(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
サンプル中の異なる分析物の濃度の比を決定する方法であって、
二つ以上の分析物の二つ以上の個別の分析物反応を取得するために、選択した測定プロセスを用いてサンプル中の二つ以上の分析物の反応を測定し、
前記選択した測定プロセスを用いて取得した前記二つ以上の個別の分析物反応の一次関数として前記二つ以上の分析物の濃度の比を規定する一つ以上の変換法を選択し、前記一次関数は、前記濃度の比を出力する多変数回帰モデルを有し、前記回帰モデルの複数の変数は、前記二つ以上の個別の分析物反応を有し、
選択した前記一つ以上の変換法と、前記二つ以上の個別の分析物反応とを用いることによって、前記サンプル中の前記二つ以上の分析物の濃度の比をプロセッサにより算出することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記一次関数から出力される比は、ある分析物の濃度を他の分析物の濃度で除算したものとして規定される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記一次関数は、回帰変数としての測定された個別の分析物反応を有する多変数回帰モデルを用いることによって前記測定された個別の分析物反応を前記分析物の比に関連させる請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記多変数回帰は、変数が整数の乗数となる分析物の反応の積である多項回帰である請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記一つ以上の変換法で用いられる前記二つ以上の個別の分析物反応は、前記一つ以上の変換法の一部として変換が行われる請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記変換によって、回帰モデルで用いられる回帰項の数を減少させる請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記変換によって、長い実験校正間隔(longer laboratory calibration interval)を容易にする請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記変換によって、実験校正(laboratory calibration)に必要な校正数を減少させる請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記変換は、前記個別の分析物反応の二つを算術的に組み合わせる請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記変換は、
【数１】
0005567567.tif 000021
として規定され、この場合、ｚ１及びｚ２は、前記測定された分析物反応であり、ｘ１及びｘ２は、変換された反応であり、ａ１１，ａ１２，ａ１３，ａ２１，ａ２２及びａ２３は、校正することができる係数である請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記変換は、規則的なユーザ校正スケジュールで決定されない一つ以上の係数を用いる請求項５に記載の方法。
【請求項１２】
前記変換は、ユーザロットスケジュールで決定される一つ以上の係数を用いる請求項５に記載の方法。
【請求項１３】
前記選択した測定プロセスはＨＰＬＣである請求項５に記載の方法。
【請求項１４】
前記選択した測定プロセスは免疫測定法である請求項５に記載の方法。
【請求項１５】
前記選択した測定法は、電気泳動法、キャピラリー電気泳動法、分光法、クロマトグラフィー、表面プラズモン共鳴のうちの一つである請求項５に記載の方法。
【請求項１６】
前記分析物の一つ以上は、タンパク質、炭水化物又は核酸である請求項５に記載の方法。
【請求項１７】
前記分析物は、糖タンパク質である請求項５に記載の方法。
【請求項１８】
前記分析物の一つは、ヘモグロビンＡ１ｃである請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記二つの分析物は、ヘモグロビンのグリコシル化形態及びトータルヘモグロビンである請求項５に記載の方法。
【請求項２０】
二つ以上の分析物の濃度の比を測定する装置であって、
サンプル中の二つ以上の分析物の反応を測定することができる測定モジュールと、
前記測定モジュールからの測定された分析物反応を格納するメモリと、
前記測定モジュールから取得した分析物の測定された反応の一次関数として二つ以上の分析物の濃度の比を規定する一つ以上の変換方法を実行する命令を有するコンピュータ読取可能コードを含み、前記一次関数は、前記濃度の比を出力する多変数回帰モデルを有し、前記回帰モデルの複数の変数は、前記二つ以上の個別の分析物反応を有する、コンピュータ読取可能媒体と、
前記一つ以上の変換法を用いて前記二つ以上の分析物の濃度の比を計算するために前記コンピュータ読取可能媒体の前記コンピュータ読取可能コードを実行するプロセッサと、
を備える装置。
【請求項２１】
前記測定モジュールは、前記分析物の反応を測定するために多重(multiplex)免疫測定法を用いる請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
サンプル中の異なる分析物の濃度の比を決定する命令を有するコンピュータ読取可能なコードを有する非一時的コンピュータ読取可能媒体であって、前記コンピュータ読取可能なコードは、
二つ以上の分析物の二つ以上の個別の分析物反応を取得するために、選択した測定プロセスを用いてサンプル中の二つ以上の分析物の反応を測定するコードと、
前記選択した測定プロセスから取得した分析物の二つ以上の個別の反応の一次関数として二つ以上の分析物の比を規定する変換法を選択し、前記一次関数は、前記濃度の比を出力する多変数回帰モデルを有し、前記回帰モデルの複数の変数は、前記二つ以上の個別の分析物反応を有する、コードと、
前記選択した変換法及び前記サンプルからの測定された分析物反応を用いて前記サンプルの二つ以上の分析物の濃度の比を算出するコードと、
を備えることを特徴とするコンピュータ読取可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２００８年８月２１日に出願された米国非仮特許出願第１２／１９６，１３２号（代理人整理番号０２５５８Ｂ−０８２５００ＵＳ）の継続出願であり、その利益を主張し、その内容は、参照によりそのままここに組み込まれる。
【０００２】
１．発明の分野
【０００３】
本発明は、一般的に、サンプル中の分析物の比を測定する方法に関する。その方法は、一般的に、結果を比で表現する分析物の任意の対に適用することができる。さらに、複数の比を、分析物の複数の対の比で表現することができる。
【背景技術】
【０００４】
２．従来技術の説明
【０００５】
サンプル中の２以上の分析物の比を算出することは、様々な状況において有用な比較である。比は、サンプル中の分析物の組成又は濃度の変動を補償するために頻繁に用いられる。例えば、尿に存在する分析物を測定するとき、所定のサンプルの分析物の濃度が著しく変動する可能性がある。これらの濃度変動を、サンプル中に存在する異なる分析物間の比を作り出すことによって正規化することができる。例えば、比を、尿の分析物の濃度と尿のクレアチニンの濃度との間で作り出すことができる。サンプル中の二つの分析物の間でこのような関係を作り出すことによって、濃度の変動を考慮した更に有意義な測定を行うことができる。総タンパク質又はアルブミンのような特定のタンパク質の濃度に対する組織中の所望の分析物の濃度を正規化することもできる。比は、測定中の相関誤差、例えば、希釈誤差を補償することもできる。
【０００６】
分析物の濃度比を計算する最も一般的な従来の方法の簡単な説明を、図１に示す。
【０００７】
ステップ１０１において、検体を患者から取り出す。検体の例は、血液、尿又は他の体液を含む。検体は、分析物の比を測定し及び算出するサンプルの基(basis)を形成する。検体は、患者から直接来る必要はない。検体は、他のソースから利用することができる。
【０００８】
ステップ１０２において、検体を予処理サンプルに変換する。予処理サンプルを、テストサンプルと称することもできる。このステップは、任意の分析物の測定が行われる前に検体に対して行われることから成る。例えば、所定の例において、検体を標本化し、特定量によって希釈することができる。他の例において、抗凝血剤を検体に加えることができる。このステップは、全体が変質しない検体(entire unaltered specimen)を予処理サンプルとして用いるときには任意である。
【０００９】
ステップ１０３及び１０４においてサンプルが測定される。これら二つのステップにおいて、サンプルの関心の量は、反応で表現される。ステップ１０３は、表示用の予処理サンプルの準備ができている機器によって行われる全ての処理から成る。サンプルの処理は、様々なステップを含むことができる。一例として複数の分析物のサンドイッチ免疫測定法(multi-analyte sandwich immunoassay)を用いることによって、サンプルは、固相に付着する抗体又は結合試薬(binding reagents)と反応し、固相は、非結合物質(unbound material)を除去するよう洗浄され、１以上の標識抗体又は結合試薬に反応し、次の反応の表示のために非結合標識抗体を除去するよう洗浄される。他の例は、高速液体クロマトグラフィー（ＨＰＬＣ）、免疫測定法、電気泳動法、キャピラリー電気泳動法、紫外／可視／赤外分光法、ラマン分光法、表面増感ラマン分光法、質量分析、ガスクロマトグラフィー等を含む。サンプルに対して処理ステップを行う必要がない場合があってもよい。
【００１０】
ステップ１０４において、比に用いられるサンプル中の各分析物の反応を決定するために、選択した表示(reading)法を用いる。ステップ１０４を、分析物（反応）表示と称する。適切な表示法は、蛍光、吸光度、反射率、イオン電流、電気化学ポテンシャル、光学密度、色、表面プラズモン共鳴等を含む。選択した処理法及び表示法は、測定されるサンプル及び分析物の性質に依存する。選択した測定法を用いて測定される分析物の反応を、選択した方法に適切な任意の単位とすることができる。これらの単位を、蛍光単位(fluorescence units)、光学密度、色、イオン電流、化学発光単位(chemiluminescence units)、電気信号等とすることができる。分析物を、多重化形式(multiplexed format)で測定することもでき、この場合、複数の分析物が１回(single pass)で測定され、又は複数の分析物を複数の個別の分析において測定することができる。
【００１１】
その後、分析物の反応は、対応する濃度に変換される。このステップをステップ１０５及び１０６に示す。典型的には、この変換は、較正曲線のような手段(device)を用いることによって行われる。
【００１２】
分析物の濃度の比を計算する前に各分析物の反応を個別に濃度値に変換する必要がある。分析物の濃度値は、所定の分析物の測定された反応だけでなくサンプル中の他の分析物の反応にも依存しうる。その理由は、分析物間の交差反応のような相互作用があるからである。選択した測定法を用いて測定されたサンプル中の分析物の反応と同一サンプル中の分析物の濃度との間の関係は、典型的には非線形的である。このような非線形的な関係のために、分析物の反応の比は、分析物の濃度の比とは全く異なる。したがって、分析物の濃度の比を計算すべき場合に比を計算する前に各分析物の濃度を個別に算出する必要がある。
【００１３】
較正曲線は、典型的には、分析物の反応を濃度値に変換するために用いられる。分析物の較正曲線は、曲線のモデルを選択し、任意の測定を行う前に分析物の濃度が既知であるサンプルのセットから分析物の反応を測定してモデル係数の値を決定することによって作り出すことができる。これらの既知のサンプルから得られた分析物の反応を、濃度が未知であるサンプル中の分析物の濃度を推定するために用いられる較正曲線を作り出すためにグラフ化することができる。濃度値に変換すべき各分析物の反応に対して個別の較正曲線を作り出す必要がある。実際には、決定された係数値を有するモデルの式を、グラフ化することなく濃度を直接決定するために用いることができる。較正曲線に対する参照が一般的に用いられる。その理由は、較正曲線に対する参照が較正式に対する参照よりも説明に役立つからである。
【００１４】
ステップ１０７において、所望の分析物の比を決定するために、較正曲線を用いて計算された個別の濃度を用いる。これを、除算のような簡単な数学演算によって行うことができる。分析物の比は、典型的には単位がない(unitless)。
【００１５】
測定した比を、異なる測定法を用いて測定した比に整合させるために、ステップ１０７で取得した比を調整することが時々必要となる。このステップをステップ１０８に示す。比が特定の測定法を用いて決定されるように比を表すことが多くの場合に一般的であり、このような特定の測定法はステップ１０３及び１０４で用いられる方法と同一でないことがあるので、このような追加の変換が行われる。これらの異なる測定法によって取得した分析物の比の間に顕著な違いが存在することがあり、値を、二つの形式間で変換することができる。ステップ１０８は、特定の分析物の比を最終的にどのように表すかに応じた任意のステップである。標準化された比の測定の追加の情報を、２００７年５月に刊行された「ＩＤＶ技術」の「ＨｂＡ１ｃを説明するために提案された変更」("Proposed changes for reporting HbA1c", IVD Technology (May 2007))及び２００８年に刊行された「臨床化学」の５４：６号の１０９８〜１０９９頁の「ヘモグロビンＡ１ｃ測定の標準化の実現」("Implementation of Standardization of Hemoglobin A1c Measurement", Clinical Chemistry, 54:6, 1098-1099 (2008))で見つけることができ、両方の参考文献は、参照によりそのままここに組み込まれる。
【００１６】
分析物の比を決定するこのような既知の方法は、多数の問題を有する。サンプル中の分析物間の相互作用により、既知の方法に誤りが生じうる。第１の分析物の反応は、第２の分析物の反応に影響を及ぼし、第２の分析物の反応を変化させることがある。例えば、免疫測定法のような一部の測定法において、第１の分析物の反応を測定するために用いられる第１の抗体は、サンプル中の第２の分析物と相互作用することもある。このような交差反応は、第２の分析物の異なる値の各々に対して第１の分析物の異なる較正曲線を必要とする。単一の平均的な較正曲線が第１の分析物に対して作り出されるが、これは、当該分析物に対して得られる反応に不正確さ(inaccuracy)が生じうる。さらに、第２の抗体がサンプル中の第１の分析物に反応することもある。このことは、問題を悪化させる。
【００１７】
既知の方法の他の問題は、各分析物に対して較正曲線を作り出し及び維持する必要があることである。これは、各曲線に対する適切な較正モデル及びキャリブレータの選択を伴う。
【００１８】
既知の方法の他の問題は、反応レベルで関連付けられる雑音を除去する機会が比較的少ないことである。このような除去は、濃度の比の決定中にのみ行われる。
【００１９】
分析物の比を決定する提案方法は、方法の一部としてもはや個別の分析物の濃度を直接用いなくすることによって、分析物の比を決定する従来の方法を改善する。使用を更に簡便にするのに加えて、提案方法は、更に正確な分析物の比を生成する。その理由は、提案方法が本質的にはサンプル中の分析物間の相互作用からの表示に導入される相互作用を処理するからである。提案方法は、単一の校正モデルしか必要とせず、反応レベルで関連付けられる雑音を更に良好に除去することによって、追加の利点を提供することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２０】
新しい提案方法は、分析物の比を取得するために測定方法からの反応を直接用いることによって従来技術を改善する。個別に測定された分析物の反応を濃度値に変換するための校正曲線の使用のような中間変換は、所望の比を取得するために必要とされない。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
分析物の比を、校正曲線の対を用いることによって反応から決定される濃度の比を取り出すのではなく単一の校正表面(calibration surface)を用いて反応から直接決定する。校正曲線と同様に、表面に内在する校正式を、表面をグラフ化することなく用いることができる。ここで使用するように、表現「校正表面」は、表現「反応表面」(response surface)と同義である。校正表面は、所望の分析物の比を、従属ｙ軸として有し、反応の適切な組合せを、独立ｘ１軸及びｘ２軸として有する。ｘ１軸及びｘ２軸に対して用いられる反応の組合せが、データに適合する簡単なモデルを提供するために最初に選択される。しかしながら、それは、二つの分析物の反応の相関誤差によって生じた最終的な分析物の比の誤差を減少することもできる。良好な適合(good fit)により不適合誤差(lack-of-fit error)を減少し、校正表面を維持するのに必要なキャリブレータの数を減少させることができる。良好な適合により校正間の時間間隔を増大することもできる。異なるタイプの校正を異なる間隔で行うことができる。例えば、特定ロット(specific lot)の試薬に対してロット特定校正(lot specific calibration)を試薬製造者によって行うことができ、それに対し、実験校正(laboratory calibration)を、患者の標本化及び管理を行う実験室によって比較的短い間隔で行うことができる。
【００２２】
新たな方法は、多くの点で従来技術を改善する。新たな方法は、分析物の反応を分析物の濃度に変換する中間変換をもはや必要としない。校正曲線のような手段は、必ずしも分析物の比を算出するのに特別に適合されておらず、その結果、中間ステップとしてのそのような手段の使用は、従来既知の方法における不正確さの多くにおいて重大な要因となる。
【００２３】
中間変換を除外することによって、分析物の測定に導入されるあらゆる雑音も良好に処理する。分析物の反応を、分析物の反応に共通の雑音を減少するように組み合わせることができる。反応の組合せを、変換法の回帰モデルの独立変数として役立てるために用いることができる。
【００２４】
さらに、測定された分析物の反応を潜在的に妨げうるサンプル中の分析物間のあらゆる相互作用は、この方法において更に良好に説明される。このような不正確さの潜在的な原因は、回帰モデルを作り出すために用いられる既知のサンプルにも存在し、したがって、不正確さは、このモデルにおいて本質的に説明される。特定の分析物にそれぞれ適合した校正曲線の対は、これらの妨害を処理することができず、したがって、このような不正確さの原因を処理することができない。
【００２５】
提案方法の他の利点は、（係数において）線形的な回帰モデルを後に説明するように一部の実施の形態で用いる場合に回帰モデルが最小二乗平均誤差を最小にする更に一般的な方法ではなく連立方程式の最小二乗平均解(least-mean-square solutions)を許容することである。これは、更に一般的な方法に関連した大域的最小点ではなく極小を見つけることの問題を回避することによって更に迅速かつロバストな計算を許容する。
【００２６】
最後に、新たな方法は、従来の方法よりも簡便である。回帰モデルを作り出した後、反応に対する濃度の校正曲線のような手段を通じて中間値に変換することは必要とされていない。その理由は、新たな方法が測定プロセスを通じて取得した反応を直接用いるからである。一度回帰モデルが作り出されると処理に伴うステップ数が更に少なくなるので、所望の比を見つけるために新たな方法を実行する人にとって更に都合がよくなる。
【００２７】
一実施の形態は、サンプル中の分析物の一つ以上の比を決定する方法を対象にする。方法は、先ず、二つ以上の個別の分析物の反応を取得するために、選択した測定プロセスを用いてサンプル中の二つ以上の分析物の反応を測定する。次に、一つ以上の変換法を選択する。これらの変換法は、分析物の比を、選択した測定プロセスを用いて取得した個別の分析物の反応の一次関数として規定する。最後に、サンプル中の分析物の一つ以上の比を、選択した一つ以上の変換法及び選択した測定プロセスを用いて取得した個別の分析物の反応を用いることによって算出する。
【００２８】
他の実施の形態は、二つ以上の濃度比を測定する装置を対象とする。装置は、サンプル中の分析物の反応を測定することができる測定モジュールと、測定モジュールからの測定された分析物の反応を格納するメモリと、分析物の分析物比を測定モジュールから取得した分析物の個別の反応の一次関数として規定する変換法を実行する命令を有するコンピュータ読取可能コードを含むコンピュータ読取可能媒体と、変換法を用いて分析物の濃度比を計算するためにコンピュータ読取可能媒体のコンピュータ読取可能コードを実行するプロセッサと、を備える。
【００２９】
他の実施の形態は、分析物の分析物値の比を測定プロセスから取得した分析物の個別の反応の一次関数として規定する変換法を計算する方法を対象とする。方法は、変換法を演算するために用いられる統計的に十分な数の適切なキャリブレータを選択し、キャリブレータは、分析物の既知の比を有し、キャリブレータの分析物の反応を測定するために用いられる測定プロセスを選択し、測定プロセスを用いてキャリブレータの分析物の反応を測定し、変換法を演算するために用いられる回帰モデルを選択し、変換法を作り出すために回帰モデルを使用し、回帰モデルは、分析物の反応を独立変数として使用し、既知の分析物比を従属変数として使用する。
【００３０】
他の実施の形態は、選択した測定プロセスを用いてテストサンプル中の分析物の反応を測定するコードと、選択した測定プロセスから取得した分析物の個別の反応の一次関数として分析物の比を規定する変換法を選択するコードと、選択した変換法及びテストサンプルからの測定した分析物の反応を用いてテストサンプルの分析物の比を計算するコードと、を備えるコンピュータ読取可能媒体を対象とする。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】図１は、サンプル中の二つの一般的な分析物の比を計算する既知の方法を示すフローチャートである。
【図２】図２は、サンプル中の二つの一般的な分析物の比を計算する提案方法を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明を実施するために用いることができるコンピュータシステムのブロック図である。
【図４】図４は、ＨＰＬＣ測定法によって％Ａ１ｃを計算する提案方法を示すフローチャートである。
【図４ａ】図４ａは、複数の分析物の免疫測定法によって％Ａ１ｃを計算する提案方法を示すフローチャートである。
【図５】図５は、ＨＰＬＣ測定法によって生成されたクロマトグラムである。
【図６ａ】図６ａは、ＨＰＬＣによって取得した反応に対する校正表面法の適用の変動１の校正表面(Calibration Surface)の表示を与えるコンタープロットである。
【図６ｂ】図６ｂは、図６ａの校正表面のパラメータ表示である。
【図６ｃ】図６ｃは、決定された％Ａ１ｃ値と既知の値との間の差を既知の値に対してプロットした、図６ａに対応する差のプロットである。
【図７ａ】図７ａは、ＨＰＬＣによって取得した反応に対する校正表面法の適用の変動２の校正表面の表示を与えるコンタープロットである。
【図７ｂ】図７ｂは、図７ａの校正表面のパラメータ表示である。パラメータ値から独立した結果、単一のラインとなる。
【図７ｃ】図７ｃは、決定された％Ａ１ｃ値と既知の値との間の差を既知の値に対してプロットした、図７ａに対応する差のプロットである。
【図８ａ】図８ａは、ＨＰＬＣによって取得した反応に対する校正表面法の適用の変動３の校正表面の表示を与えるコンタープロットである。
【図８ｂ】図８ｂは、図８ａの校正表面のパラメータ表示である。
【図８ｃ】図８ｃは、決定された％Ａ１ｃ値と既知の値との間の差を既知の値に対してプロットした、図８ａに対応する差のプロットである。
【図９ａ】図９ａは、ＨＰＬＣによって取得した反応に対する校正表面法の適用の変動４の校正表面の表示を与えるコンタープロットである。
【図９ｂ】図９ｂは、図９ａの校正表面のパラメータ表示である。
【図９ｃ】図９ｃは、決定された％Ａ１ｃ値と既知の値との間の差を既知の値に対してプロットした、図９ａに対応する差のプロットである。
【図１０ａ】図１０ａは、複数の分析物の免疫測定法によって取得した反応に対する校正表面法の適用の変動５の校正表面の表示を与えるコンタープロットである。
【図１０ｂ】図１０ｂは、図１０ａの校正表面のパラメータ表示である。
【図１０ｃ】図１０ｃは、決定された％Ａ１ｃ値と既知の値との間の差を既知の値に対してプロットした、図１０ａに対応する差のプロットである。
【図１１ａ】図１１ａは、複数の分析物の免疫測定法によって取得した反応に対する校正表面法の適用の変動６の校正表面の表示を与えるコンタープロットである。
【図１１ｂ】図１１ｂは、図１１ａの校正表面のパラメータ表示である。
【図１１ｃ】図１１ｃは、決定された％Ａ１ｃ値と既知の値との間の差を既知の値に対してプロットした、図１１ａに対応する差のプロットである。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
多様な分析物を対象とした多様な実施の形態で実現することができる分析物の比を計算する改善方法を、種々の実施の形態に従ってここに開示する。特に、異なる実施の形態に対するあり得る分析物は、タンパク質、ペプチド、炭水化物、小分子、核酸、又は計算し及び比として表現することができるその他の物質を含むことができる。
【００３３】
２．提案方法の一般的な説明
【００３４】
図２は、一実施の形態による二つの分析物の濃度比の計算を伴う一般的なステップを示す。この説明から明らかなように、プロセス中に異なる変換法を作り出し及び用いることによって、他のタイプの分析物比を生成するためにこの提案方法の他の実施の形態を容易に変更することができる。
【００３５】
ステップ２０１〜２０４は、図１に示したステップ１０１〜１０４とほぼ同一である。ステップ２０１において、患者標本を取得する。ステップ２０２において、この患者標本を予処理又はテストサンプルに変換する。ステップ２０３及び２０４は、共に測定プロセスを備える。サンプルは、ステップ２０３において表示のために処理され、サンプル中の各分析物に対する反応を生成するステップ２０４において表示される。既知の方法に関連して説明したように、上記ステップの一部を、標本の性質及び分析物の反応を測定するために用いられる測定法に応じて任意にすることができる。
【００３６】
図２のステップ２０３及び２０４において、サンプル中の分析物の反応を測定するために、選択した測定法を用いる。このステップで測定法を選択するための考察は、ステップ１０３及び１０４における考察と同様である。ステップ２０４における分析物の反応の表示を、サンプル中の結合又は非結合抗体に関連した蛍光タグから発する蛍光の定量化のような種々の技術によって行うことができる。選択した測定法から結果的に得られる反応は、図２の分析物反応１及び分析物反応２としてリストされる。
【００３７】
ステップ２０５において、分析物の比を計算する既知の方法と提案方法との差が明らかになる。図２に示す実施の形態において、このステップは、測定した分析物の反応を所望の分析物の比に直接変換する変換法を用いる。図２で概説したプロセスを開始する前に変換法が作り出される。変換法を、後に更に説明するように一連のステップから構成することができる。複数の分析物の比を取得するために、複数の変換法を、測定された分析物の反応において用いることができる。分析物の反応を所望の分析物の比に変換するための変換を用いた後、プロセスが完了する。
【００３８】
図２の実施の形態の変換法を、分析物の反応を分析物の比に変換する任意の数学的関係とすることができる。提案方法の一実施の形態において、変換法は２ステップからなる。第１のステップは、二つ以上の回帰変数(regression variables)を取得するために分析物の反応を組み合わせ又は変換する。第２のステップは、所望の分析物の比を取得するために回帰モデルの回帰変数を用いる。回帰モデルを、多重線形回帰モデルとすることができる。回帰モデルは、更に複雑な回帰モデルを用いることもできる。
【００３９】
第１のステップは、二つ以上の回帰変数を取得するために、表示された分析物の反応を機能的に組み合わせる。例えば、一実施の形態において、第１の回帰変数を、二つの分析物の反応の比に設定し、第２の回帰変数を、それ自体独立した(standing on its own)分析物の反応の一つに設定することができる。他の多くのあり得る変換が可能であり、他の変換の例を、この開示で後に更に詳細に与える。
【００４０】
変換法の本実施の形態の第２のステップは、所望の比を二つの回帰変数の関数として見つけるために回帰モデルを用いる。回帰の独立変数を、所望の分析物の比とする。この分析物の比を、濃度比又は濃度比に数学的に関連した比とすることができるが、そうである必要はない。変換及び回帰モデルを作り出す必要があり、これらの係数の値は、未知のサンプルの分析物の比を決定するのに用いられる前に決定される。
【００４１】
この変換は、所望の分析物の比を決定するために回帰モデルとともに用いられる。この変換は、図１のステップ１０８を組み組むことができ、したがって、図１の示すような濃度の比を計算する必要を回避する。変換の目的の一つは、データに十分適合する必要のある回帰項の数を減少することである。一部の実施の形態において、定数項、線形項及び必要な場合の線形項の積しか必要としない。一実施の形態において、変換係数と回帰係数の組合せは、係数値の決定を分離する時間間隔によって規定される複数のレベルにグループ分けされる。例えば、３レベルのグループ化は、以下の３レベルからなることができる：１）間隔がユーザ校正スケジュールによって決定され、２）間隔が試薬製造者による新たな試薬ロットのリリースによって規定され、３）間隔が方法又はモデルの変更によって決定される。
【００４２】
ＨｂＡ１ｃの実施の形態に対する変換及び回帰モデルを一緒に作り出す一方法の一実施の形態の概要を、以下説明する。
【００４３】
１．ＨｂＡ１ｃ値の臨床範囲及び方法によって適合される全Ｈｂ濃度の範囲をカバーするサンプルセットを生成。サンプルセットを、範囲をカバーする等しく間隔を開けた値のグリッドとする。そのようなグリッドを、低い値及び高い値で開始するとともに希釈のセットを実行することによって取得することができる。変換及び回帰モデルが複雑でない場合には５×５グリッドが適切であり、それに対し、変数及び回帰モデルが複雑である場合には９×９グリッドが適切である。所望の濃度範囲をカバーするサンプルが利用できない場合、このステップで概説したような一連の希釈を用いる必要がない。
【００４４】
２．３組の(in triplicate)サンプルを処理(run)する。反応の全ては、ここでは自動校正と称されるプロセスにおけるキャリブレータ及び未知なもの(unknowns)の両方として用いられる。
【００４５】
３．不適合許容基準(Lack-of-Fit acceptance criteria)を満足し、変換係数を最適化し、かつ、回帰モデル係数値を決定すると予測することができる最少の数の項を含む変換及び回帰モデルを用いた開始。
【００４６】
４．不適合許容基準を満足するまで変換又は回帰モデルに項を系統的に追加する。
【００４７】
このＨｂＡ１ｃの実施の形態の更なる詳細は、この開示において後に含まれる。
【００４８】
図３は、本発明に一実施の形態を実施するために用いることができるコンピュータシステム３００のブロック図である。コンピュータシステム３００は、複数の入力モジュールを有する。分析物測定モジュール３０１は、テストサンプル中の分析物の反応を測定するために用いられる。このモジュールは、分析の反応を測定するために選択された測定法に応じて本発明の異なる実施の形態間で変更される。標準的なキーボード３０２及びマウス３０３も示す。コンピュータシステム３００は、コンピュータ内に種々の典型的なコンピュータ部品を有する。これらの部品は、システムバス３０４、一つ以上のディスクドライバ３０５、ＲＡＭ３０６及びプロセッサ３０７を有する。実施の形態の正確な性質に応じて他の部品が存在してもよい。図３は、システムのユーザに情報を表示することができるモニタ３０８も示す。
【００４９】
本発明の実施の形態において、ステップ２０２の場合ように作成された予処理サンプルが分析物測定モジュール３０１に配置され、この場合、サンプルが更に処理され、サンプル中の分析物の反応が測定される。その後、この情報は、システムバス３０４に沿ってコンピュータシステムに転送され、プロセッサ３０７を用いることによって、適切な変換法が分析物反応データに適用される。変換法を実現するためにプロセッサ３０７が実行する命令は、ＲＡＭ３０６やディスクドライブ３０５のようなコンピュータ読取可能媒体に格納される。変換法をこの同一媒体に格納することもできる。結果的に得られる比をモニタ３０８に表示することができる。本発明の他の実施の形態は、他の通信手段を用いて分析物の比を出力することができる。例えば、コンピュータシステムは、測定された比を、プリンタを用いて印刷し、又は、測定された比をネットワーク上の他のコンピュータに送信することができる。
【００５０】
ヘモグロビンの実施の形態
【００５１】
提案方法の一実施の形態として、ＨｂＡ１ｃの測定に着目する。ＨｂＡ１ｃは、糖尿病患者において最も一般的に測定される一つの特定タイプのグリコシル化ヘモグロビンである。人間の赤血球は、ブドウ糖が自由に通過するのを許容し、グリコシル化ヘモグロビンＨｂＡ１ｃは、ブドウ糖を添付することによってヘモグロビン分子のβ鎖Ｎ末端バリンを形成したヘモグロビン成分を参照する。非糖尿病患者において、９０％を超えるトータルヘモグロビンはグリコシル化していない。ＨｂＡ１ｃそれ自体は、典型的には約４〜７％のトータルヘモグロビンを構成する。糖尿病患者において、ＨｂＡ１ｃの濃度の割合は、血糖値を良好に制御できない患者中のトータルヘモグロビンの２０％を超える。
【００５２】
グリコシル化ヘモグロビンは、血液中の環境ブドウ糖濃度(ambient glucose concentration)に正比例する割合で形成される。ブドウ糖とヘモグロビンとの間の反応は、最終的には不可逆かつ低速である。その結果、人間の赤血球の１２０日の生存期間中にトータルヘモグロビンのごく一部しか糖化されない。この結果、血液中のグリコシル化ヘモグロビンの濃度は、長期間血糖値をモニタするために用いることができる血糖値の重み付けされた移動平均を提供する。２〜３ヶ月の期間をカバーするこの移動平均は、糖尿病患者の血糖管理を評価することができる。トータルヘモグロビンに対するＨｂＡ１ｃの比は、糖尿病を患った患者の健康状態を測定する共通方法となる。
【００５３】
ＨｂＡ１ｃレベルを、多数の方法で表現することができ、そのように行うために許容される方法の一つは、トータルヘモグロビンの割合（％ＨｂＡ１ｃ）として全米グリコヘモグロビン標準化プログラム（ＮＧＳＰ）単位でＨｂＡ１ｃを表現することである。他の許容される方法は、ｍｍｏｌ  ＨｂＡ１ｃ／ｍｏｌ  トータルＨｂの国際臨床化学連合（ＩＦＣＣ）単位でＨｂＡ１ｃを表現することである。これらの単位における１０倍の差の因子に加えて、二つの規格で用いられる異なる基準方法による違いもある。ＨｂＳ，ＨｂＣ，ＨｂＥ，ＨｂＡ２及びＨｂＦのような他のヘモグロビン変異タンパク質(hemoglobin variant protein)を、トータルヘモグロビンの割合として表現することもできる。
【００５４】
ＨｂＡ１ｃを測定するＨＰＬＣ法
【００５５】
提案方法の一実施の形態は、ＨｂＡ１ｃを測定するＨＰＬＣ法を用いる。
【００５６】
図４は、一実施の形態によりＨｂＡ１ｃを測定するＨＰＬＣ法によるトータルヘモグロビンに対するＨｂＡ１ｃの比の計算を伴うステップを示す。
【００５７】
ステップ４０１〜４０４は、図１に示すステップ１０１〜１０４及び図２のステップ２０１〜２０４とほぼ同一である。ステップ４０１において、患者検体を取得する。ステップ４０２において、この患者検体は予処理サンプルに変換され、この予処理サンプルを、時系列のピークとしてクロマトグラフィーカラムから溶出した成分に分けるために、ＨＰＬＣが用いられる。ステップ４０４において、成分は吸光度検出器のフローセルを順次通過し、吸光度検出器は、溶出の濃度を、クロマトグラムとして視覚化することができる吸光度値に変換する。クロマトグラムのピークは、予処理サンプルの個別の成分に対応する。その後、ピークのエリアを決定する。ヘモグロビンのグリコシル化成分(glycosylated component)ＨｂＧｒに対する反応は、単一ピークのエリアとして決定され、それに対し、全成分ＨｂＴｒに対する反応は、選択したピークのエリアの和である。
【００５８】
表１は、準備した５×５×３サンプルセットからの反応データの表である。最初の二つの列は、ｍＡＵ−秒におけるＨｂＧｒの反応及びＨｂＴｒの反応を含み、三番目の列は、５×５×３サンプルグリッドの配置に従ってサンプルを識別するために三つの数字の組合せを用いる。ＩＤの一番目の数字は、％Ａ１ｃレベルに対応し、ＩＤの二番目の数字は、ＨｂＴｃ（トータルヘモグロビン濃度）レベルに対応し、ＩＤの三番目の数字は、反復数である。レベル１１は、％Ａ１ｃ＝５．３６５％お呼びＨｂＴｃ＝０．４２ｇｍ／Ｌに対応する。レベル５５は、％Ａｌｃ＝１７．４２０％及びＨｂＴｃ＝２．１ｇｍ／Ｌに対応する。残りのレベルは、レベル１１とレベル５５との間の値で等間隔に配置されている。このサンプルセットに対して、希釈は、処理ステップではなく予処理ステップ中に行われる。
【表１】
0005567567.tif 000002
【００５９】
図５は、この分離を示すクロマトグラムである。それは、ＩＤ＝２４．３として表１の三番目の列にラベルを付したサンプルに対応する。列１のＨｂＧｒ値は、ｍＡＵ−秒の単位で表現される、５０４を付したピークのエリアに対応する。そのピークは、第２のピークであり、単一のピークの頂点によって識別される二つの重なり合ったピークのうちの大きいほうである。対となる小さい方のピークは、非常に小さいので識別することができない。列２のＨｂＴｒ値は、ｍＡＵ−秒の単位で表現される、５０１，５０２，５０４及び５０５を付したピークのエリアの和に対応する。これらは、ヘモグロビンの全てのＡ（大人）成分である。ピーク５０３は、Ｆ（胎児）成分として識別され、従って和に含まれない。
【００６０】
四つの異なる実施の形態を表す四つの変形例を、以下説明する。各変形例は、モデル及び変換によって規定される。各変形例は、モデル及び変換において表１のＨＰＬＣデータを用いることによって構成される。モデルの式は、形態
【数１】
0005567567.tif 000003
を有する。この場合、ｘ１及びｘ２は、分析物の反応に関連して規定される変換された変数である。この式は、多項回帰を表し、この場合、変数は、整数の乗数(integer powers)となる分析物の反応の積である。
【００６１】
（ｚ１で表される）ＨｂＧｒ及び（ｚ２で表される）ＨｂＴｒは、変換
【数２】
0005567567.tif 000004
を用いて変換される。
【００６２】
これらの式は、校正表面を規定する。これらの式に対する係数は、サンプルを用いて決定され、この場合、ｙの値は既知である。反応ｚ１及びｚ２は、測定によって決定される。一度係数が決定されると、未知のサンプルに対するｙの値を決定するために、測定された反応を用いることができる。ヘモグロビン法におけるＨｂＡ１ｃの測定に対して、ｙは、％Ａ１ｃと通常称される％ＨｂＡ１ｃに対応する。
【００６３】
これらの変形例を説明するために用いられる計算は、ＭＡＴＬＡＢ
【数３】
0005567567.tif 000005
で開発されたスクリプトを用いて行われる。他のアプリケーションをこのモデリングに用いることもできる。したがって、これらの変形例で用いられる特定のモデル及び変換は、行列を表すＭＡＴＬＡＢフォーマットに基づいた表記で表現される。モデルに対して、含まれる用語は、モデルに対する式の添字に対応する整数の対によって指定される。対の要素はコンマによって分離される。異なる対はセミコロンによって分離される。ペアのセットを識別するために角括弧が用いられる。変換に対して、標準的なＭＡＴＬＡＢ行列の表記は、行列Ａによって指定された第１の変換及び行列Ｂによって指定された第２の変換が用いられる。
【００６４】
例えば、Ａ＝［５，５，１；１，−５，３］は、ａ１１＝５，ａ１２＝５，ａ１３＝１，ａ２１＝１，ａ２２＝−５及びａ２３＝３に対応する。モデル項は、モデルの所定の項に対するｘ１又はｘ２の乗数に対応する。例えば、モデル＝［０，０；１，０；０，１；１，１；１，２；１，３］は、モデル：ｙ＝β００＋β１０ｘ１＋β０１ｘ２＋β１１ｘ１ｘ２＋β１２ｘ１ｘ２２＋β１３ｘ１ｘ２３に対応する。Ｂの項は、同様に生じる。
【００６５】
モデル係数の値を決定するに際し、変換されたデータは、丸め誤差を防止するためにスケール化(scaled)される。スケール化された係数値は、これらがモデル中に出現するのと同一のオーダーで存在する。スケール化は、ＨｂＧｒデータをスケールＡで除算するとともにＨｂＴｒデータをスケールＢで除算することによって行われる。スケール化された値は、係数値とともに存在する。
【００６６】
全ての変形例において、自動校正と称されるプロセスが用いられる。データ行列中の７５サンプルの全ては、キャリブレータとして用いられ、未知のものとして用いられる。このように決定された誤差は、実行誤差(run error)内にある。「分散成分分析」(Analysis of the Components of Variance)と称される標準的な技術を用いることによって、実行誤差内の誤差は、分散として表現され、成分に分割される。関心のある二つの成分は、（純粋誤差(pure error)とも称される）反復誤差(replicate error)及び不適合（ＬＯＦ）誤差(lack-of-fit error)である。反復誤差は、データの品質のインジケータであり、不適合誤差は、データ及びモデルを変換データにするのに用いられる変換及びモデルの品質のインジケータである。不適合誤差の二つの成分がある。高レベル成分は、モデルが％Ａ１ｃの異なる値に良好に適合する方法に関連し、低レベル成分は、モデルが％Ａ１ｃの個別の値に対してトータルヘモグロビン濃度ＨｂＴｃの異なる値に良好に適合する方法に関連する。
【００６７】
変形例１：変数の変換を伴わないｘ１の線形性
【００６８】
スケールＡ＝３００及びスケールＢ＝２５００に対して、
Ａ＝［１，０，０；０，０，０］  Ｂ＝［１，０，０；０，０，０］
モデル＝［０，０；１，０；０，１；１，１；１，２；１，３］
係数＝［１．６８９９；８４．６８６４；−０．４０４９；−１５４．６５７１；１１０．０６６１；−２７．００００］
【００６９】
図６ａは、結果的に得られる校正表面のコンタープロットである。コンタープロットの曲線(contours)は、曲線ラベル(contour label)で示した％Ａ１ｃの定数値を表す。“＋”の記号は、ｘ１及びｘ２のデータ値である。
【００７０】
図６ｂは、結果的に得られる校正表面のパラメトリックプロットである。パラメトリックプロットの異なるラインは、コンタープロットにおいて等間隔に配置した水平線に対応するｘ２の定数値に対応する。プロットを有する説明文(legend)は、これらｘ２の値を示す。上から下まで、説明文の値は、ラインと同一のオーダーである。
【００７１】
図６ｃは、決定された値と既知の値との間の差を既知の値に対してプロットした差のプロットである。既知の値は、データセットを準備するために用いられる希釈の順序から決定される。絶対値が正確でない間、相対値の不正確さは、希釈の不正確さによってのみ決定される。２本の水平方向の破線は、平均からの１．９６の標準偏差である。表２でバイアスと称するこの平均は、０と僅かに異なる。
【００７２】
変形例２：変数の変換を伴うｘ１の線形性及びｘ２の非依存性
【００７３】
スケールＡ＝１及びスケールＢ＝１に対して、
Ａ＝［１，０，５；１．２，−４２，０］  Ｂ＝［１．２，−４２，０；０，０，０］
モデル＝［０，０；１，０］
係数＝［１．５７４；５５３．８１６］
【００７４】
図７ａは、コンタープロットであり、図７ｂは、結果的に得られる校正表面のパラメトリックプロットである。反応がｘ１において線形であり、ｘ２に依存しないので、このパラメトリックプロットは、単一の直線を減少させる。図７ｃは、図６ｃで説明したような差のプロットである。
【００７５】
変形例３：変数の変換を伴うｘ１の線形性及びｘ２の線形性
【００７６】
スケールＡ＝１及びスケールＢ＝２５００に対して、
Ａ＝［１，０，０；１，０，０］  Ｂ＝［１，０，２５００；０，０，０］
モデル＝［０，０；１，０；０，１：１，１］
係数＝［１．２３８２；１１６．３０１２；０．１０６１；−１９．７３２１］
【００７７】
図８ａは、コンタープロットであり、図８ｂは、結果的に得られる校正表面のパラメトリックプロットである。モデルはｘ１において線形的であるので、ｘ２の異なる値に対応する図８ｂのラインは直線である。上から下まで、図８ｂの説明文の値は、ラインと同一のオーダーである。ｘ２が線形的である結果、同一の値のｘ１に対してライン間のスペースが等しくなる。交差項ｘ１，ｘ２により、ラインは、ｘ１が減少するに従って収束することができる。図８ｃは、図６ｃで説明したような差のプロットである。
【００７８】
変形例３において、Ａ及びＢの値の結果、ｘ１＝ＨｂＧｒ／ＨｂＴｒ及びｘ２＝ＨｂＴｒ−２５００となる。第１の変換は、反応の比としてｘ１を規定し、第２の変換は、ＨｂＴｒの値の予測される範囲の中央にｘ２＝０を置く。この後者の変換は、単なる便宜のためである。
【００７９】
変形例３は、モデル係数を異なる時間間隔で決定される係数に分割できる方法を示す。行列Ａ及びＢで表される変換係数を、方法の進展中に設定することができ、その後に変化させる必要はない。四つのモデルパラメータを、試薬製造者により異なるロットの試薬に対して校正することができる。最初の二つの係数を、二つのキャリブレータのみを用いて短期間で製造所によって校正することができる。キャリブレータは、好適には、２５００のミッドレンジ値付近でＨｂＴｒ反応を有する。しかしながら、当該値からの任意の差を、ｘ２＝０に対応するＨｂＴｒ＝２５００に対応した値にキャリブレータのラベル値を適合させるために現在の係数値を用いることによって適合させることができる。
【００８０】
以下の式はこの技術を示す。
モデルの第１の式を、
【数４】
0005567567.tif 000006
と書き直すことができ、この場合、Ｋは、校正（係数の決定）に対する％Ａ１ｃの既知の値であり、（１）に既知の係数が適用されたときの％Ａ１ｃの決定された値である。また、
【数５】
0005567567.tif 000007
である。校正中、既知の値は、（１）から取得される式により、ｘ２＝０に対して既知の値が有する値に調整される。
【数６】
0005567567.tif 000008
この場合、
【数７】
0005567567.tif 000009
及び
【数８】
0005567567.tif 000010
は、非プライム値(unprimed value)が決定されたときからのシステムの変化のためにｘ１及びｘ２とは異なる新たに変換された反応である。二つ（以上の）Ｋの既知の値を用いることによって、（３）がＫ０に対して解かれる。これらのＫ０の値は、新たなβ００及びβ１０が決定される連立方程式を作るために（２）に代入される。これらの新しい値を区別するためにプライム記号を用いることによって、（２）を
【数９】
0005567567.tif 000011
と書くことができる。（２）及び（４）の右辺を等しくすることによって、ｘ１と
【数１０】
0005567567.tif 000012
との間に線形的な関係を与える。
【数１１】
0005567567.tif 000013
式（５）は、プライムパラメータ(primed parameter)が決定されたときの現在の条件及び非プライムパラメータ(unprimed parameter)が決定されたときの元の条件の下で同一サンプルが測定された場合のｘ１と
【数１２】
0005567567.tif 000014
との間の実際の関係に対する線形的な推定である。％Ａ１ｃを決定するための更新された式は、
【数１３】
0005567567.tif 000015
となり、この場合、ｘ１は、（５）により
【数１４】
0005567567.tif 000016
から決定される。ｘ２と
【数１５】
0005567567.tif 000017
との間の関係が良好でないことが知られている場合、これらの二つを、（６）での使用の際に同等にすることができる。
【数１６】
0005567567.tif 000018
ｘ１の元の電流値と現在の電流値との間に線形的な関係が存在するように変化するとともにｘ２の元の電流値と現在の電流値との間に変化がない条件に対して、（５），（６）及び（７）は変化を正確に反映する。実際には、線形的な関係が持続し、ｘ２を含む（６）の項は、小さい補正率を表す。したがって、％Ａ１ｃの変化は、ｘ２の大きさが小さいときには特にｘ２の小さい変化を感知しない。当業者に対して、この説明に対する種々の改善を行うことができる。例えば、繰返しを行うことができる。一度新たなプライム係数が決定されると、新たなプライム係数は、非プライム係数に対して（３）に代入され、結果を改善するために残りのステップを繰り返す。
【００８１】
変形例４：変数の変換を伴うｘ１の線形性及び２次のｘ２の依存性
【００８２】
スケールＡ＝１及びスケールＢ＝２５００に対して、
Ａ＝［１，０，０；１，０，０］  Ｂ＝［１，０，２５００；０，０，０］
モデル＝［０，０；１，０；０，１；１，１；１，２］
係数＝［１．２４００；１１４．６６７７；０．２４８９；−２１．４６０８；７．６１９８］
【００８３】
図９ａは、コンタープロットであり、図９ｂは、結果的に得られる校正表面のパラメトリックプロットである。ｘ１ｘ２２項の追加により、図９ｂの直線の間隔を、ｘ２値の異なる対に対して異なるものとすることができる。上から下まで、図９ｂの説明文の値は、ラインと同一のオーダーである。図９ｃは、図６ｃで説明したような差のプロットである。図８と、モデルを更に複雑にした図９ｃとの比較から明らかなように、モデルの追加の項により不適合（ＬＯＦ）誤差が減少する。ｘ２を含まない項が二つしか存在しないので、短期間の校正を行うために二つのキャリブレータしか必要としない。しかしながら、更に複雑にしたことによって、モデルの長期間の安定性が落ちるおそれがある。変形例３に対して与えられる形態に従う実例を、この変形例として与えることもできる。
【００８４】
分散成分の分析
【００８５】
表２は、前節で示した四つの変形例に対する分散成分の編集である。表中、ＬＯＦは不適合度の略記であり、反復は、反復反応の差から決定される分散成分である。それは、純粋誤差(Pure Error)とも称される。
【表２】
0005567567.tif 000019
【００８６】
変形例１は、他の三つの変形例より大きい反復誤差を有する。変形例３及び４は、両方の反応に共通の誤差の大部分を取り除く変形例１に対する反応の比を用いる。この共通の誤差は、反復に対して用いられるサンプルサイズの差に起因する。％Ａ１ｃの異なる値に対する不適合分散は負であり、したがって、無視しうるものとして報告される。トータルヘモグロビン濃度ＨｂＴｃの異なる値に対する不適合誤差は、最も重要な要因である。変形例１は、複雑であるだけでなく、この誤差に対して最も大きな値を有する。変形例３は、著しく小さい誤差を有し、変形例３が単純であるために、変形例３は、更に複雑な変形例４及び２よりも好ましい。
【００８７】
全ての変形例のバイアスは、１０−１２未満であり、したがって、重要でないものとして報告される。この小さい値は、キャリブレータ及び患者標本と同一のサンプルが用いられる自動校正に固有のものである。この小さい値のために、全体的に補正された分散に対する全体的に補正されていない分散の比は、全部で７５サンプルが存在するので単純に関連の自由度の比の逆である７４／７５となる。
【００８８】
これら四つの変形例を説明のために示した。このＨＰＬＣデータセット及び／又は異なるＨＰＬＣデータセットに対しては、他の変形例が更に適切になりうる。
【００８９】
ＨｂＡ１ｃの測定のための複数の分析物の免疫測定法
【００９０】
提案方法の他の実施の形態は、ＨｂＡ１ｃの測定のための複数の分析物の免疫測定法を用いる。
【００９１】
図４ａは、ＨｂＡ１ｃを測定する複数の分析物の免疫測定法によるトータルヘモグロビンに対するＨｂＡ１ｃの比の計算を伴うステップを示す。
【００９２】
ステップ４０４〜４０９は、図１に示すステップ１０１〜１０４及び図２のステップ２０１〜２０４とほぼ同一である。ステップ４０６において、患者検体を取得する。ステップ４０７において、この患者検体を、予処理又はテストサンプルに変換し、ステップ４０８において、標識ビーズの集団を生成するために複数の分析物の免疫測定法が用いられ、この場合、トータルヘモグロビン（ＨｂＴ）ビーズとして標識付けされたビーズに対するグリコシル化ヘモグロビン（ＨｂＧ）ビーズとして標識付けされたビーズの割合は、グリコシル化ヘモグロビン（ＨｂＧｃ）及びトータルヘモグロビン（ＨｂＴｃ）の濃度に関連する。これらのビーズは、ＨｂＧ及びＨｂＴに対する抗体と、ＨｂＧビーズ又はＨｂＴビーズとして識別することができる対応する蛍光タグとを有する。これらのビーズは、定量化することができる他の個別の蛍光タグも有する。識別及び定量化のためのこれらのビーズの表示はステップ４０９である。この表示は、識別及び表示のために異なる色の蛍光を発するようビーズを励起する二つのレーザにビーズを通すことによって行われる。ＨｂＧビーズ及びＨｂＴビーズとして識別されるビーズからの量子化された蛍光の量は、“ＨｂＧｒ＝ＨｂＧ抗体を有するビーズからの蛍光”及び“ＨｂＴｒ＝ＨｂＴ抗体を有するビーズからの蛍光”として示される。
【００９３】
データセットを生成するために９×９×３サンプルが用いられた。最高レベルの％Ａ１ｃが顕著な飽和量(amount of saturation)を示したので、それを使用しなかった。サンプルセットを８×９×３サンプルセットまで減少した。残りの最高レベルの％Ａ１ｃにおける残りの飽和に加えて、このサンプルセットは、ＨＰＬＣデータセットと比べて反復誤差が約２倍になった。免疫測定法に固有の非線形性に加えて、データは、対の一方に対する抗体と対の他方の濃度との間に交差反応を示す。校正表面法の用途の二つの変形例を、このデータセットに対して提供する。これらの変形例を、変形例５及び変形例６と称する。ＨＰＬＣデータを提供するために用いられる同一の定義及びフォーマットを用いる。多量の未加工データのために、それを表として提供しない。しかしながら、変動成分の分析のテーブルを提供する。
【００９４】
変形例５：６個の項及びｘ１＝ＨｂＧｒ／ＨｂＴｒを有するモデル
【００９５】
スケールＡ＝１及びスケールＢ＝１００００に対して、
Ａ＝［１，０，０；１，０，０］  Ｂ＝［１，０，０；０，０，０］
モデル＝［０，０；１，０；２，０；０，２；２，１；１，２］
係数＝［４．１２０２；９．５７９３；−１．８６３２；−０．５６６７；１．１３５３；−０．６７３８］
【００９６】
図１０ａは、コンタープロットであり、図１０ｂは、結果的に得られる校正表面のパラメトリックプロットである。上から下まで、図１０ｂの説明文の値は、０．５未満のｘ１の値に対する曲線と同一のオーダーである。図１０ｃは、決定された値と既知の値の間の差を希釈によって決定した既知の値に対してプロットした差のプロットである。水平方向の二つの破線は、平均からの１．９６の標準偏差である。
【００９７】
変形例６：変換によってモデルはｘ１及びｘ２において線形になる
【００９８】
スケールＡ＝０．００３及びスケールＢ＝１００００に対して、
Ａ＝［０．７５，０．３６；１．５，０，−５００］  Ｂ＝［０．９３，０，０；０，０，０］
モデル＝［０，０；１，０；０，１；１，１］
係数＝［５．４０７７；０．８３６４；−５．４１８８；５２．９５７１］
【００９９】
図１１ａは、コンタープロットであり、図１１ｂは、結果的に得られる校正表面のパラメトリックプロットである。上から下まで、図１１ｂの説明文の値は、０．０００３未満のｘ１の値のラインと同一オーダーであり、０．００３を超えるｘ１の値のラインと逆のオーダーである。図１１ｂにおいてラインの全てが交差するｘ１の値は、図１１ａの垂直コンター(vertical contour)に対応する。図１１ｃは、決定された値と既知の値との間の差を既知の値に対してプロットした差のプロットである。
【０１００】
分散成分の分析
【０１０１】
表３は、前節で示した二つの変形例に対する分散成分の編集である。用語の使い方は表２と同一である。
【表３】
0005567567.tif 000020
【０１０２】
バイアスが無視できるので、全体的に補正された分散に対する全体的に補正されていない分散の比は、全部で７２サンプルを３回反復するので単純に関連の自由度の比の逆である２１５／２１６となる。
【０１０３】
これら二つの変形例は、同程度の分散成分を与える。これらは、モデルの複雑さと変換の複雑さとの間で行うことができる多数のトレードオフの二つを表す。変形例６は、四つのモデル係数に加えて五つの変換係数を有しながら両方の変数の線形性を実現する。
【０１０４】
モデル係数と変換係数との間の最適なバランスは、校正表面が用いられる特定の用途に依存する。これらの変形例を示すために用いられる一般的な変換モデルの他の形態が有益となり得る。これらの変形例で用いられる場合よりも複雑な組合せで変数が用いられるモデルも有利となることができ、他の任意の変換を行う必要を減らすことができる。
【０１０５】
「一つ」又は「その」("a", "an" or "the")の記述は、特に反対であることを意図しない場合には「一つ以上」を意味する。
【０１０６】
この教示をこれらの典型的な実施の形態に関連して説明したが、当業者は、過度の実験を行うことなくこれらの実施の形態の幾多の変更及び変形が可能であることを容易に理解する。そのような変更及び変形の全ては、この教示の範囲内にある。上記の例は、開示した教示を更によく説明するために提供したものであり、ここに提供した教示の範囲を制限することを意図したものではない。
【０１０７】
特許、特許出願、論文、教科書等を含むここで引用した全ての文献及びまだそうでない程度でここに参照した文献は、参照によりそのままここに組み込まれる。規定された用語、用語の使用、記載された技術等を含むがこれに限定されない組み込まれた文献又は同様な資料の一つ以上が本願と異なり又は矛盾する場合、本願を優先する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図４ａ】
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【図５】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図６ｃ】
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【図７ａ】
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【図７ｂ】
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【図７ｃ】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【図８ｃ】
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【図９ａ】
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【図９ｂ】
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【図９ｃ】
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【図１０ａ】
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【図１０ｂ】
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【図１０ｃ】
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【図１１ａ】
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【図１１ｂ】
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【図１１ｃ】
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