特開 2023-101778 腸内ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ判定システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023101778

(43)【公開日】2023-07-21

(54)【発明の名称】腸内ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ判定システム

(51)【国際特許分類】

   C12Q 1/06 20060101AFI20230713BHJP

【ＦＩ】

C12Q1/06

【審査請求】有

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023091370

(22)【出願日】2023-06-02

(62)【分割の表示】P 2018213199の分割

【原出願日】2018-11-13

(71)【出願人】

【識別番号】515099908

【氏名又は名称】株式会社サイキンソー

(74)【代理人】

【識別番号】100092783

【弁理士】

【氏名又は名称】小林 浩

(74)【代理人】

【識別番号】100120134

【弁理士】

【氏名又は名称】大森 規雄

(72)【発明者】

【氏名】竹田 綾

(72)【発明者】

【氏名】吉良 文孝

(72)【発明者】

【氏名】渡辺 諭史

(72)【発明者】

【氏名】浅野 さとみ

(72)【発明者】

【氏名】志田 結

(72)【発明者】

【氏名】前川 紗有美

(72)【発明者】

【氏名】中村 瑞樹

(72)【発明者】

【氏名】沢井 悠

(57)【要約】

【課題】腸内dysbiosisの判定方法の提供。
【解決手段】腸内dysbiosisの判定方法であって、判定基準値設定用集団の腸内細菌に関
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群から選ばれる少なくとも１つの指標について、腸内dysbio
sisの判定基準値と判定スコアを設定する工程、被験者個人又は被験者集団（ユーザ）か
ら得られた菌組成データを、前記基準値と照合して、前記それぞれの指標について判定ス
コアのユーザー値を算出する工程、前記算出されたユーザー値を加算して腸内フローラス
コアを算出する工程、並びに前記腸内フローラスコアを指標として、前記ユーザの腸内dy
sbiosisを判定する工程を含む、前記方法。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

腸内dysbiosisの判定方法であって、
判定基準値設定用集団の腸内細菌に関する、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群から選ばれる少な
くとも１つの指標について、腸内dysbiosisの判定基準値を設定する工程、
被験者個人又は被験者集団（ユーザ）から得られた菌組成データを、前記判定基準値と
照合して、前記それぞれの指標について判定スコアを算出する工程、
前記算出された判定スコア同士を加算して腸内フローラスコアを算出する工程、並びに
前記腸内フローラスコアを指標として、前記ユーザの腸内dysbiosisを判定する工程
を含む、前記方法。

【請求項2】

多様性関連指標が、多様性、FB比、Bacteroidetes門に属する菌種数及び最優勢属菌の
占有率からなる群から選ばれる少なくとも１つの項目を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

短鎖脂肪酸産生指標が、ビフィズス菌、乳酸産生菌群、酪酸産生菌群及び酪酸産生菌の
菌種数からなる群から選ばれる少なくとも１つの項目を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

腸管免疫関連指標が、フィーカリバクテリウム属菌、アッカーマンシア属菌、クリステ
ンセネラ属菌、アリスティペス属菌及びクロストリジウム属菌からなる群から選ばれる少
なくとも１つの項目を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

口腔内細菌関連指標が、フソバクテリウム属菌、ストレプトコッカス属菌、口腔内細菌
占有率及びガンマプロテオバクテリア綱の菌種数からなる群から選ばれる少なくとも１つ
の項目を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

下痢便秘関連指標が、エンテロタイプである、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

判定基準値は、前記指標に含まれるそれぞれの項目の判定基準値設定用集団の検査値分
布の比較に基づいて設定されるものである、請求項１～６のいずれか１項に記載の方法。

【請求項8】

腸内dysbiosisの判定システムであって、
被験者個人又は被験者集団（ユーザ）から得られた菌組成データを記憶する手段、
判定基準値設定用集団の腸内細菌に関する、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群から選ばれる少なく
とも１つの指標について、腸内dysbiosisの判定基準値を記憶する手段、
前記判定基準値を前記菌組成データと照合して、前記それぞれの指標について判定ス
コアを算出する手段、
前記算出された判定スコア同士を加算して腸内フローラスコアを算出する手段、並びに
前記腸内フローラスコアを指標として、前記ユーザの腸内dysbiosisを判定する手段
を含む、前記システム。

【請求項9】

多様性関連指標が、多様性、FB比、Bacteroidetes門に属する菌種数及び最優勢属菌の
占有率からなる群から選ばれる少なくとも１つの項目を含む、請求項８に記載のシステム
。

【請求項10】

短鎖脂肪酸産生指標が、ビフィズス菌、乳酸産生菌群、酪酸産生菌群及び酪酸産生菌の
菌種数からなる群から選ばれる少なくとも１つの項目を含む、請求項８に記載のシステム
。

【請求項11】

腸管免疫関連指標が、フィーカリバクテリウム属菌、アッカーマンシア属菌、クリステ
ンセネラ属菌、アリスティペス属菌及びクロストリジウム属菌からなる群から選ばれる少
なくとも１つの項目を含む、請求項８に記載のシステム。

【請求項12】

口腔内細菌関連指標が、フソバクテリウム属菌、ストレプトコッカス属菌、口腔内細菌
占有率及びガンマプロテオバクテリア綱の菌種数からなる群から選ばれる少なくとも１つ
の項目を含む、請求項８に記載のシステム。

【請求項13】

下痢便秘関連指標が、エンテロタイプである、請求項８に記載のシステム。

【請求項14】

判定基準値は、前記指標に含まれるそれぞれの項目の判定基準値設定用集団の検査値分
布の比較に基づいて設定されるものである、請求項８～１３のいずれか１項に記載のシス
テム。

【請求項15】

腸内dysbiosisを判定するためのプログラムであって、コンピュータを、
判定基準値設定用集団の腸内細菌に関する、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群から選ばれる少な
くとも１つの指標について、腸内dysbiosisの判定基準値を記憶する手段、
被験者個人又は被験者集団（ユーザ）から得られた菌組成データを記憶する手段、
前記菌組成データを、前記判定基準値と照合して、前記それぞれの指標について判定ス
コアを算出する手段、
前記算出された判定スコア同士を加算して腸内フローラスコアを算出する手段、並びに
前記腸内フローラスコアを指標として、前記ユーザの腸内dysbiosisを判定する手段
として機能させるための前記プログラム。

【請求項16】

多様性関連指標が、多様性、FB比、Bacteroidetes門に属する菌種数及び最優勢属菌の
占有率からなる群から選ばれる少なくとも１つの項目を含む、請求項１５に記載のプログ
ラム。

【請求項17】

短鎖脂肪酸産生指標が、ビフィズス菌、乳酸産生菌群、酪酸産生菌群及び酪酸産生菌の
菌種数からなる群から選ばれる少なくとも１つの項目を含む、請求項１５に記載のプログ
ラム。

【請求項18】

腸管免疫関連指標が、フィーカリバクテリウム属菌、アッカーマンシア属菌、クリステ
ンセネラ属菌、アリスティペス属菌及びクロストリジウム属菌からなる群から選ばれる少
なくとも１つの項目を含む、請求項１５に記載のプログラム。

【請求項19】

口腔内細菌関連指標が、フソバクテリウム属菌、ストレプトコッカス属菌、口腔内細菌
占有率及びガンマプロテオバクテリア綱の菌種数からなる群から選ばれる少なくとも１つ
の項目を含む、請求項１５に記載のプログラム。

【請求項20】

下痢便秘関連指標が、エンテロタイプである、請求項１５に記載のプログラム。

【請求項21】

判定基準値は、前記指標に含まれるそれぞれの項目の判定基準値設定用集団の検査値分
布の比較に基づいて設定されるものである、請求項１６～２０のいずれか１項に記載のプ
ログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、腸内dysbiosisという非特異的で多様な状態を判定するためのシステム及び
判定方法に関する。

【背景技術】

【0002】

ヒトの腸内には、約1000種類に及ぶ腸内細菌が生息しており、これらの細菌は、栄養源
を供給したり、病原菌の繁殖を抑制することにより、ヒトの健康維持に重要な役割を果た
している。ところが、何らかの原因により、(i)腸内細菌の総菌数が著しく減少する、(ii
)その構成比が変化してしまう、(iii)通常であれば菌数レベルの低い菌種が異常に増加す
る等の異常が生じる。このような腸内細菌叢の構成異常をGut Dysbiosis（腸内ディスバ
イオシス)という（非特許文献１）。
しかし、腸内細菌叢は、疾患ごとに異なる、ライフスタイルの内容により異なる等の多
様性を有し、また、指標及び菌叢が多岐にわたっており、腸内dysbiosisの定義は研究者
間で一致していない（非特許文献１）。

【0003】

他方、腸内細菌の検査結果を臨床医（医療従事者）が患者にフィードバックする際に、
個々の指標や細菌の具体的特徴を説明することはできない。このため、医療従業者が患者
等に対して、総合的に「良い菌叢」なのか「悪い菌叢」なのかを簡便に説明可能にする必
要がある。
従来より、腸内細菌を用いた疾患予測システムに関する技術が知られているが（特許文
献１～５）、腸内dysbiosisという非特異的かつ多様な状態について判定する方法につい
ては未だ十分に研究が進んでいるとはいえず、腸内dysbiosisを判定することが困難であ
った。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特許第５６４５７６１号

【特許文献2】特開２０１２－１６５７１６号

【特許文献3】特表２００５－５２３６９５号

【特許文献4】特開２０１５－７９８５号

【特許文献5】特表２０１４－５２３５８９号

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】Walker AD, Lavley TD. Pharmacological Research 69,(2013) 75-86.

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明は、腸内dysbiosisという非特異的かつ多様な状態を、統一された指標、標準化
された基準で判定可能にする方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】

【0007】

本発明者は、上記課題を解決するため鋭意研究を行った結果、腸内常在菌を利用した統
一的な指標及び標準化された基準により簡便に評価することを見出し、本発明を完成する
に至った。
すなわち、本発明は以下の通りである。
（１）腸内dysbiosis の判定方法であって、
判定基準値設定用集団の腸内細菌に関する、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群から選ばれる少な
くとも１つの指標について、腸内dysbiosisの判定基準値を設定する工程、
被験者個人又は被験者集団（ユーザ）から得られた菌組成データを、前記判定基準値と
照合して、前記それぞれの指標について判定スコアを算出する工程、
前記算出された判定スコア同士を加算して腸内フローラスコア を算出する工程、並び
に
前記腸内フローラスコアを指標として、前記ユーザの腸内dysbiosisを判定する工程
を含む、前記方法。

【0008】

（２）多様性関連指標が、多様性、FB比、Bacteroidetes門に属する菌種数及び最優勢属
菌の占有率からなる群から選ばれる少なくとも１つの項目を含む、（１）に記載の方法。
（３）短鎖脂肪酸産生指標が、ビフィズス菌、乳酸産生菌群、酪酸産生菌群及び酪酸産生
菌の菌種数からなる群から選ばれる少なくとも１つの項目を含む、請求項１に記載の方法
。
（４）腸管免疫関連指標が、フィーカリバクテリウム属菌、アッカーマンシア属菌、クリ
ステンセネラ属菌、アリスティペス属菌及びクロストリジウム属菌からなる群から選ばれ
る少なくとも１つの項目を含む、（１）に記載の方法。
（５）口腔内細菌関連指標が、フソバクテリウム属菌、ストレプトコッカス属菌、口腔内
細菌占有率及びガンマプロテオバクテリア綱の菌種数からなる群から選ばれる少なくとも
１つの項目を含む、（１）に記載の方法。
（６）下痢便秘関連指標が、エンテロタイプである、（１）に記載の方法。
（７）判定基準値は、前記指標に含まれるそれぞれの項目の判定基準値設定用集団の検査
値分布の比較に基づいて設定されるものである、（１）～（６）のいずれか１項に記載の
方法。

【0009】

（８）腸内dysbiosisの判定システムであって、
被験者個人又は被験者集団（ユーザ）から得られた菌組成データを記憶する手段、
判定基準値設定用集団の腸内細菌に関する、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群から選ばれる少なく
とも１つの指標について、腸内dysbiosisの判定基準値を記憶する手段、
前記判定基準値を前記菌組成データと照合して、前記それぞれの指標について判定ス
コアを算出する手段、
前記算出された判定スコア同士を加算して腸内フローラスコアを算出する手段、並びに
前記腸内フローラスコアを指標として、前記ユーザの腸内dysbiosisを判定する手段
を含む、前記システム。
（９）多様性関連指標が、多様性、FB比、Bacteroidetes門に属する菌種数及び最優勢属
菌の占有率からなる群から選ばれる少なくとも１つの項目を含む、（８）に記載のシステ
ム。
（１０）短鎖脂肪酸産生指標が、ビフィズス菌、乳酸産生菌群、酪酸産生菌群及び酪酸産
生菌の菌種数からなる群から選ばれる少なくとも１つの項目を含む、（８）に記載のシス
テム。

【0010】

（１１）腸管免疫関連指標が、フィーカリバクテリウム属菌、アッカーマンシア属菌、ク
リステンセネラ属菌、アリスティペス属菌及びクロストリジウム属菌からなる群から選ば
れる少なくとも１つの項目を含む、（８）に記載のシステム。
（１２）口腔内細菌関連指標が、フソバクテリウム属菌、ストレプトコッカス属菌、口腔
内細菌占有率及びガンマプロテオバクテリア綱の菌種数からなる群から選ばれる少なくと
も１つの項目を含む、（８）に記載のシステム。
（１３）下痢便秘関連指標が、エンテロタイプである、（８）に記載のシステム。
（１４）判定基準値は、前記指標に含まれるそれぞれの項目の判定基準値設定用集団の検
査値分布の比較に基づいて設定されるものである、（８）～（１３）のいずれか１項に記
載のシステム。

【0011】

（１５）腸内dysbiosisを判定するためのプログラムであって、コンピュータを、
判定基準値設定用集団の腸内細菌に関する、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群から選ばれる少な
くとも１つの指標について、腸内dysbiosisの判定基準値を記憶する手段、
被験者個人又は被験者集団（ユーザ）から得られた菌組成データを記憶する手段、
前記菌組成データを、前記判定基準値と照合して、前記それぞれの指標について判定ス
コアを算出する手段、
前記算出された判定スコア同士を加算して腸内フローラスコアを算出する手段、並びに
前記腸内フローラスコアを指標として、前記ユーザの腸内dysbiosisを判定する手段
として機能させるための前記プログラム。
（１６）多様性関連指標が、多様性、FB比、Bacteroidetes門に属する菌種数及び最優勢
属菌の占有率からなる群から選ばれる少なくとも１つの項目を含む、（１５）に記載のプ
ログラム。
（１７）短鎖脂肪酸産生指標が、ビフィズス菌、乳酸産生菌群、酪酸産生菌群及び酪酸産
生菌の菌種数からなる群から選ばれる少なくとも１つの項目を含む、（１５）に記載のプ
ログラム。
（１８）腸管免疫関連指標が、フィーカリバクテリウム属菌、アッカーマンシア属菌、ク
リステンセネラ属菌、アリスティペス属菌及びクロストリジウム属菌からなる群から選ば
れる少なくとも１つの項目を含む、（１５）に記載のプログラム。
（１９）口腔内細菌関連指標が、フソバクテリウム属菌、ストレプトコッカス属菌、口腔
内細菌占有率及びガンマプロテオバクテリア綱の菌種数からなる群から選ばれる少なくと
も１つの項目を含む、（１５）に記載のプログラム。
（２０）下痢便秘関連指標が、エンテロタイプである、（１５）に記載のプログラム。
（２１）判定基準値は、前記指標に含まれるそれぞれの項目の判定基準値設定用集団の検
査値分布の比較に基づいて設定されるものである、（１６）～（２０）のいずれか１項に
記載のプログラム。

【発明の効果】

【0012】

本発明により、腸内dysbiosis判定方法及び判定システムが提供される。本発明の方法
によれば、各種指標により、疾患非特異的に腸内dysbiosisを判定することが可能となっ
た。
以下、本発明を詳細に説明する。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明のシステムのブロック図である。

【図2】本発明のシステムの動作を示すフローチャートである。

【図3】健常者コホートと罹患者コホートの腸内フローラスコアの分布を示す図である。

【図4】腸内フローラスコアを計算した結果を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

１．概要
本発明の方法、システム及びプログラムは、種々の様態が存在する腸内dysbiosisとい
う非特異的な状態を、腸内常在菌を利用した統一的な指標により、あるいは標準化された
基準により、簡便に評価可能にするものである。本発明者は、個々の被験者の病歴又は服
薬歴に特異的に関連する腸内dysbiosis項目が存在することを見出した。また、個々の腸
内dysbiosis項目を重み付け加算したフローラスコアが、複数疾患に非特異的に関連する
指標であることを見出した。本発明は、このような知見に基づき完成されたものである。

【0015】

本発明においては、腸内dysbiosisを判定するために、腸内dysbiosis採点項目につい
て、それぞれの項目ごとに判定基準値を設定する。判定基準値は、判定基準値設定用集団
の腸内細菌に関する、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群から選ばれる少なくとも１つを指標とし、
それぞれの指標に対応する固有の値として割り当てられる。判定基準値設定用集団には、
健常者の集団及び罹患者集団のいずれか一方又は両者を含む。

【0016】

次に、判定の対象ユーザである被験者個人又は被験者集団の菌組成データ（検査値）
を読み込み、菌組成データのうち、腸内dysbiosis採点項目に該当するデー標について判
定スコアを算出する。判定スコアとは、上記指標に含まれる腸内dysbiosis採点項目を、
当該判定基準値と比較することにより割り当てた値（点数）を意味する。
そして、算出された判定スコア同士を加算して腸内フローラスコアを算出する。算出
は、例えば、判定基準値設定用集団（健常者集団及び罹患者集団）の検査値分布に基づい
た重み付け加算により行うことができる。この腸内フローラスコアに基づいて、腸内dysb
iosisを判定する。なお、判定スコアは負の値を含み得る。従って、腸内フローラスコア
の算出における「加算」には負の値の加算、すなわち減算も含まれる。

【0017】

腸内フローラスコアとは、ユーザが有する腸内dysbiosisを判定するための点数である
。ユーザが複数の集団である場合は、その集団における腸内フローラスコアの全体の傾向
（腸内フローラスコア分布）を抽出し、当該集団に属する個々の被験者が全体のどの位置
に属するかを判断する。例えば、腸内フローラスコア分布を、統計解析に基づいて2次元
又は3次元のグラフとして描画し、被験者が属するグラフ上の位置を判断する。判定基準
値設定用集団内を層別解析する。層別比較の結果、分布に差が出ていれば、その差が表れ
た領域又は数値を閾値として、腸内dysbiosisの判定閾値とすればよい。

【0018】

２．腸内dysbiosis判定方法
（１）判定基準値と判定スコアの設定
本発明において、まず、判定基準値設定用集団（以下「基準値集団」ともいう。）に関
するヒト常在細菌データ及びアンケートデータを取得する。被験者の数は２人以上であれ
ば特に限定されるものではないが、統計的に有意な差異又は傾向が出る程度に十分な数で
あることが好ましい。ヒト常在細菌は、例えばヒトから採取された糞便サンプルから得る
ことができるが、大腸内視鏡検査による腸管粘膜等から採取することもできる。ヒト常在
細菌データは、公知の任意の手法により取得することができ、例えば市販のキット（Myki
nso（登録商標））などを使用することができる。

【0019】

アンケートデータは、基準値集団における各被験者からの質問に対する回答のデータで
ある。アンケートは、被験者の病歴に関する質問や、糞便サンプル採取前の数日間に何を
食べたのか、食事の内容に関する質問などを含む。被験者の主観的健康感に関するアンケ
ートは、糞便サンプル採取後に所定の期間（例えば数週間～数ヶ月）空けて別途行うよう
にしてもよいし、他のアンケートと同時に行うようにしてもよい。アンケートを回収した
後は、回答内容の全て又は一部を適宜重み付け等しながら数値化し、データベースに記憶
させておく。

【0020】

腸内dysbiosis採点項目は、以下の（a）及び（b）の選定基準に従って選択されるもの
である。
（a）腸内細菌データベース（データベースともいう。）に収載されている菌組成データ
、並びにこれまでに蓄積された被験者の基本属性及びアンケート情報を基にして、菌組成
の攪乱又は菌組成のバランスの安定性という観点で、特徴となる属菌及び指標を取捨選択
した。
（b）腸内細菌が病態に係わる疾患の常在菌を健常対象者と比較した文献が収載されてい
るデータベース中の先行研究と一致する知見が存在するかどうかを基準として、腸内dysb
iosisと関連する属菌及び指標を取捨選択する。

【0021】

このようにして取捨選択される指標は、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である。
上記採点項目の基準値は、判定基準値設定用集団、例えば健常者コホート（データベ
ースに収載されているユーザのうち、病歴あり、下痢・便秘の訴えあり、及び年齢60歳以
上に該当する者を除いた成人集団）と罹患者コホート（データベースに収載されているユ
ーザーのうち慢性的な疾患の病歴ありに該当する成人集団）の各検査値の分布の比較に基
づき設定する。

【0022】

(i) 多様性関連指標
多様性関連指標とは、菌種数と各菌の占有率の均等度を反映する指標であり、この指
標に属する項目として、多様性、FB比、Bacteroidetes門に属する菌種数及び最優勢属菌
が挙げられる。
多様性とは、サンプル内の菌種数と各菌の占有率の均等度を掛け合わせた計算値であ
る。多様性の検査値は、Shannon 指数に基づいて所定の数値範囲に換算する。数値範囲は
、例えば0～10、好ましくは3～8である。多様性の判定スコアは、多様性の検査値（換算
値）に対し、-10～10の範囲、例えば-10～10の範囲で割り当てる。
後述の表１（実施例）は、各判定項目の判定基準値と判定スコアの一覧であり、例え
ば多様性については、3～8の検査値に対し、-10～10の範囲で判定スコアが割り当てられ
ている。他の項目についても多様性と同様にして、検査値及び判定基準値、判定スコアを
設定する。

【0023】

FB比とは、ヒトの腸内細菌の主要な門であるFirmicutes門とBacteroidetes門との比率
であり、Firmicutes門/Bacteroidetes門、及びBacteroidetes門/Firmicutes門の両者を含
むが、例えばFirmicutes門/Bacteroidetes門の比が採用される。FB比の検査値は、0～無
限大の数値範囲、例えば0～∞に設定（換算）する。判定スコアは、FB比の検査値（換算
値）に対し、-10～10の範囲、例えば-10～3の範囲で割り当てる。

【0024】

Bacteroidetes門に属する菌種数は、0～100の数値範囲、例えば0～20に設定する。判
定スコアは、Bacteroidetes門に属する菌種数の検査値（換算値）に対し、-10～10の範囲
、例えば-5～3の範囲で割り当てる。
最優勢属菌の占有率とは、サンプル内で最も占有率の高い菌種の占有率の値である。
最優勢属菌の占有率は、0～1の数値範囲で１～5個、例えば2個の数値を基準値として設定
する。判定スコアは、占有率を例えば0.35及び0.4の2個の基準値を設定したとすると、0.
35以上の場合は-1～-5の判定スコア（例えば-3）、0.4以上の場合は-2～-10の判定スコア
（例えば-5）のように割り当てる。なお、最優勢属菌の占有率は、腸内では負の影響（例
えば多様性の低下、特に各菌の占有率の均等度の低下）を与えることから、検査値が大き
い値ほどマイナスの判定スコアとなる。

【0025】

(ii) 短鎖脂肪酸産生指標
短鎖脂肪酸産生指標とは、短鎖脂肪酸産生能を有することが認められている腸内細菌
群を意味し、この指標に属する項目として、ビフィズス菌、乳酸産生菌群、酪酸産生菌群
及び酪酸産生菌群が挙げられる。
ビフィズス菌は、糞便あたりのビフィズス菌の占有率を表す。ビフィズス菌は、0～1の
数値範囲、例えば0～1に設定する。判定スコアは、ビフィズス菌の検査値（換算値）に対
し、-10～10の範囲、例えば-3～7の範囲で割り当てる。

【0026】

乳酸産生菌群は、糞便あたりのラクトバチルス属菌、ペディオコッカス属菌、ロイコ
ノストック属菌、ラクトコッカス属菌から選ばれる複数の菌の占有率を表す。乳酸産生菌
群は、0～1の数値範囲、例えば0～1に設定する。判定スコアは、乳酸産生菌群の検査値（
換算値）に対し、-10～10の範囲、例えば-10～3の範囲で割り当てる。なお、乳酸産生菌
群は、腸内では負の影響（例えば下痢症状と正の関連を示す）を与えることから、検査値
が大きい値ほどマイナスの判定スコアとなる。

【0027】

酪酸産生菌群は、糞便あたりのブチリシモナス属菌、コプロコッカス属菌、ロセブリ
ア属菌、ブチリシコッカス属菌、フィーカリバクテリウム属菌、から選ばれる複数の菌の
占有率を表す。酪酸産生菌群は、0～1の数値範囲、例えば0～1に設定する。判定スコアは
、酪酸産生菌群の検査値（換算値）に対し、-10～10の範囲、例えば-5～10の範囲で割り
当てる。
酪酸産生菌の菌種数とは、上述の酪酸産生菌群に属する菌種数を意味する。
酪酸産生菌群に属する菌種数は、0~5の数値範囲、例えば0～5に設定する。
判定スコアは、酪酸産生菌の菌種数の検査値（換算値）に対し、-10～10の範囲、例えば-
5～5の範囲で割り当てる。

【0028】

(iii) 腸管免疫関連指標
腸管免疫関連指標とは、腸管免疫を修飾する物質を産生することが認められている腸
内細菌群を意味し、この指標に属する項目として、フィーカリバクテリウム属菌、アッカ
ーマンシア属菌、クリステンセネラ属菌、アリスティペス属菌及びクロストリジウム属菌
が挙げられる。
フィーカリバクテリウム属菌は、糞便あたりのフィーカリバクテリウム属に属する菌
の占有率を表す。フィーカリバクテリウム属菌は、0～1の数値範囲、例えば0～1に設定す
る。判定スコアは、フィーカリバクテリウム属菌の検査値（換算値）に対し、-10～10の
範囲、例えば-5～5の範囲で割り当てる。

【0029】

アッカーマンシア属菌は、糞便あたりのアッカーマンシア属に属する菌の占有率を表す
。アッカーマンシア属菌は、0～1の数値範囲、例えば0～1に設定する。判定スコアは、ア
ッカーマンシア属菌の検査値（換算値）に対し、-10～10の範囲、例えば0～3の範囲で割
り当てる。
クリステンセネラ属菌は、糞便あたりのクリステンセネラ属に属する菌の占有率を表す
。クリステンセネラ属菌は、0～1の数値範囲、例えば0～1に設定する。判定スコア値は、
クリステンセネラ属菌の検査値（換算値）に対し、-10～10の範囲、例えば0～3の範囲で
割り当てる。

【0030】

アリスティペス属菌は、糞便あたりのアリスティペス属に属する菌の占有率を表す。ア
リスティペス属菌は、0～1の数値範囲、例えば0～1に設定する。判定スコアは、アリステ
ィペス属菌の検査値（換算値）に対し、-10～10の範囲、例えば0～3の範囲で割り当てる
。

【0031】

クロストリジウム属菌は、糞便あたりのクロストリジウム属に属する菌の占有率を表す
。クロストリジウム属菌は、0～1の数値範囲、例えば0～1に設定する。判定スコアは、ク
ロストリジウム属菌の検査値（換算値）に対し、-10～10の範囲、例えば-5～0の範囲で割
り当てる。なお、クロストリジウム属菌は、腸内では腸内免疫に作用する物質の種類が複
数あることから（例えば炎症を亢進するサイトカイン物質、炎症を鎮めるサイトカイン物
質等）、検査値が小さい場合と大きい場合の両者でマイナスの判定スコアを設定する。

【0032】

(iv) 口腔内細菌関連指標
口腔内細菌関連指標とは、口腔内に多く存在することが認められている腸内細菌群を
意味し、この指標に属する項目として、フソバクテリウム属菌、口腔内細菌占有率及びガ
ンマプロテオバクテリア綱の菌種数が挙げられる。
フソバクテリウム属菌は、糞便あたりのフソバクテリウム属に属する菌の占有率を表
す。フソバクテリウム属菌は、0～1の数値範囲、例えば0～1に換算する。判定スコアは、
フソバクテリウム属菌の検査値（換算値）に対し、-10～10の範囲、例えば-10～0の範囲
で割り当てる。なお、フソバクテリウム属菌は腸内では負の影響（例えば大腸がん患者の
腸内に多く存在する等）を与えることから、検査値が大きいほどマイナスの判定スコアと
なる。

【0033】

ストレプトコッカス属菌は、糞便あたりのストレプトコッカス属に属する菌の占有率
を表す。ストレプトコッカス属菌は、0～1の数値範囲、例えば0～1に設定する。判定スコ
アは、ストレプトコッカス属菌の検査値（換算値）に対し、-10～10の範囲、例えば-5～0
の範囲で割り当てる。なお、ストレプトコッカス属菌は腸内では負の影響（例えば潰瘍性
大腸炎患者の腸内に多く存在する等）を与えることから、検査値が大きいほどマイナスの
判定スコアとなる。

【0034】

口腔内細菌占有率は、ストレプトコッカス属菌、フソバクテリウム属菌、トラブルシ
エラ属菌、クレブシエラ属菌からなる群から選ばれる複数の菌の占有率を表す。口腔内細
菌占有率は、0～1の数値範囲で１～5個、例えば1個の数値を基準値として設定する。判定
スコアは、占有率の基準値を例えば0.2（1個の数値）で設定したとすると、0.2以上の場
合は-10のように割り当てる。なお、口腔内細菌は腸内では負の影響（例えばクローン病
患者の腸内に多く存在する等）を与えることから、検査値が大きいほどマイナスの判定ス
コアとなる。

【0035】

ガンマプロテオバクテリア綱の菌種数は、糞便あたりのガンマプロテオバクテリア綱
に属する菌種数を表す。ガンマプロテオバクテリア綱の菌種数は、0～100の数値範囲、例
えば0～10に換算する。判定スコアは、ガンマプロテオバクテリア綱菌の検査値（換算値
）に対し、-10～10の範囲、例えば-7～0の範囲で割り当てる。なお、ガンマプロテオバク
テリア綱の菌種数は腸内では負の影響（例えば過敏性腸症候群患者の腸内に多く存在する
等）を与えることから、検査値が大きいほどマイナスの判定スコアとなる。

【0036】

(v) 下痢便秘関連指標
下痢便秘関連指標とは、下痢症状および便秘症状と強い関連を示す菌組成タイプ（エン
テロタイプ）を意味し、この指標に属する項目として、下痢型エンテロタイプ、便秘型エ
ンテロタイプ及びエンテロタイプR型が挙げられる。

【0037】

エンテロタイプR型は、ルミノコッカス属菌優勢な菌組成を表す。エンテロタイプR型は
、0～1の数値範囲、例えば0～1に換算する。判定スコアは、エンテロタイプR型の検査値
（換算値）に対し、-10～10の範囲、例えば-5～5の範囲で割り当てる。なお、エンテロタ
イプR型は下痢症状および便秘症状と強い関連を示す菌組成タイプとして負の影響（例え
ば便秘症状が増えるなど）を与えることから、検査値が大きいほどマイナスの判定スコア
となる。

【0038】

下痢型エンテロタイプは、下痢症状と強い関連を示す菌組成タイプを表す。下痢型エン
テロタイプは、0～1の数値範囲、例えば0～1に換算する。判定スコアは、下痢型エンテロ
タイプの検査値（換算値）に対し、-10～10の範囲、例えば-5～5の範囲で割り当てる。
便秘型エンテロタイプは、便秘症状と強い関連を示す菌組成タイプを表す。便秘型エン
テロタイプは、0～1の数値範囲、例えば0～1に換算する。判定スコアは、便秘型エンテロ
タイプの検査値（換算値）に対し、-10～10の範囲、例えば-5～5の範囲で割り当てる。

【0039】

（２）腸内フローラスコア計算及び判定
本項では、各ユーザの腸内dysbiosis採点項目の検査値を計算するために、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
標からなる群から選ばれる少なくとも１つの指標を適宜選択する。次に、選択した指標に
含まれる採点項目を適宜選択する。本発明においては、上記関連指標に含まれるすべての
採点項目（18項目）を採用することが好ましい。
次に、各検査値を判定基準値と比較照合して、採点項目のスコア（すなわち判定スコア
）を、重み付け加算等の方法により計算する。

【0040】

計算後、それぞれの判定スコア同士を加算し、腸内フローラスコアを算出する。腸内フ
ローラスコアは、腸内dysbiosisを判定するための基礎情報となる。腸内dysbiosisを判定
するための腸内フローラスコアの閾値は、健常者群と罹患者群のスコア分布に基づいて1
～99の範囲で適宜設定することができる。例えば、腸内フローラスコアの閾値を50とする
と、50点未満であれば、被験者は腸内dysbiosisである、又は腸内dysbiosisのリスクがあ
ると判定される。

【0041】

ところで、本発明においては、予め規定された数の被験者（１次母標本）において統計
解析処理を行い、腸内dysbiosis判定項目とユーザデータとの間の相関関係を調べ、その
結果をデータベース（ＤＢ）に記憶させておく。従って、被験者個人（一人）の検査又は
判定を行う場合、上記複数の被験者由来のデータを母標本として、当該被験者個人の被験
者のデータが、データベースに記憶させておいた母標本のデータのどこに位置するか又は
当てはまるかを調べることによって、当該被験者個人に対する腸内dysbiosisを判定する
ことができる。なお、上記被験者個人のデータを母標本の値に組み込み、再度統計解析処
理した後、当該被験者個人が母標本のどこに位置するかを調べるようにしてもよい。

【0042】

３．情報処理装置、プログラム
次に、図面を用いて本発明の一実施形態に係る情報処理装置、及びプログラムに関して
以下説明する。
図１は、本実施形態に係る情報処理装置１０を含む腸内dysbiosis判定システム１の概
略構成図である。なお、以下では被験者集団又は被験者個人を「ユーザ」として説明する
。

【0043】

情報処理装置１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び入出力インターフェースなどを備
えたサーバー型コンピュータである。情報処理装置１０は、インターネット又はＬＡＮな
どのネットワーク２０を介して、複数のユーザ機器３０ａ～３０ｎ（総称して「ユーザ機
器３０」とする。）と通信可能に接続されている。

【0044】

情報処理装置１０は、調査対象とする又は着目するユーザ（「対象ユーザ」という。）
の腸内dysbiosis採点項目を、データベースに記憶された健常者腸内dysbiosis採点項目と
照合し、その比較結果に基づき判定スコアを算出する。そして、情報処理装置１０は、算
出された判定スコア同士を加算して腸内フローラスコアを算出し、算出された腸内フロー
ラスコアに基づき、対象ユーザが腸内dysbiosisであるかを判定する。そして、情報処理
装置１０は、ユーザの腸内dysbiosis判定結果を、ユーザ機器３０に送信するものである
。

【0045】

ユーザ機器３０は、情報の入力手段や表示手段などを備えたコンピュータ、又はスマー
トフォン若しくはタブレットなどの機器であり、ネットワーク２０を介して情報処理装置
１０と通信可能に接続される。ユーザ機器３０は、ブラウザ又はアプリケーションなどを
通じて、情報処理装置１０から受信した各種情報をディスプレイ上に表示したり、情報処
理装置１０に送る情報を入力するためのインターフェースを提供する。

【0046】

情報処理システム１には、ユーザの糞便から採取される複数種類のヒト腸内細菌を検査
し、その情報を提供する検査機関４０が含まれていてもよい。情報処理装置１０は、ユー
ザの識別情報と関連付けられた当該ユーザのヒト腸内細菌に関する情報（ヒト腸内細菌デ
ータ）を検査機関４０からネットワーク２０を介して取得する。なお、情報処理装置１０
は、ネットワーク２０を介さずに検査機関４０からヒト腸内細菌データを直接取得するよ
うにしてもよい。また、ヒト腸内細菌データが検査機関４０からユーザ機器３０に送られ
る場合には、情報処理装置１０は、ユーザ機器３０からヒト腸内細菌データを取得するよ
うにしてもよい。さらに、検査機関４０と情報処理装置１０とは同じ機関に属するもので
あってもよいし、それぞれ別の機関に属するものであってもよい。

【0047】

ヒト腸内細菌データは、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群から選ばれる少なくとも１つの指標を
含む。これらの指標の詳細は、前記した通りである。

【0048】

情報処理装置１０は、ＲＯＭに記憶された又はＲＡＭに置かれたプログラムとＣＰＵと
が協働するなどして実現される機能部として、情報取得部１０１、採点項目抽出部１０２
、判定基準値設定部１０３、比較部１０４、腸内フローラスコア計算部１０５、及び判定
部１０６を含む。また、情報処理装置１０は、ＲＯＭ（又はＲＡＭ）に設けられた記憶部
１１０を備え、記憶部１１０は、腸内細菌データベース（ＤＢ）１１１、採点項目情報デ
ータベース（ＤＢ）１１２、及び判定基準データベース（ＤＢ）１１３を含む。

【0049】

情報取得部１０１は、ネットワーク２０を介してユーザ機器３０及び／又は検査機関４
０から各種情報を取得し、記憶部１１０に記憶させる。ユーザ機器３０及び／又は検査機
関４０から受信する情報には、ユーザの腸内細菌データ、ユーザに対する質問（アンケー
ト）への回答に関する情報（アンケートデータ）、及びユーザ識別情報（ユーザの氏名、
生年月日、住所、電話番号、ユーザが使用するメールアドレス、又はユーザに設定された
ＩＤ等）などが含まれる。なお、ユーザ識別情報には当該ユーザが使用するユーザ機器３
０の識別子が含まれていてもよい。

【0050】

情報取得部１０１は、ユーザの腸内細菌データを受信すると、ユーザ識別情報と関連付
けて腸内細菌情報ＤＢ１１１に記憶させる。腸内細菌情報ＤＢ１１１には、このようにし
て複数のユーザから集められた腸内細菌データが記憶されている。腸内細菌情報ＤＢ１１
１には、ユーザ識別データ及びアンケート情報データが含まる。情報取得部１０１は、ユ
ーザのアンケートデータを受信すると、ユーザ識別情報と関連付けて採点項目ＤＢ１１２
に記憶させる。採点項目ＤＢ１１２には、このようにしてユーザから集めたアンケートデ
ータが記憶されている。判定基準ＤＢ１１３には、後述する判定基準値設定部１０４によ
り特徴を抽出する統計解析処理により得られた情報が記憶されている。当該情報は、統計
解析処理の対象となったユーザ母標本の構成員及び構成員の数に応じて変わるものである
ため、これらを識別する情報と関連付けて記憶されている。

【0051】

ユーザへ提供される質問（アンケート）は、ユーザの氏名、年齢、身長、体重、ＢＭＩ
値、家族構成、仕事の種類、生活環境、運動頻度、睡眠充足度、食事習慣、体質、病歴、
採便時の健康状態、採便時の薬歴、及び採便時の精神状態に関する情報が含まれていても
よい。
アンケートデータについては、情報処理装置１０からユーザ機器３０に質問（アンケー
ト）に関する情報を送信し、ユーザ機器３０から当該質問への回答に関する情報を情報取
得部１０１が受信するようにしてもよいし、検査機関４０にてアンケートデータを扱う場
合には、情報取得部１０１は、検査機関４０からアンケートデータを取得するようにして
もよい。

【0052】

図２は、本実施形態に係る情報処理装置１０による処理フローチャートである。
ステップＳ１において、情報処理装置１０の情報取得部１０１がユーザからヒト腸内細
菌データ及びアンケートデータを取得し、腸内細菌情報ＤＢ１１１に記憶させる。
ステップＳ２において、採点項目抽出部１０２は、腸内細菌情報ＤＢ１１１に記憶され
た情報から、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群から選ばれる少なくとも１つの指標、又は当該指標
に含まれる採点項目を抽出し、採点項目情報ＤＢ１１２に記憶する。また、ステップＳ２
において、判定基準値設定部１０３は、採点項目情報ＤＢ１１２に記憶された情報から、
各採点項目における判定基準値と判定スコアを設定し、判定基準ＤＢに記憶させる。

【0053】

ステップＳ３において、比較部１０４は、腸内細菌情報ＤＢ１１１及び採点項目情報Ｄ
Ｂ１１２から、判定基準値設定用集団（健常者集団又は罹患者集団）及び対象者の腸内細
菌に関する各指標の検査値と、当該指標における基準値を抽出し、健常者集団と対象者と
の間で基準値と検査値とを比較照合する。

【0054】

ステップＳ４において、腸内フローラスコア計算部１０５は、対象ユーザに割り当てら
れた判定スコアを加算し（負の値の場合は減算を含む）、腸内フローラスコアを計算する
。
ステップＳ５において、判定部１０６は、対象ユーザにおける腸内dysbiosisを判定す
る。判定部１０６による判定は、判定基準値と判定スコアを所定の範囲で変えながら（ス
テップＳ２）、複数の各指標の特徴を抽出するものである（ステップＳ２～５の繰り返し
）。

【0055】

ここで、対象ユーザは、採点項目抽出部１０２により特徴を抽出するのに用いたユーザ
母標本に含まれる者であってもよいし、当該ユーザ母標本に含まれない新規なユーザ（一
個人）であってもよい。ステップＳ５において、判定部１０６は、対象ユーザがどのよう
な腸内dysbiosisに属するか又はリスクがあるかの判定結果に応じて、当該対象ユーザに
対する結果を生成し、対象ユーザのユーザ機器３０に送信する。

【0056】

以下、本発明を実施例によりさらに具体的に説明する。但し、本発明はこれら実施例に
限定されるものではない。

【実施例0057】

（１）腸内dysbiosis採点項目の選定
＜選定基準１＞
Cykinsoに所属する医師、研究者が、腸内細菌データベースに収載されている菌組成デー
タと複数の被験者の各々の基本属性とアンケート情報を査読して、菌組成の攪乱、菌組成
バランスの安定性という視点で、特徴となる属菌、指標を取捨選択した。
＜選定基準２＞
海外のDisbiomeデータベースに収載されている先行研究と一致する知見が存在するかど
うかを基準に、腸内dysbiosisと関連する属菌、指標を取捨選択した。

【0058】

選定された採点項目は以下の通りである。
1. 多様性
2. FB比
3. ビフィズス菌
4. 乳酸産生菌群
5. 酪酸産生菌群
6. エンテロタイプ
7. Bacteroidetes門の菌種数
8. ガンマプロテオバクテリア綱の菌種数
9. フィーカリバクテリウム属菌
10. アッカーマンシア属菌
11. クリステンセネラ属菌
12. アリスティペス属菌
13. クロストリジウム属菌
14. フソバクテリウム属菌
15. ストレプトコッカス属菌
16. 口内細菌（Streptococcus, Fusobacterium, Trabulsiella, Klebsiella)占有率
17. 最優勢属菌の占有率
18. 酪酸産生菌種数

【0059】

判定基準値の具体例を表１に示す。

【表1】

【0060】

＜判定基準値設定例＞
ビフィズス菌の場合、健常者の中央値が5.75であるため、以下の判定基準値と判定スコア
を設定している。
検査値が0以上~0.03未満の場合：3点減点
検査値が0.03以上~0.06未満の場合：3点加点
検査値が0.06以上~0,1未満の場合：5点加点
検査値が0.1以上の場合：7点加点

【0061】

（２）フローラスコアの算出
腸内dysbiosis採点項目の判定基準値と判定スコアは、健常者コホートと罹患者コホート
の検査値の分布の比較に基づいて設定した。
なお、健常者コホートは、データベースに収載されているユーザのうち、アンケートの
回答で以下に該当する者を除いた成人の集団とした。
「病歴あり」、「下痢・便秘の訴えあり」、「年齢が60歳以上」

【0062】

（３）フローラスコア計算アルゴリズム
Step 1では、各ユーザのビフィズス菌、酪酸産生菌、乳酸産生菌の検査値を計算した。
(i) ビフィズス菌=0.013、(ii) 酪酸産生菌=0.0643、(iii) 乳酸産生菌=0.0001
Step 2では、前記表１のビフィズス菌、酪酸産生菌、乳酸産生菌の基準値と照合し、各
項目の判定スコアを計算した。この場合、減点の多さが腸内dysbiosisの傾向を示す。
(i) ビフィズス菌=-3、(ii) 酪酸産生菌=3、(iii) 乳酸産生菌=-3
Step 3では、複数採点項目の判定スコアを重み付け加算等の方法により腸内フローラス
コアを計算した。この場合、基準点を60として各項目の判定スコアを加算する。
・腸内フローラスコア=58.5

【0063】

（４）結果及び考察
結果を図３に示す。
腸内フローラスコアが50点未満を示すことが、複数疾患に共通して非特異的に存在する腸
内dysbiosisを強く反映していることを見出した。
本発明者は、個々の病歴、服薬歴に関連する約半数の腸内dysbiosis項目が、複数の疾
患に非特異的に応答する細菌及び細菌群であることを示した。
従って、選定した腸内dysbiosis項目で見出された多くの関連は、疾患特異的ではなく
、むしろ健康及び疾患に対して非特異的で共通の応答のバイオマーカーとなる可能性が高
い。

【実施例0064】

本実施例では、項目ごとに疾患特異的／非特異的な特徴を確認することを目的として、
解析を行った。解析は一般化線形モデルおよびロジスティック回帰分析により行った。

【0065】

結果を図４に示す。
図４のカテゴリ１番目の行は、多様性関連指標における疾患特異的／非特異的な腸内dy
sbiosisの強さを示すヒートマップである。各パネルにおいて、疾患と正の関連を示す箇
所が赤色、疾患と負の関連を示す箇所が青色、色の濃さが関連の強さを示す図である。
高血圧、潰瘍性大腸炎の場合、多様性全般が低いことが分かる。

【0066】

図４のカテゴリ２番目の行は、短鎖脂肪酸産生に係わる指標における疾患特異的／非特
異的な腸内dysbiosisの強さを示すヒートマップである。
糖尿病の場合（図５）、乳酸産生菌が多く、酪酸産生菌が少ないことが分かる。

【0067】

図４のカテゴリ３番目の行は、腸管免疫に係わる指標における疾患特異的／非特異的な
腸内dysbiosisの強さを示すヒートマップである。
糖尿病と脂質異常症の両者で、クリステンセネラ属菌が少ないことが分かった。

【0068】

図４のカテゴリ４番目の行は、口腔内細菌に係わる指標における疾患特異的／非特異的
な腸内dysbiosisの強さを示すヒートマップである。
脂質異常症の場合、フソバクテリウム属菌とストレプトコッカス属菌の両者が多いことが
分かった。

【0069】

図４のカテゴリ５番目の行は、下痢便秘に係わる指標における疾患特異的／非特異的な
腸内dysbiosisの強さを示すヒートマップである。
高血圧、脂質異常症、糖尿病の３疾患でエンテロタイプR型が少ないことが分かった。