[发明专利]评估个体的至少一个表型变量的特征

说明书

本发明涉及一种方法(100)，该方法为评估个体对某种健康状态的倾向性提供基础。该方法包括以下步骤：从下组中获取(102)该个体身体的以下5个参数值中的至少两个：内脏脂肪量、皮下脂肪量、至少一个组织隔室的体积、渗入至少一个组织隔室中的脂肪的浓度、渗入至少一个器官中的脂肪的浓度、以及骨髓中脂肪的浓度；组合使用所述至少两个获取的参数值来确定(104)该10名个体的身体成分状况BCP；以及将该个体的该BCP与先前存储的基于其他个体的BCP的参数值进行比较(106)。

技术领域

本发明涉及一种为评估个体的至少一个表型变量的特征提供基础的方法，并且尤其涉及使用所述个体的身体成分参数值的这种方法。

背景技术

为了能够针对所述健康状态、即发展为特定疾病或综合症的可能性或风险采取预防动作，评估个体的表型变量的特征是有用的。例如，这可能与个体患2型糖尿病、心血管疾病(CVD)、高血压、心绞痛、中风或心脏病的倾向有关联。

通常使用BMI(身体质量指数)(以个体的身长和体重作为输入参数)来衡量一些倾向性确定。然而，已经确定的事实是：人体测量指标(比如BMI)不能很好地预测人体脂肪分布和相关联的代谢风险，尤其是在个体水平上。

因此，需要更准确的基础来评估个体的表型变量的特征。

发明内容

本发明的目的是提供一种改进的方法，与已知方法相比，该方法为评估个体的至少一个表型变量的特征提供了基础。

本发明由所附独立权利要求、以及在所附从属权利要求中、在以下说明中和在附图中阐述的实施方案限定。

根据本发明的第一方面，提供了一种方法，该方法提供用于评估个体的至少一个表型变量的特征的基础。该方法包括以下步骤：从下组中获取个体身体的以下参数值中的至少两个：内脏脂肪量、皮下脂肪量、至少一个组织隔室的体积、渗入至少一个组织隔室中的脂肪的浓度、渗入至少一个器官中的脂肪的浓度、以及骨髓中脂肪的浓度；组合使用所述至少两个获取的参数值来确定该个体的身体成分状况BCP；以及将该个体的该BCP与基于其他个体的先前存储的BCP的参数值进行比较。

至少一个表型变量的特征可以是该至少一个表型变量的参数描述或非参数描述。表型变量可以例如是HBA1c、血压、年龄或健康状态。

根据本发明的方法的比较结果可以是将BCP_I关联或分类到先前存储的基于BCP的参数值。基于这种关联或分类，可以基于关联到基于先前存储的BCP的所述参数值的表型变量数据，对个体的至少一个表型变量的特征进行评估。表型变量数据可以例如是关于个体所收集的BCP数据和/或其医学数据。表型变量数据可以提供表型变量的平均值和方差。

在一个实施方案中，可以提供至少一个表型变量的特征，作为对某种健康状态的倾向性。由此，本发明可以涉及一种方法，该方法提供用于评估个体对某种健康状态的倾向性的基础。

对某种健康状态的倾向性可能是对某种疾病或综合症的倾向性。通过评估个体对某种健康状态的倾向性，可以意味着基于回顾性收集的数据确定个体对某种健康状态的倾向性。回顾性收集的数据可以例如说明特定量或份额的、具有先前存储的这些BCP的这些个体患有高血压。

对个体的至少一个表型变量的特征的评估也可以意味着包括确定该个体未来疾病的风险。为了进行这种确定，可以使用先前存储的BCP中表示的个体的预期数据。

本发明提供的身体成分状况分析可以允许快速且同时评估个体的或组的脂肪累积模式、脂肪和肌肉分布、以及脂肪组织隔室之间的平衡。由此可以区分在多变量空间中描述的不同表型。所确定的BCP可以通过评估至少一个表型变量的特征来提供易于解释的多变量表示以突出异位脂肪隔室并且快速评估受试者的倾向性或风险状况。