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公開番号2024151994
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-25
出願番号2023065868
出願日2023-04-13
発明の名称判別装置及び判別プログラム
出願人国立大学法人富山大学,株式会社堀場製作所
代理人個人,個人,個人,個人,個人
主分類G01N 21/65 20060101AFI20241018BHJP(測定;試験)
要約【課題】生体試料を、染色したり固定したりすることなく、生きた状態のままで経時的に観察することによって、その生体試料が前癌状態であるか否かを判別することができる判別装置を提供する。
【解決手段】生体試料のラマン分光スペクトル基づいて、前記生体試料が造血器腫瘍の前癌状態にあるか否かを分類する分類部を備えていることを特徴とする、前癌状態判別装置。
【選択図】図1

特許請求の範囲【請求項１】
検査対象者から採取した生体試料のラマン分光スペクトルに基づいて、前記検査対象者が造血器腫瘍の前癌状態にあるか否かを分類する分類部を備えていることを特徴とする、前癌状態判別装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記分類部が、前記検査対象者が正常状態であるか否かを分類する第１分類器と、前記検査対象者が造血器腫瘍であるか否かを分類する第２分類器と、前記検査対象者が前癌状態であるか否かを分類する第３分類器を備えるものである、請求項１に記載の前癌状態判別装置。
【請求項３】
前記分類器が、ＰＬＳ分析、Ｒｉｄｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ、Ｌｉｎｅａｒｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔａｎａｌｙｓｉｓ及びＬｉｇｈｔＧＢＭのうちのいずれか１種以上の解析方法を用いるものである、請求項１又は２に記載の前癌状態判別装置。
【請求項４】
前記分類部が、前記生体試料中の脂質又は核酸に由来するピークを含む波数領域における前記ラマン分光スペクトルに基づいて前記生体試料又は前記検査対象者が造血器腫瘍の前癌状態にあるか否かを判別する、請求項１に記載の前癌状態判別装置。
【請求項５】
動的ネットワークバイオマーカー理論に基づいて、前記生体試料又は前記検査対象者について揺らぎの大きさであるＤＮＢスコアを算出する揺らぎ算出部をさらに備える、請求項１に記載の前癌状態判別装置。
【請求項６】
前記造血器腫瘍が多発性骨髄腫である、請求項１に記載の前癌状態判別装置。
【請求項７】
前記造血器腫瘍の前癌状態が意義不明の単クローン性ガンマグロブリン血症（ＭＧＵＳ）である、請求項１に記載の前癌状態判別装置。
【請求項８】
ラマン分光スペクトルを取得する対象とするべき細胞の特徴に関する細胞データを記憶した記憶部と、
前記細胞データを参照して、前記生体試料の画像から前記細胞の位置を識別する画像処理部と、
前記画像処理部によって識別された前記細胞についてラマン分光分析を行い、ラマン分光スペクトルを取得するラマン分光分析装置とをさらに備える、請求項１に記載の前癌状態判別装置。
【請求項９】
検査対象者から採取した生体試料のラマン分光スペクトル基づいて、前記検査対象者が造血器腫瘍の前癌状態にあるか否かを分類する分類部としての機能をコンピュータに発揮させる前癌状態判別プログラム。
【請求項１０】
造血器から採取した生体試料のラマン分光スペクトルに基づいて、前記生体試料又は前記生体試料に関連する検査対象物が造血器腫瘍の前癌状態にあるか否かを判別する判別方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
この発明は、判別装置及び判別プログラムに関するものである。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば、一部の造血器腫瘍には、腫瘍になる前の状態である前癌状態（未病）の期間が存在することが知られている。前癌状態の患者に適切な治療を施すことによって造血器腫瘍の発症を未然に防ぐことも可能であると考えられるため、前癌状態であることを高精度で診断する方法が求められている。
しかしながら、診断のための適切なマーカーが無いために、検査対象者から採取した生体試料に複雑な固定処理や染色処理を加えて骨髄塗抹標本を作製し、これを医師や検査技師が目視で観察して生体試料及びこれを提供した検査対象者の状態を判別するしかないのが現状である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第５９６３１９８号
特許第６８３９５９９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そこで、本願発明は、検査対象者から採取した生体試料を、染色したり固定したりすることなく、生きた状態のままで経時的に観察することによって、その生体試料が前癌状態であるか否かを判別することができる判別装置を提供することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
すなわち、本発明に係る判別装置は、生体試料のラマン分光スペクトルに基づいて、前記検査対象者が造血器腫瘍の前癌状態にあるか否かを分類する分類部を備えていることを特徴とする。
【０００６】
このように構成した本発明によれば、分類器がラマン分光スペクトルに基づいて判別をするようにしているので、生体試料を染色したり固定したりすることなく、生きた状態のままで経時的に観察することができる。
【０００７】
前記分類部が、前記検査対象者が正常状態であるか否かを分類する第１分類器と、前記検査対象者が造血器腫瘍であるか否かを分類する第２分類器と、前記検査対象者が前癌状態であるか否かを分類する第３分類器を備えるものとしているので、検査対象者の状態を３種類の分類器からの解析結果にもとづいて判別することができ、判別結果の精度をより向上させることができる。
【０００８】
本発明の具体的な実施態様としては、前記分類器が、ＰＬＳ分析、Ｒｉｄｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ、Ｌｉｎｅａｒｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔａｎａｌｙｓｉｓ及びＬｉｇｈｔＧＢＭのうちのいずれか１種以上の解析方法を用いるものであるものを挙げることができる。
【０００９】
動的ネットワークバイオマーカー理論（以下、ＤＮＢ理論ともいう。）を用いて、前記生体試料について揺らぎの大きさを算出する揺らぎ算出部をさらに備えるものとしても良い。
【００１０】
前記造血器腫瘍の具体例としては多発性骨髄腫、急性骨髄性白血病等を挙げることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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