JP6364426B2 - 未成熟血小板計算システム及び方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2012年12月31日に出願された、米国特許仮出願第61/747,734号に対する優先権の利益を主張し、これは本明細書において参照としてその全体があらゆる目的のために組み込まれる。
本発明は、例えば、以下を提供する。
(項目1)
生体サンプル中の未成熟血小板状態を判定するための血液学的システムであって、
前記生体サンプルの未成熟血小板事象、及び複合血液成分事象を判定するように構成された第1のモジュールと、
前記未成熟血小板事象の、前記複合血液成分事象に対する比率に基づいて前記未成熟血小板状態を判定するように構成されたデータ処理モジュールと、
を備える、システム。
(項目2)
前記生体サンプルの赤血球計数及び合計血小板計数を判定するように構成された第2のモジュールを更に備え、
前記データ処理モジュールは、第1因子と第2因子の積に基づいて、前記未成熟血小板状態を判定するように構成され、
前記第1因子は前記赤血球計数の前記合計血小板計数に対する比率であり、前記第2因子は、前記未成熟血小板事象の、前記複合血液成分事象に対する比率であり、
前記複合血液成分事象は、前記生体サンプルの赤血球(RBC)事象である、項目1に記載のシステム。
(項目3)
前記生体サンプルの血球計数及び合計血小板計数を判定するように構成された第2のモジュールを更に備え、
前記データ処理モジュールは、第1因子と第2因子の積に基づいて、前記未成熟血小板状態を判定するように構成され、
前記第1因子は前記血球計数の前記合計血小板計数に対する比率であり、前記第2因子は、前記未成熟血小板事象の前記複合血液成分事象に対する比率であり、
前記血球計数は、赤血球(RBC)、有核赤血球(NRBC)、及び白血球(WBC)計数の合計であり、
前記複合血液成分事象は、赤血球(RBC)、有核赤血球(NRBC)、及び白血球(WBC)事象の合計である、項目1に記載のシステム。
(項目4)
前記第2のモジュールが、全血球計数(CBC)モジュールである、項目2又は3に記載のシステム。
(項目5)
前記第1のモジュールは、体積伝導度散乱(VCS)モジュールである、項目1〜4のいずれか一項に記載のシステム。
(項目6)
前記未成熟血小板状態は、未成熟血小板計数の推定値、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む、項目1〜5のいずれか一項に記載のシステム。
(項目7)
前記複合血液成分事象は、前記生体サンプルの合計血小板事象である、項目1〜6のいずれか一項に記載のシステム。
(項目8)
前記第1のモジュールが、低角光散乱(LALS)測定値、下中央角光散乱(LMALS)測定値、***角光散乱(UMALS)測定値、及び軸光損失(ALL)測定値からなる群から選択される要素を含む光測定値に基づいて、前記未成熟血小板事象を判定するように構成される、項目1〜7のいずれか一項に記載のシステム。
(項目9)
前記光測定値は、前記低角光散乱(LALS)測定値であり、前記第1のモジュールは、logLALS値が約200超であるときに、前記未成熟血小板事象を判定するように構成される、項目8に記載のシステム。
(項目10)
前記光測定値は、前記下中央角光散乱(LALS)測定値であり、前記第1のモジュールは、logLALS値が約100超であるときに、前記未成熟血小板事象を判定するように構成される、項目8に記載のシステム。
(項目11)
前記光測定値は、前記***角光散乱(UMALS)測定値、及び前記下中央角光散乱(LMALS)測定値を含み、中央角光散乱(MALS)は、前記UMALSと前記LMALSの合計であり、前記第1のモジュールは、logMALS値が約100より大きいときに、前記未成熟血小板事象を判定するように構成される、項目8に記載のシステム。
(項目12)
前記光測定値は、前記***角光散乱(UMALS)測定値であり、前記第1のモジュールは、logUMALS値が約100超であるときに、前記未成熟血小板事象を判定するように構成される、項目8に記載のシステム。
(項目13)
前記光測定値は、前記軸光損失(ALL)測定値であり、前記第1のモジュールは、logALL値が約140超であるときに、前記未成熟血小板事象を判定するように構成される、項目8に記載のシステム。
(項目14)
生体サンプルにおける未成熟血小板状態を判定する自動化された方法であって、
前記生体サンプルに関するデータプロファイルにアクセスする工程であって、前記データプロファイルは、前記生体サンプルを分析する粒子分析システムから得られる分析結果に基づいている、工程と、
プロセッサにより、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体を実行することによって、前記データファイルに基づき、前記生体サンプルの未成熟血小板事象及び複合血液成分事象を判定する工程と、
前記未成熟血小板事象の前記複合血液成分事象に対する比率に基づいて前記未成熟血小板状態を判定する工程と、
を含む、方法。
(項目15)
前記データファイルは、前記生体サンプルの体積伝導度散乱(VCS)データを含む、項目14に記載の方法。
(項目16)
前記未成熟血小板状態は、未成熟血小板計数の推定値、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含む、項目14又は15に記載の方法。
(項目17)
前記未成熟血小板状態に基づき、前記生体サンプルを得た個人の治療計画を決定する工程を更に含む、項目14〜16のいずれか一項に記載の方法。
(項目18)
前記複合血液成分事象は、前記生体サンプルの合計血小板事象である、項目14〜17のいずれか一項に記載の方法。
(項目19)
前記生体サンプルの赤血球計数及び合計血小板計数を得る工程と、
第1因子と第2因子の積に基づいて前記未成熟血小板状態を判定する工程と、
を更に含み、
前記第1因子は前記赤血球計数の前記合計血小板計数に対する比率であり、前記第2因子は、前記未成熟血小板事象の、前記複合血液成分事象に対する比率であり、
前記複合血液成分事象は、前記生体サンプルの赤血球(RBC)事象である、項目14〜18のいずれか一項に記載の方法。
(項目20)
前記赤血球計数及び前記合計血小板計数は、前記生体サンプルから得られる全血球計数(CBC)データに基づく、項目19に記載の方法。
(項目21)
前記生体サンプルの赤血球計数及び合計血小板計数を得る工程と、
第1因子と第2因子の積に基づいて前記未成熟血小板状態を判定する工程と、
を更に含み、
前記第1因子は前記血球計数の前記合計血小板計数に対する比率であり、前記第2因子は、前記未成熟血小板事象の、前記複合血液成分事象に対する比率であり、
前記血球計数は、赤血球(RBC)、有核赤血球(NRBC)、及び白血球(WBC)計数の合計であり、
前記複合血液成分事象は、赤血球(RBC)、有核赤血球(NRBC)、及び白血球(WBC)事象の合計である、項目14〜18のいずれか一項に記載の方法。
(項目22)
前記赤血球計数及び前記合計血小板計数は、前記生体サンプルから得られる全血球計数(CBC)データに基づく、項目21に記載の方法。
(項目23)
前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、低角光散乱(LALS)測定値、下中央角光散乱(LMALS)測定値、***角光散乱(UMALS)測定値、又は軸光損失(ALL)測定値からなる群から選択される要素を含む、光測定値に基づいて前記未成熟血小板事象を判定させる、項目14〜22のいずれか一項に記載の方法。
(項目24)
前記光測定値は前記低角光散乱(LALS)測定値であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、logLALS値が約200超であるときに前記未成熟血小板事象を判定させる、項目23に記載の方法。
(項目25)
前記光測定値は前記下中央角光散乱(LMALS)測定値であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、logLMALS値が約100超であるときに前記未成熟血小板事象を判定させる、項目23に記載の方法。
(項目26)
前記光測定値は***角光散乱(UMALS)測定値、及び下中央角光散乱(LMALS)測定値を含み、中央角光散乱(MALS)は、前記UMALSと前記LMALSの合計であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、logMALS値が約100超であるときに、前記未成熟血小板事象を判定させる、項目23に記載の方法。
(項目27)
前記光測定値は前記***角光散乱(UMALS)測定値であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、logUMALS値が約100超であるときに前記未成熟血小板事象を判定させる、項目23に記載の方法。
(項目28)
前記光測定値は前記軸光損失(ALL)測定値であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、logALL値が約140超であるときに前記未成熟血小板事象を判定させる、項目23に記載の方法。
(項目29)
生体サンプル中の未成熟血小板状態を判定するための自動化システムであって、
(a)プロセッサと、
(b)前記プロセッサによって実行されると、前記システムに
(i)前記生体サンプルに関する電流光伝播データにアクセスさせ、
(ii)前記電流光伝播データを使用して前記生体サンプル内の推定未成熟血小板状態を判定させ、かつ
(iii)前記推定される未成熟血小板状態に関する情報を、前記プロセッサから出力させる
ように構成された、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体と、
を備える、システム。
(項目30)
前記プロセッサは、前記電流光伝播データを入力として受信するように構成される、項目29に記載のシステム。
(項目31)
前記電流光伝播データが、前記サンプルの軸光損失測定値、前記サンプルの光散乱測定値、及び前記サンプルの電流測定値からなる群から選択される要素を含む、項目29又は30に記載のシステム。
(項目32)
前記光散乱測定値は、低角光散乱(LALS)測定値、下中央角光散乱(LMALS)測定値、及び***角光散乱(UMALS)測定値からなる群から選択される要素を含む、項目31に記載のシステム。
(項目33)
前記推定される未成熟血小板状態は、前記軸光損失測定値、又は光散乱測定値が閾値を超えたという判定に基づく、項目31又は32に記載のシステム。
(項目34)
前記プロセッサ、前記記憶媒体、又は両方が、血液学的機械内に組み込まれる、項目29〜33のいずれか一項に記載のシステム。
(項目35)
前記プロセッサ、前記記憶媒体、又は両方がコンピュータ内に組み込まれ、前記コンピュータが血液学的機械と通信している、項目29〜33のいずれか一項に記載のシステム。
(項目36)
前記プロセッサ、前記記憶媒体、又は両方が、コンピュータ内に組み込まれ、前記コンピュータがネットワークを介して血液学的機械と遠隔通信する、項目29〜33のいずれか一項に記載のシステム。
(項目37)
前記血液学的機械が、前記電流光伝播データを生成する、項目34〜36のいずれか一項に記載のシステム。
(項目38)
前記コンピュータアプリケーションは、前記プロセッサにより実行されるときに、前記システムに、
前記生体サンプルに関する全血球計数データにアクセスさせ、かつ
前記電流光伝播データと組み合わせて前記全血球計数データを使用して、前記生体サンプル内の前記推定される未成熟血小板状態を判定させる
ように構成される、項目29〜37のいずれか一項に記載のシステム。
(項目39)
前記コンピュータアプリケーションは、前記プロセッサにより実行されるときに、前記システムに、
前記生体サンプルの赤血球計数及び合計血小板計数にアクセスさせ、かつ
第1因子と第2因子の積に基づいて前記未成熟血小板状態を判定させる、
ように構成され、
前記生体サンプルに関する前記電流光伝播データは、未成熟血小板事象、及び複合血液成分事象を含み、
前記第1因子は前記赤血球計数の前記合計血小板計数に対する比率であり、前記第2因子は前記未成熟血小板事象の前記複合血液成分事象に対する比率であり、
前記複合血液成分事象は、前記生体サンプルの赤血球(RBC)事象である、項目29〜37のいずれか一項に記載のシステム。
(項目40)
前記コンピュータアプリケーションは、前記プロセッサにより実行されるときに、前記システムに、
前記生体サンプルの血球計数及び合計血小板計数にアクセスさせ、かつ
第1因子と第2因子の積に基づいて前記未成熟血小板状態を判定させる
ように構成され、
前記生体サンプルに関する前記電流光伝播データは、未成熟血小板事象、及び複合血液成分事象を含み、
前記第1因子は前記血球計数の前記合計血小板計数に対する比率であり、前記第2因子は前記未成熟血小板事象の前記複合血液成分事象に対する比率であり、
前記複合血液成分事象は、赤血球(RBC)、有核赤血球(NRBC)、及び白血球(WBC)事象の合計である、項目29〜37のいずれか一項に記載のシステム。
(項目41)
生体サンプルから得られるデータ内の未成熟血小板事象を特定するために血液学的システムであって、
細胞照合ゾーンを有する光学素子と、
流体力学的に集中した前記生体サンプルの流れを前記細胞照合ゾーンに向けて送達するように構成される流路と、
前記細胞照合ゾーンを個別に通過する前記生体サンプルの細胞を照射するためにビーム軸に沿って光ビームを方向付けるように配向される光源と、
前記生体サンプルの前記照射された細胞により散乱する、及びこれを透過する光を測定するために、前記細胞照合ゾーンと光学的に連結された、光検出アセンブリであって、前記光測定値は、低角光散乱(LALS)測定値、下中央角光散乱(LMALS)測定値、***角光散乱(UMALS)測定値、又は軸光損失(ALL)測定値からなる群から選択される要素を含む、光検出アセンブリと、
前記光測定値に基づいて前記未成熟血小板事象を特定するように構成された処理モジュールと、
を備える、システム。
(項目42)
前記光測定値は前記低角光散乱(LALS)測定値であり、前記処理モジュールは、logLALS値が約200超であるときに、前記未成熟血小板事象を特定するように構成される、項目41に記載のシステム。
(項目43)
前記光測定値は前記下中央角光散乱(LMALS)測定値であり、前記処理モジュールは、logLMALS値が約100超であるときに、前記未成熟血小板事象を特定するように構成される、項目41に記載のシステム。
(項目44)
前記光測定値は前記***角光散乱(UMALS)測定値、及び前記下中央角光散乱(LMALS)測定値を含み、中央角光散乱(MALS)は、前記UMALSと前記LMALSの合計であり、前記処理モジュールは、logMALS値が約100超であるときに、前記未成熟血小板事象を特定するように構成される、項目41に記載のシステム。
(項目45)
前記光測定値は前記***角光散乱(UMALS)測定値であり、前記処理モジュールは、logUMALS値が約100超であるときに、前記未成熟血小板事象を特定するように構成される、項目41に記載のシステム。
(項目46)
前記光測定値は軸光損失(ALL)測定値であり、前記処理モジュールは、logALL値が約140超であるときに、前記未成熟血小板事象を特定するように構成される、項目41に記載のシステム。
(項目47)
前記生体サンプルは染色される、項目41〜46のいずれか一項に記載のシステム。
(項目48)
前記生体サンプルが、ニューメチレンブルー染料により染色される、項目41〜47のいずれか一項に記載のシステム。
(項目49)
前記生体サンプルの未成熟血小板は、沈殿したRNAを含む、項目41〜48のいずれか一項に記載のシステム。
(項目50)
生体サンプルから得られるデータ内の未成熟血小板事象を特定するための方法であって、
流体力学的に集中した前記生体サンプルの流れを光学素子の細胞照合ゾーンに向けて送達する工程と、
軸を有する光ビームで、前記細胞照合ゾーンを個別に通過する前記生体サンプルの細胞を、照射する工程と、
光検出アセンブリにより、前記生体サンプルの前記照射された細胞により散乱する、及びこれを透過する光を測定する工程であって、前記光測定値は、低角光散乱(LALS)測定値、下中央角光散乱(LMALS)測定値、***角光散乱(UMALS)測定値、及び軸光損失(ALL)測定値からなる群から選択される要素を含む、工程と、
前記光測定値に基づいて前記未成熟血小板事象を特定する工程と、
を含む、方法。
(項目51)
前記光測定値は前記低角光散乱(LALS)測定値であり、前記未成熟血小板事象は、約200超のlogLALS値に基づいて特定される、項目50に記載の方法。
(項目52)
前記光測定値は前記下中央角光散乱(LMALS)値であり、前記未成熟血小板事象は、約100超のlogLMALS値に基づいて特定される、項目50に記載の方法。
(項目53)
前記光測定値は前記***角光散乱(UMALS)測定値、及び前記下中央角光散乱(LMALS)測定値を含み、中央角光散乱(MALS)は、前記UMALSと前記LMALSの合計であり、前記未成熟血小板事象は、約100超のlogMALS値に基づいて特定される、項目50に記載の方法。
(項目54)
前記光測定値は前記***角光散乱(UMALS)測定値であり、前記未成熟血小板事象は、約100超のlogUMALS値に基づいて特定される、項目50に記載の方法。
(項目55)
前記光測定値は前記軸光損失(ALL)測定値であり、前記未成熟血小板事象は、約140超のlogALL値に基づいて特定される、項目50に記載の方法。
(項目56)
前記照射工程の前に前記生体サンプルを染料で染色する工程を含む、項目50〜55のいずれか一項に記載の方法。
(項目57)
前記染料はニューメチレンブルー染料である、項目56に記載の方法。
(項目58)
前記染料は、前記生体サンプルの未成熟血小板内に存在するRNAを沈殿させる、項目56、又は57に記載の方法。
CBCモジュールから得られ得るCBCデータに加え、VCSデータをVCSモジュールから得ることができる。例示的なVCSパラメータは以下を含む。
1.細胞伝導度(C)[高周波電流]
2.細胞体積(V)[低周波電流]
3.軸光損失、つまり吸収された光(AL2又はALL)
4.低角光散乱(LALS)
5.***角光散乱(UMALS)
6.下中央角光散乱(LMALS)
7.中角度光散乱(MALS)[UMALS+LMALS]
本発明の実施形態は、本明細書に開示される技術によって、未成熟血小板状態の予測又は識別方法を実施するようにプログラムされた、細胞分析システム及び他の自動化された生物学的検査装置を包含する。例えば、多重光角度検出パラメータを得る及び/又は処理するために装備されるシステム、例えばBeckman Coulter製のUniCel(登録商標)DxH 800システム、又は、これらに付随する若しくはこれらに組み込まれるプロセッサ、又はその他コンピュータ若しくはモジュールシステムは、本明細書に記載の様々な測定値又はパラメータを入力値として受信し、予測される未成熟血小板状態を自動的に出力するように構成できる。予測される状態は、個人が、例えば、正常な未成熟血小板レベル、高い未成熟血小板レベル、又は低い未成熟血小板レベルを有していることの指標を提供し得る。いくつかの例において、多重光角度検出パラメータを得る及び/又は処理するために装備されるシステム、例えばBeckman Coulter製のUniCel(登録商標)DxH 800システムは、未成熟血小板割合分析を自動的に実施するように構成されるプロセッサ又は記憶媒体を含んでもよく、それによって、多重光角度検出パラメータを得るために装備されるシステム、例えばDxH 800システムによって分析された生体サンプルから得られたデータが、多重光角度検出パラメータを得る及び/又は処理するために装備されたシステム、例えばDxH 800システムによって処理され、未成熟血小板の予測又は指標は、分析データに基づき、多重光角度検出パラメータを得る及び/又は処理するために装備されるシステム、例えばDxH 800システムによって提供又は出力される。
血液学的評価は、流体の流れ中に細胞を懸濁し、電子検出装置を通過させることによる、1秒当たり数千個の粒子の同時多重パラメータ分析を伴うことができる。得られたデータは、ヒストグラムにプロットされ、領域に分類できる。領域とは、1つ又は2つのパラメータヒストグラム上の目的とする集団の周囲に描かれる、つまり位置付けられる形状である。例示的な領域形状として、二次元多角形、円形、楕円形、不規則形状などが挙げられる。データ中に例示される個人の事象は、特有のパラメータの組み合わせに相当し、かかる組み合わせについて複数の実例が存在する場合に蓄積される。領域を使用して、ヒストグラム上に描かれる、又は位置付けられる細胞、又は事象を限定、つまり分離して、これら分離された細胞、又は事象を後続のヒストグラムに示せるとき、このプロセスをゲーティングと称する。ヒストグラムに蓄積されたデータは、1つ以上の領域を伴う「ゲーティング」として知られる一連の逐次工程において、VCSパラメータに基づいて分離、つまりクラスター化できる。いくつかの場合には、ブール論理(AND、OR、NOT)を用いて、ゲートを互いに組み合わせる。一般的な手法には、ゲートを逐次的に使用することが含まれる。いくつかの場合には、ゲートは同時に実行される。
本発明のいくつかの実施形態によると、図11〜図18に示すヒストグラムは、細胞分析システム、例えばBeckman CoulterのUniCel(登録商標)DxH 800システムの網赤血球モジュール及びチャネルを使用して得られたデータに基づいてよい。図11に示すように、細胞片事象をデータ収集中に検出できる。かかる細胞片事象は、LogUMALS4対OPビューで特定できる。ここに示されるように、細胞片事象は底部及び右側に位置する。特定された細胞片事象は、後続のゲーティング工程によって除外できる。
WBC及びNRBC細胞は核を有し、図12に示されるALL対(LogMALS+LogLALS)ヒストグラムで特定できる。WBC/NRBC事象は、囲んで示す右上の隅に位置する。特定されたWBC/NRBC事象は、後続のゲーティング工程によって除外できる。
いくつかの実施形態によると、血小板事象は、低DC、高光散乱、及び高OPを示し得る。血小板事象を他の事象から分離するのに使用され得る1つのビューは、図13に示される(LogDC−LogUMALS)対(LogLALS+OP)である。血小板事象は、囲まれる右下の隅に位置する。ここに示されるように、特定された血小板事象を除外(例えば、図14を得るために非血小板事象についてゲーティングするとき)、又は選択(例えば、図15A〜図15Dを得るために、血小板事象についてゲーティングするとき)できる。
いくつかの実施形態によると、成熟RBC及び網赤血球の両方を含むRBC事象は、図14に示されるEDC対logALLビューで特定できる。RBC事象は、囲まれるビューの下部に位置する。
未成熟血小板事象を特定する目的のため、このような特定に関して記載される特徴を単調なものとし得ることが見出された。したがって、未成熟な血小板事象をゲーティングするためにパラメータが使用される場合、線形及び対数の形式の使用は同様の結果を生じ得る。したがって、いくつかの場合において、両方の形態がゲーティングにおいて等価であり得る。
上記の未成熟血小板を前提とし、合計血小板に対する未成熟血小板の百分率として、未成熟血小板%(IP%)が算出される。
Claims (16)
- 生体サンプル中の未成熟血小板状態を判定するための血液学的システムであって、前記システムは、
体積伝導度散乱(VCS)モジュールであって、前記生体サンプルのVCSモジュール未成熟血小板計数、及びVCSモジュール複合血液成分計数を判定するように構成されたVCSモジュールと、
データ処理モジュールと、
を備え、前記システムは、
(a)
全血球計数(CBC)モジュールであって、前記生体サンプルのCBCモジュール赤血球計数及びCBCモジュール合計血小板計数を判定するように構成され、
前記データ処理モジュールは、第1因子と第2因子との積に基づいて、前記未成熟血小板状態を判定するように構成され、
前記第1因子は、前記CBCモジュール赤血球計数の、前記CBCモジュール合計血小板計数に対する比率であり、前記第2因子は、前記VCSモジュール未成熟血小板計数の、VCSモジュール赤血球計数に対する比率である、
CBCモジュール、
又は、
(b)
全血球計数(CBC)モジュールであって、前記生体サンプルのCBCモジュール複合血球計数及びCBCモジュール合計血小板計数を判定するように構成され、
前記データ処理モジュールは、第1因子と第2因子との積に基づいて、前記未成熟血小板状態を判定するように構成され、
前記第1因子は、前記CBCモジュール複合血球計数の、前記CBCモジュール合計血小板計数に対する比率であり、前記第2因子は、前記VCSモジュール未成熟血小板計数の、前記VCSモジュール複合血液成分計数に対する比率であり、
前記CBCモジュール複合血球計数は、CBCモジュール赤血球(RBC)計数、CBCモジュール有核赤血球(NRBC)計数、及びCBCモジュール白血球(WBC)計数の合計であり、
前記VCSモジュール複合血液成分計数は、VCSモジュール赤血球(RBC)計数、VCSモジュール有核赤血球(NRBC)計数、及びVCSモジュール白血球(WBC)計数の合計である、
CBCモジュール
を更に備えることを特徴とする、システム。 - (a)前記未成熟血小板状態が、未成熟血小板計数の推定値、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含むこと、及び/又は、
(b)前記VCSモジュールが、低角光散乱(LALS)測定値、下中央角光散乱(LMALS)測定値、***角光散乱(UMALS)測定値、及び軸光損失(ALL)測定値からなる群から選択される要素を含む光測定値に基づいて、前記VCSモジュール未成熟血小板計数を判定するように構成されること
を更に特徴とする、請求項1に記載のシステム。 - 請求項2の(b)に該当する場合の請求項2に記載のシステムであって、
(a)前記光測定値は、前記低角光散乱(LALS)測定値であり、前記VCSモジュールは、logLALS値が200超であるときに、前記VCSモジュール未成熟血小板計数を判定するように構成される、こと、又は、
(b)前記光測定値は、前記下中央角光散乱(LMALS)測定値であり、前記VCSモジュールは、logLMALS値が100超であるときに、前記VCSモジュール未成熟血小板計数を判定するように構成される、こと、又は、
(c)前記光測定値は、前記***角光散乱(UMALS)測定値、及び前記下中央角光散乱(LMALS)測定値を含み、中央角光散乱(MALS)は、前記UMALSと前記LMALSとの合計であり、前記VCSモジュールは、logMALS値が100超であるときに、前記VCSモジュール未成熟血小板計数を判定するように構成される、こと、又は、
(d)前記光測定値は、前記***角光散乱(UMALS)測定値であり、前記VCSモジュールは、logUMALS値が100超であるときに、前記VCSモジュール未成熟血小板計数を判定するように構成される、こと、又は、
(e)前記光測定値は、前記軸光損失(ALL)測定値であり、前記VCSモジュールは、logALL値が140超であるときに、前記VCSモジュール未成熟血小板計数を判定するように構成される、こと
を更に特徴とする、システム。 - 生体サンプルにおける未成熟血小板状態を判定する自動化された方法であって、前記方法は、
前記生体サンプルに関するデータプロファイルにアクセスする工程であって、前記データプロファイルは、前記生体サンプルを分析する粒子分析システムから得られる分析結果に基づいており、前記データプロファイルは、前記粒子分析システムの体積伝導度散乱(VCS)モジュールから得られる前記生体サンプルの体積伝導度散乱(VCS)モジュールデータを含む、工程
を含み、前記方法は、
(a)
全血球計数(CBC)モジュールを使用して前記生体サンプルの全血球計数(CBC)モジュール赤血球計数及び全血球計数(CBC)モジュール合計血小板計数を得る工程、及び、
プロセッサにより、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体を実行することによって、第1因子と第2因子との積に基づいて前記未成熟血小板状態を判定する工程であって、
前記第1因子は、前記CBCモジュール赤血球計数の、前記CBCモジュール合計血小板計数に対する比率であり、前記第2因子は、VCSモジュール未成熟血小板計数の、VCSモジュール赤血球計数に対する比率である、工程、
又は、
(b)
全血球計数(CBC)モジュールを使用して前記生体サンプルの全血球計数(CBC)モジュール複合血球計数及び全血球計数(CBC)モジュール合計血小板計数を得る工程、及び、
プロセッサにより、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体を実行することによって、第1因子と第2因子との積に基づいて前記未成熟血小板状態を判定する工程であって、
前記第1因子は、前記CBCモジュール複合血球計数の、前記CBCモジュール合計血小板計数に対する比率であり、前記第2因子は、VCSモジュール未成熟血小板計数の、VCSモジュール複合血液成分計数に対する比率であり、
前記CBCモジュール複合血球計数は、CBCモジュール赤血球(RBC)計数、CBCモジュール有核赤血球(NRBC)計数、及びCBCモジュール白血球(WBC)計数の合計であり、
前記VCSモジュール複合血液成分計数は、VCSモジュール赤血球(RBC)計数、VCSモジュール有核赤血球(NRBC)計数、及びVCSモジュール白血球(WBC)計数の合計である、工程
を更に含むことを特徴とする、方法。 - 請求項4の(a)に該当する場合の請求項4に記載の方法であって、前記CBCモジュール赤血球計数及び前記CBCモジュール合計血小板計数が前記生体サンプルに対して得られる全血球計数(CBC)データに基づくことを更に特徴とする、方法。
- 請求項4の(b)に該当する場合の請求項4に記載の方法であって、前記CBCモジュール複合血球計数及び前記CBCモジュール合計血小板計数が前記生体サンプルに対して得られる全血球計数(CBC)データに基づくことを更に特徴とする、方法。
- (a)前記未成熟血小板状態が、未成熟血小板計数の推定値、又は未成熟血小板の百分率の推定値を含むこと、及び/又は、
(b)前記方法が、プロセッサにより、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体を実行することによって、前記未成熟血小板状態に基づき、前記生体サンプルを得た個人の治療計画を決定する工程を更に含むこと、及び/又は、
(c)前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行が、前記プロセッサに、低角光散乱(LALS)測定値、下中央角光散乱(LMALS)測定値、***角光散乱(UMALS)測定値、及び軸光損失(ALL)測定値からなる群から選択される要素を含む光測定値に基づいて、前記VCSモジュール未成熟血小板計数を判定させること
を更に特徴とする、請求項4〜6のいずれか一項に記載の方法。 - (a)前記光測定値は前記低角光散乱(LALS)測定値であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、logLALS値が200超であるときに前記VCSモジュール未成熟血小板計数を判定させる、こと、又は、
(b)前記光測定値は前記下中央角光散乱(LMALS)測定値であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、logLMALS値が100超であるときに前記VCSモジュール未成熟血小板計数を判定させる、こと、又は、
(c)前記光測定値は***角光散乱(UMALS)測定値、及び下中央角光散乱(LMALS)測定値を含み、中央角光散乱(MALS)は、前記UMALSと前記LMALSとの合計であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、logMALS値が100超であるときに、前記VCSモジュール未成熟血小板計数を判定させる、こと、又は、
(d)前記光測定値は前記***角光散乱(UMALS)測定値であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、logUMALS値が100超であるときに前記VCSモジュール未成熟血小板計数を判定させる、こと、又は、
(e)前記光測定値は前記軸光損失(ALL)測定値であり、前記コンピュータアプリケーションを含む前記記憶媒体の前記実行は、前記プロセッサに、logALL値が140超であるときに前記VCSモジュール未成熟血小板計数を判定させる、こと
を更に特徴とする、請求項7に記載の方法。 - 生体サンプル中の未成熟血小板状態を推定するための自動化システムであって、前記システムは、
(a)プロセッサと、
(b)前記プロセッサによって実行されると、前記システムに
(i)前記生体サンプルに関する体積伝導度散乱(VCS)モジュールデータにアクセスさせ、
(ii)前記VCSモジュールデータを使用して前記生体サンプル内の推定される未成熟血小板状態を判定させ、かつ
(iii)前記推定される未成熟血小板状態に関する情報を、前記プロセッサから出力させる
ように構成された、コンピュータアプリケーションを含む記憶媒体と、
を備え、前記コンピュータアプリケーションは、前記プロセッサによって実行されると、前記システムに、
(a)
前記生体サンプルの全血球計数(CBC)モジュール赤血球計数及び全血球計数(CBC)モジュール合計血小板計数にアクセスすること、及び、
第1因子と第2因子との積に基づいて前記未成熟血小板状態を判定することであって、
前記生体サンプルに関する前記VCSモジュールデータは、VCSモジュール未成熟血小板計数、及びVCSモジュール赤血球計数を含み、
前記第1因子は、前記CBCモジュール赤血球計数の、前記CBCモジュール合計血小板計数に対する比率であり、前記第2因子は、前記VCSモジュール未成熟血小板計数の、前記VCSモジュール赤血球計数に対する比率である、こと、
又は、
(b)
前記生体サンプルの全血球計数(CBC)モジュール複合血球計数及び全血球計数(CBC)モジュール合計血小板計数にアクセスすること、及び、
第1因子と第2因子との積に基づいて前記未成熟血小板状態を判定することであって、
前記生体サンプルに関する前記VCSモジュールデータは、VCSモジュール未成熟血小板計数、及びVCSモジュール複合血液成分計数を含み、
前記第1因子は、前記CBCモジュール複合血球計数の、前記CBCモジュール合計血小板計数に対する比率であり、前記第2因子は、前記VCSモジュール未成熟血小板計数の、前記VCSモジュール複合血液成分計数に対する比率であり、
前記VCSモジュール複合血液成分計数は、VCSモジュール赤血球(RBC)計数、VCSモジュール有核赤血球(NRBC)計数、及びVCSモジュール白血球(WBC)計数の合計である、こと
を行わせるように構成されることを特徴とする、システム。 - 前記プロセッサが前記VCSモジュールデータを入力として受信するように構成されることを更に特徴とする、請求項9に記載のシステム。
- 前記VCSモジュールデータが、前記サンプルの軸光損失測定値、前記サンプルの光散乱測定値、及び前記サンプルの電流測定値からなる群から選択される要素を含むこと
を更に特徴とする、請求項9又は10に記載のシステム。 - 前記光散乱測定値が、低角光散乱(LALS)測定値、下中央角光散乱(LMALS)測定値、及び***角光散乱(UMALS)測定値からなる群から選択される要素を含む、請求項11に記載のシステム。
- 前記推定される未成熟血小板状態が、前記軸光損失測定値又は光散乱測定値が閾値を超えたという判定に基づくことを更に特徴とする、請求項11に記載のシステム。
- (a)前記プロセッサ、前記記憶媒体、又は両方が、血液学的機械内に組み込まれること、又は、
(b)前記プロセッサ、前記記憶媒体、又は両方が、コンピュータ内に組み込まれ、前記コンピュータが血液学的機械と通信する、こと、又は、
(c)前記プロセッサ、前記記憶媒体、又は両方が、コンピュータ内に組み込まれ、前記コンピュータがネットワークを介して血液学的機械と遠隔通信する、こと
を更に特徴とする、請求項9〜13のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記血液学的機械が前記VCSモジュールデータを生成することを更に特徴とする、請求項14に記載のシステム。
- 前記コンピュータアプリケーションは、前記プロセッサにより実行されると、前記システムに、
前記生体サンプルに関する全血球計数データにアクセスさせ、かつ
前記VCSモジュールデータと組み合わせて前記全血球計数データを使用して、前記生体サンプル内の前記推定される未成熟血小板状態を判定させる
ように構成されることを更に特徴とする、請求項9〜15のいずれか一項に記載のシステム。
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