(57)【要約】  未知の代謝物の組成を推定するに際し、代謝の経路などの予測や知見などに基づいて反応の種類や付加脱離する成分などの情報を入力する（Ｓ５）。すると、この情報に基づいて代謝に伴う各元素の種類や個数の増減の最大値を計算し、さらにその数値と原物質の組成とから未知代謝物の構成元素の種類ととり得る個数の幅とを求める（Ｓ６、Ｓ７）。この元素の種類及び個数の幅を計算条件として、質量分析により求まる未知代謝物の質量と整合がとれるような元素の組み合わせを探索することで未知代謝物の組成を推定する（Ｓ８）。計算条件がかなり限定されているため、実用的な計算量で且つ高い確度で組成を推定することができる。
2008059568.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
組成が既知である原物質の化学的な変化により生成される生成物の組成を、該生成物を質量分析して取得したデータに基づいて推定するための質量分析データ解析方法であって、
a)前記化学的変化についての予測情報を入力する情報入力ステップと、
b)前記予測情報に基づいて、前記化学的変化による原物質からの各元素の最大増加値・最大減少値、及び／又は、前記生成物を構成する各元素の最大値・最小値を算出する条件算出ステップと、
c)前記条件算出ステップで算出された各元素の最大増加値・最大減少値又は生成物の構成元素の最大値・最小値を計算条件として、質量分析により得られた前記生成物の質量と整合するように前記生成物の組成を推定する組成推定ステップと、
を有することを特徴とする質量分析データ解析方法。
【請求項２】
前記組成推定ステップでは、前記原物質の質量と前記生成物の質量との差に対応する組成を前記条件算出ステップで得られた各元素の最大増加値・最大減少値を条件として推定し、その推定組成と原物質の組成とから生成物の組成を推定することを特徴とする請求項１に記載の質量分析データ解析方法。
【請求項３】
組成が既知である原物質の化学的な変化により生成される生成物の組成を、該生成物を質量分析して取得したデータに基づいて推定するための質量分析データ解析装置であって、
a)前記化学的変化についての予測情報を入力する情報入力手段と、
b)前記予測情報に基づいて、前記化学的変化による原物質からの各元素の最大増加値・最大減少値、及び／又は、前記生成物を構成する各元素の最大値・最小値を算出する条件算出手段と、
c)前記条件算出手段で算出された各元素の最大増加値・最大減少値又は生成物の構成元素の最大値・最小値を計算条件として、質量分析により得られた前記生成物の質量と整合するように前記生成物の組成を推定する組成推定手段と、
を備えることを特徴とする質量分析データ解析装置。
【請求項４】
前記組成推定手段は、前記原物質の質量と前記生成物の質量との差に対応する組成を前記条件算出手段で得られた各元素の最大増加値・最大減少値を条件として推定し、その推定組成と原物質の組成とから生成物の組成を推定することを特徴とする請求項３に記載の質量分析データ解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、質量分析により得られたデータを利用して、代謝物等の化学的な変化により生成される物質を同定するためのデータ解析方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な疾病・疾患の診断、医薬品や機能性食品の有効性や安全性の評価、生活習慣や健康に関する研究などの分野において、生体内での化学的変化の産物である代謝物を分析することは非常に重要であり、近年、メタボロミクス（Metabolomics）と呼ばれる、代謝物を網羅的に解析する手法が注目されている。【０００３】
このような代謝物の解析を行うには、クロマトグラフィ（典型的には高速液体クロマトグラフィ）と高精度な質量分析計とを組み合わせた手法が有用である（例えば非特許文献１など参照）。この場合、質量分析計で得られたマススペクトルを解析することで代謝物を探索する必要がある。一般的に従来の代謝物の探索では、組成や構造が既知である代謝物についてその質量（厳密には質量電荷比）を登録したデータベースを予め作成しておき、分析により取得されたマススペクトルに現れているピークの質量をデータベースと照合することで代謝物を同定する。【０００４】
しかしながら、上記のような従来の探索方法では、データベースに登録されていない未知の代謝物が試料中に存在してもそれを見つけることができないし、或るピークが未知の代謝物によるものであるとの推測ができたとしても、その代謝物の組成を知ることはできない。【０００５】
なお、上記問題は代謝物の探索のみならず、組成が既知である或る物質が何らかの化学的な変化を生じた結果生じた生成物の探索についても事情は同じである。【０００６】
【非特許文献１】「島津のメタボロミクスソリューション」、[平成１８年１１月８日検索]、株式会社島津製作所、インターネット＜URL: http://www.an.shimadzu.co.jp/topics/2006/200610/metabo/metabolome.htm＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は上記課題を解決するために成されたものであり、その目的とするところは、質量分析により取得されたマススペクトルデータに基づいて、組成が既知である原物質が化学的に変化して生じた生成物が未知であっても、その組成を高い確度で推定することができる質量分析データ解析方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために成された第１発明は、組成が既知である原物質の化学的な変化により生成される生成物の組成を、該生成物を質量分析して取得したデータに基づいて推定するための質量分析データ解析方法であって、
a)前記化学的変化についての予測情報を入力する情報入力ステップと、
b)前記予測情報に基づいて、前記化学的変化による原物質からの各元素の最大増加値・最大減少値、及び／又は、前記生成物を構成する各元素の最大値・最小値を算出する条件算出ステップと、
c)前記条件算出ステップで算出された各元素の最大増加値・最大減少値又は生成物の構成元素の最大値・最小値を計算条件として、質量分析により得られた前記生成物の質量と整合するように前記生成物の組成を推定する組成推定ステップと、
を有することを特徴としている。【０００９】
また第２発明は上記第１発明に係る質量分析データ解析方法をコンピュータ上で具現化するものであり、組成が既知である原物質の化学的な変化により生成される生成物の組成を、該生成物を質量分析して取得したデータに基づいて推定するための質量分析データ解析装置であって、
a)前記化学的変化についての予測情報を入力する情報入力手段と、
b)前記予測情報に基づいて、前記化学的変化による原物質からの各元素の最大増加値・最大減少値、及び／又は、前記生成物を構成する各元素の最大値・最小値を算出する条件算出手段と、
c)前記条件算出手段で算出された各元素の最大増加値・最大減少値又は生成物の構成元素の最大値・最小値を計算条件として、質量分析により得られた前記生成物の質量と整合するように前記生成物の組成を推定する組成推定手段と、
を備えることを特徴としている。【００１０】
上記「化学的な変化」とは典型的には代謝であり、この場合「生成物」は代謝物（代謝産物）である。代謝の経路は過去の様々な研究によりその多くが知られている。例えば医薬品の有効性や安全性の検証のために重要な薬物代謝は、大別して第１相反応と第２相反応との２段階に分けられることが知られており、第１相反応では、酸化、還元、加水分解などによって、原物質に、水酸基、カルボキシル基、アミノ基などの極性基が生成されたり、導入されたりすることが多い。【００１１】
そこで、本発明に係る質量分析データ方法を具現化した装置では、ユーザはそうした代謝の経路等の推定や知見などに基づき、例えば代謝反応により原物質に付加される、原物質から脱落する、又は原物質中で置換される可能性のある部分（例えば極性基）に関する情報を情報入力手段により入力する。これは例えば予め用意されている多数の選択肢の中から１乃至複数を選択するようにしてもよい。【００１２】
上記のように予測情報が入力されると、条件算出手段はそれに基づいて代謝による原物質からの各元素の増加又は減少の最大値をそれぞれ算出する。例えば水酸基（−ＯＨ）が付加される反応であれば、酸素、水素がそれぞれ１個ずつ増加することになり、いくつかの反応の可能性が指定されればそれに応じて原物質からの各元素毎の個数の増加又は減少の範囲、つまり増加最大値と減少最大値とが決まる。また原物質の組成つまり各構成元素の個数は既知であるから、上記増加最大値・減少最大値を用いて生成物の各構成元素の個数の最大値と最小値とを求めることができる。【００１３】
組成推定手段は、同定対象の生成物の質量が与えられると、例えば上記生成物の各構成元素の最大値・最小値つまり元素個数のとり得る幅を計算条件として、生成物の質量と整合性がとれるような元素の種類及び個数の組み合わせを探索する。質量分析には或る程度の誤差があり得るから、質量には適度な許容範囲を設定して該範囲に入るものは組成の候補として挙げるとよい。元素の種類やその個数の幅が設定されていないと、上述のような質量との整合性を利用した組成の探索は組み合わせ数が多すぎて実質的に不可能であるが、元素の種類や数が合理的に限定されていることで比較的短い時間で探索を行うことができ、１乃至複数の組成の候補を的確に見い出すことができる。【００１４】
また、単純に原物質に何らかの元素（１乃至複数）が付加されたり、逆に原物質から何らかの元素（１乃至複数）が脱落したりする化学的変化であることが事前に分かっている又は高い確度で推定できる場合には、原物質の質量と生成物の質量との差を用いて生成物の組成を推定するほうが有利であることが多い。何故なら、多くの場合、こうした質量差は元の質量に比べてその値が小さく、探索すべき元素の組み合わせが少なくて済むからである。【００１５】
即ち、この場合には、組成推定手段は、同定対象の生成物の質量が与えられると原物質の質量との質量差を計算し、化学的反応に伴う各構成元素の最大増加値・最大減少値を条件として、上記質量差と整合がとれるような元素の種類及び個数の組み合わせを探索する。そうして見出されたものが原物質に付加又は原物質から脱落したものであるとして、生成物の組成を推定する。これによれば、組成推定に伴う計算量を削減することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明に係る質量分析データ解析方法及び装置によれば、例えば代謝等の化学的変化により生成された生成物が未知であっても、その組成を高い確度で推定することができる。【００１７】
もちろん、生成物の組成を推定する際に、上記のように質量や質量差と構成元素の種類及び数の組み合わせとの整合性に基づいた探索を行うのに加え、他の推定情報を用いて候補を絞り込むようにしてもよい。【００１８】
例えば、ＭＳｎ分析（ｎは２以上）が可能な場合には、未知の生成物をプリカーサイオンとしてＭＳ２分析を実行することで、この生成物由来の複数のフラグメントピークが現れるマススペクトルを取得することができる。それにより各フラグメントイオンの質量を求め、この質量から元の生成物の組成を推定できるから、これを利用して生成物の組成の候補を絞ることが可能である。【００１９】
また、複数の組成の候補が挙げられた場合、その各組成式から計算される同位体分布と実際に観察される同位体分布の一致性を調べ、それに基づいて組成候補を絞ったり信頼性の順位を定めたりすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明に係るデータ解析装置を含む質量分析システムの一実施例の概略構成図。
【図２】本実施例の質量分析システムによる未知代謝物の解析処理動作の手順の一例を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００２１】
１…質量分析計
２…データ処理部
２１…マススペクトル作成部
２２…代謝物同定処理部
２３…推定条件設定部
３…入力部
４…出力部
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明に係るデータ解析装置の一実施例について、図面を参照しながら具体的に説明する。【００２３】
図１は本発明に係るデータ解析装置を含む質量分析システムの一実施例の概略構成図である。質量分析計１は例えばイオントラップ飛行時間型質量分析計（ＩＴ−ＴＯＦＭＳ）であり、導入された試料に対し所定の質量範囲に亘る質量走査を行うような質量分析を実行してマススペクトルデータを取得する。マススペクトルデータを受け取るデータ処理部２は通常パーソナルコンピュータにより具現化され、該コンピュータにインストールされた所定のプログラムを実行することで後述の処理機能が達成される。【００２４】
具体的には、データ処理部２は機能ブロックとして、マススペクトル作成部２１、代謝物同定処理部２２、推定条件設定部２３を含む。マススペクトル作成部２１は受け取ったデータに基づいてマススペクトルを作成する。代謝物同定処理部２２は質量分析により得られたマススペクトルに基づいて後述のような演算処理を実行することで、目的とする代謝物の組成を推定して１乃至複数の組成の候補を見い出して出力部４に出力する。推定条件設定部２３は入力部３から与えられる情報に基づいて代謝物同定のための計算条件を設定する。この入力部３が本発明における情報入力手段に相当し、代謝物同定処理部２２が組成推定手段に相当し、推定条件設定部２３が条件算出手段に相当する。【００２５】
次に、この質量分析システムの特徴である代謝物の同定処理の一例について、図２のフローチャートを参照しつつ説明する。ここでは一例として、或る薬物Ａの代謝物Ｂを同定する場合を考える。つまり、薬物Ａが原物質であり、代謝物Ｂが生成物である。薬物Ａの組成式は既知であり、Ｃ6Ｈ12Ｏ6（質量：180.0634u）であるとする。代謝物Ｂはこの薬物Ａが代謝（薬物代謝）を受けて化学的に変化したものである。【００２６】
この場合、質量分析計１で分析する対象の試料は、アナライト（実際に薬物Ａを生体に投与して代謝させたもの）とコントロール（薬物Ａを投与せずに、そのほかはアナライトと同一条件で採取したもの）の２つである。まず、これら２つの試料をそれぞれ質量分析計１で分析してマススペクトル作成部２１においてマススペクトルを作成する（ステップＳ１）。代謝物同定処理部２２では、２つのマススペクトルを比較し、アナライトのマススペクトルにのみ存在するピークを抽出する（ステップＳ２）。このピークは代謝により新たに発生したものであるから、このピークに対応する物質は代謝物であると推定できる。そこで、まず各ピークの質量を予め用意された代謝物データベースと照合することで既知の代謝物の同定を行う（ステップＳ３）。【００２７】
代謝物データベースに登録されていない代謝物がアナライト中に存在する場合には、同定されないピークが残り、これが未知代謝物となる。そこで、この未知代謝物のピークを抽出してその質量を読み込む（ステップＳ４）。ステップＳ３の処理で全ての代謝物が同定されていれば問題ないが、未知代謝物が存在する場合には例えばそれを知らせる表示を出力部４に対して行い、これに対してユーザはこの薬物代謝に関する情報を入力部３から入力する（ステップＳ５）。即ち、一般的に代謝の経路は過去の研究から多くが知られている。例えば薬物代謝では大別して第１相、第２相の２段階の反応が起こり、第１相では加水分解、酸化反応、還元反応などが生じ易く、第２相では硫酸、酢酸、グルタチオンなどが付加される。そこで、こうした反応の種類や付加脱離する成分（極性基など）の種類などを情報として入力する。【００２８】
上記のような代謝に関わる情報（予測情報）が入力されると推定条件設定部２３はこれに基づいて、代謝に伴う各構成元素の増加最大値及び減少最大値を算出する（ステップＳ６）。この増加最大値及び減少最大値により、代謝に伴って変化する組成の構成元素の変化幅が決まる。いま、ここでは代謝に伴う薬物Ａの元素の種類及び数の変化幅が次表のように求まるものとする。
【表１】
2008059568.tif 000003
例えば炭素（Ｃ）は、代謝に伴って元の薬物Ａから最大３個減少し、最大６個増加するような変化を生じることになる。【００２９】
また、薬物Ａの組成は既知であるから、この既知の組成と上記各構成元素の増加最大値及び減少最大値とから、未知の代謝物の構成元素の種類と個数のとり得る幅を求める条件テーブルとする（ステップＳ７）。例えば上記表１に対応して、未知代謝物の構成元素の種類と個数の最大値、最小値は表２のように求まる。
【表２】
2008059568.tif 000004
【００３０】
これが未知代謝物の組成を推定するための計算の前提となる条件である。代謝物同定処理部２２はこれを計算条件として、上述のようにピークから与えられる未知代謝物の質量と整合がとれるような元素の組み合わせを探索することで組成を推定する（ステップＳ８）。例えば未知代謝物の質量が194.0790uであるとすると、この質量に対し測定誤差などを加味した所定の許容範囲を設定し、その許容範囲内に収まるような元素の組み合わせを探索する。元素の種類や個数が限定されていないと比較すべき組み合わせの数が膨大になり、また代謝物の質量と整合性がとれるような組み合わせの数も非常に多くなるために実用的ではない。これに対しこの実施例の装置では、上記のように元素の種類や個数の幅が限定されているため、計算が比較的容易で済み、候補として挙げられる組成の数も少なくて済む。そして、こうして挙げられた組成候補を例えばリスト化して出力部４より出力する（ステップＳ９）。【００３１】
上記実施例では、表２に示したような計算条件の下で未知代謝物の質量そのものから組成の推定を行っていたが、代謝に伴う変化が薬物Ａに単純に何らかが付加されたり逆に薬物Ａから何らかが脱離したりしたものであることが分かっている場合、推定できる場合、或いはそうした仮定を行い得る場合には、薬物Ａの質量と代謝物Ｂの質量との差に関して組成を推定するほうが有利であることが多い。何故なら、よほど分子量の大きな成分が付加又は脱離したものでない限り、代謝に伴う質量変化は代謝物Ｂの質量に比べてかなりその数値が小さく、とり得る元素の組み合わせの数も少なくなるからである。【００３２】
上述の例で考えると、未知代謝物の質量が194.0790uである場合、薬物Ａとの質量の差は194.0790-180.0634=14.0156uである。この質量差の許容範囲が±10muであるとして、表１に示した元素の種類及び数を計算条件として整合性がとれるような組み合わせを探索すると、次の表３のような結果となる。
【表３】
2008059568.tif 000005
つまり、ＣＨ2のみが該当する。したがって、未知代謝物は薬物Ａに何かが付加されたものであるとの仮定の下では、この未知代謝物の組成は薬物Ａの組成にＣＨ2を付加した、Ｃ7Ｈ14Ｏ6であると推測できる。【００３３】
このようにして本発明に係る質量分析データ解析方法及び装置によれば、予測されていなかった未知の代謝物の組成を容易に且つ高い確度で推定することができる。【００３４】
なお、上記実施例は本発明の一例であって、本発明の趣旨の範囲で適宜に修正、変更、追加などを行っても本願請求の範囲に包含されることは明らかである。例えば、本発明は代謝による変化のみならず、高分子化合物の合成による化学的変化など、一般的な化学的変化に伴って生成される未知物質の同定に利用することができる。
【図１】
2008059568.tif 000006
【図２】
2008059568.tif 000007
【国際調査報告】
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