JP2016207054A - 遺伝子多型データを用いたパーソナリティ表示方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
【課題】遺伝子多型データを用いたパーソナリティ表示方法及びシステムを提供する。【解決手段】被験試料を解析して得られる遺伝子多型データを入力する手段と、遺伝子多型データに基づいて、パーソナリティの複数因子のそれぞれの因子別スコアを計算する手段と、を備え、因子別スコアを計算する手段が、複数因子のそれぞれについて少なくとも一つの遺伝子多型が設定され、及び該遺伝子多型の多型パターンのそれぞれについて多型パターン別スコアが設定された遺伝子多型スコアテーブルを含む、ハードウェア及びソフトウェアから成るパーソナリティ表示システム。【選択図】図２
Description
本発明は、パーソナリティを表示するための方法に関し、特に、被験者の試料から得られた遺伝子多型データを使用して被験者のパーソナリティを容易に表示するための方法及びシステムに関する。
「パーソナリティ（ｐｅｒｓｏｎａｌｉｔｙ）」という言葉は、「仮面」を意味するラテン語の「ペルソナ（ｐｅｒｓｏｎａ）」に由来する。心理学や社会心理学では、パーソナリティを気質、性格、能力から成るものと考えることが多く、本明細書においても用語「パーソナリティ」は、「気質」、「性格」、及び／又は「能力」を指す。パーソナリティの形成には主に遺伝要因と環境要因とが影響を及ぼすと言われ、パーソナリティを記述するために、古くからさまざまな試みが行われてきた。１９９０年頃から、自己報告や観察者により測定される性格傾向を５つの大きな枠組みでとらえる「ビッグ・ファイブ」（Ｇｏｌｄｇｅｒｇ）又は「５因子モデル」（Ｃｏｓｔａ ＆ ＭｃＣｒａｅ）が提唱された。また、パーソナリティの構成概念を気質と性格とに分け、それぞれ４次元と３次元の下位次元を想定した７次元モデル（Ｃｌｏｎｉｎｇｅｒ）が提唱された。これらは今日、各種の質問紙法の形態で性格検査等に広く使用されている。
検査結果を表示する方法として、従来、アンケート形式の心理検査を実施して得られる回答者の回答を数値化した結果または数値回答を、質問項目に対応して表示する心理検査結果のデータ処理方法において、回答数値の大きさに応じた色に変換（カラー化）して色合い又は色の濃淡によって表現することにより、心理検査の結果を可視化する（ビジュアル化する）ことが提案された（特開２００８−１４８７９８公報：特許文献１）。
質問紙法は、被験者の意識レベルの思考、感情、行動、人間関係、及び／又は精神病理等の特性を容易に測定し得る等の多くの利点を有し、このため広く使用されている。しかしながら、被験者の意識レベルしか測定し得ず、被験者の自己報告であるため被験者が測定結果を容易に操作できる等の不利点も有する。質問紙法の不利点を補うため投影法等の他の検査方法も行われているが、それらは検査結果を得るために検査者の解釈や洞察力、熟練さを要し、実施が容易でない。
翻って、近年ヒトゲノムの塩基配列が急速に決定され、種々のデータベースに塩基配列情報が蓄積され、体質や疾患、又は気質、性格や精神疾患の遺伝学的背景に関する研究が進展している。
従来、体表表面上ドーパミンの生体分子データ及び／又は前記体表表面上Ｌ−ドーパ生体分子データから、新規性追求、損害回避、報酬依存、及び固執傾向の気質、並びに自己志向、協調性、及び自己超越性の性格を判定することが提案された（特開２０１２−２１５５４３公報：特許文献２）。又、（ａ）ＫＩＢＲＡに存在する配列番号２０のヌクレオチド配列における２７番目の塩基（ｒｓ１７０７０１４５）のＣＴ／ＴＴ突然変異の存在又は非存在を検出又は決定するステップ、並びに（ｂ）該突然変異の存在又は非存在を該患者における記憶性能と相関させるステップを含む患者における記憶性能を評価するための方法も提案された（特許５１９１９０６号：特許文献３）。
下仲ら、「日本版ＮＥＯ−ＰＩ−Ｒの作成とその因子的妥当性の検討」、性格心理学研究１９９８第６巻第２号１３８−１４７
和田、「性格特性用語を用いたＢｉｇ Ｆｉｖｅ尺度の作成」、心理学研究第６７巻第１号、６１−６７
村上・村上、「主要５因子性格検査の尺度構成」、性格心理学研究１９９７第６巻第１号２９−３９
Lehto Kら、Prog Neuropsychopharmacol BiolPsychiatry. 2015 Mar 3;57:31-5. doi: 10.1016/j.pnpbp.2014.10.005. Epub 2014 Oct 22. (PMID: 25455586)
Baeken Cら、Brain Behav. 2014 Jul;4(4):515-20. doi: 10.1002/brb3.233. Epub 2014 Apr 21. (PMID: 25161818)
Heitland Iら、Transl Psychiatry. 2012 Sep 25;2:e162. doi: 10.1038/tp.2012.90. (PMID: 23010766)
Krueger Fら、Front Hum Neurosci. 2012 Feb 2;6:4. doi: 10.3389/fnhum.2012.00004. eCollection 2012. (PMID: 22347177)
Shibuya Nら、Neurosci Lett. 2010 Nov 26;485(3):194-7. doi: 10.1016/j.neulet.2010.09.010. Epub 2010 Sep 16. (PMID: 20849924)
Nakamura Yら、J Hum Genet. 2010 Dec;55(12):838-41. doi: 10.1038/jhg.2010.110. Epub 2010 Sep 9. (PMID: 20827275)
Yasuda Yら、World J BiolPsychiatry. 2010 Oct;11(7):852-7. doi: 10.3109/15622971003797258. (PMID: 20509760)
Docherty SJら、Genes Brain Behav. 2010 Mar 1;9(2):234-47. doi: 10.1111/j.1601-183X.2009.00553.x. Epub 2009 Nov 10. (PMID: 20039944)
Dlugos AMら、J Neural Transm. 2009 Oct;116(10):1323-34. doi: 10.1007/s00702-009-0281-2. Epub2009 Aug 6. (PMID: 19657584)
Israel Sら、PLoS One. 2009 May 20;4(5):e5535. doi: 10.1371/journal.pone.0005535. (PMID: 19461999)
Terracciano Aら、Mol Psychiatry. 2010 Jun;15(6):647-56. doi: 10.1038/mp.2008.113. Epub 2008 Oct 28. (PMID: 18957941)
Lee BTら、Genes Brain Behav. 2008 Nov;7(8):899-905. doi: 10.1111/j.1601-183X.2008.00429.x. Epub 2008 Sep 24. (PMID: 18826444)
Frank MJら、Cogn Affect Behav Neurosci. 2007 Dec;7(4):297-308. (PMID: 18189003)
Boettiger CAら、J Neurosci. 2007 Dec 26;27(52):14383-91. (PMID: 18160646)
Giegling Iら、J Affect Disord. 2006 Nov;96(1-2):75-81. Epub 2006 Jun 30. (PMID: 16814396)
Stein MBら、Neuropsychopharmacology. 2005 Nov;30(11):2092-102. (PMID: 15956988)
個人の性格傾向に遺伝子の影響が及ぶとする報告、例えば、性格の複数因子と遺伝子多型との関連について言及した文献が、生命科学分野の文献に係る文献データベースであるＰｕｂＭｅｄ等に蓄積されつつある。しかしながら、これらの文献等を利用してパーソナリティを見やすく表示させるための方法やシステム等は見当たらない。
従って、本発明の目的は、遺伝子多型データを用いてパーソナリティを見やすく表示させる方法及びシステムを提供することである。特に、自己報告を用いてパーソナリティを測定する従来の方法による測定結果に準ずる形式で遺伝子多型データによるパーソナリティの測定結果を表示することにより、両者を比較可能にするパーソナリティ表示方法、システム及びプログラム等を提供することである。
上記の目的を達成するための本発明のひとつの態様に係る、ハードウェア及びソフトウェアから成るパーソナリティ表示システムは、被験試料を解析して得られる遺伝子多型データを入力する手段と、遺伝子多型データに基づいて、パーソナリティの複数因子のそれぞれの因子別スコアを計算する手段と、を備え、因子別スコアを計算する手段が、複数因子のそれぞれについて少なくとも一つの遺伝子多型が設定され、及び該遺伝子多型の多型パターンのそれぞれについて多型パターン別スコアが設定された遺伝子多型スコアテーブルを含むことを特徴とする。
表示システムが上記のような遺伝子多型スコアテーブルを含むので、質問紙法によりパーソナリティの因子のスコアを計算して計算結果を表示する方法と同様に、パーソナリティの因子のスコアを計算することができる。
多型パターン別スコアにおいて、前記因子別スコアを増加又は減少させるために遺伝子多型の多型パターン間で正又は負の高低のスコアが設定される。このようにすることで、解析された多型パターンに応じてパーソナリティの因子が増加又は減少され得る。
好適に、複数因子は３以上の因子であり、表示システムはさらに、該３以上の因子のそれぞれのスコアを第１のグラフの目盛り軸にプロットした結果を表示させる手段を備える。グラフはレーダーチャートであることが好ましい。レーダーチャート表示することにより因子間のバランスが容易に把握される。又はグラフは、棒グラフや折れ線グラフ等であってもよい。
表示システムはさらに、所定の項目セットに対する被験者の回答の入力に基づいてパーソナリティの３以上の因子のそれぞれの因子別スコアを計算する手段と、該３以上の因子のそれぞれの因子別スコアを第２のグラフの目盛り軸にプロットした結果を表示させる手段と、を備えることが好ましい。また、第１のグラフの目盛り軸と第２のグラフの目盛り軸が共通することが好ましい。
このようにすることで、被験者は、自らの遺伝子多型解析データに基づいたパーソナリティ測定結果と、自らの回答に基づいたパーソナリティ測定結果とを比較し、両者の一致又は不一致を容易に把握することができる。
３以上の因子は、５因子であることが好ましい。このようにすることで、「ビッグ・ファイブ」又は「５因子モデル」に準ずる形式で遺伝子多型データに基づくパーソナリティ測定結果を表示することができる。
３以上の因子は５因子に限定されなくてもよい。例えば、５因子のうち任意の３因子又は４因子の測定結果を表示させてもよい。又は７次元モデル等の他のモデルに準ずる形式で、３因子、４因子、又は５以上の因子の測定結果を表示させてもよい。
本発明のパーソナリティ表示方法等に使用される遺伝子多型は一塩基多型（ｓｉｎｇｌｅ ｎｕｃｌｅｏｔｉｄｅ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ：ＳＮＰ）であってよい。一塩基多型とは、遺伝子配列中の特定の１塩基が他の塩基に置換することによる多型を意味する。
遺伝子多型は一塩基多型でなくてもよい。文献等のエビデンスに基づき多型パターン間の因子を増減させる正又は負の高低のスコアの設定が可能である限り、任意の遺伝子多型を使用することができる。そのような遺伝子多型は、１以上の塩基が欠失／挿入することによるインサーション／デレーション多型、及び塩基配列の繰り返し数の異なるマイクロサテライト多型やＶＮＴＲ（ｖａｒｉａｂｌｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｔａｎｄｅｍ ｒｅｐｅａｔ）多型等であってよい。又は、複数の遺伝子多型が形成するアレルの組合せに係るハプロタイプ多型であってもよい。
本発明の他の態様は、被験者のパーソナリティを表示するための方法であって、被験者の被験試料を解析して得られる遺伝子多型データと遺伝子多型スコアテーブルに基づいて被験者の３以上の複数因子のそれぞれの第１の因子別スコアを計算するステップであって、遺伝子多型スコアテーブルにおいてパーソナリティの３以上の複数因子のそれぞれについて少なくとも一つの遺伝子多型が設定され、及び該遺伝子多型の多型パターンのそれぞれについて多型パターン別スコアが設定される、計算するステップと、第１の因子別スコアを第１のグラフの目盛り軸にプロットした結果を表示させるステップと、を含む。
好適に、第１のグラフの目盛り軸が、所定の項目セットに対する被験者の回答の入力に基づいて計算されるパーソナリティの３以上の複数因子のそれぞれの第２の因子別スコアがプロットされる第２のグラフの目盛り軸と共通する。
本発明に係るさらに他の態様は、コンピュータに、入力された被験者の遺伝子多型データと遺伝子多型スコアテーブルとに基づいて被験者の３以上の複数因子のそれぞれの第１の因子別スコアを計算する機能であって、遺伝子多型スコアテーブルにおいてパーソナリティの３以上の複数因子のそれぞれについて少なくとも一つの遺伝子多型が設定され、及び該遺伝子多型の多型パターンのそれぞれについて多型パターン別スコアが設定される、計算する機能と、第１の因子別スコアをグラフの目盛り軸にプロットした結果を表示させる機能と、入力された所定の項目セットに対する被験者の回答データに基づいてパーソナリティの前記３以上の因子のそれぞれの第２の因子別スコアを計算する機能と、第２の因子別スコアをグラフの目盛り軸にプロットした結果を表示させる機能と、を実現させるためのプログラム、及び当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
本発明の表示システム、方法等によれば、文献データベース等に蓄積されるパーソナリティと遺伝子多型に関する種々の報告内容を利用したパーソナリティ測定結果を容易に得ることができる。
また、本発明の表示システム、方法等によれば、遺伝子多型データに基づくパーソナリティ測定結果と自己報告に基づくパーソナリティ測定結果が同一のレーダーチャート等のグラフに重ねて表示され得る。レーダーチャート等グラフ上の測定結果の重なり具合等から両者の一致、不一致の程度が一目で把握され、比較検討が容易になる。
以下本発明の特徴が、図面を参照して、本発明の限定を意図するものではない好適実施形態として説明される。
図１に本発明に係るパーソナリティ表示システム１の概略が図示されている。表示システム１は、データベースサーバ１００、遺伝子多型解析装置２００、インターネット等ネットワーク３００、及びＰＣ等被験者端末４００ａ、４００ｂ等によって構成される。
遺伝子多型解析装置２００は、被験者ａ、ｂから生体試料ａ’、ｂ’（例えば、唾液等）の提供を受けて試料を分析し、遺伝子多型データを得るためのものである。遺伝子多型解析装置２００として、公知のＤＮＡ増幅装置及び公知の遺伝子解析ソフトウェア等を使用することができる。遺伝子多型装置２００により、唾液等の試料から遺伝子（ＤＮＡ）が抽出、増幅等され、遺伝子多型データに変換される。遺伝子多型データはネットワーク３００を介してデータベースサーバ１００にアップロードされる。
図２に本発明に係るデータベースサーバ１００が図示されている。データベースサーバ１００は、該サーバ１００全体の動作を制御するＣＰＵ等制御部１０、操作入力を行うためのキーボード及びマウス等操作入力部２０、ディスプレイ等表示部３０、ネットワーク３００を介して遺伝子多型解析装置２００及び／又は被験者端末４００間で送受信を行うための送受信部４０、各種情報が記録される記憶部５０、及び各種データが格納されるデータベース６０から構成される。
記憶部５０は、被験者の遺伝子多型データを用いてパーソナリティの複数の因子（次元）のそれぞれのスコアを計算するための各種テーブルを含む遺伝子多型スコアテーブル５１、所定の項目セットに対する被験者の回答データを用いてパーソナリティの複数の因子（次元）のそれぞれのスコアを計算するための項目・回答テーブル５２、表示部３０や被験者端末４００のディスプレイ等に表示させるレーダーチャート等グラフを含む画像データである表示画面１〜３、及び計算処理等を行うための処理プログラム５６を記録する。
データベース６０は、それぞれ適切に被験者識別番号と対応付けて、被験者の遺伝子多型データを格納する遺伝子多型データベース６１、遺伝子多型データを使用して計算された多型スコアを格納する遺伝子多型スコアデータベース６２、所定の項目セットに対する被験者の回答データを格納する回答データベース６３、及び回答データを使用して計算された回答スコアを格納する回答スコアデータベース６４を含む。
図３Ａを参照して、多型スコアテーブル５１は、因子関連多型テーブル５１ａ、配点テーブル５１ｂ、想定スコアテーブル５１ｃ、グラフスコアテーブル５１ｄを含む。
図示のように、一つの実施形態に係る因子関連多型テーブル５１ａにおいて、因子１のスコアに寄与する少なくとも一つの遺伝子多型が設定される。設定される遺伝子多型は一つであってよく、複数であってもよい。エビデンスが存在する限り多数の遺伝子多型が設定されてもよい。新たなエビデンス等に基づいて、遺伝子多型の設定は追加、変更されてよい。
因子関連多型テーブル５１ａにおいて遺伝子多型は男女別に設定されてよく、男女共通に設定されてもよい。遺伝子多型は年齢別に設定されてもよい。
設定される遺伝子多型は、ｄｂＳＮＰデータベースのｒｓ番号により特定され得る。例えば、因子関連多型テーブル５１ａのｒｓ２１８０６１９の多型は、ＣＮＲ１遺伝子に存在する配列番号１（表１参照）で示される５１塩基から成る配列の２６番目の塩基がＡ又はＧとなる一塩基多型（ＳＮＰ）であり、多型パターンとして、ＡＡ及びＧＧの二種類のホモ型と、ＡＧの一種類のヘテロ型との計三種類が設定され得る。ｒｓ４６８０の多型は、ＣＯＭＴ遺伝子に存在する配列番号６（同）で示される５１塩基から成る配列の２６番目の塩基がＧからＡに置換し、コードするアミノ酸をバリンからメチオニンに変化させる一塩基多型であり、Ｖａｌ／Ｍｅｔの計三種類の多型パターンが設定され得る。概して、多型パターンは一つの多型につき三種類である。又は多型パターンは、一塩基多型によって三種類に限定されなくてもよい。
設定される多型は一塩基多型に限定されず、ＶＮＴＲ等の多型が設定されてもよい。多型パターンはショート（ｓ）とロング（ｌ）の組み合わせによりｓｓ、ｓｌ、及びｌｌ等であってもよい。
因子関連多型テーブル５１ａではさらに、因子１のスコアに対する多型パターンのそれぞれの寄与が規定される。すなわち、多型パターンのそれぞれが因子１のスコアを増加又は減少させることが規定される。一つの実施形態では、Ａ方向配点は因子１のスコアを増加させることを意味し、Ｂ方向配点は因子１のスコアを減少させることを意味する。多型パターン間で、因子スコアを増加させる、又は減少させる高低（大小）の関係が規定される。
配点テーブル５１ｂは、因子１のスコアを計算するために、因子関連多型テーブル５１ａの配点方向に従って高、中、低の具体的な値を持つ。値は因子関連多型テーブル５１ａが規定するＡ、Ｂの配点方向の関係及び多型パターン間の高低の関係が維持される限り任意に設定され得る。一つの実施形態において、Ａ方向の高、中、低の配点はそれぞれ３、２、１点、Ｂ方向の高、中、低の配点はそれぞれ−３、−２、−１点である。
因子関連多型テーブル５１ａにより被験者のタイピング結果の想定される全ての組み合わせが決定され得る。又は、想定される全ての組み合わせのうち、最大スコアとなる組み合わせ及び最小スコアとなる組み合わせが決定され得る。本実施形態において、因子１のスコアに寄与する多型パターンの組み合わせは、男性で３４通り、女性で３６通り存在する。配点テーブル５１ｂによって、全ての組み合わせのそれぞれのスコアが決定され得る。又は、全ての組み合わせのうち最大スコアとなる組み合わせのスコア、及び最小スコアとなる組み合わせのスコアが決定され得る。想定スコアテーブル５１ｃは、多型パターンの組み合わせの全てのスコアのうちの最大値及び最小値である、想定スコア最大値（ｍａｘ）及び想定スコア最小値（ｍｉｎ）を持つ。
一つの実施形態に係る因子関連多型テーブル５１ａでは、男性の被験者の遺伝子多型データが、ｒｓ２１８０６１９においてＧＧ又はＡＡ、ｒｓ１０５２１４３２においてＡＧ又はＡＡ、ｒｓ６６５１８０６においてＡＣ又はＣＣ、ｒｓ３６２５８４においてＡＡのとき最大スコアｍａｘ＝０となり、女性の被験者の遺伝子多型データが、ｒｓ２１８０６１９においてＡＡ、ｒｓ１３６０７８０においてＴＴ又はＣＴ、ｒｓ１０５２１４３２においてＧＧ、ｒｓ６６５１８０６においてＡＡ、ｒｓ３６２５８４においてＧＧ、ｒｓ４６８０においてＭｅｔＭｅｔのとき最小スコアｍｉｎ＝−１４となる。
想定スコアテーブル５１ｃは男女共通であってよい。想定スコアテーブルは男女別であってもよい。
グラフスコアテーブル５１ｄは、想定されるスコアに基づいて、本発明に係る表示に適した換算スコアを得るために、グラフスコア最大値（ＭＡＸ）及びグラフスコア最小値（ＭＩＮ）を持つ。グラフスコア最大値（ＭＡＸ）及びグラフスコア最小値（ＭＩＮ）は任意に設定され得る。好適に、グラフスコア最大値（ＭＡＸ）及びグラフスコア最小値（ＭＩＮ）は、比較対象となるパーソナリティ測定結果（例えば、質問紙法による）を表示するグラフの目盛り軸に対応するように決定される。例えば、質問紙法による因子のスコアの想定最大値が３０、想定最小値が６である場合、グラフスコア最大値（ＭＡＸ）は３０又は３０前後の値、グラフスコア最小値（ＭＩＮ）は６又は６前後の値に設定される。
想定スコア最大値（ｍａｘ）、想定スコア最小値（ｍｉｎ）、グラフスコア最大値（ＭＡＸ）、及びグラフスコア最小値（ＭＩＮ）に基づいて被験者のスコアが換算され得る。換算には任意の換算式が使用されてよい。例えば、換算式は、換算スコア＝ＭＩＮ＋（被験者スコア−ｍｉｎ）（ＭＡＸ−ＭＩＮ）／（ｍａｘ−ｍｉｎ）等である。
実施例の被験者ａ（男性）の遺伝子多型データは、ｒｓ２１８０６１９においてＡＡ、ｒｓ１０５２１４３２においてＧＧ、ｒｓ６６５１８０６においてＡＡ、ｒｓ３６２５８４においてＧＧであり、因子関連多型テーブル５１ａ、及び配点テーブル５１ｂにより因子１に係る被験者スコア＝−８、換算スコア＝１５．７となる。
上記のように、被験者の遺伝子多型データとテーブル５１ａ、ｂにより、被験者の因子１のスコアが得られ、テーブル５１ａ〜ｄと所定の換算式により、被験者の因子１のスコアを適切に換算したスコアが得られる。
図３Ｂを参照して、遺伝子多型スコアテーブル５１は、因子１に係る換算テーブル５１ｅをさらに含んでもよい。
なお、遺伝子多型解析装置２００（図１）によって必要な遺伝子多型の多型パターンが解析されない場合、該多型に係るスコアがゼロになり、トータルの被験者スコアが想定範囲外（例えば、−１４を下回るか０を超える）となり得る。従って換算テーブル５１ｅは、想定範囲を超える被験者スコア、例えば、−１４に満たない被験者スコア＝５．０、及び０を超える被験者スコア＝３０．０に換算するようにしてもよい。
図４〜図７に因子２〜５のそれぞれの因子関連多型テーブル５１ａ−２〜５と、想定スコアテーブル５１ｃ−２〜５とが示されている。一つの実施形態において、配点テーブル５１ｂ、グラフスコアテーブル５１ｄ、及び換算式は５因子共通である。多型スコアテーブル５１は、因子２〜５に係る換算テーブル５１ｅ−２〜５（図示せず）を含み得る。
因子関連多型テーブルに設定された多型は、少なくとも該多型が因子のスコアの増減に寄与することを意味し、配点テーブルは、各多型が因子のスコアの増減に寄与するように任意の値を有する。
因子関連多型テーブルにおいて、一つの因子に対して特定の多型が複数回設定される必要はなく、そのようなテーブルの操作入力処理は無効とされ得る。
又は、所定の条件において一つの因子に対して特定の多型が複数回設定されてもよい。一つの実施形態では、因子関連多型テーブル５１ａ等は、因子のスコアに寄与する多型設定の根拠となる文献の識別番号を含む。一つの実施形態において文献はパブメド（ＰｕｂＭｅｄ）等の文献データベースに蓄積された文献であり、文献の識別番号は文献データベースにおける識別番号、例えば、パブメドのＰＭＩＤであり得る。この場合、テーブル上で遺伝子多型はｒｓ番号に加えＰＭＩＤにより識別され、ｒｓ番号が同一であっても異なる多型として複数回設定され得る。複数回設定された多型は因子のスコアに対して固有の寄与を示し得る。
因子関連多型テーブル５１ａ等は、テーブル作成者がデータベースサーバ１００の操作入力部２０を介して手動で入力することにより作成、追加、変更、削除されてよい。テーブル作成者は、例えば、パブメド（ＰｕｂＭｅｄ）にアクセスして「パーソナリティ」「多型」等のワードでサーチをかけることにより多数の文献の検索結果を得ることができる。あるいは検索結果は、文献データベース検索ソフトウェア等を使用して得ることができる。テーブル作成者は検索された文献の全てを閲覧するか、一部を規則的に、又はランダムに選択して閲覧し、文献の内容に従って因子関連多型テーブルを適宜更新等できる。
好適に、所定の多型が所定の因子のスコアに寄与することを決定するために、多型がいずれの因子に関連するかの分類基準となるワードテーブルが参照される。一つの実施形態において、基準ワードはビッグ・ファイブ又は５因子モデルに基づく。
ビッグ・ファイブ又は５因子モデルは語彙研究と質問紙研究の流れからまとめられ、従って５因子（又は５次元）のワード、及び５因子（又は５次元）のそれぞれのスケールとなるワードが従来から存在する。従来の研究において、５因子は概して、（１）外向性（Ｅｘｔｒａｖｅｒｓｉｏｎ：Ｅ）、（２）協調性（Ａｇｒｅｅａｂｌｅｎｅｓｓ：Ａ）、（３）勤勉性（Ｃｏｎｓｉｅｎｔｉｏｕｓｎｅｓｓ：Ｃ）、（４）情緒安定性（Ｎｅｕｒｏｔｉｃｉｓｍ：Ｎ）、及び（５）開放性（Ｏｐｅｎｎｅｓｓ：Ｏ）とされる。協調性（Ａ）に代えて調和性、勤勉性（Ｃ）に代えて「良心性」や「誠実性」、情緒安定性（Ｎ）に代えて「情緒不安定性」や「神経症傾向」、開放性（Ｏ）に代えて「経験への開放性」や「知性」等とされることもある。
５因子のスケールに関するワードとして、例えば、ＮＥＯ−ＰＩ−Ｒの５次元のそれぞれについて下位次元を示したもの（非特許文献１）、５因子のスケールとして形容詞を使用したもの（非特許文献２）、５因子性格検査の尺度を質問項目のセットによって構成したもの等がある（非特許文献３）。
以下の表２〜６は、基準ワードテーブルの一つの実施形態を示す。基準ワードテーブルは、従来からある５因子ワード（因子ワード）、５因子のスケールから選択されたワード（因子関連ワード１）、及び因子ワード、因子関連ワード１と同義あるいは下位概念であるか、又は因子ワード、因子関連ワード１に関連すると考えられるワード（因子関連ワード２）を含む。パブメド等文献データベースの文献がほとんどの場合英語で記載されていることから、基準ワードは英語の表記を含んでよい。
５因子モデルに基づく「因子ワード」と「因子関連ワード１」を使用することにより、文献内で使用されるワードを基準に、遺伝子多型と各因子との関連を容易に判定することができる。「因子関連ワード２」は、「因子ワード」と「因子関連ワード１」に基づいて、適宜追加、変更、削除され得る。そのようにすることで、文献内の多様なワードに対応することができる。
一般に因子間の相関は少ないと言われ、従って基準ワードも因子間で重複しないことが好ましい。又は、因子間で相関がある場合、検索ワードは重複してもよい。例えば、一つの実施形態において、因子ワード１に係るテーブル（表２）と、因子ワード４に係るテーブル（表５）とはいずれも因子関連ワード２として「aggression」（※の部分）を含む。
基準ワードテーブルにおいて所定のワードは方向Ａ又はＢに分類される。方向Ａの分類は、所定のワードが因子ワードについて肯定的であること意味し、方向Ｂの分類は、所定ワードが因子ワードについて否定的であることを意味する。方向Ａ、Ｂは、因子関連多型テーブル５１ａ等における配点方向Ａ、Ｂに対応し得る。
図３Ａ、４〜７に図示された一つの実施形態の因子関連多型テーブルは、上記のワードテーブルのワード（英語）を登録した文献検索ソフトウェアによりパブメド文献データベースから検索された多数の文献からランダムに選択された１６の文献を使用して作成されたものである。例えば、「fear extinction」のワードに関連してＰＭＩＤ２３０１０７６６の文献（Heitland Iら、“Failure to extinguish fear and genetic variability in the human cannabinoid receptor 1.”、 Transl Psychiatry. 2012 Sep 25;2:e162. doi: 10.1038/tp.2012.90.：非特許文献６）が検索・選択され、当該文献には、ｒｓ２１８０６１９の一塩基多型（表１の配列番号１）において、ＧＧホモ型又はＡＧホモ型を示す被験者がロバストな恐怖消去（extinction of fear）を示し、ＡＡホモ型を示す被験者は恐怖消去反応を有しないことが記載されている。「恐怖消去」は因子１に関する方向Ａのワードであり（表２）、因子多型関連テーブル５１ａにおいて、ＡＡホモ型よりもＧＧホモ型又はＡＧホモ型が因子１のスコアを増加させることが規定され得る。
なお、因子１の意味によって方向Ａ、Ｂは逆転されてもよい。例えば、因子１を「情緒安定性」でなく、「情緒不安定性」とした場合は、配点テーブルにおいて方向Ａに負の値が設定され、方向Ｂに正の値が設定され得る。
遺伝子多型データベース６１に格納された被験者の遺伝子多型データ（図２）を多型スコアテーブル５１に基づいて処理することにより、５因子のそれぞれの多型スコアが得られる。得られた多型スコアは、遺伝子多型スコアデータベース６２に格納される。
記憶部５０はさらに、多型スコアに基づいて生成される、被験者端末４００からの要求に応じて被験者端末４００のディスプレイ等に表示させるための表示画面１を記録する。
表示画面１は、多型データによる各因子スコアのレーダーチャート等のグラフを含む。具体的に、実施例の被験者ａの遺伝子多型データと上記多型スコアテーブル５１に基づいて、因子１〜５の換算スコアは、因子１＝１５．７、因子２＝１４．４、因子３＝２７．５、因子４＝２０．８、及び因子５＝１４．４となり、図８のようなレーダーチャートが生成される。
項目・回答テーブル５２（図２）は、従来の質問紙法のように、所定の項目セットに対する被験者の回答の入力に基づいて因子のスコアを計算するためのものである。一つの実施形態に係る因子１に係る項目・回答テーブル５２が図１１に示される。一つの実施形態において、一つの因子のスコアは、１２の項目から成る項目セットに対する５段階の回答入力の配点に従って計算される。実施形態において、最小スコアは６（０．５×１２）、最大スコアは３０（２．５×１２）に設定される。具体的な配点の値は任意に設定され得る。多型データによる因子スコアとの比較を容易にするために、回答データに関する設定スコアの最大値、最小値と多型データによる換算スコア最大値、最小値とは略統一される。
被験者が回答するための項目セットの具体的な内容は利用可能な公知のものから選択されてよく、その簡易版や修正版、又は新たに作成したものが使用され得る。項目セットは好適に、多型データによる測定と同一の形式、例えば、５因子モデルに基づく。項目セットはデータベースサーバ１０からネットワーク３００を介して、被験者が被験者端末４００上で入力可能な入力画面（図示せず）として提供され得る。被験者の回答データは、ネットワーク３００を介してデータベースサーバ１０に入力され回答データベース６３に格納される。又は、項目セットはマークシート等の形態で提供され、マークシート集計ソフト等の任意の回答入力手段を使用して回答データベース６３に格納されてもよい。
入力された回答に基づいて計算された各因子のスコアが回答スコアデータベース６４に格納される。記憶部５０は、各因子のスコアを目盛り軸にプロットしたレーダーチャート等グラフを含む表示画面２を記録する。図９に、実施例の被験者ａの回答により生成されたレーダーチャートが示される。
記憶部５０はさらに、多型データを使用した因子スコアと回答データを使用した因子スコアを単一の目盛り軸にプロットしたレーダーチャート等のグラフを含む表示画面３を記録する。表示画面３により、複数の測定方法によるパーソナリティ測定結果の比較がさらに容易になる。
パーソナリティ測定に対するニーズは確かに存在し、その遺伝学的背景に関する研究は進展しつつある。本発明によれば、遺伝子多型データをパーソナリティ測定に容易に利用することができ、測定結果を他のパーソナリティ測定結果と比較可能に表示することができるので、測定結果と併せて一方の測定結果を基準とした他方の一致、不一致を容易に把握することができる。
本発明の思想及び態様から離れることなく多くのさまざまな修正が可能であることは当業者の知るところである。したがって、言うまでもなく、本発明の態様は例示に過ぎず、本発明の範囲を限定するものではない。
５１ 多型スコアテーブル
５２ 項目・回答テーブル
５３ 表示画面１
５４ 表示画面２
５５ 表示画面３
５６ 処理プログラム
６１ 遺伝子多型データベース
６２ 遺伝子多型スコアデータベース
６３ 回答データベース
６４ 回答スコアデータベース
５２ 項目・回答テーブル
５３ 表示画面１
５４ 表示画面２
５５ 表示画面３
５６ 処理プログラム
６１ 遺伝子多型データベース
６２ 遺伝子多型スコアデータベース
６３ 回答データベース
６４ 回答スコアデータベース
Claims (12)
- 被験者のパーソナリティを表示するための、ハードウェア及びソフトウェアから成る表示システムであって、
被験試料を解析して得られる遺伝子多型データを入力する手段と、
前記遺伝子多型データに基づいて、パーソナリティの複数因子のそれぞれの因子別スコアを計算する手段と、を備え、
前記因子別スコアを計算する手段が、前記複数因子のそれぞれについて少なくとも一つの遺伝子多型が設定され、及び該遺伝子多型の多型パターンのそれぞれについて多型パターン別スコアを設定された遺伝子多型スコアテーブルを含む、表示システム。 - 前記多型パターン別スコアにおいて、前記因子別スコアを増加又は減少させるために前記遺伝子多型の多型パターン間で正又は負の高低のスコアが設定される、請求項１に記載された表示システム。
- 前記複数因子が３以上の因子であり、さらに、該３以上の因子のそれぞれのスコアを第１のグラフの目盛り軸にプロットした結果を表示させる手段を備える請求項１に記載された表示システム。
- さらに、所定の質問項目セットに対する前記被験者の回答の入力に基づいて前記パーソナリティの前記３以上の因子のそれぞれの因子別スコアを計算する手段と、
該３以上の因子のそれぞれの因子別スコアを第２のグラフの目盛り軸にプロットした結果を表示させる手段と、を備える請求項３に記載された表示システム。 - 前記第１のグラフの目盛り軸と前記第２のグラフの目盛り軸が共通する、請求項４に記載された表示システム。
- 前記グラフがレーダーチャートである、請求項３ないし５のいずれかに記載された表示システム。
- 前記３以上の因子が５因子である、請求項３又は４に記載された表示システム。
- 前記遺伝子多型が一塩基多型である、請求項１に記載された表示システム。
- 被験者のパーソナリティを表示するための方法であって、
前記被験者の被験試料を解析して得られる遺伝子多型データと遺伝子多型スコアテーブルに基づいて前記被験者の３以上の複数因子のそれぞれの第１の因子別スコアを計算するステップであって、前記遺伝子多型スコアテーブルにおいてパーソナリティの前記３以上の複数因子のそれぞれについて少なくとも一つの遺伝子多型が設定され、及び該遺伝子多型の多型パターンのそれぞれについて多型パターン別スコアが設定される、計算するステップと、
前記第１の因子別スコアを第１のグラフの目盛り軸にプロットした結果を表示させるステップと、を含む表示方法。 - 前記第１のグラフの目盛り軸が、所定の項目セットに対する前記被験者の回答の入力に基づいて計算されるパーソナリティの前記３以上の複数因子のそれぞれの第２の因子別スコアがプロットされる第２のグラフの目盛り軸と共通する、請求項８に記載された表示方法。
- コンピュータに、
入力された被験者の遺伝子多型データと遺伝子多型スコアテーブルとに基づいて前記被験者の３以上の複数因子のそれぞれの第１の因子別スコアを計算する機能であって、前記遺伝子多型スコアテーブルにおいてパーソナリティの前記３以上の複数因子のそれぞれについて少なくとも一つの遺伝子多型が設定され、及び該遺伝子多型の多型パターンのそれぞれについて多型パターン別スコアが設定される、計算する機能と、
前記第１の因子別スコアをグラフの目盛り軸にプロットした結果を表示させる機能と、
入力された所定の項目セットに対する前記被験者の回答データに基づいて前記パーソナリティの前記３以上の因子のそれぞれの第２の因子別スコアを計算する機能と、
前記第２の因子別スコアを前記グラフの目盛り軸にプロットした結果を表示させる機能と、を実現させるためのプログラム。 - 請求項１０のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020178564A (ja) * | 2019-04-23 | 2020-11-05 | ジェネシスヘルスケア株式会社 | 慢性気管支炎のリスクを判定する方法 |
| JP2022084563A (ja) * | 2020-11-26 | 2022-06-07 | エヌジーンバイオ・カンパニー・リミテッド | 使用者多重特徴情報を利用した個人オーダーメイド型コンテンツ提供方法および分析装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003061677A (ja) * | 2001-08-28 | 2003-03-04 | Olympus Optical Co Ltd | 全身性エリテマトーデスの感受性遺伝子およびその使用 |
| JP2008269205A (ja) * | 2007-04-19 | 2008-11-06 | Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd | ビル管理技術者の選択システム |
| JP2012215543A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-08 | Sony Corp | 個体情報の判定方法、個体情報判定装置、電子機器及び個体情報判定プログラム |
| US20120295256A1 (en) * | 2011-05-18 | 2012-11-22 | Genovive Llc | Weight management genetic test systems and methods |
| WO2013141386A1 (ja) * | 2012-03-23 | 2013-09-26 | 独立行政法人科学技術振興機構 | パーソナルゲノム情報環境提供装置、パーソナルゲノム情報環境提供方法、および、プログラム |
-
2015
- 2015-04-27 JP JP2015090051A patent/JP6530954B2/ja active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003061677A (ja) * | 2001-08-28 | 2003-03-04 | Olympus Optical Co Ltd | 全身性エリテマトーデスの感受性遺伝子およびその使用 |
| JP2008269205A (ja) * | 2007-04-19 | 2008-11-06 | Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd | ビル管理技術者の選択システム |
| JP2012215543A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-08 | Sony Corp | 個体情報の判定方法、個体情報判定装置、電子機器及び個体情報判定プログラム |
| US20120295256A1 (en) * | 2011-05-18 | 2012-11-22 | Genovive Llc | Weight management genetic test systems and methods |
| WO2013141386A1 (ja) * | 2012-03-23 | 2013-09-26 | 独立行政法人科学技術振興機構 | パーソナルゲノム情報環境提供装置、パーソナルゲノム情報環境提供方法、および、プログラム |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020178564A (ja) * | 2019-04-23 | 2020-11-05 | ジェネシスヘルスケア株式会社 | 慢性気管支炎のリスクを判定する方法 |
| JP7165619B2 (ja) | 2019-04-23 | 2022-11-04 | ジェネシスヘルスケア株式会社 | 慢性気管支炎のリスクを判定する方法 |
| JP2022084563A (ja) * | 2020-11-26 | 2022-06-07 | エヌジーンバイオ・カンパニー・リミテッド | 使用者多重特徴情報を利用した個人オーダーメイド型コンテンツ提供方法および分析装置 |
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