KR101817058B1 - 여성 생식기암의 평가 방법 - Google Patents

Abstract

혈액 중의 아미노산의 농도 중 여성 생식기암의 상태와 관련된 아미노산의 농도를 이용하여, 여성 생식기암의 상태를 정밀하게 평가할 수 있는 여성 생식기암의 평가 방법을 제공하는 것을 과제로 한다. 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 평가 대상으로부터 채취한 혈액으로부터 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 측정하고, 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암의 상태를 평가한다.

Description

여성 생식기암의 평가 방법{Female genital cancer evaluation method}

본 발명은, 혈액(혈장) 중의 아미노산 농도를 이용한, 자궁경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암의 평가 방법에 관한 것이다.

일본에 있어서의 자궁경부암에 의한 사망자수는 2004년에 2494명, 자궁체암에 있어서의 사망자수는 1436명, 난소암에 의한 사망자수는 4420명이다. 이러한 암의 생존율에 관해서, 초기(I기 내지 II기)의 암의 5년 생존율은 80% 이상인 것도 있지만, 진행된 암의 5년 생존율은 10 내지 20% 정도로 극도로 저하된다. 따라서, 이러한 암의 치유에 있어서는 조기 발견이 중요하다.

자궁경부암의 진단은, 세포진이나 조직진, 질확대경진, HPV(인유두종 바이러스) 검사에 의해 실시되고 있다. 세포진이나 HPV 검사는 확정 진단은 되지 못하며, 조직진이나 질확대경진을 실시함으로써 확정 진단이 된다. 그러나, 조직진이나 질확대경진은 침습도가 높은 검사이며, 자궁경부암의 의심이 있는 환자 전원에게 시행하는 것은 실제적이지 않다.

자궁체암의 진단은, 주로 자궁내막 세포진에 의해 실시되고 있다. 자궁내막 세포진은 확정 진단은 되지 못하며, 소파진을 실시함으로써 확정 진단이 된다. 그러나, 소파진은 침습도가 높은 검사이며, 자궁체암의 의심이 있는 환자 전원에게 시행하는 것은 실제적이지 않다.

난소암의 진단은, 초음파 단층법과 종양 마커(주로 CA125), CT나 MRI에 의해 실시되고 있다. 이러한 방법은 확정 진단은 되지 못하며, 수술에 의해 적출된 난소의 병리조직학적 진단을 실시함으로써 확정 진단이 된다. 그러나, 일례의 난소암(진양성)의 발견을 위해 11례의 양성 종양(위양성)의 적출 수술이 필요했다고 하는 van Nagell JR 외의 보고[참조: 비특허 문헌 1]에 의하면, 난소암의 양성 적중률이 8.3%로 낮았다.

또한, 이러한 암의 진단 방법의 대부분은 상기한 대로 침습적이기 때문에, 이러한 진단 방법의 시행에 있어서 환자는 신체적 고통이나 정신적 고통 등의 부담을 동반하며, 또한 검사에 의한 출혈 등의 위험도 일어날 수 있다. 또한, 이러한 진단 방법은 여성 생식기암의 상태별로 독립적으로 실시되고, 또한 각각의 검사마다 비용이 발생하는 점에서, 피험자의 경제적 부담이나 시간적 부담도 많아진다. 따라서, 여성 생식기암 발증의 가능성이 높은 피험자를 침습이나 정신적 고통이 적은 방법으로 게다가 1회의 검사로 염가로 선택하고, 선택한 그 사람에 대해 진단을 시행하고, 확정 진단이 수득된 사람을 치료의 대상으로 하는 것이, 환자에 대한 신체적 부담이나 비용대효과 등의 면에서 바람직하다.

한편, 혈중 아미노산의 농도가, 암 발증에 의해 변화되는 것에 관해서는 알려져 있다. 예를 들면, 시노베르에 의하면[참조: 비특허 문헌 2], 예를 들면 글루타민은 주로 산화 에너지원으로서, 아르기닌은 질소 산화물이나 폴리아민의 전구체로서, 메티오닌은 암 세포의 메티오닌 도입능의 활성화에 의해, 각각 암 세포에서의 소비량이 증가한다고 하는 보고가 있다. 또한, 비세르스 외[참조: 비특허 문헌 3]나 파크[참조: 비특허 문헌 4], 프로엔쯔 외[참조: 비특허 문헌 5]이나 카스치노[참조: 비특허 문헌 6]에 의하면, 암 환자의 혈장 중 아미노산 조성이 건강인의 것과 상이한 것이 보고되어 있다.

또한, 아미노산 농도와 생체 상태를 관련짓는 방법에 관해서는, 특허 문헌 1이나 특허 문헌 2가 공개되어 있다. 또한, 아미노산 농도를 사용하여 폐암의 상태를 평가하는 방법에 관해서는, 특허 문헌 3이 공개되어 있다.

선행기술문헌

특허문헌

특허 문헌 1: 국제공개 제2004/052191호

특허 문헌 2: 국제공개 제2006/098192호

특허 문헌 3: 국제공개 제2008/016111호

비특허문헌

비특허 문헌 1: van Nagell JR, DePriest PD, Reedy MB, Gallion HH, Ueland FR, Pavlik EJ, Kryscio RJ. The efficiency of transvaginal sonographic screening in asymptomatic women at risk for ovarian cancer. Gynecol Oncol, 2000, 77; 350-356

비특허 문헌 2: Cynober, L. ed., Metabolic and therapeutic aspects of amino acids in clinical nutrition. 2nd ed., CRC Press

비특허 문헌 3: Vissers, Y. LJ., et. al., Plasma arginine concentration are reduced in cancer patients: evidence for arginine deficiency?, The American Journal of Clinical Nutrition, 2005 81, p.1142-1146

비특허 문헌 4: Park, K. G., et al., Arginine metabolism in benign and maglinant disease of breast and colon: evidence for possible inhibition of tumor-infiltrating macropharges., Nutrition, 1991 7, p.185-188

비특허 문헌 5: Proenza, A. M., J. Oliver, A. Palou and P. Roca, Breast and lung cancer are associated with a decrease in blood cell amino acid content., J Nutr Biochem, 2003. 14(3), p.133-8

비특허 문헌 6: Cascino, A., M. Muscaritoli C. Cangiano, L. Conversano, A. Laviano, S. Ariemma, M. M. Meguid and F. Rossi Fanelli, Plasma amino acid imbalance in patients with lung and breast cancer., Anticancer Res, 1995. 15(2), p.507-10

그러나, 지금까지 복수의 아미노산을 변수로 하여 여성 생식기암 발증의 유무를 진단하는 진단 방법이나 진단 장치의 개발은 시간적 및 금전적인 관점에서 실시되고 있지 않으며, 실용화되고 있지 않다고 하는 문제점이 있다. 또한, 특허 문헌 3에 개시되어 있는 폐암 판별용의 지표식군에서 여성 생식기암 발증의 유무를 판별해도, 판별 대상이 다르기 때문에, 충분한 판별능을 수득할 수 없다고 하는 문제점이 있다.

본 발명은, 상기 문제점을 감안하여 이루어진 것이며, 혈액 중의 아미노산의 농도 중 여성 생식기암의 상태와 관련된 아미노산의 농도를 이용하여, 여성 생식기암의 상태를 정밀하게 평가할 수 있는 여성 생식기암의 평가 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명자들은, 상기한 과제를 해결하기 위해서 예의 검토한 결과, 여성 생식기암과 비여성 생식기암의 2군 판별에 유용한 아미노산을 동정하는 동시에, 동 정한 아미노산의 농도를 변수로서 포함하는 다변량 판별식(지표식, 상관식)이 여성 생식기암의 상태에 유의적인 상관이 있는 것을 밝혀내고, 본 발명을 완성하기에 이르렀다. 구체적으로는, 여성 생식기암에 대해 보다 특이적인 지표식을 탐색한 결과, 특허 문헌 1이나 특허 문헌 2, 특허 문헌 3 등에 개시되어 있는 지표식보다도 여성 생식기암의 상태 평가에 적합한 지표식을 수득할 수 있고, 본 발명을 완성하기에 이르렀다.

즉, 상기한 과제를 해결하고, 목적을 달성하기 위해서, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 평가 대상으로부터 채취한 혈액으로부터 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 측정하는 측정 스텝과, 상기 측정 스텝에서 측정한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암의 상태를 평가하는 농도값 기준 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 농도값 기준 평가 스텝은, 상기 측정 스텝에서 측정한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나 또는 상기 비여성 생식기암인지 여부, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부, 상기 자궁경부암 또는 상기 비자궁경부암인지 여부, 상기 자궁체암 또는 상기 비자궁체암인지 여부, 상기 난소암 또는 비난소암인지 여부, 여성 생식기암 이환(罹患) 위험군 또는 건강인군인지 여부, 또는, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 농도값 기준 판별 스텝을 또한 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 농도값 기준 평가 스텝은, 상기 측정 스텝에서 측정한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 상기 아미노산의 농도를 변수로 하는 미리 설정한 다변량 판별식에 기초하여, 당해 다변량 판별식의 값인 판별값을 산출하는 판별값 산출 스텝과, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암의 상태를 평가하는 판별값 기준 평가 스텝을 또한 포함하고, 상기 다변량 판별식은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 기준 평가 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나 또는 상기 비여성 생식기암인지 여부, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부, 상기 자궁경부암 또는 상기 비자궁경부암인지 여부, 상기 자궁체암 또는 상기 비자궁체암인지 여부, 상기 난소암 또는 비난소암인지 여부, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부, 또는, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 판별값 기준 판별 스텝을 또한 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, 하나의 분수식(fractional expression) 또는 복수의 상기 분수식의 합, 또는 로지스틱 회귀식(logistic regression equation), 선형 판별식(linear discriminant), 중회귀식(multiple regression equation), 서포트 벡터 머신(support vector machine)으로 작성된 식, 마하라노비스 거리법(Mahalanobis' generalized distance method)으로 작성된 식, 정준 판별 분석(canonical discriminant analysis)으로 작성된 식, 결정목(decision tree)으로 작성된 식 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 측정 스텝에서 측정한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나 또는 상기 비여성 생식기암인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Gln, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, a-ABA, His, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Ile, His, Cit, Arg, Tyr, Trp을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 a-ABA, Cit, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gly, Val, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, a-ABA, Met, His을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Ala, Ile, His, Trp, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, Cit, Met, Phe을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, a-ABA, Met, Tyr, His을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Val, Ile, His, Trp, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Cit, a-ABA, Met, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 측정 스텝에서 측정한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암 중 어느 하나 또는 상기 비자궁경부암, 상기 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, a-ABA, His, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 Ile, His, Cit, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gly, Val, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, Phe, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Val, His, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Thr, a-ABA, Met, His을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Cit, Ile, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 측정 스텝에서 측정한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암 또는 상기 비자궁경부암인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, a-ABA, His, Val을 상기 변수로 하는 상기 분수식, a-ABA, Met, Val을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 Met, His, Cit, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gly, Val, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, Val, Met, Lys을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Cit, Met, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Met, His, Orn, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Val, Tyr, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 측정 스텝에서 측정한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁체암 또는 상기 비자궁체암인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, a-ABA, His, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 Ile, His, Asn, Cit을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gln, His, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, Met, Phe, His을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Gln, Gly, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Gln, Phe, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Gln, Ile, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 측정 스텝에서 측정한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 난소암 또는 상기 비난소암인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Orn, Cit, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gln, Cit, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 Orn, His, Phe, Trp을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Ser, Cit, Orn, Trp을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Ser, Cit, Ile, Orn을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Phe, Trp, Orn, Lys을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Ser, Cit, Trp, Orn을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Gln, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Asn, Phe, His, Trp을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 측정 스텝에서 측정한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암 이환 위험군 또는 상기 건강인군인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 측정 스텝에서 측정한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암의 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Cit, Met, Lys, Asn, Ala, Thr, Gln, a-ABA를 상기 변수로 하는 상기 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 또는 His, Leu, Ser, Thr, Glu, Gln, Ala, Lys을 상기 변수로 하는 상기 마하라노비스 거리법으로 작성된 식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 제어 수단과 기억 수단을 구비하고, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암의 상태를 평가하는 여성 생식기암 평가 장치로서, 상기 제어 수단은, 아미노산의 농도값에 관한 미리 취득한 상기 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 상기 아미노산의 농도를 변수로 하는 상기 기억 수단으로 기억한 다변량 판별식에 기초하여, 당해 다변량 판별식의 값인 판별값을 산출하는 판별값 산출 수단과, 상기 판별값 산출 수단으로 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암의 상태를 평가하는 판별값 기준 평가 수단을 구비하고, 상기 다변량 판별식은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 판별값 기준 평가 수단은, 상기 판별값 산출 수단으로 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나 또는 상기 비여성 생식기암인지 여부, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부, 상기 자궁경부암 또는 상기 비자궁경부암인지 여부, 상기 자궁체암 또는 상기 비자궁체암인지 여부, 상기 난소암 또는 비난소암인지 여부, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부, 또는, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 판별값 기준 판별 수단을 또한 구비한 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 다변량 판별식은, 하나의 분수식 또는 복수의 상기 분수식의 합, 또는 로지스틱 회귀식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 판별값 산출 수단은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 수단은, 상기 판별값 산출 수단으로 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나 또는 상기 비여성 생식기암인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Gln, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, a-ABA, His, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Ile, His, Cit, Arg, Tyr, Trp을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 a-ABA, Cit, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gly, Val, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, a-ABA, Met, His을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Ala, Ile, His, Trp, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, Cit, Met, Phe을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, a-ABA, Met, Tyr, His을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Val, Ile, His, Trp, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Cit, a-ABA, Met, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 판별값 산출 수단은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 수단은, 상기 판별값 산출 수단으로 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암 중 어느 하나 또는 상기 비자궁경부암, 상기 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, a-ABA, His, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 Ile, His, Cit, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gly, Val, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, Phe, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Val, His, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Thr, a-ABA, Met, His을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Cit, Ile, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 판별값 산출 수단은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 수단은, 상기 판별값 산출 수단으로 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암 또는 상기 비자궁경부암인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 다변량 판별식은, a-ABA, His, Val을 상기 변수로 하는 상기 분수식, a-ABA, Met, Val을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 Met, His, Cit, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gly, Val, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, Val, Met, Lys을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Cit, Met, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Met, His, Orn, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Val, Tyr, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 판별값 산출 수단은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 수단은, 상기 판별값 산출 수단으로 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁체암 또는 상기 비자궁체암인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, a-ABA, His, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 Ile, His, Asn, Cit을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gln, His, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, Met, Phe, His을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Gln, Gly, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Gln, Phe, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Gln, Ile, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 판별값 산출 수단은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 수단은, 상기 판별값 산출 수단으로 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 난소암 또는 상기 비난소암인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Orn, Cit, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gln, Cit, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 Orn, His, Phe, Trp을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Ser, Cit, Orn, Trp을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Ser, Cit, Ile, Orn을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Phe, Trp, Orn, Lys을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Ser, Cit, Trp, Orn을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Gln, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Asn, Phe, His, Trp을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 판별값 산출 수단은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 수단은, 상기 판별값 산출 수단으로 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암 이환 위험군 또는 상기 건강인군인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 판별값 산출 수단은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 단계는, 상기 판별값 산출 수단으로 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Cit, Met, Lys, Asn, Ala, Thr, Gln, a-ABA를 상기 변수로 하는 상기 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 또는 His, Leu, Ser, Thr, Glu, Gln, Ala, Lys을 상기 변수로 하는 상기 마하라노비스 거리법으로 작성된 식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치는, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 장치에 있어서, 상기 제어 수단은, 상기 아미노산 농도 데이터와 상기 여성 생식기암의 상기 상태를 나타내는 지표에 관한 여성 생식기암 상태 지표 데이터를 포함하는 상기 기억 수단으로 기억한 여성 생식기암 상태 정보에 기초하여, 상기 기억 수단으로 기억하는 상기 다변량 판별식을 작성하는 다변량 판별식 작성 수단을 또한 구비하고, 상기 다변량 판별식 작성 수단은, 상기 여성 생식기암 상태 정보로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여, 상기 다변량 판별식의 후보인 후보 다변량 판별식을 작성하는 후보 다변량 판별식 작성 수단과, 상기 후보 다변량 판별식 작성 수단으로 작성한 상기 후보 다변량 판별식을, 소정의 검증 수법에 기초하여 검증하는 후보 다변량 판별식 검증 수단과, 상기 후보 다변량 판별식 검증 수단에서의 검증 결과로부터 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 상기 후보 다변량 판별식의 변수를 선택함으로써, 상기 후보 다변량 판별식을 작성할 때에 사용하는 상기 여성 생식기암 상태 정보에 포함되는 상기 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택하는 변수 선택 수단을 또한 구비하고, 상기 후보 다변량 판별식 작성 수단, 상기 후보 다변량 판별식 검증 수단 및 상기 변수 선택 수단을 반복 실행하여 축적된 상기 검증 결과에 기초하여, 복수의 상기 후보 다변량 판별식 중에서 상기 다변량 판별식으로서 채용하는 상기 후보 다변량 판별식을 선출함으로써, 상기 다변량 판별식을 작성하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 제어 수단과 기억 수단을 구비한 정보 처리 장치에서 실행하는, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암의 상태를 평가하는 여성 생식기암 평가 방법으로서, 상기 제어 수단으로, 아미노산의 농도값에 관한 미리 취득한 상기 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 상기 아미노산의 농도를 변수로 하는 상기 기억 수단으로 기억한 다변량 판별식에 기초하여, 당해 다변량 판별식의 값인 판별값을 산출하는 판별값 산출 스텝과, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암의 상태를 평가하는 판별값 기준 평가 스텝을 실행하고, 상기 다변량 판별식은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 기준 평가 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나 또는 상기 비여성 생식기암인지 여부, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부, 상기 자궁경부암 또는 상기 비자궁경부암인지 여부, 상기 자궁체암 또는 상기 비자궁체암인지 여부, 상기 난소암 또는 비난소암인지 여부, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부, 또는, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 판별값 기준 판별 스텝을 또한 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, 하나의 분수식 또는 복수의 상기 분수식의 합, 또는 로지스틱 회귀식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나 또는 상기 비여성 생식기암인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Gln, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, a-ABA, His, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Ile, His, Cit, Arg, Tyr, Trp을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 a-ABA, Cit, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gly, Val, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, a-ABA, Met, His을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Ala, Ile, His, Trp, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, Cit, Met, Phe을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, a-ABA, Met, Tyr, His을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Val, Ile, His, Trp, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Cit, a-ABA, Met, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암 중 어느 하나 또는 상기 비자궁경부암, 상기 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, a-ABA, His, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 Ile, His, Cit, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gly, Val, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, Phe, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Val, His, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Thr, a-ABA, Met, His을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Cit, Ile, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암 또는 상기 비자궁경부암인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, a-ABA, His, Val을 상기 변수로 하는 상기 분수식, a-ABA, Met, Val을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 Met, His, Cit, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gly, Val, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, Val, Met, Lys을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Cit, Met, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Met, His, Orn, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Val, Tyr, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁체암 또는 상기 비자궁체암인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 분수식, a-ABA, His, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 Ile, His, Asn, Cit을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gln, His, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Gly, Met, Phe, His을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Gln, Gly, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Gln, Phe, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Gln, Ile, His, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 난소암 또는 상기 비난소암인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Orn, Cit, Met을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Gln, Cit, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 분수식 또는 Orn, His, Phe, Trp을 상기 변수로 하는 상기 분수식, Ser, Cit, Orn, Trp을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Ser, Cit, Ile, Orn을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, Phe, Trp, Orn, Lys을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Ser, Cit, Trp, Orn을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Gln, Cit, Ile, Tyr을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식, Asn, Phe, His, Trp을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암 이환 위험군 또는 상기 건강인군인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 판별값 산출 스텝은, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 상기 다변량 판별식에 기초하여, 상기 판별값을 산출하고, 상기 판별값 기준 판별 스텝은, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 다변량 판별식은, Cit, Met, Lys, Asn, Ala, Thr, Gln, a-ABA를 상기 변수로 하는 상기 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 또는 His, Leu, Ser, Thr, Glu, Gln, Ala, Lys을 상기 변수로 하는 상기 마하라노비스 거리법으로 작성된 식인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 방법은, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 방법에 있어서, 상기 제어 수단으로, 상기 아미노산 농도 데이터와 상기 여성 생식기암의 상기 상태를 나타내는 지표에 관한 여성 생식기암 상태 지표 데이터를 포함하는 상기 기억 수단으로 기억한 여성 생식기암 상태 정보에 기초하여, 상기 기억 수단으로 기억하는 상기 다변량 판별식을 작성하는 다변량 판별식 작성 스텝을 또한 실행하고, 상기 다변량 판별식 작성 스텝은, 상기 여성 생식기암 상태 정보로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여, 상기 다변량 판별식의 후보인 후보 다변량 판별식을 작성하는 후보 다변량 판별식 작성 스텝과, 상기 후보 다변량 판별식 작성 스텝에서 작성한 상기 후보 다변량 판별식을, 소정의 검증 수법에 기초하여 검증하는 후보 다변량 판별식 검증 스텝과, 상기 후보 다변량 판별식 검증 스텝에서의 검증 결과로부터 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 상기 후보 다변량 판별식의 변수를 선택함으로써, 상기 후보 다변량 판별식을 작성할 때에 사용하는 상기 여성 생식기암 상태 정보에 포함되는 상기 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택하는 변수 선택 스텝을 또한 포함하고, 상기 후보 다변량 판별식 작성 스텝, 상기 후보 다변량 판별식 검증 스텝 및 상기 변수 선택 스텝을 반복 실행하여 축적한 상기 검증 결과에 기초하여, 복수의 상기 후보 다변량 판별식 중에서 상기 다변량 판별식으로서 채용하는 상기 후보 다변량 판별식을 선출함으로써, 상기 다변량 판별식을 작성하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 시스템은, 제어 수단과 기억 수단을 구비하고, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암의 상태를 평가하는 여성 생식기암 평가 장치와, 아미노산의 농도값에 관한 상기 평가 대상의 아미노산 농도 데이터를 제공하는 정보 통신 단말 장치를, 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성된 여성 생식기암 평가 시스템으로서, 상기 정보 통신 단말 장치는, 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터를 상기 여성 생식기암 평가 장치로 송신하는 아미노산 농도 데이터 송신 수단과, 상기 여성 생식기암 평가 장치로부터 송신된 상기 여성 생식기암의 상태에 관한 상기 평가 대상의 평가 결과를 수신하는 평가 결과 수신 수단을 구비하고, 상기 여성 생식기암 평가 장치의 상기 제어 수단은, 상기 정보 통신 단말 장치로부터 송신된 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터를 수신하는 아미노산 농도 데이터 수신 수단과, 상기 아미노산 농도 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 상기 아미노산의 농도를 변수로 하는 상기 기억 수단으로 기억한 다변량 판별식에 기초하여, 당해 다변량 판별식의 값인 판별값을 산출하는 판별값 산출 수단과, 상기 판별값 산출 수단으로 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암의 상태를 평가하는 판별값 기준 평가 수단과, 상기 판별값 기준 평가 수단에서의 상기 평가 대상의 상기 평가 결과를 상기 정보 통신 단말 장치로 송신하는 평가 결과 송신 수단을 구비하고, 상기 다변량 판별식은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 프로그램은, 제어 수단과 기억 수단을 구비한 정보 처리 장치에 실행시키는, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암의 상태를 평가하는 여성 생식기암 평가 프로그램으로서, 상기 제어 수단에, 아미노산의 농도값에 관한 미리 취득한 상기 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 상기 농도값, 및 상기 아미노산의 농도를 변수로 하는 상기 기억 수단에서 기억한 다변량 판별식에 기초하여, 당해 다변량 판별식의 값인 판별값을 산출하는 판별값 산출 스텝과, 상기 판별값 산출 스텝에서 산출한 상기 판별값에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암의 상태를 평가하는 판별값 기준 평가 스텝을 실행시켜, 상기 다변량 판별식은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 상기 변수로서 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 기록 매체는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서, 상기에 기재한 여성 생식기암 평가 프로그램을 기록한 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면, 평가 대상으로부터 채취한 혈액으로부터 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 측정하고, 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암의 상태를 평가하기 때문에, 혈액 중의 아미노산의 농도 중 여성 생식기암의 상태와 관련되는 아미노산의 농도를 이용하여, 여성 생식기암의 상태를 정밀하게 평가할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다. 구체적으로는, 여성 생식기암에 이환되어 있을 가능성이 높은 피험자를 1종의 검체로 단시간에 좁힐 수 있고, 그 결과, 피험자의 시간적, 신체적 및 금전적 부담을 경감시킬 수 있다고 하는 효과를 나타낸다. 또한, 구체적으로는, 복수의 아미노산의 농도에 의해, 어떤 검체가 여성 생식기암을 발증하고 있는지 여부를 정밀하게 평가할 수 있고, 그 결과, 검사의 효율화나 고정밀도화를 도모할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부, 난소암 또는 비난소암인지 여부, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부, 또는, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하기 때문에, 혈액 중의 아미노산의 농도 중, 여성 생식기암과 비여성 생식기암의 2군 판별이나 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별, 난소암과 비난소암의 2군 판별, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 유용한 아미노산의 농도를 이용하여, 이러한 2군 판별이나 이러한 판별을 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 아미노산의 농도를 변수로 하는 미리 설정한 다변량 판별식으로서 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 것에 기초하여, 당해 다변량 판별식의 값인 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암의 상태를 평가하기 때문에, 여성 생식기암의 상태와 유의적인 상관이 있는 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 여성 생식기암의 상태를 정밀하게 평가할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다. 구체적으로는, 여성 생식기암에 이환되어 있을 가능성이 높은 피험자를 1종의 검체로 단시간에 좁힐 수 있고, 그 결과, 피험자의 시간적, 신체적 및 금전적 부담을 경감시킬 수 있다고 하는 효과를 나타낸다. 또한, 구체적으로는, 복수의 아미노산의 농도나 당해 아미노산의 농도를 변수로 하는 판별식에 의해, 어떤 검체가 여성 생식기암을 발증하고 있는지 여부를 정밀하게 평가할 수 있고, 그 결과, 검사의 효율화나 고정밀도화를 도모할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부, 난소암 또는 비난소암인지 여부, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부, 또는, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하기 때문에, 여성 생식기암과 비여성 생식기암의 2군 판별이나 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별, 난소암과 비난소암의 2군 판별, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하야, 이들의 2군 판별이나 이들의 판별을 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 다변량 판별식은, 하나의 분수식 또는 복수의 분수식의 합, 또는 로지스틱 회귀식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나이기 때문에, 여성 생식기암과 비여성 생식기암의 2군 판별이나 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별, 난소암과 비난소암의 2군 판별, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 이들의 2군 판별이나 이들의 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부를 판별하기 때문에, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다. 또한, 본 발명에 의하면, 다변량 판별식은, Gln, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식, Ile, His, Cit, Arg, Tyr, Trp을 변수로 하는 분수식 또는 a-ABA, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 선형 판별식, Ala, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Cit, Met, Phe을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, a-ABA, Met, Tyr, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, a-ABA, Met, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이기 때문에, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부를 판별하기 때문에, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다. 또한, 본 발명에 의하면, 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Phe, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, His, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Thr, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이기 때문에, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부를 판별하기 때문에, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를나타낸다. 또한, 본 발명에 의하면, 다변량 판별식은, a-ABA, His, Val을 변수로 하는 분수식, a-ABA, Met, Val을 변수로 하는 분수식 또는 Met, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Val, Met, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Met, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Met, His, Orn, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Tyr, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이기 때문에, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부를 판별하기 때문에, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다. 또한, 본 발명에 의하면, 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Asn, Cit을 변수로 하는 분수식, Gln, His, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Met, Phe, His을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Gln, Gly, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Phe, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이기 때문에, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 난소암 또는 비난소암인지 여부를 판별하기 때문에, 난소암과 비난소암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다. 또한, 본 발명에 의하면, 다변량 판별식은, Orn, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gln, Cit, Tyr을 변수로 하는 분수식 또는 Orn, His, Phe, Trp을 변수로 하는 분수식, Ser, Cit, Orn, Trp을 변수로 하는 선형 판별식, Ser, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, Phe, Trp, Orn, Lys을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Ser, Cit, Trp, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Asn, Phe, His, Trp을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이기 때문에, 난소암과 비난소암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부를 판별하기 때문에, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다. 또한, 본 발명에 의하면, 다변량 판별식은, Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이기 때문에, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하기 때문에, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다. 또한, 본 발명에 의하면, 다변량 판별식은, Cit, Met, Lys, Asn, Ala, Thr, Gln, a-ABA를 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 또는 His, Leu, Ser, Thr, Glu, Gln, Ala, Lys을 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식이기 때문에, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 아미노산 농도 데이터와 여성 생식기암의 상태를 나타내는 지표에 관한 여성 생식기암 상태 지표 데이터를 포함하는 기억 수단으로 기억한 여성 생식기암 상태 정보에 기초하여, 기억 수단으로 기억하는 다변량 판별식을 작성한다. 구체적으로는, (1) 여성 생식기암 상태 정보로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여 후보 다변량 판별식을 작성하고, (2) 작성한 후보 다변량 판별식을 소정의 검증 수법에 기초하여 검증하고, (3) 그 검증 결과로부터 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 후보 다변량 판별식의 변수를 선택함으로써, 후보 다변량 판별식을 작성할 때에 사용하는 여성 생식기암 상태 정보에 포함되는 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택하고, (4) (1), (2) 및 (3)을 반복 실행하여 축적된 검증 결과에 기초하여, 복수의 후보 다변량 판별식 중에서 다변량 판별식으로서 채용하는 후보 다변량 판별식을 선출함으로써, 다변량 판별식을 작성한다. 이것에 의해, 여성 생식기암의 상태 평가에 최적의 다변량 판별식을 작성할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명에 의하면, 당해 기록 매체에 기록된 여성 생식기암 평가 프로그램을 컴퓨터에 판독시켜 실행함으로써, 컴퓨터에 여성 생식기암 평가 프로그램을 실행시키기 때문에, 여성 생식기암 평가 프로그램과 같은 효과를 수득할 수 있다고 하는 효과를 나타낸다.

또한, 본 발명은, 여성 생식기암의 상태를 평가할 때, 아미노산의 농도 이외에, 그 밖의 대사물의 농도나 유전자의 발현량, 단백질의 발현량, 피험자의 연령·성별, 흡연의 유무, 심전도의 파형을 수치화한 것 등을 또한 사용해도 상관없다. 또한, 본 발명은, 여성 생식기암의 상태를 평가할 때, 다변량 판별식에 있어서의 변수로서, 아미노산의 농도 이외에, 그 밖의 대사물의 농도나 유전자의 발현량, 단백질의 발현량, 피험자의 연령·성별, 흡연의 유무, 심전도의 파형을 수치화한 것 등을 또한 사용해도 상관없다.

도 1은, 본 발명의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다.
도 2는, 제1 실시 형태에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법의 일례를 도시하는 플로우 챠트이다.
도 3은, 본 발명의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다.
도 4는, 본 시스템의 전체 구성의 일례를 도시하는 도면이다.
도 5는, 본 시스템의 전체 구성의 다른 일례를 도시하는 도면이다.
도 6은, 본 시스템의 여성 생식기암 평가 장치(100)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다.
도 7은, 이용자 정보 파일(106a)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 8은, 아미노산 농도 데이터 파일(106b)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 9는, 여성 생식기암 상태 정보 파일(106c)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 10은, 지정 여성 생식기암 상태 정보 파일(106d)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 11은, 후보 다변량 판별식 파일(106e1)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 12는, 검증 결과 파일(106e2)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 13은, 선택 여성 생식기암 상태 정보 파일(106e3)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 14는, 다변량 판별식 파일(106e4)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 15는, 판별값 파일(106f)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 16은, 평가 결과 파일(106g)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 17은, 다변량 판별식 작성부(102h)의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 18은, 판별값 기준 평가부(102j)의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 19는, 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다.
도 20은, 본 시스템의 데이터베이스 장치(400)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다.
도 21은, 본 시스템에서 실시하는 여성 생식기암 평가 서비스 처리의 일례를 도시하는 플로우 챠트이다.
도 22는, 본 시스템의 여성 생식기암 평가 장치(100)에서 실시하는 다변량 판별식 작성 처리의 일례를 도시하는 플로우 챠트이다.
도 23은, 암 환자군, 양성 질환군 및 건강인군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도이다.
도 24는, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군, 양성 질환군 및 건강인군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도이다.
도 25는, 각 군간의 2군 판별에 있어서의 각 아미노산 변수의 ROC 곡선하면적을 도시하는 도면이다.
도 26은, 지표식 1 내지 12, 및 각각의 지표식에 관한 ROC 곡선하면적, 컷오프 값, 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 도시하는 도면이다.
도 27은, 지표식 1과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 28은, 지표식 2와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 29는, 지표식 3과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 30은, 지표식 3과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 31은, 지표식 4와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 32는, 지표식 5와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 33은, 지표식 6과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 34는, 지표식 6과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 35는, 지표식 7과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 36은, 지표식 8과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 37은, 지표식 9와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 38은, 지표식 9와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 39는, 지표식 10과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 40은, 지표식 11과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 41은, 지표식 12와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 42는, 지표식 12와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 43은, 지표식 13 내지 21, 및 각각의 지표식에 관한 ROC 곡선하면적, 컷오프 값, 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 도시하는 도면이다.
도 44는, 지표식 13과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 45는, 지표식 14와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 46은, 지표식 15와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 47은, 지표식 15와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 48은, 지표식 16과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 49는, 지표식 17과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 50은, 지표식 18과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 51은, 지표식 18과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 52는, 지표식 19와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 53은, 지표식 20과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 54는, 지표식 21과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 55는, 지표식 21과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 56은, 지표식 22 내지 30, 및 각각의 지표식에 관한 ROC 곡선하면적, 컷오프 값, 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 도시하는 도면이다.
도 57은, 지표식 22와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 58은, 지표식 23과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 59는, 지표식 24와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 60은, 지표식 24와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 61은, 지표식 25와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 62는, 지표식 26과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 63은, 지표식 27과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 64는, 지표식 27과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 65는, 지표식 28과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 66은, 지표식 29와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 67은, 지표식 30과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 68은, 지표식 30과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 69는, 지표식 31 내지 39, 및 각각의 지표식에 관한 ROC 곡선하면적, 컷오프 값, 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 도시하는 도면이다.
도 70은, 지표식 31과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 71은, 지표식 32와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 72는, 지표식 33과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 73은, 지표식 33과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 74는, 지표식 34와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 75는, 지표식 35와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 76은, 지표식 36과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 77은, 지표식 36과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 78은, 지표식 37과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 79는, 지표식 38과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 80은, 지표식 39와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 81은, 지표식 39와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 82는, 지표식 40 내지 48 및 각각의 지표식에 관한 ROC 곡선하면적, 컷오프 값, 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 도시하는 도면이다.
도 83은, 지표식 40과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 84는, 지표식 41과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 85는, 지표식 42와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 86은, 지표식 42와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 87은, 지표식 43과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 88은, 지표식 44와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 89는, 지표식 45와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 90은, 지표식 45와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 91은, 지표식 46과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 92는, 지표식 47과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 93은, 지표식 48과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 94는, 지표식 48과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 95는, 지표식 49 및 50, 및 각각의 지표식에 관한 스피어맨 상관 계수 및 ROC 곡선하면적을 도시하는 도면이다.
도 96은, 지표식 49와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 97은, 지표식 49와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 98은, 지표식 50과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 99는, 지표식 50과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 100은, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암의 정답률을 도시하는 도면이다.
도 101은, 변수군 1과 동등한 판별 성능을 나타낸 아미노산 변수군의 조합의 일람을 도시하는 도면이다.
도 102는, 변수군 1과 동등한 판별 성능을 나타낸 아미노산 변수군의 조합의 일람을 도시하는 도면이다.
도 103은, 변수군 1과 동등한 판별 성능을 나타낸 아미노산 변수군의 조합의 일람을 도시하는 도면이다.
도 104는, 지표식군 1로서의, 아미노산 변수 Asn, Pro, Cit, ABA, Val, Ile, Tyr, Phe, Trp, Orn, Lys 및 상수항으로 이루어지는 판별식군을 도시하는 도면이다.
도 105는, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암의 정답률을 도시하는 도면이다.
도 106은, 지표식군 1과 동등한 판별 성능을 나타낸 아미노산 변수군의 조합의 일람을 도시하는 도면이다.
도 107은, 지표식군 1과 동등한 판별 성능을 나타낸 아미노산 변수군의 조합의 일람을 도시하는 도면이다.
도 108은, 각각의 지표식에 관한 각 2군 판별에서의 ROC 곡선하면적을 도시하는 도면이다.
도 109는, 암 환자군 및 비암군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도이다.
도 110은, 자궁암 환자군 및 비자궁암군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도이다.
도 111은, 자궁체암 환자군 및 비자궁체암군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도이다.
도 112는, 자궁경부암 환자군 및 비자궁경부암군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도이다.
도 113은, 난소암 환자군 및 비난소암군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도이다.
도 114는, 여성 생식기암 이환 위험군 및 건강인군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도이다.
도 115는, 지표식 51에 관한 ROC 곡선을 도시하는 도면이다.
도 116은, 지표식 51과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 117은, 지표식 51과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 118은, 지표식 51과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 119는, 지표식 51과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 120은, 지표식 52에 관한 ROC 곡선을 도시하는 도면이다.
도 121은, 지표식 52와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 122는, 지표식 52와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 123은, 지표식 52와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 124는, 지표식 52와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 125는, 각 아미노산의 출현 빈도의 일람을 도시하는 도면이다.
도 126은, 지표식 53에 관한 ROC 곡선을 도시하는 도면이다.
도 127은, 지표식 53과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 128은, 지표식 53과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 129는, 지표식 53과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 13O는, 지표식 53과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 131은, 지표식 54에 관한 ROC 곡선을 도시하는 도면이다.
도 132는, 지표식 54와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 133은, 지표식 54와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 134는, 지표식 54와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 135는, 지표식 54와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 136은, 각 아미노산의 출현 빈도의 일람을 도시하는 도면이다.
도 137은, 지표식 55에 관한 ROC 곡선을 도시하는 도면이다.
도 138은, 지표식 55와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 139는, 지표식 55와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 140은, 지표식 55와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 141은, 지표식 55와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 142는, 지표식 56에 관한 ROC 곡선을 도시하는 도면이다.
도 143은, 지표식 56과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 144는, 지표식 56과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 145는, 지표식 56과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 146은, 지표식 56과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 147은, 각 아미노산의 출현 빈도의 일람을 도시하는 도면이다.
도 148은, 지표식 57에 관한 ROC 곡선을 도시하는 도면이다.
도 149는, 지표식 57과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 150은, 지표식 57과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 151은, 지표식 57과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 152는, 지표식 57과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 153은, 지표식 58에 관한 ROC 곡선을 도시하는 도면이다.
도 154는, 지표식 58과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 155는, 지표식 58과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 156은, 지표식 58과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 157은, 지표식 58과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 158은, 각 아미노산의 출현 빈도의 일람을 도시하는 도면이다.
도 159는, 지표식 59에 관한 ROC 곡선을 도시하는 도면이다.
도 16O는, 지표식 59와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 161은, 지표식 59와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 162는, 지표식 59와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 163은, 지표식 59와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 164는, 지표식 60에 관한 ROC 곡선을 도시하는 도면이다.
도 165는, 지표식 60과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 166은, 지표식 60과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 167은, 지표식 60과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 168은, 지표식 60과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 169는, 각 아미노산의 출현 빈도의 일람을 도시하는 도면이다.
도 170은, 지표식 61에 관한 ROC 곡선을 도시하는 도면이다.
도 171은, 지표식 61과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 172는, 지표식 61과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 173은, 지표식 61과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 174는, 지표식 61과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 175는, 지표식 62에 관한 ROC 곡선을 도시하는 도면이다.
도 176은, 지표식 62와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 177은, 지표식 62와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 178은, 지표식 62와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 179는, 지표식 62와 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 180은, 각 아미노산의 출현 빈도의 일람을 도시하는 도면이다.
도 181은, 지표식 63과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 182는, 지표식 63과 동등한 판별 성능을 갖는 지표식의 일람을 도시하는 도면이다.
도 183은, 변수군 1과 동등한 판별 성능을 갖는 아미노산 변수군의 조합을 도시하는 도면이다.
도 184는, 변수군 1과 동등한 판별 성능을 갖는 아미노산 변수군의 조합을 도시하는 도면이다.
도 185는, 선형 판별식군 1과 동등한 판별 성능을 갖는 선형 판별식군을 구성하는 아미노산 변수군의 조합을 도시하는 도면이다.
도 186은, 선형 판별식군 1과 동등한 판별 성능을 갖는 선형 판별식군을 구성하는 아미노산 변수군의 조합을 도시하는 도면이다.

이하에, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법의 실시 형태(제1 실시 형태) 및 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치, 여성 생식기암 평가 방법, 여성 생식기암 평가 시스템, 여성 생식기암 평가 프로그램 및 기록 매체의 실시 형태(제2 실시 형태)를, 도면에 기초하여 상세하게 설명한다. 또한, 본 실시 형태에 의해 본 발명이 한정되는 것이 아니다.

[제1 실시 형태]

[1-1. 본 발명의 개요]

여기서는, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법의 개요에 관해서 도 1을 참조하여 설명한다. 도 1은 본 발명의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다.

우선, 본 발명에서는, 평가 대상(예를 들면 동물이나 사람 등 개체)에서 채취한 혈액으로부터, 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 측정한다(스텝 S-11). 여기에서, 혈중 아미노산 농도의 분석은 다음과 같이 실시하였다. 채혈한 혈액 샘플을, 헤파린 처리한 튜브에 채취하고, 채취한 혈액 샘플을 원심함으로써 혈액으로부터 혈장을 분리하였다. 모든 혈장 샘플은, 아미노산 농도의 측정시까지 -70℃에서 동결 보존하였다. 아미노산 농도 측정시에는, 설포살리실산을 첨가하여 3% 농도 조정에 의해 제단백 처리를 실시하고, 측정에는, 포스트 칼럼으로 닌히드린 반응을 사용한 고속 액체 크로마토그래피(HPLC)를 원리로 한 아미노산 분석기를 사용하였다. 또한, 아미노산 농도의 단위는, 예를 들면 몰 농도나 중량 농도, 이러한 농도에 임의의 상수를 가감승제함으로써 수득되는 것이라도 양호하다.

다음에, 본 발명에서는, 스텝 S-11에서 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암의 상태를 평가한다(스텝 S-12).

이상, 본 발명에 의하면, 평가 대상으로 채취한 혈액으로부터 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 측정하고, 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암의 상태를 평가한다. 이것에 의해, 혈액 중의 아미노산의 농도 중 여성 생식기암의 상태와 관련되는 아미노산의 농도를 이용하여, 여성 생식기암의 상태를 정밀하게 평가할 수 있다. 구체적으로는, 여성 생식기암에 이환되어 있을 가능성이 높은 피험자를 1종의 검체로 단시간에 좁힐 수 있고, 그 결과, 피험자의 시간적, 신체적 및 금전적 부담을 경감시킬 수 있다. 또한, 구체적으로는, 복수의 아미노산의 농도에 의해, 어떤 검체가 여성 생식기암을 발증하고 있는지 여부를 정밀하게 평가할 수 있고, 그 결과, 검사의 효율화나 고정밀도화를 도모할 수 있다.

여기서, 스텝 S-12를 실행하기 전에, 스텝 S-11에서 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터로부터 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터를 제거해도 좋다. 이것에 의해, 여성 생식기암의 상태를 더욱 정밀하게 평가할 수 있다.

또한, 스텝 S-12에서는, 스텝 S-11에서 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부, 난소암 또는 비난소암인지 여부, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부, 또는, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 혈액 중의 아미노산의 농도 중, 여성 생식기암과 비여성 생식기암의 2군 판별이나 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별, 난소암과 비난소암의 2군 판별, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 유용한 아미노산의 농도를 이용하여, 이러한 2군 판별이나 이러한 판별을 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-12에서는, 스텝 S-11에서 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 아미노산의 농도를 변수로 하는 미리 설정한 다변량 판별식으로서 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 것에 기초하여, 당해 다변량 판별식의 값인 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암의 상태를 평가해도 된다. 이것에 의해, 여성 생식기암의 상태와 유의적인 상관이 있는 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 여성 생식기암의 상태를 정밀하게 평가할 수 있다. 구체적으로는, 여성 생식기암에 이환되어 있을 가능성이 높은 피험자를 1종의 검체로 단시간에 좁힐 수 있고, 그 결과, 피험자의 시간적, 신체적 및 금전적 부담을 경감시킬 수 있다. 또한, 구체적으로는, 복수의 아미노산의 농도나 당해 아미노산의 농도를 변수로 하는 판별식에 의해, 어떤 검체가 여성 생식기암을 발증하고 있는지 여부를 정밀하게 평가할 수 있고, 그 결과, 검사의 효율화나 고정밀도화를 도모할 수 있다.

또한, 스텝 S-12에서는, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부, 난소암 또는 비난소암인지 여부, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부, 또는, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별해도 된다. 구체적으로는, 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)을 비교함으로써, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부, 난소암 또는 비난소암인지 여부, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부, 또는, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 여성 생식기암과 비여성 생식기암의 2군 판별이나 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별, 난소암과 비난소암의 2군 판별, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 이들의 2군 판별이나 이들의 판별을 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 다변량 판별식은, 하나의 분수식 또는 복수의 분수식의 합, 또는 로지스틱 회귀식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나라도 양호하다. 이것에 의해, 여성 생식기암과 비여성 생식기암의 2군 판별이나 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별, 난소암과 비난소암의 2군 판별, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 이들의 2군 판별이나 이들의 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-12에서는, 스텝 S-11에서 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Gln, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식, Ile, His, Cit, Arg, Tyr, Trp을 변수로 하는 분수식 또는 a-ABA, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 선형 판별식, Ala, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Cit, Met, Phe을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, a-ABA, Met, Tyr, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, a-ABA, Met, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-12에서는, 스텝 S-11에서 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Phe, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, His, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Thr, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-12에서는, 스텝 S-11에서 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, a-ABA, His, Val을 변수로 하는 분수식, a-ABA, Met, Val을 변수로 하는 분수식 또는 Met, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Val, Met, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Met, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Met, His, Orn, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Tyr, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-12에서는, 스텝 S-11에서 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Asn, Cit을 변수로 하는 분수식, Gln, His, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Met, Phe, His을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Gln, Gly, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Phe, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-12에서는, 스텝 S-11에서 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 난소암 또는 비난소암인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 난소암과 비난소암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Orn, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gln, Cit, Tyr을 변수로 하는 분수식 또는 Orn, His, Phe, Trp을 변수로 하는 분수식, Ser, Cit, Orn, Trp을 변수로 하는 선형 판별식, Ser, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, Phe, Trp, Orn, Lys을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Ser, Cit, Trp, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Asn, Phe, His, Trp을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 난소암과 비난소암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-12에서는, 스텝 S-11에서 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-12에서는, 스텝 S-11에서 측정한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Cit, Met, Lys, Asn, Ala, Thr, Gln, a-ABA를 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 또는 His, Leu, Ser, Thr, Glu, Gln, Ala, Lys을 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 상기한 다변량 판별식은, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법이나, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2006/098192호에 기재된 방법(후술하는 제2 실시 형태에 기재된 다변량 판별식 작성 처리)으로 작성할 수 있다. 이러한 방법으로 수득된 다변량 판별식이면, 입력 데이터로서의 아미노산 농도 데이터에 있어서의 아미노산 농도의 단위에 의하지 않고, 당해 다변량 판별식을 여성 생식기암의 상태 평가에 적합하게 사용할 수 있다.

여기서, 다변량 판별식이란, 일반적으로 다변량 해석에서 사용되는 식의 형식을 의미하고, 예를 들면 분수식, 중회귀식, 다중 로지스틱 회귀식, 선형 판별 함수, 마하라노비스 거리, 정준 판별 함수, 서포트 벡터 머신, 결정목 등을 포함한다. 또한, 상이한 형식의 다변량 판별식의 합으로 나타내는 식도 포함된다. 또한, 중회귀식, 다중 로지스틱 회귀식, 정준 판별 함수에 있어서는 각 변수에 계수 및 상수항이 부가되지만, 이 경우의 계수 및 상수항은, 바람직하게는 실수인 것, 보다 바람직하게는 데이터로부터 판별을 실시하기 위해서 수득된 계수 및 상수항의 99% 신뢰 구간의 범위에 속하는 값, 더욱 바람직하게는 데이터로부터 판별을 실시하기 위해서 수득된 계수 및 상수항의 95% 신뢰 구간의 범위에 속하는 값이면 상관없다. 또한, 각 계수의 값, 및 그 신뢰 구간은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값, 및 그 신뢰 구간은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

또한, 분수식이란, 당해 분수식의 분자가 아미노산 A, B, C, …의 합으로 나타내어지며, 당해 분수식의 분모가 아미노산 a, b, c, …의 합으로 나타내어지는 것이다. 또한, 분수식에는, 이러한 구성의 분수식 α,β,γ, …의 합(예를 들면 α+β와 같은 것)도 포함된다. 또한, 분수식에는, 분할된 분수식도 포함된다. 또한, 분자나 분모에 사용되는 아미노산에는 각각 적당한 계수가 붙어도 상관없다. 또한, 분자나 분모에 사용되는 아미노산은 중복되어도 상관없다. 또한, 각 분수식에 적당한 계수가 붙어도 상관없다. 또한, 각 변수의 계수의 값이나 상수항의 값은, 실수이면 상관없다. 분수식에서, 분자의 변수와 분모의 변수를 바꿔 넣은 조합은, 목적 변수와의 상관의 양음의 부호는 대체로 역전되지만, 이들의 상관성은 유지되기 때문에, 판별성에서는 동등하다고 간주할 수 있기 때문에, 분자의 변수와 분모의 변수를 바꿔 넣은 조합도, 포함하는 것이다.

또한, 본 발명은, 여성 생식기암의 상태를 평가할 때, 아미노산의 농도 이외에, 그 밖의 대사물의 농도나 유전자의 발현량, 단백질의 발현량, 피험자의 연령·성별, 흡연의 유무, 심전도의 파형을 수치화한 것 등을 또한 사용해도 상관없다. 또한, 본 발명은, 여성 생식기암의 상태를 평가할 때, 다변량 판별식에 있어서의 변수로서, 아미노산의 농도 이외에, 그 밖의 대사물의 농도나 유전자의 발현량, 단백질의 발현량, 피험자의 연령·성별, 흡연의 유무, 심전도의 파형을 수치화한 것 등을 또한 사용해도 상관없다.

[1-2. 제1 실시 형태에 따르는 여성 생식기암의 상태 평가 방법]

여기서는, 제1 실시 형태에 따르는 여성 생식기암의 상태 평가 방법에 관해서 도 2를 참조하여 설명한다. 도 2는, 제1 실시 형태에 따르는 여성 생식기암의 상태 평가 방법의 일례를 도시하는 플로우 챠트이다.

우선, 동물이나 사람 등의 개체로부터 채취한 혈액으로부터, 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 측정한다(스텝 SA-11). 또한, 아미노산의 농도값의 측정은, 상기한 방법으로 실시한다.

다음에, 스텝 SA-11에서 측정한 개체의 아미노산 농도 데이터로부터 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터를 제거한다(스텝 SA-12).

다음에, 스텝 SA-12에서 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터가 제거된 개체의 아미노산 농도 데이터나, 아미노산의 농도를 변수로 하는 미리 설정한 다변량 판별식(당해 다변량 판별식은, 하나의 분수식 또는 복수의 분수식의 합, 또는 로지스틱 회귀식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나이다.)에 기초하여, 개체당, 하기 11. 내지 18.에 나타내는 판별 중 어느 하나를 실시한다(스텝 SA-13).

11. 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부의 판별

아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부를 판별하거나 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부를 판별한다.

12. 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부의 판별

아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부를 판별하거나 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부를 판별한다.

13. 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부의 판별

아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부를 판별하거나 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부를 판별한다.

14. 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부의 판별

아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부를 판별하거나 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부를 판별한다.

15. 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부의 판별

아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부를 판별하거나 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부를 판별한다.

16. 난소암 또는 비난소암인지 여부의 판별

아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 난소암 또는 비난소암인지 여부를 판별하거나 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 난소암 또는 비난소암인지 여부를 판별한다.

17. 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부의 판별

아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하거나 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별한다.

18. 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부의 판별

아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부를 판별하거나 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부를 판별한다.

[1-3. 제1 실시 형태의 정리, 및 기타 실시 형태]

이상, 상세하게 설명한 것 같이, 제1 실시 형태에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법에 의하면, (1) 개체로부터 채취한 혈액으로부터 아미노산 농도 데이터를 측정하고, (2) 측정한 개체의 아미노산 농도 데이터로부터 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터를 제거하고, (3) 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터가 제거된 개체의 아미노산 농도 데이터나, 아미노산의 농도를 변수로 하는 미리 설정한 다변량 판별식에 기초하여, 개체당, 상기 11. 내지 18.에 나타내는 판별 중 어느 하나를 실시한다. 이것에 의해, 혈액 중의 아미노산 농도 중, 여성 생식기암과 비여성 생식기암의 2군 판별이나 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별, 난소암과 비난소암의 2군 판별, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 유용한 아미노산의 농도를 이용하여, 이들의 2군 판별이나 이들의 판별을 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 여성 생식기암과 비여성 생식기암의 2군 판별이나 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별, 난소암과 비난소암의 2군 판별, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 이들의 2군 판별이나 이들의 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-13에 있어서, 상기 12.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, Gln, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식, Ile, His, Cit, Arg, Tyr, Trp을 변수로 하는 분수식 또는 a-ABA, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 선형 판별식, Ala, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Cit, Met, Phe을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, a-ABA, Met, Tyr, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, a-ABA, Met, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암의 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-13에 있어서 상기 13.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Phe, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, His, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Thr, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-13에 있어서 상기 14.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, a-ABA, His, Val을 변수로 하는 분수식, a-ABA, Met, Val을 변수로 하는 분수식 또는 Met, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Val, Met, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Met, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Met, His, Orn, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Tyr, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-13에 있어서 상기 15.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Asn, Cit을 변수로 하는 분수식, Gln, His, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Met, Phe, His을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Gln, Gly, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Phe, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-13에 있어서 상기 16.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, Orn, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gln, Cit, Tyr을 변수로 하는 분수식 또는 Orn, His, Phe, Trp을 변수로 하는 분수식, Ser, Cit, Orn, Trp을 변수로 하는 선형 판별식, Ser, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, Phe, Trp, Orn, Lys을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Ser, Cit, Trp, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Asn, Phe, His, Trp을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 난소암과 비난소암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-13에 있어서 상기 17.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, Cit, Met, Lys, Asn, Ala, Thr, Gln, a-ABA를 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 또는 His, Leu, Ser, Thr, Glu, Gln, Ala, Lys을 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-13에 있어서 상기 18.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 상기한 다변량 판별식은, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법이나, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2006/098192호에 기재된 방법(후술하는 제2 실시 형태에 기재된 다변량 판별식 작성 처리)으로 작성할 수 있다. 이러한 방법으로 수득된 다변량 판별식이면, 입력 데이터로서의 아미노산 농도 데이터에 있어서의 아미노산 농도의 단위에 의존하지 않고, 당해 다변량 판별식을 여성 생식기암의 상태 평가에 적합하게 사용할 수 있다.

[제2 실시 형태]

[2-1. 본 발명의 개요]

여기서는, 본 발명에 따르는 여성 생식기암 평가 장치, 여성 생식기암 평가 방법, 여성 생식기암 평가 시스템, 여성 생식기암 평가 프로그램 및 기록 매체의 개요에 관해서, 도 3을 참조하여 설명한다. 도 3은 본 발명의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다.

우선, 본 발명은, 제어부에서, 아미노산의 농도값에 관한 미리 취득한 평가 대상(예를 들면 동물이나 사람 등 개체)의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Arg, Asn, Cit, Gly, His, Leu, Met, Lys, Phe, Thr, Trp, Tyr, Val 중 적어도 하나의 농도값, 및 아미노산의 농도를 변수로 하는 기억부에서 기억한 다변량 판별식으로서 Arg, Asn, Cit, Gly, His, Leu, Met, Lys, Phe, Thr, Trp, Tyr, Val 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 것에 기초하여, 당해 다변량 판별식의 값인 판별값을 산출한다(스텝 S-21).

다음에, 본 발명은, 제어부에서, 스텝 S-21에서 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암의 상태를 평가한다(스텝 S-22).

이상, 본 발명에 의하면, 아미노산의 농도값에 관한 미리 취득한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 아미노산의 농도를 변수로 하는 기억부에서 기억한 다변량 판별식으로서, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 것에 기초하여, 당해 다변량 판별식의 값인 판별값을 산출하고, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서 여성 생식기암의 상태를 평가한다. 이것에 의해, 여성 생식기암의 상태와 유의적인 상관이 있는 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 여성 생식기암의 상태를 정밀하게 평가할 수 있다. 구체적으로는, 여성 생식기암에 이환되어 있을 가능성이 높은 피험자를 1종의 검체로 단시간에 좁힐 수 있고, 그 결과, 피험자의 시간적, 신체적 및 금전적 부담을 경감시킬 수 있다. 또한, 구체적으로는, 복수의 아미노산의 농도나 당해 아미노산의 농도를 변수로 하는 판별식에 의해, 어떤 검체가 여성 생식기암을 발증하고 있는지 여부를 정밀하게 평가할 수 있고, 그 결과, 검사의 효율화나 고정밀도화를 도모할 수 있다.

여기서, 스텝 S-22에서는, 스텝 S-21에서 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부, 난소암 또는 비난소암인지 여부, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부, 또는, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별해도 양호하다. 이것에 의해, 여성 생식기암과 비여성 생식기암의 2군 판별이나 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별, 난소암과 비난소암의 2군 판별, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 이들의 2군 판별이나 이들의 판별을 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 다변량 판별식은, 하나의 분수식 또는 복수의 분수식의 합, 또는 로지스틱 회귀식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나라도 양호하다. 이것에 의해, 여성 생식기암과 비여성 생식기암의 2군 판별이나 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별, 난소암과 비난소암의 2군 판별, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 이들의 2군 판별이나 이들의 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-21에서는, 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 S-22에서는, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Gln, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식, Ile, His, Cit, Arg, Tyr, Trp을 변수로 하는 분수식 또는 a-ABA, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 선형 판별식, Ala, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Cit, Met, Phe을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, a-ABA, Met, Tyr, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, a-ABA, Met, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-21에서는, 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 S-22에서는, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Phe, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, His, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Thr, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-21에서는, 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 S-22에서는, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, a-ABA, His, Val을 변수로 하는 분수식, a-ABA, Met, Val을 변수로 하는 분수식 또는 Met, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Val, Met, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Met, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Met, His, Orn, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Tyr, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-21에서는, 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 S-22에서는, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Asn, Cit을 변수로 하는 분수식, Gln, His, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Met, Phe, His을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Gln, Gly, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Phe, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-21에서는, 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 S-22에서는, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 난소암 또는 비난소암인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 난소암과 비난소암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Orn, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gln, Cit, Tyr을 변수로 하는 분수식 또는 Orn, His, Phe, Trp을 변수로 하는 분수식, Ser, Cit, Orn, Trp을 변수로 하는 선형 판별식, Ser, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, Phe, Trp, Orn, Lys을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Ser, Cit, Trp, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Asn, Phe, His, Trp을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 난소암과 비난소암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-21에서는, 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 S-22에서는, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 선형 판별식, 또는 Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 상기 변수로 하는 상기 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 S-21에서는, 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 S-22에서는, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별해도 된다. 이것에 의해, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Cit, Met, Lys, Asn, Ala, Thr, Gln, a-ABA를 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 또는 His, Leu, Ser, Thr, Glu, Gln, Ala, Lys을 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 상기한 다변량 판별식은, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법이나, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2006/098192호에 기재된 방법(후술하는 다변량 판별식 작성 처리)으로 작성할 수 있다. 이러한 방법으로 수득된 다변량 판별식이면, 입력 데이터로서의 아미노산 농도 데이터에 있어서의 아미노산 농도의 단위에 의존하지 않고, 당해 다변량 판별식을 여성 생식기암의 상태 평가에 적합하게 사용할 수 있다.

여기서, 다변량 판별식이란, 일반적으로 다변량 해석에서 사용되는 식의 형식을 의미하고, 예를 들면 분수식, 중회귀식, 다중 로지스틱 회귀식, 선형 판별 함수, 마하라노비스 거리, 정준 판별 함수, 서포트 벡터 머신, 결정목 등을 포함한다. 또한, 다른 형식의 다변량 판별식의 합으로 나타내어지는 식도 포함된다. 또한, 중회귀식, 다중 로지스틱 회귀식, 정준 판별 함수에 있어서는 각 변수에 계수 및 상수항이 부가되지만, 이 경우의 계수 및 상수항은, 바람직하게는 실수인 것, 보다 바람직하게는 데이터로부터 판별을 실시하기 위해서 수득된 계수 및 상수항의 99% 신뢰 구간의 범위에 속하는 값, 더욱 바람직하게는 데이터로부터 판별을 실시하기 위해서 수득된 계수 및 상수항의 95% 신뢰 구간의 범위에 속하는 값이면 상관없다. 또한, 각 계수의 값, 및 그 신뢰 구간은, 이를 실수배한 것이면 양호하며, 상수항의 값, 및 그 신뢰 구간은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

또한, 분수식이란, 당해 분수식의 분자가 아미노산 A, B, C, …의 합으로 나타내어지고, 또한 당해 분수식의 분모가 아미노산 a, b, c, …의 합으로 나타내어지는 것이다. 또한, 분수식에는, 이러한 구성의 분수식 α, β, γ, …의 합(예를 들면 α+β와 같은 것)도 포함된다. 또한, 분수식에는, 분할된 분수식도 포함된다. 또한, 분자나 분모에 사용되는 아미노산에는 각각 적당한 계수가 붙어도 상관없다. 또한, 분자나 분모에 사용되는 아미노산은 중복해도 상관없다. 또한, 각 분수식에 적당한 계수가 붙어도 상관없다. 또한, 각 변수의 계수의 값이나 상수항의 값은, 실수이면 상관없다. 분수식에서, 분자의 변수와 분모의 변수를 바꿔 넣은 조합은, 목적 변수와의 상관의 양음의 부호는 대체로 역전되지만, 이들의 상관성은 유지되기 때문에, 판별성에서는 동등하다고 간주할 수 있기 때문에, 분자의 변수와 분모의 변수를 바꿔 넣은 조합도, 포함하는 것이다.

또한, 본 발명은, 여성 생식기암의 상태를 평가할 때, 아미노산의 농도 이외에, 그 밖의 대사물의 농도나 유전자의 발현량, 단백질의 발현량, 피험자의 연령·성별, 흡연의 유무, 심전도의 파형을 수치화한 것 등을 또한 사용해도 상관없다. 또한, 본 발명은, 여성 생식기암의 상태를 평가할 때, 다변량 판별식에 있어서의 변수로서, 아미노산의 농도 이외에, 그 밖의 대사물의 농도나 유전자의 발현량, 단백질의 발현량, 피험자의 연령·성별, 흡연의 유무, 심전도의 파형을 수치화한 것 등을 또한 사용해도 상관없다.

여기서, 다변량 판별식 작성 처리(공정 1 내지 공정 4)의 개요에 관해서 상세하게 설명한다.

우선, 본 발명은, 제어부에서, 아미노산 농도 데이터와 여성 생식기암의 상태를 나타내는 지표에 관한 여성 생식기암 상태 지표 데이터를 포함하는 기억부에서 기억한 여성 생식기암 상태 정보로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여, 다변량 판별식의 후보인 후보 다변량 판별식(예를 들면, y=a₁x₁+a₂x₂+…+a_nX_n, y: 여성 생식기암 상태 지표 데이터, x_i: 아미노산 농도 데이터, a_i: 상수, i=1,2, …,n)을 작성한다(공정 1). 또한, 사전에, 여성 생식기암 상태 정보로부터 결손값이나 벗어난 값 등을 갖는 데이터를 제거해도 된다.

또한, 공정 1에 있어서, 여성 생식기암 상태 정보로부터, 복수의 상이한 식 작성 수법(주성분 분석이나 판별 분석, 서포트 벡터 머신, 중회귀 분석, 로지스틱 회귀 분석, k-means법, 클러스터 해석, 결정목 등의 다변량 해석에 관한 것을 포함한다.)을 병용하여 복수의 후보 다변량 판별식을 작성해도 된다. 구체적으로는, 다수의 건강인 및 여성 생식기암 환자로부터 수득한 혈액을 분석하여 수득한 아미노산 농도 데이터 및 여성 생식기암 상태 지표 데이터로 구성되는 다변량 데이터인 여성 생식기암 상태 정보에 대해, 복수의 상이한 알고리즘을 이용하여 복수의 후보 다변량 판별식을 동시 병행적으로 작성해도 된다. 예를 들면, 상이한 알고리즘을 이용하여 판별 분석 및 로지스틱 회귀 분석을 동시에 실시하여, 2개의 다른 후보 다변량 판별식을 작성해도 된다. 또한, 주성분 분석을 실시하여 작성한 후보 다변량 판별식을 이용하여 여성 생식기암 상태 정보를 변환하고, 변환한 여성 생식기암 상태 정보에 대해 판별 분석을 실시함으로써 후보 다변량 판별식을 작성해도 된다. 이것에 의해, 최종적으로, 진단 조건에 맞는 적절한 다변량 판별식을 작성할 수 있다.

여기서, 주성분 분석을 사용하여 작성한 후보 다변량 판별식은, 모든 아미노산 농도 데이터의 분산을 최대로 하는 각 아미노산 변수로 이루어지는 1차식이다. 또한, 판별 분석을 사용하여 작성한 후보 다변량 판별식은, 각 군내의 분산의 합의 모든 아미노산 농도 데이터의 분산에 대한 비를 최소로 하는 각 아미노산 변수로 이루어지는 고차식(지수나 대수를 포함)이다. 또한, 서포트 벡터 머신을 사용하여 작성한 후보 다변량 판별식은, 군간의 경계를 최대로 하는 각 아미노산 변수로 이루어지는 고차식(커넬 함수를 포함)이다. 또한, 중회귀 분석을 사용하여 작성한 후보 다변량 판별식은, 모든 아미노산 농도 데이터로부터의 거리의 합을 최소한으로 하는 각 아미노산 변수로 이루어지는 고차식이다. 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 작성한 후보 다변량 판별식은, 우도(尤度, likelihood)를 최대로 하는 각 아미노산 변수로 이루어지는 1차식을 지수로 하는 자연 대수를 항에 갖는 분수식이다. 또한, k-means법이란, 각 아미노산 농도 데이터의 k개 근방을 탐색하고, 근방점이 속하는 군 중에서 가장 많은 것을 그 데이터의 소속군으로 정의하고, 입력된 아미노산 농도 데이터가 속하는 군과 정의된 군이 가장 합치하는 아미노산 변수를 선택하는 수법이다. 또한, 클러스터 해석이란, 모든 아미노산 농도 데이터 중에서 가장 가까운 거리에 있는 점끼리를 클러스터링(군화)하는 수법이다. 또한, 결정목이란, 아미노산 변수에 서열을 붙여 서열이 상위인 아미노산 변수가 취할 수 있는 패턴으로부터 아미노산 농도 데이터의 군을 예측하는 수법이다.

다변량 판별식 작성 처리의 설명으로 돌아가서, 본 발명은, 제어부에서, 공정 1에서 작성한 후보 다변량 판별식을, 소정의 검증 수법에 기초하여 검증(상호 검증)한다(공정 2). 후보 다변량 판별식의 검증은, 공정 1에서 작성한 각 후보 다변량 판별식에 대해 실시한다.

또한, 공정 2에 있어서, 부트스트랩법이나 홀드아웃법, 리브원아웃법 등 중 적어도 하나에 기초하여 후보 다변량 판별식의 판별률이나 감도, 특이성, 정보량 기준 등 중 적어도 하나에 관해서 검증해도 된다. 이것에 의해, 여성 생식기암 상태 정보나 진단 조건을 고려한 예측성 또는 견뢰성이 높은 후보 다변량 판별식을 작성할 수 있다.

여기서, 판별률이란, 전체 입력 데이터 중에서, 본 발명에서 평가한 여성 생식기암의 상태가 바른 비율이다. 또한, 감도란, 입력 데이터에 기재된 여성 생식기암의 상태가 나병되어 있는 것 중에서, 본 발명에서 평가한 여성 생식기암의 상태가 바른 비율이다. 또한, 특이성이란, 입력 데이터에 기재된 여성 생식기암의 상태가 건강으로 되어 있는 것 중에서, 본 발명에서 평가한 여성 생식기암의 상태가 바른 비율이다. 또한, 정보량 기준이란, 공정 1에서 작성한 후보 다변량 판별식의 아미노산 변수의 수와, 본 발명에서 평가한 여성 생식기암의 상태 및 입력 데이터에 기재된 여성 생식기암의 상태의 차이를 더한 것이다. 또한, 예측성이란, 후보 다변량 판별식의 검증을 반복함으로써 수득된 판별률이나 감도, 특이성을 평균한 것이다. 또한, 견뢰성이란, 후보 다변량 판별식의 검증을 반복함으로써 수득된 판별률이나 감도, 특이성의 분산이다.

다변량 판별식 작성 처리의 설명으로 돌아가서, 본 발명은, 제어부에서, 공정 2에서의 검증 결과로부터 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 후보 다변량 판별식의 변수를 선택함으로써, 후보 다변량 판별식을 작성할 때에 사용하는 여성 생식기암 상태 정보에 포함되는 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택한다(공정 3). 아미노산 변수의 선택은, 공정 1에서 작성한 각 후보 다변량 판별식에 대해 실시한다. 이것에 의해, 후보 다변량 판별식의 아미노산 변수를 적절하게 선택할 수 있다. 그리고, 공정 3에서 선택한 아미노산 농도 데이터를 포함하는 여성 생식기암 상태 정보를 사용하여 다시 공정 1을 실행한다.

또한, 공정 3에 있어서, 공정 2에서의 검증 결과로부터 스텝와이즈법, 베스트패스법, 근방 탐색법, 유전적 알고리즘 중 적어도 하나에 기초하여 후보 다변량 판별식의 아미노산 변수를 선택해도 된다.

여기서, 베스트패스법이란, 후보 다변량 판별식에 포함되는 아미노산 변수를 하나씩 순차 감소시켜 후보 다변량 판별식이 부여하는 평가 지표를 최적화함으로써 아미노산 변수를 선택하는 방법이다.

다변량 판별식 작성 처리의 설명으로 돌아가서, 본 발명은, 제어부에서, 상기한 공정 1, 공정 2 및 공정 3을 반복 실행하고, 이것에 의해 축적된 검증 결과에 기초하여, 복수의 후보 다변량 판별식 중에서 다변량 판별식으로서 채용하는 후보 다변량 판별식을 선출함으로써, 다변량 판별식을 작성한다(공정 4). 또한, 후보 다변량 판별식의 선출에는, 예를 들면, 동일한 식 작성 수법으로 작성한 후보 다변량 판별식 중에서 최적의 것을 선출하는 경우와, 모든 후보 다변량 판별식 중에서 최적의 것을 선출하는 경우가 있다.

이상, 설명한 바와 같이, 다변량 판별식 작성 처리에서는, 여성 생식기암 상태 정보에 기초하여, 후보 다변량 판별식의 작성, 후보 다변량 판별식의 검증 및 후보 다변량 판별식의 변수의 선택에 관한 처리를 일련의 흐름으로 체계화(시스템화)하여 실행함으로써, 각각의 여성 생식기암의 상태 평가에 최적인 다변량 판별식을 작성할 수 있다.

[2-2. 시스템 구성]

여기서는, 제2 실시 형태에 따르는 여성 생식기암 평가 시스템(이하에서는 본 시스템이라고 기재하는 경우가 있다.)의 구성에 관해서, 도 4에서부터 도 20을 참조하여 설명한다. 또한, 본 시스템은 어디까지나 일례이며, 본 발명은 이것에 한정되지 않는다.

우선, 본 시스템의 전체 구성에 관해서 도 4 및 도 5를 참조하여 설명한다. 도 4는 본 시스템의 전체 구성의 일례를 도시하는 도면이다. 또한, 도 5는 본 시스템의 전체 구성의 다른 일례를 도시하는 도면이다. 본 시스템은, 도 4에 도시하는 바와 같이, 평가 대상에 관해서 여성 생식기암의 상태를 평가하는 여성 생식기암 평가 장치(100)와, 아미노산의 농도값에 관한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터를 제공하는 정보 통신 단말 장치인 클라이언트 장치(200)를, 네트워크(300)를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성되어 있다.

또한, 본 시스템은, 도 5에 도시하는 바와 같이, 여성 생식기암 평가 장치(100)나 클라이언트 장치(200) 이외에, 여성 생식기암 평가 장치(100)에서 다변량 판별식을 작성할 때에 사용하는 여성 생식기암 상태 정보나 여성 생식기암의 상태를 평가하기 위해서 사용하는 다변량 판별식 등을 저장한 데이터베이스 장치(400)를, 네트워크(300)를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성되어도 양호하다. 이것에 의해, 네트워크(300)를 개재하고, 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터 클라이언트 장치(200)나 데이터베이스 장치(400)로, 또는 클라이언트 장치(200)나 데이터베이스 장치(400)로부터 여성 생식기암 평가 장치(100)로, 여성 생식기암의 상태에 관한 정보 등이 제공된다. 여기에서, 여성 생식기암의 상태에 관한 정보란, 사람의 여성 생식기암의 상태에 관한 특정한 항목에 관해서 측정한 값에 관한 정보이다. 또한, 여성 생식기암의 상태에 관한 정보는, 여성 생식기암 평가 장치(100)나 클라이언트 장치(200)나 다른 장치(예를 들면 각종 계측 장치 등)에서 생성되어, 주로 데이터베이스 장치(400)에 축적된다.

다음에, 본 시스템의 여성 생식기암 평가 장치(100)의 구성에 관해서 도 6에서부터 도 18을 참조하여 설명한다. 도 6은, 본 시스템의 여성 생식기암 평가 장치(100)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이며, 당해 구성 중 본 발명에 관계되는 부분만을 개념적으로 나타내고 있다.

여성 생식기암 평가 장치(100)는, 당해 여성 생식기암 평가 장치를 통괄적으로 제어하는 CPU 등의 제어부(102)와, 루터 등의 통신 장치 및 전용선 등의 유선 또는 무선 통신 회선을 개재하여 당해 여성 생식기암 평가 장치를 네트워크(300)에 통신 가능하게 접속하는 통신 인터페이스부(104)와, 각종 데이터베이스나 테이블이나 파일 등을 저장하는 기억부(106)와, 입력 장치(112)나 출력 장치(114)에 접속하는 입출력 인터페이스부(108)로 구성되어 있고, 이들 각부는 임의의 통신로를 개재하여 통신 가능하게 접속되어 있다. 여기에서, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 각종 분석 장치(예를 들면 아미노산 애널라이저 등)와 동일 케이스로 구성되어도 된다. 또한, 여성 생식기암 평가 장치(100)의 분산·통합의 구체적 형태는 도시한 것에 한정되지 않고, 이의 전부 또는 일부를, 각종 부하 등에 따른 임의의 단위로, 기능적 또는 물리적으로 분산·통합하여 구성해도 된다. 예를 들면, 처리의 일부를 CGI(Common Gateway Interface)를 사용하여 실현해도 된다.

기억부(106)는, 스토리지 수단이며, 예를 들면, RAM·ROM 등의 메모리 장치나, 하드 디스크와 같은 고정 디스크 장치, 플렉시블 디스크, 광디스크 등을 사용할 수 있다. 기억부(106)에는, OS(Operating System)과 협동하여 CPU에 명령을 주어 각종 처리를 실시하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 기억부(106)는, 도시한 바와 같이, 이용자 정보 파일(106a)과, 아미노산 농도 데이터 파일(106b)과, 여성 생식기암 상태 정보 파일(106c)과, 지정 여성 생식기암 상태 정보 파일(106d)과, 다변량 판별식 관련 정보 데이터베이스(106e)와, 판별값 파일(106f)과, 평가 결과 파일(106g)을 저장한다.

이용자 정보 파일(106a)은, 이용자에 관한 이용자 정보를 저장한다. 도 7은, 이용자 정보 파일(106a)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 이용자 정보 파일(106a)에 저장되는 정보는, 도 7에 도시하는 바와 같이, 이용자를 일의적으로 식별하기 위한 이용자 ID와, 이용자가 정당한 자인지 여부의 인증을 실시하기 위한 이용자 패스워드와, 이용자의 성명과, 이용자가 소속하는 소속처를 일의적으로 식별하기 위한 소속처 ID와, 이용자가 소속하는 소속처의 부문을 일의적으로 식별하기 위한 부문 ID와, 부문명과, 이용자의 전자 메일 주소를 서로 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 돌아가서, 아미노산 농도 데이터 파일(106b)은, 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 저장한다. 도 8은, 아미노산 농도 데이터 파일(106b)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 아미노산 농도 데이터 파일(106b)에 저장되는 정보는, 도 8에 도시하는 바와 같이, 평가 대상인 개체(샘플)를 일의적으로 식별하기 위한 개체 번호와, 아미노산 농도 데이터를 서로 관련지어 구성되어 있다. 여기에서, 도 8에서는, 아미노산 농도 데이터를 수치, 즉 연속 척도로서 다루고 있지만, 아미노산 농도 데이터는 명의 척도나 순서 척도라도 양호하다. 또한, 명의 척도나 순서 척도의 경우는, 각각의 상태에 대해 임의의 수치를 부여함으로써 해석해도 된다. 또한, 아미노산 농도 데이터에, 다른 생체 정보(아미노산 이외의 다른 대사물의 농도나 유전자의 발현량, 단백질의 발현량, 피험자의 연령·성별, 흡연의 유무, 심전도의 파형을 수치화한 것 등)를 조합해도 양호하다.

도 6으로 돌아가서, 여성 생식기암 상태 정보 파일(106c)은, 다변량 판별식을 작성할 때에 사용하는 여성 생식기암 상태 정보를 저장한다. 도 9는, 여성 생식기암 상태 정보 파일(106c)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 여성 생식기암 상태 정보 파일(106c)에 저장되는 정보는, 도 9에 도시하는 바와 같이, 개체 번호와, 여성 생식기암의 상태를 나타내는 지표(지표 T₁, 지표 T₂, 지표 T₃ …)에 관한 여성 생식기암 상태 지표 데이터(T)와, 아미노산 농도 데이터를 서로 관련지어 구성되어 있다. 여기에서, 도 9에서는, 여성 생식기암 상태 지표 데이터 및 아미노산 농도 데이터를 수치(즉 연속 척도)로서 다루고 있지만, 여성 생식기암 상태 지표 데이터 및 아미노산 농도 데이터는 명의 척도나 순서 척도라도 양호하다. 또한, 명의 척도나 순서 척도의 경우는, 각각의 상태에 대해 임의의 수치를 부여함으로써 해석해도 된다. 또한, 여성 생식기암 상태 지표 데이터는, 여성 생식기암의 상태의 마커가 되는 기지의 단일 상태 지표이며, 수치 데이터를 사용해도 좋다.

도 6으로 돌아가서, 지정 여성 생식기암 상태 정보 파일(106d)은, 후술하는 여성 생식기암 상태 정보 지정부(102g)에서 지정한 여성 생식기암 상태 정보를 저장한다. 도 10은, 지정 여성 생식기암 상태 정보 파일(106d)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 지정 여성 생식기암 상태 정보 파일(106d)에 저장되는 정보는, 도 10에 도시하는 바와 같이, 개체 번호와, 지정한 여성 생식기암 상태 지표 데이터와, 지정한 아미노산 농도 데이터를 서로 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 돌아가서, 다변량 판별식 관련 정보 데이터베이스(106e)는, 후술하는 후보 다변량 판별식 작성부(102h1)에서 작성한 후보 다변량 판별식을 저장하는 후보 다변량 판별식 파일(106e1)과, 후술하는 후보 다변량 판별식 검증부(102h2)에서의 검증 결과를 저장하는 검증 결과 파일(106e2)과, 후술하는 변수 선택부(102h3)에서 선택한 아미노산 농도 데이터의 조합을 포함하는 여성 생식기암 상태 정보를 저장하는 선택 여성 생식기암 상태 정보 파일(106e3)과, 후술하는 다변량 판별식 작성부(102h)에서 작성한 다변량 판별식을 저장하는 다변량 판별식 파일(106e4)로 구성된다.

후보 다변량 판별식 파일(106e1)은, 후술하는 후보 다변량 판별식 작성부(102h1)에서 작성한 후보 다변량 판별식을 저장한다. 도 11은, 후보 다변량 판별식 파일(106e1)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 후보 다변량 판별식 파일(106e1)에 저장되는 정보는, 도 11에 도시하는 바와 같이, 랭크와, 후보 다변량 판별식(도 11에서는, F₁(Gly, Leu, Phe, …)이나 F₂(Gly, Leu, Phe, …), F₃(Gly, Leu, Phe, …) 등)을 서로 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 돌아가서, 검증 결과 파일(106e2)은, 후술하는 후보 다변량 판별식 검증부(102h2)에서의 검증 결과를 저장한다. 도 12는, 검증 결과 파일(106e2)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 검증 결과 파일(106e2)에 저장되는 정보는, 도 12에 도시하는 바와 같이, 랭크와, 후보 다변량 판별식(도 12에서는, F_k(Gly, Leu, Phe, …)이나 F_m(Gly, Leu, Phe, …), F_I(Gly, Leu, Phe, …) 등)과, 각 후보 다변량 판별식의 검증 결과(예를 들면 각 후보 다변량 판별식의 평가값)를 서로 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 돌아가서, 선택 여성 생식기암 상태 정보 파일(106e3)은, 후술하는 변수 선택부(102h3)에서 선택한 변수에 대응하는 아미노산 농도 데이터의 조합을 포함하는 여성 생식기암 상태 정보를 저장한다. 도 13은, 선택 여성 생식기암 상태 정보 파일(106e3)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 선택 여성 생식기암 상태 정보 파일(106e3)에 저장되는 정보는, 도 13에 도시하는 바와 같이, 개체 번호와, 후술하는 여성 생식기암 상태 정보 지정부(102g)에서 지정한 여성 생식기암 상태 지표 데이터와, 후술하는 변수 선택부(102h3)에서 선택한 아미노산 농도 데이터를 서로 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 돌아가서, 다변량 판별식 파일(106e4)는, 후술하는 다변량 판별식 작성부(102h)에서 작성한 다변량 판별식을 저장한다. 도 14는, 다변량 판별식 파일(106e4)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 다변량 판별식 파일(106e4)에 저장되는 정보는, 도 14에 도시하는 바와 같이, 랭크와, 다변량 판별식(도 14에서는, F_p(Phe, …)나 F_p(Gly, Leu, Phe), F_k(Gly, Leu, Phe, …) 등)과, 각 식 작성 수법에 대응하는 역치와, 각 다변량 판별식의 검증 결과(예를 들면 각 다변량 판별식의 평가값)를 서로 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 돌아가서, 판별값 파일(106f)은, 후술하는 판별값 산출부(102i)에서 산출한 판별값을 저장한다. 도 15는, 판별값 파일(106f)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 판별값 파일(106f)에 저장되는 정보는, 도 15에 도시하는 바와 같이, 평가 대상인 개체(샘플)를 일의적으로 식별하기 위한 개체 번호와, 랭크(다변량 판별식을 일의적으로 식별하기 위한 번호)와, 판별값을 서로 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 돌아가서, 평가 결과 파일(106g)은, 후술하는 판별값 기준 평가부(102j)에서의 평가 결과(구체적으로는, 후술하는 판별값 기준 판별부(102j1)에서의 판별 결과)를 저장한다. 도 16은, 평가 결과 파일(106g)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 평가 결과 파일(106g)에 저장되는 정보는, 평가 대상인 개체(샘플)를 일의적으로 식별하기 위한 개체 번호와, 미리 취득한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터와, 다변량 판별식으로 산출한 판별값과, 여성 생식기암의 상태에 관한 평가 결과를 서로 관련지어 구성되어 있다.

도 6으로 돌아가서, 기억부(106)에는, 상기한 정보 이외에 기타 정보로서, Web 사이트를 클라이언트 장치(200)에 제공하기 위한 각종 Web 데이터나, CGI 프로그램 등이 기록되어 있다. Web 데이터로서는 후술하는 각종 Web 페이지를 표시하기 위한 데이터 등이 있으며, 이러한 데이터는 예를 들면 HTML이나 XML로 기술된 텍스트 파일로서 형성되어 있다. 또한, Web 데이터를 작성하기 위한 부품용의 파일이나 작업용의 파일이나 기타 일시적인 파일 등도 기억부(106)에 기억된다. 기억부(106)에는, 필요에 따라, 클라이언트 장치(200)로 송신하기 위한 음성을 WAVE 형식이나 AIFF 형식과 같은 음성 파일로 저장하거나, 정지 화면이나 동작 화면을 JPEG 형식이나 MPEG2 형식과 같은 화상 파일로 저장하거나 할 수 있다.

통신 인터페이스부(104)는, 여성 생식기암 평가 장치(100)와 네트워크(300)(또는 루터 등의 통신 장치) 사이에 있어서의 통신을 매개한다. 즉, 통신 인터페이스부(104)는, 다른 단말과 통신 회선을 개재하여 데이터를 통신하는 기능을 가진다.

입출력 인터페이스부(108)는, 입력 장치(112)나 출력 장치(114)에 접속한다. 여기에서, 출력 장치(114)에는, 모니터(가정용 텔레비전을 포함) 외에, 스피커나 프린터를 사용할 수 있다(또한, 이하에서는, 출력 장치(114)를 모니터(114)로 하여 기재하는 경우가 있다.). 입력 장치(112)에는, 키보드나 마우스나 마이크 외에, 마우스와 협동하여 포인팅 디바이스 기능을 실현하는 모니터를 사용할 수 있다.

제어부(102)는, OS(Operating System) 등의 제어 프로그램·각종 처리 순서 등을 규정한 프로그램·소요 데이터 등을 저장하기 위한 내부 메모리를 가지며, 이들 프로그램에 기초하여 다양한 정보 처리를 실행한다. 제어부(102)는, 도시한 바와 같이, 대별하여, 요구 해석부(102a)와 열람 처리부(102b)와 인증 처리부(102c)와 전자 메일 생성부(102d)와 Web 페이지 생성부(102e)와 수신부(102f)와 여성 생식기암 상태 정보 지정부(102g)와 다변량 판별식 작성부(102h)와 판별값 산출부(102i)와 판별값 기준 평가부(102j)와 결과 출력부(102k)와 송신부(102m)를 구비하고 있다. 제어부(102)는, 데이터베이스 장치(400)로부터 송신된 여성 생식기암 상태 정보나 클라이언트 장치(200)로부터 송신된 아미노산 농도 데이터에 대해, 결손값이 있는 데이터의 제거·벗어난 값이 많은 데이터의 제거·결손값이 있는 데이터가 많은 변수의 제거 등의 데이터 처리도 실시한다.

요구 해석부(102a)는, 클라이언트 장치(200)나 데이터베이스 장치(400)로부터의 요구 내용을 해석하고, 그 해석 결과에 따라서 제어부(102)의 각부로 처리를 주고 받는다. 열람 처리부(102b)는, 클라이언트 장치(200)로부터의 각종 화면의 열람 요구를 받고, 이러한 화면의 Web 데이터의 생성이나 송신을 실시한다. 인증 처리부(102c)는, 클라이언트 장치(200)나 데이터베이스 장치(400)로부터의 인증 요구를 받고, 인증 판단을 실시한다. 전자 메일 생성부(102d)는, 각종 정보를 포함한 전자 메일을 생성한다. Web 페이지 생성부(102e)는, 이용자가 클라이언트 장치(200)에서 열람하는 Web 페이지를 생성한다.

수신부(102f)는, 클라이언트 장치(200)나 데이터베이스 장치(400)로부터 송신된 정보(구체적으로는, 아미노산 농도 데이터나 여성 생식기암 상태 정보, 다변량 판별식 등)를, 네트워크(300)를 개재하여 수신한다. 여성 생식기암 상태 정보 지정부(102g)는, 다변량 판별식을 작성함에 있어서, 대상으로 하는 여성 생식기암 상태 지표 데이터 및 아미노산 농도 데이터를 지정한다.

다변량 판별식 작성부(102h)는, 수신부(102f)에서 수신한 여성 생식기암 상태 정보나 여성 생식기암 상태 정보 지정부(102g)에서 지정한 여성 생식기암 상태 정보에 기초하여 다변량 판별식을 작성한다. 구체적으로는, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 여성 생식기암 상태 정보로부터, 후보 다변량 판별식 작성부(102h1), 후보 다변량 판별식 검증부(102h2) 및 변수 선택부(102h3)를 반복 실행시킴으로써 축적된 검증 결과에 기초하여, 복수의 후보 다변량 판별식 중에서 다변량 판별식으로서 채용하는 후보 다변량 판별식을 선출함으로써, 다변량 판별식을 작성한다.

또한, 다변량 판별식이 미리 기억부(106)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 경우에는, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 기억부(106)로부터 원하는 다변량 판별식을 선택함으로써, 다변량 판별식을 작성해도 된다. 또한, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 다변량 판별식을 미리 저장한 다른 컴퓨터 장치(예를 들면 데이터베이스 장치(400))로부터 원하는 다변량 판별식을 선택해 다운로드하여 다변량 판별식을 작성해도 된다.

여기서, 다변량 판별식 작성부(102h)의 구성에 관해서 도 17을 참조하여 설명한다. 도 17은, 다변량 판별식 작성부(102h)의 구성을 도시하는 블록도이며, 당해 구성 중 본 발명에 관계되는 부분만을 개념적으로 나타내고 있다. 다변량 판별식 작성부(102h)는, 후보 다변량 판별식 작성부(102h1)와, 후보 다변량 판별식 검증부(102h2)와, 변수 선택부(102h3)를 또한 구비하고 있다. 후보 다변량 판별식 작성부(102h1)는, 여성 생식기암 상태 정보로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여 다변량 판별식의 후보인 후보 다변량 판별식을 작성한다. 또한, 후보 다변량 판별식 작성부(102h1)는, 여성 생식기암 상태 정보로부터, 복수의 상이한 식 작성 수법을 병용하여 복수의 후보 다변량 판별식을 작성해도 된다. 후보 다변량 판별식 검증부(102h2)는, 후보 다변량 판별식 작성부(102h1)에서 작성한 후보 다변량 판별식을 소정의 검증 수법에 기초하여 검증한다. 또한, 후보 다변량 판별식 검증부(102h2)는, 부트스트랩법, 홀드아웃법, 리브원아웃법 중 적어도 하나에 기초하여 후보 다변량 판별식의 판별률, 감도, 특이성, 정보량 기준 중 적어도 하나에 관해서 검증해도 된다. 변수 선택부(102h3)는, 후보 다변량 판별식 검증부(102h2)에서의 검증 결과로부터 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 후보 다변량 판별식의 변수를 선택함으로써, 후보 다변량 판별식을 작성할 때에 사용하는 여성 생식기암 상태 정보에 포함되는 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택한다. 또한, 변수 선택부(102h3)는, 검증 결과로부터 스텝와이즈법, 베스트패스법, 근방탐색법, 유전적 알고리즘 중 적어도 하나에 기초하여 후보 다변량 판별식의 변수를 선택해도 된다.

도 6으로 돌아가서, 판별값 산출부(102i)는, 수신부(102f)에서 수신한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 다변량 판별식 작성부(102h)에서 작성한 다변량 판별식으로서 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 것에 기초하여, 당해 다변량 판별식의 값인 판별값을 산출한다.

여기서, 다변량 판별식은, 하나의 분수식 또는 복수의 분수식의 합, 또는 로지스틱 회귀식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나라도 양호하다.

또한, 판별값 기준 판별부(102j1)에서 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부를 판별하는 경우에는, 판별값 산출부(102i)는, 수신부(102f)에서 수신한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 다변량 판별식 작성부(102h)에서 작성한 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출해도 된다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Gln, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식, Ile, His, Cit, Arg, Tyr, Trp을 변수로 하는 분수식 또는 a-ABA, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 선형 판별식, Ala, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Cit, Met, Phe을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, a-ABA, Met, Tyr, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, a-ABA, Met, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다.

또한, 판별값 기준 판별부(102j1)에서 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지를 판별하는 경우에는, 판별값 산출부(102i)는, 수신부(102f)에서 수신한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 다변량 판별식 작성부(102h)에서 작성한 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출해도 된다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Phe, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, His, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Thr, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다.

또한, 판별값 기준 판별부(102j1)에서 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부를 판별하는 경우에는, 판별값 산출부(102i)는, 수신부(102f)에서 수신한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 다변량 판별식 작성부(102h)에서 작성한 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출해도 된다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, a-ABA, His, Val을 변수로 하는 분수식, a-ABA, Met, Val을 변수로 하는 분수식 또는 Met, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Val, Met, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Met, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Met, His, Orn, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Tyr, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다.

또한, 판별값 기준 판별부(102j1)에서 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부를 판별하는 경우에는, 판별값 산출부(102i)는, 수신부(102f)에서 수신한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 다변량 판별식 작성부(102h)에서 작성한 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출해도 된다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Asn, Cit을 변수로 하는 분수식, Gln, His, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Met, Phe, His을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Gln, Gly, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Phe, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다.

또한, 판별값 기준 판별부(102j1)에서 난소암 또는 비난소암인지 여부를 판별하는 경우에는, 판별값 산출부(102i)는, 수신부(102f)에서 수신한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 다변량 판별식 작성부(102h)에서 작성한 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출해도 된다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Orn, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gln, Cit, Tyr을 변수로 하는 분수식 또는 Orn, His, Phe, Trp을 변수로 하는 분수식, Ser, Cit, Orn, Trp을 변수로 하는 선형 판별식, Ser, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, Phe, Trp, Orn, Lys을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Ser, Cit, Trp, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Asn, Phe, His, Trp을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다.

또한, 판별값 기준 판별부(102j1)에서 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부를 판별하는 경우에는, 판별값 산출부(102i)는, 수신부(102f)에서 수신한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 다변량 판별식 작성부(102h)에서 작성한 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출해도 된다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다.

또한, 판별값 기준 판별부(102j1)에서 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 경우에는, 판별값 산출부(102i)는, 수신부(102f)에서 수신한 평가 대상의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 다변량 판별식 작성부(102h)에서 작성한 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출해도 된다. 또한, 이 경우에 사용하는 다변량 판별식은, Cit, Met, Lys, Asn, Ala, Thr, Gln, a-ABA를 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 또는 His, Leu, Ser, Thr, Glu, Gln, Ala, Lys을 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식이라도 양호하다.

판별값 기준 평가부(102j)는, 판별값 산출부(102i)에서 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암의 상태를 평가한다. 판별값 기준 평가부(102j)는, 판별값 기준 판별부(102j1)을 또한 구비하고 있다. 여기에서, 판별값 기준 평가부(102j)의 구성에 관해서 도 18을 참조하여 설명한다. 도 18은, 판별값 기준 평가부(102j)의 구성을 도시하는 블록도이며, 당해 구성 중 본 발명에 관계되는 부분만을 개념적으로 나타내고 있다. 판별값 기준 판별부(102j1)는, 판별값 산출부(102i)에서 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부, 난소암 또는 비난소암인지 여부, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부, 또는, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별한다.

도 6으로 돌아가서, 결과 출력부(102k)는, 제어부(102)의 각 처리부에서의 처리 결과(판별값 기준 평가부(102j)에서의 평가 결과(구체적으로는 판별값 기준 판별부(102j1)에서의 판별 결과)를 포함) 등을 출력 장치(114)로 출력한다.

송신부(102m)는, 평가 대상의 아미노산 농도 데이터의 송신원인 클라이언트 장치(200)에 대해 평가 결과를 송신하거나, 데이터베이스 장치(400)에 대해, 여성 생식기암 평가 장치(100)에서 작성한 다변량 판별식이나 평가 결과를 송신하거나 한다.

다음에, 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성에 관해서 도 19를 참조하여 설명한다. 도 19는, 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이며, 당해 구성 중 본 발명에 관계되는 부분만을 개념적으로 나타내고 있다.

클라이언트 장치(200)는, 제어부(210)와 ROM(220)과 HD(230)와 RAM(240)과 입력 장치(250)와 출력 장치(260)와 입출력 IF(270)과 통신 IF(280)으로 구성되어 있으며, 이들 각부는 임의의 통신로를 개재하여 통신 가능하게 접속되어 있다.

제어부(210)는, Web 브라우저(211), 전자 메일러(212), 수신부(213), 송신부(214)를 구비하고 있다. Web 브라우저(211)는, Web 데이터를 해석하고, 해석한 Web 데이터를 후술하는 모니터(261)에 표시하는 브라우즈 처리를 실시한다. 또한, Web 브라우저(211)에는, 스트림 영상의 수신·표시·피드백 등을 실시하는 기능을 갖춘 스트림 플레이어 등의 각종 소프트웨어를 플러그인해도 양호하다. 전자 메일러(212)는, 소정의 통신 규약(예를 들면, SMTP(Simple Mail Transfer Protocol)이나 POP3(Post Office Protocol version 3) 등)에 따라서 전자 메일의 송수신을 실시한다. 수신부(213)는, 통신 IF(280)을 개재하여, 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터 송신된 평가 결과 등의 각종 정보를 수신한다. 송신부(214)는, 통신 IF(280)를 개재하여, 평가 대상의 아미노산 농도 데이터 등의 각종 정보를 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신한다.

입력 장치(250)는 키보드나 마우스나 마이크 등이다. 또한, 후술하는 모니터(261)도 마우스와 협동하여 포인팅 디바이스 기능을 실현한다. 출력 장치(260)는, 통신 IF(280)를 개재하여 수신한 정보를 출력하는 출력 수단이며, 모니터(가정용 텔레비전을 포함)(261) 및 프린터(262)를 포함한다. 이밖에, 출력 장치(260)에 스피커 등을 설치해도 된다. 입출력 IF(270)은 입력 장치(250)나 출력 장치(260)에 접속한다.

통신 IF(280)은, 클라이언트 장치(200)와 네트워크(300)(또는 루터 등의 통신 장치)를 통신 가능하게 접속한다. 환언하면, 클라이언트 장치(200)는, 모뎀이나 TA나 루터 등의 통신 장치 및 전화 회선을 개재하여, 또는 전용선을 개재하여 네트워크(300)에 접속된다. 이것에 의해, 클라이언트 장치(200)는, 소정의 통신 규약에 따라서 여성 생식기암 평가 장치(100)에 액세스할 수 있다.

여기서, 프린터·모니터·이미지 스캐너 등의 주변 장치를 필요에 따라 접속한 정보 처리 장치(예를 들면, 기지의 퍼스널 컴퓨터·워크 스테이션·가정용 게임 장치·인터넷 TV·PHS 단말·휴대 단말·이동체 통신 단말·PDA 등의 정보 처리 단말 등)에, Web 데이터의 브라우징 기능이나 전자 메일 기능을 실현시키는 소프트웨어(프로그램, 데이터 등을 포함)를 실장함으로써, 클라이언트 장치(200)를 실현해도 된다.

또한, 클라이언트 장치(200)의 제어부(210)는, 제어부(210)에서 실시하는 처리의 전부 또는 임의의 일부를, CPU 및 당해 CPU에서 해석하여 실행하는 프로그램으로 실현해도 된다. ROM(220) 또는 HD(230)에는, OS(Operating System)과 협동하여 CPU에 명령을 주고, 각종 처리를 실시하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 당해 컴퓨터 프로그램은, RAM(240)에 로드되어 실행되어, CPU와 협동하여 제어부(210)를 구성한다. 또한, 당해 컴퓨터 프로그램은, 클라이언트 장치(200)와 임의의 네트워크를 개재하여 접속되는 애플리케이션 프로그램 서버에 기록되어도 되며, 클라이언트 장치(200)는, 필요에 따라 그 전부 또는 일부를 다운로드해도 된다. 또한, 제어부(210)에서 실시하는 처리의 전부 또는 임의의 일부를, 와이어드 로직 등에 의한 하드웨어에서 실현해도 된다.

다음에, 본 시스템의 네트워크(300)에 관해서 도 4, 도 5를 참조하여 설명한다. 네트워크(300)는, 여성 생식기암 평가 장치(100)와 클라이언트 장치(200)와 데이터베이스 장치(400)를 서로 통신 가능하게 접속하는 기능을 가지며, 예를 들면 인터넷이나 인트라넷이나 LAN(유선/무선의 쌍방을 포함) 등이다. 또한, 네트워크(300)는, VAN이나, PC 통신망이나, 공중 전화망(아날로그/디지털의 쌍방을 포함)이나, 전용 회선망(아날로그/디지털의 쌍방을 포함)이나, CATV망이나, 휴대 회선 교환망 또는 휴대 팩킷 교환망(IMT 2000 방식, GSM 방식 또는 PDC/PDC-P 방식 등을 포함)이나, 무선 호출망이나, Bluetooth(등록상표) 등의 국소 무선망이나, PHS망이나, 위성 통신망(CS, BS 또는 ISDB 등을 포함) 등이라도 양호하다.

다음에, 본 시스템의 데이터베이스 장치(400)의 구성에 관해서 도 20을 참조하여 설명한다. 도 20은, 본 시스템의 데이터베이스 장치(400)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이며, 당해 구성 중 본 발명에 관계되는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다.

데이터베이스 장치(400)는, 여성 생식기암 평가 장치(100) 또는 당해 데이터베이스 장치(400)에서 다변량 판별식을 작성할 때에 사용하는 여성 생식기암 상태 정보나, 여성 생식기암 평가 장치(100)에서 작성한 다변량 판별식, 여성 생식기암 평가 장치(100)에서의 평가 결과 등을 저장하는 기능을 가진다. 도 20에 도시하는 바와 같이, 데이터베이스 장치(400)는, 당해 데이터베이스 장치(400)를 통괄적으로 제어하는 CPU 등의 제어부(402)와, 루터 등의 통신 장치 및 전용선 등의 유선 또는 무선의 통신 회로를 개재하여 당해 데이터베이스 장치를 네트워크(300)에 통신 가능하게 접속하는 통신 인터페이스부(404)와, 각종 데이터베이스나 테이블이나 파일(예를 들면 Web 페이지용 파일) 등을 저장하는 기억부(406)와, 입력 장치(412)나 출력 장치(414)에 접속하는 입출력 인터페이스부(408)로 구성되어 있으며, 이들 각부는 임의의 통신로를 개재하여 통신 가능하게 접속되어 있다.

기억부(406)는, 스토리지 수단이며, 예를 들면, RAM·ROM 등의 메모리 장치나, 하드 디스크와 같은 고정 디스크 장치나, 플렉시블 디스크나, 광디스크 등을 사용할 수 있다. 기억부(406)에는, 각종 처리에 사용하는 각종 프로그램 등을 저장한다. 통신 인터페이스부(404)는, 데이터베이스 장치(400)와 네트워크(300)(또는 루터 등의 통신 장치) 사이의 통신을 매개한다. 즉, 통신 인터페이스부(404)는, 다른 단말과 통신 회선을 개재하여 데이터를 통신하는 기능을 가진다. 입출력 인터페이스부(408)는, 입력 장치(412)나 출력 장치(414)에 접속한다. 여기에서, 출력 장치(414)에는, 모니터(가정용 텔레비전을 포함) 이외에, 스피커나 프린터를 사용할 수 있다(또한, 이하에서, 출력 장치(414)를 모니터(414)로서 기재하는 경우가 있다.). 또한, 입력 장치(412)에는, 키보드나 마우스나 마이크 이외에, 마우스와 협동하여 포인팅 디바이스 기능을 실현하는 모니터를 사용할 수 있다.

제어부(402)는, OS(Operating System) 등의 제어 프로그램·각종 처리 순서 등을 규정한 프로그램·소요 데이터 등을 저장하기 위한 내부 메모리를 가지고, 이들 프로그램에 기초하여 다양한 정보 처리를 실행한다. 제어부(402)는, 도시한 바와 같이, 대별하여, 요구 해석부(402a)와 열람 처리부(402b)와 인증 처리부(402c)와 전자 메일 생성부(402d)와 Web 페이지 생성부(402e)와 송신부(402f)를 구비하고 있다.

요구 해석부(402a)는, 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터의 요구 내용을 해석하고, 그 해석 결과에 따라서 제어부(402)의 각부로 처리를 주고 받는다. 열람 처리부(402b)는, 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터의 각종 화면의 열람 요구를 받고, 이러한 화면의 Web 데이터의 생성이나 송신을 실시한다. 인증 처리부(402c)는, 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터의 인증 요구를 받고, 인증 판단을 실시한다. 전자 메일 생성부(402d)는, 각종 정보를 포함한 전자 메일을 생성한다. Web 페이지 생성부(402e)는, 이용자가 클라이언트 장치(200)에서 열람하는 Web 페이지를 생성한다. 송신부(402f)는, 여성 생식기암 상태 정보나 다변량 판별식 등의 각종 정보를, 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신한다.

[2-3. 본 시스템의 처리]

여기서는, 이상과 같이 구성된 본 시스템에서 실시되는 여성 생식기암 평가 서비스의 처리의 일례를, 도 21을 참조하여 설명한다. 도 21은, 여성 생식기암 평가 서비스 처리의 일례를 도시하는 플로우 차트이다.

또한, 본 처리에서 사용하는 아미노산 농도 데이터는, 개체로부터 미리 채취한 혈액을 분석하여 수득한 아미노산의 농도값에 관한 것이다. 여기서, 혈액 중의 아미노산의 분석 방법에 관해서 간단하게 설명한다. 우선, 채혈한 혈액 샘플을 헤파린 처리한 튜브에 채취하고, 그 후, 당해 튜브에 대해 원심 분리를 실시함으로써 혈장을 분리한다. 또한, 분리한 모든 혈장 샘플은, 아미노산 농도의 측정시까지 -70℃에서 동결 보존한다. 그리고, 아미노산 농도의 측정시에는, 혈장 샘플에 대해 설포살리실산을 첨가하고, 3% 농도 조정에 의해 제단백 처리를 실시한다. 또한, 아미노산 농도의 측정에는, 포스트칼럼으로 닌히드린 반응을 사용한 고속 액체 크로마토그래피(HPLC)를 원리로 한 아미노산 분석기를 사용하였다.

우선, Web 브라우저(211)를 표시한 화면 위에서 이용자가 입력 장치(250)를 개재하여 여성 생식기암 평가 장치(100)가 제공하는 Web 사이트의 주소(URL 등)를 지정하면, 클라이언트 장치(200) 및 여성 생식기암 평가 장치(100)에 액세스한다. 구체적으로는, 이용자가 클라이언트 장치(200)의 Web 브라우저(211)의 화면 갱신을 지시하면, Web 브라우저(211)는, 여성 생식기암 평가 장치(100)가 제공하는 Web 사이트의 주소를 소정의 통신 규약으로 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신함으로써, 아미노산 농도 데이터 송신 화면에 대응하는 Web 페이지의 송신 요구를, 당해 주소에 기초하는 루팅으로 여성 생식기암 평가 장치(100)에 실시한다.

다음에, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 요구 해석부(102a)에서, 클라이언트 장치(200)로부터의 송신을 받고, 당해 송신의 내용을 해석하고, 해석 결과에 따라서 제어부(102)의 각부로 처리를 옮긴다. 구체적으로는, 송신의 내용이 아미노산 농도 데이터 송신 화면에 대응하는 Web 페이지의 송신 요구인 경우, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 주로 열람 처리부(102b)에서, 기억부(106)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 당해 Web 페이지를 표시하기 위한 Web 데이터를 취득하고, 취득한 Web 데이터를 클라이언트 장치(200)로 송신한다. 보다 구체적으로는, 이용자로부터 아미노산 농도 데이터 송신 화면에 대응하는 Web 페이지의 송신 요구가 있는 경우, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 우선, 제어부(102)에서, 이용자 ID나 이용자 패스워드의 입력을 이용자에 대해 요구한다. 그리고, 이용자 ID나 패스워드가 입력되면, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 인증 처리부(102c)에서, 입력된 이용자 ID나 패스워드와 이용자 정보 파일(106a)에 저장되어 있는 이용자 ID나 이용자 패스워드의 인증 판단을 실시한다. 그리고, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 인증 가능한 경우에만, 열람 처리부(102b)에서, 아미노산 농도 데이터 송신 화면에 대응하는 Web 페이지를 표시하기 위한 Web 데이터를 클라이언트 장치(200)로 송신한다. 또한, 클라이언트 장치(200)의 특정은, 클라이언트 장치(200)로부터 송신 요구와 함께 송신된 IP 주소로 실시한다.

다음에, 클라이언트 장치(200)는, 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터 송신된 Web 데이터(아미노산 농도 데이터 송신 화면에 대응하는 Web 페이지를 표시하기 위한 것)를 수신부(213)에서 수신하고, 수신한 Web 데이터를 Web 브라우저(211)에서 해석하여, 모니터(261)에 아미노산 농도 데이터 송신 화면을 표시한다.

다음에, 모니터(261)에 표시된 아미노산 농도 데이터 송신 화면에 대해 이용자가 입력 장치(250)를 개재하여 개체의 아미노산 농도 데이터 등을 입력·선택하면, 클라이언트 장치(200)는, 송신부(214)에서, 입력 정보나 선택 사항을 특정하기 위한 식별자를 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신함으로써, 평가 대상의 개체의 아미노산 농도 데이터를 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신한다(스텝 SA-21). 또한, 스텝 SA-21에 있어서의 아미노산 농도 데이터의 송신은, FTP 등의 기존의 파일 전송 기술 등에 의해 실현해도 된다.

다음에, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 요구 해석부(102a)에서, 클라이언트 장치(200)로부터 송신된 식별자를 해석함으로써 클라이언트 장치(200)의 요구 내용을 해석하고, 여성 생식기암의 상태 평가용의 다변량 판별식의 송신 요구를 데이터베이스 장치(400)에 실시한다.

다음에, 데이터베이스 장치(400)는, 요구 해석부(402a)에서, 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터의 송신 요구를 해석하고, 기억부(406)의 소정의 기억 영역에 저장한, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식(예를 들면 업데이트된 최신의 것. 당해 다변량 판별식은, 하나의 분수식 또는 복수의 분수식의 합, 또는 로지스틱 회귀식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나이다.)을 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신한다(스텝 SA-22).

여기서, 스텝 SA-22에 있어서 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신하는 다변량 판별식은, 후술하는 스텝 SA-26에서 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부를 판별하는 경우에는, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 것이라도 양호하다. 구체적으로는, 다변량 판별식은, Gln, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식, Ile, His, Cit, Arg, Tyr, Trp을 변수로 하는 분수식 또는 a-ABA, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 선형 판별식, Ala, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Cit, Met, Phe을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, a-ABA, Met, Tyr, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, a-ABA, Met, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다.

또한, 스텝 SA-22에 있어서 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신하는 다변량 판별식은, 후술하는 스텝 SA-26에서 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 경우에는, Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 것이라도 양호하다. 구체적으로는, 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Phe, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, His, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Thr, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다.

또한, 스텝 SA-22에 있어서 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신하는 다변량 판별식은, 후술하는 스텝 SA-26에서 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부를 판별하는 경우에는, Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 것이라도 양호하다. 구체적으로는, 다변량 판별식은, a-ABA, His, Val을 변수로 하는 분수식, a-ABA, Met, Val을 변수로 하는 분수식 또는 Met, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Val, Met, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Met, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Met, His, Orn, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Tyr, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다.

또한, 스텝 SA-22에 있어서 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신하는 다변량 판별식은, 후술하는 스텝 SA-26에서 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부를 판별하는 경우에는, Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 것이라도 양호하다. 구체적으로는, 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Asn, Cit을 변수로 하는 분수식, Gln, His, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Met, Phe, His을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Gln, Gly, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Phe, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다.

또한, 스텝 SA-22에 있어서 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신하는 다변량 판별식은, 후술하는 스텝 SA-26에서 난소암 또는 비난소암인지 여부를 판별하는 경우에는, Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 것이라도 양호하다. 구체적으로는, 다변량 판별식은, Orn, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gln, Cit, Tyr을 변수로 하는 분수식 또는 Orn, His, Phe, Trp을 변수로 하는 분수식, Ser, Cit, Orn, Trp을 변수로 하는 선형 판별식, Ser, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, Phe, Trp, Orn, Lys을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Ser, Cit, Trp, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Asn, Phe, His, Trp을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다.

또한, 스텝 SA-22에 있어서 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신하는 다변량 판별식은, 후술하는 스텝 SA-26에서 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부를 판별하는 경우에는, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 것이라도 양호하다. 구체적으로는, 다변량 판별식은, Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다.

또한, 스텝 SA-22에 있어서 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신하는 다변량 판별식은, 후술하는 스텝 SA-26에서 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별하는 경우에는, Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 것이라도 양호하다. 구체적으로는, 다변량 판별식은, Cit, Met, Lys, Asn, Ala, Thr, Gln, a-ABA를 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 또는 His, Leu, Ser, Thr, Glu, Gln, Ala, Lys을 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식이라도 양호하다.

도 21의 설명으로 돌아가서, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 수신부(102f)에서, 클라이언트 장치(200)로부터 송신된 개체의 아미노산 농도 데이터 및 데이터베이스 장치(400)로부터 송신된 다변량 판별식을 수신하고, 수신한 아미노산 농도 데이터를 아미노산 농도 데이터 파일(106b)의 소정의 기억 영역에 저장하는 동시에, 수신한 다변량 판별식을 다변량 판별식 파일(106e4)의 소정의 기억 영역에 저장한다(스텝 SA-23).

다음에, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 제어부(102)에서, 스텝 SA-23에서 수신한 개체의 아미노산 농도 데이터로부터 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터를 제거한다(스텝 SA-24).

다음에, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 판별값 산출부(102i)에서, 스텝 SA-24에서 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터가 제거된 개체의 아미노산 농도 데이터 및 스텝 SA-23에서 수신한 다변량 판별식에 기초하여, 당해 다변량 판별식의 값인 판별값을 산출하고(스텝 SA-25), 판별값 기준 판별부(102j1)에서, 스텝 SA-25에서 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 하기 21. 내지 28.에 나타내는 판별 중 어느 하나를 실시하고, 그 판별 결과를 평가 결과 파일(106g)의 소정의 기억 영역에 저장한다(스텝 SA-26).

21. 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부의 판별

스텝 SA-25에서는, 개체의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값 및 Thr, Ser, Asn, GIn, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 SA-26에서는, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 여성 생식기암 또는 비여성 생식기암인지 여부를 판별한다.

22. 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부의 판별

스텝 SA-25에서는, 개체의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 SA-26에서는, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부를 판별한다.

23. 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부의 판별

스텝 SA-25에서는, 개체의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 SA-26에서는, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나 또는 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나인지 여부를 판별한다.

24. 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부의 판별

스텝 SA-25에서는, 개체의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Asn, Val, Met, Leu, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 SA-26에서는, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁경부암 또는 비자궁경부암인지 여부를 판별한다.

25. 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부의 판별

스텝 SA-25에서는, 개체의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Pro, Gly, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Phe, His, Trp, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 SA-26에서는, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁체암 또는 비자궁체암인지 여부를 판별한다.

26. 난소암 또는 비난소암인지 여부의 판별

스텝 SA-25에서는, 개체의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Ala, Cit, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 SA-26에서는, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 난소암 또는 비난소암인지 여부를 판별한다.

27. 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부의 판별

스텝 SA-25에서는, 개체의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Glu, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, ABA, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Lys, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 SA-26에서는, 산출한 판별값과 미리 설정된 역치(컷오프 값)를 비교함으로써, 개체당, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나인지 여부를 판별한다.

28. 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부의 판별

스텝 SA-25에서는, 개체의 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Ala, Val, Met, Ile, Leu, Tyr, Phe, His, Trp, Orn, Arg 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 다변량 판별식에 기초하여, 판별값을 산출하고, 스텝 SA-26에서는, 산출한 판별값에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 여성 생식기암 이환 위험군 또는 건강인군인지 여부를 판별한다.

도 21의 설명으로 돌아가서, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 송신부(102m)에서, 스텝 SA-26에서 수득한 판별 결과를, 아미노산 농도 데이터의 송신원인 클라이언트 장치(200)와 데이터베이스 장치(400)로 송신한다(스텝 SA-27). 구체적으로는, 우선, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, Web 페이지 생성부(102e)에서, 판별 결과를 표시하기 위한 Web 페이지를 작성하고, 작성한 Web 페이지에 대응하는 Web 데이터를 기억부(106)의 소정의 기억 영역에 저장한다. 그 다음에, 이용자가 클라이언트 장치(200)의 Web 브라우저(211)에 입력 장치(250)를 개재하여 소정의 URL을 입력하여 상기한 인증을 거친 후, 클라이언트 장치(200)는, 당해 Web 페이지의 열람 요구를 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신한다. 그 다음에, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 열람 처리부(102b)에서, 클라이언트 장치(200)로부터 송신된 열람 요구를 해석하고, 판별 결과를 표시하기 위한 Web 페이지에 대응하는 Web 데이터를 기억부(106)의 소정의 기억 영역에서 읽어 낸다. 그리고, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 송신부(102m)에서, 읽어 낸 Web 데이터를 클라이언트 장치(200)로 송신하는 동시에, 당해 Web 데이터 또는 판별 결과를 데이터베이스 장치(400)로 송신한다.

여기서, 스텝 SA-27에 있어서, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 제어부(102)에서, 판별 결과를 전자 메일로 이용자의 클라이언트 장치(200)에 통지해도 된다. 구체적으로는, 우선, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 전자 메일 생성부(102d)에서, 이용자 ID 등을 기초로 하여 이용자 정보 파일(106a)에 저장되어 있는 이용자 정보를 송신 타이밍에 따라서 참조하여, 이용자의 전자 메일 주소를 취득한다. 그 다음에, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 전자 메일 생성부(102d)에서, 취득한 전자 메일 주소를 송부처로 하여 이용자의 성명 및 판별 결과를 포함하는 전자 메일에 관한 데이터를 생성한다. 그 다음에, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 송신부(102m)에서, 생성한 당해 데이터를 이용자의 클라이언트 장치(200)로 송신한다.

또한, 스텝 SA-27에 있어서, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, FTP 등의 기존의 파일 전송 기술 등으로, 판별 결과를 이용자의 클라이언트 장치(200)로 송신해도 된다.

도 21의 설명으로 돌아가서, 데이터베이스 장치(400)는, 제어부(402)에서, 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터 송신된 판별 결과 또는 Web 데이터를 수신하고, 수신한 판별 결과 또는 Web 데이터를 기억부(406)의 소정의 기억 영역에 보존(축적)한다(스텝 SA-28).

또한, 클라이언트 장치(200)는, 수신부(213)에서, 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터 송신된 Web 데이터를 수신하고, 수신한 Web 데이터를 Web 브라우저(211)에서 해석하고, 개체의 판별 결과가 기재된 Web 페이지의 화면을 모니터(261)에 표시한다(스텝 SA-29). 또한, 판별 결과가 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터 전자 메일로 송신된 경우에는, 클라이언트 장치(200)는, 전자 메일러(212)의 공지의 기능으로, 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터 송신된 전자 메일을 임의의 타이밍으로 수신하고, 수신한 전자 메일을 모니터(261)에 표시한다.

이상에 의해, 이용자는, 모니터(261)에 표시된 Web 페이지를 열람함으로써, 여성 생식기암에 관한 개체의 판별 결과를 확인할 수 있다. 또한, 이용자는, 모니터(261)에 표시된 Web 페이지의 표시 내용을 프린터(262)로 인쇄해도 된다.

또한, 판별 결과가 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터 전자 메일로 송신된 경우에는, 이용자는, 모니터(261)에 표시된 전자 메일을 열람함으로써, 여성 생식기암에 관한 개체의 판별 결과를 확인할 수 있다. 이용자는, 모니터(261)에 표시된 전자 메일의 표시 내용을 프린터(262)로 인쇄해도 된다.

이것으로, 여성 생식기암 평가 서비스 처리의 설명을 종료한다.

[2-4. 제2 실시 형태의 정리, 및 기타 실시 형태]

이상, 상세하게 설명한 바와 같이, 여성 생식기암 평가 시스템에 의하면, 클라이언트 장치(200)는 개체의 아미노산 농도 데이터를 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신하고, 데이터베이스 장치(400)는, 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터의 요구를 받고 여성 생식기암 판별용의 다변량 판별식을 여성 생식기암 평가 장치(100)로 송신한다. 그리고, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, (1) 클라이언트 장치(200)로부터 아미노산 농도 데이터를 수신하는 동시에 데이터베이스 장치(400)로부터 다변량 판별식을 수신하고, (2) 수신한 아미노산 농도 데이터 및 다변량 판별식에 기초하여 판별값을 산출하고, (3) 산출한 판별값과 미리 설정한 역치를 비교함으로써, 개체당, 상기 21. 내지 28.에 나타내는 판별 중 어느 하나를 실시하고, (4) 이 판별 결과를 클라이언트 장치(200)나 데이터베이스 장치(400)로 송신한다. 그리고, 클라이언트 장치(200)는 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터 송신된 판별 결과를 수신하여 표시하고, 데이터베이스 장치(400)는 여성 생식기암 평가 장치(100)로부터 송신된 판별 결과를 수신하여 저장한다. 이것에 의해, 여성 생식기암과 비여성 생식기암의 2군 판별이나 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별, 난소암이라고 비난소암의 2군 판별, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 이들의 2군 판별이나 이들의 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-26에 있어서 상기 22.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, Gln, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식, Ile, His, Cit, Arg, Tyr, Trp을 변수로 하는 분수식 또는 a-ABA, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 선형 판별식, Ala, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Cit, Met, Phe을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, a-ABA, Met, Tyr, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Ile, His, Trp, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, a-ABA, Met, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 중 어느 하나와 비여성 생식기암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-26에 있어서 상기 23.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Phe, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, His, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Thr, a-ABA, Met, His을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암, 자궁체암 중 어느 하나와 비자궁경부암, 비자궁체암 중 어느 하나의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-26에 있어서 상기 24.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, a-ABA, His, Val을 변수로 하는 분수식, a-ABA, Met, Val을 변수로 하는 분수식 또는 Met, His, Cit, Arg을 변수로 하는 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Val, Met, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Met, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Val, Leu, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Met, His, Orn, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Val, Tyr, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암과 비자궁경부암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-26에 있어서 상기 25.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, Lys, His, Arg을 변수로 하는 분수식, a-ABA, His, Met을 변수로 하는 분수식 또는 Ile, His, Asn, Cit을 변수로 하는 분수식, Gln, His, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, Gly, Met, Phe, His을 변수로 하는 선형 판별식, Cit, Ile, His, Arg을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Gln, Gly, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Phe, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Ile, His, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁체암과 비자궁체암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-26에 있어서 상기 26.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, Orn, Cit, Met을 변수로 하는 분수식, Gln, Cit, Tyr을 변수로 하는 분수식 또는 Orn, His, Phe, Trp을 변수로 하는 분수식, Ser, Cit, Orn, Trp을 변수로 하는 선형 판별식, Ser, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, Phe, Trp, Orn, Lys을 변수로 하는 선형 판별식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Ser, Cit, Trp, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Gln, Cit, Ile, Tyr을 변수로 하는 로지스틱 회귀식, Asn, Phe, His, Trp을 변수로 하는 로지스틱 회귀식 또는 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 난소암과 비난소암의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-26에 있어서 상기 27.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, Cit, Met, Lys, Asn, Ala, Thr, Gln, a-ABA를 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 또는 His, Leu, Ser, Thr, Glu, Gln, Ala, Lys을 변수로 하는 마하라노비스 거리법으로 작성된 식이라도 양호하다. 이것에 의해, 자궁경부암과 자궁체암과 난소암의 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 스텝 SA-26에 있어서 상기 28.에 나타내는 판별을 실시하는 경우, 다변량 판별식은, Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 변수로 하는 선형 판별식, 또는 Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg을 변수로 하는 로지스틱 회귀식이라도 양호하다. 이것에 의해, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에 특히 유용한 다변량 판별식으로 수득되는 판별값을 이용하여, 당해 2군 판별을 더욱 정밀하게 실시할 수 있다.

또한, 상기한 다변량 판별식은, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법이나, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2006/098192호에 기재된 방법(후술하는 다변량 판별식 작성 처리)로 작성할 수 있다. 이러한 방법으로 수득된 다변량 판별식이면, 입력 데이터로서의 아미노산 농도 데이터에 있어서의 아미노산 농도의 단위에 의존하지 않고, 당해 다변량 판별식을 여성 생식기암의 상태 평가에 적합하게 사용할 수 있다.

또한, 본 발명은, 상기한 제2 실시 형태 이외에도, 특허청구의 범위의 서류에 기재한 기술적 사상의 범위내에 있어서 다양한 상이한 실시 형태로 실시되어도 양호한 것이다. 예를 들면, 상기한 제2 실시 형태에서 설명한 각 처리 중, 자동적으로 이루어지는 것으로서 설명한 처리의 전부 또는 일부를 수동적으로 실시할 수도 있고, 수동적으로 이루어지는 것으로서 설명한 처리의 전부 또는 일부를 공지의 방법으로 자동적으로 실시할 수도 있다. 이밖에, 상기 문서 중이나 도면 중에서 나타낸 처리 순서, 제어 순서, 구체적 명칭, 각종 등록 데이터 및 검색 조건 등의 파라미터를 포함하는 정보, 화면예, 데이터베이스 구성에 관해서는, 특기하는 경우를 제외하고 임의로 변경할 수 있다. 예를 들면, 여성 생식기암 평가 장치(100)에 관해서, 도시한 각 구성 요소는 기능 개념적인 것이며, 반드시 물리적으로 도시한 바와 같이 구성되어 있는 것을 필요로 하지 않는다. 또한, 여성 생식기암 평가 장치(100)의 각부 또는 각 장치가 구비하는 처리 기능(특히 제어부(102)에서 이루어지는 각 처리 기능)에 관해서는, CPU(Central Processing Unit) 및 당해 CPU에서 해석 실행되는 프로그램으로, 그 전부 또는 임의의 일부를 실현할 수 있고, 와이어드 로직에 의한 하드웨어로서 실현할 수도 있다.

여기서, 「프로그램」이란 임의의 언어나 기술 방법에서 기술된 데이터 처리 방법이며, 소스 코드나 바이너리 코드 등의 형식을 묻지 않는다. 또한, 「프로그램」은, 반드시 단일적으로 구성되는 것에 한정되지 않고, 복수의 모듈이나 라이브러리로서 분산 구성되는 것이나, OS(Operating System)으로 대표되는 별개 프로그램과 협동하여 그 기능을 달성하는 것을 포함한다. 또한, 프로그램은, 기록 매체에 기록되어 있으며, 필요에 따라 여성 생식기암 평가 장치(100)로 기계적으로 판독된다. 기록 매체에 기록된 프로그램을 각 장치로 판독하기 위한 구체적인 구성이나 판독하는 순서나 판독한 후의 인스톨 순서 등에 관해서는, 주지의 구성이나 순서를 사용할 수 있다.

또한, 「기록 매체」란 임의의 「가반용의 물리 매체」나 임의의 「고정용의 물리 매체」나 「통신 매체」를 포함하는 것으로 한다. 또한, 「가반용의 물리 매체」란 플렉시블 디스크나 광자기 디스크나 ROM이나 EPROM이나 EEPROM이나 CD-ROM이나 MO나 DVD 등이다. 「고정용의 물리 매체」란 각종 컴퓨터 시스템에 내장되는 ROM이나 RAM이나 HD 등이다. 「통신 매체」란, LAN이나 WAN이나 인터넷 등의 네트워크를 개재하여 프로그램을 송신하는 경우에 있어서의 통신 회선이나 반송파와 같이, 단기로 프로그램을 보유하는 것이다.

마지막으로, 여성 생식기암 평가 장치(100)에서 실시하는 다변량 판별식 작성 처리의 일례에 관해서 도 22를 참조하여 상세하게 설명한다. 도 22는 다변량 판별식 작성 처리의 일례를 도시하는 플로우 챠트이다. 또한, 당해 다변량 판별식 작성 처리는, 여성 생식기암 상태 정보를 관리하는 데이터베이스 장치(400)에서 실시해도 좋다.

또한, 본 설명에서는, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 데이터베이스 장치(400)로부터 사전에 취득한 여성 생식기암 상태 정보를, 여성 생식기암 상태 정보 파일(106c)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 것으로 한다. 또한, 여성 생식기암 평가 장치(100)는, 여성 생식기암 상태 정보 지정부(102g)에서 사전에 지정한 여성 생식기암 상태 지표 데이터 및 아미노산 농도 데이터를 포함하는 여성 생식기암 상태 정보를, 지정 여성 생식기암 상태 정보 파일(106d)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 것으로 한다.

우선, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 후보 다변량 판별식 작성부(102h1)에서, 지정 여성 생식기암 상태 정보 파일(106d)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 여성 생식기암 상태 정보로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여 후보 다변량 판별식을 작성하고, 작성한 후보 다변량 판별식을 후보 다변량 판별식 파일(106e1)의 소정의 기억 영역에 저장한다(스텝 SB-21). 구체적으로는, 우선, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 후보 다변량 판별식 작성부(102h1)에서, 복수의 상이한 식 작성 수법(주성분 분석이나 판별 분석, 서포트 벡터 머신, 중회귀 분석, 로지스틱 회귀 분석, k-means법, 클러스터 해석, 결정목 등의 다변량 해석에 관한 것을 포함한다.) 중에서 원하는 것을 하나 선택하고, 선택한 식 작성 수법에 기초하여, 작성하는 후보 다변량 판별식의 형태(식의 형태)를 결정한다. 그 다음에, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 후보 다변량 판별식 작성부(102h1)에서, 여성 생식기암 상태 정보에 기초하여, 선택한 식 선택 수법에 대응하는 다양(예를 들면 평균이나 분산 등)한 계산을 실행한다. 그 다음에, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 후보 다변량 판별식 작성부(102h1)에서, 계산 결과 및 결정한 후보 다변량 판별식의 파라미터를 결정한다. 이것에 의해, 선택한 식 작성 수법에 기초하여 후보 다변량 판별식이 작성된다. 또한, 복수의 상이한 식 작성 수법을 병용하여 후보 다변량 판별식을 동시 병행(병렬)적으로 작성하는 경우는, 선택한 식 작성 수법마다 상기의 처리를 병행하여 실행하면 양호하다. 또한, 복수의 상이한 식 작성 수법을 병용하여 후보 다변량 판별식을 직렬적으로 작성하는 경우는, 예를 들면, 주성분 분석을 실시하여 작성한 후보 다변량 판별식을 이용하여 여성 생식기암 상태 정보를 변환하고, 변환한 여성 생식기암 상태 정보에 대해 판별 분석을 실시함으로써 후보 다변량 판별식을 작성해도 된다.

다음에, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 후보 다변량 판별식 검증부(102h2)에서, 스텝 SB-21에서 작성한 후보 다변량 판별식을 소정의 검증 수법에 기초하여 검증(상호 검증)하고, 검증 결과를 검증 결과 파일(106e2)의 소정의 기억 영역에 저장한다(스텝 SB-22). 구체적으로는, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 후보 다변량 판별식 검증부(102h2)에서, 지정 여성 생식기암 상태 정보 파일(106d)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 여성 생식기암 상태 정보에 기초하여 후보 다변량 판별식을 검증할 때에 사용하는 검증용 데이터를 작성하고, 작성한 검증용 데이터에 기초하여 후보 다변량 판별식을 검증한다. 또한, 스텝 SB-21에서 복수의 상이한 식 작성 수법을 병용하여 후보 다변량 판별식을 복수 작성한 경우에는, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 후보 다변량 판별식 검증부(102h2)에서, 각 식 작성 수법에 대응하는 후보 다변량 판별식마다 소정의 검증 수법에 기초하여 검증한다. 여기에서, 스텝 SB-22에 있어서, 부트스트랩법이나 홀드아웃법, 리브원아웃법 등 중 적어도 하나에 기초하여 후보 다변량 판별식의 판별률이나 감도, 특이성, 정보량 기준 등 중 적어도 하나에 관해서 검증해도 된다. 이것에 의해, 여성 생식기암 상태 정보나 진단 조건을 고려한 예측성 또는 견뢰성이 높은 후보 지표식을 선택할 수 있다.

다음에, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 변수 선택부(102h3)에서, 스텝 SB-22에서의 검증 결과로부터 소정의 변수 선택 수법에 기초하여, 후보 다변량 판별식의 변수를 선택함으로써, 후보 다변량 판별식을 작성할 때에 사용하는 여성 생식기암 상태 정보에 포함되는 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택하고, 선택한 아미노산 농도 데이터의 조합을 포함하는 여성 생식기암 상태 정보를 선택 여성 생식기암 상태 정보 파일(106e3)의 소정의 기억 영역에 저장한다(스텝 SB-23). 또한, 스텝 SB-21에서 복수의 상이한 식 작성 수법을 병용하여 후보 다변량 판별식을 복수 작성하고, 스텝 SB-22에서 각 식 작성 수법에 대응하는 후보 다변량 판별식마다 소정의 검증 수법에 기초하여 검증한 경우에는, 스텝 SB-23에 있어서, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 변수 선택부(102h3)에서, 스텝 SB-22에서의 검증 결과에 대응하는 후보 다변량 판별식마다 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 후보 다변량 판별식의 변수를 선택한다. 여기에서, 스텝 SB-23에 있어서, 검증 결과로부터 스텝와이즈법, 베스트패스법, 근방탐색법, 유전적 알고리즘 중 적어도 하나에 기초하여 후보 다변량 판별식의 변수를 선택해도 된다. 또한, 베스트패스법이란, 후보 다변량 판별식에 포함되는 변수를 하나씩 순차 감소시켜 후보 다변량 판별식이 부여하는 평가 지표를 최적화함으로써 변수를 선택하는 방법이다. 또한, 스텝 SB-23에 있어서, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 변수 선택부(102h3)에서, 지정 여성 생식기암 상태 정보 파일(106d)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 여성 생식기암 상태 정보에 기초하여 아미노산 농도 데이터의 조합을 선택해도 된다.

다음에, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 지정 여성 생식기암 상태 정보 파일(106d)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 여성 생식기암 상태 정보에 포함되는 아미노산 농도 데이터의 모든 조합이 종료된 것인지 여부를 판정하고, 판정 결과가 「종료」인 경우(스텝 SB-24: Yes)에는 다음 스텝(스텝 SB-25)으로 진행하고, 판정 결과가 「종료」가 아닌 경우 (스텝 SB-24: No)에는 스텝 SB-21로 되돌아간다. 또한, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 미리 설정한 회수가 종료된 것인지 여부를 판정하고, 판정 결과가 「종료」인 경우에는(스텝 SB-24: Yes) 다음의 스텝(스텝 SB-25)으로 진행되고, 판정 결과가 「종료」가 아닌 경우(스텝 SB-24: No)에는 스텝 SB-21로 되돌아와도 된다. 또한, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 스텝 SB-23에서 선택한 아미노산 농도 데이터의 조합이, 지정 여성 생식기암 상태 정보 파일(106d)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 여성 생식기암 상태 정보에 포함되는 아미노산 농도 데이터의 조합 또는 전회의 스텝 SB-23에서 선택한 아미노산 농도 데이터의 조합과 동일한지 여부를 판정하고, 판정 결과가 「동일」인 경우(스텝 SB-24: Yes)에는 다음 스텝(스텝 SB-25)으로 진행하고, 판정 결과가 「동일」이 아닌 경우(스텝 SB-24: No)에는 스텝 SB-21로 되돌아와도 된다. 또한, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 검증 결과가 구체적으로는 각 후보 다변량 판별식에 관한 평가값인 경우에는, 당해 평가값과 각 식 작성 수법에 대응하는 소정의 역치의 비교 결과에 기초하여, 스텝 SB-25로 진행할지 스텝 SB-21로 되돌아올지를 판정해도 된다.

다음에, 다변량 판별식 작성부(102h)는, 검증 결과에 기초하여, 복수의 후보 다변량 판별식 중에서 다변량 판별식으로서 채용하는 후보 다변량 판별식을 선출함으로써 다변량 판별식을 결정하고, 결정한 다변량 판별식(선출한 후보 다변량 판별식)을 다변량 판별식 파일(106e4)의 소정의 기억 영역에 저장한다(스텝 SB-25). 여기에서, 스텝 SB-25에 있어서, 예를 들면, 동일한 식 작성 수법으로 작성한 후보 다변량 판별식 중에서 최적의 것을 선출하는 경우와, 모든 후보 다변량 판별식 중에서 최적의 것을 선출하는 경우가 있다.

이것으로 다변량 판별식 작성 처리의 설명을 종료한다.

실시예 1

자궁경부암, 자궁체암, 난소암의 확정 진단이 이루어진 자궁경부암, 자궁체암, 난소암의 환자군의 혈액 샘플 및 비자궁경부암, 비자궁체암, 비난소암의 군의 혈액 샘플로부터, 상기의 아미노산 분석법에 의해 혈중 아미노산 농도를 측정하였다. 여기에서, 본 실시예 1 및 이후의 실시예에 있어서, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암의 환자군을 총칭하여 암 환자군이라고 표기하고, 비자궁경부암, 비자궁체암, 비난소암의 군을 비암군이라고 표기하는 경우가 있다. 또한, 비암군 중, 자궁근종 등의 양성 질환에 이환되어 있는 군을 양성 질환군, 그 이외의 군을 건강인군이라고 표기하는 경우가 있다. 또한, 양성 질환군과 암 환자군의 집단을 여성 생식기암 이환 위험군이라고 표기하는 경우가 있다.

암 환자군, 양성 질환군 및 건강인군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도를 도 23에, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군, 양성 질환군 및 건강인군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도를 도 24에 도시한다. 또한, 각 군간의 2군 판별에 관해서, 각 아미노산 변수의 ROC 곡선하면적을 계산한 결과를 도 25에 도시한다.

도 23, 도 24, 도 25에 도시한 바와 같이, 건강인군, 양성 질환군, 암 환자군간에, 많은 아미노산의 농도에 차이가 확인되었다. 특히, 비암군, 양성 질환군 또는 건강인군과 암 환자군의 2군 판별이나 건강인군과 여성 생식기암 이환 위험군의 2군 판별에 있어서는, Asn, Val, Met, Leu, His, Trp, Arg이 항상 ROC_AUC의 값이 높은 상위 12위 이내에 있는 것이 확인되었다. 또한, 비암군, 양성 질환군 또는 건강인군과 자궁경부암군의 2군 판별에 있어서는, Gly, Val, Leu, Phe, His, Lys, Arg이 항상 ROC_AUC의 값이 높은 상위 12위 이내에 있는 것이 확인되었다. 또한, 비암군, 양성 질환군 또는 건강인군과 자궁체암군의 2군 판별에 있어서는, Thr, Asn, Gly, Val, His, Trp, Arg이 항상 ROC_AUC의 값이 높은 상위 12위 이내에 있는 것이 확인되었다. 또한, 비암군, 양성 질환군 또는 건강인군과 난소암군의 2군 판별에 있어서는, Asn, Cit, Val, Met, Leu, Tyr, His, Trp, Lys, Arg이 항상 ROC_AUC의 값이 높은 상위 12위 이내에 있는 것이 확인되었다. 이것으로부터, 이들 아미노산이, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암에 기여하고 있는 것이 확인되었다.

실시예 2

실시예 1에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 암 환자군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 1(도 26 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 암 환자군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 2(도 26 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 암 환자군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 3(도 26 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식 1, 지표식 2, 지표식 3에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 암 환자군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 4(도 26 참조)가 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 암 환자군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 5(도 26 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 암 환자군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 6(도 26 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식 4, 지표식 5, 지표식 6에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 암 환자군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 7(도 26 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 암 환자군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식(도 26 참조) 중에 지표식 8이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 암 환자군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 9(도 26 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식 7, 지표식 8, 지표식 9에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이것을 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 건강인군과 여성 생식기암 이환 위험군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 10(도 26 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 건강인군과 여성 생식기암 이환 위험군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 11(도 26 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 건강인군과 여성 생식기암 이환 위험군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 12(도 26 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식 10, 지표식 11, 지표식 12에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 있어서의 지표식 1 내지 3의 진단 성능을 검증하기 위해서, 암 환자군과 비암군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 26에 도시하는 진단 성능이 수득되고, 이러한 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 26에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 있어서의 지표식 4 내지 6의 진단 성능을 검증하기 위해, 암 환자군과 건강인군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 26에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 26에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 있어서의 지표식 7 내지 9의 진단 성능을 검증하기 위해, 암 환자군과 양성 질환군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 26에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 26에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 있어서의 지표식 10 내지 12의 진단 성능을 검증하기 위해, 건강인군과 여성 생식기암 이환 위험군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 26에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 26에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

지표식 1 내지 12의 각각에 관해서, 도 27에서부터 도 42에 순서대로 도시하는 바와 같이, 동등한 판별 성능을 갖는 지표식이 복수 수득되었다. 또한, 도 27에서부터 도 42에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이것을 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 3

실시예 1에 사용한 샘플 데이터 중, 자궁경부암군, 자궁체암군 및 비암군의 데이터를 사용하였다. 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군 및 자궁체암군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 13(도 43 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군 및 자궁체암군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 14(도 43 참조)가 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군 및 자궁체암군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 15(도 43 참조)가 수득되었다. 또한, 지표식 13, 지표식 14, 지표식 15에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군 및 자궁체암군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 16(도 43 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군 및 자궁체암군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 17(도 43 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군 및 자궁체암군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 18(도 43 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식 16, 지표식 17, 지표식 18에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군 및 자궁체암군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 19(도 43 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군 및 자궁체암군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 20(도 43 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군 및 자궁체암군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 21(도 43 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식 19, 지표식 20, 지표식 21에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군의 판별에 있어서의 지표식 13 내지 15의 진단 성능을 검증하기 위해, 자궁경부암군 및 자궁체암군과 비암군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 43에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 43에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

자궁경부암군, 자궁체암군의 판별에 있어서의 지표식 16 내지 18의 진단 성능을 검증하기 위해, 자궁경부암군 및 자궁체암군과 건강인군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 43에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 43에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

자궁경부암군, 자궁체암군의 판별에 있어서의 지표식 19 내지 21의 진단 성능을 검증하기 위해, 자궁경부암군 및 자궁체암군과 양성 질환군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 43에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 43에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

지표식 13 내지 21의 각각에 관해서, 도 44 내지 도 55에 순서대로 도시하는 바와 같이, 동등한 판별 성능을 갖는 지표식이 복수 수득되었다. 또한, 도 44 내지 도 55에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 4

실시예 1에 사용한 샘플 데이터 중, 자궁경부암군 및 비암군의 데이터를 사용하였다. 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 22(도 56 참조)가 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 23(도 56 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 24(도 56 참조)가 수득되었다. 또한, 지표식 22, 지표식 23, 지표식 24에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 25(도 56 참조)가 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 26(도 56 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 27(도 56 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식 25, 지표식 26, 지표식 27에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 28(도 56 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 29(도 56 참조)가 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 30(도 56 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식 28, 지표식 29, 지표식 30에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군의 판별에 있어서의 지표식 22 내지 25의 진단 성능을 검증하기 위해, 자궁경부암군과 비암군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 56에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 56에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

자궁경부암군의 판별에 있어서의 지표식 25 내지 27의 진단 성능을 검증하기 위해, 자궁경부암군과 건강인군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 56에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 56에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

자궁경부암군의 판별에 있어서의 지표식 28 내지 30의 진단 성능을 검증하기 위해, 자궁경부암군과 양성 질환군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 56에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 56에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

지표식 22 내지 30의 각각에 관해서, 도 57 내지 도 68에 순서대로 도시하는 바와 같이, 동등한 판별 성능을 갖는 지표식이 복수 수득되었다. 또한, 도 57 내지 도 68에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 5

실시예 1에 사용한 샘플 데이터 중, 자궁체암군 및 비암군의 데이터를 사용하였다. 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁체암군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 31(도 69 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁체암군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 32(도 69 참조)가 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁체암군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 33(도 69 참조)가 수득되었다. 또한, 지표식 31, 지표식 32, 지표식 33에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁체암군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 34(도 69 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁체암군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 35(도 69 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁체암군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 36(도 69 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식 34, 지표식 35, 지표식 36에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁체암군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 37(도 69 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁체암군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 38(도 69 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁체암군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 39(도 69 참조)가 수득되었다. 또한, 지표식 37, 지표식 38, 지표식 39에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁체암군의 판별에 있어서의 지표식 31 내지 33의 진단 성능을 검증하기 위해, 자궁체암군과 비암군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 69에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 69에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

자궁체암군의 판별에 있어서의 지표식 34 내지 36의 진단 성능을 검증하기 위해, 자궁체암군과 건강인군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 69에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 69에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

자궁체암군의 판별에 있어서의 지표식 37 내지 39의 진단 성능을 검증하기 위해, 자궁체암군과 양성 질환군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 69에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 69에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

지표식 31 내지 39의 각각에 관해서, 도 70 내지 도 81에 순서대로 도시하는 바와 같이, 동등한 판별 성능을 갖는 지표식이 복수 수득되었다. 또한, 도 70 내지 도 81에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 6

실시예 1에 사용한 샘플 데이터 중, 난소암군 및 비암군의 데이터를 사용하였다. 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 난소암군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다.

그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 40(도 82 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 난소암군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 41(도 82 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 난소암군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 42(도 82 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식 40, 지표식 41, 지표식 42에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 난소암군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 43(도 82 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 난소암군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 44(도 82 참조)가 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 난소암군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 45(도 82 참조)가 수득되었다. 또한, 지표식 43, 지표식 44, 지표식 45에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 난소암군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 46(도 82 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 난소암군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 선형 판별 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 47(도 82 참조)이 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 난소암군과 양성 질환군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 로지스틱 회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 48(도 82 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식 46, 지표식 47, 지표식 48에 나타내는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

난소암군의 판별에 있어서의 지표식 40 내지 42의 진단 성능을 검증하기 위해, 난소암군과 비암군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 82에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 82에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

난소암군의 판별에 있어서의 지표식 43 내지 45의 진단 성능을 검증하기 위해, 난소암군과 건강인군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 82에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 82에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

난소암군의 판별에 있어서의 지표식 46 내지 48의 진단 성능을 검증하기 위해, 난소암군과 양성 질환군의 2군 판별에 관해서 ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 82에 도시하는 바와 같은 진단 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다. 또한, 도 82에 도시하는 바와 같이, 이들의 지표식에 관해서, 최적의 컷오프 값이나, 사용한 데이터에서의 감도, 특이도, 양성 적중률, 음성 적중률 및 정답률을 구하였다.

지표식 40 내지 48의 각각에 관해서, 도 83 내지 도 94에 순서대로 도시하는 바와 같이, 동등한 판별 성능을 갖는 지표식이 복수 수득되었다. 또한, 도 83 내지 도 94에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 7

실시예 1에 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 암 환자군, 양성 질환군, 건강인군의 3군간의 스피어맨 순위 상관 계수를 최대화하는 지표를, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법을 사용하여 예의 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 49(도 95 참조)가 수득되었다. 또한, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 암 환자군, 양성 질환군, 건강인군의 3군간의 스피어맨 상관 계수를 최대화하는 지표를, 중회귀 분석(AIC 최소 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에 지표식 50(도 95 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식 49, 지표식 50에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 있어서의 지표식 49 및 50의 진단 성능을 검증하기 위해, 암 환자군, 양성 질환군, 건강인군의 3군간의 스피어맨 순위 상관 계수, 및 암 환자군과 건강인군, 암 환자군과 양성 질환군, 및 양성 질환군과 건강인군의 2군 판별에 관해서, ROC 곡선에 의한 평가를 실시하였다. 그 결과, 도 95에 도시하는 바와 같은 판별 성능이 수득되고, 이들의 지표식이 진단 성능이 높은 유용한 것임이 판명되었다.

지표식 49 및 50의 각각에 관해서, 도 96 내지 도 99에 순서대로 도시하는 바와 같이, 동등한 판별 성능을 갖는 지표식이 복수 수득되었다. 또한, 도 96 내지 도 99에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 8

실시예 1에 사용한 샘플 데이터 중, 자궁경부암군, 자궁체암군 및 난소암군의 데이터를 사용하였다. 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 3군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 스텝와이즈 변수 선택법에 의한 마하라노비스 거리에 의한 판별 분석에 의해 탐색하였다. 그 결과, 변수군 1로서 Cit, Met, Lys, Asn, Ala, Thr, Gln, a-ABA가 수득되었다.

변수군 1에 의한 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 진단 성능을, 판별 결과의 정답률로 평가하였다. 그 결과, 도 100에 도시하는 바와 같이, 자궁경부암의 정답률이 90.0%, 자궁체암의 정답률이 90.2%, 난소암의 정답률이 81.0%, 전체 정답률이 사전 확률을 각 군 각각 33.3%로 동일하다고 한 경우 87.1%로 높은 판별 성능을 나타내었다.

도 101 내지 도 103에 도시하는 바와 같이, 변수군 1과 동등한 판별 성능을 갖는 아미노산 변수군의 조합이 복수 수득되었다.

실시예 9

실시예 1에 사용한 샘플 데이터 중, 자궁경부암군, 자궁체암군 및 난소암군의 데이터를 사용하였다. 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 3군 판별 성능을 최대화하는 지표를, 스텝와이즈 변수 선택법에 의한 선형 판별 분석에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식군 1로서, 아미노산 변수 Asn, Pro, Cit, ABA, Val, Ile, Tyr, Phe, Trp, Orn, Lys 및 상수항으로 이루어지는 판별식군(도 104 참조)이 수득되었다. 또한, 지표식군 1에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

지표식군 1에 의한 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 진단 성능을, 판별 결과의 정답률로 평가하였다. 그 결과, 도 105에 도시하는 바와 같이, 자궁경부암의 정답률이 55.0%, 자궁체암의 정답률이 58.5%, 난소암의 정답률이 81.0%, 전체의 정답률이 사전 확률을 각 군 각각 33.3%로 동일하다고 한 경우 63.4%로 높은 판별 성능을 나타내었다.

도 106, 도 107에 도시하는 바와 같이, 지표식군 1과 동등한 판별 성능을 갖는 아미노산 변수군의 조합이 복수 수득되었다.

실시예 10

실시예 1에 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 상기한 실시예 2에 대한 비교예로서, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서, 암 환자군과 비암군, 건강인군과 양성 질환군, 암 환자군과 건강인군, 양성 질환군과 암 환자군, 및 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별 성능을, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2006/098192호에 기재된 지표식 1, 10, 11, 13을 사용하여 검증하였다. 그 결과, 도 108에 도시하는 바와 같이, 각각의 2군 판별에 대해 어느 식을 사용해도, 상기한 실시예 2에서 수득된 ROC_AUC을 상회하는 ROC_AUC의 값은 수득되지 않았다. 이것에 의해, 본 발명에 있어서의 다변량 판별식이, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2006/098192호에 기재된 지표식군보다도, 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 판별에 관해서 높은 판별 성능을 갖는 것이 확인되었다.

실시예 11

자궁경부암, 자궁체암, 난소암의 확정 진단이 실시된 자궁경부암, 자궁체암, 난소암 환자군의 혈액 샘플, 및 비자궁경부암, 비자궁체암, 비난소암군의 혈액 샘플로부터, 상기의 아미노산 분석에 의해 혈중 아미노산 농도를 측정하였다. 아미노산 농도의 단위는 nmol/ml이다. 여기에서, 본 실시예 11 및 이후의 실시예에 있어서, 자궁경부암, 자궁체암, 난소암의 환자군을 총칭하여 암 환자군이라고 표기하고, 비자궁경부암, 비자궁체암, 비난소암의 군을 비암군이라고 표기하는 경우가 있다. 또한, 자궁경부암, 자궁체암의 환자군을 총칭하여 자궁암 환자군이라고 표기하는 경우가 있다. 또한, 비암군 중, 자궁근종 등의 양성 질환에 이환되어 있는 군을 양성 질환군, 그 이외의 군을 건강인군이라고 표기하는 경우가 있다. 또한, 양성 질환군과 암 환자군의 집단을 여성 생식기암 이환 위험군이라고 표기하는 경우가 있다.

암 환자군 및 비암군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도를 도 109에 도시한다. 또한, 도 109에 있어서, 가로축은 비암군(Control)과 암 환자군(Cancer)을 나타내고, 도면 중의 ABA 및 Cys는 각각 α-ABA(α-아미노부티르산) 및 시스틴(Cystine)을 나타낸다.

암 환자군과 비암군의 판별을 목적으로 2군간의 t검정을 실시하였다. 그 결과, 비암군에 비해 암 환자군에서는, Pro, Ile, Orn이 유의적으로 증가하고(유의차 확률 p<0.05), 또한 Phe, His, Trp, Asn, Val, Leu, Met, Ser, Thr, Gln, Ala, Tyr, Arg이 유의적으로 감소되었다(유의차 확률 p<0.05). 이것에 의해, 아미노산 변수 Pro, Ile, Orn, Phe, His, Trp, Asn, Val, Leu, Met, Ser, Thr, Gln, Ala, Tyr, Arg이, 암 환자군과 비암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

또한, 암 환자군과 비암군의 2군 판별에 있어서의 각 아미노산 변수의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다. 그 결과, 아미노산 변수 His, Trp, Asn, Val, Leu, Met에 관해서 AUC가 0.65보다 큰 값을 나타내었다. 이것에 의해, 아미노산 변수 His, Trp, Asn, Val, Leu, Met이, 암 환자군과 비암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

자궁암 환자군 및 비자궁암군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도를 도 110에 도시한다. 또한, 도 110에 있어서, 가로축은 비자궁암군(Control)과 자궁암 환자군(Cancer)을 나타내고, 도면 중의 ABA 및 Cys는 각각 α-ABA(α-아미노부티르산) 및 시스틴을 나타낸다.

자궁암 환자군과 비자궁암군의 판별을 목적으로 2군간의 t검정을 실시하였다. 그 결과, 비자궁암군에 비해 자궁암 환자군에서는, Pro, Ile, Orn이 유의적으로 증가하고(유의차 확률 p<0.05), 또한 Phe, His, Trp, Asn, Val, Leu, Met, Ser, Arg이 유의적으로 감소되었다(유의차 확률 p<0.05). 이것에 의해, 아미노산 변수 Pro, Ile, Orn, Phe, His, Trp, Asn, Val, Leu, Met, Ser, Arg이, 자궁암 환자군과 비자궁암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

또한, 자궁암 환자군과 비자궁암군의 2군 판별에 있어서의 각 아미노산 변수의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다. 그 결과, 아미노산 변수 His, Trp, Asn, Val, Leu, Met에 관해서 AUC가 0.65보다 큰 값을 나타내었다. 이것에 의해, 아미노산 변수 His, Trp, Asn, Val, Leu, Met이, 자궁암 환자군과 비자궁암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

자궁체암 환자군 및 비자궁체암군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도를 도 111에 도시한다. 또한, 도 111에 있어서, 가로축은 비자궁체암군(Control)과 자궁체암 환자군(Cancer)을 나타내고, 도면 중의 ABA 및 Cys는 각각 α-ABA(α-아미노부티르산) 및 시스틴을 나타낸다.

자궁체암 환자군과 비자궁체암군의 판별을 목적으로 2군간의 t검정을 실시하였다. 그 결과, 비자궁체암군에 비해 자궁체암 환자군에서는, Pro, Ile이 유의적으로 증가하고(유의차 확률 p<0.05), 또한 Phe, His, Trp, Asn, Val, Leu, Met, Ser, Arg이 유의적으로 감소되었다(유의차 확률 p<0.05). 이것에 의해, 아미노산 변수 Pro, Ile, Phe, His, Trp, Asn, Val, Leu, Met, Ser, Arg이, 자궁체암 환자군과 비자궁체암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

또한, 자궁체암 환자군과 비자궁체암군의 2군 판별에 있어서의 각 아미노산 변수의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다. 그 결과, 아미노산 변수 His, Trp, Asn, Val에 관해서 AUC가 0.65보다 큰 값을 나타내었다. 이것에 의해, 아미노산 변수 His, Trp, Asn, Val이, 자궁체암 환자군과 비자궁체암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

자궁경부암 환자군 및 비자궁경부암군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도를 도 112에 도시한다. 또한, 도 112에 있어서, 가로축은 비자궁경부암군(Control)과 자궁경부암 환자군(Cancer)을 나타내고, 도면 중의 ABA 및 Cys는 각각 α-ABA(α-아미노부티르산) 및 시스틴을 나타낸다.

자궁경부암 환자군과 비자궁경부암군의 판별을 목적으로 2군간의 t검정을 실시하였다. 그 결과, 비자궁경부암군에 비해 자궁경부암 환자군에서는, Phe, His, Trp, Val, Leu, Met, Arg이 유의적으로 감소되었다(유의차 확률 p<0.05). 이것에 의해, 아미노산 변수 Phe, His, Trp, Val, Leu, Met, Arg이, 자궁경부암 환자군과 비자궁경부암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

또한, 자궁경부암 환자군과 비자궁경부암군의 2군 판별에 있어서의 각 아미노산 변수의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다. 그 결과, 아미노산 변수 Phe, His, Val, Leu, Met에 관해서 AUC가 0.65보다 큰 값을 나타내었다. 이것에 의해, 아미노산 변수 Phe, His, Val, Leu, Met이, 자궁경부암 환자군과 비자궁경부암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

난소암 환자군 및 비난소암군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도를 도 113에 도시한다. 또한, 도 113에 있어서, 가로축은 비난소암군(Control)과 난소암 환자군(Cancer)을 나타내고, 도면 중의 ABA 및 Cys는 각각 α-ABA(α-아미노부티르산) 및 시스틴을 나타낸다.

난소암 환자군과 비난소암군의 판별을 목적으로 2군간의 t검정을 실시하였다. 그 결과, 비난소암군에 비해 난소암 환자군에서는, Cit이 유의적으로 증가하고(유의차 확률 p<0.05), 또한 Phe, His, Trp, Asn, Val, Leu, Met, Ser, Thr, Gln, Ala, Tyr, Lys, Arg이 유의적으로 감소되었다(유의차 확률 p<0.05). 이것에 의해, 아미노산 변수 Cit, Phe, His, Trp, Asn, Val, Leu, Met, Ser, Thr, Gln, Ala, Tyr, Lys, Arg이, 난소암 환자군과 비난소암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

또한, 난소암 환자군과 비난소암군의 2군 판별에 있어서의 각 아미노산 변수의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다. 그 결과, 아미노산 변수 His, Trp, Asn, Val, Leu, Met, Thr, Ala, Tyr, Lys, Arg에 관해서 AUC가 0.65보다 큰 값을 나타내었다. 이것에 의해, 아미노산 변수 His, Trp, Asn, Val, Leu, Met, Thr, Ala, Tyr, Lys, Arg이, 난소암 환자군과 비난소암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

여성 생식기암 이환 위험군 및 건강인군의 아미노산 변수의 분포에 관한 상자수염도를 도 114에 도시한다. 또한, 도 114에 있어서, 가로축은 건강인군(Control)과 여성 생식기암 이환 위험군(Risk)을 나타내고, 도면 중의 ABA 및 Cys는 각각 α-ABA(α-아미노부티르산) 및 시스틴을 나타낸다.

여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 판별을 목적으로 2군간의 t검정을 실시하였다. 그 결과, 건강인군에 비해 여성 생식기암 이환 위험군에서는, Pro, Ile, Orn이 유의적으로 증가하고(유의차 확률 p<0.05), 또한 Phe, His, Trp, Asn, Val, Leu, Met, Ser, Thr, Gln, Ala, Tyr, Arg이 유의적으로 감소되었다(유의차 확률 p<0.05). 이것에 의해, 아미노산 변수 Pro, Ile, Orn, Phe, His, Trp, Asn, Val, Leu, Met, Ser, Thr, Gln, Ala, Tyr, Arg이, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

또한, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에 있어서의 각 아미노산 변수의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다. 그 결과, 아미노산 변수 Phe, His, Trp, Met에 관해서 AUC가 0.65보다 큰 값을 나타내었다. 이것에 의해, 아미노산 변수 Phe, His, Trp, Met이, 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

실시예 12

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 암 환자군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를 로지스틱 해석(ROC 곡선하면적 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식 51로서, His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr으로 구성되는 로지스틱 회귀식(아미노산 변수 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.10000, -0.04378, -0.17879, 0.03911, 0.07852, 0.03566, 5.86036)이 수득되었다.

암 환자군과 비암군의 2군 판별에 있어서의 지표식 51의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다(도 115 참조). 그 결과, 0.898±0.017(95% 신뢰 구간은 0.865 내지 0.932)이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 51이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 지표식 51에 의한 암 환자군과 비암군의 2군 판별에 있어서의 컷오프 값에 관해서, 감도와 특이도의 평균치에 관해서 최적의 컷오프 값을 구하면, 컷오프 값이 -1.021이 되고, 감도 85.83%, 특이도 82.74%가 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 51이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 51과 동등한 판별 성능을 갖는 로지스틱 회귀식은 복수 수득되었다. 이들을 도 116, 도 117, 도 118 및 도 119에 도시한다. 또한, 도 116, 도 117, 도 118 및 도 119에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 13

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 암 환자군과 비암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를 선형 판별 분석(ROC 곡선하면적 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식 52로서, His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr으로 구성되는 선형 판별식(아미노산 변수 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.09793, -0.04270, -0.17595, 0.05477, 0.07512, 0.03331, 6.27211)이 수득되었다.

암 환자군과 비암군의 2군 판별에 있어서의 지표식 52의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다(도 120 참조). 그 결과, 0.899±0.017(95% 신뢰 구간은 0.866 내지 0.932)이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 52가 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 지표식 52에 의한 암 환자군과 비암군의 2군 판별에 있어서의 컷오프 값에 관해서, 감도와 특이도의 평균치에 관해서 최적의 컷오프 값을 구하면, 컷오프 값이 -0.08697이 되고, 감도 85.04%, 특이도 93.71%가 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 52가 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 52와 동등한 판별 성능을 갖는 선형 판별식은 복수 수득되었다. 이들을 도 121, 도 122, 도 123 및 도 124에 도시한다. 또한, 도 121, 도 122, 도 123 및 도 124에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 14

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 암 환자군과 비암군의 2군 판별을 실시하는 선형 판별식을 변수 망라법에 의해 모두 추출하였다. 이 때, 각 식에 출현하는 아미노산 변수의 최대치는 6으로서, 이 조건을 충족시키는 모든 식의 ROC 곡선하면적을 계산하였다. 이 때, ROC 곡선하면적이 일정 역치 이상인 식 중에서, 각 아미노산이 출현하는 빈도를 측정한 결과, Asn, Pro, Met, Ile, Leu, His, Trp, Orn이 ROC 곡선하면적 0.7, 0.75, 0.8, 0.85를 각각 역치로 했을 때에, 항상 고빈도로 추출되는 아미노산의 상위 10위 이내가 되는 것이 확인되었다(도 125 참조). 이것에 의해, 이들 아미노산을 변수로서 사용한 다변량 판별식이 암 환자군과 비암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

실시예 15

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 자궁암 환자군과 비자궁암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를 로지스틱 해석(ROC 곡선하면적 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식 53으로서, His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr으로 구성되는 로지스틱 회귀식(아미노산 변수 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.09298, -0.04434, -0.17139, 0.5732, 0.07267, 0.03790, 4.67230)이 수득되었다.

자궁암 환자군과 비자궁암군의 2군 판별에 있어서의 지표식 53의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다(도 126 참조). 그 결과, 0.893±0.019(95% 신뢰 구간은 0.856 내지 0.930)이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 53이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 지표식 53에 의한 자궁암 환자군과 비자궁암군의 2군 판별에 있어서의 컷오프 값에 관해서, 감도와 특이도의 평균치에 관해서 최적의 컷오프 값을 구하면, 컷오프 값이 -0.1608이 되고, 감도 87.10%, 특이도 82.74%가 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 53이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 53과 동등한 판별 성능을 갖는 로지스틱 회귀식은 복수 수득되었다. 이들을 도 127, 도 128, 도 129 및 도 130에 도시한다. 또한, 도 127, 도 128, 도 129 및 도 130에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 16

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 자궁암 환자군과 비자궁암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를 선형 판별 분석(ROC 곡선하면적 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식 54로서, His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr으로 구성되는 선형 판별식(아미노산 변수 His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.09001, -0.04336, -0.17394, 0.07537, 0.06825, 0.03673, 5.35827)이 수득되었다.

자궁암 환자군과 비자궁암군의 2군 판별에 있어서의 지표식 54의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다(도 131 참조). 그 결과, 0.898±0.017(95% 신뢰 구간은 0.865 내지 0.932)이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 54가 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 지표식 54에 의한 자궁암 환자군과 비자궁암군의 2군 판별에 있어서의 컷오프 값에 관해서, 감도와 특이도의 평균치에 관해서 최적의 컷오프 값을 구하면, 컷오프 값이 -1.021이 되고, 감도 85.83%, 특이도 83.06%가 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 54가 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 54와 동등한 판별 성능을 갖는 선형 판별식은 복수 수득되었다. 이들을 도 132, 도 133, 도 134 및 도 135에 도시한다. 또한, 도 132, 도 133, 도 134 및 도 135에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 17

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 자궁암 환자군과 비자궁암군의 2군 판별을 실시하는 선형 판별식을 변수 망라법에 의해 모두 추출하였다. 이 때, 각 식에 출현하는 아미노산 변수의 최대치는 6으로서, 이 조건을 충족시키는 모든 식의 ROC 곡선하면적을 계산하였다. 이 때, ROC 곡선하면적이 일정 역치 이상인 식 중에서, 각 아미노산이 출현하는 빈도를 측정한 결과, Pro, Met, Ile, His, Orn이 ROC 곡선하면적 0.7, 0.75, 0.8, 0.85를 각각 역치로 했을 때에, 항상 고빈도로 추출되는 아미노산의 상위 10위 이내가 되는 것이 확인되었다(도 136 참조). 이것에 의해, 이들 아미노산을 변수로서 사용한 다변량 판별식이 자궁암군과 비자궁암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

실시예 18

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 자궁체암 환자군과 비자궁체암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를 로지스틱 해석(ROC 곡선하면적 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식 55로서, His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile로 구성되는 로지스틱 회귀식(아미노산 변수 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.10149, -0.07968, -0.01336, 0.01018, 0.07129, 0.04046, 4.92397)이 수득되었다.

자궁체암 환자군과 비자궁체암군의 2군 판별에 있어서의 지표식 55의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다(도 137 참조). 그 결과, 0.8988±0.020(95% 신뢰 구간은 0.859 내지 0.938)이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 55가 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 지표식 55에 의한 자궁체암 환자군과 비자궁체암군의 2군 판별 있어서의 컷오프 값에 관해서, 감도와 특이도의 평균치에 관해서 최적의 컷오프 값을 구하면, 컷오프 값이 -1.490이 되고, 감도 88.52%, 특이도 83.06이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 55가 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 55와 동등한 판별 성능을 갖는 로지스틱 회귀식은 복수 수득되었다. 이들을 도 138, 도 139, 도 140 및 도 141에 도시한다. 또한, 도 138, 도 139, 도 140 및 도 141에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 19

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 자궁체암 환자군과 비자궁체암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를 선형 판별 분석(ROC 곡선하면적 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식 56으로서, His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile로 구성되는 선형 판별식(아미노산 변수 His, Asn, Val, Pro, Cit, Ile의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.10159, -0.08532, -0.01190, 0.01489, 0.09591, 0.03032, 5.61323)이 수득되었다.

자궁체암 환자군과 비자궁체암군의 2군 판별에 있어서의 지표식 56의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다(도 142 참조). 그 결과, 0.886±0.024(95% 신뢰 구간은 0.840 내지 0.933)이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 56이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 지표식 56에 의한 자궁체암 환자군과 비자궁체암군의 2군 판별에 있어서의 컷오프 값에 관해서, 감도와 특이도의 평균치에 관해서 최적의 컷오프 값을 구하면, 컷오프 값이 -1.356이 되고, 감도 88.52%, 특이도 77.85%가 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 56이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 56과 동등한 판별 성능을 갖는 선형 판별식은 복수 수득되었다. 이들을 도 143, 도 144, 도 145 및 도 146에 도시한다. 또한, 도 143, 도 144, 도 145 및 도 146에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 20

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 자궁체암 환자군과 비자궁체암군의 2군 판별을 실시하는 선형 판별식을 변수 망라법에 의해 모두 추출하였다. 이 때, 각 식에 출현하는 아미노산 변수의 최대치는 6으로서, 이 조건을 충족시키는 모든 식의 ROC 곡선하면적을 계산하였다. 이 때, ROC 곡선하면적이 일정 역치 이상인 식 중에서, 각 아미노산이 출현하는 빈도를 측정한 결과, Asn, Pro, Cit, Val, Ile, His, Trp이 ROC 곡선하면적 0.7, 0.75, 0.8, 0.85를 각각 역치로 했을 때에, 항상 고빈도로 추출되는 아미노산의 상위 10위 이내가 되는 것이 확인되었다(도 147 참조). 이것에 의해, 이들 아미노산을 변수로서 사용한 다변량 판별식이 자궁체암군과 비자궁체암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

실시예 21

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 자궁경부암 환자군과 비자궁경부암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를 로지스틱 해석(ROC 곡선하면적 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식 57로서, His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys으로 구성되는 로지스틱 회귀식(아미노산 변수 Orn, Gln, Trp, Cit의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.08512, -0.07076, -0.23776, 0.07109, 0.04448, 0.01621, 5.37165)이 수득되었다.

자궁경부암 환자군과 비자궁경부암군의 2군 판별에 있어서의 지표식 57의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다(도 148 참조). 그 결과, 0.919±0.020(95% 신뢰 구간은 0.879 내지 0.959)이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 57이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 지표식 57에 의한 자궁경부암 환자군과 비자궁경부암군의 2군 판별에 있어서의 컷오프 값에 관해서, 감도와 특이도의 평균치에 관해서 최적의 컷오프 값을 구하면, 컷오프 값이 -2.498이 되고, 감도 81.11%, 특이도 85.87%가 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 57이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 57과 동등한 판별 성능을 갖는 로지스틱 회귀식은 복수 수득되었다. 이들을 도 149, 도 150, 도 151 및 도 152에 도시한다. 또한, 도 149, 도 150, 도 151 및 도 152에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 22

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 자궁경부암 환자군과 비자궁경부암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를 선형 판별 분석(ROC 곡선하면적 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식 58로서, His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys으로 구성되는 선형 판별식(아미노산 변수 His, Leu, Met, Ile, Tyr, Lys의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.09598, -0.08891, -0.25487, 0.09919, 0.04440, 0.02223, 7.68576)이 수득되었다.

자궁경부암 환자군과 비자궁경부암군의 2군 판별에 있어서의 지표식 58의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다(도 153 참조). 그 결과, 0.921±0.019(95% 신뢰 구간은 0.883 내지 0.959)이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 58이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 지표식 58에 의한 자궁경부암 환자군과 비자궁경부암군의 2군 판별에 있어서의 컷오프 값에 관해서, 감도와 특이도의 평균치에 관해서 최적의 컷오프 값을 구하면, 컷오프 값이 -0.2189가 되고, 감도 90.63%, 특이도 83.39%가 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 58이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 58과 동등한 판별 성능을 갖는 선형 판별식은 복수 수득되었다. 이들을 도 154, 도 155, 도 156 및 도 157에 도시한다. 또한, 도 154, 도 155, 도 156 및 도 157에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 23

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 자궁경부암 환자군과 비자궁경부암군의 2군 판별을 실시하는 선형 판별식을 변수 망라법에 의해 모두 추출하였다. 이 때, 각 식에 출현하는 아미노산 변수의 최대치는 6으로서, 이 조건을 충족시키는 모든 식의 ROC 곡선하면적을 계산하였다. 이 때, ROC 곡선하면적이 일정 역치 이상인 식 중에서, 각 아미노산이 출현하는 빈도를 측정한 결과, Val, Met, Leu, Phe, His, Orn이 ROC 곡선하면적 0.7, 0.75, 0.8, 0.85를 각각 역치로 했을 때에, 항상 고빈도로 추출되는 아미노산의 상위 10위 이내가 되는 것이 확인되었다(도 158 참조). 이것에 의해, 이들 아미노산을 변수로서 사용한 다변량 판별식이 자궁경부암군과 비자궁경부암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

실시예 24

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 난소암 환자군과 비난소암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를 로지스틱 해석(ROC 곡선하면적 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식 59로서, His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn으로 구성되는 로지스틱 회귀식(아미노산 변수 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.13767, -0.11457, -0.04031, -0.15449, 0.08765, 0.04631, 10.70464)이 수득되었다.

난소암 환자군과 비난소암군의 2군 판별에 있어서의 지표식 59의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다(도 159 참조). 그 결과, 0.950 ± 0.016(95% 신뢰 구간은 0.917 내지 0.982)이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 59가 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 지표식 59에 의한 난소암 환자군과 비난소암군의 2군 판별 있어서의 컷오프 값에 관해서, 감도와 특이도의 평균치에 관해서 최적의 컷오프 값을 구하면, 컷오프 값이 -1.909가 되고, 감도 88.24, 특이도 89.58%가 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 59가 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 59와 동등한 판별 성능을 갖는 로지스틱 회귀식은 복수 수득되었다. 이들을 도 160, 도 161, 도 162 및 도 163에 도시한다. 또한, 도 160, 도 161, 도 162 및 도 163에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 25

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 난소암 환자군과 비난소암군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를 선형 판별 분석(ROC 곡선하면적 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식 60으로서, His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn으로 구성되는 선형 판별식(아미노산 변수 His, Trp, Glu, Cit, Ile, Orn의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.13983, -0.11341, -0.04572, -0.10368, 0.12160, 0.05459, 9.27981)이 수득되었다.

난소암 환자군과 비난소암군의 2군 판별에 있어서의 지표식 6O의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다(도 164 참조). 그 결과, 0.951 ± 0.014(95% 신뢰 구간은 0.924 내지 0.979)이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 60이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 지표식 60에 의한 난소암 환자군과 비난소암군의 2군 판별에 있어서의 컷오프 값에 관해서, 감도와 특이도의 평균치에 관해서 최적의 컷오프 값을 구하면, 컷오프 값이 0.09512가 되고, 감도 88.24%, 특이도 89.58%가 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 60이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 60과 동등한 판별 성능을 갖는 선형 판별식은 복수 수득되었다. 이들을 도 165, 도 166, 도 167 및 도 168에 도시한다. 또한, 도 165, 도 166, 도 167 및 도 168에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 26

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 난소암 환자군과 비난소암군의 2군 판별을 실시하는 선형 판별식을 변수 망라법에 의해 모두 추출하였다. 이 때, 각 식에 출현하는 아미노산 변수의 최대치는 6으로서, 이 조건을 충족시키는 모든 식의 ROC 곡선하면적을 계산하였다. 이 때, ROC 곡선하면적이 일정 역치 이상인 식 중에서, 각 아미노산이 출현하는 빈도를 측정한 결과, Asn, Met, Ile, Leu, His, Trp, Orn이 ROC 곡선하면적 0.75, 0.8, 0.85, 0.9를 각각 역치로 했을 때에, 항상 고빈도로 추출되는 아미노산의 상위 10위 이내가 되는 것이 확인되었다(도 169 참조). 이것에 의해, 이들 아미노산을 변수로서 사용한 다변량 판별식이 난소암군과 비난소암군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

실시예 27

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를 로지스틱 해석(ROC 곡선하면적 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식 61로서, Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg으로 구성되는 로지스틱 회귀식(아미노산 변수 Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.06095, -0.11827, -0.14776, 0.01459, 0.03299, -0.03875, 10.40250)이 수득되었다.

여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에 있어서의 지표식 61의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다(도 170 참조). 그 결과, 0.903±0.014(95% 신뢰 구간은 0.876 내지 0.930)이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 61이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 지표식 61에 의한 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에서 있어서의 컷오프 값에 관해서, 감도와 특이도의 평균치에 관해서 최적의 컷오프 값을 구하면, 컷오프 값이 -0.5313이 되고, 감도 89.14%, 특이도 76.53%가 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 61이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 61과 동등한 판별 성능을 갖는 로지스틱 회귀식은 복수 수득되었다. 이들을 도 171, 도 172, 도 173 및 도 174에 도시한다. 또한, 도 171, 도 172, 도 173 및 도 174에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 28

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별 성능을 최대화하는 지표를 선형 판별 분석(ROC 곡선하면적 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 지표식 62로서, Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg으로 구성되는 선형 판별식(아미노산 변수 Phe, His, Met, Pro, Lys, Arg의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.05213, -0.10933, -0.14686, 0.01480, 0.03207, -0.03318, 8.84450)이 수득되었다.

여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에 있어서의 지표식 62의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다(도 175 참조). 그 결과, 0.903±0.014(95% 신뢰 구간은 0.876 내지 0.930)이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 62가 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 지표식 62에 의한 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별에 있어서의 컷오프 값에 관해서, 감도와 특이도의 평균치에 관해서 최적의 컷오프 값을 구하면, 컷오프 값이 -0.4778이 되고, 감도 88.69%, 특이도 77.93%가 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 62가 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 62와 동등한 판별 성능을 갖는 선형 판별식은 복수 수득되었다. 이들을 도 176, 도 177, 도 178 및 도 179에 도시한다. 또한, 도 176, 도 177, 도 178 및 도 179에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 29

실시예 11에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군 판별을 실시하는 선형 판별식을 변수 망라법에 의해 모두 추출하였다. 이 때, 각 식에 출현하는 아미노산 변수의 최대치는 6으로서, 이 조건을 충족시키는 모든 식의 ROC 곡선하면적을 계산하였다. 이 때, ROC 곡선하면적이 일정 역치 이상인 식 중에서, 각 아미노산이 출현하는 빈도를 측정한 결과, Pro, Met, Phe, His, Trp, Arg이 ROC 곡선하면적 0.7, 0.75, 0.8, 0.85를 각각 역치로 했을 때에, 항상 고빈도로 추출되는 아미노산의 상위 10위 이내가 되는 것이 확인되었다(도 180 참조). 이것에 의해, 이들 아미노산을 변수로서 사용한 다변량 판별식이 여성 생식기암 이환 위험군과 건강인군의 2군간의 판별능을 갖는 것이 판명되었다.

실시예 30

실시예 11에 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 암 환자군, 양성 질환군, 건강인군의 3군 판별 성능을 최대화하는 지표를 선형 판별 분석(스피어맨 순위 상관 계수 최대화 기준에 의한 변수 망라법)에 의해 탐색하였다. 그 결과, 동등한 성능을 갖는 복수의 지표식 중에, 지표식 63 「His, Trp, Met, Pro, Ile, Lys으로 구성되는 선형 판별식(아미노산 변수 His, Trp, Met, Pro, Ile, Lys의 수계수와 상수항은 순서대로, -0.02749, -0.01483, -0.04099, 0.00232, 0.01338, 0.00419)」이 수득되었다. 암 환자군, 양성 질환군, 건강인군의 3군 판별에 있어서의 지표식 63의 판별 성능을 스피어맨 순위 상관 계수로 평가하였다. 그 결과, 0.728이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 63이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 암 환자군과 건강인군, 암 환자군과 양성 질환군, 및 양성 질환군과 건강인군의 각각의 2군 판별에 있어서의 지표식 63의 판별 성능을 ROC 곡선의 AUC로 평가하였다. 그 결과, 각각의 2군 판별에 대해, 0.943, 0.757, 0.841이 수득되었다. 이것에 의해, 지표식 63이 진단 성능이 높은 유용한 지표인 것이 판명되었다. 또한, 이 외에 지표식 63과 동등한 판별 성능을 갖는 선형 판별식은 복수 수득되었다. 이들을 도 181 및 도 182에 도시한다. 또한, 도 181 및 도 182에 도시하는 식에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

실시예 31

실시예 11에 사용한 샘플 데이터 중, 자궁경부암군, 자궁체암군 및 난소암군의 데이터를 사용하였다. 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 3군 판별 성능을 최대화하는 아미노산 변수를, 마하라노비스 거리에 의한 판별 분석에 의해 탐색하였다. 그 결과, 변수군 1로서, His, Leu, Ser, Thr, Glu, Gln, Ala, Lys이 수득되었다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 3군 판별에 있어서의 변수군 1의 판별 성능을, 판별 결과의 정답률로 평가하였다. 그 결과, 전체 정답률이 80.3%로 높은 판별 성능을 나타내었다. 또한, 도 183 및 도 184에 도시하는 바와 같이, 변수군 1과 동등한 판별 성능을 갖는 아미노산 변수군의 조합이 복수 수득되었다.

실시예 32

실시예 11에 사용한 샘플 데이터 중, 자궁경부암군, 자궁체암군 및 난소암군의 데이터를 사용하였다. 자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 3군 판별 성능을 최대화하는 지표를 선형 판별 분석에 의해 탐색하였다. 그 결과, 아미노산 변수 Phe, Trp, Pro, Glu, Cit, Tyr, Lys 및 상수항으로 이루어지는 선형 판별식군 1이 수득되었다. 또한, 선형 판별식군 1에 있어서의 각 계수의 값은, 이를 실수배한 것이라도 양호하며, 상수항의 값은, 여기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 양호하다.

자궁경부암군, 자궁체암군, 난소암군의 3군 판별에 있어서의 선형 판별식군 1의 판별 성능을, 판별 결과의 정답률로 평가하였다. 그 결과, 전체 정답률이 62.2%로 높은 판별 성능을 나타내었다. 또한, 도 185, 도 186에 도시하는 바와 같이, 선형 판별식군 1과 동등한 판별 성능을 갖는 선형 판별식군을 구성하는 아미노산 변수군의 조합이 복수 수득되었다.

이상과 같이, 본 발명에 따르는 여성 생식기암의 평가 방법은, 산업상의 많은 분야, 특히 의약품이나 식품, 의료 등의 분야에서 널리 실시할 수 있고, 특히, 여성 생식기암의 병태 예측이나 질병 위험 예측 등을 실시하는 분야에 있어서 지극히 유용하다.

100 여성 생식기암 평가 장치
102 제어부
102a 요구 해석부
102b 열람 처리부
102c 인증 처리부
102d 전자 메일 생성부
102e Web 페이지 생성부
102f 수신부
102g 여성 생식기암 상태 정보 지정부
102h 다변량 판별식 작성부
102h1 후보 다변량 판별식 작성부
102h2 후보 다변량 판별식 검증부
102h3 변수 선택부
102i 판별값 산출부
102j 판별값 기준 평가부
102j1 판별값 기준 판별부
102k 결과 출력부
102m 송신부
104 통신 인터페이스부
106 기억부
106a 이용자 정보 파일
106b 아미노산 농도 데이터 파일
106c 여성 생식기 상태 정보 파일
106d 지정 여성 생식기암 상태 정보 파일
106e 다변량 판별식 관련 정보 데이터베이스
106e1 후보 다변량 판별식 파일
106e2 검증 결과 파일
106e3 선택 여성 생식기암 상태 정보 파일
106e4 다변량 판별식 파일
106f 판별값 파일
106g 평가 결과 파일
108 입출력 인터페이스부
112 입력 장치
114 출력 장치
200 클라이언트 장치(정보 통신 단말 장치)
300 네트워크
400 데이터베이스 장치

Claims (24)

1. 평가 대상의 혈액 중의 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값, 및 자궁 경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암인지를 평가하기 위한 식에 기초하여, 당해 식의 값을 산출하는 산출 스텝을 포함하고,
   상기 식은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개를 변수로서 포함하고 또한 사칙 연산 기호를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 산출 스텝은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개와 Asn, Cit, Gln, Pro, Ser, Thr, Trp 중 적어도 하나의 농도값, 및, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개와 Asn, Cit, Gln, Pro, Ser, Thr, Trp 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 상기 식에 기초하여, 당해 식의 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 산출 스텝에서 산출한 값과, 역치에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암인지를 평가하는 평가 스텝을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 제3항에 있어서, 상기 평가 스텝은,
   상기 산출 스텝에서 산출한 값과, 역치에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 자궁경부암, 상기 자궁체암, 상기 난소암 중 어느 하나 또는 비여성 생식기암인지 여부를 판별하는 판별 스텝을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
5. 제4항에 있어서, 상기 식은, 하나의 분수식 또는 복수의 상기 분수식의 합, 또는 로지스틱 회귀식, 선형 판별식, 중회귀식, 서포트 벡터 머신으로 작성된 식, 마하라노비스 거리법으로 작성된 식, 정준 판별 분석으로 작성된 식, 결정목으로 작성된 식 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제5항에 있어서, 상기 식은, Ile, His, Cit, Arg, Tyr, Trp을 변수로서 포함하는 상기 분수식, a-ABA, Cit, Met을 변수로서 포함하는 상기 분수식, Gly, Val, His, Arg을 변수로서 포함하는 상기 선형 판별식, Gly, a-ABA, Met, His을 변수로서 포함하는 상기 선형 판별식, Ala, Ile, His, Trp, Arg을 변수로서 포함하는 상기 선형 판별식, Gly, Cit, Met, Phe을 변수로서 포함하는 상기 선형 판별식, His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로서 포함하는 상기 선형 판별식, Val, Ile, His, Trp, Arg을 변수로서 포함하는 상기 로지스틱 회귀식, Cit, a-ABA, Met, Tyr을 변수로서 포함 하는 상기 로지스틱 회귀식, 또는, His, Leu, Met, Cit, Ile, Tyr을 변수로서 포함하는 상기 로지스틱 회귀식인 것을 특징으로 하는 방법.
7. 식의 값과, 역치에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁 경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암인지를 평가하는 평가 스텝을 포함하고,
   상기 식의 값은, 상기 평가 대상의 혈액 중의 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값, 및, 상기 여성 생식기암인지를 평가하기 위한 식으로서 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개를 변수로서 포함하고 또한 사칙 연산 기호를 포함하는 것에 기초하여 산출된 것인 것을 특징으로 하는 방법.
8. 제어 수단을 구비한 장치로서,
   상기 제어 수단은, 평가 대상의 혈액 중의 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값, 및 자궁 경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암인지를 평가하기 위한 식에 기초하여, 당해 식의 값을 산출하는 산출 수단을 구비하고,
   상기 식은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개를 변수로서 포함하고 또한 사칙 연산 기호를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
9. 제8항에 있어서, 상기 산출 수단은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개와 Asn, Cit, Gln, Pro, Ser, Thr, Trp 중 적어도 하나의 농도값, 및 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개와 Asn, Cit, Gln, Pro, Ser, Thr, Trp 중 적어도 하나를 변수로서 포함하는 상기 식에 기초하여, 당해 식의 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
10. 제8항 또는 제9항에 있어서, 상기 제어 수단은,
    상기 산출 수단에서 산출한 값과, 역치에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암인지를 평가하는 평가 수단을 추가로 구비한 것을 특징으로 하는 장치.
11. 제어 수단을 구비한 장치로서,
    상기 제어 수단은,
    식의 값과, 역치에 기초하여, 평가 대상에 관해서, 자궁 경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암인지를 평가하는 평가 수단을 구비하고,
    상기 식의 값은, 상기 평가 대상의 혈액 중의 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값, 및, 상기 여성 생식기암인지를 평가하기 위한 식으로서 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개를 변수로서 포함하고 또한 사칙 연산 기호를 포함하는 것에 기초하여 산출된 것인 것을 특징으로 하는 장치.
12. 제어 수단을 구비한 정보 처리 장치에서 실행하는 방법으로서,
    상기 제어 수단에서, 평가 대상의 혈액 중의 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값, 및, 자궁 경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암인지를 평가하기 위한 식에 기초하여, 당해 식의 값을 산출하는 산출 스텝을 실행하고,
    상기 식은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개를 변수로서 포함하고 또한 사칙 연산 기호를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
13. 제12항에 있어서, 상기 제어 수단에서,
    상기 산출 스텝에서 산출한 값과, 역치에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암인지를 평가하는 평가 스텝을 추가로 실행하는 것을 특징으로 하는 방법.
14. 제어 수단을 구비한 정보 처리 장치에 실행시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서,
    상기 제어 수단에, 평가 대상의 혈액 중의 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값, 및 자궁 경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암인지를 평가하기 위한 식에 기초하여, 당해 식의 값을 산출하는 산출 스텝을 실행시키는 상기 프로그램을 기록하고,
    상기 식은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개를 변수로서 포함하고 또한 사칙 연산 기호를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
15. 제14항에 있어서, 상기 제어 수단에,
    상기 산출 스텝에서 산출한 값과, 역치에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암인지를 평가하는 평가 스텝을 추가로 실행시키는 상기 프로그램을 기록한 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
16. 제어 수단을 구비한 장치와, 단말 장치를, 네트워크를 통하여 통신 가능하게 접속하여 구성된 시스템으로서,
    상기 단말 장치는,
    평가 대상의 혈액 중의 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 상기 장치로 송신하는 아미노산 농도 데이터 송신 수단과, 상기 장치로부터 송신된, 식의 값, 또는 자궁 경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암인지에 관한 결과를 수신하는 결과 수신 수단을 구비하고,
    상기 장치의 상기 제어수단은,
    상기 단말 장치로부터 송신된 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터를 수신하는 아미노산 농도 데이터 수신 수단과, 상기 아미노산 농도 데이터 수신 수단에서 수신한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값, 및, 자궁 경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암인지를 평가하기 위한 식에 기초하여, 당해 식의 값을 산출하는 산출 수단, 또는,
    상기 아미노산 농도 데이터 수신 수단에서 수신한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값, 및, 상기 여성 생식기암인지를 평가하기 위한 식에 기초하여, 당해 식의 값을 산출하는 산출 수단, 및, 상기 산출 수단에서 산출한 값과, 역치에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암인지를 평가하는 평가 수단과,
    상기 산출 수단에서 산출한 값, 또는, 상기 평가 수단에서 얻어진 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단을 구비하고,
    상기 식은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개를 변수로서 포함하고 또한 사칙 연산 기호를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
17. 식의 값, 또는, 자궁 경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암인지에 관한 결과를 취득하는 결과 취득 수단을 구비하고,
    상기 식의 값은, 평가 대상의 혈액 중의 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값, 및, 자궁 경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암인지를 평가하기 위한 식으로서 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개를 변수로서 포함하고 또한 사칙 연산 기호를 포함하는 것에 기초하여 산출한 것인, 또는,
    상기 결과는, 평가 대상의 혈액 중의 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값, 및 상기 여성 생식기암인지를 평가하기 위한 식으로서 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 변수로서 포함하고 또한 사칙 연산 기호를 포함하는 것에 기초하여 산출된 당해 식의 값과, 역치에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암인지를 평가한 결과인 것
    을 특징으로 하는 단말 장치.
18. 제17항에 있어서, 상기 식의 값을 산출하는 또는 상기 여성 생식기암인지를 평가하는 장치와 네트워크를 통하여 통신 가능하게 접속되고,
    상기 결과 취득 수단은, 상기 장치로부터 송신된 상기 식의 값 또는 상기 결과를 수신하는 것을 특징으로 하는 단말 장치.
19. 단말 장치와 네트워크를 통하여 통신 가능하게 접속된, 제어 수단을 구비한 장치로서,
    상기 제어 수단은,
    상기 단말 장치로부터 송신된, 평가 대상의 혈액 중의 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 수신하는 아미노산 농도 데이터 수신 수단과,
    상기 아미노산 농도 데이터 수신 수단에서 수신한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값, 및, 자궁 경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암인지를 평가하기 위한 식에 기초하여, 당해 식의 값을 산출하는 산출 수단, 또는,
    상기 아미노산 농도 데이터 수신 수단에서 수신한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 농도 데이터에 포함되는 Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개의 농도값, 및, 자궁 경부암, 자궁체암 및 난소암 중 적어도 하나를 포함하는 여성 생식기암인지를 평가하기 위한 식에 기초하여, 당해 식의 값을 산출하는 산출 수단, 및, 상기 산출 수단에서 산출한 값과, 역치에 기초하여, 상기 평가 대상에 관해서, 상기 여성 생식기암인지를 평가하는 평가 수단과,
    상기 산출 수단에서 산출한 값, 또는, 상기 평가 수단에서 얻어진 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단을 구비하고,
    상기 식은, Thr, Ser, Asn, Gln, Pro, Gly, Ala, Cit, Val, Met, Trp 중 적어도 2개를 변수로서 포함하고 또한 사칙 연산 기호를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
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