JPWO2020213732A1 - 過敏性腸症候群の検査方法 - Google Patents
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Abstract
Description
IBSの診断基準は、現状では、このような症状ベースにより設定されている。例えば、IBSの診断には、自覚症状に基づいて診断する、いわゆるRomeIV基準が用いられる。
また、IBSを診断する方法として、サイトカインや増殖因子などのタンパク質を指標とする方法(特許文献1)、所定の核酸をバイオマーカーとする方法(特許文献2)、腸内細菌叢をバイオマーカーとする方法(特許文献3)、リファキシミンを用いる方法(特許文献4)、短鎖脂肪酸をバイオマーカーとする方法(特許文献5)などが知られている。
しかしながら、IBSに対する客観的なバイオマーカーは確立されていないため、診断の正確さは医師の診察技量に依存せざるを得ない。
(1)被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供する方法であって、以下の工程:
(a)前記ユーザにおける腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットを生成する工程、
(b)前記データセットを統計処理する工程、及び
(c)前記処理結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する工程
を含む、前記方法。
(2) 被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供する方法であって、以下の工程:
(a)IBSと関連する腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットとして予め統計処理された学習データと、ユーザから得られたデータとを対比する工程、及び
(b)前記対比結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する工程
を含む、前記方法。
(3)前記データセットが、さらに、短鎖脂肪酸のデータ、ユーザの臨床データ及びユーザのアンケートデータからなる群から選ばれる少なくとも1つを含む、(1)又は(2)に記載の方法。
(4)前記腸内細菌叢プロファイルが、アドレクラウチア(Adlercreutzia)属、オドリバクター(Odoribacter)属、アリスティペス(Alistipes)属、ユーバクテリウム(Eubacterium)属、ルミノコッカス(Ruminococcus)属、アナエロスチペス(Anaerostipes)属、クロストリジウム(Clostridium)属、ヴェイロネラ(Veillonella)属、フソバクテリウム(Fusobacterium)属、ラルストニア(Ralstonia)属、トラブルシエラ(Trabulsiella)属、フィーカリバクテリウム(Faecalibacterium)属、エッゲルセラ(Eggerthella)属、ラクノバクテリウム(Lachnobacterium)属、ダイアリスター(Dialister)属、コリンセラ(Collinsella)属、及びバクテロイデス(Bacteroides)属からなる群から選択される少なくとも1つのプロファイルである、(1)〜(3)のいずれか1項に記載の方法。
(5)前記統計処理が、機械学習アルゴリズムによるものである、(1)〜(4)のいずれか1項に記載の方法。
(6)前記IBSが、便秘型、下痢型、混合型又は分類不能型のIBSである、(1)〜(5)のいずれか1項に記載の方法。
(7) (1)〜(6)のいずれか1項に記載の方法により提供された情報に基づいて、ユーザから得られた試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定することを特徴とする、IBSの検査方法。
(8) (7)に記載の方法により得られた検査結果に基づいて、IBSを治療するための情報を提供する方法。
(9)被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供するシステムであって、以下の手段:
(a)前記ユーザにおける腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットを生成する手段、
(b)前記データセットを統計処理する手段、及び
(c)前記処理結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する手段
を含む、前記システム。
(10) 被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供するシステムであって、以下の手段:
(a)IBSと関連する腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットとして予め統計処理された学習データと、ユーザから得られたデータとを対比する手段、及び
(b)前記対比結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する手段
を含む、前記システム。
(11)前記データセットが、さらに、短鎖脂肪酸のデータ、ユーザの臨床データ及びユーザのアンケートデータからなる群から選ばれる少なくとも1つを含む、(9)又は(10)に記載のシステム。
(12)前記腸内細菌叢プロファイルが、アドレクラウチア(Adlercreutzia)属、オドリバクター(Odoribacter)属、アリスティペス(Alistipes)属、ユーバクテリウム(Eubacterium)属、ルミノコッカス(Ruminococcus)属、アナエロスチペス(Anaerostipes)属、クロストリジウム(Clostridium)属、ヴェイロネラ(Veillonella)属、フソバクテリウム(Fusobacterium)属、ラルストニア(Ralstonia)属、トラブルシエラ(Trabulsiella)属、フィーカリバクテリウム(Faecalibacterium)属、エッゲルセラ(Eggerthella)属、ラクノバクテリウム(Lachnobacterium)属、ダイアリスター(Dialister)属、コリンセラ(Collinsella)属、及びバクテロイデス(Bacteroides)属からなる群から選択される少なくとも1つのプロファイルである、(9)〜(11)のいずれか1項に記載のシステム。
(13)前記統計処理が、機械学習アルゴリズムによるものである、(9)〜(12)のいずれか1項に記載のシステム。
(14)前記IBSが、便秘型、下痢型、混合型又は分類不能型のIBSである、(9)〜(13)のいずれか1項に記載のシステム。
(15)(9)〜(14)のいずれか1項に記載のシステムにより提供された情報に基づいて、ユーザから得られた試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定する手段を含む、IBSの検査システム。
(16) (15)に記載のシステムによりIBSと関連すると判定されたユーザに対して治療方針を提供する手段を含む、IBSを治療するための情報を提供するシステム。
(17)被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供するプログラムであって、コンピュータを、以下の手段:
(a)前記ユーザにおける腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットを生成する手段、
(b)前記データセットを統計処理する手段、及び
(c)前記処理結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する手段
として機能させるための、前記プログラム。
(18) 被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供するプログラムであって、コンピュータを、以下の手段:
(a)IBSと関連する腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットとして予め統計処理された学習データと、ユーザから得られたデータとを対比する手段、及び
(b)前記対比結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する手段
として機能させるための、前記プログラム。
(19)前記データセットが、さらに、短鎖脂肪酸のデータ、ユーザの臨床データ及びユーザのアンケートデータからなる群から選ばれる少なくとも1つを含む、(17)又は(18)に記載のプログラム。
(20)前記腸内細菌叢プロファイルが、アドレクラウチア(Adlercreutzia)属、オドリバクター(Odoribacter)属、アリスティペス(Alistipes)属、ユーバクテリウム(Eubacterium)属、ルミノコッカス(Ruminococcus)属、アナエロスチペス(Anaerostipes)属、クロストリジウム(Clostridium)属、ヴェイロネラ(Veillonella)属、フソバクテリウム(Fusobacterium)属、ラルストニア(Ralstonia)属、トラブルシエラ(Trabulsiella)属、フィーカリバクテリウム(Faecalibacterium)属、エッゲルセラ(Eggerthella)属、ラクノバクテリウム(Lachnobacterium)属、ダイアリスター(Dialister)属、コリンセラ(Collinsella)属、及びバクテロイデス(Bacteroides)属からなる群から選択される少なくとも1つのプロファイルである、(17)〜(19)のいずれか1項に記載のプログラム。
(21)前記統計処理が、機械学習アルゴリズムによるものである、(17)〜(20)のいずれか1項に記載のプログラム。
(22)前記IBSが、便秘型、下痢型、混合型又は分類不能型のIBSである、(17)〜(21)のいずれか1項に記載のプログラム。
(23)コンピュータを、(17)〜(22)のいずれか1項に記載のプログラムにより提供された情報に基づいて、ユーザから得られた試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定する手段として機能させるための、IBSの検査プログラム。
(24)コンピュータを、(23)に記載のプログラムによりIBSと関連すると判定されたユーザに対して治療方針を提供する手段として機能させるための、IBSを治療するための情報を提供するプログラム。
(25) (17)〜(24)のいずれか1項に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
本発明の第一の態様は、被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供する方法であり、以下の工程を含む。
(a)前記ユーザにおける腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットを生成する工程、
(b)前記データセットを統計処理する工程、及び
(c)前記処理結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する工程。
本発明において、まず、被験者の腸内細菌叢プロファイルに関するヒト常在細菌データ及びアンケートデータを取得する。被験者の数は2人以上であれば特に限定されるものではないが、統計的に有意な差異又は傾向が出る程度に十分な数であることが好ましい。ヒト常在細菌は、例えばヒトから採取された糞便サンプルから得ることができるが、大腸内視鏡検査による腸管粘膜等から採取することもできる。ヒト常在細菌データは、公知の任意の手法により取得することができ、例えば市販のキット(Mykinso(登録商標))などを使用することができる。
上記補足データセットは、後述の統計処理(実施例では統計的機械学習)プロセスにおいて訓練及び検証するサブデータセットとして使用され得る。
データセットの統計処理は、腸内細菌叢の組成サブセット及び補足データセットに基づいてIBS状態を有する対象又はグループを特徴付けるためのプロセスを実行するように機能する。この場合、上記データセットのうち、IBSを判定又は予測するために変数重要度の高い菌叢データを計算により選択し、IBS特徴菌叢データベースを構築する。
特徴菌叢データベースの構築には、予め、専門家の視点から医学生物学的に説明可能な変数(例えば例えば文献情報において疾患との関連が実証されている菌種)を選択し、説明不可能なノイズ(例えば文献情報において腸内常在菌としての報告が少ない菌種)を除外しておくこともできる。
本発明においては、上記のとおり統計処理された結果を、IBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する。すなわち、上記の通り構築されたIBS特徴菌叢データベースは、被験者由来の試料のデータを照合して当該試料がIBSと関連するか否かを判定するための指標となる。
アドレクラウチア(Adlercreutzia)属、オドリバクター(Odoribacter)属、アリスティペス(Alistipes)属、ユーバクテリウム(Eubacterium)属、ルミノコッカス(Ruminococcus)属、アナエロスチペス(Anaerostipes)属、クロストリジウム(Clostridium)属、ヴェイロネラ(Veillonella)属、フソバクテリウム(Fusobacterium)属、ラルストニア(Ralstonia)属、トラブルシエラ(Trabulsiella)属、フィーカリバクテリウム(Faecalibacterium)属、エッゲルセラ(Eggerthella)属、ラクノバクテリウム(Lachnobacterium)属、ダイアリスター(Dialister)属、コリンセラ(Collinsella)属、及びバクテロイデス(Bacteroides)属からなる群から選択される少なくとも1つのプロファイル
(a)IBSと関連する腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットとして予め統計処理された学習データと、ユーザから得られたデータとを対比する工程、及び
(b)前記対比結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する工程。
上記処理は、後述のIBSの検査方法、及びIBSを治療するための情報を提供する方法にも適用できる。
本発明の第二の態様は、前記方法により提供された情報に基づいて、ユーザから得られた試料がIBSであるか否かを判定することを特徴とする、IBSの検査方法である。
例えば、前記のとおり特徴付けられた菌叢組成と補足データに基づいて、被験者由来の試料のIBS状態を判定する。
判定作業は、前記と同様に、例えば統計的アルゴリズム、機械学習アルゴリズム、人工知能、バイオインフォマティクス方法等の計算方法を採用することができる。
各タイプの診断基準はROME IV診断基準を適用することができる(Drossman DA, Chang L, Chey WD, Kellow J, Tack J, Whitehead WE The Rome IV Committees. Rome IV functional gastrointestinal disorders - disorders of gut-brain interaction. I. Raleigh, NC: The Rome Foundation; 2016. )。
本発明の第三の態様は、前記検査結果に基づいて、IBSを治療するための情報を提供する方法に関する。
すなわち、上記特徴付けプロセスで生成したIBS判定結果に基づいて、対象の細菌叢の組成的特徴の崩壊又は偏りを平衡状態にシフトさせることができる治療法の情報を提供する。治療法は、プロバイオティック療法、認知行動療法、理学療法、及び食事療法のうちの1つ又は複数を含む治療法から選択することができる。
次に、図面を用いて本発明の一実施形態に係るシステム及びプログラムに関して以下説明する。
図1は、本発明の実施形態に係る情報処理装置10を含むIBS検査又は判定システム1の概略構成図である。なお、以下では被験者集団又は被験者個人を「ユーザ」として説明する。
アンケートデータについては、情報処理装置10からユーザ機器30に質問(アンケート)に関する情報を送信し、ユーザ機器30から当該質問への回答に関する情報を情報取得部101が受信するようにしてもよいし、検査機関40にてアンケートデータを扱う場合には、情報取得部101は、検査機関40からアンケートデータを取得するようにしてもよい。
まず、図2aに示す本実施形態を説明する。
ステップS201aにおいて、情報処理装置10の情報取得部101がユーザから基本データセットであるヒト腸内細菌データ、短鎖脂肪酸データ及びアンケートデータを取得し、ステップ202aでは、被験者の母集団に関連する生物学的サンプルの集合セットの各々について、前記取得したヒト腸内細菌データ、短鎖脂肪酸データ及びアンケートデータを基本データ情報DB111に記憶させ、基本データセットを生成する。
アドレクラウチア(Adlercreutzia)属、オドリバクター(Odoribacter)属、アリスティペス(Alistipes)属、ユーバクテリウム(Eubacterium)属、ルミノコッカス(Ruminococcus)属、アナエロスチペス(Anaerostipes)属、クロストリジウム(Clostridium)属、ヴェイロネラ(Veillonella)属、フソバクテリウム(Fusobacterium)属、ラルストニア(Ralstonia)属、トラブルシエラ(Trabulsiella)属、フィーカリバクテリウム(Faecalibacterium)属、エッゲルセラ(Eggerthella)属、ラクノバクテリウム(Lachnobacterium)属、ダイアリスター(Dialister)属、コリンセラ(Collinsella)属、及びバクテロイデス(Bacteroides)属からなる群から選択される少なくとも1つのプロファイル
IBSと関連する腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットとして予め統計処理された学習データと、ユーザから得られたデータとを対比する態様の場合は、以下の通りである。
選択される治療の具体例としては、IBSを有する対象に代表される特定の細菌(又は他の微生物)に特異的なプロバイオティクスの1つ以上の細菌種を使用することを含み、特定の細菌の個体数を増加させることを目的とする。すなわち、マイクロバイオームに基づく治療は、使用される細菌種によって標的とされない細菌集団の相対存在量を減少させるために使用され得る。
但し、ステップS206a及びS206b並びにステップS207a及びS207bは任意ステップであり、省略することも、必要に応じて適宜処理することもできる。
本発明のプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体又はコンピュータに接続しうる記憶手段に保存することができる。本発明のプログラムを含有するコンピュータ用記録媒体又は記憶手段も本発明に含まれる。記録媒体又は記憶手段としては、磁気的媒体(フレキシブルディスク、ハードディスクなど)、光学的媒体(CD、DVDなど)、磁気光学的媒体、フラッシュメモリーなどが挙げられるが、これらに限定されるものではない。
以下、実施例により本発明をさらに具体的に説明する。但し、本発明の範囲はこれらの実施例により限定されるものではない。
反復特徴量選択には、再帰的特徴量削減(recursive feature elimination: RFE)を利用した。すなわち、反復モデルでは、すべての特徴量から開始してモデル1を作り、モデル1で最も重要度が低い特徴量を削除してモデル2を作り、この過程を事前に定めた特徴量の数、パラメーターに到達するまで繰り返した。
以下の条件でRFEをFL123データ(IBS患者と健常者の菌叢を比較検討した多施設症例対象研究で収集したデータ)に適用した。
A. 属性数の集合{5, 10, 15, 20}
B. サンプル数
FL123データ合計111名(26-81歳、平均54.4歳)
健常者(HC):26名
IBS:85名
便秘型(C): 27名
下痢型(D): 33名
混合型(M): 22名
不明型(U): 3名
C. リサンプリング方法: 10分割クロスバリデーション
D. 予測アルゴリズム: ランダムフォレスト
本実施例では、特徴量選択に、専門家知識を利用した。
(1)IBS菌叢学習による特徴量選択(専門家知識の利用)
(a)IBSと関連する菌について報告されている文献情報
上記文献情報は、以下の基準で選択した。
情報源:Disbiome
検索式:[irritable bowel syndrome] OR [functional gastrointestinal disorder]
Halomonas菌などは、社内の腸内細菌データベースにおいて検出率が少なく、腸内常在細菌ではないと判断して除外した。
不均衡データとは、データセットに含まれるインスタンスのクラスが占める割合が均一にならないことを指す。一般に、特段の工夫をせずに分類モデルを生成すると少数派の分類精度が低くなることが知られている。本発明の場合においても、IBSデータと健常者データとは不均衡データになっている。そこで、健常者データのアップサンプリング(少ないデータを増やすこと)を実施した。
正例(IBS患者):負例(健常者)の比率は、日本の有病率(15%、約566名)に近づけた。
菌種割当後の段階で、環境由来菌種を除いた菌種データで相対占有率を再計算した。
均衡(正例、負例)データセットを作り、正例:負例の比率は、日本の有病率(15%、約566名)に近づけた。
本実施例では、次元削減、機械学習アルゴリズムのパイプライン構築、及び専門家知識利用による予測モデルを構築した。
すべての特徴量から開始してモデル1を作り、モデルベース変数削減手法を用いて専門家知識利用により最適化したモデル2を構築した。
そして、変数削減に用いたアルゴリズムとは別の学習アルゴリズムによるモデル3を用いて予測精度を検証した。
特徴量の削減には、Lassoロジスティック回帰分析に加えて専門家知識を利用した。
不均衡データについては、アップサンプリングにより均衡データセットを利用した。
全特徴量(OTUレベル)のunweighted Unifrac距離を用いて、健常者菌叢から一定以上の距離を示すIBSクラスタを特定した。
結果を図3に示す。図3において、灰丸が健常者、黒丸がIBS群である。
図3より健常者菌叢との非類似度が高いIBSサブグループが存在することが示された。
これらの菌を使用したときのランダムフォレストモデルで構築した予測モデルの予測性能はAUROCで評価し、AUROC=0.8424であった。
特徴となる15種類の菌を主成分分析した座標上に全サンプルを3次元プロットした結果を図5に示す。
図5は、健常者とIBS患者の分布を示す。図5において、灰丸は健常者、黒丸はIBS群である。健常者はグラフのPC1正方向に集まっているのに対し、IBS患者はグラフのPC1負方向とPC2負方向に集まっていることが示されている。
Claims (25)
- 被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供する方法であって、以下の工程:
(a)前記ユーザにおける腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットを生成する工程、
(b)前記データセットを統計処理する工程、及び
(c)前記処理結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する工程
を含む、前記方法。 - 被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供する方法であって、以下の工程:
(a)IBSと関連する腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットとして予め統計処理された学習データと、ユーザから得られた腸内細菌叢プロファイルを含むデータとを対比する工程、及び
(b)前記対比結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する工程
を含む、前記方法。 - 前記データセットが、さらに、短鎖脂肪酸のデータ、ユーザの臨床データ及びユーザのアンケートデータからなる群から選ばれる少なくとも1つを含む、請求項1又は2に記載の方法。
- 前記腸内細菌叢プロファイルが、アドレクラウチア(Adlercreutzia)属、オドリバクター(Odoribacter)属、アリスティペス(Alistipes)属、ユーバクテリウム(Eubacterium)属、ルミノコッカス(Ruminococcus)属、アナエロスチペス(Anaerostipes)属、クロストリジウム(Clostridium)属、ヴェイロネラ(Veillonella)属、フソバクテリウム(Fusobacterium)属、ラルストニア(Ralstonia)属、トラブルシエラ(Trabulsiella)属、フィーカリバクテリウム(Faecalibacterium)属、エッゲルセラ(Eggerthella)属、ラクノバクテリウム(Lachnobacterium)属、ダイアリスター(Dialister)属、コリンセラ(Collinsella)属、及びバクテロイデス(Bacteroides)属からなる群から選択される少なくとも1つのプロファイルである、請求項1〜3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記統計処理が、機械学習アルゴリズムによるものである、請求項1〜4のいずれか1項に記載の方法。
- 前記IBSが、便秘型、下痢型、混合型又は分類不能型のIBSである、請求項1〜5のいずれか1項に記載の方法。
- 請求項1〜6のいずれか1項に記載の方法により提供された情報に基づいて、ユーザから得られた試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定することを特徴とする、IBSの検査方法。
- 請求項7に記載の方法により得られた検査結果に基づいて、IBSを治療するための情報を提供する方法。
- 被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供するシステムであって、以下の手段:
(a)前記ユーザにおける腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットを生成する手段、
(b)前記データセットを統計処理する手段、及び
(c)前記処理結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する手段
を含む、前記システム。 - 被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供するシステムであって、以下の手段:
(a)IBSと関連する腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットとして予め統計処理された学習データと、ユーザから得られた腸内細菌叢プロファイルを含むデータとを対比する手段、及び
(b)前記対比結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する手段
を含む、前記システム。 - 前記データセットが、さらに、短鎖脂肪酸のデータ、ユーザの臨床データ及びユーザのアンケートデータからなる群から選ばれる少なくとも1つを含む、請求項9又は10に記載のシステム。
- 前記腸内細菌叢プロファイルが、アドレクラウチア(Adlercreutzia)属、オドリバクター(Odoribacter)属、アリスティペス(Alistipes)属、ユーバクテリウム(Eubacterium)属、ルミノコッカス(Ruminococcus)属、アナエロスチペス(Anaerostipes)属、クロストリジウム(Clostridium)属、ヴェイロネラ(Veillonella)属、フソバクテリウム(Fusobacterium)属、ラルストニア(Ralstonia)属、トラブルシエラ(Trabulsiella)属、フィーカリバクテリウム(Faecalibacterium)属、エッゲルセラ(Eggerthella)属、ラクノバクテリウム(Lachnobacterium)属、ダイアリスター(Dialister)属、コリンセラ(Collinsella)属、及びバクテロイデス(Bacteroides)属からなる群から選択される少なくとも1つのプロファイルである、請求項9〜11のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記統計処理が、機械学習アルゴリズムによるものである、請求項9〜12のいずれか1項に記載のシステム。
- 前記IBSが、便秘型、下痢型、混合型又は分類不能型のIBSである、請求項9〜13のいずれか1項に記載のシステム。
- 請求項9〜14のいずれか1項に記載のシステムにより提供された情報に基づいて、ユーザから得られた試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定する手段を含む、IBSの検査システム。
- 請求項15に記載のシステムによりIBSと関連すると判定されたユーザに対して治療方針を提供する手段を含む、IBSを治療するための情報を提供するシステム。
- 被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供するプログラムであって、コンピュータを、以下の手段:
(a)前記ユーザにおける腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットを生成する手段、
(b)前記データセットを統計処理する手段、及び
(c)前記処理結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する手段
として機能させるための、前記プログラム。 - 被験者個人又は被験者集団(ユーザ)から得られた試料が過敏性腸症候群(IBS)と関連するか否かの情報を提供するプログラムであって、コンピュータを、以下の手段:
(a)IBSと関連する腸内細菌叢プロファイルを含むデータセットとして予め統計処理された学習データと、ユーザから得られた腸内細菌叢プロファイルを含むデータとを対比する手段、及び
(b)前記対比結果を、前記試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定するための指標として提供する手段
として機能させるための、前記プログラム。 - 前記データセットが、さらに、短鎖脂肪酸のデータ、ユーザの臨床データ及びユーザのアンケートデータからなる群から選ばれる少なくとも1つを含む、請求項17又は18に記載のプログラム。
- 前記腸内細菌叢プロファイルが、アドレクラウチア(Adlercreutzia)属、オドリバクター(Odoribacter)属、アリスティペス(Alistipes)属、ユーバクテリウム(Eubacterium)属、ルミノコッカス(Ruminococcus)属、アナエロスチペス(Anaerostipes)属、クロストリジウム(Clostridium)属、ヴェイロネラ(Veillonella)属、フソバクテリウム(Fusobacterium)属、ラルストニア(Ralstonia)属、トラブルシエラ(Trabulsiella)属、フィーカリバクテリウム(Faecalibacterium)属、エッゲルセラ(Eggerthella)属、ラクノバクテリウム(Lachnobacterium)属、ダイアリスター(Dialister)属、コリンセラ(Collinsella)属、及びバクテロイデス(Bacteroides)属からなる群から選択される少なくとも1つのプロファイルである、請求項17〜19のいずれか1項に記載のプログラム。
- 前記統計処理が、機械学習アルゴリズムによるものである、請求項17〜20のいずれか1項に記載のプログラム。
- 前記IBSが、便秘型、下痢型、混合型又は分類不能型のIBSである、請求項17〜21のいずれか1項に記載のプログラム。
- コンピュータを、請求項17〜22のいずれか1項に記載のプログラムにより提供された情報に基づいて、ユーザから得られた試料がIBSと関連する試料であるか否かを判定する手段として機能させるための、IBSの検査プログラム。
- コンピュータを、請求項23に記載のプログラムによりIBSと関連すると判定されたユーザに対して治療方針を提供する手段として機能させるための、IBSを治療するための情報を提供するプログラム。
- 請求項17〜24のいずれか1項に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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