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公開番号2025159371
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-21
出願番号2024061840
出願日2024-04-08
発明の名称体脂肪変化の予測方法
出願人花王株式会社
代理人弁理士法人南青山国際特許事務所
主分類C12Q 1/68 20180101AFI20251014BHJP(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】α-リノレン酸を構成脂肪酸として含む脂質の摂取による被検者毎の体脂肪の変化を予測するための技術に関する。
【解決手段】本発明の体脂肪変化の予測方法は、α-リノレン酸を構成脂肪酸として含む脂質の摂取による被検者の体脂肪の変化を予測する体脂肪変化の予測方法であって、上記脂質の摂取による体脂肪の変化に関連する少なくとも1つの関連遺伝子又はその発現産物の発現レベルの情報である遺伝子発現情報を含む被検者の生体情報を被検者識別情報と対応付けて取得するステップと、上記脂質を摂取した複数のサンプル被検者における体脂肪の変化と、複数のサンプル被検者の生体情報から得られる少なくとも1種の変数と、の相関を示す相関情報に基づいて、生体情報から、被検者の上記脂質の摂取による体脂肪の変化を予測するステップと、を含む。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
α－リノレン酸を構成脂肪酸として含む脂質の摂取による被検者の体脂肪の変化を予測する、コンピュータにより実行される体脂肪変化の予測方法であって、
前記脂質の摂取による体脂肪の変化に関連する少なくとも１つの関連遺伝子又はその発現産物の発現レベルの情報である遺伝子発現情報を含む前記被検者の生体情報を、前記被検者を識別する被検者識別情報と対応付けて取得し、
前記脂質を摂取した複数のサンプル被検者における体脂肪の変化と、
前記複数のサンプル被検者の前記生体情報から得られる少なくとも１種の変数であって、前記複数のサンプル被検者における体脂肪の変化に関連する前記関連遺伝子又はその発現産物の発現レベルを含む少なくとも１種の変数と、
の相関を示す相関情報に基づいて、前記生体情報から、前記被検者の前記脂質の摂取による体脂肪の変化を予測する、
体脂肪変化の予測方法。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記相関情報は、
前記複数のサンプル被検者における前記関連遺伝子又はその発現産物の発現レベルを含む前記少なくとも１種の変数を説明変数とし、前記複数のサンプル被検者における前記体脂肪の変化を目的変数とする学習モデルを含む、
請求項１に記載の体脂肪変化の予測方法。
【請求項３】
前記相関情報は、前記複数のサンプル被検者における前記体脂肪の変化量と、前記複数のサンプル被検者における前記関連遺伝子又はその発現産物の発現レベルを含む前記少なくとも１種の変数と、の相関を示す情報であり、
前記相関情報に基づいて、前記生体情報から、前記被検者の前記脂質の摂取による体脂肪の変化量を予測する、
請求項１又は２に記載の体脂肪変化の予測方法。
【請求項４】
前記生体情報は、さらに、前記被検者の体脂肪量に関する情報、又は前記被検者の年齢に関する情報の少なくとも一方を含み、
前記相関情報は、
前記脂質を摂取した複数のサンプル被検者における体脂肪の変化と、
前記複数のサンプル被検者の前記生体情報から得られる複数の変数であって、前記複数のサンプル被検者における体脂肪の変化に関連する前記関連遺伝子又はその発現産物の発現レベルと、前記複数のサンプル被検者の体脂肪量に関する情報から得られる変数、又は前記複数のサンプル被検者の年齢に関する情報から得られる変数の少なくとも一方と、を含む複数の変数と、
の相関を示す、
請求項１又は２に記載の体脂肪変化の予測方法。
【請求項５】
前記関連遺伝子は、
ＫＤＥＬＲ１、ＫＬＣ１、ＰＲＣＣ、ＳＥＣ２４Ｃ、及びＴＲＡＰＰＣ５からなる群から選択される少なくとも１種の遺伝子を含む、
請求項１又は２に記載の体脂肪変化の予測方法。
【請求項６】
前記関連遺伝子は、
ＡＣＢＤ５、ＥＹＡ３、ＫＲＴ３４、ＰＦＫＦＢ４、ＳＰＲＲ１Ｂ、ＣＡＲＤ１６、ＡＦＦ１、ＦＡＢＰ９、ＫＲＴ７２、ＳＴＸＢＰ３、ＳＬＥＤ１、ＡＮＫＦＹ１、ＦＡＭ１３Ｂ、ＫＲＴＡＰ１－５、ＰＲＲ９、ＴＡＲＤＢＰ、ＳＵＺ１２Ｐ１、ＡＲＦ３、ＦＡＭ１６０Ｂ１、ＫＲＴＡＰ１７－１、ＰＳＭＢ３、ＴＣＨＨ、ＡＲＰＣ５、ＦＡＭ８３Ａ、ＫＲＴＡＰ１９－１、ＰＳＭＥ１、ＴＣＨＨＬ１、Ｂ４ＧＡＬＴ１、ＦＢＸＯ３２、ＫＲＴＡＰ１９－３、ＰＳＯＲＳ１Ｃ２、ＴＭＥＤ４、Ｂ４ＧＡＬＴ５、ＦＯＸＮ３、ＫＲＴＡＰ２－２、ＰＹＧＬ、ＴＭＥＭ６６、ＢＤＨ１、ＦＯＸＱ１、ＫＲＴＡＰ３－１、ＲＡＣ１、ＴＮＩＰ２、ＡＰＭＡＰ、ＧＳＲ、ＫＲＴＡＰ３－３、ＲＨＣＧ、ＴＲＡＰＰＣ１２、Ｃ６ｏｒｆ１３２、ＨＳＰＡ４、ＫＲＴＡＰ７－１、ＲＰＳ６ＫＡ３、ＩＮＩＰ、ＩＤＯ１、ＬＯＣ１００２８８４３２、ＲＳＦ１、ＴＵＳＣ３、ＣＣＡＲ１、ＪＡＫ２、ＬＯＣ１００５０５８３９、ＳＣＡＦ１１、ＵＢＸＮ４、ＣＨＤ４、ＪＭＹ、ＭＡＲＣＨＦ８、ＵＳＰ５３、ＣＮＮ３、ＭＡＴ２Ｂ、ＳＦ３Ａ１、ＶＰＳ２６Ａ、ＣＲＹＡＢ、ＫＩＡＡ１０３３、ＭＥＤ１、ＳＬＣ２５Ａ４４、ＷＦＤＣ５、ＣＹＢ５Ｒ４、ＫＩＡＡ１４２９、ＮＢＮ、ＳＬＣ３８Ａ１０、ＺＣ３ＨＡＶ１、ＤＩＳ３、ＫＩＡＡ１４３２、ＮＦＹＡ、ＳＬＣ５Ａ１、ＺＤＨＨＣ７、ＤＮＡＪＢ１２、ＮＯＳＩＰ、ＳＭＧ５、ＺＮＦ１２４、ＤＹＮＬＬ１、ＫＬＣ３、ＮＵＢＰ１、ＳＮＸ２０、ＺＮＦ６２２、ＥＬＭＯ２、ＫＲＴ２５、ＯＲＣ３、ＳＯＲＴ１、及びＡＲＰＣ４からなる群から選択される少なくとも１種の遺伝子を含む、
請求項５に記載の体脂肪変化の予測方法。
【請求項７】
予測された前記体脂肪の変化と、前記被検者識別情報と、を含む予測結果情報を出力する、
請求項１又は２に記載の体脂肪変化の予測方法。
【請求項８】
前記遺伝子発現情報は、前記関連遺伝子のｍＲＮＡの発現量の情報を含む、
請求項１又は２に記載の体脂肪変化の予測方法。
【請求項９】
前記体脂肪の変化の予測は、内臓脂肪の変化の予測を含む、
請求項１又は２に記載の体脂肪変化の予測方法。
【請求項１０】
前記脂質は、α－リノレン酸を構成脂肪酸として含むジアシルグリセロールを含有する、
請求項１又は２に記載の体脂肪変化の予測方法。
（【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、被検者の体脂肪の変化を予測するための技術に関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
生活習慣病を予防して健康を維持する観点から、内臓脂肪等の体脂肪を効率よく減少させる方法が模索されている。例えば、特許文献１には、構成脂肪酸としてα－リノレン酸を含有する油脂を有効成分として含み、α－リノレン酸として１日あたり０．２～３．８ｇの量で食事と同時に摂取される体脂肪低減剤及びエネルギー代謝促進剤等が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１９－１９０６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、α－リノレン酸を構成脂肪酸として含む脂質の摂取による被検者毎の体脂肪の変化を予測するための技術については知られていない。
【０００５】
本発明の課題は、α－リノレン酸を構成脂肪酸として含む脂質の摂取による被検者毎の体脂肪の変化を予測するための技術に関する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一形態に係る体脂肪変化の予測方法は、α－リノレン酸を構成脂肪酸として含む脂質の摂取による被検者の体脂肪の変化を予測する、コンピュータにより実行される体脂肪変化の予測方法であって、
前記脂質の摂取による体脂肪の変化に関連する少なくとも１つの関連遺伝子又はその発現産物の発現レベルの情報である遺伝子発現情報を含む前記被検者の生体情報を、前記被検者を識別する被検者識別情報と対応付けて取得するステップと、
前記脂質を摂取した複数のサンプル被検者における体脂肪の変化と、
前記複数のサンプル被検者の前記生体情報から得られる少なくとも１種の変数であって、前記複数のサンプル被検者における体脂肪の変化に関連する前記関連遺伝子又はその発現産物の発現レベルを含む少なくとも１種の変数と、
の相関を示す相関情報に基づいて、前記生体情報から、前記被検者の前記脂質の摂取による体脂肪の変化を予測するステップと、を含む。
【０００７】
本発明の他の形態に係る体脂肪変化予測システムは、α－リノレン酸を構成脂肪酸として含む脂質の摂取による被検者の体脂肪の変化を予測する体脂肪変化予測システムであって、取得部と、記憶部と、予測部と、を具備する。
前記取得部は、
前記脂質の摂取による体脂肪の変化に関連する少なくとも１つの関連遺伝子又はその発現産物の発現レベルの情報である遺伝子発現情報を含む前記被検者の生体情報を、前記被検者を識別する被検者識別情報と対応付けて取得する。
前記記憶部は、
前記脂質を摂取した複数のサンプル被検者における体脂肪の変化と、
前記複数のサンプル被検者の前記生体情報から得られる少なくとも１種の変数であって、前記複数のサンプル被検者における体脂肪の変化に関連する前記関連遺伝子又はその発現産物の発現レベルを含む少なくとも１種の変数と、
の相関を示す相関情報を記憶する。
前記予測部は、
前記相関情報に基づいて、前記生体情報から、前記被検者の前記脂質の摂取による体脂肪の変化を予測する。
【０００８】
本発明の他の形態に係るプログラムは、α－リノレン酸を構成脂肪酸として含む脂質の摂取による被検者の体脂肪の変化を予測するためのプログラムであって、コンピュータに、
前記脂質の摂取による体脂肪の変化に関連する少なくとも１つの関連遺伝子又はその発現産物の発現レベルの情報である遺伝子発現情報を含む前記被検者の生体情報を、前記被検者を識別する被検者識別情報と対応付けて取得するステップと、
前記脂質を摂取した複数のサンプル被検者における体脂肪の変化と、
前記複数のサンプル被検者の前記生体情報から得られる少なくとも１種の変数であって、前記複数のサンプル被検者における体脂肪の変化に関連する前記関連遺伝子又はその発現産物の発現レベルを含む少なくとも１種の変数と、
の相関を示す相関情報に基づいて、前記生体情報から、前記被検者の前記脂質の摂取による体脂肪の変化を予測するステップと、
を実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、α－リノレン酸を構成脂肪酸として含む脂質の摂取による被検者毎の体脂肪の変化を予測するための技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本発明の第１実施形態に係る体脂肪変化予測システムの構成を例示する図である。
上記システムに含まれるサーバのハードウェア構成を示す図である。
上記サーバの記憶部に含まれるデータベース構成を示す模式図である。
上記システムの処理の流れを例示するシーケンス図である。
上記実施形態の変形例に係る体脂肪変化予測システムの構成を例示する図である。
上記実施形態の他の変形例に係るサーバの処理の流れを例示するフローチャートである。
上記実施形態の他の変形例に係るサーバの処理の流れを例示するフローチャートである。
本発明の試験例１に係る被検者の内臓脂肪面積の変化量の予測モデルの精度を示すグラフである。
本発明の試験例２に係る被検者の内臓脂肪面積の変化量の予測モデルの精度を示すグラフである。
本発明の試験例３に係る被検者の内臓脂肪面積の変化量の予測モデルの精度を示すグラフである。
【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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