WO2020067261A1 - 犬のがんリスク評価方法及びがんリスク評価システム - Google Patents

犬のがんリスク評価方法及びがんリスク評価システム Download PDF

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WO2020067261A1
WO2020067261A1 PCT/JP2019/037799 JP2019037799W WO2020067261A1 WO 2020067261 A1 WO2020067261 A1 WO 2020067261A1 JP 2019037799 W JP2019037799 W JP 2019037799W WO 2020067261 A1 WO2020067261 A1 WO 2020067261A1
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WO
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dog
cancer
risk
evaluation
elements
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PCT/JP2019/037799
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English (en)
French (fr)
Inventor
稲垣　精一
直幸 岡本
中川　貴之
亘平 佐伯
和之 浅野
久美子 石垣
詠一 金井
正晴 久末
大吾 呰上
栄里 小野沢
Original Assignee
株式会社レナテック
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/84—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving inorganic compounds or pH

Definitions

  • the present invention relates to a method and system for evaluating a dog's cancer risk, and more specifically, utilizes a concentration balance of element groups (correlation between the concentrations of the element groups for evaluation) contained in dog serum.
  • the present invention relates to a method for evaluating a dog's cancer risk and a system for evaluating a cancer risk, which evaluates a dog's cancer risk using an index obtained by the method.
  • methods for diagnosing human cancer include methods of directly looking and touching (palpation, endoscopy, etc.) and methods of judging from images projected inside the body (X-ray photography, CT examination, MRI examination, PET) Tests and the like, and methods for examining blood and cells (blood tests, cytology, biopsy, etc.) are known.
  • the method of directly viewing or touching has a drawback that the target (affected part) is limited to the breast, rectum, stomach, large intestine, and the like.
  • the method of diagnosing with images is simple, but the detection sensitivity is low. Not only is low, but also the radiation exposure of the subject. In this regard, a method of examining blood or cells is preferable because it has a low burden on the patient and high detection sensitivity.
  • the diagnosis can be made by analyzing blood collected from the patient, since the burden on the patient can be reduced, and the diagnosis can be carried out by mass screening. This applies to humans and animals such as dogs. Therefore, for many years, it has been desired to realize a cancer screening method having such features.
  • malignant neoplasm (commonly known as cancer) is the number one cause of death in humans in recent years, and as the life expectancy has increased, the death rate due to cancer has also increased.
  • cancer malignant neoplasm
  • animals living with humans for example, pets or companion animals.
  • this species often becomes more susceptible to cancer as it ages, and the rate of death from cancer increases.
  • Japan Animal Club Co., Ltd. a pet insurance company
  • the top cause of death for dogs and cats as pets is cancer, accounting for 54% of all deaths.
  • skin is the most frequent site of cancer affecting dogs and cats as pets, followed by the hematopoietic system, followed by the lymphatic system and the digestive system.
  • Dogs among many pets (pet animals), live closely with humans, among others, but with the prolongation of human life in recent years, the average life expectancy of dogs has also increased. Possible reasons include the development of veterinary medicine, the development of well-balanced pet food, and the development of preventive medicine, including health examinations as part of health management. May be one of the factors that increased the incidence of cancer in dogs. Recently, it is said that most dogs are at the stage of cancer after the age of ten.
  • Non-Patent Document 1 reports that zinc, chromium (Cr), and iron (Fe) in dog serum are related to lymphoma and sarcoma (Non-Patent Document 1) and selenium (Se). ) Is reported to be a biomarker for canine disease (Non-Patent Document 2). As for humans, there is a report on the relationship between the function of trace elements and disease (Non-Patent Document 3). Furthermore, chromium (Cr), nickel (Ni), arsenic (As), cobalt (Co), titanium (Ti), rubidium (Rb), beryllium (Be), cadmium (Cd), etc. have carcinogenicity to animals. There is also a report that this is done (Non-Patent Documents 4 and 5).
  • Patent Document 1 The applicant of the present application has developed a novel cancer evaluation method and a cancer evaluation system utilizing the correlation between the onset of cancer and the elemental concentration in human serum, filed a patent application, and has already received a patent ( Patent Document 1).
  • Patent Document 1 discloses a cancer evaluation method using a correlation between onset of cancer and elemental concentration in human serum. This method applies the concentration data of the element group for evaluation in serum collected from a subject to a discriminant function for discriminating whether the subject belongs to a control group or a case group, and A correlation calculation step of calculating a correlation between the concentrations of the evaluation element group, and based on the correlation calculated in the correlation calculation step, whether the subject has developed any cancer. An index obtaining step of obtaining an index.
  • the evaluation element group a combination of seven elements of S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, and Rb, or Na, Mg, Al, P, K, Ca, Ti, Mn, Fe, A combination of 16 elements of Zn, Cu, Se, Rb, Ag, Sn, and S is selected.
  • the cancer risk of the subject can be estimated with high accuracy, and there is no difficulty such as early degeneration and high cost as in the case of using the amino acid concentration in the blood, and moreover, the mass screening can be performed. (See claims 1 and 2, paragraphs 0036, paragraphs 0057 to 0061, paragraphs 0070 to 0074, and FIGS. 1 and 14).
  • This cancer evaluation method has the above-mentioned features and can be used as a method for screening human cancer.
  • the present inventors discriminate a cancer patient group (case group) from a control group (control group) using the balance of the concentration of trace elements in human serum disclosed in Patent Document 1 described above. Based on the knowledge and experience of developing the method and the knowledge disclosed in Non-Patent Documents 1 to 5 described above, the development of a new screening method capable of estimating the risk of morbidity of dogs with high usefulness as pets for cancer is proposed. The present inventors have found the possibility and have led to the present invention.
  • An object of the present invention is to be able to estimate the risk of cancer in a target dog with high accuracy, and to avoid the disadvantages of early denaturation and high cost as in the case of using amino acid concentration in blood.
  • An object of the present invention is to provide a dog cancer risk evaluation method and a cancer risk evaluation system capable of estimating cancer.
  • Another object of the present invention is to provide a dog cancer risk evaluation method and a cancer risk evaluation system which can be carried out simply and inexpensively and are also suitable as a cancer screening method in animal hospitals. .
  • This dog risk assessment method is The concentration data of the evaluation element group in the serum collected from the target dog and the age data of the target dog are applied to a discriminant function for determining whether the target dog belongs to a control group or a case group.
  • 17 kinds of elements of Li, Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb, Sr, Mo, and Cs are used as the evaluation element group.
  • a combination of elements is used,
  • the index acquisition step the index is generated based on a discrimination score calculated by applying the density data and the age data to the discrimination function used in the correlation calculation step. Things.
  • the concentration data of the evaluation element group in the serum collected from the target dog, and the age data of the target dog Applying the concentration data and the age data to a discriminant function for discriminating whether the subject dog belongs to a control group or a case group, and calculating a correlation between the concentrations of the evaluation element group in the serum.
  • the evaluation element group a combination of the above 17 elements is used.
  • the index obtaining step based on the correlation obtained in the correlation calculating step, an index of whether or not the target dog has any cancer is obtained, and the index is the correlation. It is generated based on a discriminant score obtained by applying the density data and the age data to the discriminant function used in the relation calculation step.
  • the cancer risk of the subject dog can be estimated with high accuracy, and there is no disadvantage such as early denaturation or high cost as in the case of using the amino acid concentration in blood.
  • the correlation calculation step it is determined which of the 17 types of the elements used as the evaluation element group is the concentration data that is significant in the discrimination, and furthermore, whether the subject has cancer. Since the element significant in the determination of the presence or absence and the element significant in the determination vary depending on the type of the diseased cancer, it is also possible to estimate which part of the cancer.
  • the target dog belongs to any of the control group and the case group Can be determined easily and quickly even if the number of target dogs is large. Therefore, it can be carried out simply and inexpensively, and is suitable as a cancer screening method in animal hospitals.
  • any of the concentration data of the 17 elements used as the evaluation element group is significant for discrimination. Depending on whether or not there is, it is estimated that the target dog has some cancer.
  • Mg, S, Cu, and Mg selected from the 17 types of elements used as the evaluation element group are described. It is estimated that the target dog has some kind of cancer depending on whether the concentration data of the four elements Se is significant for discrimination.
  • the concentration of the Mg element selected from the 17 kinds of the elements used as the evaluation element group If the data rises or falls over time, it is inferred that the risk of developing cancer in the subject dog is on a decreasing or increasing trend. In this example, there is an advantage that the estimation of the temporal change in the cancer risk of the subject dog can be further presented.
  • S, Cu, Se selected from the 17 types of elements used as the evaluation element group. If the concentration data of at least one of the three elements rises or falls over time, it is estimated that the cancer risk of the subject dog tends to increase or decrease. In this example, there is an advantage that the estimation of the temporal change in the cancer risk of the subject dog can be further presented.
  • the concentration data of any of the 17 elements used as the evaluation element group is determined.
  • the target dog is significant or not, it is estimated that the target dog has cancer and the cancer site is also estimated.
  • the type of cancer can be specified and the risk of cancer of the target dog can be notified.
  • Fe and Cu 2 selected from the 17 elements used as the evaluation element group may be used. It is estimated that the subject dog is suffering from liver cancer depending on whether the concentration data of the element is significant for discrimination. In this example, there is an advantage that the type of cancer can be specified as “liver cancer” and the cancer risk of the target dog can be notified.
  • the concentration of the Fe element selected from the 17 kinds of the elements used as the evaluation element group If the data rises or falls over time, it is inferred that the risk of developing liver cancer in the subject dog tends to decrease or increase. In this example, there is an advantage that the estimation of the temporal change in the liver cancer risk of the subject dog can be further presented.
  • the concentration of the Cu element selected from the 17 kinds of the elements used as the evaluation element group is inferred that the risk of developing liver cancer in the subject dog tends to increase or decrease.
  • the estimation of the temporal change in the liver cancer risk of the subject dog can be further presented.
  • Mg, P, S selected from the 17 types of the elements used as the evaluation element group. It is estimated that the subject dog is suffering from adrenal cancer depending on whether or not the concentration data of the seven elements of Co, Zn, As, and Se is significant for discrimination.
  • the type of cancer can be specified as "adrenal cancer" and the cancer risk of the target dog can be notified.
  • Mg, Zn, As selected from the 17 types of elements used as the evaluation element group If the concentration data of at least one of the three elements rises or falls over time, it is estimated that the risk of suffering from adrenal cancer of the subject dog tends to decrease or increase. In this example, there is an advantage that the estimation of the temporal change in the risk of suffering from adrenal cancer of the subject dog can be further presented.
  • Mg and As selected from the 17 kinds of the elements used as the evaluation element group are used. If the concentration data of at least one of the elements rises or falls over time, it is inferred that the risk of developing lung cancer in the subject dog tends to decrease or increase. In this example, there is an advantage that the estimation of the temporal change in the risk of suffering from lung cancer in the subject dog can be further presented.
  • Na and Sr 2 selected from the 17 elements used as the element group for evaluation are used. If the concentration data of at least one of the elements rises or falls over time, it is inferred that the risk of developing lung cancer in the subject dog tends to increase or decrease. In this example, there is an advantage that the estimation of the temporal change in the risk of suffering from lung cancer in the subject dog can be further presented.
  • Na, K, and Cu selected from the 17 types of the elements used as the evaluation element group. It is estimated that the subject dog has prostate cancer depending on whether or not the concentration data of the three elements is significant for discrimination.
  • the type of cancer can be specified as "prostate cancer" and the cancer risk of the subject dog can be notified.
  • the concentration of the K element selected from among the 17 elements used as the evaluation element group If the data rises or falls over time, it is inferred that the risk of developing prostate cancer in the subject dog is on a decreasing or increasing trend. In this example, there is an advantage that the estimation of the temporal change in the prostate cancer risk of the subject dog can be further presented.
  • a dog cancer risk evaluation system Concentration data of the element group for evaluation in serum collected from the target dog, and a data storage unit that stores the age data of the target dog, A discriminant function generator that generates a discriminant function for discriminating whether the target dog belongs to a control group or a case group, The concentration data of the target dog and the age data stored in the data storage unit are applied to the discriminant function generated by the discriminant function generation unit, and the correlation between the concentrations of the evaluation element group in the serum is obtained.
  • Computing a relationship comprising an evaluation result computing unit that outputs an evaluation result of whether or not the target dog has any cancer based on the correlation
  • the evaluation element group a combination of 17 elements of Li, Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb, Sr, Mo, and Cs is used.
  • a discrimination score is calculated by applying the density data and the age data stored in the data storage unit to the discrimination function generated by the discrimination function generation unit. The evaluation result is generated on the basis of the evaluation result.
  • the data storage unit stores the concentration data of the evaluation element group in the serum collected from the target dog and the age data of the target dog.
  • the evaluation result calculation unit applies the concentration data and the age data of the target dog stored in the data storage unit to the discriminant function generated by the discriminant function generation unit, and The correlation between the concentrations of the evaluation element group is calculated.
  • the evaluation element group a combination of the above 17 elements is used.
  • the evaluation result calculation unit outputs an evaluation result as to whether or not the target dog has any cancer. It is generated based on a discriminant score obtained by applying the density data and the age data to the discriminant function generated by the function generator.
  • the cancer risk of the subject dog can be estimated with high accuracy, and there is no disadvantage such as early denaturation or high cost as in the case of using the amino acid concentration in blood.
  • the evaluation result calculation unit it is found out which of the 17 types of the elements used as the evaluation element group is the concentration data that is significant for discrimination, and furthermore, according to the type of cancer. Since the elements that are significant for discrimination vary, it is also possible to estimate which part of the cancer.
  • the computer automatically calculates, so that the subject dog belongs to a control group or a case group. Can be determined easily and quickly even if the number of target dogs is large. Therefore, it can be carried out simply and inexpensively, and is suitable as a cancer screening method in animal hospitals.
  • any one of the 17 types of the elements used as the evaluation element group is significantly different from the concentration data in discrimination. It is presumed that the target dog has some cancer depending on whether the target dog is or not.
  • Mg, S, Cu selected from the 17 types of the elements used as the evaluation element group Based on whether the concentration data of the four elements Se and Se is significant for discrimination, it is estimated that the target dog has some cancer.
  • the Mg element selected from the 17 kinds of the elements used as the evaluation element group When the concentration data rises or falls with the passage of time, it is estimated that the risk of developing cancer in the subject dog tends to decrease or increase.
  • the estimation result can further present an estimation of a temporal change in the risk of cancer of the subject dog.
  • the concentration data of any of the 17 types of the elements used as the evaluation element group is Depending on whether or not the determination is significant, the cancer site is estimated together with the estimation that the target dog has cancer.
  • the type of cancer can be specified in the evaluation result and the cancer risk of the target dog can be notified.
  • Fe, Cu selected from among the 17 types of the elements used as the evaluation element group are included. It is estimated that the subject dog has liver cancer depending on whether the concentration data of the two elements is significant for discrimination. In this example, there is an advantage that the type of cancer can be specified as “liver cancer” in the evaluation result, and the cancer risk of the target dog can be notified.
  • the Fe element selected from the 17 types of the elements used as the evaluation element group may be used. If the concentration data rises or falls with the passage of time, it is estimated that the risk of developing liver cancer in the subject dog tends to decrease or increase. In this example, there is an advantage that the estimation result can further present an estimation of a temporal change in the risk of developing liver cancer in the subject dog.
  • the Cu element selected from the 17 elements used as the evaluation element group is selected from the group consisting of: If the concentration data rises or falls with the passage of time, it is estimated that the risk of liver cancer in the subject dog tends to increase or decrease. In this example, there is an advantage that the estimation result can further present an estimation of a temporal change in the risk of developing liver cancer in the subject dog.
  • Mg, P, and Mg selected from the 17 types of the elements used as the evaluation element group. It is estimated that the subject dog has adrenal cancer depending on whether the concentration data of the seven elements S, Co, Zn, As, and Se is significant for discrimination.
  • the type of cancer can be specified as “adrenal cancer” in the evaluation result and the risk of cancer of the target dog can be notified.
  • Na, Mg, and Na are selected from the 17 elements used as the evaluation element group. It is estimated that the subject dog has lung cancer depending on whether the concentration data of the four elements As and Sr is significant for discrimination. In this example, there is an advantage that in the evaluation result, the type of cancer is specified as “lung cancer” and the risk of cancer of the target dog can be notified.
  • Mg As selected from the 17 types of the elements used as the evaluation element group is used.
  • concentration data of at least one of the two elements rises or falls over time, it is estimated that the risk of developing lung cancer in the subject dog tends to decrease or increase.
  • the K element selected from the 17 types of the elements used as the evaluation element group is used. If the concentration data rises or falls over time, it is estimated that the risk of developing prostate cancer in the subject dog tends to decrease or increase. In this example, there is an advantage that the estimation result can further present an estimation of a temporal change in the risk of prostate cancer in the subject dog.
  • the dog cancer risk evaluation method according to the first aspect of the present invention and the dog cancer risk evaluation system according to the second aspect, (a) it is possible to estimate the cancer risk of a target dog with high accuracy. As well as having no disadvantages such as early denaturation and high cost as in the case of using the amino acid concentration in blood, and it is possible to estimate which part of the cancer, (b) simple and inexpensive The effect is that it is possible and suitable as a cancer screening method in an animal hospital.
  • FIG. 4 is a table showing the facilities that provided serum samples in Examples 1 to 4 of the dog cancer risk evaluation method of the present invention and the total number of all target dogs. Breakdown of all subject dogs for which serum samples were provided in Examples 1 to 4 of the dog cancer risk evaluation method of the present invention (cancer-affected group and control group), and the cancer site (type) in cancer-affected dogs 4) is a table showing mean age and standard deviation.
  • FIG. 5 is a table showing the type and gender of the dog to which the serum sample was provided in Examples 1 to 4 of the method for evaluating a dog's cancer risk of the present invention.
  • FIG. 5A is a table showing the type and gender of a dog to which a serum sample was provided in Examples 1 to 4 of the method for evaluating cancer risk in a dog of the present invention, which is a continuation of FIG. 5A.
  • 5 is a table showing the cancer site and gender of a target dog to which a serum sample was provided in Examples 1 to 4 of the method for evaluating a dog's cancer risk of the present invention.
  • FIG. 5 is a table showing the type and gender of the dog to which the serum sample was provided in Examples 1 to 4 of the method for evaluating a dog's cancer risk of the present invention.
  • FIG. 6 is a table showing average values and standard deviations of element concentrations of serum samples of a control group (control) and a case group (cancer-affected dog) in Examples 1 to 4 of the dog cancer risk evaluation method of the present invention.
  • 4 is a table showing the results of discriminating all cancers in Example 1 of the method for evaluating a dog's cancer risk of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing a discriminant for all cancers used in Example 1 of the method for evaluating a dog's cancer risk according to the present invention. It is a graph which shows the ROC analysis result of the dog who suffers from all the cancer obtained in Example 1 of the dog cancer risk evaluation method of this invention.
  • Example 4 is a graph showing the relationship between the discrimination value of all cancers and the cancer probability obtained in Example 1 of the dog cancer risk evaluation method of the present invention. It is a table
  • Example 4 of the cancer risk evaluation method of the dog of this invention It is a figure which shows the discriminant of lung cancer used in Example 4 of the cancer risk evaluation method of the dog of this invention. It is a graph which shows the ROC analysis result of the dog suffering from lung cancer obtained in Example 4 of the dog cancer risk evaluation method of the present invention. 9 is a graph showing the relationship between the discrimination value of lung cancer and the cancer probability obtained in Example 4 of the method for evaluating a dog's cancer risk of the present invention.
  • Examples 1 to 4 of the dog cancer risk evaluation method of the present invention among the concentration data and the age data of the 17 element groups for evaluation, those having a positive correlation with the cancer risk and those having a negative correlation were identified. It is a table
  • Breakdown of the subject dogs provided with the serum sample in Example 5 of the dog cancer risk evaluation method of the present invention (cancer-affected group and control group), cancer site (type) of cancer-affected dogs, average It is a table
  • Example 5 of the dog cancer risk evaluation method of the present invention among the concentration data and the age data of the 17 kinds of evaluation element groups, those having a positive correlation with the cancer risk It is a table
  • the present inventors have developed a new cancer screening method using the concentration (content) of an element group contained in the serum of a target dog as described in Patent Document 1 described above.
  • the present inventors have conducted further intensive studies based on the further knowledge obtained during the development process of the above-described cancer evaluation method and the knowledge disclosed in the above-mentioned Non-Patent Documents 1 to 5, and as a result, the present invention was completed. It has been reached.
  • a serogroup belonging to a cancer-affected dog group (case group) and a serogroup belonging to a control group (control group) are randomly divided into two groups according to gender, age, and cancer site.
  • One set is referred to as “test serogroup” and the other set is referred to as “evaluation serogroup”.
  • the element concentration in serum is measured using the test serogroup, and a statistical analysis is performed on the measured element concentration to obtain a discriminant.
  • the age data and the element concentration data of the evaluation serogroup are applied to the obtained discriminant to obtain an index of whether or not the subject dog has any cancer.
  • the index may further include, as necessary, a guess indicating which part of the cancer the person is affected in, and an estimate of the temporal change in the risk of having the cancer.
  • the test serogroup (including both the serogroup belonging to the case group and the serogroup belonging to the control group) is mixed with nitric acid, and the proteins and amino acids are decomposed at 70 to 80 ° C. for 24 hours, and the concentration of the element group is measured.
  • the resultant was diluted to a predetermined concentration using ultrapure water free of metal contamination.
  • the concentrations of the 75 element groups contained in the treatment liquid thus obtained were measured using ICP mass spectrometry. Using the obtained results, the optimum measurement conditions for measuring the concentration of the element group included in the test serum group were found.
  • ICP emission spectroscopy Inductively-Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy, ICP-OES
  • ICP mass spectrometry Inductively-Coupled Plasma, Mass Spectroscopy, ICP-MS
  • atomic absorption Analytical methods Atomic Absorption Spectrometry, AAS
  • X-ray fluorescence analysis X-Ray Fluorescence analysis, XRF
  • ICP mass spectrometry was selected because this method is the most simple. This is because the quantification of the measurement result is recognized as a strict method. Therefore, it is needless to say that an analysis method other than the ICP mass spectrometry method may be used if this condition is changed or if a more suitable analysis method is developed.
  • the serogroups were identified by ICP mass spectrometry. The content of the contained 75 element groups was measured. Then, with respect to the measured concentration data of the element group, a difference in element concentration between the case group and the target group was statistically analyzed. In this analysis, discriminant analysis and binomial logistic regression analysis were used to clarify the elements involved in the difference between the case group and the control group and to determine the risk (probability) of developing cancer.
  • the combination that gives the greatest difference between the two elements that is, the combination of elements that can best discriminate between the case group and the control group
  • the combination that can best discriminate between the case group and the control group is repeated many times by a computer.
  • 17 kinds of elements of Li, Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb, Sr, Mo, and Cs were obtained as “evaluation element group”. It was found that the discrimination ability when using the combination was the highest. Therefore, in the present invention, it has been determined that a combination of these 17 elements is used as the “element group for evaluation”.
  • the element concentrations of the elements of the “evaluation element group” in the serum are measured using the same test serum group. Then, when a discriminant analysis is performed on the measured element concentration, a discriminant is obtained. If a discriminant is obtained in this way, the discriminant value is calculated by applying the age data and elemental concentration data of the evaluation serogroup to the discriminant, thereby providing an index of whether the target dog has any cancer. (Cancer index). Gender data of the “element group for evaluation” may be further added to the age data and the element concentration data. Further, by performing a binomial logistic regression analysis using the calculated discriminant value, the cancer risk (probability) of the target dog is determined.
  • Discrimination value (D) function (F) (explanatory variables 1 to n, discrimination coefficient) (1) (However, n is an integer of 2 or more)
  • the equation (1) can be written as the following equation (2) in consideration of the weight of each of the explanatory variables 1 to n (the degree of influence on discrimination).
  • Discrimination value (D) (Discrimination coefficient 1) ⁇ (Explanation variable 1) + (Discrimination coefficient 2) ⁇ (Explanation variable 2) + ...
  • the subject dog is determined to be in the case group, and if the discrimination value (D) is 0 or more, the subject dog is determined to be in the control group. It is determined to enter.
  • the cancer risk evaluation method of the present invention uses the 17 elements (Li, Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb, Sr, Mo, Cs) as an element group for evaluation, and an index showing whether the target dog has any cancer by measuring the concentration of these element groups in the serum of the target dog. Further, an index indicating the site of the affected cancer is obtained.
  • 17 elements Li, Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb, Sr, Mo, Cs
  • the method for evaluating a cancer risk in a dog is as follows. First, a serum sample 2 collected from a target dog is placed in a test tube 1 and stored in an analysis device for analysis. The concentration of a predetermined element group (element group for evaluation) therein is measured (step S1).
  • the element group whose concentration is measured is the above 17 elements (Li, Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb, Sr, Mo, and Cs). .
  • step S2 the concentration data of the group of elements for evaluation in serum obtained in step S1 is applied to a predetermined discriminant function (obtained by discriminant analysis as described above) to calculate (step S2). Thereby, a correlation between the concentrations of the evaluation element group is obtained.
  • step S3 based on the calculation result (correlation between the concentrations of the evaluation element group) obtained in step S2, an index indicating whether or not the target dog from which the serum sample 2 has been collected has any cancer is determined. Generate. As a result, a desired evaluation result (index) regarding the cancer risk of the target dog is obtained (step S3).
  • the evaluation element group Li, Na, Mg, P, S, K, The concentration data of Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb, Sr, Mo, and Cs
  • the correlation between the concentrations of the element group for evaluation in the serum of the target dog is calculated by applying to a discriminant function for determining whether the dog belongs to the control group or the case group.
  • step S3 of obtaining an index an index of whether or not the target dog has any cancer is obtained based on the correlation obtained in step S2.
  • the index is used in step S2.
  • the discrimination function is generated based on the discrimination score obtained by applying the density data and the age data (and gender data as needed) to the discrimination function.
  • the cancer risk of the subject dog can be estimated with high accuracy, and there is no disadvantage such as early denaturation or high cost as in the case of using the amino acid concentration in blood.
  • step S2 of calculating the correlation the 17 elements (Li, Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb) used as the evaluation element group were used. , Sr, Mo, Cs), which concentration data is significant for discrimination, and the element that is significant for discrimination varies depending on the type of cancer. It is also possible to estimate whether there is. Furthermore, it is also possible to estimate a temporal change in the risk of developing a cancer by using whether the correlation of the elements significant for discrimination is positive or negative.
  • the target dog belongs to the control group or the case group. Even if there are many target dogs, it is possible to easily and quickly determine. Therefore, it is also suitable as a cancer screening method in animal hospitals.
  • FIG. 2 shows the basic configuration of the dog cancer risk evaluation system 10 of the present invention.
  • the dog cancer risk evaluation system 10 of the present invention is for implementing the above-described dog cancer risk evaluation method of the present invention.
  • the data storage unit 11 and the discriminant function It includes a generation unit 12 and an evaluation result calculation unit 13.
  • a serum element group concentration measuring unit 5 is provided outside the dog cancer risk evaluation system 10. Serum sample 2 collected from a target dog is placed in a test tube 1, and the serum The concentrations of the evaluation element groups (17 kinds of Li, Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb, Sr, Mo, and Cs) are measured. The concentration data of the evaluation element group in the serum thus obtained by the serum element group concentration measurement section 5 is supplied to the data storage section 11 of the system 10. The target dog data storage unit 11 also stores age data (and gender data as necessary). As the serum element group concentration measuring unit 5, for example, a known ICP mass spectrometer is used.
  • the data storage unit 11 is a unit that stores the concentration data of the evaluation element group obtained by the serum element group concentration measurement unit 5 and the age data, and is usually configured by a known storage device. It is.
  • the discriminant function generating unit 12 is a unit that generates a discriminant function used in the calculation in the evaluation result calculating unit 13, and is usually configured by a personal computer or the like including a known program.
  • Evaluation result calculation unit 13 performs calculation by a predetermined method. Based on the calculation result output from the evaluation result calculation unit 13, a desired evaluation result, that is, the cancer risk of the target dog is evaluated.
  • the risk of carcinogenesis is calculated by pattern analysis of the concentration of the evaluation element group in serum, Submit a probabilistic representation of the likelihood of cancer based on the risk.
  • serum of a dog for example, 0.5 cc
  • a specific evaluation element group Li, Na, Mg, P, S
  • a cancer risk is calculated by an organization such as a risk evaluation center (tentative name), for example.
  • the result of the calculation of the risk of cancer is sent to the blood collection agency, and the blood collection agency sends the result to the owner of the target dog. If cancer is suspected, it is recommended that the relevant blood collection agency receive a “current cancer screening”. Personal information will be encrypted or serially numbered at the blood collection organization, and the system will not reach the testing organization or risk assessment center.
  • Example 5 17 elements (Li, Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, It is clear that the risk of developing a prostate tumor (prostate cancer) can be calculated using the concentration data of As, Se, Rb, Sr, Mo, and Cs) and the age data (without using gender data).
  • the risk of developing a prostate tumor can be calculated using the concentration data of As, Se, Rb, Sr, Mo, and Cs
  • the risk of all cancers listed in FIG. 6 and the risk of each of liver, adrenal, and lung cancers (Examples) In addition to 1) to 4), it is possible to calculate the prostate cancer risk, as shown in FIG. 41 and FIG. 43, because elements having significant association with discrimination in prostate cancer are used.
  • Examples 1 to 4 and Example 5 the full age of the subject dog was used as it was as the age data.
  • the serum samples of dogs used in the following Examples 1 to 4 were obtained from the control group, with the cooperation of the hospital treating the animals, at the time of blood sampling, which dogs did not suffer from cancer or other serious diseases.
  • a total of 75 dog serum samples were provided by Kanagawa Prefectural Mikan Animal Hospital and Yodo Animal Care Center.
  • a total of 297 serum samples of dogs consulted for cancer treatment were provided by the Faculty of Veterinary Medicine of the University of Tokyo and Nihon University Veterinary Hospital in order to group dogs consulted for cancer treatment as a case group.
  • serum samples of these case groups there was one case of unknown age, and, except for one case, serum samples of 75 control group and 296 case group with clear gender and age (total 371 cases) was used for cancer risk assessment (see FIG. 3).
  • the type of the subject dog (canine breed) for which the serum sample was provided, the gender, and the distinction between the castrated male and the contraceptive female are as shown in FIGS. 5A and 5B.
  • the total number of dogs provided as a control group (control) is 78
  • the total number of case groups (cancer-affected dogs) is 297, for a total of 375.
  • 75 serum samples were used for cancer risk assessment, except for three of which had problems.
  • 296 serum samples were used for cancer risk assessment, except for one of which was of unknown age.
  • the average age and standard deviation of the control group of 75 mice, the case group of 296 total cancers, 140 liver cancers, 69 adrenal cancers, and 35 lung cancers are as shown in FIG. is there.
  • FIG. 6 shows the cancer sites of the dogs in the case group, together with the sex and the presence or absence of castration / contraception.
  • 140 cases of liver tumor (cancer), 69 cases of adrenal tumor (cancer), 35 cases of lung tumor (cancer), 11 cases of melanoma, and 8 cases of mammary gland cancer were ranked in the order.
  • Other cancer types were less than 5 cases. Therefore, in the analysis by cancer site, only 30 or more tumors, namely, liver tumor (cancer), adrenal tumor (cancer), and lung tumor (cancer) were evaluated. On the other hand, all the cancers in FIG. 6 were evaluated for all 296 cases.
  • the measurement of the concentration of the trace elements in the serum sample was performed using the above-mentioned pretreatment using nitric acid, and then using the ICP mass spectrometry (ICP-MS) on the pretreated serum sample.
  • the measured trace elements were 17 of Li, Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu, Zn, As, Se, Rb, Sr, Mo, and Cs designated as “evaluation element group”. It is a seed element. Therefore, discriminant analysis and binomial logistic regression analysis were performed by adding the sex data and the age data of the subject dog to the concentration data of these 17 elements to make a total of 19 variables.
  • FIG. 7 shows the average values and standard deviations of the concentrations of the 17 “element groups for evaluation” obtained in Examples 1 to 4 described below.
  • FIG. 7 is an excerpt from the basic statistics shown in FIGS. 25 to 28 and arranged.
  • Example 5 the dog serum sample used in Example 5 was used as a control group (control) in order to use the animal care center as described in Examples 1 to 4 at the Mikan Animal Hospital. Received a total of 46 dog serum samples. In addition, a total of 48 serum samples of dogs consulted for prostate cancer treatment were provided by Nihon University Veterinary Hospital referred to in Examples 1 to 4 to make a group of cases (see FIGS. 33 and 35). .
  • serum samples of the control group there was one case of unknown age. Except for one case, serum samples of 45 cases of control group and 48 cases of cases with clear gender and age (93 cases in total) were used. And used for prostate cancer risk assessment (see FIG. 34).
  • the type of the subject dog (canine breed) for which the serum sample was provided and the distinction between males and castrated males are as shown in FIG.
  • the average age and standard deviation of 45 animals in the control group and 48 animals in the case group are as shown in FIG.
  • Example 5 the method of measuring the concentration of the trace element in the serum sample and the “element group for evaluation” used were the same as those used in Examples 1 to 4. In addition, discriminant analysis and binomial logistic regression analysis were performed by adding the age data of the subject dog to the concentration data of 17 elements as the “element group for evaluation” and a total of 18 variables. No gender data was used.
  • FIG. 36 shows the average values and standard deviations of the concentrations of the 17 “element groups for evaluation” obtained in Example 5 described below.
  • FIG. 36 is an excerpt from the basic statistics of FIG. 42 and arranged.
  • Example 1 the cancer risk for all cancers (all cancers shown in FIG. 6) was estimated.
  • the number of dogs for which the risk of cancer was estimated in Example 1 was 296 in the case group and 75 in the control group (control) as shown in FIG. 6, and a total of 371 serum samples were evaluated. used.
  • the data used for the evaluation were the age data of the target dog, the gender data, and the 17 elements (Li, Na, Mg, P, S, K, Ca, Fe, Co, Cu) used as the evaluation element group. , Zn, As, Se, Rb, Sr, Mo, Cs).
  • the measurement results of the obtained element concentrations are as shown in FIGS. 7 and 25.
  • the risk increases as the discrimination score takes a negative value, and if the discrimination score is approximately ⁇ 2.0 or less, the risk of developing all cancers is 90%.
  • the above probability can be evaluated (estimated).
  • the discrimination score is calculated by inputting the age data and gender data of the target dog into the discriminant equation of FIG. 9, and the new discrimination score is calculated using the discrimination score.
  • the risk probability
  • Example 1 The basic statistics used in Example 1 are as shown in FIG. 25, and the variables included in the discriminant function are as shown in FIG.
  • the concentration data of the four elements Mg, S, Cu, and Se are significant for discrimination. Do you get it.
  • the concentration data of the Mg element has a negative correlation
  • the concentration data of the three elements S, Cu, and Se have a positive correlation. The degree of the relationship is greater in Mg than in S, Cu, and Se. It turned out to be strong.
  • Example 2 the cancer risk for liver cancer was estimated.
  • the number of dogs for which the risk of cancer was estimated in Example 2 was 140 in the case group and 75 in the control group (control), and a total of 215 serum samples were evaluated. used.
  • the data used for the evaluation were the age data of the target dog, the gender data, and the concentration data of the 17 elements used as the evaluation element group in Example 1.
  • the measurement results of the obtained element concentrations are as shown in FIGS. 7 and 26.
  • FIG. 12 shows a discrimination result obtained by using the discriminant.
  • sensitivity 90.7%
  • the concentration data of 17 kinds of trace elements (evaluation element group) in serum (the same as those used in Example 1) and the age data and gender data of the target dog were determined by the discrimination shown in FIG.
  • a discriminant score was calculated by inputting into the equation, and the risk (probability) of developing liver cancer was calculated using the discriminant score.
  • the result is shown in FIG. In the cancer probability curve in FIG. 15, the positive and negative are opposite to those in the case of all cancers.
  • the risk increases as the discrimination score takes a positive value, and if the discrimination score is about 3.0 or more, the risk of liver cancer is 90% or more. Can be evaluated (estimated).
  • the concentration data of 17 trace elements (the same as those used in Example 1) as the element group for evaluation therein, and the age data and gender data of the subject dog are shown in FIG. If the discrimination score is calculated by inputting it into the discriminant equation 13, the risk (probability) of liver cancer can be calculated for the new serum sample using the discrimination score.
  • Example 2 The basic statistics used in Example 2 are as shown in FIG. 26, and the variables included in the discriminant function are as shown in FIG.
  • the concentration data of the two elements Fe and Cu are significant for discrimination, and significant in Example 1. It was found to be different from the four elements of Mg, S, Cu, and Se determined to be. This is based on the correlation between the concentrations of the evaluation element group calculated in the correlation calculation step (step S2 in FIG. 1), and the 17 types of the elements used as the evaluation element group are determined. If the concentration data of the two elements Fe and Cu selected from the above are determined to be significant for discrimination, it is possible to infer that the type (part) of the cancer relating to the target dog is “liver cancer” Was understood.
  • the concentration data of the Fe element had a negative correlation and the concentration data of the Cu element had a positive correlation, and the degree of the relationship was stronger in Cu than in Fe. Therefore, when the Fe element concentration data increases (or decreases) over time, the risk of the subject dog having liver cancer tends to decrease (or increase), and the Cu element concentration increases. If the data rises (or falls) over time, it is assumed that the risk of the subject dog having liver cancer tends to increase (or decrease).
  • the estimation of the temporal change in the risk of liver cancer can be further presented.
  • Example 3 cancer risk for adrenal cancer was estimated. As shown in FIG. 6, 69 dogs in the case group and 75 in the control group (control) were used to estimate the risk of cancer in this example. A total of 144 serum samples were used as evaluation targets. did. The data used for the evaluation were the age data of the target dog, the sex data, and the concentration data of 17 elements (same as those used in Example 1) used as the evaluation element group. The measurement results are as shown in FIG.
  • the concentration data of 17 kinds of trace elements (evaluation element group) in serum (the same as those used in Example 1) and the age data and gender data of the target dog were determined by the discrimination in FIG.
  • the discriminant score was calculated by inputting into the equation, and the risk (probability) of adrenal cancer was calculated using the discriminant score.
  • the result is shown in FIG. Also in the cancer probability curve of FIG. 19, the positive and negative are opposite to those of all cancers.
  • the risk increases as the discrimination score increases with a positive value. If the discrimination score is approximately 3.0 or more, the risk of adrenal cancer is 95% or more. Can be evaluated (estimated).
  • the concentration data of 17 trace elements (the same as those used in Example 1) as the element group for evaluation therein, and the age data and gender data of the subject dog are shown in FIG. If the discriminant score is calculated by inputting into the discriminant equation 17, it is possible to calculate the risk (probability) of adrenal cancer for the new serum sample using the discriminant score.
  • Example 3 The basic statistics used in Example 3 are as shown in FIG. 27, and the variables included in the discriminant function are as shown in FIG.
  • concentration data of seven elements of Mg, P, S, Co, Zn, As, and Se were discriminated. It was found to be different from the four elements Mg, S, Cu, and Se determined to be significant in Example 1 and the two elements Fe and Cu determined to be significant in Example 2. This is based on the correlation between the concentrations of the evaluation element group calculated in the correlation calculation step (step S2 in FIG. 1), and the 17 types of the elements used as the evaluation element group are determined.
  • the type (site) of the cancer related to the subject dog is “adrenal cancer”
  • the concentration data of the three elements of Mg, Zn, and As had a negative correlation, and the degree of the relation was stronger for Zn and As than for Mg.
  • the concentration data of the four elements P, S, Co, and Se had a positive correlation, and the degree of the relationship was stronger for P than for S, Co, and Se.
  • Example 4 cancer risk for lung cancer was estimated.
  • the number of target dogs whose cancer risk was estimated was 35 in the case group and 75 in the control group (control) as shown in FIG. 6, and a total of 110 serum samples were used as evaluation targets. did.
  • the data used for the evaluation were the age data of the target dog, the sex data, and the concentration data of 17 elements (same as those used in Example 1) used as the evaluation element group. The measurement results are as shown in FIG.
  • FIG. 21 shows the discriminant used in discriminant analysis of lung cancer.
  • the risk increases as the discrimination score takes a positive value, and if the discrimination score is approximately 2.0 or more, the risk of lung cancer is a probability of 90% or more. Can be evaluated (estimated). Noh.
  • the concentration data of 17 trace elements (the same as those used in Example 1) as the element group for evaluation therein, and the age data and gender data of the subject dog are shown in FIG. If the discriminant score is calculated by inputting into the discriminant equation 21, the risk (probability) of lung cancer for the new serum sample can be calculated using the discriminant score.
  • Example 4 The basic statistics used in Example 4 are as shown in FIG. 28, and the variables included in the discriminant function are as shown in FIG.
  • the concentration data of the four elements of Na, Mg, As, and Sr were significant for discrimination.
  • the concentration data of the four elements Na, Mg, As, and Sr selected from the above are judged to be significant for discrimination, it can be estimated that the type (part) of the cancer related to the target dog is “lung cancer”. It was understood that it meant becoming. Further, it was found that the concentration data of the two elements, Mg and As, had a negative correlation, and the degree of the relationship was stronger in As than in Mg. Furthermore, it was found that the concentration data of the two elements, Na and Sr, had a positive correlation, and the degree of the relationship was stronger for Na than for Sr. Therefore, when the concentration data of at least one of the two elements Mg and As rises (or falls) over time, the risk of the subject dog having lung cancer tends to decrease (or increase).
  • the concentration data of at least one of the two elements Na, Sr increases (or decreases) over time, the risk that the subject dog has lung cancer tends to increase (or decrease).
  • the risk assessment for lung cancer could be added to the risk assessment for lung cancer.
  • Example 5 the cancer risk for prostate cancer was estimated. As shown in FIG. 34, the number of target dogs whose cancer risk was estimated in this example was 48 in the case group and 45 in the control group (control) as shown in FIG. 34, and a total of 93 serum samples were used as evaluation targets. did.
  • the data used for the evaluation were the age data of the subject dog and the concentration data of 17 elements (same as those used in Example 1) used as the element group for evaluation. The measurement results are as shown in FIG.
  • the risk increases as the discrimination score increases, and if the discrimination score is approximately 2.0 or more, the risk of prostate cancer is 90% or more. Can be evaluated (estimated). Noh.
  • the concentration data of 17 trace elements (same as those used in Example 1) as an evaluation element group therein and the age data of the subject dog (sex data are not Use) and calculating the discriminant score by inputting into the discriminant of FIG. 38, it is possible to calculate the prostate cancer risk (probability) for the new serum sample using the discriminant score. is there.
  • Example 5 The basic statistics used in Example 5 are as shown in FIG. 42, and the variables included in the discriminant function are as shown in FIG.
  • the concentration data of the three elements Na, K, and Cu were significant for discrimination.
  • Four elements of Mg, S, Cu, and Se determined to be significant, two elements of Fe and Cu determined to be significant in Example 2, and Mg, P, S, Co, determined to be significant in Example 3. It was found to be different from the seven elements Zn, As, and Se and the four elements Na, Mg, As, and Sr determined to be significant in Example 4. This is based on the correlation between the concentrations of the evaluation element group calculated in the correlation calculation step (step S2 in FIG. 1), and the 17 types of the elements used as the evaluation element group are determined.
  • the concentration data of the three elements Na, K, and Cu selected from the above are determined to be significant for discrimination, it can be estimated that the type (site) of the cancer relating to the target dog is “prostate cancer”. It was understood that it meant becoming. It was also found that the concentration data of the K element had a negative correlation. Further, it was found that the concentration data of the two elements Na and Cu had a positive correlation, and the degree of the relationship was stronger in Cu than in Na.
  • An object of the present invention is to quickly and easily estimate a risk (presence or absence) of cancer in a socially beneficial dog such as a pet dog, a police dog, a drug detection dog, a disaster rescue dog, a guide dog, a service dog, and a therapy dog. Can be widely applied to fields where

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Abstract

高い精度で対象犬のがん罹患リスクを推定できると共に、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がなく、どの部位のがんであるかも推定可能な、犬のがんリスク評価方法を提供する。　対象犬から採取した血清サンプル２中の評価用元素群（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７元素）の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを、前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数に適用して演算し、得られた前記濃度データの相関関係に基づいて前記対象犬に対するがん罹患指標を得る。前記対象犬のがん罹患部位は、前記評価用元素群のいずれの前記濃度データが判別に有意であるかに応じて推定できる。前記指標にはがん罹患リスクの時間的な増加・減少傾向に係る推測を含めてもよい。

Description

犬のがんリスク評価方法及びがんリスク評価システム
　本発明は、犬のがんリスク評価方法及びがんリスク評価システムに関し、さらに言えば、犬の血清中に含まれる元素群の濃度バランス（評価用元素群の濃度間の相関関係）を利用して得た指標を用いて犬のがん罹患リスクを評価する、犬のがんリスク評価方法及びがんリスク評価システムに関する。
　人の癌の診断法としては、従来、直接視たり触ったりする方法（触診、内視鏡検査等）や、体内を映し出した画像で判断する方法（Ｘ線撮影、ＣＴ検査、ＭＲＩ検査、ＰＥＴ検査等）、血液や細胞を調べる方法（血液検査、細胞診、生検等）が知られている。しかし、直接視たり触ったりする方法は、乳房や直腸、胃、大腸等に対象（患部）が限定されてしまうという難点があり、また、画像で診断する方法は、簡易ではあるが、検出感度が低いだけでなく、被験者の放射線被曝という難点がある。その点、血液や細胞を調べる方法は、患者の負担が少ない上に検出感度が高いため、好ましい。特に、患者から採取した血液を分析することによって診断できれば、患者の負担が小さくてすむし、集団検診で実施することも可能であるから、より好ましい。これは人についても、犬などの動物についても同様である。したがって、長年、このような特長を持つがんのスクリーニング法の実現が望まれている。
　ところで、近年の人における死亡原因の第一位は悪性新生物（通称、がん）であり、平均寿命の延びと共に、がんによる死亡割合も増加している。このような状況は、人と一緒に生活する動物（例えばペットまたはコンパニオンアニマル）においても同様である。すなわち、この種動物も、高齢になるに従ってがんに罹患することが多くなり、また、がんによって死亡する割合も増加しているのである。ペット保険の日本アニマル倶楽部株式会社の統計によると、ペットとしての犬や猫の死因のトップはがんで、全死亡数の５４％を占めているとのことである。また、ペットとしての犬や猫が罹患するがんの部位としては、皮膚が最も多く、その次が造血器系であり、以下、リンパ系、消化器系と続いている。
　犬は、多くのペット（愛玩動物）の中でも、とりわけ、人と共に生活する度合いが密接であるが、近年の人の長寿命化に伴って、犬の平均寿命も長くなっている。その理由としては、獣医学の発達や、バランスの良いペットフードの開発、健康管理の一環としての健康診断などを含めた予防医学の発達などが考えられるが、このようにして犬が長寿命化していることも、犬におけるがんの発症率が高くなった要因の一つであろう。最近では、ほとんどの犬は１０歳を過ぎるとがんの前段階にある、と言われている。
　わが国と同様、アメリカにおいても、１０歳以上の犬の死亡率の第１位はがんであり、全死因の約５０％を占めているとのことである。犬の全年齢の死因で見ると、２５％を占めるとの報告もある。
　一般に、犬や猫のがんの進行度は早く、がん診断時点で末期がんである場合が多いため、治療効果が望めない状態であると言われている。その治療法は、人と同様に、手術や放射線治療、化学療法が中心である。通常、犬の場合の治癒率は３０～４０％程度であり、人の治癒率の約５０％より少し低い。このため、人と同様に犬や猫についても、がんの早期発見が望まれる。しかし、現状では、適切ながんのスクリーニング法が開発されておらず、早期発見・早期治療を目的とする対応はほとんどなされていない。
　従来、「動物のがん検診」と称する健康診断が行われてはいるが、いずれも、人のがん検診を真似た手法であり、腫瘍マーカーによる診断、ＣＴによる検診、尿検査などが実施されているに過ぎない。しかし、これらは、いずれも、感度や特異度が低いうえに、検診費用も高額である。したがって、犬や猫のがんを早期発見するのは困難である、というのが現状である。
　本発明に関連する他の従来技術としては、犬の血清中の亜鉛、クロム（Ｃｒ）、鉄（Ｆｅ）がリンパ腫や肉腫に関連があるとの報告や（非特許文献１）、セレン（Ｓｅ）が犬の疾病のバイオマーカーになるとの報告がある（非特許文献２）。また、人についてであるが、微量元素の機能と疾患の関連性についての報告がある（非特許文献３）。さらに、クロム（Ｃｒ）、ニッケル（Ｎｉ）、ヒ素（Ａｓ）、コバルト（Ｃｏ）、チタン（Ｔｉ）、ルビジウム（Ｒｂ）、ベリリウム（Ｂｅ）、カドミウム（Ｃｄ）などが、動物に対する発がん性を有しているとの報告もある（非特許文献４および５）。
　なお、本願の出願人は、癌の発症と人の血清中の元素濃度との相関関係を利用した新規な癌評価方法及び癌評価システムを開発して特許出願し、既に特許を受けている（特許文献１参照）。
　特許文献１には、癌の発症と人の血清中の元素濃度の相関関係を利用した癌評価方法が開示されている。この方法は、対象者から採取した血清中の評価用元素群の濃度データを、前記対象者が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算する相関関係演算ステップと、前記相関関係演算ステップで演算された前記相関関係に基づいて、前記対象者が何らかの癌を発症しているか否かの指標を得る指標取得ステップとを備えている。そして、前記評価用元素群として、Ｓ，Ｐ，Ｍｇ，Ｚｎ，Ｃｕ，Ｔｉ，Ｒｂの７種の元素の組み合わせ、または、Ｎａ，Ｍｇ，Ａｌ，Ｐ，Ｋ，Ｃａ，Ｔｉ，Ｍｎ，Ｆｅ，Ｚｎ，Ｃｕ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ａｇ，Ｓｎ，Ｓの１６種の元素の組み合わせが選択される。この方法によれば、高い精度で対象者の癌罹患リスクを推定することができると共に、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がなく、しかも、集団検診にも容易に適用可能であるという効果が得られる（請求項１及び２、段落００３６、段落００５７～００６１、段落００７０～００７４、図１及び図１４を参照）。この癌評価方法は、上述した特長を持ち、人のがんのスクリーニング法として活用できるものである。
特許第６０８２４７８号公報
Kazmierski K.J., et al., Serum Zinc, Chromium, and Iron Concentrations in Dogs with Lymphoma and Osteosarcoma. J Vet Intern. Med. 2001, 15, 585-588 Zelst M.V. et. al., Biomarkers of selenium status in dogs, BMC Veterinary Research 2016 12:15 荒川泰昭, 生命機能を維持する微量元素, 日本臨牀, 74巻7号, 2016-7, 1058-1065 荒川泰昭, 癌免疫と微量元素（前編）, 日本医師会雑誌, 第113巻第8号, 1995, BG-10-12 荒川泰昭, 癌免疫と微量元素（後編）, 日本医師会雑誌, 第113巻第10号, 1995, BG-13-15
　上述したように、犬のがんの早期発見・早期治療を実現するために、犬の負担が少ない上に検出感度が高く、集団検診でも実施することも可能なスクリーニング法が求められている。
　そこで、本発明者らは、上述した特許文献１に開示された、人の血清中の微量元素濃度のバランスを利用してがん患者群（症例群）とコントロール群（対照群）を判別する方法を開発した知識および経験と、上述した非特許文献１～５に開示された知識に基づき、ペットとしての有用性が高い犬のがんについての罹患リスクを推定できる新たなスクリーニング法の開発の可能性を見出し、本発明をするに至ったものである。
　本発明の目的は、高い精度で対象犬のがん罹患リスクを推定することができると共に、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がなく、しかも、どの部位のがんであるかも推定することが可能な、犬のがんリスク評価方法及びがんリスク評価システムを提供することにある。
　本発明の他の目的は、簡便で安価に実施可能であって、動物病院でのがんスクリーニング法としても好適な、犬のがんリスク評価方法及びがんリスク評価システムを提供することにある。
　ここに明記しない本発明の他の目的は、以下の説明及び添付図面から明らかになる。
　（１）本発明の第１の観点によれば、犬のがんリスク評価方法が提供される。この犬のがんリスク評価方法は、
　対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを、前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算する相関関係演算ステップと、
　前記相関関係演算ステップで演算された前記相関関係に基づいて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標を得る指標取得ステップとを備え、
　前記相関関係演算ステップでは、前記評価用元素群としてＬｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種の元素の組み合わせが使用され、
　前記指標取得ステップでは、前記相関関係演算ステップで使用された前記判別関数に前記濃度データと前記年齢データとを適用して算出された判別得点に基づき、前記指標が生成されることを特徴とするものである。
　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法では、相関関係演算ステップにおいて、対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを、前記濃度データと前記年齢データを前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算する。前記評価用元素群としては、上述した１７種の元素の組み合わせが使用される。
　そして、指標取得ステップでは、前記相関関係演算ステップで得られた前記相関関係に基づいて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標が得られるが、その指標は、前記相関関係演算ステップで使用された前記判別関数に前記濃度データと前記年齢データを適用して得た判別得点に基づいて生成される。
　したがって、高い精度で前記対象犬のがん罹患リスクを推定することができ、しかも、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がない。
　また、前記相関関係演算ステップにおいて、前記評価用元素群として使用した１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるかが判明し、しかも、がんに罹患しているか否かの判別に有意な前記元素と、罹患しているがんの種類に応じて判別に有意な前記元素が変動するため、どの部位のがんであるかを推定することも可能である。
　さらに、前記対象犬から採取した血清中の前記評価用元素群の濃度データと前記年齢データとを用いて、コンピュータで自動演算することにより、前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属しているかを判別できるから、前記対象犬が多数であっても容易且つ迅速に判別することが可能である。よって、簡便で安価に実施可能であり、動物病院でのがんスクリーニング法としても好適である。
　（２）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる。
　（３）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法の他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素の濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる。
　（４）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬のがん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（５）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＳ，Ｃｕ，Ｓｅの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬のがん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（６）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬ががんに罹患しているとの推測と共に、がん部位の推測も行われる。この例では、がんの種類を特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
　（７）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ，Ｃｕの２元素の前記濃度データとが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肝がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、がんの種類を「肝がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
　（８）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の肝がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（９）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＣｕ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の肝がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（１０）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が副腎がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、がんの種類を「副腎がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
　（１１）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｚｎ，Ａｓの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の副腎がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（１２）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＰ，Ｓ，Ｃｏ，Ｓｅの４元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の副腎がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（１３）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肺がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、がんの種類を「肺がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
　（１４）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ａｓの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の肺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（１５）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｓｒの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の肺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（１６）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｋ，Ｃｕの３元素の前記濃度データとが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が前立腺がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、がんの種類を「前立腺がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
　（１７）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＫ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（１８）　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法のさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｃｕの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（１９）　本発明の第２の観点によれば、犬のがんリスク評価システムが提供される。この犬のがんリスク評価システムは、
　対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを記憶するデータ記憶部と、
　前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数を生成する判別関数生成部と、
　前記データ記憶部に記憶された前記対象犬の濃度データと前記年齢データとを、前記判別関数生成部で生成された判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算し、その相関関係に基づいて前記対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの評価結果を出力する評価結果演算部とを備え、
　前記評価用元素群として、Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種の元素の組み合わせが使用され、
　前記評価結果演算部では、前記判別関数生成部で生成された判別関数に、前記データ記憶部に記憶された前記濃度データと前記年齢データとを適用して判別得点が算出され、その判別得点に基づいて前記評価結果が生成されることを特徴とするものである。
　本発明の第２の観点による犬のがんリスク評価システムでは、対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを前記データ記憶部に記憶させると、前記評価結果演算部が、前記データ記憶部に記憶されている前記濃度データと前記対象犬の年齢データとを、前記判別関数生成部で生成された前記判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算する。前記評価用元素群としては、上述した１７種の元素の組み合わせが使用される。
　そして、演算によって得られた前記相関関係に基づいて、前記評価結果演算部が、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの評価結果を出力するが、その評価結果は、前記判別関数生成部で生成された前記判別関数に前記濃度データと前記年齢データを適用して得た判別得点に基づいて生成される。
　したがって、高い精度で前記対象犬のがん罹患リスクを推定することができ、しかも、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がない。
　また、前記評価結果演算部において、前記評価用元素群として使用した１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるかが判明し、しかも、がんの種類に応じて判別に有意な前記元素が変動するため、どの部位のがんであるかを推定することも可能である。
　さらに、前記対象犬から採取した血清中の前記評価用元素群の濃度データと前記年齢データを用いて、コンピュータで自動演算することにより、前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属しているかを判別できるから、前記対象犬が多数であっても容易且つ迅速に判別することが可能である。よって、簡便で安価に実施可能であり、動物病院でのがんスクリーニング法としても好適である。
　（２０）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムの好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる。
　（２１）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムの他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素の濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる。
　（２２）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬のがん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（２３）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＳ，Ｃｕ，Ｓｅの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬のがん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（２４）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬ががんに罹患しているとの推測と共に、がん部位の推測も行われる。この例では、前記評価結果において、前記評価結果にがんの種類を特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
　（２５）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ，Ｃｕの２元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肝がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、がんの種類を「肝がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
　（２６）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の肝がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（２７）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＣｕ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の肝がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（２８）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が副腎がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、がんの種類を「副腎がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
　（２９）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｚｎ，Ａｓの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の副腎がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（３０）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＰ，Ｓ，Ｃｏ，Ｓｅの４元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の副腎がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（３１）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肺がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、がんの種類を「肺がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
　（３２）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ａｓの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記対象犬の肺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（３３）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｓｒの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の肺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（３４）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｋ，Ｃｕの３元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が前立腺がんに罹患しているとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、がんの種類を「前立腺がん」と特定して前記対象犬のがん罹患リスクを通知することができる、という利点がある。
　（３５）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＫ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　（３６）　本発明の第２の観点による犬のがんリスク癌評価システムのさらに他の好ましい例では、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｃｕの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる。この例では、前記評価結果において、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクの時間的変化の推測をさらに提示することができる、という利点がある。
　本発明の第１の観点による犬のがんリスク評価方法及び第２の観点による犬のがんリスク評価システムによれば、（ａ）高い精度で対象犬のがん罹患リスクを推定することができると共に、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がなく、しかも、どの部位のがんであるかも推定することが可能である、（ｂ）簡便で安価に実施可能であって、動物病院でのがんスクリーニング法としても好適である、という効果が得られる。
本発明の犬のがんリスク評価方法の基本原理を示すフローチャートである。 本発明の犬のがんリスク評価システムの基本構成を示す機能ブロック図である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１～４において血清サンプルを提供した施設と全対象犬の総数を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１～４において血清サンプルが提供された全対象犬の内訳（がん罹患群とコントロール群）と、がん罹患犬のがんの部位（種類）、平均年齢および標準偏差を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１～４において、血清サンプルを提供された犬の種類と性別を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１～４において、血清サンプルを提供された犬の種類と性別を示す表で、図５Ａの続きである。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１～４において、血清サンプルが提供された対象犬のがん部位と性別を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１～４において、対照群（コントロール）と症例群（がん罹患犬）の血清サンプルの元素濃度の平均値と標準偏差を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１において、全がんの判別結果を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１において使用された、全がんの判別式を示す図である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１で得られた、全がんの罹患犬のＲＯＣ分析結果を示すグラフである。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１で得られた、全がんの判別値とがん確率の関係を示すグラフである。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例２において、肝がんの判別結果を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例２において使用された、肝がんの判別式を示す図である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例２で得られた、肝がんの罹患犬のＲＯＣ分析結果を示すグラフである。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例２で得られた、肝がんの判別値とがん確率の関係を示すグラフである。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例３において、副腎がんの判別結果を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例３において使用された、副腎がんの判別式を示す図である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例３で得られた、副腎がんの罹患犬のＲＯＣ分析結果を示すグラフである。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例３で得られた、副腎がんの判別値とがん確率の関係を示すグラフである。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例４において、肺がんの判別結果を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例４において使用された、肺がんの判別式を示す図である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例４で得られた、肺がんの罹患犬のＲＯＣ分析結果を示すグラフである。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例４で得られた、肺がんの判別値とがん確率の関係を示すグラフである。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１～４において、１７種の評価用元素群の濃度データと年齢データの中で、がんリスクに対して正の相関を持つものと負の相関を持つもの（判別分析とロジスティック回帰分析によって有意と判断されるもの）を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１において使用された、対照群（コントロール）と症例群（任意がん罹患犬）の基本統計量を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例２において使用された、対照群（コントロール）と症例群（肝がん罹患犬）の基本統計量を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例３において使用された、対照群（コントロール）と症例群（副腎がん罹患犬）の基本統計量を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例４において使用された、対照群（コントロール）と症例群（肺がん罹患犬）の基本統計量を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例１（任意がん）において使用された、判別関数に含まれる変数を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例２（肝がん）において使用された、判別関数に含まれる変数を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例３（副腎がん）において使用された、判別関数に含まれる変数を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例４（肺がん）において使用された、判別関数に含まれる変数を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において血清サンプルを提供した施設と対象犬の総数を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において血清サンプルが提供された対象犬の内訳（がん罹患群とコントロール群）と、がん罹患犬のがんの部位（種類）、平均年齢および標準偏差を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において、血清サンプルが提供された犬の種類と性別を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において、対照群（コントロール）と症例群（前立腺がん罹患犬）の血清サンプルの元素濃度の平均値と標準偏差を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において、前立腺がんの判別結果を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において使用された、前立腺がんの判別式を示す図である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５で得られた、前立腺がんの罹患犬のＲＯＣ分析結果を示すグラフである。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５で得られた、全がんの判別値とがん確率の関係を示すグラフである。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において、１７種の評価用元素群の濃度データと年齢データの中で、がんリスクに対して正の相関を持つものと負の相関を持つもの（判別分析とロジスティック回帰分析によって有意と判断されるもの）を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５において使用された、対照群（コントロール）と症例群（前立腺がん罹患犬）の基本統計量を示す表である。 本発明の犬のがんリスク評価方法の実施例５（前立腺がん）において使用された、判別関数に含まれる変数を示す表である。
　以下、本発明の好適な実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
　（本発明の犬のがんリスク評価方法の基本原理）
　本発明者らは、対象犬の血清中に含まれる元素群の濃度（含有量）を用いた、新たながんスクリーニング法として、上述した特許文献１に記載しているような、癌の発症と人の血清中の元素濃度の相関関係を利用した癌評価方法を開発した。本発明者らは、上記の癌評価方法の開発過程で得たさらなる知見と、上述した非特許文献１～５に開示された知識に基づき、さらに鋭意研究を重ねた結果、本発明をなすに至ったものである。
　本発明では、まず、がん罹患犬群（症例群）に属する血清群とコントロール群（対照群）に属する血清群とを、性別、年齢別、がん部位別に無作為に２つの組に分け、一方の組を「テスト用血清群」とし、他方の組を「評価用血清群」とする。次に、テスト用血清群を用いて血清中の元素濃度を測定すると共に、測定された元素濃度について統計的解析を行って判別式を得る。その後、得られた判別式に評価用血清群の年齢データと元素濃度データを適用し、対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標を得る。その指標には、必要に応じて、罹患しているのがどの部位のがんかを示す推測や、がんに罹患しているリスクの時間的変化の推測をさらに含める。
　以下、本発明の犬のがんリスク評価方法を詳細に説明する。
　まず、次のようにして予備処理を行い、対象犬の血清中に含まれる元素群の濃度測定に最適な測定条件を見出した。
　テスト用血清群（症例群に属する血清群と対照群に属する血清群の双方を含む）に硝酸を混ぜ、７０℃から８０℃で２４時間かけてタンパク質やアミノ酸を分解し、元素群の濃度測定に支障のないように前処理を行った後、金属汚染の無い超純水を使用して所定の濃度に希釈した。こうして得た処理液に含まれている７５種の元素群の濃度をＩＣＰ質量分析法を利用して測定した。得られた結果を用いて、テスト用血清群に含まれる元素群の濃度測定に最適な測定条件を見出した。
　多種の元素の濃度測定を行うには、ＩＣＰ発光分光分析法（Inductively-Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy, ICP-OES）や、ＩＣＰ質量分析法（Inductively-Coupled Plasma Mass Spectroscopy, ICP-MS）、原子吸光分析法（Atomic Absorption Spectrometry, AAS）、蛍光Ｘ線分析法（X-Ray Fluorescence analysis，XRF）等が使用可能であるが、ＩＣＰ質量分析法を選択したのは、この分析法が、最も簡便で測定結果の定量性が厳密な手法と認識されているからである。したがって、この条件が変われば、また、より好適な他の分析法が開発されれば、ＩＣＰ質量分析法以外の分析法を使用しても良いことは言うまでもない。
　見出された最適な測定条件で、同じテスト用血清群（症例群に属する血清群と対照群に属する血清群の双方を含む）を用いて、ＩＣＰ質量分析法を利用してそれら血清群に含まれている７５種の元素群の含有量を測定した。そして、測定した元素群の濃度データについて、症例群と対象群の間の元素濃度の差異を統計学的に解析した。この解析では、症例群と対照群の差異に関与する元素を明らかにし且つがん罹患リスク（確率）を求めるために、判別分析と二項ロジスティック回帰分析を用いた。この時、元素同士の組み合わせを考慮し、双方の元素間に最も差が出る組み合わせ、すなわち、症例群と対照群を最も良好に判別できる元素の組み合わせを、コンピュータによって何度も何度も組み合わせを変えて探索した。その結果、「評価用元素群」として、Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種の元素の組み合わせを用いた場合の判別能が最も高いことが判明した。そこで、本発明では、これら１７種の元素の組み合わせを「評価用元素群」として使用することを決定した。
　以上のようにして「評価用元素群」が決まると、同じテスト用血清群を用いて血清中の「評価用元素群」の元素の元素濃度を測定する。そして、測定された元素濃度について判別分析を行うと、判別式が得られる。こうして判別式が得られれば、その判別式に評価用血清群の年齢データと元素濃度データを適用して判別値を算出することで、対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標（がん罹患指標）が得られる。年齢データと元素濃度データに、「評価用元素群」の性別データをさらに加えてもよい。さらに、算出された判別値を用いて二項ロジスティック回帰分析を行うことで、対象犬のがん罹患リスク（確率）が判明する。しかも、「評価用元素群」として使用した１７種の元素の中のいずれの濃度データが判別に有意であるか、さらに、判別に有意と判断された元素の相関関係が正か負かを調べることにより、対象犬が罹患しているのがどの部位のがんであるかも推測できるようになると共に、がん罹患リスク（確率）の時間的変化の推測も可能になる。
　以下、その判別分析と二項ロジスティック回帰分析の詳細について説明する。
　まず、「評価用元素群」として測定対象とした１７種の元素群（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）について、対照群と症例群という２つの群について判別分析を実施した。具体的には、対照群と症例群という２群の母平均値の差の検定（ｔ検定）を実施した。これは、「評価用元素群」としての１７種の元素群がこれら２つの群識別にどの程度の影響を与えるかを調べるためである。この検定結果では、それぞれの元素単独では両群に差が見られるが、この解析では元素間の関連性が無視されており、症例のリスク評価に用いるには多くの問題を含んでいる。この問題を解決するためには、元素間の関連性を考慮できる多変量解析、すなわち判別分析を用いて解析をする必要がある。
　そこで、次に、以下のようにして、判別関数を求めた。これは、元素間の濃度バランス（相関関係）を解析するためである。個々の元素の濃度は対象犬毎に個別差があって指標とするのが難しいので、元素間の濃度の相関関係を知るためである。
　判別関数は、次の数式（１）のように表せる。
判別値（Ｄ）＝関数（Ｆ）（説明変数１～ｎ、判別係数）　　　　　　　　　　（１）
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（ただし、ｎは２以上の整数）
　数式（１）は、各説明変数１～ｎの重み（判別に及ぼす影響度）を考慮すると、次の数式（２）のように書くことができる。
判別値（Ｄ）＝（判別係数１）×（説明変数１）＋（判別係数２）×（説明変数２）＋
　　　　　　　　　　　・・・（判別係数ｎ）×（説明変数ｎ）＋定数　　　　　（２）
　そこで、２群の母平均値の差の検定（ｔ検定）の結果から選択された１７種の元素群（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の濃度と、対象犬の年齢とを説明変数とし、それらの重みとして判別係数を用いると、判別関数が得られる。所望の判別関数は、これら１７種の元素群の濃度値（濃度データ）と対象犬の年齢（年齢データ）とを公知の判別分析法プログラムに読み込ませることで、容易に得ることができる。年齢データと元素濃度データに、性別データをさらに加えてもよい。
　例えば、こうして算出された判別値（判別得点）（Ｄ）が、０以下であれば、対象犬は症例群に入ると判断され、その判別値（Ｄ）が０以上であれば、対照群に入ると判断される。
　次に、対象犬が症例群または対照群に入る確率を求めるため、二項ロジスティック回帰分析を実行して、発生率を求める。発生率は、上記の判別分析で求めた判別値（Ｄ）を用いて、次の数式（３）で与えられる。
発生率＝１／［１＋ｅｘｐ（－判別値）］　　　　　　　　　　　　　　　　（３）
　数式（３）により発生率が得られるので、対象犬が症例群に入る確率まで求めることができる。つまり、対象犬の現在のがん罹患リスクを確率で知ることができるのである。
　判別分析の結果、上述した１７元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）を用いた場合の判別能が最も高いことが分かった。
　本発明のがんリスク評価方法は、上述したような予備処理を経て特定された１７元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）を評価用元素群として設定し、これら元素群の対象犬の血清中の濃度を測定することで、対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かを示す指標、さらには、罹患しているがんの部位を示す指標を得るものである。
　本発明の犬のがんリスク評価方法は、図１に示すように、まず、対象犬から採取した血清サンプル２を試験管１に入れ、これを分析装置に収容して分析することで、血清中の所定の元素群（評価用元素群）の濃度を測定する（ステップＳ１）。ここで濃度測定する元素群は、上述した１７元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）である。
　次に、ステップＳ１で得られた血清中の評価用元素群の濃度データを、所定の判別関数（上記のように判別分析によって得たもの）に適用して演算する（ステップＳ２）。これにより、前記評価用元素群の濃度間の相関関係が得られる。
　最後に、ステップＳ２で得られた演算結果（前記評価用元素群の濃度間の相関関係）に基づいて、血清サンプル２を採取した対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標を生成する。その結果、対象犬のがん罹患リスクに関する所望の評価結果（指標）が得られる（ステップＳ３）。
　このように、本発明の犬のがんリスク評価方法では、相関関係を演算するステップＳ２において、対象犬から採取した血清中の評価用元素群（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種）の濃度データと、同対象犬の年齢データ（必要に応じて、さらに性別データ）とを、対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数に適用して、対象犬の血清における評価用元素群の濃度間の相関関係を演算する。
　そして、指標を取得するステップＳ３では、ステップＳ２で得られた相関関係に基づいて、対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標を得るが、その指標は、ステップＳ２で使用された判別関数に濃度データと年齢データ（必要に応じて、さらに性別データ）を適用して得た判別得点に基づいて生成される。
　したがって、高い精度で前記対象犬のがん罹患リスクを推定することができ、しかも、血液中のアミノ酸濃度を利用する場合のような早期変性や高コストという難点がない。
　また、相関関係を演算するステップＳ２において、評価用元素群として使用した１７種の元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の中のいずれの濃度データが判別に有意であるかが判明し、しかも、がんの種類に応じて判別に有意な前記元素が変動するため、どの部位のがんであるかを推定することも可能である。さらに、判別に有意な前記元素の相関関係が正であるか負であるかを利用して、がん罹患リスクの時間的変化の推測も可能である。
　さらに、対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと年齢データを用いて、コンピュータで自動演算することにより、対象犬が対照群と症例群のいずれに属しているかを判別できるから、対象犬が多数であっても容易且つ迅速に判別することが可能である。よって、動物病院でのがんスクリーニング法としても好適である。
　このように、本発明の犬のがんリスク評価方法によれば、ペット犬、警察犬、麻薬探知犬、災害救助犬、盲導犬、介助犬、セラピードッグ等の社会的に有益な犬の健康管理を簡易かつ安価に実現することが可能であり、しかも、それらの犬のがんによる死亡を低減することも期待できる等、優れた効果を有するものである。
　（本発明の犬のがんリスク評価システムの基本構成）
　次に、本発明の犬のがんリスク評価システムについて説明する。
　本発明の犬のがんリスク評価システム１０の基本構成を図２に示す。本発明の犬のがんリスク評価システム１０は、上述した本発明の犬のがんリスク評価方法を実施するためのものであり、図２より明らかなように、データ記憶部１１と、判別関数生成部１２と、評価結果演算部１３とを備えている。
　犬のがんリスク評価システム１０の外部には、血清中元素群濃度測定部５が設けられており、対象犬から採取した血清サンプル２を試験管１に入れたものを用いて、血清中の評価用元素群（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種）の濃度を測定する。こうして血清中元素群濃度測定部５で得られた血清中の評価用元素群の濃度データが、システム１０のデータ記憶部１１に供給される。対象犬のデータ記憶部１１には、年齢データも（必要に応じて性別データも）記憶される。血清中元素群濃度測定部５としては、例えば、公知のＩＣＰ質量分析機装置が使用される。
　データ記憶部１１は、血清中元素群濃度測定部５で得られた前記評価用元素群の濃度データと、前記年齢データとを記憶する部位であり、公知の記憶装置から構成されるのが通常である。
　判別関数生成部１２は、評価結果演算部１３における演算で使用する判別関数を生成する部位であり、公知のプログラムを含むパーソナルコンピュータ等で構成されるのが通常である。
　評価結果演算部１３は、所定の方法で演算を行う。評価結果演算部１３が出力する演算結果に基づいて、所望の評価結果、つまり、対象犬のがん罹患リスクを評価する。
　上述した本発明の犬のがんリスク評価方法を犬のがんリスク評価システム１０で実施する際には、例えば、血清中の評価用元素群の濃度のパターン分析で発がんのリスクを計算し、そのリスクに基づいてがんの可能性を確率的に表現した結果を提出する。具体的に言うと、動物病院あるいは検診機関で健康診断時に採血した犬の血清（例えば０．５ｃｃ）を収集し、検査機関にて特定の評価用元素群（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種）の濃度測定を実施する。そして、検査機関で測定された評価用元素群の濃度データと、対象犬の年齢データとに基づいて、例えばリスク評価センター（仮称）のような機関にてがん罹患リスクの計算を実施する。そのがん罹患リスクの計算結果を採血実施機関に送付し、その採血実施機関から対象犬の飼い主に渡す。がんが疑われる場合には、当該採血実施機関より「現行のがん検診」の受診を勧奨する。個人情報に関しては、採血実施機関において暗号化するか、連番を付し、検査機関やリスク評価センターには個人情報は届かないシステムとする。
　以下に述べる実施例１～４の結果より、図５Ａおよび図５Ｂに示した種々の対象犬の血清中の１７元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の濃度データと年齢データおよび性別データとを用いて、図６に記載された肝臓腫瘤（肝がん）から卵巣腫瘤（卵巣がん）までの任意のがん（全がん）の罹患リスクと、肝がん、副腎がん、肺がんの各々についての罹患リスクとを計算することができることが明らかにされた。一度の採血により測定された血清中の元素濃度を用いて得た判別値によって、図６に列挙した全がんの罹患リスクだけでなく、肝がん、副腎がん、肺がんという３つの異なるがん部位の罹患リスクをも算出することが可能となるのは、図２４および図２９～図３２に示したように、がん部位別に判別に有意な関連性を有する元素（有意変数）が異なっているからである。図２４および図２９～図３２から分かるように、全がん、肝がん、副腎がんおよび肺がんに共通な有意項目は年齢のみであり、加齢とともにいずれのがん罹患リスクも高くなることが示されている。また、血清中に含まれる評価用元素群としての１７元素については、がん部位によってその影響が大きく異なっていること、すなわち、判別に有意な元素の種類とその相関関係の正負が異なっていることが明らかである。この相違が、全がんの罹患リスクだけでなく、肝がん、副腎がんおよび肺がんについての個別の罹患リスクの推定と、がん罹患リスクの時間的変化の推測とを可能にしていると解される。
　さらに、以下に述べる実施例５の結果より、図３５に示した種々の対象犬の血清中の１７元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の濃度データと年齢データとを用いて（性別データは使用せず）、前立腺腫瘍（前立腺がん）についての罹患リスクを計算することができることが明らかにされた。一度の採血により測定された血清中の元素濃度を用いて得た判別値によって、図６に列挙した全がんの罹患リスクと肝がん、副腎がん、肺がんの各々の罹患リスク（実施例１～４）に加えて、前立腺がんの罹患リスクをも算出することが可能となるのは、図４１および図４３に示したように、前立腺がんにおける判別に有意な関連性を有する元素（有意変数）が、肝がん、副腎がんおよび肺がんにおけるそれとは異なっているからである。図４１及び図４３から分かるように、加齢とともに前立腺がんの罹患リスクも高くなることが示されている。また、血清中に含まれる評価用元素群としての１７元素については、前立腺がんにおける影響が肝がん、副腎がんおよび肺がんにおけるそれとは大きく異なっていること、すなわち、判別に有意な元素の種類とその相関関係の正負が異なっていることが明らかである。この相違が、前立腺がんについての罹患リスクの推定と、その罹患リスクの時間的変化の推測をも可能にしていると解される。
　なお、実施例１～４及び実施例５を通じて、年齢データとしては、対象犬の満年齢をそのまま用いた。実施例１～４における性別データとしては、オス（雄）＝１、メス（雌）＝２、去勢オスおよび避妊メス＝３として、数値に変換して設定した。
　以下、実施例に基づき、本発明をより詳細に説明する。
　まず、以下の実施例１～４で使用する犬の血清サンプルは、動物を治療する病院の協力を得て、採血時点でがんや他の重篤な疾患に罹患していない犬を対照群（コントロール）とするために、神奈川県のみかん動物病院とようだアニマルケアセンターから、犬の血清サンプル計７５例の提供を受けた。また、がん治療で受診した犬を症例群とするために、東京大学獣医学部と日本大学動物病院から、がん治療で受診した犬の血清サンプル計２９７例の提供を受けた。これら症例群の血清サンプルの中には、年齢が不明な１例があったため、その１例を除き、性別と年齢が明確な対照群７５例および症例群２９６例の血清サンプル（総計３７１例）を、がんリスク評価に用いた（図３参照）。
　血清サンプルが提供された対象犬の種類（犬種）と性別、去勢オス・避妊メスの区別は、図５Ａおよび図５Ｂに示すとおりである。対照群（コントロール）として提供を受けた犬の総数は７８、症例群（がん罹患犬）の総数は２９７であり、総計３７５である。しかし、対照群（コントロール）の７８の血清サンプルのうち、３つの血清サンプルには問題があったため除き、７５の血清サンプルをがんリスク評価に用いた。症例群（がん罹患犬）の２９７の血清サンプルのうち、１つの血清サンプルは年齢が不明だったため除き、２９６の血清サンプルをがんリスク評価に用いた。対照群の７５匹と、症例群の全がんの２９６匹、肝がんの１４０匹、副腎がんの６９匹、肺がんの３５匹の平均年齢とその標準偏差は、図４に示すとおりである。
　症例群の犬のがん部位を、性別と去勢・避妊の有無と共に、図６に示す。図６より明らかなように、肝腫瘍（がん）が１４０例、副腎腫瘍（がん）６９例、肺腫瘍（がん）３５例、メラノーマ１１例、乳腺がん８例の順位で多く、他のがん種は５例以下であった。そこで、がん部位別の解析では３０例以上の腫瘍、すなわち、肝腫瘍（がん）、副腎腫瘍（がん）、肺腫瘍（がん）の３種についてのみ、評価した。他方、図６の全がんについては、症例群２９６例のすべてについて評価した。
　血清サンプル中の微量元素濃度の測定は、上述した硝酸を用いた前処理を行ってから、その前処理を施した血清サンプルに対して、ＩＣＰ質量分析法（ICP-MS）を用いて行った。測定した微量元素は、「評価用元素群」として指定したＬｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種の元素である。そこで、これら１７種の元素の濃度データに、対象犬の性別データと年齢データを加えて合計１９変数とし、判別分析および二項ロジスティック回帰分析を行った。
　以下に述べる実施例１～４で得られた、１７種の「評価用元素群」の濃度の平均値と標準偏差を図７にまとめて示す。図７は、図２５～図２８の基本統計量から該当するものを抜粋して整理したものである。
　以下の実施例５で使用する犬の血清サンプルは、実施例１～４と同様に、対照群（コントロール）とするために、実施例１～４で言及したみかん動物病院とようだアニマルケアセンターから、犬の血清サンプル計４６例の提供を受けた。また、症例群とするために、実施例１～４で言及した日本大学動物病院から、前立腺がん治療で受診した犬の血清サンプル計４８例の提供を受けた（図３３、図３５参照）。対照群の血清サンプルの中には、年齢が不明な１例があったため、その１例を除き、性別と年齢が明確な対照群４５例および症例群４８例の血清サンプル（総計９３例）を、前立腺がんのリスク評価に用いた（図３４参照）。血清サンプルが提供された対象犬の種類（犬種）とオス・去勢オスの区別は、図３５に示すとおりである。対照群の４５匹と症例群の４８匹の平均年齢とその標準偏差は、図３４に示すとおりである。
　実施例５では、血清サンプル中の微量元素濃度の測定方法と、使用した「評価用元素群」とは、実施例１～４で使用したものと同じとした。また、「評価用元素群」としての１７種の元素の濃度データに、対象犬の年齢データを加えて合計１８変数として、判別分析および二項ロジスティック回帰分析を行った。性別データは使用しなかった。
　以下に述べる実施例５で得られた、１７種の「評価用元素群」の濃度の平均値と標準偏差を図３６にまとめて示す。図３６は、図４２の基本統計量から該当するものを抜粋して整理したものである。
　実施例１では、全がん（図６に示したすべてのがん）についてのがん罹患リスクを推測した。本実施例１でがん罹患リスクを推測する対象犬は、図６に示すように、症例群は２９６例、対照群（コントロール）は７５例であり、合計３７１例の血清サンプルを評価対象として使用した。評価に用いたデータは、対象犬の年齢データと、性別データと、評価用元素群として使用された１７種の元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の濃度データとした。得られた元素濃度の測定結果は図７および図２５に示されているとおりである。
　全がんについての判別分析に使用した判別式を図９に示す。また、その判別式を用いて得た判別結果を図８に示す。図８の判別結果によると、症例群の２９６例の中で２６９例が的中しており（感度＝９０．９％）、対照群では７５件中６４例が的中している（特異度＝８５．３％）。したがって、正診率は８９．７６％であり、高い値を示した。
　判別分析から得られたＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）を求めると、図１０に示すように、０．９４２という高い値が得られた。
　これらの結果より、血清中の１７種の微量元素（評価用元素群）（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図９の判別式に投入することによって判別得点を算出し、その判別得点を用いて全がんの罹患リスク（確率）を計算した。その結果を図１１に示す。
　図１１から分かるように、全がんの場合、判別得点が負の値を大きくとるほどリスクが高くなり、判別得点がおおよそ－２．０以下であれば、全がんの罹患リスクが９０％以上の確率であると評価（推定）することができる。
　したがって、新たな血清サンプルについて、その中の評価用元素群としての１７種の微量元素（Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図９の判別式に投入することによって判別得点を算出すれば、その判別得点を用いて、その新たな血清サンプルについて、全がんの罹患リスク（確率）を計算することが可能である。
　実施例１で使用した基本統計量は、図２５に示すとおりであり、判別関数に含まれる変数は図２９に示すとおりである。
　なお、全がんについてのがん罹患リスク評価では、図２４および図２９に示すように、年齢データのほか、Ｍｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素の濃度データが判別に有意であることが分かった。また、Ｍｇ元素の濃度データが負の相関関係を持ち、Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの３元素の濃度データが正の相関関係を持ち、その関係の程度はＳ，Ｃｕ，ＳｅよりもＭｇの方が強いことが分かった。したがって、Ｍｇ元素の濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているリスクが減少傾向（または増加傾向）にあり、Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの３元素の少なくとも１つの濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているリスクが増加傾向（または減少傾向）にあるとの推測を、がんの罹患リスクの評価に加えることができた。この実施例では、前記対象犬のがん罹患リスクの評価に加えて、その時間的変化の推測をもさらに提示することができる、という利点がある。
　実施例２では、肝がんについてのがん罹患リスクを推測した。本実施例２でがん罹患リスクを推測する対象犬は、図６に示すように、症例群は１４０例、対照群（コントロール）は７５例であり、合計２１５例の血清サンプルを評価対象として使用した。評価に用いたデータは、対象犬の年齢データと、性別データと、実施例１で評価用元素群として使用された１７種の元素の濃度データとした。得られた元素濃度の測定結果は図７および図２６に示されているとおりである。
　肝がんについての判別分析に使用した判別式を図１３に示す。また、その判別式を用いて得た判別結果を図１２に示す。図１２の判別結果によると、症例群の１４０例の中で１２７例が的中しており（感度＝９０．７％）、対照群では７５例中６３例が的中している（特異度＝８４．０％）。したがって、正診率は８８．３７％であり、高い値を示した。
　判別分析から得られたＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）を求めると、図１４に示すように、０．９６１という高い値が得られた。
　これらの結果より、血清中の１７種の微量元素（評価用元素群）（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図１３の判別式に投入することによって判別得点を算出し、その判別得点を用いて肝がんの罹患リスク（確率）を計算した。その結果を図１５に示す。図１５のがん確率カーブは、全がんの場合とは正負が逆になっている。
　図１５から分かるように、肝がんの場合、判別得点が正の値を大きくとるほどリスクが高くなり、判別得点がおおよそ３．０以上であれば、肝がんの罹患リスクが９０％以上の確率であると評価（推定）することができる。
　したがって、新たな血清サンプルについて、その中の評価用元素群としての１７種の微量元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図１３の判別式に投入することによって判別得点を算出すれば、その判別得点を用いて、その新たな血清サンプルについて、肝がんの罹患リスク（確率）を計算することが可能である。
　実施例２で使用した基本統計量は、図２６に示すとおりであり、判別関数に含まれる変数は図３０に示すとおりである。
　なお、肝がんについてのがん罹患リスク評価では、図２４および図３０に示すように、年齢データのほか、Ｆｅ，Ｃｕの２元素の濃度データが判別に有意であり、実施例１で有意と判断されたＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素とは異なることが分かった。これは、前記相関関係演算ステップ（図１のステップＳ２）で演算された前記評価用元素群の濃度間の相関関係に基づいて、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ，Ｃｕの２元素の濃度データが判別に有意と判断されると、前記対象犬に係るがんの種類（部位）が「肝がん」であるとの推測が可能となることを意味している、と理解された。また、Ｆｅ元素の濃度データが負の相関関係を持ち、Ｃｕ元素の濃度データが正の相関関係を持っていて、その関係の程度はＦｅよりもＣｕの方が強いことが分かった。したがって、Ｆｅ元素の濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が肝がんに罹患しているリスクが減少傾向（または増加傾向）にあり、Ｃｕ元素の濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が肝がんに罹患しているリスクが増加傾向（または減少傾向）にあるとの推測を、肝がん罹患リスクの評価に加えることができた。この実施例では、前記対象犬の肝がん罹患リスクの評価に加えて、その罹患リスクの時間的変化の推測をもさらに提示することができる、という利点がある。
　実施例３では、副腎がんについてのがん罹患リスクを推測した。本実施例でがん罹患リスクを推測する対象犬は、図６に示すように、症例群は６９例、対照群（コントロール）は７５例であり、合計１４４例の血清サンプルを評価対象として使用した。評価に用いたデータは、対象犬の年齢データと、性別データと、評価用元素群として使用された１７種の元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データとした。測定結果は図７に示されているとおりである。
　副腎がんについての判別分析に使用した判別式を図１７に示す。また、その判別式を用いて得た判別結果を図１６に示す。図１６の判別結果によると、症例群の６９例の中で６４例が的中しており（感度＝９２．８％）、対照群では７５例中６８例が的中している（特異度＝９０．７％）。したがって、正診率は９１．６７％であり、高い値を示した。
　判別分析から得られたＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）を求めると、図１８に示すように、０．９６５という高い値が得られた。
　これらの結果より、血清中の１７種の微量元素（評価用元素群）（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図１７の判別式に投入することによって判別得点を算出し、その判別得点を用いて副腎がんの罹患リスク（確率）を計算した。その結果を図１９に示す。図１９のがん確率カーブも、全がんの場合とは正負が逆になっている。
　図１９から分かるように、副腎がんの場合、判別得点が正の値を大きくとるほどリスクが高くなり、判別得点がおおよそ３．０以上であれば、副腎がんの罹患リスクが９５％以上の確率であると評価（推定）することができる。
　したがって、新たな血清サンプルについて、その中の評価用元素群としての１７種の微量元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図１７の判別式に投入することによって判別得点を算出すれば、その判別得点を用いて、その新たな血清サンプルについて、副腎がんの罹患リスク（確率）を計算することが可能である。
　実施例３で使用した基本統計量は、図２７に示すとおりであり、判別関数に含まれる変数は図３１に示すとおりである。
　なお、副腎がんについてのがん罹患リスク評価では、図２４および図３１に示すように、年齢データのほか、Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素の濃度データが判別に有意であり、実施例１で有意と判断されたＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素、及び、実施例２で有意と判断されたＦｅ，Ｃｕの２元素とは異なることが分かった。これは、前記相関関係演算ステップ（図１のステップＳ２）で演算された前記評価用元素群の濃度間の相関関係に基づいて、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素の濃度データが判別に有意と判断されると、前記対象犬に係るがんの種類（部位）が「副腎がん」であるとの推測が可能となることを意味している、と理解された。また、Ｍｇ，Ｚｎ，Ａｓの３元素の濃度データが負の相関関係を持ち、その関係の程度はＭｇよりもＺｎ，Ａｓの方が強いことが分かった。さらに、Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｓｅの４元素の濃度データが正の相関関係を持ち、その関係の程度はＳ，Ｃｏ，ＳｅよりもＰの方が強いことが分かった。したがって、Ｍｇ，Ｚｎ，Ａｓの３元素の少なくとも１つの濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が副腎がんに罹患しているリスクが減少傾向（または増加傾向）にあり、Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｓｅの４元素の少なくとも１つの濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が副腎がんに罹患しているリスクが増加傾向（または減少傾向）にあるとの推測を、副腎がん罹患リスクの評価に加えることができた。この実施例では、前記対象犬の副腎がん罹患リスクの評価に加えて、その罹患リスクの時間的変化の推測をもさらに提示することができる、という利点がある。
　実施例４では、肺がんについてのがん罹患リスクを推測した。本実施例でがん罹患リスクを推測する対象犬は、図６に示すように、症例群は３５例、対照群（コントロール）は７５例であり、合計１１０例の血清サンプルを評価対象として使用した。評価に用いたデータは、対象犬の年齢データと、性別データと、評価用元素群として使用された１７種の元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データとした。測定結果は図７に示されているとおりである。
　肺がんについての判別分析に使用した判別式を図２１に示す。また、その判別式を用いて得た判別結果を図２０に示す。図２０の判別結果によると、症例群の３５例の中で３４例が的中しており（感度＝９７．１％）、対照群では７５例中７１例が的中している（特異度＝９４．７％）。したがって、正診率は９５．４５％であり、高い値を示した。
　判別分析から得られたＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）を求めると、図２２に示すように、０．９８９という高い値が得られた。
　これらの結果より、血清中の１７種の微量元素（評価用元素群）（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図２１の判別式に投入することによって判別得点を算出し、その判別得点を用いて肺がんの罹患リスク（確率）を計算した。その結果を図２３に示す。図２３のがん確率カーブも、全がんの場合とは正負が逆になっている。
　図２３から分かるように、肺がんの場合、判別得点が正の値を大きくとるほどリスクが高くなり、判別得点がおおよそ２．０以上であれば、肺がんの罹患リスクが９０％以上の確率であると評価（推定）することができる。
能である。
　したがって、新たな血清サンプルについて、その中の評価用元素群としての１７種の微量元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データおよび性別データとを、図２１の判別式に投入することによって判別得点を算出すれば、その判別得点を用いて、その新たな血清サンプルについて、肺がんの罹患リスク（確率）を計算することが可能である。
　実施例４で使用した基本統計量は、図２８に示すとおりであり、判別関数に含まれる変数は図３２示すとおりである。
　なお、肺がんについてのがん罹患リスク評価では、図２４と図３２に示すように、年齢データのほか、Ｎａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素の濃度データが判別に有意であり、実施例１で有意と判断されたＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素、実施例２で有意と判断されたＦｅ，Ｃｕの２元素、及び、実施例３で有意と判断されたＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素とは異なることが分かった。これは、前記相関関係演算ステップ（図１のステップＳ２）で演算された前記評価用元素群の濃度間の相関関係に基づいて、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素の濃度データが判別に有意と判断されると、前記対象犬に係るがんの種類（部位）が「肺がん」であるとの推測が可能となることを意味している、と理解された。また、Ｍｇ，Ａｓの２元素の濃度データが負の相関関係を持ち、その関係の程度はＭｇよりもＡｓの方が強いことが分かった。さらに、Ｎａ，Ｓｒの２元素の濃度データが正の相関関係を持ち、その関係の程度はＳｒよりもＮａの方が強いことが分かった。したがって、Ｍｇ，Ａｓの２元素の少なくとも１つの濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が肺がんに罹患しているリスクが減少傾向（または増加傾向）にあり、Ｎａ，Ｓｒの２元素の少なくとも１つの濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が肺がんに罹患しているリスクが増加傾向（または減少傾向）にあるとの推測を、肺がん罹患リスクの評価に加えることができた。この実施例では、前記対象犬の肺がん罹患リスクの評価に加えて、その罹患リスクの時間的変化の推測をもさらに提示することができる、という利点がある。
　実施例５では、前立腺がんについてのがん罹患リスクを推測した。本実施例でがん罹患リスクを推測する対象犬は、図３４に示すように、症例群は４８例、対照群（コントロール）は４５例であり、合計９３例の血清サンプルを評価対象として使用した。評価に用いたデータは、対象犬の年齢データと、評価用元素群として使用された１７種の元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データとした。測定結果は図３５に示されているとおりである。
　前立腺がんについての判別分析に使用した判別式を図３８に示す。また、その判別式を用いて得た判別結果を図３７に示す。図３７の判別結果によると、症例群の４８例の中で４７例が的中しており（感度＝９７．９％）、対照群では４５例中４３例が的中している（特異度＝９５．５％）。したがって、正診率は９６．７７％であり、高い値を示した。
　判別分析から得られたＲＯＣ曲線下面積（ＡＵＣ）を求めると、図３９に示すように、０．９９３という高い値が得られた。
　これらの結果より、血清中の１７種の微量元素（評価用元素群）（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データとを、図３８の判別式に投入することによって判別得点を算出し、その判別得点を用いて前立腺がんの罹患リスク（確率）を計算した。その結果を図４０に示す。図４０のがん確率カーブも、全がんの場合とは正負が逆になっている。
　図４０から分かるように、前立腺がんの場合、判別得点が正の値を大きくとるほどリスクが高くなり、判別得点がおおよそ２．０以上であれば、前立腺がんの罹患リスクが９０％以上の確率であると評価（推定）することができる。
能である。
　したがって、新たな血清サンプルについて、その中の評価用元素群としての１７種の微量元素（実施例１で用いたものと同じ）の濃度データと、対象犬の年齢データとを（性別データは不使用）、図３８の判別式に投入することによって判別得点を算出すれば、その判別得点を用いて、その新たな血清サンプルについて、前立腺がんの罹患リスク（確率）を計算することが可能である。
　実施例５で使用した基本統計量は、図４２に示すとおりであり、判別関数に含まれる変数は図４３示すとおりである。
　なお、前立腺がんについてのがん罹患リスク評価では、図４１と図４３に示すように、年齢データのほか、Ｎａ，Ｋ，Ｃｕの３元素の濃度データが判別に有意であり、実施例１で有意と判断されたＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素、実施例２で有意と判断されたＦｅ，Ｃｕの２元素、実施例３で有意と判断されたＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素、及び、実施例４で有意と判断されたＮａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素とは異なることが分かった。これは、前記相関関係演算ステップ（図１のステップＳ２）で演算された前記評価用元素群の濃度間の相関関係に基づいて、前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｋ，Ｃｕの３元素の濃度データが判別に有意と判断されると、前記対象犬に係るがんの種類（部位）が「前立腺がん」であるとの推測が可能となることを意味している、と理解された。また、Ｋ元素の濃度データが負の相関関係を持つことが分かった。さらに、Ｎａ，Ｃｕの２元素の濃度データが正の相関関係を持ち、その関係の程度はＮａよりもＣｕの方が強いことが分かった。したがって、Ｋ元素の濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が前立腺がんに罹患しているリスクが増加傾向（または減少傾向）にあり、Ｎａ，Ｃｕの２元素の少なくとも１つの濃度データが、時間の経過に伴って上昇（または下降）すると、前記対象犬が前立腺がんに罹患しているリスクが増加傾向（または減少傾向）にあるとの推測を、前立腺がん罹患リスクの評価に加えることができた。この実施例では、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクの評価に加えて、その罹患リスクの時間的変化の推測をもさらに提示することができる、という利点がある。
　本発明は、ペット犬、警察犬、麻薬探知犬、災害救助犬、盲導犬、介助犬、セラピードッグ等の社会的に有益な犬のがん罹患のリスク（有無）を迅速かつ簡便に推測することが望まれる分野に広く適用可能である。
１　　試験管
２　　血清サンプル
５　　血清中元素群濃度測定部
１０　　犬のがんリスク評価システム
１１　　データ記憶部
１２　　判別関数生成部
１３　　評価結果演算部

Claims (36)

  1. 　対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを、前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算する相関関係演算ステップと、
    　前記相関関係演算ステップで演算された前記相関関係に基づいて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの指標を得る指標取得ステップとを備え、
    　前記相関関係演算ステップでは、前記評価用元素群としてＬｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種の元素の組み合わせが使用され、
    　前記指標取得ステップでは、前記相関関係演算ステップで使用された前記判別関数に前記濃度データと前記年齢データとを適用して算出された判別得点に基づき、前記指標が生成されることを特徴とする犬のがんリスク評価方法。
  2. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる請求項１に記載の犬のがんリスク評価方法。
  3. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素の濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる請求項１に記載の犬のがんリスク評価方法。
  4. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項３に記載の犬のがんリスク評価方法。
  5. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＳ，Ｃｕ，Ｓｅの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項３に記載の犬のがんリスク評価方法。
  6. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬ががんに罹患しているとの推測と共に、がん部位の推測も行われる請求項１に記載の犬のがんリスク評価方法。
  7. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ，Ｃｕの２元素の前記濃度データとが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肝がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１または６に記載の犬のがんリスク評価方法。
  8. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項７に記載の犬のがんリスク評価方法。
  9. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＣｕ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項７に記載の犬のがんリスク評価方法。
  10. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が副腎がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１または６に記載の犬のがんリスク評価方法。
  11. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｚｎ，Ａｓの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項１０に記載の犬のがんリスク評価方法。
  12. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＰ，Ｓ，Ｃｏ，Ｓｅの４元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項１０に記載の犬のがんリスク評価方法。
  13. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肺がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１または６に記載の犬のがんリスク評価方法。
  14. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ａｓの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項１３に記載の犬のがんリスク評価方法。
  15. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｓｒの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項１３に記載の犬のがんリスク評価方法。
  16. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｋ，Ｃｕの３元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が前立腺がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１または６に記載の犬のがんリスク評価方法。
  17. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＫ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項１６に記載の犬のがんリスク評価方法。
  18. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｃｕの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項１６に記載の犬のがんリスク評価方法。
  19. 　対象犬から採取した血清中の評価用元素群の濃度データと、前記対象犬の年齢データとを記憶するデータ記憶部と、
    　前記対象犬が対照群と症例群のいずれに属するかを判別するための判別関数を生成する判別関数生成部と、
    　前記データ記憶部に記憶された前記対象犬の濃度データと前記年齢データとを、前記判別関数生成部で生成された判別関数に適用して、前記血清における前記評価用元素群の濃度間の相関関係を演算し、その相関関係に基づいて前記対象犬が何らかのがんに罹患しているか否かの評価結果を出力する評価結果演算部とを備え、
    　前記評価用元素群として、Ｌｉ，Ｎａ，Ｍｇ，Ｐ，Ｓ，Ｋ，Ｃａ，Ｆｅ，Ｃｏ，Ｃｕ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅ，Ｒｂ，Ｓｒ，Ｍｏ，Ｃｓの１７種の元素の組み合わせが使用され、
    　前記評価結果演算部では、前記判別関数生成部で生成された判別関数に、前記データ記憶部に記憶された前記濃度データと前記年齢データとを適用して判別得点が算出され、その判別得点に基づいて前記評価結果が生成されることを特徴とする犬のがんリスク評価システム。
  20. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる請求項１９に記載の犬のがんリスク評価システム。
  21. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｓ，Ｃｕ，Ｓｅの４元素の濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が何らかのがんに罹患しているとの推測が行われる請求項１９に記載の犬のがんリスク評価システム。
  22. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項２１に記載の犬のがんリスク評価システム。
  23. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＳ，Ｃｕ，Ｓｅの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬のがん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項２１に記載の犬のがんリスク評価システム。
  24. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中のいずれの前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬ががんに罹患しているとの推測と共に、がん部位の推測も行われる請求項１９に記載の犬のがんリスク評価システム。
  25. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ，Ｃｕの２元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肝がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１９または２４に記載の犬のがんリスク評価システム。
  26. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＦｅ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項２５に記載の犬のがんリスク評価システム。
  27. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＣｕ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肝がんの罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項２５に記載の犬のがんリスク評価システム。
  28. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｐ，Ｓ，Ｃｏ，Ｚｎ，Ａｓ，Ｓｅの７元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が副腎がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１９または２４に記載の犬のがんリスク評価システム。
  29. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ｚｎ，Ａｓの３元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項２８に記載の犬のがんリスク評価システム。
  30. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＰ，Ｓ，Ｃｏ，Ｓｅの４元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の副腎がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項２８に記載の犬のがんリスク評価システム。
  31. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｍｇ，Ａｓ，Ｓｒの４元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が肺がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１９または２４に記載の犬のがんリスク評価システム。
  32. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＭｇ，Ａｓの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求３１に記載の犬のがんリスク評価システム。
  33. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｓｒの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の肺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項３１に記載の犬のがんリスク評価システム。
  34. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｋ，Ｃｕの３元素の前記濃度データが判別に有意であるか否かに応じて、前記対象犬が前立腺がんに罹患しているとの推測が行われる請求項１９または２４に記載の犬のがんリスク評価システム。
  35. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＫ元素の前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが減少傾向または増加傾向にあるとの推測が行われる請求項３４に記載の犬のがんリスク評価システム。
  36. 　前記評価用元素群として使用された１７種の前記元素の中から選ばれるＮａ，Ｃｕの２元素の少なくとも１つの前記濃度データが、時間の経過に伴って上昇または下降すると、前記対象犬の前立腺がん罹患リスクが増加傾向または減少傾向にあるとの推測が行われる請求項３４に記載の犬のがんリスク評価システム。
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