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公開番号2025151211
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-09
出願番号2024052526
出願日2024-03-27
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
出願人株式会社サイキンソー
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類C12M 1/34 20060101AFI20251002BHJP(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】腸内細菌叢の個体差の変化を評価できる。
【解決手段】情報処理装置は、集団の腸内細菌叢の検体データが保存された記憶部と、検体データの腸内細菌叢の情報に基づいて当該検体データを複数のクラスタに分類するクラスタリング部と、クラスタリング部から得られたクラスタリング結果について、所定の次元圧縮手法を適用し、内因性の要因で移動し得るクラスタ間のベクトルを評価する評価部と、評価部から得られたクラスタの評価結果を所定の形式で出力する出力部と、を含む。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
集団の腸内細菌叢の検体データが保存された記憶部と、
前記検体データの腸内細菌叢の情報に基づいて当該検体データを複数のクラスタに分類するクラスタリング部と、
前記クラスタリング部から得られたクラスタリング結果について、所定の次元圧縮手法を適用し、内因性の要因で移動し得るクラスタ間のベクトルを評価する評価部と、
前記評価部から得られたクラスタの評価結果を所定の形式で出力する出力部と、
を含む情報処理装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
腸内細菌叢の前記クラスタリング結果は、エンテロタイプを表す一次分類であるメイングループと、前記メイングループのエンテロタイプに対する二次分類であるサブグループのクラスタに分類されており、
前記評価部は、ベクトルの評価においては前記メイングループ及び前記サブグループを区別して演算する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記評価部は、前記区別して演算する場合において、前記集団の腸内細菌叢の検体データに対して、次元圧縮手法を適用して得られた評価結果について、前記メイングループ及び前記サブグループに属する検体データを三次元空間上にプロットした分布を生成し、
前記出力部は、グループ間の位置構造を可視化した三次元空間の分布を出力する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
遷移演算部を更に備え、
前記検体データの属性情報に、会員ＩＤ、検査日時、身長、及び体重を含み、
前記遷移演算部は、前記評価結果と前記検体データの前記属性情報とを用いて、クラスタ間の遷移確率を演算する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
腸内細菌叢の前記クラスタリング結果は、エンテロタイプを表す一次分類であるメイングループと、前記メイングループのエンテロタイプに対する二次分類であるサブグループのクラスタに分類されており、
前記遷移演算部は前記遷移確率の演算においては前記サブグループの遷移確率を演算する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記遷移演算部は、前記遷移確率の演算について、前記検体データとして複数回の時系列で採取された検体データを用いて、前記サブグループごとに当該サブグループが他のサブグループへ遷移する遷移確率を演算する、
前記出力部は、前記サブグループごとの前記遷移確率を出力する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
判別部を更に含み、
前記記憶部には前記検体データに対応する疾患情報および健康習慣情報と前記クラスタの関連度が保存されており、
前記判別部は、前記関連度を用いて、前記メイングループに対する前記サブグループの健康管理の比較結果を判別すると共に、前記記憶部に、クラスタごとに前記比較結果に応じた健康管理情報を保存し、
前記出力部は、前記検体データが得られているユーザの指定を受け付け、前記記憶部の当該ユーザの前記検体データが属するクラスタの前記健康管理情報を取得し、当該健康管理情報を出力する、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
集団の腸内細菌叢の検体データの腸内細菌叢の情報に基づいて当該検体データを複数のクラスタに分類し、
クラスタリングにより得られたクラスタリング結果について、所定の次元圧縮手法を適用し、内因性の要因で移動し得るクラスタ間のベクトルを評価し、
前記評価により得られたクラスタの評価結果を所定の形式で出力する、
処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
【請求項９】
集団の腸内細菌叢の検体データの腸内細菌叢の情報に基づいて当該検体データを複数のクラスタに分類し、
クラスタリングにより得られたクラスタリング結果について、所定の次元圧縮手法を適用し、内因性の要因で移動し得るクラスタ間のベクトルを評価し、
前記評価により得られたクラスタの評価結果を所定の形式で出力する、
処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
腸内細菌叢の分析や提案に関する技術がある。例えば、人の健康状態を把握する技術の一例として、ヒト常在細菌データに基づいて、クラスタ生成等を行う技術がある（特許文献１参照）。
【０００３】
また、腸内細菌に関する複数の指標を用いて腸内フローラスコアを算出する技術がある（特許文献２参照）。この技術では、腸内細菌に関する多様性関連指標、短鎖脂肪酸産生指標、腸管免疫関連指標、口腔内細菌関連指標及び下痢便秘関連指標からなる判定基準値設定用集団群から選ばれる少なくとも１つの指標を用いて、腸内環境の異常状態である腸内dysbiosisの判定とスコアを評価する方法を示している。
【０００４】
また、腸内細菌叢の情報から疾患リスクを推定する方法に関する技術がある（特許文献３参照）。この技術では、５タイプ、１０タイプ及び１５タイプからなる評価グループ群から選択される評価グループを選択する選択工程や分類工程を有している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開2019-041625号公報
特開2020-078273号公報
特開2023-004411号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
腸内細菌叢検査を受けた被検者は、特定の菌（乳酸菌、酪酸菌、酢酸菌等）を増やす方法の提案を受けることが可能である。しかしながら、腸内環境の個体差に合わせた最適な提案を受けることはできていない。一方、従来技術では、腸内細菌叢の個体差を、定性的にタイプ分類（特許文献３）、定量的にスコアリング評価する手法（特許文献２）は実用化されている。もっとも、腸内細菌叢の個体差や、年次単位などの時系列推移で変化し得る腸内細菌叢の連続性の変化まで捉えた提案は行われていない。
【０００７】
本開示の課題は、腸内細菌叢の個体差の変化を評価できる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の情報処理装置は、集団の腸内細菌叢の検体データが保存された記憶部と、前記検体データの腸内細菌叢の情報に基づいて当該検体データを複数のクラスタに分類するクラスタリング部と、前記クラスタリング部から得られたクラスタリング結果について、所定の次元圧縮手法を適用し、内因性の要因で移動し得るクラスタ間のベクトルを評価する評価部と、前記評価部から得られたクラスタの評価結果を所定の形式で出力する出力部と、を含む。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムによれば、腸内細菌叢の個体差の変化を評価できる、という効果を得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
図１は、情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
図２は、第１実施形態の情報処理装置の構成を示すブロック図である。
図３は、クラスタリングによる腸内細菌叢のエンテロタイプの一例を示す図である。
図４は、Ｂ型の菌組成の一例である。
図５は、Ｒ型の菌組成の一例である。
図６は、Ｐ型の菌組成の一例である。
図７は、クラスタごとの検体データがプロットされた三次元空間の分布の一例である。
図８は、クラスタごとの検体データがプロットされた三次元空間の分布の一例である。
図９は、評価結果を元に、サブグループへの連続性の評価例を示す対比図の一例である。
図１０は、第１実施形態の情報処理装置による情報処理の流れを示すフローチャートである。
図１１は、第２実施形態の構成を示す図である。
図１２は、サブグループ間の遷移確率を示す検証例である。
図１３は、サブグループ間の遷移確率を示す検証例である。
図１４は、サブグループ間の遷移確率を示す検証例である。
図１５は、第２実施形態の情報処理装置による情報処理の流れを示すフローチャートである。
図１６は、第３実施形態の情報処理装置の構成を示すブロック図である。
図１７は、各メイングループに関して、サブグループ間の疾患の有無を比較した例である。
図１８は、各メイングループに関して、サブグループ間の食事習慣を比較した例である。
図１９は、各メイングループに関して、サブグループ間の食事習慣を比較した例である。
図２０は、第３実施形態の情報処理装置による情報処理の流れを示すフローチャートである。
図２１は、グループ間の位置構造を座標形式で表現した空間を出力する場合の一例である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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