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公開番号2025086131
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-06
出願番号2023199976
出願日2023-11-27
発明の名称特定の感染症の発症予測に利用される予測スコアを算出する算出方法、生成方法、算出装置及びコンピュータプログラム
出願人学校法人福岡大学
代理人個人,個人,個人
主分類C12Q 1/6869 20180101AFI20250530BHJP(生化学;ビール;酒精;ぶどう酒;酢;微生物学;酵素学;突然変異または遺伝子工学)
要約【課題】絨毛膜羊膜炎の発症の予測を容易かつ高精度に行う。
【解決手段】対象における特定の感染症の発症予測に利用される予測スコアを算出する算出方法であって、配列情報として、対象から採取されたサンプルを用いて得られる複数の遺伝子配列を含むシーケンス結果を取得し、配列情報に含まれる所定数の遺伝子配列をランダムで選択し、複数組の配列グループを生成し、遺伝子配列と、細菌の菌種とを関連付ける予め生成された菌種データベースを参照して、生成された前記配列グループ毎に、当該配列グループに含まれる菌種を同定し、全ての前記配列グループに含まれる少なくとも1つ以上の菌種を、感染症に影響を与える可能性の高い菌種である高信頼度菌種として決定し、高信頼度菌種として決定された菌種に予め定められる菌種特異的補正値を用いて、予測スコアを算出する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象における特定の感染症の発症予測に利用される予測スコアを算出する算出方法であって、
配列情報として、前記対象から採取されたサンプルを用いて得られる複数の遺伝子配列を含むシーケンス結果を取得し、
前記配列情報に含まれる所定数の前記遺伝子配列をランダムで選択し、複数組の配列グループを生成し、
遺伝子配列と、細菌の菌種とを関連付ける予め生成された菌種データベースを参照して、生成された前記配列グループ毎に、当該配列グループに含まれる菌種を同定し、
全ての前記配列グループに含まれる少なくとも１つ以上の菌種を、前記感染症に影響を与える可能性の高い菌種である高信頼度菌種として決定し、
前記高信頼度菌種として決定された菌種に予め定められる菌種特異的補正値を用いて、前記予測スコアを算出する
算出方法。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記予測スコアの算出において、
前記感染症発症の陽性判定に関連するとして定められた陽性関連予測菌種と、前記感染症発症の陰性判定に関連するとして定められた陰性関連予測菌種とを含む関連予測菌種データベースを参照して、前記高信頼度菌種の各々について、陽性関連予測菌種又は陰性関連予測菌種のいずれかに該当するか判定し、前記陽性関連予測菌種として判定された１つ以上の菌種に予め定められる菌種特異的補正値の合計値をCAM値とし、前記陰性関連予測菌種として判例された１つ以上の菌種に予め定められる菌種特異的補正値の合計値を補正NCAM値とし、その差を、前記予測スコアとして算出する
請求項１に記載の算出方法。
【請求項３】
前記遺伝子配列のシーケンス結果は、ロングリード手法を利用して得られた結果である
請求項１に記載の算出方法。
【請求項４】
前記感染症は、絨毛膜羊膜炎である
請求項１に記載の算出方法。
【請求項５】
請求項２の算出方法で利用される前記関連予測菌種データベースの生成方法であって、
複数の被験者の特定の感染症について陽性又は陰性のいずれであるかのラベルと、各被験者から採取されたサンプルのシーケンス結果を用いて得られた菌種との組を含む学習用データを取得し、
全ての被験者のシーケンス結果から得られた菌種を、前記感染症に影響を与える可能性の高い菌種である高信頼度菌種として決定し、
前記学習用データのうち、陽性のラベルが付された複数の菌種のグループと、陰性のラベルが付された複数の菌種のグループとの両方からランダムで選択された、所定数の菌種を含む複数組のサブグループを生成し、
前記各サブグループについて、決定された前記高信頼度菌種から、機械学習アルゴリズムを用いて、前記感染症に関して陽性又は陰性の判定に影響を与えたと予測される予測菌種を決定し、
前記各予測菌種について、それぞれの前記サブグループで陽性のラベルと関連付けられる比率が高い場合に陽性関連予測菌種とし、陰性のラベルと関連付けられる比率が高い場合に陰性関連予測菌種と分類し、
前記分類の結果に基づいて、各菌種について、陽性関連予測菌種であるか陰性関連予測菌種であるかを示す前記関連予測菌種データベースを生成する
生成方法。
【請求項６】
請求項２の算出方法で利用される菌種特異的補正値の算出方法であって、
請求項５の生成方法で決定された前記予測菌種毎に、前記各サブグループにおいて予測菌種として決定された回数に応じて、各菌種について、前記菌種特異的補正値を求める
算出方法。
【請求項７】
前記菌種特異的補正値は、前記回数に、所定数を乗じて得られた値である
請求項６に記載の算出方法。
【請求項８】
複数の前記サブグループは、層化無作為抽出法を用いて選択された所定数のラベルと菌種の組から生成される
請求項７に記載の生成方法。
【請求項９】
演算回路を備え、対象における特定の感染症の発症予測に利用される予測スコアを算出する算出装置であって、
前記演算回路は、
配列情報として、前記対象から採取されたサンプルを用いて得られる複数の遺伝子配列を含むシーケンス結果を取得し、
前記配列情報に含まれる所定数の前記遺伝子配列をランダムで選択し、複数組の配列グループを生成し、
遺伝子配列と、細菌の菌種の種別とを関連付ける予め生成された菌種データベースを参照して、生成された前記配列グループ毎に、当該配列グループに含まれる菌種を同定し、
全ての前記配列グループに含まれる少なくとも１つ以上の菌種を、前記感染症に影響を与える可能性の高い菌種である高信頼度菌種として決定し、
前記高信頼度菌種として決定された菌種に予め定められる菌種特異的補正値を用いて、前記予測スコアを算出する
算出装置。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項１乃至４のいずれか１記載の方法を実行させるコンピュータプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定の感染症の発症の予測に利用される予測スコアを算出する算出方法、生成方法、算出装置及びコンピュータプログラムに関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
特定の感染症の発症を予測する際に、メタゲノム解析の結果を利用することがある。メタゲノム解析を利用する、感染症の発症予測の精度は、メタゲノム解析の性質に依存する。
【０００３】
例えば、メタゲノム解析には、３００ｂｐ程度の短断片の塩基配列を読むショートリード解析が広く利用されている。ショートリード解析では、一度に大人数（例えば、３００人以上）の被験者のサンプルを解析することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
国際公開第２０２１／１１２２３６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、ショートリード解析では、ある程度の人数の被験者のサンプルを集めてから解析を開始するとともに、解析を開始してから結果を得るまでに２～３日の時間を要するため、対象者からサンプル採取後、短期間で結果を得ることはできない課題がある。
【０００６】
上記に鑑み、本発明は、特定の感染症の発症予測に利用される予測スコアを算出する、算出方法、生成方法、算出装置及びコンピュータプログラムに関する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示に係る算出方法は、対象における特定の感染症の発症予測に利用される予測スコアを算出する算出方法であって、配列情報として、対象から採取されたサンプルを用いて得られる複数の遺伝子配列を含むシーケンス結果を取得し、配列情報に含まれる所定数の遺伝子配列をランダムで選択し、複数組の配列グループを生成し、遺伝子配列と、細菌の菌種とを関連付ける予め生成された菌種データベースを参照して、生成された前記配列グループ毎に、当該配列グループに含まれる菌種を同定し、全ての前記配列グループに含まれる少なくとも１つ以上の菌種を、感染症に影響を与える可能性の高い菌種である高信頼度菌種として決定し、高信頼度菌種として決定された菌種に予め定められる値を用いて、予測スコアを算出する。
【発明の効果】
【０００８】
本開示の算出方法、算出装置及びコンピュータプログラムによれば、特定の感染症の発症予測に利用される予測スコアを算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
算出装置の構成を示すブロック図である。
高信頼度菌種の決定の概要を示す概略図である。
CAM値とNCAM値を用いた予測スコアの算出を説明する概略図である。
予測装置で実行される算出処理を説明するフローチャートである。
図４に続いて予測装置で実行される算出処理を説明するフローチャートである。
生成装置の構成を示すブロック図である。
生成装置で利用される学習用データを説明する概略図である。
学習用データを利用するランダムフォレスト、ボルタ解析の実行を説明する概略図である。
関連予測菌種の決定を説明する概略図である。
各菌種の特異的補正値の決定を説明する図である。
各サブグループでの陽性関連予測菌種又は陰性関連予測菌種の決定を説明する概略図である。
学習用データ全体での陽性関連予測菌種又は陰性関連予測菌種の決定を説明する概略図である。
生成装置で実行される処理を説明するフローチャートである。
実験で利用した学習用データを説明する概略図である。
ロングリード解析の結果を用いた異なるリード数の比較結果を示すグラフである。
特異的補正値の利用の有無の比較結果を示すグラフである。
ロングリード解析の結果を用いた異なるリード数の比較結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、図面を参照して本開示に係る算出方法、生成方法、算出装置及びコンピュータプログラムについて説明する。本開示に係る算出方法、算出装置及びコンピュータプログラムは、対象者の絨毛膜羊膜炎の発症等の特定の感染症の発症の可能性の程度の予測に利用される予測スコアを算出する。算出方法及び算出装置では、対象者のサンプルから得られた遺伝子配列を含む解析結果を利用して、予測スコアを算出する。具体的には、ここで利用されるサンプルから得られた遺伝子配列は、対象者のサンプルに含まれる細菌の遺伝子配列でありうる。例えば、求められる予測スコアは、その値が高いほど、特定の感染症の発症の可能性が高いとの判断に利用される。
（【００１１】以降は省略されています）

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