特許 7636443 腸内マイクロバイオーム指数を決定するための装置、方法及び命令を記録した記録媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-02-17

(45)【発行日】2025-02-26

(54)【発明の名称】腸内マイクロバイオーム指数を決定するための装置、方法及び命令を記録した記録媒体

(51)【国際特許分類】

   C12M 1/34 20060101AFI20250218BHJP

   G16H 50/00 20180101ALI20250218BHJP

   C12Q 1/06 20060101ALI20250218BHJP

   C12N 15/31 20060101ALN20250218BHJP

【ＦＩ】

C12M1/34 D ZNA

G16H50/00

C12Q1/06

C12N15/31

【請求項の数】 26

(21)【出願番号】P 2022577401

(86)(22)【出願日】2021-06-16

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-07-14

(86)【国際出願番号】 KR2021007567

(87)【国際公開番号】W WO2021256860

(87)【国際公開日】2021-12-23

【審査請求日】2023-02-14

(31)【優先権主張番号】10-2020-0073197

(32)【優先日】2020-06-16

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(31)【優先権主張番号】10-2021-0000946

(32)【優先日】2021-01-05

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

【微生物の受託番号】KCTC  KCTC14406BP

【微生物の受託番号】KCTC  KCTC14407BP

【微生物の受託番号】KCTC  KCTC14408BP

【微生物の受託番号】KCTC  KCTC14409BP

(73)【特許権者】

【識別番号】521440334

【氏名又は名称】シージェイ バイオサイエンス， インク．

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ミン，ウィ・ギ

(72)【発明者】

【氏名】オ，ヒョン・ソク

(72)【発明者】

【氏名】キム，ナム・イル

(72)【発明者】

【氏名】イム，ジョン・ミン

(72)【発明者】

【氏名】キム，ウン・ヘ

【審査官】田中 晴絵

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－０７８２７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第１９／１８７９３３（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｃ１２Ｍ １／００－ ３／１０

Ｇ１６Ｈ ５０／００

Ｃ１２Ｎ １５／００－１５／９０

Ｃ１２Ｑ １／００－ ３／００

ＣＡｐｌｕｓ／ＭＥＤＬＩＮＥ／ＥＭＢＡＳＥ／ＢＩＯＳＩＳ（ＳＴＮ）

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

通信回路；
１つ以上のプロセッサ；及び
前記１つ以上のプロセッサによる実行時、前記１つ以上のプロセッサが演算を行うようにする命令が格納された１つ以上のメモリを含み、
前記１つ以上のプロセッサは、
各指数別平均均衡的精度（Ｍｅａｎ Ｂａｌａｎｃｅｄ Ａｃｃｕｒａｃｙ）または有意味数（Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ）のうち少なくとも１つに基づいて、第１情報、第２情報、第３情報及び第４情報を決定するのに用いる指数を微生物類似度関連指数、有害微生物関連指数、有益微生物関連指数及び微生物多様性関連指数から選択し、
前記通信回路を用いて、１つ以上の検査装置から対象者の生体試料に関する検査情報を獲得し、
選択された前記指数及び前記検査情報に基づいて、予め設定された基準によって分類された健康人からの生体試料である予め設定された基準試料と前記生体試料との間の微生物類似度に関する前記第１情報、前記対象者の腸内有害微生物の比率に関する前記第２情報、前記対象者の腸内有益微生物の比率に関する前記第３情報及び前記対象者の腸内微生物の多様性に関する前記第４情報を決定し、
前記第１情報、前記第２情報、前記第３情報及び前記第４情報に予め設定された加重値をそれぞれに適用することで、前記対象者の腸内マイクロバイオーム（ｍｉｃｒｏｂｉｏｍｅ）の状態を示す腸内マイクロバイオーム指数を決定する、装置。

【請求項2】

前記１つ以上のプロセッサは、
前記通信回路を用いて、前記腸内マイクロバイオーム指数を示す情報を前記対象者の装置に伝達する、請求項１に記載の装置。

【請求項3】

前記１つ以上のメモリは、前記基準試料に関する情報をさらに格納し、
前記１つ以上のプロセッサは、
前記検査情報及び前記基準試料に関する情報に基づいて、前記生体試料内の各微生物種の存在比率の分布と前記基準試料内の各微生物種の存在比率の分布との間の類似度を決定し、
前記類似度に基づいて、前記第１情報を決定する、請求項１に記載の装置。

【請求項4】

前記１つ以上のプロセッサは、
前記検査情報に基づいて、前記生体試料内において予め設定された共生微生物種及び予め設定された有害微生物種に対する前記有害微生物種の存在比率を決定し、
前記存在比率に基づいて、前記第２情報を決定する、請求項１に記載の装置。

【請求項5】

前記１つ以上のプロセッサは、
前記検査情報に基づいて、前記生体試料内において予め設定された有益微生物種の存在比率を決定し、
前記存在比率に基づいて、前記第３情報を決定する、請求項１に記載の装置。

【請求項6】

前記１つ以上のプロセッサは、
前記検査情報に基づいて、前記生体試料内の全微生物種の個数及び前記全微生物種のそれぞれの存在比率の分布が均等な程度を決定し、
前記全微生物種の個数及び前記均等な程度に基づいて、前記第４情報を決定する、請求項１に記載の装置。

【請求項7】

１つ以上のプロセッサ及び前記１つ以上のプロセッサによって実行されるための命令が格納された１つ以上のメモリを含む装置で行われる方法において、
前記１つ以上のプロセッサが、各指数別平均均衡的精度または有意味数のうち少なくとも１つに基づいて、第１情報、第２情報、第３情報及び第４情報を決定するのに用いる指数を微生物類似度関連指数、有害微生物関連指数、有益微生物関連指数及び微生物多様性関連指数から選択する段階；
前記１つ以上のプロセッサが、１つ以上の検査装置から対象者の生体試料に関する検査情報を獲得する段階；
前記１つ以上のプロセッサが、選択された前記指数及び前記検査情報に基づいて、予め設定された基準によって分類された健康人からの生体試料である予め設定された基準試料と前記生体試料との間の微生物類似度に関する前記第１情報、前記対象者の腸内有害微生物の比率に関する前記第２情報、前記対象者の腸内有益微生物の比率に関する前記第３情報及び前記対象者の腸内微生物の多様性に関する前記第４情報を決定する段階；及び
前記１つ以上のプロセッサが、前記第１情報、前記第２情報、前記第３情報及び前記第４情報に予め設定された加重値をそれぞれに適用することで、前記対象者の腸内マイクロバイオームの状態を示す腸内マイクロバイオーム指数を決定する段階を含む、方法。

【請求項8】

１つ以上のプロセッサによる実行時、前記１つ以上のプロセッサが演算を行うようにする命令を記録した非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサが、
各指数別平均均衡的精度または有意味数のうち少なくとも１つに基づいて、第１情報、第２情報、第３情報及び第４情報を決定するのに用いる指数を微生物類似度関連指数、有害微生物関連指数、有益微生物関連指数及び微生物多様性関連指数から選択し、
選択された前記指数及び１つ以上の検査装置から獲得された対象者の生体試料に関する検査情報に基づいて、予め設定された基準によって分類された健康人からの生体試料である予め設定された基準試料と前記生体試料との間の微生物類似度に関する前記第１情報、前記対象者の腸内有害微生物の比率に関する前記第２情報、前記対象者の腸内有益微生物の比率に関する前記第３情報及び前記対象者の腸内微生物の多様性に関する前記第４情報を決定し、
前記第１情報、前記第２情報、前記第３情報及び前記第４情報に予め設定された加重値をそれぞれに適用することで、前記対象者の腸内マイクロバイオームの状態を示す腸内マイクロバイオーム指数を決定するようにする、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

【請求項9】

前記１つ以上のプロセッサは、
前記検査情報のうち、前記生体試料に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値及び／又は前記検査情報に基づいて決定された前記対象者の腸内マイクロバイオームの状態を示す腸内マイクロバイオーム指数に基づいて、前記対象者の腸類型が、炎症誘発微生物が腸内マイクロバイオームに多い第１類型に分類されるかどうかを決定し、
前記１つ以上のメモリから、前記腸類型と連関した腸管理情報を獲得し、
前記腸管理情報は、前記腸類型を有する前記対象者の腸内マイクロバイオーム調節案を示すように構成されている、請求項１に記載の装置。

【請求項10】

前記１つ以上のプロセッサは、
前記通信回路を用いて、前記腸類型を示す情報及び前記腸管理情報を前記対象者の装置に伝達する、請求項９に記載の装置。

【請求項11】

前記炎症特異的なバイオマーカーはプロテオバクテリア（Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）門（Ｐｈｙｌｕｍ）微生物及びフソバクテリウム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）属（Ｇｅｎｕｓ）微生物のうちで選択された少なくとも１つである、請求項９に記載の装置。

【請求項12】

前記１つ以上のプロセッサは、
前記生体試料に対する前記プロテオバクテリア門微生物の存在比率が１０％を超えるか、または前記生体試料に対する前記フソバクテリウム属微生物の存在比率が１％を超える場合、前記腸類型を前記第１類型に決定する、請求項１１に記載の装置。

【請求項13】

前記１つ以上のプロセッサは、
前記生体試料に対する前記炎症特異的なバイオマーカーの数値が予め設定された第１基準を満たすか、及び／又は前記腸内マイクロバイオーム指数が予め設定された第２基準を満たせば、前記腸類型を前記第１類型に決定する、請求項９に記載の装置。

【請求項14】

前記１つ以上のプロセッサは、
前記通信回路を用いて、前記腸類型を示す情報、前記腸管理情報及び前記腸内マイクロバイオーム指数を示す情報を前記対象者の装置に伝達する、請求項９に記載の装置。

【請求項15】

前記１つ以上のプロセッサは、
前記対象者の前記腸類型が前記第１類型に決定されていない場合、
前記生体試料に対するプレボテラ（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）属微生物の存在比率が３％を超えれば前記腸類型を第２類型に決定し、３％以下であれば前記腸類型を第３類型に決定する、請求項９に記載の装置。

【請求項16】

前記腸管理情報の前記腸内マイクロバイオーム調節案は、前記腸類型に対応する特定プロバイオティクスの摂取、特定食物の摂取及び特定生活習慣の適用のうちで選択された少なくとも１つを含む、請求項９に記載の装置。

【請求項17】

前記腸管理情報の前記腸内マイクロバイオーム調節案は、前記腸類型を有する前記対象者の前記腸内マイクロバイオーム指数を変化させる程度に応じて優先順位を有する、請求項１６に記載の装置。

【請求項18】

前記１つ以上のプロセッサは、前記対象者の前記腸類型が、プレボテラ属微生物が腸内マイクロバイオームに多い第２類型に分類されるかどうか、および、前記対象者の前記腸類型が、バクテロイデス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）属微生物が腸内マイクロバイオームに多い第３類型に分類されるかどうか、を決定するように構成され、
前記腸内マイクロバイオーム調節案は、
（ｉ）前記第１類型に分類された対象者に１つ以上のラクトバチルスパラカゼイ、１つ以上のラクトバチルスファーメンタム、１つ以上のラクトバチルスプランタルムグループ、及び／又は１つ以上のラクトコッカスラクティスグループを含む１種以上の微生物を含むプロバイオティクスを提案すること；
（ｉｉ）前記第２類型に分類される対象者に１つ以上のラクトバチルスファーメンタム、及び／又は１つ以上のラクトコッカスラクティスグループを含む１種以上の微生物を含むプロバイオティクスを提案すること；または
（ｉｉｉ）前記第３類型に分類される対象者に１つ以上のラクトバチルスファーメンタム、１つ以上のラクトバチルスプランタルムグループ及び／又は１つ以上のラクトコッカスラクティスグループを含む１種以上の微生物を含むプロバイオティクスを提案することである、請求項１６に記載の装置。

【請求項19】

ラクトバチルスパラカゼイはラクトバチルスパラカゼイｓｕｂｓｐ． パラカゼイ、ラクトバチルスパラカゼイｓｕｂｓｐ． トレランス、またはラクトバチルスパラカゼイｓｕｂｓｐ． トレランス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐａｒａｃａｓｅｉ ｓｕｂｓｐ． ｔｏｌｅｒａｎｃｅ）ＨＭ０８６６（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０９ＢＰ）を含むものである、請求項１８に記載の装置。

【請求項20】

ラクトバチルスファーメンタムはラクトバチルスファーメンタム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｆｅｒｍｅｎｔｕｍ）ＨＭ０７４０（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０６ＢＰ）を含むものである、請求項１８に記載の装置。

【請求項21】

ラクトバチルスプランタルムグループはラクトバチルスプランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ）、ラクトバチルスペントーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｅｎｔｏｓｕｓ）、ラクトバチルスパラプランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐａｒａｐｌａｎｔａｒｕｍ）、ラクトバチルスファビファーメンタス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｆａｂｉｆｅｒｍｅｎｔａｎｓ）、ラクトバチルスシアンファンゲンシス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｘｉａｎｇｆａｎｇｅｎｓｉｓ）、ラクトバチルスハーバラム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｈｅｒｂａｒｕｍ）、ラクトバチルスモデスティサリトレランス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｍｏｄｅｓｔｉｓａｌｉｔｏｌｅｒａｎｓ）及びこれらの亜種（ｓｕｂｓｐ．）からなる群から選択された１つ以上を含むものである、請求項１８に記載の装置。

【請求項22】

ラクトバチルスプランタルムは、ラクトバチルスプランタルムｓｕｂｓｐ． プランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ． ｐｌａｎｔａｒｕｍ）、ラクトバチルスプランタルムｓｕｂｓｐ． アルゲントラテンシス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ． ａｒｇｅｎｔｏｒａｔｅｎｓｉｓ）、またはラクトバチルスプランタルムｓｕｂｓｐ． プランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ． ｐｌａｎｔａｒｕｍ）ＨＭ０７８２（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０７ＢＰ）を含むものである、請求項２１に記載の装置。

【請求項23】

ラクトコッカスラクティスグループはラクトコッカスラクティスｓｕｂｓｐ． ラクティス（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ． ｌａｃｔｉｓ）、ラクトコッカスラクティスｓｕｂｓｐ． ホールドニアエ（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ． ｈｏｒｄｎｉａｅ）、ラクトコッカスラクティスｓｕｂｓｐ． クレモリス（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ． ｃｒｅｍｏｒｉｓ）、ラクトコッカスラクティスｓｕｂｓｐ． トゥルクテ（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ． ｔｒｕｃｔａｅ）、及びラクトバチルスラクティスｓｕｂｓｐ． ラクティス（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ． ｌａｃｔｉｓ）ＨＭ０８５０（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０８ＢＰ）からなる群から選択された１つ以上を含むものである、請求項１８に記載の装置。

【請求項24】

ラクトバチルスパラカゼイはラクトバチルスパラカゼイｓｕｂｓｐ． トレランス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐａｒａｃａｓｅｉ ｓｕｂｓｐ． ｔｏｌｅｒａｎｃｅ）ＨＭ０８６６（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０９ＢＰ）を含み、
ラクトバチルスファーメンタムはラクトバチルスファーメンタム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｆｅｒｍｅｎｔｕｍ）ＨＭ０７４０（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０６ＢＰ）を含み、
ラクトバチルスプランタルムはラクトバチルスプランタルムｓｕｂｓｐ． プランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ． ｐｌａｎｔａｒｕｍ）ＨＭ０７８２（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０７ＢＰ）を含み、
ラクトコッカスラクティスグループはラクトバチルスラクティスｓｕｂｓｐ． ラクティス（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ． ｌａｃｔｉｓ）ＨＭ０８５０（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０８ＢＰ）を含むものである、請求項１８に記載の装置。

【請求項25】

１つ以上のプロセッサ及び前記１つ以上のプロセッサによって実行されるための命令が格納された１つ以上のメモリを含む装置で行われる方法において、
前記１つ以上のプロセッサが、各指数別平均均衡的精度または有意味数のうち少なくとも１つに基づいて、第１情報、第２情報、第３情報及び第４情報を決定するのに用いる指数を微生物類似度関連指数、有害微生物関連指数、有益微生物関連指数及び微生物多様性関連指数から選択する段階；
前記１つ以上のプロセッサが、１つ以上の検査装置から対象者の生体試料に関する検査情報を獲得する段階；
前記１つ以上のプロセッサが、選択された前記指数及び前記検査情報に基づいて、予め設定された基準によって分類された健康人からの生体試料である予め設定された基準試料と前記生体試料との間の微生物類似度に関する前記第１情報、前記対象者の腸内有害微生物の比率に関する前記第２情報、前記対象者の腸内有益微生物の比率に関する前記第３情報及び前記対象者の腸内微生物の多様性に関する前記第４情報を決定する段階；
前記１つ以上のプロセッサが、前記第１情報、前記第２情報、前記第３情報及び前記第４情報に予め設定された加重値をそれぞれに適用することで、前記対象者の腸内マイクロバイオームの状態を示す腸内マイクロバイオーム指数を決定する段階；
前記１つ以上のプロセッサが、前記検査情報のうち、前記生体試料に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値に基づいて、前記対象者の腸類型を第１類型に決定する段階；及び
前記１つ以上のプロセッサが、前記１つ以上のメモリから前記腸類型と連関した腸管理情報を獲得する段階を含み、
前記腸管理情報は、前記腸類型を有する前記対象者の腸内マイクロバイオーム調節案を示す、方法。

【請求項26】

１つ以上のプロセッサによる実行時、前記１つ以上のプロセッサが演算を行うようにする命令を記録した非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサが、
各指数別平均均衡的精度または有意味数のうち少なくとも１つに基づいて、第１情報、第２情報、第３情報及び第４情報を決定するのに用いる指数を微生物類似度関連指数、有害微生物関連指数、有益微生物関連指数及び微生物多様性関連指数から選択し、
選択された前記指数及び１つ以上の検査装置から獲得された対象者の生体試料に関する検査情報に基づいて、予め設定された基準によって分類された健康人からの生体試料である予め設定された基準試料と前記生体試料との間の微生物類似度に関する前記第１情報、前記対象者の腸内有害微生物の比率に関する前記第２情報、前記対象者の腸内有益微生物の比率に関する前記第３情報及び前記対象者の腸内微生物の多様性に関する前記第４情報を決定し、
前記第１情報、前記第２情報、前記第３情報及び前記第４情報に予め設定された加重値をそれぞれに適用することで、前記対象者の腸内マイクロバイオームの状態を示す腸内マイクロバイオーム指数を決定し、
前記検査情報のうちで、前記生体試料に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値に基づいて、前記対象者の腸類型を第１類型に決定し、
１つ以上のメモリから前記腸類型と連関した腸管理情報を獲得するようにし、
前記腸管理情報は、前記腸類型を有する前記対象者の腸内マイクロバイオーム調節案を示す、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、腸内マイクロバイオーム指数を決定するための技術に関するものである。

【背景技術】

【0002】

ヒトの体には数多くの微生物が共生して生きており、このような微生物は呼吸器、口腔、皮膚等にも分布するが大腸をはじめとする消化器官にほぼ存在する。この際、共生する微生物らが疾病を引き起こさないまま群集をなす場合を正常菌叢という。正常菌叢はヒトに有害な病原性微生物が身体に定着できないように阻害する役割をする。特に、腸の場合、数百種の微生物が複雑な生態系をなして生きているので、ヒトが健康な状態を保つためには、正常菌叢が維持されることが重要で、正常菌叢と腸内免疫系が共に作動して均衡的な状態を維持することを恒常性（Ｈｏｍｅｏｓｔａｓｉｓ）という。しかし、外部要因によって正常菌叢に不均衡が生じたり、正常菌叢と有害な病原性微生物との間の比率に変化が生じたりして正常範囲を逸脱するようになれば、不均衡状態（ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ）となる。最近の研究では、腸で発生した不均衡状態が各種症状または多様な疾病に関わっていることが明らかになっており、代表的に炎症性腸疾患をはじめ代謝症候群、肥満、糖尿、心血管疾患等と連関していると報告されている。

【0003】

従って、個人の健康状態または個人が有する疾病に対する危険性を判断するためには、腸内菌叢の状態を正確に把握することが重要である。ＮＧＳ（Ｎｅｘｔ－Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）技術と広範囲な遺伝体情報の分析を可能にする生物情報学の発展に伴い、腸内菌叢を短い時間に分析することが可能となっている。腸内マイクロバイオーム（ｍｉｃｒｏｂｉｏｍｅ）は、このように分析された腸内微生物群集の総体的遺伝情報を意味し、腸内マイクロバイオームは腸内菌叢の状態の把握のために活用され得る。

【0004】

ただし、腸内菌叢の状態は、いくつかの微生物種だけに基づいて単純化して導出できるものではなく、生態学的な側面で接近して把握しなければならない。腸内菌叢自体が数百種の微生物が複雑な生態系をなして構成されたものであるためである。しかし、既存の診断方法は腸内検出された微生物の既知の機能的特性に断片的に依存するか、または対象者の健康記録を用いるだけなので、制限的である。また、腸内マイクロバイオームの状態が正確に診断されなければ、腸内マイクロバイオームを調節しようとする試み（例：プロバイオティクスの摂取）は効率性が落ちることもある。

【0005】

従って、腸内マイクロバイオームの生態学的な指標を総合的に考慮して対象者の健康状態を診断する方法が求められる。また、対象者の腸内マイクロバイオームに基づいて腸類型を細部的に区分し、対象者の腸類型に適した腸内マイクロバイオームの調節方法を提示することが要求される。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本開示は、腸内マイクロバイオーム指数を決定するための技術を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の一側面として、腸内マイクロバイオーム指数を決定するための装置が提案され得る。本開示の一側面による装置は、通信回路；１つ以上のプロセッサ；及び前記１つ以上のプロセッサによる実行時、前記１つ以上のプロセッサが演算を行うようにする命令が格納された１つ以上のメモリを含み得る。前記１つ以上のプロセッサは、前記通信回路を用いて、１つ以上の検査装置から対象者の生体試料に関する検査情報を獲得し、前記検査情報に基づいて、予め設定された基準試料と前記生体試料との間の微生物類似度に関する第１情報、前記対象者の腸内有害微生物の比率に関する第２情報、前記対象者の腸内有益微生物の比率に関する第３情報及び前記対象者の腸内微生物の多様性に関する第４情報を決定し、前記第１情報、前記第２情報、前記第３情報及び前記第４情報に基づいて、前記対象者の腸内マイクロバイオーム（ｍｉｃｒｏｂｉｏｍｅ）の状態を示す腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。

【0008】

一実施例で、前記１つ以上のプロセッサは、前記通信回路を用いて、前記腸内マイクロバイオーム指数を示す情報を前記対象者の装置に伝達することができる。

【0009】

一実施例で、前記１つ以上のメモリは、前記基準試料に関する情報をさらに格納し、前記１つ以上のプロセッサは、前記検査情報及び前記基準試料に関する情報に基づいて、前記生体試料内の各微生物種の存在比率の分布と前記基準試料内の各微生物種の存在比率の分布との間の類似度を決定し、前記類似度に基づいて、前記第１情報を決定することができる。

【0010】

一実施例で、前記１つ以上のプロセッサは、前記検査情報に基づいて、前記生体試料内に予め設定された共生微生物種及び有害微生物種に対する前記有害微生物種の存在比率を決定し、前記存在比率に基づいて、前記第２情報を決定することができる。

【0011】

一実施例で、前記１つ以上のプロセッサは、前記検査情報に基づいて、前記生体試料内に予め設定された有益微生物種の存在比率を決定し、前記存在比率に基づいて、前記第３情報を決定することができる。

【0012】

一実施例で、前記１つ以上のプロセッサは、前記検査情報に基づいて、前記生体試料内の全微生物種の個数及び前記全微生物種のそれぞれの存在比率の分布が均等な程度を決定し、前記全微生物種の個数及び前記均等な程度に基づいて、前記第４情報を決定することができる。

【0013】

一実施例で、前記１つ以上のプロセッサは、前記第１情報、前記第２情報、前記第３情報及び前記第４情報のそれぞれに予め設定された加重値を適用して、前記腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。

【0014】

本開示の一側面として、腸内マイクロバイオーム指数を決定するための方法が提案され得る。本開示の一側面による方法は、１つ以上のプロセッサ及び前記１つ以上のプロセッサによって実行されるための命令が格納された１つ以上のメモリを含む装置で行われ得る。腸内マイクロバイオーム指数を決定するための方法は、前記１つ以上のプロセッサが、１つ以上の検査装置から対象者の生体試料に関する検査情報を獲得する段階；前記１つ以上のプロセッサが、前記検査情報に基づいて、予め設定された基準試料と前記生体試料との間の微生物類似度に関する第１情報、前記対象者の腸内有害微生物の比率に関する第２情報、前記対象者の腸内有益微生物の比率に関する第３情報及び前記対象者の腸内微生物の多様性に関する第４情報を決定する段階；及び前記１つ以上のプロセッサが、前記第１情報、前記第２情報、前記第３情報及び前記第４情報に基づいて、前記対象者の腸内マイクロバイオームの状態を示す腸内マイクロバイオーム指数を決定する段階を含み得る。

【0015】

本開示の一側面として、腸内マイクロバイオーム指数を決定するための命令を記録した非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提案され得る。本開示の一側面による記録媒体に記録された命令は、コンピュータ上で行われるための命令であって、１つ以上のプロセッサによる実行時、１つ以上のプロセッサが、１つ以上の検査装置から獲得された対象者の生体試料に関する検査情報に基づいて、予め設定された基準試料と前記生体試料との間の微生物類似度に関する第１情報、前記対象者の腸内有害微生物の比率に関する第２情報、前記対象者の腸内有益微生物の比率に関する第３情報及び前記対象者の腸内微生物の多様性に関する第４情報を決定し、前記第１情報、前記第２情報、前記第３情報及び前記第４情報に基づいて、前記対象者の腸内マイクロバイオームの状態を示す腸内マイクロバイオーム指数を決定するようにすることができる。

【0016】

本開示の一側面として、腸類型を決定するための装置が提案され得る。本開示の一側面による装置は、通信回路；１つ以上のプロセッサ；及び前記１つ以上のプロセッサによる実行時、前記１つ以上のプロセッサが演算を行うようにする命令が格納された１つ以上のメモリを含み得る。前記１つ以上のプロセッサは、前記通信回路を用いて、１つ以上の検査装置から対象者の生体試料に関する検査情報を獲得し、前記検査情報のうち、前記生体試料に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値及び／又は前記検査情報に基づいて決定された前記対象者の腸内マイクロバイオームの状態を示す腸内マイクロバイオーム指数に基づいて、前記対象者の腸類型を第１類型に決定し、前記１つ以上のメモリから、前記腸類型と連関した腸管理情報を獲得し、前記腸管理情報は、前記腸類型を有する前記対象者の腸内マイクロバイオーム調節案を示すことができる。

【0017】

一実施例で、前記１つ以上のプロセッサは、前記通信回路を用いて、前記腸類型を示す情報及び前記腸管理情報を前記対象者の装置に伝達することができる。

【0018】

一実施例で、前記炎症特異的なバイオマーカーはプロテオバクテリア（Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）門（Ｐｈｙｌｕｍ）微生物及びフソバクテリウム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）属（Ｇｅｎｕｓ）微生物のうちで選択された少なくとも１つであってもよい。

【0019】

一実施例で、前記１つ以上のプロセッサは、前記生体試料に対する前記プロテオバクテリア門微生物の存在比率が１０％を超えるか、または前記生体試料に対する前記フソバクテリウム属微生物の存在比率が１％を超える場合、前記腸類型を前記第１類型に決定することができる。

【0020】

一実施例で、前記１つ以上のプロセッサは、前記生体試料に対する前記炎症特異的なバイオマーカーの数値が予め設定された第１基準を満たすか、及び／又は前記腸内マイクロバイオーム指数が予め設定された第２基準を満たせば、前記腸類型を前記第１類型に決定することができる。

【0021】

一実施例で、前記１つ以上のプロセッサは、前記検査情報に基づいて、予め設定された基準試料と前記生体試料との間の微生物類似度に関する第１情報、前記対象者の腸内有害微生物の比率に関する第２情報、前記対象者の腸内有益微生物の比率に関する第３情報及び前記対象者の腸内微生物の多様性に関する第４情報を決定し、前記第１情報、前記第２情報、前記第３情報及び前記第４情報に基づいて、前記腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。

【0022】

一実施例で、前記１つ以上のプロセッサは、前記第１情報、前記第２情報、前記第３情報及び前記第４情報のそれぞれに予め設定された加重値を適用して、前記腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。

【0023】

一実施例で、前記１つ以上のプロセッサは、前記通信回路を用いて、前記腸類型を示す情報、前記腸管理情報及び前記腸内マイクロバイオーム指数を示す情報を前記対象者の装置に伝達することができる。

【0024】

一実施例で、前記１つ以上のプロセッサは、前記対象者の前記腸類型が前記第１類型に決定されていない場合、前記生体試料に対するプレボテラ（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）属微生物の存在比率が３％を超えれば前記腸類型を第２類型に決定し、３％以下であれば前記腸類型を第３類型に決定することができる。

【0025】

一実施例で、前記腸管理情報の前記腸内マイクロバイオーム調節案は、前記腸類型に対応する特定プロバイオティクスの摂取、特定食物の摂取及び特定生活習慣の適用のうちで選択された少なくとも１つを含み得る。

【0026】

一実施例で、前記腸管理情報の前記腸内マイクロバイオーム調節案は、前記腸類型を有する前記対象者の前記腸内マイクロバイオーム指数を変化させる程度に応じて優先順位を有し得る。

【0027】

一実施例で、前記腸内マイクロバイオーム調節案は、（i）第１類型に分類された対象者に１つ以上のラクトバチルスパラカゼイ、１つ以上のラクトバチルスファーメンタム、１つ以上のラクトバチルスプランタルムグループ、及び／又は１つ以上のラクトコッカスラクティスグループを含む１種以上の微生物を含むプロバイオティクスを提案すること；（ii）第２類型に分類される対象者に１つ以上のラクトバチルスファーメンタム、及び／又は１つ以上のラクトコッカスラクティスグループを含む１種以上の微生物を含むプロバイオティクスを提案すること；または（iii）第３類型に分類される対象者に１つ以上のラクトバチルスファーメンタム、１つ以上のラクトバチルスプランタルムグループ及び／又は１つ以上のラクトコッカスラクティスグループを含む１種以上の微生物を含むプロバイオティクスを提案するものであってもよい。

【0028】

一実施例で、ラクトバチルスパラカゼイはラクトバチルスパラカゼイｓｕｂｓｐ. パラカゼイ、ラクトバチルスパラカゼイｓｕｂｓｐ. トレランス、またはラクトバチルスパラカゼイｓｕｂｓｐ. トレランス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐａｒａｃａｓｅｉ ｓｕｂｓｐ. ｔｏｌｅｒａｎｃｅ）ＨＭ０８６６（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０９ＢＰ）を含むものであってもよい。

【0029】

一実施例で、ラクトバチルスファーメンタムはラクトバチルスファーメンタム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｆｅｒｍｅｎｔｕｍ）ＨＭ０７４０（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０６ＢＰ）を含むものであってもよい。

【0030】

一実施例で、ラクトバチルスプランタルムグループはラクトバチルスプランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ）、ラクトバチルスペントーサス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｅｎｔｏｓｕｓ）、ラクトバチルスパラプランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐａｒａｐｌａｎｔａｒｕｍ）、ラクトバチルスファビファーメンタス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｆａｂｉｆｅｒｍｅｎｔａｎｓ）、ラクトバチルスシアンファンゲンシス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｘｉａｎｇｆａｎｇｅｎｓｉｓ）、ラクトバチルスハーバラム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｈｅｒｂａｒｕｍ）、ラクトバチルスモデスティサリトレランス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｍｏｄｅｓｔｉｓａｌｉｔｏｌｅｒａｎｓ）及びこれらの亜種（ｓｕｂｓｐ.）からなる群から選択された１つ以上を含むものであってもよい。

【0031】

一実施例で、ラクトバチルスプランタルムは、ラクトバチルスプランタルムｓｕｂｓｐ. プランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ. ｐｌａｎｔａｒｕｍ）、ラクトバチルスプランタルムｓｕｂｓｐ. アルゲントラテンシス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ. ａｒｇｅｎｔｏｒａｔｅｎｓｉｓ）、またはラクトバチルスプランタルムｓｕｂｓｐ. プランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ. ｐｌａｎｔａｒｕｍ）ＨＭ０７８２（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０７ＢＰ）を含むものであってもよい。

【0032】

一実施例で、ラクトコッカスラクティスグループはラクトコッカスラクティスｓｕｂｓｐ. ラクティス（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｌａｃｔｉｓ）、ラクトコッカスラクティスｓｕｂｓｐ. ホールドニアエ（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｈｏｒｄｎｉａｅ）、ラクトコッカスラクティスｓｕｂｓｐ. クレモリス（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｃｒｅｍｏｒｉｓ）、ラクトコッカスラクティスｓｕｂｓｐ. トゥルクテ（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｔｒｕｃｔａｅ）、及びラクトバチルスラクティスｓｕｂｓｐ. ラクティス（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｌａｃｔｉｓ）ＨＭ０８５０（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０８ＢＰ）からなる群から選択された１つ以上を含むものであってもよい。

【0033】

一実施例で、ラクトバチルスパラカゼイはラクトバチルスパラカゼイｓｕｂｓｐ. トレランス（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐａｒａｃａｓｅｉ ｓｕｂｓｐ. ｔｏｌｅｒａｎｃｅ）ＨＭ０８６６（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０９ＢＰ）を含み、ラクトバチルスファーメンタムはラクトバチルスファーメンタム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｆｅｒｍｅｎｔｕｍ）ＨＭ０７４０（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０６ＢＰ）を含み、ラクトバチルスプランタルムはラクトバチルスプランタルムｓｕｂｓｐ. プランタルム（Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ. ｐｌａｎｔａｒｕｍ）ＨＭ０７８２（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０７ＢＰ）を含み、ラクトコッカスラクティスグループはラクトバチルスラクティスｓｕｂｓｐ. ラクティス（Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｌａｃｔｉｓ）ＨＭ０８５０（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０８ＢＰ）を含むものであってもよい。

【0034】

本開示の一側面として、腸類型を決定するための方法が提案され得る。本開示の一側面による方法は、１つ以上のプロセッサ及び前記１つ以上のプロセッサによって実行されるための命令が格納された１つ以上のメモリを含む装置で行われる方法であり得る。腸類型を決定するための方法は、前記１つ以上のプロセッサが、１つ以上の検査装置から対象者の生体試料に関する検査情報を獲得する段階；前記１つ以上のプロセッサが、前記検査情報のうち、前記生体試料に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値に基づいて、前記対象者の腸類型を第１類型に決定する段階；及び前記１つ以上のプロセッサが、前記１つ以上のメモリから前記腸類型と連関した腸管理情報を獲得する段階を含み、前記腸管理情報は、前記腸類型を有する前記対象者の腸内マイクロバイオーム調節案を示すことができる。

【0035】

本開示の一側面として、腸類型を決定するための命令を記録した非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提案され得る。本開示の一側面による記録媒体に記録された命令は、コンピュータ上で行われるための命令であって、１つ以上のプロセッサによる実行時、１つ以上のプロセッサが、１つ以上の検査装置から獲得された対象者の生体試料に関する検査情報のうちで、前記生体試料に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値に基づいて、前記対象者の腸類型を第１類型に決定し、１つ以上のメモリから前記腸類型と連関した腸管理情報を獲得するようにし、前記腸管理情報は、前記腸類型を有する前記対象者の腸内マイクロバイオーム調節案を示すことができる。

【発明の効果】

【0036】

本開示の多様な実施例によれば、対象者の腸内マイクロバイオームの多様な生態学的指標を総合的に考慮して対象者の健康状態を診断することができる。

【0037】

本開示の多様な実施例によれば、対象者の腸内マイクロバイオームに基づいて対象者の腸類型を細部的に区分することができる。

【0038】

本開示の多様な実施例によれば、対象者の腸類型に適した腸内マイクロバイオームの調節方法を提示することができる。

【図面の簡単な説明】

【0039】

【図1】本開示の一実施例による装置の動作過程を示した図である。

【図2】本開示の一実施例による装置のブロック図を示した図である。

【図3】本開示の一実施例による微生物類似度関連指数を示した図である。

【図4】本開示の一実施例による有害微生物関連指数を示した図である。

【図5】本開示の一実施例による有益微生物関連指数を示した図である。

【図6】本開示の一実施例による微生物多様性関連指数を示した図である。

【図7】本開示の一実施例による、腸内マイクロバイオーム指数を決定するための関数を示した図である。

【図8】本開示の一実施例による腸内マイクロバイオーム指数の精度の実験結果を示した図である。

【図9】本開示の一実施例による腸内マイクロバイオーム指数の精度の実験結果を示した図である。

【図10】本開示の一実施例による装置の動作過程を示した図である。

【図11】本開示の一実施例による腸管理情報を示した図である。

【図12】本開示の一実施例による腸内マイクロバイオーム指数決定方法を示した図である。

【図13】本開示の一実施例による腸類型決定方法を示した図である。

【図14】本開示の一実施例による、菌株摂取前後の平均腸内マイクロバイオーム指数の変化を示した図である。

【発明を実施するための形態】

【0040】

本文書に記載された多様な実施例は、本開示の技術的思想を明確に説明する目的で例示されたものであり、これを特定の実施形態に限定しようとするものではない。本開示の技術的思想は、本文書に記載された各実施例の多様な変更（ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ）、均等物（ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｓ）、代替物（ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｓ）及び各実施例の全部または一部から選択的に組み合わされた実施例を含む。また、本開示の技術的思想の権利範囲は以下に提示される多様な実施例やこれに関する具体的説明に限定されない。

【0041】

技術的か科学的な用語を含み、本文書で用いられる用語は、特に定義されない限り、本開示の属する技術分野において通常の知識を有する者に一般に理解される意味を有し得る。

【0042】

本文書で用いられる「含む」、「含み得る」、「備える」、「備え得る」、「有する」、「有し得る」等の表現は、対象となる特徴（例：機能、動作または構成要素等）が存在することを意味し、他の追加の特徴の存在を排除しない。即ち、このような表現は、他の実施例を含む可能性を内包する開放型用語（ｏｐｅｎ－ｅｎｄｅｄ ｔｅｒｍｓ）として理解されるべきである。

【0043】

本文書で用いられる単数型の表現は、文脈上異なって意味しない限り、複数型の意味を含み得、これは請求項に記載された単数型の表現にも同様に適用される。

【0044】

本文書で用いられる「第１」、「第２」、または「第１に」、「第２に」等の表現は、文脈上異なって意味しない限り、複数の同種対象を指すにおいて、ある対象を他の対象と区分するために用いられ、当該対象間の順序または重要度を限定するものではない。

【0045】

本文書で用いられる「Ａ、Ｂ、及びＣ」、「Ａ、Ｂ、またはＣ」、「Ａ、Ｂ、及び／又はＣ」または「Ａ、Ｂ、及びＣの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、またはＣの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、及び／又はＣの少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちで選択された少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、またはＣのうちで選択された少なくとも１つ」、「Ａ、Ｂ、及び／又はＣのうちで選択された少なくとも１つ」等の表現は、それぞれの羅列された項目または羅列された項目の可能な全ての組合わせを意味し得る。例えば、「Ａ及びＢのうちで選択された少なくとも１つ」は、（１）Ａ、（２）Ａの少なくとも１つ、（３）Ｂ、（４）Ｂの少なくとも１つ、（５）Ａの少なくとも１つ及びＢの少なくとも１つ、（６）Ａの少なくとも１つ及びＢ、（７）Ｂの少なくとも１つ及びＡ、（８）Ａ及びＢをいずれも指し得る。

【0046】

本文書で用いられる「～に基づいて」という表現は、当該表現が含まれる語句または文章で記述される、決定、判断の行為または動作に影響を与える１つ以上の因子を記述するのに用いられ、この表現は当該決定、判断の行為または動作に影響を与える追加の因子を排除しない。

【0047】

本文書で用いられる、ある構成要素（例：第１構成要素）が他の構成要素（例：第２構成要素）に「連結されて」いたり「接続されて」いるという表現は、前記ある構成要素が前記他の構成要素に直接的に連結または接続されるだけでなく、新たな他の構成要素（例：第３構成要素）を媒介として連結または接続されることを意味し得る。

【0048】

本文書で用いられた表現「～するように構成された（ｃｏｎｆｉｇｕｒｅｄ ｔｏ）」は文脈に応じて、「～するように設定された」、「～する能力を有する」、「～するように変更された」、「～するように作られた」、「～ができる」等の意味を有し得る。当該表現は、「ハードウェア的に特別に設計された」の意味に制限されず、例えば、特定動作を行うように構成されたプロセッサとは、ソフトウェアを実行することでその特定動作を行うことができる汎用プロセッサ（ｇｅｎｅｒｉｃ－ｐｕｒｐｏｓｅ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を意味し得る。

【0049】

本文書で用いられる「部」という表現は、ソフトウェア、またはＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）のようなハードウェアの構成要素を意味し得る。しかし、「部」はハードウェア及びソフトウェアに限定されるものではない。「部」はアドレッシングできる格納媒体に格納されているように構成されることもでき、１つまたはそれ以上のプロセッサを実行させるように構成されることもできる。一実施例で、「部」はソフトウェアの構成要素、オブジェクト指向のソフトウェア構成要素、クラス構成要素及びタスク構成要素のような構成要素と、プロセッサ、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバー、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ及び変数を含み得る。

【0050】

本文書で用いられる寸法、数値及びその範囲に関する記載は、文脈上異なって特定されない限り、当該寸法、数値及びその範囲だけに限定されるものではなく、これを含む同等の範囲を意味し得る。

【0051】

以下、添付の図面を参照して、本開示の多様な実施例を説明する。添付の図面及び図面に関する説明において、同一であるか実質的に同等の（ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙ ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ）構成要素には同一の参照符号が付与され得る。また、以下の多様な実施例の説明において、同一または対応する構成要素を重複して記述することが省略され得るが、これは当該構成要素がその実施例に含まれないことを意味するものではない。

【0052】

図１は、本開示の一実施例による装置（１００）の動作過程を示した図である。本開示の一実施例による装置（１００）は多様な要素を総合的に考慮して対象者の腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。

【0053】

対象者（１１０）とサービス提供者（１２０）は対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数を決定するために試料乃至情報等を交わすことができる。本開示で対象者（１１０）は自分の腸内マイクロバイオームの診断を受けようとする者（自然人）であってもよい。本開示でサービス提供者（１２０）は対象者（１１０）から提供された生体試料（１１２）を用いて、対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームを診断することができる。サービス提供者（１２０）は１つ以上の検査装置（１３０）及び／又は腸内マイクロバイオーム指数を決定するための装置（１００）等を運営する１つ以上の主体（ｅｎｔｉｔｙ）であってもよい。本開示で、マイクロバイオームは人体中、所定の環境で共生及び生存している微生物群集、微生物集団の全体乃至微生物生態系を意味し得る。腸内マイクロバイオームは、人間の腸内に棲息しながら人間と共生する微生物群集を意味し得る。場合によっては、マイクロバイオームは微生物群集の遺伝情報の全体を意味することもできる。本開示で、腸内マイクロバイオーム指数は対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームの状態（例：生態学的均衡、不均衡等）を示す指数であり得る。

【0054】

対象者（１１０）はサービス提供者（１２０）側に生体試料（１１２）を提供することができる。本開示で、生体試料（ｂｉｏ ｓａｍｐｌｅ）は対象者（１１０）の身体から獲得した人体由来物であり得る。一実施例で、生体試料は対象者（１１０）の大便サンプルであってもよい。一実施例で、生体試料は組織、細胞、血液、体液、血清、血しょう、染色体、たんぱく質、赤血球、体毛、小便、唾液または汗等であってもよい。

【0055】

１つ以上の検査装置（以下「検査装置」）（１３０）は生体試料（１１２）を多様な方法により検査することができる。一実施例で、検査装置（１３０）は生体試料（１１２）に対してＮＧＳ（Ｎｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）、ＰＣＲ（Ｐｏｌｙｍｅｒａｓｅ Ｃｈａｉｎ Ｒｅａｃｔｉｏｎ）等の分子生物学的検査、バイオマーカーによる検査乃至遺伝子検査等を施行することができる。検査装置（１３０）が対象者（１１０）の生体試料（１１２）に対して施行した各種検査による情報（以下、「検査情報」）は装置（１００）に伝達され得る。一実施例で、検査情報は生体試料（１１２）に対する各種ロー（ｒａｗ）データであってもよく、検査装置（１３０）により所定の処理を経たデータであってもよい。一実施例で、装置（１００）は検査装置（１３０）から検査情報（１３２）を直接的に伝達されることができる。即ち、装置（１００）は多様な有／無線通信方法によって検査装置（１３０）と直接通信して、検査情報（１３２）を伝達されることができる。一実施例で、装置（１００）は検査装置（１３０）から検査情報（１３２）を間接的に伝達されることもできる。即ち、検査装置（１３０）が検査情報（１３２）を一旦準備すれば、サーバーやその他の記録媒体が当該検査情報（１３２）を格納しておき、装置（１００）がサーバーと通信して検査情報（１３２）を伝達されたり当該記録媒体から検査情報（１３２）を伝達されたりすることができる。または、サービス提供者（１２０）が検査情報（１３２）を装置（１００）に入力する方式で、装置（１００）が検査情報（１３２）を伝達されることもできる。

【0056】

一実施例で、対象者（１１０）の検査情報（１３２）は対象者の生体試料（１１２）から腸内微生物の遺伝体ＤＮＡを得、腸内微生物のＤＮＡから腸内微生物の１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝情報を得て、このように得られた腸内微生物の１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝情報を分析して対象者（１１０）の腸内微生物群集に関する種（species）水準に区別される菌種とこれらの菌種の占有比率を得る段階を行って得られた情報を含み得る。このような検査情報（１３２）に基づいて対象者の第１情報～第４情報を決定することができる。また、１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝情報は次世代塩基配列分析（ＮＧＳ；Ｎｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ）プラットホームを用いて分析されることができる。

【0057】

一実施例で、腸内微生物の１６Ｓ ｒＲＮＡ遺伝情報を分析することは、１６Ｓ ｒＲＮＡの可変領域を特異的に増幅できるプライマーセットを用いてＰＣＲを行う段階、好ましくは１６Ｓ ｒＲＮＡのＶ３～Ｖ４領域を特異的に増幅できるプライマーセットを用いてＰＣＲを行う段階、さらに好ましくは、下記の配列を有するｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｐｒｉｍｅｒを用いてＰＣＲを行ってアンプリコンを生成する段階を含み得、ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｐｒｉｍｅｒの例示的な配列は、下記の通りである。

【0058】

正方向 ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｐｒｉｍｅｒ（配列番号７５）：５'－ＣＣＴＡＣＧＧＧＮＧＧＣＷＧＣＡＧ－３'

【0059】

逆方向 ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｐｒｉｍｅｒ（配列番号７６）：５'－ＧＡＣＴＡＣＨＶＧＧＧＴＡＴＣＴＡＡＴＣＣ－３'

【0060】

一実施例で、腸内微生物群集に関する種（ｓｐｅｃｉｅｓ）水準に区別される菌種とこれらの菌種の占有比率を得ることは、前記次世代遺伝体塩基配列分析（ＮＧＳ）技法で、１つのサンプルで生成された数千個の遺伝子配列を標準菌株及び非培養微生物の１６ＳリボソームＲＮＡ遺伝子配列データベース（ＥｚＴａｘｏｎ）及びイージーバイオクラウド分析システム（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ.ｅｚｂｉｏｃｌｏｕｄ.ｃｏｍ）で微生物コミュニティ（ｂａｃｔｅｒｉａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ）情報を門（ｐｈｙｌｕｍ）から種（ｓｐｅｃｉｅｓ）水準まで分析する段階で行われることができる。次世代遺伝体塩基配列分析技法の結果が同じであれば、群集情報分析のための方法はＥｚＴａｘｏｎ及びイージーバイオクラウド分析システムに限定されない。ここで、微生物の同定及び分類に用いられるデータベースは必要に応じて通常の技術者が適切に選択して用いることができ、例えば、ＥｚＢｉｏＣｌｏｕｄ、ＳＩＬＶＡ、ＲＤＰ及びＧｒｅｅｎｇｅｎｅからなる群から選択される１つ以上のデータベースであってもよいが、これに制限されるものではない。

【0061】

一実施例で、微生物群集の規模は全腸内微生物菌叢で特定微生物群集が占める比率（％）で示され得る。前記微生物群集が占める比率（％）は全シークエンシングリード数のうち、特定微生物の１６Ｓ ｒＲＮＡリード数の頻度（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）の百分率で示され得る。

【0062】

一実施例で、装置（１００）は検査装置（１３０）から検査情報（１３２）を獲得し、検査情報（１３２）に基づいて、対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームに関連した多様な情報を決定することができる。腸内マイクロバイオームは多数の微生物を含み得る。１つや２つの微生物種が健康異常乃至疾病をもたらすものではなく、腸内マイクロバイオーム内の全ての微生物が各自の役割または総合的な役割をして腸内生態学的均衡に寄与する。従って、腸内マイクロバイオームが生態学的不均衡状態か否かを診断するためには、多様な要素を生態学的な側面で総合的に考慮する必要がある。これにより、装置（１００）は対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームに関連した多様な情報を決定することができる。腸内生態学的均衡／不均衡に影響を与える要素には腸内微生物の類似度、腸内有害微生物の比率、腸内有益微生物の比率及び／又は腸内微生物の多様性等があり得る。ここで、腸内微生物の類似度は、対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームが元気なヒト（以下、「健康人」）の腸内マイクロバイオームと類似する程度を意味し得る。健康人は、所定の基準によって腸内マイクロバイオームが正常または均衡状態にあると分類されたヒトをいうことができる。

【0063】

一実施例で、装置（１００）は腸内微生物の類似度に関する情報（以下、「第１情報」）を決定することができる。即ち、第１情報は対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームが健康人の腸内マイクロバイオームとどのくらい類似するかを示す情報であり得る。装置（１００）は基準試料に関する情報（１３４）を格納することができる。基準試料に関する情報（１３４）は所定の基準試料（１１４）に対して前述した各種検査を実施して獲得した情報であり得る。基準試料（１１４）は予め設定された基準によって分類された健康人からの生体試料であり得る。装置（１００）は生体試料（１１２）と基準試料（１１４）との間の微生物類似度に基づいて、前述した第１情報を決定することができる。

【0064】

一実施例で、装置（１００）は対象者（１１０）の腸内有害微生物の比率に関する情報（以下、「第２情報」）を決定することができる。即ち、第２情報は対象者（１１０）の腸内有害微生物の存在比率乃至絶対量（豊富度）に関する情報、有害微生物種の多様性に関する情報、及び／又は各有害微生物種が有する存在比率の均等度に関する情報等を含み得る。一実施例で、第２情報は対象者（１１０）の腸内有益微生物に対する有害微生物の比率に関する情報を含み得る。一実施例で、装置（１００）は微生物のいずれの微生物が有害微生物であるか、いずれの微生物が有益微生物であるかそれぞれ特定する情報を格納することができる。

【0065】

一実施例で、装置（１００）は対象者（１１０）の腸内有益微生物の比率に関する情報（以下、「第３情報」）を決定することができる。即ち、第３情報は対象者（１１０）の腸内有益微生物の存在比率乃至絶対量（豊富度）に関する情報、有益微生物種の多様性に関する情報、及び／又は各有益微生物種が有する存在比率の均等度に関する情報等を含み得る。一実施例で、第３情報は対象者（１１０）の腸内有害微生物に対する有益微生物の比率に関する情報を含み得る。

【0066】

一実施例で、装置（１００）は対象者（１１０）の腸内微生物の多様性に関する情報（以下、「第４情報」）を決定することができる。即ち、第４情報は対象者（１１０）の腸内にどのくらい多様な微生物種が分布するかに関する情報であり得る。

【0067】

装置（１００）は対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームに関する多様な生態学的情報を総合的に考慮して腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。一実施例で、腸内マイクロバイオーム指数は健康人と疾病を有するヒト（以下、「疾病人」）を区分するのに用いられ得る。疾病人は所定の基準によって腸内マイクロバイオームが不均衡状態にあると分類されたヒトをいうことができる。一実施例で、装置（１００）は、第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報に基づいて、対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。一実施例で、装置（１００）は予め設定された関数に第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報を入力して腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。一実施例で、装置（１００）は腸内マイクロバイオーム指数を決定するにおいて、第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報に予め設定された加重値をそれぞれ適用することができる。

【0068】

装置（１００）によって決定された腸内マイクロバイオーム指数を示す情報（１３６）は多様な方法によって対象者（１１０）に提供され得る。一実施例で、装置（１００）は腸内マイクロバイオーム指数を示す情報（１３６）を電子的情報伝達方法により対象者の装置（１４０）に伝達することができる。本開示で対象者の装置（１４０）は多様な形態の装置であってもよい。例えば、対象者の装置（１４０）は携帯用通信装置（例：スマートフォン）、コンピュータ装置（例：タブレットＰＣ、ラップトップ（ｌａｐｔｏｐ））、携帯用マルチメディア装置、ウェラブル（ｗｅａｒａｂｌｅ）装置、または前述した装置の組合わせによる装置であってもよい。一実施例で、サービス提供者（１２０）は腸内マイクロバイオーム指数を示す情報（１３６）を非電子的情報伝達方法（例：郵便、医療関係者等による対面伝達等）によって対象者（１１０）に伝達することもできる。

【0069】

図２は、本開示の一実施例による装置（１００）のブロック図を示した図である。一実施例で、装置（１００）は１つ以上のプロセッサ（２１０）及び／又は１つ以上のメモリ（２２０）を構成要素として含み得る。一実施例で、装置（１００）の構成要素の少なくとも１つが省略されるか、または他の構成要素が装置（１００）に追加され得る。一実施例で、追加で（ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ）または代替的に（ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｌｙ）、一部の構成要素が統合されて具現されたり、単数または複数の個体で具現され得る。本開示で、１つ以上のプロセッサ（２１０）はプロセッサ（２１０）と表現され得る。プロセッサ（２１０）という表現は、文脈上明確に異なって表現しない以上、１つまたはそれ以上のプロセッサの集合を意味し得る。本開示で、１つ以上のメモリ（２２０）はメモリ（２２０）と表現され得る。メモリ（２２０）という表現は、文脈上明確に異なって表現しない以上、１つまたはそれ以上のメモリの集合を意味し得る。一実施例で、装置（１００）内／外部の構成要素の少なくとも一部の構成要素はバス、ＧＰＩＯ（ｇｅｎｅｒａｌ ｐｕｒｐｏｓｅ ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ）、ＳＰＩ（ｓｅｒｉａｌ ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）またはＭＩＰＩ（ｍｏｂｉｌｅ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を通じて互いに連結され、情報（データ、信号等）を交わすことができる。

【0070】

プロセッサ（２１０）はソフトウェア（例：命令、プログラム等）を実行してプロセッサ（２１０）と連結された装置（１００）の少なくとも１つの構成要素を制御することができる。また、プロセッサ（２１０）は、本開示と関連した多様な演算、処理、データ生成、加工等の動作を行うことができる。また、プロセッサ（２１０）はデータ等をメモリ（２２０）からロードしたり、メモリ（２２０）に格納したりすることができる。一実施例で、プロセッサ（２１０）は、後述する通信回路を用いて、検査装置（１３０）から検査情報（１３２）を獲得することができる。プロセッサ（２１０）は検査情報（１３２）に基づいて、前述した第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報を決定することができる。プロセッサ（２１０）は、第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報に基づいて、対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。プロセッサ（２１０）は通信回路を用いて、腸内マイクロバイオーム指数を示す情報（１３６）を対象者の装置（１４０）に伝達することができる。

【0071】

メモリ（２２０）は多様なデータを格納することができる。メモリ（２２０）に格納されるデータは、装置（１００）の少なくとも１つ構成要素によって獲得されたり、処理されたり、用いられたりするデータであって、ソフトウェア（例：命令、プログラム等）を含み得る。メモリ（２２０）は揮発性及び／又は非揮発性メモリを含み得る。本開示で、命令乃至プログラムはメモリ（２２０）に格納されるソフトウェアであって、装置（１００）のリソースを制御するためのオペレーションシステム、アプリケーション及び／又はアプリケーションが装置（１００）のリソースを活用することができるように多様な機能をアプリケーションに提供するミドルウェア等を含み得る。一実施例で、メモリ（２２０）はプロセッサ（２１０）による実行時にプロセッサ（２１０）が演算を行うようにする命令を格納することができる。一実施例で、メモリ（２２０）は上述した基準試料に関する情報（１３４）及び／又は有害微生物と有益微生物をそれぞれ特定する情報等を格納することができる。一実施例で、プロセッサ（２１０）は通信回路（２３０）を制御して所定のサーバーから情報を獲得することができる。サーバーから獲得された情報はメモリ（２２０）に格納され得る。一実施例で、基準試料に関する情報（１３４）及び／又は有害微生物と有益微生物をそれぞれ特定する情報等がサーバーから獲得されてメモリ（２２０）に格納され得る。

【0072】

一実施例で、装置（１００）は通信回路（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｃｉｒｃｕｉｔ、２３０）をさらに含み得る。通信回路（２３０）は実施例によっては装置（１００）において省略され得る。通信回路（２３０）は、装置（１００）とサーバー、または装置（１００）と他の装置間の無線または有線通信を行うことができる。例えば、通信回路（２３０）はｅＭＢＢ（ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ）、ＵＲＬＬＣ（Ｕｌｔｒａ Ｒｅｌｉａｂｌｅ Ｌｏｗ－Ｌａｔｅｎｃｙ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ＭＭＴＣ（Ｍａｓｓｉｖｅ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｙｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ－Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、ＬＴＥ－Ａ（ＬＴＥ Ａｄｖａｎｃｅ）、ＮＲ（Ｎｅｗ Ｒａｄｉｏ）、ＵＭＴＳ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）、ＣＤＭＡ（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（Ｗｉｄｅｂａｎｄ ＣＤＭＡ）、ＷｉＢｒｏ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｂｒｏａｄｂａｎｄ）、ＷｉＦｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）、ブルートゥース（登録商標）（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）またはＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）等の方式による無線通信を行うことができる。例えば、通信回路（２３０）はＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ－２３２（Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ Ｓｔａｎｄａｒｄ－２３２）またはＰＯＴＳ（Ｐｌａｉｎ Ｏｌｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ）等の方式による有線通信を行うことができる。一実施例で、通信回路（２３０）は検査装置（１３０）及び／又は対象者の装置（１４０）等と通信を行うことができる。一実施例で、装置（１００）は他の装置（例：検査装置（１３０））と統合されて具現されることもできる。この場合、通信回路（２３０）は装置（１００）と当該他の装置を連結する接続回路乃至インターフェースとして機能し得る。

【0073】

一実施例で、装置（１００）は入出力インターフェース（２４０）をさらに含み得る。入出力インターフェース（２４０）は実施例によっては装置（１００）において省略され得る。入出力インターフェース（２４０）は装置（１００）の使用者から入力を受け、使用者に情報を出力（表出）することができる。使用者はサービス提供者（１２０）に属する装置（１００）の運行者であってもよい。一実施例で、入出力インターフェース（２４０）は入力装置及び／又は出力装置を含み得る。入力装置は外部から装置（１００）の少なくとも１つの構成要素に伝達するための情報の入力を受ける装置であってもよい。例えば、入力装置はマウス、キーボード、タッチパッド等を含み得る。出力装置は装置（１００）の多様な情報を使用者に視聴覚的な形態で提供する装置であってもよい。例えば、出力装置はディスプレイ、プロジェクター、ホログラム等を含み得る。一実施例で、入出力インターフェース（２４０）は使用者から基準試料に関する情報（１３４）及び／又は有害微生物と有益微生物をそれぞれ特定する情報等の入力を受けることができる。一実施例で、入出力インターフェース（２４０）は腸内マイクロバイオーム指数を示す情報（１３６）等を使用者に表出することができる。

【0074】

一実施例で、装置（１００）は多様な形態の装置であり得る。例えば、装置（１００）はコンピュータ装置、バックエンド（ｂａｃｋ-ｅｎｄ）サーバー、フロントエンド（ｆｒｏｎｔ-ｅｎｄ）サーバー、携帯用通信装置、携帯用マルチメディア装置、または上述した装置の組合わせによる装置であってもよい。ただし、本開示の装置（１００）は前述した装置に限定されない。

【0075】

図３は、本開示の一実施例による微生物類似度関連指数を示した図である。前述した通り、多様な要素が腸内マイクロバイオームの生態学的均衡／不均衡に影響を与え得る。腸内生態学的均衡／不均衡に影響を与える要素には腸内微生物の類似度、腸内有害微生物の比率、腸内有益微生物の比率及び／又は腸内微生物の多様性等があり得る。

【0076】

[腸内微生物の類似度]

【0077】

腸内微生物の類似度について説明する。腸内マイクロバイオームは多様な環境刺激（例：疾病、食餌、薬、生活習慣等）により影響を受けられ得る。その結果、腸内マイクロバイオームの構成が変わり得る。しかし、健康人の腸内マイクロバイオームは恒常性（ｈｏｍｅｏｓｔａｓｉｓ）を有するため、刺激による影響で変わったマイクロバイオームの構成は、刺激による影響を受ける前の状態に回復し得る。恒常性により、健康人の腸内マイクロバイオームは構成が互いに類似し得る。それに対して、疾病人の腸内マイクロバイオームは不均衡状態であって、健康人の腸内マイクロバイオームと構成が異なり得る。従って、健康人の腸内マイクロバイオームとの微生物類似度を決定することによって、特定の腸内マイクロバイオームが均衡／不均衡状態にあるか否かが判断または決定され得る。即ち、前述した通り腸内微生物の類似度は対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームが健康人の腸内マイクロバイオームと類似する程度で示され得る。

【0078】

装置（１００）は多様な方法によって腸内微生物の類似度を決定することができる。上述した第１情報は腸内微生物の類似度を示す情報であり得る。一実施例で、装置（１００）のプロセッサ（２１０）は検査情報（１３２）及び基準試料に関する情報（１３４）に基づいて腸内微生物の類似度を決定することができる。プロセッサ（２１０）は検査情報（１３２）に基づいて、対象者（１１０）の生体試料（１１２）内に各微生物種が存在する比率（即ち、存在比率）の分布を決定することができる。プロセッサ（２１０）は基準試料に関する情報（１３４）に基づいて、基準試料（１１４）内に各微生物種が存在する比率の分布を決定することができる。一実施例で、基準試料（１１４）内の各微生物種の存在比率の分布は既に算出され、基準試料に関する情報（１３４）に含まれていることもできる。プロセッサ（２１０）は生体試料（１１２）内の各微生物種の存在比率の分布と基準試料（１１４）内の各微生物種の存在比率の分布との間の類似度を決定することができる。プロセッサ（２１０）は、決定された類似度に基づいて、前述した第１情報を決定することができる。

【0079】

一実施例で、基準試料に関する情報（１３４）はサービス提供者（１２０）及び／又は第三者の腸内マイクロバイオームデータベースから構築、収得または加工されたものであってもよく、各データベースで健康人に分類した個体に関する情報であってもよい。例えば、健康人は、過敏性大腸症候群のような疾病を有する場合；感染性疾病を有する場合；ＢＭＩが特定数値（例：２５）以上である場合；及び最近２週の間鎮痛剤等の薬品を服用した場合のうちの１つ以上に該当する個体を除いた個体の集合であってもよい。

【0080】

このようなプロセッサ（２１０）による第１情報の決定過程は、微生物類似度関連指数（３１０）のいずれか１つを算出することによって行われ得る。即ち、プロセッサ（２１０）は微生物類似度関連指数（３１０）のいずれか１つを算出し、その値に基づいて腸内微生物の類似度を示す第１情報を決定することができる。例えば、第１情報を決定するために、プロセッサ（２１０）は微生物類似度関連指数（３１０）のうち、＋ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌ指数を算出できる。＋ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌは、生体試料（１１２）と健康人の試料のそれぞれとのＪｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ距離（Ｊｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ Ｄｉｓｔａｎｃｅ）の平均を意味し得る。Ｊｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ距離は、下記数学式１のように算出され得る。

【0081】

【数1】

【0082】

ＰとＱのそれぞれは生体試料（１１２）と比較対象試料であり得る。ｐ_ｉ、ｑ_ｉは、それぞれＰ、Ｑ試料内の特定微生物ｉの存在比率を示し得る。Ｍは、ＰとＱの平均試料であって、Ｐ、Ｑ内の各微生物種の存在比率の平均を当該微生物種の存在比率として有し得る。生体試料（１１２）と比較対象試料に関する情報に基づいて、ＫＬ発散度（ＫＬ-Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）、Ｊｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ発散度（Ｊｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）及びＪｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ距離が順に算出され得る。同じ方式で複数の比較対象試料に対してＪｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ距離が算出されることができ、これに基づいて＋ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌ指数が決定され得る。

【0083】

微生物類似度関連指数（３１０）には、±ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃａｓｅ、±ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌ、±ａｖｇ＿ｂｒａｙｃｕｒｔｉｓ＿ｃａｓｅ、±ａｖｇ＿ｂｒａｙｃｕｒｔｉｓ＿ｃｔｌ、±ａｖｇ_ａｉｔｃｈｉｓｏｎ_ｃａｓｅ、±ａｖｇ＿ａｉｔｃｈｉｓｏｎ＿ｃｔｌ等があり得る。前述した通り、プロセッサ（２１０）はこのうちの１つを算出することで第１情報を決定することができる。ここで、±ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃａｓｅは、生体試料（１１２）と疾病人の試料のそれぞれとのＪｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ距離の平均を意味し得る。＋ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌについては前述した。－ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌは、上述した＋ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌの値と符号が逆の値を有する指数であり得る。±ａｖｇ＿ｂｒａｙｃｕｒｔｉｓ＿ｃａｓｅは、生体試料（１１２）と疾病人の試料のそれぞれとのＢｒａｙ－Ｃｕｒｔｉｓ非類似度（Ｂｒａｙ－Ｃｕｒｔｉｓ Ｄｉｓｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）の平均を意味し得る。±ａｖｇ＿ｂｒａｙｃｕｒｔｉｓ＿ｃｔｌは、生体試料（１１２）と健康人の試料のそれぞれとのＢｒａｙ-Ｃｕｒｔｉｓ非類似度の平均を意味し得る。±ａｖｇ_ａｉｔｃｈｉｓｏｎ_caseは、生体試料（１１２）と疾病人の試料のそれぞれとのＡｉｔｃｈｉｓｏｎ距離（Ａｉｔｃｈｉｓｏｎ Ｄｉｓｔａｎｃｅ）の平均を意味し得る。±ａｖｇ＿ａｉｔｃｈｉｓｏｎ＿ｃｔｌは、生体試料（１１２）と健康人の試料のそれぞれとのＡｉｔｃｈｉｓｏｎ距離の平均を意味し得る。本開示で、ある指数の数値と当該指数が健康人と疾病人を正確に区分する程度の間に正（＋）の相関関係がある場合、当該指数は「＋」の符号を有するものと表記され得る。一方、負（－）の相関関係がある場合、当該指数は「－」の符号を有するものと表記され得る。

【0084】

前述した微生物類似度関連指数（３１０）は、本開示に提示されたものに制限されず、２つの試料の間の微生物種間の類似度を示すことができる指数であれば、本開示による微生物類似度関連指数（３１０）として用いられ得る。

【0085】

[各情報を決定するための指数]

【0086】

第１情報～第４情報を決定するにおいて、どのような指数を用いるかは予め決定されていることができる。即ち、所定の指数の選定過程が先制的に行われて各情報を決定するのに用いる指数が選定されており、装置（１００）は予め選定された指数に基づいて対象者（１１０）に対する第１情報～第４情報を決定するものであってもよい。この場合、当該指数選定過程は装置（１００）により行われたものであってもよく、他の電子装置によって行われたものであってもよい。一方、実施例によって、装置（１００）が各対象者ごとに毎回指数選定過程を行い、選定された指数によって第１情報～第４情報を決定することもできる。一実施例で、第１情報～第４情報を決定するのに用いる指数選定過程には、サービス提供者（１２０）及び／又は第三者の腸内マイクロバイオームデータベースが用いられ得るが、これに制限されはしない。

【0087】

以下、多様な指数のうちで第１情報～第４情報を決定するのに用いる指数を選定する方法を説明する。当該選定方法によって、多様な微生物類似度関連指数（３１０）、有害微生物関連指数（４１０）、有益微生物関連指数（５１０）、微生物多様性関連指数（６１０）のうち、それぞれ第１情報、第２情報、第３情報、第４情報を決定するのに用いる指数が選ばれ得る。

【0088】

まず、各指数が健康人と疾病人をどのくらい正確に区分するかを判断することができる。このために、複数の異種試料グループに対して各指数の数値が算出され得る。ある試料グループ（例：ＯＯ病院で行ったＯＯ実験における試料束等）内の試料は、健康人または疾病人の生体試料であって、疾病人の疾病の中には、例えばクローン病、過敏性大腸症候群、肥満等があり得る。当該指数の数値により、所定の試料グループ内の各試料が健康人の試料なのか疾病人の試料なのか判断されることができる。当該指数が実際の健康人または疾病人の試料をそれぞれ健康人または疾病人の試料であると正確に判別する程度によって、当該指数の精度が決定され得る。

【0089】

このような指数別精度を数値化するために、各指数別平均均衡的精度（Ｍｅａｎ Ｂａｌａｎｃｅｄ Ａｃｃｕｒａｃｙ）及び有意味数（Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ）が決定され得る。まず、ある１つの指数が所定の試料グループに対して有する均衡的精度（Ｂａｌａｎｃｅｄ Ａｃｃｕｒａｃｙ）が算出され得る。均衡的精度は、下記数学式２のように算出され得る。

【0090】

【数2】

【0091】

ＴＰ（Ｔｒｕｅ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）は、当該指数が当該試料グループ内の試料を判別するにおいて、実際の健康人の試料を健康人の試料と判断した場合の数を意味し得る。ＴＮ（Ｔｒｕｅ Ｎｅｇａｔｉｖｅ）は、当該試料グループ内の実際の疾病人の試料を疾病人の試料と判断した場合の数、ＦＰ（Ｆａｌｓｅ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）は、当該試料グループ内の実際の疾病人の試料を健康人の試料と判断した場合の数、ＦＮ（Ｆａｌｓｅ Ｎｅｇａｔｉｖｅ）は、当該試料グループ内の実際の健康人の試料を疾病人の試料と判断した場合の数を意味し得る。この数学式２を通じて、１つの指数の１つの試料グループに対する均衡的精度が算出され得る。同一の方式で、複数の試料グループのそれぞれに対する当該指数の均衡的精度が算出され得る。これら均衡的精度の平均値を算出することで、上述した平均均衡的精度が導き出され得る。上述した有意味数は、複数の試料グループのうち、当該指数によって有意味に健康人と疾病人が区分された試料グループの個数を意味し得る。

【0092】

一実施例で、第１情報～第４情報を決定するのに用いる指数の選定過程には平均均衡的精度、有意味数及び／又はその他の多様な要因が考慮され得る。一実施例で、平均均衡的精度が大きい指数が選定されることもでき、有意味数が大きい指数が選定されることもできる。一実施例で、平均均衡的精度が大きい所定個数（例：１０個）の指数がまず選別され、選別された指数のうち有意味数が最も大きい指数が各情報決定に用いられる指数として選定され得る。逆に、有意味数によって指数をまず選別した後、選別された指数のうち平均均衡的精度が最も大きい指数が各情報決定に用いられる指数として選定されることもできる。図示された実施例（３１０）における平均均衡的精度及び有意味数は、例示的な値である。

【0093】

一実施例で、第１情報～第４情報を決定するのに用いる指数の選定過程に各指数間の共線性（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）が追加で考慮され得る。指数間の共線性は、例えばスピアマン共線性（Ｓｐｅａｒｍａｎ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）に基づいて算出され得る。指数間の共線性（ｐ）は、次の数学式３のように算出され得る。

【0094】

【数3】

【0095】

所定の試料グループに対して、ｘ_ｉはｉ番目の試料に対する指数Ｘの値であり得る。例えば、ｘ_３は、３番試料に対する＋ｓｈａｎｎｏｎ指数の値であり得る。

は、各ｘ_ｉ値の平均値であり得る。同様に、ｙ_ｉは、ｉ番目の試料に対する指数Ｙの値であり得る。

は、各ｙ_ｉ値の平均値であり得る。

【0096】

前述した通り、平均均衡的精度、有意味数及び／又はその他の多様な要因に基づいて、第１情報～第４情報を決定するのに用いる指数が一次的に選定され得る。その後、一次的に選定された指数間に共線性が算出され得る。所定の２つの指数間の共線性が高い場合、これは２つの指数間の相関関係が強く、互いの値に有意味な影響を与えるという意味であり得る。逆に、２つの指数間の共線性が低い場合、これは２つの指数間の相関関係が弱いかないため、互いの値に有意味な影響を与えないという意味であり得る。共線性が高くて、指数値が互いに影響を与える場合、当該指数（例：＋ｓｈａｎｎｏｎ）が特定カテゴリー（例：腸内微生物の多様性）を正確に示せない可能性もある。従って、一次的に選定された指数のうち、他の指数と高い共線性（例：０.７以上）を有する指数は排除され得る。

【0097】

例えば、第１情報～第４情報を決定するのに用いる指数として、－ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌ、－ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ_ｉｎｄｅｘ、＋ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕ及び＋ｓｈａｎｎｏｎが一次的に選定され得る。腸内微生物の類似度、腸内有害微生物の比率、腸内有益微生物の比率及び腸内微生物の多様性のそれぞれを１つのカテゴリーとして見たとき、当該指数は各カテゴリーで平均均衡的精度が最も高い指数であり得る。ここで、腸内微生物の多様性のカテゴリーの＋ｓｈａｎｎｏｎが腸内有益微生物のカテゴリーの＋ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕと高い共線性（例：０.８１）を見せる場合、＋ｓｈａｎｎｏｎは排除され、腸内微生物の多様性のカテゴリーで＋ｓｈａｎｎｏｎの次に平均均衡的精度が高い＋ｎｕｍｏｔｕが選定され得る。ここで、＋ｎｕｍｏｔｕも＋ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕと高い共線性（例：０.９３）を見せる場合、＋ｎｕｍｏｔｕは排除され、腸内微生物の多様性のカテゴリーで＋ｎｕｍｏｔｕの次に平均均衡的精度が高い＋ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎが選定され得る。＋ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎが他のカテゴリーの指数と高い共線性を見せなければ、－ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌ、－ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ_ｉｎｄｅｘ、＋ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕ及び＋ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎが最終的に第１情報～第４情報を決定するのに用いる指数として選定され得る。

【0098】

[腸内有害微生物の比率]

【0099】

図４は、本開示の一実施例による有害微生物関連指数を示した図である。腸内有害微生物は腸内感染及び炎症反応を起こしたり、大腸癌等の多様な疾病を誘発し得る。従って、腸内有害微生物が増加すれば、腸内マイクロバイオームが不均衡状態になり得る。ただし、腸内に常駐して人体と共生する微生物（以下、「共生微生物」）が十分にあれば、共生微生物による免疫調節等を通じて有害微生物の活動乃至増殖が抑制され得る。従って、腸内マイクロバイオームを診断するための要素の１つとして腸内有害微生物の比率が決定され得る。腸内有害微生物の比率は、腸内共生微生物と有害微生物の間の比率であり得る。本開示の一実施例では、既に知られている有害微生物または共生微生物に関する情報[当該微生物を探知することができる情報を含む（例：バイオマーカー）]が活用され得、通常の技術者が公開された情報から有害微生物または共生微生物と判断できることに関する情報を含み得る。このような有害微生物または共生微生物の選別時には、ＬＥｆＳｅのような統計的分析方法または文献の調査のような生物学的分析方法が用いられるが、これに制限されはしない。

【0100】

装置（１００）は多様な方法によって腸内有害微生物の比率を決定することができる。上述した第２情報は腸内有害微生物の比率を示す情報であり得る。一実施例で、装置（１００）のプロセッサ（２１０）は検査情報（１３２）に基づいて腸内有害微生物の比率を決定することができる。具体的には、プロセッサ（２１０）は生体試料（１１２）内の共生微生物種の存在比率を決定することができる。一実施例で、メモリ（２２０）は微生物のうちのいずれの微生物が予め設定された共生微生物であるか特定する情報を格納することができ、プロセッサ（２１０）は当該情報に基づいて生体試料（１１２）内の共生微生物種の存在比率を決定することができる。一方、プロセッサ（２１０）は生体試料（１１２）内の有害微生物種の存在比率を決定することができる。この際、プロセッサ（２１０）は、メモリ（２２０）内に格納された、予め設定された有害微生物を特定する情報を用いることができる。プロセッサ（２１０）は生体試料（１１２）内の共生微生物種及び有害微生物種に対する、有害微生物種の存在比率を決定することができる。即ち、当該比率は、共生微生物種の存在比率と有害微生物種の存在比率を合算した値に対する有害微生物種の存在比率の比であり得る。プロセッサ（２１０）は共生微生物種及び有害微生物種に対する有害微生物種の存在比率に基づいて、前述した第２情報を決定することができる。

【0101】

このようなプロセッサ（２１０）による第２情報の決定過程は、有害微生物比率関連指数（４１０）のいずれか１つを算出することで行われ得る。即ち、プロセッサ（２１０）は有害微生物比率関連指数（４１０）のいずれか１つを算出し、その値に基づいて腸内有害微生物の比率を示す第２情報を決定することができる。例えば、第２情報を決定するために、プロセッサ（２１０）は有害微生物比率関連指数（４１０）のうち、＋ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ_ｉｎｄｅｘ指数を算出し得る。＋ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ_ｉｎｄｅｘは、生体試料（１１２）に対するディスバイオシス指数（Ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ Ｉｎｄｅｘ）を意味し得る。ディスバイオシス指数は、下記数学式４のように算出され得る。

【0102】

【数4】

【0103】

ｐ_ｋは、当該生体試料（１１２）内の微生物ｋの存在比率であり得る。「Ｐａｔｈｏｂｉｏｎｔ」は有害微生物を意味し、ここに属する微生物ｋは、例えば、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ、Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ、Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａｃｅａｅ、Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｃｅａｅ、Ｅｎｔｅｒｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｅｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｐａｓｔｅｕｒｅｌｌａｃｅａｅ、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｎｅｉｓｓｅｒｉａｃｅａｅ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、ＧｅｍｅｌｌａｃｅａｅまたはＰｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ科（ｆａｍｉｌｙ）に属する微生物のうち１種以上であってもよいが、これに制限されはしない。「Ｃｏｍｍｅｎｓａｌ」は共生微生物を意味し、ここに属する微生物ｋは、例えば、Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａｃｅａｅ、Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａｃｅａｅ、Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ、Ｒｉｋｅｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｃｅａｅ、Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ、Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｃｅａｅ、ＣｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓまたはＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ科（ｆａｍｉｌｙ）に属する微生物；またはＭｏｌｌｉｃｕｔｅｓ綱（ｃｌａｓｓ）に属する微生物のうち１種以上であってもよいが、これに制限されはしない。一実施例で、通常の技術者はマイクロバイオームデータベースから有害微生物または共生微生物を分析し、有害微生物比率関連指数（４１０）を用いて第２情報を導き出すことができる。一実施例で、前記有害微生物は表１に記載された微生物を含み得、前記共生微生物は表２に記載された微生物を含み得る。生体試料（１１２）に関する情報に基づいて、数学式４によりディスバイオシス指数、即ち、＋ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ_ｉｎｄｅｘが算出され得る。

【0104】

下表１及び表２で１６Ｓ ｒＲＮＡ配列情報は、記載された微生物の種類を代表する種（ｔｙｐｅ ｓｐｅｃｉｅｓ）の１６Ｓ ｒＲＮＡ配列情報に該当する。

【0105】

【表1】

【0106】

【表2】

【0107】

有害微生物比率関連指数（４１０）には、±ｈｒｍ＿ｓｕｍ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｎｕｍｏｔｕ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｓｈａｎｎｏｎ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｂｅｒｇｅｒ＿ｐａｒｋｅｒ_ｄ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｓｈａｎｎｏｎ_ｅ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｓｉｍｐｓｏｎ＿ｅ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｈｅｉｐ＿ｅ、±ｈｒｍ＿ｓｐ＿ａｌａｔａｌｏ＿ｅ、±ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ_ｉｎｄｅｘ等があり得る。前述した通り、プロセッサ（２１０）はこのうち１つを算出することで第２情報を決定することができる。ここで、±ｈｒｍ＿ｓｕｍは有害微生物種のそれぞれの存在比率を合算した値を示す指数であり得る。±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｎｕｍｏｔｕ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｓｈａｎｎｏｎ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｂｅｒｇｅｒ＿ｐａｒｋｅｒ_ｄ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｓｈａｎｎｏｎ_ｅ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｓｉｍｐｓｏｎ＿ｅ、±ｈｒｍ＿ｓｐ_ｈｅｉｐ＿ｅ及び±ｈｒｍ＿ｓｐ＿ａｌａｔａｌｏ＿ｅは後述する微生物多様性関連指数である±ｎｕｍｏｔｕ、±ｓｈａｎｎｏｎ、±ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎ、±ｂｅｒｇｅｒ＿ｐａｒｋｅｒ_ｄ、±ｓｈａｎｎｏｎ_ｅ、±ｓｉｍｐｓｏｎ＿ｅ、±ｈｅｉｐ＿ｅ、及び±ａｌａｔａｌｏ＿ｅにそれぞれ対応する指数であり得る。即ち、当該指数は微生物多様性関連指数として用いられるだけでなく、有害微生物比率関連指数としても用いられ得る。±ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ_ｉｎｄｅｘはディスバイオシス指数であり得る。

【0108】

第２情報の決定に用いられる有害微生物関連指数は、前述した指数選定方法により予め選定されたものであってもよい。図示された実施例（４１０）における平均均衡的精度及び有意味数は例示的な値である。一方、有害微生物比率関連指数（４１０）は、本開示に提示されたものに制限されず、腸内有害微生物が占める比率を示すことができる指数であれば、本開示による有害微生物比率関連指数（４１０）として用いられ得る。

【0109】

[腸内有益微生物の比率]

【0110】

図５は、本開示の一実施例による、有益微生物関連指数を示した図である。腸内有益微生物は短鎖脂肪酸を合成し、免疫調節及び抗炎症反応を起こすなど、多様な機能をすることができる。従って、腸内有益微生物が減少すれば、腸内マイクロバイオームが不均衡状態になり得る。腸内マイクロバイオームを診断するための要素の１つとして腸内有益微生物の比率が決定され得る。

【0111】

本開示の一実施例では、既に知られている有益微生物に関する情報[当該微生物を探知できる情報を含む（例：バイオマーカー）]が活用され得、通常の技術者が公開された情報から有益微生物と判断できることに関する情報を含み得る。このような有益微生物の選別時にはＬＥｆＳｅのような統計的分析方法または文献の調査のような生物学的分析方法が用いられ得るが、これに制限されはしない。

【0112】

本開示の一実施例で、有益微生物はＬａｃｈｎｏｓｐｉｒａｃｅａｅ、Ｅｇｇｅｒｔｈｅｌｌａｃｅａｅ、Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ、Ｒｉｋｅｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｃｅａｅ、Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｃｏｒｉｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｐｅｐｔｏｓｔｒｅｐｔｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｌｅｓ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ、Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｃｅａｅ、Ｃｌｏｓｔｒｉｄｉａｌｅｓ、またはＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ科（ｆａｍｉｌｙ）に属する微生物；またはＭｏｌｌｉｃｕｔｅｓ綱（ｃｌａｓｓ）に属する微生物のうち１種以上であってもよいが、これに制限されはしない。本開示の一実施例で、有益微生物は、上記表２に記載された微生物を含み得るが、これに制限されはしない。

【0113】

装置（１００）は多様な方法によって腸内有益微生物の比率を決定することができる。上述した第３情報は、腸内有益微生物の比率を示す情報であり得る。一実施例で、腸内有益微生物の比率は腸内の各有益微生物の存在比率の合計で決定され得る。一実施例で、装置（１００）のプロセッサ（２１０）は検査情報（１３２）に基づいて腸内有益微生物の比率を決定することができる。具体的には、プロセッサ（２１０）は生体試料（１１２）内の有益微生物種の存在比率を決定することができる。この際、プロセッサ（２１０）はメモリ（２２０）内に格納された、予め設定された有益微生物を特定する情報を用いることができる。一実施例で、有益微生物種の存在比率は腸内マイクロバイオーム内の全ての微生物に対する有益微生物種の存在比率であり得る。プロセッサ（２１０）は有益微生物種の存在比率に基づいて、前述した第３情報を決定することができる。

【0114】

このようなプロセッサ（２１０）による第３情報の決定過程は、有益微生物比率関連指数（５１０）のいずれか１つを算出することで行われ得る。即ち、プロセッサ（２１０）は有益微生物比率関連指数（５１０）のいずれか１つを算出し、その値に基づいて腸内有益微生物の比率を示す第３情報を決定することができる。例えば、第３情報を決定するために、プロセッサ（２１０）は有益微生物比率関連指数（５１０）のうち、＋ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕ指数を算出し得る。＋ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕは生体試料（１１２）内の有益微生物種のＯＴＵ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ｔａｘｏｎｏｍｉｃ Ｕｎｉｔ）個数を意味し得る。ＯＴＵは、ＮＧＳ等の遺伝子シークエンシングの結果で獲得したＤＮＡ断片を微生物種の水準に分類した単位であり得る。即ち、有益微生物種のＯＴＵ個数は有益微生物種の個数に対応し得る。＋ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕは、下記数学式５のように算出され得る。

【0115】

【数5】

【0116】

Ｎは、予め設定された全有益微生物種の個数であり得る。ｐ_ｉは生体試料（１１２）内のｉ番目の有益微生物種の存在比率を意味し得る。Ｉｐ_ｉは生体試料（１１２）内のｉ番目の有益微生物種のＯＴＵに関する指示関数であり得る。当該指示関数は生体試料（１１２）内の存在比率が０より大きい有益微生物種のＯＴＵを示す関数であり得る。生体試料（１１２）に関する情報に基づいて、数学式５により有益微生物種のＯＴＵ個数、即ち、＋ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕが算出され得る。

【0117】

有益微生物比率関連指数（５１０）には、±ｂｅｎ＿ｓｕｍ、±ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕ、±ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｓｈａｎｎｏｎ、±ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎ、±ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｂｅｒｇｅｒ＿ｐａｒｋｅｒ_ｄ、±ｂｅｎ＿ｓｐ_ｓｈａｎｎｏｎ_ｅ、±ｂｅｎ＿ｓｐ_ｓｉｍｐｓｏｎ＿ｅ、±ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｈｅｉｐ＿ｅ、±ｂｅｎ＿ｓｐ＿ａｌａｔａｌｏ＿ｅ等があり得る。前述した通り、プロセッサ（２１０）はこのうち１つを算出することで第３情報を決定することができる。ここで、±ｂｅｎ＿ｓｕｍは、有益微生物種のそれぞれの存在比率を合算した値を示す指数であり得る。±ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕ、±ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｓｈａｎｎｏｎ、±ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎ、±ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｂｅｒｇｅｒ＿ｐａｒｋｅｒ_ｄ、±ｂｅｎ＿ｓｐ_ｓｈａｎｎｏｎ_ｅ、±ｂｅｎ＿ｓｐ_ｓｉｍｐｓｏｎ＿ｅ、±ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｈｅｉｐ＿ｅ及び±ｂｅｎ＿ｓｐ＿ａｌａｔａｌｏ＿ｅは、後述する微生物多様性関連指数である±ｎｕｍｏｔｕ、±ｓｈａｎｎｏｎ、±ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎ、±ｂｅｒｇｅｒ＿ｐａｒｋｅｒ_ｄ、±ｓｈａｎｎｏｎ_ｅ、±ｓｉｍｐｓｏｎ＿ｅ、±ｈｅｉｐ＿ｅ、及び±ａｌａｔａｌｏ＿ｅにそれぞれ対応する指数であり得る。即ち、当該指数は、微生物多様性関連指数として用いられるだけでなく、有益微生物比率関連指数（５１０）としても用いられ得る。

【0118】

第３情報の決定に用いられる有益微生物関連指数は、前述した指数選定方法により予め選定されたものであってもよい。図示された実施例（５１０）における平均均衡的精度及び有意味数は例示的な値である。一方、有益微生物比率関連指数（５１０）は、本開示に提示されたものに制限されず、腸内有益微生物が占める比率を示すことができる指数であれば、本開示による有益微生物比率関連指数（５１０）として用いられ得る。

【0119】

[腸内微生物の多様性]

【0120】

図６は、本開示の一実施例による、微生物多様性関連指数を示した図である。一般に、１つや２つの微生物が腸内に必要な全ての機能をすることは難しい。腸内マイクロバイオームの各微生物種は各自の役割をする。腸内マイクロバイオーム内の微生物種が多様なほど、より多くの腸内機能が行われ得、多様な刺激（例：外部疾病要因）にも腸内機能の回復力が改善できる。例えば、炎症性腸疾患（ＩＢＤ）、大腸癌等の疾病人は健康人より腸内微生物の多様性が低いこともある。腸内微生物の多様性が低くなれば、腸内マイクロバイオームが不均衡状態になり得るので、腸内マイクロバイオームを診断するために腸内微生物の多様性が決定され得る。

【0121】

装置（１００）は多様な方法によって腸内微生物の多様性を決定することができる。上述した第４情報は、腸内微生物の多様性を示す情報であり得る。一実施例で、装置（１００）のプロセッサ（２１０）は検査情報（１３２）に基づいて腸内微生物の多様性を決定することができる。具体的には、プロセッサ（２１０）は生体試料（１１２）内の全微生物種の個数を決定することができる。プロセッサ（２１０）は生体試料（１１２）内の当該全微生物種のそれぞれの存在比率の分布が均等な程度を決定することができる。プロセッサ（２１０）は決定された全微生物種の個数及び均等な程度に基づいて、前述した第４情報を決定することができる。

【0122】

このようなプロセッサ（２１０）による第４情報の決定過程は、微生物多様性関連指数（６１０）のいずれか１つを算出することで行われ得る。即ち、プロセッサ（２１０）は微生物多様性関連指数（６１０）のいずれか１つを算出し、その値に基づいて腸内微生物の多様性を示す第４情報を決定することができる。例えば、第４情報を決定するために、プロセッサ（２１０）は微生物多様性関連指数（６１０）のうち＋ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎ指数を算出し得る。＋ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎは、生体試料（１１２）に対するＳｉｍｐｓｏｎ指数（Ｓｉｍｐｓｏｎ'ｓ Ｉｎｄｅｘ）の逆を意味し得る。＋ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎは、下記数学式６のように算出され得る。

【0123】

【数6】

【0124】

Ｓは、当該生体試料（１１２）内の全微生物種の個数を示すことができる。ｐ_ｉは生体試料（１１２）内の微生物ｉの存在比率であり得る。生体試料（１１２）に関する情報に基づいて、数学式６により＋ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎが算出され得る。

【0125】

微生物多様性関連指数（６１０）には、±ｎｕｍｏｔｕ、±ｓｈａｎｎｏｎ、±ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎ、±ｂｅｒｇｅｒ＿ｐａｒｋｅｒ_ｄ、±ｓｈａｎｎｏｎ_ｅ、±ｓｉｍｐｓｏｎ＿ｅ、±ｈｅｉｐ＿ｅ、±ａｌａｔａｌｏ＿ｅ等があり得る。前述した通り、プロセッサ（２１０）はこのうちの１つを算出することで第４情報を決定することができる。ここで、±ｎｕｍｏｔｕはＯＴＵの個数を意味し得る。±ｓｈａｎｎｏｎはＳｈａｎｎｏｎ指数（Ｓｈａｎｎｏｎ's Ｉｎｄｅｘ）を意味し得る。±ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎはＳｉｍｐｓｏｎ指数の逆を意味し得る。±ｂｅｒｇｅｒ＿ｐａｒｋｅｒ_ｄは、Berger Parker指数（Ｂｅｒｇｅｒ Ｐａｒｋｅｒ'ｓ Ｉｎｄｅｘ）を意味し得る。±ｓｈａｎｎｏｎ_ｅはＳｈａｎｎｏｎ公平度（Ｓｈａｎｎｏｎ's Ｅｑｕｉｔａｂｉｌｉｔｙ）を意味し得る。±ｓｉｍｐｓｏｎ＿ｅはＳｉｍｐｓｏｎ均一度（Ｓｉｍｐｓｏｎ's Ｅｖｅｎｎｅｓｓ）を意味し得る。±ｈｅｉｐ＿ｅはＨｅｉｐ指数（Ｈｅｉｐ'ｓ Ｉｎｄｅｘ）を意味し得る。±ａｌａｔａｌｏ＿ｅはＡｌａｔａｌｏ指数（Ａｌａｔａｌｏ Ｉｎｄｅｘ）を意味し得る。例えば、生体試料（１１２）内の各微生物種の個数、存在比率等の情報を上述した微生物多様性関連指数（６１０）のいずれか１つに入力して計算すれば、その結果値（当該指数の値）は当該生体試料（１１２）がどのくらい多様な微生物種を有しているかを反映させて示すことができる。

【0126】

第４情報の決定に用いられる微生物多様性関連指数は、前述した指数選定方法により予め選定されたものであってもよい。図示された実施例（６１０）における平均均衡的精度及び有意味数は例示的な値である。一方、微生物多様性関連指数（６１０）は、本開示に提示されたものに制限されず、腸内微生物が多様な程度を示すことができる指数であれば、本開示による微生物多様性関連指数（６１０）として用いられ得る。

【0127】

[腸内マイクロバイオーム指数]

【0128】

図７は、本開示の一実施例による、腸内マイクロバイオーム指数を決定するための関数（７００）を示した図である。前述した通り、プロセッサ（２１０）は図１の対象者（１１０）の生体試料（１１２）に関する検査情報（１３２）に基づいて、対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームに関する第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報を決定することができる。一実施例で、プロセッサ（２１０）は、第１情報、第２情報、第３情報及び第４情報で選択された少なくとも１つの情報に基づいて、多様な方法により対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。

【0129】

一実施例で、プロセッサ（２１０）は、第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報のそれぞれに予め設定された加重値（ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４）のそれぞれを適用することができる。一実施例で、加重値（ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４）は、第１情報、第２情報、第３情報及び第４情報のそれぞれに対して異なる値を有することもできる。例えば、加重値（ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４）は、それぞれ－１.５０７５１、－０.６４５６０、０.９８４３６、及び０.０７４５９の値を有し得る。一実施例で、加重値（ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４）は線形混合効果モデル（Ｌｉｎｅａｒ Ｍｉｘｅｄ Ｅｆｆｅｃｔ Ｍｏｄｅｌ）により予め決定され得る。第１情報～第４情報のそれぞれを線形混合効果モデルの独立変数、各情報が健康人と疾病人を正確に区分する程度を従属変数として置くことができる。第１情報～第４情報値のそれぞれの変動は従属変数値に混合された影響を与え得る。このような影響を示す線形混合効果モデルに基づいて、各加重値（ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４）が決定され得る。一実施例で、メモリ（２２０）は決定された加重値（ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４）を示す情報を格納することができる。

【0130】

一実施例で、プロセッサ（２１０）は加重値が適用されたそれぞれの情報のうちで選択された少なくとも１つに基づいて、腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。一実施例で、プロセッサ（２１０）は加重値が適用された第１情報～第４情報を合算した値に基づいて腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。一実施例で、プロセッサ（２１０）は図示された関数（７００）に基づいて腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。関数（７００）は、加重値が適用された第１情報～第４情報を合算した値にｌｏｇｉｔ演算を行う関数であり得る。一実施例で、メモリ（２２０）は腸内マイクロバイオーム指数を決定するための関数（７００）を示す情報を格納することができる。

【0131】

図８は、本開示の一実施例による腸内マイクロバイオーム指数の精度の実験結果（８００）を示した図である。本実験結果（８００）は、本開示による腸内マイクロバイオーム指数に対する平均ＲＯＣ曲線（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ Ｃｕｒｖｅ）とその他の異なる指数に対する平均ＲＯＣ曲線をそれぞれ示したものである。本実験結果（８００）で、横軸はＦＰＲ（Ｆａｌｓｅ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ｒａｔｅ）であり得る。ＦＰＲは、当該指数が実際の疾病人の試料を健康人の試料として誤って分類した比率を意味し得る。ＦＰＲは、下記数学式７のように算出され得る。本実験結果（８００）で、縦軸はＴＰＲ（Ｔｒｕｅ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ｒａｔｅ）であり得る。ＴＰＲは、当該指数が実際の健康人の試料を正確に健康人の試料であると分類した比率を意味し得る。ＴＰＲは前述した敏感度と同一に算出され得る。

【0132】

【数7】

【0133】

ＲＯＣ曲線は、左上段に偏るほど当該指数が健康人と疾病人の分類を正確に行うということを意味する。ＲＯＣ曲線が左側に描かれるほど誤探知（健康人を疾病人と判定）が少なく、上側に描かれるほど誤拒否（疾病人を健康人と判定）が少ない。平均ＲＯＣ曲線は複数の試料に対するＲＯＣ曲線の平均を示した曲線であり得る。

【0134】

本実験結果（８００）で腸内マイクロバイオーム指数のＲＯＣ曲線（ｇｍｉ＿ｌｍｍ）が＋ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎ、＋ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌ、＋ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕ、＋ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ_ｉｎｄｅｘ指数のＲＯＣ曲線より左上段に偏ったと確認される。即ち、腸内マイクロバイオーム指数が＋ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎ、＋ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌ、＋ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕ、＋ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ_ｉｎｄｅｘ指数より精度が高いことを確認することができる。

【0135】

図９は、本開示の一実施例による腸内マイクロバイオーム指数の精度の実験結果（９００）を示した図である。本実験結果（９００）は、本開示による腸内マイクロバイオーム指数に対する精度－再現率曲線（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ－Ｒｅｃａｌｌ ｃｕｒｖｅ）とその他の異なる指数に対する精度－再現率曲線をそれぞれ示したものである。本実験結果（９００）で横軸は再現率（Ｒｅｃａｌｌ、Ｔｒｕｅ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ｒａｔｅ）であり得る。再現率は、当該指数が実際の健康人の試料を正確に健康人の試料であると分類した比率を意味し得る。再現率は前述した敏感度と同一に算出され得る。本実験結果（９００）で縦軸は精度（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ、Ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｖａｌｕｅ）であり得る。精度は、当該指数が健康人の試料であると分類した試料のうち実際の健康人の試料の比率を意味し得る。精度は、下記数学式８のように算出され得る。

【0136】

【数8】

【0137】

精度－再現率曲線は、右上段に偏るほど当該指数が健康人と疾病人の分類を正確に行うということを意味する。精度－再現率曲線が右側に描かれるほど再現率が高く、上側に描かれるほど精度が高い。一般に、右上段を基準とした曲線が他の曲線を含むとき、含む当該曲線が他の曲線より優れた性能を有すると見ることができる。

【0138】

本実験結果（９００）で腸内マイクロバイオーム指数の精度－再現率曲線（ｇｍｉ＿ｌｍｍ）が＋ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎ、＋ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌ、＋ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕ、＋ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ_ｉｎｄｅｘ指数の精度－再現率曲線より右上段に偏ったと確認される。即ち、腸内マイクロバイオーム指数が＋ｉｎｖｓｉｍｐｓｏｎ、＋ａｖｇ＿ｊｓｄ＿ｃｔｌ、＋ｂｅｎ＿ｓｐ＿ｎｕｍｏｔｕ、＋ｄｙｓｂｉｏｓｉｓ_ｉｎｄｅｘ指数より精度が高いことを確認することができる。

【0139】

[腸類型の決定]

【0140】

図１０は、本開示の一実施例による装置（１００）の動作過程を示した図である。本開示の一実施例による装置（１００）は多様な要素を総合的に考慮して対象者の腸類型を決定することができる。前述した通り、装置（１００）のプロセッサ（２１０）は検査装置（１３０）から対象者（１１０）の生体試料（１１２）に関する検査情報（１３２）を獲得することができる。プロセッサ（２１０）は検査情報（１３２）に基づいて対象者（１１０）の腸類型を決定することができる。

【0141】

一実施例で、プロセッサ（２１０）は腸類型を第１類型（１０１０）、第２類型（１０２０）及び／又は第３類型（１０３０）に分類することができる。第１類型（１０１０）は腸内マイクロバイオームに炎症誘発微生物が多い類型であってもよい。第１類型（１０１０）は疾病人の腸内マイクロバイオームと類似のマイクロバイオームを有する腸類型であり得る。第２類型（１０２０）は腸内マイクロバイオームにプレボテラ（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）属（Ｇｅｎｕｓ）微生物が多い類型であり得る。第２類型（１０２０）は狩猟採集人と類似な腸内マイクロバイオームを有し得る。第３類型（１０３０）は腸内マイクロバイオームにバクテロイデス（Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ）属の微生物が多い類型であり得る。第３類型（１０３０）は西洋人と類似な腸内マイクロバイオームを有し得る。

【0142】

プロセッサ（２１０）は多様な方法で対象者（１１０）の腸類型を決定することができる。実施例によって単一過程を通じて生体試料（１１２）から対象者（１１０）の腸類型を決定したり、２つ以上の過程を順次進めて対象者（１１０）の腸類型を決定したりすることもできる。一実施例で、プロセッサ（２１０）は、第１過程（１０４１）、第２過程（１０４２）及び第３過程（１０４３）のうちで選択された少なくとも１つに基づいて対象者（１１０）の腸類型を決定することができる。２つ以上の過程が行われる場合、プロセッサ（２１０）は所定の順序によって２つ以上の過程を順次的／並列的に進めることができる。

【0143】

まず、第１過程（１０４１）について説明する。第１過程（１０４１）で、プロセッサ（２１０）はＪｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ距離に基づいて生体試料（１１２）を第１類型（１０１０）、第２類型（１０２０）及び第３類型（１０３０）の１つに該当する試料として決定することができる。メモリ（２２０）は第１類型（１０１０）、第２類型（１０２０）及び／又は第３類型（１０３０）のそれぞれに該当する基準試料に関する情報を格納することができる。プロセッサ（２１０）は生体試料（１１２）と各腸類型の基準試料とのＪｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ距離を決定することができる。プロセッサ（２１０）はＪｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ距離に基づいて生体試料（１１２）がどの類型の基準試料と類似するか決定した後、これにより生体試料（１１２）に該当する腸類型を決定することができる。例えば、生体試料（１１２）と第１類型（１０１０）に該当する基準試料の間のＪｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ距離が近ければ、プロセッサ（２１０）は当該生体試料（１１２）が第１類型（１０１０）に該当すると決定することができる。一実施例で、所定の腸類型の基準試料とどの程度の類似度を有するとき、当該腸類型に分類するかは、任意のクラスタリングアルゴリズム（例：Ｒ Ｐａｃｋａｇｅ）に基づいて行われ得る。

【0144】

次に、第２過程（１０４２）について説明する。第２過程（１０４２）で、プロセッサ（２１０）はプレボテラ属の微生物及び／又はバクテロイデス属の微生物に基づいて生体試料（１１２）を第２類型（１０２０）及び第３類型（１０３０）の１つに該当する試料として決定することができる。一実施例で、プロセッサ（２１０）は検査情報（１３２）に基づいて第２過程（１０４２）を行うことができる。一実施例で、検査情報（１３２）は生体試料（１１２）のプレボテラ属の微生物及び／又はバクテロイデス属の微生物の存在比率を示す情報を含み得る。一実施例で、生体試料（１１２）内のプレボテラ属の微生物の存在比率が所定の基準を満たすという決定によって、プロセッサ（２１０）は対象者（１１０）の腸類型を第２類型（１０２０）または第３類型（１０３０）に決定することもできる。一実施例で、プロセッサ（２１０）は、生体試料（１１２）内の全腸内微生物のうちプレボテラ属の微生物の存在比率が略３％を超えれば腸類型を第２類型（１０２０）に、略３％以下であれば腸類型を第３類型（１０３０）に決定することができる。一実施例で、生体試料（１１２）内のバクテロイデス属の微生物に対するプレボテラ属の微生物の比率（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ－ｔｏ－Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｒａｔｉｏ）が所定の基準を満たすという決定によって、プロセッサ（２１０）は対象者（１１０）の腸類型を第２類型（１０２０）または第３類型（１０３０）に決定することができる。一実施例で、プロセッサ（２１０）は、生体試料（１１２）内のバクテロイデス属の微生物に対するプレボテラ属の微生物の比率が０.５を超えれば腸類型を第２類型（１０２０）に、０.５以下であれば腸類型を第３類型（１０３０）に決定することができる。

【0145】

次に、第３過程（１０４３）について説明する。第３過程（１０４３）で、プロセッサ（２１０）は特定バイオマーカーの数値及び／又は腸内マイクロバイオーム指数に基づいて生体試料（１１２）を第１類型（１０１０）に決定することができる。一実施例で、プロセッサ（２１０）は生体試料（１１２）に対する１つ以上のバイオマーカーの数値（測定値）に基づいて対象者（１１０）の腸類型を決定することができる。一実施例で、検査情報（１３２）は当該生体試料（１１２）に対する１つ以上のバイオマーカー数値を含み得る。一実施例で、当該バイオマーカーの少なくとも１つは炎症特異的なバイオマーカーであってもよい。一実施例で、プロセッサ（２１０）は生体試料（１１２）に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値に基づいて、対象者（１１０）の腸類型を第１類型（１０１０）に決定することができる。一実施例で、当該炎症特異的なバイオマーカーの数値が予め設定された基準（以下、「第１基準」）を満たすという決定によって、プロセッサ（２１０）は対象者（１１０）の腸類型を第１類型（１０１０）に決定することができる。本開示で、ある変数が所定の基準を満たすということは、実施例によって当該変数が当該基準の基準値以上、以下、超または未満である場合を意味し得る。一実施例で、当該炎症特異的なバイオマーカーは、プロテオバクテリア（Ｐｒｏｔｅｏｂａｃｔｅｒｉａ）門（Ｐｈｙｌｕｍ）に属する微生物；フソバクテリウム（Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ）属（Ｇｅｎｕｓ）に属する微生物；プレボテラ（Ｐｒｅｖｏｔｅｌｌａ）属に属する微生物；Ｂａｃｔｅｒｏｉｄａｃｅａｅ、Ｄｅｓｕｌｆｏｖｉｂｒｉｏｎａｃｅａｅ、Ｏｓｃｉｌｌｏｓｐｉｒａｃｅａｅ、Ｏｄｏｒｉｂａｃｔｅｒａｃｅａｅ、Ｌａｃｈｎｏｓｐｉｒａｃｅａｅ、Ｅｒｙｓｉｐｅｌｏｔｒｉｃｈａｃｅａｅ、Ｅｎｔｅｒｏｃｏｃｃａｃｅａｅ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌａｃｅａｅ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｃｈｒｉｓｔｅｎｓｅｎｅｌｌａｃｅａｅ、Ｅｎｔｅｒｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｐａｓｔｅｕｒｅｌｌａｃｅａｅ、Ｆｕｓｏｂａｃｔｅｒｉａｃｅａｅ、Ｎｅｉｓｓｅｒｉａｃｅａｅ、Ｖｅｉｌｌｏｎｅｌｌａｃｅａｅ、ＧｅｍｅｌｌａｃｅａｅまたはＰｏｒｐｈｙｒｏｍｏｎａｄａｃｅａｅ科（ｆａｍｉｌｙ）に属する微生物；または表１に記載された微生物；のうちで選択された少なくとも１つであってもよいが、これに制限されはせず、通常の技術者に炎症特異的なバイオマーカーと知られている微生物も、第１類型を決定するのに用いられる。一実施例で、生体試料（１１２）内の全腸内微生物のうちプロテオバクテリア門（Ｐｈｙｌｕｍ）に属する微生物の存在比率が略１０％を超えるか、または生体試料（１１２）内の全腸内微生物のうちフソバクテリウム属（Ｇｅｎｕｓ）に属する微生物の存在比率が略１％を超えるという決定によって、プロセッサ（２１０）は対象者（１１０）の腸類型を第１類型（１０１０）に決定することができる。一実施例で、生体試料（１１２）内の全腸内微生物のうちプロテオバクテリア門に属する微生物の存在比率が略１０％を超え、生体試料（１１２）内の全腸内微生物のうちフソバクテリウム属に属する微生物の存在比率が略１％を超えるという決定によって、プロセッサ（２１０）は対象者（１１０）の腸類型を第１類型（１０１０）に決定することができる。一実施例で、特定バイオマーカーの数値は、対象者（１１０）の生体紙料（１１２）内の全腸内微生物のうち当該バイオマーカーに属する微生物の存在比率を百分率で示したものであり得る。

【0146】

前述した通り、プロセッサ（２１０）は検査情報（１３２）に基づいて対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。一実施例で、プロセッサ（２１０）は生体試料（１１２）に対して決定された腸内マイクロバイオーム指数に基づいて対象者（１１０）の腸類型を決定することができる。一実施例で、腸内マイクロバイオーム指数が予め設定された基準（以下、「第２基準」）を満たすという決定によって、プロセッサ（２１０）は対象者（１１０）の腸類型を第１類型（１０１０）に決定することができる。一実施例で、腸内マイクロバイオーム指数が略４０未満であるという決定により、プロセッサ（２１０）は対象者（１１０）の腸類型を第１類型（１０１０）に決定することができる。

【0147】

一実施例で、プロセッサ（２１０）は生体試料（１１２）に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値及び対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数の組合わせに基づいて、対象者（１１０）の腸類型を第１類型（１０１０）に決定することができる。一実施例で、生体試料（１１２）に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値が上述した第１基準を満たすか、または対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数が上述した第２基準を満たすという決定によって、プロセッサ（２１０）は対象者（１１０）の腸類型を第１類型（１０１０）に決定することができる。一実施例で、生体試料（１１２）に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値が上述した第１基準を満たし、対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数が上述した第２基準を満たすという決定によって、プロセッサ（２１０）は対象者（１１０）の腸類型を第１類型（１０１０）に決定することができる。

【0148】

上述した通り、第１過程（１０４１）、第２過程（１０４２）及び第３過程（１０４３）のうちで選択された少なくとも２つ以上の過程は所定の順序によって順次的／並列的に進められ得る。一実施例で、プロセッサ（２１０）は、第３過程（１０４３）を行うことができる。一次的に、プロセッサ（２１０）は上述した第３過程（１０４３）の方法の１つに基づいて対象者（１１０）の腸類型が第１類型（１０１０）であるか否かを決定することができる。対象者（１１０）の腸類型が第１類型（１０１０）に決定され得る場合、プロセッサ（２１０）は当該腸類型を第１類型（１０１０）に決定することができる。一実施例で、対象者（１１０）の腸類型が第１類型（１０１０）に決定されない場合、プロセッサ（２１０）は当該対象者（１１０）に対して上述した第１過程（１０４１）及び／又は第２過程（１０４２）による区分を追加で行うこともできる。例えば、プロセッサ（２１０）は、当該生体試料（１１２）内のプレボテラ属の微生物の存在比率が略３％を超えれば腸類型を第２類型（１０２０）に、略３％以下であれば腸類型を第３類型（１０３０）に決定することができる。

【0149】

一実施例で、プロセッサ（２１０）は、第２過程（１０４２）を行った後、第３過程（１０４３）を行うこともできる。一次的に、プロセッサ（２１０）は上述した第２過程（１０４２）の方法の１つに基づいて対象者（１１０）の腸類型が第２類型（１０２０）乃至第３類型（１０３０）であるか否かを決定することができる。二次的に、プロセッサ（２１０）は第２類型（１０２０）または第３類型（１０３０）に分類された対象者（１１０）に対して、再び第３過程（１０４３）を行って、当該対象者（１１０）の生体試料（１１２）が第１類型（１０１０）に決定されるための上述した条件に該当するか否かを決定することができる。生体試料（１１２）が第１類型（１０１０）に決定されるための上述した条件を満たせば、プロセッサ（２１０）は、当該対象者（１１０）の腸類型は第１類型（１０１０）に再び決定（オーバーライド）することができる。

【0150】

一実施例で、プロセッサ（２１０）は、第１過程（１０４１）、第２過程（１０４２）及び第３過程（１０４３）の順序で腸類型を決定することもできる。まず、プロセッサ（２１０）は、第１過程（１０４１）に基づいて生体試料（１１２）を第１類型（１０１０）、第２類型（１０２０）、第３類型（１０３０）の１つに決定することができる。次に、プロセッサ（２１０）は、第２過程（１０４２）により、生体試料（１１２）を再分類することができる。例えば、生体試料（１１２）が第１過程（１０４１）で第３類型（１０３０）に決定された場合、第２過程（１０４２）により生体試料（１１２）の分類が第２類型（１０２０）に再び決定されるか、または第３類型（１０３０）に維持され得る。その後、プロセッサ（２１０）は、第３過程（１０４３）を行うことができる。先の第１過程（１０４１）、第２過程（１０４２）を通じて生体試料（１１２）が第２類型（１０２０）または第３類型（１０３０）に分類された場合において、生体試料（１１２）が第１類型（１０１０）に決定されるための上述した条件を満たせば、プロセッサ（２１０）は当該生体試料（１１２）の分類を第１類型（１０１０）に再び決定（オーバーライド）することができる。

【0151】

一実施例で、プロセッサ（２１０）は対象者（１１０）の腸類型を第１類型（１０１０）～第３類型（１０３０）よりさらに細部的に区分することもできる。一実施例で、腸類型の細部区分には腸内マイクロバイオーム指数が活用され得る。一実施例で、腸類型の細部区分には全対象者の腸内マイクロバイオーム指数分布で対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数が有する位置が活用されることもできる。例えば、対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数が当該腸類型（例：第２類型（１０２０））内の腸内マイクロバイオーム指数のうち上位または下位の何％に該当するかに基づいて、対象者（１１０）の腸類型をさらに細部的に区分することができる（例：第２－１類型、第２－２類型、第２－３類型等）。例えば、第２類型（１０２０）に該当する対象者のうち、腸内マイクロバイオーム指数が略４０未満の対象者は、第２－１類型に、略４０超略７０未満の対象者は、第２－２類型に、略７０超である対象者は、第２－３類型に細部区分し得る。

【0152】

一実施例で、腸類型の細部区分のために既に区分された腸類型について上述した第１過程（１０４１）が追加で行われ得る。即ち、一次的に第１類型（１０１０）～第３類型（１０３０）の１つに腸類型が区分されれば、区分された腸類型内で当該生体試料と各細部腸類型の基準試料とのＪｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ距離を通じて、腸類型がさらに細部的に区分され得る。第１過程（１０４１）については、前述した通りである。

【0153】

一実施例で、上述した方法の１つによって細部区分された腸類型（例：第２－１類型等）のそれぞれに特徴的なバイオマーカーが予め選別（決定）され得る。予め選別された当該バイオマーカーを用いて対象者（１１０）の細部腸類型が決定され得る。検査情報（１３２）は対象者（１１０）の生体試料（１１２）が各バイオマーカーに対して有する数値を含み得る。プロセッサ（２１０）は検査情報（１３２）に基づいて対象者（１１０）の細部腸類型を決定することができる。一実施例で、細部腸類型に特徴的なバイオマーカーは多様な文献に基づいて予め選別されることもできる。

【0154】

[腸類型によるカスタムソリューションの提供]

【0155】

上述した過程によって対象者（１１０）の腸類型が決定されれば、プロセッサ（２１０）は決定された腸類型に連関した腸管理情報（１０６０）をメモリ（２２０）から獲得することができる。一実施例で、メモリ（２２０）は各腸類型毎の腸管理情報を格納することができる。一実施例で、腸管理情報（１０６０）は当該腸類型を有する対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームを調節するための案を示すことができる。

【0156】

プロセッサ（２１０）は通信回路（２３０）を用いて、決定された腸類型を示す情報及び／又は当該腸類型に連関した腸管理情報（１０６０）を対象者の装置（１４０）に伝達することができる。一実施例で、プロセッサ（２１０）は通信回路（２３０）を用いて、決定された腸類型を示す情報、当該腸類型に連関した腸管理情報（１０６０）及び／又は対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数を示す情報（１３６）を対象者の装置（１４０）に伝達することができる。

【0157】

図１１は、本開示の一実施例による腸管理情報（１０６０）を示した図である。腸管理情報（１０６０）は腸内マイクロバイオームを調節するための１つ以上の案を含み得る。腸管理情報（１０６０）は特定腸類型と連関することができる。一実施例で、腸類型は前述した第１、２、３腸類型（１０１０、１０２０、１０３０）を意味することもでき、細部区分による腸類型を意味することもでき、ここで、細部区分は年代による区分であってもよい。腸管理情報（１０６０）は連関した腸類型を有する対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームを有意味に変化（改善）させることができる腸内マイクロバイオーム調節案を含み得る。即ち、腸管理情報（１０６０）は当該腸類型を有する対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数を有意味に変化（増加）させられるか、当該腸類型を有する対象者（１１０）の年代によって腸内マイクロバイオーム指数を有意味に変化（増加）させらるか、当該腸類型を有する対象者（１１０）の腸内に存在する炎症誘発微生物を変化（減少）させたり、当該腸類型を有する対象者（１１０）の腸内に存在する炎症抑制微生物を変化（増加）させたり、当該腸類型を有する対象者（１１０）が有する便秘及び／又は下痢症状を改善させたりする腸内マイクロバイオーム調節案を含み得る。

【0158】

一実施例で、腸内マイクロバイオーム調節案は当該腸類型に対応する特定プロバイオティクスの摂取、特定食物の摂取及び特定生活習慣の適用のうちで選択された少なくとも１つを含み得る。一実施例で腸内マイクロバイオーム調節案は、当該腸類型を有する腸内で有意味に腸内マイクロバイオームを変化させることができる１つ以上のプロバイオティクスを特定する情報、１つ以上の食物を特定する情報及び／又は１つ以上の生活習慣を特定する情報を含み得る。一実施例でプロバイオティクスはカスタム型健康機能食品であってもよい。一実施例でプロバイオティクスを特定する情報は、一実施例による対象者に提案される１種以上の微生物を含むカスタム型健康機能食品を提案する情報であってもよい。

【0159】

一実施例で、腸内マイクロバイオーム調節案は、第１類型（１０１０）に分類された対象者に１つ以上のラクトバチルスパラカゼイ、１つ以上のラクトバチルスファーメンタム、１つ以上のラクトバチルスプランタルムグループ、及び／又は１つ以上のラクトコッカスラクティスグループを含む１種以上の微生物を含むプロバイオティクスを提案する情報を含み得る。第１類型（１０１０）の対象者に提案されるプロバイオティクス情報は多様性の増加のために同一の属に属する微生物のうちsubgroupを代表する１つ以上の微生物種をさらに提案することを含み得る。このように提案されたプロバイオティクスを摂取した対象者は菌株の摂取後、腸内マイクロバイオーム指数が増加し得る。第１類型に分類された対象者に提案される（i）ラクトバチルスパラカゼイはラクトバチルスパラカゼイｓｕｂｓｐ. パラカゼイ、ラクトバチルスパラカゼイｓｕｂｓｐ. トレランス、またはラクトバチルスパラカゼイｓｕｂｓｐ. トレランスＨＭ０８６６（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０９ＢＰ、以下同一）を含み得、（ii）ラクトバチルスファーメンタムはラクトバチルスファーメンタムＨＭ０７４０（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０６ＢＰ、以下同一）を含み得；（iii）ラクトバチルスプランタルムグループはＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｅｎｔｏｓｕｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐａｒａｐｌａｎｔａｒｕｍ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｆａｂｉｆｅｒｍｅｎｔａｎｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｘｉａｎｇｆａｎｇｅｎｓｉｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｈｅｒｂａｒｕｍ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｍｏｄｅｓｔｉｓａｌｉｔｏｌｅｒａｎｓ、またはこれらの亜種（ｓｕｂｓｐ.）の１つ以上を含み得、ここで、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍはＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ. ｐｌａｎｔａｒｕｍ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ. ａｒｇｅｎｔｏｒａｔｅｎｓｉｓ、またはＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ. ｐｌａｎｔａｒｕｍ ＨＭ０７８２（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０７ＢＰ、以下同一）を含み得；（iv）ラクトコッカスラクティスグループはＬａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｌａｃｔｉｓ（例：Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｌａｃｔｉｓ ＨＭ０８５０（受託番号：ＫＣＴＣ１４４０８ＢＰ、以下同一））、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｈｏｒｄｎｉａｅ、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｃｒｅｍｏｒｉｓ、またはＬａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｔｒｕｃｔａｅを含み得る。

【0160】

一実施例で、腸内マイクロバイオーム調節案は、第２類型（１０２０）に分類される対象者に１つ以上のラクトバチルスファーメンタム、及び／又は１つ以上のラクトコッカスラクティスグループを含む１種以上の微生物を含むプロバイオティクスを提案する情報を含み得る。このように提案されたプロバイオティクスを摂取した対象者は菌株の摂取後、腸内マイクロバイオーム指数が増加し得る。第２類型に分類された対象者に提案される（i）ラクトバチルスファーメンタムはラクトバチルスファーメンタムＨＭ０７４０を含み得；（ii）ラクトコッカスラクティスグループはＬａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｌａｃｔｉｓ（例：Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｌａｃｔｉｓＨＭ０８５０）、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｈｏｒｄｎｉａｅ、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｃｒｅｍｏｒｉｓ、またはＬａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｔｒｕｃｔａｅを含み得る。

【0161】

一実施例で、腸内マイクロバイオーム調節案は、第３類型（１０３０）に分類される対象者に１つ以上のラクトバチルスファーメンタム、１つ以上のラクトバチルスプランタルムグループ及び／又は１つ以上のラクトコッカスラクティスグループを含む１種以上の微生物を含むプロバイオティクスを提案する情報を含み得る。第３類型（１０３０）の対象者に提案されるプロバイオティクス情報は食物繊維利用能力を改善するために、このような活性を高める微生物種をさらに提案することを含み得る。このように提案されたプロバイオティクスを摂取した対象者は菌株の摂取後、腸内マイクロバイオーム指数が増加し得る。第３類型に分類された対象者に提案される（i）ラクトバチルスファーメンタムはラクトバチルスファーメンタムＨＭ０７４０を含み得；（ii）ラクトバチルスプランタルムグループはＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｅｎｔｏｓｕｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐａｒａｐｌａｎｔａｒｕｍ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｆａｂｉｆｅｒｍｅｎｔａｎｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｘｉａｎｇｆａｎｇｅｎｓｉｓ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｈｅｒｂａｒｕｍ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｍｏｄｅｓｔｉｓａｌｉｔｏｌｅｒａｎｓ、またはこれらの亜種（ｓｕｂｓｐ.）の１つ以上を含み得、ここで、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍはＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ. ｐｌａｎｔａｒｕｍ、Ｌａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ. ａｒｇｅｎｔｏｒａｔｅｎｓｉｓ、またはＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｐｌａｎｔａｒｕｍ ｓｕｂｓｐ. ｐｌａｎｔａｒｕｍ ＨＭ０７８２を含み得；（iii）ラクトコッカスラクティスグループはＬａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｌａｃｔｉｓ（例：Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｌａｃｔｉｓ ＨＭ０８５０）、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｈｏｒｄｎｉａｅ、Ｌａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｃｒｅｍｏｒｉｓ、またはＬａｃｔｏｃｏｃｃｕｓ ｌａｃｔｉｓ ｓｕｂｓｐ. ｔｒｕｃｔａｅを含み得る。

【0162】

一実施例で、腸管理情報（１０６０）が特定の１つ以上の腸内マイクロバイオーム調節案の間には優先順位が指定され得る。当該優先順位は腸管理情報（１０６０）と連関した腸類型によって異なって指定され得る。即ち、腸管理情報（１０６０）内の１つ以上の腸内マイクロバイオーム調節案は、当該腸類型を有する対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数を変化（増加）させる程度に応じて優先順位を有し得る。

【0163】

図示された第１類型に関する腸管理情報の実施例（１１１０）で、腸管理情報（１０６０）は「堅果類摂取」、「野菜摂取」、「運動」、「ヨーグルト摂取」、「プロバイオティクス摂取」、「玄米摂取」、「果物摂取」等の腸内マイクロバイオーム調節案を示すことができる。当該腸内マイクロバイオーム調節案は１位から７位まで優先順位が指定されていることができる。「プロバイオティクス摂取」案において、腸管理情報（１０６０）はどのプロバイオティクスを摂取すべきか特定する情報をさらに含み得る。図示された第２類型に関する腸管理情報の実施例（１１２０）及び第３類型に関する腸管理情報の実施例（１１３０）も上述したことと類似の方式で第２類型（１０２０）及び第３類型（１０３０）の対象者（１１０）に対する腸内マイクロバイオーム調節案に関する情報を含み得る。

【0164】

一実施例で、腸管理情報（１０６０）は腸類型、腸内マイクロバイオーム数値、特定バイオマーカーの数値、プレボテラの数値、バクテロイデスの数値等の要素の少なくとも１つ以上により、互いに異なる腸内マイクロバイオーム調節案を含み得る。一実施例で、腸管理情報（１０６０）は腸類型、腸内マイクロバイオーム数値、特定バイオマーカーの数値、プレボテラの数値、バクテロイデスの数値等の要素の少なくとも１つ以上により、腸内マイクロバイオーム調節案の間の優先順位を異なって指定することができる。

【0165】

一実施例で、腸管理情報（１０６０）は対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数による対象者（１１０）の分類情報（１０７０）を含み得る。対象者（１１０）は腸内マイクロバイオーム指数により分類され得る。分類情報（１０７０）は対象者（１１０）が腸内マイクロバイオーム指数を基準にどの分類に属するかを示す情報であり得る。一実施例で、腸管理情報（１０６０）の腸内マイクロバイオーム調節案は分類情報（１０７０）が示す対象者（１１０）の特定分類と連関され得る。即ち、腸管理情報（１０６０）は特定分類に区分された対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームを有意味に変化（改善）させることができる腸内マイクロバイオーム調節案を含み得る

【0166】

一実施例で、腸内マイクロバイオーム指数に基づいて多様な方式で対象者（１１０）が分類され得る。一実施例で、腸内マイクロバイオーム指数が高いほど健康人に近い状態に、低いほど疾病人に近い状態に分類され得る。一実施例で、腸内マイクロバイオーム指数に１つ以上の区間が設定され、その区間により対象者（１１０）が分類され得る。例えば、腸内マイクロバイオーム指数が０から１００の間の値で表現される場合、腸内マイクロバイオーム指数が０以上４０未満であれば「危険」に、４０以上７０未満であれば「注意」に、７０以上１００以下であれば「良好」に対象者（１１０）が分類され得る。実施例によって腸内マイクロバイオーム指数に設定される区間の個数や、区間の範囲が異なって設定され得る。

【0167】

一実施例で、腸内マイクロバイオーム指数に設定される区間は、全対象者の腸内マイクロバイオーム指数分布に基づいて設定されることもできる。例えば、全対象者の腸内マイクロバイオーム指数分布を四分位数で分けることができる。この場合、腸内マイクロバイオーム指数が上位２５％未満に該当する場合「均衡」、上位２５％以上５０％未満である場合「若干均衡」、上位５０％以上７５％未満である場合「若干不均衡」、及び、上位７５％以上１００％以下である場合「不均衡」に対象者（１１０）が分類され得る。

【0168】

一実施例で、腸内マイクロバイオーム指数に設定される区間は、腸内マイクロバイオーム指数が有する精度に基づいて設定されることもできる。１つ以上の試料グループの各試料に対して腸内マイクロバイオーム指数を求め、その結果を検討することによって、腸内マイクロバイオーム指数の精度が算出され得る。例えば、所定の値（例：４７）より大きい腸内マイクロバイオーム指数が算出される試料は実際の健康人の試料である確率が高く、当該値より小さい腸内マイクロバイオーム指数が算出される試料は実際の疾病人の試料である確率が高かったと仮定することができる。この場合、当該基準値（例：４７）により腸内マイクロバイオーム指数の区間を分けることができる。即ち、腸内マイクロバイオーム指数が基準値（例：４７）未満である場合、「不均衡」に、基準値（例：４７）以上である場合「均衡」に対象者（１１０）を分類することができる。

【0169】

図１２は、本開示の一実施例による腸内マイクロバイオーム指数決定方法（１２００）を示した図である。本開示の多様な実施例による腸内マイクロバイオーム指数決定方法（１２００）は装置（１００）により行われ得る。本方法（１２００）は、検査装置から対象者の生体試料に関する検査情報を獲得する段階（Ｓ１２１０）、検査情報に基づいて第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報を決定する段階（Ｓ１２２０）、及び／又は第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報に基づいて対象者の腸内マイクロバイオーム指数を決定する段階（Ｓ１２３０）を含み得る。

【0170】

段階Ｓ１２１０で、プロセッサ（２１０）は通信回路（２３０）を用いて検査装置（１３０）から対象者（１１０）の生体試料（１１２）に関する検査情報（１３２）を獲得することができる。段階Ｓ１２２０で、プロセッサ（２１０）は検査情報（１３２）に基づいて第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報を決定することができる。段階Ｓ１２３０で、プロセッサ（２１０）は第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報に基づいて、対象者（１１０）の腸内マイクロバイオーム指数を決定することができる。

【0171】

一実施例で、方法（１２００）は、プロセッサ（２１０）が通信回路（２３０）を用いて腸内マイクロバイオーム指数を示す情報（１３６）を対象者の装置（１４０）に伝達する段階をさらに含み得る。

【0172】

一実施例で、メモリ（２２０）は基準試料に関する情報（１３４）を格納することができる。方法（１２００）は、プロセッサ（２１０）が検査情報（１３２）及び／又は基準試料に関する情報（１３４）に基づいて、生体試料（１１２）内の各微生物種の存在比率の分布と基準試料（１１４）内の各微生物種の存在比率の分布の間の類似度を決定する段階、及び／又は決定された類似度に基づいて第１情報を決定する段階をさらに含み得る。

【0173】

一実施例で、本方法（１２００）は、プロセッサ（２１０）が検査情報（１３２）に基づいて、生体試料（１１２）内に予め設定された共生微生物種及び有害微生物種に対する有害微生物種の存在比率を決定する段階、及び／又は決定された存在比率に基づいて第２情報を決定する段階をさらに含み得る。

【0174】

一実施例で、本方法（１２００）は、プロセッサ（２１０）が検査情報（１３２）に基づいて生体試料（１１２）内に予め設定された有益微生物種の存在比率を決定する段階、及び／又は決定された存在比率に基づいて第３情報を決定する段階をさらに含み得る。

【0175】

一実施例で、本方法（１２００）は、プロセッサ（２１０）が検査情報（１３２）に基づいて生体試料（１１２）内の全微生物種の個数及び全微生物種のそれぞれの存在比率の分布が均等な程度を決定する段階、及び／又は決定された全微生物種の個数及び／又は均等な程度に基づいて第４情報を決定する段階をさらに含み得る。

【0176】

一実施例で、本方法（１２００）は、プロセッサ（２１０）が第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報のそれぞれに予め設定された加重値（ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４）を適用して、腸内マイクロバイオーム指数を決定する段階をさらに含み得る。

【0177】

図１３は、本開示の一実施例による腸類型決定方法（１３００）を示した図である。本開示の多様な実施例による腸類型決定方法（１３００）は装置（１００）により行われ得る。本方法（１３００）は、検査装置から対象者の生体試料に関する検査情報を獲得する段階（Ｓ１３１０）、当該生体試料に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値に基づいて、対象者の腸類型を第１類型に決定する段階（Ｓ１３２０）、及び／又はメモリから当該腸類型と連関した腸管理情報を獲得する段階（Ｓ１３３０）を含み得る。

【0178】

段階Ｓ１３１０で、プロセッサ（２１０）は通信回路（２３０）を用いて検査装置（１３０）から対象者（１１０）の生体試料（１１２）に関する検査情報（１３２）を獲得することができる。段階Ｓ１３２０で、プロセッサ（２１０）は検査情報（１３２）のうち生体試料（１１２）に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値に基づいて、対象者（１１０）の腸類型を第１類型（１０１０）に決定することができる。段階Ｓ１３３０で、プロセッサ（２１０）は決定された当該腸類型と連関した腸管理情報（１０６０）をメモリ（２２０）から獲得することができる。

【0179】

一実施例で、方法（１３００）は、プロセッサ（２１０）が通信回路（２３０）を用いて、腸類型を示す情報及び／又は腸管理情報（１０６０）を対象者の装置（１４０）に伝達する段階をさらに含み得る。

【0180】

一実施例で、方法（１３００）は、プロセッサ（２１０）が生体試料（１１２）に対するプロテオバクテリアの数値が略１０％を超えるか、または生体試料（１１２）に対するフソバクテリウムの数値が略１％を超える場合、腸類型を第１類型（１０１０）に決定する段階をさらに含み得る。

【0181】

一実施例で、方法（１３００）は、プロセッサ（２１０）が検査情報（１３２）に基づいて、対象者（１１０）の腸内マイクロバイオームの状態を示す腸内マイクロバイオーム指数を決定する段階、及び／又は生体試料（１１２）に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値及び腸内マイクロバイオーム指数に基づいて、腸類型を第１類型（１０１０）に決定する段階をさらに含み得る。

【0182】

一実施例で、方法（１３００）は、プロセッサ（２１０）が生体試料（１１２）に対する炎症特異的なバイオマーカーの数値が予め設定された第１基準を満たすか、または腸内マイクロバイオーム指数が予め設定された第２基準を満たせば、腸類型を第１類型（１０１０）に決定する段階をさらに含み得る。

【0183】

一実施例で、方法（１３００）は、プロセッサ（２１０）が検査情報（１３２）に基づいて第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報を決定する段階、及び／又は第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報に基づいて腸内マイクロバイオーム指数を決定する段階をさらに含み得る。

【0184】

一実施例で、方法（１３００）は、プロセッサ（２１０）が第１情報、第２情報、第３情報及び／又は第４情報のそれぞれに予め設定された加重値（ｃ１、ｃ２、ｃ３、ｃ４）を適用して、腸内マイクロバイオーム指数を決定する段階をさらに含み得る。

【0185】

一実施例で、方法（１３００）は、プロセッサ（２１０）が通信回路（２３０）を用いて、腸類型を示す情報、腸管理情報（１０６０）及び／又は腸内マイクロバイオーム指数を示す情報（１３６）を対象者の装置（１４０）に伝達する段階をさらに含み得る。

【0186】

一実施例で、対象者（１１０）の腸類型が第１類型（１０１０）に決定されていない場合、方法（１３００）は、プロセッサ（２１０）が生体試料（１１２）に対するプレボテラの数値が略３％を超えるれば腸類型を第２類型（１０２０）に決定し、略３％以下であれば腸類型を第３類型（１０３０）に決定する段階をさらに含み得る。

【0187】

本開示による方法は、コンピュータで具現された方法であってもよい。本開示で、当該方法の各段階が所定の順に図示されて説明されたが、各段階は順次行われること以外に、本開示により任意に組み合わせられる順序で行われることもできる。一実施例で、少なくとも一部の段階が並列的、反復的またはヒューリスティックに行われることもできる。本開示は、当該方法に変化または修正を加えることを除かない。一実施例で、少なくとも一部の段階が省略されたり、他の段階が追加されたりすることができる。

【0188】

本開示の多様な実施例は、機器（ｍａｃｈｉｎｅ）が読み取れる記録媒体（ｍａｃｈｉｎｅ－ｒｅａｄａｂｌｅ ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ ｍｅｄｉｕｍ）に記録されたソフトウェアで具現され得る。ソフトウェアは上述した本開示の多様な実施例を実現するためのソフトウェアであってもよい。ソフトウェアは、本開示が属する技術分野のプログラマーによって本開示の多様な実施例から推論されることができる。例えば、ソフトウェアは機器が読み取ることができる命令（例：コードまたはコードセグメント）またはプログラムであってもよい。機器は記録媒体から呼び出された命令語によって動作が可能な装置であって、例えばコンピュータであってもよい。一実施例で、機器は、本開示の実施例による装置（１００）であってもよい。一実施例で、機器のプロセッサは呼び出された命令を実行し、機器の構成要素が当該命令に該当する機能を行うようにすることができる。一実施例で、プロセッサは、本開示の実施例によるプロセッサ（２１０）であってもよい。記録媒体は機器によって読み取られることができる、データが格納される全ての種類の記録媒体（ｒｅｃｏｒｄｉｎｇ ｍｅｄｉｕｍ）を意味し得る。記録媒体は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ格納装置等を含み得る。一実施例で、記録媒体はメモリ（２２０）であってもよい。一実施例で、記録媒体はネットワークで連結されたコンピュータシステム等に分散した形態として具現されることもできる。ソフトウェアはコンピュータシステム等に分散して格納され、実行され得る。記録媒体は非一時的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）記録媒体であってもよい。非一時的記録媒体は、データが半永久的または臨時に格納されることと無関係に実在する媒体（ｔａｎｇｉｂｌｅ ｍｅｄｉｕｍ）を意味し、一時的（ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）に伝播される信号（ｓｉｇｎａｌ）を含まない。

【0189】

[腸類型によるカスタム型健康機能食品]

【0190】

本開示の一側面として、対象者に提供するための健康機能食品組成物が提案され得る。一実施例で、健康機能食品組成物はカスタム型健康機能食品組成物であってもよく、健康機能食品組成物は特定腸類型に分類された対象者に提供するためのものであってもよい。ここで、特定腸類型は、本開示の一実施例による装置または方法によって決定されたものであってもよく、例えば、本開示の一実施例による第１類型、第２類型、及び／又は第３類型であってもよく、これよりも細分化された類型であってもよい。一実施例で、健康機能食品組成物は対象者の腸内マイクロバイオーム指数を増加させることができる。一実施例で、健康機能食品組成物は人体に有用な機能性を有する原料や成分を用いて製造及び加工した食品を意味し得る。このような健康機能食品組成物は、通常の技術者が当該組成物の製造及び流通のために考慮できる追加の成分[例：フラクト－オリゴサッカライド、イヌリン、部分的に加水分解されたグアーガム（ＰＨＧＧ：ｐａｒｔｉｃａｌｌｙ ｈｙｄｏｒｌｉｚｅｄ ｇｕａｒ ｇｕｍ）のようなプレバイオティクス活性を有する食物繊維]を含み得、特に、共に摂取されるプロバイオティクスの増殖を助けることができるプレバイオティクスを含み得る。

【0191】

一実施例で、プレバイオティクスは下表３及び表４に記載されたもののうち１種以上であってもよい。

【0192】

【表3】

【0193】

【表4】

【0194】

一実施例で、プレバイオティクスは（ｐｒｅｂｉｏｔｉｃｓ）は大腸内で１つ以上のプロバイオティク微生物の成長及び活性を選択的に刺激して人間の健康を増進させることができる非消化性（ｎｏｎｄｉｇｅｓｔｉｂｌｅ）食品成分を意味し得る。プレバイオティクスは非消化性炭水化物（オリゴ－または、ポリサッカライド）または消化管上部で分解されなかったり吸収されない糖アルコールであってもよい。例えば、イヌリン（ｉｎｕｌｉｎ）、フラクト－オリゴサッカライド、キシロオリゴ糖またはトランスガラクト－オリゴサッカライド等が用いられ得る。

【0195】

一実施例で、健康機能食品組成物は、本開示の一実施例で対象者に提供されるものとして記載された１種以上の微生物を含むプロバイオティクスを含み得る。一実施例で、健康機能食品組成物は、本開示の一実施例で対象者に提供されるものとして記載された１種以上の微生物の組合わせを含み得る。

【0196】

一実施例で、第１類型に分類された対象者に提供するための、ラクトバチルスパラカゼイｓｕｂｓｐ. トレランスＨＭ０８６６、ラクトバチルスファーメンタムＨＭ０７４０、ラクトバチルスプランタルムｓｕｂｓｐ. プランタルムＨＭ０７８２、及びラクトコッカスラクティスｓｕｂｓｐ. ラクティスＨＭ０８５０からなる群から選択された１つ以上の微生物を含むカスタム型健康機能食品組成物が提供され得る。

【0197】

一実施例で、第２類型に分類された対象者に提供するための、ラクトバチルスファーメンタムＨＭ０７４０及びラクトコッカスラクティスｓｕｂｓｐ. ラクティスＨＭ０８５０からなる群から選択された１つ以上の微生物を含むカスタム型健康機能食品組成物が提供され得る。

【0198】

一実施例で、第３類型に分類された対象者に提供するための、ラクトバチルスファーメンタムＨＭ０７４０、ラクトバチルスプランタルムｓｕｂｓｐ. プランタルムＨＭ０７８２、及びラクトコッカスラクティスｓｕｂｓｐ. ラクティスＨＭ０８５０からなる群から選択された１つ以上の微生物を含むカスタム型健康機能食品組成物が提供され得る。

【0199】

以上で多様な実施例によって本開示の技術的思想が説明されたが、本開示の技術的思想は、本開示が属する技術分野において通常の知識を有する者が理解できる範囲でなされ得る多様な置換、変形及び変更を含む。また、そのような置換、変形及び変更は添付の請求の範囲内に含まれることができるものと理解されるべきである。本開示による実施例は互いに組み合わせられ得る。各実施例は、場合の数によって多様に組み合わせられ得、組み合わせられて作られた実施例も本開示の範囲に属する。

【0200】

[実験例１]

【0201】

１．生体試料の収集

【0202】

本出願人であるサービス提供者の２次市民科学プロジェクト（保健福祉部指定の共用機関生命倫理委員会人体適用試験承認番号ＩＲＢ Ｎｏ. Ｐ０１－２０１９－０５－１１－００４）では、満１９歳以上の健康な韓国人男女から自発的支援者を募集して、試験対象として略１０８１名を選定した。対象者には採便キットを提供し、採便キットは採便桶、採便紙、キット使用説明書で構成され、研究同意のための研究説明書及び同意書が同封される。

【0203】

選定された対象者のうち４５２名に下表５の互いに異なる微生物菌株を２週の間摂取させ、摂取前と摂取後に対象者の生体試料を採取して腸内マイクロバイオーム指数を分析した。

【0204】

【表5】

【0205】

対象者の糞便は微生物の変成を防ぐ緩衝液に浸して伝達された。緩衝液の組成は表６に示した。採便収集を完了した採便キットは採便後４８時間以前に発送できるように勧め、発送時点前までは試料の変成を防ぐために日が当たらない涼しい場所に常温保管するように案内した。

【0206】

【表6】

【0207】

２．腸内微生物群集の分析

【0208】

（１）１６ＳリボソームＲＮＡ遺伝子配列の分析

【0209】

上記収集された大便サンプルを用いて大便の遺伝体ＤＮＡを抽出した。全てのサンプルはＤＮＡ緩衝液に浸されて収集された状態なので、具体的には、収集直後ＦａｓｔＰｒｅｐ（ＭＰ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌｓ）にてｓｐｅｅｄ ６.０で４０秒間均質化（ｈｏｍｏｇｅｎｉｚａｔｉｏｎ）して物理的な方法で遺伝体ＤＮＡ（ｇｅｎｏｍｉｃ ＤＮＡ）を抽出した。

【0210】

具体的には、上記遺伝体ＤＮＡ抽出方法で抽出されたＤＮＡを利用し、ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｐｒｉｍｅｒを用いて重合酵素連鎖反応（ＰＣＲ ｒｅａｃｔｉｏｎ）を通じて広範囲なＴａｘｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｕｐを対象とした多様な類型のアンプリコン（ａｍｐｌｉｃｏｎ）を生成した。上記ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｐｒｉｍｅｒの配列は、下記の通りであり、アンプリコン形成のためのＰＣＲ ｐｒｅｍｉｘの組成及びＰＣＲ実行条件を表７及び表８にそれぞれ示した。

【0211】

正方向ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｐｒｉｍｅｒ （配列番号７５）：５－ＣＣＴＡＣＧＧＧＮＧＧＣＷＧＣＡＧ－３’

【0212】

逆方向ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｐｒｉｍｅｒ （配列番号７６）：５－ＧＡＣＴＡＣＨＶＧＧＧＴＡＴＣＴＡＡＴＣＣ－３'

【0213】

【表7】

【0214】

【表8】

【0215】

このように生成されたアンプリコンは精製した後、Ｂｉｏａｎａｌｙｚｅｒ（Ａｇｉｌｅｎｔ）、ｑＰＣＲ等を用いてアンプリコン品質検査段階（Ｑｕａｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ；ＱＣ）を行い、大便のｇｅｎｏｍｉｃ ＤＮＡで抽出された腸内微生物の１６Ｓ ｒＲＮＡ配列を得たことを確認した後、ＭｉＳｅｑ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ）装備を通じて次世代塩基配列分析技術（Ｎｅｘｔ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ；ＮＧＳ）を用いて、上記試料の１６ｓリボソームＲＮＡ遺伝子配列の分析を施行した。

【0216】

試料の前処理及びＱＣ過程は、試料の準備（試料の希薄及び溶解）、ＤＮＡ抽出（菌体ｌｙｓｉｓ及びＤＮＡ抽出）、ＰＣＲを用いたＤＮＡ増幅過程、Ｐｏｏｉｎｇ（サンプル混合）、及びＤＮＡ配列の分析（ＮＧＳ機器を作用して配列分析）を含む。

【0217】

具体的には、ＤＮＡ増幅過程でＧｅｌ ＱＣ結果６５０ｂｐ付近でＤＮＡ ｂａｎｄが示されることを確認し、Ｐｉｃｏｇｒｅｅｎ試薬を用いたＤＮＡ定量分析の結果ＤＮＡ濃度が５ ｎｇ／μl以上になるようにした。サンプル混合段階ではＢｉｏａｎａｌｙｚｅｒ ＱＣ結果ＤＮＡ ｐｅａｋにｍａｉｎ ｐｅａｋ以外のｓｈｏｒｔ ｐｅａｋが観察されないか確認し、ｐｉｃｏｇｒｅｅｎ ＱＣ結果ＤＮＡ濃度が５ ｎｇ／μl以上を基準としてｑｕａｌｉｔｙ ｃｏｎｔｒｏｌを行った。

【0218】

（２）微生物群集の分析

【0219】

上記次世代塩基配列分析技法（ＮＧＳ）にて１つのサンプルで数千個の遺伝子配列を生成した後には、標準菌株及び非培養微生物の１６ＳリボソームＲＮＡ遺伝子配列データベース（ＥｚＴａｘｏｎ）及びイージーバイオクラウド分析システム（http：／／ｗｗｗ.ｅｚｂｉｏｃｌｏｕｄ.ｃｏｍ）で微生物群集（ｂａｃｔｅｒｉａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ）情報を門（ｐｈｙｌｕｍ）から種（ｓｐｅｃｉｅｓ）段階まで分析した。

【0220】

３．腸類型の分析

【0221】

上記２．の項目で分析された対象者の微生物群集分析データを用いて、本開示の一実施例による第１過程及び第２過程を用いて対象者の腸類型を第１類型、第２類型、及び第３類型に分析して分類した。各菌株を摂取した対象者の腸類型を分析した結果は下表９の通りである。

【0222】

【表9】

【0223】

４．腸内マイクロバイオーム指数の分析

【0224】

前記２．の項目で分析された対象者の微生物群集分析データを用いて、本開示の一実施例による方法で腸内マイクロバイオーム指数を分析した。腸内マイクロバイオーム指数の増減確認のために当該指数によってサンプルを選別し、菌株の摂取前後の平均腸内マイクロバイオーム指数の変化を計算し、これを図１４に示した。

【0225】

第２類型の場合、腸内マイクロバイオーム指数が７０点未満のサンプルを選別し、第１類型と第３類型の場合、腸内マイクロバイオーム指数が６０点未満のサンプルを選別した。このように選別された結果は、下記の通りである。

【0226】

【表10】

【0227】

具体的には、腸内マイクロバイオーム指数は図７に示された関数を用いて計算され、この際、第１情報は上記数学式１により計算され、第２情報は数学式４により計算され、第３情報は数学式５により計算され、第４情報は数学式６により計算された。図１４によれば、第１類型を有する対象者においてはＡ菌株、Ｂ菌株、Ｃ菌株、及びＤ菌株の全てに対して５％以上腸内マイクロバイオーム指数が増加する結果が示された。特に、Ｂ菌株及びＤ菌株を摂取したときには、腸内マイクロバイオーム指数が略３０％増加した。従って、第１類型を有する対象者に腸内マイクロバイオーム指数の増加のためにＡ菌株～Ｄ菌株を摂取するよう提案することができるものであり、このような菌株を１つ以上含むカスタム型健康機能食品は、摂取者の腸内マイクロバイオーム指数を増加させるはずである。さらに、このような菌株を組み合わせて提案したり摂取する場合、腸内マイクロバイオーム指数をより一層増加させることができるはずである。

【0228】

第２類型を有する対象者においてはＢ菌株及びＤ菌株を摂取した場合、５％以上腸内マイクロバイオーム指数が増加する結果が示された。従って、第２類型を有する対象者に腸内マイクロバイオーム指数の増加のためにＢ菌株及びＤ菌株を摂取するよう提案することができるものであり、このような菌株を１つ以上含むカスタム型健康機能食品は摂取者の腸内マイクロバイオーム指数を増加させるはずである。さらに、このような菌株を組み合わせて提案したり摂取する場合、腸内マイクロバイオーム指数をより一層増加させることができるはずである。

【0229】

第３類型を有する対象者においてはＢ菌株、Ｃ菌株及びＤ菌株を摂取した場合、５％以上腸内マイクロバイオーム指数が増加する結果が示された。従って、第３類型を有する対象者に腸内マイクロバイオーム指数の増加のためにＢ菌株、Ｃ菌株及びＤ菌株を摂取するよう提案することができるものであり、このような菌株を１つ以上含むカスタム型健康機能食品は摂取者の腸内マイクロバイオーム指数を増加させるはずである。さらに、このような菌株を組み合わせて提案したり摂取する場合、腸内マイクロバイオーム指数をより一層増加させることができるはずである。
［受託番号］

【0230】

寄託機関名：韓国生命工学研究院

【0231】

受託番号：ＫＣＴＣ１４４０６ＢＰ

【0232】

受託日付：２０２０１２１０

【0233】

寄託機関名：韓国生命工学研究院

【0234】

受託番号：ＫＣＴＣ１４４０７ＢＰ

【0235】

受託日付：２０２０１２１０

【0236】

寄託機関名：韓国生命工学研究院

【0237】

受託番号：ＫＣＴＣ１４４０８ＢＰ

【0238】

受託日付：２０２０１２１０

【0239】

寄託機関名：韓国生命工学研究院

【0240】

受託番号：ＫＣＴＣ１４４０９ＢＰ

【0241】

受託日付：２０２０１２１０

【0242】

【表11】

【0243】

【表12】

【0244】

【表13】

【0245】

【表14】

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【配列表】

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