JP2010281826A5 - - Google Patents

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JP2010281826A5
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  1. 各個体において測定された生体状態に関する指標データと各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式1を上記指標データに対する相関性に基づいて最適化した相関式を設定する相関式設定手段と、
    Figure 2010281826
    (数式1において、i、j、kは自然数であり、A i 、B j は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、C i 、D i 、E j 、F j 、G k 、Hは定数である。)
    上記相関式設定手段にて設定された上記相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーション手段と、
    を備えたことを特徴とする生体状態情報処理装置。
  2. 上記相関式設定手段は、
    上記数式1を上記相関性を最大にすることにより最適化した上記相関式を設定すること、を特徴とする請求項1に記載の生体状態情報処理装置。
  3. 上記相関式設定手段は、
    上記数式1を上記指標データに対する相関性に関する統計量に基づいて最適化した上記相関式を設定すること、を特徴とする請求項1または2に記載の生体状態情報処理装置。
  4. 各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式1に示す相関式を設定する相関式設定手段と、
    Figure 2010281826
    (数式1において、i、j、kは自然数であり、A i 、B j は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、C i 、D i 、E j 、F j 、G k 、Hは定数である。)
    上記相関式設定手段にて設定された上記相関式と生体状態に関する指標データとの相関性に基づいて当該相関式を最適化する最適化手段と、
    上記最適化手段にて最適化された上記相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーション手段と、
    を備えたことを特徴とする生体状態情報処理装置。
  5. 上記最適化手段は、
    上記相関性を最大にすることにより上記相関式を最適化すること、を特徴とする請求項4に記載の生体状態情報処理装置。
  6. 上記最適化手段は、
    上記相関式と上記指標データとの相関性に関する統計量に基づいて当該相関式を最適化すること、を特徴とする請求項4または5に記載の生体状態情報処理装置。
  7. 上記最適化手段は、
    各代謝物のうちの一部の代謝物を選択する代謝物選択手段、
    をさらに備え、上記代謝物選択手段にて選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づいて代謝物の組み合せを最適化することを特徴とする請求項4から6のいずれか一つに記載の生体状態情報処理装置。
  8. 上記最適化手段は、
    上記相関式の計算式を分割する計算式分割手段、
    をさらに備え、上記計算式分割手段にて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて分割の組み合わせを最適化することを特徴とする請求項4から7のいずれか一つに記載の生体状態情報処理装置。
  9. 上記最適化手段は、
    上記計算式を代謝マップ情報に基づいて分割する代謝マップ分割手段、
    をさらに備え、上記代謝マップ分割手段にて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算することを特徴とする請求項8に記載の生体状態情報処理装置
  10. 上記代謝物は、少なくともアミノ酸を含むこと、
    を特徴とする請求項1から9のいずれか一つに記載の生体状態情報処理装置。
  11. 制御部を少なくとも備えたコンピュータにおいて実行される生体状態情報処理方法であって、
    上記制御部において実行される、
    各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式1を上記指標データに対する相関性に基づいて最適化した相関式を設定する相関式設定ステップと、
    Figure 2010281826
    (数式1において、i、j、kは自然数であり、A i 、B j は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、C i 、D i 、E j 、F j 、G k 、Hは定数である。)
    上記相関式設定ステップにて設定された上記相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーションステップと、
    を含むことを特徴とする生体状態情報処理方法。
  12. 上記相関式設定ステップは、
    上記数式1を上記相関性を最大にすることにより最適化した上記相関式を設定すること、を特徴とする請求項11に記載の生体状態情報処理方法。
  13. 上記相関式設定ステップは、
    上記数式1を上記指標データに対する相関性に関する統計量に基づいて最適化した上記相関式を設定すること、を特徴とする請求項11または12に記載の生体状態情報処理方法。
  14. 制御部を少なくとも備えたコンピュータにおいて実行される生体状態情報処理方法であって、
    上記制御部において実行される、
    各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式1に示す相関式を設定する相関式設定ステップと、
    Figure 2010281826
    (数式1において、i、j、kは自然数であり、A i 、B j は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、C i 、D i 、E j 、F j 、G k 、Hは定数である。)
    上記相関式設定ステップにて設定された上記相関式と生体状態に関する指標データとの相関性に基づいて当該相関式を最適化する最適化ステップと、
    上記最適化ステップにて最適化された上記相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーションステップと、
    を含むことを特徴とする生体状態情報処理方法。
  15. 上記最適化ステップは、
    上記相関性を最大にすることにより上記相関式を最適化すること、を特徴とする請求項14に記載の生体状態情報処理方法。
  16. 上記最適化ステップは、
    上記相関式と上記指標データとの相関性に関する統計量に基づいて当該相関式を最適化すること、を特徴とする請求項14または15に記載の生体状態情報処理方法。
  17. 上記最適化ステップは、
    各代謝物のうちの一部の代謝物を選択する代謝物選択ステップ、
    をさらに含み、上記代謝物選択ステップにて選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づいて代謝物の組み合せを最適化することを特徴とする請求項14から16のうちいずれか一つに記載の生体状態情報処理方法。
  18. 上記最適化ステップは、
    上記相関式の計算式を分割する計算式分割ステップ、
    をさらに含み、上記計算式分割ステップにて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて分割の組み合わせを最適化することを特徴とする請求項14から17のうちいずれか一つに記載の生体状態情報処理方法。
  19. 上記最適化ステップは、
    上記計算式を代謝マップ情報に基づいて分割する代謝マップ分割ステップ、
    をさらに含み、上記代謝マップ分割ステップにて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算することを特徴とする請求項18に記載の生体状態情報処理方法。
  20. 上記代謝物は、少なくともアミノ酸を含むこと、
    を特徴とする請求項11から19のいずれか一つに記載の生体状態情報処理方法。
  21. 生体状態に関する情報を処理する生体状態情報処理装置と、情報端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された生体状態情報管理システムであって、
    上記生体状態情報処理装置は、
    各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式1を上記指標データに対する相関性に基づいて最適化した相関式を設定する相関式設定手段と、
    Figure 2010281826
    (数式1において、i、j、kは自然数であり、A i 、B j は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、C i 、D i 、E j 、F j 、G k 、Hは定数である。)
    シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を上記情報端末装置から取得する血中濃度データ群取得手段と、
    上記相関式設定手段にて設定された上記相関式に、上記血中濃度データ群取得手段にて取得された上記シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーション手段と、
    上記生体状態シミュレーション手段にてシミュレーションされた上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態のシミュレーション結果を、上記血中濃度データ群を送信した上記情報端末装置に対して送信する分析結果送信手段と、
    を備え、
    上記情報端末装置は、
    上記血中濃度データ群を上記生体状態情報処理装置に対して送信する送信手段と、
    上記送信手段にて送信した上記血中濃度データ群に対応する上記シミュレーション結果を上記生体状態情報処理装置から受信する受信手段と、
    を備えたことを特徴とする生体状態情報管理システム。
  22. 上記相関式設定手段は、
    上記数式1を上記相関性を最大にすることにより最適化した上記相関式を設定すること、を特徴とする請求項21に記載の生体状態情報管理システム。
  23. 上記相関式設定手段は、
    上記数式1を上記指標データに対する相関性に関する統計量に基づいて最適化した上記相関式を設定すること、を特徴とする請求項21または22に記載の生体状態情報管理システム。
  24. 生体状態に関する情報を処理する生体状態情報処理装置と、情報端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された生体状態情報管理システムであって、
    上記生体状態情報処理装置は、
    各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式1に示す相関式を設定する相関式設定手段と、
    Figure 2010281826
    (数式1において、i、j、kは自然数であり、A i 、B j は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、C i 、D i 、E j 、F j 、G k 、Hは定数である。)
    シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を上記情報端末装置から取得する血中濃度データ群取得手段と、
    上記相関式設定手段にて設定された上記相関式と生体状態に関する指標データとの相関性に基づいて当該相関式を最適化する最適化手段と、
    上記最適化手段にて最適化された上記相関式に、上記血中濃度データ群取得手段にて取得された上記シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーション手段と、
    上記生体状態シミュレーション手段にてシミュレーションされた上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態のシミュレーション結果を、上記血中濃度データ群を送信した上記情報端末装置に対して送信する分析結果送信手段と、
    を備え、
    上記情報端末装置は、
    上記血中濃度データ群を上記生体状態情報処理装置に対して送信する送信手段と、
    上記送信手段にて送信した上記血中濃度データ群に対応する上記シミュレーション結果を上記生体状態情報処理装置から受信する受信手段と、
    を備えたことを特徴とする生体状態情報管理システム。
  25. 上記最適化手段は、
    上記相関性を最大にすることにより上記相関式を最適化すること、を特徴とする請求項24に記載の生体状態情報管理システム。
  26. 上記最適化手段は、
    上記相関式と上記指標データとの相関性に関する統計量に基づいて当該相関式を最適化すること、を特徴とする請求項24または25に記載の生体状態情報管理システム。
  27. 上記最適化手段は、
    各代謝物のうちの一部の代謝物を選択する代謝物選択手段、
    をさらに備え、上記代謝物選択手段にて選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づいて代謝物の組み合せを最適化することを特徴とする請求項24から26のうちいずれか一つに記載の生体状態情報管理システム。
  28. 上記最適化手段は、
    上記相関式の計算式を分割する計算式分割手段、
    をさらに備え、上記計算式分割手段にて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて分割の組み合わせを最適化することを特徴とする請求項24から27のうちいずれか一つに記載の生体状態情報管理システム。
  29. 上記最適化手段は、
    上記計算式を代謝マップ情報に基づいて分割する代謝マップ分割手段、
    をさらに備え、上記代謝マップ分割手段にて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算することを特徴とする請求項28に記載の生体状態情報管理システム。
  30. 上記代謝物は、少なくともアミノ酸を含むこと、
    を特徴とする請求項21から29のいずれか一つに記載の生体状態情報管理システム。
  31. 各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式1を上記指標データに対する相関性に基づいて最適化した相関式を設定する相関式設定ステップと、
    Figure 2010281826
    (数式1において、i、j、kは自然数であり、A i 、B j は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、C i 、D i 、E j 、F j 、G k 、Hは定数である。)
    上記相関式設定ステップにて設定された上記相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーションステップと、
    を含む生体状態情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
  32. 上記相関式設定ステップは、
    上記数式1を上記相関性を最大にすることにより最適化した上記相関式を設定すること、を特徴とする請求項31に記載のプログラム。
  33. 上記相関式設定ステップは、
    上記数式1を上記指標データに対する相関性に関する統計量に基づいて最適化した上記相関式を設定すること、を特徴とする請求項31または32に記載のプログラム。
  34. 各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式1に示す相関式を設定する相関式設定ステップと、
    Figure 2010281826
    (数式1において、i、j、kは自然数であり、A i 、B j は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、C i 、D i 、E j 、F j 、G k 、Hは定数である。)
    上記相関式設定ステップにて設定された上記相関式と生体状態に関する指標データとの相関性に基づいて当該相関式を最適化する最適化ステップと、
    上記最適化ステップにて最適化された上記相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーションステップと、
    を含む生体状態情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
  35. 上記最適化ステップは、
    上記相関性を最大にすることにより上記相関式を最適化すること、を特徴とする請求項34に記載のプログラム。
  36. 上記最適化ステップは、
    上記相関式と上記指標データとの相関性に関する統計量に基づいて当該相関式を最適化すること、を特徴とする請求項34または35に記載のプログラム。
  37. 上記最適化ステップは、
    各代謝物のうちの一部の代謝物を選択する代謝物選択ステップ、
    をさらに含み、上記代謝物選択ステップにて選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づいて代謝物の組み合せを最適化することを特徴とする請求項34から36のいずれか一つに記載のプログラム。
  38. 上記最適化ステップは、
    上記相関式の計算式を分割する計算式分割ステップ、
    をさらに含み、上記計算式分割ステップにて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて分割の組み合わせを最適化することを特徴とする請求項34から37のいずれか一つに記載のプログラム。
  39. 上記最適化ステップは、
    上記計算式を代謝マップ情報に基づいて分割する代謝マップ分割ステップ、
    をさらに含み、上記代謝マップ分割ステップにて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算することを特徴とする請求項38に記載のプログラム。
  40. 上記代謝物は、少なくともアミノ酸を含むこと、
    を特徴とする請求項31から39のいずれか一つに記載のプログラム。
  41. 上記請求項31から40のいずれか一つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  42. 生体状態に関する情報を処理する生体状態情報処理装置にネットワークを介して通信可能に接続して構成された情報端末装置であって、
    シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を上記生体状態情報処理装置に対して送信する送信手段と、
    上記送信手段にて送信した上記血中濃度データ群に対応するシミュレーション結果を上記生体状態情報処理装置から受信する受信手段と、
    を備え、
    上記シミュレーション結果は、
    各個体において測定された生体状態に関する指標データと上記血中濃度データとの相関を示す、数式1を上記指標データに対する相関性に基づいて最適化した相関式を設定し、当該相関式に上記シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された上記血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションした結果であること、を特徴とする情報端末装置。
    Figure 2010281826
    (数式1において、i、j、kは自然数であり、A i 、B j は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、C i 、D i 、E j 、F j 、G k 、Hは定数である。)
  43. 情報端末装置にネットワークを介して通信可能に接続して構成された生体状態情報処理装置であって、
    各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式1を上記指標データに対する相関性に基づいて最適化した相関式を設定する相関式設定手段と、
    Figure 2010281826
    (数式1において、i、j、kは自然数であり、A i 、B j は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、C i 、D i 、E j 、F j 、G k 、Hは定数である。)
    シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を上記情報端末装置から取得する血中濃度データ群取得手段と、
    上記相関式設定手段にて設定された上記相関式に、上記血中濃度データ群取得手段にて取得された上記シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーション手段と、
    上記生体状態シミュレーション手段にてシミュレーションされた上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態のシミュレーション結果を、上記血中濃度データ群を送信した上記情報端末装置に対して送信する分析結果送信手段と、
    を備えたことを特徴とする生体状態情報処理装置。
  44. 生体状態に関する情報を処理する生体状態情報処理装置にネットワークを介して通信可能に接続して構成された情報端末装置であって、
    シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を上記生体状態情報処理装置に対して送信する送信手段と、
    上記送信手段にて送信した上記血中濃度データ群に対応するシミュレーション結果を上記生体状態情報処理装置から受信する受信手段と、
    を備え、
    上記シミュレーション結果は、
    各個体において測定された生体状態に関する指標データと上記血中濃度データとの相関を示す、数式1に示す相関式を設定し、設定された上記相関式と生体状態に関する指標データとの相関性に基づいて当該相関式を最適化し、最適化された当該相関式に上記シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションした結果であること、を特徴とする情報端末装置。
    Figure 2010281826
    (数式1において、i、j、kは自然数であり、A i 、B j は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、C i 、D i 、E j 、F j 、G k 、Hは定数である。)
  45. 情報端末装置にネットワークを介して通信可能に接続して構成された生体状態情報処理装置であって、
    各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式1に示す相関式を設定する相関式設定手段と、
    Figure 2010281826
    (数式1において、i、j、kは自然数であり、A i 、B j は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、C i 、D i 、E j 、F j 、G k 、Hは定数である。)
    シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を上記情報端末装置から取得する血中濃度データ群取得手段と、
    上記相関式設定手段にて設定された上記相関式と生体状態に関する指標データとの相関性に基づいて当該相関式を最適化する最適化手段と、
    上記最適化手段にて最適化された上記相関式に、上記血中濃度データ群取得手段にて取得された上記シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーション手段と、
    上記生体状態シミュレーション手段にてシミュレーションされた上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態のシミュレーション結果を、上記血中濃度データ群を送信した上記情報端末装置に対して送信する分析結果送信手段と、
    を備えたことを特徴とする生体状態情報処理装置。
  46. 各個体において測定された生体状態に関する指標データと各個体中の少なくとも1つのアミノ酸を含む各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す相関式を設定する相関式設定手段と、
    上記相関式設定手段にて設定された上記相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーション手段と、
    を備え、
    上記相関式は、
    相関式=(相関性が正となるアミノ酸の和)/(相関性が負となるアミノ酸の和)
    相関式=(相関性が正となるアミノ酸の和)+(相関性が負となるアミノ酸の和)
    相関式=(相関性が正となるアミノ酸の和)−(相関性が負となるアミノ酸の和)
    相関式=(相関性が正となるアミノ酸の和)×(相関性が負となるアミノ酸の和)
    相関式=(相関性が負となるアミノ酸の和)/(相関性が正となるアミノ酸の和)
    相関式=(相関性が負となるアミノ酸の和)−(相関性が正となるアミノ酸の和)
    (ここで、相関式における「アミノ酸の和」は、「アミノ酸の血中濃度値の和」の意味である。)
    の少なくとも1つを含むこと、を特徴とする生体状態情報処理装置。
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