(57)【要約】水又は空気の品質解析システム（１０）及び関連の方法が、毒素を検出する為にバイオセンサをベースにしている。解析の対象となる水又は空気には、複数の光合成生物が含まれており、化学剤や生物剤や放射線剤を含む毒素は、光合成生物の公称光合成活性を変容させる。光検出器（１２）は、複数の光合成生物の光合成活性を測定する為のものである。電子回路パッケージ（３０）には、水又は空気中の毒素の存在を示すべく光合成活性を解析する為に光検出器に結合されたプロセッサがある。解析には、第１の時刻に光合成生物の測定光合成活性曲線を得る工程と、測定曲線と基準光合成活性曲線との差異を判定する為にこの２本の曲線を比較する工程とが含まれる。その差異を用いて、特定の毒素群又は特定の毒素群の前駆物質が空気又は水中にある場合にはこれらの存在が識別される。
2009520192.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
化学剤、生物剤、及び放射線剤による公称光合成活性への変化を受ける複数の光合成生物を含有している、解析対象の流体を設ける工程と、
前記光合成生物についての測定光合成活性曲線を第１の時刻に得る工程と、
前記測定曲線と基準光合成活性曲線との差異を判定する為にこの２本の曲線を自動的に比較する工程と、
前記流体中の、前記化学剤、前記生物剤、及び前記放射線剤、ならびに、これらの各前駆物質のうち、少なくとも１つの存在を、前記差異を用いて判定する工程とを備える、
バイオセンサによる毒素の検出方法。
【請求項２】
前記自動的に比較する工程が、非線形最小二乗差分変位解析を含み、前記最小二乗差分解析が、前記測定曲線と前記基準曲線との最小二乗差を最小にする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記自動的に比較する工程が更に、前記測定曲線から測定変換行列を構築し前記基準曲線から基準変換行列を構築する工程を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記判定する工程が、前記測定変換行列と前記基準変換行列との逸脱の程度を計算する工程を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記測定曲線を前記基準曲線に写像する変換行列を構築する工程を更に含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記化学剤と、前記生物剤と、前記放射線剤と、これらの各前駆物質とのうち、特定の１つを識別する工程を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記識別する工程が、前記変換行列の対角行列要素群を保存されている対角行列要素群のライブラリと比較する工程を含み、保存されている対角行列要素群の前記ライブラリが、前記化学剤、前記生物剤、前記放射線剤、これらの各前駆物質の、１つ１つに対応している、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記第１の時刻よりも前の時刻の測定光合成活性曲線を得て、前記前の時刻の前記測定光合成活性曲線を前記基準光合成活性曲線として用いる工程を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記光合成活性がクロロフィル蛍光誘導を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記流体が主要な飲料水源の源泉からくみ出される、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
水又は空気の品質解析システムであって、
化学剤、生物剤、及び放射線剤による公称光合成活性への変化を受ける複数の光合成生物の光合成活性を測定する光検出器と、
前記光検出器に結合されたプロセッサを含む電子回路パッケージとを備え、前記電子回路パッケージが、前記水又は空気中の、前記化学剤、生物剤、放射線剤の存在を示す為に、前記光合成活性を解析し、前記解析は、
前記光合成生物についての測定光合成活性曲線を第１の時刻に得る工程と、
前記測定曲線と基準光合成活性曲線との差異を判定する為にこの２本の曲線を比較する工程とからなる、システム。
【請求項１２】
前記測定した光合成活性又は前記電子回路パッケージによる解析後に前記測定した光合成活性を、１つ以上の遠隔地と通信させる構造を更に備える請求項１１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、化学的な汚染物質、生物学的な汚染物質、及び／又は放射能汚染物質や、これらの前駆物質などを、水又は空気中で検出するセンサに関する。
【背景技術】
【０００２】
主要な飲料水源の保護の為に、自然に発生する藻類をバイオセンサとして使用することができることが知られている。例えば、（特許文献１）には、主要な水源に生息する藻類の可変の蛍光を監視する方法が記載されている。特許文献１は、毒素の存在を検出する方法として蛍光誘導の変容したパターンを用いる工程を開示している。これまで、毒素の存在を評価するのに用いられてきた方法では、可変の蛍光誘導曲線の中のたった二つ（２）の特定の点から導かれた標準数値パラメータを用いていた。このパラメータ群を得るソフトウェアは、一般に計測器製造業者から提供される。
【０００３】
図１（題名"Typical Fluorescence Induction Curve from Naturally-Occuring Algae in Untreated Clinch River Water"は「未処理クリンチ川の水における自然発生藻類からの典型的蛍光誘導曲線」、縦軸"Relative Fluorescence" は「相対蛍光強度」、横軸"TIME (seconds)"は「時間（秒）」を示す）は、未処理の川の水中に自然に発生する藻類の一般的な可変の蛍光誘導曲線を示す。図１から分かるのは、光活性化中の蛍光発光が時間依存の過程だということである。具体的に言うと、初期の蛍光Ｆｏと、最大の蛍光Ｆｍａｘがある。図１に示されているように、光化学効率Ｙは一般に、初期の蛍光値と最大の蛍光値から計算される。人体に害を与える恐れがある特定の毒素群が、光化学効率Ｙを変容させることが知られている。この変容を、毒素の存在のサインとして用いる。例えば、（特許文献２）参照。
【特許文献１】米国特許第６，５６９，３８４号
【特許文献２】Rodrigeuez, Jr., M. Sanders, C.A. Greenbaum, E., 2000, Biosensors and Bioelectronics, 17(10), 843-849 ページ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
よって、実際に利用されるのは、クロロフィル蛍光誘導のデータの２つの点（Ｆｍａｘ及びＦｏ）のみである。この結果、得られた情報は、一般に潜在的に毒性の物質を検出し識別する際の感度及び速さに欠けるので、このプロシージャの価値は限られたものになってしまう。求められているものは、潜在的に毒性の物質を検出し識別する際の改善された感度及び速さを提供する為に、生成されたデータをより多く利用する方法論である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
バイオセンサベースの毒素の検出の方法が、複数の光合成生物を含有した解析の対象となる流体を供給する工程を含み、光合成生物の公称光合成活性を化学剤や、生物剤や、放射線剤が変容させる。第１の時刻に光合成生物から測定光合成活性曲線が得られる。測定曲線は、基準光合成活性曲線との差異を判定するべく、基準光合成活性曲線と自動的に比較される。化学剤、生物剤、放射線剤の存在や、これらの前駆物質の存在は、流体に存在するならば、その差異を用いて識別される。
【０００６】
実験データを理論上の（基準）データに当てはめる解析ルーチン（例えば回帰分析）を適用する従来のデータ解析とは対照的に、本発明は代わりに、測定曲線を基準光合成曲線と比較することによりデータを解析し、この基準曲線は、一般に経時的に更新される測定データそのものに基づいている。
【０００７】
自動的に比較する工程は、好ましくは、非線形最小二乗差分変位解析を含む。この最小二乗差分解析は測定曲線と基準曲線との最小二乗差を最小にする。この実施形態では、自動的に比較する工程が更に、測定曲線から測定変換行列を構築し、基準曲線から基準変換行列を構築する工程を含む。判定する工程はまた、測定変換行列と基準変換行列との逸脱の程度を計算する工程を含んでいてもよい。本方法は、好ましくは更に、測定曲線を基準曲線に写像する変換行列を構築する工程を含む。
【０００８】
本方法は更に、特定の化学剤や、生物剤や、放射線剤や、これらの各前駆物質などを識別する工程を含んでいてもよい。ある実施形態では、識別する工程は、変換行列の対角行列要素群を、保存されている対角行列要素群のライブラリと比較する工程を含んでいてもよく、保存されている対角行列要素のライブラリは、前記化学剤、前記生物剤、前記放射線剤、これらの各前駆物質の、１つ１つに対応している。
【０００９】
本方法は更に、第１の時刻よりも前の時刻の測定光合成活性曲線を得て、前の時刻の測定光合成活性曲線を基準光合成活性曲線として用いる工程を備えていてもよい。
ある実施形態では、光合成活性がクロロフィル蛍光誘導を含む。この実施形態では、流体が主要な飲料水源の源泉からくみ出される。
【００１０】
水又は空気の品質解析システムが、複数の光合成生物の光合成活性を測定する光検出器を含み、光合成生物の公称光合成活性を、化学剤や、生物剤や、放射線剤が変容させる。水又は空気中の化学剤や生物剤や放射線剤などの存在を示すべく光合成活性を解析するプロセッサを含む電子回路パッケージが光検出器に結合されている。解析する工程は、第１の時刻に光合成生物の測定光合成活性曲線を得る工程と、測定曲線と基準光合成活性曲線との差異を判定する為にこの２本の曲線を比較する工程とを含む。システムは更に、測定した光合成活性又は電子回路パッケージによる解析後に測定した光合成活性を１つ以上の遠隔地と通信させる構造を備えることもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明と、本発明の特質及び利益は、添付の図面と共に以下の詳細な記述を再検討することで十分に理解できる。
バイオセンサベースの毒素の検出の方法が、複数の光合成生物を含有した解析の対象となる流体を供給する工程を含み、光合成生物の公称光合成活性を、化学剤や生物剤や放射線剤などが変容させる。第１の時刻に光合成生物から測定光合成活性曲線を得る。測定曲線は、基準光合成活性曲線との差異を判定するべく、一般に自動化されたパターン認識アルゴリズムを用いて、基準光合成活性曲線と自動的に比較される。化学剤や生物剤や放射線剤などの存在や、これらの前駆物質の存在は、流体に存在するならば、その差異を用いて識別される。本明細書で用いているように、「曲線」が、測定されたパラメータ（例えば蛍光）のアナログ（連続的な）センサ応答関数に対応する、又は、より好ましくは、そのアナログセンサ応答をデジタル化することから導かれた少なくとも二つ（２）のデータの点を含むデジタルデータに対応しており、曲線を構成するこの少なくとも二つ（２）のデータの点には、Ｆｍａｘ、Ｆｏ、Ｆｓ（定常状態の蛍光）、又はこれらの点から導かれたデータ（例えば、Ｆｖ＝Ｆｍａｘ−Ｆｏ、ＲＦｄ＝ＦｍａｘＦｓ）以外のデータ点が含まれる。ある好適な実施形態では、「曲線」は少なくとも１０点に対応し、より好ましくは、デジタル化されたアナログセンサ応答から得られる何百又は何千ものデータ点に対応する。
【００１２】
本発明を、特定の毒素群を識別する為に用いることもできる。以下に詳細に記載するように、測定曲線を標準曲線に写像する変換行列を構築可能である。変換行列の対角行列要素群は、特定の毒素に一意的に対応することが分かっている。得られた対角行列要素群を
所定の対角行列要素群のライブラリと比較することにより、特定の毒素群を識別できる。毒素群が存在する場合は、単一の毒素の曲線群を有する所与のライブラリにはない曲線を一般に作る毒素の組み合わせを、線形結合アルゴリズムを用いて判定することもできる。
【００１３】
本発明は、連続的な水質の監視の実際の動作条件での動作によく適している。本発明を更に具体的に調整して、水生している光合成生物（例えば藻類やシアノバクテリア）の状態の迅速な客観的評価をするべく蛍光誘導の解析により提供されたデータを用いる。本発明は、可変の蛍光誘導曲線に重大な変容が予想した形で現れたことを速くかつ効率的に報告でき、意義深い。
【００１４】
監視又は解析の対象となるガス又は液体の媒体は、一般に、ガスの場合は空気であり、液体の場合は水である。この水は主要な飲料水源となりうるものである。本発明のある好適な実施形態においては、面線源である飲料水中の異なる毒物を特徴ベクトルに基づき分類可能にする蛍光誘導曲線などの時間依存のバイオセンサ信号を生成するのに用いられるバイオセンサは、藻類である。本発明者たちは既に、初期の蛍光値と最大の蛍光値とから計算された光化学効率（Ｙ）を用いて、クリンチ川（オークリッジ、テネシー州、ＵＳＡ）のサンプル群と、人工の緑藻クラミドモナスのサンプル群の両方における、メチルパラチオン（ＭＰｔ）、シアン化カリウム（ＫＣＮ）、ジウロン（ＤＣＭＵ）、パラコートなどの物質の検出及び識別を実証している。
【００１５】
バイオセンサは、一般に細胞ベースであり、遺伝学的に組み換えた細胞でもよい。例えば、発光遺伝子群により組み換えられたバクテリアを使用することができる。本実施形態は、外部光源の必要をなくす。蛍光誘導の場合は、自然に発生した藻類も遺伝学的に組み換えられた藻類も使用することができる。自然に発生する水生の藻類は、一般に培養を必要としない。
【００１６】
日光に暴露された天然水源のいずれにも、光合成微生物（例えば、植物プランクトンや藻類）の個体群が有機体１０個／ｍｌ〜有機体１００，０００個／ｍｌの濃度で含まれている。こういった微生物群は、常に水の中に存在するが、多くの場合に肉眼では見ることができない。植物プランクトンは特徴的な蛍光信号を送り、この蛍光信号は、微生物濃度の低い溶液中で検出可能な場合には、供給用の水に添加されている恐れのある化学兵器及び／又は生物兵器の現場での指標として利用できる。バイオセンサが、監視又は解析の対象となるガス又は液体の媒体中にあると、化学剤と生物剤と放射線剤のうちから選択された１つ以上の毒素の存在について時間依存の信号を供給する。水溶性の有毒な化学剤及び／又は生物剤には、例えば、血液剤（例えばシアン化物）や、農薬（例えばメチルパラチオン）及び除草剤（例えばＤＣＭＵ）や、主要な飲料水供給源を脅かしかねない放射性核種（例えばウラン、『Alicia C. Hogan, Rick A. van Dam, Scott J. Markich and Caroline Camilleri, "Chronic toxicity of uranium to a tropical green alga (Chlorella sp.) in natural waters and the influence of dissolved organic carbon", Aquatic Toxicology, 75(4), 343-353 ページ, 2005年』を参照）がある。
【００１７】
時間依存のバイオセンサ信号は、毒素がない場合の対象群信号と比べると毒素で改変されている。本発明を用いて多様な信号タイプを解析することができる。例えば、信号は分光信号（例えば蛍光信号）でもよい。分光信号に関しては、例えば、『Huang, G.G., Yang, J.2005, "Developent of infrared optical sensor for selective detection of tyrosine in biological fluids," Biosensors and Bioelectronics, 21(3), 408-418ページ』を参照。音響信号に関しては、例えば、米国特許第６，４８６，５８８号、『"Acoustic immunosensor for real-time sensing of neurotransmitter GABA"、第２５回国際会議紀要、第４巻、第2998-3000 ページ、Khraiche, M.L., Zhou, A., Muthuswamy, J.2003』、及び、『"Acoustic sensors for monitoring neuronal adhesion in real-time"、第２
５回国際会議紀要、第３巻、第2186-2188 ページ』を参照。電気化学的な信号に関しては、例えば、米国特許第６，５１１，８５４号、『"Development and evaluation of electrochemical glucose enzyme biosensors based on carbon film electrodes", Talanta, 65(2),  第306-312 ページ、Xu, J.-Z. ら、2004年』を参照。
【００１８】
熱検出に関しては、例えば、『"Calorimetric biosensors with integrated microfluidic channels, Biosensors and Bioelectronics, 19(12),  第1733-1743 ページ、Towe B.C., Gulbeau E.J., 1996 年』を参照。磁気ベースのセンサに関しては、『de Oliveira,
J.F. ら、2005年、"Magnetic resonance as a technique to magnetic biosensors ccharacterization in Neocapritermes opacus termites", Journal of Magnetism and Magnetic Materials, 292(2) 、第e171-e174 ページ』、及び『Chemla, Y.R.ら、2000年、"Ultrasensitive magnetic biosensor for homonenous immunoassay"、米国科学アカデミー紀要、９７（２６）、第１４２６８‐７２ページ』を参照。酵素又は抗体を用いる表面プラズモン共鳴（ＳＰＲ）に関しては、例えば、米国特許第６，７２６，８８１号、第６，５７３，１０７号、第５，３１３，２６４号を参照。
【００１９】
藻類ベースのバイオセンサを用いる空気の監視の場合は、藻類は一般に培養を必要とする。この実施形態では、解析の対象となる空気を、藻類を培養したろ紙を介して取り出すことができる。例えば、『Sanders, C.A., Rodriguez Jr., M., Greenbaum, E. 、2001年、Biosensors and Bioelectronics, 16(7-8), 第439-446 ページ』を参照。
【００２０】
本発明を、以下、一般に、水中の藻類バイオセンサによってもたらされる蛍光誘導に関して記載する。しかし、上記のように、本発明は決してこの具体的な実施形態に限定されていない。
【００２１】
飲料水用の水質センサとして具体化する場合、本発明に係る模範的な工程を以下のように要約することができる。
１．主要な飲料水源を、規則的な間隔、例えば３分〜５分で監視する。
２．間隔毎に取得した（アナログ）クロロフィル蛍光誘導曲線をそれぞれ、デジタル化して保存する。各曲線の形状はその時点での藻類の生理学的状態の記録である。
３．３分〜５分後など次に続く記録毎に、その時点の可変のクロロフィル蛍光誘導曲線を、３分〜５分前に記録した曲線と比較できる。
４．以前の曲線によって現在のデータに非線形最小二乗法を用いることにより、現在の曲線の逸脱の程度を先行のものと比較して判定する定量的評価を行うことができる。
５．本明細書に記載したアルゴリズムなどのアルゴリズムに基づいて、可変の蛍光曲線同士間の逸脱の程度についてと、その逸脱と水中に毒素の存在する可能性との相関についての、リアルタイムの客観的評価を得る。
【００２２】
図２（縦軸"Relative Fluorescence" は「相対蛍光強度」、横軸"Time (seconds) は「時間（秒）」、グラフ中"Normal Fluorescence, Yeild=0.644"は「標準蛍光強度、収率0.644 」、"Fluorescence after 6 minutes exposure for KCN, Yeild = 0.406"は「ＫＣＮ」に６分暴露後の蛍光強度、収率0.406 」を示す）は、標準蛍光誘導曲線と、シアン化カリウム（ＫＣＮ）の存在下で変容した蛍光誘導曲線とを図示する。ＫＣＮに暴露されると、予想通りに光化学収率が変化するのみならず、曲線の解析形状も変容することがわかる。本発明は、好ましくは、光化学収率などの曲線群から選択できる数値パラメータ群に基づくのみならず、曲線同士間の最小二乗差を最小にする差分変位の解析に基づき互いに異なるそれぞれの曲線のデータセット全体の度合いにも基づいて、２つの曲線の差異の程度を確立し、その後、変容した（毒が入っている場合の）曲線を対象群（毒が入っていない場合の）曲線に写像する為の変換行列を構築する。
【００２３】
変換行列群の構築に先立ち、好ましくは最小二乗最小化プロシージャを用いて、一連の曲線の相対位置を判定する。最も実用的な例では、各曲線を、一般的に３分〜５分後の次の曲線の基準としてリアルタイムで求める。２つの連続した曲線の為に、好ましくは、次の曲線を先行の曲線に変換又は写像する変換行列が構築される。数字の集合、一般的に行列の対角要素には、次の曲線のデータ要素から先行の曲線を再構成するのに必要なあらゆる情報が含まれている。可変の蛍光誘導曲線群に対する毒素の影響は、藻類の生理学的変化の特徴的な日変化よりもずっと速いペースで発生することが知られているので、主要な飲料水源中の毒素の存在に関する客観的な判定を、この特異な影響を用いて行う。
【００２４】
データ解析には一般的に３つの工程がある。例えば、第１に、２つの連続した曲線の好適な相対位置を確立する為に差分最小二乗変位解析を行う。第２に、線形変換の行列を構築し、この行列の対角要素群には、後の曲線から前の曲線を再構成する乗数が含まれている（図１１参照）。第３に、変換係数を含む数字の集合を、カスタムソフトウェアにより解析される特定のパターン群について解析し、化学的毒素などの特定の毒素群の「フィンガープリント」を検出する。本明細書で提供したサンプルデータが示すように、毒が異なると、自然の蛍光誘導曲線を変容させる方法も、それぞれ異なる特定のやり方になるので、特定の毒素群の解析が可能である。例えば、特に単純な場合というのは、毒が添加されておらず基準曲線と測定（テスト）曲線とで統計的な差異がない場合である。この理想的な場合では、放物線はやはり最小でゼロとなり、変換行列の要素群は１に等しくなる。
【００２５】
図３（図中、"Control" は「対象群」、"assymptote"は「漸近線」、"above" は「上限」、"one-fourth"は「４分の１」、"one-half"は「２分の１」、"three-fourths" は「４分の３」を示す）は、グラフ化された対象群データ（毒素ＫＣＮが存在していないセンサ応答）に加え、多数の応答データ（ＫＣＮが存在している場合）を示す。標準（対象群）データに対するテストデータの（変位を用いた）相対位置決めを、多数のグラフを用いて図示する。示したＫＣＮ曲線はどれも、標準（対照群）データに対する測定されたテストデータの一定の特異なオフセットに対応している。ＫＣＮ曲線毎に、Ｒ２を最小にする対象群曲線とＫＣＮ曲線との相対位置を判定するべく残差平方和Ｒ２を計算する。その後、この２つの曲線から変換行列を構築して、対角行列要素群を判定する。この対角行列要素群の集合にこそ、標準蛍光誘導曲線をＫＣＮにより変容させる情報の集合が含まれている。
【００２６】
図３に示す対象群データに対するＫＣＮデータの変位（オフセット）の範囲は、１０秒の目盛り付近の漸近線（右側）のマッチングに対応する。これは、下の方のＫＣＮデータ曲線に対応する。上の方の変位の範囲は、対象群データとＫＣＮデータとの最大の蛍光値のマッチングに対応する。この解析では、所与のデータセット中のデータ値すべてに同一の一定の差分（オフセット）が適用されるので、どのＫＣＮデータ点も同一のセット中のデータ点のどれに対してもそれぞれの相対位置を保つ。以上に説明したように図３に図示した特異なオフセットの範囲が漸近線群及びピーク蛍光値群のマッチングに対応するのに加え、付加的なオフセット群が下の方の値と上の方の値との間の４分の１、２分の１、４分の３の各選択位置に対応する。実際には、付加的なオフセット群をテストデータに適用して、Ｒ２対差分変位をグラフ化するのに適当な数の点を選ぶことができる。
【００２７】
標準データとテストデータとが同一である特別な場合は、残差平方の和Ｒ２対変位（オフセット）のグラフが放物線形状であり、対象群データセットの上下の変位に対して最小がゼロである。これは、水に毒素が入っていない典型的な場合に対応し、この場合にバイオセンサの応答は時間的に一定である。
【００２８】
図４（図中、"Control" は「対象群」、"slide down"は「下方の曲線」、"slide up"は「上方の曲線」を示す）は、ＫＣＮ蛍光データ（中央の曲線）並びに、元の（中央の）Ｋ
ＣＮデータに一定の特異なオフセットを加えて得た新しい曲線（上方の曲線）又は減じて得た新しい曲線（下方の曲線）を示す。この例で残差平方が変位の関数として算出された場合、対象群と「テスト」とが同一である特別な場合がある。この解析に基づき、Ｒ２と変位との間に放物線状の関係があることが予想される。変位がゼロになるとＲ２はゼロになる。
【００２９】
【表１】
2009520192.tif 000003
図５（Ａ）は、対象群曲線とテスト曲線とが同一の際の残差の平方の和（（Ｒ２）、ｙ軸）と変位（ｘ軸）との上記の表のデータに基づくグラフを示す。放物線状の関係が生じＲ２は変位がゼロのときゼロになる。
【００３０】
図５（Ｂ）は、対象群曲線とテスト曲線とが同一でない際のＲ２の和と変位とのグラフを示し、このグラフは毒素がある場合などに得られる。依然として放物線状の関係が生じる。しかし、Ｒ２はどの変位でもゼロにならない。図５（Ａ）及び図（Ｂ）に示す滑らかな各曲線は、マイクロソフトＥＸＣＥＬ（登録商標）プログラムの傾向線の特質を用いた二次多項式フィットである。
【００３１】
本発明に基づく多様な検出システムは、潜在的に毒性の物質を検出し識別する際の感度及び速さを改善することができる。ある実施形態は、頑丈で現場に配備可能なシステムである。本発明の方法を実行する為の自動化されたバイオセンサシステム１０を概略的に図６に示す。照度計又は蛍光計などの光検出器１２が、光検出器の入力１８にセル窓１６が面するようセル１４に取り付けられている。セルには入口２０があり、入口２０には、任意選択のパティキュレートフィルタ３６と、水を通す引出し口２６がある。引出し口２６からポンプ２４が水をくみ出し、その水を出口２８から放出する。セル１４は、セルに水を引き込みその水を共通の入／出開口部（２０に類似）から放出する変位ポンプを備えることもできるので、引出し口２６及び出口２８は不要になる。水をセルに出し入れするどのような手段も本発明の実行に適している。
【００３２】
光検出器１２の感度は、サンプル水と共にセル１４に引き込まれた、自然に発生する自由生活性で固有の光合成生物の光合成活性を測定するのに十分なものでなくてはならない。本発明者たちは、ドイツ国エッフェルトリヒ所在のアイヒェンリング社６・Ｄ‐９１０９０（販売元ハインツ  ヴァルツ  ゲーエムベーハー）Ｗａｌｚ  ＸＥ‐ＰＡＭパルス振幅変調蛍光計を用いた。
【００３３】
光検出器１２は、コネクタ３２により電子回路パッケージ３０に電気的に接続されており、電子回路パッケージ３０には、電源と、光検出器１２及びポンプ２４を操作する為のシステムと、データ処理電子機器と、アンテナ３４を介して信号を送信する送信機とがあ
る。電子回路パッケージ３０には、当該分野で周知のよく使われる装置、例えばアナログデジタル変換器（ＡＤＣ）などが収容されている。その中で用いられる特殊な部品と、データを収集して送信する特殊な方法とは、本発明の動作には決定的なものではない。データを解析するプロセッサを、電子回路パッケージ３０と同じ場所に配置してもよいし、アンテナ２４を持つ遠隔地に配置してもよい。
【００３４】
バイオセンサ１０の動作は、一定のサンプリングでも間欠的なサンプリングでもよい。間欠的な動作は、ランダムなサンプリングでも時限サンプリングでもよい。ポンプ２４を、水がセル１４中を流れるよう動作させる。光検出器１２を、セル１４を流れる水の中の蛍光を測定するよう作動させる。ある好適な実施形態では、電子回路パッケージ３０は、光検出器１２からの生データを解析するアルゴリズム群を走らせるプロセッサを実装し、アンテナ３４を介して信号を送り、よって、水の中に化学兵器（単数又は複数）が存在すること及び／又は存在しないこと、並びに、その物質（単数又は複数）の同一性を示す。信号は、データを示す及び／又は記録する設備により受信される。
【００３５】
本発明を一般に、クロロフィル蛍光誘導曲線の解析について記載するが、本発明の適用範囲はもっと広い。第１の曲線又は表面を第２の曲線又は表面と比較する２Ｄ又は３Ｄの曲線又は表面はすべて、本発明を用いて特徴づけることができる。例えば、応答は、時間依存の応答だけでなく、吸収対波長の分光データなどの波長依存の応答でもよい。この実施形態では、波長の関数として曲線２を曲線１に写像する変換行列が、２つの曲線の変化を完全に特徴づける対角要素の集合を包含する。この数字の集合には、変化の原因を識別するのに用いることができる情報が包含されている。
【００３６】
（実施例）
当然のことながら、以下に記載する例は、例示の為にのみ提供するものであり、どんな形にせよ本発明の範囲を定義するものではない。
【００３７】
図２は、クリンチ川の水のサンプルをＫＣＮに１０分間暴露された後の解析データを示す。図５（Ｂ）は、差分変位でＲ２を計算する工程ごとに対象群データに対してＫＣＮデータを漸進的に変位させることによる最小二乗（Ｒ２）の最小化を図示する。図５（Ａ）（毒素なし）では、Ｒ２はゼロを通過するのに対し、図５（Ｂ）（毒素あり、ＫＣＮ）では、Ｒ２はゼロを通過しない。上記のように図５（Ａ）に関しては、Ｒ２がゼロを通過するのは、２つの曲線が正確に重複したときに起きる。その場合、各データ点は他の曲線の対応する値に等しい。変換行列の対角要素群はすべて１に等しい。一方、図５（Ｂ）では、Ｒ２は最小値を通過するが、結果として生じた曲線の解析形状をＫＣＮが劇的に変容させるので、最小値はゼロではない。このＫＣＮデータについては、あらゆるデータ点が同時に完璧に重複することを可能にする差分変位は存在しない。従って、Ｒ２が最小値に達しても、その最小値はゼロにはならない。最小のＲ２がゼロから逸脱する程度が、毒素、この場合はＫＣＮにより、引き起こされた重大な影響の大きさである。最小値を用いて、変換行列を構築する２つの曲線の相対位置を決定する。
【００３８】
図７の更なる検査によって、本発明の本実施形態をデータ解析に用いる利点に関する追加情報がもたらされる。この図のＫＣＮデータに対して選択される変位位置は、Ｒ２の近似の最小値に対応する。図７は、ＫＣＮの値のデータ点の上下に対象群データ点がバランスよく分布していることを示す。この２つのデータセットにより規定された領域及び幾何学的形状は、検出された特定の毒素については一意であることが分かっている。よって、本方法のバイアスしたセンシング及び毒素検出を用いて、化学的同一性を幾何学的パターンに変換することができる。よって、本発明を用いて、毒素の存在を検出することができるのみならず、交差する曲線の形状に基づいて、解析幾何学、パターン認識、画像変換の原理を用いることにより、毒素を識別することもできる。
【００３９】
図８は、対象群データと共にメチルパラチオンのテストデータを示す。図８のデータは、対象群データと、メチルパラチオンに１０分間暴露された後のテストデータとを表す。メチルパラチオンのデータの位置について変位のレベルを３つ選んだ。下方の曲線が、右の漸近のレベル（ｔ＝１０秒のあたり）での対象群とメチルパラチオンとのマッチングに対応する。上方の曲線が、ピーク値にマッチングし、黄色の曲線は２つの曲線の中間の場所である。Ｒ２対変位のグラフを図９に図示する。図９で分かるように、Ｒ２の漸進的な値は最小値を通る。だが、メチルパラチオンの影響が可変の蛍光誘導曲線の形状を変えてしまうので、２つの曲線が同時に重複する点はない。従って、Ｒ２がゼロに達することはない（最小値はおよそ０．０５）。
【００４０】
図１０は更に、メチルパラチオンの実験に関連する一連の対象群測定値と共に解析の最も重要な物を図示する。５分間隔で得た連続する１２本の可変の蛍光誘導曲線がかなり重複していることが示されている。あらゆる曲線が事実上互いに重複しているので、前述のように解析される際、この曲線群のどのＲ２も本質的にゼロに等しい。よって、本発明の実用的な実装については、毒が存在しないという信号によって、かなり重複することと、Ｒ２の値がゼロに近い（又は等しい）ことと、変換行列の対角行列要素群が１に近い又は等しいこととが明らかになる。
【００４１】
よって、毒素の迅速な自動検出及び識別に、一方のベクトル（標準バックグラウンド）から他方のベクトル（毒物のある場合のバックグラウンド）への線形写像を使用することができる。図１１が、これを更に図示する。「一次データ」の上方の曲線と「標準（Ｎｏｒｍａｌ）」曲線は、健康な藻類の応答に対応するのに対し、「一次データ」の下方の曲線と「毒素（Ｔｏｘｉｎ）」曲線は、クリンチ川からの主要な飲料水源中の毒に暴露された後の藻類応答に対応する。毒素の曲線は、クロロフィルの可変の蛍光誘導曲線の変換を実証する。（図１１中、"Fluorescence after 6 minus exposure to KCN, Yield = 0.406" は「ＫＣＮへの６分間暴露後の蛍光強度、収率0.406 」、"Normal Fluorescence, Yield = 0.644"は「標準蛍光強度、収率0.644 」、"The linear transformation matrix restores the toxin vector to the natural background vector.  The diagonal elements are unique to each poison."は、「線形変換マトリクスは、毒素ベクトルを天然バックグラウンドベクトルに収束する。対角要素は各毒素に固有である」を示す。）
上の方の放物線は、毒素がない場合のデータに対応する。その場合、対象群データとテストデータとは同一であり、２つの曲線の差分変位は絶対最小値となり、この場合に残差平方和（Ｒ２）はゼロになる。これは、「標準」放物線のゼロでの最小値によって図示されている。しかし、図１１のシアン化物の蛍光誘導曲線の単純な視覚化によって示されるのは、「一次データ」のもとで示される２つの曲線の各形状は根本的に異なることである。よって、毒素の放物線によって図示されているように、シアン化物の曲線が垂直方向に漸進的に変位し残差平方が変位毎に計算される際に、残差平方和は、最小にはなるが、ゼロにはならない。図の左下隅に、対角要素群が蛍光誘導曲線のＫＣＮの影響を一意的に特徴づける変換行列を図示する。
【００４２】
本発明に係る一般的なシステムでは、蛍光データはデジタル化されている。単一の蛍光誘導曲線は一般に、約１０００個のデータ点に対応する。従って、このような場合には、各曲線は、対象群でも毒素でも、およそ１０００個の要素の単一の列ベクトルに対応する。ベクトル群及び変換行列は、標準ベクトル又は対象群ベクトルへの毒素のベクトルの線形変換に対応する。変換行列を用いて、最小二乗法の毒素の残差について、毒素のベクトルの各成分を標準ベクトルに写像することができる。毒素のベクトルの成分毎の写像の係数は、変換行列の対応する対角要素に含まれる。この変換行列の対角要素群（ｔ１１、ｔ２２．．．ｔｎｎ）を含むこの数字の集まりにこそ、どのようにして一方のベクトルを他方のベクトルに写像するかの情報すべてが包含されている。
【００４３】
もちろん、本発明の好ましい具体的な実施形態を併用して本発明を記載したが、前述の説明並びにそれに続く例は、本発明を例示する為のものであり、本発明の範囲を制限するつもりはない。本発明の範囲内の他の態様、利点、修正は、本発明の当業者には明白であろう。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】自然に発生する藻類による一般的な可変の蛍光誘導曲線の図。
【図２】毒素であるシアン化カリウム（ＫＣＮ）の存在により変容した標準蛍光誘導曲線及び蛍光誘導曲線の図。
【図３】単一の対象群データ曲線（毒素ＫＣＮが存在していない場合の応答）のグラフに加え、一定の特異なオフセットの種々のレベルを用いた応答データ曲線（ＫＣＮが存在している場合）の多数（この例では５本）のグラフ。
【図４】第１のＫＣＮ蛍光データ曲線（中央）並びに、元の第１の中央の曲線に対し一定の特異なオフセットを加える（上方の曲線）又はこれを減じる（下方の曲線）ことにより、第１の曲線から得た第２のＫＣＮ曲線及び第３のＫＣＮ曲線の図。
【図５（Ａ）】対象群曲線とテスト曲線とが同一の際の残差の平方の和（（Ｒ２）、ｙ軸）と変位（ｘ軸）のグラフ。放物線状の関係が生じＲ２は変位がゼロのときゼロになる。
【図５（Ｂ）】対象群曲線とテスト曲線とが同一でない際のＲ２の和と変位のグラフ。依然として放物線状の関係が生じる。しかし、Ｒ２はどの変位でもゼロにならない。
【図６】本発明の方法を実行する為の模範的なバイオセンサシステムの略図。
【図７】ＫＣＮに１０分間暴露された後のクリンチ川の水のサンプルからのバイオセンサデータの図。クリンチ川は、テネシー州オークリッジ市の飲料水の主な供給源である。
【図８】メチルパラチオンへの１０分間の暴露の影響の図。示されている対象群の図はゼロ分のときのものである。３種の変位のレベルの図も示す。
【図９】対象群データに対するメチルパラチオンのデータの差分変位の関数としてのＲ２の値の図。
【図１０】５分間隔で行った１２種の対象群実験の図。一連の蛍光誘導曲線同士間でかなり重複していることが実証された。
【図１１】可変の蛍光誘導への毒素の影響を特徴づける差分変位の解析及び対角行列要素群の図。
【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（ａ）】
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【図５（ｂ）】
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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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【国際調査報告】
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