【課題】従来、創薬の早期の段階で得られるデータを用いて、ヒト等の生物の不整脈危険性を評価できない、という課題があった。
【解決手段】薬物投与前後パラメータセットを用いて、動物に対する薬効についての情報である動物薬効情報を取得する動物薬効情報取得部と、前記動物薬効情報を、変換元情報を用いて、対象生体薬効情報に変換する薬効変換部と、対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得する心筋細胞シミュレーション部と、心筋細胞動作情報を用いて、薬物の心臓に対する不整脈の副作用に関する情報である不整脈情報を取得する不整脈情報取得部と、不整脈情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する出力情報構成部と、出力情報を出力する出力部を具備する不整脈危険性評価装置により、創薬の早期の段階で得られるデータを用いて、ヒト等の生物の不整脈危険性を評価できる。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象薬物のヒト等の対象の生物の心臓に対する不整脈危険性の度合いを推測する不整脈危険性評価装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
医薬品開発過程において、新規候補化合物の心臓に対する薬効・副作用を確認することは必須となっている。現在、製薬企業などでは培養細胞試験や動物実験などの評価試験データを基にヒトに投与した場合の薬効・副作用を予測している。しかしながら、種差等の影響のため、実際に臨床試験などでヒトに投与してみるまで推測の域を出ない。また、臨床試験までを行うには莫大な費用、人的パワー、および時間が必要となる。そこで、医薬品開発のより早期の段階で得られる動物評価試験データから、対象薬物のヒト心臓に対する不整脈危険度を計算機シミュレーションで推測出来れば、創薬プロセスの短縮及びコストカットが期待される。ひいては、医薬品の安全性向上に寄与することが期待される。さらに、催不整脈性を低下させるためには、化合物にどのような薬効を追加、もしくは削除すれば良いかを提示し、医薬品候補化合物合成の指針を示すことが期待される。
【０００３】
一方、従来の関連する技術として、以下のシミュレーション方法がある。本シミュレーション方法は、薬物の生体組織内での拡散現象を的確に解析することができる薬物の生体組織内拡散のシミュレーション方法である（特許文献１参照）。かかるシミュレーション方法は、特定物質の生体内拡散を、有限要素法を用いてシミュレーションする方法であって、生体から分離した組織の一部を用いて、有限要素法を使用することなく該生体内の基準拡散特性定数を決定し、該基準拡散特性定数に基づいて基準拡散特性を設定し、解析の対象となる生体構造を有限要素法に基づいて決定し、基準拡散特性定数を用いて決定した生体構造における拡散を有限要素法に基づいて演算し、該生体内における拡散の有限要素法に基づく演算結果にかかる演算拡散特性と有限要素法によらないで決定した基準拡散特性とを比較し、演算拡散特性と基準拡散特性との偏差が最小となるように基準拡散特性定数を補正して有限要素法に基づく最適拡散特性係数を算出することを特徴とする生体内拡散のシミュレーション方法である。
【０００４】
また、極めて正確、かつ高速に部位決定できる心臓の電気的活動の部位決定方法についての技術が存在する（特許文献２参照）。かかる心臓の電気的活動の部位決定方法は、多チャンネル測定装置を用いて、心臓の電気的活動によって生じた体表面電位が複数の測定点で測定されて、各測定点の前記体表面電位の特徴を示す値が記憶され、体表面電位の特徴を示す値がデータバンク内に記憶されている比較値と比較され、その際、比較値は、心臓での部位が分かっている比較心臓の電気的活動に起因する比較表面電位を示しており、心臓の電気的活動の比較値が、体表面電位の特徴を示す値と共に極めて大きな類似性を有している、比較心臓の電気的活動の部位は、心臓の電気的活動の部位決定結果として送出される方法において、比較値を、胸郭モデル内に設けた心臓モデルを用いて求めるようにしたことを特徴とする心臓の電気的活動の部位決定方法である。
【０００５】
さらに、関連する技術として、生体パラメータセットを入力として受け取り、細胞をシミュレーションし活動電位波形情報を取得するシミュレーション装置がある（非特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平０８−０１６５５１（第１頁、第１図等）
【特許文献２】特開平０８−２８０６４４（第１頁、第１図等）
【非特許文献１】皿井伸明、野間昭典「ｓｉｍＢｉｏ：生物学的ダイナミックモデル開発基盤」日本エム・イー学会雑誌ＢＭＥ，ｖｏｌ．１８，Ｎｏ．２，ｐ．３−１１，２００４（２００４年２月発行）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の技術においては、動物評価試験データから、対象薬物のヒト心臓に対する不整脈危険度を取得することはできなかった。また、従来の技術においては、動物評価試験データから、ヒト以外の生物の心臓に対する不整脈危険度も取得することはできなかった。
【０００７】
また、従来の技術においては、１以上のイオンチャネルの電気流量についての情報であるイオン流量情報を用いて、筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度または細胞膜電位を算出し、かかる筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度や細胞膜電位から不整脈危険度を取得することはできなかった。
【０００８】
そこで、本発明の一つは、創薬の早期の段階で得られるデータを用いて、ヒトなどの生物に対する不整脈危険性を評価することを目的とする。また、不整脈危険性を低減させ、例えば、ＱＴ間隔を延長させないためには、化合物にどのような性質を付加もしくは削除すれば良いか提示することも目的とする。
【０００９】
また、本発明の内の他の一つは、筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度や細胞膜電位から不整脈危険度を評価することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本第一の発明の不整脈危険性評価装置は、薬物投与前の動物のパラメータセットと薬物投与後の動物のパラメータセットの組である薬物投与前後パラメータセットを格納している薬物投与前後パラメータセット格納部と、前記薬物投与前後パラメータセットを用いて、動物に対する薬効についての情報である動物薬効情報を取得する動物薬効情報取得部と、動物薬効情報を生物の薬効の情報である対象生体薬効情報に変換するための情報である変換元情報を格納している変換元情報格納部と、前記動物薬効情報を、前記変換元情報を用いて、対象生体薬効情報に変換する薬効変換部と、前記対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得する心筋細胞シミュレーション部と、前記心筋細胞動作情報を用いて、薬物の心臓に対する不整脈の副作用に関する情報である不整脈情報を取得する不整脈情報取得部と、前記不整脈情報取得部が取得した不整脈情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する出力情報構成部と、前記出力情報を出力する出力部を具備する不整脈危険性評価装置である。
【００１１】
かかる構成により、創薬の早期の段階で得られるデータを用いて、ヒト等の生物の不整脈危険性を評価できる。
【００１２】
また、本第二の発明の不整脈危険性評価装置は、第一の発明に対して、値を固定するパラメータの情報である固定パラメータ情報を格納している固定パラメータ情報格納部と、不整脈情報取得部が取得した不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報である場合に、前記対象生体薬効情報が有する固定パラメータ情報のパラメータの値を固定して、他のパラメータの値を変動させ、新たな対象生体薬効情報を取得する次対象生体薬効情報取得部と、前記次対象生体薬効情報取得部が取得した新たな対象生体薬効情報を前記心筋細胞シミュレーション部に与え、心筋細胞動作情報を取得させる制御部をさらに具備し、前記出力情報構成部は、前記不整脈情報取得部が取得した不整脈情報、および前記次対象生体薬効情報取得部が取得した対象生体薬効情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する不整脈危険性評価装置である。
【００１３】
かかる構成により、不整脈危険性を低減させるには、化合物にどのような性質を付加もしくは削除すれば良いか提示することができる。
【００１４】
また、本第三の発明の不整脈危険性評価装置は、第一、第二いずれかの発明に対して、心筋細胞動作情報についての閾値を格納している閾値格納手段と、前記心筋細胞シミュレーション部が取得した心筋細胞動作情報と、前記閾値格納手段の閾値とを比較する比較手段と、前記比較手段の比較結果を用いて、前記不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報であるか否かを判断する不整脈判断手段を具備する不整脈判断部をさらに具備し、前記出力情報構成部は、前記不整脈判断部の判断結果をも用いて出力情報を構成する不整脈危険性評価装置である。
【００１５】
かかる構成により、不整脈の危険性の有無を自動判断できる。
【００１６】
また、本第四の発明の不整脈危険性評価装置は、第一から第三のいずれかの発明に対して、前記心筋細胞シミュレーション部は、活動電位を取得する算出式を示す情報である活動電位モデル情報を格納している活動電位モデル情報格納手段と、前記活動電位モデル情報を読み出し、当該活動電位モデル情報を用いて、活動電位情報を取得する活動電位情報取得手段を具備し、前記心筋細胞動作情報は、前記活動電位情報を含む不整脈危険性評価装置である。
【００１７】
かかる構成により、活動電位から不整脈危険性を評価できる。
【００１８】
また、本第五の発明の不整脈危険性評価装置は、第一から第四のいずれかの発明に対して、前記心筋細胞シミュレーション部は、ＱＴ間隔を取得する算出式を示す情報であるＱＴ間隔モデル情報を格納しているＱＴ間隔モデル情報格納手段と、前記ＱＴ間隔モデル情報を読み出し、当該ＱＴ間隔モデル情報を用いて、ＱＴ間隔情報を取得するＱＴ間隔シミュレーション手段を具備し、前記心筋細胞動作情報は、前記ＱＴ間隔情報を含む不整脈危険性評価装置である。
【００１９】
かかる構成により、ＱＴ間隔から不整脈危険性を評価できる。
【００２０】
また、本第六の発明の不整脈危険性評価装置は、第一から第五いずれかの発明に対して、前記心筋細胞シミュレーション部は、スパイラルウェーブをシミュレーションするための情報であるスパイラルウェーブモデル情報を格納しているスパイラルウェーブモデル情報格納手段と、前記スパイラルウェーブモデル情報を読み出し、当該スパイラルウェーブモデル情報を用いて、スパイラルウェーブのシミュレーションを行うスパイラルウェーブシミュレーション手段をさらに具備し、前記心筋細胞動作情報は、前記スパイラルウェーブにシミュレーション結果を含む不整脈危険性評価装置である。
【００２１】
かかる構成により、スパイラルウェーブから不整脈危険性を評価できる。
【００２２】
また、本第七の発明の不整脈危険性評価装置は、薬物投与の影響を示す１以上のイオンチャネルの電気流量についての情報である１以上のイオン流量情報を含む対象生体薬効情報を受け付ける受付部と、前記対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得する心筋細胞シミュレーション部と、前記心筋細胞動作情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する出力情報構成部と、前記出力情報を出力する出力部を具備する不整脈危険性評価装置である。
【００２３】
かかる構成により、１以上のイオン流量情報を入力として、不整脈危険性を評価することができる。
【００２４】
また、本第八の発明の不整脈危険性評価装置は、第七の発明に対して、値を固定するパラメータの情報である固定パラメータ情報を格納している固定パラメータ情報格納部と、前記心筋細胞動作情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報である場合に、前記対象生体薬効情報が有する固定パラメータ情報のパラメータの値を固定して、他のパラメータの値を変動させ、新たな対象生体薬効情報を取得する次対象生体薬効情報取得部と、前記次対象生体薬効情報取得部が取得した新たな対象生体薬効情報を前記心筋細胞シミュレーション部に与え、心筋細胞動作情報を取得させる制御部をさらに具備し、前記出力情報構成部は、前記心筋細胞動作情報、および前記次対象生体薬効情報取得部が取得した対象生体薬効情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する不整脈危険性評価装置である。
【００２５】
かかる構成により、不整脈危険性を低減させるには、化合物にどのような性質を付加もしくは削除すれば良いか提示することができる。
【００２６】
また、本第九の発明の不整脈危険性評価装置は、第七、第八いずれかの発明に対して、前記心筋細胞シミュレーション部は、１以上のイオン流量情報をパラメータとして筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を算出する演算式の情報であるイオン濃度算出モデル情報を格納しているイオン濃度算出モデル情報格納手段と、前記イオン濃度算出モデル情報を読み出し、前記受付部が受け付けた１以上のイオン流量情報を前記イオン濃度算出モデル情報に代入し、当該イオン濃度算出モデル情報が示す演算式を実行し、心筋細胞動作情報である筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を算出するイオン濃度算出手段を具備する不整脈危険性評価装置である。
【００２７】
かかる構成により、筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を用いた不整脈危険性の評価ができる。
【００２８】
また、本第十の発明の不整脈危険性評価装置は、第七から第九いずれかの発明に対して、前記心筋細胞シミュレーション部は、１以上のイオン流量情報をパラメータとして細胞膜電位を算出する演算式の情報である細胞膜電位算出モデル情報を格納している細胞膜電位算出モデル情報格納手段と、前記細胞膜電位算出モデル情報を読み出し、前記受付部が受け付けた１以上のイオン流量情報を前記細胞膜電位算出モデル情報に代入し、当該細胞膜電位算出モデル情報が示す演算式を実行し、心筋細胞動作情報である細胞膜電位を算出する細胞膜電位算出手段を具備する不整脈危険性評価装置である。
【００２９】
かかる構成により、細胞膜電位を用いた不整脈危険性の評価ができる。
【００３０】
また、本第十一の発明の不整脈危険性評価装置は、第七、第八いずれかの発明に対して、前記心筋細胞シミュレーション部は、１以上のイオン流量情報をパラメータとして筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を算出する演算式の情報であるイオン濃度算出モデル情報を格納しているイオン濃度算出モデル情報格納手段と、前記イオン濃度算出モデル情報を読み出し、前記受付部が受け付けた１以上のイオン流量情報を前記イオン濃度算出モデル情報に代入し、当該イオン濃度算出モデル情報が示す演算式を実行し、心筋細胞動作情報である筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を算出するイオン濃度算出手段と、１以上のイオン流量情報をパラメータとして細胞膜電位を算出する演算式の情報である細胞膜電位算出モデル情報を格納している細胞膜電位算出モデル情報格納手段と、前記細胞膜電位算出モデル情報を読み出し、前記受付部が受け付けた１以上のイオン流量情報を前記細胞膜電位算出モデル情報に代入し、当該細胞膜電位算出モデル情報が示す演算式を実行し、心筋細胞動作情報である細胞膜電位を算出する細胞膜電位算出手段を具備し、前記出力情報構成部は、前記イオン濃度算出手段が算出した筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を第一の軸の値とし、前記細胞膜電位算出手段が算出した細胞膜電位を第二の軸の値とする二次元平面上に値をプロットし、前記１以上の筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度についての閾値、および前記１以上の細胞膜電位についての閾値を前記二次元平面上に明示する出力情報を構成する不整脈危険性評価装置である。
【００３１】
かかる構成により、筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度や細胞膜電位から不整脈危険度を評価でき、かつ不整脈危険度が容易に把握できる出力を得ることができる。
【００３２】
また、本第十二の発明の不整脈危険性評価システムは、第一から第十一いずれかの発明に対して、不整脈危険性評価装置と生体パラメータ決定装置を具備する不整脈危険性評価システムであって、前記生体パラメータ決定装置は、生体のパラメータである生体パラメータを１以上有する生体パラメータセットを２組以上格納している生体パラメータセット格納部と、前記２組以上の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するパラメータセット選択部と、当該パラメータセット選択部が選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を得るシミュレーション実行部と、前記活動電位情報を取得する活動電位情報取得部と、動物実験の結果の活動電位情報である実験活動電位情報を格納している実験活動電位情報格納部と、前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報と、前記実験活動電位情報との相違度を算出する相違度算出部と、前記相違度算出部が算出した相違度を用いて、前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する許容パラメータセット決定部と、前記許容パラメータセット決定部が前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットでないと判断した場合に、前記パラメータセット選択部に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示する制御部と、前記許容パラメータセット決定部が前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した場合に、当該一の生体パラメータセットを出力する許容パラメータセット出力部を具備し、前記許容パラメータセット出力部が出力する生体パラメータセットは、前記不整脈危険性評価装置の薬物投与前後パラメータセット格納部に格納されている薬物投与前の動物のパラメータセット、および薬物投与後の動物のパラメータセットの少なくともいずれか一方のパラメータセットである不整脈危険性評価システムである。
【００３３】
かかる構成により、生体パラメータ決定装置が決定したパラメータセットを用いて、不整脈危険性の評価ができる。
【発明の効果】
【００３４】
本発明による不整脈危険性評価装置によれば、薬物のヒトなどの生物に対する不整脈危険性を評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下、不整脈危険性評価装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
（実施の形態１）
【００３６】
本実施の形態において、心筋細胞シミュレーション、ＱＴ間隔シミュレーション、スパイラルシミュレーションを用いて不整脈危険性の評価を行う不整脈危険性評価装置について説明する。
【００３７】
図１は、本不整脈危険性評価装置の構成を示すブロック図である。不整脈危険性評価装置は、受付部１００、薬物投与前後パラメータセット格納部１０１、動物薬効情報取得部１０２、変換元情報格納部１０３、薬効変換部１０４、心筋細胞シミュレーション部１０５、不整脈情報取得部１０６、不整脈判断部１０７、出力情報構成部１０８、出力部１０９を具備する。
【００３８】
心筋細胞シミュレーション部１０５は、活動電位モデル情報格納手段１０５１、活動電位情報取得手段１０５２、ＱＴ間隔モデル情報格納手段１０５３、ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４、スパイラルウェーブモデル情報格納手段１０５５、スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６を具備する。
【００３９】
不整脈判断部１０７は、閾値格納手段１０７１、比較手段１０７２、および不整脈判断手段１０７３を具備する。
【００４０】
受付部１００は、ユーザから不整脈危険性評価装置の動作開始の指示や、終了指示などの各種指示を受け付ける。各種指示の入力手段は、キーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部１００は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００４１】
薬物投与前後パラメータセット格納部１０１は、薬物投与前の動物のパラメータセットと薬物投与後の動物のパラメータセットの組である薬物投与前後パラメータセットを格納している。パラメータセットとは、１以上の生体パラメータである。生体パラメータには細胞の種々のチャネル（たとえば、Ｎａチャネル、Ｃａチャネル、Ｋ_ＡＴＰチャネル、Ｋｒチャネル、Ｋ１チャネル、Ｋｓチャネルなど）を流れる電流や、各チャネルの開閉速度や、イオン親和性、細胞内外のイオン濃度などがある。また、生体パラメータの種類は、数百にも及ぶ。薬物投与前の動物のパラメータセットと薬物投与後の動物のパラメータセットは、例えば、それぞれ、実施の形態４で述べる生体パラメータ決定装置が取得した生体パラメータセットであることは好適である。また、後述の生体パラメータ決定装置が薬物投与前後パラメータセットを取得し、薬物投与前後パラメータセット格納部１０１に蓄積する場合、当該生体パラメータ決定装置が利用する実験活動電位情報は、一の動物（例えば、マウス）に対して、薬物投与前に測定した活動電位情報と、当該同一の動物に対して、薬物投与後に測定した活動電位情報である。薬物投与前後パラメータセットは、２つの生体パラメータセットを有する。なお、薬物投与前後パラメータセットの例を図２に示す。図２において、薬物投与前の生体パラメータセットの値、薬物投与後の生体パラメータセットの値を、生体パラメータごとに有する。図２において、生体パラメータ「ＩＫｒ」は、薬物投与前「２．０」、薬物投与後「２．０」で変化はないが、生体パラメータ「ＩＫ１」は、薬物投与前「１．１０」、薬物投与後「２．２０」で変化する。薬物投与前後パラメータセット格納部１０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００４２】
動物薬効情報取得部１０２は、薬物投与前後パラメータセットを用いて、動物に対する薬効についての情報である動物薬効情報を取得する。動物薬効情報は、通常、薬物投与前の生体パラメータセットと薬物投与後の生体パラメータセットの差に基づく情報である。例えば、薬物投与前の生体パラメータセットを構成するパラメータＰ１の値が「４」であり、薬物投与後の生体パラメータセットを構成するパラメータＰ１の値が「２」である場合、動物薬効情報を構成する数値は、薬物投与によって影響を受ける生体パラメータの変化率である「０．５」とする。つまり、動物薬効情報取得部１０２は、例えば、着目する生体パラメータの薬物投与前後の変化を元に、動物薬効情報を算出する。動物薬効情報取得部１０２は、例えば、予め決められた演算式「薬物投与後の生体パラメータの値／薬物投与前の生体パラメータの値」を読み出し、当該演算式に薬物投与前の生体パラメータセットを構成するパラメータＰ１の値「４」、薬物投与後の生体パラメータセットを構成するパラメータＰ１の値「２」を代入し、動物薬効情報「Ｐ１，０．５」を得る。動物薬効情報は、ここでは、パラメータを識別する情報と、動物薬効情報前後のパラメータ値の変化率の情報を有する。動物薬効情報は、例えば、薬物投与前の生体パラメータと薬物投与後の生体パラメータの値の差等でも良い。つまり、上記の「差に基づく情報」は、薬物投与前の生体パラメータセットと薬物投与後の生体パラメータセットの違いの程度を表す情報であれば良く、その取得方法は問わない。動物薬効情報取得部１０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。動物薬効情報取得部１０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４３】
変換元情報格納部１０３は、動物薬効情報を、他の生物（人などの実験データを取得した生物以外の生物）の薬効の情報である対象生体薬効情報に変換するための情報である変換元情報を格納している。変換元情報は、例えば、「０．５」である。変換元情報は、例えば、マウス等の動物に与える薬効と、ヒトなどの他の生物（実験対象の動物を除く）が受ける薬効の比率である。また、変換元情報は、例えば、[0]イオン電流を定義するマウス等の動物の数式の情報を含む。また、変換元情報は、例えば、[0]同じイオン電流を定義するヒトの数式の情報と、パラメータ「０．５」を含む。ここで、図３に示すように、動物（ここでは、「モルモット」）と人では心筋活動電位の波形や収縮力の時間変化、各イオンチャネルの電流、各イオンチャネルの性質に大きな種差が存在する。そして、図３に示す実験結果に鑑み、本具体例では、変換元情報を、例えば、「０．５」としている。図３において、（１）は人のデータ、（２）は動物のデータである。図３において、（ａ）は活動電位のグラフ、（ｂ）から（ｄ）はそれぞれ、一過性外向きカリウムイオン電流、L型カルシウムイオン電流、早期活性化遅延整流性カリウムイオン電流、（ｅ）はカルシウムイオンの流量、（ｆ）は心筋細胞の収縮力、（ｇ）は一過性外向きカリウム電流の電位依存性である。変換元情報格納部１０３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。また、変換元情報は、ユーザが入力した情報でも良いし、外部装置から送信された情報でも良いし、記録媒体から読み出した情報でも良い。
【００４４】
薬効変換部１０４は、動物薬効情報を、変換元情報を用いて、対象生体薬効情報に変換する。薬効変換部１０４は、例えば、動物薬効情報「Ｐ１，０．５」と、変換元情報「０．５」を用いて、対象生体薬効情報「Ｐ１，０．２５」を得る。薬効変換部１０４は、例えば、動物薬効情報を構成する数値「０．５」に対して、変換元情報「０．５」を乗算し、対象生体薬効情報を構成する数値「０．２５」を得る。対象生体薬効情報は、ここでは、薬物投与による、ヒトなどのシミュレーションの対象となる生物の生体パラメータの変化率の情報であるが、薬物投与後の生体パラメータの値や、薬物投与後の生体パラメータセット等でも良い。なお、「Ｐ１」は、生体パラメータの識別子である。また、薬効変換部１０４は、例えば、イオン電流を定義するヒトの数式の情報を変換元情報格納部１０３から読み出し、２つの数式の情報と、動物薬効情報「Ｐ１，０．５」を用いて、対象生体薬効情報を算出する。具体的には、変換元情報格納部１０３は、図５０に示す動物における、ＩＫｒを算出するモデルを格納している。また、薬効変換部１０４は、図５１に示すヒトにおける、ＩＫｒを算出するモデルを格納している。図５０、図５１において、「Ｖｍ」は膜電位「Ｅｋ」はカリウムイオンの逆転電位、「［Ｋ］ｏ」は細胞外カリウム濃度、「Ｃｍ」は膜容量である。そして、薬効変換部１０４は、例えば、図５１のモデルと動物薬効情報を構成する数値「０．５」を読み出し、ＧＫｒに動物薬効情報を構成する数値「０．５」を乗算し、対象生体薬効情報「ＩＫｒ」などの値を算出する。薬効変換部１０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。薬効変換部１０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４５】
心筋細胞シミュレーション部１０５は、対象生体薬効情報を受け付け、当該対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得する。なお、心筋細胞動作情報は、例えば、活動電位波形に関する情報である活動電位情報や、心臓の収縮力についての情報や、カルシウムイオンなどのイオンの流量についての情報等である。活動電位情報とは、例えば、活動電位持続時間（Action Potential Duration; ＡＰＤ）についての情報や、活動電位振幅（Action Potential Amplitude;ＡＰＡ）についての情報などである。ＡＰＤとは、ＡＰＡの任意の割合における電位を示す、活動電位の立ち上がり相と再分極相の時間の差を言う。ＡＰＤについての情報とは、例えば、ＡＰＤ３０の値、ＡＰＤ６０値、およびＡＰＤ９０の値などがある。ＡＰＡとは、静止膜電位の絶対値と、活動電位波形のpeak値（アーチファクトやノイズを除く）の和である。また、ＡＰＡの任意の割合における電位（Ｖｍ（ｘ））とは、ＡＰＡの任意の割合の値を算出し、その値をｐｅａｋ値から減算した値（電位）である。活動電位の立ち上がり相とは、静止膜電位からｐｅａｋに達するまでの間である。活動電位の再分極相とは、ｐｅａｋから静止膜電位におちつくまでの間である。数理モデル、実験データいずれも、Ｖｍ（ｘ）に一致する電位と時間のデータが存在しない場合は、そのＶｍ（ｘ）の前後の値から、何らかの方法（例：直線補間）で補間した値を用いる。なお、波形の最高電位（ａ点）から最低電位（ｂ点）の高さを１００とした場合に、ａ点から３０下の高さにおける、波形の幅がＡＰＤ３０である。同様に、波形の最高電位（ａ点）から最低電位（ｂ点）の高さを１００とした場合に、ａ点から６０下、９０下の高さにおける、波形の幅がＡＰＤ６０、ＡＰＤ９０である。心筋細胞シミュレーション部１０５は、例えば、生体パラメータセットを入力として受け付け、心筋細胞動作情報を出力する機能を有する。また、心筋細胞シミュレーション部１０５は、後述するＱＴ間隔を取得する処理を行っても良いし、スパイラルウェーブのシミュレーションを行っても良い。ＱＴ間隔を取得する処理やスパイラルウェーブのシミュレーションを行う処理は公知技術であるので詳細な説明を省略する。心筋細胞シミュレーション部１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。心筋細胞シミュレーション部１０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４６】
活動電位モデル情報格納手段１０５１は、活動電位の情報である活動電位情報を取得する算出式を示す情報である活動電位モデル情報を格納している。活動電位モデル情報は、例えば、以下の数式１である。
【数１】

【００４７】
数式１において、「ｘ」は、ＡＰＡの任意の割合であり、３０、６０、または９０などの数値が代入される。Ｖｍ（ｘ）は、上述のように算出される電位である。
【００４８】
「ｆ（Ｖｍ（ｘ））_再分極相」は、活動電位が再分極相におけるＡＰＡの任意の割合に相当する電位を示す時間を示す。
【００４９】
「ｆ（Ｖｍ（ｘ））_{立ち上がり相}」は、活動電位が立ち上がり相におけるＡＰＡの任意の割合に相当する電位を示す時間を示す。
【００５０】
なお、活動電位モデル情報およびＡＰＤを取得する技術は、公知技術であるので、詳細な説明を省略する。また、活動電位モデル情報は、人の活動電位モデルの情報であることが好適であるが、マウス等の活動電位モデルの情報でも良い。マウス等の活動電位モデルの情報を用いて、シミュレーションを行った場合でも、副作用等の検出が可能であるからである。
【００５１】
活動電位モデル情報格納手段１０５１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００５２】
活動電位情報取得手段１０５２は、活動電位モデル情報格納手段１０５１の活動電位モデル情報を読み出し、当該活動電位モデル情報を用いて、活動電位情報を取得する。さらに具体的には、活動電位情報取得手段１０５２は、数式１の活動電位モデル情報を読み出し、Ｖｍ（ｘ）を取得し、「ｆ（Ｖｍ（ｘ））_再分極相」にＶｍ（ｘ）を代入し、「ｆ（Ｖｍ（ｘ））_再分極相」を算出し、その結果をメモリ上に記憶する。また、活動電位情報取得手段１０５２は、取得したＶｍ（ｘ）を読み出した「ｆ（Ｖｍ（ｘ））_{立ち上がり相}」に代入し、「ｆ（Ｖｍ（ｘ））_{立ち上がり相}」の結果を得て、メモリ上の「ｆ（Ｖｍ（ｘ））_再分極相」の演算結果から「ｆ（Ｖｍ（ｘ））_{立ち上がり相}」の演算結果の差を算出し、メモリ上に記憶する。活動電位情報の例は、図４の（１）のグラフである。なお、活動電位情報取得手段１０５２は、活動電位情報以外の情報であるカルシウムイオンのイオン量（図４（２））、Ｆｏｒｃｅ（図４（３））などの情報を取得し、一時格納しても良い。なお、Ｆｏｒｃｅとは、心筋細胞の発生する収縮力である。また、活動電位情報取得手段１０５２が取得する情報は、図５に示す細胞内イオン流量や心筋収縮力の時間変化情報などでも良い。
【００５３】
活動電位情報取得手段１０５２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。活動電位情報取得手段１０５２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５４】
ＱＴ間隔モデル情報格納手段１０５３は、ＱＴ間隔を示す情報であるＱＴ間隔情報を取得する算出式を示す情報であるＱＴ間隔モデル情報を格納している。ＱＴ間隔モデル情報は、例えば、数式２から数式４の数式である。
【数２】

【００５５】
なお、数式２において、「Ｉ_ｘ」は、任意の生体パラメータ、「ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ」は細胞種特有の係数、「Ｉ_{ｘ＿ｏｒｉｇｉｎａｌ}」は、基本となる細胞モデルである。基本となる細胞モデルとは、例えば、心内膜側の心室筋細胞（Ｅｎｄｏ ｃｅｌｌ）である。なお、基本となる細胞モデルは、他の細胞モデルでも良い。
【００５６】
また、ＱＴ間隔モデル情報として、ＱＴ間隔モデル情報格納手段１０５３は、図６に示す細胞種特有の係数「ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ」を保持している、とする。図６は、心筋細胞モデルとして、Ｅｐｉ ｃｅｌｌ（心外膜細胞）、Ｍ ｃｅｌｌ（心中央膜細胞）、Ｅｎｄｏ ｃｅｌｌ（心内膜細胞）の３種類の細胞モデルを使用することが望ましいが、これらＥｐｉ細胞、Ｍ細胞、Ｅｎｄｏ細胞は、一例として図６に示すように細胞モデルのＩｔｏ、ＩＫｒ、ＩＫｓの生体パラメータを変更することにより構成される。
【００５７】
また、ＱＴ間隔モデル情報格納手段１０５３は、ＱＴ間隔モデル情報として、以下の数式３の情報を保持している。
【数３】

【００５８】
数式３は、以下の概念を示す。つまり、上記の３種類の細胞について、Ｅｎｄｏ細胞−Ｍ細胞−Ｅｐｉ細胞の順に並べ、各細胞モデルの間をギャップジャンクションで結合し、Ｅｎｄｏ細胞の左端の細胞に刺激電流を加える。かかる概念を示す図が図７である。
【００５９】
図７において、「ｓｔｉｍ」とは、Ｅｎｄｏ細胞の左端の細胞に加える刺激電流である。また、細胞モデルは「Ｃｅｌｌ」、ギャップジャンクションは「Ｇａｐ Ｊｕｎｃｔｉｏｎ」で示される。また、図７において、細胞は１００μｍのサイズである。
【００６０】
なお、ＱＴ間隔モデル情報は、人のＱＴ間隔モデルの情報であることが好適であるが、マウス等のＱＴ間隔モデルの情報でも良い。マウス等のＱＴ間隔モデルの情報を用いて、シミュレーションを行った場合でも、副作用等の検出が可能であるからである。
【００６１】
そして、ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４は、各細胞の電位の計算を行うために、数式３の情報をＱＴ間隔モデル情報格納手段１０５３から読み出し、演算する。ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４は、ｎ番目の細胞の電位を計算する場合には、ｎ−１番目の細胞とｎ番目の細胞の電位差と、ｎ＋１番目とｎ番目の細胞の電位差の和を１次元ケーブルの抵抗（Ｒ）で割った値（ギャップジャンクション電流［（（Ｖ_ｉ−１−Ｖ_ｉ）＋（Ｖ_ｉ＋１−Ｖ_ｉ）／Ｒ）］）を計算する。ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４は、このギャップジャンクション電流から、通常の細胞モデルで計算する各細胞のイオン電流（Ｉ_ｉｏｎ）、刺激電流（Ｉ_ｓｔｉｍ）を減算し、ｉ番目の電圧を算出する。
【００６２】
なお、数式３において、Ｃ_ｍは、細胞膜容量である。
【００６３】
次に、ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４は、刺激後の連結した各細胞の電位を、下記の数式４に示す計算式を用い、心電図波形（ＥＣＧ）を取得する。数式４に示す計算式の情報も、ＱＴ間隔モデル情報格納手段１０５３に格納されている。
【数４】

【００６４】
数式４において、「Φ_ｏ」は心電図電位、「ａ」は１次元ケーブルの半径、「ρ_ｉ」はｃｅｌｌ内のコンダクタンス、「ρ_ｏ」はｃｅｌｌ外のコンダクタンス、「ｒ」は観測点までの距離、「ｘ」は原点から細胞までの距離である。また、「Ｖ_ｍ」は細胞膜電位である。なお、数式４は、公知の式であり、詳細な説明を省略する。
【００６５】
ＱＴ間隔モデル情報格納手段１０５３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００６６】
ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４は、ＱＴ間隔モデル情報を読み出し、当該ＱＴ間隔モデル情報を用いて、ＱＴ間隔情報を取得する。具体的には、例えば、ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４は、上記の数式２から数式４の情報をＱＴ間隔モデル情報格納手段１０５３から読み出す。そして、数式２から数式４の情報を用いて、上述した演算を行い、図８に示すような心電図波形を得る。そして、ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４は、算出された心電図波形から、ＱＴ間隔時間を取得する（図８参照）。なお、数式４における「ａ」、「ρ_ｉ」、「ρ_ｏ」、「ｒ」、「ｘ」は、定数であり、予めＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４が保持しており、ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４は、かかる定数値を読み出して、数式４に代入する。また、心電図波形の情報からＱＴ間隔時間を取得する処理は、公知技術であるので詳細な説明を省略する。ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６７】
スパイラルウェーブモデル情報格納手段１０５５は、スパイラルウェーブをシミュレーションするための情報であるスパイラルウェーブモデル情報を格納している。スパイラルウェーブは、心筋細胞モデルを２次元に配列したシミュレーションモデル（図９参照）により取得されえる。図９において、Ｇ_０やＧ_ｆなどは、ギャップジャンクションであり、「ｃｅｌｌ」は心筋細胞モデルである。図９において、心筋細胞モデル（ｃｅｌｌ）を正方格子上に配列し、各細胞間をギャップジャンクション（Ｇ_ｆ、Ｇ_０）で連結する。各細胞間のギャップジャンクションモデルは、繊維方向と直行方向のコンダクタンス（電流の通過しやすさ）を変化させることで、より詳細なシミュレーションを行うことが可能である。コンダクタンスとして、例えば、繊維方向のＧ_ｆ＝０．２（ｓ）、直行方向のＧ_０＝Ｇ_ｆ／Ｋａ（Ｋａ＝５．８）である。
【００６８】
スパイラルウェーブモデル情報は、例えば、以下の数式５、数式６、数式７の情報である。
【数５】

【数６】

【数７】

【００６９】
数式５から数式７を用いて、後述するスパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６は、各細胞モデルにつき１ステップずつ、細胞間電流と刺激電流の加算を刺激電流として設定し、各細胞モデルの膜電位変化を計算する。また、スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６は、細胞間電流を、各細胞の電位から計算する。
【００７０】
数式５において、Ｉ_{ｅｘｔ（ｉ，ｊ）}は、二次元のｃｅｌｌの配列において縦ｉ番目、横ｊ番目のｃｅｌｌの外部電流である。Ｉ_{ｉｎｔｅｒ（ｉ，ｊ）}は、縦ｉ番目、横ｊ番目のｃｅｌｌの細胞間電流である。Ｉ_{ｓｔｉｍ（ｉ，ｊ）}は、縦ｉ番目、横ｊ番目のｃｅｌｌの刺激電流である。
【００７１】
また、数式６において、Ｖｍ^ｔ１_{（ｉ，ｊ）}は、縦ｉ番目、横ｊ番目のｃｅｌｌの時間ｔ１における膜電位である。Ｐ^ｔ０_{（ｉ，ｊ）}は、時間ｔ０（ｔ１の直前の時間）における縦ｉ番目、横ｊ番目のｃｅｌｌ自身の保持している膜電位である。ｆは縦ｉ番目、横ｊ番目のｃｅｌｌが時間ｔ０で外部から加えられる刺激電流（Ｉｅｘｔ）と自身が保持している膜電位（Ｐ）から次の時間ｔ１の縦ｉ番目、横ｊ番目のｃｅｌｌの膜電位を算出する関数である。
【００７２】
また、数式７は、各細胞の電位から細胞間電流値（Ｉ_{ｉｎｔｅｒ}^ｔ１_{（ｉ，ｊ）}）を算出する式である。数式７において、Ｇ_ｆは、繊維方向のコンダクタンスであり、例えば、０．２（ｓ）である。また、数式７において、Ｇ_０は、直交方向のコンダクタンスであり、例えば、「Ｇ_ｆ／Ｋａ（Ｋａ＝５．８）」で算出される。なお、「Ｋａ」とは、偏向性の度合いを示す数値である。さらに、心筋細胞は、繊維方向にはギャップジャンクションが発達しており、コンダクタンスが大きく、電流が伝播しやすい。逆に、心筋細胞は、繊維方向に直交する方向には、あまりギャップジャンクションが発達しておらず、コンダクタンスが低くなっている。これらの生理的な状態を表すのが偏向率（Ｋａ）である。
【００７３】
なお、スパイラルウェーブモデル情報は、人のスパイラルウェーブモデルの情報であることが好適であるが、マウス等のスパイラルウェーブモデルの情報でも良い。マウス等のスパイラルウェーブモデルの情報を用いて、シミュレーションを行った場合でも、副作用等の検出が可能であるからである。
【００７４】
スパイラルウェーブモデル情報格納手段１０５５は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００７５】
スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６は、スパイラルウェーブモデル情報を読み出し、当該スパイラルウェーブモデル情報を用いて、スパイラルウェーブのシミュレーションを行う。
【００７６】
スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００７７】
不整脈情報取得部１０６は、心筋細胞動作情報を用いて、薬物の心臓に対する不整脈の副作用に関する情報である不整脈情報を取得する。心筋細胞動作情報とは、例えば、活動電位情報取得手段１０５２が取得した活動電位情報や、ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４におけるシミュレーション結果や、スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６におけるシミュレーション結果などである。不整脈情報とは、例えば、副作用（不整脈）のあるなし、副作用（不整脈）の度合い、ＡＤＰ３０，６０，９０、ＱＴ間隔などである。不整脈情報取得部１０６は、例えば、心筋細胞動作情報を数値として取得する。心筋細胞動作情報と不整脈情報が一致していても良い。かかる場合、不整脈情報取得部１０６は、不整脈情報である心筋細胞動作情報を、不整脈判断部１０７に渡す処理（この処理も「不整脈情報を取得する処理」と言う。）を行う。不整脈情報取得部１０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。不整脈情報取得部１０６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００７８】
不整脈判断部１０７は、心筋細胞動作情報を用いて不整脈についての判断を行う。さらに具体的には、不整脈判断部１０７は、不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報であるか否かを判断する。なお、不整脈危険性評価装置において、不整脈判断部１０７は、必須ではない。つまり、後述する出力部１０９における出力情報の出力態様によって、不整脈判断部１０７が不整脈か否かの判断を行わなくとも、ユーザは、不整脈の有無を判断できる場合は、不整脈判断部１０７が行う判断処理は不要である。不整脈判断部１０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。不整脈判断部１０７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００７９】
閾値格納手段１０７１は、心筋細胞動作情報についての閾値を格納している。心筋細胞動作情報についての閾値とは、例えば、ＱＴ間隔についての閾値やスパイラルウェーブについての閾値などである。閾値格納手段１０７１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００８０】
比較手段１０７２は、心筋細胞シミュレーション部１０５が取得した心筋細胞動作情報と、閾値格納手段１０７１の閾値とを比較する。また、比較手段１０７２は、活動電位情報取得手段１０５２が取得した活動電位情報と、その閾値を比較する。また、比較手段１０７２は、ＱＴ間隔情報とＱＴ間隔についての閾値とを比較する。また、比較手段１０７２は、スパイラルウェーブのシミュレーション結果とスパイラルウェーブについての閾値とを比較する。比較手段は１０７２、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。比較手段１０７２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００８１】
不整脈判断手段１０７３は、比較手段１０７２の比較結果を用いて、不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報であるか否かを判断する。不整脈判断手段１０７３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。不整脈判断手段１０７３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００８２】
出力情報構成部１０８は、不整脈情報取得部１０６が取得した不整脈情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する。また、出力情報構成部１０８は、不整脈判断部１０７の判断結果を用いて出力する情報である出力情報を構成しても良い。出力情報構成部１０８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。出力情報構成部１０８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００８３】
出力部１０９は、出力情報構成部１０８が構成した出力情報を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積等を含む概念である。出力部１０９は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１０９は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００８４】
次に、不整脈危険性評価装置の動作について図１０から図１１のフローチャートを用いて説明する。
【００８５】
（ステップＳ１００１）動物薬効情報取得部１０２は、薬物投与前後パラメータセット格納部１０１から、薬物投与前後パラメータセットを読み出す。
【００８６】
（ステップＳ１００２）動物薬効情報取得部１０２は、ステップＳ１００１で読み出した薬物投与前後パラメータセットから、動物に対する薬効についての情報である動物薬効情報を取得する。
【００８７】
（ステップＳ１００３）薬効変換部１０４は、変換元情報格納部１０３から変換元情報を読み出す。
【００８８】
（ステップＳ１００４）薬効変換部１０４は、ステップＳ１００２で取得した動物薬効情報を、ステップＳ１００３で読み出した変換元情報を用いて、対象生体薬効情報に変換する。
【００８９】
（ステップＳ１００５）心筋細胞シミュレーション部１０５の活動電位情報取得手段１０５２は、活動電位モデル情報格納手段１０５１から活動電位モデル情報を読み出す。
【００９０】
（ステップＳ１００６）活動電位情報取得手段１０５２は、ステップＳ１００４で得た対象生体薬効情報を受け付け、当該対象生体薬効情報と、ステップＳ１００５で読み出した活動電位モデル情報を用いて、活動電位情報を取得する。
【００９１】
（ステップＳ１００７）ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４は、ＱＴ間隔モデル情報格納手段１０５３のＱＴ間隔モデル情報を読み出す。
【００９２】
（ステップＳ１００８）ＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４は、ステップＳ１００６で読み出したＱＴ間隔モデル情報を用いて、ＱＴ間隔情報を取得する。
【００９３】
（ステップＳ１００９）スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６は、スパイラルウェーブモデル情報格納手段１０５５のスパイラルウェーブ情報を読み出す。
【００９４】
（ステップＳ１０１０）スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６は、ステップＳ１００８で読み出したスパイラルウェーブモデル情報を用いて、スパイラルウェーブのシミュレーションを行う。
【００９５】
（ステップＳ１０１１）不整脈情報取得部１０６は、ステップＳ１００６で得た活動電位情報や、ステップＳ１００８におけるシミュレーション結果や、ステップＳ１０１０におけるシミュレーション結果を用いて、薬物の心臓に対する不整脈の副作用に関する情報である不整脈情報を取得する。
【００９６】
（ステップＳ１０１２）不整脈判断部１０７は、ステップＳ１０１１で取得した不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報であるか否かを判断する。不整脈判断処理について、図１１のフローチャートを用いて説明する。
【００９７】
（ステップＳ１０１３）出力情報構成部１０８は、不整脈判断部１０７の判断結果を用いて出力する情報である出力情報を構成する。出力情報は、「不整脈の危険性があり」などを示す情報だけでも良い。
【００９８】
（ステップＳ１０１４）出力部１０９は、ステップＳ１０１３で構成した出力情報を出力する。処理を終了する。
【００９９】
なお、図１０のフローチャートにおいて、活動電位情報や、ＱＴ間隔情報や、スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６におけるシミュレーション結果は、心筋細胞動作情報の好ましい一例である。
【０１００】
また、図１０のフローチャートにおいて、取得した活動電位情報から不整脈あり、と判断した場合に、ＱＴ間隔情報やスパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６におけるシミュレーション結果を取得せずに、不整脈ありの旨を示す出力情報を取得しても良い。
【０１０１】
また、図１０のフローチャートにおいて、活動電位情報、ＱＴ間隔情報、スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６におけるシミュレーション結果の順で不整脈か否かを判断したが、その判断の順序は問わないことは言うまでもない。
【０１０２】
また、図１０のフローチャートにおいて、３種類の心筋細胞動作情報を取得した後、不整脈の判断を行ったが、各心筋細胞動作情報を取得したのち、個別に不整脈の判断を行っても良い。かかる場合、不整脈の危険がある、との判断結果を得た場合に、他の心筋細胞動作情報により不整脈判断を行わなくても良い。
【０１０３】
さらに、図１０のフローチャートにおいて、３種類の心筋細胞動作情報を用いて不整脈の判断を行ったが、一つまたは二つの心筋細胞動作情報を用いて不整脈の判断を行っても良い。
【０１０４】
次に、ステップＳ１０１２の不整脈判断処理について図１１のフローチャートを用いて説明する。
【０１０５】
（ステップＳ１１０１）不整脈判断部１０７の比較手段１８０７２は、不整脈情報取得部１０６が取得した活動電位情報を読み出す。
【０１０６】
（ステップＳ１１０２）比較手段１８０７２は、閾値格納手段１８０７１の活動電位情報についての閾値を読み出し、ステップＳ１１０１で取得した活動電位情報と閾値を比較する。そして、不整脈判断手段１８０７３は、不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報であるか否かを判断する。不整脈の副作用を示している情報であればステップＳ１１０３に行き、不整脈の副作用を示している情報でなければステップＳ１１０４に行く。
【０１０７】
（ステップＳ１１０３）不整脈判断手段１８０７３は、出力する変数に、「不整脈あり」の旨の情報を代入する。上位関数にリターンする。
【０１０８】
（ステップＳ１１０４）比較手段１８０７２は、不整脈情報取得部１０６が取得したＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４におけるシミュレーション結果を読み出す。
【０１０９】
（ステップＳ１１０５）比較手段１８０７２は、閾値格納手段１８０７１のＱＴ間隔についての閾値を読み出し、ステップＳ１１０３で取得したシミュレーション結果と閾値を比較する。そして、不整脈判断手段１８０７３は、不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報であるか否かを判断する。不整脈の副作用を示している情報であればステップＳ１１０３に行き、不整脈の副作用を示している情報でなければステップＳ１１０６に行く。
【０１１０】
（ステップＳ１１０６）比較手段１８０７２は、不整脈情報取得部１０６が取得したスパイラルウェーブのシミュレーション結果を読み出す。
【０１１１】
（ステップＳ１１０７）比較手段１８０７２は、閾値格納手段１８０７１のスパイラルウェーブについての閾値を読み出し、ステップＳ１１０３で取得したシミュレーション結果と閾値を比較する。そして、不整脈判断手段１８０７３は、不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報であるか否かを判断する。不整脈の副作用を示している情報であればステップＳ１１０３に行き、不整脈の副作用を示している情報でなければステップＳ１１０８に行く。
【０１１２】
（ステップＳ１１０８）不整脈判断手段１８０７３は、出力する変数に、「不整脈なし」の旨の情報を代入する。上位関数にリターンする。
【０１１３】
なお、図１１のフローチャートにおいて、３種類の心筋細胞動作情報（活動電位情報、ＱＴ間隔、スパイラルウェーブ）に対する不整脈の判断の順序は問わない。
【０１１４】
以下、本実施の形態における不整脈危険性評価装置の具体的な動作について説明する。
（具体例１）
【０１１５】
まず、活動電位情報を用いた不整脈判断の具体例について説明する。
【０１１６】
図１２は、薬物投与前後パラメータセット格納部１０１に格納されている薬物投与前後パラメータセットである。図１２において、薬物投与前の生体パラメータセットの値、薬物投与後の生体パラメータセットの値を、生体パラメータごとに有する。また、図１２において、薬物投与の効果（％）を保持している。図１２の薬物投与前後パラメータセットは、薬物（ｄｌ−Ｓｏｔａｌｏｌ）を投与した場合の生体パラメータの変化を示す。
【０１１７】
また、変換元情報格納部１０３は、変換元情報「０．９８」を保持している、とする。
【０１１８】
かかる場合、本不整脈危険性評価装置は、以下のように動作する。
【０１１９】
つまり、動物薬効情報取得部１０２は、図１２の薬物投与前後パラメータセットを読み出す。
【０１２０】
次に、動物薬効情報取得部１０２は、動物に対する薬効についての情報である動物薬効情報「ＩＫｒ，０」を取得する。ここで、「０」は、薬物投与前後で変化のある生体パラメータ識別子「ＩＫｒ」で識別されるパラメータの変化率である。つまり、薬物投与により、「ＩＫｒ」が阻害されたこととなる。
【０１２１】
次に、薬効変換部１０４は、変換元情報格納部１０３から変換元情報「０．９８」を読み出す。変換元情報は、上述したように、動物薬効情報を生物の薬効の情報である対象生体薬効情報に変換するための情報である。
【０１２２】
次に、薬効変換部１０４は、取得した動物薬効情報「ＩＫｒ，０」を、読み出した変換元情報「０．９８」を用いて、対象生体薬効情報「ＩＫｒ，０」を得る。対象生体薬効情報を構成する値「０」は、例えば、「０×０．９８」により得られる。
【０１２３】
次に、心筋細胞シミュレーション部１０５の活動電位情報取得手段１０５２は、得た対象生体薬効情報「ＩＫｒ，０」を受け付け、当該対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報（ここでは、活動電位情報）を取得する。活動電位情報取得手段１０５２は、例えば、生体パラメータ「ＩＫｒ」が、正常な状態からゼロになる、という情報を受け付け、心筋細胞のシミュレーションを行い、活動電位情報を取得する。
【０１２４】
なお、活動電位情報取得手段１０５２が行うシミュレーションは、上記の数式１で示される。活動電位情報取得手段１０５２は、予め格納されている数式１の演算式の情報を読み取り、心筋細胞のシミュレーションを行い、活動電位情報を取得し、一時格納する。薬物投与後の活動電位情報の例は、図１３の（２）のグラフである。なお、図１３の（１）のグラフは、別途、算出し、出力した薬物投与前の活動電位情報の例である。
【０１２５】
次に、不整脈情報取得部１０６は、図１３の活動電位情報のグラフから、ここでは、ＡＰＤ９０の変化率を算出する。ＡＰＤ９０の変化率とは、薬物投与前の活動電位情報のＡＰＤ９０と、薬物投与後の活動電位情報のＡＰＤ９０の変化率である。まず、不整脈情報取得部１０６は、薬物投与前の活動電位情報のＡＰＤ９０を、図１３（１）のグラフから２６６．３（ｍｓ）であると算出し、一時メモリに格納する。そして、不整脈情報取得部１０６は、薬物投与後の活動電位情報のＡＰＤ９０を、図１３（２）のグラフから３１１．４（ｍｓ）であると算出し、一時メモリに格納する。次に、不整脈情報取得部１０６は、ＡＰＤ９０の変化率を「３１１．４／２６６．３＊１００−１００＝１６．９（％）」と算出する。そして、不整脈判断部１０７の比較手段１０７２は、閾値格納手段１０７１に格納されているＡＰＤ９０の変化率の正常範囲の上限の閾値「１０（％）」を読み出し、実験結果のＡＰＤ９０の変化率「１６．９（％）」と比較する。
【０１２６】
次に、不整脈判断手段１０７３は、実験結果のＡＰＤ９０の変化率「１６．９（％）」が正常範囲の上限の閾値「１０（％）」より大きいので、不整脈が発生する、と判断する。
【０１２７】
次に、出力情報構成部１０８は、例えば、「不整脈が発生します」という文字列と、図１３のグラフからなる出力情報を構成し、出力部１０９は、例えば、図１３のグラフとともに「不整脈が発生します」という文字列を出力する。
（具体例２）
【０１２８】
次に、ＱＴ間隔情報を用いた不整脈判断の具体例について説明する。まず、薬物投与前後パラメータセット格納部１０１には、具体例１と同様、図１２に示す薬物投与前後パラメータセットが格納されている。また、変換元情報格納部１０３は、変換元情報「０．９８」を保持している。
【０１２９】
次に、薬効変換部１０４は、変換元情報格納部１０３から変換元情報「０．９８」を読み出す。変換元情報は、上述したように、動物薬効情報を生物の薬効の情報である対象生体薬効情報に変換するための情報である。
【０１３０】
次に、薬効変換部１０４は、取得した動物薬効情報「ＩＫｒ，０」を、読み出した変換元情報「０．９８」を用いて、対象生体薬効情報「ＩＫｒ，０」を得る。対象生体薬効情報を構成する値「０」は、例えば、「０×０．９８」により得られる。
【０１３１】
次に、心筋細胞シミュレーション部１０５のＱＴ間隔シミュレーション手段１０５４は、得た対象生体薬効情報「ＩＫｒ，０」を受け付け、ＱＴ間隔モデル情報を読み出し、当該ＱＴ間隔モデル情報に対象生体薬効情報「ＩＫｒ，０」を代入し、ＱＴ間隔情報（ここでは、ＱＴ間隔）を取得する。かかるＱＴ間隔を算出する際の心電図波形、およびＱＴ間隔を図１４に示す。図１４において、上部のグラフは薬物投与前のグラフであり、下部のグラフは薬物投与後のグラフである。図１４において、薬物投与前のＱＴ間隔は、「１４４．７３（ｍｓ）」、薬物投与後のＱＴ間隔は、「１７９．０１（ｍｓ）」であることを示す。
【０１３２】
次に、不整脈情報取得部１０６は、薬物投与前のＱＴ間隔「１４４．７３（ｍｓ）」、薬物投与後のＱＴ間隔「１７９．０１（ｍｓ）」から、変化率「１７９．０１／１４４．７３＊１００＝１２３．７（％）」を算出し、メモリ上に配置する。かかる「１２３．７（％）」は、ここでの不整脈情報である。
【０１３３】
次に、比較手段１０７２は、閾値格納手段１０７１の閾値「＋１０％」を読み出す。そして、「１２３．７（％）」における増加分「＋２３．７（％）」と閾値「＋１０％」を比較する。
【０１３４】
次に、不整脈判断手段１０７３は、「１２３．７（％）」における増加分「＋２３．７（％）」が閾値「＋１０％」の範囲内に入っていないと判断し、その結果、不整脈が発生する、と判断する。
【０１３５】
次に、出力情報構成部１０８は、例えば、「不整脈が発生します」との文字列と、図１４のグラフを有する出力情報を構成し、出力部１０９は、図１４のグラフとともに「不整脈が発生します」という文字列を出力する。
【０１３６】
なお、本具体例におけるＱＴ間隔モデル情報は、動物のＱＴ間隔モデル情報を用いている。但し、人に投薬した場合の副作用を検知する場合には問題はない。
（具体例３）
【０１３７】
次に、スパイラルウェーブを用いた不整脈判断の具体例について説明する。まず、薬物投与前後パラメータセット格納部１０１には、具体例１、２と同様、図１２に示す薬物投与前後パラメータセットが格納されている。また、変換元情報格納部１０３は、変換元情報「０．９８」を保持している。
【０１３８】
次に、薬効変換部１０４は、変換元情報格納部１０３から変換元情報「０．９８」を読み出す。変換元情報は、上述したように、動物薬効情報を人などの他の生物の薬効の情報である対象生体薬効情報に変換するための情報である。
【０１３９】
次に、薬効変換部１０４は、取得した動物薬効情報「ＩＫｒ，０」を、読み出した変換元情報「０．９８」を用いて、対象生体薬効情報「ＩＫｒ，０」を得る。対象生体薬効情報を構成する値「０」は、例えば、「０×０．９８」により得られる。
【０１４０】
次に、スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６は、スパイラルウェーブモデル情報を読み出し、当該スパイラルウェーブモデル情報を用いて、スパイラルウェーブのシミュレーションを行う。
【０１４１】
スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６は、まず、正方格子上に配列したスパイラルウェーブモデル（図１５参照）の上部４列に刺激を加え（図１５（ａ）の定常刺激）、その刺激の２０８ｍｓｅｃ後に、スパイラルウェーブモデルの右半分に正常のリズムから外れた期外刺激を加える（図１５（ｂ）の期外刺激）、とする。そして、スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６は、かかる情報を画面上に出力する、とする。かかる状況が、図１５（ａ）および（ｂ）である。
【０１４２】
次に、スパイラルウェーブシミュレーション手段１０５６は、対象生体薬効情報「ＩＫｒ，０」をスパイラルウェーブモデル情報格納手段１０５５のスパイラルウェーブモデル情報（数式５から７の情報）に与え、薬物投与後のスパイラルウェーブモデルを取得し、出力する。すると、図１５（ｄ）に示すように、スパイラルウェーブが発生した。なお、スパイラルウェーブに関して、ユーザが画面上でスパイラルウェーブを確認し、スパイラルウェーブが発生した旨の情報を入力しても良い。かかる場合、不整脈情報取得部１０６は、ユーザの「スパイラルウェーブが発生した旨の情報」を受け付ける。なお、かかる場合、不整脈判断部１０７は、動作しなくても良い。一方、不整脈判断部１０７は、スパイラルウェーブの発生を自動検知し、不整脈が発生したことを判断しても良い。スパイラルウェーブ発生の自動検知は、波形の形状の模様がディスプレイ上に存在することを検知する画像処理技術を用いて可能である。
【０１４３】
なお、図１５（ｃ）は、正常細胞モデルを使って作製したスパイラルウェーブモデルである。図１５（ｃ）によれば、薬物投与前の正常細胞モデルに、期外刺激を加えても不整脈（リエントリー）の発生を示すスパイラルウェーブは発生することなく、細胞は静止状態に戻った。
【０１４４】
また、本具体例におけるスパイラルウェーブモデル情報は、動物のスパイラルウェーブモデル情報を用いている。但し、人に投薬した場合の副作用を検知する場合には問題はない。
【０１４５】
以上、本実施の形態によれば、創薬の早期の段階で得られるデータを用いて、薬物のヒトなどの生物に対する不整脈危険性を評価することができる。さらに具体的には、本実施の形態によれば、活動電位情報や、ＱＴ間隔や、スパイラルウェーブから不整脈危険性を評価できる。
【０１４６】
なお、本実施の形態の不整脈危険性評価装置において、薬物投与前後パラメータセット格納部１０１、動物薬効情報取得部１０２は存在せず、最初に動物薬効情報を与えても良い。つまり、薬物投与前後パラメータセット格納部１０１、動物薬効情報取得部１０２に代わって、不整脈危険性評価装置は、動物に対する薬効についての情報である動物薬効情報を格納している動物薬効情報格納部を有しても良い。
【０１４７】
また、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における不整脈危険性評価装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、記録媒体に格納されている薬物投与前後パラメータセットを用いて、動物に対する薬効についての情報である動物薬効情報を取得する動物薬効情報取得ステップと、前記動物薬効情報を、格納されている変換元情報を用いて、対象生体薬効情報に変換する薬効変換ステップと、前記対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得する心筋細胞シミュレーションステップと、前記心筋細胞動作情報を用いて、薬物の心臓に対する不整脈の副作用に関する情報である不整脈情報を取得する不整脈情報取得ステップと、前記不整脈情報取得ステップで取得した不整脈情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する出力情報構成ステップと、前記出力情報を出力する出力ステップを実行させるためのプログラム、である。
【０１４８】
上記プログラムは、コンピュータに、前記心筋細胞シミュレーションステップで取得した心筋細胞動作情報と、格納している閾値とを比較し、当該比較結果を用いて、前記不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報であるか否かを判断する不整脈判断ステップをさらに実行させ、前記出力情報構成ステップにおいて、前記不整脈判断ステップの判断結果をも用いて出力情報を構成する、ことは好適である。
【０１４９】
また、上記プログラムにおける前記心筋細胞シミュレーションステップは、活動電位を取得する算出式を示す情報である活動電位モデル情報を読み出し、当該活動電位モデル情報を用いて、活動電位情報を取得する活動電位情報取得ステップを具備し、前記心筋細胞動作情報は、前記活動電位情報を含む、ことは好適である。
【０１５０】
また、上記プログラムにおける前記心筋細胞シミュレーションステップは、ＱＴ間隔を取得する算出式を示す情報であるＱＴ間隔モデル情報を読み出し、当該ＱＴ間隔モデル情報を用いて、ＱＴ間隔情報を取得するＱＴ間隔シミュレーションステップを具備し、前記心筋細胞動作情報は、前記ＱＴ間隔情報を含む、ことは好適である。
【０１５１】
また、上記プログラムにおける前記心筋細胞シミュレーションステップは、スパイラルウェーブをシミュレーションするための情報であるスパイラルウェーブモデル情報を読み出し、当該スパイラルウェーブモデル情報を用いて、スパイラルウェーブのシミュレーションを行うスパイラルウェーブシミュレーションステップをさらに具備し、前記心筋細胞動作情報は、前記スパイラルウェーブにシミュレーション結果を含む、ことは好適である。
（実施の形態２）
【０１５２】
本実施の形態において、単一細胞レベルの不整脈危険性の評価を行う不整脈危険性評価装置であり、特に、異常自動能ついて評価する装置について説明する。ここで、自動的に電気信号を発生する機能のことを「自動能」と呼び、心筋組織におけるこの機能は、洞結節と呼ばれるペースメーカー細胞が担っている。様々な病的条件下では、自動能が心室筋や心房筋等、洞結節以外の部分に発生することがあり、これを異常自動能といい、不整脈の原因と考えられている。また、異常自動能の一種として、「ＤＡＤ」「ＥＡＤ」「Low voltage oscillation」などがある。
【０１５３】
本不整脈危険性評価装置は、実験動物の心室筋から単離された正常な細胞に与えても、異常自動能を惹起することはないが、病的条件下で投与された場合、異常自動能を惹起する可能性がある薬剤を対象としている。即ち、生理的条件下の活動電位記録で、すでに異常自動能を惹起する薬剤は、その危険性は明らかであり、本不整脈危険性評価装置による解析の対象とはならない。また、本装置には、細胞内Ca²⁺overloadおよび細胞膜K⁺conductanceの減少という２種類の病的条件が格納されている。さらに、いわゆるＱＴ延長薬剤の大部分が「HERG channel blocker」であるという事実から、ＩＫｒの抑制効果を中心に考慮した装置である。
【０１５４】
図１６は、本実施の形態における不整脈危険性評価装置のブロック図である。
【０１５５】
不整脈危険性評価装置は、受付部１６０１、心筋細胞シミュレーション部１６０２、不整脈判断部１６０３、出力情報構成部１６０４、出力部１６０５を具備する。
【０１５６】
心筋細胞シミュレーション部１６０２は、イオン濃度算出モデル情報格納手段１６０２１、イオン濃度算出手段１６０２２、細胞膜電位算出モデル情報格納手段１６０２３、細胞膜電位算出手段１６０２４を具備する。
【０１５７】
不整脈判断部１６０３は、イオン濃度閾値格納手段１６０３１、イオン濃度不整脈判断手段１６０３２、細胞膜電位閾値格納手段１６０３３、細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４を具備する。
【０１５８】
受付部１６０１は、薬物投与の影響を示す１以上のイオンチャネルの電気流量についての情報である１以上のイオン流量情報を含む対象生体薬効情報を受け付ける。イオン流量情報は、例えば、本装置内の全てのイオンチャネル・担体電流の電気流量に及ぼす影響を示す情報である。イオン流量情報は、例えば、ＩＣａＬの抑制率（例えば、５０％）である。また、受付部１６０１が受け取るイオン流量情報は、実施の形態４で述べる生体パラメータ決定装置が取得した生体パラメータセットから得られる、薬物投与前後のパラメータセットを薬効変換したものであることは好適である。受付部１６０１は、対象生体薬効情報を、記録媒体から読み込んでも良いし、外部装置から受信しても良いし、ユーザからの入力を受付けても良い。受付部１６０１は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、受信手段等で実現され得る。
【０１５９】
心筋細胞シミュレーション部１６０２は、受付部１６０１が受け付けた対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得する。ここでの心筋細胞動作情報とは、筋小胞体uptake site内（細胞内）カルシウムイオン濃度についての情報や、細胞膜電位についての情報である。筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度についての情報とは、筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度の一周期（４００ｍｓ）ごとの平均濃度や、筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度そのものの値の集合などである。細胞膜電位についての情報とは、細胞膜電位の一周期（４００ｍｓ）ごとの平均膜電位や、細胞膜電位そのものの値の集合などである。心筋細胞シミュレーション部１６０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。心筋細胞シミュレーション部１６０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１６０】
イオン濃度算出モデル情報格納手段１６０２１は、１以上のイオン流量情報をパラメータとして筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を算出する演算式の情報であるイオン濃度算出モデル情報を格納している。イオン濃度算出モデル情報の例は、下記の数式８である。
【数８】

【０１６１】
数式８において、［Ｃａ］_ｕｐは、筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度である。また、Ｉ_ＳＲＵは、筋小胞体uptake siteへのカルシウムフラックスである。また、Ｉ_ＳＲＴは、筋小胞体uptake siteからrelease siteへのフラックスである。また、Ｉ_ＳＲＬは、筋小胞体uptake siteからのカルシウムリークフラックスである。また、Ｚ_Ｃａは、カルシウムのイオン価数(=2)である。また、ＦはFaraday定数である。また、Ｖ_ｕｐは、筋小胞体uptake siteの容積である。
【０１６２】
なお、イオン濃度算出モデル情報は、人のイオン濃度算出モデルの情報であることが好適であるが、マウス等のイオン濃度算出モデルの情報でも良い。マウス等のイオン濃度算出モデルの情報を用いて、シミュレーションを行った場合でも、副作用等の検出が可能であるからである。
【０１６３】
イオン濃度算出モデル情報格納手段１６０２１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１６４】
イオン濃度算出手段１６０２２は、イオン濃度算出モデル情報格納手段１６０２１のイオン濃度算出モデル情報を読み出し、受付部１６０１が受け付けた1以上のイオン流量情報をイオン濃度算出モデル情報に代入し、当該イオン濃度算出モデル情報が示す演算式を実行し、心筋細胞動作情報である筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を算出し、算出結果をメモリ上に記憶する。イオン濃度算出手段１６０２２は、数式８の微分方程式を、四次のRunge-Kuttaを用いて算出することは好適である。四次のRunge-Kuttaについては、公知技術であるので詳細な説明を省略する。イオン濃度算出手段１６０２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。イオン濃度算出手段１６０２２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１６５】
細胞膜電位算出モデル情報格納手段１６０２３は、１以上のイオン流量情報をパラメータとして細胞膜電位を算出する演算式の情報である細胞膜電位算出モデル情報を格納している。細胞膜電位算出モデル情報の例は、下記の数式９である。
【数９】

【０１６６】
数式９において、「Ｖ_ｍ」は、細胞膜電位である。「Ｉ_ｔｏｔ」は、細胞全体のイオン電流の総和電流である。また、「Ｉ_ｅｘｔ」は、細胞外から加えられた刺激電流である。また、「Ｃ_ｍ」は、細胞膜容量である。
【０１６７】
なお、細胞膜電位算出モデル情報は、人の細胞膜電位算出モデルの情報であることが好適であるが、マウス等の細胞膜電位算出モデルの情報でも良い。マウス等の細胞膜電位算出モデルの情報を用いて、シミュレーションを行った場合でも、副作用等の検出が可能であるからである。
【０１６８】
細胞膜電位算出モデル情報格納手段１６０２３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１６９】
細胞膜電位算出手段１６０２４は、細胞膜電位算出モデル情報格納手段１６０２３から細胞膜電位算出モデル情報を読み出し、受付部１６０１が受け付けた１以上のイオン流量情報を細胞膜電位算出モデル情報に代入し、当該細胞膜電位算出モデル情報が示す演算式を実行し、心筋細胞動作情報である細胞膜電位を算出する。そして、細胞膜電位算出手段１６０２４は、算出した細胞膜電位をメモリ上に記憶する。細胞膜電位算出手段１６０２４は、数式９の微分方程式を、四次のRunge-Kuttaを用いて算出することは好適である。細胞膜電位算出手段１６０２４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。細胞膜電位算出手段１６０２４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１７０】
不整脈判断部１６０３は、心筋細胞シミュレーション部１６０２が取得した心筋細胞動作情報を用いて不整脈についての判断を行う。ここでの心筋細胞動作情報は、上述したように、筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度についての情報や、細胞膜電位についての情報である。不整脈判断部１６０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。不整脈判断部１６０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１７１】
イオン濃度閾値格納手段１６０３１は、１以上の筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度についての閾値を格納している。閾値は、１つでも２つ以上でも良く、例えば、「３．５８（ｍＭ）」と「３．８４（ｍＭ）」である。イオン濃度閾値格納手段１６０３１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１７２】
イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、イオン濃度算出手段１６０２２が算出した筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度と、イオン濃度閾値格納手段１６０３１の閾値を用いて、不整脈についての判断を行う。具体的には、例えば、イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、イオン濃度算出手段１６０２２が算出した筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度が閾値「３．５８（ｍＭ）」以下であれば、正常である、と判断する。また、例えば、イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、イオン濃度算出手段１６０２２が算出した筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度が閾値「３．５８（ｍＭ）」より大きく、「３．８４（ｍＭ）」以下であれば、ＤＡＤである、と判断する。さらに、例えば、イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、イオン濃度算出手段１６０２２が算出した筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度が閾値「３．８４（ｍＭ）」より大きければ、ＤＡＤとＥＡＤの両方である、と判断する。ここで、ＤＡＤとＥＡＤは、異常自動能の一種であり、公知ものであるので、説明を省略する。イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。イオン濃度不整脈判断手段１６０３２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１７３】
細胞膜電位閾値格納手段１６０３３は、１以上の細胞膜電位についての閾値を格納している。細胞膜電位についての閾値は、１つが好適であり、例えば、「−１９．６（ｍＶ）」である。細胞膜電位閾値格納手段１６０３３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１７４】
細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、細胞膜電位算出手段１６０２４が算出した細胞膜電位と、細胞膜電位閾値格納手段１６０３３の閾値を用いて、不整脈についての判断を行う。具体的には、例えば、細胞膜電位算出手段１６０２４が算出した細胞膜電位が、閾値「−１９．６（ｍＶ）」以下である場合には正常である（不整脈は発生しない）と判断し、閾値「−１９．６（ｍＶ）」より大きければLow voltage oscillationであると判断する。なお、Low voltage oscillationは、不整脈が発生し得る異常自動能の一種である。細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１７５】
出力情報構成部１６０４は、心筋細胞シミュレーション部１６０２が取得した心筋細胞動作情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する。また、出力情報構成部１６０４は、不整脈判断部１６０３の判断結果を用いて出力する情報である出力情報を構成しても良い。出力情報構成部１６０４は、イオン濃度算出手段１６０２２が算出した筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を第一の軸の値とし、細胞膜電位算出手段１６０２４が算出した細胞膜電位を第二の軸の値とする二次元平面上に値をプロットし、１以上の筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度についての閾値、および１以上の細胞膜電位についての閾値を二次元平面上に明示する出力情報を構成することは好適である。かかる出力情報の例は、後述する。なお、出力情報は、「不整脈が発生し得ます。」といった簡易な文字列や、不整脈の種類「ＤＡＤ、ＥＡＤ、Low voltage oscillation」などでも良い。出力情報のデータ構造は問わない。出力情報構成部１６０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。出力情報構成部１６０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１７６】
出力部１６０５は、出力情報構成部１６０４が構成した出力情報を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積等を含む概念である。出力部１６０５は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１６０５は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０１７７】
次に、不整脈危険性評価装置の動作について図１７から図１９のフローチャートを用いて説明する。
【０１７８】
（ステップＳ１７０１）受付部１６０１は、１以上のイオン流量情報を含む対象生体薬効情報を受け付けたか否かを判断する。対象生体薬効情報を受け付ければステップＳ１７０２に行き、対象生体薬効情報を受け付けなければステップＳ１７０１に戻る。
【０１７９】
（ステップＳ１７０２）心筋細胞シミュレーション部１６０２は、受付部１６０１が受け付けた対象生体薬効情報をメモリ上に配置する。
【０１８０】
（ステップＳ１７０３）心筋細胞シミュレーション部１６０２は、ステップＳ１７０２で取得した対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得する。かかる心筋細胞シミュレーションについて、図１８のフローチャートを用いて説明する。
【０１８１】
（ステップＳ１７０４）不整脈判断部１６０３は、ステップＳ１７０３で取得した心筋細胞動作情報を用いて不整脈についての判断を行う。かかる不整脈判断処理について、図１９のフローチャートを用いて説明する。
【０１８２】
（ステップＳ１７０５）出力情報構成部１６０４は、ステップＳ１７０４での判断結果を用いて出力する情報である出力情報を構成する。出力情報構成部１６０４は、例えば、シミュレーション結果（値）から、当該結果（値）が正常な場合と、異常である場合で、視覚的に異なる態様で出力情報を構成する。
【０１８３】
（ステップＳ１７０６）出力部１６０５は、ステップＳ１７０５で構成した出力情報を出力する。処理を終了する。
【０１８４】
なお、図１７のフローチャートにおいて、ステップＳ１７０４における判断処理がなくても良い。かかる場合、出力情報構成部１６０４は、心筋細胞シミュレーション部１６０２の出力を読み出し、出力情報を構成する。
【０１８５】
次に、ステップＳ１７０３の心筋細胞シミュレーションについて図１８のフローチャートを用いて説明する。
【０１８６】
（ステップＳ１８０１）イオン濃度算出手段１６０２２は、イオン濃度算出モデル情報格納手段１６０２１からイオン濃度算出モデル情報を読み出す。
【０１８７】
（ステップＳ１８０２）イオン濃度算出手段１６０２２は、格納している定常状態のパラメータを読み出す。定常状態のパラメータは、イオン濃度算出手段１６０２２に予め格納されている。定常状態のパラメータは、ユーザが入力した情報でも良いし、外部装置から送信された情報でも良い。定常状態のパラメータは、例えば、予め算出され、イオン濃度算出手段１６０２２に格納されている。
【０１８８】
（ステップＳ１８０３）イオン濃度算出手段１６０２２は、カウンタｔに１を代入する。
【０１８９】
（ステップＳ１８０４）イオン濃度算出手段１６０２２は、イオン濃度算出処理を終了するか否かを判断する。処理を終了するならばステップＳ１８０８に行き、処理を終了しないならばステップＳ１８０５に行く。
【０１９０】
（ステップＳ１８０５）イオン濃度算出手段１６０２２は、ステップＳ１８０１で読み込んだイオン濃度算出モデル情報に、ステップＳ１８０２で取得した定常状態のパラメータと、受付部１６０１が受け付けた１以上のイオン流量情報と、ｔを代入し、［Ｃａ］_ｕｐを算出する。
【０１９１】
（ステップＳ１８０６）イオン濃度算出手段１６０２２は、ステップＳ１８０５で算出した［Ｃａ］_ｕｐをメモリ上に追記する。
【０１９２】
（ステップＳ１８０７）イオン濃度算出手段１６０２２は、ｔを１、インクリメントする。ステップＳ１８０４に戻る。
【０１９３】
（ステップＳ１８０８）細胞膜電位算出手段１６０２４は、細胞膜電位算出モデル情報格納手段１６０２３から細胞膜電位算出モデル情報を読み出す。
【０１９４】
（ステップＳ１８０９）細胞膜電位算出手段１６０２４は、格納している定常状態のパラメータを読み出す。定常状態のパラメータは、細胞膜電位算出手段１６０２４が予め格納している。定常状態のパラメータは、ユーザが入力した情報でも良いし、外部装置から送信された情報でも良い。定常状態のパラメータは、例えば、予め算出され、細胞膜電位算出手段１６０２４に格納されている。
【０１９５】
（ステップＳ１８１０）細胞膜電位算出手段１６０２４は、カウンタｔに１を代入する。
【０１９６】
（ステップＳ１８１１）細胞膜電位算出手段１６０２４は、細胞膜電位算出処理を終了するか否かを判断する。処理を終了するならば上位関数にリターンし、処理を終了しないならばステップＳ１８１２に行く。
【０１９７】
（ステップＳ１８１２）細胞膜電位算出手段１６０２４は、ステップＳ１８０８で読み込んだ細胞膜電位算出モデル情報に、ステップＳ１８０９で取得した定常状態のパラメータと、受付部１６０１が受け付けた１以上のイオン流量情報と、ｔを代入し、細胞膜電位算出モデル情報Ｖ_ｍを算出する。
【０１９８】
（ステップＳ１８１３）細胞膜電位算出手段１６０２４は、ステップＳ１８１２で算出したＶ_ｍをメモリ上に追記する。
【０１９９】
（ステップＳ１８１４）細胞膜電位算出手段１６０２４は、ｔを１、インクリメントする。ステップＳ１８１１に戻る。
【０２００】
次に、ステップＳ１７０４の不整脈判断処理について図１９のフローチャートを用いて説明する。
【０２０１】
（ステップＳ１９０１）イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、イオン濃度閾値格納手段１６０３１から、筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度についての閾値（ｖ１、ｖ２）を読み込む。
【０２０２】
（ステップＳ１９０２）イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、カウンタｉに１を代入する。
【０２０３】
（ステップＳ１９０３）イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、ｉ番目のシミュレーション結果の値をメモリから読み出し、ｉ番目のシミュレーション結果の値が存在するか否かを判断する。ｉ番目の値が存在すればステップＳ１９０４に行き、ｉ番目の値が存在しなければステップＳ１９１１に行く。
【０２０４】
（ステップＳ１９０４）イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、「ｉ番目の値＜＝ｖ１」であるか否かを判断する。「ｉ番目の値＜＝ｖ１」であればステップＳ１９０５に行き、「ｉ番目の値＜＝ｖ１」でなければステップＳ１９０６に行く。
【０２０５】
（ステップＳ１９０５）イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、変数「判断」に「正常」を示す情報を代入する。ステップＳ１９０９に行く。
【０２０６】
（ステップＳ１９０６）イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、「ｖ１＜ｉ番目の値＜＝ｖ２」であるか否かを判断する。条件を満たせばステップＳ１９０７に行き、条件を満たさなければステップＳ１９０８に行く。
【０２０７】
（ステップＳ１９０７）イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、変数「判断」に「ＤＡＤ」を示す情報を代入する。ステップＳ１９０９に行く。
【０２０８】
（ステップＳ１９０８）イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、変数「判断」に「ＤＡＤ＋ＥＡＤ」を示す情報を代入する。
【０２０９】
（ステップＳ１９０９）イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、ｉ番目の値と、変数「判断」の情報を対にして格納する。
【０２１０】
（ステップＳ１９１０）イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１９０３に戻る。
【０２１１】
（ステップＳ１９１１）細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、細胞膜電位閾値格納手段１６０３３から細胞膜電位についての閾値（ｖ２）を読み込む。
【０２１２】
（ステップＳ１９１２）細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、カウンタｉに１を代入する。
【０２１３】
（ステップＳ１９１３）細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、ｉ番目のシミュレーション結果の値を読み出し、ｉ番目のシミュレーション結果の値が存在するか否かを判断する。ｉ番目の値が存在すればステップＳ１９１４に行き、ｉ番目の値が存在しなければ上位関数にリターンする。
【０２１４】
（ステップＳ１９１４）細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、「ｉ番目の値＜＝ｖ３」であるか否かを判断する。「ｉ番目の値＜＝ｖ３」であればステップＳ１９１５に行き、「ｉ番目の値＜＝ｖ１」でなければステップＳ１９１６に行く。
【０２１５】
（ステップＳ１９１５）細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、変数「判断」に「正常」を示す情報を代入する。ステップＳ１９１７に行く。
【０２１６】
（ステップＳ１９１６）細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、変数「判断」に「Low voltage oscillation」を示す情報を代入する。ステップＳ１９１７に行く。
【０２１７】
（ステップＳ１９１７）細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、ｉ番目の値と、変数「判断」の情報を対にして、メモリ上に格納する。
【０２１８】
（ステップＳ１９１８）細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１９１３に戻る。
【０２１９】
なお、図１７から図１９のフローチャートにおいて、第一番目にCa²⁺ overloadのシミュレーション、および評価を行い、第二番目にLow K⁺ conductanceのシミュレーション、および評価を行った。しかし、Low K⁺ conductanceのシミュレーション、および評価を、Ca²⁺ overloadのシミュレーション、および評価より先に行っても良いし、それぞれ単独で処理を行っても良い。
【０２２０】
以下、本実施の形態における不整脈危険性評価装置の具体的な動作について説明する。
【０２２１】
まず、不整脈危険性評価装置の受付部１６０１は、イオン流量情報を含む対象生体薬効情報である「ＩＫｒ単独の抑制を０から１００％まで、５％刻み」に変更して、不整脈の危険性を評価する命令（イオン流量情報を含む対象生体薬効情報）を受け付けた、とする。つまり、受付部１６０１は、順に「ＩＫｒ，−０」、「ＩＫｒ，−５」、「ＩＫｒ，−１０」、・・・、「ＩＫｒ，−９０」、「ＩＫｒ，−９５」、「ＩＫｒ，−１００」という対象生体薬効情報を受け付ける。
【０２２２】
次に、心筋細胞シミュレーション部１６０２のイオン濃度算出手段１６０２２は、上述したように、数式８のイオン濃度算出モデル情報をイオン濃度算出モデル情報格納手段１６０２１から読み出す。ここで算出する筋小胞体uptake siteのカルシウム濃度はシミュレーション経過における平均濃度の最大値である。
【０２２３】
そして、次に、イオン濃度算出手段１６０２２は、格納している定常状態のパラメータ（例えば、Ｖｍ＝−９１．２６ｍＶ，［Ｎａ^＋］＝６．４９９ｍＭ，［Ｋ^＋］＝１４１．５ｍＭ，［Ｃａ^２＋］＝０．００００３１１８ ｍＭ）を読み出す。
【０２２４】
そして、イオン濃度算出手段１６０２２は、定常状態のパラメータと、「ＩＫｒ，−０」等のイオン流量情報を含む対象生体薬効情報を、読み出したイオン濃度算出モデル情報が示す演算式に代入し、演算する。
【０２２５】
そして、イオン濃度算出手段１６０２２は、図２０の「カルシウム濃度」の数値を各対象生体薬効情報に対して得る。図２０は、心筋細胞シミュレーション結果管理表であり、ＩＫｒ抑制率である対象生体薬効情報に対するカルシウムイオン濃度「カルシウム濃度」と、細胞膜電位「膜電位」を格納している。
【０２２６】
イオン濃度算出手段１６０２２は、算出したカルシウムイオン濃度を、ＩＫｒ抑制率である対象生体薬効情報と対に、心筋細胞シミュレーション結果管理表に格納する。
【０２２７】
次に、細胞膜電位算出手段１６０２４は、細胞膜電位算出モデル情報格納手段１６０２３から、数式９の細胞膜電位算出モデル情報を読み出す。ここで算出する細胞膜電位は、定常状態での細胞の平均膜電位である。
【０２２８】
次に、細胞膜電位算出手段１６０２４は、格納している定常状態のパラメータ（例えば、Ｖｍ＝−８９．００ｍＶ，［Ｎａ^＋］＝３．８２３ｍＭ，［Ｋ^＋］＝１４４．３ｍＭ，［Ｃａ^２＋］＝０．００００１５４４ ｍＭ）を読み出す。
【０２２９】
そして、細胞膜電位算出手段１６０２４は、定常状態のパラメータと、「ＩＫｒ，−０」等のイオン流量情報を含む対象生体薬効情報を、読み出した細胞膜電位算出モデル情報が示す演算式に代入し、演算する。
【０２３０】
そして、細胞膜電位算出手段１６０２４は、図２０の「膜電位」の数値を各対象生体薬効情報に対して得る。
【０２３１】
次に、イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、イオン濃度閾値格納手段１６０３１から、筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度についての閾値「３．５８」と「３．８４」を読み込む。
【０２３２】
そして、イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、図２０の表の１番目から２１番目までの「カルシウム濃度」の値を順に読み出し、「値＜＝３．５８」であれば、正常であると判断し、「３．５８＜値＜＝３．８４」であれば「ＤＡＤ」であると判断し、「３．８４＜値」であれば「ＤＡＤ＋ＥＡＤ」であると判断する。そして、イオン濃度不整脈判断手段１６０３２は、判断結果を、各値に対応付けて、蓄積する。
【０２３３】
次に、細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、細胞膜電位閾値格納手段１６０３３から細胞膜電位についての閾値「−１９．６」を読み込む。
【０２３４】
そして、細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、図２０の表の１番目から２１番目までの「カルシウム濃度」の値を順に読み出し、「値＜＝−１９．６」であれば、正常であると判断し、「−１９．６＜値」であれば「Low voltage oscillation」であると判断する。そして、細胞膜電位不整脈判断手段１６０３４は、判断結果を、各値に対応付けて、蓄積する。
【０２３５】
次に、出力情報構成部１６０４は、イオン濃度不整脈判断手段１６０３２の判断結果を用いて出力する情報である出力情報を構成する。
【０２３６】
そして、出力部１６０５は、構成した出力情報を出力する。かかる出力例を図２１に示す。
【０２３７】
以上、本実施の形態によれば、薬剤の催不整脈性を判定することができる。具体的には、本実施の形態によれば、単一細胞レベルの不整脈危険性の評価、特に、異常自動能ついて評価することができる。さらに具体的には、本実施の形態によれば、細胞内Ｃａ^２＋ｏｖｅｒｌｏａｄまたは、細胞膜Ｋ^＋ｃｏｎｄｕｃｔａｎｃｅの減少による異常自動能の発生を自動検知できる。
【０２３８】
なお、本実施の形態によれば、不整脈判断部１６０３は、「ＤＡＤ」「ＥＡＤ」「Low voltage oscillation」などの異常自動能を判断した。しかし、不整脈判断部１６０３の判断処理がなくても良い。心筋細胞シミュレーション部１６０２の出力から、異常自動能の判断できるように、出力情報が構成されれば良い（図２１参照）。
【０２３９】
また、本実施の形態の具体例によれば、ＩＫｒの抑制効果を中心とした不整脈危険性評価装置について述べた。しかし、本実施の形態の不整脈危険性評価装置は、モデル細胞に存在するあらゆるチャネル・担体電流への影響を評価できることは言うまでもない。
【０２４０】
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における不整脈危険性評価装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、薬物投与の影響を示す1以上のイオンチャネルの電気流量についての情報である１以上のイオン流量情報を含む対象生体薬効情報を受け付ける受付ステップと、前記受付ステップで受け付けた対象生体薬効情報を読み出し、当該対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得し、メモリ上に記憶させる心筋細胞シミュレーションステップと、前記心筋細胞動作情報を読み出し、当該心筋細胞動作情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する出力情報構成ステップと、前記出力情報を出力する出力ステップを実行させるためのプログラム、である。
【０２４１】
また、上記プログラムにおいて、前記心筋細胞シミュレーションステップにおいて、格納しているイオン濃度算出モデル情報を読み出し、前記受付ステップで受け付けた1以上のイオン流量情報を前記イオン濃度算出モデル情報に代入し、当該イオン濃度算出モデル情報が示す演算式を実行し、心筋細胞動作情報である筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を算出する、ことは好適である。
【０２４２】
さらに、上記プログラムにおいて、前記心筋細胞シミュレーションステップにおいて、１以上のイオン流量情報をパラメータとして細胞膜電位を算出する演算式の情報である細胞膜電位算出モデル情報を読み出し、前記受付ステップで受け付けた１以上のイオン流量情報を前記細胞膜電位算出モデル情報に代入し、当該細胞膜電位算出モデル情報が示す演算式を実行し、心筋細胞動作情報である細胞膜電位を算出する、ことは好適である。
（実施の形態３）
【０２４３】
本実施の形態において、上述した不整脈危険性評価装置における不整脈危険性の評価（心筋細胞シミュレーション、ＱＴ間隔シミュレーション、スパイラルシミュレーション、など）の結果から、１つ以上、不整脈の危険度が「あり」と判断された場合に、正常心機能を回復（不整脈危険度を低減）させる生体パラメータセットを探索し、その探索結果を出力し、化合物開発指針を提示する不整脈危険性評価装置について説明する。
【０２４４】
図２２は、本実施の形態における不整脈危険性評価装置のブロック図である。
【０２４５】
不整脈危険性評価装置は、受付部１００、薬物投与前後パラメータセット格納部１０１、動物薬効情報取得部１０２、変換元情報格納部１０３、薬効変換部１０４、心筋細胞シミュレーション部１０５、不整脈情報取得部１０６、不整脈判断部１０７、固定パラメータ情報格納部２２０１、次対象生体薬効情報取得部２２０２、制御部２２０３、出力情報構成部２２０８、出力部１０９を具備する。
【０２４６】
固定パラメータ情報格納部２２０１は、値を固定するパラメータの情報である固定パラメータ情報を格納している。固定パラメータ情報は、主薬効と考えられる生体パラメータであり、一つの生体パラメータでも、複数の生体パラメータでも良い。固定パラメータ情報は、例えば、ユーザがキーボード等の入力手段を用いて入力しても良いし、図示しない固定パラメータ決定手段が、薬物投与前後パラメータセット格納部１０１の薬物投与前後パラメータセットを読み出し、薬物投与前と薬物投与後に所定の閾値以上の変化（大きな変化）があったパラメータを固定パラメータとして決定し、当該パラメータを示す情報を固定パラメータ情報としても良い。また、固定パラメータ情報は、図示しない固定パラメータ決定手段が、薬物投与前後パラメータセット格納部１０１の薬物投与前後パラメータセットを読み出し、薬物投与前と薬物投与後で、最大の変化率を示す一のパラメータを固定パラメータとして決定し、当該パラメータを示す情報を固定パラメータ情報としても良い。固定パラメータ情報格納部２２０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０２４７】
次対象生体薬効情報取得部２２０２は、不整脈情報取得部１０６が取得した不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報である場合に、対象生体薬効情報が有する固定パラメータ情報のパラメータの値を固定して、他のパラメータの値を変動させ、新たな対象生体薬効情報を取得する。次対象生体薬効情報取得部２２０２は、変動させるパラメータを決定した後、どのようにパラメータの値を変動させるかは問わない。次対象生体薬効情報取得部２２０２は、例えば、変動させる範囲の情報を予め保持しており、かかる範囲の中で、順に値を増加させ、または減少させても良いし、乱数を発生させることにより値を変動させても良い。次対象生体薬効情報取得部２２０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。次対象生体薬効情報取得部２２０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２４８】
制御部２２０３は、次対象生体薬効情報取得部２２０２が取得した新たな対象生体薬効情報を心筋細胞シミュレーション部１０５（または、心筋細胞シミュレーション部１６０２）に与え、心筋細胞動作情報を取得させる。心筋細胞動作情報は、例えば、実施の形態１で述べた活動電位情報や、ＱＴ間隔情報や、スパイラルウェーブのシミュレーション結果や、実施の形態２で述べた筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度や、細胞膜電位についての情報などである。制御部２２０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。制御部２２０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２４９】
出力情報構成部２２０８は、不整脈情報取得部１０６が取得した不整脈情報および次対象生体薬効情報取得部２２０２が取得した対象生体薬効情報を用いて、出力する情報である出力情報を構成する。また、出力情報構成部２２０８は、不整脈判断部１０７の判断結果をも用いて、出力情報を構成しても良い。出力情報構成部２２０８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。出力情報構成部２２０８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２５０】
次に、不整脈危険性評価装置の動作について図２３のフローチャートを用いて説明する。図２３のフローチャートにおいて、図１０のフローチャートと異なるステップについてのみ説明する。
【０２５１】
（ステップＳ２３０１）次対象生体薬効情報取得部２２０２は、ステップＳ１０１２の不整脈判断の結果が、「不整脈あり」であるか否かを判断する。「不整脈あり」であればステップＳ２３０２に行き、「不整脈あり」でなければステップＳ２３０４に行く。
【０２５２】
（ステップＳ２３０２）次対象生体薬効情報取得部２２０２は、処理を終了するか否かを判断する。ここでの処理の終了とは、固定パラメータ情報で示されるパラメータ以外の生体パラメータを変動させる処理が終了したことを言う。処理を終了すると判断した場合はステップＳ２３０４に行き、処理を終了しないと判断した場合はステップＳ２３０３に行く。
【０２５３】
（ステップＳ２３０３）次対象生体薬効情報取得部２２０２は、固定パラメータ情報格納部２２０１から固定パラメータ情報を読み出し、当該固定パラメータ情報で示されるパラメータ以外の生体パラメータの薬効情報を決定し、次対象生体薬効情報を構成する。他のパラメータの値を変動させる（薬効情報を決定する）アルゴリズムについては問わない。本アルゴリズムの具体例は後述する。ステップＳ１００５に戻る。
【０２５４】
（ステップＳ２３０４）出力情報構成部２２０８は、不整脈判断部１０７の判断結果、および次対象生体薬効情報取得部２２０２が取得した対象生体薬効情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する。出力情報を構成するアルゴリズムの例について、図２４のフローチャートを用いて説明する。
【０２５５】
（ステップＳ２３０５）出力部１０９は、ステップＳ２３０４で構成した出力情報を出力する。処理を終了する。
【０２５６】
次に、ステップＳ２３０４の出力情報構成処理について図２４のフローチャートを用いて説明する。
【０２５７】
（ステップＳ２４０１）出力情報構成部２２０８は、最初に受け付けた薬物投与前後の生体パラメータセットを用いたシミュレーション過程において、一度も「不整脈あり」にならなかったか否かを判断する。一度も「不整脈あり」にならなかった場合ステップＳ２４０２に行き、一度は「不整脈あり」になった場合ステップＳ２４０３に行く。なお、一度「不整脈あり」になった場合、例えば、予め決められた変数（フラグ）をＯＮ「１」にし、他の場合はＯＦＦ「０」にする。
【０２５８】
（ステップＳ２４０２）出力情報構成部２２０８は、出力情報に「対象生体薬効情報」と、「不整脈危険性の判断結果」を代入する。上位関数にリターンする。なお、「不整脈危険性の判断結果」の取得方法の具体例については、後述する。
【０２５９】
（ステップＳ２４０３）出力情報構成部２２０８は、次対象生体薬効情報において、当初と比較して、変更した生体パラメータの情報を取得する。
【０２６０】
（ステップＳ２４０４）出力情報構成部２２０８は、出力情報に、ステップＳ２４０３で取得した「変更した生体パラメータの情報」を代入する。上位関数にリターンする。
【０２６１】
以下、本実施の形態における不整脈危険性評価装置の具体的な動作について説明する。
【０２６２】
今、固定パラメータ情報格納部２２０１に、主薬効と考えられる生体パラメータである「ＩＫｒ」を示す固定パラメータ情報が格納されている、とする。また、実施の形態１における不整脈危険性評価装置により、心筋細胞シミュレーション部１０５は、対象生体薬効情報（ＩＣａＬ＝１００％、ＩＫ１＝１００％、ＩＫｒ＝０％、ＩＫｓ＝１００％）を受け付け、当該対象生体薬効情報を用いて、活動電位情報取得手段１０５２が、予め格納されている活動電位モデル情報を読み取り、当該活動電位モデル情報（演算式）を用いて、心筋細胞のシミュレーションを行い、活動電位情報を取得したとする。なお、ここでは、予め格納されている活動電位モデル情報は、動物モデルである。そして、活動電位情報取得手段１０５２は、図２５に示す活動電位波形の情報（ここでは、動物モデルの情報である。）を得る。なお、図２５において、（１）が対象生体薬効情報（ＩＣａＬ＝１００％、ＩＫ１＝１００％、ＩＫｒ＝０％、ＩＫｓ＝１００％）を用いて心筋細胞のシミュレーションを行い、取得した活動電位のグラフ（活動電位波）である。また、（２）は正常な活動電位波形である。正常な活動電位波形の情報は、例えば、予め格納されている。
【０２６３】
次に、不整脈情報取得部１０６は、図２５の（１）（２）のグラフの情報から、「ＡＰＤ３０の変化率＝１２．７％」、「ＡＰＤ６０の変化率＝１７．７％」、「ＡＰＤ９０の変化率＝１８．７％」を取得する。なお、ＡＰＤ３０の変化率とは、薬物投与前から投与後のＡＰＤ３０の変化率である。
【０２６４】
次に、不整脈判断手段１０７３は、正常範囲の「ＡＰＤ３０の変化率」「ＡＰＤ６０の変化率」「ＡＰＤ９０の変化率」を、閾値格納手段１０７１から読み出す。なお、閾値格納手段１０７１には、正常範囲の「ＡＰＤ３０の変化率」「ＡＰＤ６０の変化率」「ＡＰＤ９０の変化率」が予め格納されている、とする。
【０２６５】
次に、不整脈判断手段１０７３は、読み出した実験結果の「ＡＰＤ３０の変化率」「ＡＰＤ６０の変化率」「ＡＰＤ９０の変化率」の正常範囲に、不整脈情報取得部１０６が取得した「ＡＰＤ３０の変化率＝１２．７％」、「ＡＰＤ６０の変化率＝１７．７％」、「ＡＰＤ９０の変化率＝１８．７％」のうちの一つ以上が入っていないので、不整脈が発生する、と判断する。なお、本具体例では、ＱＴ間隔情報の取得、スパイラルウェーブのシミュレーションの処理を省略しているが、かかる処理を行っても良いことは言うまでもない。
【０２６６】
次に、次対象生体薬効情報取得部２２０２は、固定パラメータ情報格納部２２０１の固定パラメータ情報「ＩＫｒ」を読み出し、「ＩＫｒ」以外の生体パラメータ（ＩＣａＬ，ＩＫ１，ＩＫｓ）を自動的（ここでは、例えば、「ＩＣａＬ」＝８４．３７５％、「ＩＫ１」＝１５１．２５％、「ＩＫｓ」＝１０７．５％）に変化させ、かかる生体パラメータの情報（「ＩＣａＬ」＝８４．３７５％、「ＩＫ１」＝１５１．２５％、「ＩＫｓ」＝１０７．５％）を取得した、とする。なお、次対象生体薬効情報取得部２２０２は、例えば、ランダムに、かつ、以前取得した生体パラメータの情報と重ならないように、「ＩＫｒ」以外の生体パラメータを取得する、とする。
【０２６７】
そして、心筋細胞シミュレーション部１０５の活動電位情報取得手段１０５２は、対象生体薬効情報（ＩＣａＬ＝８４．３７５％、ＩＫ１＝１５１．２５％、ＩＫｒ＝０％、ＩＫｓ＝１０７．５％）を受け付け、当該対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である、図２６に示す活動電位波形の情報を取得する、とする。図２６において、（１）が対象生体薬効情報（ＩＣａＬ＝８４．３７５％、ＩＫ１＝１５１．２５％、ＩＫｒ＝０％、ＩＫｓ＝１０７．５％）を用いて心筋細胞のシミュレーションを行い、取得した活動電位のグラフ（活動電位波）である。また、（２）は正常な活動電位波形である。（１）と（２）は概ね重なっており、対象生体薬効情報（ＩＣａＬ＝８４．３７５％、ＩＫ１＝１５１．２５％、ＩＫｒ＝０％、ＩＫｓ＝１０７．５％）によれば、正常心機能を回復する生体パラメータセットであると判断できる。
【０２６８】
次に、不整脈情報取得部１０６は、図２６の（１）の活動電位波形の情報から、ＡＰＤ３０の変化率、ＡＰＤ６０の変化率、ＡＰＤ９０の変化率の値を取得した、とする。また、不整脈情報取得部１０６は、が取得した、ＡＰＤ３０の変化率の値は「７．２％」、ＡＰＤ６０の変化率の値は「９．４％」、ＡＰＤ９０の変化率の値は「７．９％」である。
【０２６９】
次に、不整脈判断手段１０７３は、正常範囲の「ＡＰＤ３０の変化率」「ＡＰＤ６０の変化率」「ＡＰＤ９０の変化率」を、閾値格納手段１０７１から読み出す。
【０２７０】
次に、不整脈判断手段１０７３は、読み出した実験結果の「ＡＰＤ３０の変化率」「ＡＰＤ６０の変化率」「ＡＰＤ９０の変化率」の正常範囲に、不整脈情報取得部１０６が取得した「ＡＰＤ３０の変化率＝７．２％」、「ＡＰＤ６０の変化率＝９．４％」、「ＡＰＤ９０の変化率＝７．９％」のうちのすべての値が正常範囲に入っているので、不整脈が発生しない、と判断する。なお、本具体例では、ＱＴ間隔情報の取得、スパイラルウェーブのシミュレーションの処理を省略しているが、かかる処理を行っても良いことは言うまでもない。
【０２７１】
そして、次に、出力情報構成部１０８は、不整脈判断部１０７の判断結果を用いて出力する情報である出力情報を構成する。具体的には、出力情報構成部１０８は、不整脈判断部１０７の判断結果と、心筋細胞シミュレーション部１０５が取得した心筋細胞動作情報（ここでは、活動電位波形の情報）を用いて、出力情報を、図２７に示すように構成する。なお、出力情報構成部１０８は、図２７の出力情報を構成するためのフォーマット情報（文字列と心筋細胞動作情報の配置を示す情報など）や、文字列「＜生体パラメータセットの情報＞の場合には、＜不整脈判断結果＞。」という情報を保持しており、出力情報構成部１０８は、＜生体パラメータセットの情報＞に対象生体薬効情報を代入し、＜不整脈判断結果＞に不整脈判断部１０７の判断結果を代入する。
【０２７２】
次に、出力部１０９は、出力情報構成部１０８が構成した出力情報をディスプレイに表示する。
【０２７３】
以上、本実施の形態によれば、不整脈危険性の評価（心筋細胞シミュレーション、ＱＴ間隔シミュレーション、スパイラルシミュレーション、など）の結果から、１つ以上、不整脈の危険度が「あり」と判断された場合に、正常心機能を回復（不整脈危険度を低減）させる生体パラメータセットを探索し、その探索結果を出力し、化合物開発指針を提示することができる。
【０２７４】
なお、本実施の形態の具体例における実験で、不整脈が発生しない対象生体薬効情報は、（パターンＡ）「ＩＣａＬ＝８４．３７５％、ＩＫ１＝１５１．２５％、ＩＫｒ＝０％、ＩＫｓ＝１０７．５％」だけではなく、（パターンＢ）「ＩＣａＬ＝７８．７５％、ＩＫ１＝１４３．１２５％、ＩＫｒ＝０％、ＩＫｓ＝１１０％」、（パターンＣ）「ＩＣａＬ＝６０．６２５％、ＩＫ１＝１５０％、ＩＫｒ＝０％、ＩＫｓ＝４７．５％」の生体パラメータセットでも動物実験段階での正常心機能を回復する生体パラメータセットであることを取得している。
【０２７５】
パターンＢの生体パラメータセットを心筋細胞シミュレーション部１０５に与えた場合、活動電位情報取得手段１０５２は、図２８の（ｃ）の活動電位波形の情報を取得し、不整脈情報取得部１０６は、「ＡＰＤ３０の変化率＝５．９％」、「ＡＰＤ６０の変化率＝８．７％」、「ＡＰＤ９０の変化率＝７．５％」を取得する。
【０２７６】
また、パターンＣの生体パラメータセットを心筋細胞シミュレーション部１０５に与えた場合、活動電位情報取得手段１０５２は、図２８の（ｄ）の活動電位波形の情報を取得し、不整脈情報取得部１０６は、「ＡＰＤ３０の変化率＝２４．６％」、「ＡＰＤ６０の変化率＝２８．０％」、「ＡＰＤ９０の変化率＝２５．１％」を取得する。パターンＣにおいて、不整脈危険性に改善無しと判定され、正常な心機能を回復する別の生体パラメータのパターンを、同様に不整脈危険性評価装置に入力する。最終的に、不整脈危険性評価装置において不整脈の危険がなしとなる生体パラメータセットを任意の個数取得する（取得する個数は、１つで終了しても良いし、ユーザが任意の数を指定しても良いし、自動的に生体パラメータ決定装置から得られる全パターンを試行し終えることを終了条件としても良い）。最終的に得られた生体パラメータセットが、当該薬物の主薬効（ＩＫｒ阻害）を保ったまま、不整脈危険度の低い薬効を持つために必要な薬効となる。
【０２７７】
なお、図２８において、（ａ）は、対象生体薬効情報（ＩＣａＬ＝１００％、ＩＫ１＝１００％、ＩＫｒ＝０％、ＩＫｓ＝１００％）を受け付け、当該対象生体薬効情報を用いて、活動電位情報取得手段１０５２が、心筋細胞のシミュレーションを行い、取得した活動電位情報である。
【０２７８】
また、本実施の形態の具体例によれば、不整脈危険性の評価は、心筋細胞シミュレーションの結果である活動電位情報を用いていたが、他の心筋細胞動作情報を用いても良いことは言うまでもない。つまり、例えば、実施の形態２の図２１において、ＩＫｒ６０％の単独抑制では、点は「ＤＡＤ」発生のゾーンにあるが、このＩＫｒ抑制に加えて、ＩＣａＬが５０％に抑制されたとすると、その結果、点は「正常」ゾーンに移動する。つまり、次対象生体薬効情報取得部２２０２は、固定パラメータ情報「ＩＫｒ」ではないパラメータ「ＩＣａＬ」を５０％抑制、と変動させ、制御部２２０３が「ＩＫｒ６０％抑制，ＩＣａＬ５０％抑制」を心筋細胞シミュレーション部１６０２に与えた場合、不整脈判断部１６０３は、不整脈は発生しない、と判断する。かかることを、図２１の矢印で示す。つまり、ＩＣａＬ抑制が加わることにより、催不整脈性において、改善されると判定できる。
【０２７９】
さらに、本実施の形態における不整脈危険性評価装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、格納されている薬物投与前後パラメータセットを用いて、動物に対する薬効についての情報である動物薬効情報を取得する動物薬効情報取得ステップと、前記動物薬効情報を、格納されている変換元情報を用いて、対象生体薬効情報に変換する薬効変換ステップと、前記対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得する心筋細胞シミュレーションステップと、前記心筋細胞動作情報を用いて、薬物の心臓に対する不整脈の副作用に関する情報である不整脈情報を取得する不整脈情報取得ステップと、前記不整脈情報取得ステップで取得した不整脈情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する出力情報構成ステップと、前記出力情報を出力する出力ステップを実行させるためのプログラム、である。
【０２８０】
上記プログラムは、コンピュータに、前記不整脈情報取得ステップで取得した不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報である場合に、前記対象生体薬効情報が有する固定パラメータ情報のパラメータの値を固定して、他のパラメータの値を変動させ、新たな対象生体薬効情報を取得し、メモリ上に配置する次対象生体薬効情報取得ステップと、前記次対象生体薬効情報取得ステップで取得した新たな対象生体薬効情報を読み出し、当該対象生体薬効情報を前記心筋細胞シミュレーションステップに与え、心筋細胞動作情報を取得させる制御ステップをさらに実行させ、前記出力情報構成ステップにおいて、前記不整脈情報取得ステップで取得した不整脈情報、および前記次対象生体薬効情報取得ステップで取得した対象生体薬効情報を読み出し、出力情報を構成する、ことは好適である。
（実施の形態４）
【０２８１】
本実施の形態において、動物実験の結果である活動電位の情報を入力することにより、生体パラメータを出力する生体パラメータ決定装置等について述べる。そして、この生体パラメータ決定装置を利用し、薬物投入前の活動電位の情報から生体パラメータセットを取得し、かつ、薬物投入後の活動電位の情報から生体パラメータセットを取得すれば、薬物投入の効果を定量的に得ることができる。なお、薬物投入の効果は、薬物投入前後の生体パラメータセットの差から求められる。
【０２８２】
図２９は、本実施の形態における生体パラメータ決定装置のブロック図である。
【０２８３】
生体パラメータ決定装置は、生体パラメータセット格納部２９０１、パラメータセット選択部２９０２、シミュレーション実行部２９０３、定常状態判断部２９０４、活動電位情報取得部２９０５、実験活動電位情報格納部２９０６、前処理部２９０７、相違度算出部２９０８、許容パラメータセット決定部２９０９、制御部２９１０、許容パラメータセット出力部２９１１を具備する。
【０２８４】
パラメータセット選択部２９０２は、探索範囲決定手段２９０２１、パラメータセット選択手段２９０２２を具備する。
【０２８５】
前処理部２９０７は、スケーリング手段２９０７１、平滑化手段２９０７２を具備する。
【０２８６】
相違度算出部２９０８は、絶対値差情報取得手段２９０８１、変化差情報取得手段２９０８２、相違度算出手段２９０８３を具備する。
【０２８７】
生体パラメータセット格納部２９０１は、生体のパラメータである生体パラメータを１以上有する生体パラメータセットを２組以上格納している。生体パラメータには細胞の種々のチャネル（たとえば、Ｎａチャネル、Ｃａチャネル、Ｋ_ＡＴＰチャネル、Ｋｒチャネル、Ｋ１チャネル、Ｋｓチャネルなど）を流れる電流や、各チャネルの開閉速度や、イオン親和性、細胞内外のイオン濃度など、数百にも及ぶパラメータがある。生体パラメータは、通常、生体パラメータを識別する生体パラメータ識別子とパラメータの値を有する。ただし、生体パラメータセット中で、生体パラメータの列挙の順序が決まっている場合、生体パラメータは値だけでも良い。生体パラメータセットは、予め格納されていても良いし、図示しない手段により、算出されても良い。各生体パラメータの採りえる値の範囲の情報を保持しており、図示しない手段が、各生体パラメータの採りえる値の範囲から、各生体パラメータの一の値を決定して、生体パラメータセットを構築しても良い。生体パラメータセット格納部２９０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０２８８】
パラメータセット選択部２９０２は、２組以上の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択する。一の生体パラメータセットを選択するアルゴリズムは問わない。任意に一の生体パラメータセットを選択しても良いし、予め決められたアルゴリズムで、一の生体パラメータセットを選択しても良い。パラメータセット選択部２９０２は、探索範囲決定手段２９０２１とパラメータセット選択手段２９０２２の処理により、一の生体パラメータセットを選択することは好適である。一の生体パラメータセットを選択するアルゴリズムの例は後述する。パラメータセット選択部２９０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。パラメータセット選択部２９０２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２８９】
探索範囲決定手段２９０２１は、２組以上の生体パラメータセットを構成する１以上の各パラメータの値の範囲を用いて、当該１以上の各パラメータの範囲を限定し、当該限定した範囲の情報を有する探索空間を決定する。なお、パラメータの値の範囲は、通常、予め決められており、その範囲の情報は、記録媒体に格納されている。また、探索範囲決定手段２９０２１は、例えば、前回の探索範囲を構成するｎ個（ｎは１以上の整数）のパラメータの値の範囲を２分割し、当該２分割したｎ個のパラメータの組み合わせの値の範囲を有する２^ｎ個の探索範囲を取得し、当該２^ｎ個の各探索範囲の代表的なパラメータセットのうちで、最も相違度の小さいパラメータセットを有する探索範囲を前回の探索範囲として、探索範囲を狭めていっても良い。探索範囲決定手段２９０２１は、例えば、前回の２以上のパラメータセットを構成する各パラメータの値の範囲の情報を保持しており、２以上のパラメータセットのうち、前回に最も相違度の小さいパラメータセットを中心に、各パラメータの値の範囲の半分の範囲を次回の探索範囲として、探索範囲を狭めていっても良い。探索範囲決定手段２９０２１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。探索範囲決定手段２９０２１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２９０】
パラメータセット選択手段２９０２２は、探索範囲決定手段２９０２１が決定した探索空間に存在する１組以上のパラメータセットから、一のパラメータセットを選択する。パラメータセット選択手段２９０２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。パラメータセット選択手段の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２９１】
シミュレーション実行部２９０３は、パラメータセット選択部２９０２が選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を所定の時間間隔で得る。生体パラメータセットを入力にして、活動電位情報を所定の時間間隔で得るシミュレーションの技術は公知技術であるので、詳細な説明は省略する。なお、活動電位情報は、例えば、心臓の活動の電位を示す情報と時刻または時間を示す情報の対の集合である。また、例えば、活動電位情報は、心臓の細胞内の各種のイオン濃度（カリウムイオン、ナトリウムイオン、カルシウムイオンなど）の情報を含んでも良い。また、例えば、活動電位情報は、活動電位持続時間（例えば、ＡＰＤ９０、ＡＰＤ６０、ＡＰＤ３０）等の情報でも良い。また、活動電位情報のデータ構造は問わない。また、上記の「所定の時間間隔」とは、定期的とは限らず、また、予め決められている必要もなく、ランダムな間隔（乱数発生などにより取得した間隔）でも良い。シミュレーション実行部２９０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。シミュレーション実行部２９０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２９２】
定常状態判断部２９０４は、シミュレーション実行部２９０３の出力である活動電位情報の変化（例えば、カリウムイオン、ナトリウムイオン、カルシウムイオンなどイオン濃度の変化）から、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったか否かを判断する。定常状態判断部２９０４は、例えば、時刻ｔのシミュレーション実行部２９０３の出力であるカリウムイオン濃度、または／およびナトリウムイオン濃度、または／およびカルシウムイオン濃度と、時刻（ｔ＋１）のシミュレーション実行部２９０３の出力であるカリウムイオン濃度、または／およびナトリウムイオン濃度、または／およびカルシウムイオン濃度を比較し、予め決められた差より小さい差しかない場合に、心臓の活動状態が定常状態になったと判断する。また、定常状態判断部２９０４は、例えば、時刻ｔのシミュレーション実行部２９０３の出力である活動電位情報（Ｖ_ｔ）と、時刻（ｔ＋１）のシミュレーション実行部２９０３の出力である活動電位情報（Ｖ_ｔ＋１）を比較し、予め決められた差より小さい差しかない場合に、心臓の活動状態が定常状態になったと判断する。定常状態判断部２９０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。定常状態判断部２９０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２９３】
活動電位情報取得部２９０５は、定常状態判断部２９０４がシミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったと判断した場合のシミュレーション実行部２９０３の出力である活動電位情報を取得する。活動電位情報取得部２９０５は、通常、定常状態になったと判断した際の活動電位情報や、シミュレーション実行部２９０３の最終の出力結果である活動電位情報を得る。活動電位情報取得部２９０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。活動電位情報取得部２９０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２９４】
実験活動電位情報格納部２９０６は、動物実験の結果の活動電位情報である実験活動電位情報を格納している。実験活動電位情報は、人手による入力を受け付けた情報でも良いし、図示しない外部の装置から受信した情報でも良い。実験活動電位情報格納部２９０６は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０２９５】
前処理部２９０７は、実験活動電位情報格納部２９０６に格納されている実験活動電位情報を読み出し、当該実験活動電位情報に対してノイズを除去する処理である前処理を行い、新たな実験活動電位情報を得る。前処理は、いくつかの種類の処理が有り得、１以上の処理を組み合わせて行っても良い。前処理の例は、後述するスケーリングや平滑化の処理である。前処理部２９０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。前処理部２９０７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、前処理部２９０７が行う前処理は、後述する相違度の算出の精度向上のために必要であるが、必須の処理ではない。
【０２９６】
スケーリング手段２９０７１は、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報が示す電位の最大値と、実験活動電位情報が示す電位の最大値が合致するように、実験活動電位情報が示す電位の値を変更する。かかる処理をスケーリングという。スケーリング手段２９０７１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。スケーリング手段２９０７１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２９７】
平滑化手段２９０７２は、実験活動電位情報が示す電位の値に対して、移動平均を算出し、当該算出した移動平均の値を新たな実験活動電位情報が示す電位の値とする。かかる処理を平滑化という。移動平均を算出する処理は公知技術であるので、詳細な説明を省略する。平滑化手段２９０７２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。平滑化手段２９０７２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２９８】
相違度算出部２９０８は、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報と、実験活動電位情報との相違度を算出する。ここで、「相違度」とは、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報と、実験活動電位情報との差（違い）という意味であり、類似度でも良い。「相違度が小さい（低い）」とは、「類似度が大きい（高い）」と同意義であることは言うまでもない。相違度算出部２９０８は、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報と、前処理部２９０７が得た実験活動電位情報との相違度を算出することが好適である。相違度算出部２９０８は、通常、相違度を算出するための算出式の情報を図示しない記録媒体に保持しており、かかる算出式の情報を読み出し、当該算出式に、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報と、実験活動電位情報から得られる情報をパラメータとして代入し、演算を行い、相違度を得る。相違度算出部２９０８は、後述する絶対値差情のみ、または変化差情報のみ、またはその他の情報を用いて、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報と、前処理部２９０７が得た実験活動電位情報との相違度を算出しても良い。相違度算出部２９０８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。相違度算出部２９０８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２９９】
絶対値差情報取得手段２９０８１は、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報が示す活動電位の値と、実験活動電位情報が示す活動電位の値との差に関する情報である絶対値差情報を取得する。絶対値差情報取得手段２９０８１が、２つの活動電位の情報が示す値の集合のうち、どの範囲の差の絶対値を取得するかは問わない。絶対値差情報取得手段２９０８１は、例えば、２つの活動電位のＶｍ(細胞膜電位)およびＲＭＰ（静止膜電位）の差の絶対値の累積を得ても良いし、２つの活動電位のＶｍの差の絶対値の累積のみを得ても良い。絶対値差情報取得手段２９０８１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。絶対値差情報取得手段２９０８１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０３００】
変化差情報取得手段２９０８２は、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報が示す活動電位の変化の値と、実験活動電位情報が示す活動電位の変化の値との差に関する情報である変化差情報を取得する。この変化とは、時間的な変化である。時間的な変化とは、時間の経過とともに生じる変化である。変化差情報取得手段２９０８２は、例えば、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報を時間微分した値と、実験活動電位情報が示す活動電位の情報を時間微分した値との差の累積を算出し、取得する。変化差情報取得手段２９０８２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。変化差情報取得手段２９０８２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０３０１】
相違度算出手段２９０８３は、絶対値差情報および変化差情報を用いて、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報と、実験活動電位情報との相違度を算出する。相違度算出手段２９０８３は、例えば、絶対値差情報および変化差情報に重み付けをして、その和を相違度として得る。相違度算出手段２９０８３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。相違度算出手段２９０８３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０３０２】
許容パラメータセット決定部２９０９は、相違度算出部２９０８が算出した相違度を用いて、一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する。許容パラメータセット決定部２９０９は、例えば、相違度算出部２９０８が算出した相違度に対して、応答曲面法を用いて一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する。応答曲面法については、公知技術であるので、説明を省略する。また、許容パラメータセット決定部２９０９は、例えば、相違度と一の生体パラメータセットをユーザに出力し、ユーザから許容範囲か否かを示す指示の入力を受け付け、当該指示の情報（許容範囲を示す情報または許容範囲外を示す情報）を得る処理を行っても良い。ユーザの指示を受け付ける場合、実質的な決定はユーザが行うこととなり、許容パラメータセット決定部２９０９は、ユーザの指示を受け付け、保持する処理を行う。許容パラメータセット決定部２９０９は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。許容パラメータセット決定部２９０９の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０３０３】
制御部２９１０は、許容パラメータセット決定部２９０９が一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットでないと判断した場合に、パラメータセット選択部２９０２に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示する。なお、制御部２９１０は、許容パラメータセット決定部２９０９が一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した場合にも、他の許容範囲にある生体パラメータセットを得るために、パラメータセット選択部２９０２に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示する構成でも良い。かかる場合、例えば、生体パラメータセット格納部２９０１の全パラメータセットに対して、許容範囲か否かを判断することとなる。また、かかる場合、例えば、所定数（例えば、「５」）の許容範囲のパラメータセットが見つかるまで、制御部２９１０は、パラメータセット選択部２９０２に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示することとなる。制御部２９１０は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。制御部２９１０の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０３０４】
許容パラメータセット出力部２９１１は、許容パラメータセット決定部２９０９が一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した場合に、当該一の生体パラメータセットを出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積等を含む概念である。許容パラメータセット出力部２９１１は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。許容パラメータセット出力部２９１１は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０３０５】
次に、生体パラメータ決定装置の動作について図３０から図３２のフローチャートを用いて説明する。
【０３０６】
（ステップＳ３００１）パラメータセット選択部２９０２は、２組以上の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択する。パラメータセット選択部２９０２は、例えば、生体パラメータセット格納部２９０１に格納されている生体パラメータセットの中から、格納されている順に一の生体パラメータセットを読み出す。
【０３０７】
（ステップＳ３００２）シミュレーション実行部２９０３は、パラメータセット選択部２９０２が選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を所定の時間間隔で得て、出力する。所定の時間間隔とは、等間隔とは限らない。
【０３０８】
（ステップＳ３００３）定常状態判断部２９０４は、ステップＳ３００２におけるシミュレーション結果の２以上の活動電位情報の変化から、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったか否かを判断する。通常、直前の活動電位情報と現在の活動電位情報との変化が全くない場合、または所定の差以内の少ない差の場合、定常状態判断部２９０４は、定常状態になったと判断する。定常状態になっていればステップＳ３００４に行き、定常状態になっていなければステップＳ３００２に戻り、シミュレーション実行部２９０３によるシミュレーションを続行する。なお、通常、ステップＳ３００２に戻った際に、再度、パラメータセット選択部２９０２が選択した一の生体パラメータセットを入力する処理は行わず、シミュレーション実行部２９０３によるシミュレーションを続行するだけである。
【０３０９】
（ステップＳ３００４）活動電位情報取得部２９０５は、定常状態判断部２９０４がシミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったと判断した場合のシミュレーション実行部２９０３の出力である活動電位情報を取得する。
【０３１０】
（ステップＳ３００５）前処理部２９０７は、メモリ上に、実験活動電位情報格納部２９０６の実験活動電位情報を読み込む。
【０３１１】
（ステップＳ３００６）前処理部２９０７は、ステップＳ３００５で読み込んだ実験活動電位情報に対して前処理を行う。前処理の詳細について、図３１のフローチャートを用いて説明する。
【０３１２】
（ステップＳ３００７）相違度算出部２９０８は、ステップＳ３００４で取得した活動電位情報と、ステップＳ３００６で前処理を行った結果である実験活動電位情報との相違度を算出する。２つの活動電位情報の相違度を算出するアルゴリズムの詳細について、図３２のフローチャートを用いて説明する。
【０３１３】
（ステップＳ３００８）相違度算出部２９０８は、選択されている生体パラメータセットと、ステップＳ３００７で算出した相違度の組を、図示しない記録媒体（主メモリでも良い）に格納する。
【０３１４】
（ステップＳ３００９）許容パラメータセット決定部２９０９は、ステップＳ３００７で算出した相違度を用いて、選択した一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する。許容範囲か否かは、ユーザが決定し、図示しない入力手段により入力しても良いし、自動的に応答曲面法を用いて決定しても良い。許容範囲であればステップＳ３０１０に行き、許容範囲外であればステップＳ３０１２に行く。
【０３１５】
（ステップＳ３０１０）制御部２９１０は、処理を終了するか否かを判断する。処理を終了するか否かは、一つの許容範囲にある生体パラメータセットが見つかれば処理を終了すると判断しても良いし、所定数の許容範囲にある生体パラメータセットが見つかれば処理を終了すると判断しても良いし、ユーザの終了指示の入力により処理を終了すると判断しても良い。その他、処理を終了すると判断するアルゴリズムは問わない。処理を終了すると判断した場合はステップＳ３０１１に行き、処理を終了しないと判断した場合はステップＳ３０１３に行く。
【０３１６】
（ステップＳ３０１１）許容パラメータセット出力部２９１１は、許容パラメータセット決定部２９０９が許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した生体パラメータセットを読み出し、出力する。処理を終了する。
【０３１７】
（ステップＳ３０１２）制御部２９１０は、許容範囲にない生体パラメータセットを削除する。
【０３１８】
（ステップＳ３０１３）制御部２９１０は、次の生体パラメータセットを選択するように、パラメータセット選択部２９０２に指示する。ステップＳ３００１に戻る。
【０３１９】
なお、図３０のフローチャートにおいて、生体パラメータセットの選択アルゴリズムは、他のアルゴリズムでも良い。
【０３２０】
次に、生体パラメータ決定装置の前処理（ステップＳ３００６）について図３１のフローチャートを用いて説明する。
【０３２１】
（ステップＳ３１０１）スケーリング手段２９０７１は、活動電位情報取得部２９０５が取得したシミュレーション結果の活動電位情報が示す電位の静止膜電位の平均値（Ｖ_ＳＲＭＰ）、および最大値（Ｖ_ＳＨ）を、活動電位情報を構成する値から取得する。なお、活動電位情報を構成する情報は、例えば、電圧（ｍＶ）と時間の情報を対に有する。
【０３２２】
（ステップＳ３１０２）スケーリング手段２９０７１は、実験活動電位の情報のうちの静止膜電位の平均値（Ｖ_ＥＲＭＰ）、および最大値（Ｖ_ＥＨ）を取得する。
【０３２３】
（ステップＳ３１０３）スケーリング手段２９０７１は、実験活動電位の情報の最大値（Ｖ_ＥＨ）を最大値（Ｖ_ＳＨ）に、最低値（Ｖ_ＥＲＭＰ）を最低値（Ｖ_ＳＲＭＰ）に変更する。
【０３２４】
（ステップＳ３１０４）スケーリング手段２９０７１は、カウンタｉに１を代入する。
【０３２５】
（ステップＳ３１０５）スケーリング手段２９０７１は、実験活動電位の情報の中に、ｉ番目の値があるか否かを判断する。ｉ番目の値があればステップＳ３１０６に行き、ｉ番目の値がなければステップＳ３１０９に行く。
【０３２６】
（ステップＳ３１０６）スケーリング手段２９０７１は、ｉ番目の値（Ｖ_ｉ）を、Ｖ_ＳＬ、Ｖ_ＳＨ、Ｖ_ＥＲＭＰＶ_ＳＲＭＰを用いて変更する。具体的には、ｉ番目の値を、(Ｖ_ｉ−Ｖ_ＥＲＭＰ)×（Ｖ_ＳＨ−Ｖ_ＳＲＭＰ）／（Ｖ_ＥＨ−Ｖ_ＥＲＭＰ）＋Ｖ_ＳＲＭＰにより決定する。なお、スケーリング手段２９０７１は、演算式(Ｖ_ｉ−Ｖ_ＥＲＭＰ)×（Ｖ_ＳＨ−Ｖ_ＳＲＭＰ）／（Ｖ_ＥＨ−Ｖ_ＥＲＭＰ）＋Ｖ_ＳＲＭＰの情報を保持しており、当該演算式の情報を読み込み、取得したパラメータを演算式に代入し、スケーリングしたｉ番目の値を得る。
【０３２７】
（ステップＳ３１０７）スケーリング手段２９０７１は、ステップＳ３１０６で得た新しいｉ番目の値（Ｖ_ｉ）を格納する。
【０３２８】
（ステップＳ３１０８）スケーリング手段２９０７１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３１０５に戻る。
【０３２９】
（ステップＳ３１０９）平滑化手段２９０７２は、カウンタｉに１を代入する。
【０３３０】
（ステップＳ３１１０）平滑化手段２９０７２は、実験活動電位の情報の中に、ｉ番目の点（値）があるか否かを判断する。ｉ番目の点があればステップＳ３１１１に行き、ｉ番目の値がなければ上位関数にリターンする。
【０３３１】
（ステップＳ３１１１）平滑化手段２９０７２は、ｉ番目の点の移動平均を算出する。
【０３３２】
（ステップＳ３１１２）平滑化手段２９０７２は、ステップＳ３１１１で算出したｉ番目の点の移動平均を記録媒体（メモリを含む）に格納する。
【０３３３】
（ステップＳ３１１３）平滑化手段２９０７２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３１１０に戻る。
【０３３４】
なお、図３１のフローチャートにおいて、ステップＳ３１０１からステップＳ３１０８の処理は、スケーリング処理である。また、ステップＳ３１０９からステップＳ３１１３の処理は、平滑化処理である。
【０３３５】
また、図３１のフローチャートにおいて、スケーリング処理の演算式は、上記の式に限られない。
【０３３６】
次に、生体パラメータ決定装置の相違度算出処理（ステップＳ３００７）について図３２のフローチャートを用いて説明する。
【０３３７】
（ステップＳ３２０１）相違度算出部２９０８は、図示しない記録媒体に格納されている相違度の演算式の情報を読み出す。
【０３３８】
（ステップＳ３２０２）絶対値差情報取得手段２９０８１は、初期化処理を行う。初期化処理とは、カウンタｉに１を代入する処理である。また、相違度を算出するための元になる変数の値を「０」にする処理である。相違度を算出するための元になる変数は、ここでは、絶対値差情報を格納するための変数である絶対値差情報変数がある。
【０３３９】
（ステップＳ３２０３）絶対値差情報取得手段２９０８１は、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報または／および実験活動電位情報に、ｉ番目の値が存在するか否かを判断する。なお、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報または／および実験活動電位情報は、活動電位の値と、時刻または時間の情報の対の集合である。
【０３４０】
（ステップＳ３２０４）絶対値差情報取得手段２９０８１は、２つの活動電位情報のｉ番目の値（活動電位）を取得する。２つの活動電位情報とは、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報と実験活動電位情報である。
【０３４１】
（ステップＳ３２０５）絶対値差情報取得手段２９０８１は、ステップＳ３２０４で取得したｉ番目の値に対応する点がＲＭＰとして取得した点であるか否かを判断する。ＲＭＰとして取得した点であればステップＳ３２０６に行き、ＲＭＰとして取得した点でなければステップＳ３２０９に行く。
【０３４２】
（ステップＳ３２０６）絶対値差情報取得手段２９０８１は、ステップＳ３２０４で取得したｉ番目の値に対応する点が最初のＲＭＰとして取得した点であるか否かを判断する。最初のＲＭＰとして取得した点であればステップＳ３２０７に行き、最初のＲＭＰとして取得した点でなければステップＳ３２０９に行く。
【０３４３】
なお、ここで、絶対値差情報取得手段２９０８１は、２つの活動電位情報のＲＭＰの差を算出しても良い。
【０３４４】
（ステップＳ３２０７）絶対値差情報取得手段２９０８１は、２つの活動電位情報のｉ番目の値の差の絶対値を算出する。そして、絶対値差情報取得手段２９０８１は、算出した値を一時格納する。
【０３４５】
（ステップＳ３２０８）絶対値差情報取得手段２９０８１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３２０３に戻る。
【０３４６】
（ステップＳ３２０９）絶対値差情報取得手段２９０８１は、ステップＳ３２０４で取得した２つの活動電位情報のｉ番目の値の差の絶対値を取得する。
【０３４７】
（ステップＳ３２１０）絶対値差情報取得手段２９０８１は、ステップＳ３２０９で算出した値を加算する。ステップＳ３２０８に行く。
【０３４８】
（ステップＳ３２１１）変化差情報取得手段２９０８２は、２つの活動電位情報の時間微分を算出する。
【０３４９】
（ステップＳ３２１２）変化差情報取得手段２９０８２は、初期化処理を行う。初期化処理とは、カウンタｉに１を代入する処理である。また、相違度を算出するための元になる変数の値を「０」にする処理である。相違度を算出するための元になる変数は、ここでは、変化差情報を格納するための変数である変化差情報変数がある。
【０３５０】
（ステップＳ３２１３）変化差情報取得手段２９０８２は、活動電位情報取得部２９０５が取得した活動電位情報または／および実験活動電位情報に、ｉ番目の値が存在するか否かを判断する。ｉ番目の値が存在すればステップＳ３２１４に行き、ｉ番目の値が存在しなければステップＳ３２１７に行く。
【０３５１】
（ステップＳ３２１４）変化差情報取得手段２９０８２は、ｉ番目の値に対応する、２つの活動電位情報の時間微分の値を取得し、当該２つの時間微分の値の差に関する情報を算出する。この２つの時間微分の値の差に関する情報は、変化率ともいう。
【０３５２】
（ステップＳ３２１５）変化差情報取得手段２９０８２は、ステップＳ３２１４で取得した変化率（値）を加算する。
【０３５３】
（ステップＳ３２１６）変化差情報取得手段２９０８２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３２１２に戻る。
【０３５４】
（ステップＳ３２１７）相違度算出部２９０８は、ステップＳ３２０１で読み出した演算式にパラメータを代入し、相違度を算出する。パラメータとは、ここでは、ステップＳ３２０７、ステップＳ３２１０、ステップＳ３２１５で算出した値である。
【０３５５】
（ステップＳ３２１８）相違度算出部２９０８は、ステップＳ３２１７で算出した相違度を、記録媒体に格納する。
【０３５６】
なお、図３２のフローチャートにおいて、ステップＳ３２０２からステップＳ３２１０までのステップにおける処理は、絶対値差情報を算出する処理である。また、絶対値差情報を算出する処理の中で、ステップＳ３２０６、ステップＳ３２０７の処理は、ＲＭＰの差の情報（以下、適宜、「静止膜距離情報」という）を取得する処理であり、ステップＳ３２０９、ステップＳ３２１０の処理は、再分極相の差の情報報（以下、適宜、「再分極相距離情報」という）を取得する処理である。また、ステップＳ３２１１からステップＳ３２１６までのステップにおける処理は、変化差情報を算出する処理である。図３２のフローチャートにおいて、相違度を算出する場合に、絶対値差情報と変化差情報を算出し、この２つの情報（値）に基づいて、相違度を算出した。しかし、相違度の算出は、絶対値差情報、または変化差情報のどちらか一方の情報を使用するだけでも良い。また、絶対値差情報の算出には、静止膜距離情報と再分極相距離情報を使用したが、再分極相距離情報のみを使用しても良い。さらに、静止膜距離情報と再分極距離情報に分離しなくとも、すべてのカウンタｉにおいて、絶対値差情報を算出してもよい。
【０３５７】
また、図３２のフローチャートにおいて、ステップＳ３２０１において、パラメータセット選択部２９０２は、１組以上の生体パラメータセットの中から、任意に一の生体パラメータセットを選択した。しかし、パラメータセット選択部２９０２は、以下のアルゴリズムで、一の生体パラメータセットを選択しても良い。このアルゴリズムは、例えば、以下で説明する単純２分割法である。単純２分割法の概念図を図３３に示す。単純２分割法は、前回の探索範囲を構成するｎ個のパラメータの値の範囲をそれぞれ２分割し、当該２分割したｎ個のパラメータの組み合わせの値の範囲を有する２^ｎ個の探索範囲を取得し、当該２^ｎ個の各探索範囲の代表的なパラメータセットのうちで、最も相違度の小さいパラメータセットを有する探索範囲を前回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆく方法である。さらに具体的には、単純２分割法のアルゴリズムについて、図３４、図３５のフローチャートを用いて説明する。
【０３５８】
（ステップＳ３４０１）探索範囲決定手段２９０２１は、各パラメータの探索範囲の情報を読み出す。各パラメータの探索範囲の初期値は、予め決められており、記録媒体に格納されている、とする。
【０３５９】
（ステップＳ３４０２）探索範囲決定手段２９０２１は、ステップＳ３４０１で読み出した各パラメータの探索範囲の情報から、各パラメータの探索範囲を２分割した値を取得する。例えば、一のパラメータの範囲は「１〜１０」であれば、探索範囲決定手段２９０２１は、例えば、「１〜５」と「６〜１０」に分割する。探索範囲決定手段２９０２１は、全パラメータ（ｎ個とする）に対して、その範囲を２分割する。そして、探索範囲決定手段２９０２１は、ｎ個の全パラメータを２分割し、それらの組み合わせである「２^ｎ」個の探索範囲を得る。
【０３６０】
（ステップＳ３４０３）パラメータセット選択手段２９０２２は、カウンタｉに１を代入する。
【０３６１】
（ステップＳ３４０４）パラメータセット選択手段２９０２２は、ｉ番目の探索範囲があるか否かを判断する。ｉ番目の探索範囲があればステップＳ３４０５に行き、ｉ番目の探索範囲がなければステップＳ３４０７に行く。
【０３６２】
（ステップＳ３４０５）パラメータセット選択手段２９０２２は、ｉ番目の探索範囲に対して、最適解を得る。最適解とは、相違度が最小の生体パラメータセットである。最適解を得るアルゴリズムについて、図３５のフローチャートを用いて説明する。
【０３６３】
（ステップＳ３４０６）パラメータセット選択手段２９０２２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３４０４に戻る。
【０３６４】
（ステップＳ３４０７）パラメータセット選択手段２９０２２は、（ｉ−１）の探索範囲で得た最適解の相違度の中で最も小さい相違度の解（生体パラメータセット）を取得する。
【０３６５】
（ステップＳ３４０８）パラメータセット選択手段２９０２２は、ステップＳ３４０７で選択した生体パラメータセットを構成する各パラメータの探索範囲の情報を取得する。
【０３６６】
（ステップＳ３４０９）パラメータセット選択手段２９０２２は、処理を終了するか否かを判断する。処理を終了するならばステップＳ３４１０に行き、処理を終了しないならステップＳ３４１１に行く。なお、処理を終了するか否かの判断は、２^ｎ個の探索範囲のすべてのパラメータセットを取得したか否かの判断であり、すべてのパラメータセットを取得していた場合に処理を終了すると判断しても良い。また、処理を終了するか否かの判断は、ユーザが行っても良い。つまり、必要な探索範囲のみのパラメータセットをユーザーが指定して選択し、選択した探索範囲のパラメータセットを取得した時点で修了してもよい。かかる場合、ユーザに選択を促す手段（画面上に選択するためのメニューや入力画面を表示する手段）、およびユーザの入力を受け付ける手段を具備する。
【０３６７】
（ステップＳ３４１０）パラメータセット選択手段２９０２２は、ステップＳ３４０７で取得した生体パラメータセット（最適解）を出力する。処理を終了する。
【０３６８】
（ステップＳ３４１１）パラメータセット選択手段２９０２２は、パラメータ選択処理を再帰的に行う。
【０３６９】
なお、図３４のフローチャートは、再帰的な処理になっている。
【０３７０】
次に、最適解を得るアルゴリズムについて、図３５のフローチャートを用いて説明する。図３５のフローチャートにおいて、図３０のフローチャートと同一のステップについては説明を省略する。
【０３７１】
（ステップＳ３５０１）パラメータセット選択手段２９０２２は、探索範囲の中で最適解を探索するための、ｎ種類のパラメータセットを取得する。ｎ種類のパラメータセットは、ユーザが入力しても良いし、探索範囲の中で、自動的に決定しても良い。自動的に決定するアルゴリズムとして、例えば、あるパラメータの探索範囲は「４〜６」までの場合、「１」の等間隔で「４」「５」「６」を取得するアルゴリズムでも良い。
【０３７２】
（ステップＳ３５０２）パラメータセット選択手段２９０２２は、カウンタｉに１を代入する。
【０３７３】
（ステップＳ３５０３）パラメータセット選択手段２９０２２は、「ｉ＜＝ｎ」であるか否かを判断する。「ｉ＜＝ｎ」であればステップＳ３５０４に行き、「ｉ＜＝ｎ」でなければステップＳ３５０６に行く。
【０３７４】
（ステップＳ３５０４）パラメータセット選択手段２９０２２は、ｎ種類のうちで、ｉ番目のパラメータセットを読み出す。ステップＳ３００２に行く。
【０３７５】
（ステップＳ３５０５）パラメータセット選択手段２９０２２は、カウンタｉを１、インクリメントする。
【０３７６】
（ステップＳ３５０６）パラメータセット選択手段２９０２２は、ｎ種類のパラメータセットのうちで、最小の相違度を有するパラメータセットを取得する。上位関数にリターンする。
【０３７７】
次に、パラメータセット選択部２９０２が行う、他の生体パラメータセットを選択するアルゴリズムについて述べる。本アルゴリズムは、範囲縮小法という。範囲縮小法の概念図を図３６に示す。図３６において、（１）、（２）、（３）と探索範囲は半分に狭まっていっている。範囲縮小法は、前回の２以上のパラメータセットを構成する各パラメータの値の範囲の情報を保持しており、前記２以上のパラメータセットのうち、前回に最も相違度の小さいパラメータセットを中心に、前記各パラメータの値の範囲の半分の範囲を次回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆく方法である。
【０３７８】
具体的な範囲縮小法のアルゴリズムについて、図３７のフローチャートを用いて説明する。
【０３７９】
（ステップＳ３７０１）探索範囲決定手段２９０２１は、前回の各パラメータの探索範囲を読み出す。前回が無い場合（初回の場合）は、予め格納された各パラメータの探索範囲を読み出す。
【０３８０】
（ステップＳ３７０２）探索範囲決定手段２９０２１は、最適解を読み出す。最適解は、予め記録媒体に格納されていたり、ユーザが入力したりした情報である。最適解は、生体パラメータセットである。
【０３８１】
（ステップＳ３７０３）探索範囲決定手段２９０２１は、ステップＳ３７０１で読み出した探索範囲の幅の半分を、各パラメータに対して算出し、ステップＳ３７０２で取得した最適解を中心点として、各パラメータの半分した幅の範囲を、パラメータごとに算出する。ただし、最初に格納されていた範囲、あるいはユーザが指定する探索範囲を超えないように範囲を算出する。もし最初に格納されていた範囲、あるいはユーザが指定する探索範囲を超える場合は、各パラメータの半分した幅の範囲を保持したまま、最適解の中心点を含む範囲を算出する。ステップＳ３４０５に行く。
【０３８２】
（ステップＳ３７０４）パラメータセット選択手段２９０２２は、処理を終了するか否かを判断する。処理を終了するのであればステップＳ３７０５に行き、処理を終了しないのであればステップＳ３７０６に行く。処理を終了するか否かを判断は、予め本処理のループ回数を決めていても良いし、ユーザからの指示等でも良い。
【０３８３】
（ステップＳ３７０５）パラメータセット選択手段２９０２２は、ステップＳ３４０５で算出した最適解を出力する。処理を終了する。
【０３８４】
（ステップＳ３７０６）パラメータセット選択手段２９０２２は、パラメータセット選択処理を再帰的に行う。
【０３８５】
以下、本実施の形態における生体パラメータ決定装置の具体的な動作について説明する。
【０３８６】
まず、生体パラメータ決定装置は、図示しない手段により、図３８の各生体パラメータの採り得る範囲、および刻み幅の情報を、生体パラメータごとに保持している。ここで、生体パラメータは、「ＩＫｒ」、「ＩＫ１」、および「ＩＫｓ」で識別されるパラメータを例として挙げている。また、図３８において、生体パラメータ「ＩＫｒ」は、「０．０，０．１，０．２，・・・４．８，４．９，５．０」と採り得ることを示す。なお、「ＩＫｒ」は、急速活性化遅延整流性カリウムチャネル（Ｋｒチャネル）を流れる電流、「ＩＫ１」は内向き整流性カリウムチャネル（Ｋ１チャネル）を流れる電流、「ＩＫｓ」は緩除活性化遅延整流性カリウムチャネル（Ｋｓチャネル）を流れる電流である。
【０３８７】
そして、生体パラメータ決定装置は、図示しない手段により、図３８の各生体パラメータの採り得る範囲、および刻み幅の情報を元に、生体パラメータセットを生成し、生体パラメータセット格納部２９０１に蓄積する。かかる生体パラメータセットを管理する生体パラメータセット管理表を図３９に示す。図３９において、「ＩＤ」と「ＩＫｒ」、「ＩＫ１」、「ＩＫｓ」などの生体パラメータの値の組からなる生体パラメータセット（表のレコード）を１以上管理している。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報であり、表におけるレコード管理のために存在する。
【０３８８】
つまり、本生体パラメータ決定装置は、図３９の生体パラメータセットの中から、許容範囲にある生体パラメータセットを取得する装置である。
【０３８９】
また、図４０は、実験活動電位情報格納部２９０６に格納されている実験活動電位情報をグラフで表示したデータである。実験活動電位情報は、時間（ｍｓ）と電位（ｍＶ）を対に有する情報の集合であり、動物実験の結果の活動電位の情報の集合である。
【０３９０】
まず、パラメータセット選択部２９０２は、図３９の生体パラメータセット群の中で、最初「ＩＤ＝１」の生体パラメータセット「ＩＫｒ：０．０，ＩＫ１：０．２０，ＩＫｓ：１．００，・・・・」を読み出す。
【０３９１】
次に、シミュレーション実行部２９０３は、パラメータセット選択部２９０２が選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を所定の時間間隔で得て、出力する。
【０３９２】
次に、定常状態判断部２９０４は、シミュレーション実行部２９０３におけるシミュレーション結果の２以上の活動電位情報の変化から、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったか否かを判断し、定常状態になった場合の活動電位情報を得る。この定常状態の活動電位情報をグラフで表示した図は、図４０と類似した形状を有する。
【０３９３】
次に、活動電位情報取得部２９０５は、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったと判断した場合のシミュレーション実行部２９０３の出力である活動電位情報を取り出す。
【０３９４】
なお、図４１は、実験活動電位情報のグラフ（Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｄａｔａ）と、シミュレーション実行部２９０３の出力である活動電位情報（Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）のグラフを重ねた図である。図４１の縦軸は電位（ｍＶ）、横軸は時間（ｍｓｅｃ）である。
【０３９５】
次に、前処理部２９０７は、メモリ上に、実験活動電位情報格納部２９０６の実験活動電位情報を読み込み、前処理を行う。つまり、前処理部２９０７のスケーリング手段２９０７１は、活動電位情報取得部２９０５が取得したシミュレーション結果の活動電位情報が示す電位の静止膜電位の平均値（Ｖ_ＳＲＭＰ）、および最大値（Ｖ_ＳＨ）を、活動電位情報を構成する値から取得する。そして、スケーリング手段２９０７１は、実験活動電位の情報のうちの静止膜電位の平均値（Ｖ_ＥＲＭＰ）、および最大値（Ｖ_ＥＨ）を取得する。次に、スケーリング手段２９０７１は、実験活動電位の情報の最大値（Ｖ_ＥＨ）を最大値（Ｖ_ＳＨ）に、静止膜電位の平均値（Ｖ_ＥＲＭＰ）を静止膜電位の平均値（Ｖ_ＳＲＭＰ）に変更する。スケーリング手段２９０７１は、最大値、静止膜電位が実験活動電位の値に合致するように、他の点のデータも、スケーリングする。その結果、図４２に示すように、実験活動電位情報の電位幅が、シミュレーション結果の活動電位情報の電位幅と同じになる。スケーリング処理により、活動電位の最大振幅をシミュレーションに合うように実験データ（Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｄａｔａ）を縦方向にスケーリングでき、適切な相違度の算出が可能となる。図４２の縦軸は電位（ｍＶ）、横軸は時間（ｍｓｅｃ）である。
【０３９６】
次に、平滑化手段２９０７２は、スケーリング処理を行った実験活動電位情報と、シミュレーション結果の活動電位情報に対して、以下の平滑化処理を行う。つまり、平滑化手段２９０７２は、スケーリング処理を行った実験活動電位情報の全部の点（電位（ｍＶ）と時間（ｍｓ）からなる情報）に対して、移動平均の値を算出し、その値を、実験活動電位情報の点の値とする。同様に、平滑化手段２９０７２は、シミュレーション結果の活動電位情報の全部の点（電位（ｍＶ）と時間（ｍｓ）からなる情報）に対して、移動平均の値を算出し、その値を、シミュレーション結果の活動電位情報の点の値とする。図４３は、平滑化処理後の活動電位情報を示す。平滑化処理により、実験データのノイズを除去できる。図４３は、段階的に移動平均を取ることで、実験データのノイズを除去した結果を示す。上部のライン（ａ）は、10.0msecの間隔で移動平均をとったデータ群である。また、ラインの一つ外側の帯（ｂ）は、1.0msecの間隔で移動平均をとったデータ群である。また、さらに外側の帯（ｃ）は、0.1msecの間隔で移動平均をとったデータ群である。さらに、（ｄ）は、移動平均を取る前の生データである。
【０３９７】
以上のスケーリング処理と平滑化処理が完了した際の実験活動電位波形の薬物投与前（Ｂｅｆｏｒｅ）と薬物投与後（Ａｆｔｅｒ）の波形を図４４に示す。図４４の縦軸は電位（ｍＶ）、横軸は時間（ｍｓｅｃ）である。
【０３９８】
次に、相違度算出部２９０８は、シミュレーション結果であり、取得した活動電位情報と、前処理を行った結果である実験活動電位情報との相違度を、以下のようにして算出する。
【０３９９】
まず、相違度算出部２９０８は、図示しない記録媒体に格納されている相違度の演算式の情報を読み出す。ここでは、相違度の算出式を、例えば、数式１０である、とする。また、図４５は、相違度を算出する算出式とその元情報の対応を示す図であり、相違度の概念を示す図である。
【数１０】

【０４００】
数式１０において、パラメータＡ，Ｂ，Ｃは、重み付けの係数であり、通常、正の値である。また、パラメータＡ，Ｂがそれぞれかかっている第１項、第２項は、シミュレーション結果の活動電位情報と、実験活動電位情報との距離である絶対値差情報を算出する項である。また、第１項は、静止膜電位（ＲＭＰ）の距離である静止膜距離情報を算出する項である。第２項は、再分極相の距離である再分極相距離情報を算出する項である。また、Ｃがかかっている第３項は、シミュレーション結果の活動電位情報と、実験活動電位情報との距離を規格化して算出される変化差情報を算出する項である。
【０４０１】
また、数式１０において、ＲＭＰ_{ｍｏｄｅｌ}は、シミュレーション結果の活動電位情報のうちの静止膜電位（ＲＭＰ）の平均値であり、ＲＭＰ_ｅｘｐは、実験活動電位情報のうちの静止膜電位（ＲＭＰ）の平均値であることは好適である。
【０４０２】
また、数式１０において、Ｖｍ_{ｍｏｄｅｌ}はシミュレーション結果の活動電位、Ｖｍ_ｅｘｐは実験活動電位情報が有する活動電位である。また、ｐｈａｓｅ２とは、活動電位の膜電位が最大値に達した点（時間と膜電位）のことを示す。ｐｈａｓｅ３とは、活動電位の膜電位が最大値となった点（Ｐｈａｓｅ２の開始点）から静止膜電位にまで再分極（静止膜電位に近づく）しきる点（Ｐｈａｓｅ３の終了点）を示す。従って、数式１の第２項のＰｈａｓｅ２からＰｈａｓｅ３までのＶｍの絶対値差情報の和を計算するとは、Ｐｈａｓｅ２の開始点からＰｈａｓｅ３の終了点までに含まれる活動電位情報（時間、膜電位）の絶対値差情報を計算することをさす。
【０４０３】
さらに、数式１０において、ｄＶｍ／ｄｔ_{ｍｏｄｅｌ}は、Ｖｍ_{ｍｏｄｅｌ}を時間微分した値、ｄＶｍ／ｄｔ_ｅｘｐは、Ｖｍ_ｅｘｐを時間微分した値である。
【０４０４】
そして、絶対値差情報取得手段２９０８１は、シミュレーション結果の活動電位情報と、実験活動電位情報を、数式１の第１項、および第２項に入力し、絶対値差情報を算出し、記録媒体に一時格納する。かかる処理の詳細は、図３２のフローチャートで述べた通りである。次に、変化差情報取得手段２９０８２は、シミュレーション結果の活動電位情報と、実験活動電位情報を、数式１０の第３項に入力し、変化差情報を算出し、記録媒体に一時格納する。
【０４０５】
そして、相違度算出部２９０８は、数式１０の第１項、第２項および第３項の演算結果を記録媒体から読み出し、それらの和を算出し、相違度を得る。相違度は、値が小さいほど、シミュレーション結果の活動電位情報と、実験活動電位情報が類似していることとなる。
【０４０６】
次に、許容パラメータセット決定部２９０９は、算出した相違度を用いて、選択した一の生体パラメータセット（図３９の「ＩＤ＝１」の生体パラメータセット）が許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する。許容パラメータセット決定部２９０９は、応答曲面法を用いて決定係数を算出し、その決定係数が許容範囲にあるかどうかで、生体パラメータセットが許容範囲内であるか否かを決定することが好適である。なお、応答曲面法を用いる場合、生体パラメータセット格納部２９０１に格納されている生体パラメータセットとその相違度（相違度算出部２９０８で算出した相違度）の組が２組以上、応答曲面法を計算するために必要となる。また、応用曲面法を用いれば、応答曲面法の計算結果として、最適解と予測される生体パラメータセットを算出することができる点好適である。
【０４０７】
そして、許容パラメータセット出力部２９１１は、許容範囲にある生体パラメータセットを出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示や、記録媒体への蓄積や、外部装置への送信等の概念を含む。
【０４０８】
次に、生体パラメータ決定装置は、図３９の「ＩＤ＝２」以降の生体パラメータセットに対して、上記と同様の処理を行い、許容範囲にある生体パラメータセットを得る。
【０４０９】
なお、上記具体例において、許容範囲にある生体パラメータセットを選択する場合、候補となる全生体パラメータセットを処理したが、図３４や図３７に示すパラメータ選択方法（単純２分割法や範囲縮小法）により、効率的に最適な生体パラメータセットを取得するようにしても良い。
【０４１０】
以上、本実施の形態によれば、動物実験の結果の活動電位情報である実験活動電位情報から、精度高く生体パラメータセットを得ることができる。
【０４１１】
また、本実施の形態によれば、応答曲面法を用いて一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定するので、人手を煩わすことなく、容易に、高速に、かつ精度高く生体パラメータセットを得ることができる。
【０４１２】
なお、本実施の形態において、相違度を算出する場合に、活動電位情報の時間微分（ｄＶｍ／ｄｔ）の情報を用いた。これは、活動電位情報の時間微分（ｄＶｍ／ｄｔ）の情報は、各電流系の変化により特徴的な変化を示す（図４６）ことから、薬物による活動電位波形変化を入力として、投与した薬剤の各電流系への直接的な影響を評価することが可能となるからである。なお、図４６は、各チャネルのパラメータを０−２００％まで変化させた場合のｄＶｍ／ｄｔ波形変化を示す。具体的には、図４６（ａ）は、生体パラメータ「ＩＣａＬ」のｄＶｍ／ｄｔ波形変化、図４５（ｂ）は、生体パラメータ「ＩＫｒ」のｄＶｍ／ｄｔ波形変化、図４６（ｃ）は、生体パラメータ「ＩＫ１」のｄＶｍ／ｄｔ波形変化、図４６（ｄ）は、生体パラメータ「ＩＫｓ」のｄＶｍ／ｄｔ波形変化を示す。
【０４１３】
また、本実施の形態における生体パラメータ決定装置を利用し、薬物投入前の活動電位の情報から生体パラメータセットを取得し、かつ、薬物投入後の活動電位の情報から生体パラメータセットを取得すれば、薬物投入の効果や副作用を定量的に得ることができる。なお、薬物投入の効果は、薬物投入前後の生体パラメータセットの差から求められる。
【０４１４】
また、本実施の形態における生体パラメータ決定装置の出力である生体パラメータセットは、他の装置やソフトウェアが受け付けても良い。例えば、本実施の形態における生体パラメータ決定装置が取得した生体パラメータセットは、薬物投与前後パラメータセット格納部１０１に格納されている薬物投与前の動物のパラメータセットと薬物投与後の動物のパラメータセットのうちの少なくとも１以上のパラメータセットである。かかる場合、図４７に示す不整脈危険性評価システムが構成される。不整脈危険性評価システムは、生体パラメータ決定装置と不整脈危険性評価装置を具備する。不整脈危険性評価装置は、実施の形態１から３で述べたいずれかの不整脈危険性評価装置である。
【０４１５】
さらに、本実施の形態における生体パラメータ決定装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、格納している２組以上の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するパラメータセット選択ステップと、当該パラメータセット選択ステップで選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を得るシミュレーション実行ステップと、前記シミュレーション実行ステップにおける出力である活動電位情報の変化から、シミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったか否かを判断する定常状態判断ステップと、前記定常状態判断ステップでシミュレーション対象の心臓の活動状態が定常状態になったと判断した場合の前記シミュレーション実行ステップにおける出力である活動電位情報を取得する活動電位情報取得ステップと、前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報と、格納している実験活動電位情報との相違度を算出する相違度算出ステップと、前記相違度算出ステップで算出した相違度を用いて、前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する許容パラメータセット決定ステップと、前記許容パラメータセット決定ステップで前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットでないと判断した場合に、前記パラメータセット選択部に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示する制御ステップと、前記許容パラメータセット決定ステップで前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した場合に、当該一の生体パラメータセットを出力する許容パラメータセット出力ステップを実行させるためのプログラム、である。
【０４１６】
また、上記プログラムにおける前記相違度算出ステップは、前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報が示す活動電位の値と、前記実験活動電位情報が示す活動電位の値との差に関する情報である絶対値差情報を取得する絶対値差情報取得ステップと、前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報が示す活動電位の変化の値と、前記実験活動電位情報が示す活動電位の変化の値との差に関する情報である変化差情報を取得する変化差情報取得ステップと、前記絶対値差情報および前記変化差情報を用いて、前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報と、前記実験活動電位情報との相違度を算出する相違度算出ステップを具備することは好適である。
【０４１７】
また、上記プログラムは、コンピュータに、前記実験活動電位情報に対してノイズを除去する処理である前処理を行い新たな実験活動電位情報を得る前処理ステップをさらに実行させ、前記相違度算出ステップは、前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報と、前記前処理ステップで得た実験活動電位情報との相違度を算出することは好適である。
【０４１８】
また、上記プログラムにおける前処理ステップは、前記活動電位情報取得ステップで取得した活動電位情報が示す電位の最大値と前記実験活動電位情報が示す電位の最大値が合致するように、前記実験活動電位情報が示す電位の値をスケーリングするスケーリングステップを具備することは好適である。
【０４１９】
また、上記プログラムにおける前処理ステップは、前記実験活動電位情報が示す電位の値に対して、移動平均を算出し、当該算出した移動平均の値を新たな実験活動電位情報が示す電位の値とする平滑化ステップを具備することは好適である。
【０４２０】
また、上記プログラムにおける前記パラメータセット選択ステップは、前記２組以上の生体パラメータセットを構成する１以上の各パラメータの値の範囲を用いて、当該１以上の各パラメータの範囲を限定し、当該限定した範囲の情報を有する探索空間を決定する探索範囲決定ステップと、前記探索範囲決定ステップで決定した探索空間に存在する１組以上のパラメータセットから、一のパラメータセットを選択するパラメータセット選択ステップを具備することは好適である。
【０４２１】
また、上記プログラムにおける前記探索範囲決定ステップは、前回の探索範囲を構成するｎ個のパラメータの値の範囲を２分割し、当該２分割したｎ個のパラメータの組み合わせの値の範囲を有する２^ｎ個の探索範囲を取得し、当該２^ｎ個の各探索範囲の代表的なパラメータセットのうちで、最も相違度の小さいパラメータセットを有する探索範囲を前回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆくことは好適である。
【０４２２】
また、上記プログラムにおける前記探索範囲決定ステップは、前回の２以上のパラメータセットを構成する各パラメータの値の範囲の情報を保持しており、前記２以上のパラメータセットのうち、前回に最も相違度の小さいパラメータセットを中心に、前記各パラメータの値の範囲の半分の範囲を次回の探索範囲として、探索範囲を狭めてゆくことは好適である。
【０４２３】
また、上記プログラムにおける前記許容パラメータセット決定ステップは、前記相違度算出ステップで算出した相違度に対して、応答曲面法を用いて前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定することは好適である。さらに応答曲面法から算出された最適解と予測される生体パラメータセットを選択しても良い。
【０４２４】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０４２５】
また、図４８は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の不整脈危険性評価装置、または生体パラメータ決定装置を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図４８は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図４９は、コンピュータシステム３４０のブロック図である。
【０４２６】
図４８において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ）ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブを含むコンピュータ３４１と、キーボード３４２と、マウス３４３と、モニタ３４４とを含む。
【０４２７】
図４９において、コンピュータ３４１は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３４１３と、ＣＰＵ３４１３、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２及びＦＤドライブ３４１１に接続されたバス３４１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３４１５と、ＣＰＵ３４１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３４１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３４１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３４１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０４２８】
コンピュータシステム３４０に、上述した実施の形態の不整脈危険性評価装置や生体パラメータ決定装置の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、またはＦＤ３５０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２またはＦＤドライブ３４１１に挿入され、さらにハードディスク３４１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３４１に送信され、ハードディスク３４１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３４１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、ＦＤ３５０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０４２９】
プログラムは、コンピュータ３４１に、上述した実施の形態の不整脈危険性評価装置の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３４０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０４３０】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０４３１】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０４３２】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０４３３】
以上のように、本発明にかかる不整脈危険性評価装置は、薬物のヒト等の生物に対する不整脈危険性を評価することができる、という効果を有し、不整脈危険性評価システム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０４３４】
【図１】実施の形態１における不整脈危険性評価装置の構成を示すブロック図
【図２】同薬物投与前後パラメータセットの例を示す図
【図３】同心筋活動電位の波形や収縮力の時間変化等の実験結果を示す図
【図４】同活動電位情報の例を示す図
【図５】同活動電位情報取得手段が取得する情報の例を示す図
【図６】同細胞種特有の係数を示す図
【図７】同ＱＴ間隔モデル情報の概念を示す図
【図８】同心電図
【図９】同心筋細胞モデルを２次元に配列したシミュレーションモデルを示す図
【図１０】同不整脈危険性評価装置の動作について説明するフローチャート
【図１１】同不整脈判断処理について説明するフローチャート
【図１２】同薬物投与前後パラメータセットの例を示す図
【図１３】同活動電位情報の例を示す図
【図１４】同心電図の例を示す図
【図１５】同スパイラルウェーブシミュレーションの結果の例を示す図
【図１６】実施の形態２における不整脈危険性評価装置のブロック図
【図１７】同不整脈危険性評価装置の動作について説明するフローチャート
【図１８】同心筋細胞シミュレーションの動作について説明するフローチャート
【図１９】同不整脈判断処理について説明するフローチャート
【図２０】同取得したイオン濃度等の例を示す図
【図２１】同出力例を示す図
【図２２】実施の形態３における不整脈危険性評価装置のブロック図
【図２３】同不整脈危険性評価装置の動作について説明するフローチャート
【図２４】同出力情報構成処理について説明するフローチャート
【図２５】同活動電位波形の情報を示す図
【図２６】同活動電位波形の情報を示す図
【図２７】同出力情報の例を示す図
【図２８】同活動電位波形の情報の例を示す図
【図２９】実施の形態４における生体パラメータ決定装置のブロック図
【図３０】同生体パラメータ決定装置の動作について説明するフローチャート
【図３１】同前処理の動作について説明するフローチャート
【図３２】同相違度算出処理について説明するフローチャート
【図３３】同単純２分割法の概念図
【図３４】同単純２分割法について説明するフローチャート
【図３５】同単純２分割法について説明するフローチャート
【図３６】同範囲縮小法の概念図
【図３７】同範囲縮小法について説明するフローチャート
【図３８】同生体パラメータの情報を示す図
【図３９】同生体パラメータセット管理表を示す図
【図４０】同実験活動電位情報をグラフで表示した図
【図４１】同実験活動電位情報のグラフと活動電位情報（Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）のグラフを重ねた図
【図４２】同補正したグラフを示す図
【図４３】同平滑化処理後の活動電位情報を示す図
【図４４】同スケーリング処理と平滑化処理が完了した後の活動電位情報を示す図
【図４５】同相違度を算出する算出式とその元情報の対応を示す図
【図４６】同各チャネルのパラメータを変化させた場合のｄＶｍ／ｄｔ波形変化を示す図
【図４７】同不整脈危険性評価システムのブロック図
【図４８】同コンピュータシステムの概観図
【図４９】同コンピュータシステムのブロック図
【図５０】動物におけるＩＫｒを算出するモデルを示す図
【図５１】ヒトにおけるＩＫｒを算出するモデルを示す図
【符号の説明】
【０４３５】
１００、１６０１ 受付部
１０１ 薬物投与前後パラメータセット格納部
１０２ 動物薬効情報取得部
１０３ 変換元情報格納部
１０４ 薬効変換部
１０５、１６０２ 心筋細胞シミュレーション部
１０６ 不整脈情報取得部
１０７、１６０３ 不整脈判断部
１０８、１６０４、２２０８ 出力情報構成部
１０９、１６０５ 出力部
１０５１ 活動電位モデル情報格納手段
１０５２ 活動電位情報取得手段
１０５３ ＱＴ間隔モデル情報格納手段
１０５４ ＱＴ間隔シミュレーション手段
１０５５ スパイラルウェーブモデル情報格納手段
１０５６ スパイラルウェーブシミュレーション手段
１０７１ 閾値格納手段
１０７２ 比較手段
１０７３ 不整脈判断手段
２２０１ 固定パラメータ情報格納部
２２０２ 次対象生体薬効情報取得部
２２０３、２９１０ 制御部
２９０１ 生体パラメータセット格納部
２９０２ パラメータセット選択部
２９０３ シミュレーション実行部
２９０４ 定常状態判断部
２９０５ 活動電位情報取得部
２９０６ 実験活動電位情報格納部
２９０７ 前処理部
２９０８ 相違度算出部
２９０９ 許容パラメータセット決定部
２９１１ 許容パラメータセット出力部
１６０２１ イオン濃度算出モデル情報格納手段
１６０２２ イオン濃度算出手段
１６０２３ 細胞膜電位算出モデル情報格納手段
１６０２４ 細胞膜電位算出手段
１６０３１ イオン濃度閾値格納手段
１６０３２ イオン濃度不整脈判断手段
１６０３３ 細胞膜電位閾値格納手段
１６０３４ 細胞膜電位不整脈判断手段
１８０７１ 閾値格納手段
１８０７２ 比較手段
１８０７３ 不整脈判断手段
２９０２１ 探索範囲決定手段
２９０２２ パラメータセット選択手段
２９０７１ スケーリング手段
２９０７２ 平滑化手段
２９０８１ 絶対値差情報取得手段
２９０８２ 変化差情報取得手段
２９０８３ 相違度算出手段

【特許請求の範囲】
【請求項１】
動物に対する薬効についての情報である動物薬効情報を格納している動物薬効情報格納部と、
前記動物薬効情報を、シミュレーションを行う対象の生体に対する薬効の情報である対象生体薬効情報に変換するための情報である変換元情報を格納している変換元情報格納部と、
前記動物薬効情報を、前記変換元情報を用いて、対象生体薬効情報に変換する薬効変換部と、
前記対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得する心筋細胞シミュレーション部と、
前記心筋細胞動作情報を用いて、薬物の心臓に対する不整脈の副作用に関する情報である不整脈情報を取得する不整脈情報取得部と、
前記不整脈情報取得部が取得した不整脈情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する出力情報構成部と、
前記出力情報を出力する出力部を具備する不整脈危険性評価装置。
【請求項２】
薬物投与前の動物のパラメータセットと薬物投与後の動物のパラメータセットの組である薬物投与前後パラメータセットを格納している薬物投与前後パラメータセット格納部と、
前記薬物投与前後パラメータセットを用いて、動物に対する薬効についての情報である動物薬効情報を取得する動物薬効情報取得部とをさらに具備し、
前記動物薬効情報格納部の動物薬効情報は、動物薬効情報取得部が取得した動物薬効情報である請求項１記載の不整脈危険性評価装置。
【請求項３】
値を固定するパラメータの情報である固定パラメータ情報を格納している固定パラメータ情報格納部と、
前記不整脈情報取得部が取得した不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報である場合に、前記対象生体薬効情報が有する固定パラメータ情報のパラメータの値を固定して、他のパラメータの値を変動させ、新たな対象生体薬効情報を取得する次対象生体薬効情報取得部と、
前記次対象生体薬効情報取得部が取得した新たな対象生体薬効情報を前記心筋細胞シミュレーション部に与え、心筋細胞動作情報を取得させる制御部をさらに具備し、
前記出力情報構成部は、
前記不整脈情報取得部が取得した不整脈情報、および前記次対象生体薬効情報取得部が取得した対象生体薬効情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する請求項１記載の不整脈危険性評価装置。
【請求項４】
心筋細胞動作情報についての閾値を格納している閾値格納手段と、
前記心筋細胞シミュレーション部が取得した心筋細胞動作情報と、前記閾値格納手段の閾値とを比較する比較手段と、
前記比較手段の比較結果を用いて、前記不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報であるか否かを判断する不整脈判断手段を具備する不整脈判断部をさらに具備し、
前記出力情報構成部は、
前記不整脈判断部の判断結果をも用いて出力情報を構成する請求項１記載の不整脈危険性評価装置。
【請求項５】
前記心筋細胞シミュレーション部は、
活動電位を取得する算出式を示す情報である活動電位モデル情報を格納している活動電位モデル情報格納手段と、
前記活動電位モデル情報を読み出し、当該活動電位モデル情報を用いて、活動電位情報を取得する活動電位情報取得手段を具備し、
前記心筋細胞動作情報は、前記活動電位情報を含む請求項１記載の不整脈危険性評価装置。
【請求項６】
前記心筋細胞シミュレーション部は、
ＱＴ間隔を取得する算出式を示す情報であるＱＴ間隔モデル情報を格納しているＱＴ間隔モデル情報格納手段と、
前記ＱＴ間隔モデル情報を読み出し、当該ＱＴ間隔モデル情報を用いて、ＱＴ間隔情報を取得するＱＴ間隔シミュレーション手段を具備し、
前記心筋細胞動作情報は、前記ＱＴ間隔情報を含む請求項１記載の不整脈危険性評価装置。
【請求項７】
前記心筋細胞シミュレーション部は、
スパイラルウェーブをシミュレーションするための情報であるスパイラルウェーブモデル情報を格納しているスパイラルウェーブモデル情報格納手段と、
前記スパイラルウェーブモデル情報を読み出し、当該スパイラルウェーブモデル情報を用いて、スパイラルウェーブのシミュレーションを行うスパイラルウェーブシミュレーション手段をさらに具備し、
前記心筋細胞動作情報は、前記スパイラルウェーブにシミュレーション結果を含む請求項１記載の不整脈危険性評価装置。
【請求項８】
薬物投与の影響を示す1以上のイオンチャネルの電気流量についての情報である１以上のイオン流量情報を含む対象生体薬効情報を受け付ける受付部と、
前記対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得する心筋細胞シミュレーション部と、
前記心筋細胞動作情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する出力情報構成部と、
前記出力情報を出力する出力部を具備する不整脈危険性評価装置。
【請求項９】
値を固定するパラメータの情報である固定パラメータ情報を格納している固定パラメータ情報格納部と、
前記心筋細胞動作情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報である場合に、前記対象生体薬効情報が有する固定パラメータ情報のパラメータの値を固定して、他のパラメータの値を変動させ、新たな対象生体薬効情報を取得する次対象生体薬効情報取得部と、
前記次対象生体薬効情報取得部が取得した新たな対象生体薬効情報を前記心筋細胞シミュレーション部に与え、心筋細胞動作情報を取得させる制御部をさらに具備し、
前記出力情報構成部は、
前記心筋細胞動作情報、および前記次対象生体薬効情報取得部が取得した対象生体薬効情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する請求項８記載の不整脈危険性評価装置。
【請求項１０】
前記心筋細胞シミュレーション部は、
1以上のイオン流量情報をパラメータとして筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を算出する演算式の情報であるイオン濃度算出モデル情報を格納しているイオン濃度算出モデル情報格納手段と、
前記イオン濃度算出モデル情報を読み出し、前記受付部が受け付けた1以上のイオン流量情報を前記イオン濃度算出モデル情報に代入し、当該イオン濃度算出モデル情報が示す演算式を実行し、心筋細胞動作情報である筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を算出するイオン濃度算出手段を具備する請求項８記載の不整脈危険性評価装置。
【請求項１１】
前記心筋細胞シミュレーション部は、
１以上のイオン流量情報をパラメータとして細胞膜電位を算出する演算式の情報である細胞膜電位算出モデル情報を格納している細胞膜電位算出モデル情報格納手段と、
前記細胞膜電位算出モデル情報を読み出し、前記受付部が受け付けた1以上のイオン流量情報を前記細胞膜電位算出モデル情報に代入し、当該細胞膜電位算出モデル情報が示す演算式を実行し、心筋細胞動作情報である細胞膜電位を算出する細胞膜電位算出手段を具備する請求項８記載の不整脈危険性評価装置。
【請求項１２】
前記心筋細胞シミュレーション部は、
1以上のイオン流量情報をパラメータとして筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を算出する演算式の情報であるイオン濃度算出モデル情報を格納しているイオン濃度算出モデル情報格納手段と、
前記イオン濃度算出モデル情報を読み出し、前記受付部が受け付けた1以上のイオン流量情報を前記イオン濃度算出モデル情報に代入し、当該イオン濃度算出モデル情報が示す演算式を実行し、心筋細胞動作情報である筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を算出するイオン濃度算出手段と、
1以上のイオン流量情報をパラメータとして細胞膜電位を算出する演算式の情報である細胞膜電位算出モデル情報を格納している細胞膜電位算出モデル情報格納手段と、
前記細胞膜電位算出モデル情報を読み出し、前記受付部が受け付けた1以上のイオン流量情報を前記細胞膜電位算出モデル情報に代入し、当該細胞膜電位算出モデル情報が示す演算式を実行し、心筋細胞動作情報である細胞膜電位を算出する細胞膜電位算出手段を具備し、
前記出力情報構成部は、
前記イオン濃度算出手段が算出した筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度を第一の軸の値とし、前記細胞膜電位算出手段が算出した細胞膜電位を第二の軸の値とする二次元平面上に値をプロットし、前記１以上の筋小胞体uptake site内カルシウムイオン濃度についての閾値、および前記１以上の細胞膜電位についての閾値を前記二次元平面上に明示する出力情報を構成する請求項８記載の不整脈危険性評価装置。
【請求項１３】
請求項１から請求項１２いずれか記載の不整脈危険性評価装置と生体パラメータ決定装置を具備する不整脈危険性評価システムであって、
前記生体パラメータ決定装置は、
生体のパラメータである生体パラメータを１以上有する生体パラメータセットを２組以上格納している生体パラメータセット格納部と、
前記２組以上の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するパラメータセット選択部と、
当該パラメータセット選択部が選択した一の生体パラメータセットを入力にして、心臓の活動をシミュレーションし、心臓の活動電位を示す情報である活動電位情報を得るシミュレーション実行部と、
前記活動電位情報を取得する活動電位情報取得部と、
動物実験の結果の活動電位情報である実験活動電位情報を格納している実験活動電位情報格納部と、
前記活動電位情報取得部が取得した活動電位情報と、前記実験活動電位情報との相違度を算出する相違度算出部と、
前記相違度算出部が算出した相違度を用いて、前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであるか否かを決定する許容パラメータセット決定部と、
前記許容パラメータセット決定部が前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットでないと判断した場合に、前記パラメータセット選択部に未選択の生体パラメータセットの中から一の生体パラメータセットを選択するように指示する制御部と、
前記許容パラメータセット決定部が前記一の生体パラメータセットが許容範囲にある生体パラメータセットであると判断した場合に、当該一の生体パラメータセットを出力する許容パラメータセット出力部を具備し、
前記許容パラメータセット出力部が出力する生体パラメータセットは、前記不整脈危険性評価装置の薬物投与前後パラメータセット格納部に格納されている薬物投与前の動物のパラメータセット、および薬物投与後の動物のパラメータセットの少なくともいずれか一方のパラメータセットである不整脈危険性評価システム。
【請求項１４】
コンピュータに、
格納されている動物薬効情報を読み出し、かつ格納されている変換元情報を読み出し、当該動物薬効情報と変換元情報を用いて、対象生体薬効情報を取得し、メモリ上に配置する薬効変換ステップと、
前記対象生体薬効情報を読み出し、当該対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得し、メモリ上に配置する心筋細胞シミュレーションステップと、
前記心筋細胞動作情報を読み出し、当該心筋細胞動作情報を用いて、薬物の心臓に対する不整脈の副作用に関する情報である不整脈情報を取得し、メモリ上に配置する不整脈情報取得ステップと、
前記不整脈情報取得ステップで取得した不整脈情報を読み出し、当該不整脈情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する出力情報構成ステップと、
前記出力情報を出力する出力ステップを実行させるためのプログラム。
【請求項１５】
コンピュータに、
前記不整脈情報取得ステップで取得した不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報である場合に、前記対象生体薬効情報が有する固定パラメータ情報のパラメータの値を固定して、他のパラメータの値を変動させ、新たな対象生体薬効情報を取得し、メモリ上に配置する次対象生体薬効情報取得ステップと、
前記次対象生体薬効情報取得ステップで取得した新たな対象生体薬効情報を読み出し、当該対象生体薬効情報を前記心筋細胞シミュレーションステップに与え、心筋細胞動作情報を取得させる制御ステップをさらに実行させ、
前記出力情報構成ステップにおいて、
前記不整脈情報取得ステップで取得した不整脈情報、および前記次対象生体薬効情報取得ステップで取得した対象生体薬効情報を読み出し、出力情報を構成する請求項１４記載のプログラム。
【請求項１６】
コンピュータに、
前記心筋細胞シミュレーションステップで取得した心筋細胞動作情報と、格納している閾値を読み出し、当該心筋細胞動作情報と閾値とを比較し、当該比較結果を用いて、前記不整脈情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報であるか否かを判断する不整脈判断ステップをさらに実行させ、
前記出力情報構成ステップにおいて、
前記不整脈判断ステップの判断結果をも用いて出力情報を構成する請求項１３記載のプログラム。
【請求項１７】
コンピュータに、
薬物投与の影響を示す1以上のイオンチャネルの電気流量についての情報である１以上のイオン流量情報を含む対象生体薬効情報を受け付ける受付ステップと、
前記受付ステップで受け付けた対象生体薬効情報を読み出し、当該対象生体薬効情報を用いて、生物の心筋細胞の振る舞いについての情報である心筋細胞動作情報を取得し、メモリ上に記憶させる心筋細胞シミュレーションステップと、
前記心筋細胞動作情報を読み出し、当該心筋細胞動作情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する出力情報構成ステップと、
前記出力情報を出力する出力ステップを実行させるためのプログラム。
【請求項１８】
コンピュータに、
前記心筋細胞動作情報が所定以上の不整脈の副作用を示している情報である場合に、前記対象生体薬効情報が有する固定パラメータ情報のパラメータの値を固定して、他のパラメータの値を変動させ、新たな対象生体薬効情報を取得し、メモリ上に配置する次対象生体薬効情報取得ステップと、
前記次対象生体薬効情報取得ステップで取得した新たな対象生体薬効情報を読み出し、当該対象生体薬効情報を前記心筋細胞シミュレーションステップに与え、心筋細胞動作情報を取得させる制御ステップをさらに実行させ、
前記出力情報構成ステップにおいて、
前記心筋細胞動作情報、および前記次対象生体薬効情報取得ステップで取得した対象生体薬効情報を読み出し、当該心筋細胞動作情報、および対象生体薬効情報を用いて出力する情報である出力情報を構成する請求項１７記載のプログラム。

【図１】

【図２】

【図６】

【図１０】

【図１１】

【図１６】

【図１７】

【図１８】

【図１９】

【図２０】

【図２２】

【図２３】

【図２４】

【図２９】

【図３０】

【図３１】

【図３２】

【図３４】

【図３５】

【図３７】

【図３８】

【図３９】

【図４７】

【図４８】

【図４９】

【図３】

【図４】

【図５】

【図７】

【図８】

【図９】

【図１２】

【図１３】

【図１４】

【図１５】

【図２１】

【図２５】

【図２６】

【図２７】

【図２８】

【図３３】

【図３６】

【図４０】

【図４１】

【図４２】

【図４３】

【図４４】

【図４５】

【図４６】

【図５０】

【図５１】

【公開番号】特開２００８−８６５８８（Ｐ２００８−８６５８８Ａ）
【公開日】平成２０年４月１７日（２００８．４．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−２７１６０１（Ｐ２００６−２７１６０１）
【出願日】平成１８年１０月３日（２００６．１０．３）
【出願人】（５０４１３２２７２）国立大学法人京都大学 (1,269)
【出願人】（０００００４１５６）日本新薬株式会社 (46)
【Ｆターム（参考）】