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公開番号2025072630
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-09
出願番号2025021920,2023147139
出願日2025-02-13,2019-03-22
発明の名称細胞の分析方法、深層学習アルゴリズムの訓練方法、細胞分析装置、深層学習アルゴリズムの訓練装置、細胞の分析プログラム及び深層学習アルゴリズムの訓練プログラム
出願人シスメックス株式会社
代理人弁理士法人よつ葉国際特許事務所,個人,個人
主分類G01N 33/49 20060101AFI20250430BHJP(測定;試験)
要約【課題】
従来のスキャッタグラムでは判定できなかった細胞の種別を判定する。
【解決手段】
生体試料に含まれる細胞をニューラルネットワーク構造の深層学習アルゴリズムを用いて分析する細胞分析方法であって、流路に、前記細胞を流し、前記流路内を通過する個々の細胞に関する信号強度を取得し、取得された個々の細胞に関する信号強度に対応する数値データを深層学習アルゴリズムに入力し、深層学習アルゴリズムから出力された結果に基づいて、信号強度を取得した細胞の種別を細胞毎に判定する、ことを含む、前記細胞分析方法により、課題を解決する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
血液試料に含まれる細胞を分析する細胞分析装置であって、
前記血液試料から、第１測定試料と、第２測定試料と、を調製する試料調製部と、
電圧が印加された開口に、前記第１測定試料を流し、前記第１測定試料に含まれる前記細胞が前記開口を通過することによる電気抵抗の変化を反映した第１信号を取得する電気抵抗検出部と、
光源と、集光レンズと、フローセルと、検出器と、を備え、前記フローセルに前記第２測定試料を流し、前記光源から出射された光を前記集光レンズにより集光し、前記フローセルを流れる前記第２測定試料に含まれる前記細胞に照射し、前記フローセル内の所定位置を通過する個々の前記細胞に関する第２信号を前記検出器により取得する光学検出部と、
処理ユニットと、を備え、
前記処理ユニットは、
前記第１信号に基づき、前記細胞のうち少なくとも赤血球を計数し、
前記第２信号に対応する数値データを、ニューラルネットワーク構造を有する識別器に入力し、
前記識別器から出力された結果に基づいて、前記第２測定試料に含まれる前記細胞の種別を細胞毎に判定し、
判定結果に応じて、異常細胞に関する情報を出力し、
前記第２信号は、前記細胞が前記フローセル内の前記所定位置を通過している間に取得され、
前記数値データは、前記細胞が前記所定位置を通過する間の複数の時点の前記第２信号にそれぞれ対応する複数の値を含む、
細胞分析装置。
続きを表示（約 2,000 文字）【請求項２】
前記異常細胞は、有核赤血球、赤芽球、リンパ芽球、形質細胞、異型リンパ球、反応性リンパ球、前赤芽球、好塩基性赤芽球、多染性赤芽球、正染性赤芽球、前巨赤芽球、好塩基性巨赤芽球、多染性巨赤芽球、正染性巨赤芽球、巨核球、または、腫瘍細胞である、
請求項１に記載の細胞分析装置。
【請求項３】
前記光学検出部は、
第１の前記検出器と、第２の前記検出器と、を備え、
前記第１の前記検出器によって、第１の前記第２信号を取得し、
前記第２の前記検出器によって、第２の前記第２信号を取得し、
前記処理ユニットは、
前記個々の細胞に関する前記第１の前記第２信号に対応する第１の前記数値データと、前記個々の細胞に関する前記第２の前記第２信号に対応する第２の前記数値データとを、前記識別器に入力し、
前記第１の前記第２信号および前記第２の前記第２信号は、前記細胞が前記フローセル内の前記所定位置を通過している間に取得され、
前記第１の前記数値データは、前記細胞が前記所定位置を通過する間の複数の時点の前記第１の前記第２信号にそれぞれ対応する複数の値を含み、
前記第２の前記数値データは、前記細胞が前記所定位置を通過する間の複数の時点の前記第２の前記第２信号にそれぞれ対応する複数の値を含む、
請求項１に記載の細胞分析装置。
【請求項４】
前記第１の前記第２信号における前記複数の時点と、前記第２の前記第２信号における前記複数の時点とは、互いに同時点である、
請求項３に記載の細胞分析装置。
【請求項５】
前記処理ユニットは、前記識別器から出力された前記結果に基づいて判定された細胞毎の種別に基づいて、種別ごとの細胞数を出力する、
請求項１に記載の細胞分析装置。
【請求項６】
前記処理ユニットは、ＣＰＵと、前記ＣＰＵが行う演算処理を補助するアクセラレータと、を備える、
請求項１に記載の細胞分析装置。
【請求項７】
血液試料に含まれる細胞を分析する細胞分析装置における、ニューラルネットワーク構造を有する識別器を用いた細胞分析方法であって、
電圧が印加された開口に、前記血液試料から調製された第１測定試料を流し、
前記細胞が前記開口を通過することによる電気抵抗の変化に基づき、前記細胞のうち少なくとも赤血球を計数し、
フローセルに、前記血液試料から調製された第２測定試料を流し、
光源から出射された光を、集光レンズにより集光し、前記フローセルを流れる前記第２測定試料に含まれる前記細胞に照射し、
前記光が照射された個々の細胞に関する信号を取得し、取得した個々の細胞に関する信号に対応する数値データを、前記識別器に入力し、
前記識別器から出力された結果に基づいて、前記細胞の種別を細胞毎に判定し、
判定結果に応じて、異常細胞に関する情報を出力し、
前記信号は、前記細胞が前記フローセル内の所定位置を通過している間に取得され、
前記数値データは、前記細胞が前記所定位置を通過する間の複数の時点の前記信号にそれぞれ対応する複数の値を含む、
細胞分析方法。
【請求項８】
前記異常細胞は、有核赤血球、赤芽球、リンパ芽球、形質細胞、異型リンパ球、反応性リンパ球、前赤芽球、好塩基性赤芽球、多染性赤芽球、正染性赤芽球、前巨赤芽球、好塩基性巨赤芽球、多染性巨赤芽球、正染性巨赤芽球、巨核球、または、腫瘍細胞である、
請求項７に記載の細胞分析方法。
【請求項９】
前記光源からの集光された光が照射された個々の細胞に関する信号の取得において、第１の前記信号と、第２の前記信号と、を取得し、
前記数値データの前記識別器への入力において、前記第１の前記信号に対応する第１の前記数値データと、前記第２の前記信号に対応する第２の前記数値データと、を前記識別器に入力し、
前記第１の前記信号および前記第２の前記信号は、前記細胞が前記フローセル内の前記所定位置を通過している間に取得され、
前記第１の前記数値データは、前記細胞が前記所定位置を通過する間の複数の時点の前記第１の前記信号にそれぞれ対応する複数の値を含み、
前記第２の前記数値データは、前記細胞が前記所定位置を通過する間の複数の時点の前記第２の前記信号にそれぞれ対応する複数の値を含む、
請求項７に記載の細胞分析方法。
【請求項１０】
前記第１の前記信号における前記複数の時点と、前記第２の前記信号における前記複数の時点とは、互いに同時点である、
請求項９に記載の細胞分析方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本明細書には、細胞の分析方法、深層学習アルゴリズムの訓練方法、細胞分析装置、深層学習アルゴリズムの訓練装置、細胞の分析プログラム及び深層学習アルゴリズムの訓練プログラムが開示される。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、末梢血中に含まれる血球等の細胞の種別を分析する細胞分析装置が開示されている。このような細胞分析装置では、例えばフローセル内を流れる末梢血中の細胞に光を照射し、光が照射された細胞から得られる散乱光や蛍光の信号強度を取得する。複数の細胞から取得した信号強度のピーク値をそれぞれ抜き出し、スキャッタグラム上に展開する。スキャッタグラム上の複数の細胞をクラスター分析し、各クラスターに属する細胞の種別を特定している。
【０００３】
特許文献２には、イメージングフローサイトメータにより細胞の種別を分類する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開昭６３－１８０８３６号公報
国際公開第２０１８／２０３５６８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように、スキャッタグラムに基づいて細胞の種別を特定しようとする場合、例えば、芽球やリンパ腫細胞など健常人の末梢血中には通常出現しない細胞が検体中に存在していた場合、クラスター分析において、正常な細胞として分類されることがある。
【０００６】
また、クラスター分析は統計的な解析手法であるため、スキャッタグラムに展開された細胞数が少ない場合、クラスター分析が困難になる場合がある。
【０００７】
さらに、特許文献２に記載の方法では、より正確な細胞の種別の判定を行うため、フローセル内を流れる細胞を撮像したり、構造昭明を照射する方法を採用している。このため、従来スキャッタグラムを取得していた検出系を使用できないという課題がある。
【０００８】
本発明の一実施形態は、同一クラスター内に出現する異なる種別の細胞についても判定できるようさらに精度を向上させることを課題とする。また、本発明の一実施形態は、従来スキャッタグラムを測定していた測定装置に応用可能な細胞の種別の判定方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
図４を参照し、本実施形態のある実施形態は、生体試料に含まれる細胞をニューラルネットワーク構造の深層学習アルゴリズム（６０）を用いて分析する細胞分析方法に関する。細胞分析方法は、流路に、細胞を流し、流路内を通過する個々の細胞に関する信号強度を取得し、取得した個々の細胞に関する信号強度に対応する数値データを深層学習アルゴリズム（６０）に入力し、深層学習アルゴリズム（６０）から出力された結果に基づいて、信号強度を取得した細胞の種別を細胞毎に判定する、ことを含む。本実施形態によれば、従来の細胞分析装置では判定できない細胞の種別を判定できる。
【００１０】
細胞分析方法において、好ましくは、信号強度は、流路内の所定位置を通過する個々の細胞から、細胞毎に、細胞が所定位置を通過している間の複数の時点において取得され、取得された信号強度は、信号強度を取得した時点に関する情報と対応付けて記憶する。このような実施形態とすることにより、従来の細胞分析装置では判定できない細胞の種別を判定できる。また、信号強度を取得した時点に関する情報を取得することにより、１つの細胞から複数の信号を受信した場合にデータを同期させることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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