KR20190027813A - 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크의 평가 방법 - Google Patents

알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크의 평가 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20190027813A
KR20190027813A KR1020197000390A KR20197000390A KR20190027813A KR 20190027813 A KR20190027813 A KR 20190027813A KR 1020197000390 A KR1020197000390 A KR 1020197000390A KR 20197000390 A KR20197000390 A KR 20197000390A KR 20190027813 A KR20190027813 A KR 20190027813A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
evaluation
risk
future
concentration
value
Prior art date
Application number
KR1020197000390A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102355667B1 (ko
Inventor
다케시 이케우치
유키 야노
나오코 아라시다
루미 니시모토
가즈타카 심보
노부히로 가와이
Original Assignee
아지노모토 가부시키가이샤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 아지노모토 가부시키가이샤 filed Critical 아지노모토 가부시키가이샤
Publication of KR20190027813A publication Critical patent/KR20190027813A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102355667B1 publication Critical patent/KR102355667B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6893—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids related to diseases not provided for elsewhere
    • G01N33/6896—Neurological disorders, e.g. Alzheimer's disease
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/483—Physical analysis of biological material
    • G01N33/487—Physical analysis of biological material of liquid biological material
    • G01N33/48785—Electrical and electronic details of measuring devices for physical analysis of liquid biological material not specific to a particular test method, e.g. user interface or power supply
    • G01N33/48792—Data management, e.g. communication with processing unit
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6803—General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
    • G01N33/6806—Determination of free amino acids
    • G01N33/6812—Assays for specific amino acids
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/40—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for data related to laboratory analysis, e.g. patient specimen analysis
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/28—Neurological disorders
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/28—Neurological disorders
    • G01N2800/2814—Dementia; Cognitive disorders
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/28—Neurological disorders
    • G01N2800/2814—Dementia; Cognitive disorders
    • G01N2800/2821—Alzheimer
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00—Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/50—Determining the risk of developing a disease
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6803—General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6803—General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
    • G01N33/6806—Determination of free amino acids

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

장래의 AD 발증 리스크를 아는 데 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있는 평가 방법 등을 제공하는 것을 과제로 한다. 본 실시형태에서는, MCI를 갖는 평가 대상의 혈액 중의 α-ABA, Ala, Arg, Asn, Cit, Gln, Glu, Gly, His, Ile, Leu, Lys, Met, Orn, Phe, Pro, Ser, Thr, Trp, Tyr, Val, Cysteine, Taurine, bABA, Ethylglycine, Hypotaurine, 3-Me-His, 5-HydroxyTrp, aAiBA 및 N8-Acetylspermidine 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 평가 대상에 관해서 AD의 장래의 발증 리스크를 평가한다.

Description

알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크의 평가 방법
본 발명은, 알츠하이머형 인지증(Alzheimer's Disease: 이하, AD라고 기재하는 경우가 있다)의 장래의 발증(發症) 리스크의 평가 방법, 평가 장치, 평가 프로그램, 평가 시스템 및 단말 장치에 관한 것이다.
인지증은, 후천적인 뇌의 병변에 의해 정상적으로 발달한 지적 기능이 전반적이고 지속적으로 저하되어 일상 생활에 지장을 일으킨 상태를 가리키고, 「통상, 만성 또는 진행성의 뇌질환에 의해 발생하며, 기억, 사고, 방향감, 이해, 계산, 학습, 언어, 판단 등 다수의 고차 대뇌 기능의 장해로 이루어지는 증후군」이라고 정의되는 질환이다(비특허문헌 1). 복수로 이루어지는 인지증의 원인 질환 중, 약 6할로 가장 높은 비율을 차지하는 것이 알츠하이머형 인지증이다.
AD의 전형적인 신경 병리적 특징으로서는, 뇌에 있어서의 노인반 및 신경원섬유 변화를 들 수 있다. 노인반의 원인은 아밀로이드 β(Aβ)라고 불리는 단백질의 침착이며, 신경원섬유 변화의 원인은 과잉으로 인산화된 타우단백질인 것이 알려져 있다. 최근 행해진 대규모 관찰 연구에 의해, 이들 병리적 특징은 AD를 발증하기 이전부터 시작되고 있는 것이 명백해졌다(비특허문헌 2). 최근, 뇌조직에 있어서의 Aβ 및 인산화 타우단백질의 축적 및 뇌조직의 위축을 정량화하는 수법으로서, 포지트론 단층 촬영법(PET(positron emission tomography)), 싱글포톤 단층 촬영법(SPECT(single photon emission computed tomography)) 및 핵자 공명 화상법(MRI(magnetic resonance imaging)) 등의 화상 진단 기술이 제공되고 있다. 그러나, 이들 화상 진단 기술 중 어느 것이라도 단독의 확정 진단법으로서는 추장되고 있지 않다. 이로 인해, AD는, 신경 심리 검사나, 문진에 의한 임상 증상 소견 등과의 종합 평가에 기초하여 진단되고 있는 것이 현재 상황이다. 이 외에, 뇌척수액(CSF(cerebrospinal fluid)) 중의 Aβ 및 인산화 타우단백질의 농도를 지표로 한 AD의 진단 기술도 제공되고 있다(비특허문헌 3).
한편, AD의 치료약으로서는 아세틸콜린에스테라제 저해제나 NMDA(N-methyl-D-aspartic acid) 수용체 저해제가 사용되고 있지만, 어느 약도 증상의 진행을 일정 기간 지연시키는 효과밖에 얻어지고 있지 않기 때문에, 근본 치료에 요구되는 병태 수식 요법은 아직 확립되고 있지 않다. 또한, Aβ나 인산화 타우단백질의 축적과 같은 신경 병리적 지견에 기초하는 항체 의약 등의 개발도 이루어지고 있지만, 명확한 효과를 나타내는 후보약이 얻어지고 있지 않은 것이 현재 상황이다. 이로 인해, 최근에는, AD를 발증하는 전단계를 개입 대상으로 한 AD 치료약 및 AD 예방약의 치험(治驗)이 증가하고 있다.
이와 같이, 최근에는, AD 발증전의 조기 진단 및 조기 개입에 의한 AD 발증 예방의 필요성이 높아지고 있다. 여기서, 경도 인지 장해(Mild Cognitive Impairment: 이하 MCI라고 기재하는 경우가 있다)는, 연령이나 정상적인 노화와 비교하여 인지 기능에 문제는 있지만, 일상 생활에 지장은 없어 인지증이라는 진단에는 이르지 않는, 다양한 인지증의 전단계 또는 경계예라고 생각되는 상태를 가리킨다. 현재, 주로 2개의 진단 기준이 제창되어, 널리 수용되고 있다(비특허문헌 4 및 5). MCI라고 진단된 환자의 대부분이 고확률로 수년후에 AD를 발증하는 것이 밝혀지고 있다. 그러나, MCI 이환자 전부가 AD를 발증한다고는 할 수 없으며, 예를 들면, 뇌혈관형 인지증이나 레비 소체형 인지증, 전두측두엽형 인지증 등의 AD와는 상이한 타입의 인지증을 발증하는 경우도 있다. 또한, 인지증의 타입별로 치료법이 상이하다. 따라서, MCI 이환의 단계에서, 병태에 적합한 치료 방침을 판단하는 것은 곤란하다. 이로 인해, 다양한 질환을 배경으로 하여 인지 기능 저하를 나타내는 MCI의 집단에 관해서 증상이 MCI로부터 장래 AD로 진행하는지 여부를 판정하는 발증 예측 기술을 제공함으로써, 조기에서부터의 적절한 개입 및 치료법의 선택에 도움이 될 것이 기대된다. 또한, 이러한 발증 예측 기술을 제공함으로써, MCI를 대상으로 한 AD 치료약 및 AD 예방약의 치험 등에 있어서의 적절한 피험자의 선택 수단으로서의 당해 기술의 활용도 기대된다.
또한, 최근, AD 진단 기술로서 사용되는 아밀로이드 PET 및 타우 PET 등의 화상 진단법의 AD의 발증 예측 지표로서의 적용에 관해서 연구가 행해지고 있지만, 자각 증상이 없는 무증상기의 환자에게 이러한 침습성이 높은 검사를 수진(受診)시키는 것은 현실적이라고는 할 수 없다. 이로 인해, 보다 간편한 염가의 스크리닝 검사 기술이 요구된다.
그런데, 혈액 중의 아미노산 및 아미노산 관련 대사물의 농도를 측정하고, 특정한 질환에 있어서의 특징에 기초하여 이환 리스크를 판정하는 방법은, 암이나 메타볼릭 신드롬, 간질환 등에 있어서 알려져 있다(특허문헌 1, 2 및 3). 또한, 혈액 중의 특정한 아미노산 농도를 지표로 한 AD의 진단 기술도 고안되고 있다(특허문헌 4). 한편, 혈액 검사에 의해 MCI를 판별하는 기술로서는, 혈액 중의 펩타이드 단편 농도를 측정하여 지표로 하는 기술이 고안되어 있다(특허문헌 5).
일본 공개특허공보 특개2014-025946호 일본 공개특허공보 특개2016-029398호 일본 공개특허공보 특개2013-040923호 일본 공개특허공보 특개2011-242217호 일본 공개특허공보 특개2016-028244호
국제 질병 분류 제10판(세계 보건 기관) Jack 외, Lancet Neurol(2010)9(1):119-28.; Hypothetical model of dynamic biomarkers of the Alzheimer's pathological cascade. Knopman 외, Neurology. (2001) 8; 56(9):1143-53.; Practice parameter: diagnosis of dementia(an evidence-based review). Report of the Quality Standards Subcommittee of the American Academy of Neurology. Petersen 외, Arch Neurol(1999) 56(6):760.; Mild cognitive impairment: clinical characterization and outcome. Winblad 외, J. Intern. Med. (2004) 256(3):240-6.; Mild cognitive impairment-beyond controversies, towards a consensus: report of the International Working Group on Mild Cognitive Impairment.
그러나, 혈액 검사에서 얻어지는 혈액 중의 아미노산 및 아미노산 관련 대사물의 농도를 지표로 하여 MCI로부터의 장래의 AD 발증 리스크를 판정하는 것과 같은 간편한 염가의 기술에 관해서는, 개발되고 있지 않거나 또는 실용화되고 있지 않다고 하는 과제가 있었다.
본 발명은, 상기를 감안하여 이루어진 것이며, MCI로부터의 장래의 AD 발증 리스크(MCI로부터 장래 AD로 진행될 리스크)를 아는 데 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, 경도 인지 장해를 가진 평가 대상의 혈액 중의 23종류의 아미노산(α-ABA, Ala, Arg, Asn, Cit, Gln, Glu, Gly, His, Ile, Leu, Lys, Met, Orn, Phe, Pro, Ser, Thr, Trp, Tyr, Val, Cysteine, Taurine) 및 7종류의 아미노산 관련 대사물(bABA[3-Aminobutanoic acid], Ethylglycine, Hypotaurine, 3-Me-His[N(tau)-Methyl-L-histidine], 5-HydroxyTrp[5-Hydroxytryptophan], aAiBA[2-Aminoisobutyric acid], N8-Acetylspermidine) 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 본 명세서에서는 각종 아미노산을 주로 약칭으로 표기하지만, 이들의 정식 명칭은 이하와 같다.
(약칭) (정식 명칭)
α-ABA α-Aminobutyric acid
Ala Alanine
Arg Arginine
Asn Asparagine
Cit Citrulline
Gln Glutamine
Glu Glutamic acid
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 장치는, 제어부를 구비한 평가 장치로서, 상기 제어부는, 경도 인지 장해를 갖는 평가 대상의 혈액 중의 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 수단을 구비한 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따르는 평가 방법은, 제어부를 구비한 정보 처리 장치에서 실행되는 평가 방법으로서, 상기 제어부에서 실행되는, 경도 인지 장해를 갖는 평가 대상의 혈액 중의 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따르는 평가 프로그램은, 제어부를 구비한 정보 처리 장치에서 실행시키기 위한 평가 프로그램으로서, 상기 제어부에서 실행시키기 위한, 경도 인지 장해를 갖는 평가 대상의 혈액 중의 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따르는 기록 매체는, 일시적이지 않은 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서, 정보 처리 장치에 상기 평가 방법을 실행시키기 위한 프로그램화된 명령을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따르는 평가 시스템은, 제어부를 구비한 평가 장치와 제어부를 구비한 단말 장치를 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성된 평가 시스템으로서, 상기 단말 장치의 상기 제어부는, 경도 인지 장해를 갖는 평가 대상의 혈액 중의 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값에 관한 농도 데이터를 상기 평가 장치로 송신하는 농도 데이터 송신 수단과, 상기 평가 장치로부터 송신된, 상기 평가 대상에 관한 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크에 관한 평가 결과를 수신하는 결과 수신 수단을 구비하고, 상기 평가 장치의 상기 제어부는, 상기 단말 장치로부터 송신된 상기 농도 데이터를 수신하는 농도 데이터 수신 수단과, 상기 농도 데이터 수신 수단에서 수신한 상기 농도 데이터에 포함되어 있는 상기 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 수단과, 상기 평가 수단으로 얻어진 상기 평가 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단을 구비한 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따르는 단말 장치는, 제어부를 구비한 단말 장치로서, 상기 제어부는, 경도 인지 장해를 갖는 평가 대상에 관한 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크에 관한 평가 결과를 취득하는 결과 취득 수단을 구비하고, 상기 평가 결과는, 상기 평가 대상의 혈액 중의 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가한 결과인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따르는 단말 장치는, 상기 단말 장치에 있어서, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 장치와 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속되어 있으며, 상기 제어부는, 상기 적어도 1개의 농도 값에 관한 농도 데이터를 상기 평가 장치로 송신하는 농도 데이터 송신 수단을 추가로 구비하고, 상기 결과 취득 수단은, 상기 평가 장치로부터 송신된 상기 평가 결과를 수신하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따르는 평가 장치는, 단말 장치와 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속된, 제어부를 구비한 평가 장치로서, 상기 제어부는, 상기 단말 장치로부터 송신된, 경도 인지 장해를 갖는 평가 대상의 혈액 중의 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값에 관한 농도 데이터를 수신하는 농도 데이터 수신 수단과, 상기 농도 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 농도 데이터에 포함되어 있는 상기 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 수단과, 상기 평가 수단으로 얻어진 평가 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단을 구비한 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면, MCI로부터의 장래의 AD 발증 리스크(MCI로부터 장래 AD로 진행되는 리스크)를 아는 데 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를 제공할 수 있다고 하는 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 평가 장치(100) 구성의 일례를 도시하는 블록도이다.
도 5는 농도 데이터 파일(106a)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 6은 평가 결과 파일(106b)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다.
도 7은 평가부(102b)의 구성을 도시하는 블록도이다.
도 8은 본 시스템의 클라이언트 장치(200)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]
여기서는, 제1 실시형태의 개요에 관해서 도 1을 참조하여 설명한다. 도 1은 제1 실시형태의 기본 원리를 도시하는 원리 구성도이다.
우선, MCI를 갖는 평가 대상(예를 들면, 동물이나 인간 등의 개체)으로부터 채취한 혈액(예를 들면, 혈장, 혈청 등을 포함한다) 중의 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개(상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물로부터 임의로 선택되는 1개 또는 복수의 물질)의 농도 값에 관한 농도 데이터를 취득한다(스텝 S11). 여기서, MCI를 갖는 평가 대상이란, 예를 들면, MCI의 기존의 진단 기준(예를 들면, 비특허문헌 4 등)에 기초하여 MCI로 진단된 평가 대상 등이다.
또한, 스텝 S11에서는, 예를 들면, 농도 값 측정을 행하는 기업 등이 측정한 농도 데이터를 취득해도 좋다. 또한, 평가 대상으로부터 채취한 혈액으로부터, 예를 들면, 이하의 (A), (B) 또는 (C) 등의 측정 방법에 의해 농도 값을 측정함으로써 농도 데이터를 취득해도 좋다. 여기서, 농도 값의 단위는, 예를 들면, 몰 농도, 중량 농도 또는 효소 활성이라도 좋고, 이들 농도에 임의의 상수를 가감승제(加減乘除)함으로써 얻어지는 것이라도 좋다. 또한, (A)의 측정 방법을 사용하는 경우에는, 질량 분석계로부터 얻어진 크로마토그램에 있어서의 각 물질의 피크 면적 값 또는 피크 높이 값을 농도 값 대신 사용해도 좋다.
(A) 채취한 혈액 샘플을 원심함으로써 혈액으로부터 혈장을 분리한다. 모든 혈장 샘플은, 농도 값의 측정시까지 -80℃에서 동결 보존한다. 농도 값 측정시에는, 아세토니트릴을 첨가하고 제단백 처리를 행한 후, 표지 시약(3-아미노피리딜-N-하이드록시석신이미딜카르바메이트)를 사용하여 프리컬럼 유도체화를 행하고, 그리고, 액체 크로마토그래프 질량 분석계(LC/MS)에 의해 농도 값을 분석한다(국제공개 제2003/069328호, 국제공개 제2005/116629호를 참조).
(B) 채취한 혈액 샘플을 원심함으로써 혈액으로부터 혈장을 분리한다. 모든 혈장 샘플은, 농도 값의 측정시까지 -80℃에서 동결 보존한다. 농도 값 측정시에는, 설포살리실산을 첨가하고 제단백 처리를 행한 후, 닌히드린 시약을 사용한 포스트 컬럼 유도체화법을 원리로 한 아미노산 분석계에 의해 농도 값을 분석한다.
(C) 채취한 혈액 샘플을, 막이나 MEMS 기술 또는 원심 분리의 원리를 사용하여 혈구 분리를 행하고, 혈액으로부터 혈장 또는 혈청을 분리한다. 혈장 또는 혈청 취득 후 바로 농도 값의 측정을 행하지 않는 혈장 또는 혈청 샘플은, 농도 값의 측정시까지 -80℃에서 동결 보존한다. 농도 값 측정시에는, 효소나 앱타머 등, 표적으로 하는 아미노산 또는 아미노산 관련 대사물과 반응 또는 결합하는 분자 등을 사용하여, 기질 인식에 의해 증감하는 물질이나 분광학적 값을 정량 등 함으로써 농도 값을 분석한다.
다음에, 스텝 S11에서 취득한 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 평가 대상에 관해서 AD의 장래의 발증 리스크를 평가한다(스텝 S12). 또한, 스텝 S12를 실행하기 전에, 스텝 S11에서 취득한 농도 데이터로부터 결손값이나 벗어난 값 등의 데이터를 제거해도 좋다. 여기서, 평가 대상에 관해서 AD의 장래의 발증 리스크를 평가한다란, 예를 들면, 이 대상이 AD를 장래 발증하는 리스크를 예측 또는 검사하는 것이다. 또한, 장래란, 예를 들면, 채혈시부터 소정 기간(예를 들면, 의학 분야에 있어서 알려져 있는「MCI로부터 알츠하이머형 인지증으로 진행될 때까지 걸리는 평균적인 기간」, 또는, 예를 들면, 3년, 4년, 5년 등과 같은 년 단위의 기간 등)이 경과했을 때 등이다.
이상, 제1 실시형태에 의하면, 스텝 S11에서는 MCI를 갖는 평가 대상의 농도 데이터를 취득하고, 스텝 S12에서는, 스텝 S11에서 취득한 평가 대상의 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 평가 대상에 관해서 AD의 장래의 발증 리스크를 평가한다. 이것에 의해, 장래의 AD 발증 리스크를 아는 데 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 예를 들면, MCI라는 AD 발증의 전단계에서, 예를 들면, AD 발증 예방을 목적으로 하여 제공할 수 있다. 또한, 본 실시형태에 따르는 평가 방법은, 매스스크리닝에 적합하고 간편한 염가의 AD의 발증 리스크 예측 검사법으로서 유용한 것이다.
또한, 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값이 평가 대상에 관한 AD의 장래의 발증 리스크를 반영한 것이라고 결정해도 좋고, 또한, 농도 값을, 예를 들면, 이하에 열거한 수법 등으로 변환하고, 변환 후의 값이 평가 대상에 관한 AD의 장래의 발증 리스크를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 환언하면, 농도 값 또는 변환 후의 값 그 자체를, 평가 대상에 관한 AD의 장래의 발증 리스크에 관한 평가 결과로서 취급해도 좋다.
농도 값이 취할 수 있는 범위가 소정 범위(예를 들면, 0.0으로부터 1.0까지의 범위, 0.0으로부터 10.0까지의 범위, 0.0으로부터 100.0까지의 범위, 또는 -10.0으로부터 10.0까지의 범위 등)에 들어가도록 하는 등을 위해, 예를 들면, 농도 값에 대해 임의의 값을 가감승제하거나, 농도 값을 소정의 변환 수법(예를 들면, 지수 변환, 대수 변환, 각 변환, 평방근 변환, 프로비트 변환, 역수 변환, Box-Cox 변환, 또는 누승 변환 등)으로 변환하거나, 또는, 농도 값에 대해 이들 계산을 조합하여 행함으로써, 농도 값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 농도 값을 지수로 하고 네이피어수를 밑(底)으로 하는 지수 함수의 값(구체적으로는, AD의 장래의 발증 리스크가 소정의 상태(예를 들면, 고리스크 상태 등)일 확률(p)을 정의했을 때의 자연 대수(ln)(p/(1-p))가 농도 값과 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 변환 후의 값이 특정한 값이 되도록, 농도 값을 변환해도 좋다. 예를 들면, 감도가 95%일 때의 변환 후의 값이 5.0이 되고 또한 감도가 80%일 때의 변환 후의 값이 8.0이 되도록 농도 값을 변환해도 좋다.
또한, 각 아미노산 및 아미노산 관련 대사물별로, 농도 분포를 정규 분포화한 후, 평균 50, 표준 편차 10이 되도록 편차값화해도 좋다.
또한, 이들의 변환은 남녀별이나 연령별로 행해도 좋다.
또한, 농도 값을 예를 들면, 상기한 변환 수법으로 변환한 후의 값을 사용하여, 평가 대상에 관해서 AD의 장래의 발증 리스크를 평가해도 좋다.
또한, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 시인(視認) 가능하게 나타나는 소정의 자 위에 있어서의 소정의 표시 위치에 관한 위치 정보를, 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값 또는 당해 농도 값을 변환한 경우에는 그 변환 후의 값을 사용하여 생성하고, 생성된 위치 정보가 평가 대상에 관한 AD의 장래의 발증 리스크를 반영한 것이라고 결정해도 좋다. 또한, 소정의 자란, AD의 장래의 발증 리스크를 평가하기 위한 것이며, 예를 들면, 눈금이 나타난 자로서,「농도 값 또는 변환 후의 값이 취할 수 있는 범위, 또는, 당해 범위의 일부분」에 있어서의 상한치와 하한치에 대응하는 눈금이 적어도 표시된 것 등이다. 또한, 소정의 표시란, 농도 값 또는 변환 후의 값에 대응하는 것이며, 예를 들면, 동그라미표 또는 별표 등이다.
또한, 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값이, 소정 값(평균값±1SD, 2SD, 3SD, N 분위점(分位点), N 퍼센타일 또는 임상적 의의가 인정된 컷오프 값 등)보다 낮거나 또는 소정 값 이하의 경우 또는 소정 값 이상 또는 소정 값보다 높은 경우에, 평가 대상에 관해서 AD의 장래의 발증 리스크를 평가해도 좋다. 그 때, 농도 값 그 자체가 아니라, 편차값(각 아미노산 및 각 아미노산 관련 대사물별로, 남녀별로 농도 분포를 정규 분포화한 후, 평균 50, 표준 편차 10이 되도록 편차값화한 값)을 사용해도 좋다. 예를 들면, 농도 편차값이 평균값-2SD 미만인 경우(농도 편차값<30의 경우) 또는 농도 편차값이 평균값+2SD보다 높은 경우(농도 편차값>70의 경우)에, 평가 대상에 관해서 AD의 장래의 발증 리스크를 평가해도 좋다.
또한, 평가 대상이 AD를 장래 발증할 리스크(가능성)의 정도를 정성적으로 평가해도 좋다. 구체적으로는, 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값과 미리 설정된 1개 또는 복수의 임계치를 사용하여, 평가 대상을, AD의 장래의 발증 리스크의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분(區分) 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 또한, 복수의 구분에는, AD의 장래의 발증 리스크가 높은 대상을 속하게 하기 위한 구분, AD의 장래의 발증 리스크가 낮은 대상을 속하게 하기 위한 구분 및 AD의 장래의 발증 리스크가 중정도인 대상을 속하게 하기 위한 구분이 포함되어 있어도 좋다. 또한, 복수의 구분에는, AD의 장래의 발증 리스크가 높은 대상을 속하게 하기 위한 구분 및 AD의 장래의 발증 리스크가 낮은 대상을 속하게 하기 위한 구분이 포함되어 있어도 좋다. 또한, 농도 값을 소정의 수법으로 변환하고, 변환 후의 값을 사용하여 평가 대상을 복수의 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다.
그리고, AD의 장래의 발증 리스크를 평가할 때, 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값 이외에, 이하에 열거하는 다른 생체 정보에 관한 값을 추가로 사용해도 상관없다.
1. 아미노산 이외의 다른 혈중의 대사물(아미노산 대사물·당류·지질 등), 단백질, 펩타이드, 미네랄, 비타민, 유기산, 호르몬 등의 농도 값
2. 알부민, 총 단백, 트리글리세리드(중성 지방), HbA1c, 당화 알부민, 인슐린 저항성 지수, 총 콜레스테롤, LDL 콜레스테롤, HDL 콜레스테롤, 아밀라제, 총 빌리루빈, 크레아티닌, 추산 사구체 여과량(eGFR), 요산, GOT(AST), GPT(ALT), GGTP(γ-GTP), 글루코스(혈당치), CRP(C 반응성 단백), 적혈구, 헤모글로빈, 헤마토크리트, MCV, MCH, MCHC, 백혈구, 혈소판수 등의 혈액 검사치
3. 초음파 에코, X선, CT, MRI, 내시경상 등의 화상 정보로부터 얻어지는 값
4. 연령, 신장, 체중, BMI, 복위(腹圍), 수축기 혈압, 확장기 혈압, 성별, 끽연 정보, 식사 정보, 음주 정보, 운동 정보, 스트레스 정보, 수면 정보, 가족의 기왕력(旣往歷) 정보, 질환력 정보(당뇨병 등) 등의 생체 지표에 관한 값
5. 알츠하이머형 인지증의 리스크 유전자(APOEε4알릴 등)의 보유수 등의 유전자 정보로부터 얻어지는 값
[제2 실시형태]
[2-1. 제2 실시형태의 개요]
여기서는, 제2 실시형태의 개요에 관해서 도 2를 참조하여 설명한다. 도 2는 제2 실시형태의 기본 원리를 나타내는 원리 구성도이다. 또한, 본 제2 실시형태의 설명에서는, 상기한 제1 실시형태와 중복되는 설명을 생략하는 경우가 있다.
제어부는, 혈액 중의 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값에 관한 미리 취득한 MCI를 갖는 평가 대상의 농도 데이터에 포함되어 있는 당해 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 평가 대상에 관해서 AD의 장래의 발증 리스크를 평가한다(스텝 S21). 이것에 의해, 장래의 AD 발증 리스크를 아는 데 참고가 될 수 있는 신뢰성이 높은 정보를, 예를 들면, MCI라는 AD 발증의 전단계에서, 예를 들면, AD 발증 예방을 목적으로 하여 제공할 수 있다.
[2-2. 제2 실시형태의 구성]
여기서는, 제2 실시형태에 따르는 평가 시스템(이하에서는 본 시스템이라고 기재하는 경우가 있다)의 구성에 관해서, 도 3 내지 도 8을 참조하여 설명한다. 또한, 본 시스템은 어디까지나 일례이며, 본 발명은 이것으로 한정되지 않는다.
우선, 본 시스템의 전체 구성에 관해서 도 3을 참조하여 설명한다. 도 3은 본 시스템의 전체 구성의 일례를 도시하는 도면이다. 본 시스템은, 도 3에 도시하는 바와 같이, 평가 대상인 개체에 관해서 AD의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 장치(100)와, 개체의 농도 데이터를 제공하는 클라이언트 장치(200)(본 발명의 단말 장치에 상당)를, 네트워크(300)를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성되어 있다.
네트워크(300)는, 평가 장치(100)와 클라이언트 장치(200)를 상호 통신 가능하게 접속하는 기능을 가지며, 예를 들면, 인터넷이나 인트라넷이나 LAN(유선/무선의 쌍방을 포함한다) 등이다. 또한, 네트워크(300)는, VAN이나, 퍼스널 컴퓨터 통신망이나, 공중 전화망(아날로그/디지털의 쌍방을 포함한다)이나, 전용 회선망(아날로그/디지털의 쌍방을 포함한다)이나, CATV망이나, 휴대회선 교환망 또는 휴대 패킷 교환망(IMT2000 방식, GSM(등록상표) 방식 또는 PDC/PDC-P 방식 등을 포함한다)이나, 무선 호출망이나, Bluetooth(등록상표) 등의 국소 무선망이나, PHS망이나, 위성 통신망(CS, BS 또는 ISDB 등을 포함한다) 등이라도 좋다.
다음에, 본 시스템의 평가 장치(100)의 구성에 관해서 도 4 내지 도 7을 참조하여 설명한다. 도 4는, 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 CPU(central processing unit) 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 데이터 베이스나 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 동일한 하우징으로 구성되어도 좋다. 예를 들면, 혈액 중의 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값을 산출(측정)·출력(인쇄나 모니터 표시 등)하는 구성(하드웨어 및 소프트웨어)을 구비한 소형 분석 장치에 있어서, 후술하는 평가부(102b)를 추가로 구비하고, 당해 평가부(102b)에서 얻어진 결과를 상기 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 텔레비젼을 포함한다) 외에, 스피커나 프린터를 사용할 수 있다(또한, 이하에서는, 출력 장치(114)를 모니터(114)로서 기재하는 경우가 있다). 입력 장치(112)에는, 키보드나 마우스나 마이크 외, 마우스와 협동하여 포인팅 디바이스 기능을 실현하는 모니터를 사용할 수 있다.
기억부(106)는 스토리지 수단이며, 예를 들면, RAM·ROM 등의 메모리 장치나, 하디드스크와 같은 고정 디스크 장치, 플렉시블 디스크, 광디스크 등을 사용할 수 있다. 기억부(106)에는, OS(Operating System)와 협동하여 CPU에 명령을 주어 각종 처리를 행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 기억부(106)는, 도시하는 바와 같이, 농도 데이터 파일(106a)과, 평가 결과 파일(106b)을 저장한다.
농도 데이터 파일(106a)은, 혈액 중의 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값을 저장한다. 도 5는, 농도 데이터 파일(106a)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 농도 데이터 파일(106a)에 저장되는 정보는, 도 5에 도시하는 바와 같이, 평가 대상인 개체(샘플)를 고유하게 식별하기 위한 개체 번호와, 농도 데이터를 상호 관련지어 구성되어 있다. 여기서, 도 5에서는, 농도 데이터를 수치, 즉 연속 척도로서 취급하고 있지만, 농도 데이터는 명의(名義) 척도나 순서 척도라도 좋다. 또한, 명의 척도나 순서 척도의 경우에는, 각각의 상태에 대해 임의의 수치를 부여함으로써 해석해도 좋다. 또한, 농도 데이터에, 다른 생체 정보에 관한 값을 조합해도 좋다.
도 4로 되돌아가서, 평가 결과 파일(106b)은, 후술하는 평가부(102b)에서 얻어진 평가 결과를 저장한다. 도 6은, 평가 결과 파일(106b)에 저장되는 정보의 일례를 도시하는 도면이다. 평가 결과 파일(106b)에 저장되는 정보는, 평가 대상인 개체(샘플)를 고유하게 식별하기 위한 개체 번호와, 미리 취득한 개체의 농도 데이터와, AD의 장래의 발증 리스크에 관한 평가 결과(예를 들면, 후술하는 변환부(102b1)에서 농도 값을 변환한 후의 값, 후술하는 생성부(102b2)에서 생성된 위치 정보, 또는, 후술하는 분류부(102b3)에서 얻어진 분류 결과 등)를 상호 관련지어 구성되어 있다.
도 4로 되돌아가서, 제어부(102)는, OS 등의 제어 프로그램·각종 처리 수단 등을 규정한 프로그램·소요 데이터 등을 저장하기 위한 내부 메모리를 가지며, 이들 프로그램에 기초하여 다양한 정보 처리를 실행한다. 제어부(102)는, 도시하는 바와 같이, 대별하여, 수신부(102a)와 평가부(102b)와 결과 출력부(102c)와 송신부(102d)를 구비하고 있다. 제어부(102)는, 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)로부터 송신된 정보(구체적으로는, 농도 데이터 등)를, 네트워크(300)를 개재하여 수신한다.
평가부(102b)는, 수신부(102a)에서 수신한 개체의 농도 데이터에 포함되는, 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중의 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 개체에 관해서 AD의 장래의 발증 리스크를 평가한다.
여기서, 평가부(102b)의 구성에 관해서 도 7을 참조하여 설명한다. 도 7은, 평가부(102b)의 구성을 도시하는 블록도이며, 당해 구성 중 본 발명에 관계하는 부분만을 개념적으로 도시하고 있다. 평가부(102b)는, 변환부(102b1)와, 생성부(102b2)와, 분류부(102b3)를 추가로 구비하고 있다.
변환부(102b1)는, 농도 데이터에 포함되어 있는, 상기 23종류의 아미노산 및 상기 7종류의 아미노산 관련 대사물 중 적어도 1개의 농도 값을, 예를 들면, 상기한 변환 수법 등으로 변환한다. 또한, 평가부(102b)는, 변환부(102b1)에서 변환한 후의 값을 평가 결과로서 평가 결과 파일(106b)의 소정의 기억 영역에 저장해도 좋다.
생성부(102b2)는, 모니터 등의 표시 장치 또는 종이 등의 물리 매체에 시인 가능하게 나타나는 소정의 자 위에 있어서의 소정의 표시 위치에 관한 위치 정보를, 농도 값 또는 당해 농도 값을 변환부(102b1)에서 변환한 후의 값을 사용하여 생성한다. 또한, 평가부(102b)는, 생성부(102b2)에서 생성된 위치 정보를 평가 결과로서 평가 결과 파일(106b)의 소정의 기억 영역에 저장해도 좋다.
분류부(102b3)는, 농도 값 또는 당해 농도 값을 변환부(102b1)에서 변환한 후의 값을 사용하여, 개체를, AD를 장래 발증할 리스크의 정도를 적어도 고려하여 정의된 복수의 구분 중의 어느 하나로 분류한다.
결과 출력부(102c)는, 제어부(102)의 각 처리부에서의 처리 결과(예를 들면, 평가부(102b)에서 얻어진 평가 결과 등) 등을 출력 장치(114)로 출력한다.
송신부(102d)는, 외부 장치로의 데이터 송신을 행하는 수단이며, 예를 들면, 개체의 농도 데이터의 송신원의 클라이언트 장치(200)에 대해, 평가부(102b)에서 얻어진 평가 결과 등을 송신한다.
다음에, 본 시스템의 클라이언트 장치(200)의 구성에 관해서 도 8을 참조하여 설명한다. 도 8은, 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 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.
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. 또한, 제어부(210)는, 평가 장치(100)의 제어부(102)에 구비되어 있는 평가부(102b)가 갖는 기능과 같은 기능을 갖는 평가부(210a)(변환부(210a1), 생성부(210a2) 및 분류부(210a3)를 포함한다)를 구비하고 있어도 좋다.
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 텔레비젼을 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 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 따라 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·워크스테이션·가정용 게임 장치·인터넷 TV·PHS 단말·휴대 단말·이동체 통신 단말·PDA 등의 정보 처리 단말 등)에, 제어부(210)에 구비되는 각종 처리 기능을 실현시키는 소프트웨어(프로그램, 데이터 등을 포함한다)를 실장함으로써, 클라이언트 장치(200)를 실현해도 좋다.
또한, 제어부(210)는, 당해 제어부에서 행하는 처리의 전부 또는 임의의 일부를, CPU 및 당해 CPU로 해석하여 실행하는 프로그램으로 실현해도 좋다. ROM(220) 또는 HD(230)에는, OS와 협동하여 CPU에 명령을 주어, 각종 처리를 행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 당해 컴퓨터 프로그램은, RAM(240)에 로드됨으로써 실행되고, 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.
이상, 평가 시스템의 구성에 관한 상기한 설명에서는, 평가 장치(100)가, 농도 데이터의 수신으로부터, 농도 데이터에 기초하는 개체의 평가(농도 값의 변환, 위치 정보의 생성 및 개체의 구분으로의 분류를 포함한다), 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 경우, 예를 들면, 농도 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)가 평가 장치(100)로부터 농도 값을 변환한 후의 값을 수신한 경우, 평가부(210a)는, 생성부(210a2)에서 변환 후의 값에 대응하는 위치 정보를 생성하거나, 분류부(210a3)에서 변환 후의 값을 사용하여 개체를 복수의 구분 중 어느 하나로 분류해도 좋다. 또한, 예를 들면, 클라이언트 장치(200)가 평가 장치(100)로부터 농도 값을 변환한 후의 값과 위치 정보를 수신한 경우, 평가부(210a)는, 분류부(210a3)에서 변환 후의 값을 사용하여 개체를 복수의 구분 중의 어느 하나로 분류해도 좋다.
[2-3. 다른 실시형태]
본 발명에 따르는 평가 장치, 평가 방법, 평가 프로그램, 평가 시스템 및 단말 장치는, 상기한 제2 실시형태 이외에도, 특허청구의 범위에 기재한 기술적 사상의 범위 내에 있어서 다양한 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.
또한, 본 명세서 중이나 도면 중에서 나타낸 처리 수순, 제어 수순, 구체적 명칭, 각 처리의 등록 데이터나 검색 조건 등의 파라미터를 포함하는 정보, 화면예 및 데이터 베이스 구성에 관해서는, 특기하는 경우를 제외하고 임의로 변경할 수 있다.
또한, 평가 시스템을 구성하는 각 장치에 관해서, 도시한 각 구성 요소는 기능 개념적인 것이며, 반드시 물리적으로 도시와 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 CPU로 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 HDD 등의 기억부(106) 등에는, OS와 협동하여 CPU에 명령을 주고, 각종 처리를 행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있다. 이 컴퓨터 프로그램은, RAM에 로드됨으로써 실행되고, 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, USB 메모리, SD 카드, 플렉시블 디스크, 광자기 디스크, ROM, EPROM, EEPROM(등록상표), CD-ROM, MO, DVD, 및 Blu-ray(등록상표) Disc 등의 임의의 「가반용(可搬用) 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 것을 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.
기억부에 저장되는 각종 데이터 베이스 등은, RAM, ROM 등의 메모리 장치, 하드 디스크 등의 고정 디스크 장치, 플렉시블 디스크, 및 광디스크 등의 스토리지 수단이며, 각종 처리나 웹사이트 제공에 사용하는 각종 프로그램, 테이블, 데이터 베이스 및, 웹 페이지용 파일 등을 저장한다.
또한, 평가 장치(100)는, 기지의 퍼스널 컴퓨터 또는 워크스테이션 등의 정보 처리 장치로서 구성해도 좋으며, 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 포함)를 실장함으로써 실현해도 좋다.
또한, 장치의 분산·통합의 구체적 형태는 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.
실시예 1
MCI로 진단된 고령자의 혈액 샘플, 및 샘플 취득 후 3 내지 5년 경과시의 인지증 진단 정보를 취득하였다(계 30예). 그리고, AD 이외의 타입의 인지증을 발증한 2인을 제외한 28인을 대상으로 하였다. 인지증 진단 정보에 따라, 이 28인을, AD 발증군과 AD 비발증군으로 분류하였다. 혈액 샘플로부터, 상기 측정 방법(A)을 사용하여, 23종의 아미노산(α-ABA, Ala, Arg, Asn, Cit, Glu, Gln, Gly, His, Ile, Leu, Lys, Met, Orn, Phe, Pro, Ser, Thr, Trp, Tyr, Val, Cysteine, Taurine)의 혈중 농도(mol/㎖)를 측정하였다. 또한, 동일 혈액 샘플로부터, 상기 측정 방법(A)을 사용하여 2종의 아미노산 관련 대사물(L-3-Aminoisobutyric acid, N8-Acetylspermidine)의 혈중 농도(mol/㎖)를 측정하였다. 또한, MCI의 진단 기준으로서, 1995년에 Mayo clinic의 Petersen 외에 의해 제창된 것(비특허문헌 4)을 사용하였다.
AD 비발증군과 AD 발증군의 혈중 농도에 관해서 귀무가설을「양군의 평균값이 동일하다」로 한 경우의 검정(Mann-Whitney U검정)에 있어서, AD 비발증군에 대해 유의(p값<0.05)적인 변동이 확인된 물질은, Ala, α-ABA, L-3-Aminoisobutyric acid 및 N8-Acetylspermidine이었다. 표 1에, 이들 물질의 혈중 농도를 사용한 3 내지 5년 후의 AD 비발증자와 AD 발증자의 감별에 있어서의 ROC 곡선의 ROC_AUC의 값을 나타낸다. 본 실시예에 의해, 이들 물질이, MCI로 진단된 자를 대상으로 한「AD를 장래 발증할 리스크의 평가(예를 들면, AD를 장래(예를 들면, 채혈 후 3 내지 5년 경과했을 때 등)에 발증할 리스크가 높은지 낮은지의 2군 판별 등)」에 유용한 것이 판명되었다. 여기서, ROC_AUC는, 2차원 좌표 위에 (x,y)=(1-특이도, 감도)를 플롯하여 작성되는 수신자 특성 곡선(ROC)의 곡선하 면적(AUC)으로서 정의되며, ROC_AUC의 값은 완전한 판별에서는 1이 되고, 이 값이 1에 가까울수록 판별성이 높은 것을 나타낸다.
Figure pct00001
실시예 2
실시예 1에 기재된 MCI로 진단된 고령자 중, 여성(총 17인)을 대상으로 하였다. 인지증 진단 정보에 따라, 이 17인을, AD 발증군과 AD 비발증군으로 분류하였다. 혈액 샘플로부터, 실시예 1과 같은 측정 방법을 사용하여, 23종류의 아미노산 및 2종의 아미노산 관련 대사물(Ethylglycine, 5-Hydroxytryptophan)의 피크 면적 값 및 혈중 농도(mol/㎖)를 측정하였다.
AD 비발증군과 AD 발증군의 피크 면적 값 및 혈중 농도에 관해서 귀무가설을「양군의 평균값이 동일하다」로 한 경우의 검정(Mann-Whitney U검정)에 있어서, AD 비발증군에 대해 유의(p값<0.05)적인 변동이 확인된 물질은, Ethylglycine 및 5-Hydroxytryptophan이었다. 표 2에, 이들 물질의 피크 면적 값 및 혈중 농도를 사용한 3 내지 5년 후의 AD 비발증자와 AD 발증자의 감별에 있어서의 ROC 곡선의 ROC_AUC의 값을 나타낸다. 본 실시예에 의해, 이들 물질이, MCI로 진단된 자를 대상으로 한「AD를 장래 발증할 리스크의 평가(예를 들면, AD를 장래(예를 들면, 채혈 후 3 내지 5년 경과했을 때 등)에 발증할 리스크가 높은지 낮은지의 2군 판별 등)」에 유용한 것이 판명되었다.
Figure pct00002
실시예 3
실시예 1에 기재된 MCI로 진단된 고령자 중, 남성(총 11명)을 대상으로 하였다. 인지증 진단 정보에 따라, 이 11인을, AD 발증군과 AD 비발증군으로 분류하였다. 혈액 샘플로부터, 실시예 1과 같은 측정 방법을 사용하여, 23종류의 아미노산 및 2종의 아미노산 관련 대사물(L-3-Aminoisobutyric acid, N(tau)-Methyl-L-histidine)의 혈중 농도(mol/㎖)를 측정하였다.
AD 비발증군과 AD 발증군의 혈중 농도에 관해서 귀무가설을「양군의 평균값이 동일하다」로 한 경우의 검정(Mann-Whitney U검정)에 있어서, AD 비발증군에 대해 유의(p값<0.05)적인 변동이 확인된 물질은, Pro, α-ABA, L-3-Aminoisobutyric acid 및 N(tau)-Methyl-L-histidine이었다. 표 3에, 이들 물질의 혈중 농도를 사용한 3 내지 5년후의 AD 비발증자와 AD 발증자의 감별에 있어서의 ROC 곡선의 ROC_AUC의 값을 나타낸다. 본 실시예에 의해, 이들 물질이, MCI로 진단된 자를 대상으로 한「AD를 장래 발증할 리스크의 평가(예를 들면, AD를 장래(예를 들면, 채혈 후 3 내지 5년 경과했을 때 등)에 발증할 리스크가 높은지 낮은지의 2군 판별 등)」에 유용한 것이 판명되었다.
Figure pct00003
실시예 4
실시예 1에 기재된 MCI로 진단된 고령자 중, 기지의 AD 발증 리스크 인자의 하나인 APOEε4 대립유전자 비보유자(총 10인)을 대상으로 하였다. 인지증 진단 정보에 따라, 이 10인을, AD 발증군과 AD 비발증군으로 분류하였다. 혈액 샘플로부터, 실시예 1과 같은 측정 방법을 사용하여, 23종류의 아미노산 및 Hypotaurine의 혈중 농도(mol/㎖)를 측정하였다.
AD 비발증군과 AD 발증군의 혈중 농도에 관해서 귀무가설을「양군의 평균값이 동일하다」로 한 경우의 검정(Mann-Whitney U검정)에 있어서, AD 비발증군에 대해 유의(p값<0.05)적인 변동이 확인된 물질은, Val, Leu, Ile 및 Hypotaurine이었다. 또한, 분기쇄 아미노산(Val, Leu, Ile)의 합계치 및 필수 아미노산(His, Ile, Leu, Lys, Met, Val, Phe, Thr, Trp)의 합계치에도 유의(p값<0.05)적인 변동이 확인되었다. 표 4에, 이들 물질의 혈중 농도를 사용한 3 내지 5년 후의 AD 비발증자와 AD 발증자의 감별에 있어서의 ROC 곡선의 ROC_AUC의 값을 나타낸다. 본 실시예에 의해, 이들 물질이, MCI로 진단된 자를 대상으로 한「AD를 장래 발증할 리스크의 평가(예를 들면, AD를 장래(예를 들면, 채혈후 3 내지 5년 경과했을 때 등)에 발증할 리스크가 높은지 낮은지의 2군 판별 등)」에 유용한 것이 판명되었다.
Figure pct00004
이상과 같이, 본 발명은, 산업상 많은 분야, 특히 의약품이나 식품, 의료 등의 분야에서 널리 실시할 수 있어, 매우 유용하다.
100 평가 장치
102 제어부
102a 수신부
102b 평가부
102b1 변환부
102b2 생성부
102b3 분류부
102c 결과 출력부
102d 송신부
104 통신 인터페이스부
106 기억부
106a 농도 데이터 파일
106b 평가 결과 파일
108 입출력 인터페이스부
112 입력 장치
114 출력 장치
200 클라이언트 장치(단말 장치(정보 통신 단말 장치))
300 네트워크

Claims (7)

  1. 경도 인지 장해를 가진 평가 대상의 혈액 중의 α-ABA, Ala, Arg, Asn, Cit, Gln, Glu, Gly, His, Ile, Leu, Lys, Met, Orn, Phe, Pro, Ser, Thr, Trp, Tyr, Val, Cysteine, Taurine, bABA, Ethylglycine, Hypotaurine, 3-Me-His, 5-HydroxyTrp, aAiBA 및 N8-Acetylspermidine 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증(發症) 리스크를 평가하는 평가 스텝을 포함하는 것
    을 특징으로 하는, 평가 방법.
  2. 제어부를 구비한 평가 장치로서,
    상기 제어부는,
    경도 인지 장해를 가진 평가 대상의 혈액 중의 α-ABA, Ala, Arg, Asn, Cit, Gln, Glu, Gly, His, Ile, Leu, Lys, Met, Orn, Phe, Pro, Ser, Thr, Trp, Tyr, Val, Cysteine, Taurine, bABA, Ethylglycine, Hypotaurine, 3-Me-His, 5-HydroxyTrp, aAiBA 및 N8-Acetylspermidine 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 수단
    을 구비한 것
    을 특징으로 하는, 평가 장치.
  3. 제어부를 구비한 정보 처리 장치에서 실행되는 평가 방법으로서,
    상기 제어부에서 실행되는,
    경도 인지 장해를 가진 평가 대상의 혈액 중의 α-ABA, Ala, Arg, Asn, Cit, Gln, Glu, Gly, His, Ile, Leu, Lys, Met, Orn, Phe, Pro, Ser, Thr, Trp, Tyr, Val, Cysteine, Taurine, bABA, Ethylglycine, Hypotaurine, 3-Me-His, 5-HydroxyTrp, aAiBA 및 N8-Acetylspermidine 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 스텝
    을 포함하는 것
    을 특징으로 하는, 평가 방법.
  4. 제어부를 구비한 정보 처리 장치에서 실행시키기 위한 평가 프로그램으로서,
    상기 제어부에서 실행시키기 위한,
    경도 인지 장해를 가진 평가 대상의 혈액 중의 α-ABA, Ala, Arg, Asn, Cit, Gln, Glu, Gly, His, Ile, Leu, Lys, Met, Orn, Phe, Pro, Ser, Thr, Trp, Tyr, Val, Cysteine, Taurine, bABA, Ethylglycine, Hypotaurine, 3-Me-His, 5-HydroxyTrp, aAiBA 및 N8-Acetylspermidine 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 스텝
    을 포함하는 것
    을 특징으로 하는, 평가 프로그램.
  5. 제어부를 구비한 평가 장치와 제어부를 구비한 단말 장치를 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속하여 구성된 평가 시스템으로서,
    상기 단말 장치의 상기 제어부는,
    경도 인지 장해를 가진 평가 대상의 혈액 중의 α-ABA, Ala, Arg, Asn, Cit, Gln, Glu, Gly, His, Ile, Leu, Lys, Met, Orn, Phe, Pro, Ser, Thr, Trp, Tyr, Val, Cysteine, Taurine, bABA, Ethylglycine, Hypotaurine, 3-Me-His, 5-HydroxyTrp, aAiBA 및 N8-Acetylspermidine 중 적어도 1개의 농도 값에 관한 농도 데이터를 상기 평가 장치로 송신하는 농도 데이터 송신 수단과,
    상기 평가 장치로부터 송신된, 상기 평가 대상에 관한 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크에 관한 평가 결과를 수신하는 결과 수신 수단,
    을 구비하고,
    상기 평가 장치의 상기 제어부는,
    상기 단말 장치로부터 송신된 상기 농도 데이터를 수신하는 농도 데이터 수신 수단과,
    상기 농도 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 농도 데이터에 포함되어 있는 상기 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 수단과,
    상기 평가 수단으로 얻어진 상기 평가 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단
    을 구비한 것
    을 특징으로 하는, 평가 시스템.
  6. 제어부를 구비한 단말 장치로서,
    상기 제어부는,
    경도 인지 장해를 가진 평가 대상에 관한 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크에 관한 평가 결과를 취득하는 결과 취득 수단
    을 구비하고,
    상기 평가 결과는, 상기 평가 대상의 혈액 중의 α-ABA, Ala, Arg, Asn, Cit, Gln, Glu, Gly, His, Ile, Leu, Lys, Met, Orn, Phe, Pro, Ser, Thr, Trp, Tyr, Val, Cysteine, Taurine, bABA, Ethylglycine, Hypotaurine, 3-Me-His, 5-HydroxyTrp, aAiBA 및 N8-Acetylspermidine 중 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가한 결과인 것
    을 특징으로 하는, 단말 장치.
  7. 단말 장치와 네트워크를 개재하여 통신 가능하게 접속된, 제어부를 구비한 평가 장치로서,
    상기 제어부는,
    상기 단말 장치로부터 송신된, 경도 인지 장해를 가진 평가 대상의 혈액 중의 α-ABA, Ala, Arg, Asn, Cit, Gln, Glu, Gly, His, Ile, Leu, Lys, Met, Orn, Phe, Pro, Ser, Thr, Trp, Tyr, Val, Cysteine, Taurine, bABA, Ethylglycine, Hypotaurine, 3-Me-His, 5-HydroxyTrp, aAiBA 및 N8-Acetylspermidine 중 적어도 1개의 농도 값에 관한 농도 데이터를 수신하는 농도 데이터 수신 수단과,
    상기 농도 데이터 수신 수단으로 수신한 상기 농도 데이터에 포함되어 있는 상기 적어도 1개의 농도 값을 사용하여, 상기 평가 대상에 관해서 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크를 평가하는 평가 수단과,
    상기 평가 수단으로 얻어진 평가 결과를 상기 단말 장치로 송신하는 결과 송신 수단
    을 구비한 것
    을 특징으로 하는, 평가 장치.
KR1020197000390A 2016-07-08 2017-07-07 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크의 평가 방법 KR102355667B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JPJP-P-2016-136339 2016-07-08
JP2016136339 2016-07-08
PCT/JP2017/025050 WO2018008763A1 (ja) 2016-07-08 2017-07-07 アルツハイマー型認知症の将来の発症リスクの評価方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190027813A true KR20190027813A (ko) 2019-03-15
KR102355667B1 KR102355667B1 (ko) 2022-01-26

Family

ID=60901601

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020197000390A KR102355667B1 (ko) 2016-07-08 2017-07-07 알츠하이머형 인지증의 장래의 발증 리스크의 평가 방법

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20190137516A1 (ko)
JP (1) JP6870679B2 (ko)
KR (1) KR102355667B1 (ko)
WO (1) WO2018008763A1 (ko)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108473368B (zh) * 2015-12-28 2021-10-29 Ａｇｃ株式会社 化学强化玻璃的制造方法
WO2020067386A1 (ja) * 2018-09-26 2020-04-02 味の素株式会社 軽度認知障害の評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、評価システムおよび端末装置
EP3837994A4 (en) * 2018-10-30 2022-07-20 Kyushu University, National University Corporation DEVICE AND METHOD FOR ASSESSING THE RISK OF ONSET OF DEMENTIA, AND PROGRAM AND FOOD FOR THE PREVENTION OF DEMENTIA
WO2020203878A1 (ja) * 2019-03-29 2020-10-08 味の素株式会社 アミロイドベータの脳内への蓄積の評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、評価システムおよび端末装置
JP7471834B2 (ja) 2020-01-24 2024-04-22 シスメックス株式会社 認知機能に関する情報を取得する方法、認知機能に関する医学的介入の有効性の判定方法、認知機能の判定を補助する方法、試薬キット、判定装置及びコンピュータプログラム
JPWO2022210606A1 (ko) * 2021-03-29 2022-10-06
CN115791988A (zh) * 2021-09-10 2023-03-14 中国科学院深圳先进技术研究院 一种阿尔兹海默症生物标志物牛磺酸及其应用

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080220449A1 (en) * 2007-02-08 2008-09-11 Oligomerix, Inc. Biomarkers and assays for Alzheimer's disease
JP2011242217A (ja) 2010-05-17 2011-12-01 Japan Health Science Foundation アルツハイマー病の診断マーカー、アルツハイマー病の予防及び治療薬のスクリーニング方法並びにアルツハイマー病の診断方法
JP2013040923A (ja) 2011-07-15 2013-02-28 Ajinomoto Co Inc Ｎａｓｈの評価方法、ｎａｓｈ評価装置、ｎａｓｈ評価方法、ｎａｓｈ評価プログラム、ｎａｓｈ評価システム、情報通信端末装置、およびｎａｓｈの予防・改善物質の探索方法
JP2014025946A (ja) 2006-12-21 2014-02-06 Ajinomoto Co Inc 癌の評価方法、ならびに癌評価装置、癌評価方法、癌評価システム、癌評価プログラムおよび記録媒体
KR20140043782A (ko) * 2011-06-10 2014-04-10 테크놀로지안 투트키무스케스쿠스 브이티티 알츠하이머병의 증가된 위험도를 진단하는 방법
WO2015181391A1 (en) * 2014-05-30 2015-12-03 Biocross, S.L. Method for the diagnosis of alzheimer's disease and mild cognitive impairment
KR20150140363A (ko) * 2013-04-09 2015-12-15 아지노모토 가부시키가이샤 생활습관병 지표의 평가 방법, 생활습관병 지표 평가 장치, 생활습관병 지표 평가 방법, 생활습관병 지표 평가 프로그램 제품, 생활습관병 지표 평가 시스템, 및 정보통신 단말장치
JP2016028244A (ja) 2015-09-09 2016-02-25 株式会社Ｍｃｂｉ 認知機能障害疾患のバイオマーカーおよび該バイオマーカーを用いる認知機能障害疾患の検出方法
JP2016029398A (ja) 2007-06-25 2016-03-03 味の素株式会社 内臓脂肪面積の評価方法、内臓脂肪面積評価装置、内臓脂肪面積評価方法、内臓脂肪面積評価プログラム、記録媒体、内臓脂肪面積評価システム、及び端末装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102362919B1 (ko) * 2016-07-08 2022-02-16 아지노모토 가부시키가이샤 경도 인지 장해 또는 알츠하이머형 인지증의 평가 방법

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014025946A (ja) 2006-12-21 2014-02-06 Ajinomoto Co Inc 癌の評価方法、ならびに癌評価装置、癌評価方法、癌評価システム、癌評価プログラムおよび記録媒体
US20080220449A1 (en) * 2007-02-08 2008-09-11 Oligomerix, Inc. Biomarkers and assays for Alzheimer's disease
JP2016029398A (ja) 2007-06-25 2016-03-03 味の素株式会社 内臓脂肪面積の評価方法、内臓脂肪面積評価装置、内臓脂肪面積評価方法、内臓脂肪面積評価プログラム、記録媒体、内臓脂肪面積評価システム、及び端末装置
JP2011242217A (ja) 2010-05-17 2011-12-01 Japan Health Science Foundation アルツハイマー病の診断マーカー、アルツハイマー病の予防及び治療薬のスクリーニング方法並びにアルツハイマー病の診断方法
KR20140043782A (ko) * 2011-06-10 2014-04-10 테크놀로지안 투트키무스케스쿠스 브이티티 알츠하이머병의 증가된 위험도를 진단하는 방법
JP2013040923A (ja) 2011-07-15 2013-02-28 Ajinomoto Co Inc Ｎａｓｈの評価方法、ｎａｓｈ評価装置、ｎａｓｈ評価方法、ｎａｓｈ評価プログラム、ｎａｓｈ評価システム、情報通信端末装置、およびｎａｓｈの予防・改善物質の探索方法
KR20150140363A (ko) * 2013-04-09 2015-12-15 아지노모토 가부시키가이샤 생활습관병 지표의 평가 방법, 생활습관병 지표 평가 장치, 생활습관병 지표 평가 방법, 생활습관병 지표 평가 프로그램 제품, 생활습관병 지표 평가 시스템, 및 정보통신 단말장치
WO2015181391A1 (en) * 2014-05-30 2015-12-03 Biocross, S.L. Method for the diagnosis of alzheimer's disease and mild cognitive impairment
JP2016028244A (ja) 2015-09-09 2016-02-25 株式会社Ｍｃｂｉ 認知機能障害疾患のバイオマーカーおよび該バイオマーカーを用いる認知機能障害疾患の検出方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Jack 외, Lancet Neurol(2010)9(1):119-28.; Hypothetical model of dynamic biomarkers of the Alzheimer's pathological cascade.
Knopman 외, Neurology. (2001) 8; 56(9):1143-53.; Practice parameter: diagnosis of dementia(an evidence-based review). Report of the Quality Standards Subcommittee of the American Academy of Neurology.
Petersen 외, Arch Neurol(1999) 56(6):760.; Mild cognitive impairment: clinical characterization and outcome.
Winblad 외, J. Intern. Med. (2004) 256(3):240-6.; Mild cognitive impairment-beyond controversies, towards a consensus: report of the International Working Group on Mild Cognitive Impairment.
국제 질병 분류 제10판(세계 보건 기관)

Also Published As

Publication number Publication date
WO2018008763A1 (ja) 2018-01-11
JP6870679B2 (ja) 2021-05-12
JPWO2018008763A1 (ja) 2019-04-25
KR102355667B1 (ko) 2022-01-26
US20190137516A1 (en) 2019-05-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6927212B2 (ja) 軽度認知障害又はアルツハイマー型認知症の評価方法
JP6870679B2 (ja) アルツハイマー型認知症の将来の発症リスクの評価方法
Ting et al. Biomarkers of diabetic retinopathy
JP7215507B2 (ja) 取得方法、評価装置、評価プログラムおよび評価システム
JP7173240B2 (ja) 取得方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、及び評価システム
JP2024038394A (ja) 取得方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、評価システム
KR20150140363A (ko) 생활습관병 지표의 평가 방법, 생활습관병 지표 평가 장치, 생활습관병 지표 평가 방법, 생활습관병 지표 평가 프로그램 제품, 생활습관병 지표 평가 시스템, 및 정보통신 단말장치
JP7337018B2 (ja) 取得方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、評価システム
JP7311119B2 (ja) 取得方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、および評価システム
WO2020203878A1 (ja) アミロイドベータの脳内への蓄積の評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、評価システムおよび端末装置
JP7093163B2 (ja) 取得方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、および評価システム
WO2022210606A1 (ja) 認知症の将来の発症リスクの評価方法
JP7435856B2 (ja) 取得方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、及び評価システム
JP6886241B2 (ja) 骨格筋面積の評価方法
WO2022009991A1 (ja) 軽度認知障害の評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、評価システムおよび端末装置
WO2020184660A1 (ja) サルコペニアの評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、評価システム、及び端末装置
KR20190065267A (ko) 췌장암의 평가 방법, 평가 장치, 평가 프로그램, 평가 시스템, 및 단말 장치
EP4286848A1 (en) Biomarker for diagnosis of dementia
JP7230336B2 (ja) 取得方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、記録媒体、及び評価システム
Petersson Exploring metabolic and functional changes in stroke patients: insights from a urinary and blood-derived metabolomic study
Roberts et al. Serum proteomic signatures of common health outcomes among older adults
Ackermans et al. Serum metabolomics analysis for quantification of muscle loss in critically ill patients: An explorative study
JPWO2018143369A1 (ja) 糖尿病患者における膵臓癌の評価方法、算出方法、評価装置、算出装置、評価プログラム、算出プログラム、評価システム、及び端末装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right