WO2017195772A1 - 腫瘍細胞検出方法及び腫瘍細胞検出装置 - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to a tumor cell detection method and a tumor cell detection device.
- Patent Document 3 a biological method using an immune reaction against a specific marker protein expressed on the surface of CTC may be used (Patent Document 3).
- the detection ability depends on the expression of the marker protein, only tumor cells expressing the marker protein can be detected.
- the tumor cell population is heterogeneous, it is also known that the expression level of the marker protein is not constant, and the detection ability is unstable.
- the marker protein is not expressed in the tumor cells that have undergone EMT (Epithelial Mesenchymal Transition), or the expression level is small, detection is difficult. Furthermore, it is conceivable that the survival rate when culturing the cells after recovery is reduced, and the accuracy in DNA analysis or protein analysis is deteriorated.
- the present invention has been made in view of the above, and provides a tumor cell detection method and a tumor cell detection apparatus capable of non-contact detection of tumor cells from various cells contained in a sample. Objective.
- the present invention is (1) Based on the spectrum of the cell obtained by measuring the cell contained in the sample, whether or not the cell is a tumor cell is determined by statistical techniques, machine learning, or pattern recognition.
- a tumor cell detection method comprising an analysis step.
- a tumor cell detection method and a tumor cell detection device capable of non-contact detection of tumor cells from various cells contained in a sample.
- the tumor cell detection method of the present application is (1) based on the spectral spectrum of the cell obtained by measuring the cell contained in the sample, the cell is a tumor cell by statistical technique, machine learning or pattern recognition. It has the analysis process which determines whether it is.
- the tumor cell detection method described above it is possible to determine whether or not the cell is a tumor cell from a spectral spectrum relating to the cell contained in the sample, using a statistical method, machine learning, or pattern recognition. Therefore, it becomes possible to detect tumor cells in a non-contact manner from various cells contained in the sample.
- the present invention may be configured such that the spectral spectrum is a spectrum in a wavelength band of near infrared light.
- the spectrum in the wavelength band of near infrared light as the spectral spectrum of the cells contained in the sample, it can be suitably determined whether or not the cells contained in the sample are tumor cells.
- the present invention is the tumor cell detection method according to (1) or (2) above, wherein the cell is a cell contained in blood, and in the analysis step, the tumor cell and other blood Based on a plurality of spectral spectra obtained by measuring the cells in the sample, a boundary condition for determining whether or not it is a tumor cell is calculated by a statistical method, machine learning or pattern recognition, and the sample It can be set as the aspect which determines whether the said cell is a tumor cell based on the spectrum obtained by measuring the cell contained in and the said boundary conditions.
- Whether or not the cells contained in the sample are tumor cells by determining whether or not the cells contained in the sample are tumor cells based on the boundary conditions obtained in advance as described above it can be suitably determined.
- the tumor cell detection device of the present application includes (4) a light source unit that irradiates measurement light to cells included in a sample, and transmitted light or reflection from the cell that is emitted by irradiation of the measurement light from the light source unit.
- a detection unit that obtains a spectral spectrum related to the cell by receiving light, and a statistical method, machine learning, or pattern recognition based on the spectral spectrum acquired in the detection unit, the cell is a tumor cell
- an analysis unit for determining whether or not there is.
- the tumor cell detection apparatus it is possible to determine whether or not the cell is a tumor cell from a spectral spectrum related to the cell included in the sample by using a statistical method, machine learning, or pattern recognition. Therefore, it becomes possible to detect tumor cells in a non-contact manner from various cells contained in the sample.
- the present invention may be configured such that, in the tumor cell detection device according to (4) described above, the detection unit acquires a spectrum in a wavelength band of near infrared light as the spectrum.
- the spectrum in the wavelength band of near infrared light as the spectral spectrum of the cells contained in the sample, it can be suitably determined whether or not the cells contained in the sample are tumor cells.
- the present invention is the tumor cell detection device according to the above (4) or (5), wherein the cell is a cell contained in blood, and the analysis unit includes a tumor cell and other blood. Based on a plurality of spectral spectra obtained by measuring the cells in, by using a statistical method, machine learning or pattern recognition, to calculate a boundary condition for determining whether it is a tumor cell, It can be set as the aspect which determines whether the said cell is a tumor cell based on the spectrum obtained by measuring the said cell, and the said boundary conditions.
- Whether or not the cells contained in the sample are tumor cells by determining whether or not the cells contained in the sample are tumor cells based on the boundary conditions obtained in advance as described above it can be suitably determined.
- the present invention provides the tumor cell detection device according to any one of (4) to (6) above, wherein the detection unit includes a spectroscopic unit that splits transmitted light or reflected light from the cell,
- the spectroscopic unit may be a wavelength selection filter, an interference optical system, a diffraction grating, or a prism.
- the detection unit has a spectroscopic means selected from a wavelength selection filter, an interference optical system, a diffraction grating, or a prism, the detection unit preferably obtains a spectral spectrum after spectroscopically separating light from the cells contained in the sample. Therefore, the choice of the light source which can be used for a light source part can be expanded.
- FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a tumor cell detection device according to an embodiment of the present invention.
- the tumor cell detection apparatus 1 is an apparatus whose main purpose is to determine whether or not a cell as an object 3 on a measurement table 2 is a tumor cell based on optical measurement. is there.
- the tumor cell detection device 1 is intended to detect tumor cells circulating in the blood. Therefore, the target 3 is a cell present in the blood. Further, in the present embodiment, the case where the tumor cell to be detected is a circulating tumor cell (CTC) is described. However, a circulating endothelial cell (CEC) or a circulating endothelial progenitor cell (CEC: Circulating endothelial progenitor cell) Other cells such as CEP (Circulating Endothelial Progenitor) can also be detected. When directly evaluating cells in blood, the sample is blood.
- CTC circulating tumor cell
- CEC Circulating endothelial progenitor
- the cells to be the target 3 may be in a state of being taken out from the blood, or may be detected by the tumor cell detection device 1 in a state in which the target 3 is dispersed in blood or blood-derived liquid. May be.
- the sample is a liquid in which cells as the object 3 are dispersed.
- FIG. 1 shows an example in which the cells of the object 3 are placed on the measurement table 2.
- the tumor cell detection device 1 measures a spectrum of transmitted light obtained by irradiating the object 3 with measurement light, and determines whether the object 3 is a tumor cell based on the spectrum. For this reason, the tumor cell detection apparatus 1 includes a light source unit 10, a detection unit 20, and an analysis unit 30.
- the light source unit 10 irradiates the measurement light L1 to the area where the object 3 is placed.
- a halogen lamp or the like can be used as the light source of the light source unit 10.
- An SC light source that includes a seed light source and a nonlinear medium, inputs light emitted from the seed light source to the nonlinear medium, broadens the spectrum by a nonlinear optical effect in the nonlinear medium, and outputs the spectrum as supercontinuum (SC) light.
- SC supercontinuum
- the SC light source is used as the light source of the light source unit 10 since the heating by the SC light source is reduced as compared with the halogen lamp, the influence on the cells that are the object 3 can be reduced.
- the light source unit 10 may have a function of modulating the intensity.
- the wavelength of the measurement light L1 irradiated by the light source unit 10 is not particularly limited, and is appropriately selected according to the object 3 and the liquid around the object 3.
- Near infrared light can be used as the measurement light L1.
- Near-infrared light is light having a wavelength range of 800 nm to 2500 nm.
- visible light can also be used as the measurement light L1.
- Visible light is light having a wavelength range of 400 nm to 800 nm.
- the detection unit 20 receives light output from the light source unit 10 in the direction in which the detection unit 20 is disposed after the measurement light L1 emitted from the light source unit 10 is diffusely reflected on the surface of the target object 3 or transmitted through the target object 3. , And detected as a spectral spectrum related to the object 3.
- the spectrum in this embodiment is a series of data which extracted the intensity value in arbitrary wavelengths from spectral information, and made a pair with the corresponding wavelength.
- the spectroscopic spectrum includes five or more combinations of wavelengths and intensity values. The more information on the combinations of wavelengths and intensity values, the more accurate the analysis described later.
- the spectral information is a collection of light intensity information at an arbitrary wavelength. Specific examples include reflected light intensity, transmitted light intensity, and absorbance.
- the detection unit 20 acquires any one of a reflected light spectrum, a transmitted light spectrum, and an absorbance spectrum as a spectral spectrum.
- the reflected light includes diffuse reflected light, direct reflected light, and the like.
- the detection unit 20 includes a spectroscope 21 (spectral means) and a detector 22.
- the spectroscope 21 of the detection unit 20 has a function of splitting incident light as transmitted light L2 after wavelength.
- a wavelength selection filter, an interference optical system, a diffraction grating, or a prism can be used as the spectroscope 21.
- the spectroscope 21 is configured to be selected from the above means, it is possible to use the light source unit 10 because the spectroscopic spectrum can be obtained after the light from the object 3 is suitably split in the detection unit 20.
- a wide range of light source options are possible to use the light source unit 10 because the spectroscopic spectrum can be obtained after the light from the object 3 is suitably split in the detection unit 20.
- the detector 22 of the detection unit 20 for example, an MCT detector made of mercury, cadmium and tellurium, an InGaAs detector, or the like can be used.
- the detection unit 20 is provided at a position facing the light source unit 10 with the object 3 interposed therebetween.
- the light source part 10 and the detection part 20 are provided on the same side with respect to the target object 3. Information on the spectral spectrum detected by the detection unit 20 is sent to the analysis unit 30.
- the detection unit 20 may be a hyperspectral sensor that acquires a hyperspectral image.
- a hyperspectral image is an image in which one pixel is composed of N pieces of wavelength data, and includes spectral information including reflection intensity data corresponding to a plurality of wavelengths for each pixel. That is, a hyperspectral image has a three-dimensional configuration that combines two-dimensional elements as an image and elements as spectral data because of the feature that each pixel constituting the image has intensity data of multiple wavelengths. It is data.
- the hyperspectral image refers to an image composed of pixels having intensity data in at least five wavelength bands per pixel.
- the detection unit 20 has been described with respect to the configuration for acquiring the spectral spectrum after the transmitted light L2 from the object 3 is dispersed, but the configuration for acquiring the spectral spectrum in the detection unit 20 is as described above. It is not limited to.
- the wavelength of light emitted from the light source of the light source unit 10 may be variable.
- the detection unit 20 since the wavelength of the measurement light L1 changes, the detection unit 20 sequentially detects the transmitted light L2 emitted from the cells of the target 3 in response to the wavelength change of the measurement light L1, and thereby the cells of the target 3 It is possible to acquire a spectral spectrum related to.
- the structure of the light source part 10 and the detection part 20 for acquiring the spectral spectrum which concerns on the cell of the target object 3 can be changed suitably.
- the analysis unit 30 has a function of receiving whether or not the target object 3 is a tumor cell by receiving spectral spectrum information related to the target object 3 sent from the detection unit 20 and performing a calculation process or the like.
- the analysis unit 30 may perform derivation of an absorption spectrum, derivation of a second derivative spectrum of a measurement spectrum, derivation of a second derivative spectrum of an absorption spectrum, and the like.
- the analysis unit 30 includes a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory) and a ROM (Read Only Memory) that are main storage devices, a communication module that performs communication with other devices such as a detection unit, and a hard disk It is comprised as a computer provided with hardware, such as auxiliary storage devices. And the function as the analysis part 30 is exhibited because these components operate
- CPU Central Processing Unit
- RAM Random Access Memory
- ROM Read Only Memory
- FIG. 2 is a diagram for explaining another configuration of the tumor cell detection apparatus 1.
- detection by the tumor cell detection device 1 is performed in a state where the cells as the object 3 are dispersed in blood or blood-derived liquid.
- the liquid containing cells is supplied from the sample tube 5 containing the liquid (blood or blood-derived liquid) containing the cells as the object 3 along the flow path 51 connected to the sample tube 5.
- the inner diameter and the like are adjusted so that the cells that are the objects 3 are dispersed in the liquid, so that the cells one by one along the flow channel 51 and the light source unit 10 and the detection unit 20. Move between. Therefore, the tumor cell detection apparatus 1 can individually perform measurements related to cells in the liquid.
- the detection unit 20 detects the transmitted light L2 emitted from the object 3 by irradiating the object 3 in the liquid flowing along the flow path 51 with the measurement light L1.
- the configuration for irradiating the object 3 with the measurement light L1 and the configuration for detecting the transmitted light L2 from the object 3 can be appropriately changed.
- the tumor cell detection apparatus 1 may be configured to simultaneously perform measurements related to a plurality of cells.
- the detection unit 20 may be configured to simultaneously acquire spectral spectra related to a plurality of cells.
- the determination as to whether or not the cell that is the object 3 is a tumor cell is performed on a cell-by-cell basis.
- the configurations of the light source unit 10 and the detection unit 20 can be changed as appropriate.
- the measurement light L1 is applied to the cells that are the test object 3, thereby obtaining the diffuse reflection spectrum or the transmission spectrum related to the cells (S01). And a step of determining whether or not the cell that is the object 3 is a tumor cell based on the spectral spectrum obtained in the acquisition step (S02: analysis step), and a step of outputting the determination result (S03) ,including.
- the measurement light L1 is irradiated from the light source unit 10 to the object 3.
- the measurement light L1 emitted from the light source unit 10 is incident on the object 3.
- the transmitted light L ⁇ b> 2 that travels in the direction of the detection unit 20 reaches the detection unit 20, and a transmission spectrum as a spectral spectrum related to the object 3 is acquired in the detection unit 20.
- processing related to the cells of the object 3 is performed based on the spectral spectrum (transmission spectrum) obtained by the detection unit 20 and sent to the analysis unit 30. Is called.
- the tumor cell detection method by the tumor cell detection device 1 when determining whether or not a tumor cell is based on the spectral spectrum of the cell that is the object 3, a statistical method, a machine It is characterized by using learning or pattern recognition. This point will be specifically described.
- FIG. 4 is an example of a spectral spectrum (1000 nm to 2200 nm) in the near-infrared wavelength band of cultured cancer cells (tumor cells), erythrocytes, and lymphocytes.
- 4A is a spectral spectrum of cultured cancer cells
- FIG. 4B is a spectral spectrum of red blood cells
- FIG. 4C is a spectral spectrum (absorbance spectrum) of lymphocytes.
- the spectral spectra shown in FIGS. 4A to 4C are spectra plotted after converting the absorbance at each wavelength using a reference spectrum with a light amount of 100% and a reference spectrum with a light amount of 0%, respectively. It is.
- Cultured cancer cells, erythrocytes, and lymphocytes are all cells contained in blood, but as shown in FIGS. 4 (A) to 4 (C), the shape of a spectral spectrum and a specific wavelength are used. It is difficult to classify them based on absorbance or the like.
- the tumor cell detection method according to the present embodiment other cells are separated from tumor cells by using a statistical method, machine learning, or pattern recognition.
- the statistical method for example, principal component analysis, factor analysis or the like can be used.
- machine learning for example, a support vector machine (SVM) can be used.
- SVM support vector machine
- the pattern recognition for example, the MT method can be used.
- PCA principal component analysis
- the first principal component and the first principal component related to the characteristics of each absorbance spectrum Two main components were determined. Furthermore, the score value of the first principal component and the score value of the second principal component in each absorbance spectrum were calculated and plotted. The result is shown in FIG.
- cultured cancer cells PC14
- red blood cells lymphocytes
- FIG. 5 the red blood cells and lymphocytes partially overlap, but it is confirmed that cultured cancer cells (tumor cells) and blood cells (red blood cells and lymphocytes) are clearly distinguished. did it.
- tumor cells and blood cells can be clearly distinguished in this way, boundary conditions for classifying them can be specified.
- the principal component analysis is performed using the spectrum of a plurality of cells of the known type as described above.
- a boundary condition for determining whether or not the first principal component and the second principal component are tumor cells is obtained.
- score values corresponding to the first principal component and the second principal component relating to the spectral spectrum of the cell to be determined are obtained, and it is determined whether or not the cell is a tumor cell by comparison with the boundary condition. .
- the tumor cell detection device 1 and the tumor cell detection method it is possible to determine whether or not the target cell is a tumor cell in a non-contact manner. That is, tumor cells can be detected in a non-contact manner from cells of unknown types.
- FIG. 5 an example in which cancer cells and blood cells are distinguished using spectral spectra in the wavelength band of 1000 nm to 2200 nm has been described. However, even when the spectral spectrum wavelength band is changed, principal component analysis is used. Thus, it is possible to distinguish cancer cells from blood cells. 6 to 8 show other analysis examples.
- FIG. 6 is an example in which cancer cells and blood cells are distinguished using a spectral spectrum in a wavelength band of 1200 nm to 1500 nm.
- FIG. 7 shows an example in which cancer cells and blood cells are distinguished using a spectral spectrum in a wavelength band of 1500 nm to 1800 nm.
- FIG. 6 shows an example in which cancer cells and blood cells are distinguished using a spectral spectrum in a wavelength band of 1800 nm to 2100 nm.
- the spectral spectra used in the analysis examples shown in FIGS. 6 to 8 are the same as those in the analysis example in FIG. 5, and the wavelength band to be analyzed is changed. In any analysis example, it was confirmed that tumor cells and blood cells (erythrocytes and lymphocytes) were clearly distinguished.
- the wavelength band of the spectral spectrum used when performing the principal component analysis is not particularly limited, and can be changed as appropriate.
- the detection of tumor cells by the tumor cell detection apparatus 1 and the tumor cell detection method does not use the absorbance at a specific wavelength of the tumor cells, but the spectral spectrum of the tumor cells and other cells (blood cells). It uses the difference in shape. Therefore, in the above embodiment, an example in which tumor cells are detected by performing principal component analysis has been described, but other methods that can perform classification based on the difference in the shape of the spectral spectrum, that is, statistical methods, Tumor cells can also be detected using machine learning or pattern recognition.
- spectral spectra of blood cells and tumor cells are acquired in advance as spectral spectra of cells of known types. Then, a discriminant function and a discriminant threshold are created using a support vector machine using two types of spectral spectra as teacher data. Thereafter, the spectrum of the cell to be analyzed whose type is unknown is acquired and analyzed. At this time, it is possible to determine whether or not the cell is a tumor cell by comparing the result obtained by multiplying the spectral spectrum of the cell to be analyzed and the discrimination function with the discrimination threshold. In this way, the spectroscopic spectrum can be used to separate tumor cells and blood cells using statistical techniques, machine learning or pattern recognition.
- the analysis using the spectrum in the near-infrared light wavelength range has been described above, but the shape of the spectrum spectrum varies between tumor cells and other cells in other wavelength ranges. Therefore, tumor cells can be detected in the same manner as in the above example even when a spectral spectrum for light in other wavelength ranges is used.
- the tumor cell detection apparatus 1 and the tumor cell detection method will be described.
- Conventionally in order to detect tumor cells from various cells in blood, it was necessary to stain the tumor cells with a specific marker protein.
- the distinction is realized by paying attention to the difference in the spectral spectrum that is considered to be mainly caused by the difference between the two cytoskeletons. That is, since it does not depend on a specific marker protein, all tumor cells can theoretically be detected.
- the detection ability depends on the expression level of the marker protein in the target cell. For this reason, it has become clear that some cell types are difficult to detect.
- the difference between blood cells and tumor cells in the spectroscopic spectrum is used to discriminate both. Therefore, it is possible to detect tumor cells with low expression of the marker protein.
- the cultured cancer cells (PC14) used for obtaining the spectral spectra used in the analysis examples of FIGS. 5 to 8 described above can be used for detection using an antibody with a conventionally used apparatus among cultured cell lines. It is a cell line with low expression level of marker protein to be used. That is, it is a cell that is difficult to detect by conventional techniques. However, it was confirmed that by using the tumor cell detection apparatus 1 and the tumor cell detection method described above, separation from blood cells becomes possible regardless of the number of marker proteins. Thus, in the above-described tumor cell detection apparatus 1 and tumor cell detection method, it is considered that the detection accuracy is improved regardless of the type of tumor cell.
- tumor cells can be detected simply by acquiring a spectral spectrum, so that tumor cells can be detected in a non-contact / non-invasive manner. Accordingly, since it is not necessary to attach a labeling substance such as a marker protein to the cells, cells with less damage can be used in the subsequent examination, analysis, and research.
- the tumor cell detection device 1 and the tumor cell detection method according to the present invention are not limited to the above embodiment.
- the tumor cell detection device 1 is not limited to the configuration including the light source unit 10, the detection unit 20, and the analysis unit 30 as in the above embodiment, and the configuration can be changed as appropriate.
- the tumor cell detection method can also be implemented in an apparatus that does not include the light source unit 10 and the detection unit 20 such as the tumor cell detection apparatus 1. That is, a configuration in which analysis is performed using a spectrum obtained by another apparatus may be used.
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Abstract
腫瘍細胞検出方法は、試料に含まれる細胞を測定することにより得られた当該細胞に係る分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、当該細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する分析工程を有する。
Description
本発明は、腫瘍細胞検出方法及び腫瘍細胞検出装置に関する。
固形がん患者においては、原発腫瘍組織から腫瘍細胞が遊離し、血液中を循環していることが知られている。この血中循環腫瘍細胞(CTC:Circulating tumor cell)を血液中から分離・回収することで、患者の予後、腫瘍の分子生物学的特徴、および治療前後における腫瘍の性状変化の把握が可能となることがこれまでに数多く報告されている。細胞を光学的に分析する方法としては、例えば、特許文献1,2等が示されている。
しかしながら、特許文献1,2等のような既存の検出方式では、顕微鏡下で細胞を観察するために血液中にごくわずか(血液細胞108~109個に対してCTC1個)しか存在しないCTCを見落としてしまう可能性が高い。また、他の検出手法としてCTCの表面に発現した特定のマーカータンパク質に対する免疫反応を利用する生物学的手法が用いられることがある(特許文献3)。この場合、検出能力がマーカータンパク質の発現に依存するため、マーカータンパク質が発現している腫瘍細胞しか検出できない。また腫瘍細胞の集団は不均一であるために、マーカータンパク質発現量が一定でないことも知られており、検出能力が不安定となっている。さらに、EMT(Epithelial Mesenchymal Transition;上皮間葉転換)を起こした腫瘍細胞ではマーカータンパク質が発現していない、または発現量が少ないため、検出が困難である。さらに回収後の細胞を培養する際の生存率の低下や、DNA解析又はタンパク質解析における精度の劣化が発生することが考えられる。
本発明は上記を鑑みてなされたものであり、試料に含まれる種々の細胞の中から腫瘍細胞を非接触的に検出することが可能な腫瘍細胞検出方法及び腫瘍細胞検出装置を提供することを目的とする。
本願発明は、
(1)試料に含まれる細胞を測定することにより得られた当該細胞に係る分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、当該細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する分析工程を有する腫瘍細胞検出方法。
(2)試料に含まれる細胞に対して測定光を照射する光源部と、
前記光源部からの前記測定光の照射によって出射される前記細胞からの透過光又は反射光を受光することで当該細胞に係る分光スペクトルを取得する検出部と、
前記検出部において取得された前記分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、当該細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する分析部と、
を有する腫瘍細胞検出装置、
である。
(1)試料に含まれる細胞を測定することにより得られた当該細胞に係る分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、当該細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する分析工程を有する腫瘍細胞検出方法。
(2)試料に含まれる細胞に対して測定光を照射する光源部と、
前記光源部からの前記測定光の照射によって出射される前記細胞からの透過光又は反射光を受光することで当該細胞に係る分光スペクトルを取得する検出部と、
前記検出部において取得された前記分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、当該細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する分析部と、
を有する腫瘍細胞検出装置、
である。
本発明によれば、試料に含まれる種々の細胞の中から腫瘍細胞を非接触的に検出することが可能な腫瘍細胞検出方法及び腫瘍細胞検出装置が提供される。
[本願発明の実施形態の説明]
最初に本願発明の実施態様を列記して説明する。
最初に本願発明の実施態様を列記して説明する。
本願の腫瘍細胞検出方法は、(1)試料に含まれる細胞を測定することにより得られた当該細胞に係る分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、当該細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する分析工程を有する。
上記の腫瘍細胞検出方法によれば、統計的手法、機械学習又はパターン認識を用いて、試料に含まれる細胞に係る分光スペクトルから当該細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定することができる。したがって、試料に含まれる種々の細胞の中から腫瘍細胞を非接触的に検出することが可能となる。
(2)また、本願発明は上述の(1)に記載の腫瘍細胞検出方法において、前記分光スペクトルは、近赤外光の波長帯域におけるスペクトルである態様とすることができる。
近赤外光の波長帯域におけるスペクトルを試料に含まれる細胞の分光スペクトルとして使用することで、試料に含まれる細胞が腫瘍細胞であるか否かを好適に判定することができる。
(3)また、本願発明は上述の(1)、(2)に記載の腫瘍細胞検出方法において、前記細胞は、血液に含まれる細胞であって、前記分析工程において、腫瘍細胞及びその他の血液中の細胞を測定することにより得られた複数の分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、腫瘍細胞であるか否かを判定するための境界条件を算出し、前記試料に含まれる細胞を測定することにより得られた分光スペクトルと前記境界条件とに基づいて、前記細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する態様とすることができる。
上記のように境界条件を予め求めておき、これに基づいて試料に含まれる細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する構成とすることで、試料に含まれる細胞が腫瘍細胞であるか否かを好適に判定することができる。
本願の腫瘍細胞検出装置は、(4)試料に含まれる細胞に対して測定光を照射する光源部と、前記光源部からの前記測定光の照射によって出射される前記細胞からの透過光又は反射光を受光することで当該細胞に係る分光スペクトルを取得する検出部と、前記検出部において取得された前記分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、当該細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する分析部と、を有する。
上記の腫瘍細胞検出装置によれば、統計的手法、機械学習又はパターン認識を用いて、試料に含まれる細胞に係る分光スペクトルから当該細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定することができる。したがって、試料に含まれる種々の細胞の中から腫瘍細胞を非接触的に検出することが可能となる。
(5)また、本願発明は上述の(4)に記載の腫瘍細胞検出装置において、前記検出部は、前記分光スペクトルとして近赤外光の波長帯域におけるスペクトルを取得する態様とすることができる。
近赤外光の波長帯域におけるスペクトルを試料に含まれる細胞の分光スペクトルとして使用することで、試料に含まれる細胞が腫瘍細胞であるか否かを好適に判定することができる。
(6)また、本願発明は上述の(4)、(5)に記載の腫瘍細胞検出装置において、前記細胞は、血液に含まれる細胞であって、前記分析部は、腫瘍細胞及びその他の血液中の細胞を測定することにより得られた複数の分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、腫瘍細胞であるか否かを判定するための境界条件を算出しておき、前記細胞を測定することにより得られた分光スペクトルと前記境界条件とに基づいて、前記細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する態様とすることができる。
上記のように境界条件を予め求めておき、これに基づいて試料に含まれる細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する構成とすることで、試料に含まれる細胞が腫瘍細胞であるか否かを好適に判定することができる。
(7)また、本願発明は上述の(4)~(6)に記載の腫瘍細胞検出装置において、前記検出部は、前記細胞からの透過光又は反射光を分光する分光手段を有し、前記分光手段は、波長選択フィルタ、干渉光学系、回折格子、又はプリズムである態様とすることができる。
検出部が波長選択フィルタ、干渉光学系、回折格子、又はプリズムから選ばれる分光手段を有することで、検出部において試料に含まれる細胞からの光を好適に分光した上で分光スペクトルを取得することができるため、光源部に用いることが可能な光源の選択肢を広げることができる。
[本願発明の実施形態の詳細]
本発明に係る腫瘍細胞検出方法及び腫瘍細胞検出装置の具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
本発明に係る腫瘍細胞検出方法及び腫瘍細胞検出装置の具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
図1は、本発明の一実施形態に係る腫瘍細胞検出装置の概略構成図である。図1に示すように、腫瘍細胞検出装置1は、測定台2上の対象物3たる細胞について、光学測定に基づいて腫瘍細胞であるか否かを判定することを主な目的とした装置である。
本実施形態に係る腫瘍細胞検出装置1は、血液中を循環する腫瘍細胞を検出することを目的としている。したがって、対象物3となるのは血液中に存在する細胞である。また、本実施形態では、検出対象となる腫瘍細胞が血中循環腫瘍細胞(CTC:Circulating tumor cell)である場合について説明するが、循環内皮細胞(CEC:Circulating Endothelial Cell)又は循環内皮前駆細胞(CEP:Circulating Endothelial Progenitor)等の他の細胞を検出対象とすることもできる。なお、血液中の細胞を直接評価する場合には、試料は血液である。また、対象物3となる細胞は、血液中から取り出された状態であってもよいし、血液又血液由来の液体中に対象物3が分散した状態で腫瘍細胞検出装置1による検出が行われてもよい。血液とは異なる液体中に対象物3が分散している場合には、試料は対象物3である細胞が分散している液体となる。図1では、対象物3の細胞が測定台2上に載置されている例を示している。
腫瘍細胞検出装置1では、測定光を対象物3に対して照射することにより得られる透過光のスペクトルを測定し、そのスペクトルに基づいて対象物3が腫瘍細胞であるか否かを判定する。このため、腫瘍細胞検出装置1は、光源部10、検出部20、及び分析部30を備える。
光源部10は、測定光L1を対象物3が載置される領域に対して照射する。光源部10の光源としては、ハロゲンランプ等を用いることができる。また、種光源及び非線形媒質を備え、種光源から出射される光を非線形媒質に入力し、非線形媒質中における非線形光学効果によりスペクトルを広帯域に広げてスーパーコンティニウム(SC)光として出力するSC光源を光源部10の光源として用いることもできる。SC光源を光源部10の光源として用いた場合、ハロゲンランプと比較してSC光源による加熱が低減されるため、対象物3である細胞への影響を軽減させることができる。さらに、光源部10は強度を変調する機能を有していてもよい。
なお、本実施形態において光源部10が照射する測定光L1の波長は特に限定されず、対象物3及び対象物3の周辺の液体等に応じて適宜選択される。測定光L1として、近赤外光を用いることができる。近赤外光とは、波長範囲が800nm~2500nmの波長帯域の光である。なお、測定光L1として、可視光を用いることもできる。可視光とは、波長範囲が400nm~800nmの波長帯域の光である。また、近赤外光と可視光とを組み合わせて測定光L1としてもよい。
検出部20は、光源部10から照射される測定光L1が対象物3の表面で拡散反射された又は対象物3を透過した後に検出部20の配置される方向へ出力された光を受光し、対象物3に係る分光スペクトルとして検出する。なお、本実施形態における分光スペクトルとは、分光情報から任意の波長における強度値を抽出し、対応する波長と対にした一連のデータのことである。分光スペクトルには、波長と強度値との組み合わせが5つ以上含まれるが、波長と強度値との組み合わせの情報が多い方が、後述の分析の精度が向上する。また、分光情報とは、任意の波長における光強度情報の集合体である。具体的な例としては、反射光強度、透過光強度、吸光度などである。したがって、これを波長順に並べたものが反射光スペクトル、透過光スペクトル、吸光度スペクトルとなる。検出部20では、反射光スペクトル、透過光スペクトル及び吸光度スペクトルのいずれかを分光スペクトルとして取得する。なお、反射光には、拡散反射光、直接反射光等が含まれる。
検出部20は、分光器21(分光手段)と検出器22とを含む。検出部20の分光器21は、透過光L2として入射した光を波長後に分光する機能を有する。分光器21としては、例えば、波長選択フィルタ、干渉光学系、回折格子、又はプリズムを用いることができる。分光器21を上記の手段から選択する構成とした場合、検出部20において対象物3からの光を好適に分光した上で分光スペクトルを取得することができるため、光源部10に用いることが可能な光源の選択肢を広げることができる。
検出部20の検出器22としては、例えば、水銀、カドミウム及びテルルからなるMCT検出器、InGaAs検出器等を用いることができる。本実施形態では、対象物3からの透過光L2を受光し、分光器21によって分光した後に検出器22において透過光スペクトルを対象物3に係る分光スペクトルとして取得する構成を示している。この場合、検出部20は、対象物3を挟んで光源部10と対向する位置に設けられる。なお、対象物3からの拡散反射光スペクトルを分光スペクトルとして取得する場合には、光源部10及び検出部20は対象物3に対して同じ側に設けられる。検出部20で検出した分光スペクトルの情報は分析部30へ送られる。
また、検出部20は、ハイパースペクトル画像を取得するハイパースペクトルセンサであってもよい。ハイパースペクトル画像とは、一画素がN個の波長データにより構成されている画像であり、画素毎にそれぞれ複数の波長に対応した反射強度データからなるスペクトル情報が含まれている。すなわち、ハイパースペクトル画像は、画像を構成する画素毎に、それぞれ複数波長の強度データを持つという特徴から、画像としての二次元的要素と、スペクトルデータとしての要素をあわせ持った三次元的構成のデータである。なお、本実施形態では、ハイパースペクトル画像とは、1画素あたり少なくとも5つの波長帯域における強度データを保有している画素によって構成された画像のことをいう。
なお、本実施形態では、検出部20では、対象物3からの透過光L2を分光した上で分光スペクトルを取得する構成について説明したが、検出部20において分光スペクトルを取得するための構成は上記に限定されない。例えば、光源部10の光源から出射する光の波長が可変である構成としてもよい。この場合、測定光L1の波長が変化するので、検出部20では測定光L1の波長変化に対応して対象物3の細胞から出射される透過光L2を順次検出することで対象物3の細胞に係る分光スペクトルを取得することができる。このように、対象物3の細胞に係る分光スペクトルを取得するための光源部10及び検出部20の構成は適宜変更することができる。
分析部30は、検出部20から送られる対象物3に係る分光スペクトルの情報を受け取り、演算処理等を行うことで、対象物3が腫瘍細胞であるか否かを判定する機能を有する。分析部30により、吸収スペクトルの導出、測定スペクトルの2階微分スペクトルの導出、吸収スペクトルの2階微分スペクトルの導出等を行ってもよい。
分析部30は、CPU(Central Processing Unit)、主記憶装置であるRAM(Random Access Memory)及びROM(Read Only Memory)、検出ユニット等の他の機器との間の通信を行う通信モジュール、並びにハードディスク等の補助記憶装置等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。そして、これらの構成要素が動作することにより、分析部30としての機能が発揮される。
図2は、腫瘍細胞検出装置1の他の構成を説明する図である。図2では、対象物3である細胞が血液又血液由来の液体中に分散した状態で腫瘍細胞検出装置1による検出を行っている。この場合、対象物3である細胞を含む液体(血液又は血液由来の液体)を収容した試料管5から、試料管5に接続された流路51に沿って細胞を含む液体が供給される。流路51においては対象物3である細胞が液体中に分散した状態となるように内径等が調整されることで、流路51に沿って細胞が1つずつ光源部10と検出部20との間に移動する。したがって、腫瘍細胞検出装置1では、液体中の細胞に係る測定を個別に行うことができる。
図2に示す構成の場合には、流路51に沿って流れる液体中の対象物3に対して測定光L1を照射することにより対象物3から出射される透過光L2を検出部20で検出する。このように、対象物3に対して測定光L1を照射するための構成及び対象物3からの透過光L2を検出するための構成は適宜変更することができる。また、腫瘍細胞検出装置1では、複数の細胞に係る測定を同時に行う構成とすることもできる。この場合には、検出部20において、複数の細胞に係る分光スペクトルを同時に取得する構成とすることもできる。ただし、対象物3である細胞が腫瘍細胞であるか否かの判定は、細胞単位で行われる。このように、光源部10及び検出部20の構成は適宜変更することができる。
次に、腫瘍細胞検出装置1による検査方法について、図3を参照しながら説明する。腫瘍細胞検出装置1では、検査の対象物3である細胞に対して測定光L1を照射することで、当該細胞に係る拡散反射スペクトル又は透過スペクトルを対象物3の分光スペクトル取得する工程(S01)と、取得工程で得られた分光スペクトルに基づいて、対象物3である細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する工程(S02:分析工程)と、判定結果を出力する工程(S03)と、を含む。分光スペクトルを取得する工程(S01)では、光源部10から対象物3に対して、測定光L1が照射される。光源部10から照射された測定光L1は、対象物3へ入射する。対象物3を透過した光のうち、検出部20の方向に進む透過光L2は、検出部20へ到達し、検出部20において、対象物3に係る分光スペクトル
としての透過スペクトルが取得される。そして、腫瘍細胞か否かの判定を行う工程(S02)では、検出部20で得られ分析部30へ送られた分光スペクトル(透過スペクトル)に基づいて、対象物3の細胞に係る処理が行われる。
としての透過スペクトルが取得される。そして、腫瘍細胞か否かの判定を行う工程(S02)では、検出部20で得られ分析部30へ送られた分光スペクトル(透過スペクトル)に基づいて、対象物3の細胞に係る処理が行われる。
ここで、本実施形態に係る腫瘍細胞検出装置1による腫瘍細胞検出方法では、対象物3である細胞の分光スペクトルに基づいて腫瘍細胞であるか否かを判定する際に、統計的手法、機械学習又はパターン認識を用いることを特徴とする。この点について、具体的に説明する。
図4は、培養がん細胞(腫瘍細胞)、赤血球、及びリンパ球の近赤外光の波長帯域における分光スペクトル(1000nm~2200nm)の例である。図4(A)は培養がん細胞の分光スペクトルであり、図4(B)は赤血球の分光スペクトルであり、図4(C)はリンパ球の分光スペクトル(吸光度スペクトル)である。なお、図4(A)~図4(C)に示す分光スペクトルは、それぞれ、光量100%の基準スペクトル及び光量0%の基準スペクトルを用いて、各波長での吸光度を変換した後にプロットしたスペクトルである。培養がん細胞、赤血球、及びリンパ球は、いずれも血液中に含まれる細胞であるが、図4(A)~図4(C)に示すように、分光スペクトルの形状や特定の波長での吸光度等に基づいてこれらを分類することは困難である。これに対して、本実施形態に係る腫瘍細胞検出方法では、統計的手法、機械学習又はパターン認識を用いることで、腫瘍細胞を他の細胞を分離する。
統計的手法としては、例えば、主成分分析、因子分析等を用いることができる。また、機械学習としては、例えば、サポートベクトルマシン(Support Vector Machine:SVM)等を用いることができる。また、パターン認識としては、例えば、MT法等を用いることができる。
本実施形態では、腫瘍細胞を特定するための解析手法として、主成分分析(PCA:Principal Component Analysis)を用いる場合について説明する。具体的には、図4(A)~図4(C)に示した3種類の細胞、すなわち、培養がん細胞(腫瘍細胞)、赤血球、及びリンパ球に係る吸光度スペクトルを複数取得し、これらの吸光度スペクトルを用いた主成分分析に基づいて腫瘍細胞を特定することが可能であるかを確認した。
具体的には、培養がん細胞(腫瘍細胞)及び血液細胞(赤血球及びリンパ球)の吸光度スペクトルに基づいた主成分分析を行うことで、各吸光度スペクトルの特徴に関係する第1主成分及び第2主成分を求めた。さらに、各吸光度スペクトルにおける第1主成分のスコア値及び第2主成分のスコア値を算出し、プロットした。その結果を図5に示す。
主成分分析に用いた各吸光度スペクトルから求められる第1主成分及び第2主成分のスコア値をプロットすると、図5に示すように、培養がん細胞(PC14)と、赤血球と、リンパ球とは互いに異なる群に分類することができる。なお、図5においては、赤血球とリンパ球とは一部重複している部分があるが、培養がん細胞(腫瘍細胞)と血液細胞(赤血球及びリンパ球)とは明確に区別することが確認できた。このように腫瘍細胞と血液細胞とを明確に区別することができると、両者を分類するための境界条件を特定することができる。
したがって、種類が未知の細胞について腫瘍細胞であるか否かの判定を行う際には、上記のように、種類が既知である複数の細胞の分光スペクトルを利用して主成分分析を行い、第1主成分及び第2主成分を特定すると共に腫瘍細胞であるか否かを判定するための境界条件を求めておく。その後、判定の対象となる細胞の分光スペクトルに係る第1主成分と第2主成分に対応するスコア値を求め、境界条件との対比によってその細胞が腫瘍細胞であるか否かの判定を行う。
このように、腫瘍細胞検出装置1及び腫瘍細胞検出方法によれば、対象物の細胞が腫瘍細胞であるか否かの判定を非接触的に行うことができる。すなわち、種類が未知の細胞の中から腫瘍細胞を非接触的に検出することが可能となる。
なお、図5では、波長帯域1000nm~2200nmにおける分光スペクトルを利用してがん細胞と血液細胞とを区別した例について説明したが、分光スペクトルの波長帯域を変更した場合でも、主成分分析を利用してがん細胞と血液細胞とを区別することが可能である。図6~図8において他の分析例を示す。
図6は、波長帯域1200nm~1500nmにおける分光スペクトルを利用してがん細胞と血液細胞とを区別した例である。また、図7は、波長帯域1500nm~1800nmにおける分光スペクトルを利用してがん細胞と血液細胞とを区別した例である。また、図6は、波長帯域1800nm~2100nmにおける分光スペクトルを利用してがん細胞と血液細胞とを区別した例である。図6~図8に示す分析例で使用した分光スペクトルは図5での分析例と同じであり、分析を行う対象とした波長帯域を変更したものである。いずれの分析例においても、腫瘍細胞と血液細胞(赤血球及びリンパ球)とは明確に区別することが確認できた。このように、主成分分析を行う際に利用する分光スペクトルの波長帯域は特に限定されず、適宜変更することができる。
また、腫瘍細胞検出装置1及び腫瘍細胞検出方法による腫瘍細胞の検出は、腫瘍細胞における特定の波長における吸光度等を利用したものではなく、腫瘍細胞と他の細胞(血液細胞)との分光スペクトルの形状の違いを利用したものである。したがって、上記実施形態では主成分分析を行うことで、腫瘍細胞を検出した例について説明したが、分光スペクトルの形状の違いに基づいた分類を行うことができる他の手法、すなわち、統計的手法、機械学習又はパターン認識を用いても、腫瘍細胞の検出が可能である。
例えば、サポートベクトルマシンを用いて血液細胞とそれ以外の細胞の2群に分離する場合には、種類が既知である細胞の分光スペクトルとして、血液細胞及び腫瘍細胞の分光スペクトルを予め取得する。そして、2種類の分光スペクトルを教師データとして、サポートベクトルマシンを用いて、判別関数及び判別閾値を作成する。その後、種類が未知である分析対象の細胞の分光スペクトルを取得し、解析を行う。このとき、分析対象の細胞の分光スペクトルと判別関数を掛け合わせた結果と、判別閾値とを比較することにより、その細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定することができる。このように、分光スペクトルを用いて、統計的手法、機械学習又はパターン認識を用いて腫瘍細胞と血液細胞とを分離することができる。
さらに、上記では近赤外光の波長域における分光スペクトルを利用した分析について説明したが、その他の波長域においても腫瘍細胞と他の細胞との間で分光スペクトルの形状は変化する。したがって、他の波長域の光に対する分光スペクトルを利用した場合でも、上記の例と同様に腫瘍細胞を検出することが可能である。
上記の腫瘍細胞検出装置1及び腫瘍細胞検出方法による作用効果について説明する。従来は、血液中の種々の細胞から腫瘍細胞を検出するためには、特定のマーカータンパク質により腫瘍細胞を染色する必要があった。しかしながら、上記の腫瘍細胞検出装置1及び腫瘍細胞検出方法においては、主に両者の細胞骨格の違いから生じると考えられる分光スペクトルの差異に着目することでの区別を実現している。すなわち、特定のマーカータンパク質に依存しないことより、理論的にはすべての腫瘍細胞を検出することが可能となる。
また、従来の手法では抗体を使うため、対象となる細胞におけるマーカータンパク質の発現量に検出能力が依存する。このため細胞種によっては検出が困難なものがあることが明らかになっていた。これに対して、上記の腫瘍細胞検出装置1及び腫瘍細胞検出方法では、分光スペクトルにおける血液細胞と腫瘍細胞との違いを利用して両者を判別する。したがって、マーカータンパク質の発現が少ない腫瘍細胞も検出することが可能となる。
例えば、上記の図5~図8の分析例で用いた分光スペクトルの取得に利用した培養がん細胞(PC14)は、培養細胞株の中でも従来から用いられている装置で抗体を使用した検出に利用するマーカータンパク質の発現量が少ない細胞株である。すなわち、従来の手法では検出が困難な細胞である。しかしながら、上記の腫瘍細胞検出装置1及び腫瘍細胞検出方法を用いることで、マーカータンパク質の多寡によらず血液細胞との分離が可能となることが確認された。このように、上記の腫瘍細胞検出装置1及び腫瘍細胞検出方法では、腫瘍細胞の種類によらず、検出精度が向上すると考えられる。
さらに、上記の腫瘍細胞検出装置1及び腫瘍細胞検出方法では、分光スペクトルを取得するのみで腫瘍細胞を検出できるため、非接触・非侵襲で腫瘍細胞を検出することが可能である。したがって、細胞にマーカータンパク質等の標識物質を付着する必要がないため、以降の検査、解析、研究において損傷の少ない細胞を使用することができる。
腫瘍細胞を非接触に検出することが可能となると、従来から行われている腫瘍細胞数の検出に限定されず、腫瘍細胞を用いたDNA解析やタンパク質解析が大きく促進されることが予想される。また、上記実施形態で説明した手法を用いると、腫瘍細胞に関して、従来よりも信頼性の高いデータを得ることが可能となると考えられる。したがって、実地臨床でのがん診断におけるスタンダードである腫瘍組織を用いた診断の代替診断として、CTC等の血中の腫瘍細胞を用いた診断の臨床応用の可能性が広がることが期待される。また血液中の細胞から腫瘍細胞を検出することが容易になると、回収した腫瘍細胞を用いてのがん基礎研究の発展やその成果としての新規治療標的の同定等も期待される。研究及び医療機器として上記の腫瘍細胞検出装置1及び腫瘍細胞検出方法が実用化された場合には、研究を実施している研究機関やがん診療における基幹病院への導入が期待できることより、大きな経済的効果が期待できると考える。
なお、本発明に係る腫瘍細胞検出装置1及び腫瘍細胞検出方法は上記実施形態に限定されない。例えば、上記実施形態のように腫瘍細胞検出装置1が光源部10、検出部20及び分析部30を備えている構成には限定されず、その構成は適宜変更することができる。また、腫瘍細胞検出方法は、腫瘍細胞検出装置1のように光源部10及び検出部20を備えていない装置においても実施することができる。すなわち、他の装置で取得した分光スペクトルを利用して分析を行う構成であってもよい。
1…腫瘍細胞検出装置、2…測定台、3…対象物、5…試料管、10…光源部、20…検出部、30…分析部。
Claims (7)
- 試料に含まれる細胞を測定することにより得られた当該細胞に係る分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、当該細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する分析工程を有する腫瘍細胞検出方法。
- 前記分光スペクトルは、近赤外光の波長帯域におけるスペクトルである請求項1に記載の腫瘍細胞検出方法。
- 前記細胞は、血液に含まれる細胞であって、
前記分析工程において、腫瘍細胞及びその他の血液中の細胞を測定することにより得られた複数の分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、腫瘍細胞であるか否かを判定するための境界条件を算出し、前記細胞を測定することにより得られた分光スペクトルと前記境界条件とに基づいて、前記細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する請求項1又は2に記載の腫瘍細胞検出方法。 - 試料に含まれる細胞に対して測定光を照射する光源部と、
前記光源部からの前記測定光の照射によって出射される前記細胞からの透過光又は反射光を受光することで当該細胞に係る分光スペクトルを取得する検出部と、
前記検出部において取得された前記分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、当該細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する分析部と、
を有する腫瘍細胞検出装置。 - 前記検出部は、前記分光スペクトルとして近赤外光の波長帯域におけるスペクトルを取得する請求項4に記載の腫瘍細胞検出装置。
- 前記細胞は、血液に含まれる細胞であって、
前記分析部は、腫瘍細胞及びその他の血液中の細胞を測定することにより得られた複数の分光スペクトルに基づいて、統計的手法、機械学習又はパターン認識により、腫瘍細胞であるか否かを判定するための境界条件を算出しておき、前記試料に含まれる細胞を測定することにより得られた分光スペクトルと前記境界条件とに基づいて、前記細胞が腫瘍細胞であるか否かを判定する請求項4又は5に記載の腫瘍細胞検出装置。 - 前記検出部は、前記細胞からの透過光又は反射光を分光する分光手段を有し、
前記分光手段は、波長選択フィルタ、干渉光学系、回折格子、又はプリズムである請求項4~6のいずれか一項に記載の腫瘍細胞検出装置。
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