JP7134184B2 - 試料分析のための方法およびシステム - Google Patents
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Description
本出願は、2017年5月25日に出願された米国仮特許出願第62/511,237号の利益を主張し、その出願は全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本開示は、血液学的システムおよび方法に関する。より具体的には、本開示は、血液試料などの生体試料中の血小板の検出に関する。本開示はまた、血液試料などの生体試料中の血小板凝集塊の検出に関する。
「評価」という用語には、あらゆる形式の測定が含まれ、要素が存在するかどうかの判断も含まれる。「決定する」、「測定する」、「判断する」、「評価する」および「分析する」は互換的に使用され、定量的および定性的決定を含む。評価は、相対的または絶対的であってもよい。
本開示は、方法を含む。また、開示された方法を実行するように構成されたシステム、および開示された方法のステップを実行するための命令を記憶するコンピュータ可読媒体も提供される。
血小板イベントをノイズと区別するための方法
本開示は、フローサイトメータにおいて血小板イベントをノイズと区別するための方法を含む。本方法は、ノイズによって隠されている可能性のある血小板(PLT)集団を明らかにするのに有用であり、したがって従来技術の方法よりも正確なPLT数を提供する。
場合によっては、分析のために試料が血小板計数機器(例えば血液分析器)に送られる前に、試験試料中に血小板凝集塊が形成し得る。その結果、得られる血小板(PLT)数は人為的に低くなる可能性がある。さらに、PLT凝集塊は、WBCとして計数され得る。本開示の態様は、血小板凝集塊を含むものとして試料を同定するための方法を含む。本方法は、PLT凝集塊から信号を差し引いた後、補正されたWBC濃度を提供することをさらに含んでもよい。ある特定の態様において、PLT凝集塊の数がPLT凝集塊の許容数の閾値よりも高い場合、試料にフラグを立て、試料について得られた細胞数を無視してもよい。システムは、失敗した試験を使用者にさらに中継してもよい。
本開示は、フローサイトメータで血小板イベントをノイズと区別するためのシステムを含む。本開示のシステムは、フローサイトメータで血小板イベントをノイズと区別するための方法を実行するように構成されたコンポーネントを含む。
本開示は、フローサイトメータで血小板イベントをノイズと区別するための命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体を含むコンピュータ可読媒体を含む。本開示の態様は、コンピューティングデバイスによって実行されると、コンピューティングデバイスに、フローサイトメータで血小板イベントをノイズと区別するためのステップの1つ以上を実行させる命令を記憶するコンピュータ可読媒体を含む。
血小板は、血液中の最小の細胞であり、その検出は多くの場合分析装置のノイズによって制限される。ノイズは、光源(レーザ出力の1%の変動)、増幅電子機器、またはその他の源によって発生し得る。ここでは、少数のノイズイベント、およびノイズを超えるすべての血小板について光散乱情報を収集した。このデータでは、EM(期待値最大化)アルゴリズムを使用して、ノイズおよび血小板の最も可能性の高い分布を見つけ出した。このアルゴリズムは、ノイズによって隠された血小板の数を推定できるため、このアルゴリズムにより血小板列挙の精度が改善される。
図7Aは、フローサイトメータから記録されたPSS(X軸)およびFL(Y軸)のプロットを示す。WBCの信号よりも低いFL信号を有するイベントは、PLT凝集塊として選択され、「+」で示される。図7Bは、図7Aにおける同定されたPLT凝集塊にフィッティングされた線をWBCの信号に拡張することによる、追加のPLT凝集塊の分類を示す。PLT凝集塊として再分類されたWBCは、「+」で表される。
Claims (14)
- フローサイトメータにおいて血小板イベントをノイズと区別するための方法であって、
前記フローサイトメータのフローセルを通して血小板を含む試料を流すこと、
前記フローセルを通して流れる前記試料を光学的に調査すること、
調査された前記試料から光信号を検出すること、
検出された信号を、赤血球(RBC)イベントに対応する信号とRBCイベントより小さいイベントに対応する信号とに分離すること、
前記RBCイベントより小さいイベントについて、推定血小板イベントと推定ノイズを含む信号から、明らかなノイズ信号を分離するために、第2の閾値を適用すること、
推定血小板イベントおよび推定ノイズに対応する信号に分離すること、を含み、前記推定血小板イベントおよび推定ノイズに対応する信号に分離することが、
推定血小板イベントおよび推定ノイズに対応する信号を対数スケールに変換すること、
前記変換された信号を、ガウス混合モデルを使用してフィッティングして、推定血小板イベントおよび推定ノイズのフィッティング分布を生成すること、及び、
前記フィッティング分布の位置および幅が血小板イベントの範囲内にある場合に、前記推定血小板イベントを血小板イベントとして同定することを含む方法。 - 前記同定の前に、推定血小板イベントのフィッティング分布の位置および幅を推定ノイズのフィッティング分布の位置および幅と比較し、分布が許容範囲外の場合、ノイズに対して更に高い制約を有するガウス混合モデルでフィッティングすることを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記信号が、中間角散乱(IAS)、偏光側方散乱(PSS)、または軸方向光損失(ALL)の1つ以上を含む、請求項1または2に記載の方法。
- 前記信号が、中間角散乱(IAS)および偏光側方散乱(PSS)を含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
- 前記試料が、全血試料である、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記全血試料が、溶解されていない全血試料である、請求項5に記載の方法。
- 粒子を光学的に調査することが、レーザを使用して細胞を励起することを含む、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
- コンピューティングデバイスによって実行されたとき、当該コンピューティングデバイスに以下を実行させる命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令が、
調査される試料をフローサイトメータのフローセルを通して流し、流れる試料を光学的に調査することにより生成される光信号を検出すること、
検出された信号を、赤血球(RBC)イベントに対応する信号とRBCイベントより小さいイベントに対応する信号とに分離すること、
前記RBCイベントより小さいイベントについて、推定血小板イベントと推定ノイズを含む信号から、明らかなノイズ信号を分離するために、第2の閾値を適用すること、
推定血小板イベントおよび推定ノイズに対応する信号に分離すること、を含み、前記推定血小板イベントおよび推定ノイズに対応する信号に分離することが、
推定血小板イベントおよび推定ノイズに対応する信号を対数スケールに変換すること、
前記変換された信号を、ガウス混合モデルを使用してフィッティングして、推定血小板イベントおよび推定ノイズのフィッティング分布を生成すること、及び、
前記フィッティング分布の位置および幅が血小板イベントの範囲内にある場合に、前記推定血小板イベントを血小板イベントとして同定すること、を実行させる命令である、
非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記命令が、前記コンピューティングデバイスに、
前記同定の前に、推定血小板イベントのフィッティング分布の位置および幅を推定ノイズのフィッティング分布の位置および幅と比較し、前記推定血小板イベントのフィッティング分布および推定ノイズのフィッティング分布が許容範囲外の場合に、ノイズに対して更に高い制約を有するガウス混合モデルでフィッティングすることを実行させる命令を含む、請求項8に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記信号が、中間角散乱(IAS)、偏光側方散乱(PSS)、または軸方向光損失(ALL)の1つ以上を含む、請求項8または9のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記信号が、中間角散乱(IAS)および偏光側方散乱(PSS)を含む、請求項8から10のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記試料が、全血試料である、請求項8から11のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記全血試料が、溶解されていない全血試料である、請求項12に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- フローセル、
前記フローセルに光学的に結合された光学粒子調査システム、及び、
請求項8から13のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体を備えるフローサイトメータ。
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