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公開番号2025170775
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-19
出願番号2025077389
出願日2025-05-07
発明の名称情報処理装置
出願人花王株式会社,学校法人順天堂
代理人弁理士法人南青山国際特許事務所
主分類C12M 1/34 20060101AFI20251112BHJP(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】本発明は、簡便、低侵襲かつ早期に神経変性疾患を判別することが可能な情報処理装置に関する。
【解決手段】本発明の一形態に係る情報処理装置は、判定対象者が神経変性疾患に罹患しているか否かを判定する情報処理装置であって、疾患判定部を具備する。
前記疾患判定部は、健常者及び前記神経変性疾患の罹患者を含む複数の被験者から採取されたRNAについて、前記罹患者のRNAのうち前記健常者のRNAに対して発現量が変動したRNAである発現変動RNAと前記神経変性疾患の関係をモデル化した判定モデルに前記判定対象者から採取されたRNAの発現量を入力し、前記判定対象者が前記神経変性疾患に罹患しているか否かを判定する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
判定対象者が神経変性疾患に罹患しているか否かを判定する情報処理装置であって、
健常者及び前記神経変性疾患の罹患者を含む複数の被験者から採取されたＲＮＡ（Ribonucleic acid）について、前記罹患者のＲＮＡのうち前記健常者のＲＮＡに対して発現量が変動したＲＮＡである発現変動ＲＮＡと前記神経変性疾患の関係をモデル化した判定モデルに前記判定対象者から採取されたＲＮＡの発現量を入力し、前記判定対象者が前記神経変性疾患に罹患しているか否かを判定する疾患判定部
を具備する情報処理装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
健常者及び神経変性疾患群のいずれかの罹患者を含む複数の被験者から採取されたＲＮＡの発現変動ＲＮＡと前記神経変性疾患群の関係をモデル化したものを第１判定モデルとし、前記発現変動ＲＮＡと前記神経変性疾患群のうち特定の神経変性疾患の関係をモデル化したものを第２判定モデルとすると、
前記疾患判定部は、前記第１判定モデルに前記判定対象者から採取されたＲＮＡの発現量を入力して前記判定対象者が前記神経変性疾患群のいずれかに罹患しているか否かを判定し、前記判定対象者が前記神経変性疾患群のいずれかに罹患している場合、前記第２判定モデルに前記判定対象者から採取されたＲＮＡの発現量を入力して前記判定対象者が前記特定の神経変性疾患に罹患しているか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記神経変性疾患群はパーキンソン病、多系統萎縮症及び進行性核上性麻痺を含み、
前記特定の神経変性疾患は、パーキンソン病、多系統萎縮症及び進行性核上性麻痺のいずれかである、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定の神経変性疾患はパーキンソン病である、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記ＲＮＡは生体表面から採取されるＲＮＡである、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記ＲＮＡはＳＳＬ（Skin surface Lipid）由来ＲＮＡである、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
判定対象者が神経変性疾患に罹患しているか否かの判定に用いられる判定モデルを生成する情報処理装置であって、
健常者と前記神経変性疾患の罹患者から採取されたＲＮＡについて、前記罹患者のＲＮＡのうち前記健常者のＲＮＡに対して発現量が変動したＲＮＡである発現変動ＲＮＡに機械学習アルゴリズムを適用して前記神経変性疾患の判定モデルを構築する判定モデル生成部
を具備する情報処理装置。
【請求項８】
前記判定モデル生成部は、前記発現変動ＲＮＡの一部である特徴量遺伝子の発現量データを主成分分析により主成分に変換して説明変数とし、健常者と前記罹患者を目的変数として機械学習アルゴリズムにより判定モデルを構築する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記判定モデル生成部は、パーキンソン病、多系統萎縮症及び進行性核上性麻痺に共通して発現上昇した発現変動ＲＮＡを前記特徴量遺伝子とする、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記判定モデル生成部は、パーキンソン病で特異的に発現上昇した発現変動ＲＮＡと、多系統萎縮症及び進行性核上性麻痺に共通して発現上昇した発現変動ＲＮＡを前記特徴量遺伝子とする、請求項８に記載の情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＲＮＡ（Ribonucleic acid）を用いた神経変性疾患の判別に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
パーキンソン病はAlzheimer型認知症に次ぐ患者数を有する神経変性疾患である。加齢に伴い有病率は増加し、６５歳以上では人口の２－３％が罹患する。臨床症状としては静止時振戦、寡動、筋強剛等のパーキンソニズム（運動症状）を主体とし、便秘や嗅覚低下、レム睡眠行動異常症などの非運動症状を伴う（非特許文献１）。
【０００３】
特に一部の非運動症状は運動症状発現前から認められることが多く、疾患を早期から検出しうる前駆期症状としての可能性が指摘されている。臨床診断される疾患であり、運動障害学会より発行されたパーキンソン病診断基準２０１５年版が広く用いられ（非特許文献２）、本邦の診療ガイドラインにも記載されている（非特許文献３）。
【０００４】
この診断過程では、同じくパーキンソニズムを呈する多系統萎縮症や進行性核上性麻痺等の類似疾患との判別が必要となる。一方、病理学的には中脳黒質緻密部のドパミン神経細胞の脱落、αシヌクレイン陽性のLevy小体の存在がよく認められる。また一方で末梢自律神経にもαシヌクレイン沈着が存在する。
【０００５】
パーキンソン病の診断には本疾患に熟達した医師による問診・神経学的診察に加え、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）や核医学検査などの画像検査が組み合わされる。最終的な正診率は比較的高いが、画像検査に於いて一定の侵襲性・被爆・費用負担が存在し、複数の画像検査に加えてレボドパ製剤反応性を評価する必要もあるため、診断まで一定の期間を要する。実際に運動症状出現から最終診断まで平均２．７５年を要することが海外報告で指摘されている（非特許文献４）。一方、パーキンソン病の診断に関し、皮脂に含まれるＲＮＡとパーキンソン病の関係についても報告されている（非特許文献５及び６）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
W. Poewe et al. Nat Rev Dis Primers. 2017 Mar 23:3:17013.
R. Postuma et al. Mov Disord. 2015 Oct;30(12):1591-601.
日本神経学会パーキンソン病診療ガイドライン２０１８
M. Rossi et al. Parkinsonism Relat Disord. 2021 Nov:92:53-58.
Takayoshi Inoue et al. "Non-invasive human skin transcriptome analysis using mRNA in skin surface lipids" Communications Biology 2022 5:215
Yuya Uehara et al. "Non-invasive diagnostic tool for Parkinson's disease by sebum RNA profile with machine learning" Scientific Reports 2021 11:18550
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述のようにパーキンソン病の診断には侵襲性・被爆・費用負担の問題が存在するとともに、診断までに長期間を有する。本発明者らはパーキンソン病とその類似疾患を含む神経変性疾患とＲＮＡ（Ribonucleic acid）の関係に着目し、ＲＮＡを用いて簡便、低侵襲かつ早期に実施可能な神経変性疾患を判別手法について検討した。
【０００８】
本発明は、簡便、低侵襲かつ早期に神経変性疾患を判別することが可能な情報処理装置に関する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一形態に係る情報処理装置は、判定対象者が神経変性疾患に罹患しているか否かを判定する情報処理装置であって、疾患判定部を具備する。
前記疾患判定部は、健常者及び前記神経変性疾患の罹患者を含む複数の被験者から採取されたＲＮＡ（Ribonucleic acid）について、前記罹患者のＲＮＡのうち前記健常者のＲＮＡに対して発現量が変動したＲＮＡである発現変動ＲＮＡと前記神経変性疾患の関係をモデル化した判定モデルに前記判定対象者から採取されたＲＮＡの発現量を入力し、前記判定対象者が前記神経変性疾患に罹患しているか否かを判定する。
【００１０】
本発明の一形態に係る情報処理装置は、判定対象者が神経変性疾患に罹患しているか否かの判定に用いられる判定モデルを生成する情報処理装置であって、判定モデル生成部を具備する。
前記判定モデル生成部は、健常者と前記神経変性疾患の罹患者から採取されたＲＮＡについて、前記罹患者のＲＮＡのうち前記健常者のＲＮＡに対して発現量が変動したＲＮＡである発現変動ＲＮＡに機械学習アルゴリズムを適用して前記神経変性疾患の判定モデルを構築する。
（【００１１】以降は省略されています）

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