JP7406953B2 - 健康状態判定装置、プログラム、健康状態判定方法及び腸内細菌存在比率算出方法 - Google Patents
健康状態判定装置、プログラム、健康状態判定方法及び腸内細菌存在比率算出方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7406953B2 JP7406953B2 JP2019193751A JP2019193751A JP7406953B2 JP 7406953 B2 JP7406953 B2 JP 7406953B2 JP 2019193751 A JP2019193751 A JP 2019193751A JP 2019193751 A JP2019193751 A JP 2019193751A JP 7406953 B2 JP7406953 B2 JP 7406953B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- oral
- subject
- bacteria
- abundance ratio
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 title claims description 273
- 230000000968 intestinal effect Effects 0.000 title claims description 228
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 54
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims description 26
- 230000003862 health status Effects 0.000 title claims description 21
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 147
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 147
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 110
- 241000192125 Firmicutes Species 0.000 claims description 55
- 210000000936 intestine Anatomy 0.000 claims description 53
- 210000000214 mouth Anatomy 0.000 claims description 42
- 241001453172 Fusobacteria Species 0.000 claims description 37
- 241000605059 Bacteroidetes Species 0.000 claims description 27
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 13
- 238000011088 calibration curve Methods 0.000 claims description 10
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims description 4
- 239000000047 product Substances 0.000 description 50
- 210000003608 fece Anatomy 0.000 description 27
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 17
- 239000002324 mouth wash Substances 0.000 description 14
- 229940051866 mouthwash Drugs 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 9
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 9
- 210000003296 saliva Anatomy 0.000 description 9
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 description 8
- 241000305071 Enterobacterales Species 0.000 description 5
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 5
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 5
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 5
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 5
- 241000894007 species Species 0.000 description 5
- 108020004465 16S ribosomal RNA Proteins 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 4
- 241000425347 Phyla <beetle> Species 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 235000013402 health food Nutrition 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- ZRALSGWEFCBTJO-UHFFFAOYSA-N Guanidine Chemical compound NC(N)=N ZRALSGWEFCBTJO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- MCMNRKCIXSYSNV-UHFFFAOYSA-N Zirconium dioxide Chemical compound O=[Zr]=O MCMNRKCIXSYSNV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000002550 fecal effect Effects 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 230000000813 microbial effect Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 2
- 241001156739 Actinobacteria <phylum> Species 0.000 description 1
- 108091093088 Amplicon Proteins 0.000 description 1
- 238000001712 DNA sequencing Methods 0.000 description 1
- CHJJGSNFBQVOTG-UHFFFAOYSA-N N-methyl-guanidine Natural products CNC(N)=N CHJJGSNFBQVOTG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000006089 Phaseolus angularis Nutrition 0.000 description 1
- 241000192142 Proteobacteria Species 0.000 description 1
- 238000003646 Spearman's rank correlation coefficient Methods 0.000 description 1
- 240000007098 Vigna angularis Species 0.000 description 1
- 235000010711 Vigna angularis Nutrition 0.000 description 1
- 208000037919 acquired disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001580 bacterial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- SWSQBOPZIKWTGO-UHFFFAOYSA-N dimethylaminoamidine Natural products CN(C)C(N)=N SWSQBOPZIKWTGO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000007481 next generation sequencing Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 239000003761 preservation solution Substances 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 description 1
- 238000003753 real-time PCR Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 239000008223 sterile water Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Description
本発明は、健康状態判定装置、プログラム、健康状態判定方法及び腸内細菌存在比率算出方法に関する。
従来、被験者から採取した糞便を検査することにより、当該被験者の腸内環境を判定する方法が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
しかしながら被験者によっては、糞便の採取に際して心理的なハードルを感じることにより、糞便の採取に抵抗感を示す場合があった。また、糞便を排泄するには便意があるときでなければならず、被験者によっては糞便を採取したいときに採取できない場合があった。さらに、排泄した糞便から検体を採取するのにも時間がかかる。
すなわち、糞便を採取することで検体を得るような腸内環境の判定方法には、容易に検体を採取できないという問題があった。
すなわち、糞便を採取することで検体を得るような腸内環境の判定方法には、容易に検体を採取できないという問題があった。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、容易に検体を採取可能な方法による健康状態判定装置及びプログラム、並びに被験者の口腔内細菌の状態から腸内細菌の状態を推定し、被験者の健康状態を判定する方法及び被験者の腸内環境を判定する方法を提供することを目的としている。
本発明の一態様に係る健康状態判定装置は、被験者の口腔内容物に含まれる口腔細菌の種類を示す情報を含む口腔環境情報を取得する口腔環境情報取得部と、ヒトの口腔内に存在する口腔細菌の種類を示す情報と、ヒトの腸内に存在する腸内細菌の種類を示す情報とが互いに対応付けられた細菌対応情報と、前記口腔環境情報取得部が取得する前記被験者の前記口腔環境情報とに基づいて、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌の種類を推定する演算部としての腸内環境推定部と、前記演算部が演算する演算結果を出力する出力部と、を備える。
また、本発明の一態様に係る健康状態判定装置は、ヒトの腸内に存在する腸内細菌の種類を示す情報と、ヒトの疾患の状態を示す情報とが互いに対応付けられた疾患対応情報と、前記腸内環境推定部が推定する前記被験者の腸内に存在する腸内細菌の種類とに基づいて、前記被験者の疾患の状態を判定する演算部としての疾患状態判定部、をさらに備え、前記出力部は、前記疾患状態判定部が判定する前記被験者の疾患の状態を前記演算部が演算する他の情報に代えて、又は他の情報に加えて出力する。
また、本発明の一態様に係る健康状態判定装置は、ヒトの疾患の状態を示す情報と、疾患に対応する情報であり疾患の予防及び改善に有用な情報である提案情報とが互いに対応付けられた提案情報と、前記疾患状態判定部が判定する前記被験者の疾患の状態とに基づいて、前記被験者の疾患に対応する提案情報を判定する演算部としての提案情報判定部、をさらに備え、前記出力部は、前記提案情報判定部が判定する前記被験者の疾患に対応する提案情報を前記演算部が演算する他の情報に代えて、又は他の情報に加えて出力する。
また、本発明の一態様は、コンピュータに、被験者の口腔内容物に含まれる口腔細菌の種類を示す情報を含む口腔環境情報を取得する口腔環境情報取得ステップと、ヒトの口腔内に存在する口腔細菌の種類を示す情報と、ヒトの口腔内に存在する特定の口腔細菌と対応してヒトの腸内に存在する腸内細菌の種類を示す情報とが互いに対応付けられた細菌対応情報と、前記口腔環境情報取得ステップにより取得された前記被験者の前記口腔環境情報とに基づいて、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌の種類を推定する腸内環境推定ステップと、前記腸内環境推定ステップにより推定された前記被験者の腸内に存在する腸内細菌の種類を出力する出力ステップと、をさせるプログラムである。
本発明の一態様に係る健康状態判定方法は、コンピュータに情報処理を実行させることにより健康状態を判定する方法であって、被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率を測定する測定工程と、前記フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）及び前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つを算出する算出工程と、前記Ｆ／Ｂ比及び前記フィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つから前記被験者の健康状態を判定する判定工程と、を有し、前記算出工程は、口腔内細菌の存在比率と腸内細菌の存在比率との関係を示した検量線を用いることによる算出を行う方法である。
本発明の一態様に係る腸内細菌存在比率算出方法は、コンピュータに情報処理を実行させることにより被験者のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率を推定する方法であって、被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率を測定する測定工程と、前記フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）及び前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つを算出する算出工程と、を有し、前記算出工程は、口腔内細菌の存在比率と腸内細菌の存在比率との関係を示した検量線を用いることによる算出を行う方法である。
本発明によれば、容易に検体を採取可能な方法による健康状態判定装置及びプログラム、並びに被験者の口腔内細菌の状態から腸内細菌の状態を推定し、被験者の健康状態を判定する方法及び被験者の腸内環境を判定する方法を提供できる。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
［健康状態判定システム１００の概要］
図１は、実施形態における健康状態判定システム１００の実施例を示す図である。健康状態判定システム１００は、被験者９０から取得された口腔内容物ＯＣに基づいて、被験者９０の健康状態を示す情報である健康状態情報ＨＣを提供する。
［健康状態判定システム１００の概要］
図１は、実施形態における健康状態判定システム１００の実施例を示す図である。健康状態判定システム１００は、被験者９０から取得された口腔内容物ＯＣに基づいて、被験者９０の健康状態を示す情報である健康状態情報ＨＣを提供する。
被験者９０とは、健康状態判定システム１００を使用するユーザである。被験者９０は、健康状態判定システム１００において、口腔内容物ＯＣを提供することにより、健康状態情報ＨＣを得る。
健康状態判定システム１００は、病院や検査機関等で実施されるシステムである場合がある。その場合、被験者９０は健康状態判定システム１００を実施する場所に行って、口腔内容物ＯＣを採取及び提供する。
被験者９０は病院や検査機関等に行かなくても適当な場所（自宅、学校、職場等）で健康状態情報ＨＣを受け取ってもよい。健康状態判定システム１００は、健康状態情報ＨＣを郵送で被験者９０のもとに送付することにより、被験者９０は書面で健康状態情報ＨＣを受け取ってもよい。被験者９０は、健康状態情報ＨＣをインターネット等のネットワークを通して閲覧する形態でもよい。
また別の実施形態として、健康状態判定システム１００は、郵送を前提としたサービスとして行われる場合がある。例えば被験者９０は、自宅から所定の送付先に口腔内容物ＯＣを送付することにより、病院や検査機関等に赴くことなく健康状態情報ＨＣを得ることができる。この場合、健康状態情報ＨＣは、郵送で被験者９０のもとに送付されてもよいし、被験者９０がインターネット等のネットワークを通して閲覧する形態でもよい。
健康状態判定システム１００は、病院や検査機関等で実施されるシステムである場合がある。その場合、被験者９０は健康状態判定システム１００を実施する場所に行って、口腔内容物ＯＣを採取及び提供する。
被験者９０は病院や検査機関等に行かなくても適当な場所（自宅、学校、職場等）で健康状態情報ＨＣを受け取ってもよい。健康状態判定システム１００は、健康状態情報ＨＣを郵送で被験者９０のもとに送付することにより、被験者９０は書面で健康状態情報ＨＣを受け取ってもよい。被験者９０は、健康状態情報ＨＣをインターネット等のネットワークを通して閲覧する形態でもよい。
また別の実施形態として、健康状態判定システム１００は、郵送を前提としたサービスとして行われる場合がある。例えば被験者９０は、自宅から所定の送付先に口腔内容物ＯＣを送付することにより、病院や検査機関等に赴くことなく健康状態情報ＨＣを得ることができる。この場合、健康状態情報ＨＣは、郵送で被験者９０のもとに送付されてもよいし、被験者９０がインターネット等のネットワークを通して閲覧する形態でもよい。
口腔内容物ＯＣとは、唾液等の口腔内に含まれる検体をいう。この実施例において口腔内容物ＯＣは、唾液をいう。被験者９０は、所定の容器に所定量の唾液を吐き出すことにより、口腔内容物ＯＣを提供する。
また口腔内容物ＯＣは、洗口吐出液により採取されてもよい。例えば洗口吐出液は、所定量の滅菌水を口内全体にいきわたるように口内の前後左右に所定時間ゆすぐことで採取する。所定量の水を使用する場合、必要量としては１～５ｍＬが好ましい。
また口腔内容物ＯＣは、洗口吐出液により採取されてもよい。例えば洗口吐出液は、所定量の滅菌水を口内全体にいきわたるように口内の前後左右に所定時間ゆすぐことで採取する。所定量の水を使用する場合、必要量としては１～５ｍＬが好ましい。
［口腔環境情報ＯＩについて］
被験者９０は、口腔環境測定装置８０に口腔内容物ＯＣを提供する。口腔環境測定装置８０は、口腔内容物ＯＣの測定結果に基づき、健康状態判定装置１０に口腔環境情報ＯＩを提供する。
口腔環境情報ＯＩとは、口腔内容物ＯＣから検出される菌の情報である。例えば口腔環境情報ＯＩは、口腔内容物ＯＣから検出される菌における、それぞれの菌が占める比率（以下、存在比率とする。）である。一例として、口腔環境情報ＯＩは、健康状態判定装置１０の解析対象である菌のうち、所定の存在比率以上を占める菌についての情報である。
被験者９０は、口腔環境測定装置８０に口腔内容物ＯＣを提供する。口腔環境測定装置８０は、口腔内容物ＯＣの測定結果に基づき、健康状態判定装置１０に口腔環境情報ＯＩを提供する。
口腔環境情報ＯＩとは、口腔内容物ＯＣから検出される菌の情報である。例えば口腔環境情報ＯＩは、口腔内容物ＯＣから検出される菌における、それぞれの菌が占める比率（以下、存在比率とする。）である。一例として、口腔環境情報ＯＩは、健康状態判定装置１０の解析対象である菌のうち、所定の存在比率以上を占める菌についての情報である。
図２は、実施形態における口腔環境情報ＯＩの一例を示す図である。
この一例において、口腔環境情報ＯＩは、口腔内容物ＯＣに基づいて検出される菌を、門レベルで示している。含有率とは上述した存在比率のことである。この一例において、口腔環境情報ＯＩは、口腔内容物ＯＣから検出され、健康状態判定装置１０の解析対象である菌のうち、存在比率が０．１％以上である菌の種類を示している。
この一例における口腔環境情報ＯＩが示す、口腔内容物ＯＣから検出される菌の存在比率は、Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓが５１．７４５％、Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａが２０．１０８％、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａが１２．６９２％、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓが１１．３１１％、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａが１．９８４％、ＴＭ７が１．７５９％、ＳＲ１が０．１９０％である。
この一例では、口腔環境情報ＯＩを門レベルで示しているが、その他の実施例として、上位又は下位の分類に基づいて示してもよい。
この一例において、口腔環境情報ＯＩは、口腔内容物ＯＣに基づいて検出される菌を、門レベルで示している。含有率とは上述した存在比率のことである。この一例において、口腔環境情報ＯＩは、口腔内容物ＯＣから検出され、健康状態判定装置１０の解析対象である菌のうち、存在比率が０．１％以上である菌の種類を示している。
この一例における口腔環境情報ＯＩが示す、口腔内容物ＯＣから検出される菌の存在比率は、Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓが５１．７４５％、Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａが２０．１０８％、Ａｃｔｉｎｏｂａｃｔｅｒｉａが１２．６９２％、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓが１１．３１１％、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａが１．９８４％、ＴＭ７が１．７５９％、ＳＲ１が０．１９０％である。
この一例では、口腔環境情報ＯＩを門レベルで示しているが、その他の実施例として、上位又は下位の分類に基づいて示してもよい。
［健康状態情報ＨＣについて］
図１に戻って、健康状態判定装置１０は、口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得する。健康状態判定装置１０は取得した口腔環境情報ＯＩに基づき、被験者９０に対して健康状態情報ＨＣを提供する。
健康状態情報ＨＣとは、被験者９０が提供する口腔内容物ＯＣに基づき判定される健康状態を示す情報である。健康状態情報ＨＣには、腸内環境情報ＩＩが含まれ、好ましくは、疾患情報ＤＩと、製品情報ＰＩと、健康情報ＨＩから選ばれる１種以上の情報がさらに含まれる。
図１に戻って、健康状態判定装置１０は、口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得する。健康状態判定装置１０は取得した口腔環境情報ＯＩに基づき、被験者９０に対して健康状態情報ＨＣを提供する。
健康状態情報ＨＣとは、被験者９０が提供する口腔内容物ＯＣに基づき判定される健康状態を示す情報である。健康状態情報ＨＣには、腸内環境情報ＩＩが含まれ、好ましくは、疾患情報ＤＩと、製品情報ＰＩと、健康情報ＨＩから選ばれる１種以上の情報がさらに含まれる。
腸内環境情報ＩＩとは、口腔環境情報ＯＩに基づき推定される腸内環境の状態を示す情報である。この一例において腸内環境情報ＩＩとは、腸内に存在する細菌の種類を示す情報である。なお、腸内環境情報ＩＩは、腸内に存在する細菌の存在比率を示す情報であってもよい。
疾患情報ＤＩとは、腸内環境情報ＩＩに基づき判定される疾患の情報である。この一例において疾患情報ＤＩとは、具体的な疾患の名称を示す情報である。
製品情報ＰＩとは、疾患情報ＤＩに基づき提案される製品の情報を示す情報である。この一例において製品情報ＰＩとは、具体的な製品の名称を示す情報である。製品情報ＰＩは、製品の名前に対応する価格、購入可能な場所、服用に関する情報等の情報を含んでいてもよい。この一例において製品情報ＰＩとは、口腔ケア製品又はサプリメント等の健康食品の種類を示す情報である。その他の例として製品情報ＰＩは、具体的な製品名でなく、製品の種類を示唆する情報であってもよい。
健康情報ＨＩとは疾患情報ＤＩに基づき判定される健康に関する情報である。この一例において健康情報ＨＩには、疾患を予防又は改善するために有用な情報が含まれる。
疾患情報ＤＩとは、腸内環境情報ＩＩに基づき判定される疾患の情報である。この一例において疾患情報ＤＩとは、具体的な疾患の名称を示す情報である。
製品情報ＰＩとは、疾患情報ＤＩに基づき提案される製品の情報を示す情報である。この一例において製品情報ＰＩとは、具体的な製品の名称を示す情報である。製品情報ＰＩは、製品の名前に対応する価格、購入可能な場所、服用に関する情報等の情報を含んでいてもよい。この一例において製品情報ＰＩとは、口腔ケア製品又はサプリメント等の健康食品の種類を示す情報である。その他の例として製品情報ＰＩは、具体的な製品名でなく、製品の種類を示唆する情報であってもよい。
健康情報ＨＩとは疾患情報ＤＩに基づき判定される健康に関する情報である。この一例において健康情報ＨＩには、疾患を予防又は改善するために有用な情報が含まれる。
［健康状態判定システム１００の機能構成の一例］
図３は、実施形態における健康状態判定システム１００の機能構成の一例を示す図である。
健康状態判定システム１００は、口腔環境測定装置８０と、健康状態判定装置１０と、提示部７０とを備える。上述したように健康状態判定システム１００は、被験者９０から口腔内容物ＯＣを検体として取得することにより、被験者９０の健康状態を示す情報である健康状態情報ＨＣを提供する。
口腔環境測定装置８０は、健康状態判定装置１０に口腔環境情報ＯＩを提供する。この一例において、口腔環境測定装置８０は、口腔細菌検査装置である。口腔環境測定装置８０は、口腔内容物ＯＣに含まれる口腔細菌の種類を示す口腔環境情報ＯＩを、健康状態判定装置１０に提供する。
健康状態判定装置１０は、口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得する。健康状態判定装置１０は、口腔環境測定装置８０から取得する口腔環境情報ＯＩに基づき、健康状態情報ＨＣを提示部７０に出力する。
なお、口腔環境測定装置８０は、採取された検体（唾液）について、公知の方法により分析を行い、口腔環境情報を出力する。口腔内容物の測定方法としては特に限定はされないが、例えば後述するリアルタイムＰＣＲ法といった方法が知られており、好ましい。
図３は、実施形態における健康状態判定システム１００の機能構成の一例を示す図である。
健康状態判定システム１００は、口腔環境測定装置８０と、健康状態判定装置１０と、提示部７０とを備える。上述したように健康状態判定システム１００は、被験者９０から口腔内容物ＯＣを検体として取得することにより、被験者９０の健康状態を示す情報である健康状態情報ＨＣを提供する。
口腔環境測定装置８０は、健康状態判定装置１０に口腔環境情報ＯＩを提供する。この一例において、口腔環境測定装置８０は、口腔細菌検査装置である。口腔環境測定装置８０は、口腔内容物ＯＣに含まれる口腔細菌の種類を示す口腔環境情報ＯＩを、健康状態判定装置１０に提供する。
健康状態判定装置１０は、口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得する。健康状態判定装置１０は、口腔環境測定装置８０から取得する口腔環境情報ＯＩに基づき、健康状態情報ＨＣを提示部７０に出力する。
なお、口腔環境測定装置８０は、採取された検体（唾液）について、公知の方法により分析を行い、口腔環境情報を出力する。口腔内容物の測定方法としては特に限定はされないが、例えば後述するリアルタイムＰＣＲ法といった方法が知られており、好ましい。
提示部７０は、健康状態判定装置１０から腸内環境情報ＩＩを取得し、好ましくは、疾患情報ＤＩ、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩから選ばれる１種以上の情報をさらに取得する。提示部７０は、例えば液晶表示面を備えており、健康状態判定装置１０から取得する腸内環境情報ＩＩ、疾患情報ＤＩ、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩを提示する。
この実施例において、提示部７０は画像表示装置であるとして説明するが、これに限られず、プリンタ装置やスピーカ装置などの情報出力装置として構成されていてもよい。
この実施例において、提示部７０は画像表示装置であるとして説明するが、これに限られず、プリンタ装置やスピーカ装置などの情報出力装置として構成されていてもよい。
［健康状態判定装置１０の機能構成の一例］
健康状態判定装置１０は、口腔環境情報取得部２０と、腸内環境推定部３０と、出力部６０とを備え、好ましくは、細菌対応情報記憶部３５と、疾患状態判定部４０と、疾患対応情報記憶部４５と、提案情報判定部５０と、提案情報記憶部５５をさらに備える。
以後、腸内環境推定部３０と、疾患状態判定部４０と、提案情報判定部５０とを区別しない場合には、演算部とも記載する。
健康状態判定装置１０は、口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得し、取得した口腔環境情報ＯＩに基づき、腸内環境情報ＩＩを提供し、好ましくは、疾患情報ＤＩ、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩから選ばれる１種以上の情報をさらに提供する。
健康状態判定装置１０は、口腔環境情報取得部２０と、腸内環境推定部３０と、出力部６０とを備え、好ましくは、細菌対応情報記憶部３５と、疾患状態判定部４０と、疾患対応情報記憶部４５と、提案情報判定部５０と、提案情報記憶部５５をさらに備える。
以後、腸内環境推定部３０と、疾患状態判定部４０と、提案情報判定部５０とを区別しない場合には、演算部とも記載する。
健康状態判定装置１０は、口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得し、取得した口腔環境情報ＯＩに基づき、腸内環境情報ＩＩを提供し、好ましくは、疾患情報ＤＩ、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩから選ばれる１種以上の情報をさらに提供する。
健康状態判定装置１０は、いずれも不図示のＣＰＵ（制御部）、汎用ＲＯＭ（汎用記憶部）、汎用ＲＡＭ（汎用一次記憶部）、通信部を備える。
口腔環境情報取得部２０は、被験者９０の口腔内容物ＯＣに含まれる口腔細菌の種類を示す情報を含む口腔環境情報を取得する。具体的には、上述したように口腔環境測定装置８０は、被験者９０から口腔内容物ＯＣを取得し、健康状態判定装置１０に口腔環境情報ＯＩを提供する。口腔環境情報取得部２０は、口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得する。
口腔環境情報ＯＩは、電子データで提供されてもよいし、バーコード又は二次元コードで提供されてもよい。口腔環境情報ＯＩが電子データで提供される場合、口腔環境情報取得部２０は通信部である。口腔環境情報ＯＩがバーコード又は二次元コードで提供される場合、口腔環境情報取得部２０はレーザスキャナやＣＣＤスキャナ（カメラを含む）等のスキャナである。
口腔環境情報取得部２０は、取得した口腔環境情報ＯＩを、腸内環境推定部３０に提供する。
口腔環境情報ＯＩは、電子データで提供されてもよいし、バーコード又は二次元コードで提供されてもよい。口腔環境情報ＯＩが電子データで提供される場合、口腔環境情報取得部２０は通信部である。口腔環境情報ＯＩがバーコード又は二次元コードで提供される場合、口腔環境情報取得部２０はレーザスキャナやＣＣＤスキャナ（カメラを含む）等のスキャナである。
口腔環境情報取得部２０は、取得した口腔環境情報ＯＩを、腸内環境推定部３０に提供する。
腸内環境推定部３０は、口腔環境情報取得部２０から口腔環境情報ＯＩを取得する。腸内環境推定部３０は口腔細菌の種類から、腸内細菌の種類を推定する。
細菌対応情報記憶部３５は、ヒトの口腔内に存在する口腔細菌の種類を示す情報である口腔環境情報ＯＩと、ヒトの口腔内に存在する特定の口腔細菌と対応してヒトの腸内に存在する腸内細菌の種類を示す情報である腸内環境情報ＩＩとが互いに対応付けられた情報（すなわち細菌対応情報）を記憶する。
細菌対応情報記憶部３５は、ヒトの口腔内に存在する口腔細菌の種類を示す情報である口腔環境情報ＯＩと、ヒトの口腔内に存在する特定の口腔細菌と対応してヒトの腸内に存在する腸内細菌の種類を示す情報である腸内環境情報ＩＩとが互いに対応付けられた情報（すなわち細菌対応情報）を記憶する。
図４は、実施形態における細菌対応情報の一例を示す図である。
細菌対応情報は、口腔細菌と腸内細菌との対応を示す情報である。この一例において、口腔細菌Ａは腸内細菌ａに対応し、口腔細菌Ｂは腸内細菌ｂに対応する。この場合、口腔細菌と腸内細菌の対応は1対1に限らずどちらかの項目の情報が複数になることもある
一例として、口腔細菌は門レベルで示されている場合がある。細菌対応情報が示す口腔細菌は、口腔環境情報ＯＩで示されるレベルと同一である。
細菌対応情報は、口腔細菌と腸内細菌との対応を示す情報である。この一例において、口腔細菌Ａは腸内細菌ａに対応し、口腔細菌Ｂは腸内細菌ｂに対応する。この場合、口腔細菌と腸内細菌の対応は1対1に限らずどちらかの項目の情報が複数になることもある
一例として、口腔細菌は門レベルで示されている場合がある。細菌対応情報が示す口腔細菌は、口腔環境情報ＯＩで示されるレベルと同一である。
腸内環境推定部３０は、口腔環境情報ＯＩに基づいて細菌対応情報記憶部３５を探索し、対応する腸内環境情報ＩＩを得る。
つまり、腸内環境推定部３０は、細菌対応情報記憶部３５に記憶される細菌対応情報と、口腔環境情報取得部２０が取得する被験者９０の口腔環境情報ＯＩとに基づいて、被験者９０の腸内に存在する腸内細菌の種類を推定する。
なお、この際に腸内細菌の存在比率の推定も備えてもよい。
腸内環境推定部３０は、推定した腸内環境情報ＩＩを疾患状態判定部４０及び出力部６０の双方もしくはいずれか一方に提供する。
つまり、腸内環境推定部３０は、細菌対応情報記憶部３５に記憶される細菌対応情報と、口腔環境情報取得部２０が取得する被験者９０の口腔環境情報ＯＩとに基づいて、被験者９０の腸内に存在する腸内細菌の種類を推定する。
なお、この際に腸内細菌の存在比率の推定も備えてもよい。
腸内環境推定部３０は、推定した腸内環境情報ＩＩを疾患状態判定部４０及び出力部６０の双方もしくはいずれか一方に提供する。
健康状態判定装置１０は、疾患状態判定部４０及び疾患対応情報記憶部４５の双方もしくはいずれか一方を任意の構成要件として備えていてもよい。具体的には、疾患状態判定部４０は、腸内環境推定部３０から腸内環境情報ＩＩを取得する。疾患状態判定部４０は、腸内細菌の種類から疾患の状態を判定する。なお、判定の際には推定した腸内細菌の存在比率も用いてもよい。
疾患対応情報記憶部４５は、ヒトの腸内に存在する腸内細菌の種類を示す情報である腸内環境情報ＩＩと、当該種類の腸内細菌が腸内に存在することと関連するヒトの疾患の状態を示す情報である疾患情報ＤＩとが互いに対応付けられた情報（すなわち、疾患対応情報）を記憶する。
疾患対応情報記憶部４５は、ヒトの腸内に存在する腸内細菌の種類を示す情報である腸内環境情報ＩＩと、当該種類の腸内細菌が腸内に存在することと関連するヒトの疾患の状態を示す情報である疾患情報ＤＩとが互いに対応付けられた情報（すなわち、疾患対応情報）を記憶する。
図５は、実施形態における疾患対応情報の一例を示す図である。
疾患対応情報は、腸内細菌と、疾患との対応を示す情報である。この一例において、腸内細菌ａは疾患ａ１に対応し、腸内細菌ｂは疾患ｂ１に対応する。なお、腸内細菌と疾患の対応は1対1に限らず、どちらかの項目の情報が複数になることもある。
一例として、疾患は具体的な疾患の名称を示す。その他の実施例として、疾患は疾患の兆候であってもよいし、疾患の状態（例えば、重篤さの加減を表す情報）を段階的に示してもよい。
疾患対応情報は、腸内細菌と、疾患との対応を示す情報である。この一例において、腸内細菌ａは疾患ａ１に対応し、腸内細菌ｂは疾患ｂ１に対応する。なお、腸内細菌と疾患の対応は1対1に限らず、どちらかの項目の情報が複数になることもある。
一例として、疾患は具体的な疾患の名称を示す。その他の実施例として、疾患は疾患の兆候であってもよいし、疾患の状態（例えば、重篤さの加減を表す情報）を段階的に示してもよい。
疾患状態判定部４０は、腸内環境情報ＩＩに基づいて疾患対応情報記憶部４５を探索し、対応する疾患情報ＤＩを得る。
つまり、疾患状態判定部４０は、疾患対応情報記憶部４５に記憶される疾患対応情報と、腸内環境推定部３０が推定する被験者９０の腸内に存在する腸内細菌の種類とに基づいて、被験者９０の疾患の状態を判定する。
疾患状態判定部４０は、推定した疾患情報ＤＩを提案情報判定部５０及び出力部６０の双方もしくはいずれか一方に提供する。
つまり、疾患状態判定部４０は、疾患対応情報記憶部４５に記憶される疾患対応情報と、腸内環境推定部３０が推定する被験者９０の腸内に存在する腸内細菌の種類とに基づいて、被験者９０の疾患の状態を判定する。
疾患状態判定部４０は、推定した疾患情報ＤＩを提案情報判定部５０及び出力部６０の双方もしくはいずれか一方に提供する。
健康状態判定装置１０は、提案情報判定部５０及び提案情報記憶部５５の双方もしくはいずれか一方を任意の構成要件として備えていてもよい。具体的には、提案情報判定部５０は、疾患状態判定部４０から疾患情報ＤＩを取得する。提案情報判定部５０は、疾患の状態からその疾患を治癒するために有効な製品の製品情報や、その疾患を予防又は改善するために有用な情報である健康情報を判定する。
提案情報記憶部５５は、ヒトの疾患の状態を示す情報と、疾患に対応する製品情報や健康情報であり、疾患の予防及び改善に有用な情報である提案情報とが互いに対応付けられた情報（すなわち、提案情報）を記憶する。
提案情報記憶部５５は、ヒトの疾患の状態を示す情報と、疾患に対応する製品情報や健康情報であり、疾患の予防及び改善に有用な情報である提案情報とが互いに対応付けられた情報（すなわち、提案情報）を記憶する。
図６は、実施形態における提案情報の一例を示す図である。
提案情報は、疾患と、製品情報と、健康情報との対応を示す情報である。この一例において、疾患ａ１は口腔ケア製品ａ１及び情報ａ１に対応し、疾患ｂ１はサプリメントｂ１及び情報ｂ１に対応する。
一例として、製品情報は、口腔ケア製品又はサプリメント等の健康食品である。また、他の一例として、健康情報は、疾患を予防又は改善するために有用な情報である。
提案情報は、疾患と、製品情報と、健康情報との対応を示す情報である。この一例において、疾患ａ１は口腔ケア製品ａ１及び情報ａ１に対応し、疾患ｂ１はサプリメントｂ１及び情報ｂ１に対応する。
一例として、製品情報は、口腔ケア製品又はサプリメント等の健康食品である。また、他の一例として、健康情報は、疾患を予防又は改善するために有用な情報である。
提案情報判定部５０は、疾患情報ＤＩに基づいて提案情報記憶部５５を探索し、対応する製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩを得る。
つまり、提案情報判定部５０は、提案情報記憶部５５に記憶される提案情報と、疾患状態判定部４０が判定する被験者９０の疾患の状態とに基づいて、被験者９０の疾患に対応する提案情報を判定する。
提案情報には、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩが含まれる。提案情報判定部５０は、判定した製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩを出力部６０に提供する。
つまり、提案情報判定部５０は、提案情報記憶部５５に記憶される提案情報と、疾患状態判定部４０が判定する被験者９０の疾患の状態とに基づいて、被験者９０の疾患に対応する提案情報を判定する。
提案情報には、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩが含まれる。提案情報判定部５０は、判定した製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩを出力部６０に提供する。
出力部６０は、腸内環境推定部３０から腸内環境情報ＩＩを取得し、好ましくは、疾患状態判定部４０から疾患情報ＤＩを取得し、提案情報判定部５０から製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩをさらに取得する。出力部６０は、演算部（腸内環境推定部３０、疾患状態判定部４０及び提案情報判定部５０のうちの少なくとも一つ）が演算する演算結果を提示部７０に提示させる。具体的には、出力部６０は取得した腸内環境情報ＩＩを提示し、好ましくは、疾患情報ＤＩと、製品情報ＰＩと、健康情報ＨＩとをさらに提示部７０に提示させる。
なお、出力部６０は、腸内環境情報ＩＩと、疾患情報ＤＩとを取得している場合には、疾患情報ＤＩのみを出力してもよいし、腸内環境情報ＩＩと、疾患情報ＤＩとをともに出力してもよい。
また、出力部６０は、腸内環境情報ＩＩと、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩとを取得している場合には、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩを出力してもよいし、腸内環境情報ＩＩと、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩをともに出力してもよい。
また、出力部６０は、腸内環境情報ＩＩと、疾患情報ＤＩと、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩとを取得している場合には、疾患情報ＤＩと、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩをともに出力してもよいし、腸内環境情報ＩＩと、疾患情報ＤＩと、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩをともに出力してもよい。
つまり、出力部６０は、腸内環境推定部３０が推定する被験者９０の腸内に存在する腸内細菌の種類を出力する。また、出力部６０は、疾患状態判定部４０が推定する被験者９０の疾患の状態をさらに出力する。また、出力部６０は、提案情報判定部５０が判定する被験者９０の疾患に対応する提案情報をさらに出力する。
なお、出力部６０は、腸内環境情報ＩＩと、疾患情報ＤＩとを取得している場合には、疾患情報ＤＩのみを出力してもよいし、腸内環境情報ＩＩと、疾患情報ＤＩとをともに出力してもよい。
また、出力部６０は、腸内環境情報ＩＩと、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩとを取得している場合には、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩを出力してもよいし、腸内環境情報ＩＩと、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩをともに出力してもよい。
また、出力部６０は、腸内環境情報ＩＩと、疾患情報ＤＩと、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩとを取得している場合には、疾患情報ＤＩと、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩをともに出力してもよいし、腸内環境情報ＩＩと、疾患情報ＤＩと、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩをともに出力してもよい。
つまり、出力部６０は、腸内環境推定部３０が推定する被験者９０の腸内に存在する腸内細菌の種類を出力する。また、出力部６０は、疾患状態判定部４０が推定する被験者９０の疾患の状態をさらに出力する。また、出力部６０は、提案情報判定部５０が判定する被験者９０の疾患に対応する提案情報をさらに出力する。
［健康状態判定装置１０の動作］
健康状態判定装置１０の動作の一例について説明する。
図７は、実施形態における健康状態判定装置の動作の一例を示す図である。
（ステップＳ１０）口腔環境情報取得部２０は、口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得する。口腔環境情報取得部２０は取得した口腔環境情報ＯＩを腸内環境推定部３０に提供する。
（ステップＳ２０）口腔環境情報取得部２０は、口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得した場合、（ステップＳ２０；ＹＥＳ）には、処理をステップＳ３０に進める。口腔環境情報取得部２０は口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得しない場合、（ステップＳ２０；ＮＯ）には、処理をステップＳ１０に戻す。
健康状態判定装置１０の動作の一例について説明する。
図７は、実施形態における健康状態判定装置の動作の一例を示す図である。
（ステップＳ１０）口腔環境情報取得部２０は、口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得する。口腔環境情報取得部２０は取得した口腔環境情報ＯＩを腸内環境推定部３０に提供する。
（ステップＳ２０）口腔環境情報取得部２０は、口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得した場合、（ステップＳ２０；ＹＥＳ）には、処理をステップＳ３０に進める。口腔環境情報取得部２０は口腔環境測定装置８０から口腔環境情報ＯＩを取得しない場合、（ステップＳ２０；ＮＯ）には、処理をステップＳ１０に戻す。
（ステップＳ３０）腸内環境推定部３０は口腔環境情報取得部２０から口腔環境情報ＯＩを取得する。この一例において、口腔環境情報ＯＩは、複数の口腔細菌の名称を含む場合がある。腸内環境推定部３０は、それぞれの口腔細菌に対応する腸内細菌を推定する。具体的に腸内環境推定部３０は、口腔環境情報ＯＩが示すそれぞれの口腔細菌の名称を検索キーに、細菌対応情報記憶部３５を探索する。腸内環境推定部３０は、得られた腸内細菌の情報を、腸内環境情報ＩＩとして、疾患状態判定部４０及び出力部６０の双方もしくはいずれか一方に提供する。腸内環境情報ＩＩは、複数の腸内細菌の名称を含む場合がある。ユーザが腸内細菌情報ＩＩのみを希望している場合は、腸内環境情報ＩＩは出力部６０のみに提供する。
（ステップＳ４０）さらに疾患状態の判定を行う場合、疾患状態判定部４０は腸内環境推定部３０から腸内環境情報ＩＩを取得する。この一例において、腸内環境情報ＩＩは、複数の腸内細菌の名称を含む場合がある。疾患状態判定部４０は、それぞれの腸内細菌に対応する疾患を推定する。具体的に疾患状態判定部４０は、腸内環境情報ＩＩが示すそれぞれの腸内細菌の名称を検索キーに疾患対応情報記憶部４５を探索する。疾患状態判定部４０は得られた疾患の情報を疾患情報ＤＩとして、提案情報判定部５０及び出力部６０の双方もしくはいずれか一方に提供する。疾患情報ＤＩは、複数の疾患の名称を含む場合がある。ユーザが疾患情報ＤＩのみを希望している場合は、疾患情報ＤＩは出力部６０のみに提供する。
（ステップＳ４０）さらに疾患状態の判定を行う場合、疾患状態判定部４０は腸内環境推定部３０から腸内環境情報ＩＩを取得する。この一例において、腸内環境情報ＩＩは、複数の腸内細菌の名称を含む場合がある。疾患状態判定部４０は、それぞれの腸内細菌に対応する疾患を推定する。具体的に疾患状態判定部４０は、腸内環境情報ＩＩが示すそれぞれの腸内細菌の名称を検索キーに疾患対応情報記憶部４５を探索する。疾患状態判定部４０は得られた疾患の情報を疾患情報ＤＩとして、提案情報判定部５０及び出力部６０の双方もしくはいずれか一方に提供する。疾患情報ＤＩは、複数の疾患の名称を含む場合がある。ユーザが疾患情報ＤＩのみを希望している場合は、疾患情報ＤＩは出力部６０のみに提供する。
ここで、疾患状態判定部４０は、取得した腸内環境情報ＩＩに基づいて疾患対応情報記憶部４５を探索した結果、如何なる疾患にも該当しない場合がある。疾患状態判定部４０は、取得した腸内環境情報ＩＩが如何なる疾患にも該当しない場合、「該当疾患なし」として疾患情報ＤＩを提案情報判定部５０及び出力部６０の双方もしくはいずれか一方に提供する。
（ステップＳ５０）提案情報判定部５０は、疾患状態判定部４０から疾患情報ＤＩを取得する。この一例において、疾患情報ＤＩは複数の疾患の名称を含む場合がある。提案情報判定部５０は、それぞれの疾患に対応する製品情報及び健康情報を判定する。製品情報及び健康情報は、それぞれ複数の情報を含む場合がある。具体的に提案情報判定部５０は、疾患情報ＤＩが示すそれぞれの疾患の名称を検索キーに提案情報記憶部５５を探索する。提案情報判定部５０は得られた製品情報を製品情報ＰＩとして、健康情報を健康情報ＨＩとして、出力部６０に提供する。
ここで、提案情報判定部５０は、取得した疾患情報ＤＩが「該当疾患なし」を示していた場合にも、提案情報記憶部５５を探索する。この一例において、提案情報記憶部５５は、該当疾患がない場合の製品情報及び健康情報を記憶している。つまり、疾患情報ＤＩが「該当疾患なし」であった場合、製品情報は健康維持を目的とする口腔ケア製品又はサプリメント等の健康食品であり、健康情報は健康維持のために有用な情報である。
（ステップＳ６０）出力部６０は、腸内環境推定部３０から腸内環境情報ＩＩを取得し、腸内環境情報ＩＩを提示部７０に提示させる。好ましくは、出力部６０は、疾患状態判定部４０から疾患情報ＤＩを取得し、提案情報判定部５０から製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩを取得し、疾患情報ＤＩと、製品情報ＰＩと、健康情報ＨＩとを提示部７０に提示させる。
（ステップＳ６０）出力部６０は、腸内環境推定部３０から腸内環境情報ＩＩを取得し、腸内環境情報ＩＩを提示部７０に提示させる。好ましくは、出力部６０は、疾患状態判定部４０から疾患情報ＤＩを取得し、提案情報判定部５０から製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩを取得し、疾患情報ＤＩと、製品情報ＰＩと、健康情報ＨＩとを提示部７０に提示させる。
［健康状態判定方法］
本実施形態の健康状態判定方法は、被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率を測定し、前記フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）、及び前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つを算出し、前記Ｆ／Ｂ比、及び前記フィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つから前記被験者の健康状態を判定する。
本実施形態の健康状態判定方法は、被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率を測定し、前記フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）、及び前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つを算出し、前記Ｆ／Ｂ比、及び前記フィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つから前記被験者の健康状態を判定する。
前記被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率の測定方法としては、特に制限はないが、例えば、以下のようにして行うことができる。
まず、洗口吐出液検体よりＤＮＡを抽出し、得られたＤＮＡよりシークエンス用のライブラリを調製し、次世代シークエンサーによるシークエンスを行い、抽出されたＤＮＡの塩基配列を決定する。この抽出されたＤＮＡの塩基配列から、ＯＴＵ（ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ ｔａｘｏｎｏｍｉｃ ｕｎｉｔ；操作上分類単位、以下ＯＴＵとも称する）を生成し、ＱＩＩＭＥアノテーションプログラムにより、各ＯＴＵの代表配列を基に、ＱＩＩＭＥ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓサイトにて提供されている１６ＳｒＤＮＡのデータベース（ｇｒｅｅｎｇｅｎｅｓ）に対して相同性検索を行い、各ＯＴＵについてＴａｘｏｎｏｍｙ情報（界／門／綱／目／科／属／種）を取得する。次に統計ソフトを用いて、検体中の存在比率を変数とした相関解析を行い、門レベルに帰属を行い、帰属ができた口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌に存在比率を算出する。
まず、洗口吐出液検体よりＤＮＡを抽出し、得られたＤＮＡよりシークエンス用のライブラリを調製し、次世代シークエンサーによるシークエンスを行い、抽出されたＤＮＡの塩基配列を決定する。この抽出されたＤＮＡの塩基配列から、ＯＴＵ（ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ ｔａｘｏｎｏｍｉｃ ｕｎｉｔ；操作上分類単位、以下ＯＴＵとも称する）を生成し、ＱＩＩＭＥアノテーションプログラムにより、各ＯＴＵの代表配列を基に、ＱＩＩＭＥ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓサイトにて提供されている１６ＳｒＤＮＡのデータベース（ｇｒｅｅｎｇｅｎｅｓ）に対して相同性検索を行い、各ＯＴＵについてＴａｘｏｎｏｍｙ情報（界／門／綱／目／科／属／種）を取得する。次に統計ソフトを用いて、検体中の存在比率を変数とした相関解析を行い、門レベルに帰属を行い、帰属ができた口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌に存在比率を算出する。
前記フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）を算出する方法としては、フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率と、腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）との関係を示した検量線とから、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）を算出する方法等が挙げられる。
前記フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率と、腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）との関係を示した検量線は、例えば、以下のようにして作成することができる。
まず、被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）を算出する。前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）は、被験者の洗口吐出液検体の代わりに、糞便検体を用い、上記口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率を測定する方法と同様にして、算出することができる。前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）についても、前記腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）と同様の方法により算出することができる。
次に、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）と、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）より、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）を算出する。前記被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率と、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）とを、複数の被験者において算出することにより、フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率と、腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）との関係を示した検量線を作成することができる。
次に、上記で算出した前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）から被験者の健康状態を判定する。前記被験者の健康状態としては、肥満、高血圧等が挙げられる。例えば、肥満については、前記Ｆ／Ｂ比が高い場合には、肥満である可能性が高いと判定し、前記Ｆ／Ｂ比が低い場合には、肥満である可能性は低いと判定することができる。高血圧についても同様に、前記Ｆ／Ｂ比が高い場合は、高血圧である可能性が高いと判定し、前記Ｆ／Ｂ比が低い場合は、高血圧である可能性は低いと判定することができる。
前記フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率を算出する方法としては、フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率と、腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率との関係を示した検量線とから、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率を算出する方法等が挙げられる。
フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率と、腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率との関係を示した検量線は、以下のようにして作成することができる。
まず、被験者のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率と、被験者の腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率を算出する。前記被験者の腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率は、被験者の洗口吐出液検体の代わりに、糞便検体を用い、上記口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率を測定する方法と同様にして、算出することができる。
次に、前記被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率と、前記被験者の腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率とを、複数の被験者において算出することにより、フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率と、腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率との関係を示した検量線を作成することができる。
次に、上記で算出した被験者の腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率から被験者の健康状態を判定する。前記被験者の健康状態としては、肥満等が挙げられる。例えば、肥満については、前記フィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率が高い場合には、肥満である可能性が高いと判定し、前記フィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率が低い場合には、肥満である可能性は低いと判定することができる。
［腸内環境判定方法］
本実施形態の腸内環境判定方法は、被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率を測定し、前記フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）、及び前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つを算出する方法である。
本実施形態の腸内環境判定方法は、被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率を測定し、前記フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）、及び前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つを算出する方法である。
被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率の測定方法、前記フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）を算出する方法、および前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率を算出する方法は、それぞれ前記健康状態判定方法に記載した方法と同じ方法で行うことができる。
［実施形態の効果のまとめ］
以上説明したように、本実施形態の健康状態判定装置１０は、口腔環境情報ＯＩを取得し、取得した口腔環境情報ＯＩに基づいて腸内環境情報ＩＩを出力する。
健康状態判定装置１０は、口腔細菌から腸内細菌を推定することにより、唾液等の口腔内容物ＯＣから、腸内環境を推定する。本実施形態ではこの構成を取ることにより、被験者９０が従来行っていた糞便の採取を行うことなく、唾液等の口腔内容物ＯＣの提供という、容易な方法で腸内環境を推定することが可能となる。
以上説明したように、本実施形態の健康状態判定装置１０は、口腔環境情報ＯＩを取得し、取得した口腔環境情報ＯＩに基づいて腸内環境情報ＩＩを出力する。
健康状態判定装置１０は、口腔細菌から腸内細菌を推定することにより、唾液等の口腔内容物ＯＣから、腸内環境を推定する。本実施形態ではこの構成を取ることにより、被験者９０が従来行っていた糞便の採取を行うことなく、唾液等の口腔内容物ＯＣの提供という、容易な方法で腸内環境を推定することが可能となる。
本実施形態によれば、糞便の採取に際して心理的なハードルを感じていた被験者も容易に腸内環境を推定することができる。また、従来であれば糞便を排泄するには便意があるときでなければならず、被験者によっては糞便を採取したいときに採取できない場合があったのに対し、本実施形態によれば、唾液等の口腔内容物ＯＣのようないつでも採取可能な検体を提供することにより腸内環境を推定することができる。また、本実施形態によれば、従来であれば時間のかかっていた糞便の採取という作業が不要になるという効果を奏する。
また、上述した実施形態によれば、健康状態判定装置１０は口腔内容物ＯＣに基づいて腸内環境情報ＩＩを推定する。さらに健康状態判定装置１０は、腸内環境情報ＩＩから疾患情報ＤＩを判定することができる。
従来であれば、腸内環境に基づく疾患の判定には、糞便を検体として提供する必要があった。しかしながら本実施形態によれば、口腔内容物ＯＣに基づいて腸内環境情報ＩＩを推定し、推定された腸内環境情報ＩＩに基づいて疾患の判定を行うため、糞便の採取を行うことを要しない。したがって健康状態判定装置１０は、容易な方法により、腸内環境情報ＩＩに基づく疾患情報ＤＩを判定することができる。
従来であれば、腸内環境に基づく疾患の判定には、糞便を検体として提供する必要があった。しかしながら本実施形態によれば、口腔内容物ＯＣに基づいて腸内環境情報ＩＩを推定し、推定された腸内環境情報ＩＩに基づいて疾患の判定を行うため、糞便の採取を行うことを要しない。したがって健康状態判定装置１０は、容易な方法により、腸内環境情報ＩＩに基づく疾患情報ＤＩを判定することができる。
また、上述した実施形態によれば、健康状態判定装置１０は、製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩを提示することができる。
従来であれば、被験者９０は、被験者９０自身の腸内環境情報ＩＩ及び疾患情報ＤＩを提示された場合であっても、その疾患を治癒又は改善するための製品又はその疾患の情報を、別途調べる必要があった。しかしながら本実施形態によれば、健康状態判定装置１０は、疾患情報ＤＩに対応する製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩを提示することが可能である。したがって被験者９０は、自身でその疾患を治癒又は改善するための製品又はその疾患の情報を、別途調べる必要がない。よって、疾患に対応した情報を別途調べる必要があるという煩わしい作業をする必要がなくなるという効果が得られる。
従来であれば、被験者９０は、被験者９０自身の腸内環境情報ＩＩ及び疾患情報ＤＩを提示された場合であっても、その疾患を治癒又は改善するための製品又はその疾患の情報を、別途調べる必要があった。しかしながら本実施形態によれば、健康状態判定装置１０は、疾患情報ＤＩに対応する製品情報ＰＩ及び健康情報ＨＩを提示することが可能である。したがって被験者９０は、自身でその疾患を治癒又は改善するための製品又はその疾患の情報を、別途調べる必要がない。よって、疾患に対応した情報を別途調べる必要があるという煩わしい作業をする必要がなくなるという効果が得られる。
なお、上述した実施形態における健康状態判定装置１０が備える各部の機能の全体あるいはその機能の一部は、これらの機能を実現するためのプログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータにより読み取り可能な記録媒体」とは、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶部のことをいう。さらに、「コンピュータにより読み取り可能な記録媒体」とは、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の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
以上説明したように、本実施形態の健康状態判定方法は、被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）、及び前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つを算出し、前記Ｆ／Ｂ比及び前記フィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つから、被験者の健康状態、例えば、肥満や高血圧である可能性等を判定することが可能となる。
本実施形態によれば、糞便の採取に際して心理的なハードルを感じていた被験者も容易に健康状態を判定することができる。また、従来であれば糞便を排泄するには便意があるときでなければならず、被験者によっては糞便を採取したいときに採取できない場合があったのに対し、本実施形態によれば、唾液等の口腔内容物のようないつでも採取可能な検体を提供することにより健康状態を判定することができる。また、本実施形態によれば、従来であれば時間のかかっていた糞便の採取という作業が不要になるという効果を奏する。
以上説明したように、本実施形態の腸内環境判定方法は、被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）、及び前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つを算出することが可能となる。
本実施形態によれば、糞便の採取に際して心理的なハードルを感じていた被験者も容易に腸内環境を判定することができる。また、従来であれば糞便を排泄するには便意があるときでなければならず、被験者によっては糞便を採取したいときに採取できない場合があったのに対し、本実施形態によれば、唾液等の口腔内容物のようないつでも採取可能な検体を提供することにより腸内環境を判定することができる。また、本実施形態によれば、従来であれば時間のかかっていた糞便の採取という作業が不要になるという効果を奏する。
以下、実施例を示し、本発明を具体的に説明するが、本発明は下記の実施例に制限されるものではない。
［実施例１］口腔細菌叢と腸内細菌叢の関連性確認試験
２０代～４０代の健常成人を対象に、洗口吐出液・糞便を採取し、口腔細菌叢と腸内細菌叢の関連性を検討した。
２０代～４０代の健常成人を対象に、洗口吐出液・糞便を採取し、口腔細菌叢と腸内細菌叢の関連性を検討した。
（方法）
ヘルシンキ宣言に則り、インフォームドコンセントが得られた健常成人５名を対象に、洗口吐出液、糞便を採取した。洗口吐出液は、滅菌水３ｍＬを口内全体にいきわたるように前後左右に１０秒間ゆすぐことで採取し、１５ｍＬチューブに入れて－８０℃で保存した。糞便は、採便キット（ブラシ型、テクノスルガ（株））を用いて、場所を変えながら数箇所すくい取り、小豆１粒程度採取した。採取した糞便は、採便容器内の保存液（グアニジン溶液）とよく混合し、常温で保存した。
ジルコニアビーズを用いて、ホモジナイザーＦａｓｔＰｒｅｐ ２４（ＭＰ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌｓ社）によって検体を破砕し、抽出キットＭａｇＤＥＡ ＤＮＡ ２００（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ｓｃｉｅｎｃｅ）にてＤＮＡを抽出した。抽出したＤＮＡは、Ｎａｎｏｄｒｏｐ（Ｔｈｅｒｍｏ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ社）およびＱｕｂｉｔ Ｆｌｕｏｒｏｍｅｔｅｒ（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ社）を用いて濃度測定を行った。また、Ａｇｉｌｅｎｔ ２２００ ＴａｐｅＳｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社）を用いて、濃度測定および品質確認を行った。
ヘルシンキ宣言に則り、インフォームドコンセントが得られた健常成人５名を対象に、洗口吐出液、糞便を採取した。洗口吐出液は、滅菌水３ｍＬを口内全体にいきわたるように前後左右に１０秒間ゆすぐことで採取し、１５ｍＬチューブに入れて－８０℃で保存した。糞便は、採便キット（ブラシ型、テクノスルガ（株））を用いて、場所を変えながら数箇所すくい取り、小豆１粒程度採取した。採取した糞便は、採便容器内の保存液（グアニジン溶液）とよく混合し、常温で保存した。
ジルコニアビーズを用いて、ホモジナイザーＦａｓｔＰｒｅｐ ２４（ＭＰ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌｓ社）によって検体を破砕し、抽出キットＭａｇＤＥＡ ＤＮＡ ２００（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ｓｃｉｅｎｃｅ）にてＤＮＡを抽出した。抽出したＤＮＡは、Ｎａｎｏｄｒｏｐ（Ｔｈｅｒｍｏ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ社）およびＱｕｂｉｔ Ｆｌｕｏｒｏｍｅｔｅｒ（Ｉｎｖｉｔｒｏｇｅｎ社）を用いて濃度測定を行った。また、Ａｇｉｌｅｎｔ ２２００ ＴａｐｅＳｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（Ａｇｉｌｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社）を用いて、濃度測定および品質確認を行った。
品質検査を通過したＤＮＡについて、イルミナ社より提供される「１６Ｓ Ｍｅｔａｇｅｎｏｍｉｃ Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ Ｌｉｂｒａｒｙ Ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ」プロトコルに従い、シーケンス用ライブラリの調製を行った。Ｔａｉｌｅｄ ＰＣＲ法を用いた１６Ｓ ｒＲＮＡ Ｖ３－Ｖ４領域の増幅、ならびにオーバーハング配列の付加を行った（Ａｍｐｌｉｃｏｎ ＰＣＲ）。得られたＰＣＲ産物について、ＡＭＰｕｒｅ ＸＰ ｂｅａｄｓ（Ｂｅｃｋｍａｎ Ｃｏｕｌｔｅｒ社）を用いたビーズ精製を行った。次いで、精製したＰＣＲ産物について、Ｔａｉｌｅｄ ＰＣＲ法を用いたインデックス配列とアダプター配列の付加を行った（Ｉｎｄｅｘ ＰＣＲ）。得られたＰＣＲ産物について、再度ＡＭＰｕｒｅ ＸＰ ｂｅａｄｓを用いたビーズ精製を行った。その後、イルミナ社の次世代シークエンサーＭｉＳｅｑを用いて、ＤＮＡシークエンシングを行った。
微生物群集解析用プログラムＱＩＩＭＥを使用し、１６Ｓ ｒＲＮＡ配列に基づく微生物群集解析を行った。まず、出力された画像生データから、塩基配列データ（テキストファイル）を取得した（ベースコール）。インデックス情報による各サンプルデータの振り分けを行った後、サンプルごとにアダプター配列と低ＱＶ領域のトリミング、およびリードペアの連結を行った。ＱＩＩＭＥ ＯＴＵ生成プログラムを用いて、連結したリードデータについて、ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ９７％の条件にてクラスタリングを行い、ＯＴＵ（ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ ｔａｘｏｎｏｍｉｃ ｕｎｉｔ， 操作上分類単位）を生成した。次いで、ＱＩＩＭＥアノテーションプログラムを用いて、各ＯＴＵの 代表配列をインプットとし、ＱＩＩＭＥ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓサイトにて提供されている１６Ｓ ｒＤＮＡ データベース（ｇｒｅｅｎｇｅｎｅｓ）に対して、ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ９０％以上の条件にて相同性検索を行い、各ＯＴＵについてＴａｘｏｎｏｍｙ情報（界／門／綱／目／科／属／種）を取得した。
統計ソフトＪＭＰを用いて、各サンプルの菌の存在比率を変数とした相関解析を行った。菌のＴａｘｏｎｏｍｙは門レベルを対象とした。門レベルに帰属できた菌２２種のうち洗口吐出液中で存在比率が０．１％以上の７菌種を対象とした。相関係数は、Ｓｐｅａｒｍａｎの順位相関係数ρを用い、｜ρ｜≧０．９を閾値とした。
（結果）
次世代シークエンサーによるシークエンス結果を表１に示す。表中、Ｍは洗口吐出液、Ｆは糞便、１～５は被験者Ｎｏ、Ｙｉｅｌｄ（Ｍｂａｓｅｓ）はＣｈａｓｔｉｔｙフィルタリング後の取得総塩基数（Ｍｂｐ）、＃Ｒｅａｄｓはリード数、％ｏｆ＞＝Ｑ３０ ＢａｓｅｓはＣｈａｓｔｉｔｙフィルタリング後の総塩基数に占めるＱ３０以上のＨｉｇｈＱｕａｌｉｔｙＢａｓｅの割合、Ｍｅａｎ Ｑｕａｌｉｔｙ ＳｃｏｒｅはＣｈａｓｔｉｔｙフィルタリング後のＱｕａｌｉｔｙの平均値をそれぞれ示す。Ｃｈａｓｔｉｔｙフィルタリングとはイルミナ社の次世代シークエンシングにおける品質管理を示しており、具体的な作業内容はクオリティの低いリードのフィルタリングや、リードに含まれるアダプター配列やクオリティの低い部分配列の除去などである。なおＱ３０とは１０００回に１回のエラー率であり、％ｏｆ＞＝Ｑ３０ ＢａｓｅｓおよびＭｅａｎ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｓｃｏｒｅを示すことでリードデータの質の高さを示している。
次世代シークエンサーによるシークエンス結果を表１に示す。表中、Ｍは洗口吐出液、Ｆは糞便、１～５は被験者Ｎｏ、Ｙｉｅｌｄ（Ｍｂａｓｅｓ）はＣｈａｓｔｉｔｙフィルタリング後の取得総塩基数（Ｍｂｐ）、＃Ｒｅａｄｓはリード数、％ｏｆ＞＝Ｑ３０ ＢａｓｅｓはＣｈａｓｔｉｔｙフィルタリング後の総塩基数に占めるＱ３０以上のＨｉｇｈＱｕａｌｉｔｙＢａｓｅの割合、Ｍｅａｎ Ｑｕａｌｉｔｙ ＳｃｏｒｅはＣｈａｓｔｉｔｙフィルタリング後のＱｕａｌｉｔｙの平均値をそれぞれ示す。Ｃｈａｓｔｉｔｙフィルタリングとはイルミナ社の次世代シークエンシングにおける品質管理を示しており、具体的な作業内容はクオリティの低いリードのフィルタリングや、リードに含まれるアダプター配列やクオリティの低い部分配列の除去などである。なおＱ３０とは１０００回に１回のエラー率であり、％ｏｆ＞＝Ｑ３０ ＢａｓｅｓおよびＭｅａｎ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｓｃｏｒｅを示すことでリードデータの質の高さを示している。
［実施例２］洗口吐出液中口腔細菌と腸内細菌との関係性
洗口吐出液中で存在比率が高かった表２記載の７門について、各々、腸内における同じ７門の存在比率との相関解析を行った。その結果を表３に示す。
洗口吐出液中で存在比率が高かった表２記載の７門について、各々、腸内における同じ７門の存在比率との相関解析を行った。その結果を表３に示す。
表３に示したように、洗口吐出液中で存在比率が高かった表２記載の７門について、各々、口腔内の存在比率と腸内における存在比率との間に相関性は認められたが、Ｐ値としては有意な関係は認められなかった。
次に、口腔内のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門の存在比率と、フィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門／バクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門比との相関解析、及び口腔内のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門の存在比率と、腸内に存在するフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門の存在比率の相関解析を行った。図８に、口腔内のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門の存在比率と、フィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門／バクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門比との関係を示した散布図、図９に口腔内のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門の存在比率と、腸内に存在するフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門の存在比率との関係を示した散布図をそれぞれ示す。また、表４に相関係数とＰ値を算出した結果を示す。
表４に示したように、口腔内のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門の存在比率と、フィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門／バクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門比との間、及び口腔内のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門の存在比率と、腸内に存在するフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門の存在比率との間で、きわめて関係性が強いと判定される相関係数｜ρ｜≧０．９の関係性が認められた。
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
１００…健康状態判定システム、１０…健康状態判定装置、８０…口腔環境測定装置、９０…被験者、２０…口腔環境情報取得部、３０…腸内環境推定部、３５…細菌対応情報記憶部、４０…疾患状態判定部、４５…疾患対応情報記憶部、５０…提案情報判定部、５５…提案情報記憶部、６０…出力部、７０…提示部、ＯＩ…口腔環境情報、ＩＩ…腸内環境情報、ＤＩ…疾患情報、ＰＩ…製品情報、ＨＩ…健康情報
Claims (6)
- 被験者の口腔内容物に含まれる口腔細菌の種類を示す情報を含む口腔環境情報を取得する口腔環境情報取得部と、
ヒトの口腔内に存在する口腔細菌の種類を示す情報と、ヒトの腸内に存在する腸内細菌の種類を示す情報とが互いに対応付けられた細菌対応情報と、前記口腔環境情報取得部が取得する前記被験者の前記口腔環境情報とに基づいて、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌の種類を推定する演算部としての腸内環境推定部と、
前記演算部が演算する演算結果を出力する出力部と、
を備える健康状態判定装置。 - ヒトの腸内に存在する腸内細菌の種類を示す情報と、ヒトの疾患の状態を示す情報とが互いに対応付けられた疾患対応情報と、前記腸内環境推定部が推定する前記被験者の腸内に存在する腸内細菌の種類とに基づいて、前記被験者の疾患の状態を判定する演算部としての疾患状態判定部、
をさらに備え、
前記出力部は、
前記疾患状態判定部が判定する前記被験者の疾患の状態を前記演算部が演算する他の情報に代えて、又は他の情報に加えて出力する
請求項１に記載の健康状態判定装置。 - ヒトの疾患の状態を示す情報と、疾患に対応する情報であり疾患の予防及び改善に有用な情報である提案情報とが互いに対応付けられた提案情報と、前記疾患状態判定部が判定する前記被験者の疾患の状態とに基づいて、前記被験者の疾患に対応する提案情報を判定する演算部としての提案情報判定部、
をさらに備え、
前記出力部は、
前記提案情報判定部が判定する前記被験者の疾患に対応する提案情報を前記演算部が演算する他の情報に代えて、又は他の情報に加えて出力する
請求項２に記載の健康状態判定装置。 - コンピュータに、
被験者の口腔内容物に含まれる口腔細菌の種類を示す情報を含む口腔環境情報を取得する口腔環境情報取得ステップと、
ヒトの口腔内に存在する口腔細菌の種類を示す情報と、ヒトの口腔内に存在する特定の口腔細菌と対応してヒトの腸内に存在する腸内細菌の種類を示す情報とが互いに対応付けられた細菌対応情報と、前記口腔環境情報取得ステップにより取得された前記被験者の前記口腔環境情報とに基づいて、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌の種類を推定する腸内環境推定ステップと、
前記腸内環境推定ステップにより推定された前記被験者の腸内に存在する腸内細菌の種類を出力する出力ステップと、
をさせるプログラム。 - コンピュータに情報処理を実行させることにより健康状態を判定する方法であって、
被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率を測定する測定工程と、
前記フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）及び前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つを算出する算出工程と、
前記Ｆ／Ｂ比及び前記フィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つから前記被験者の健康状態を判定する判定工程と、
を有し、
前記算出工程は、口腔内細菌の存在比率と腸内細菌の存在比率との関係を示した検量線を用いることによる算出を行う、
健康状態判定方法。 - コンピュータに情報処理を実行させることにより被験者のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率を算出する方法であって、
被験者の口腔内に存在する口腔内細菌中のフソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率を測定する測定工程と、
前記フソバクテリア（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａ）門に属する口腔内細菌の存在比率から、前記被験者の腸内細菌中のバクテロイデテス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｂ）に対する、前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率（Ｆ）比（Ｆ／Ｂ比）及び前記被験者の腸内に存在する腸内細菌中のフィルミクテス（Ｆｉｒｍｉｃｕｔｅｓ）門に属する腸内細菌の存在比率からなる群から選ばれる少なくとも１つを算出する算出工程と、
を有し、
前記算出工程は、口腔内細菌の存在比率と腸内細菌の存在比率との関係を示した検量線を用いることによる算出を行う、
腸内細菌存在比率算出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019193751A JP7406953B2 (ja) | 2019-10-24 | 2019-10-24 | 健康状態判定装置、プログラム、健康状態判定方法及び腸内細菌存在比率算出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019193751A JP7406953B2 (ja) | 2019-10-24 | 2019-10-24 | 健康状態判定装置、プログラム、健康状態判定方法及び腸内細菌存在比率算出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2021068239A JP2021068239A (ja) | 2021-04-30 |
| JP7406953B2 true JP7406953B2 (ja) | 2023-12-28 |
Family
ID=75637490
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019193751A Active JP7406953B2 (ja) | 2019-10-24 | 2019-10-24 | 健康状態判定装置、プログラム、健康状態判定方法及び腸内細菌存在比率算出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7406953B2 (ja) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012165716A (ja) | 2011-02-16 | 2012-09-06 | Infocom Corp | 腸内常在菌解析情報を基にした食事支援システム |
| JP2013183663A (ja) | 2012-03-07 | 2013-09-19 | Univ Of Tokyo | 炎症性腸疾患の検出方法及びヒト唾液細菌叢の検査方法 |
| JP2017163980A (ja) | 2016-03-11 | 2017-09-21 | タカラバイオ株式会社 | 腸内細菌叢調整用組成物 |
-
2019
- 2019-10-24 JP JP2019193751A patent/JP7406953B2/ja active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012165716A (ja) | 2011-02-16 | 2012-09-06 | Infocom Corp | 腸内常在菌解析情報を基にした食事支援システム |
| JP2013183663A (ja) | 2012-03-07 | 2013-09-19 | Univ Of Tokyo | 炎症性腸疾患の検出方法及びヒト唾液細菌叢の検査方法 |
| JP2017163980A (ja) | 2016-03-11 | 2017-09-21 | タカラバイオ株式会社 | 腸内細菌叢調整用組成物 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2021068239A (ja) | 2021-04-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zaura et al. | Optimizing the quality of clinical studies on oral microbiome: A practical guide for planning, performing, and reporting | |
| Kingry et al. | Surveillance for and discovery of Borrelia species in US patients suspected of tickborne illness | |
| Steiber | Strong or weak handgrip? Normative reference values for the German population across the life course stratified by sex, age, and body height | |
| Johnsen et al. | Predictive value of stroke and transient ischemic attack discharge diagnoses in The Danish National Registry of Patients | |
| Spector et al. | Genetic influences on osteoarthritis in women: a twin study | |
| Robledo-Sierra et al. | The morbidity of oral mucosal lesions in an adult Swedish population | |
| Reppien et al. | Evaluation of post-mortem estimated dental age versus real age: a retrospective 21-year survey | |
| Banzato et al. | A Frailty Index based on clinical data to quantify mortality risk in dogs | |
| Upjohn et al. | Quantitative versus qualitative approaches: A comparison of two research methods applied to identification of key health issues for working horses in Lesotho | |
| Souza et al. | Factors associated with dental caries, periodontitis and intra-oral lesions in individuals with HIV/AIDS | |
| Nikiphorou et al. | Do smoking and socioeconomic factors influence imaging outcomes in axial spondyloarthritis? Five‐Year data from the DESIR cohort | |
| Sinha et al. | Quantification of human microbiome stability over 6 months: implications for epidemiologic studies | |
| Göhler et al. | Comparison of oral microbe quantities from tongue samples and subgingival pockets | |
| Khzam et al. | Prevalence of the JP2 genotype of Aggregatibacter actinomycetemcomitans in the world population: a systematic review | |
| Qual et al. | Lack of association between the occurrence of Crohn's disease and occupational exposure to dairy and beef cattle herds infected with Mycobacterium avium subspecies paratuberculosis | |
| EP4326298A1 (en) | Oral swab-based test for the detection of dental disease states in domestic cats, dogs and other mammals | |
| Balla et al. | Examination of the radiographic visibility of the root pulp of the mandibular second molars as an age marker | |
| JP7406953B2 (ja) | 健康状態判定装置、プログラム、健康状態判定方法及び腸内細菌存在比率算出方法 | |
| Prodinger et al. | Toward a standardized reporting of outcomes in hand osteoarthritis: developing a common metric of outcome measures commonly used to assess functioning | |
| Manchanda et al. | Is Mutans Streptococci count a risk predictor of Early Childhood Caries? A systematic review and meta-analysis | |
| WO2017175673A1 (ja) | 歯周病ステージの判定方法 | |
| Mulindwa et al. | Association between integrase strand transfer inhibitor (INSTIs) use with insulin resistance and incident diabetes mellitus in persons living with HIV: A systematic review and meta-analysis protocol | |
| JP6709031B2 (ja) | 歯周病進行度の数値化装置、及び、数値化プログラム | |
| Ramos et al. | Validity of periodontitis screening questions in a Brazilian adult population-based study | |
| Matowe et al. | How to synthesize evidence for imaging guidelines |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220708 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230724 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230808 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231006 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20231128 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231218 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7406953 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |