JP2018119983A - 取得方法、算出方法、糖尿病評価装置、算出装置、糖尿病評価プログラム、算出プログラム、糖尿病評価システム、および端末装置 - Google Patents

取得方法、算出方法、糖尿病評価装置、算出装置、糖尿病評価プログラム、算出プログラム、糖尿病評価システム、および端末装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2018119983A
JP2018119983A JP2018055060A JP2018055060A JP2018119983A JP 2018119983 A JP2018119983 A JP 2018119983A JP 2018055060 A JP2018055060 A JP 2018055060A JP 2018055060 A JP2018055060 A JP 2018055060A JP 2018119983 A JP2018119983 A JP 2018119983A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
value
evaluation
amino acid
formula
gly
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2018055060A
Other languages
English (en)
Inventor
田中　孝幸
Takayuki Tanaka
孝幸 田中
健児 長尾
Kenji Nagao
健児 長尾
今泉　明
Akira Imaizumi
明 今泉
實 山門
Minoru Yamakado
實 山門
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ajinomoto Co Inc
Original Assignee
Ajinomoto Co Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ajinomoto Co Inc filed Critical Ajinomoto Co Inc
Publication of JP2018119983A publication Critical patent/JP2018119983A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6803—General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
    • G01N33/6806—Determination of free amino acids
    • G01N33/6812—Assays for specific amino acids
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/04—Endocrine or metabolic disorders
    • G01N2800/042—Disorders of carbohydrate metabolism, e.g. diabetes, glucose metabolism
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/04—Endocrine or metabolic disorders
    • G01N2800/044—Hyperlipemia or hypolipemia, e.g. dyslipidaemia, obesity

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

【課題】生活習慣病の指標（リスク要因）の状態を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる生活習慣病指標の評価方法などを提供することを課題とする。【解決手段】本実施形態では、評価対象から採取した血液中のアミノ酸の濃度値に関するアミノ酸濃度データを取得し、取得した評価対象のアミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値を用いて、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価する（生活習慣病の指標がどのような状態であるかを定量的または定性的に評価する）。【選択図】図１

Description

本発明は、生活習慣病指標の評価方法、生活習慣病指標評価装置、生活習慣病指標評価方法、生活習慣病指標評価プログラム、生活習慣病指標評価システム、および情報通信端末装置に関するものである。
バイオマーカーの試験は、近年のゲノム解析やポストゲノム試験の発展によって急速に進展し、疾病の予防・診断・予後推定などにおいて広く活用されつつある。試験が盛んに行われているバイオマーカーとしては、遺伝子情報に基づいたゲノミクス及びトランスクリプトミクス、タンパク質情報に基づいたプロテオミクス、並びに、代謝物情報に基づいたメタボロミクスがある。
しかし、ゲノミクス及びトランスクリプトミクスについては、遺伝的な要因は反映されるが環境要因は反映されないという問題がある。また、プロテオミクスについては、数多くの種類のタンパク質を解析する必要があるので、分析手法や網羅的な解析法において未だ多くの課題が残されているという問題がある。また、メタボロミクスについては、遺伝的要因の他にも環境要因も反映されたバイオマーカーであるという点でその期待は大きいが、代謝物の数が多いが故に、網羅的な解析法において未だ多くの課題が残されているという問題がある。
そこで、新規のバイオマーカーとして、生体内の代謝物の中でも代謝経路の中心的存在であるアミノ酸が着目されている。
ここで、肝不全や腎不全などの疾患においてアミノ酸濃度が変動することが報告されている（非特許文献１−２）。
また、先行特許として、アミノ酸濃度と生体状態とを関連付ける方法に関する特許文献１−３が公開されている。また、先行特許として、アミノ酸濃度を用いてメタボリックシンドロームの状態を評価する方法に関する特許文献４や、アミノ酸濃度を用いて内臓脂肪蓄積の状態を評価する方法に関する特許文献５、アミノ酸濃度を用いて耐糖能異常の状態を評価する方法に関する特許文献６、アミノ酸濃度を用いてＢＭＩ（Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）およびＶＦＡ（Ｖｉｓｃｅｒａｌ Ｆａｔ Ａｒｅａ）で定義される見掛け肥満、隠れ肥満および肥満のうち少なくとも１つの状態を評価する方法に関する特許文献７、及び、アミノ酸濃度を用いて脂肪肝、ＮＡＦＬＤ（ｎｏｎ−ａｌｃｏｈｏｌｉｃ ｆａｔｔｙ ｌｉｖｅｒ ｄｉｓｅａｓｅ）、およびＮＡＳＨ（ｎｏｎ−ａｌｃｏｈｏｌｉｃ ｓｔｅａｔｏｈｅｐａｔｉｔｉｓ）のうち少なくとも１つを含む脂肪性肝疾患の状態を評価する方法に関する特許文献８が公開されている。
国際公開第２００４／０５２１９１号 国際公開第２００６／０９８１９２号 国際公開第２００９／０５４３５１号 国際公開第２００８／０１５９２９号 国際公開第２００９／００１８６２号 国際公開第２００９／０５４３５０号 国際公開第２０１０／０９５６８２号 国際公開第２０１３／００２３８１号
Ｒｏｓｅｎ ＨＭ， Ｙｏｓｈｉｍｕｒａ Ｎ， Ｈｏｄｇｍａｎ ＪＭ， ｅｔ ａｌ．，"Ｐｌａｓｍａ ａｍｉｎｏ ａｃｉｄ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｉｎ ｈｅｐａｔｉｃ ｅｎｃｅｐｈａｌｏｐａｔｈｙ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｉｎｇ ｅｔｉｏｌｏｇｙ"， Ｇａｓｔｒｏｅｎｔｅｒｏｌｏｇｙ， １９７７， ７２， ４８３−４８７ Ｓｕｌｉｍａｎ ＭＥ， Ｑｕｒｅｓｈｉ ＡＲ， Ｓｔｅｎｖｉｎｋｅｌ Ｐ， ｅｔ ａｌ．，"Ｉｎｆｌａｍｍａｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｓ ｔｏ ｌｏｗ ｐｌａｓｍａ ａｍｉｎｏ ａｃｉｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｃｈｒｏｎｉｃ ｋｉｄｎｅｙ ｄｉｓｅａｓｅ"， Ａｍ． Ｊ． Ｃｌｉｎ． Ｎｕｔｒ．， ２００５， ８２， ３４２−３４９ Ｄｅｓｐｒｅｓ ＪＰ， Ｌｅｍｉｅｕｘ Ｉ，"Ａｂｄｏｍｉｎａｌ ｏｂｅｓｉｔｙ ａｎｄ ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｓｙｎｄｒｏｍｅ"， Ｎａｔｕｒｅ， ２００６， ４４４， ８８１−８８７ Ｖａｎ Ｇａａｌ ＬＦ， Ｍｅｒｔｅｎｓ ＩＬ， Ｄｅ Ｂｌｏｃｋ ＣＥ，"Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｌｉｎｋｉｎｇ ｏｂｅｓｉｔｙ ｗｉｔｈ ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ ｄｉｓｅａｓｅ"， Ｎａｔｕｒｅ， ２００６， ４４４， ８７５−８８０
しかしながら、予防医学の観点から、生活習慣病の指標（例えば、メタボリックシンドロームを主な原因として発生し得る生活習慣病のリスク要因（例えば、内臓脂肪蓄積、インスリン抵抗性、及び脂肪肝など）など）の状態の評価に有用な臨床的意義の高いアミノ酸を探索することは行われておらず、故に、生活習慣病の指標の状態を、アミノ酸濃度を用いて高精度且つ体系的に評価する方法の開発は行われていない、という問題点があった。例えば、メタボリックシンドロームの進行が将来的に心血管イベントや脳血管イベントといった重篤な疾患をもたらすことは知られているが、血中アミノ酸プロファイルを用いたこれらのイベントの予防法の探索は行われていない（非特許文献３，４参照）。
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる生活習慣病指標の評価方法、生活習慣病指標評価装置、生活習慣病指標評価方法、生活習慣病指標評価プログラム、生活習慣病指標評価システムおよび情報通信端末装置を提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、評価対象から採取した血液中のアミノ酸の濃度値に関するアミノ酸濃度データを取得する取得ステップと、前記取得ステップで取得した前記評価対象の前記アミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値を用いて、前記評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価する評価ステップと、を含むことを特徴とする。
ここで、本明細書では各種アミノ酸を主に略称で表記するが、それらの正式名称は以下の通りである。
（略称） （正式名称）
Ａｌａ Ａｌａｎｉｎｅ
Ａｒｇ Ａｒｇｉｎｉｎｅ
Ａｓｎ Ａｓｐａｒａｇｉｎｅ
Ｃｉｔ Ｃｉｔｒｕｌｌｉｎｅ
Ｇｌｎ Ｇｌｕｔａｍｉｎｅ
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
また、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、前記の生活習慣病指標の評価方法において、前記評価ステップでは、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｓｎのアミノ酸の濃度値、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＶａｌのアミノ酸の濃度値、または、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値を用いること、を特徴とする。また、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、前記の生活習慣病指標の評価方法において、前記評価ステップでは、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値を用いること、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、前記の生活習慣病指標の評価方法において、前記評価ステップでは、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンのうちの少なくとも１つの状態を評価すること、を特徴とする。また、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、前記の生活習慣病指標の評価方法において、前記評価ステップでは、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンのうちの少なくとも２つの状態を評価すること、を特徴とする。また、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、前記の生活習慣病指標の評価方法において、前記評価ステップでは、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンの状態を評価すること、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、前記の生活習慣病指標の評価方法において、前記評価ステップでは、（ｉ）ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、（ｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｓｎのアミノ酸の濃度値、（ｉｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値、（ｉｖ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＶａｌのアミノ酸の濃度値、（ｖ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、または、（ｖｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値、を用いて、生活習慣病を発症する可能性の程度（生活習慣病を発症するリスク）を評価すること、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、前記の生活習慣病指標の評価方法において、前記評価ステップでは、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式（以下では、評価式と記す場合がある。）を用いて、前記式の値（以下では、評価式の値又は評価値と記す場合がある。）を算出することで、インスリンの状態を評価すること、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、前記の生活習慣病指標の評価方法において、前記評価ステップでは、（ｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、または、（ｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、予め取得した前記評価対象のＢＭＩ（Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および前記評価対象のＢＭＩ値が代入される変数を含む式を用いて、前記式の値を算出することで、内臓脂肪の状態を評価すること、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、前記の生活習慣病指標の評価方法において、前記評価ステップでは、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、前記式の値を算出することで、脂肪肝の状態を評価すること、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、前記の生活習慣病指標の評価方法において、前記評価ステップでは、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、前記式の値を算出することで、インスリンおよび内臓脂肪の状態を評価すること、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、前記の生活習慣病指標の評価方法において、前記評価ステップでは、（ｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、前記式の値を算出することで、インスリンの状態を評価し、（ｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、または、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、予め取得した前記評価対象のＢＭＩ値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および前記評価対象のＢＭＩ値が代入される変数を含む式を用いて、前記式の値を算出することで、内臓脂肪の状態を評価し、（ｉｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、前記式の値を算出することで、脂肪肝の状態を評価すること、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法は、前記の生活習慣病指標の評価方法において、前記評価ステップでは、（ｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、（ｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、予め取得した前記評価対象のＢＭＩ（Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および前記評価対象のＢＭＩ値が代入される変数を含む式、または、（ｉｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、を用いて、前記式の値を算出することで、生活習慣病を発症する可能性の程度（生活習慣病を発症するリスク）を評価すること、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標評価装置は、制御部と記憶部とを備え、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価する生活習慣病指標評価装置であって、前記制御部は、アミノ酸の濃度値に関する予め取得された前記評価対象のアミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、および、ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む予め前記記憶部に記憶された式を用いて、前記式の値を算出することで、前記評価対象について前記生活習慣病の指標の状態を評価する評価手段を備えたこと、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標評価方法は、制御部と記憶部とを備えた情報処理装置において実行される、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価する生活習慣病指標評価方法であって、前記制御部において実行される、アミノ酸の濃度値に関する予め取得された前記評価対象のアミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、および、ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む予め前記記憶部に記憶された式を用いて、前記式の値を算出することで、前記評価対象について前記生活習慣病の指標の状態を評価する評価ステップを含むこと、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標評価プログラムは、制御部と記憶部とを備えた情報処理装置において実行させるための、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価する生活習慣病指標評価プログラムであって、前記制御部において実行させるための、アミノ酸の濃度値に関する予め取得された前記評価対象のアミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、および、ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む予め前記記憶部に記憶された式を用いて、前記式の値を算出することで、前記評価対象について前記生活習慣病の指標の状態を評価する評価ステップを含むこと、を特徴とする。
また、本発明にかかる記録媒体は、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、情報処理装置に前記生活習慣病指標評価方法を実行させるためのプログラム化された命令を含むこと、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標評価システムは、制御部と記憶部とを備え、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価する生活習慣病指標評価装置と、制御部を備え、アミノ酸の濃度値に関する前記評価対象のアミノ酸濃度データを提供する情報通信端末装置とを、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活習慣病指標評価システムであって、前記情報通信端末装置の前記制御部は、前記評価対象の前記アミノ酸濃度データを前記生活習慣病指標評価装置へ送信するアミノ酸濃度データ送信手段と、前記生活習慣病指標評価装置から送信された、前記評価対象についての前記生活習慣病の指標の状態に関する評価結果を受信する結果受信手段とを備え、前記生活習慣病指標評価装置の前記制御部は、前記情報通信端末装置から送信された前記評価対象の前記アミノ酸濃度データを受信するアミノ酸濃度データ受信手段と、前記アミノ酸濃度データ受信手段で受信した前記評価対象の前記アミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、および、ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む予め前記記憶部に記憶された式を用いて、前記式の値を算出することで、前記評価対象について前記生活習慣病の指標の状態を評価する評価手段と、前記評価手段で得られた前記評価結果を前記情報通信端末装置へ送信する結果送信手段と、を備えたこと、を特徴とする。
また、本発明にかかる情報通信端末装置は、制御部を備え、アミノ酸の濃度値に関する評価対象のアミノ酸濃度データを提供する情報通信端末装置であって、前記制御部は、前記評価対象についての生活習慣病の指標の状態に関する評価結果を取得する結果取得手段を備え、前記評価結果は、前記評価対象の前記アミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、および、ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、前記式の値を算出することで、前記評価対象についての前記生活習慣病の指標の状態を評価した結果であること、を特徴とする。
また、本発明にかかる情報通信端末装置は、前記の情報通信端末装置において、前記評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価する生活習慣病指標評価装置とネットワークを介して通信可能に接続して構成されており、前記制御部は、前記評価対象の前記アミノ酸濃度データを前記生活習慣病指標評価装置へ送信するアミノ酸濃度データ送信手段をさらに備え、前記結果取得手段は、前記生活習慣病指標評価装置から送信された前記評価結果を受信すること、を特徴とする。
また、本発明にかかる生活習慣病指標評価装置は、アミノ酸の濃度値に関する評価対象のアミノ酸濃度データを提供する情報通信端末装置とネットワークを介して通信可能に接続された、制御部と記憶部とを備え、前記評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価する生活習慣病指標評価装置であって、前記制御部は、前記情報通信端末装置から送信された前記評価対象の前記アミノ酸濃度データを受信するアミノ酸濃度データ受信手段と、前記アミノ酸濃度データ受信手段で受信した前記評価対象の前記アミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、および、ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む予め前記記憶部に記憶された式を用いて、前記式の値を算出することで、前記評価対象について前記生活習慣病の指標を評価する評価手段と、前記評価手段で得られた評価結果を前記情報通信端末装置へ送信する結果送信手段と、を備えたこと、を特徴とする。
本発明によれば、評価対象から採取した血液中のアミノ酸の濃度値に関するアミノ酸濃度データを取得し、取得した評価対象のアミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値を用いて、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価するので、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができるという効果を奏する。
なお、本発明によれば、ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、および、ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価してもよい。
本発明によれば、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｓｎのアミノ酸の濃度値」、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値」、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＶａｌのアミノ酸の濃度値」、または「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値」を用いるので、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となり得る情報の更なる信頼性向上を実現することができるという効果を奏する。
なお、本発明によれば、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｓｎのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｓｎのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＶａｌのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＶａｌのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」、または「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」を用いて、式の値を算出することで、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価してもよい。
本発明によれば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値を用いるので、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となり得る情報の更なる信頼性向上を実現することができるという効果を奏する。
なお、本発明によれば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価してもよい。
本発明によれば、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンのうちの少なくとも１つの状態を評価するので、生活習慣病の指標である「脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリン」のうちの少なくとも１つの状態を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができるという効果を奏する。
本発明によれば、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンのうちの少なくとも２つの状態を評価するので、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンのうちの少なくとも２つの状態を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができるという効果を奏する。
本発明によれば、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンの状態を評価するので、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンの３つの状態を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができるという効果を奏する。
本発明によれば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、インスリンの状態を評価するので、インスリンの状態を知る上で参考となり得る情報の更なる信頼性向上を実現することができるという効果を奏する。
なお、本発明によれば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値を用いて、インスリンの状態を評価してもよい。
本発明によれば、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」または「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、予め取得した評価対象のＢＭＩ値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および評価対象のＢＭＩ値が代入される変数を含む式」を用いて、式の値を算出することで、内臓脂肪の状態を評価するので、内臓脂肪の状態を知る上で参考となり得る情報の更なる信頼性向上を実現することができるという効果を奏する。
なお、本発明によれば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、または、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および予め取得した評価対象のＢＭＩ値を用いて、内臓脂肪の状態を評価してもよい。
本発明によれば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、脂肪肝の状態を評価するので、脂肪肝の状態を知る上で参考となり得る情報の更なる信頼性向上を実現することができるという効果を奏する。
なお、本発明によれば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値を用いて、脂肪肝の状態を評価してもよい。
本発明によれば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、インスリンおよび内臓脂肪の状態を評価するので、インスリンおよび内臓脂肪の２つの状態を知る上で参考となり得る情報の更なる信頼性向上を実現することができるという効果を奏する。
なお、本発明によれば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値を用いて、インスリンおよび内臓脂肪の状態を評価してもよい。
本発明によれば、（ｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、インスリンの状態を評価し、（ｉｉ）「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」または「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、予め取得した評価対象のＢＭＩ値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および評価対象のＢＭＩ値が代入される変数を含む式」を用いて、式の値を算出することで、内臓脂肪の状態を評価し、（ｉｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、脂肪肝の状態を評価するので、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンの３つの状態を知る上で参考となり得る情報の更なる信頼性向上を実現することができるという効果を奏する。
なお、本発明によれば、（ｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値を用いて、インスリンの状態を評価し、（ｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、または、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および予め取得した評価対象のＢＭＩ値を用いて、内臓脂肪の状態を評価し、（ｉｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値を用いて、脂肪肝の状態を評価してもよい。
ここで、本発明によれば、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価するとは、評価対象における生活習慣病の指標の状態の程度を定性的または定量的に評価すること、でもよい。これにより、生活習慣病の指標の状態の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
また、本発明によれば、評価対象における生活習慣病の指標の状態の程度を定性的に評価するとは、「アミノ酸の濃度値および予め設定された１つまたは複数の閾値」または「アミノ酸の濃度値、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定された１つまたは複数の閾値」を用いて、評価対象を、生活習慣病の指標の状態の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類すること、でもよい。これにより、生活習慣病の指標の状態の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を、理解し易い形で提供することができる。
また、本発明によれば、評価対象における生活習慣病の指標の状態の程度を定量的に評価するとは、生活習慣病の指標が連続的な数値で計測可能なものである場合に、アミノ酸の濃度値、および、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、評価対象における生活習慣病の指標の値を推定すること、でもよい。これにより、生活習慣病の指標の値を知る上で参考となり得る信頼性の高い数値情報を提供することができる。
また、本発明によれば、式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類したり、評価対象における生活習慣病の指標の値を推定したりしてもよい。これにより、生活習慣病の指標の状態の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を、更に理解し易い形で提供することができたり、生活習慣病の指標の値を知る上で参考となり得る数値情報の更なる信頼性向上を実現できたりする。
また、本発明によれば、評価対象についてインスリンの状態を評価するとは、評価対象におけるインスリンの量（例えば、評価対象の血液中に存在するインスリンの量、など）の程度を定性的または定量的に評価すること、でもよい。これにより、インスリンの量の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
また、本発明によれば、評価対象におけるインスリンの量の程度を定性的に評価するとは、「アミノ酸の濃度値および予め設定された１つまたは複数の閾値」または「アミノ酸の濃度値、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定した１つまたは複数の閾値」を用いて、評価対象を、インスリンの量の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類すること、でもよい。これにより、インスリンの量の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を、理解し易い形で提供することができる。なお、複数の区分には、インスリンの量（例えばＯＧＴＴ（経口糖負荷試験）の１２０分時のインスリン値（ＯＧＴＴ後のインスリン値）など）が大である対象を属させるための区分、インスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が小である対象を属させるための区分、およびインスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が中である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、インスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が基準値（例えば４０μＵ／ｍｌなど）以上である対象を属させるための区分およびインスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が基準値（例えば４０μＵ／ｍｌなど）以下である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値が４０μＵ／ｍｌ以上である可能性が高い対象を属させるための区分、前記可能性が低い対象を属させるための区分、および前記可能性が中程度である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値が４０μＵ／ｍｌ以上である可能性が高い対象を属させるための区分、および、前記可能性が低い対象を属させるための区分が含まれていてもよい。
また、本発明によれば、評価対象におけるインスリンの量の程度を定量的に評価するとは、アミノ酸の濃度値、および、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、評価対象におけるインスリンの量を推定すること、でもよい。これにより、インスリンの量を知る上で参考となり得る信頼性の高い数値情報を提供することができる。
また、本発明によれば、式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて、評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類したり、評価対象におけるインスリンの量を推定したりしてもよい。これにより、インスリンの量の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を、更に理解し易い形で提供することができたり、インスリンの量を知る上で参考となり得る数値情報の更なる信頼性向上を実現できたりする。
また、本発明によれば、評価対象について内臓脂肪の状態を評価するとは、評価対象における内臓脂肪の量（例えば、腹部の体軸断面における脂肪の面積値、など）の程度を定性的または定量的に評価すること、でもよい。これにより、内臓脂肪の量の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
また、本発明によれば、評価対象における内臓脂肪の量の程度を定性的に評価するとは、「アミノ酸の濃度値および予め設定された１つまたは複数の閾値」または「アミノ酸の濃度値、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定した１つまたは複数の閾値」を用いて、評価対象を、内臓脂肪の量の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類すること、でもよい。これにより、内臓脂肪の量の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を、理解し易い形で提供することができる。なお、複数の区分には、内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が大である対象を属させるための区分、内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が小である対象を属させるための区分、および内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が中である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が基準値（例えば１００ｃｍ２など）以上である対象を属させるための区分および内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が基準値（例えば１００ｃｍ２など）以下である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、内臓脂肪面積値が１００ｃｍ２以上である可能性が高い対象を属させるための区分、前記可能性が低い対象を属させるための区分、および前記可能性が中程度である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、内臓脂肪面積値が１００ｃｍ２以上である可能性が高い対象を属させるための区分、および、前記可能性が低い対象を属させるための区分が含まれていてもよい。
また、本発明によれば、評価対象における内臓脂肪の量の程度を定量的に評価するとは、アミノ酸の濃度値、および、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、評価対象における内臓脂肪の量を推定すること、でもよい。これにより、内臓脂肪の量を知る上で参考となり得る信頼性の高い数値情報を提供することができる。
また、本発明によれば、式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて、評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類したり、評価対象における内臓脂肪の量を推定したりしてもよい。これにより、内臓脂肪の量の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を、更に理解し易い形で提供することができたり、内臓脂肪の量を知る上で参考となり得る数値情報の更なる信頼性向上を実現できたりする。
また、本発明によれば、内臓脂肪の量を評価する際、評価対象のＢＭＩ値や、ＢＭＩ値が代入される変数をさらに含む式をさらに用いてもよい。これにより、内臓脂肪の量の程度を知る上で参考となり得る情報の更なる信頼性向上を実現することができる。
また、本発明によれば、評価対象について脂肪肝の状態を評価するとは、脂肪肝である可能性の程度、つまり、評価対象の肝臓が一定量以上の脂肪（例えば、肝臓の重量の５％を超える程度の量の脂肪、肝細胞の３０％以上に相当する程度の量の脂肪、または、医師に脂肪肝と判断される程度の量の脂肪、など）を有した状態となっている可能性の程度を評価すること、でもよい。これにより、脂肪肝である可能性の程度、つまり肝臓が一定量以上の脂肪を有した状態となっている可能性の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
また、本発明によれば、評価対象の肝臓が一定量以上の脂肪を有した状態となっている可能性の程度を評価するとは、「アミノ酸の濃度値および予め設定した１つまたは複数の閾値」または「アミノ酸の濃度値、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定した１つまたは複数の閾値」を用いて、評価対象を、肝臓が前記状態となっている可能性の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類すること、でもよい。これにより、肝臓が一定量以上の脂肪を有した状態となっている可能性の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を、理解し易い形で提供することができる。なお、複数の区分には、肝臓が前記状態となっている可能性が高い対象を属させるための区分、肝臓が前記状態となっている可能性が低い対象を属させるための区分、および肝臓が前記状態となっている可能性が中程度である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、肝臓が前記状態となっている可能性が高い対象を属させるための区分、および、肝臓が前記状態となっている可能性が低い対象を属させるための区分が含まれていてもよい。
また、本発明によれば、式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。これにより、肝臓が一定量以上の脂肪を有した状態となっている可能性の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を、更に理解し易い形で提供することができる。
また、本発明によれば、式は、ロジスティック回帰式、分数式、線形判別式、重回帰式、サポートベクターマシンで作成された式、マハラノビス距離法で作成された式、正準判別分析で作成された式、および決定木で作成された式のうちのいずれか１つでもよい。これにより、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となり得る情報の更なる信頼性向上を実現することができる。
また、本発明によれば、インスリンの状態を評価する場合に用いる式は式１でもよく、内臓脂肪の状態を評価する場合に用いる式は式２でもよく、脂肪肝の状態を評価する場合に用いる式は式３でもよい。これにより、インスリン、内臓脂肪、および脂肪肝のそれぞれの状態を知る上で参考となり得る情報の更なる信頼性向上を実現することができる。
ａ１×Ａｓｎ＋ｂ１×Ｇｌｙ＋ｃ１×Ａｌａ＋ｄ１×Ｖａｌ＋ｅ１×Ｔｙｒ＋ｆ１×Ｔｒｐ＋ｇ１ ・・・（式１）
ａ２×Ａｓｎ＋ｂ２×Ｇｌｙ＋ｃ２×Ａｌａ＋ｄ２×Ｖａｌ＋ｅ２×Ｔｙｒ＋ｆ２×Ｔｒｐ＋ｇ２×ＢＭＩ＋ｈ２ ・・・（式２）
ａ３×Ａｓｎ＋ｂ３×Ｇｌｙ＋ｃ３×Ａｌａ＋ｄ３×Ｃｉｔ＋ｅ３×Ｌｅｕ＋ｆ３×Ｔｙｒ＋ｇ３ ・・・（式３）
式１において、ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１，ｅ１，ｆ１はゼロではない任意の実数であり、ｇ１は任意の実数である。
式２において、ａ２，ｂ２，ｃ２，ｄ２，ｅ２，ｆ２，ｇ２はゼロではない任意の実数であり、ｈ２は任意の実数である。
式３において、ａ３，ｂ３，ｃ３，ｄ３，ｅ３，ｆ３はゼロではない任意の実数であり、ｇ３は任意の実数である。
また、本発明によれば、アミノ酸の濃度値、および、式１、式２、および式３のうちのいずれか１つを用いて、メタボリックシンドロームの診断基準項目として定義された複数の項目の中で評価対象が該当している項目の数を評価してもよい。これにより、メタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
また、本発明によれば、アミノ酸の濃度値、および、式１、式２、および式３のうちのいずれか１つを用いて、評価対象が保有している生活習慣病の数を評価してもよい。これにより、生活習慣病の保有数を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
また、本発明によれば、アミノ酸の濃度値、および、式１、式２、および式３のうちのいずれか１つを用いて、評価対象が生活習慣病に罹患している可能性の程度を評価してもよい。これにより、生活習慣病に罹患している可能性の程度を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
また、本発明によれば、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価するとは、式の値が、評価対象についての生活習慣病の指標の状態を反映したものであると決定すること、でもよい。これにより、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
また、本発明によれば、式の値を所定の手法で変換し、変換後の値が、評価対象についての生活習慣病の指標の状態を反映したものであると決定してもよい。これにより、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
また、本発明によれば、モニタ等の表示装置又は紙等の物理媒体に視認可能に示される、生活習慣病の指標の状態を評価するための所定の物差し（例えば、目盛りが示された物差しであって、式の値又は変換後の値の取り得る範囲又は当該範囲の一部分における上限値と下限値に対応する目盛りが少なくとも示されたもの、など）上における、式の値又は変換後の値に対応する所定の目印（例えば、丸印又は星印など）の位置に関する位置情報を、式の値又は変換後の値を用いて生成し、生成した位置情報が、評価対象についての生活習慣病の指標の状態を反映したものであると決定してもよい。これにより、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
また、本発明によれば、アミノ酸濃度データと生活習慣病の指標（リスク要因）の状態に関する生活習慣病指標データとを含む予め記憶部に記憶された指標状態情報に基づいて、記憶部で記憶する評価式を作成してもよい。具体的には、（ｉ）指標状態情報から所定の式作成手法に基づいて、評価式の候補である候補式を作成し、（ｉｉ）作成した候補式を所定の検証手法に基づいて検証し、（ｉｉｉ）所定の変数選択手法に基づいて候補式の変数を選択することで、候補式を作成する際に用いる指標状態情報に含まれるアミノ酸濃度データの組み合わせを選択し、（ｉｖ）（ｉ）、（ｉｉ）、および（ｉｉｉ）を繰り返し実行して蓄積した検証結果に基づいて、複数の候補式の中から評価式として採用する候補式を選出することで、評価式を作成してもよい。これにより、生活習慣病の指標の状態を評価するのに最適な評価式を作成することができる。
また、本発明によれば、１つ又は複数の物質から成る所望の物質群が投与された評価対象から採取した血液中のアミノ酸の濃度値に関するアミノ酸濃度データを取得し、取得した評価対象のアミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値を用いて、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価し、得られた評価結果を用いて、所望の物質群が生活習慣病の指標の状態を改善させるものであるか否かを判定してもよい。これにより、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる生活習慣病指標の評価方法を応用して、生活習慣病の指標の状態を改善させる物質に関する信頼性の高い情報を提供することができる。
なお、本発明では、生活習慣病の指標の状態を評価する際、前記１９種のアミノ酸以外のアミノ酸の濃度値をさらに用いても構わない。また、本発明では、生活習慣病の指標の状態を評価する際、アミノ酸の濃度値以外に、他の生体情報に関する値（例えば、以下の１．から４．に挙げられた値など）をさらに用いても構わない。また、本発明では、前記の式には、前記１９種のアミノ酸以外のアミノ酸の濃度値が代入される１つ又は複数の変数がさらに含まれていてもよい。また、本発明では、前記の式には、アミノ酸の濃度値が代入される変数以外に、他の生体情報に関する値（例えば、以下の１．から４．に挙げられた値など）が代入される１つ又は複数の変数がさらに含まれていてもよい。
１．アミノ酸以外の他の血中の代謝物（アミノ酸代謝物・糖類・脂質等）、タンパク質、ペプチド、ミネラル、ホルモン等の濃度値
２．アルブミン、総蛋白、トリグリセリド、ＨｂＡ１ｃ、糖化アルブミン、インスリン抵抗性指数、総コレステロール、ＬＤＬコレステロール、ＨＤＬコレステロール、アミラーゼ、総ビリルビン、クレアチニン、推算糸球体濾過量(ｅＧＦＲ)、尿酸等の血液検査値
３．超音波エコー、Ｘ線、ＣＴ、ＭＲＩ等の画像情報から得られる値
４．年齢、身長、体重、ＢＭＩ、腹囲、収縮期血圧、拡張期血圧、性別、喫煙情報、食事情報、飲酒情報、運動情報、ストレス情報、睡眠情報、家族の既往歴情報、疾患歴情報（糖尿病等）等の生体指標に関する値
また、本発明において、生活習慣病とは、食習慣、運動習慣、休養、喫煙、飲酒等の生活習慣が、その発症・進行に関与する疾患群のことであり、例えば、メタボリックシンドローム、糖代謝異常症（糖尿病、境界型糖尿病、耐糖能異常など）、脳血管障害（脳卒中、細小動脈硬化症など）、心臓病（心筋梗塞など）、脂質異常症、高血圧症、肥満症、腎症（慢性腎症など）、肝疾患、高尿酸血症などが挙げられる。
また、本発明を利用することにより、生活習慣病の指標を把握することが可能となり、生活習慣病を発症する前段階または生活習慣病の初期段階でリスクを把握することができる。よって、本発明は、生活習慣病を発症するリスク（生活習慣病を発症する可能性の程度）または生活習慣病が今後進行するリスク（生活習慣病が今後進行する可能性の程度）を評価することができ、生活習慣病の予防に繋がる。
また、式１〜３で、メタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数を評価でき、また、生活習慣病を保有している数を評価できることより、式１〜３の値を用いて、生活習慣病の重篤度（生活習慣病の進行度合い（生活習慣病が進行している可能性の程度））を評価することができる。
図１は、第１実施形態の基本原理を示す原理構成図である。 図２は、第１実施形態にかかる生活習慣病指標の評価方法の一例を示すフローチャートである。 図３は、第２実施形態の基本原理を示す原理構成図である。 図４は、本システムの全体構成の一例を示す図である。 図５は、本システムの全体構成の他の一例を示す図である。 図６は、本システムの生活習慣病指標評価装置１００の構成の一例を示すブロック図である。 図７は、利用者情報ファイル１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。 図８は、アミノ酸濃度データファイル１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。 図９は、指標状態情報ファイル１０６ｃに格納される情報の一例を示す図である。 図１０は、指定指標状態情報ファイル１０６ｄに格納される情報の一例を示す図である。 図１１は、候補式ファイル１０６ｅ１に格納される情報の一例を示す図である。 図１２は、検証結果ファイル１０６ｅ２に格納される情報の一例を示す図である。 図１３は、選択指標状態情報ファイル１０６ｅ３に格納される情報の一例を示す図である。 図１４は、評価式ファイル１０６ｅ４に格納される情報の一例を示す図である。 図１５は、評価結果ファイル１０６ｆに格納される情報の一例を示す図である。 図１６は、評価式作成部１０２ｈの構成を示すブロック図である。 図１７は、評価部１０２ｉの構成を示すブロック図である。 図１８は、本システムのクライアント装置２００の構成の一例を示すブロック図である。 図１９は、本システムのデータベース装置４００の構成の一例を示すブロック図である。 図２０は、本システムで行う生活習慣病指標評価サービス処理の一例を示すフローチャートである。 図２１は、本システムの生活習慣病指標評価装置１００で行う評価式作成処理の一例を示すフローチャートである。 図２２は、各アミノ酸の相関係数及びＲＯＣ＿ＡＵＣを示す図である。 図２３は、インスリン抵抗性指数、ＯＧＴＴの１２０分時の血糖値、及びＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値に対する各アミノ酸の相関係数を示す図である。 図２４は、各アミノ酸のＲＯＣ＿ＡＵＣを示す図である。 図２５は、式における上記１９個のアミノ酸の出現回数を示す図である。 図２６は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図２７は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図２８は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図２９は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図３０は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図３１は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図３２は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図３３は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図３４は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図３５は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図３６は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図３７は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図３８は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図３９は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図４０は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図４１は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図４２は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図４３は、式の相関係数の範囲を示す図である。 図４４は、式のＲＯＣ＿ＡＵＣの範囲を示す図である。 図４５は、式のＲＯＣ＿ＡＵＣの範囲を示す図である。 図４６は、式のＲＯＣ＿ＡＵＣの範囲を示す図である。 図４７は、式のＲＯＣ＿ＡＵＣの範囲を示す図である。 図４８は、式のＲＯＣ＿ＡＵＣの範囲を示す図である。 図４９は、式のＲＯＣ＿ＡＵＣの範囲を示す図である。 図５０は、内臓脂肪面積値、インスリン抵抗性指数、ＯＧＴＴの１２０分時の血糖値、及びＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値に対する指標式１，２，３の相関係数を示す図である。 図５１は、内臓脂肪面積値、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値、及び脂肪肝に対する指標式１，２，３のＲＯＣ＿ＡＵＣを示す図である。 図５２は、メタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数に対する指標式１，２，３の相関係数を示す図である。 図５３は、メタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数と指標式１の値との関係を表す箱ひげ図である。 図５４は、メタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数と指標式２の値との関係を表す箱ひげ図である。 図５５は、メタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数と指標式３の値との関係を表す箱ひげ図である。 図５６は、生活習慣病の重積数と指標式１の値との関係を表す箱ひげ図である。 図５７は、生活習慣病の重積数と指標式２の値との関係を表す箱ひげ図である。 図５８は、生活習慣病の重積数と指標式３の値との関係を表す箱ひげ図である。 図５９は、糖尿病、境界型糖尿病、慢性腎症、細小動脈硬化症、脳卒中、及び心筋梗塞のそれぞれの判別に対する指標式１，２，３のＲＯＣ＿ＡＵＣを示す図である。 図６０は、疾患イベントが「インスリン抵抗性あり」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図６１は、疾患イベントが「高血圧」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図６２は、疾患イベントが「高血圧症」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図６３は、疾患イベントが「脂肪肝」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図６４は、疾患イベントが「高リスク脂肪肝」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図６５は、疾患イベントが「糖尿病」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図６６は、疾患イベントが「耐糖能異常」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図６７は、疾患イベントが「肥満」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図６８は、疾患イベントが「高度肥満」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図６９は、疾患イベントが「脂質異常症」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図７０は、疾患イベントが「慢性腎症」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図７１は、疾患イベントが「動脈硬化症」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図７２は、疾患イベントが「脳梗塞」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図７３は、疾患イベントが「心疾患リスクあり」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。 図７４は、疾患イベントが「メタボリックシンドローム」の場合における、人数、人年、イベント数、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、および、相対リスクの９５％信頼区間の下限を、指標式ごと及び分位ごとに示す図である。
以下に、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法の実施形態（第１実施形態）、及び、本発明に係る生活習慣病指標評価装置、生活習慣病指標評価方法、生活習慣病指標評価プログラム、記録媒体、生活習慣病指標評価システム及び情報通信端末装置の実施形態（第２実施形態）を、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明はこれらの実施形態により限定されるものではない。
［第１実施形態］
［１−１．第１実施形態の概要］
ここでは、第１実施形態の概要について図１を参照して説明する。図１は第１実施形態の基本原理を示す原理構成図である。
まず、評価対象（例えば動物やヒトなどの個体）から採取した血液（例えば血漿、血清などを含む）中のアミノ酸の濃度値に関するアミノ酸濃度データを取得する（ステップＳ１１）。
なお、ステップＳ１１では、例えば、アミノ酸濃度値測定を行う企業等が測定したアミノ酸濃度データを取得してもよく、また、評価対象から採取した血液から、例えば以下の（Ａ）または（Ｂ）などの測定方法でアミノ酸の濃度値を測定することでアミノ酸濃度データを取得してもよい。ここで、アミノ酸の濃度値の単位は、例えばモル濃度や重量濃度、これらの濃度に任意の定数を加減乗除することで得られるものでもよい。
（Ａ）採取した血液サンプルを遠心することにより血液から血漿を分離した。全ての血漿サンプルは、アミノ酸濃度値の測定時まで−８０℃で凍結保存した。アミノ酸濃度値測定時には、アセトニトリルを添加し除蛋白処理を行った後、標識試薬（３−アミノピリジル−Ｎ−ヒドロキシスクシンイミジルカルバメート）を用いてプレカラム誘導体化を行い、そして、液体クロマトグラフ質量分析計（ＬＣ／ＭＳ）によりアミノ酸濃度値を分析した（国際公開第２００３／０６９３２８号、国際公開第２００５／１１６６２９号を参照）。
（Ｂ）採取した血液サンプルを遠心することにより血液から血漿を分離した。全ての血漿サンプルは、アミノ酸濃度値の測定時まで−８０℃で凍結保存した。アミノ酸濃度値測定時には、スルホサリチル酸を添加し除蛋白処理を行った後、ニンヒドリン試薬を用いたポストカラム誘導体化法を原理としたアミノ酸分析計によりアミノ酸濃度値を分析した。
つぎに、ステップＳ１１で取得したアミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値を、生活習慣病の指標の状態を評価するための評価値として用いて、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価する（ステップＳ１２）。なお、ステップＳ１２を実行する前に、ステップＳ１１で取得したアミノ酸濃度データから欠損値や外れ値などのデータを除去してもよい。
以上、第１実施形態によれば、ステップＳ１１では評価対象のアミノ酸濃度データを取得し、ステップＳ１２では、ステップＳ１１で取得した評価対象のアミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値を評価値として用いて、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価する。これにより、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
ここで、ステップＳ１２では、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｓｎのアミノ酸の濃度値」、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値」、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＶａｌのアミノ酸の濃度値」、または「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値」を用いて、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値を用いて、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンのうちの少なくとも１つの状態を評価してもよい。例えば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値を用いて、インスリンの状態を評価してもよい。また、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、または、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および予め取得した評価対象のＢＭＩ値を用いて、内臓脂肪の状態を評価してもよい。また、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値を用いて、脂肪肝の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンのうちの少なくとも２つの状態を評価してもよい。例えば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値を用いて、インスリンおよび内臓脂肪の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンの状態を評価してもよい。例えば、（ｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値を用いて、インスリンの状態を評価し、（ｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、または、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および予め取得した評価対象のＢＭＩ値を用いて、内臓脂肪の状態を評価し、（ｉｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値を用いて、脂肪肝の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値が評価対象についての生活習慣病の指標の状態を反映したものであると決定してもよく、さらに、濃度値を例えば以下に挙げた手法などで変換し、変換後の値が評価対象についての生活習慣病の指標の状態を反映したものであると決定してもよい。換言すると、ステップＳ１２では、濃度値又は変換後の値そのものを、評価対象についての生活習慣病の指標の状態に関する評価結果として扱ってもよい。
濃度値の取り得る範囲が所定範囲（例えば０．０から１．０までの範囲、０．０から１０．０までの範囲、０．０から１００．０までの範囲、又は−１０．０から１０．０までの範囲、など）に収まるように、例えば、濃度値に対して任意の値を加減乗除したり、また、濃度値を所定の変換手法（例えば、指数変換、対数変換、角変換、平方根変換、プロビット変換、又は逆数変換など）で変換したり、また、濃度値に対してこれらの計算を組み合わせて行ったりすることで、濃度値を変換してもよい。例えば、濃度値を指数としネイピア数を底とする指数関数の値（具体的には、生活習慣病の指標が所定の状態（例えば、基準値を超えた状態、など）である確率ｐを定義したときの自然対数ｌｎ（ｐ／（１−ｐ））が濃度値と等しいとした場合におけるｐ／（１−ｐ）の値）をさらに算出してもよく、また、算出した指数関数の値を１と当該値との和で割った値（具体的には、確率ｐの値）をさらに算出してもよい。
また、特定の条件のときの変換後の値が特定の値となるように、濃度値を変換してもよい。例えば、感度が８０％のときの変換後の値が４．０となり且つ感度が６０％のときの変換後の値が８．０となるように濃度値を変換してもよい。
また、ステップＳ１２では、モニタ等の表示装置又は紙等の物理媒体に視認可能に示される、生活習慣病の指標の状態を評価するための所定の物差し（例えば、目盛りが示された物差しであって、濃度値又は変換後の値の取り得る範囲又は当該範囲の一部分における上限値と下限値に対応する目盛りが少なくとも示されたもの、など）上における、濃度値又は変換後の値に対応する所定の目印（例えば、丸印又は星印など）の位置に関する位置情報を、少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値又は当該濃度値を変換した場合にはその変換後の値を用いて生成し、生成した位置情報が評価対象についての生活習慣病の指標の状態を反映したものであると決定してもよい。
また、ステップＳ１２では、ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、および、ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｓｎのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｓｎのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＶａｌのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＶａｌのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」、または「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」を用いて、式の値を算出することで、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンのうちの少なくとも１つの状態を評価してもよい。例えば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、インスリンの状態を評価してもよい。また、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」または「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、予め取得した評価対象のＢＭＩ値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および評価対象のＢＭＩ値が代入される変数を含む式」を用いて、式の値を算出することで、内臓脂肪の状態を評価してもよい。また、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、脂肪肝の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンのうちの少なくとも２つの状態を評価してもよい。例えば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、インスリンおよび内臓脂肪の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンの状態を評価してもよい。例えば、（ｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、インスリンの状態を評価し、（ｉｉ）「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」または「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、予め取得した評価対象のＢＭＩ値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および評価対象のＢＭＩ値が代入される変数を含む式」を用いて、式の値を算出することで、内臓脂肪の状態を評価し、（ｉｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、脂肪肝の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、算出した式の値が評価対象についての生活習慣病の指標の状態を反映したものであると決定してもよく、さらに、式の値を例えば以下に挙げた手法などで変換し、変換後の値が評価対象についての生活習慣病の指標の状態を反映したものであると決定してもよい。換言すると、ステップＳ１２では、式の値又は変換後の値そのものを、評価対象についての生活習慣病の指標の状態に関する評価結果として扱ってもよい。
評価式の値の取り得る範囲が所定範囲（例えば０．０から１．０までの範囲、０．０から１０．０までの範囲、０．０から１００．０までの範囲、又は−１０．０から１０．０までの範囲、など）に収まるように、例えば、評価式の値に対して任意の値を加減乗除したり、また、評価式の値を所定の変換手法（例えば、指数変換、対数変換、角変換、平方根変換、プロビット変換、又は逆数変換など）で変換したり、また、評価式の値に対してこれらの計算を組み合わせて行ったりすることで、評価式の値を変換してもよい。例えば、評価式の値を指数としネイピア数を底とする指数関数の値（具体的には、生活習慣病の指標が所定の状態（例えば、基準値を超えた状態、など）である確率ｐを定義したときの自然対数ｌｎ（ｐ／（１−ｐ））が評価式の値と等しいとした場合におけるｐ／（１−ｐ）の値）をさらに算出してもよく、また、算出した指数関数の値を１と当該値との和で割った値（具体的には、確率ｐの値）をさらに算出してもよい。
また、特定の条件のときの変換後の値が特定の値となるように、評価式の値を変換してもよい。例えば、感度が８０％のときの変換後の値が４．０となり且つ感度が６０％のときの変換後の値が８．０となるように評価式の値を変換してもよい。
なお、本明細書における評価値は、評価式の値そのものであってもよく、評価式の値を変換した後の値であってもよい。
また、ステップＳ１２では、モニタ等の表示装置又は紙等の物理媒体に視認可能に示される、生活習慣病の指標の状態を評価するための所定の物差し（例えば、目盛りが示された物差しであって、式の値又は変換後の値の取り得る範囲又は当該範囲の一部分における上限値と下限値に対応する目盛りが少なくとも示されたもの、など）上における、式の値又は変換後の値に対応する所定の目印（例えば、丸印又は星印など）の位置に関する位置情報を、式の値又は当該式の値を変換した場合にはその変換後の値を用いて生成し、生成した位置情報が評価対象についての生活習慣病の指標の状態を反映したものであると決定してもよい。
また、ステップＳ１２では、評価対象における生活習慣病の指標の状態の程度を定性的または定量的に評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、「アミノ酸の濃度値および予め設定された１つまたは複数の閾値」または「アミノ酸の濃度値、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定された１つまたは複数の閾値」を用いて、評価対象を、生活習慣病の指標の状態の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。
また、ステップＳ１２では、生活習慣病の指標が連続的な数値で計測可能なものである場合に、アミノ酸の濃度値、および、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、評価対象における生活習慣病の指標の値を推定してもよい。
また、ステップＳ１２では、濃度値又は式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類したり、評価対象における生活習慣病の指標の値を推定したりしてもよい。
また、ステップＳ１２では、評価対象におけるインスリンの量（例えば、評価対象の血液中に存在するインスリンの量、など）の程度を定性的または定量的に評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、「アミノ酸の濃度値および予め設定された１つまたは複数の閾値」または「アミノ酸の濃度値、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定した１つまたは複数の閾値」を用いて、評価対象を、インスリンの量の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。なお、複数の区分には、インスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が大である対象を属させるための区分、インスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が小である対象を属させるための区分、およびインスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が中である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、インスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が基準値（例えば４０μＵ／ｍｌなど）以上である対象を属させるための区分およびインスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が基準値（例えば４０μＵ／ｍｌなど）以下である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値が４０μＵ／ｍｌ以上である可能性が高い対象を属させるための区分、前記可能性が低い対象を属させるための区分、および前記可能性が中程度である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値が４０μＵ／ｍｌ以上である可能性が高い対象を属させるための区分、および、前記可能性が低い対象を属させるための区分が含まれていてもよい。
また、ステップＳ１２では、アミノ酸の濃度値、および、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、評価対象におけるインスリンの量を推定してもよい。
また、ステップＳ１２では、濃度値又は式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて、評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類したり、評価対象におけるインスリンの量を推定したりしてもよい。
また、ステップＳ１２では、評価対象における内臓脂肪の量（例えば、腹部の体軸断面における脂肪の面積値、など）の程度を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、「アミノ酸の濃度値および予め設定された１つまたは複数の閾値」または「アミノ酸の濃度値、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定した１つまたは複数の閾値」を用いて、評価対象を、内臓脂肪の量の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。なお、複数の区分には、内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が大である対象を属させるための区分、内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が小である対象を属させるための区分、および内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が中である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が基準値（例えば１００ｃｍ２など）以上である対象を属させるための区分および内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が基準値（例えば１００ｃｍ２など）以下である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、内臓脂肪面積値が１００ｃｍ２以上である可能性が高い対象を属させるための区分、前記可能性が低い対象を属させるための区分、および前記可能性が中程度である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、内臓脂肪面積値が１００ｃｍ２以上である可能性が高い対象を属させるための区分、および、前記可能性が低い対象を属させるための区分が含まれていてもよい。
また、ステップＳ１２では、アミノ酸の濃度値、および、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、評価対象における内臓脂肪の量を推定してもよい。
また、ステップＳ１２では、濃度値又は式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて、評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類したり、評価対象における内臓脂肪の量を推定したりしてもよい。
なお、分類又は推定を行う際には、評価対象のＢＭＩ値や、ＢＭＩ値が代入される変数をさらに含む式をさらに用いてもよい。
また、ステップＳ１２では、脂肪肝である可能性の程度、つまり、評価対象の肝臓が一定量以上の脂肪（例えば、肝臓の重量の５％を超える程度の量の脂肪、肝細胞の３０％以上に相当する程度の量の脂肪、または、医師に脂肪肝と判断される程度の量の脂肪、など）を有した状態となっている可能性の程度を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、「アミノ酸の濃度値および予め設定した１つまたは複数の閾値」または「アミノ酸の濃度値、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定した１つまたは複数の閾値」を用いて、評価対象を、肝臓が前記状態となっている可能性の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。なお、複数の区分には、肝臓が前記状態となっている可能性が高い対象を属させるための区分、肝臓が前記状態となっている可能性が低い対象を属させるための区分、および肝臓が前記状態となっている可能性が中程度である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、肝臓が前記状態となっている可能性が高い対象を属させるための区分、および、肝臓が前記状態となっている可能性が低い対象を属させるための区分が含まれていてもよい。
また、ステップＳ１２では、濃度値又は式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。
また、式は、ロジスティック回帰式、分数式、線形判別式、重回帰式、サポートベクターマシンで作成された式、マハラノビス距離法で作成された式、正準判別分析で作成された式、および決定木で作成された式のうちのいずれか１つでもよい。
また、インスリンの状態を評価する場合に用いる式は式１でもよく、内臓脂肪の状態を評価する場合に用いる式は式２でもよく、脂肪肝の状態を評価する場合に用いる式は式３でもよい。
ａ１×Ａｓｎ＋ｂ１×Ｇｌｙ＋ｃ１×Ａｌａ＋ｄ１×Ｖａｌ＋ｅ１×Ｔｙｒ＋ｆ１×Ｔｒｐ＋ｇ１ ・・・（式１）
ａ２×Ａｓｎ＋ｂ２×Ｇｌｙ＋ｃ２×Ａｌａ＋ｄ２×Ｖａｌ＋ｅ２×Ｔｙｒ＋ｆ２×Ｔｒｐ＋ｇ２×ＢＭＩ＋ｈ２ ・・・（式２）
ａ３×Ａｓｎ＋ｂ３×Ｇｌｙ＋ｃ３×Ａｌａ＋ｄ３×Ｃｉｔ＋ｅ３×Ｌｅｕ＋ｆ３×Ｔｙｒ＋ｇ３ ・・・（式３）
式１において、ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１，ｅ１，ｆ１はゼロではない任意の実数であり、ｇ１は任意の実数である。
式２において、ａ２，ｂ２，ｃ２，ｄ２，ｅ２，ｆ２，ｇ２はゼロではない任意の実数であり、ｈ２は任意の実数である。
式３において、ａ３，ｂ３，ｃ３，ｄ３，ｅ３，ｆ３はゼロではない任意の実数であり、ｇ３は任意の実数である。
また、ステップＳ１２では、アミノ酸の濃度値、および、式１、式２、および式３のうちのいずれか１つを用いて、メタボリックシンドロームの診断基準項目として定義された複数の項目の中で評価対象が該当している項目の数を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、アミノ酸の濃度値、および、式１、式２、および式３のうちのいずれか１つを用いて、評価対象が保有している生活習慣病の数を評価してもよい。
また、ステップＳ１２では、アミノ酸の濃度値、および、式１、式２、および式３のうちのいずれか１つを用いて、評価対象が生活習慣病に罹患している可能性の程度を評価してもよい。
なお、本明細書に記載の式の他に、本出願人による国際出願である国際公開第２００８／０１６１１１号、国際公開第２００８／０７５６６２号、国際公開第２００８／０７５６６３号、国際公開第２００９／０９９００５号、国際公開第２００９／１５４２９６号、国際公開第２００９／１５４２９７号に記載の式も評価式としてさらに採用して、生活習慣病の指標の状態を評価することも可能である。
ここで、評価式として採用する式を、例えば、本出願人による国際出願である国際公開第２００４／０５２１９１号に記載の方法又は本出願人による国際出願である国際公開第２００６／０９８１９２号に記載の方法で作成してもよい。なお、これらの方法で得られた式であれば、入力データとしてのアミノ酸濃度データにおけるアミノ酸濃度値の単位に因らず、当該式を生活習慣病の指標の状態を評価するのに好適に用いることができる。
また、評価式として採用する式は、一般に多変量解析で用いられる式の形式を意味するものであり、評価式として採用する式としては、例えば、分数式、重回帰式、多重ロジスティック回帰式、線形判別式、マハラノビス距離、正準判別関数、サポートベクターマシン、決定木、異なる形式の式の和で示されるような式、などが挙げられる。ここで、重回帰式、多重ロジスティック回帰式、正準判別関数などにおいては各変数に係数及び定数項が付加されるが、この係数及び定数項は、好ましくは実数であれば構わず、より好ましくは、データから前記の各種分類を行うために得られた係数及び定数項の９９％信頼区間の範囲に属する値であれば構わず、さらに好ましくは、データから前記の各種分類を行うために得られた係数及び定数項の９５％信頼区間の範囲に属する値であれば構わない。また、各係数の値、及びその信頼区間は、それを実数倍したものでもよく、定数項の値、及びその信頼区間は、それに任意の実定数を加減乗除したものでもよい。ロジスティック回帰式、線形判別式、重回帰式などを評価式として用いる場合、線形変換（定数の加算、定数倍）及び単調増加（減少）の変換（例えばｌｏｇｉｔ変換など）は評価性能を変えるものではなく変換前と同等であるので、これらの変換が行われた後のものを用いてもよい。
なお、分数式とは、当該分数式の分子がアミノ酸Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・の和で表わされ及び／又は当該分数式の分母がアミノ酸ａ，ｂ，ｃ，・・・の和で表わされるものである。また、分数式には、このような構成の分数式α，β，γ，・・・の和（例えばα＋βのようなもの）も含まれる。また、分数式には、分割された分数式も含まれる。なお、分子や分母に用いられるアミノ酸にはそれぞれ適当な係数がついても構わない。また、分子や分母に用いられるアミノ酸は重複しても構わない。また、各分数式に適当な係数がついても構わない。また、各変数の係数の値や定数項の値は、実数であれば構わない。ある分数式と、当該分数式において分子の変数と分母の変数が入れ替えられたものとでは、目的変数との相関の正負の符号が概して逆転するものの、それらの相関性は保たれるが故に、評価性能も同等と見做せるので、分数式には、分子の変数と分母の変数が入れ替えられたものも含まれる。
そして、第１実施形態では、生活習慣病の指標の状態を評価する際、前記１９種のアミノ酸以外のアミノ酸の濃度値をさらに用いても構わない。また、第１実施形態では、生活習慣病の指標の状態を評価する際、アミノ酸の濃度値以外に、他の生体情報に関する値（例えば、以下の１．から４．に挙げられた値など）をさらに用いても構わない。また、第１実施形態では、評価式として採用する式には、前記１９種のアミノ酸以外のアミノ酸の濃度値が代入される１つ又は複数の変数がさらに含まれていてもよい。また、第１実施形態では、評価式として採用する式には、アミノ酸の濃度値が代入される変数以外に、他の生体情報に関する値（例えば、以下の１．から４．に挙げられた値など）が代入される１つ又は複数の変数がさらに含まれていてもよい。
１．アミノ酸以外の他の血中の代謝物（アミノ酸代謝物・糖類・脂質等）、タンパク質、ペプチド、ミネラル、ホルモン等の濃度値
２．アルブミン、総蛋白、トリグリセリド、ＨｂＡ１ｃ、糖化アルブミン、インスリン抵抗性指数、総コレステロール、ＬＤＬコレステロール、ＨＤＬコレステロール、アミラーゼ、総ビリルビン、クレアチニン、推算糸球体濾過量(ｅＧＦＲ)、尿酸等の血液検査値
３．超音波エコー、Ｘ線、ＣＴ、ＭＲＩ等の画像情報から得られる値
４．年齢、身長、体重、ＢＭＩ、腹囲、収縮期血圧、拡張期血圧、性別、喫煙情報、食事情報、飲酒情報、運動情報、ストレス情報、睡眠情報、家族の既往歴情報、疾患歴情報（糖尿病等）等の生体指標に関する値
また、ステップＳ１１を実行する前に、評価対象に１つ又は複数の物質から成る所望の物質群を投与し、この評価対象から血液を採取しておき、ステップＳ１１で、この評価対象のアミノ酸濃度データを取得する場合、ステップＳ１２で得られた評価結果を用いて、投与した物質群が生活習慣病の指標の状態を改善させるものであるか否かを判定することで、生活習慣病の指標の状態を改善させる物質を探索してもよい。
なお、ステップＳ１１を実行する前に、例えば、ヒトに投与可能な既存の薬物・アミノ酸・食品・サプリメントを適宜組み合わせたもの（例えば、生活習慣病の指標の改善に効果があること知られている薬物（例えば、ゲムシタビン、エルロチニブ、ＴＳ−１など）などを適宜組み合わせたもの）を、所定の期間（例えば１日から１２ヶ月の範囲）にわたり、所定量ずつ所定の頻度・タイミング（例えば１日３回・食後）で、所定の投与方法（例えば経口投与）により投与してもよい。ここで、投与方法や用量、剤形は、病状に応じて適宜組み合わせてもよい。なお、剤形は、公知の技術に基づいて決めてもよい。また、用量は、特に定めは無いが、例えば有効成分として１ｕｇから１００ｇを含有した形態で与えてもよい。
また、投与した物質群が生活習慣病の指標の状態を改善させるものであるという判定結果が得られた場合には、投与した物質群が生活習慣病の指標の状態を改善させる物質として探索されてもよい。なお、この探索方法によって探索された物質群として、例えば、前記１９種のアミノ酸のうちの少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸を含むアミノ酸群が挙げられる。
また、前記１９種類のアミノ酸のうちの少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸を含むアミノ酸群の濃度値や評価式の値を正常化させる物質を、第１実施形態の生活習慣病指標の評価方法や第２実施形態の生活習慣病指標評価装置を用いて選択することができる。
また、生活習慣病の指標の状態を改善させる物質を探索するとは、生活習慣病の指標の改善に有効な新規物質を見出すことのみならず、公知物質の生活習慣病の指標の改善用途を新規に見出すことや、生活習慣病の指標の改善に有効性を期待できる既存の薬剤・サプリメント等を組み合わせた新規組成物を見出すことや、上記した適切な用法・用量・組み合わせを見出し、それをキットとすることや、食事・運動等も含めた予防・治療メニューを提示することや、当該予防・治療メニューの効果をモニタリングし、必要に応じて個人ごとにメニューの変更を提示すること等が含まれる。
［１−２．第１実施形態の具体例］
ここでは、第１実施形態の具体例について図２を参照して説明する。図２は、第１実施形態の具体例を説明するためのフローチャートである。
まず、動物やヒトなどの個体から採取した血液中のアミノ酸の濃度値に関するアミノ酸濃度データを取得する（ステップＳＡ１１）。なお、ステップＳＡ１１では、例えば、アミノ酸濃度値測定を行う企業等が測定したアミノ酸濃度データを取得してもよく、また、個体から採取した血液から例えば上述した（Ａ）または（Ｂ）などの測定方法でアミノ酸の濃度値を測定することでアミノ酸濃度データを取得してもよい。
つぎに、ステップＳＡ１１で取得した個体のアミノ酸濃度データから欠損値や外れ値などのデータを除去する（ステップＳＡ１２）。
つぎに、ステップＳＡ１２で欠損値や外れ値などのデータが除去された個体のアミノ酸濃度データを用いて、個体について、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値、内臓脂肪面積値、および、肝臓が一定量以上の脂肪を有する状態となっている可能性の程度を評価する（ステップＳＡ１３）。
具体的には、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、または、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および式１を用いて、個体のＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値を推定する。
ａ１×Ａｓｎ＋ｂ１×Ｇｌｙ＋ｃ１×Ａｌａ＋ｄ１×Ｖａｌ＋ｅ１×Ｔｙｒ＋ｆ１×Ｔｒｐ＋ｇ１ ・・・（式１）
式１において、ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１，ｅ１，ｆ１はゼロではない任意の実数であり、ｇ１は任意の実数である。
また、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および予め取得した個体のＢＭＩ値、または、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、予め取得した個体のＢＭＩ値、および式２を用いて、個体の内臓脂肪面積値を推定する。
ａ２×Ａｓｎ＋ｂ２×Ｇｌｙ＋ｃ２×Ａｌａ＋ｄ２×Ｖａｌ＋ｅ２×Ｔｙｒ＋ｆ２×Ｔｒｐ＋ｇ２×ＢＭＩ＋ｈ２ ・・・（式２）
式２において、ａ２，ｂ２，ｃ２，ｄ２，ｅ２，ｆ２，ｇ２はゼロではない任意の実数であり、ｈ２は任意の実数である。
また、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値、または、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値および式３を用いて、個体を、肝臓が一定量以上の脂肪を有した状態となっている可能性の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類する。なお、複数の区分には、肝臓が前記状態となっている可能性が高い対象を属させるための区分、肝臓が前記状態となっている可能性が低い対象を属させるための区分、および肝臓が前記状態となっている可能性が中程度である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、肝臓が前記状態となっている可能性が高い対象を属させるための区分、および、肝臓が前記状態となっている可能性が低い対象を属させるための区分が含まれていてもよい。
ａ３×Ａｓｎ＋ｂ３×Ｇｌｙ＋ｃ３×Ａｌａ＋ｄ３×Ｃｉｔ＋ｅ３×Ｌｅｕ＋ｆ３×Ｔｙｒ＋ｇ３ ・・・（式３）
式３において、ａ３，ｂ３，ｃ３，ｄ３，ｅ３，ｆ３はゼロではない任意の実数であり、ｇ３は任意の実数である。
［第２実施形態］
［２−１．第２実施形態の概要］
ここでは、第２実施形態の概要について図３を参照して説明する。図３は第２実施形態の基本原理を示す原理構成図である。
制御部は、アミノ酸の濃度値に関する予め取得した評価対象（例えば動物やヒトなどの個体）のアミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、および、ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む予め記憶部に記憶された式を用いて、式の値を算出することで、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価する（ステップＳ２１）。
以上、第２実施形態によれば、ステップＳ２１では、評価対象のアミノ酸濃度データに含まれているＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、および、評価式として記憶部に記憶された、ＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、評価式の値を算出することで、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価する。これにより、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となり得る信頼性の高い情報を提供することができる。
また、ステップＳ２１では、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｓｎのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｓｎのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＶａｌのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＶａｌのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」、または「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」を用いて、式の値を算出することで、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ２１では、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、評価対象について生活習慣病の指標の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ２１では、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンのうちの少なくとも１つの状態を評価してもよい。例えば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、インスリンの状態を評価してもよい。また、「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」または「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、予め取得した評価対象のＢＭＩ値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および評価対象のＢＭＩ値が代入される変数を含む式」を用いて、式の値を算出することで、内臓脂肪の状態を評価してもよい。また、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、脂肪肝の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ２１では、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンのうちの少なくとも２つの状態を評価してもよい。例えば、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、インスリンおよび内臓脂肪の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ２１では、脂肪肝、内臓脂肪、およびインスリンの状態を評価してもよい。例えば、（ｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、インスリンの状態を評価し、（ｉｉ）「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式」または「Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、予め取得した評価対象のＢＭＩ値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および評価対象のＢＭＩ値が代入される変数を含む式」を用いて、式の値を算出することで、内臓脂肪の状態を評価し、（ｉｉｉ）Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値、および、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、式の値を算出することで、脂肪肝の状態を評価してもよい。
また、ステップＳ２１では、算出した式の値が評価対象についての生活習慣病の指標の状態を反映したものであると決定してもよく、さらに、式の値を例えば以下に挙げた手法などで変換し、変換後の値が評価対象についての生活習慣病の指標の状態を反映したものであると決定してもよい。換言すると、ステップＳ２１では、式の値又は変換後の値そのものを、評価対象についての生活習慣病の指標の状態に関する評価結果として扱ってもよい。
評価式の値の取り得る範囲が所定範囲（例えば０．０から１．０までの範囲、０．０から１０．０までの範囲、０．０から１００．０までの範囲、又は−１０．０から１０．０までの範囲、など）に収まるように、例えば、評価式の値に対して任意の値を加減乗除したり、また、評価式の値を所定の変換手法（例えば、指数変換、対数変換、角変換、平方根変換、プロビット変換、又は逆数変換など）で変換したり、また、評価式の値に対してこれらの計算を組み合わせて行ったりすることで、評価式の値を変換してもよい。例えば、評価式の値を指数としネイピア数を底とする指数関数の値（具体的には、生活習慣病の指標が所定の状態（例えば、基準値を超えた状態、など）である確率ｐを定義したときの自然対数ｌｎ（ｐ／（１−ｐ））が評価式の値と等しいとした場合におけるｐ／（１−ｐ）の値）をさらに算出してもよく、また、算出した指数関数の値を１と当該値との和で割った値（具体的には、確率ｐの値）をさらに算出してもよい。
また、特定の条件のときの変換後の値が特定の値となるように、評価式の値を変換してもよい。例えば、感度が８０％のときの変換後の値が４．０となり且つ感度が６０％のときの変換後の値が８．０となるように評価式の値を変換してもよい。
なお、本明細書における評価値は、評価式の値そのものであってもよく、評価式の値を変換した後の値であってもよい。
また、ステップＳ２１では、モニタ等の表示装置又は紙等の物理媒体に視認可能に示される、生活習慣病の指標の状態を評価するための所定の物差し（例えば、目盛りが示された物差しであって、式の値又は変換後の値の取り得る範囲又は当該範囲の一部分における上限値と下限値に対応する目盛りが少なくとも示されたもの、など）上における、式の値又は変換後の値に対応する所定の目印（例えば、丸印又は星印など）の位置に関する位置情報を、式の値又は当該式の値を変換した場合にはその変換後の値を用いて生成し、生成した位置情報が評価対象についての生活習慣病の指標の状態を反映したものであると決定してもよい。
また、ステップＳ２１では、評価対象における生活習慣病の指標の状態の程度を定性的または定量的に評価してもよい。
また、ステップＳ２１では、アミノ酸の濃度値、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定された１つまたは複数の閾値を用いて、評価対象を、生活習慣病の指標の状態の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。
また、ステップＳ２１では、生活習慣病の指標が連続的な数値で計測可能なものである場合に、アミノ酸の濃度値、および、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、評価対象における生活習慣病の指標の値を推定してもよい。
また、ステップＳ２１では、式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類したり、評価対象における生活習慣病の指標の値を推定したりしてもよい。
また、ステップＳ２１では、評価対象におけるインスリンの量（例えば、評価対象の血液中に存在するインスリンの量、など）の程度を定性的または定量的に評価してもよい。
また、ステップＳ２１では、アミノ酸の濃度値、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定した１つまたは複数の閾値を用いて、評価対象を、インスリンの量の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。なお、複数の区分には、インスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が大である対象を属させるための区分、インスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が小である対象を属させるための区分、およびインスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が中である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、インスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が基準値（例えば４０μＵ／ｍｌなど）以上である対象を属させるための区分およびインスリンの量（例えばＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値など）が基準値（例えば４０μＵ／ｍｌなど）以下である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値が４０μＵ／ｍｌ以上である可能性が高い対象を属させるための区分、前記可能性が低い対象を属させるための区分、および前記可能性が中程度である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値が４０μＵ／ｍｌ以上である可能性が高い対象を属させるための区分、および、前記可能性が低い対象を属させるための区分が含まれていてもよい。
また、ステップＳ２１では、アミノ酸の濃度値、および、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、評価対象におけるインスリンの量を推定してもよい。
また、ステップＳ２１では、式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて、評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類したり、評価対象におけるインスリンの量を推定したりしてもよい。
また、ステップＳ２１では、評価対象における内臓脂肪の量（例えば、腹部の体軸断面における脂肪の面積値、など）の程度を評価してもよい。
また、ステップＳ２１では、アミノ酸の濃度値、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定した１つまたは複数の閾値を用いて、評価対象を、内臓脂肪の量の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。なお、複数の区分には、内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が大である対象を属させるための区分、内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が小である対象を属させるための区分、および内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が中である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が基準値（例えば１００ｃｍ２など）以上である対象を属させるための区分および内臓脂肪の量（例えば内臓脂肪面積値など）が基準値（例えば１００ｃｍ２など）以下である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、内臓脂肪面積値が１００ｃｍ２以上である可能性が高い対象を属させるための区分、前記可能性が低い対象を属させるための区分、および前記可能性が中程度である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、内臓脂肪面積値が１００ｃｍ２以上である可能性が高い対象を属させるための区分、および、前記可能性が低い対象を属させるための区分が含まれていてもよい。
また、ステップＳ２１では、アミノ酸の濃度値、および、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式を用いて、評価対象における内臓脂肪の量を推定してもよい。
また、ステップＳ２１では、式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて、評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類したり、評価対象における内臓脂肪の量を推定したりしてもよい。
なお、分類又は推定を行う際には、評価対象のＢＭＩ値や、ＢＭＩ値が代入される変数をさらに含む式をさらに用いてもよい。
また、ステップＳ２１では、脂肪肝である可能性の程度、つまり、評価対象の肝臓が一定量以上の脂肪（例えば、肝臓の重量の５％を超える程度の量の脂肪、肝細胞の３０％以上に相当する程度の量の脂肪、または、医師に脂肪肝と判断される程度の量の脂肪、など）を有した状態となっている可能性の程度を評価してもよい。
また、ステップＳ２１では、アミノ酸の濃度値、アミノ酸の濃度値が代入される変数を含む式、および予め設定した１つまたは複数の閾値を用いて、評価対象を、肝臓が前記状態となっている可能性の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。なお、複数の区分には、肝臓が前記状態となっている可能性が高い対象を属させるための区分、肝臓が前記状態となっている可能性が低い対象を属させるための区分、および肝臓が前記状態となっている可能性が中程度である対象を属させるための区分が含まれていてもよい。また、複数の区分には、肝臓が前記状態となっている可能性が高い対象を属させるための区分、および、肝臓が前記状態となっている可能性が低い対象を属させるための区分が含まれていてもよい。
また、ステップＳ２１では、式の値を所定の手法で変換し、変換後の値を用いて評価対象を複数の区分のうちのどれか１つに分類してもよい。
また、式は、ロジスティック回帰式、分数式、線形判別式、重回帰式、サポートベクターマシンで作成された式、マハラノビス距離法で作成された式、正準判別分析で作成された式、および決定木で作成された式のうちのいずれか１つでもよい。
また、インスリンの状態を評価する場合に用いる式は式１でもよく、内臓脂肪の状態を評価する場合に用いる式は式２でもよく、脂肪肝の状態を評価する場合に用いる式は式３でもよい。
ａ１×Ａｓｎ＋ｂ１×Ｇｌｙ＋ｃ１×Ａｌａ＋ｄ１×Ｖａｌ＋ｅ１×Ｔｙｒ＋ｆ１×Ｔｒｐ＋ｇ１ ・・・（式１）
ａ２×Ａｓｎ＋ｂ２×Ｇｌｙ＋ｃ２×Ａｌａ＋ｄ２×Ｖａｌ＋ｅ２×Ｔｙｒ＋ｆ２×Ｔｒｐ＋ｇ２×ＢＭＩ＋ｈ２ ・・・（式２）
ａ３×Ａｓｎ＋ｂ３×Ｇｌｙ＋ｃ３×Ａｌａ＋ｄ３×Ｃｉｔ＋ｅ３×Ｌｅｕ＋ｆ３×Ｔｙｒ＋ｇ３ ・・・（式３）
式１において、ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１，ｅ１，ｆ１はゼロではない任意の実数であり、ｇ１は任意の実数である。
式２において、ａ２，ｂ２，ｃ２，ｄ２，ｅ２，ｆ２，ｇ２はゼロではない任意の実数であり、ｈ２は任意の実数である。
式３において、ａ３，ｂ３，ｃ３，ｄ３，ｅ３，ｆ３はゼロではない任意の実数であり、ｇ３は任意の実数である。
また、ステップＳ２１では、アミノ酸の濃度値、および、式１、式２、および式３のうちのいずれか１つを用いて、メタボリックシンドロームの診断基準項目として定義された複数の項目の中で評価対象が該当している項目の数を評価してもよい。
また、ステップＳ２１では、アミノ酸の濃度値、および、式１、式２、および式３のうちのいずれか１つを用いて、評価対象が保有している生活習慣病の数を評価してもよい。
また、ステップＳ２１では、アミノ酸の濃度値、および、式１、式２、および式３のうちのいずれか１つを用いて、評価対象が生活習慣病に罹患している可能性の程度を評価してもよい。
なお、本明細書に記載の式の他に、本出願人による国際出願である国際公開第２００８／０１６１１１号、国際公開第２００８／０７５６６２号、国際公開第２００８／０７５６６３号、国際公開第２００９／０９９００５号、国際公開第２００９／１５４２９６号、国際公開第２００９／１５４２９７号に記載の式も評価式としてさらに採用して、生活習慣病の指標の状態を評価することも可能である。
ここで、評価式として採用する式を、例えば、本出願人による国際出願である国際公開第２００４／０５２１９１号に記載の方法又は本出願人による国際出願である国際公開第２００６／０９８１９２号に記載の方法で作成してもよい。なお、これらの方法で得られた式であれば、入力データとしてのアミノ酸濃度データにおけるアミノ酸濃度値の単位に因らず、当該式を生活習慣病の指標の状態を評価するのに好適に用いることができる。
また、評価式として採用する式は、一般に多変量解析で用いられる式の形式を意味するものであり、評価式として採用する式としては、例えば、分数式、重回帰式、多重ロジスティック回帰式、線形判別式、マハラノビス距離、正準判別関数、サポートベクターマシン、決定木、異なる形式の式の和で示されるような式、などが挙げられる。ここで、重回帰式、多重ロジスティック回帰式、正準判別関数などにおいては各変数に係数及び定数項が付加されるが、この係数及び定数項は、好ましくは実数であれば構わず、より好ましくは、データから前記の各種分類を行うために得られた係数及び定数項の９９％信頼区間の範囲に属する値であれば構わず、さらに好ましくは、データから前記の各種分類を行うために得られた係数及び定数項の９５％信頼区間の範囲に属する値であれば構わない。また、各係数の値、及びその信頼区間は、それを実数倍したものでもよく、定数項の値、及びその信頼区間は、それに任意の実定数を加減乗除したものでもよい。ロジスティック回帰式、線形判別式、重回帰式などを評価式として用いる場合、線形変換（定数の加算、定数倍）及び単調増加（減少）の変換（例えばｌｏｇｉｔ変換など）は評価性能を変えるものではなく変換前と同等であるので、これらの変換が行われた後のものを用いてもよい。
なお、分数式とは、当該分数式の分子がアミノ酸Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・の和で表わされ及び／又は当該分数式の分母がアミノ酸ａ，ｂ，ｃ，・・・の和で表わされるものである。また、分数式には、このような構成の分数式α，β，γ，・・・の和（例えばα＋βのようなもの）も含まれる。また、分数式には、分割された分数式も含まれる。なお、分子や分母に用いられるアミノ酸にはそれぞれ適当な係数がついても構わない。また、分子や分母に用いられるアミノ酸は重複しても構わない。また、各分数式に適当な係数がついても構わない。また、各変数の係数の値や定数項の値は、実数であれば構わない。ある分数式と、当該分数式において分子の変数と分母の変数が入れ替えられたものとでは、目的変数との相関の正負の符号が概して逆転するものの、それらの相関性は保たれるが故に、評価性能も同等と見做せるので、分数式には、分子の変数と分母の変数が入れ替えられたものも含まれる。
そして、第２実施形態では、生活習慣病の指標の状態を評価する際、前記１９種のアミノ酸以外のアミノ酸の濃度値をさらに用いても構わない。また、第２実施形態では、生活習慣病の指標の状態を評価する際、アミノ酸の濃度値以外に、他の生体情報に関する値（例えば、以下の１．から４．に挙げられた値など）をさらに用いても構わない。また、第２実施形態では、評価式として採用する式には、前記１９種のアミノ酸以外のアミノ酸の濃度値が代入される１つ又は複数の変数がさらに含まれていてもよい。また、第２実施形態では、評価式として採用する式には、アミノ酸の濃度値が代入される変数以外に、他の生体情報に関する値（例えば、以下の１．から４．に挙げられた値など）が代入される１つ又は複数の変数がさらに含まれていてもよい。
１．アミノ酸以外の他の血中の代謝物（アミノ酸代謝物・糖類・脂質等）、タンパク質、ペプチド、ミネラル、ホルモン等の濃度値
２．アルブミン、総蛋白、トリグリセリド、ＨｂＡ１ｃ、糖化アルブミン、インスリン抵抗性指数、総コレステロール、ＬＤＬコレステロール、ＨＤＬコレステロール、アミラーゼ、総ビリルビン、クレアチニン、推算糸球体濾過量(ｅＧＦＲ)、尿酸等の血液検査値
３．超音波エコー、Ｘ線、ＣＴ、ＭＲＩ等の画像情報から得られる値
４．年齢、身長、体重、ＢＭＩ、腹囲、収縮期血圧、拡張期血圧、性別、喫煙情報、食事情報、飲酒情報、運動情報、ストレス情報、睡眠情報、家族の既往歴情報、疾患歴情報（糖尿病等）等の生体指標に関する値
ここで、評価式作成処理（工程１〜工程４）の概要について詳細に説明する。なお、ここで説明する処理はあくまでも一例であり、評価式の作成方法はこれに限定されない。
まず、制御部は、アミノ酸濃度データと生活習慣病の指標の状態に関する生活習慣病指標データとを含む予め記憶部に記憶された指標状態情報から所定の式作成手法に基づいて、評価式の候補である候補式（例えば、ｙ＝ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋・・・＋ａｎｘｎ、ｙ：生活習慣病指標データ、ｘｉ：アミノ酸濃度データ、ａｉ：定数、ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を作成する（工程１）。なお、事前に、指標状態情報から欠損値や外れ値などを持つデータを除去してもよい。
なお、工程１において、指標状態情報から、複数の異なる式作成手法（主成分分析や判別分析、サポートベクターマシン、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、ｋ−ｍｅａｎｓ法、クラスター解析、決定木などの多変量解析に関するものを含む。）を併用して複数の候補式を作成してもよい。具体的には、多数の健常群および生活習慣病の指標が所定の状態（例えば、基準値を超えた状態、など）である群から得た血液を分析して得たアミノ酸濃度データおよび生活習慣病指標データから構成される多変量データである指標状態情報に対して、複数の異なるアルゴリズムを利用して複数群の候補式を同時並行的に作成してもよい。例えば、異なるアルゴリズムを利用して判別分析およびロジスティック回帰分析を同時に行い、２つの異なる候補式を作成してもよい。また、主成分分析を行って作成した候補式を利用して指標状態情報を変換し、変換した指標状態情報に対して判別分析を行うことで候補式を作成してもよい。これにより、最終的に、最適な評価式を作成することができる。
ここで、主成分分析を用いて作成した候補式は、全てのアミノ酸濃度データの分散を最大にするような各アミノ酸変数を含む一次式である。また、判別分析を用いて作成した候補式は、各群内の分散の和の全てのアミノ酸濃度データの分散に対する比を最小にするような各アミノ酸変数を含む高次式（指数や対数を含む）である。また、サポートベクターマシンを用いて作成した候補式は、群間の境界を最大にするような各アミノ酸変数を含む高次式（カーネル関数を含む）である。また、重回帰分析を用いて作成した候補式は、全てのアミノ酸濃度データからの距離の和を最小にするような各アミノ酸変数を含む高次式である。ロジスティック回帰分析を用いて作成した候補式は、確率の対数オッズを表す線形モデルであり、その確率の尤度を最大にするような各アミノ酸変数を含む一次式である。また、ｋ−ｍｅａｎｓ法とは、各アミノ酸濃度データのｋ個近傍を探索し、近傍点の属する群の中で一番多いものをそのデータの所属群と定義し、入力されたアミノ酸濃度データの属する群と定義された群とが最も合致するようなアミノ酸変数を選択する手法である。また、クラスター解析とは、全てのアミノ酸濃度データの中で最も近い距離にある点同士をクラスタリング（群化）する手法である。また、決定木とは、アミノ酸変数に序列をつけて、序列が上位であるアミノ酸変数の取りうるパターンからアミノ酸濃度データの群を予測する手法である。
評価式作成処理の説明に戻り、制御部は、工程１で作成した候補式を、所定の検証手法に基づいて検証（相互検証）する（工程２）。候補式の検証は、工程１で作成した各候補式に対して行う。
なお、工程２において、ブートストラップ法やホールドアウト法、Ｎ−フォールド法、リーブワンアウト法などのうち少なくとも１つに基づいて候補式の判別率や感度、特異度、情報量基準、ＲＯＣ＿ＡＵＣ（受信者特性曲線の曲線下面積）などのうち少なくとも１つに関して検証してもよい。これにより、指標状態情報や評価条件を考慮した予測性または頑健性の高い候補式を作成することができる。
ここで、判別率とは、本実施形態で評価した生活習慣病の指標の状態が真の状態(例えば、確定診断の結果など)として陰性のものを正しく陰性と評価し、真の状態として陽性 のものを正しく陽性と評価している割合である。また、感度とは、本実施形態で評価した生活習慣病の指標の状態が真の状態として陽性のものを正しく陽性と評価している割合である。また、特異度とは、本実施形態で評価した生活習慣病の指標の状態が真の状態として陰性のものを正しく陰性と評価している割合である。また、赤池情報量規準とは、回帰分析などの場合に，観測データが統計モデルにどの程度一致するかを表す基準であり、「−２×（統計モデルの最大対数尤度）＋２×（統計モデルの自由パラメータ数）」で定義される値が最小となるモデルを最もよいと判断する。また、ＲＯＣ＿ＡＵＣ（受信者特性曲線の曲線下面積）は、２次元座標上に（ｘ，ｙ）＝（１−特異度，感度）をプロットして作成される曲線である受信者特性曲線（ＲＯＣ）の曲線下面積として定義され、ＲＯＣ＿ＡＵＣの値は完全な判別では１となり、この値が１に近いほど判別性が高いことを示す。また、予測性とは、候補式の検証を繰り返すことで得られた判別率や感度、特異性を平均したものである。また、頑健性とは、候補式の検証を繰り返すことで得られた判別率や感度、特異性の分散である。
評価式作成処理の説明に戻り、制御部は、所定の変数選択手法に基づいて候補式の変数を選択することで、候補式を作成する際に用いる指標状態情報に含まれるアミノ酸濃度データの組み合わせを選択する（工程３）。アミノ酸変数の選択は、工程１で作成した各候補式に対して行ってもよい。これにより、候補式のアミノ酸変数を適切に選択することができる。そして、工程３で選択したアミノ酸濃度データを含む指標状態情報を用いて再び工程１を実行する。
なお、工程３において、工程２での検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて候補式のアミノ酸変数を選択してもよい。
ここで、ベストパス法とは、候補式に含まれるアミノ酸変数を１つずつ順次減らしていき、候補式が与える評価指標を最適化することでアミノ酸変数を選択する方法である。
評価式作成処理の説明に戻り、制御部は、上述した工程１、工程２および工程３を繰り返し実行し、これにより蓄積した検証結果に基づいて、複数の候補式の中から評価式として採用する候補式を選出することで、評価式を作成する（工程４）。なお、候補式の選出には、例えば、同じ式作成手法で作成した候補式の中から最適なものを選出する場合と、すべての候補式の中から最適なものを選出する場合とがある。
以上、説明したように、評価式作成処理では、指標状態情報に基づいて、候補式の作成、候補式の検証および候補式の変数の選択に関する処理を一連の流れで体系化（システム化）して実行することにより、生活習慣病の指標の状態の評価に最適な評価式を作成することができる。換言すると、評価式作成処理では、アミノ酸濃度を多変量の統計解析に用い、最適でロバストな変数の組を選択するために変数選択法とクロスバリデーションとを組み合わせて、評価性能の高い評価式を抽出する。評価式としては、ロジスティック回帰、線形判別、サポートベクターマシン、マハラノビス距離法、重回帰分析、クラスター解析、Ｃｏｘ比例ハザードモデルなどを用いることができる。
［２−２．第２実施形態の構成］
ここでは、第２実施形態にかかる生活習慣病指標評価システム（以下では本システムと記す場合がある。）の構成について、図４から図１９を参照して説明する。なお、本システムはあくまでも一例であり、本発明はこれに限定されない。
まず、本システムの全体構成について図４および図５を参照して説明する。図４は本システムの全体構成の一例を示す図である。また、図５は本システムの全体構成の他の一例を示す図である。本システムは、図４に示すように、評価対象である個体における生活習慣病の指標の状態を評価する生活習慣病指標評価装置１００と、アミノ酸の濃度値に関する個体のアミノ酸濃度データを提供するクライアント装置２００（本発明の情報通信端末装置に相当）とを、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されている。
なお、本システムは、図５に示すように、生活習慣病指標評価装置１００やクライアント装置２００の他に、生活習慣病指標評価装置１００で評価式を作成する際に用いる指標状態情報や、生活習慣病の指標の状態を評価する際に用いる評価式などを格納したデータベース装置４００を、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されてもよい。これにより、ネットワーク３００を介して、生活習慣病指標評価装置１００からクライアント装置２００やデータベース装置４００へ、あるいはクライアント装置２００やデータベース装置４００から生活習慣病指標評価装置１００へ、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となる情報などが提供される。ここで、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となる情報とは、例えば、ヒトを含む生物の生活習慣病の指標の状態に関する特定の項目について測定した値に関する情報などである。また、生活習慣病の指標の状態を知る上で参考となる情報は、生活習慣病指標評価装置１００やクライアント装置２００や他の装置（例えば各種の計測装置等）で生成され、主にデータベース装置４００に蓄積される。
つぎに、本システムの生活習慣病指標評価装置１００の構成について図６から図１７を参照して説明する。図６は、本システムの生活習慣病指標評価装置１００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
生活習慣病指標評価装置１００は、当該生活習慣病指標評価装置を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２と、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して当該生活習慣病指標評価装置をネットワーク３００に通信可能に接続する通信インターフェース部１０４と、各種のデータベースやテーブルやファイルなどを格納する記憶部１０６と、入力装置１１２や出力装置１１４に接続する入出力インターフェース部１０８と、で構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。ここで、生活習慣病指標評価装置１００は、各種の分析装置（例えばアミノ酸アナライザー等）と同一筐体で構成されてもよい。
記憶部１０６は、ストレージ手段であり、例えば、ＲＡＭ・ＲＯＭ等のメモリ装置や、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等を用いることができる。記憶部１０６には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。記憶部１０６は、図示の如く、利用者情報ファイル１０６ａと、アミノ酸濃度データファイル１０６ｂと、指標状態情報ファイル１０６ｃと、指定指標状態情報ファイル１０６ｄと、評価式関連情報データベース１０６ｅと、評価結果ファイル１０６ｆと、を格納する。
利用者情報ファイル１０６ａは、利用者に関する利用者情報を格納する。図７は、利用者情報ファイル１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。利用者情報ファイル１０６ａに格納される情報は、図７に示すように、利用者を一意に識別するための利用者ＩＤと、利用者が正当な者であるか否かの認証を行うための利用者パスワードと、利用者の氏名と、利用者の所属する所属先を一意に識別するための所属先ＩＤと、利用者の所属する所属先の部門を一意に識別するための部門ＩＤと、部門名と、利用者の電子メールアドレスと、を相互に関連付けて構成されている。
図６に戻り、アミノ酸濃度データファイル１０６ｂは、アミノ酸の濃度値に関するアミノ酸濃度データを格納する。図８は、アミノ酸濃度データファイル１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。アミノ酸濃度データファイル１０６ｂに格納される情報は、図８に示すように、評価対象である個体（サンプル）を一意に識別するための個体番号と、アミノ酸濃度データとを相互に関連付けて構成されている。ここで、図８では、アミノ酸濃度データを数値、すなわち連続尺度として扱っているが、アミノ酸濃度データは名義尺度や順序尺度でもよい。なお、名義尺度や順序尺度の場合は、それぞれの状態に対して任意の数値を与えることで解析してもよい。また、アミノ酸濃度データに、前記１９種のアミノ酸以外のアミノ酸の濃度値や、他の生体情報に関する値（例えば、以下の１．から４．に挙げられた値など）を組み合わせてもよい。
１．アミノ酸以外の他の血中の代謝物（アミノ酸代謝物・糖類・脂質等）、タンパク質、ペプチド、ミネラル、ホルモン等の濃度値
２．アルブミン、総蛋白、トリグリセリド、ＨｂＡ１ｃ、糖化アルブミン、インスリン抵抗性指数、総コレステロール、ＬＤＬコレステロール、ＨＤＬコレステロール、アミラーゼ、総ビリルビン、クレアチニン、推算糸球体濾過量(ｅＧＦＲ)、尿酸等の血液検査値
３．超音波エコー、Ｘ線、ＣＴ、ＭＲＩ等の画像情報から得られる値
４．年齢、身長、体重、ＢＭＩ、腹囲、収縮期血圧、拡張期血圧、性別、喫煙情報、食事情報、飲酒情報、運動情報、ストレス情報、睡眠情報、家族の既往歴情報、疾患歴情報（糖尿病等）等の生体指標に関する値
図６に戻り、指標状態情報ファイル１０６ｃは、評価式を作成する際に用いる指標状態情報を格納する。図９は、指標状態情報ファイル１０６ｃに格納される情報の一例を示す図である。指標状態情報ファイル１０６ｃに格納される情報は、図９に示すように、個体番号と、生活習慣病の指標（指標Ｔ１、指標Ｔ２、指標Ｔ３・・・）の状態に関する生活習慣病指標データ（Ｔ）と、アミノ酸濃度データと、を相互に関連付けて構成されている。ここで、図９では、生活習慣病指標データおよびアミノ酸濃度データを数値（すなわち連続尺度）として扱っているが、生活習慣病指標データおよびアミノ酸濃度データは名義尺度や順序尺度でもよい。なお、名義尺度や順序尺度の場合は、それぞれの状態に対して任意の数値を与えることで解析してもよい。また、生活習慣病指標データは、生活習慣病の既知の指標などであり、数値データを用いてもよい。
図６に戻り、指定指標状態情報ファイル１０６ｄは、後述する指標状態情報指定部１０２ｇで指定した指標状態情報を格納する。図１０は、指定指標状態情報ファイル１０６ｄに格納される情報の一例を示す図である。指定指標状態情報ファイル１０６ｄに格納される情報は、図１０に示すように、個体番号と、指定した生活習慣病指標データと、指定したアミノ酸濃度データと、を相互に関連付けて構成されている。
図６に戻り、評価式関連情報データベース１０６ｅは、後述する候補式作成部１０２ｈ１で作成した候補式を格納する候補式ファイル１０６ｅ１と、後述する候補式検証部１０２ｈ２での検証結果を格納する検証結果ファイル１０６ｅ２と、後述する変数選択部１０２ｈ３で選択したアミノ酸濃度データの組み合わせを含む指標状態情報を格納する選択指標状態情報ファイル１０６ｅ３と、後述する評価式作成部１０２ｈで作成した評価式を格納する評価式ファイル１０６ｅ４と、で構成される。
候補式ファイル１０６ｅ１は、後述する候補式作成部１０２ｈ１で作成した候補式を格納する。図１１は、候補式ファイル１０６ｅ１に格納される情報の一例を示す図である。候補式ファイル１０６ｅ１に格納される情報は、図１１に示すように、ランクと、候補式（図１１では、Ｆ１（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）やＦ２（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）、Ｆ３（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）など）とを相互に関連付けて構成されている。
図６に戻り、検証結果ファイル１０６ｅ２は、後述する候補式検証部１０２ｈ２での検証結果を格納する。図１２は、検証結果ファイル１０６ｅ２に格納される情報の一例を示す図である。検証結果ファイル１０６ｅ２に格納される情報は、図１２に示すように、ランクと、候補式（図１２では、Ｆｋ（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）やＦｍ（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）、Ｆｌ（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）など）と、各候補式の検証結果（例えば各候補式の評価値）と、を相互に関連付けて構成されている。
図６に戻り、選択指標状態情報ファイル１０６ｅ３は、後述する変数選択部１０２ｈ３で選択した変数に対応するアミノ酸濃度データの組み合わせを含む指標状態情報を格納する。図１３は、選択指標状態情報ファイル１０６ｅ３に格納される情報の一例を示す図である。選択指標状態情報ファイル１０６ｅ３に格納される情報は、図１３に示すように、個体番号と、後述する指標状態情報指定部１０２ｇで指定した生活習慣病指標データと、後述する変数選択部１０２ｈ３で選択したアミノ酸濃度データと、を相互に関連付けて構成されている。
図６に戻り、評価式ファイル１０６ｅ４は、後述する評価式作成部１０２ｈで作成した評価式を格納する。図１４は、評価式ファイル１０６ｅ４に格納される情報の一例を示す図である。評価式ファイル１０６ｅ４に格納される情報は、図１４に示すように、ランクと、評価式（図１４では、Ｆｐ（Ｐｈｅ，・・・）やＦｐ（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ）、Ｆｋ（Ｇｌｙ，Ｌｅｕ，Ｐｈｅ，・・・）など）と、各式作成手法に対応する閾値と、各評価式の検証結果（例えば各評価式の評価値）と、を相互に関連付けて構成されている。
図６に戻り、評価結果ファイル１０６ｆは、後述する評価部１０２ｉで得られた評価結果を格納する。図１５は、評価結果ファイル１０６ｆに格納される情報の一例を示す図である。評価結果ファイル１０６ｆに格納される情報は、評価対象である個体（サンプル）を一意に識別するための個体番号と、予め取得した個体のアミノ酸濃度データと、生活習慣病の指標の状態に関する評価結果（例えば、後述する算出部１０２ｉ１で算出した評価式の値、後述する変換部１０２ｉ２で評価式の値を変換した後の値、後述する生成部１０２ｉ３で生成した位置情報、又は、後述する分類部１０２ｉ４で得られた分類結果、など）と、を相互に関連付けて構成されている。
図６に戻り、記憶部１０６には、上述した情報以外にその他情報として、Ｗｅｂサイトをクライアント装置２００に提供するための各種のＷｅｂデータや、ＣＧＩプログラム等が記録されている。Ｗｅｂデータとしては後述する各種のＷｅｂページを表示するためのデータ等があり、これらデータは例えばＨＴＭＬやＸＭＬで記述されたテキストファイルとして形成されている。また、Ｗｅｂデータを作成するための部品用のファイルや作業用のファイルやその他一時的なファイル等も記憶部１０６に記憶される。記憶部１０６には、必要に応じて、クライアント装置２００に送信するための音声をＷＡＶＥ形式やＡＩＦＦ形式の如き音声ファイルで格納したり、静止画や動画をＪＰＥＧ形式やＭＰＥＧ２形式の如き画像ファイルで格納したりすることができる。
通信インターフェース部１０４は、生活習慣病指標評価装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信を媒介する。すなわち、通信インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
入出力インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４に接続する。ここで、出力装置１１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる（なお、以下では、出力装置１１４をモニタ１１４として記載する場合がある。）。入力装置１１２には、キーボードやマウスやマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。
制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。制御部１０２は、図示の如く、大別して、要求解釈部１０２ａと閲覧処理部１０２ｂと認証処理部１０２ｃと電子メール生成部１０２ｄとＷｅｂページ生成部１０２ｅと受信部１０２ｆと指標状態情報指定部１０２ｇと評価式作成部１０２ｈと評価部１０２ｉと結果出力部１０２ｊと送信部１０２ｋとを備えている。制御部１０２は、データベース装置４００から送信された指標状態情報やクライアント装置２００から送信されたアミノ酸濃度データに対して、欠損値のあるデータの除去・外れ値の多いデータの除去・欠損値のあるデータの多い変数の除去などのデータ処理も行う。
要求解釈部１０２ａは、クライアント装置２００やデータベース装置４００からの要求内容を解釈し、その解釈結果に応じて制御部１０２の各部に処理を受け渡す。閲覧処理部１０２ｂは、クライアント装置２００からの各種画面の閲覧要求を受けて、これら画面のＷｅｂデータの生成や送信を行なう。認証処理部１０２ｃは、クライアント装置２００やデータベース装置４００からの認証要求を受けて、認証判断を行う。電子メール生成部１０２ｄは、各種の情報を含んだ電子メールを生成する。Ｗｅｂページ生成部１０２ｅは、利用者がクライアント装置２００で閲覧するＷｅｂページを生成する。
受信部１０２ｆは、クライアント装置２００やデータベース装置４００から送信された情報（具体的には、アミノ酸濃度データや指標状態情報、評価式など）を、ネットワーク３００を介して受信する。指標状態情報指定部１０２ｇは、評価式を作成するにあたり、対象とする生活習慣病指標データおよびアミノ酸濃度データを指定する。
評価式作成部１０２ｈは、受信部１０２ｆで受信した指標状態情報や指標状態情報指定部１０２ｇで指定した指標状態情報に基づいて評価式を作成する。具体的には、評価式作成部１０２ｈは、指標状態情報から、候補式作成部１０２ｈ１、候補式検証部１０２ｈ２および変数選択部１０２ｈ３を繰り返し実行させることにより蓄積された検証結果に基づいて、複数の候補式の中から評価式として採用する候補式を選出することで、評価式を作成する。
なお、評価式が予め記憶部１０６の所定の記憶領域に格納されている場合には、評価式作成部１０２ｈは、記憶部１０６から所望の評価式を選択することで、評価式を作成してもよい。また、評価式作成部１０２ｈは、評価式を予め格納した他のコンピュータ装置（例えばデータベース装置４００）から所望の評価式を選択しダウンロードすることで、評価式を作成してもよい。
ここで、評価式作成部１０２ｈの構成について図１６を参照して説明する。図１６は、評価式作成部１０２ｈの構成を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。評価式作成部１０２ｈは、候補式作成部１０２ｈ１と、候補式検証部１０２ｈ２と、変数選択部１０２ｈ３と、をさらに備えている。候補式作成部１０２ｈ１は、指標状態情報から所定の式作成手法に基づいて評価式の候補である候補式を作成する。なお、候補式作成部１０２ｈ１は、指標状態情報から、複数の異なる式作成手法を併用して複数の候補式を作成してもよい。候補式検証部１０２ｈ２は、候補式作成部１０２ｈ１で作成した候補式を所定の検証手法に基づいて検証する。なお、候補式検証部１０２ｈ２は、ブートストラップ法、ホールドアウト法、Ｎ−フォールド法、リーブワンアウト法のうち少なくとも１つに基づいて候補式の判別率、感度、特異度、情報量基準、ＲＯＣ＿ＡＵＣ（受信者特性曲線の曲線下面積）のうち少なくとも１つに関して検証してもよい。変数選択部１０２ｈ３は、所定の変数選択手法に基づいて候補式の変数を選択することで、候補式を作成する際に用いる指標状態情報に含まれるアミノ酸濃度データの組み合わせを選択する。なお、変数選択部１０２ｈ３は、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて候補式の変数を選択してもよい。
図６に戻り、評価部１０２ｉは、事前に得られた式（例えば、評価式作成部１０２ｈで作成した評価式、又は、受信部１０２ｆで受信した評価式など）、及び、受信部１０２ｆで受信した個体のアミノ酸濃度データを用いて、評価式の値を算出することで、個体について生活習慣病の指標の状態を評価する。
ここで、評価部１０２ｉの構成について図１７を参照して説明する。図１７は、評価部１０２ｉの構成を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。評価部１０２ｉは、算出部１０２ｉ１と、変換部１０２ｉ２と、生成部１０２ｉ３と、分類部１０２ｉ４と、をさらに備えている。
算出部１０２ｉ１は、少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、および、少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値が代入される変数を含む評価式を用いて、評価式の値を算出する。なお、評価部１０２ｉは、算出部１０２ｉ１で算出した評価式の値を評価結果として評価結果ファイル１０６ｆの所定の記憶領域に格納してもよい。また、評価式は、ロジスティック回帰式、分数式、線形判別式、重回帰式、サポートベクターマシンで作成された式、マハラノビス距離法で作成された式、正準判別分析で作成された式、および決定木で作成された式のうちのいずれか１つでもよい。また、生活習慣病の指標が連続的な数値で計測可能なものである場合、評価部１０２ｉは、算出部１０２ｉ１で算出した評価式の値を、当該指標の推定値としてもよい。
変換部１０２ｉ２は、算出部１０２ｉ１で算出した評価式の値を例えば上述した変換手法などで変換する。なお、評価部１０２ｉは、変換部１０２ｉ２で変換した後の値を評価結果として評価結果ファイル１０６ｆの所定の記憶領域に格納してもよい。また、生活習慣病の指標が連続的な数値で計測可能なものである場合、評価部１０２ｉは、変換部１０２ｉ２で変換した後の値を、当該指標の推定値としてもよい。
生成部１０２ｉ３は、モニタ等の表示装置又は紙等の物理媒体に視認可能に示される、生活習慣病の指標の状態を評価するための所定の物差し（例えば、目盛りが示された物差しであって、式の値又は変換後の値の取り得る範囲又は当該範囲の一部分における上限値と下限値に対応する目盛りが少なくとも示されたもの、など）上における、式の値又は変換後の値に対応する所定の目印（例えば、丸印又は星印など）の位置に関する位置情報を、算出部１０２ｉ１で算出した式の値又は変換部１０２ｉ２で変換した後の値を用いて生成する。なお、評価部１０２ｉは、生成部１０２ｉ３で生成した位置情報を評価結果として評価結果ファイル１０６ｆの所定の記憶領域に格納してもよい。
分類部１０２ｉ４は、算出部１０２ｉ１で算出した評価式の値又は変換部１０２ｉ２で変換した後の値を用いて、個体を、生活習慣病の指標の状態の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類する。
図６に戻り、結果出力部１０２ｊは、制御部１０２の各処理部での処理結果（評価部１０２ｉで得られた評価結果を含む）等を出力装置１１４に出力する。
送信部１０２ｋは、個体のアミノ酸濃度データの送信元のクライアント装置２００に対して評価結果を送信したり、データベース装置４００に対して、生活習慣病指標評価装置１００で作成した評価式や評価結果を送信したりする。
つぎに、本システムのクライアント装置２００の構成について図１８を参照して説明する。図１８は、本システムのクライアント装置２００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
クライアント装置２００は、制御部２１０とＲＯＭ２２０とＨＤ２３０とＲＡＭ２４０と入力装置２５０と出力装置２６０と入出力ＩＦ２７０と通信ＩＦ２８０とで構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
制御部２１０は、Ｗｅｂブラウザ２１１、電子メーラ２１２、受信部２１３、送信部２１４を備えている。Ｗｅｂブラウザ２１１は、Ｗｅｂデータを解釈し、解釈したＷｅｂデータを後述するモニタ２６１に表示するブラウズ処理を行う。なお、Ｗｅｂブラウザ２１１には、ストリーム映像の受信・表示・フィードバック等を行う機能を備えたストリームプレイヤ等の各種のソフトウェアをプラグインしてもよい。電子メーラ２１２は、所定の通信規約（例えば、ＳＭＴＰ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｍａｉｌ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）やＰＯＰ３（Ｐｏｓｔ Ｏｆｆｉｃｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｖｅｒｓｉｏｎ ３）等）に従って電子メールの送受信を行う。受信部２１３は、通信ＩＦ２８０を介して、生活習慣病指標評価装置１００から送信された評価結果などの各種情報を受信する。送信部２１４は、通信ＩＦ２８０を介して、個体のアミノ酸濃度データなどの各種情報を生活習慣病指標評価装置１００へ送信する。
入力装置２５０はキーボードやマウスやマイク等である。なお、後述するモニタ２６１もマウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。出力装置２６０は、通信ＩＦ２８０を介して受信した情報を出力する出力手段であり、モニタ（家庭用テレビを含む）２６１およびプリンタ２６２を含む。この他、出力装置２６０にスピーカ等を設けてもよい。入出力ＩＦ２７０は入力装置２５０や出力装置２６０に接続する。
通信ＩＦ２８０は、クライアント装置２００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）とを通信可能に接続する。換言すると、クライアント装置２００は、モデムやＴＡやルータなどの通信装置および電話回線を介して、または専用線を介してネットワーク３００に接続される。これにより、クライアント装置２００は、所定の通信規約に従って生活習慣病指標評価装置１００にアクセスすることができる。
ここで、プリンタ・モニタ・イメージスキャナ等の周辺装置を必要に応じて接続した情報処理装置（例えば、既知のパーソナルコンピュータ・ワークステーション・家庭用ゲーム装置・インターネットＴＶ・ＰＨＳ端末・携帯端末・移動体通信端末・ＰＤＡ等の情報処理端末など）に、Ｗｅｂデータのブラウジング機能や電子メール機能を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより、クライアント装置２００を実現してもよい。
また、クライアント装置２００の制御部２１０は、制御部２１０で行う処理の全部または任意の一部を、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解釈して実行するプログラムで実現してもよい。ＲＯＭ２２０またはＨＤ２３０には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。当該コンピュータプログラムは、ＲＡＭ２４０にロードされることで実行され、ＣＰＵと協働して制御部２１０を構成する。また、当該コンピュータプログラムは、クライアント装置２００と任意のネットワークを介して接続されるアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、クライアント装置２００は、必要に応じてその全部または一部をダウンロードしてもよい。また、制御部２１０で行う処理の全部または任意の一部を、ワイヤードロジック等によるハードウェアで実現してもよい。
ここで、制御部２１０は、生活習慣病指標評価装置１００の制御部１０２に備えられている評価部１０２ｉが有する機能と同様の機能を有する評価部２１０ａ（算出部２１０ａ１、変換部２１０ａ２、生成部２１０ａ３、及び分類部２１０ａ４を含む）を備えていてもよい。そして、制御部２１０に評価部２１０ａが備えられている場合には、評価部２１０ａは、生活習慣病指標癌評価装置１００から送信された評価結果に含まれている情報に応じて、変換部２１０ａ２で式の値を変換したり、生成部２１０ａ３で式の値又は変換後の値に対応する位置情報を生成したり、分類部２１０ａ４で式の値又は変換後の値を用いて個体を複数の区分のうちのどれか１つに分類したりしてもよい。
つぎに、本システムのネットワーク３００について図４、図５を参照して説明する。ネットワーク３００は、生活習慣病指標評価装置１００とクライアント装置２００とデータベース装置４００とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやイントラネットやＬＡＮ（有線／無線の双方を含む）等である。なお、ネットワーク３００は、ＶＡＮや、パソコン通信網や、公衆電話網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ／デジタルの双方を含む）や、ＣＡＴＶ網や、携帯回線交換網または携帯パケット交換網（ＩＭＴ２０００方式、ＧＳＭ（登録商標）方式またはＰＤＣ／ＰＤＣ−Ｐ方式等を含む）や、無線呼出網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の局所無線網や、ＰＨＳ網や、衛星通信網（ＣＳ、ＢＳまたはＩＳＤＢ等を含む）等でもよい。
つぎに、本システムのデータベース装置４００の構成について図１９を参照して説明する。図１９は、本システムのデータベース装置４００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
データベース装置４００は、生活習慣病指標評価装置１００または当該データベース装置で評価式を作成する際に用いる指標状態情報や、生活習慣病指標評価装置１００で作成した評価式、生活習慣病指標評価装置１００での評価結果などを格納する機能を有する。図１９に示すように、データベース装置４００は、当該データベース装置を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部４０２と、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回路を介して当該データベース装置をネットワーク３００に通信可能に接続する通信インターフェース部４０４と、各種のデータベースやテーブルやファイル（例えばＷｅｂページ用ファイル）などを格納する記憶部４０６と、入力装置４１２や出力装置４１４に接続する入出力インターフェース部４０８と、で構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
記憶部４０６は、ストレージ手段であり、例えば、ＲＡＭ・ＲＯＭ等のメモリ装置や、ハードディスクのような固定ディスク装置や、フレキシブルディスクや、光ディスク等を用いることができる。記憶部４０６には、各種処理に用いる各種プログラム等を格納する。通信インターフェース部４０４は、データベース装置４００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信を媒介する。すなわち、通信インターフェース部４０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。入出力インターフェース部４０８は、入力装置４１２や出力装置４１４に接続する。ここで、出力装置４１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる（なお、以下で、出力装置４１４をモニタ４１４として記載する場合がある。）。また、入力装置４１２には、キーボードやマウスやマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。
制御部４０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。制御部４０２は、図示の如く、大別して、要求解釈部４０２ａと閲覧処理部４０２ｂと認証処理部４０２ｃと電子メール生成部４０２ｄとＷｅｂページ生成部４０２ｅと送信部４０２ｆとを備えている。
要求解釈部４０２ａは、生活習慣病指標評価装置１００からの要求内容を解釈し、その解釈結果に応じて制御部４０２の各部に処理を受け渡す。閲覧処理部４０２ｂは、生活習慣病指標評価装置１００からの各種画面の閲覧要求を受けて、これら画面のＷｅｂデータの生成や送信を行う。認証処理部４０２ｃは、生活習慣病指標評価装置１００からの認証要求を受けて、認証判断を行う。電子メール生成部４０２ｄは、各種の情報を含んだ電子メールを生成する。Ｗｅｂページ生成部４０２ｅは、利用者がクライアント装置２００で閲覧するＷｅｂページを生成する。送信部４０２ｆは、指標状態情報や評価式などの各種情報を、生活習慣病指標評価装置１００へ送信する。
［２−３．第２実施形態の具体例］
ここでは、第２実施形態の具体例について図２０を参照して説明する。図２０は、第２実施形態にかかる生活習慣病指標評価サービス処理の一例を示すフローチャートである。
なお、本処理で用いるアミノ酸濃度データは、例えば動物やヒトなどの個体から予め採取した血液（例えば血漿、血清などを含む）を、以下の（Ａ）または（Ｂ）などの測定方法で専門業者が分析又は独自に分析して得たアミノ酸の濃度値に関するものである。ここで、アミノ酸の濃度値の単位は、例えばモル濃度や重量濃度、これらの濃度に任意の定数を加減乗除することで得られるものでもよい。
（Ａ）採取した血液サンプルを遠心することにより血液から血漿を分離した。全ての血漿サンプルは、アミノ酸濃度値の測定時まで−８０℃で凍結保存した。アミノ酸濃度値測定時には、アセトニトリルを添加し除蛋白処理を行った後、標識試薬（３−アミノピリジル−Ｎ−ヒドロキシスクシンイミジルカルバメート）を用いてプレカラム誘導体化を行い、そして、液体クロマトグラフ質量分析計（ＬＣ／ＭＳ）によりアミノ酸の濃度値を分析した（国際公開第２００３／０６９３２８号、国際公開第２００５／１１６６２９号を参照）。
（Ｂ）採取した血液サンプルを遠心することにより血液から血漿を分離した。全ての血漿サンプルは、アミノ酸濃度値の測定時まで−８０℃で凍結保存した。アミノ酸濃度値測定時には、スルホサリチル酸を添加し除蛋白処理を行った後、ニンヒドリン試薬を用いたポストカラム誘導体化法を原理としたアミノ酸分析計によりアミノ酸の濃度値を分析した。
まず、Ｗｅｂブラウザ２１１を表示した画面上で利用者が入力装置２５０を介して生活習慣病指標評価装置１００が提供するＷｅｂサイトのアドレス（ＵＲＬなど）を指定すると、クライアント装置２００は生活習慣病指標評価装置１００へアクセスする。具体的には、利用者がクライアント装置２００のＷｅｂブラウザ２１１の画面更新を指示すると、Ｗｅｂブラウザ２１１は、生活習慣病指標評価装置１００が提供するＷｅｂサイトのアドレスを所定の通信規約で生活習慣病指標評価装置１００へ送信することで、アミノ酸濃度データ送信画面（ＢＭＩ値の送信を含む）に対応するＷｅｂページの送信要求を、当該アドレスに基づくルーティングで生活習慣病指標評価装置１００へ行う。
つぎに、生活習慣病指標評価装置１００は、要求解釈部１０２ａで、クライアント装置２００からの送信を受け、当該送信の内容を解析し、解析結果に応じて制御部１０２の各部に処理を移す。具体的には、送信の内容がアミノ酸濃度データ送信画面に対応するＷｅｂページの送信要求であった場合、生活習慣病指標評価装置１００は、主として閲覧処理部１０２ｂで、記憶部１０６の所定の記憶領域に格納されている当該Ｗｅｂページを表示するためのＷｅｂデータを取得し、取得したＷｅｂデータをクライアント装置２００へ送信する。より具体的には、利用者からアミノ酸濃度データ送信画面に対応するＷｅｂページの送信要求があった場合、生活習慣病指標評価装置１００は、まず、制御部１０２で、利用者ＩＤや利用者パスワードの入力を利用者に対して求める。そして、利用者ＩＤやパスワードが入力されると、生活習慣病指標評価装置１００は、認証処理部１０２ｃで、入力された利用者ＩＤやパスワードと利用者情報ファイル１０６ａに格納されている利用者ＩＤや利用者パスワードとの認証判断を行う。そして、生活習慣病指標評価装置１００は、認証可の場合にのみ、閲覧処理部１０２ｂで、アミノ酸濃度データ送信画面に対応するＷｅｂページを表示するためのＷｅｂデータをクライアント装置２００へ送信する。なお、クライアント装置２００の特定は、クライアント装置２００から送信要求と共に送信されたＩＰアドレスで行う。
つぎに、クライアント装置２００は、生活習慣病指標評価装置１００から送信されたＷｅｂデータ（アミノ酸濃度データ送信画面に対応するＷｅｂページを表示するためのもの）を受信部２１３で受信し、受信したＷｅｂデータをＷｅｂブラウザ２１１で解釈し、モニタ２６１にアミノ酸濃度データ送信画面を表示する。
つぎに、モニタ２６１に表示されたアミノ酸濃度データ送信画面に対し利用者が入力装置２５０を介して個体のアミノ酸濃度データおよびＢＭＩ値などを入力・選択すると、クライアント装置２００は、送信部２１４で、入力情報や選択事項を特定するための識別子を生活習慣病指標評価装置１００へ送信することで、個体のアミノ酸濃度データおよびＢＭＩ値を生活習慣病指標評価装置１００へ送信する（ステップＳＡ２１）。なお、ステップＳＡ２１におけるアミノ酸濃度データの送信は、ＦＴＰ等の既存のファイル転送技術等により実現してもよい。
つぎに、生活習慣病指標評価装置１００は、要求解釈部１０２ａで、クライアント装置２００から送信された識別子を解釈することによりクライアント装置２００の要求内容を解釈し、評価式の送信要求をデータベース装置４００へ行う。
つぎに、データベース装置４００は、要求解釈部４０２ａで、生活習慣病指標評価装置１００からの送信要求を解釈し、記憶部４０６の所定の記憶領域に格納した評価式（例えばアップデートされた最新のもの）を生活習慣病指標評価装置１００へ送信する（ステップＳＡ２２）。具体的には、ステップＳＡ２２では、１つまたは複数の評価式（例えば、ロジスティック回帰式、分数式、線形判別式、重回帰式、サポートベクターマシンで作成された式、マハラノビス距離法で作成された式、正準判別分析で作成された式、決定木で作成された式のいずれか１つ）を生活習慣病指標評価装置１００へ送信する。なお、ステップＳＡ２２では、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値を推定するための式１、内臓脂肪面積値を推定するための式２、および肝臓が一定量以上の脂肪を有する状態となっている可能性の程度を評価するための式３を送信したものとする。
ａ１×Ａｓｎ＋ｂ１×Ｇｌｙ＋ｃ１×Ａｌａ＋ｄ１×Ｖａｌ＋ｅ１×Ｔｙｒ＋ｆ１×Ｔｒｐ＋ｇ１ ・・・（式１）
ａ２×Ａｓｎ＋ｂ２×Ｇｌｙ＋ｃ２×Ａｌａ＋ｄ２×Ｖａｌ＋ｅ２×Ｔｙｒ＋ｆ２×Ｔｒｐ＋ｇ２×ＢＭＩ＋ｈ２ ・・・（式２）
ａ３×Ａｓｎ＋ｂ３×Ｇｌｙ＋ｃ３×Ａｌａ＋ｄ３×Ｃｉｔ＋ｅ３×Ｌｅｕ＋ｆ３×Ｔｙｒ＋ｇ３ ・・・（式３）
式１において、ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１，ｅ１，ｆ１はゼロではない任意の実数であり、ｇ１は任意の実数である。
式２において、ａ２，ｂ２，ｃ２，ｄ２，ｅ２，ｆ２，ｇ２はゼロではない任意の実数であり、ｈ２は任意の実数である。
式３において、ａ３，ｂ３，ｃ３，ｄ３，ｅ３，ｆ３はゼロではない任意の実数であり、ｇ３は任意の実数である。
つぎに、生活習慣病指標評価装置１００は、受信部１０２ｆで、クライアント装置２００から送信された個体のアミノ酸濃度データおよびＢＭＩ値、および、データベース装置４００から送信された評価式を受信し、受信したアミノ酸濃度データおよびＢＭＩ値をアミノ酸濃度データファイル１０６ｂの所定の記憶領域に格納すると共に、受信した評価式を評価式ファイル１０６ｅ４の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ２３）。
つぎに、生活習慣病指標評価装置１００は、制御部１０２で、ステップＳＡ２３で受信した個体のアミノ酸濃度データから欠損値や外れ値などのデータを除去する（ステップＳＡ２４）。
つぎに、評価部１０２ｉは、算出部１０２ｉ１で、ステップＳＡ２４で欠損値や外れ値などのデータが除去された個体のアミノ酸濃度データおよびＢＭＩ値、および、ステップＳＡ２３で受信した式１、式２、および式３を用いて、評価式の値を算出する（ステップＳＡ２５）。
具体的には、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値および式１を用いて、式１の値を算出する。
また、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、個体のＢＭＩ値、および式２を用いて、式２の値を算出する。
また、Ｇｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｃｉｔ、およびＬｅｕのアミノ酸の濃度値および式３を用いて、式３の値を算出する。
つぎに、評価部１０２ｉは、ステップＳＡ２５で算出した式１の値を用いて、個体のＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値を推定したり、ステップＳＡ２５で算出した式２の値を用いて、個体の内臓脂肪面積値を推定したり、分類部１０２ｉ４で、ステップＳＡ２５で算出した評価式の値（評価値）及び予め設定された閾値を用いて、個体を、肝臓が一定量以上の脂肪を有する状態となっている可能性の程度を少なくとも考慮して定義された複数の区分のうちのどれか１つに分類したりし、そして、得られた推定結果および分類結果を含む評価結果を評価結果ファイル１０６ｆの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ２６）。
図２０の説明に戻り、生活習慣病指標評価装置１００は、送信部１０２ｋで、ステップＳＡ２６で得た評価結果を、アミノ酸濃度データの送信元のクライアント装置２００とデータベース装置４００とへ送信する（ステップＳＡ２７）。具体的には、まず、生活習慣病指標評価装置１００は、Ｗｅｂページ生成部１０２ｅで、評価結果を表示するためのＷｅｂページを作成し、作成したＷｅｂページに対応するＷｅｂデータを記憶部１０６の所定の記憶領域に格納する。ついで、利用者がクライアント装置２００のＷｅｂブラウザ２１１に入力装置２５０を介して所定のＵＲＬを入力し上述した認証を経た後、クライアント装置２００は、当該Ｗｅｂページの閲覧要求を生活習慣病指標評価装置１００へ送信する。ついで、生活習慣病指標評価装置１００は、閲覧処理部１０２ｂで、クライアント装置２００から送信された閲覧要求を解釈し、評価結果を表示するためのＷｅｂページに対応するＷｅｂデータを記憶部１０６の所定の記憶領域から読み出す。そして、生活習慣病指標評価装置１００は、送信部１０２ｋで、読み出したＷｅｂデータをクライアント装置２００へ送信すると共に、当該Ｗｅｂデータ又は評価結果をデータベース装置４００へ送信する。
ここで、ステップＳＡ２７において、生活習慣病指標評価装置１００は、制御部１０２で、評価結果を電子メールで利用者のクライアント装置２００へ通知してもよい。具体的には、まず、生活習慣病指標評価装置１００は、電子メール生成部１０２ｄで、利用者ＩＤなどを基にして利用者情報ファイル１０６ａに格納されている利用者情報を送信タイミングに従って参照し、利用者の電子メールアドレスを取得する。ついで、生活習慣病指標評価装置１００は、電子メール生成部１０２ｄで、取得した電子メールアドレスを宛て先とし利用者の氏名および評価結果を含む電子メールに関するデータを生成する。ついで、生活習慣病指標評価装置１００は、送信部１０２ｋで、生成した当該データを利用者のクライアント装置２００へ送信する。
また、ステップＳＡ２７において、生活習慣病指標評価装置１００は、ＦＴＰ等の既存のファイル転送技術等で、評価結果を利用者のクライアント装置２００へ送信してもよい。
図２０の説明に戻り、データベース装置４００は、制御部４０２で、生活習慣病指標評価装置１００から送信された評価結果またはＷｅｂデータを受信し、受信した評価結果またはＷｅｂデータを記憶部４０６の所定の記憶領域に保存（蓄積）する（ステップＳＡ２８）。
また、クライアント装置２００は、受信部２１３で、生活習慣病指標評価装置１００から送信されたＷｅｂデータを受信し、受信したＷｅｂデータをＷｅｂブラウザ２１１で解釈し、個体の評価結果が記されたＷｅｂページの画面をモニタ２６１に表示する（ステップＳＡ２９）。なお、評価結果が生活習慣病指標評価装置１００から電子メールで送信された場合には、クライアント装置２００は、電子メーラ２１２の公知の機能で、生活習慣病指標評価装置１００から送信された電子メールを任意のタイミングで受信し、受信した電子メールをモニタ２６１に表示する。
以上により、利用者は、モニタ２６１に表示されたＷｅｂページを閲覧することで、評価結果を確認することができる。なお、利用者は、モニタ２６１に表示されたＷｅｂページの表示内容をプリンタ２６２で印刷してもよい。
また、評価結果が生活習慣病指標評価装置１００から電子メールで送信された場合には、利用者は、モニタ２６１に表示された電子メールを閲覧することで、評価結果を確認することができる。利用者は、モニタ２６１に表示された電子メールの表示内容をプリンタ２６２で印刷してもよい。
以上、詳細に説明したように、クライアント装置２００は個体のアミノ酸濃度データ（ＢＭＩ値を含む）を生活習慣病指標評価装置１００へ送信し、データベース装置４００は生活習慣病指標評価装置１００からの要求を受けて、評価式（式１、式２、および式３）を生活習慣病指標評価装置１００へ送信する。そして、生活習慣病指標評価装置１００は、（ｉ）クライアント装置２００からアミノ酸濃度データを受信すると共にデータベース装置４００から評価式を受信し、（ｉｉ）受信したアミノ酸濃度データ及び評価式を用いて評価値を算出し、（ｉｉｉ）算出した評価値を用いて、個体のＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値および内臓脂肪面積値を推定したり、算出した評価値および閾値を用いて、個体を脂肪肝に関する複数の区分のうちのどれか１つに分類したり、（ｉｖ）得られた評価結果をクライアント装置２００やデータベース装置４００へ送信する。そして、クライアント装置２００は生活習慣病指標評価装置１００から送信された評価結果を受信して表示し、データベース装置４００は生活習慣病指標評価装置１００から送信された評価結果を受信して格納する。
これにて、生活習慣病指標評価サービス処理の説明を終了する。
なお、本説明では、生活習慣病指標評価装置１００が、アミノ酸濃度データの受信から、評価式の値の算出、インスリン値および内臓脂肪面積値の推定、個体の区分への分類、そして評価結果の送信までを実行し、クライアント装置２００が評価結果の受信を実行するケースを例として挙げたが、クライアント装置２００に評価部２１０ａが備えられている場合は、生活習慣病指標評価装置１００は評価式の値の算出を実行すれば十分であり、例えば評価式の値の変換、位置情報の生成、インスリン値および内臓脂肪面積値の推定、及び、個体の区分への分類などは、生活習慣病指標評価装置１００とクライアント装置２００とで適宜分担して実行してもよい。
例えば、クライアント装置２００は、生活習慣病指標評価装置１００から式の値を受信した場合には、評価部２１０ａは、変換部２１０ａ２で式の値を変換したり、式の値又は変換後の値を用いてインスリン値および内臓脂肪面積値を推定したり、生成部２１０ａ３で式の値又は変換後の値に対応する位置情報を生成したり、分類部２１０ａ４で式の値又は変換後の値を用いて個体を脂肪肝に関する複数の区分のうちのどれか１つに分類したりしてもよい。
また、クライアント装置２００は、生活習慣病指標評価装置１００から変換後の値を受信した場合には、評価部２１０ａは、変換後の値を用いてインスリン値および内臓脂肪面積値を推定したり、生成部２１０ａ３で変換後の値に対応する位置情報を生成したり、分類部２１０ａ４で変換後の値を用いて個体を脂肪肝に関する複数の区分のうちのどれか１つに分類したりしてもよい。
また、クライアント装置２００は、生活習慣病指標評価装置１００から式の値又は変換後の値と位置情報とを受信した場合には、評価部２１０ａは、式の値又は変換後の値を用いてインスリン値および内臓脂肪面積値を推定したり、分類部２１０ａ４で式の値又は変換後の値を用いて個体を脂肪肝に関する複数の区分のうちのどれか１つに分類したりしてもよい。
［２−４．他の実施形態］
本発明にかかる生活習慣病指標評価装置、生活習慣病指標評価方法、生活習慣病指標評価プログラム、生活習慣病指標評価システム、および情報通信端末装置は、上述した第２実施形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。
また、第２実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
また、生活習慣病指標評価装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
例えば、生活習慣病指標評価装置１００が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、情報処理装置に本発明にかかる生活習慣病指標評価方法を実行させるためのプログラム化された命令を含む一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて生活習慣病指標評価装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
また、このコンピュータプログラムは、生活習慣病指標評価装置１００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
また、本発明にかかる生活習慣病指標評価プログラムを、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。
また、「プログラム」とは、任意の言語または記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードまたはバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成および読み取り手順ならびに読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および、ウェブページ用ファイル等を格納する。
また、生活習慣病指標評価装置１００は、既知のパーソナルコンピュータまたはワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、任意の周辺装置が接続された当該情報処理装置として構成してもよい。また、生活習慣病指標評価装置１００は、当該情報処理装置に本発明の生活習慣病指標評価方法を実現させるソフトウェア（プログラムまたはデータ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じてまたは機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。
最後に、生活習慣病指標評価装置１００で行う評価式作成処理の一例について図２１を参照して詳細に説明する。なお、ここで説明する処理はあくまでも一例であり、評価式の作成方法はこれに限定されない。図２１は評価式作成処理の一例を示すフローチャートである。なお、当該評価式作成処理は、指標状態情報を管理するデータベース装置４００で行ってもよい。
なお、本説明では、生活習慣病指標評価装置１００は、データベース装置４００から事前に取得した指標状態情報を、指標状態情報ファイル１０６ｃの所定の記憶領域に格納しているものとする。また、生活習慣病指標評価装置１００は、指標状態情報指定部１０２ｇで事前に指定した生活習慣病指標データおよびアミノ酸濃度データ（前記１９種のアミノ酸の濃度値を含むもの）を含む指標状態情報を、指定指標状態情報ファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納しているものとする。
まず、評価式作成部１０２ｈは、候補式作成部１０２ｈ１で、指定指標状態情報ファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納されている指標状態情報から所定の式作成手法に基づいて候補式を作成し、作成した候補式を候補式ファイル１０６ｅ１の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ２１）。具体的には、まず、評価式作成部１０２ｈは、候補式作成部１０２ｈ１で、複数の異なる式作成手法（主成分分析や判別分析、サポートベクターマシン、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、ｋ−ｍｅａｎｓ法、クラスター解析、決定木などの多変量解析に関するものを含む。）の中から所望のものを１つ選択し、選択した式作成手法に基づいて、作成する候補式の形（式の形）を決定する。つぎに、評価式作成部１０２ｈは、候補式作成部１０２ｈ１で、指標状態情報に基づいて、選択した式選択手法に対応する種々（例えば平均や分散など）の計算を実行する。つぎに、評価式作成部１０２ｈは、候補式作成部１０２ｈ１で、計算結果および決定した候補式のパラメータを決定する。これにより、選択した式作成手法に基づいて候補式が作成される。なお、複数の異なる式作成手法を併用して候補式を同時並行（並列）的に作成する場合は、選択した式作成手法ごとに上記の処理を並行して実行すればよい。また、複数の異なる式作成手法を併用して候補式を直列的に作成する場合は、例えば、主成分分析を行って作成した候補式を利用して指標状態情報を変換し、変換した指標状態情報に対して判別分析を行うことで候補式を作成してもよい。
つぎに、評価式作成部１０２ｈは、候補式検証部１０２ｈ２で、ステップＳＢ２１で作成した候補式を所定の検証手法に基づいて検証（相互検証）し、検証結果を検証結果ファイル１０６ｅ２の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ２２）。具体的には、評価式作成部１０２ｈは、候補式検証部１０２ｈ２で、指定指標状態情報ファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納されている指標状態情報に基づいて候補式を検証する際に用いる検証用データを作成し、作成した検証用データに基づいて候補式を検証する。なお、ステップＳＢ２１で複数の異なる式作成手法を併用して候補式を複数作成した場合には、評価式作成部１０２ｈは、候補式検証部１０２ｈ２で、各式作成手法に対応する候補式ごとに所定の検証手法に基づいて検証する。ここで、ステップＳＢ２２において、ブートストラップ法やホールドアウト法、Ｎ−フォールド法、リーブワンアウト法などのうち少なくとも１つに基づいて候補式の判別率や感度、特異度、情報量基準、ＲＯＣ＿ＡＵＣ（受信者特性曲線の曲線下面積）などのうち少なくとも１つに関して検証してもよい。これにより、指標状態情報や評価条件を考慮した予測性または頑健性の高い候補式を選択することができる。
つぎに、評価式作成部１０２ｈは、変数選択部１０２ｈ３で、所定の変数選択手法に基づいて、候補式の変数を選択することで、候補式を作成する際に用いる指標状態情報に含まれるアミノ酸濃度データの組み合わせを選択し、選択したアミノ酸濃度データの組み合わせを含む指標状態情報を選択指標状態情報ファイル１０６ｅ３の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ２３）。なお、ステップＳＢ２１で複数の異なる式作成手法を併用して候補式を複数作成し、ステップＳＢ２２で各式作成手法に対応する候補式ごとに所定の検証手法に基づいて検証した場合には、ステップＳＢ２３において、評価式作成部１０２ｈは、変数選択部１０２ｈ３で、候補式ごとに所定の変数選択手法に基づいて候補式の変数を選択してもよい。ここで、ステップＳＢ２３において、検証結果からステップワイズ法、ベストパス法、近傍探索法、遺伝的アルゴリズムのうち少なくとも１つに基づいて候補式の変数を選択してもよい。なお、ベストパス法とは、候補式に含まれる変数を１つずつ順次減らしていき、候補式が与える評価指標を最適化することで変数を選択する方法である。また、ステップＳＢ２３において、評価式作成部１０２ｈは、変数選択部１０２ｈ３で、指定指標状態情報ファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納されている指標状態情報に基づいてアミノ酸濃度データの組み合わせを選択してもよい。
つぎに、評価式作成部１０２ｈは、指定指標状態情報ファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納されている指標状態情報に含まれるアミノ酸濃度データの全ての組み合わせが終了したか否かを判定し、判定結果が「終了」であった場合（ステップＳＢ２４：Ｙｅｓ）には次のステップ（ステップＳＢ２５）へ進み、判定結果が「終了」でなかった場合（ステップＳＢ２４：Ｎｏ）にはステップＳＢ２１へ戻る。なお、評価式作成部１０２ｈは、予め設定した回数が終了したか否かを判定し、判定結果が「終了」であった場合には（ステップＳＢ２４：Ｙｅｓ）次のステップ（ステップＳＢ２５）へ進み、判定結果が「終了」でなかった場合（ステップＳＢ２４：Ｎｏ）にはステップＳＢ２１へ戻ってもよい。また、評価式作成部１０２ｈは、ステップＳＢ２３で選択したアミノ酸濃度データの組み合わせが、指定指標状態情報ファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納されている指標状態情報に含まれるアミノ酸濃度データの組み合わせまたは前回のステップＳＢ２３で選択したアミノ酸濃度データの組み合わせと同じであるか否かを判定し、判定結果が「同じ」であった場合（ステップＳＢ２４：Ｙｅｓ）には次のステップ（ステップＳＢ２５）へ進み、判定結果が「同じ」でなかった場合（ステップＳＢ２４：Ｎｏ）にはステップＳＢ２１へ戻ってもよい。また、評価式作成部１０２ｈは、検証結果が具体的には各候補式に関する評価値である場合には、当該評価値と各式作成手法に対応する所定の閾値との比較結果に基づいて、ステップＳＢ２５へ進むかステップＳＢ２１へ戻るかを判定してもよい。
つぎに、評価式作成部１０２ｈは、検証結果に基づいて、複数の候補式の中から評価式として採用する候補式を選出することで評価式を決定し、決定した評価式（選出した候補式）を評価式ファイル１０６ｅ４の所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ２５）。ここで、ステップＳＢ２５において、例えば、同じ式作成手法で作成した候補式の中から最適なものを選出する場合と、すべての候補式の中から最適なものを選出する場合とがある。
これにて、評価式作成処理の説明を終了する。
人間ドックで採取された受診者の血液サンプルと、人間ドックで行われた腹部ＣＴ画像診断において計測された受診者の内臓脂肪面積値とを取得した（計８６５人）。血液サンプルから、前述のアミノ酸分析法を用いて、１９種のアミノ酸（Ａｌａ，Ａｒｇ，Ａｓｎ，Ｃｉｔ，Ｇｌｎ，Ｇｌｙ，Ｈｉｓ，Ｉｌｅ，Ｌｅｕ，Ｌｙｓ，Ｍｅｔ，Ｏｒｎ，Ｐｈｅ，Ｐｒｏ，Ｓｅｒ，Ｔｈｒ，Ｔｒｐ，Ｔｙｒ，Ｖａｌ）の血中濃度値（ｎｍｏｌ／ｍｌ）を測定した。
図２２には、内臓脂肪面積値と各アミノ酸の濃度値との相関係数、及び、内臓脂肪面積値が基準値（１００ｃｍ２）以上であるか否かの判別（分類）における各アミノ酸の判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣ（受信者特性曲線（ＲＯＣ）の曲線下面積値）が示されている。
帰無仮説を「母相関係数＝０」とした場合の検定で、相関係数が有意（ｐ値が０．０５未満）であったアミノ酸は、Ｔｈｒ，Ｓｅｒ，Ｐｒｏ，Ｇｌｙ，Ａｌａ，Ｖａｌ，Ｍｅｔ，Ｉｌｅ，Ｌｅｕ，Ｔｙｒ，Ｐｈｅ，Ｈｉｓ，Ｔｒｐ，Ｏｒｎ，Ｌｙｓであった。ノンパラメトリックの仮定の下で帰無仮説を「ＲＯＣ＿ＡＵＣ＝０．５」とした場合の検定でＲＯＣ＿ＡＵＣが有意（ｐ値が０．０５未満）であったアミノ酸は、Ｓｅｒ，Ｐｒｏ，Ｇｌｙ，Ａｌａ，Ｖａｌ，Ｍｅｔ，Ｉｌｅ，Ｌｅｕ，Ｔｙｒ，Ｐｈｅ，Ｈｉｓ，Ｔｒｐ，Ｏｒｎ，Ｌｙｓであった。
人間ドックで採取された受診者の血液サンプルと、人間ドックで測定された受診者のインスリン抵抗性指数（ＨＯＭＡ−Ｒ。空腹時の血糖値(ｍｇ／ｄｌ)と血中インスリン濃度(μＵ／ｍｌ)を掛けて４０５で割った値）、ＯＧＴＴ（経口糖負荷試験）の１２０分時の血糖値、及びＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値とを取得した（計１１６０人）。血液サンプルから、前述のアミノ酸分析法を用いて、上記１９種のアミノ酸の血中濃度値（ｎｍｏｌ／ｍｌ）を測定した。
図２３には、インスリン抵抗性指数、ＯＧＴＴの１２０分時の血糖値、及びＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値と、各アミノ酸の濃度値との相関係数が示されている。
帰無仮説を「母相関係数＝０」とした場合の検定で、インスリン抵抗性指数との相関係数が有意（ｐ値が０．０５未満）であったアミノ酸は、Ｓｅｒ，Ａｓｎ，Ｐｒｏ，Ｇｌｙ，Ａｌａ，Ｖａｌ，Ｍｅｔ，Ｉｌｅ，Ｌｅｕ，Ｔｙｒ，Ｐｈｅ，Ｔｒｐ，Ｏｒｎ，Ｌｙｓであった。帰無仮説を「母相関係数＝０」とした場合の検定で、ＯＧＴＴの１２０分時の血糖値との相関係数が有意（ｐ値が０．０５未満）であったアミノ酸は、Ｐｒｏ，Ｇｌｙ，Ａｌａ，Ｖａｌ，Ｍｅｔ，Ｉｌｅ，Ｌｅｕ，Ｔｙｒ，Ｐｈｅ，Ｔｒｐ，Ｏｒｎ，Ｌｙｓであった。帰無仮説を「母相関係数＝０」とした場合の検定で、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値との相関係数が有意（ｐ値が０．０５未満）であったアミノ酸は、Ｓｅｒ，Ａｓｎ，Ｐｒｏ，Ｇｌｙ，Ａｌａ，Ｖａｌ，Ｍｅｔ，Ｉｌｅ，Ｌｅｕ，Ｔｙｒ，Ｐｈｅ，Ｔｒｐ，Ｏｒｎ，Ｌｙｓであった。
人間ドックで採取された受診者の血液サンプルと、人間ドックで行われた超音波検査による脂肪肝についての診断結果（脂肪肝である（９６４人）又は脂肪肝ではない（３１９６人）という診断結果）とを取得した（計４１６０人）。血液サンプルから、前述のアミノ酸分析法を用いて、上記１９種のアミノ酸の血中濃度値（ｎｍｏｌ／ｍｌ）を測定した。
図２４には、脂肪肝と診断された者であるか否かの判別における各アミノ酸の判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣが示されている。
ノンパラメトリックの仮定の下で帰無仮説を「ＲＯＣ＿ＡＵＣ＝０．５」とした場合の検定でＲＯＣ＿ＡＵＣが有意（ｐ値が０．０５未満）であったアミノ酸は、Ｔｈｒ，Ｓｅｒ，Ｐｒｏ，Ｇｌｙ，Ａｌａ，Ｃｉｔ，Ｖａｌ，Ｍｅｔ，Ｉｌｅ，Ｌｅｕ，Ｔｙｒ，Ｐｈｅ，Ｈｉｓ，Ｔｒｐ，Ｏｒｎ，Ｌｙｓ，Ａｒｇであった。
人間ドックで採取された受診者の血液サンプルと、人間ドックで測定された受診者のＯＧＴＴの１２０分時の血糖値を取得した（計６５０人）。人間ドックで採取された受診者の血液サンプルと、人間ドックで行われた腹部ＣＴ画像診断において計測された受診者の内臓脂肪面積値とを取得した（計６５０人）。人間ドックで採取された受診者の血液サンプルと、人間ドックで行われた超音波検査による脂肪肝についての診断結果（脂肪肝である（４６５名）又は脂肪肝ではない（１５３５人）という診断結果）とを取得した（計２０００人）。変数網羅法を用いて上記１９種のアミノ酸から２個以上且つ６個以下のアミノ酸を選択し、そして、選択されたアミノ酸を変数として含む、「ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値と相関する重回帰式」、「内臓脂肪面積値と相関する重回帰式」、及び「脂肪肝であるか否かを判別するためのロジスティック回帰式」を探索した。なお、内臓脂肪面積値と相関する重回帰式については、選択されたアミノ酸の他にＢＭＩも変数として含めた。
図２５には、探索された式のうちのＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値との適合度が高い上位１０００個の式における上記１９種のアミノ酸の出現回数と、探索された式のうちの内臓脂肪面積値との適合度が高い上位１０００個の式における上記１９種のアミノ酸の出現回数と、探索された式のうちの脂肪肝であるか否かとの適合度が高い上位１０００個の式における上記１９個のアミノ酸の出現回数と、が示されている。
ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値と相関する、相関係数が高い上位１０００個の重回帰式において、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｖａｌ、Ｔｙｒのアミノ酸が変数として５００回以上出現した。内臓脂肪面積値と相関する、相関係数が高い上位１０００個の重回帰式において、Ｇｌｙ、Ｖａｌ、Ｔｙｒ、Ｔｒｐのアミノ酸とＢＭＩが変数として５００回以上出現した。脂肪肝であるか否かを判別するための、ＲＯＣ＿ＡＵＣが上位１０００個のロジスティック回帰式において、Ａｓｎ、Ｇｌｙ、Ａｌａ、Ｔｙｒのアミノ酸が変数として５００回以上出現した。特に、ＧｌｙとＴｙｒのアミノ酸は、いずれの式においても、５００回以上出現する変数であることが判明した。
実施例２で用いたサンプルデータを用いた。図２６には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒを含む２個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含む重回帰式の、内臓脂肪面積値についての相関係数の範囲が示されている。図２７には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＡｓｎを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含む重回帰式の、内臓脂肪面積値についての相関係数の範囲が示されている。図２８には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＡｌａを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含む重回帰式の、内臓脂肪面積値についての相関係数の範囲が示されている。図２９には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＶａｌを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含む重回帰式の、内臓脂肪面積値についての相関係数の範囲が示されている。図３０には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＴｒｐを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含む重回帰式の、内臓脂肪面積値についての相関係数の範囲が示されている。図３１には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＡｓｎとＡｌａを含む４個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含む重回帰式の、内臓脂肪面積値についての相関係数の範囲が示されている。
１つのアミノ酸を変数として用いた場合よりも実施例２で出現回数が多いことが判明した複数のアミノ酸を変数として用いた重回帰式の方が、相関係数が高く、故に内臓脂肪面積値の状態の評価に有用であることが判明した。
実施例２で用いたサンプルデータを用いた。図３２には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒを含む２個以上且つ６個以下のアミノ酸」とＢＭＩを変数として含む重回帰式の、内臓脂肪面積値についての相関係数の範囲が示されている。図３３には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＡｓｎを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」とＢＭＩを変数として含む重回帰式の、内臓脂肪面積値についての相関係数の範囲が示されている。図３４には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＡｌａを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」とＢＭＩを変数として含む重回帰式の、内臓脂肪面積値についての相関係数の範囲が示されている。図３５には、上記１９個のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＶａｌを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」とＢＭＩを変数として含む重回帰式の、内臓脂肪面積値についての相関係数の範囲が示されている。図３６には、上記１９個のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＴｒｐを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」とＢＭＩを変数として含む重回帰式の、内臓脂肪面積値についての相関係数の範囲が示されている。図３７には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＡｓｎとＡｌａを含む４個以上且つ６個以下のアミノ酸」とＢＭＩを変数として含む重回帰式の、内臓脂肪面積値についての相関係数の範囲が示されている。
１つのアミノ酸を変数として用いた場合よりも実施例２で出現回数が多いことが判明した複数のアミノ酸とＢＭＩを変数として用いた重回帰式の方が、相関係数が高く、故に内臓脂肪面積値の状態の評価に有用であることが判明した。
実施例２で用いたサンプルデータを用いた。図３８には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒを含む２個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含む重回帰式の、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値についての相関係数の範囲が示されている。図３９には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＡｓｎを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含む重回帰式の、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値についての相関係数の範囲が示されている。図４０には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＡｌａを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含む重回帰式の、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値についての相関係数の範囲が示されている。図４１には、上記１９個のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＶａｌを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含む重回帰式の、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値についての相関係数の範囲が示されている。図４２には、上記１９個のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＴｒｐを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含む重回帰式の、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値についての相関係数の範囲が示されている。図４３には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＡｓｎとＡｌａを含む４個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含む重回帰式の、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値についての相関係数の範囲が示されている。
１つのアミノ酸を変数として用いた場合よりも実施例２で出現回数が多いことが判明した複数のアミノ酸を変数として用いた重回帰式の方が、相関係数が高く、故にＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値の状態の評価に有用であることが判明した。
実施例２で用いたサンプルデータを用いた。図４４には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒを含む２個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含むロジスティック回帰式の、脂肪肝であるか否かの判別に関する判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣの範囲が示されている。図４５には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＡｓｎを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含むロジスティック回帰式の、脂肪肝であるか否かの判別に関する判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣの範囲が示されている。図４６には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＡｌａを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含むロジスティック回帰式の、脂肪肝であるか否かの判別に関する判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣの範囲が示されている。図４７には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＶａｌを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含むロジスティック回帰式の、脂肪肝であるか否かの判別に関する判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣの範囲が示されている。図４８には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＴｒｐを含む３個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含むロジスティック回帰式の、脂肪肝であるか否かの判別に関する判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣの範囲が示されている。図４９には、上記１９種のアミノ酸から変数網羅法を用いて選択された「ＧｌｙとＴｙｒとＡｓｎとＡｌａを含む４個以上且つ６個以下のアミノ酸」を変数として含むロジスティック回帰式の、脂肪肝であるか否かの判別に関する判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣの範囲が示されている。
１つのアミノ酸を変数として用いた場合よりも実施例２で出現回数が多いことが判明した複数のアミノ酸を変数として用いたロジスティック回帰式の方が、相関係数が高く、故に脂肪肝であるか否かの判別に有用であることが判明した。
実施例２で用いたサンプルデータを用いた。「ＧｌｙとＴｙｒとＡｓｎとＡｌａの４つのアミノ酸」と、上記１９種のアミノ酸から当該４つのアミノ酸を除いた１５種のアミノ酸から、変数網羅法を用いて、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値についての相関の観点で選択された「２つのアミノ酸」とを変数として含み、且つ、共変量（年齢）の尤度比検定におけるｐ値が０．０５より大きい複数の重回帰式から、自由度調整済み決定係数が最も高い重回帰式を選んだ結果、下記指標式１が選ばれた。「ＧｌｙとＴｙｒとＡｓｎとＡｌａの４つのアミノ酸」と、「ＢＭＩ」と、上記１５種のアミノ酸から、変数網羅法を用いて、内臓脂肪面積値についての相関の観点で選択された「２つのアミノ酸」とを変数として含み、且つ、共変量（年齢）の尤度比検定におけるｐ値が０．０５より大きい複数の重回帰式から、自由度調整済み決定係数が最も高い重回帰式を選んだ結果、下記指標式２が選ばれた。「ＧｌｙとＴｙｒとＡｓｎとＡｌａの４つのアミノ酸」と、上記１５種のアミノ酸から、変数網羅法を用いて、脂肪肝であるか否かを判別する観点で選択された「２つのアミノ酸」とを変数として含み、且つ、共変量（年齢）の尤度比検定におけるｐ値が０．０５より大きい複数のロジスティック回帰式から、赤池情報量規準が最も低いロジスティック回帰式を選んだ結果、下記指標式３が選ばれた。
指標式１：「ａ１×Ａｓｎ＋ｂ１×Ｇｌｙ＋ｃ１×Ａｌａ＋ｄ１×Ｖａｌ＋ｅ１×Ｔｙｒ＋ｆ１×Ｔｒｐ＋ｇ１」
指標式２：「ａ２×Ａｓｎ＋ｂ２×Ｇｌｙ＋ｃ２×Ａｌａ＋ｄ２×Ｖａｌ＋ｅ２×Ｔｙｒ＋ｆ２×Ｔｒｐ＋ｇ２×ＢＭＩ＋ｈ２」
指標式３：「ａ３×Ａｓｎ＋ｂ３×Ｇｌｙ＋ｃ３×Ａｌａ＋ｄ３×Ｃｉｔ＋ｅ３×Ｌｅｕ＋ｆ３×Ｔｙｒ＋ｇ３」
※指標式１において、ａ１，ｂ１，ｃ１，ｄ１，ｅ１，ｆ１はゼロではない実数であり、ｇ１は実数である。
※指標式２において、ａ２，ｂ２，ｃ２，ｄ２，ｅ２，ｆ２，ｇ２はゼロではない実数であり、ｈ２は実数である。
※指標式３において、ａ３，ｂ３，ｃ３，ｄ３，ｅ３，ｆ３はゼロではない実数であり、ｇ３は実数である。
ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値と指標式１との相関係数は０．４６であり、内臓脂肪面積値と指標式２との相関係数は０．７４であり、脂肪肝と非脂肪肝の判別における指標式３の判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣは０．８４であった。これにより、指標式１，２，３が評価能の高い有用な指標であることが判明した。なお、指標式１，２，３における各係数の値は、それを実数倍したものでもよく、また、指標式１，２，３における定数項の値は、それに任意の実定数を加減乗除したものでもよい。
実施例１で用いたサンプルデータを用いた。図５０には、指標式１，２，３の値と、内臓脂肪面積値、インスリン抵抗性指数、ＯＧＴＴの１２０分時の血糖値、及びＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値との相関係数が示されている。各相関係数は、帰無仮説を「母相関係数＝０」とした場合の検定で有意（ｐ値が０．０５未満）であった。図５１には、内臓脂肪面積値が基準値（１００ｃｍ２）以上であるか否かの判別に関する指標式１，２，３の判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣと、ＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値が基準値（４０μＵ／ｍｌ）以上であるか否かの判別に関する指標式１，２，３の判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣと、脂肪肝であるか否かの判別に関する指標式１，２，３の判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣと、が示されている。指標式１，２，３の各ＲＯＣ＿ＡＵＣは、ノンパラメトリックの仮定の下で帰無仮説を「ＲＯＣ＿ＡＵＣ＝０．５」とした場合の検定で有意（ｐ値が０．０５未満）であった。
これより、指標式１，２，３で、生活習慣病の指標として挙げられる「内臓脂肪面積、インスリン、及び脂肪肝」のうちのいずれか１つの状態だけでなく、内臓脂肪面積、インスリン、及び脂肪肝のうちのいずれか２つ又は全ての状態も評価できることが判明した。
実施例１で用いたサンプルデータを用いた。インスリン抵抗性指数、ＯＧＴＴの１２０分時の血糖値、及びＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値を取得された受診者（メタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数が０個：３６１人、１個：３３５人、２個：２７２人、３個：１５８人、４個：３４人。計１１６０人。）について、指標式１の値とメタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数との相関解析を実施した。内臓脂肪面積値を取得された受診者（メタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数が０個：２５５人、１個：２４４人、２個：２２０人、３個：１１９人、４個：２７人。計８６５人。）について、指標式２の値とメタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数との相関解析を実施した。脂肪肝についての診断結果を取得された受診者（メタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数が０個：１６１７人、１個：１１６２人、２個：８３１人、３個：４３６人、４個：１１４人。計４１６０人。）について、指標式３の値とメタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数との相関解析を実施した。メタボリックシンドロームの診断基準項目は下記項目１から４であり、診断基準は「下記項目１に該当する場合において、さらに下記項目２から４のうちの少なくとも２つに該当するときに、メタボリックシンドロームと診断される」というものである。
項目１：「ウエストが、男性の場合で８５ｃｍ以上、女性の場合で９０ｃｍ以上である」（内臓脂肪面積値が１００ｃｍ２以上になっていることの目安）又は「ＢＭＩが２５以上である」
項目２：「中性脂肪（トリグリセライド）が１５０ｍｇ／ｄｌ以上である」及び／又は「ＨＤＬコレステロールが４０ｍｇ／ｄｌ未満である」
項目３：「収縮期血圧が１３０ｍｍＨｇ以上である」及び／又は「拡張期血圧が８５ｍｍＨｇ以上である」
項目４：「空腹時血糖が１１０ｍｇ／ｄｌ以上である」
図５２には、指標式１，２，３の値とメタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数との相関係数が示されている。各相関係数は、帰無仮説を「母相関係数＝０」とした場合の検定で有意（ｐ値が０．０５未満）であった。
図５３、図５４、及び図５５に示されているように、メタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数が増加するにつれて指標式１，２，３の値も段階的に高くなり、しかも、各該当数での指標式１，２，３の値はＫｒｕｓｋａｌ−Ｗａｌｌｉｓ検定及びＤｕｎｎｓ検定で有意であった。
これより、指標式１，２，３で、メタボリックシンドロームの診断基準項目の該当数を評価できることが判明した。
実施例１で用いたサンプルデータを用いた。インスリン抵抗性指数、ＯＧＴＴの１２０分時の血糖値、及びＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値を取得された受診者（生活習慣病の重積数が０個：３６８人、１個：４３０人、２個：２６３人、３個：７７人、４個：２２人。計１１６０人。）について、指標式１の値と生活習慣病の重積数（生活習慣病に該当する疾患を保有している数）との相関解析を実施した。内臓脂肪面積値を取得された受診者（生活習慣病の重積数が０個：２６６人、１個：３１８人、２個：２０５人、３個：５８人、４個：１８人。計８６５人。）について、指標式２の値と生活習慣病の重積数との相関解析を実施した。脂肪肝についての診断結果を取得された受診者（生活習慣病の重積数が０個：１５２７人、１個：１５０３人、２個：８２７人、３個：２５５人、４個：４８人。計４１６０人。）について、指標式３の値と生活習慣病の重積数との相関解析を実施した。本実施例１０では、生活習慣病に該当する疾患として、慢性腎症、高尿酸血症、高血圧症、脂質異常症、及び糖代謝異常症の５つを考慮した。ここで、慢性腎症の診断基準は、「推算糸球体濾過量（ｅＧＦＲ）が６０未満である場合に、慢性腎症と診断される」というものである。高尿酸血症の診断基準は、「尿酸値が７ｍｇ／ｄＬ以上である場合に、高尿酸血症と診断される」というものである。高血圧症の診断基準は、「収縮期血圧が１４０ｍｍＨｇ以上である又は拡張期血圧が９０ｍｍＨｇ以上である場合に、高血圧症と診断される」というものである。脂質異常症の診断基準は、「トリグリセライド（ＴＧ）が１５０ｍｇ／ｄＬ以上である、ＨＤＬコレステロールが４０ｍｇ／ｄＬ未満である、又はＬＤＬコレステロールが１４０ｍｇ／ｄＬ以上である場合に、脂質異常症と診断される」というものである。糖代謝異常症の診断基準は、「空腹時血糖が１２６ｍｇ／ｄＬ以上である又はＨｂＡ１ｃ（ＪＤＳ）が６．１％以上である場合に、糖代謝異常症と診断される」というものである。
図５６、図５７、及び図５８に示されているように、生活習慣病の重積数が増加するにつれて指標式１，２，３の値も段階的に高くなり、しかも、各重積数での指標式１，２，３の値はＫｒｕｓｋａｌ−Ｗａｌｌｉｓ検定及びＤｕｎｎｓ検定で有意であった。
これより、指標式１，２，３で、生活習慣病を保有している数を評価できることが判明した。
実施例１で用いたサンプルデータを用いた。インスリン抵抗性指数、ＯＧＴＴの１２０分時の血糖値、及びＯＧＴＴの１２０分時のインスリン値を取得された受診者（糖尿病であるとの確定診断を受けた受診者の数は１４３人、境界型糖尿病：２５６人、慢性腎症：１４２人、細小動脈硬化症：６８人、脳卒中：２５人、心筋梗塞：８人）について、下記１．から６．に示す判別に関する指標式１の判別能を、ＲＯＣ＿ＡＵＣで評価した。
内臓脂肪面積値を取得された受診者（糖尿病であるとの確定診断を受けた受診者の数は１３５人、境界型糖尿病：１８７人、慢性腎症：１２６人、細小動脈硬化症：６７人、脳卒中：２３人、心筋梗塞：８人）について、下記１．から６．に示す判別に関する指標式２の判別能を、ＲＯＣ＿ＡＵＣで評価した。
脂肪肝についての診断結果を取得された受診者（糖尿病であるとの確定診断を受けた受診者の数は３９４人、境界型糖尿病：２４３人、慢性腎症：４５２人、細小動脈硬化症：２０１人、脳卒中：６４人、心筋梗塞：１６人）について、下記１．から６．に示す判別に関する指標式３の判別能を、ＲＯＣ＿ＡＵＣで評価した。
１．糖尿病であるとの確定診断を受けたか否かの判別
２．境界型糖尿病である（具体的には、耐糖能異常（７５ｇＯＧＴＴ１２０分時の血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌ以上且つ１９９ｍｇ／ｄｌ以下である）及び／又は空腹時血糖異常（空腹時血糖値が１１０ｍｇ／ｄｌ以上且つ１２５ｍｇ／ｄｌ以下である）を有する）との確定診断を受けたか否かの判別
３．慢性腎症であるとの確定診断を受けたか否かの判別
４．細小動脈硬化症であるとの確定診断を受けたか否かの判別
５．脳卒中であるとの確定診断を受けたか否かの判別
６．心筋梗塞であるとの確定診断を受けたか否かの判別
図５９には、糖尿病、境界型糖尿病、慢性腎症、細小動脈硬化症、脳卒中、及び心筋梗塞のそれぞれの判別に関する指標式１，２，３の判別能を評価する際の指標となるＲＯＣ＿ＡＵＣが示されている。指標式１については、糖尿病、境界型糖尿病、慢性腎症、細小動脈硬化症、及び脳卒中の各判別でのＲＯＣ＿ＡＵＣが、ノンパラメトリックの仮定の下で帰無仮説を「ＲＯＣ＿ＡＵＣ＝０．５」とした場合の検定で有意（ｐ値が０．０５未満）であった。指標式２については、糖尿病、境界型糖尿病、及び慢性腎症の各判別でのＲＯＣ＿ＡＵＣが、ノンパラメトリックの仮定の下で帰無仮説を「ＲＯＣ＿ＡＵＣ＝０．５」とした場合の検定で有意（ｐ値が０．０５未満）であった。指標式３については、糖尿病及び境界型糖尿病の各判別でのＲＯＣ＿ＡＵＣが、ノンパラメトリックの仮定の下で帰無仮説を「ＲＯＣ＿ＡＵＣ＝０．５」とした場合の検定で有意（ｐ値が０．０５未満）であった。
これより、指標式１，２，３で、内臓脂肪面積、インスリン、及び脂肪肝といった、生活習慣病の指標の状態だけでなく、糖尿病、境界型糖尿病、慢性腎症、細小動脈硬化症、脳卒中、及び心筋梗塞といった生活習慣病の状態も評価できることが判明した。
実施例１で用いたサンプルデータのうち人間ドックを５年連続で受診した者（２９９６人）を対象とした。対象となった受診者から、下記１．から１５．に示す疾患イベントごとに、初年時点で疾患イベントを発生していない受診者を抽出した。疾患イベントごとに、抽出した受診者のサンプルデータを用いて指標式１，２，３の値を算出した。疾患イベントごと及び指標式１，２，３ごとに、算出された値の昇順に五分位（「１ｓｔ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」、「２ｎｄ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」、「３ｒｄ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」、「４ｔｈ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」、及び「５ｔｈ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」と５分割した階級）を定義した。疾患イベントごと、指標式１，２，３ごと、及び、分位ごとに、疾患イベント発生率（絶対リスク及び相対リスク）を人年法により計算し、計算された値を比較した。なお、疾患イベント発生の有無は、下記の診断基準に基づいて判断した。
疾患イベント発生率（「絶対リスク」）＝疾患イベント発生総数／観察年数総和（「人年」）
相対リスク＝「ｎ−ｔｈ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」の疾患イベント発生率／「１ｓｔ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」の疾患イベント発生率
１．インスリン抵抗性あり
※インスリン抵抗性指数であるＨＯＭＡ−Ｒが２．５以上である場合、インスリン抵抗性ありと診断される。
２．高血圧
※収縮期血圧が１３０ｍｍＨｇ以上である及び／又は拡張期血圧が８５ｍｍＨｇ以上である場合、高血圧と診断される。
３．高血圧症
※収縮期血圧が１４０ｍｍＨｇ以上である又は拡張期血圧が９０ｍｍＨｇ以上である場合に、高血圧症と診断される。
４．脂肪肝
※腹部超音波検査にて肝腎コントラスト比より脂肪肝の所見が観察された場合に、脂肪肝と診断される。
５．高リスク脂肪肝
※脂肪肝と診断され且つＡＳＴ（ＧＯＴ）が３８Ｕ／Ｌより高値である場合に、高リスク脂肪肝と診断される。
６．糖尿病
※下記項目１〜３のいずれかと項目４が確認された場合に、糖尿病と診断される。
項目１：早朝空腹時血糖値が１２６ｍｇ／ｄＬ以上
項目２：７５ｇＯＧＴＴ１２０分時の血糖値が２００ｍｇ／ｄＬ以上
項目３：随時血糖値が２００ｍｇ／ｄＬ以上
項目４：ＨｂＡ１Ｃ（ＪＤＳ値）が６．１％以上［ＨｂＡ１Ｃ（国際標準値）が６．５％以上］
７．耐糖能異常
※７５ｇＯＧＴＴ１２０分時の血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌ以上且つ１９９ｍｇ／ｄｌ以下である場合に、耐糖能異常と診断される。
８．肥満
※「ウエストが、男性の場合で８５ｃｍ以上、女性の場合で９０ｃｍ以上である」（内臓脂肪面積値が１００ｃｍ２以上になっていることの目安）又は「ＢＭＩが２５以上である」場合に、肥満と診断される。
９．高度肥満
※ＢＭＩが３０以上である場合に、高度肥満と診断される。
１０．脂質異常症
※「トリグリセライド（ＴＧ）が１５０ｍｇ／ｄＬ以上である、ＨＤＬコレステロールが４０ｍｇ／ｄＬ未満である、又はＬＤＬコレステロールが１４０ｍｇ／ｄＬ以上である」場合に、脂質異常症と診断される。
１１．慢性腎症
※推算糸球体濾過量（ｅＧＦＲ）が６０未満である場合に、慢性腎症と診断される。
１２．動脈硬化症
※動脈硬化ドックにて硬化の所見が観察された場合、動脈硬化症と診断される。
１３．脳梗塞
※頭部ＭＲＩ，ＭＲＡ検査により脳梗塞の所見が観察された場合、脳梗塞と診断される。
１４．心疾患リスクあり
※ミネソタコードが正常範囲外の場合、心疾患リスクありと診断される。
１５．メタボリックシンドローム
※下記項目１に該当する場合において、さらに下記項目２から４のうちの少なくとも２つに該当するときに、メタボリックシンドロームと診断される。
項目１：「ウエストが、男性の場合で８５ｃｍ以上、女性の場合で９０ｃｍ以上である」（内臓脂肪面積値が１００ｃｍ２以上になっていることの目安）又は「ＢＭＩが２５以上である」
項目２：「中性脂肪（トリグリセライド）が１５０ｍｇ／ｄｌ以上である」及び／又は「ＨＤＬコレステロールが４０ｍｇ／ｄｌ未満である」
項目３：「収縮期血圧が１３０ｍｍＨｇ以上である」及び／又は「拡張期血圧が８５ｍｍＨｇ以上である」
項目４：空腹時血糖が１１０ｍｇ／ｄｌ以上である。
図６０〜図７４には、初年時点で疾患イベントを発生していない受診者数（「人数」）、観察年数総和（「人年」）、疾患イベント発生数（「イベント数」）、相対リスク、相対リスクの９５％信頼区間の上限、及び、相対リスクの９５％信頼区間の下限が示されている。なお、図６０〜図７４において、「＊」は、相対リスクの計算値が有意なものであることを示している。また、図６８及び図７４において、「−」は、「１ｓｔ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」のイベント数が０であるため相対リスクの計算値がないことを示している。ただし、図６８では、指標式２の「１ｓｔ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」の絶対リスクに対して、指標式２の「５ｔｈ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」の絶対リスクが有意であった。また、図７４では、指標式２の「１ｓｔ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」の絶対リスクに対して、指標式２の「２ｎｄ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」、「３ｒｄ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」、「４ｔｈ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」、及び「５ｔｈ Ｑｕｉｎｔｉｌｅ」の絶対リスクが有意であった。
これより、指標式１，２，３で、上記１．から１５．に示す疾患イベントの将来発症リスクを評価できることが判明した。
以上のように、本発明にかかる生活習慣病指標の評価方法などは、産業上の多くの分野、特に医薬品や食品、医療などの分野で広く実施することができ、特に生活習慣病の指標の状態の評価などにおいて極めて有用である。
１００ 生活習慣病指標評価装置
１０２ 制御部
１０２ａ 要求解釈部
１０２ｂ 閲覧処理部
１０２ｃ 認証処理部
１０２ｄ 電子メール生成部
１０２ｅ Ｗｅｂページ生成部
１０２ｆ 受信部
１０２ｇ 指標状態情報指定部
１０２ｈ 評価式作成部
１０２ｈ１ 候補式作成部
１０２ｈ２ 候補式検証部
１０２ｈ３ 変数選択部
１０２ｉ 評価部
１０２ｉ１ 算出部
１０２ｉ２ 変換部
１０２ｉ３ 生成部
１０２ｉ４ 分類部
１０２ｊ 結果出力部
１０２ｋ 送信部
１０４ 通信インターフェース部
１０６ 記憶部
１０６ａ 利用者情報ファイル
１０６ｂ アミノ酸濃度データファイル
１０６ｃ 指標状態情報ファイル
１０６ｄ 指定指標状態情報ファイル
１０６ｅ 評価式関連情報データベース
１０６ｅ１ 候補式ファイル
１０６ｅ２ 検証結果ファイル
１０６ｅ３ 選択指標状態情報ファイル
１０６ｅ４ 評価式ファイル
１０６ｆ 評価結果ファイル
１０８ 入出力インターフェース部
１１２ 入力装置
１１４ 出力装置
２００ クライアント装置（情報通信端末装置）
３００ ネットワーク
４００ データベース装置

Claims (20)

  1. 評価対象の血液中の少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式と前記濃度値とを用いて算出された前記式の値を用いて、前記評価対象について糖尿病の状態を評価するための情報を取得する取得ステップ
    を含むことを特徴とする取得方法。
  2. 前記取得ステップでは、少なくともＧｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｓｎのアミノ酸の濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式と前記濃度値とを用いて算出された前記式の値を用いること、
    を特徴とする請求項１に記載の取得方法。
  3. 前記取得ステップでは、少なくともＧｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式と前記濃度値とを用いて算出された前記式の値を用いること、
    を特徴とする請求項２に記載の取得方法。
  4. 前記取得ステップでは、少なくともＧｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式と前記濃度値とを用いて算出された前記式の値を用いること、
    を特徴とする請求項３に記載の取得方法。
  5. 前記糖尿病の状態を評価するための情報とは、糖尿病の将来の発症リスクを評価するための情報であること、
    を特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の取得方法。
  6. 前記取得ステップは、制御部を備えた情報処理装置の前記制御部において実行されること、
    を特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の取得方法。
  7. 評価対象の血液中の少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値と、前記濃度値が代入される変数を含む糖尿病の状態を評価するための式とを用いて、前記式の値を算出する算出ステップ
    を含むことを特徴とする算出方法。
  8. 前記算出ステップは、制御部を備えた情報処理装置の前記制御部において実行されること、
    を特徴とする請求項７に記載の算出方法。
  9. 制御部を備えた糖尿病評価装置であって、
    前記制御部は、
    評価対象の血液中の少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式と前記濃度値とを用いて算出された前記式の値を用いて、前記評価対象について糖尿病の状態を評価する評価手段
    を備えたこと、
    を特徴とする糖尿病評価装置。
  10. 前記評価手段は、少なくともＧｌｙ、Ｔｙｒ、およびＡｓｎのアミノ酸の濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式と前記濃度値とを用いて算出された前記式の値を用いること、
    を特徴とする請求項９に記載の糖尿病評価装置。
  11. 前記評価手段は、少なくともＧｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、およびＡｌａのアミノ酸の濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式と前記濃度値とを用いて算出された前記式の値を用いること、
    を特徴とする請求項１０に記載の糖尿病評価装置。
  12. 前記評価手段は、少なくともＧｌｙ、Ｔｙｒ、Ａｓｎ、Ａｌａ、Ｖａｌ、およびＴｒｐのアミノ酸の濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式と前記濃度値とを用いて算出された前記式の値を用いること、
    を特徴とする請求項１１に記載の糖尿病評価装置。
  13. 前記糖尿病の状態を評価するとは、糖尿病の将来の発症リスクを評価することであること、
    を特徴とする請求項９から１２のいずれか１つに記載の糖尿病評価装置。
  14. 前記濃度値に関するアミノ酸濃度データまたは前記式の値を提供する端末装置とネットワークを介して通信可能に接続され、
    前記制御部は、
    前記端末装置から送信された前記評価対象の前記アミノ酸濃度データまたは前記式の値を受信するデータ受信手段と、
    前記評価手段で得られた評価結果を前記端末装置へ送信する結果送信手段と、
    をさらに備え、
    前記評価手段は、前記データ受信手段で受信した前記アミノ酸濃度データに含まれている前記濃度値または前記式の値を用いること、
    を特徴とする請求項９から１３のいずれか１つに記載の糖尿病評価装置。
  15. 制御部を備えた算出装置であって、
    前記制御部は、
    評価対象の血液中の少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値と、前記濃度値が代入される変数を含む糖尿病の状態を評価するための式とを用いて、前記式の値を算出する算出手段
    を備えたこと、
    を特徴とする算出装置。
  16. 制御部を備えた情報処理装置において実行させるための糖尿病評価プログラムであって、
    前記制御部において実行させるための、
    評価対象の血液中の少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式と前記濃度値とを用いて算出された前記式の値を用いて、前記評価対象について糖尿病の状態を評価する評価ステップ
    を含むこと、
    を特徴とする糖尿病評価プログラム。
  17. 制御部を備えた情報処理装置において実行させるための算出プログラムであって、
    前記制御部において実行させるための、
    評価対象の血液中の少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値と、前記濃度値が代入される変数を含む糖尿病の状態を評価するための式とを用いて、前記式の値を算出する算出ステップ
    を含むこと、
    を特徴とする算出プログラム。
  18. 制御部を備えた糖尿病評価装置と、制御部を備えた端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された糖尿病評価システムであって、
    前記端末装置の前記制御部は、
    評価対象の血液中の少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値に関するアミノ酸濃度データ、または、前記濃度値が代入される変数を含む式と前記濃度値とを用いて算出された前記式の値を前記糖尿病評価装置へ送信するデータ送信手段と、
    前記糖尿病評価装置から送信された、前記評価対象についての糖尿病の状態に関する評価結果を受信する結果受信手段と
    を備え、
    前記糖尿病評価装置の前記制御部は、
    前記端末装置から送信された前記評価対象の前記アミノ酸濃度データまたは前記式の値を受信するデータ受信手段と、
    前記データ受信手段で受信した前記評価対象の前記アミノ酸濃度データに含まれている前記濃度値または前記式の値を用いて、前記評価対象について糖尿病の状態を評価する評価手段と、
    前記評価手段で得られた前記評価結果を前記端末装置へ送信する結果送信手段と、
    を備えたこと、
    を特徴とする糖尿病評価システム。
  19. 制御部を備えた端末装置であって、
    前記制御部は、評価対象についての糖尿病の状態に関する評価結果を取得する結果取得手段を備え、
    前記評価結果は、前記評価対象の血液中の少なくともＧｌｙおよびＴｙｒのアミノ酸の濃度値、または、前記濃度値が代入される変数を含む式と前記濃度値とを用いて算出された前記式の値を用いて、前記評価対象についての糖尿病の状態を評価した結果であること、
    を特徴とする端末装置。
  20. 前記評価対象について糖尿病の状態を評価する糖尿病評価装置とネットワークを介して通信可能に接続して構成されており、
    前記制御部は、前記評価対象の前記濃度値に関するアミノ酸濃度データまたは前記式の値を前記糖尿病評価装置へ送信するデータ送信手段をさらに備え、
    前記結果取得手段は、前記糖尿病評価装置から送信された前記評価結果を受信すること、
    を特徴とする請求項１９に記載の端末装置。
JP2018055060A 2013-04-09 2018-03-22 取得方法、算出方法、糖尿病評価装置、算出装置、糖尿病評価プログラム、算出プログラム、糖尿病評価システム、および端末装置 Pending JP2018119983A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013081568 2013-04-09
JP2013081568 2013-04-09

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015511257A Division JP6311705B2 (ja) 2013-04-09 2014-04-07 取得方法、算出方法、インスリン評価装置、算出装置、インスリン評価プログラム、算出プログラム、インスリン評価システム、および端末装置

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019196574A Division JP7291605B2 (ja) 2013-04-09 2019-10-29 取得方法、算出方法、糖尿病評価装置、算出装置、糖尿病評価プログラム、算出プログラム、糖尿病評価システム、および端末装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2018119983A true JP2018119983A (ja) 2018-08-02

Family

ID=51689532

Family Applications (4)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015511257A Active JP6311705B2 (ja) 2013-04-09 2014-04-07 取得方法、算出方法、インスリン評価装置、算出装置、インスリン評価プログラム、算出プログラム、インスリン評価システム、および端末装置
JP2018055060A Pending JP2018119983A (ja) 2013-04-09 2018-03-22 取得方法、算出方法、糖尿病評価装置、算出装置、糖尿病評価プログラム、算出プログラム、糖尿病評価システム、および端末装置
JP2019196574A Active JP7291605B2 (ja) 2013-04-09 2019-10-29 取得方法、算出方法、糖尿病評価装置、算出装置、糖尿病評価プログラム、算出プログラム、糖尿病評価システム、および端末装置
JP2022089146A Active JP7347587B2 (ja) 2013-04-09 2022-05-31 取得方法、算出方法、糖尿病評価装置、算出装置、糖尿病評価プログラム、算出プログラム、糖尿病評価システム、および端末装置

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015511257A Active JP6311705B2 (ja) 2013-04-09 2014-04-07 取得方法、算出方法、インスリン評価装置、算出装置、インスリン評価プログラム、算出プログラム、インスリン評価システム、および端末装置

Family Applications After (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019196574A Active JP7291605B2 (ja) 2013-04-09 2019-10-29 取得方法、算出方法、糖尿病評価装置、算出装置、糖尿病評価プログラム、算出プログラム、糖尿病評価システム、および端末装置
JP2022089146A Active JP7347587B2 (ja) 2013-04-09 2022-05-31 取得方法、算出方法、糖尿病評価装置、算出装置、糖尿病評価プログラム、算出プログラム、糖尿病評価システム、および端末装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20160026770A1 (ja)
JP (4) JP6311705B2 (ja)
KR (2) KR102204498B1 (ja)
WO (1) WO2014168125A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020035084A (ja) * 2018-08-28 2020-03-05 株式会社ヘルスケアシステムズ 検査情報管理システム、検査情報管理サーバ、検査情報管理方法、及び検査情報管理プログラム
KR20200063992A (ko) 2018-11-28 2020-06-05 가부시끼 가이샤 구보다 수확기 및 유량 산출 방법

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102355667B1 (ko) * 2016-07-08 2022-01-26 아지노모토 가부시키가이샤 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크의 평가 방법
JP6927212B2 (ja) * 2016-07-08 2021-08-25 味の素株式会社 軽度認知障害又はアルツハイマー型認知症の評価方法
WO2018143369A1 (ja) * 2017-02-02 2018-08-09 味の素株式会社 糖尿病患者における膵臓癌の評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、評価システム、及び端末装置
KR102658237B1 (ko) 2018-10-02 2024-04-16 삼성전자주식회사 분석 물질의 혈중 농도 추정 장치 및 방법과, 모델 생성 장치 및 방법
JPWO2020158828A1 (ja) * 2019-01-29 2021-11-25 味の素株式会社 脳心血管イベントの将来の発生リスクの評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、評価システムおよび端末装置
EP4199895A1 (en) * 2020-08-18 2023-06-28 The Regents of The University of Michigan N-acyl amino acid products and uses
CN114678131A (zh) * 2022-04-02 2022-06-28 南方医科大学南方医院 高尿酸血症预警方法、装置、电子设备及可读存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010281826A (ja) * 2002-12-09 2010-12-16 Ajinomoto Co Inc 生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体
US20110136241A1 (en) * 2009-12-08 2011-06-09 Stephen Naylor Type ii diabetes molecular bioprofile and method and system of using the same

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2006098192A1 (ja) 2005-03-16 2008-08-21 味の素株式会社 生体状態評価装置、生体状態評価方法、生体状態評価システム、生体状態評価プログラム、評価関数作成装置、評価関数作成方法、評価関数作成プログラムおよび記録媒体
WO2007110358A2 (en) * 2006-03-24 2007-10-04 Metanomics Gmbh Means and method for predicting diabetes
WO2008015929A1 (fr) 2006-08-04 2008-02-07 Ajinomoto Co., Inc. procédé d'évaluation de syndrome métabolique, appareil D'ÉVALUATION DE SYNDROME MÉTABOLIQUE, système D'ÉVALUATION DE SYNDROME MÉTABOLIQUE, programme d'évaluation de syndrome métabolique et support d'enregistrement, et proc&
EP2053405A4 (en) * 2006-08-04 2009-11-11 Ajinomoto Kk METHOD FOR EVALUATING STRESS, STRESS EVALUATION DEVICE, STRESS EVALUATION METHOD, STRESS EVALUATION SYSTEM, STRESS EVALUATION PROGRAM AND RECORDING MEDIUM
JPWO2009001862A1 (ja) * 2007-06-25 2010-08-26 味の素株式会社 内臓脂肪蓄積の評価方法
JPWO2009054351A1 (ja) 2007-10-25 2011-03-03 味の素株式会社 生体状態評価装置、生体状態評価方法、生体状態評価システム、生体状態評価プログラムおよび記録媒体
JPWO2009054350A1 (ja) * 2007-10-25 2011-03-03 味の素株式会社 耐糖能異常の評価方法、耐糖能異常評価装置、耐糖能異常評価方法、耐糖能異常評価システム、耐糖能異常評価プログラムおよび記録媒体、ならびに耐糖能異常の予防・改善物質の探索方法
US7923253B2 (en) 2007-11-05 2011-04-12 Battelle Memorial Institute Method for identifying type I diabetes mellitus in humans
US20090187420A1 (en) 2007-11-15 2009-07-23 Hancock William S Methods and Systems for Providing Individualized Wellness Profiles
WO2010005982A2 (en) * 2008-07-07 2010-01-14 The General Hospital Corporation Multiplexed biomarkers of insulin resistance
WO2010011860A1 (en) 2008-07-23 2010-01-28 Diabetomics, Llc Methods for detecting pre-diabetes and diabetes
CN102326084A (zh) 2009-02-19 2012-01-18 味之素株式会社 肥胖的评价方法
WO2013002381A1 (ja) * 2011-06-30 2013-01-03 味の素株式会社 脂肪性肝疾患の評価方法、脂肪性肝疾患評価装置、脂肪性肝疾患評価方法、脂肪性肝疾患評価プログラム、脂肪性肝疾患評価システム、情報通信端末装置、および脂肪性肝疾患の予防・改善物質の探索方法
JP2013040923A (ja) 2011-07-15 2013-02-28 Ajinomoto Co Inc Ｎａｓｈの評価方法、ｎａｓｈ評価装置、ｎａｓｈ評価方法、ｎａｓｈ評価プログラム、ｎａｓｈ評価システム、情報通信端末装置、およびｎａｓｈの予防・改善物質の探索方法
US9361429B2 (en) 2012-06-08 2016-06-07 Liposcience, Inc. Multi-parameter diabetes risk evaluations

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010281826A (ja) * 2002-12-09 2010-12-16 Ajinomoto Co Inc 生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体
US20110136241A1 (en) * 2009-12-08 2011-06-09 Stephen Naylor Type ii diabetes molecular bioprofile and method and system of using the same

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020035084A (ja) * 2018-08-28 2020-03-05 株式会社ヘルスケアシステムズ 検査情報管理システム、検査情報管理サーバ、検査情報管理方法、及び検査情報管理プログラム
JP7153320B2 (ja) 2018-08-28 2022-10-14 株式会社ヘルスケアシステムズ 検査情報管理システム、検査情報管理サーバ、検査情報管理方法、及び検査情報管理プログラム
KR20200063992A (ko) 2018-11-28 2020-06-05 가부시끼 가이샤 구보다 수확기 및 유량 산출 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210007053A (ko) 2021-01-19
JP6311705B2 (ja) 2018-04-18
JP2022118027A (ja) 2022-08-12
JP7291605B2 (ja) 2023-06-15
JPWO2014168125A1 (ja) 2017-02-16
KR20150140363A (ko) 2015-12-15
WO2014168125A1 (ja) 2014-10-16
KR102362357B1 (ko) 2022-02-15
US20160026770A1 (en) 2016-01-28
KR102204498B1 (ko) 2021-01-19
JP7347587B2 (ja) 2023-09-20
JP2020073886A (ja) 2020-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7347587B2 (ja) 取得方法、算出方法、糖尿病評価装置、算出装置、糖尿病評価プログラム、算出プログラム、糖尿病評価システム、および端末装置
JP7409530B2 (ja) 取得方法、評価装置、評価プログラムおよび評価システム
US9182407B2 (en) Method of evaluating visceral fat accumulation, visceral fat accumulation-evaluating apparatus, visceral fat accumulation-evaluating method, visceral fat accumulation-evaluating system, visceral fat accumulation-evaluating program, recording medium, and method of searching for prophylactic/ameliorating substance for visceral fat accumulation
JPWO2008015929A1 (ja) メタボリック・シンドロームの評価方法、メタボリック・シンドローム評価装置、メタボリック・シンドローム評価方法、メタボリック・シンドローム評価システム、メタボリック・シンドローム評価プログラムおよび記録媒体、ならびにメタボリック・シンドロームの予防・改善物質の探索方法
WO2013011919A1 (ja) Ｎａｓｈの評価方法、ｎａｓｈ評価装置、ｎａｓｈ評価方法、ｎａｓｈ評価プログラム、ｎａｓｈ評価システム、情報通信端末装置、およびｎａｓｈの予防・改善物質の探索方法
US9971866B2 (en) Method of evaluating fatty liver related disease, fatty liver related disease-evaluating apparatus, fatty liver related disease-evaluating method, fatty liver related disease-evaluating program product, fatty liver related disease-evaluating system, information communication terminal apparatus, and method of searching for prophylactic/ameliorating substance for fatty liver related disease
JP2020101571A (ja) 評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置
JP2018021919A (ja) 取得方法、脳血管障害評価装置、脳血管障害評価プログラムおよび脳血管障害評価システム
JPWO2009054350A1 (ja) 耐糖能異常の評価方法、耐糖能異常評価装置、耐糖能異常評価方法、耐糖能異常評価システム、耐糖能異常評価プログラムおよび記録媒体、ならびに耐糖能異常の予防・改善物質の探索方法
WO2013115283A1 (ja) 早期腎症の評価方法、早期腎症評価装置、早期腎症評価方法、早期腎症評価プログラム、早期腎症評価システムおよび情報通信端末装置
JP6270257B2 (ja) 取得方法、心血管イベント評価装置、心血管イベント評価プログラム、心血管イベント評価システムおよび端末装置
WO2016148155A1 (ja) 評価方法、評価装置、評価プログラム、評価システム、及び端末装置
JP6886241B2 (ja) 骨格筋面積の評価方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180410

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20181116

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20181218

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190214

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20190730

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20191029

C60 Trial request (containing other claim documents, opposition documents)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60

Effective date: 20191029

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20191105

C21 Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21

Effective date: 20191112

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20200131

C211 Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C211

Effective date: 20200204

C22 Notice of designation (change) of administrative judge

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22

Effective date: 20200303

C22 Notice of designation (change) of administrative judge

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22

Effective date: 20200414

C23 Notice of termination of proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C23

Effective date: 20200728

C03 Trial/appeal decision taken

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C03

Effective date: 20200908

C30A Notification sent

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C3012

Effective date: 20200908