JP2016538825A - スキンケア相談のための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

肌質を評価し、カスタマイズされた、コンシェルジュ式の肌相談を消費者に提供する、器具及び方法が、本明細書に記載される。様々な態様において、本開示は、生体試料からＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型を検出する工程と、遺伝的肌スコアを計算する工程と、遺伝的肌スコアを現在の肌特徴と比較する工程と、当面の肌質及び／又は将来の肌質を向上させるようにカスタマイズされたスキンケアレジメンに関するカウンセリングを消費者に行う任意選択な工程と、を含む、方法を含む。

Description

本開示は、肌質の評価及び消費者相談のための方法及びシステムに関する。

電子的に提出された資料の参照による援用

本出願は、開示の別個の部分として、コンピュータ可読形式の配列表（ファイル名：４７９８２＿ＳｅｑＬｉｓｔｉｎｇ．ｔｘｔ；作成日：２０１３年９月２５日；１，０７４バイト）を包含し、その全体を参照により援用する。

消費者の肌の状態又は肌質を理解することは、肌のカウンセリング及び製品の選択／推奨において、重要な役割を果たす。消費者が、その消費者の現在の肌の状態と、例えば、肌のしわ、肌のしみ、肌の堅さの低下、肌つやの低下、及び肌のきめの低下などの特定の望ましくない肌の欠点を発現させる、その消費者の肌の遺伝的ポテンシャル又は遺伝的素因との間の相違を理解することは、重要である。この情報を得ることにより、消費者は、例えば、生産者、小売店、臨床医、及び／又は皮膚科医の助けを直接的、又は非直接的に借りて、彼らの肌のポテンシャルを最大限にするために、又は望ましくない肌特徴の進行を遅らせるか、若しくは相殺する予防手段として、有用となり得る、（１つ又は複数の薬剤を含む）製品の種類について、情報に基づいた決定を行うことができる。

概して、消費者は、彼らの具体的な肌の状態にとって必要な、製品の種類（例えば、スキンケア、化粧品、など）について決定を行うために、彼らの肌の状態についての情報に頼っている。典型的には、消費者は、彼らの肌質についての限定的な理解に従って、所望の製品を選んでいる。例えば、消費者は、自己評価から彼らの肌質についての印象を有していると考えられる。しかしながら、消費者は、彼らの肌の状態を不正確に評価しがちである。他の手法としては、消費者の肌質のより正確な評価を提供しやすい視覚デバイス又はイメージングデバイスを使用するものがある（Ｍｉｙｏｍｏｔｏ，Ｋ．，ｅｔ ａｌ．，Ｓｋｉｎ Ｒｅｓ．＆ Ｔｅｃｈ．（２０１３），１９：ｅ５２５〜ｅ５３１参照）。しかしながら、１時点における消費者の肌質のスナップショットを提供することができるだけであるため、これらのデバイスの価値は限定されたものである。これらのデバイスでは、消費者の肌の状態のポテンシャル、及び／又は肌の欠点を発現させるリスクを、評価又は推定できない。

Ｍｉｙｏｍｏｔｏ，Ｋ．，ｅｔ ａｌ．，Ｓｋｉｎ Ｒｅｓ．＆ Ｔｅｃｈ．（２０１３），１９：ｅ５２５〜ｅ５３１

消費者のために、肌質を評価し、意義のある情報、及び目的に合わせたスキンケアの選択／推奨を提供する方法の改善が求められている。また、将来に特定の肌特徴（特に欠点）を発現させるリスクを、消費者に対して推定するための、肌の状態を評価するシステムも求められている。

一態様において、本明細書には、ヒト被験者の肌質を評価する方法が記載され、本方法は、ヒト被験者由来の生体試料における、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型の有無を決定し、遺伝的肌スコアを提供する工程と、肌のしわ、肌のしみ、肌の張りの低下、肌つやの低下、及び肌のきめの粗さからなる群から選択される肌特徴に対応する推定肌特徴質スコアを、推算式を遺伝的肌スコアに適用することによって、決定する工程と、を含み、ここで、推算式は、肌特徴に対応し、かつ少なくとも２０年、少なくとも３０年、少なくとも４０年、又は少なくとも５０年にわたる年代のメンバを含む対照群から得られたデータの回帰分析によって決定され、該データは、（ｉ）対照群のそれぞれのメンバの遺伝的肌スコアと、（ｉｉ）対照群のそれぞれのメンバに対応する複数の測定値と、を含み、該複数の測定値は、肌特徴と関連し、かつ対照群のそれぞれのメンバの肌表面の画像分析から計算され、推定肌特徴質スコアは、ヒト被験者が肌特徴を発現させるリスクを表す。

また、本明細書に記載する方法のうちのいずれかを実行可能なシステムも提供される。例えば、一部の実施形態においては、ヒト被験者の肌質を評価するシステムが提供される。本システムは、少なくとも１つのプロセッサと、インタフェースと、コンピュータ実行可能命令を記憶する、少なくとも１つの有体の、非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、を含み、該コンピュータ実行可能命令は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されたとき、本システムに、該インタフェースを介して、ヒト被験者由来の生体試料における、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型の有無の指標を得ることと、ヒト被験者由来の生体試料における、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型の有無の指標に基づいて、遺伝的肌スコアを決定することと、肌のしわ、肌のしみ、肌の張りの低下、肌つやの低下、及び肌のきめの粗さからなる肌特徴の群から選択される肌特徴に対応する推定肌特徴質スコアを、肌特徴に対応する推算式を遺伝的肌スコアに適用することによって、決定することと、を行わせ、ここで、推算式は、少なくとも５０年にわたる年代のメンバを含む対照群から得られたデータの回帰分析によって決定され、該データは、（ｉ）対照群のそれぞれのメンバの遺伝的肌スコアと、（ｉｉ）対照群のそれぞれのメンバに対応する複数の測定値と、を含み、該複数の測定値は、肌特徴と関連し、かつ対照群のそれぞれのメンバの肌表面の画像分析から計算され、推定肌特徴質スコアは、ヒト被験者が肌特徴を発現させるリスクを表す。一部の実施形態において、前記多型は、ｒｓ１７９９７５０、ｒｓ４８８０、及びｒｓ１０５０４５０である。

また、ヒト被験者の推定肌質と現在の肌質との間の相違を決定するシステムも提供される。本システムは、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つの通信インタフェースと、肌質相違評価部を記憶した、少なくとも１つの有体の、非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、を含み、肌質相違評価部は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されたとき、本システムに、少なくとも１つの通信インタフェースを介して、ヒト被験者由来の生体試料における、１組のヒト遺伝子における少なくとも１つの多型の有無の少なくとも１つの指標を含む第１のデータを受信することと、ヒト被験者の推定肌質を示す値を決定することであって、ヒト被験者の推定肌質値は、第１のデータに基づいて、かつ肌質を示す１組の肌特徴に対する、少なくとも１つの多型の有無の相関関係に基づいて決定される、ことと、少なくとも１つの通信インタフェースを介して、ヒト被験者の現在の肌質を示す値を含む第２のデータを受信することであって、現在の肌質値は、ヒト被験者の肌表面の一部分の画像の自動画像分析に基づいて決定され、自動画像分析は、肌表面の一部分の該１組の肌特徴に対応する測定値を決定するように構成される、ことと、推定肌質値及び現在の肌質値に基づいて、ヒト被験者の推定肌質と現在の肌質との間の相違の大きさを決定することと、相違の大きさの指標が、ユーザインタフェースに示されるようにすることと、を行わせるコンピュータ実行可能命令を含む。

また、本明細書には、ヒトの肌質に対応する１組の肌特徴に基づいて、ヒト被験者の推定肌質と現在の肌質との間の相違を決定する方法が記載される。本方法は、（ａ）ヒト被験者の少なくとも１つの肌表面を分析して、ヒト被験者の現在の肌質を示す少なくとも１つの測定値を決定する工程であって、少なくとも１つの測定値は、１組の肌特徴のうちの少なくとも１つの肌特徴に対応する、工程と、（ｂ）コンピューティングデバイスによって、かつ少なくとも１つの測定値に基づいて、ヒト被験者の現在の肌質と、ヒト被験者の推定肌質との間の相違の大きさを決定する工程であって、ヒト被験者の推定肌質は、ヒト被験者由来の生体試料由来の核酸において特定された、少なくとも１つの多型の有無に基づいて決定される、工程と、を含み、ここで、少なくとも１つの多型のそれぞれの多型は、肌質に対応する１組の肌特徴のうちの１つ又は複数の肌特徴への影響と相関し、肌質に対応する１組の肌特徴は、肌のしわ、肌のきめの粗さ、肌のしみ、肌つやの低下、又は肌の張りの低下のうちの少なくとも１つを含む。

他の態様においては、ヒト被験者の最高の推定肌質を決定するシステムが、本明細書に記載される。本システムは、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つの通信インタフェースと、肌質推定部を記憶する、少なくとも１つの有体の、非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、を含み、肌質推定部は、少なくとも１つのプロセッサにより実行されたとき、本システムに、（ａ）ヒト被験者に含まれる１組のヒト遺伝子についての、１つ又は複数の多型の有無の指標を得ることであって、（ｉ）該１つ又は複数の多型の有無は、ヒト被験者由来の生体試料由来の核酸の分析から決定され、（ｉｉ）該１つ又は複数の多型の有無は、１組の肌特徴に関連し、（ｉｉｉ）該１組の肌特徴は、ヒトの肌質を示す１組の肌特徴に含まれ、かつ、肌のしわ、肌のしみ、肌の張りの低下、肌つやの低下、及び肌のきめの粗さのうちの少なくとも２つを含む、ことと、（ｂ）得られた指標において有無が示されたそれぞれの多型について、それぞれの多型の有無の、該１組の肌特徴に含まれるそれぞれの肌特徴に対する相関関係の各強さを決定することと、（ｃ）相関関係の各強さに基づいて、かつ複数の他のヒト被験者の肌質を示す該１組の肌特徴に対応する複数の値に基づいて、ヒト被験者の最高の推定肌質を示す推定肌質値を決定することであって、該複数のヒト被験者の年齢層は、少なくとも５０年にわたる、ことと、（ｄ）推定肌質値が、ユーザインタフェースに示されるようにすることと、を行わせるコンピュータ実行可能命令を含む。

前述の概要は、本発明の態様の全てを定めることを意図するものではなく、更なる態様が、発明を実施するための形態などの他のセクションで記載される。本文書全体は統一された開示として関連することを意図しており、たとえ本文書の同一の文、又は段落、又はセクションの中に特徴の組み合わせが一緒に見出されないとしても、本明細書に記載される特徴の全ての組合せが企図されていることを理解するべきである。

前述したものに加えて、本発明は、上の特定の段落で定めた変更形態から、いずれかの方法で範囲を限定した本発明の全ての実施形態を、更なる態様として含む。例えば、ある属について記載された本発明の特定の態様は、属の全ての成員が、独立して本発明の態様となるものと理解されるべきである。また、ある属について記載されるか、又はある属の成員を選択する態様は、その属の２種類以上の成員の組み合わせをも包含するものと理解されるべきである。「ａ」又は「ａｎ」を付して記載又は主張されている本発明の態様に関しては、文脈においてより制約的な意味が明確に必要とされない限りは、これらの用語は「１つ又は複数の」を意味するものと理解されなくてはならない。「又は（若しくは）（or）」という用語は、文脈においてそうでないことが明確に必要とされない限りは、各物品を、選択肢として、又は組み合わせとして、包含するものと理解されるべきである。本発明の態様が、ある特徴を「含む／備える（comprising）」として記述されている場合は、実施形態もまた、その特徴「からなる（consisting of）」又は「から本質的になる（consisting essentially of）」ものと企図される。

ヒト被験者の肌質を評価する例示的な方法１００を示す。 特定のヒト被験者に対する方法１００の適用についての例示的なシナリオを示す。 特定のヒト被験者に対する方法１００の適用についての例示的なシナリオを示す。 特定のヒト被験者に対する方法１００の適用についての例示的なシナリオを示す。 ヒト被験者の肌質を評価するシステム２００の実施形態を示す。 この調査の前に特定のスキンケアレジメンを使用したことのない被験者における、ＭＭＰ１（図４Ａ）、ＳＯＤ２（図４Ｂ）、及びＧＰＸ１（図４Ｃ）における多型と関連した、（画像分析により分析された）肌特徴（ｘ軸）の重大度（ｙ軸）を示す棒グラフである。ｙ軸の重大度スコアは、検査した肌のパラメータ全体で、０（最良の肌状態）〜１．０（最悪の肌状態）にフィッティングされた。それぞれの肌特徴に対して、野生型の遺伝子型（ＭＭＰ１及びＧＰＸ１）、ヘテロ接合性多型（ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１）、及びホモ接合性多型（ＭＭＰ１及びＳＯＤ２）に関連する重大度が棒で示されている（このグラフでは、左から右に並んでいる）。特定された多型は、肌のきめ、肌の堅さの低下、肌のしみ、肌のしわ、及び肌つやの低下と相関している。 この調査の前に特定のスキンケアレジメンを使用したことのない被験者における、ＭＭＰ１（図４Ａ）、ＳＯＤ２（図４Ｂ）、及びＧＰＸ１（図４Ｃ）における多型と関連した、（画像分析により分析された）肌特徴（ｘ軸）の重大度（ｙ軸）を示す棒グラフである。ｙ軸の重大度スコアは、検査した肌のパラメータ全体で、０（最良の肌状態）〜１．０（最悪の肌状態）にフィッティングされた。それぞれの肌特徴に対して、野生型の遺伝子型（ＭＭＰ１及びＧＰＸ１）、ヘテロ接合性多型（ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１）、及びホモ接合性多型（ＭＭＰ１及びＳＯＤ２）に関連する重大度が棒で示されている（このグラフでは、左から右に並んでいる）。特定された多型は、肌のきめ、肌の堅さの低下、肌のしみ、肌のしわ、及び肌つやの低下と相関している。 この調査の前に特定のスキンケアレジメンを使用したことのない被験者における、ＭＭＰ１（図４Ａ）、ＳＯＤ２（図４Ｂ）、及びＧＰＸ１（図４Ｃ）における多型と関連した、（画像分析により分析された）肌特徴（ｘ軸）の重大度（ｙ軸）を示す棒グラフである。ｙ軸の重大度スコアは、検査した肌のパラメータ全体で、０（最良の肌状態）〜１．０（最悪の肌状態）にフィッティングされた。それぞれの肌特徴に対して、野生型の遺伝子型（ＭＭＰ１及びＧＰＸ１）、ヘテロ接合性多型（ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１）、及びホモ接合性多型（ＭＭＰ１及びＳＯＤ２）に関連する重大度が棒で示されている（このグラフでは、左から右に並んでいる）。特定された多型は、肌のきめ、肌の堅さの低下、肌のしみ、肌のしわ、及び肌つやの低下と相関している。 肌のきめ、肌の堅さ（張り）、肌のしわ、肌のしみ、及び肌つや（ｙ軸）に対する、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型の相関係数と、年齢（ｘ軸）との間の関係を示す棒グラフである。これらの相関関係は、被験者の年齢と共に強くなっている。 肌のきめ／粗さ（図６Ａ）、肌のしわ（図６Ｂ）、肌つや（図６Ｃ）、肌の堅さ（図６Ｄ）、及び肌のしみ（図６Ｅ）についての、対照群から得られた推定肌質スコア（ｙ軸）と、同一の被験者グループから得られた現在の肌特徴質スコア（ｘ軸）との、相関を示す線グラフである。推定肌質スコアは、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における一塩基多型（即ち、野生型、ヘテロ接合性多型、又はホモ接合性多型）の有無を表す、遺伝的肌スコアを用いて計算された。これらのモデルは、推定肌特徴質スコアと、画像分析により得られた実際の肌の測定値との間の有意な関係性を実証している。 肌のきめ／粗さ（図６Ａ）、肌のしわ（図６Ｂ）、肌つや（図６Ｃ）、肌の堅さ（図６Ｄ）、及び肌のしみ（図６Ｅ）についての、対照群から得られた推定肌質スコア（ｙ軸）と、同一の被験者グループから得られた現在の肌特徴質スコア（ｘ軸）との、相関を示す線グラフである。推定肌質スコアは、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における一塩基多型（即ち、野生型、ヘテロ接合性多型、又はホモ接合性多型）の有無を表す、遺伝的肌スコアを用いて計算された。これらのモデルは、推定肌特徴質スコアと、画像分析により得られた実際の肌の測定値との間の有意な関係性を実証している。 肌のきめ／粗さ（図６Ａ）、肌のしわ（図６Ｂ）、肌つや（図６Ｃ）、肌の堅さ（図６Ｄ）、及び肌のしみ（図６Ｅ）についての、対照群から得られた推定肌質スコア（ｙ軸）と、同一の被験者グループから得られた現在の肌特徴質スコア（ｘ軸）との、相関を示す線グラフである。推定肌質スコアは、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における一塩基多型（即ち、野生型、ヘテロ接合性多型、又はホモ接合性多型）の有無を表す、遺伝的肌スコアを用いて計算された。これらのモデルは、推定肌特徴質スコアと、画像分析により得られた実際の肌の測定値との間の有意な関係性を実証している。 肌のきめ／粗さ（図６Ａ）、肌のしわ（図６Ｂ）、肌つや（図６Ｃ）、肌の堅さ（図６Ｄ）、及び肌のしみ（図６Ｅ）についての、対照群から得られた推定肌質スコア（ｙ軸）と、同一の被験者グループから得られた現在の肌特徴質スコア（ｘ軸）との、相関を示す線グラフである。推定肌質スコアは、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における一塩基多型（即ち、野生型、ヘテロ接合性多型、又はホモ接合性多型）の有無を表す、遺伝的肌スコアを用いて計算された。これらのモデルは、推定肌特徴質スコアと、画像分析により得られた実際の肌の測定値との間の有意な関係性を実証している。 肌のきめ／粗さ（図６Ａ）、肌のしわ（図６Ｂ）、肌つや（図６Ｃ）、肌の堅さ（図６Ｄ）、及び肌のしみ（図６Ｅ）についての、対照群から得られた推定肌質スコア（ｙ軸）と、同一の被験者グループから得られた現在の肌特徴質スコア（ｘ軸）との、相関を示す線グラフである。推定肌質スコアは、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における一塩基多型（即ち、野生型、ヘテロ接合性多型、又はホモ接合性多型）の有無を表す、遺伝的肌スコアを用いて計算された。これらのモデルは、推定肌特徴質スコアと、画像分析により得られた実際の肌の測定値との間の有意な関係性を実証している。 この調査の前の３年間の間に、特定のスキンケアレジメンを使用したことのある被験者における、ＭＭＰ１（図７Ａ）、ＳＯＤ２（図７Ｂ）、及びＧＰＸ１（図７Ｃ）における多型と関連した、肌特徴（ｘ軸）の重大度（ｙ軸）を示す棒グラフである。それぞれの肌特徴に対して、野生型の遺伝子型（ＭＭＰ１及びＧＰＸ１）、ヘテロ接合性多型（ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１）、及びホモ接合性多型（ＭＭＰ１及びＳＯＤ２）に関連する重大度が棒で示されている（このグラフでは、左から右に並んでいる）。特定された多型は、肌のきめ、肌の堅さの低下、肌のしみ、肌のしわ、及び肌つやの低下と相関している。 この調査の前の３年間の間に、特定のスキンケアレジメンを使用したことのある被験者における、ＭＭＰ１（図７Ａ）、ＳＯＤ２（図７Ｂ）、及びＧＰＸ１（図７Ｃ）における多型と関連した、肌特徴（ｘ軸）の重大度（ｙ軸）を示す棒グラフである。それぞれの肌特徴に対して、野生型の遺伝子型（ＭＭＰ１及びＧＰＸ１）、ヘテロ接合性多型（ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１）、及びホモ接合性多型（ＭＭＰ１及びＳＯＤ２）に関連する重大度が棒で示されている（このグラフでは、左から右に並んでいる）。特定された多型は、肌のきめ、肌の堅さの低下、肌のしみ、肌のしわ、及び肌つやの低下と相関している。 この調査の前の３年間の間に、特定のスキンケアレジメンを使用したことのある被験者における、ＭＭＰ１（図７Ａ）、ＳＯＤ２（図７Ｂ）、及びＧＰＸ１（図７Ｃ）における多型と関連した、肌特徴（ｘ軸）の重大度（ｙ軸）を示す棒グラフである。それぞれの肌特徴に対して、野生型の遺伝子型（ＭＭＰ１及びＧＰＸ１）、ヘテロ接合性多型（ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１）、及びホモ接合性多型（ＭＭＰ１及びＳＯＤ２）に関連する重大度が棒で示されている（このグラフでは、左から右に並んでいる）。特定された多型は、肌のきめ、肌の堅さの低下、肌のしみ、肌のしわ、及び肌つやの低下と相関している。

「多型」とは、ある集団内に２つ以上のヌクレオチド配列が存在する場合の、遺伝子、ＤＮＡ配列、又は染色体（即ち、ゲノム内の位置）における配列の違いのことである。概して、「多型」には、置換、又は挿入／欠失が含まれるが、この用語は、それに限定されない。「一塩基多型」（「ＳＮＰ」）とは、ＤＮＡ配列又はＲＮＡ配列内の単一の塩基対における違いのことである。別の言い方をすれば、ＳＮＰは、その部分内の単一のヌクレオチド残基での同一性においてのみ、野生型（又は他の基準配列）から変化している、別の形態の遺伝子部分である。限定ではないが、例えば、ポリヌクレオチドの配列全体において、１つのＡが１つのＣ、Ｇ、又はＴに置き換わっていれば、ＳＮＰとなる。もちろん、特定のポリヌクレオチド内に２つ以上のＳＮＰがある場合もある。また、多型は、より大きなサイズである場合もある。例えば、多型には、複数の連続的な、又は近接しかつ離間した、非連続的なヌクレオチド残基における違いが含まれる。

本明細書で使用するとき、「肌の特質」という用語（本明細書では、同じ意味で「肌の状態」、「肌特性」、「肌質」、又は「肌特徴」とも言う）は、肌のきめ、肌の張り、肌のしわ、肌のしみ、又は肌つやを指す。

「肌のきめ」という用語は、概して、肌表面のトポロジ又は粗さを指す。

「肌の張り」又は「肌の堅さ」という用語は、概して、肌の堅さ又は弾力を指す。

「肌のしわ」という用語は、概して、肌の折り目、筋、又はひだを指し、細かな線、小じわ、及びコースしわ（course wrinkle）を含む。肌のしわは、例えば、密度、及び／又は長さの点から測定される。

「肌のしみ」という用語は、概して、肌の変色又は不均一な色素沈着（例えば、色素過剰、斑点）を指す。肌のしみは、例えば、密度、サイズ、及び／又は変色の程度の点から評価される。

「肌つや」という用語は、概して、肌が反射する光の量を指す。

「対照被験者」又は「対照ヒト被験者」という用語は、本明細書で開示される方法によって評価される対象の多型などの、対象の多型を含まないゲノムを有する、現実の、又は仮定上のヒト被験者を指す。

「対照群」という用語は、検査を受ける前に特定の肌用製品を使用したことのない群集団内の被験者を指す。対照群のメンバは、評価される遺伝子のうちのいずれかにおいて多型を有していてもよいし、有していなくてもよい。

「リファレンスＳＮＰ」又は「ｒｓ」という用語は、報告された多型による変異を指し、国立生物工学情報センター（ＮＣＢＩ）により管理されているように、その変異についての概要情報、及び対立遺伝子頻度の概要を含む。

「１つ又は複数の現在の肌質スコア」という用語は、評価時でのヒト被験者における各肌特徴の質又は重大度の定量的な指標を指す。例えば、現在の肌質スコアが画像分析を介して得られた場合、その１枚又は複数枚の画像が撮影されたとき、又はそれから短期間の後（例えば、その１枚又は複数枚の画像が撮影されてから３０日以内）に、スコアが計算される。

「遺伝的肌スコア」という用語は、肌特徴に対するそれぞれの多型の有無の、各相関関係を指す。

「推定肌特徴質スコア」という用語は、この評価後の、より後の時点における、各肌特徴の質又は重大度の定量的な指標などの、ヒト被験者における各肌特徴の質又は重大度の定量的な指標を指す。例えば、推定肌質スコアがＤＮＡ分析を介して得られた場合、このスコアは、推算式を遺伝的肌スコアに適用することで計算される。

本開示に関連する他の用語を以下に定義する。

肌質を評価する方法
一態様において、本発明は、少なくとも部分的には、肌関連遺伝子（例えば、ＳＯＤ２、ＭＭＰ１、及びＧＰＸ１）における所与の多型位置での、被験者の特定のヌクレオチド（対立遺伝子）又は遺伝子型と、複数の肌特徴（例えば、肌のしわ、肌のしみ、肌のきめ、肌つや、及び肌の張り）との間の関係についての発見に基づいている。具体的には、出願人は、肌関連遺伝子における一塩基多型（ＳＮＰ）の保有率から、被験者について、それらの複数の肌特徴における欠点の発現しやすさの推定が可能になることを発見した。

肌の欠点に関連する複雑な原因は、それぞれの状態に特有の遺伝的要素と環境的要素との組み合わせによって影響される。実際のところ、肌の欠点は、例えば、自然な老化プロセス、病気、ダイエット、アレルゲン、ホルモンの変化、太陽への露出、アルコールの使用、睡眠不足、及びタバコの使用などの、多数の生理学的な、習慣的な、及び環境的な変動のうちのいずれによっても引き起こされる。肌の欠点を引き起こす原因の範囲が広いことから、複数の肌特徴について推定するための遺伝的マーカーの同定については、推定不可能であった。ＳＯＤ２、ＭＭＰ１、及びＧＰＸ１における多型と、複数の肌の欠点との間の強い相関関係が発見されたことにより、これまでには達成されたことのない、ヒト被験者の肌の健康状態のポテンシャルの評価が可能となる。それ故、本発明は、当該技術分野において進歩的なものである。加えて、ＳＯＤ２、ＭＭＰ１、及びＧＰＸ１の多型と望ましくない肌特徴との間の相関関係は、年齢と共に強くなること、即ち、これらの多型と、測定される特徴との間の関係は、４０歳以上の年齢の被験者においてより強くなることが観察された。それ故、本発明は、これらの４０歳以上の年齢の被験者に対して最も利益をもたらすであろう。

他の態様においては、ＤＮＡ分析と、視覚分析又は画像分析とを組み合わせることにより、ヒト被験者の現在の肌質及び推定肌質を把握することができ、被験者の肌の健康状態及びポテンシャルの包括的な分析が可能となる。これは、被験者の年齢に応じて（好ましくは、４０歳以上の年齢の被験者に対して）、特に有用な情報である。この知識を得ることで、被験者は、例えば、肌のしわ、肌のしみ、肌の堅さ、肌の明るさ、及び肌の張りに関する、現在の肌の問題に対処するばかりでなく、これらの望ましくない肌特徴のうちの１つ又は複数を発現させる将来的なリスクに対処するスキンケアレジメンを選択するための、カウンセリングを受けることができる。このように、一態様において、本開示は、カスタマイズされた、「コンシェルジュ」式のカウンセリングを、スキンケア製品の消費者に対して提供する、システム及び方法を提供する。

一態様において、本発明は、ヒト被験者の肌質を評価する方法を含む。本方法は、ヒト被験者由来の生体試料における、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型の有無を決定し、そのヒト被験者についての遺伝的肌スコアを提供する工程と、肌特徴に対応する推定肌特徴質スコアを決定する工程と、を含む。この肌特徴は、肌のしわ、肌のしみ、肌の張りの低下、肌つやの低下、及び肌のきめの粗さからなる群から選択される。推定肌特徴質スコアは、この肌特徴に対応する推算式を、遺伝的肌スコアに適用することにより、決定される。この推算式は、少なくとも５０年にわたる年齢のヒトのメンバを含む対照群から得られたデータの回帰分析によって決定される。このデータは、（ｉ）対照群のそれぞれのメンバの遺伝的肌スコアと、（ｉｉ）対照群のそれぞれのメンバに対応し、かつ肌特徴に関連する複数の測定値と、を含む。これらの複数の測定値は、対照群のそれぞれのメンバの肌表面の画像分析から計算される。様々な実施形態において、推定肌特徴質スコアは、ヒト被験者が肌特徴を発現させるリスクを表す。

任意選択で、本明細書に記載する方法は、肌のしわ、肌のしみ、肌の張りの低下、肌つやの低下、及び肌のきめの粗さからなる群から選択される、２つ、３つ、４つ、又は５つ全ての肌特徴についての各推定肌特徴スコアを決定する工程を含む。それ故、一部の実施形態においては、この遺伝的肌スコアを５つの異なる推算式に適用して、肌のしわ、肌のしみ、肌の張りの低下、肌つやの低下、及び肌のきめの粗さのそれぞれに対して、推定肌特徴スコアを計算する。それ故、一態様において、本発明の方法は、５つの異なる肌特徴を発現させる、被験者の相対的リスクに関する情報を提供し、スキンケアを必要とする消費者のより包括的な評価を可能とする。

加えて、本発明は、ヒト被験者の肌質を評価する方法を提供する方法を提供し、ここで、本方法は、ヒト被験者由来の生体試料における、例えば、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ，１などの肌関連遺伝子における多型の有無を決定し、遺伝的肌スコアを提供する工程と、肌のしわ、肌のしみ、肌の張りの低下、肌つやの低下、及び肌のきめの粗さを含む、１群の肌特徴のうちのそれぞれに対する各肌特徴質スコアを決定する工程と、を含む。それぞれの各肌特徴質スコアは、各推算式を遺伝的肌スコアに適用することにより計算される。別の言い方をすれば、肌のしわ、肌のしみ、肌の張りの低下、肌つやの低下、及び肌のきめの粗さのそれぞれに対する特有の推算式を、遺伝的肌スコアに対して適用することで、それぞれが異なる肌特徴に対応する、５つの推定肌特徴質スコアが得られる。これらの推算式は、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型の有無の、各肌特徴に対する相関関係の各強さに基づいている。

任意選択で、各推算式は、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型の有無の、肌特徴のそれぞれに対する、相関関係の各強さの正規化に基づいている。様々な態様においては、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型の有無の、肌特徴のそれぞれに対する、相関関係の各強さのそれぞれの指標を、遺伝的スコアの異なる部分に対して適用する。様々な態様において、推定肌特徴質スコアは、これらの肌特徴のそれぞれを発現させるヒト被験者のリスクを表す。

様々な実施形態において、本方法は、被験者の肌の状態の観察可能な質の評価を含む。それ故、本発明では、被験者の肌の「ポテンシャル」（即ち、肌の欠点について低リスク又は高リスクを発現させる見込み）と、被験者の現在の肌の状態との比較が可能である。この点に関して、本明細書に記載する方法は、ヒト被験者の現在の肌特徴質スコアを、画像分析即ち、そのヒト被験者の肌表面の画像の分析から決定する工程を、任意選択で、含む。この現在の肌特徴質スコアは、推定肌特徴質スコアを生成した肌特徴と同一の肌特徴に対応する。本方法は、続いて、（ｉ）推定肌特徴質スコアと、（ｉｉ）現在の肌特徴質スコアと、の間の相違の大きさを決定する工程を含む。

この点に関しては、相違の大きさが大きいほど、被験者の肌の状態が遺伝的ポテンシャルに対して悪くなっていることが理解される。これらの被験者については、この相違の大きさが最小となりやすいように、好適なスキンケア製品を、確実に推奨し／選ぶように、この情報に気をつけることが重要である。この情報は、被験者の一生において、より早くに（例えば、４０歳以下、３５歳以下、３０歳以下、又は２５歳以下で）得られ、スキンケア製品の使用から引き出されるいずれの利益をも増大させることが望ましい。

他の点に関して、相違の大きさがより小さければ、被験者が、その時点まで、彼らの肌をより良好に「育成」してきたことを反映していることになるが、相違の大きさが、被験者の年齢通りに小さいままであるという保証はない。これは、部分的には、加齢による体の生理機能の変化によるものである。上述したように、ＳＮＰの有無と、各肌特徴との間の相関関係は、年齢と共に強くなる。例えば、（いずれかの特定の理論に束縛されるものではないが）ＭＭＰ１にＳＮＰを有する被験者は、コラゲナーゼ（体内のコラーゲンを壊すことで知られる酵素）を、対照被験者と比較して、速い速度で生産する。更に、コラゲナーゼの生産は、概して、年齢と共に増加する。コラーゲンは、長い繊維性の構造タンパク質であり、肌に強度と弾力を与える。肌にしわができたり、柔軟性及び弾力が失われたりするのには、コラーゲンの分解が主に関与している。それ故、ＭＭＰ１におけるＳＮＰと、老化とが組み合わさることで、ＳＮＰを保有していない対照被験者と比較して、より多くのコラーゲンが壊され、肌の老化がもたらされることになる。ＭＭＰ１にＳＮＰを有する被験者が年を取ると、その被験者のスキンケアには変更が必要となり、その被験者が現在使用しているものとは異なる肌用製品（例えば、年齢によって、体内で自然に起こる体のコラーゲンの減少を補うために、より多くのコラーゲンを含有するもの）が必要となる場合がある。それ故、本発明は、前記相違の大きさが小さい被験者にも利益をもたらすであろう。

２つ、３つ、４つ、又は５つ全ての肌特徴が評価される場合、本明細書に記載する方法は、ヒト被験者の肌表面の画像の画像分析に基づいて、評価されるそれぞれの肌特徴に対応する、各現在の肌特徴質スコアを決定する工程を、任意選択で、含む。推定肌特徴質スコアと現在の肌特徴質スコアとの間の各相違の各大きさは、それぞれの肌特徴について決定される。所望される場合は、最大の相違の大きさに関連する肌特徴を特定する。例えば、本方法では、推定肌特徴スコアによって推定され得るものよりも、肌の状態の重大度が大きいこと（即ち、肌の不良状態）を示す、現在の肌特徴スコアを有する肌特徴を特定すること、及び、例えば、その被験者に対するスキンケアレジメンを選択又は推奨しやすくなるように、スコアの差異が最大となった肌特徴を優先させることが可能となる。実際に、本方法は、１つ又は複数の肌特徴の外観の改善に好適な肌用製品を特定する工程を、任意選択で含む。

本明細書に記載する方法は、特定の肌特徴の外観の改善に好適な肌用製品に対するカウンセリングをヒト被験者に行う工程であって、選択される肌用製品は、現在の肌特徴質スコアと推定肌特徴質スコアとの間の相違の大きさに基づいている、工程を、任意選択で含む。

また、ヒト被験者の肌質を評価する方法は、図１〜３に示されているように記載することができる。図１は、化粧品又はスキンケア製品の消費者などの、ヒト被験者の肌質を評価する例示的な方法１００を示す。本発明の場合、図１に示される全ての工程が必要なわけではなく、これらの工程は、本発明の様々な態様を示すために提供するものである。

方法１００は、ヒト被験者から生体試料を得る工程（ブロック１０２）を含む。生体試料は、例えば、唾液、血液、羊水、脳脊髄液、又はほとんど全ての組織試料（例えば、皮膚、毛髪、筋肉、頬若しくは結膜の粘膜、胎盤、胃腸管、又は他の器官由来の試料）などのゲノムＤＮＡを含有する、ヒト被験者の任意の供給源から得られ得る１０２。生体試料は、臨床的に容認される任意の方法を使用して、被験者から得られる。一部の実施形態において、生体試料は、例えば、口の内側を拭き取るか、又はかき取ることによって、非観血的に得られる。綿棒（例えば、柄が、例えば、綿又はダクロン製の１つ又は２つの繊維質の頭部に取り付けられたものなど）、又はプラスチック製のかき取り具は、任意選択的に、分析用にパッケージ化するに先立って乾燥させておく。また、生体試料は、粘着テープを使用して、分析用の肌表面細胞を得ることによって得ることもできる。任意選択で、生体試料は、ＤＮＡ試料採取用の用具を含むキットを使用して、被験者の家で自己採取されてものであってもよい。例示的なキットは、例えば、米国特許第６，２９１，１７１号に開示されており、これは参照により本明細書に援用される。採取された試料は、その後、分析のため直接実験施設に送られてもよい。

ブロック１０５において、この生体試料を分析して、ヒトの肌特徴の質又は状態に対応するか、又は影響する、１つ又は複数の「肌の特質」（本明細書では、同じ意味で「肌の状態」、「肌特性」又は「肌特徴」とも言う）に関連する、１つ又は複数の肌関連遺伝子の１つ又は複数の多型の有無を決定する。肌特徴としては、肌のきめ、肌の張り、肌のしわ、肌のしみ、及び肌つやが挙げられるが、これらに限定されない。本明細書では５つの肌の特質について述べられるが、これらの５つの肌の特質は例示的なものに過ぎず、他の肌特徴に関連する遺伝子の、１つ又は複数の多型の有無を、本明細書に記載する方法、システム、及び手法に対して利用してもよい。

更にブロック１０５について述べると、ヒト被験者由来のこの生体試料を分析して、肌特徴に影響を及ぼす１つ又は複数の遺伝子の多型（即ち、１つ又は複数の多型）の有無を決定し得る。一態様において、本方法は、好ましくは、次の３つの遺伝子、即ち、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型を検出する工程を含む（しかしながら、本方法は、特定したこれらの遺伝子のうちの１つ又は２つだけを検出することにより、行われてもよい）。ＭＭＰ１（マトリックスメタロプロテアーゼ１、コラゲナーゼ１としても知られる）について、少なくとも２つの肌特徴（例えば、肌のしわ及び肌のきめ）と相関していることが観察された。ＭＭＰ１における多型は、任意選択的には、ＧｅｎＢａｎｋ登録番号ＮＧ０１１７４０．１の核酸配列の３４７１位における挿入（例えば、グアニンの挿入）である。（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ＳＮＰ（ｒｅｆＳＮＰ）Ｃｌｕｓｔｅｒ Ｒｅｐｏｒｔ：ｒｓ１７９９７５０；ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ＳＮＰ／ｓｎｐ＿ｒｅｆ．ｃｇｉ？ｒｓ＝１７９９７５０）
ＳＯＤ２（スーパーオキシドジスムターゼ２）について、少なくとも２つの肌特徴（例えば、肌の張り及び肌のきめ）と相関していることが観察された。様々な実施形態において、ＳＯＤ２における多型は、ＧｅｎＢａｎｋ登録番号ＮＧ００８７２９．１の核酸配列の５４８２位における置換（例えば、シトシンからチミンへの置換）（結果物のＳＯＤ２ペプチドのアミノ酸位１６における、バリンに対するアラニンの置換をもたらす）である。（ｒｓ４８８０についてのＲｅｆｅｒｅｎｃｅ ＳＮＰ（ｒｅｆＳＮＰ）Ｃｌｕｓｔｅｒ Ｒｅｐｏｒｔ；ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ＳＮＰ／ｓｎｐ＿ｒｅｆ．ｃｇｉ？ｒｓ＝４８８０）
ＧＰＸ１（グルタチオンペルオキシダーゼ１）について、少なくとも２つの肌特徴（例えば、肌のしみ及び肌の張り）と相関していることが観察された。ＧＰＸ１遺伝子における多型は、任意選択で、ＧｅｎＢａｎｋ登録番号ＮＧ０１２２６４．１の核酸配列の５９５８位におけるミスセンス変異であり、この場合、シトシンがチミンで置換され、結果的に、ＧＰＸ１ペプチド内のアミノ酸位２００において、プロリンがロイシンで置換される。（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ＳＮＰ（ｒｅｆＳＮＰ）Ｃｌｕｓｔｅｒ Ｒｅｐｏｒｔ：ｒｓ１０５０４５０；ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｂｉ．ｎｌｍ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ＳＮＰ／ｓｎｐ＿ｒｅｆ．ｃｇｉ？ｒｓ＝１０５０４５０）
任意選択で、これら３つの遺伝子における多型は、それらの各ＳＮＰ ＩＤ：ｒｓ１７９９７５０（ＭＭＰ１）、ｒｓ４８８０（ＳＯＤ２）、及びｒｓ１０５０４５０（ＧＰＸ１）に対応する。１つ又は複数の肌の特質に影響を及ぼすことが示されている多型を有する、他の遺伝子を、表１に提供する。任意選択で、これらの他の肌関連遺伝子で、上述した３つの遺伝子のうちのいずれかを置き換えるか、又は、本明細書に記載する方法において、これらの他の肌関連遺伝子を、上述した３つの遺伝子に加えて含めてもよい。

多型の有無は、任意の好適な方法を使用して決定してよい。多型の検出が重要ではない方法（The method by which detection of polymorphisms is not critical）。例えば、多型の発生は、以下に限定されないが、ハイブリダイゼーション法、制限酵素断片長分析、インベーダー法、遺伝子チップ・ハイブリダイゼーション・アッセイ、オリゴヌクレオチド・ライゲーション・アッセイ、ライゲーション・ローリング・サークル型増幅法、５’ヌクレアーゼアッセイ、ポリメラーゼ校正法、対立遺伝子特異的ＰＣＲ、マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間型（ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ）質量分析法、リガーゼ連鎖反応アッセイ、酵素増幅電気伝達（enzyme-amplified electronic transduction）、一塩基対伸長アッセイ、還元配列データ（reducing sequence data）、及び配列解析などの方法によって検出できる。

この分析で使用するポリヌクレオチド材料は、適宜、ＤＮＡ（例えば、ｃＤＮＡなど）又はＲＮＡ（例えば、ｍＲＮＡなど）であってよい。任意選択で、ＲＮＡ又はＤＮＡは、ハイブリダイゼーション又は配列分析に先立って、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ）により増幅される。ハイブリダイゼーションについては、このポリヌクレオチド試料は、多型に関連する配列の領域に特異的なオリゴヌクレオチドに曝され、任意選択で、基材（例えば、アレイ又はマイクロアレイなど）上に固定化される。対象の遺伝子座に特異的な１つ又は複数の好適なプローブの選択、及びハイブリダイゼーション又はＰＣＲ条件の選択は、核酸を取り扱う科学者の通常の技術の範囲内である。

遺伝的分析の結果を使用して、ヒト被験者に対する遺伝的肌スコアを決定する（ブロック１０８）。一部の実施形態において、遺伝的肌スコアは、一方又は両方の対立遺伝子における、それぞれの多型（例えば、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１の多型）の有無に対応する、各ウエート付けの組み合わせとして表される。例えば、野生型の遺伝子型（即ち、多型が存在しない）では、ヘテロ接合性遺伝子型（即ち、一方の対立遺伝子に多型が存在する）よりもウエート付けを小さくしてよく、これは、ひいては、ホモ接合性遺伝子型（即ち、両方の対立遺伝子に多型が存在する）よりもウエート付けを小さくしてよいということである。「遺伝的肌スコア」には、検査したそれぞれの遺伝子の多型状態に対応させてウエート付けした値が含まれる。

ブロック１０５及び１０８の例示的かつ非限定的な例としては、ヒト被験者から得られた頬粘膜試料を分析して、３つの遺伝子、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型の有無を決定する。各遺伝子におけるそれぞれの多型の有無（即ち、状態）は、各ウエート付け（例えば、野生型の遺伝子型＝１、ヘテロ接合性遺伝子型＝２、ホモ接合性遺伝子型＝３）により反映される。遺伝的肌スコアは、ヒト被験者の生体試料におけるそれぞれの多型の有無に対応するウエート付け（例えば、ＭＭＰ１＝３、ＳＯＤ２＝２、ＧＰＸ１＝２）を含む。

ブロック１１０において、ヒト被験者の遺伝的肌スコアに基づいて、推定肌特徴質スコアを決定する。例えば、ヒト被験者の遺伝的肌スコアは、ヒト被験者の推定肌特徴質スコアを決定するための推算式に入力し得るか、若しくは該推算式で演算を行い得、又は推算式が、遺伝的肌スコアに対して適用され得る。一部の態様において、この推算式（以下により詳細に記載される）は、各肌特徴に対する、多型の有無の相関関係の各強さに基づいている。任意選択で、推算式は、検査した肌関連遺伝子（例えば、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１）における多型の有無の相関関係の各強さの正規化に基づいている。

一部の実施形態において、ヒト被験者の推定肌特徴質スコアは、被験者の一生にわたる（又は少なくとも長期間、例えば、少なくとも１０年、少なくとも２０年、少なくとも４０年、若しくは少なくとも５０年にわたる）、１つ又は複数の肌特徴（例えば、肌つやの低下、肌の張りの低下、肌の粗さの増加、肌のしわ、又は肌のしみ）などを発現させるリスクに対応する。それ故、将来の肌質の評価又は査定のための情報を生成する、効果的なシステム及び方法である。実際のところ、図５に示すような、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型と、検査した肌の特質との間の相関関係は、高年齢の被験者においてより強くなる。様々な態様において、推定肌質スコアは、被験者（例えば、４０歳以上の年齢の被験者など）の、長期間にわたる（少なくとも分析する肌特徴に関する）肌質を表すか、又はその定量的な指標である。また、推定肌質スコアは、肌の「ポテンシャル」の尺度とみなすこともできるため、肌特徴の改善の余地、又は肌の欠点を発現させることについて、消費者にカウンセリングを行う際に、有用な情報を提供する。更に、推定肌質スコアを使用して、部分的には、消費者の遺伝子について集めた情報に基づいて、推奨するスキンケアシステム及び方法を消費者に対して個別化することができる。

一実施形態において、推定肌特徴質スコアは、それぞれの肌の特質又は肌特徴（例えば、肌のしわ、肌のしみ、肌のきめ、肌の張り、及び肌つや、又はこれらの任意の組み合わせ）について決定される。例えば、推定肌特徴質スコアを計算する方法は、数十年にわたる年代の被験者を含む集団を取り、それらの被験者のそれぞれに対し、３つの遺伝子（ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１）におけるＳＮＰの有無について、分析することである。続いて、このデータを用い、肌特徴に対して、これらのＳＮＰ保有率に相関するそれぞれの肌特徴に対する「推算式」（即ち、「各推算式」）を公式化して、遺伝的肌スコアに対して適用することができる。

これらの特徴特異的な推定肌特徴質スコアは、本明細書では「各推定肌特徴質スコア」と呼び、それぞれの推定肌特徴質スコアは、長期間にわたる、各肌特徴を発現させるリスクを表すか、若しくは示し得、又は、ヒト被験者における各肌特徴の発現の最大の程度（例えば、長期間にわたる発現）を表すか、若しくは示していてよい。例えば、第１の推算式で、推定される肌のきめの粗さの質スコアの上昇を決定するための、遺伝的肌スコアについての演算を行い、第２の推算式で、推定される肌のしみスコアを決定するための、遺伝的肌スコアについての演算を行い、第３の推算式で、推定される肌の張りのスコアの低下を決定するための、遺伝的肌スコアについての演算を行ってもよい。

本発明の一態様において、この推算式は、少なくとも数十年（好ましくは、１０年、少なくとも２０年、少なくとも３０年、少なくとも４０年、又は少なくとも５０年）に及ぶ年齢層（例えば、２０代中盤から７０代中盤にかけての年代）のヒト被験者（「対照群」）の集団に基づいて決定される。各推算式は、各肌特徴の発現に対する、特定のＳＮＰの相関関係に対応する係数を、任意選択で含む。一実施形態において、それぞれの係数の値は、本明細書に記載するものなどの、被験者の集団に対応する遺伝的データ、及び肌特徴データの回帰分析により、決定され得る。一部の実施形態においては、推算式では複数のＳＮＰが考慮されるため、各推算式は、長期間にわたる各肌特徴の発現に対する、それぞれのＳＮＰの相関関係についての各係数を含み得る。例えば、それぞれの推算式は、次の形式に従っていてよい。
推定＿肌＿特徴＿質＿スコア＝（係数遺伝子＿１×遺伝的＿肌＿スコア遺伝子＿１）＋（係数遺伝子＿２×遺伝的＿肌＿スコア遺伝子＿２）＋．．．＋（係数遺伝子＿ｎ×遺伝的＿肌＿スコア遺伝子＿ｎ）

異なるＳＮＰに関連する係数は、概して、異なっている（例えば、係数遺伝子＿１は、典型的には、係数遺伝子＿２とは異なる）。もちろん、他の形式の推算式も可能であり得、他の形式の推算式を利用して、推定肌特徴質スコアを生成してもよい。例えば、２つ以上の肌特徴を、単一の推算式に反映してもよいし、又は、複数の遺伝子に対応するウエートを、加算とは異なる方法で、若しくは加算に加えて、組み合わせてもよい。

実施例１では、推算式を作成する多くの可能な方法のうちの１つが記載される。実施例１で述べられるように、生体試料は、２８歳〜７６歳の年代の２３５人のヒト被験者から得られた。それぞれの生体試料を分析して、例えば、ブロック１０５に対して述べたものに類似した手法を使用することにより、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１に対応する各遺伝的肌スコアを決定した。加えて、集団内のそれぞれの個人について、肌表面の１つ又は複数の部分の画像を撮影し、これらの画像を自動的に分析して、それぞれのヒト被験者の各肌特徴（即ち、各肌のきめ、各肌の張り、各肌のしみ、各肌のしわ、及び各肌つや）の計算による測定値を決定した。

この集団の遺伝的肌スコア及び測定した肌特徴について回帰分析を行い、様々な肌特徴に対応する推算式が、この回帰分析から決定された。回帰分析については、当該技術分野でよく知られている。単一の説明変数による回帰分析は「単回帰」と呼ばれ、一方で、「重回帰」法では、更なるパラメータを、それぞれのパラメータの影響が推定できるように、別々に考慮する。回帰手法としては、例えば、線形回帰、通常の最小二乗回帰、重回帰、非線形回帰、ノンパラメトリック回帰、ベイズ法、ロジスティック回帰、観測値よりも多くの予測変数を用いた回帰モデル、及び回帰を用いた因果推論が挙げられる。これらの回帰手法のうちのいずれかを、単体で又は組み合わせて使用して、１つ又は複数の推算式の１つ又は複数の部分を決定できる。

様々な肌の特質に対応する推算式を次のように決定することができる。
推定される肌のきめの粗さの増加スコア＝（０．０３７４４８０６３９９６９６７３×ウエート＿ＧＰＸ１＋０．０７５７８４１０３６７５３７７３×ウエート＿ＭＭＰ１＋０．０１２７１４２９６３５３２４１５×ウエート＿ＳＯＤ２＋０．２３３６２６６５３２８４０４５） （式１）
推定される肌の張りの低下スコア＝（０．０３５１６３０４５１９１８２８４×ウエート＿ＧＰＸ１＋０．０３７４４１８２２２６１４４３８×ウエート＿ＭＭＰ１＋０．０９６５３３９５６４１７７２５７×ウエート＿ＳＯＤ２＋０．１１５４７８６４１５５１４２５） （式２）
推定される肌のしわスコア＝（０．０５０７５５９１８３８３０４０９×ウエート＿ＧＰＸ１＋０．０４３１６７７１５７６８５１０５×ウエート＿ＭＭＰ１＋０．０３７９２９１８９７６９７４８８×ウエート＿ＳＯＤ２＋０．２０７３７４３５８９６６３３６） （式３）
推定される肌のしみスコア＝（０．１９８２１１７６３４１４８０３×ウエート＿ＧＰＸ１＋０．００８３３２４３９４５２１９２４×ウエート＿ＭＭＰ１＋０．０１４６２６７４６４６２２７×ウエート＿ＳＯＤ２＋０．２４６２３３８６１１８２５０８） （式４）
推定される肌つやの低下スコア＝（０．０９５４７１９１５２６４９３７１×ウエート＿ＧＰＸ１＋０．０４２４２８０８６２９８６９３４×ウエート＿ＭＭＰ１＋０．０２１７５６７４４１９５０８６８×ウエート＿ＳＯＤ２＋０．２２９０７８２９１１４４２９７） （式５）
ここで、「ウエート＿＜遺伝子＞」という表現は、＜遺伝子＞の１つ又は複数の多型に対応する遺伝子型のウエートの総計又は組み合わせを示す。上述の例示は、本発明を単に例示するために提供するものであり、限定することを意図したものではないが、この場合、「ウエート＿＜遺伝子＞」は、野生型の遺伝子型（低リスクに関連する）に対しては１であり、ヘテロ接合性多型（中程度のリスクに関連する）に対しては２であり、また、ホモ接合性多型（高リスクに関連する）に対しては３である。

もちろん、当業者であれば、推算式を作成し、かつ／又は、推算式の推定の精度を上げるために、実施例１で使用されるもの以外の実施形態を利用してもよいことが理解されるであろう。例えば、データを取って回帰分析を行う試料集団サイズを大きくしてもよいし、集団サイズにおける最高の年齢を上げても（下げても）よい。付加的に、又は代替的に、特異度、精度、又は画像分析の測定値若しくは計算の数を増やしてもよい。式１〜５における係数は、例えば、１％、５％、１０％、１５％、２０％、又は２５％（又は約０．００１〜約０．１０の範囲、又はその範囲内の任意の部分範囲、例えば、約０．０１〜約０．０８若しくは約０．０２〜約０．０４）だけ増減させてもよい。

様々な態様においては、予想される一生を通じた（又は所望の肌質の長期間を通じた）被験者の集団から、１つ又は複数の推算式を決定する際、ヒト被験者の推定肌特徴質スコアは、集団に対して正規化されていてよい。一態様においては、オッズ比（「ＯＲ」、例えば、ＯＲ＝１．３）を使用して、遺伝子連鎖（多型）と１つ又は複数の肌の状態との間の相関関係（及び／又は相関関係のウエート）を表す。また、画像分析は、任意選択で、１つ又は複数の推算式において検討され、更に、１つ又は複数の推算式の数値（例えば、パーセント値）結果は、オッズ比（遺伝的要素）と現在の画像分析との組み合わせに、任意選択で基づく。１つ又は複数の推算式の結果は、ある採点方法に変換されてよい。例えば、ヒト被験者について、推定される肌のしわの質スコアが７２であれば、ある期間にわたり、好ましくは、長期間にわたり、そのヒト被験者には、集団と比較した際に、しわを発現させる７２％のリスクがあり得ることを示し得る。他の例では、例えば、スコアが５０であれば、その集団のしわの平均最大量を表す場合に、推定される肌のしわの質スコアが６５であれば、そのヒト被験者は、その集団のしわの平均最大量よりも、最大１５％多くしわを有すると推定される。

一実施形態において、１つ又は複数の推算式は、ヒト被験者の遺伝的肌スコアに加えて、年齢（例えば、将来の年齢）をも入力値として受け取り得る。例えば、遺伝的肌スコア及び将来の年齢（例えば、５５歳）を肌のしみに対応する推算式に入力する場合、得られた推定される肌のしみの質スコアは、そのヒト被験者が５５歳の年齢に達したときの、（その集団に比較したときの）推定される最大の肌のしみを示し得る。

方法１００に戻ると、方法１００は、ヒト被験者の現在の肌特徴質スコアを決定する工程（ブロック１１２）を含んでいてもよい。一実施形態において、現在の肌特徴質スコアは、ヒト被験者の肌表面の１つ又は複数の部分の画像を自動的に分析することによって、決定される。一部の実施形態において、画像分析は、肌表面上の線（この線は、画像内の陰に基づいて決定される）、陰領域の明るさ、線の長さ及び幅、線の横縦比、線の直線性、線の円形性（circularity）、線の総面積、線の平均方向、肌表面上で検出された線の数、画像の１つ若しくは複数の部分のスペクトル構成の深さ（depth of spectrum constitution）、スペクトル構成の特定の深さを有する、１つ若しくは複数の部分のサイズ、肌表面の画像内にて捉えられた、１つ若しくは複数の皮脂腺の画像のサイズ、又は肌表面の画像内にて、捉えられた１つ若しくは複数の皮脂腺の角度のうちの少なくとも１つに基づき、肌特徴の群に関連する複数の測定値を決定するように構成される。

実施例１には、現在の肌質スコアを決定すること（ブロック１１２）についての、多くの実施形態のうちの１つが記載されている。この実施形態では、Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）システム（Ｍｉｙａｍｏｔｏ，Ｋ．ｅｔ ａｌ．，Ｓｋｉｎ Ｒｅｓ．Ｔｅｃｈ．，１９：ｅ５２５〜ｅ５３１，２０１３に記載されているもの、該文献の開示内容の全体を参照により本明細書に援用する）により、ヒト被験者の肌表面の１つ又は複数の部分（例えば、頬及び鼻唇頬領域）の１つ又は複数の画像を撮影する。Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）システムは画像の分析を行い、その画像分析に基づいて、１組の肌の特質又は特徴に対応する定量的な測定値を計算又は推測する。例えば、Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）システムは、撮影した画像の１つ又は複数の陰をフィルタリングして、肌表面上のしわの存在を決定し、かつ／又は、Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）は、フィルタリングした陰を測定して、しわの密度、長さ、及び方向を計算する。付加的に、又は代替的に、Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）システムは、１つ又は複数の陰を含む領域の明るさを計算することもでき、また、肌のきめ（例えば、粗さ）及び肌つや（例えば、光の反射）の測定値を決定するために、明るさ計算を使用することもできる。

Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）システムの様々な特徴を、以下に記載する。本発明は、特定のイメージングシステムに依存するわけではないものの、本発明の場合に使用するイメージングシステムは、好ましくは、本明細書に記載する１つ又は複数の特徴を有する。この小型イメージングシステムは、被験者の顔の左手側又は右手側のいずれかに配置され得る、携帯型の画像撮影モジュールからなる。照明は、イメージングモジュールに搭載した、いくつかの５６００−Ｋの発光ダイオード（ＬＥＤ）により提供される。また、イメージングモジュール内に、少なくとも２５９２（縦）×１９４４（横）の有効画素を生成可能な、高解像度の相補−対称型金属酸化膜半導体（ＣＯＭＳ）デジタルカメラを、搭載しており、イメージングモジュールが収集又は撮影した画像は、コンピュータ又はコンピューティングデバイスにデジタル的に転送される。イメージングモジュールは、スイッチング回路と、充電台又は充電器のコネクタに対して、（例えば、このイメージングモジュールがその台に置かれるか、取り付けられるか、又は載せられた際に、）伝達可能に連結するように構成されたコネクタと、を更に含む。加えて、このイメージングモジュールは、デジタルカメラ及びＬＥＤに給電するための充電式電池（例えば、リチウムイオン電池）を含む。イメージングモジュールのコネクタが、台又は機器のコネクタに伝達可能に接続されたとき、この充電式電池は、充電及び／又は放電し得る。イメージングモジュールのカメラ、ＬＥＤ、及び電池は、光を遮断するハウジング内に取り囲まれていてもよく、被験者の肌の画像と共に撮影されないように、周囲の光を遮断（又はほぼ遮断）するため、該ハウジングの一部が、ヒト被験者の肌と接触するように延びていてもよい。

この小型イメージングシステムの充電台又は充電器は、コネクタと、イメージングモジュールの電池の充電及び放電を管理する回路と、電源から小型イメージングシステムへの電力を受け取り得るようなＡＣ又はＤＣインレットと、を、任意選択で含む。加えて、充電台又は充電器は、コンピュータ又はコンピューティングデバイスに連結するように構成された通信インタフェースを、任意選択で含む。例えば、この台は、ＵＳＢ又はイーサネットポートを含んでいてもよく、それを介して、コンピュータ又はコンピューティングデバイスに接続された物理ケーブルを受容してもよい。付加的に、又は代替的に、この台は、無線インタフェース（例えば、ＩＥＥＥ〜８０２．１１互換インタフェース、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの近距離通信インタフェース（ＮＦＣ）、又は他の好適な無線通信インタフェース）を含んでいてもよく、それを介して、この台が、コンピュータ又はコンピューティングデバイスと伝達可能に接続されていてもよい。

カメラによって撮影された画像は、例えば、イメージングモジュールのコネクタが充電器又は充電台のコネクタと伝達可能に接続されたときに、デジタルカメラから充電器へと自動的に転送されてもよく、その後、充電器からコンピュータ又はコンピューティングデバイスへ、自動的に転送されてもよい。一部の例では、撮影された画像は、例えば、システムの構成要素のうちの１つのユーザインタフェースにおいて（例えば、画像モジュール、台、及び／又はコンピューティングデバイスのユーザインタフェースにおいて）、操作者によって入力されたコマンドなどの、手入力されたコマンドに基づいて転送される。

ここで、小型イメージングシステムのコンピュータ又はコンピューティングデバイスについて述べると、充電台又は充電器に伝達可能に連結された通信インタフェースを含むことに加えて、このコンピューティングデバイスは、１つ又は複数のプロセッサと、１つ又は複数の非一時的な、有体コンピュータ可読記憶媒体又はメモリと、１つ又は複数のユーザインタフェースと、を、任意選択で含む。この１つ又は複数のコンピュータ可読記憶媒体は、１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、カメラによって撮影したデジタル画像を受信し、受信した画像をユーザインタフェース上に表示させ、所望される場合は、（自動的な、かつ／又は１つ又は複数のユーザインタフェースを介した手作業のいずれかでの）画像のマスキングを可能とし、マスキングした画像の自動的な、かつ／又は手作業での分析を可能とする、コンピュータ実行可能命令を記憶している。更に、これらの命令は、実行されたとき、分析結果を、１つ又は複数のユーザインタフェース上に（例えば、小型イメージングシステムに含まれるユーザインタフェースにおいて、かつ／又は他の遠隔ユーザインタフェースにおいて、）示させる。

もちろん、小型イメージングシステムの他の実施形態を、本明細書に記載する手法、方法及びシステムのうちのいずれかと併せて利用し得ることが理解される。例えば、Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）システムの一実施形態においては、小型イメージングシステムの台とコンピューティングデバイスとは、一体型の、単一のデバイスである。一実施形態において、イメージングモジュールと台とは、一体型の、単一のデバイスである。一実施形態において、イメージングモジュールと、台と、コンピューティングデバイスとは、一体型の、単一のデバイスである。

更に、Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）システム以外の他の小型イメージングシステムを、本明細書に記載する手法、方法及びシステムのうちのいずれかと併せて使用し得る。このような小型イメージングシステムの多くの例のうちの１つを、米国特許第６，５７１，００３号（「‘００３特許」）において見出すことができ、該文献の開示内容の全体を参照により本明細書に援用する。‘００３特許に記載されている小型イメージングシステムの実施形態は、分析されるヒトの肌の画像を取得するためのコンピューティングデバイスに接続されたイメージングリグを含む。このイメージングリグは、位置決め具、光源、及びデジタルカメラ、デジタル化回路に接続されたアナログカメラ、スキャナ、ビデオカメラなどのデジタル画像生成器を含み得る。イメージングリグ内のデバイスは、互いに対し、所定の距離に、所定の角度で配置され、取得画像の質を最大化し得る。

‘００３特許に記載される小型イメージングシステムの実施形態のコンピューティングデバイスは、ユーザインタフェースを含み、操作者は、それを介してデータを入力し、設定を選択し、また、小型イメージングシステムの動作について命令することができる。例えば、このユーザインタフェースは、操作者に対し、画像撮影、撮影画像のサイズ設定、分析される肌属性の設定表示、及び撮影画像又はその各部分の画像分析の開始のためのユーザ操作手段を提供し得る。

また、このユーザインタフェースは、操作者に対し、撮影画像をマスキングするための操作手段をも提供し得る。本明細書で使用するとき、「マスキング」という用語は、概して、撮影画像の１つ又は複数の部分画像を決定することを指す。部分画像は、分析が行われ得る、取得された元画像の一部分であり、取得画像全体の代わりに部分画像を分析することにより、（例えば、分析プロセスから取得画像の１つ又は複数の部分を消去することにより）、エラーの発生が抑えられる。撮影画像のマスキングは、手作業で、かつ／又は自動的に行われてよい。手作業でのマスキング及び自動マスキングの様々な例示的な手法が、‘００３特許に記載されており、そのうちの一部は、本明細書に記載する概念と併せて利用し得る。

自動マスキングの他の例示的な手法が、米国特許第８，２１８，８６２号（「‘８６２特許」）に記載されており、該文献の開示内容の全体を参照により本明細書に援用する。‘８６２特許に記載されている一実施形態においては、被験者によって、また、画像によって変化し得る、目、鼻、眉及び唇などの、画像内の解剖学的特徴又は目印の位置に基づいて、マスクが生成され得る。このように、マスクは、個別の被験者に対して、かつ同じ被験者の異なる画像に対して、適合されてよく、解剖学的に標準化された対象領域（ＲＯＩ）を表すと共に、それによって、複数の被験者にわたって、かつ／又はそれぞれの被験者の複数枚の画像にわたって、標準化された、再現性のある肌分析を行いやすくする。更に、肌の均一に照明が当たった部分を含む肌領域にマスクを限定し、一方で、エラーのある特徴分析結果をもたらし得る、陰の中の肌領域、又はホットスポット領域を除外してもよい。

マスキング手法に加えて、‘８６２特許は、肌マスクを自動的に登録する手法についても記載している。肌マスクを登録することにより、１つのイメージング様式（例えば、通常の白色光、紫外線、偏光、マルチスペクトル吸光、又は蛍光によるイメージングなど）で撮影された第１の画像における肌のＲＯＩを、同じ又は他のイメージング様式にて撮影された、そのＲＯＩの第２の画像上に表して、これら２枚の画像の比較を行い得るようにすることができる。例えば、‘８６２特許は、線形空間変換法及び非線形空間変換法を使用する、固定的な（rigid）登録法と伸縮性の（elastic）登録法の両方を記載している。

‘００３特許と同様に、‘８６２特許に記載されているマスキング法及び／又は登録法のうちのいずれも、また、実際のところ、‘８６２特許に記載されている他の手法、概念、方法、及び／又は装置のうちのいずれも、本明細書に記載する概念と併せて使用し得る。したがって、自動マスキングを行うための、手作業でマスキングを開始及び行い得るようにするための、かつ／又はマスクを登録するための（‘００３特許に記載されているもの、‘８６２特許に記載されているもの、又は任意の他の好適な手法など）コンピュータ実行可能命令が、小型イメージングシステムのコンピューティングデバイスの非一時的な、有体コンピュータ可読記憶媒体に記憶されていてもよく、また、小型イメージングシステムに、マスキング及び／又は登録を行わせるように、コンピューティングデバイスのプロセッサによって、実行可能であってよい。

加えて、撮影画像の画像分析についてのコンピュータ実行可能命令が、小型イメージングシステムのコンピューティングデバイスの非一時的な、有体コンピュータ可読記憶媒体に記憶されていてもよく、画像分析を行うように、コンピューティングデバイスのプロセッサによって実行可能であってよい。一実施形態において、小型イメージングシステムのコンピューティングデバイスは、１つ又は複数の画像分析アルゴリズム（‘００３特許、‘８６２特許に記載されているもの、及び／又は上述したもの）を、単体で又は組み合わせて実行する。例えば、この画像分析は、撮影画像の１つ又は複数の部分画像に行われてもよい。画像分析の結果は、ユーザインタフェース上に表示されてもよいし、かつ／又は、画像分析の結果を使用して、上述した手法のうちのいずれかを用いた、１つ又は複数の現在の肌質スコアを提示してもよい。

もちろん、現在の肌特徴質スコアを決定する（ブロック１１２）ために、Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）システムなどの小型イメージングデバイス以外の代替的な手段を利用してもよい。また、現在の肌特徴質スコアは、被験者の目視検査、肌の限定的な触診（tactical manipulation）などにより決定されてもよい。代替的な評価デバイスとしては、Ｎｅｗ Ｅｍｂｅｄｄｅｄ Ｓｋｉｎ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｓｙｓｔｅｍ（Ｂｏｍｔｅｃｈ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ．製）、ＡＵＴＯ Ｓｋｉｎ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ ＆ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｓｙｓｔｅｍ（ＫＣ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．製）、ＡＲＡＭＯ ＳＧ−Ｓｋｉｎ／Ｈａｉｒ Ａｎａｌｙｚｅｒ（Ａｒａｍｈｕｖｉｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ．製）、Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｋｉｎ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｓｙｓｔｅｍ（ＣＢＳ−９００）（Ｂｏｓｅ Ｖｉｅｗ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏ．，Ｌｔｄ．製）、Ｈａｉｒ ＆ Ｓｋｉｎ Ａｎａｌｙｚｅｒ（Ｋｏｗａ Ｏｐｔｉｃｓ Ｃｏｒｐ．製）、Ａ−Ｏｎｅ Ａｕｔｏ ＵＶ Ｓｃａｎｎｅｒ Ｓｋｉｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ（Ｐａｒｌａｉｎ Ｃｏ．Ｌｔｄ製）、及びＭａｇｉｃ Ｓｋｉｎ Ａｎａｌｙｚｅｒ（Ｉｔａｉｒｅｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｃｏ．Ｌｔｄ．製）などが挙げられるが、これらに限定されない。

一実施形態においては、肌の特質又は特徴毎に、異なる現在の肌特徴質スコアが、決定される。これらの特徴−特異的な現在の肌特徴質スコアは、本明細書では、「現在の肌特徴質スコア」と呼び、それぞれの現在の肌特徴質スコアは、その１枚又は複数枚の画像が撮影されたときの、ヒト被験者における各肌特徴の質又は重大度の定量的な指標（又は、表現）である。例えば、現在の肌のしみスコアは、１枚又は複数枚の画像に含まれる肌表面のその領域全体の肌のしみの密度を示す場合もあり、かつ／又は、肌のしみのスペクトル構成の深さを示す場合もある。他の例では、現在の肌の張りスコアは、測定された線、陰、及び明るさの面積によって示されるような、画像に含まれる肌表面の各部分の弾力又は堅さの量を示し得る。

ブロック１１５において、方法１００は、ヒト被験者の現在の肌特徴質スコアと、そのヒト被験者の推定肌質スコアとを比較する工程を含んでいてもよい。一実施形態において、ブロック１１５は、現在の肌質スコア及び推定肌質スコアを正規化する工程を含む。他の実施形態では、現在の肌質スコア、及び推定肌質スコアは、ブロック１１５の前に正規化される。本発明の様々な態様において、現在の肌質スコアと推定肌質スコアの比較は、正規化されたスコア間の相違の大きさを決定する工程を含む。この相違の大きさは、ヒト被験者の現在の肌質と、そのヒト被験者の推定肌質との間の差異を示し得る。例えば、現在の肌質スコアが推定肌質スコアと等しい場合、この等しさにより、ヒト被験者の遺伝的分析から推定された肌質が、そのヒト被験者の現在の肌質に忠実に反映されていることが示されている。他の例において、ヒト被験者の現在のスコアが、推定肌質スコアよりも低い場合は、これらのスコア間の相違の大きさにより、例えば、遺伝的分析により推定される、被験者の肌ポテンシャルから、ヒト被験者の現在の肌質がどの程度離れているかが示される。

一実施形態においては、測定される肌特徴又は特質毎に、異なる相違の大きさが決定され得る。例えば、ヒト被験者の現在の肌のきめの質スコアと推定される肌のきめスコアとの間の相違の大きさが決定されてもよく、かつ、ヒト被験者の現在の肌のしわスコアと推定される肌のしわスコアとの間の相違の大きさが決定されてもよい。任意選択で、１組の肌特徴に対応する、１組の相違の大きさが正規化され、そのヒト被験者の１組の肌の特質全体の、差異の相対的な重大度が、把握され、かつ比較されてもよい。これにより、現在のスコアと推定スコアとの間の相違の大きさが最大である肌特徴に対処するように、スキンケアレジメンにより対処されるべき肌特徴に優先順位を付けることが可能となる。

ブロック１１８において、肌用製品は、１つ又は複数の相違の大きさに基づいて決定されてもよい。肌用製品は、推定スコアと現在のスコアとの間の相違に関連する肌特徴の改善に好適な、又は相違がないか、若しくは最小限である箇所の肌特徴の維持に好適な、１種類又は複数種類の有効成分の存在に基づき、一群の肌用製品から決定、又は選択され得る。例えば、ブロック１１５において、ヒト被験者の現在の肌のしみの質スコアと推定される肌のしみの質スコアとの間の比較により、現在の肌のしみの質が推定される肌のしみの質よりも劣っていることが示されている場合、ブロック１１８において、色素過剰の度合いを低下させることが実証されている有効成分を含む肌用製品が選択され得る。しかしながら、ブロック１１５において、現在の肌つやスコアと推定される肌つやの質スコアとの間の相違の大きさが、現在の肌のしみスコアと推定される肌のしみスコアとの間の相違の大きさよりも大きい場合、つやを向上させる有効成分を含む、異なる肌用製品が選択され得る。

本明細書に記載する方法の例示的な適用
図２Ａ〜２Ｃは、ここでは「ヒト被験者」と呼ばれる、特定のヒト被験者に対する方法１００の適用についての例示的なシナリオを示す。まず図２Ａを参照すると、この例示的なシナリオでは、被験者は、例えば、頬の内側を拭き取ることにより、頬粘膜の試料を提供した（ブロック１００）。被験者の試料について、遺伝的な分析を行って（ブロック１０５）、それぞれについて肌質との関連が実証されている、選択された１組の遺伝子、即ち、ＭＭＰ１、ＧＰＸ１、及びＳＯＤ２における多型の有無を決定した。被験者の試料における、選択された１組の遺伝子の遺伝的分析（参照１３０）により、野生型ＧＰＸ１（ｒｓ１０５０４５０が存在しない）、ＭＭＰ１についてのホモ接合性ＳＮＰ遺伝子型（遺伝子の両方のコピーにｒｓ１７９９７５０が見られる）、及びＳＯＤ２についてのヘテロ接合性ＳＮＰ遺伝子型（遺伝子の一方のコピーにｒｓ４８８０が見られる）が同定された。したがって、決定した遺伝子型に対応する各ウエート付けを適用して（参照１３２）、被験者の遺伝的肌スコア（ブロック１０８）に含まれるようにした。

次に、被験者の鼻唇頬領域の画像を、Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）システム、又は他の画像分析機器で撮影した。Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）システムにより、自動的に、撮影画像についての画像分析を行い、撮影画像に表れている、被験者の肌のきめ（例えば、粗さ）、肌の張り、肌のしわ、肌のしみ、及び肌つやに対応する測定値を計算した。その後、これらの測定値を利用して、その画像が撮影されたときの被験者の現在の肌質を表す、各現在の肌特徴質スコア（参照１３５）を決定した（ブロック１１２）。この例示的なシナリオにおいて、被験者の現在の肌特徴質スコアは、集団、例えば、対照群集団に対してのパーセンタイル値として表される。例えば、５０という被験者の現在のしわスコアは平均値であり、それ故、この集団の半分は、現在の被験者よりもしわが多く、この集団の半分は、現在の被験者よりもしわが少ないことが示されている。

図２Ｂには、被験者についての推定肌特徴スコア（イタリック体の数字１３８によって示されている）が与えられており、これらは、被験者の遺伝的肌スコアに対して、それぞれの肌特徴についての各推算式を適用することにより、決定されたものである（ブロック１１０）。具体的には、この例示的なシナリオにおいて使用した、適用された推算式は、図１について上述した式（１）〜（５）である。この例示的なシナリオにおいて、被験者の推定肌特徴質スコア（参照１３８）は、対照群集団に対してのパーセンタイル値として表される。例えば、（被験者の試料の分析に基づき）被験者について推定される肌のしみリスクの最大値は、対照群集団の８３パーセンタイル値に位置しているため、被験者の最大の肌のしみポテンシャルが現実のものとなった場合、対照群集団の１７％が被験者よりも肌のしみが多く、対照群集団の８３％が被験者よりも肌のしみが少ないことになる。

図２Ｃにおいては、被験者の肌質における、それぞれの肌の特質又は特徴の、推定される質レベルと、現在の質レベルとの間の比較を示すために、５つの異なる肌特徴（特質）、即ち、肌のきめ、肌の張り、肌のしわ、肌のしみ、及び肌つやの図的表現１４０が、重ね合わせた状態で、同時的に示されている。それぞれの異なる肌の特質スコア（推定値と現在値の両方）が同一の軸上に示されており、推定スコアと現在のスコアとの間の相違の大きさが容易に識別できるようになっている。例えば、表現１４０では、被験者の現在の肌のしみレベル（例えば、４５）が、推定されるポテンシャル上の肌のしみスコア（例えば、８３）よりも低く、肌のしみに対応する個別の相違の大きさは、３８であることが示されている。加えて、表現１４０では、被験者の現在の肌つやレベル（例えば、６０）が、推定される肌つやスコア（例えば、６２）とほぼ等しく、そのため、肌つやの低下に対応する個別の相違の大きさは２であり、比較的わずかであることが示されている。

また、図的表現１４０は、この例示的なシナリオにおける異なる肌特徴スコアが、互いに対して正規化されていることも示している。即ち、各肌特徴スコアがプロットされたこれら５つの軸は、互いに対して正規化されている。この正規化により、異なる肌特徴間での相対的なリスクの比較が可能となり、この正規化を使用して、どの肌用製品が被験者に推奨されるべきかを決定し得る。例えば、５つの肌特徴のうち、被験者の肌質への推定される影響が最大となっているのは、肌のしみ（８３）である。それ故、被験者の現在の肌のしみスコアは、この被験者の推定される肌のしみポテンシャルと比較して、相対的に低い（４５）ため、被験者が、肌のしみを発現させる遺伝的傾向に対抗し続けるように、肌のしみ形成を防ぐ有効成分を含む肌用製品を、被験者に対して推奨することができる。

この点に関して、本発明は、肌の欠点の遺伝的リスクを補うための肌用製品を利用するように、被験者に助言する目的で、上述した通りに、そのヒトの肌質を評価する方法に関する。一実施形態において、本方法は、被験者に説明用資料を提供する工程を含む。この説明用資料は、更に、本方法が現在の肌の状態とポテンシャル上の肌の状態との間の相違の大きさを導き出す方法、及びこれらの肌用製品の利益についての助言を、被験者に与えてもよい。

他の例では、被験者が現時点で（その被験者の試料の遺伝的分析によって示される）肌つやのポテンシャルを最大限にしているように見受けられる場合は、肌つやが増す有効成分を含む肌用製品を、必ずしもこの時点で被験者に推奨しなくてもよい。しかしながら、より後の時点において、被験者の肌が再び分析され、現在の肌つやスコア（ブロック１１２）の更新値が決定され、かつその更新スコアが図２Ｃのスコア未満であった場合は、被験者の肌つやが、その被験者の遺伝子によって可能なポテンシャルに対して低下していることが示され得る。この、より後の時点において、肌つやが増す有効成分を含む肌用製品が、被験者のために、特定、選択、又は推奨されてよい。本発明は、いずれかの特定の、又は具体的な組成（即ち、複数の成分の特定の組み合わせ）を有する肌用製品についての発明ではないことに留意されたい。むしろ、本発明は、肌特徴に対して相関する１つ又は複数の肌関連遺伝子において、１つ又は複数のＳＮＰを含むゲノムを有すると評価された被験者に、それらの多型に関連する特徴に対処することが意図された肌用製品を選択するための助言を与えることに関するものである。

したがって、相対的な相違の大きさ、及び推定肌特徴質スコアの絶対値に基づき、異なる時期に、１つ又は複数の肌用製品（例えば、スキンケア製品又は化粧品）が、被験者のために選択、特定、又は推奨されてもよい。例えば、この異なる時期毎に、その特定の時期の、その被験者の現在の肌質状態の画像分析を行い、その被験者の推定肌特徴質スコアと比較して、その特定の時期の被験者に対して最適な、又は適切な肌用製品を決定してもよい。異なる時期において、被験者の現在の肌特徴質スコアを更新して（ブロック１１２）、被験者の肌質の変化又は進行を追跡し得る一方で、被験者の遺伝子は経時的に変化しないため、１つ又は複数の被験者の推定肌特徴質スコアの決定（ブロック１１０）を繰り返す必要はないことに留意されたい。

肌質を評価するシステム
ここで、図３を見ると、図３は、ヒト被験者の肌質を評価するシステム２００の実施形態を示す。一実施形態において、システム２００は、方法１００の少なくとも一部分を実行し得る。一実施形態において、システム２００は、ヒトの肌質を評価する他の方法の少なくとも一部分を実行し得る。

システム２００は、コンピューティングデバイス２０２を含んでいてよく、コンピューティングデバイス２０２は、例えば、コンピュータ、サーバ、単一のコンピューティングデバイスとしての論理的な態様をとる複数のネットワーク・コンピューティング・デバイス、複数のクラウド型コンピューティングデバイスなどであってよい。したがって、単に説明を簡単にするためであって、限定の意図はないが、コンピューティングデバイス２０２は、本明細書では、単数形を使用して言及されるものの、一部の実施形態において、コンピューティングデバイス２０２は、２台以上の物理コンピューティングデバイスを含み得る。一実施形態において、コンピューティングデバイス２０２は、消費者との接触の場所（例えば、化粧品カウンタ）に物理的に位置していてもよく、専門家が直接アクセス可能であってよい。一実施形態において、コンピューティングデバイス２０２は、化粧品カウンタから遠隔地に位置しているものの、化粧品カウンタに居る専門家が、例えば、ネットワーク、ウェブサイト、又はポータルなどを介して通信可能にアクセスできるウェブサーバであってもよい。

コンピューティングデバイス２０２は、プログラムメモリ２０８と、プロセッサ２１０（コントローラ、マイクロコントローラ、又はマイクロプロセッサと呼ばれる場合もある）と、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）２１２と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）回路２１５と、を含んでいてもよく、これらは全て、アドレス／データバス２１８を介して相互に接続されていてよい。一実施形態において、プログラムメモリ２０８は、１つ又は複数の有体の、非一時的コンピュータ可読記憶媒体又はデバイスを含んでいてもよい。１つ又は複数の有体の、非一時的コンピュータ可読記憶媒体又はデバイスは、コンピュータ可読命令２２０を記憶するように構成されていてよく、コンピュータ可読命令２２０は、プロセッサ２１０により実行されたとき、コンピューティングデバイス２０２に、方法１００、又はヒト被験者の肌質を評価する他の方法を実行させる。

命令２２０は、ヒト被験者（例えば、化粧品顧客又は取引先）の推定肌特徴質スコアを決定する、第１の部分２２０Ａを含んでいてよい。説明を簡単にするため、命令２２０Ａは、本明細書では「肌質推定部２２０Ａ」と呼ばれ、一実施形態において、肌質推定部２２０Ａは、方法１００の少なくともブロック１１０を実行し得る。一実施形態において、肌質推定部２２０Ａは、方法１００のブロック１０８を実行する。

付加的に、又は代替的に、命令２２０は、ヒト被験者の推定される肌特徴の質と、現在の肌特徴の質との間の相違を決定する第２の部分２２０Ｂを含んでいてもよい。説明を簡単にするため、命令２２０Ｂは、本明細書では「肌質相違評価部２２０Ｂ」と呼ばれ、一実施形態において、肌質相違評価部２２０Ｂは、方法１００の少なくともブロック１１５を実行し得る。例えば、肌質相違評価部２２０Ｂは、推定肌質値と、現在の肌質値との間の相違の大きさを決定し得、相違の大きさの指標を、ユーザインタフェース２５０Ａ及び／又はユーザインタフェース２５０Ｂに示させ得る。

コンピューティングデバイス２０２は、１つ又は複数のデータ記憶デバイス２２２のデータに対して、アクセス又は受信を行うように構成又は適合されていてよい。例えば、命令２２０は、１つ又は複数のデータ記憶デバイス２２２にアクセスするように、又はデータ記憶デバイス２２２において記憶されているデータを受信するように、プロセッサ２１０により実行可能であってよい。付加的に、又は代替的に、１つ又は複数の他のコンピュータ実行可能命令２５８のセットが、１つ又は複数のデータ記憶デバイス２２２のデータに対して、アクセス又は受信を行うように、プロセッサ２１０により実行可能であってよい。

１つ又は複数のデータ記憶デバイス２２２は、例えば、１つ若しくは複数のメモリデバイス、データバンク、クラウド型データ記憶装置、又は１つ若しくは複数の他の好適なデータ記憶デバイスを含んでいてもよい。図３に示す実施形態では、コンピューティングデバイス２０２は、１つ又は複数のデータ記憶デバイス２２２と通信可能に接続されたリンク２３０に連結された、ネットワークインタフェース又は通信インタフェース２２８を介して、１つ又は複数のデータ記憶デバイス２２２の情報に対して、アクセス又は受信を行うように構成されるものとして、示されている。図３のリンク２３０は、１つ又は複数の私設又は公衆ネットワーク２３２へのリンクとして図示されている（例えば、１つ又は複数のデータ記憶デバイス２２２は、コンピューティングデバイス２０２から遠隔地に位置している）が、これは必要条件ではない。リンク２３０は、有線リンク及び／又は無線リンクを含んでいてもよく、又は任意の好適な通信技術を利用していてよい。

一実施形態（図示せず）においては、１つ又は複数のデータ記憶デバイス２２２のうちの少なくとも１つが、コンピューティングデバイス２０２内に含まれ、コンピューティングデバイス２０２のプロセッサ２１０（又は、プロセッサ２１０によって実行される命令２２０、２５８）は、読み書きコマンド、関数、プリミティブ、アプリケーションプログラミングインタフェース、プラグイン、操作（operation）、又は命令、又は類似のものを含むリンクを介して、１つ又は複数のデータ記憶デバイス２２２にアクセスする。

１つ又は複数のデータ記憶デバイス２２２は、１つの物理デバイスを含んでいてもよいし、１つ又は複数のデータ記憶デバイス２２２は、２つ以上の物理デバイスを含んでいてもよい。しかしながら、１つ又は複数のデータ記憶デバイス２２２は、内部に含まれる物理デバイスの数と関係なく、論理的に、見かけ上、単一のデータ記憶デバイスとなっていてよい。したがって、単に説明を簡単にするためであって、限定の意図はないが、データ記憶デバイス２２２は、本明細書では、単数形を使用して言及される。

データ記憶デバイス２２２は、システム２００に関係するデータを記憶するように構成されるか、又は適合されていてよい。例えば、データ記憶デバイス２２２は、１つ又は複数の推算式２３５ａ〜２３５ｎを記憶するように構成されるか、又は適合されていてよく、この１つ又は複数の推算式のそれぞれは、異なる肌質特徴又は特質（例えば、肌のきめ、肌のしみ、肌つや、肌のしわ、肌の張り、又は他の肌質特徴又は特質）に対応していてよい。一実施形態において、推算式２３５ａ〜２３５ｎは、少なくとも、図１に関して上述した式（１）〜（５）を含む。

一実施形態において、肌質推定部２２０Ａは、推算式２３５ａ〜２３５ｎのうちの１つ又は複数に基づいて、ヒト被験者の推定肌質スコア（ブロック１１０）を決定するように構成されるか、又は適合される。肌質推定部２２０Ａは、必要に応じて、推算式２３５ａ〜２３５ｎのうちの１つ又は複数について、データ記憶デバイス２２２に問い合わせてもよいし、かつ／又は、１つ又は複数の推算式２３５ａ〜２３５ｎは、事前に、コンピューティングデバイス２０２に配信又はダウンロードされていてもよい。

図３において、肌測定値提供部２５５は、ヒト被験者の肌表面の画像について画像分析を行い、選択された１組の肌特徴に対応する複数の測定値を決定し得る。一実施形態において、肌測定値提供部２５５は、画像の撮影及び画像分析の実行の両方を行うように構成される。一実施形態において、肌測定値提供部２５５は、画像分析を行い、複数の測定値を決定し、かつ複数の測定値をコンピューティングデバイス２０２に配信するように構成される。

一実施形態において、肌測定値提供部２５５は、コンピューティングデバイス２０２から遠隔地に位置していてもよいし、肌質相違評価部２２０Ｂが、ヒト被験者についての現在の肌質スコアを決定（ブロック１１２）し得るように、決定された測定値を、ネットワーク２３２及びネットワークインタフェース２２８を使用して、コンピューティングデバイス２０２へと送信してもよい。一実施形態において、肌測定値提供部２５５は、ネットワークインタフェース２２８を介して、コンピューティングデバイス２０２に、直接（例えば、ローカルに）接続されていてもよい。一例において、肌測定値提供部２５５は、Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）システムをローカルに又は遠隔地からコンピューティングデバイス２０２に接続したものであってもよい。一実施形態（図示せず）において、肌測定値提供部２５５の少なくとも一部分は、コンピューティングデバイス２０２と一体になっている。

一実施形態において、選択された１組の肌特徴に対応する複数の測定値を決定する工程に加えて、肌測定値提供部２５５は、ヒト被験者の現在の肌質スコアを決定（ブロック１１２）してもよく、ヒト被験者の現在の肌質スコアを、コンピューティングデバイス２０２の肌質相違評価部２２０Ｂに送信してもよい。

コンピューティングデバイス２０２について再び述べると、肌質推定部２２０Ａは、図３では単一のブロックとして示されているが、肌質推定部２２０Ａは、コンピューティングデバイス２０２を肌質推定部２２０Ａとして集合的に実装し得る、複数の異なるプログラム、モジュール、ルーチン、及びサブルーチンを含んでいてもよいことが理解されるであろう。一実施形態において、肌質推定部２２０Ａは、コンピューティングデバイス２０２に、ヒト被験者由来の、１組のヒト遺伝子（例えば、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１）の、１つ又は複数の多型の有無の指標を取得させるように、プロセッサ２１０により実行可能である。例えば、１組のヒト遺伝子の１つ又は複数の多型の有無の指標は、ユーザインタフェース２５０Ａ、ユーザインタフェース２５０Ｂ、及び／又は通信インタフェース２２８を介して得られてもよい。１つ又は複数の多型の有無は、本明細書の他の箇所で記載されているように、ヒト被験者由来の生体試料からの核酸の分析により決定され得る。更に、１つ又は複数の多型の有無は、１組の肌特徴と関連していてよく、この１組の肌特徴は、ヒトの肌質を示す１組の肌特徴を含んでいてもよい。一実施形態において、１組の肌特徴は、肌のしわ、肌のしみ、肌の張りの低下、肌つやの低下、又は肌のきめの粗さの増加のうちの少なくとも２つを含む。

肌質推定部２２０Ａは、得られた指標において有無が示されたそれぞれの多型について、それぞれの多型の有無の、１組の肌特徴に含まれるそれぞれの肌特徴に対する相関関係の各強さを決定するように、更にプロセッサ２１０により実行可能であってよい。肌質推定部２２０Ａは、ヒト被験者の推定肌質を示す、推定肌質値を決定するように、更にプロセッサ２１０により実行可能であってよい。推定肌質値は、例えば、相関関係の各強さに基づいて、また、複数の他のヒト被験者の肌質を示す、１組の肌特徴に対応する複数の値に基づいて、決定されてよい。複数のヒト被験者の年齢層は、例えば、予測されるヒトの寿命、又は少なくとも１０年、少なくとも２０年、少なくとも３０年、少なくとも４０年、若しくは少なくとも５０年にわたっていてよい。

一実施形態において、肌質推定部２２０Ａは、推定肌質値がユーザインタフェースに示されるように、更にプロセッサ２１０により実行可能であってよい。代替的には、推定肌質値がユーザインタフェースに示されるように、他の命令２５８が、プロセッサ２１０により実行可能であってもよい。

同様に、肌質相違評価部２２０Ｂは、単一のブロックとして示されているが、肌質相違２２０Ｂを評価するための他の命令が、コンピューティングデバイス２０２に、肌質相違評価部２２０Ｂを評価する他の命令を、集合的に実装させ得る、複数の異なるプログラム、モジュール、ルーチン、及びサブルーチンを含んでいてもよいことが理解されるであろう。一実施形態において、肌質相違評価部２２０Ｂは、コンピューティングデバイス２０２に、ヒト被験者由来の生体試料における、１組のヒト遺伝子（例えば、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１）における少なくとも１つの多型の有無の少なくとも１つの指標を含む、第１のデータを受信させるように、プロセッサ２１０により実行可能であってよい。例えば、第１のデータは、ユーザインタフェース２５０Ａ、ユーザインタフェース２５０Ｂ、又はネットワークインタフェース２２８を介して受信されてもよい。肌質相違評価部２２０Ｂは、コンピューティングデバイス２０２に、ヒト被験者の推定肌質を示す値を決定させるように、更にプロセッサ２１０により実行可能であってよく、ここで、ヒト被験者の推定肌質値は、第１のデータに基づいて、かつ肌質を示す１組の肌特徴に対する、少なくとも１つの多型の有無の相関関係に基づいて決定される。

加えて、肌質相違評価部２２０Ｂは、コンピューティングデバイス２０２に、ヒト被験者の現在の肌質を示す値を含む第２のデータを受信させるように、プロセッサ２１０により実行可能であってよい。例えば、第２のデータは、ユーザインタフェース２５０Ａ、ユーザインタフェース２５０Ｂ、又はネットワークインタフェース２２８を介して受信されてもよい。現在の肌質値は、ヒト被験者の肌表面の一部分の画像の自動画像分析に基づいて決定されていてもよく、自動画像分析は、現在の肌質値を決定するための、肌表面の一部分の１組の肌特徴に対応する１つ又は複数の測定値を決定するように構成されてもよい。肌質相違評価部２２０Ｂは、コンピューティングデバイス２０２に、推定肌質値及び現在の肌質値に基づいて、ヒト被験者の推定肌質と現在の肌質との間の相違の大きさを決定させるように、更にプロセッサ２１０により実行可能であってよい。

一実施形態において、肌質相違評価部２２０Ｂは、相違の大きさの指標を、ユーザインタフェース（ユーザインタフェース２５０Ａ及び／又はユーザインタフェース２５０Ｂなど）に示させるように、プロセッサ２１０により実行可能であってよい。代替的には、他の命令２５８が、相違の大きさの指標を、ユーザインタフェース（ユーザインタフェース２５０Ａ及び／又はユーザインタフェース２５０Ｂなど）に示させるように、プロセッサ２１０により実行可能であってよい。

様々な実施形態において、コンピューティングデバイス２０２は、ヒト被験者の肌質を評価する工程に対応する他の命令２５８を含む。例えば、他の命令２５８は、プロセッサ２１０により実行されたとき、コンピューティングデバイス２０２に、１つ又は複数の推定肌質スコアと、１つ又は複数の現在の肌質スコアとの比較に対応する肌用製品を特定、又は決定させてもよい。一実施形態においては、ヒト被験者の肌質を評価する命令２２０の少なくとも一部分と、他の命令２５８の少なくとも一部分とが、一体の命令セットとなっていてもよい。

１つのプロセッサ２１０のみが図示されているが、コンピューティングデバイス２０２が、複数のプロセッサ２１０を含んでいてもよいことが理解されるべきである。加えて、Ｉ／Ｏ回路２１５は、単一のブロックとして図示されているが、Ｉ／Ｏ回路２１５は、複数の異なる種類のＩ／Ｏ回路を含んでいてもよいことが理解されるべきである。同様に、コンピューティングデバイス２０２のメモリは、複数のＲＡＭ ２１２と、複数のプログラムメモリ２０８と、を含んでいてもよい。更に、新しい金融口座を開く命令２２０、及び他の命令２５８が、プログラムメモリ２０８に記憶されるように図示されているが、これらの命令は、付加的に、又は代替的に、ＲＡＭ ２１２又は他のローカルメモリ（図示せず）に記憶されてもよい。

１つ又は複数のＲＡＭ ２１２及びプログラムメモリ２０８は、半導体メモリ、磁気的に読み取り可能なメモリ、化学的若しくは生物学的に読み取り可能なメモリ、及び／又は、光学的に読み取り可能なメモリとして実装されてもよく、又は任意の好適なメモリ技術を利用してもよい。また、コンピューティングデバイス２０２は、リンク２３０及びＩ／Ｏ回路２１５を介して、ネットワーク２３２に操作可能に接続されていてもよい。ネットワーク２３２は、専有ネットワーク、セキュアな公衆インターネット、仮想プライベートネットワーク、又は専用のアクセス回線、通常の普通電話回線、衛星回線、これらの組み合わせなどの他の種類のネットワークであってよい。ネットワーク２３２がインターネットを含む場合、データ通信は、例えば、インターネット通信プロトコルを介して、ネットワーク２３２越しに行われ得る。

加えて、ユーザインタフェース２５０は、コンピューティングデバイス２０２と一体になっていてもよいし（例えば、ユーザインタフェース２５０Ａ）、かつ／又は、ユーザインタフェースは、コンピューティングデバイス２０２と一体になっていなくてもよい（例えば、ユーザインタフェース２５０Ｂ）。例えば、ユーザインタフェース２５０は、ウェブページ又はクライアントアプリケーションなどの、遠隔コンピューティングデバイスにおける遠隔ユーザインタフェース２５０Ｂであってもよい。いずれの場合でも、ユーザインタフェース２５０は、コンピューティングデバイス２０２とユーザとの間の通信インタフェースとして有効となり得る。

組成物及びパーソナルケア製品
一部の実施形態においては、（任意選択で、画像分析と組み合わせた）遺伝的分析に基づいて、被験者に対して、肌用製品（即ち、スキンケア組成物）が選択又は推奨される。肌用製品は、肌のしわ、肌のきめ、肌つや、肌のしみ、及び肌の張りからなる群から選択される肌特徴を改善又は維持する有効成分を含有することに、少なくとも部分的には基づいて、選択される。様々な態様において、例えば、この肌用製品は、コラーゲンの生成を維持若しくは促進し、皮脂の生成を減少若しくは増加させ、細かな線及び／若しくはしわをより目立たなくし、肌水和若しくは柔軟性を向上させ、肌のきめ及び滑らかさを改善し（例えば、鱗状化（scaliness）を低減し）、変色を低下若しくは防止し、肌色を改善し、肌の量感及び堅さを増加させ、かつ／又は肌の弾力を改善若しくは維持する有効成分を含む。様々な態様において、肌用製品は、ナイアシンアミドを含有する。望ましい反応を得るために肌特徴（欠点）が完全に予防されるか、又は取り除かれる必要はないことが、理解されるであろう。１つ又は複数の肌特徴の欠点の任意の程度の改善が意図されている。同様に、１つ又は複数の望ましくない肌特徴の出現における任意の遅延が意図されている。

肌用製品は、肌に関する衛生習慣（hygiene routine）の一部であってもよい。一態様において、この肌用製品は、例えば、顔用クレンザー、保湿剤、ローション（例えば洗浄用ローション（clarified lotion））、クリーム（アイクリーム及び／又はリップクリームなど）、顔面肌用化粧品（頬紅及びハイライターなど）、目用化粧品（アイシャドー、眉墨及びアイライナーなど）、唇用化粧品（口紅など）、ファンデーション、コンシーラー、しわ伸ばしセラム、スキンフェイシャルマスク、日焼け予防剤、乳液、オイル、ミルク、ポマード、溶液、スプレー、エアロゾル、粉末、発泡体、ゲル（肌用ゲル、目用ゲル、及び／又は唇用ゲルなど）、セラム、スティック、ペースト、又は他の肌用製品又はトリートメントとして配合される。一実施形態においては、何らかの審美的、予防的、治療的、又はその他の利益のために、組成物は皮膚上に残されるように（即ち、「リーブオン」組成物として）意図される。

一部の実施形態において、肌用製品は、ビタミン、ビタミノイド（vitaminoid）、鉱物、微量元素、アミノ酸、植物性化合物、抗酸化物質、藻類、及び補酵素からなる群から選択される、１つ又は複数の有効成分を含む。これらの成分と、典型的な使用量範囲の例を、以下の表２〜７に列挙する。

具体的には、上の表に列挙した成分のうち、１種類又は複数種類を含む肌用製品が、意図されている。一部の実施形態において、この肌用製品は、ナイアシン−含有化合物を含む。一部の実施形態において、この化粧品組成物は、ナイアシンアミドを含む。上記物質は、例として挙げたものである。もちろん、多くの他の成分を、肌用製品（例えば、化粧品組成物）に組み込んでよい。更なる成分としては、ガンマ−リノレン酸（ＧＬＡ）、コエンザイムＱ１０、ビタミンＦリポソーム、ヒアルロン酸、並びにホホバオイル及びマカダミアナッツ油などの油類が挙げられるが、これらに限定されない。

本発明は、以下の実施例を参照することにより、より容易に理解でき、これらの実施例は、本発明の例示として提供されるものであり、本発明の範囲をいかなる形であれ限定しようとするものではない。

この実施例により、３つのＳＮＰと５つの肌特徴との間の有意な関係性が実証される。

ＭＭＰ１（ｒｓ１７９９７５０；ＧＡＡＡＴＴＧＴＡＧＴＴＡＡＡＴＡＡＴＴＡＧＡＡＡＧ［−／Ｇ］ＡＴＡＴＧＡＣＴＴＡＴＣＴＣＡＡＡＴＣＡＡＴＣＣＡ（配列番号１及び２）の遺伝子型、ＳＯＤ２（ｒｓ４８８０；ＣＡＧＣＡＣＣＡＧＣＡＧＧＣＡＧＣＴＧＧＣＴＣＣＧＧ［Ｃ／Ｔ］ＴＴＴＧＧＧＧＴＡＴＣＴＧＧＧＣＴＣＣＡＧＧＣＡＧ（配列番号３及び４）の遺伝子型、及び、ＧＰＸ１（ｒｓ１０５０４５０；ＣＡＴＣＧＡＡＧＣＣＣＴＧＣＴＧＴＣＴＣＡＡＧＧＧＣ［Ｃ／Ｔ］ＣＡＧＣＴＧＴＧＣＣＴＡＧＧＧＣＧＣＣＣＣＴＣＣＴ（配列番号５及び６）の遺伝子型における、肌関連一塩基多型（ＳＮＰ）について、２８歳〜７６歳（ｎ＝２３５）の２つの異なる日本人女性グループにて、分析を行い、このうち、１１５人は、３年超に渡ってスキンケアレジメンを使用してきた日本人女性（即ち、「長期間ユーザ群」）であり、１２０人は、特定のスキンケアレジメンを使用してこなかった日本人女性（即ち、「対照群」）であった。肌特徴の発現に関連する「リスク」は、それぞれの遺伝子型に割り当てられた。つまり、野生型（即ち、両方の遺伝子において多型が存在しない）は、低リスクに割り当てられ、ヘテロ接合性（即ち、遺伝子の一方のコピーのみに多型が存在する）は、中リスクに割り当てられ、ホモ接合性（即ち、遺伝子の両方のコピーに多型が存在する）は、高リスクに割り当てられた。それぞれのＳＮＰの存在に関連する遺伝子型及びリスクを、以下の表８に示す。

長期間ユーザ群及び対照群に行った遺伝子型分析から、検査された集団の９３．１％が、ＭＭＰ１（ヘテロ／ホモ）に関連するリスクを有し、ＳＯＤ２（ホモ）については７７．０％であり、ＧＰＸ１（ヘテロ／ホモ）については１３．４％であることが決定され、それぞれの遺伝子型の頻度は、長期間ユーザ群と対照群の両方で一致していた。

続いて、長期間ユーザ群及び対照群のメンバの顔の画像分析を、小型イメージングシステム（Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標））を使用して行い、被験者の現在の肌の状態を評価した。この小型イメージングシステムについては、Ｍｉｙａｍｏｔｏ Ｋ．ｅｔ ａｌ．，Ｓｋｉｎ Ｒｅｓ．Ｔｅｃｈ．，１９：ｅ５２５〜ｅ５３１，２０１３（該文献の開示内容の全体を参照により本明細書に援用する）に記載されており、また上述されてもいる。Ｍａｇｉｃ Ｒｉｎｇ（登録商標）システムを使用して、５つの肌特徴、即ち、肌の線／しわ、肌のしみ、肌のきめ、肌つや、及び肌の堅さを評価した。このシステムは、上記Ｍｉｙａｍｏｔｏに記載されている通り使用した。例えば、コンピューティングデバイスに記憶され、かつコンピューティングデバイスにより実行される画像分析アルゴリズムを使用して、顔の線及びそれらの方向を検出及び数値化した。対象領域を、頬及び鼻唇頬領域として画定し、この対象領域を、画像分析アルゴリズムによって分析し、長さが３ｍｍ超かつ幅が０．１２ｍｍ超の顔の線の総数及び長さを数値化した。評価する肌の領域の選択を除き、画像分析は、自動的に行われ、その結果を、後の検索及び分析のために、顔の線を含む２値画像としてコンピュータ内に記憶させた。まず、対象領域の顔の線の総面積（ピクセル数）を計算した。次に、それぞれの顔の線の方向を測定して、顔の線の平均方向を決定した。この顔の線の方向は、ガウス分布をパワースペクトルにフィッティングすることにより、測定され、これは、顔の線を重ねた画像を使用することにより、計算された。スペクトルを平滑化して、狭いピークを減らしてから、線の方向角（ガウス関数の中心）を計算した。顔の線の特別な距離（special distance）を、次の式を使用して計算した。

顔の線の空間的距離−ｓｉｎ（θ１）×ｄ（式中、θ１は、顔の線の平均方向であり、ｄは、それらの総面積である）。

この情報は単純化して、不老ベクトル（Ageless Vector）と呼ばれる単一のパラメータとして表され、これは、横軸と、顔の線の平均方向とそれらの総面積とのベクトル積と、の間の角度に相当する。不老ベクトルθ＝ａｔａｎ（顔の線の空間的距離）×１８０／π。

不老ベクトルは、顔の線の数、及びそれらの下向きの角度が増加するにつれて増加する。

肌ＤＮＡと肌パラメータとの相関関係
肌ＤＮＡの結果と画像分析との比較から、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１の多型の存在と、肌のきめ、肌のしわ／線、肌のしみ、肌の光沢、及び肌の堅さとの間の関係が明らかになった。代表的な結果を、図４Ａ〜４Ｃに示す。この相関関係は、図５に示すように、年齢が高くなるにつれて強くなっている。

肌ＤＮＡについての結果を、回帰分析により、画像分析データに対して正規化し、肌ＤＮＡスコアに基づいて、検査される被験者の肌の堅さ、肌のきめ、肌のしわ、肌のしみ、及び肌つやを推定するための、推定アルゴリズムを生成した。推定モデルからは、画像分析により得られた、実際の肌の測定パラメータとの有意な関係性が示された。図６Ａ〜６Ｅを参照されたい。肌パラメータ間でのよりよい比較のため、この推定モデルを調節して、０〜１００の尺度にフィッティングさせた。特定の肌の状態について最も重大な状態に関連するスコアを０とし、肌の状態について最良の状態に関連するスコアを１００とし、検査したパラメータについて、平均的な肌の状態に関連するスコアを５０とした。この調節済みのモデルは、現在の肌質を評価し、肌質を改善する（例えば、肌のＤＮＡ分析を介した推定モデル化の結果（即ち、肌ポテンシャル）と、画像分析の結果（即ち、現在の肌質）との間の相違を是正する）と共に、改善する肌パラメータの優先順位を決めるための、推奨案を策定するために有用である。例えば、肌パラメータ毎の、画像分析スコア（例えば、０〜１００尺度で表したもの、値が大きいほど、特性がより望ましいことを表す）と、推定される肌ＤＮＡスコア（例えば、パーセント値で表したもの、値が大きいほど、肌ＤＮＡ条件がよい（即ち、リスクが低い）ことを表す）と、を重ね合わせることにより、被験者を、次の複数のグループに分割し得る：（ａ）画像分析スコア及び推定される肌ＤＮＡスコアの両方で高スコア（＞５０）、（ｂ）画像分析スコアが高く（＞５０）、かつ推定される肌ＤＮＡスコアが低い（＜５０）、（Ｃ）画像分析スコアが低く（＜５０）、かつ推定される肌ＤＮＡスコアが高い（＞５０）、（ｄ）画像分析スコア及び推定される肌ＤＮＡスコアの両方で低スコア（＜５０）。被験者の分類に基づいて、具体的なスキンケアレジメンを推奨することができる。

「対照」群では、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型と、検査を行った５つの視認できる肌の外観（即ち、肌のきめ、肌の堅さ、肌のしわ、肌のしみ、及び肌つや）との間の関係は、明確であった。ＭＭＰ１の影響は、複数の肌パラメータ（即ち、肌のきめ、肌の堅さ、肌のしわ、及び肌つや）に及んでいたが、ＧＰＸ１及びＳＯＤ２は、特定の肌パラメータ（肌のしみ、肌つや、及び肌の堅さ）に影響を及ぼすことが実証された。図４Ａ〜Ｃを参照されたい。結果から、４０歳以降に達した被験者では、遺伝的肌スコアと各肌パラメータとの間の関係に、より相関性が高まることが示された。図５を参照されたい。スキンケアレジメンの長期間ユーザについては、遺伝的肌スコアと対応する肌特徴との間の相関関係は強くない。図７Ａ〜７Ｃを参照されたい。これは、スキンケア製品の長期間ユーザが、彼らの遺伝的肌「ポテンシャル」に打ち勝ち得ることを示している。

本明細書で言及した全ての出版物及び特許は、あたかも、それぞれの出版物及び特許が、具体的かつ個別的に、参照による援用のために示されているのと同様に、その全体が参照により本明細書に援用される。

前述の文は、種々様々な実施形態の詳細な説明を記載するものであるが、この特許の範囲は、この特許の最後に記載する請求項の文言によって定義されることを理解されたい。この詳細な説明は、単に例示的なものとして解釈されるべきものであり、また、考えられる全ての実施形態を説明することは不可能でないとしても非現実的であることから、考えられる全ての実施形態を説明するものではない。最新の技術又は本特許の出願日以降に開発された技術のいずれかを用いて、非常に多くの代替的な実施形態を実施することができると考えられるが、このような実施形態も、本請求項の範囲内に含まれることになるであろう。

それ故、本明細書に記載及び例示した手法及び構成において、本請求項の趣旨及び範囲を逸脱することなく、多くの改変及び変更を行い得る。したがって、本明細書に記載する方法及びシステムは、例示的なものに過ぎず、特許請求の範囲を限定するものでないことを理解されたい。

本明細書に開示されている寸法及び値は、記載された数値そのものに厳密に限定されるものと理解すべきではない。むしろ、特に指示がない限り、そのような寸法のそれぞれは、記載された値及びその値の周辺の機能的に同等な範囲の両方を意味することを意図している。例えば、「４０ｍｍ」として開示された寸法は、「約４０ｍｍ」を意味することを意図する。

全ての相互参照される又は関連する特許又は特許出願、及び本願が優先権又はその利益を主張する任意の特許出願又は特許を含む、本明細書において引用される全ての文書は、特に除外すること又は別途限定することを明言しない限り、その全体が参照により本明細書に援用される。いずれの文献の引用も、こうした文献が本明細書で開示又は特許請求されるいずれかの発明に対する従来技術であることを容認するものではないし、あるいは、こうした文献が、単独で、又は他のいずれかの１つ又は複数の参照文献との任意の組み合わせにおいて、こうした発明のいずれかを教示、示唆又は開示していることを容認するものでもない。更に、本文書内の用語のいずれかの意味又は定義が、参照によって援用される文書内の同じ用語のいずれかの意味又は定義と矛盾する限りにおいては、本文書においてその用語に付与される意味又は定義が優先されるものとする。

本発明の特定の実施形態が例示され記載されてきたが、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく他の様々な変更及び修正を実施できることが、当業者には自明であろう。したがって、本発明の範囲に含まれるそのような全ての変更、及び修正が、添付の特許請求の範囲により網羅されることが意図されている。

Claims (15)

1. ヒト被験者の肌質を評価する方法であって、該方法は、
   該ヒト被験者由来の生体試料における、ＭＭＰ１、ＳＯＤ２、及びＧＰＸ１における多型の有無を決定し、遺伝的肌スコアを提供する工程と、
   肌のしわ、肌のしみ、肌の張りの低下、肌つやの低下、及び肌のきめの粗さからなる群から選択される肌特徴に対応する推定肌特徴質スコアを、該肌特徴に対応する推算式を該遺伝的肌スコアに適用することによって、決定する工程と、を含み、
   該推算式は、該肌特徴に対応し、かつ少なくとも２０年にわたる年代のメンバを含む対照群から得られたデータの回帰分析によって決定され、該データは、
   （ｉ）該対照群のそれぞれのメンバの遺伝的肌スコアと、
   （ｉｉ）該対照群のそれぞれのメンバに対応する複数の測定値と、を含み、該複数の測定値は、該肌特徴と関連し、かつ該対照群のそれぞれのメンバの肌表面の画像分析から計算され、
   該推定肌特徴質スコアは、該ヒト被験者が該肌特徴を発現させるリスクを表す、方法。
2. 前記多型は、ｒｓ１７９９７５０、ｒｓ４８８０、及びｒｓ１０５０４５０である、請求項１に記載の方法。
3. 前記ヒト被験者の現在の肌特徴質スコアを、前記ヒト被験者の肌表面の画像の画像分析から決定する工程であって、該現在の肌特徴質スコアは、前記肌特徴に対応する、工程と、
   前記推定肌特徴質スコアと該現在の肌特徴質スコアとの間の相違の大きさを決定する工程と、を更に含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記画像分析は、
   前記肌表面上の線であって、該線は、前記画像中の陰に基づいて決定される、線、
   該陰の領域の明るさ、
   該線の長さ及び幅、
   該線の横縦比、
   該線の直線性、
   該線の円形性、
   該線の総面積、
   該線の平均方向、
   前記肌表面上で検出された線の数、
   前記画像の１つ若しくは複数の部分のスペクトル構成の深さ、
   スペクトル構成の特定の深さを有する、該１つ若しくは複数の部分のサイズ、
   前記肌表面の前記画像中にて捉えられた、１つ若しくは複数の皮脂腺の画像のサイズ、又は
   前記肌表面の前記画像中にて捉えられた、該１つ若しくは複数の皮脂腺の角度
   のうちの少なくとも１つに基づいて、前記複数の測定値を決定するように構成される、請求項３に記載の方法。
5. 前記方法は、前記肌特徴の外観の改善に好適な肌用製品に対するカウンセリングを前記ヒト被験者に行う工程であって、該肌用製品は、前記相違の前記大きさに基づいて選択される、工程を更に含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記方法は、前記肌特徴の群に含まれる、それぞれの肌特徴についての各推定肌特徴質スコアを決定する工程を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記ヒト被験者の肌表面の画像の画像分析に基づいて、前記肌特徴の群に含まれる、それぞれの肌特徴に対応する、各現在の肌特徴質スコアを決定する工程と、
   前記肌特徴の群に含まれるそれぞれの肌特徴について、前記推定肌特徴質スコアと、該現在の肌特徴質スコアとの間の各相違の各大きさを決定する工程と、を更に含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記決定した相違の大きさのうち、最大の相違の大きさに関連する肌特徴を特定する工程と、
   該特定の肌特徴の外観の改善に好適な肌用製品を特定する工程と、を更に含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記方法は、
   請求項１〜８に記載の前記画像分析の後の時点における、前記ヒト被験者の肌表面の後続的な画像分析から、前記ヒト被験者の後続肌特徴質スコアを決定する工程と、
   前記ヒト被験者の前記推定肌特徴質スコアと該後続肌特徴質スコアとの間の相違の大きさを決定する工程と、を更に含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記肌特徴の改善に好適な有効成分を含む、肌用製品を適用する工程を更に含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
11. ヒト被験者の肌質を評価するシステムであって、該システムは、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    インタフェースと、
    該少なくとも１つのプロセッサにより実行されたとき、該システムに、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の前記方法を実行させる、コンピュータ実行可能命令を記憶する、少なくとも１つの有体の、非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、を含む、システム。
12. ヒト被験者の推定肌質と現在の肌質との間の相違を決定するシステムであって、該システムは、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    少なくとも１つの通信インタフェースと、
    肌質相違評価部を記憶した、少なくとも１つの有体の、非一時的コンピュータ可読記憶媒体と、を含み、該肌質相違評価部は、該少なくとも１つのプロセッサにより実行されたとき、該システムに、
    該少なくとも１つの通信インタフェースを介して、該ヒト被験者由来の生体試料における、１組のヒト遺伝子における少なくとも１つの多型の有無の少なくとも１つの指標を含む第１のデータを受信することと、
    該ヒト被験者の該推定肌質を示す値を決定することであって、該ヒト被験者の該推定肌質値は、該第１のデータに基づいて、かつ肌質を示す１組の肌特徴に対する、該少なくとも１つの多型の有無の相関関係に基づいて決定される、ことと、
    該少なくとも１つの通信インタフェースを介して、該ヒト被験者の該現在の肌質を示す値を含む第２のデータを受信することであって、該現在の肌質値は、該ヒト被験者の該肌表面の一部分の画像の自動画像分析に基づいて決定され、該自動画像分析は、該肌表面の該一部分の該１組の肌特徴に対応する測定値を決定するように構成される、ことと、
    該推定肌質値及び該現在の肌質値に基づいて、該ヒト被験者の該推定肌質と該現在の肌質との間の相違の大きさを決定することと、
    該相違の大きさの指標が、ユーザインタフェースに示されるようにすることと、を行わせるコンピュータ実行可能命令を含む、システム。
13. 前記少なくとも１つの多型の有無の前記相関関係のウエートは、野生型の遺伝子型、異種遺伝子型、又は同種遺伝子型のうちの１つを示す、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記１組のヒト遺伝子におけるそれぞれの多型の有無が、前記１組の肌特徴のうちの少なくとも１つに影響を及ぼすことが、回帰分析により決定される、請求項１２に記載のシステム。
15. ヒトの肌質に対応する１組の肌特徴に基づいて、ヒト被験者の推定肌質と現在の肌質との間の相違を決定する方法であって、該方法は、
    （ａ）該ヒト被験者の少なくとも１つの肌表面を分析して、該ヒト被験者の該現在の肌質を示す少なくとも１つの測定値を決定する工程であって、該少なくとも１つの測定値は、該１組の肌特徴のうちの少なくとも１つの肌特徴に対応する、工程と、
    （ｂ）コンピューティングデバイスによって、かつ該少なくとも１つの測定値に基づいて、該ヒト被験者の該現在の肌質と、該ヒト被験者の該推定肌質との間の相違の大きさを決定する工程であって、該ヒト被験者の該推定肌質は、該ヒト被験者由来の生体試料由来の核酸において特定された、少なくとも１つの多型の有無に基づいて決定される、工程と、を含み、
    該少なくとも１つの多型のそれぞれの多型は、肌質に対応する該１組の肌特徴のうちの１つ又は複数の肌特徴への影響と相関し、
    肌質に対応する該１組の肌特徴は、肌のしわ、肌のきめの粗さ、肌のしみ、肌つやの低下、又は肌の張りの低下のうちの少なくとも１つを含む、方法。

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