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(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】P2024080945
(43)【公開日】2024-06-17
(54)【発明の名称】意思決定支援システム、方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G16H 20/00 20180101AFI20240610BHJP
【ＦＩ】
G16H20/00
【審査請求】未請求
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022194316
(22)【出願日】2022-12-05
(71)【出願人】
【識別番号】520236572
【氏名又は名称】ゲノム・ファーマケア株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000796
【氏名又は名称】弁理士法人三枝国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】渡邊 良久
【テーマコード（参考）】
5L099
【Ｆターム（参考）】
5L099AA25
(57)【要約】 （修正有）
【課題】遺伝学に関する経験や知識を要せずとも、個人に固有の遺伝型に基づいて当該個人に適用することに適した事象を決定することを支援する意思決定支援システムを提供する。
【解決手段】意思決定支援システム１において、情報取得部１１０（事象情報取得部、禁則因子情報取得部、不可欠因子情報取得部、個人遺伝型情報取得部）、適用事象決定部１２０、事象情報変更部１３０、及び適用事象出力部１４０を有する制御部と、事象関連遺伝型情報ＤＢ４０と、ゲノム情報ＤＢ５０と、を備え、入力装置３０、事象関連遺伝型情報ＤＢ４０およびゲノム情報ＤＢ５０から取得した情報に基づいて制御部１０が生成する情報を、表示装置２０を介してユーザに出力する。
【選択図】図２
【解決手段】意思決定支援システム１において、情報取得部１１０（事象情報取得部、禁則因子情報取得部、不可欠因子情報取得部、個人遺伝型情報取得部）、適用事象決定部１２０、事象情報変更部１３０、及び適用事象出力部１４０を有する制御部と、事象関連遺伝型情報ＤＢ４０と、ゲノム情報ＤＢ５０と、を備え、入力装置３０、事象関連遺伝型情報ＤＢ４０およびゲノム情報ＤＢ５０から取得した情報に基づいて制御部１０が生成する情報を、表示装置２０を介してユーザに出力する。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
特定の個人に固有の遺伝型に基づき、特定の事象への適用に対する好適な意思決定を支援するシステムであって、
前記個人への適用が予定されている事象を表す事象情報を取得する事象情報取得部；
前記事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子情報を取得する禁則因子情報取得部、および前記事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子情報を取得する不可欠因子情報取得部のうちの少なくとも一方；
前記個人の遺伝型の情報を取得する個人遺伝型情報取得部であって、前記個人の遺伝型の情報は、前記禁則因子に対応するゲノム上の座位における個人の第１の遺伝型、および前記不可欠因子に対応するゲノム上の座位における個人の第２の遺伝型のうちの少なくとも一方の遺伝型情報を含む、個人遺伝型情報取得部；および
前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、および前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果のうちの少なくとも一方に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する適用事象決定部
を備えた意思決定支援システム。
前記個人への適用が予定されている事象を表す事象情報を取得する事象情報取得部；
前記事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子情報を取得する禁則因子情報取得部、および前記事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子情報を取得する不可欠因子情報取得部のうちの少なくとも一方；
前記個人の遺伝型の情報を取得する個人遺伝型情報取得部であって、前記個人の遺伝型の情報は、前記禁則因子に対応するゲノム上の座位における個人の第１の遺伝型、および前記不可欠因子に対応するゲノム上の座位における個人の第２の遺伝型のうちの少なくとも一方の遺伝型情報を含む、個人遺伝型情報取得部；および
前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、および前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果のうちの少なくとも一方に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する適用事象決定部
を備えた意思決定支援システム。
【請求項2】
前記禁則因子情報取得部、および前記不可欠因子情報取得部の両方を備え、
前記適用事象決定部が、前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、および前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する、請求項１に記載の支援システム。
前記適用事象決定部が、前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、および前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する、請求項１に記載の支援システム。
【請求項3】
前記個人に対する適用事象を出力する適用事象出力部をさらに備え、
前記適用事象決定部は、前記第１の遺伝型情報が、前記禁則因子情報と一致せず、且つ前記第２の遺伝型情報が、前記不可欠因子情報と一致する場合に、前記個人への適用が予定されている事象情報を、好適な事象情報として判断し、
前記適用事象決定部が、前記個人への適用が予定されている事象情報を、好適な事象情報として判断したとき、前記適用事象出力部は、前記個人への適用が予定されている事象情報を、好適な事象情報として出力する、請求項１または２に記載の支援システム。
前記適用事象決定部は、前記第１の遺伝型情報が、前記禁則因子情報と一致せず、且つ前記第２の遺伝型情報が、前記不可欠因子情報と一致する場合に、前記個人への適用が予定されている事象情報を、好適な事象情報として判断し、
前記適用事象決定部が、前記個人への適用が予定されている事象情報を、好適な事象情報として判断したとき、前記適用事象出力部は、前記個人への適用が予定されている事象情報を、好適な事象情報として出力する、請求項１または２に記載の支援システム。
【請求項4】
前記個人に対する適用事象を出力する適用事象出力部;および
前記事象情報が不適である場合、前記事象情報に変更を加える事象情報変更部；
をさらに備え、
前記適用事象決定部は、前記第１の遺伝型情報が、前記禁則因子情報と一致した場合、または前記第２の遺伝型情報が、前記不可欠因子情報と一致しない場合に、前記個人への適用が予定されている事象情報が不適であると判断し、
前記適用事象決定部が、前記個人への適用が予定されている事象情報が不適であると判断したとき、前記適用事象出力部は、事象情報が不適であることを示す警告および／または前記事象情報変更部が変更を加えた変更事象情報を出力する、請求項１または２に記載の支援システム。
前記事象情報が不適である場合、前記事象情報に変更を加える事象情報変更部；
をさらに備え、
前記適用事象決定部は、前記第１の遺伝型情報が、前記禁則因子情報と一致した場合、または前記第２の遺伝型情報が、前記不可欠因子情報と一致しない場合に、前記個人への適用が予定されている事象情報が不適であると判断し、
前記適用事象決定部が、前記個人への適用が予定されている事象情報が不適であると判断したとき、前記適用事象出力部は、事象情報が不適であることを示す警告および／または前記事象情報変更部が変更を加えた変更事象情報を出力する、請求項１または２に記載の支援システム。
【請求項5】
前記システムは、前記個人遺伝型情報として、前記第１の遺伝型情報および／または前記第２の遺伝型情報が記録されていないとき、前記個人のゲノムを構成する、全ヌクレオチド配列を表す情報またはタンパク質をコードする遺伝子のすべてのエキソンを構成する全ヌクレオチド配列を表す情報を取得し、前記全ヌクレオチド配列を表す情報から、前記第１の遺伝型および／または前記第２の遺伝型の座位に存在するＤＮＡバリアントを検出して、前記個人遺伝型情報を更新する、請求項１または２に記載の支援システム。
【請求項6】
前記システムは、前記ＤＮＡバリアントを検出するために、
当該ＤＮＡバリアントに対応する標的ヌクレオチド配列と、基準のヒトゲノムにおいて当該ＤＮＡバリアントに対応する位置の両側の部分ヌクレオチド配列とが結合した結合配列を生成し、当該結合配列と、前記個人のゲノムを構成する全ヌクレオチド配列とを比較する、請求項５に記載の支援システム。
当該ＤＮＡバリアントに対応する標的ヌクレオチド配列と、基準のヒトゲノムにおいて当該ＤＮＡバリアントに対応する位置の両側の部分ヌクレオチド配列とが結合した結合配列を生成し、当該結合配列と、前記個人のゲノムを構成する全ヌクレオチド配列とを比較する、請求項５に記載の支援システム。
【請求項7】
前記システムは、前記ＤＮＡバリアントを検出するために、
基準のヒトゲノムにおいて当該ＤＮＡバリアントに対応する位置の両側の部分ヌクレオチド配列に対応する２つのヌクレオチド配列を生成し、当該２つのヌクレオチド配列と、前記個人のゲノムを構成する全ヌクレオチド配列とを比較する、請求項５に記載の支援システム。
基準のヒトゲノムにおいて当該ＤＮＡバリアントに対応する位置の両側の部分ヌクレオチド配列に対応する２つのヌクレオチド配列を生成し、当該２つのヌクレオチド配列と、前記個人のゲノムを構成する全ヌクレオチド配列とを比較する、請求項５に記載の支援システム。
【請求項8】
前記ＤＮＡバリアントのうち一塩基多型を表す情報を、前記個人のゲノム断片を用いて、または前記全ヌクレオチド配列を表す情報に基づいて決定し、決定された一塩基多型を表す情報を記録し、
記録されていない前記ＤＮＡバリアントを表す情報を、前記全ヌクレオチド配列を表す文字情報に基づいて決定する、請求項５に記載の支援システム。
記録されていない前記ＤＮＡバリアントを表す情報を、前記全ヌクレオチド配列を表す文字情報に基づいて決定する、請求項５に記載の支援システム。
【請求項9】
前記禁則因子を表す遺伝型情報および／または前記不可欠因子を表す遺伝型情報、ならびに前記第１の遺伝型情報および／または前記第２の遺伝型情報は、ヌクレオチド修飾による変化を含む、請求項１または２に記載の支援システム。
【請求項10】
前記個人に対する適用事象を出力する適用事象出力部をさらに備え、
前記適用事象出力部は、個人に対する適用事象を、表示装置を備えたユーザ端末に送信する、請求項１または２に記載の支援システム。
前記適用事象出力部は、個人に対する適用事象を、表示装置を備えたユーザ端末に送信する、請求項１または２に記載の支援システム。
【請求項11】
前記禁則因子情報および／または前記不可欠因子情報が人工知能によって生成される、請求項１または２に記載の支援システム。
【請求項12】
特定の個人に固有の遺伝型に基づき、特定の事象への適用に対する好適な意思決定を支援する方法であり、コンピュータによって実行される方法であって、
前記個人への適用が予定されている事象を表す事象情報を取得する事象情報取得工程；
前記事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子情報を取得する禁則因子情報取得工程、および前記事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子情報を取得する不可欠因子情報取得工程のうちの少なくとも一方；
前記個人の遺伝型の情報を取得する個人遺伝型情報取得工程であって、前記個人の遺伝型の情報は、前記禁則因子に対応するゲノム上の座位における個人の第１の遺伝型、および前記不可欠因子に対応するゲノム上の座位における個人の第２の遺伝型のうちの少なくとも一方の遺伝型情報を含む、個人遺伝型情報取得工程；および
前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、並びに前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果のうちの少なくとも一方に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する適用事象決定工程
を含む、方法。
前記個人への適用が予定されている事象を表す事象情報を取得する事象情報取得工程；
前記事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子情報を取得する禁則因子情報取得工程、および前記事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子情報を取得する不可欠因子情報取得工程のうちの少なくとも一方；
前記個人の遺伝型の情報を取得する個人遺伝型情報取得工程であって、前記個人の遺伝型の情報は、前記禁則因子に対応するゲノム上の座位における個人の第１の遺伝型、および前記不可欠因子に対応するゲノム上の座位における個人の第２の遺伝型のうちの少なくとも一方の遺伝型情報を含む、個人遺伝型情報取得工程；および
前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、並びに前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果のうちの少なくとも一方に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する適用事象決定工程
を含む、方法。
【請求項13】
特定の個人に固有の遺伝型に基づき、特定の事象への適用に対する好適な意思決定を支援するプログラムであって、コンピュータを、
前記個人への適用が予定されている事象を表す事象情報を取得する事象情報取得部；
前記事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子情報を取得する禁則因子情報取得部、および前記事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子情報を取得する不可欠因子情報取得部のうちの少なくとも一方；
前記個人の遺伝型の情報を取得する個人遺伝型情報取得部であって、前記個人の遺伝型の情報は、前記禁則因子に対応するゲノム上の座位における個人の第１の遺伝型、および前記不可欠因子に対応するゲノム上の座位における個人の第２の遺伝型のうちの少なくとも一方の遺伝型情報を含む、個人遺伝型情報取得部；および
前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、並びに前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果のうちの少なくとも一方に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する適用事象決定部
として機能させるためのプログラム。
前記個人への適用が予定されている事象を表す事象情報を取得する事象情報取得部；
前記事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子情報を取得する禁則因子情報取得部、および前記事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子情報を取得する不可欠因子情報取得部のうちの少なくとも一方；
前記個人の遺伝型の情報を取得する個人遺伝型情報取得部であって、前記個人の遺伝型の情報は、前記禁則因子に対応するゲノム上の座位における個人の第１の遺伝型、および前記不可欠因子に対応するゲノム上の座位における個人の第２の遺伝型のうちの少なくとも一方の遺伝型情報を含む、個人遺伝型情報取得部；および
前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、並びに前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果のうちの少なくとも一方に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する適用事象決定部
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、意思決定を支援するシステムに関し、より詳細には、特定の個人に固有の遺伝型に基づき、特定の事象への適用に対する好適な意思決定を支援するシステムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、ヒトゲノムの遺伝学的多様性に関する知見が蓄積されているが、各個人に固有の遺伝情報にもとづく個人にとって好適な意思決定を支援するシステムは、これまで提案されるに至っていない。例えば、医療従事者による治療計画全般、疾患リスク判定、一般消費者による市販薬やサプリメントの選択、あるいは母親による乳幼児教育の方針決定などの事象適用が想定されるが、これらの事象において、各個人に固有の遺伝情報にもとづく各個人にとって好適な意思決定を支援するシステムはいまだ提案されるに至っていない。
【0003】
例えば、遺伝子の機能と、医薬の有効性との関連性は、以前から指摘されている。また、特定患者の情報を活かして、当該特定患者に即した医薬を処方することの提案は、これまでにある（例えば特許文献１）。
【0004】
しかし、ある疾患に有効と考えられている薬剤が実際に特定の患者にとって安全かつ有効かを、患者の遺伝情報を利用して判断するシステムさえ、実際には提案されるに至っていない。それは、１つの疾患に薬効を有していることが知られている薬剤は複数あるし、１つの薬剤の薬効または副作用に影響する遺伝子は複数あるし、１遺伝子の機能の発現には、複数の他の遺伝子が関与することが、よく知られているからである。
【0005】
したがって、医師が作成する現状の院外処方箋および院内処方箋（薬剤の種類、用量および用法が指定されている）には、一律の要因（主に、患者が患っている疾患の種類、当該疾患の重症度ならびに患者の年齢、体重および性別など）が依然として適用されている。このような処方箋では、個々の患者に適した薬剤の種類、その用量および用法を指定できていない。実際に、処方箋通りに薬剤を用いた複数の患者は、大きく異なる反応を示す。当該反応には、薬剤が患者に悪影響のみを与える（副作用のみを示し、かつ薬効を示さない）ことも含まれ得ると指摘されている。
【0006】
処方箋にしたがって患者が用いる薬剤のほかに、患者への投与または使用に、医療従事者の管理を要する薬剤およびそれ以外の物質（麻酔薬など）がある。当該薬剤または物質の投与または使用は、過剰な反応を一部の人に引き起こし得、副作用をしばしば伴うことがよく知られている。
【0007】
薬剤の有効性や副作用に関する個体差は、疾患の種類、環境要因（生活様式など）および／または服用している薬剤の組み合わせなどの影響よりも、ヒト集団における遺伝学的な多様性に多く起因する。
【0008】
臨床ゲノム塩基配列決定（clinical genome sequencing）は、病的バリアントの究極的スキャン法であるが、この場合には各人において臨床的意義が不明な多数のバリアントがみつかることになる。この場合の倫理的な懸念として、もともと塩基配列決定が目的としていたものとは無関係な病的バリアントが偶然に見つかった場合、それをどう扱うかという問題がある。臨床ゲノム塩基配列決定は、間もなく多くの先進国で既存の医療制度に組み込まれていくと考えられる。しかし、バイオインフォマティクス的および電子ネットワーク上の大きな課題が残されている。また、多くのバリアントの臨床的な意義がはっきりしていないなど、現在のような不完全な知識しかない状況でデータを公開することに対する倫理的な懸念もある。
【0009】
他方、ＤＮＡによる診断は、限られた遺伝子を解析することから、ゲノム全体を解析する方向へと移ってきており、ほとんどすべての診療科に関連するものとなってきている。遺伝学的検査の範囲と有用性が増加するにつれ、臨床遺伝専門医がほとんどの遺伝学的検査を手配する古いシステムは適切ではなくなってきている。患者を解析・管理する臨床医を含む臨床チームのメンバーが、今後、検査結果を直接取得し、利用することがますます求められるだろうと予想される。
【0010】
将来的に、臨床医はＤＮＡや染色体の複雑な検査結果を受け取ることがあると予想されるが、現時点では、その解釈を助けるような情報はほとんどないのが現状である。“Mainstreaming genetics”は、遺伝学的検査を主流の通常医療へと組み込むことを目標としており、診断的検査は、患者が最初に紹介された臨床医の責任となってくると考えられる。そこで、遺伝学検査について限られた経験しかもたない各専門分野の臨床医は、遺伝学的検査の結果を解釈・伝達し、必要な知識を高めていく必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0011】
【特許文献1】特開２０１６－２１８６８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0012】
そこで、本発明の目的は、遺伝学に関する知識や経験を要せずとも、個人に固有の遺伝型に基づいて当該個人に適用することに適した事象を決定することを支援する意思決定支援システム、意思決定支援方法、および意思決定支援プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0013】
上記の課題を解決するために、本発明は、以下に記載の実施形態を包含する。
項１．特定の個人に固有の遺伝型に基づき、特定の事象への適用に対する好適な意思決定を支援するシステムであって、
前記個人への適用が予定されている事象を表す事象情報を取得する事象情報取得部；
前記事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子情報を取得する禁則因子情報取得部、および前記事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子情報を取得する不可欠因子情報取得部のうちの少なくとも一方；
前記個人の遺伝型の情報を取得する個人遺伝型情報取得部であって、前記個人の遺伝型の情報は、前記禁則因子に対応するゲノム上の座位における個人の第１の遺伝型、および前記不可欠因子に対応するゲノム上の座位における個人の第２の遺伝型のうちの少なくとも一方の遺伝型情報を含む、個人遺伝型情報取得部；および
前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、および前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果のうちの少なくとも一方に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する適用事象決定部
を備えた意思決定支援システム。
項２．前記禁則因子情報取得部、および前記不可欠因子情報取得部の両方を備え、
前記適用事象決定部が、前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、および前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する、項１に記載の支援システム。
項３．前記個人に対する適用事象を出力する適用事象出力部をさらに備え、
前記適用事象決定部は、前記第１の遺伝型情報が、前記禁則因子情報と一致せず、且つ前記第２の遺伝型情報が、前記不可欠因子情報と一致する場合に、前記個人への適用が予定されている事象情報を、好適な事象情報として判断し、
前記適用事象決定部が、前記個人への適用が予定されている事象情報を、好適な事象情報として判断したとき、前記適用事象出力部は、前記個人への適用が予定されている事象情報を、好適な事象情報として出力する、項１または２に記載の支援システム。
項４．前記個人に対する適用事象を出力する適用事象出力部;および
前記事象情報が不適である場合、前記事象情報に変更を加える事象情報変更部；
をさらに備え、
前記適用事象決定部は、前記第１の遺伝型情報が、前記禁則因子情報と一致した場合、または前記第２の遺伝型情報が、前記不可欠因子情報と一致しない場合に、前記個人への適用が予定されている事象情報が不適であると判断し、
前記適用事象決定部が、前記個人への適用が予定されている事象情報が不適であると判断したとき、前記適用事象出力部は、事象情報が不適であることを示す警告および／または前記事象情報変更部が変更を加えた変更事象情報を出力する、項１～３のいずれか一項に記載の支援システム。
項５．治療計画全般（例えば、薬物療法、外科手術、放射線療法、食事療法、および運動療法）、疾患リスク判定、一般消費者による市販薬やサプリメントの選択などの医療分野、母親による乳幼児教育の方針決定などの教育分野、個人の特定の生活スタイルに対する適性の判定、個人の保険の加入の適正の判定や個人の適性にもとづく職業選択に関する意思決定支援などの一般社会分野、または個人の特定のアミノ酸配列に異常が無いかの判定などの研究分野における意思決定を支援する、項１～４のいずれか一項に記載の支援システム。
項６．前記システムは、前記個人遺伝型情報として、前記第１の遺伝型情報および／または前記第２の遺伝型情報が記録されていないとき、前記個人のゲノムを構成する、全ヌクレオチド配列を表す情報またはタンパク質をコードする遺伝子のすべてのエキソンを構成する全ヌクレオチド配列を表す情報を取得し、前記全ヌクレオチド配列を表す情報から、前記第１の遺伝型および／または前記第２の遺伝型の座位に存在するＤＮＡバリアントを検出して、前記個人遺伝型情報を更新する、項１～５のいずれか一項に記載の支援システム。
項７．前記システムは、前記ＤＮＡバリアントを検出するために、
当該ＤＮＡバリアントに対応する標的ヌクレオチド配列と、基準のヒトゲノムにおいて当該ＤＮＡバリアントに対応する位置の両側の部分ヌクレオチド配列とが結合した結合配列を生成し、当該結合配列と、前記個人のゲノムを構成する全ヌクレオチド配列とを比較する、項６に記載の支援システム。
項８．前記システムは、前記ＤＮＡバリアントを検出するために、
基準のヒトゲノムにおいて当該ＤＮＡバリアントに対応する位置の両側の部分ヌクレオチド配列に対応する２つのヌクレオチド配列を生成し、当該２つのヌクレオチド配列と、前記個人のゲノムを構成する全ヌクレオチド配列とを比較する、項６に記載の支援システム。
項９．前記ＤＮＡバリアントのうち一塩基多型を表す情報を、前記個人のゲノム断片を用いて、または前記全ヌクレオチド配列を表す情報に基づいて決定し、決定された一塩基多型を表す情報を記録し、
記録されていない前記ＤＮＡバリアントを表す情報を、前記全ヌクレオチド配列を表す文字情報に基づいて決定する、項６～８のいずれか一項に記載の支援システム。
項１０．前記禁則因子を表す遺伝型情報および／または前記不可欠因子を表す遺伝型情報、ならびに前記第１の遺伝型情報および／または前記第２の遺伝型情報は、ヌクレオチド修飾による変化を含む、項１～５のいずれか一項に記載の支援システム。
項１１．前記個人に対する適用事象を出力する適用事象出力部をさらに備え、
前記適用事象出力部は、個人に対する適用事象を、表示装置を備えたユーザ端末に送信する、項１～１０のいずれか一項に記載の支援システム。
項１２．前記禁則因子情報および／または前記不可欠因子情報が人工知能によって生成される、項１～１１のいずれか一項に記載の支援システム。
項１３．特定の個人に固有の遺伝型に基づき、特定の事象への適用に対する好適な意思決定を支援する方法であり、コンピュータによって実行される方法であって、
前記個人への適用が予定されている事象を表す事象情報を取得する事象情報取得工程；
前記事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子情報を取得する禁則因子情報取得工程、および前記事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子情報を取得する不可欠因子情報取得工程のうちの少なくとも一方；
前記個人の遺伝型の情報を取得する個人遺伝型情報取得工程であって、前記個人の遺伝型の情報は、前記禁則因子に対応するゲノム上の座位における個人の第１の遺伝型、および前記不可欠因子に対応するゲノム上の座位における個人の第２の遺伝型のうちの少なくとも一方の遺伝型情報を含む、個人遺伝型情報取得工程；および
前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、並びに前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果のうちの少なくとも一方に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する適用事象決定工程
を含む、方法。
項１４．特定の個人に固有の遺伝型に基づき、特定の事象への適用に対する好適な意思決定を支援するプログラムであって、コンピュータを、
前記個人への適用が予定されている事象を表す事象情報を取得する事象情報取得部；
前記事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子情報を取得する禁則因子情報取得部、および前記事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子情報を取得する不可欠因子情報取得部のうちの少なくとも一方；
前記個人の遺伝型の情報を取得する個人遺伝型情報取得部であって、前記個人の遺伝型の情報は、前記禁則因子に対応するゲノム上の座位における個人の第１の遺伝型、および前記不可欠因子に対応するゲノム上の座位における個人の第２の遺伝型のうちの少なくとも一方の遺伝型情報を含む、個人遺伝型情報取得部；および
前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、並びに前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果のうちの少なくとも一方に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する適用事象決定部
として機能させるためのプログラム。
項１．特定の個人に固有の遺伝型に基づき、特定の事象への適用に対する好適な意思決定を支援するシステムであって、
前記個人への適用が予定されている事象を表す事象情報を取得する事象情報取得部；
前記事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子情報を取得する禁則因子情報取得部、および前記事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子情報を取得する不可欠因子情報取得部のうちの少なくとも一方；
前記個人の遺伝型の情報を取得する個人遺伝型情報取得部であって、前記個人の遺伝型の情報は、前記禁則因子に対応するゲノム上の座位における個人の第１の遺伝型、および前記不可欠因子に対応するゲノム上の座位における個人の第２の遺伝型のうちの少なくとも一方の遺伝型情報を含む、個人遺伝型情報取得部；および
前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、および前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果のうちの少なくとも一方に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する適用事象決定部
を備えた意思決定支援システム。
項２．前記禁則因子情報取得部、および前記不可欠因子情報取得部の両方を備え、
前記適用事象決定部が、前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、および前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する、項１に記載の支援システム。
項３．前記個人に対する適用事象を出力する適用事象出力部をさらに備え、
前記適用事象決定部は、前記第１の遺伝型情報が、前記禁則因子情報と一致せず、且つ前記第２の遺伝型情報が、前記不可欠因子情報と一致する場合に、前記個人への適用が予定されている事象情報を、好適な事象情報として判断し、
前記適用事象決定部が、前記個人への適用が予定されている事象情報を、好適な事象情報として判断したとき、前記適用事象出力部は、前記個人への適用が予定されている事象情報を、好適な事象情報として出力する、項１または２に記載の支援システム。
項４．前記個人に対する適用事象を出力する適用事象出力部;および
前記事象情報が不適である場合、前記事象情報に変更を加える事象情報変更部；
をさらに備え、
前記適用事象決定部は、前記第１の遺伝型情報が、前記禁則因子情報と一致した場合、または前記第２の遺伝型情報が、前記不可欠因子情報と一致しない場合に、前記個人への適用が予定されている事象情報が不適であると判断し、
前記適用事象決定部が、前記個人への適用が予定されている事象情報が不適であると判断したとき、前記適用事象出力部は、事象情報が不適であることを示す警告および／または前記事象情報変更部が変更を加えた変更事象情報を出力する、項１～３のいずれか一項に記載の支援システム。
項５．治療計画全般（例えば、薬物療法、外科手術、放射線療法、食事療法、および運動療法）、疾患リスク判定、一般消費者による市販薬やサプリメントの選択などの医療分野、母親による乳幼児教育の方針決定などの教育分野、個人の特定の生活スタイルに対する適性の判定、個人の保険の加入の適正の判定や個人の適性にもとづく職業選択に関する意思決定支援などの一般社会分野、または個人の特定のアミノ酸配列に異常が無いかの判定などの研究分野における意思決定を支援する、項１～４のいずれか一項に記載の支援システム。
項６．前記システムは、前記個人遺伝型情報として、前記第１の遺伝型情報および／または前記第２の遺伝型情報が記録されていないとき、前記個人のゲノムを構成する、全ヌクレオチド配列を表す情報またはタンパク質をコードする遺伝子のすべてのエキソンを構成する全ヌクレオチド配列を表す情報を取得し、前記全ヌクレオチド配列を表す情報から、前記第１の遺伝型および／または前記第２の遺伝型の座位に存在するＤＮＡバリアントを検出して、前記個人遺伝型情報を更新する、項１～５のいずれか一項に記載の支援システム。
項７．前記システムは、前記ＤＮＡバリアントを検出するために、
当該ＤＮＡバリアントに対応する標的ヌクレオチド配列と、基準のヒトゲノムにおいて当該ＤＮＡバリアントに対応する位置の両側の部分ヌクレオチド配列とが結合した結合配列を生成し、当該結合配列と、前記個人のゲノムを構成する全ヌクレオチド配列とを比較する、項６に記載の支援システム。
項８．前記システムは、前記ＤＮＡバリアントを検出するために、
基準のヒトゲノムにおいて当該ＤＮＡバリアントに対応する位置の両側の部分ヌクレオチド配列に対応する２つのヌクレオチド配列を生成し、当該２つのヌクレオチド配列と、前記個人のゲノムを構成する全ヌクレオチド配列とを比較する、項６に記載の支援システム。
項９．前記ＤＮＡバリアントのうち一塩基多型を表す情報を、前記個人のゲノム断片を用いて、または前記全ヌクレオチド配列を表す情報に基づいて決定し、決定された一塩基多型を表す情報を記録し、
記録されていない前記ＤＮＡバリアントを表す情報を、前記全ヌクレオチド配列を表す文字情報に基づいて決定する、項６～８のいずれか一項に記載の支援システム。
項１０．前記禁則因子を表す遺伝型情報および／または前記不可欠因子を表す遺伝型情報、ならびに前記第１の遺伝型情報および／または前記第２の遺伝型情報は、ヌクレオチド修飾による変化を含む、項１～５のいずれか一項に記載の支援システム。
項１１．前記個人に対する適用事象を出力する適用事象出力部をさらに備え、
前記適用事象出力部は、個人に対する適用事象を、表示装置を備えたユーザ端末に送信する、項１～１０のいずれか一項に記載の支援システム。
項１２．前記禁則因子情報および／または前記不可欠因子情報が人工知能によって生成される、項１～１１のいずれか一項に記載の支援システム。
項１３．特定の個人に固有の遺伝型に基づき、特定の事象への適用に対する好適な意思決定を支援する方法であり、コンピュータによって実行される方法であって、
前記個人への適用が予定されている事象を表す事象情報を取得する事象情報取得工程；
前記事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子情報を取得する禁則因子情報取得工程、および前記事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子情報を取得する不可欠因子情報取得工程のうちの少なくとも一方；
前記個人の遺伝型の情報を取得する個人遺伝型情報取得工程であって、前記個人の遺伝型の情報は、前記禁則因子に対応するゲノム上の座位における個人の第１の遺伝型、および前記不可欠因子に対応するゲノム上の座位における個人の第２の遺伝型のうちの少なくとも一方の遺伝型情報を含む、個人遺伝型情報取得工程；および
前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、並びに前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果のうちの少なくとも一方に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する適用事象決定工程
を含む、方法。
項１４．特定の個人に固有の遺伝型に基づき、特定の事象への適用に対する好適な意思決定を支援するプログラムであって、コンピュータを、
前記個人への適用が予定されている事象を表す事象情報を取得する事象情報取得部；
前記事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子情報を取得する禁則因子情報取得部、および前記事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子情報を取得する不可欠因子情報取得部のうちの少なくとも一方；
前記個人の遺伝型の情報を取得する個人遺伝型情報取得部であって、前記個人の遺伝型の情報は、前記禁則因子に対応するゲノム上の座位における個人の第１の遺伝型、および前記不可欠因子に対応するゲノム上の座位における個人の第２の遺伝型のうちの少なくとも一方の遺伝型情報を含む、個人遺伝型情報取得部；および
前記禁則因子情報と前記第１の遺伝型情報との比較結果、並びに前記不可欠因子情報と前記第２の遺伝型情報との比較結果のうちの少なくとも一方に基づき、前記個人に対する前記事象情報の適否を決定する適用事象決定部
として機能させるためのプログラム。
【発明の効果】
【0014】
本発明によれば、遺伝学に関する体系的な知識や経験を要せずとも、個人に固有の遺伝型に基づいて当該個人に適用することに適した事象を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【図1】本発明の概念を説明するための模式図である。
【図2】本発明の一実施形態に係るシステムの説明図である。
【図3】（ａ）個人情報、（ｂ）事象情報、（ｃ）個人遺伝型情報、（ｄ）禁則因子情報、（ｅ）不可欠因子情報の例の説明図である。
【図6】医薬の用量を変更した、変更事象情報の例の説明図である。
【図7】医薬の種類を変更した、変更事象情報の例の説明図である。
【図8】医薬の用量変更に関する事象情報、変更事象情報、禁則因子情報、不可欠因子情報の例の説明図である。(a)事象関連遺伝型情報Ａ、(b)用量に関する変更事象情報Ｂ
【図9】ヒトゲノムにおける任意のＤＮＡバリアントのアレルの型（遺伝型）を決定するための文字列の構造を表す模式図である。
【図10】ゲノム配列上に存在するＤＮＡバリアント（ＳＮＰを含む）のアレルの型（遺伝型）を決定する方法の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0016】
本明細書において、「事象」は、個人に関するあらゆる行動、事物、思考、あるいはそれらと関連するあらゆる事項を含むものとし、特にヒトゲノムの遺伝学的多様性に関連するあらゆる「事象」とする。具体例としては、医薬、医療行為、飲食品、疾患、運動、教育、職業などが挙げられる。
【0017】
本明細書において、「適用事象」は、特定個人に対してある事象を適用することを示す指針である。「適用事象」は、特定個人を表す情報、ならびに当該特定個人への適用が予定されている事象の種類を表す情報を少なくとも含む。具体例としては、治療計画全般（例えば、薬物療法、外科手術、放射線療法、食事療法、および運動療法）、疾患リスク判定、一般消費者による市販薬やサプリメントの選択、母親による乳幼児教育の方針決定、個人の特定の生活スタイルに対する適性の判定、個人の保険の加入の適正の判定、個人の適性にもとづく職業選択、個人の特定のアミノ酸配列に異常が無いかの判定などが挙げられる。
【0018】
本明細書において、「遺伝型」（genotypeとも呼ばれる）は、個体全体または個体のゲノム上の特定の座位の遺伝的構成であり、ゲノムにおける１つ以上の座位にあるアレル（対立遺伝子）の組み合わせの型（２つ以上の座位を遺伝型の対象にするとき、各型の総和）を指す。「アレル」は、本明細書では、１本の染色体のうち、１つの座位に存在する個々の遺伝子およびＤＮＡ配列を指す。「遺伝型」または「アレルの型」と記載した場合は、「接合型」を含む概念として用いる。
【0019】
本明細書において、「禁則因子」の遺伝型情報とは、特定の事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位におけるアレルの型またはアレルの型の組み合わせ（遺伝型）の情報を表し、「不可欠因子」の遺伝型情報とは、特定の事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位におけるアレルの型またはアレルの型の組み合わせ（遺伝型）の情報を表す。
【0020】
「事象情報」は、個人を特定する情報（例えば個人のＩＤ番号）、および事象を特定する情報（例えば医薬の商品名または物質名）を少なくとも含んでいる情報を表す。事象情報は、例えば医師がコンピュータ上で作成するカルテまたは処方箋であり得る。
【0021】
「（事象情報の）適否」は、個人に固有の遺伝型を基準とした、当該個人と、事象情報に特定されている事象の種類との関係が適切であるか否かを表す。
【0022】
本明細書において、「ＤＮＡバリアント（ＤＮＡ variant）」は、ヒト集団において（その頻度に関わらず）、ヌクレオチド配列（アレルならびに染色体構造を含む）の変化が２つ以上存在するゲノム上の特定部位ならびにその変化の総体（すなわち、該特定部位のすべてのアレル型）の概念として記載する。上記ヌクレオチド配列の変化とは、１ヌクレオチド以上の置換、欠失、挿入および／または付加、重複を含め、あらゆる変化を意味する。
【0023】
上記「ＤＮＡバリアント」のうち、集団内で頻度の高い（１％以上）変化であるときは「多型（Ｐ：Polymorphism）」と呼び、例えば、１塩基多型（Single Nucleotide Polymorphism、以降では「ＳＮＰ」と記載する）、コピー数多型（Copy Number Polymorphism、以降では「ＣＮＰ」と記載する）、マイクロサテライト多型（短鎖縦列反復配列: Short Tandem Repeat Polymorphism 、以降では「ＳＴＲＰ」と記載する）がある。また、集団内で頻度の低い（１％未満）変化であるときは「バリアント（Ｖ：Variant）」と呼び、例えば、１塩基バリアント（Single Nucleotide Variant、以降では「ＳＮＶ」と記載する）、コピー数バリアント（Copy Number Variant、以降では「ＣＮＶ」と記載する）がある。なお、本明細書では、上記「ＤＮＡバリアント」は、上述の通り、ヒト集団における頻度によらず、「多型」および「バリアント」を含む概念である。
【0024】
本明細書において、「ＤＮＡメチル化」とは、ヌクレオチドのひとつを表すシトシン（cytosine）を構成するピリミジン環の５位の炭素原子のメチル化による化学的修飾であり、結果として、シトシンから５－メチルシトシンへの変換とする。また、本明細書において、「ＤＮＡ脱メチル化」とは、「ＤＮＡメチル化」の逆反応であり、５－メチルシトシンからシトシンへの変換とする。
【0025】
また、本明細書において、「ＤＮＡバリアント」および「遺伝型」（例えば、上述した禁則因子情報を表す遺伝型、および不可欠因子情報を表す遺伝型）は、上記ヌクレオチドの４種類（アデニン、グアニン、シトシン、およびチミン）の変化の他に、「ＤＮＡメチル化」によるシトシンから５－メチルシトシンへの変換、あるいは「ＤＮＡ脱メチル化」による５-メチルシトシンからシトシンへの変換などのヌクレオチド修飾による変化を含むものとする。
【0026】
また、本明細書においては、「ＤＮＡバリアント」および「遺伝型」の対象範囲は、タンパク質をコードする遺伝子領域（「コード領域」）、および遺伝子発現の調節領域を含め、タンパク質をコードしないその他のすべてのゲノム領域（「非コード領域」）の両者を含む全ゲノム領域とする。
【0027】
１つの座位にある接合型を含むアレルの組み合わせの型（「アレルの型」）の総体（すなわち、該特定部位のすべてのアレル型）は、各アレルのヌクレオチド配列および／または当該組み合わせに含まれているアレルの数によって決まる。上記ヌクレオチド配列の少なくとも１つがヒト集団に最も多い野生型ヌクレオチド配列ではない、および／または上記アレルの数が通常の２つでない、個人（つまり上記型が通常でない個人）に対する上記事象の適用は、当該個人に所望されない影響を生じ得る。当該所望されない影響は、例えば、上記型が通常の個人と比べたときの、（ａ）医薬の薬効の低下、喪失もしくは過剰な上昇、（ｂ）医薬による副作用の発現もしくは増大、および／または（ｃ）医薬の投与前に生じていない特定疾患の高い発症率である。しかし、実際には、上記所望されない影響は、１つの上記「アレルの型」のみでは現れず、多数の座位についての多数の「アレルの型」によって累積されたときに現れることが多い。
【0028】
図１は本発明の概念を説明する模式図である。本発明の実施形態の、個人への事象の適用に対するオーダーメイドの意思決定を支援するシステムは、個人Ａの遺伝型情報に合わせた適用事象（例えば事象Ｂ’および数量または用量Ｃ’）の決定を支援する。適用事象を決定するための判断基準としては、事象Ｂが医薬の場合は、当該医薬の薬物動態学的要因などが挙げられる。「薬物動態学（pharmacokinetics）」は、ある薬物と標的分子とが接触する確率を変化させる、薬物またはその代謝物の生体内における挙動を表す。
【0029】
本明細書においては、ヒトゲノムの遺伝学的多様性に関する事象のひとつとして、上述した治療計画全般のうち、特に、遺伝学的知見が比較的蓄積されている処方医薬に関して、各個人に固有の遺伝情報にもとづく各個人にとって好適な意思決定を支援する新規のシステムについて説明する。ただし、上述したように、本発明の事象適用の範囲は、処方医薬に関する意思決定支援システムに限らず、上述した治療計画（例えば、外科手術、放射線療法、食事療法、および運動療法などに関する意思決定支援システム）、疾患リスク判定、一般消費者による市販薬やサプリメントの選択などの医療分野、母親による乳幼児教育の方針決定などの教育分野、個人の特定の生活スタイルに対する適性の判定、個人の保険の加入の適正の判定や個人の適性にもとづく職業選択に関する意思決定支援などの一般社会分野、あるいは個人の特定のアミノ酸配列に異常が無いかの判定などの研究分野を含め、ヒトゲノムの遺伝学的多様性に関連するあらゆる分野の事象の適用を含むものである。
【0030】
本発明にかかる実施形態を以下詳細に説明する。
【0031】
〔実施形態１〕
以下、図２～８に従って、個人への事象の適用に対する意思決定を支援するシステム、意思決定支援方法および意思決定支援プログラムを具体化した一実施形態を説明する。本意思決定支援システムは、個人にとって好適な適用事象を作成することによって、ユーザの判断を補助するシステムである。以下では、具体的な実施形態として、患者にとって好適な投与計画（オーダーメイド投与計画）を作成することによって、ユーザの判断を補助するシステムについて特に説明している（ユーザには、医師、看護師、薬剤師などの医療従事者、あるいは患者自身が含まれる）。
以下、図２～８に従って、個人への事象の適用に対する意思決定を支援するシステム、意思決定支援方法および意思決定支援プログラムを具体化した一実施形態を説明する。本意思決定支援システムは、個人にとって好適な適用事象を作成することによって、ユーザの判断を補助するシステムである。以下では、具体的な実施形態として、患者にとって好適な投与計画（オーダーメイド投与計画）を作成することによって、ユーザの判断を補助するシステムについて特に説明している（ユーザには、医師、看護師、薬剤師などの医療従事者、あるいは患者自身が含まれる）。
【0032】
図２に示すように、本発明の一実施形態の個人への事象の適用に対する意思決定支援システム１は、制御部１０と、制御部１０に接続されたディスプレイなどの表示装置２０と、制御部１０に接続されたキーボード、マウス等の入力装置３０とを備えている。また、制御部１０は、情報取得部１１０（事象情報取得部、禁則因子情報取得部、不可欠因子情報取得部、個人遺伝型情報取得部）、適用事象決定部１２０、事象情報変更部１３０、および適用事象出力部１４０を備えている。情報取得部１１０、適用事象決定部１２０、事象情報変更部１３０、および適用事象出力部１４０は、制御部１０におけるＣＰＵ（Central Processing Unit）に含まれている。制御部１０は、事象関連遺伝型情報ＤＢ４０およびゲノム情報ＤＢ５０と接続されている。事象関連遺伝型情報ＤＢ４０は、当該事象の適否と関連した遺伝型情報、ならびに当該遺伝型情報に基づく「禁則因子」および「不可欠因子」の遺伝型情報を、少なくとも含んでいる。意思決定支援システム１は、入力装置３０、事象関連遺伝型情報ＤＢ４０およびゲノム情報ＤＢ５０から取得した情報に基づいて制御部１０によって生成された情報を、表示装置２０を介してユーザに出力する。
【0033】
制御部１０（図２）は、ＣＰＵ等の制御手段、ＲＡＭおよびＲＯＭ等のメモリを備え、後述する各種処理を行う。そして、意思決定支援プログラムを実行することにより、制御部１０（図２）は、情報取得部１１０、適用事象決定部１２０、事象情報変更部１３０、および適用事象出力部１４０として機能する。
【0034】
【0035】
【0036】
【0037】
【0038】
個人情報４００は、図３（ａ）に示されている、個人に関する一般情報である。個人情報４００（図３（ａ））は後述の個人遺伝型情報６００（図３（ｃ））を含まない。個人情報４００（図３（ａ））は個人データとも称される。個人情報４００（図３（ａ））としては、個人ＩＤ等の個人コード、個人名、生年月日、性別、体重、疾患名、疾患の重症度などのうちの１つまたは２つ以上が挙げられるが、これらに限定されない。
【0039】
事象情報５００は、図３（ｂ）に示されている、個人に投与される候補の医薬に関する情報などであり、事象情報取得部により取得される。事象情報５００（図３（ｂ））は事象データとも称される。事象情報５００（図３（ｂ））としては、個人に投与される候補の医薬の名称、該医薬の投与量（例えば、１日服用量）などのうちの１つまたは２つ以上が挙げられるが、これらに限定されない。個人情報４００（図３（ａ））と事象情報５００（図３（ｂ））が関連付けられることが好ましく、本実施形態では、個人情報４００（図３（ａ））の一つである個人ＩＤが事象情報５００（図３（ｂ））に含まれている。
【0040】
個人遺伝型情報６００は、図３（ｃ）に示されているように、個人の遺伝型に関する情報であり、個人遺伝型情報取得部により取得される。個人遺伝型情報６００（図３（ｃ））は個人遺伝型データとも称される。個人遺伝型情報６００（図３（ｃ））としては、遺伝子領域を含む個人のゲノム上の特定の座位（locus、複数の場合はloci）（以降、「ゲノム座位」と記載する）６１０（例えば、「１番染色体の１３５９位」あるいは「８番染色体の３４６５位」と表記）と、その座位における個人の接合型を含むアレル（allele）の型、すなわち個人の遺伝型（genotype）（以降、「遺伝型」と記載する）６２０（例えば、記号化された情報として「*1/*2」、あるいは実際のヌクレオチドの種類として「A（アデニン）/C（シトシン）」と表記）が挙げられる。
【0041】
（個人の遺伝型情報）
個人遺伝型情報６００（図３（ｃ））は、個人に固有な、個人ゲノム上の１つの座位に存在するアレル（本実施形態では１つの遺伝子に関連するアレル）の組み合わせの型（「アレルの型」）を含む。当該「アレルの型」の決定には、大きく分けて２通りの方法がある。当該方法は、個人から得られたゲノム全長の構造を表す情報（「全長文字列」）を用いる「方法１」、および個人由来のゲノムＤＮＡ試料を用いて、集団内で頻度の高く、かつ自動解析に適したＤＮＡバリアントのみ（例えば、ＳＮＰ）を対象に、ゲノム網羅的な多型解析による実験的手法を用いる「方法２」である。
個人遺伝型情報６００（図３（ｃ））は、個人に固有な、個人ゲノム上の１つの座位に存在するアレル（本実施形態では１つの遺伝子に関連するアレル）の組み合わせの型（「アレルの型」）を含む。当該「アレルの型」の決定には、大きく分けて２通りの方法がある。当該方法は、個人から得られたゲノム全長の構造を表す情報（「全長文字列」）を用いる「方法１」、および個人由来のゲノムＤＮＡ試料を用いて、集団内で頻度の高く、かつ自動解析に適したＤＮＡバリアントのみ（例えば、ＳＮＰ）を対象に、ゲノム網羅的な多型解析による実験的手法を用いる「方法２」である。
【0042】
前者の「方法１」は、大規模並列ＤＮＡ塩基配列決定法（次世代塩基配列決定法）を利用して実施され得る。大規模並列ＤＮＡ塩基配列決定法では、非常に多くの（時には数百万もの）ヌクレオチド配列を含む複雑なＤＮＡサンプルを、同時かつ均等に配列決定できる。このため、大規模並列ＤＮＡ塩基配列決定法は、従来のジデオキシ塩基配列決定法（サンガー法）と比較して、個人由来の血液細胞や各種組織などから定法により抽出されたゲノムＤＮＡ試料を用いて、短時間かつ低コストで、当該個人の全ゲノム（約３０億のヌクレオチド数）に対応する文字列（「全長文字列」）情報に変換することが可能である。
【0043】
上記「全長文字列」に含まれている文字もしくは文字列（およびそれらの位置）をすべて決定し、ヒトゲノムの参照ヌクレオチド配列を表す文字列（「参照文字列」）と比較することによって、個人のゲノム上の特定の座位に関する遺伝型を決定できる。なお、参照文字列は、アンサンブル（Ensembl、ＵＲＬ：http://ensembl.org）をはじめとした公共のデータベースから取得可能である。
【0044】
例えば、ある座位に存在し得るアレルのヌクレオチド配列を表す文字列（「アレル文字列」）および集団内で当該アレル間にヌクレオチド配列の変化を生じている位置（既知のＤＮＡバリアント）を表す情報は、集団での頻度の高い場合（例えば、ＳＮＰ）、一般に利用可能なデータベース（例えば、dbSNP（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/））に格納されている。したがって、１つの座位に関するアレル文字列の組み合わせの型（「アレルの型」）のうち、「全長文字列」がどの型を含んでいるかを決定することによって、個人の有している１つの座位に関する遺伝型を決定できる。一例として、個人の遺伝型情報６００（図３（ｃ））の決定過程の概略を、以下に説明する。
・一般に利用可能なデータベース（例えば、上述したdbSNP）に格納されている既知のＤＮＡバリアントの位置を表す上記情報に基づいて、「全長文字列」に含まれている、上記「アレル文字列」における、当該ＤＮＡバリアントの両側の位置に隣接する２つの文字列（例えば約１０～１００文字）を決定する。
・「全長文字列」における上記２つの文字列（すなわち、当該ＤＮＡバリアントの両側の位置に隣接する２つの文字列）が「参照文字列」と完全一致する位置を、周知の文字比較アプリケーションを用いて決定する。
・「全長文字列」と「参照文字列」の間で、上記２つの文字列が完全一致する位置に挟まれている当該ＤＮＡバリアントに対応する文字（列）の一致、不一致にしたがって、「全長文字列」にある当該ＤＮＡバリアントの「アレルの型」（すなわち、個人の「遺伝型」）を決定する（上述の「全長文字列」を用いた個人の「遺伝型」に関する決定方法（「方法１」）の詳細については、〔実施形態２〕において後述されている）。
・一般に利用可能なデータベース（例えば、上述したdbSNP）に格納されている既知のＤＮＡバリアントの位置を表す上記情報に基づいて、「全長文字列」に含まれている、上記「アレル文字列」における、当該ＤＮＡバリアントの両側の位置に隣接する２つの文字列（例えば約１０～１００文字）を決定する。
・「全長文字列」における上記２つの文字列（すなわち、当該ＤＮＡバリアントの両側の位置に隣接する２つの文字列）が「参照文字列」と完全一致する位置を、周知の文字比較アプリケーションを用いて決定する。
・「全長文字列」と「参照文字列」の間で、上記２つの文字列が完全一致する位置に挟まれている当該ＤＮＡバリアントに対応する文字（列）の一致、不一致にしたがって、「全長文字列」にある当該ＤＮＡバリアントの「アレルの型」（すなわち、個人の「遺伝型」）を決定する（上述の「全長文字列」を用いた個人の「遺伝型」に関する決定方法（「方法１」）の詳細については、〔実施形態２〕において後述されている）。
【0045】
一方、上述した後者の「方法２」（ゲノム網羅的な多型解析による実験的手法を用いた方法）としては、上記ＤＮＡバリアントが、集団内で頻度の高く、かつ自動解析に適したＤＮＡバリアント（例えば、ＳＮＰ、またはゲノムにおける１から数ヌクレオチドの欠失もしくは挿入（インデル））であるとき、すでに商業化（市販キットおよび委託実施サービスの存在）されているマイクロアレイ技術は、多数（数万～数十万）のゲノム断片における多型の種類を短時間に決定可能である。マイクロアレイ技術の詳細については、キットのマニュアルまたは委託業者のＨＰを参照すればよい。
【0046】
以上の通り、個人の遺伝型情報６００（図３（ｃ））は、上述した前者の「全長文字列」情報を用いる「方法１」および／または後者のゲノム網羅的な多型解析による実験的手法を用いる「方法２」によって（またはこれらの方法の実施の間に）決定され得る。したがって、図２のゲノム情報ＤＢ５０（図２）に格納されている個人の遺伝型情報６００（図３（ｃ））は、（１）「全長文字列」（個人のゲノム情報）、（２）互いに関連付けられている個人の「遺伝型」を表す情報および当該個人を表す情報、ならびに（３）２つの当該情報が記号化されている情報（例えば、上述した図３（ｃ）の個人の遺伝型情報６００に記載された「遺伝型６２０」を参照）の少なくとも１つであり得る。上記遺伝型情報は、（２）または（３）であることが好ましい。上記遺伝型情報として（２）または（３）を用いることは、意思決定支援システム１（図２）およびゲノム情報ＤＢ５０（図２）に求められる性能を小さくし、意思決定支援システム１（図２）の処理速度を向上させ得る。また、上記遺伝型情報として（３）を用いることは、記号の意味を解読できない不特定多数の第三者に（１）および（２）を秘匿できる。
【0047】
個人の遺伝型情報６００（図３（ｃ））としての（２）および（３）を生成するための個々のＤＮＡバリアントの「アレルの型」は、集団内での頻度を基準にしたＤＮＡバリアントの種類（決定範囲）に応じて、２段階に分けて決定され得る（図１の下部を参照）。第１段階として、まず集団内で１％以上の頻度であり、かつ自動解析にも適したＤＮＡバリアントとして、既知の全ＳＮＰのみがゲノム網羅的に決定され、その情報は、データベース、記録媒体または記憶装置（図示せず）に格納される。また、上記の全ＳＮＰの解析に基づく個人の「遺伝型」情報が、ゲノム情報ＤＢ５０（図２）に格納される。なお、全ＳＮＰに関する「アレルの型」（個人の「遺伝型」）の決定には、上述した通り、当該個人のゲノムＤＮＡ試料を用いた実験的手法による「方法２」により、決定され得る。すなわち、まず上記ゲノムＤＮＡ試料は、個人の末梢血、口腔内細胞または頬粘膜などから定法により抽出される。続いて、上記試料を用いて、現行のマイクロアレイ技術によるゲノム網羅的な多型解析による実験的手法により、既知の全ＳＮＰに関する「アレルの型」（個人の「遺伝型」）は決定され得る。あるいは、上記の全ＳＮＰに関する個人の「遺伝型」（「アレルの型」）を、上述した「全長文字列」（個人のゲノム情報）を用いた情報解析による「方法１」により、決定してもよい（図１の下部を参照。詳細については、〔実施形態２〕において後述されている）。
【0048】
次いで、第２段階として、必要に応じて、上記データベース、記録媒体または記憶装置に格納されていない残りのＤＮＡバリアントに関する「アレルの型」（個人の「遺伝型」）が、「全長文字列」情報（個人のゲノム情報）を用いた「方法１」により決定される。上記「残りのＤＮＡバリアント」としては、集団内で頻度の低いＤＮＡバリアント（例えば、ＳＮＶ、ＣＮＶ）、または自動解析に適しないＤＮＡバリアント（例えば、ＣＮＰ、ＳＴＲＰ、あるいはその他の特殊なＤＮＡバリアント）などが想定される（図１の下部を参照）。残りのＤＮＡバリアントの「アレルの型」（個人の「遺伝型」）は、入力装置３０（図２）より、個人情報４００（図３（ａ））および事象情報５００（図３（ｂ））が入力された後に決定される。
【0049】
なお、上述した「全長文字列」情報（個人の全ゲノム情報）を用いた「方法１」については、前記個人のゲノムを構成する全ヌクレオチド配列を表す情報を、前記個人のゲノムを構成するヌクレオチド配列のうち、タンパク質をコードする遺伝子のすべてのエキソンを構成する全ヌクレオチド配列（エキソーム：exome）を表す情報に置き換えてもよい。
【0050】
上述したエキソームの全ヌクレオチド配列は、定法の標的濃縮塩基配列決定法（target enrichment sequencing）により決定できる。具体的には、市販されているエキソームキャプチャーを用いて、ＤＮＡハイブリダイゼーションによりゲノムＤＮＡ検体から目的の全エキソン配列を抽出して、定法の大規模並列塩基配列決定法により全エキソーム配列を決定できる。
【0051】
図２の意思決定支援システム１は、上述の通り、事象情報５００（図３（ｂ））に含まれている医薬名に基づいて、事象関連遺伝型情報ＤＢ４０（図２）から、薬剤の薬効および副作用（副次疾患）と関連する遺伝子の名称あるいはゲノム座位の名称を取得する。事象関連遺伝型情報ＤＢ４０（図２）については、例えば医薬についてＤＧＩｄｂ：Drug Gene Interaction database、ＵＲＬ：http://dgidb.org/などから関連情報を入手可能である。
【0052】
意思決定支援システム１（図２）は、当該名称に基づいて、最新のゲノム情報ＤＢ５０（図２）を検索して、必要なＤＮＡバリアントに関する「アレルの型」（すなわち、個人の遺伝型情報）が格納されていない場合、上述した通り、「参照文字列」情報を検索して、残りのＤＮＡバリアントが存在するゲノム上の座位を、指定する。意思決定支援システム１（図２）は、当該座位のみに存在する残りのＤＮＡバリアントの「アレルの型」（個人の「遺伝型」）を、上記文字列（「全長文字列」）を用いた「方法１」により決定する。意思決定支援システム１（図２）は、決定された残りのＤＮＡバリアントの「アレルの型」（個人の遺伝型情報）を上記ゲノム情報ＤＢ５０（図２）、ならびに上記データベース、記録媒体または記憶装置に格納する（図示せず）。
【0053】
図２には、ゲノム情報ＤＢ５０は、制御部１０（図２）に接続されている外部記憶装置または記録媒体を読み取り可能な読み取り装置として示されているが、制御部２（図２）に内蔵されている記憶部もしくは記録媒体を読み取り可能な読み取り部、または、ネットワーク上に存在する構成として代替可能である。
【0054】
上記（２）または（３）である上記遺伝型情報は、最新の報告に基づいて更新され得る。当該報告は、ある遺伝子に関連した新たなＤＮＡバリアント、ならびに当該ＤＮＡバリアントに関する「アレルの型」（「遺伝型」）の総体（すなわち、該特定部位のすべてのアレル型）の報告である。上述した通り、上記「全長文字列」情報（個人のゲノム情報）を用いた「方法１」により、既存の報告および最新の報告に基づいて新たな（２）または（３）を生成できる。
【0055】
【0056】
禁則因子情報７００は、図３（ｄ）に示されている、事象の適用が禁止される、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である禁則因子の情報であり、禁則因子情報取得部により取得される。禁則因子情報７００（図３（ｄ））は、事象の適用において、個人における対応するゲノム上の座位における遺伝型が一致してはならないアレルの組み合わせの型からなる遺伝型である。禁則因子情報７００（図３（ｄ））は禁則因子データとも称される。禁則因子情報７００（図３（ｄ））としては、遺伝子と関連したゲノム座位７１０（例えば、「一番染色体の１３５９位」と表記）とその遺伝型７２０（例えば、記号化された情報として「*1/*1」、あるいは実際のヌクレオチドの種類として「A（アデニン）/A（アデニン）」と表記））が挙げられる。遺伝型７２０（図３（ｄ））の例としては、薬物動態学（例えば、薬剤代謝酵素の特定部位）と関連する遺伝子の特定変異を構成する遺伝型などのうち強い影響・効果をもつことが実証された「希少バリアント（rare variant）」、「個人特有のバリアント（private variant）」ならびに「メンデル遺伝様サブセット」の変異に関する重要なヌクレオチド変異を構成する遺伝型が挙げられる。
【0057】
禁則因子情報７００（図３（ｄ））の一実施形態としては、個人におけるある特定の疾患リスクと関連した特定の遺伝的バリアントのオッズ比の数値が、設定値（例えば、５、１０、または２０）以上であるかまたは設定値よりも高い場合の、当該特定の遺伝的バリアントからなる遺伝型が挙げられる。そのような遺伝的バリアントは公知であり、特に希少バリアントが候補となる。なお、オッズ比とは、特定の遺伝的バリアントを有しているときに発症する確率を、そのバリアントを有していないときに発症する確率で割った値である。禁則因子情報７００（図３（ｄ））の別の実施形態としては、特定の複雑疾患に関連するメンデル遺伝様サブセットが挙げられる。
【0058】
不可欠因子情報８００は、図３（ｅ）に示されている、事象の適用に際して必須とされる、ゲノム上の座位における遺伝型の情報である不可欠因子の情報であり、不可欠因子情報取得部により取得される。不可欠因子情報８００（図３（ｅ））は、事象の適用において、個人における対応するゲノム上の座位における遺伝型が一致しなければならないアレルの組み合わせの型からなる遺伝型である。不可欠因子情報８００（図３（ｅ））は不可欠因子データとも称される。不可欠因子情報８００（図３（ｅ））としては、個人の対応するゲノム座位の遺伝型と一致しなければならないゲノム座位８１０（例えば、「８番染色体の３４６５位」と表記）とその遺伝型８２０（例えば、記号化された情報として「*2/*3」、あるいは実際のヌクレオチドの種類として「G（グアニン）/T（チミン）」と表記）が挙げられる。
【0059】
不可欠因子情報８００（図３（ｅ））としては、特に限定されないが、不可欠因子情報８００の一つの実施形態としては、特定の疾患に対する分子標的薬として医薬の薬効に必須であるゲノム上の特定座位のアレルの型、あるいはアレルの型の組み合わせを有する遺伝型、抗がん剤におけるコンパニオン診断として実証されたＤＮＡ変異の遺伝型などが挙げられる。不可欠因子情報８００（図３（ｅ））の別の実施形態としては、特定の薬剤に対して、ある疾患群のうち、適応が限定的に実証された亜型分類（サブタイプ）の遺伝型が挙げられる。
【0060】
禁則因子情報および不可欠因子情報は、医薬関連遺伝子情報に関する公共のデータベース（例えばＤＧＩｄｂ：Drug Gene Interaction database、ＵＲＬ：http://dgidb.org/）や市販のデータベースから取得することができる。上述した禁則因子情報や不可欠因子情報、ならびにこれらの情報源としての医薬遺伝子関連情報は、新情報の追加および旧情報の更新によって、今後もより拡充され、かつより精度を増す。したがって、上記情報は、本実施形態の実施時における最新の情報に基づいて作成されることが好ましく、人工知能（Artificial Intelligence、以降では「ＡＩ」と記載する）によって生成され得る。上記新情報の追加の入力を受けたＡＩは、旧情報の更新に使用される新たな、事象および遺伝子の関連性、およびこれらの情報にもとづく禁則因子情報や不可欠因子情報を出力し得る。
【0061】
以下、禁則因子および不可欠因子のいくつかの具体例を挙げる。
【0062】
（禁則因子情報、不可欠因子情報）
禁則因子情報７００（図３（ｄ））の一つの具体例は、抗がん剤のイリノテカン（irinotecan）の投与における、UGT1A1酵素をコードする遺伝子のプロモーター領域の*28/*28のホモ接合型変異である。UGT1A1の遺伝子多型には、遺伝子の転写調節領域における２種類のヌクレオチド[TA]の反復配列が野生型では６回であるUGT1A1＊6バリアントであるのに対して、変異型では７回に増えたUGT1A1*28バリアントが認められている。イリノテカンは、肝臓で抗腫瘍作用をもつ活性型へと変換されるプロドラッグであり、通常はUGT1A1酵素により代謝されるが、UGT1A1＊28プロモーター領域のホモ接合型変異多型により同酵素の産生減少が起こり、骨髄と胃腸で薬物の重篤な副作用（毒性）が起こるリスクが非常に高くなる。
禁則因子情報７００（図３（ｄ））の一つの具体例は、抗がん剤のイリノテカン（irinotecan）の投与における、UGT1A1酵素をコードする遺伝子のプロモーター領域の*28/*28のホモ接合型変異である。UGT1A1の遺伝子多型には、遺伝子の転写調節領域における２種類のヌクレオチド[TA]の反復配列が野生型では６回であるUGT1A1＊6バリアントであるのに対して、変異型では７回に増えたUGT1A1*28バリアントが認められている。イリノテカンは、肝臓で抗腫瘍作用をもつ活性型へと変換されるプロドラッグであり、通常はUGT1A1酵素により代謝されるが、UGT1A1＊28プロモーター領域のホモ接合型変異多型により同酵素の産生減少が起こり、骨髄と胃腸で薬物の重篤な副作用（毒性）が起こるリスクが非常に高くなる。
【0063】
不可欠因子情報７００（図３（ｅ））の一つの具体例として、非小細胞肺がん患者に対する抗悪性腫瘍薬であるALKチロシンキナーゼ阻害薬クリゾチニブ（商品名ザーコリ）の場合、該医薬が投与される個人のゲノムにおける染色体転座によるALK融合遺伝子（EML4-ALK融合遺伝子）の遺伝型またはROS1融合遺伝子を構成する遺伝型の存在が不可欠因子として挙げられる。
【0064】
なお、禁則因子の遺伝型と不可欠因子の遺伝型のゲノム上の座位は、両者で、重複していてもよい。例えば、同一座位において、禁則因子の遺伝型のヌクレオチドは「A（アデニン）」であるのに対して、不可欠因子の遺伝型のヌクレオチドは「G（グアニン）」である等であってもよい。
【0065】
（意思決定支援システムの処理）
次に、図４および５を参照しながら、図２のシステムが実行する処理手順を説明する。なお、以下の実施形態は、患者（個人）に、患者にとって好適な投与計画（オーダーメイド投与計画）を作成することによって、ユーザの判断を補助するシステムが実行する処理手順について特に説明している。すなわち、事象は医薬に、適用は投与に対応する。
次に、図４および５を参照しながら、図２のシステムが実行する処理手順を説明する。なお、以下の実施形態は、患者（個人）に、患者にとって好適な投与計画（オーダーメイド投与計画）を作成することによって、ユーザの判断を補助するシステムが実行する処理手順について特に説明している。すなわち、事象は医薬に、適用は投与に対応する。
【0066】
ユーザである医師が、個人が患っている疾患の種類、当該疾患の重症度ならびに個人の年齢、体重および性別などの個人情報と個人への投与が意図された医薬の医薬名（ここでは化合物Ｂ）などの事象情報とを入力装置３０（図２）を介して入力すると、入力装置３０は、入力された個人情報４００（図３（ａ））と事象情報５００（図３（ｂ））とを情報取得部１１０（図２）に送る（図４の工程Ｓ１）。なお、本実施形態では個人情報４００（図３（ａ））と事象情報５００（図３（ｂ））が別々のデータとなっているが、個人情報と事象情報を関連付けて一セットのデータとして取り扱ってもよい。
【0067】
次に、情報取得部１１０（図２）は、事象情報５００（図３（ｂ））に含まれている医薬名が表す薬剤の名称に基づいて、当該医薬に対応する禁則因子情報７００（図３（ｄ））を、図２の事象関連遺伝型情報ＤＢ４０（図２）から取得する（図４の工程Ｓ２）。図４の工程Ｓ２で判定が「ＹＥＳ」の場合、次に、情報取得部１１０（図２）は、個人情報４００（図３（ａ））に含まれている個人ＩＤ情報、および禁則因子情報７００（図３（ｄ））に含まれている特定のゲノム座位の名称に基づいて、個人ＩＤおよび特定のゲノム座位に対応する個人の遺伝型情報５００（図３（ｃ））を、ゲノム情報ＤＢ５０（図２）から取得する（図４の工程Ｓ３）。図４の工程Ｓ３で判定が「ＹＥＳ」の場合、次に、情報取得部１１０（図２）は、取得した事象情報５００（図３（ｂ））、個人遺伝型情報６００（図３（ｃ））、および禁則因子の遺伝型情報７００（図３（ｄ））を適用事象決定部１２０（図２）に送る。適用事象決定部１２０（図２）は、事象関連遺伝型情報ＤＢ４０（図２）から取得した禁則因子情報７００（図３（ｄ））に基づいて、当該医薬に関連する遺伝型が、個人遺伝型情報６００（図３（ｃ））中の対応する遺伝型（個人の第１の遺伝型情報）と一致するかどうかを判定する（図４の工程Ｓ４）。
【0068】
図４の工程Ｓ４に関し、例えば図３（ｃ）および（ｄ）に示す例では、禁則因子情報７００（図３（ｄ））によると、化合物である医薬Ｂに関する禁則因子と関連したゲノム座位７１０、および対応する遺伝型７２０は、「１番染色体の１３５９位」で「*1/*1（ホモ接合体）」（実際のヌクレオチドの種類として「A（アデニン）/A（アデニン）」）となっているが（図３（ｄ））、個人の遺伝型情報６００（図３（ｃ））によると、個人の対応するゲノム座位６１０、および対応する遺伝型６２０は、「１番染色体の１３５９位」で「*1/*2（ヘテロ接合体）」（実際のヌクレオチドの種類として「A（アデニン）/C（シトシン）」）であるため、両者は一致しない。このため、図４の工程Ｓ４は「ＮＯ」となる。なお、本実施形態では遺伝型を*1/*1、*1/*2で示しているが、括弧で並記されているように、この記号は遺伝型に対応する実際の各ヌクレオチドの種類の記号（A/A、T/G等）で示してもよい。
【0069】
なお、図４の工程Ｓ２で判定が「ＮＯ」の場合、図２の情報取得部１１０は、図４の工程Ｓ５に進む前に、制御部１０（図２）が、表示装置２０（図２）に、禁則因子情報７００（図３（ｄ））が存在しないことを示す警告表示を表示させる工程をさらに含んでもよい。
【0070】
図４の工程Ｓ４で判定が「ＮＯ」の場合、次に、情報取得部１１０（図２）は、個人情報５００（図３（ｂ））に含まれている医薬名が表す薬剤の名称に基づいて、当該医薬に対応する不可欠因子情報８００（図３（ｅ））を、図２の事象関連遺伝型情報ＤＢ４０から取得する（図４の工程Ｓ５）。図４の工程Ｓ５で判定が「ＹＥＳ」の場合、次に、情報取得部１１０（図２）は、個人情報４００（図３（ａ））に含まれている個人ＩＤ情報、および不可欠因子情報８００（図３（ｅ））に含まれている特定のゲノム座位の名称に基づいて、個人ＩＤおよび特定のゲノム座位に対応する個人の遺伝型情報６００（図３（ｃ））を、ゲノム情報ＤＢ５０（図２）から取得する（図４の工程Ｓ６）。図４の工程Ｓ６で判定が「ＹＥＳ」の場合、次に、情報取得部１１０（図２）は、取得した事象情報５００（図３（ｂ））、個人遺伝型情報６００（図３（ｃ））、および不可欠因子情報８００（図３（ｅ））を適用事象決定部１２０（図２）に送る。図２の適用事象決定部１２０は、事象関連遺伝型情報ＤＢ４０（図２）から取得した不可欠因子情報８００（図３（ｅ））に基づいて、当該医薬に関連する遺伝型が、個人遺伝型情報６００（図３（ｃ））中の対応する遺伝型（個人の第２の遺伝型情報）と一致するかどうかを判定する（図４の工程Ｓ７）。
【0071】
例えば図３（ｃ）および（ｅ）に示す例では、不可欠因子情報８００（図３（ｅ））によると、医薬Ｂに関する不可欠因子と関連した特定のゲノム座位８１０および遺伝型８２０は、「８番染色体の３４６５位」で「*2/*3（ヘテロ接合体）」（実際のヌクレオチドの種類として「G（グアニン）/T（チミン）」）となっており（図３（ｅ））、個人の遺伝型情報６００（図３（ｃ））によると、個人の対応する特定のゲノム座位６１０、および対応する遺伝型６２０は、「８番染色体の３４６５位」で「*2/*3（ヘテロ接合体）」（実際のヌクレオチドの種類として「G（グアニン）/T（チミン）」）であるため、両者は一致する。このため、図４の工程Ｓ７で判定は「ＹＥＳ」となる。
【0072】
図４の工程Ｓ７で判定が「ＹＥＳ」の場合、適用事象決定部１２０（図２）は、事象情報５００（図３（ｂ））を適用事象出力部１４０（図２）に送り、適用事象出力部１４０（図２）が上記事象情報を出力し、表示装置２０（図２）が上記事象情報を表示し（図４の工程Ｓ８）、意思決定支援システムは処理を終了する。
【0073】
なお、図４の工程Ｓ５で判定が「ＮＯ」の場合、図２の情報取得部１１０は、図４の工程Ｓ８に進む前に、制御部１０（図２）が、表示装置２０（図２）に、不可欠因子情報８００（図３（ｅ））が存在しないことを示す警告表示を表示させる工程をさらに含んでもよい。
【0074】
図４の工程Ｓ３で判定が「ＮＯ」の場合（例えば、当該医薬（医薬Ｂ）に関連する禁則因子情報７００（図３（ｄ））がいまだ個人の遺伝型情報６００（図３（ｃ））に記録されていない）、または図４の工程Ｓ６で判定が「ＮＯ」の場合（例えば、当該医薬（医薬Ｂ）に関連する不可欠因子情報６００（図３（ｅ））がいまだ個人の遺伝型情報６００（図３（ｃ））に記録されていない）、図２の情報取得部１１０（図２）は、最初に入力された事象情報５００（図３（ｂ））を表示装置２０（図２）に送る。表示装置２０（図２）は事象情報５００（図３（ｂ））に加えて、「判定不能」のメッセージをその理由とともに表示し（図４の工程Ｓ９）、システム１（図２）は処理を終了する。
【0075】
図４の工程Ｓ４で、禁則因子と関連した特定のゲノム座位７１０の遺伝型７２０（図３（ｄ））と、個人の対応する特定のゲノム座位６１０の遺伝型６２０（図３（ｃ））が一致し、図４の工程Ｓ４で判定が「ＹＥＳ」の場合、または不可欠因子と関連した特定のゲノム座位８１０の遺伝型８２０（図３（ｅ））と、個人の対応する特定のゲノム座位６１０の遺伝型６２０（図３（ｃ））が一致しないため、図４の工程Ｓ７で判定が「ＮＯ」の場合、適用事象決定部１２０（図２）は、事象情報５００（図３（ｂ））、禁則因子情報７００（図３（ｄ）または不可欠因子情報８００（図３（ｅ））および適否「不適」を事象情報変更部１３０（図２）および適用事象出力部１４０（図２）に送る。適用事象出力部１４０（図２）が当該個人にとって、当該医薬は「不適である」との警告メッセージを（根拠となる「遺伝型」およびその理由もあわせて）出力し、表示装置２０（図２）が上記事項を表示する（図５の工程Ｓ１０）。事象情報変更部１３０（図２）は禁則因子情報７００（図３（ｄ））および不可欠因子情報８００（図３（ｅ））に基づき、例えば当該薬剤の代謝率が低いため、用量の変更が必要と判断した場合、事象情報５００（図３（ｂ））に記載された「１日服用量」を減少させる（図５の工程Ｓ１１）。この場合（図５の工程Ｓ１２で「ＮＯ」）、用量または用法を変更した変更事象情報５１０（図６）を適用事象出力部１４０（図２）に送り、適用事象出力部１４０（図２）が上記変更事象情報を出力し、表示装置２０（図２）が上記変更事象情報を表示し（図５の工程Ｓ１４）、意思決定支援システムは処理を終了する（薬剤の用量変更に関する具体例は、後述されている）。なお、工程Ｓ１０およびＳ１４はいずれか一方が省略されてもよい。
【0076】
概して、「用量」に関する変更事象情報で、一日服用量が投与限界を超えた場合、あるいは、薬力学的要因により薬効が全く見込めない場合には、事象情報変更部（図２）は、事象情報５００（図３（ｂ））における用量の変更から医薬の種類の変更に移行する（図５の工程Ｓ１２で「ＹＥＳ」）。
【0077】
図５の工程Ｓ１２で「ＹＥＳ」の場合、例えば、禁則因子情報７００（図３（ｄ））および不可欠因子情報８００（図３（ｅ））に基づき、プロドラッグを活性化合物に変換できず薬効を見込めない場合、事象情報変更部１３０（図２）は、事象情報５００（図３（ｂ））に記載された「医薬名」を変更する（（図５の工程Ｓ１１）。この場合（図５の工程Ｓ１３で「ＹＥＳ」）、事象情報変更部１３０（図２）は、医薬名を変更した変更事象情報５２０（図７）を情報取得部１１０（図２）に送り、図４の工程Ｓ２に戻る。
【0078】
図５の工程Ｓ１３で「ＮＯ」の場合、つまり変更する候補となる医薬が存在しない場合は、意思決定支援システムは処理を終了する。
【0079】
以上の通り、本実施形態の意思決定支援システム１（図２）は、ある医薬に関連する禁則因子の遺伝型と不可欠因子の遺伝型のうち、少なくともどちらか一方が個人のゲノム中に存在するか否かを照合し、患者により適した投与計画を決定することを支援する。したがって、本実施形態の意思決定支援システム１（図２）は、遺伝学の知識に乏しいユーザでも、個人に固有の遺伝型に基づく薬効に優れたオーダーメイド投与計画を正確かつ簡便に決定することができる。
【0080】
さらに、本実施形態の意思決定支援システム１（図２）によれば、医師は、薬物療法、放射線治療、運動療法、食事療法等の種々の疾患の治療方法の中から、個人に適した治療法を選択することをも支援する。例えば、本実施形態の意思決定支援システム１（図２）により、ある医薬に関する個人に適した投与計画が特定された場合、該医薬の投与計画を個人の今後の治療方法に反映することができる。そのような医薬の投与が個人に適していないと判定された場合も、該医薬の投与を個人の今後の治療方法から除外することができる。
【0081】
また、本実施形態の意思支援システム１（図２）によれば、ある医薬に関連する禁則因子の遺伝型が個人のゲノム中に存在する場合や、ある医薬に関連する不可欠因子の遺伝型が個人のゲノム中に存在しない場合は、事象情報５００（図３（ｂ））に含まれる医薬の種類またはその用量を変更することにより、投与計画を変更することができる。したがって、システム１（図２）の事象関連遺伝型情報ＤＢ４０（図２）に記録される禁則因子および／または不可欠因子の情報を最新情報に更新することにより、システム１（図２）が個人に合わせてカスタマイズされ、投与計画の正確性および精度が向上する。
【0082】
【0083】
図２の適用事象決定部１２０は、事象関連遺伝型情報Ａ（図８（ａ））において、事象情報Ａのフェニトインの処方用量（１日服用量が初期量、維持量ともに３００ｍｇ）の場合、CYP2C9内のＳＮＰ（rs1057910）に関する個人の遺伝型情報としてヘテロ接合型「*1/*3」（実際のヌクレオチドの種類は「A（アデニン）/C（シトシン）」）を取得しているとき、ヘテロ接合型「*1/*3」に対応するフェニトインの代謝率（薬効）の値「－１（禁則因子）」から、事象情報５００（図３（ｂ））の代謝率（薬効）に関する適否を「不適」として決定する。適用事象決定部１２０（図２）は、事象情報５００（図３（ｂ））（具体的には、図８（ａ）の事象関連遺伝型情報Ａにおける「事象情報Ａ」の処方用量）および適否「不適」を事象情報変更部１３０（図２）に送る。
【0084】
図２の事象情報変更部１３０は、負の値である代謝率（薬効）の値「－１（禁則因子）」を低いと判断する。事象情報変更部１３０（図２）は、代謝率（薬効）「－１」にしたがって、事象情報５００（図３（ｂ））（具体的には、図８の事象関連遺伝型情報Ａにおける「事象情報Ａ」の処方用量）における一日服用量のうち、維持投与量（初期投与期間の経過後に継続的に投与される薬剤の投与量で、事象情報５００（図３（ｂ））に記載された「１日服用量（維持量）」）を１単位（１単位＝事象情報５００に記載の２５％）だけ減少させ、薬効「±０」にする（図５の工程Ｓ１１）。図５の工程Ｓ１１における変更が「一日服用量（維持量）」である（図５の工程Ｓ１２での判断は「ＮＯ」）ので、上述の通り、事象情報変更部１３０（図２）は「一日服用量（維持量）」を３００ｍｇから２５％減じた投与量として、２２５ｍｇに変更した変更事象情報５１０（図６）を表示装置２０（図２）に送る。なお、初期投与量に変更は無く、図３（ｂ）の事象情報５００に記載された「一日服用量（初期量）３００ｍｇ」のままである（具体的には、図８（ｂ）の用量に関する変更事象情報Ｂの処方用量）。表示装置２０（図２）が変更事象情報５１０（図６）を表示し、意思決定支援システム１（図２）は処理を終了する。なお、図６の変更事象情報５１０における一日服用量が投与限界を超えるとき、事象情報変更部１３０（図２）は、変更事象情報５１０（図６）における医薬の種類の変更を実行する（図５の工程Ｓ１２で「ＹＥＳ」）。
【0085】
以上の例示した場合と異なり、適用事象決定部１２０（図２）は、ゲノム情報ＤＢ５０（図２）から個人の遺伝型情報として正常型「*1/*1」（実際のヌクレオチドの種類は「A（アデニン）/A（アデニン）」）を取得しているとき、フェニトインの代謝率（薬効）の値を「±０（不可欠因子）」と決定し、事象情報５００（図３（ｂ））（具体的には、図８（ａ）の関連性情報Ａにおける「事象情報Ａ」の処方用量）を表示装置２０（図２）に送る。表示装置２０（図２）が上記事象情報を表示し、意思決定支援システム１（図２）は処理を終了する。
【0086】
また、上述の例では事象情報に対する変更は医薬の種類の変更ではなかったので、図２の事象情報変更部１３０は図５の工程Ｓ１２で判断「ＮＯ」を行った。しかし、例えば、下記の例では、事象情報変更部１３０（図２）は医薬の種類を変更する（図５の工程Ｓ１２で判断「ＹＥＳ」）。条件：非小細胞肺癌の患者Ｓに対して好適な薬剤の選択を行う。（薬剤１）ＥＧＦＲチロシンキナーゼ阻害剤：ゲフィチニブ、（薬剤２）ＥＧＦＲチロシンキナーゼ阻害剤：オシメルチニブメシル酸塩。なお、患者Ｓは次の遺伝型を有しているとする。ＥＧＦＲ：２５７３位 変異型（G/G）（ホモ接合型）、ＥＧＦＲ：２３６９位 変異型（T/T）（ホモ接合型）、ＫＲＡＳ：３４－３５位 正常型（G/G-G/G）（ともに、ホモ接合型）、ＫＲＡＳ：３８位 正常型（G/G）（ホモ接合型）
【0087】
患者Ｓに対して、投与を予定している（薬剤１）ＥＧＦＲチロシンキナーゼ阻害薬：ゲフィチニブ（商品名：イレッサ）を選択した場合、薬剤ゲフィチニブの「禁則因子」情報を取得し（図４の工程Ｓ２）、対応する患者Ｓの第１の遺伝型情報を取得する（図４の工程Ｓ３）。当該薬剤ゲフィチニブに対する「禁則因子」の遺伝型情報としては、ゲフィチニブに対する耐性と関連したＥＧＦＲ遺伝子の２３６９位がホモ接合型変異「T（チミン）/T（チミン）」またはヘテロ接合型変異「T（チミン）/C（シトシン）」のバリアントである。次に、上記「禁則因子」情報と対応する患者Ｓの第１の遺伝型情報との照合の結果、患者Ｓの遺伝型が、「禁則因子」として、ＥＧＦＲの２３６９位のホモ接合型変異（「T/T」）を保持しており「禁則因子」と一致するため、不適となる（図４の工程Ｓ４で「ＹＥＳ」）。よって、「当該医薬は不適である」との警告メッセージを、その理由（「禁則因子」遺伝型（ＥＧＦＲ：２３６９位T/TまたはT/C）の不適合：患者Ｓの遺伝型T/Tの一致による）と共に表示する（図５の工程Ｓ１０）。好ましくは、具体的に、「患者Ｓの遺伝型は、ＥＧＦＲ遺伝子エクソン２０（２３６９Ｃ＞Ｔ）の遺伝子変異により、ゲフィチニブに対して耐性を示す患者の遺伝型と関連したＥＧＦＲ Ｔ７９０Ｍ変異のアミノ酸変異（ＥＧＦＲタンパク質の７９０番目のアミノ酸配列がトレオニンからメチオニンに変異）を起こしたタンパク質を含んでいる」という内容事項も、あわせて提示することが望ましい。なお、薬剤ゲフィチニブの「不可欠因子」情報については、対応する患者Ｓの第２の遺伝型情報との比較・照合の結果は、すべて、完全一致するため、「適合」となっている。ゲフィチニブの不可欠因子の遺伝型情報としては、ＥＧＦＲの２５７３位がG/GまたはG/Tであること、およびＫＲＡＳの３４－３５－３８位がG/G-G/G-G/Gであることである。
【0088】
続いて、上述の通り、上記の患者Ｓは、当該薬剤ゲフィチニブに対する「禁則因子」の遺伝型情報として、ゲフィチニブ耐性と関連したＥＧＦＲの２３６９位のホモ接合型変異「T/T」を保持していることから、薬力学的要因により薬効が見込めないため、今回は、用量の変更ではなく、医薬の変更である。そこで、図５の工程Ｓ１２の判定が「ＹＥＳ」となり、工程Ｓ１３に進むが、今回は、（薬剤１）ゲフィチニブ（商品名：イレッサ）に対する変更医薬として、（薬剤２）ＥＧＦＲチロシンキナーゼ阻害薬：オシメルチニブメシル酸塩（商品名：タグリッソ）が登録されているため、図５の工程Ｓ１３の判定が「ＹＥＳ」となり、図４の工程Ｓ２に戻る。
【0089】
本発明は、上記実施形態に限られず、以下のような種々の変形が可能である。
【0090】
図４の意思決定支援システムの処理手順において、個人遺伝型情報６００（図３（ｃ））として、事象情報５００（図３（ｂ））に表される医薬と関連する禁則因子情報７００（図３（ｄ））と関連する個人ゲノム上の座位における遺伝型（「第１の遺伝型」）の情報および／または不可欠因子情報８００（図３（ｅ））と関連する個人ゲノム上の座位における遺伝型（「第２の遺伝型」）の情報がゲノム情報ＤＢ５０（図２）に記録されていないとき、図２の意思決定支援システム１は、図４の工程Ｓ３から工程Ｓ９および／または工程Ｓ６から工程Ｓ９に進む代わりに、図２の制御部１０（特には情報取得部１１０）が、ゲノム情報ＤＢ５０（図２）に格納された個人のゲノムを構成する全ヌクレオチド配列を表す情報を取得し、該全ヌクレオチド配列を表す情報から、ヒト集団における頻度が１％未満であるバリアントを表す情報を含む、あらゆる頻度のバリアントを表す情報について、禁則因子情報７００（図３（ｄ））と関連する個人ゲノム上の座位に存在するＤＮＡバリアント（個人の「第１の遺伝型」）および／または不可欠因子情報８００（図３（ｅ））と関連する個人ゲノム上の座位に存在するＤＮＡバリアント（個人の「第２の遺伝型」）を検出して、個人遺伝型情報６００（図３（ｃ））を更新し、図４の工程Ｓ２に戻ってもよい。
【0091】
例えば、上記ＤＮＡバリアントを検出するために、検出法（１）として、当該ＤＮＡバリアントに対応する標的ヌクレオチド配列と、基準のヒトゲノムにおいて当該ＤＮＡバリアントに対応する位置の両側の部分ヌクレオチド配列とが結合した結合配列を生成し、当該結合配列と、個人のゲノムを構成する全ヌクレオチド配列とを比較することを、部分ヌクレオチド配列の長さを増加させながら繰り返すようにしてもよい。
【0092】
あるいは、検出法（２）として、上記ＤＮＡバリアントを検出するために、基準のヒトゲノムにおいて当該ＤＮＡバリアントに対応する位置の両側の部分ヌクレオチド配列に対応する２つのヌクレオチド配列を生成し、当該２つのヌクレオチド配列と、個人のゲノムを構成する全ヌクレオチド配列とを比較することを、部分ヌクレオチド配列の長さを増加させながら繰り返すようにしてもよい。
【0093】
〔実施形態２〕
以下では、上述した２種類のＤＮＡバリアントの検出法（１）および（２）、すなわち、公知のＤＢに格納されているヒトゲノム（「参照文字列」）ではなく、個人から得られたゲノムの全ヌクレオチド配列（「全長文字列」）における任意のＤＮＡバリアントの「アレルの型」（個人の「遺伝型」）を決定する方法を説明する。上記ＤＮＡバリアントは、ＳＮＰ、ＳＮＶ、インデル、ＣＮＰ、ＣＮＶ、マイクロサテライト多型（「ＳＴＲＰ」）を含むあらゆるヌクレオチドの変化である。また、「ＤＮＡメチル化」および「ＤＮＡ脱メチル化」への変換などヌクレオチド修飾による変化を含むものとする。当該方法では、上記標的ヌクレオチドを挟む２つのヌクレオチド配列を表す２つの文字列を、基準のヒトゲノムを表す公知の文字列（「参照文字列」）から抽出し、使用する。
以下では、上述した２種類のＤＮＡバリアントの検出法（１）および（２）、すなわち、公知のＤＢに格納されているヒトゲノム（「参照文字列」）ではなく、個人から得られたゲノムの全ヌクレオチド配列（「全長文字列」）における任意のＤＮＡバリアントの「アレルの型」（個人の「遺伝型」）を決定する方法を説明する。上記ＤＮＡバリアントは、ＳＮＰ、ＳＮＶ、インデル、ＣＮＰ、ＣＮＶ、マイクロサテライト多型（「ＳＴＲＰ」）を含むあらゆるヌクレオチドの変化である。また、「ＤＮＡメチル化」および「ＤＮＡ脱メチル化」への変換などヌクレオチド修飾による変化を含むものとする。当該方法では、上記標的ヌクレオチドを挟む２つのヌクレオチド配列を表す２つの文字列を、基準のヒトゲノムを表す公知の文字列（「参照文字列」）から抽出し、使用する。
【0094】
上記方法では、標的ヌクレオチドの種類に応じて、（１）標的ヌクレオチドおよびこれを挟む「参照文字列」由来の２つのヌクレオチド配列が結合した配列を表す１つの連続した文字列、または（２）標的ヌクレオチドを挟む「参照文字列」由来の２つのヌクレオチド配列のそれぞれを示す２つの文字列が使用される。（１）は、標的ヌクレオチドが、ヒトゲノムにおいて公知であり、かつＳＮＰ、ＳＮＶまたはインデルであるときに、「アレルの型」（個人の「遺伝型」）の簡便な決定法として使用される。（２）は、あらゆるＤＮＡバリアント（上述したＳＮＰ、ＳＮＶまたはインデルを含む）の「アレルの型」の決定に適用可能であるが、特に、標的ヌクレオチドの長さの変化、ならびに多数の選択肢が存在する、または標的ヌクレオチドの詳細が不明な場合に有効な方法である。図９および１０を参照して、（１）および（２）の文字列を用いる上記方法を以下に説明する。
【0095】
なお、「ＤＮＡメチル化」あるいは「ＤＮＡ脱メチル化」による５メチルシトシンおよびシトシンの検出には、バイサルファイト処理（亜硫酸水素ナトリウムによる処理）による定法を用いる（参考文献：Nature Rev Genet 13:679-692）。具体的には、バイサルファイト処理により、５-メチルシトシンは変化せず、シトシンはウラシルから、最終的には、チミンに変換され、その後は、定法によるヌクレオチドの比較解析により、５－メチルシトシンおよびシトシンの検出が可能となる。
【0096】
（ＳＮＰ、ＳＮＶまたはインデルの「アレルの型」を決定する簡便な方法）
上述した（１）の文字列による当該方法は、特に、ＳＮＰ、ＳＮＶまたはインデルのアレルの型を決定する簡便な方法である。図９に示されているように、（１）の文字列は、標的ヌクレオチド（ＳＮＰ、ＳＮＶまたはインデル）を表す文字列９０２、文字列９０２を挟む２つのヌクレオチド配列を表す２つ文字列９０１および９０３を含んでいる、１つの連続した文字列である。文字列９０１および９０３は、基準のヒトゲノムを表す文字列（「参照文字列」）（例えば、アンサンブル（Ensemble、ＵＲＬ：http://ensembl.org）から取得可能）の一部として決定される（図１０の工程Ｓ１５）。文字列９０２（標的ヌクレオチドを表す文字（列））は、本実施形態に係る方法を実施する時点で既知の（以降では単に「既知の」と記載する）ＤＮＡバリアントとして、既知のＤＢに格納されている。つまり上記「ＤＮＡバリアント」は、本願の出願以降に見いだされたＤＮＡバリアントも含まれ得る。たとえば、既知の全ＳＮＰに関する情報は、dbSNPデータベース（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/）より取得可能である。文字列９０２（標的ヌクレオチドを表す文字（列））が、基準のヒトゲノムを表す文字列（「参照文字列」）に存在する位置の情報も、当該ＤＢ（例えば、上記のdbSNPデータベース）に格納されている。（１）の文字列において、文字列９０１と文字列９０３の長さは同一に設定し、解析部位（文字列９０２）を中央に配置することが好ましい。
上述した（１）の文字列による当該方法は、特に、ＳＮＰ、ＳＮＶまたはインデルのアレルの型を決定する簡便な方法である。図９に示されているように、（１）の文字列は、標的ヌクレオチド（ＳＮＰ、ＳＮＶまたはインデル）を表す文字列９０２、文字列９０２を挟む２つのヌクレオチド配列を表す２つ文字列９０１および９０３を含んでいる、１つの連続した文字列である。文字列９０１および９０３は、基準のヒトゲノムを表す文字列（「参照文字列」）（例えば、アンサンブル（Ensemble、ＵＲＬ：http://ensembl.org）から取得可能）の一部として決定される（図１０の工程Ｓ１５）。文字列９０２（標的ヌクレオチドを表す文字（列））は、本実施形態に係る方法を実施する時点で既知の（以降では単に「既知の」と記載する）ＤＮＡバリアントとして、既知のＤＢに格納されている。つまり上記「ＤＮＡバリアント」は、本願の出願以降に見いだされたＤＮＡバリアントも含まれ得る。たとえば、既知の全ＳＮＰに関する情報は、dbSNPデータベース（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/）より取得可能である。文字列９０２（標的ヌクレオチドを表す文字（列））が、基準のヒトゲノムを表す文字列（「参照文字列」）に存在する位置の情報も、当該ＤＢ（例えば、上記のdbSNPデータベース）に格納されている。（１）の文字列において、文字列９０１と文字列９０３の長さは同一に設定し、解析部位（文字列９０２）を中央に配置することが好ましい。
【0097】
したがって、上記方法によって、既知のＳＮＰ、ＳＮＶまたはインデルの「アレルの型」を、個人の全ゲノムのヌクレオチド配列を表す文字列（「全長文字列」）に、（１）の文字列が含まれているか否かによって決定する（図１０の工程Ｓ１６）。個人の全ゲノムのヌクレオチド配列を表す文字列（「全長文字列」）に、（１）の文字列が含まれ得る位置は、上記ＤＢに格納されている基準のヒトゲノム（「参照文字列」）の位置の情報から推定可能である。したがって、例えば、（１）の文字列と完全一致する１つの文字列を見出したとき（図１０の工程Ｓ１７）、個人の全ゲノムのヌクレオチド配列を表す文字列（「全長文字列」）から、（１）の文字列を含み得る文字列を抽出し、当該文字列と（１）の文字列とを比較することによって、個人の全ゲノムのヌクレオチド配列（「全長文字列」）における既知のＳＮＰ、ＳＮＶまたはインデルの「アレルの型」を決定できる（図１０の工程Ｓ１８）。
【0098】
ここで、図９の文字列９０１および９０３の長さは、少なくとも１０文字（例えば、１０、２０、３０、４０、５０、１００、１５０、２００文字またはそれ以上）、好ましくは１０～１０００文字である。（１）の文字列の文字数が少ないほど、個人の全ゲノムのヌクレオチド配列を表す文字列（「全長文字列」）に、（１）の文字列と完全一致する２以上の文字列を見出す確率が高くなる。（１）の文字列と完全一致する２以上の文字列を見出したとき（図１０の工程Ｓ１７で「ＮＯ」）、２つの文字列（図９の文字列９０１と文字列９０３）の長さを均等にそれぞれ１文字以上（例えば、１、３、５、１０、２０、２５、５０または１００文字）ずつ延長する（図１０の工程Ｓ２０）ことによって、上記確率が低下する。ただし、２つの文字列の合計は、例えば、１００００文字以下である。極端に長い２つの文字列（図９の文字列９０１と文字列９０３）の一方が、標的ヌクレオチド（図９の文字列９０２）以外のＤＮＡバリアントを表す文字列を含んでいるとき、結果「（１）の文字列は、個人の全ゲノムのヌクレオチド配列を表す文字列に含まれていない」が必ず現れるためである。
【0099】
例えば、ゲノム上の特定の位置における既知のＳＮＰのアレルの型は、ヌクレオチドの種類と同じく、最大で４種類である。例えば、正常型アレルのヌクレオチドがＡで表されるとき、Ｔ、ＧおよびＣによって表されるヌクレオチドを含むアレルは、変異型アレルである。したがって、図９の文字列９０２をＡ、Ｔ、ＧおよびＣに指定して、上述の処理を４回試行することによって、上記特定の位置における既知のＳＮＰのアレルの型を決定可能である（図１０の工程Ｓ１８）。しかしながら、実際には、既知のＳＮＰは、集団内で２種類（まれに３種類）のヌクレオチドが一般的であることから、ほとんど２回の試行で容易に決定可能である。
【0100】
図９において、正常型文字列を含む文字列９０１～９０３（正常文字列）および変異型文字列を含む文字列９０１～９０３（変異文字列）は、個人のゲノムがＳＮＰに関して、ホモ接合型またはヘテロ接合型であるかの決定に使用され得る。例えば、個人の全ゲノムのヌクレオチド配列を表す文字列（「全長文字列」）の両方（通常、ゲノムは、母親ならびに父親由来の２セットを保持する接合型として存在する）に、正常文字列が一致し、変異文字列が一致しないとき、当該個人のゲノムは正常型アレルである（正常型：N/N）。また例えば、個人の全ゲノムのヌクレオチド配列を表す文字列の一方に、正常文字列が一致し、他方に変異文字列が一致するとき、当該個人のゲノムは、変異型アレルを一方のゲノムに有している（ヘテロ接合型：N/M）。また例えば、個人の全ゲノムのヌクレオチド配列を表す文字列の両方に、正常文字列が一致せず、変異文字列が一致するとき、当該個人のゲノムは、変異型アレルを両方のゲノムに有している（ホモ接合型：M/M）。
【0101】
当該個人における上記遺伝型の決定過程を、上記のフェニトイン（抗てんかん薬）に関する関連性情報Ａ（図８（ａ））の情報に基づいて、CYP2C9（薬剤代謝酵素遺伝子）のコード領域内に存在する既知のＳＮＰ（rs1057910）を例に、具体的に説明する。上記文字列９０２に対して、ＳＮＰ（rs1057910）における野生型（正常型）アレルのヌクレオチドの塩基の種類は「アデニン（A）」であり、フェニトインの代謝率が低下することが知られている低代謝型アレルのヌクレオチドの塩基の種類は「シトシン（C）」である。また、既知のＳＮＰの場合、対応する９０１ならびに９０３の文字列は、上記方法により容易に取得可能である。そこで、野生型文字「A」を含む文字列９０１～９０３（「野生型文字列」）、および低代謝型文字「C」を含む文字列９０１～９０３（「低代謝型文字列」）を抽出して、上記工程を２回試行することにより当該個人の遺伝型を容易に決定できる。
【0102】
具体的には、個人の全ゲノムのヌクレオチド配列を表す文字列（「全長文字列」）に対して、「野生型文字列」が一致し、「低代謝型文字列」が一致しないとき、当該個人のゲノムは野生型アレルを両方のゲノムに有している（野生型：「A/A」）。また例えば、「全長文字列」に対して、「野生型文字列」と「低代謝型文字列」の両方に一致するとき、当該個人のゲノムは、低代謝型アレルを一方のゲノムに有する（ヘテロ接合型：「A/C」）。また例えば、「全長文字列」に対して、「野生型文字列」が一致せず、「低代謝型文字列」が一致するとき、当該個人のゲノムは、低代謝型アレルを両方のゲノムに有している（ホモ接合の低代謝型：「C/C」）。
【0103】
以上の過程により決定した当該個人におけるCYP2C9のＳＮＰ（rs1057910）のヌクレオチド変化の組み合わせの型（「A/A」、「A/C」または「C/C」）に応じて、事象関連遺伝型情報Ａ（図８（ａ））のフェニトインの事象情報Ａの処方用量（１日服用量が初期量、維持量ともに３００ｍｇ）の場合、禁則因子情報Ａ、不可欠因子情報Ａ（図８（ａ））に示す通り、異なる記号化された遺伝型（「*1/*1」、「*1/*3」または「*3/*3」）、ならびに異なる代謝率（薬効）（「±０（不可欠因子）」、「－１（禁則因子）」または「－２」（禁則因子））を決定可能である。
【0104】
決定された遺伝型とともに、個人のゲノムに存在するＤＮＡバリアントを表す情報は、ＤＢ、記録媒体または記憶装置に保存されるとともに（図示せず）、ゲノム情報ＤＢ５０（図２）に格納される（図１０の工程Ｓ１９）。
【0105】
（あらゆるＤＮＡバリアントの「アレルの型」の決定に適用できる一般的な方法）
上述した（２）の文字列による当該方法は、あらゆるＤＮＡバリアント（上述したＳＮＰ、ＳＮＶまたはインデルを含む）の接合型を含むアレルの型（「アレルの型」）の決定に適用可能であるが、特に、標的ヌクレオチドの長さの変化、ならびに多数の選択肢が存在する、または標的ヌクレオチドの詳細が不明な場合に有効な方法である。標的ヌクレオチドの長さの変化、ならびに多数の選択肢は、例えば、マイクロサテライト多型（「ＳＴＲＰ」）などのように、反復回数の異なる単純反復配列を標的ヌクレオチドにするときに生じる。つまり、（２）の文字列は、標的ヌクレオチドの数、さらには標的ヌクレオチドの全長ヌクレオチド配列も決定する必要のあるときに特に有効である。
上述した（２）の文字列による当該方法は、あらゆるＤＮＡバリアント（上述したＳＮＰ、ＳＮＶまたはインデルを含む）の接合型を含むアレルの型（「アレルの型」）の決定に適用可能であるが、特に、標的ヌクレオチドの長さの変化、ならびに多数の選択肢が存在する、または標的ヌクレオチドの詳細が不明な場合に有効な方法である。標的ヌクレオチドの長さの変化、ならびに多数の選択肢は、例えば、マイクロサテライト多型（「ＳＴＲＰ」）などのように、反復回数の異なる単純反復配列を標的ヌクレオチドにするときに生じる。つまり、（２）の文字列は、標的ヌクレオチドの数、さらには標的ヌクレオチドの全長ヌクレオチド配列も決定する必要のあるときに特に有効である。
【0106】
標的ヌクレオチドの全長が数万ヌクレオチドに達し得、標的ヌクレオチドの長さには大きな個体差が生じ得る。したがって、特定の標的ヌクレオチドの全長ヌクレオチド配列は、当該個体のゲノムに基づいて、個々に決定される必要がある。しかし、標的ヌクレオチド（ＣＮＰ、ＣＮＶ、ＳＴＲＰ）が存在するゲノム上の座位は、ＳＮＰ、ＳＮＶまたはインデルと同様に、ヒトの基準ゲノムではすでに同定されている。当該座位における標的ヌクレオチドの存在位置も相対的に決定されている。つまり、（２）の文字列は、ヒトの基準ゲノムを表す文字列（「参照文字列」）において既知である（図１０の工程Ｓ１５）。
【0107】
（２）の文字列は、個人のゲノムに存在する既知のＤＮＡバリアントを表す標的ヌクレオチドの両側に隣接するヌクレオチド配列を表す文字列と完全一致し得る。したがって、個人の全ゲノムのヌクレオチド配列を表す文字列（「全長文字列」）に、（２）の文字列（２つ１組：図９の文字列９０１ならびに９０３）が存在するか否かを決定する（図１０の工程Ｓ１７）ことによって、標的ヌクレオチドが個人のゲノム上に存在するか否かを決定できる（図１０の工程Ｓ１８）。（２）の文字列（２つ１組：図９の文字列９０１ならびに９０３）の長さは、（１）の文字列における文字列９０１および９０３の長さと同様に設定され得る。
【0108】
個人の全ゲノムのヌクレオチド配列を表す文字列（「全長文字列」）における（２）の文字列（２つ１組：図９の文字列９０１ならびに９０３）の存在が確認された後に、２つ１組の文字列の間に存在する文字列（図９の文字列９０２であり、標的ヌクレオチドの全長ヌクレオチド配列を表す）が、抽出される。
【0109】
例えば、抽出された文字列がマイクロサテライト多型（「ＳＴＲＰ」）のように非常に短い配列（１～４塩基対の長さ）の単純反復配列を表すとき、文字列に含まれている反復回数（および、ヌクレオチド総数）がさらに決定される。単純反復配列は、個体のゲノムにおいて、例えば数ヌクレオチド～数十ヌクレオチドを１単位として、反復回数が異なり得る。回数に対応する「アレルの型」を検出する。例えば、２種類の異なる長さの配列を検出した場合、「ヘテロ接合型」、また１種類のみ長さの配列を検出した場合、「ホモ接合型」と決定する。
【0110】
晩発性の単一遺伝子疾患であるハンチントン病の原因遺伝子（ＨＴＴ）をコード配列内に存在する３ヌクレオチド（CAG）のマイクロサテライト多型（「ＳＴＲＰ」）を例に、当該若年成人の無症候者（あるいは、当該疾患患者）における上記遺伝型の決定過程を具体的に説明する。ハンチントン病の患者では、変異アレルが細胞（特に神経細胞）にとって有害な異常タンパク質を産生する。ニューロンの消失は緩徐であるが、最終的には破壊的な神経変性状態へと至る。症状の発症は通常中年期から更年期に生じる。ハンチントン病は、その原因遺伝子ＨＴＴのコード配列上に存在するCAGリピートの不安定な伸長によって長いポリグルタミン鎖が産生されるために起こる。正常型のグルタミンの反復回数は６～３５であるのに対して、疾患患者（あるいは、疾患の発症リスクの極めて高い若年成人の無症候者）は、３６～１２１である。
【0111】
上記のような既知のマイクロサテライト多型（「ＳＴＲＰ」）の場合、対応する９０１ならびに９０３の文字列は、上記方法により容易に取得可能である。当該疾患患者の全ゲノムのヌクレオチド配列を表す文字列（「全長文字列」）における（２）の文字列（２つ１組：図９の９０１ならびに９０３の文字列）の存在が確認された後に、２つ１組の文字列の間に存在する文字列（図９の９０２：標的ヌクレオチドの全長ヌクレオチド配列を表す）の配列およびその長さが、抽出・決定される。例えば、配列およびその長さを抽出した結果、CAGのリピート回数が「８０（ヌクレオチド数：２４０）」ならびに「１１３（ヌクレオチド数：３３９）」の２種類であった場合、ヘテロ接合型である（両アレルとも、疾患型アレルに相当するリピート数を有していることから、発症リスクが極めて高い（例えば、ハンチントン病の治療薬の投与計画に対して、「不可欠因子」の遺伝型の候補となりうる。また、ハンチントン病に対して禁忌である薬剤に対して、「禁則因子」の遺伝型の候補となりうる。））。また、CAGのリピート回数が「５（ヌクレオチド数：１５）」の１種類であった場合、ホモ接合型である（両アレルの型は正常型アレルに相当するリピート数を有していることから、発症リスクは低い（例えば、ハンチントン病の治療薬の投与計画に対して、「禁則因子」の候補となりうる。また、ハンチントン病に対して禁忌である薬剤に対して、「不可欠因子」の候補となりうる。））。
【0112】
決定された「アレルの型」（個人の遺伝型）とともに、個人のゲノムに存在するＤＮＡバリアントを表す情報は、ＤＢ、記録媒体または記憶装置に保存されるとともに（図示せず）、ゲノム情報ＤＢ５０（図２）に格納される（図１０の工程Ｓ１９）。
【0113】
〔その他〕
図２のシステム１を実行するプログラム全体は、ユーザの使用するユーザ端末からアクセス可能なサーバに保存され、ユーザ端末からアクセス可能なイントラネットまたはインターネットを介して実行可能である。上記システム１は、ユーザが出力を希望する情報を紙面に印刷するための印刷装置（例えばプリンタまたは複合機）と接続されていてもよい。
図２のシステム１を実行するプログラム全体は、ユーザの使用するユーザ端末からアクセス可能なサーバに保存され、ユーザ端末からアクセス可能なイントラネットまたはインターネットを介して実行可能である。上記システム１は、ユーザが出力を希望する情報を紙面に印刷するための印刷装置（例えばプリンタまたは複合機）と接続されていてもよい。
【0114】
この場合、上記実施形態では表示装置２０（図２）と入力装置３０（図２）は、制御部１０（図２）に接続されているものとして示されているが、表示装置２０（図２）と入力装置３０（図２）はユーザ端末（ＰＣ、タブレット、スマートフォンなど）に存在することになる。サーバ装置とユーザ端末はネットワーク回線により繋がっており、ユーザ端末の入力装置３０（図２）により入力された情報がサーバ装置に送信され（例えば、スマートフォン、タブレット等でバーコードをスキャンすることで入力することもできる）、サーバ装置は、当該入力された情報、事象関連遺伝型情報ＤＢ４０（図２）およびゲノム情報ＤＢ５０（図２）から取得した情報に基づいて制御部１０（図２）によって生成された情報をユーザ端末に送信し、ユーザ端末の表示装置２０（図２）を介してユーザに出力される。すなわち、サーバ装置は図４、図５に示すフローチャートと同様の処理を行い、前記適用事象出力部１４０（図２）は、個人に対する適用事象を、ユーザ端末に送信し、適用事象を受信したユーザ端末は表示装置に当該適用事象を表示する。ここでの適用事象には、図４の工程Ｓ８、Ｓ９、図５の工程Ｓ１０、Ｓ１４で表示される情報が含まれる。
【0115】
図２において、事象関連遺伝型情報ＤＢ４０は、禁則因子情報７００（図３（ｄ））および不可欠因子情報８００（図３（ｅ））を含む１つのＤＢとして示しているが、禁則因子情報７００（図３（ｄ））および不可欠因子情報８００（図３（ｅ））は別々の事象関連遺伝型情報ＤＢ４０（図２）に含まれていてもよい。
【0116】
図４の工程Ｓ２～Ｓ４と、工程Ｓ５～Ｓ７とは、順序が逆であってもよい。すなわち、不可欠因子情報と個人の遺伝型情報との一致を判断した後に、禁則因子情報と個人の遺伝型情報との一致の判断を行ってもよい。
【0117】
上記実施形態では、不可欠因子情報および禁則因子情報の両方と個人の遺伝型情報との一致（または不一致）を判断しているが、不可欠因子情報および禁則因子情報のいずれか一方のみと個人の遺伝型情報との一致（または不一致）を判断してもよい。不可欠因子情報のみと個人の遺伝型情報との一致（または不一致）を判断する場合は、図４の工程Ｓ２～Ｓ４は省略される。一方、禁則因子情報のみと個人の遺伝型情報との一致（または不一致）を判断する場合は、工程Ｓ５～Ｓ７は省略される。
【0118】
上記実施形態では、個人を患者、事象を医薬として、患者にとって好適な投与計画を作成するシステムとしているが、以下のように変更してもよい。例えば、治療計画全般（例えば、外科手術、放射線療法、食事療法、運動療法などに関する意思決定支援システム）、疾患リスク判定、一般消費者による市販薬やサプリメントの選択などの医療分野、母親による乳幼児教育の方針決定などの教育分野、個人の特定の生活スタイルに対する適性の判定、個人の保険の加入の適正の判定や個人の適性にもとづく職業選択に関する意思決定支援などの一般社会分野、あるいは個人の特定のタンパク質のアミノ酸配列に異常が無いかの判定などの研究分野を含め、ヒトゲノムの遺伝的多様性と関連したあらゆる事象について、上記の意思決定支援システムの適用を変更してもよい。
【0119】
〔ソフトウェアによる実現例〕
図２のシステム１は、制御部１０（特に情報取得部１１０、適用事象決定部１２０、事象情報変更部１３０、および適用事象出力部１４０）を、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
図２のシステム１は、制御部１０（特に情報取得部１１０、適用事象決定部１２０、事象情報変更部１３０、および適用事象出力部１４０）を、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【0120】
後者の場合、意思決定支援システム１（図２）は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵを用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、当該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【符号の説明】
【0121】
１ 意思決定支援システム
１０ 制御部
１１０ 情報取得部
１２０ 適用事象決定部
１３０ 事象情報変更部
１４０ 適用事象出力部
２０ 表示装置
３０ 入力装置
４０ 事象関連遺伝型情報ＤＢ
５０ ゲノム情報ＤＢ
４００ 個人情報
５００ 事象情報
５１０ 変更事象情報
５２０ 変更事象情報
６００ 個人遺伝型情報
７００ 禁則因子情報
８００ 不可欠因子情報
９０１ 文字例
９０２ 文字列（標的ヌクレオチド）
９０３ 文字列
１０ 制御部
１１０ 情報取得部
１２０ 適用事象決定部
１３０ 事象情報変更部
１４０ 適用事象出力部
２０ 表示装置
３０ 入力装置
４０ 事象関連遺伝型情報ＤＢ
５０ ゲノム情報ＤＢ
４００ 個人情報
５００ 事象情報
５１０ 変更事象情報
５２０ 変更事象情報
６００ 個人遺伝型情報
７００ 禁則因子情報
８００ 不可欠因子情報
９０１ 文字例
９０２ 文字列（標的ヌクレオチド）
９０３ 文字列
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】