JP2018181600A - 質量分析装置及び質量分析方法、並びに解析装置及び解析方法 - Google Patents
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Abstract
Description
また、前述の特許文献2の提案では、その図1に示すように、PESI装置のイオン化部の試料台に載る範囲に対象物の大きさが制限されてしまうという問題がある。
また、本発明の解析装置は、対象物から検体を採取し、直ちに、採取した検体中の成分をイオン化するサンプリング手段と、サンプリング手段により生成したイオンを質量分析するリアルタイム分析手段と、リアルタイム分析手段で得られたマススペクトルを解析する解析手段と、を有する。
本発明の質量分析装置は、サンプリング手段と、リアルタイム分析手段と、を有し、更に必要に応じてその他の手段を有する。
本発明の質量分析方法は、サンプリング工程と、リアルタイム分析工程と、含み、更に必要に応じてその他の工程を含む。
サンプリング工程は、対象物から検体を採取し、直ちに、採取した検体中の成分をイオン化する工程であり、サンプリング手段により実施される。
「リアルタイム分析」とは、サンプリングから質量分析までを短時間で行うことを意味し、具体的には、10分間以下が好ましく、5分間以下がより好ましく、3分間以下が更に好ましく、1分間以下が特に好ましい。これにより、後述する解析手段と組み合わせて、その場で検体をそのままで(in situ)、迅速かつ高精度なマススペクトル解析を実現することができる。
したがって、本発明の質量分析装置及び質量分析方法によれば、サンプリング手段及びリアルタイム手段を備えることにより、現場において前処理なしで、リアルタイムに、安全かつ正確に、サンプリング、イオン化、及び質量分析を実現できるものである。
この別の態様の質量分析装置によれば、今までのPESI装置では実現できなかった、自由度の高いサンプリング及びイオン化を実現することができる。具体的には、オンサイトで術中の患者の臓器から直接検体を採取でき、これまでのPESI装置におけるサンプリング及びイオン化のために必要であった、検体を採取するための臓器から対象物を分離(=前処理)する時間と手間とが不要となる。加えて、質量分析計から離れてサンプリング手段及びイオン化部材を可動化し、自由度を向上させることにより、検体の存在場所にフレキシブルに対応が可能となる。更にこのことは、これまでの前処理によりPESI装置のイオン化部材の試料台(特許文献2(特許第4862167号公報)の図1の参照符号15)に載る範囲という対象物の大きさの制限を、まったく不要とするものである。つまり、直ちに採取した検体をイオン化し、検体を採取する対象物に極めてフレキシブルに対応することが可能となる。
対象物としては、サンプリングが可能な固体、液体であれば特に制限がなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、生体試料、飲食品、化粧品、医薬品、細菌、真菌、細胞株などが挙げられる。
生体試料とは、被検体から採取された生体由来成分を含むものであって、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、肝癌、胃癌、膵癌、食道癌、肺癌、腎癌、乳癌、卵巣癌、前立腺癌、大腸癌、脳腫瘍等の患者から採取した生検試料;組織、臓器、リンパ節、細胞、血液、血清、血漿、尿、鼻孔液、唾液などが挙げられる。
なお、対象となる疾患についても特に制限はなく、疾患でなくてもよい。
前述の被検体としては、あらゆる動植物が挙げられる。
腫瘍マーカーとしては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、α−フェトプロテイン(AFP)、癌胎児性抗原(CEA)、前立腺特異抗原(PSA)などが挙げられる。
炎症マーカーとしては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、C反応性タンパク質(CRP)などが挙げられる。
、清涼飲料、炭酸飲料、栄養飲料、果実飲料、乳酸飲料等の飲料;アイスクリーム、アイ
スシャーベット、かき氷等の冷菓;そば、うどん、はるさめ、ぎょうざの皮、しゅうまい
の皮、中華麺、即席麺等の麺類;飴、キャンディー、ガム、チョコレート、錠菓、スナッ
ク菓子、ビスケット、ゼリー、ジャム、クリーム、焼き菓子、パン等の菓子類;カニ、サ
ケ、アサリ、マグロ、イワシ、エビ、カツオ、サバ、クジラ、カキ、サンマ、イカ、アカ
ガイ、ホタテ、アワビ、ウニ、イクラ、トコブシ等の水産物;リンゴ、みかん、柿、イチゴ、桃、梨、ぶどう、メロン、さくらんぼ等の果物;かまぼこ、ハム、ソーセージ等の水産・畜産加工食品;加工乳、発酵乳等の乳製品;サラダ油、てんぷら油、マーガリン、マヨネーズ、ショートニング、ホイップクリーム、ドレッシング等の油脂及び油脂加工食品;ソース、たれ等の調味料;カレー、シチュー、親子丼、お粥、雑炊、中華丼、かつ丼、天丼、うな丼、ハヤシライス、おでん、マーボドーフ、牛丼、ミートソース、玉子スープ、オムライス、餃子、シューマイ、ハンバーグ、ミートボール等のレトルトパウチ食品;種々の形態の健康食品や栄養補助食品;医薬部外品などが挙げられる。
探針エレクトロスプレーイオン化(PESI)部は、針状部材と、イオン収集部材と、を有し、溶媒付与部材及びガイド部材を有することが好ましく、更に必要に応じてその他の部材を有する。
PESI部では、検体採取後イオン化が直ちに行われ、リアルタイム分析が可能である。
針状部材の先端をごく細い形状としておけば、元の試料表面上でごく微小の範囲の検体が針状部材の先端に捕捉され、その量は非常に微量である。例えば、対象物が生体試料である場合、数個程度の細胞が針状部材の先端に捕捉されるようにすることができる。
先端に検体が付着した針状部材に高電圧が印加されると、針状部材の先端の検体に強い電場が作用し、エレクトロスプレー法により検体分子が離脱しながらイオン化する。
針状部材は、対象物に先端を接触乃至刺入させて検体を採取(捕捉)する部材である。
針状部材の形状、構造、大きさ、材質等については、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができる。
針状部材の形状としては、エレクトロスプレー現象を生じることができる先端形状とすることができる。
針状部材の構造としては、中実構造、単層構造、複数層構造などが挙げられる。
針状部材の大きさとしては、対象物の大きさなどに応じて適宜選択することができる。
材質として、耐久性があり、雑菌等による汚染が少なく、滅菌処理可能なものが好ましく、ステンレス鋼、チタン、タングステン、ニッケル、アルミニウム、プラチナ、金、銀又はこれらによりメッキ加工したものなどが好適に挙げられ、更にこれらの表面加工として、電界研磨、酸処理、化学処理により親水性あるいは疎水性を調整してもよい。
針状部材としては、具体的には、ステンレス鋼製の鍼灸針を加工したものなどを用いることができる。
イオン収集部材は、針状部材の先端近傍に設けられ、針状部材に付着した検体から生成したイオンを収集する部材である。
イオン収集部材としては、例えば、イオン収集・輸送チューブを用いることができる。イオン収集・輸送チューブの内径は1mm〜5mmであることが好ましい。
イオン収集・輸送チューブの先端の開口部は、針状部材の移動を邪魔しない大きさ、形状に形成することができ、先端の開口部がラッパ状に広がった形状であることがイオンの収集効率の点から好ましい。
イオン収集部材の形状、構造、大きさ、材質等については、特に制限はなく、対象物に応じて適宜選択することができる。
ガイド部材は、探針エレクトロスプレーイオン化部の先端部に設けられ、検体の採取時に対象物の表面と当接する部材である。
探針エレクトロスプレーイオン化部の先端部にガイド部材を設けることにより、サンプリング時の操作性、安全性、保護性が向上すると共に、生成したイオンの吸引効率を高めることができる。
ガイド部材の形状、構造、大きさ、材質等については、対象物に応じて適宜選択することができる。
ガイド部材の形状及び大きさとしては、対象物の表面に当接可能な形状及び大きさとすることが好ましい。
ガイド部材の材質としては、例えば、金属、シリコーン、絶縁樹脂、導電性樹脂、ゴムなどが挙げられる。
溶媒付与部材は、針状部材に溶媒を付与する部材である。これにより、針状部材の先端に捕捉された検体は溶媒に溶解し又は湿潤化するので、検体の乾燥を防止しながら脱離及びイオン化を促進することができる。
溶媒の針状部材への付与は、例えば、スプレイ法、溶媒供給管による少量の溶媒の供給などで行うことが好ましい。
針状部材の前回の測定のシグナル(コンタミ)が消えるまで溶媒で洗浄することにより、検出精度の向上を図ることができる。
その他の部材としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、高電圧発生部材、制御部材などが挙げられる。
高電圧発生部材は、針状部材の先端に試料が付着された状態で針状部材に高電圧を印加する部材である。
制御部材としては、各部材の動きを制御できる部材であれば、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、シークエンサー、コンピュータ等の機器などが挙げられる。
MS内視鏡は、内視鏡と、線状部材と、イオン化部材と、を有し、駆動部材を有することが好ましく、更に必要に応じてその他の部材を有する。
MS内視鏡型では、検体採取と、イオン化部材との位置が離れているが、検体採取からイオン化までにかかる時間は数秒間であり、リアルタイム分析を実現できる。
内視鏡としては、生体内に挿入されて臓器の診断及び検査に用いられるものであれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、国際公開第2014/007056号パンフレット、特開2013−52118号公報などを参照することができる。
線状部材は、内視鏡の鉗子口から鉗子孔までの鉗子路に装着されることが好ましい。線状部材は、鉗子路に装着可能な大きさであるため、鉗子等の処置具と兼用することができ、線状部材で対象物のサンプリングを行った後、線状部材を取り外して、鉗子やクリップと交換して内視鏡として用いることができる。
線状部材の材質、形状、構造、大きさ等については、特に制限はなく、対象物に応じて適宜選択することができる。
線状部材の材質としては、金属線材、天然繊維、化学繊維などが挙げられる。
イオン化部材は、イオン化法により、線状部材に付着した検体からイオンを生成する部材である。
イオン化法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、APCI(Atomospheric Pressure Chemical Ionization)法、EI(electron ionization;電子イオン化)法、CI(chemical ionization;化学イオン化)法、DEI(desorption electron ionization;脱離電子イオン化)法、DCI(desorption chemical ionization;脱離化学イオン化)法、FAB(fast atom bombardment;高速原子衝撃)法、FRIT−FAB(FRIT−fast atom bombardment;フリット高速原子衝撃)法、ESI(electrospray ionization;エレクトロスプレーイオン化)法、MALDI(matrix−assisted laser desorption ionization:マトリックス支援レーザー脱離イオン化)法などが挙げられる。これらの中でも、APCI法、ESI法が特に好ましい。
駆動部材は、線状部材を一定方向に移動させることができれば特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、搬送ローラと巻取りローラの組み合わせなどが挙げられる。
駆動部材による線状部材の移動スピードの調整は適宜行うことができ、例えば、線状部材による検体採取中は、採取スイッチをONにし、線状部材の移動スピードを低下させ、検体の採取終了後は、採取スイッチをOFFとすることで、線状部材の移動スピードを上げることにより、サンプリングからイオン化までにかかる時間を短く調整することができる(タイムラグを少なくすることができる)。
また、サンプリングからイオン化までの時間を利用して、検体を前処理することができる。前処理としては、例えば、除タンパク、塩除去などが挙げられる。
その他の部材としては、特に制限はなく、対象物に応じて適宜選択することができ、例えば、制御部材などが挙げられる。
制御部材としては、各部材の動きを制御できる部材であれば、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、シークエンサー、コンピュータ等の機器などが挙げられる。
リアルタイム分析工程は、サンプリング工程により生成したイオンを質量分析する工程であり、リアルタイム分析手段により実施される。
質量分析においては、イオン化されたサンプル(試料)を質量電荷比(m/z)の違いにより分離する。したがって質量分析装置からは質量電荷比を横軸にとり、縦軸にイオン強度をとったマススペクトルを表すことのできる基礎となるデータが生データとして出力される。
なお、各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。また、下記構成部材の数、位置、形状等は本実施の形態に限定されず、本発明を実施する上で好ましい数、位置、形状等にすることができる。
図1は、第1の実施形態の質量分析装置の一例を示す概略図である。この図1の質量分析装置100は、サンプリング手段101と、リアルタイム分析手段102とを備えている。なお、図1中5はフレキシブルチューブ、6はステンレスチューブ、8は吸引装置である。
針状部材1は、リニアアクチュエータ9の作動によって、対象物に対して上下動可能とされている。
針状部材1が最も上方の位置(上位端)に移動すると、電源10から高電圧が印加され、先端1aからエレクトロスプレーが発生する。
針状部材1が最も下方の位置(下位端)に移動すると、対象物に接触乃至刺入することで検体が針状部材の先端1aに付着する。
針状部材1は、溶媒付与部材3に対して外側寄りの位置に設けられているが、溶媒付与部材3に対して中央の位置に設けてもよく、内側よりの位置に設けても構わない。
針状部材の先端1aとイオン収集・輸送チューブの開口部2aとの間には電圧がかかっているので、発生したイオンはイオン収集・輸送チューブの開口部2aで吸引される。
ガイド部材11を設けることにより、図4に示すように、対象物14の表面から検体を直接サンプリングすることができ、操作性、安全性、及び保護性が向上する。
図3Aに示す状態で、駆動スイッチ4を押すと、図3Bに示すように針状部材1が下がり、針状部材1の先端1aが対象物に接触乃至刺入する。駆動スイッチ4の押圧を解除すると、図3Cに示すように、針状部材1が元の位置に戻ると、電圧が印加され、イオンが発生する。発生したイオンはイオン収集部材2としてのイオン収集・輸送チューブの開口部2aから直ちに吸引され、質量分析計7に運ばれる。この際、イオン収集・輸送チューブの開口部2aが針状部材の先端1aと近接した位置となるので、生成したイオンの吸引を効率よく行うことができる。
図5は、本発明の第2の実施形態の質量分析装置の一例を示す概略図である。図6は、図5の質量分析装置における内視鏡21のA部分の拡大図である。
この図5の質量分析装置200は、サンプリング手段201、及びリアルタイム分析手段202を有する。
操作部514には、アングル部526を左右方向に湾曲させるLRツマミ538、同上下方向に湾曲させるUDツマミ540、アングル部526を湾曲状態で保持するためのLRブレーキ542及びUDブレーキ546も設けられている。
先端部本体560には、撮像ユニット568及び照明レンズ570が組み込まれている。更に、先端部本体560には、鉗子口532に連通する鉗子孔27、送気及び送水を行うための送気送水孔574等が形成される。
線状部材22は、内視鏡21の鉗子口532から挿入し、鉗子孔27で検体を採取可能に装着される。
なお、線状部材22を有する第2の実施形態の質量分析装置200は、内視鏡21から脱着可能である。
図11は、サンプリング手段の先端部分の一例を示す写真であり、線状部材としては綿糸を用いている。
図12は、ESI法によるイオン化部材及び質量分析計の一例を示す写真である。
図13は、APCI法によるイオン化部材及び質量分析計の一例を示す写真である。
本発明の解析装置は、サンプリング手段と、リアルタイム分析手段と、解析手段と、を有し、更に必要に応じてその他の手段を有する。
解析工程は、リアルタイム分析工程で得られたマススペクトルを解析する工程であり、解析手段により実施される。
解析工程は、測定データ入力処理と、最良時間帯検出処理と、代表マススペクトル作成処理と、を含み、更に必要に応じてその他の処理を含む。
解析手段は、測定データ入力部と、最良時間帯検出部と、代表マススペクトル作成部と、を有し、更に必要に応じてその他の部を有する。
測定データ入力処理は、質量電荷比、イオン強度及び測定時間の三次元測定データを入力する処理であり、測定データ入力部により実施される。
三次元測定データとは、質量分析部(本発明の質量分析装置)により得られる一般にスキャンデータといわれるものであり、所定時間(スキャニングインターバル)ごとに質量電荷比とイオン強度との関係を示すデータ(スペクトルとして表現可能なデータ)が得られる。したがって、上記測定時間はスキャン回数で表現され得る。
最良時間帯検出処理は、入力測定データの指定された質量電荷比に関し、イオン強度の総和が最大となる時間帯を算出する処理であり、最良時間帯検出部により実施される。
代表マススペクトル作成処理は、検出された最良時間帯の入力測定データのイオン強度に基づいて代表マススペクトルを作成する処理であり、代表マススペクトル作成部により実施される。
代表マススペクトルを作成する過程で算出される上記TIC、MIC、EIC(クロマトグラム)やこれらから得られる代表スペクトルを表示装置に表示すると、ユーザはこれをみながら、上記の質量電荷比の範囲(MICの場合)、特定のピーク(EICの場合)、上記の時間帯、その他のパラメータを適宜変更することができる。
更に、解析装置は、作成された代表マススペクトルにラベル情報を付加して記憶するマススペクトル蓄積部を更に有することが好ましい。
図16及び図17は、記憶部326に格納されたプログラムにしたがって、処理部321が実行する処理の手順を表すフローチャートである。これらの図面は、以下の説明の中で逐次参照される。
処理部321は、これらのフローチャートで表される機能を実現する手段を有する。
解析装置320では、上述した代表マススペクトルの手動生成、自動生成の処理(図16の、S12、S13)において、マススペクトルを表示するために、上記テキストデータはバイナリ形式のデータd3に変換される。代表マススペクトルデータ(テキスト形式)d4が得られると、ラベル情報等が入力され、代表マススペクトルデータに質量分析部310が付与したIDに代えて、又は加えてラベル情報が付加される(図16のS141)。そして、リレーショナルデータベース(RDB)構築用テキストファイルへのデータ変換が行われて、プロジェクトごとにデータベースに蓄積される。このデータベースを特に図15に符号327で示す。
「エクスポート」ボタンを押せば、エクスポートされる(図16のS143)。即ち、抽出されたマススペクトルデータはデータベースから記憶部326の所定の記憶場所に転送され、統計解析処理が使用できる状態となる(マススペクトルデータベース328の作成)(データセット指定部)。
・Welch t−test(ウェルチのt検定)
「2つの母集団の平均が等しい」という帰無仮説のもと、等分散を仮定しない両側検定を行うものである。
・WRST(Wilcoxon rank sum test)(ウィルコクソン順位和検定)
「両標本が同一母集団から抽出された」という帰無仮説に基づいてノンパラメトリックな検定を行うものである。
・ANOVA(Analysis of variance)(分散分析)
「全ての群の母平均に差が無い」という帰無仮説に基づいて多群のパラメトリック検定を行うものである。
次元縮約は多くの変数を少数の変数(スコア)に縮約するものである。
・PCA(Principal component analysis)(主成分分析)
教師無し次元縮約法である。
・PLS(Partial least squares)(部分的最小二乗法)
教師あり次元縮約法である。
・OPLS(Orthogonal Partial Least squares)(直交PLS)
PLSの改良版で、説明変数の直交成分を分離して解析する。
・KPLS(kernel partial least squares)(カーネルPLS)
カーネル法を用いてPLSを非線形拡張するので、分離性能が向上する。
・LDA(Linear discriminant analysis)(線形判別分析)
直線、超平面による判別関数を構成。
・QDA(Quadratic discriminant analysis)(二次判別分析)
曲線、超曲面による判別関数を構成。
・SVM(Support vector machine)(サポートベクターマシン)
マージンを最大化する識別面を特徴空間に構成する非線形識別法。
・LR(Logistic regression)(ロジスティック回帰)
事後確率の対数尤度比が線形式で表されると仮定する回帰モデル。
・RF(Random forest)(ランダムフォレスト)
決定木を弱学習器とする集団学習アルゴリズム。
機械学習法の診断精度を検証するものである。この検証結果により、最も適した機械学習法を自動的に選定することも可能となる。
標本群をk個に分割して、そのうちの一つをテストサンプル、残りを訓練サンプルとする検証法。
・LOOCV(Leave one out cross validation)(Leave−one−out交差検証)
標本群から1つのサンプルだけを抜き出してテストサンプルとし、残りを訓練サンプルとする検証法。
次に示す具体例のように、複数の統計解析法の組合せを用いて、対象であるマススペクトル群について、意味のある変化、例えば、疾患で特異的に変化する分子(マーカー)を手動又は自動(半自動を含む)で抽出することができる。図29に示す画面(ユーザインターフェイス)は、操作するのに簡便であり、かつ分りやすく、作業時間の短縮を図ることができる。
食物を通してコレステロール負荷を加えたウサギ10匹:C16と略記する
遺伝的にコレステロール代謝に異常を有するウサギ10匹:Wと略記する
Binサイズはm/z値のとりうる間隔(幅)を示し、ここでは1が設定されている。したがって、10.0、11.0、12.0、‥‥、999.0、1000.0のように1ずつ変化するm/z値に対応するイオン強度をもつマススペクトルを対象データとしている。データセット中のマススペクトルデータのBinサイズが1でない場合には、平均値又は加算値をとる(Binサイズが小さい場合)、又は補間をとる(Binサイズが大きい場合)などによりBinサイズが1となるように加工される。
(ii)強度が十分に大きいm/zを選出する。平均強度は図29の画面で設定されているように、1.0〜inf.(無限)である。1.0は平均値で正規化しているので平均値を意味する。この条件(ii)は、いずれかのグループで、強度が1を上廻るピークに対応するm/zを選出することである。
(iii)各グループ内での強度のばらつきが十分に小さいm/zを選出する。ばらつきは図29の画面で設定された変動係数範囲(0.0〜0.3)で定められる。変動係数は、各ピークの強度を1としたときの分散の値で定められる(ピークの強度によって分散の値が変ってしまうので、正規化している)。この条件(iii)は各グループで上記の分散が0.3未満となるようなピークに対応するm/zを選出することである。
2)統計的検定→機械学習:検定において識別に重要であるとみなされたm/zを説明変数として、教師データの学習を行う。
3)次元縮約法→機械学習:全m/zの情報をより少ない変数(主成分やPLSスコア)に縮約し、それらを説明変数として教師データの学習を行う。
4)統計的検定→次元縮約法→機械学習:検定において識別に重要であるとみなされたm/zをより少ない変数(スコア)に縮約し、それらを説明変数として教師データの学習を行う。
<1> 対象物から検体を採取し、直ちに、採取した前記検体中の成分をイオン化するサンプリング手段と、
前記サンプリング手段により生成したイオンを質量分析するリアルタイム分析手段と、
を有することを特徴とする質量分析装置である。
<2> 採取した検体中の成分をイオン化するサンプリング手段と、
前記サンプリング手段により生成するイオンを質量分析するリアルタイム分析手段と、を備え、
前記サンプリング手段と前記リアルタイム分析手段とは所定の距離を離して配置され、
前記距離は検体を採取する対象物に応じて変更可能であること
を特徴とする質量分析装置である。
<3> 前記サンプリング手段が、
前記対象物に先端を接触乃至刺入させて検体を採取する針状部材と、
前記針状部材の先端近傍に設けられ、前記針状部材に付着した検体から生成したイオンを収集するイオン収集部材と、
を有する前記<1>又は<2>に記載の質量分析装置である。
<4> 検体の採取時に前記対象物の表面と当接するガイド部材を更に有する前記<3>に記載の質量分析装置である。
<5> 前記針状部材に溶媒を付与する溶媒付与部材を更に有する前記<3>から<4>のいずれかに記載の質量分析装置である。
<6> 前記サンプリング手段が、
生体内に挿入されて臓器の診断及び検査に用いられる内視鏡と、
前記内視鏡の先端部に一の方向に移動可能に装着され、前記対象物の表面に当接した状態で、移動させることにより検体を採取する線状部材と、
前記線状部材に付着した検体からイオンを生成するイオン化部材と、
を有する前記<1>又は<2>に記載の質量分析装置である。
<7> 前記線状部材が、前記内視鏡の鉗子路に装着されている前記<6>に記載の質量分析装置である。
<8> 対象物から検体を採取し、直ちに、採取した前記検体中の成分をイオン化するサンプリング工程と、
前記サンプリング工程により生成したイオンを質量分析するリアルタイム分析工程と、
を含むことを特徴とする質量分析方法である。
<9> 対象物から検体を採取し、直ちに、採取した前記検体中の成分をイオン化するサンプリング手段と、
前記サンプリング手段により生成したイオンを質量分析するリアルタイム分析手段と、
前記リアルタイム分析手段で得られたマススペクトルを解析する解析手段と、
を有することを特徴とする解析装置である。
<10> 前記解析手段が、
質量電荷比、イオン強度及び測定時間の三次元測定データを入力する測定データ入力部と、
入力測定データの指定された質量電荷比に関し、イオン強度の総和が最大となる時間帯を算出する最良時間帯検出部と、
検出された最良時間帯の入力測定データのイオン強度に基づいて代表マススペクトルを作成する代表マススペクトル作成部と、
を備える前記<9>に記載の解析装置である。
<11> 対象物から検体を採取し、直ちに、採取した前記検体中の成分をイオン化するサンプリング工程と、
前記サンプリング工程により生成したイオンを質量分析するリアルタイム分析工程と、
前記リアルタイム分析工程で得られたマススペクトルを解析する解析工程と、
を含むことを特徴とする解析方法である。
<12> 前記解析工程が、
質量電荷比、イオン強度及び測定時間の三次元測定データを入力する測定データ入力処理と、
入力測定データの指定された質量電荷比に関し、イオン強度の総和が最大となる時間帯を算出する最良時間帯検出処理と、
検出された最良時間帯の入力測定データのイオン強度に基づいて代表マススペクトルを作成する代表マススペクトル作成処理と、
を含む前記<11>に記載の解析方法である。
2 イオン収集部材
3 溶媒付与部材
4 駆動スイッチ
5 フレキシブルチューブ
6 ステンレスチューブ
7 質量分析計
8 吸引装置
9 リニアアクチュエータ
10 電源
21 内視鏡
22 線状部材
23 巻取りローラ
24 搬送ローラ
25 質量分析計
26 イオン化部材
27 鉗子孔
32 対象物
100 質量分析装置
101 サンプリング手段
102 リアルタイム分析手段
200 質量分析装置
201 サンプリング手段
202 リアルタイム分析手段
310 質量分析部
320 解析装置
321 処理部
322 入力部
323 出力部
324 表示部
325 プリンタ
326 記憶部
Claims (12)
- 対象物から検体を採取し、直ちに、採取した前記検体中の成分をイオン化するサンプリング手段と、
前記サンプリング手段により生成したイオンを質量分析するリアルタイム分析手段と、
を有することを特徴とする質量分析装置。 - 採取した検体中の成分をイオン化するサンプリング手段と、
前記サンプリング手段により生成するイオンを質量分析するリアルタイム分析手段と、を備え、
前記サンプリング手段と前記リアルタイム分析手段とは所定の距離を離して配置され、
前記距離は検体を採取する対象物に応じて変更可能であること
を特徴とする質量分析装置。 - 前記サンプリング手段が、
前記対象物に先端を接触乃至刺入させて検体を採取する針状部材と、
前記針状部材の先端近傍に設けられ、前記針状部材に付着した検体から生成したイオンを収集するイオン収集部材と、
を有する請求項1又は2に記載の質量分析装置。 - 検体の採取時に前記対象物の表面と当接するガイド部材を更に有する請求項3に記載の質量分析装置。
- 前記針状部材に溶媒を付与する溶媒付与部材を更に有する請求項3から4のいずれかに記載の質量分析装置。
- 前記サンプリング手段が、
生体内に挿入されて臓器の診断及び検査に用いられる内視鏡と、
前記内視鏡の先端部に一の方向に移動可能に装着され、前記対象物の表面に当接した状態で、移動させることにより検体を採取する線状部材と、
前記線状部材に付着した検体からイオンを生成するイオン化部材と、
を有する請求項1又は2に記載の質量分析装置。 - 前記線状部材が、前記内視鏡の鉗子路に装着されている請求項6に記載の質量分析装置。
- 対象物から検体を採取し、直ちに、採取した前記検体中の成分をイオン化するサンプリング工程と、
前記サンプリング工程により生成したイオンを質量分析するリアルタイム分析工程と、
を含むことを特徴とする質量分析方法。 - 対象物から検体を採取し、直ちに、採取した前記検体中の成分をイオン化するサンプリング手段と、
前記サンプリング手段により生成したイオンを質量分析するリアルタイム分析手段と、
前記リアルタイム分析手段で得られたマススペクトルを解析する解析手段と、
を有することを特徴とする解析装置。 - 前記解析手段が、
質量電荷比、イオン強度及び測定時間の三次元測定データを入力する測定データ入力部と、
入力測定データの指定された質量電荷比に関し、イオン強度の総和が最大となる時間帯を算出する最良時間帯検出部と、
検出された最良時間帯の入力測定データのイオン強度に基づいて代表マススペクトルを作成する代表マススペクトル作成部と、
を有する請求項9に記載の解析装置。 - 対象物から検体を採取し、直ちに、採取した前記検体中の成分をイオン化するサンプリング工程と、
前記サンプリング工程により生成したイオンを質量分析するリアルタイム分析工程と、
前記リアルタイム分析工程で得られたマススペクトルを解析する解析工程と、
を含むことを特徴とする解析方法。 - 前記解析工程が、
質量電荷比、イオン強度及び測定時間の三次元測定データを入力する測定データ入力処理と、
入力測定データの指定された質量電荷比に関し、イオン強度の総和が最大となる時間帯を算出する最良時間帯検出処理と、
検出された最良時間帯の入力測定データのイオン強度に基づいて代表マススペクトルを作成する代表マススペクトル作成処理と、
を含む請求項11に記載の解析方法。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020094873A (ja) * | 2018-12-11 | 2020-06-18 | 株式会社島津製作所 | イオン化装置、質量分析装置および流体試料の分析方法 |
JP2021018056A (ja) * | 2019-07-17 | 2021-02-15 | 国立大学法人山梨大学 | 生体試料の状態評価装置、システム、方法、およびプログラム |
US11674472B2 (en) | 2020-02-13 | 2023-06-13 | Kawasaki Jukogyo Kabushiki Kaisha | Cylinder cover and method of improving corrosion resistance thereof |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007126141A1 (ja) * | 2006-04-28 | 2007-11-08 | University Of Yamanashi | エレクトロスプレーによるイオン化方法および装置 |
JP2012528320A (ja) * | 2009-05-27 | 2012-11-12 | メディマス・ケーエフティー | 生体組織の識別用のシステム及び方法 |
US20120286155A1 (en) * | 2011-05-12 | 2012-11-15 | Illinois State University | High Sensitivity Mass Spectrometry Systems |
JP2014044110A (ja) * | 2012-08-27 | 2014-03-13 | Shimadzu Corp | 質量分析装置、及び該装置を用いた癌診断装置 |
WO2016142693A1 (en) * | 2015-03-06 | 2016-09-15 | Micromass Uk Limited | In vivo endoscopic tissue identification tool |
JP2016200435A (ja) * | 2015-04-08 | 2016-12-01 | 国立大学法人山梨大学 | マススペクトル解析システム,方法およびプログラム |
-
2017
- 2017-04-13 JP JP2017079391A patent/JP7025621B2/ja active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007126141A1 (ja) * | 2006-04-28 | 2007-11-08 | University Of Yamanashi | エレクトロスプレーによるイオン化方法および装置 |
JP2012528320A (ja) * | 2009-05-27 | 2012-11-12 | メディマス・ケーエフティー | 生体組織の識別用のシステム及び方法 |
US20120286155A1 (en) * | 2011-05-12 | 2012-11-15 | Illinois State University | High Sensitivity Mass Spectrometry Systems |
JP2014044110A (ja) * | 2012-08-27 | 2014-03-13 | Shimadzu Corp | 質量分析装置、及び該装置を用いた癌診断装置 |
WO2016142693A1 (en) * | 2015-03-06 | 2016-09-15 | Micromass Uk Limited | In vivo endoscopic tissue identification tool |
JP2016200435A (ja) * | 2015-04-08 | 2016-12-01 | 国立大学法人山梨大学 | マススペクトル解析システム,方法およびプログラム |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020094873A (ja) * | 2018-12-11 | 2020-06-18 | 株式会社島津製作所 | イオン化装置、質量分析装置および流体試料の分析方法 |
JP7282324B2 (ja) | 2018-12-11 | 2023-05-29 | 株式会社島津製作所 | イオン化装置、質量分析装置および流体試料の分析方法 |
JP2021018056A (ja) * | 2019-07-17 | 2021-02-15 | 国立大学法人山梨大学 | 生体試料の状態評価装置、システム、方法、およびプログラム |
JP7348626B2 (ja) | 2019-07-17 | 2023-09-21 | 国立大学法人山梨大学 | 生体試料の状態評価装置、システム、方法、およびプログラム |
US11674472B2 (en) | 2020-02-13 | 2023-06-13 | Kawasaki Jukogyo Kabushiki Kaisha | Cylinder cover and method of improving corrosion resistance thereof |
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Publication number | Publication date |
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