【事件の表示】
　平成９年特許願第５４０３３２号「悪性腫瘍に関連した変化を自動的に検出する方法および装置」拒絶査定不服審判事件〔平成９年１１月２０日国際公開、ＷＯ９７／４３７３２、平成１２年８月８日国内公表、特表２０００−５１０２６６〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯・本願発明
 　本願は、平成９年５月１日（パリ条約による優先権主張　平成８年５月１０日　米国）を国際出願日とする出願であって、その請求項１及び２に係る発明は、平成２０年９月２日付けの手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１及び２に記載された事項により特定されるとおりのものであり、そのうち請求項１に係る発明は次のとおりのものと認める。
「（１）サンプル中の細胞の核を染色し、
（２）デジタル顕微鏡で細胞の映像を獲得して、その映像をコンピュータシステムに記録し、
（３）記録された細胞の映像を解析して、核を識別し、
（４）サンプル中で見出だされた各核について一組の特徴値を計算し、正常な細胞からの特徴値を有する第１のデータベースと、異常な患者から取られた知られている見掛け上正常な細胞から計算された特徴値を有する第２のデータベースとに対して、一組の特徴値を比較するコンピュータで実行される分類機を使用することにより、その特徴値から、その核が悪性腫瘍に関連した変化を示しているかどうかを決定することによって、
サンプル中の細胞が悪性腫瘍に関連した変化を示しているかどうかを決定し、
　悪性腫瘍に関連した変化を示しているサンプル中の核の総数を決定して、サンプル中の解析された核の総数に対する悪性腫瘍に関連した変化を示す核の数の比を決定し、その比から悪性腫瘍に関連した変化のさらなる調査のカテゴリに細胞サンプルを分類するステップを含んでいる、
細胞サンプルがさらなる調査のために分類されるべきであるか否かを解析するため人の細胞サンプルを解析する方法。」（以下、「本願発明」という。）
　
２．引用刊行物の記載事項
　当審の拒絶の理由に引用された、本願優先日前に頒布された刊行物である、刊行物１ないし３には下記の事項がそれぞれ記載されている。
　
（刊行物１：特開平６−２３１２２９号公報の記載事項）
(1a)「【請求項１】細胞の悪性変化を検出するための装置であって、
 一次画像平面に光学的に接続された高サンプリング密度光変換器を有する顕微鏡；光変換器からのデジタル化された画像を取り出し、加工するための変換器に結合されたイメージボード；画像のコントラストを最大にすることによって、正確で再現可能な画像の焦点距離を決定する手段；スレッシュホールドする手段；画像中の核のエッジを再配置するためのソフトウエアー手段；及び閾値及び判別関数で構成される決定樹に至るクラスター分析を含有した多変量解析を用いることによって画像の特徴を分析するための手段を具備した装置。
 ・・・
【請求項３】細胞中の悪性変化を検出するための装置であって、
 高サンプリング密度光変換器を有する顕微鏡；光変換器からのデジタル化された画像を取り出し、加工するための変換器に結合されたイメージボード；画像のコントラストを最大にすることによって、正確で再現可能な画像の焦点距離を決定する手段；スレッシュホールドする手段；画像中の核のエッジを再配置するためのソフトウエアー手段；及びニューラルネットワークを含有した多変量解析を用いることによって画像の特徴を分析するための手段を具備した装置。
・・・ 
【請求項５】細胞中の悪性変化を検出するための方法であって、
（ａ）高サンプリング密度光変換器、及び光変換器からの画像を加工するためのイメージボードを有する顕微鏡を提供する、
（ｂ）焦点位置の関数として、核物質のコントラストを最大にすることによって、顕微鏡からの画像中の核の正確で再現できる焦点距離を得る、
（ｃ）閾値マスクが、少なくとも全ての核のエッジを含むような画像をスレッシュホールドし、核の実際のエッジの第一近似を得る、
（ｄ）核周辺の連続的な輪郭をこわさないような最小の勾配で段階的に画素を取り除くことによって核の実際のエッジを決定する、
（ｅ）細胞核中のＤＮＡ分布を含んだ画像の特徴を分析する、
（ｆ）閾値及び判別関数で構成される決定樹に至るクラスター分析を含んだ核の画像の多変量解析を行う、という段階を具備した方法。
・・・
【請求項７】細胞中の悪性変化を検出するための方法であって、
（ａ）顕微鏡の１次画像平面に光学的に結合された高サンプリング密度光変換器、及び光変換器からの画像を加工するためのイメージボードを有する顕微鏡を提供する、
（ｂ）焦点位置の関数として、核物質のコントラストを最大にすることによって、顕微鏡からの画像中の核の正確で再現できる焦点距離を得る、 
（ｃ）閾値マスクが、少なくとも全ての核のエッジを含むような画像をスレッシュホールドし、核の実際のエッジの第一近似を得る、 
（ｄ）核周辺の連続的な輪郭をこわさないような最小の勾配で段階的に画素を取り除くことによって核の実際のエッジを決定する、 
（ｅ）細胞核中のＤＮＡ分布を含んだ画像の特徴を分析する、
（ｆ）ニューラルネットワークを含んだ核の画像の多変量解析を行う、という段階を具備した方法。」 
(1b)「【０００６】癌性成長に近い成長をしている表面上正常な細胞の核の特徴を非常に注意深く測定することによって、ほんとうに正常な細胞の核、即ち組織中で癌性成長していない正常で健康な個体の細胞の特徴とのわずかな差が示されることは、幾つかの組織（例えば、くび、結腸）に対して報告されている。癌性又は前癌性病巣の近辺で成長する表面上正常な細胞の変化した核の特徴であって、正常で健康な個体の同じタイプの組織の正常細胞のものと比較された特徴は、悪性変化（Malignancy associated changes ）（ＭＡＣｓ）として文献中に言及されている。特に、ＭＡＣｓは、核の特徴、とりわけＭＡＣｓの細胞の核中の遺伝物質の分布を表わす特徴によって明らかにされる。個々の特徴は、健康な個体と癌性成長を隠している個体間を区別できるように十分に識別できないが、多変量解析において多くの特徴を組合せて、このような個体間の十分な分離が提供できることがわかる。」 
(1c)「【０００８】本発明は、数百の細胞画像が、数分間だけ続く分析に使用されような表面上正常な細胞の核の画像のみを用いて完全な自動化法でＭＡＣｓを測定するための装置と方法を開示する。」
(1d)「【００１２】サンプルは、まず核（ＤＭＡ）物質の化学量論的な着色によって処理される。化学量論的吸光度染色剤（例えば、ガロシアニン、アズレ−Ａ等）又は化学量論的蛍光染色剤（例えば、ＤＡＰＩ、ヨウ化プロピジウム等）のような他の染色剤も使用できるが、我々は、チオニン（Thionin ）を用いる修正されたFeulgen 法を開発することによってこれを達成した。」
(1e)「【００１４】コンピューター２は、モーターを取り付けた顕微鏡台４をコントローラー５を通して制御し、全てのソフトウエア及び出力機能を実行する。
【００１５】光変換器６、コントローラー７、及びデジタル化回路８が使用される。光変換器６は、１００％の曲線因子、０．３μｍ以下の画素サイズを有する５００グレイレベル以上の測光解像度を有する科学的な電荷結合素子より成る。この変換器は、一次画像平面、又は無視できる画像の歪みを与える顕微鏡の他のカメラポートに乗せられている。また、イメージボード１０は、細胞核の画像を取り出し、加工するためのものである。」 
(1f)「【００１９】次に、分割されたデジタル画像の種々の区別性は、コンピューターによって分析される。細胞の種類に依存したＭＡＣアプローチを実施するためには、多くの核の特徴が使用されなければならないが、特に細胞核のＤＮＡ分布が使用される。我々は、典型的には、１００以上の核の特徴を測定し、次にそのうちの約３０を多変量解析に使用した。最良の結果を得るために、特徴に依存して核のマスクを調節する。例えば、核中の光学密度の周波数成分の特性に関しては、核のエッジをカバーする画素を除去しなければならない。というのは、このようにしなければ、別のこれらの特性が、識別力を失う（又は減少する）からである。」 
(1g)「【００２０】次に、多変量解析が、分割された画像についてコンピューターによって行われる。好ましい態様では、多変量解析は、閾値及び判別関数で構成される決定樹に至るクラスター分析を含有する。他の方法では、これはニューラルネットワークより成る。我々は、上記のアプローチを用いて、ＭＡＣｓの確実な特徴化が達成されることを見い出した。 
【００２１】上述のことが全て達成された場合、表面上正常な細胞のＭＡＣ値を得ることができ、この値は、これらの個体の組織であって、癌性病巣（原発性ノカルチノーマ、微小侵潤性又は侵潤性の癌のような）又は前癌性病巣（中程度若くは重傷の異形成）を隠している組織とは十分に異なっている。幾つかの組織が、このアプローチによって試験され（例えば、くび、肺）、非常に高感度で、高特異性であることによって、典型的な細胞検出のアプローチを使用した専門家によって達成されるアプローチに近づき、またこれを超えることができる。」 
　 
（刊行物２：国際公開第９５／２２７４９号の記載事項、日本語訳） 
(2a)「二次分類はニューロコンピュータ４４及び４５によって遂行される。各ニューロコンピュータ４４、４５はその訓練に依存して、どの細胞または細胞集団が前がん状態またはがん細胞、または細胞集団であるのかを認識するように訓練されている。・・・その訓練に従ってニューロコンピュータ４４は、前がん状態またはがん細胞を表しているらしいデータ内の画像に比較的高い値を割当て、ニューロコンピュータががん細胞を表していないらしい（例えば、良性の細胞）とした画像にはより低い値を割当てる。 64 個の最高にランク付けされた細胞画像、即ち最も前がん状態またはがん細胞らしいとされた細胞画像が汎用プロセッサ４６に供給される。」（第１１頁第７行目〜第２８行目） 
(2b)「各ニューロコンピュータ４４、４５は対応する一次アルゴリズミック分類器が分類した画像で訓練され、次いでがん細胞及びがん細胞集団の存在について細胞試料を分析する熟練者によって検査される。この熟練者は、一次アルゴリズミック分類器４２ｂ及び４２ｃによって分類された細胞及び細胞集団を容易に検査することができ、これらの細胞または細胞集団が良性であるのか、または悪性であるのかを決定することができる。訓練モードで動作中に、ニューロコンピュータ４４はアルゴリズミック分類器４２ｂによって悪性細胞の形態的属性を有しているとして分類された（熟練した技術者によって悪性または良性であると決定された）個々の物体の画像で訓練される。」（第１２頁第１５行目〜第２３行目） 
(2c)「二次分類器が新しい未知の細胞を供給すると、ニューロコンピュータはその訓練から、その画像を一般化して正味値を付与する。二次分類器が未知の画像を良性のカテゴリにより近いと類別する程、その正味値は 0.1に近づく。反対に未知の画像が、ニューロコンピュータの訓練で非良性であるとされる画像により近い現れ方をする程、その画像に割当てられる正味値は 0.9に近づく。」（第１２頁第２９行目〜第１３頁第２行目） 
(2d)「試料内の増殖細胞の数の計数は診断上の重要な測度である。・・・汎用プロセッサ４６に命令して表示内の増殖細胞の数を計数させることができる。また細胞学者は一覧画面のタイル内の細胞（例えば、上皮細胞断片内の個々の細胞）を明確な染色またはそれ程明確ではない染色でマークし、汎用プロセッサ４６に命令してタイルまたは断片内の明確に染色された細胞核の百分率を決定することもできる。試料内の茶色に染色された細胞の合計計数が得られるように、またニューロコンピュータ及び／または細胞学者と共に、染色された悪性細胞に対する染色された良性細胞の相対計数が得られるように、分類を適合させることもできる。」（第１６頁第１５行目〜第２５行目） 
 　 
（刊行物３：特表平７−５０２１１２号公報の記載事項） 
(3a)「その初期及び前悪性状態においては、子宮上皮内異常増殖（ＣＩＮ段階１〜３）として知られ、この病気の治療は、安全かつ成功裡に行い得る。従って、早期かつ正確な診断の重要性が強調される。」（第３頁左上欄第６行目〜第８行目） 
(3b)「正常細胞の塗沫の場合、大部分の細胞の吸光度は低い。対照的にＣＩＮが１、２又は３等の異常塗沫の多くは、著しく高い吸光度をもった細胞を一定比率含んでいる。光学濃度単位０．１５のカットオフ点を取り、この値より大きい染色度の細胞数を計数することにより、正常サンプルと前癌性サンプルの結果を比較できる。これを自動化行程として含めるプログラムの調整は容易に行える。この方法で分析した試験材料の例を以下に示す。」（第５頁左上欄下から第２行目〜右上欄第４行目） 
(3c)表２には、正常、ＣＩＮ段階１〜３と診断された複数のサンプルについて、全細胞数に対する、（Ｏ．Ｄ．５４０＞０．１５）の細胞数の百分率が記載されている。（第５頁表２） 
 　 
３．対比・判断 
　上記刊行物１の記載事項（上記(1a)(1d)(1e)(1f)(1g)）から刊行物１には、 
「サンプル中の細胞を核物質の化学量論的な着色によって処理し、顕微鏡の１次画像平面に光学的に結合された高サンプリング密度光変換器であり、電荷結合素子からなる光変換器、及び該光変換器からの画像を加工するためのイメージボードを有する顕微鏡によりサンプル中の細胞の画像を得、焦点位置の関数として、核物質のコントラストを最大にすることによって、顕微鏡からの画像中の核の正確で再現できる焦点距離を得、閾値マスクが、全ての核のエッジを含むような画像をスレッシュホールドし、核の実際のエッジの第一近似を得、核周辺の連続的な輪郭をこわさないような最小の勾配で段階的に画素を取り除くことによって核の実際のエッジを決定し、細胞核中のＤＮＡ分布を含んだ画像の特徴を分析して核の複数の特徴を得、得られた複数の特徴について解析を行うことにより、サンプル中の細胞の悪性変化を検出する方法」（以下、「刊行物１発明」という。）が記載されていると認められる。
　
　そこで、本願発明と、刊行物１発明とを比較する。
（ア）刊行物１発明の「サンプル中の細胞を核物質の化学量論的な着色によって処理し」、「焦点位置の関数として、核物質のコントラストを最大にすることによって、顕微鏡からの画像中の核の正確で再現できる焦点距離を得、閾値マスクが、全ての核のエッジを含むような画像をスレッシュホールドし、核の実際のエッジの第一近似を得、核周辺の連続的な輪郭をこわさないような最小の勾配で段階的に画素を取り除くことによって核の実際のエッジを決定し」は、本願発明の「サンプル中の細胞の核を染色し」、「記録された細胞の映像を解析して、核を識別し」にそれぞれ相当する。
（イ）刊行物１発明の「顕微鏡の１次画像平面に光学的に結合された高サンプリング密度光変換器であり、電荷結合素子からなる光変換器、及び該光変換器からの画像を加工するためのイメージボードを有する顕微鏡によりサンプルの画像を得」ることにより得られた画像は、その後の画像の処理や解析からみて、コンピューターに記録されるものといえるから、本願発明の「デジタル顕微鏡で細胞の映像を獲得して、その映像をコンピュータシステムに記録し」に相当する。
（ウ）刊行物１発明の「細胞核中のＤＮＡ分布を含んだ画像の特徴を分析して核の複数の特徴を得」で、核の複数の特徴は測定され、それぞれ数値化されることは、刊行物１（上記(1g)）に、刊行物１発明の方法が全て達成された場合「ＭＡＣ値」、つまり悪性変化に関する値が得られることが記載されていることからも明らかといえるから、本願発明の「サンプル中で見出だされた各核について一組の特徴値を計算し」に相当する。
（エ）刊行物１発明の「悪性変化」は、癌に関連した変化であり、本願発明の「悪性腫瘍に関連した変化」に相当する。そして、刊行物１発明の「得られた複数の特徴について解析を行うことにより、サンプル中の細胞の悪性変化を検出する」は、サンプル中の細胞の悪性変化を検出するに先だち、得られた細胞核の特徴の解析結果から、細胞の核の悪性変化があるかどうかを判断した上で、サンプル中の細胞が悪性変化しているか検出するものであることは明らかであるから、本願発明の「その核が悪性腫瘍に関連した変化を示しているかどうかを決定するすることによって、サンプル中の細胞が悪性腫瘍に関連した変化を示しているかどうかを決定し」に相当する。
（オ）刊行物１発明の検査対象が人の細胞であることは、刊行物１の記載全体からみて明らかであるから、刊行物１発明は、「人の細胞サンプルを解析する方法」である点で、本願発明と共通している。
　したがって、両者の間には、以下の一致点及び相違点がある。 
 　 
（一致点）
（１）サンプル中の細胞の核を染色し、 
（２）デジタル顕微鏡で細胞の映像を獲得して、その映像をコンピュータシステムに記録し、 
（３）記録された細胞の映像を解析して、核を識別し、 
（４）サンプル中で見出だされた各核について一組の特徴値を計算し、その核が悪性腫瘍に関連した変化を示しているかどうかを決定することによって、サンプル中の細胞が悪性腫瘍に関連した変化を示しているかどうかを決定し、人の細胞サンプルを解析する方法である点。
　
（相違点１）
　核が悪性腫瘍に関連した変化を示しているかどうかの決定を、本願発明が、正常な細胞からの特徴値を有する第１のデータベースと、異常な患者から取られた知られている見掛け上正常な細胞から計算された特徴値を有する第２のデータベースとに対して、一組の特徴値を比較するコンピュータで実行される分類機を使用することにより行うのに対して、刊行物１発明では、核の複数の特徴の解析を行うものの、その具体的手法を規定していない点。 
　
（相違点２） 
　本願発明が、悪性腫瘍に関連した変化を示しているサンプル中の核の総数を決定して、サンプル中の解析された核の総数に対する悪性腫瘍に関連した変化を示す核の数の比を決定し、その比から悪性腫瘍に関連した変化のさらなる調査のカテゴリに細胞サンプルを分類するステップを含み、細胞サンプルがさらなる調査のために分類されるべきであるか否かを解析するのに対して、刊行物１発明は、このようなステップを有さない点。 
　
　そこで、上記相違点について検討する。
 （相違点１について）
　刊行物２（上記(2a)(2b)(2c)）には、良性な細胞と、前がん状態または癌細胞を認識するように訓練されたニューロコンピュータを用いて、画像データを、良性と非良性に分類することが記載され、ニューロコンピュータの訓練モードで動作中に、ニューロコンピュータは、熟練した技術者によって非良性または良性であると決定された個々の物体の画像で訓練されること、訓練されたニューロコンピュータは、未知の細胞を良性に近いか非良性に近いかで分類することが記載されている。これらの記載から、前がん状態または癌細胞を認識するように訓練されたニューロコンピュータは、良性の特徴と、前がん状態または癌細胞といった非良性の特徴についてのデーターベースを有し、これらと比較することで未知の細胞を分類するといえる。
　一方、刊行物１（上記(1b)）には、従来技術として、癌性成長に近い成長をしている表面上正常な細胞の核の特徴と、ほんとうに正常な細胞、つまり組織中で癌性成長していない正常で健康な個体の細胞の核の特徴とは、わずかな差が示されること、悪性変化（Malignancy associated changes ）（ＭＡＣｓ）とは、正常で健康な個体の同じタイプの組織の正常細胞のものと比較された、癌性又は前癌性病巣の近辺で成長する表面上正常な細胞の変化した核の特徴をいうこと、多変量解析において多くの特徴を組合せて、このような個体間の十分な分類ができることが記載されていることから、「癌性又は前癌性病巣の近辺で成長する表面上正常な細胞」と、「正常で健康な個体の同じタイプの組織の正常細胞」は、特徴のわずかな差をもって区別することができることが理解できる。
　さらに、刊行物１（上記(1g)）には、表面上正常な細胞のＭＡＣ値は、癌性病巣（原発性ノカルチノーマ、微小侵潤性又は侵潤性の癌のような）又は前癌性病巣（中程度若くは重傷の異形成）を隠している組織とは十分に異なっていることが記載されていることから、上記従来技術と併せてみれば、刊行物１発明で検出する細胞の悪性変化とは、「正常で健康な個体の同じタイプの組織の正常細胞」は特徴のわずかな差をもって区別することができ、癌性病巣（原発性ノカルチノーマ、微小侵潤性又は侵潤性の癌のような）又は前癌性病巣（中程度若くは重傷の異形成）を隠している組織とは十分に異なっている、「癌患者から採取された癌病巣の近辺で成長する表面上正常な細胞」にみられる、悪性変化であるといえる。ここで、刊行物１に記載された、「癌患者から採取された癌病巣の近辺で成長する表面上正常な細胞」及び「正常で健康な個体の同じタイプの組織の正常細胞」は、本願発明でその特徴値がテーターベース化される細胞である「異常な患者から取られた知られている見掛け上正常な細胞」及び「正常な細胞」に、それぞれ対応するものである。
　そして、未知サンプルの悪性変化を検出しようとする場合に、癌性病巣又は前癌性病巣よりも、検出しようとする悪性変化により近い特徴値といえる、表面上正常な細胞のＭＡＣ値も比較の対象として併せて用いて、より正確な判定をしようとすることは当業者の通常の発想であるといえる。
　そうすると、刊行物１発明において、サンプルから得られた核の複数の特徴値を、正常な細胞の特徴値、及び表面上正常な細胞のＭＡＣ値、つまり、異常な患者から取られた知られている見掛け上正常な細胞の特徴値と比較するようにし、その際に、刊行物２に記載される、２種類の特徴をデーターベース化したものと比較して分類機で分類する手法を適用し、正常な細胞からの特徴値を有する第１のデータベースと、異常な患者から取られた知られている見掛け上正常な細胞から計算された特徴値を有する第２のデータベースとに対して比較する、コンピュータで実行される分類機を使用することは、当業者が容易になし得たものといえる。
 　 
（相違点２について） 
　刊行物１発明は、細胞の核の悪性変化の検出を行うものであるが、このような変化が認められた場合、その細胞サンプルが癌になる可能性があると考えることは自然なことであるといえるが、一方で、このような核の変化を示した細胞であっても、核酸の損傷が修復されて正常な細胞にもどる場合があることも、本願優先日前の周知の事項であるから、悪性変化細胞を検出したことが、必ず癌へ進行することに結びつくというものでもない。 
　そして、刊行物２（上記(2d)）には、試料内の癌細胞の数の計数が、診断上重要であり、悪性細胞と良性細胞の比率を計数することが記載され、さらに、刊行物３には、全細胞と前癌性細胞数の比率に基づいて、正常と異常増殖の段階を判定することができることが記載されていることから、刊行物１発明において、核の悪性変化を示した細胞が全細胞中どの程度の割合で存在するかが、癌に進行する可能性を知る上で重要であることは、当業者であれば当然に考えることといえる。さらに、１次検査の結果に基づいて、さらなる精密な検査を行うかどうか判断することは、医療現場で、本願優先日前に通常行われていることである。 
　そうすると、刊行物１発明の検出結果から、癌に進行する可能性が高いとして、さらなる検査をするかどうかの判断を、判断の指標として、サンプルの全細胞核中の細胞の核の悪性変化が検出された細胞核数の比率を用いて行うことは当業者が容易になし得たものといえる。
　
（本願発明の効果について）
　本願発明の効果は、刊行物１ないし３及び周知技術から予測し得る範囲のものといえる。
　
４．むすび
　以上のとおり、本願請求項１に係る発明は、刊行物１ないし３に記載された発明及び周知技術に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　したがって、請求項２に係る発明についての判断を示すまでもなく、本願は拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。