JP6403204B2 - 質量分析データ処理装置および質量分析データ処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、二次元質量分析における質量分析データ処理装置および質量分析データ処理方法に関する。

質量分析計を用いた二次元質量分析では、試料の位置情報に紐付けられた複数の質量分析データ（すなわち質量スペクト）を解析することにより、ある質量範囲を持つイオンの分布情報（質量イメージング）を得ることができる。質量範囲の特定は、例えば先ず、試料上に設定した所定の二次元範囲内の各微小領域に対し質量分析を実行して質量スペクトルを収集し、オペレータが関心物質、すなわち質量範囲を指定することによって実施される（例えば下記特許文献1参照）。

また二次元質量分析における質量スペクトルのデータ処理方法として、各微小領域における質量スペクトル毎に、最も多く含まれる物質である可能性が高い最大の信号強度を示すピークを探索し、最大強度の中の最大値を見つけ、その最大値とゼロとの範囲で強度表示のカラースケールを定め、そのカラースケールに従って微小領域毎に最大強度に対応した表示色を決め、２次元領域の全体又は一部に対応したカラー２次元画像を作成して表示画面上に表示する方法が開示されている。これにより、微小領域毎に質量スペクトル中のピークの種類、即ち物質の種類に拘わらず、物質の含有量が顕著である微小領域が明瞭にカラー２次元画像（質量分析イメージ画像）上に現れるとしている（下記特許文献２参照）。

特許第５２０６７９０号公報 特開２０１１−１９１２２２号公報

ところで、質量イメージングのための二次元質量分析においては、位置分解能を向上させるために多数の位置で質量スペクトルを測定するため、質量スペクトル1つ当たりに掛けられる測定時間（すなわち積算回数）が制限される。そのため、個別の質量スペクトルの信号ノイズ比（Ｓ／Ｎ）は低く、またピーク強度の高いスパイク状のノイズ（以下、スパイクノイズ）が検出される場合もある。その一方、分析対象とすべきではあるが局所的に存在する物質のピークは、それほど高くない場合もある。

したがって、分析対象とすべき物質が特定されていない場合には、膨大な量の質量スペクトルの中から、スパイクノイズを含む様々なピークの中から着目すべきピークを選択して質量範囲を特定する必要があり、非常に手間が係るだけではなく、本来分析対象とすべき質量範囲を見いだすことができない場合もある。

そこで本発明は、二次元質量分析による複数の質量スペクトル中から着目すべきピークを容易に選択することが可能となる質量分析データ処理装置および質量分析データ処理方法を提供することを目的とする。

以上のような目的を達成するための本発明は、試料に設定した二次元範囲内の各分析領域の質量スペクトルを処理するデータ解析部を有する質量分析データ処理装置であって、前記データ解析部は、前記各分析領域の位置情報に紐付けられた複数の質量スペクトルを取得し、取得した前記複数の質量スペクトルを平均した平均質量スペクトルを作成し、取得した前記複数の質量スペクトルを比較して各質量範囲における最大ピークを抽出し、抽出した最大ピークで構成された最大質量スペクトルを作成し、前記最大質量スペクトルに対する前記平均質量スペクトルの強度比スペクトルを作成し、前記強度比スペクトルに対して設定された閾値の範囲のピークを選択して当該ピークを含む質量範囲を特定する。

このような本発明によれば、二次元質量分析による複数の質量スペクトル中から着目すべきピークを容易に選択することが可能となる。

本発明の質量分析データ処理装置を備えた質量分析装置の概略を示す構成図である。 実施形態の質量分析データ処理装置において実行される質量分析データ処理方法を示すフローチャートである。 本発明の質量分析データ処理装置において処理する質量スペクトルを説明するための図である。 全ての質量スペクトルを平均化した平均質量スペクトルを示す図である。 全ての質量スペクトルの中から各ピークの最大値を抽出してプロットした最大質量スペクトルを示す図である。 最大質量スペクトルに対する平均質量スペクトルの強度比スペクトルを示す図である。 特定した質量範囲のピーク強度をマッピングした質量イメージングの図である。

以下、本発明の質量分析データ処理装置および質量分析データ処理方法の実施の形態を、図面に基づいて詳細に説明する。

≪質量分析データ処理装置≫
図１は、本発明の質量分析データ処理装置を備えた質量分析装置の概略を示す構成図である。図１に示す質量分析装置１は、試料に設定した二次元範囲内の各分析領域に対して質量分析を実行する二次元質量分析を行うものである。そして、この質量分析装置１に設けられる質量分析データ処理装置は、試料に設定した二次元範囲について、ある質量範囲を持つイオンの分布情報を得るための質量データ処理方法を実施する装置である。

このような質量分析装置１は、分析部１０、制御部１１、データ解析部１３、記憶部１５、操作部１７、および表示部１９を備えている。このうち、データ解析部１３が、質量分析データ処理装置の主要部を構成するものである。以下、これらの構成要素の詳細を説明する。

［分析部１０］
分析部１０は、試料をイオン化し、そのイオンを質量電荷比（ｍ／ｚ）に応じて分離して検出する部分であり、イオン源、質量分析部、および検出部を備えている。また特に、この分析部１０は、分析する試料を搭載するステージを、ｘ、ｙの２軸方向に高精度で移動させる駆動部を有している。これにより、試料に対して設定した任意の二次元範囲内の各分析領域に対して質量分析を実行して質量スペクトルを収集することが可能である。

このような分析部１０は、一例としてマトリックス支援レーザー脱離イオン化法（ＭＡＬＤＩ）によって試料をイオン化し、飛行時間型質量分析法（Time of Flight Mass Spectrometry：ＴＯＦＭＳ）によってイオン化した物質を質量電荷比（ｍ／ｚ）毎に分離して検出するものが適用される。

［制御部１１］
制御部１１は、分析部１０においてのイオン源、質量分析部、検出部、およびステージ駆動部の動作を制御する。この制御部１１も、質量分析データ処理装置の一部を構成するものともなる。

［データ解析部（質量分析データ処理装置）１３］
データ解析部１３は、質量分析データ処理装置の主要部を構成するものであり、分析部１０において検出された信号を順次に取得し、これを質量電荷比（ｍ／ｚ）と信号の検出強度との関係を示す質量スペクトルに変換する。またデータ解析部１３は、試料に設定した二次元範囲内の各分析領域の位置情報として、例えば制御部１１からステージの位置座標を取得する。そして、各分析領域の位置情報と、各分析領域の質量分析によって得られた質量スペクトルとを紐付けして記憶部１５に記憶させる。

さらにデータ解析部１３は、分析領域の位置情報に紐付けられた複数の質量スペクトルに基づいて、ある質量範囲を持つイオンの強度分布を抽出・表示するための処理を実行する。本実施形態においては、この処理内容が特徴的である。処理内容の詳細は、以降の質量分析データ処理方法において詳細に説明する。尚、このデータ解析部１３は、例えば以降の質量分析データ処理方法で説明する手順を実行するためのソフトウェアがインストールされた汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。

［記憶部１５］
記憶部１５は、データ解析部１３において紐付けされた、各分析領域の位置情報と質量スペクトルとを記憶する。また記憶部１５は、データ解析部１３での処理によって得られた各種のデータを記憶する。この記憶部１５も、質量分析データ処理装置の一部を構成するものともなる。

［操作部１７］
操作部１７は、分析部１０において実行する質量分析に関する各種設定、およびデータ解析部１３において実行する質量分析データ処理に関する各種設定を入力する部分である。質量分析に関する各種設定とは、例えば質量分析を行う二次元範囲、設定した二次元範囲の分割数、分割された１つの分析領域における分析時間などである。また質量分析データ処理に関する各種設定とは、例えば以降に説明する最小閾値および最大閾値などである。この操作部１７は、例えばキーボードであったり、表示部１９と一体形成されたタッチパネル式の入力部であってもよい。

［表示部１９］
表示部１９は、操作部１７から入力された各種設定、さらにはデータ解析部１３において実行された質量分析データの解析処理結果を表示する。また、ここでの図示を省略した顕微鏡による試料の顕微画像を表示する。

≪質量分析データ処理方法≫
図２は、実施形態の質量分析装置１のデータ解析部１３によって実施される質量分析データ処理方法を示すフローチャートである。以下に、図２のフローチャートに沿って図１および必要図を参照しつつ、質量分析データ処理方法を説明する。

先ず、質量分析データ処理を実施するに先立ち、操作部１７からの操作により、分析部１０において任意の二次元範囲内の各分析領域について質量分析を実行する。図３に示すように、二次元範囲Ａは、位置情報（ｘ，ｙ）（ｘ＝１，２，…、ｙ＝１，２，…）を有する数百から数万の分析領域Ａ（ｘ，ｙ）に区切られており、これらの各分析領域Ａ（ｘ，ｙ）について、順次質量分析を実行する。

データ解析部１３は、質量分析の実行と平行し、制御部１１から各分析領域Ａ（ｘ，ｙ）の位置情報を取得し、分析部１０においての質量分析によって得られた各分析領域Ａ（ｘ，ｙ）の質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）と位置情報（ｘ，ｙ）とを紐付けして記憶部１５に記憶させる。その後、以下のようにして質量分析データ処理を行う。

＜ステップＳ１＞
先ずステップＳ１では、質量分析が終了した後、分析領域Ａ（ｘ，ｙ）の位置情報（ｘ，ｙ）に紐付けられた質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）を取得する。この質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）は、質量分析によって得られたオリジナルの質量スペクトル群である。これらのオリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）には、一例として次のような特徴を持ったピークが現れる。

［ピークＰ１］質量電荷比（ｍ／ｚ）＝２０付近：全ての質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）中において強く現れ、試料のマトリックス成分の可能性が高い。
［ピークＰ２］質量電荷比（ｍ／ｚ）＝５０付近：一部の質量スペクトルＳ（１，２）、Ｓ（２，２）、Ｓ（１，３）…に現れ、その強度はピークＰ１より高いものもある。
［ピークＰ３］質量電荷比（ｍ／ｚ）＝７０付近：強度は低いが、一部の質量スペクトルＳ（１，１）、Ｓ（２，１）、Ｓ（１，２）…に現れる。
［ピークＰ４］質量電荷比（ｍ／ｚ）＝８０付近：強度は高いが、質量スペクトルＳ（１，３）のみに現れ、装置の電気的な要因によって超局所的に発生するスパイクノイズの可能性が高い。

この場合に、一部の質量スペクトルのみに現れる質量電荷比（ｍ／ｚ）＝５０，７０のピークＰ２およびピークＰ３に着目してその分布情報を得たい。しかしながら、実際の質量分析では、数百から数万の分析領域Ａ（ｘ，ｙ）に対して質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）を取得するため、質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）の数が多すぎて着目すべきピークを選択することが困難である。そこで、以降のようにデータ処理を行う。

＜ステップＳ２＞
先ずステップＳ２では、取得した全ての質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）を平均化した平均質量スペクトルＳaveを作成する。図４には、作成した平均質量スペクトルＳaveを示す。この平均質量スペクトルＳaveは、オリジナルの質量スペクトル群Ｓにおける全ての質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）を平均化したものである。

図４に示すように、平均質量スペクトルＳaveにおいては、オリジナルの全ての質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）に現れているピークＰ１の強度は相対的に高く、一部の質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）にしか現れていないピークＰ２，Ｐ３，Ｐ４の強度は相対的に低くなる。

＜ステップＳ３＞
次にステップＳ３では、取得した全ての質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）を比較し、各質量範囲における最大ピークを抽出し、最大ピークで構成された最大質量スペクトルＳmaxを作成する。この最大質量スペクトルＳmaxは、各質量範囲について抽出された最大ピークを用いて構成された１つのスペクトルであり、Maximum Pixel Spectrum手法によって作成される。尚、ここで質量範囲とは、質量電荷比（ｍ／ｚ）の各範囲である。図５には、作成した最大質量スペクトルＳmaxを示す。

図５に示すように、最大質量スペクトルＳmaxにおいては、オリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）の何れかにおいて強度の高かったピークＰ１，Ｐ２，Ｐ４は、高いままの状態で現れている。しかしながら、それぞれのピークＰ１，Ｐ２，Ｐ４が、オリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）のほとんど全てで現れるのか、一部のみで現れるのかは区別できない。また、もともと強度の低いピークＰ３は強度が低いままであり、質量電荷比（ｍ／ｚ）＝３０，４０，６０付近のノイズピークとの違いが明らかではない。尚、このステップＳ３は、ステップＳ２の前に実施しても良い。

＜ステップＳ４＞
ステップＳ４では、最大質量スペクトルＳmaxに対する平均質量スペクトルＳaveの強度比を示す強度比スペクトルＳave/maxを作成する。

図６に示すように、強度比スペクトルＳave/maxは、最大質量スペクトルＳmaxによって平均質量スペクトルＳaveを除したスペクトルであって、縦軸は最大質量スペクトルＳmaxの検出強度に対する平均質量スペクトルＳaveの検出強度、すなわち検出強度比（Average/Maximum）である。尚、データ解析部１３で作成された強度比スペクトルＳave/maxは、制御部１１によって表示部１９に表示させる。

図６に示すように、強度比スペクトルＳave/maxにおいては、オリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）のほとんど全てで現れるピークＰ１は、検出強度比（Average/Maximum）が１に近い数値になる。このピークＰ１は、図５に示した最大質量スペクトルＳmaxにおいても高い値を示していたため、試料のマトリックス成分を構成する物質であると判断される。

オリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）のうちの一部に現れていたピークＰ２，Ｐ３は、検出強度比（Average/Maximum）が１未満の中程度の数値になる。特に、オリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）のうちの一部に現れていたが、もともと強度の低かったピークＰ３は、図４の平均質量スペクトルＳaveや図５の最大質量スペクトルＳmaxではノイズとの区別が付きにくいが、図６の強度比スペクトルＳave/maxでは、中程度の検出強度比（Average/Maximum）で明瞭に現れる。

これに対して、ごく一部のオリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）のみにしか現れていないピークＰ４は、小さい検出強度比（Average/Maximum）となっている。したがって、検出強度比（Average/Maximum）が中程度の数値になるピークＰ２，Ｐ３に注目することで、オリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）のうちの一部にだけ現れるピークを簡便に判別できる。

＜ステップＳ５＞
次いでステップＳ５では、強度比スペクトルＳave/maxに対して設定された閾値の範囲内のピークを選択し、選択されたピークを含む質量範囲をデータ作成用の質量範囲として特定する。

ここでは、先ず強度比スペクトルＳave/maxに対して閾値を設定する。設定する閾値は、少なくとも最小閾値Ｔｈ１であり、さらに最大閾値Ｔｈ２を設定してもよい。これらの最小閾値Ｔｈ１および最大閾値Ｔｈ２は、例えばオペレータが表示部１９において強度比スペクトルＳave/maxを確認することによって設定し、操作部１７から入力した値である。

このうち最小閾値Ｔｈ１は、ベースライン付近のノイズが除去される値に設定される。一方、最大閾値Ｔｈ２は、試料のマトリックスを構成する物質および二次元範囲Ａに対して偏りなく分布している物質が除去される検出強度比（Average/Maximum）＝１未満の値に設定される。尚、除去された物質が、試料のマトリックスを構成するものであるか否かは、図５に示した最大質量スペクトルＳmaxで判断される。

尚、これらの最小閾値Ｔｈ１および最大閾値Ｔｈ２は、このような設定に限定されることはなく、例えば、最小閾値Ｔｈ１および最大閾値Ｔｈ２の範囲に先端が位置するピークの数が、指定した所定数以下となるように設定された値であっても良い。また最小閾値Ｔｈ１および最大閾値Ｔｈ２は、強度比スペクトルＳave/maxを確認することなく、予め設定された値であっても良い。

そして、最小閾値Ｔｈ１のみを選択した場合には、強度比スペクトルＳave/maxの中から、最小閾値Ｔｈ１の範囲のピークＰ１，Ｐ２，Ｐ３を選択し、これらのピークＰ１，Ｐ２，Ｐ３を含む質量電荷比（ｍ／ｚ）の範囲を、分布情報を作成するべき着目物質の質量範囲Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３として特定する。ここで、最小閾値Ｔｈ１の範囲のピークとは、最小閾値Ｔｈ１を超える値とするか、最小閾値Ｔｈ１以上の値とするか、何れであっても良い。ここで、各質量範囲Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３は、例えば各ピークＰ１，Ｐ２，Ｐ３を中心としてそのピーク幅(例えば半値幅）が含まれる大きさに設定される。

また、最小閾値Ｔｈ１と共に最大閾値Ｔｈ２を設定した場合には、最小閾値Ｔｈ１の範囲で選択したピークＰ１，Ｐ２，Ｐ３の中から、さらに最大閾値Ｔｈ２の範囲のピークＰ２，Ｐ３を選択し、これらのピークＰ２，Ｐ３を含む質量電荷比（ｍ／ｚ）の範囲を、分布情報を作成するべき着目物質の質量範囲Ｒ２，Ｒ３として特定する。ここで、最大閾値Ｔｈ２の範囲のピークとは、最大閾値Ｔｈ２未満の値とするか、最大閾値Ｔｈ２以下の値とするか、何れであっても良い。

尚、最大閾値Ｔｈ２を設定した場合には、試料のマトリックスを構成する物質および二次元範囲Ａに対して偏りなく分布している物質に関するピークが除去されるが、これらの物質に関するピークを除去する必要のない場合には、最大閾値Ｔｈ２を設定する必要はない。

＜ステップＳ６＞
その後ステップＳ６では、オリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）において、ステップＳ５において特定した質量範囲Ｒ２，Ｒ３のピーク強度を抽出し、各分析領域Ａ（ｘ，ｙ）の位置強度（ｘ，ｙ）に紐付けしたデータを作成する。ここでは、各分析領域Ａ（ｘ，ｙ）の位置情報（ｘ，ｙ）に対して紐付けられたオリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）の中から、特定した質量範囲Ｒ２，Ｒ３のピーク強度を抽出し、抽出した各ピーク強度を各分析領域Ａ（ｘ，ｙ）の位置情報（ｘ，ｙ）に対して紐付けしたマッピングデータを作成する。マッピングデータは、特定した質量範囲Ｒ２，Ｒ３毎に、これらの分布情報を示すデータとして作成される。尚、このようなマッピングデータの作成は、質量イメージングプログラムによって実行される。

図７は、このようにして作成された各質量範囲Ｒ２，Ｒ３のマッピングデータを、ヒートマップ形式で表した図である。これらの図は、分析対象とした任意の二次元範囲Ａを格子状に分割した各分析領域Ａ（ｘ，ｙ）に対して、特定した各質量範囲Ｒ２，Ｒ３のピーク強度を色別に割り当ててマッピングした質量イメージング（Ｒ２イメージおよびＲ３イメージ）の図であり、各質量範囲Ｒ２，Ｒ３の物質の分布状態が示されている。

＜実施形態の効果＞
以上説明した実施形態によれば、二次元質量分析によって得られた膨大な数のオリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）を処理して、先に説明した強度比スペクトルＳave/maxを作成する。

この強度比スペクトルＳave/maxでは、オリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）のうちの極一部のみに超局所的に現れるピークＰ４を、通常のベースライン付近のノイズと同程度にまで小さくすることができる。一方、強度比スペクトルＳave/maxでは、オリジナルの質量スペクトルＳ（ｘ，ｙ）のうちのほとんどに現れるピークＰ１の検出強度比（Average/Maximum）を１に近い値とすることができる。

したがって、この強度比スペクトルＳave/maxに対して、適切な最小閾値Ｔｈ１を設定することで、スパイクノイズである可能性が高いピークＰ４を、着目物質の候補から除外することができる。さらに、この強度比スペクトルＳave/maxに対して、適切な最大閾値Ｔｈ２を設定することで、マトリックスを構成する物質である可能性が高いピークＰ１を、着目物質の候補から除外することができる。

この結果、二次元質量分析による複数のオリジナルの質量スペクトル（ｘ，ｙ）中から、マッピングデータを作成するべき着目物質を、二次元範囲Ａ内で偏って分布している物質に関するピークＰ２，Ｐ３に絞り込むことが容易になる。また、各分析領域Ａ（ｘ，ｙ）の分析時間を長くすることなく、絞り込みの選択範囲からノイズを除去し易くすることができるため、二次元質量分析に要する全体的な分析時間の短縮化を図ることも可能である。

１３…データ解析部（質量分析データ処理装置）、Ａ…二次元範囲、Ａ（ｘ，ｙ）…分析領域、Ｓ（ｘ，ｙ）…質量スペクトル、Ｓave…平均質量スペクトル、Ｓmax…最大質量スペクトル、Ｓave/max…強度比スペクトル、Ｔｈ１…最小閾値、Ｔｈ２…最大閾値

Claims (5)

1. 試料に設定した二次元範囲内の各分析領域の質量スペクトルを処理するデータ解析部を有する質量分析データ処理装置であって、
   前記データ解析部は、
   前記各分析領域の位置情報に紐付けられた複数の質量スペクトルを取得し、
   取得した前記複数の質量スペクトルを平均した平均質量スペクトルを作成し、
   取得した前記複数の質量スペクトルを比較して各質量範囲における最大ピークを抽出し、抽出した最大ピークで構成された最大質量スペクトルを作成し、
   前記最大質量スペクトルに対する前記平均質量スペクトルの強度比スペクトルを作成し、
   前記強度比スペクトルの強度比に対して設定された閾値の範囲のピークを選択して当該ピークを含む質量範囲を特定する
   質量分析データ処理装置。
2. 試料に設定した二次元範囲内の各分析領域の質量スペクトルを処理するための質量分析データ処理方法であって、
   前記各分析領域の位置情報に紐付けられた複数の質量スペクトルを取得し、
   取得した前記複数の質量スペクトルを平均した平均質量スペクトルを作成し、
   取得した前記複数の質量スペクトルを比較して各質量範囲における最大ピークを抽出し、抽出した最大ピークで構成された最大質量スペクトルを作成し、
   前記最大質量スペクトルに対する前記平均質量スペクトルの強度比スペクトルを作成し、
   前記強度比スペクトルの強度比に対して設定された閾値の範囲のピークを選択して当該ピークを含む質量範囲を特定する
   質量分析データ処理方法。
3. 前記閾値として、最小閾値を設定する
   請求項２記載の質量分析データ処理方法。
4. 前記閾値として、最大閾値を設定する
   請求項３記載の質量分析データ処理方法。
5. 前記特定した質量範囲のピーク強度を前記位置情報に紐付けしたデータを作成する
   請求項２〜４の何れかに記載の質量分析データ処理方法。