WO2004052191A1

WO2004052191A1 - 生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体

Info

Publication number: WO2004052191A1
Application number: PCT/JP2003/015713
Authority: WO
Inventors: Takeshi Kimura; Yasushi Noguchi
Original assignee: Ajinomoto Co., Inc.
Priority date: 2002-12-09
Filing date: 2003-12-09
Publication date: 2004-06-24
Also published as: JP5707757B2; CA2637250A1; EP2357581A2; EP1570779A4; JP2013257333A; KR100686910B1; US20120239366A1; EP1570779A1; EP2357581A3; JP4581994B2; CA2508136A1; JPWO2004052191A1; AU2003289263A1; US20050283347A1; JP2010281826A; US8234075B2; JP5971209B2; KR20050084227A

Abstract

本発明にかかるシステムは、生体状態に関する情報を処理する生体状態情報処理装置であるサーバ装置（１００）と、生体状態情報提供者の情報端末装置であるクライアント装置（２００）とを、ネットワーク（３００）を介して通信可能に接続して構成されている。サーバ装置（１００）は、クライアント装置（２００）から取得した生体状態情報に基づいて、生体状態に対する複数の代謝物の複合指標を決定する。

Description

生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体

技分野 '

本発明は、生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体に関し、特に、生体の状態を定義する諸々明

の現象（P h e n o m e ) と簡便に測定できる複数の代謝物（M e t a b o 1 o m 田

e ) との相関関係に基づいて、特定の生体状態指標と関連性の高い代謝物のコンビネーションを導き出す解析手法を提供することのできる、生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体に関する。

また、本発明は、肝線維化判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体に関し、特に、簡便に測定できる複数の代 tf物（特定のアミノ酸）から肝線維化の病態指標値を計算し、計算した病態指標値に従って肝線維ィヒの病態を判定することのできる、肝線維化判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体に関する。

なお、本明細書において、「生体状態」は、健康状態（健常）および病態を含む概念である。また、「各個,体において測定された生体状態に関する指標データ」は、各個体の生体状態の診断結果データを含む概念であり、また、「指標データ」は、数値ィヒされたものと概念的なもの（例えば、性差、喫煙の有無など）を含む概念である。

背景技術

現在バイオインフォマティクスの流れとしてゲノミタス、トランスクリプトロミタス、プロテオミクス、メタポロミクス等、遺伝子発現から生命現象に至る各ステップの解析技術が急速に発展してきており、今後のバイォ事業の花形として期待されている。し力し、バイオインフォマティクスの実用化を考える上で一番重要なステップは興味の対象となる生命現象に関連する諸々のレベルにおける生命メカニズムの把握であると言える。

ゲノム解析の初期においては、ゲノム情報さえわかれば全ての生命現象がわかるといった楽観論が聞かれたが、現在はゲノム情報だけでは生命現象は解明できないため、プロテオーム、メタボローム解析を行わなければならないと言う理論に置き換わっている。しかし、これらの理論も結局は「ゲノム情報だけで全てがわかる」という考え方と同列であり、単に情報量が増えたバージョンに過ぎない。もちろん、生命現象の全てが解明されれば、何が起こっているのかを明確に把握することはできるであろう。これは科学発展の究極のゴールとしては成り立つが、限られた資源. と時間配分によって実用化できる成果をあげなければならない企業等にとっては、 ■ 単に情報量を増加させていくアプローチはあまり実用的ではないと言える。ただし、限定された範囲でェンドボイントがある程度見える分野に関しては、網羅的な情報量の増加は有益となりうる可能性があると考えられる。

しかしながら、生命現象を遺伝子のレベルから理解するには、細胞レベルの遣伝子発現、蛋白質への翻訳、蛋白質どうしの結合、酵素の働き、代謝物の反応速度等の情報に加え、細胞間の関係、臓器間の関係等の膨大な量の情報が必要となり、また、その情報を扱えるモデルがなければ精度の高い予測はできない。このた,めには情報の入手と、そのモデリングと言う二つの技術が必要である。

現状においては、生命情報の入手法に関しては効率ィヒが進んでいるものの、生体レベルまでの完全モデリングには程遠いのが現状である。その反面、精度の低い予測をするには充分な情報量を得ることができる場合もあるが、精度の低!/、予測なら今までのモデリングに拠らないアプローチの方が費用対効果が大きい場合が多い。ここで、医療関係者にとって実際に最も感心があるのは臨床的に測定可能な指標と、病態等の生体状態との関係と、それから導き出されるメカニズムや治療に関す. る知見であり、その為には単に生体情報の網羅的な収集だけではなく、病態等の生体状態と数多くある測定可能な指標との関係の解析法が必要である事が認識されつつある。一般的に病態マーカーには病態特異性が必要であると考えられ、一対一またはそれに近い限定的な関係が求められてきた。し力し、疾患によって多くの代謝物が影響され、それは必ずしも疾患と一対一の関係ではないので単純な代謝物の病態マ一カーは多くはないと言える。全て代謝物の流れの変化を総合的に把握できれば、病態の代謝を定義する指標を導き出す可能性があると考えられる。また、代謝物の連動性を考えると、全ての代謝物の動きを把握しなくても幾つかの代謝マップ上に分散した代謝物、例えばアミノ酸等、を測定するだけで病態に特異的な代謝の変化をつかむことができる可能性がある。

ここで、公知技術として、例えば、肝硬変時に増加する芳香族アミノ酸を分母とし、減少する分岐鎖ァミノ酸を分子として作成された指標であるフィッシヤー比 ( ( I 1 e + L e u + V a 1 ) / ( P h e + T y r ) ) 、また、病態と健常人の諸々の臨床指標をコンピュータに入力し、入力されたデータに基づいてニューラルネッ 1、ワーク（非線形解析）をトレーニングし、データの差別化を図れるように最適化されたニューラルネットワークを用いて診断を行うという米国特許 (U S P 5 6 8 7 7 1 6号；以下「特許文献 1」という。）などが存在する。

特許文献 1 米国特許第 5 6 8 7 7 1 6号明細書

しかしながら、この特許文献 1で開示された技術による診断は、既にトレーニングされたニュ一ラルネットワークまたは同様のパラメータを有するニューラルネットワークが必要であり、特許文献 1で得られる診断指標は本特許の解析手法や機器に依存するものであった。そのため、特許文献 1で得られる診断指標は、特許文献 1で開示された解析手法や機器と独立して活用できず、汎用的な治療用のメルクマールとして活用することができないという問題点がある。

また、特許文献 1により開示された技術により決定された診断指標に含まれる代謝物について、代謝マップ上の関係を見ることにより、その化学的、生理学的、薬学的な知見等と合わせて考察し、疾患のメカニズム等を分析することも考えられる ₍ このように、既知の代謝学的知見等と診断指標とのマッチング分析を行うことにより、病態と代謝との連動性を分析することができるようになり、また、診断指標としての裏付けとなる情報を取得したり、また、新たな代謝学的な知見の発見等をしたりする際の契機となりうる非常に有益な情報を得ることができるようになる。しかしながら、従来技術においては、このような分析作業は全て研究者が人手により行われなければならないという問題点があつた。

本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、生体の状態を定義する諸々の現象 ( P h e n o m e ) と簡便に測定できる複数の代謝物 (M e t a b o l o m e ) との相関関係に基づいて、特定の生体状態指標と関連性の高い代謝物のコンビネーションを導き出す解析手法を提供することのできる、生体状態情報処理装置、生体状 ,態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体を提供することを目的としている。

また、本発明は、簡便に測定できる複数の代謝物（特定のアミノ酸）から肝線維化の病態指標値を計算し、計算した病態指標値に従つて肝線維化の病態を判定することのできる、肝線維化判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体を提供することを目的としている。発明の開示

本発明は、本発明者が誠意研究を行い取得した種々の知見によりなされたものである。まず、アミノ酸等の代謝物測定における精度は高く、測定に由来の分散は個体差による分散よりもかなり小さいことが種々の実験により確認されている。

また、食後血中データは代謝に関連する遺伝子発現等の状態変化を反映している _c ここで、血液は全ての臓器と関係があり、ある臓器における変化が血中に反映される可能性がある。

また、例えば、特定の生体状態（例えば、肝線維化等の病態）では代謝に関連する多くの遺伝子の発現が影響されている可能性がある。また、血中における多くの代謝物の動きは他の代謝物と連動しており、特定の生体状態と最も関係がある代謝物を測定できなくとも、それと連動する代謝物が影響を受けている可能性がある。そこで、本発明者は、各個体中の代謝物（特に、アミノ酸）の血中レベルの相関関係が非常に有効な状態指標になりうることを発見した。すなわち、アミノ酸等の限定された代謝物の血中レベルの髙精度な測定データと特定の生体状態との関係の解析によって、現象的に特定の生体状態と関連している代謝物のコンビネーションを探索することが可能である。さらに、健常人と特定の生体状態を差別ィヒできる指標があれば、それを早期診断指標とすることが可能である。

このような目的を達成するため、本発明にかかる生体状態情報処理装置、本発明にかかる生体状態情報処理方法、および、本発明にかかる生体状態情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムは、各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式 1に示す相関式を設定する相関式設定手段（相関式設定ステップ）と、上記相関式設定手段（相関式設定ステップ）にて設定された上記相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーション手段（生体状態シミュレーションステツプ）とを備えた（含む）ことを特徴とする。 V G_/c + · · · (数式 l ) た

(数式 1において、 i、 j、 kは自然数であり、 Ai、 Β』は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、、 Di、 Ej、 Fj、 G_k、 Hは定数である。）

この装置、方法、および、プログラムによれば、各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式 1に示す相関式を設定し、設定された相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代物について測定された血中濃度データ群を代入して、シミュレーション対象の個体中の生体状態をシミュレーションするので、例えば、健康状態、疾病の進行状態、疾病の治療状態、将来の疾病リスク、薬剤の有効生、薬剤の副作用などを個体中の代謝物の血中濃度に基づいて効果的にシミュレーションすることができる。ここで、「シミュレーション」とは、設定されたモデノレ（例えば本発明における「相関式」）に基づいて数値を算出し、算出した数値を予め定めた閾値に基づいて判定することで特定の生態状態を判別することを含む概念である。

具体的には、例えば、一定期間後の発症を予測する疾病リスク診断に本発明を適用し、過去の血中濃度データ（例えば 1 0年前のアミノ酸データなど）と現状の疾病や健康の状態に関する指標データとから相関式を設定し、当該相関式に現在の血中濃度データを代入することにより、将来の疾病や健康の状態を効果的にシミュレーションすることができる。

また、例えば、投薬による薬剤の有効性（例えばインターフェロン（ I F N : i n t e r f e r o ιι ) などの薬剤を投与した際の当該薬剤の有効性）や副作用などのシミュレーションの他、ストレスなどによる生体状態の変化（例えば喫食などの刺激を与えた際の生体状態の変化）などについても効果的にシミュレーシヨンすることができる。

ここで、相関式設定手段（相関式設定ステップ）における相関式の設定には、「臨床データに含まれる各アミノ酸の血中濃度を数式 1にあてはめ、新たに数式 1 の各定数を求めて相関式を設定する場合」と、「予め求められた相関式を設定する場合」どがある。なお、後者は、前者により定数を定めた相関式を予め記憶装置の所定のフアイルに格納しておき、そのフアイルから所望の相関式を選択して設定する場合、もしくは、他のコンピュータ装置の記憶装置に予め格納された相関式をネットワーク経由でダウンロードして設定する場合を含む。

また、つぎの発明にかかる生体状態情報処理装置、つぎの発明にかかる生体状態情報処理方法、および、つぎの発明にかかるプログラムは、上記に記載の生体状態情報処理装置、上記に記載の生体状態情報処理方法、および、上記に記載のプログラムにおいて、上記相関式設定手段（相関式設定ステップ）は、各個体において測定された生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群に基づいて、各代謝物について上記指標データとの相関性を決定する相関性決定手段（相関性決定ステップ）と、上記相関性決定手段（相関性決定ステップ）にて決定された各代謝物の上記相関性に基づいて、所定の計算方式により上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を作成する相関式作成手段（相関式作成ステップ）と、上記相関式作成手段（相関式作成ステップ）にて決定された上記相関式の生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて上記相関式を最適化する最適化手段（最適化ステップ）とを備えた（含む）ことを特徴とする。

これは相関式設定手段（相関式設定ステップ）の一例を一層'具体的に示すものである。この装置、方法、および、プログラムによれば、各個体において測定された生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群に基づいて、各代謝物について指標データとの相関性を決定し、決定された各代謝物の相関性に基づいて、所定の計算方式により生体状態に対する複数の代謝物による相関式（相関関数）を作成し、決定された相関式の生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づレヽて相関式を最適化するので、相関の高い計算式を生体状態の複合指標として用いることができるようになり、生体状態と相関が高いァミノ酸等の測定可能な代謝物によって構成された複合指標の算出を効率的に行うことができるようになる。

ここで、「相関係数に基づいて相関式を最適化する」とは、例えば、相関係数が上位（例えば、上位 2 0位など）となるように、好ましくは、相関係数が最大となるように相関式を採用することである。

また、これにより、各生体状態に対する複合指標をそれぞれ求めることができるようになるので、 1回の血中アミノ酸濃度などの測定結果を用いて、多くの生体状態のスクリーニングが可能になり、検査費用の大幅な削減につながる。

また、これにより、測定時に生体状態指標が無い生体状態に関しても、複合指標が明らかになった時点で過去のデータの解析により診断が可能になる。

また、これにより、生体状態に対する複合指標を構成する各代謝物は、当該生体状態の要因または結果である可能性があるので、この複合指標をマーカーにした生体状態の治療法の開発が可能になる。

ここで、「生体状態に関する指標データ」は、測定値、診断結果等の数値化されたデータを用いてもよく、また、下記の例に示すように健常及び、病態に対して任意の数値を与えたものでもよい。後者では、数値ィヒされたデータを所持していなくとも病態またはそのレベルに対して任意の数値を与えることによって解析することが可能になる。

例）健常 = 0、肥満 = 1

健常 = 1、糖尿病軽度 = 2、糖尿病重度 = 3 等

また、既存指標がない疾病の場合においても、本発明を適用することにより、診断指標が明らかでない難診断性領域の生体状態を判定することが可能になる。また、つぎの発明にかかる生体状態情報処理装置、つぎの発明にかかる生体状態情報処理方法、および、つぎの発明にかかるプログラムは、上記に記載の生体状態情報処理装置、上記に記載の生体状態情報処理方法、および、上記に記載のプログラムにおいて、，上記最適化手段（最適化ステップ）は、各代謝物のうちの一部の代謝物を選択する代謝物選択手段（代謝物選択ステップ）をさらに備え（含み）、上記代謝物選択手段（代謝物選択ステップ）にて選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づいて代謝物の組み合せを最適化することを特徴とする。

これは最適化手段（最適化ステップ）の一例を一層具体的に示すものである。この装置、方法、および、プログラムによれば、各代謝物のうちの一部の代謝物を選択し、選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づいて代謝物の組み合せを最適化するので、各アミノ酸の選択的除去を網羅的かつ自動的に行うことができるようになるため、生体状態に対する複合指標を効率的に求めることができるようになる。

ここで、「相関係数および代謝物数に基づいて代謝物の組み合せを最適化する」とは、例えば、相関係数が上位（例えば上位 2 0位など）且つ代謝物数が最小となるように、好ましくは、相関係数が最大且つ代謝物数が最小となるように代謝物の組み合せを採用することである。

また、つぎの発明にかかる生体状態情報処理装置、つぎの発明にかかる生体状態情報処理方法、および、つぎの発明にかかるプログラムは、上記に記載の生体状態情報処理装置、上記に記載の生体状態情報処理方法、および、上記に記載のプログラムにおいて、上記最適化手段（最適化ステップ）は、上記計算式を分割する計算式分割手段（計算式分割ステップ）をさらに備え（含み）、上記計算式分割手段 (計算式分割ステップ）にて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて分割の組み合わせを最適化することを特徴とする。

これは、最適化手段（最適化ステップ）の一例を一層具体的に示すものである。この装置、方法、および、プログラムによれば、計算式を分割し、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて分割の組み合わせを最適化するので、各計算式の分割を網羅的かつ自動的に行うことができるようになるため、生体状態に対する複合指標を効率的に求めることができるようになる。

ここで、「相関係数に基づいて分割の組み合わせを最適化する」とは、例えば、相関係数が上位（例えば上位 2 0位など）となるように、好ましくは、相関係数が最大となるように分割の組み合わせを採用することである。

また、つぎの発明にかかる生体状態情報処理装置、つぎの発明にかかる生体状態情報処理方法、および、つぎの発明にかかるプログラムは、上記に記載の生体状態情報処理装置、上記に記載の生体状態情報処理方法、および、上記に記載のプログラムにおいて、上記最適化手段（最適化ステップ）は、上記計算式を代マップ情報に基づいて分割する代謝マップ分割手段 '(代謝マップ分割ステップ）をさらに備え（含み）、上記代謝マップ分割手段（代謝マップ分割ステップ）にて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算することを特 ί敷とする。

これは、最適化手段（最適化ステップ）の一例を一層具体的に示すものである。この装置、方法、および、プログラムによれば、計算式を代謝マップ情報に基づいて分割し、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算するので、生体状態に関係する代謝物の代謝マップが既知である場合に、これらの生化学的な知見に基づいて計算式を自動的に分割することができるようにな ' る。

また、計算された相関式に含まれる代謝物同士の関係を数値ィヒし、代謝マップに投影し、代謝フラックスまたは代謝律速点を推定するようにしてもよい。

また、つぎの発明にかかる生体状態情報処理装置、つぎの発明にかかる生体状態情報処理方法、および、つぎの発明にかかるプログラムは、上記に記載の生体状態情報処理装置、上記に記載の生体状態情報処理方法、および、上記に記載のプログラムにおいて、上記代謝物は、アミノ酸であることを特徴とする。

これは、代謝物の一例を一層具体的に示すものである。この装置、方法、および、プログラムによれば、代謝物は、アミノ酸であるので、代謝物測定における精度が高く、かつ、測定に由来の分散は個体差による分散よりもかなり小さい等のアミノ酸の有利な物性を利用して、信頼性の髙レ、生体状態の複合指標を求めることができるようになる。

また、本発明は生体状態情報管理システムに関するものであり、本発明にかかる生体状態情報管理システムは、生体状態に関する情報を処理する生体状態情報処理装置と、生体状態情報提供者の情報端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された生体状態情報管理システムであって、上記生体状態情報処理装置は、各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式 1に示す相関式を設定する相関式設定手段と、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を上記情報端末装置から取得する血中濃度データ群取得手段と、上記相関式設定手段にて設定された l記相関式に、上記血中濃度データ群取得手段にて取得された上記シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーション手段と、上記生体状態シミュレ一ション手段にてシミュレーションされた上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態のシミュレーション結果を、上記血中濃度データ群を送信した上記情報端末装置に対して送信する分析結果送信手段とを備え、上記情報端末装置は、上記血中濃度データ群を上記生体状態情報処理装置に対して送信する送信手段と、上記送信手段にて送信した上記血中濃度データ群に対応する上記シミュレーション結果を上記生体状態情報処理装置から受信する受信手段とを備えたことを特徴とする。

· · (数式 ¹

J

(数式 1において、 i、 j、 kは自然数であり、 Ai、 Β」は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、 C i、 Di、 Ej、 F j、 G_k、 Hは定数である。）

このシステムによれば、生体状態情報処理装置は、各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式 1に示す相関式を設定し、シミュレーション対象の個体中の各代謝物につ、て測定された血中濃度データ群を情報端末装置から取得し、設定された相関式に、取得されたシミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、シミュレーション対象の個体中の生体状態をシミュレーションし、シミュレーションされたシミュレーション対象の個体中の生体状態のシミユレーション結果を、血中濃度データ群を送信した情報端末装置に対して送信し、情報端末装置は、血中濃度データ群を生体状態情報処理装置に対して送信し、送信した血中濃度データ群に対応するシミュレーシヨン結果を生体状態情報処理装置から受信するので、例えば、健康状態、疾病の進行状態、疾病の治療状態、将来の疾病リスク、薬剤の有効性、薬剤の副作用などを個体中の代謝物の血中濃度に基づいて効果的にシミュレーションすることができる。 . '

ここで、「シミュレーション」とは、設定されたモデル (例えば本発明における「相関式」）に基づいて数値を算出し、算出した数値を予め定めた閾値に基づいて判定することで特定の生態状態を判別することを含む概念である。

具体的には、例えば、一定期間後の発症を予測する疾病リスク診断に本発明を適用し、過去の血中濃度データ（例えば 1 0年前のアミノ酸データなど）と現状の疾病や健康の状態に関する指標データとから相関式を設定し、当該相関式に現在の血中濃度データを代入することにより、将来の疾病や健康の状態を効果的にシミュレーシヨンすることができる。

また、例えば、投薬による薬剤の有効 '1~生（例えばインターフェロン（I F N : i n t e r f e r o n ) などの薬剤を投与した際の当該薬剤の有効†生）や副作用などのシミュレーションの他、ストレスなどによる生体状態の変化（例えば喫食などの刺激を与えた際の生体状態の変化）などについても効果的にシミュレーションすることができる。

また、つぎの発明にかかる生体状態情報管理システムは、上記に記載の生体状態情報管理システムにおいて、上記相関式設定手段は、各個体において測定された生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群に基づいて、各代謝物について上記指標データとの相関性を決定する相関性決定手段と、上記相関性決定手段にて決定された各代謝物の上記相関性に基づいて、所定の計算方式により上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を作成する相関式作成手段と、上記相関式作成手段にて決定された上記相関式の生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて上記相関式を最適化する最適化手段とを備えたことを特徴とする。

これは相関式設定手段の一例を一層具体的に示すものである。このシステムによれば、生体状態情報処理装置は、各個体において測定された生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代簡物について測定された血中濃度データ群に基づいて、各代謝物について指標データとの相関性を決定し、決定された各代謝物の相関性に基づいて、所定の計算方式により生体状態に対する複数の代謝物による相関式（相関関数）を作成し、決定された相関式の生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて相関式を最適化するので、相関の高い計算式を生体状態の複合指標として用いることができるようになり、生体状態と相関が高いァミノ酸等の測定可能な代謝物によつて構成された複合指標の算出を効率的に行うことができるようになる。ここで、「相関係数に基づいて相関式を最適化する」とは、例えば、相関係数が上位 (例えば、上位 2 0位など）となるように、好ましくは、相関係数が最大となるように相関式を採用することである。

また、これにより、各生体状態に対する複合指標をそれぞれ求めることができるようになるので、 1回の血中アミノ酸濃度などの測定結果を用いて、多くの生体状態のスクリ一ユングが可能になり、検査費用の大幅な削減につながる。

また、これにより、測定時に生体状態指標が無い生体状態に関しても、複合指標が明らかになった時点で過去のデータの科斤により診断が可能になる。

例）健常 = 0、肥満 = 1

健常 = 1、糖尿病軽度 = 2、糖尿病重度 = 3 等

また、既存指標がない疾病の場合においても、本発明を適用することにより、診断指標が明らかでない難診断性領域の生体状態を判定することが可能になる。

また、つぎの発明にかかる生体状態情報管理システムは、上記に記載の生体状態情報管理システムにおいて、上記最適化手段は、各代謝物のうちの一部の代謝物を選択する代謝物選択手段をさらに備え、上記代謝物選択手段にて選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づいて代謝物の組み合せを最適化することを特徴とする。

これは最適化手段の一例を一層具体的に示すものである。このシステムによれば、各代謝物のうちの一部の代謝物を選択し、選択された複数の代謝物を用、て相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づいて代謝物の組み合せを最適化するので、各アミノ酸の選択的除去を網羅的かつ自動的に行うことができるようになるため、生体状態に対する複合指標を効率的に求めることができるようになる。

ここで、「相関係数および代謝物数に基づいて代謝物の組み合せを最適化する」とは、例えば、相関係数が上位（例えば上位 2 0位など）且つ代謝物数が最小となるように、好ましくは、相関係数が最大且つ代謝物数が最小となるように代謝物の組み合せを揉用することである。

また、つぎの発明にかかる生体状態情報管理システムは、上記に記載の生体状態情報管理システムにおいて、上記最適化手段は、上記計算式を分割する計算式分割手段をさらに備え、上記計算式分割手段にて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて分割の組み合わせを最適化することを特徴とする。

これは最適化手段の一例を一層具体的に示すものである。このシステムによれば、計算式を分割し、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて分割の組み合わせ最適化するので、各計算式の分割を網羅的かつ自動的に行うことができるようになるため、生体状態に対する複合指標を効率的に求めることができるようになる。

また、つぎの発明にかかる生体状態情報管理システムは、上記に記載の生体状態情報管理システムにおいて、上記最適化手段は、上記計算式を代謝マップ情報に基づいて分割する代謝マップ分割手段をさらに備え、上記代謝マップ分割手段にて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算することを特徴とする。これは最適化手段の一例を一層具体的に示すものである。このシステムによれば、計算式を代謝マップ情報に基づいて分割し、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝'物による相関式を計算するので、生体状態に関係する代謝物の代謝マップが既知である場合に、これらの生ィヒ学的な知見に基づいて計算式を自動的に分割することができるようになる。

また、計算された相関式に含まれる代謝物同士の関係を数値化し、代謝マップに投影し、代謝フラックスまたは代謝律速点を推定するようにしてもよい。

また、つぎの発明にかかる生体状態情報管理システムは、上記に記載の生体状態情報管理システムにおいて、上記代謝物は、アミノ酸であることを特徴とする。

これは代謝物の一例を一層具体的に示すものである。このシステムによれば、代謝物は、アミノ酸であるので、代謝物測定における精度が高く、力つ、測定に由来の分散は個体差による分散よりもかなり小さい等のアミノ酸の有利な物性を利用して、信頼性の高い生体状態の複合指標を求めることができるようになる。

また、本発明は記録媒体に関するものであり、本発明にかかる記録媒体は、上記に記載されたプログラムを記録したことを特徴とする。

この記録媒体によれば、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、上記に記載されたプログラムをコンピュータを利用して実現することができ、これら各プログラムと同様の効果を得ることがでさる。

また、本発明は肝線維ィヒ判定装置、肝線維化判定方法、および、プログラムに関するものであり、本発明にかかる肝線維化判定装置、本発明にかかる肝線維化判定方法、および、本発明にかかる肝線維化判定方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムは、各個体の各代 W物について測定された血中濃度データ群を取得する血中濃度データ取得手段（血中濃度データ取得ステップ）と、下記の複合指標 1から 4のうち少なくとも一つに基づいて、上記血中濃度データ取得手段 (血中濃度データ取得ステップ）により取得した上記血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算する病態指標値計算手段（病態指標値計算ステップ）と、複合指標 1 ； (A s n) / (Th r ) + (G i n) / (T a u + S e r +Va l +T r p) 複合指標 2 ；

(A s n + Ty r ) / (C i t) + (Me t +Ar g) / (As p+ (a - A BA) )

複合指標 3 ；

(T a u + G 1 y) / (G 1 n) + (α - ΑΒΑ) / (As p+Ty r) + (H i s) / (Ly s) + (T r p) / (Th r +A s n + C i t) 複合指標 4 ；

(T a u + T r p) / (Ty r ) + ( (α - ΑΒΑ) +H i s) / (As p + A s n)

上記病態指標値計算手段（病態指標値計算ステップ）にて計算した上記病態指標値に従って肝線維化の病態を判定する病態判定手段（病態判定ステップ）とを備えた (含む）ことを特 ί敷とする。

この装置、方法、および、プログラムによれば、各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を取得し、下記の複合指標 1から 4のうち少なくとも一つに基づいて、取得した血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算し、複合指標 1 ；

(A s η) /' (Th r ) + (G i n) / (Ta u + S e r +Va l +T r p) 複合指標 2 ；

(A s n + Ty r) / (C i t) + (Me t +Ar g) / (A s p + (a - A BA) )

複合指標 3 ；

(T a u + G 1 y) / (G i n) + (α - ΑΒΑ) / (As p+Ty r) + (H i s) / (Ly s) + (T r p) / (Th r +A s n + C i t) 複合指標 4 ；

(T a u + T r p) / (Ty r ) + ( (α - ΑΒΑ) +H i s) / (As p + A s n)

計算した病態指標値に従って肝線維化の病態を判定するので、 1回の血中ァミノ酸濃度などの測定結果データを用いて、多くの月干線維化のスクリ一ユングが可能になり、検査費用の大幅な削減につながる。

また、これにより、過去の血中アミノ酸濃度などの測定結果データの解析により診断が可能になる。

また、月干線維化に対する複合指標 1から 4のうち少なくとも一つを構成する各代謝物は、当該肝線維ィヒの要因または結果である可能性があるので、この複合指標 1 から 4のうち少なくとも一つをマーカーにした肝維化の治療法の開発が可能になる。 ·

ここで、複合指標 1から 4のうち少なくとも一つの式中のァミノ酸は、例えば、化学的に等価な物性を持つァミノ酸等で入れ替えることを可能とする。

具体的には、例えば、複合指標 1から 4のうち少なくとも一つを対応する下記の式に入れ替えることを可能とする。

複合指標 1は、例えば、以下の複合指標 1一 1〜1一 20に置換してもよい。

(複合指標 1一 1)

(As n) / (Th r ) + (G i n) / (Ta u + S e r+Va l +Tr p) (複合指標 1— 2)

(A s n) / (T a u+ I 1 e) + (G i n) / (Th r+S e r+Va 1 + T r p)

(複合指標 1— 3)

(A s n) / (T a u+ - ABA) + I 1 e) + (G i n) / (Th r + S e r +V a 1 + T r p )

(複合指標 1一 4)

(A s n) / (A s p+T r ) + (G i n) / (Ta + S e r+Va 1 + T r p)

(複合指標 1— 5)

(A s n) / (Th r) + (G i n) / (Ta u + S e r+Va l + I 1 e + T r p)

(複合指標 1— 6) (A s n) / (Th r) + (G i n) / (T a u + A s p + S e r + V a 1 + T r p)

(複合指標 1一 7)

(A s n) / (T a u+ I 1 e) + (G i n) / (A s p +Th r + S e r + V a 1 +T r p)

(複合指標 1一 8)

(A s n) / (T a u + I 1 e) + (G i n +M e t ) (T h r + S e r + Va 1 +T r p)

(複合指標 1— 9)

(A s n) / (T a u+ (a - ABA) + 1 1 e) + (G i n) / (A s p + Th r + S e r +V a 1 +T r p)

(複合指標 1一 1 0)

(A s n) / (Th r ) + (G 1 n+Me t) / (T a u + S e r +V a 1 + T r p)

(複合指標 1— 1 1)

(A s n) / (T a u+A s p + (a - ABA) + I 1 e) + (G i n) / (Th r + S e r + Va 1 + T r p)

(複合指標 1— 1 2)

(A s n) / (Th r ) + (G i n) / (T a u + S e r + (a - ABA) + V a 1 +T r p)

(複合指標 1 _ 1 3)

(A s n) / (A s p +Th r) + (G i n) / (T a u + S e r +V a l + I 1 e +T r p)

(複合指標 1— 1 4)

(A s n) / (T a u+ (a - ABA) + I 1 e) + (G 1 n+Me t) / (Th r + S e r +Va 1 +T r p)

(複合指標 1— 1 5)

(A s n) / (T a u+A s p + I 1 e) + (G i n) / (Th r + S e r + Va 1 + T r p )

(複合指標 1— 1 6)

(A s n) / (Th r ) + (G i n) / (T a u+A s p + S e r +Va 1 + I 1 e +T r p)

(複合指標 1— 1 7)

(A s n) / (T a u+ I 1 e) + (G 1 n+Me t) / (As p+Th r + S e r +Va 1 +T r p)

(複合指標 1— 1 8)

(A s n) / (As p+Th r) + (G i n) / (Ta u + S e r + (a - A BA) +Va 1 +T r p)

(複合指標 1一 1 9)

(As n) / (A s p+Th r) + (G 1 n+Me t)¹ / (Ta u + S e r +

V a 1 +T r p)

(複合指標 1— 20)

(A s n) / (Th r ) + (G i n) / (Ta u + S e r + (a - ABA) +

V a 1 + I 1 e +T r p)

また、複合指標 2は、例えば、以下の複合指標 2—：！〜 2— 20に置換してもよい。

(複合指標 2— 1)

(A s n+Ty r) / (C i t) + (Me t +Ar g) / (As p+ (a - A BA) )

(複合指標 2— 2)

(As n + Ty r) / (C i t) + (A r g) / (A s p + (a - ABA) ) (複合指標 2— 3)

(As n+Me t +Ty r ) / (C i t) + (Ar g) / (As p+ (a - A BA) )

(複合指標 2— 4)

(A s n+Me t +Ty r) / (A s p + C i t) + (A r g) / (a - AB A)

(複合指標 2— 5)

(A s n+Me t) / (C i t) + (Ty r +A r g) / (A s p + (a - A BA) )

(複合指標 2— 6)

(A s n + T y r) / (A s p +C i t) + (A r g) / (a - ABA) (複合指標 2— 7)

(A s n +T y r) / (A s p +C i t) + (Me t +A r g) / (a - AB A)

(複合指標 2— 8)

(A s n) / (C i t) + (Ty r +A r g) / (A s p + (a - ABA) ) (複合指標 2— 9)

(A s n) / (Th r +C i t + (a - ABA) ) + (Me t) / (H i s + T r p)

(複合指標 2— 1 0)

(A s n) / (C i t) + (Me t +Ty r +A r g) / (A s p + (a - A BA) )

(複合指標 2— 1 1)

(A s n) / (Th r +C i t + (a - ABA) ) + (Me t) / (A s p + H i s + T r )

(複合指標 2— 1 2)

(A s n) / (Th r +G 1 u) + (Me t) / (C i t + (a - ABA) + T r p)

(複合指標 2— 1 3)

(A s n) / (A s p -l-Th r + C i t + (a - ABA) ) + (Me t) / (H i s + T r p )

(複合指標 2— 1 4)

(A s n) / (Th r +C i t + (a - ABA) ) + (Me t) / (G 1 u + H i s + T r p )

(複合指標 2— 1 5)

(A s n+Me t) / (A s p + C i t) + (Ty r +A r g) / (a - AB A)

(複合指標 2 - 1 6)

(A s n+Me t) / (C i t) · + (A r g) / (A s p + (a - ABA) ) (複合指標 2— 1 7)

(A s n) / (C i t + (a - ABA) +H i s ) + (Me t) / (Th r + G 1 u + T r p)

(複合指標 2— 1 8)

(A s n) / (C i t + (a - ABA) +H i s ) + (Me t) / (Th r + T r p)

(複合指標 2— 1 9)

(A s n) / (C i t +H i s +T r p) + (Me t) / (Th r + (a - A BA) )

(複合指標 2— 20)

(A s n+A r g) / (a - ABA) + (Me t + T y r ) / ( A s p + C i t) '

また、複合指標 3は、例えば、以下の複合指標 3— 1〜 3— 20に置換してもよ

1/、

(複合指標 3— 1)

(T a u + G 1 y) / (G i n) - 1- (a - ABA) / (A s p +Ty r) + (H i s) / (L y s) + (T r p) / (Th r +A s n + C i t)

(複合指標 3— 2)

(T a u + G 1 y) / (G 1 n+Me t) + (a - ABA) / (A s p +Ty r ) + (H i s) / (L y s ) + (T r p) / (Th r + A s n + C i t) ,

(複合指標 3— 3) (T a u + G l y) (G i n) + (α - ABA) / (T h r ) + (H i s ) / (L y s ) + (T r p) / (A s n + C i t +T y r )

(複合指標 3 - 4)

(T a u + G l y) / (A s p +G l n) + (α - ABA) / (T y r ) + (H i s ) / (L y s ) - 1- (T r p) / (T h r + A s n + C i t )

(複合指標 3— 5)

(T a u + G l y) / (A s p +G l n+Me t ) + (a - ABA) / (T y r ) + (H i s ) / (L y s ) + (T r p) / (Th r +A s n + C i t )

(複合指標 3— 6)

(T a u + G l y) / (G 1 n +Me t ) + (α 一 ABA) / (T y r ) + (H i s ) / (L y s ) -I- (T r p) (T h r +A s n + C i t )

(複合指標 3— 7)

(T a u + G l y) / (G 1 n+Me t ) + (a - ABA) / (T y r ) + (H i s ) / (L y s ) + (T r p) (A s p +T h r +A s n + C i t ) (複合指標 3— 8)

(T a u + G l y) , (G i n) -I- (a - ABA) / (A s p +Me t + T y r ) + (H i s ) / (L y s ) + (T r p) / (T h r + A s n + C i t )

(複合指標 3— 9)

(T a u + G 1 y) ₇ (A s p +G 1 n) + (a - ABA) / (Me t + T y r ) + (H i s ) / (L y s ) + (T r p) / (T h r +A s n + C i t )

(複合指標 3— 1 0)

(T a u +G l y) / (G i n) + (a 一 ABA) / (Me t +T y r ) + (H i s ) / (L y s ) + (T r p) / (A s p +T h r +A s n + C i t ) (複合指標 3— 1 1)

(T a u + G l y) / (G i n) + (a - ABA) / (Me t +T y r ) + H i s ) / (L y s) + (T r p) / (Th r +A s n + C i t) 複合指標 3— 1 2)

T a u + G 1 y) / (G i n) + (a - ABA) / (Th r) + (H ) / (A s n -I- C i t +Ty r) + (T r p) / (L y s)

複合指標 3— 1 3)

T a u) / (L y s) + (T r ) / (A s n + C i t +Ty r) + G 1 y +H i s ) / (G 1 n) + (a - ABA) / (A s p +Th r) 複合指標 3— 1 4)

T a u) / (L y s ) + (T r p) (A s +A s n + C i t +Ty r) + (G 1 y+H i s) (G 1 n) + (a - ABA) / (Th r )

複合指標 3— 1 5)

T a u) / (L y s ) + (T r p) (A s n + C i t,+ Ty r) +

G 1 y +H i s ) / (G i n) + (a - ABA) / (Th r)

複合指標 3— 1 6)

(T a u) / (A s p +A s n + L y s) + (T r ) / (C i t +Ty r) + (G 1 y +H i s) / (G 1 n) + (α - ABA) / (Th r )

複合指標 3— 1 7)

T a u + G 1 y) / (G i n) + - ABA) / (A s p +Ty r ) + H i s ) / (Th r +A s n + C i t) + (T r p) / (Ly s )

(複合指標 3— 1 8)

T a u + G l y) / (G 1 n+Me t) + (ct - ABA) / (A s +Ty ) + (H i s) / (Th r +A s n + C i t) + (T r p) / (L y

) .

複合指標 3— 1 9)

T a u + G l y) / (G 1 n+Me t) + (a - ABA) / (Ty r ) + H i s) / (A s p + C i t + L y s ) + (T r p) / (Th r + A s n) 複合指標 3— 20)

T a u + G l y) / (A s p +G l n) + (a - ABA) / (Ty r ) + (H i s) / (Th r +A s n + C i t) + (T r p) / (Ly s) また、複合指標 4は、例えば、以下の複合指標 4一 1〜 4— 20に置換してもよ

(複合指標 4一 1)

(T a u + T r p) / (T y r ) + ( - A B A) + H i s ) / (A s p + A s n)

(複合指標 4一 2)

( (α - ABA) + Τ r ) / (Ty r) + (H i s) / (A s p + A s n) (複合指標 4— 3)

(T a u+ (a - ABA) +T r p) / (Ty r) + (H i s) / (A s p + A s a)

(複合指標 4— 4) ' (T a u + T r p) / (Ty r) + (H i s ) / (A s p +A s n)

(複合指標 4— 5)

(T a u + T r p) / (Ty r) + ( (α - ABA) +H i s ) / (A s n) (複合指標 4— 6)

(T a u+ - ABA) -l-T r p) / (Ty r) + (H i s) / (A s n) (複合指標 4一 7)

(T a u+ (α - ΑΒΑ) +T r p) / (A s p +Me t +Ty r) + (H i s ) / (A s n)

(複合指標 4一 8)

( (a - ABA) +T r p) / (Ty r) + (H i s) / (A s n)

(複合指標 4一 9)

(T a u + T r p) / (Ty r) + (a - ABA) / (A s p +Me t) + (H i s ) / (A s n)

(複合指標 4— 1 0)

(T a u+T r p) / (Ty r) + (H i s) / (A s n)

(複合指標 4一 1 1) (a - ABA) +H i s) / (A s p +A s n) + (T r p) / (T y r ) 複合指標 4— 1 2)

T a u + T r p) / (A s p +Me t +Ty r) + (H i s ) / (A s n) 複合指標 4一 1 3)

T a u+H i s ) / (Ty r) + ( (a - ABA) +T r p) / (A s p + A s n)

複合指標 4一 1 4)

T a u+ (α - ΑΒΑ) ) / (A s p +A s n) + (H i s +T r p) / Ty r)

(複合指標 4一 1 5)

T a u + T r p) / (A s p +Me t + Ty r ) + ( (a - ABA) +H i ) / (A s n)

複合指標 4一 1 6)

T a u + (α - ABA) ) / (A s n) + (H i s + T r p ) (A s p + Ty r )

複合指標 4— 1 7)

(α - ABA) +T r p) / (Ty r) + (H i s ) (A s p +A s n + Me t)

複合指標 4— 1 8)

(T a + (α - ΑΒΑ) +H i s) / (Ty r) + (T r p) / (A s p + A s n)

複合指標 4— 1 9)

α - AB A) / (A s n) + (H i s + T r p) / (A s p +Me t + Ty )

(複合指標 4一 20)

T a u+H i s) / (A s p +A s n+Me t) + ( (a - ABA) +T r P) / (Ty r)

また、本発明は肝線維ィ匕判定システムに関するものであり、本発明にかかる肝線維化判定システムは、肝線維ィヒに関する情報を処理する肝線維化判定装置と、代謝物情報提供者の情報端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された肝線維化判定システムであって、上記肝線維化判定装置は、各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を上記情報端末装置から取得する血中濃度データ取得手段と、下記の複合指標 1から 4のうち少なくとも一つに基づいて、上記血中濃度データ取^-手段により取得した上記血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算する病態指標値計算手段と、

複合指標 1 ；

( A s n ) / (Th r) + (G i n) / (T a u + S e r + V a 1 + T r p ) 複合指標 2 ；

(A s n + T y r ) (C i t) + (Me t.+ A r g) / (A s p + ( A BA) )

複合指標 3 ；

(T a u + G 1 y ) (G i n) + (α - ABA) / (A s p +Ty r) +

(H i s ) / (L y s ) + (T r p) (Th r +A s n + C i t)

複合指標 4 ；

(T a u + T r p) / (Ty r ) + ( (a ABA) +H i s) / (A s p + A s n)

上記病態指標値計算手段にて計算した上記病態指標値に従って肝線維化の病態を判定する病態判定手段と、上記血中濃度データ群を送信した上記情報端末装置に対して上記病態判定手段にて判定された判定結果を送信する分析結果送信手段と、を備え、上記情報端末装置は、上記血中濃度データ群を上記肝線維化判定装置に対して送信する送信手段と、上記送信手段にて送信した上記血中濃度データ群に対する判定結果を上記肝線維化判定装置から受信する受信手段とを備えたことを特徴とする ₍ このシステムによれば、肝線維化判定装置は、各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を情報端末装置から取得し、下記の複合指標 1から 4のうち少なくとも一つに基づいて、取得した血中濃度データ群から肝線維ィヒの病態指標値を計算し、複合指檩 1 ；

(A s n) / (Th r) + (G i n) (T a u + S e r +Va 1 +T r p) 複合指標 2 ；

(A s n + Ty r ) (C i t) + (Me t +A r g) / (A s p + (a - A BA) )

複合指標 3 ；

(T a u + G 1 y) (G i n) + (a - ABA) / (A s p +Ty r ) +

(H i s ) / (Ly s) + (T r p) (Th r +A s n + C i t) 複合指標 4 ；

(T a u + T r p) / (T y r ) + ( ( ― ABA) + H i s ) / ( A s p + A s n)

計算した病態指標値に従って肝線維化の病態を判定し、血中濃度データ群を送信した情報端末装置に対して判定された判定結果を送信し、また、情報端末装置は、血中濃度データ群を肝線維ィ匕判定装置に対して送信し、送信した血中濃度データ群に対する判定結果を肝線維化判定装置から受信するので、 1回の血中ァミノ酸濃度などの測定結果データを用いて、多くの肝線維化のスクリ一ユングが可能になり、検查費用の大幅な削減につながる。

また、これにより、過去の血中ァミノ酸濃度などの測定結果データの解析により診断が可能になる。

また、肝線維化に対する複合指標 1力ら 4のうち少なくとも一つを構成する各代謝物は、当該肝線維ィ匕の要因または結果である可能性があるので、この複合指標 1 から 4のうち少なくとも一つをマーカーにした肝線維化の治療法の開発が可能になる。，ここで、複合指標 1から 4のうち少なくとも一つの式中のアミノ酸は、化学的に等価な物性を持つァミノ酸等で入れ替えることを可能とする。

複合指標 1は、例えば、以下の複合指標 1一 1〜 1— 20に置換してもよい。 (複合指標 1一 1 )

(A s n) / (Th r) + (G i n) / (Ta u + S e r+Va l +Tr p) (複合指標 1— 2) '

(A s n) / (T a u+ I 1 e) + (G i n) / (T h r + S e r + V a 1 + Tr p)

(複合指標 1— 3)

(A s n) / (T a u+ (a - ABA) + I 1 e) - 1- (G i n) / (T h r + S e r +V a 1 +T r p)

(複合指標 1— 4)

(As n) / (As p+Th r) + (G i n) / (Ta u + S e r+Va 1 + Tr p)

(複合指標 1— 5) ,

(A s n) / (Th r) + (G i n) / (Ta u + S e r +Va l + I 1 e +

T r p)

(複合指標' 1— 6)

(A s n) / (Th r) + (G i n) / (T a u+A s p + S e r+Va l +

T r p)

' (複合指標 1一 7)

(A s n) / (T a u+ I 1 e) + (G i n) / (As p+Th r + S e r + V a 1 + T r p )

(複合指標 1一 8)

(A s n) / (T a u+ I 1 e) + (G 1 n+Me t) / (Th r + S e r + V a 1 +T r p)

(複合指標 1一 9)

(A s n) / (T a u+ - ABA) + I 1 e) + (G i n) / (A s p + Th r + S e r +Va 1 +T r p)

(複合指標 1一 10)

(A s n) / (Th r ) + (G 1 n+Me t) / (Ta u + S e r +Va 1 + T r p)

(複合指標 1— 11)

(A s n) / (T a u+A s p + (α - ABA) + I 1 e) + (G i n) / (Th r +S e r +Va 1 +T r p)

(複合指標 1一 12)

(A s n) / (Th r ) + (G i n) / (Ta u + S e r + ( - ABA) +

V a 1 +T r p)

(複合指標 1—13)

(A s n) / (A s p+Th r) + (G i n) / (Ta u + S e r+Va 1 + I 1 e +T r p)

(複合指標 1一 14)

(A s n) / (T a u+ (a - ABA) + 1 1 e) + (G 1 n+Me t) / (Th r +S e r +Va 1 +T r p)

(複合指標 1— 1' 5)

(As n) / (Ta u+As p+ I 1 e) + (G i n) / (Th r + S e r +

V a 1 +T r p)

(複合指標 1— 16)

(As n) / (Th r) + (G i n) / (Ta u+As p + S e r +Va 1 + I 1 e + T r p )

(複合指標 1— 17)

(A s n) / (T a u+ I 1 e) + (G 1 n+Me t) / (A s p + T h r + S e r +V a 1 +T r p)

(複合指標 1—18)

(As n) / (As p+Th r) + (G i n) / (Ta u + S e r + (a -A BA) +V a l +T r p)

(複合指標 1—19)

(As n) / (A s p + Th r ) + (G 1 n+Me t) / (Ta u + S e r +

V a 1 +T r p) (複合指標 1一 20)

(A s n) / (Th r ) + (G i n) / (Ta u + S e r + (« -ABA) + V a 1 + I 1 e +T r p)

また、複合指標 2は、例えば、以下の複合指標 2— 1〜2— 20に置換してもよレ、。

(複合指標 2— 1)

(A s n + Ty r ) / (C i t) + (Me t+Ar g) Z (A s p + {a - A BA) )

(複合指標 2— 2)

(A s n + Ty r) / (C i t) + (A r g) / (As p+ (a - ABA) ) (複合指標 2— 3)

(A s n+Me t +Ty r) / (C i t) + (A r g ) / (A s p + ( a - A BA) )

(複合指標 2— 4)

(A s n+Me t +Ty r) / (A s p+C i t) + (A r g) / (a - AB A)

(複合指標 2— 5)

(A s n+Me t) / (C i t) + (Ty r+Ar g) / (A s p + (a - A BA) )

(複合指標 2— 6)

(As n + Ty r) / (As p + C i t) + (A r g) / (a - ABA) (複合指標 2— 7)

(As n + Ty r) / (As p+C i t) + (M e t -I- A r g ) / ( a - A B A)

(複合指標 2— 8)

(A s n) / (C i t) + (Ty r+Ar g) / (A s p + (a - ABA) ) (複合指標 2— 9)

(A s n) / (Th r -l-C i t + (a - ABA) ) + (Me t) Z (H i s + T r p)

(複合指標 2— 1 0)

(A s n) / (C i t) + (Me t +Ty r +A r g) / (A s p + (a - A BA) )

(複合指標 2— 1 1)

(A s n) / (Th r +C i t + (a - ABA) ) + (Me t) / (A s p + H i s +T r p)

(複合指標 2— 1 2)

(A s n) / (Th r +G 1 u) + (Me t) / (C i t + (a - ABA) + T r p)

(複合指標 2— 1 3)

(A s n) / (A s p +Th r +C i t + (a - ABA) ) + (Me t) / (H i s +T r p)

(複合指標 2— 1 4)

(A s n) / (Th r + C i t + (a - ABA) ) + (Me t) / (G 1 + H i s + T r p )

(複合指標 2— 1 5)

(A s n+Me t) / (A s p + C i t) + (T y r +A r g) / (a - AB A)

(複合指標 2— 1 6)

(A s n+Me t) / (C i t) + (A r g) / (A s p + (a - ABA) ) (複合指標 2- 1 7)

(A s n) / (C i t + (a - ABA) +H i s) + (Me t) / (Th r + G 1 u + T r p) '

(複合指標 2— 1 8)

(A s n) / (C i t -I- (a - ABA) +H i s ) + (Me t) / (Th r + T r p)

(複合指標 2— 1 9) (A s n) / (C i t +H i s + T r p ) + (Me t) / (Th r + (a - A BA) )

(複合指標 2— 20)

(A s n+A r g) / (a - ABA) + (Me t +Ty r ) / (A s p +C i t)

また、複合指標 3は、例えば、以下の複合指標 3— :！〜 3— 20に置換してもよ

(複合指標 3— 1)

(T a u + G 1 y) / (G i n) + (a - ABA) / (A s p+Ty r ) + (H i s) / (L y s) + (T r p) / (Th r +A s n + C i t)

(複合指標 3— 2)

(T a u + G 1 y) / (G 1 n+Me t) + (α - ABA) / (A s p + T y r) + (H i s) / (L y s ) + (T r p) / (Th r +A s n + C i t)

(複合指標 3— 3)

(T a u + G 1 y) / (G i n) + (a - ABA) / (Th r) + (H i s) / (L y s ) -} (T r p) / (A s n + C i t +Ty r)

(複合指標 3— 4)

(T a u + G 1 y) / (A s p +G 1 n) + (a - ABA) / (T y r ) +

(H i s ) / (L y s) + (T r p) (Th r +A s n + C i t)

(複合指標 3— 5)

(T a u + G 1 y) / (A s p +G 1 n+Me t) + (a - ABA) / (Ty r ) + (H i s) / (L y s ) + (T r p) / (T r +A s n + C i t)

(複合指標 3— 6)

(T a u + G 1 y) / (G 1 n+Me t) + (a - ABA) / (T y r) +

(H i s) / (L y s) + (T r p) ' (Th r +A s n + C i t)

(複合指標 3— 7) T a u + G 1 y) / (G 1 n+Me t) + - ABA) / (T y r ) + H i s ) / (L y s) + (T r p) / (A s p+Th r +A s n + C i t) 複合指標 3— 8)

T a u + G 1 y) / (G i n) + (a - ABA) / (A s p+Me t +T y ) + (H i s) / (L y s ) + (T r p) / (Th r +A s n + C i )

複合指標 3— 9)

T a u + G l y) / (A s p +G l n) + - A B A) / (M e t + T y ) + (H i s) / (L y s) + (T r p) / (Th r +A s n + C i )

複合指標 3— 1 0)

T a u -I- G 1 y ) / (G i n) + (a - ABA) / (Me t +T y r ) + H i s) Z (L y s) + (T r p) / (A s p +Th r +A s n + C i t) 複合指標 3— 1 1)

T a u + G 1 y) / (G 1 n) + (α - ABA) / (Me t +T y r ) + H i s. ) / (L y s) -I- (T r p) / (Th r +A s n + C i t) 複合指標 3— 1 2)

T a u + G l y) / (G i n) + (a - ABA) / (T h r ) + (H i ) / (A s n + C i t +Ty r) + (T r ) / (L y s)

複合指標 3— 1 3)

T a u) / (L y s) + ' (T r p) / (A s n + C i t +Ty r) + G 1 y+H i s) / (G i n) + (a - ABA) / (A s p +Th r) 複合指標 3— 1 4)

T a u) / (L y s ) + (T r ) / (A s p +A s n + C i t +Ty r)

(G 1 y +H i s ) / (G i n) + (α - ABA) / (Th r ) 複合指標 3— 1 5)

T a u) / (L y s) + (T r p) / (A s n + C i t +Ty r ) + G 1 y +H i s) / (G i n) + (a - ABA) / (Th r ) ：複合指標 3— 1 6)

T a u) / (A s p +A s n + L y s) + (T r p) / (C i t +Ty r ) + (G 1 y +H i s) / (G 1 n) + (a - ABA) / (Th r )

：複合指標 3— 1 7)'

T a u + G 1 y) / (G 1 n) + (α - ABA) / (A s p +Ty r) + H i s ) / (Th r +A s n + C i t) + (T r p) / (L y s ) ：複合指標 3— 1 8)

T a u + G 1 y) / ' (G 1 n+Me t) + (a - ABA) / (A s p +Ty + (H i s ) / (Th r +A s n-l-C i t) + (T r p) / (L y

)

：複合指標 3— 1 9)

T a u + G 1 y) / (G 1 n+Me t) + - ABA) / (Ty r ) +

H i s) / (A s p + C i t +L y s) + (T r ρ) / (Th r +Α s η)

：複合指標 3— 20)

T a u + G 1 y) / (A s p +G l n) + (α - ABA) / (Ty r ) + H i s) / (Th r +A s n + C i t) + (T r p) / (L y s) また、複合指標 4は、例えば、以下の複合指標 4— 4— 20に置換してもよ複合指標 4— 1)

T a u + T r p) / (T y r) + ( (α - ABA) + H i s) / (A s p + A s n)

：複合指標 4一 2)

(a - ABA) +T r p) / (Ty r) + (H i s ) / (A s p +A s n) ：複合指標 4一 3)

T a u+ (α - ΑΒΑ) +T r p) / (Ty r) + (H i s ) / (A s p + A s n)

：複合指標 4一 4) .

T a u + T r p) / (Ty r ) + (H i s) / (A s p +A s n) 複合指標 4一 5)

Ta u + Tr p) / (Ty r) + ( (α - ABA) +H i s) / (A s n) 複合指標 4一 6)

Ta u+ (α - ΑΒΑ) +Tr p) / (Ty r) + (H i s) / (As n) 複合指標 4一 7)

Ta u+ (α - ΑΒΑ) +Tr p) / (As p +Me t + Ty r ) + (H i ) (As n)

複合指標 4一 8)

(α - ABA) +T r p) / (Ty r) + (H i s) / (As n)

(複合指標 4一 9)

Ta u + Tr ) / (Ty r) + (α - ABA) / (As p +Me t) + I-I i s ) / (A s n)

複合指標 4— 10)

Ta u + Tr p) / (Ty r) + (H i s) / (A s n)

(複合指標 4一 11)

(a - ABA) +Η i s) / (As p+As n) + (T r p) / (Ty r) 複合指標 4一 12)

Ta u + Tr p) / (As +Me t +Ty r ) + (H i s ) / (A s n) 複合指標 4一 13)

(T a u + H i s) / (Ty r) + ( (a -ABA) +Tr p) / (As p + A s n)

複合指標 4—14)

T a u+ (a - ABA) ) / (As p+As n) + (H i s +T r p) / y r)

(複合指標 4一 15)

Ta u + Tr p) / (As p+Me t+Ty r) + ( (α - ABA) +H i s ) / (A s n)

(複合指標 4—16) (T a u+ (a - ABA) ) / (A s n) + (H i s + T r p ) / (A s p + T y r )

(複合指標 4— 1 7)

( (α - ABA) +T r p) / (Ty r ) + (H i s ) / (A s p +A s n + Me t)

(複合指標 4— 1 8)

(T a u+ (a - ABA) +H i s) / (Ty r ) + (T r p) / (A s p + A s n)

(複合指標 4— 1 9)

- ABA) Z (A s n) + (H i s + T r p) / (A s p +Me t + Ty r)

(複合指標 4一 20)

(T a u+H i s ) / (A s p +A s n+Me t) + ( {a - ABA) +T r P) / (T y r)

この記録媒体によれば、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、上記に記載されたプログラムをコンピュータを利用して実現することができ、これら各プログラムと同様の効果を得ることができる。

また、本発明は肝線維化判定装置、肝線維化判定方法、および、プログラムに関するものであり、本発明にかかる肝線維化判定装置、本発明にかかる肝線維ィヒ判定方法、および、本発明にかかる肝線維化判定方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムは、各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を取得する血中濃度データ取得手段（血中濃度データ取得ステップ）と、肝線維化の病態指標値を計算するための複合指標を設定する複合指標設定手段（複合指標設定ステップ）と、上記複合指標設定手段（複合指標設定ステップ）にて設定した複合指標に基づいて、上記血中濃度データ取得手段（血中濃度データ取得ステツプ）により取得した上記血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算する病態指標値計算手段（病態指標値計算ステップ）と、上記病態指標値計算手段（病態指標値計算ステップ）にて計算した上記病態指標値に従つて肝線維化の病態を判定する病態判定手段（病態判定ステップ）とを備え（含み）、上記複合指標設定手段 (複合指標設定ステツプ）は、 A s n、 G 1 nの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 Th r、 T a u、 S e r、 V a l、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 1 (さらに Me tの血中濃度データを分子に、 I 1 e、 a - ABA, A s の血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 1作成手段（複合指標 1作成ステップ）と、 A S IT Me tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 a - ABA、 C i tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 2 (さらに、 Ty r、 A r gの血中濃度データを分子に、 H i s、 T h r、 T r ρ、 A s p, G 1 uの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 2作成手段（複合指標 2作成ステップ）と、 α - ABA, H i s , G l y、 T r p、 T a 11の血中濃度データのうち少なくとも一^ 3を分子に、 A s n、 G 1 n、 C i t、 L y s、 Th r、 T y rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 3 (さらに、 Me t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する' 複合指標 3作成手段（複合指標 3作成ステップ）と、 H i s、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 A s n、 T y rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 4 (さらに _α - ΑΒΑ、 T a uの血中濃度データを分子に、 Me t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 4作成手段（複合指標 4作成ステツプ）のうち少なくとも一つをさらに備えた（含む）ことを特敷とする。

この装置、方法、および、プログラムによれば、各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を取得し、肝線維化の病態指標値を計算するための複合指標を設定し、設定した複合指標に基づいて、取得した血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算し、計算した病態指標値に従つて肝線維化の病態を判定し、また、複合指標の設定において、 A s n、 G 1 nの血中濃度データのうち少なくとも一^ 3を分子に、 Th r、 Ta u、 S e r、 Va l、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 1 (さらに Me tの血中濃度データを分子に、 I l e、 a - AB A、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）と、 A s n、 Me t の血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 a - ABA、 C i tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 2 (さらに、 T y r、 Ar gの血中濃度データを分子に、 H i s、 Th r、 T r p、 As p, G 1 uの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）と、 α ― ABA、 H i s, G 1 y、 T r p、 T a uの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 A s n、 G l n、 C i t、 L y s、 Th r、 T y rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 3 (さらに、 M e t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）と、 H i s、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 A s rx、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 4 (さらに a - ABA、 T a uの血中濃度データを分子に、 Me t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）のうち少なくとも一つを作成するので、 1回の血中ァミノ酸濃度などの測定結果データを用いて、多くの肝線維化のスクリーニングが可能になり、検査費用の大幅な削減につながる。

また、肝線維化に対する複合指標を構成する各代謝物は、当該肝線維化の要因または結果である可能性があるので、この複合指標をマーカーにした肝線維化の治療法の開発が可能になる。 .

また、これにより、肝線維化における有用な複合指標を網羅的かつ自動的に作成することができるようになる。

まだ、本発明は肝線維化判定システムに関するものであり、本発明にかかる肝線維化判定システムは、肝線維化に関する情報を処理する肝線維化判定装置と、代謝物情報提供者の情報端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された肝線維化判定システムであって、上記肝線維化判定装置は、各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を取得する血中濃度データ取得手段と、肝線維化の病態指標値を計算するための複合指標を設定する複合指標設定手段と、上記複合指標設定手段にて設定した複合指標に基づいて、上記血中濃度データ取得手段により取得した上記血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算する病態指標値計算手段と、上記病態指標値計算手段にて計算した上記病態指標値に従つて肝線維化の病態を判定する病態判定手段とを備え、上記複合指標設定手段は、 As n、 G 1 nの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 Th r、 Ta u、 S e r、 Va l、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項力らなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 1 (さらに M e tの血中濃度データを分子に、 I l e、ひ - ABA、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 1作成手段と、 As n、 Me tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 α - ABA, C i tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 2 (さらに、 Ty r、 A 1- gの血中濃度データを分子に、 H i s、 Th r、 Tr p、 As p、 G l uの血中濃度データを分母に译意に加算してもよい）を作成する複合指標 2作成手段と、 α - ΑΒΑ、 H i s、 G l y、 T r p T a uの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 A s n、 G l n、 C i t Ly s、 Th r、 T y rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項カ^なる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 3 (さらに、 Me t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 3作成手段と、 H i s、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 As n、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 4 (さらに a - ABA、 T a uの血中濃度データを分子に、 Me t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 4作成手段のうち少なくとも一つをさらに備え、上記血中濃度データ群を送信した上記情報端末装置に対して上記病態判定手段にて判定された判定結果を送信する分析結果送信手段とを備え、上記情報端末装置は、上記血中濃度データ群を上記肝線維化判定装置に対して送信する送信手段と、上記送信手段にて送信した上記血中濃度データ群に対する判定結果を上記肝線維ィ匕判定装置から受信する受信手段とを備えたことを特徴とする。

このシステムによれば、月干線維化判定装置は、各個体の各代雙 ί物について測定された血中濃度データ群を取得し、肝線維化の病態指標値を計算するための複合指標を設定し、設定した複合指標に基づいて、取得した血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算し、計算した病態指標値に従って肝線維化の病態を判定し、また、複合指標の設定において、 A s n、 G 1 nの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 Th r、 T a u、 S e r、 Va l、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 1 (さらに Me tの血中濃度データを分子に、 I l e、 a - ABA, A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）と、 A s n、 Me tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 a; - ABA, C i tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 2 (さらに、 T y 1-、 A r gの血中濃度データを分子に、 H i s、 Th r、 T r p、 A s p、 G l uの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）と、 a - ABA, H i s , G 1 y、 T r p、 T a uの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 A s n、 G l n、 C i t、 L y s、 Th r、 Ty r の血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 3 (さらに、 Me t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）と、 H i s、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 A s n、 Ty 1-の血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 4 (さらに - ABA、 T a uの血中濃度データを分子に、 ] Vie t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）のうち少なくとも一つを作成し、血中濃度データ群を送信した情報端末装置に対して判定された判定結果を送信し、また、情報端末装置は、血中濃度データ群を肝線維化判定装置に対して送信し、送信した血中濃度データ群に対する判定結果を肝線維化判定装置から受信するので、 1回の血中ァミノ酸濃度などの測定結果データを用いて、多くの肝線維化のスクリーニングが可能になり、検査費用の大幅な削減につながる。

また、肝線維化に対する複合指標を構成する各代謝物は、当該肝線維ィヒの要因または結果である可能性があるので、この複合指標をマーカーにした肝線維ィ匕の治療法の開発が可能になる。 ·

また、本発明は記録媒体に関するものであり、本発明にかかる記録媒体は、上記に記載されたプロダラムを記録したことを特徴とする。

この記録媒体によれば、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、上記に記載されたプログラムをコンピュータを利用して実現することができ、これら各プログラムと同様の効果を得ることができる。図面の簡単な説明

第 1図は、本発明における相関式設定の基本原理を示す原理構成図であり、第 2 図は、本発明が適用される本システムの構成の一例を示すプロック図であり、第 3 図は、本発明が適用される本システムのサーバ装置 1 0 0の構成の一例を示すプロック図であり、第 4図は、本発明が適用されるクライアント装置 2 0 0の構威の一例を示すブロック図であり、第 5図は、本発明が適用される本システムの生体状態情報取得部 1 0 2 gの構成の一例を示すプロック図であり、第 6図は、本発明が適用される本システムの相関式作成部 1 0 2 iの構成の一例を示すプロック図であり - 第 7図は、利用者情報データベース 1 0 6 aに格納される利用者情報の一例を示す図であり、第 8図は、生体状態情報データベース 1 0 6 bに格納される情報の一例を示す図であり、第 9図は、相関性情報データベース 1 0 6 c.に格納される情報の一例を示す図であり、第 1 0図は、相関式情報データベース 1 0 6 dに格納される情報の一例を示す図であり、第 1 1図は、代謝マップ情報データベース 1 0 6 eに格納される情報の一例を示す図であり、第 1 2図は、本実施形態における本システムの生体状態情報解析サービス処理の一例を示すフローチャートであり、第 1 3図は、本実施形態における本システムの生体状態情報の解析処理の一例を示すフ口一チャートであり、第 1 4図は、本システムによる網羅的計算手法を用いた最適化処理 1の一例を示すフローチャートであり、第 1 5図は、本システムによるべストパス法を用いた最適化処理 1の一例を示すフローチャートで.あり、第 1 6図は、本システムによる最適化処理 2の一例を示すフローチャートであり、第 1 7図は、生体状態情報の一例を示す概念図であり、第 1 8図は、各アミノ酸について決定された生体状態の指標データ（T との相関性の一例を示す概念図であり、第 1 9図は、モニタに表示されるメインメニュー画面の一例を示す図であり、第 2 0図は、モニタに表示されるファイル取込み画面の一例を示す図であり、第 2 1図は、モニタに表示されるアミノ酸（代謝物）入力画面の一例を示す図であり、第 2 2図は、モニタに表示される生体状態指標入力画面の一例を示す図であり、第 2 3図は、モニタに表示される計算式マスタメンテナンス画面の一例を示す図であり、第, 2 4図は、モニタに表示される処理項目選択画面の一例を示す図であり、第 2 5図は、モニタに表示される正負判定確認画面の一例を示す図であり、第 2 6図は、モニタに表示される複合指標探索画面の一例を示す図であり、第 2 7図は、モニタに表示される実行結果（1 ) シート（「解析用」生データ）画面の一例を示す図であり、第 2 8 図は、モニタに表示される実行結果（2 ) シート（複合指標探索条件）画面の一例を示す図であり、第 2 9図は、モニタに表示される実行結果（3 ) シート（ベスト複合指標）画面の一例を示す図であり、第 3 0図は、モニタに表示される実行結果

( 4 ) シート（ベスト複合指標—数値）画面の一例を示す図であり、第 3 1図は、モニタ画面に表示される実行結果 ( 5 ) シート（相関グラフ）画面の一例を示す図であり、第 32図は、モニタ画面に表示される実行結果（6) シート（「アミノ酸 (代謝物）」生データ）画面の一例を示す図であり、第 33図は、モニタ画面に表示される実行結果（7) シート（「生体状態指標」生データ）画面の一例を示す図であり、第 34図は、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算する手法の概念を説明する図であり、第 35図は、本システムにより求めた肝線維ィヒの複合指標（複合指標 5) と、病態のステージとの関係を示す図であり、第 36図は、計算式を代謝マップ情報に基づいて分割し、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算する処理の概念を説明する図であり、第 3 7図は、本システムにより求めた、正常ラット及び、糖尿病（GK) ラットにおける、複合指標（複合指標 6) と病態のステージとの関係を示す図であり、第 38図は、本システムにより求めた、正常ラット、糖尿病（G K) ラット、および、 II尿病の治療薬であるナテグリニド（n a t e g 1 i n i d e) またはグリベンクラミド（g 1 i b e 11 c 1 am i d e) を投与することにより治療した糖尿病（GK) ラットにおける、複合指標（複合指標 6) と病態のステージとの関係を示す図であり、第 3 9図は、本システムにより求めた、正常ラット. 糖尿病（GK) ラット、および、糖尿病の治療薬であるナテグリニド（n a t e g 1 i n i d e) またはグリペンクラミド（g l i b e n c l am i d e) を投与することにより治療した糖尿病（GK) ラットにおける、複合指標（複合指標 6) の値の各個体群の平均値（土 SD) を棒グラフで示す図であり、第 40図は、本実施形態における本システムの代謝物情報の解析処理の一例を示すフローチヤ一トであり、第 41図は、本実施形態における本システムの病態指標値の計算の一例を示すフローチャートであり、第 42図は、選択された複数の代 !物を用いて相関式を計算する手法の概念を示す図であり、第 43図は、本発明が適用される本システムの最適化部 1 02 jの構成の一例を示すプロック図であり、第 44図は、計算式の解釈について説明する概念図であり、第 45図は、本発明が適用される本システムの肝線維化判定装置 400の構成の一例を示すプロック図であり、第 46図は、本発明が適用される本システムの代 ftf物情報取得部 402 gの構成の一例を示すプ口ック図であり、第 47図は、利用者情報データベース 406 aに格納される利用者情報の一例を示す図であり、第 48図は、代謝物情報データベース 406 bに格納される情報の一例を示す図であり、第 49図は、本実施形態における本システムの肝線維化情報解析サービス処理の一例を示すフローチャートであり、第 50図は、肝線維化指標データベース 406 cに格納される情報の一例を示す図であり、第 51 図は、複合指標 1から 4のそれぞれの式中のアミノ酸を入れ替えるための規則を表す図であり、第 52図は、コントロール群と C型月干炎患者における、本システムにより求めた肝線維化の複合指標（複合指標 1) と病態のステージとの関係を示す図であり、第 53図は、コントロール群と C型肝炎患者における、本システムにより求めた肝線維化の複合指標（複合指標 2) と病態のステージとの関係を示す図であり、第 54図は、コントロール群と C型肝炎患者における、本システムにより求めた肝線維化の複合指標（複合指標 3) と病態のステージとの関係を示す図であり、第 55図は、コントロール群と C型肝炎患者における、本システムにより求めた肝線維化の複合指標（複合指標 4) と病態のステージとの関係を示す図であり、第 5 6図は、コントローノレ群と C型肝炎患者における、フィッシャー比と病態のステージとの関係を示す図であり、第 57図は、本発明の基本原理を示す原理構成図であり、第 58図は、 a p o— Eノックアウトマウス（Ap oE KO) と正常マウス (No rma 1) との判別例を示す図であり、第 59図は、正常マウスに弱毒化ィンフルェンザウィルス A/A i c h i /2Z68 (H3N2) を感染させた状態及び、非感染の状態の判別例を示す図であり、第 60図は、シスチン及びテアニンを摂取後に、同様にインフルエンザウイルスを感染させた際の、判別式で得られる数値の変化を通常食摂取群と比較した例を示す図であり、第 61図は、 I型—糖尿病モデル動物であるストレプトゾトシン投与ラット（ S T Z ) と健常ラット（No r ma 1) との判別例を示す図であり、第 62図は、 I I型一糖尿病モデル動物である GKラット（GK) と健常ラット（No rma l) との判別例を示す図であり、第 63図は、ヒト成長ホルモン遺伝子導入ラット（hGI-I— Tg ラット）と正常ラット（No rma l) との判別例を示す図であり、第 64図は、ジメチルニトロサミン投与によって作成した肝繊維ィヒモデルラット（DMN) と正常ラット（No r m a 1 ) との判別例を示す図であり、第 65図は、低蛋白質摂取ラット（Low P r o t e i n) と通常食摂取ラット（No rma l) との判別例を示す図であり第 66図は、高脂肪食摂取マウス（H i gh Fa t) と通常食摂取マウス（No r ma 1 ) との判別例を示す図であり、第 67図は、肝臓中の過酸化脂質量（ L i V e r -TBRAS) と当該過酸化脂質量に対して最適化した式に基づいて計算した値（ I n d e X— TBRAS) との相関関係を示す図であり、第 68図は、血中総コレステロール（p 1 _a s ma TCHO) と当該血中総コレステロールに対して最適化した式に基づいて計算した値（ I n d e x— TCHO) との相関関係を示す図であり、第 69図は、血中インスリン様成長因子濃度（P l a sma I GF — 1 ) と当該血中ィンスリン様成長因子濃度に対して最適化した式に基づいて計算した値（I n d e x— I GF— 1) との相関関係を示す図であり、第 70図は、副睾丸周囲脂肪の体重比（WAT) と当該副睾丸周囲脂肪の体重比に対して最適化した式に基づいて計算した値（I n d e x -WAT) との相関関係を示す図であり、第 71図は、ストレプトゾトシン投与ラット、 GKラット、ヒト成長ホルモン遺伝子導入ラット、肝繊維化モデルラット及び、正常ラットの血液中アミノ酸濃度をもとに、これら異なる状態を一括判別した例を示す図であり、第 72図は、 I型一糖尿病ラットへのィンスリン治療結果の一括診断の例を示す図であり、第 73図は、インターフェロンおよびリバビリン治療効果の予測結果の一例を表す図であり、第 74図は、プタの運搬前後におけるアミノ酸複合指標を示した図である。 ¾明を実施するための最良の形態

[生体状態情報管理システム等の実施の形態]

以下に、本発明にかかる生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

特に、以下の実施の形態においては、本発明を、代謝物をアミノ酸とした場合に適用した例について主に説明するが、この場合に限られず、すべての代謝物において、同様に適用することができる。 [本発明の概要]

以下、本発明の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。第 5 7図は、本発明の基本原理を示す原理構成図である。本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。すなわち、本発明は、各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ（「臨床データ」など）との相関を示す、数式 1に示す相関式を設定する（ステップ S 1— 1 ) 。

数式 ¹

(数式 1において、 i、 j、 kは自然数であり、 Ai、 Β」は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、〇ぃ Di、 Ej、 Fj、 G_k、 Hは定数である。） '

ここで、相関式を設定するパターンには、「臨床データに含まれる各アミノ酸の血中濃度を数式 1にあてはめ、新たに数式 1の各定数を求めて相関式を設定するパターン（パターン 1 ) 」と、「予め求められた相関式を設定するパターン（パターン 2 ) 」とがある。なお、パターン 2は、パターン 1により定数を定めた相関式を予め記憶装置の所定のファイルに格納しておき、そのファイルから所望の相関式を選択して設定する場合、もしくは、他のコンピュータ装置の記憶装置に予め格納された相関式をネットワーク経由でダウンロードして設定する場合を含む。

ついで、本発明は、ステップ S 1— 1にて設定された相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群（「対象者のデータ」）を代入して、シミュレーション対象の個体中の生体状態をシミュレーシヨンし、診断結果を出力する（ステップ S 1— 2 ) 。

これにより、本発明は、例えば、健康状態、疾病の進行状態、疾病の治療状態、将来の疾病リスク、薬剤の有効性、薬剤の副作用などを個体中の代謝物の血中濃度に基づいて効果的にシミュレーションすることができる。ここで、ステップ S 1— 1における、上述したパターン 1による新たな相関式設定の概要の一例について、第 1図等を参照して詳細に説明する。

[相関式設定の概要]

第 1図は本発明における相関式設定の基本原理を示す原理構成図である。

本発明における相関式設定は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。すなわち, 本発明における相関式設定は、まず、各個体において測定された各種の生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を含む生体状態情報を取得する（ステップ S—1 ) 。

ここで、第 1 7図は、生体状態情報の一例を示す概念図である。第 1 7図に示すように、生体状態情報は、個体（サンプル）番号と、各生体状態の指標データ

(T) と、各代謝物（例えば、アミノ酸など）の血中濃度データ群とを含んで構成される。

ここで、「生体状態に関する指標データ」は、生体状態（例えば、癌、月干硬変、痴呆、肥満等の病態）のマーカーとなる既知の単一の状態指標であり、例えば、特定の代謝物の血中濃度、酵素活性、遺伝子発現量、痴呆指数（HD S R) 等の数値データである。

また、「生体状態に関する指標データ」に関して、測定値、診断結果等に数値ィ匕されたデータを所持していなくとも、下記の例に示すように健常及び、病態に対して任意の数値を与えることによつても可能である。

例）健常 = 0、肥満 = 1

健常 = 1、糖尿病軽度 = 2、糖尿病重度 = 3 等

また、各代謝物の「血中濃度データ群」は、解析の手法によっては、遺伝子発現や酵素活性等の生化学データ群、または、これらを混合したもの（代謝物濃度、遺伝子発現、酵素活性等を合わせた複数の数値データ群）も適用可能である。

再び、第 1図に戻り、本発明における相関式設定は、次に、各個体において測定された各種の生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群に基づいて、各代謝物について指標データとの相関性を決定する（ステップ S— 2 )。ここで、例えば、 2変量 x、 yの間の直線関係の強さをみる指標である「相関係数（c o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t) 」または、「ピアソンの相関係数 (P e a r s o n s c o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t ) 」、「スピアマンの相関係数 (S p e a rma n' s c o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t) 」、「ケンダーノレ (Ke n d a l l ' s c o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t) 」等、既知技術である相関係数等を計算することにより、各指標 Tと各アミノ酸との相関性を決定してもよい。

また、これらの基準で複数の相関式が得られた際には、各相関式の良し悪しを相対的に比較するための基準として、 A I C (赤池情報量基準）を用いるなどして、各相関式と実データのズレを評価することで、モデルの選択をしてもよい。

また、「生体状態に関する指標データ」、上記で示したように健常及び、病態等の任意の異なる状態間を比較する際に、その判別を目的に、相関比（c o r r e l a t i o n r a t i o) 、分 _t匕 (v a r i a n c e r a t i o) または、マノヽラノビス凡 g巨離 (Ma h a l a n o b i s ' g e n e r a l i z e d d i s t a n c e) 等を用いることで、群間の差が最も大きくなるように計算式を求めてもよい。このとき、これらの基準で複数の判別式が得られた場合には、判別分析 (D i s c r i m i n a n t a n a l y s i s) 等を用いて、実際の各状態間の判別性を基準に式を選択してもよい。

ここで、第 1 8図は、各アミノ酸について決定された生体状態の指標データ（T ,) との相関性の一例を示す概念図である。第 1 8図に示すように、特定の生体状態の指標データ（T について、各アミノ酸の血中濃度データから各アミノ酸との相関性を決定する。ここで、相関性は、例えば、ピアソンの相関係数を計算することにより求めてもよい。ピアソンの相関係数を取った場合、その値は一 1から 1の範囲となり、その値の絶対値が 1に近いほど点が直線的に配列していることを示している。

再び第 1図に戻り、本発明における相関式設定は、ステップ S— 2にて決定された各代謝物の相関性に基づいて、所定の計算式により生体状態に対する複数の代謝物による相関式（相関関数）を作成する (ステップ S_3)。ここで、所定の計算式は、例えば、以下の 6つの計算式のうちいずれか一つの計算式を用いてもよい。

例 1 )

相関式 (R) (相関性が正となるァミノ酸の和） /

(相関性が負となるァミノ酸の和）

例 2 )

相関式 (R) (相関性が正となるァミノ酸の和） +

(相関十生が負となるァミノ酸の和）

例 3 )

相関式 (R) (相関性が正となるァミノ酸の和）一

(相関性が負となるァミノ酸の和）

例 4 )

相関式 (R) (相関性が正となるアミノ酸の和） X

(相関性が負となるァミノ酸の和）

例 5 )

相関式 (R) (相関性が負となるァミノ酸の和） /

(相関性が正となるアミノ酸の和）

例 6 )

相関式 (R) = (相関性が負となるアミノ酸の和）一

(相関性が正となるアミノ酸の和）

なお、上述した相関式における「アミノ酸の和」は、「アミノ酸の血中濃度値の和」の意味である。

ここで、第 4 4図は、計算式の解釈について説明する概念図である。第 4 4図に示すように、計算式は、生体指標間の関係が加算、除算等に限定された理論体系に投影 (マッピング) された結果とみなすことができ、代謝物マップ上の知見と計算式との間のマッビングをとることができると考えることができる。

再び第 1図に戻り、本発明における相関式設定は、次に、ステップ S— 3にて決定された相関式（R) と生体状態の指標データ（T) との相関係数に基づいて（例えば、相関係数が上位（例えば、上位 2 0位など）になるように、好ましくは、相関係数が最大になるように）相関式（R) を最適化する（ステップ S— 4 ) 。ここで、最適化の手法には、（a ) 計算に用いるアミノ酸等の代謝物を選択する手法と、

( b ) 計算式を分割する手法のいずれかまたはその組合せで用いてもよい。以下にこの 2つの手法を詳細に説明する。

( a ) 計算に用いるァミノ酸等の代謝物を選択する手法

本手法は、各代謝物のうちの一部の代謝物を選択し、選択された複数の代謝物を用いて相関式を計算する手法である。ここで、第 4 2図は、選択された複数の代謝物を用いて相関式を計算する手法の概念を示す図である。第 4 2図に示すように、まず、生体状態の指標データ（T) と、個々の代謝物（アミノ酸など）との相関性を検分し、相関性が正となる代謝物（a , b， c , d , e , . . . , n ) と、相関性が負となる代謝物（A, B , C , D , E , . . . , N) を決定する。

そして、計算式の形式を設定する。例えば、上述した計算式の中から以下の計算式を選択する。

相関式（R = (相関性が正となるアミノ酸の和） /

(相関性が負となるァミノ酸の和）

そして、いずれかの代謝物を選択的に除去して、相関式（R₂) を計算する。例えば、 '第 4 2図に示すようにアミノ酸 aを選択的に除去する。すなわち、アミノ酸 a. の値を計算式から選択的に除去して、相関式（R₂) を作成する。

そして、生体状態の指標データ（T) に対する、相関式（R 'と相関式（R₂) の相関係数の値を比較して、相関式（R の相関係数が大きい場合には、別のアミノ酸について選択的除去を行い、処理を繰り返す。一方、相関式（R₂) の相関係数が大きい場合には、このアミノ酸 aが除去された計算式の中のさらに別のアミノ酸

(例えば、アミノ酸 b ) について選択的除去を行い、処理を繰り返す。

そして、相関係数が最も.大きくなる計算式を求める。なお、相関係数が大きい順にべスト 5を求める等、相関係数が大きいものを複数示してもよい。 (b) 計算式を分割する手法

本手法は、計算式を分割し、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算する手法である。第 34図は、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算する手法の概念を説明する図である。

第 34図に示すように、まず、所定の計算式で求めた相関式（R と、任意の位置で分割した計算式を用いて求めた相関式（R₂， R₃, R₄, . . . , R_k) との生体状態の指標データ（T) に対する相関係数を比較して、相関係数が最も大きくなる計算式を求める。なお、相関係数が大きい順にべスト 5を求める等、相関係数が大きいものを複数示してもよい。

ここで、計算式を代謝マップ情報に基づいて分割し、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算してもよい。ここで、第 36図は、計算式を代謝マップ情報に基づいて分割し、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算する処理の概念を説明する図である。第 36図は、肝炎に関する代謝マップと、相関式の計算式との関係を一例に説明している。

第 36図に示すように、特定の生体状態に関連する代謝物について代謝マップが既知である場合には、代謝マップ情報を用いて計算式を分割することにより、実際の生化学的な知見に基づいて計算式を分割することが可能になる。

また、計算式を代謝マップに投影する際には、各々代謝パスウェイの重要度を式に係数をつけて最適化してもよい。例えば、下記の式（1) のように肝繊維化データに最適化した式に対して、重回帰分析（Mu l t i p l e r e g r e s s i o n a n a l y s i s) を適用することで、下記の式 (2) のように係数をつけて相関式を更に最適化することができる。

式（1) ：

S t a g e (肝線維化指標） = G 1 u/H i s + Me t/H i s + C y s /l-l i s + O r n/P r o + A s p G 1 u + A s p /A s n + A B A/Me t -I- ABA/Th r + T a u/H i s + G 1 u/G 1 n

式（2) ：

S t a g e (肝繊維化指標） =0. 590 KG 1 u/H i s + 0. 247 *Me t/H i s + 0. 250 * C y s /H i s + 0. 170 *0 r n/P r o + 0. 146 * A s p/G 1 u+ 0. 080 !< A s p / A s n + 0. 215 K AB A/M e t + 0. 142 *ABA/Tli r +0. 123 *T a u/H i s + 0. 49 3 *G l u/G l n+ ERROR

ここで、上記式（2) における偏回帰係数の大きさで各項目の寄与度を検定することが可能となる。また、この偏回帰係数を実際の代謝マップに投影することによつて、成因部分を抽出することが可能になる。例えば、上記の式（1) および式 (2) の例では、. G 1 u H i sまたは、 G 1 u^G 1 nの代謝経路上に律速点がある可能性がある、などと解釈できる。 ·

再び第 1図に戻り、本発明における相関式設定は、ステップ S— 4による相関式の最適化の結果、相関係数が最大となる計算条件を、その生体状態の複合指標として用いることができる（ステップ S— 5) 。すなわち、各生体状態の指標データ毎に、例えば相関係数が最も大きい計算式を求めることにより、これらの計算式を各生体状態に対する複数の代謝物の複合指標として用いることができる。

[システム構成] ' まず、本システムの構成について説明する。第 2図は、本発明が適用される本システムの構成の一例を示すプロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。

本システムは、概略的に、生体状態に関する情報を処理する生体状態情報処理装置であるサーバ装置 10◦と、生体状態情報提供者の情報端末装置であるクライアント装置 200とを、ネットワーク 300を介して通信可能に接続して構成されている。

このシステムは、概略的に、以下の基本的特徴を有する。すなわち、サーバ装置 100からクライアント装置 200に対して、または、クライアント装置 200からサーバ装置 100に対して、生体状態に関する情報がネットワーク 300を介して提供される。

このうち、生体状態に関する情報は、ヒト等の生物の生体状態に関する特定の項目について測定された値に関する情報であり、サーバ装置 1 0 0、クライアント装置 2 0 0、または、他の装置（例えば各種の計測装置等）により生成され、サーバ装置 1 0 0に主に,蓄積される。また、生体状態に関する情報としては、一例として、後述する病態情報等を挙げることができる。 '

また、サーバ装置 1 0 0は、各種の分析装置（例えばアミノ酸アナライザ一等）と同一筐体で実現されてもよい。

[システム構成一サーバ装置 1 0 0 ]

次に、本システムのサーバ装置 1 0 0の構成について説明する。第 3図は、本発明が適用される本システムのサーバ装置 1 0 0の構成の一例を示すプロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。

第 3図においてサーバ装置 1 0 0は、概略的に、サーバ装置 1 0 0の全体を統括的に制御する C P U等の制御部 1 0 2、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部 1 0 4、入力装置 1 1 2 や出力装置 1 1 4に接続される入出力制御インターフェース部 1 0 8、および、各種のデータベースやテーブルなどを格納する記憶部 1 0 6を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。さらに、このサーバ装置 1 0 0は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク 3 0 0に通信可能に接続されている。

第 3図の記憶部 1 0 6に格納される各種のデータベースやテーブル（利用者情報データベース 6 a〜代謝マップ情報データベース 1 0 6 e ) は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやフアイルゃデ一タベースやゥェブベージ用フアイル等を格納する。

これら記憶部 1 0 6の各構成要素のうち、利用者情報データベース 1 0 6 aは、利用者に関する情報（利用者情報）を格納する利用者情報格納手段である。第 7図は、利用者情報データベース 1 0 6 aに格納される利用者情報の一例を示す図である。この利用者情報データベース 1 0 6 aに格納される情報は、第 7図に示すように、各利用者を一意に識別するための利用者 I D、各利用者が正当な者である力否かの認証を行うための利用者パスワード、各利用者の氏名、各利用者の所属する所属先を一意に識別するための所属先 I D、各利用者の所属する所属先の部門を一意に識別するための部門 I D、部門名、および、各利用者の電子メールアドレスを相互に関連付けて構成されている。

また、生体状態情報データベース 1 0 6 bは、生体状態情報等を格納する生体状態情報格納手段である。第 8図は、生体状態情報データベース 1 0 6 bに格納される情報の一例を示す図である。

この生体状態情報データベース 1 0 6 bに格納される情報は、第 8図に示すように、個体 (サンプル) 番号と、各生体状態の指標データ（T) と、各代謝物（例えば、アミノ酸など）の血中濃度データ群とを相互に関連付けて構成されている。

また、相関性情報データベース 1 0 6 cは、相関性に関する情報等を格納する相関性情報格納手段である。第 9図は、相関性情報データベース 1 0 6 cに格納される情報の一例を示す図である。

この相関性情報データベース 1 0 6 cに格納される情報は、第 9図に示すように、代謝物と、指標データ（T) に対する各代謝物の相関性等を相互に関連付けて構成されている。

また、相関式情報データベース 1 0 6 dは、相関式に関する情報等を格納する相関式格納手段である。第 1 0図は、相関式情報データベース 1 0 6 dに格納される情報の一例を示す図である。

この相関式情報データベース 1 0 6 dに格納される情報は、第 1 0図に示すように、生体状態の指標データ（T) と、相関式（R) と、複合指標（一つまたは複数）とを相互に関連付けて構成されている。

また、代謝マップ情報データベース 1 0 6 eは、代謝マップに関する情報等を格納する代謝マップ情報格鈉手段である。第 1 1図は、代謝マップ情報データベース 1 0 6 eに格納される情報の一例を示す図である。

この代謝マップ情報データベース 1 0 6 eに格納される情報は、第 1 1図に示すように、各代謝マップに関する情報として、例えば、パスウェイを構成する各ノードゃ各エッジに関する情報等を相互に関連付けて構成されている。ここで、代謝マップに関する情報は、例えば、 KEGG等が提供する既知の代謝マップの情報を取得し、 ^要に応じて情報を加工して利用してもよい。

また、その他の情報として、サーバ装置 100の記憶部 106には、ウェブサイトをクライアント装置 200に提供するための各種の We bデータや CG Iプログラム等が記録されている。

この We bデータとしては、後述する各種の We bページを表示するためのデータ等があり、これらデータは、例えば、 HTMLや XMLにて記述されたテキストフアイノレとして形成されている。また、これらの We bデータを作成するための部品用のフアイルゃ作業用のフアイルやその他一時的なファイル等も記憶部 106に記憶される。

この他、必要に応じて、クライアント装置 200に送信するための音声を WAV E形式や A I F F形式の如き音声フアイルで格納したり、静止画や動画を J PEG 形式や M PEG2形式の如き画像ファィルで格納したりすることができる。

また、第 3図において、通信制御インターフェース部 104は、サーバ装置 10 0とネットワーク 300 (またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部 104は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。

また、第 3図において、入出力制御インターフェース部 108は、入力装置 1 1 2や出力装置 114の制御を行う。ここで、出力装置 114としては、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカを用いることができる（なお、以下においては出力装置 114をモニタとして記載する場合がある）。また、入力装置 112としては、キーボード、マウス、および、マイク等を用いることができる。また、モニタも、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。

また、第 3図において、制御部 102は、 OS (Op e r a t i n g S y s t em) 等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、およぴ所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部 1 0 2は、機能概念的に、要求解釈部 1 0 2 a、閲覧処理部 1 0 2 b、認証処理部 1 0 2 c , 電子メール生成部 1 0 2 W e bページ生成部 1 0 2 e、送信部 1 0 2 ί、相関式設定部 1 0 2 ν、生体状態シミュレーション部 1 0 2 w、結果出力部 1 0 2 kを備えて構成されている。このうち、要求解釈部 1 0 2 aは、クライアント装置 2 0 0からの要求内容を解釈し、その解釈結果に応じて制御部の他の各部に処理を受け渡す要求解釈手段である。

また、閲覧処理部 1 0 2 bは、クライアント装置 2 0 0からの各種画面の閲覧要求を受けて、これら画面の W e bデータの生成や送信を行なう閲覧処理手段である _c また、認証処理部 1 0 2 cは、クライアント装置 2 0 0からの認証要求を受けて、この認証判断を行なう認証処理手段である。

また、電子メール生成部 1 0 2 dは、各種の情報を含んだ電子メールを生成する電子メール生成手段である。

また W e bページ生成部 1 0 2 eは、利用者が閲覧する W e bページを生成する W e bページ生成手段である。

また、送信部 1 0 2 f は、各種の情報を当該利用者のクライアント装置 2 0 0に送信する送信手段であり、また、生体状態情報を送信したクライアント装置 2 0 0 に対して当該複合指標を送信する分析結果送信手段である。

また、相関式設定部 1 0 2 Vは、各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式 1に示す相関式を設定する相関式設定手段である。

· (数式 ¹

(数式 1において、 i、 j 、 kは自然数であり、 Ai、 Β」は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、 C i、 D i、 Ε」、 F」、 G_k、 Hは定数である。）ここで、相関式設定部 1 0 2 Vは、生体状態情報取得部 1 0 2 g、相関性決定部 1 0 2 h、相関式作成部 1 0 2 i、最適化部 1 0 2 jをさらに含んで構成されている _c このうち、生体状態情報取得部 1 0 2 gは、各個体において測定された各種の生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を含む生体状態情報を、クライアント装置 2 0 0または入力装置 1 1 2などから取得する生体状態情報取得手段である。ここで、生体状態情報取得部 1 0 2 gは、第 5図に示すように、代謝 ·物指定部 1 0 2 mおよび生体状態指標データ指定部 1 0 2 nをさらに含んで構成される。第 5図は、本発明が適用される本システムの生体状態情報取得部 1 0 2 gの構成の一例を示すプロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。

第 5図において、代謝物指定部 1 0 2 mは、所望の代謝物を指定する代謝物指定手段である。

また、生体状態指標データ指定部 1 0 2 nは、所望の生体状態指標データを指定する生体状態指標データ指定手段である。

再び第 3図に戻り、相関性決定部 1 0 2 hは、各個体において測定された各種の生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群に基づいて、各代謝物について指標データとの相関性を決定する相関性決定手段である。

また、相関式作成部 1 0 2 iは、決定された各代謝物の相関性に基づいて、所定の計算方式により生体状態に対する複数の代謝物による相関式（相関関数）を作成する相関式作成手段である。ここで、相関式作成部 1 0 2 iは、第 6図に示すように、正/負設定部 1 0 2 pおよび計算式設定部 1 0 2 rをさらに含んで構成される ₍ 第 6図は、本発明が適用される本システムの相関式作成部 1 0 2 iの構成の一例を示すプロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。

第 6図において、正/負設定部 1 0 2 pは、各代謝物の相関性について正または負を設定する正 Z負設定手段である。

また、計算式設定部 1 0 2 rは、相関式を作成するための計算式を設定する計算式設定手段である。

再び索 3図に戻り、最適化部 1 0 2 jは、決定された相関式（R) と生体状態に関する指標データとの相関係数に基づいて（例えば、相関係数が上位（例えば、上位 2 0位など）になるように、好ましくは、相関係数が最大になるように）、この相関式（R) を最適化する最適化手段である。ここで、最適化部 1 0 2 jは、第 4 3図に示すように、代謝物選択部 1 0 2 s、計算式分割部 1 0 2 tおよび代謝マップ分割部 1 0 2 uをさらに含んで構成される。第 4 3図は、本発明が適用される本システムの最適化部 1 0 2 jの構成の一例を示すプロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。

第 4 3図において、代謝物選択部 1 0 2 sは、各代謝物のうちの一部の代謝物を選択し、選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づいて（例えば、相関係数が上位（例えば上位 2 0位など）且つ代謝物数が最小となるように、好ましくは、相関係数が最大且つ代謝物数が最小となるように）代謝物の組み合せを最適化するようにする代謝物選択手段である。また、計算式分割部 1 0 2 tは、計算式を分割し、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標に対する相関係数に基づいて（例えば、相関係数が上位（例えば上位 2 0位など）となるように、好ましくは、相関係数が最大となるように）分割の組み合わせを最適化するようにする計算式分割手段である。

また、代謝マップ分割部 1 0 2 uは、計算式を代謝マップ情報に基づいて分割し、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算するようにする代謝マップ分割手段である。

再ぴ第 3図に戻り、生体状態シミュレーシヨン部 1 0 2 wは、設定された相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、シミュレーション対象の個体中の生体状態をシミュレーションする生体状態をシミユレーション手段である。

また、結果出力部 1 0 2 kは、制御部 1 0 2の各処理などの処理結果等を出力装置 114等に出力する出力手段である。 .

なお、これら各部によって行なわれる処理の詳細については、後述する。

[システム構成一クライアント装置 200]

次に、クライアント装置 200の構成について説明する。第 4図は、本発明が適用されるクライアント装置 200の構成の一例を示すプロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。

この第 4図に示すように、クライアント装置 200は、概略的には、制御部 21 0、 ROM 220、 HD 230、 RAM 240、入力装置 250、出力装置 260、入出力制御 I F 270、および、通信制御 I F 280を備えて構成されており、これら各部がバスを介してデータ通信可能に接続されている。

このクライアント装置 200の制御部 210は、 We bブラウザ 211および電子メーラ 212を備えて構成されている。このうち、 We bブラウザ 211は、基本的には、 We bデータを解釈して、後述するモニタ 261に表示させる表示制御 (ブラウズ処理) を行うものである。また、 We bブラウザ 211は、ストリーム映像の受信、表示、フィードバック等を行う機能を備えたストリームプレイヤ等の各種のソフトウェアをプラグインしてもよい。また、電子メーラ 212は、所定の通信規約（例えば、 SMTP (S im l e Ma i l Tr a n s f e r P r o t o c o l) や P〇P 3 (Po s t O f f i c e P r o t o c o l v e r S i o n 3) 等）に従って、電子メールの送受信を行う。

また、入力装置 250としては、キーボード、マウス、および、マイク等を用いることができる。また、後述するモニタ 261も、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。

また、出力装置 260としては、モニタ（家庭用テレビを含む） 261、および、プリンタ 262が設けられている。この他、出力装置 260としてば、スピーカ等を用いることができる。出力装置 26◦は、通信制御 I F 280を介して受信された情報を出力する出力手段である。

また、通信制御 I F 280は、クライアント装置 200とネットワーク 300 (またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。この通信制御 I F 2 8 0は、サーバ装置 1 0 0に対して情報を送信し、また、サーバ装置 1 0 0から送信された情報を受信する受信手段であり、生体状態情報をサーバ装置 1 0 0に対して送信する送信手段、送信した生体状態情報に対応する複合指標をサーバ装置 1 0 0から受信する受信手段として機能する。

このように構成されたクライアント装置 2 0 0は、モデム、 T A、ルータ等の通信装置と電話回線を介して、あるいは、専用線を介して、ネットワーク 3 0 0に接続されており、所定の通信規約（たとえば、 T C P / I Pインターネットプロトコル）に従ってサーバ装置 1 0 0にアクセスすることができる。

[システム構成一ネットワーク 3 0 0 ]

次に、ネットワーク 3 0 0の構成について説明する。ネットワーク 3 0 0は、サーバ装置 1 0 0とクライアント装置 2 0 0とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。

[システムの処理]

次に、このように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、以下に第 1 2図〜第 1 6図等を参照して詳細に説明する。

[生体状態情報解析サービス処理]

次に、このように構成された本システムを用いて行なわれる本方法としての生体状態情報解析サービス処理の詳細について第 1 2図等を参照して説明する。第 1 2 図は、本実施形態における本システムの生体状態情報解析サービス処理の一例を示すフローチャートである。

まず、クライアント装置 2 0 0は、サーバ装置 1 0 0の提供するウェブサイトのアドレス（U R L等）を利用者が W e bブラウザ 2 1 1の表示される画面上で入力装置 2 5 0を介して指定することにより、インターネットを介して、サーバ装置 1 0 0に接続する。

具体的には、利用者が、クライアント装置 2 0 0の W e bブラウザ 2 1 1を起動し、この W e bブラウザ 2 1 1の所定の入力欄に、本システムの生体状態情報送信画面に対応する所定の U R Lを入力する。そして、利用者が、この W e bブラウザ 2 1 1の画面更新を指示すると、 W e bブラウザ 2 1 1は、この U R Lを通信制御 1 F 280を介して所定の通信規約にて送信し、この URLに基づくルーティングによってサーバ装置 100に対する生体状態情報送信画面用 We bページの送信要求を行う。

ついで、サーバ装置 100の要求解釈部 102 aは、クライアント装置 200力らの送信の有無を監視しており、送信を受けると、この送信の内容を解析し、その結果に応じて当該制御部 102內の各部に処理を移す。送信の内容が生体状態情報送信画面用 We bページの送信要求である場合には、主として閲覧処理部 102 b の制御下において、記憶部 106から生体状態情報送信画面用 We bページを表示するための We bデータを取得し、この We bデータを通信制御インターフェース部通信制御インターフェース部 104を介してクライアント装置 200に送信する。ここで、サーバ装置 100からクライアント装置 200へデータ送信を行う際のクライアント装置 200の特定は、クライアント装置 200から送信要求と共に送信された I Pァドレスを用いて行う。

なお、利用者から We bページの送信要求があった場合には、利用者に利用者 I Dおよびパスワードの入力を求め、認証処理部 102 cが利用者情報データベース 106 aに格納されている利用者 I Dおよび利用者パスヮードに基づいて認証可否を判断し、認証可の場合にのみ We bページを閲覧させてもよい（以下においても同様であるためその詳細を省略する）。

このクライアント装置 200は、サーバ装置 100力らの We bデータを通信制御 I F 280を介して受信し、このデータを We bブラウザ 211にて解釈することにより、モニタ 261に生体状態情報送信画面用 W e bページを表示する。以下、クライアント装置 200からサーバ装置 100への画面要求と、サーバ装置 100 からクライアント装置 200への We bデータの送信、および、クライアント装置

200における We bページの表示はほぼ同様に行われるものとし、以下ではその詳細を省略する。

そして、利用者がクライアント装置 200の入力装置 250を介して生体状態情報を入力 ·選択すると、入力情報および選択事項を特定するための識別子がサーバ装置 100に送信される（ステップ SA—1) 。そして、サーバ装置 1 0 0の要求解釈部 1 0 2 aは、この識別子を解析することによって、クライアント装置 2 0 0からの要求の内容を解析する（クライアント装置 2 0 0からサーバ装置 1 0 0への要求内容の識別については、以下の処理においてもほぼ同様に行われるものとし、以下ではその詳細を省略する）。

そして、サーバ装置 1 0 0は、制御部 1 0 2の各部の処理により、第 1 3図等を用いて後述する生体状態情報の解析処理を実行する (ステップ S A— 2 ) 。そして、サーバ装置 1 0 0は、 W e bページ生成部 1 0 2 eの処理により、利用者が送信した生体状態情報に対する解析結果データを表示するための W e bページを作成して、記憶部 1 0 6に格納する。

そして、利用者は、 W e bブラウザ 2 1 1に所定の U R Lを入力等することにより、上記と同様の認証を経た後、記憶部 1 0 6に格納されている解析結果データを表示するための W e bページを閲覧することができる。

すなわち、利用者がクライアント装置 2 0 0を用いて、該 W e bページの閲覧要求をサーバ装置 1 0 0に対して送信すると、サーバ装置 1 0 0は、閲覧処理部 1 0 2 bの処理により、記憶部 1 0 6より該利用者の W e bページを読み出し、送信部 1 0 2 f に送ると、送信部 1 0 2 f は、該 W e bページをクライアント装置 2 0 0 に対して送信する（ステップ S A— 3 ) 。これにより、利用者は、自己の W e bぺージを適宜閲覧することができる (ステップ S A— 4 ) 。また、利用者は、必要に応じてこの W e bページの表示内容をプリンタ 2 6 2にて印刷することができる。また、サーバ装置 1 0 0は、利用者に対する解析結果の通知を電子メ一ルを介して行ってもよい。すなわち、サーバ装置 1 0 0の電子メール生成部 1 0 2 dは、送信タイミングに従って、利用者が送信した生体状態情報に対する解析結果データを含む電子メールデータを生成する。具体的には、利用者の利用者 I D等に基づいて利用者情報データベース 1 0 6 aに格納された利用者情報を参照し、この利用者の電子メールァドレスを呼び出す。

そして、この電子メールアドレスを宛先とする電子メールであって、利用者の氏名、および、利用者が送信した生体状態情報に対する解析結果データを含む電子メールのメールデータを生成して、このメールデータを送信部 1 0 2 f に受け渡す。そして、送信部 1 0 2 f は、このメールデータを送信する（ステップ S A—3 ) 。一方、利用者は、クライアント装置 2 0 0の電子メーラ 2 1 2を用いて上記電子メーソレを任意のタイミングで受信する。この電子メールは電子メーラ 2 1 2の公知の機能に基づいてモニタ 2 6 1に表示される（ステップ S A— 4 ) 。また、利用者は、必要に応じてこの電子メールの表示内容をプリンタ 2 6 2にて印刷することができる。

これにて、生体状態情報解析サービス処理が終了する。

[生体状態情報の解析処理]

次に、生体状態情報の解析処理の詳細について第 1 3図等を参照して説明する。第 1 3図は、本実施形態における本システムの生体状態情報の解析処理の一例を示すフローチャートである。なお、本実施形態は、マイクロソフト（会社名）の E x e e l (製品名）を用いて相関係数や相関式の計算や集計処理等を行う場合を一例に説明するが、本発明はかかる場合に限定されるものではなく、他のプログラムにより実行してもよい。

まず、サーバ装置 1 0 0は、相関式設定部 1 0 2 Vの処理により、各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式 1に示す相関式を設定する（相関式設定処理）。 / · · · (数式 1 )

(数式 1において、 i、 j、 kは自然数であり、 Ai、 Β」は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、 Di、 Ej、 Fj、 G_k、 Hは定数である。）

ここで、相関式設定部 1 0 2 Vにて行われる相関式設定処理について、以下に詳細に説明する。

まず、サーバ装置 1 0 0は、生体状態情報取得部 1 0 2 gの処理により、 E X c e 1上で、指標データ（T) 及び、アミノ酸の血中濃度データ群を予め別々のシートに記したデータファイルを作成する（ステップ S B— 1 ) 。

ついで、サーバ装置 1 0 0は、生体状態情報取得部 1 0 2 gの処理により、ステップ S B _ 1により作成したデータフアイルを制御部 1 0 2のメモリに取り込む (ステップ S B— 2 ) 。

第 1 9図は、モニタに表示されるメインメニュー画面の一例を示す図である。この図に示すようにメインメニュー画面は、例えば、ファイル取込み画面へのリンクボタン（ファイル取込みボタン） MA— 1、アミノ酸（代謝物）入力画面へのリンクボタン（アミノ酸（代謝物）入力ボタン） MA_ 2、生体状態指標入力画面へのリンクボタン (生体状態指標入力ポタン） MA— 3、計算式マスタメンテナンス画面へのリンクポタン（計算式ボタン） MA— 4、処理項目選択画面へのリンクボタン（処理項目の指定ポタン） MA— 5、正負判定確認画面へのリンクポタン（正' 負判定確認ポタン） MA_ 6、複合指標探索画面へのリンクポタン（複合指標の探索ボタン） MA— 7、および、処理の終了を選択するための終了ボタン MA— 8を含んで構成されている。

第 1 9図において、利用者が入力装置 1 1 2を介して、メインメニュー画面のフアイルの取り込みボタン MA— 1を選択すると、第 2 0図に示すファイル取込み画面が表示される。

第 2 0図は、モニタに表示されるフアイノレ取込み画面の一例を示す図である。この図に示すようにファイル取込み画面は、例えば、アミノ酸（代謝物）データの取込フアイルパスと取込ファイル名を入力するための入力ボックス群 M B _ 1、生体ス群 MB— 2、ファイル取込をおこなうための取込ボタン MB— 3、および、メインメニュー画面（第 1 9図）へ戻るための戻るボタン MB— 4を含んで構成されている。

第 2 0図において、利用者が入力装置 1 1 2を介して、入力ボックス群 MB— 1 および MB— 2に対して、データを取り込むアミノ酸（代謝物）および生体状態指標を選択した後、取込ボタン MB _ 3を選択すると、生体状態指標データ指定部 1 0 2 nは、指定されたァミノ酸（代謝物）を制御部 1 0 2のメモリに取り込み、また、代 tf物指定部 1 0 2 は、指定された生体状態指標データを制御部 1 0 2のメモリに取り込む。

再び第 1 3図に戻り、サーバ装置 1 0 0は、生体状態情報取得部 1 0 2 gの処理により、解析したい個体群（または、省きたい個体群）を、第 2 1図に示すアミノ酸（代謝物）入力画面、および、第 2 2図に示す生体状態指標入力画面を用いて利用者に選択させる（ステップ S B— 3 ) 。

第 2 1図は、 'モニタに表示されるアミノ酸（代謝物）入力画面の一例を示す図である。この図に示すようにアミノ酸（代謝物）入力画面は、例えば、解析のためのデータとして登録するか否かを選択するための未使用 F 1 gチヱック領域 MC— 1 データ表示領域 M C— 2、抜けデータのチェックのためのデータチェックボタン M C— 3、データを登録するための登録ボタン MC— 4、および、メインメニュー画面（第 1 9図）へ戻るための戻るボタン MC— 5を含んで構成されている。

第 2 2図は、モユタに表示される生体状態指標入力画面の一例を示す図である。この図に示すように生体状態指標入力画面は、例えば、解析のためのデータとして登録するか否かを選択するための未使用 F 1 gチェック領域 MD— 1、データ表示領域 MD— 2、抜けデータのチェックのためのデータチェックポタン MD— 3、データを登録するための登録ボタン MD— 4、および、メインメニュー画面（第 1 9 図）へ戻るための戻るボタン MD— 5を含んで構成されている。

禾 lj用者は、第 2 1図または第 2 2図において、例えば、データ落ちしている個体等について、未使用]? 1 gチェック領域 MC— 1または未使用 F 1 gチェック領域 MD— 1を「未使用（未使用 F 1 gをチェックする）」に選択することが可能となる。尚、第 2 1図または第 2 2図のどちらか一方の画面で、未使用個体（未使用 F l gを設定する）とすると、もう一方の画面でも連動してその個体は自動的に未使用となる。

また、利用者が、第 2 1図または第 2 2図において、データチェックボタン M C 一 3またはデータチェックボタン MD— 3を入力装置 1 1 2を介して選択すると、生体状態情報取得部 1 0 2 gは、一部のアミノ酸（代謝物）について血中濃度データが落ちているものを自動的にチェックアウトして未使用 F 1 gを設定する。

また、利用者が、第 2 1図または第 2 2図において、登録ポタン MC— 4または登録ボタン MD― 4を入力装置 1 1 2を介して選択すると、生体状態情報取得部 1 0 2 gは、制御部 1 0 2のメモリから未使用 F 1 gが設定された血中アミノ酸データを除去する。

再び第 1 3図に戻り、サーバ装置 1 0 0は、代謝物指定部 1 0 2 mおよび生体状態指標データ指定部 1 0 2 nの処理により、第 2 4図に示す処理項目選択画面をモユタに表示して、解析対象となる生体状態の指標データ（T) と、アミノ酸（代謝物）を利用者に選択させる（ステップ S B— 4およびステップ S B— 5 ) 。

第 2 4図は、モニタに表示される処理項目選択画面の一例を示す図である。この図に示すように処理項目選択画面は、例えば、入力項目表示領域 MF— 1、生体状態指標の解析対象項目表示領域 MF— 2、アミノ酸（代謝物）の解析項目表示領域 MF— 3、処理項目の設定を行うための〇Kポタン MF— 4、および、処理項目選択画面を閉じるためのキヤンセルポタン M F— 5を含んで構成されている。

利用者が、第 2 4図において、入力装置 1 1 2を介して、生体状態指標の解析対象項目表示領域 MF— 2、アミノ酸（代謝物）の解析項目表示領域 MF— 3から所望の生体状態指標およびアミノ酸（代謝物）を選択して、入力項目表示領域 MF— 1に表示させた後、〇Κボタン MF— 4を入力装置 1 1 2を介して選択すると、代謝物指定部 1 0 2 mおよび生体状態指標データ指定部 1 0 2 nは、解析対象データ以外のデータを制御部 1 0 2のメモリから除去する。

再び第 1 3図に戻り、サーバ装置 1 0 0は、相関性決定部 1 0 2 hの処理により解析対象として指定された指標データおよび血中濃度データ群に基づいて、各代謝物について指標データとの相関性を決定し（ステップ S B— 6 )、第 2 5図に示す表示画面をモニタに出力する。ここで、相関性は、 E x c e lの関数 c o r r e 1 (または、関数 P E AR S O N) を用いて相関係数を計算することにより求めている。

第 2 5図は、モニタに表示される正負判定確認画面の一例を示す図である。この図に示すように正負判定確認画面は、例えば、解析対象項目表示領域 MG—1、正負判定表示領域 MG— 2、解析項目表示領域 MG— 3、解析対象項目との相関性を表示するための表示領域 MG— 4、ユーザによる正負の設定を行うためのユーザ設定表示領域 MG— 5、設定を行うための O Kボタン MG— 6、および、正負判定確認画面を閉じるためのキヤンセルポタン MG— 7を含んで構成されている。

利用者は、第 2 5図において、表示領域 MG— 4に表示された各アミノ酸の相関係数を確認し、指標データ（T) に対する、各アミノ酸の相関性の正負を確認するこのとき、実際には正であっても、ユーザ設定によって、負に変更し、負として扱うことも可能である（その逆も可）。その場合には、利用者は、入力装置 1 1 2を介して、ユーザ設定表示領域 MG— 5において正または負を選択し、 O Kボタン M G— 6を選択することにより、正 Z負設定部 1 0 2 pは、制御部のメモリ上の対応するデータを更新する。

再び第 1 3図に戻り、サーバ装置 1 0 0は、計算式設定部 1 0 2 rの処理により . 第 2 3図に示す表示画面を表示して、相関式（R) を計算するための計算式を利用者に作成させる（ステップ S B— 7 ) 。

第 2 3図は、モニタに表示される計算式マスタメンテナンス画面の一例を示す図である。この図に示すように計算式マスタメンテナンス画面は、例えば、相関式

(R) の計算のための計算式の入力領域である計算式入力領域 ME— 1、計算式を登録するための登録ボタン ME— 2、および、メインメニュー画面（第 1 9図）へ戻るための戻るポタン ME— 3を含んで構成されている。

利用者は、第 2 3図において、入力装置 1 1 2を介して、計算式入力領域 ME— 1に所望の相関式（R) を計算するための計算式を入力した後、登録ポタン ME— 2を選択すると、計算式設定部 1 0 2 rは、入力された計算式を記憶部 1 0 6の所定の記憶領域に格納する。ここで、計算式は、生体状態指標データ（T) に対するアミノ酸群（代謝物群）の個々の相関係数の正負を基準として、（正の和） / (負の和）、（正の和） + (負の和）、（正の和）一（負の和）、（負の和） / (正の和）、（負の和）一（正の和）、または、（正の和） X (負の和）等を指定可能である。

再び第 1 3図に戻り、サーバ装置 1 0 0は、計算式設定部 1 0 2 rの処理により . 第 26図に示す複合指標探索画面を表示して、ステップ S B— 7において作成した計算式の中から適用したい計算式を利用者に指定（複数可）させ（ステップ SB_ 8) 、また、結果の出力ファイルを利用者に指定させる（ステップ SB— 9) 。第 26図は、モニタに表示される複合指標探索画面の一例を示す図である。この図に示すように複合指標探索画面は、例えば、出力ファイル名の表示および入力領域 MH— 1、出力ファイル名参照ポタン MH— 2、最適化処理において複合指標の探索か複合指標かを選択させる選択領域 MH— 3、解析対象項目表示領域 MH— 4 解析項目表示領域 MH— 5、解析対象項目との相関性の表示領域 MH― 6、正負表示領域 MH— 7、使用 FLGチェック領域 MH - 8、計算式表示領域 MH— 9、実行ボタン MH— 10、および、メインメニュー画面（第 19図）へ戻るための戻るボタン MH— 1 1を含んで構成されている。

利用者は、第 26図において、入力装置 112を介して、所定の情報を入力 ·選択した後、実行ボタン MH— 10を選択すると、サーバ装置 100は、相関式作成部 102 iおよび最適化部 102 jの処理により、相関式の作成を行い、さらに、第 14図および第 15図を用いて後述する最適化処理 1を実行する（ステップ SB -10) 。

ここで、第 14図は、本システムによる網羅的計算手法を用いた最適化処理 1の一例を示すフローチャートである。第 14図で示す網羅的計算手法（ステップ S C 一 1〜ステップ SC— 8) では、最適化部 102〗は、式が分割されていない前段階の複合指標を算出する。網羅的計算手法では、最適化部 102 jは、指定した処理項目を、指定した計算式（群）に適用し、全てのアミノ酸の組み合わせを自動的に算出し、その中から最も指標データ（T) に相関性の高い組み合わせのベスト 5 (20まで指定可）を出力する。

ここで、第 15図は、本システムによるべストパス法を用いた最適化処理 1の一例を示すフローチヤ一トである。第 15図で示すべストパス法 (ステップ SD— 1 〜ステップ SD— 11) では、最適化部 102 jは、代謝物選択部 102 sの処理により、特定のアミノ酸を一項目ずつ除項を繰り返し、最適な組み合わせを簡易的に算出する。再ぴ第 13図に戻り、サーバ装置 100は、結果出力部 102kの処理により、解析結果（単一項指標）をモニタに出力し、また、記憶部 106に解析結果を格納する（ステップ SB— 1 1)。

そして、サーバ装置 100は、計算式分割部 102 tの処理により、ステップ S B— 11において出力された単一項指標のうち所望のものを選択する (ステップ S B— 12)。

そして、サーバ装置 100は、相関式作成部 102 iおよび最適化部 102 jの処理により、第 16図を用いて後述する最適化処理 2を実行する（ステップ SB— 13)。

ここで、第 16図は、本システムによる最適化処理 2の一例を示すフローチヤ一トである。第 16図で示す最適化処理 2 (ステップ S E— 1〜ステップ S E— 1 6) では、最適化部 102 jは、計算式分割部 102 tの処理により、ステップ S B-11において出力された単一項指標のうち所望のものを選択し、選択された単一項指標の全ての 2分割パターンを算出し、最も指標データ（T) に対して相関係数の絶対値の高い指標を算出する。また、計算式は、代謝マップ分割部 102 uの処理により、代謝マップ情報データベース 106 eに格納された代謝マップ情報に基づいて計算式を分割してもよい。

再び第 13図に戻り、サーバ装置 100は、結果出力部 102 kの処理により、解析結果（複数項指標）をモニタに出力し、また、記憶部 106に解析結果を格納する（ステップ SB— 14) 。ここで、実行した 2分割パターンのうち、指標データ（T) に対して相関性の高い上位 20位等、複数の複合指標を出力してもよい。ここで、第 27図〜第 33図は、モニタに出力される解析結果の表示画面の一例を示す図である。

第 27図は、モニタに表示される実行結果 (1) シート（「解析用」生データ）画面の一例を示す図である。この図に示すように実行結果 (1) シート（「角军析用」生データ）画面は、例えば、解析対象項目の表示領域 MJ— 1、および、解析項目の表示領域 MJ— 2を含んで構成されている。

第 28図は、モニタに表示される実行結果（2) シート（複合指標探索条件）画面の一例を示す図である。この図に示すように実行結果（2 ) シート（複合指標探索条件）画面は、例えば、解析対象項目の表示領域 MK— 1、解析項目の名称の表示領域 MK― 2、解析対象項目との相関表示領域 MK— 3、解析項目の正負表示領域 MK— 4、および、計算式の表示領域 MK— 5を含んで構成されている。

第 2 9図は、モニタに表示される実行結果 ( 3 ) シート（ベスト複合指標）画面の一例を示す図である。この図に示すように実行結果（3 ) シート（ベスト複合指標）画面は、例えば、最適な複合指標の順位を表示する表示領域 MM— 1、相関係数の表示領域 MM— 2、および、複合指標の表示領域 MM— 3を含んで構成されている。

第 3 0図は、モニタに表示される実行結果（4 ) シート（ベスト複合指標—数値）画面の一例を示す図である。この図に示すように実行結果（4 ) シート（べスト複合指標—数値）画面は、例えば、解析対象項目の表示領域 MN— 1、ベスト 1 の複合指標の計算結果表示領域 MN— 2、ベスト 2の複合指標の計算結果表示領域 MN— 3、ベスト 3の複合指標の計算結果表示領域 MN— 4、ベスト 4の複合指標の計算結果表示領域 MN— 5、および、ベスト 5の複合指標の計算結果表示領域 M N— 6を含んで構成されている。

第 3 1図は、モニタ画面に表示される実行結果（5 ) シート（相関グラフ）画面の一例を示す図である。この図に示すように実行結果（5 ) シート（相関グラフ）画面は、例えば、複合指標の選択領域 MP— 1、および、相関グラフの表示領域 M P— 2を含んで構成されている。

第 3 2図は、モニタ画面に表示される実行結果（6 )' シート（「アミノ酸（代謝物）」生データ）画面の一例を示す図である。この図に示すように実行結果 ( 6 ) シート（「アミノ酸（代 tf物）」生データ）画面は、例えば、アミノ酸（代謝物）の生データの表示領域 MR— 1、および、未使用 F 1 gの表示領域 MR— 2を含んで構成されている。

第 3 3図は、モニタ画面に表示される実行結果（7 ) シート（ Γ生体状態指標 J 生データ）画面の一例を示す図である。この図に示すように実行結果（7 ) シート ( 「生体状態指標」生データ）画面は、例えば、生体状態指標の表示領域 M S— 1 および、未使用 F 1 gの表示領域 M S - 2を含んで構成されている。

これにて、相関式設定処理が終了する。

ついで、サーバ装置 1 0 0は、生体状態情報取得部 1 0 2 gの処理により、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を取得し、記憶部 1 0 6の所定の記憶領域に当該血中濃度データ群を格納する。

ついで、サーバ装置 1 0 0は、生体状態シミュレーション部 1 0 2 wの処理により、相関式設定部 1 0 2 Vにて設定された相関式に、取得したシミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、シミュレーション対象の個体中の生体状態をシミュレーションする。

さらに、サーバ装置 1 0 0は、結果出力部 1 0 2 kの処理により、生体状態シミユレーション部 1 0 2 wによる生体状態のシミュレーションの結果をモニタに出力し、記憶部 1 0 6の所定の記憶領域に当該シミュレーションの結果を格納する。これにて、生体状態情報の解析処理が終了する。

[実施例]

次に、本発明により求めた生体状態の複合指標を用いた生体状態判定の実施例について以下に説明する。

[肝線維化の複合指標の実施例（その 1 ) ]

まず、肝線維ィヒの複合指標の実施例（その 1 ) の詳細について、第 5 1図〜第 5 6図、そして、表 1を参照して説明する。本システムを用いて上述した方法により C型肝炎患者における肝線維化指標を用いて、コントロール群と肝線維化の各ステージにおける血漿中アミノ酸濃度の組み合わせの相関性の最適化によって、ステージごとの複合指標（複合指標 1〜4 ) を求めた。なお、本実施例では C型肝炎患者における肝線維化の複合指標を一例に説明するが、本発明は対象者を C型肝炎患者に限定するものではない。

(各複合指標と病態のステージとの関係）

第 5 2図.は、コントロール群と C型肝炎患者における、本システムにより求めた肝線維化の複合指標（複合指標 1 ) と病態のステージとの関係を示す図である。本図において、横軸は病態のステージを示し、縦軸はコントロール群と各ステージの C型肝炎患者の複合指標（複合指標 1 ) の値を示す。

ここで、病態のステージは、数字が大きいほど病態が悪ィ匕していることを 5段階で示しており、「0」が正常であり、「4」が最も病態が悪化しているステージを示している。なお、この図ではコントロール群と肝線維化ステージ 1の C型肝炎患者との分類に注目している。

第 5 3図は、コントロール群と C型肝炎患者における、本システムにより求めた肝線維化の複合指標（複合指標 2 ) と病態のステージとの関係を示す図である。本図において、横軸は病態のステージを示し、縦軸はコントロール群と各ステージの C型肝炎患者の複合指標（複合指標 2 ) の値を示す。

ここで、病態のステージは、数字が大きいほど病態が悪ィ匕していることを 5段階で示しており、「0」が正常であり、「4」が最も病態が悪ィ匕しているステージを示している。なお、この図ではコントロール群と肝線維化ステージ 2の C型肝炎患者との分類に注目している。

第 5 4図は、コントロール群と C型肝炎患者における、本システムにより求めた肝線維化の複合指標（複合指標 3 ) と病態のステージとの関係を示す図である。本図において、横軸は病態のステージを示し、縦軸はコントロール群と各ステージの C型肝炎患者の複合指標（複合指標 3 ) の値を示す。

ここで、病態のステージは、数字が大きいほど病態が悪ィ匕していることを 5段階で示しており、「0」が正常であり、「4」が最も病態が悪化しているステージを示している。なお、この図ではコントロール群と肝線維化ステージ 3の C型肝炎患者との分類に注目している。

第 5 5図は、コントロール群と C型肝炎患者における、本システムにより求めた肝線維化の複合指標（複合指標 4 ) と病態のステージとの関係を示す図である。本図において、横軸は病態のステージを示し、縦軸はコントロール群と各ステージの C型肝炎患者の複合指標（複合指標 4 ) の値を示す。

ここで、病態のステージは、数字が大きいほど病態が悪ィヒしていることを 5段階で示しており、「0」が正常であり、「4」が最も病態が悪ィ匕しているステージを示している。なお、この図ではコントロール群と肝線維ィヒステージ 4の C型肝炎患者との分類に注目している。

(病態判定手法ならびに病態判定結果）

表 1は、コント口ール群と C型肝炎患者における、病態判定情報および病態判定結果を示す表である。

(表 1 )

ci .sio/eoozdf/x3d T61ZS0/^00Z OAV

コントロール群の各複合指標（複合指標 1 〜 4 ) 値に対して最大値または最小値を限界値とすることを各複合指標（複合指標：！〜 4 ) に行い、各ステージの各 C型肝炎患者における各複合指標（複合指標 1 〜 4 ) 値が、コントロール群の対応する複合指標の最大値よりも大きい値、または、最小値よりも小さレ、値であるときは陽性「 1」と判定し、コント口ール群の対応する複合指標値の限界値以内の値であるときは陰性「0」と判定した。そして、各複合指標（複合指標:！〜 4 ) 値に対する判定値の和を各患者（コントロール群および C型肝炎患者）の総合判定に用いて、その判定値の和が 1以上であるとき陽' I生とした。 '

その結果、この診断法により解析したデータ中のすべての C型肝炎患者が陽性判定となり、すべてのコントロールが陰性となった。 ' (判定結果の考察（従来法との比較））

第 5 6図は、コント口ール群と C型月干炎患者における、フイツシヤー比と病態のステージとの関係を示す図である。本システムを用いて上述した方法により算出される複合指標と類似し、従来、肝炎の判定に用いられているフィッシャー比によつて同様の判定を行った場合、すべてのコントロールが陰性であれば肝炎患者の 6 6 %が陽性であった。

また、各ステージにおける陽' I生判定率はステージ 1で 2 7 %、ステージ 2で 6 0 %、ステージ 3で 6 0 %、そして、ステージ 4で 9 4 %であり、疾患の進度が進むにつれて改善しているが、初期診断には不適であることが明らかである（表 1、および、第 5 6図参照）。一方、本システムを用いて上述した方法、および、本病態判定手法による判定では、疾患初期においても判定率 1 0 0 %を示しており、従来法（フィッシャー比による判定）に対する,優位性は明白である。

(複合指標の入れ替え）

なお、本システムを用いて上述した方法により導き出せる指標は相関係数が最適ィヒされたものであるが、完全に最適化されていなくても診断指標としての役割を果たすことができる。そこで、相関係数上位 2 0位の解析により、下記の規則および式を設けるに至った。

具体的には、例えば、複合指標 1力ら 4のうち少なくとも一つの式中のァミノ酸を下記の規則のもとに入れ替えること、または、複合指標 1から 4のうち少なくとも一つを対応する下記の式に入れ替えることを可能とする。

ここで、上記規則について第 5 1図を参照して説明する。

第 5 1図は、複合指標 1から 4のそれぞれの式中のアミノ酸を入れ替えるための規則を表す図である。

第 5 1図において、複合指標 1力ら 4のそれぞれは、ダルプ Aの因子が全て分子、グループ Bの因子が全て分母にあり、グループ Aの因子またはグループ Aの因子の和を、グループ Bの因子またはグループ Bの因子の和で割ったかたちの項が 1 項以上ある分数の和の形式をとる式によって算出される。ここで、グループ Cの因子は分子に、グループ Dの因子は分母に加えてもよい。

また、複合指標 1は、例えば、以下の複合指標 1一：！〜 1— 2 0に置換してもよい。なお、コントロール群最小値とコントロール群最大値は、コントロール群の各複合指標（複合指標 1一 1 ~ 1— 2 0 ) に対する最大値、最小値を示す。 (複合指標 1一 1 ) (コント口ール群最小値： 1. 40、コント口ール群最大値： 2. 0 3)

(A s n) / (Th r ) + (G i n) / (T a u + S e r +V a l +T r p) (複合指標 1一 2 ) (コント口ール群最小値： 1. 2 1、コント口ール群最大値： 1. 84)

(A s n) / (T a u+ I 1 e) + (G i n) / (Th r + S e r + Va 1 + T r p)

(複合指標 1 - 3) (コント口ール群最小値： 1. 1 8、コント口ール群最大値： 1. 8 1)

(A s n) / (T a u+ (α - ΑΒΑ) + 1 l e) + (G i n) / (T h r + S e r +Va 1 +T r p)

(複合指標 1 -4) (コント口ール群最小値： 1. 3 9、コント口ール群最大値： 2. 0 2)

(A s n) / (A s p +Th r) + (G i n) / (T a u + S e r +V a 1 + T r p)

(複合指標 1 _ 5 ) (コント口ール群最小値： 1. 2 7、コント口ール群最大値： 1. 8 3)

(A s n) / (Th r ) + (G i n) / (T a u + S e r +V a 1 + 1 1 e + T r p)

(複合指標 1— 6 ) (コント口ール群最小値： 1. 40、コント口ール群最大値： 2. 0 2)

(A s n) / (Th r ) + (G i n) / (T a u + A s p + S e r + V a 1 + T r p)

(複合指標 1一 7) (コント口ール群最小値： 1. 2 1、コント口ール群最大値： 1. 8 3)

(A s n) / (T a u+ I 1 e) + (G i n) / (A s p +Th r + S e r + V a 1 +T r p)

(複合指標 1 -8) (コント口ール群最小値： 1 · 2 6、コント口ール群最大値： 1. 89)

(A s n) / (T a u+ I 1 e) + (G 1 n +Me t) / (Th r + S e r +

V a 1 +T r p)

(複合指標 1-9) (コント口ール群最小値： 1. 17、コント口ール群最大値： 1. 80)

(A s ιι) / Γ a u + 、CK - AB A) + I 1 e ) + ( 1 n) / A s r> + Th r+S e r+Va l +Tr )

(複合指標 1— 10) (コント口ール群最小値： 1. 45、コント口ール群最大値： 2' . 08)

(A s n) / (Th r ) + (G 1 n+Me t) / (Ta u + S e r+Va 1 + T r p)

(複合指標 1— 11) (コント口ール群最小値： 1. 17、コント口ール群最大値： 1. 80)

(A s n) / (T a u+A s p + (α - AB A) + 1 1 e) + (G 1 n) / (Th r+S e r+Va l +Tr p)

(複合指標 1— 12) (コント口ール群最小値： 2. 36、コント口ール群最大値： 2. 00)

(A s n) / (Th r ) + (G i n) / (Ta u + S e r + (α -ΑΒΑ) +

V a 1 +T r p)

(複合指標 1— 13) (コント口ール群最小値： 1. 26、コント口ール群最大値： 1. 82)

(A s n) / (A s p+Th r ) + (G i n) / (T a u + S e r +Va 1 + I 1 e +T r p)

(複合指標 1一 14) (コントロール群最小値： 1. 23、コントロール群最大値： 1. 86)

(As n) / (Ta u+ (α -ΑΒΑ) + 1 l e) + (G 1 n+Me t) / (Th r +S e r +Va 1 +T r p)

(複合指標 1-15) (コント口ール群最小値： 1. 21、コント口ール群最大値： 1. & 3 )

(As n) / (Ta u+As p+ I 1 e) + (G i n) / (Th r +S e r + V a 1 +T r p)

(複合指標 1一 16 ) (コント口ール群最小値： 1. 26、コント口ール群最大値： 1. 83 )

(A s nノ Z ( 丄、 Jti rノ + ( r l iiノ

u+As p+S e r+Va 1 + I 1 e +T r p)

(複合指標 1— 17) (コント口ール群最小値： 1. 26、コント口ール群最大値： 1. 88)

' (A s n) / (T a u + I 1 e) + (G 1 n+Me t) / (As p+Th r + S e r +V a 1 +T r p)

(複合指標 1— 18) (コント口ール群最小値： 1. 35、コント口ール群最大値： 1. 88)

(A s n) / (As p +T r) + (G i n) / (T a u + S e r + (a - A B A) +V a 1 +T r p)

(複合指標 1一 1' 9) (コントロール群最小値： 1. 44、コントロール群最大値： 2. 07 )

(A s n) / (A s p+Th r) + (G 1 n +M e t ) / (T a u + S e r + Va 1 +T r p)

(複合指標 1-20) (コント口ール群最小値： 1. 24、コント口ール群最大値： 1. 81)

(As n) / (Th r) + (G i n) / (Ta u + S e r + (α -ΑΒΑ) + Va 1 + I 1 e +Τ r ρ)

また、複合指標 2は、例えば、以下の複合指標 2— 1〜 2— 20に置換してもよい。なお、コント口ール群最小値とコント口ール群最大値は、コント口ール群の各複合指標（複合指標 2—1〜2— 20) に対する最大値、最小値を示す。

(複合指標 2-1) (コント口ール群最小値： 4 · 81、コント口ール群最大値： 10. 41) (A s n + Ty r ) / (C i t) + (Me t +A r g) / (A s p + (a - A BA) )

(複合指標 2 - 2) (コント口ール群最小値： 4. 1 8、コント口ール群最大値： 9. 05)

(A s n + Ty r ) / (C i t) + (A r g) / (A s p + (a - ABA) ) (複合指標 2- 3) (コント口ール群最小値： 4. 6 6、コント口ール群最大値：

9. 8 3)

(A s n+Me t +Ty r) / (C i t) -卜 (A r g) / (A s p + (a - A BA) )

(複合指標 2-4) (コント口ール群最小値： 4. 6 3、コント口ール群最大値：

1 0. 46)

(A s n +M e t +Ty r) / (A s p + C i t ) + (A r g) / (a - AB A)

(複合指標 2— 5 ) (コント口ール群最小値： 5. 1 5、コント口ール群最大値： 1 2. 2 3)

(A s n +Me t) / (C i t) + (Ty r +A r g) / (A s p + (a - A BA) )

(複合指標 2— 6 ) (コント口ール群最小値： 4. 1 8、コント口ール群最大値： 9. 7 2)

(A s n + Ty r) / (A s p +C i t) + (A r g) / (a - ABA)

(複合指標 2— 7 ) (コント口ール群最小値： 4. 8 8、コント口ール群最大値： 1 2. 4 1)

(A s n+Ty r) / (A s p +C i t) + (Me t +A r g) / (a - AB A)

(複合指標 2- 8) (コント口ール群最小値： 4. 6 8、コント口ール群最大値： 1 1. 4 1)

(A s n) / (C i t) + (Ty r +A r g) / (A s p + (a ~ ABA) ) (複合指標 2- 9) (コント口ール群最小値： 0. 4 5、コント口ール群最大値： 0. 67)

(A s n) / (T h r +C i t + (a - ABA) ) + (Me t ) / (H i s + T r p)

(複合指標 2— 10) (コント口ール群最小値： 5 · 31、コント口ール群最大値： 13. 40)

(A s n) / (C i t ) - 1- (Me t +T y r +A r g) / (A s p + (a - A BA) )

(複合指標 2-1 1) (コント口ール群最小値： 0. 37、コント口ール群最大値： 0. 49)

(A s n) / (T h r +C i t + (a - ABA) ) + (Me t ) / (A s p + H i s +T r p)

(複合指標 2— 12) (コントロール群最小値： 0. 41、コントロール群最大値： 0. 57)

(A s n) / (T h r +G 1 u) + (Me t ) / (C i t + (a - ABA) + T r p)

(複合指標 2-13) (コント口ール群最小値： 0. 37、コント口ール群最大値： 0. 49)

(A s n) / (A s p +T h r +C i t + (a - ABA) ) + (Me t ) / (H i s +T r p)

(複合指標 2— 14) (コント口ール群最小値： 0. 34、コント口ール群最大値： 0. 46)

(A s n) / (T h r +C i t + (a - ABA) ) + (Me t) / (G 1 u + H i s +T r p)

(複合指標 2— 15) (コント口ール群最小値： 5. 44、コント口ール群最大値： 15. 47 )

(A s n -l-Me t ) / (A s p +C i t ) + (T y r +A r g) / (a - AB A)

(複合指標 2— 16) (コント口ール群最小値： 3. 13、コント口ール群最大値： 8. 0 6)

(A s n+Me t) / (C i t) + (A r g) / (A s p + (a - ABA) ) (複合指標 2— 1 7) (コント口ール群最小値： 0. 3 7、コント口ール群最大値： 0. 5 2)

( A s n ) / (C i t + (a - ABA) +H i s) - 1- (Me t) / (Th r + G 1 u + T r p)

(複合指標 2— 1 8) (コント口ール群最小値： 0. 40、コント口ール群最大値： 0. 5 5)

(A s n) / (C i t + (a - ABA) +H i s ) + (Me t) / (Th r + T r p)

(複合指標 2— 1 9) (コント口ール群最小値： 0. 3 7、コント口ール群最大値： 0. 4 9 )

(A s n) / (C i t +H i s +T r p) + (Me t) / (T h r + (a - A BA) )

(複合指標 2— 20) (コント口ール群最小値： 5. 1 7、コント口ール群最大値： 1 4. 3 1)

(A s n+A r g) / (a - ABA) + (Me t + T y r ) / (A s p + C i t)

また、複合指標 3は、例えば、以下の複合指標 3— 1〜 3— 20に置換してもよい。なお、コントロール群最小値とコントロール群最大値は、コントロール群の各複合指標（複合指標 3—：！〜 3— 20) に対する最大値、最小値を示す。

(複合指標 3 - 1) (コント口ール群最小値： 1. 3 9、コント口ール群最大値： 1. 72)

(T a u + G 1 y) / (G 1 n) + (α - ABA) / (A s p +T y r) + (I-I i s ) / (L y s) + (T r p) / (Th r + A s n + C i t)

(複合指標 3 - 2) (コント口ール群最小値： 1. 3 8、コント口ール群最大値： 1. 70)

(T a u + G l y) / (G l n+Me t) + (α - ABA) / (A s p +Ty r) +· (H i s) / (L y s ) + (T r p) / (Th r + A s n + C i t)

(複合指標 3 - 3) (ゴントロール群最小値： 1. 3 8、コント口ール群最大値：

1. 6 7)

(T a u + G 1 y) / (G 1 η) + (α - ABA) / (T h r ) + (H i s ) Z (L y s ) + (T r p) / (A s n + C i.t +Ty r)

(複合指標 3— 4 ) (コント口ール群最小値： 1. 3 9、コント口ール群最大値：

1. 74)

(T a u + G l y) / (A s p +G l n) + (α - ABA) / (Ty r ) + (H i s ) / (L y s) + (T r p) / (Th r +A s n + C i t)

(複合指標 3 - 5) (コント口ール群最小値： 1. 3 8、コント口ール群最大値： 1. 7 2)

(T a u + G l y) / (A s p +G l n+Me t) + (α - ABA) / (Ty r ) + (H i s) / (L y s) + (T r p) /· (T r +A s n + C i t)

(複合指標 3— 6 ) (コント口ール群最小値： 1. 38、コント口ール群最大値： 1. 7 2)

(T a u+G l y) / (G 1 n+Me t) + - ABA) / (Ty r ) + (H i s ) / (L y s) + (T r p) / (Th r +A s n + C i t)

(複合指標 3— 7 ) (コント口ール群最小値： 1. 3 8、コント口ール群最大値： 1. 7 2)

(T a u + G l y) / (G 1 n+Me t) + (a - ABA) / (T y r ) + (H i s ) / (L y s) + (T r p) / (A s p +Th r +A s n + C i t) (複合指標 3— 8 ) (コント口ール群最小値： 1. 34、コント口ール群最大値： 1. 6 2)

(T a u + G l y) / (G i n) + (α - ABA) / (A s p +Me t + Ty r) + (H i s) / (L y s) + (T r ) / (Th r +A s n + C i t) (複合指標 3 - 9) (コント口ール群最小値： 1. 34、コント口ール群最大値： 1. 6 3)

(T a u + G l y) / (A s p +G l n) + (a - ABA) / (Me t +Ty r ) + (H i s) / (L y s ) + (T r p) / (Th r +A s n + C i t )

(複合指標 3— 1 0) (コント口ール群最小値： 1. 34、コント口ール群最大値： 1. 6 3)

(T a u + G l y) / (G i n) + (a - ABA) / (Me t +Ty r ) + (H i s) / (L y s) + (T r p) / (A s p +Th r +A s n + C i t) (複合指標 3— 1 1) (コント口ール群最小値： 1. 34、コント口ール群最大値： 1. 6 3)

(T a u + G l y) / (G i n) + (a - ABA) / (Me t +Ty r ) + (H i s) / (L y s) + (T r p) / (Th r +A s n + C i t)

(複合指標 3— 1 2) (コント口ール群最小値： 1. 3 9、コント口ール群最大値： 1. 6 8)

(T a u + G l y) / (G i n) + (a - ABA) / (Th r ) + (H i s) / (A s n + C i t +Ty r) + (T r ) / (L y s)

(複合指標 3— 1 3) (コント口ール群最小値： 1. 2 3、コント口ール群最大値： 1. 6 1)

(T a u) / (L y s) + (T r p) / (A s n + C i t +Ty r) + (G 1 y +H i s ) / (G 1 n) + ( a - AB A) / (A s p + T h r ) (複合指標 3 - 1 4) (コント口ール群最小値： 1. 2 3、コント口ール群最大値： 1. 6 0)

(T a u) / (L y s) + (T r p) / (A s p +A s n + C i t +Ty r) + (G 1 y +H i s) / (G 1 n) + (a - ABA) / (Th r )

(複合指標 3— 1 5) (コン 'トロール群最小値： 1. 2 3、コント口ール群最大値： 1. 6 1)

(T a u) / (L y s) + (T r p ) / (A s n + C i t + T y r ) + (G 1 y +H i s) / (G i n) + - ABA) / (Th r )

(複合指標 3— 1 6) (コントロール群最小値： 1. 28、コントロール群最大値： 1. 7 3)

(T a u) / (A s p +A s n + L y s) + (T r p) / (C i t +Ty r ) + (G 1 y +H i s) / (G 1 n) + (a - ABA) / (Th r )

(複合指標 3— 1 7) (コント口ール群最小値： 1. 28、コント口ール群最大値： 1. 7 1) -

(T a u + G 1 y) / (G i n) + (a - ABA) / (A s p +T y r) +

(H i s ) / (Th r +A s n + C i t) + (T r p) / (L y s )

(複合指標 3— 1 8) (コント口ール群最小値： 1. 2 7、コント口ール群最大値： 1 · 70)

(T a u + G 1 y) / (G 1 n+Me t) + (a ABA) / (A s p +Ty r ) + (H i s) / (Th r + A s n-l-C i t) + (T r p) / (L y s )

(複合指標 3 - 1 9) (コント口ール群最小値 1. 28、コントロール群最大値： 1. 74)

(T a u + G 1 y) / (G 1 n+Me t) + (a 一 ABA) / (Ty r) + (H i s ) / (A s p + C i t + L y s) + (T r p) / (Th r +A s n) (複合指標 3— 20) (コント口ール群最小値 1. 2 9、コントロール群最大値： 1. 7 3)

(T a u + G l y) / (A s p +G l n) + (a 一 ABA) / (Ty r ) + (H i s ) / (Th r +A s n + C i t) + (T r p) / (L y s ) また、複合指標 4は、例えば、以下の複合指標 4一：！〜 4一 20に置換してもよい。なお、コントロール群最小値とコントロール群最大値は、コントロール群の各複合指標（複合指標 4—：！〜 4— 20) に対する最大値、最小値を示す。

(複合指標 4一 1 ) (コント口ール群最小値： 3. 3 1、コント口ール群最大値： 4. 6 2)

(T a u + T r p) / (T y r ) + ( (α - ABA) +H i s) / (A s p + A s n)

(複合指標 4一 2 ) (コント口ール群最小値： 2. 46、コント口ール群最大値： 3. 34)

( (a ― ABA) -I-T r p) / (Ty r) + (H i s ) / (A s p +A s n) (複合指標 4 _ 3 ) (コント口ール群最小値： 3. 20、コント口ール群最大値：

4 6 2)

(T a u+ (a - ABA) +T r p) / (T y r ) + (H i s ) / (A s p +

A s n)

(複合指標 4— 4 ) (コント口ール群最小値： 3. 0 1、コント口ール群最大値：

4 2 1)

(T a u + T r p) / (Ty r ) + (H i s ) / (A s p +A s n)

(複合指標 4- 5) (コント口ール群最小値： 3. 42、コント口ール群最大値：

4 7 7)

(T a u+T r p) / (T y r ) + ( (α - ABA) +H i s ) / (A s n) (複合指標 4- 6) (コント口ール群最小値： 3. 3 0、コント口ール群最大値：

4 70)

(T a u+ (α - ΑΒΑ) +T r p) / (T y r ) + (H i s ) / (A s n) (複合指標 4— 7 ) (コント口ール群最小値： 2. 1 6、コント口ール群最大値：

2. 8 8)

(T a u+ (α - ABA) +T r p) / (A s p +Me t + Ty r ) + (H i / (A s n)

(複合指標 4一 8 ) (コント口ール群最小値： 2 · 5 6、コント口ール群最大値：

3 4 6)

( (a - ABA) +T r p) / (Ty r) + (H i s ) / (A s n)

(複合指標 4 _ 9 ) (コント口ール群最小値： 3. 5 6、コント口ール群最大値：

5. 2 8)

(T a u + T r p) / (Ty r ) + (a - ABA) / (A s p +Me t) + (H i s ) / (A s n) (複合指標 4— 1 0) (コントロール群最小値： 3. 1 1、コントロール群最大値： 4. 3 7)

(T a u + T r p) / (Ty r ) + (H i s) / (A s n)

(複合指標 4一 1 1 ) (コント口ール群最小値： 2. 4 9、コント口ール群最大値： 3. 5 2 )

( (a - AB A) +Η i s) / (A s p +A s n) + (T r p) / (Ty r ) (複合指標 4一 1 2) (コント口ール群最小値： 2. 70、コント口ール群最大値： 3. 6 3)

(T a u + T r ) / (A s p +Me t + Ty r ) + (H i s) / (A s n) (複合指標 4一 1 3) (コント口ール群最小値： 3 · 2 1、コント口ール群最大値： 4. 6 2)

(T a u + H i s) / (Ty r ) + ( (α - ΑΒΑ) +T r p) / (A s p + A s n)

(複合指標 4一 1 4) (コント口ール群最小値： 3. 2 1、コント口ール群最大値： 4. 6 2)

(T a u+ (α - ΑΒΑ) ) / (A s p +A s n) + (H i s + T r p ) / (Ty r)

(複合指標 4— 1 5) (コント口ール群最小値： 2. 9 3、·コント口ール群最大値： 4. 1 3)

(T a u + T r p) / (A s p +Me t + Ty r ) + ( (α - ABA) +H i s ) / (A s n)

(複合指標 4一 1.6) (コント口ール群最小値： 3. 1 9、コント口ール群最大値： 4. 6 9)

(T a u+ (a - ABA) ) / (A s n) + (H i s + T r p) / (A s p + T y r)

(複合指標 4— 1 7) (コント口ール群最小値： 1 · 2 7、コント口ール群最大値： 1. 9 7 )

( (α - ABA) +T r p) / (Ty r) + (H i s) / (A s p +A s n + Me t)

(複合指標 4— 1 8) (コント口一ノレ群最小値： 3. 1 8、コント口ール群最大値： 4. 62)

(T a u + ( ct - A B A) +H I S) / ( y r ) + Γ r n ) / 、 A s Ό + A s n )

(複合指標 4— 1 9) (コント口ール群最小値： 1. 1 8、コント口ール群最大値： 1. 78)

(a - AB A) / (A s n) + (H i s + T r p) / (A s p+Me t + Ty r)

(複合指標 4-20) (コント口ール群最小値： 2. 64、コント口ール群最大値： 3. 8 1)

(Ta u+H i s ) / (A s p+A s n+Me t ) + ( (α - AB A) +T r p) / (Ty r)

これにて、肝線維化の複合指標の実施例（その 1) の説明を終了する。

[肝線維化の複合指標の実施例（その 2) ]

まず、肝線維化の複合指標の実施例（その 2) の詳細について第 35図を参照して説明する。本システムを用いて上述した方法により、肝線維化に関する病態指標データを用いて、以下に示す複数の代謝物による複合指標 5を決定した。

(複合指標 5 ； R = -0. 80)

(L e u+Va l +T r p) / (Ph e +Ty r) + (G 1 y + T a u+AB A + H i s +P r o) / (Me t +A s n + O r n + G l u)

第 35図は、本システムにより求めた肝線維化の複合指標（複合指標 5) と、病態のステージとの関係を示す図である。本図において、横軸は各サンプルの複合指標（複合指標 5) の値を示し、縦軸は病態のステージを示す。ここで、病態のステージは、数字が大きいほど病態が悪化していることを 6段階で示しており、「0」が正常であり、「5」が最も病態が悪ィヒしているステージを示している。

これにて、肝線維化の複合指標の実施例（その 2) の説明を終了する。

[糖尿病モデル動物における複合指標の実施例] まず、糖尿病モデル動物における複合指標の実施例の詳細について第 37図〜第 39図等を参照して説明する。正常ラット（Wi s t e r) と糖尿病モデル動物である GK (Go t o-Ka k i z a k i) ラットに対して、病態を表す指標として「― 1 (正常）」及び、「1 (糖尿病）」とそれぞれ任意に数値を与え、血中アミノ酸による相関式を本システムを用いて上述した手法により作成した結果、複合指標 6を決定した。

(複合指標 6)

(A s n+Va 1 +T r p) / (S e r) + (C y s + P h e + O r n ) / (C i t +H i s) + ( I 1 e) / (G 1 y)

第 37図は、本システムにより求めた、正常ラット及び糖尿病 (GK) ラットにおける、複合指標（複合指標 6) と病態のステージとの関係を示す図である。本図において、縦軸は正常（No rma 1) ラットと糖尿病（GK) ラットの各個体データの複合指標（複合指標 6) の値を示し、横軸は病態のステージを示す。ここで、病態のステージは、「一 1」が正常、「1」が糖尿病であることを示している。

■ 第 38図は、本システムにより求めた、正常ラット、糖尿病（GK) ラット、および、糖尿病の治療薬であるナテグリニド（11 a t e g 1 i n i d e) またはダリペンクラミド（g l i b e n c l am i d e) を投与することにより治療した糖尿病（GK) ラットにおける、複合指標（複合指標 6) と病態のステージとの関係を示す図である。

本図において、縦軸は正常（No rma 1 ) ラット、糖尿病（GK) ラット、および、糖尿病の治療薬であるナテグリニド（n a t e g l i n i d e) またはダリベンクラミド（g l i b e n c l am i d e) を投与することにより治療した糖尿病（GK) ラットの各個体データの複合指標（複合指標 6) の値を示し、横軸は病態のステージを示す。ここで、病態のステージは、「一 1」が正常、「1」が糖尿病、および、糖尿病の治療薬であるナテグリニド（n a t e g 1 i n i d e ) またはクリベンクラミド (g l i b e n c l am i d e) を投与することにより治療した糖尿病であることを示している。第 39図は、本システムにより求めた、正常ラット、糖尿病（GK) ラット、および、糖尿病の治療薬であるナテグリニド（n a t e g 1 i n i d e) またはダリペンクラミド（g l i b e n c l am i d e) を投与することにより治療した糖尿病（GK) ラットにおける、複合指標（複合指標 6) の値の各個体群の平均値（士 SD) を棒グラフで示す図である。

本図において、縦軸は正常（No rma 1 ) ラット、糖尿病（GK) ラット、および、糖尿病の治療薬であるナテグリニド（n a t e g 1 i n i d e) またはダリペンクラミド（g l i b e n c l am i d e) を投与することにより治療した糖尿病（GK) ラットの各個体データの複合指標（複合指標 6) の値の平均値（土 S D) を示し、横軸は各個体群を示す。

ここで、糖尿病（GK) ラットの複合指標値（複合指標 6) の平均値は、正常 (No rma 1 ) ラット、および、糖尿病の治療薬であるナテグリニド（ii a t e g 1 i n i d e) を投与することにより治療した糖尿病（GK) ラットの複合指標値（複合指標 6) の平均値に対し有意水準 1%未満で有意に高い値を示し、そして、糖尿病の治療薬であるダリベンクラミド（g l i b e n c l am i d e) を投与することにより治療した糖尿病（GK) ラットの複合指標値（複合指標 6) の平均値に対し有意水準 5 %未満で有意に高い値を示している。

これにて、糖尿病モデル動物における複合指標の実施例の説明を終了する。

[ 1 ：動物データを用いた他の病態判定の判別例]

下記に特定の病態動物と、対照となる健常動物との判別式の例を、第 58図〜第

64図を参照して説明する。尚、各式中において、 P— S e rはホスホセリン濃度、 C y sはシスチン濃度を、 C y s t h iはシスタチォニン濃度を表す。

(1 - 1 ：高脂血症及び、動脈硬化） '

a p o— Eノックアウトマウスは、著しい髙脂血症を呈し、動脈硬化症を示すモデノレ動物と知られている。下記は、 a p o— Eノックアウトマウスと正常マウス

(C 57 B 6 J) を、前者の動脈硬ィ匕症の初期症状を確認した 20週齢時点で、血中アミノ酸濃度をもとに算出した判別式の例を表す（第 58図参照。）。第 58図は、 a p o—Eノックアウトマウス（Ap o E KO) と正常マウス（No rma 1) との判別例を示す図である。第 58図に示すように、 a p o—Eノックアウトマウスと正常マウスとが下記判定式により効果的に判別された。

I n d e x ： (G 1 y + Cy s) / (G l u + G l n) + (Ty r + H i s) / (As p + A r g)

(1 -2 ：ィンフルェンザウイルス感染前後の判別)

正常マウスに弱毒化インフルエンザウイルス A/ A i c h i /2/68 (H 3 N

2) を感染させた状態及び、非感染の状態の判別を、感染させる前後（前日及び、感染後 1〜 5日）の血中ァミノ酸濃度をもとに算出した判別式の例を下記に示し、下記判別式に基づく判別例を第 59図に示す。第 59図は、正常マウスに弱毒化ィンフルェンザウィルス AZA i c h i / 2 / 68 (H3N2) を感染させた状態及ぴ、非感染の状態の判別例を示す図である。ここで、第 59図において、「〇」は感染させる前の通常食摂取マウス（No rma l d i e t (p r e) ) のデータを示し、「秦」は感染後の通常食摂取マウス（No rma l d i e t (+) ) のデータを示す。

I n d e x ( I F V) ： (T a u+ I 1 e + L e u+H i s) / (G 1 y) + (G i n) / (Ar g + P r o) + (Cy s) / (G 1 u + C y s t h i ) + (Ph e +T r p) / (Ty r)

本実験系において、アミノ酸であるシスチンとテアニンを事前に摂取させること力ィンフルェンザウィルス感染後の症状の回復に有効であることが報告されている（特願 2002— 040845) 。そこで、シスチン及びテアニンを摂取後に、同様にィンフルェンザウィルスを感染させた際の、上記判別式で得られる数値の変化を通常食摂取群と比較した例を示す（第 60図参照。）。第 60図は、シスチン及びテアニンを摂取後に、同様にインフルエンザウイルスを感染させた際の、判別式で得られる数値の変化を通常食摂取群と比較した例を示す図である。ここで、第 60図において、「〇」は通常食摂取群 (No rma 1 d i e t) のデータを示し、 . 「黒三角」はシスチン及びテアニン摂取群（Cy s t e i n&Te a n i n e d i e t) のデータを示す。

第 60図に示すように、ウィルス感染前の時点（第 60図における、矢印の時点より前の時点）で、シスチン及ぴテアニン摂取群において、判別式から得られる数値が対照群より有意に高値を示すことがわかり、感染防御機構を、事前に活性化する可能性が示された。

(1 -3 ：糖尿病）

I型一糖尿病モデル動物であるストレプトゾトシン投与ラット、 I I型一糖尿病モデル動物である GK (Go t o-Ka k i z a k i) ラットの各々と、対照ラットとの血中ァミノ酸濃度をもとに算出した下記に示す判別式の例および当該判別式に基づく判別例を示す（第 6 1図および第 62図参照。）。第 6 1図は、 I型一糠尿病モデル動物であるストレプトゾトシン投与ラット（S T Z) と健常ラット（N o r m a 1 ) との判別例を示す図である。また、第 62図は、 I I型一糖尿病モデル動物である GKラット（GK) と健常ラット（No rma l) との判別例を示す図である。尚、ストレブトゾトシン投与ラットに対しィンスリン治療を施すことで病態を回復させたラット（STZ+ I 11 s u 1 i n) の結果を、比較のために第 6 1図に示す（第 6 1図における、「STZ+ I n s u l i n」のデータ参照。）。 I型—糖尿病指標： I n d e X (I— DM) ：

(Th r +A s n + Ph e + Ly s +Ar g + P r o) / (C i t + I l e) + (C y s t h i +H i s ) / (As p -卜 Me t)

I I型—糖尿病指標： I n d e x (I I—DM) ：

(V a 1 ) / ( S e r -I- G 1 y ) + (Cy s +Cy s t h a+T r p) / (C i t +H i s +A r g)

( 1 - 4 ：肥満）

ヒト成長ホルモン遺伝子導入ラット（hGH_Tg ラット）は、極度な肥満を呈する肥満モデル動物として報告されている。下記判別式は、その肥満ラットと対照ラットとの血中アミノ酸濃度をもとに算出した、判別式の例である（第 63図参照。）。第 6 3図は、ヒト成長ホルモン遺伝子導入ラット（hGH— Tg ラット）と正常ラット（No rma l ) との判別例を示す図である。

肥満指標： I n d e X (Ob) ：

(G 1 y) / (Va 1 + L e u+Ar g) + (C i t) / (A 1 a + T r p) + (Ty r) / (Ly s) + (H i s) / (S e r + I 1 e + 0 r n)

(1-5 ：肝障害）

ジメチルニトロサミン投与によつて作成した肝繊維化モデルラット及び、正常ラットの血液中ァミノ酸濃度をもとに算出した判別式の例を示す（第 64図参照。） _t 第 64図は、ジメチルニトロサミン投与によつて作成した肝繊維化モデルラット

(DMN) と正常ラット（No rma l) との判別例を示す図である。

肝繊維化指標： I n d e X (C i) ：

(Th r ) / (C i t+Cy s+Cy s t h i +Ph e+Or n+H i s) + (G 1 u+ I 1 e) / (Ta u + G l y)

[2 ：食餌要因の与える個体への影響を式化した例]

個体の栄養状態を判別することを目的とした応用例を、第 65図および第 66図を参照して、下記に示す。ここで示すような食餌成分の個体に与える影響を事前に式化することで、特定の個体の栄養状態を推定することが可能となる。

(2-1 ：低蛋白質食摂取の与える個体への影響を判別した例）

食餌中の蛋白質の比率を 5°/。（6匹）及び、 10% (6匹）と設定し、各々 2週間飼育した 6週齢のラット（低蛋白食群）と、同様に 15% (6匹）及び、 20% (6匹）と設定し飼育したラット（対照群）の血中アミノ酸濃度をもとに算出した判別式の例を示す（第 65図参照。）。第 65図は、低蛋白質摂取ラット（Low p r o t e i n) と通常食摂取ラット（No rma l) との判別例を示す図である ₍ 尚、式中において、 Cy sはシスチン濃度を表す。

I n d e x— LP ：

(Th r + L e u) / ( S e r + G 1 y + O r n ) + (Cy s) / (P-S e r+Ar g) + (Va l +H i s) / (Ly s)

(2-2 ：食餌性脂質量の与える個体への影響を判別した例）

食餌中の脂質の比率を、 20%と設定し、 1ヶ月間（6匹）及び、 2ヶ月間（6 匹）飼育したマウス（高脂肪贪群）と、同様に 7%と設定し、 1ヶ月間（6匹）及び、 2ヶ月間（6匹）飼育したマウス（対照群）の血中アミノ酸及び、血中脂質代 Hi物濃度をもとに算出した判別式の例を下記に示す（第 66図参照。）。第 66図は、高脂肪食摂取マウス（H i gh Fa t) と通常食摂取マウス（No rma 1) との判別例を示す図である。尚、式中において、 α— ABAは αアミノ酪酸濃度、 NEF Αは遊離脂肪酸濃度、 TCHOは総コレステロール濃度を表す。

I n d e χ-HF ：

(Me t + I l e+NEFA) / (Th r+G l n + G l y + a—ABA + Va 1 + Le u + Ty r+Ph e +H i s+Ar g + P r o+TCHO)

[3 ：生化学データの代理指標としての利用例]

種々の生化学データに最適化した式の例を、第 67図〜第 70図を参照して示す。ここで示すように、血中、臓器中の各種生化学データまたは、臓器重量といった種々の測定項目の代理指標として下記の指標が利用できる。

(3-1 ：臓器中生ィヒ学指標への最適化式の例）

異なる食餌中蛋白質比率 5 °/₀、 10%、 15%、 20%、 30%及び、 70%各群 6匹で 2週間飼育したラット肝臓中の過酸化脂質量（TBARS) に対して、血中アミノ酸濃度を用いて最適化した式を下記に示す（第 67図参照。）。第67図は、肝臓中の過酸化脂質量（L i v e r-TBRAS) と当該過酸化脂質量に対して最適化した式に基づいて計算した値（I n d e X— TBRAS) との相関関係を示す図である。尚、下記式中において、 Cy sはシスチン濃度を、 Cy s h iはシスタチォニン濃度を表す。

I n d e x— TB AR S ：

(As p) Z (Th r+Tr p) + (Cy s t h i) / (Ty r) + (Cy s) / (G 1 u+Me t +A r g) + (H i s) / (C i t + P h e)

(3-2 ：血中生化学指標への最適化式の例）

上述した（3— 1 ：臓器中生化学指標への最適化式の例）の実験における血中総コレステロール（TCHO) に対して、血中アミノ酸濃度を用いて最適化した式を下記に示す（第 68図参照。）。第 68図は、血中総コレステロール（P l a sm a TCHO) と当該血中総コレステロールに対して最適化した式に基づいて計算した値（I n d e x-TCHO) との相関関係を示す図である。尚、下記式中において、 C y sはシスチン濃度を、 Cy s h iはシ^タチォニン濃度を表す。

I n d e x-TCHO ：

(A s n) / (Ty r ) + (G 1 y + P r o) / (G 1 u) + (V a I ) / (Me t+Ar g) + (Cy s +Ly s) / (Th r +Cy s t h i +H i s )

(3-3 ：血中ホルモン濃度への最適化式の例）

上述した（3— 1 ：臓器中生化学指標への最適化式の例）の実験における血中ィンスリン様成長因子 (I GF—1) に対して、血中アミノ酸濃度を用いて最適化した式を下記に示す（第 69図参照。）。第 69図は、血中インスリン様成長因子濃度（P l a sma I GF— 1) と当該血中インスリン様成長因子濃度に対して最適化した式に基づいて計算した値（I n d e x— I GF— 1) との相関関係を示す図である。尚、下記式中において、 Cy sはシスチン濃度を、 Cy s h iはシスタチォニン濃度を表す。

I n d e x— I GF— 1 ：

(P-S e r ) / (G l u + Cy s t h i) + (S e r +G l y + Cy s) / (A 1 a +Me t +Ly s +H i s) + (O r n) / (A s p+Th r +C i t +T r p)

(3-4 ：組織重量への最適化式の例）

上述した (3-1 ：臓器中生化学指標への最適化式の例）の実験における副睾丸周囲脂肪の体重に占める割合（％) に対して、血中アミノ酸濃度を用いて最適化した式を下記に示す（第 70図参照。）。第 70図は、副睾丸周囲脂肪の体重比（W AT) と当該副睾丸周囲脂肪の体重比に対して最適化した式に基づいて計算した値 (I n d e x— WAT) との相関関係を示す図である。尚、下記式中において、 C y sはシスチン濃度を、 Cy s h iはシスタチォニン濃度を表す。

I n d e x—WAT ：

(P— S e r +H i s) / (C y s + C y s t h i + P h e + A r g ) + (C i t) / (A s n + V a 1 +Me t+Ty r +T r p) [4 ：複数の生理状態を一括判別する方法、および、複数の指標の相関についての ' 用途と有用性]

特定の状態をその他異なる全ての状態を比較することで、目的の状態のみを特異的に判別する方法の一例を、第 71図および第 72図を参照して示す。

I型一糖尿病モデル動物であるストレプトゾトシン投与ラット、 I I型一糖尿病モデル動物である GK (Go t o—Ka k i z a k i) ラット、極度な肥満を呈するヒト成長ホルモン遺伝子導入ラット、ジメチルニトロサミン投与によつて作成した肝繊維化モデルラット及び、正常ラットの血液中ァミノ酸濃度をもとに、これらの異なる状態を判別する方法の一例を示す（第 71図参照。）。

第 71図は、ストレプトゾトシン投与ラット、 GKラット、ヒト成長ホルモン遺伝子導入ラット、肝繊維化モデルラット及び、正常ラットの血液中ァミノ酸濃度をもとに、これらの異なる状態を一括判別した例を示す図である。ここで、第 71図において、「黒四角」はストレプトゾトシン投与ラットのデータを示し、「X」は GKラットのデータを示し、「△」はヒト成長ホルモン遺伝子導入ラットのデータを示し、「翁」は肝繊維化モデルラットのデータを示し、「口」は正常ラットのデータを示す。

下式は、特定の状態をその他異なる全ての状態を比較することで、目的の状態のみを特異的に判別する指標として算出したものの一例である。

I型—糖尿病指標： I 11 d e X (I一 DM)

(G 1 u+O r n) / (Th r ) + (l i e) / (Me t+H i s) + (C i t) / (T a u + Ty r) + (L e u) / (G l n + P r o)

I I型—糖尿病指標： I n d e x . (I I— DM)

(S e r +G 1 +Me t +T r p) / (C i t+P r'o) + (Ph e) / (Or n) + (G i n) / (Ta u + Ty r+Ly s)

肥満指標： I n d e x (Ob)

(Th r +C i t) / (Ty r ) + ( S e r + A 1 a + L e u + O r n + Ly s+P r o) / (G 1 u + G 1 y) 肝繊維化指標： I n d e x (C i )

( C i t +A r g ) / (T a u + T h r ) + ( P h e ) / (G 1 y - 1- A 1 a + V a 1 ) + (T y r ) / ( l i e )

第 7 1図は、各指標同士の相関図を表したものであるが、このように各指標同士の相関性より、状態同士の相関関係が明らかになり、状態間の因果関係を検証することが可能となる。例えば、食事間の環境要因が生理状態に与える影響を、先に示した判別式として算出することにより、そうした各種外的要因を特徴化した判別式と、種々病態特異的な指標との相関性を比較検証することで、環境要因の与える病態リスクの予測の手段となり得-る。

すなわち、第 7 1図に示すように、これらの複数の指標を用いることで、複数状態が一括で判別可能であることがわかる。

第 7 2図は、 I型一糖尿病ラットへのィンスリン治療結果の一括診断の例を示す図である。ここで、第 7 2図において、「黒四角」は I型一糖尿病ラット（ストレブトゾトシン投与ラット）のデータを示し、「X」は II型一糖尿病ラット（G Kラット）のデータを示し、「△」は肥満ラット（ヒト成長ホルモン遺伝子導入ラット）のデータを示し、「書」は肝繊維化モデルラットのデータを示し、「口」は正常ラットのデータを示し、「◊」はィンスリン治療を施した I型一糖尿病ラットのデータを示す。また、第 7 2図において、点線（楕円）は正常と I型一糖尿病ラットが区別されない指標同士のプロットを示す。

第 7 2図においては、上述した I型—糖尿病にィンスリン治療を施した個体の上記各式に当てはめた結果を、第 7' 1図にあらたに加えたものであるが、インスリン治療により、該当する判別指標（I一 DM) を、特異的に改善していることが分かる。従って、治療効果を、目的の状態だけではなく、その他、複数の状態への影響を一括して判定することが可能であり、副作用の検証の有力な手段となり得る。すなわち、判別指標に基づいて判定することができる。加えて、治療目的以外の生理状態への影響を同時に判定可能となる。

[インターフェロンおよびリバビリン治療効果の予測に関する実施例]

C型肝炎のィンターフェ口ン治療は高額かつ副作用の強い治療であり、治療効果が無効である例も多い。従って、治療効果を事前に予測することが可能であれば、患者に対する負担を軽減するという観点からみて極めて重要である。下記の式 3は、 C型肝炎患者のインターフェロンおよびリバビリン治療時に、投与前の血中ァミノ酸濃度をもとに、同時点におけるウィルス陰性の患者とウィルス陽性の患者とを判別するために用いたものである（第 73図参照。）。

第 73図は、インターフェロンおよびリバピリン治療効果の予測結果の一例を表す図である。なお、本実施例では、治療開始後 8週または 12週時点においてウイルス陰性に転じた患者をウィルス陰性の患者と定義した。尚、下記の式 3および第 73図において、「_αΑΒΑ」はァミノ酪酸濃度、「Cy s」はシスチン濃度を表す。

第 73図で示すように、インターフェロンおよびリバピリン治療が有効であった患者と、無効であった患者とを完全に選別できることが分かった。本結果は、薬剤を投与する前の血中アミノ酸濃度を本解析手法に適用することによって、種々薬剤の有効性や副作用などを事前に予測できる可能性を示唆しており、本発明は副作用等の医療リスクの軽減に有用な手段として利用できる。

式 3) A s n / ( S e r + a A B A) + (C i t +0 r n) Th r +

(Cy s +Tr p) /P r o+Ph e/Le u

[運搬前後におけるプタのストレスを判別する指標に関する実施例]

疾病、投薬などにより血中アミノ酸濃度が変化する場合以外に、例えば、環境変化に対するストレス反応や適応反応などにより血中アミノ酸濃度が変化する場合がある。蓮搬用トラックにプタ (N = 8 ) を乗せ、 1時間運搬した前後のプタの血漿ァミノ酸濃度の測定データを解析することにより、運搬ストレス前後の動物の生体状態を判別する指標（下記の式 4) を得た。

第 74図は、プタの運搬前後におけるアミノ酸複合指標を示した図である。第 7 4図に示すように、下記の式 4に血漿アミノ酸濃度を代入することにより、運搬前後のブタの生体状態を判別することができた。この結果は、下記の式 4の分子として記載されたアミノ酸の血漿レベルを上げれば、運搬ストレスの影響が緩和される可能性を示唆するものであり、さらに、リジン（Ly s) およびオル二チン（Or n) の前駆体であるアルギニン（Ar g) の投与によってブタの運搬ストレスを解消できたという報告（「S r i n o n g k o t e e t a 1 , Nu t r i t i o n a l Ne u r o s c i e n c e, 6， 283— 289， 2003」参照。）によってサポートされている。

式 4) べスト指標：

(As p + Or n + L y s + 3MeH i s + A s n) /G 1 + (S e r + H i s) / ( P— S e r + T a u + C y s + C y s t h i + T r p)

[生体状態情報管理システム等の他の実施の形態]

さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。

ここで、本発明の実施の形態においては、サーバ装置 100の相関式設定部 10 2 Vにおける相関式設定処理は、本発明の基本原理において上述した「臨床データに含まれる各アミノ酸の血中濃度を数式 1にあてはめ、新たに数式 1の各定数を求めて相関式を設定する場合（パターン 1) 」を一例として説明したが、本発明の基本原理において上述したパターン 2により予め求められた相関式を設定してもよレ- すなわち、サーバ装置 100により予め求められた相関式を記憶部 106の所定の記憶領域に格納して、相関式設定部 102 Vの処理により当該記憶部 106から所望の相関式を選択して設定してもよい。また、サーバ装置 100は、他のコンビュータ装置の記憶装置に予め格納された相関式の中から、相関式設定部 102 Vの処理により、ネットワーク 300を通じて所望の相関式を選択してダウンロードして設定してもよい。

例えば、サーバ装置 100は、サーバ装置 100とは別筐体で構成されるクライアント装置 200などからの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント装置 200などに返却するように構成してもよい。

また、上述した生体状態情報の送信（ステップ SA— 1) 、解析結果の送信（ステツプ S A— 3) などは、既存の電子メール送信技術を用いて実現してもよく、また、サーバ装置 100が提供する We bサイトの提供する機能により、所定の入力フォーマットを提示して利用者等に情報を入力させ、その入力情報を送信することにより実現してもよく、さらに、 FTP等の既存のファイル転送技術等により実現また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。

この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、サーバ装置 100に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。

例えば、サーバ装置 100の各部または各装置が備える処理機能、特に制御部 1 02にて行なわれる各処理機能については、その全部または任意の一部を、 CPU (Ce n t r a l P r o c e s s i n g Un i t) および当該 CPUにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じてサーバ装置 100に機械的に読み取られる。

すなわち、 ROMまたは HDなどの記憶部 106などには、 OS (Op e r a t i n g Sy s t em) と協働して C PUに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、 RAM 等にロードされることによつて実行され、 C P Uと協働して制御部 102を構成する。また、このコンピュータプログラムは、サーバ装置 100に対して任意のネットワーク 300を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能であるまた、本発明にかかるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、 ROM、 EPROMs EEPROM、 CD-ROM, MO、 DVD 等の任意の「可搬用の物理媒体」や、各種コンピュータシステムに内蔵される RO M、 RAM, HD等の任意の「固定用の物理媒体」、あるいは、 LAN、 WAN, インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。

また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プロダラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライプラリとして分散構成されるものや、 OS (Op e r a t i n g Sy s t em) に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインスト一ノレ手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。

また、サーバ装置 100の記憶部 106に格納される各種のデータベース等（利用者情報データベース 106 a〜代謝マップ情報データベース 106 e) は、 RA M、 ROM等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用フアイル等を格納する。

また、サーバ装置 100は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタゃモニタやイメージスキャナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。

さらに、サーバ装置 100の分散 ·統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散'統合して構成することができる。例えば、各データベースを独立したデータベース装置として独立に構成してもよく、また、処理の一部を CG I (Co mm on Ga t ewa y I n t e r f a c e) を用いて実現してもよい。

また、クライアント装置 200は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーシヨン、家庭用ゲーム装置、インターネット TV、 PHS端末、携帯端末、移動体通信端末または PDA等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタゃモニタやィメージスキャナ等の周辺装置を必要に応じて接続し、該情報処理装置にゥェブ情報のブラウジング機能や電子メール機能を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。

このクライアント装置 200の制御部 210は、その全部または任意の一部を、 C P Uおよび当該 C P Uにて解釈実行されるプログラムにて実現することができる ₍ すなわち、 ROMまたは HDには、 OS (Op e r a t i n g Sy s t em) と協働して C P Uに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、 RAMにロードされることによつて実行され、 C P Uと協働して制御部を構成する。

しかしながら、このコンピュータプログラムは、クライアント装置 200に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。このあるいは、各制御部の全部または任意の一部を、ワイヤードロジック等によるハードウェアとして実現することも可能である。

また、ネットワーク 300は、サーバ装置 100とクライアント装置 200とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネットや、イントラネットや、 LA N (有線/無線の双方を含む）や、 VANや、パソコン通信網や、公衆電話網（ァナログ/デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ/デジタルの双方を含む）や、 CATV網や、 IMT2000方式、 G SM方式または P D C/P D C— P方式等の携帯回線交換網/携帯バケツト交換網や、無線呼出網や、 B 1 u e t o o t h等の局所無線網や、 P H S網や、 CS、 BSまたは I SDB等の衛星通信網等のうちいずれかを含んでもよい。すなわち、本システムは、有線.無線を問わず任意のネットワークを介して、各種データを送受信することができる。 [肝線維化判定システム等の実施の形態]

以下に、本発明にかかる肝線維ィヒ判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

[システム構成一肝線維化判定装置 4 0 0 ]

次に、本システムの肝線維ィヒ判定装置 4 0 0の構成について説明する。第 4 5図は、本発明が適用される本システムの肝線維ィヒ判定装置 4 0 0の構成の一例を示すプロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している _c 第 4 5図において肝線維化判定装置 4 0 0は、概略的に、肝線維化判定装置 4 0 0の全体を統括的に制御する C P U等の制御部 4 0 2、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部 4 0 4、入力装置 1 1 2や出力装置 1 1 4に接続される入出力制御インターフェース部 4 0 8、および、各種のデータベースやテーブルなどを格納する記憶部 4 0 6を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。さらに、この肝線維化判定装置 4 0 0は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク 3 0 0に通信可能に接続されている。

第 4 5図の記憶部 4 0 6に格納される各種のデータベースやテーブル（利用者情報データベース 4 0 6 a、代謝物情報データベース 4 0 6 b、および、肝線維化指標データベース 4 0 6 c ) は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用レ、る各種のプログラムゃテ一プルやフアイルゃデ一タベースゃゥヱブベージ用フアイノレ等を格納する。

これら記憶部 4 0 6の各構成要素のうち、利用者情報データベース 4 0 6 aは、利用者に関する情報（利用者情報）を格納する利用者情報格納手段である。第 4 7 図は、利用者情報データベース 4 0 6 aに格納される利用者情報の一例を示す図であ ο。

この利用者情報データベース 4 0 6 aに格納される情報は、第 4 7図に示すように、各利用者を一意に識別するための利用者 I D、各利用者が正当な者であるか否かの認証を行うための利用者パスワード、各利用者の氏名、各利用者の所属する所属先を一意に識別するための所属先 I D、各利用者の所属する所属先の部門を一意に識別するための ¾門 I D、部門名、および、各利用者の電子メールアドレスを相互に関連付けて構成されている。

また、代謝物情報データベース 4 0 6 bは、代謝物情報等を格納する代謝物情報格納手段である。第 4 8図は、代謝物情報データベース 4 0 6 bに格納される情報の一例を示す図である。

この代謝物情報データベース 4 0 6 bに格納される情報は、第 4 8図に示すように、個体（サンプル）番号と、各代謝物（例えば、アミノ酸など）の血中濃度データ群とを相互に関連付けて構成されている。

また、肝線維化指標データベース 4 0 6 cは、肝線維化指標等を格納する肝線維化指標格納手段である。本データベースは、上述したサーバ装置 1 0 0の結果出力部 1 0 2 kの処理により出力された、各病態の各ステージ毎に最適化された最適化指標を複合指標とし、上位の指標を代替指標として対応付けて格納してある。第 5 0図は、肝線維化指標データベース 4 0 6 cに格納される情報の一例を示す図である。本図は、上述した実施例（肝線維化の複合指標の実施例（その 1 ) 、および、肝線維化の複合指標の実施例（その 2 ) ) の指標を格納した場合の一例である。この肝線維化指標データベース 4 0 6 cに格納される情報は、第 5 0図に示すように、番号、複合指標、そして、代替指標とを相互に関連付けて構成されている。また、その他の情報として、肝線維化判定装置 4 0 0の記憶部 4 0 6には、ゥェプサイトをクライアント装置 2 0 0に提供するための各種の W e bデータや C G I プログラム等が記録されている。

この W e bデータとしては、後述する各種の W e bページを表示するためのデータ等があり、これらデータは、例えば、 H TMLや XMLにて記述されたテキストファイルとして形成されている。また、これらの W e bデータを作成するための部品用のファイルや作業用のファイルやその他一時的なファイル等も記憶部 4 0 6に記憶される。

この他、必要に応じて、クライアント装置 2 0 0に送信するための音声を WAV E形式や A I F F形式の如き音声ファイルで格納したり、静止画や動画を J PEG 形式や M PEG2形式の如き画像フアイルで格納したりすることができる。

また、第 45図において、通信制御インターフェース部 404は、月干線維化判定装置 400とネットワーク 300 (またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部 404は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。

また、第 45図において、入出力制御インターフェース部 408は、入力装置 1 12や出力装置 114·の制御を行う。

また、第 45図において、制御部 402は、 OS (Op e r a t i n g S y s t em) 等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、およぴ所要データを格納するための內部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部 402は、機能概念的に、要求解釈部 402 a、閲覧処理部 402 b, 認証処理部 402 c, 電子メール生成部 40 2 d、 We bページ生成部 402 e、送信部 402 f 、'代謝物情報取得部 402 g、病態指標値計算部 402 h、病態判定部 402 i、および、結果出力部 402 jを備えて構成されている。

このうち、要求解釈部 402 aは、クライアント装置 200からの要求内容を解釈し、その解釈結果に応じて制御部の他の各部に処理を受け渡す要求解釈手段である。

また、閲覧処理部 402 bは、クライアント装置 200からの各種画面の閲覧要求を受けて、これら画面の We bデータの生成や送信を行なう閲覧処理手段である。また、認証処理部 402 cは、クライアント装置 200からの認証要求を受けて、この認証判断を行なう認証処理手段である。

また、電子メール生成部 402 dは、各種の情報を含んだ電子メールを生成する電子メール生成手段である。

また、 We bページ生成部 402 eは、利用者が閲覧する We bページを生成する We bページ生成手段である。

また、送信部 402 f は、各種の情報を当該利用者のクライアント装置 200に送信する送信手段であり、また、代謝物情報を送信したクライアント装置 200に対して当該肝線維化判定結果を送信する分析結果送信手段である。

また、代物情報取得部 40 2 gは、各個体中の各代鶴す物について測定された血中濃度データ群を含む代謝物情報を、クライアント装置 200または入力装置 1 1 2などから取得する代謝物情報取得手段である。ここで、代謝物情報取得部 40 2 gは、第 46図に示すように、代謝物指定部 40 2 kをさらに含んで構成される。第 46図は、本発明が適用される本システムの代謝物情報取得部 402 gの構成の一例を示すプロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。

第 46図において、代謝物指定部 40 2 kは、所望の代謝物を指定する代謝物指定手段である。

再び第 4 5図に戻り、病態指標値計算部 40 2 hは、代謝物情報取得部 40 2 g により取得した各個体中の各代謝物の血中濃度データ群を含む代謝物情報から、肝線維化指標データベース 40 6 cに格納された複合指標 1から 4のうち少なくとも一つに基づいて、または、肝線維化指標データベース 40 6 cに格納された複合指標 5に基づいて、肝線維化の病態指標値を計算する病態指標値計算手段、また、肝線維化の病態指標値を計算するための複合指標を設定する複合指標設定手段である _c ここで、複合指標設定手段は、 A s n、 G 1 nの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 Th r、 T a u、 S e r、 Va l、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 1 (さらに Me tの血中濃度データを分子に、 I 1 e、 a - ABA, A s の血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 1作成手段と、 A s n、 Me tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 a - ABA、 C i tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる' 分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 2 (さらに、 Ty r、 A r gの血中濃度データを分子に、 H i s、 Th r、 T r p、 A s , G l uの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 2作成手段と、 α - ABA、 H i s、 G 1 y、 T r ϋ、 T a uの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 As n、 G l n、 C i t、 Ly s、 Th r、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 3 (さらに、 Me t、 As pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 3作成手段と、 H i s、 Tr pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 As n、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 4 (さらに α - ABA, T a 11の血中濃度データを分子に、 Me t、 A s Pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 4作成手段のうち少なくとも一つを備える。

ここで、複合指標 1から 4のうち少なくとも一つの式中のアミノ酸は、例えば、化学的に等価な物性を持つァミノ酸等で入れ替えることを可能とする。

具体的には、例えば、複合指標 1から 4のうち少なくとも一つの式中のアミノ酸を下記の規則のもとに入れ替えること、または、複合指標 1力ら 4のうち少なくとも一つを対応する下記の式に入れ替えることを可能とする。

ここで、上記規則について第 51図を参照して説明する。

第 51図は、複合指標 1から 4のそれぞれの式中のアミノ酸を入れ替えるための規則を表す図である。

第 51図において、複合指標 1から 4のそれぞれは、グループ Aの因子が全て分子、グループ Bの因子が全て分母にあり、グループ Aの因子またはグループ Aの因子の和を、グループ Bの因子またはグループ Bの因子の和で割ったかたちの項が 1 項以上ある分数の和の形式をとる式によって算出される。ここで、グループ Cの因子は分子に、グループ Dの因子は分母に加えてもよい。

また、複合指標 1から 4は、例えば、肝線維化指標データベース 406 cに格納された各代替指標（複合指標 1一 1〜複合指標 1一 20、複合指標 2 - 1〜複合指標 2— 20、複合指標 3一 1〜複合指標 3— 20、複合指標 4一 1〜複合指標 4 - 20) に置換してもよい。

また、病態判定部 402 iは、病態指標値計算部 402 hにより計算された病態指標値に従つて肝線維化の病態を判定する病態判定手段である。また、結果出力部 4 0 2 jは、制御部 4 0 2の各処理などの処理結果等を出力装置 1 1 4等に出力する出力手段である。

また、クライアント装置 2 0 0とネットワーク 3 0 0は、上述した構成と同様であるため、説明を省略する。

[システムの処理] .

次に、このように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、以下に第 4 0図、第 4 1図、第 4 9図等を参照して詳細に説明する。

[肝線維化情報解析サービス処理]

次に、このように構成された本システムを用いて行なわれる本方法としての肝線維ィ匕情報解析サービス処理の詳細について第 4 9図等を参照して説明する。第 4 9 図は、本実施形態における本システムの肝線維化情報解析サービス処理の一例を示すフローチヤ一トである。

まず、クライアント装置 2 0 0は、肝線維化判定装置 4 0 0の提供するウェブサイトのアドレス（U R L等）を利用者が W e bブラウザ 2 1 1の表示される画面上で入力装置 2 5 0を介して指定することにより、インターネットを介して、肝線維化判定装置 4 0 0に接続する。

具体的には、利用者が、クライアント装置 2 0 0の W e bブラウザ 2 1 1を起動し、この W e bブラウザ 2 1 1の所定の入力欄に、本システムの代謝物情報送信画面に対応する所定の UR Lを入力する。そして、利用者が、この W e bブラウザ 2

1 1の画面更新を指示すると、 W e bブラウザ 2 1 1は、この UR Lを通信制御 I

F 2 8 0を介して所定の通信規約にて送信し、この U R Lに基づくルーティングによって肝線維ィヒ判定装置 4 0 0に対する代謝物情報送信画面用 W e bページの送信要求を行う。

ついで、肝線維化判定装置 4 0 0の要求解釈部 4 0 2 aは、クライアント装置 2

0◦からの送信の有無を監視しており、送信を受けると、この送信の内容を解析し、その結果に応じて当該制御部 4 0 2内の各部に処理を移す。送信の内容が代謝物情報送信画面用 W e bページの送信要求である場合には、主として閲覧処理部 4 0 2 bの制御下において、記憶部 4 0 6から代謝物情報送信画面用 W e bページを表示するための W e bデータを取得し、この W e bデータを通信制御インターフェース部 4 0 4を介してクライアント装置 2 0 0に送信する。ここで、肝線維化判定装置 4 0 0からクライアント装置 2 0 0へデータ送信を行う際のクライアント装置 2 0 0の特定は、クライアント装置 2 0 0から送信要求と共に送信された I Pアドレスを用いて行う。

なお、利用者から W e bページの送信要求があった場合には、利用者に利用者 I Dおよびパスヮードの入力を求め、認証処理部 4 0 2 cが利用者情報データベース 4 0 6 aに格納されている利用者 I Dおよび利用者パスヮードに基づいて認証可否を判断し、認証可の場合にのみ W e bページを閲覧させてもよい（以下においても同様であるためその詳細を省略する）。

このクライアント装置 2 0 0は、肝線維化判定装置 4 0 0力、らの W e bデータを通信制御 I F 2 8 0を介して受信し、このデータを W e bブラウザ 2 1 1にて解釈することにより、モニタ 2 6 1に代謝物情報送信画面用 W e bページを表示する。以下、クライアント装置 2 0 0から肝線維化判定装置 4 0 0への画面要求と、肝線維化判定装置 4 0 0からクライアント装置 2 0 0への W e bデータの送信、および、クライアント装置 2 0 0における W e bページの表示はほぼ同様に行われるものとし、以下ではその詳細を省略する。

そして、利用者がクライアント装置 2 0 0の入力装置 2 5 0を介して代謝物情報を入力 ·選択すると、入力情報および選択事項を特定するための識別子が肝線維化判定装置 4 0 0に送信される（ステップ S F— 1 ) 。

そして、肝線維化判定装置 4 0 0の要求解釈部 4 0 2 aは、この識別子を解析することによって、クライアント装置 2 0 0からの要求の内容を解析する（クライアント装置 2 0 0から肝線維化判定装置 4 0 0への要求内容の識別については、以下の処理においてもほぼ同様に行われるものとし、以下ではその詳細を省略する）。そして、肝線維化判定装置 4 0 0は、制御部 4 0 2の各部の処理により、第 4 0 図等を用いて後述する代謝物情報の解析処理を実行する（ステップ S F— 2 ) 。そして、肝線維化判定装置 4 0 0は、 W e bページ生成部 4 0 2 eの処理により、利用者が送信した代謝物情報に対する解析結果データを表示するための W e bページを作成して、記憶部 4 0 6に格納する。

そして、利用者は、 W e bブラウザ 2 1 1に所定の U R Lを入力等することにより、上記と同様の認証を経た後、記憶部 4 0 6に格納されている解析結果データを表示するための W e bページを閲覧することができる。

すなわち、利用者がクライアント装置 2 0 0を用いて、該 W e bページの閲覧要求を肝線維化判定装置 4 0 0に対して送信すると、肝線維化判定装置 4 0 0は、閲覧処理部 4 0 2 bの処理により、記憶部 4 0 6より該利用者の W e ページを読み出し、送信部 4 0 2 f に送ると、送信部 4 0 2 f は、該 W e bページをクライアント装置 2 0 0に対して送信する (ステップ S F— 3 ) 。これにより、利用者は、自己の W e bページを適宜閲覧することができる（ステップ S F— 4 ) 。また、利用者は、必要に応じてこの W e bページの表示内容をプリンタ 2 6 2にて印刷することができる。

また、肝線維化判定装置 4 0 0は、利用者に対する解析結果の通知を電子メールを介して行ってもよい。すなわち、肝線維化判定装置 4 0 0の電子メール生成部 4 0 2 dは、送信タイミングに従って、利用者が送信した代謝物情報に対する解析結果データを含む電子メールデータを生成する。具体的には、利用者の利用者 I D等に基づいて利用者情報データベース 4 0 6 aに格納された利用者情報を参照し、この利用者の電子メールァドレスを呼び出す。

そして、この電子メールアドレスを宛先とする電子メールであって、利用者の氏名、および、禾 lj用者が送信した代謝物情報に対する解析結果データを含む電子メールのメールデータを生成して、このメールデータを送信部 4 0 2 f に受け渡す。そして、送信部 4 0 2 f は、このメルデータを送信する（ステップ S F— 3 ) 。一方、利用者は、クライアント装置 2 0 0の電子メーラ 2 1 2を用いて上記電子メールを任意のタイミングで受信する。この電子メールは電子メーラ 2 1 2の公知の機能に基づいてモニタ 2 6 1に表示される（ステップ S F— 4 ) 。また、利用者は、必要に応じてこの電子メールの表示内容をプリンタ 2 6 2にて印刷することができる。これにて、月干線維ィヒ情報解析サービス処理が終了する。

[代謝物情報の解析処理]

次に、代謝物情報の解析処理の詳細について第 4 0図等を参照して説明する。第 4 0図は、本実施形態における本システムの代謝物情報の解析処理の一例を示すフローチャートである。なお、本実施形態は、マイクロソフト（会社名）の E x c e 1 (製品名）を用いて集計処理等を行う場合を一例に説明するが、本発明はかかる場合に限定されるものではなく、他のプログラムにより実行してもよい。

まず、肝線維化判定装置 4 0 0は、代謝物情報取得部 4 0 2 gの処理により、 E X c e 1上で、アミノ酸の血中濃度データ群を予め別々のシートに記したデータフアイルを作成する（ステップ S G— 1 ) 。

ついで、肝線維化判定装置 4 0 0は、代謝物情報取得部 4 0 2 gの処理により、ステップ S G— 1により作成したデータフアイルを制御部 4 0 2のメモリに取り込む（ステップ S G— 2 ) 。

ついで、肝線維化判定装置 4 0 0は、代謝物情報取得部 4 0 2 gの処理により、 ' 解析したい個体群（または、省きたい個体群）を利用者に選択させる（ステップ S G - 3 ) 。

ついで、肝線維化判定装置 4 0 0は、代謝物指定部 4 0 2 kの処理により、解析対象となるアミノ酸を利用者に選択させる（ステップ S G—4 ) 。

ついで、肝線維化判定装置 4 0 0は、結果の出力ファイルを利用者に指定させる (ステップ S G— 5 ) 。

ついで、肝線維化判定装置 4 0 0は、病態指標値計算部 4 0 2 hの処理により、第 4 1図を用いて後述する病態指標値の計算を行う（ステップ S G— 6 ) 。

第 4 1図は、本実施形態における本システムの病態指標値の計算の一例を示すフローチャートである。 ■

病態指標値の計算において、まず肝線維化判定装置 4 0 0は、病態指標値計算部 4 0 2 hの処理により、代謝物情報のチェックを行い（ステップ S H— 1 ) 、ついで、肝線維化指標データベース 4 0 6 cに格納された複合指標 1から 4のうち少な ■ くとも一つに基づいて、または、肝線維化指標データベース 4 0 6 cに格納された複合指標 5に基づいて、病態指標値を計算する (ステップ S H— 2 ) 。

ここで、複合指標 1力ら 5のうち少なくとも一つの式中のァミノ酸は、例えば、化学的に等価な物性を持つァミノ酸等で入れ替えることを可能とする。

具体的には、例えば、複合指標 1から 4のうち少なくとも一つの式中のアミノ酸を下記の規則のもとに入れ替えること、または、複合指標 1から 4のうち少なくとも一つを対応する下記の式に入れ替えることを可能とする。

ここで、上記規則について第 5 1図を参照して説明する。

第 5 1図において、複合指標 1から 4のそれぞれは、グループ Aの因子が全て分子、グループ Bの因子が全て分母にあり、グループ Aの因子またはグループ Aの因子の和を、グループ Bの因子またはグループ Bの因子の和で割ったかたちの項が 1 項以上ある分数の和の形式をとる式によって算出される。ここで、グループ Cの因子は分子に、グループ Dの因子は分母に加えてもよい。このように、病態指標値計算部 4 0 2 hは、本規則に基づいて、複合指標 1から 4を作成してもよい。

また、複合指標 1から 4は、例えば、肝線維化指標データベース 4 0 6 cに格納された各代替指標（複合指標 1一 1〜複合指標 1 - 2 0 , 複合指標 2一 1〜複合指標 2— 2 0、複合指標 3 - 1〜複合指標 3— 2 0、複合指標 4 - 1〜複合指標 4一 2 0 ) に置換してもよい。

再び第 4 0図に戻り、肝線維化判定装置 4 0 0は、病態判定部 4 0 2 iの処理により、病態指標値計算部 4 0 2 hの処理により計算された病態指標値に従つて病態を判定する (ステップ S G— 7 ) 。

ついで、肝線維化判定装置 4 0 0は、結果出力部 4 0 2 jの処理により、解析結果をモニタに出力し、また、記憶部 4 0 6に解析結果を格納する（ステップ S G— 8 ) 。

これにて、代謝物情報の解析処理が終了する。

[肝線維化判定システム等の他の実施の形態]

例えば、肝線維化判定装置 400は、肝線維化判定装置 400とは別筐体で構成されるクライアント装置 200などからの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント装置 200などに返却するように構成してもよい。

また、上述した代謝物情報の送信（ステップ SF—1) 、解析結果の送信（ステップ SF— 3) などは、既存の電子メール送信技術を用いて実現してもよく、また、肝線維化判定装置 400が提供する We bサイトの提供する機能により、所定の入力フォーマツトを提示して利用者等に情報を入力させ、その入力情報を送信することにより実現してもよく、さらに、 FTP等の既存のファイル転送技術等により実また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。

この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。 '

また、肝線維ィ匕判定装置 400に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。

例えば、肝線維化判定装置 400の各部または各装置が備える処理機能、特に制御部 402にて行なわれる各処理機能については、その全部または任意の一部を、 CPU (Ce n t r a l P r o c e s s i n g Un i t) および当該 CPUにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じて肝線維化判定装置 400に機械的に読み取られる。

すなわち、 ROMまたは HDなどの記憶部 406などには、 OS (Op e r a t i n g Sy s t em) と協働して C PUに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、 RAM 等にロードされることによつて実行され、 C P Uと協働して制御部 402を構成する。また、このコンピュータプログラムは、肝線維化判定装置 400に対して任意のネットワーク 300を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。

また、本発明にかかるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、 ROM、 E PROM, EE PROM, CD-ROM, MO、 DVD 等の任意の「可搬用の物理媒体」や、各種コンピュータシステムに内蔵される RO M、 RAM, HD等の任意の「固定用の物理媒体」、あるいは、 LAN、 WAN, インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。

また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プロダラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、 OS (Op e r a t i n g S y s t e m) に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の冓成ゃ手順を用いることができる。

また、肝線維ィヒ判定装置 400の記憶部 406に格納される各種のデータベース等（利用者情報データベース 406 a、代謝物情報データベース 406 b、および、肝線維化指標データベース 406 c) は、 RAM、 ROM等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルゃフアイルゃデ一タベースゃゥヱブぺージ用フアイル等を格納する。

また、肝線維ィヒ判定装置 400は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタゃモニタやィメ一ジスキヤナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトゥヱァ（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。

さらに、肝線維化判定装置 400の分散 ·統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散'統合して構成することができる。例えば、各データベースを独立したデータベース装置として独立に構成してもよく、また、処理の一部を CG I (C ommo n Ga t ewa y I n t e r f a c e) を用いて実現してもよい。

また、ネットワーク 300は、肝線維化判定装置 400とクライアント装置 20 0とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネットや、イントラネットや、 LAN (有線/無線の双方を含む）や、 VANや、パソコン通信網や、公衆電話網 (アナログ/デジタルの双方を含む）や、専用回線網（アナログ/デジタルの双方を含む）や、 CATV網や、 IMT2000方式、 G SM方式または P D CZP D C一 P方式等の携帯回線交換網ノ携帯パケット交換網や、無線呼出網や、 B l u e t o o t h等の局所無線網や、 P H S網や、 CS、 BSまたは I SD B等の衛星通信網等のうちいずれかを含んでもよレ、。すなわち、本システムは、有線 ·無線を問わず任意のネットワークを介して、各種デ^ "タを送受信することができる。

以上詳細に説明したように、本発明によれば、各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式 1に示す相関式を設定し、設定された相関式に、シミュレ一ション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、シミュレーション対象の個体中の生体状態をシミュレーシヨンするので、例えば、健康状態、疾病の進行状態、疾病の治療状態、将来の疾病リスク、薬剤の有効性、薬剤の副作用などを個体中の代謝物の血中濃度に基づ!/、て効果的にシミュレーションすることができる生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。また、本発明によれば、各個体において測定された生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群に基づいて、各 . 代謝物について指標データとの相関性を決定し、決定された各代謝物の相関性に基づいて、所定の計算方式により生体状態に対する複数の代謝物による相関式（相関関数）を作成し、決定された相関式の生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて（例えば、相関係数が上位（例えば、上位 2 0位など）となるように、好ましくは、相関係数が最大となるように）相関式を最適化するので、相関の高い計算式を生体状態の複合指標として用いることができるようになり、生体状態と相関が髙ぃァミノ酸等の測定可能な代謝物によつて構成された複合指標の算出を効率的に行うことができる生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。

また、本発明によれば、各生体状態に対する複合指標をそれぞれ求めることができるようになるので、 1回の血中アミノ酸濃度などの測定結果を用いて、多くの病態のスクリ一二ングが可能になり、検査費用の大幅な削減につなげることができる生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。

また、本発明によれば、測定時に生体状態指標が無い生体状態に関しても、複合指標が明らかになつた時点で過去のデータの解析により診断が可能になる生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。

また、本発明によれば、生体状態に対する複合指標を構成する各代謝物は、当該生体状態の要因または結果である可能性があるので、この複合指標をマーカーにした生体状態の治療法の開発が可能になる生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。

また、本発明によれば、各代謝物のうちの一部の代謝物を選択し、選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づいて（例えば、相関係数が上位（例えば上位 2 0位など）且つ代謝物数が最小となるように、好ましくは、相関係数が最大且つ代謝物数が最小となるように）代謝物の組み合せを最適化するので、各アミノ酸の選択的除去を網羅的かつ自動的に行うことができるようになるため、生体状態に対する複合指標を効率的に求めることができる生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。

また、本発明によれば、計算式を分割し、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標に対する相関係数に基づいて（例えば、相関係数が上位（例えば上位 2 0位など）となるように、好ましくは、相関係数が最大となるように）分割の組み合わせを最適化するので、各計算式の分割を網羅的かつ自動的に行うことができるようになるため、生体状態に対する複合指標を効率的に求めることができる生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。

また、本発明によれば、計算式を代謝マップ情報に基づいて分割し、分割された計算式を用いて生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算するので、生体状態に関係する代謝物の代謝マップが既知である場合に、これらの生化学的な知見に基づいて計算式を自動的に分割することができる生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。

さらに、本発明において、代謝物としてアミノ酸を選択すれば、代謝物測定における精度が高く、かつ、測定に由来の分散は個体差による分散よりもかなり小さい等のアミノ酸の有利な物性を利用して、信頼性の高い生体状態の複合指標を求めることができる生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。

また、本発明によれば、各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を取得し、下記の複合指標 1力ら 4のうち少なくとも一つに基づいて、取得した血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算し、 (A s n) / (Th r ) + (G i n) / (Ta u + S e r +Va l +T r 複合指標 2 ；

(A s n + T y r ) (C i t) + (Me t +Ar g) / (As p+ (a - A BA) )

複合指標 3 ；

(T a u + G 1 y) (G i n) + (a - ABA) / (A s p+Ty r) + (H i s) / (Ly s) + (T r p) / (Th r + A s n + C i t)

複合指標 4 ；

(T a u + T r p) / (T y r ) + ( (a - ABA) +H i s) (A s p + A s n)

計算した病態指標値に従つて肝線維化の病態を判定するので、 1回の血中ァミノ酸濃度などの測定結果を用いて、多くの肝線維化のスクリ一ユングが可能になり、検查費用の大幅な削減につなげることができる肝線維化判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。また、本発明によれば、過去のデータの解析により診断が可能になる肝線維ィ匕判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。

また、本発明によれば、肝線維化に対する複合指標 1から 4のうち少なくとも一つを構成する各代謝物は、当該肝線維化の要因または結果である可能性があるので、この複合指標 1から 4のうち少なくとも一つをマーカーにした肝線維化の治療法の開発が可能になる肝線維化判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。

また、本発明によれば、各個体の各代 ftf物について測定された血中濃度データ群を取得し、肝線維ィヒの病態指標値を計算するための複合指標を設定し、設定した複合指標に基づいて、取得した血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算し、計算した病態指標値に従って肝線維ィヒの病態を判定し、また、複合指標の設定において、 As n、 G 1 11の血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 Th r、 Ta u、 S e r、 Va l、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 1 (さらに Me tの血中濃度データを分子に、 I 1 e、 α - ABA、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）と、 As n、 Me tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 ct - ABA、 C i tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 2 (さらに、 Ty r、 A r gの血中濃度データを分子に、 H i s、 Th r、 T r p、 As p、 G 1 uの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）と、 _α - A BA、 H i s、 G l y、 Tr p、 T a uの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 As n、 G l n、 C i t、 Ly s、 Th r、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 3 (さらに、 M e t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）と、 fi i s、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 As n、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項から ' なる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 4 (さらに _α - ABA、 T a uの血中濃度データを分子に、 M e t、 As pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）のうち少なくとも一つを作成するので、 1回の血中アミノ酸濃度などの測定結果データを用いて、多くの肝線維化のスクリーユングが可能になり、検査費用の大幅な削減につなげることができる肝線維ィ匕判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。

また、本発明によれば、過去の血中アミノ酸濃度などの測定結果データの解析により診断が可能になる肝線維化判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。

また、本発明によれば、肝線維化に対する複合指標を構成する各代謝物は、当該肝線維化の要因または結果である可能性があるので、この複合指標をマーカーにした肝線維化の治療法の開発が可能になる肝線維ィヒ判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。さらに、本発明によれば、肝線維化における有用な複合指標を網羅的かつ自動的に作成することが可能になる肝線維化判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体を提供することができる。産業上の利用可能性

以上のように、本発明にかかる生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、プログラム、および、記録媒体は、生体の状態を定義する諸々の現象 ( P h e n o m e ) と簡便に測定できる複数の代謝物（M e t a b o 1 o m e ) との相関関係に基づいて、特定の生体状態指標と関連性の高い代窗す物のコンビネーションを導き出す解析手法を提供することができる。

また、本発明にかかる肝線維化判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体は、簡便に測定できる複数の代謝物（特定のアミノ酸）力肝線維ィヒの病態指標値を計算し、計算した病態指標値に従って肝線維化の病態を判定することができる。

これにより、本発明にかかる生体状態情報処理装置、生体状態情報処理方法、生体状態情報管理システム、肝線維化判定装置、肝線維化判定方法、肝線維化判定システム、プログラム、および、記録媒体は、病態診断、疾病リスク診断、プロテオーム、メタボローム解析などを行うバイオインフォマテイクス分野において極めて有用である。

本発明は、産業上多くの分野、特に医薬品、食品、化粧品、医療等の分野で広く実施することができ、極めて有用である。

Claims

請求の範囲

1 . 各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式 1に示す相関式を設定する相関式設定手段と、 '

V G, · · · (数式 1 )

(数式 1において、 i、 j、 kは自然数であり、 Ai、 Β」は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、、 Di、 Ej、 Fj、 G_k、 Hは定数である。）

上記相関式設定手段にて設定された上記相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代 ί物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーション手段と、

を備えたことを特徴とする生体状態情報処理装置。

2 . 上記相関式設定手段は、

各個体において測定された生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群に基づいて、各代謝物について上記指標データとの相関性を決定する相関性決定手段と、

上記相関性決定手段にて決定された各代謝物の上記相関性に基づいて、所定の計算方式により上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を作成する相関式作成手段と、

上記相関式作成手段にて決定された上記相関式の生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて上記相関式を最適化する最適化手段と、をさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第 1項に記載の生体状態情報処理装

3 . 上記最適化手段は、

各代謝物のうちの一部の代謝物を選択する代謝物選択手段、

をさらに備え、上記代謝物選択手段にて選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づいて代謝物の組み合せを最適化することを特徴とする請求の範囲第 2項に記載の生体状態情報処理装置。

4 . 上記最適化手段は、

上記計算式を分割する計算式分割手段、

をさらに備え、上記計算式分割手段にて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて分割の組み合わせを最適化することを特徴とする請求の範囲第 2項または第 3項に記載の生体状態情報処理装置。

5 . 上記最適化手段は、

上記計算式を代謝マップ情報に基づいて分割する代謝マップ分割手段、をさらに備え、上記代謝マップ分割手段にて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算することを特徴とする請求の範囲第 2項から第 4項のいずれか一つに記載の生体状態情報処理装置。

6 . 上記代謝物は、アミノ酸であること、

を特徴とする請求の範囲第 1項から第 5項のいずれか一つに記載の生体状態情報

7 . 各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式 1に示す相関式を設定する相関式設定ステツプと、

+ H (数式 1 ) k

(数式 1において、 i、 j、 kは自然数であり、 Ai、 B jは代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、 C i、 Di、 E」、 F」、 G_k、 Hは定数である。）

上記相関式設定ステップにて設定された上記相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミユレーションする生体状態シミュレーションステップと、

を含むことを特徴とする生体状態情報処理方法。

8 . 上記相関式設定ステップは、

各個体において測定された生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代 W物について測定された血中濃度データ群に基づいて、各代 ϋ物について上記指標データとの相関性を決定する相関性決定ステップと、

上記相関性決定ステップにて決定された各代謝物の上記相関性に基づレ、て、所定の計算方式により上記生体状態に対する複数の代 ¾物による相関式を作成する相関式作成ステップと、

上記相関式作成ステップにて決定された上記相関式の生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて上記相関式を最適化する最適化ステツプと、

をさらに含むことを特徴とする請求の範囲第 Ί項に記載の生体状態情報処理方法。

9 . 上記最適化ステップは、

各代謝物のうちの一部の代謝物を選択する代謝物選択ステップ、

をさらに含み、上記代謝物選択ステップにて選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づレ、て代謝物の組み合せを最適化することを特徴とする請求の範囲第 8項に記載の生体状態情報処理方法。

1 0 . 上記最適化ステップは、

上記計算式を分割する計算式分割ステップ、

をさらに含み、上記計算式分割ステップにて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて分割の組み合わせを最適化することを特徴とする請求の範囲第 8項または第 9項に記載の生体状態情報処理方法。

1 1 . 上記最適化ステップは、

上記計算式を代謝マップ情報に基づいて分割する代謝マップ分割ステップ、をさらに含み、上記代謝マップ分割ステップにて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算することを特徴とする請求の範囲第 8項力ら第 1 0項のいずれか一つに記載の生体状態情報処理方法。

1 2 . 上記代謝物は、アミノ酸であること、

を特徴とする請求の範囲第 7項から第 1 1項のいずれか一つに記載の生体状態情報処理方法。

1 3 . 生体状態に関する情報を処理する生体状態情報処理装置と、生体状態情報提供者の情報端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された生体状態情報管理システムであって、

上記生体状態情報処理装置は、

各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代射物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式 1に示す相関式を設定する相関式設定手段と、

+ · · (数式 ¹

J

(数式 1において、 i、 j、 kは自然数であり、 Ai、 Β」は代 fti"物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、 C i、 D i、 Ej、 F j、 G_k、 Hは定数である。）シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を上記情報端末装置から取得する血中濃度データ群取得手段と、

上記相関式設定手段にて設定された上記相関式に、上記血中濃度データ群取得手段にて取得された上記シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーション手段と、

上記生体状態シミユレーション手段にてシミユレーションされた上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態のシミュレーション結果を、上記血中濃度データ群を送信した上記情報端末装置に対して送信する分析結果送信手段と、

を備え、 .

上記情報端末装置は、

上記血中濃度データ群を上記生体状態情報処理装置に対して送信する送信手段と . 上記送信手段にて送信した上記血中濃度データ群に対応する上記シミュレーション結果を上記生体状態情報処理装置から受信する受信手段と、

を備えたことを特徴とする生体状態情報管理システム。

1 4 . 上記相関式設定手段は、

各個体において測定された生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群に基づいて、各代 tf物について上記指標データとの相関性を決定する相関性決定手段と、

上記相関式作成手段にて決定された上記相関式の生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて上記相関式を最適化する最適化手段と、

をさらに備えたことを特徴とする請求の範囲第 1 3項に記載の生体状態情報管理システム。

1 5 . 上記最適化手段は、

各代謝物のうちの一部の代謝物を選択する代謝物選択手段、をさらに備え、上記代謝物選択手段にて選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数および代謝物数に基づいて代謝物の組み合せを最適化することを特徴とする請求の範囲第 1 4項に記載の生体状態情報管理システム _c

1 6 . 上記最適化手段は、

上記計算式を分割する計算式分割手段、

をさらに備え、上記計算式分割手段にて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて分割の組み合わせを最適化することを特徴とする請求の範囲第 1 4項または第 1 5項に記載の生体状態情報管理システム。

1 7 . 上記最適化手段は、

上記計算式を代謝マップ情報に基づ V、て分割する代謝マップ分割手段、

をさらに備え、上記代謝マップ分割手段にて分割された上記計算式を用レ、て上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算することを特徴とする請求の範囲第 1 4項から第 1 6項のいずれか一つに記載の生体状態情報管理システム。

1 8 . 上記代謝物は、アミノ酸であること、

を特徼とする請求の範囲第 1 3項から第 1 7項のいずれか一つに記載の生体状態情報管理システム。

1 9 . 各個体において測定された生体状態に関する指標データと、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データとの相関を示す、数式 1に示す相関式を設定する相関式設定ステップと、 H ' · · (数式 ¹

(数式 1において、 i、 j、 kは自然数であり、 Ai、 Β」は代謝物の血中濃度データ、又は、それを関数処理した値であり、 C i、 Di、 Ej、 Fj、 G_k、 Hは定数である。 ) 上記相関式設定ステップにて設定された上記相関式に、シミュレーション対象の個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群を代入して、上記シミュレーション対象の個体中の上記生体状態をシミュレーションする生体状態シミュレーションステップと、

を含む生体状態情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

2 0 . 上記相関式設定ステップは、

各個体において測定された生体状態に関する指標データ、および、各個体中の各代謝物について測定された血中濃度データ群に基づいて、各代謝物について上記指標データとの相関性を決定する相関性決定ステップと、

上記相関性決定ステップにて決定された各代謝物の上記相関性に基づいて、所定の計算方式により上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を作成する相関式作成ステップと、

上記相関式作成ステップにて決定された上記相関式の生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて上記相関式を最適化する最適化ステップと、をさらに含むことを特徴とする請求の範囲第 1 9項に記載のプログラム。

2 1 . 上記最適化ステップは、 '

各代謝物のうちの一部の代謝物を選択する代謝物選択ステツプ、

をさらに含み、上記代謝物選択ステップにて選択された複数の代謝物を用いて相関式を作成し、生体状態に関する指標データに対する相関係数を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数およぴ代謝物数に基づレ、て代謝物の組み合せを最適化することを特徴とする請求の範囲第 2 0項に記載のプログラム。

2 2 . 上記最適化ステップは、

上記計算式を分割する計算式分割ステップ、

をさらに含み、上記計算式分割ステップにて分割された上記計算式を用レ、て上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算し、生体状態に関する指標データに対する相関係数に基づいて分割の組み合わせを最適ィヒすることを特徴とする請求の範囲第 2 0項または第 2 1項に記載のプログラム。

2 3. 上記最適化ステップは、

上記計算式を代謝マップ情報に基づいて分割する代謝マップ分割ステツプ、をさらに含み、上記代謝マップ分割ステップにて分割された上記計算式を用いて上記生体状態に対する複数の代謝物による相関式を計算することを特徴とする請求の範囲第 20項から第 2 2項のいずれか一つに記載のプログラム。

24. 上記代窗す物は、アミノ酸であること、

を特徴とする請求の範囲第 1 9項から第 2 3項のいずれか一つに記載のプロダラム。

2 5. 上記請求の範囲第 1 9項から第 24項のいずれか一つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

2 6. 各個体の各代窗す物について測定された血中濃度データ群を取得する血中濃度データ取得手段と、

下記の複合指標 1から 4のうち少なくとも一つに基づいて、上記血中濃度データ取得手段により取得した上記血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算する病態指標値計算手段と、

(A s n) / (Th r ) + (G i n) (T a u + S e r +V a 1 +T r p) 複合指標 2 ；

(A s n + Ty r ) (C i t) + (Me t +A r g) / (A s p + ( A BA) )

複合指標 3 ；

(T a u + G 1 y) (G i n) + (a - ABA) / (A s p +Ty r ) +

(H i s ) / (L y s ) + (T r p) / , (Th r +A s n + C i t) 複合指標 4 ；

(T a u + T r p) / (Ty r) + ( (a - ABA) +H i s) / (A s p + A s n)

上記病態指標値計算手段にて計算した上記病態指標値に従つて肝線維化の病態を判定する病態判定手段と、を備えたことを特徴とする肝線維化判定装置。

'

2 7. 各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を取得する血中濃度データ取得ステップと、

下記の複合指標 1から 4のうち少なくとも一つに基づいて、上記血中濃度データ取得ステツプにより取得した上記血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算する病態指標値計算ステップと、，

複合指標 1 ；

(A s n) / (Th r ) + (G i n) / (T a u + S e r +V a l +T r p) 複合指標 2 ；

(A s n-l-T y r ) / (C i t) + (Me t. + A r g) / (A s p + (a - A BA) )

複合指標 3 ；

(T a u + G 1 y) / (G i n) + (a - ABA) / (A s p +Ty r) + (H i s) / (L y s) + (T r p) / (T r +A s n + C i t) 複合指標 4 ； '

(T a u + T r p) / (Ty r ) + ( (α - ABA) +H i s ) / (A s p + A s n)

上記病態指標値計算ステップにて計算した上記病態指標値に従つて肝線維化の病態を判定する病態判定ステツプと、

を含むことを特徴とする肝線維化判定方法。

2 8. 肝線維ィヒに関する情報を処理する肝線維化判定装置と、代謝物情報提供者の情報端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された肝線維化判定システムであって、

上記肝線維化判定装置は、

各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を上記情報端末装置から取得する血中濃度データ取得手段と、

複合指標 1 ；

(A s n) / (Th r) + (G i n) (T a u + S e r +Va 1 +T r ϋ) 複合指標 2 ；

(A s n + Ty r ) (C i t) + (Me t +Ar g) / (A s p + ( A BA) )

複合指標 3 ；

(T a u + G 1 y) (G i n) + ( - ABA) / (A s p +T y r) +

(H i s ) / (L y s) + (T r p) (Th r + A s n + C i t ) 複合指標 4 ；

(T a u + T r p) / (T y r ) + ( ( a - A B A) +H i s ) / (A s p + A s n)

上記病態指標値計算手段にて計算した上記病態指標値に従つて肝線維化の病態を判定する病態判定手段と、

上記血中濃度データ群を送信した上記情報端末装置に対して上記病態判定手段にて判定された判定結果を送信する分析結果送信手段と、

を備え、

上記情報端末装置は、

上記血中濃度データ群を上記肝線維化判定装置に対して送信する送信手段と、上記送信手段にて送信した上記血中濃度データ群に対する判定結果を上記肝線維化判定装置から受信する受信手段と、

を備えたことを特徴とする肝線維化判定システム。

2 9. 各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を取得する血中濃度データ取得ステップと、

下記の複合指標 1から 4のうち少なくとも一つに基づいて、上記血中濃度データ取得ステップにより取得した上記血中濃度データ群から肝線維ィ匕の病態指標値を計算する病態指標値計算：

複合指標 1 ； (A s n) / (Th r ) + (G i n) / (T a u + S e r +V a l +T r p) 複合指標 2 ；

(A s n + T y r ) (C i t) + (Me t +A r g) Z (A s p + (a - A BA) )

複合指標 3 ；

(T a + G 1 y) (G i n) + (a - ABA) / (A s p+T y r) +

(H i s ) / (L y s) + (T r ρ) (T h r +A s n + C i t ) 複合指標 4 ；

(T a u + T r p) / (T y r ) + ( ( - ABA) +H i s) / (A s p + A s n)

上記病態指標値計算計算した上記病態指標値に従つて肝線維化の病態を判定する病態判定：

を含む肝線維ィ匕判定方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

3 0. 上記請求の範囲第 2 9項に記載されたプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

31. 各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を取得する血中濃度データ取得手段と、

肝線維化の病態指標値を計算するための複合指標を設定する複合指標設定手段と上記複合指標設定手段にて設定した複合指標に基づいて、上記血中濃度データ取得手段により取得した上記血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算する病態指標値計算手段と、

上記病態指標値計算手段にて計算した上記病態指標値に従って肝線維化の病態を判定する病態判定手段と、

を備え、

上記複合指標設定手段は、

A s n、 G 1 nの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 T h r、 T a u、 S e r、 V a T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 1 (さらに M e tの血中濃度データを分子に、 I 1 e、 α - ABA、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 1作成手段と、

A s n、 Me tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 - ABA、 C i tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 2 (さらに、 Ty r、 A r gの血中濃度データを分子に、 H i s、 Th r、 T r p、 A s p、 G 1 uの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 2作成手段と、 .

- ABA, H i s、 G l y、 T r p、 T a uの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 A s n、 G l n、 C i t、 L y s、 Th r、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 3 (さらに、 Me t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 3作成手段と、

H i s、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 A s n、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 4 (さらに α - ABA、 T a uの血中濃度データを分子に、 Me t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 4作成手段、

のうち少なくとも一つをさらに備えたことを特徴とする肝線維化判定装置。

3 2. 各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を取得する血中濃度データ取得ステクプと、

肝線維化の病態指標値を計算するための複合指標を設定する複合指標設定ステップと、

上記複合指標設定ステップにて設定した複合指標に基づいて、上記血中濃度データ取得ステップにより取得した上記血中濃度データ群から肝線維ィヒの病態指標値を計算する病態指標値計算ステップと、

上記病態指標値計算ステップにて計算した上記病態指標値に従つて肝線維化の病態を判定する病態判定；を含み、

上記複合指標設定ステップは、

A s n、 G 1 nの血中濃度データのうち少なくとも一^ 3を分子に、 Th r、 T a u、 S e r、 Va l、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 1 (さらに M e tの血中濃度データを分子に、 I 1 e、 ct - AB A、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 1作成ステップと、

A s n、 Me tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 α _ ΑΒΑ、 C i tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 2 (さらに、 Ty r、 A r gの血中濃度データを分子に、 H i s、 Th r、 T r p、 A s p、 G l tiの血中濃度データ 'を分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 2作成ステツプと、

- ABA, H i s , G 1 y, T r p、 T a uの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 A s n、 G l n、 C i t、 L y s、 Th r、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 3 (さらに、 Me t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 3作成ステツプと、

H i s , T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 A s n、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 4 (さらに a - A B A、 T a uの血中濃度データを分子に、 Me t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよ V、）を作成する複合指標 4作成ステップ、

のうち少なくとも一つをさらに含むことを特徴とする肝線維化判定方法。

3 3. 肝線維化に関する情報を処理する肝線維化判定装置と、代謝物情報提供者の情報端末装置とを、ネットワークを介して通信可能に接続して構成された肝線維化判定システムであって、

上記肝線維化判定装置は、

各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を取得する血中濃度データ取得手段と、

肝線維化の病態指標値を計算するための複合指標を設定する複合指標設定手段と . 上記複合指標設定手段にて設定した複合指標に基づいて、上記血中濃度データ取得手段により取得した上記血中濃度データ群から肝線維化の病態指標値を計算する病態指標値計算手段と、

を備え、

上記複合指標設定手段は、 .

As n、 G 1 nの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 Th r、 T a u、 S e r、 Va l、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 1 (さらに M e tの血中濃度データを分子に、 I 1 e、 α - ABA、 As pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 1作成手段と、

A s n、 Me tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 ο; -ΑΒΑ、

C i tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 2 (さらに、 Ty r、 Ar gの血中濃度データを分子に、 Hi s、 Th r、 Tr p、 As p, G 1 uの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 2作成手段と、

o; -ABA、 H i s、 G l y、 Tr p、 Ta uの血中濃度データのうち少なくとも一^ 3を分子に、 As n、 G l n、 C i t、 Ly s、 Th r、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 3 (さらに、 M e t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 3作成手段と、

H i s、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 As n、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 4 (さらに a - A B A、 Ta uの血中濃度データを分子に、 Me t、 As pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよレ、）を作成する複合指標 4作成手段、

のうち少なくとも一つをさらに備え、

上記情報端末装置は、

を備えたことを特徴とする肝線維化判定システム。

34. 各個体の各代謝物について測定された血中濃度データ群を取得する血中濃度データ取得ステップと、

上記病態指標値計算ステップにて計算した上記病態指標値に従つて肝線維ィヒの病態を判定する病態判定：

を含み、

上記複合指標設定；

As n、 G 1 nの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 Th r、 T a u、 S e r、 Va l、 T r pの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 1 (さらに M e tの血中濃度データを分子に、 I 1 e、 - ABA、 As pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 1作成ステップと、

As n、 Me tの血中濃度データのうち少なくとも一^ 3を分子に、 α - ABA、 C i tの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 2 (さらに、 Ty r、 Ar gの血中濃度データを分子に、 H i s、 Th r、 Tr p、 As , G l uの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 2作成ステップと、 α - ABA、 H i s, G 1 y、 T r p、 T a uの血中濃度データのうち少なくとも一つを分子に、 As n、 G l n、 C i t、 Ly s、 Th r、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 3 (さらに、 Me t、 A s pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよい）を作成する複合指標 3作成ステップと、

H i s、 Tr pの血中濃度デ一タのうち少なくとも一つを分子に、 As n、 Ty rの血中濃度データのうち少なくとも一つを分母にもつ 1項からなる分数式または複数項の和からなる分数式である複合指標 4 (さらに a - ABA、 T a uの血中濃度データを分子に、 Me t、 As pの血中濃度データを分母に任意に加算してもよレ、）を作成する複合指標 4作成ステップ、

のうち少なくとも一つをさらに含む肝線維ィヒ判定方法をコンピュータに実行させることを特 @[とするプログラム。

35. 上記請求の範囲第 34項に記載されたプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。