(57)【要約】  被検者の癌の発症、前臨床期、臨床期または予後を評価するための新規な癌マーカーを用いた癌の評価方法を提供する。  ｈｓａ−ｍｉＲ−９２およびｈｓａ−ｍｉＲ−４９４の少なくとも一方のｍｉＲＮＡを、癌の評価における新規の癌マーカーとする。細胞または組織の試料における前記癌マーカーを検出し、その発現レベルに基づいて、前記試料の癌の可能性を評価する。この評価方法によれば、癌マーカーである前記ｍｉＲＮＡを検出することにより、優れた信頼性で前記試料について癌の可能性を評価することが可能となる。前記癌マーカーの検出方法としては、例えば、固定化した前記試料について、標識プローブを用いてｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション法を行うことが好ましい。
2010123043.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料における癌マーカーを検出する癌マーカー検出工程と、
前記癌マーカー検出工程において検出した前記癌マーカーの発現レベルに基づいて、前記試料の癌の可能性を評価する工程とを含み、
前記試料が、細胞または組織であり、
前記癌マーカーが、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２およびｈｓａ−ｍｉＲ−４９４の少なくとも一方のｍｉＲＮＡを含むことを特徴とする、癌の可能性を評価する評価方法。
【請求項２】
前記ｈｓａ−ｍｉＲ−９２が、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ＊、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂおよびｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂ＊からなる群から選択された少なくとも一つである、請求の範囲１記載の評価方法。
【請求項３】
前記ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａが、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１およびｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２の少なくとも一方である、請求の範囲２記載の評価方法。
【請求項４】
前記ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ＊が、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１＊およびｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２＊の少なくとも一方である、請求の範囲２記載の評価方法。
【請求項５】
前記ｍｉＲＮＡが、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａである、請求の範囲１記載の評価方法。
【請求項６】
前記癌が、大腸癌、直腸癌、胆嚢癌、胃癌、乳癌、白血病、膵癌、肝臓癌、脳腫瘍および骨肉腫からなる群から選択された少なくとも一つの癌である、請求の範囲１から５のいずれか一項に記載の評価方法。
【請求項７】
前記評価方法が、癌の発症の有無、癌の進行度または予後の状態を判断する評価方法である、請求の範囲１から６のいずれか一項に記載の評価方法。
【請求項８】
前記癌マーカー検出工程において、前記癌マーカーを、発色、蛍光およびオートラジオグラフィーからなる群から選択された少なくとも一つにより可視化する、請求の範囲１から７のいずれか一項に記載の評価方法。
【請求項９】
前記試料を固定化し、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション法により前記癌マーカーを検出する、請求の範囲１から８のいずれか一項に記載の評価方法。
【請求項１０】
前記癌マーカーの発現レベルが、前記試料における前記癌マーカーの発現量で表わされる、請求の範囲１から９のいずれか一項に記載の評価方法。
【請求項１１】
前記評価工程において、検出した前記癌マーカーの発現レベルに基づいて、下記（１）、（２）および（３）からなる群から選択された少なくとも一つの方法により、癌の可能性を評価する、請求の範囲１から１０のいずれか一項に記載の評価方法。
（１）被検者の試料における前記癌マーカーの発現レベルを、正常者の試料における前記癌マーカーの発現レベルと比較し、前記正常者の発現レベルよりも高い場合に、前記被検者は、前記癌の可能性が高いと決定する。
（２）被検者の試料における前記癌マーカーの発現レベルを、正常者の試料における前記癌マーカーの発現レベルと比較し、前記正常者の発現レベルよりも相対的に高い程、前記被検者は、前記癌が相対的に進行していると決定する。
（３）被検者の試料における前記癌マーカーの発現レベルを、進行期別の各癌患者の試料における前記癌マーカーの発現レベルと比較し、前記被検者は、同程度の発現レベルを示す患者と同じ進行期であると決定する。
【請求項１２】
前記癌マーカー検出工程において、固定化した前記試料について、前記癌マーカーを染色した癌マーカー染色画像を取得し、
さらに、
前記固定化した試料について、ＨＥ染色画像を取得するＨＥ染色画像取得工程、
前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得工程、
前記ＨＥ画像取得工程において取得された前記ＨＥ染色画像と、前記癌マーカー検出工程において取得された前記癌マーカー染色画像とのマッチング位置を算出するマッチング工程、
前記情報取得工程において取得された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および前記マッチング工程において算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域を特定する特定工程、および、
前記特定工程において特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞を検出する染色陽性細胞検出工程を含む、
請求の範囲９から１１のいずれか一項に記載の評価方法。
【請求項１３】
前記染色陽性細胞検出工程が、前記特定工程において特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出工程である、請求の範囲１２記載の評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、新たな癌マーカーの検出による、癌の可能性の評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
臨床医療の分野において、疾患の有無、進行度、治療後の効果等を容易に判断することが求められている。そこで、間接的な判断手法として、各疾患の発症および進行に応じて特異的に発現量が変化するマーカーの検出が提案されており、実際に実用化が試みられている。【０００３】
疾患の中でも、悪性腫瘍、いわゆる癌については、特に、早期発見、適切な治療方針の選択および変更が重要である。このため、前述のようなマーカー検出による間接的な判断を実現するため、種々の癌マーカーが報告されている。前記癌マーカーは、腫瘍マーカーともいう。前記癌マーカーの具体例としては、例えば、ＰＳＡ（前立腺特異抗原：Ｐｒｏｓｔａｔｅ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ａｎｔｉｇｅｎ）、ＣＥＡ（癌胎児性抗原：Ｃａｒｃｉｎｏｅｍｂｒｙｏｎｉｃ  Ａｎｔｉｇｅｎ）、ＣＡ１９−９（Ｃａｒｃｉｎｏｅｍｂｒｙｏｎｉｃ  Ａｎｔｉｇｅｎ  １９−９）、ＣＡ７２−４（Ｃａｒｃｉｎｏｅｍｂｒｙｏｎｉｃ  Ａｎｔｉｇｅｎ  ７２−４）等がある。また、非特許文献１および２には、ｈａｓ−ｍｉｒ−１５、ｈａｓ−ｍｉｒ−１６、ｍｉＲ−１４３およびｍｉＲ−１４５等のｍｉＲＮＡの発現が、リンパ性白血病および大腸癌等で、ダウンレギュレーションされるとの記載もある（非特許文献１および２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｃａｌｉｎ  ＧＡ，  Ｄｕｍｉｔｒｕ  ＣＤ，  Ｓｈｉｍｉｚｕ  Ｍ  ｅｔ  ａｌ．，  Ｆｒｅｑｕｅｎｔ  ｄｅｌｅｔｉｏｎｓ  ａｎｄ  ｄｏｗｎ−ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏ−ＲＮＡ  ｇｅｎｅｓ  ｍｉＲ１５  ａｎｄ  ｍｉＲ１６  ａｔ  １３ｑ１４  ｉｎ  ｃｈｒｏｎｉｃ  ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｉｃ  ｌｅｕｋｅｍｉａ，  Ｐｒｏｃ  Ｎａｔｌ  Ａｃａｄ  Ｓｃｉ  ＵＳＡ，  ２００２年，  ｖｏｌ．９９，  ｐ．１５５２４−９
【非特許文献２】Ｍｉｃｈａｅｌ  ＭＺ，  ＳＭ  ＯＣ，  ｖａｎ  Ｈｏｌｓｔ  Ｐｅｌｌｅｋａａｎ  ＮＧ，  Ｙｏｕｎｇ  ＧＰ，  Ｊａｍｅｓ  ＲＪ，  Ｒｅｄｕｃｅｄ  ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｍｉｃｒｏＲＮＡｓ  ｉｎ  ｃｏｌｏｒｅｃｔａｌ  ｎｅｏｐｌａｓｉａ，  Ｍｏｌ  Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ，  ２００３年，  １巻，  ｐ．８８２−９１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、臨床医療の分野においては、優れた信頼性で、癌の発症およびその進行度を判断できる癌マーカーが必要である。このため、さらに、新たな癌マーカーの提供が望まれている。そこで、本発明の目的は、癌を評価するための新規な癌マーカーを用いた評価方法、および、それに用いる評価試薬を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の評価方法は、癌の可能性を評価する評価方法であり、
試料における癌マーカーを検出する癌マーカー検出工程と、
前記癌マーカー検出工程において検出した前記癌マーカーの発現レベルに基づいて、前記試料の癌の可能性を評価する工程とを含み、
前記試料が、細胞または組織であり、
前記癌マーカーが、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２およびｈｓａ−ｍｉＲ−４９４の少なくとも一方のｍｉＲＮＡを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明者らは、鋭意研究の結果、癌の発生に伴って、細胞または組織において、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２およびｈｓａ−ｍｉＲ−４９４の発現レベルが変化することを見出し、本発明に到った。本発明の評価方法によれば、試料中の前記ｍｉＲＮＡの発現レベルを検出することによって、例えば、癌の発生の有無または癌の進行を、優れた信頼性で判断可能となる。また、前記ｍｉＲＮＡの発現は、例えば、癌化について、陰性・陽性の差が有意であることから、本発明によれば、例えば、一般的な触診等では検出が困難である初期段階の癌についても、容易に検出が可能となる。さらに、本発明の評価方法を、例えば、従来のＨＥ染色等による癌の評価と対応させることによって、より一層信頼性に優れた癌の評価が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態１Ｂの癌病理画像診断支援システムを示すブロック図である。
【図２】本発明の前記実施形態１Ｂにおける、染色画像データベースの内容を説明する図である。
【図３】本発明の前記実施形態１Ｂにおける、図１に示す癌病理画像診断支援システムの動作の一例を説明するフローチャートである。
【図４】本発明の前記実施形態１Ｂにおける、図１に示す癌病理画像診断支援システムの動作の一例を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の前記実施形態１Ｂにおける、図１に示す癌病理画像診断支援システムの動作の一例を説明するフローチャートである。
【図６】本発明の前記実施形態１Ｂにおける、図１に示す癌病理画像診断支援システムの動作の一例を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態１Ｃの癌病理画像診断支援システムを示すブロック図である。
【図８】本発明の前記実施形態１Ｃにおける、図７に示す癌病理画像診断支援システムの動作の一例を説明するフローチャートである。
【図９】本発明の前記実施形態１Ｃにおける、図７に示す癌病理画像診断支援システムの動作の一例を説明するフローチャートである。
【図１０】本発明の前記実施形態１Ｃにおける、図７に示す癌病理画像診断支援システムの動作の一例を説明するフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態１Ｄの癌病理画像診断支援システムを示すブロック図である。
【図１２】本発明の実施形態１Ｅの癌病理画像診断支援システムを示すブロック図である。
【図１３】本発明の実施形態２Ａの特徴選択方法を行うシステムの構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の実施形態２Ｂの特徴選択方法を説明するフローチャートである。
【図１５】本発明の前記実施形態２Ｂにおける、分類テーブルの作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の前記実施形態２Ｂにおける、作成された分類テーブルの一例である。
【図１７】本発明の前記実施形態２Ｂの診断を行うシステムの構成を示すブロック図である。
【図１８】本発明の前記実施形態２Ｂにおける、サブイメージを抽出する処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の実施形態１Ａの癌病理画像診断支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】本発明の前記実施形態１Ａの癌病理画像診断支援システムを示すブロック図である。
【図２１】本発明の前記実施形態１Ａにおける、図２０に示した癌病理画像診断支援システムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２２】本発明の実施例１における、白血球細胞のｍｉＲＮＡ染色の結果を示す写真である。
【図２３】本発明の実施例２における、乳房組織のｍｉＲＮＡ染色の結果を示す写真である。
【図２４】本発明の実施例３における、肝細胞のｍｉＲＮＡ染色の結果を示す写真である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明において、各用語は、以下のことを意味する。「癌」は、一般的に、悪性腫瘍を意味する。「癌化」は、一般的に、癌の発症を意味し、「悪性転換」の意味も含む。「発症」とは、例えば、疾患特異的臨床症状または検査データ等に基づく総合的判断によって、特定疾患と診断された時点をもって、発症とよぶ。「前臨床期」とは、一般的に、疾患特異的な臨床症状が表れる前の発症前状態であって、既に微量の悪性腫瘍細胞が存在している早期の状態を指す。「予後」とは、例えば、術後等の疾患の治療後の経過を意味する。本発明における癌マーカーは、例えば、予後を予測し、見通しを立て、適切な治療方法を選択するための判断材料となりうることから、「予後因子」ということもできる。「癌の進行期」は、例えば、癌化組織の種類等によって適宜判断でき、一般に、０期およびＩ期を初期癌、II期を早期癌、III〜IV期を進行癌と分類できる。
【００１０】
本発明において、「癌の可能性」とは、例えば、癌が発症する可能性、癌化しているか否か、前臨床期もしくは臨床期等の癌の進行度、または、予後の状態等の意味を含む。
【００１１】
＜癌マーカー＞
本発明における癌マーカーｍｉＲＮＡは、前述のように、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２およびｈｓａ−ｍｉＲ−４９４の少なくとも一方のｍｉＲＮＡである。以下、癌マーカーを、癌マーカーｍｉＲＮＡともいう。
【００１２】
本発明において、前記癌マーカーｍｉＲＮＡは、例えば、一本鎖（一量体）でもよいし、二本鎖（二量体）であってもよい。また、本発明において、前記癌マーカーｍｉＲＮＡは、例えば、未成熟型ｍｉＲＮＡでもよいし、成熟型ｍｉＲＮＡでもよい。前記未成熟型ｍｉＲＮＡは、例えば、一次転写初期ｍｉＲＮＡ（ｐｒｉ−ｍｉＲＮＡ）および前駆体ｍｉＲＮＡ（ｐｒｅ−ｍｉＲＮＡ）があげられる。前記ｐｒｉ−ｍｉＲＮＡは、分子内結合によりヘアピンループ構造をとる。前記ｐｒｉ−ｍｉＲＮＡは、Ｄｒｏｓｈａで切断され、ステムループ構造をとる短い前記ｐｒｅ−ｍｉＲＮＡに変換される。以下、前記ｐｒｅ−ｍｉＲＮＡを、ステムループｍｉＲＮＡともいう。前記ｐｒｅ−ｍｉＲＮＡが、Ｄｉｃｅｒで切断され、より短い二本鎖ＲＮＡ（ｍｉＲＮＡ−ｍｉＲＮＡ＊）が生成される。この二本鎖ＲＮＡがＲＩＳＣ上で巻き戻しを受け、二本の一本鎖ＲＮＡが生成される。前記一本鎖ＲＮＡが、成熟ｍｉＲＮＡである。以下、成熟型ｍｉＲＮＡのうち、一方を、機能性ｍｉＲＮＡといい、他方を、Ｍｉｎｏｒ  ｍｉＲＮＡ＊という。
【００１３】
本発明において、前記癌マーカーｍｉＲＮＡは、特に制限されないが、好ましくは、ステムループｍｉＲＮＡおよび成熟型のｍｉＲＮＡであり、特に好ましくは、成熟型のｍｉＲＮＡである。
【００１４】
ｈｓａ−ｍｉＲ−９２としては、例えば、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａおよびｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂがあげられる。
【００１５】
ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａは、前述のように、未成熟型ｍｉＲＮＡおよび成熟型ｍｉＲＮＡのいずれであってもよい。以下、前者を、未成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ、後者を、成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａともいう。
【００１６】
未成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａとしては、例えば、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１およびｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２があげられ、いずれであってもよい。ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１およびｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２は、ステムループｍｉＲＮＡである。以下、前者を、ステムループｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１、後者を、ステムループｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２ともいう。両者は、異なるゲノム領域からの転写産物であるが、それぞれの成熟型の配列は同一である。ステムループｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１は、例えば、その配列がアクセッションＮｏ．ＭＩ０００００９３に登録されており、ステムループｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２は、例えば、その配列がアクセッションＮｏ．ＭＩ０００００９４に登録されている。
【００１７】
成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａは、例えば、機能性ｍｉＲＮＡがあげられ、例えば、その配列がアクセッションＮｏ．ＭＩＭＡＴ０００００９２に登録されている。この機能性ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａの配列を、配列番号１に示す。
機能性ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ（配列番号１）
５’−ｕａｕｕｇｃａｃｕｕｇｕｃｃｃｇｇｃｃｕｇｕ−３’
【００１８】
成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａとしては、この他に、Ｍｉｎｏｒ  ｍｉＲＮＡ＊があげられる。前記Ｍｉｎｏｒ  ｍｉＲＮＡ＊としては、例えば、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１＊およびｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２＊があげられる。ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１＊は、例えば、その配列がアクセッションＮｏ．ＭＩＭＡＴ０００４５０７に登録されている。この配列を、配列番号６に示す。ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２＊の配列は、ＭＩＭＡＴ０００４５０８に登録されている。この配列を、配列番号７に示す。
Ｍｉｎｏｒ  ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１＊（配列番号６）
５’−ａｇｇｕｕｇｇｇａｕｃｇｇｕｕｇｃａａｕｇｃｕ−３’
Ｍｉｎｏｒ  ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２＊（配列番号７）
５’−ｇｇｇｕｇｇｇｇａｕｕｕｇｕｕｇｃａｕｕａｃ−３’
【００１９】
ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂは、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａとは異なるゲノム領域からの転写産物であるが、そのシード配列が、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａと類似している。このため、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂは、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａと同様に癌マーカーとして使用できる。ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂは、前述のように、未成熟型ｍｉＲＮＡおよび成熟型ｍｉＲＮＡのいずれであってもよい。以下、前者を、未成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂ、後者を、成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂともいう。
【００２０】
未成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂの中で、ステムループｍｉＲＮＡを、以下、ステムループｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂともいう。ステムループｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂは、例えば、その配列が、アクセッションＭｏ．ＭＩ０００３５６０に登録されている。
【００２１】
成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂは、例えば、機能性ｍｉＲＮＡがあげられ、その配列が、アクセッションＮｏ．ＭＩＭＡＴ０００３２１８に登録されている。この機能性ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂの配列を、配列番号３に示す。
機能性ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂ（配列番号３）
５’−ｕａｕｕｇｃａｃｕｃｇｕｃｃｃｇｇｃｃｕｃｃ−３’
【００２２】
成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂとしては、この他に、例えば、Ｍｉｎｏｒ  ｍｉＲＮＡ＊があげられる。前記Ｍｉｎｏｒ  ｍｉＲＮＡ＊としては、例えば、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂ＊があげられる。ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂ＊は、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１＊またはｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２＊とは異なるゲノム領域からの転写産物であるが、そのシード配列が、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１＊またはｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２＊と類似している。このため、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂ＊は、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１＊またはｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２＊と同様に癌マーカーとして使用できる。ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂ＊は、例えば、その配列がアクセッションＮｏ．ＭＩＭＡＴ０００４７９２に登録されている。この配列を、配列番号４に示す。
Ｍｉｎｏｒ  ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂ＊（配列番号４）
５’−ａｇｇｇａｃｇｇｇａｃｇｃｇｇｕｇｃａｇｕｇ−３’
【００２３】
ｈｓａ−ｍｉＲ−４９４は、前述のように、未成熟型のｍｉＲＮＡおよび成熟型のｍｉＲＮＡのいずれであってもよい。以下、前者を、未成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−４９４、後者を、成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−４９４ともいう。
【００２４】
未成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−４９４は、例えば、ステムループｍｉＲＮＡがあげられる。以下、これを、ステムループｈｓａ−ｍｉＲ−４９４ともいう。ステムループｈｓａ−ｍｉＲ−４９４は、例えば、その配列がアクセッションＮｏ．ＭＩ０００３１３４に登録されている。
【００２５】
成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−４９４は、例えば、機能性ｍｉＲＮＡがあげられ、例えば、その配列がアクセッションＭｏ．ＭＩＭＡＴ０００２８１６に登録されている。この機能性ｈｓａ−ｍｉＲ−４９４の配列を、配列番号２に示す。
機能性ｈｓａ−ｍｉＲ−４９４（配列番号２）
５’−ｕｇａａａｃａｕａｃａｃｇｇｇａａａｃｃｕｃ−３’
【００２６】
下記文献に開示されるように、前記各ｍｉＲＮＡは、例えば、５’末端と３’末端とに、それぞれ数個のｖａｒｉａｔｉｏｎが存在する。したがって、本発明における各ｍｉＲＮＡは、さらに、前述の成熟型の配列に対して、数個ずつ塩基が異なるｖａｒｉａｎｔも含む。
Ｗｕ  Ｈ．ｅｔ  ａｌ．，  ２００７年，  ＰＬｏＳ  ＯＮＥ  ２（１０）：ｅ１０２０  ｍｉＲＮＡ  ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ  ｏｆ  ｎａｉｖｅ，ｅｆｆｅｃｔｏｒ  ａｎｄ  ｍｅｍｏｒｙ  ＣＤ８  Ｔ  ｃｅｌｌｓ．
Ｐａｂｌｏ  Ｌａｎｄｇｒａｆ  ｅｔ  ａｌ．，  ２００７年，  Ｃｅｌｌ，  ｖｏｌ．１２９，  ｐ．１４０１−１４１４  Ａ  Ｍａｍｍａｌｉａｎ  ｍｉｃｒｏＲＮＡ  Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ａｔｌａｓ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｓｍａｌｌ  ＲＮＡ  Ｌｉｂｒａｒｙ  Ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ．
Ｎｅｉｌｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ．，  ２００７年，  Ｇｅｎｅｓ  Ｄｅｖ，  ｖｏｌ．２１，  ｐ．５７８−５８９  Ｄｙｎａｍｉｃ  ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉＲＮＡ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  ｉｎ  ｏｒｄｅｒ  ｔｏ  ｓｔａｇｅ  ｏｆ  ｃｅｌｌｕｌａｒ  ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．
Ｒｕｂｙ  ｅｔ  ａｌ．，  ２００６年，  Ｃｅｌｌ，  ｖｏｌ．１２７，  ｐ．１１９３−１２０７  Ｌａｒｇｅ−ｓｃａｌｅ  ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ  ｒｅｖｅａｌｓ  ２１Ｕ−ＲＮＡｓ  ａｎｄ  ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ  ｍｉｃｒｏＲＮＡｓ  ａｎｄ  ｅｎｄｏｇｅｎｅｏｕｓ  ｓｉＲＮＡｓ  ｉｎ  Ｃ．ｅｌｅｇａｎｓ．
Ｏｂｅｒｎｏｓｔｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，  ＲＮＡ  ２００６年，  ｖｏｌ．１２，  ｐ．１１６１−１１６７  Ｐｏｓｔ−ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｌ  ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｉｃｒｏＲＮＡ  ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ．
Ｌａｇｏｓ−Ｑｕｉｎｔａｎａ  ｅｔ  ａｌ．，  ２００２年，  Ｃｕｒｒ  Ｂｉｏｌ，ｖｏｌ．１２，  ｐ．７３５−７３９  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｉｓｓｕｅ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｍｉｃｒｏＲＮＡｓ  ｆｒｏｍ  ｍｏｕｓｅ．
【００２７】
本発明において、前記癌マーカーｍｉＲＮＡは、例えば、前記各配列番号に記載の塩基配列と相同性を有する塩基配列からなるポリヌクレオチド、または、それらに相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチドを含む。前記「相同性」とは、比較する配列同士を適切にアライメントしたときの同一性の程度であり、前記配列間のヌクレオチドの正確な一致の出現率（％）を意味する。ポリヌクレオチドの塩基配列が「相同性を有する」とは、前記ポリヌクレオチドが、本発明におけるｍｉＲＮＡとしての機能を維持できるほど十分に類似していることをいう。前記アライメントは、例えば、ＢＬＡＳＴ等の任意のアルゴリズムの利用により行える。前記塩基配列が、例えば、置換、欠失、挿入または付加等の点変異による相違を有しても、これらが前記ｍｉＲＮＡの機能に影響を与えないならば、両者は相同といえる。相違する塩基数としては、例えば、１〜２０個、１〜１５個、１〜１０個、１〜５個、１〜３個、２個または１個である。また、二つのポリヌクレオチドを比較して、例えば、塩基配列が８０％、８５％、９０％、９１％、９２％、９３％、９４％、９５％、９６％、９７％、９８％、９９％もしくは１００％の同一性を示す場合、これらは相同であるといえる。また、例えば、二つのポリヌクレオチドのうち一方が、他方のポリヌクレオチドの相補的な塩基配列からなるポリヌクレオチドと、ストリンジェントな条件でハイブリダイズする場合には、両者は相同といえる。前記ストリンジェントな条件としては、特に限定されないが、例えば、６×ＳＳＣ、０．５％ＳＤＳ、５×デンハルト、０．０１％変性サケ精子核酸を含む溶液中、「Ｔｍ（℃）−２５℃」の温度で一晩保温する条件等があげられる。
【００２８】
＜評価方法＞
本発明の評価方法は、前述のように、試料における癌マーカーを検出する癌マーカー検出工程と、前記癌マーカー検出工程において検出した前記癌マーカーの発現レベルに基づいて、前記試料の癌の可能性を評価する工程とを含み、前記試料が、細胞または組織であり、前記癌マーカーが、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２およびｈｓａ−ｍｉＲ−４９４の少なくとも一方のｍｉＲＮＡを含むことを特徴とする。本発明によれば、例えば、被検者の試料について、前記癌マーカーを検出することによって、癌が発症する可能性、癌化しているか否か、前臨床期（初期段階）もしくは臨床期等の癌の進行度、または、予後の状態の評価等を行うことが可能となる。本発明の評価方法は、例えば、癌に罹患しているか否かの評価方法ともいえる。
【００２９】
本発明における前記癌マーカーは、前述の通りである。本発明において、検出する癌マーカーは、例えば、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２およびｈｓａ−ｍｉＲ−４９４のいずれか一方でもよいし、両方であってもよい。
【００３０】
検出する癌マーカーがｈｓａ−ｍｉＲ−９２の場合、例えば、成熟型および未成熟型のいずれか一種類でもよいし、両方であってもよい。ｈｓａ−ｍｉＲ−９２は、例えば、成熟型および未成熟型の種類も制限されず、いずれか一種類でもよいし、二種類でもよいし、全てであってもよい。
【００３１】
検出する癌マーカーが成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａの場合、例えば、機能性ｈｓａ−ｍｉＲ−９２、Ｍｉｎｏｒ  ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１＊およびＭｉｎｏｒ  ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２＊のいずれか一種類でもよいし、いずれか二種類または全てであってもよい。検出する癌マーカーが、未成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａの場合、例えば、ステムループｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−１およびステムループｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ−２のいずれか一種類でもよいし、両方であってもよい。また、検出する癌マーカーが成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂの場合、例えば、機能性ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂおよびＭｉｎｏｒ  ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ｂ＊のいずれか一種類でもよいし、両方であってもよい。
【００３２】
検出する癌マーカーがｈｓａ−ｍｉＲ−４９４の場合、例えば、成熟型および未成熟型のいずれか一種類でもよいし、両方であってもよい。ｈｓａ−ｍｉＲ−４９４は、例えば、成熟型および未成熟型の種類も制限されず、いずれか一種類でもよいし、二種類でもよい。成熟型ｈｓａ−ｍｉＲ−４９４の場合、例えば、機能性ｈｓａ−ｍｉＲ−４９４があげられる。
【００３３】
本発明は、前述のように、前記癌マーカーの発現レベルを検出することが特徴である。前記癌マーカーの検出方法は、何ら制限されず、公知の手法を利用できる。前記検出方法は、例えば、前記癌マーカーを可視化する方法が好ましい。前記可視化の方法は、特に制限されないが、例えば、発色、蛍光、オートラジオグフィー等によって行うことが好ましい。前記癌マーカーを発色により可視化した場合、前記癌マーカーの検出は、例えば、目視、吸光度測定、画像処理等により行える。また、前記癌マーカーを蛍光により可視化した場合、前記癌マーカーの検出は、例えば、目視、蛍光強度測定、画像処理等により行える。以下、発色または蛍光による癌マーカーｍｉＲＮＡの可視化を、ｍｉＲＮＡ染色ともいう。また、前記癌マーカーを、例えば、前記オードラジオグラフィーにより可視化した場合、前記癌マーカーｍｉＲＮＡの検出は、例えば、オートラジオグラフィー像の目視、前記像の画像処理等により行える。
【００３４】
本発明において、評価対象となる癌は、特に制限されない。前記癌としては、前述のように、例えば、大腸癌、直腸癌、胆嚢癌、胃癌、乳癌、白血病、膵癌、肝臓癌、脳腫瘍、骨肉腫等があげられる。
【００３５】
本発明において、前記試料は、生体試料であり、細胞または組織であればよく、特に制限されない。具体例としては、例えば、大腸、直腸、胆嚢、胃、乳房、血液細胞、肝臓、脳、骨、骨の周辺等の組織または細胞、白血球等の血中細胞等があげられる。
【００３６】
本発明において、前記試料の由来となる被検者は、特に制限されず、例えば、ヒトがあげられる。この他にも、例えば、ヒト以外の霊長類、げっ歯類、犬、猫等を含む非ヒト哺乳類動物等があげられる。
【００３７】
本発明において、前記試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの検出は、例えば、前記試料について直接的に行ってもよいし、前記試料から回収したＲＮＡに対して間接的に行ってもよい。本発明は、例えば、前記試料における前記癌マーカーの発現領域を特定できることから、前記試料について、直接的に、前記癌マーカーの検出を行うことが好ましい。
【００３８】
以下に、まず、前記試料から回収したＲＮＡを用いて、前記試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡを検出する方法について、例をあげて説明する。
【００３９】
前記試料からのＲＮＡの回収方法は、特に制限されず、公知の方法が採用できる。具体例としては、グアニジン−塩化セシウム超遠心法、ＡＧＰＣ（Ａｃｉｄ  Ｇｕａｎｉｄｉｎｉｕｍ−Ｐｈｅｎｏｌ−Ｃｈｌｏｒｏｆｏｒｍ）等が使用でき、また、市販の試薬やキットを使用することもできる。
【００４０】
前記試料からＲＮＡを回収する場合、例えば、回収したＲＮＡを鋳型として合成したｃＤＮＡについて、前記癌マーカーｍｉＲＮＡのｃＤＮＡを検出することにより、間接的に、前記癌マーカーｍｉＲＮＡを検出することもできる。
【００４１】
前記ＲＮＡを鋳型として合成したｃＤＮＡを使用する場合、前記癌マーカーｍｉＲＮＡの検出は、例えば、核酸増幅法を利用して行える。前記核酸増幅法は、特に制限されないが、例えば、ポリメラーゼチェーンリアクション（ＰＣＲ）法、逆転写ＰＣＲ（ＲＴ−ＰＣＲ）法、リアルタイムＰＣＲ法、リアルタイムＲＴ−ＰＣＲ法等があげられ、中でも、リアルタイムＲＴ−ＰＣＲ法が好ましい。
【００４２】
前記核酸増幅法を利用する場合、例えば、まず、試料から全ＲＮＡを抽出し、前記全ＲＮＡを鋳型として、ランダムプライマーを用いて、ｃＤＮＡの合成を行う。ついで、得られたｃＤＮＡを鋳型として、目的の癌マーカーｍｉＲＮＡのｃＤＮＡを増幅可能なプライマーを用いて、増幅反応を行い、増幅産物を検出する。このように、増幅産物の有無または増幅産物の量を検出することで、前記試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現レベル、すなわち、前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現の有無または量を検出できる。
【００４３】
ｃＤＮＡの合成反応に使用する前記ランダムプライマーは、特に制限されず、例えば、市販のランダムプライマーが使用できる。また、前記増幅反応に使用する前記プライマーは、何ら制限されず、例えば、前記癌マーカーｍｉＲＮＡのｃＤＮＡもしくはそれに相補的な配列または前記癌マーカーｍｉＲＮＡの周辺領域のｃＤＮＡもしくはそれに相補的な配列にハイブリダイズ可能なプライマーがあげられる。前記プライマーは、例えば、前記癌マーカーｍｉＲＮＡの塩基配列ならびに技術常識に基づいて、適宜設計可能である。前記プライマーの具体例としては、例えば、目的の癌マーカーｍｉＲＮＡのｃＤＮＡもしくはそれに相補的な配列または前記癌マーカーｍｉＲＮＡの周辺領域のｃＤＮＡもしくはそれに相補的な配列からなるプライマーがあげられる。前記プライマーの配列は、例えば、目的の癌マーカーｍｉＲＮＡのｃＤＮＡもしくはそれに相補的な配列または前記癌マーカーｍｉＲＮＡの周辺領域のｃＤＮＡもしくはそれに相補的な配列に対して、例えば、約７０％以上相補的であることが好ましく、好ましくは８０％以上であり、より好ましくは９０％以上であり、さらに好ましくは９５％以上であり、特に１００％相補的であることが好ましい。
【００４４】
前記プライマーの構成単位は、特に制限されず、公知の構成単位が採用できる。具体例として、例えば、デオキシリボヌクレオチド、リボヌクレオチド等のヌクレオチドがあげられ、また、ＰＮＡ（Ｐｅｐｔｉｄｅ  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄ）、ＬＮＡ（Ｌｏｃｋｅｄ  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄ）等を含んでもよい。前記構成単位における塩基は、特に制限されず、例えば、Ａ、Ｃ、Ｇ、ＴおよびＵ等の天然塩基（非人工塩基）を含んでもよいし、非天然塩基（人工塩基）を含んでもよい。前記プライマーの長さは、特に制限されず、一般的な長さがあげられる。
【００４５】
前記増幅産物の検出方法は、特に制限されず、公知の方法が採用できる。前記増幅産物をリアルタイムで検出する場合、例えば、前記増幅反応の反応液に蛍光試薬を共存させることが好ましい。前記蛍光試薬としては、例えば、二本鎖核酸に特異的に結合する蛍光物質、二本鎖核酸にインターカレートする蛍光物質等があげられる。前記増幅反応において、前記鋳型ｃＤＮＡにアニーリングした前記プライマーからの伸長によって二本鎖核酸が形成されると、共存させた前記蛍光物質が、前記二本鎖核酸に結合またはインターカレートする。そこで、前記二本鎖核酸に結合またはインターカレートした前記蛍光物質の蛍光を確認することで、前記増幅産物の有無を確認でき、間接的に、目的の癌マーカーｍｉＲＮＡの有無を確認できる。また、前記蛍光物質の蛍光強度を測定することで、前記増幅産物を定量でき、間接的に、目的の癌マーカーｍｉＲＮＡを定量できる。前記蛍光試薬としては、例えば、ＳＹＢＲ（商標）Ｇｒｅｅｎ等があげられる。前記蛍光試薬を使用する検出は、例えば、公知の方法により行える。具体的には、リアルタイムＲＴ−ＰＣＲの場合、例えば、ＳＹＢＲ（商標）Ｇｒｅｅｎ  ＰＣＲマスターミックス（商品名、Ｐｅｒｋｉｎ−Ｅｌｍｅｒ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社）等の市販試薬、ＡＢＩ  Ｐｒｉｓｍ  ７９００  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ（商品名、Ｐｅｒｋｉｎ−Ｅｌｍｅｒ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ社）等の市販検出機器を使用し、それらのマニュアルに従って、実施できる。
【００４６】
前記増幅産物をリアルタイムで検出する場合、この他にも、標識プローブを共存させる方法等があげられる。前記標識プローブは、例えば、蛍光物質とクエンチャーとを有するプローブがあげられ、具体例としては、例えば、ＴａｑＭａｎ（商標）プローブ、ＲＮａｓｅを併用するサイクリングプローブ等があげられる。前記標識プローブは、例えば、単独では、前記クエンチャーによって前記蛍光物質の蛍光がクエンチングされ、二本鎖核酸の形成により、クエンチング効果が解除されて、蛍光を発する。このような標識化プローブを使用する方法は、例えば、公知の方法に従って行える。
【００４７】
また、プローブを用いて、前記癌マーカーｍｉＲＮＡのｃＤＮＡを検出することもできる。前記プローブとしては、例えば、前記癌マーカーｍｉＲＮＡのｃＤＮＡまたはそれに相補的な配列にハイブリダイズ可能なプライマーがあげられる。この方法では、前記癌マーカーのｃＤＮＡと前記プローブとをハイブリダイズさせ、前記癌マーカーのｃＤＮＡにハイブリダイズした前記プローブを検出する。前記癌マーカーのｃＤＮＡにハイブリダイズした前記プローブの有無または量は、前記試料から回収したＲＮＡにおける前記癌マーカーｍｉＲＮＡの有無または量に相当する。このため、前記プローブの検出により、前記試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの有無または量を、間接的に検出できる。前記プローブの検出は、公知の方法により行うことができ、例えば、後述する方法と同様である。
【００４８】
また、前記試料からＲＮＡを回収する場合、例えば、前記回収したＲＮＡについて、直接的に、前記癌マーカーｍｉＲＮＡを検出してもよい。この場合、例えば、プローブを用いるハイブリダイゼーション法があげられる。前記プローブとしては、例えば、前記癌マーカーｍｉＲＮＡに特異的にハイブリダイズ可能なプローブが使用できる。この方法では、前記癌マーカーｍｉＲＮＡと前記プローブとをハイブリダイズさせ、前記癌マーカーｍｉＲＮＡにハイブリダイズした前記プローブを検出する。前記癌マーカーにハイブリダイズした前記プローブの有無または量は、前記試料から回収したＲＮＡにおける前記癌マーカーｍｉＲＮＡの有無または量に相当する。このため、前記プローブの検出により、前記試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの有無または量を、間接的に検出できる。
【００４９】
前記プローブの検出方法は、特に制限されない。具体例としては、例えば、前記プローブとして、標識物質で標識化した標識プローブを使用し、前記標識物質を検出することにより行える。
【００５０】
前記標識物質は、例えば、それ自体が検出可能な物質が使用でき、発色物質、蛍光を発する蛍光物質、放射性物質等があげられる。前記発色物質の場合、例えば、発色の有無および発色の強弱によって、前記発色物質の有無および量を判断できる。前記発色物質は、例えば、それ自体が発色を示す物質でもよいし、酵素反応等によって、発色を示す物質を遊離する物質でもよいし、酵素反応または電子授受の反応によって、発色を示す物質に変化する物質であってもよい。前記蛍光物質の場合、例えば、蛍光の有無および蛍光の強弱によって、前記蛍光物質の有無および量を判断できる。前記蛍光物質は、例えば、それ自体が蛍光を発する物質でもよいし、酵素反応等によって、蛍光を発する物質を遊離する物質でもよいし、酵素反応または電子授受の反応によって、蛍光を発する物質に変化する物質であってもよい。前記放射性物質は、例えば、シンチレーションカウンターによる放射能レベルの測定またはオートラジオグラフィー法による像の有無および像の濃淡によって、前記標識物質の有無および量を判断できる。前記放射性物質で標識化したプローブを使用するハイブリダイゼーション法としては、例えば、ノーザンブロッティング法およびマイクロアレイ解析法があげられる。
【００５１】
前記標識物質は、例えば、他の試薬によって検出可能な標識物質であってもよい。このような標識物質としては、例えば、アルカリフォスファターゼ（ＡＰ）、西洋ワサビペルオキシダーゼ（ＨＲＰ）等の酵素があげられる。前記標識物質が酵素の場合、例えば、前記他の試薬として、前記酵素反応またはそれに付随する電子授受等によって発色または蛍光を発する基質等を添加して、前記酵素との反応による発色または蛍光の有無、吸光度または蛍光強度を検出してもよい。前記基質は、特に制限されず、酵素の種類等によって適宜設定できる。具体例としては、ＡＰの場合、例えば、ブロモクロロインドリルリン酸（ＢＣＩＰ）、前記ＢＣＩＰとニロトブルーテトラゾリウム（ＮＢＴ）との組合せ等が使用でき、ＨＲＰの場合、例えば、３，３’−ジアミノベンジジン  テトラヒドロクロリド（ＤＡＢ）等が使用できる。
【００５２】
前記他の試薬によって検出可能な標識物質は、この他に、例えば、ビオチンまたはアビジンがあげられ、好ましくは、ビオチンである。前記プローブがビオチンで標識化されている場合、例えば、前記他の試薬として、アビジンが結合した、前記酵素、前記発色物質、前記蛍光物質または前記放射性物質等を添加することが好ましい。前記プローブの標識物質であるビオチンは、アビジンと結合するため、アビジンに結合した前記酵素等を、前述の方法で検出すればよい。また、前記他の試薬は、例えば、アビジンとビオチンと前記酵素等との複合体、いわゆる、アビジン−ビオチンコンプレックスであってもよい。この方法は、いわゆるＡＢＣ（アビジン−ビオチンコンプレックス）法である。前記複合体によれば、例えば、ある複合体のアビジンと他の複合体のビオチンとが結合可能であり、１分子のプローブに結合する酵素等の分子数を増加できる。このため、より感度に優れる検出が可能となる。前記ビオチンは、例えば、ビオチン誘導体でもよく、前記アビジンは、例えば、ストレプトアビジン等のアビジン誘導体でもよい。
【００５３】
さらに、前記癌マーカーｍｉＲＮＡにハイブリダイズした前記プローブの検出方法としては、例えば、前記プローブとして、抗原で標識化した標識プローブを使用し、抗原抗体反応を利用する方法があげられる。具体的には、例えば、前記抗原標識プローブに加えて、前記抗原に特異的に結合可能であり且つ標識物質で標識化された標識一次抗体を使用する方法がある。また、この他に、前記抗原に特異的に結合可能である一次抗体および前記一次抗体に特異的に結合可能であり且つ標識物質で標識化された標識二次抗体を使用する方法等があげられる。
【００５４】
前者の標識一次抗体を使用する場合、例えば、まず、前記癌マーカーｍｉＲＮＡと前記抗原標識プローブとをハイブリダイズさせる。続いて、前記癌マーカーｍｉＲＮＡに結合した前記抗原標識プローブに、前記抗原を介して前記標識一次抗体を結合させる。そして、前記プローブに結合した前記標識化一次抗体の標識物質を検出する。これによって、前記癌マーカーｍｉＲＮＡにハイブリダイズした前記プローブを検出でき、結果的に、前記癌マーカーｍｉＲＮＡを間接的に検出できる。前記プローブを標識化する抗原の種類は、特に制限されないが、例えば、ジゴキシゲニン（ＤＩＧ）等があげられる。前記一次抗体は、特に制限されないが、例えば、前記抗原の種類に応じて適宜設定できる。前記抗原がＤＩＧの場合、例えば、抗ＤＩＧ抗体等が使用できる。前記標識一次抗体の標識物質は、特に制限されず、前述と同様である。
【００５５】
後者の標識二次抗体を使用する方法は、いわゆるサンドイッチ法である。この方法は、例えば、まず、前記癌マーカーｍｉＲＮＡと前記抗原標識プローブとをハイブリダイズさせる。続いて、前記癌マーカーｍｉＲＮＡに結合した前記抗原標識プローブに、前記抗原を介して前記一次抗体を結合させる。さらに、前記プローブに結合した前記一次抗体に、前記標識二次抗体を結合させる。この結果、前記癌マーカーｍｉＲＮＡには、前記一次抗体を介して、前記標識二次抗体が結合する。そして、前記標識二次抗体の標識物質を検出する。これによって、前記癌マーカーｍｉＲＮＡにハイブリダイズした前記プローブを検出でき、結果的に、前記癌マーカーｍｉＲＮＡを間接的に検出できる。前記プローブを標識化する抗原の種類および前記一次抗体は、特に制限されず、前述と同様である。前記二次抗体の標識物質は、特に制限されず、前述と同様である。
【００５６】
つぎに、前記試料について、直接的に、前記癌マーカーｍｉＲＮＡを検出する方法について、例をあげて説明する。
【００５７】
本発明において、前記癌マーカーｍｉＲＮＡの検出は、例えば、前記試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現領域を特定できることから、前記試料について、直接的に行うことが好ましい。この場合、前記試料は、固定化することが好ましい。前記癌マーカーｍｉＲＮＡの検出方法は、例えば、プローブを用いるハイブリダイゼーション法が好ましい。中でも、例えば、固定化した試料に対するｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション法により、前記癌マーカーを検出することが好ましく、特に、抗原抗体反応を利用する免疫組織化学（Ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ：ＩＨＣ）を適用することが好ましい。このような方法によれば、例えば、細胞質または核内を、前記癌マーカーｍｉＲＮＡにより染色することが可能である。前記プローブとしては、例えば、標識プローブが好ましく、前述と同様のものが使用できる。
【００５８】
ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション法は、例えば、公知の手法に従って行える。また、市販のキット等を用いて、その取扱説明書にしたがって行うこともできる。前記キットとしては、例えば、Ｖｅｎｔａｎａ社の商品名ＲｉｂｏＭａｐ  ｉｎ  ｓｉｔｕ  ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ  ｋｉｔ等があげられる。
【００５９】
ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション法では、例えば、前記試料の切片スライドの作成、前記切片スライドの前処理、前記標識プローブのハイブリダイゼーション、ハイブリダイゼーションシグナルの検出を行う。以下に、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション法の具体例を示すが、本発明はこれには制限されない。
【００６０】
まず、前記試料である細胞または組織について、切片スライドを作製する。前記切片スライドは、前記試料を、固定液を用いて固定し、包埋した後、所望の厚みにカットして、スライド上に配置することで、作製できる。前記固定液としては、例えば、ホルムアルデヒド、パラホルムアルデヒド等の架橋剤；ＰＬＰ（ｐｅｒｉｏｄａｔｅ−ｌｙｓｉｎｅ−ｐａｒａｆｏｒｍａｌｄｅｈｙｄｅ）；ザンボニ液；グルタルアルデヒド；エタノール、アセトン等の凝固沈澱剤があげられる。固定化方法は、例えば、未固定凍結切片、固定後凍結切片、固定後パラフィン包埋等のいずれの作製方法であってもよい。固定化の条件は、特に制限されないが、例えば、室温で、１時間以上行うことが好ましく、より好ましくは６時間以上である。
【００６１】
つぎに、ハイブリダイゼーションに先立って、前記切片スライドを前処理する。前記前処理は、例えば、脱パラフィン処理、再水和、再度の固定化、酸処理、前記標識プローブの浸透性を向上するためのプロテイナーゼＫ処理等があげられる。さらに、前記プロテイナーゼＫの活性を止めるためのグリシンの添加または酢酸等の添加による、プローブの非特異的結合を防止するために、プラス電荷の中和処理等を行ってもよい。
【００６２】
そして、前処理後の前記切片スライドに前記標識プローブを添加して、ハイブリダイゼーションを行い、前記標識プローブの標識物質に応じたハイブリダイゼーションシグナルの検出を行う。
【００６３】
前記標識プローブの添加量は、特に制限されず、例えば、標識物質の種類、使用するプローブ全体における標識化の割合等によって、適宜設定できる。具体例としては、例えば、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーション法で使用する一般的なスライド１枚あたり、１〜１０００ｎｇであるが、これには何ら制限されない。
【００６４】
ハイブリダイゼーションの条件は、特に制限されない。具体例として、例えば、ハイブリダイゼーション前の熱変性処理は、処理温度５０〜１００℃、処理時間１〜６０分が好ましく、より好ましくは処理温度６０〜９５℃、処理時間５〜１０分である。また、ハイブリダイゼーションは、処理温度４０〜８０℃、処理時間１〜３６時間が好ましく、より好ましくは処理温度４５〜７０℃、処理時間４〜２４時間である。
【００６５】
つぎに、前記ハイブリダイゼーションのシグナル検出を行う。シグナル検出の方法は、特に制限されず、前述のように、例えば、前記標識プローブ、前記標識一次抗体または前記標識二次抗体の標識物質の種類に応じて、適宜決定できる。発色または蛍光を検出する場合、例えば、発色もしくは蛍光の有無、または、発色の濃淡もしくは蛍光の強弱から、前記試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの有無または量を検出できる。前記発色または蛍光は、例えば、目視で判断してもよいし、画像処理によって判断してもよい。前記標識物質が放射性物質の場合、例えば、オートラジオグラフィー法を利用し、オートラジオグラフィー像における像の有無または像の濃淡から、前記試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの有無または量を検出できる。前記像の有無または像の濃淡は、例えば、目視で判断してもよいし、画像処理によって判断してもよい。画像処理は、特に制限されず、公知のシステムまたはソフトウェアを使用して行える。
【００６６】
前記癌マーカーｍｉＲＮＡの検出において、前述のようにプローブを使用する場合、前記プローブの配列は、特に制限されない。前記プローブは、例えば、前述の各癌マーカーｍｉＲＮＡのいずれかに特異的に結合可能なプローブがあげられる。前記プローブは、例えば、市販品を使用してもよいし、自家調製してもよい。前記プローブの配列は、例えば、前述した癌マーカーｍｉＲＮＡの塩基配列ならびに技術常識に基づいて、適宜設計可能である。具体例としては、検出目的の癌マーカーｍｉＲＮＡに相補的な配列からなるプローブまたは前記相補的な配列を含むプローブがあげられる。前記プローブの配列は、例えば、目的の癌マーカーｍｉＲＮＡに対して、約７０％以上相補的であることが好ましく、より好ましくは９０％以上相補的であり、特に１００％相補的であることが好ましい。
【００６７】
前記プローブの構成単位としては、特に制限されず、例えば、公知の構成単位が採用できる。具体例として、例えば、デオキシリボヌクレオチド、リボヌクレオチド等のヌクレオチド、ＰＮＡ、ＬＮＡ等の構成単位があげられる。前記ＬＮＡは、例えば、２',４'−Ｂｒｉｄｇｅｄ  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄ等のＢＮＡ（Ｂｒｉｄｇｅｄ  Ｎｕｃｌｅｉｃ  Ａｃｉｄ）等があげられる。前記構成単位における塩基は、特に制限されず、例えば、アデニン、グアニン、シトシン、チミン、ウラシル等の天然塩基でもよいし、非天然塩基であってもよい。前記プローブの長さは、特に制限されないが、例えば、１０〜１００塩基長であり、好ましくは、１５〜４０塩基長である。
【００６８】
前記プローブの具体例を以下に示すが、本発明は、これには制限されない。前記プローブとしては、この他にも、例えば、配列番号５で示す塩基配列の相補的配列からなるポリヌクレオチドがあげられる。
ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出用プローブ（配列番号５）
５’−ａｃａｇｇｃｃｇｇｇａｃａａｇｔｇｃａａｔａ−３’
【００６９】
本発明の評価方法は、前記評価工程において、前述のようにして検出した前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現レベルに基づいて、前記試料の癌の可能性を評価する。
【００７０】
前記癌マーカーの発現レベルは、例えば、前記試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現の有無または発現量があげられる。前記発現量は、例えば、実際のｍｉＲＮＡの量でもよいし、実際のｍｉＲＮＡの量と相関関係にある値であってもよい。後者としては、例えば、前記癌マーカーｍｉＲＮＡの検出の際に得られるシグナル値等があげられる。前記シグナル値は、例えば、ｍｉＲＮＡの検出方法またはシグナル値の検出機器の種類等に応じて適宜決定できる。前記検出方法が、例えば、リアルタイムＲＴ−ＰＣＲ法等のＰＣＲ法をはじめとする核酸増幅法を利用する場合、１μＬあたりのコピー数（ｃｏｐｉｅｓ／μＬ）等で表わすこともできる。また、後述するように、ｍｉＲＮＡを染色したｍｉＲＮＡ染色画像を用いる場合、例えば、発色または蛍光の明度もしくは彩度が、シグナル値に該当する。
【００７１】
本発明の評価方法は、例えば、前述のように、前記固定化した試料について、前記癌マーカーｍｉＲＮＡの検出を行う場合、前記癌マーカーｍｉＲＮＡを可視化した切片スライドと、ＨＥ（ヘマトキシリン・エオシン）染色した切片スライドとを準備し、これらを照合することが好ましい。
【００７２】
現在、病理医が、細胞または組織の癌化を判断する際には、ＨＥ染色画像が使用されている。しかし、ＨＥ染色によっては、例えば、ボーダーラインの病変の判断、１個または２個の細胞での判断が困難という問題がある。そこで、同じ試料の切片スライドについて、ＨＥ染色と癌マーカーｍｉＲＮＡの可視化とを行い、両者を照合する。そして、ＨＥ染色から判断される腫瘍領域と、前記可視化された癌マーカーｍｉＲＮＡの陽性領域とを照合することで、癌を、より高い信頼性で判断できる。陽性とは、例えば、前記癌マーカーが存在することを意味し、陰性とは、例えば、前記癌マーカーが存在しない、または、検出限界以下であることを意味する。
【００７３】
前記癌マーカーｍｉＲＮＡを可視化した切片スライドと、ＨＥ染色した切片スライドとを照合して、癌を判断する方法は、特に制限されないが、例えば、以下のようにして行える。まず、後述するように、隣接する切片スライドについて、前記ＨＥ染色とｍｉＲＮＡの可視化とを行う。他方、ＨＥ染色した切片スライドについては、例えば、顕微鏡観察等により、腫瘍領域を決定する。そして、前記ＨＥ染色の切片スライドと、癌マーカーを可視化した切片スライドとを照合する。その結果、例えば、前記ＨＥ染色の切片スライドにおける腫瘍領域と、前記癌マーカーを可視化した切片スライドにおける癌マーカー陽性領域とが重複する場合、前記腫瘍領域および癌マーカー陽性領域は、癌と判断できる。
【００７４】
このように、前記試料について、前記癌マーカーｍｉＲＮＡの可視化だけでなく、ＨＥ染色も行う場合、前記癌マーカーｍｉＲＮＡ検出用の切片スライドと、前記ＨＥ染色用の切片スライドとは、固定および包埋された試料から切り出した、隣接する切片であることが好ましく、具体的には、連続する切片が好ましい。これによって、より正確に、前記両画像を照合できる。
【００７５】
可視化した前記癌マーカーｍｉＲＮＡと前記ＨＥ染色との照合は、例えば、画像の照合により行うことが好ましい。すなわち、前記固定化した試料について、癌マーカー可視化画像と、ＨＥ染色画像とを準備し、これらを照合することが好ましい。前記画像は、例えば、前記癌マーカーｍｉＲＮＡにより可視化した前記固定化試料および前記ＨＥ染色により可視化した前記固定化試料を、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｏｒ）またはスキャナ等により、デジタル画像化できる。
【００７６】
このように、画像を使用すれば、より簡便且つ正確に、両者の照合ならびに癌の判断を行える。また、画像データの蓄積によって、より一層信頼性に優れた評価が可能となる。
【００７７】
前記癌マーカーｍｉＲＮＡの可視化画像と、ＨＥ染色画像とを照合して、癌を判断する方法は、特に制限されないが、例えば、以下のように行える。まず、前述のように、隣接する切片スライドについて、前記ＨＥ染色と前記癌マーカーｍｉＲＮＡの可視化とを行い、ＨＥ染色画像と癌マーカー可視化画像とを準備する。そして、前記ＨＥ染色画像について、腫瘍領域を決定し、前記ＨＥ染色画像と前記癌マーカー可視化画像とを照合する。その結果、前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域と、前記癌マーカー可視化画像における癌マーカーｍｉＲＮＡの陽性領域とが重複する場合は、前記腫瘍領域および前記癌マーカー陽性領域は、癌と判断できる。また、前記ＨＥ染色画像において腫瘍領域が確認されず、且つ、前記癌マーカー可視化画像において癌マーカーｍｉＲＮＡが陰性の場合、癌ではないと判断できる。さらに、前記ＨＥ染色画像の腫瘍領域と、前記癌マーカー可視化画像の前記癌マーカー陽性領域とが重複しない場合は、例えば、最終判断は病理医に委託し、このデータを蓄積データとして保存し、今後の判定に備えることもできる。
【００７８】
本発明において、前記癌マーカーｍｉＲＮＡであるｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａおよびｈｓａ−ｍｉＲ−４９４は、例えば、細胞および組織において、癌化にともなって、発現レベルが増加することが明らかとなった。このことから、前記癌マーカーｍｉＲＮＡは、例えば、癌の発症前と比較して癌の発症後の発現レベルが有意に増加する、前臨床期前と比較して前臨床期の発現レベルが有意に増加する、臨床期前と比較して臨床期の発現レベルが有意に増加する、初期段階前と比較して初期段階の発現レベルが有意に増加する、初期段階と比較して初期段階以後の発現レベルが有意に増加する、と解される。このため、本発明の評価方法は、例えば、前記評価工程において、前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現レベルから、例えば、下記（１）、（２）および（３）からなる群から選択された少なくとも一つの方法により、癌の可能性を決定する工程を含んでもよい。本発明において、「正常者」とは、例えば、評価対象の癌を発症していると判断されていない者、または、前記癌を発症している可能性があると判断されていない者を意味する。他方、「患者」とは、例えば、評価対象の癌を発症していると判断されている者を意味する。
（１）被検者の試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現レベルを、正常者の試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現レベルと比較し、前記正常者の発現レベルよりも高い場合に、前記被検者は、前記癌の可能性が高いと決定する。
（２）被検者の試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現レベルを、正常者の試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現レベルと比較し、前記正常者の発現レベルよりも相対的に高い程、前記被検者は、前記癌が相対的に進行していると決定する。
（３）被検者の試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現レベルを、進行期別の各患者の試料における前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現レベルと比較し、前記被検者は、同程度の発現レベルを示す患者と同じ進行期であると決定する。
【００７９】
前記（１）および（２）における正常者の癌マーカーｍｉＲＮＡの発現レベルは、例えば、前記正常者から採取した試料を用いて決定できる。前記（３）における各患者の癌マーカーｍｉＲＮＡの発現レベルは、例えば、進行期ごとに患者を分類し、各進行期の患者から採取した試料を用いて決定できる。また、前記（１）〜（３）における正常者および患者の発現レベルは、例えば、予め、決定してもよく、評価の度に決定する必要はない。前記（１）〜（３）における正常者および患者の試料は、例えば、前記被検者の試料と同じ種類の試料であることが好ましい。また、前記正常者および患者の試料は、例えば、前記被検体の試料と同様の方法および条件で調製した試料であることが好ましい。前記正常者または患者の前記癌マーカーｍｉＲＮＡの発現レベルは、例えば、１名の正常者または１名の患者の発現レベルであってもよいし、複数人の正常者または複数人の患者の発現レベルから、統計学的手法により算出した発現レベルであってもよい。
【００８０】
前記（１）の方法では、前述のように、前記被検者の発現レベルが、前記正常者の発現レベルよりも高ければ、前記被検者について、癌の可能性が高いと判断できる。一方、前記被検者の発現レベルが、前記正常者の発現レベルと同等またはそれよりも低い場合には、前記被検者について、癌の可能性は低いと判断できる。癌の可能性とは、例えば、癌化している可能性または癌に罹患している可能性ともいえる。
【００８１】
前記（２）の方法では、前述のように、前記被検者の発現レベルが、前記正常者の発現レベルよりも相対的に高い程、前記被検者は、前記癌が相対的に進行していると判断できる。また、前記被検者の発現レベルが、前記正常者の発現レベルよりも高い場合であっても、その差が小さい程、前記癌が相対的に進行していないと判断できる。
【００８２】
前記（３）の方法では、例えば、進行期別の各患者について発現レベルを決定する。前記各患者の発現レベルと前記被検者の発現レベルとの対比により、前記被検者の癌化の可能性だけでなく、その癌の進行期を評価可能である。
【００８３】
前記（１）〜（３）において、前記被検者と前記正常者または前記患者との発現レベルを比較する場合、その有意差は、例えば、Ｔ−ｔｅｓｔ（ｔ検定）、Ｆ検定、カイ二乗検定等の統計学的手法により判断できる。
【００８４】
このような評価方法によれば、例えば、従来、判断が困難であった癌の前臨床期の被検者についても、高い信頼性で、癌の可能性が高いと判断できる。また、例えば、癌の進行期についても、高い信頼性で判断できる。このため、癌の予防および治療において、例えば、投薬または手術等の方針を決定するための重要な情報を、高い信頼性で得ることができる。
【００８５】
また、本発明の評価方法は、例えば、染色陽性細胞の含有率の算出により、癌を評価できる。前記染色陽性細胞とは、例えば、前記癌マーカーを有する細胞であって、前記癌マーカーの染色により染色された細胞を意味する。この場合、本発明の評価方法は、例えば、前記癌マーカー検出工程において、前記固定化した試料について、前記癌マーカーを染色した癌マーカー染色画像を取得する。そして、さらに、前記固定化した試料について、ＨＥ染色画像を取得するＨＥ染色画像取得工程、
前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得工程、
前記ＨＥ画像取得工程において取得された前記ＨＥ染色画像と、前記癌マーカー検出工程において取得された前記癌マーカー染色画像とのマッチング位置を算出するマッチング工程、
前記情報取得工程において取得された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および前記マッチング工程において算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域を特定する特定工程、および、
前記特定工程において特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞を検出する染色陽性細胞検出工程を含むことが好ましい。
【００８６】
前記染色陽性細胞検出工程は、例えば、前記特定工程において特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出工程であってもよい。前記癌マーカー染色画像は、例えば、前記癌マーカーｍｉＲＮＡを、発色により可視化した画像でもよいし、発光により可視化した画像であってもよい。
【００８７】
前述のように、ＨＥ染色画像との照合を行う癌の評価は、例えば、後述する癌病理画像診断支援方法により行える。この方法は、例えば、後述する、癌病理画像診断支援システム、癌病理画像診断支援プログラムまたは癌病理画像診断支援装置の実行によって実現できる。これらの詳細については、後述する。
【００８８】
＜評価試薬＞
本発明の評価試薬は、前述のように、本発明の評価方法に使用するための評価試薬であって、本発明の癌マーカーの検出試薬、すなわち、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２およびｈｓａ−ｍｉＲ−４９４の少なくとも一方のｍｉＲＮＡを検出するためのｍｉＲＮＡ検出試薬を含むことを特徴とする。このような評価試薬によれば、本発明の評価方法を簡便に実施できる。
【００８９】
本発明は、前述のように、癌マーカーｍｉＲＮＡとして、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２およびｈｓａ−ｍｉＲ−４９４の少なくとも一方を検出することが特徴であって、これらのｍｉＲＮＡの検出方法は何ら制限されない。本発明の評価試薬に含まれる前記ｍｉＲＮＡ検出試薬は、これらの癌マーカーｍｉＲＮＡのいずれかを検出できればよく、例えば、その試薬の種類および組成等は、何ら制限されない。また、当業者であれば、技術常識に基づいて、これらの癌マーカーｍｉＲＮＡの検出試薬を設定できる。
【００９０】
前記ｍｉＲＮＡ検出試薬は、特に制限されないが、例えば、前述のような、前記癌マーカーｍｉＲＮＡのうちいずれかにハイブリダイズ可能なプローブがあげられる。前記プローブは、前述のような標識プローブであってもよい。また、ｍｉＲＮＡの検出方法および前記標識プローブの標識物質の種類等に応じて、さらに、その他の試薬を含んでもよい。
【００９１】
本発明の評価試薬は、例えば、ｍｉＲＮＡの検出方法に応じて、さらに、酵素、緩衝液、洗浄液、溶解液、分散液、希釈液等を含んでもよい。また、本発明の評価試薬の形態は、特に制限されず、例えば、液体状態のウェット系であってもよいし、乾燥状態のドライ系であってもよい。
【００９２】
＜評価キット＞
本発明の評価キットは、前述のように、本発明の評価方法に使用するための評価キットであって、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２およびｈｓａ−ｍｉＲ−４９４の少なくとも一方のｍｉＲＮＡを検出するｍｉＲＮＡ検出試薬を含むことを特徴とする。前記ｍｉＲＮＡ検出試薬は、例えば、前記本発明の評価試薬があげられ、前述の通りである。このような評価キットによれば、本発明の評価方法を簡便に行える。
【００９３】
本発明の評価キットの形態は、特に制限されず、例えば、液体状態のウェット系でもよいし、乾燥状態のドライ系であってもよい。本発明の評価キットにおいて、各種試薬は、例えば、それぞれ別個であり、使用時に併用してもよいし、使用時前から混合されてもよい。本発明の評価キットは、例えば、使用説明書を含む。
【００９４】
＜癌病理画像に基づく診断支援＞
本発明は、癌の病理画像に基づく診断を支援するためのシステム、プログラム、方法および装置であって、下記に示す第１の形態および第２の形態があげられる。
【００９５】
第１の形態
本発明は、癌の病理画像に基づく診断を支援する、癌病理画像診断支援システム（以下、画像診断支援システムという）であって、
診断対象となる前記病理画像として、ＨＥ染色画像および癌マーカー染色画像を取得する画像取得手段と、
前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得手段と、
前記画像取得手段により取得された、前記ＨＥ染色画像と前記癌マーカー染色画像とのマッチング位置を算出するマッチング手段と、
前記情報取得手段により取得された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および前記マッチング手段により算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞を検出する染色陽性細胞検出手段とを備えることを特徴とする。
【００９６】
前記染色陽性細胞検出手段は、例えば、前記特定手段により特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出手段であってもよい（以下、同様）。
【００９７】
前記算出手段は、前記染色陽性細胞含有率に加えて、染色強度を算出することが好ましい。前記染色強度は、例えば、前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域内の染色強度があげられる。
【００９８】
本発明の画像診断支援システムは、さらに、
診断対象となる前記病理画像の指定情報と検査種別の指定情報との入力を受け付ける入力受付手段と、
前記ＨＥ染色画像および前記癌マーカー染色画像が格納された染色画像データベースとを備え、
前記画像取得手段は、前記指定情報に基づいて、前記染色画像データベースから前記ＨＥ染色画像および前記癌マーカー染色画像を取得することが好ましい。
【００９９】
本発明の画像診断支援システムにおいて、
前記病理画像の指定情報は、前記ＨＥ染色画像の画像識別子であり、
前記画像取得手段は、前記染色画像データベースから、前記画像識別子を持つ前記ＨＥ染色画像と前記ＨＥ染色画像に隣接する前記癌マーカー染色画像とを取得することが好ましい。
【０１００】
本発明の画像診断支援システムにおいて、
前記病理画像の指定情報は、前記癌マーカー染色画像の画像識別子であり、
前記画像取得手段は、前記染色画像データベースから、前記画像識別子を持つ前記癌マーカー染色画像と前記癌マーカー染色画像に隣接する前記ＨＥ染色画像とを取得することが好ましい。
【０１０１】
本発明の画像診断支援システムにおいて、
前記病理画像の指定情報は、診断対象者の被検者識別子であり、
前記画像取得手段は、前記染色画像データベースから、前記被検者識別子を持つ前記ＨＥ染色画像と前記癌マーカー染色画像とを取得することが好ましい。
【０１０２】
本発明の画像診断支援システムにおいて、
前記染色画像データベースには、前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報も格納されており、
前記情報取得手段は、前記染色画像データベースから、前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得することが好ましい。
【０１０３】
本発明の画像診断支援システムは、さらに、前記画像取得手段により取得された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の算出を行う腫瘍領域算出手段を備え、
前記情報取得手段は、前記腫瘍領域算出手段により算出された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得することが好ましい。
【０１０４】
本発明の画像診断支援システムは、さらに、
診断対象となるスライドのスライド識別子と検査種別の指定情報との入力を受け付ける入力受付手段と、
前記スライドが格納されたスライドデータベースと、
前記スライド識別子を持つ前記スライドを前記スライドデータベースから取得するスライド取得手段とを備え、
前記画像取得手段は、前記スライド取得手段により取得された前記スライドを撮影することにより、前記ＨＥ染色画像および前記癌マーカー染色画像を取得することが好ましい。
【０１０５】
本発明は、癌の病理画像に基づく診断を支援する、画像診断支援システムであって、
端末とサーバとを有し、
前記端末およびサーバは、システム外の通信網を介して接続可能であり、
前記端末は、
前記端末内の情報を前記通信網を介して前記サーバに送信する端末側送信手段と、
前記サーバから送信された情報を前記通信網を介して受信する端末側受信手段とを有し、
前記サーバは、
前記サーバ内の情報を前記通信網を介して前記端末に送信するサーバ側送信手段と、
前記端末から送信された情報を前記通信網を介して受信するサーバ側受信手段と、
診断対象となる前記病理画像として、ＨＥ染色画像および前記癌マーカー染色画像を取得する画像取得手段と、
前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得手段と、
前記画像取得手段により取得された、前記ＨＥ染色画像と前記癌マーカー染色画像とのマッチング位置を算出するマッチング手段と、
前記情報取得手段により取得された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および前記マッチング手段により算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞を検出する染色陽性細胞検出手段とを有し、
前記病理画像の情報が、前記端末側送信手段から前記サーバ側受信手段に送信され、かつ、前記サーバの前記染色陽性細胞検出手段により検出された染色陽性細胞の情報が、前記サーバ側送信手段から前記端末側受信手段に送信されることを特徴とする。
【０１０６】
本発明の画像診断支援システムにおいて、前記染色陽性細胞検出手段は、例えば、前記特定手段により特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出手段であってもよい。この場合、例えば、前記サーバの前記算出手段により算出した染色陽性細胞含有率の情報が、前記サーバ側送信手段から前記端末側受信手段に送信される。
【０１０７】
本発明は、前記本発明の画像診断支援システムに用いるサーバであって、
前記サーバは、
前記サーバ内の情報を前記通信網を介して端末に送信するサーバ側送信手段と、
前記端末から送信された情報を前記通信網を介して受信するサーバ側受信手段と、
診断対象となる前記病理画像として、ＨＥ染色画像および癌マーカー染色画像を取得する画像取得手段と、
前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得手段と、
前記画像取得手段により取得された、前記ＨＥ染色画像と前記癌マーカー染色画像とのマッチング位置を算出するマッチング手段と、
前記情報取得手段により取得された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および前記マッチング手段により算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞を検出する染色陽性細胞検出手段とを有することを特徴とする。
【０１０８】
本発明のサーバにおいて、前記染色陽性細胞検出手段は、例えば、前記特定手段により特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出手段であってもよい。
【０１０９】
本発明は、本発明の画像診断支援システムに用いる端末であって、
前記端末内の情報を前記通信網を介して前記サーバに送信する端末側送信手段と、
前記サーバから送信された情報を前記通信網を介して受信する端末側受信手段とを有し、
前記病理画像の情報が、前記端末側送信手段から前記サーバ側受信手段に送信され、かつ、前記サーバの前記染色陽性細胞検出手段により検出された染色陽性細胞の情報が、前記サーバ側送信手段から前記端末側受信手段に送信されることを特徴とする。
【０１１０】
また、例えば、前記サーバの前記算出手段により算出した染色陽性細胞含有率の情報が、前記サーバ側送信手段から前記端末側受信手段に送信されてもよい。
【０１１１】
本発明は、癌の病理画像に基づく診断を支援する、癌病理画像診断支援方法（以下、画像診断支援方法という）であって、
診断対象となる前記病理画像として、ＨＥ染色画像および癌マーカー染色画像を取得する画像取得工程と、
前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得工程と、
前記画像取得工程において取得された、前記ＨＥ染色画像と前記癌マーカー染色画像とのマッチング位置を算出するマッチング工程と、
前記情報取得工程において取得された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および前記マッチング工程において算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域を特定する特定工程と、
前記特定工程において特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞を検出する染色陽性細胞検出工程とを含むことを特徴とする。
【０１１２】
本発明の画像診断支援方法において、前記染色陽性細胞検出工程は、例えば、前記特定工程において特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出工程であってもよい（以下、同様）。
【０１１３】
本発明の画像診断支援方法において、前記算出工程は、前記染色陽性細胞含有率に加えて、染色強度を算出することが好ましい。前記染色強度は、例えば、前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域内の染色強度があげられる。
【０１１４】
本発明の画像診断支援方法において、前記画像取得工程は、例えば、診断対象となる前記病理画像の指定情報に基づいて、前記ＨＥ染色画像および前記癌マーカー染色画像を取得することが好ましい。前記ＨＥ染色画像および前記癌マーカー染色画像は、例えば、前記ＨＥ染色画像および前記癌マーカー染色画像が格納された染色画像データベースから取得することが好ましい。
【０１１５】
本発明の画像診断支援方法において、前記病理画像の指定情報は、前記ＨＥ染色画像の画像識別子であることが好ましい。そして、前記画像取得工程は、例えば、前記染色画像データベースから、前記画像識別子を持つ前記ＨＥ染色画像と前記ＨＥ染色画像に隣接する前記癌マーカー染色画像とを取得することが好ましい。
【０１１６】
本発明の画像診断支援方法において、前記病理画像の指定情報は、前記癌マーカー染色画像の画像識別子であることが好ましい。そして、前記画像取得工程は、例えば、前記染色画像データベースから、前記画像識別子を持つ前記癌マーカー染色画像と前記癌マーカー染色画像に隣接する前記ＨＥ染色画像とを取得することが好ましい。
【０１１７】
本発明の画像診断支援方法において、前記病理画像の指定情報は、診断対象者の被検者識別子であることが好ましい。そして、前記画像取得工程は、例えば、前記染色画像データベースから、前記被検者識別子を持つ前記ＨＥ染色画像と前記癌マーカー染色画像とを取得することが好ましい。
【０１１８】
本発明の画像診断支援方法において、前記染色画像データベースには、前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報も格納されていることが好ましい。そして、前記情報取得工程は、例えば、前記染色画像データベースから、前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得することが好ましい。
【０１１９】
本発明の画像診断支援方法は、さらに、前記画像取得工程において取得された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の算出を行う腫瘍領域算出工程を含むことが好ましい。そして、前記情報取得工程は、前記腫瘍領域算出工程において算出された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得することが好ましい。
【０１２０】
また、本発明は、癌の病理画像に基づく診断を支援する、癌病理画像診断支援プログラム（以下、画像診断支援プログラムという）であって、前記本発明の画像診断方法を、コンピュータで実行可能なことを特徴とする。
【０１２１】
本発明の画像診断支援プログラムは、例えば、診断対象となる前記病理画像として、ＨＥ染色画像および癌マーカー染色画像を取得する画像取得工程と、
前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得工程と、
前記画像取得工程において取得された、前記ＨＥ染色画像と前記癌マーカー染色画像とのマッチング位置を算出するマッチング工程と、
前記情報取得工程において取得された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および前記マッチング工程において算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域を特定する特定工程と、
前記特定工程において特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞を検出する染色陽性細胞検出工程とを、コンピュータに実行させることを特徴とする。
【０１２２】
本発明の画像診断支援プログラムにおいて、前記染色陽性細胞検出工程は、例えば、前記特定工程において特定された前記癌マーカー染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出工程であってもよい。
【０１２３】
これらの支援システム、支援方法および支援プログラムによれば、例えば、最終的に、染色陽性細胞含有率を定量値として得ることもできる。
【０１２４】
以下に、前記本発明の第１の形態について、具体的に、実施形態１Ａ〜１Ｄを例にあげて説明する。以下、前記癌マーカー染色画像を、「ｍｉＲＮＡ染色画像」ともいう。なお、本発明は、これらの実施形態には制限されない。
【０１２５】
（実施形態１Ａ）
図１９は、本発明の画像診断支援システムを備える画像診断支援装置の構成の一例を示すブロック図である。同図に示すように、画像診断支援装置１９０は、処理部１９１および記憶部１９２を備える。画像診断支援装置１９０は、処理部１９１において、顕微鏡１９３に接続されたＣＣＤ１９４、スキャナ１９５およびディスプレイ１９６に、接続されている。画像診断支援装置１９０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、入力部、ドライブ、入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）、通信バス等を備える。ＣＰＵは、画像診断支援装置の全体の制御を担う。ＣＰＵに、例えば、前記各手段の各機能を提供するコンピュータプログラムを組み込むことで、画像診断支援装置１９０における前記各手段を構築でき、画像診断支援装置１９０を実現できる。また、画像診断支援装置１９０は、その動作を、前記各手段の機能を実現するコンピュータプログラムを組み込んだ、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等のハードウェア部品からなる回路部品を実装して、実現することもできる。このようなコンピュータプログラムは、これを格納した記録媒体等の形態であってもよい。前記記録媒体は、例えば、ＨＤＤ、ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ）、ＭＯ、ＤＶＤ、メモリーカード等があげられる。また、記憶部１９２は、例えば、ＲＯＭ、ＨＤＤ、ＨＤ等である。ＨＤＤは、例えば、ＣＰＵの制御下、ＨＤに対するデータの読み込みと書き込みを制御し、ＨＤは、例えば、ＨＤＤの制御下、書き込まれたデータを記憶する。
【０１２６】
ディスプレイ１９６は、例えば、画像、データ、文書等の各種情報を表示する。入力部は、例えば、キーボードやマウス等がある。スキャナ１９５は、例えば、前述の切片スライドをスキャニングして、画像を光学的に電気信号に変換する。また、ＣＣＤ１９４は、例えば、前記切片スライドの顕微鏡画像を電気信号に変換する。
【０１２７】
画像診断支援装置１９０は、例えば、染色画像に関する情報を蓄積する外部の染色画像データベースと、アクセス可能であってもよい。この場合、画像診断支援装置１９０は、例えば、通信回線を介して、前記染色画像データベースと接続してもよい。
【０１２８】
本発明の画像診断支援システムの一例を、以下に説明する。図２０は、本実施形態における画像診断支援システムの構成の概略を示すブロック図である。なお、本発明は、この実施形態には制限されない。
【０１２９】
図２０に示すように、本実施形態の画像診断支援システムは、ＨＥ染色画像およびｍｉＲＮＡ染色画像を取得する画像取得手段２００１、ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得手段２００２、画像取得手段により取得されたＨＥ染色画像とｍｉＲＮＡ染色画像とのマッチング位置を算出するマッチング手段２００３、情報取得手段により取得されたＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報およびマッチング手段により算出されたマッチング位置の情報に基づいて、ｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域を特定する特定手段２００４、および、特定手段により特定されたｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出手段２００５を備える。
【０１３０】
前記画像診断支援システムは、さらに、ｍｉＲＮＡ染色画像について、ｍｉＲＮＡの染色レベルを決定する染色レベル決定手段を備えてもよい。前記染色レベル決定手段は、例えば、ｍｉＲＮＡ染色画像の特定された腫瘍領域における染色レベルを決定する。
【０１３１】
このようなシステムは、前記図１９に示すような画像診断支援装置があげられる。また、各構成手段は、例えば、コンピュータのＣＰＵが所定のプログラムを実行することによって実現される機能的ブロックであればよい。このため、例えば、各構成手段が、ハードウェアとして実装されていなくともよく、ネットワークシステムであってもよい。本実施形態の画像診断支援システムは、特に示さない限り、例えば、後述する実施形態１Ｂ〜１Ｅと同様である。
【０１３２】
図２１を用いて、本実施形態の画像診断支援システムにおける処理の流れの一例を説明する。図２１は、前記処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、本発明の画像診断方法の一例であり、例えば、本発明の画像診断支援システム、画像診断支援プログラム等により実行できる。
【０１３３】
まず、ＨＥ染色画像とｍｉＲＮＡ染色画像とが取得される（ステップＳ２１０１）。前記画像は、例えば、スキャナやＣＣＤ等の撮像素子により変換された電気信号として取得できる。
【０１３４】
つぎに、前記ＨＥ染色画像について、腫瘍領域情報を取得する（Ｓ２１０２）。前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報は、例えば、医師等によって判定された情報でもよいし、公知の方法によって算出された情報であってもよい。
【０１３５】
つぎに、前記ＨＥ染色画像と前記ｍｉＲＮＡ染色画像とを重ね合わせてマッチングを行い、マッチング位置を算出する（Ｓ２１０３）。そして、前記ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報と、得られたマッチング位置情報とから、前記ｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域を算出する。つまり、前記ｍｉＲＮＡ染色画像において、前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域と対応する領域とを算出し、腫瘍領域として特定する（Ｓ２１０４）。前記ＨＥ染色画像の情報に基づいて特定される、前記ｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域を、以下、「ＨＥ染色画像に基づく腫瘍領域」ともいう。
【０１３６】
つづいて、前記ｍｉＲＮＡ染色画像の前記ＨＥ染色画像に基づく腫瘍領域におけるｍｉＲＮＡ染色レベルを決定する（Ｓ２１０５）。前記ｍｉＲＮＡ染色レベルについては、例えば、各スライドにおいて、染色のプロセス、温度、プローブの種類、発色物質または蛍光物質の種類等に応じて、染色の程度が異なるため、画像の標準化を行うことが好ましい。この際、前記ｍｉＲＮＡ染色画像において、前記ＨＥ染色画像に基づく腫瘍領域以外の領域についても、同様に、ｍｉＲＮＡ染色レベルを決定してもよい。
【０１３７】
そして、このステップで得られた染色画像の情報は、前述のような、染色画像データベースに蓄積される（Ｓ２１０６）。
【０１３８】
つぎに、決定したｍｉＲＮＡ染色レベルに基づき、再度、前記ｍｉＲＮＡ染色画像について、腫瘍領域を検出する（Ｓ２１０７）。つまり、前記ｍｉＲＮＡ染色画像の染色レベルについて、腫瘍細胞を意味するレベルの染色であるか、腫瘍細胞を意味するレベルに満たない染色であるかを判断する。そして、前者の染色レベルを示す領域を、ｍｉＲＮＡ染色レベルに基づく腫瘍領域として特定する。その結果、前記ＨＥ染色画像に基づく腫瘍領域と前記ｍｉＲＮＡ染色レベルに基づく腫瘍領域とが重複する場合、前記ｍｉＲＮＡ染色レベルに基づく腫瘍領域を、検出対象領域とする。また、前記ＨＥ染色画像においては腫瘍領域と判断されず、前記ｍｉＲＮＡ染色レベルに基づき腫瘍領域と判断された場合も、前記ｍｉＲＮＡ染色レベルに基づく腫瘍領域を、検出対象領域とする。
【０１３９】
腫瘍を意味するレベルの染色と、腫瘍を意味するレベルに満たない染色との閾値は、例えば、前記ｍｉＲＮＡ染色画像について、染色の強度を複数のレベルで検出することによって決定できる。これにより、例えば、非腫瘍細胞が弱いながらも染色されている場合でも、それが腫瘍細胞の染色には該当しないと判断できる。また、染色画像の情報として、例えば、前記閾値のデータについても、前記染色画像データベースに蓄積される。
【０１４０】
以上のようにして決定された検出対象領域を、決定した癌領域として出力する。または、前記検出対象領域について、染色陽性細胞含有率を算出し、その結果を出力する。
【０１４１】
前記染色画像データベースに、ｍｉＲＮＡ染色画像の情報が蓄積された場合は、例えば、ＨＥ染色画像とのマッチングを行うことなく、前記データベースに基づいて、ｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域を決定することもできる。
【０１４２】
（実施形態１Ｂ）
図１は、本発明の画像診断支援システムの一例を示すブロック図である。このシステムは、癌の病理画像に基づく診断を支援するシステムである。前記システムは、診断対象となる病理画像として、ＨＥ染色画像およびｍｉＲＮＡ染色画像を取得する画像取得手段と、ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得手段と、画像取得手段により取得されたＨＥ染色画像とｍｉＲＮＡ染色画像とのマッチング位置を算出するマッチング手段と、情報取得手段により取得されたＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報およびマッチング手段により算出されたマッチング位置の情報に基づいて、ｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域を特定する特定手段と、特定手段により特定されたｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出手段とを備える。
【０１４３】
より詳細には、本実施形態のシステムは、入力装置１１１と、出力装置１１２と、染色画像データベース１１３と、処理装置１２０と、記憶装置１３０とを備える。
【０１４４】
染色画像データベース１１３には、１つ以上のＨＥ染色画像と、前記ＨＥ染色画像の標本（切片スライド）に隣接している連続切片の標本であるｍｉＲＮＡ染色画像と、前記ＨＥ染色画像と前記ｍｉＲＮＡ染色画像との標本の隣接情報と、前記ＨＥ染色画像から算出された、あるいは医師等によって判定された腫瘍領域情報とが蓄積されている。
【０１４５】
各画像には、被検者との関係情報が被検者識別子によって関連付けられている。染色画像データベース１１３には、例えば、図２に示されるように、被検者を一意に識別するための被検者識別子２０１、画像識別子２０２、染色情報２０３、画像データ２０４、標本隣接情報２０５、およびＨＥ染色画像での腫瘍領域情報２０６が含まれている。
【０１４６】
画像識別子２０２は、前記被検者ごとに複数存在する病理画像を識別するための識別子である。染色情報２０３と画像データ２０４と腫瘍領域情報２０６とは、画像識別子２０２によって、他の画像と区別される。染色情報２０３には、前記画像の染色情報が記憶されており、前記染色情報としては、例えば、ＨＥ染色の情報および癌マーカーｍｉＲＮＡ染色の情報があげられる。画像データ２０４には、画像データが記憶されている。標本隣接情報２０５には、画像識別子２０２によって、対応関係が記憶されている。ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報２０６には、前記ＨＥ染色画像から算出された、あるいは医師等によって判定された腫瘍領域情報が記憶されている。ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報２０６は、画像識別子２０２と対応させて、別に記憶しても良い。
【０１４７】
入力装置１１１および出力装置１１２は、例えば、コンピュータに備わる通常の入出力装置を使用できる。入力装置１１１は、例えば、キーボードまたはマウスである。出力装置１１２は、例えば、ディスプレイ装置またはプリンタである。入力装置１１１および出力装置１１２は、入力ファイルおよび／または出力ファイルであっても良いし、他のコンピュータ等であっても良い。
【０１４８】
記憶装置１３０は、例えば、コンピュータに備わる主記憶装置および補助記憶装置で構成され、処理装置１２０で実行される各種のプログラムおよびデータを保持するために使用される。処理装置１２０は、例えば、コンピュータのＣＰＵを含んで構成され、プログラム制御により動作する。
【０１４９】
処理装置１２０は、入力受付処理部１２１と、染色画像および腫瘍領域情報取得部１２２と、画像マッチング処理部（マッチング手段）１２３と、ｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域抽出部（特定手段）１２４と、染色陽性細胞含有率算出部（算出手段）１２５とを含む。染色画像および腫瘍領域情報取得部１２２は、例えば、前述の画像取得手段および情報取得手段の機能を兼ね備えている。
【０１５０】
入力受付処理部１２１は、利用者等から入力装置１１１を通じて、診断対象となる病理画像の指定情報と、検査種別の指定情報とを受け付ける。前記検査種別は、例えば、検査対象の癌マーカーｍｉＲＮＡの種別等があげられる。さらに、入力受付処理部１２１は、それらの情報を、記憶装置１３０における診断画像情報および検査対象記憶部１３１に記憶し、染色画像および腫瘍領域情報取得部１２２に処理を移す。本実施形態の場合、病理画像の指定情報は、画像識別子２０２である。画像識別子２０２は、ＨＥ染色画像またはｍｉＲＮＡ染色画像であり、１つまたは複数を指定することが可能である。また、検査種別の指定情報は、ｍｉＲＮＡ染色項目であり、本発明における癌マーカーｍｉＲＮＡのうち、いずれか一つのｍｉＲＮＡまたは２種類以上のｍｉＲＮＡを指定可能である。
【０１５１】
染色画像および腫瘍領域情報取得部１２２は、染色画像データベース１１３から、診断対象となるＨＥ染色画像とｍｉＲＮＡ染色画像とＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報とを取得し、それぞれ、記憶装置１３０のＨＥ染色画像データ記憶部１３２とｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４とＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３とに記憶し、画像マッチング処理部１２３に処理を移す。
【０１５２】
診断画像情報および検査対象記憶部１３１に記憶された画像識別子２０２を持つ染色情報２０３が、ＨＥ染色である場合、画像識別子２０２を持つ画像データ２０４が、ＨＥ染色画像データ記憶部１３２に記憶される。また、診断画像情報および検査対象記憶部１３１に記憶されている検査種別と標本隣接情報２０５とを参照して、診断対象のＨＥ画像標本に隣接した連続切片標本のｍｉＲＮＡ染色画像の画像データ２０４が、ｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４に記憶される。さらに、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報２０６の情報が、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３に記憶される。
【０１５３】
一方、診断画像情報および検査対象記憶部１３１に記憶された画像識別子を持つ染色情報２０３が、ｍｉＲＮＡ染色である場合、画像識別子２０２を持つ画像データ２０４が、ｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４に記憶される。また、標本隣接情報２０５を参照して、診断対象のｍｉＲＮＡ染色画像標本に隣接した連続切片標本のＨＥ染色画像の画像データ２０４が、ＨＥ染色画像データ記憶部１３２に記憶される。さらに、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報２０６の情報が、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３に記憶される。複数の画像識別子２０２が指定されている場合、それぞれについて検索し、対応付けて記憶される。
【０１５４】
画像マッチング処理部１２３は、ＨＥ染色画像データ記憶部１３２およびｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４から、それぞれＨＥ染色画像およびｍｉＲＮＡ染色画像を読み出し、ＨＥ染色画像とｍｉＲＮＡ染色画像とのマッチング位置を算出する。さらに、画像マッチング処理部１２３は、マッチング位置情報をマッチング位置情報記憶部１３５に記憶し、ｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域抽出部１２４に処理を移す。前記マッチング位置情報は、例えば、回転角度、および水平・垂直ずれ幅等があげられる。ＨＥ染色画像とｍｉＲＮＡ染色画像とは、連続切片を染色した画像であるため、よく類似した画像である。ＨＥ染色とｍｉＲＮＡ染色とは、例えば、同じ色相であっても、異なる色相であってもよいが、ＨＥ染色画像とｍｉＲＮＡ染色画像とをマッチングすることから、ｍｉＲＮＡ染色では、ＨＥ染色とは異なる色相で細胞を染色することが好ましい。ＨＥ染色は、通常、ヘマトキシリンにより細胞核が青色に染色され、エオシンにより細胞質がピンク色に染色される。ｍｉＲＮＡ染色による染色の色相は、例えば、使用する発色物質または蛍光物質等によって、適宜設定できる。画像のマッチングには、各画像を２値化して、位相限定相関法、残差逐次検定法、特異点を用いる方法等が利用できる。
【０１５５】
ｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域抽出部１２４は、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３、ｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４およびマッチング位置情報記憶部１３５から、それぞれＨＥ染色画像の腫瘍領域情報、ｍｉＲＮＡ染色画像データおよびマッチング位置情報を読み出し、ｍｉＲＮＡ染色画像データでの腫瘍領域を算出する。さらに、ｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域抽出部１２４は、ｍｉＲＮＡ染色画像データにおける腫瘍領域の情報を、ｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３６に記憶させ、染色陽性細胞含有率算出部１２５に処理を移す。
【０１５６】
染色陽性細胞含有率算出部１２５は、ｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４およびｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３６から、それぞれｍｉＲＮＡ染色画像データおよび腫瘍領域情報を読み出し、腫瘍領域内の染色陽性細胞核数と染色陰性細胞核数とをカウントし、染色陽性細胞含有率を算出して、出力装置１１２から出力する。
【０１５７】
図３〜図６のフローチャートを参照し、本発明の画像診断支援方法および画像診断支援プログラムの実施形態１Ｂとして、図１に示したシステムの動作の一例を説明する。本実施形態においては、ｍｉＲＮＡ染色について、陽性細胞核の染色を青色、陰性細胞核の染色を茶褐色と仮定して説明する。本発明は、これには制限されず、例えば、染色細胞核を特定する一般的な方法により、陽性細胞核と陰性細胞核とをカウント可能である。具体的には、例えば、ｍｉＲＮＡ染色のスライドについて、一般的な染色方法により核を染色し、ｍｉＲＮＡ染色が陽性の細胞核と陰性の細胞核とをカウントしてもよい。
【０１５８】
この方法は、概括すると、癌の病理画像に基づく診断を支援する方法であって、下記工程（ａ）〜（ｅ）を含む。また、本実施形態のプログラムは、癌の病理画像に基づく診断を支援するプログラムであって、前記工程（ａ）〜（ｅ）をコンピュータに実行させる。
（ａ）診断対象となる病理画像として、ＨＥ染色画像およびｍｉＲＮＡ染色画像を取得する画像取得工程
（ｂ）ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得工程
（ｃ）画像取得工程において取得されたＨＥ染色画像とｍｉＲＮＡ染色画像とのマッチング位置を算出するマッチング工程
（ｄ）情報取得工程において取得されたＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報およびマッチング工程において算出されたマッチング位置の情報に基づいて、ｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域を特定する特定工程
（ｅ）特定工程において特定されたｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、前記腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出工程
【０１５９】
より詳細には、処理の開始にあたって、染色画像データベース１１３には、被検者に対する一連のデータである被検者識別子２０１と、画像識別子２０２と、染色情報２０３と、画像データ２０４と、標本隣接情報２０５と、ＨＥ染色画像での腫瘍領域情報２０６とが記憶されている。腫瘍領域情報２０６は、予めＨＥ染色画像から腫瘍領域が算出されてある情報、または医師が特定した腫瘍領域情報である。この状態で処理装置１２０を起動すると、図３に示す処理が開始される。
【０１６０】
まず、入力装置１１１から診断画像を指定するＨＥ染色画像の画像識別子またはｍｉＲＮＡ染色画像の画像識別子と、検査対象の癌マーカーｍｉＲＮＡを指定するｍｉＲＮＡ検査項目要求が処理装置１２０の入力受付処理部１２１に供給される。入力受付処理部１２１は、この診断画像指定情報と検査対象指定情報とを、記憶部１３０における診断画像情報および検査対象記憶部１３１から、染色画像および腫瘍領域情報取得部１２２へ渡す。そして、処理は、染色画像および腫瘍領域情報取得部１２２に移行する（ステップＳ３０１）。
【０１６１】
次に、染色画像および腫瘍領域情報取得部１２２は、診断画像情報および検査対象記憶部１３１中の画像識別子で、染色画像データベース１１３を検索する。そして、染色画像および腫瘍領域情報取得部１２２は、指定された画像識別子を持つ染色情報２０３がＨＥ染色であれば、前記画像識別子をもつ画像データ２０４を、ＨＥ染色画像データ記憶部１３２に保存する。さらに、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報２０６をＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３に保存する。また、診断画像情報および検査対象記憶部１３１中のｍｉＲＮＡ検査項目を読み出して、染色画像データベース１１３の標本隣接情報２０５を参照し、ＨＥ染色画像に隣接した連続切片標本であるｍｉＲＮＡ染色画像データ２０４を、ｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４に保存する。
【０１６２】
一方、指定された画像識別子を持つ染色情報２０３がｍｉＲＮＡ染色であれば、前記画像識別子をもつ画像データ２０４を、ｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４に保存する。また、染色画像データベース１１３の標本隣接情報２０５を参照し、ｍｉＲＮＡ染色画像に隣接した連続切片標本であるＨＥ染色画像データ２０４を、ＨＥ染色画像データ記憶部１３２に保存する。さらに、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報２０６を、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３に保存する。そして、処理は、画像マッチング処理部１２３に移行する（ステップＳ３０２）。
【０１６３】
画像マッチング処理部１２３は、ＨＥ染色画像データ記憶部１３２に記憶されたＨＥ染色画像と、ｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４に記憶されたｍｉＲＮＡ染色画像とのマッチング位置を算出する。マッチング位置の算出は、例えば、前記両画像の色スケールを合わせてから、位相限定相関法を使って行う。そして、得られたマッチング位置情報を、マッチング位置情報記憶部１３５に記憶させる。前記マッチング位置情報は、例えば、回転角度および水平・垂直ずれ幅である。そして、処理は、ｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域抽出部１２４に移行する（ステップＳ３０３）。
【０１６４】
ｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域抽出部１２４は、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３に記憶されたＨＥ染色画像の腫瘍領域情報と、マッチング位置情報記憶部１３５に記憶されたマッチング位置情報とから、ｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４に記憶されたｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域を算出する。得られたｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域情報を、ｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３６に記憶させる。そして、処理は、染色陽性細胞含有率算出部１２５に移行する（ステップＳ３０４）。
【０１６５】
染色陽性細胞率算出部１２５は、ｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４に記憶されたｍｉＲＮＡ染色画像データと、ｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３６に記憶された腫瘍領域情報とを受け取る。そして、腫瘍領域内の染色陽性細胞核数と染色陰性細胞核数とをカウントし、染色陽性細胞含有率を算出して、出力装置１１２から出力する（ステップＳ３０５）。例えば、染色陽性細胞核を茶褐色、染色陰性細胞を青色にそれぞれ染色した場合、茶色に染色された核数と青色に染色された核数とをそれぞれカウントする。この工程は、例えば、以下に示すように、図４、図５および図６に示す手順で行われる。
【０１６６】
まず、受け取ったｍｉＲＮＡ染色画像データと腫瘍領域情報とから、ｍｉＲＮＡ染色画像データの腫瘍領域外をマスクする（ステップＳ４０１）。そして、腫瘍領域内で茶色に染色された領域である茶色領域と青色に染色された領域である青色領域とを、判別分析により識別する（ステップＳ４０２）。
【０１６７】
この工程は、まず、画像データをＨＳＶ色空間に変換し（ステップＳ５０１）、Ｓ（彩度）とＶ（明度）とによって未染色領域を除去し（ステップＳ５０２）、Ｈ（色相）の値域を［０，１］から［０．３，１．３］に変換する（ステップＳ５０３）。次に、全画素のＨ（色相）値が、［０．３，０．８］または［０．８，１．３］のどちらかの範囲に含まれるか否かを調べる（ステップＳ５０４）。全画素が片側に含まれてしまう場合は、［０．３，０．８］を青色領域、［０．８，１．３］を茶色領域として出力する（ステップＳ５０７）。画素が両方の領域に存在する場合は、判別分析により閾値ｔを算出し（ステップＳ５０５）、［０．３，ｔ］を青色領域、［ｔ，１．３］を茶色領域として出力する（ステップＳ５０６）。
【０１６８】
次に、茶色領域で核抽出（ステップＳ４０３）し、続いて、青色領域で核抽出（ステップＳ４０４）する。これらの工程は、まず、茶色領域または青色領域が入力されると（ステップＳ６０１）、Ｖ（明度）値の平均と分散とを考慮し、シグモイド関数でＶ値を強調したＶ'値を算出する（ステップＳ６０２）。そして、Ｖ'値である閾値以下の値の場合に、核領域内（＝１）とし、Ｖ’値である閾値より大きい値の場合に、核領域外（＝０）とする、２値画像に変換する（ステップＳ６０３）。次に、２値画像にガウスフィルタをかけ、隣接画素の比較によって、核の位置を算出する（ステップＳ６０４）。
【０１６９】
次に、茶色領域で検出された核の数をカウント（ステップＳ４０５）し、青色領域で検出された核の数をカウント（ステップＳ４０６）する。最後に、全核数に対する茶色の核数の割合、すなわち、茶色の核数／（茶色の核数＋青色の核数）を算出する（ステップＳ４０７）。
【０１７０】
本実施形態の効果について説明する。本実施形態においては、画像取得手段によりＨＥ染色画像およびｍｉＲＮＡ染色画像が取得されるとともに、情報取得手段によりＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報が取得される。その後、マッチング手段により、ＨＥ染色画像とｍｉＲＮＡ染色画像とのマッチング位置が算出される。続いて、ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報とマッチング位置の情報とに基づいて、特定手段により、ｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域が特定される。そして、ｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域の情報に基づいて、算出手段により、ｍｉＲＮＡ染色画像における腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率が算出される。これにより、染色陽性細胞含有率を定量値として得ることができる。その結果、例えば、定量値によって、医師が、ｍｉＲＮＡ染色による診断を行える。
【０１７１】
さらに、近年、組織診や細胞診の件数が増えており、それに対し病理医が少ないことから、従来は、病理医に長時間の作業が強いられるという問題もあった。この点、本実施形態によれば、医師等の作業労力負担が軽減される。
【０１７２】
また、本実施形態によれば、連続切片標本の画像である、ＨＥ染色画像とｍｉＲＮＡ染色画像とのマッチングによって、ＨＥ染色画像で判定された腫瘍領域を、ｍｉＲＮＡ染色画像に対応付けることができる。また、Ｈ（色相）値に判別分析を適用することによって、例えば、茶色領域と青色領域との識別ができる。さらに、茶色領域および青色領域の各々で核抽出することによって、全核数に対する茶色の核数の割合を算出できる。そのため、染色陽性細胞含有率を医師等に提示することにより、医師による診断に有益な情報を提供し、診断を支援できる。
【０１７３】
（実施形態１Ｃ）
図７は、本発明の画像診断支援システムの一例を示すブロック図である。本実施形態のシステムは、図１に示す実施形態１Ｂのシステムと比べて、染色陽性細胞含有率算出部１２５が、染色陽性細胞含有率に加えて染色強度をも算出する点で相違する。特に示さない限り、本実施形態において、その他の構成および動作は、実施形態１Ｂと同様である。
【０１７４】
図７において、染色陽性細胞含有率および染色強度算出部７２５は、ｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４およびｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３６から、それぞれｍｉＲＮＡ染色画像データおよび腫瘍領域情報を読み出す。そして、染色陽性細胞含有率および染色強度算出部７２５は、腫瘍領域内の染色陽性細胞核数と染色陰性細胞核数とをカウントして、染色陽性細胞含有率を算出し、さらに、染色強度を算出して、出力装置１１２から出力する。
【０１７５】
図８〜図１０のフローチャートを参照し、本発明の画像診断支援方法および画像診断支援プログラムの実施形態１Ｃとして、図７に示したシステムの動作の一例を説明する。
【０１７６】
本実施形態の処理は、図３に示される実施形態１Ｂの処理と比べて、染色陽性細胞含有率算出だけでなく染色強度算出をも行う点で相違するが、その他の動作は、前記実施形態１Ｂと同様である。
【０１７７】
染色陽性細胞含有率および染色強度算出部７２５は、ｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４に記憶されたｍｉＲＮＡ染色画像データと、ｍｉＲＮＡ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３６に記憶された腫瘍領域を受け取る。そして、腫瘍領域内の染色陽性細胞核数と染色陰性細胞核数とをカウントして、染色陽性細胞含有率を算出し、また、染色強度（０：陰性、１：弱陽性、２：中等度陽性、３：強陽性）を算出し、これらを出力装置１１２から出力する（ステップＳ８０５）。この処理は、例えば、以下に示すように、図９および図１０に示す手順で行われる。
【０１７８】
図９のステップＳ４０７までは、前記実施形態１Ｂにおいて図４に示す処理と同じである。ステップＳ４０７の次に、茶色領域における核染色強度を算出する（ステップＳ９０８）。
【０１７９】
まず、図９のステップＳ４０２で判定された茶色領域が入力される（ステップＳ１００１）。そして、Ｖ（明度）値の平均と分散とを考慮して、シグモイド関数でＶ値を強調したＶ'値を算出する（ステップＳ１００２）。Ｖ'値である閾値ｘ以下の値の場合に、核領域内とし、その画素数Ｘをカウントする（ステップＳ１００３）。
【０１８０】
次に、０＜ａ＜ｂ＜ｃ＜１である定数ａ、ｂ、ｃを設定する。まず、核領域内の画素数に対して、条件Ｖ値≦ａを満たす画素数の割合を求める。前記割合が、ある一定割合以上の場合（ステップＳ１００４）、染色強度「３：強陽性」として出力する（ステップＳ１００５）。これに該当しない場合は、核領域内の画素数に対して、条件Ｖ値≦ｂを満たす画素数の割合を求める。そして、前記割合が、ある一定割合以上であった場合（ステップＳ１００６）、染色強度「２：中等度陽性」として出力する（ステップＳ１００７）。これに該当しない場合は、核領域内の画素数に対して、条件Ｖ値≦ｃを満たす画素数の割合を求める。そして、前記割合が、ある一定割合以上であった場合（ステップＳ１００８）、染色強度「１：弱陽性」として出力する（ステップＳ１００９）。いずれにも該当しない場合には、染色強度「０：陰性」として出力する（ステップＳ１０１０）。
【０１８１】
本実施形態の効果について説明する。前記実施形態１Ｂでは、染色陽性細胞含有率のみの医師への提示であったが、本実施形態１Ｃでは、染色陽性細胞含有率だけでなく、染色強度をあわせて医師等に提示できる。このため、医師による診断に、より有益な情報を提供し、診断を支援できる。本実施形態のその他の効果は、前記実施形態１Ｂと同様である。
【０１８２】
（実施形態１Ｄ）
図１１は、本発明による画像診断支援システムの一例を示すブロック図である。本実施形態のシステムは、図１に示す前記実施形態１Ｂに係るシステムと比べて、腫瘍判定および腫瘍領域算出部（腫瘍領域算出手段）１１２６を設けた点で相違する。特に示さない限り、本実施形態において、その他の構成および動作は、前記実施形態１Ｂと同様である。染色画像データベース１１３には、例えば、１つ以上のＨＥ染色画像と、前記ＨＥ染色画像の標本に隣接した連続切片の標本であるｍｉＲＮＡ染色画像と、前記ＨＥ染色画像と前記ｍｉＲＮＡ染色画像との標本の隣接情報とが蓄積されている。本実施形態において、前記ｍｉＲＮＡ染色画像から算出された腫瘍領域情報、あるいは医師等によって判定された腫瘍領域情報は、あってもなくてもよい。
【０１８３】
図１１において、染色画像および腫瘍領域情報取得部１２２は、染色画像データベース１１３から、ＨＥ染色画像２０４、ｍｉＲＮＡ染色画像２０４およびＨＥ染色画像の腫瘍領域情報２０６を取得し、それぞれ、記憶装置１３０におけるＨＥ染色画像データ記憶部１３２、ｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４およびＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３に記憶させる。ここで、腫瘍領域情報２０６が存在した場合は、画像マッチング処理部１２３に処理を移すが、腫瘍領域情報２０６が存在しなかった場合は、腫瘍判定および腫瘍領域算出部１１２６に処理を移す。
【０１８４】
腫瘍判定および腫瘍領域算出部１１２６は、ＨＥ染色画像データ記憶部１３２からＨＥ染色画像データを読み出し、腫瘍判定して腫瘍領域を算出し、画像マッチング処理部１２３へ処理を移す。腫瘍の判定方法および腫瘍領域の算出方法としては、例えば、特許文献１に記載された方法が利用できる。
【０１８５】
本実施形態の効果について説明する。本実施形態では、ＨＥ染色画像で腫瘍判定されていない場合でも、腫瘍判定および腫瘍領域算出部を設けることによって、一連の処理が行われる。このため、癌診断から免疫組織化学染色画像診断まで統合した診断情報を、医師等に提示できる。したがって、医師による診断に、有益な情報を提供し、診断を支援できる。本実施形態のその他の効果は、前記実施形態１Ｂと同様である。
【０１８６】
本実施形態においては、例えば、前記実施形態１Ｃと同様に、染色陽性細胞含有率と共に染色強度を算出してもよい。
【０１８７】
（実施形態１Ｅ）
図１２は、本発明による画像診断支援システムの一例を示すブロック図である。本実施形態のシステムは、図１等に示す染色画像および腫瘍領域情報取得部１２２に代えて、スライド撮影部（スライド取得手段）１２２２を備え、染色画像データベース１１３に代えて、スライドデータベース１２１３を備え、診断画像情報および検査対象記憶部１３１に代えて、診断スライド情報および検査対象記憶部１２３１を備える。さらに、このシステムには、スライド撮影装置１２１４および腫瘍判定および腫瘍領域算出部１１２６を備える。特に示さない限り、本実施形態において、その他の構成および動作は、前記実施形態１Ｂと同様である。
【０１８８】
スライドデータベース１２１３には、１つ以上のＨＥ染色スライドと、前記ＨＥ染色スライドの標本に隣接している連続切片の標本であるｍｉＲＮＡ染色スライドと、前記ＨＥ染色スライドと前記ｍｉＲＮＡ染色スライドとの標本の隣接情報とが蓄積されている。各スライドは、被験者との関係情報が、被験者識別子によって関連付けられている。スライド撮影装置１２１４は、指定されたスライドを撮影し、デジタルデータへ変換する。
【０１８９】
入力受付処理部１２１は、利用者等から入力装置１１１を通じて、診断対象となるスライドの指定情報（スライド識別子）と検査種別の指定情報とを受け付ける。そして、これらの情報を、記憶装置１３０の診断スライド情報および検査対象記憶部１２３１に記憶し、スライド撮影部１２２２に処理を移す。
【０１９０】
スライド撮影部１２２２は、スライドデータベース１２１３から、診断対象となる隣接した標本であるＨＥ染色スライドとｍｉＲＮＡ染色スライドとを取得する。さらに、スライド撮影部１２２２は、スライド撮影装置１２１４により取得したスライドを撮影し、デジタルデータに変換することにより、ＨＥ染色画像およびｍｉＲＮＡ画像を取得する。そして、これらの画像を、それぞれ記憶装置１３０のＨＥ染色画像データ記憶部１３２およびｍｉＲＮＡ染色画像データ記憶部１３４に記憶させ、腫瘍判定および腫瘍領域算出部１１２６に処理を移す。このように、本実施形態においては、スライド撮影部１２２２が、スライド取得手段および画像取得手段の機能を兼ね備えている。
【０１９１】
本実施形態の効果について説明する。本実施形態では、病理スライドがデジタルデータ化されていない場合でも、スライド撮影装置とスライドデータベースとスライド撮影部とを備えることによって、一連の処理がなされる。このため、スライド撮影から、癌診断、さらに免疫組織化学染色画像診断まで、統合した診断情報を、医師等に提示できる。したがって、医師による診断に有益な情報を提供し、診断を支援できる。本実施形態のその他の効果は、前記実施形態１Ｂと同様である。
【０１９２】
本実施形態においては、前記実施形態１Ｃと同様に、染色陽性細胞含有率と共に染色強度を算出してもよい。
【０１９３】
本発明は、前記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、前記実施形態においては、例えば、入力受付処理部１２１が診断画像を指定する画像識別子を受け付ける例を示した。しかし、入力受付処理部１２１は、画像識別子ではなく、診断対象者の被験者識別子を受け付けてもよい。この場合、染色画像および腫瘍領域情報取得部１２２は、被験者識別子を持つ画像と腫瘍領域情報とを、染色画像データベース１１３から検索してもよい。
【０１９４】
第２の形態
本発明の癌病理画像診断支援装置（以下、画像診断支援装置という）は、
学習に用いる病理画像から腫瘍を中心としたイメージを切り出し、学習パターンとして入力する学習パターン入力手段と、
クラス情報が付された前記学習パターンを記憶保持する学習パターン記憶手段と、
複数の特徴候補を生成する特徴候補生成手段と、
前記特徴候補生成手段によって生成される特徴候補の中から、診断に適した特徴のセットを決定する特徴決定手段と、
前記特徴決定手段により決定される特徴のセットを記憶保持する特徴記憶手段と、
分類テーブルを作成する分類テーブル作成手段と、
診断する病理画像から腫瘍候補を中心としたイメージを切り出し、入力パターンとして入力するパターン入力手段と、
前記入力パターンから特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴に基づいて診断する診断手段とを有し、
前記特徴決定手段は、前記各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴を計算して、前記学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの最初の特徴として決定し、決定した特徴が既知であるとの条件の下、各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴と、前記各学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの次なる特徴として、順次決定し、
前記分類テーブル作成手段は、前記特徴のセットを用いて、前記各学習パターンの各特徴を計算し、前記各学習パターンの各特徴とクラス情報とを配置してなる前記分類テーブルを作成し、前記分類テーブルにより前記学習パターンを分類し、
前記特徴抽出手段は、前記特徴のセットを用いて、前記入力パターンの各特徴を算出し、
前記診断手段は、前記算出結果および前記分類テーブルに基づいて、前記入力パターンを診断することを特徴とする。
【０１９５】
本発明の画像診断支援装置は、
学習に用いる病理画像から腫瘍を中心としたイメージを切り出し、学習パターンとして入力する学習パターン入力手段と、
クラス情報が付された前記学習パターンを記憶保持する学習パターン記憶手段と、
複数の特徴候補を生成する特徴候補生成手段と、
前記特徴候補生成手段によって生成される特徴候補の中から診断に適した特徴のセットを決定する特徴決定手段と、
前記特徴決定手段により決定されている特徴のセットを記憶保持する特徴記憶手段と、
分類テーブルを作成する分類テーブル作成手段と、
診断する病理画像から腫瘍候補を中心としたイメージを切り出し、入力パターンとして入力するパターン入力手段と、
前記入力パターンから特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴に基づいて診断する診断手段とを有し、
前記特徴決定手段は、特徴の値に応じて遷移させるべき、予め定めた個数の前記学習パターンの集合を用意し、前記各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴を計算して、前記学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの最初の特徴として決定し、前記各学習パターンを、決定した特徴に応じた重みを付けて、分配するとともに、決定した特徴に対応する集合に、順次、遷移させ、前記各学習パターンが含まれる集合についての情報と、決定されている特徴とが既知であるとの条件の下で、各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴と、前記各学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの次なる特徴として、順次、決定し、
前記分類テーブル作成手段は、前記特徴のセットを用いて、前記各学習パターンの各特徴を計算し、前記各学習パターンの各特徴とクラス情報とを配置してなる前記分類テーブルを作成し、前記分類テーブルにより前記学習パターンを分類し、
前記特徴抽出手段は、前記特徴のセットを用いて、前記入力パターンの各特徴を算出し、
前記診断手段は、前記入力パターンの各特徴と、前記特徴のセットの各特徴の決定の際に前記学習パターンが属する集合を逐次記録してなる遷移テーブルとに基づいて、前記入力パターンの遷移を行って、前記遷移の結果、前記入力パターンが属する集合に基づいて前記入力パターンを診断することを特徴とする。
【０１９６】
本発明の画像診断支援装置は、
学習に用いる病理画像から腫瘍を中心としたイメージを切り出し、学習パターンとして入力する学習パターン入力手段と、
クラス情報が付された前記学習パターンを記憶保持する学習パターン記憶手段と、
複数の特徴候補を生成する特徴候補生成手段と、
前記特徴候補生成手段によって生成される特徴候補の中から診断に適した特徴のセットを決定する特徴決定手段と、
前記特徴決定手段により決定されている特徴のセットを記憶保持する特徴記憶手段と、
分類テーブルを作成する分類テーブル作成手段と、
診断する病理画像から腫瘍候補を中心としたイメージを切り出し、入力パターンとして入力するパターン入力手段と、
前記入力パターンから特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴に基づいて診断する診断手段とを有し、
前記特徴決定手段は、特徴の値に応じて遷移させるべき、予め定めた個数の前記学習パターンの集合を用意し、前記各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴を計算して、前記学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの最初の特徴として決定し、前記各学習パターンを、決定した特徴に応じた重みを付けて、分配するとともに、決定した特徴に対応する集合に、順次、遷移させ、前記各学習パターンが含まれる集合の情報と、決定されている特徴とが既知であるとの条件の下で、各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴と、前記各学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの次なる特徴として、順次、決定し、
前記分類テーブル作成手段は、前記特徴のセットを用いて、前記各学習パターンの各特徴を計算し、前記各学習パターンの各特徴と、クラス情報とを配置してなる前記分類テーブルにより前記学習パターンを分類し、
前記特徴抽出手段は、前記特徴のセットを用いて、前記順位の特徴が予め定めた値となる確率を示している、前記入力パターンの各特徴を算出し、
前記診断手段は、前記入力パターンの各特徴と、前記特徴のセットの各特徴の決定の際に前記学習パターンが属する集合を逐次記録してなる遷移テーブルとに基づいて前記入力パターンが予め定められたクラス情報を有する確率を算出し、診断することを特徴とする。
【０１９７】
本発明の前記画像診断支援装置において、前記学習パターン入力手段および前記パターン入力手段は、染色された前記病理画像中の各画素のＲＧＢ値から、予め設定された腫瘍細胞核が属する色領域に属する画素を選択し、前記色領域の分布の中心と前記色領域に属する各画素との距離を算出し、前記距離に応じて前記各画素に信号を付与し、前記病理画像中における前記信号の分布からピークを検出し、前記ピークを中心としたイメージを前記学習パターンとして入力することが好ましい。
【０１９８】
本発明の前記画像診断支援装置において、前記特徴候補生成手段が生成する特徴候補には、特徴抽出関数から得られる特徴候補が含まれることが好ましい。
【０１９９】
本発明の前記画像診断支援装置において、前記特徴候補生成手段が生成する特徴候補には、複素ガボール関数を規格化した特徴抽出関数から得られる特徴候補が含まれることが好ましい。
【０２００】
本発明の画像診断支援装置において、前記特徴候補生成手段が生成する特徴候補には、腫瘍の色を識別する特徴候補が含まれることが好ましい。
【０２０１】
本発明の画像診断支援装置において、前記特徴決定手段は、前記学習パターン入力手段によって算出された前記学習パターンに含まれる前記各画素の信号と、予め設定された閾値とを比較することが好ましい。
【０２０２】
本発明の画像診断支援装置において、前記特徴決定手段は、前記学習パターン入力手段によって算出された前記学習パターンに含まれる前記各画素の信号と、前記各画素近傍に位置する画素の信号の平均値とを比較することが好ましい。
【０２０３】
本発明の画像診断支援装置において、前記特徴決定手段は、前記各学習パターンに対して、前記特徴候補毎に予め定められたノイズパラメータによる操作を加えることが好ましい。
【０２０４】
本発明の画像診断支援装置において、前記特徴決定手段は、前記各特徴候補に対応する前記各学習パターンの特徴として、前記各学習パターンの特徴が、予め定めた値となる確率を計算することが好ましい。
【０２０５】
本発明の画像診断支援装置において、前記特徴の値に関らず、前記学習パターンを分類できるとき、前記分類テーブル作成手段は、前記分類テーブルの対応する位置に、前記特徴の値に代えて、冗長項を置くことが好ましい。
【０２０６】
本発明の画像診断支援装置において、前記入力パターンの各特徴は、前記順位の特徴が予め定めた値となる確率の値であって、前記診断手段は、前記各特徴を用いて、前記分類テーブルに含まれる各特徴パターンが予め定めたクラス情報の値となる確率を計算して判定を行うことが好ましい。
【０２０７】
また、本発明の画像診断支援プログラムは、前記本発明の画像診断方法を、コンピュータで実行可能なことを特徴とする。本発明の画像診断支援プログラムは、例えば、学習に用いる病理画像から腫瘍を中心としたイメージを切り出し、学習パターンとして入力する学習パターン入力手段と、
クラス情報が付された前記学習パターンを記憶保持する学習パターン記憶手段と、
複数の特徴候補を生成する特徴候補生成手段と、
前記特徴候補生成手段によって生成される特徴候補の中から診断に適した特徴のセットを決定する特徴決定手段と、
前記特徴決定手段により決定されている特徴のセットを記憶保持する特徴記憶手段と、
分類テーブルを作成する分類テーブル作成手段と、
診断する病理画像から腫瘍候補を中心としたイメージを切り出し、入力パターンとして入力するパターン入力手段と、
前記入力パターンから特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴に基づいて診断する診断手段とを有する画像診断支援装置の画像診断支援プログラムであって、
前記特徴決定手段に、前記各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴を計算して、前記学習パターン集合のクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの最初の特徴として決定し、決定した特徴が既知であるとの条件の下で、各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴と、前記各学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの次なる特徴として、順次、決定する処理を実行させ、
前記分類テーブル作成手段に、前記特徴のセットを用いて、前記各学習パターンの各特徴を計算し、前記各学習パターンの各特徴と、クラス情報とを配置してなる前記分類テーブルにより前記パターンを分類する処理を実行させ、
前記特徴抽出手段に、前記特徴のセットを用いて、前記入力パターンの各特徴を算出する処理を実行させ、
前記診断手段に、前記算出結果および前記分類テーブルに基づいて、前記入力パターンを診断する処理を実行させることを特徴とする。具体的には、本発明のプログラムは、前記画像診断支援装置の各種手段に、前述のような処理工程を実行させるためのプログラムである。
【０２０８】
本発明の画像診断支援プログラムは、
学習に用いる病理画像から腫瘍を中心としたイメージを切り出し、学習パターンとして入力する学習パターン入力手段と、
クラス情報が付された前記学習パターンを記憶保持する学習パターン記憶手段と、
複数の特徴候補を生成する特徴候補生成手段と、
前記特徴候補生成手段によって生成される特徴候補の中から診断に適した特徴のセットを決定する特徴決定手段と、
前記特徴決定手段により決定されている特徴のセットを記憶保持する特徴記憶手段と、
分類テーブルを作成する分類テーブル作成手段と、
診断する病理画像から腫瘍候補を中心としたイメージを切り出し、入力パターンとして入力するパターン入力手段と、
前記入力パターンから特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴に基づいて診断する診断手段とを有する画像診断支援装置の画像診断支援プログラムであって、
前記特徴決定手段に、特徴の値に応じて遷移させるべき、予め定めた個数の前記学習パターンの集合を用意し、前記各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴を計算して、前記学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの最初の特徴として決定し、前記各学習パターンを、決定した特徴に応じた重みを付けて分配するとともに、決定した特徴に対応する集合に、順次、遷移させ、前記各学習パターンが含まれる集合についての情報と、決定されている特徴とが既知であるとの条件の下で、各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴と、前記各学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの次なる特徴として、順次、決定する処理を実行させ、
前記分類テーブル作成手段に、前記特徴のセットを用いて、前記各学習パターンの各特徴を計算し、前記各学習パターンの各特徴と、クラス情報とを配置してなる前記分類テーブルを作成して、前記分類テーブルにより前記学習パターンを分類する処理を実行させ、
前記特徴抽出手段に、前記特徴のセットを用いて、前記入力パターンの各特徴を算出する処理を実行させ、
前記診断手段に、前記入力パターンの各特徴と、前記特徴のセットの各特徴の決定の際に前記学習パターンが属する集合を逐次記録してなる遷移テーブルと、に基づいて前記入力パターンの遷移を行って、前記遷移の結果、前記入力パターンが属する集合に基づいて前記入力パターンを診断する処理を実行させることを特徴とする。具体的には、本発明のプログラムは、前記画像診断支援装置の各種手段に、前述のような処理工程を実行させるためのプログラムである。
【０２０９】
本発明の画像診断支援プログラムは、
学習に用いる病理画像から腫瘍を中心としたイメージを切り出し、学習パターンとして入力する学習パターン入力手段と、
クラス情報が付された前記学習パターンを記憶保持する学習パターン記憶手段と、
複数の特徴候補を生成する特徴候補生成手段と、
前記特徴候補生成手段によって生成される特徴候補の中から診断に適した特徴のセットを決定する特徴決定手段と、
前記特徴決定手段により決定されている特徴のセットを記憶保持する特徴記憶手段と、
分類テーブルを作成する分類テーブル作成手段と、
診断する病理画像から腫瘍候補を中心としたイメージを切り出し、入力パターンとして入力するパターン入力手段と、
前記入力パターンから特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴に基づいて診断する診断手段とを有する画像診断支援装置の画像診断支援プログラムであって、
前記特徴決定手段に、前記学習パターンを特徴の値に応じて遷移させるべき、予め定めた個数の集合を用意し、前記各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴を計算して、前記学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの最初の特徴として決定し、前記各学習パターンを、決定した特徴に応じた重みを付けて分配するとともに、決定した特徴に対応する集合に、順次、遷移させ、前記各学習パターンが含まれる集合の情報と、決定されている特徴とが既知であるとの条件の下で、各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴と、前記各学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの次なる特徴として、順次、決定する処理を実行させ、
前記分類テーブル作成手段に、前記特徴のセットを用いて、前記各学習パターンの各特徴を計算し、前記各学習パターンの各特徴と、クラス情報とを配置してなる前記分類テーブルにより前記学習パターンを分類する処理を実行させ、
前記特徴抽出手段に、前記特徴のセットを用いて、前記順位の特徴が予め定めた値となる確率を示している、前記入力パターンの各特徴を算出する処理を実行させ、
前記診断手段に、前記入力パターンの各特徴と、前記特徴のセットの各特徴の決定の際に前記学習パターンが属する集合を逐次記録してなる遷移テーブルとに基づいて前記入力パターンが予め定められたクラス情報を有する確率を算出し、診断する処理を実行させることを特徴とする。具体的には、本発明のプログラムは、前記画像診断支援装置の各種手段に、前述のような処理工程を実行させるためのプログラムである（以下、同様）。
【０２１０】
本発明の画像診断支援プログラムは、例えば、
前記学習パターン入力手段および前記パターン入力手段に、
染色された前記病理画像中の各画素のＲＧＢ値から、予め設定された腫瘍細胞核が属する色領域に属する画素を選択する処理と、
前記色領域の分布の中心と前記色領域に属する各画素との距離を算出する処理と、
前記距離に応じて前記各画素に信号を付与する処理と、
前記病理画像中における前記信号の分布からピークを検出する処理と、
前記ピークを中心としたイメージを前記学習パターンとして入力する処理とを実行させることが好ましい。
【０２１１】
本発明の画像診断支援プログラムにおいて、前記特徴候補生成手段が生成する特徴候補には、特徴抽出関数から得られる特徴候補が含まれることが好ましい。
【０２１２】
本発明の画像診断支援プログラムにおいて、前記特徴候補生成手段が生成する特徴候補には、複素ガボール関数を規格化した特徴抽出関数から得られる特徴候補が含まれることが好ましい。
【０２１３】
本発明の画像診断支援プログラムにおいて、前記特徴候補生成手段が生成する特徴候補には、腫瘍の色を識別する特徴候補が含まれることが好ましい。
【０２１４】
本発明の画像診断支援プログラムは、例えば、前記特徴決定手段に、前記学習パターン入力手段によって算出された前記学習パターンに含まれる前記各画素の信号と、予め設定された閾値とを比較する処理を実行させることが好ましい。
【０２１５】
本発明の画像診断支援プログラムは、例えば、前記特徴決定手段に、前記学習パターン入力手段によって算出された前記学習パターンに含まれる前記各画素の信号と、前記各画素近傍に位置する画素の信号の平均値とを比較する処理を実行させることが好ましい。
【０２１６】
本発明の画像診断支援プログラムは、例えば、前記特徴決定手段に、前記各学習パターンに対して、前記特徴候補毎に予め定められたノイズパラメータによる操作を加える処理を実行させることが好ましい。
【０２１７】
本発明の画像診断支援プログラムは、例えば、前記特徴決定手段に、前記各特徴候補に対応する前記各学習パターンの特徴として、前記各学習パターンの特徴が、予め定めた値をとる確率を計算する処理を実行させることが好ましい。
【０２１８】
本発明の画像診断支援プログラムは、例えば、前記特徴の値に関らず、前記学習パターンを分類できるとき、前記分類テーブル作成手段に、前記分類テーブルの対応する位置に、前記特徴の値に代えて冗長項を置く処理を実行させることが好ましい。
【０２１９】
本発明の画像診断支援プログラムにおいて、前記入力パターンの各特徴は、前記順位の特徴が予め定めた値となる確率の値であって、前記診断手段に、前記各特徴を用いて、前記分類テーブルに含まれる各特徴パターンが予め定めたクラス情報の値となる確率を計算して判定を行う処理を実行させることが好ましい。
【０２２０】
本発明の画像診断支援方法は、
学習に用いる病理画像から腫瘍を中心としたイメージを切り出し、学習パターンとして入力する学習パターン入力手段と、
クラス情報が付された前記学習パターンを記憶保持する学習パターン記憶手段と、
複数の特徴候補を生成する特徴候補生成手段と、
前記特徴候補生成手段によって生成される特徴候補の中から診断に適した特徴のセットを決定する特徴決定手段と、
前記特徴決定手段により決定されている特徴のセットを記憶保持する特徴記憶手段と、
分類テーブルを作成する分類テーブル作成手段と、
診断する病理画像から腫瘍候補を中心としたイメージを切り出し、入力パターンとして入力するパターン入力手段と、
前記入力パターンから特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴に基づいて診断する診断手段とを有する画像診断支援装置を用いた画像診断支援方法であって、
前記特徴決定手段が、前記各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴を計算して、前記学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの最初の特徴として決定し、決定した特徴が既知であるとの条件の下で、各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴と、前記各学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの次なる特徴として、順次、決定するステップを実施し、
前記分類テーブル作成手段が、前記特徴のセットを用いて、前記各学習パターンの各特徴を計算し、前記各学習パターンの各特徴と、クラス情報と、を配置してなる前記分類テーブルにより前記パターンを分類するステップを実施し、
前記特徴抽出手段が、前記特徴のセットを用いて、前記入力パターンの各特徴を算出するステップを実施し、
前記診断手段が、前記算出結果および前記分類テーブルに基づいて、前記入力パターンを診断するステップを実施することを特徴とする。なお、本発明の方法は、前記画像診断支援装置の使用は必須ではなく、前述のような各種ステップを実施する方法であってもよい。
【０２２１】
本発明の画像診断支援方法は、
学習に用いる病理画像から腫瘍を中心としたイメージを切り出し、学習パターンとして入力する学習パターン入力手段と、
クラス情報が付された前記学習パターンを記憶保持する学習パターン記憶手段と、
複数の特徴候補を生成する特徴候補生成手段と、
前記特徴候補生成手段によって生成される特徴候補の中から診断に適した特徴のセットを決定する特徴決定手段と、
前記特徴決定手段により決定されている特徴のセットを記憶保持する特徴記憶手段と、
分類テーブルを作成する分類テーブル作成手段と、
診断する病理画像から腫瘍候補を中心としたイメージを切り出し、入力パターンとして入力するパターン入力手段と、
前記入力パターンから特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴に基づいて診断する診断手段とを有する画像診断支援装置を用いた画像診断支援方法であって、
前記特徴決定手段が、特徴の値に応じて遷移させるべき、予め定めた個数の前記学習パターンの集合を用意し、前記各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴を計算して、前記学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの最初の特徴として決定し、前記各学習パターンを、決定した特徴に応じた重みを付けて、分配するとともに、決定した特徴に対応する集合に、順次、遷移させ、前記各学習パターンが含まれる集合の情報と、決定されている特徴とが既知であるとの条件の下で、各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴と、前記各学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの次なる特徴として、順次、決定するステップを実施し、
前記分類テーブル作成手段が、前記特徴のセットを用いて、前記各学習パターンの各特徴を計算し、前記各学習パターンの各特徴と、クラス情報とを配置してなる前記分類テーブルを作成し、前記分類テーブルにより前記学習パターンを分類するステップを実施し、
前記特徴抽出手段が、前記特徴のセットを用いて、前記入力パターンの各特徴を算出するステップを実施し、
前記診断手段が、前記入力パターンの各特徴と、前記特徴のセットの各特徴の決定の際に前記学習パターンが属する集合を逐次記録してなる遷移テーブルと、に基づいて前記入力パターンの遷移を行って、前記遷移の結果、前記入力パターンが属する集合に基づいて前記入力パターンを診断するステップを実施することを特徴とする。本発明の方法は、前記画像診断支援装置の使用は必須ではなく、前述のような各種ステップを実施する方法であってもよい。
【０２２２】
本発明の画像診断支援方法は、
学習に用いる病理画像から腫瘍を中心としたイメージを切り出し、学習パターンとして入力する学習パターン入力手段と、
クラス情報が付された前記学習パターンを記憶保持する学習パターン記憶手段と、
複数の特徴候補を生成する特徴候補生成手段と、
前記特徴候補生成手段によって生成される特徴候補の中から診断に適した特徴のセットを決定する特徴決定手段と、
前記特徴決定手段により決定されている特徴のセットを記憶保持する特徴記憶手段と、
分類テーブルを作成する分類テーブル作成手段と、
診断する病理画像から腫瘍候補を中心としたイメージを切り出し、入力パターンとして入力するパターン入力手段と、
前記入力パターンから特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴に基づいて診断する診断手段とを有する画像診断支援装置を用いた画像診断支援方法であって、
前記特徴決定手段は、特徴の値に応じて遷移させるべき、予め定めた個数の前記学習パターンの集合を用意し、前記各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴を計算して、前記学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの最初の特徴として決定し、前記各学習パターンを、決定した特徴に応じた重みを付けて、分配するとともに、決定した特徴に対応する集合に、順次、遷移させ、前記各学習パターンが含まれる集合についての情報と、決定されている特徴とが既知であるとの条件の下で、各特徴候補に対応する各学習パターンの特徴と、前記各学習パターンのクラス情報との相互情報量が最大となる特徴候補を、特徴のセットの次なる特徴として、順次、決定するステップを実施し、
前記分類テーブル作成手段が、前記特徴のセットを用いて、前記各学習パターンの各特徴を計算し、前記各学習パターンの各特徴と、クラス情報とを配置してなる前記分類テーブルを作成し、前記分類テーブルにより前記学習パターンを分類するステップを実施し、
前記特徴抽出手段は、前記特徴のセットを用いて、前記順位の特徴が予め定めた値となる確率を示している、前記入力パターンの各特徴を算出するステップを実施し、
前記診断手段は、前記入力パターンの各特徴と、前記特徴のセットの各特徴の決定の際に前記学習パターンが属する集合を逐次記録してなる遷移テーブルと、に基づいて前記入力パターンが予め定められたクラス情報を有する確率を算出し、診断するステップを実施することを特徴とする。本発明の方法は、前記画像診断支援装置の使用は必須ではなく、前述のような各種ステップを実施する方法であってもよい。
【０２２３】
本発明の画像診断支援方法において、前記学習パターン入力手段および前記パターン入力手段は、
染色された前記病理画像中の各画素のＲＧＢ値から、予め設定された腫瘍細胞核が属する色領域に属する画素を選択するステップを実施し、
前記色領域の分布の中心と前記色領域に属する各画素との距離を算出するステップと、
前記距離に応じて前記各画素に信号を付与するステップを実施し、
前記病理画像中における前記信号の分布からピークを検出するステップを実施し、
前記ピークを中心としたイメージを前記学習パターンとして入力するステップを実施することが好ましい。
【０２２４】
本発明の画像診断支援方法において、前記特徴候補生成手段が生成する特徴候補には、特徴抽出関数から得られる特徴候補が含まれることが好ましい。
【０２２５】
本発明の画像診断支援方法において、前記特徴候補生成手段が生成する特徴候補には、複素ガボール関数を規格化した特徴抽出関数から得られる特徴候補が含まれることが好ましい。
【０２２６】
本発明の画像診断支援方法において、前記特徴候補生成手段が生成する特徴候補には、腫瘍の色を識別する特徴候補が含まれることが好ましい。
【０２２７】
本発明の画像診断支援方法において、前記特徴決定手段は、前記学習パターン入力手段によって算出された前記学習パターンに含まれる前記各画素の信号と、予め設定された閾値とを比較するステップを実施することが好ましい。
【０２２８】
本発明の画像診断支援方法において、前記特徴決定手段は、前記学習パターン入力手段によって算出された前記学習パターンに含まれる前記各画素の信号と、前記各画素近傍に位置する画素の信号の平均値とを比較するステップを実施することが好ましい。
【０２２９】
本発明の画像診断支援方法において、前記特徴決定手段は、前記各学習パターンに対して、前記特徴候補毎に予め定められたノイズパラメータによる操作を加えるステップを実施することが好ましい。
【０２３０】
本発明の画像診断支援方法において、前記特徴決定手段は、前記各特徴候補に対応する前記各学習パターンの特徴として、前記各学習パターンの特徴が、予め定めた値をとる確率を計算するステップを実施することが好ましい。
【０２３１】
本発明の画像診断支援方法において、前記特徴の値に関らず、前記学習パターンを分類できるとき、前記分類テーブル作成手段は、前記分類テーブルの対応する位置に、前記特徴の値に代えて冗長項を置くステップを実施することが好ましい。
【０２３２】
本発明の画像診断支援方法において、前記入力パターンの各特徴は、前記順位の特徴が予め定めた値となる確率の値であって、前記診断手段は、前記各特徴を用いて、前記分類テーブルに含まれる各特徴パターンが予め定めたクラス情報の値となる確率を計算して判定を行うステップを実施することが好ましい。
【０２３３】
本発明の画像診断支援システムは、
病理画像に患者固有の情報が付加された病理画像データを保持する情報処理端末と、前記病理画像データを診断する画像診断サーバとを有し、
前記画像診断サーバは、
前記病理画像データが有する前記病理画像を診断する前記本発明の画像診断支援装置と、
前記画像診断支援装置による診断結果を前記患者固有の情報とともに記憶する診断結果記憶手段とを有し、
前記情報処理端末は、前記患者固有の情報を伴って前記診断結果の送信を要求し、
前記画像診断サーバは、前記情報処理端末から受信した前記患者固有の情報と前記診断結果とともに記憶された前記患者固有の情報とを比較し、前記情報処理端末から受信した前記患者固有の情報と前記診断結果とともに記憶された前記患者固有の情報とが一致したとき、前記診断結果を前記情報処理端末に送信することを特徴とする。
【０２３４】
本発明の画像診断支援システムにおいて、さらに、前記画像診断支援装置および前記情報処置端末の使用料金データを保持する課金サーバを有することが好ましい。
【０２３５】
本発明の画像診断支援システムにおいて、さらに、前記課金サーバは、前記診断結果記憶手段に前記診断結果が記憶されたとき、前記画像診断支援装置の使用料金を加算することが好ましい。
【０２３６】
本発明の画像診断支援システムにおいて、前記課金サーバは、前記情報処理端末が前記診断結果を受信したとき、前記情報処理端末の使用料金を加算することが好ましい。
【０２３７】
本発明のサーバは、前記本発明の画像診断支援システムに用いるサーバであって、
前記サーバは、
前記サーバ内の情報を通信網を介して端末に送信するサーバ側送信手段と、
前記端末から送信された情報を前記通信網を介して受信するサーバ側受信手段と、
前記病理画像データを用いて被検者を診断する前記本発明の画像診断支援装置と、
前記画像診断支援装置による診断結果を前記患者固有の情報とともに記憶する診断結果記憶手段とを有し、
前記情報処理端末から受信した前記患者固有の情報と前記診断結果とともに記憶された前記患者固有の情報とを比較し、前記情報処理端末から受信した前記患者固有の情報と前記診断結果とともに記憶された前記患者固有の情報とが一致したとき、前記診断結果を前記情報処理端末に送信することを特徴とする。
【０２３８】
本発明の端末は、前記本発明の画像診断支援システムに用いる端末であって、前記端末は、
病理画像に患者固有の情報が付加された病理画像データを保持する情報処理端末であり、前記端末内の情報を前記通信網を介して前記サーバに送信する端末側送信手段と、
前記サーバから送信された情報を前記通信網を介して受信する端末側受信手段とを有し、
前記患者固有の情報を伴った前記診断結果の送信を要求し、前記サーバから送信された前記診断結果を受信することを特徴とする。
【０２３９】
これらの本発明の画像診断支援装置、画像診断支援方法、画像診断支援プログラムおよび画像診断支援システムによれば、例えば、腫瘍の性質が良性なのか悪性なのかの識別に、細胞核、その周辺組織等の変化が重要であることを考慮し、病理画像から細胞核、間質等を中心とするサブイメージ（サブイメージの画像データを抽出し、サブイメージを学習パターンおよび入力パターンとして記憶することにより、サブイメージに基づいて高精度かつ短時間で腫瘍の有無、および腫瘍の良性・悪性を判定することができる。なお、本発明において、病理画像は、前述の癌マーカー染色画像である。
【０２４０】
このような第２の形態によれば、例えば、腫瘍の性質が良性なのか悪性なのかを識別するために、細胞核やその周辺組織等の変化が重要であることを考慮し、前記サブイメージを抽出して、学習パターンおよび入力パターンとして記憶することによって、前記サブイメージに基づいて高精度かつ短時間で、例えば、腫瘍の有無、および腫瘍の良性・悪性を判定することができる。
【０２４１】
以下に、本発明について、実施形態２Ａおよび２Ｂを例にあげて説明する。以下、癌マーカー染色画像を、「ｍｉＲＮＡ染色画像」という。なお、本発明は、これらの実施形態には制限されない。
【０２４２】
（実施形態２Ａ）
図１３は、本実施形態に係る画像診断支援装置の構成を示すブロック図である。図１３に示すように、本実施形態に係る画像診断支援装置は、学習パターン入力手段１３００、学習パターン記憶手段１３０１、特徴候補生成手段１３０２、特徴決定手段１３０３、特徴記憶手段１３０４、分類テーブル作成手段１３０５、および分類テーブル１３０６を有している。
【０２４３】
学習パターン入力手段１３００は、前記ｍｉＲＮＡ染色画像から細胞核、細胞質等のサブイメージを抽出し、前記サブイメージを学習パターン記憶手段１３０１に格納する。
【０２４４】
学習パターン記憶手段１３０１は、学習に用いる所望の個数のサブイメージを、記憶保持する手段である。
【０２４５】
特徴候補生成手段１３０２は、予め定めた個数の特徴パラメータセットから、特徴候補を順次生成する手段である。
【０２４６】
特徴決定手段１３０３は、特徴候補生成手段１３０２によって生成された特徴候補の中から、パターン識別に最適な特徴のセットを決定する手段である。
【０２４７】
特徴記憶手段１３０４は、特徴決定手段１３０３により決定される特徴のセットを、記憶保持する手段である。
【０２４８】
分類テーブル作成手段１３０５は、特徴決定手段１３０３により決定される特徴のセットを用いて診断を行うための分類テーブル１３０６を作成する手段である。
【０２４９】
次に、図１４を参照して特徴決定処理の手順について説明する。図１４は、本実施形態に係る画像診断支援装置の特徴決定処理の手順を説明するためのフローチャートである。
【０２５０】
特徴候補生成手段１３０２は、予め設定しておく大量の特徴パラメータセット（例えば、Ｎ個）に基づいて、特徴候補を順次生成する（Ｓ１４０１）。本実施形態においては、前記Ｎ個の特徴パラメータセットのうち、１〜Ｎ＿１のパラメータセットを、テクスチャに関連する特徴候補とし、Ｎ＿１＋１〜Ｎ＿１＋Ｎ＿２のパラメータセットを、色に関連する特徴候補とし、Ｎ＿１＋Ｎ＿２＋１〜Ｎのパラメータセット、を周辺の画素で平均化した色に関連する特徴候補とする。なお、ここでは、テクスチャに関連する特徴候補、色に関連する特徴候補、および周辺の画素で平均化された色に関連する特徴候補を、それぞれ特徴候補として採用したが、これに制限されず、病理画像に含まれる画素の特徴を決定するために必要な要素を、特徴候補として生成できる。
【０２５１】
次に、特徴候補生成手段１３０２において生成された特徴候補に基づいて、サブイメージが有する特徴を決定する方法について説明する。この特徴は、例えば、以下に示す手順１から３のいずれかにより決定される。
【０２５２】
手順１
特徴候補生成手段１３０２は、まず、ｓ番目の特徴パラメータセットを読み出す。ｓ＝１〜Ｎであり、ｓ＝１からスタートする。ｓ≦Ｎ＿１の場合は、ｓ番目の特徴パラメータセット（ｋ＿ｓ、ｒ０＿ｓ、σ＿ｓ、ｔｈ＿ｓ）を（ｋ、ｒ０、σ、ｔｈ）に代入し、パラメータｋ、ｒ０、σで規定される下記式（１）に例示する複素ガボール関数Ｇａｂ、およびガウス関数Ｇを生成する。なお、ｓ≦Ｎ＿１の場合、学習パターンとして、学習パターン記憶手段１３０１に記憶されたカラーのサブイメージをグレースケール変換したグレースケール画像を用いて特徴ｃを算出する。
【０２５３】
【数１】
2010123043.tif 000003
・・・（１）
【０２５４】
ここで、ｒ＝（ｘ、ｙ）は位置ベクトルを表し、ｉ２＝−１である。そして、特徴候補生成手段１３０２は、前記式（１）の複素ガボール関数Ｇａｂとガウス関数Ｇとを、閾値パラメータｔｈ、および特徴候補の識別番号ｓとともに、特徴決定手段１３０３に送る（ステップＳ１４０２）。
【０２５５】
学習パターン記憶手段１３０１は、予め定めたＭ通りのサブイメージＩ＿ｔ（ｒ，ｉ＿ｒｇｂ）（ｔ＝１〜Ｍ）と、各サブイメージが属するクラスｑｔ（ｔ＝１〜Ｍ）との組を、特徴決定手段１３０３に送る（ステップＳ１４０３）。本実施形態においては、説明を簡単にするため、クラスは、２クラス（ｑ＝０または１）として説明する。本発明は、これには制限されず、例えば、３クラス以上の場合にも、本発明の方法は適用できる。
【０２５６】
特徴決定手段１３０３は、学習イメージ記憶手段１３０１から順次受け取ったサブイメージに対し、特徴候補を用いて下記式（２）に従って、特徴ｃを計算する（ステップＳ１４０４）。前記特徴候補は、例えば、前記式（１）に示す複素ガボール関数、ガウス関数およびその他のパラメータである。ここで、ｔ番目の学習パターンを、Ｉ＿ｔ（ｒ，ｉ＿ｒｇｂ）とし、すべての学習パターン（Ｍ個）について、前記計算を繰り返す。
【０２５７】
【数２】
2010123043.tif 000004
・・・（２）
【０２５８】
前記式（２）の上段の式において、分母は、パターンの大きさ（画像の輝度）によるａの値の変動を抑えるための規格化（標準化）因子である。前記分母の式は、別の形式の規格化因子に置き換えることも可能である。また、取り扱うパターンによっては、このような規格化因子を省いてもよい。
【０２５９】
手順２
特徴候補生成手段１３０２は、まず、ｓ番目の特徴パラメータセットを読み出す。ｓ＝１〜Ｎであり、ｓ＝１からスタートする。Ｎ＿１＋１≦ｓ≦Ｎ＿１＋Ｎ＿２の場合は、ｓ番目の特徴パラメータセット（ｘ＿ｓ、ｙ＿ｓ、ｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘ）および特徴候補の識別番号ｓを、特徴決定手段１３０３に送る（ステップＳ１４０２）。
【０２６０】
ここで、（ｘ＿ｓ、ｙ＿ｓ）は、サブイメージ中の特徴ｃを決定する画素の位置を表し、ｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘ（＝１〜４）は、特徴ｃに対応する色を表す。
【０２６１】
ｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘ（＝１〜４）は、例えば、以下に示すように、色と対応付けられる。
【０２６２】
前記癌マーカーｍｉＲＮＡによる細胞のｍｉＲＮＡ染色は、病理画像を特徴付ける上で重要な要素となることから、細胞核、細胞質、間質、空孔等の色を、それぞれ異なる色で染色することが好ましい。このように染色したｍｉＲＮＡ染色画像について、細胞核の色、細胞質の色、間質の色、空孔の色、それぞれにｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘ＝１、２、３、４とインデックスを付与する。
【０２６３】
学習パターン記憶手段１３０１は、予め定めたＭ通りの学習パターン（カラーサブイメージ）Ｉ＿ｔ（ｒ、ｉ＿ｒｇｂ）と、各学習パターンが属するクラスｑｔ（ｔ＝１〜Ｍ）との組を、特徴決定手段１３０３に送る（ステップＳ１４０３）。ｒは、画素の座標であり、ｉ＿ｒｇｂ＝１〜３は、画像のｒ信号、ｇ信号、ｂ信号を指定するパラメータであり、ｔ＝１〜Ｍである。なお、本実施形態においては、説明を簡単にするため、クラスは、２クラス（ｑ＝０または１）として説明する。本発明は、これには制限されず、例えば、３クラス以上の場合にも、本発明の方法は適用可能である。
【０２６４】
特徴決定手段１３０３は、学習パターン記憶手段１３０１から受け取った学習パターンについて（ステップＳ１４０３）、以下の方法により、学習パターン中の位置（ｘ＿ｓ、ｙ＿ｓ）に位置する画素の色を判定する。そして、それが、パラメータｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘで指定される色と一致する場合には、特徴ｃの値を１とし、それ以外の場合には、特徴ｃの値を０とする（ステップＳ１４０４）。ここで、ｔ番目の学習パターンをＩ＿ｔ（ｒ、ｉ＿ｒｇｂ）とし、全ての学習パターン（Ｍ個）に対して、特徴ｃの決定が繰り返す。
【０２６５】
細胞核の色（ｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘ＝１）は、サブイメージの検出において算出した各画素のヘマトキシレン信号を、予め定めた閾値（例えば、０．２５）と比較し、閾値よりも大きい場合、その画素の色が細胞核の色であると判断する。ここで、閾値を適応的に決定するため、ヘマトキシレン信号の値が、注目する画素の近傍で、例えば０．２５以上である画素に関してのみ、ヘマトキシレン信号の値を加算し、その平均値を求める。そして、例えば、前記平均値の０．９倍を、注目する画素の閾値とし、この閾値よりも、注目する画素のヘマトキシレン信号値が大きい場合には、その画素の色は細胞核の色であると判断する構成でもよい。
【０２６６】
細胞核の以外の空孔、細胞質、間質等の色は、予め定めた色領域に従って分類する。例えば、各画素のＲＧＢ値をＨＳＶ変換し、ＲＧＢ値を、色相（Ｈ：０〜１）、彩度（Ｓ：０〜１）、明度（Ｖ：０〜１）の値に変換する。そして、注目する画素が細胞核の色に分類されておらず、明度Ｖ＞０．９２かつ彩度Ｓ＜０．２の場合、その画素の色は、空孔の色（ｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘ＝２）と判断する。また、その画素の色が、細胞核の色および空孔の色のいずれにも該当せず、色相Ｈ＜０．９かつ明度Ｖ＜０．８５の場合は、細胞質の色（ｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘ＝３）と判断する。そして、いずれにも該当しなかった場合は、その画素の色を、間質の色（ｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘ＝４）と判断する。
【０２６７】
手順３
特徴候補生成手段１３０２は、まず、ｓ番目の特徴パラメータセットを読み出す。ｓ＝１〜Ｎであり、ｓ＝１からスタートする。Ｎ＿１＋Ｎ＿２＋１≦ｓ≦Ｎの場合は、ｓ番目の特徴パラメータセット（ｘ＿ｓ、ｙ＿ｓ、ｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘ、ｔｈ＿ｓ）および特徴候補の識別番号ｓを、特徴決定手段１３０３に送る（ステップＳ１４０２）。
【０２６８】
ここで、（ｘ＿ｓ、ｙ＿ｓ）は、サブイメージ中の特徴ｃを決定する画素の位置を表し、ｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘ（＝１〜４）は、特徴ｃに対する色を表し、ｔｈは、閾値パラメータを表す。
【０２６９】
特徴決定手段１３０３は、学習パターン記憶手段１３０１から受け取った学習パターンについて（ステップＳ１４０３）、以下の方法により特徴ｃを決定する（ステップＳ１４０４）。ここで、ｔ番目の学習パターンをＩ＿ｔ（ｒ、ｉ＿ｒｇｂ）とし、全ての学習パターン（Ｍ個）に対して特徴ｃの決定を繰り返す。
【０２７０】
以下、注目する画素の色がｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘ（＝１〜４）に該当する色と判断する処理は、手順２と同様であるため説明を省略する。
【０２７１】
まず、特徴決定手段１３０３は、サブイメージの位置（ｘ＿ｓ、ｙ＿ｓ）の近傍の画素からｘ座標、ｙ座標へ２画素以内にある画素（ｘ'、ｙ'）の色が、ｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘで指定される色と一致しているか否かを調べる。前記画素（ｘ'、ｙ'）は、例えば、注目する画素（ｘ＿ｓ、ｙ＿ｓ）からｘ座標、ｙ座標へ２画素以内にある画素であり、｜ｘ−ｘ'｜≦２かつ｜ｙ−ｙ'｜≦２と表わされる。そして、ｃｏｌｏｒ＿ｉｎｄｅｘで指定される色と一致する色を持つ近傍の画素数を加算し、それを近傍の画素の総数で割り、平均値を求める。そして、その平均値が閾値パラメータ（ｔｈ＿ｓ）を越える場合、特徴ｃは１をとし、それ以外の場合、特徴ｃは０とする。
【０２７２】
特徴決定手段１３０３は、前述の３つの手順に加え、例えば、以下の方法によって、注目する画素の特徴ｃを決定することもできる。
【０２７３】
まず、注目する画素が含まれるサブイメージの各画素のＲＧＢ値をＨＳＶ変換し、ＲＧＢ値を色相（Ｈ：０〜１）、彩度（Ｓ：０〜１）、明度（Ｖ：０〜１）の値に変換する。次に、Ｈ、Ｓ、Ｖの値を、例えば、５段階に粗視化する。例えば、注目する画素のＨ、Ｓ、Ｖの値が、すべて０．２（＝１／５）以下であれば、その画素の色を（１、１、１）とする。また、Ｈ、Ｓの値が０．２以下で、Ｖの値が０．２＜Ｖ≦０．４であれば、注目する画素の色を（１、１、２）とする。ここで、特徴パラメータセットとして特徴候補生成手段１０２から受け取った（ｘ、ｙ、Ｈ'、Ｓ'、Ｖ'）で指定されるサブイメージ中の位置（ｘ、ｙ）の画素の色が、（Ｈ'、Ｓ'、Ｖ'）である場合、特徴ｃは１とし、それ以外の場合、特徴ｃは０とする。
【０２７４】
この、ｓ番目の特徴候補（特徴パラメータセット）を用いて、各サブイメージに対して特徴ｃが計算されると、特徴決定手段１３０３は、ｓ番目の特徴候補から得られる相互情報量ＭＩを、下記式（３）に従って算出し、これを、特徴候補の識別番号ｓとともに記憶する（ステップＳ１４０５）。
【０２７５】
【数３】
2010123043.tif 000005
・・・（３）
【０２７６】
ここで、Ｑは、クラスの集合｛ｑ＝０、ｑ＝１｝であり、Ｍは、サブイメージの総数である。Ｍ（ｑ）は、クラスｑに属するサブイメージの総数、Ｍ（ｃ）は、特徴がｃであるサブイメージの総数、Ｍ（ｑ、ｃ）は、特徴がｃでありかつクラスｑに属するサブイメージの総数である。
【０２７７】
また、前記式（３）において、＜Ｈ［Ｑ｜ｃ］＞Ｃは、ｃに関する平均化操作であり、下記式（４）で算出される。
【０２７８】
【数４】
2010123043.tif 000006
・・・（４）
【０２７９】
前述の処理に従って、次の（ｓ＋１）番目の特徴候補が特徴候補生成手段１３０２から送られ、同様の処理が繰り返される（ステップＳ１４０２〜Ｓ１４０５）。こうして全ての特徴候補（Ｎ個）に対応する相互情報量ＭＩの計算が完了した時点で、特徴決定手段１３０３は、各特徴候補から得られる相互情報量ＭＩを比較する。そして、最大の相互情報量Ｍａｘ  ＭＩ［Ｑ；Ｃ］が得られる特徴候補を、決定すべき特徴のセットの第１番目の特徴として決定する（ステップＳ１４０６）。
【０２８０】
このように、第１番目の特徴が決定されると、特徴決定手段１３０３は、第２番目の特徴を決定する。前述と全く同様にして、特徴決定手段１３０３は、特徴候補を特徴候補生成手段１３０２から順次受け取り（ステップＳ１４０２）、各サブイメージに対して特徴ｃを算出する（ステップＳ１４０３、Ｓ１４０４）。なお、使用可能な記憶容量に応じて、前述した第１番目の特徴を決定する際のステップＳ１４０４における特徴ｃの算出結果を記憶保持しておき、特徴決定手段１３０３が前記記憶保持内容（特徴候補）を読み出す操作に代えても良い。ｓ番目の特徴パラメータセットを用いて、各サブイメージに対して特徴ｃが計算された時点で、特徴決定手段１３０３は、既に決定されている第１番目の特徴ｃ１が既知であるという条件下で、ｓ番目の特徴候補から得られる相互情報量ＭＩ２を、下記式（５）に従って算出し、これを、特徴候補の識別番号ｓとともに記憶しておく（ステップ１４０５）。
【０２８１】
【数５】
2010123043.tif 000007
・・・（５）
【０２８２】
ここで、Ｍ（ｃ１）は、１番目の特徴がｃ１であるサブイメージの総数であり、Ｍ（ｑ、ｃ１）は、１番目の特徴がｃ１で、かつクラスｑに属するサブイメージの総数である。また、Ｍ（ｃ、ｃ１）は、特徴がｃで、かつ１番目の特徴がｃ１であるサブイメージの総数であり、Ｍ（ｑ、ｃ、ｃ１）は、特徴がｃで、１番目の特徴がｃ１で、かつクラスｑに属するサブイメージの総数である。
【０２８３】
このような操作に従って、次の（ｓ＋１）番目の特徴候補が特徴候補生成手段１３０２から送られ、同様の操作が繰り返される（ステップＳ１４０２〜Ｓ１４０５）。こうして、全ての特徴候補（Ｎ個）に対応する相互情報量ＭＩの算出が済んだ時点で、特徴決定手段１３０３は、各特徴候補から得られる条件付きの相互情報量ＭＩ２を比較し、最大の情報量が得られる特徴候補を、決定すべき特徴のセットの第２番目の特徴ｃ２として決定する（ステップＳ１４０６）。
【０２８４】
以下同様に、第ｍ番目の特徴までが決定されたら、第（ｍ＋１）番目の特徴ｃは、下記式（６）の評価関数ＭＩｍ＋１を最大にする特徴候補を採用する。
【０２８５】
【数６】
2010123043.tif 000008
・・・（６）
【０２８６】
前記ＭＩｍ＋１は、第ｍ番目までの特徴（ｃ１、ｃ２、．．．、ｃｍ）が既知であるという条件下で、特徴ｃから得られる情報量を表す。このような処理は、新しい特徴を選んでも、得られる情報量（追加の情報量）が、予め設定しておく閾値ＭＩ＿ｔｈよりも小さくなるまで続けられる。例えば、閾値ＭＩ＿ｔｈをゼロに設定している場合、得られる情報量（追加の情報量）がゼロになるまで、即ち、終了条件が満たされるまで、次の特徴を決定するため、前述した手順が繰り返される。
【０２８７】
そして、この終了条件が満たされた時点で特徴決定処理は終了する。決定された特徴のセットの各パラメータは、特徴記憶手段１３０４に格納される（ステップＳ１４０７）。
【０２８８】
また、前記特徴決定処理の変形例として、特徴候補生成手段１３０２が生成する特徴候補の数を減らす工夫を加えた、以下の構成が考えられる。例えば、各複素ガボール関数について、前記式（２）で算出されるａの値のクラス内平均値を、ｑ＝０のクラス、ｑ＝１のクラスのそれぞれに対して、予め調べておく。そして、閾値ＭＩ＿ｔｈの値を、これら２つのクラス内平均値の中間値に固定する構成が考えられる。また、例えば、第１番目の特徴を決定する際に、前記式（３）で各複素ガボール関数に対して相互情報量ＭＩを計算するが、この時、各特徴候補に対して、それぞれ最大のＭＩを与える閾値ＭＩ＿ｔｈを記録しておく。そして、第２番目以降の特徴を決定する場合、閾値ＭＩ＿ｔｈの値をそのまま固定するという構成が挙げられる。
【０２８９】
前記実施形態では、特徴候補を構成する特徴抽出関数として複素ガボール関数を用いているが、他の特徴抽出関数を加えてもよく、また、適宜、他の特徴抽出関数だけで特徴候補を構成してもよい。
【０２９０】
また、例えば、クラスごとに部分空間を構成し、その部分空間への距離を表す指標を特徴候補に加える変形も好ましい。また、ガウス関数を用いて計算される、ある点の近傍の重み付き平均輝度を特徴候補に加えることも可能である。また、ガウス関数を用いて計算される、ある点の近傍の重み付き平均輝度を、より広がりの大きいガウス関数を用いて計算される平均輝度で規格化したもの、即ち、ある点の近傍がその周辺よりも明るいか、暗いかを示す指標を、特徴候補に加えることも可能である。その他、診断で用いられる標準的な特徴を、特徴候補に加えることも可能である。
【０２９１】
特徴の決定処理が完了し、決定された特徴のセットが特徴記憶手段１３０４に記憶された時点で、パターン識別に用いるための分類テーブル１３０６（図１６に示す）の作成が可能となる。以下、所望の手段により起動された分類テーブル作成手段１３０５が、分類テーブル１３０６を作成する処理について説明する。
【０２９２】
まず、分類テーブル作成手段１３０５は、学習パターン記憶手段１３０１から各サブイメージを、特徴記憶手段１３０４からは、特徴のセットの各パラメータを（以下、全部でｎ個の特徴が決定されているものとする）受け取る。そして、各サブイメージと、前記各サブイメージに対する各特徴の値（ｃ１、ｃ２、．．．、ｃｎ）とを、ともに分類テーブル１３０６に記憶する。
【０２９３】
前記手順により、各サブイメージを一意に分類する分類テーブルの作成が可能であり、より好ましくは、冗長項（ｄｏｎ'ｔ  ｃａｒｅ項）を用いる。例えば、先頭からｉ番目までの特徴の値（ｃ１、ｃ２、．．．、ｃｉ）だけで、あるサブイメージの分類が可能な場合には、ｉ＋１番目以降の特徴ベクトルの値は、ｄｏｎ'ｔ  ｃａｒｅを表す記号に置き換えて記憶する。
【０２９４】
前記冗長項（ｄｏｎｔ'ｔ  ｃａｒｅ）を用いて、分類テーブル１３０６を作成する手順について、一例として、図１５を用いて説明する。図１５は、本実施形態に係る分類テーブル１３０６の作成処理の手順を示すフローチャートの一例である。
【０２９５】
まず、分類テーブル作成手段１３０５は、入力されたサブイメージに対して、特徴記憶手段１３０４に記憶されている特徴のセットの各パラメータを用いて、特徴ベクトル（ｃ１、ｃ２、．．．、ｃｎ）の値を計算する（ステップＳ１５０１、Ｓ１５０２）。
【０２９６】
前記特徴ベクトルと一致する特徴ベクトルを有するサブイメージが、分類テーブル１３０６中に存在するか否かを判断する（ステップＳ１５０３）。分類テーブル１３０６にｄｏｎ'ｔ  ｃａｒｅを表す記号が記載されている場合は、それに対応する特徴の値は、いかなるものであっても一致するものと見なして判定を行う。
【０２９７】
前記判断の結果、計算した特徴ベクトルと一致する特徴ベクトルを有するサブイメージが、分類テーブル中に既に存在する場合、前記サブイメージを記録することなく、ステップＳ１５０１に戻り、次のサブイメージの入力を行う。
【０２９８】
一方、一致するサブイメージが無い場合、インクリメント変数ｉ＝１を設定して（ステップＳ１５０４）、以下の処理を行う。まず、このサブイメージが属するクラス（例：ｑ＝０）以外のクラス（例：ｑ＝１）に属するサブイメージの中に、１番目からｉ番目までの特徴（ｃ１、ｃ２、．．．、ｃｉ）の全てが、このサブイメージと一致するサブイメージがあるか否かを調べる（ステップＳ１５０５）。
【０２９９】
その結果、一致するサブイメージが無い場合、１番目からｉ番目までの特徴の値（ｃ１、ｃ２、．．．、ｃｉ）を、このサブイメージが属するクラスの標識（例：ｑ＝０）とともに、分類テーブルに記録し、ｉ＋１番目以後の特徴ベクトルの値には、ｄｏｎ'ｔ  ｃａｒｅを表す記号を記録する（ステップＳ１５０６）。そして、ステップＳ１５０１に戻り、次のサブイメージの入力を行う。
【０３００】
他方、このサブイメージと一致するサブイメージが１つでもある場合は、インクリメント変数ｉを１増加して、ステップＳ１５０１に戻る。即ち、入力したサブイメージのｉ番目までの特徴の値により自他識別可能になるまで、ｉを増加する処理を継続する。
【０３０１】
以上の処理は、全てのサブイメージを入力するまで繰り返される。なお、以上の手続のみでは、サブイメージの全てが分類できない場合が生じうる。例えば、異なるクラスに属するサブイメージが同じ特徴ベクトルを持つことがある。この場合、例えば、それぞれのクラスに属するサブイメージの数を数えて、多いほうのクラスを、この特徴ベクトルが表すクラスと定めることもできる。
【０３０２】
また、ｉを増加させつつ、特徴ｃ１〜ｃｉが一致するパターンをグループ化（細分化）してゆき、１つのグループに１のサブイメージしか存在しない場合に、そのサブイメージのｉ＋１以降の特徴を、ｄｏｎ'ｔ  ｃａｒｅ項とする方法等も可能である。
【０３０３】
図１６は、本発明により採用された分類テーブル１３０６の例である。図１６は、各サブイメージのクラスの識別標識（ｑ）と、特徴ベクトル（ｃ１、ｃ２、．．．、ｃｎ）とを格納するテーブルを示す。図１６において、記号「＊」は、ｄｏｎ'ｔ  ｃａｒｅを表す。
【０３０４】
続いて、図面を参照して、前記分類テーブルを用いる病理画像の診断方法について説明する。
【０３０５】
図１７は、本発明の診断方法の処理の流れの一例を示すブロック図である。図１７には、パターン入力手段１７０１と、特徴抽出手段１７０２と、診断手段１７０３とを示される。特徴抽出手段１７０２の特徴抽出のために用いる決定済みの特徴のセットを記憶保持する特徴記憶手段１３０４と、診断手段１７０３が診断に用いる作成済みの分類テーブル１３０６とが示されている。
【０３０６】
パターン入力手段１７０１は、所望の媒体からサブイメージを入力するための手段である。本実施形態においては、病理組織を構成する細胞の細胞核を中心とした画像（サブイメージ）を入力するための手段である。本実施形態においては、細胞核を中心とした画像を入力したが、これに限定されるものではない。例えば、細胞核、空孔、細胞質、間質等、病理組織の診断において病理医が判断材料として用いる画像を、サブイメージとして入力できる。
【０３０７】
特徴抽出手段１７０２は、決定された特徴のセットを用いて、パターン入力手段１７０１から送られたサブイメージから、その特徴を抽出する手段である。
【０３０８】
診断手段１７０３は、特徴抽出手段１７０２により得られた特徴に基づいて、サブイメージの表す情報を診断する手段である。
【０３０９】
まず、パターン入力手段１７０１により得られた特徴に基づいて、サブイメージを取り込んで、特徴抽出手段１７０２に送る。
【０３１０】
続いて、特徴抽出手段１７０２が入力されたサブイメージに対して、サブイメージの特徴ベクトルを算出し、更に、前記算出結果を診断手段１７０３に対して送る。前記特徴ベクトルは、特徴記憶手段１３０４に記憶された手順１、２、および３によって決定した特徴のセット、例えば、前述の特徴決定手法によって決定された特徴のセットを用いて、算出される。
【０３１１】
診断手段１７０３は、分類テーブル１３０６を参照し、この特徴ベクトルと一致するものを検索し、そこに記録されているクラスの標識を読み出し、それを診断結果として出力する。このとき、分類テーブル１３０６上にｄｏｎ'ｔ  ｃａｒｅを表す記号が記録されている場合、診断手段１７０３は、それに対応する特徴の値がいかなるものであっても、前記部分については一致するものとして判定する。
【０３１２】
ここで、前記各手順によりサブイメージの特徴の決定およびイメージの判定を行う本発明の利点を、一層明確にすべく、本発明と決定木を用いる従来手法（ＩＤ３、Ｃ４．５）との相違点について述べる。
【０３１３】
ＩＤ３等も、決定木の各ノードにおける分類ルールを、情報量最大化の基準に従って決定していく点において、本発明と共通する。しかしながら、ＩＤ３およびＣ４．５では、分類ルール（例えば、特徴）を、ノード毎に決定する。例えば、１番目の特徴ｃ１を決定した後で２番目の特徴を決定する際には、１番目の特徴ｃ１が１である場合、０である場合、それぞれの場合で異なる分類ルール（特徴）が決定される。これに対して、本発明は、ノード深さが同じ場合、任意のｎ番目の特徴には、同一の特徴が決定される。この点が両者の大きな相違点である。
【０３１４】
いずれの方法を採用する場合でも、学習パターンは完全に分類される。しかしながら、汎化性能、すなわち、学習していないサブイメージに対する識別性能に大きな違いが現れる。両者の木の深さが同じ場合（ｎとする）、ＩＤ３またはＣ４．５では、２ｎ個の特徴が決定されるのに対して、本発明では、ｎ個の特徴だけが決定される。従って、本発明の方がより単純な構造を持つことになる。前記決定される特徴の個数の差は、問題がより困難になり、より深い木が必要になるに従い、指数関数的に拡大する。
【０３１５】
学習パターンに対する性能が同一の場合、より単純な構造の分類器の方が汎化性能に優れていることが知られている（オッカムの剃刀）。この点が、本発明による特徴決定方法およびそれを用いた診断方法が、従来手法に比べて性能、特に汎化性能を大幅に向上できる理由である。
【０３１６】
ここで、学習パターン入力手段１３００およびパターン入力手段１７０１において、病理画像からサブイメージを抽出する処理について説明する。なお、本実施形態においては、細胞核を中心としたサブイメージの抽出について説明するが、これに限定されるものではない。よって、空孔、細胞質、間質等、病理医が病理画像を観察する際に着目する形態的な特徴部分を、サブイメージとして抽出することもできる。
【０３１７】
細胞核を中心としてサブイメージを抽出する処理は、病理画像中の各画素のＲＧＢ値からｍｉＲＮＡ染色信号を算出するステップと、病理画像中における各画素のｍｉＲＮＡ染色信号の分布から細胞核の中心位置を検出するステップとに大別される。実際は、ｍｉＲＮＡ染色信号の平滑化等の処理も含まれる。以下の例は、ｍｉＲＮＡ染色により細胞核が青色に染色された病理画像を例として、説明する。
【０３１８】
以下、図１８を用い、学習パターン入力手段１３００およびパターン入力手段１７０１において、サブイメージを抽出する処理について説明する。
【０３１９】
学習パターン入力手段１３００およびパターン入力手段１７０１は、病理画像が入力されると（ステップＳ１８０１）、まず、細胞核が青く染色された病理画像の各画素にｍｉＲＮＡ染色信号を付与する。
【０３２０】
各画素のＲＧＢ値（２４ビットの場合、Ｒ＝０〜２５５、Ｇ＝０〜２５５、Ｂ＝０〜２５５）から、青く染まった細胞核の部分は、値１．０となり、他の領域（異なる色で染色された領域）は、値０となる、ｍｉＲＮＡ染色信号を算出する。この処理は、ＲＧＢ空間内における細胞核の色分布を調べ、その分布の中心から各画素のＲＧＢ値までの距離を計算することによって行われる。つまり、各画素のＲＧＢ値を調べ、その値がＲＧＢ空間内における細胞核の色分布の中心付近に位置すれば、１に近い大きいｍｉＲＮＡ染色信号を、中心から遠く離れていれば。０に近いｍｉＲＮＡ染色信号を付与する。ただし、染色処理の違い等によって、サンプルごとに核の染まり方に変動が起こりうるため、ここでは適応的な方法によって細胞核の色分布を算出する。
【０３２１】
すなわち、予め定めた細胞核の色領域を参照して、病理画像中から、ＲＧＢ値がこの細胞核の色領域内に入る画素のみを選択し、これを細胞核の色を表す画素とする。
【０３２２】
細胞核の色領域は、以下の方法で、予め定められる。まず、染色処理の違い等によって染まり方に変動がある細胞核の画像を集める。次に、各画像中で、細胞核領域の各画素のＲＧＢ値を調べる。同時に、これらの各画像中で、例えば、細胞質、間質、空孔に特徴的な色で染色された領域の画素のＲＧＢ値も調べる。そして、前記細胞質、間質、空孔に特徴的な色で染色された領域の画素の画素が、全くまたは殆ど含まれず、かつ細胞核領域の画素からなる細胞核の色領域を決める。
【０３２３】
学習パターン入力手段１３００およびパターン入力手段１７０１は、具体的には、以下の方法に基づいて、ｍｉＲＮＡ染色信号を各画素に付与する。
【０３２４】
まず、予め定められた細胞核の色領域を参照して、学習パターン入力手段１３００およびパターン入力手段１７０１に入力された病理画像中から、ＲＧＢ値が細胞核の色領域に入る画素をＮ個選択する（ステップＳ１８０２）。そして、選択されたＮ個の各画素のＲＧＢ値を、Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ（ｉ＝１〜Ｎ）とする。次に、各画素のＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉ（ｉ＝１〜Ｎ）から、下記式（７）に従って、平均値（Ｒ０、Ｇ０、Ｂ０）および共分散行列Σを算出する（ステップＳ１８０３）。
【０３２５】
【数７】
2010123043.tif 000009
・・・（７）
【０３２６】
前記式（７）において、Ｔは、ベクトルの転置操作を表す記号である。この共分散行列Σを用いて、下記式（８）に従って、各画素（Ｒ、Ｇ、Ｂ）と平均値（Ｒ０、Ｇ０、Ｂ０）との距離Ｌ、およびｍｉＲＮＡ染色信号（Ｈｅｍａ）を算出する（ステップＳ１８０４）。
【０３２７】
【数８】
2010123043.tif 000010
・・・（８）
【０３２８】
次に、各画素について算出したｍｉＲＮＡ染色信号の分布から、細胞核の中心位置を検出する処理について説明する。
【０３２９】
前記式（８）によって各画素について算出されたｍｉＲＮＡ染色信号を、Ｈｅｍａ（−ｒ）とする。ここで、−ｒ＝（ｘ、ｙ）は、病理画像中の画素の位置を表す位置ベクトルである。平滑化マスクＭｌｏｗを用いた下記式（９）により、Ｈｅｍａ（−ｒ）に平滑化処理を施し（ステップＳ１８０５）、そのピークを、細胞核の中心位置とする（ステップＳ１８０６、Ｓ１８０７）。
【０３３０】
【数９】
2010123043.tif 000011
・・・（９）
【０３３１】
前記平滑化マスクＭｌｏｗとしては、例えば、下記式（１０）に示す関数を用いる。
【０３３２】
【数１０】
2010123043.tif 000012
・・・（１０）
【０３３３】
ここで、前記式（１０）の規格化因子１／ｌは、下記式（１１）によって定める。
【０３３４】
【数１１】
2010123043.tif 000013
・・・（１１）
【０３３５】
また、前記Ｓｅｘ、Ｓｉｎは、パラメータであり、それぞれ予め定めておく。通常、Ｓｅｘの値は、細胞核の典型的なサイズ（半径）程度に、また、Ｓｉｎの値は、Ｓｅｘの１．２倍程度の値に設定する。
【０３３６】
各画素についてｍｉＲＮＡ染色信号（ｍｉＲ'）が算出されると、注目している点におけるｍｉＲ'の値が、予め定めた閾値（例えば、０．２５）よりも大きく、かつその点の近傍（例えば、ｘ座標、ｙ座標の違いが、いずれも３画素以内である画素）のいずれの点におけるｍｉＲ'の値よりも大きい場合、その点をピークとして検出し、これを細胞核の中心とする（ステップＳ１８０７）。
【０３３７】
細胞核の大きさに変動があり得ることを考慮して、前記処理のうち、ｍｉＲＮＡ染色信号の平滑化処理およびピーク検出処理は、異なるサイズ（パラメータＳｅｘ、Ｓｉｎ）をもつ複数の（例えば、３種類）平滑化マスクを用いて、平滑化処理およびピーク検出処理を行う。そして、いずれかの処理で検出されたピーク位置を、細胞核の中心とする構成としてもよい。
【０３３８】
学習パターン入力手段１３００およびパターン入力手段１７０１は、入力された病理画像に対して、まず前記処理によって細胞核中心を検出する。そして、検出された細胞核中心を中心に予め定めたサイズのイメージ（サブイメージ）を、病理画像中から多数（検出された細胞核中心の数だけ）切り出し、これらの各サブイメージを、学習パターンまたは入力パターンとして抽出する（ステップＳ１８０８）。
【０３３９】
本発明の画像診断支援システムは、例えば、ｍｉＲＮＡ染色画像の有効性を評価する手段を有してもよい。このように、ｍｉＲＮＡ染色画像の有効性を評価することによって、さらに癌評価の精度を向上できる。なお、このｍｉＲＮＡ染色画像の有効性の評価は、ｍｉＲＮＡ染色を行った切片スライドの有効性の評価と同義である。以下に、一例を示すが、本発明は、これには制限されない。
【０３４０】
（実施形態３）
本実施形態３は、前記第１の形態または第２の形態の画像診断支援システムにおいて、さらに、ｍｉＲＮＡ染色画像の染色状態の補正を行う補正手段、補正したｍｉＲＮＡ染色画像における非腫瘍細胞を検出する非腫瘍細胞検出手段、および、検出した非腫瘍細胞のｍｉＲＮＡ染色の有無を判定する判定手段を有する。
【０３４１】
本実施形態のシステムによる処理は、例えば、以下のように行える。まず、取得したｍｉＲＮＡ染色画像について、染色状態の補正を行う。前記補正は、例えば、使用した切片スライドの状態、同様にして染色した切片スライドの状態、染色条件、および画像データの取得条件等を考慮し、色素、強度等について行う。
【０３４２】
そして、補正後のｍｉＲＮＡ染色画像について、非腫瘍細胞の検出を行う。前記非腫瘍細胞は、例えば、細胞の形状および大きさ、細胞核の形状および大きさ、組織における存在部位等の情報に基づいて、判断できる。また、この判断は、例えば、前述のような条件をベースに機械学習を行ったモジュールによって行える。
【０３４３】
前記非腫瘍細胞の検出は、例えば、カウンター染色剤による染色画像を取得して、このカウンター染色画像と前記ｍｉＲＮＡ染色画像とをマッチングすることによって、行える。マッチングは、例えば、前述したｍｉＲＮＡ染色画像とＨＥ染色画像とのマッチングと同様である。前記カウンター染色剤は、例えば、被検体である試料の種類に応じて適宜決定できるが、例えば、ケルンエヒトロート等があげられる。検出する非腫瘍細胞の種類は、特に制限されず、例えば、被検体である試料の種類に応じて適宜決定できるが、例えば、リンパ球、繊維芽細胞、血管内皮細胞等があげられ、これらの細胞が、規定の細胞の大きさおよび／または形状であるか否かによって、非腫瘍細胞か否かを判断できる。
【０３４４】
そして、前記ｍｉＲＮＡ染色画像において、前記検出した非腫瘍細胞のｍｉＲＮＡ染色の有無を判定する。その結果、前記非腫瘍細胞がｍｉＲＮＡ染色されている場合、このｍｉＲＮＡ染色画像は、有効性無しとして、さらなるステップには進まず、処理を終了する。他方、前記非腫瘍細胞がｍｉＲＮＡ染色されていない場合、このｍｉＲＮＡ染色画像は、有効性ありとして、さらなるステップ、例えば、前述したｍｉＲＮＡ染色に基づく腫瘍領域の検出に進む。
【０３４５】
なお、前述した各種実施形態は、特に示さない限り、それぞれ相互に組み合わせ可能である。
【実施例】
【０３４６】
つぎに、本発明の実施例について説明する。ただし、本発明は、下記の実施例により制限されない。【０３４７】
［実施例１］
プローブを用いてｉｎ  ｓｉｔｕ  ハイブリダイゼーションを行い、急性骨髄性白血病（ＡＭＬ）患者（ｎ＝４）および急性リンパ性白血病（ＡＬＬ）患者（ｎ＝２）の白血球におけるｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａの発現レベルを調べた。【０３４８】
前記プローブとしては、ジゴキシゲニン（ＤＩＧ）でラベルしたＬＮＡ修飾プローブ（商品名ｍｉＲＣＵＲＹ−ＬＮＡ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｐｒｏｂｅ、Ｅｘｉｑｏｎ社）を用いた。以下に、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出用の前記プローブの配列を、配列番号５に示し、陰性コントロール用の前記プローブの配列を、配列番号６に示す。下記陰性コントロール用プローブの配列は、下記ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出用プローブの配列を、スクランブルした配列である。
ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出用プローブ（配列番号５）
５’−ａｃａｇｇｃｃｇｇｇａｃａａｇｔｇｃａａｔａ−３’
陰性コントロール用プローブ（配列番号６）
５’−ｇｔｇｔａａｃａｃｇｔｃｔａｔａｃｇｃｃｃａ−３’【０３４９】
ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションは、ＲｉｂｏＭａｐ  ｉｎ  ｓｉｔｕ  ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ  ｋｉｔ（商品名、Ｖｅｎｔａｎａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社）を用いて、Ｖｅｎｔａｎａ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｉｎ  ｓｉｔｕ  ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ（商品名、Ｖｅｎｔａｎａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社）により行った。なお、特に示さない限り、Ｖｅｎｔａｎａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社のＲｉｂｏＭａｐ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｎｏｔｅ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｖｅｎｔａｎａｍｅｄ．ｃｏｍ）が提供する標準的プロトコールに従った。【０３５０】
まず、前記各白血病患者の全血から白血球を回収した。得られた白血球について、一般的な方法により、パラホルムアルデヒド固定液による固定、パラフィン包埋、切片の調製を行った。そして、前記切片を脱パラフィンした後、ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションを行った。ｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションにおいて、脱パラフィン後の切片の最初の固定化は、前記切片を有するスライドを、ホルマリンベースのＲｉｂｏＰｒｅｐ（商品名、Ｖｅｎｔａｎａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社）で、３７℃、３０分間インキュベートすることにより行った。続いて、塩酸ベースのＲｉｂｏＣｌｅａｒ液（商品名、Ｖｅｎｔａｎａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社）で、３７℃で１０分間インキュベートした後、ｒｅａｄｙ−ｔｏ−ｕｓｅ  ｐｒｏｔｅａｓｅ２（商品名、Ｖｅｎｔａｎａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社）を用いて、３７℃で処理した。つぎに、前記スライドを、７０℃で６分間、変性のためのプレハイブリダイズ処理を行った。前記プレハイブリダイゼーション後、３７℃で６時間、ＲｉｂｏＨｙｄｅハイブリダイゼーションバッファー（商品名、Ｖｅｎｔａｎａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社）を用いて、スライド当たり２ｎｇの前記ＤＩＧラベル化ＬＮＡ修飾プローブをハイブリダイズさせた。前記スライドを、２×ＲｉｂｏＷａｓｈ液（商品名、Ｖｅｎｔａｎａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社）を用いて、４２℃で６分間、低ストリンジェントの洗浄を行った。その後、１×ＲｉｂｏＦｉｘ（商品名、Ｖｅｎｔａｎａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社）を用いて、３７℃で２０分間洗浄し、続いて、スライド当たり０.１μｇのビオチンラベル化抗ＤＩＧ抗体（Ｓｉｇｍａ社）と３７℃で３０分間インキュベートした。そして、前記スライドを、スライド当たり０．１μｇのストレプトアビジン−アルカリフォスファターゼコンジュゲート（Ｄａｋｏ社）を用いて、３７℃で１６分間インキュベートした後、ＢｌｕｅＭａｐ  ＮＢＴ／ＢＣＩＰ  ｓｕｂｓｔｒａｔｅ  ｋｉｔ（商品名、Ｖｅｎｔａｎａ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社）を用いて、３７℃で４時間、シグナルを検出した。最後に、隣接するスライド切片をケルンエヒトロートおよびＨＥにより対比染色し、カバーガラスで覆った。【０３５１】
この結果を、図２２に示す。図２２において。上段および中段のパネルは、ＡＭＬ患者（ＦＡＢ分類Ｍ３）由来の白血球の染色を示す写真であり、下段のパネルは、ＡＬＬ患者由来の白血球の染色を示す写真である。左列のパネルは、ケルンエヒトロートによる対比染色を示す写真であり、中列のパネルは、前記ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出用プローブを用いた染色を示す写真であり、右のパネルは、前記陰性コントロール用プローブを用いた染色を示す写真である。各図におけるバーは、５０μｍの長さを示す。【０３５２】
同図に示すように、ＡＭＬ患者およびＡＬＬ患者のいずれについても、細胞が染色されており、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出用プローブを用いた染色のシグナル強度は、陰性コントロール用プローブを用いた染色のシグナル強度よりも強かった。なお、図２２は、ＡＭＬ患者１名およびＡＬＬ患者１名の結果を示すが、他の患者においても同様の結果が得られた。他方、図示していないが、正常白血球では、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａの発現は検出されなかった。このように、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａが、ＡＭＬ患者およびＡＬＬ患者の白血球において強く発現していることから、白血球中のｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａの検出によって、細胞の癌の可能性を評価できることがわかった。【０３５３】
また、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出用プローブを用いた染色では、ケルンエヒトロートによる染色と同様の領域が染色された。前記ケルンエヒトロート染色は、癌化領域を染色できるため、この結果からも、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出によって、癌の可能性を評価できるといえる。【０３５４】
［実施例２］
乳房から採取した組織を用いた以外は、前記実施例１と同様にして、切片を作成し、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａをｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションにより検出した。その結果を、図２３に示す。図２３の（Ａ）〜（Ｄ）は、異なる部分から採取した乳房組織についてのｍｉＲＮＡ染色の結果を示す写真である。【０３５５】
図２３の各図において、染色部分の一部を矢印で示す。これらの図に示すように、ｍｉＲＮＡの染色が確認された。【０３５６】
以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。【０３５７】
この出願は、２００９年４月２１日に出願された日本出願特願２００９−１０３３３２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。【０３５８】
［実施例３］
肝細胞から採取した組織を用いた以外は、前記実施例１と同様にして、切片を作成し、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａをｉｎ  ｓｉｔｕハイブリダイゼーションにより検出した。【０３５９】
肝細胞は、肝細胞癌（ｈｅｐａｔｏｃｅｌｌｕｌａｒ  ｃａｒｃｉｎｏｍａ：ＨＣＣ）患者（ｎ＝２２）と、非腫瘍型の肝硬変（ｌｉｖｅｒ  ｃｉｒｒｈｏｓｉｓ：ＬＣ）の患者（ｎ＝５）から採取した。なお、ＨＣＣ患者の肝細胞は、年齢、性別、肝炎ウイルスの種類、臨床病期および腫瘍分化度が、それぞれ異なる患者から採取した。【０３６０】
その結果、非腫瘍型のＬＣ患者は、肝細胞において、前記ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出用プローブによる染色は、ほとんど確認できなかった。これに対して、全てのＨＣＣ患者について、肝細胞において、前記ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出用プローブによる顕著な染色が確認された。【０３６１】
２２例のＨＣＣ患者由来の肝細胞のうち、代表して２例の肝細胞（ケース１およびケース２）の染色結果を図２４に示す。図２４は、ＨＣＣ患者由来の肝細胞の染色を示す写真であり、上段および中段のパネルは、ケース１の肝細胞の結果であり、下段のパネルは、ケース２の肝細胞の結果を示す。左列のパネルは、ケルンエヒトロートおよびＨＥによる対比染色を示す写真であり、中列のパネルは、前記ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出用プローブを用いた染色を示す写真であり、右のパネルは、前記陰性コントロール用プローブを用いた染色を示す写真である。各図におけるバーは、１００μｍの長さを示す。中段のパネルは、上段のパネルの拡大写真である。各パネルにおいて、色の濃い部分が染色部分であり、色の薄い部分が非染色部分である。【０３６２】
図２４に示すように、ケース１およびケース２のいずれについても、前記ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出用プローブによる染色が確認された。このことより、ＨＣＣ患者の肝細胞において、前記ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａが発現されていることがわかる。なお、図２４では、２例の結果のみを示したが、他のＨＣＣ患者由来の肝細胞においても、同様の結果が得られた。【０３６３】
また、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出用プローブを用いた染色では、ケルンエヒトロートおよびＨＥによる染色と同様の領域が染色された。前記ケルンエヒトロート染色は、癌化領域を染色できるため、この結果からも、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ検出によって、癌の可能性を評価できるといえる。【０３６４】
さらに、ＨＣＣ患者の肝細胞（ｎ＝５）およびＬＣ患者の肝細胞（ｎ＝５）から、それぞれＲＮＡを回収し、定量ＲＴ−ＰＣＲ（ｑＲＴ−ＰＣＲ）によりｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ発現量を測定した。また、内在性コントロールとして、ＲＮＵ４８の発現量についても同様に測定した。そして、ＲＮＵ４８の発現量に対するｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａの発現量の比（ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ／ＲＮＵ４８）を、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａ発現レベルとして算出した。その結果を、ＨＣＣ患者由来の肝細胞は、ＬＣ患者由来の肝細胞よりも、有意にｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａが発現していることがわかった。【０３６５】
このように、ｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａが、ＨＣＣ患者の肝細胞において強く発現していることから、肝細胞中のｈｓａ−ｍｉＲ−９２ａの検出によって、細胞の癌の可能性を評価できることがわかった。
【産業上の利用可能性】
【０３６６】
本発明によれば、試料中の本発明の癌マーカーの発現レベルを検出することによって、例えば、癌の発生の有無や進行を高い信頼性で判断することが可能となる。さらに、本発明の評価方法を、従来のＨＥ染色等による癌の評価と対応させることによって、より一層信頼性に優れた癌の評価が可能となる。
【符号の説明】
【０３６７】
１１１    入力装置
１１２    出力装置
１１３    染色画像データベース
１２０    処理装置
１２１    入力受付処理部
１２２    情報取得部
１２３    画像マッチング処理部
１２４    腫瘍領域抽出部
１２５    染色陽性細胞含有率算出部
１３０    記憶装置
１３１、１３２、１３３、１３４、１３５、１３６、１２３１  記憶部
７２５    染色陽性細胞含有率および染色度算出部
１１２６  腫瘍判定および腫瘍領域算出部
１２１３  スライドデータベース
１２１４  スライド装置
１２２２  スライド撮影部
１３００  学習パターン入力手段
１３０１  学習パターン記憶手段
１３０２  特徴候補生成手段
１３０３  特徴決定手段
１３０４  特徴記憶手段
１３０５  分類テーブル作成手段
１３０６  分類テーブル
１７０１  パターン入力手段
１７０２  特徴抽出手段
１７０３  診断手段
１９０    画像診断支援装置
１９１    処理部
１９２    記憶部
１９３    顕微鏡
１９４    ＣＣＤ
１９５    スキャナ
１９６    ディスプレイ
２００１  画像取得手段
２００２  情報取得手段
２００３  マッチング手段
２００４  腫瘍領域の特定手段
２００５  算出手段
【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５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【配列表】
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【国際調査報告】
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