WO2006022226A1 - 生体パラメータ出力装置およびプログラム - Google Patents

生体パラメータ出力装置およびプログラム Download PDF

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WO2006022226A1
WO2006022226A1 PCT/JP2005/015209 JP2005015209W WO2006022226A1 WO 2006022226 A1 WO2006022226 A1 WO 2006022226A1 JP 2005015209 W JP2005015209 W JP 2005015209W WO 2006022226 A1 WO2006022226 A1 WO 2006022226A1
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WO
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biological parameter
waveform information
action potential
waveform
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PCT/JP2005/015209
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English (en)
French (fr)
Inventor
Akinori Noma
Nobuaki Sarai
Hiroyuki Kawano
Shohei Hido
Original Assignee
Kyoto University
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing

Definitions

  • the present invention relates to a biological parameter output device or the like that is a device for estimating a biological parameter having an effect or the like due to drug injection or the like using action potential simulation by giving a change in an action potential waveform of a cell membrane as an input. Is.
  • the powerful simulation method is a method of simulating the diffusion of a specific substance in the living body using the finite element method, and the finite element method is used without using the finite element method by using a part of the tissue from which the biological force is also separated.
  • Determine the standard diffusion characteristic constant in the living body set the standard diffusion characteristic based on the reference diffusion characteristic constant, and determine the biological structure to be analyzed based on the finite element method.
  • the diffusion characteristic constant is used to calculate the diffusion in the determined biological structure based on the finite element method, and the calculation diffusion characteristic and the finite element method according to the calculation result based on the finite element method of diffusion in the living body.
  • the standard diffusion characteristic constant is corrected so that the deviation between the calculated diffusion characteristic and the reference diffusion characteristic is minimized, and the optimum diffusion characteristic coefficient based on the finite element method is calculated. To do Which is a simulation method of the raw body diffusion characterized.
  • Non-Patent Document 1 There is a simulation device that obtains action potential waveform information by uresing (see Non-Patent Document 1).
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 08-016551 (1st page, Fig. 1 etc.)
  • Patent Document 2 JP-A-61-119252 (1st page, Fig. 1 etc.)
  • Patent Document 3 Japanese Patent Laid-Open No. 03-015439 (1st page, Fig. 1 etc.)
  • Non-Patent Literature 1 Nobuaki Sarai and Akinori Noma “simBio: Biological Dynamic Model Development Platform” The Journal of the Japan Society of Chemistry BME, vol. 18, No. 2, p. 3— 11, 2004 (2004 2 (Monthly issue)
  • the simulation method in Patent Document 1 is a method for analyzing a diffusion phenomenon of a drug in a living tissue, and is not a method for estimating a biological parameter indicating an effect such as drug injection.
  • Patent Documents 2 and 3 are techniques for measuring the degree of arteriosclerosis, and it is not possible to evaluate the influence of an input drug on biological parameters.
  • the age determination means in Patent Documents 2 and 3 must previously store a plurality of reference patterns according to the age.
  • the present invention measures the action potential waveform change at the time of drug administration by cultured cells or animal experiments, etc., and uses this to evaluate the action of the input drug on each channel of the cell. Aim to provide a method to evaluate the effect on parameters
  • the first invention provides a biological parameter identifier for identifying a biological parameter and the biological parameter.
  • a waveform having action parameter waveform information which is information indicating a corresponding action potential waveform and a corresponding action parameter waveform, including a set of one or more signs of a living body parameter value that is a value of a living body parameter value identified by a parameter identifier.
  • the waveform information storage unit that stores one or more information
  • the waveform information reception unit that receives input of action potential waveform information, and the waveform information that is closest to the action potential waveform information received by the waveform information reception unit
  • a biological parameter information acquisition unit that identifies and acquires a biological parameter set including one or more biological parameter information
  • a biological parameter information output unit that outputs the biological parameter set acquired by the biological parameter information acquisition unit. Is a biological parameter output device
  • the second invention is a biometric parameter set of the waveform information stored in the waveform information storage unit is input information to the first invention, and the waveform information storage
  • the action potential waveform information among the waveform information stored in the unit is information obtained by using biological simulation for the input biological parameter set.
  • the action potential waveform information is information characterizing action potential waveforms of APD30, APD60 and APD90, and is a biological parameter.
  • the information acquisition unit acquires the action potential waveform information of APD30, APD60, and APD90 of the action potential waveform information, and includes one or more biological parameter information that matches or most approximates the three action potential waveform information acquired It is a biological parameter output device that acquires a biological parameter set.
  • the powerful configuration makes it possible to acquire biological parameter sets at high speed and with low CPU power.
  • the fourth invention is a living body that can reproduce waveform information closest to the action potential waveform information before and after the drug injection by using the biological simulation according to the configurations of the first and second inventions.
  • a parameter set can be acquired, and the effect of drug input can be output as a biological parameter. The invention's effect
  • the present invention can provide a device or the like that outputs a biological parameter indicating effects such as drug injection.
  • Biological parameters include various cellular channels (eg, Na channel, Ca channel, K
  • FIG. 1 is a block diagram of the biological parameter output device.
  • the biological parameter output device includes a waveform information storage unit 11, a waveform information reception unit 12, a biological parameter information acquisition unit 13, and a biological parameter information output unit 14.
  • the biological parameter information acquisition unit 13 includes waveform information comparison means 131 and biological parameter information generation means 132.
  • the waveform information storage unit 11 includes one or more biological parameter information that is a set of a biological parameter identifier that identifies a biological parameter and a biological parameter value that is a value of the biological parameter identified by the biological parameter identifier. Stores one or more waveform information having parameter sets and action potential waveform information, which is information indicating action potential waveforms.
  • the waveform information is usually obtained as follows by means not shown. That is, a device or the like (not shown) that acquires waveform information is a biological parameter value that is a set of a biological parameter identifier that identifies a biological parameter and a biological parameter value that is identified by the biological parameter identifier.
  • a biometric parameter set including one or more parameter information is received as input, and action potential waveform information corresponding to it is acquired.
  • action potential waveform information may be obtained using a living body.
  • device power to obtain waveform information Apply biological parameter sets to cell models that simulate cells, and use simulation to reconstruct action potential waveform information (hereinafter referred to as action potential waveform information obtained using simulation as appropriate).
  • Action potential waveform information may be obtained.
  • the biological parameter output device has a built-in device for acquiring waveform information, Simulation results may be generated each time.
  • the biological parameter output device may read action potential waveform information generated in advance from a database. Furthermore, the action potential waveform information may be in the form of a graph or a record.
  • the data structure of the action potential waveform information does not matter.
  • the waveform information storage unit 11 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be realized by a volatile recording medium.
  • a storage medium that stores one or more biological parameter sets and one or more action potential waveform information corresponding thereto is a waveform information database (not shown).
  • a simulation device an example of a device that acquires waveform information
  • receives a biological parameter set as input, simulates a cell, and acquires action potential waveform information is known technology (above, Non-patent document 1).
  • the waveform information receiving unit 12 receives input of action potential waveform information that is information related to the action potential waveform.
  • the action potential waveform information is usually information obtained by measuring vital force of individuals, organs, tissues, cells, and the like.
  • the action potential waveform information is, for example, information on the action potential waveform of the cell before and after drug administration, and information on the action potential waveform obtained from the cell force of the gene knockout animal or disease model animal.
  • the action potential waveform information may be all time series data of the membrane potential (a set of information of points constituting the waveform) or not all. In other words, the action potential waveform information may be the value of APD30, the value of APD60, the value of APD90, etc. in the waveform.
  • the values of APD30, APD60, and APD90 are the values shown in FIG. In other words, in Fig. 2, when the height from the highest potential (point a) to the lowest potential (point b) is 100, the width of the waveform at the height 30 points below point a is APD30. Similarly, assuming that the height from the highest potential (point a) to the lowest potential (point b) of the waveform is 100, the waveform width is APD60, APD90 at the height of a point 60 below and 90 below. .
  • the action potential waveform information can be input by any means such as a scanner, keyboard, mouse or menu screen.
  • the action potential waveform information may be information output from another device, for example, a measurement device.
  • the waveform information receiving unit 12 can be realized by a device driver of an input means such as a scanner or a keyboard, control software for a menu screen, or the like.
  • the biological parameter information acquisition unit 13 includes one or more action potential waveform information received by the waveform information reception unit 12 and one or more of the waveform information stored in the waveform information storage unit 11.
  • a biological parameter set including biological parameter information is identified and acquired.
  • Various parameter search algorithms such as experimental design, genetic algorithm, steepest descent method, response phase method, etc. can be applied to obtain biological parameter information. Compared with the results of any simulation, it is possible to extract norames.
  • the biological parameter information acquisition unit 13 can usually be realized by an MPU, a memory, or the like.
  • the processing procedure of the biological parameter information acquisition unit 13 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it can be realized with hardware (dedicated circuit).
  • the biological parameter information output unit 14 outputs the biological parameter set acquired by the biological parameter information acquisition unit 13. Output is a concept that includes display on a display, printing on a printer, sound output, transmission to an external device, and the like.
  • the biological parameter information output unit 14 may or may not include an output device such as a display or a speaker.
  • the output unit can be realized by output device driver software or output device driver software and an output device.
  • the waveform information comparison unit 131 determines the degree of approximation between the action potential waveform information acquired from the waveform information storage unit 11 and the action potential waveform information received by the waveform information reception unit 12.
  • the waveform information comparing means 131 may acquire and compare action potential characteristic information such as APD30 as follows, for example. That is, it is assumed that the action potential waveform information received by the waveform information receiving unit 12 is a set of numeric strings of potential (mV) and time (ms) forming a waveform. In this case, the waveform information comparison unit 131 acquires two times (T, T) paired with the value of “the highest potential (the highest potential and the lowest potential) X O.3”. Next, the waveform information comparing means 131
  • Waveform information comparison means 131 Calculate “TI” (the absolute value of the difference between T and T) as APD30. Waveform information comparison means 131
  • the action potential waveform information received by the waveform information receiving unit 12 is the values of APD30, APD60, and APD90.
  • the waveform information comparison unit 131 calculates the absolute value of the difference between the calculated APD30 and the APD30 received by the waveform information receiving unit 12, and the absolute value of the calculated difference between the APD60 and the APD60 received by the waveform information receiving unit 12.
  • the sum of the absolute values of the differences between the received APD90 and the APD90 received by the waveform information receiving unit 12 is calculated.
  • Adaptive Piecewis e Waveform data may be discretized using the Constant Approximation method, etc., and compared! /, a set of numerical digit sequences of potentials with respect to time may be directly compared using the sum of squares of differences in waveform information. Then, the Euclidean distance or the like may be measured and compared.
  • the biological parameter information generation unit 132 includes one or more biological parameter information paired with the action potential information that the action potential waveform information compared by the waveform information comparison unit 131 matches or approximates most. A biometric parameter set is identified. The biometric parameter information generation unit 132 may check all the waveform information that can be acquired from the waveform information storage unit 11 in a brute force manner and extract a biometric parameter set that the waveform information that matches or most approximates. .
  • the waveform information comparison unit 131 calculates the absolute value of the difference between the calculated APD30 and the waveform information receiving unit 12, and the calculated absolute value of the difference between the APD60 and the waveform information receiving unit 12
  • the biometer information generating means 132 is paired with the action potential information having the smallest total value.
  • the biometric parameter information is acquired from the waveform information storage unit 11.
  • the biological parameter information generating means 132 may acquire one or more pieces of biological parameter information at high speed by an algorithm such as a sorted waveform information power binary search.
  • the biological parameter information generating means 132 may extract biological parameter information using a technique such as a hybrid 'tree' index method, an experimental design method, a genetic algorithm, a sudden drop method, and a response phase method. .
  • Step S301 The waveform information receiving unit 12 determines whether or not an input of action potential waveform information has been received. If the input of action potential waveform information is accepted, the process goes to step S302. If the input of action potential waveform information is not accepted, the process returns to step S301.
  • Step S302 The biological parameter information generating means 132 substitutes 1 for the counter i.
  • Step S303 The biological parameter information generation means 132 generates a new biological parameter set.
  • the waveform information storage unit 11 may store one or more reconstructed action potential waveform information as a result of simulation in a biological simulation unit (not shown)!
  • Step S304 The waveform information comparing means 131 determines whether or not the reconstructed action potential waveform information of the mesh exists. If it exists, go to step S305; otherwise, go to step S309.
  • Step S 305 The waveform information comparison unit 131 calculates an approximation that is the degree of approximation between the action potential information acquired in Step S 301 and the i-th reconstructed action potential waveform information.
  • the degree of approximation There are various methods for calculating the degree of approximation. A specific example of the method for calculating the degree of approximation will be described later.
  • Step S306 The waveform information comparing means 131 temporarily stores the degree of approximation calculated in step S306 in association with the i-th reconstructed action potential waveform information.
  • Step S307 The waveform information comparing means 131 increments the counter i by 1.
  • Step S308 The waveform information comparing means 131 does not reach the specified number of times, and if the degree of approximation is lower than the predetermined degree of approximation (when the condition is met), the waveform information comparing unit 131 proceeds to step S303. Return. If the conditions are not met, go to step S309.
  • the number of times is the number of times that covers all combinations of biological parameter sets.
  • the biological parameter information generating unit 132 acquires a biological parameter set (one or more biological parameter information) having the highest degree of approximation.
  • Step S310 The biological parameter information output unit 14 outputs the one or more biological parameter information acquired in step S309. Return to step S301.
  • the waveform information storage unit 11 holds the reconstructed action potential waveform information shown in FIG.
  • This reconstructed action potential waveform information is information indicating the relationship between the biological parameters identified by the three biological parameter identifiers “IKr”, “IK1”, and “IKs”, and the values of each biological parameter and the action potential information. It is.
  • the value of the biological parameter identifier “IKr” is taken from “0” to “5.0”, and the value of “IK1” is taken from “0.2” to “2.00”.
  • 1 is a numerical value indicating a normal state .
  • this reconstructed action potential waveform information is the action potential waveform information that is usually obtained using biological simulation, and is the action potential information stored in the waveform information storage unit 11.
  • the horizontal axis is the value of "IKr”
  • the vertical axis is the value of "IK1”
  • the color of the rectangle at the intersection indicates the value of APD30.
  • the color density of the rectangle generally indicates the value of APD30.
  • the meaning of the darkness of the horizontal, vertical, and rectangular colors is considered in the same way in other figures in Fig. 4.
  • Figure 4 (b) shows the case where the value of the biological parameter identifier “IKs” is taken from “0” to “5.0” and the value of “IK1” is taken from “0.2” to “2.00”. It is a figure which shows the value of APD30.
  • Figure 4 (c) shows the APD30 when the value of the biological parameter identifier “IKs” is taken from “0” to “5.0” and the value of “IKr” is taken from “0” to “5.0”. It is a figure which shows the value of.
  • Figure 4 (d) shows the case where the value of the biological parameter identifier “IKr” is taken from “0” to “5.0” and the value of “IK1” is taken from “0.2” to “2.00”. It is a figure which shows the value of APD60.
  • Figure 4 (e) shows the case where the value of the biological parameter identifier “IKs” is taken from “0” to “5.0” and the value of “IK1” is taken from “0.2” to “2.00”. It is a figure which shows the value of APD60.
  • Figure 4 (f) shows the APD60 when the value of the biological parameter identifier “IKs” is taken from “0” to “5.0” and the value of “IKr” is taken from “0” to “5.0”. It is a figure which shows the value of.
  • Figure 4 (g) shows the case where the value of the biological parameter identifier “IKr” is taken from “0” to “5.0” and the value of “IK1” is taken from “0.2” to “2.00”. It is a figure which shows the value of APD90.
  • Figure 4 (h) shows the case where the value of the biological parameter identifier “IKs” is taken from “0” to “5.0” and the value of “IK1” is taken from “0.2” to “2.00”. It is a figure which shows the value of APD90.
  • Figure 4 (i) shows the APD90 when the biological parameter identifier “IKs” is taken from “0” to “5.0” and the “IKr” is taken from “0” to “5.0”. It is a figure which shows the value of.
  • FIG. 5 (a) is a table holding a plurality of records having “ID”, “IKs”, “IK1”, “APD30”, “APD60”, and “APD 90”.
  • ID is information for identifying a record and exists for record management in the table.
  • IKs identifies biological parameters Child “IKs” value
  • IK1 is the value of the biological parameter identifier
  • IK1 is the value of the biological parameter identifier
  • FIG. 5 (b) is a table showing the relationship between the values of the biological parameter identifiers “IKs” and “IK1” and “APD30”, “APD60”, and “APD90”.
  • FIG. 5 (c) is a table showing the relationship between the values of the biological parameter identifiers “IKs” and “IKr” and “APD30”, “APD60” and “APD90”.
  • FIG. 4 is a view displayed by acquiring the information of FIG. It is possible to obtain the values of APD30, APD60, and AOD90 from the waveform by a known technique.
  • action potential waveform information shown in FIG. 6 is input.
  • the waveform information receiving unit 12 inputs the action potential waveform information shown in FIG.
  • the waveform information comparison unit 131 acquires action potential information that is information indicating the action potentials of the APD 30, APD 60, and APD 90 in the action potential waveform information received by the waveform information receiving unit 12.
  • the waveform information comparison unit 131 acquires 78 for APD30, 119 for APD60, and 123 for APD90.
  • the waveform information comparison means 131 performs all the reconstructed action potential waveform information from the first to the acquired "APD30: 78", "APD60: 119", "APD90: 123” Find the degree of approximation of.
  • the reciprocal of the sum of absolute values of the difference between the APD value of the reconstructed action potential waveform information and the acquired APD value is used as the approximation.
  • a specific method for calculating the degree of approximation is shown below.
  • the waveform information comparison unit 131 calculates the absolute value of the difference between the APD30 value “78” and the APD30 value in the reconstructed action potential waveform information, that is, “I 78-93
  • the waveform information comparison means 131 Calculate the absolute value of the difference between the APD90 value “123” in the potential waveform information and the APD90 value.
  • the approximation management table holds one or more records with “ID”, “IKr”, “IK1”, riKsj, “sum of differences”, and “approximation”.
  • ID is information for identifying a record and exists for record management in the table.
  • riKrJ ⁇ “IKs” is the value of each biological parameter.
  • the “sum of differences” and “approximation” are the values obtained above.
  • the waveform information comparing means 131 obtains the degree of approximation for all combinations of the values of “IKr”, “IK1”, and “I KsJ” altogether.
  • the biological parameter information output unit 14 outputs the values of “IKr”, “IK1”, and “IKs”.
  • Figure 8 shows an example of such output.
  • the action potential waveform information obtained after the administration of the drug “ABC” is input, and the value of the obtained biological parameter is compared with the above, whereby the drug effect can be compared numerically.
  • a biological parameter indicating an effect such as drug input is output.
  • a biological parameter output device can be provided.
  • a powerful biological parameter output device reduces the number of drug evaluation tests and enables quick evaluation of drug efficacy. Thus, the drug discovery process can be shortened.
  • the value of the biological parameter when the drug “ABC” is introduced is output.
  • the biological parameter output device is an activity of a patient suffering from a disease.
  • the potential waveform information may be received, and the value of the vital patient's biological parameter may be output. This treatment has the effect of estimating the patient's illness and administering the appropriate drug.
  • the operation of the biological parameter output device has been described using three types of biological parameters for the sake of simplicity.
  • the biological parameters of interest are usually hundreds.
  • the reconstructed action potential waveform information is evaluated omnially in order to determine the biological parameter.
  • the values of the biological parameter are sorted.
  • a search method such as narrowing down the reconstructed action potential waveform information to be searched at an early stage using an algorithm such as binary search.
  • methods such as the hybrid 'tree' index method, experiment design method, genetic algorithm, re-steep descent method, and response phase method.
  • the degree of approximation between the input action potential waveform information and the reconstructed action potential waveform information is obtained. It goes without saying that the degree of approximation between the input action potential waveform information and the reconstructed action potential waveform information may be obtained using other information in the table. However, it is preferable to use the three action potential information of APD30, APD60, and APD90 from the viewpoint of the characteristics of the action potential waveform and the speeding up of the processing.
  • the reconstructed action potential waveform information is a biometric parameter set including one or more biometric parameter sets as input, and is information acquired using simulation. For example, input manually It may be information. Further, the reconstructed action potential waveform information may be information acquired by a simulator or an experimental measurement device that the biological parameter output device does not have. In addition, the above-described biological parameter output device has an action potential wave. Instead of the shape, the time series value indicating the behavior of an arbitrary living body may be input as actual waveform data, and the biological parameter may be output using an arbitrary simulation that can reproduce the waveform input as the living body simulation. That is, the information from which the biological parameter is acquired is not limited to action potential waveform information.
  • the waveform information storage unit is a biological parameter identifier that identifies a biological parameter and a biological parameter value that is identified by the biological parameter identifier. It has one or more biological parameter information that is a set of parameter values, and real waveform data that is a time-series value indicating the behavior of an arbitrary biological body, and the waveform information receiving unit receives the information obtained from the biological force,
  • the biological parameter information acquisition unit acquires one or more biological parameter information based on information received by the waveform information reception unit.
  • time-series values indicating the behavior of an arbitrary living body are real waveform data. These are time-series data such as electrocardiogram waveforms, blood pressure time-series data, cardiac output time-series data, blood glucose levels and blood oxygen levels. Examples of biological parameters that affect these waveforms include myocardial contractility.
  • the biological parameter output device in the case of applying power is different from the biological parameter output device described above in that the waveform information receiving unit receives arbitrary time-series value data indicating the behavior of the biological body, and the biological parameter
  • the information acquisition unit is a biological parameter output device that acquires one or more pieces of biological parameter information based on information received by the waveform information reception unit.
  • the method and the program accept arbitrary time series value data indicating the behavior of the living body in the waveform information accepting step with respect to the method and the program, and the biological parameter information obtaining step! And a method and program for acquiring one or more pieces of biological parameter information based on the information received in the waveform information receiving step.
  • the following biological parameter output method may be realized. That is, this method includes a waveform information receiving step for receiving an input of action potential waveform information, which is information related to an action potential waveform, and biological parameter information for acquiring one or more pieces of biological parameter information based on the action potential waveform information.
  • a biological parameter output method comprising: an acquisition step; and a biological parameter information output step for outputting one or more biological parameter information acquired in the biological parameter information acquisition step.
  • the processing in the present embodiment may be realized by software. This software may be distributed by software download or the like. In addition, this software may be recorded and distributed on a recording medium such as a CD-ROM.
  • the software that realizes the biological parameter output apparatus in the present embodiment is the following program.
  • this program receives a waveform information receiving step for receiving an input of action potential waveform information, which is information related to action potential waveforms, and one or more pieces of biological parameter information based on the action potential waveform information and experimental information.
  • the computer that executes this program may be a single computer or a plurality of computers. In other words, either centralized processing or distributed processing can be performed.
  • each process may be realized by centralized processing by a single apparatus (system), or a plurality of apparatuses. It may be realized by being distributed by.
  • the biological parameter output device has an effect of being able to estimate biological parameters indicating effects such as drug injection, and the like, a simulation device used for drug discovery, etc. Useful as.
  • FIG. 1 is a block diagram of a biological parameter output device.
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining the operation of the biological parameter output device.

Abstract

【課題】培養細胞、もしくは動物実験等により、薬物投与時の活動電位波形変化を測定し、これを用いて、薬物の投入が生体パラメータに与える影響を評価することにより、細胞の個々のチャネルに対する作用を評価する手法を提供することを目的とする。 【解決手段】本発明は、生体パラメータ識別子と生体パラメータ値の組である生体パラメータ情報を1以上、および活動電位情報を有する波形情報を1以上格納しており、活動電位波形情報の入力を受け付ける波形情報受付部と、前記活動電位波形情報に基づいて、1以上の生体パラメータ情報を取得する生体パラメータ情報取得部と、前記取得した1以上の生体パラメータ情報を出力する生体パラメータ情報出力部を具備する生体パラメータ出力装置であって、かかる生体パラメータ出力装置により、細胞の個々のチャネルに対する作用を評価することができる。

Description

明 細 書
生体パラメータ出力装置およびプログラム
技術分野
[0001] 本発明は、細胞膜の活動電位波形の変化を入力として与えることにより、活動電位 シミュレーションを用いて、薬物投入等が効果等を及ぼす生体パラメータを推定する 装置である生体パラメータ出力装置等に関するものである。
背景技術
[0002] 現在、新規薬物の試験として心電図 QT延長等の評価を始めとして様々な評価を 行う必要がある。製薬企業等は培養細胞試験、動物実験、ヒトを対象にした試験等を 行い、それら新規薬物が生体の様々なパラメータに対して及ぼす変化を試験し、効 果及び安全性等を確認して!/、る。
[0003] また、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及び装置がある (特許文献 1参照)。力かるシミュ レーシヨン方法は、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、生体力も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!/ヽて基準 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、前 記基準拡散特性定数を用いて前記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 、で決定した前記基準拡散特性とを比較し、前 記演算拡散特性と前記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、動脈硬化の段階に応じた複数の動脈圧波形の基準情報を記憶しておき、生 体の動脈カゝら得られた動脈圧波形情報と比較し、類似して ヽる波形の年齢を出力す る動脈硬化度測定方法がある (特許文献 2、特許文献 3参照)。
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 ユレーシヨンし、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 :特開昭 61— 119252 (第 1頁、第 1図等)
特許文献 3 :特開平 03— 015439 (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 」日本ェム 'ィ一学会雑誌 BME, vol. 18, No. 2, p. 3— 11, 2004 (2004年 2月発 行)
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0005] し力しながら、上記の試験は、非常に膨大な評価試験であって、時間とコストが膨 大にかかってしまう。
また、特許文献 1におけるシミュレーション方法は、薬物の生体組織内での拡散現 象を解析する方法であり、薬物投入等の効果等を示す生体パラメータを推定する方 法ではない。
[0006] さらに、特許文献 2、 3における技術は、動脈硬化の度合いを測定する技術であり、 投入薬物が生体パラメータに与える影響を評価すること等はできない。また、特許文 献 2及び 3における年齢決定手段は予め基準パターンを該年齢に応じて複数記憶し ておかねばならない。
[0007] これらの膨大な評価試験において、より早期の段階のデータを元に、対象薬物の 各種チャネル機能への関与、心電図変化の推定を計算機上でシミュレートし、人に 対する効果を推測出来れば、創薬プロセスが短縮されることが期待される。そこで、 本発明は、培養細胞、もしくは動物実験等により、薬物投与時の活動電位波形変化 を測定し、これを用いて、細胞の個々のチャネルに対する投入薬物の作用を評価し、 投入薬物が生体パラメータに与える影響を評価する手法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] 本第一の発明は、生体のパラメータを識別する生体パラメータ識別子と当該生体パ ラメータ識別子で識別される生体のパラメータの値である生体パラメータ値の組であ る生体パラメータ情報を 1以上含む生体パラメータセットとそれに対応する活動電位 波形を示す情報である活動電位波形情報を有する波形情報を 1以上格納している 波形情報格納部と、活動電位波形情報の入力を受け付ける波形情報受付部と、前 記波形情報受付部が受け付けた活動電位波形情報に最も近い波形情報を再現しう る 1以上の生体パラメータ情報を含む生体パラメータセットを識別し、取得する生体パ ラメータ情報取得部と、前記生体パラメータ情報取得部が取得した生体パラメータセ ットを出力する生体パラメータ情報出力部を具備する生体パラメータ出力装置である
[0009] また、第二の発明は、第一の発明に対して、前記波形情報格納部に格納されてい る波形情報のうちの生体パラメータセットは入力された情報であり、前記波形情報格 納部に格納されている波形情報のうちの活動電位波形情報は、前記入力された生 体パラメータセットに生体シミュレーションを用いて取得した情報である。
[0010] さらに、第三の発明は、第一、第二の発明に対して、前記活動電位波形情報は、 A PD30、 APD60及び APD90の活動電位波形を特徴づける情報であり、生体パラメ ータ情報取得部は、前記活動電位波形情報の APD30、 APD60および APD90の 活動電位波形情報を取得し、当該取得した 3つの活動電位波形情報と一致するまた は最も近似する 1以上の生体パラメータ情報を含む生体パラメータセットを取得する 生体パラメータ出力装置である。
力かる構成により、高速かつ少ない CPUパワーで生体パラメータセットを取得する ことができる。
[0011] さらに、第四の発明は、かかる第一、第二の発明の構成により、生体シミュレーショ ンを用いて、薬物投入前後の活動電位波形情報に最も近い波形情報を再現しうる生 体パラメータセットを取得でき、薬物投入の効果を生体パラメータとして出力できる。 発明の効果
[0012] 本発明は、薬物投入等の効果等を示す生体パラメータを出力する装置等を提供で きる。
発明を実施するための最良の形態 [0013] 本実施の形態において、薬物投入等の効果を示したり、現在の生体の健康状態等 を判断したりするために、生体パラメータを出力する装置等について述べる。なお、 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
A
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、各チヤネ
TP
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一 タがある。
以下、生体パラメータ出力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。
[0014] 図 1は、生体パラメータ出力装置のブロック図である。生体パラメータ出力装置は、 波形情報格納部 11、波形情報受付部 12、生体パラメータ情報取得部 13、生体パラ メータ情報出力部 14を具備する。生体パラメータ情報取得部 13は、波形情報比較 手段 131、生体パラメータ情報生成手段 132を具備する。
[0015] 波形情報格納部 11は、生体のパラメータを識別する生体パラメータ識別子と当該 生体パラメータ識別子で識別される生体のパラメータの値である生体パラメータ値の 組である生体パラメータ情報を 1以上含む生体パラメータセットと、および活動電位波 形を示す情報である活動電位波形情報を有する波形情報を 1以上格納している。
[0016] なお、波形情報は、通常、図示しない手段により、以下のように取得されたものであ る。つまり、波形情報を取得する装置等(図示しない)は、生体のパラメータを識別す る生体パラメータ識別子と当該生体パラメータ識別子で識別される生体のノ メータ の値である生体パラメータ値の組である生体パラメータ情報を 1以上含む生体パラメ ータセットを入力として受け取り、それに対応する活動電位波形情報を取得する。こ れには、生体を用いて活動電位波形情報を取得しても良い。また、波形情報を取得 する装置力 細胞をシミュレーションする細胞モデルに生体パラメータセットを適用し 、シミュレーションを用い、活動電位波形情報(以下、適宜、シミュレーションを用いて 取得した活動電位波形情報を「再構築活動電位波形情報」という。)を取得しても良 い。この細胞モデルは、最も良く実験結果を再現しうるモデルに交換することが出来 る。このとき、生体パラメータ出力装置は、波形情報を取得する装置を内蔵しており、 シミュレーション結果をその都度生成しても良い。また、生体パラメータ出力装置は、 あらかじめ生成された活動電位波形情報をデータベースより読み出しても良い。さら に、活動電位波形情報は、グラフの形式でも良いし、レコードの形式でも良い、つまり
、活動電位波形情報のデータ構造は問わない。波形情報格納部 11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。なお、生体パラ メータセットを 1以上、およびそれに対応する活動電位波形情報を 1以上格納してい る記憶媒体を波形情報データベース(図示しない)とする。なお、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 ユレーシヨン装置 (波形情報を取得する装置の一例)につ!/、ては公知技術である(上 記、非特許文献 1参照)。
[0017] 波形情報受付部 12は、活動電位波形に関する情報である活動電位波形情報の入 力を受け付ける。なお、活動電位波形情報は、通常、個体、臓器、組織、細胞などの 生体力も測定した情報である。活動電位波形情報は、例えば、薬物投与前後におけ る細胞の活動電位波形の情報や、遺伝子ノックアウト動物や疾患モデル動物の細胞 力 得られた活動電位波形等の情報である。活動電位波形情報は、膜電位の時系 列データ (波形を構成する点の情報の集合)すべてでも良いし、すべてでなくても良 い。つまり、活動電位波形情報は、波形のうち、 APD30の値、 APD60値、および A PD90の値等でも良い。 APD30の値、 APD60値、および APD90の値とは、図 2に 示す値である。つまり、図 2において、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 力 60下、 90下の高さにおける、波形の幅が APD60、 APD90である。活動電位波 形情報の入力手段は、スキャナや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。なお、活動電位波形情報は、他の装置、例えば、測定装置から出力さ れた情報でも良い。波形情報受付部 12は、スキャナや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。
[0018] 生体パラメータ情報取得部 13は、波形情報受付部 12が受け付けた活動電位波形 情報および波形情報格納部 11の波形情報の一部または全部に基づ 、て、 1以上の 生体パラメータ情報を含む生体パラメータセットを識別し、取得する。具体的な生体 パラメータ情報の取得アルゴリズムの例は、後述する。生体パラメータ情報の取得に は、実験計画法、遺伝的アルゴリズム、最急降下法、応答局面法等の種々のパラメ ータ探索アルゴリズムが適用できる。あらゆるシミュレーションの結果と比較し、ノラメ ータを抽出することが出来る。生体パラメータ情報取得部 13は、通常、 MPUやメモリ 等から実現され得る。生体パラメータ情報取得部 13の処理手順は、通常、ソフトゥェ ァで実現され、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 ア(専用回路)で実現しても良 、。
[0019] 生体パラメータ情報出力部 14は、生体パラメータ情報取得部 13が取得した生体パ ラメータセットを出力する。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等を含む概念である。生体パラメータ情報出力部 14は、デ イスプレイやスピーカ一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。
[0020] 波形情報比較手段 131は、波形情報格納部 11から取得した活動電位波形情報と 波形情報受付部 12が受け付けた活動電位波形情報の近似度を判定する。波形情 報比較手段 131は、例えば、以下のように APD30等の活動電位特徴情報を取得し 、比較しても良い。つまり、波形情報受付部 12が受け付けた活動電位波形情報が波 形を形成する電位 (mV)と時間 (ms)の数字列の集合である、とする。その場合、波 形情報比較手段 131は、「最高の電位 (最高の電位 最低の電位) X O. 3」の値と 対になる 2つの時間 (T、 T )を取得する。次に、波形情報比較手段 131は、「
1 2 I T
1
— T I」(Tと Tの差の絶対値)を APD30として求める。波形情報比較手段 131は
2 1 2
、 APD60、 APD90についても、同様の方法で求める。また、波形情報受付部 12が 受け付けた活動電位波形情報は、 APD30、 APD60、および APD90の値である、 とする。そして、波形情報比較手段 131は、算出した APD30と波形情報受付部 12 が受け付けた APD30の差の絶対値、および算出した APD60と波形情報受付部 12 が受け付けた APD60の差の絶対値、および算出した APD90と波形情報受付部 12 が受け付けた APD90の差の絶対値の合計を算出する。また、 Adaptive Piecewis e Constant Approximation法などを用いて波形データを離散化しても良いし、 比較して!/、る波形情報の差分の二乗和等を用い時間に対する電位の数字列の集合 を直接比較しても良いし、ユークリッド距離等を計測して比較しても良い。
[0021] 生体パラメータ情報生成手段 132は、波形情報比較手段 131で比較した活動電位 波形情報が一致する、または最も近似する前記活動電位情報と対になっている 1以 上の生体パラメータ情報を含む生体パラメータセットを識別する。生体パラメータ情 報生成手段 132は、波形情報格納部 11から取得できるすべての波形情報を総当り 的にチヱックして、一致する、または最も近似する波形情報が有する生体パラメータ セットを抽出しても良い。例えば、波形情報比較手段 131が、算出した APD30と波 形情報受付部 12が受け付けた APD30の差の絶対値、および算出した APD60と波 形情報受付部 12が受け付けた APD60の差の絶対値、および算出した APD90と波 形情報受付部 12が受け付けた APD90の差の絶対値の合計を算出する場合、生体 ノ メータ情報生成手段 132は、合計値が最小の活動電位情報と対になる 1以上の 生体パラメータ情報を、波形情報格納部 11から取得する。また、生体パラメータ情報 生成手段 132は、ソートされている波形情報力 二分探索等のアルゴリズムにより、 高速に 1以上の生体パラメータ情報を取得しても良い。また、生体パラメータ情報生 成手段 132は、ハイブリッド'ツリー'インデックス法、実験計画法、遺伝的ァルゴリズ ム、再急降下法、応答局面法等の手法を用い、生体パラメータ情報を抽出しても良 い。
以下、本生体パラメータ出力装置の動作について図 3のフローチャートを用いて説 明する。
[0022] (ステップ S301)波形情報受付部 12は、活動電位波形情報の入力を受け付けた か否かを判断する。活動電位波形情報の入力を受け付ければステップ S302に行き 、活動電位波形情報の入力を受け付けなければステップ S301に戻る。
(ステップ S302)生体パラメータ情報生成手段 132は、カウンタ iに 1を代入する。
[0023] (ステップ S303)生体パラメータ情報生成手段 132は、新たな生体パラメータセット
(1以上の生体パラメータ情報)を生成し、潘目の再構築活動電位波形情報を波形 情報格納部 11から取得する。なお、生体パラメータセットを生成する手法は様々であ る。なお、波形情報格納部 11は、図示しない生体シミュレート部におけるシミュレーシ ヨンの結果、 1以上の再構築活動電位波形情報を格納して!、ても良 、。
(ステップ S304)波形情報比較手段 131は、潘目の再構築活動電位波形情報が 存在するか否かを判断する。存在すればステップ S305に行き、存在しなければステ ップ S 309に飛ぶ。
[0024] (ステップ S305)波形情報比較手段 131は、ステップ S 301で取得した活動電位情 報と i番目の再構築活動電位波形情報の近似する度合いである近似度を算出する。 なお、近似度の算出方法は、種々ある。近似度の算出方法の具体例は後述する。
(ステップ S306)波形情報比較手段 131は、 i番目の再構築活動電位波形情報に 対応付けて、ステップ S306で算出した近似度を一時蓄積する。
(ステップ S307)波形情報比較手段 131は、カウンタ iを 1、インクリメントする。
[0025] (ステップ S308)波形情報比較手段 131は、あら力じめ指定された回数に達してお らず、近似度が所定の近似度より低いとき(条件に合致するとき)はステップ S303に 戻る。条件に合致しないときはステップ S309に行く。なお、回数とは、あらゆる生体パ ラメータセットの組み合わせを網羅する回数である。
(ステップ S309)生体パラメータ情報生成手段 132は、近似度が最も大きい生体パ ラメータセット(1以上の生体パラメータ情報)を取得する。
(ステップ S310)生体パラメータ情報出力部 14は、ステップ S309で取得した 1以上 の生体パラメータ情報を出力する。ステップ S301に戻る。
なお、図 3のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は 終了する。
[0026] 以下、本実施の形態における生体パラメータ出力装置の具体的な動作について説 明する。今、波形情報格納部 11は、図 4に示す再構築活動電位波形情報を保持し ている。本再構築活動電位波形情報は、 3つの生体パラメータ識別子「IKr」、 「IK1」 、および「IKs」で識別される生体パラメータと、各生体パラメータの値と活動電位情 報の関係を示した情報である。図 4 (a)は、生体パラメータ識別子「IKr」の値を「0」か ら「5. 0」まで採り、かつ「IK1」の値を「0. 2」から「2. 00」まで採った場合の APD30 の値を示す図である。ここでは各生体パラメータは 1が正常の状態を表す数値である 。なお、本再構築活動電位波形情報は、通常、生体シミュレーションを用い、取得し た活動電位波形情報であり、波形情報格納部 11に格納された活動電位情報である
。生体シミュレーションの代わりに実際に生体材料力 計測した情報を用いても良い
[0027] 横軸が「IKr」の値、縦軸が「IK1」の値であり、交点の矩形の色が APD30の値を示 す。本図 4においては、モノクロであるので、概ね、矩形の色の濃さが APD30の値を 示すとことなる。横軸、縦軸および矩形の色の濃さの意味は、図 4中の他の図におい ても、同様に考える。
図 4 (b)は、生体パラメータ識別子「IKs」の値を「0」から「5. 0」まで採り、かつ「IK1 」の値を「0. 2」から「2. 00」まで採った場合の APD30の値を示す図である。
図 4 (c)は、生体パラメータ識別子「IKs」の値を「0」から「5. 0」まで採り、かつ「IKr」 の値を「0」から「5. 0」まで採った場合の APD30の値を示す図である。
図 4 (d)は、生体パラメータ識別子「IKr」の値を「0」から「5. 0」まで採り、かつ「IK1 」の値を「0. 2」から「2. 00」まで採った場合の APD60の値を示す図である。
図 4 (e)は、生体パラメータ識別子「IKs」の値を「0」から「5. 0」まで採り、かつ「IK1 」の値を「0. 2」から「2. 00」まで採った場合の APD60の値を示す図である。
図 4 (f)は、生体パラメータ識別子「IKs」の値を「0」から「5. 0」まで採り、かつ「IKr」 の値を「0」から「5. 0」まで採った場合の APD60の値を示す図である。
図 4 (g)は、生体パラメータ識別子「IKr」の値を「0」から「5. 0」まで採り、かつ「IK1 」の値を「0. 2」から「2. 00」まで採った場合の APD90の値を示す図である。
図 4 (h)は、生体パラメータ識別子「IKs」の値を「0」から「5. 0」まで採り、かつ「IK1 」の値を「0. 2」から「2. 00」まで採った場合の APD90の値を示す図である。
図 4 (i)は、生体パラメータ識別子「IKs」の値を「0」から「5. 0」まで採り、かつ「IKr」 の値を「0」から「5. 0」まで採った場合の APD90の値を示す図である。
[0028] なお、図 4は、例えば、図 5のような再構築活動電位波形情報管理表力 取得され 得る。なお、図 5 (a)は、「ID」、 「IKs」、 「IK1」、 「APD30」、 「APD60」および「APD 90」を有するレコードを複数保持している表である。「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。「IKs」は生体パラメータ識別 子「IKs」の値、「IK1」は生体パラメータ識別子「IK1」の値、「APD30」、「APD60」 および「APD90」は、それぞれ、「IKs」の値および「IK1」の値が特定された場合の「 APD30」、「APD60」および「APD90」の値である。図 5 (b)は、生体パラメータ識別 子「IKs」と「IK1」の値と「APD30」、「APD60」および「APD90」の関係を示す表で ある。図 5 (c)は、生体パラメータ識別子「IKs」と「IKr」の値と「APD30」、「APD60」 および「APD90」の関係を示す表である。
図 4は、図 5の情報を取得することによって、表示されるビューである、とも言える。 なお、波形から APD30、 APD60、 AOD90の値を得ることは、公知技術により可 能である。
[0029] かかる状況で、図 6に示す活動電位波形情報が入力された、とする。すると、波形 情報受付部 12は、図 6に示す活動電位波形情報の入力を付ける。次に、波形情報 比較手段 131は、波形情報受付部 12が受け付けた活動電位波形情報の APD30、 APD60および APD90の活動電位を示す情報である活動電位情報を取得する。こ こで、波形情報比較手段 131は、 APD30を 78、 APD60を 119、 APD90を 123と 取得した、とする。
[0030] 次に、波形情報比較手段 131は、 1番目から順にすベての再構築活動電位波形情 報と、取得した「APD30 : 78」、「APD60 : 119」、「APD90 : 123」との近似度を求め る。ここでは、再構築活動電位波形情報の APDの値と取得した APDの値の差の絶 対値の総和の逆数を近似度とする。具体的な近似度の算出方法を、以下に示す。
[0031] まず、波形情報比較手段 131は、 1番目の再構築活動電位波形情報「IKr=0」「I K1 = 0. 2」「IKs = l」の場合の再構築活動電位波形情報を取得する。具体的には、 図 5 (a)より、再構築活動電位波形情報は、「APD30 = 93」「APD60= 161」「APD 90 = 111」である。
[0032] そして、次に、波形情報比較手段 131は、再構築活動電位波形情報の APD30の 値「78」と、 APD30の値の差の絶対値、つまり、「 I 78— 93 |」を算出し、「15」を得 る。次に、波形情報比較手段 131は、再構築活動電位波形情報の APD60の値「11 9」と、 APD60の値の差の絶対値を算出する。具体的には、波形情報比較手段 131 は、「 I 119— 161 I =42」を得る。次に、波形情報比較手段 131は、再構築活動 電位波形情報の APD90の値「123」と、 APD90の値の差の絶対値を算出する。具 体的には、波形情報比較手段 131は、「 I 123— 111 I = 12」を得る。次に、波形 情報比較手段 131は、 APD30の差、 APD60の差、 APD90の差の総和を求める。 つまり、波形情報比較手段 131は、「15+42+ 12 = 69」を得る。次に、波形情報比 較手段 131は、総和の逆数である近似度「1Z69」を得る。そして、波形情報比較手 段 131は、各生体パラメータの値、差の総和「69」、近似度「1Z69」を有するレコー ドを一時記憶し、近似度管理表を構成する。かかる近似度管理表を図 7に示す。図 7 において、近似度管理表は、「ID」「IKr」「IK1」 riKsj「差の総和」「近似度」を有する レコードを 1以上、保持している。「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。 riKrJ Γΐκυ「IKs」は、それぞれ各生体パラメ一 タの値である。「差の総和」「近似度」は、上記で求めた値である。
[0033] 同様に、波形情報比較手段 131は、 2番目の再構築活動電位波形情報「IKr=0.
0」 ΓΙΚ1 = 0. 4」「IKs = l」の場合の再構築活動電位波形情報を取得する。具体的 には、図 5 (a)より、再構築活動電位波形情報は、「APD30= 133」「APD60 = 240 」「APD90 = 269」である。そして、波形情報比較手段 131は、例えば、差の総和「3 22」、近似度「1Z322」を算出した、とする。
そして、波形情報比較手段 131は、ここでは、総当り的にすべての「IKr」「IK1」「I KsJの値の組み合わせにつ!/、て近似度を求める。
[0034] すべての「IKr」「IK1」「IKs」の値の組み合わせにつ!/、て近似度を求めた後、生体 ノ メータ情報生成手段 132は、最も近似度が大きいレコードを取得する。ここでは、 最も近似度が大きいレコードを「ID=n」のレコードであるとする。そして、生体パラメ ータ情報生成手段 132は、「ID=n」のレコードが有する「IKr」「IK1」「IKs」の値を取 得する。
次に、生体パラメータ情報出力部 14は、「IKr」「IK1」「IKs」の値を出力する。かか る出力例を図 8に示す。
次いで、薬物「ABC」を投薬した後得られた活動電位波形情報を入力し、得られた 生体パラメータの値を上記と比較することで、薬剤効果を数値で比較できる。
[0035] 以上、本実施の形態によれば、薬物投入等の効果等を示す生体パラメータを出力 する生体パラメータ出力装置を提供できる。力かる生体パラメータ出力装置により、薬 剤の評価試験を減少させ、薬効を迅速に評価することが可能となる。したがって、創 薬プロセスが短縮され得る。
[0036] なお、本実施の形態の具体例によれば、薬物「ABC」を投入した場合の生体パラメ 一タの値を出力したが、例えば、生体パラメータ出力装置は、病気を患う患者の活動 電位波形情報を受け付け、力かる患者の生体パラメータの値を出力しても良い。かか る処理により、患者の病気が推定できたり、適切な薬剤を投与できたりする効果が生 じる。
[0037] また、本実施の形態の具体例によれば、説明の簡単ィ匕のために 3種類の生体パラ メータを用いて、生体パラメータ出力装置の動作を説明したが、上述したように、対象 となる生体パラメータは、数百にも及ぶことが通常である。
[0038] また、本実施の形態の具体例によれば、生体パラメータを決定するために、再構築 活動電位波形情報を総当り的に評価したが、例えば、生体パラメータの値がソートさ れている場合などは、二分探索等のアルゴリズムを用いて、検索対象の再構築活動 電位波形情報を早期に絞り込むなどの検索方法を用いることは好適である。また、ハ イブリツド 'ツリー'インデックス法、実験計画法、遺伝的アルゴリズム、再急降下法、応 答局面法等の手法を用いることも好適である。
[0039] また、本実施の形態によれば、 APD30、 APD60および APD90の活動電位情報 に関して、入力された活動電位波形情報と再構築活動電位波形情報の近似度を取 得したが、活動電位情報中の他の情報を用いて、入力された活動電位波形情報と再 構築活動電位波形情報の近似度を取得しても良いことは言うまでもない。ただし、活 動電位波形の特性、および処理の高速化の観点から、 APD30、 APD60および AP D90の 3つの活動電位情報を用いることは好適である。
[0040] さらに、本実施の形態によれば、再構築活動電位波形情報は、 1以上含む生体パ ラメータセットを入力として受け取り、シミュレーションを用いて取得した情報であった 力 例えば、人手で入力した情報であっても良い。また、再構築活動電位波形情報 は、生体パラメータ出力装置が有しないシミュレータもしくは実験計測装置により取得 された情報であっても良い。また、上述した生体パラメータ出力装置は、活動電位波 形の代わりに任意の生体の挙動を示す時系列値を実波形データとして入力し、生体 シミュレーションとして入力された波形を再現しうる任意のシミュレーションを用いて、 生体パラメータを出力しても良い。つまり、生体パラメータを取得する元になる情報は 、活動電位波形情報に限らない。具体的には、上述した生体パラメータ出力装置に おいて、前記波形情報格納部は、生体のノ メータを識別する生体パラメータ識別 子と当該生体パラメータ識別子で識別される生体のパラメータの値である生体パラメ ータ値の組である生体パラメータ情報を 1以上、および任意の生体の挙動を示す時 系列値である実波形データを有し、前記波形情報受付部は、生体力 取得した情報 を受け付け、前記生体パラメータ情報取得部は、前記波形情報受付部が受け付けた 情報に基づいて、 1以上の生体パラメータ情報を取得する。例えば、任意の生体の 挙動を示す時系列値を実波形データとは、心電図波形、血圧の時系列データ、心拍 出量の時系列データ、血糖値や血中酸素濃度などの時系列データであり、それらの 波形に影響を及ぼす生体パラメータとしては心筋収縮力などが挙げられる。
[0041] なお、力かる場合の生体パラメータ出力装置は、上記の生体パラメータ出力装置に 対して、前記波形情報受付部は、生体の挙動を示す任意の時系列値データを受け 付け、前記生体パラメータ情報取得部は、前記波形情報受付部が受け付けた情報 に基づいて、 1以上の生体パラメータ情報を取得する生体パラメータ出力装置である 。また、方法およびプログラムは、上記の方法およびプログラムに対して、前記波形 情報受付ステップにお 、て、生体の挙動を示す任意の時系列値データを受け付け、 前記生体パラメータ情報取得ステップにお!、て、前記波形情報受付ステップで受け 付けた情報に基づ 、て、 1以上の生体パラメータ情報を取得する方法およびプロダラ ムである。
[0042] 上記のことから、本実施の形態において、以下の生体パラメータ出力方法を実現す れば良い。つまり、本方法は、活動電位波形に関する情報である活動電位波形情報 の入力を受け付ける波形情報受付ステップと、前記活動電位波形情報に基づ 、て、 1以上の生体パラメータ情報を取得する生体パラメータ情報取得ステップと、前記生 体パラメータ情報取得ステップで取得した 1以上の生体パラメータ情報を出力する生 体パラメータ情報出力ステップを具備する生体パラメータ出力方法である。 [0043] 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、本実施の形態にお ける生体パラメータ出力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、活動電位波形に関する情報である活 動電位波形情報の入力を受け付ける波形情報受付ステップと、前記活動電位波形 情報と実験情報に基づいて、 1以上の生体パラメータ情報を取得する生体パラメータ 情報取得ステップと、前記生体パラメータ情報取得ステップで取得した 1以上の生体 ノ ラメータ情報を出力する生体パラメータ情報出力ステップを実行させるためのプロ グラム、である。なお、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよぐ 複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよぐあるいは分散処理を行って ちょい。
[0044] また、上記実施の形態にお!、て、各処理 (各機能)は、単一の装置 (システム)によ つて集中処理されることによって実現されてもよぐあるいは、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ょ 、。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなぐ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
[0045] 以上のように、本発明にかかる生体パラメータ出力装置は、薬物投入等の効果等を 示す生体パラメータを推定することができるという効果を有し、創薬のために利用する シミュレーション装置等として有用である。
図面の簡単な説明
[0046] [図 1]生体パラメータ出力装置のブロック図
[図 2]APD30、 APD60、 APD90を説明する図
[図 3]生体パラメータ出力装置の動作について説明するフローチャート
圆 4]再構築活動電位波形情報の例を示す図
[図 5]再構築活動電位波形情報管理表を示す図
[図 6]入力された活動電位波形情報を示す図 [図 7]近似度管理表を示す図 圆 8]生体パラメータの出力例を示す図

Claims

請求の範囲
[1] 生体のパラメータを識別する生体パラメータ識別子と当該生体パラメータ識別子で識 別される生体のパラメータの値である生体パラメータ値の組である生体パラメータ情 報を 1以上含む生体パラメータセットと、および活動電位波形を示す情報である活動 電位波形情報を有する波形情報を 1以上格納している波形情報格納部と、 活動電位波形に関する情報である活動電位波形情報の入力を受け付ける波形情報 受付部と、
前記波形情報格納部の波形情報の一部または全部と前記波形情報受付部が受け 付けた活動電位波形情報に基づ 、て、 1以上の生体パラメータ情報を含む生体パラ メータセットを識別し、取得する生体パラメータ情報取得部と、
前記生体パラメータ情報取得部が取得した生体パラメータセットを出力する生体パラ メータ情報出力部を具備する生体パラメータ出力装置。
[2] 前記波形情報格納部に格納されている波形情報のうちの生体パラメータセットは入 力された情報であり、
前記波形情報格納部に格納されている波形情報のうちの活動電位波形情報は、前 記入力された生体パラメータセットに生体シミュレーションを用いて取得した情報であ る請求項 1記載の生体パラメータ出力装置。
[3] 活動電位波形に関する情報である活動電位波形情報の入力を受け付ける波形情報 受付ステップと、
格納している波形情報の一部または全部と前記波形情報受付ステップで受け付けた 活動電位波形情報に基づいて、 1以上の生体パラメータ情報を含む生体パラメータ セットを識別し、取得する生体パラメータ情報取得ステップと、
前記生体パラメータ情報取得ステップで取得した生体パラメータセットを出力する生 体パラメータ情報出力ステップを具備する生体パラメータ出力方法。
[4] 前記格納されて 、る波形情報のうちの生体パラメータセットは入力された情報であり 前記格納されて ヽる波形情報のうちの活動電位波形情報は、入力された生体パラメ ータセットに生体シミュレーションを用いて取得した情報である請求項 3記載の生体 パラメータ出力方法。
[5] コンピュータに、
活動電位波形に関する情報である活動電位波形情報の入力を受け付ける波形情報 受付ステップと、
格納している波形情報の一部または全部と前記波形情報受付ステップで受け付けた 活動電位波形情報に基づいて、 1以上の生体パラメータ情報を含む生体パラメータ セットを識別し、取得する生体パラメータ情報取得ステップと、
前記生体パラメータ情報取得ステップで取得した 1以上の生体パラメータセットを出 力する生体パラメータ情報出力ステップを実行させるためのプログラム。
[6] 前記格納されて 、る波形情報のうちの生体パラメータセットは入力された情報であり 前記格納されて ヽる波形情報のうちの活動電位波形情報は、入力された生体パラメ ータセットに生体シミュレーションを用いて取得した情報である請求項 5記載のプログ ラム。
[7] 前記波形情報受付部は、生体の挙動を示す任意の時系列値データを受け付け、 前記生体パラメータ情報取得部は、
前記波形情報受付部が受け付けた情報に基づ!、て、 1以上の生体パラメータ情報を 含む生体パラメータセットを取得する請求項 1または請求項 2いずれか記載の生体パ ラメータ出力装置。
[8] 前記波形情報受付ステップにおいて、生体の挙動を示す任意の時系列値データを 受け付け、
前記生体パラメータ情報取得ステップにおいて、
前記波形情報受付ステップで受け付けた情報に基づ!、て、 1以上の生体パラメータ 情報を含む生体パラメータセットを取得する請求項 3または請求項 4いずれか記載の 生体パラメータ出力方法。
[9] 前記波形情報受付ステップにおいて、生体の挙動を示す任意の時系列値データを 受け付け、
前記生体パラメータ情報取得ステップにおいて、 前記波形情報受付ステップで受け付けた情報に基づ!、て、 1以上の生体パラメータ 情報を含む生体パラメータセットを取得する請求項 5または請求項 6いずれか記載の プログラム。
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