JP6549094B2 - 心血管疾患のリスク指標としての血管年齢を提供するための流量依存性血管拡張を用いるシステム及び方法 - Google Patents

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関連出願の相互参照
本出願は、２０１３年３月１３に出願された米国仮特許出願第６１／７７８，４２４号の利益を主張するものであり、それを、本明細書に完全に記載されているものとして、参照により本明細書に組み込まれるものとする。

本開示は、概して、心血管疾患をヒトが発症するリスクを評価することに関する。詳細には、本開示は、流量依存性血管拡張に基づく血管年齢カルキュレータに関する。

心血管疾患（ＣＶＤ）は、病的状態および死亡の主な原因である。したがって、ＣＶＤのリスク評価は、予備的な医療ケアの場面における最重要点であり続けている。

多変量リスク予測アルゴリズムが、ＣＶＤリスクを評価し、かつリスク因子の処理をガイドするために使用されてきた。例えば、個人の母集団の長期間の研究に基づくフラミンガム心臓研究（ＦＨＳ）は、年齢、総コレステロールおよび高密度のリポタンパク質コレステロール、収縮期血圧、高血圧の治療、喫煙、ならびに糖尿病の状況を、ＣＶＤの定量的なリスクに関係付けており、１０年間にＣＶＤ事象を有する可能性がパーセントで表現される。一般的なＣＶＤリスク・ポイント・スコア、および血管年齢データは、Ｄ’Ａｇｏｓｔｉｎｏ他による「Ｇｅｎｅｒａｌ Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ Ｒｉｓｋ Ｐｒｏｆｉｌｅ ｆｏｒ Ｕｓｅ ｉｎ Ｐｒｉｍａｒｙ Ｃａｒｅ： Ｔｈｅ Ｆｒａｍｉｎｇｈａｍ Ｈｅａｒｔ Ｓｔｕｄｙ」、 Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ ２００８、１１７：７４３〜７５３で述べられている。

より最近のＣＶＤリスク評価技法は、初期段階のＣＶＤと、増加した血流に応じて拡張する動脈の能力との間の相関を重点的に扱っている。心血管の健康を評価するために数多くの研究者により、上腕動脈の流量依存性血管拡張（ＦＭＤ：ｆｌｏｗ−ｍｅｄｉａｔｅｄ ｄｉｌａｔｉｏｎ）が使用されてきた。一研究によれば、Ｉｎａｂａ他による「Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｆｕｔｕｒｅ Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ Ｏｕｔｃｏｍｅｓ ｂｙ Ｆｌｏｗ−Ｍｅｄｉａｔｅｄ Ｖａｓｏｄｉｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｂｒａｃｈｉａｌ Ａｒｔｅｒｙ：Ａ Ｍｅｔａ−Ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃ Ｉｍａｇｉｎｇ ２０１０、２６：６３１〜６４０は、上腕動脈ＦＭＤの１％増加に対する心血管事象の統合された（ｐｏｏｌｅｄ）相対リスク（０．８７）を求めている。

共同で所有され、かつその全体が参照により本明細書に組み込まれる米国特許第８，０５７，４００号は、血流の増加に応ずる動脈の能力を非侵襲的に評価するための医用診断方法、デバイス、およびシステムについて述べている。容積脈波振幅または他のコンポーネントが使用されて、ＦＭＤ、およびその結果のＣＶＤリスクの指標が提供される。

診断ツールおよび方法は、流量依存性血管拡張（ＦＭＤ）データを用いて血管年齢スコアリング・システムを修正するために使用される。その結果得られるＦＭＤで調整された血管年齢カルキュレータは、心血管疾患を発症させるヒトの潜在的可能性を診断するために使用することができる。

本教示の一実施形態による心血管疾患（ＣＶＤ）を発症させるヒトの潜在的可能性を診断する方法は、次のステップを含む、すなわち、ａ）既存データに対する第１の最適合式を求めて、元のＣＶＤポイントを複数の生理学的パラメータに割り当てるステップであり、前記複数の生理学的データが暦年齢を含む、ステップと、ｂ）第１の最適合式を用いて外挿し、外挿されたＣＶＤポイントを、前記既存データにおける前記暦年齢よりも若年齢および高年齢に割り当てるステップと、ｃ）前記元のＣＶＤポイントおよび前記外挿されたＣＶＤポイントを用いて、前記生理学的パラメータに対して可能な最低の合計ＣＶＤポイント、および可能な最高の合計ＣＶＤポイントを求めるステップと、ｄ）前記既存データに対する第２の最適合式を求めて、ＣＶＤリスク・データを合計ＣＶＤポイントに割り当てるステップと、ｅ）第２の最適合式を用いて外挿し、外挿されたＣＶＤリスク・データを、前記可能な最低の合計ＣＶＤポイントから、前記可能な最高の合計ＣＶＤポイントにわたる複数の合計ＣＶＤポイントに割り当てるステップと、ｆ）前記外挿されたＣＶＤリスク・データを、複数の％ＦＭＤ値から選ばれた、選択されたパーセント流量依存性血管拡張（％ＦＭＤ）値に割り当てるステップであり、前記複数の％ＦＭＤ値が、前記選択された％ＦＭＤ値を超える値、およびそれ未満の値を含む、ステップと、ｇ）前記複数の％ＦＭＤ値を補償するために、前記外挿されたＣＶＤリスク・データを拡張し、それにより、拡張されたＣＶＤリスク・データを作成するステップと、ｈ）第２の最適合式を用いて、合計ＣＶＤポイントを、前記拡張されたＣＶＤリスク・データにおける各値に割り当て、それにより、複数の割り当てられた合計ＣＶＤポイントを生成するステップと、ｉ）前記既存データに対する第３の最適合式を求めて、血管年齢をＣＶＤリスク・データに割り当てるステップと、ｊ）第３の最適合式、および前記複数の割り当てられた合計ＣＶＤポイントを用いて、前記拡張されたＣＶＤリスク・データにおける各値に対応する血管年齢を計算するステップと、ｋ）第４の最適合式を求めて、前記血管年齢を、調整された、選択された％ＦＭＤｍａｘ値に割り当てるステップと、ｌ）前記調整された、選択された％ＦＭＤｍａｘ値に基づいて、前記血管年齢を前記複数の％ＦＭＤ値に再割り当てするステップと、ｍ）前記複数の合計ＣＶＤポイント、および前記複数のＦＭＤ値に対応する血管年齢の表を含む血管年齢カルキュレータを作成するステップと、ｎ）前記血管年齢カルキュレータを用いて、心血管疾患を発症するヒトの潜在的可能性を診断するステップとを含む。

本教示の他の実施形態に従ってＣＶＤを発症するヒトの潜在的可能性を診断する方法は以下のステップを含む、すなわち、ａ）反応性充血による四肢における動脈の血管直径の相対的な閉塞後変化を測定するステップと、ｂ）前記血管直径の少なくとも前記測定された変化、および前記血管における流量依存性血管拡張（ＦＭＤ）を示すパラメータを用いて、血管年齢を計算するステップと、ｃ）前記計算された血管年齢を提示するステップとを含む。

本教示の一実施形態による診断ツールは、以下のものを含む、すなわち、ａ）複数の生理学的パラメータに基づき、心血管疾患を発症する患者の一般的なリスクに関する第１のデータを記憶するように動作可能な第１の記憶装置と、ｂ）体肢の動脈血管におけるＦＭＤを示すパラメータを求めるように動作可能なデバイスと、ｃ）前記第１の記憶装置と通信し、かつ前記デバイスと通信するプロセッサであり、（１）前記記憶された第１のデータに前記パラメータを適用して、心血管疾患を発症させる前記一般的なリスクを血管年齢に変換すること、（２）および前記血管年齢を出力することを実施するように動作可能であるプロセッサとを含む。

本教示の一実施形態による患者に実時間で血管年齢情報を提供するためのシステムは、ａ）複数の生理学的パラメータに基づいて、心血管疾患を発症させる患者の一般的なリスクに関する第１のデータを記憶するように動作可能な第１の記憶装置と、ｂ）体肢の動脈血管におけるＦＭＤを示すパラメータを求めるように動作可能なデバイスと、ｃ）前記第１の記憶装置と通信し、かつ前記デバイスと通信するプロセッサであり、（１）前記記憶された第１のデータに前記パラメータを適用して、心血管疾患を発症させる前記一般的なリスクを血管年齢に変換すること、および（２）前記血管年齢を出力することを実施するように動作可能であるプロセッサとを備える診断ツールと、前記診断ツールにリンクされた通信ネットワークと、前記通信ネットワークにリンクされ、前記血管年齢を表示するように構成された移動デバイスとを含む。

本発明の実施形態による診断システムを示す絵画的な図である。

図１の診断システムを示すブロック図である。

本発明の実施形態に従って、血管年齢カルキュレータを作成する方法の例を示す流れ図である。

％ＦＭＤｍａｘに対して調整された、例示的な外挿されたＣＶＤリスク・データを表示する表である。

本開示の実施形態に従って、非検査パラメータを用いる男性に対する合計ＣＶＤポイントを計算するための表である。

本開示の実施形態に従って、合計ＣＶＤポイントを、非検査パラメータを用いる男性に対する血管年齢に変換するための表である。

本開示の実施形態に従って、検査パラメータを用いる男性に対する合計ＣＶＤポイントを計算するための表である。

本開示の実施形態に従って、合計ＣＶＤポイントを、検査パラメータを用いる男性に対する血管年齢に変換するための表である。

本開示の実施形態に従って、非検査パラメータを用いる女性に対する合計ＣＶＤポイントを計算するための表である。

本開示の実施形態に従って、合計ＣＶＤポイントを、非検査パラメータを用いる女性に対する血管年齢に変換するための表である。

本開示の実施形態に従って、検査パラメータを用いる女性に対する合計ＣＶＤポイントを計算するための表である。

本開示の実施形態に従って、合計ＣＶＤポイントを、検査パラメータを用いる女性に対する血管年齢に変換するための表である。

本開示の実施形態に従って、ＦＭＤで修正された血管年齢を計算するための方法の概要を示す流れ図である。

本開示の実施形態に従って、血管年齢の既存の測定値を調整することにより、ＦＭＤで調整された血管年齢を計算するための様々な方法の概要を示す流れ図である。

関心のある当事者（例えば、患者または医師）に実時間の血管年齢情報を提供するためのシステムの例を示す絵画的な図である。

様々な図で同様の参照数字が同一の構成要素を識別するために使用されるのであるが、図１は、被検体の血管年齢または健康年齢（「ウェルネス年齢」または「生理学的年齢」とも呼ばれる）を計算するための診断システム１００を示す絵を用いた図である。血管年齢は、同一の計算された心血管リスクを有するが、そのリスク因子はすべて正常な範囲内であるヒトと等価な年齢として定義され得る。例えば、高い心血管リスク因子（例えば、増加した血圧、体重超過、喫煙者など）を有する５０才の男性が、６０才の血管年齢を有する可能性がある。図１で示す診断システム１００は、診断デバイス１０２、診断コンピュータ１０４、およびカフ１０６を含むことができる。

本明細書において使用される場合、容積脈波は、動脈の収縮期圧と拡張期圧の間の血圧の振動である。診断システム１００は、容積脈波を検出して、検出された脈波に基づき、体肢部分の動脈容積変化を評価する診断を行うことができる。いくつかの実施形態では、容積脈波は、複数の成分脈波の重ね合せから形成された合成脈波を含むことができる。成分脈波は、部分的に重なることができ、また動脈脈波の形状もしくは輪郭は、成分脈波の重ね合せにより形成され得る。成分脈波は、例えば、入射収縮期波（初期収縮期波とも呼ばれる）、反射波（後期収縮期波とも呼ばれる）、および他の波を含むことができる。診断システム１００は、刺激後の体肢部分の動脈容積の変化を監視する方法として、動脈容積脈波の成分の振幅を測定することができる。全体の動脈容積脈波の振幅を測定する方がより容易であるかもしれないが、成分脈波のタイミングは、試験手続きを通してシフトし、かつ脈波の形状が変化する。いくつかの実施形態では、診断システム１００は、体肢部分の動脈容積の変化を評価するために、容積脈波の生理学的に重要な成分（成分脈波など）の振幅を測定することができる。診断システム１００は、動脈容積変化を評価する診断のために、検出された容積脈波の任意の成分脈波もしくはその一部（最大値、変曲点、成分脈波の固定時間における振幅など）、容積脈波の任意の部分（最大値、変曲点、容積脈波の固定時間における振幅など）、またはそれらの組合せを使用することができる。例示的な実施例として、本明細書では、診断システム１００の動作は、初期収縮期波により説明される。

カフの使用にあたり、カフ１０６を体肢１２０の周りに配置して、カフ１０６が膨張したとき、カフ１０６が体肢１２０の部分を締め付けるようにすることができる。本明細書で説明される体肢部分の動脈容積の変化の測定は、体肢１２０の単一の動脈の容積変化だけを測定することではなく、締め付けられている体肢１２０の部分における実質的にすべての動脈の容積変化を測定することであることを当業者であれば理解されたい。容積変化測定およびその生理学は単一の動脈に関して述べられるが、当業者であれば、本発明は、単一の動脈に限定されないこと、および容積変化測定は、測定される体肢の部分におけるすべての、または実質的にすべての動脈であることが理解されよう。体肢１２０は、任意の体肢、またはその指とすることができるが、簡単にするために、体肢１２０は腕として述べられ、また評価される動脈は、上腕動脈として述べられる。いくつかの実施形態では、体肢１２０は下肢であり、また動脈は大腿動脈である。診断システム１００は、人間に対して使用されるように述べられているが、本発明はそのように限定されない。診断システム１００は、他の哺乳動物に対しても使用可能である。

診断コンピュータ１０４は、制御信号を診断デバイス１０２に提供し、かつ診断デバイス１０２から情報および検出されたデータを受け取ることができる。

診断デバイス１０２は、カフ１０６の管１１２を介してカフ１０６に空気を送り、かつカフ１０６から空気を解放することができる。診断デバイス１０２は、管１１２内の空気圧を制御し、検出し、かつ監視することができる。いくつかの実施形態では、空気以外の気体、または水などの液体をカフ１０６および管１１２内で使用することができる。いくつかの実施形態では、カフ１０６は、電気的に制御されるエラストマーまたは機械的に制御される材料とすることができる。

診断システム１００は、閉塞の解放後に動脈１２２中に血液が流入したとき、血管拡張を促進する内皮の刺激として、動脈１２２を閉塞するようにカフ１０６を介して体肢１２０に圧力を加えるものとして本明細書で説明されているが、他の態様の刺激を提供することもできる。様々な実施形態では、内皮の刺激は、機械的な刺激、熱的な刺激、化学的な刺激、電気的な刺激、神経系の刺激、精神的な刺激、または身体運動による刺激、あるいはそれらの任意の組合せを含み、体肢部分の動脈容積の変化を誘起する。いくつかの刺激は、動脈壁の内部を覆っている内皮細胞による酸化窒素の形成を誘起することができる。いくつかの実施形態では、内皮に対する刺激はまた、血流および動脈壁における剪断応力を一時的に、かつ局所的に増加させる任意の方法で送達され得る。例えば、これは、主幹動脈の内側で乱流を生成するように、超音波を印加することにより達成することができる。化学的な刺激は、例えば、アセチルコリンの上腕内輸液など、血管作用薬とすることができる。

診断コンピュータ１０４は、診断システム１００の制御、計算、および解析を行うものとして本明細書で述べられているが、本発明はそのように限定されない。診断デバイス１０２は、診断コンピュータ１０４により実施される本明細書で述べられるオペレーションの任意のもの、またはすべてを実施するためのプロセッサまたはマイクロコントローラを含むことができる。

診断コンピュータ１０４は、血液診断デバイス１０２に対してローカルなものであると本明細書で説明されているが、診断コンピュータ１０４は、インターネット、無線、または陸線など、通信回線、システム、またはネットワークを介して診断デバイス１０２に結合され得る。例えば、診断デバイス１０２のオペレーションは、患者の近くで行うことができるが、診断コンピュータ１０４は、データを遠隔的に処理することができる。

図２は、診断デバイス１０２および診断コンピュータ１０４のさらなる細部を示すブロック図である。診断デバイス１０２は、空気モジュール２０２および圧力検出器２０４を備える。空気モジュール２０２は、診断コンピュータ１０４からの制御信号に応じてカフ１０６内の圧力を制御することができる。空気モジュール２０２は、空気を加圧するためのポンプ２２２（例えば、空気ポンプ）、加圧された空気を格納するための貯蔵器２２４、および管１１２を介してカフ１０６の中へと空気の解放を制御するための圧力コントローラ２２６を備える。

圧力検出器２０４は、管１１２を介してカフ１０６内の圧力を感知できる圧力センサ２３０を制御するための圧力センサ電子装置システム２２８を備える。圧力センサ２３０は、動脈１２２内の脈波から生ずるカフ１０６の圧力振動を検出することができる。いくつかの実施形態では、圧力センサ２３０は、カフ１０６内、または管１１２内に配置することができる。いくつかの実施形態では、圧力センサ２３０は、反射性のフォトプレチスモグラフィ（ｐｈｏｔｏ−ｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ）センサ、または空気プレチスモグラフィ（ｐｎｅｕｍｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈｙ）センサなどのプレチスモグラフィ・センサとすることができる。

診断コンピュータ１０４は、心血管疾患（ＣＶＤ）リスク・データ記憶装置２０１、流量依存性血管拡張（ＦＭＤ）測定モジュール２０３、プロセッサ２０６、ＦＭＤデータ記憶装置２０８、およびインターフェース２１０を備える。ＣＶＤリスク記憶装置２０１は、患者のＣＶＤリスク・データを記憶するように構成され得る。例として、ＣＶＤリスク・データは、フラミンガム心臓研究（ＦＨＳ）多年リスク・スコア、ヨーロッパの体系的な冠動脈疾患リスク評価（ＳＣＯＲＥ）値、または他の臨床病理学的入力データ、すなわち、暦年齢、性別、体型指数、収縮期血圧、安静時心拍数、呼吸流量解析、喫煙状況、糖尿病の有無、血糖値および／またはヘモグロビンＡ１ｃ、ＨＤＬコレステロール、総コレステロール、他の脂質測定値、超音波により検出された頸動脈内膜中膜壁厚（ＣＩＭＴ）、脈波速度／振幅波形解析、上腕動脈超音波撮像、指先温度解析、歩数計データ、睡眠パターン、ストレスレベル、血液ベースの生体指標、ゲノムデータ、および寿命に関連する他の尺度を含むことができる。患者特有のＣＶＤリスク・データは、診断コンピュータ１０４の中に直接入力され、かつＣＶＤリスク記憶装置２０１に記憶され得る。代替的には、ＣＶＤリスク・データは、プロセッサ２０６またはインターフェース２１０にリンクされたネットワークまたはクラウドベースの通信チャネルを介してアクセスされ得る。

ＦＭＤ測定モジュール２０３は、上腕動脈など、体肢の動脈血管における患者のＦＭＤを示すパラメータを測定するように構成することができる。患者のＦＭＤを示すパラメータは、例えば、閉塞前と比較した閉塞後の最大パーセント動脈拡張（％ＦＭＤｍａｘ）、（例えば、閉塞後のカフ解放から）％ＦＭＤｍａｘまでの時間、６０秒ＦＭＤ、または９０秒ＦＭＤを含むことができる。％ＦＭＤｍａｘは、閉塞後対閉塞前の血液容積における最大パーセント変化から求めることができ、それはまた、カフ１０６により測定され、また（図１に関して上記で述べられている）圧力センサ２３０による脈波振幅変化として反映された閉塞後対閉塞前の血圧の最大パーセント変化から求めることができる。他の実施形態では、％ＦＭＤｍａｘはまた、他の手段により求めることもできる。例えば、％ＦＭＤｍａｘは、センサを使用しない空気プレチスモグラフを用いることにより、または超音波撮像装置を用いることによる血管超音波検査法により測定することができる。

ＦＭＤデータ記憶装置２０８は、患者のＦＭＤを示すパラメータを記憶するように構成することができる。このデータは、ＦＭＤ測定モジュール２０３から、あるいはプロセッサ２０６もしくはインターフェース２１０にリンクしたネットワーク、またはクラウドベースの通信チャネルを介する他のソースから受け取ることができる。

プロセッサ２０６は、ＣＶＤリスク・データ記憶装置２０１、ＦＭＤ測定モジュール２０３、およびＦＭＤデータ記憶装置２０８に通信可能にリンクされ得る。プロセッサは、患者のＦＭＤを示すパラメータを、記憶されたＣＶＤリスク・データに適用するように構成することができ、それにより、ＣＶＤリスク・データは血管年齢または健康年齢に変換される。ＣＶＤリスク・データを血管年齢に変換するためのプロセスは、図３に関して以下で述べられる。プロセッサ２０６は、ＭｅｄＣａｌｃ（登録商標）バーション１３．０．０．０（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｅｄｃａｌｃ．ｏｒｇ）の許可されたダウンロード・コピー、または同様のソフトウェア・プログラムを用いて数学的な計算を実施するように構成することができる。プロセッサ２０６は、診断コンピュータ１０４のユーザ・インターフェース・ディスプレイ、またはネットワークもしくはクラウドベースの通信チャネルを介してプロセッサ２０６にリンクされた他のデバイスにより、血管年齢データを出力するようにさらに構成することができる。

インターフェース２１０は、診断コンピュータ１０４と、空気モジュール２０２、圧力検出器２０４の間で、ＣＶＤリスク・データ記憶装置２０１、ＦＭＤ測定モジュール２０３、プロセッサ２０６、およびＦＭＤデータ記憶装置２０８の間で制御信号および情報信号を伝達することができる。インターフェース２１０は、本明細書で述べられるオペレーションの任意のもの、またはすべてを実施するために、さらなるプロセッサまたはマイクロコントローラを含むことができる。

図１３および図１４は、血管年齢を計算するための方法の全体的な概要を提供する流れ図である。それは、図３に関して以下で述べる血管年齢を計算するための詳細な方法の説明を続ける前に、これらの高水準の流れ図を検討することは読者に役立つはずである。図１３は、ＦＭＤで修正された血管年齢を計算するための方法１３００の概要を示す流れ図である。１３０２および１３０４で、反応性充血または能動性充血のいずれかが、被検体に誘起される。反応性充血は、カフ１０６によるなど、任意の物理的手段による任意の末梢血管（動脈または静脈）閉塞の解放の結果、誘起され得る（図１および図２を参照のこと）。能動性充血は、図１に関して上記で述べられたもの、および米国特許第８，０５７，４００号で述べられたものなど、内皮に依存する血管拡張を誘起できる任意の物質の血管内注入により誘起され得る。反応性充血または能動性充血が誘起された後、１３０６で、末梢動脈血管拡張が生ずるはずである。この血管拡張の相対的な大きさの定量的または定性的評価（反応性充血または能動性充血が生ずる前のものと比較して）は、１３０８で行うことができる。この評価は、これだけに限らないが、（例えば、図２の圧力センサ２３０により検出された）脈波振幅の解析、脈波形の解析、血管超音波、末梢肢温度変化の監視、または末梢肢血圧変化の評価を含む任意の方法により行うことができる。１３１０で、血管拡張の相対的な大きさの評価は、相対パーセント流量依存性血管拡張（％ＦＭＤ）として表すことができる。ＦＭＤは、血流が関係する剪断応力の上昇に対する血管の血管拡張応答として定義することができる。血管作用物質（例えば、酸化窒素）は、剪断応力に応じて内皮細胞により放出されて、ＦＭＤを生ずる。健康な人々は、通常、内皮機能障害を有する患者よりも高い％ＦＭＤを有する。ＦＭＤは、１３１０で、充血の誘起後の任意の時間間隔で検出された最大のＦＭＤとして、充血誘起後の任意の指定された時間間隔におけるパーセント拡張として（例えば、６０秒％ＦＭＤ）、または充血誘起の開始から％ＦＭＤｍａｘに達するまでの時間として測定することができる。１３１２で、既存の、または新しく作成されたＣＶＤスコアリング・システム（例えば、フラミンガム心臓研究またはヨーロッパＳＣＯＲＥプロジェクト）から得られた血管年齢値は、ステップ１３１０で測定されたＦＭＤデータにより修正されて、ＦＭＤで修正された血管年齢値を生成することができる。ＦＭＤで修正された血管年齢を計算するための例示的な方法は、図３に関して以下で述べられる。

図１４は、血管年齢の既存の測定値を調整することにより、ＦＭＤで調整された血管年齢を計算するための様々な方法１４００の概要を示す流れ図である。１４０２で、暦年齢、性別、体型指数、収縮期血圧、喫煙状況、および糖尿病状況を含む様々な臨床病理学的データは、１４１２でＦＨＳ ＣＶＤリスク・スコアを、または１４１４でヨーロッパＳＣＯＲＥプロジェクトＣＶＤリスク・スコアを求めるために使用される。ＦＨＳ ＣＶＤリスク・スコアは、１４２２で、ＦＨＳ血管年齢を計算するために使用することができ、またヨーロッパＳＣＯＲＥプロジェクトＣＶＤリスク・スコアは、１４２４で、ＳＣＯＲＥプロジェクト血管年齢を計算するために使用することができる。既存の血管年齢カルキュレータ（ボックス１４１８を参照のこと）の結果のいずれも、１４１６および１４２０でＦＭＤデータを用いて、ならびに１４３０で性別特有の暦年齢ＦＭＤデータを用いて修正し、１４３２で、ＦＭＤで調整された血管年齢を求めることができる。既存の血管年齢カルキュレータのいずれかの結果を修正するために使用されるＦＭＤデータは、これだけに限らないが、脈波振幅の解析（例えば、Ｅｖｅｒｉｓｔ Ｈｅａｌｔｈ、 Ｉｎｃ．のＡｎｇｉｏＤｅｆｅｎｄｅｒ（商標）、Ｉｔａｍａｒ Ｍｅｄｉｃａｌ、Ｌｔｄ．のＥｎｄｏＰＡＴ、またはＥｎｖｅｒｄｉｓ（登録商標）ＧｍｂＨのＶａｓｃｕｌａｒ Ｅｘｐｌｏｒｅｒにより実施されるものなど）、脈波形の解析（例えば、ＡｎｇｉｏＤｅｆｅｎｄｅｒ（商標）またはＶａｓｃｕｌａｒ Ｅｘｐｌｏｒｅｒにより実施されるもの、またはＰＣＴ特許出願ＷＯ２０１１／０１６７１２で述べられているものなど）、血管超音波（例えば、総上腕動脈超音波撮像、または総頸動脈内膜中膜厚超音波撮像）、末梢肢温度変化の監視、末梢肢血圧変化の評価、またはフォトプレチスモグラフィを含む任意の方法により求めることができる。

１４０２で列挙されたもの以外の入力データを、血管年齢を計算するために使用することができる。例えば、１４０４で、超音波により測定された頸動脈内膜中膜動脈壁厚（ＣＩＭＴ）を、１４２６でＣＩＭＴ血管年齢を計算するために使用することができる。同様に、１４０６で、脈波速度／振幅波形解析（例えば、Ｖａｓｃｕｌａｒ Ｅｘｐｌｏｒｅｒにより実施されるものなど）は、１４２８で、Ｖａｓｃｕｌａｒ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ血管年齢を計算するために使用することができる。これらの血管年齢測定値は、１４１６および１４２０でＦＭＤデータを、ならびに１４３０で性別特有の暦年齢ＦＭＤデータを用いて修正され、１４３２で、ＦＭＤで調整された血管年齢を求めることができる。１４０８における上腕動脈超音波撮像により求められた％ＦＭＤ、または１４１０における指先温度解析（例えば、Ｅｎｄｏｔｈｅｌｉｘ、Ｉｎｃ．のＶｅｎｄｙｓ（登録商標）により実施されるものなど）など、他の形態の入力データの場合、既存の血管年齢の変換はない。そうではあるが、将来の血管年齢カルキュレータを、これらの（または他の）データを用いて開発し、その後に、１４１６および１４２０でＦＭＤデータを、ならびに１４３０で性別特有の暦年齢ＦＭＤデータを用いて修正して、１４３２で、ＦＭＤで調整された血管年齢を求めることもできる。再度、既存の、または将来の血管年齢カルキュレータのいずれかの結果を修正するために使用されるＦＭＤデータは、上記で列挙されたものを含む任意の方法で求めることができる。

図３を次に参照すると、本開示による血管年齢または健康年齢カルキュレータを作成する方法３００が示されている。方法３００は、例えば、診断システム１００と併せて使用することができる。特に、方法３００は、プロセッサ２０６により実施され得る。ステップ３０２で、フラミンガムＣＶＤポイントを、年齢２０〜２９および７５〜８０を含めるように外挿することができる。この外挿を行うために、最適合対数回帰式を使用することができる。ステップ３０２は、異なる人口学的母集団に対して、かつ異なる入力データ・セットに対して別々に行うことができる。例えば、フラミンガムＣＶＤポイントは、性別、暦年齢、およびＣＶＤポイントを求めるために使用される特有の生理学的パラメータに従って、異なるように割り当てることができる。生理学的パラメータは、例えば、非検査パラメータを単独で、または非検査パラメータと検査パラメータを共に含むことができる。非検査パラメータは、例えば、体型指数（ｋｇ／ｍ^２）、治療もしくは未治療の収縮期血圧（ｍｍＨｇ）、喫煙状況、および糖尿病の有無を含むことができる。検査パラメータは、例えば、ＨＤＬコレステロール（ｍｇ／ｄＬ）、および総コレステロール（ｍｇ／ｄＬ）を含むことができる。したがって、４つの別々の最適合式が開発され得る、すなわち、１つは非検査（ｎｏ ｌａｂ）を用いる男性用、１つは検査（ｌａｂ）を用いる男性用、１つは非検査を用いる女性用、１つは検査を用いる女性用である。（本明細書で使用される場合、「非検査を用いる」または「非検査パラメータを用いる」は、非検査パラメータだけが使用されていることを示しており、また「検査を用いる」または「検査パラメータを用いる」は、検査パラメータと、１つまたは複数の非検査パラメータが共に使用されることを示している）。各場合において、最適合式は、Ｌｏｇ（Ｙ）＝ａ＋ｂＸとすることができ、式中、Ｘ＝ＣＶＤポイント、Ｙ＝暦年齢、およびａとｂは、各人口学的母集団に対して既存のフラミンガム・データに基づいて計算された数値である。年齢２０〜２９を含めるようにＣＶＤリスク・ポイントを外挿するために、本発明者らにより開発された最適合式は、次のようになる。
（１）Ｌｏｇ（Ｙ）＝１．５０８０＋０．０２４９２Ｘ 非検査を用いる男性用、
（２）Ｌｏｇ（Ｙ）＝１．５０９７＋０．０２５４２Ｘ 検査を用いる男性用、
（３）Ｌｏｇ（Ｙ）＝１．５０９７＋０．０２５４２Ｘ 非検査を用いる女性用、および
（４）Ｌｏｇ（Ｙ）＝１．５０２７＋０．０３２００Ｘ 検査を用いる女性用。

しかし、式（１）〜（４）は、考慮される特定の生理学的パラメータに基づき変わる可能性がある。これらの式を用いて、ＣＶＤポイントが外挿され、年齢２０〜２９に割り当てることができる。年齢２０〜２９に対して外挿されたＣＶＤポイントは、年齢３０〜７５に対する既存のフラミンガムＣＶＤポイントと共に、生理学的パラメータの所与の組に対して、可能な最低および最高の合計ＣＶＤポイントを求めるために使用することができる。上記の例では、最低の可能な合計ＣＶＤポイントは、非検査を用いる男性に対して−９、検査を用いる男性に対して−１１、および検査を用いる女性と用いない女性に対して−１０であると求められた。他の実施形態では、生理学的パラメータの所与の組に対して、可能な最低および最高の合計ＣＶＤポイントを求めるとき、年齢７５〜８０に対して外挿されたＣＶＤポイントもまた考慮することができる。

ステップ３０４で、ＣＶＤリスク・スコア（例えば、パーセンテージ）をＣＶＤポイント値に割り当てることにより、既存のフラミンガム・データに対する第２の最適合式を求めた後、第２の外挿を実施することができる。第２の最適合式は、次いで、外挿され、外挿されたＣＶＤリスク・スコアを、可能な最低のＣＶＤポイントから可能な最高のＣＶＤポイントにわたる複数の合計ＣＶＤポイントに割り当てることができる。再度、非検査を用いる男性、検査を用いる男性、非検査を用いる女性、検査を用いる女性に対して別々の第２の最適合式が開発され得る。各場合において、第２の最適合式は、Ｌｏｇ（Ｙ）＝ａ＋ｂＸとすることができ、式中、Ｘ＝ＣＶＤポイント、Ｙ＝ＣＶＤリスク（％）、およびａとｂは、各人口学的母集団に対して既存のフラミンガム・データに基づき計算された数値である。ＣＶＤリスク・スコアを外挿するために、本発明者らにより開発された第２の最適合式は、次のようになる。
（５）Ｌｏｇ（Ｙ）＝０．３６５１＋０．０７５２１Ｘ 非検査を用いる男性用、
（６）Ｌｏｇ（Ｙ）＝０．２１４０＋０．０７５０７Ｘ 検査を用いる男性用、
（７）Ｌｏｇ（Ｙ）＝０．１０５７＋０．０６８１１Ｘ 非検査を用いる女性用、および
（８）Ｌｏｇ（Ｙ）＝０．０９７１５＋０．０６８９８Ｘ 検査を用いる女性用。

しかし、式（５）〜（８）は、考慮される特定の生理学的パラメータに基づき変わる可能性がある。

ステップ３０６で、外挿されたＣＶＤリスク・スコアは、流量依存性血管拡張測定（例えば、％ＦＭＤｍａｘ）を考慮に入れて調整することができる。この調整は、最初に、外挿されたＣＶＤリスク・スコアを、選択された％ＦＭＤｍａｘ値を超える値、およびそれ未満の値を含む、複数の％ＦＭＤｍａｘ値から選ばれた、選択された％ＦＭＤｍａｘ値（例えば、中間または平均の％ＦＭＤｍａｘ値）に割り当てることにより達成することができる。例では、いくつかの公開された母集団ベースの研究（例えば、Ｓｈｅｃｈｔｅｒ他による「Ｌｏｎｇ−Ｔｅｒｍ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｏｆ Ｂｒａｃｈｉａｌ Ａｒｔｅｒｙ Ｆｌｏｗ−Ｍｅｄｉａｔｅｄ Ｄｉｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ Ｅｖｅｎｔｓ ｉｎ Ｍｉｄｄｌｅ−Ａｇｅｄ Ｓｕｂｊｅｃｔｓ ｗｉｔｈ Ｎｏ Ａｐｐａｒｅｎｔ Ｈｅａｒｔ Ｄｉｓｅａｓｅ」、Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｒｄｉｏｌ ２００９、 １３４：５２〜５８、Ｙｅｂｏａｈ他による「Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｖａｌｕｅ ｏｆ Ｂｒａｃｈｉａｌ Ｆｌｏｗ−Ｍｅｄｉａｔｅｄ Ｄｉｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｉｎｃｉｄｅｎｔ Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ Ｅｖｅｎｔｓ ｉｎ ａ Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ−Ｂａｓｅｄ Ｓｔｕｄｙ：Ｔｈｅ Ｍｕｌｔｉ−Ｅｔｈｎｉｃ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ａｔｈｅｒｏｓｃｌｅｒｏｓｉｓ」、Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ ２００９、１２０：５０２〜５０９、および Ｗｉｅｒｚｂｉｃｋａ−Ｃｈｍｉｅｌ他による「Ｔｈｅ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ Ｂｅｔｗｅｅｎ Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ Ｒｉｓｋ Ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｂｙ Ｕｓｅ ｏｆ ＳＣＯＲＥ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｉｎｔｉｍａ Ｍｅｄｉａ Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ ａｎｄ Ｆｌｏｗ Ｍｅｄｉａｔｅｄ Ｄｉｌａｔｉｏｎ ｉｎ ａ Ｌｏｗ Ｒｉｓｋ Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ」、Ｃａｒｄｉｏｌ Ｊ ２００９、 １６：４０７〜４１２を参照のこと）の結果に基づいて、選択された％ＦＭＤｍａｘ値は、約４％と約１８％の間、またはより具体的に約１０％とすることができる。次に、外挿されたＣＶＤリスク・スコアは、複数の％ＦＭＤｍａｘ値を補償するように拡張され、それにより、拡張された、ＦＭＤで調整されたＣＶＤリスク・スコアを作成することができる。ＣＶＤリスク・スコアの拡張は、フラミンガムＣＶＤリスク・スコア値を、約０．８５と０．９５の間の相対的リスク因子で乗算することにより達成することができる（例えば、Ｒａｓ他による「Ｆｌｏｗ−Ｍｅｄｉａｔｅｄ Ｄｉｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ Ｒｉｓｋ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：Ａ Ｓｙｓｔｅｍｉｃ Ｒｅｖｉｅｗ ｗｉｔｈ Ｍｅｔａ−Ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｉｎｔ Ｊ Ｃａｒｄｉｏｌ ２０１２、ｈｔｔｐ：／／ｄｘ．ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０１６／ｊ．ｉｊｃａｒｄ．２０１２．０９．０４７を参照のこと）。上記で参照したＩｎａｂａ他に基づく０．８７の相対的なリスク因子を用いて、フラミンガムＣＶＤリスク・スコア値は、１０未満（例えば、０と９の間）の％ＦＭＤｍａｘ値に対しては［１／０．８７］で乗算し、また１０を超える（例えば、１１と１５＋の間）の％ＦＭＤｍａｘ値に対しては０．８７で乗算することができる。最後に、式（５）〜（８）の１つは、拡張されたＣＶＤリスク・スコアの各値に合計ＣＶＤポイントを割り当てるために使用され、それにより、複数の割り当てられた合計ＣＶＤポイントを作成することができる。

ステップ３０６の例示的な結果を図４で見ることができ、表は、非検査を用いる男性のための％ＦＭＤｍａｘに対して調整された、外挿されたＣＶＤリスク・スコアを表示している。列４０２で、合計ＣＶＤポイントが、−９から１６＋の昇順で列挙されている。行４０４では、％ＦＭＤｍａｘが、０から１５＋の昇順で列挙されている。列４２８は、１０の％ＦＭＤｍａｘ値に対応している。これは、外挿されたＣＶＤリスク・スコアが割り当てられた、選択された％ＦＭＤｍａｘ値である。９の％ＦＭＤｍａｘ値に対応する列４２６には次に、列４２８の各行のＣＶＤリスク・スコア値を、［１／０．８７］で乗算することによりＦＭＤで調整されたＣＶＤリスク・スコアが格納され得る。例えば、行４４０で、−９、０．４８の合計ＣＶＤポイント値に対応するものは、１０の％ＦＭＤｍａｘに対応するＣＶＤリスク・スコア値である。０．４８は、［１／０．８７］で乗算されて、９の％ＦＭＤｍａｘに対応するＣＶＤリスク・スコア値である０．５５が得られる。次いで。０．５５は、［１／０．０８７］で乗算されて、８の％ＦＭＤｍａｘに対応するＣＶＤリスク・スコア値である０．６３が得られる。列４０８〜４２６に対するＣＶＤリスク・スコア値の残りは、同様にして計算される。１１と１５＋の間の％ＦＭＤｍａｘ値の場合、０．８７は、ＣＶＤリスク・スコア値を計算するために使用される乗算因子である。これは、（この例では、１０を超える）より大きい％ＦＭＤｍａｘ値は、減少するＣＶＤリスクと相関があり、一方、より少ない％ＦＭＤｍａｘ値（この例では１０未満）は、より高いＣＶＤリスクと相関があるからである。行４０６は、％ＦＭＤｍａｘ値に対応する各列に対してのＣＶＤリスク調整因子を列挙している。例えば、８％ＦＭＤｍａｘに対応する列４２４で、ＣＶＤリスク調整因子は１．３２である。したがって、０．４８（１０の％ＦＭＤｍａｘに対応するＣＶＤリスク・スコア）で乗算された１．３２は、０．６３（８の％ＦＭＤｍａｘに対応するＣＶＤリスク・スコア）になる。図４で表示された表を作成するために使用された上記で述べた計算は、例えば、プロセッサ２０６により実行されるようにプログラムすることができる。

図３に戻ると、ステップ３０８で、調整されたＣＶＤリスク・スコアに対して血管年齢値を計算することができる。これは、血管年齢をＣＶＤリスク・スコアに割り当てる、既存のフラミンガムＣＶＤポイントに対する第３の最適合式を求めることにより達成することができる。第３の最適合式は、次いで、複数の割り当てられたＣＶＤポイントと共に使用されて、ＦＭＤで調整され、拡張されたＣＶＤリスク・スコアにおける各値に対応するＦＭＤで調整された血管年齢を計算することができる。再度、非検査を用いる男性用、検査を用いる男性用、非検査を用いる女性用、検査を用いる女性用に別々の第３の最適合式が開発され得る。各場合において、第３の最適合式は、Ｌｏｇ（Ｙ）＝ａ＋ｂＸとすることができ、式中、Ｘ＝ＦＭＤで調整された血管年齢、Ｙ＝ＣＶＤリスク・スコア（％）、およびａとｂは、各人口学的母集団に対して既存のフラミンガム・データに基づいて計算された数値である。ＣＶＤリスク・スコアを外挿するための、本発明者らにより開発された第３の最適合式は、次のようになる。
（９）Ｌｏｇ（Ｙ）＝−４．１８６８＋３．００４７Ｌｏｇ（Ｘ） 非検査を用いる男性用、
（１０）Ｌｏｇ（Ｙ）＝−４．１９３９＋２．９８２５Ｌｏｇ（Ｘ） 検査を用いる男性用、
（１１）Ｌｏｇ（Ｙ）＝−４．００１６＋２．７２５１Ｌｏｇ（Ｘ） 非検査を用いる女性用、および
（１２）Ｌｏｇ（Ｙ）＝−３．２１７７＋２．２６２９Ｌｏｇ（Ｘ） 検査を用いる女性用。

しかし、式（９）〜（１２）は、考慮される特定の生理学的パラメータに基づき変わる可能性がある。

ステップ３１０で、ステップ３０８で計算された、ＦＭＤで調整された血管年齢値を使用して、性別および暦年齢に基づき、選択された％ＦＭＤｍａｘ値を調整することができる。より年齢の高い人々は、より低い％ＦＭＤｍａｘ値を有するものと推定される。同様に％ＦＭＤｍａｘ値は、性別に基づいて変わることが推定される。これらの変数を補正するために、以下の組の第４の最適合式が、本発明者らにより求められており、式中、Ｘ＝ＦＭＤで調整された血管年齢、およびＹ＝調整され、選択された％ＦＭＤｍａｘ値である。
（１３）Ｙ＝１１．６０＋−０．０８０Ｘ 年齢２０〜４５の検査を用いるまたは用いない男性用、
（１４）Ｙ＝１３．０＋−０．１１１１Ｘ 年齢４５〜８０の検査を用いるまたは用いない男性用、
（１５）Ｙ＝１１．２５＋−０．０６２５Ｘ 年齢２０〜５２の検査を用いるまたは用いない女性用、および
（１６）Ｙ＝１６．６６６７＋−０．１６６７Ｘ 年齢５２〜８０の検査を用いるまたは用いない女性用。

式（１３）〜（１６）は、以下の文献に基づいて開発された。すなわち、Ｃｅｌｅｒｍａｊｅｒ他による「Ａｇｉｎｇ ｉｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｅｎｄｏｔｈｅｌｉａｌ ｄｙｓｆｕｎｃｔｉｏｎ ｉｎ ｈｅａｌｔｈｙ ｍｅｎ ｙｅａｒｓ ｂｅｆｏｒｅ ｔｈｅ ａｇｅ−ｒｅｌａｔｅｄ ｄｅｃｌｉｎｅ ｉｎ ｗｏｍｅｎ」、Ｊ Ａｍ Ｃｏｌｌ Ｃａｒｄｉｏｌ １９９４、２４：４７１〜４７６、Ｃｏｒｒｅｔｔｉ他による「Ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ａｇｅ ａｎｄ ｇｅｎｄｅｒ ｏｎ ｂｒａｃｈｉａｌ ａｒｔｅｒｙ ｅｎｄｏｔｈｅｌｉｕｍ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｓｏａｃｔｉｖｉｔｙ ａｒｅ ｓｔｉｍｕｌｕｓ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ」、Ｃｌｉｎ Ｃａｒｄｉｏｌ １９９５、１８：４７１〜４７６、Ｂｅｎｊａｍｉｎ他による「Ｃｌｉｎｉｃａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｓ ａｎｄ ｈｅｒｉｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｆｌｏｗ−ｍｅｄｉａｔｅｄ ｄｉｌａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ： Ｔｈｅ Ｆｒａｍｉｎｇｈａｍ Ｈｅａｒｔ Ｓｔｕｄｙ」、 Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ ２００４、１０９：６１３〜６１９、およびＳｋａｕｇ他による「Ａｇｅ ａｎｄ ｇｅｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｆ ｅｎｄｏｔｈｅｌｉａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｉｎ ４７３９ ｈｅａｌｔｈｙ ａｄｕｌｔｓ：ｔｈｅ ＨＵＮＴ３ Ｆｉｔｎｅｓｓ Ｓｔｕｄｙ」、Ｅｕｒ Ｊ Ｐｒｅｖｅｎｔ Ｃａｒｄｉｏｌ ２０１３、２０（４）：５３１〜５４０である。ＦＭＤで調整された血管年齢値は、次いで、ステップ３１０で計算された、調整され、選択された％ＦＭＤｍａｘ値に基づいて、対応する％ＦＭＤｍａｘ値に再割り当てすることができる。

ステップ３１２で、各人口学的母集団に対して血管年齢カルキュレータを作成することができる。血管年齢カルキュレータは、複数の合計ＣＶＤポイント、および複数の％ＦＭＤ値に対応する血管年齢の表、もしくは１組の表を含むことができる。例では、第１の表は、合計ＣＶＤポイントを計算するために使用することができ、また第２の表は、合計ＣＶＤポイントを対応する血管年齢に変換するために使用することができる。血管年齢は、例えば、年、月、日、時間、分、または秒で測定することができる。血管年齢カルキュレータは、ヒトが心血管疾患を発症する潜在的可能性を診断するために使用することができる。

図３に関して上記で述べた血管年齢を計算する方法は、上記で述べた方法に従って作成された図５〜図１２で示された表を用いて（各人口学的母集団に対して）２ステップのプロセスへと統合することができる。図５は、非検査パラメータを用いて男性に対して合計ＣＶＤポイントを計算するために使用できる表である。図５の表は、年齢３０〜７５に対するフラミンガムＣＶＤポイント、および年齢２０〜２９に対する外挿されたＣＶＤポイントを表示している。各非検査パラメータ（暦年齢、体型指数、治療された、または未治療の収縮期血圧、喫煙状況、および糖尿病状況）が、ＣＶＤポイントの特定の数と関連付けられる。各パラメータから生ずるＣＶＤポイントが加えられて、ヒトの合計ＣＶＤポイントが得られる。例えば、２６ｋｇ／ｍ^２の体型指数、および１５０ｍｍＨｇの治療された収縮期血圧を有する３５才の非喫煙、非糖尿病の男性は、合計ＣＶＤポイント７を有することになる。

ヒトの合計ＣＶＤポイント値が、図５の表を用いて計算された後、合計ＣＶＤポイント値を、図６で表示された表（非検査パラメータを用いる男性に適用可能）を用いて、血管年齢に変換することができる。上記で述べた例で続けると、合計ＣＶＤポイント７および％ＦＭＤｍａｘ１０を有する３５才の男性は、４５の血管年齢を有することになる。特定の血管年齢値を提供することに加えて、図６の表は、ＦＭＤで調整された血管年齢に基づくＣＶＤリスク分類を提供するために使用することができる。例えば、６０２とラベルが付された表の領域は、ＦＭＤで調整された血管年齢により、低いＣＶＤリスクとして識別することができ、６０４とラベルが付された領域は、ＦＭＤで調整された血管年齢により、中間的なＣＶＤリスクとして識別することができ、また６０６とラベルが付された領域は、ＦＭＤで調整された血管年齢により、高いＣＶＤリスクとして識別することができる。

図７および図８は、検査パラメータを用いる男性に対する方法３００に従って作成された表であり、それらは、図５および図６に関して上記で述べたものと同様の２ステップ・プロセスで血管年齢を計算するために使用することができる。図８で表示された表では、領域８０２は、ＦＭＤで調整された血管年齢により、低いＣＶＤリスクとして識別することができ、８０４とラベル付けされた領域は、ＦＭＤで調整された血管年齢により、中間的なＣＶＤリスクとして識別することができ、また８０６とラベル付けされた領域は、ＦＭＤで調整された血管年齢により、高いＣＶＤリスクとして識別することができる。

図９および図１０は、非検査パラメータを用いる女性に対する方法３００に従って作成された表であり、それらは、図５および図６に関して上記で述べたものと同様の２ステップ・プロセスで血管年齢を計算するために使用することができる。図１０で表示された表では、領域１００２は、ＦＭＤで調整された血管年齢により、低いＣＶＤリスクとして識別することができ、１００４とラベル付けされた領域は、ＦＭＤで調整された血管年齢により、中間的なＣＶＤリスクとして識別することができ、また１００６とラベルが付された領域は、ＦＭＤで調整された血管年齢により、高いＣＶＤリスクとして識別することができる。

図１１および図１２は、検査パラメータを用いる女性に対する方法３００に従って作成された表であり、それらは、図５および図６に関して上記で述べたものと同様の２ステップ・プロセスで血管年齢を計算するために使用することができる。図１２で表示された表では、領域１２０２は、ＦＭＤで調整された血管年齢により、低いＣＶＤリスクとして識別することができ、１２０４とラベルが付された領域は、ＦＭＤで調整された血管年齢により、中間的なＣＶＤリスクとして識別することができ、また１２０６とラベルが付された領域は、ＦＭＤで調整された血管年齢により、高いＣＶＤリスクとして識別することができる。

図１５は、患者に実時間で血管年齢情報を提供するためのシステム１５００の例を示す絵画的な図である。図１に関して上記で述べた診断コンピュータ１０４は、通信チャネル１５０４（例えば、大域通信網など）に、かつデータ記憶装置１５０６にリンクされ得る。通信チャネル１５０４にこれもリンクさせることのできるデータ記憶装置１５０６は、例えば、合計ＣＶＤポイント、ＣＶＤリスク・データ、ＦＭＤデータ、％ＦＭＤで調整されたＣＶＤリスク・データ、および血管年齢などの患者特有のデータを記憶するために使用することができる。さらに例えば、スケール１５０８、または歩数計１５１０などの診断デバイスは、通信チャネル１５０４を介するなど、診断コンピュータ１０４および／または記憶装置１５０６にリンクさせることができる。スケール１５０８および／または歩数計１５１０により測定されたＣＶＤリスク・データは、規則的に、または連続的に更新され、かつ診断コンピュータ１０４により使用されて、ヒトの計算された血管年齢を更新することができる。他の実施形態では、ＣＶＤリスク・データは、例えば、グルコース計（図示せず）などの他のデバイスにより測定することができる。ＣＶＤリスク・データにはまた、通信チャネル１５０４を介して、例えば、医師の事務所または病院などの他のソースから、診断コンピュータ１０４によりアクセスすることができる。

通信チャネル１５０４にリンクされた移動デバイス１５１２は、診断コンピュータ１０４と併せて、それに加えて、またはそれに代えて、ＣＶＤリスク・データを記憶し、かつ更新するための、ならびに血管年齢を計算するための移動アプリケーション（「アプリ（ａｐｐ）」）を含むことができる。このように、移動デバイス１５１２上の移動アプリを使用して、規則的に、または連続的に更新されたＣＶＤリスク・データに基づき、ヒトの血管年齢の実時間更新を提供することができる。さらに移動アプリは、ユーザが、健康目標に向けての進捗状況を測定し、かつ様々な介入の有効性を評価するために、時間経過に対する自分のＣＶＤリスク・データおよび血管年齢を追跡できるようにする。移動アプリは、ユーザの計算された血管年齢が上昇もしくは下降したとき、またはユーザが一定の健康目標（例えば、１日の指定された歩数に達する、または自分の体重または血圧が低下することなど）を満たしたときなど、ユーザに警報を送るようにさらに構成することができる。

上記で、本発明のいくつかの実施形態をある程度詳細に述べてきたが、当業者であれば、本発明の範囲から逸脱することなく、開示された実施形態に対して数多くの改変を行うこともできる。すべての方向的な参照（例えば、上側、下側、上方、下方、左、右、左方、右方、上部、底部、上、下、垂直、水平、時計回り、および反時計回りなど）は、本発明に関する読者の理解を支援する識別目的で使用されるに過ぎず、本発明の位置、向き、または使用に関して特に、限定を設けるものではない。結合の参照（例えば、取り付けられる、結合される、接続される、および同様のものなど）は、広く解釈されるべきであり、また要素の接続と、要素間の相対運動との間に介在する部材を含むことができる。したがって、結合の参照は、２つの要素が直接的に接続され、互いに固定関係にあることを必ずしも意味するものではない。上記の記述に含まれる、または添付図面で示されたすべての事柄は、例示的なものに過ぎず、限定するものではないと解釈すべきであることが意図される。細部もしくは構造における変更は、添付の特許請求の範囲で定義された本発明から逸脱することなく行うことができる。

デバイスの様々な実施形態が、いくつかの開示された実施形態と共に本明細書で述べられてきたが、これらの実施形態に対して、多くの変更および変形を実施することができる。例えば、上記で述べた特定の機構、構造、または特性は、任意の適切な方法で、１つまたは複数の実施形態に組み合わせることができる。したがって、１つの実施形態に関して例示された、または述べられた特定の機構、構造、または特性は、非論理的、または非機能的ではない限り限定することなく、全体的に、または部分的に、１つまたは複数の他の実施形態の機構、構造、または特性と組み合わせることができる。さらに、いくつかの構成要素に対して材料が開示されている場合、他の材料を使用することもできる。前述の記述および添付の特許請求の範囲は、このような変更および変形をすべて包含するように意図されている。

本明細書に参照により組み込まれると記載された任意の特許、刊行物、または他の開示資料は、全体的にもしくは部分的に、組み込まれた資料が、本開示に記載された既存の定義、記述、または他の開示資料と矛盾しない範囲で本明細書に組み込まれるに過ぎない。したがって、また必要な程度に応じて、本明細書に明示的に記載された本開示は、本明細書に参照により組み込まれたいずれかの矛盾する資料に取って代わる。本明細書に記載された既存の定義、記述、または他の開示資料と矛盾する、本明細書に参照により組み込まれると示された任意の資料もしくはその一部は、その組み込まれた資料と、既存の開示資料との間に矛盾が生じない程度に組み込まれるに過ぎない。
なお、以下の項目は、国際出願時の特許請求の範囲に記載の要素である。
［項目１］
心血管疾患（ＣＶＤ）を発症するヒトの潜在的可能性を診断する方法であって、
ａ．既存データに対する第１の最適合式を求めて、元のＣＶＤポイントを複数の生理学的パラメータに割り当てるステップであり、前記複数の生理学的パラメータが暦年齢を含む、ステップと、
ｂ．前記第１の最適合式を用いて外挿し、外挿されたＣＶＤポイントを、前記既存データにおける前記暦年齢よりも若年齢および高年齢の暦年齢に割り当てるステップと、
ｃ．前記元のＣＶＤポイントおよび前記外挿されたＣＶＤポイントを用いて、前記生理学的パラメータに対して可能な最低の合計ＣＶＤポイント、および可能な最高の合計ＣＶＤポイントを求めるステップと、
ｄ．前記既存データに対する第２の最適合式を求めて、ＣＶＤリスク・データを合計ＣＶＤポイントに割り当てるステップと、
ｅ．前記第２の最適合式を用いて外挿し、外挿されたＣＶＤリスク・データを、前記可能な最低の合計ＣＶＤポイントから、前記可能な最高の合計ＣＶＤポイントにわたる複数の合計ＣＶＤポイントに割り当てるステップと、
ｆ．前記外挿されたＣＶＤリスク・データを、複数の％ＦＭＤ値から選ばれた、選択されたパーセント流量依存性拡張（％ＦＭＤ）値に割り当てるステップであり、前記複数の％ＦＭＤ値が、前記選択された％ＦＭＤ値を超える値、およびそれ未満の値を含む、ステップと、
ｇ．前記複数の％ＦＭＤ値を補償するために、前記外挿されたＣＶＤリスク・データを拡張し、それにより、拡張されたＣＶＤリスク・データを生成するステップと、
ｈ．前記第２の最適合式を用いて、合計ＣＶＤポイントを、前記拡張されたＣＶＤリスク・データにおける各値に割り当て、それにより、複数の割り当てられた合計ＣＶＤポイントを生成するステップと、
ｉ．前記既存データに対する第３の最適合式を求めて、血管年齢をＣＶＤリスク・データに割り当てるステップと、
ｊ．前記第３の最適合式、および前記複数の割り当てられた合計ＣＶＤポイントを用いて、前記拡張されたＣＶＤリスク・データにおける各値に対応する血管年齢を計算するステップと、
ｋ．第４の最適合式を求めて、前記血管年齢を、調整された、選択された％ＦＭＤｍａｘ値に割り当てるステップと、
ｌ．前記調整された、選択された％ＦＭＤｍａｘ値に基づいて、前記血管年齢を前記複数の％ＦＭＤ値に再割り当てするステップと、
ｍ．前記複数の合計ＣＶＤポイント、および前記複数のＦＭＤ値に対応する血管年齢の表を含む血管年齢カルキュレータを作成するステップと、
ｎ．前記血管年齢カルキュレータを用いて、心血管疾患を発症する前記ヒトの潜在的可能性を診断するステップと
を含む方法。
［項目２］
前記既存データが、フラミンガム心臓研究データを含む、項目１に記載の方法。
［項目３］
前記選択された％ＦＭＤ値が、約４％と約１８％の間である、項目１に記載の方法。
［項目４］
前記選択された％ＦＭＤ値が約１０％である、項目３に記載の方法。
［項目５］
前記複数の％ＦＭＤ値を補償するために前記外挿されたＣＶＤリスク・データを拡張する前記ステップが、前記外挿されたＣＶＤリスク・データを、約０．８５と約０．９５の間の相対リスク因子により乗算または除算することを含む、項目１に記載の方法。
［項目６］
前記相対リスク因子が０．８７である、項目５に記載の方法。
［項目７］
前記若い暦年齢は年齢２０〜２９才を含み、また前記高齢の暦年齢は年齢７５〜８０を含む、項目１に記載の方法。
［項目８］
前記複数の生理学的パラメータが、性別、体型指数、収縮期血圧、安静時心拍数、呼吸流量解析、喫煙状況、糖尿病の有無、血糖値、ヘモグロビンＡ１ｃ、ＨＤＬコレステロール、総コレステロール、他の脂質測定値、超音波により検出された頸動脈内膜中膜壁厚（ＣＩＭＴ）、脈波速度／振幅波形解析、上腕動脈超音波撮像、指先温度解析、歩数計データ、睡眠パターン、ストレスレベル、血液ベースの生体指標、およびゲノムデータのうちの少なくとも１つをさらに含む、項目１に記載の方法。
［項目９］
前記血管年齢が、年、月、週、日、時間、分、または秒で計算可能である、項目１に記載の方法。
［項目１０］
心血管疾患を発症するヒトの潜在的可能性を診断する方法であって、
ａ．反応性充血による四肢における動脈の血管直径の相対的な閉塞後変化を測定するステップと、
ｂ．前記血管直径の少なくとも前記測定された変化、および前記血管における流量依存性血管拡張（ＦＭＤ）を示すパラメータを用いて、血管年齢を計算するステップと、
ｃ．前記計算された血管年齢を提示するステップと
を含む方法。
［項目１１］
前記測定するステップが、空気プレチスモグラフィを用いることをさらに含む、項目１０に記載の方法。
［項目１２］
前記測定するステップが、前記四肢の前記動脈への血流を一時的に閉塞することを含む、項目１０に記載の方法。
［項目１３］
前記測定するステップが、体肢の動脈血液供給において、下流への血行力学的ストレスを一時的に生成することを含み、それにより、流量依存性血管拡張を誘起する、項目１０に記載の方法。
［項目１４］
前記測定するステップが、超音波画像の使用をさらに含む、項目１０に記載の方法。
［項目１５］
ＦＭＤを示す前記パラメータが、％ＦＭＤｍａｘ、％ＦＭＤｍａｘまでの時間、およびＸが非ゼロの数であるＸ秒ＦＭＤのうちの少なくとも１つを含む、項目１０に記載の方法。
［項目１６］
ａ．複数の生理学的パラメータに基づいて、心血管疾患を発症する患者の一般的なリスクに関する第１のデータを記憶するように動作可能な第１の記憶装置と、
ｂ．体肢の動脈血管における流量依存性血管拡張（ＦＭＤ）を示すパラメータを求めるように動作可能なデバイスと、
ｃ．前記第１の記憶装置と通信し、かつ前記デバイスと通信するプロセッサであり、前記プロセッサが、
（１）前記記憶された第１のデータに前記パラメータを適用して、心血管疾患を発症させる前記一般的なリスクを血管年齢に変換すること、および
（２）前記血管年齢を出力すること
を実施するように動作可能である、プロセッサと
を備える診断ツール。
［項目１７］
前記第１のデータが、研究母集団における心血管疾患を発症させる前記一般的なリスクに関するデータから導出される、項目１６に記載の診断ツール。
［項目１８］
前記第１のデータが、ＦＨＳデータまたはヨーロッパＳＣＯＲＥデータのいずれかから導出される、項目１６に記載の診断ツール。
［項目１９］
前記プロセッサが、暦年齢、性別、体型指数、収縮期血圧、安静時心拍数、呼吸流量解析、喫煙状況、糖尿病の有無、血糖値、ヘモグロビンＡ１ｃ、ＨＤＬコレステロール、総コレステロール、他の脂質測定値、超音波により検出された頸動脈内膜中膜壁厚（ＣＩＭＴ）、脈波速度／振幅波形解析、上腕動脈超音波撮像、指先温度解析、歩数計データ、睡眠パターン、ストレスレベル、血液ベースの生体指標、ゲノムデータからなる群から選択された患者特有のデータの入力をさらに提供する、項目１６に記載の診断ツール。
［項目２０］
前記デバイスは、圧力プレチスモグラフ、フォトプレチスモグラフ、および超音波撮像装置からなる群から選択された構成要素を備える、項目１６に記載の診断ツール。
［項目２１］
前記デバイスが、センサを有しない空気プレチスモグラフを備える、項目２０に記載の診断ツール。
［項目２２］
流量依存性血管拡張を示すパラメータに関する第２のデータを記憶するように動作可能な第２の記憶装置をさらに備え、また前記プロセッサが、前記第１の記憶装置および前記第２の記憶装置に電気的に接続され、かつ前記第２のデータを用いて前記第１のデータを調整して血管年齢を求めるように適合される、項目１６に記載の診断ツール。
［項目２３］
ＦＭＤを示す前記パラメータが、％ＦＭＤｍａｘ、最大％ＦＭＤまでの時間、およびＸが非ゼロの数であるＸ秒ＦＭＤのうちの少なくとも１つを含む、項目１６に記載の診断ツール。
［項目２４］
前記血管年齢が、年、月、週、日、時間、分、または秒で計算可能である、項目１６に記載の診断ツール。
［項目２５］
患者に実時間の血管年齢情報を提供するためのシステムであって、
診断ツールであり、
ａ．複数の生理学的パラメータに基づいて、心血管疾患を発症する患者の一般的なリスクに関する第１のデータを記憶するように動作可能な第１の記憶装置と、
ｂ．体肢の動脈血管における流量依存性血管拡張（ＦＭＤ）を示すパラメータを求めるように動作可能なデバイスと、
ｃ．前記第１の記憶装置と通信し、かつ前記デバイスと通信するプロセッサであり、前記プロセッサが、
（１）前記記憶された第１のデータに前記パラメータを適用して、心血管疾患を発症させる前記一般的なリスクを血管年齢に変換すること、および
（２）前記血管年齢を出力すること
を実施するように動作可能である、プロセッサと
を備える診断ツールと、
前記診断ツールにリンクされた通信ネットワークと、
前記通信ネットワークにリンクされ、かつ前記血管年齢を表示するように構成された移動デバイスと
を備えるシステム。

Claims (19)

1. 心血管疾患（ＣＶＤ）を発症するヒトの潜在的可能性を予測する診断ツールの作動方法であって、前記診断ツールは、体肢の動脈血管における流量依存性血管拡張（ＦＭＤ）を示すパラメータを既存データに適用できるように構成されたプロセッサを備えており、前記プロセッサが以下の工程を実施する、方法。
   ａ．前記既存データに対する第１の最適合式を求めて、元のＣＶＤポイントを複数の生理学的パラメータに割り当てるステップであり、前記複数の生理学的パラメータが暦年齢を含む、ステップと、
   ｂ．前記第１の最適合式を用いて外挿し、外挿されたＣＶＤポイントを、前記既存データにおける前記暦年齢よりも若年齢および高年齢の暦年齢に割り当てるステップと、
   ｃ．前記元のＣＶＤポイントおよび前記外挿されたＣＶＤポイントを用いて、前記生理学的パラメータに対して可能な最低の合計ＣＶＤポイント、および可能な最高の合計ＣＶＤポイントを求めるステップと、
   ｄ．前記既存データに対する第２の最適合式を求めて、ＣＶＤリスク・データを合計ＣＶＤポイントに割り当てるステップと、
   ｅ．前記第２の最適合式を用いて外挿し、外挿されたＣＶＤリスク・データを、前記可能な最低の合計ＣＶＤポイントから、前記可能な最高の合計ＣＶＤポイントにわたる複数の合計ＣＶＤポイントに割り当てるステップと、
   ｆ．前記外挿されたＣＶＤリスク・データを、複数の％ＦＭＤ値から選ばれた、選択されたパーセント流量依存性拡張（％ＦＭＤ）値に割り当てるステップであり、前記複数の％ＦＭＤ値が、前記選択された％ＦＭＤ値を超える値、およびそれ未満の値を含む、ステップと、
   ｇ．前記複数の％ＦＭＤ値を補償するために、前記外挿されたＣＶＤリスク・データを拡張し、それにより、拡張されたＣＶＤリスク・データを生成するステップと、
   ｈ．前記第２の最適合式を用いて、合計ＣＶＤポイントを、前記拡張されたＣＶＤリスク・データにおける各値に割り当て、それにより、複数の割り当てられた合計ＣＶＤポイントを生成するステップと、
   ｉ．前記既存データに対する第３の最適合式を求めて、血管年齢をＣＶＤリスク・データに割り当てるステップと、
   ｊ．前記第３の最適合式、および前記複数の割り当てられた合計ＣＶＤポイントを用いて、前記拡張されたＣＶＤリスク・データにおける各値に対応する血管年齢を計算するステップと、
   ｋ．第４の最適合式を求めて、前記血管年齢を、調整された、選択された％ＦＭＤｍａｘ値に割り当てるステップと、
   ｌ．前記調整された、選択された％ＦＭＤｍａｘ値に基づいて、前記血管年齢を前記複数の％ＦＭＤ値に再割り当てするステップと、
   ｍ．前記複数の合計ＣＶＤポイント、および前記複数の％ＦＭＤ値に対応する血管年齢の表を含む血管年齢カルキュレータを作成するステップと、
   ｎ．前記血管年齢カルキュレータを用いて、心血管疾患を発症する前記ヒトの潜在的可能性を予測するステップと
   を含む方法。
2. 前記既存データが、フラミンガム心臓研究データを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記選択された％ＦＭＤ値が、４％と１８％の間である、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記選択された％ＦＭＤ値が１０％である、請求項３に記載の方法。
5. 前記複数の％ＦＭＤ値を補償するために前記外挿されたＣＶＤリスク・データを拡張する前記ステップが、前記外挿されたＣＶＤリスク・データを、０．８５と０．９５の間の相対リスク因子により乗算または除算することを含む、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
6. 前記相対リスク因子が０．８７である、請求項５に記載の方法。
7. 前記若い暦年齢は年齢２０〜２９才を含み、また前記高齢の暦年齢は年齢７５〜８０を含む、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
8. 前記複数の生理学的パラメータが、性別、体型指数、収縮期血圧、安静時心拍数、呼吸流量解析、喫煙状況、糖尿病の有無、血糖値、ヘモグロビンＡ１ｃ、ＨＤＬコレステロール、総コレステロール、他の脂質測定値、超音波により検出された頸動脈内膜中膜壁厚（ＣＩＭＴ）、脈波速度／振幅波形解析、上腕動脈超音波撮像、指先温度解析、歩数計データ、睡眠パターン、ストレスレベル、血液ベースの生体指標、およびゲノムデータのうちの少なくとも１つをさらに含む、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
9. 前記血管年齢が、年、月、週、日、時間、分、または秒で計算可能である、請求項１〜８のいずれかに記載の方法。
10. 請求項１〜９のいずれかに記載の方法を実施するために用いる診断ツールであって、
    前記診断ツールは、既存データを記憶するように動作可能な第１の記憶装置と、体肢の動脈血管における流量依存性血管拡張（ＦＭＤ）を示すパラメータを求めるように動作可能なデバイスと、前記第１の記憶装置と通信し、かつ前記デバイスと通信する前記プロセッサと、を備え、
    前記プロセッサが、
    （１）前記記憶された前記既存データに前記パラメータを適用して、心血管疾患を発症させる患者の一般的なリスクを血管年齢に変換すること、および
    （２）前記血管年齢を出力すること
    を実施するように動作可能である、診断ツール。
11. 前記既存データが、研究母集団における心血管疾患を発症させる前記一般的なリスクに関するデータから導出される、請求項１０に記載の診断ツール。
12. 前記既存データが、ＦＨＳデータまたはヨーロッパＳＣＯＲＥデータのいずれかから導出される、請求項１０に記載の診断ツール。
13. 前記プロセッサが、暦年齢、性別、体型指数、収縮期血圧、安静時心拍数、呼吸流量解析、喫煙状況、糖尿病の有無、血糖値、ヘモグロビンＡ１ｃ、ＨＤＬコレステロール、総コレステロール、他の脂質測定値、超音波により検出された頸動脈内膜中膜壁厚（ＣＩＭＴ）、脈波速度／振幅波形解析、上腕動脈超音波撮像、指先温度解析、歩数計データ、睡眠パターン、ストレスレベル、血液ベースの生体指標、ゲノムデータからなる群から選択された患者特有のデータの入力をさらに提供する、請求項１０〜１２のいずれかに記載の診断ツール。
14. 前記デバイスは、圧力プレチスモグラフ、フォトプレチスモグラフ、および超音波撮像装置からなる群から選択された構成要素を備える、請求項１０〜１３のいずれかに記載の診断ツール。
15. 前記デバイスが、センサを有しない空気プレチスモグラフを備える、請求項１４に記載の診断ツール。
16. 流量依存性血管拡張を示すパラメータに関する第２のデータを記憶するように動作可能な第２の記憶装置をさらに備え、また前記プロセッサが、前記第１の記憶装置および前記第２の記憶装置に電気的に接続され、かつ前記第２のデータを用いて前記第１のデータを調整して血管年齢を求めるように適合される、請求項１０〜１５のいずれかに記載の診断ツール。
17. ＦＭＤを示す前記パラメータが、％ＦＭＤｍａｘ、最大％ＦＭＤまでの時間、およびＸが非ゼロの数であるＸ秒ＦＭＤのうちの少なくとも１つを含む、請求項１０〜１６のいずれかに記載の診断ツール。
18. 前記血管年齢が、年、月、週、日、時間、分、または秒で計算可能である、請求項１０〜１７のいずれかに記載の診断ツール。
19. 患者に実時間の血管年齢情報を提供するためのシステムであって、
    請求項１０〜１８のいずれかに記載の診断ツールと、
    前記診断ツールにリンクされた通信ネットワークと、
    前記通信ネットワークにリンクされ、かつ前記血管年齢を表示するように構成された移動デバイスと
    を備えるシステム。

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