生理的状態分析方法、生理的状態分析システム、及びコンピュータシステムに生理的状態を分析するための処理を実行させるコンピュータプログラム
【課題】特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システムを提供する。
【解決手段】生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定し、測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納し、前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成し、分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付け、前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力することを特徴とする方法。
【解決手段】生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定し、測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納し、前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成し、分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付け、前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システム、このシステムによって実行される生理的状態分析方法、及びこのコンピュータシステムに生理的状態分析方法を実行させるためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の分子生物学的情報生成技術の発達により、特に医療分野において、生体サンプル中の特定のＲＮＡ分子の存在頻度（遺伝子発現情報）とその生体の状態との関連が明らかになりつつある。
【０００３】
このような、医療処置を補助する情報としてＲＮＡ等の転写産物頻度を利用する医療行為では以下のような諸段階を経て医療が行われている。具体的には、まず癌やリウマチといった目的の疾患を特定し、その目的の疾患に罹患した患者を募り、その患者の了解の下で生体サンプルを収集する。その後、当該患者の身体的特徴と疾患の状態の情報とともに生体サンプルから取得した遺伝子発現情報を解析する。そして、その疾患の状態に相関のある転写産物を特定することによって、目的の疾患の分析を可能としている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、疾患という特殊な生理的状態に限らず、年齢、住所、性別、身体的特徴、職業、特定の生活習慣や住環境、労働環境等といった個人の特性又は特徴、境遇や環境に関しても、共通する遺伝子発現パターンが存在することは周知である。また、本発明者等は、筋肉疲労や労働疲労といった個人のある時点での生理的状態においても、共通する遺伝子発現パターンが存在することを確認しており、これは、学習疲労、精神疲労、睡眠不足、風邪やアレルギーといった疾患の進行度などの個人のある時点での生理的状態においても、共通する遺伝子発現パターンが存在することを示唆している。
【０００５】
こうした個人の生活のときどきにおける生理的状態を反映する遺伝子発現情報を利用可能とすることは、例えば、疲労の度合や疲労回復における食品の効果、あるいは体調の維持改善を目的に行う運動や食生活の制御等の定量的な指標のない、あるいは、客観的判断が困難な生理的状態を可視的に明らかにすることを可能とする。また、生理的状態に相関した疾患の観察、風邪や生活習慣病等の多様な症状・疾患様態などの病理的状態の生理学的な分析・分類を可能とする。
【０００６】
また、個人の特性又は特徴を反映する遺伝子発現情報と、上記のような生理的状態を反映する遺伝子発現情報とを組み合わせることにより、特定の個人にパーソナライズされた生理的特徴の指標の精度を向上させることが可能となる。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システム、このシステムによって実行される生理的状態分析方法、及びこのコンピュータシステムに生理的状態分析方法を実行させるためのコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を解決するために、本発明は、特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システムによって実行される方法であって、（ａ）生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定する工程と、（ｂ）前記測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納する工程と、（ｃ）前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成する工程と、（ｄ）分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付ける工程と、（ｅ）前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力する工程と、を有することを特徴とする方法、この方法を好適に実行できるシステム、及びコンピュータにこの方法を実行させるコンピュータプログラムを提供する。
【０００９】
このような構成によれば、生理的状態が既知である特定人の生体サンプルをもとに、その遺伝子発現情報と、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とを関連付けて格納する構成としたため、特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析することが可能となる。
【００１０】
本発明の一の実施形態によれば、この方法において、前記（ｃ）工程は、前記特定人について蓄積された遺伝子発現情報を、前記生体サンプル毎及び／若しくは前記既知の生理的状態毎に標準化することによって、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成するものである。
【００１１】
また、本発明の他の実施形態によれば、この方法において、前記特定人の既知の生理的状態は、前記生理的状態を引き起こす既知の生体情報を含むものであり、前記（ｅ）工程は、前記生理的状態に関する指標値及び／若しくは前記生理的状態を引き起こす既知の生体情報に関する指標値を出力するものである。
【００１２】
ここで、前記既知の生体情報は年齢であり、前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の年齢の指標値を出力するものであることが好ましい。
【００１３】
また、本発明の別の実施形態によれば、この方法において、前記既知の生体情報は運動量で、前記生理的状態は当該運動量によって引き起こされる筋肉疲労であり、前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の運動量の指標値及び／若しくは当該運動量によって引き起こされる筋肉疲労に関する指標値を出力するものであっても良い。
【００１４】
ここで、前記（ｄ）工程は、前記分析対象者の平常時、運動中、運動後、休息後における遺伝子の発現量を受け付けるものであり、前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の平常時、運動中、運動後、休息後における運動量の指標値及び／若しくは当該運動量によって引き起こされる筋肉疲労に関する指標値を出力するものであることが好ましい。
【００１５】
本発明の更なる他の一実施形態によれば、この方法において、前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の過剰労働量の指標値及び／若しくは当該過剰労働量によって引き起こされる労働疲労に関する指標値を出力するものである。
【００１６】
また、本発明の更なる別の一実施形態によれば、この方法において、前記生理的状態は疾患の有無又は進行度であり、前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の疾患の有無又は進行度に関する指標値を出力するものである。
【００１７】
本発明の他の一実施形態によれば、この方法において、前記特定人の既知の生理的状態は、前記生理的状態を引き起こす既知の食品又は薬剤を含むものであり、前記（ｅ）工程は、前記生理的状態に関する指標値及び／若しくは前記生理的状態を引き起こす既知の食品又は薬剤に関する指標値を出力するものである。
【００１８】
ここで、前記（ｄ）工程は、特定の食品又は薬剤の摂取前と摂取後とにおける前記分析対象者の遺伝子の発現量を受け付けるものであり、前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の特定の食品又は薬剤の摂取前と摂取後とにおける指標値を出力するものであることが好ましい。
【００１９】
また本発明の更なる他の一実施形態によれば、この方法において、前記生体サンプルは、当該生体サンプルに係る特定人を特定可能な情報を含まないものである。
【００２０】
また、この発明の第２の主要な観点によれば、特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システムであって、（ａ）生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定する手段と、（ｂ）前記測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納する手段と、（ｃ）前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成する手段と、（ｄ）分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付ける手段と、（ｅ）前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力する手段と、を有することを特徴とするシステムが提供される。
【００２１】
このような構成によれば、上記した生理的状態分析方法を実行するためのシステムが提供される。
【００２２】
また、この発明の第３の主要な観点によれば、特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能なコンピュータシステムの記憶装置に格納され、このコンピュータシステムに、生理的状態を分析するための処理を実行させるコンピュータプログラムであって、（ａ）生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定する工程と、（ｂ）前記測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納する工程と、（ｃ）前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成する工程と、（ｄ）分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付ける工程と、（ｅ）前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力する工程と、を有することを特徴とするコンピュータプログラムが提供される。
【００２３】
このような構成によれば、上記した生理的状態分析システムに上記した生理的状態分析方法を実行さためのコンピュータプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、遺伝子発現頻度として測定される生物の生理的状態を指標として、各種対外的要因の注目する生理的状況に対する影響を、客観的に得ることが可能となる。具体的には、従来、客観的な指標の設定が困難であった、年齢、特定品目や量の食品の摂取やダイエット、体調管理のための運動、疲労（筋肉、労働、学習、記憶、反射神経、徹夜）、成長効果（学習、筋力）、体調の変化（感染症、花粉症自己免疫疾患、慢性ウィルス疾患への罹患と病気の進行・回復）等の生理学的状態に対して、恣意的でない、標準化された指標値が提供可能となり、個人における注目する生理学的状態のモニタリングや、注目する生理学的状態改善のための商品の研究開発や、病理学的状態の生理学的な分析が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して具体的に説明する。
【００２６】
本実施形態に係る生理的状態分析システムは、生理的状態が既知である特定人の生体サンプル収集し、その遺伝子発現頻度の測定を行い、その測定した遺伝子発現頻度を当該特定人の個体情報および生理的状態の情報と共に蓄積することで、生理的状態が未知である分析対象者の目的の生理学的状態を得ることを可能にするものである。
【００２７】
（全体構成）
まず、図１を参照して、本実施形態によって実現される遺伝子生理状態計測・解析・提供スキームの概要を説明する。
【００２８】
図１に符号１で示す生理的状態分析システムは、遺伝子生理状態計測・解析システム２と、この遺伝子生理状態計測・解析システム２と専用回線や公衆回線等の通信ネットワークによって電子的に接続される遺伝子生理状態計測・提供システム３とによって構成されている。
【００２９】
前記遺伝子生理状態計測・解析システム２は、生理的状態が既知の特定人４から分子診断検査用ＲＮＡ採血管等で採取された核酸を含む生体サンプル５を元に核酸分析を行う核酸分析装置６と、前記生体サンプル５に前記生理的状態が既知の特定人４を特定可能な個人情報が含まれていないことを確認する個人情報確認装置７と、前記核酸分析装置６から得られる遺伝子発現頻度（転写産物頻度、転写産物の絶対頻度、翻訳産物頻度、等）の測定値を含む核酸分析結果７と前記生理的状態が既知の特定人４から得た既知の個体特徴情報や生理的状態を表す個体・生理情報９とを関連付けて格納する遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０と、前記核酸分析結果８の標準化処理等を行う核酸分析結果処理システム１１と、目的の生理状態を反映する値（遺伝子生理状態計測値）を計測するための遺伝子発現プロファイル１２を前記遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に格納された情報を元に生成する遺伝子発現生理状態分析システム１３と、を備えている。
【００３０】
前記核酸分析装置７は、前記生理的状態が既知の特定人４から得られた生体サンプル５についてマイクロアレイ法、ＰＣＲ法、ボディーマップ法、ＲＴ−ＰＣＲ、ビーズ法、ＳＡＧＥ法、高速シーケンシング法等の核酸分析を行って、転写産物頻度情報、特定転写産物存在情報、特定転写構造情報等の核酸分析結果８を得る。この核酸分析結果８は、前記生理的状態が既知の特定人４から得られた個体・生理情報９に関連付けられて、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に格納される。ここで、前記個体・生理情報９とは、個々の特定人における年齢、性別、身長、体重、血液型、職業（職種）、住所、生活習慣、生活・労働環境、勤務実態、サンプル収集時点の運動量や運動後の経過時間、摂食内容、睡眠時間、等の個人に関する肉体的・精神的状態等を表す任意の情報である。
【００３１】
前記核酸分析結果処理システム１１は、前記核酸分析装置６から得られた核酸分析結果８を、例えばＱｕａｎｔｉｌｅ ＮｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎやＬｏｅｓｓ／Ｌｏｗｅｓｓ Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ等の方法を用いて標準化する。そして、この標準化された核酸分析結果８は、前記遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ９に格納される。
【００３２】
前記遺伝子発現生理状態分析システム１３は、前記遺伝子発現・個体・生理学情報ＤＢ１０に十分なデータが蓄積されると、この遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０から取得した情報を元に前記遺伝子発現プロファイル１２を生成する。そして、この遺伝子発現プロファイル１２を遺伝子生理状態計測値の計測のために、遺伝子生理状態計測・提供システム３の遺伝子生理状態計測システム１９に送信する。
【００３３】
この遺伝子発現プロファイル１２の生成には、複数の特定人４の標準化された核酸分析結果８が用いられる。また、これ以外に、遺伝子発現・個体・生理学情報ＤＢ１０に蓄積された個体・生理情報９を用いることによって、遺伝子発現プロファイル１２の対象サンプルをカテゴライズすることにより、算出精度を向上させることも有効である。
【００３４】
また、前記遺伝子生理状態計測・提供システム３は、生理的状態が未知の分析対象者１４由来の核酸を含む生体サンプル１５を元に核酸分析を行う核酸分析装置１６と、この核酸分析装置１６から得られる核酸分析結果１７と前記生理的状態が未知の分析対象者１４から得た個体・生理情報１８と前記遺伝子生理状態計測・解析システム２で得られる遺伝子発現プロファイル１２とを用いて遺伝子生理状態を計測する遺伝子生理状態計測システム１９と、この遺伝子生理状態計測システム１９によって計測された遺伝子生理状態計測値を出力する出力部２０と、を備えている。
【００３５】
前記遺伝子生理状態計測システム１９は、前記核酸分析装置６と同様の機能を有する核酸分析装置１６から得た核酸分析結果１７と前記分析対象者１４の個体・生理情報１８と共に、前記遺伝子生理状態計測・解析システム２から送信された遺伝子発現プロファイル１２を取得し、遺伝子生理状態計測値を計測する。
【００３６】
なお、前記特定人４および前記分析対象者１４は、ヒトであることが好ましいが、ヒト以外の他の動植物（マウス、イネなど）であっても良い。
【００３７】
また図１では、遺伝子生理状態計測・解析システム２および遺伝子生理状態計測・提供システム３は、独立した２つのシステムとして構成され、遺伝子発現プロファイル１２の生成と利用とを独立して実施可能なシステムとして表現しているが、両システムの機能を合同し、１つのシステムとすることも可能である。
【００３８】
（システム構成）
次に、図２の機能ブロック図を参照して、上記した生理的状態分析システム１の構成を説明する。なお、本図においては、図１における遺伝子生理状態計測・解析システム２および遺伝子生理状態計測・提供システム３を、生理的情報分析システム１として、単一のシステムで実現した場合を示している。
【００３９】
この生理的情報分析システム１は、コンピュータシステムに内蔵されたＣＰＵ２１にシステムバス２２を介してＲＡＭ２３、ＲＯＭやＨＤＤ、磁気ディスクなどの外部記憶装置２４及び入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）２５が接続されて構成される。入出力Ｉ／Ｆ２５には、キーボードやマウスなどの入力装置２６、ディスプレイなどの出力装置２７、及びモデムなどの通信デバイス２８が夫々接続されている。外部記憶装置２４は、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０とプログラム格納部２９とを備えている。何れも、記憶装置２４内に確保された一定の記憶領域である。
【００４０】
このようなハードウェア構成において、入力装置２６を介して各種の指令（コマンド）が入力されることで、又は通信Ｉ／Ｆや通信デバイス２８等を介してコマンドを受信することで、この記憶装置２４にインストールされたソフトウェアプログラムがＣＰＵ２１によってＲＡＭ２３上に呼び出されて展開され実行されることで、ＯＳ（オペレーションシステム）と協働してこの発明の機能を奏するようになっている。
【００４１】
遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０には、前記特定人４由来の核酸分析結果８や既知の個体・生理情報９等、若しくは通信デバイス２８等を介して取得した情報が随時書き込まれ、更新される。具体的には、この遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０は、図３に示すように、サンプルを提供する特定人４の情報を格納するサンプル提供者マスタテーブル３１、遺伝子発現データ収集のための実験種別の情報を格納する実験種別マスタ３２、遺伝子発現情報を収集する対象である各種遺伝子の情報を格納する遺伝子マスタ３３、及び各種既知の個体・生理情報の情報を格納する既知の個体・生理情報マスタテーブル３４を備えている。サンプル提供者（特定人４）、実験種別、遺伝子及び既知の個体・生理情報の情報を各マスタテーブルで管理することにより、蓄積対象となるサンプルに帰属する情報を、各マスタテーブルにおいて定義されたＩＤにより管理することが可能となる。
【００４２】
この遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０には、サンプルのエントリー情報として、サンプル提供者ＩＤ３５、実験種別ＩＤ３６、サンプル情報３７、核酸分析結果３８、既知の個体・生理情報３９、及び標準化核酸分析結果４０がサンプルＩＤ４１に関連付けて格納される。ここで、標準化核酸分析結果４０は、核酸分析結果８を核酸分析結果処理システム１１によって処理して得られる情報である。
【００４３】
また、プログラム格納部２１に格納されるコンピュータプログラムは、コンピュータを、上記した核酸分析結果処理システム１１、遺伝子発現生理状態分析システム１３、遺伝子生理状態計測システム１９、及び個人情報確認装置７として構成するものであり、具体的には以下の各機能を備えている。
【００４４】
すなわち、核酸分析結果処理システム１１は、遺伝子発現量標準化機能を、遺伝子発現生理状態分析システム１３は、遺伝子発現・個体・生理情報取得機能、遺伝子発現プロファイル生成機能、及び遺伝子発現プロファイル送信機能を、遺伝子生理状態計測システム１９は、核酸分析結果取得機能、個体・生理情報取得機能、遺伝子発現プロファイル受信機能、及び遺伝子生理状態計測機能を、個人情報確認装置７は、個人情報監視機能を夫々備えている。これらの各機能は、夫々が独立したコンピュータプログラムやそのモジュール、ルーチンなどであり、上記ＣＰＵ２１によって実行されることでコンピュータを各システムや装置として構成させるものである。なお、以下においては、夫々のシステムにおける各機能が協働して夫々のシステムを構成しているものとする。
【００４５】
（フローチャート）
次に、図４および図７のフローチャートを参照して、各システムや装置の具体的な動作を説明する。
【００４６】
図４は、遺伝子生理状態計測・解析システムにおいて、生体サンプル５から目的の遺伝子生理状態を表わす遺伝子発現プロファイル１２を得る処理フローを示すフローチャートである。なお、このフローチャートにおいては、便宜のため、前記生理的状態が既知の特定人４をサンプル提供者と称することとする。また、図中の各符号Ｓ１〜Ｓ６は、以下の説明中の各ステップＳ１〜ステップＳ６に対応するものである。
【００４７】
まず、ステップＳ１において、サンプル提供者から血液等の生体サンプル５が採取される。このステップでは、生体サンプル５取得に加え、サンプル提供者に関連する既知の個体・生理情報９が取得され、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に保存される。なお、前記採取される生体サンプル５は、血液であることが好ましいが、皮膚、粘膜、毛髪、等の分子生物学的手法によって当該生体サンプル５からＤＮＡやＲＮＡ等の遺伝子発現情報が得られるものであれば良い。
【００４８】
ステップＳ１において採取された生体サンプル５は、ステップＳ２において、核酸分析装置６によって処理され、遺伝子発現量のデータを含む核酸分析結果８が得られる。得られた核酸分析結果８は、ステップＳ１において取得されたサンプル提供者の既知の個体・生理情報９と関連付けられて、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に保存される。
【００４９】
続いてステップＳ３において、ステップ２において得られ蓄積された核酸分析結果８が任意の標準化の手法を用いて標準化される。この標準化された核酸分析結果８は、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に保存される。標準化の手法としては、例えば、Ｑｕａｎｔｉｌｅ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎやＬｏｅｓｓ／Ｌｏｗｅｓｓ Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ等による方法が有効であるが、これに限られるものではない。例えばＱｕａｎｔｉｌｅ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎでは、例えばデータ１の上から３番目のシグナル値と、データ２の上から３番目のシグナル値を、これらの平均で代替するように計算し、これをすべての遺伝子について行う。アルゴリズムが単純であるため、遺伝子数が増えても比較的高速に計算することができ、有効な方法といえる。
【００５０】
以上のステップＳ１〜ステップＳ３は、少なくとも２以上の生体サンプル５について繰り返され、複数の核酸分析結果８および既知の個体・生理情報９が遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に蓄積される。
【００５１】
複数の生体サンプル５について標準化された核酸分析結果８が蓄積されると、ステップＳ４において、複数の生体サンプル５において共通に測定された各遺伝子について、標準化された核酸分析結果８の変化と、同じサンプルセットにおける目的とする個体・生理情報９の変化との相関値が計算される。相関値を算出する最良の形態の具体例として、遺伝子毎の相関値の計算においては、生体サンプル５間の平均値を標準偏差で除算する等によって発現値の正規化を行い、正規化発現値に対して目的の個体・生理情報９との相関が最大となる線形関数の係数を算出することが挙げられる。正規化発現値の算出に必要なパラメータは、遺伝子発現プロファイル１２の構成要素であることが望ましい。
【００５２】
上記相関値が算出されると、目的とする個体・生理情報９との相関が高い順に各遺伝子がソートされ、遺伝子リストが生成される（ステップＳ５）。続いてステップＳ６において、ステップＳ５で生成された遺伝子リストを用いて回帰式が作成される。具体的には、例えば、遺伝子リストの上位から複数の遺伝子の正規化発現値から、目的の個体・生理情報９との多変量関数が最大となる係数が算出され、その係数が極大となる遺伝子の数とそのときの係数とが得られ、これが遺伝子発現プロファイル１２となる。
【００５３】
図５は、遺伝子発現プロファイル１２の例を示す模式図である。図中に符号５１で示した回帰式は、目的の個体・生理情報９を「年齢」とし、異なる１００個の生体サンプル（血液サンプル）５から遺伝子発現頻度情報を算出し、図４に示す一連のステップによってサンプル提供者の年齢に相関が高くなるように求めたものである。ここで、係数５２は、サンプル提供者の年齢に相関の高い遺伝子の上位９遺伝子について、その標準化・正規化発現量５３に対して、多変量としてより相関が高くなるように求めたものである。
【００５４】
図６は、図５に示す遺伝子発現プロファイルの算出結果を出力するユーザインターフェース６１の例を示す模式図である。図６中の画面左側に表示されるグラフにおいて、縦軸６２および横軸６３は、それぞれ、遺伝子発現プロファイル１２の値および目的の固有・生理情報９の値を示す。本図においては、例として、横軸６３は、サンプル提供者の個体情報である「年齢」を示している。また図６中の画面右側に表示されるリストにおいて、遺伝子発現測定対象の遺伝子が、個別に、目的の個体・生理情報９に対して相関の高い順にリストアップされる。ここでは、例として、遺伝子名６７、個別の遺伝子と目的の個体・生理情報９との間の相関値６８、相関値の得られる確率６９を表示した。本図では、上記リスト中の上位９種類の遺伝子が選択され、同９種類の遺伝子による、目的の個体・生理情報９に対して最も相関が高くなる遺伝子発現プロファイル１２の係数が計算され、各生体サンプル５を示すその値６４が上記グラフにプロットされている。本実施形態では、上位９遺伝子によって図５に示す遺伝子発現プロファイル１２が生成され、これは、目的の個体・生理情報９との間の相関係数が０．８４１、確率が０．００１未満であり、サンプル提供者の年齢を良く反映する遺伝子発現プロファイル１２が得られたことが分かる。
【００５５】
図７は、遺伝子生理年齢計測・提供システム３における処理フローの例を示すフローチャートである。本図では、目的の個体・生理情報９を「年齢」としたときの例を示した。なお、図中の各符号Ｓ１〜Ｓ９は、以下の説明中の各ステップＳ１〜ステップＳ９に対応するものである。
【００５６】
まず、計測目的とする生理的状態が未知である分析対象者１４（被験者）から生体サンプル１５が採取され（ステップＳ１）、核酸分析装置１６によって生体サンプル１５における遺伝子発現量が測定される（ステップＳ２）。遺伝子発現量が測定されると、その測定された遺伝子発現量が標準化され（ステップＳ３）、遺伝子生理年齢計測・解析システム２から送信された遺伝子発現プロファイル１２を用いた遺伝子生理的年齢の計算が行われる（ステップＳ４）。これにより、分析対象者１４の生体サンプル１５提供時における遺伝子生理的年齢を報告することが可能となる。この得られた遺伝子生理的年齢を図６に示される画面中に表示することにより、遺伝子発現プロファイル１２作成時の生理的状態が既知である特定人４のデータと比較した上で、計測目的とする分析対象者１４のデータを確認することが可能である。また、その際、遺伝子発現プロファイル１２から誤差範囲情報を求め、分析対象者１４のデータに関連付けて表示することが効果的である。
【００５７】
さらに、分析対象者１４が生理的状態を変化させる要因を経た後に新たに生体サンプル１５を採取することにより、当該生理的状態を変化させる要因が遺伝子生理的年齢に与える影響を報告することが可能となる。この場合、分析対象者１４が生理的状態を変化させる要因を経た後に、この分析対象者１４から新たに生体サンプル１５が採取され（ステップＳ５）、核酸分析装置１６によって遺伝子発現量が測定され（ステップＳ６）、その遺伝子発現量の標準化が行われ（ステップＳ７）、遺伝子発現プロファイル１２を用いた遺伝子生理的年齢の計算が行われる（ステップＳ８）。この遺伝子生理的年齢の計算が行われると、ステップＳ１〜ステップＳ４で得られた分析対象者１４が生理的状態を変化させる要因を経る前（初期状態）の遺伝子生理的年齢と比較される（ステップＳ９）。これにより、当該生理的状態を変化させる要因が遺伝子生理的年齢に与える影響を報告することが可能となる。
【００５８】
この生理的状態を変化させる要因としては、特定の食品や特定量の食品の摂取、ダイエット、体調管理のための運動、疲労（筋肉、労働、学習、記憶、反射神経、徹夜）、成長効果（学習、筋力）、体調の変化（感染症、花粉症自己免疫疾患、慢性ウィルス疾患への罹患と病気の進行・回復）、運動前後あるいは運動時に使用・着用する器具・装置・衣類、血流制御や神経刺激（マッサージ、針、冷却、温熱等）等が挙げられる。また、分析対象者１４の初期状態として、特殊な生理的状態を設定することにより、その状態からの生理的な変化を報告することも可能である。例えば、運動により筋肉疲労負荷をかけた状態を初期状態とし、運動の継続や休息による遺伝子生理的状態変化や、運動の継続や休息時の特定食品の摂食による遺伝子生理的状態の変化を報告することが可能である。すなわち、分析対象者１４の個人的な遺伝子生理的状態の報告に加え、遺伝子生理的状態に変化を与える要因の報告が可能となる。また、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に蓄積された情報より、特定の生理的状態を変化させる要因毎に典型的な生理的状態変化のパターンを算出することにより、分析対象者１４の特定の生理的状態における現時点の状態や、これからの状態変化の予測を行うことも可能となる。また、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に蓄積された情報より、特定の病理学的状態にある特定人４の遺伝子生理的状態の特徴を抽出することにより、病理学的状態の生理学的な分類・分析（疾患と老化の関係等）が可能となる。
【００５９】
その他、この発明は、上述した一実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を変更しない範囲で種々変形可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係るシステム構成を示す模式図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態に係る生理的状態分析システムの概略構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態に係る既知の個体・生理情報ＤＢのデータ構成を示す概略構成図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態に係る遺伝子生理状態計測・解析システムの処理フローを示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の一実施形態に係る遺伝子発現プロファイルの例を示す模式図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態に係る遺伝子発現プロファイルによるサンプルの分布の例を示す模式図である。
【図７】図７は、本発明の一実施形態に係る遺伝子生理年齢計測・提供システムの処理フローを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６１】
１...生理的状態分析システム
２...遺伝子生理状態計測・解析システム
３...遺伝子生理状態計測・提供システム
４...生理的状態が既知である特定人
５...生理的状態が既知である特定人の生体サンプル
６...核酸分析装置
７...個人情報確認装置
８...生理的状態が既知である特定人の生体サンプルの核酸分析結果
９...生理的状態が既知である特定人の既知の個体・生理情報
１０...遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ
１１...核酸分析結果処理システム
１２...遺伝子発現プロファイル
１３...遺伝子発現生理状態分析システム
１４...分析対象者
１５...分析対象者の生体サンプル
１６...核酸分析装置
１７...分析対象者の生体サンプルの核酸分析結果
１８...分析対象者の既知の個体・生理情報
１９...遺伝子生理的状態計測システム
２０...出力部
２１...ＣＰＵ
２２...システムバス
２３...ＲＡＭ
２４...外部記憶装置
２５...入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）
２６...入力装置
２７...出力装置
２８...通信デバイス
２９...プログラム格納部
３１...サンプル提供者マスタテーブル
３２...実験種別マスタ
３３...遺伝子マスタ
３４...既知の個体・生理情報マスタテーブル
３５...サンプル提供者ＩＤ
３６...実験種別ＩＤ
３７...サンプル情報
３８...核酸分析結果
３９...既知の個体・生理情報
４０...標準化核酸分析結果
４１...サンプルＩＤ
５１...回帰式
５２...係数
５３...標準化・正規化発現量
６１...ユーザインターフェース
６２...縦軸
６３...横軸
６４...遺伝子名
６５...相関値
６６...相関値の得られる確率
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システム、このシステムによって実行される生理的状態分析方法、及びこのコンピュータシステムに生理的状態分析方法を実行させるためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の分子生物学的情報生成技術の発達により、特に医療分野において、生体サンプル中の特定のＲＮＡ分子の存在頻度（遺伝子発現情報）とその生体の状態との関連が明らかになりつつある。
【０００３】
このような、医療処置を補助する情報としてＲＮＡ等の転写産物頻度を利用する医療行為では以下のような諸段階を経て医療が行われている。具体的には、まず癌やリウマチといった目的の疾患を特定し、その目的の疾患に罹患した患者を募り、その患者の了解の下で生体サンプルを収集する。その後、当該患者の身体的特徴と疾患の状態の情報とともに生体サンプルから取得した遺伝子発現情報を解析する。そして、その疾患の状態に相関のある転写産物を特定することによって、目的の疾患の分析を可能としている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、疾患という特殊な生理的状態に限らず、年齢、住所、性別、身体的特徴、職業、特定の生活習慣や住環境、労働環境等といった個人の特性又は特徴、境遇や環境に関しても、共通する遺伝子発現パターンが存在することは周知である。また、本発明者等は、筋肉疲労や労働疲労といった個人のある時点での生理的状態においても、共通する遺伝子発現パターンが存在することを確認しており、これは、学習疲労、精神疲労、睡眠不足、風邪やアレルギーといった疾患の進行度などの個人のある時点での生理的状態においても、共通する遺伝子発現パターンが存在することを示唆している。
【０００５】
こうした個人の生活のときどきにおける生理的状態を反映する遺伝子発現情報を利用可能とすることは、例えば、疲労の度合や疲労回復における食品の効果、あるいは体調の維持改善を目的に行う運動や食生活の制御等の定量的な指標のない、あるいは、客観的判断が困難な生理的状態を可視的に明らかにすることを可能とする。また、生理的状態に相関した疾患の観察、風邪や生活習慣病等の多様な症状・疾患様態などの病理的状態の生理学的な分析・分類を可能とする。
【０００６】
また、個人の特性又は特徴を反映する遺伝子発現情報と、上記のような生理的状態を反映する遺伝子発現情報とを組み合わせることにより、特定の個人にパーソナライズされた生理的特徴の指標の精度を向上させることが可能となる。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システム、このシステムによって実行される生理的状態分析方法、及びこのコンピュータシステムに生理的状態分析方法を実行させるためのコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を解決するために、本発明は、特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システムによって実行される方法であって、（ａ）生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定する工程と、（ｂ）前記測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納する工程と、（ｃ）前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成する工程と、（ｄ）分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付ける工程と、（ｅ）前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力する工程と、を有することを特徴とする方法、この方法を好適に実行できるシステム、及びコンピュータにこの方法を実行させるコンピュータプログラムを提供する。
【０００９】
このような構成によれば、生理的状態が既知である特定人の生体サンプルをもとに、その遺伝子発現情報と、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とを関連付けて格納する構成としたため、特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析することが可能となる。
【００１０】
本発明の一の実施形態によれば、この方法において、前記（ｃ）工程は、前記特定人について蓄積された遺伝子発現情報を、前記生体サンプル毎及び／若しくは前記既知の生理的状態毎に標準化することによって、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成するものである。
【００１１】
また、本発明の他の実施形態によれば、この方法において、前記特定人の既知の生理的状態は、前記生理的状態を引き起こす既知の生体情報を含むものであり、前記（ｅ）工程は、前記生理的状態に関する指標値及び／若しくは前記生理的状態を引き起こす既知の生体情報に関する指標値を出力するものである。
【００１２】
ここで、前記既知の生体情報は年齢であり、前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の年齢の指標値を出力するものであることが好ましい。
【００１３】
また、本発明の別の実施形態によれば、この方法において、前記既知の生体情報は運動量で、前記生理的状態は当該運動量によって引き起こされる筋肉疲労であり、前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の運動量の指標値及び／若しくは当該運動量によって引き起こされる筋肉疲労に関する指標値を出力するものであっても良い。
【００１４】
ここで、前記（ｄ）工程は、前記分析対象者の平常時、運動中、運動後、休息後における遺伝子の発現量を受け付けるものであり、前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の平常時、運動中、運動後、休息後における運動量の指標値及び／若しくは当該運動量によって引き起こされる筋肉疲労に関する指標値を出力するものであることが好ましい。
【００１５】
本発明の更なる他の一実施形態によれば、この方法において、前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の過剰労働量の指標値及び／若しくは当該過剰労働量によって引き起こされる労働疲労に関する指標値を出力するものである。
【００１６】
また、本発明の更なる別の一実施形態によれば、この方法において、前記生理的状態は疾患の有無又は進行度であり、前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の疾患の有無又は進行度に関する指標値を出力するものである。
【００１７】
本発明の他の一実施形態によれば、この方法において、前記特定人の既知の生理的状態は、前記生理的状態を引き起こす既知の食品又は薬剤を含むものであり、前記（ｅ）工程は、前記生理的状態に関する指標値及び／若しくは前記生理的状態を引き起こす既知の食品又は薬剤に関する指標値を出力するものである。
【００１８】
ここで、前記（ｄ）工程は、特定の食品又は薬剤の摂取前と摂取後とにおける前記分析対象者の遺伝子の発現量を受け付けるものであり、前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の特定の食品又は薬剤の摂取前と摂取後とにおける指標値を出力するものであることが好ましい。
【００１９】
また本発明の更なる他の一実施形態によれば、この方法において、前記生体サンプルは、当該生体サンプルに係る特定人を特定可能な情報を含まないものである。
【００２０】
また、この発明の第２の主要な観点によれば、特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システムであって、（ａ）生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定する手段と、（ｂ）前記測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納する手段と、（ｃ）前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成する手段と、（ｄ）分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付ける手段と、（ｅ）前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力する手段と、を有することを特徴とするシステムが提供される。
【００２１】
このような構成によれば、上記した生理的状態分析方法を実行するためのシステムが提供される。
【００２２】
また、この発明の第３の主要な観点によれば、特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能なコンピュータシステムの記憶装置に格納され、このコンピュータシステムに、生理的状態を分析するための処理を実行させるコンピュータプログラムであって、（ａ）生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定する工程と、（ｂ）前記測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納する工程と、（ｃ）前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成する工程と、（ｄ）分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付ける工程と、（ｅ）前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力する工程と、を有することを特徴とするコンピュータプログラムが提供される。
【００２３】
このような構成によれば、上記した生理的状態分析システムに上記した生理的状態分析方法を実行さためのコンピュータプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、遺伝子発現頻度として測定される生物の生理的状態を指標として、各種対外的要因の注目する生理的状況に対する影響を、客観的に得ることが可能となる。具体的には、従来、客観的な指標の設定が困難であった、年齢、特定品目や量の食品の摂取やダイエット、体調管理のための運動、疲労（筋肉、労働、学習、記憶、反射神経、徹夜）、成長効果（学習、筋力）、体調の変化（感染症、花粉症自己免疫疾患、慢性ウィルス疾患への罹患と病気の進行・回復）等の生理学的状態に対して、恣意的でない、標準化された指標値が提供可能となり、個人における注目する生理学的状態のモニタリングや、注目する生理学的状態改善のための商品の研究開発や、病理学的状態の生理学的な分析が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して具体的に説明する。
【００２６】
本実施形態に係る生理的状態分析システムは、生理的状態が既知である特定人の生体サンプル収集し、その遺伝子発現頻度の測定を行い、その測定した遺伝子発現頻度を当該特定人の個体情報および生理的状態の情報と共に蓄積することで、生理的状態が未知である分析対象者の目的の生理学的状態を得ることを可能にするものである。
【００２７】
（全体構成）
まず、図１を参照して、本実施形態によって実現される遺伝子生理状態計測・解析・提供スキームの概要を説明する。
【００２８】
図１に符号１で示す生理的状態分析システムは、遺伝子生理状態計測・解析システム２と、この遺伝子生理状態計測・解析システム２と専用回線や公衆回線等の通信ネットワークによって電子的に接続される遺伝子生理状態計測・提供システム３とによって構成されている。
【００２９】
前記遺伝子生理状態計測・解析システム２は、生理的状態が既知の特定人４から分子診断検査用ＲＮＡ採血管等で採取された核酸を含む生体サンプル５を元に核酸分析を行う核酸分析装置６と、前記生体サンプル５に前記生理的状態が既知の特定人４を特定可能な個人情報が含まれていないことを確認する個人情報確認装置７と、前記核酸分析装置６から得られる遺伝子発現頻度（転写産物頻度、転写産物の絶対頻度、翻訳産物頻度、等）の測定値を含む核酸分析結果７と前記生理的状態が既知の特定人４から得た既知の個体特徴情報や生理的状態を表す個体・生理情報９とを関連付けて格納する遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０と、前記核酸分析結果８の標準化処理等を行う核酸分析結果処理システム１１と、目的の生理状態を反映する値（遺伝子生理状態計測値）を計測するための遺伝子発現プロファイル１２を前記遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に格納された情報を元に生成する遺伝子発現生理状態分析システム１３と、を備えている。
【００３０】
前記核酸分析装置７は、前記生理的状態が既知の特定人４から得られた生体サンプル５についてマイクロアレイ法、ＰＣＲ法、ボディーマップ法、ＲＴ−ＰＣＲ、ビーズ法、ＳＡＧＥ法、高速シーケンシング法等の核酸分析を行って、転写産物頻度情報、特定転写産物存在情報、特定転写構造情報等の核酸分析結果８を得る。この核酸分析結果８は、前記生理的状態が既知の特定人４から得られた個体・生理情報９に関連付けられて、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に格納される。ここで、前記個体・生理情報９とは、個々の特定人における年齢、性別、身長、体重、血液型、職業（職種）、住所、生活習慣、生活・労働環境、勤務実態、サンプル収集時点の運動量や運動後の経過時間、摂食内容、睡眠時間、等の個人に関する肉体的・精神的状態等を表す任意の情報である。
【００３１】
前記核酸分析結果処理システム１１は、前記核酸分析装置６から得られた核酸分析結果８を、例えばＱｕａｎｔｉｌｅ ＮｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎやＬｏｅｓｓ／Ｌｏｗｅｓｓ Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ等の方法を用いて標準化する。そして、この標準化された核酸分析結果８は、前記遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ９に格納される。
【００３２】
前記遺伝子発現生理状態分析システム１３は、前記遺伝子発現・個体・生理学情報ＤＢ１０に十分なデータが蓄積されると、この遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０から取得した情報を元に前記遺伝子発現プロファイル１２を生成する。そして、この遺伝子発現プロファイル１２を遺伝子生理状態計測値の計測のために、遺伝子生理状態計測・提供システム３の遺伝子生理状態計測システム１９に送信する。
【００３３】
この遺伝子発現プロファイル１２の生成には、複数の特定人４の標準化された核酸分析結果８が用いられる。また、これ以外に、遺伝子発現・個体・生理学情報ＤＢ１０に蓄積された個体・生理情報９を用いることによって、遺伝子発現プロファイル１２の対象サンプルをカテゴライズすることにより、算出精度を向上させることも有効である。
【００３４】
また、前記遺伝子生理状態計測・提供システム３は、生理的状態が未知の分析対象者１４由来の核酸を含む生体サンプル１５を元に核酸分析を行う核酸分析装置１６と、この核酸分析装置１６から得られる核酸分析結果１７と前記生理的状態が未知の分析対象者１４から得た個体・生理情報１８と前記遺伝子生理状態計測・解析システム２で得られる遺伝子発現プロファイル１２とを用いて遺伝子生理状態を計測する遺伝子生理状態計測システム１９と、この遺伝子生理状態計測システム１９によって計測された遺伝子生理状態計測値を出力する出力部２０と、を備えている。
【００３５】
前記遺伝子生理状態計測システム１９は、前記核酸分析装置６と同様の機能を有する核酸分析装置１６から得た核酸分析結果１７と前記分析対象者１４の個体・生理情報１８と共に、前記遺伝子生理状態計測・解析システム２から送信された遺伝子発現プロファイル１２を取得し、遺伝子生理状態計測値を計測する。
【００３６】
なお、前記特定人４および前記分析対象者１４は、ヒトであることが好ましいが、ヒト以外の他の動植物（マウス、イネなど）であっても良い。
【００３７】
また図１では、遺伝子生理状態計測・解析システム２および遺伝子生理状態計測・提供システム３は、独立した２つのシステムとして構成され、遺伝子発現プロファイル１２の生成と利用とを独立して実施可能なシステムとして表現しているが、両システムの機能を合同し、１つのシステムとすることも可能である。
【００３８】
（システム構成）
次に、図２の機能ブロック図を参照して、上記した生理的状態分析システム１の構成を説明する。なお、本図においては、図１における遺伝子生理状態計測・解析システム２および遺伝子生理状態計測・提供システム３を、生理的情報分析システム１として、単一のシステムで実現した場合を示している。
【００３９】
この生理的情報分析システム１は、コンピュータシステムに内蔵されたＣＰＵ２１にシステムバス２２を介してＲＡＭ２３、ＲＯＭやＨＤＤ、磁気ディスクなどの外部記憶装置２４及び入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）２５が接続されて構成される。入出力Ｉ／Ｆ２５には、キーボードやマウスなどの入力装置２６、ディスプレイなどの出力装置２７、及びモデムなどの通信デバイス２８が夫々接続されている。外部記憶装置２４は、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０とプログラム格納部２９とを備えている。何れも、記憶装置２４内に確保された一定の記憶領域である。
【００４０】
このようなハードウェア構成において、入力装置２６を介して各種の指令（コマンド）が入力されることで、又は通信Ｉ／Ｆや通信デバイス２８等を介してコマンドを受信することで、この記憶装置２４にインストールされたソフトウェアプログラムがＣＰＵ２１によってＲＡＭ２３上に呼び出されて展開され実行されることで、ＯＳ（オペレーションシステム）と協働してこの発明の機能を奏するようになっている。
【００４１】
遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０には、前記特定人４由来の核酸分析結果８や既知の個体・生理情報９等、若しくは通信デバイス２８等を介して取得した情報が随時書き込まれ、更新される。具体的には、この遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０は、図３に示すように、サンプルを提供する特定人４の情報を格納するサンプル提供者マスタテーブル３１、遺伝子発現データ収集のための実験種別の情報を格納する実験種別マスタ３２、遺伝子発現情報を収集する対象である各種遺伝子の情報を格納する遺伝子マスタ３３、及び各種既知の個体・生理情報の情報を格納する既知の個体・生理情報マスタテーブル３４を備えている。サンプル提供者（特定人４）、実験種別、遺伝子及び既知の個体・生理情報の情報を各マスタテーブルで管理することにより、蓄積対象となるサンプルに帰属する情報を、各マスタテーブルにおいて定義されたＩＤにより管理することが可能となる。
【００４２】
この遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０には、サンプルのエントリー情報として、サンプル提供者ＩＤ３５、実験種別ＩＤ３６、サンプル情報３７、核酸分析結果３８、既知の個体・生理情報３９、及び標準化核酸分析結果４０がサンプルＩＤ４１に関連付けて格納される。ここで、標準化核酸分析結果４０は、核酸分析結果８を核酸分析結果処理システム１１によって処理して得られる情報である。
【００４３】
また、プログラム格納部２１に格納されるコンピュータプログラムは、コンピュータを、上記した核酸分析結果処理システム１１、遺伝子発現生理状態分析システム１３、遺伝子生理状態計測システム１９、及び個人情報確認装置７として構成するものであり、具体的には以下の各機能を備えている。
【００４４】
すなわち、核酸分析結果処理システム１１は、遺伝子発現量標準化機能を、遺伝子発現生理状態分析システム１３は、遺伝子発現・個体・生理情報取得機能、遺伝子発現プロファイル生成機能、及び遺伝子発現プロファイル送信機能を、遺伝子生理状態計測システム１９は、核酸分析結果取得機能、個体・生理情報取得機能、遺伝子発現プロファイル受信機能、及び遺伝子生理状態計測機能を、個人情報確認装置７は、個人情報監視機能を夫々備えている。これらの各機能は、夫々が独立したコンピュータプログラムやそのモジュール、ルーチンなどであり、上記ＣＰＵ２１によって実行されることでコンピュータを各システムや装置として構成させるものである。なお、以下においては、夫々のシステムにおける各機能が協働して夫々のシステムを構成しているものとする。
【００４５】
（フローチャート）
次に、図４および図７のフローチャートを参照して、各システムや装置の具体的な動作を説明する。
【００４６】
図４は、遺伝子生理状態計測・解析システムにおいて、生体サンプル５から目的の遺伝子生理状態を表わす遺伝子発現プロファイル１２を得る処理フローを示すフローチャートである。なお、このフローチャートにおいては、便宜のため、前記生理的状態が既知の特定人４をサンプル提供者と称することとする。また、図中の各符号Ｓ１〜Ｓ６は、以下の説明中の各ステップＳ１〜ステップＳ６に対応するものである。
【００４７】
まず、ステップＳ１において、サンプル提供者から血液等の生体サンプル５が採取される。このステップでは、生体サンプル５取得に加え、サンプル提供者に関連する既知の個体・生理情報９が取得され、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に保存される。なお、前記採取される生体サンプル５は、血液であることが好ましいが、皮膚、粘膜、毛髪、等の分子生物学的手法によって当該生体サンプル５からＤＮＡやＲＮＡ等の遺伝子発現情報が得られるものであれば良い。
【００４８】
ステップＳ１において採取された生体サンプル５は、ステップＳ２において、核酸分析装置６によって処理され、遺伝子発現量のデータを含む核酸分析結果８が得られる。得られた核酸分析結果８は、ステップＳ１において取得されたサンプル提供者の既知の個体・生理情報９と関連付けられて、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に保存される。
【００４９】
続いてステップＳ３において、ステップ２において得られ蓄積された核酸分析結果８が任意の標準化の手法を用いて標準化される。この標準化された核酸分析結果８は、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に保存される。標準化の手法としては、例えば、Ｑｕａｎｔｉｌｅ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎやＬｏｅｓｓ／Ｌｏｗｅｓｓ Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ等による方法が有効であるが、これに限られるものではない。例えばＱｕａｎｔｉｌｅ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎでは、例えばデータ１の上から３番目のシグナル値と、データ２の上から３番目のシグナル値を、これらの平均で代替するように計算し、これをすべての遺伝子について行う。アルゴリズムが単純であるため、遺伝子数が増えても比較的高速に計算することができ、有効な方法といえる。
【００５０】
以上のステップＳ１〜ステップＳ３は、少なくとも２以上の生体サンプル５について繰り返され、複数の核酸分析結果８および既知の個体・生理情報９が遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に蓄積される。
【００５１】
複数の生体サンプル５について標準化された核酸分析結果８が蓄積されると、ステップＳ４において、複数の生体サンプル５において共通に測定された各遺伝子について、標準化された核酸分析結果８の変化と、同じサンプルセットにおける目的とする個体・生理情報９の変化との相関値が計算される。相関値を算出する最良の形態の具体例として、遺伝子毎の相関値の計算においては、生体サンプル５間の平均値を標準偏差で除算する等によって発現値の正規化を行い、正規化発現値に対して目的の個体・生理情報９との相関が最大となる線形関数の係数を算出することが挙げられる。正規化発現値の算出に必要なパラメータは、遺伝子発現プロファイル１２の構成要素であることが望ましい。
【００５２】
上記相関値が算出されると、目的とする個体・生理情報９との相関が高い順に各遺伝子がソートされ、遺伝子リストが生成される（ステップＳ５）。続いてステップＳ６において、ステップＳ５で生成された遺伝子リストを用いて回帰式が作成される。具体的には、例えば、遺伝子リストの上位から複数の遺伝子の正規化発現値から、目的の個体・生理情報９との多変量関数が最大となる係数が算出され、その係数が極大となる遺伝子の数とそのときの係数とが得られ、これが遺伝子発現プロファイル１２となる。
【００５３】
図５は、遺伝子発現プロファイル１２の例を示す模式図である。図中に符号５１で示した回帰式は、目的の個体・生理情報９を「年齢」とし、異なる１００個の生体サンプル（血液サンプル）５から遺伝子発現頻度情報を算出し、図４に示す一連のステップによってサンプル提供者の年齢に相関が高くなるように求めたものである。ここで、係数５２は、サンプル提供者の年齢に相関の高い遺伝子の上位９遺伝子について、その標準化・正規化発現量５３に対して、多変量としてより相関が高くなるように求めたものである。
【００５４】
図６は、図５に示す遺伝子発現プロファイルの算出結果を出力するユーザインターフェース６１の例を示す模式図である。図６中の画面左側に表示されるグラフにおいて、縦軸６２および横軸６３は、それぞれ、遺伝子発現プロファイル１２の値および目的の固有・生理情報９の値を示す。本図においては、例として、横軸６３は、サンプル提供者の個体情報である「年齢」を示している。また図６中の画面右側に表示されるリストにおいて、遺伝子発現測定対象の遺伝子が、個別に、目的の個体・生理情報９に対して相関の高い順にリストアップされる。ここでは、例として、遺伝子名６７、個別の遺伝子と目的の個体・生理情報９との間の相関値６８、相関値の得られる確率６９を表示した。本図では、上記リスト中の上位９種類の遺伝子が選択され、同９種類の遺伝子による、目的の個体・生理情報９に対して最も相関が高くなる遺伝子発現プロファイル１２の係数が計算され、各生体サンプル５を示すその値６４が上記グラフにプロットされている。本実施形態では、上位９遺伝子によって図５に示す遺伝子発現プロファイル１２が生成され、これは、目的の個体・生理情報９との間の相関係数が０．８４１、確率が０．００１未満であり、サンプル提供者の年齢を良く反映する遺伝子発現プロファイル１２が得られたことが分かる。
【００５５】
図７は、遺伝子生理年齢計測・提供システム３における処理フローの例を示すフローチャートである。本図では、目的の個体・生理情報９を「年齢」としたときの例を示した。なお、図中の各符号Ｓ１〜Ｓ９は、以下の説明中の各ステップＳ１〜ステップＳ９に対応するものである。
【００５６】
まず、計測目的とする生理的状態が未知である分析対象者１４（被験者）から生体サンプル１５が採取され（ステップＳ１）、核酸分析装置１６によって生体サンプル１５における遺伝子発現量が測定される（ステップＳ２）。遺伝子発現量が測定されると、その測定された遺伝子発現量が標準化され（ステップＳ３）、遺伝子生理年齢計測・解析システム２から送信された遺伝子発現プロファイル１２を用いた遺伝子生理的年齢の計算が行われる（ステップＳ４）。これにより、分析対象者１４の生体サンプル１５提供時における遺伝子生理的年齢を報告することが可能となる。この得られた遺伝子生理的年齢を図６に示される画面中に表示することにより、遺伝子発現プロファイル１２作成時の生理的状態が既知である特定人４のデータと比較した上で、計測目的とする分析対象者１４のデータを確認することが可能である。また、その際、遺伝子発現プロファイル１２から誤差範囲情報を求め、分析対象者１４のデータに関連付けて表示することが効果的である。
【００５７】
さらに、分析対象者１４が生理的状態を変化させる要因を経た後に新たに生体サンプル１５を採取することにより、当該生理的状態を変化させる要因が遺伝子生理的年齢に与える影響を報告することが可能となる。この場合、分析対象者１４が生理的状態を変化させる要因を経た後に、この分析対象者１４から新たに生体サンプル１５が採取され（ステップＳ５）、核酸分析装置１６によって遺伝子発現量が測定され（ステップＳ６）、その遺伝子発現量の標準化が行われ（ステップＳ７）、遺伝子発現プロファイル１２を用いた遺伝子生理的年齢の計算が行われる（ステップＳ８）。この遺伝子生理的年齢の計算が行われると、ステップＳ１〜ステップＳ４で得られた分析対象者１４が生理的状態を変化させる要因を経る前（初期状態）の遺伝子生理的年齢と比較される（ステップＳ９）。これにより、当該生理的状態を変化させる要因が遺伝子生理的年齢に与える影響を報告することが可能となる。
【００５８】
この生理的状態を変化させる要因としては、特定の食品や特定量の食品の摂取、ダイエット、体調管理のための運動、疲労（筋肉、労働、学習、記憶、反射神経、徹夜）、成長効果（学習、筋力）、体調の変化（感染症、花粉症自己免疫疾患、慢性ウィルス疾患への罹患と病気の進行・回復）、運動前後あるいは運動時に使用・着用する器具・装置・衣類、血流制御や神経刺激（マッサージ、針、冷却、温熱等）等が挙げられる。また、分析対象者１４の初期状態として、特殊な生理的状態を設定することにより、その状態からの生理的な変化を報告することも可能である。例えば、運動により筋肉疲労負荷をかけた状態を初期状態とし、運動の継続や休息による遺伝子生理的状態変化や、運動の継続や休息時の特定食品の摂食による遺伝子生理的状態の変化を報告することが可能である。すなわち、分析対象者１４の個人的な遺伝子生理的状態の報告に加え、遺伝子生理的状態に変化を与える要因の報告が可能となる。また、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に蓄積された情報より、特定の生理的状態を変化させる要因毎に典型的な生理的状態変化のパターンを算出することにより、分析対象者１４の特定の生理的状態における現時点の状態や、これからの状態変化の予測を行うことも可能となる。また、遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ１０に蓄積された情報より、特定の病理学的状態にある特定人４の遺伝子生理的状態の特徴を抽出することにより、病理学的状態の生理学的な分類・分析（疾患と老化の関係等）が可能となる。
【００５９】
その他、この発明は、上述した一実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を変更しない範囲で種々変形可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係るシステム構成を示す模式図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態に係る生理的状態分析システムの概略構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態に係る既知の個体・生理情報ＤＢのデータ構成を示す概略構成図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態に係る遺伝子生理状態計測・解析システムの処理フローを示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の一実施形態に係る遺伝子発現プロファイルの例を示す模式図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態に係る遺伝子発現プロファイルによるサンプルの分布の例を示す模式図である。
【図７】図７は、本発明の一実施形態に係る遺伝子生理年齢計測・提供システムの処理フローを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６１】
１...生理的状態分析システム
２...遺伝子生理状態計測・解析システム
３...遺伝子生理状態計測・提供システム
４...生理的状態が既知である特定人
５...生理的状態が既知である特定人の生体サンプル
６...核酸分析装置
７...個人情報確認装置
８...生理的状態が既知である特定人の生体サンプルの核酸分析結果
９...生理的状態が既知である特定人の既知の個体・生理情報
１０...遺伝子発現・個体・生理情報ＤＢ
１１...核酸分析結果処理システム
１２...遺伝子発現プロファイル
１３...遺伝子発現生理状態分析システム
１４...分析対象者
１５...分析対象者の生体サンプル
１６...核酸分析装置
１７...分析対象者の生体サンプルの核酸分析結果
１８...分析対象者の既知の個体・生理情報
１９...遺伝子生理的状態計測システム
２０...出力部
２１...ＣＰＵ
２２...システムバス
２３...ＲＡＭ
２４...外部記憶装置
２５...入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）
２６...入力装置
２７...出力装置
２８...通信デバイス
２９...プログラム格納部
３１...サンプル提供者マスタテーブル
３２...実験種別マスタ
３３...遺伝子マスタ
３４...既知の個体・生理情報マスタテーブル
３５...サンプル提供者ＩＤ
３６...実験種別ＩＤ
３７...サンプル情報
３８...核酸分析結果
３９...既知の個体・生理情報
４０...標準化核酸分析結果
４１...サンプルＩＤ
５１...回帰式
５２...係数
５３...標準化・正規化発現量
６１...ユーザインターフェース
６２...縦軸
６３...横軸
６４...遺伝子名
６５...相関値
６６...相関値の得られる確率
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システムによって実行される方法であって、
（ａ）生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定する工程と、
（ｂ）前記測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納する工程と、
（ｃ）前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成する工程と、
（ｄ）分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付ける工程と、
（ｅ）前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力する工程と、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
前記（ｃ）工程は、前記特定人について蓄積された遺伝子発現情報を、前記生体サンプル毎及び／若しくは前記既知の生理的状態毎に標準化することによって、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、
前記特定人の既知の生理的状態は、前記生理的状態を引き起こす既知の生体情報を含むものであり、
前記（ｅ）工程は、前記生理的状態に関する指標値及び／若しくは前記生理的状態を引き起こす既知の生体情報に関する指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法において、
前記既知の生体情報は年齢であり、
前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の年齢の指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項３記載の方法において、
前記既知の生体情報は運動量で、前記生理的状態は当該運動量によって引き起こされる筋肉疲労であり、
前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の運動量の指標値及び／若しくは当該運動量によって引き起こされる筋肉疲労に関する指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５記載の方法において、
前記（ｄ）工程は、前記分析対象者の平常時、運動中、運動後、休息後における遺伝子の発現量を受け付けるものであり、
前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の平常時、運動中、運動後、休息後における運動量の指標値及び／若しくは当該運動量によって引き起こされる筋肉疲労に関する指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項３記載の方法において、
前記既知の生体情報は過剰労働量で、前記生理的状態は当該過剰労働量によって引き起こされる労働疲労であり、
前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の過剰労働量の指標値及び／若しくは当該過剰労働量によって引き起こされる労働疲労に関する指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項３記載の方法において、
前記生理的状態は疾患の有無又は進行度であり、
前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の疾患の有無又は進行度に関する指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１記載の方法において、
前記特定人の既知の生理的状態は、前記生理的状態を引き起こす既知の食品又は薬剤を含むものであり、
前記（ｅ）工程は、前記生理的状態に関する指標値及び／若しくは前記生理的状態を引き起こす既知の食品又は薬剤に関する指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項９記載の方法において、
前記（ｄ）工程は、特定の食品又は薬剤の摂取前と摂取後とにおける前記分析対象者の遺伝子の発現量を受け付けるものであり、
前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の特定の食品又は薬剤の摂取前と摂取後とにおける指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１記載の方法において、
前記生体サンプルは血液である
ことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１記載の方法において、
前記生体サンプルは、当該生体サンプルに係る特定人を特定可能な情報を含まないものである
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システムであって、
（ａ）生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定する手段と、
（ｂ）前記測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納する手段と、
（ｃ）前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成する手段と、
（ｄ）分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付ける手段と、
（ｅ）前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力する手段と、
を有することを特徴とするシステム。
【請求項１４】
特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能なコンピュータシステムの記憶装置に格納され、このコンピュータシステムに、生理的状態を分析するための処理を実行させるコンピュータプログラムであって、
（ａ）生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定する工程と、
（ｂ）前記測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納する工程と、
（ｃ）前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成する工程と、
（ｄ）分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付ける工程と、
（ｅ）前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力する工程と、
を有することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１】
特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システムによって実行される方法であって、
（ａ）生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定する工程と、
（ｂ）前記測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納する工程と、
（ｃ）前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成する工程と、
（ｄ）分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付ける工程と、
（ｅ）前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力する工程と、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
前記（ｃ）工程は、前記特定人について蓄積された遺伝子発現情報を、前記生体サンプル毎及び／若しくは前記既知の生理的状態毎に標準化することによって、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、
前記特定人の既知の生理的状態は、前記生理的状態を引き起こす既知の生体情報を含むものであり、
前記（ｅ）工程は、前記生理的状態に関する指標値及び／若しくは前記生理的状態を引き起こす既知の生体情報に関する指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法において、
前記既知の生体情報は年齢であり、
前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の年齢の指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項３記載の方法において、
前記既知の生体情報は運動量で、前記生理的状態は当該運動量によって引き起こされる筋肉疲労であり、
前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の運動量の指標値及び／若しくは当該運動量によって引き起こされる筋肉疲労に関する指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５記載の方法において、
前記（ｄ）工程は、前記分析対象者の平常時、運動中、運動後、休息後における遺伝子の発現量を受け付けるものであり、
前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の平常時、運動中、運動後、休息後における運動量の指標値及び／若しくは当該運動量によって引き起こされる筋肉疲労に関する指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項３記載の方法において、
前記既知の生体情報は過剰労働量で、前記生理的状態は当該過剰労働量によって引き起こされる労働疲労であり、
前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の過剰労働量の指標値及び／若しくは当該過剰労働量によって引き起こされる労働疲労に関する指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項３記載の方法において、
前記生理的状態は疾患の有無又は進行度であり、
前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の疾患の有無又は進行度に関する指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１記載の方法において、
前記特定人の既知の生理的状態は、前記生理的状態を引き起こす既知の食品又は薬剤を含むものであり、
前記（ｅ）工程は、前記生理的状態に関する指標値及び／若しくは前記生理的状態を引き起こす既知の食品又は薬剤に関する指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項９記載の方法において、
前記（ｄ）工程は、特定の食品又は薬剤の摂取前と摂取後とにおける前記分析対象者の遺伝子の発現量を受け付けるものであり、
前記（ｅ）工程は、前記分析対象者の特定の食品又は薬剤の摂取前と摂取後とにおける指標値を出力するものである
ことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１記載の方法において、
前記生体サンプルは血液である
ことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１記載の方法において、
前記生体サンプルは、当該生体サンプルに係る特定人を特定可能な情報を含まないものである
ことを特徴とする方法。
【請求項１３】
特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能な生理的状態分析システムであって、
（ａ）生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定する手段と、
（ｂ）前記測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納する手段と、
（ｃ）前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成する手段と、
（ｄ）分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付ける手段と、
（ｅ）前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力する手段と、
を有することを特徴とするシステム。
【請求項１４】
特定人の生体サンプルによって当該特定人の現状の生理的状態を分析可能なコンピュータシステムの記憶装置に格納され、このコンピュータシステムに、生理的状態を分析するための処理を実行させるコンピュータプログラムであって、
（ａ）生理的状態が既知である特定人の生体サンプル由来のｍＲＮＡに基づいて、１若しくはそれ以上の遺伝子の発現量を測定する工程と、
（ｂ）前記測定した遺伝子の発現量を、前記特定人の既知の生理的状態と、当該特定人の年齢その他の個体特徴情報とに関連付けて、遺伝子発現情報として格納する工程と、
（ｃ）前記既知の生理的状態毎に、前記遺伝子発現情報を少なくとも２以上の特定人について蓄積し、特定生理的状態遺伝子発現プロファイルを作成する工程と、
（ｄ）分析目的の生理的状態が未知である分析対象者の遺伝子の発現量を、前記分析対象者の遺伝子発現情報として受け付ける工程と、
（ｅ）前記分析対象者の遺伝子発現情報を、前記特定生理的状態遺伝子発現プロファイルと比較することで、前記分析目的の生理的状態に関する指標値を出力する工程と、
を有することを特徴とするコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０１０−１３４７７３（Ｐ２０１０−１３４７７３Ａ）
【公開日】平成２２年６月１７日（２０１０．６．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−３１１３４６（Ｐ２００８−３１１３４６）
【出願日】平成２０年１２月５日（２００８．１２．５）
【出願人】（５０１００２１７２）株式会社ＤＮＡチップ研究所 (33)
【出願人】（５０３２９３４４４）ビッツ株式会社 (5)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年６月１７日（２０１０．６．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１２月５日（２００８．１２．５）
【出願人】（５０１００２１７２）株式会社ＤＮＡチップ研究所 (33)
【出願人】（５０３２９３４４４）ビッツ株式会社 (5)
【Ｆターム（参考）】
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