(57)【要約】  第１多変量解析処理部（２４）は、一つの試料毎に、測定領域内の複数の測定点それぞれについて得られたマススペクトルデータを説明変数、特定の化合物を蛍光標識して撮影した蛍光画像において各測定点に対応する画素の画素値を被説明変数、とする一段階目のPLS回帰分析を実行し、回帰係数行列を求める。第２多変量解析処理部（２５）は、複数の試料について得られた複数の１次元回帰係数行列を集約して説明変数とし、各試料の状態を示す情報として各試料の癌の重症度を示す情報を被説明変数とした二段階目のPLS回帰分析を実行し、再び回帰係数行列を求める。これにより、蛍光画像上の特定の化合物に類似した分布を示す化合物の中で癌の重症度に応じた量の変化を示す化合物等、従来手法では得られにくい新たな情報を取得することができる。
2019150573.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の試料についてそれぞれ所定の測定を実行することで所定のパラメータ値毎に得られたデータを集約した第１のデータ群と、該複数の試料についてそれぞれ前記所定の測定とは別の手法による測定を実行することで得られたデータを集約した第２のデータ群と、に基づく解析処理により前記複数の試料全般に関する情報を求めるデータ解析装置であって、
a)第１のデータ群を説明変数、第２のデータ群を被説明変数（目的変数）とする所定の統計的解析処理を実施し、両データ群中のデータの類似性又は相違性を示す複数の指標値を算出する第１の統計的解析処理部と、
b)前記第１の統計的解析処理部で算出された複数の指標値を説明変数、前記複数の試料にそれぞれ関連する他の情報を被説明変数（目的変数）とする所定の統計的解析処理を実施し、前記指標値と前記他の情報との類似性又は相違性を示す複数の指標値を算出する第２の統計的解析処理部と、
c)前記第２の統計的解析処理部で算出された複数の指標値を用い、前記他の情報と前記第１のデータ群との関係、又は、前記他の情報と前記第２のデータ群との関係、を示すグラフを作成して表示する表示処理部と、
を備えることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ解析装置において、
前記第１のデータ群は、複数の試料についてそれぞれイメージング質量分析を行うことで得られた、２次元的な測定領域内の複数の測定点それぞれにおける、質量電荷比を前記所定のパラメータとしたマススペクトルデータであり、
前記第２のデータ群は、複数の試料についてそれぞれイメージング質量分析とは異なる測定手法で得られた、２次元的な測定領域内の所定の信号強度の分布を示す画像データであり、
前記第１の統計的解析処理部は、試料毎に、前記第２のデータ群による一つ又は複数の画像と、前記第１のデータ群による一つの質量電荷比における信号強度の分布画像との類似性又は相違性を示す指標値を算出することを特徴とするデータ解析装置。
【請求項３】
請求項２に記載のデータ解析装置であって、
前記第１の統計的解析処理部による所定の統計的解析処理は部分最小二乗回帰分析であることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項４】
請求項２に記載のデータ解析装置であって、
前記第２の統計的解析処理部による所定の統計的解析処理は部分最小二乗回帰分析又は主成分回帰分析であることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項５】
複数の試料についてそれぞれ所定の測定を実行することで所定のパラメータ値毎に得られたデータを集約した第１のデータ群と、該複数の試料についてそれぞれ前記所定の測定とは別の手法による測定を実行することで得られたデータ又は該複数の試料にそれぞれ関連する他の情報であるデータを集約した第２のデータ群と、に基づく解析処理により前記複数の試料全般に関する情報を求めるデータ解析装置であって、
a)第１のデータ群を説明変数、第２のデータ群を被説明変数（目的変数）とする所定の統計的解析処理を実施し、両データ群中のデータの類似性又は相違性を示す複数の指標値を算出する第１の統計的解析処理部と、
b)前記第１の統計的解析処理部で算出された複数の指標値を、より低次元の情報に集約するための所定の統計的解析処理を実施する第２の統計的解析処理部と、
c)前記第２の統計的解析処理部による結果に基づき、前記第２のデータ群と前記第１のデータ群における各パラメータ値との関係を示すグラフを作成して表示する表示処理部と、
を備えることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項６】
請求項５に記載のデータ解析装置であって、
前記第１の統計的解析処理部による所定の統計的解析処理は部分最小二乗回帰分析であることを特徴とするデータ解析装置。
【請求項７】
請求項５に記載のデータ解析装置であって、
前記第２の統計的解析処理部による所定の統計的解析処理は主成分分析、因子分析又はクラスター分析であることを特徴とするデータ解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試料や被検体に対し測定や観察を行うことで得られたデータを解析するデータ解析装置に関し、特に、様々な条件の下で得られた多数の試料についての測定データに基づいてそれら試料についての有用な情報を引き出したり、同じ試料に対して異なる測定手法や観察手法で得られた複数の多次元的な測定データに基づいて該試料についての有用な情報を引き出したりするのに好適なデータ解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、質量分析装置、クロマトグラフ装置、光学分析装置といった様々な分析装置で得られたデータの解析に、統計的解析手法の一つである多変量解析が盛んに利用されるようになってきている。例えば異なる複数の試料についてそれぞれ分析を行うことで得られた膨大なデータに基づいて試料間の相違を見つけたり、そうした相違に関連する要因を見つけたりする際に、多変量解析は非常に有用な手法である。
分析装置で得られるデータの解析に多変量解析を用いた一例を簡単に説明する。【０００３】
近年、生体組織切片などの試料上の２次元的な測定領域内の多数の測定点それぞれについて質量分析を実行することが可能な質量分析装置が知られている。この種の質量分析装置はイメージング質量分析装置と呼ばれており、付設された光学顕微鏡によって試料の表面の微細な形態を観察しながら、同じ試料表面における特定の質量電荷比（m/z）を有するイオンの２次元的な強度分布を示す質量分析イメージング画像を取得することが可能である。【０００４】
特許文献１に記載のイメージング質量分析装置では、光学顕微鏡で得られた顕微画像を分析者が確認して着目する部位（関心領域）を特徴付ける色を指定すると、顕微画像においてその色を示す部位の分布に類似したイオン強度分布を示す質量電荷比が相関分析や回帰分析によって抽出される。それにより、質量電荷比に基づく化合物の特定が可能であれば、試料上で分析者が着目する部位と類似した分布を示す化合物を特定することができる。【０００５】
もちろん、顕微画像で観測される分布と類似した分布を示す質量分析イメージング画像だけでなく、イオン強度分布が互いに類似している複数の質量電荷比も比較的容易に見つけることができる。これにより、同じ動態を示す複数の化合物を見いだしたり、同じ化合物に由来する複数の部分構造を見つけて化合物の構造を推定したりすることもできる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２０１７／００２２２６号パンフレット
【特許文献２】国際公開第２０１６／０９２６０８号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記のような従来の解析は一つの試料についてのみの解析であるが、多数の試料についての解析結果を適切に結び付けることが可能であれば、癌などの特定の疾病の原因の究明やより的確な診断の研究などに非常に有用な情報が得られる可能性がある。例えば、癌の進行度合いが様々である多数の試料についての分析結果から、癌が進行したあとでなくその初期段階で特異的に発現する化合物を見つけたり、或いは治療の効果の程度を反映した化合物を見つけたりすることができる可能性がある。しかしながら、こうしたことを目的としたデータ解析を簡便に実現することができる手法は従来存在しなかった。【０００８】
また、そもそも一般に、多変量解析を行う従来のデータ解析装置により得られる解析結果は専門的な知識を有する者でないと把握することが難しく、十分に有用な情報をユーザに提供できていないという問題があった。【０００９】
本発明はこうした課題を解決するために成されたものであり、その主たる目的の一つは、異なる種類の測定や観察などによって得られた複数のデータを比較したり関連付けたりする解析処理を行うことで、従来の解析手法では得られない有用な情報を取得することができるデータ解析装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために成された本発明に係る第１の態様のデータ解析装置は、複数の試料についてそれぞれ所定の測定を実行することで所定のパラメータ値毎に得られたデータを集約した第１のデータ群と、該複数の試料についてそれぞれ前記所定の測定とは別の手法による測定を実行することで得られたデータを集約した第２のデータ群と、に基づく解析処理により前記複数の試料全般に関する情報を求めるデータ解析装置であって、
a)第１のデータ群を説明変数、第２のデータ群を被説明変数（目的変数）とする所定の統計的解析処理を実施し、両データ群中のデータの類似性又は相違性を示す複数の指標値を算出する第１の統計的解析処理部と、
b)前記第１の統計的解析処理部で算出された複数の指標値を説明変数、前記複数の試料にそれぞれ関連する他の情報を被説明変数（目的変数）とする所定の統計的解析処理を実施し、前記指標値と前記他の情報との類似性又は相違性を示す複数の指標値を算出する第２の統計的解析処理部と、
c)前記第２の統計的解析処理部で算出された複数の指標値を用い、前記他の情報と前記第１のデータ群との関係、又は、前記他の情報と前記第２のデータ群との関係、を示すグラフを作成して表示する表示処理部と、
を備えることを特徴としている。【００１１】
本発明に係る第１の態様のデータ解析装置における典型的な実施形態として、
前記第１のデータ群は、複数の試料についてそれぞれイメージング質量分析を行うことで得られた、２次元的な測定領域内の複数の測定点それぞれにおける、質量電荷比を前記所定のパラメータとしたマススペクトルデータであり、
前記第２のデータ群は、複数の試料についてそれぞれイメージング質量分析とは異なる測定手法で得られた、２次元的な測定領域内の所定の信号強度の分布を示す画像データであり、
前記第１の統計的解析処理部は、試料毎に、前記第２のデータ群による一つ又は複数の画像と、前記第１のデータ群による各質量電荷比における信号強度の分布画像との類似性又は相違性を示す指標値を算出する構成とすることができる。【００１２】
上記「イメージング質量分析とは異なる測定手法」としては、ラマン分光測定、蛍光測定、様々な波長（テラヘルツ域、遠近赤外域、可視域、紫外域、Ｘ線域など）の電磁波の放出強度の測定や吸収測定、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）測定、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）測定、ＥＳＲ（Electron Spin Resonance）測定、ＣＴ（Computed Tomography）測定、ＥＰＭＡ（Electron Probe MicroAnalyser）による表面分析などの各種の測定や分析、或いは、電子顕微鏡や光学顕微鏡による観察などのいずれかとすることができる。例えば第２のデータ群が上述したような光学的な測定手法で得られた画像データを含むものである場合、複数の波長それぞれにおいて異なる画像を構成する画像データであってもよいし特定の一つの波長における一つの画像を構成する画像データであってもよい。【００１３】
いま例えば第２のデータ群が一つのカラー画像をモノクロ化した光学顕微画像を構成する画像データ、つまりは測定点に対応する画素の画素値を示すデータ群である場合、第１の統計的解析処理部は、試料毎に、その試料における画素値データと画像と、各質量電荷比の信号強度の分布を示す分布画像との類似性又は相違性を示す指標値を計算する。この第１の統計的解析処理部による所定の統計的解析処理は例えば、部分最小二乗回帰（ＰＬＳ回帰）分析とするとよい。【００１４】
上記データに対しＰＬＳ回帰分析を適用することにより、上記指標値として質量電荷比毎に回帰係数を求めることができる。一つの試料について求まる質量電荷比毎の回帰係数を係数行列とすれば、複数の試料について複数の係数行列が求まる。【００１５】
本発明に係る第１の態様のデータ解析装置ではさらに第２の統計的解析処理部が、この複数の係数行列を説明変数、複数の試料にそれぞれ関連する他の情報を被説明変数とする所定の統計的解析処理を実施する。ここで、「複数の試料にそれぞれ関連する他の情報」とは数値化可能な状態であれば特にその内容を問わず、解析の目的等に応じて適宜の情報を用いることができる。また、第２の統計的解析処理部による所定の統計的解析処理は第１の統計的解析処理部による統計的解析処理と同じ手法でもよいし、それとは異なる手法でもよい。具体的には例えば、部分最小二乗回帰（ＰＬＳ回帰）分析又は主成分回帰分析を用いるとよい。【００１６】
例えば複数の試料が特定の疾病に罹患した被検体から採取された生体組織切片であり、試料毎にその疾病の進行度合や重篤度合などが他の情報として与えられている場合、第２の統計的解析処理部でＰＬＳ回帰分析を行うことで、第１の統計的解析処理部で得られた試料毎の回帰係数と疾病の進行度合との類似性を示す回帰係数を求めることができる。この場合、この回帰係数は、光学顕微画像に現れている特定の分布と類似した分布を示す質量電荷比、つまりは化合物と、疾病の進行度合いとの関連性を示している。表示処理部は例えばその関連性を示す適宜の形式のグラフを作成して表示部の画面上に表示する。これにより、ユーザは例えば、光学顕微画像に現れている特定の分布と類似した分布を示す特定の化合物が疾病の進行度合に関連しているか否かを簡便に且つ視覚的に確認することができる。【００１７】
上記本発明に係る第１の態様のデータ解析装置では、複数の試料についてそれぞれ所定の測定を実行することで所定のパラメータ値毎に得られたデータを集約した第１のデータ群と、同じ複数の試料についてそれぞれ別の手法による測定を実行することで得られたデータを集約した第２のデータ群と、について一段階目の統計的解析処理を実行し、その結果と同じ複数の試料にそれぞれ関連する他の情報である第３のデータとについて、二段階目の統計的解析処理を実施していた。これに対し、一段階目の統計的解析処理で得られた結果を分かり易く或いはより大局的に表現するために二段階目の統計的解析処理を実施するようにしてもよい。【００１８】
即ち、本発明に係る第２の態様のデータ解析装置は、複数の試料についてそれぞれ所定の測定を実行することで所定のパラメータ値毎に得られたデータを集約した第１のデータ群と、該複数の試料についてそれぞれ前記所定の測定とは別の手法による測定を実行することで得られたデータ又は該複数の試料にそれぞれ関連する他の情報であるデータを集約した第２のデータ群と、に基づく解析処理により前記複数の試料全般に関する情報を求めるデータ解析装置であって、
a)第１のデータ群を説明変数、第２のデータ群を被説明変数（目的変数）とする所定の統計的解析処理を実施し、両データ群中のデータの類似性又は相違性を示す複数の指標値を算出する第１の統計的解析処理部と、
b)前記第１の統計的解析処理部で算出された複数の指標値を、より低次元の情報に集約するための所定の統計的解析処理を実施する第２の統計的解析処理部と、
c)前記第２の統計的解析処理部による結果に基づき、前記第２のデータ群と前記第１のデータ群における各パラメータ値との関係を示すグラフを作成して表示する表示処理部と、
を備えることを特徴としている。【００１９】
本発明に係る第２の態様のデータ解析装置では上記第１の態様のデータ解析装置と同様に、第１の統計的解析処理部による所定の統計的解析処理は例えば、部分最小二乗回帰分析とするとよい。一方、第２の統計的解析処理部による所定の統計的解析処理は、主成分分析、因子分析、クラスター分析などを用いることができる。【００２０】
本発明に係る第２の態様のデータ解析装置において、例えば試料は生体由来の試料であり、第１のデータ群は、複数の試料についてそれぞれ得られたマススペクトルデータ、第２のデータ群は試料毎の状態を示す情報であるものとする。こうしたデータに対し第１の統計的解析処理部によりＰＬＳ回帰分析を実行すると、質量電荷比値とその試料毎の状態の関連性の強さの程度を示す指標値として、それぞれの回帰係数を算出することができる。そして、こうして得られた複数の回帰係数について主成分分析を行い、表示処理部がその結果に基づいてスコアプロット又はローディングプロットを作成すると、試料毎の状態と質量電荷比値との関係が俯瞰的に観察できるようになる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明に係るデータ解析装置によれば、例えば、異なる種類の測定や観察などによって得られた複数のデータを比較したり関連付けたりすることで、従来の解析手法では得られない有用な情報を取得することができる。具体的には例えば、癌などの特定の疾病が進行したあとでなくその初期段階で特異的に発現する化合物を見つけたり、或いはそうした疾病に対する治療の効果の程度を反映した化合物を見つけたりすることができる可能性がある。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明に係るデータ解析装置を用いたイメージング質量分析システムの一実施例の概略構成図。
【図２】本実施例のイメージング質量分析システムにおけるデータ解析処理の概念図。
【図３】本実施例のイメージング質量分析システムにおけるデータ解析の手順を示すフローチャート。
【図４】本実施例のイメージング質量分析システムにおけるデータ解析の変形例の説明図。
【図５】本発明に係るデータ解析装置を用いた質量分析システムの一実施例の概略構成図。
【図６】本実施例の質量分析システムにおけるデータ解析処理の概念図。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
［第１実施例］
本発明に係るデータ解析装置を用いたイメージング質量分析システムの一実施例について、添付図面を参照して説明する。
図１は本実施例のイメージング質量分析システムの概略構成図である。
このシステムは、光学顕微観察部１１とイメージング質量分析部１２を含む測定部１、データ解析部２、入力部３、及び表示部４、を含む。
【００２４】
光学顕微観察部１１は試料上の測定領域についての光学的な顕微観察画像を取得するものである。一方、イメージング質量分析部１２は、同じ試料上の測定領域を細かく区分した微小領域（測定点）毎にそれぞれ所定の質量電荷比範囲に亘る質量分析を実施し、それぞれマススペクトルデータを収集するものである。
【００２５】
データ解析部２は、光学顕微観察部１１で取得される光学顕微画像データ及びイメージング質量分析部１２で取得されるマススペクトルデータを受け取るデータ入力部２１と、受け付けられたデータを格納するデータ格納部２２と、演算データ前処理部２３と、第１多変量解析処理部２４と、第２多変量解析処理部２５と、解析結果表示処理部２６と、を機能ブロックとして備える。
なお、一般に、データ解析部２の実体はパーソナルコンピュータ又はより高性能なコンピュータであるワークステーションであり、そのコンピュータにインストールされた専用の解析ソフトウェアを該コンピュータで実行することにより各部の機能が実現されるものとすることができる。
【００２６】
図２は本実施例のイメージング質量分析システムにおける特徴的なデータ解析処理の概念図、図３はそのデータ解析処理の手順を示すフローチャートである。
ここでは、多数の被検体（例えばマウス）の同じ生体組織（例えば肝臓）からそれぞれ切り出された切片を試料とする。この多数の試料は異なる被検体の同じ生体組織のほぼ同じ部位の切片である。被検体は癌を発症しているが、その癌の進行の程度（重症度）は様々であり、その重症度は予め数値化されて試料毎に既知であるものとする。
【００２７】
測定部１では、各試料についてそれぞれ、イメージング質量分析部１２により、測定領域内の多数の測定点のマススペクトルデータ（これをＭＳイメージングデータという）を取得する。また、上記各試料とそれぞれ同じであるとみなせる試料（同じ被検体、同じ生体組織において連続した切片である試料）に対し特定のタンパク質についての蛍光標識を行ったうえで光学顕微観察部１１で撮影を行い、蛍光画像データを取得する。データ入力部２１はこうして取得された同じであるとみなせる試料についてのＭＳイメージングデータと蛍光画像データとをまとめ、さらに該試料の癌の重症度を示す情報を付加して、具体的には一つのデータファイルとしてデータ格納部２２に格納する。したがって、データ格納部２２には、試料の数（同じであるとみなせる二つの試料を一つとする）と同数のデータファイルが格納される。
【００２８】
上述したように複数の試料についてのＭＳイメージングデータ及び蛍光画像データがデータ格納部２２に格納されている状態で、以下のようにして解析処理が実施される。
ユーザが入力部３から処理対象のデータ等を指示すると、データ解析部２において演算データ前処理部２３は、データ格納部２２から処理対象である一つの試料についてのＭＳイメージングデータ及び蛍光画像データを読み出す（ステップＳ１）。上述したようにそれらデータが一つのデータファイルに格納されている場合には、そのデータファイルを読み出せばよい。
【００２９】
演算データ前処理部２３は、予め設定されている条件に従って蛍光画像の各画素のデータを単純な画素値データに変換する。例えばヘマトキリシン・エオジン（ＨＥ）等による蛍光画像ではその蛍光色の強度値が画素値としてデータ化される。また、演算データ前処理部２３は、必要に応じて、蛍光顕微画像上とＭＳイメージング画像上における同じ対象物の像の大きさ、向き、歪みなどを修正する位置合わせ処理と解像度を合わせる解像度調整処理を実行する（ステップＳ２）。
【００３０】
位置合わせ処理では、具体的には、例えば顕微画像を基準としてＭＳイメージング画像について拡大・縮小、回転、さらには、所定のアルゴリズムに従った変形を行うことで両画像における試料上での位置関係をおおむね一致させる。この位置合わせには例えば特許文献１に記載の手法を利用することができる。
【００３１】
また、光学顕微観察部１１における撮像の解像度（位置分解能）は通常、撮像用カメラの解像度で決まるのに対し、ＭＳイメージング画像の解像度はイオン化のために試料に照射されるレーザ光のスポット径によって決まる。そのため、ＭＳイメージング画像の解像度は光学画像の解像度に比べて低いことが多い。そこで、後述する画像の多変量解析を行うために、両画像の解像度を揃える解像度調整処理を実施する。解像度を揃える簡単な方法は、解像度が高いほうの画像の解像度を落として低解像である画像に合わせる方法である。こうした方法としては例えばビニング処理が有用である。また、解像度が低いほうの画像の解像度を上げることで高解像である画像に合わせるようにしてもよい。そのためには、低解像の画像に対しアップサンプリング処理を行って画素数をみかけ上合わせたあとに、或る画素に隣接する又は近接する複数の画素値を利用した補間処理によって、アップサンプリングによって新たに挿入された画素の画素値を算出して埋めればよい。
【００３２】
上述した位置合わせ処理及び解像度調整処理によって、蛍光画像から求めた輝度値分布の画像とＭＳイメージング画像との間で、２次元的に同じ位置にある画素同士を対応付けることができる。そのあと、第１多変量解析処理部２４は、一つの試料についてのＭＳイメージングデータに基づいて作成された２次元行列を説明変数（Ｘ）、蛍光画像の画素値データに基づいて作成された１次元行列を被説明変数（Ｙ）としてＰＬＳ回帰分析を実行する。２次元行列は、質量電荷比値を一つの方向、測定点（画素）の位置を上記一つの方向に直交する他の方向にとり、信号強度値を要素とする行列である。ＰＬＳ回帰分析により、Ｙ＝Ｂpis・Ｘ＋Ｂ0 で示される回帰モデルが作成される。ここで、Ｂpisは回帰係数である。回帰係数は質量電荷比毎に求まり、蛍光画像のパターン、つまりはタンパク質の空間分布と類似している質量電荷比又はその分布と反転した分布を示す質量電荷比では、回帰係数Ｂplsの絶対値が大きくなる。この回帰係数は１次元行列となる（ステップＳ３）。
【００３３】
データ解析部２では、処理対象である全ての試料についてのデータ処理を実施したか否かを判定し（ステップＳ４）、未処理の試料があればステップＳ４からＳ１に戻る。したがって、ステップＳ１〜Ｓ４の処理を繰り返すことで、処理対象として指定された全ての試料についてのデータに基づく回帰係数行列が求まる。回帰係数行列の数は試料の総数と同数である。この回帰係数行列中の一つの回帰係数の値は、該当する質量電荷比におけるイオン強度の分布（つまりはその質量電荷比に対応する化合物の分布）と蛍光画像中で蛍光標識された化合物の分布の類似性を示している。したがって、一つの試料において蛍光標識された化合物の分布に類似した分布を示す化合物を調べたい場合には、ここまでの処理で十分である。
【００３４】
本実施例のイメージング質量分析システムでは、さらに、図２に示すように、第２多変量解析処理部２５が、試料数と同数である回帰係数行列を説明変数（Ｘ）、各試料についての付随的な情報として与えられている癌の重症度を示す情報を被説明変数（Ｙ）としたＰＬＳ回帰分析を実行する。癌の重症度は、或る時点での癌の重症の程度を表す指標値である。試料毎に重症度の情報が与えられているので、この重症度合いの行列は要素数が試料数と同数の１次元行列である。このＰＬＳ回帰分析ではステップＳ３の処理と同様に、その要素数が試料数と同数の１次元行列である回帰係数行列が得られる（ステップＳ５）。この回帰係数行列中の回帰係数は、重症度合いと蛍光画像の分布に類似した化合物との関係性の程度を示している。即ち、このときの回帰係数の絶対値が大きくなる質量電荷比に対応する化合物は、癌の重症度合いとの関連性が強いと推定される。
【００３５】
解析結果表示処理部２６は、ステップＳ５で求まった回帰係数行列に基づいて、予め決められた適宜のグラフを作成し、これを表示部４の画面上に表示する（ステップＳ６、Ｓ７）。例えば、最も簡単なグラフとしては、ステップＳ５で求まった回帰係数行列に基づき、横軸を質量電荷比、縦軸を係数値（ただし正負の極性あり）としたマススペクトル様のグラフを作成するとよい。これにより、蛍光標識された化合物と類似した２次元分布を示す化合物の中で、癌の重症度と関連性の強い化合物（化合物に対応する質量電荷比）を一目で確認することができる。
【００３６】
なお、上記処理では、蛍光画像を単純な画素値データに変換していたが、蛍光画像がカラー画像又は複数の波長成分を含む画像であっても、同様の処理が可能である。この場合には、一つの試料に対して蛍光画像は一つではなく、波長の数だけ蛍光画像が存在することになる。蛍光画像が一つのみの場合には、ステップＳ３におけるＰＬＳ回帰分析の被説明変数（Ｙ）は一つ（１次元行列が一つ）のみであったが、蛍光画像が複数ある場合、ステップＳ３におけるＰＬＳ回帰分析の被説明変数（Ｙ）が複数になる。したがって、このときのＰＬＳ回帰分析はＰＬＳ２アルゴリズムを用いればよい。
【００３７】
このときに得られる回帰係数は図４（ａ）に示すような各波長における各質量電荷比の係数、つまりは２次元的な表形式のものとなる。そこで、これを図４（ｂ）に示すように、質量電荷比と波長とを合わせた１次元の配列に並び替え、ステップＳ５において、試料の数だけ用意した１次元配列の係数行列を説明変数（Ｘ）、癌の重症度を示す情報を被説明変数（Ｙ）としたＰＬＳ回帰分析を実行すればよい。
当然のことながら、こうして得られる回帰係数行列は、質量電荷比と波長との組に対する係数の行列である。
【００３８】
また、上記例において、蛍光画像に代えて、試料中の特定の化合物の分布が可視化されるような別の測定手法による画像を用いてもよい。
例えば、特定の波長を有する光やＸ線などの電磁波の吸収の度合いや放射強度の分布を示すデータ、ラマン散乱光や蛍光などの強度分布を示すデータや染色画像データ、ＰＥＴ（陽電子放出断層撮影）、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）、ＭＲＩ（核磁気共鳴画像）、ＥＳＲ（電子スピン共鳴）などにより撮影された画像データ、放射線同位体標識を利用した画像データ、ＥＰＭＡやＳＰＭ（Scanning Probe Microscope）などで取得された表面凹凸画像データなどを２次元画像データとして用いることができる。
【００３９】
［第２実施例］
第１実施例では、複数の試料からそれぞれ得られたＭＳイメージングデータ（測定領域内の複数の測定点それぞれで得られたマススペクトルデータ）について多変量解析を行っていたが、一つの試料から一つのマススペクトルデータが得られる場合にも本発明を適用することができる。この実施例による質量分析システムの概略構成図を図５に示す。このシステムは、イメージング質量分析部１００、データ解析部２００、入力部３００、及び表示部４００、を含み、データ解析部２００は、イメージング質量分析部１００で得られたマススペクトルデータを受け取るデータ入力部２０１と、受け付けられたデータを格納するデータ格納部２０２と、平均マススペクトル算出部２０３と、第１多変量解析処理部２０４と、第２多変量解析処理部２０５と、解析結果表示処理部２０６と、を機能ブロックとして備える。
【００４０】
本実施例による質量分析システムにおける解析の例として、非アルコール性脂肪性肝炎と食事との関連について調べる場合の例について説明する。図６は本実施例の質量分析システムにおける特徴的なデータ解析処理の概念図である。
【００４１】
試料は、特別な餌（以下「特別餌」という）を与えることで非アルコール性脂肪性肝炎（ＮＡＳＨ＝Non Alcoholic SteatoHepatitis）を発症させたマウスの肝臓、及び、通常の餌（以下「通常餌」という）を与えたマウスの肝臓（コントロール試料）であり、それぞれ給餌期間が４週、８週、１６週と３段階に異なる、合計６種類である。なお、経験的に特別餌の給餌期間が長いほどＮＡＳＨの炎症の重症度は上がることが分かっているため、給餌期間４週、８週、１６週をそれぞれ重症度：１、２、３と記すこととする。また、ＮＡＳＨを発症していない状態を重症度：０と記すこととする。
【００４２】
上記６種類の試料についてそれぞれイメージング質量分析部１００で質量分析を実行し、測定点毎にマススペクトルデータを取得する。データ解析部２００において平均マススペクトル算出部２０３は、試料毎に、全ての測定点におけるマススペクトルデータの平均を計算することで平均マススペクトルを算出する。これにより、試料数と同数の平均マススペクトルが得られる。こうして得られた平均マススペクトルを構成するデータをＰＬＳ回帰分析の説明変数（Ｘ）とする。
【００４３】
一方、重症度の進行に応じた化合量の変化のパターンを被説明変数（Ｙ）とするが、化合物量がどのように変化するのか不明であるため、ここでは、次の５種類のパターンを想定する。
Ｙ１＝（１，２，３）：重症度に比例して化合物量が増加又は減少
Ｙ２＝（１，２，１）：給餌期間の途中で一時的に化合物量が増加又は減少
Ｙ３＝（１，０，０）：給餌期間の初期にのみ化合物が存在する、又は給餌期間の初期にのみ化合物が存在しない
Ｙ４＝（０，１，０）：給餌期間の途中にのみ化合物が存在する、又は給餌期間の途中にのみ化合物が存在しない
Ｙ５＝（０，０，１）：給餌期間の末期にのみ化合物が存在する、又は給餌期間の末期にのみ化合物が存在しない
【００４４】
複数の平均マススペクトル（Ｘ）に対してそれぞれＹ１〜Ｙ５の特性値（Ｙ）を設定し、ＰＬＳ回帰のためのデータセットを作成する。そして第１多変量解析処理部２０４はこうして作成されたデータセット毎にＰＬＳ回帰分析を実行し、回帰係数Bplsを算出する。したがって、この回帰係数Bplsは、特性値毎で質量電荷比値毎に求まる。つまり、特性値毎に、質量電荷比毎の回帰係数を並べた１次元行列が求まる。ただし、この結果だけを見ても、特性値（Ｙ１〜Ｙ５）と各質量電荷比との全体像を把握することは難しい。
【００４５】
そこで次に、第２多変量解析処理部２０５は、全ての特性値についての回帰係数行列を対象として主成分分析を実施する。よく知られているように、主成分分析を行うことで、解析結果としてスコアプロットとローディングプロットを求めることができる。この場合、スコアプロットでは、二つの主成分（通常は第１主成分及び第２主成分）を直交する軸とするグラフ上に、特性値Ｙ１〜Ｙ５が位置付けられる。また、ローディングプロットでは、同じく二つの主成分を直交する軸とするグラフ上に、各質量電荷比値が位置付けられる。解析結果表示処理部２０６はこうしたグラフを作成して表示部４００の画面上に表示する。これにより、ユーザは、特性値と特徴的な質量電荷比値との関係を俯瞰的に把握することができる。
【００４６】
なお、上記実施例はいずれも本発明の一例にすぎず、上記記載した以外の点において、本発明の趣旨の範囲で適宜変形、修正、追加などを行っても本願特許請求の範囲に包含されることは明らかである。
【符号の説明】
【００４７】
１…測定部
１１…光学顕微観察部
１２、１００…イメージング質量分析部
２、２００…データ解析部
２１、２０１…データ入力部
２２、２０２…データ格納部
２３…演算データ前処理部
２０３…平均マススペクトル算出部
２４、２０４…第１多変量解析処理部
２５、２０５…第２多変量解析処理部
２６、２０６…解析結果表示処理部
３、３００…入力部
４、４００…表示部
【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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【手続補正書】
【提出日】令和2年3月2日(2020.3.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
いま例えば第２のデータ群が一つのカラー画像をモノクロ化した光学顕微画像を構成する画像データ、つまりは測定点に対応する画素の画素値を示すデータ群である場合、第１の統計的解析処理部は、試料毎に、その試料における画素値データによる画像と、各質量電荷比の信号強度の分布を示す分布画像との類似性又は相違性を示す指標値を計算する。この第１の統計的解析処理部による所定の統計的解析処理は例えば、部分最小二乗回帰（ＰＬＳ回帰）分析とするとよい。
【国際調査報告】
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