KR102427923B1 - 대장암의 평가 방법, 평가 장치, 평가 프로그램, 평가 시스템, 및 단말 장치 - Google Patents

Abstract

대장암의 상태를 아는 데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있는 평가 방법 등을 제공하는 것을 과제로 한다. 본 실시형태에서는, 평가 대상의 혈액 중의 β-아미노부티르산, N-Me-β-아미노부티르산, 1-메틸히스티딘, α-아미노부티르산, α-아미노아디프산, β-아미노이소부티르산, 카다베린, 에틸글리신, γ-아미노부티르산, 호모아르기닌, 히포타우린, 키누레닌, N6-아세틸-L-리진, 푸트레신, 세로토닌, 스페르미딘, 스페르민, 비대칭성 디메틸아르기닌, 호모시트룰린, 3-메틸히스티딘, 하이드록시프롤린, 포스포에탄올아민, 대칭성 디메틸아르기닌, 아실카르니틴(13:1), 에이코사펜타엔산 중 적어도 1개의 농도값을 사용하여, 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가한다.

Description

대장암의 평가 방법, 평가 장치, 평가 프로그램, 평가 시스템, 및 단말 장치

본 발명은 평가 방법, 평가 장치, 평가 프로그램, 평가 시스템, 및 단말 장치에 관한 것이다.

일본에 있어서의 대장암에 의한 사망은 2003년에 남 21962명·여 18373명으로, 남성의 경우에는 암에 의한 사망 제4위, 여성의 경우에는 암에 의한 사망 제1위이다. 대장암의 나환율은 최근 변동이 없는 경향이 있다.

또한, 초기(듀크스 분류의 A, B)의 대장암의 5년 생존율은 80% 이상으로, 특히 A분류의 대장암(종양이 대장벽 내에 체류하는 것)의 5년 생존율은 약 90%이다.

그러나, 진행된 대장암, 특히 듀크스 분류의 D 분류(복막, 간, 폐 등으로의 원격 전이가 있는 것)에서는 5년 생존율은 10% 정도로 극도로 저하된다. 이로 인해, 조기 발견이 대장암 치유에 있어서는 중요하다.

여기서, 대장암의 진단에는, 대변의 면역학적 잠혈 반응에 의한 진단, 대장 내시경에 의한 진단 등이 있다.

그러나, 변 잠혈에 의한 진단은 확정 진단은 되지 않으며, 유소견자의 대부분은 위양성이다. 또한, 초기 대장암에 있어서는, 변 잠혈에 의한 진단이나 대장 내시경에 의한 진단에서는, 검출 감도·검출 특이도와 함께 더욱 낮아지는 것이 우려되며, 특히 우측 결장의 초기암은 변 잠혈에서는 못보고 지나치는 경우가 많다. 또한, CT, MRI, PET 등에 의한 화상 진단은, 대장암의 진단에는 적합하지 않다.

한편, 대장 내시경에 의한 대장 생검은 확정 진단이 되지만, 침습도가 높은 검사이며, 스크리닝 단계에서는 대장 내시경 검사를 시행하는 것은 실제적이지 않다. 또한, 대장 내시경과 같은 침습적 진단에서는, 환자가 고통을 수반하는 등 부담이 있으며, 또한 검사에 의한 출혈 등의 리스크도 일어날 수 있다.

이로 인해, 환자에 대한 신체적 부담 및 비용 대비 효과의 면에서, 대장암 발증의 가능성이 높은 피험자를 축소하여, 그 사람을 치료의 대상으로 하는 것이 바람직하다. 구체적으로는, 침습이 적은 방법으로 피험자를 선택하며, 선택한 피험자에 대해 대장 내시경 검사를 실시함으로써 피험자를 압축하여, 대장암의 확정 진단이 얻어진 피험자를 치료의 대상으로 하는 것이 바람직하다.

그런데, 혈중 아미노산의 농도가, 암 발증에 의해 변화되는 것에 관해서는 알려져 있다. 예를 들면, 시노버에 의하면(비특허문헌 1), 예를 들면 글루타민은 주로 산화 에너지원으로서, 아르기닌은 질소 산화물이나 폴리아민의 전구체로서, 메티오닌은 암 세포가 메티오닌 도입능의 활성화에 의해, 각각 암 세포에서의 소비량이 증가한다는 보고가 있다. 또한, 빗셀스 외(비특허문헌 2)나 파크(비특허문헌 3)에 의하면, 대장암 환자의 혈장 중 아미노산 조성은 건상자와 상이한 것이 보고되고 있다.

또한, 선행특허로서, 아미노산 농도와 생체 상태를 관련짓는 방법에 관한 특허문헌 1, 특허문헌 2 및 특허문헌 3이 공개되어 있다. 또한, 선행 특허로서, 아미노산 농도를 사용하여 폐암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 4, 아미노산 농도를 사용하여 유방암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 5, 아미노산 농도를 사용하여 대장암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 6, 아미노산 농도를 사용하여 암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 7, 아미노산 농도를 사용하여 위암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 8, 아미노산 농도를 사용하여 암의 종류를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 9, 아미노산 농도를 사용하여 여성 생식기암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 10, 아미노산 농도를 사용하여 전립선암 및 전립선 비대 중 적어도 1개를 포함하는 전립선 질환의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 11, 아미노산 농도를 사용하여 췌장암의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 12, 및 아미노산 농도를 사용하여 췌장암 리스크 질환의 상태를 평가하는 방법에 관한 특허문헌 13이 공개되어 있다.

또한, LC-MS나 LC-MS/MS와 같은 측정 기기의 개발에 의해, 아미노산보다도 혈액 중 농도가 낮은 대사물도 폐암 환자에서 그 혈액 중 농도가 변동되고 있는 것이 밝혀지고 있다. 예를 들면 특허문헌 14에 의하면, 폐암 환자의 혈청 중 비대칭성 디메틸아르기닌 농도가 상승한다는 보고가 있다. 특허문헌 15에 의하면, 폐암 환자의 혈청 중 사르코신 농도가 상승한다는 보고가 있다.

국제공개 제2004/052191호 국제공개 제2006/098192호 국제공개 제2009/054351호 국제공개 제2008/016111호 국제공개 제2008/075662호 국제공개 제2008/075663호 국제공개 제2008/075664호 국제공개 제2009/099005호 국제공개 제2009/110517호 국제공개 제2009/154296호 국제공개 제2009/154297호 국제공개 제2014/084290호 일본 공개특허공보 제2014-106114호 국제공개 제2011/096210호 일본 공개특허공보 제2011-247869호

Cynober, L. ed., Metabolic and therapeutic aspects of amino acids in clinical nutrition. 2nd ed., CRC Press 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, p1142-1146 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

그러나, 지금까지, 혈액 중의 대사물을 종양 마커로 하여 대장암을 진단하는 기술의 개발은, 행해지고 있지 않거나 또는 실용화되고 있지 않다라는 문제점이 있었다.

본 발명은, 상기를 감안하여 이루어진 것으로, 대장암의 상태를 아는데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있는 평가 방법, 평가 장치, 평가 프로그램, 평가 시스템, 및 단말 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기한 과제를 해결하고, 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따르는 평가 방법은, 평가 대상의 혈액 중의 25종류의 대사물(1-Me-His(1-methyl-histidine)(1-메틸히스티딘), aABA(α-아미노부티르산), Aminoadipic acid(α-아미노아디프산), bABA(β-aminobutyric acid)(β-아미노부티르산), bAiBA(β-amino-iso-butyric acid)(β-아미노이소부티르산), Cadaverine(카다베린), Ethylglycine(에틸글리신), GABA(γ-aminobutyric acid)(γ-아미노부티르산), Homoarginine(호모아르기닌), Hypotaurine(히포타우린), Kinurenine(키누레닌), N6-Acetyl-L-Lys(N6-Acetyl-L-Lysine)(N6-아세틸-L-리진), Putrescine(푸트레신), Serotonin(세로토닌), Spermidine(스페르미딘), Spermine(스페르민), ADMA(asymmetric dimethylarginine)(비대칭성 디메틸아르기닌), Homocitrulline(호모시트룰린), 3-Me-His(3-methyl-histidine)(3-메틸히스티딘), Hydroxyproline(하이드록시프롤린), Phosphoethanolamine(포스포에탄올아민), SDMA(symmetric dimethylarginine)(대칭성 디메틸아르기닌), N-Me-bABA(N-methyl-β-aminobutyric acid)(N-메틸-β-아미노부티르산), AC(13:1)(Acylcarnitine(13:1))(아실카르니틴(13:1)), EPA(cis-5,8,11,14,17-Eicosapentaenoic acid)(에이코사펜타엔산)) 중 적어도 1개의 농도값을 사용하여, 전기 평가 대상에 관해서, 대장암 상태를 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 방법은, 전기의 평가 방법에 있어서, 전기 평가 스텝에서는, 전기 평가 대상의 혈액 중의 19종류의 아미노산(Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln) 중 적어도 1개의 농도값을 추가로 사용하는 것을 특징으로 한다.

여기서, 본 명세서에서는 각종 아미노산을 주로 약칭으로 표기하는데, 이들의 정식 명칭은 이하와 같다.

(약칭) (정식 명칭)

Ala Alanine

Arg Arginine

Asn Asparagine

Cit Citrulline

Gln Glutamine

Gly Glycine

His Histidine

Ile Isoleucine

Leu Leucine

Lys Lysine

Met Methionine

Orn Ornithine

Phe Phenylalanine

Pro Proline

Ser Serine

Thr Threonine

Trp Tryptophan

Tyr Tyrosine

Val Valine

또한, 본 발명에 따르는 평가 방법은, 전기의 평가 방법에 있어서, 전기 평가 스텝에서는, 상기 25종류의 대사물 중 적어도 1개의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식을 추가로 사용하여 전기 식의 값을 산출함으로써, 전기 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 방법은, 전기의 평가 방법에 있어서, 전기 평가 스텝에서는, 전기 평가 대상의 혈액 중의 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값을 추가로 사용하고, 전기 식은, 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값이 대입되는 변수를 추가로 포함하는 것인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 장치는, 제어부를 구비한 평가 장치로서, 전기 제어부는, 평가 대상의 혈액 중의 상기 25종류의 대사물 중 적어도 1개의 농도값을 사용하여, 전기 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가하는 평가 수단을 구비한 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 방법은, 제어부를 구비한 정보 처리 장치에 있어서 실행되는 평가 방법으로서, 전기 제어부에 있어서 실행되는, 평가 대상의 혈액 중의 상기 25종류의 대사물 중 적어도 1개의 농도값을 사용하여, 전기 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 프로그램은, 제어부를 구비한 정보 처리 장치에 있어서 실행시키기 위한 평가 프로그램으로서, 전기 제어부에 있어서 실행시키기 위한, 평가 대상의 혈액 중의 상기 25종류의 대사물 중 적어도 1개의 농도값을 사용하여, 전기 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 기록 매체는, 일시적이지 않은 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서, 정보 처리 장치에 전기 평가 방법을 실행시키기 위한 프로그램화된 명령을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 시스템은, 제어부를 구비한 평가 장치와, 제어부를 구비하며, 평가 대상의 혈액 중의 상기 25종류의 대사물 중 적어도 1개의 농도값에 관한 농도 데이터를 제공하는 단말 장치를, 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성된 평가 시스템으로서, 전기 단말 장치의 전기 제어부는, 전기 평가 대상의 전기 농도 데이터를 전기 평가 장치로 송신하는 농도 데이터 송신 수단과, 전기 평가 장치로부터 송신된, 전기 평가 대상에 있어서의 대장암의 상태에 관한 평가 결과를 수신하는 결과 수신 수단을 구비하고, 전기 평가 장치의 전기 제어부는, 전기 단말 장치로부터 송신된 전기 평가 대상의 전기 농도 데이터를 수신하는 농도 데이터 수신 수단과, 전기 농도 데이터 수신 수단으로 수신한 전기 평가 대상의 전기 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 25종류의 대사물 중 적어도 1개의 전기 농도값을 사용하여, 전기 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가하는 평가 수단과, 전기 평가 수단으로 얻어진 전기 평가 결과를 전기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단, 을 구비한 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 단말 장치는, 제어부를 구비한 단말 장치로서, 전기 제어부는, 평가 대상에 있어서의 대장암의 상태에 관한 평가 결과를 취득하는 결과 취득 수단을 구비하며, 전기 평가 결과는, 전기 평가 대상의 혈액 중의 상기 25종류의 대사물 중 적어도 1개의 농도값을 사용하여, 전기 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가한 결과인 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 단말 장치는, 전기의 단말 장치에 있어서, 전기 평가 대상에 관해서 대장암의 상태를 평가하는 평가 장치와 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성되어 있으며, 전기 제어부는, 전기 평가 대상의 혈액 중의 상기 25종류의 대사물 중 적어도 1개의 전기 농도값에 관한 농도 데이터를 전기 평가 장치로 송신하는 농도 데이터 송신 수단을 추가로 구비하고, 전기 결과 취득 수단은, 전기 평가 장치로부터 송신된 전기 평가 결과를 수신하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 장치는, 평가 대상의 혈액 중의 상기 25종류의 대사물 중의 적어도 1개의 농도값에 관한 농도 데이터를 제공하는 단말 장치와 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속된, 제어부를 구비한 평가 장치로서, 전기 제어부는, 전기 단말 장치로부터 송신된 전기 평가 대상의 전기 농도 데이터를 수신하는 농도 데이터 수신 수단과, 전기 농도 데이터 수신 수단으로 수신한 전기 평가 대상의 전기 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 25종류의 대사물 중 적어도 1개의 전기 농도값을 사용하여, 전기 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가하는 평가 수단과, 전기 평가 수단으로 얻어진 평가 결과를 전기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단을 구비한 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면, 평가 대상의 혈액 중의 상기 25종류의 대사물 중 적어도 1개의 농도값을 사용하여, 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가하기 때문에, 대장암의 상태를 아는 데 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다는 효과를 나타낸다.

도 1은 제1 실시형태의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다.
도 2는 제2 실시형태의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다.
도 3은 본 시스템의 전체 구성의 일례를 도시하는 도면이다.
도 4는 본 시스템의 전체 구성의 다른 일례를 도시하는 도면이다.
도 5는 본 시스템의 평가 장치(100)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다.
도 6은 농도 데이터 파일(106a)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 7은 지표 상태 정보 파일(106a)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 8은 지정 지표 상태 정보 파일(106c)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 9는 식 파일(106d1)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 10은 평가 결과 파일(106e)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 11은 평가부(102d)의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 12는 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다.
도 13은 본 시스템의 데이터베이스 장치(400)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이다.

이하에, 본 발명에 따르는 평가 방법의 실시형태(제1 실시형태), 및, 본 발명에 따르는 평가 장치, 평가 방법, 평가 프로그램, 기록 매체, 평가 시스템 및 단말 장치의 실시형태(제2 실시형태)를, 도면에 기초하여 상세하게 설명한다. 또한, 본 발명은 이들 실시형태에 의해 한정되는 것은 아니다.

[제1 실시형태]

[1-1. 제1 실시형태의 개요]

여기에서는, 제1 실시형태의 개요에 관해서 도 1을 참조하여 설명한다. 도 1은 제1 실시형태의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다.

우선, 평가 대상(예를 들면 동물이나 인간 등의 개체)으로부터 채취한 혈액(예를 들면 혈장, 혈청 등을 포함한다) 중의 물질(「상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산」중의 적어도 1개를 함유하는 혈중 물질)의 농도값에 관한 농도 데이터를 취득한다(스텝 S11).

또한, 스텝(S11)에서는, 예를 들면, 농도값 측정을 행하는 기업 등이 측정한 상기 혈중 물질에 관한 농도 데이터를 취득해도 좋다. 또한, 평가 대상으로부터 채취한 혈액으로부터, 예를 들면 이하의 (A), (B), 또는 (C) 등의 측정 방법에 의해 상기 혈중 물질의 농도값을 측정함으로써 상기 혈중 물질의 농도값에 관한 농도 데이터를 취득해도 좋다. 여기서, 상기 혈중 물질의 농도값의 단위는, 예를 들면 몰 농도, 중량 농도 또는 효소 활성이라도 좋고, 이들 농도에 임의의 상수를 가감승제함으로써 얻어지는 것이라도 좋다.

(A) 채취한 혈액 샘플을 원심함으로써 혈액으로부터 혈장을 분리한다. 모든 혈장 샘플은, 농도값의 측정시까지 -80℃로 동결 보존한다. 농도값 측정시에는, 아세토니트릴을 첨가하여 제단백 처리를 행한 후, 표식 시약(3-아미노피리딜-N-하이드록시석신이미딜카르바메이트)를 사용하여 프레칼럼 유도체화를 행하고, 그리고, 액체 크로마토그래프 질량 분석계(LC/MS)에 의해 농도값을 분석한다(국제공개 제2003/069328호, 국제공개 제2005/116629호를 참조). 또는, 제단백 처리를 행한 혈장을, 고층 추출에 의한 인지질 제거후, LC/MS에 의해 농도값(피크 면적값)을 분석한다.

(B) 채취한 혈액 샘플을 원심함으로써 혈액으로부터 혈장을 분리한다. 모든 혈장 샘플은, 농도값의 측정시까지 -80℃로 동결 보존한다. 농도값 측정시에는, 설포살리실산을 첨가하여 제단백 처리를 행한 후, 닌히드린 시약을 사용한 포스트칼럼 유도체화법을 원리로 한 아미노산 분석계에 의해 농도값을 분석한다.

(C) 채취한 혈액 샘플을, 막이나 MEMS 기술 또는 원심 분리의 원리를 사용하여 혈구 분리를 행하고, 혈액으로부터 혈장 또는 혈청을 분리한다. 혈장 또는 혈청 취득후 바로 농도값의 측정을 행하지 않은 혈장 또는 혈청 샘플은, 농도값의 측정시까지 -80℃로 동결 보존한다. 농도값 측정시에는, 효소나 애프터마 등, 표적으로 하는 혈중 물질과 반응 또는 결합하는 분자 등을 사용하여, 기질 인식에 의해 증감되는 물질이나 분광학적 값을 정량 등 함으로써 농도값을 분석한다.

다음에, 스텝 S11에서 취득한 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값을 사용하여, 평가 대상에 관해서 대장암의 상태를 평가한다(스텝 S12). 또한, 스텝 S12를 실행하기 전에, 스텝 S11에서 취득한 농도 데이터로부터 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터를 제거해도 좋다. 여기서, 상태를 평가한다란, 예를 들면, 현재의 상태를 검사하는 것이다.

이상, 제1 실시형태에 의하면, 스텝 S11에서는 평가 대상의 농도 데이터를 취득하며, 스텝 S12에서는, 스텝 S11에서 취득한 평가 대상의 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값을 사용하여, 평가 대상에 관해서 대장암의 상태를 평가한다. 이것에 의해, 대장암의 상태를 아는데 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

또한, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값이 평가 대상에 관한 대장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋고, 또한, 농도값을 예를 들면 이하에 열거한 수법 등으로 변환하고, 변환후의 값이 평가 대상에 관한 대장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 환언하면, 농도값 또는 변환후의 값 그 자체를, 평가 대상에 관한 대장암의 상태에 관한 평가 결과로서 취급해도 좋다.

농도값이 취할 수 있는 범위가 소정 범위(예를 들면 0.0에서 1.0까지의 범위, 0.0에서 10.0까지의 범위, 0.0에서 100.0까지의 범위, 또는, -10.0에서 10.0까지의 범위, 등)에 들어가도록 하기 위해, 예를 들면, 농도값에 대해 임의의 값을 가감승제하거나, 농도값을 소정의 변환 수법(예를 들면, 지수 변환, 대수 변환, 각 변환, 평방근 변환, 플로비트 변환, 역수 변환, Box-Cox 변환, 또는 거듭제곱 변환 등)으로 변환하거나, 또한, 농도값에 대해 이들 계산을 조합하여 행하거나 함으로써, 농도값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 농도값을 지수로 하고 네이피어수를 바닥으로 하는 지수 함수의 값(구체적으로는, 대장암의 상태가 소정의 상태(예를 들면, 기준값을 초과한, 대장암에 나환되어 있을 가능성이 높은 상태, 등)일 확률(p)을 정의했을 때의 자연 대수 In(p/(1-p))가 농도값과 동일하다고 한 경우에 있어서의 p/(1-p)의 값)을 추가로 산출해도 좋고, 또한, 산출한 지수 함수의 값을 1과 당해 값의 합으로 나눈 값(구체적으로는, 확률(p)의 값)을 추가로 산출해도 좋다.

또한, 특정한 조건일 때의 변환후의 값이 특정한 값이 되도록, 농도값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 특이도가 80%일 때의 변환후의 값이 5.0이 되고 또한 특이도가 95%일 때의 변환후의 값이 8.0이 되도록 농도값을 변환해도 좋다.

또한, 각 대사물 및 각 아미노산별로, 농도 분포를 정규 분포화한 후, 평균 50, 표적 편차 10이 되도록 편차치화해도 좋다.

또한, 이들 변환은 남녀별이나 연령별로 행해도 좋다.

또한, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 시인 가능하게 나타나는 소정의 자 위에 있어서의 소정의 표시 위치에 관한 위치 정보를, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값 또는 당해 농도값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값을 사용하여 생성하고, 생성된 위치 정보가 평가 대상에 관한 대장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 또한, 소정의 자란, 대장암의 상태를 평가하기 위한 것이며, 예를 들면, 눈금이 표시된 자로서, 「농도값 또는 변환후의 값을 취득하는 범위, 또는, 당해 범위의 일부분」에 있어서의 상한값과 하한값에 대응하는 눈금이 적어도 표시된 것, 등이다. 또한, 소정의 표시란, 농도값 또는 변환후의 값에 대응하는 것이며, 예를 들면, 동그리마표 또는 별표 등이다.

또한, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값이, 소정값(평균값±1SD, 2SD, 3SD, N분위점, N퍼센타일 또는 임상적 의의가 확인된 컷오프값 등)보다 낮거나 또는 소정값 이하의 경우 또는 소정값 이상 또는 소정값보다 높은 경우에, 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가해도 좋다. 그 때, 농도값 그자체가 아니며, 농도 편차치(각 대사물 및 각 아미노산 별로, 남녀별로 농도 분포를 정규 분포화한 후, 평균 50, 표준 편차 10이 되도록 편차치화한 값)를 사용해도 좋다. 예를 들면, 농도 편차치가 평균값 -2SD 미만인 경우(농도 편차치<30인 경우) 또는 농도 편차치가 평균값±2SD보다 높은 경우(농도 편차치>70인 경우)에, 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가해도 좋다.

또한, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값, 및, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식을 사용하여, 식의 값을 산출함으로써, 평가 대상에 관해서 대장암의 상태를 평가해도 좋다.

또한, 산출한 식의 값이 평가 대상에 관한 대장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋고, 또한, 식의 값을 예를 들면 이하에 열거한 수법 등으로 변환하여, 변환후의 값이 평가 대상에 관한 대장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 환언하면, 식의 값 또는 변환후의 값 그 자체를, 평가 대상에 관한 대장암의 상태에 관한 평가 결과로서 취급해도 좋다.

식의 값이 취할 수 있는 범위가 소정 범위(예를 들면 0.0에서 1.0까지의 범위, 0.0에서 10.0까지의 범위, 0.0에서 100.0까지의 범위, 또는 -10.0에서 10.0까지의 범위, 등)에 들어가도록 하기 위해, 예를 들면, 식의 값에 대해 임의의 값을 가감승제하거나, 식의 값을 소정의 변환 수법(예를 들면, 지수 변환, 대수 변환, 각 변환, 평방근 변환, 플로비트 변환, 역수 변환, Box-Cox 변환, 또는 거듭제곱 변환 등)으로 변환하거나, 또한, 식의 값에 대해 이들 계산을 조합하여 행하거나 함으로써, 식의 값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 식의 값을 지수로 하여 네이피아 상수를 바닥으로 하는 지수 함수의 값(구체적으로는, 대장암의 상태가 소정의 상태(예를 들면, 기준값을 초과한, 대장암에 나환되어 있을 가능성이 높은 상태, 등)일 확률(p)을 정의했을 때의 자연 대수 In(p/(1-p))가 식의 값과 동일하다고 한 경우에 있어서의 p/(1-p)의 값)을 추가로 산출해도 좋으며, 또한, 산출한 지수 함수의 값을 1과 당해 값의 합으로 나눈 값(구체적으로는, 확률(p)의 값)을 추가로 산출해도 좋다.

또한, 특정한 조건일 때의 변환후의 값이 특정한 값이 되도록, 식의 값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 특이도가 80%일 때의 변환후의 값이 5.0이 되며 또한 특이도가 95%일 때의 변환후의 값이 8.0이 되도록 식의 값을 변환해도 좋다.

또한, 평균 50, 표준 편차 10이 되도록 편차치화해도 좋다.

또한, 이들 변환은, 남녀별이나 연령별로 행해도 좋다.

또한, 본 명세서에 있어서의 식의 값은, 식의 값 그 자체라도 좋으며, 식의 값을 변환한 후의 값이라도 좋다.

또한, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 시인 가능하게 나타나는 소정의 자 위에 있어서의 소정의 표시 위치에 관한 위치 정보를, 식의 값 또는 당해 식의 값을 변환한 경우에는 그 변환후의 값을 사용하여 생성하고, 생성된 위치 정보가 평가 대상에 관한 대장암의 상태를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 또한, 소정의 자란, 대장암의 상태를 평가하기 위한 것이며, 예를 들면, 눈금이 표시된 자로서,「식의 값 또는 변환후의 값이 취할 수 있는 범위, 또는 당해 범위의 일부분」에 있어서의 상한값과 하한값에 대응하는 눈금이 적어도 표시된 것, 등이다. 또한, 소정의 표시란, 식의 값 또는 변환후의 값에 대응하는 것이며, 예를 들면, 동그라미표 또는 별표 등이다.

또한, 평가 대상이 대장암에 나환되어 있을 가능성의 정도를 정성적으로 평가해도 좋다. 구체적으로는,「상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값 및 미리 설정된 1개 또는 복수의 임계값」또는「상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식, 및 미리 설정된 1개 또는 복수의 임계값」을 사용하여, 평가 대상을, 대장암에 나환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 또한, 복수의 구분에는, 대장암에 나환되어 있을 가능성의 정도가 높은 대상(예를 들면, 대장암에 나환되어 있다고 간주하는 대상)을 속하게 하기 위한 구분(예를 들면, 실시예에 기재된 랭크 C 등), 대장암에 나환되어 있을 가능성의 정도가 낮은 대상(예를 들면, 대장암에 나환되어 있지 않다고 간주하는 대상)을 속하게 하기 위한 구분(예를 들면, 실시예에 기재된 랭크 A 등), 및 대장암에 나환되어 있을 가능성의 정도가 중정도인 대상을 속하게 하기 위한 구분(예를 들면, 실시예에 기재된 랭크 B 등)이 포함되어 있어도 좋다. 또한, 복수의 구분에는, 대장암에 나환되어 있을 가능성의 정도가 높은 대상을 속하게 하기 위한 구분(예를 들면, 실시예에 기재된 대장암 구분 등), 및, 대장암에 나환되어 있을 가능성의 정도가 낮은 대상을 속하게 하기 위한 구분(예를 들면, 실시예에 기재된, 건상일 가능성이 높은 대상(예를 들면 건상이라고 간주하는 대상)을 속하게 하기 위한 건상 구분 등)이 포함되어 있어도 좋다. 또한, 농도값 또는 식의 값을 소정의 수법으로 변환하고, 변환후의 값을 사용하여 평가 대상을 복수의 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다.

또한, 평가시에 사용하는 식에 관해서, 그 형식은 특별히 상관없지만, 예를 들면, 이하에 나타내는 형식인 것이라도 좋다.

·최소 이승법에 기초하는 중회귀식, 선형판별식, 주성분 분석, 정준 판별 분석 등의 선형 모델

·최우법에 기초하는 로지스틱 회귀, Cox 회귀 등의 일반화 선형 모델

·일반화 선형 모델에 가하여 개체간 차, 시설간 차 등의 변량 효과를 고려한 일반화 선형 혼합 모델

·K-means법, 계층적 클러스터 해석 등 클러스터 해석으로 작성된 식

·MCMC(마르코프 연쇄 몬테카를로법), 베이지안 네트워크, 계층 베이즈법 등 베이즈 통계에 기초하여 작성된 식

·서포트벡터머신이나 결정목 등 클래스 분류에 의해 작성된 식

·분류식 등 상기의 카테고리에 속하지 않는 수법에 의해 작성된 식

·상이한 형식의 식의 합으로 나타나는 식

또한, 평가시에 사용하는 식을, 예를 들면, 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2004/052191호에 기재된 방법 또는 본 출원인에 의한 국제출원인 국제공개 제2006/098192호에 기재된 방법으로 작성해도 좋다. 또한, 이들 방법으로 얻어진 식이면, 입력 데이터로서의 농도 데이터에 있어서의 대사물 및/또는 아미노산의 농도값의 단위에 의하지 않고, 당해 식을 대장암의 상태를 평가하는데 적합하게 사용할 수 있다.

여기서, 중회귀식, 다중 로지스틱 회귀식, 정준 판별 함수 등에 있어서는 각 변수에 계수 및 상수항이 부가되지만, 이 계수 및 상수항은, 바람직하게는 실수이면 상관없으며, 보다 바람직하게는, 데이터로부터 전기의 각종 분류를 행하기 위해 얻어진 계수 및 상수항의 99% 신뢰 구간의 범위에 속하는 값이면 상관없으며, 더욱 바람직하게는, 데이터로부터 전기의 각종 분류를 행하기 위해 얻어진 계수 및 상수항의 95% 신뢰 구간의 범위에 속하는 값이면 상관없다. 또한, 각 계수의 값 및 그 신뢰 구간은, 그것을 실수배한 것이라도 좋고, 상수항의 값 및 그 신뢰 구간은, 거기에 임의의 실상수를 가감승제한 것이라도 좋다. 로지스틱 회귀식, 선형판별식, 중회귀식 등을 평가시에 사용하는 경우, 선형 변환(상수의 가산, 상수배) 및 단조 증가(감소)의 변환(예를 들면 logit 변환 등)은 평가 성능을 바꾸는 것이 아니라 변환전과 동등하기 때문에, 이들 변환이 행해진 후의 것을 사용해도 좋다.

또한, 분수식이란, 당해 분수식의 분자가 변수 A, B, C, …의 합으로 표시되며 및/또는 당해 분수식의 분모가 변수 a, b, c, …의 합으로 표시되는 것이다. 또한, 분수식에는, 이러한 구성의 분수식α, β, γ, …의 합(예를 들면 α+β와 같은 것)도 포함된다. 또한, 분수식에는, 분할된 분수식도 포함된다. 또한, 분자나 분모에 사용되는 변수에는 각각 적당한 계수가 붙어도 상관없다. 또한, 분자나 분모에 사용되는 변수는 중복되어도 상관없다. 또한, 각 분수식에는 적당한 계수가 붙어도 상관없다. 또한, 각 변수의 계수의 값이나 상수항의 값은, 실수이면 상관없다. 어떤 분수식과, 당해 분수식에 있어서 분자의 변수와 분모의 변수가 바뀐 것에서는, 목적 변수와의 상관의 양음 부호가 개략 역전되지만, 이들의 상관성은 유지되기에, 평가 성능도 동등하다고 간주할 수 있기 때문에, 분수식에는, 분자의 변수와 분모의 변수가 바뀐 것도 포함된다.

그리고, 대장암의 상태를 평가할 때, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값 이외에, 다른 생체 정보에 관한 값(예를 들면, 이하에 열거한 값 등)을 추가로 사용해도 상관없다. 또한, 평가시에 사용하는 식에는, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값이 대입되는 변수 이외에, 다른 생체 정보에 관한 값(예를 들면, 이하에 열거한 값 등)이 대입되는 1개 또는 복수의 변수가 추가로 함유되어 있어도 좋다.

1. 아미노산 이외의 다른 혈중 대사물(아미노산 대사물·당류·지질 등), 단백질, 펩타이드, 미네랄, 호르몬 등의 농도값

2. 알부민, 총단백, 트리글리세리드(중성 지방), HbA1c, 당화 알부민, 인슐린 저항성 지수, 총콜레스테롤, LDL 콜레스테롤, HDL 콜레스테롤, 아밀라제, 총비릴루빈, 크레아티닌, 추산사구체 여과량(eGFR), 요산, GOT(AST), GPT(ALT), GGTP(γ-GTP), 글루코스(혈당치), CRP(C 반응성 단백), 적혈구, 헤모글로빈, 헤마크립토, MCV, MCH, MCHC, 백혈구, 혈소판수 등의 혈액 검사값

3. 초음파 에코, X선, CT, MRI, 내시경상 등의 화상 정보로부터 얻어지는 값

4. 연령, 신장, 체중, BMI, 복위, 수축기 혈압, 확장기 혈압, 성별, 끽연 정보, 식사 정보, 음주 정보, 운동 정보, 스트레스 정보, 수면 정보, 가족의 기왕력 정보, 질환력 정보(당뇨병 등) 등의 생체 지표에 관한 값

[제2 실시형태]

[2-1. 제2 실시형태의 개요]

여기서는, 제2 실시형태의 개요에 관해서 도 2를 참조하여 설명한다. 도 2는 제2 실시형태의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다. 또한, 본 제2 실시형태의 설명에서는, 상기한 제1 실시형태와 중복되는 설명을 생략하는 경우가 있다. 특히 여기에서는, 대장암의 상태를 평가할 때에, 식의 값 또는 그 변환후의 값을 사용하는 케이스를 일례로서 기재하고 있지만, 예를 들면,「상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산」중 적어도 1개의 농도값 또는 그 변환후의 값(예를 들면 농도 편차치 등)을 사용해도 좋다.

제어부는, 혈액 중의 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값에 관한 미리 취득한 평가 대상(예를 들면 동물이나 인간 등의 개체)의 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값, 및, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 미리 기억부에 기억된 식을 사용하여, 식의 값을 산출함으로써, 평가 대상에 관해서 대장암의 상태를 평가한다(스텝 S21). 이것에 의해, 대장암의 상태를 아는 데 있어서 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다.

또한, 스텝 S21에서 사용되는 식은, 이하에 설명하는 식 작성 처리(공정 1 내지 공정 4)에 기초하여 작성된 것이라도 좋다. 여기에서, 식 작성 처리의 개요에 관해서 설명한다. 또한, 여기서 설명하는 처리는 어디까지나 일례이며, 식의 작성 방법은 이것으로 한정되지 않는다.

우선, 제어부는, 농도 데이터와 대장암의 상태를 나타내는 지표에 관한 지표 데이터를 포함하는 미리 기억부에 기억된 지표 상태 정보(결손값이나 벗어난 값 등을 갖는 데이터가 사전에 제거되어 있는 것이라도 좋다)로부터 소정의 식 작성 수법에 기초하여, 후보식(예를 들면, y=a1×1+a2×2+…+anxn, y: 지표 데이터, xi: 농도 데이터, ai: 상수, i=1, 2, …, n)을 작성한다(공정 1).

또한, 공정 1에 있어서, 지표 상태 정보로부터, 복수의 상이한 식 작성 수법(주성분 분석이나 판별 분석, 서포트벡터머신, 중회귀 분석, Cox 회귀 분석, 로지스틱 회귀 분석, k-means법, 클러스터 해석, 결정목 등의 다변량 해석에 관한 것을 포함한다.)을 병용하여 복수의 후보식을 작성해도 좋다. 구체적으로는, 다수의 건상군 및 대장암군으로부터 얻은 혈액을 분석하여 얻은 농도 데이터 및 지표 데이터로 구성되는 다변량 데이터인 지표 상태 정보에 대해, 복수의 상이한 알고리즘을 이용하여 복수군의 후보식을 동시 병행적으로 작성해도 좋다. 예를 들면, 상이한 알고리즘을 이용하여 판별 분석 및 로지스틱 회귀 분석을 동시에 행하여, 2개의 상이한 후보식을 작성해도 좋다. 또한, 주성분 분석을 행하여 작성한 후보식을 이용하여 지표 상태 정보를 변환하고, 변환한 지표 상태 정보에 대해 판별 분석을 행함으로써 후보식을 작성해도 좋다. 이것에 의해, 최종적으로, 평가에 최적의 식을 작성할 수 있다.

여기서, 주성분 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 모든 농도 데이터의 분산을 최대로 하는 각 변수를 포함하는 1차식이다. 또한, 판별 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 각 군 내의 분산의 합의 모든 농도 데이터의 분산에 대한 비를 최소로 하는 각 변수를 포함하는 고차식(지수나 대수를 포함한다)이다. 또한, 서포트벡터머신을 사용하여 작성한 후보식은, 군 간의 경계를 최대로 하는 각 변수를 포함하는 고차식(커넬 함수를 포함한다)이다. 또한, 중회귀 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 모든 농도 데이터로부터의 거리의 합을 최소로 하는 각 변수를 포함하는 고차식이다. 또한, Cox 회귀 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 대수 하자드비를 포함하는 선형 모델로, 그 모델의 우도(尤度)를 최대로 하는 각 변수와 그 계수를 포함하는 1차식이다. 또한, 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 작성한 후보식은, 확률의 대수 오즈를 나타내는 선형 모델이며, 그 확률의 우도를 최대로 하는 각 변수를 포함하는 1차식이다. 또한, k-means법이란, 각 농도 데이터의 k개 근방을 탐색하고, 근방점이 속하는 군 중에서 가장 많은 것을 그 데이터의 소속군이라고 정의하며, 입력된 농도 데이터가 속하는 군이라고 정의된 군이 가장 합치하는 변수를 선택하는 수법이다. 또한, 클러스터 해석이란, 모든 농도 데이터 중에서 가장 가까운 거리에 있는 점끼리를 클러스터링(군화)하는 수법이다. 또한, 결정목이란, 변수에 서열을 붙여, 서열이 상위인 변수가 취할 수 있는 패턴으로부터 농도 데이터의 군을 예측하는 수법이다.

식 작성 처리의 설명으로 돌아가서, 제어부는, 공정 1에서 작성한 후보식을, 소정의 검증 수법에 기초하여 검증(상호 검증)한다(공정 2). 후보식의 검증은, 공정 1에서 작성한 각 후보식에 대해 행한다. 또한, 공정 2에 있어서, 부트스트랩법이나 홀드아웃법, N-폴드법, 리브원아웃법 등 중 적어도 1개에 기초하여, 후보식의 판별률이나 감도, 특이도, 정보량 기준, ROC_AUC(수신자 특성 곡선의 곡선하면적) 등 중 적어도 1개에 관해서 검증해도 좋다. 이것에 의해, 지표 상태 정보나 평가 조건을 고려한 예측성 또는 완건성이 높은 후보식을 작성할 수 있다.

여기서, 판별률이란, 본 실시형태에 따르는 평가 수법으로, 진짜 상태가 음성인 평가 대상(예를 들면, 대장암에 나환되어 있지 않은 평가 대상 등)을 정확하게 음성이라고 평가하고, 진짜 상태가 양성인 평가 대상(예를 들면, 대장암에 나환되어 있는 평가 대상 등)을 정확하게 양성이라고 평가하고 있는 비율이다. 또한, 감도란, 본 실시형태에 따르는 평가 수법으로, 진짜 상태가 양성인 평가 대상을 정확하게 양성이라고 평가하고 있는 비율이다. 또한, 특이도란, 본 실시형태에 따르는 평가 수법으로, 진짜 상태가 음성인 평가 대상을 정확하게 음성이라고 평가하고 있는 비율이다. 또한, 아카이케 정보량 규준이란, 회귀 분석 등의 경우에, 관측 데이터가 통계 모델에 어느 정도 일치하는지를 나타내는 기준이며,「-2x(통계 모델의 최대 대수 우도)+2x(통계 모델의 자유 파라미터수)」로 정의되는 값이 최소가 되는 모델을 가장 좋다고 판단한다. 또한, ROC_AUC는, 2차원 좌표 위에 (x,y)=(1-특이도, 감도)를 플롯하여 작성되는 곡선인 수신자 특성 곡성(ROC)의 곡선하면적으로서 정의되며, ROC_AUC의 값은 완전한 판별에서는 1이 되며, 이 값이 1에 가까울수록 판별성이 높은 것을 나타낸다. 또한, 예측성이란, 후보식의 검증을 반복함으로써 얻어진 판별률이나 감도, 특이성을 평균한 것이다. 또한, 완건성이란, 후보식의 검증을 반복함으로써 얻어진 판별률이나 감도, 특이성의 분산이다.

식 작성 처리의 설명으로 돌아가서, 제어부는, 소정의 변수 선택 수법에 기초하여 후보식의 변수를 선택함으로써, 후보식을 작성할 때에 사용하는 지표 상태 정보에 포함되는 농도 데이터의 조합을 선택한다(공정 3). 또한, 공정 3에 있어서, 변수의 선택은, 공정 1에서 작성한 각 후보식에 대해 행해도 좋다. 이것에 의해, 후보식의 변수를 적절히 선택할 수 있다. 그리고, 공정 3에서 선택한 농도 데이터를 포함하는 지표 상태 정보를 사용하여 다시 공정 1을 실행한다. 또한, 공정 3에 있어서, 공정 2에서의 검증 결과로부터 스텝와이즈법, 베스트패스법, 근방탐색법, 유전적 알고리즘 중 적어도 1개에 기초하여 후보식의 변수를 선택해도 좋다. 또한, 베스트패스법이란, 후보식에 포함되는 변수를 1개씩 순차적으로 줄여 가서, 후보식이 주는 평가 지표를 최적화함으로써 변수를 선택하는 방법이다.

식 작성 처리의 설명으로 돌아가서, 제어부는, 상기한 공정 1, 공정 2 및 공정 3을 반복하여 실행하고, 이것에 의해 축적된 검증 결과에 기초하여, 복수의 후보식 중에서 평가시에 사용하는 후보식을 선출함으로써, 평가시에 사용하는 식을 작성한다(공정 4). 또한, 후보식의 선출에는, 예를 들면, 동일한 식 작성 수법으로 작성한 후보식 중에서 최적의 것을 선출하는 경우와, 모든 후보식 중에서 최적의 것을 선출하는 경우가 있다.

이상, 설명한 바와 같이, 식 작성 처리에서는, 지표 상태 정보에 기초하여, 후보식의 작성, 후보식의 검증 및 후보식의 변수의 선택에 관한 처리를 일련의 흐름으로 체계화(시스템화)하여 실행함으로써, 대장암의 평가에 최적의 식을 작성할 수 있다. 환언하면, 식 작성 처리에서는, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개를 포함하는 혈중 물질의 농도를 다변량의 통계 해석에 사용하여, 최적으로 로버스트한 변수의 조합을 선택하기 위해 변수 선택법과 크로스밸리데이션을 조합하여, 평가 성능이 높은 식을 추출한다.

[2-2. 제2 실시형태의 구성]

여기에서는, 제2 실시형태에 따르는 평가 시스템(이하에서는 본 시스템이라고 기재하는 경우가 있다.)의 구성에 관해서, 도 3에서 도 14를 참조하여 설명한다. 또한, 본 시스템은 어디까지나 일례이며, 본 발명은 이것으로 한정되지 않는다. 특히, 여기서는, 대장암의 상태를 평가할 때에, 식의 값 또는 그 변환후의 값을 사용하는 케이스를 일례로서 기재하고 있지만, 예를 들면,「상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산」중 적어도 1개의 농도값 또는 그 변환후의 값(예를 들면 농도 편차치 등)을 사용해도 좋다.

우선, 본 시스템의 전체 구성에 관해서 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한다. 도 3은 본 시스템의 전체 구성의 일례를 도시하는 도면이다. 또한, 도 4는 본 시스템의 전체 구성의 다른 일례를 도시하는 도면이다. 본 시스템은, 도 3에 도시하는 바와 같이, 평가 대상인 개체에 관해서 대장암의 상태를 평가하는 평가 장치(100)와, 혈액 중의 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개를 포함하는 혈중 물질의 농도값에 관한 개체의 농도 데이터를 제공하는 클라이언트 장치(200)(본 발명의 단말 장치에 상당)를, 네트워크(300)를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성되어 있다.

또한, 본 시스템은, 도 4에 도시하는 바와 같이, 평가 장치(100)나 클라이언트 장치(200) 외에, 평가 장치(100)로 식을 작성할 때에 사용하는 지표 상태 정보나, 평가시에 사용하는 식 등을 저장한 데이터베이스 장치(400)를, 네트워크(300)를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성되어도 좋다. 이것에 의해, 네트워크(300)를 개재하여, 평가 장치(100)로부터 클라이언트 장치(200)나 데이터베이스 장치(400)로, 또는 클라이언트 장치(200)나 데이터베이스 장치(400)로부터 평가 장치(100)로, 대장암의 상태를 아는 데 참고가 되는 정보 등이 제공된다. 여기서, 대장암의 상태를 아는 데 참고가 되는 정보란, 예를 들면, 인간을 포함하는 생물의 대장암 상태에 관한 특정한 항목에 관해서 측정한 값에 관한 정보 등이다. 또한, 대장암의 상태를 아는 데 참고가 되는 정보는, 평가 장치(100)나 클라이언트 장치(200)나 다른 장치(예를 들면 각종 계측 장치 등)에서 생성되며, 주로 데이터베이스 장치(400)에 축적된다.

다음에, 본 시스템의 평가 장치(100)의 구성에 관해서 도 5에서 도 11을 참조하여 설명한다. 도 5는 본 시스템의 평가 장치(100)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이며, 당해 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다.

평가 장치(100)는, 당해 평가 장치를 통괄적으로 제어하는 중앙 처리 장치(CPU) 등의 제어부(102)와, 루터 등의 통신 장치 및 전용선 등의 유선 또는 무선의 통신 회선을 개재하여 당해 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 있으며, 이들 각 부는 임의의 통신로를 개재하여 통신 가능하게 접속되어 있다. 여기서, 평가 장치(100)는, 각종 분석 장치(예를 들면 아미노산 분석 장치 등)와 동일 하우징으로 구성되어도 좋다. 예를 들면, 혈액 중의 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개를 포함하는 소정의 혈중 물질의 농도값을 산출(측정)하고, 산출한 값을 출력(인쇄나 모니터 표시 등)하는 구성(하드웨어 및 소프트웨어)을 구비한 소형 분석 장치에 있어서, 후술하는 평가부(102d)를 추가로 구비하고, 당해 평가부(102d)에서 얻어진 결과를 전기 구성을 사용하여 출력하는 것을 특징으로 하는 것이라도 좋다.

통신 인터페이스부(104)는, 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. 여기서, 출력 장치(114)에는, 모니터(가정용 텔레비전을 포함한다) 외, 스피커나 프린터를 사용할 수 있다(또한, 이하에서는, 출력 장치(114)를 모니터(114)로서 기재하는 경우가 있다.). 입력 장치(112)에는, 키보드나 마우스나 마이크 외에, 마우스와 협동하여 포인팅디바이스 기능을 실현하는 모니터를 사용할 수 있다.

기억부(106)는, 스토리지 수단이며, 예를 들면, 랜덤 액세스 메모리(RAM)·판독 전용 메모리(ROM) 등의 메모리 장치나, 하드 디스크와 같은 고정 디스크 장치, 플렉시블 디스크, 광 디스크 등을 사용할 수 있다. 기억부(106)에는, 운영 체제(OS)와 협동하여 CPU에 명령을 주어 각종 처리를 행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 기억부(106)는, 도시한 바와 같이, 농도 데이터 파일(106a)과, 지표 상태 정보 파일(106b)과, 지정 지표 상태 정보 파일(106c)과, 식 관련 정보 데이터베이스(106d)와, 평가 결과 파일(106e)을 저장한다.

농도 데이터 파일(106a)은, 혈액 중의 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개를 함유하는 혈중 물질의 농도값에 관한 농도 데이터를 저장한다. 도 6은, 농도 데이터 파일(106a)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 농도 데이터 파일(106a)에 저장되는 정보는, 도 6에 도시하는 바와 같이, 평가 대상인 개체(샘플)를 일의적으로 식별하기 위한 개체 번호와, 농도 데이터를 상호 관련지어 구성되어 있다. 여기서, 도 6에서는, 농도 데이터를 수치, 즉 연속 척도로서 취급하고 있지만, 농도 데이터는 명의 척도나 순서 척도라도 좋다. 또한, 명의 척도나 순서 척도의 경우에는, 각각의 상태에 대해 임의의 수치를 줌으로써 해석해도 좋다. 또한, 농도 데이터에, 다른 생체 정보에 관한 값(상기 참조)을 조합해도 좋다.

도 5로 돌아가서, 지표 상태 정보 파일(106b)은, 식을 작성할 때에 사용하는 지표 상태 정보를 저장한다. 도 7은, 지표 상태 정보 파일(106b)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 지표 상태 정보 파일(106b)에 저장되는 정보는, 도 7에 도시하는 바와 같이, 개체 번호와, 대장암의 상태를 나타내는 지표(지표 T1, 지표 T2, 지표 T3…)에 관한 지표 데이터(T)와, 농도 데이터를 상호 관련지어 구성되어 있다. 여기서, 도 7에서는, 지표 데이터 및 농도 데이터를 수치(즉 연속 척도)로서 취급하고 있지만, 지표 데이터 및 농도 데이터는 명의 척도나 순서 척도라도 좋다. 또한, 명의 척도나 순서 척도의 경우에는, 각각의 상태에 대해 임의의 수치를 부여함으로써 해석해도 좋다. 또한, 지표 데이터는, 대장암 상태의 마커가 되는 기지의 지표 등이며, 수치 데이터를 사용해도 좋다.

도 5로 돌아가서, 지정 지표 상태 정보 파일(106c)은, 후술하는 지정부(102b)에서 지정한 지표 상태 정보를 저장한다. 도 8은, 지정 지표 상태 정보 파일(106c)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 지정 지표 상태 정보 파일(106c)에 저장되는 정보는, 도 8에 도시하는 바와 같이, 개체 번호와, 지정한 지표 데이터와, 지정한 농도 데이터를 상호 관련지어 구성되어 있다.

도 5로 돌아가서, 식 관련 정보 데이터베이스(106d)는, 후술하는 식 작성부(102c)에서 작성한 식을 저장하는 식 파일(106d1)로 구성된다. 식 파일(106d1)은, 평가시에 사용하는 식을 저장한다. 도 9는, 식 파일(106d1)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 식 파일(106d1)에 저장되는 정보는, 도 9에 도시하는 바와 같이, 랭크와, 식(도 9에서는, Fp(Homo,…)나 Fp(Homo, γ-아미노부티르산, Asn), Fk(Homo, γ-아미노부티르산, Asn,…)등)과, 각 식 작성 수법에 대응하는 임계값과, 각 식의 검증 결과(예를 들면 각 식의 값)를 상호 관련지어 구성되어 있다. 또한, "Homo"라는 문자는, 호모아르기닌을 의미하는 것이다.

도 5로 돌아가서, 평가 결과 파일(106e)은, 후술하는 평가부(102d)에서 얻어진 평가 결과를 저장한다. 도 10은, 평가 결과 파일(106d)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 평가 결과 파일(106d)에 저장되는 정보는, 평가 대상인 개체(샘플)를 일의적으로 식별하기 위한 개체 번호와, 미리 취득한 개체의 농도 데이터와, 대장암의 상태에 관한 평가 결과(예를 들면, 후술하는 산출부(102d1)에서 산출한 식의 값, 후술하는 변환부(102d2)에서 식의 값을 변환한 후의 값, 후술하는 생성부(102d3)에서 생성된 위치 정보, 또는, 후술하는 분류부(102d4)에서 얻어진 분류 결과, 등)를 상호 관련지어 구성되어 있다.

도 5로 돌아가서, 제어부(102)는, OS 등의 제어 프로그램·각종 처리 수순 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, 수신부(102a)와 지정부(102b)와 식 작성부(102c)와 평가부(102d)와 결과 출력부(102e)와 송신부(102f)를 구비하고 있다. 제어부(102)는, 데이터베이스 장치(400)로부터 송신된 지표 상태 정보나 클라이언트 장치(200)로부터 송신된 농도 데이터에 대해, 결손값이 있는 데이터의 제거·벗어난 값이 많은 데이터의 제거·결손값이 있는 데이터가 많은 변수의 제거 등의 데이터 처리도 행한다.

수신부(102a)는, 클라이언트 장치(200)나 데이터베이스 장치(400)로부터 송신된 정보(구체적으로는, 농도 데이터나 지표 상태 정보, 식 등)를, 네트워크(300)를 개재하여 수신한다. 지정부(102b)는, 식을 작성함에 있어서 대상으로 하는 지표 데이터 및 농도 데이터를 지정한다.

식 작성부(102c)는, 수신부(102a)에서 수신한 지표 상태 정보나 지정부(102b)에서 지정한 지표 상태 정보에 기초하여 식을 작성한다. 또한, 식이 미리 기억부(106)의 소정의 기억 영역에 저장되어 있는 경우에는, 식 작성부(102c)는, 기억부(106)로부터 원하는 식을 선택함으로써, 식을 작성해도 좋다. 또한, 식 작성부(102c)는, 식을 미리 저장한 다른 컴퓨터 장치(예를 들면 데이터베이스 장치(400))로부터 원하는 식을 선택하여 다운로드함으로써, 식을 작성해도 좋다.

평가부(102d)는, 사전에 얻어진 식(예를 들면, 식 작성부(102c)에서 작성한 식, 또는, 수신부(102a)에서 수신한 식 등), 및, 수신부(102a)에서 수신한 개체의 농도 데이터에 포함되는, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값을 사용하여, 식의 값을 산출함으로써, 개체에 관해서 대장암의 상태를 평가한다. 또한, 평가부(102d)는, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값 또는 당해 농도값의 변환후의 값(예를 들면 농도 편차치)을 사용하여, 개체에 관해서 대장암의 상태를 평가해도 좋다.

여기서, 평가부(102d)의 구성에 관해서 도 11을 참조하여 설명한다. 도 11은, 평가부(102d)의 구성을 도시하는 블록도이며, 당해 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다. 평가부(102d)는, 산출부(102d1)와, 변환부(102d2)와, 생성부(102d3)와, 분류부(102d4)를 추가로 구비하고 있다.

산출부(102d1)는, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값, 및, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값이 대입되는 변수를 적어도 포함하는 식을 사용하여, 식의 값을 산출한다. 또한, 평가부(102d)는, 산출부(102d1)에서 산출한 식의 값을 평가 결과로서 평가 결과 파일(106e)의 소정의 기억 영역에 저장해도 좋다.

변환부(102d2)는, 산출부(102d1)에서 산출한 식의 값을 예를 들면 상기한 변환 수법 등으로 변환한다. 또한, 평가부(102d)는, 변환부(102d2)에서 변환한 후의 값을 평가 결과로서 평가 결과 파일(106e)의 소정의 기억 영역에 저장해도 좋다. 또한, 변환부(102d2)는, 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 25종류의 대사물 및 상기 19종류의 아미노산 중 적어도 1개의 농도값을, 예를 들면 상기한 변환 수법 등으로 변환해도 좋다.

생성부(102d3)는, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 시인 가능하게 나타나는 소정의 자 위에 있어서의 소정의 표시 위치에 관한 위치 정보를, 산출부(102d1)에서 산출한 식의 값 또는 변환부(102d2)에서 변환한 후의 값(농도값 또는 당해 농도값의 변환후의 값이라도 좋다)을 사용하여 생성한다. 또한, 평가부(102d)는, 생성부(102d3)에서 생성된 위치 정보를 평가 결과로서 평가 결과 파일(106e)의 소정의 기억 영역에 저장해도 좋다.

분류부(102d4)는, 산출부(102d1)에서 산출한 식의 값 또는 변환부(102d2)에서 변환한 후의 값(농도값 또는 당해 농도값의 변환후의 값이라도 좋다)을 사용하여, 개체를, 대장암에 나환되어 있을 가능성의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분 중 어느 하나로 분류한다.

결과 출력부(102e)는, 제어부(102)의 각 처리부에서의 처리 결과(평가부(102d)에서 얻어진 평가 결과를 포함한다) 등의 출력 장치(114)에 출력한다.

송신부(102f)는, 개체의 농도 데이터의 송신원의 클라이언트 장치(200)에 대해 평가 결과를 송신하거나, 데이터베이스 장치(400)에 대해, 평가 장치(100)에서 작성한 식이나 평가 결과를 송신하거나 한다.

다음에, 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성에 관해서 도 12를 참조하여 설명한다. 도 12는, 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이며, 당해 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다.

클라이언트 장치(200)는, 제어부(210)와 ROM(220)과 하드 디스크(HD)(230)와 RAM(240)과 입력 장치(250)와 출력 장치(260)와 입출력 IF(270)와 통신 IF(280)로 구성되어 있으며, 이들 각 부는 임의의 통신로를 개재하여 통신 가능하게 접속되어 있다. 클라이언트 장치(200)는, 프린터·모니터·이미지 스캐너 등의 주변 장치를 필요에 따라 접속한 정보 처리 장치(예를 들면, 기지의 퍼스널컴퓨터·워크스테이션·가정용 게임 장치·인터넷 TV·개인용 휴대 전화 시스템(PHS) 단말·휴대 단말·이동체 통신 단말·개인 휴대용 정보 단말기(PDA) 등의 정보 처리 단말 등)을 기초로 한 것이라도 좋다.

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

통신 IF(280)는, 클라이언트 장치(200)와 네트워크(300)(또는 루터 등의 통신 장치)를 통신 가능하게 접속한다. 환언하면, 클라이언트 장치(200)는, 모뎀이나 터미널 어댑터(TA)나 루터 등의 통신 장치 및 전화 회선을 개재하여, 또는 전용선을 개재하여 네트워크(300)에 접속된다. 이것에 의해, 클라이언트 장치(200)는, 소정의 통신 규약에 따라 평가 장치(100)에 액세스할 수 있다.

제어부(210)는, 수신부(211) 및 송신부(212)를 구비하고 있다. 수신부(211)는, 통신 IF(280)를 개재하여, 평가 장치(100)로부터 송신된 평가 결과 등의 각종 정보를 수신한다. 송신부(212)는, 통신 IF(280)를 개재하여, 개체의 농도 데이터 등의 각종 정보를 평가 장치(100)로 송신한다.

제어부(210)는, 당해 제어부에서 행하는 처리의 전부 또는 임의의 일부를, CPU 및 당해 CPU에서 해석하여 실행하는 프로그램으로 실현해도 좋다. ROM(220) 또는 HD(230)에는, OS와 협동하여 CPU에 명령을 주고, 각종 처리를 행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 당해 컴퓨터 프로그램은, RAM(240)에 로드됨으로써 실행되며, CPU와 협동하여 제어부(210)를 구성한다. 또한, 당해 컴퓨터 프로그램은, 클라이언트 장치(200)와 임의의 네트워크를 개재하여 접속되는 어플리케이션 프로그램 서버에 기록되어도 좋고, 클라이언트 장치(200)는, 필요에 따라 그 전부 또는 일부를 다운로드해도 좋다. 또한, 제어부(210)에서 행하는 처리의 전부 또는 임의의 일부를, 와이어드 로직 등에 의한 하드웨어로 실현해도 좋다.

여기서, 제어부(210)는, 평가 장치(100)에 구비되어 있는 평가부(102d)가 갖는 기능과 같은 기능을 갖는 평가부(210a)(산출부(210a1), 변환부(210a2), 생성부(210a3), 및 분류부(210a4)를 포함한다)를 구비하고 있어도 좋다. 그리고, 제어부(210)에 평가부(210a)가 구비되어 있는 경우에는, 평가부(210a)는, 평가 장치(100)로부터 송신된 평가 결과에 포함되어 있는 정보에 따라, 변환부(210a2)에서 식의 값(농도값이라도 좋다)을 변환하거나, 생성부(210a3)에서 식의 값 또는 변환후의 값(농도값 또는 당해 농도값의 변환후의 값이라도 좋다)에 대응하는 위치 정보를 생성하거나, 분류부(210a4)에서 식의 값 또는 변환후의 값(농도값 또는 당해 농도값의 변환후의 값이라도 좋다)을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 1개로 분류해도 좋다.

다음에, 본 시스템의 네트워크(300)에 관해서 도 3, 도 4를 참조하여 설명한다. 네트워크(300)는, 평가 장치(100)와 클라이언트 장치(200)와 데이터베이스 장치(400)를 상호 통신 가능하게 접속하는 기능을 가지며, 예를 들면 인터넷이나 인트라넷이나 근거리 통신망(LAN)(유선/무선의 쌍방을 포함한다) 등이다. 또한, 네트워크(300)는, 부가 가치 통신망(VAN)이나, 퍼스널컴퓨터 통신망이나 공중전화망(아날로그/디지털의 쌍방을 포함한다)이나, 전용 회선망(아날로그/디지털의 쌍방을 포함한다)나, 공동 시청 안테나 텔레비전(CATV)망이나, 휴대 회선 교환망 또는 휴대 패킷 교환망(IMT(International Mobile Telecommunication) 2000방식, GSM(등록상표)(Global System for Mobile Communications) 방식 또는 개인용 디지털 셀룰러(PDC)/PDC-P 방식 등을 포함한다)나, 무선 호출망이나, 블루투스(등록상표) 등의 국소 무선망이나, PHS망이나, 위성통신망(CS(Communication Satellite), BS(Broadcasting Satellite) 또는 ISDB(Integrated Services Digital Broadcasting) 등을 포함한다) 등이라도 좋다.

다음에, 본 시스템의 데이터베이스 장치(400)의 구성에 관해서 도 13을 참조하여 설명한다. 도 13은, 본 시스템의 데이터베이스 장치(400)의 구성의 일례를 도시하는 블록도이며, 당해 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다.

데이터베이스 장치(400)는, 평가 장치(100) 또는 당해 데이터베이스 장치로 식을 작성할 때에 사용하는 지표 상태 정보나, 평가 장치(100)로 작성한 식, 평가 장치(100)에서의 평가 결과 등을 저장하는 기능을 가진다. 도 13에 도시하는 바와 같이, 데이터베이스 장치(400)는, 당해 데이터베이스 장치를 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 각 부는 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, 광 디스크 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) 사이에 있어서의 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. 여기서, 출력 장치(414)에는, 모니터(가정용 텔레비전을 포함한다) 외에, 스피커나 프린터를 사용할 수 있다. 또한, 입력 장치(412)에는, 키보드나 마우스나 마이크 외, 마우스와 협동하여 포인팅디바이스 기능을 실현하는 모니터를 사용할 수 있다.

제어부(402)는, OS 등의 제어 프로그램·각종 처리 수순 등을 규정한 프로그램·소요 데이터 등을 저장하기 위한 내부 메모리를 가지며, 이들 프로그램에 기초하여 다양한 정보 처리를 실행한다. 제어부(402)는, 도시한 바와 같이, 대별하여, 송신부(402a)와 수신부(402b)를 구비하고 있다. 송신부(402a)는, 지표 상태 정보나 식 등의 각종 정보를, 평가 장치(100)로 송신한다. 수신부(402b)는, 평가 장치(100)로부터 송신된, 식이나 평가 결과 등의 각종 정보를 수신한다.

또한, 본 설명에서는, 평가 장치(100)가, 농도 데이터의 수신으로부터, 식의 값의 산출, 개체의 구분으로의 분류, 그리고 평가 결과의 송신까지를 실행하고, 클라이언트 장치(200)가 평가 결과의 수신을 실행하는 케이스를 예로서 들었지만, 클라이언트 장치(200)에 평가부(210a)가 구비되어 있는 경우에는, 평가 장치(100)는 식의 값의 산출을 실행하면 충분하며, 예를 들면 식의 값의 변환, 위치 정보의 생성, 및, 개체의 구분으로의 분류 등은, 평가 장치(100)와 클라이언트 장치(200)에서 적절히 분담하여 실행해도 좋다.

예를 들면, 클라이언트 장치(200)는, 평가 장치(100)로부터 식의 값을 수신한 경우에는, 평가부(210a)는, 변환부(210a2)에서 식의 값을 변환하거나, 생성부(210a3)에서 식의 값 또는 변환후의 값에 대응하는 위치 정보를 생성하거나, 분류부(210a4)에서 식의 값 또는 변환후의 값을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하거나 해도 좋다. 또한, 클라이언트 장치(200)는, 평가 장치(100)로부터 변환후의 값을 수신한 경우에는, 평가부(210a)는, 생성부(210a3)에서 변환후의 값에 대응하는 위치 정보를 생성하거나, 분류부(201a4)에서 변환후의 값을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류하거나 해도 좋다.

또한, 클라이언트 장치(200)는, 평가 장치(100)로부터 식의 값 또는 변환후의 값과 위치 정보를 수신한 경우에는, 평가부(210a)는, 분류부(210a4)에서 식의 값 또는 변환후의 값을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다.

[2-3. 기타 실시형태]

본 발명에 따르는 평가 장치, 평가 방법, 평가 프로그램, 평가 시스템, 및 단말 장치는, 상기한 제2 실시형태 이외에도, 청구의 범위에 기재한 기술적 사상의 범위 내에 있어서 여러가지 상이한 실시형태로 실시되어도 좋은 것이다.

또한, 제2 실시형태에 있어서 설명한 각 처리 중, 자동적으로 행해지는 것으로서 설명한 처리의 전부 또는 일부를 수동적으로 행할 수도 있으며, 또는, 수동적으로 행해지는 것으로서 설명한 처리의 전부 또는 일부를 공지의 방법으로 자동적으로 행할 수도 있다.

이 외에, 상기 문헌 중이나 도면 중에서 나타낸 처리 수순, 제어 수순, 구체적 명칭, 각 처리의 등록 데이터나 검색 조건 등의 파라미터를 포함하는 정보, 화면예, 데이터베이스 구성에 관해서는, 특기하는 경우를 제외하고 임의로 변경할 수 있다.

또한, 평가 장치(100)에 관해서, 도시한 각 구성 요소는 기능 개념적인 것이며, 반드시 물리적으로 도시한 바와 같이 구성되어 있는 것을 요하지 않는다.

예를 들면, 평가 장치(100)가 구비하는 처리 기능, 특히 제어부(102)에서 행해지는 각 처리 기능에 관해서는, 그 전부 또는 임의의 일부를, CPU 및 당해 CPU에서 해석 실행되는 프로그램으로 실현해도 좋고, 또한, 와이어드 로직에 의한 하드웨어로서 실현해도 좋다. 또한, 프로그램은, 정보 처리 장치에 본 발명에 따르는 평가 방법을 실행시키기 위한 프로그램화된 명령을 포함하는 일시적이지 않은 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되어 있으며, 필요에 따라 평가 장치(100)에 기계적으로 판독된다. 즉, ROM 또는 하드 디스크 드라이브(HDD) 등의 기억부(106) 등에는, OS와 협동하여 CPU에 명령을 주고, 각종 처리를 행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 이 컴퓨터 프로그램은, RAM에 로드됨으로써 실행되며, CPU와 협동하여 제어부를 구성한다.

또한, 이 컴퓨터 프로그램은 평가 장치(100)에 대해 임의의 네트워크를 개재하여 접속된 어플리케이션 프로그램 서버에 기억되어 있어도 좋고, 필요에 따라 그 전부 또는 일부를 다운로드하는 것도 가능하다.

또한, 본 발명에 따르는 평가 프로그램을, 일시적이지 않은 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장해도 좋고, 또한, 프로그램 제품으로서 구성할 수도 있다. 여기서, 이「기록 매체」란, 메모리 카드, 범용 직렬 버스(USB) 메모리, 보안 디지털(SD) 카드, 플렉시블 디스크, 광자기 디스크, ROM, 소거가능한 프로그램가능한 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능하고 프로그램가능한 판독 전용 메모리(EEPROM)(등록상표), 컴팩트 디스크 판독 전용 메모리(CD-ROM), 자기 광학 디스크(MO), 디지털 다기능 디스크(DVD), 및 블루레이(등록상표) 디스크 등의 임의의 「가반용 물리 매체」를 포함하는 것으로 한다.

또한,「프로그램」이란, 임의의 언어 또는 기술 방법으로 기술된 데이터 처리 방법이며, 소스 코드 또는 바이너리 코드 등의 형식을 불문한다. 또한,「프로그램」은 반드시 단일적으로 구성되는 것으로 한정되지 않으며, 복수의 모듈이나 라이브러리로서 분산 구성되는 것이나, OS로 대표되는 별개의 프로그램과 협동하여 그 기능을 달성하는 것도 포함한다. 또한, 실시형태에 나타낸 각 장치에 있어서 기록 매체를 판독하기 위한 구체적인 구성 및 판독 수순 및 판독후의 인스톨 수순 등에 관해서는, 주지의 구성이나 수순을 사용할 수 있다.

기억부(106)에 저장되는 각종 데이터베이스 등은, RAM, ROM 등의 메모리 장치, 하드 디스크 등의 고정 디스크 장치, 플렉시블 디스크, 및, 광 디스크 등의 스토리지 수단이며, 각종 처리나 웹사이트 제공에 사용하는 각종 프로그램, 테이블, 데이터베이스, 및, 웹페이지용 파일 등을 저장한다.

또한, 평가 장치(100)는, 기지의 퍼스널 컴퓨터 또는 워크스테이션 등의 정보 처리 장치로서 구성해도 좋고, 또한, 임의의 주변 장치가 접속된 당해 정보 처리 장치로서 구성해도 좋다. 또한, 평가 장치(100)는, 당해 정보 처리 장치에 본 발명의 평가 방법을 실현시키는 소프트웨어(프로그램 또는 데이터 등을 포함한다)를 실장함으로써 실현해도 좋다.

또한, 장치의 분산·통합의 구체적인 형태를 도시하는 것으로 한정되지 않으며, 그 전부 또는 일부를, 각종 부가 등에 따라 또는 기능 부하에 따라, 임의의 단위로 기능적 또는 물리적으로 분산·통합하여 구성할 수 있다. 즉, 상기한 실시형태를 임의로 조합하여 실시해도 좋고, 실시형태를 선택적으로 실시해도 좋다.

대장암의 확정 진단이 행해진 대장암 환자(대장암군: 40명), 및, 성별, 연령 및 BMI를 대장암군과 매칭시킨, 암의 기왕력 및 나환력이 없는 건상자(건상군: 40명)의 혈장 샘플로부터, 전기의 대사물 분석법(A)에 의해 혈중 대사물 농도를 측정하였다.

22종류의 대사물(1-메틸히스티딘, α-아미노부티르산, α-아미노아디프산, β-아미노부티르산, β-아미노이소부티르산, 카다베린, 에틸글리신, γ-아미노부티르산, 호모아르기닌, 히포타우린, 키누레닌, N6-아세틸-L-리진, 푸트레신, 세로토닌, 스페르미딘, 스페르민, 비대칭성 디메틸아르기닌, 호모시트룰린, 3-메틸히스티딘, 하이드록시프롤린, 포스포에탄올아민, 대칭성 디메틸아르기닌의 혈장 중 농도값(nmol/ml)의 데이터를 사용하여, 각 대사물에 관해서 대장암군과 건상군의 판별능을 ROC_AUC로 평가하였다. 표 1에 각 대사물의 판별능을 평가할 때의 지표가 되는 ROC_AUC를 나타낸다.

	ROC_AUC	점근유의확률
1-메틸히스티딘	0.4025	0.5423
α-아미노부티르산	0.6331	0.0346
α-아미노아디프산	0.6347	0.0481
β-아미노부티르산	0.9497	<0.0001
β-아미노이소부티르산	0.5744	0.1567
카다베린	0.7806	0.0004
에틸글리신	0.6228	0.6749
γ-아미노부티르산	0.6472	0.1093
호모아르기닌	0.5859	0.1876
히포타우린	0.5391	0.2751
키누레닌	0.5172	0.2875
N6-아세틸-L-리진	0.5531	0.9449
푸트레신	0.5819	0.3141
세로토닌	0.4809	0.0877
스페르미딘	0.5381	0.4781
스페르민	0.6288	0.0197
비대칭성 디메틸아르기닌	0.6600	0.0131
호모시트룰린	0.4856	0.3969
3-메틸히스티딘	0.4191	0.8897
하이드록시프롤린	0.4253	0.4807
포스포에탄올아민	0.5156	0.1694
대칭성 디메틸아르기닌	0.6400	0.0265

논파라메트릭의 가정하에서 귀무가설을「ROC_AUC=0.5」로 한 경우의 검정에서 ROC_AUC가 유의(p<0.05)적이었던 대사물은, α-아미노부티르산, α-아미노아디프산, β-아미노부티르산, 카다베린, 스페르민, 비대칭성 디메틸아르기닌, 대칭성 디메틸아르기닌이었다. α-아미노부티르산, α-아미노아디프산, 비대칭성 디메틸아르기닌은 대장암군에서 유의적으로 감소하고, β-아미노부티르산, 카다베린, 스페르민, 대칭성 디메틸아르기닌은 대장암군에서 유의적으로 증가하였다. 이들 대사물의 농도값은, ROC_AUC가 유의적이기 때문에, 건상 상태를 고려한, 대장암 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다.

실시예 1에서 얻어진 샘플 데이터를 사용하였다. 혈장 중의 대사물 농도값이 대입되는 변수를 포함하는, 대장암군과 건상군의 2군을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다.

다변량 판별식으로서 로지스틱 회귀식을 사용하였다. 로지스틱 회귀식에 포함시키는 2개의 변수의 조합을, 상기 22종류의 대사물 중 적어도 1개를 필수로 한 후에, 19종류의 아미노산(Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln) 및 상기 22종류의 대사물로부터 탐색하고, 대장암군과 건상군의 판별능이 양호한 로지스틱 회귀식의 탐색을 실시하였다.

대장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.700 이상이며, 변수의 개수가 2개인 로지스틱 회귀식의 일람을, 이하의 [11. 2변수의 식]에 나타내었다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 높기 때문에, 전기 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다. 또한, 이하의 [11. 2변수의 식]에는, 각 식에 관해서, 식에 포함되는 변수와 ROC_AUC값이 나타나 있다(이하 동일).

실시예 1에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 혈장 중의 대사물 농도값이 대입되는 변수를 포함하는, 대장암군과 건상군의 2군을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다.

다변량 판별식으로서 로지스틱 회귀식을 사용하였다. 로지스틱 회귀식에 포함시키는 3개의 변수의 조합을, 실시예 2와 같이, 상기 22종류의 대사물 중 적어도 1개를 필수로 한 후에, 상기 19종류의 아미노산 및 상기 22종류의 대사물로부터 탐색하고, 대장암군과 건상군의 판별능이 양호한 로지스틱 회귀식의 탐색을 실시하였다.

대장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.955(실시예 2에 있어서의 ROC_AUC의 최대값) 이상이고, 변수의 개수가 3개인 로지스틱 회귀식의 일람을, 이하의 [12. 3변수의 식]에 나타내었다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 높기 때문에, 전기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다.

실시예 1에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 혈장 중의 대사물 농도가 대입되는 변수를 포함하는, 대장암군과 건상군의 2군을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다.

다변량 판별식으로서 로지스틱 회귀식을 사용하였다. 로지스틱 회귀식에 포함시키는 6개의 변수의 조합을, 상기 19종류의 아미노산 및 상기 22종류의 대사물로부터 탐색하고, 대장암군과 건상군의 판별능이 양호한 로지스틱 회귀식의 탐색을 실시하였다.

상기에서 얻어진 로지스틱 회귀식 중, ROC_AUC가 0.980(실시예 3에 있어서의 ROC_AUC의 최대값) 이상의 36식에 포함되는 아미노산 변수의 출현 빈도를 구하였다. 로지스틱 회귀식의 일람을 이하의 [13. 6변수의 식]에 나타내고, 출현 빈도를 표 2에 기재하였다. 이것으로부터, Ser, Val, Orn, Leu, Trp, β-아미노부티르산, 카다베린, 세로토닌, 비대칭성 디메틸아르기닌의 출현 빈도는 10 이상으로 높은 것이 나타났다. 특히, Val, Leu, β-아미노부티르산, 카다베린의 출현 빈도는 20 이상으로 높은 것이 나타났다. 또한, Val, β-아미노부티르산, 카다베린의 출현 빈도는 30 이상으로 높은 것이 나타났다.

상기에서 얻어진 로지스틱 회귀식 중, 예를 들면, 변수의 조합「Val, Leu, β-아미노부티르산, 카다베린, 세로토닌, 대칭성 디메틸아르기닌」를 갖는 지표식 1(Val, Leu, β-아미노부티르산, 카다베린, 세로토닌, 대칭성 디메틸아르기닌을 변수로서 포함하는 다변량 판별식)의 판별능은, ROC_AUC=0.9844, 감도=0.950, 특이도=0.590으로 양호한 것이었다. 또한, 상기 감도 및 특이도는, 감도와 특이도의 평균이 가장 높아지는 최고 판별점을 컷오프값으로 한 경우의 값이다.

여기서, 지표식 1, 및, 대장암군의 아미노산 및 대사물 농도값(μmol/L)을 사용하여, 식의 값을 산출하고, 그리고, 산출한 식의 값 및 미리 설정한 컷오프값을 사용하여, 대장암군의 각 증례를, 이하에 나타내는 바와 같이 설정한 복수의 구분 중 어느 1개로 분류하였다. 여기서, 컷오프값의 후보로서, 특이도 80%일 때의 식의 값과 특이도 95%일 때의 식의 값을 구한 결과, 각각 -1.914와 -0.034이었다. 또한, 이들을 컷오프값으로 한 경우의 감도는 각각 100%, 95%이다.

식의 값이 가장 높았던 1증례의 농도값은 각각, Val: 132.1, Leu: 86.0, β-아미노부티르산: 0.411, 카다베린: 0.0266, 세로토닌: 0.246, 대칭성 디메틸아르기닌: 0.627이며, 이 증례의 식의 값은 16.7이었다. 여기서,「대수 오즈 In(p/(1-p))=식의 값」이라는 관계식(p는 암일 확률)을 정의하고, 이 식의 값 16.7에서 오즈 p/(1-p)를 계산한 결과, 17894429.1이었다. 또한, 이 오즈로부터 확률 p를 계산한 결과, 1.0이었다.

그리고, 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 -0.034를 설정하고, 그리고, 식의 값이 컷오프값보다 높은 경우에는 양성(대장암 구분에 상당)으로 컷오프값보다 낮은 경우는 음성(건상 구분에 상당)이라고 정의하고, 식의 값이 16.7이었던 전기 증례를 양성 및 음성 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 양성으로 분류되었다.

또한, 제1 컷오프값으로서 특이도 80%일 때의 식의 값 -1.914를 설정하고, 제2 컷오프값으로서 특이도 95%일 때의 식의 값 -0.034를 설정하고, 그리고, 식의 값이 제1 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 A(대장암일 가능성(확률, 리스크)이 낮은 것을 의미하는 구분)로, 제1 컷오프값보다 높고 제2 컷오프값보다 낮은 경우에는 랭크 B(대장암일 가능성이 중정도인 것을 의미하는 구분)로, 제2 컷오프값보다 높은 경우에는 랭크 C(대장암일 가능성이 높은 것을 의미하는 구분)로 정의하고, 식의 값이 16.7이었던 전기 증례를 3개의 랭크 중 어느 하나로 분류한 결과, 이 식의 값은 제2 컷오프값보다 높기 때문에, 이 증례는 랭크 C로 분류되었다.

본 실시예 5에 있어서는, 실시예 1에서 사용한 혈액 샘플 중에서 건상자 24명분의 혈장, 대장암 환자 24명분의 혈장을 사용하여, 전술의 대사물 분석법(A)에 의해 실시예 1의 혈중 대사물 농도에 더하여, 혈중의 N-메틸-β-아미노부티르산(N-Me-β-아미노부티르산), 아실카르니틴(AC)(13:1), cis-5,8,11,14,17-에이코사펜타엔산의 피크 면적값을 측정하고, 농도값으로 하였다.

3종류의 대사물(N-Me-β-아미노부티르산, 아실카르니틴(13:1), 에이코사펜타엔산)의 농도값(피크 면적값)의 데이터를 사용하여, 각 대사물에 관해서 대장암군과 건상군의 판별능을 ROC_AUC로 평가하였다. 표 3에 각 대사물의 판별능을 평가할 때의 지표가 되는 ROC_AUC값을 나타낸다.

	ROC_AUC	점근유의확률
N-메틸-β-아미노부티르산	0.9323	<0.0001
아실카르니틴(13:1)	0.8472	<0.0001
에이코사펜타엔산	0.7813	0.0007

논파라메트릭의 가정하에서 귀무가설을「ROC_AUC=0.5」로 한 경우의 검정에서 ROC_AUC가 유의(p<0.05)적이었던 대사물은, N-Me-β-아미노부티르산, 아실카르니틴(13:1), 에이코사펜타엔산이었다. 아실카르니틴(13:1), 에이코사펜타엔산은 대장암군에서 유의적으로 감소하고, N-Me-β-아미노부티르산은 대장암군에서 유의적으로 증가하였다. 이들 대사물의 농도값은, ROC_AUC가 유의적이기 때문에, 건상의 상태를 고려한, 대장암 상태의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다.

실시예 5에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 혈장 중의 대사물 농도값이 대입되는 변수를 포함하는, 대장암군과 건상군의 2군을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다.

다변량 판별식으로서 로지스틱 회귀식을 사용하였다. 로지스틱 회귀식에 포함시키는 2개의 변수의 조합을, N-Me-β-아미노부티르산, 아실카르니틴(13:1), 에이코사펜타엔산 중 어느 하나를 필수로 한 후에, 상기 19종류의 아미노산 및 상기 22종류의 대사물로부터 탐색하여, 대장암군과 건상군의 판별능이 양호한 로지스틱 회귀식의 탐색을 실시하였다.

대장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.9323(실시예 5에 있어서의 ROC_AUC의 최대값) 이상이며, 변수의 개수가 2개인 로지스틱 회귀식(변수의 조합)의 일람을, 이하의 [14. 2변수의 식]에 나타내었다. 이들 로지스틱 회귀식은, ROC_AUC값이 높기 때문에, 전기의 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다.

실시예 5에서 사용한 샘플 데이터를 사용하였다. 혈장 중의 대사물 농도값 또는 피크 면적값이 대입되는 변수를 포함하는, 대장암군과 건상군의 2군을 판별하기 위한 다변량 판별식(다변량 함수)을 구하였다.

다변량 판별식으로서 로지스틱 회귀식을 사용하였다. Ser, Pro, Val, Met, Ile, Lys의 6개의 아미노산을 변수로 하는, 대장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 0.9132인 로지스틱 회귀식에 추가하는 1개의 변수 또는 2개의 변수의 조합을, 상기 22종류의 대사물 및 상기 3종류의 대사물로부터 탐색하고, 대장암군과 건상군의 판별능이 양호한 로지스틱 회귀식의 탐색을 실시하였다.

추가되는 변수가 1개인 경우의 탐색에 있어서, 대장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 상기 0.9132 이상이 되는 로지스틱 회귀식에 추가된 대사물을, 이하의 [15. 1변수 추가]에 나타내었다. 또한, 추가되는 변수가 2개인 경우의 탐색에 있어서, 대장암군과 건상군의 ROC_AUC값이 전기 0.9132 이상이 되는 로지스틱 회귀식에 추가된 대사물을, 이하의 [16. 2변수 추가]에 나타내었다. 이들 로지스틱 회귀식은 ROC_AUC값이 높기 때문에, 전기 평가에 있어서 유용한 것이라고 생각된다.

이상과 같이, 본 발명은, 산업상 많은 분야, 특히 의약품이나 식품, 의료 등의 분야에서 널리 실시할 수 있으며, 특히, 대장암 상태의 진행 예측이나 질병 리스크 예측이나 프로테옴이나 메타볼롬 해석 등을 행하는 바이오인포매틱스 분야에 있어서 매우 유용하다.

100 평가 장치
102 제어부
102a 수신부
102b 지정부
102c 식 작성부
102d 평가부
102d1 산출부
102d2 변환부
102d3 생성부
102d4 분류부
102e 결과 출력부
102f 송신부
104 통신 인터페이스부
106 기억부
106a 농도 데이터 파일
106b 지표 상태 정보 파일
106c 지정 지표 상태 정보 파일
106d 식 관련 정보 데이터베이스
106d1 식 파일
106e 평가 결과 파일
108 입출력 인터페이스부
112 입력 장치
114 출력 장치
200 클라이언트 장치(단말 장치(정보 통신 단말 장치))
300 네트워크
400 데이터베이스 장치
[11. 2변수의 식]
Orn,β-아미노부티르산,0.9550;Gly,β-아미노부티르산,0.9544;Ile,β-아미노부티르산,0.9538;Asn,β-아미노부티르산,0.9519;Ala,β-아미노부티르산,0.9519;Pro,β-아미노부티르산,0.9519;Trp,β-아미노부티르산,0.9513;Thr,β-아미노부티르산,0.9506;Tyr,β-아미노부티르산,0.9506;Phe,β-아미노부티르산,0.9500;Gln,β-아미노부티르산,0.9500;Arg,β-아미노부티르산,0.9500;Lys,β-아미노부티르산,0.9500;Val,β-아미노부티르산,0.9494;Met,β-아미노부티르산,0.9494;Ser,β-아미노부티르산,0.9488;Leu,β-아미노부티르산,0.9488;Cit,β-아미노부티르산,0.9481;His,β-아미노부티르산,0.9475;Trp,카다베린,0.8681;Val,카다베린,0.8519;Orn,카다베린,0.8425;Leu,카다베린,0.8231;Trp,스페르민,0.8144;His,카다베린,0.8081;Cit,카다베린,0.8075;Gly,카다베린,0.8044;Lys,카다베린,0.8013;Met,카다베린,0.7988;Trp,비대칭성 디메틸아르기닌,0.7963;Pro,카다베린,0.7925;Ala,카다베린,0.7919;Arg,카다베린,0.7875;Tyr,카다베린,0.7863;Phe,카다베린,0.7856;Orn,α-아미노아디프산,0.7831;Gln,카다베린,0.7819;Trp,대칭성 디메틸아르기닌,0.7813;Trp,γ-아미노부티르산,0.7794;Ile,카다베린,0.7788;Asn,카다베린,0.7788;Ser,카다베린,0.7775;Trp,β-아미노이소부티르산,0.7756;Trp,푸트레신,0.7738;Trp,포스포에탄올아민,0.7738;Trp,키누레닌,0.7731;Trp,히포타우린,0.7731;Trp,3-메틸히스티딘,0.7731;Thr,카다베린,0.7719;Trp,호모아르기닌,0.7706;Trp,에틸글리신,0.7700;Trp,세로토닌,0.7694;Trp,HyPro,0.7694;Trp,α-아미노부티르산,0.7688;Trp,호모시트룰린,0.7688;Trp,스페르미딘,0.7675;Trp,3-메틸히스티딘,0.7663;Trp,N6-아세틸-L-리진,0.7663;Trp,α-아미노아디프산,0.7631;His,비대칭성 디메틸아르기닌,0.7575;His,대칭성 디메틸아르기닌,0.7569;Val,스페르민,0.7556;Val,비대칭성 디메틸아르기닌,0.7494;Val,γ-아미노부티르산,0.7469;His,스페르민,0.7450;Val,대칭성 디메틸아르기닌,0.7450;His,γ-아미노부티르산,0.7444;Orn,γ-아미노부티르산,0.7406;Cit,γ-아미노부티르산,0.7375;His,β-아미노이소부티르산,0.7300;Pro,α-아미노아디프산,0.7288;His,세로토닌,0.7256;Val,β-아미노이소부티르산,0.7238;Orn,스페르민,0.7225;His,3-메틸히스티딘,0.7219;His,α-아미노아디프산,0.7213;His,키누레닌,0.7200;Orn,α-아미노부티르산,0.7194;Val,키누레닌,0.7169;His,호모시트룰린,0.7163;His,푸트레신,0.7150;Orn,대칭성 디메틸아르기닌,0.7150;His,포스포에탄올아민,0.7144;Leu,비대칭성 디메틸아르기닌,0.7144;Orn,푸트레신,0.7138;Val,세로토닌,0.7131;His,α-아미노부티르산,0.7119;His,에틸글리신,0.7106;His,호모아르기닌,0.7100;Val,HyPro,0.7100;Val,푸트레신,0.7100;His,스페르미딘,0.7088;Leu,스페르민,0.7088;His,히포타우린,0.7081;Met,비대칭성 디메틸아르기닌,0.7081;Orn,비대칭성 디메틸아르기닌,0.7075;Val,호모시트룰린,0.7069;Val,에틸글리신,0.7063;Val,히포타우린,0.7056;Val,α-아미노부티르산,0.7044;Val,호모아르기닌,0.7044;Orn,N6-아세틸-L-리진,0.7044;His,3-메틸히스티딘,0.7044;Val,3-메틸히스티딘,0.7038;Orn,스페르미딘,0.7031;Pro,α-아미노부티르산,0.7025;Val,α-아미노아디프산,0.7019;Val,포스포에탄올아민,0.7012;Orn,3-메틸히스티딘,0.7006;Val,스페르미딘,0.7000
[12. 3변수의 식]
Gly,β-아미노부티르산,카다베린,0.9800;Orn,β-아미노부티르산,카다베린,0.9725;Val,β-아미노부티르산,카다베린,0.9663;Ile,3-메틸히스티딘,β-아미노부티르산,0.9656;Gly,3-메틸히스티딘,β-아미노부티르산,0.9650;Ala,β-아미노부티르산,카다베린,0.9650;Trp,β-아미노부티르산,카다베린,0.9644;Ile,β-아미노부티르산,카다베린,0.9644;Gly,β-아미노부티르산,비대칭성 0.9575;Thr,β-아미노부티르산,스페르민,0.9575;Val,β-아미노부티르산,스페르민,0.9575;Gly,β-아미노부티르산,β-아미노이소부티르산,0.9575;Val,β-아미노부티르산,호모아르기닌,0.9575;Lys,3-메틸히스티딘,β-아미노부티르산,0.9575;Ile,α-아미노부티르산,β-아미노부티르산,0.9575;Ile,β-아미노부티르산,β-아미노이소부티르산,0.9575;Ile,β-아미노부티르산,N6-아세틸-L-리진,0.9575;Ile,β-아미노부티르산,스페르미딘,0.9575;Gly,β-아미노부티르산,γ-아미노부티르산,0.9569;Pro,β-아미노부티르산,세로토닌,0.9569;Orn,β-아미노부티르산,호모아르기닌,0.9569;Orn,β-아미노부티르산,3-메틸히스티딘,0.9569;Ile,α-아미노아디프산,β-아미노부티르산,0.9569;Trp,β-아미노부티르산,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9569;Ile,β-아미노부티르산,대칭성 디메틸아르기닌,0.9569;Orn,β-아미노부티르산,호모시트룰린,0.9563;Gly,β-아미노부티르산,에틸글리신,0.9563;Gly,β-아미노부티르산,대칭성 디메틸아르기닌,0.9563;Tyr,β-아미노부티르산,스페르민,0.9563;Val,β-아미노부티르산,대칭성 디메틸아르기닌,0.9563;Orn,β-아미노부티르산,β-아미노이소부티르산,0.9563;Orn,β-아미노부티르산,키누레닌,0.9563;Orn,β-아미노부티르산,스페르민,0.9563;Orn,β-아미노부티르산,포스포에탄올아민,0.9563;Orn,β-아미노부티르산,대칭성 디메틸아르기닌,0.9563;His,β-아미노부티르산,대칭성 디메틸아르기닌,0.9556;Val,β-아미노부티르산,β-아미노이소부티르산,0.9556;Val,β-아미노부티르산,N6-아세틸-L-리진,0.9556;Met,β-아미노부티르산,스페르민,0.9556;Orn,α-아미노아디프산,β-아미노부티르산,0.9556;Orn,β-아미노부티르산,스페르미딘,0.9556;Ile,β-아미노부티르산,γ-아미노부티르산,0.9556;Leu,β-아미노부티르산,스페르민,0.9556;Gly,β-아미노부티르산,호모시트룰린,0.9556;Gly,β-아미노부티르산,포스포에탄올아민,0.9556;Pro,β-아미노부티르산,스페르민,0.9556;Phe,β-아미노부티르산,스페르민,0.9556;Gly,β-아미노부티르산,푸트레신,0.9556;Asn,β-아미노부티르산,세로토닌,0.9550;Trp,β-아미노부티르산,γ-아미노부티르산,0.9550
[13. 6변수의 식]
Val,Orn,Leu,β-아미노부티르산,카다베린,비대칭성 디메틸아르기닌0.9888;Val,Orn,β-아미노부티르산,카다베린,세로토닌,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9863;Val,Orn,β-아미노부티르산,카다베린,스페르민,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9850;Val,Leu,β-아미노부티르산,카다베린,세로토닌,대칭성 디메틸아르기닌,0.9844;Val,Orn,α-아미노아디프산,β-아미노부티르산,카다베린,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9844;Val,Leu,Trp,β-아미노부티르산,카다베린,스페르민,0.9838;Val,Leu,Trp,β-아미노부티르산,카다베린,세로토닌,0.9838;Val,Leu,α-아미노아디프산,β-아미노부티르산,카다베린,세로토닌,0.9831;Val,Orn,Leu,Trp,β-아미노부티르산,카다베린,0.9831;Val,Leu,β-아미노부티르산,카다베린,세로토닌,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9825;Val,Leu,Trp,β-아미노부티르산,카다베린,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9825;Pro,Val,Leu,Trp,β-아미노부티르산,카다베린,0.9825;His,Val,Orn,β-아미노부티르산,카다베린,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9825;Cit,Val,Orn,β-아미노부티르산,카다베린,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9819;Val,α-아미노아디프산,β-아미노부티르산,카다베린,세로토닌,대칭성 디메틸아르기닌,0.9819;Val,Leu,α-아미노부티르산,β-아미노부티르산,카다베린,세로토닌,0.9819;Val,Leu,Trp,α-아미노아디프산,β-아미노부티르산,카다베린,0.9819;Val,Leu,Trp,α-아미노부티르산,β-아미노부티르산,카다베린,0.9819;Val,Orn,Leu,β-아미노부티르산,카다베린,세로토닌,0.9819;Cit,Val,Leu,β-아미노부티르산,카다베린,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9819;Val,α-아미노아디프산,β-아미노부티르산,카다베린,세로토닌,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9813;Val,Orn,β-아미노부티르산,카다베린,비대칭성 디메틸아르기닌,대칭성 디메틸아르기닌,0.9813;Pro,Val,Orn,β-아미노부티르산,카다베린,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9813;Val,Leu,Trp,β-아미노부티르산,카다베린,대칭성 디메틸아르기닌,0.9813;Pro,Val,Leu,β-아미노부티르산,카다베린,세로토닌,0.9813;Cit,Val,Leu,Trp,β-아미노부티르산,카다베린,0.9813;His,Val,Leu,Trp,β-아미노부티르산,카다베린,0.9813;Val,Orn,α-아미노부티르산,β-아미노부티르산,카다베린,스페르민,0.9806;Pro,Val,Orn,β-아미노부티르산,카다베린,스페르민,0.9806;Val,Leu,β-아미노부티르산,카다베린,세로토닌,스페르민,0.9806;His,Val,Leu,β-아미노부티르산,카다베린,세로토닌,0.9806;His,Val,Orn,Leu,β-아미노부티르산,카다베린,0.9806;Val,Leu,β-아미노부티르산,카다베린,비대칭성 디메틸아르기닌,대칭성 디메틸아르기닌,0.9800;Val,Orn,α-아미노부티르산,β-아미노부티르산,카다베린,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9800;Val,Orn,Trp,β-아미노부티르산,카다베린,스페르민,0.9800;His,Val,Orn,β-아미노부티르산,카다베린,스페르민,0.9800
[14. 2변수의 식]
His,N-Me-β-아미노부티르산,0.9375;β-아미노부티르산,에이코사펜타엔산,0.9618;카다베린,N-Me-β-아미노부티르산,0.9566;히포타우린,N-Me-β-아미노부티르산,0.9340;세로토닌,N-Me-β-아미노부티르산,0.9427;대칭성 디메틸아르기닌,N-Me-β-아미노부티르산,1.0000;Gln,N-Me-β-아미노부티르산,0.9323;Cit,N-Me-β-아미노부티르산,0.9444;Ile,N-Me-β-아미노부티르산,0.9531;1-메틸히스티딘,N-Me-β-아미노부티르산,0.9444;β-아미노이소부티르산,N-Me-β-아미노부티르산,0.9410;비대칭성 디메틸아르기닌,N-Me-β-아미노부티르산,0.9375;대칭성 디메틸아르기닌,아실카르니틴(13:1),1.0000;Gly,N-Me-β-아미노부티르산,0.9566;Ala,N-Me-β-아미노부티르산,0.9410;Tyr,N-Me-β-아미노부티르산,0.9340;Trp,N-Me-β-아미노부티르산,0.9375;β-아미노부티르산,N-Me-β-아미노부티르산,0.9670;γ-아미노부티르산,N-Me-β-아미노부티르산,0.9375;N6-아세틸-L-리진,N-Me-β-아미노부티르산,0.9340;스페르민,N-Me-β-아미노부티르산,0.9427;대칭성 디메틸아르기닌,에이코사펜타엔산,1.0000;Thr,N-Me-β-아미노부티르산,0.9358;Pro,N-Me-β-아미노부티르산,0.9531;Orn,N-Me-β-아미노부티르산,0.9427;β-아미노부티르산,아실카르니틴(13:1),0.9878;에틸글리신,N-Me-β-아미노부티르산,0.9358;키누레닌,N-Me-β-아미노부티르산,0.9340;스페르미딘,N-Me-β-아미노부티르산,0.9358
[15. 1변수 추가]
1-메틸히스티딘,0.9167;α-아미노아디프산,0.9201;β-아미노부티르산,0.9965;카다베린,0.9583;에틸글리신,0.9149;γ-아미노부티르산,0.9410;호모아르기닌,0.9167;키누레닌,0.9253;N6-아세틸-L-리진,0.9288;푸트레신,0.9271;세로토닌,0.9184;스페르미딘,0.9288;스페르민,0.9149;비대칭성 디메틸아르기닌,0.9219;호모시트룰린,0.9184;3-메틸히스티딘,0.9236;하이드록시프롤린,0.9236;포스포에탄올라민,0.9149;대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;N-Me-β-아미노부티르산,0.9809;아실카르니틴(13:1),0.9531;에이코사펜타엔산,0.9410
[16. 2변수 추가]
1-메틸히스티딘,α-아미노아디프산,0.9167;1-메틸히스티딘,β-아미노부티르산,1.0000;1-메틸히스티딘,β-아미노이소부티르산,0.9149;1-메틸히스티딘,카다베린,0.9601;1-메틸히스티딘,에틸글리신,0.9167;1-메틸히스티딘,γ-아미노부티르산,0.9410;1-메틸히스티딘,호모아르기닌,0.9167;1-메틸히스티딘,키누레닌,0.9253;1-메틸히스티딘,N6-아세틸-L-리진,0.9253;1-메틸히스티딘,푸트레신,0.9271;1-메틸히스티딘,세로토닌,0.9167;1-메틸히스티딘,스페르미딘,0.9288;1-메틸히스티딘,스페르민,0.9167;1-메틸히스티딘,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9236;1-메틸히스티딘,호모시트룰린,0.9167;1-메틸히스티딘,3-메틸히스티딘,0.9306;1-메틸히스티딘,하이드록시프롤린,0.9236;1-메틸히스티딘,포스포에탄올라민,0.9149;1-메틸히스티딘,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;1-메틸히스티딘,N-Me-β-아미노부티르산,0.9809;1-메틸히스티딘,아실카르니틴(13:1),0.9514;1-메틸히스티딘,에이코사펜타엔산,0.9479;α-아미노부티르산,α-아미노아디프산,0.9219;α-아미노부티르산,β-아미노부티르산,0.9965;α-아미노부티르산,카다베린,0.9583;α-아미노부티르산,γ-아미노부티르산,0.9392;α-아미노부티르산,호모아르기닌,0.9167;α-아미노부티르산,히포타우린,0.9149;α-아미노부티르산,키누레닌,0.9253;α-아미노부티르산,N6-아세틸-L-리진,0.9340;α-아미노부티르산,푸트레신,0.9271;α-아미노부티르산,세로토닌,0.9167;α-아미노부티르산,스페르미딘,0.9306;α-아미노부티르산,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9253;α-아미노부티르산,호모시트룰린,0.9201;α-아미노부티르산,3-메틸히스티딘,0.9253;α-아미노부티르산,하이드록시프롤린,0.9236;α-아미노부티르산,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;α-아미노부티르산,N-Me-β-아미노부티르산,0.9844;α-아미노부티르산,아실카르니틴(13:1),0.9566;α-아미노부티르산,에이코사펜타엔산,0.9375;α-아미노아디프산,β-아미노부티르산,1.0000;α-아미노아디프산,β-아미노이소부티르산,0.9149;α-아미노아디프산,카다베린,0.9601;α-아미노아디프산,에틸글리신,0.9184;α-아미노아디프산,γ-아미노부티르산,0.9479;α-아미노아디프산,호모아르기닌,0.9219;α-아미노아디프산,키누레닌,0.9271;α-아미노아디프산,N6-아세틸-L-리진,0.9306;α-아미노아디프산,푸트레신,0.9288;α-아미노아디프산,세로토닌,0.9253;α-아미노아디프산,스페르미딘,0.9340;α-아미노아디프산,스페르민,0.9201;α-아미노아디프산,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9288;α-아미노아디프산,호모시트룰린,0.9201;α-아미노아디프산,3-메틸히스티딘,0.9219;α-아미노아디프산,하이드록시프롤린,0.9306;α-아미노아디프산,포스포에탄올라민,0.9201;α-아미노아디프산,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;α-아미노아디프산,N-Me-β-아미노부티르산,0.9792;α-아미노아디프산,아실카르니틴(13:1),0.9531;α-아미노아디프산,에이코사펜타엔산,0.9427;β-아미노부티르산,β-아미노이소부티르산,1.0000;β-아미노부티르산,카다베린,1.0000;β-아미노부티르산,에틸글리신,0.9948;β-아미노부티르산,γ-아미노부티르산,0.9948;β-아미노부티르산,호모아르기닌,0.9965;β-아미노부티르산,히포타우린,1.0000;β-아미노부티르산,키누레닌,0.9965;β-아미노부티르산,N6-아세틸-L-리진,1.0000;β-아미노부티르산,푸트레신,0.9965;β-아미노부티르산,세로토닌,0.9948;β-아미노부티르산,스페르미딘,0.9948;β-아미노부티르산,스페르민,0.9931;β-아미노부티르산,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9948;β-아미노부티르산,호모시트룰린,0.9965;β-아미노부티르산,3-메틸히스티딘,0.9983;β-아미노부티르산,하이드록시프롤린,1.0000;β-아미노부티르산,포스포에탄올라민,0.9983;β-아미노부티르산,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;β-아미노부티르산,N-Me-β-아미노부티르산,0.9965;β-아미노부티르산,아실카르니틴(13:1),0.9965;β-아미노부티르산,에이코사펜타엔산,0.9948;β-아미노이소부티르산,카다베린,0.9618;β-아미노이소부티르산,γ-아미노부티르산,0.9375;β-아미노이소부티르산,호모아르기닌,0.9149;β-아미노이소부티르산,키누레닌,0.9219;β-아미노이소부티르산,N6-아세틸-L-리진,0.9323;β-아미노이소부티르산,푸트레신,0.9288;β-아미노이소부티르산,세로토닌,0.9288;β-아미노이소부티르산,스페르미딘,0.9271;β-아미노이소부티르산,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9219;β-아미노이소부티르산,호모시트룰린,0.9201;β-아미노이소부티르산,3-메틸히스티딘,0.9288;β-아미노이소부티르산,하이드록시프롤린,0.9271;β-아미노이소부티르산,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;β-아미노이소부티르산,N-Me-β-아미노부티르산,0.9809;β-아미노이소부티르산,아실카르니틴(13:1),0.9566;β-아미노이소부티르산,에이코사펜타엔산,0.9427;카다베린,에틸글리신,0.9583;카다베린,γ-아미노부티르산,0.9653;카다베린,호모아르기닌,0.9566;카다베린,히포타우린,0.9601;카다베린,키누레닌,0.9653;카다베린,N6-아세틸-L-리진,0.9583;카다베린,푸트레신,0.9792;카다베린,세로토닌,0.9618;카다베린,스페르미딘,0.9601;카다베린,스페르민,0.9566;카다베린,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9549;카다베린,호모시트룰린,0.9583;카다베린,3-메틸히스티딘,0.9601;카다베린,하이드록시프롤린,0.9601;카다베린,포스포에탄올라민,0.9566;카다베린,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;카다베린,N-Me-β-아미노부티르산,0.9913;카다베린,아실카르니틴(13:1),0.9618;카다베린,에이코사펜타엔산,0.9618;에틸글리신,γ-아미노부티르산,0.9392;에틸글리신,호모아르기닌,0.9167;에틸글리신,키누레닌,0.9219;에틸글리신,N6-아세틸-L-리진,0.9288;에틸글리신,푸트레신,0.9271;에틸글리신,세로토닌,0.9201;에틸글리신,스페르미딘,0.9288;에틸글리신,스페르민,0.9149;에틸글리신,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9253;에틸글리신,호모시트룰린,0.9167;에틸글리신,3-메틸히스티딘,0.9184;에틸글리신,하이드록시프롤린,0.9219;에틸글리신,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;에틸글리신,N-Me-β-아미노부티르산,0.9809;에틸글리신,아실카르니틴(13:1),0.9514;에틸글리신,에이코사펜타엔산,0.9410;γ-아미노부티르산,호모아르기닌,0.9444;γ-아미노부티르산,히포타우린,0.9410;γ-아미노부티르산,키누레닌,0.9462;γ-아미노부티르산,N6-아세틸-L-리진,0.9358;γ-아미노부티르산,푸트레신,0.9462;γ-아미노부티르산,세로토닌,0.9392;γ-아미노부티르산,스페르미딘,0.9462;γ-아미노부티르산,스페르민,0.9358;γ-아미노부티르산,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9444;γ-아미노부티르산,호모시트룰린,0.9323;γ-아미노부티르산,3-메틸히스티딘,0.9444;γ-아미노부티르산,하이드록시프롤린,0.9479;γ-아미노부티르산,포스포에탄올라민,0.9410;γ-아미노부티르산,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;γ-아미노부티르산,N-Me-β-아미노부티르산,0.9826;γ-아미노부티르산,아실카르니틴(13:1).,0.9653;γ-아미노부티르산,에이코사펜타엔산,0.9427;호모아르기닌,히포타우린,0.9149;호모아르기닌,키누레닌,0.9271;호모아르기닌,N6-아세틸-L-리진,0.9306;호모아르기닌,푸트레신,0.9271;호모아르기닌,세로토닌,0.9184;호모아르기닌,스페르미딘,0.9288;호모아르기닌,스페르민,0.9184;호모아르기닌,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9236;호모아르기닌,호모시트룰린,0.9184;호모아르기닌,3-메틸히스티딘,0.9219;호모아르기닌,하이드록시프롤린,0.9219;호모아르기닌,포스포에탄올라민,0.9167;호모아르기닌,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;호모아르기닌,N-Me-β-아미노부티르산,0.9809;호모아르기닌,아실카르니틴(13:1),0.9566;호모아르기닌,에이코사펜타엔산,0.9392;히포타우린,키누레닌,0.9184;히포타우린,N6-아세틸-L-리진,0.9340;히포타우린,푸트레신,0.9306;히포타우린,세로토닌,0.9184;히포타우린,스페르미딘,0.9323;히포타우린,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9271;히포타우린,호모시트룰린,0.9149;히포타우린,3-메틸히스티딘,0.9253;히포타우린,하이드록시프롤린,0.9219;히포타우린,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;히포타우린,N-Me-β-아미노부티르산,0.9826;히포타우린,아실카르니틴(13:1),0.9566;히포타우린,에이코사펜타엔산,0.9340;키누레닌,N6-아세틸-L-리진,0.9375;키누레닌,푸트레신,0.9392;키누레닌,세로토닌,0.9340;키누레닌,스페르미딘,0.9375;키누레닌,스페르민,0.9236;키누레닌,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9410;키누레닌,호모시트룰린,0.9236;키누레닌,3-메틸히스티딘,0.9271;키누레닌,하이드록시프롤린,0.9323;키누레닌,포스포에탄올라민,0.9253;키누레닌,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;키누레닌,N-Me-β-아미노부티르산,0.9861;키누레닌,아실카르니틴(13:1),0.9566;키누레닌,에이코사펜타엔산,0.9497;N6-아세틸-L-리진,푸트레신,0.9375;N6-아세틸-L-리진,세로토닌,0.9392;N6-아세틸-L-리진,스페르미딘,0.9340;N6-아세틸-L-리진,스페르민,0.9306;N6-아세틸-L-리진,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9392;N6-아세틸-L-리진,호모시트룰린,0.9306;N6-아세틸-L-리진,3-메틸히스티딘,0.9375;N6-아세틸-L-리진,하이드록시프롤린,0.9392;N6-아세틸-L-리진,포스포에탄올라민,0.9253;N6-아세틸-L-리진,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;N6-아세틸-L-리진,N-Me-β-아미노부티르산,0.9826;N6-아세틸-L-리진,아실카르니틴(13:1),0.9601;N6-아세틸-L-리진,에이코사펜타엔산,0.9479;푸트레신,세로토닌,0.9444;푸트레신,스페르미딘,0.9323;푸트레신,스페르민,0.9271;푸트레신,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9340;푸트레신,호모시트룰린,0.9306;푸트레신,3-메틸히스티딘,0.9340;푸트레신,하이드록시프롤린,0.9323;푸트레신,포스포에탄올라민,0.9271;푸트레신,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;푸트레신,N-Me-β-아미노부티르산,0.9757;푸트레신,아실카르니틴(13:1),0.9549;푸트레신,에이코사펜타엔산,0.9340;세로토닌,스페르미딘,0.9444;세로토닌,스페르민,0.9201;세로토닌,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9340;세로토닌,호모시트룰린,0.9236;세로토닌,3-메틸히스티딘,0.9288;세로토닌,하이드록시프롤린,0.9271;세로토닌,포스포에탄올라민,0.9149;세로토닌,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;세로토닌,N-Me-β-아미노부티르산,0.9774;세로토닌,아실카르니틴(13:1),0.9583;세로토닌,에이코사펜타엔산,0.9444;스페르미딘,스페르민,0.9375;스페르미딘,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9358;스페르미딘,호모시트룰린,0.9288;스페르미딘,3-메틸히스티딘,0.9288;스페르미딘,하이드록시프롤린,0.9288;스페르미딘,포스포에탄올라민,0.9323;스페르미딘,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;스페르미딘,N-Me-β-아미노부티르산,0.9861;스페르미딘,아실카르니틴(13:1),0.9566;스페르미딘,에이코사펜타엔산,0.9462;스페르민,비대칭성 디메틸아르기닌,0.9236;스페르민,호모시트룰린,0.9201;스페르민,3-메틸히스티딘,0.9236;스페르민,하이드록시프롤린,0.9253;스페르민,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;스페르민,N-Me-β-아미노부티르산,0.9809;스페르민,아실카르니틴(13:1),0.9531;스페르민,에이코사펜타엔산,0.9427;비대칭성 디메틸아르기닌,호모시트룰린,0.9340;비대칭성 디메틸아르기닌,3-메틸히스티딘,0.9323;비대칭성 디메틸아르기닌,하이드록시프롤린,0.9271;비대칭성 디메틸아르기닌,포스포에탄올라민,0.9201;비대칭성 디메틸아르기닌,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;비대칭성 디메틸아르기닌,N-Me-β-아미노부티르산,0.9740;비대칭성 디메틸아르기닌,아실카르니틴(13:1).,0.9601;비대칭성 디메틸아르기닌,에이코사펜타엔산,0.9410;호모시트룰린,3-메틸히스티딘,0.9219;호모시트룰린,하이드록시프롤린,0.9306;호모시트룰린,포스포에탄올라민,0.9271;호모시트룰린,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;호모시트룰린,N-Me-β-아미노부티르산,0.9844;호모시트룰린,아실카르니틴(13:1),0.9549;호모시트룰린,에이코사펜타엔산,0.9462;3-메틸히스티딘,하이드록시프롤린,0.9340;3-메틸히스티딘,포스포에탄올라민,0.9236;3-메틸히스티딘,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;3-메틸히스티딘,N-Me-β-아미노부티르산,0.9861;3-메틸히스티딘,아실카르니틴(13:1),0.9583;3-메틸히스티딘,에이코사펜타엔산,0.9531;하이드록시프롤린,포스포에탄올라민,0.9201;하이드록시프롤린,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;하이드록시프롤린,N-Me-β-아미노부티르산,0.9861;하이드록시프롤린,아실카르니틴(13:1),0.9549;하이드록시프롤린,에이코사펜타엔산,0.9531;포스포에탄올라민,대칭성 디메틸아르기닌,1.0000;포스포에탄올라민,N-Me-β-아미노부티르산,0.9809;포스포에탄올라민,아실카르니틴(13:1),0.9531;포스포에탄올라민,에이코사펜타엔산,0.9392;대칭성 디메틸아르기닌,N-Me-β-아미노부티르산,1.0000;대칭성 디메틸아르기닌,아실카르니틴(13:1),1.0000;대칭성 디메틸아르기닌,에이코사펜타엔산,1.0000;N-Me-β-아미노부티르산,아실카르니틴(13:1),0.9931;N-Me-β-아미노부티르산,에이코사펜타엔산,0.9809;아실카르니틴(13:1),에이코사펜타엔산,0.9601

Claims (12)

1. 평가 대상의 혈액 중의 아실카르니틴(13:1)이라고 하는 대사물의 농도값, 또는, 상기 대사물의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식 및 상기 대사물의 농도값을 사용하여 산출된 상기 식의 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 대해서, 대장암의 상태를 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 평가 스텝에서는, 상기 대사물의 농도값 및 상기 평가 대상의 혈액 중의 β-아미노부티르산, N-Me-β-아미노부티르산, 1-메틸히스티딘, α-아미노부티르산, α-아미노아디프산, β-아미노이소부티르산, 카다베린, 에틸글리신, γ-아미노부티르산, 호모아르기닌, 히포타우린, 키누레닌, N6-아세틸-L-리진, 푸트레신, 세로토닌, 스페르미딘, 스페르민, 비대칭성 디메틸아르기닌, 호모시트룰린, 3-메틸히스티딘, 하이드록시프롤린, 포스포에탄올아민, 대칭성 디메틸아르기닌, 에이코사펜타엔산, Asn, His, Thr, Ala, Cit, Arg, Tyr, Val, Met, Lys, Trp, Gly, Pro, Orn, Ile, Leu, Phe, Ser, Gln 중 적어도 1개의 물질의 농도값, 또는, 상기 대사물의 농도값 및 상기 물질의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식, 상기 대사물의 농도값 및 상기 물질의 농도값을 사용하여 산출된 상기 식의 값을 사용하는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 평가 스텝은, 제어부를 구비한 정보 처리 장치의 상기 제어부에서 실행되는 것을 특징으로 하는, 평가 방법.
4. 평가 대상의 혈액 중의 아실카르니틴(13:1)이라고 하는 대사물의 농도값, 및, 상기 대사물의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 대장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식의 값을 산출하는 산출 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는, 산출 방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 산출 스텝은 제어부를 구비한 정보 처리 장치의 상기 제어부에서 실행되는 것을 특징으로 하는, 산출 방법.
6. 제어부를 구비한 평가 장치로서,
   상기 제어부는,
   평가 대상의 혈액 중의 아실카르니틴(13:1)이라고 하는 대사물의 농도값, 또는, 상기 대사물의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식 및 상기 대사물의 농도값을 사용하여 산출된 상기 식의 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 대해서, 대장암의 상태를 평가하는 평가 수단을 구비한 것을 특징으로 하는, 평가 장치.
7. 제6항에 있어서,
   상기 평가 장치는, 상기 대사물의 농도값에 관한 농도 데이터 또는 상기 식의 값을 제공하는 단말 장치와 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속되며,
   상기 제어부는,
   상기 단말 장치로부터 송신된 상기 평가 대상의 상기 농도 데이터 또는 상기 식의 값을 수신하는 데이터 수신 수단과,
   상기 평가 수단으로 얻어진 평가 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단을 추가로 구비하며,
   상기 평가 수단은, 상기 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 농도 데이터에 포함되어 있는 상기 대사물의 농도값 또는 상기 식의 값을 사용하는 것을 특징으로 하는, 평가 장치.
8. 제어부를 구비한 산출 장치에 있어서,
   상기 제어부는,
   평가 대상의 혈액 중의 아실카르니틴(13:1)이라고 하는 대사물의 농도값, 및, 상기 대사물의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 대장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식을 산출하는 산출 수단을 구비한 것을 특징으로 하는, 산출 장치.
9. 제어부를 구비한 정보 처리 장치의 상기 제어부에서 실행시키기 위한,
   평가 대상의 혈액 중의 아실카르니틴(13:1)이라고 하는 대사물의 농도값, 또는, 상기 대사물의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식 및 상기 대사물의 농도값을 사용하여 산출된 상기 식의 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 대해서, 대장암의 상태를 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는, 평가 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
10. 제어부를 구비한 정보 처리 장치의 상기 제어부에서 실행시키기 위한,
    평가 대상의 혈액 중의 아실카르니틴(13:1)이라고 하는 대사물의 농도값, 및, 상기 대사물의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 대장암의 상태를 평가하기 위한 식을 사용하여, 상기 식을 산출하는 산출 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는, 산출 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
11. 제어부를 구비한 평가 장치와, 제어부를 구비하며, 평가 대상의 혈액 중의 아실카르니틴(13:1)이라고 하는 대사물의 농도값에 관한 농도 데이터, 또는, 상기 대사물의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식 및 상기 대사물의 농도값을 사용하여 산출된 상기 식의 값을 제공하는 단말 장치를, 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성된 평가 시스템으로서,
    상기 단말 장치의 상기 제어부는,
    상기 평가 대상의 상기 농도 데이터 또는 상기 식의 값을 상기 평가 장치로 송신하는 데이터 송신 수단과,
    상기 평가 장치로부터 송신된, 상기 평가 대상에서의 대장암 상태에 관한 평가 결과를 수신하는 결과 수신 수단을 구비하고,
    상기 평가 장치의 상기 제어부는,
    상기 단말 장치로부터 송신된 상기 평가 대상의 상기 농도 데이터 또는 상기 식의 값을 수신하는 데이터 수신 수단과,
    상기 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 평가 대상의 상기 농도 데이터에 포함되어 있는 상기 대사물의 농도값 또는 상기 식의 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가하는 평가 수단과,
    상기 평가 수단으로 얻어진 상기 평가 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단을 구비한 것을 특징으로 하는, 평가 시스템.
12. 제어부를 구비한 단말 장치로서,
    상기 제어부는,
    평가 대상에서의 대장암의 상태에 관한 평가 결과를 취득하는 결과 취득 수단을 구비하고,
    상기 평가 결과는, 상기 평가 대상의 혈액 중의 아실카르니틴(13:1)이라고 하는 대사물의 농도값, 또는, 상기 대사물의 농도값이 대입되는 변수를 포함하는 식 및 상기 대사물의 농도값을 사용하여 산출된 상기 식의 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서, 대장암의 상태를 평가한 결과인 것을 특징으로 하는, 단말 장치.

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