암 평가 방법 및 암 평가 시스템

암 평가 방법 및 암 평가 시스템{CANCER EVALUATION METHOD AND CANCER EVALUATION SYSTEM}

본 발명은 암 평가 방법 및 암 평가 시스템에 관한 것으로, 추가로 말하면 인간의 혈청 중에 포함되는 원소군의 농도 밸런스(평가용 원소군의 농도간의 상관관계)를 이용한 암 평가 방법 및 암 평가 시스템에 관한 것이다.

암의 진단법으로서는 직접 보거나 만지거나 하는 방법(촉진, 내시경 검사 등)이나, 체내를 비춘 화상으로 판단하는 방법(X선 촬영, CT 검사, MRI 검사, PET 검사 등), 혈액이나 세포를 조사하는 방법(혈액 검사, 세포진, 생검 등)이 알려져 있다.

그러나 직접 보거나 만지거나 하는 방법은 유방이나 직장, 위, 대장 등에 대상(환부)이 한정되어버린다는 난점이 있고, 또 화상으로 진단하는 방법은 간편하기는 하지만 검출 감도가 낮을 뿐만아니라 피험자의 방사선 피폭이라는 난점이 있다. 그런 점에서 혈액이나 세포를 조사하는 방법은 환자의 부담이 적을 뿐만 아니라 검출 감도가 높기 때문에 바람직하다. 특히 환자로부터 채취한 혈액을 분석함으로써 진단할 수 있으면, 환자의 부담이 작으며, 집단 검진으로 실시하는 것도 가능하므로 보다 바람직하다.

종래 환자로부터 채취한 혈액 중에 포함되는 아미노산의 농도가 암 발증에 의해 변화하는 것이 알려져 있다. 특허문헌 1에는 이 관계를 이용하여 환자의 혈중 아미노산 농도를 측정함으로써 폐암을 진단하는 방법이 개시되어 있다. 이 진단법은 평가 대상으로부터 채취한 혈액으로부터 아미노산의 농도값에 관한 아미노산 농도 데이터를 취득하는 스텝과, 상기 평가 스텝에서 취득한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 데이터에 포함되는 Lys와 His의 상기 농도값에 기초하여 상기 평가 대상에 대해서 폐암의 상태를 평가하는 농도값 기준 평가 스텝을 실행하는 것을 특징으로 하는 폐암의 평가 방법이다. 그리고 상기 농도값 기준 평가 스텝에서는 상기 취득 스텝에서 취득한 상기 평가 대상의 상기 아미노산 데이터에 포함되는 Lys와 His의 상기 농도값에 기초하여 상기 평가 대상에 대해서 상기 폐암 또는 비폐암인지 여부를 판별하는 농도값 기준 판별 스텝을 더 포함할 수 있다. 이 진단법에 의하면 혈액 중의 아미노산 농도 중 폐암의 상태와 관련된 아미노산 농도를 이용하여, 폐암의 상태를 정밀하게 평가할 수 있는 것으로 되어 있다(청구항 1 및 2, 단락 0106, 도 1~도 3을 참조).

한편, 혈액 중에 포함되어 있는 미량 원소의 농도가 암의 발증에 관계가 있는 것이 알려져 있다. 예를 들면 비특허문헌 1에는 유방암 환자의 혈청 중의 구리(Cu)와 아연(Zn)의 농도와, 양자의 농도비 Cu/Zn가 환자의 병상의 진행 정도와 상관관계가 있는 것이 보고되어 있다. 또 비특허문헌 2에는 암 환자의 혈청 중의 카드뮴(Cd)과 납(Pb)의 농도 레벨이 건상자의 그것보다 높고, 암 환자의 아연(Zn)과 철(Fe)과 망가니즈(Mn)의 농도 레벨이 건상자의 그것보다 낮은 것이 보고되어 있다.

상기 서술한 특허문헌 1의 진단법에서는 혈액 중의 아미노산이 조기에 변성해버리므로, 혈액의 채취 후에 아미노산 농도의 측정을 신속하게 행할 필요가 있다는 난점이 있다. 또 진단에 비용이 들기 때문에, 진단 서비스가 고가가 된다는 난점도 있다. 한편 상기 서술한 비특허문헌 1 및 2와 같은 혈청중의 미량 원소 농도를 이용하여 암의 진단을 행하는 방법에서는 특허문헌 1의 진단법과 같은 난점은 없으므로 바람직하다.

그런데 인간의 생명 유지에 불가결한 「필수 원소」는 도 3에 나타내는 바와 같이 수소(H), 탄소(C), ···철(Fe)의 12종류의 주요 원소와, 붕소(B), 불소(F), ···브롬(Br)의 16종류의 미량 원소로 이루어져 있다. 필수 원소여도 미량 원소여도 결핍되면 결핍증이 되고, 과잉으로 섭취하면 과잉증이나 중독 증상을 일으키는 것이 알려져 있어, 상시 적량의 섭취가 필요로 되어 있다. 주요 원소는 신체의 구성 성분으로서 중요하다. 미량 원소는 체내에서의 신진 대사에 있어서의 효소 활성 중심 등에 이용되며, 매우 미량이 필요로 되어 있다. 미량 원소가 결핍 또는 과잉하게 되면, 체내의 신진 대사 등의 밸런스가 무너져, 각각의 원소에 특유의 증상이 나타난다. 반대로 컨디션 불량이나 면역계의 장애 등에 의한 질병의 발증에 의해 미량 원소의 조성이 변화하여, 항상성(호메오스타시스)이 붕괴된다고도 일컬어지고 있다. 또한 인간의 혈액중에는 도 3에 나타낸 「필수 원소」 이외의 원소 예를 들면 티탄(Ti), 루비듐(Rb) 등도 포함되어 있으며, 그들의 양도 생명 유지에 영향을 준다.

또 각 원소의 생물학적 의의와 암과의 관련을 도 4에 나타낸다. 도 4로부터 알 수 있듯이, 암과의 관련이 불명한 원소가 많다. 그러나 본 발명자들은 스스로의 연구에 의해 얻은 지견과, 지금까지 보고된 논문 등에 의한 정보에 기초하여 특정의 원소군의 혈청중 농도 사이의 상관관계를 아는 것에 의해, 암 이환 리스크를 추정할 수 있는 가능성을 발견하고 본 발명을 하기에 이른 것이다.

본 발명의 목적은 높은 정밀도로 대상자의 암 이환 리스크를 추정할 수 있음과 아울러, 혈액중의 아미노산 농도를 이용하는 경우와 같은 조기 변성이나 고비용이라는 난점이 없는 암 평가 방법 및 암 평가 시스템을 제공하는 것에 있다.

본 발명의 다른 목적은 집단 검진에도 용이하게 적용 가능한 암 평가 방법 및 암의 평가 시스템을 제공하는 것에 있다.

여기서 명기하지 않는 본 발명의 다른 목적은 이하의 설명 및 첨부 도면으로부터 분명해질 것이다.

(1) 본 발명의 제1 관점에 의하면 암 평가 방법이 제공된다. 이 암 평가 방법은

대상자로부터 채취한 혈청중의 평가용 원소군의 농도 데이터를, 상기 대상자가 대조군과 증례군의 어느 것에 속하는지를 판별하기 위한 판별 함수에 적용하여, 상기 혈청에 있어서의 상기 평가용 원소군의 농도간의 상관관계를 연산하는 상관관계 연산 스텝과,

상기 상관관계 연산 스텝에서 연산된 상기 상관관계에 기초하여 상기 대상자가 어떠한 암을 발증하고 있는지 여부를 판별하는 판별 스텝

을 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기 평가용 원소군은 상기 혈청중에 포함되어 있는 원소군의 종류나 농도, 판정하고자 하는 암의 종류 등에 따라 적당히 설정된다.

본 발명의 제1 관점에 의한 암 평가 방법에서는, 대상자로부터 채취한 혈청중의 평가용 원소군의 농도 데이터를, 상기 대상자가 대조군과 증례군의 어느 것에 속하는지를 판별하기 위한 판별 함수에 적용하여, 상기 혈청에 있어서의 상기 평가용 원소군의 농도간의 상관관계를 연산한 후, 얻어진 그 상관관계에 기초하여 상기 대상자가 어떠한 암을 발증하고 있는지 여부를 판별하므로, 높은 정밀도로 대상자의 암 이환 리스크를 추정할 수 있고, 게다가 혈액중의 아미노산 농도를 이용하는 경우와 같은 조기 변성이나 고비용이라는 난점이 없다.

또한 상기 대상자로부터 채취한 혈청중의 상기 평가용 원소군의 농도 데이터를 얻은 후는 컴퓨터로 자동 연산함으로써, 상기 대상자가 대조군과 증례군의 어느 것에 속해 있는지를 판별할 수 있으므로, 상기 대상자가 다수여도 용이하고 또한 신속하게 판별하는 것이 가능하다. 따라서 집단 검진에도 용이하게 적용 가능하다.

본 발명의 제1 관점에 의한 암 평가 방법의 바람직한 예에서는, 상기 평가용 원소군으로서 상기 농도 데이터가 얻어진 원소에 따른 마할라노비스의 범거리가 최대가 되도록 하는 원소의 조합이 선택된다.

본 발명의 제1 관점에 의한 암 평가 방법의 다른 바람직한 예에서는, 상기 평가용 원소군으로서 S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb의 7종의 조합이 선택된다.

본 발명의 제1 관점에 의한 암 평가 방법의 또 다른 바람직한 예에서는, 상기 평가용 원소군으로서 대조군에 속하는 상기 대상자와 증례군에 속하는 상기 대상자의 쌍방에 대해서 상기 농도 데이터가 얻어진 원소의 조합이 선택된다. 이 예에 있어서, 대조군에 속하는 상기 대상자와 증례군에 속하는 상기 대상자의 쌍방에 대해서 상기 농도 데이터가 얻어진 원소의 모든 조합을 상기 평가용 원소군으로서 사용해도 되고, 그들 원소의 일부의 조합을 상기 평가용 원소군으로서 사용해도 된다.

본 발명의 제1 관점에 의한 암 평가 방법의 또 다른 바람직한 예에서는, 상기 평가용 원소군으로서 Na, Mg, Al, P, K, Ca, Ti, Mn, Fe, Zn, Cu, Se, Rb, Ag, Sn, S의 16종의 원소의 조합이 선택된다.

본 발명의 제1 관점에 의한 암 평가 방법의 또 다른 바람직한 예에서는, 상기 평가용 원소군의 농도간의 상관관계를 연산하는 상기 스텝에 있어서, 상기 농도 데이터에 더해 상기 대상자의 연령 데이터도 사용된다.

본 발명의 제1 관점에 의한 암 평가 방법의 또 다른 바람직한 예에서는, 다중 로지스틱 모델을 사용한 분석을 하는 스텝(발증 확률 연산 스텝)을 더 포함하고 있어, 상기 대상자가 장래 어떠한 암을 발증할 확률도 제시한다.

본 발명의 제1 관점에 의한 암 평가 방법의 또 다른 바람직한 예에서는, 상기 대상자가 어떠한 암을 발증하고 있다는 판별에 더해, 발증하고 있는 것이 어느 부위의 암인지의 판별도 행해진다.

(2) 본 발명의 제2 관점에 의하면, 암 평가 시스템이 제공된다. 이 암 평가 시스템은

대상자로부터 채취한 혈액중의 평가용 원소군의 농도 데이터를 기억하는 데이터 기억부와,

상기 대상자가 대조군과 증례군의 어느 것에 속하는지를 판별하기 위한 판별 함수를 생성하는 판별 함수 생성부와,

상기 데이터 기억부에 기억된 상기 대상자의 농도 데이터를, 상기 판별 함수 생성부에서 생성된 판별 함수에 적용하여, 상기 혈청에 있어서의 상기 평가용 원소군의 농도간의 상관관계를 연산하고, 그 상관관계에 기초하여 상기 대상자가 어떠한 암을 발증하고 있는지 여부를 판별하는 평가 결과를 출력하는 평가 결과 연산부

를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

상기 평가용 원소군은 상기 혈청중에 포함되어 있는 원소군의 종류나 농도, 판정하고자 하는 암의 종류 등에 따라서 적당히 설정된다.

본 발명의 제2 관점에 의한 암 평가 시스템에 의하면, 상기 평가 결과 연산부에 있어서, 상기 데이터 기억부에 기억된 상기 대상자로부터 채취한 혈청중의 평가용 원소군의 농도 데이터를, 상기 판별 함수 생성부에서 생성된 판별 함수에 적용하여, 상기 평가용 원소군의 농도간의 상관관계를 연산한다. 그리고 그 상관관계에 기초하여 상기 대상자가 어떠한 암을 발증하고 있는지 여부를 판별하는 평가 결과를 출력한다. 이 때문에 높은 정밀도로 대상자의 암 이환 리스크를 추정할 수 있고, 게다가 혈액중의 아미노산 농도를 이용하는 경우와 같은 조기 변성이나 고비용이라는 난점이 없다.

또한 상기 대상자로부터 채취한 혈청중의 평가용 원소군의 농도 데이터를 얻은 후는 컴퓨터로 자동 연산함으로써, 상기 대상자가 대조군과 증례군의 어느 것에 속해 있는지를 판별할 수 있으므로, 상기 대상자가 다수여도 용이하고 또한 신속하게 판별하는 것이 가능하다. 따라서 집단 검진에도 용이하게 적용 가능하다.

본 발명의 제2 관점에 의한 암 평가 시스템의 바람직한 예에서는, 상기 평가용 원소군으로서 마할라노비스의 범거리가 최대가 되도록 하는 원소의 조합이 선택된다.

본 발명의 제2 관점에 의한 암 평가 시스템의 다른 바람직한 예에서는, 상기 평가용 원소군으로서 S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb의 7종의 원소의 조합이 선택된다.

본 발명의 제2 관점에 의한 암 평가 시스템의 또 다른 바람직한 예에서는, 상기 평가용 원소군으로서 대조군에 속하는 상기 대상자와 증례군에 속하는 상기 대상자의 쌍방에 대해서 상기 농도 데이터가 얻어진 원소의 조합이 선택된다. 이 예에 있어서, 대조군에 속하는 상기 대상자와 증례군에 속하는 상기 대상자의 쌍방에 대해서 상기 농도 데이터가 얻어진 원소의 모든 조합을 상기 평가용 원소군으로서 사용해도 되고, 그들 원소의 일부의 조합을 상기 평가용 원소군으로서 사용해도 된다.

본 발명의 제2 관점에 의한 암 평가 시스템의 또 다른 바람직한 예에서는, 상기 평가용 원소군으로서 Na, Mg, Al, P, K, Ca, Ti, Mn, Fe, Zn, Cu, Se, Rb, Ag, Sn, S의 16종의 원소의 조합이 선택된다.

본 발명의 제2 관점에 의한 암 평가 시스템의 또 다른 바람직한 예에서는, 상기 평가 결과 연산부에 있어서 상기 농도 데이터에 더해 상기 대상자의 연령 데이터도 사용된다.

본 발명의 제2 관점에 의한 암 평가 시스템의 또 다른 바람직한 예에서는, 상기 평가 결과 연산부가 다중 로지스틱 모델을 사용한 분석을 행하여, 상기 대상자가 장래 어떠한 암을 발증할 확률도 상기 평가 결과에 포함시킨다.

본 발명의 제2 관점에 의한 암 평가 시스템의 또 다른 바람직한 예에서는, 상기 평가 결과 연산부가 상기 대상자가 대조군과 증례군의 어느 것에 속하는지를 판별하는 기능에 더해, 발증하고 있는 암의 종류를 특정하는 기능을 가진다.

본 발명의 제1 관점에 의한 암 평가 방법 및 제2 관점에 의한 암 평가 시스템에 의하면, 높은 정밀도로 대상자의 암 이환 리스크를 추정할 수 있음과 아울러, 혈액중의 아미노산 농도를 이용하는 경우와 같은 조기 변성이나 고비용이라는 난점이 없고, 게다가 집단 검진에도 용이하게 적용 가능하다는 효과가 얻어진다.

도 1은 본 발명의 암 평가 방법의 기본 원리를 나타내는 플로우차트이다.
도 2는 본 발명의 암 평가 시스템의 기본 구성을 나타내는 기능 블록도이다.
도 3은 인간의 신체에 대한 필수 원소 일람을 나타내는 표이다.
도 4는 원소의 생물학적 의의와 암과의 관련을 나타내는 표이다.
도 5는 예비 검사에서 측정한 10명의 혈청(표본)에 포함되는 원소의 측정 데이터를 나타내는 표이다.
도 6A는 예비 검사에서 측정한 10명의 대조군의 혈청(표본)에 포함되는 원소의 측정 데이터를 사용하여 얻은 2군(대조군과 증례군)의 모평균값의 차의 검정 결과를 나타내는 표이다.
도 6B는 예비 검사에서 측정한 10명의 대조군의 혈청(표본)에 포함되는 원소의 측정 데이터를 사용하여 얻은 2군(대조군과 증례군)의 모평균값의 차의 검정 결과를 나타내는 표이며, 도 6A의 계속이다.
도 7A는 본 발명의 암 평가 방법에 있어서, 대상자의 혈청(표본)에 포함되는 원소의 측정 데이터를 판별 분석한 결과를 나타내는 표이다.
도 7B는 본 발명의 암 평가 방법에 있어서, 대상자의 혈청(표본)에 포함되는 원소의 측정 데이터를 판별 분석한 결과를 나타내는 표이며, 도 7A의 계속이다.
도 8은 본 발명의 암 평가 방법에 있어서 얻은 12명의 증례군과 18명의 대조군의 혈청(표본)에 포함되는 원소의 측정 데이터를 나타내는 일람표이다.
도 9는 본 발명의 암 평가 방법에 의해 얻은 12명의 증례군과 8명의 대조군의 혈청(표본)에 포함되는 원소의 측정 데이터의 해석 결과를 나타내는 일람표이다.
도 10은 본 발명의 암 평가 방법에 의해 얻은 12명의 증례군과 18명의 대조군의 혈청(표본)에 포함되는 원소의 측정 데이터의 해석 결과를 나타내는 일람표이다.
도 11은 본 발명의 암 평가 방법에 의해 얻은 대상자가 대조군과 증례군의 어느 것에 속하는지의 판별 결과를 나타내는 일람표이며, 대조군과 증례군이 높은 정밀도로 판별되는 것을 나타내고 있다.
도 12는 본 발명의 암 평가 방법에 있어서, 특정의 원소군마다의 판별 결과를 통합함으로써, 대상자가 대조군과 증례군의 어느 것에 속하는지의 판별 결과가 얻어지는 것을 나타내는 개념도이다.
도 13은 본 발명의 암 평가 방법에 있어서, 대상자의 혈청(표본)에 포함되는 원소군의 측정 데이터를 판별 분석하여 얻은 판별 득점을 나타내는 표이다.
도 14는 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)를 나타내는 플로우차트이다.
도 15는 본 발명의 암 평가 시스템의 변형예(발전예)를 나타내는 기능 블록도이다.
도 16은 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 혈청중의 16개의 평가용 원소군의 농도를 측정한 대상자의 내역을 나타내는 표이다.
도 17은 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 측정한 혈청중의 16개의 평가용 원소군의 농도에 기초하는 암 환자와 비 암 환자의 농도 비교표이다.
도 18은 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 얻은 전립선암(남자)과 대장암(남자)의 판별 결과를 나타내는 표이다.
도 19는 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 얻은 대장암(여자)과 유방암(여자)의 판별 결과를 나타내는 표이다.
도 20은 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 얻은 전립선암(남자)과 대장암(남자)의 ROC 분석 결과를 나타내는 표이다.
도 21은 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 얻은 대장암(여자)과 유방암(여자)의 ROC 분석 결과를 나타내는 표이다.
도 22는 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 사용된 전립선암(남자)과 대장암(남자)의 판별식의 예를 나타내는 설명도이다.
도 23은 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 사용된 대장암(여자)과 유방암(여자)의 판별식을 나타내는 설명도이다.
도 24는 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 사용된 대장암(남자)의 판별 득점과 판별 확률을 나타내는 표이다.
도 25는 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 사용된 전립선암(남자)의 판별 득점과 판별 확률을 나타내는 표이다.
도 26은 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 사용된 유방암(여자)의 판별 득점과 판별 확률을 나타내는 표이다.
도 27은 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 사용된 대장암(여자)의 판별 득점과 판별 확률을 나타내는 표이다.
도 28은 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 사용된 대장암(남자)의 판별 득점과 판별 확률을 나타내는 그래프이다.
도 29는 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 사용된 전립선암(남자)의 판별 득점과 판별 확률을 나타내는 그래프이다.
도 30은 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 사용된 유방암(여자)의 판별 득점과 판별 확률을 나타내는 그래프이다.
도 31은 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서 사용된 대장암(여자)의 판별 득점과 판별 확률을 나타내는 그래프이다.

이하, 본 발명의 적합한 실시형태에 대해서 첨부 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

(본 발명의 암 평가 방법의 기본 원리)

본 발명자들은 대상자의 혈청중에 포함되는 원소군의 농도(함유량)를 사용한 새로운 암 스크리닝법을 개발하기 위해 예의 연구를 거듭한 결과, 다음과 같은 지견을 얻었다. 제1 지견은 암 환자와 건강인(암 검진을 수진(受診)한 시점에서의 암 이환이 인정되지 않은 일반인)과의 혈청중의 원소군의 농도의 비교를 행함으로써, 원소군의 농도의 변동에 따른 암 이환 리스크를 추정할 수 있지 않을까라는 것이다. 그리고 제2 지견은 혈청중의 원소군의 농도의 측정에 반도체 분야에서 일반적으로 사용되고 있는 ICP(유도 결합 플라즈마) 질량 분석법(Inductively-Coupled Plasma Mass Spectrometry, ICP-MS)을 이용할 수 있지 않을까라는 것이다.

그래서 본 발명자들은 상기한 2가지 지견에 기초하여 우선 측정 대상으로 하는 원소군을 「평가용 원소군」으로서 선택하기 위해서 예비 검사를 2회 실시했다.

1회째의 예비 검사 : 혈청중의 원소군의 측정에 최적의 측정 조건을 알아내기 위해서, 대조군의 10예의 혈청을 사용하여, 그 혈청에 질산을 섞고, 금속 오염이 적은 밀폐 압력 용기 내에서 180℃ 내지 200℃로 가열하여 단백질이나 아미노산을 분해하고, 혈청중의 원소군의 농도의 측정에 지장이 없도록 전처리를 행한 후, 금속 오염이 없는 초순수를 사용하여 소정의 농도로 희석했다. 이와 같이 하여 얻은 처리액에 포함되어 있는 75종의 원소군의 농도를 ICP 질량 분석법을 이용하여 측정했다. 그 측정 결과를 도 5에 나타낸다. 동일 도면에는 10개의 표본에 대해서 Na, Cl, S, P, K, Ca, Mg, Br, Si, Fe, Zn, Cu, Ti, Rb, B, Se, Li, Al, I, Sr, Ge, Ba, Ni, As, Sb, Mo, Hg, Mn, Cs, Pt, Co, W, Th, Ti, U의 각 원소의 농도(단위:ppb)가 표시되어 있다.

다종의 원소의 농도 측정을 행하기 위해서는 ICP 질량 분석법 이외에 ICP 발광 분광 분석법(Inductively-Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy, ICP- OES)이나, ICP 질량 분석법(Inductively-Coupled Plasma Mass Spectroscopy, ICP-MS), 원자 흡광 분석법(Atomic Absorption Spectrometry, AAS), 형광 X선 분석법(X-Ray Fluorescence analysis, XRF) 등이 사용 가능한데, ICP 질량 분석법을 선택한 것은 이 분석법이 가장 간편하며 측정 결과의 정량성이 엄밀한 수법으로 인식되고 있기 때문이다. 따라서 이 조건이 바뀌면 또 보다 적합한 다른 분석법이 개발되면, ICP 질량 분석법 이외의 분석법을 사용해도 되는 것은 말할 필요도 없다.

2회째의 예비 검사 : 1회째의 예비 검사에서 판명된 최적의 측정 조건으로, 1회째의 예비 검사에 사용한 것과는 다른 새로운 대조군의 8예의 혈청과, 증례군의 12예의 혈청을 사용하여, ICP 질량 분석법을 이용하여 그들 혈청중에 포함되어 있는 75종의 원소군의 함유량을 측정했다. 증례군의 12예의 내역은 폐암 2예, 유방암 3예, 대장암 3예, 갑상선암 2예이다. 그리고 얻어진 대조군과 증례군의 원소군의 농도의 차이를 통계학적으로 해석했다.

2회째의 예비 검사에서 얻은 혈청중의 75종의 원소군의 농도 데이터 중 전원(전체 혈청)에 대해서 측정값이 얻어진 것은 Na, Cl, S, P, K, Ca, Mg, Br, Si, Fe, Zn, Cu, Ti, Rb의 14종의 원소군이었다. 그래서 이들 14종의 원소군 중에서 생체 기능에 관여하고 있다는 보고가 거의 이루어져 있지 않은 Si를 제외한 13종의 원소군에 대해서 통계학적 해석을 행했다. 바꾸어 말하면, 통계학적 해석의 대상원소로서 Na, Cl, S, P, K, Ca, Mg, Br, Fe, Zn, Cu, Ti, Rb의 13종의 원소 군을 선택한 것이다. 그 데이터 해석 결과를 도 9 및 도 10에 나타낸다. 도 9는 2회째의 데이터 해석 결과이며, 도 10은 1회째와 2회째의 데이터를 조합한 경우의 데이터 해석 결과이다.

상기한 13종의 원소의 농도 데이터를 기초로 증례군과 대조군을 가장 양호하게 판별할 수 있는 원소의 조합을 컴퓨터에 의해 몇번이고 몇번이고 조합을 바꾸어 탐색했더니, 「평가용 원소군」으로서 S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb의 7원소의 조합을 사용한 경우의 판별 능력이 가장 높은 것이 판명되었다.

이 해석에서는 선택한 상기 13종의 원소군 중에서 증례군과 대조군의 차이에 관여하는 원소를 분명히 하기 위해서, 판별 분석과 다중 로지스틱 모델을 사용했다. 이 때, 원소끼리의 조합을 고려하여, 쌍방의 원소간에 가장 차가 나는 조합을 탐색했다. 그 결과, S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb의 7종의 원소군을 「평가용 원소군」으로서 사용한 경우에 조합된 원소간의 차가 최대가 되는 것을 알 수 있었다. 즉 이들 7종의 원소간의 혈청중 농도를 측정하여 통계학적으로 해석함으로써, 증례군과 대조군을 높은 정밀도를 가지고 구별할 수 있는 것이 판명된 것이다. 이것에 의해 인간의 암 발증의 유무를 진단하는 새로운 수법의 개발이 가능하게 되는 것이 분명하게 되었다.

이하, 그 해석의 상세에 대해서 설명한다. 우선 「평가용 원소군」으로서 측정 대상으로 한 13종의 원소군(Na, Cl, S, P, K, Ca, Mg, Br, Fe, Zn, Cu, Ti, Rb)에 대해서, 대조군(0)과 증례군(1)이라는 2개의 군에 대해서 판별 분석을 실시했다. 구체적으로는 대조군과 증례군이라는 2군의 모평균값의 차의 검정(t검정)을 실시했다. 이것은 13종의 원소군이 이들 2개의 군 식별에 어느 정도의 영향을 줄지를 조사하기 위해서이다. 그 결과를 도 6A 및 도 6B에 나타낸다. 동일 도면은 대조(0)와 증례(1)의 각각의 군의 평균값의 차이를 13원소에 대해서 검토한 결과이다. 양자의 차를 각각의 원소 단독으로 비교하면, Na, S, K, Mg의 원소에 있어서 유의차가 보이고(P<0/01), 모두 증례 쪽이 낮다는 결과였다. 각각의 원소 단독에서는 양쪽 군에 차가 보이는데, 이 해석에서는 원소간의 관련성이 무시되어 있어, 증례의 리스크 평가에 사용하기에는 많은 문제를 포함하고 있는 것을 알 수 있었다. 이 문제를 해결하기 위해서는 원소간의 관련성을 고려할 수 있는 다변량 해석 즉 판별 분석을 사용하여 해석을 할 필요가 있다. 또한 동일 도면에 있어서, 유의확률을 나타내는 p값이 0.05 이하를 「유의차 있음」으로 했다.

그래서 이어서 이하와 같이 하여 판별 함수를 구했다. 이것은 원소간의 농도 밸런스(상관관계)를 해석하기 위해서이다. 각각의 원소의 농도는 개인차가 있어 지표로 하는 것이 어려우므로, 원소간의 농도의 상관관계를 알기 위해서이다.

판별 함수는 다음 수식(1)과 같이 표시할 수 있다.

판별값(D)=함수(F)(설명 변수 1~n, 판별 계수) (1)

(단, n은 2 이상의 정수)

수식(1)은 각 설명 변수 1~n의 무게(판별에 끼치는 영향도)를 고려하면, 다음 수식(2)과 같이 쓸 수 있다.

판별값(D)=(판별 계수 1)×(설명 변수 1)+

(판별 계수 2)×(설명 변수 2)+

··(판별 계수 n)×(설명 변수 n)+상수 (2)

그래서 2군의 모평균값의 차의 검정(t검정)의 결과로부터 선택된 7종의 원소군(S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb)을 설명 변수로 하고, 그들의 무게로서 판별 계수를 사용하면 판별 함수가 얻어진다. 원하는 판별 함수는 이들 7종의 원소군의 농도값(농도 데이터)을 공지의 판별 분석법 프로그램으로 읽어들임으로써 용이하게 얻을 수 있다.

이와 같이 하여 산출된 판별값(판별 득점)(D)이 0 이하이면, 대상자는 증례군(1)에 들어간다고 판단되고, 그 판별값(D)이 0 이상이면, 대조군(2)에 들어간다고 판단된다.

이어서 대상자가 증례군(1) 또는 대조군(2)에 들어갈 확률을 구하기 위해서, 다중 로지스틱 모델을 사용하여 분석을 실행하고 발생률을 구한다. 발생률은 상기한 판별 분석으로 구한 판별값(D)을 사용하여, 다음 수식(3)으로 부여된다.

발생률=1/[1+exp(-판별값)] (3)

수식(3)에 의해 발생률이 얻어지므로, 대상자가 증례군(1)에 들어갈 확률까지 구할 수 있다. 즉 대상자는 자신의 현재의 암 발증 리스크를 알 수 있는 것이다.

판별 분석의 결과, 상기 서술한 7원소(S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb)를 사용한 경우의 판별능이 가장 높았다. 도 7A의 표 1은 7원소 상호의 상관관계를 나타내고 있다. 예를 들면 1)의 S는 3)의 Mg과 0.714이라는 강한 정의 상관관계를 나타내고 있다. 즉 S가 증가하면 Mg도 증가하고, S가 감소하면 Mg도 감소한다는 관계에 있다. 도 7A의 표 1의 상관계수는 7원소 각각의 관계성을 나타내고 있다.

또 도 7A의 표 2의 마할라노비스의 범거리는 증례군(1)과 대조군(2)의 각각의 무게중심간의 거리를 나타내고, 이 거리가 클수록 양쪽 군(1) 및 (2)의 상이를 나타낼 수 있다. 이 마할라노비스의 범거리는 평가용 원소군으로서 상기 서술한 7원소를 사용했을 때에 가장 큰 값이었던 점에서, 이들 양쪽 군을 판별하는 함수로서 상기 서술한 7원소를 사용한 수식을 최종적인 판별 함수로서 특정했다. 도 7A의 표 3의 박스 검정에 의해 이 판별식은 유의인(의의가 있는) 것이 표시되어 있다(P=0.004651).

도 7B의 표 4에는 판별 분석에 사용한 변수의 유의성이 표시되고, 동일 도면의 표 5에는 외관의 적중률이 표시되며, 동일 도면의 표 6에는 판별 공간에 있어서의 각 군의 무게중심이 표시되어 있다.

본 발명의 암 평가 방법은 상기 서술한 바와 같은 2회의 예비 검사를 거쳐 특정된 7원소(S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb)를 평가용 원소군으로서 설정하고, 이들 원소군의 대상자의 혈청중의 농도를 측정함으로써, 대상자가 암에 이환하고 있는지 여부를 평가하는 것이다.

이어서 도 1을 참조하면서 본 발명의 암 평가 방법의 기본 원리에 대해서 설명한다.

본 발명의 암 평가 방법은 도 1로부터 분명한 바와 같이, 우선 대상자로부터 채취한 혈청 샘플(2)을 시험관(1)에 넣고, 이것을 분석 장치에 수용하여 분석함으로써, 혈청중의 소정의 원소군(평가용 원소군)의 농도를 측정한다(스텝 S1). 여기서 농도 측정하는 원소군은 S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb의 7종이다.

이어서 스텝 S1에서 얻어진 혈청중의 평가용 원소군의 농도 데이터를 소정의 판별 함수에 적용하여 연산한다(스텝 S2).

마지막으로 스텝 S2에서 얻어진 연산 결과에 기초하여 혈청 샘플(2)을 채취한 대상자가 어떠한 암을 발증하고 있는지 여부를 판별한다. 그 결과, 도 12에 나타내는 바와 같이, 암 발증의 유무에 관한 원하는 평가 결과가 얻어진다(스텝 S3).

이와 같이 본 발명의 암 평가 방법에서는 대상자로부터 채취한 혈청중의 평가용 원소군(S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb)의 농도 데이터를 소정의 판별 함수에 적용하여, 상기 평가용 원소군의 농도간의 상관관계를 연산하고나서, 얻어진 상기 평가용 원소군의 농도간의 상관관계에 기초하여 상기 대상자가 어떠한 암을 발증하고 있는지 여부를 판별하므로, 높은 정밀도로 대상자의 암 이환 리스크를 추정할 수 있고, 게다가 혈액중의 아미노산 농도를 이용하는 경우와 같은 조기 변성이나 고비용이라는 난점이 없다.

또한 대상자로부터 채취한 혈청중의 평가용 원소군의 농도 데이터를 얻은 후는 컴퓨터로 자동 연산함으로써, 상기 대상자가 대조군과 증례군의 어느 것에 속해 있는지를 판별할 수 있으므로, 집단 검진에도 용이하게 적용 가능하다.

(본 발명의 암 평가 시스템의 기본 구성)

이어서 본 발명의 암 평가 시스템에 대해서 설명한다.

본 발명의 암 평가 시스템(10)의 기본 구성을 도 2에 나타낸다. 본 발명의 암 평가 시스템(10)은 상기 서술한 본 발명의 암 평가 방법을 실시하기 위한 것이며, 도 2로부터 분명한 바와 같이, 데이터 기억부(11)와, 판별 함수 생성부(12)와, 평가 결과 연산부(13)를 구비하고 있다.

암 평가 시스템(10)의 외부에는 혈청중 원소군 농도 측정부(5)가 설치되어 있고, 대상자로부터 채취한 혈청 샘플(2)을 시험관(1)에 넣은 것을 사용하여, 혈청중의 평가용 원소군(S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb)의 농도를 측정한다. 이와 같이 하여 혈청중 원소군 농도 측정부(5)에서 얻어진 혈청중의 평가용 원소군의 농도 데이터가 데이터 기억부(11)에 공급된다. 혈청중 원소군 농도 측정부(5)로서는 예를 들면 공지의 ICP 질량 분석기 장치가 사용된다.

데이터 기억부(11)는 혈청중 원소군 농도 측정부(5)에서 얻어진 상기 평가용 원소군의 농도 데이터를 기억하는 부위이며, 공지의 기억 장치로 구성되는 것이 통상적이다.

판별 함수 생성부(12)는 평가 결과 연산부(13)에 있어서의 연산에서 사용하는 판별 함수를 생성하는 부위이며, 공지의 프로그램을 포함하여 구성되는 것이 통상적이다.

평가 결과 연산부(13)는 소정의 방법으로 연산을 행한다. 평가 결과 연산부(13)가 출력하는 연산 결과에 기초하여 원하는 평가 결과 즉 암 발증의 유무를 평가한다.

상기 서술한 본 발명의 암 평가 방법을 암 평가 시스템(10)으로 실시할 때는 예를 들면 혈청중의 평가용 원소군의 농도의 패턴 분석으로 발암의 리스크를 계산하고, 그 리스크에 기초하여 암의 가능성을 확률적으로 표현한 결과를 제출한다. 구체적으로 말하면, 의료 기관 또는 검진 기관에서 건강진단시에 채혈한 혈청(예를 들면 0.5cc)을 수집하고, 검사 기관에서 특정의 평가용 원소군(S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb)의 농도 측정을 실시한다. 그리고 검사 기관에서 측정된 평가용 원소군의 농도 데이터에 기초하여 예를 들면 리스크 평가 센터(가칭)와 같은 기관에서 암 리스크의 계산을 실시한다. 그 리스크 계산 결과를 채혈 실시 기관에 송부하고, 그 채혈 실시 기관으로부터 수진자에게 전달한다. 암이 의심되는 경우에는 당해 채혈 실시 기관으로부터 「현행의 암 검진」의 수진을 권장한다. 개인정보에 관해서는 채혈 실시 기관에 있어서 암호화하거나, 연번을 붙이고, 검사 기관이나 리스크 평가 센터에는 개인정보는 전달되지 않는 시스템으로 한다.

(본 발명의 암 평가 방법의 변형·발전예)

이어서 본 발명의 암 평가 방법의 변형예에 대해서 설명한다. 이것은 상기 서술한 본 발명의 암 평가 방법의 발전예라고도 할 수 있는 것이다.

본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)를 도 14에 나타낸다. 이 암 평가 방법은 도 14로부터 분명한 바와 같이, 우선 대상자로부터 채취한 혈청 샘플(2)을 시험관(1)에 넣고, 이것을 분석 장치에 수용하여 분석함으로써, 혈청중의 원소군의 농도를 측정한다(스텝 S11). 여기서는 농도를 측정하는 원소는 한정되지 않고, 측정 가능한 모든 원소의 농도를 측정한다. 그리고 대조군과 증례군의 쌍방에서 농도 데이터가 얻어진 원소군(의 모두 또는 일부)을 평가용 원소군으로서 지정한다. 구체적으로는 평가용 원소군은 예를 들면 Na, Mg, Al, P, K, Ca, Ti, Mn, Fe, Zn, Cu, Se, Rb, Ag, Sn, S의 16종이 된다. 이 점이 도 1에 나타낸 본 발명의 암 평가 방법과는 상이하다. 여기서 대조군과 증례군의 쌍방에서 농도 데이터가 얻어진 원소군(의 모두 또는 일부)을 평가용 원소군으로서 지정하는 것은, 이들 데이터는 안정된 데이터로서 판별식에 이용할 수 있기 때문이다. 바꾸어 말하면, 대조군에만 표시되는 농도 데이터 또는 증례군에만 표시되는 농도 데이터는 판별식에 이용하면 원하는 판별 결과가 얻어지기 어렵기 때문이다.

이어서 스텝 S11에서 얻어진 혈청중의 평가용 원소군의 농도 데이터와, 대상자의 연령을 소정의 판별 함수에 적용하여 연산한다(스텝 S12).

마지막으로 스텝 S2에서 얻어진 연산 결과에 기초하여 혈청 샘플(2)을 채취한 대상자가 어떠한 암을 발증하고 있는지 여부를 판별한다. 그 결과, 암 발증의 유무에 관한 원하는 평가 결과가 얻어진다(스텝 S13).

이와 같이 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)에서는, 대상자로부터 채취한 혈청중의 평가용 원소군(대조군과 증례군의 쌍방에서 농도 데이터가 얻어진 원소의 모두 또는 일부)의 농도 데이터와, 상기 대상자의 연령을 소정의 판별 함수에 적용하여, 상기 원소군의 농도와 상기 연령 사이의 상관관계를 연산하고나서, 얻어진 상기 원소군의 농도와 연령 사이의 상관관계에 기초하여 상기 대상자가 어떠한 암을 발증하고 있는지 여부를 판별하므로, 높은 정밀도로 대상자의 암 이환 리스크를 추정할 수 있고, 게다가 혈액중의 아미노산 농도를 이용하는 경우와 같은 조기 변성이나 고비용이라는 난점이 없다.

또한 대상자로부터 채취한 혈청중의 평가용 원소군의 농도 데이터를 얻은 후는 컴퓨터로 자동 연산함으로써, 상기 대상자가 대조군과 증례군의 어느 것에 속해 있는지를 판별할 수 있으므로, 집단 검진에도 용이하게 적용 가능하다.

(본 발명의 암 평가 시스템의 변형·발전예)

본 발명의 암 평가 시스템(10)의 변형예(발전예)인 암 평가 시스템(10A)의 기본 구성을 도 15에 나타낸다. 이 암 평가 시스템(10A)은 도 14에 나타낸 본 발명의 암 평가 방법의 변형예(발전예)를 실시하기 위한 것이며, 도 15로부터 분명한 바와 같이, 데이터 기억부(11A)와, 판별 함수 생성부(12A)와, 평가 결과 연산부(13A)를 구비하고 있다.

암 평가 시스템(10A)의 외부에는 혈청중 원소군 농도 측정부(5A)가 설치되어 있고, 대상자로부터 채취한 혈청 샘플(2)을 시험관(1)에 넣은 것을 사용하여, 혈청중의 평가용 원소군(Na, Mg, Al, P, K, Ca, Ti, Mn, Fe, Zn, Cu, Se, Rb, Ag, Sn, S의 16종)의 농도를 측정한다. 이와 같이 하여 혈청중 원소군 농도 측정부(5A)에서 얻어진 농도 데이터가 데이터 기억부(11A)에 공급된다. 한편 상기 대상자의 연령 데이터도 데이터 기억부(11A)에 공급된다. 혈청중 원소군 농도 측정부(5A)로서는 예를 들면 공지의 ICP 질량 분석기 장치가 사용된다.

데이터 기억부(11A)는 혈청중 원소군 농도 측정부(5A)에서 얻어진 농도 데이터와, 대상자의 연령 데이터를 기억하는 부위이며, 공지의 기억 장치로 구성되는 것이 통상적이다.

판별 함수 생성부(12A)는 평가 결과 연산부(13A)에 있어서의 연산에서 사용하는 판별 함수를 생성하는 부위이며, 공지의 프로그램을 포함하여 구성되는 것이 통상적이다.

평가 결과 연산부(13A)는 소정의 방법으로 연산을 행한다. 평가 결과 연산부(13A)에 있어서의 연산 결과에 기초하여 원하는 평가 결과 즉 암 발증의 유무를 평가한다.

본 발명의 평가 방법의 변형예(발전예)를 실시할 때는, 도 1에 나타낸 본 발명의 평가 방법과 마찬가지로, 예를 들면 혈청중의 평가용 원소군의 농도의 패턴 분석으로 발암의 리스크를 계산하고, 그 리스크에 기초하여 암의 가능성을 확률적으로 표현한 결과를 제출한다. 구체적으로 말하면, 의료 기관 또는 검진 기관에서 건강진단시에 채혈한 혈청(예를 들면 0.5cc)을 수집하고, 검사 기관에서 평가용 원소군(Na, Mg, Al, P, K, Ca, Ti, Mn, Fe, Zn, Cu, Se, Rb, Ag, Sn, S의 16종)의 측정을 실시한다. 그리고 검사 기관에서 측정된 농도 데이터와, 대상자의 연령 데이터에 기초하여 예를 들면 리스크 평가 센터(가칭)와 같은 기관에서 암 리스크의 계산을 실시한다. 그 리스크 계산 결과를 채혈 실시 기관에 송부하고, 그 채혈 실시 기관으로부터 수진자에게 전달한다. 암이 의심되는 경우에는 당해 채혈 실시 기관으로부터 「현행의 암 검진」의 수진을 권장한다. 개인정보에 관해서는 채혈 실시 기관에 있어서 암호화하거나, 연번을 붙이고, 검사 기관이나 리스크 평가 센터에는 개인정보는 전달되지 않는 시스템으로 한다.

(실시예 1)

이하, 실시예에 기초하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.

실시예 1은 도 1에 나타낸 본 발명의 암 평가 방법에 대응하는 것이다.

상기 서술한 2회째의 예비 검사에서 사용한 대조 8명과 증례 12명(합계 20명)의 혈청을 사용하고, ICP 질량 분석법을 이용하여 혈청중에 포함되어 있는 7종(S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb의 7종)의 원소군의 농도(함유량)를 측정했더니, 도 8에 나타내는 결과가 얻어졌다. 본 실시예에서는 이들 7종의 원소군이 「평가용 원소군」이다. 증례군의 12명의 내역은 폐암 2예, 유방암 3예, 대장암 3예, 갑상선암 2예이다. 그리고 얻어진 대조군과 증례군의 평가용 원소군의 농도의 차이를 다음과 같이 하여 통계학적으로 해석했다.

우선, 대상자인 20명의 혈청(표본)에 대해서, 2군(대조군과 증례군)의 모평균값의 차의 검정을 했더니, 도 6A 및 도 6B에 나타내는 결과가 얻어졌다. 이어서 대상자인 30명의 혈청(표본)에 포함되는 7원소(평가용 원소군)의 농도 데이터를 판별 분석했더니, 도 7A 및 도 7B에 나타내는 결과가 얻어졌다. 판별 득점(판별값)은 도 13과 같이 되었다. 사용한 판별 함수는

판별값(D)=0.0040×S의 농도-0.0133×P의 농도+0.3336×Mg의 농도+3.3637×Zn의 농도-5.3088×Cu의 농도+1.1833×Ti의 농도+20.7033×Rb의 농도-9.9368이었다.

최종적인 판별 해석의 결과는 도 11의 상단의 표와 같이 되었다. 이 표로부터 분명한 바와 같이, 대조군의 8예는 판별에 사용한 평가용 원소군(S, P, Mg, Zn, Cu, Ti, Rb)에 의해 8예 모두가 대조군으로 예측되어 있고, 증례군(암 환자)의 12예 중 11예가 증례군으로 추측되며, 1예가 대조군(건강인)으로 추측되어 있다. 이상의 결과로부터 판별 능력은 감도(실제의 환자를 환자로 판단할 수 있는 비율)가 91% (11/12)가 되고, 특이도(환자가 아닌 대조를 환자가 아니라고 판단할 수 있는 비율)는 100%(8/8)가 되었다.

증례군(암 환자)의 판정 확률은 감도, 특이도 모두 100%가 되는 것이 이상적인데, 현행의 암 검진에 사용되고 있는 스크리닝법(폐의 흉부 X선, 위의 바륨 검사, 대장의 편잠혈 반응 등)의 감도 및 특이도는 대략 80% 전후인 점에서, 여기서 새롭게 사용한 혈청중의 특정 원소의 농도 패턴의 상이에 따른 암 이환의 추측 방법(스크리닝)은 의의가 있는 방법이 될 것으로 기대된다.

(실시예 2)

본 실시예도 도 1에 나타낸 본 발명의 암 평가 방법에 대응하는 것이다.

상기 서술한 1회째의 예비 검사에서 사용한 대조군의 인원수(10명)를 더함으로써, 상기 서술한 2회째의 예비 검사에서 사용한 대조군의 인원수를 8명에서 18명으로 늘린 것 이외에는 실시예 1과 마찬가지로 했더니, 최종적인 판별 해석의 결과는 도 11의 하단의 표와 같게 되었다. 실시예 1과 동일한 원소군이 추출되고, 감도는 실시예 1과 동일하지만, 특이도가 88%로 저하했다.

(실시예 3)

본 실시예는 도 14에 나타낸 본 발명의 암 평가 방법의 변형·발전예에 대응하는 것이다.

대상자는 도 16에 나타내는 바와 같이 대조군(일반인)이 남자 30명, 여자 30명이며, 증례군(암 환자)이 대장암의 남자 43예, 여자 20예, 유방암의 여자 30예, 전립선암의 남자 18예로 했다. 그리고 전체 대상자의 혈청중의 전체 원소의 농도를 ICP 질량 분석법으로 측정했다. 대상자 전원(전체 혈청)에 대해서 측정값이 얻어진 것은 상기 서술한 2회째의 예비 검사에서 얻은 혈청중의 75종의 원소 중 16원소(Na, Mg, Al, P, K, Ca, Ti, Mn, Fe, Zn, Cu, Se, Rb, Ag, Sn, S)였다. 그래서 이들 16원소의 농도 데이터에 대상자의 연령을 더한 합계 17항목을 해석 데이터로서 사용했다.

다수의 원소의 농도 측정을 행하는 방법으로서는 ICP 발행 분광 분석(ICP-OES), ICP 질량 분석(ICP-MS), 원자 흡광 분석(AAS), 형광 X선 분석(XRF)과 같은 방법이 있는데, 가장 간편하며 측정 결과의 정량성이 엄밀한 수법으로 인식되어 있는 ICP 질량 분석법에 의해 측정했다.

대조군과 증례군의 혈청중의 원소 농도에 차가 인정되면, 그 원소는 암 발증에 어떠한 관계가 있는 것이 추측된다. 그래서 연령을 제외한 16원소 단독으로의 대조군과 증례군의 차이를 검토하기 위해서, 평균값의 차의 검정을 행했다. 그 결과를 도 17에 나타낸다. 도 17에서는 증례군의 원소 농도가 통계적으로 유의하게 높은 경우는 ↑로 나타내고, 반대로 증례군의 농도가 유의하게 낮은 경우는 ↓로 나타내고 있다.

도 17로부터 알 수 있는 바와 같이, 남자의 대장암에서는 P(↑), Ag(↑), Sn(↑), S(↑)로 되어 있고, P, Ag, Sn, S의 4원소에 있어서 증례가 유의하게 높았다. 남자의 전립선암에서는 P(↓), Ca(↓), Zn(↑), Sn(↑), S(↓)였다. 여자의 대장암에서는 P(↓), Ca(↓), Mn(↑), Rb(↓), Sn(↑), 여자의 유방암에서는 Ca(↑), Ti(↑), Mn(↑), Fe(↑), Zn(↑), RB(↓)였다. 유의한 차가 인정되는 원소의 종류는 남녀에서 상이하며, 또 암의 부위에 따라서도 상이한 것을 알 수 있다. 이 결과로부터 대조군과 증례군에서 차가 인정된 원소에 의해 「암」의 리스크를 추측하는 것은 가능하지만, 암의 부위에 따라 추출된 원소가 상이한 점, 추출된 원소여도 암의 부위에 따라 영향을 주는 농도의 고저가 반대가 되는 경우가 있는 점 등에서, 암 리스크의 지표로서 사용하기에는 부적당하다고 판단되었다.

그래서 대상자 전원(전체 혈청)에 대해서 측정값이 얻어진 16원소 모두의 농도 데이터를 사용하여, 패턴 인식에 의한 해석을 행했다. 구체적으로는 증례군과 대조군에 대한 16종류의 원소 농도와 연령의 합계 17항목의 데이터를 사용하여, 증례군과 대조군의 차이를 가장 양호하게 판별할 수 있는 식을 컴퓨터 프로그램(SAS, SPSS 등)으로 자동적으로 작성했다. 판별 분석, 중회귀 분석, 로지스틱 해석의 어느 것을 사용해도 도출되는 판별 함수는 이하와 같은 수식(4)과 같이 된다.

판별값(득점)(D)=

F(연령, Na, Cl, S,····, Ti, Rb) (4)

판별값(득점)(D)의 값이 증례군측에 나오는지 대조군측에 나오는지로, 암 리스크를 추측할 수 있다. 도 18과 도 19에 판별 분석을 사용한 경우의 결과를 나타냈다.

도 18에 나타내는 바와 같이, 남자의 전립선암의 경우, 대조군이 30명이고 증례군이 18명이며, 상기 수식(4)에 기초하여 판별을 행하면, 대조군의 30명 중 30명을 「대조군에 소속된다」고 판단하고(특이도=100%), 증례군의 18명 중 16명을 「증례군에 속한다」고 판단하고 있다(감도=88.9%). 남자의 대장암의 경우는 대조군의 30명 중 26명(특이도=86.7%), 증례군의 43명 중 39명(감도=90.7%)을 정확하게 판단하고 있다. 또 도 19에 나타내는 바와 같이, 여자의 대장암의 경우 대조군의 30예 중 29예(특이도=96.7%), 증례군의 20예 중 18예(감도 90%)를 정확하게 판별할 수 있다. 여자의 유방암의 경우 대조군의 30예 중의 30예(특이도=100%), 증례군 30명 중의 28예(감도=93.3%)를 정확하게 판별할 수 있다.

이어서 도입된 판별식에 의한 결과의 신뢰성을 확인하는 방법으로서 ROC 분석에 의한 해석을 행했다. 이 ROC 분석은 수식(4)으로부터 계산된 판별값(득점)(D)의 값을 최저의 값으로부터 최고의 값까지를 순서대로 변화시킴으로써, 대조군으로 분류되는 인원수와 증례군으로 분류되는 인원수로부터 수시로 감도와 특이도를 계산하여, 도 20 및 도 21에 나타내는 바와 같은 도면을 작성한다. 양쪽 도면은 종축이 감도이고, 횡축이 (1-특이도)로 되어 있다. 양쪽 도면에 표시된 곡선의 하방의 면적에 의해 판별(예측)의 적합도를 판단할 수 있다. 그 면적은 최저가 0이고, 최고는 1로 설정되어 있으며, 1에 가까울수록 판별이 정확한 것을 나타낸다. 도 20에 나타내는 바와 같이, 남자의 대장암의 경우의 면적은 0.956, 남자의 전립선암의 경우의 면적은 1.000으로 되어 있다. 도 21에 나타내는 바와 같이, 여자의 유방암의 경우의 면적은 0.999, 여자의 대장암의 경우의 면적은 0.982로 되어 있고, 어느 경우도 충분히 높은 값이 얻어지고 있다. 현재, 암의 스크리닝 진단으로서 사용되고 있는 대장암의 편잠혈 반응이나 유방암의 맘모그래피 등의 방법의 ROC의 면적은 0.7~0.8로 보고되어 있으므로, 본 발명의 방법은 이들 2가지 수법보다 우수한 것을 알 수 있다.

판별 분석을 사용하여 산출된 판별 함수를 나타내면, 예를 들면 남자의 전립선암의 경우는 다음 수식(5)과 같이 된다(도 22의 좌측을 참조).

D=0.0903949×연령+0.0000053×Na

-0.0002593×Mg+0.0000492×Al

-0.0000252×P+0.0000105×K

+0.000046×Ca+0.0006909×Ti

+0.0154933×Mn-0.0001292×Fe

-0.0027147×Cu-0.0002606×Zn

+0.0166826×Se-0.0077824×Rb

-0.0019460×Ag+0.0193273×Sn

-0.0000003×S-21.5837825(상수) (5)

남자의 대장암의 경우는 도 22의 우측과 같이 된다. 또 여자의 유방암의 경우는 도 23의 좌측과 같이 되고, 여자의 대장암의 경우는 도 23의 우측과 같이 된다.

이들 판별식에 연령 데이터와 16원소의 농도 데이터를 투입함으로써, 판별 함수(D)의 값(판별 득점)이 얻어진다. 남자의 대장암의 경우의 판별 득점과, 대조군 또는 증례군의 어느 하나로 양분(그루핑)될 확률(정상 확률과 암 확률)을 도 24에 나타낸다. 예를 들면 어느 대상자의 연령 데이터와 16원소의 농도 데이터를 판별식에 투입하고, 얻어진 판별 득점이 1.77860인 것으로 하면, 도 24로부터 대장암이 아닐 확률이 0.438%, 대장암일 확률이 99.562%로 계산되어, 대장암에 이환하고 있을 가능성이 매우 높다고 추정할 수 있다.

도 25에 남자의 대장암의 경우의 판별 득점과 정상 확률 및 암 확률을 나타낸다. 또 도 26 및 도 27에 여자의 유방암 및 대장암의 경우의 판별 득점과 정상 확률 및 암 확률을 각각 나타낸다. 이들 도면으로부터 남자의 대장암의 경우와 마찬가지로, 판별 득점과 대조군 또는 증례군의 어느 하나에 그루핑될 확률(정상 확률과 암 확률)을 알 수 있으므로, 이들 암의 이환 가능성을 높은 정밀도로 추정할 수 있다. 즉 암의 종류(암의 부위)마다 판별식이 상이하기 때문에, 암의 이환 가능성 뿐만아니라 발증하고 있을 가능성이 있는 암의 종류(암의 부위)를 특정하는 것도 가능하게 되는 것이다.

판별 함수로부터 계산된 도 24~도 27에 나타내는 데이터를 사용하여, 시각적으로 알기 쉽게 그래프화한 것을 도 28~도 31에 나타낸다. 횡축에 판별 득점(D), 종축에 암의 확률을 나타내고 있다. 예를 들면 도 29의 남자의 전립선암의 경우, D가 1.4 이상이면 암 확률이 95% 이상이 되기 때문에 「C판정」으로 하여 암 이환이 가장 의심된다고 판단한다. 또 D가 0.3 이하인 경우에는 암 확률이 5% 이하가 되기 때문에 「A판정」으로 하여 암 이환의 리스크가 적다고 판단한다. D의 값이 0.3 내지 1.4 사이의 값을 취한 경우는 암 확률이 5% 내지 95% 사이가 되기 때문에 「B판정」으로 하여 경과 관찰의 필요성이 있다고 판단한다. 도 28, 도 30~도 31의 경우도 마찬가지이다.

이상과 같이 연령 데이터와 16개의 원소의 농도 데이터에 기초하는 패턴(농도 밸런스)을 분석함으로써, 높은 정밀도로 암의 이환 리스크(와 암의 부위)를 추정할 수 있는 것이 확인되었다.

실시예 3에서는 상기 서술한 실시예 1 및 2와 마찬가지로, 혈청중의 특정 원소의 농도 변화에 주목하는 것이 아니라, 혈청중의 복수 원소(평가용 원소군)의 농도의 고저에 따른 농도 밸런스(농도 분포 패턴)가 증례군과 대조군에서 명확히 상이한 것을 이용하여 암 리스크 진단의 수법을 실현하고 있으며, 종래 수법과는 상이한 새로운 수법이다.

실시예 3에서는 남자의 대장암, 남자의 전립선암, 여자의 대장암, 여자의 유방암의 4종에 대해서 판별 함수를 산출하고 있는데, 다른 부위의 암에 대해서도 마찬가지의 결과가 얻어질 것으로 예상된다. 실시예 3에 있어서 한번의 채혈로 복수의 암 부위의 리스크 판정을 행할 수 있는 것은 지금까지의 암 진단의 상식을 뒤집는 새로운 수법이라고 할 수 있다.

또한 실시예 3에서는 대조군과 증례군의 쌍방에 대해서 농도 데이터가 얻어진 16종의 원소 모두를 평가용 원소군으로서 사용했으므로, 마할라노비스의 범거리는 하나밖에 존재하지 않는다. 실시예 3에 의하면 이와 같은 조건하에서 생성된 판별식도 상기 서술한 실시예 1 및 2와 마찬가지로 유효한 것이 확인되었다. 또 대조군과 증례군의 쌍방에 대해서 농도 데이터가 얻어진 16종의 원소로부터 임의의 일부를 선택하여 평가용 원소군으로서 사용하(원소의 조합을 바꾸)도록 하면, 마할라노비스의 범거리는 복수 존재하게 되고, 그 경우는 본 발명의 암 평가 방법의 기본 원리에서 상기 서술한 바와 같이 마할라노비스의 범거리가 최대가 되도록 하는 원소의 조합을 선택하는 것이 바람직하다.

(실시예 4)

본 실시예도 상기 실시예 3과 마찬가지로 도 14에 나타낸 본 발명의 암 평가 방법의 변형·발전예에 대응하는 것이다.

상기 서술한 실시예 3에 있어서 측정된 16원소(Na, Mg, Al, P, K, Ca, Ti, Mn, Fe, Zn, Cu, Se, Rb, Ag, Sn, S)의 농도 데이터만을 해석 데이터로서 사용하고, 대상자의 연령 데이터를 사용하지 않은 점을 제외하고, 상기 서술한 실시예 3과 마찬가지로 하여 판별했다. 그 결과 실시예 3과 마찬가지의 판별 결과가 얻어졌다. 실시예 4에서는 이와 같이 대상자의 연령 데이터의 불사용에 따른 영향은 보이지 않았다. 그러나 암의 발증에는 연령이 관계하고 있으므로, 연령 데이터를 사용하여 판별하는 쪽이 판별 결과의 정밀도 향상에는 바람직하다고 추측된다.

(산업상 이용가능성)

본 발명은 인간(또는 동물)의 암 이환의 유무를 신속하고 또한 간편하게 추측하는 것이 요망되는 분야에 널리 적용 가능하다.

1… 시험관
2… 혈청 샘플
5, 5A… 혈청중 원소군 농도 측정부
10, 10A… 암 평가 시스템
11, 11A… 데이터 기억부
12, 12A… 판별 함수 생성부
13, 13A… 평가 결과 연산부