前列腺疾病的評價方法

2023-10-09 07:19:19 1

前列腺疾病的評價方法
【專利摘要】本發明的課題在於提供前列腺疾病的評價方法，所述方法利用血液中的胺基酸濃度中與前列腺疾病的狀態相關的胺基酸濃度，可以高精度地評價前列腺疾病的狀態。本發明涉及的前列腺疾病的評價方法，從採集自評價對象的血液測定與胺基酸的濃度值相關的胺基酸濃度數據，基於測定出的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、Ile、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys、Cys2中的至少一種胺基酸的濃度值，對於評價對象，評價包括前列腺癌和前列腺肥大中的至少一種的前列腺疾病的狀態。
【專利說明】前列腺疾病的評價方法
[0001]本申請是申請號為200980124392.X、申請日為2009年6月22日、發明名稱為「前列腺疾病的評價方法」的中國專利申請的分案申請。

【技術領域】
[0002]本發明涉及利用血液(血漿)中的胺基酸濃度、對包括前列腺癌和前列腺肥大中的至少一種的前列腺疾病進行評價的方法。

【背景技術】
[0003]前列腺癌在與1990年相比的2015年的各臟器分類的癌症死亡數的預期值之比為3.90，在所有的癌症當中最高。因此，為了抑制將來的死亡率增加，必須在早期進行高精度的診斷。
[0004]目前，前列腺癌的診斷依靠前列腺特異性抗原(PSA)、直腸檢查、經直腸超聲診斷而進行。而且，對於異常病症，需要通過經直腸超聲引導下進行前列腺六分區六點活檢(前立腺6分割6 ^所生検)來確診。
[0005]但是，由於PSA不只在前列腺癌組織中產生，而且在前列腺肥大組織中也產生，所以難以區分早期前列腺癌和前列腺肥大，活檢陽性預中率(的中率)低至3?4%。此外，對於直腸檢查、經直腸超聲診斷，靈敏度、活檢陽性預中率比PSA還低。此外，經直腸超聲引導下前列腺六分區六點活檢能夠確診，但其是侵襲力高的檢查，對所有疑似前列腺癌的患者實施是不實際的。因此，從對患者的身體負擔和費用效益等方面考慮，期待用侵襲力和精神痛苦少的方法選擇前列腺癌發病可能性高的受試者，對選擇的受試者實施診斷，將得到確診的患者作為治療的對象。
[0006]另一發麵，已知血中胺基酸濃度隨癌症發病而變化。例如，Cynober (參照非專利文獻I)報導了，例如穀氨醯胺主要作為氧化能量源、精氨酸作為氮氧化物或聚胺的前體、蛋氨酸通過激活癌細胞蛋氨酸攝取能力，分別在癌細胞內的消耗量增加。此外，Vissers等(參照非專利文獻2)、Kubota (參照非專利文獻3)、Park(參照非專利文獻4)、Proenza等(參照非專利文獻5)、Cascino (參照非專利文獻6)報導了癌症患者的血漿中胺基酸組成與健康人不同。
[0007]另外，專利文獻I和專利文獻2公開了將胺基酸濃度和生物體狀態關聯的方法。另夕卜，專利文獻3公開了用胺基酸濃度來評價肺癌狀態的方法。
[0008]現有技術文獻
[0009]專利文獻
[0010]專利文獻1:國際公開第2004/052191號
[0011]專利文獻2:國際公開第2006/098192號
[0012]專利文獻3:國際公開第2008/016111號
[0013]非專利文獻
[0014]非專利文獻 I:Cynober, L.ed., Metabolic and therapeutic aspects of aminoacids in clinical nutrit1n.2nd ed., CRC Press
[0015]非專利文獻 2:Vissers, Y.LJ.,等，Plasma arginine concentrat1n arereduced in cancer patients:evidence for arginine deficiency ? , The AmericanJournal of Clinical Nutrit1n, 2005,81,第 1142-1146 頁
[0016]非專利文獻3:Kubota, A.，Meguid, Μ.Μ.，and Hitch, D.C.，Amino acid profilescorrelate diagnostically with organ site in three kinds of malignant tumors.,Cancer,1991，69，第 2343-2348 頁
[0017]非專利文獻4:Park, K.G.,等，Arginine metabolism in benign andmagi inant disease of breast and colon:evidence for possible inhibit1n oftumor-1nfiltrating macropharges., Nutrit1n,1991 7,第 185-188 頁
[0018]非專利文獻5:Proenza, Α.Μ., J.0liver, A.Palou and P.Roca, Breast and lungcancer are associated with a decrease in blood cell amino acid content.,J NutrB1chem, 2003.14 (3)，第 133-8 頁
[0019]非專利文獻6:Cascino, A., M.Muscaritoli, C.Cangiano, L.Conversano,A.Laviano,S.Ariemma,M.M.Meguid and F.Rossi FanelIi,Plasma amino acid imbalancein patients with lung and breast cancer.,Anticancer Res, 1995.15(2),第507-10頁


【發明內容】

[0020]發明要解決的問題
[0021]然而，迄今為止，存在如下的診斷方法和診斷裝置的開發從時間和金錢的觀點考慮還未進行、且未實用化的問題，所述診斷方法和診斷裝置是以複數種胺基酸為變數，對前列腺癌、前列腺肥大以及其他前列腺疾病是否發病進行診斷的診斷方法和診斷裝置。另外，即使用專利文獻3公開的肺癌判別用指標式(index formula)組來判別前列腺癌、前列腺肥大以及其他前列腺疾病是否發病，也由於判別對象不同，存在不能得到足夠的判別能力的問題。
[0022]鑑於上述問題，本發明的目的在於提供前列腺疾病的評價方法，所述方法利用血液中的胺基酸濃度中與前列腺疾病的狀態相關的胺基酸的濃度，可以高精度地評價前列腺疾病的狀態。
[0023]解決問題的手段
[0024]為了解決上述問題，本發明人等經過認真研究，結果發現，鑑別對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別等有用的胺基酸，同時，包含鑑別出的胺基酸濃度作為變數的多變量判別式(指標式、相關方程)與前列腺疾病的狀態顯著相關，從而完成本發明。具體而言，探求對於前列腺疾病更特異的指標式，結果可得到比專利文獻1、專利文獻2、專利文獻3等公開的指標式更適於評價前列腺疾病狀態的指標式，從而完成本發明。
[0025]即，為了解決上述問題，達到本發明的目的，本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的特徵在於，包括:測定步驟，從採集自評價對象的血液測定與胺基酸的濃度值相關的胺基酸濃度數據；以及濃度值基準評價步驟，基於在所述測定步驟中測定的所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys、Cys2中的至少一種胺基酸的所述濃度值,對於所述評價對象，評價包括前列腺癌和前列腺肥大中的至少一種的前列腺疾病的狀態。
[0026]此外，本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病的評價方法中，所述濃度值基準評價步驟進一步包括:濃度值基準判別步驟，基於在所述測定步驟中測定的所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr> Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys> Cys2 中的至少一種胺基酸的所述濃度值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺疾病或非前列腺疾病、是否是所述前列腺癌或非前列腺癌、或者是否是所述前列腺癌或所述前列腺肥大。
[0027]此外，本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病的評價方法中，所述濃度值基準評價步驟進一步包括:判別值算出步驟，基於在所述測定步驟中測定的所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys、Cys2 中的至少一種胺基酸的所述濃度值以及以所述胺基酸的濃度作為變數的預先設定的多變量判別式，算出該多變量判別式的值即判別值；以及判別值基準評價步驟，基於在所述判別值算出步驟中算出的所述判別值，對於所述評價對象，評價所述前列腺疾病的狀態。所述多變量判別式含有Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys> Cys2 中的至少一種胺基酸作為所述變數。
[0028]此外，本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病的評價方法中，所述判別值基準評價步驟進一步包括:判別值基準判別步驟，基於在所述判別值算出步驟中算出的所述判別值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺疾病或非前列腺疾病、是否是所述前列腺癌或非前列腺癌、或者是否是所述前列腺癌或所述前列腺肥大。
[0029]此外，本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病的評價方法中，所述多變量判別式是一個分數式或複數個所述分數式之和、或者邏輯回歸(logistic regress1n)式、線性判別式、多重回歸式、用支持向量機(Support VectorMachine)製作的公式、用馬氏距離法(Mahalanobis，generalized distance method)製作的公式、用典型判別分析(canonical discriminant analysis)製作的公式、用決策樹製作的公式的任意一種。
[0030]此外，本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病的評價方法中，所述判別值算出步驟基於在所述測定步驟中測定的所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp> Lys、Cys2中的至少一種胺基酸的所述濃度值以及含有Tau、Thr> Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp> Lys、Cys2 中的至少一種胺基酸作為所述變數的所述多變量判別式，算出所述判別值，所述判別值基準判別步驟基於在所述判別值算出步驟中算出的所述判別值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺疾病或所述非前列腺疾病。此外，本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病的評價方法中，所述多變量判別式是數學式I的所述分數式、以Tau、Glu、Pro、Ala、CU、ABA作為所述變數的所述邏輯回歸式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為所述變數的所述邏輯回歸式、或者以Tau、Glu、Gly、Cit、ABA、Val作為所述變數的所述線性判別式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為所述變數的所述線性判別式，
[0031]al (Tau/ABA) +Id1 (Thr/Cit) +C1 (Glu/Ser) +(I1 (Pro/Asn) +G1
[0032]……(數學式I)
[0033](數學式I中，C1'屯、G1是任意實數。)
[0034]此外，本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病的評價方法中，所述判別值算出步驟基於在所述測定步驟中測定的所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp> Orn> Cys2中的至少一種胺基酸的所述濃度值以及含有Tau、Thr> Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、Ile、Leu、Phe、His、Trp、0rn、Cys2中的至少一種胺基酸作為所述變數的所述多變量判別式，算出所述判別值，所述判別值基準判別步驟基於在所述判別值算出步驟中算出的所述判別值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺癌或所述非前列腺癌。此外，本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病的評價方法中，所述多變量判別式是數學式2的所述分數式、數學式3的所述分數式或數學式4的所述分數式、以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為所述變數的所述邏輯回歸式、以Tau、Glu、Cit、ABA、Val、0rn作為所述變數的所述邏輯回歸式、以Tau、Thr、Ala、Trp、Orn、Arg作為所述變數的所述邏輯回歸式或以Asn、Ala、Val、Met、Trp、Arg作為所述變數的所述邏輯回歸式、或者以Tau、Ala、ABA、Trp> Orn> Arg作為所述變數的所述線性判別式、以Tau、Glu、Ala、Cit、Met、Orn作為所述變數的所述線性判別式、以Tau、Thr、Ser、Ala、OrruArg作為所述變數的所述線性判別式或以Asn、Ala、Val、Met、Tyr> Trp作為所述變數的所述線性判別式。
[0035]a2 (Tau/Trp) +b2 (Thr/Ser) +C2 (Glu/Asn) +d2 (Orn/Gln) +e2
[0036]......(數學式 2)
[0037]a3 (Tau/Met) +b3 (Ser/Cit) +C3 (Asn/Thr) +d3 (Glu/Pro) +e3
[0038]......(數學式 3)
[0039]a4 (Thr/Orn) +b4 (Ser/Ile) +C4 (Asn/Glu) +d4 (Gln/Tau) +e4
[0040]......(數學式 4)
[0041](數學式2中，a2、b2、c2、d2、e2是任意實數，數學式3中，a3、b3、c3、d3、e3是任意實數，數學式4中，34、134、。4、(14、64是任意實數。)
[0042]此外，本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病的評價方法中，所述判別值算出步驟基於在所述測定步驟中測定的所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的Thr、Ser、Gly、Cit、Val、His、Trp> Lys的所述濃度值以及含有Thr、Ser、Gly、CU、Val、His、Trp, Lys作為所述變數的所述多變量判別式，算出所述判別值，所述判別值基準判別步驟基於在所述判別值算出步驟中算出的所述判別值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺癌或所述前列腺肥大。此外，本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病的評價方法中，所述多變量判別式是數學式5的所述分數式、以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為所述變數的所述邏輯回歸式或以Ser、Gln、Gly、Cit,Val,Trp作為所述變數的所述邏輯回歸式、或者以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為所述變數的所述線性判別式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為所述變數的所述線性判別式。
[0043]a5 (Ser/Gln) +b5 (Glu/Tau) +C5 (Ala/Asn) +d5 (Val/Thr) +e5
[0044]……(數學式5)
[0045](數學式5中，a5、b5、c5、d5、e5是任意實數。)
[0046]此外，本發明涉及的前列腺疾病的評價裝置，具備控制單元和存儲單元，是對於評價對象，評價包括前列腺癌和前列腺肥大中的至少一種的前列腺疾病的狀態的前列腺疾病評價裝置，其特徵在於，所述控制單元具備:判別值算出單元，基於與胺基酸的濃度值有關的預先取得的所述評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys、Cys2 中的至少一種胺基酸的所述濃度值以及以所述胺基酸濃度為變數的存儲於所述存儲單元的多變量判別式，算出該多變量判別式的值即判別值；以及判別值基準評價單元，基於由所述判別值算出單元算出的所述判別值，對於所述評價對象，評價所述前列腺疾病的狀態。所述多變量判別式包含Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe> His、Trp> Orn> Lys>Cys2中的至少一種胺基酸作為所述變數。
[0047]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價裝置的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價裝置中，所述判別值基準評價單元進一步具備:判別值基準判別單元，基於由所述判別值算出單元算出的所述判別值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺疾病或非前列腺疾病、是否是所述前列腺癌或非前列腺癌、或者是否是所述前列腺癌或所述前列腺肥大。
[0048]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價裝置的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價裝置中，所述多變量判別式是一個分數式或複數個所述分數式之和、或邏輯回歸式、線性判別式、多重回歸式、用支持向量機製作的式子、用馬氏距離法製作的式子、用典型判別分析製作的式子、用決策樹製作的式子的任意一種。
[0049]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價裝置的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價裝置中，所述判別值算出單元基於所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp> Lys> Cys2 中的至少一種胺基酸的所述濃度值以及包含 Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、HiS、Trp、LyS、CyS2中的至少一種胺基酸作為所述變數的所述多變量判別式，算出所述判別值，所述判別值基準判別單元基於由所述判別值算出單元算出的所述判別值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺疾病或所述非前列腺疾病。此外，本發明涉及的前列腺疾病評價裝置的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價裝置中，所述多變量判別式是數學式I的所述分數式、以Tau、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA作為所述變數的所述邏輯回歸式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為所述變數的所述邏輯回歸式、或者以Tau、Glu、Gly、CU、ΑΒΑ、Val作為所述變數的所述線性判別式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為所述變數的所述線性判別式。
[0050]H1 (Tau/ABA) +Id1 (Thr/Cit) +C1 (Glu/Ser) +(I1 (Pro/Asn) +G1
[0051]......(數學式 I)
[0052](數學式I中，C1'屯、G1是任意實數。)
[0053]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價裝置的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價裝置中，所述判別值算出單元基於所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe> His、Trp> Orn> Cys2 中的至少一種胺基酸的所述濃度值以及包含 Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、HiS、Trp、0rn、CyS2中的至少一種胺基酸作為所述變數的所述多變量判別式，算出所述判別值，所述判別值基準判別單元基於由所述判別值算出單元算出的所述判別值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺癌或所述非前列腺癌。此外，本發明涉及的前列腺疾病評價裝置的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價裝置中，所述多變量判別式是數學式2的所述分數式、數學式3的所述分數式或數學式4的所述分數式、以TaU、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為所述變數的所述邏輯回歸式、以Tau、Glu、Cit、ABA、Val、Orn作為所述變數的所述邏輯回歸式、以Tau、Thr、Ala、Trp、Orn、Arg作為所述變數的所述邏輯回歸式或以Asn、Ala、Val、Met、Trp、Arg作為所述變數的所述邏輯回歸式、或者以Tau、Ala、ABA、Trp、OrruArg作為所述變數的所述線性判別式、以TaU、GlU、Ala、Cit、Met、Orn作為所述變數的所述線性判別式、以Tau、Thr、Ser、Ala、Orn> Arg作為所述變數的所述線性判別式或以Asn、Ala、Val、Met、Tyr> Trp作為所述變數的所述線性判別式。
[0054]a2 (Tau/Trp) +b2 (Thr/Ser) +C2 (Glu/Asn) +d2 (Orn/Gln) +e2
[0055]......(數學式 2)
[0056]a3 (Tau/Met) +b3 (Ser/Cit) +C3 (Asn/Thr) +d3 (Glu/Pro) +e3
[0057]......(數學式 3)
[0058]a4 (Thr/Orn) +b4 (Ser/Ile) +C4 (Asn/Glu) +d4 (Gln/Tau) +e4
[0059]......(數學式 4)
[0060](數學式2中，a2、b2、c2、d2、e2是任意實數，數學式3中，a3、b3、c3、d3、e3是任意實數，數學式4中，34、134、。4、(14、64是任意實數。)
[0061]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價裝置的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價裝置中，所述判別值算出單元基於所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的Thr、Ser、Gly、Cit、Val、His、Trp> Lys 的所述濃度值以及包含 Thr> Ser> Gly、Cit、Val、His、Trp> Lys作為所述變數的所述多變量判別式，算出所述判別值，所述判別值基準判別單元基於由所述判別值算出單元算出的所述判別值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺癌或所述非前列腺肥大。此外，本發明涉及的前列腺疾病評價裝置的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價裝置中，所述多變量判別式是數學式5的所述分數式、以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為所述變數的所述邏輯回歸式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為所述變數的所述邏輯回歸式、或者以Thr、Ala、Val、Tyr> Trp> Lys作為所述變數的所述線性判別式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為所述變數的所述線性判別式。
[0062]a5 (Ser/Gln) +b5 (Glu/Tau) +C5 (Ala/Asn) +d5 (Val/Thr) +e5
[0063]......(數學式 5)
[0064](數學式5中，a5、b5、c5、d5、e5是任意實數。)
[0065]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價裝置的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價裝置中，所述控制單元還具備多變量判別式製作單元，基於存儲於所述存儲單元的前列腺疾病狀態信息，製作存儲於所述存儲單元的所述多變量判別式，所述前列腺疾病狀態信息包括所述胺基酸濃度數據和與表示所述前列腺疾病的所述狀態的指標有關的前列腺疾病狀態指標數據，所述多變量判別式製作單元進一步具備:候選多變量判別式製作單元，基於規定的公式製作方法，從所述前列腺疾病狀態信息，製作所述多變量判別式的候選即候選多變量判別式；候選多變量判別式驗證單元，基於規定的驗證方法，驗證由所述候選多變量判別式製作單元製作的所述候選多變量判別式；變數選擇單元，基於規定的變數選擇方法，從由所述候選多變量判別式驗證單元得到的驗證結果，選擇所述候選多變量判別式的變數，由此來選擇在製作所述候選多變量判別式時所用的所述前列腺疾病狀態信息中所含的所述胺基酸濃度數據的組合，根據反覆執行所述候選多變量判別式製作單元、所述候選多變量判別式驗證單元以及所述變數選擇單元而積累的所述驗證結果，從複數個所述候選多變量判別式中，選擇出作為所述多變量判別式採用的所述候選多變量判別式，由此製作所述多變量判別式。
[0066]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價方法是，用具備控制單元和存儲單元的信息處理裝置實行的、對於評價對象評價包括前列腺癌和前列腺肥大中的至少一種的前列腺疾病的狀態的前列腺疾病評價方法，其特徵在於，在所述控制單元中實行以下步驟:判別值算出步驟，基於與胺基酸的濃度值有關的預先取得的所述評價對象的胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys、Cys2中的至少一種所述濃度值以及以所述胺基酸濃度為變量的存儲於所述存儲單元的多變量判別式，算出該多變量判別式的值即判別值；判別值基準評價步驟，基於在所述判別值算出步驟中算出的所述判別值，對於所述評價對象，評價所述前列腺疾病的狀態，所述多變量判別式包含 Tau、Thr> Ser> Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe> His、Trp> Orn> Lys、Cys2中的至少一種作為所述變數。
[0067]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價方法中，所述判別值基準評價步驟進一步包括判別值基準判別步驟，基於在所述判別值算出步驟中算出的所述判別值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺疾病或非前列腺疾病、是否是所述前列腺癌或非前列腺癌、或者是否是所述前列腺癌或所述前列腺肥大。
[0068]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價方法中，所述多變量判別式是一個分數式或複數個所述分數式之和、或邏輯回歸式、線性判別式、多重回歸式、用支持向量機製作的公式、用馬氏距離法製作的公式、用典型判別分析製作的公式、用決策樹製作的公式的任意一種。
[0069]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價方法中，所述判別值算出步驟基於所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp、Lys> Cys2 中的至少一種胺基酸的所述濃度值以及包含 Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp, Lys、Cys2中的至少一種胺基酸作為所述變數的所述多變量判別式，算出所述判別值；所述判別值基準判別步驟基於在所述判別值算出步驟中算出的所述判別值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺疾病或所述非前列腺疾病。此外，本發明涉及的前列腺疾病評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價方法中，所述多變量判別式是數學式I的所述分數式、以Tau、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA作為所述變數的所述邏輯回歸式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為所述變數的所述邏輯回歸式、或者以Tau、Glu、Gly、CU、ΑΒΑ、Val作為所述變數的所述線性判別式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為所述變數的所述線性判別式。
[0070]H1 (Tau/ABA) +Id1 (Thr/Cit) +C1 (Glu/Ser) +(I1 (Pro/Asn) +G1
[0071]......(數學式 I)
[0072](數學式I中，BpbpC1Upe1是任意實數。)
[0073]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價方法中，所述判別值算出步驟基於所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe> His、Trp> Orn> Cys2 中的至少一種胺基酸的所述濃度值以及包含 Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe, His、Trp, Orn, Cys2中的至少一種胺基酸作為所述變數的所述多變量判別式，算出所述判別值；所述判別值基準判別步驟基於在所述判別值算出步驟中算出的所述判別值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺癌或所述非前列腺癌。此外，本發明涉及的前列腺疾病評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價方法中，所述多變量判別式是數學式2的所述分數式、數學式3的所述分數式或數學式4的所述分數式、以TaU、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為所述變數的所述邏輯回歸式、以Tau、Glu、Cit、ABA、Val、Orn作為所述變數的所述邏輯回歸式、以Tau、Thr、Ala、Trp、Orn、Arg作為所述變數的所述邏輯回歸式或以Asn、Ala、Val、Met、Trp、Arg作為所述變數的所述邏輯回歸式、或者以Tau、Ala、ABA、Trp、OrruArg作為所述變數的所述線性判別式、以TaU、GlU、Ala、Cit、Met、Orn作為所述變數的所述線性判別式、以Tau、Thr、Ser、Ala、Orn> Arg作為所述變數的所述線性判別式或以Asn、Ala、Val、Met、Tyr> Trp作為所述變數的所述線性判別式。
[0074]a2 (Tau/Trp) +b2 (Thr/Ser) +C2 (Glu/Asn) +d2 (Orn/Gln) +e2
[0075]......(數學式 2)
[0076]a3 (Tau/Met) +b3 (Ser/Cit) +C3 (Asn/Thr) +d3 (Glu/Pro) +e3
[0077]......(數學式 3)
[0078]a4 (Thr/Orn) +b4 (Ser/Ile) +C4 (Asn/Glu) +d4 (Gln/Tau) +e4
[0079]......(數學式 4)
[0080](數學式2中，a2、b2、c2、d2、e2是任意實數,數學式3中，a3、b3、c3、d3、e3是任意實數，數學式4中，34、134、。4、(14、64是任意實數。)
[0081]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價方法中，所述判別值算出步驟基於所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的Thr、Ser、Gly、Cit、Val、His、Trp> Lys 的所述濃度值以及包含 Thr> Ser> Gly、Cit、Val、His、Trp、Lys作為所述變數的所述多變量判別式，算出所述判別值；所述判別值基準判別步驟基於在所述判別值算出步驟中算出的所述判別值，對於所述評價對象，判別是否是所述前列腺癌或所述前列腺肥大。此外，本發明涉及的前列腺疾病評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價方法中，所述多變量判別式是數學式5的所述分數式、以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為所述變數的所述邏輯回歸式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為所述變數的所述邏輯回歸式、或者以Thr、Ala、Val、Tyr> Trp、Lys作為所述變數的所述線性判別式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為所述變數的所述線性判別式。
[0082]a5 (Ser/Gln) +b5 (Glu/Tau) +C5 (Ala/Asn) +d5 (Val/Thr) +e5
[0083]......(數學式 5)
[0084](數學式5中，a5、b5、c5、d5、e5是任意實數。)
[0085]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價方法的特徵在於，在上述的前列腺疾病評價方法中，進一步由所述控制單元實行多變量判別式製作步驟，所述多變量判別式製作步驟基於存儲於所述存儲單元的前列腺疾病狀態信息，製作存儲於所述存儲單元的所述多變量判別式，所述前列腺疾病狀態信息包括所述胺基酸濃度數據和與表示所述前列腺疾病的所述狀態的指標有關的前列腺疾病狀態指標數據，所述多變量判別式製作步驟，進一步包括:候選多變量判別式製作步驟，基於規定的公式製作方法，從所述前列腺疾病狀態信息，製作所述多變量判別式的候選即候選多變量判別式；候選多變量判別式驗證步驟，基於規定的驗證方法，驗證在所述候選多變量判別式製作步驟中製作的所述候選多變量判別式；變數選擇步驟，基於規定的變數選擇方法，從由所述候選多變量判別式驗證步驟得到的驗證結果，選擇所述候選多變量判別式的變數，由此來選擇在製作所述候選多變量判別式時所用的所述前列腺疾病狀態信息中所含的所述胺基酸濃度數據的組合。基於反覆實行所述候選多變量判別式製作步驟、所述候選多變量判別式驗證步驟和所述變數選擇步驟而積累的所述驗證結果，從複數個所述候選多變量判別式中，選擇出作為所述多變量判別式採用的所述候選多變量判別式，由此製作所述多變量判別式。
[0086]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價系統是經由網絡以可通信的方式將具備控制單元和存儲單元且對於評價對象評價包括前列腺癌和前列腺肥大中的至少一種的前列腺疾病的狀態的前列腺疾病評價裝置，以及提供與胺基酸的濃度值有關的所述評價對象的胺基酸濃度數據的信息通信終端裝置連接在一起而構成的前列腺疾病評價系統，其特徵在於，所述信息通信終端裝置具備:胺基酸濃度數據發送單元，將所述評價對象的所述胺基酸濃度數據發送至所述前列腺疾病評價裝置；評價結果接收單元，接收由所述前列腺疾病評價裝置發送的與所述前列腺疾病的狀態有關的所述評價對象的評價結果。所述前列腺疾病評價裝置的所述控制單元具備:胺基酸濃度數據接收單元，接收由所述信息通信終端裝置發送的所述評價對象的所述胺基酸濃度數據；判別值算出單元，基於由所述胺基酸濃度數據接收單元接收的所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp> Orn、Lys> Cys2 中的至少一種胺基酸的所述濃度值以及以所述胺基酸的濃度為變數的在所述存儲單元存儲的多變量判別式，算出該多變量判別式的值即判別值；判別值基準評價單元，基於由所述判別值算出單元算出的所述判別值，對於所述評價對象，評價所述前列腺疾病的狀態；評價結果發送單元，將由所述判別值基準評價單元得到的所述評價對象的所述評價結果發送至所述信息通信終端裝置。所述多變量判別式包含 Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、CU、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe> His、Trp、Orn> Lys、Cys2中的至少一種胺基酸作為所述變數。
[0087]此外，本發明涉及的前列腺疾病評價程序是在具備控制單元和存儲單元的信息處理裝置中實行的對於評價對象評價包括前列腺癌和前列腺肥大中的至少一種的前列腺疾病的狀態的前列腺疾病評價程序，其特徵在於，在上述控制單元中實行下述步驟:判別值算出步驟，基於與胺基酸的濃度值有關的預先取得的所述評價對象的胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys、Cys2中的至少一種胺基酸的所述濃度值以及以所述胺基酸濃度為變數的在所述存儲單元存儲的多變量判別式，算出該多變量判別式的值即判別值；判別值基準評價步驟，基於在所述判別值算出步驟中算出的所述判別值，對於所述評價對象，評價所述前列腺疾病的狀態。所述多變量判別式包括 Tau> Thr> Ser> Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe> His、Trp、Orn> Lys、Cys2中的至少一種胺基酸作為所述變數。
[0088]此外，本發明涉及的記錄介質是計算機可讀取的記錄介質，其特徵在於，記錄有上述前列腺疾病評價程序。
[0089]發明效果
[0090]根據本發明，從採集自評價對象的血液測定與胺基酸的濃度值相關的胺基酸濃度數據，基於測定的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、Ile、Leu、Phe、His、Trp、0rn、Lys、Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值，對於所述評價對象，評價包括前列腺癌和前列腺肥大中至少一種的前列腺疾病的狀態，因此發揮如下效果:利用血液中的胺基酸濃度中與前列腺疾病的狀態有關的胺基酸濃度，可以高精度地評價前列腺疾病的狀態。具體而言，發揮如下效果:能夠以一種檢體且短時間內即可縮小篩選範圍至罹患前列腺疾病的可能性高的受試者，結果可以減輕給受試者帶來的時間、身體和金錢上的負擔。此外，具體而言，發揮如下效果:利用多種胺基酸的濃度，可以高精度地評價某檢體是否有前列腺疾病發病，結果可以實現檢查的高效化和高精度化。
[0091]此外，根據本發明，基於測定的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys> Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值，對於評價對象，判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病、是否是前列腺癌或非前列腺癌、或者是否是前列腺癌或前列腺肥大，因此發揮如下效果:利用血液中的胺基酸濃度中對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別、前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別、前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別有用的胺基酸濃度，可以高精度地進行這些兩組判別。
[0092]此外，根據本發明，基於測定的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys> Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值以及以胺基酸濃度為變數預先設定的包含Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp> Orn、Lys> Cys2 中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出該多變量判別式的值即判別值，基於算出的判別值，對於評價對象，評價前列腺疾病的狀態，因此發揮如下效果:利用與前列腺疾病的狀態顯著相關的由多變量判別式得到的判別值，可以高精度地評價前列腺疾病的狀態。具體而言，發揮如下效果:能夠以一種檢體且短時間內即可縮小篩選範圍至罹患前列腺疾病的可能性高的受試者，結果可以減輕給受試者帶來的時間、身體和金錢上的負擔。此外，具體而言，發揮如下效果:利用複數種胺基酸的濃度和以該胺基酸的濃度為變數的判別式，可以高精度地評價某檢體是否有前列腺疾病發病，結果可以實現檢查的高效化和高精度化。
[0093]此外，根據本發明，基於算出的判別值，對於評價對象，判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病、是否是前列腺癌或非前列腺癌、或者是否是前列腺癌或前列腺肥大，因此發揮如下效果:利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別、前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別、前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別有用的多變量判別式得到的判別值，可以高精度地進行這些兩組判別。
[0094]此外，根據本發明，多變量判別式是一個分數式或複數個分數式之和、或邏輯回歸式、線性判別式、多重回歸式、用支持向量機製作的公式、用馬氏距離法製作的公式、用典型判別分析製作的公式、用決策樹製作的公式中的任意一種，因此發揮如下效果:利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別、前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別、前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行這些兩組判別。
[0095]此外,根據本發明，基於評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp> Lys、Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值以及包含 Tau、Thr> Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp>Lys、Cys2中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出判別值，基於算出的判別值，對於評價對象，判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病，因此發揮如下效果:利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，根據本發明，多變量判別式是數學式I的分數式、以Tau、Glu、Pro、Ala、CU、ABA作為變數的邏輯回歸式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Glu、Gly、CU、ABA、Val作為變數的線性判別式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為變數的線性判別式，因此發揮如下效果:利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0096]H1 (Tau/ABA) +Id1 (Thr/Cit) +C1 (Glu/Ser) +(I1 (Pro/Asn) +G1
[0097]......(數學式 I)
[0098](數學式I中，C1'屯、G1是任意實數。)
[0099]此外，根據本發明，基於評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值以及包含 Tau、Thr> Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe> His、Trp>Orn、Cys2中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出判別值，基於算出的判別值，對於評價對象，判別是否是前列腺癌或非前列腺癌，因此發揮如下效果:利用由對前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，根據本發明，多變量判別式是數學式2的分數式、數學式3的分數式或數學式4的分數式、以Tau、Ala、ABA、Trp、0rn、Arg作為變數的邏輯回歸式、以Tau、Glu、Cit、ABA、Val、Orn作為變數的邏輯回歸式、以Tau、Thr、Ala、Trp、Orn, Arg作為變數的邏輯回歸式或以Asn、Ala、Val、Met、Trp、Arg作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn, Arg作為變數的線性判別式、以Tau、Glu、Ala、CU、Met、Orn作為變數的線性判別式、以 Tau、Thr、Ser、Ala、0rn、Arg 作為變數的線性判別式或以 Asn、Ala、Val、Met、Tyr、Trp 作為變數的線性判別式，因此發揮如下效果:利用由對前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0100]a2 (Tau/Trp) +b2 (Thr/Ser) +c2 (Glu/Asn) +d2 (Orn/Gln) +e2
[0101]……(數學式2)
[0102]a3 (Tau/Met) +b3 (Ser/Cit) +C3 (Asn/Thr) +d3 (Glu/Pro) +e3
[0103]......(數學式 3)
[0104]a4 (Thr/Orn) +b4 (Ser/Ile) +C4 (Asn/Glu) +d4 (Gln/Tau) +e4
[0105]......(數學式 4)
[0106](數學式2中，a2、b2、c2、d2、e2是任意實數，數學式3中，a3、b3、c3、d3、e3是任意實數，數學式4中，34、134、。4、(14、64是任意實數。)
[0107]此外，根據本發明，基於評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Thr、Ser、Gly、CU、Val、His、Trp、Lys 的濃度值以及包含 Thr、Ser、Gly、Cit、Val、His、Trp、Lys 作為變數的多變量判別式，算出判別值，基於算出的判別值，對於評價對象，判別是否是前列腺癌或前列腺肥大，因此發揮如下效果:利用由對前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，根據本發明，多變量判別式是數學式5的分數式、以Thr、Ala、Val、Tyr, Trp、Lys作為變數的邏輯回歸式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為變數的線性判別式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為變數的線性判別式，因此發揮如下效果:利用由對前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0108]a5 (Ser/Gln) +b5 (Glu/Tau) +C5 (Ala/Asn) +d5 (Val/Thr) +e5
[0109]......(數學式 5)
[0110](數學式5中，a5、b5、c5、d5、e5是任意實數。)
[0111]此外，根據本發明，基於包含胺基酸濃度數據和與表示前列腺疾病的狀態的指標有關的前列腺疾病狀態指標數據的在存儲單元存儲的前列腺疾病狀態信息，製作在存儲單元存儲的多變量判別式。具體而言，(I)基於規定的公式製作方法，從前列腺疾病狀態信息製作候選多變量判別式，(2)基於規定的驗證方法來驗證製作的候選多變量判別式，(3)基於規定的變數選擇方法，從所述驗證結果選擇候選多變量判別式的變數，由此來選擇在製作候選多變量判別式時所用的前列腺疾病狀態信息中所含的胺基酸濃度數據的組合，(4)基於反覆實行(I)、(2)和(3)而積累的驗證結果，從複數個候選多變量判別式中選擇出作為多變量判別式採用的候選多變量判別式，藉此製作多變量判別式。由此發揮可製作最適於前列腺疾病的狀態評價的多變量判別式的效果。
[0112]此外，根據本發明，發揮如下效果:通過實行使計算機讀取該記錄介質中記錄的前列腺疾病評價程序，使計算機實行前列腺疾病評價程序，因此可得到與前列腺疾病評價程序相同的效果。
[0113]此外，本發明在評價前列腺疾病的狀態時，除了胺基酸的濃度之外，可以進一步使用其他代謝物的濃度和基因表達量、蛋白質表達量、受試者的年齡、性別、是否吸菸、心電圖波形的數值化結果等。此外，本發明在評價前列腺疾病的狀態時，作為多變量判別式中的變數，除了胺基酸的濃度之外，可以進一步使用其他代謝物的濃度和基因的表達量、蛋白質的表達量、受試者的年齡、性別、是否吸菸、心電圖波形的數值化結果等。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0114]圖1是表示本發明的基本原理的原理構成圖。
[0115]圖2是表示第一實施方式涉及的前列腺疾病的評價方法的一例的流程圖。
[0116]圖3是表示本發明的基本原理的原理構成圖。
[0117]圖4是表示本系統的整體構成的一例的圖。
[0118]圖5是表示本系統的整體構成的另一例的圖。
[0119]圖6是表示本系統的前列腺疾病評價裝置100的構成的一例的框圖。
[0120]圖7是表示保存在利用者信息文件106a中的信息的一例的圖。
[0121]圖8是表示保存在胺基酸濃度數據文件106b中的信息的一例的圖。
[0122]圖9是表示保存在前列腺疾病狀態信息文件106c中的信息的一例的圖。
[0123]圖10是表示保存在指定前列腺疾病狀態信息文件106d中的信息的一例的圖。
[0124]圖11是表示保存在候選多變量判別式文件106el中的信息的一例的圖。
[0125]圖12是表示保存在驗證結果文件106e2中的信息的一例的圖。
[0126]圖13是表示保存在選擇前列腺疾病狀態信息文件106e3中的信息的一例的圖。
[0127]圖14是表示保存在多變量判別式文件106e4中的信息的一例的圖。
[0128]圖15是表示保存在判別值文件106f中的信息的一例的圖。
[0129]圖16是表示保存在評價結果文件106g中的信息的一例的圖。
[0130]圖17是表示多變量判別式製作部102h的構成的框圖。
[0131]圖18是表示判別值基準評價部102j的構成的框圖。
[0132]圖19是表示本系統的客戶端裝置200的構成的一例的框圖。
[0133]圖20是表示本系統的資料庫裝置400的構成的一例的框圖。
[0134]圖21是表示由本系統進行的前列腺疾病評價服務處理的一例的流程圖。
[0135]圖22是表示通過本系統的前列腺疾病評價裝置100進行的多變量判別式製作處理的一例的流程圖。
[0136]圖23是與前列腺癌組和非前列腺癌組的胺基酸變數的分布相關的箱線圖(boxplot)。
[0137]圖24是表示與指標式I具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0138]圖25是表示與指標式I具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0139]圖26是表示前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0140]圖27是表示與指標式2具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0141]圖28是表示與指標式2具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0142]圖29是表示前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別中各胺基酸變量的ROC曲線下面積的圖。
[0143]圖30是表示與指標式3具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0144]圖31是表示與指標式3具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0145]圖32是表示前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0146]圖33是與前列腺癌組和非前列腺癌組的胺基酸變數的分布相關的箱線圖。
[0147]圖34是表示與指標式4具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0148]圖35是表示與指標式4具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0149]圖36是表示前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0150]圖37是表示與指標式5具有同等的判別性能的指標式的一覽的圖。
[0151]圖38是表示與指標式5具有同等的判別性能的指標式的一覽的圖。
[0152]圖39是表示前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0153]圖40是表示與指標式6具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0154]圖41是表示與指標式6具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0155]圖42是表示前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0156]圖43是與前列腺癌組和非前列腺癌組的胺基酸變數的分布相關的箱線圖。
[0157]圖44是表示與指標式7具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0158]圖45是表示與指標式7具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0159]圖46是表示前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0160]圖47是表示與指標式8具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0161]圖48是表示與指標式8具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0162]圖49是表示前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0163]圖50是表示與指標式9具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0164]圖51是表示與指標式9具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0165]圖52是表示前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0166]圖53是與前列腺癌組和前列腺肥大組的胺基酸變數的分布相關的箱線圖。
[0167]圖54是表示與指標式10具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0168]圖55是表示與指標式10具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0169]圖56是表示前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0170]圖57是表示與指標式11具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0171]圖58是表示與指標式11具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0172]圖59是表示前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0173]圖60是表示與指標式12具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0174]圖61是表示與指標式12具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0175]圖62是表示前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0176]圖63是與前列腺疾病組和非前列腺疾病組的胺基酸變數的分布相關的箱線圖。
[0177]圖64是表示與指標式13具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0178]圖65是表示與指標式13具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0179]圖66是表示前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0180]圖67是表示與指標式14具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0181]圖68是表示與指標式14具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0182]圖69是表示前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0183]圖70是表示與指標式15具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0184]圖71是表示與指標式15具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0185]圖72是表示前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別中的各胺基酸變數的ROC曲線下面積的圖。
[0186]圖73是表示與各指標式相關的各兩組判別中的ROC曲線下面積的圖。
[0187]圖74是與前列腺癌組和非前列腺癌組的胺基酸變量的分布相關的箱線圖。
[0188]圖75是表示與指標式16具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0189]圖76是表示與指標式16具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0190]圖77是表示與指標式16具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0191]圖78是表示與指標式16具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0192]圖79是表示前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別中的指標式16的ROC曲線的圖。
[0193]圖80是表示與指標式17具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0194]圖81是表示與指標式17具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0195]圖82是表示與指標式17具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0196]圖83是表示與指標式17具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0197]圖84是表示前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別中的指標式17的ROC曲線的圖。
[0198]圖85是表示基於ROC曲線的AUC提取出的胺基酸的一覽圖。
[0199]圖86是與前列腺癌組和前列腺肥大組的胺基酸變數的分布相關的箱線圖。
[0200]圖87是表示與指標式18具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0201]圖88是表示與指標式18具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0202]圖89是表示與指標式18具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0203]圖90是表示與指標式18具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0204]圖91是表示前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別中的指標式18的ROC曲線的圖。
[0205]圖92是表示與指標式19具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0206]圖93是表示與指標式19具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0207]圖94是表示與指標式19具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0208]圖95是表示與指標式19具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0209]圖96是表示前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別中指標式19的ROC曲線的圖。
[0210]圖97是表示基於ROC曲線的AUC提取出的胺基酸的一覽圖。
[0211]圖98是與前列腺癌組和前列腺肥大組的胺基酸變數的分布相關的箱線圖。
[0212]圖99是表示與指標式20具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0213]圖100是表示與指標式20具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0214]圖101是表示與指標式20具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0215]圖102是表示與指標式20具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0216]圖103是表示前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別中的指標式20的ROC曲線的圖。
[0217]圖104是表示與指標式21具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0218]圖105是表示與指標式21具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0219]圖106是表示與指標式21具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0220]圖107是表示與指標式21具有同等的判別性能的指標式的一覽圖。
[0221]圖108是表示前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別中的指標式21的ROC曲線的圖。
[0222]圖109是表示基於ROC曲線的AUC提取出的胺基酸的一覽圖。符號說明
[0223]100前列腺疾病評價裝置
[0224]102控制部
[0225]102a要求解釋部
[0226]102b 閱覽處理部
[0227]102c認證處理部
[0228]102d電子郵件生成部
[0229]102e網頁生成部
[0230]102f 接收部
[0231]102g前列腺疾病狀態信息指定部
[0232]102h多變量判別式製作部
[0233]102hl候選多變量判別式製作部
[0234]102h2候選多變量判別式驗證部
[0235]102h3變數選擇部
[0236]102?判別值算出部
[0237]102j判別值基準評價部
[0238]102 j I判別值基準判別部
[0239]102k結果輸出部
[0240]102m 發送部
[0241]104通信接口部
[0242]106存儲部
[0243]106a利用者信息文件
[0244]106b胺基酸濃度數據文件
[0245]106c前列腺疾病狀態信息文件
[0246]106d指定前列腺疾病狀態信息文件
[0247]106e多變量判別式相關信息資料庫
[0248]106el候選多變量判別式文件
[0249]106e2驗證結果文件
[0250]106e3選擇前列腺疾病狀態信息文件
[0251]106e4多變量判別式文件
[0252]106f判別值文件
[0253]106g評價結果文件
[0254]108輸入輸出接口部
[0255]112輸入裝置
[0256]114輸出裝置
[0257]200客戶端裝置(信息通信終端裝置)
[0258]300網絡
[0259]400資料庫裝置

【具體實施方式】
[0260]下面，基於附圖詳細地說明本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的實施方式(第一實施方式)以及本發明涉及的前列腺疾病評價裝置、前列腺疾病評價方法、前列腺疾病評價系統、前列腺疾病評價程序和記錄介質的實施方式(第二實施方式)。此外，本發明不受本實施方式的限制。
[0261]第一實施方式
[0262][1-1.本發明的概要]
[0263]這裡，參照圖1對本發明涉及的前列腺疾病的評價方法的概要進行說明。圖1是表示本發明的基本原理的原理構成圖。
[0264]首先，本發明中，從採集自評價對象(例如動物或人等個體)的血液，測定與胺基酸的濃度值有關的胺基酸濃度數據(步驟S-11)。這裡，血中胺基酸濃度的分析如下進行。通過將採集的血液樣品採取至經肝素處理的試管中，再將採取的血液樣品離心，由此從血液分離血漿。在-70°C下將所有血漿樣品冷凍保存至測定胺基酸濃度時。測定胺基酸濃度時，通過加入磺基水楊酸並將調節至濃度為3%來進行脫蛋白處理，測定中使用胺基酸分析儀，所述胺基酸分析儀以採用了柱後茚三酮反應的高效液相色譜(HPLC)為原理。此外，胺基酸濃度的單位，可以是例如摩爾濃度或重量濃度、通過將這些濃度加減乘除任意常數而得到的濃度。
[0265]接著，本發明中，基於在步驟S-1l中測定的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thrλ Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、VaK Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys, Cys2中的至少一種胺基酸的濃度值，對於評價對象，評價包括前列腺癌和前列腺肥大中的至少一種的前列腺疾病的狀態(步驟S-12)。
[0266]如上所述，根據本發明，從採集自評價對象的血液測定與胺基酸的濃度值相關的胺基酸濃度數據，基於測定出的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr, Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp> Orn> Lys、Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值，對於評價對象，評價包括前列腺癌和前列腺肥大中的至少一種的前列腺疾病的狀態。由此，利用血液中的胺基酸濃度中與前列腺疾病的狀態有關的胺基酸濃度，可以高精度地評價前列腺疾病的狀態。具體而言，能夠用一種檢體且短時間內即可縮小篩選範圍至罹患前列腺疾病的可能性高的受試者，其結果可以減輕給受試者帶來的時間、身體和金錢上的負擔。此外，具體而言，利用複數種胺基酸的濃度，可以高精度地評價某檢體是否有前列腺疾病發病，其結果可以實現檢查的高效化和高精度化。
[0267]這裡，在實行步驟S-12之前，可以從在步驟S-1l中測定的評價對象的胺基酸濃度數據除去缺失值和異常值等數據。由此，可以更高精度地評價前列腺疾病的狀態。
[0268]此外，步驟S-12中，基於在步驟S-1l中測定的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr、Ser> Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp>Orn、Lys, Cys2中的至少一種胺基酸的濃度值，對於評價對象，可以判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病、是否是前列腺癌或非前列腺癌、或者、是否是前列腺癌或前列腺肥大。由此，利用血液中的胺基酸濃度中，對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別、前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別、前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別有用的胺基酸濃度，可以高精度地進行這些兩組判別。
[0269]此外，在步驟S-12中，基於在步驟S-1l中測定的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr、Ser> Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp>Orn、Lys, Cys2中的至少一種胺基酸的濃度值以及以胺基酸濃度為變數的預先設定的多變量判別式即包含 Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、HiS、Trp、0rn、LyS、CyS2中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出該多變量判別式的值即判別值，基於算出的判別值，對於評價對象，可以評價前列腺疾病的狀態。由此，利用由與前列腺疾病的狀態具有顯著相關性的多變量判別式得到的判別值，可以高精度地評價前列腺疾病的狀態。具體而言，能夠用一種檢體且短時間內即可縮小篩選範圍至罹患前列腺疾病的可能性高的受試者，其結果可以減輕給受試者帶來的時間、身體和金錢上的負擔。此外，具體而言，利用複數種胺基酸的濃度和以該胺基酸的濃度為變數的判別式，可以高精度地評價某檢體是否有前列腺疾病發病，其結果可以實現檢查的高效化和高精度化。
[0270]此外，步驟S-12中，基於算出的判別值，對於評價對象，可以判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病、是否是前列腺癌或非前列腺癌、或者是否是前列腺癌或前列腺肥大。具體而言，通過比較判別值和預先設定的閾值(截斷值，cutoff value),對於評價對象,可以判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病、是否是前列腺癌或非前列腺癌、或者是否是前列腺癌或前列腺肥大。由此，利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別、前列腺癌和與巨前列腺癌的兩組判別、前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別有用的多變量判別式得到的判別值，可以高精度地進行這些兩組判別。
[0271]此外，多變量判別式可以是一個分數式或複數個所述分數式之和、或邏輯回歸式、線性判別式、多重回歸式、用支持向量機製作的公式、用馬氏距離法製作的公式、用典型判別分析製作的公式、用決策樹製作的公式中的任意一種。由此，利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別、前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別、前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行這些兩組判別。
[0272]此外，在步驟S-12中，基於在步驟S-1l中測定的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp> Lys> Cys2中的至少一種胺基酸的濃度值以及包含Tau、Thr> Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、Ile、Leu、HiS、Trp、LyS、CyS2中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出判別值，基於算出的判別值，對於評價對象，可以判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病。由此，利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，這時使用的多變量判別式，可以是數學式I的分數式、以Tau、Glu、Pro、Ala、CU、ABA作為變數的邏輯回歸式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Glu、Gly、CU、ABA、Val作為變數的線性判別式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為變數的線性判別式。由此，利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0273]B1 (Tau/ABA) +Id1 (Thr/Cit) +C1 (Glu/Ser) +(I1 (Pro/Asn) +G1
[0274]……(數學式I)
[0275](數學式I中，BpbpCpdpe1是任意實數。)
[0276]此外，在步驟S-12中，基於在步驟S-1l中測定的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值以及包含Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、Hi s、Trp、Orn、Cys2中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出判別值，基於算出的判別值，對於評價對象，可以判別是否是前列腺癌或非前列腺癌。由此，利用由對前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，這時使用的多變量判別式可以是數學式2的分數式、數學式3的分數式或數學式4的分數式、以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為變數的邏輯回歸式、以Tau、Glu、Cit、ABA、Val、Orn 作為變數的邏輯回歸式、以 Tau、Thr> Ala、Trp、Orn、Arg 作為變數的邏輯回歸式或以Asn、Ala、Val、Met、Trp、Arg作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為變數的線性判別式、以Tau、Glu、Ala、CU、Met、Orn作為變數的線性判別式、以Tau、Thr> Ser、Ala、Orn、Arg作為變數的線性判別式或以Asn、Ala、Val、Met、Tyr、Trp作為變數的線性判別式。由此，利用由對前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0277]a2 (Tau/Trp) +b2 (Thr/Ser) +C2 (Glu/Asn) +d2 (Orn/Gln) +e2
[0278]......(數學式 2)
[0279]a3 (Tau/Met) +b3 (Ser/Cit) +C3 (Asn/Thr) +d3 (Glu/Pro) +e3
[0280]......(數學式 3)
[0281 ] a4 (Thr/Orn) +b4 (Ser/He) +C4 (Asn/Glu) +d4 (Gln/Tau) +e4
[0282]......(數學式 4)
[0283](數學式2中，a2、b2、c2、d2、e2是任意實數,數學式3中，a3、b3、c3、d3、e3是任意實數，數學式4中，34、134、。4、(14、64是任意實數。)
[0284]此外，在步驟S-12中，基於在步驟S-1l中測定的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的 Thr> Ser、Gly、Cit、Val、His、Trp、Lys 的濃度值以及包含 Thr、Ser、Gly、Cit、Val、HiS、Trp、LyS作為變數的多變量判別式，算出判別值，基於算出的判別值，對於評價對象，判別是否是前列腺癌或非前列腺肥大。由此，利用由對前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，這時使用的多變量判別式，可以是數學式5的分數式、以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為變數的邏輯回歸式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Thr、Ala、Val、Tyr, Trp、Lys作為變數的線性判別式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為變數的線性判別式。由此，利用由對前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0285]a5 (Ser/Gln) +b5 (Glu/Tau) +C5 (Ala/Asn) +d5 (Val/Thr) +e5
[0286]......(數學式 5)
[0287](數學式5中，a5、b5、c5、d5、e5是任意實數。)
[0288]此外，上述的多變量判別式，可用本 申請人:的國際申請即國際公開第2004/052191號中記載的方法、或本 申請人:的國際申請即國際公開第2006/098192號中記載的方法(下述第二實施方式中記載的多變量判別式製作處理)製作。只要是用這些方法得到的多變量判別式，不論作為輸入數據的胺基酸濃度數據中的胺基酸濃度單位，都可以合適地將該多變量判別式用於前列腺疾病狀態的評價。
[0289]這裡，多變量判別式是指通常在多變量分析中使用的公式的形式，包含例如分數式、多重回歸式、多重邏輯回歸式、線性判別函數、馬氏距離、典型判別函數、支持向量機、決策樹等。還包含由不同形式的多變量判別式之和表示的公式。多重回歸式、多重邏輯回歸式、典型判別函數中，各變數可以附加係數和常數項，此時的係數和常數項優選為實數，更優選在為了由數據進行判別而得到的係數和常數項的99%置信區間的範圍內的值，還可進一步優選在為了由數據進行判別而得到的係數和常數項的95%置信區間的範圍內的值。此夕卜，各係數的值及其置信區間可以是其實數倍的值，常數項的值及其置信區間可以是對其加減乘除任意的實常數所得的值。
[0290]此外，對於分數式，該分數式的分子由胺基酸A、B、C.......之和表示，並且該分數式的分母由胺基酸a、b、c.......之和表示。此外，分數式中，還包括上述構成的分數式
α、β、Y.......之和(例如α + β之類的)。此外，分數式中也包括分割的分數式(分割分數式)。此外，分子和分母中使用的胺基酸可以分別帶有適當的係數。此外，分子和分母中使用的胺基酸可以重複。此外，各分數式可以帶有適當的係數。此外，各變數的係數的值和常數項的值只要是實數即可。分數式中，對於將分子的變數和分母的變數互換的組合，與目標變數相關的正負符號均轉換，但它們仍保持相關性，因此，在判別性中視為同等，因此，分數式也包含將分子的變數與分母的變數互換的組合。
[0291]此外，本發明在評價前列腺疾病的狀態時，除了胺基酸的濃度之外，可以進一步使用其他代謝物的濃度和基因表達量、蛋白質表達量、受試者的年齡、性別、是否吸菸、心電圖波形的數值化結果等。此外，本發明在評價前列腺疾病的狀態時，作為多變量判別式中的變數，除了胺基酸的濃度之外，可以進一步使用其他代謝物的濃度和基因表達量、蛋白質表達量、受試者的年齡、性別、是否吸菸、心電圖波形的數值化結果等。
[0292][1-2.第一實施方式涉及的前列腺疾病的狀態的評價方法]
[0293]這裡，參照圖2對第一實施方式涉及的前列腺疾病的狀態的評價方法進行說明。圖2是表示第一實施方式涉及的前列腺疾病的狀態的評價方法的一例的流程圖。
[0294]首先，由採集自動物或人等個體的血液，測定與胺基酸的濃度值有關的胺基酸濃度數據(步驟SA-11)。此外，胺基酸的濃度值的測定用上述方法進行。
[0295]接著，從在步驟SA-1l中測定的個體的胺基酸濃度數據除去缺失值和異常值等數據(步驟SA-12)。
[0296]接著，基於在步驟SA-12中除去了缺失值和異常值等數據的個體的胺基酸濃度數據、以胺基酸的濃度作為變數的預先設定的多變量判別式(該多變量判別式是一個分數式或複數個分數式之和、或邏輯回歸式、線性判別式、多重回歸式、用支持向量機製作的公式、用馬氏距離法製作的公式、用典型判別分析製作的公式、用決策樹製作的公式中的任意一種。)，對於個體進行下述11.?13.表示的判別中的任意一個(步驟SA-13)。
[0297]11.是否是前列腺疾病或非前列腺疾病的判別
[0298]通過比較胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、Ile、Leu、Phe、His、Trp、0rn、Lys、Cys2中的至少一種胺基酸的濃度值和預先設定的閾值(截斷值)，對於個體，判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病，或者基於胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr> Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp> Lys> Cys2中的至少一種胺基酸的濃度值以及包含Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp、Lys> Cys2中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出判別值，通過比較算出的判別值和預先設定的閾值(截斷值)，對於個體，判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病。
[0299]12.是否是前列腺癌或非前列腺癌的判別
[0300]基於胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、Ile、Leu、Phe、His、Trp、0rn、Lys、Cys2中的至少一種胺基酸的濃度值，對於評價對象，判別是否是前列腺癌或非前列腺癌，或者基於胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn> Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值以及包含 Tau、Thr> Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Cys2中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出判別值，通過比較算出的判別值和預先設定的閾值(截斷值)，對於個體，判別是否是前列腺癌或非前列腺癌。
[0301]13.是否是前列腺癌或前列腺肥大的判別
[0302]基於胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、Ile、Leu、Phe、His、Trp、0rn、Lys、Cys2中的至少一種胺基酸的濃度值，對於評價對象，判別是否是前列腺癌或前列腺肥大，或者基於胺基酸濃度數據中所含的Thr、Ser、Gly、Cit、Val、His、Trp、Lys 的濃度值以及包含 Thr、Ser、Gly、Cit、Val、His、Trp、Lys 作為變數的多變量判別式，算出判別值，通過比較算出的判別值和預先設定的閾值(截斷值)，對於個體，判別是否是前列腺癌或前列腺肥大。
[0303][1-3.第一實施方式的總結以及其他實施方式]
[0304]如以上的詳細說明，根據第一實施方式涉及的前列腺疾病的評價方法，(I)從採集自個體的血液測定胺基酸濃度數據，(2)從測定出的個體的胺基酸濃度數據除去缺失值和異常值等數據，(3)基於除去了缺失值和異常值後的個體的胺基酸濃度數據、或以胺基酸的濃度作為變數的預先設定的多變量判別式，對於個體，進行上述11.?13.表示的判別中的任意一項。由此，利用血液中的胺基酸濃度中，對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別、前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別、前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別有用的胺基酸濃度，可以高精度地進行這些兩組判別。此外，利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，利用由對前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，利用由對前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0305]此外，在步驟SA-13中，進行上述11.表示的判別時，多變量判別式可以是數學式I的分數式、以Tau、Glu、Pro、Ala、CU、ABA作為變數的邏輯回歸式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met, Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Glu、Gly、Cit、ABA、Val作為變數的線性判別式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為變數的線性判別式。由此，利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0306]B1 (Tau/ABA) +Id1 (Thr/Cit) +C1 (Glu/Ser) +(I1 (Pro/Asn) +G1
[0307]......(數學式 I)
[0308](數學式I中，BpbpC1Upe1是任意實數。)
[0309]此外，在步驟SA-13中，進行上述12.表示的判別時，多變量判別式可以是數學式2的分數式、數學式3的分數式或數學式4的分數式、以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為變數的邏輯回歸式、以Tau、Glu、Cit、ABA、Val、Orn作為變數的邏輯回歸式、以Tau、Thr、Ala、Trp> Orn、Arg作為變數的邏輯回歸式或以Asn、Ala、Val、Met、Trp、Arg作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為變數的線性判別式、以Tau、Glu、Ala、CU、Met、Orn作為變數的線性判別式、以Tau、Thr、Ser、Ala、Orn、Arg作為變數的線性判別式或以Asn、Ala、Val、Met、Tyr, Trp作為變數的線性判別式。由此，利用由對前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0310]a2 (Tau/Trp) +b2 (Thr/Ser) +C2 (Glu/Asn) +d2 (Orn/Gln) +e2
[0311]……(數學式2)
[0312]a3 (Tau/Met) +b3 (Ser/Cit) +C3 (Asn/Thr) +d3 (Glu/Pro) +e3
[0313]......(數學式 3)
[0314]a4 (Thr/Orn) +b4 (Ser/Ile) +C4 (Asn/Glu) +d4 (Gln/Tau) +e4
[0315]......(數學式 4)
[0316](數學式2中，a2、b2、c2、d2、e2是任意實數，數學式3中，a3、b3、c3、d3、e3是任意實數，數學式4中，34、134、。4、(14、64是任意實數。)
[0317]此外，在步驟SA-13中，進行上述13.表示的判別時，多變量判別式可以是數學式5的分數式、以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為變數的邏輯回歸式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val.Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為變數的線性判別式或以Ser、Gln、Gly、Cit、Val、Trp作為變數的線性判別式。由此，利用由對前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0318]a5 (Ser/Gin) +b5 (Glu/Tau) +C5 (Ala/Asn) +d5 (Val/Thr) +e5
[0319]......(數學式 5)
[0320](數學式5中，a5、b5、c5、d5、e5是任意實數。)
[0321]此外，上述的多變量判別式，可用本 申請人:的國際申請即國際公開第2004/052191號中記載的方法、或本 申請人:的國際申請即國際公開第2006/098192號中記載的方法(後述的第二實施方式中記載的多變量判別式製作處理)製作。只要是用這些方法得到的多變量判別式，不論作為輸入數據的胺基酸濃度數據中的胺基酸濃度的單位，都可以合適地將該多變量判別式用於前列腺疾病狀態的評價。
[0322]第二實施方式
[0323][2-1.本發明的概要]
[0324]這裡，參照圖3對本發明涉及的前列腺疾病評價裝置、前列腺疾病評價方法、前列腺疾病評價系統、前列腺疾病評價程序和記錄介質的概要進行說明。圖3是表示本發明的基本原理的原理構成圖。
[0325]首先，本發明在控制部，基於與胺基酸的濃度值有關的預先取得的評價對象(例如動物或人等個體)的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys> Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值以及以胺基酸的濃度作為變數的存儲於存儲部的多變量判別式即包含Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp> Orn> Lys、Cys2 中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出該多變量判別式的值即判別值(步驟S-21)。
[0326]接著，本發明在控制部，基於在步驟S-21中算出的判別值，對於評價對象，評價包括前列腺癌和前列腺肥大中的至少一種的前列腺疾病的狀態(步驟S-22)。
[0327]如上所述，根據本發明，基於與胺基酸的濃度值有關的預先取得的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、HiS、Trp、0rn、LyS、CyS2中的至少一種胺基酸的濃度值以及以胺基酸的濃度作為變數的存儲於存儲部的多變量判別式即包含Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、CU、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys> Cys2中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出該多變量判別式的值即判別值，基於算出的判別值，對於評價對象，評價前列腺疾病的狀態。由此，利用由與前列腺疾病的狀態具有顯著相關性的多變量判別式得到的判別值，可以高精度地評價前列腺疾病的狀態。具體而言，能夠用一種檢體且短時間內即可縮小篩選範圍至罹患前列腺疾病的可能性高的受試者，其結果可以減輕給受試者帶來的時間、身體和金錢上的負擔。此外，具體而言，利用複數種胺基酸的濃度和以該胺基酸的濃度為變數的判別式，可以高精度地評價某檢體是否有前列腺疾病發病，其結果可以實現檢查的高效化和高精度化。
[0328]這裡，步驟S-22中，基於在步驟S-21中算出的判別值，對於評價對象，可以判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病、是否是前列腺癌或非前列腺癌、或者是否是前列腺癌或前列腺肥大。由此，利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別、前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別、前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別有用的多變量判別式得到的判別值，可以高精度地進行這些兩組判別。
[0329]此外，多變量判別式可以是一個分數式或複數個所述分數式之和、或邏輯回歸式、線性判別式、多重回歸式、用支持向量機製作的公式、用馬氏距離法製作的公式、用典型判別分析製作的公式、用決策樹製作的公式中的任意一種。由此，利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別、前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別、前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行這些兩組判別。
[0330]此外,在步驟S-21中,基於胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、Ile、Leu、His、Trp、Lys、Cys2中的至少一種胺基酸的濃度值以及包含 Tau、Thr> Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp> Lys> Cys2 中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出判別值，在步驟S-22中，基於算出的判別值，對於評價對象，可以判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病。由此，利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，這時使用的多變量判別式，可以是數學式I的分數式、以Tau、Glu、Pro、Ala、CU、ABA作為變數的邏輯回歸式或以Asn，Glu、Ala、Val、Met、Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Glu、Gly、CU、ABA、Val作為變數的線性判別式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為變數的線性判別式。由此，利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0331]H1 (Tau/ABA) +Id1 (Thr/Cit) +C1 (Glu/Ser) +(I1 (Pro/Asn) +G1
[0332]......(數學式 I)
[0333](數學式I中，BpbpCpdpe1是任意實數。)
[0334]此外，在步驟S-21中，基於胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、Ile、Leu、Phe、His、Trp、0rn、Cys2中的至少一種胺基酸的濃度值以及包含 Tau、Thr> Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp> Orn> Cys2 中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出判別值，在步驟S-22中，基於算出的判別值，對於評價對象，可以判別是否是前列腺癌或非前列腺癌。由此，利用由對前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，這時使用的多變量判別式可以是數學式2的分數式、數學式3的分數式或數學式4的分數式、以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為變數的邏輯回歸式、以Tau、Glu、Cit、ABA、Val、Orn作為變數的邏輯回歸式、以Tau、Thr、Ala、Trp、Orn、Arg作為變數的邏輯回歸式或以Asn、Ala、Val、Met、Trp、Arg作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為變數的線性判別式、以Tau、Glu、Ala、CU、Met、Orn作為變數的線性判別式、以 Tau、Thr、Ser、Ala、Orn、Arg 作為變數的線性判別式或以 Asn、Ala、Val、Met、Tyr、Trp 作為變數的線性判別式。由此，利用由對前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0335]a2 (Tau/Trp) +b2 (Thr/Ser) +C2 (Glu/Asn) +d2 (Orn/Gln) +e2
[0336]......(數學式 2)
[0337]a3 (Tau/Met) +b3 (Ser/Cit) +C3 (Asn/Thr) +d3 (Glu/Pro) +e3
[0338]......(數學式 3)
[0339]a4 (Thr/Orn) +b4 (Ser/Ile) +C4 (Asn/Glu) +d4 (Gln/Tau) +e4
[0340]......(數學式 4)
[0341](數學式2中，a2、b2、c2、d2、e2是任意實數，數學式3中，a3、b3、c3、d3、e3是任意實數，數學式4中，34、134、。4、(14、64是任意實數。)
[0342]此外，在步驟S-21中，基於胺基酸濃度數據中所含的Thr、Ser、Gly、Cit、Val、His、Trp、Lys的濃度值以及包含Thr、Ser、Gly、CU、Val、His、Trp、Lys作為變數的多變量判別式，算出判別值，在步驟S-22中，基於算出的判別值，對於評價對象，判別是否是前列腺癌或前列腺肥大。由此，利用由對前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，這時使用的多變量判別式，可以是數學式5的分數式、以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為變數的邏輯回歸式或以Ser、Gln、Gly、Cit、Val、Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為變數的線性判別式或以Ser、Gln、Gly、Cit、Val、Trp作為變數的線性判別式。由此，利用由對前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0343]a5 (Ser/Gln) +b5 (Glu/Tau) +C5 (Ala/Asn) +d5 (Val/Thr) +e5
[0344]……(數學式5)
[0345](數學式5中，a5、b5、c5、d5、e5是任意實數。)
[0346]此外，上述的多變量判別式，可用本 申請人:的國際申請即國際公開第2004/052191號中記載的方法、或本 申請人:的國際申請即國際公開第2006/098192號中記載的方法(後述的多變量判別式製作處理)製作。只要是用這些方法得到的多變量判別式，不論作為輸入數據的胺基酸濃度數據中的胺基酸濃度的單位，都可以合適地將該多變量判別式用於前列腺疾病狀態的評價。
[0347]這裡，多變量判別式是指通常在多變量分析中使用的公式的形式，包括例如分數式、多重回歸式、多重邏輯回歸式、線性判別函數、馬氏距離、典型判別函數、支持向量機、決策樹等。另外，還包含由不同形式的多變量判別式之和表示的公式。多重回歸式、多重邏輯回歸式、典型判別函數中，各變數可以附加係數和常數項，此時的係數和常數項優選為實數，更優選在為了由數據進行判別而得到的係數和常數項的99%置信區間的範圍內的值，還可進一步優選在為了由數據進行判別而得到的係數和常數項的95%置信區間的範圍內的值。此外，各係數的值及其置信區間可以是其實數倍的值，常數項的值及其置信區間可以是對其加減乘除任意的實常數所得的值。
[0348]此外，對於分數式，該分數式的分子由胺基酸A、B、C.......之和表示，並且該分數式的分母由胺基酸a、b、c.......之和表示。此外，分數式中，還包括上述構成的分數式
α、β、Y.......之和(例如α+β之類的)。此外，分數式中也包括分割的分數式。此夕卜，分子和分母中使用的胺基酸可以分別帶有適當的係數。此外，分子和分母中使用的胺基酸可以重複。此外，各分數式可以帶有適當的係數。此外，各變數的係數的值和常數項的值只要是實數即可。分數式中，對於將分子的變數和分母的變數互換的組合，與目標變數相關的正負符號均轉換，但它們仍保持相關性，因此，在判別性中視為同等，因此，分數式也包含將分子的變數與分母的變數互換的組合。
[0349]此外，本發明在評價前列腺疾病的狀態時，除了胺基酸的濃度之外，可以進一步使用其他代謝物的濃度和基因表達量、蛋白質表達量、受試者的年齡、性別、是否吸菸、心電圖波形的數值化結果等。此外，本發明在評價前列腺疾病的狀態時，作為多變量判別式中的變數，除了胺基酸的濃度之外，可以進一步使用其他代謝物的濃度和基因表達量、蛋白質表達量、受試者的年齡、性別、是否吸菸、心電圖波形的數值化結果等。
[0350]這裡，對多變量判別式製作處理(工序I?工序4)的概要進行詳細說明。
[0351]首先，本發明在控制部，基於規定的公式製作方法，由包含胺基酸濃度數據和與表示前列腺疾病狀態的指標有關的前列腺疾病狀態指標數據的存儲於存儲部的前列腺疾病狀態信息來製作多變量判別式的候選即候選多變量判別式(例如，y = alXl+a2x2+...+anxn,y:前列腺疾病狀態指標數據，X1:胺基酸濃度數據，a1:常數，i = 1、2、...、n)(工序I)。此夕卜，可以預先從前列腺疾病狀態信息除去帶有缺失值和異常值等的數據。
[0352]此外，工序I中，可以並用複數個不同的公式製作方法(包括與主成分分析或判別分析、支持向量機、多重回歸分析、邏輯回歸分析、k-means法、聚類分析、決策樹等的多變量分析相關的方法)，由前列腺疾病狀態信息製作複數個候選多變量判別式組。具體來說，可以利用複數種不同的算法，對於前列腺疾病狀態信息同時並行地製作複數個候選多變量判別式組，其中，所述前列腺疾病狀態信息是由通過分析從許多的健康人和前列腺疾病患者獲取的血液而得到的胺基酸濃度數據和前列腺疾病狀態指標數據構成的多變量數據。例如，可以利用不同的算法，同時進行判別分析和邏輯回歸分析，製作兩種不同的候選多變量判別式。還可以利用進行主成分分析而製作的候選多變量判別式，變換前列腺疾病狀態信息，對變換的前列腺疾病狀態信息進行判別分析，從而製作候選多變量判別式。由此，最終可以製作符合診斷條件的適當的多變量判別式。
[0353]這裡，使用主成分分析製作的候選多變量判別式是由使全部的胺基酸濃度數據的離散為最大的各胺基酸變數構成的一次式。使用判別分析製作的候選多變量判別式是由使各組內離散之和相對於全部胺基酸濃度數據的離散的比值為最小的各胺基酸變數構成的高次式(包括指數和對數)。另外，使用支持向量機製作的候選多變量判別式是由使組間的分界為最大的各胺基酸變數構成的高次式(包括核函數)。使用多重回歸分析製作的候選多變量判別式是由使自全部的胺基酸濃度數據的距離之和為最小的各胺基酸變數構成的高次式。使用邏輯回歸分析製作的候選多變量判別式是由使似然率為最大的各胺基酸變數構成的、項中具有以一次式作為指數的自然對數的分數式。k-means法是探索各胺基酸濃度數據的k個附近(近傍)，將鄰近點(近傍點)在所屬的組中最多的組定義為該數據的所屬組，選擇使輸入的胺基酸濃度數據所屬的組與定義的組最一致的胺基酸變數的方法。聚類分析是對全部胺基酸濃度數據中位於最近距離的點之間進行聚類(群化)的方法。決策樹是給胺基酸變數排序，由序列上位的胺基酸變數可取得的圖案來預測胺基酸濃度數據的組的方法。
[0354]返回多變量判別式製作處理的說明，本發明是在控制部，根據規定的驗證方法，驗證(相互驗證)工序I中製作的候選多變量判別式(工序2)。候選多變量判別式的驗證是對工序I中製作的各候選多變量判別式進行。
[0355]工序2中，可以基於自舉(bootstrap)法、堅持(holdout)法、留一(leave-one-out)法等中的至少一種方法,驗證候選多變量判別式的判別率或靈敏度、特異性、信息量基準等中的至少一種。由此，可以製作考慮了前列腺疾病狀態信息或診斷條件的、預測性或可靠性高的候選多變量判別式。
[0356]這裡，判別率是在全部輸入數據中，本發明所評價的前列腺疾病的狀態正確的比例。靈敏度是在輸入數據所記載的前列腺疾病的狀態為患病的數據中，本發明所評價的前列腺疾病的狀態正確的比例。特異性是在輸入數據所記載的前列腺疾病的狀態為正常的數據中，本發明所評價的前列腺疾病的狀態正確的比例。信息量基準是將工序I中製作的候選多變量判別式的胺基酸變數的數目、和本發明所評價的前列腺疾病的狀態以及輸入數據所記載的前列腺疾病的狀態的差異數加在一起所得到的。預測性是將反覆進行候選多變量判別式的驗證而得到的判別率或靈敏度、特異性的平均。可靠性是反覆進行候選多變量判別式的驗證而得到的判別率或靈敏度、特異性的離散。
[0357]返回多變量判別式製作處理的說明，本發明是在控制部，根據規定的變數選擇方法，從工序2的驗證結果中選擇候選多變量判別式的變數，來選擇在製作候選多變量判別式時使用的前列腺疾病狀態信息中所含的胺基酸濃度數據的組合(工序3)。胺基酸變數的選擇是對工序I中製作的各候選多變量判別式進行。由此可以適當選擇候選多變量判別式的胺基酸變數。使用包含工序3中選擇的胺基酸濃度數據的前列腺疾病狀態信息，再次實行工序I。
[0358]工序3中，可以根據逐步法、最優路徑法(best path method)、局部探索法(localsearch method)、遺傳算法中的至少一種,從步驟2的驗證結果中選擇候選多變量判別式的胺基酸變數。
[0359]這裡，最優路徑法是將候選多變量判別式中所含的胺基酸變數一個個依次減少，使候選多變量判別式帶來的評價指標最優化，由此選擇胺基酸變數的方法。
[0360]回到多變量判別式製作處理的說明中，本發明是在控制部，基於反覆實行上述的工序1、工序2和工序3而累積的驗證結果，從複數個候選多變量判別式中選出用作多變量判別式的候選多變量判別式，由此製作多變量判別式(工序4)。候選多變量判別式的選出中，例如有從用相同的公式製作方法製作的候選多變量判別式中選出最佳的多變量判別式的情況，也有從所有的候選多變量判別式中選出最佳的多變量判別式的情況。
[0361]如上述說明，在多變量判別式製作處理中，基於前列腺疾病狀態信息，通過一系列的流程使與候選多變量判別式的製作、候選多變量判別式的驗證和候選多變量判別式的變數的選擇相關的處理體系化(系統化)並實行，由此可以製作最適合評價各前列腺疾病的狀態的多變量判別式。
[0362][2-2.系統構成]
[0363]這裡，參照圖4至圖20，對第二實施方式涉及的前列腺疾病評價系統(下面有時記為本系統。)的構成進行說明。此外，本系統只是一個例子，本發明不受其限制。
[0364]首先，參照圖4和圖5，對本系統的整體構成進行說明。圖4是表示本系統的整體構成的一例的圖。此外，圖5是表示本系統的整體構成的另一例的圖。本系統如下構成:如圖4所示，經由網絡300以可通信的方式將對評價對象評價前列腺疾病的狀態的前列腺疾病評價裝置100和提供與胺基酸的濃度值有關的評價對象的胺基酸濃度數據的信息通信終端裝置即客戶端裝置200連接。
[0365]此外，本系統還可以如下構成:如圖5所示，除了前列腺疾病評價裝置100和客戶端裝置200之外，還將保存了在前列腺疾病評價裝置100中製作多變量判別式時使用的前列腺疾病狀態信息和用於評價前列腺疾病狀態的多變量判別式等的資料庫裝置400經由網絡300以可通信的方式連接。由此，經由網絡300，可以從前列腺疾病評價裝置100至客戶端裝置200和資料庫裝置400、或者從客戶端裝置200和資料庫裝置400至前列腺疾病評價裝置100提供與前列腺疾病的狀態有關的信息等。這裡，與前列腺疾病的狀態有關的信息是對於與人的前列腺疾病的狀態有關的特定項目進行測定所得的值的相關信息。此外，與前列腺疾病的狀態有關的信息，在前列腺疾病評價裝置100、客戶端裝置200或其他裝置(例如各種測量裝置等)中生成，主要積累在資料庫裝置400中。
[0366]接著，參照圖6至圖18對本系統的前列腺疾病評價裝置100的構成進行說明。圖6是表示本系統的前列腺疾病評價裝置100的構成的一例的框圖，僅概念性地表示了該構成中與本發明有關的部分。
[0367]前列腺疾病評價裝置100由如下部分構成:綜合地控制該前列腺疾病評價裝置的CPU(中央處理裝置，Central Processing Unit)等的控制部102 ;經由路由器等的通信裝置和專用線等的有線或無線的通信線路，將該前列腺疾病評價裝置與網絡300以可通信的方式連接的通信接口部104 ;保存各種的資料庫、表格、文件等的存儲部106 ;與輸入裝置112和輸出裝置114連接的輸入輸出接口部108，這些各部分可以經由任意的通信線路以可通信的方式連接。這裡，前列腺疾病評價裝置100可以與各種的分析裝置(例如胺基酸分析儀等)在同一外殼(housing)中構成。前列腺疾病評價裝置100的分散、綜合的具體形態並不限於圖示的形態，可以將其全部或部分以對應各種負荷等的任意單元進行功能性或物理性地分散、綜合來構成。例如，可以使用CGI (公共網關接口，Common Gateway Interface)來實現處理的一部分。
[0368]存儲部106是存儲裝置，可以使用例如RAM、ROM等的存儲裝置、硬碟之類的固定盤裝置、軟盤、光碟等。存儲部106中記錄電腦程式，該電腦程式與OS(作業系統，Operating System)協作,對CPU發出指令,進行各種處理。存儲部106如圖所示,保存利用者信息文件106a、胺基酸濃度數據文件106b、前列腺疾病狀態信息文件106c、指定前列腺疾病狀態信息文件106d、多變量判別式關聯信息資料庫106e、判別值文件106f和評價結果文件106g。
[0369]利用者信息文件106a中保存與利用者相關的利用者信息。圖7是表示保存在利用者信息文件106a中的信息的一個例子的圖。保存在利用者信息文件106a中的信息如圖7所示，由用於專門識別利用者的利用者ID、用於認證利用者是否為正當的利用者的利用者密碼、利用者姓名、用於專門識別利用者的所屬機構的所屬機構ID、用於專門識別利用者的所屬機構的部門的部門ID、部門名稱以及利用者的電子郵件地址相互關聯地構成。
[0370]返回圖6，胺基酸濃度數據文件106b中保存關於胺基酸濃度值的胺基酸濃度數據。圖8是表示保存在胺基酸濃度數據文件106b中的信息的一個例子的圖。保存在胺基酸濃度數據文件106b中的信息如圖8所示，由用於專門識別評價對象個體(樣品)的個體編號和胺基酸濃度數據相互關聯地構成。這裡，圖8中，將胺基酸濃度數據作為數值即連續尺度應用，胺基酸濃度數據也可以是名義尺度或順序尺度。為名義尺度或順序尺度時，可通過對各狀態賦予任意的數值來進行分析。胺基酸濃度數據中還可以組合其它的生物體信息(胺基酸以外的其它代謝物的濃度或基因表達量、蛋白質表達量、被驗者的年齡和性別、有無吸菸、心電圖的波形數值化所得的結果等)。
[0371]返回圖6，前列腺疾病狀態信息文件106c中保存製作多變量判別式時使用的前列腺疾病狀態信息。圖9是表示保存在前列腺疾病狀態信息文件106c中的信息的一個例子的圖。保存在前列腺疾病狀態信息文件106c中的信息如圖9所示，由個體編號、與表示前列腺疾病狀態的指標(指標T1、指標T2、指標T3......)相關的如列腺疾病狀態指標數據(T)
和胺基酸濃度數據相互關聯地構成。這裡，圖9中，前列腺疾病狀態指標數據和胺基酸濃度數據以數值(即連續尺度)的形式應用，但前列腺疾病狀態指標數據和胺基酸濃度數據也可以是名義尺度或順序尺度。為名義尺度或順序尺度時，可通過對各狀態賦予任意的數值來進行分析。前列腺疾病狀態指標數據是成為前列腺疾病的狀態的標誌物的已知的單一的狀態指標，可以使用數值數據。
[0372]返回圖6，指定前列腺疾病狀態信息文件106d中保存在後述的前列腺疾病狀態信息指定部102g中指定的前列腺疾病狀態信息。圖10是表示保存在指定前列腺疾病狀態信息文件106d中的信息的一個例子。保存在指定前列腺疾病狀態信息文件106d中的信息如圖10所示，由個體編號、指定的前列腺疾病狀態指標數據和指定的胺基酸濃度數據相互關聯地構成。
[0373]返回圖6，多變量判別式關聯信息資料庫106e由以下文件構成:候選多變量判別式文件106el，保存在後述的候選多變量判別式製作部102hl中製作的候選多變量判別式；驗證結果文件106e2，保存後述的候選多變量判別式驗證部102h2中的驗證結果；選擇前列腺疾病狀態信息文件106e3，保存包括在後述的變數選擇部102h3中選擇的胺基酸濃度數據的組合的前列腺疾病狀態信息；多變量判別式文件106e4，保存在後述的多變量判別式製作部102h中製作的多變量判別式。
[0374]候選多變量判別式文件106el中保存在後述的候選多變量判別式製作部102hl中製作的候選多變量判別式。圖11是表示保存在候選多變量判別式文件106el中的信息的一個例子的圖。保存在候選多變量判別式文件106el中的信息如圖11所示，由順序(rank)和候選多變量判別式(圖 11 中的 FjGly』Leu』Phe，...)或 F2 (Gly，Leu，Phe，...)、F3 (Gly，Leu, Phe,...)等)相互關聯地構成。
[0375]返回圖6，驗證結果文件106e2中保存後述的候選多變量判別式驗證部102h2中的驗證結果。圖12是表示保存在驗證結果文件106e2中的信息的一個例子的圖。保存在驗證結果文件106e2中的信息如圖12所示，由順序、候選多變量判別式(圖12中的Fk(Gly，Leu, Phe,...)或 Fm (Gly, Leu, Phe,...)、Fl (Gly, Leu, Phe,...)等)和各候選多變量判別式的驗證結果(例如各候選多變量判別式的評價值)相互關聯地構成。
[0376]返回圖6，選擇前列腺疾病狀態信息文件106e3中保存前列腺疾病狀態信息，該前列腺疾病狀態信息包括與在後述的變數選擇部102h3中選擇的變數對應的胺基酸濃度數據的組合。圖13是表示保存在選擇前列腺疾病狀態信息文件106e3中的信息的一個例子的圖。保存在選擇前列腺疾病狀態信息文件106e3中的信息如圖13所示，由個體編號、在後述的如列腺疾病狀態?目息指定部102g中指定的如列腺疾病狀態指標數據和在後述的變數選擇部102h3中選擇的胺基酸濃度數據相互關聯地構成。
[0377]返回圖6，多變量判別式文件106e4中保存在後述的多變量判別式製作部102h中製作的多變量判別式。圖14是表示保存在多變量判別式文件106e4中的信息的一個例子的圖。保存在多變量判別式文件106e4中的信息如圖14所示，由順序、多變量判別式(圖14 中的 Fp (Phe,...)或 Fp (Gly, Leu, Phe)、Fk(Gly, Leu, Phe,...)等)、與各公式製作方法對應的閥值和各多變量判別式的驗證結果(例如各多變量判別式的評價值)相互關聯地構成。
[0378]返回圖6，判別值文件106f中保存在後述的判別值算出部102i中計算的判別值。圖15是表示保存在判別值文件106f中的信息的一個例子的圖。保存在判別值文件106f中的信息如圖15所示，是用於專門識別評價對象個體(樣品)的個體編號、順序(用於專門識別多變量判別式的編號)和判別值相互關聯地構成。
[0379]返回圖6，評價結果文件106g中保存在後述的判別值基準評價部102 j中的評價結果(具體的是，在後述的判別值基準判別部102jl中的判別結果)。圖16是表示保存在評價結果文件106g中的信息的一個例子的圖。保存在評價結果文件106g中的信息由用於專門識別評價對象個體(樣品)的個體編號、預先取得的評價對象的胺基酸濃度數據、由各多變量判別式算出的判別值和與前列腺疾病狀態有關的評價結果相互關聯地構成。
[0380]返回圖6，在存儲部106中，除上述信息之外，作為其它信息，還記錄有用於將網站提供給客戶端裝置200的各種網站數據、CGI程序等。網站數據有用於表示後述的各種網頁的數據等，這些數據以例如用HTML或XML記述的文本文件的形式形成。用於製作網站數據的部件用的文件、操作用的文件及其它臨時性的文件等也存儲於存儲部106中。在存儲部106中，根據需要可以將用於發送給客戶端裝置200的聲音以如WAVE形式或AIFF形式的聲音文件保存，或者將靜止圖像或動態圖像以如JPEG形式或MPEG2形式的圖像文件保存。
[0381]通信接口部104連通前列腺疾病評價裝置100和網絡300 (或路由器等通信裝置)之間的通信。即，通信接口部104具有經由通信線路與其它終端進行數據通信的功能。
[0382]輸入輸出接口部108與輸入裝置112和輸出裝置114連接。這裡，輸出裝置114除了使用監視器(包括家庭用電視)之外，也可以使用擴音器或印表機(以下有時將輸出裝置114記為監視器114)。輸入裝置112除了使用鍵盤或滑鼠或麥克風之外，還可以使用與滑鼠協作以實現指點器(pointing device)功能的監視器。
[0383]控制部102具有用於保存OS (作業系統)等控制程序、規定各種處理順序等的程序和所需數據等的內存，基於這些程序實行各種信息處理。控制部102如圖所示，大致具備要求解釋部102a、閱覽處理部102b、認證處理部102c、電子郵件生成部102d、網頁生成部102e、接收部102f、前列腺疾病狀態信息指定部102g、多變量判別式製作部102h、判別值算出部1021、判別值基準評價部102j、結果輸出部102k和發送部102m。控制部102對於從資料庫裝置400發送的前列腺疾病狀態信息或從客戶端裝置200發送的胺基酸濃度數據進行以下數據處理:除去有缺失值的數據、除去偏離值多的數據、除去有缺失值的數據多的變數坐寸ο
[0384]要求解釋部102a是解釋來自客戶端裝置200或資料庫裝置400的要求內容，根據該解釋結果，將處理交付給控制部102的各部。閱覽處理部102b接受來自客戶端裝置200的各種畫面的閱覽要求，並進行這些畫面的網站數據的生成和發送。認證處理部102c接受來自客戶端裝置200或資料庫裝置400的認證要求，並進行認證判斷。電子郵件生成部102d生成包含各種信息的電子郵件。網頁生成部102e生成利用者在客戶端裝置200閱覽的網頁。
[0385]接收部102f經由網絡300，接收從客戶端裝置200和資料庫裝置400發送的信息(具體的是胺基酸濃度數據、前列腺疾病狀態信息、多變量判別式等)。前列腺疾病狀態信息指定部102g在製作多變量判別式時，指定作為對象的前列腺疾病狀態指標數據和胺基酸濃度數據。
[0386]多變量判別式製作部102h基於在接收部102f中接收的前列腺疾病狀態信息和在前列腺疾病狀態信息指定部102g中指定的前列腺疾病狀態信息來製作多變量判別式。具體來說，多變量判別式製作部102h是基於從前列腺疾病狀態信息反覆運行候選多變量判別式製作部102hl、候選多變量判別式驗證部102h2和變數選擇部102h3而累積的驗證結果，從複數個候選多變量判別式中選出用作多變量判別式的候選多變量判別式，來製作多變量判別式。
[0387]多變量判別式預先保存在存儲部106的規定的存儲區域時，多變量判別式製作部102h可以通過從存儲部106中選擇所需的多變量判別式來製作多變量判別式。多變量判別式製作部102h通過從預先保存了多變量判別式的其它的計算機裝置(例如資料庫裝置400)中選擇所需的多變量判別式並下載，可以製作多變量判別式。
[0388]這裡，參照圖17對多變量判別式製作部102h的構成進行說明。圖17是表示多變量判別式製作部102h的構成的框圖，該構成中只概念性地表示了與本發明有關的部分。多變量判別式製作部102h進一步具備候選多變量判別式製作部102hl、候選多變量判別式驗證部102h2和變數選擇部102h3。候選多變量判別式製作部102hl是基於規定的公式製作方法，從前列腺疾病狀態信息製作多變量判別式的候選即候選多變量判別式。候選多變量判別式製作部102hl可以並用複數種不同的公式製作方法，從前列腺疾病狀態信息製作複數個候選多變量判別式。候選多變量判別式驗證部102h2基於規定的驗證方法，驗證在候選多變量判別式製作部102hl中製作的候選多變量判別式。候選多變量判別式驗證部102h2還可以基於自舉法、保持法、留一法中的至少一種方法，對於候選多變量判別式的判別率、靈敏度、特異性、信息量基準中的至少一種進行驗證。變數選擇部102h3基於規定的變數選擇方法，從候選多變量判別式驗證部102h2的驗證結果中選擇候選多變量判別式的變數，來選擇在製作候選多變量判別式時使用的前列腺疾病狀態信息中所含的胺基酸濃度數據的組合。變數選擇部102h3還可基於逐步法、最優路徑法、局部探索法、遺傳算法中的至少一種，從驗證結果中選擇候選多變量判別式的變數。
[0389]返回圖6，判別值算出部102i，基於在接收部102f接收的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr> Ser> Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、HiS、Trp、0rn、LyS、CyS2中的至少一種胺基酸的濃度值以及在多變量判別式製作部102h製作的多變量判別式即包含 Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys, Cys2中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出該多變量判別式的值即判別值。
[0390]這裡，多變量判別式可以是一個分數式或複數個分數式之和、或邏輯回歸式、線性判別式、多重回歸式、用支持向量機製作的公式、用馬氏距離法製作的公式、用典型判別分析製作的公式、用決策樹製作的公式中的任意一種。
[0391]此外，當在判別值基準判別部102jl判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病時，判別值算出部102i，可基於在接收部102f接收的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp、Lys> Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值以及在多變量判別式製作部102h製作的包含Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp> Lys、Cys2 中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出判別值。這時使用的多變量判別式，可以是數學式I的分數式、以 Tau、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA 作為變數的邏輯回歸式或以 Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp 作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Glu、Gly、Cit、ABA、Val作為變數的線性判別式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為變數的線性判別式。
[0392]H1 (Tau/ABA) +Id1 (Thr/Cit) +C1 (Glu/Ser) +(I1 (Pro/Asn) +G1
[0393]......(數學式 I)
[0394](數學式I中，BpbpC1Upe1是任意實數。)
[0395]此外，當在判別值基準判別部102jl判別是否是前列腺癌或非前列腺癌時，判別值算出部102i，可基於在接收部102f接收的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr> Asn> Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp> Orn> Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值以及在多變量判別式製作部102h製作的包含Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Cys2 中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出判別值。這時使用的多變量判別式可以是數學式2的分數式、數學式3的分數式或數學式4的分數式、以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為變數的邏輯回歸式、以 Tau、Glu、Cit、ABA、Val、Orn 作為變數的邏輯回歸式、以 Tau、Thr、Ala、Trp、Orn、Arg 作為變數的邏輯回歸式或以Asn、Ala、Val、Met、Trp、Arg作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為變數的線性判別式、以Tau、Glu、Ala、CU、Met、Orn作為變數的線性判別式、以Tau、Thr、Ser、Ala、Orn、Arg作為變數的線性判別式或以Asn、Ala、Val、Met、Tyr、Trp作為變數的線性判別式。
[0396]a2 (Tau/Trp) +b2 (Thr/Ser) +C2 (Glu/Asn) +d2 (Orn/Gln) +e2
[0397]......(數學式 2)
[0398]a3 (Tau/Met) +b3 (Ser/Cit) +C3 (Asn/Thr) +d3 (Glu/Pro) +e3
[0399]......(數學式 3)
[0400]a4 (Thr/Orn) +b4 (Ser/Ile) +C4 (Asn/Glu) +d4 (Gln/Tau) +e4
[0401]......(數學式 4)
[0402](數學式2中，a2、b2、c2、d2、e2是任意實數,數學式3中，a3、b3、c3、d3、e3是任意實數，數學式4中，34、134、。4、(14、64是任意實數。)
[0403]此外，當在判別值基準判別部102jl判別是否是前列腺癌或前列腺肥大時，判別值算出部102i，可基於在接收部102f接收的評價對象的胺基酸濃度數據中所含的Thr、Ser、Gly、CU、Val、His、Trp、Lys的濃度值以及在多變量判別式製作部102h製作的包含Thr、Ser、Gly、CU、Val、His、Trp、Lys作為變數的多變量判別式，算出判別值。這時使用的多變量判別式，可以是數學式5的分數式、以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為變數的邏輯回歸式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為變數的線性判別式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為變數的線性判別式。
[0404]a5 (Ser/Gln) +b5 (Glu/Tau) +C5 (Ala/Asn) +d5 (Val/Thr) +e5
[0405]......(數學式 5)
[0406](數學式5中，a5、b5、c5、d5、e5是任意實數。)
[0407]判別值基準評價部102j，基於在判別值算出部102i算出的判別值，對於評價對象，評價前列腺疾病的狀態。判別值基準評價部102j進一步具備判別值基準判別部102jl。這裡，參照圖18對判別值基準評價部102j的構成進行說明。圖18是表示判別值基準評價部102j的構成的框圖，僅概念性地表示該構成中與本發明有關的部分。判別值基準判別部102jl，基於在判別值算出部102i算出的判別值，對於評價對象，進行「是否是前列腺疾病或非前列腺疾病的判別」、「是否是前列腺癌或非前列腺癌的判別」、「是否是前列腺癌或前列腺肥大的判別」。
[0408]返回圖6，結果輸出部102k將在控制部102的各處理部的處理結果(包括在判別值基準評價部102j的評價結果(具體的是在判別值基準判別部102jl的判別結果))等輸出至輸出裝置114。
[0409]發送部102m對評價對象的胺基酸濃度數據的發送源的客戶端裝置200發送評價結果、對資料庫裝置400發送在前列腺疾病評價裝置100製作的多變量判別式和評價結果。
[0410]接著，參照圖19對本系統的客戶端裝置200的構成進行說明。圖19是表示本系統的客戶端裝置200的構成的一個例子的框圖，只概念性地表示該構成中與本發明有關的部分。
[0411]客戶端裝置200由控制部210、R0M220、HD230、RAM240、輸入裝置250、輸出裝置260、輸入輸出IF270和通信IF280構成，這些各部經由任意的通信線路以可通信的方式連接。
[0412]控制部210具備網頁瀏覽器211、電子郵箱212、接收部213、發送部214。網頁瀏覽器211進行解釋網站數據、將解釋的網站數據顯示在後述的監視器261上的瀏覽處理。可以在網頁瀏覽器211中插入具備進行影像流的接收、顯示、反饋等的功能的流式播放器等的各種軟體。電子郵箱212按照規定的通信協議(例如，SMTP (簡單郵件傳輸協議，Simple Mail Transfer Protocol)或POP3 (郵局協議的第 3個版本，Post Office Proteocolvers1n 3)等)進行電子郵件的發送接收。接收部213經由通信IF280，接收從前列腺疾病評價裝置100發送的評價結果等的各種信息。發送部214經由通信IF280，將評價對象的胺基酸濃度數據等的各種信息發送至前列腺疾病評價裝置100。
[0413]輸入裝置250是鍵盤、滑鼠或麥克風等。後述的監視器261也與滑鼠協作，實現指點器功能。輸出裝置260是將經由通信IF280接收的信息輸出的輸出裝置，包含監視器(包括家庭用電視機)261和印表機262。除此之外還可以在輸出裝置260中設置擴音器等。輸入輸出IF270與輸入裝置250和輸出裝置260連接。
[0414]通信IF280將客戶端裝置200與網絡300 (或路由器等的通信裝置)以可通信的方式連接。換言之，客戶端裝置200經由數據機或TA或路由器等的通信裝置以及電話線路，或者經由專用線，與網絡300連接。由此，客戶端裝置200按照規定的通信協議與前列腺疾病評價裝置100連通(access)。
[0415]這裡，通過在根據需要連接了印表機、監視器、圖像掃描儀等的外圍裝置的信息處理裝置(例如，已知的個人計算機、工作站、家庭用遊戲裝置、網際網路TV、PHS終端、便攜終端、移動通信終端、PDA等的信息處理終端等)上安裝可實現網站數據的瀏覽功能和電子郵件功能的軟體(程序、數據等)，也可以實現客戶端裝置200。
[0416]客戶端裝置200的控制部210中，通過CPU和由該CPU解釋並運行的程序，也可實現在控制部210中進行的處理的全部或任意的一部分。R0M220或HD230中記錄與OS (作業系統)協作而對CPU發出指令、用於進行各種處理的電腦程式。該電腦程式通過裝載在RAM240中來運行，與CPU協作而構成控制部210。該電腦程式可以記錄在經由任意的網絡與客戶端裝置200連接的應用程式伺服器中，客戶端裝置200可以根據需要下載其全部或部分。還可通過布線邏輯等的硬體實現在控制部210中進行的處理的全部或任意的一部分。
[0417]接著，參照圖4、圖5對本系統的網絡300進行說明。網絡300具有以可通信的方式將前列腺疾病評價裝置100和客戶端裝置200和資料庫裝置400相互連接的功能，例如網際網路、內聯網或LAN(包括有線/無線兩者)等。網絡300可以是VAN、個人計算機通信網、公眾電話網(包括模擬/數字兩者)、專用線路網(包括模擬/數字兩者)、CATV網、便攜線路交換網或便攜網絡包交換網(包括MT2000方式、GSM方式或roc/roc-p方式等)、無線呼出網、Bluetooth (藍牙)(註冊商標)等的局域無線網、PHS網或衛星通信網(包括CS、BS 或 ISDB 等)等。
[0418]接著，參照圖20對本系統的資料庫裝置400的構成進行說明。圖20是表示本系統的資料庫裝置400的構成的一個例子的框圖，只概念性地表示了該構成中與本發明有關的部分。
[0419]資料庫裝置400具有保存以下內容的功能:在前列腺疾病評價裝置100或該資料庫裝置400中製作多變量判別式時使用的前列腺疾病狀態信息、在前列腺疾病評價裝置100中製作的多變量判別式、在前列腺疾病評價裝置100中的評價結果等。如圖20所示，資料庫裝置400由綜合控制該資料庫裝置400的CPU等的控制部402、經由路由器等的通信裝置以及專用線等的有線或無線通信線路將該資料庫裝置與網絡300以可通信的方式連接的通信接口部404、保存各種的資料庫或表格或文件(例如網頁用文件)等的存儲部406、與輸入裝置412和輸出裝置414連接的輸入輸出接口部408構成，這些各部經由任意的通信線路以可通信的方式連接。
[0420]存儲部406是存儲裝置，例如可使用RAM、ROM等的存儲裝置、硬碟等的固定盤裝置、軟盤、光碟等。存儲部406中保存各種處理中所使用的各種程序等。通信接口部404連通資料庫裝置400與網絡300 (或路由器等的通信裝置)之間的通信。S卩，通信接口部404具有經由通信線路與其它終端進行數據通信的功能。輸入輸出接口部408與輸入裝置412和輸出裝置414連接。這裡，輸出裝置414除使用監視器(包括家庭用電視機)之外，還可以使用擴音器或印表機(以下，有時將輸出裝置414記為監視器414)。輸入裝置412除鍵盤、滑鼠或麥克風之外，還可以使用與滑鼠協作而實現指點器功能的監視器。
[0421]控制部402具有用於保存OS(作業系統)等的控制程序、規定了各種處理順序等的程序、所需數據等的內存，基於這些程序運行各種信息處理。控制部402如圖所示，大體具備要求解釋部402a、閱覽處理部402b、認證處理部402c、電子郵件生成部402d、網頁生成部402e和發送部402f。
[0422]要求解釋部402a解釋來自前列腺疾病評價裝置100的要求內容，根據該解釋結果，將處理交付給控制部402的各部。閱覽處理部402b接受來自前列腺疾病評價裝置100的各種畫面的閱覽要求，進行這些畫面的網站數據的生成和發送。認證處理部402c接受來自前列腺疾病評價裝置100的認證要求，進行認證判斷。電子郵件生成部402d生成包含各種信息的電子郵件。網頁生成部402e生成利用者用客戶端裝置200閱覽的網頁。發送部402f將前列腺疾病狀態信息和多變量判別式等的各種信息發送給前列腺疾病評價裝置100。
[0423][2-3.本系統的處理]
[0424]這裡，參照圖21對用如上構成的本系統進行的前列腺疾病評價服務處理的一個例子進行說明。圖21是表示前列腺疾病評價服務處理的一個例子的流程圖。
[0425]本處理中使用的胺基酸濃度數據是與針對從個體預先採集到的血液進行分析而得到的胺基酸的濃度值相關的數據。這裡，對血液中的胺基酸的分析方法進行簡單說明。首先，將採集的血樣取至經肝素處理的管中，然後對該管進行離心分離以分離血漿。分離的全部的血漿樣品在_70°C下冷凍保存至胺基酸濃度測定之前。測定胺基酸濃度時，在血漿樣品中添加硫代水楊酸調節為3%濃度，由此進行除蛋白處理。胺基酸濃度的測定採用胺基酸分析儀，該胺基酸分析儀以使用柱後茚三酮反應的高效液相色譜(HPLC)為原理。
[0426]首先，在顯示了網頁瀏覽器211的畫面上，利用者經由輸入裝置250而指定前列腺疾病評價裝置100所提供的網站的地址(URL等)時，客戶端裝置200與前列腺疾病評價裝置100連通。具體來說，利用者指示客戶端裝置200的網頁瀏覽器211的畫面更新，則網頁瀏覽器211通過規定的通信協議，將前列腺疾病評價裝置100所提供的網站的地址發送給前列腺疾病評價裝置100，由此用基於該地址的路由，向前列腺疾病評價裝置100發送與胺基酸濃度數據發送畫面對應的網頁的發送要求。
[0427]接著，前列腺疾病評價裝置100在要求解釋部102a接受來自客戶端裝置200的發送，分析該發送的內容，根據分析結果將處理轉移至控制部102的各部。具體來說，發送的內容是要求發送與胺基酸濃度數據發送畫面對應的網頁時，前列腺疾病評價裝置100主要是在閱覽處理部102b取得保存在存儲部106的規定的存儲區域的、用於顯示該網頁的網站數據，將取得的網站數據發送給客戶端裝置200。更具體地說，利用者要求發送與胺基酸濃度數據發送畫面對應的網頁時，前列腺疾病評價裝置100首先在控制部102要求利用者輸入利用者ID和利用者密碼。輸入利用者ID和密碼後，前列腺疾病評價裝置100在認證處理部102c對輸入的利用者ID和密碼、與保存在利用者信息文件106a中的利用者ID和利用者密碼進行認證判斷。只在可以認證情況下，前列腺疾病評價裝置100在閱覽處理部102b將用於顯示與胺基酸濃度數據發送畫面對應的網頁的網站數據發送至客戶端裝置200。客戶端裝置200的特定是通過從客戶端裝置200與發送要求同時發送的IP位址進行。
[0428]接著，客戶端裝置200在接收部213接收從前列腺疾病評價裝置100發送的網站數據(用於顯示與胺基酸濃度數據發送畫面對應的網頁)，在網頁瀏覽器211解釋所接收的網站數據，將胺基酸濃度數據發送畫面顯示在監視器261上。
[0429]接著，利用者經由輸入裝置250，對於顯示在監視器261上的胺基酸濃度數據發送畫面進行個體的胺基酸濃度數據等的輸入、選擇，則客戶端裝置200在發送部214將用於特定輸入信息和選擇事項的標識符發送至前列腺疾病評價裝置100，由此將評價對象個體的胺基酸濃度數據發送至前列腺疾病評價裝置100 (步驟SA-21)。步驟SA-21中的胺基酸濃度數據的發送可通過FTP等現有的文件傳輸技術等來實現。
[0430]接著，前列腺疾病評價裝置100在要求解釋部102a解釋從客戶端裝置200發送的標識符，由此解釋客戶端裝置200的要求內容，將前列腺疾病的狀態評價用的多變量判別式的發送要求發送至資料庫裝置400。
[0431]接著，資料庫裝置400在要求解釋部402a解析來自前列腺疾病評價裝置100的發送要求，將存儲在存儲部406的規定的存儲區域的、包含Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pr0、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、IIe、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Lys、Cys2 中的至少一種胺基酸作為所述變數的多變量判別式(例如被更新為最新的判別式。該多變量判別式是一個分數式或複數個分數式之和、或邏輯回歸式、線性判別式、多重回歸式、用支持向量機製作的公式、用馬氏距離法製作的公式、用典型判別分析製作的公式、用決策樹製作的公式中的任意一種。)發送至前列腺疾病評價裝置100 (步驟SA-22)。
[0432]這裡，步驟SA-22中發送至前列腺疾病評價裝置100的多變量判別式，當在後述的步驟SA-26中判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病時，可以是包含Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp> Lys、Cys2 中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式。具體而言，多變量判別式可以是數學式I的分數式、以Tau、Glu、Pix)、Ala、CU、ABA作為變數的邏輯回歸式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Glu、Gly、CU、ABA、Val作為變數的線性判別式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為變數的線性判別式。
[0433]B1 (Tau/ABA) +Id1 (Thr/Cit) +C1 (Glu/Ser) +(I1 (Pro/Asn) +G1
[0434]......(數學式 I)
[0435](數學式I中，C1'屯、O1是任意實數。)
[0436]此外，步驟SA-22中發送至前列腺疾病評價裝置100的多變量判別式，當在後述的步驟SA-26中判別是否是前列腺癌或非前列腺癌時，可以是包含Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Cys2 中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式。具體而言，多變量判別式可以是數學式2的分數式、數學式3的分數式或數學式4的分數式、以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為變數的邏輯回歸式、以Tau、Glu、CU、ABA、Val、Orn作為變數的邏輯回歸式、以Tau、Thr、Ala、Trp、Orn、Arg作為變數的邏輯回歸式或以Asn、Ala、Val、Met、Trp、Arg作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Ala、ΑΒΑ、Trp、Orn、Arg作為變數的線性判別式、以Tau、Glu、Ala、CU、Met、Orn作為變數的線性判別式、以Tau、Thr、Ser、Ala、Orn、Arg作為變數的線性判別式或以Asn、Ala、Val、Met、Tyr>Trp作為變數的線性判別式。
[0437]a2 (Tau/Trp) +b2 (Thr/Ser) +C2 (Glu/Asn) +d2 (Orn/Gln) +e2
[0438]......(數學式 2)
[0439]a3 (Tau/Met) +b3 (Ser/Cit) +C3 (Asn/Thr) +d3 (Glu/Pro) +e3
[0440]......(數學式 3)
[0441 ] a4 (Thr/Orn) +b4 (Ser/He) +C4 (Asn/Glu) +d4 (Gln/Tau) +e4
[0442]......(數學式 4)
[0443](數學式2中，a2、b2、c2、d2、e2是任意實數,數學式3中，a3、b3、c3、d3、e3是任意實數，數學式4中，34、134、。4、(14、64是任意實數。)
[0444]此外，步驟SA-22中發送至前列腺疾病評價裝置100的多變量判別式，當在後述的步驟SA-26中判別是否是前列腺癌或前列腺肥大時，可以是包含Thr、Ser、Gly、CU、Val、His、Trp、Lys作為變數的多變量判別式。具體而言，多變量判別式可以是數學式5的分數式、以 Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys 作為變數的邏輯回歸式或以 Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為變數的線性判別式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp作為變數的線性判別式。
[0445]a5 (Ser/Gln) +b5 (Glu/Tau) +C5 (Ala/Asn) +d5 (Val/Thr) +e5
[0446]......(數學式 5)
[0447](數學式5中，a5、b5、c5、d5、e5是任意實數。)
[0448]返回圖21的說明，前列腺疾病評價裝置100在接收部102f接收從客戶端裝置200發送的個體的胺基酸濃度數據和從資料庫裝置400發送的多變量判別式，將接收的胺基酸濃度數據保存在胺基酸濃度數據文件106b的規定的存儲區域，同時將接收的多變量判別式保存在多變量判別式文件106e4的規定的存儲區域(步驟SA-23)。
[0449]接著，前列腺疾病評價裝置100在控制部102從在步驟SA-23接收的個體的胺基酸濃度數據中除去缺失值和異常值等數據(步驟SA-24)。
[0450]接著，前列腺疾病評價裝置100在判別值算出部102i，基於在步驟SA-24除去了缺失值和異常值等數據的個體胺基酸濃度數據以及在步驟SA-23接收的多變量判別式，算出該多變量判別式的值即判別值(步驟SA-25)，在判別值基準判別部102jl通過比較在步驟SA-25算出的判別值和預先設定的閾值(截斷值)，由此對於個體進行下述21.?23.表示的判別的任意一種，將該判別結果保存在評價結果文件106g的規定的存儲區域(步驟SA-26)。
[0451]21.是否是前列腺疾病或非前列腺疾病的判別
[0452]在步驟SA-25中，基於個體的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp、Lys> Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值以及包含 Tau、Thr> Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、His、Trp> Lys>Cys2中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出判別值，在步驟SA-26中，通過比較算出的判別值和預先設定的閾值(截斷值)而對於個體判別是否是前列腺疾病或非前列腺疾病。
[0453]22.是否是前列腺癌或非前列腺癌的判別
[0454]在步驟SA-25中，基於個體的胺基酸濃度數據中所含的Tau、Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp、Orn、Cys2 中的至少一種胺基酸的濃度值以及包含 Tau、Thr> Asn、Glu、Pro、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe、His、Trp> Orn>Cys2中的至少一種胺基酸作為變數的多變量判別式，算出判別值，在步驟SA-26中，通過比較算出的判別值和預先設定的閾值(截斷值)而對於個體判別是否是前列腺癌或非前列腺癌。
[0455]23.是否是前列腺癌或前列腺肥大的判別
[0456]在步驟SA-25中，基於個體的胺基酸濃度數據中所含的Thr、Ser、Gly、CU、Val、His、Trp、Lys的濃度值以及包含Thr、Ser、Gly、Cit、Val、His、Trp、Lys作為變數的多變量判別式，算出判別值，在步驟SA-26中，通過比較算出的判別值和預先設定的閾值(截斷值)而對於個體判別是否是前列腺癌或前列腺肥大。
[0457]返回圖21的說明，前列腺疾病評價裝置100在發送部102m將在步驟SA-26得到的判別結果發送至胺基酸濃度數據的發送源的客戶端裝置200和資料庫裝置400 (步驟SA-27)。具體而言，首先，前列腺疾病評價裝置100在網頁生成部102e製作用於顯示判別結果的網頁，將與製作的網頁對應的網絡數據保存在存儲部106的規定的存儲區域。接著，利用者經由輸入裝置250，向客戶端裝置200的網頁瀏覽器211輸入規定的述認證後，客戶端裝置200將該網頁的閱覽要求發送給前列腺疾病評價裝置100。接著，前列腺疾病評價裝置100在閱覽處理部102b解釋從客戶端裝置200發送的閱覽要求，從存儲部106的規定的存儲區域讀取與用於顯示判別結果的網頁對應的網站數據。前列腺疾病評價裝置100在發送部102m將讀取的網站數據發送至客戶端裝置200，同時將該網站數據或判別結果發送至資料庫裝置400。
[0458]這裡，在步驟SA-27中，前列腺疾病評價裝置100可以在控制部102用電子郵件將判別結果通知利用者的客戶端裝置200。具體來說，首先，前列腺疾病評價裝置100在電子郵件生成部102d，基於利用者ID等，按照發送時間，參照保存在利用者信息文件106a中的利用者信息，取得利用者的電子郵件地址。接著，前列腺疾病評價裝置100在電子郵件生成部102d，以獲得的電子郵件地址為發送地址，生成包含利用者的姓名和判別結果的電子郵件相關的數據。接著，前列腺疾病評價裝置100在發送部102m將生成的該數據發送至利用者的客戶端裝置200。
[0459]步驟SA-27中，前列腺疾病評價裝置100可通過FTP等已有的文件傳輸技術等，將判別結果發送至利用者的客戶端裝置200。
[0460]返回圖21的說明，資料庫裝置400在控制部402接收從前列腺疾病評價裝置100發送的判別結果或網站數據，將接收的判別結果或網站數據保存(積累)在存儲部406的規定的存儲區域(步驟SA-28)。
[0461]客戶端裝置200在接收部213接收從前列腺疾病評價裝置100發送的網站數據，在網頁瀏覽器211中解釋接收的網站數據，將記錄有個體的判別結果的網頁的畫面顯示在監視器261上(步驟SA-29)。判別結果用電子郵件從前列腺疾病評價裝置100發送時，用電子郵箱212的公知的功能，客戶端裝置200可以在任意的時間接收從前列腺疾病評價裝置100發送的電子郵件，並將接收的電子郵件顯示在監視器261上。
[0462]以上，利用者通過閱覽在監視器261上顯示的網頁，可以確認關於前列腺疾病的個體的判別結果。利用者可以用印表機262列印顯示在監視器261上的網頁的顯示內容。
[0463]判別結果用電子郵件從前列腺疾病評價裝置100發送時，利用者通過閱覽在監視器261上顯示的電子郵件，可以確認關於前列腺疾病的個體的判別結果。利用者可以用印表機262列印顯示在監視器261上的電子郵件的顯示內容。
[0464]至此，前列腺疾病服務處理的說明結束。
[0465][2-4.第二實施方式的總結以及其他實施方式]
[0466]如上所述詳細說明，根據前列腺疾病評價系統，客戶端裝置200將個體的胺基酸濃度數據發送至前列腺疾病評價裝置100，資料庫裝置400接收來自前列腺疾病評價裝置100的要求並將前列腺疾病的判別用的多變量判別式發送至前列腺疾病評價裝置100。前列腺疾病評價裝置100，(I)從客戶端裝置200接收胺基酸濃度數據，同時從資料庫裝置400接收多變量判別式，⑵基於接收的胺基酸濃度數據和多變量判別式算出判別值，⑶通過比較算出的判別值和預先設定的閾值，對於個體進行上述21.?23.表示的判別中的任意一種，(4)將該判別結果發送至客戶端裝置200和資料庫裝置400。客戶端裝置200接收並顯示從前列腺疾病評價裝置100發送的判別結果，資料庫裝置400接收並保存從前列腺疾病評價裝置100發送的判別結果。由此，利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，利用由對前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。此外，利用由對前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0467]此外，在步驟SA-26中進行上述21.表示的判別時，多變量判別式可以是數學式I的分數式、以Tau、Glu、Pro、Ala、CU、ABA作為變數的邏輯回歸式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met, Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Glu、Gly、Cit、ABA、Val作為變數的線性判別式或以Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp作為變數的線性判別式。由此，利用由對前列腺疾病和非前列腺疾病的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0468]al (Tau/ABA) +Id1 (Thr/Cit) +C1 (Glu/Ser) +(I1 (Pro/Asn) +G1
[0469]……(數學式I)
[0470](數學式I中，bpC1'屯、S1是任意實數。)
[0471]此外，在步驟SA-26中進行上述22.表示的判別時，多變量判別式可以是數學式2的分數式、數學式3的分數式或數學式4的分數式、以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為變數的邏輯回歸式、以Tau、Glu、Cit、ABA、Val、Orn作為變數的邏輯回歸式、以Tau、Thr、Ala、Trp> Orn、Arg作為變數的邏輯回歸式或以Asn、Ala、Val、Met、Trp、Arg作為變數的邏輯回歸式、或者以Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg作為變數的線性判別式、以Tau、Glu、Ala、CU、Met、Orn作為變數的線性判別式、以Tau、Thr、Ser、Ala、Orn、Arg作為變數的線性判別式或以Asn、Ala、Val、Met、Tyr、Trp作為變數的線性判別式。由此，利用由對前列腺癌和非前列腺癌的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0472]a2 (Tau/Trp) +b2 (Thr/Ser) +C2 (Glu/Asn) +d2 (Orn/Gln) +e2
[0473]......(數學式 2)
[0474]a3 (Tau/Met) +b3 (Ser/Cit) +C3 (Asn/Thr) +d3 (Glu/Pro) +e3
[0475]......(數學式 3)
[0476]a4 (Thr/Orn) +b4 (Ser/Ile) +C4 (Asn/Glu) +d4 (Gln/Tau) +e4
[0477]......(數學式 4)
[0478](數學式2中，a2、b2、c2、d2、e2是任意實數，數學式3中，a3、b3、c3、d3、e3是任意實數，數學式4中，34、134、。4、(14、64是任意實數。)
[0479]此外，在步驟SA-26中進行上述23.表示的判別時，多變量判別式可以是數學式5的分數式、以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為變數的邏輯回歸式或以Ser、Gin、Gly、CU、Val.Trp作為變數的邏輯回歸式、或者以Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys作為變數的線性判別式或以Ser、Gln、Gly、Cit、Val、Trp作為變數的線性判別式。由此，利用由對前列腺癌和前列腺肥大的兩組判別特別有用的多變量判別式得到的判別值，可以更高精度地進行該兩組判別。
[0480]a5 (Ser/Gln) +b5 (Glu/Tau) +C5 (Ala/Asn) +d5 (Val/Thr) +e5
[0481]......(數學式 5)
[0482](數學式5中，a5、b5、c5、d5、e5是任意實數。)
[0483]此外，上述多變量判別式，可按照本 申請人:的國際申請即國際公開第2004/052191號中記載的方法、或本 申請人:的國際申請即國際公開第2006/098192號中記載的方法(後述的多變量判別式製作處理)製作。只要是由這些方法得到的多變量判別式，不論作為輸入數據的胺基酸濃度數據中的胺基酸濃度單位，都可以合適地將該多變量判別式用於前列腺疾病狀態的評價。
[0484]此外，本發明除了可以實施上述的第二實施方式之外，還可以在權利要求書記載的技術思想範圍內使用多種不同的實施方式來實施。在上述的第二實施方式中說明的各處理中，以自動進行的形式說明的處理的全部或一部分可以是手動進行，以手動進行的形式說明的處理的全部或一部分可以用公知的方法自動進行。除此之外，除了特別說明的之外，上述文章中或附圖中表示的處理順序、控制順序、具體名稱、各種登錄數據以及包括檢索條件等的參數的信息、畫面例、資料庫構成均可任意變更。例如關於前列腺疾病評價裝置100，圖示的各構成要素是功能概念性的，物理學上未必是如圖示的構成。另外，關於前列腺疾病評價裝置100的各部或各裝置所具備的處理功能(特別是通過控制部102進行的各處理功能)，可通過CPU (中央處理單元)以及由該CPU解釋並運行的程序來實現其全部或任意的一部分，也可以以接線邏輯的硬體的形式實現。
[0485]這裡，「程序」是通過任意的語言或記述方法記述的數據處理方法，不管其原始碼或二進位代碼等的形式。「程序」並不限於單一構成，包含多種模塊或以庫的形式分散構成的程序、或與以OS(作業系統)為代表的個別程序協作來實現其功能的程序。程序記錄在記錄介質上，根據需要可以機械讀取到前列腺疾病評價裝置100中。關於在各裝置中讀取記錄在記錄介質上的程序的具體的構成或讀取工序或讀取後的安裝工序等，可以採用周知的構成或工序。
[0486]「記錄介質」包含任意的「可移動的物理介質」、任意的「固定用的物理介質」和「通信介質」。「可移動的物理介質」是軟盤、光磁碟、R0M、EPR0M、EEPR0M、CD_R0M、M0或DVD等。「固定的物理介質」是內置於各種計算機系統的ROM、RAM或HD等。「通信介質」如經由LAN或WAN或網際網路等網絡發送程序時的通信線路或載波，是短期保持程序的介質。
[0487]最後，參照圖22對於在前列腺疾病評價裝置100中進行的多變量判別式製作處理的一個例子進行詳細說明。圖22是表示多變量判別式製作處理的一個例子的流程圖。該多變量判別式製作處理可以在管理前列腺疾病狀態信息的資料庫裝置400中進行。
[0488]本說明中，前列腺疾病評價裝置100是將事先從資料庫裝置400取得的前列腺疾病狀態信息保存在前列腺疾病狀態信息文件106c的規定的存儲區域。前列腺疾病評價裝置100是將事先在前列腺疾病狀態信息指定部102g中指定的包含前列腺疾病狀態指標數據和胺基酸濃度數據的前列腺疾病狀態信息保存在指定前列腺疾病狀態信息文件106d的規定的存儲區域。
[0489]首先，多變量判別式製作部102h是在候選多變量判別式製作部102hl中，根據規定的公式製作方法，從保存在指定前列腺疾病狀態信息文件106d的規定的存儲區域的前列腺疾病狀態信息製作候選多變量判別式，將製作的候選多變量判別式保存在候選多變量判別式文件106el的規定的存儲區域(步驟SB-21)。具體來說，首先，多變量判別式製作部102h是在候選多變量判別式製作部102hl中，從多種不同的公式製作方法(包含關於主成分分析或判別分析、支持向量機、多重回歸分析、邏輯回歸分析、k-means法、聚類分析、決策樹等的多變量分析的方法)中選擇所需的一種，根據所選擇的公式製作方法，確定製作的候選多變量判別式的形式(公式的形式)。接著，多變量判別式製作部102h是在候選多變量判別式製作部102hl中，基於前列腺疾病狀態信息，運行與所選擇的公式選擇方法對應的各種(例如平均或分散等)的計算。接著，多變量判別式製作部102h是在候選多變量判別式製作部102hl中，確定計算結果和所確定的候選多變量判別式的參數。由此，基於所選擇的公式製作方法來製作候選多變量判別式。並用多種不同的公式製作方法並同時並行(並列)地製作候選多變量判別式時，可以根據每種所選擇的公式製作方法，將上述處理並行運行。另外，並用多種不同的公式製作方法並依次製作候選多變量判別式時，例如可以利用進行主成分分析而製作的候選多變量判別式，變換前列腺疾病狀態信息，對變換的前列腺疾病狀態信息進行判別分析，由此製作候選多變量判別式。
[0490]接著，多變量判別式製作部102h是在候選多變量判別式驗證部102h2中，根據規定的驗證方法，對在步驟SB-21中製作的候選多變量判別式進行驗證(相互驗證)，將驗證結果保存在驗證結果文件106e2的規定的存儲區域(步驟SB-22)。具體來說，多變量判別式製作部102h是在候選多變量判別式驗證部102h2中，基於保存在指定前列腺疾病狀態信息文件106d的規定的存儲區域的前列腺疾病狀態信息，製作驗證候選多變量判別式時使用的驗證用數據，基於製作的驗證用數據來驗證候選多變量判別式。在步驟SB-21中並用多種不同的公式製作方法來製作多種候選多變量判別式時，多變量判別式製作部102h是在候選多變量判別式驗證部102h2中，對於每種與各公式製作方法對應的候選多變量判別式，基於規定的驗證方法進行驗證。這裡，在步驟SB-22中，可以基於自舉法或保持法、留一法等中的至少一種方法，對候選多變量判別式的判別率或靈敏度、特異性、信息量基準等中的至少一種進行驗證。由此，可以選擇考慮了前列腺疾病狀態信息或診斷條件的、預測性或可靠性高的候選指標式。
[0491]接著，多變量判別式製作部102h是在變數選擇部102h3中，基於規定的變數選擇方法，從在步驟SB-22中的驗證結果選擇候選多變量判別式的變數，由此選擇在製作候選多變量判別式時使用的前列腺疾病狀態信息中所含的胺基酸濃度數據的組合，將包含所選擇的胺基酸濃度數據的組合的前列腺疾病狀態信息保存在選擇前列腺疾病狀態信息文件106e3的規定的存儲區域(步驟SB-23)。在步驟SB-21中，並用多種不同的公式製作方法，製作多種候選多變量判別式，在步驟SB-22中，基於規定的驗證方法，對於每種與各公式製作方法對應的候選多變量判別式進行驗證時，在步驟SB-23中，多變量判別式製作部102h是在變數選擇部102h3中，對每種與步驟SB-22的驗證結果對應的候選多變量判別式，基於規定的變數選擇方法選擇候選多變量判別式的變數。這裡，步驟SB-23中，可以基於逐步法、最優路徑法、局部探索法、遺傳算法中的至少一種方法，從驗證結果選擇候選多變量判別式的變數。最優路徑法是將候選多變量判別式中所含的變數一個個依次減少，使候選多變量判別式所賦予的評價指標最佳化，由此選擇變數的方法。步驟SB-23中，多變量判別式製作部102h可以是在變數選擇部102h3中，基於保存在指定前列腺疾病狀態信息文件106d的規定的存儲區域的前列腺疾病狀態信息，選擇胺基酸濃度數據的組合。
[0492]接著，多變量判別式製作部102h判定保存在指定前列腺疾病狀態信息文件106d的規定的存儲區域的前列腺疾病狀態信息中所含的胺基酸濃度數據的全部的組合是否結束，判定結果是「結束」時(步驟SB-24:是)，進入下一步驟(步驟SB-25)，判定結果不是「結束」時(步驟SB-24:否)，返回步驟SB-21。多變量判別式製作部102h判定預先設定的次數是否結束，判定結果是「結束」時(步驟SB-24:是)，進入下一步驟(步驟SB-25)，判定結果不是「結束」時(步驟SB-24:否)，可以返回步驟SB-21。多變量判別式製作部102h判定在步驟SB-23中選擇的胺基酸濃度數據的組合與保存在指定前列腺疾病狀態信息文件106d的規定的存儲區域的前列腺疾病狀態信息中所含的胺基酸濃度數據的組合或在上一步驟SB-23中選擇的胺基酸濃度數據的組合是否相同，判定結果是「相同」時(步驟SB-24:是)，進入下一步驟(步驟SB-25)，判定結果不是「相同」時(步驟SB-24:否)，可以返回步驟SB-21。驗證結果具體為關於各候選多變量判別式的評價值時，多變量判別式製作部102h可基於該評價值和與各公式製作方法對應的規定的閥值的比較結果，判定是進入步驟SB-25還是返回步驟SB-21。
[0493]接著，多變量判別式製作部102h基於驗證結果，從多種候選多變量判別式中選出用作多變量判別式的候選多變量判別式，由此確定多變量判別式，將確定的多變量判別式(選出的候選多變量判別式)保存在多變量判別式文件106e4的規定的存儲區域(步驟SB-25)。這裡，在步驟SB-25中，例如有從用相同的公式製作方法製作的候選多變量判別式中選出最佳的多變量判別式的情況，也有從全部的候選多變量判別式中選出最佳的多變量判別式的情況。
[0494]至此，對多變量判別式製作處理的說明結束。
[0495]實施例1
[0496]利用上述胺基酸分析法，從通過前列腺活檢進行前列腺癌的診斷的前列腺癌患者組的血液樣品以及非前列腺癌組的血液樣品，測定血中胺基酸濃度。與前列腺癌組和非前列腺癌組的胺基酸變數分布有關的箱線圖如圖23(橫軸為非前列腺癌組:1，前列腺癌組:2)所示。以前列腺癌組和非前列腺癌組的判別為目的，實施兩組間的t檢驗。
[0497]與非前列腺癌組相比，前列腺癌組中，Ala、Tau、Cys2、0rn顯著增加，Leu、Trp、Val、Ile顯著減少。由該結果判明，胺基酸變數Ala、Tau、Cys2、Orn、Leu、Trp、Val、He具有前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組間的判別能力。
[0498]實施例2
[0499]使用實施例1中所用的樣品數據。使用本 申請人:的國際申請即國際公開第2004/052191號中記載的方法,對使前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別性能最大化的指標進行深入探索。其結果，在具有同等性能的複數個指標式中得到指標式I。此外，得到複數個與指標式I具有同等判別性能的多變量判別式。將它們在圖24、圖25中表示。此夕卜，圖24、圖25中表示的公式中的各係數的值，可以是其實數倍的值、或附加了任意的常數項的值。
[0500]指標式1:
[0501 ] 0.24 (Tau) / (Trp) -0.03 (Thr) / (Ser) -0.002 (Glu) / (Asn) +2.13 (Orn) / (Gln) +0.72
[0502]為了驗證利用指標式I的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖26)。其結果，得到0.941±0.012 (95%置信區間為0.917?0.966)。此外，對於利用指標式I的前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別的截斷值，求出前列腺癌組的發病率(symptom prevalence)為5%的最合適的截斷值。其結果截斷值為1.086，而且得到靈敏度96.67%,特異性80.25%,陽性預中率20.48 %、陰性預中率99.78 %、正確診斷率81.07 %。從這些結果判明指標式I是診斷性能高的有用的指標式。
[0503]實施例3
[0504]使用實施例1中所用的樣品數據。利用邏輯分析(根據ROC最大基準的變數覆蓋法(変數網羅法))，對使前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式2,得到由Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg構成的邏輯回歸式(胺基酸變數Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg的數字係數(numeral coefficient)和常數項依次為0.0519,0.0137,0.0792、_0.1079,0.0795、-0.0201,-8.5123)。此外，得到複數個與指標式2具有同等判別性能的邏輯回歸式。將它們表示在圖27、圖28中。此外，圖27、圖28所示的公式中的各係數值可以是其實數倍的值。
[0505]為了驗證利用指標式2的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖29)。其結果得到0.950±0.011 (95%置信區間為0.929?0.971)。此外，對於利用指標式2的前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別的截斷值，求出前列腺癌組的發病率為5%的最合適的截斷值。其結果截斷值為0.060，而且得到靈敏度90.00%,特異性89.24%,陽性預中率30.57%、陰性預中率99.41%、正確診斷率89.28%。從這些結果判明，指標式2是診斷性能高的有用的指標式。
[0506]實施例4
[0507]使用實施例1中所用的樣品數據。利用線性判別分析(變數覆蓋法)，對使前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式3，得到由Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg構成的線性判別函數(胺基酸變數Tau、Ala、ABA、Trp、Orn、Arg 的數字係數依次為 5.713e-01、6.033e_02、2.377e_01、-5.546e_01、5.431e_01、-1.042e-OU-3.573e+01)。此外，得到複數個與指標式3具有同等判別性能的線性判別函數。將它們表示在圖30、圖31中。此外，圖30、圖31中表示的公式中的各係數的值，可以是其實數倍的值、或是附加了任意的常數項的值。
[0508]為了驗證利用指標式3的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖32)。其結果得到0.954 ± 0.010 (95%置信區間為0.934?0.974)。此外，對於利用指標式3的前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別的截斷值，求出前列腺癌組的發病率為5%的最適的截斷值。其結果截斷值為11.15，而且得到靈敏度93.33%,特異性90.12%、陽性預中率33.22%,陰性預中率99.61 %、正確診斷率90.28%。從這些結果判明，指標式3是診斷性能高的有用的指標式。
[0509]實施例5
[0510]利用上述胺基酸分析法，從通過前列腺活檢進行前列腺癌的診斷的前列腺癌患者組的血液樣品以及非前列腺癌組的血液樣品，測定血中胺基酸濃度。與前列腺癌組和非前列腺癌組的胺基酸變數分布有關的箱線圖如圖33(橫軸為非前列腺癌組:1，前列腺癌組:2)所示。以前列腺癌組和非前列腺癌組的判別為目的，實施兩組間的t檢驗。
[0511]與非前列腺癌組相比，前列腺癌組中，了311顯著增加，6111、(:行、484工782、]^1116、Trp顯著減少。由該結果判明，胺基酸變數Tau、Glu、CU、ABA、Cys2、Met、lie、Trp具有前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組間的判別能力。
[0512]實施例6
[0513]使用實施例5中所用的樣品數據。使用本 申請人:的國際申請即國際公開第2004/052191號中記載的方法,對使前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別性能最大化的指標進行深入探索。其結果，在具有同等性能的複數個指標中得到指標式4。此外，得到複數個與指標式4具有同等判別性能的多變量判別式。將它們表示在圖34、圖35中。此外，圖34、圖35中表示的公式中的各係數的值，可以是其實數倍的值、或是附加了任意的常數項的值。
[0514]指標式4:
[0515]0.19 (Tau) / (Met) +0.13 (Ser) / (Cit) +0.25 (Asn) / (Thr) -0.75 (Glu) / (Pro) +0.50
[0516]為了驗證利用指標式4的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖36)。其結果得到0.969±0.013 (95%置信區間為0.943?0.995)。此外，對於利用指標式I的前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別的截斷值，求出前列腺癌組的發病率為22%的最適的截斷值。其結果截斷值為1.264，而且得到靈敏度96.67%,特異性88.68%,陽性預中率70.66%,陰性預中率98.95%、正確診斷率90.44%。從這些結果判明，指標式4是診斷性能高的有用的指標式。
[0517]實施例7
[0518]使用實施例5中所用的樣品數據。利用邏輯分析(根據ROC最大基準的變數覆蓋法)，對使前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式5，得到由Tau、Glu、CU、ABA、Val、Orn構成的邏輯回歸式(胺基酸變數Tau、Glu、Cit、ABA、Val、Orn 的數字係數和常數項依次為 0.0760、-0.1100、-0.4990、-0.3076、0.0418,0.0992,0.8657)。此外，得到複數個與指標式5具有同等判別性能的邏輯回歸式。將它們表示在圖37、圖38中。此外，圖37、圖38表示的公式中的各係數的值可以是其實數倍的值。
[0519]為了驗證利用指標式5的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖39)。其結果得到0.988 ± 0.008 (95%置信區間為0.972?I)。此外，對於利用指標式5的前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別的截斷值，求出前列腺癌組的發病率為22%的最適的截斷值。其結果截斷值為0.269，而且得到靈敏度93.33%，特異性92.93%、陽性預中率78.83%、陰性預中率98.02%、正確診斷率93.02%。從這些結果判明，指標式5是診斷性能高的有用的指標式。
[0520]實施例8
[0521]使用實施例5中所用的樣品數據。利用線性判別分析(變數覆蓋法)，對使前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式6，得到由Tau、Glu、Ala、Cit、Met、Orn構成的線性判別函數(胺基酸變數Tau、Glu、Ala、Cit、Met、Orn 的數字係數依次為 _3.776e_01、2.843e_01、-2.857e_02、5.645e_01、6.426e_01、-2.102e-01、-5.599e+00)。此外，得到複數個與指標式6具有同等判別性能的線性判別函數。將它們表示在圖40、圖41中。此外，圖40、圖41中表示的公式中的各係數的值可以是其實數倍的值、或是附加了任意的常數項的值。
[0522]為了驗證利用指標式6的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖42)。其結果得到0.978±0.011 (95%置信區間為0.957?I)。此外，對於利用指標式6的前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別的截斷值，求出前列腺癌組的發病率為22%的最適的截斷值。其結果截斷值為-4.27，而且得到靈敏度93.33%，特異性84.22%、陽性預中率69.93%、陰性預中率97.92%、正確診斷率89.70%。從這些結果判明，指標式6是診斷性能高的有用的指標式。
[0523]實施例9
[0524]利用上述胺基酸分析法，從通過前列腺活檢進行前列腺癌的診斷的前列腺癌患者組的血液樣品以及非前列腺癌組的血液樣品，測定血中胺基酸濃度。與前列腺癌組和非前列腺癌組的胺基酸變數分布有關的箱線圖如圖43 (橫軸為非前列腺癌組:1，前列腺癌組:2)所示。以前列腺癌組和非前列腺癌組的判別為目的，實施兩組間的t檢驗。
[0525]與非前列腺癌組相比，前列腺癌組中，了311、6111413工782、0111顯著增加，]^1116、Leu、Phe、Trp顯著減少。由該結果判明，胺基酸變數Tau、Glu、Ala、Cys2、Orn、Met、lie、Leu、Phe、Trp具有前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組間的判別能力。
[0526]實施例10
[0527]使用實施例9中所用的樣品數據。使用本 申請人:的國際申請即國際公開第2004/052191號中記載的方法,對使前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別性能最大化的指標進行深入探索。其結果，在具有同等性能的複數個指標中得到指標式7。此外，得到複數個與指標式7具有同等判別性能的多變量判別式。將它們表示在圖44、圖45中。此外，圖44、圖45中表示的公式中的各係數的值可以是其實數倍的值、或是附加了任意的常數項的值。
[0528]指標式7:
[0529]-0.34 (Thr) / (Orn) +0.25 (Ser) / (He) -0.03 (Asn) / (Glu) -0.08 (Gln) / (Tau) +2.62
[0530]為了驗證利用指標式7的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖46)。其結果得到0.958±0.021 (95%置信區間為0.916?0.999)。此外，對於利用指標式7的前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別的截斷值，求出前列腺癌組的發病率為37%的最適的截斷值。其結果截斷值為1.426，而且得到靈敏度93.33%,特異性88.46%,陽性預中率82.61 %、陰性預中率95.76 %、正確診斷率90.26 %。從這些結果判明，指標式7是診斷性能高的有用的指標式。
[0531]實施例11
[0532]使用實施例9中所的樣品數據。利用邏輯分析(根據ROC最大基準的變數覆蓋法)，對使前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式8,得到由Tau、Thr、Ala、Trp、Orn、Arg構成的邏輯回歸式(胺基酸變數Tau、Thr、Ala、Trp、Orn、Arg 的數字係數和常數項依次為 0.3610、-0.1862,0.0604、-0.2344、0.4838,-0.1130,-25.0814)。此外，得到複數個與指標式8具有同等判別性能的邏輯回歸式。將它們表示在圖47、圖48中。此外，圖47、圖48表示的公式中的各係數值可以是其實數倍的值。
[0533]為了驗證利用指標式8的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖49)。其結果得到0.985 ± 0.014 (95%置信區間為0.957?I)。此外，對於利用指標式8的前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別的截斷值，求出前列腺癌組的發病率為37%的最適的截斷值。其結果截斷值為0.355，而且得到靈敏度96.67%，特異性90.24%、陽性預中率85.34%、陰性預中率97.88%、正確診斷率92.62%。從這些結果判明，指標式8是診斷性能高的有用的指標式。
[0534]實施例12
[0535]使用實施例9中所用的樣品數據。利用線性判別分析(變數覆蓋法)，對使前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式9，得到由Tau、Thr、Ser、Ala、Orn、Arg構成的線性判別函數(胺基酸變數Tau、Thr、Ser、Ala、Orn、Arg 的數字係數依次為-6.459e-01、l.829e_01、-1.391e_01、-7.718e_02、-6.794e_01、2.498e-01、7.303e+01)。此外，得到複數個與指標式9具有同等判別性能的線性判別函數。將它們表示在圖50、圖51中。此外，圖50、圖51中表示的公式中的各係數的值可以是其實數倍的值、或是附加了任意的常數項的值。
[0536]為了驗證利用指標式9的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖52)。其結果得到0.981 ± 0.014 (95%置信區間為0.954?I)。此外，對於利用指標式9的前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別的截斷值，求出前列腺癌組的發病率為37%的最適的截斷值。其結果截斷值為2.32，而且得到靈敏度96.67%，特異性88.46%、陽性預中率83.12%、陰性預中率97.83%、正確診斷率91.50%。從這些結果判明，指標式9是診斷性能高的有用的指標式。
[0537]實施例13
[0538]利用上述胺基酸分析法，從通過前列腺活檢進行前列腺癌的診斷的前列腺癌患者組的血液樣品以及前列腺肥大患者組的血液樣品，測定血中胺基酸濃度。與前列腺癌組和前列腺肥大組的胺基酸變數分布有關的箱線圖如圖53(橫軸為前列腺肥大組:1，前列腺癌組:2)所示。以前列腺癌組和前列腺肥大組的判別為目的，實施兩組間的t檢驗。
[0539]與前列腺肥大組相比，前列腺癌組中，Thr顯著減少。由該結果判明，胺基酸變數Thr具有前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組間的判別能力。
[0540]實施例14
[0541]使用實施例13中所用的樣品數據。使用本 申請人:的國際申請即國際公開第2004/052191號中記載的方法,對使前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別性能最大化的指標進行深入探索。其結果，在具有同等性能的複數個指標中得到指標式10。此外，得到複數個與指標式10具有同等判別性能的多變量判別式。將它們表示在圖54、圖55中。此外，圖54、圖55中表示的公式中的各係數的值可以是其實數倍的值、或是附加了任意的常數項的值。
[0542]指標式10:
[0543]3.77 (Ser) / (Gln) -0.31 (Glu) / (Tau) +0.07 (Ala) / (Asn) +0.26 (Val) / (Thr) -0.16
[0544]為了驗證利用指標式10的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖56)。其結果得到0.780±0.066(95%置信區間為0.650?0.910)。此外，對於利用指標式10的前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別的截斷值，求出前列腺癌組的發病率為45%的最適的截斷值。其結果截斷值為1.587，而且得到靈敏度73.33%，特異性73.91 %、陽性預中率69.70%、陰性預中率77.21 %、正確診斷率73.65%。從這些結果判明，指標式10是診斷性能高的有用的指標式。
[0545]實施例15
[0546]使用實施例13中所用的樣品數據。利用邏輯分析(根據ROC最大基準的變數覆蓋法)，對使前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式11，得到由Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys構成的邏輯回歸式(胺基酸變數 Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys 的數字係數和常數項依次為-0.0634,0.0101,0.0169、0.0569,-0.0934,-0.0224,5.3209)。此外，得到複數個與指標式11具有同等判別性能的邏輯回歸式。將它們表示在圖57、圖58中。此外，圖57、圖58表示的公式中的各係數值可以是其實數倍的值。
[0547]為了驗證利用指標式11的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖59)。其結果得到0.832±0.059 (95%置信區間為0.716?0.948)。此外，對於利用指標式11的前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別的截斷值，求出前列腺癌組的發病率為37%的最適的截斷值。其結果截斷值為0.552，而且得到靈敏度83.33%，特異性78.26%、陽性預中率75.82%、陰性預中率85.16%、正確診斷率80.54%。從這些結果判明，指標式11是診斷性能高的有用的指標式。
[0548]實施例16
[0549]使用實施例13中所用的樣品數據。利用線性判別分析(變數覆蓋法)，對使前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式12,得到由Thr、Ala、Val、Tyr、Trp、Lys構成的線性判別函數(胺基酸變數Tau、Thr、Ser、Ala、Orn、Arg 的數字係數依次為-5.143e_01、8.710e_02、l.289e_01、4.425e-01、-6.921e_01、-l.912e_01、3.929e+01)。此外，得到複數個與指標式 12 具有同等判別性能的線性判別函數。將它們表示在圖60、圖61中。此外，圖60、圖61中表示的公式中的各係數的值可以是其實數倍的值、或是附加了任意的常數項的值。
[0550]為了驗證利用指標式12的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖62)。其結果得到0.820±0.061 (95%置信區間為0.700?0.940)。此外，對於利用指標式12的前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別的截斷值，求出前列腺癌組的發病率為45%的最適的截斷值。其結果截斷值為-1.50，而且得到靈敏度83.33%，特異性73.91 %、陽性預中率72.33%、陰性預中率84.42%、正確診斷率78.15%。從這些結果判明，指標式12是診斷性能高的有用的指標式。
[0551]實施例17
[0552]利用上述胺基酸分析法，從利用前列腺活檢進行前列腺疾病的診斷的前列腺癌、前列腺肥大這樣的前列腺疾病患者組的血液樣品、以及非前列腺疾病組的血液樣品，測定血中胺基酸濃度。與前列腺疾病組和非前列腺疾病組的胺基酸變數分布有關的箱線圖如圖63(橫軸為非前列腺疾病組:1，前列腺疾病組:2)所示。以前列腺疾病組和非前列腺疾病組的判別為目的，實施兩組間的t檢驗。
[0553]與非前列腺疾病組相比，前列腺疾病組中，Tau、Asn、Gly、Lys顯著增加，Glu、Cit、ABA、Cys2、Met、He顯著減少。由該結果判明，胺基酸變數Tau、Asn、Gly、Lys、Glu、Cit、ABA、Cys2、Met、He具有前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組間的判別能力。
[0554]實施例18
[0555]使用實施例17中所用的樣品數據。使用本 申請人:的國際申請即國際公開第2004/052191號中記載的方法，對使前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別性能最大化的指標進行深入探索。其結果，在具有同等性能的複數個指標中得到指標式13。此外，得到複數個與指標式13具有同等判別性能的多變量判別式。將它們表示在圖64、圖65中。此外，圖64、圖65中表示的公式中的各係數的值可以是其實數倍的值、或是附加了任意的常數項的值。
[0556]指標式13:
[0557]0.12 (Tau) / (ABA) +0.14 (Thr) / (Cit) -0.38 (Glu) / (Ser) +0.01 (Pro) / (Asn) +0.50
[0558]為了驗證利用指標式13的前列腺疾病的診斷性能，對於前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖66)。其結果得到0.977 + 0.011 (95%置信區間為0.955?0.998)。此外，對於利用指標式13的前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別的截斷值，求出前列腺疾病組的發病率為33%的最適的截斷值。其結果截斷值為1.268，而且得到靈敏度96.23%，特異性80.19%、陽性預中率70.52%,陰性預中率97.73%、正確診斷率85.48%。從這些結果判明，指標式13是診斷性能聞的有用的指標式。
[0559]實施例19
[0560]使用實施例17中所用的樣品數據。利用邏輯分析(根據ROC最大基準的變數覆蓋法)，對使前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式14，得到由Tau、Glu、Pro、Ala、CU、ABA構成的邏輯回歸式(胺基酸變數 Tau、Glu、Pro、Ala、CU、ABA 的數字係數和常數項依次為 0.0778、-0.0705、-0.0074、0.0209,-0.489 K-0.3098,9.2727)。此外，得到複數個與指標式14具有同等判別性能的邏輯回歸式。將它們表示在圖67、圖68中。此外，圖67、圖68表示的公式中的各係數值可以是其實數倍的值。
[0561]為了驗證利用指標式14的前列腺疾病的診斷性能，對於前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖69)。其結果得到0.982±0.009 (95%置信區間為0.963?1.000)。此外，對於利用指標式14的前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別的截斷值，求出前列腺疾病組的發病率為37%的最適的截斷值。其結果截斷值為0.450，而且得到靈敏度90.57%，特異性100.00%、陽性預中率100.00%、陰性預中率95.56%、正確診斷率96.89%。從這些結果判明，指標式14是診斷性能高的有用的指標式。
[0562]實施例20
[0563]使用實施例17中所用的樣品數據。利用線性判別分析(變數覆蓋法)，對使前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式15，得到由Tau、Glu、Gly、CU、ABA、Val構成的線性判別函數(胺基酸變數Tau、Glu、Gly、Cit、ABA、Val 的數字係數依次為-3.158e_01、l.439e_01、-5.537e_02、6.746e_01、6.473e-01、-4.858e_02、2.269e+00)。此外，得到複數個與指標式15具有同等判別性能的線性判別函數。將它們表示在圖70、圖71中。此外，圖70、圖71中表示的公式中的各係數的值可以是其實數倍的值、或是附加了任意的常數項的值。
[0564]為了驗證利用指標式15的前列腺疾病的診斷性能，對於前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖72)。其結果得到0.850±0.032 (95%置信區間為0.788?0.913)。此外，對於利用指標式15的前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別的截斷值，求出前列腺疾病組的發病率為33%的最適的截斷值。其結果截斷值為-5.34，而且得到靈敏度80.00%，特異性80.62%、陽性預中率67.03%、陰性預中率89.11 %、正確診斷率為80.41%。從這些結果判明，指標式15是診斷性能高的有用的指標式。
[0565]實施例21
[0566]使用實施例1、13、17中所用的樣品數據。作為相對於上述實施例2、14、18的比較例，使用本 申請人:的國際申請即國際公開第2008/016111號中記載的指標式1、10、11、13，對前列腺癌組和健康組、前列腺肥大組和前列腺癌組、以及前列腺疾病組和健康組的兩組判別性能進行驗證。其結果，如圖73所示，對於各兩組判別，不管使用哪個公式，也得不到超過在上述實施例2、14、18中得到的R0C_AUC的R0C_AUC的值。由此，可確認關於這些判別本發明中的多變量判別式具有比本 申請人:的國際申請即國際公開第2008/016111號中記載的指標式組更高的判別性能。
[0567]實施例22
[0568]利用上述胺基酸分析法，從利用前列腺活檢進行前列腺癌的診斷的前列腺癌患者組的血液樣品以及非前列腺癌組的血液樣品，測定血中胺基酸濃度。與前列腺癌組和非前列腺癌組的胺基酸變數分布有關的箱線圖如圖74(橫軸為非前列腺癌組:1，前列腺癌組:2)所示。以前列腺癌組和非前列腺癌組的判別為目的，實施兩組間的t檢驗。
[0569]與非前列腺癌組相比，前列腺癌組中，Thr、Asn、Ala、His顯著增加，Val、Met、Leu、Trp顯著減少(顯著性差異概率P < 0.05)。由該結果判明，胺基酸變數Thr、Asn、Ala、His、Val.Met, Leu、Trp具有前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組間的判別能力。
[0570]實施例23
[0571]使用實施例22中所用的樣品數據。利用邏輯分析(根據ROC最大基準的變數覆蓋法)，對使前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式16,得到由Asn、Ala、Val、Met、Trp、Arg構成的邏輯回歸式(胺基酸變數Asn、Ala、Val、Met、Trp、Arg 的數字係數和常數項依次為 0.08585,0.01405,-0.01816,-0.11079、-0.08095、-0.02272,3.18118)。此外，得到複數個與指標式16具有同等判別性能的邏輯回歸式。將它們表示在圖75、圖76、圖77、圖78中。此外，圖75、圖76、圖77、圖78表示的公式中的各係數值可以是其實數倍的值。
[0572]為了驗證利用指標式16的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖79)。其結果得到0.850±0.031 (95%置信區間為0.789?0.911)。此外，對於利用指標式16的前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別的截斷值，求出靈敏度和特異性的平均值為最大的截斷值。其結果截斷值為-0.1574，而且得到靈敏度82%，特異性76 %。從這些結果判明，指標式16是診斷性能高的有用的指標式。
[0573]實施例24
[0574]使用實施例22中所用的樣品數據。利用線性判別分析(根據ROC最大基準的變數覆蓋法)，對使前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式17，得到由Asn、Ala、Val、Met、Tyr、Trp構成的線性判別函數(胺基酸變數 Asn、Ala、Val、Met、Tyr、Trp 的數字係數依次為 0.07557,0.01311,-0.01544,-0.16644、0.02693、-0.08447,2.48506)。此外，得到複數個與指標式17具有同等判別性能的線性判別函數。將它們表示在圖80、圖81、圖82、圖83中。此外，圖80、圖81、圖82、圖83中表示的公式中的各係數的值可以是其實數倍的值、或是附加了任意的常數項的值。
[0575]為了驗證利用指標式17的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖84)。其結果得到0.852±0.028 (95%置信區間為0.797?0.906)。此外，對於利用指標式17的前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別的截斷值，求出靈敏度和特異性的平均值為最大的截斷值。其結果截斷值為-0.4851，而且得到靈敏度93 %，特異性64 %。從這些結果判明，指標式17是診斷性能高的有用的指標式。
[0576]實施例25
[0577]使用實施例22中所用的樣品數據。利用變數覆蓋法，將進行前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組判別的線性判別式全部提取出。此時，使各式中出現的胺基酸變數的最大值為6，計算滿足該條件的所有公式的ROC曲線下面積。此時，在ROC曲線下面積為某閾值以上的公式中，測定各胺基酸出現的頻率，結果可確認，當將ROC曲線下面積0.7、0.75、0.8分別作為閾值時，Ala、Trp、Val、Met、Leu、Asn、His、Thr、Pro經常在被高頻率提取的胺基酸的前十位以內，判明使用這些胺基酸作為變數的多變量判別式具有前列腺癌組和非前列腺癌組的兩組間的判別能力(參照圖85)。
[0578]實施例26
[0579]利用上述胺基酸分析法，從利用前列腺活檢進行前列腺癌的診斷的前列腺癌患者組的血液樣品以及前列腺肥大患者組的血液樣品，測定血中胺基酸濃度。與前列腺癌組和前列腺肥大組的胺基酸變數分布有關的箱線圖如圖86 (橫軸為前列腺肥大組:1，前列腺癌組:2)所示。以前列腺癌組和前列腺肥大組的判別為目的，實施兩組間的t檢驗。
[0580]與前列腺肥大組相比，前列腺癌組中，Gly、Trp、Lys顯著減少(顯著性差異概率P< 0.05)。由該結果判明，胺基酸變數Gly、Trp、Lys具有前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組間的判別能力。
[0581]實施例27
[0582]使用實施例26中所用的樣品數據。利用邏輯分析(根據ROC最大基準的變數覆蓋法)，對使前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式18，得到由Ser、Gin、Gly、CU、Val、Trp構成的邏輯回歸式(胺基酸變數 Ser、Gin、Gly、Cit、Val、Trp 的數字係數和常數項依次為 0.05102,0.01259、-0.05243、0.05778,-0.02344,-0.05969,6.78981)。此外，得到複數個與指標式18具有同等判別性能的邏輯回歸式。將它們表示在圖87、圖88、圖89、圖90中。此外，圖87、圖88、圖89、圖90表示的公式中的各係數值可以是其實數倍的值。
[0583]為了驗證利用指標式18的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖91)。其結果得到0.848±0.041 (95%置信區間為0.768?0.929)。此外，對於利用指標式18的前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別的截斷值，求出靈敏度和特異性的平均值為最大的截斷值。其結果截斷值為0.3355，而且得到靈敏度71%，特異性85%。從這些結果判明，指標式18是診斷性能高的有用的指標式。
[0584]實施例28
[0585]使用實施例26中所用的樣品數據。利用線性判別分析(根據ROC最大基準的變數覆蓋法)，對使前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式19,得到由Ser、Gin、Gly、Cit、Val、Trp構成的線性判別函數(胺基酸變數 Ser、Gin、Gly、Cit、Val、Trp 的數字係數依次為 0.03070,0.00620、-0.03718、0.05108,-0.0164U-0.03504,5.98134)。此外，得到複數個與指標式19具有同等判別性能的線性判別函數。將它們表示在圖92、圖93、圖94、圖95中。此外，圖92、圖93、圖94、圖95中表示的公式中的各係數的值可以是其實數倍的值、或是附加了任意的常數項的值。
[0586]為了驗證利用指標式19的前列腺癌的診斷性能，對於前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖96)。其結果得到0.844±0.042 (95%置信區間為0.762?0.926)。此外，對於利用指標式19的前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別的截斷值，求出靈敏度和特異性的平均值為最大的截斷值。其結果截斷值為-0.1540，而且得到靈敏度73%，特異性82%。從這些結果判明，指標式19是診斷性能高的有用的指標式。
[0587]實施例29
[0588]使用實施例26中所用的樣品數據。利用變數覆蓋法，將進行前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組判別的線性判別式全部提取出。此時，使各式中出現的胺基酸變數的最大值為6，計算滿足該條件的所有公式的ROC曲線下面積。此時，在ROC曲線下面積為某閾值以上的公式中，測定各胺基酸出現頻率，結果可確認，當分別將ROC曲線下面積0.7,0.75，0.8作為閾值時，Gly、Val、Ser、Trp、CU、Lys, His經常在被高頻率提取的胺基酸的前十位以內，判明使用這些胺基酸作為變數的多變量判別式具有前列腺癌組和前列腺肥大組的兩組間的判別能力(參照圖97)。
[0589]實施例30
[0590]利用上述胺基酸分析法，從利用前列腺活檢進行前列腺疾病的診斷的前列腺癌、前列腺肥大這樣的前列腺疾病患者組的血液樣品、以及非前列腺疾病組的血液樣品，測定血中胺基酸濃度。與前列腺疾病組和非前列腺疾病組的胺基酸變數分布有關的箱線圖如圖98(橫軸為非前列腺疾病組:1，前列腺疾病組:2)所示。以前列腺疾病組和非前列腺疾病組的判別為目的，實施兩組間的t檢驗。
[0591 ] 與非前列腺疾病組相比，前列腺疾病組中，Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、His顯著增加，Cit、Val、Met、Leu、Trp顯著減少。由該結果判明，胺基酸變數Thr、Asn、Glu、Pro、Ala、His、CU、Val、Met、Leu、Trp具有前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組間的判別能力。
[0592]實施例31
[0593]使用實施例30中所用的樣品數據。利用邏輯分析(根據ROC最大基準的變數覆蓋法)，對使前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式20，得到由Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp構成的邏輯回歸式(胺基酸變數Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp 的數字係數和常數項依次為 0.09273,0.02241,0.01196、-0.01415,-0.12983,-0.05678,-0.7474)。此外，得到複數個與指標式20具有同等判別性能的邏輯回歸式。將它們表示在圖99、圖100、圖101、圖102中。此外，圖99、圖100、圖101、圖102表示的公式中的各係數值可以是其實數倍的值。
[0594]為了驗證利用指標式20的前列腺疾病的診斷性能，對於前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖103)。其結果得到0.822±0.026 (95%置信區間為0.772?0.872)。此外，對於利用指標式20的前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別的截斷值，求出靈敏度和特異性的平均值為最大的截斷值。其結果截斷值為-1.239，而且得到靈敏度86%，特異性66%。從這些結果判明，指標式20是診斷性能高的有用的指標式。
[0595]實施例32
[0596]使用實施例30中所用的樣品數據。利用線性判別分析(根據ROC最大基準的變數覆蓋法)，對使前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別性能最大化的指標進行探索。其結果，作為指標式21,得到由Asn、Glu、Ala、Val、Met、Trp構成的線性判別函數(胺基酸變數六811、6111、六1&、￥&1、]^扒1'印的數字係數依次為 0.08591,0.01994,0.01194,-0.01250、-0.13483、-0.05252,0.15837)。此外，得到複數個與指標式21具有同等判別性能的線性判別函數。將它們表示在圖104、圖105、圖106、圖107中。此外，圖104、圖105、圖106、圖107中表示的公式中的各係數的值可以是其實數倍的值、或是附加了任意的常數項的值。
[0597]為了驗證利用指標式21的前列腺疾病的診斷性能，對於前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別，利用ROC曲線的曲線下面積進行評價(參照圖108)。其結果得到0.822±0.026 (95%置信區間為0.772?0.872)。此外，對於利用指標式21的前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別的截斷值，求出靈敏度和特異性的平均值為最大的截斷值。其結果截斷值為-0.2271，而且得到靈敏度85%，特異性65%。從這些結果判明，指標式21是診斷性能高的有用的指標式。
[0598]實施例33
[0599]使用實施例30中所用的樣品數據。利用變數覆蓋法，將進行前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組判別的線性判別式全部提取出。此時，使各式中出現的胺基酸變數的最大值為6，計算滿足該條件的所有公式的ROC曲線下面積。此時，在ROC曲線下面積為某閾值以上的公式中，測定各胺基酸出現的頻率，結果可確認，當將ROC曲線下面積0.7,0.75、0.8分別作為閾值時，Ala、Met、Asn、Trp、Leu、His、Val，Glu、Cit經常在被高頻率提取的胺基酸的前十位以內，判明使用這些胺基酸作為變數的多變量判別式具有前列腺疾病組和非前列腺疾病組的兩組間的判別能力(參照圖109)。
[0600]工業實用性
[0601]如上所述，本發明涉及的前列腺疾病的評價方法，可在工業上的很多領域、特別是藥品、食品、醫療等領域廣泛地實施，特別是在進行前列腺疾病的病況預測、疾病危險預測等領域中極其有用。
【權利要求】
1.前列腺疾病的評價方法，其特徵在於，包括: 獲取步驟，從採集自評價對象的血液獲取與胺基酸的濃度值相關的胺基酸濃度數據；以及 濃度值基準評價步驟，基於在所述獲取步驟中獲取的所述評價對象的所述胺基酸濃度數據中所含的 Tau、Thr、Ser、Asn、Glu、Pro、Gly、Ala、Cit、ABA、Val、Met、lie、Leu、Phe>His、Trp> Orn> Lys> Cys2中的至少一種胺基酸的所述濃度值,對於所述評價對象,評價包括前列腺癌和前列腺肥大中的至少一種的前列腺疾病的狀態。
【文檔編號】G01N33/68GK104330571SQ201410575190
【公開日】2015年2月4日 申請日期:2009年6月22日 優先權日:2008年6月20日
【發明者】岡本直幸, 三浦猛, 宮城洋平, 今泉明, 山本浩史, 田中孝幸, 村松孝彥, 安東敏彥, 高橋紀子 申請人:味之素株式會社