JP5494664B2 - 項目配置決定装置、項目配置決定方法、項目配置決定プログラム、評価装置、評価方法、および評価プログラム - Google Patents

Description

本発明は、アミノ酸を少なくとも含む複数の項目（具体的には臨床検査項目）の測定値に関する測定結果をグラフで出力する際の、複数の項目の名称の当該グラフにおける配置を決定する項目配置決定装置、項目配置決定方法および項目配置決定プログラムに関するものである。

近年の技術発展により、ゲノム、トランスクリトーム、プロテオーム、メタボロームなど、生体内での様々な状態についての研究が進められている。そして、これまで医療機関で一般的に測定されてきた検査マーカーだけではなく、これらの研究の発展により新しく開発された遺伝子多型、遺伝子発現プロファイリング、蛋白質プロファイリング、代謝物プロファイリングといったマーカーも、臨床の現場に応用されるようになってきている。そのため、このような新しく開発されたマーカーのデータを臨床の現場で解り易い形態で表示・表現する方法の開発が重要である。

ここで、メタボロームによる臨床マーカー研究における主要な代謝物として、アミノ酸が挙げられる。アミノ酸代謝が糖代謝や脂質代謝などと密接に関係していることや、体内での様々な変化がアミノ酸代謝に影響を及ぼすことは知られている。また、アミノ酸の代謝物プロファイリングは生態状態を反映していると考えられている。例えば、肝疾患、腎疾患、先天性代謝異常などの様々な疾患におけるアミノ酸プロファイルの変化が報告されており、アミノ酸の代謝物プロファイリングにはそのような疾患の診断や病態の把握への応用可能性がある。

ただし、血液や尿などの生体試料から代謝物などを測定し、これを診断や治療指針の材料として使用する場合には、生体状態を、単一のデータのみで判断するのではなく、多くのデータから読み取り、判断することが重要である。例えば、主要な代謝物であるアミノ酸では、肝硬変患者において、その重篤度とともにＬｅｕ、Ｖａｌ、Ｉｌｅが相対的に低下し且つそれと同時にＴｙｒやＰｈｅが相対的に増加することが知られている。そのため、必ずしも単一のアミノ酸のみを観察することが診断上有用であるとは限らず、複数のアミノ酸を同時に観察してそれらのバランスから患者の状態を把握することが臨床上有用である。言い換えると、個別の１つ１つのアミノ酸を視るだけではなく多くのアミノ酸の生体中の濃度を同時に視て、しかもアミノ酸の濃度の絶対的な値だけを視るのではなく複数のアミノ酸を相対的且つ総合的に視ることで、生体状態を把握することが重要となる。

そこで、臨床マーカーや検査マーカーの視覚化に関する従来技術として、特許文献１や特許文献２が挙げられる。

特許文献１には、血液検査や生化学検査の検査データの推移を上基準値および下基準値と伴に折れ線グラフで表示する、医療検査データのグラフ表示方法に関する技術が開示されている。これにより、少数の検査データの基準値に対する異常や時系列的変化による異常の検出が容易になる。

さらに、特許文献２には、一般的な臨床検査データを性、年齢等の条件で分類して統計処理し、この統計処理されたデータを基にして、性、年齢別の標準化検査値を生成し、これに被検査者個人の臨床検査データを重ねたグラフを生成し、それを印刷した、臨床検査データの可視化表現シートに関する技術が開示されている。特に、特許文献２には、複数の検査項目のうち相互に関係のあるもの（検査値が相関関係をもつもの）をグラフの隣接した位置に配置することで情報の可視化による効果を高めることができると記載されている（特許文献２の請求項９や段落［００２６］参照）。これにより、経年的な性別且つ年齢別の生理的変化からの異なる検査値において、これらの条件を組み合わせて複合的なデータとして把握することが困難であった臨床検査データを、経験の浅い者や受診者にも、検査値から臨床検査データが健康基準範囲であるか否かを示しているものであるかの判断を容易にすることができる。

特許第３４０８２１６号公報 特開２００６−１０７５１１号公報

しかしながら、特許文献１に開示されている技術では、多くの検査項目および軸ラベルがある場合に、これらの項目および軸ラベルを、項目間および軸ラベル間の相互関係を含めて同時かつ正確に視認させることは難しい、という問題点がある。

また、特許文献２に開示されている技術はあくまで一般臨床検査項目を対象とするものであり、特許文献２では検査項目間の相互の関係を既存の知見や観点に基づいて設定している。また、特許文献２には、相関関係をもつ検査項目をグラフの隣接した位置に配置すると記載されているだけで、このような配置を実現するための具体的な配置の方法やアルゴリズムについては記載されていない。特に、特許文献２には、メタボローム解析で見出されるような新規な項目間の相関性の強弱に基づいて項目間の最適な配置を決定するアルゴリズムや、グラフ化で意図された観点から視た項目間の相関性の強弱に基づいて項目間の最適な配置を決定するアルゴリズムについては記載されていない。

そのため、特許文献２では、メタボローム解析で見出されるような新規な項目間の相関性の有無や、グラフ化で意図される複数の異なる観点（例えば、アミノ酸間の相関性についても、物理化学的性質による観点、生体状態の変動からの観点、代謝経路の類似性からの観点、臨床医学的な観点など多様な観点）に基づいた項目間の相関性の有無は自明ではなく、ゆえに、特許文献２に記載の技術を、アミノ酸のような日常的に測定されているわけではない検査項目に対して適用することは困難である、という問題点がある。

また、特許文献２には、グラフの一部分における検査項目の配置について記載されているが、グラフ全体における検査項目の配置及びその最適化については記載されていない。そのため、特許文献２に記載の技術では、グラフ全体において複数の検査項目の配置を最適化することは困難である、という問題点がある。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の配置をグラフ全体において最適化することができ、その結果、アミノ酸の特徴やアミノ酸濃度データベースに立脚した項目間の相互関係や全体的な傾向を同時かつ正確に視認させることができる項目配置決定装置、項目配置決定方法および項目配置決定プログラム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、本発明にかかる項目配置決定装置は、アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の測定値に関する測定結果をグラフで出力する際の、前記項目を一意に識別するための複数の項目識別情報の当該グラフにおける配置を決定する、制御部を備えた項目配置決定装置であって、前記制御部は、前記項目間の関係の近さの度合いに関する予め定義された近縁度を、当該近縁度の算出に必要な予め取得したデータに基づいて、前記項目の組み合わせごとに算出する近縁度算出手段と、前記近縁度算出手段で算出した複数の前記近縁度を、前記配置の決定に適用可能な所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出する配置算出手段と、を備えたこと、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定装置は、前記に記載の項目配置決定装置において、前記項目を予め設定した複数の変数からなるベクトルで定義し、前記近縁度を前記ベクトル間の距離で定義した場合、前記近縁度算出手段は、前記ベクトル間の前記距離を、予め取得した各々の前記変数の値に関する変数データに基づいて、前記ベクトルの組み合わせごとに算出し、前記配置算出手段は、前記近縁度算出手段で算出した複数の前記距離を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定装置は、前記に記載の項目配置決定装置において、前記ベクトルは、前記アミノ酸の物理化学的特性、代謝生化学的特性、臨床医学的特性、生物学的特性その他の前記アミノ酸の特性を前記変数とするものであり、前記変数の値は前記特性の値であること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定装置は、前記に記載の項目配置決定装置において、前記ベクトルは、予め設定した疾患を前記変数とするものであり、前記変数の値は、前記疾患に対する前記アミノ酸についてのＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）曲線下面積であること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定装置は、前記に記載の項目配置決定装置において、前記ベクトルを、前記アミノ酸の生化学的代謝経路に関するカテゴリーを前記変数とするものとして定義し、前記近縁度を、前記ベクトル間の前記距離に替えて、前記アミノ酸が帰属する前記カテゴリーの集合に対してＴａｎｉｍｏｔｏ Ｉｎｄｅｘが用いられたもので定義した場合、前記変数の値は、前記アミノ酸の前記カテゴリーへの前記帰属の有無が二値化された帰属値であり、前記近縁度算出手段は、前記近縁度を、予め取得した各々の前記帰属値に関する前記変数データに基づいて、前記ベクトルの組み合わせごとに算出し、前記配置算出手段は、前記近縁度算出手段で算出した複数の前記近縁度を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定装置は、前記に記載の項目配置決定装置において、前記近縁度を、前記項目間の相関関係に関する数値で定義した場合、前記近縁度算出手段は、前記数値を、前記アミノ酸の濃度を少なくとも含む予め取得した前記データに基づいて、前記項目の組み合わせごとに算出し、前記配置算出手段は、前記近縁度算出手段で算出した複数の前記数値を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定装置は、前記に記載の項目配置決定装置において、前記近縁度を、１から前記項目間の相関係数またはその絶対値を引いた値を行列要素とする行列の平方根行列における前記行列要素で定義した場合、前記近縁度算出手段は、前記平方根行列を、前記アミノ酸の濃度を少なくとも含む予め取得した前記データに基づいて算出し、前記配置算出手段は、前記近縁度算出手段で算出した前記平方根行列における複数の前記行列要素を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定装置は、前記に記載の項目配置決定装置において、前記制御部は、前記配置算出手段で算出した前記配置で特定される位置に各々の前記項目識別情報が視認可能に描画され且つ予め取得した前記測定結果に含まれる各々の前記項目の前記測定値が視認可能に描画された前記グラフであって、予め設定した特徴を持つ前記項目の前記項目識別情報が他の前記項目識別情報と視覚的に識別可能に描画されたものを出力する出力実行手段をさらに備えたこと、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定装置は、前記に記載の項目配置決定装置において、前記グラフがレーダーチャートである場合、前記出力実行手段は、予め設定した前記項目の基準値に対する前記測定値の増分および減分が互いに視覚的に識別可能にさらに描画された前記レーダーチャートを出力することを特徴とする。

また、本発明は項目配置決定方法に関するものであり、本発明にかかる項目配置決定方法は、アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の測定値に関する測定結果をグラフで出力する際の、前記項目を一意に識別するための複数の項目識別情報の当該グラフにおける配置を決定する、制御部を備えた情報処理装置において実行される項目配置決定方法であって、前記制御部において実行される、前記項目間の関係の近さの度合いに関する予め定義された近縁度を、当該近縁度の算出に必要な予め取得したデータに基づいて、前記項目の組み合わせごとに算出する近縁度算出ステップと、前記近縁度算出ステップで算出した複数の前記近縁度を、前記配置の決定に適用可能な所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出する配置算出ステップと、を含むこと、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定方法は、前記に記載の項目配置決定方法において、前記項目を予め設定した複数の変数からなるベクトルで定義し、前記近縁度を前記ベクトル間の距離で定義した場合、前記近縁度算出ステップは、前記ベクトル間の前記距離を、予め取得した各々の前記変数の値に関する変数データに基づいて、前記ベクトルの組み合わせごとに算出し、前記配置算出ステップは、前記近縁度算出ステップで算出した複数の前記距離を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定方法は、前記に記載の項目配置決定方法において、前記ベクトルは、前記アミノ酸の物理化学的特性、代謝生化学的特性、臨床医学的特性、生物学的特性その他の前記アミノ酸の特性を前記変数とするものであり、前記変数の値は前記特性の値であること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定方法は、前記に記載の項目配置決定方法において、前記ベクトルは、予め設定した疾患を前記変数とするものであり、前記変数の値は、前記疾患に対する前記アミノ酸についてのＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）曲線下面積であること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定方法は、前記に記載の項目配置決定方法において、前記ベクトルを、前記アミノ酸の生化学的代謝経路に関するカテゴリーを前記変数とするものとして定義し、前記近縁度を、前記ベクトル間の前記距離に替えて、前記アミノ酸が帰属する前記カテゴリーの集合に対してＴａｎｉｍｏｔｏ Ｉｎｄｅｘが用いられたもので定義した場合、前記変数の値は、前記アミノ酸の前記カテゴリーへの前記帰属の有無が二値化された帰属値であり、前記近縁度算出ステップは、前記近縁度を、予め取得した各々の前記帰属値に関する前記変数データに基づいて、前記ベクトルの組み合わせごとに算出し、前記配置算出ステップは、前記近縁度算出ステップで算出した複数の前記近縁度を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定方法は、前記に記載の項目配置決定方法において、前記近縁度を、前記項目間の相関関係に関する数値で定義した場合、前記近縁度算出ステップは、前記数値を、前記アミノ酸の濃度を少なくとも含む予め取得した前記データに基づいて、前記項目の組み合わせごとに算出し、前記配置算出ステップは、前記近縁度算出ステップで算出した複数の前記数値を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定方法は、前記に記載の項目配置決定方法において、前記近縁度を、１から前記項目間の相関係数またはその絶対値を引いた値を行列要素とする行列の平方根行列における前記行列要素で定義した場合、前記近縁度算出ステップは、前記平方根行列を、前記アミノ酸の濃度を少なくとも含む予め取得した前記データに基づいて算出し、前記配置算出ステップは、前記近縁度算出ステップで算出した前記平方根行列における複数の前記行列要素を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定方法は、前記に記載の項目配置決定方法において、前記制御部において実行される、前記配置算出ステップで算出した前記配置で特定される位置に各々の前記項目識別情報が視認可能に描画され且つ予め取得した前記測定結果に含まれる各々の前記項目の前記測定値が視認可能に描画された前記グラフであって、予め設定した特徴を持つ前記項目の前記項目識別情報が他の前記項目識別情報と視覚的に識別可能に描画されたものを出力する出力実行ステップをさらに含むこと、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定方法は、前記に記載の項目配置決定方法において、前記グラフがレーダーチャートである場合、前記出力実行ステップは、予め設定した前記項目の基準値に対する前記測定値の増分および減分が互いに視覚的に識別可能にさらに描画された前記レーダーチャートを出力することを特徴とする。

また、本発明は項目配置決定プログラムに関するものであり、本発明にかかる項目配置決定プログラムは、アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の測定値に関する測定結果をグラフで出力する際の、前記項目を一意に識別するための複数の項目識別情報の当該グラフにおける配置を決定する、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項目配置決定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、前記項目間の関係の近さの度合いに関する予め定義された近縁度を、当該近縁度の算出に必要な予め取得したデータに基づいて、前記項目の組み合わせごとに算出する近縁度算出ステップと、前記近縁度算出ステップで算出した複数の前記近縁度を、前記配置の決定に適用可能な所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出する配置算出ステップと、を含むこと、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定プログラムは、前記に記載の項目配置決定プログラムにおいて、前記項目を予め設定した複数の変数からなるベクトルで定義し、前記近縁度を前記ベクトル間の距離で定義した場合、前記近縁度算出ステップは、前記ベクトル間の前記距離を、予め取得した各々の前記変数の値に関する変数データに基づいて、前記ベクトルの組み合わせごとに算出し、前記配置算出ステップは、前記近縁度算出ステップで算出した複数の前記距離を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定プログラムは、前記に記載の項目配置決定プログラムにおいて、前記ベクトルは、前記アミノ酸の物理化学的特性、代謝生化学的特性、臨床医学的特性、生物学的特性その他の前記アミノ酸の特性を前記変数とするものであり、前記変数の値は前記特性の値であること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定プログラムは、前記に記載の項目配置決定プログラムにおいて、前記ベクトルは、予め設定した疾患を前記変数とするものであり、前記変数の値は、前記疾患に対する前記アミノ酸についてのＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）曲線下面積であること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定プログラムは、前記に記載の項目配置決定プログラムにおいて、前記ベクトルを、前記アミノ酸の生化学的代謝経路に関するカテゴリーを前記変数とするものとして定義し、前記近縁度を、前記ベクトル間の前記距離に替えて、前記アミノ酸が帰属する前記カテゴリーの集合に対してＴａｎｉｍｏｔｏ Ｉｎｄｅｘが用いられたもので定義した場合、前記変数の値は、前記アミノ酸の前記カテゴリーへの前記帰属の有無が二値化された帰属値であり、前記近縁度算出ステップは、前記近縁度を、予め取得した各々の前記帰属値に関する前記変数データに基づいて、前記ベクトルの組み合わせごとに算出し、前記配置算出ステップは、前記近縁度算出ステップで算出した複数の前記近縁度を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定プログラムは、前記に記載の項目配置決定プログラムにおいて、前記近縁度を、前記項目間の相関関係に関する数値で定義した場合、前記近縁度算出ステップは、前記数値を、前記アミノ酸の濃度を少なくとも含む予め取得した前記データに基づいて、前記項目の組み合わせごとに算出し、前記配置算出ステップは、前記近縁度算出ステップで算出した複数の前記数値を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定プログラムは、前記に記載の項目配置決定プログラムにおいて、前記近縁度を、１から前記項目間の相関係数またはその絶対値を引いた値を行列要素とする行列の平方根行列における前記行列要素で定義した場合、前記近縁度算出ステップは、前記平方根行列を、前記アミノ酸の濃度を少なくとも含む予め取得した前記データに基づいて算出し、前記配置算出ステップは、前記近縁度算出ステップで算出した前記平方根行列における複数の前記行列要素を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定プログラムは、前記に記載の項目配置決定プログラムにおいて、前記制御部において実行させるための、前記配置算出ステップで算出した前記配置で特定される位置に各々の前記項目識別情報が視認可能に描画され且つ予め取得した前記測定結果に含まれる各々の前記項目の前記測定値が視認可能に描画された前記グラフであって、予め設定した特徴を持つ前記項目の前記項目識別情報が他の前記項目識別情報と視覚的に識別可能に描画されたものを出力する出力実行ステップをさらに含むこと、を特徴とする。

また、本発明にかかる項目配置決定プログラムは、前記に記載の項目配置決定プログラムにおいて、前記グラフがレーダーチャートである場合、前記出力実行ステップは、予め設定した前記項目の基準値に対する前記測定値の増分および減分が互いに視覚的に識別可能にさらに描画された前記レーダーチャートを出力することを特徴とする。

また、本発明は項目配置決定方法に関するものであり、本発明にかかる項目配置決定方法は、アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の測定値に関する測定結果をグラフで出力する際の、前記項目を一意に識別するための複数の項目識別情報の当該グラフにおける配置を決定する項目配置決定方法であって、前記項目間の関係の近さの度合いに関する予め定義された近縁度を、当該近縁度の算出に必要な予め取得したデータに基づいて、前記項目の組み合わせごとに算出する近縁度算出ステップと、前記近縁度算出ステップで算出した複数の前記近縁度を、前記配置の決定に適用可能な所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出する配置算出ステップと、を含むこと、を特徴とする。

本発明は、アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の測定値に関する測定結果をグラフで出力する際の、項目を一意に識別するための複数の項目識別情報の当該グラフにおける配置を決定する。具体的には、本発明は、項目間の関係の近さの度合いに関する予め定義された近縁度を、当該近縁度の算出に必要な予め取得したデータに基づいて、項目の組み合わせごとに算出し、算出した複数の近縁度を、配置の決定に適用可能な所定の手法（例えば多次元尺度構成法や階層的クラスタリング法など）で解析することにより、複数の項目識別情報のグラフにおける配置を算出する。これにより、アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の配置をグラフ全体において最適化することができ、その結果、アミノ酸の特徴やアミノ酸濃度データベースに立脚した項目間の相互関係や全体的な傾向を同時かつ正確に視認させることができるという効果を奏する。

また、本発明は、項目を予め設定した複数の変数からなるベクトルで定義し、近縁度をベクトル間の距離（具体的にはユークリッド距離）で定義した場合、ベクトル間の距離を、予め取得した各々の変数の値に関する変数データに基づいて、ベクトルの組み合わせごとに算出し、算出した複数の距離を所定の手法で解析することにより、複数の項目識別情報のグラフにおける配置を算出する。これにより、項目を特徴付ける変数を独自の視点で設定することができ、アミノ酸を少なくとも含む複数の項目を、項目間の相互関係や全体的な傾向を含めて、これまでにない新たな視点で、同時かつ正確に視認させることができるという効果を奏する。

また、本発明において、ベクトルは、アミノ酸の物理化学的特性、代謝生化学的特性、臨床医学的特性、生物学的特性その他のアミノ酸の特性を変数とするものであり、変数の値は特性の値である。これにより、物理化学的特性、代謝生化学的特性、臨床医学的特性、生物学的特性などの特性が近いアミノ酸について、その変動やアミノ酸間の相互関係や全体的な傾向を、同時かつ正確に視認させることができるという効果を奏する。

また、本発明において、ベクトルは、予め設定した疾患を変数とするものであり、変数の値は、疾患に対するアミノ酸についてのＲＯＣ曲線下面積である。これにより、疾患関連度が近いアミノ酸について、その変動やアミノ酸間の相互関係や全体的な傾向を、同時かつ正確に視認させることができるという効果を奏する。

また、本発明は、ベクトルを、アミノ酸の生化学的代謝経路に関するカテゴリーを変数とするものとして定義し、近縁度を、ベクトル間の距離に替えて、アミノ酸が帰属するカテゴリーの集合に対してＴａｎｉｍｏｔｏ Ｉｎｄｅｘが用いられたもので定義した場合、変数の値は、アミノ酸のカテゴリーへの帰属の有無が二値化された帰属値であり、近縁度を、予め取得した各々の帰属値に関する変数データに基づいて、ベクトルの組み合わせごとに算出し、算出した複数の近縁度を所定の手法で解析することにより、複数の項目識別情報のグラフにおける配置を算出する。これにより、生化学代謝的に近いアミノ酸について、その変動やアミノ酸間の相互関係や全体的な傾向を、同時かつ正確に視認させることができるという効果を奏する。

また、本発明は、近縁度を、項目間の相関関係に関する数値で定義した場合、数値を、アミノ酸の濃度を少なくとも含む予め取得したデータに基づいて、項目の組み合わせごとに算出し、算出した複数の数値を所定の手法で解析することにより、複数の項目識別情報のグラフにおける配置を算出する。これにより、濃度の相関が強いアミノ酸について、その変動やアミノ酸間の相互関係や全体的な傾向を、同時かつ正確に視認させることができるという効果を奏する。

また、本発明は、近縁度を、１から項目間の相関係数またはその絶対値を引いた値を行列要素とする行列の平方根行列における行列要素で定義した場合、平方根行列を、アミノ酸の濃度を少なくとも含む予め取得したデータに基づいて算出し、算出した平方根行列における複数の行列要素を所定の手法で解析することにより、複数の項目識別情報のグラフにおける配置を算出する。これにより、濃度の相関が強いアミノ酸について、その変動やアミノ酸間の相互関係や全体的な傾向を、同時かつより正確に視認させることができるという効果を奏する。

また、本発明は、算出した配置で特定される位置に各々の項目識別情報が視認可能に描画され且つ予め取得した測定結果に含まれる各々の項目の測定値が視認可能に描画されたグラフであって、予め設定した特徴を持つ項目の項目識別情報が他の項目識別情報と視覚的に識別可能に描画されたものを出力する。これにより、ユーザは、アミノ酸を少なくとも含む複数の項目（特に共通する特徴を有する項目）を、項目間の相互関係や全体的な傾向を含めて同時かつ正確に視認することができるという効果を奏する。

また、本発明は、グラフがレーダーチャートである場合、予め設定した項目の基準値に対する測定値の増分および減分が互いに視覚的に識別可能にさらに描画されたレーダーチャートを出力する。これにより、ユーザは、レーダーチャートに表示された各項目の測定値が基準値以下か基準値以上かを、容易且つ正確に視認することができるという効果を奏する。

図１は、項目配置決定装置１００の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、読込データファイル１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。 図３は、変数データファイル１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。 図４は、変数データファイル１０６ｂに格納される情報の具体例を示す図である。 図５は、変数データファイル１０６ｂに格納される情報の他の一例を示す図である。 図６は、行列データファイル１０６ｃに格納される情報の一例を示す図である。 図７は、配置データファイル１０６ｄに格納される情報の一例を示す図である。 図８は、配置データファイル１０６ｄに格納される情報の具体例を示す図である。 図９は、配置データファイル１０６ｄに格納される情報の他の具体例を示す図である。 図１０は、項目配置決定処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、グラフ出力画面の一例を示す図である。 図１２は、グラフ出力画面の他の一例を示す図である。 図１３は、アミノ酸配置図の表示例を示す図である。 図１４は、１時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１５は、１時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１６は、１時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１７は、１時点データの面グラフの表示例を示す図である。 図１８は、疾患比較のレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１９は、疾患比較の棒グラフの表示例を示す図である。 図２０は、疾患比較の折れ線グラフの表示例を示す図である。 図２１は、差分データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図２２は、差分データの棒グラフの表示例を示す図である。 図２３は、差分データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図２４は、差分データの面グラフの表示例を示す図である。 図２５は、２時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図２６は、２時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図２７は、２時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図２８は、３時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図２９は、３時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図３０は、アミノ酸配置図の表示例を示す図である。 図３１は、１時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図３２は、１時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図３３は、１時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図３４は、１時点データの面グラフの表示例を示す図である。 図３５は、アミノ酸配置図の表示例を示す図である。 図３６は、１時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図３７は、１時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図３８は、１時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図３９は、１時点データの面グラフの表示例を示す図である。 図４０は、疾患比較のレーダーチャートの表示例を示す図である。 図４１は、疾患比較の棒グラフの表示例を示す図である。 図４２は、疾患比較の折れ線グラフの表示例を示す図である。 図４３は、疾患比較のレーダーチャートの表示例を示す図である。 図４４は、疾患比較の棒グラフの表示例を示す図である。 図４５は、疾患比較の折れ線グラフの表示例を示す図である。 図４６は、差分データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図４７は、差分データの棒グラフの表示例を示す図である。 図４８は、差分データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図４９は、差分データの面グラフの表示例を示す図である。 図５０は、２時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図５１は、２時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図５２は、２時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図５３は、差分データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図５４は、差分データの棒グラフの表示例を示す図である。 図５５は、差分データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図５６は、差分データの面グラフの表示例を示す図である。 図５７は、２時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図５８は、２時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図５９は、２時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図６０は、３時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図６１は、３時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図６２は、３時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図６３は、３時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図６４は、アミノ酸の生化学的代謝経路のカテゴリーの一例を示す図である。 図６５は、アミノ酸配置図の表示例を示す図である。 図６６は、１時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図６７は、１時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図６８は、１時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図６９は、１時点データの面グラフの表示例を示す図である。 図７０は、疾患比較のレーダーチャートの表示例を示す図である。 図７１は、疾患比較の棒グラフの表示例を示す図である。 図７２は、疾患比較の折れ線グラフの表示例を示す図である。 図７３は、差分データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図７４は、差分データの棒グラフの表示例を示す図である。 図７５は、差分データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図７６は、差分データの面グラフの表示例を示す図である。 図７７は、２時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図７８は、２時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図７９は、２時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図８０は、３時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図８１は、３時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図８２は、アミノ酸配置図の表示例を示す図である。 図８３は、１時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図８４は、１時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図８５は、１時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図８６は、１時点データの面グラフの表示例を示す図である。 図８７は、疾患比較のレーダーチャートの表示例を示す図である。 図８８は、疾患比較の棒グラフの表示例を示す図である。 図８９は、疾患比較の折れ線グラフの表示例を示す図である。 図９０は、差分データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図９１は、差分データの棒グラフの表示例を示す図である。 図９２は、差分データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図９３は、差分データの面グラフの表示例を示す図である。 図９４は、２時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図９５は、２時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図９６は、２時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図９７は、３時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図９８は、３時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図９９は、拡張したアミノ酸の物理化学特性に関する特性表の一例を示す図である。 図１００は、アミノ酸配置図の表示例を示す図である。 図１０１は、１時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１０２は、１時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１０３は、１時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１０４は、１時点データの面グラフの表示例を示す図である。 図１０５は、疾患比較のレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１０６は、疾患比較の棒グラフの表示例を示す図である。 図１０７は、疾患比較の折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１０８は、差分データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１０９は、差分データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１１０は、差分データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１１１は、差分データの面グラフの表示例を示す図である。 図１１２は、２時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１１３は、２時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１１４は、２時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１１５は、３時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１１６は、３時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１１７は、アミノ酸の物理化学的特性、代謝生化学的特性および生物学的特性に関する特性表の一例を示す図である。 図１１８は、１時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１１９は、１時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１２０は、１時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１２１は、１時点データの面グラフの表示例を示す図である。 図１２２は、疾患比較のレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１２３は、疾患比較の棒グラフの表示例を示す図である。 図１２４は、疾患比較の折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１２５は、差分データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１２６は、差分データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１２７は、差分データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１２８は、差分データの面グラフの表示例を示す図である。 図１２９は、２時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１３０は、２時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１３１は、２時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１３２は、３時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１３３は、３時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１３４は、アミノ酸配置図の表示例を示す図である。 図１３５は、１時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１３６は、１時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１３７は、１時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１３８は、１時点データの面グラフの表示例を示す図である。 図１３９は、アミノ酸配置図の表示例を示す図である。 図１４０は、１時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１４１は、１時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１４２は、１時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１４３は、１時点データの面グラフの表示例を示す図である。 図１４４は、疾患比較のレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１４５は、疾患比較の棒グラフの表示例を示す図である。 図１４６は、疾患比較の折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１４７は、疾患比較のレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１４８は、疾患比較の棒グラフの表示例を示す図である。 図１４９は、疾患比較の折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１５０は、差分データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１５１は、差分データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１５２は、差分データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１５３は、差分データの面グラフの表示例を示す図である。 図１５４は、２時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１５５は、２時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１５６は、２時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１５７は、差分データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１５８は、差分データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１５９は、差分データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１６０は、差分データの面グラフの表示例を示す図である。 図１６１は、２時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１６２は、２時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１６３は、２時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１６４は、３時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１６５は、３時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１６６は、３時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１６７は、３時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１６８は、アミノ酸配置図の表示例を示す図である。 図１６９は、１時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１７０は、１時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１７１は、１時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１７２は、１時点データの面グラフの表示例を示す図である。 図１７３は、疾患比較のレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１７４は、疾患比較の棒グラフの表示例を示す図である。 図１７５は、疾患比較の折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１７６は、差分データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１７７は、差分データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１７８は、差分データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１７９は、差分データの面グラフの表示例を示す図である。 図１８０は、２時点データのレーダーチャートの表示例を示す図である。 図１８１は、２時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１８２は、２時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。 図１８３は、３時点データの棒グラフの表示例を示す図である。 図１８４は、３時点データの折れ線グラフの表示例を示す図である。

以下に、本発明にかかる項目配置決定装置、項目配置決定方法および項目配置決定プログラムの実施の形態を、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施の形態により本発明が限定されるものではない。

［１．構成］
本実施の形態にかかる項目配置決定装置の構成について、図１から図９を参照して説明する。図１は、項目配置決定装置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。

項目配置決定装置１００は、当該項目配置決定装置１００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項目配置決定装置１００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、項目配置決定装置１００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成してもよい。

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、読込データファイル１０６ａと、変数データファイル１０６ｂと、行列データファイル１０６ｃと、配置データファイル１０６ｄと、出力データファイル１０６ｅと、を格納する。

読込データファイル１０６ａは、読込部１０２ａで読み込んだデータ（具体的には、アミノ酸や生化学マーカーなどを含む複数の臨床検査項目の測定値（実測値）に関する１時点または複数時点の測定データ）を格納する。図２は、読込データファイル１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。読込データファイル１０６ａに格納される情報は、図２に示すように、測定データを一意に識別するための測定データ識別情報としての日付（具体的には測定日時）と、測定データを構成する項目１〜項目Ｎ（Ｎは２以上の整数）のそれぞれの実測値と、を相互に関連付けて構成されている。

図１に戻り、変数データファイル１０６ｂは、測定データを構成する項目を複数の変数で定義した場合の各々の変数の値（変数値）に関する変数データを格納する。図３は、変数データファイル１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。変数データファイル１０６ｂに格納される情報は、図３に示すように、項目と、変数１〜変数Ｍ（Ｍは２以上の整数）のそれぞれの変数値と、を相互に関連付けて構成されている。

ここで、変数としては、例えば、アミノ酸の物理化学的・代謝生化学的・臨床医学的・生物学的な特性や、アミノ酸の生化学的代謝経路で分類されたカテゴリーや、蛋白質中のアミノ酸含有量、食品などでのアミノ酸含有量、血漿中アミノ酸濃度の類似性、生化学マーカーの類似性、進化的特性、味覚的特性、疾患名などが挙げられる。

具体的には、アミノ酸の物理化学的特性や代謝生化学的特性、臨床医学的特性、生物学的特性を変数とした場合、変数値は、当該特性が数値化された特性値である。項目をアミノ酸とし、変数をアミノ酸の物理化学的特性とした場合、変数データファイル１０６ｂは、図４に示すようなものとなる（文献“Ｇｒａｎｔｈａｍ，Ｒ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ，１８５，８６２，１９７４．”参照）。図４は、変数データファイル１０６ｂに格納される情報の具体例を示す図である。なお、図４において、“ｃ”は“元素組成（ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）”、“ｐ”は“極性（ｐｏｌａｒｉｔｙ）”、“ｖ”は“分子体積（ｖｏｌｕｍｅ）”を表す。また、項目をアミノ酸とし、変数をアミノ酸の物理化学的特性および生物学的特性とした場合、変数データファイル１０６ｂは、図９９に示すようなものとなる。また、項目をアミノ酸とし、変数をアミノ酸の物理化学的特性、代謝生化学的特性、臨床医学的特性および生物学的特性とした場合、変数データファイル１０６ｂは、図１１７に示すようなものとなる。

また、アミノ酸の生化学的代謝経路で分類されたカテゴリーを変数とした場合、変数値は、アミノ酸のカテゴリーへの帰属の有無を二値化した帰属値（具体的には、帰属する場合には“１”、帰属しない場合には“０”が割り当てられるもの）である。項目をアミノ酸とし、変数を図６４に示すアミノ酸の生化学的代謝経路に関する１５種類のカテゴリーとした場合、変数データファイル１０６ｂは、各アミノ酸の各カテゴリーへの帰属値を格納したものとなる。

また、疾患名を変数とした場合、変数値は、疾患に対するアミノ酸についてのＲＯＣ曲線下面積値である。例えば、項目をアミノ酸とし、変数を疾患名とした場合、変数データファイル１０６ｂは、各アミノ酸の各疾患に対するＲＯＣ曲線下面積値を格納したものとなる。

さらに、変数データファイル１０６ｂは、図５に示すような、各項目間の相関係数を変数値として格納したもの、つまり相関行列でもよい。図５は、変数データファイル１０６ｂに格納される情報の他の一例を示す図である。

図１に戻り、行列データファイル１０６ｃは、行列算出部１０２ｅで算出された、図６に示すような項目間の近縁度（項目間の関係の近さ（または遠さ）の度合い）を格納したものである。図６は、行列データファイル１０６ｃに格納される情報の一例を示す図である。

ここで、項目間の近縁度としては、例えば、項目間の類似度や、ベクトル表現された項目間の距離、項目間の関連度、項目間の相関度が挙げられる。なお、項目間の近縁度に関する具体的な定義については、実施例において詳細に説明する。

図１に戻り、配置データファイル１０６ｄは、配置算出部１０２ｆで算出された、図７に示すような項目の相対的な配置位置“（Ｘ，Ｙ）”を格納したものである。図７は、配置データファイル１０６ｄに格納される情報の一例を示す図である。

ここで、配置位置を算出する手法としては、例えば、多次元尺度構成法（Ｍｕｌｔｉ−Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｓｃａｌｉｎｇ）や、Ｗａｌｄ法、最短距離法、最長距離法、群平均法、重心法、メディアン法、可変法による階層的クラスタリング法、グリーディ法、動的計画法、分枝限定法、遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワーク、アニーリングシミュレーテッド、主成分分析、独立成分分析、ｋ−ｍｅａｎｓ法、自己組織化マップ、混合正規分布モデルが挙げられる。

項目をアミノ酸とし、配置データを多次元尺度構成法で算出した場合、配置データファイル１０６ｄは、図８に示すような二次元空間における相対座標値“（Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｓ Ｄ１，Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｓ Ｄ２）”を格納したものとなる。図８は、配置データファイル１０６ｄに格納される情報の具体例を示す図である。

なお、項目をアミノ酸とし、配置データをＷａｌｄ法による階層的クラスタリング法で算出した場合、配置データファイル１０６ｄは、図９に示すような階層構造でクラスタリングされたアミノ酸の並び順を格納したものでもよい。図９は、配置データファイル１０６ｄに格納される情報の他の具体例を示す図である。

図１に戻り、出力データファイル１０６ｅは、出力実行部１０２ｈで出力したグラフに関する出力データを格納する。

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。

通信インターフェース部１０４は、項目配置決定装置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、読込部１０２ａと、選択部１０２ｂと、判定部１０２ｃと、抽出部１０２ｄと、行列算出部１０２ｅと、配置算出部１０２ｆと、設定部１０２ｇと、出力実行部１０２ｈと、を備えている。

読込部１０２ａは、ユーザにより入力された、患者のアミノ酸濃度データおよび患者の生化学マーカーデータを含む１時点または複数時点の測定データを読み込む。

選択部１０２ｂは、研究目的の一覧をモニタ１１４に選択可能に表示し、ユーザに所望のものを選択させる。

判定部１０２ｃは、選択部１０２ｂで選択された研究目的に基づいて、予め定義された複数の項目間の近縁度の中から、使用するものを判定する。

抽出部１０２ｄは、判定部１０２ｃで判定した項目間の近縁度の算出に必要なデータを、外部システム２００のアミノ酸特性データベースやアミノ酸濃度データベースから抽出する。

行列算出部１０２ｅは、本発明の近縁度算出手段に相当するものであり、判定部１０２ｃで判定した項目間の近縁度に基づいて、抽出部１０２ｄで変数データファイル１０６ｂに格納した変数データを用いて、各項目間の近縁度を行列要素とする近縁度行列を算出する。

配置算出部１０２ｆは、本発明の配置算出手段に相当するものであり、行列算出部１０２ｅで行列データファイル１０６ｃに格納した近縁度行列に基づいて、多次元尺度構成法またはＷａｌｄ法による階層的クラスタリング法を適用して、項目の相対的配置を算出（決定）する。

設定部１０２ｇは、読込部１０２ａで読み込んだ測定データの時点数に応じたグラフ形式をモニタ１１４に選択可能に表示し、ユーザに所望のものを設定させる。

出力実行部１０２ｈは、本発明の出力実行手段に相当するものであり、設定部１０２ｇで設定されたグラフ形式のグラフであって、配置算出部１０２ｆで算出した配置データで特定される位置に各々の項目の名称が視認可能に描画され且つ読込部１０２ａで読み込んだ測定データに含まれる各々の項目の測定値が視認可能に描画され、予め設定した特徴を持つ項目の名称が他の項目の名称と視覚的に識別可能に描画されたものをモニタ１１４に出力する。

ネットワーク３００は、項目配置決定装置１００と外部システム２００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。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。

外部システム２００は、ネットワーク３００を介して、項目配置決定装置１００と相互に接続され、利用者に対して、外部データベース（具体的には、アミノ酸の物理化学的特性・代謝生化学的特性・臨床医学的特性・生物学的特性に関するアミノ酸特性データベース（生化学的代謝経路マップを含む）や、各種疾患患者（性別ごと、年齢ごと）の血漿中のアミノ酸濃度に関するアミノ酸濃度データベースなど）や、外部データベースから各種情報の検索や抽出等を行う外部プログラムを実行させるためのウェブサイトを提供する機能を有する。

［２．処理］
以上のように構成された項目配置決定装置１００で行われる項目配置決定処理の一例を、図１０を参照して説明する。図１０は、項目配置決定処理の一例を示すフローチャートである。

ユーザが、モニタ１１４に表示された所定の画面に対して、入力装置１１２を介して、患者の血液サンプルから測定された患者のアミノ酸濃度データおよび患者から別途測定された患者の生化学マーカーデータを含む１時点または複数時点の測定データを入力すると、項目配置決定装置１００は、制御部１０２を中心として、以下の処理を実行する。

なお、ユーザが、ネットワーク３００経由で項目配置決定装置１００と通信可能に接続されたコンピュータのモニタに表示された所定の画面に対して、当該コンピュータの入力装置を介して測定データを入力すると、項目配置決定装置１００が以下の処理を実行するように、システム設計を行ってもよい。

ここで、測定データに含まれるアミノ酸濃度データは、患者から予め採取した血液を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、血液中のアミノ酸の分析方法について簡単に説明する。まず、ＥＤＴＡ−２Ｎａを抗凝固剤とした真空採血管で採血を行った後、直ちに血漿分離された血漿検体は分析まで−８０℃のディープフリーザーにて保管する。凍結した血漿を室温にて溶解した後に内部標準物質を添加し、アセトニトルが最終濃度５０％となるように添加し、血漿中のたんぱく質を変性除去する。得られた除たんぱく血漿中のアミノ酸は、誘導体化後に液体クロマトグラフィー質量分析計（ＬＣ−ＭＳ）で測定した。

まず、読込部１０２ａは、入力された１時点または複数時点の測定データを読み込み、当該読み込んだ測定データを読込データファイル１０６ａの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ１）。

つぎに、選択部１０２ｂは、研究目的や疾患名の一覧をモニタ１１４に選択可能に表示し、ユーザに所望のものを選択させる（ステップＳＡ２）。ここで、研究目的としては、例えば、以下の研究目的１ａ〜研究目的８ｃが挙げられる。なお、選択部１０２ｂは、研究目的を、ステップＳＡ１で読み込んだ測定データの時点数応じて限定して表示してもよい。

１ａ：“物理化学特性による血中アミノ酸状態の評価”
１ｂ：“物理化学特性による血中アミノ酸状態の評価”および“特定の疾患との比較”
１ｃ：“物理化学特性による血中アミノ酸状態の推移の評価”
注：研究目的１ｂの場合、比較対象の疾患名をさらに選択させる。

２ａ：“血漿中アミノ酸濃度の類似性による血中アミノ酸状態の評価”
２ｂ：“血漿中アミノ酸濃度の類似性による血中アミノ酸状態の評価”および“特定の疾患との比較”
２ｃ：“血漿中アミノ酸濃度の類似性による血中アミノ酸状態の推移の把握”
注：研究目的２ｂの場合、比較対象の疾患名をさらに選択させる。

３ａ：“生化学代謝に基づく血中アミノ酸状態の評価”
３ｂ：“生化学代謝に基づく血中アミノ酸状態の評価”および“特定の疾患との比較”
３ｃ：“生化学代謝に基づく血中アミノ酸状態の推移の評価”
注：研究目的３ｂの場合、比較対象の疾患名をさらに選択させる。

４ａ：“疾患に基づく血中アミノ酸状態の評価”
４ｂ：“疾患に基づく血中アミノ酸状態の評価”および“特定の疾患との比較”
４ｃ：“疾患に基づく血中アミノ酸状態の推移の評価”
注１：研究目的４ｂの場合、比較対象の疾患名をさらに選択させる。
注２：研究目的４ａ〜４ｃに対しては、疾患名をさらに選択させる。

５ａ：“物理化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の評価”
５ｂ：“物理化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の評価”および“特定の疾患との比較”
５ｃ：“物理化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の推移の評価”
注：研究目的５ｂの場合、比較対象の疾患名をさらに選択させる。

６ａ：“物理化学・代謝生化学・臨床医学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の評価”
６ｂ：“物理化学・代謝生化学・臨床医学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の評価”および“特定の疾患との比較”
６ｃ：“物理化学・代謝生化学・臨床医学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の推移の評価”
注：研究目的６ｂの場合、比較対象の疾患名をさらに選択させる。

７ａ：“血漿中アミノ酸濃度および生化学マーカーの類似性による血中アミノ酸および生化学マーカーの状態の評価”
７ｂ：“血漿中アミノ酸濃度および生化学マーカーの類似性による血中アミノ酸および生化学マーカーの状態の評価”および“特定の疾患との比較”
７ｃ：“血漿中アミノ酸濃度および生化学マーカーの類似性による血中アミノ酸および生化学マーカーの状態の推移の把握”
注：研究目的７ｂの場合、比較対象の疾患名をさらに選択させる。

８ａ：“疾患に基づくアミノ酸および生化学マーカーの状態の評価”
８ｂ：“疾患に基づくアミノ酸および生化学マーカーの状態の評価”および“特定の疾患との比較”
８ｃ：“疾患に基づくアミノ酸および生化学マーカーの状態の推移の評価”
注１：研究目的８ｂの場合、比較対象の疾患名をさらに選択させる。
注２：研究目的８ａ〜８ｃに対しては、疾患名をさらに選択させる。

つぎに、判定部１０２ｃは、ステップＳＡ２で選択された研究目的に応じて、予め定義された複数の項目間の近縁度の中から、使用するものを判定する（ステップＳＡ３）。具体的には、以下の場合１１〜場合１６のパターンで、使用する項目間の近縁度を判定する。なお、項目間の近縁度に関する具体的な定義については、実施例において詳細に説明する。

１１．研究目的１ａ〜１ｃが選択された場合：実施例１に記載の数式１で定義される物理化学特性による近縁度
１２．研究目的２ａ〜２ｃ、７ａ〜７ｃが選択された場合：実施例５に記載の数式５または数式６で定義されるアミノ酸（またはアミノ酸および生化学マーカー）間の相関性による近縁度
１３．研究目的３ａ〜３ｃが選択された場合：実施例９に記載の数式７で定義されるアミノ酸間の生化学的代謝経路による近縁度
１４．研究目的４ａ〜４ｃ、８ａ〜８ｃが選択された場合：実施例１３で詳述する疾患との関連度による近縁度（ＲＯＣ曲線下面積に基づくユークリッド距離）
１５．研究目的５ａ〜５ｃが選択された場合：実施例１７で詳述するアミノ酸の物理化学的特性および生物学的特性の組み合わせによる近縁度（特性値に基づくユークリッド距離）
１６．研究目的６ａ〜６ｃが選択された場合：実施例２１で詳述するアミノ酸の物理化学的特性、代謝生化学的特性、臨床医学的特性および生物学的特性の組み合わせによる近縁度（特性値に基づくユークリッド距離）

つぎに、抽出部１０２ｄは、ステップＳＡ３で判定した項目間の近縁度の算出に必要なデータを、外部システム２００のアミノ酸特性データベースやアミノ酸濃度データベースから抽出し、必要に応じて、当該抽出したデータに基づいて別の性質のデータを算出し、抽出したデータや算出したデータを変数データファイル１０６ｂの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ４）。具体的には、以下の場合２１〜場合２４のパターンで、必要なデータを抽出したり、場合によっては当該データに基づいて別の性質のデータを算出したりする。

２１．実施例１に記載の数式１で定義される近縁度、実施例１７で詳述する近縁度、実施例２１で詳述する近縁度の場合：アミノ酸特性データベースからの物理化学特性（または物理化学的特性および生物学的特性、または物理化学的特性、代謝生化学的特性、臨床医学的特性および生物学的特性）の特性値の抽出
２２．実施例５に記載の数式５または数式６で定義されるアミノ酸（またはアミノ酸および生化学マーカー）間の相関性による近縁度の場合：アミノ酸濃度データベースからの、血漿中アミノ酸濃度データ（または血漿中アミノ酸濃度データおよび生化学標準統計データ）の抽出
２３．実施例９に記載の数式７で定義されるアミノ酸間の生化学的代謝経路による近縁度の場合：アミノ酸特性データベースからの生化学的代謝経路の抽出、および当該抽出した生化学的代謝経路の各カテゴリーへの各アミノ酸の帰属値の算出
２４．実施例１３で詳述する疾患との関連度による近縁度の場合：アミノ酸特性データベースからの各疾患の患者データの抽出、および当該抽出した患者データに基づく各疾患に対する各アミノ酸についてのＲＯＣ曲線下面積の算出

つぎに、行列算出部１０２ｅは、ステップＳＡ３で判定した項目間の近縁度およびステップＳＡ４で変数データファイル１０６ｂに格納した変数データを使用して、各項目間の近縁度を行列要素とする近縁度行列を算出し、算出した近縁度行列を行列データファイル１０６ｃの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ５）。

つぎに、配置算出部１０２ｆは、ステップＳＡ５で行列データファイル１０６ｃに格納した近縁度行列に基づいて、多次元尺度構成法またはＷａｌｄ法による階層的クラスタリング法を適用して、アミノ酸や生化学マーカーなどを含む項目の名称のグラフにおける相対的配置を算出（決定）し、当該算出（決定）した項目の相対的配置を配置データファイル１０６ｄの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＡ６）。

つぎに、設定部１０２ｇは、グラフ形式の一覧を、ステップＳＡ１で読み込んだ測定データの時点数に応じてモニタ１１４に選択可能に表示し、ユーザに所望のものを設定させる（ステップＳＡ７）。例えば、時点数が１の場合、グラフ形式として、“レーダーチャート”、“棒グラフ”、“折れ線グラフ”および“面グラフ”が選択可能に表示される。また、時点数が２の場合、グラフ形式として、“差分のレーダーチャート”、“差分の棒グラフ”、“差分の折れ線グラフ”および“差分の面グラフ”ならびに“２時点のレーダーチャート”、“２時点の棒グラフ”および“２時点の折れ線グラフ”が選択可能に表示される。また、時点数が３以上の場合、“３時点のレーダーチャート”、“３時点の棒グラフ”および“３時点の折れ線グラフ”が選択可能に表示される。

つぎに、出力実行部１０２ｈは、（１）ステップＳＡ７で設定されたグラフ形式のグラフ（レーダーチャート、棒グラフ、折れ線グラフ、面グラフなど）の表示領域および当該表示領域を含む描画領域を設定し、（２）アミノ酸の名称を含む項目の名称を、配置データベース１０６ｄに格納された項目の相対的配置に従って、表示領域の外縁付近の視認・識別容易な位置に描画し、（３）アミノ酸のカテゴリーの名称を表示領域内またはその外縁付近の視認・識別容易な位置に描画し、（４）アミノ酸のうち所定のカテゴリーに該当するものの名称の表示範囲に、線で表現された丸や楕円などの図形を重畳的に描画して、当該名称を当該図形で囲み、（５）ステップＳＡ１で読み込んだ測定データ（健康人データベースに基づいて標準化したもの）と、さらにステップＳＡ２で“特定の疾患との比較”が研究目的として選択された場合には疾患データベースから検索された当該疾患患者の平均値を、色彩・模様またはこれらの組み合わせと実線・点線・破線などの線種で表示領域にトレースし、（６）レーダーチャートの場合にはさらに、トレースされた測定データに含まれる項目ごとに、基準値からの増減幅を示す棒グラフを表示領域に描画し、（７）描画領域を、モニタ１１４のサイズに合わせて出力（表示）する（ステップＳＡ８）。なお、ステップＳＡ８における（１）〜（７）で示したグラフの作成から表示までの処理手順はあくまでも一例であり、出力実行部１０２ｈは、以下で説明する図１１や図１２に示されているようなグラフさらには実施例で参照する図に示されているようなグラフをモニタ１１４に出力することを可能とする処理を実行すればよい。

ここで、ステップＳＡ８でモニタ１１４に出力される、描画領域を含むグラフ出力画面の一例を、図１１および図１２を参照して説明する。なお、この他のグラフの出力例については、実施例において詳細に説明する。図１１は、グラフ出力画面の一例を示す図である。図１２は、グラフ出力画面の他の一例を示す図である。

図１１に示すように、グラフ出力画面は、疾患（ここでは一例として腎疾患）患者の平均値の表示・非表示を切り替えさせるための操作ボタンＭＡ１と、描画領域ＭＡ５に表示されているグラフを、疾患に関連する項目（アミノ酸）のみを表示したグラフに切り替させるための操作ボタンＭＡ２と、描画領域ＭＡ５に表示されているグラフを、異常値の項目（アミノ酸）のみを限定的に表示したグラフに切り替えさせるための操作ボタンＭＡ３と、描画領域ＭＡ５に表示されているグラフにおいて異常値の項目（アミノ酸）を強調して表示させるための操作ボタンＭＡ４と、ステップＳＡ８で出力した描画領域（グラフの表示領域を含む）を表示するための描画領域ＭＡ５と、で構成されている。

ユーザが、入力装置１１２を介して操作ボタンＭＡ１をクリックすると、描画領域ＭＡ５が、疾患患者の平均データが表示された描画領域ＭＡ５１に切り替わる。また、ユーザが、入力装置１１２を介して操作ボタンＭＡ２をクリックすると、描画領域ＭＡ５が、疾患に関連する項目（アミノ酸）の測定データのみが表示された描画領域ＭＡ５２に切り替わる。また、ユーザが、入力装置１１２を介して操作ボタンＭＡ３をクリックすると、描画領域ＭＡ５が、異常値の項目（アミノ酸）のデータのみが限定的に表示された描画領域ＭＡ５３に切り替わる。また、ユーザが、入力装置１１２を介して操作ボタンＭＡ４をクリックすると、描画領域ＭＡ５が、異常値の項目（アミノ酸）が強調して表示された描画領域ＭＡ５４に切り替わる。

また、図１２に示すように、グラフ出力画面は、描画領域ＭＢ４に表示されているグラフのスケールを変更させるための操作ボタンＭＢ１と、描画領域ＭＢ４に表示されているグラフのスケール幅（描画領域ＭＢ４に表示されているグラフの灰色の領域）を変更させるための操作ボタンＭＢ２と、描画領域ＭＢ４に表示されているグラフの基準値を変更させるための操作ボタンＭＢ３と、ステップＳＡ８で出力した描画領域（グラフの表示領域を含む）を表示するための描画領域ＭＢ４と、で構成されている。

ユーザが、入力装置１１２を介して操作ボタンＭＢ１をクリックすると、標準化された測定データが表示されていた描画領域ＭＢ４が、上限値と下限値とで測定データが表示された描画領域ＭＢ４１に切り替わる。また、ユーザが、入力装置１１２を介して操作ボタンＭＢ２をクリックすると、描画領域ＭＢ４が、当該描画領域ＭＢ４のスケール幅を２／３に縮小したスケール幅が表示された描画領域ＭＢ４２に切り替わる。また、入力装置１１２を介して操作ボタンＭＢ３をクリックすると、基準値として±２ＳＤが表示されていた描画領域ＭＢ４が、基準値として±３ＳＤが表示された描画領域ＭＢ４３に切り替わる。

［３．本実施の形態のまとめ、およびその他の実施の形態］
以上、詳細に説明したように、項目配置決定装置１００は、（１）入力された１時点または複数時点の測定データを読み込み、（２）研究目的や疾患名の一覧をモニタ１１４に選択可能に表示し、ユーザに所望のものを選択させ、（３）選択された研究目的に応じて、予め定義された複数の項目間の近縁度の中から、使用するものを判定し、（４）判定した項目間の近縁度の算出に必要なデータを、外部システム２００のアミノ酸特性データベースやアミノ酸濃度データベースから抽出し、必要に応じて、当該抽出したデータに基づいて別の性質のデータを算出し、（５）判定した項目間の近縁度および変数データを使用して、各項目間の近縁度を行列要素とする近縁度行列を算出し、（６）近縁度行列に基づいて、多次元尺度構成法またはＷａｌｄ法による階層的クラスタリング法を適用して、アミノ酸や生化学マーカーなどを含む項目の名称のグラフにおける相対的配置を算出（決定）し、（７）グラフ形式の一覧を測定データの時点数に応じてモニタ１１４に選択可能に表示し、ユーザに所望のものを設定させ、（８）算出した相対的配置で特定される位置に各々の項目名称が視認可能に描画され且つ測定データに含まれる各々の項目の測定値が視認可能に描画されたグラフであって、予め設定した特徴（カテゴリー）に該当する項目の項目名称が他の項目名称と視覚的に識別可能に描画されたものをモニタ１１４に出力する。これにより、ユーザは、アミノ酸を少なくとも含む複数の項目（特に共通する特徴を有する項目）を、項目間の相互関係や全体的な傾向を含めて同時かつ正確に視認することができる。

また、項目配置決定装置１００において、項目を複数の変数からなるベクトルで定義し、近縁度をベクトル間のユークリッド距離で定義してもよい。具体的には、ベクトルを、アミノ酸の物理化学的特性、代謝生化学的特性、臨床医学的特性、生物学的特性その他のアミノ酸の特性を変数とするものとし、変数の値を特性の値としてもよい。これにより、ユーザは、物理化学的特性、代謝生化学的特性、臨床医学的特性、生物学的特性などの特性が近いアミノ酸について、その変動やアミノ酸間の相互関係や全体的な傾向を、同時かつ正確に視認することができる。また、ベクトルを、疾患を変数とするものとし、変数の値を疾患に対するアミノ酸についてのＲＯＣ曲線下面積としてもよい。これにより、ユーザは、疾患関連度が近いアミノ酸について、その変動やアミノ酸間の相互関係や全体的な傾向を、同時かつ正確に視認することができる。

また、項目配置決定装置１００において、ベクトルを、アミノ酸の生化学的代謝経路に関するカテゴリーを変数とするものとし、近縁度を、アミノ酸が帰属するカテゴリーの集合に対してＴａｎｉｍｏｔｏ Ｉｎｄｅｘが用いられたもので定義し、変数の値を、アミノ酸のカテゴリーへの帰属の有無が二値化された帰属値としてもよい。これにより、ユーザは、生化学代謝的に近いアミノ酸について、その変動やアミノ酸間の相互関係や全体的な傾向を、同時かつ正確に視認することができる。

また、項目配置決定装置１００において、近縁度を、項目間の相関関係に関する数値で定義してもよい。これにより、ユーザは、濃度の相関が強いアミノ酸について、その変動やアミノ酸間の相互関係や全体的な傾向を、同時かつ正確に視認することができる。

また、項目配置決定装置１００において、近縁度を、１から項目間の相関係数またはその絶対値を引いた値を行列要素とする行列の平方根行列における行列要素で定義してもよい。これにより、ユーザは、濃度の相関が強いアミノ酸について、その変動やアミノ酸間の相互関係や全体的な傾向を、同時かつより正確に視認することができる。

また、項目配置決定装置１００は、グラフとしてレーダーチャートを出力する場合、項目の基準値に対する測定値の増分および減分が互いに視覚的に識別可能にさらに描画されたレーダーチャートを出力してもよい。これにより、ユーザは、レーダーチャートに表示された各項目の測定値が基準値以下か基準値以上かを、容易且つ正確に視認することができる。

［付記項１］臨床検査データにおける健康状態の管理方法において、同様の特徴を持つ検査データのペアを近傍になるように配置されたレーダーチャートによる臨床検査データの表示方法。
［付記項２］アミノ酸濃度データを少なくとも１つ含む付記項１の臨床検査データの表示方法。
［付記項３］臨床検査値の基準値の上限、下限及び中心値をグラフ上に示した付記項２の臨床検査データの表示方法。
［付記項４］Ｌｅｕ，Ｖａｌ，Ｉｌｅ，Ｔｈｒ，Ｓｅｒ，Ａｌａ，Ｇｌｙの内２つ以上が互いに隣接している配置である、またはＬｅｕ，Ｖａｌ，Ｉｌｅの内２つ以上が互いに隣接している配置である、またはＰｈｅ，Ｔｒｐ，Ｈｉｓ，Ｔｙｒの内２つ以上が隣接している配置である、またはＬｙｓ，Ａｒｇが互いに隣接している配置である、またはＣｙｓｔｉｎｅ，Ｍｅｔが互いに隣接している配置である、またはＡｓｎ，Ａｓｐ，Ｇｌｎ，Ｇｌｕの内２つ以上が隣接している配置である、またはＡｒｇ，Ｃｉｔ，Ｏｒｎの内２つ以上が隣接している配置である付記項３の臨床検査データの表示方法。
［付記項５］Ｇｌｙ，Ａｌａ，Ｓｅｒ，Ｔｈｒ，Ｖａｌ，Ｌｅｕ，Ｉｌｅ，Ａｓｐ，Ａｓｎ，Ｇｌｕ，Ｇｌｎ，Ａｒｇ，Ｌｙｓ，Ｃｙｓｔｉｎｅ，Ｍｅｔ，Ｈｉｓ，Ｔｒｐ，Ｐｈｅ，Ｔｙｒ，Ｐｒｏの順番であり、この内の２つ以上のアミノ酸を含む付記項３の臨床検査データの表示方法。

臨床データの表示方法によれば、複数の臨床検査結果のデータパターンに対する視認性を向上させることができる。検査機関の検査データの管理装置において、類似検査項目を１つのグループに纏め、それらを隣接させたレーダーチャートを表示させ、また同時に各検査項目の基準範囲を表示させた。これにより、基準範囲内の検査データであっても、類似検査項目グループの中で特異的に高値であるものを検出することができ、また、類似検査項目グループ間での値の違いを視認することで、単純な単一項目による検査値異常とは異なる総合的な健康管理が可能となる。また、類似の検査データの中での特異的な異常を一目で判断することができる。また、各検査データのグループ全体の違いを識別でき、健康状態の把握に役立たせることができる。

被験者のアミノ酸濃度の検査結果は、アミノ酸濃度を対数変換など変換したものでもよく、平均と標準偏差などの要約統計量を用いて標準化した値でもよい。その変換方法は、個々のアミノ酸で異なってもよい。グラフには、データベースから算出されたまたは検査機関や学会などで指定された各アミノ酸の基準範囲を示してもよい。また、グラフには、データベース内に存在するデータ全体に基づく値、例えば平均から標準偏差の２倍を加えたものを上限とし平均から標準偏差の２倍を引いたものを下限とした、要約統計量に基づく基準範囲を示してもよく、データ全体の上位９７．５％を上限とし下位９７．５％を下限とした、順位に基づく基準範囲を示してもよい。また、グラフには、基準範囲の最大値と最小値の平均を標準値として、当該標準値で各検査値を割った値を表示してもよい。なお、この標準値は基準範囲の最大値と最小値の平均だけに限らず、データベース内に存在するデータ全体もしくはその一部の平均値や中央値、最頻値などの要約統計量、もしくは検査会社や学会などで定めるものでもよい。

グラフの中央には、それぞれのアミノ酸のグループの特徴を示してもよい。そして、当該グループを基にアミノ酸を配置してもよい。なお、グループは、中性アミノ酸の特性、血中又は尿中のアミノ酸濃度などの相関性、代謝上の関連度合い、などを基にしたものでもよい。例えば、Ａｒｇ、Ｏｒｎ、Ｃｉｔといった尿素回路関連のアミノ酸を近接させたグループでもよい。また、脳内への移行時のトランスポーターの１つであるＬＮＡＡトランスポーターを共有しているアミノ酸群（Ｐｈｅ，Ｔｙｒ，Ｉｌｅ，Ｔｒｐ，Ｌｅｕ，Ｍｅｔ，Ｈｉｓ，Ｖａｌ）が互いに近接しているグループでもよい。また、個別のアミノ酸濃度だけで限らず、ＢＣＡＡ、必須アミノ酸、芳香族アミノ酸などの各グループの総和を用いてグラフ表示を行ってもよい。Ｆｉｓｃｈｅｒ比（ＢＣＡＡ／（Ｔｙｒ＋Ｐｈｅ)）などといったアミノ酸濃度や様々な生化学マーカーの濃度を基に、比や線形式、非線形式などやそれらの対数変換といった各種変数変換などから導出される式を用いてもかまわない。また、アミノ酸以外の生化学マーカーのグループでもよい。例えば、栄養関連のマーカーであるアミノ酸濃度、血清アルブミン濃度、各種ビタミンの血中ビタミン濃度を近接させたグループでもよく、また、腎機能を表す血清クレアチニン、尿中クレアチニン、尿素窒素、シスタチンＣ、クレアチニンクリアランスなどを近接させたグループでもよく、また、血球関連を表す赤血球数、ヘモグロビン、ヘマトクリット、ＭＣＶ、ＭＣＨ、ＭＣＨＣ、白血球数、血小板数を近傍させたグループでもよく、また、脂質代謝系を表すＬＤＬコレステロール、ＨＤＬコレステロール、総コレステロール、トリグリセリドなどを近接させたグループでもよく、また、肝機能を表すＡＳＴ、ＡＬＴ、γ−ＧＴＰ、Ｆｉｓｃｈｅｒ比などを近接させたグループでもよい。

また、本発明にかかる項目配置決定装置、項目配置決定方法および項目配置決定プログラムは、上述した実施の形態以外にも、種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。例えば、上述した実施の形態で説明した各処理のうち、自動的に行な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、手動的に行な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。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータおよび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。例えば、項目配置決定装置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。また、項目配置決定装置１００の各部または各装置が備える処理機能（特に制御部１０２にて行なわれる各処理機能）については、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、その全部または任意の一部を実現することができ、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することもできる。

ここで、「プログラム」とは任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードや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含む。なお、プログラムは、記録媒体に記録されており、必要に応じて項目配置決定装置１００に機械的に読み取られる。記録媒体に記録されたプログラムを各装置で読み取るための具体的な構成や読み取り手順や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。

また、「記録媒体」とは任意の「可搬用の物理媒体」や任意の「固定用の物理媒体」や「通信媒体」を含むものとする。なお、「可搬用の物理媒体」とはフレキシブルディスクや光磁気ディスクやＲＯＭやＥＰＲＯＭやＥＥＰＲＯＭやＣＤ−ＲＯＭやＭＯやＤＶＤ等である。「固定用の物理媒体」とは各種コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭやＲＡＭやＨＤ等である。「通信媒体」とは、ＬＡＮやＷＡＮやインターネット等のネットワークを介してプログラムを送信する場合における通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持するものである。

メタボリックシンドローム患者の血液サンプルから、前述のアミノ酸分析法により血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータを入力とし、研究目的として“物理化学特性による血中アミノ酸状態の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列として、アミノ酸の物理化学的特性による近縁度を使用すると判定した。

文献１“Ｇｒａｎｔｈａｍ，Ｒ．，Ｓｃｉｅｎｃｅ，１８５，８６２，１９７４．”を参考にアミノ酸特性データベースを検索して各アミノ酸の３種の物理化学的特性（元素組成（ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ），極性（ｐｏｌａｒｉｔｙ），分子体積（ｖｏｌｕｍｅ））を抽出し、アミノ酸特徴行列とした。

アミノ酸特徴行列として物理化学的特性（元素組成，極性，分子体積）を３次元変数とし、アミノ酸Ａ_ｉに対応する３次元変数を（Ｃ_ｉ，Ｐ_ｉ，Ｖ_ｉ）と表現すると、アミノ酸間の近縁度Ｄ_ｉｊは、数式１で定義される。その近縁度Ｄ_ｉｊを基にアミノ酸類似度行列を算出した。
Ｄ_ｉｊ ^２＝｛α（Ｃ_ｉ−Ｃ_ｊ）^２＋β（Ｐ_ｉ−Ｐ_ｊ）^２＋γ（Ｖ_ｉ−Ｖ_ｊ）^２｝ ・・・数式１
ここで、数式１において、α、βおよびγはそれぞれ、数式２、数式３および数式４で定義される。なお、数式２、数式３および数式４において、“ｍｅａｎ｛ ｝”は、｛ ｝内の平均である。
α＝１／ｍｅａｎ｛（Ｃ_ｉ−Ｃ_ｊ）^２｝ ・・・数式２
β＝１／ｍｅａｎ｛（Ｐ_ｉ−Ｐ_ｊ）^２｝ ・・・数式３
γ＝１／ｍｅａｎ｛（Ｖ_ｉ−Ｖ_ｊ）^２｝ ・・・数式４

こうして得られたアミノ酸類似度行列に基づいて、多次元尺度構成法を適用して、アミノ酸の物理化学的特性による近縁度を最適に表現するアミノ酸配置としてのアミノ酸配置図（図１３参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図１４参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均および標準偏差（ＳＤ（ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ））を用いて標準化された値である。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。このレーダーチャートの中央部には、ＢＣＡＡ（分岐鎖アミノ酸）およびＳ（含硫アミノ酸）といったカテゴリーを表示している。なお、このカテゴリーはアミノ酸配置から自動的に検出され、検出されたカテゴリーが自動的に図示の如く表示される。また、このレーダーチャートの周囲に表示されているアミノ酸名のうち必須アミノ酸は、他のアミノ酸と視覚的に区別できるように丸で囲っている。なお、必須アミノ酸はアミノ酸配置から自動的に検出され、検出された必須アミノ酸に対し自動的に図示の如く丸が表示される。また、健康人の平均値より高い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く実線の棒で表示し、平均値より低い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く点線の棒で表示した。なお、これらの棒は、実線、点線で表示されることに限定されず、例えば色彩や模様、図形、これらの組み合わせで表示されてもよい（以下同様。）。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図１５参照）、折れ線グラフ（図１６参照）および面グラフ（図１７参照）で表示した。これらのグラフの下部には、レーダーチャートと同様、ＢＣＡＡおよびＳといったカテゴリーを表示した。また、必須アミノ酸は、レーダーチャートと同様、丸で囲った。

以上、これらのグラフにより、患者は、ＢＣＡＡやそれと物理化学的に近い芳香族アミノ酸（Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｔｒｐ）の濃度の増加傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１で用いた血液サンプルから、実施例１同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータを入力とし、研究目的として“物理化学的特性による血中アミノ酸状態の評価”と“特定の疾患との比較”を入力し、疾患名として“糖尿病”を選択した。

実施例１同様、アミノ酸配置の決定およびグラフ表示を行った。さらに、アミノ酸濃度データベースから糖尿病患者を検索し、検索した糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を算出した。実施例１同様、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値および糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を、アミノ酸配置に基づき、レーダーチャート（図１８参照）、棒グラフ（図１９参照）および折れ線グラフ（図２０参照）で表示した。

以上、これらのグラフにより、血液採取された患者は、自身の血液サンプルのアミノ酸状態が糖尿病患者のそれと近いかを容易に視認することができる。

実施例１で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例１同様、測定した。その２時点での各データを入力とし、研究目的として“物理化学的特性による血中アミノ酸状態の推移の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列としてアミノ酸物理化学的特性による近縁度を使用し且つ２時点間の比較表示を行うと判定した。

実施例１と同様の方法によりアミノ酸配置図（図１３参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データの２時点間での差をレーダーチャート（図２１参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示、レーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示および平均値からの棒表示は、実施例１と同じように行った。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図２２参照）、折れ線グラフ（図２３参照）および面グラフ（図２４参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例１と同じように行った。

また、アミノ酸配置に基づき、各時点の血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図２５参照）で表示した。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示およびレーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示は、実施例１と同じように行った。

同様に、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図２６参照）および折れ線グラフ（図２７参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例１と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、第１回から第２回の間についてＢＣＡＡやそれと物理化学的に近い芳香族アミノ酸（Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｔｒｐ）の濃度の低下傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目、３回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例１同様、測定した。その３時点での各データを入力とし、研究目的として“物理化学的特性に基づく血中アミノ酸濃度の変化”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列としてアミノ酸物理化学的特性による近縁度を使用し且つ３時点以上のデータの比較表示を行うと判定した。

実施例１と同様の方法によりアミノ酸配置図（図１３参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図２８参照）および折れ線グラフ（図２９参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例１と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、ＢＣＡＡやそれと物理化学的に近い芳香族アミノ酸（Ｔｙｒ、Ｐｈｅ、Ｔｒｐ）の濃度が低下し、その後安定していることを容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１で用いたメタボリックシンドローム患者の血液サンプルから、実施例１同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータを入力とし、研究目的として“血漿中アミノ酸濃度の類似性による血中アミノ酸状態の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列として、アミノ酸のアミノ酸濃度間の相関性による近縁度を使用すると判定した。

アミノ酸濃度データベースを検索して血漿中アミノ酸濃度データ（男性５３名、女性３８名、計９１名、平均年齢５４．３歳）を抽出し、そのアミノ酸濃度間の相関係数を算出した。アミノ酸間の近縁度Ｄは、Ｐｅａｒｓｏｎ相関行列Ｓを用いて、数式５で定義される。その近縁度Ｄを基にアミノ酸類似度行列を算出した。
Ｄ＝ｓｑｒｔ（１−Ｓ） ・・・数式５
ここで、数式５において、“ｓｑｒｔ（ ）”は、（ ）内の行列の平方根行列である。

こうして得られたアミノ酸類似度行列に基づいて、多次元尺度構成法を適用して、アミノ酸の血中濃度相関性による近縁度を最適に表現するアミノ酸配置としてのアミノ酸配置図（図３０参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図３１参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。このレーダーチャートの中央部には、ＢＣＡＡといったカテゴリーを示している。なお、このカテゴリーはアミノ酸配置から自動的に検出され、検出されたカテゴリーが自動的に図示の如く表示される。また、このレーダーチャートの周囲に表示されているアミノ酸名のうち必須アミノ酸は、他のアミノ酸と視覚的に区別できるように丸で囲っている。なお、必須アミノ酸はアミノ酸配置から自動的に検出され、検出された必須アミノ酸に対し自動的に図示の如く丸が表示される。また、健康人の平均値より高い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く実線の棒で表示し、平均値より低い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く点線の棒で表示した。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図３２参照）、折れ線グラフ（図３３参照）および面グラフ（図３４参照）で表示した。これらのグラフの下部には、レーダーチャートと同様、ＢＣＡＡといったカテゴリーを表示した。また、必須アミノ酸は、レーダーチャートと同様、丸で囲った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｐｒｏと濃度が近いアミノ酸の濃度の増加傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態を簡単且つ正確に把握することができる。

ところで、アミノ酸間の近縁度Ｄは、上記数式５の定義に変えて、相関の強さの正負を区別せず絶対値で定義することも可能である。アミノ酸間の近縁度Ｄは、Ｐｅａｒｓｏｎ相関行列Ｓを用いて、数式６で定義される。その近縁度Ｄを基にアミノ酸類似度行列を算出した。
Ｄ＝ｓｑｒｔ（１−ａｂｓ（Ｓ）） ・・・数式６
ここで、数式６において、“ａｂｓ（ ）”は、（ ）内の行列の行列要素の絶対値である。

こうして得られたアミノ酸類似度行列に基づいて、多次元尺度構成法を適用して、アミノ酸の血中濃度相関性による近縁度を最適に表現するアミノ酸配置としてのアミノ酸配置図（図３５参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図３６参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。このレーダーチャートの中央部には、ＢＣＡＡといったカテゴリーを示している。なお、このカテゴリーはアミノ酸配置から自動的に検出され、検出されたカテゴリーが自動的に図示の如く表示される。また、このレーダーチャートの周囲に表示されているアミノ酸名のうち必須アミノ酸は、他のアミノ酸と視覚的に区別できるように丸で囲っている。なお、必須アミノ酸はアミノ酸配置から自動的に検出され、検出された必須アミノ酸に対し自動的に図示の如く丸が表示される。また、健康人の平均値より高い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く実線の棒で表示し、平均値より低い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く点線の棒で表示した。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図３７参照）、折れ線グラフ（図３８参照）および面グラフ（図３９参照）で表示した。これらのグラフの下部には、レーダーチャートと同様、ＢＣＡＡといったカテゴリーを表示した。また、必須アミノ酸は、レーダーチャートと同様、丸で囲った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｐｒｏと濃度が近いアミノ酸の濃度の増加傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例５で用いた血液サンプルから、実施例５同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータを入力とし、研究目的として“血漿中アミノ酸濃度の類似性による血中アミノ酸状態の評価”と“特定の疾患との比較”を入力し、疾患名として“糖尿病”を選択した。

実施例５同様、アミノ酸配置の決定およびグラフ表示を行った。さらに、アミノ酸濃度データベースから糖尿病患者を検索し、検索した糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を算出した。実施例５同様、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値および糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を、数式５で定義される近縁度Ｄに基づいて得られたアミノ酸配置に基づき、レーダーチャート（図４０参照）、棒グラフ（図４１参照）および折れ線グラフ（図４２参照）で表示した。また、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値および糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を、数式６で定義される近縁度Ｄに基づいて得られたアミノ酸配置に基づき、レーダーチャート（図４３参照）、棒グラフ（図４４参照）および折れ線グラフ（図４５参照）で表示した。

以上、これらのグラフにより、血液採取された患者は、自身の血液サンプルのアミノ酸状態が糖尿病患者のそれと近いかを容易に視認することができる。

実施例５で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例５同様、測定した。その２時点での各データを入力とし、研究目的として“血漿中アミノ酸濃度の類似性による血中アミノ酸状態の推移の把握”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列としてアミノ酸濃度間相関係数Ｓについて数式５で定義される近縁度を使用し且つ２時点間の比較表示を行うと判定した。

実施例５と同様の方法によりアミノ酸配置図（図３０参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データの２時点間での差をレーダーチャート（図４６参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示、レーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示および平均値からの棒表示は、実施例５と同じように行った。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図４７参照）、折れ線グラフ（図４８参照）および面グラフ（図４９参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例５と同じように行った。

また、アミノ酸配置に基づき、各時点の血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図５０参照）で表示した。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示およびレーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示は、実施例５と同じように行った。

同様に、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図５１参照）および折れ線グラフ（図５２参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例５と同じように行った。

また、研究目的から、アミノ酸特徴行列としてアミノ酸濃度間相関係数Ｓについて数式６で定義される近縁度を使用し且つ２時点間の比較表示を行うと判定した。

実施例５と同様の方法によりアミノ酸配置図（図３５参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データの２時点間での差をレーダーチャート（図５３参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示、レーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示および平均値からの棒表示は、実施例５と同じように行った。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図５４参照）、折れ線グラフ（図５５参照）および面グラフ（図５６参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例５と同じように行った。

また、アミノ酸配置に基づき、各時点の血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図５７参照）で表示した。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示およびレーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示は、実施例５と同じように行った。

同様に、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図５８参照）および折れ線グラフ（図５９参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例５と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、第１回から第２回の間についてＰｒｏと濃度での相関性の高いアミノ酸の濃度の低下傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例５で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目、３回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例５同様、測定した。その３時点での各データを入力とし、研究目的として“血漿中アミノ酸濃度の類似性による血中アミノ酸状態の推移の把握”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列としてアミノ酸濃度間相関係数Ｓについて数式５で定義される近縁度を使用し且つ３時点以上のデータの比較表示を行うと判定した。

実施例５と同様の方法によりアミノ酸配置図（図３０参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図６０参照）および折れ線グラフ（図６１参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例５と同じように行った。

また、研究目的から、アミノ酸特徴行列としてアミノ酸濃度間相関係数Ｓについて数式６で定義される近縁度を使用し且つ３時点以上のデータの比較表示を行うと判定した。

実施例５と同様の方法によりアミノ酸配置図（図３５参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図６２参照）および折れ線グラフ（図６３参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例５と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｐｒｏと濃度での相関性が高いアミノ酸の血中濃度が２回目で低下し、その後安定していることを容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１で用いたメタボリックシンドローム患者の血液サンプルから、実施例１同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータを入力とし、研究目的として“生化学代謝に基づく血中アミノ酸状態の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列として、アミノ酸の生化学代謝経路による近縁度を使用すると判定した。

アミノ酸特性データベースを検索して、アミノ酸の生化学的代謝経路による近縁度を抽出した。ここで、アミノ酸の生化学的代謝経路による近縁度について述べる。まず、アミノ酸の生化学的代謝経路を１５種のカテゴリーに分類し、各アミノ酸の各カテゴリーへの帰属の有無を求めた。１５種のカテゴリーを図６４に示す。各アミノ酸の各カテゴリーへの帰属の有無は、代謝経路情報のデータベース“ＭｅｔａＣｏｒｅ”を用いて求めた。各アミノ酸Ａ_ｉが帰属するカテゴリーの集合をＣＡ_ｉとすると、アミノ酸Ａ_ｉとＡ_ｊ間の近縁度Ｄ_ｉｊは、Ｔａｎｉｍｏｔｏ Ｉｎｄｅｘ（Ｊ． Ｍｅｄ． Ｃｈｅｍ． １９９６， ３９， ３０４９−３０５９）を用いて、数式７で定義される。その近縁度Ｄ_ｉｊを基にアミノ酸類似度行列を算出した。
Ｄ_ｉｊ＝１−＃｛ＣＡ_ｉ ａｎｄ ＣＡ_ｊ｝／＃｛ＣＡ_ｉ ｏｒ ＣＡ_ｊ｝ ・・・数式７
ここで、数式７において、“＃｛ ｝”は、｛ ｝内の集合の要素の数を表し、“ａｎｄ”および“ｏｒ”はそれぞれ、集合演算の積および和である。

こうして得られたアミノ酸類似度行列に基づいて、多次元尺度構成法を適用して、アミノ酸の生化学代謝特性による近縁度を最適に表現するアミノ酸配置としてのアミノ酸配置図（図６５参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図６６参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。このレーダーチャートの中央部には、ＢＣＡＡおよびＳといったカテゴリーを表示している。なお、このカテゴリーはアミノ酸配置から自動的に検出され、検出されたカテゴリーが自動的に図示の如く表示される。また、このレーダーチャートの周囲に表示されているアミノ酸名のうち必須アミノ酸は、他のアミノ酸と視覚的に区別できるように丸で囲っている。なお、必須アミノ酸はアミノ酸配置から自動的に検出され、検出された必須アミノ酸に対し自動的に図示の如く丸が表示される。また、健康人の平均値より高い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く実線の棒で表示し、平均値より低い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く点線の棒で表示した。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図６７参照）、折れ線グラフ（図６８参照）および面グラフ（図６９参照）で表示した。これらのグラフの下部には、レーダーチャートと同様、ＢＣＡＡおよびＳといったカテゴリーを表示した。必須アミノ酸は、レーダーチャートと同様、丸で囲った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｖａｌ、Ｌｅｕと生化学代謝的に近いアミノ酸の濃度の増加傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例９で用いた血液サンプルから、実施例９同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータを入力とし、研究目的として“生化学代謝に基づく血中アミノ酸状態の評価”と“特定の疾患との比較”を入力し、疾患名として“糖尿病”を選択した。

実施例９同様、アミノ酸配置の決定およびグラフ表示を行った。さらに、アミノ酸濃度データベースから糖尿病患者を検索し、検索した糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を算出した。実施例９同様、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値および糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を、アミノ酸配置に基づき、レーダーチャート（図７０参照）、棒グラフ（図７１参照）および折れ線グラフ（図７２参照）で表示した。

以上、これらのグラフにより、血液採取された患者は、自身の血液サンプルのアミノ酸状態が糖尿病患者のそれと近いかを容易に視認することができる。

実施例９で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例９同様、測定した。その２時点での各データを入力とし、研究目的として“生化学代謝に基づく血中アミノ酸状態の推移の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列としてアミノ酸生化学代謝特性による近縁度を使用し且つ２時点間の比較表示を行うと判定した。

実施例９と同様の方法によりアミノ酸配置図（図６５参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データの２時点間での差をレーダーチャート（図７３参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示、レーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示および平均値からの棒表示は、実施例９と同じように行った。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図７４参照）、折れ線グラフ（図７５参照）および面グラフ（図７６参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例９と同じように行った。

また、アミノ酸配置に基づき、各時点の血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図７７参照）で表示した。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示およびレーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示は、実施例９と同じように行った。

同様に、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図７８参照）および折れ線グラフ（図７９参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例９と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、第１回から第２回の間についてＶａｌ、Ｌｅｕと生化学代謝的に近いアミノ酸の濃度の低下傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例９で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目、３回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例９同様、測定した。その３時点での各データを入力とし、研究目的として“生化学代謝に基づく血中アミノ酸状態の推移の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列としてアミノ酸生化学代謝特性による近縁度を使用し且つ３時点以上のデータの比較表示を行うと判定した。

実施例９と同様の方法によりアミノ酸配置図（図６５参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図８０参照）および折れ線グラフ（図８１参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例９と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｖａｌ、Ｌｅｕと生化学代謝的に近いアミノ酸の血中濃度が低下し、その後安定していることを容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１で用いたメタボリックシンドローム患者の血液サンプルから、実施例１同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータを入力とし、研究目的として“臨床医学的観点による疾患に基づくアミノ酸状態の評価”を入力し、疾患名として“高血圧症、糖尿病、高ＬＤＬコレステロール血症、低ＨＤＬコレステロール血症、高ＴＧ血症”を選択した。研究目的から、アミノ酸特徴行列として、疾患との関連度による近縁度を使用すると判定した。

アミノ酸特性データベースを検索して、高血圧症、糖尿病、高ＬＤＬコレステロール血症、低ＨＤＬコレステロール血症および高ＴＧ血症の患者データを抽出し、各疾患に対して、それぞれのアミノ酸についてＲＯＣ曲線下面積を算出した。そのＲＯＣ曲線下面積を５次元のベクトルと見做し、それのユークリッド距離をアミノ酸距離行列とした。

こうして得られたアミノ酸距離行列に基づいて、多次元尺度構成法を適用して、疾患関連度による近縁度を最適に表現するアミノ酸配置としてのアミノ酸配置図（図８２参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図８３参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。このレーダーチャートの周囲に表示されているアミノ酸名のうち必須アミノ酸は、他のアミノ酸と視覚的に区別できるように丸で囲っている。なお、必須アミノ酸はアミノ酸配置から自動的に検出され、検出された必須アミノ酸に対し自動的に図示の如く丸が表示される。また、健康人の平均値より高い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く実線の棒で表示し、平均値より低い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く点線の棒で表示した。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図８４参照）、折れ線グラフ（図８５参照）および面グラフ（図８６参照）で表示した。必須アミノ酸は、レーダーチャートと同様、丸で囲った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｔｒｐと疾患関連度が近いアミノ酸の濃度の増加傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１３で用いた血液サンプルから、実施例１３同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータを入力とし、研究目的として“臨床医学的観点による疾患に基づくアミノ酸状態の評価”と“特定の疾患との比較”を入力し、疾患名として“高血圧症、糖尿病、高ＬＤＬコレステロール血症、低ＨＤＬコレステロール血症、高ＴＧ血症”を選択し、疾患名として“糖尿病”を選択した。

実施例１３同様、アミノ酸配置の決定およびグラフ表示を行った。さらに、アミノ酸濃度データベースから糖尿病患者を検索し、検索した糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を算出した。実施例１３同様、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値および糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を、アミノ酸配置に基づき、レーダーチャート（図８７参照）、棒グラフ（図８８参照）および折れ線グラフ（図８９参照）で表示した。

以上、これらのグラフにより、血液採取された患者は、自身の血液サンプルのアミノ酸状態が糖尿病患者のそれと近いかを容易に視認することができる。

実施例１３で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例１３同様、測定した。その２時点での各データを入力とし、研究目的として“臨床医学的観点による疾患に基づくアミノ酸状態の推移の評価”を入力し、疾患名として、“高血圧症、糖尿病、高ＬＤＬコレステロール血症、低ＨＤＬコレステロール血症、高ＴＧ血症”を選択した。研究目的から、アミノ酸特徴行列として疾患との関連度による近縁度を使用し且つ２時点間の比較表示を行うと判定した。

実施例１３と同様の方法によりアミノ酸配置図（図８２参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データの２時点間での差をレーダーチャート（図９０参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。レーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示および平均値からの棒表示は、実施例１３と同じように行った。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図９１参照）、折れ線グラフ（図９２参照）および面グラフ（図９３参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例１３と同じように行った。

また、アミノ酸配置に基づき、各時点の血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図９４参照）で表示した。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。レーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示は、実施例１３と同じように行った。

同様に、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図９５参照）および折れ線グラフ（図９６参照）で表示した。グラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例１３と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、第１回から第２回の間についてＴｒｐと疾患関連度が近いアミノ酸の濃度の低下傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１３で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目、３回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例１３同様、測定した。その３時点での各データを入力とし、研究目的として“臨床医学的観点による疾患に基づくアミノ酸状態の推移の評価”を入力し、疾患名として“高血圧症、糖尿病、高ＬＤＬコレステロール血症、低ＨＤＬコレステロール血症、高ＴＧ血症”を選択した。研究目的から、アミノ酸特徴行列として疾患との関連性による近縁度を使用し且つ３時点以上のデータの比較表示を行うと判定した。

実施例１３と同様の方法によりアミノ酸配置図（図８２参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図９７参照）および折れ線グラフ（図９８参照）で表示した。グラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例１３と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｔｒｐと疾患関連度が近いアミノ酸の血中濃度が低下し、その後安定していることを容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１で用いたメタボリックシンドローム患者の血液サンプルから、実施例１同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータを入力とし、研究目的として“物理化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列として、物理化学的特性および生物学的特性の組み合わせによる近縁度を使用すると判定した。

アミノ酸特性データベースを検索して、アミノ酸の物理化学的特性および生物学的特性を抽出し、抽出した１５種の各特性を数値化して組み合わせた特性表（図９９参照）を作成した。なお、特性表において、物理化学的特性には、“分子構造に関連した炭素原子数”、“窒素原子数”、“硫黄原子数”、“水酸基”、“環状構造”、“分岐鎖”、“疎水性／親水性の度合いを示すｈｙｄｒｏｐａｔｈｙ”、“電気的性質の等電点”、“電価”が含まれ、生物学的特性には、“必須アミノ酸”、“代謝経路の下流の代謝物”、“体蛋白中の含量”、“血液中の濃度”、“ＤＮＡ配列からアミノ酸配列への変換コドン”が含まれている。各特性量を平均値と標準偏差で規格化した。アミノ酸Ａ_ｉとＡ_ｊ間の近縁度Ｄ_ｉｊは、１５次元のユークリッド空間の距離で定義される。その近縁度を基にアミノ酸距離行列を算出した。

こうして得られたアミノ酸距離行列に基づいて、多次元尺度構成法を適用して、アミノ酸の物理化学的特性および生物学的特性の組み合わせによる近縁度を最適に表現するアミノ酸配置としてのアミノ酸配置図（図１００参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図１０１参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。このレーダーチャートの中央部には、ＢＣＡＡといったカテゴリーを表示している。なお、このカテゴリーはアミノ酸配置から自動的に検出され、検出されたカテゴリーが自動的に図示の如く表示される。また、このレーダーチャートの周囲に表示されているアミノ酸名のうち必須アミノ酸は、他のアミノ酸と視覚的に区別できるように丸で囲っている。必須アミノ酸はアミノ酸配置から自動的に検出され、検出された必須アミノ酸に対し自動的に図示の如く丸が表示される。また、健康人の平均値より高い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く実線の棒で表示し、平均値より低い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く点線の棒で表示した。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図１０２参照）、折れ線グラフ（図１０３参照）および面グラフ（図１０４参照）で表示した。これらのグラフの下部には、レーダーチャートと同様、ＢＣＡＡといったカテゴリーを表示した。必須アミノ酸は、レーダーチャートと同様、丸で囲った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｉｌｅと物理化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸特性が近いアミノ酸の濃度の増加傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１７で用いた血液サンプルから、実施例１７同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータを入力とし、研究目的として“物理化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の評価”と“特定の疾患との比較”を入力し、疾患名として“糖尿病”を選択した。

実施例１７と同様、アミノ酸配置の決定およびグラフ表示を行った。さらに、アミノ酸濃度データベースから糖尿病患者を検索し、検索した糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を算出した。実施例１７同様、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値および糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を、アミノ酸配置に基づき、レーダーチャート（図１０５参照）、棒グラフ（図１０６参照）および折れ線グラフ（図１０７参照）で表示した。

以上、これらのグラフにより、血液採取された患者は、自身の血液サンプルのアミノ酸状態が糖尿病患者のそれと近いかを容易に視認することができる。

実施例１７で対象となった患者から別時点で採取した血液サンプル（１回目、２回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例１７同様、測定した。その２時点での各データを入力とし、研究目的として“物理化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の推移の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列として物理化学的特性および生物学的特性の組み合わせによる近縁度を使用し且つ２時点間の比較表示を行うと判定した。

実施例１７と同様の方法によりアミノ酸配置図（図１００参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データの２時点間での差をレーダーチャート（図１０８参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示、レーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示および平均値からの棒表示は、実施例１７と同じように行った。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図１０９参照）、折れ線グラフ（図１１０参照）および面グラフ（図１１１参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例１７と同じように行った。

また、アミノ酸配置に基づき、各時点の血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図１１２参照）で表示した。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示およびレーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示は、実施例１７と同じように行った。

同様に、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図１１３参照）および折れ線グラフ（図１１４参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例１７と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、第１回から第２回の間についてＩｌｅと物理化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸特性が近いアミノ酸の濃度の低下傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１７で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目、３回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例１７同様、測定した。その３時点での各データを入力とし、研究目的として“物理化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の推移の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列として物理化学的特性および生物学的特性の組み合わせによる近縁度を使用し且つ３時点以上のデータの比較表示を行うと判定した。

実施例１７と同様の方法によりアミノ酸配置（図１００参照）を得た。

このアミノ酸配置に基づき、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図１１５参照）および折れ線グラフ（図１１６参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例１７と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｉｌｅと物理化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸特性が近いアミノ酸の血中濃度が低下し、その後安定していることを容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１で用いたメタボリックシンドローム患者の血液サンプルから、実施例１同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータを入力とし、研究目的として“物理化学・代謝生化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列として物理化学的特性、代謝生化学的特性および生物学的特性の組み合わせによる近縁度を使用すると判定した。

アミノ酸特性データベースを検索して、アミノ酸の物理化学的特性、代謝生化学的特性および生物学的特性を抽出し、抽出した１１種の各特性を数値化して組み合わせた特性表（図１１７参照）を作成した。なお、特性表において、特性には、“ＢＣＡＡ（分岐鎖アミノ酸）”、“強い塩基性のあるアミノ酸”、“芳香族アミノ酸”、“含硫アミノ酸”、“アスパラギナーゼ関連アミノ酸”、“グルタミン酸合成酵素関連アミノ酸”、“酸性アミノ酸とそれに関連するアミノ酸”、“中性アミノ酸”、“必須アミノ酸”、“単独で神経伝達物質となるアミノ酸”、“コドンが１つだけであるアミノ酸”が含まれている。各特性量を平均値と標準偏差で規格化した。アミノ酸Ａ_ｉとＡ_ｊ間の近縁度Ｄ_ｉｊは、１１次元のユークリッド空間の距離で定義される。その近縁度を基にアミノ酸距離行列を算出した。

こうして得られたアミノ酸距離行列に基づいて、Ｗａｌｄ法による階層的クラスタリング法を適用して、アミノ酸の物理化学的特性、代謝生化学的特性および生物学的特性の組み合わせによる近縁度を最適に表現するアミノ酸配置“Ｈｉｓ，Ｔｙｒ，Ｐｈｅ，Ｔｒｐ，Ｍｅｔ，Ｃｙｓ，Ｐｒｏ，Ｇｌｎ，Ｇｌｕ，Ａｓｎ，Ａｓｐ，Ｇｌｙ，Ａｌａ，Ｓｅｒ，Ｔｈｒ，Ｖａｌ，Ｉｌｅ，Ｌｅｕ，Ｌｙｓ，Ａｒｇ”を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図１１８参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。このレーダーチャートの中央部には、“ＢＣＡＡ”、“±”（中性アミノ酸）、“Ｎ−”（強い塩基性アミノ酸）、“ＡＡＡ”（芳香族アミノ酸）、“Ｓ”および“Ｈ＋”（酸性アミノ酸、酸性アミノ酸関連のアミノ酸）といったカテゴリーを表示している。なお、このカテゴリーはアミノ酸配置から自動的に検出され、検出されたカテゴリーが自動的に図示の如く表示される。また、このレーダーチャートの周囲に表示されているアミノ酸名のうち必須アミノ酸は、他のアミノ酸と視覚的に区別できるように丸で囲っている。必須アミノ酸はアミノ酸配置から自動的に検出され、検出された必須アミノ酸に対し自動的に図示の如く丸が表示される。また、健康人の平均値より高い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く実線の棒で表示し、平均値より低い濃度のアミノ酸に対しては平均値からその値までを図示の如く点線の棒で表示した。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図１１９参照）、折れ線グラフ（図１２０参照）および面グラフ（図１２１参照）で表示した。これらのグラフの下部には、レーダーチャートと同様、“ＢＣＡＡ”、“±”、“Ｎ−”、“ＡＡＡ”、“Ｓ”および“Ｈ＋”といったカテゴリーを表示した。必須アミノ酸は、レーダーチャートと同様、丸で囲った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｉｌｅ、Ｐｈｅと物理化学・代謝生化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸特性が近いアミノ酸の濃度の増加傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例２１で用いた血液サンプルから、実施例２１同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータを入力とし、研究目的として“物理化学・代謝生化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の評価”と“特定の疾患との比較”を入力し、疾患名として“糖尿病”を選択した。

実施例２１と同様、アミノ酸配置の決定およびグラフ表示を行った。さらに、アミノ酸濃度データベースから糖尿病患者を検索し、検索した糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を算出した。実施例２１同様、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値および糖尿病患者の血中アミノ酸濃度の平均値を、アミノ酸配置に基づき、レーダーチャート（図１２２参照）、棒グラフ（図１２３参照）および折れ線グラフ（図１２４参照）で表示した。

以上、これらのグラフにより、血液採取された患者は、自身の血液サンプルのアミノ酸状態が糖尿病患者のそれと近いかを容易に視認することができる。

実施例２１で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例２１同様、測定した。その２時点での各データを入力とし、研究目的として“物理化学・代謝生化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の推移の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列として物理化学的特性、代謝生化学的特性および生物学的特性の組み合わせによる近縁度を使用し且つ２時点間の比較表示を行うと判定した。

実施例２１と同様の方法によりアミノ酸配置“Ｈｉｓ，Ｔｙｒ，Ｐｈｅ，Ｔｒｐ，Ｍｅｔ，Ｃｙｓ，Ｐｒｏ，Ｇｌｎ，Ｇｌｕ，Ａｓｎ，Ａｓｐ，Ｇｌｙ，Ａｌａ，Ｓｅｒ，Ｔｈｒ，Ｖａｌ，Ｉｌｅ，Ｌｅｕ，Ｌｙｓ，Ａｒｇ”を得た。

このアミノ酸配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データの２時点間での差をレーダーチャート（図１２５参照）で表示した。アミノ酸濃度は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示、レーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示および平均値からの棒表示は、実施例２１と同じように行った。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図１２６参照）、折れ線グラフ（図１２７参照）および面グラフ（図１２８参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例２１と同じように行った。

また、アミノ酸配置に基づき、各時点の血液サンプルアミノ酸データをレーダーチャート（図１２９参照）で表示した。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示およびレーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示は、実施例２１と同じように行った。

同様に、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図１３０参照）および折れ線グラフ（図１３１参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例２１と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、第１回から第２回の間についてＩｌｅ、Ｐｈｅと物理化学・代謝生化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸特性が近いアミノ酸の濃度の低下傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例２１で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目、３回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例２１と同様、測定した。その３時点での各データを入力とし、研究目的として“物理化学・代謝生化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸状態の推移の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸特徴行列として物理化学的特性、代謝生化学的特性および生物学的特性の組み合わせによる近縁度を使用し且つ３時点以上のデータの比較表示を行うと判定した。

実施例２１と同様の方法によりアミノ酸配置“Ｈｉｓ，Ｔｙｒ，Ｐｈｅ，Ｔｒｐ，Ｍｅｔ，Ｃｙｓ，Ｐｒｏ，Ｇｌｎ，Ｇｌｕ，Ａｓｎ，Ａｓｐ，Ｇｌｙ，Ａｌａ，Ｓｅｒ，Ｔｈｒ，Ｖａｌ，Ｉｌｅ，Ｌｅｕ，Ｌｙｓ，Ａｒｇ”を得た。

このアミノ酸配置に基づき、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データの値を、棒グラフ（図１３２参照）および折れ線グラフ（図１３３参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例２１と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｉｌｅ、Ｐｈｅと物理化学・代謝生化学・生物学的特性についての総合的なアミノ酸特性が近いアミノ酸の血中濃度が低下し、その後安定していることを容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１で用いたメタボリックシンドローム患者の血液サンプルから、実施例１同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータと生化学マーカーとして当該患者の血糖値（ＦＢＳ）、トリグリセリド（ＴＧ）、ＳＢＰ（収縮期血圧）、ＤＢＰ（拡張期血圧）、ＨＤＬ（ＨＤＬコレステロール）、ＬＤＬ（ＬＤＬコレステロール）およびＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビンＡ１ｃ）を入力とし、研究目的として“血漿中アミノ酸濃度および生化学マーカーの類似性による血中アミノ酸および生化学マーカーの状態の評価”を入力した。研究目的から、アミノ酸・生化学マーカー特徴行列としてアミノ酸濃度および生化学マーカー値間の相関性による近縁度を使用すると判定した。

アミノ酸濃度データベースを検索して血漿中アミノ酸濃度データ（男性５３名、女性３８名、計９１名、平均年齢５４．３歳）および生化学標準統計データを抽出し、そのアミノ酸濃度および生化学マーカー間の相関係数を算出した。アミノ酸および生化学マーカー間の近縁度Ｄは、Ｐｅａｒｓｏｎ相関行列Ｓを用いて、数式５で定義される。その近縁度Ｄを基にアミノ酸・生化学マーカー類似度行列を算出した。

こうして得られたアミノ酸・生化学マーカー類似度行列に基づいて、多次元尺度構成法を適用して、アミノ酸の血中濃度および生化学マーカー値の相関性による近縁度を最適に表現するアミノ酸・生化学マーカー配置としてのアミノ酸・生化学マーカー配置図（図１３４参照）を得た。

このアミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータをレーダーチャート（図１３５参照）で表示した。アミノ酸濃度および生化学マーカー値は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。なお、このレーダーチャートの中央部には、ＢＣＡＡといったカテゴリーを示している。なお、このカテゴリーはアミノ酸・生化学マーカー配置から自動的に検出され、検出されたカテゴリーが自動的に図示の如く表示される。また、このレーダーチャートの周囲に表示されているアミノ酸名のうち必須アミノ酸は、他のアミノ酸と視覚的に区別できるように丸で囲っている。なお、必須アミノ酸はアミノ酸・生化学マーカー配置から自動的に検出され、検出された必須アミノ酸に対し自動的に図示の如く丸が表示される。また、健康人の平均値より高い濃度のアミノ酸および高い値の生化学マーカーに対しては平均値からその値までを図示の如く実線の棒で表示し、平均値より低い濃度のアミノ酸および低い値の生化学マーカーに対しては平均値からその値までを図示の如く点線の棒で表示した。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値を、棒グラフ（図１３６参照）、折れ線グラフ（図１３７参照）および面グラフ（図１３８参照）で表示した。これらのグラフの下部には、レーダーチャートと同様、ＢＣＡＡといったカテゴリーを表示した。また、必須アミノ酸は、レーダーチャートと同様、丸で囲った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｌｙｓと相関性の高い測定値での低下傾向を容易に視認することができ、生化学マーカーおよび血中アミノ酸濃度の状態を簡単且つ正確に把握することができる。

ところで、アミノ酸間の近縁度Ｄは、上記数式６で定義することも可能である。その近縁度Ｄを基にアミノ酸・生化学マーカー類似度行列を算出した。

こうして得られたアミノ酸・生化学マーカー類似度行列に基づいて、多次元尺度構成法を適用して、アミノ酸の血中濃度および生化学マーカー値の相関性による近縁度を最適に表現するアミノ酸・生化学マーカー配置としてのアミノ酸・生化学マーカー配置図（図１３９参照）を得た。

このアミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータをレーダーチャート（図１４０参照）で表示した。アミノ酸濃度および生化学マーカー値は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。なお、このレーダーチャートの中央部には、ＢＣＡＡといったカテゴリーを示している。なお、このカテゴリーはアミノ酸・生化学マーカー配置から自動的に検出され、検出されたカテゴリーが自動的に図示の如く表示される。また、このレーダーチャートの周囲に表示されているアミノ酸名のうち必須アミノ酸は、他のアミノ酸と視覚的に区別できるように丸で囲っている。なお、必須アミノ酸はアミノ酸・生化学マーカー配置から自動的に検出され、検出された必須アミノ酸に対し自動的に図示の如く丸が表示される。また、健康人の平均値より高い濃度のアミノ酸および高い値の生化学マーカーに対しては平均値からその値までを図示の如く実線の棒で表示し、平均値より低い濃度のアミノ酸および低い値の生化学マーカーに対しては平均値からその値までを図示の如く点線の棒で表示した。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値を、棒グラフ（図１４１参照）、折れ線グラフ（図１４２参照）および面グラフ（図１４３参照）で表示した。これらのグラフの下部には、レーダーチャートと同様、ＢＣＡＡといったカテゴリーを表示した。また、必須アミノ酸は、レーダーチャートと同様、丸で囲った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｌｙｓと相関性の高い測定値での低下傾向を容易に視認することができ、生化学マーカーおよび血中アミノ酸濃度の状態を簡単且つ正確に把握できる。

実施例２５で用いた血液サンプルから、実施例２５同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータと実施例２５で記載した生化学マーカーを入力とし、研究目的として“血漿中アミノ酸濃度および生化学マーカーの類似性による血中アミノ酸および生化学マーカーの状態の評価”と“特定の疾患との比較”を入力し、疾患名として“糖尿病”を選択した。

実施例２５と同様、アミノ酸・生化学マーカー配置の決定およびグラフ表示を行った。さらに、アミノ酸濃度データベースから糖尿病患者を検索し、検索した糖尿病患者の血中アミノ酸濃度および生化学マーカーの平均値を算出した。実施例２５同様、標準化された血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値ならびに糖尿病患者の血中アミノ酸濃度および生化学マーカーの平均値を、数式５で定義される近縁度Ｄに基づいて得られたアミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、レーダーチャート（図１４４参照）、棒グラフ（図１４５参照）および折れ線グラフ（図１４６参照）で表示した。また、標準化された血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値ならびに糖尿病患者の血中アミノ酸濃度および生化学マーカーの平均値を、数式６で定義される近縁度Ｄに基づいて得られたアミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、レーダーチャート（図１４７参照）、棒グラフ（図１４８参照）および折れ線グラフ（図１４９参照）で表示した。

以上、これらのグラフにより、血液採取された患者は、自身の血液サンプルのアミノ酸および生化学マーカーの状態が糖尿病患者のそれと近いかを容易に視認することができる。

実施例２５で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例２５同様、測定した。その２時点での各データと実施例２５で記載した当該２時点での生化学マーカーを入力とし、研究目的として“血漿中アミノ酸濃度および生化学マーカーの類似性による血中アミノ酸および生化学マーカーの状態の推移の把握”を入力した。研究目的から、アミノ酸・生化学マーカー特徴行列としてアミノ酸濃度・生化学マーカー間相関係数Ｓについて数式５で定義される近縁度を使用し且つ２時点間の比較表示を行うと判定した。

実施例２５と同様、アミノ酸・生化学マーカー配置図（図１３４参照）を得た。

このアミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの２時点間での差をレーダーチャート（図１５０参照）で表示した。アミノ酸濃度および生化学マーカー値は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示、レーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示および平均値からの棒表示は、実施例２５と同じように行った。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値を、棒グラフ（図１５１参照）、折れ線グラフ（図１５２参照）および面グラフ（図１５３参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例２５と同じように行った。

また、アミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、各時点の血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータをレーダーチャート（図１５４参照）で表示した。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示およびレーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示は、実施例２５と同じように行った。

同様に、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値を、棒グラフ（図１５５参照）および折れ線グラフ（図１５６参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例２５と同じように行った。

また、研究目的から、アミノ酸・生化学マーカー特徴行列としてアミノ酸濃度・生化学マーカー間相関係数Ｓについて数式６で定義される近縁度を使用し且つ２時点間の比較表示を行うと判定した。

実施例２５と同様の方法によりアミノ酸・生化学マーカー配置図（図１３９参照）を得た。

このアミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの２時点間で差をレーダーチャート（図１５７参照）で表示した。アミノ酸濃度および生化学マーカー値は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示、レーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示および平均値からの棒表示は、実施例２５と同じように行った。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値を、棒グラフ（図１５８参照）、折れ線グラフ（図１５９参照）および面グラフ（図１６０参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例２５と同じように行った。

また、アミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、各時点の血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータをレーダーチャート（図１６１参照）で表示した。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。レーダーチャートの中央部へのカテゴリー表示およびレーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示は、実施例２５と同じように行った。

同様に、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値を、棒グラフ（図１６２参照）、折れ線グラフ（図１６３参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例２５と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、第１回から第２回の間についてＬｙｓと相関性の高い測定値での増加傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例２５で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目、３回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例２５同様、測定した。その３時点での各データと実施例２５で記載した当該３時点での生化学マーカーを入力とし、研究目的として“血漿中アミノ酸濃度および生化学マーカーの類似性による血中アミノ酸および生化学マーカー状態の推移の把握”を入力した。研究目的から、アミノ酸・生化学マーカー特徴行列としてアミノ酸濃度・生化学マーカー間相関係数Ｓについて数式５で定義される近縁度を使用し且つ３時点以上のデータの比較表示を行うと判定した。

実施例２５と同様の方法によりアミノ酸・生化学マーカー配置図（図１３４参照）を得た。

このアミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値を、棒グラフ（図１６４参照）および折れ線グラフ（図１６５参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例２５と同じように行った。

また、研究目的から、アミノ酸・生化学マーカー特徴行列としてアミノ酸濃度・生化学マーカー間相関係数Ｓについて数式６で定義される近縁度を使用し且つ３時点以上のデータの比較表示を行うと判定した。

実施例２５と同様の方法によりアミノ酸・生化学マーカー配置図（図１３９参照）を得た。

このアミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値を、棒グラフ（図１６６参照）および折れ線グラフ（図１６７参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例２５と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｌｙｓと相関性の高い測定値が増加し、その後安定していることを容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例１で用いたメタボリックシンドローム患者の血液サンプルから、実施例１同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータと生化学マーカーとして当該患者の血糖値、トリグリセリド、ＳＢＰ、ＤＢＰ、ＨＤＬ、ＬＤＬおよびＨｂＡ１ｃを入力とし、研究目的として“臨床医学的観点による疾患に基づくアミノ酸および生化学マーカーの状態の評価”を入力し、疾患名として“高血圧症、糖尿病、高ＬＤＬコレステロール血症、低ＨＤＬコレステロール血症、高ＴＧ血症”を選択した。研究目的から、アミノ酸・生化学マーカー特徴行列として、疾患との関連度による近縁度を使用すると判定した。

アミノ酸特性データベースを検索して、高血圧症、糖尿病、高ＬＤＬコレステロール血症、低ＨＤＬコレステロール血症および高ＴＧ血症の患者データを抽出し、各疾患に対して、それぞれのアミノ酸および生化学マーカーについてＲＯＣ曲線下面積を算出した。そのＲＯＣ曲線下面積を５次元のベクトルと見做し、それのユークリッド距離をアミノ酸・生化学マーカー距離行列とした。

こうして得られたアミノ酸・生化学マーカー距離行列に基づいて、多次元尺度構成法を適用して、疾患関連度による近縁度を最適に表現するアミノ酸・生化学マーカー配置としてのアミノ酸・生化学マーカー配置図（図１６８参照）を得た。

このアミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータをレーダーチャート（図１６９参照）で表示した。アミノ酸濃度および生化学マーカー値は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。このレーダーチャートの周囲に表示されているアミノ酸名のうち必須アミノ酸は、他のアミノ酸と視覚的に区別できるように丸で囲っている。なお、必須アミノ酸はアミノ酸・生化学マーカー配置から自動的に検出され、検出された必須アミノ酸に対し自動的に図示の如く丸が表示される。また、健康人の平均値より高い濃度のアミノ酸および高い値の生化学マーカーに対しては平均値からその値までを図示の如く実線の棒で表示し、平均値より低い濃度のアミノ酸および低い値の生化学マーカーに対しては平均値からその値までを図示の如く点線の棒で表示した。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値を、棒グラフ（図１７０参照）、折れ線グラフ（図１７１参照）および面グラフ（図１７２参照）で表示した。必須アミノ酸は、レーダーチャートと同様、丸で囲った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｇｌｙと疾患関連度が近い測定値での低下傾向を容易に視認することができ、生化学マーカーおよび血中アミノ酸濃度の状態を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例２９で用いた血液サンプルから、実施例２９同様、血中アミノ酸濃度を測定した。そのデータと実施例２９で記載した生化学マーカーを入力とし、研究目的として“臨床医学的観点による疾患に基づくアミノ酸および生化学マーカーの状態の評価”と“特定の疾患との比較”を入力し、疾患名として“高血圧症、糖尿病、高ＬＤＬコレステロール血症、低ＨＤＬコレステロール血症、高ＴＧ血症”を選択し、疾患名として“糖尿病”を選択した。

実施例２９と同様、アミノ酸・生化学マーカー配置の決定およびグラフ表示を行った。さらに、アミノ酸濃度データベースから糖尿病患者を検索し、検索した糖尿病患者の血中アミノ酸濃度および生化学マーカーの平均値を算出した。実施例２９同様、標準化された血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値ならびに糖尿病患者の血中アミノ酸濃度および生化学マーカーの平均値を、アミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、レーダーチャート（図１７３参照）、棒グラフ（図１７４参照）および折れ線グラフ（図１７５参照）で表示した。

以上、これらのグラフにより、血液採取された患者は、自身の血液サンプルのアミノ酸および生化学マーカーの状態が糖尿病患者のそれと近いかを容易に視認することができる。

実施例２９で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例２９同様、測定した。その２時点での各データと実施例２９で記載した当該２時点での生化学マーカーを入力とし、研究目的として“臨床医学的観点による疾患に基づくアミノ酸および生化学マーカー状態の推移の評価”を入力し、疾患名として“高血圧症、糖尿病、高ＬＤＬコレステロール血症、低ＨＤＬコレステロール血症、高ＴＧ血症”を選択した。研究目的から、アミノ酸・生化学マーカー特徴行列として疾患との関連度による近縁度を使用し且つ２時点間の比較表示を行うと判定した。

実施例２９と同様の方法によりアミノ酸・生化学マーカー配置図（図１６８参照）を得た。

このアミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの２時点間での差をレーダーチャート（図１７６参照）で表示した。アミノ酸濃度および生化学マーカー値は、健康人データベースより算出され且つ平均およびＳＤを用いて標準化された値である。レーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示および平均値からの棒表示は、実施例２９と同じように行った。

同様に、標準化された血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値を、棒グラフ（図１７７参照）、折れ線グラフ（図１７８参照）および面グラフ（図１７９参照）で表示した。グラフの下部へのカテゴリー表示およびグラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例２９と同じように行った。

また、アミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、各時点の血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータをレーダーチャート（図１８０参照）で表示した。灰色の範囲は、±２ＳＤの範囲を表す。レーダーチャート周囲へのアミノ酸名の表示は、実施例２９と同じように行った。

同様に、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値を、棒グラフ（図１８１参照）および折れ線グラフ（図１８２参照）で表示した。グラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例２９と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、第１回から第２回の間についてＧｌｙと相関性の高い測定値での増加傾向を容易に視認することができ、血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

実施例２９で対象となった患者から別時点で採取された血液サンプル（１回目、２回目、３回目）の血中アミノ酸濃度を、実施例２９同様、測定した。その３時点での各データと実施例２９で記載した当該３時点での生化学マーカーを入力とし、研究目的として“臨床医学的観点による疾患に基づくアミノ酸および生化学マーカー状態の推移の評価”を入力し、疾患名として“高血圧症、糖尿病、高ＬＤＬコレステロール血症、低ＨＤＬコレステロール血症、高ＴＧ血症”を選択した。研究目的から、アミノ酸・生化学マーカー特徴行列として疾患との関連度による近縁度を使用し且つ３時点以上のデータの比較表示を行うと判定した。

実施例２９と同様の方法によりアミノ酸・生化学マーカー配置（図１６８参照）を得た。

このアミノ酸・生化学マーカー配置に基づき、標準化された各時点の血液サンプルアミノ酸データおよび生化学マーカーデータの値を、棒グラフ（図１８３参照）および折れ線グラフ（図１８４参照）で表示した。グラフの下部へのアミノ酸名の表示は、実施例２９と同じように行った。

以上、これらのグラフにより、患者は、Ｇｌｙと疾患関連度が近い測定値が増加し、その後安定していることを容易に視認することができ、生化学マーカーおよび血中アミノ酸濃度の状態の推移を簡単且つ正確に把握することができる。

以上のように、本発明にかかる項目配置決定装置、項目配置決定方法および項目配置決定プログラムは、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る。

１００ 項目配置決定装置
１０２ 制御部
１０２ａ 読込部
１０２ｂ 選択部
１０２ｃ 判定部
１０２ｄ 抽出部
１０２ｅ 行列算出部
１０２ｆ 配値算出部
１０２ｇ 設定部
１０２ｈ 出力実行部
１０４ 通信インターフェース部
１０６ 記憶部
１０６ａ 読込データファイル
１０６ｂ 変数データファイル
１０６ｃ 行列データファイル
１０６ｄ 配値データファイル
１０６ｅ 出力データファイル
１０８ 入出力インターフェース部
１１２ 入力装置
１１４ 出力装置
２００ 外部システム
３００ ネットワーク

Claims (14)

1. アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の測定値に関する測定結果をグラフで出力する際の、前記項目を一意に識別するための複数の項目識別情報の当該グラフにおける配置を決定する、制御部を備えた項目配置決定装置であって、
   前記制御部は、
   前記項目間の関係の近さの度合いに関する予め定義された近縁度を、当該近縁度の算出に必要な予め取得したデータに基づいて、前記項目の組み合わせごとに算出する近縁度算出手段と、
   前記近縁度算出手段で算出した複数の前記近縁度を、前記配置の決定に適用可能な所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出する配置算出手段と、
   を備えたこと、
   を特徴とする項目配置決定装置。
2. 前記項目を予め設定した複数の変数からなるベクトルで定義し、前記近縁度を前記ベクトル間の距離で定義した場合、
   前記近縁度算出手段は、前記ベクトル間の前記距離を、予め取得した各々の前記変数の値に関する変数データに基づいて、前記ベクトルの組み合わせごとに算出し、
   前記配置算出手段は、前記近縁度算出手段で算出した複数の前記距離を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、
   を特徴とする請求項１に記載の項目配置決定装置。
3. 前記ベクトルは、前記アミノ酸の物理化学的特性、代謝生化学的特性、臨床医学的特性、生物学的特性その他の前記アミノ酸の特性を前記変数とするものであり、前記変数の値は前記特性の値であること、
   を特徴とする請求項２に記載の項目配置決定装置。
4. 前記ベクトルは、予め設定した疾患を前記変数とするものであり、前記変数の値は、前記疾患に対する前記アミノ酸についてのＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）曲線下面積であること、
   を特徴とする請求項２に記載の項目配置決定装置。
5. 前記ベクトルを、前記アミノ酸の生化学的代謝経路に関するカテゴリーを前記変数とするものとして定義し、前記近縁度を、前記ベクトル間の前記距離に替えて、前記アミノ酸が帰属する前記カテゴリーの集合に対してＴａｎｉｍｏｔｏ Ｉｎｄｅｘが用いられたもので定義した場合、
   前記変数の値は、前記アミノ酸の前記カテゴリーへの前記帰属の有無が二値化された帰属値であり、
   前記近縁度算出手段は、前記近縁度を、予め取得した各々の前記帰属値に関する前記変数データに基づいて、前記ベクトルの組み合わせごとに算出し、
   前記配置算出手段は、前記近縁度算出手段で算出した複数の前記近縁度を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、
   を特徴とする請求項２に記載の項目配置決定装置。
6. 前記近縁度を、前記項目間の相関関係に関する数値で定義した場合、
   前記近縁度算出手段は、前記数値を、前記アミノ酸の濃度を少なくとも含む予め取得した前記データに基づいて、前記項目の組み合わせごとに算出し、
   前記配置算出手段は、前記近縁度算出手段で算出した複数の前記数値を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、
   を特徴とする請求項１に記載の項目配置決定装置。
7. 前記近縁度を、１から前記項目間の相関係数またはその絶対値を引いた値を行列要素とする行列の平方根行列における前記行列要素で定義した場合、
   前記近縁度算出手段は、前記平方根行列を、前記アミノ酸の濃度を少なくとも含む予め取得した前記データに基づいて算出し、
   前記配置算出手段は、前記近縁度算出手段で算出した前記平方根行列における複数の前記行列要素を前記所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出すること、
   を特徴とする請求項６に記載の項目配置決定装置。
8. 前記制御部は、
   前記配置算出手段で算出した前記配置で特定される位置に各々の前記項目識別情報が視認可能に描画され且つ予め取得した前記測定結果に含まれる各々の前記項目の前記測定値が視認可能に描画された前記グラフであって、予め設定した特徴を持つ前記項目の前記項目識別情報が他の前記項目識別情報と視覚的に識別可能に描画されたものを出力する出力実行手段
   をさらに備えたこと、
   を特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載の項目配置決定装置。
9. 前記グラフがレーダーチャートである場合、
   前記出力実行手段は、予め設定した前記項目の基準値に対する前記測定値の増分および減分が互いに視覚的に識別可能にさらに描画された前記レーダーチャートを出力すること
   を特徴とする請求項８に記載の項目配置決定装置。
10. アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の測定値に関する測定結果をグラフで出力する際の、前記項目を一意に識別するための複数の項目識別情報の当該グラフにおける配置を決定する、制御部を備えた情報処理装置において実行される項目配置決定方法であって、
    前記制御部において実行される、
    前記項目間の関係の近さの度合いに関する予め定義された近縁度を、当該近縁度の算出に必要な予め取得したデータに基づいて、前記項目の組み合わせごとに算出する近縁度算出ステップと、
    前記近縁度算出ステップで算出した複数の前記近縁度を、前記配置の決定に適用可能な所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出する配置算出ステップと、
    を含むこと、
    を特徴とする項目配置決定方法。
11. アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の測定値に関する測定結果をグラフで出力する際の、前記項目を一意に識別するための複数の項目識別情報の当該グラフにおける配置を決定する、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項目配置決定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、
    前記項目間の関係の近さの度合いに関する予め定義された近縁度を、当該近縁度の算出に必要な予め取得したデータに基づいて、前記項目の組み合わせごとに算出する近縁度算出ステップと、
    前記近縁度算出ステップで算出した複数の前記近縁度を、前記配置の決定に適用可能な所定の手法で解析することにより、複数の前記項目識別情報の前記グラフにおける前記配置を算出する配置算出ステップと、
    を含むこと、
    を特徴とする項目配置決定プログラム。
12. アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の測定値に関する測定結果と前記項目を一意に識別するための複数の項目識別情報とが示されているグラフにより、１）受診者の血中アミノ酸状態を評価、２）予め指定された疾患の患者の血中アミノ酸状態と比較することにより受診者の血中アミノ酸状態を評価、または、３）受診者の血中アミノ酸状態の推移を評価する、制御部を備えた評価装置、であって、
    前記グラフにおける複数の前記項目識別情報の配置は、前記項目間の関係の近さの度合いに関する予め定義された近縁度を当該近縁度の算出に必要な予め取得したデータに基づいて前記項目の組み合わせごとに算出し、当該算出した複数の前記近縁度を当該配置の決定に適用可能な所定の手法で解析することにより、決定されたものであること、
    を特徴とする評価装置。
13. アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の測定値に関する測定結果と前記項目を一意に識別するための複数の項目識別情報とが示されているグラフにより、１）受診者の血中アミノ酸状態を評価、２）予め指定された疾患の患者の血中アミノ酸状態と比較することにより受診者の血中アミノ酸状態を評価、または、３）受診者の血中アミノ酸状態の推移を評価する、制御部を備えた情報処理装置において実行される評価方法、であって、
    前記グラフにおける複数の前記項目識別情報の配置は、前記項目間の関係の近さの度合いに関する予め定義された近縁度を当該近縁度の算出に必要な予め取得したデータに基づいて前記項目の組み合わせごとに算出し、当該算出した複数の前記近縁度を当該配置の決定に適用可能な所定の手法で解析することにより、決定されたものであること、
    を特徴とする評価方法。
14. アミノ酸を少なくとも含む複数の項目の測定値に関する測定結果と前記項目を一意に識別するための複数の項目識別情報とが示されているグラフにより、１）受診者の血中アミノ酸状態を評価、２）予め指定された疾患の患者の血中アミノ酸状態と比較することにより受診者の血中アミノ酸状態を評価、または、３）受診者の血中アミノ酸状態の推移を評価する、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評価プログラム、であって、
    前記グラフにおける複数の前記項目識別情報の配置は、前記項目間の関係の近さの度合いに関する予め定義された近縁度を当該近縁度の算出に必要な予め取得したデータに基づいて前記項目の組み合わせごとに算出し、当該算出した複数の前記近縁度を当該配置の決定に適用可能な所定の手法で解析することにより、決定されたものであること、
    を特徴とする評価プログラム。

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