (Arg, Pro, Lys, Trp), (Glu, Thr, Pro, Lys), (Arg, Pro, Tyr, Leu), (Thr, Pro, Tyr, Phe), (Cit, Tyr, Phe, Trp), (Ala, Tyr, Phe, Trp), (Arg, Pro, Lys, Ile), (Pro, Tyr, Leu, Trp), (Glu, Tyr, Phe, Trp), (Thr, Arg, Pro, Lys), (Gly, Pro, Tyr, Trp), (Gln, Pro, Tyr, Trp), (His, Pro, Tyr, Trp), (Thr, Pro, Tyr, Leu), (Cit, Pro, a_ABA, Leu), (Glu, Pro, Ile, Leu), (Pro, a_ABA, Tyr, Phe), (a_ABA, Tyr, Leu, Trp), (Ser, Pro, Tyr, Trp), (Asn, Thr, Pro, Tyr), (His, Tyr, Val, Trp), (Glu, Thr, Ala, Lys), (Gly, Thr, Pro, Tyr), (Glu, a_ABA, Ile, Leu), (a_ABA, Tyr, Phe, Trp), (Glu, Thr, Ala, Leu), (Ala, Arg, Phe, Trp), (Glu, Pro, Tyr, Phe), (Ala, a_ABA, Ile, Leu), (Pro, a_ABA, Tyr, Trp), (Pro, Tyr, Val, Trp), (Glu, Pro, Val, Leu), (Glu, Pro, Orn, Leu), (Ala, Arg, Tyr, Trp), (Ala, Ile, Leu, Trp), (Cit, a_ABA, Ile, Leu), (Glu, Pro, Try, Trp), (Cit, Pro, Tyr, Phe), (Arg, Pro, Tyr, Lys), (Pro, Tyr, Ile, Trp), (Arg, Pro, Lys, Phe), (Ala, Arg, Lys, Trp), (Glu, Cit, Phe, Trp), (Ala, Arg, a_ABA, Leu), (Pro, a_ABA, Ile, Leu), (Pro, Tyr, Ile, Leu), (Thr, Cit, Pro, Lys), (Glu, Cit, Pro, Leu), (Arg, Tyr, Phe, Trp), (Glu, His, Pro, Leu) 및 (Arg, Pro, Leu, Trp)였다.

이상으로부터, 도 22 내지 24에 도시한 아미노산의 조합이, 아미노산 변수로서, 암의 재발 가능성의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

산업상 이용가능성

이상과 같이, 본 발명은 산업상 많은 분야, 특히 의약품이나 식품, 의료 등의 분야에서 널리 실시할 수 있으며, 특히, 암의 재발 평가를 행하는 바이오인포매틱스 분야에 있어서 매우 유용하다.

100 평가 장치
102 제어부
102a 수신부
102b 지정부
102c 식 작성부
102d 평가부
102d1 산출부
102d2 변환부
102d3 생성부
102d4 분류부
102e 결과 출력부
102f 송신부
104 통신 인터페이스부
106 기억부
106a 농도 데이터 파일
106b 지표 상태 정보 파일
106c 지정 지표 상태 정보 파일
106d 식 관련 정보 데이터베이스
106d1 식 파일
106e 평가 결과 파일
108 입출력 인터페이스부
112 입력 장치
114 출력 장치
200 클라이언트 장치(단말 장치(정보 통신 단말 장치))
300 네트워크
400 데이터베이스 장치

Claims (12)

1. 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 Trp, Glu, Ser, a-ABA, Val, Met, Lys, Ile, Leu, His, Orn 및 Pro 중 적어도 1개 또는 Trp, Glu, Arg, Orn, Cit, His, Val, Phe, Tyr, Met, Pro, Asn, Leu, Lys, Thr, Ile, Gln, Ala, Ser, a-ABA 및 Gly 중 적어도 2개의 농도값, 또는 상기 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식 및 상기 농도값을 사용하여 산출된 상기 식의 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 암은 폐암인 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 평가 스텝은 제어부를 구비한 정보 처리 장치의 상기 제어부에서 실행되는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
4. 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 Trp, Glu, Ser, a-ABA, Val, Met, Lys, Ile, Leu, His, Orn 및 Pro 중 적어도 1개 또는 Trp, Glu, Arg, Orn, Cit, His, Val, Phe, Tyr, Met, Pro, Asn, Leu, Lys, Thr, Ile, Gln, Ala, Ser, a-ABA 및 Gly 중 적어도 2개의 농도값, 및 상기 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 암의 재발 가능성을 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출하는 산출 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는, 산출 방법.
5. 제 4 항에 있어서, 상기 산출 스텝은 제어부를 구비한 정보 처리 장치의 상기 제어부에서 실행되는 것을 특징으로 하는, 산출 방법.
6. 제어부를 구비한 평가 장치에 있어서,
   상기 제어부는,
   암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 Trp, Glu, Ser, a-ABA, Val, Met, Lys, Ile, Leu, His, Orn 및 Pro 중 적어도 1개 또는 Trp, Glu, Arg, Orn, Cit, His, Val, Phe, Tyr, Met, Pro, Asn, Leu, Lys, Thr, Ile, Gln, Ala, Ser, a-ABA 및 Gly 중 적어도 2개의 농도값, 또는 상기 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식 및 상기 농도값을 사용하여 산출된 상기 식의 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가하는 평가 수단을 구비한 것을 특징으로 하는, 평가 장치.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 농도값에 관한 농도 데이터 또는 상기 식의 값을 제공하는 단말 장치와 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속되며,
   상기 제어부는,
   상기 단말 장치로부터 송신된 상기 평가 대상의 상기 농도 데이터 또는 상기 식의 값을 수신하는 데이터 수신 수단과,
   상기 평가 수단으로 얻어진 평가 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단을 추가로 구비하고,
   상기 평가 수단은 상기 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 농도 데이터에 포함되어 있는 상기 농도값 또는 상기 식의 값을 사용하는 것을 특징으로 하는, 평가 장치.
8. 제어부를 구비한 산출 장치에 있어서,
   상기 제어부는,
   암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 Trp, Glu, Ser, a-ABA, Val, Met, Lys, Ile, Leu, His, Orn 및 Pro 중 적어도 1개 또는 Trp, Glu, Arg, Orn, Cit, His, Val, Phe, Tyr, Met, Pro, Asn, Leu, Lys, Thr, Ile, Gln, Ala, Ser, a-ABA 및 Gly 중 적어도 2개의 농도값, 및 상기 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 암의 재발 가능성을 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출하는 산출 수단을 구비한 것을 특징으로 하는, 산출 장치.
9. 제어부를 구비한 정보 처리 장치에서 실행시키기 위한 평가 프로그램에 있어서,
   상기 제어부에서 실행시키기 위한,
   암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 Trp, Glu, Ser, a-ABA, Val, Met, Lys, Ile, Leu, His, Orn 및 Pro 중 적어도 1개 또는 Trp, Glu, Arg, Orn, Cit, His, Val, Phe, Tyr, Met, Pro, Asn, Leu, Lys, Thr, Ile, Gln, Ala, Ser, a-ABA 및 Gly 중 적어도 2개의 농도값, 또는 상기 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식 및 상기 농도값을 사용하여 산출된 상기 식을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는, 평가 프로그램.
10. 제어부를 구비한 정보 처리 장치에서 실행시키기 위한 산출 프로그램에 있어서,
    상기 제어부에서 실행시키기 위한,
    암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 Trp, Glu, Ser, a-ABA, Val, Met, Lys, Ile, Leu, His, Orn 및 Pro 중 적어도 1개 또는 Trp, Glu, Arg, Orn, Cit, His, Val, Phe, Tyr, Met, Pro, Asn, Leu, Lys, Thr, Ile, Gln, Ala, Ser, a-ABA 및 Gly 중 적어도 2개의 농도값, 및 상기 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 암의 재발 가능성을 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출하는 산출 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는, 산출 프로그램.
11. 제어부를 구비한 평가 장치와, 제어부를 구비하고, 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 Trp, Glu, Ser, a-ABA, Val, Met, Lys, Ile, Leu, His, Orn 및 Pro 중 적어도 1개 또는 Trp, Glu, Arg, Orn, Cit, His, Val, Phe, Tyr, Met, Pro, Asn, Leu, Lys, Thr, Ile, Gln, Ala, Ser, a-ABA 및 Gly 중 적어도 2개의 농도값에 관한 농도 데이터, 또는 상기 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식 및 상기 농도값을 사용하여 산출된 상기 식의 값을 제공하는 단말 장치를, 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성된 평가 시스템에 있어서,
    상기 단말 장치의 상기 제어부는,
    상기 농도 데이터 또는 상기 식의 값을 상기 평가 장치로 송신하는 데이터 송신 수단과,
    상기 평가 장치로부터 송신된, 암의 재발 가능성에 관한 평가 결과를 수신하는 결과 수신 수단을 구비하고,
    상기 평가 장치의 상기 제어부는,
    상기 단말 장치로부터 송신된 상기 농도 데이터 또는 상기 식의 값을 수신하는 데이터 수신 수단과,
    상기 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 농도 데이터에 포함되어 있는 상기 농도값 또는 상기 식의 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가하는 평가 수단과,
    상기 평가 수단으로 얻어진 상기 평가 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단을 구비한 것을 특징으로 하는, 평가 시스템.
12. 제어부를 구비한 단말 장치에 있어서,
    상기 제어부는,
    암의 재발 가능성에 관한 평가 결과를 취득하는 결과 취득 수단을 구비하고,
    상기 평가 결과는, 암이 발견된 경우가 있는 평가 대상의 혈액 중의 Trp, Glu, Ser, a-ABA, Val, Met, Lys, Ile, Leu, His, Orn 및 Pro 중 적어도 1개 또는 Trp, Glu, Arg, Orn, Cit, His, Val, Phe, Tyr, Met, Pro, Asn, Leu, Lys, Thr, Ile, Gln, Ala, Ser, a-ABA 및 Gly 중 적어도 2개의 농도값, 또는 상기 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식 및 상기 농도값을 사용하여 산출된 상기 식의 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 암의 재발 가능성을 평가한 결과인 것을 특징으로 하는, 단말 장치.

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