(57)【要約】  サンプルトラッキングチェーンを介してサンプルをトラッキングするシステムと方法を提示する。サンプルトラッキングチェーンは、サンプルの本来的特性にしたがってインスタンス化したデジタルデータ構造を表す。チェーン内の各リンクは、サンプルの観察した本来的状態を表すデータブロックであり、少なくとも前状態を表す前ブロックに対してリンクされている。サンプルトラッキングチェーンとブロックは、サンプルの状態に対応する本来的特性によって、インデックス化して後に取得することができる。サンプルトラッキングチェーンは、秘密または公開分散台帳の一部として格納されたブロックチェーンの形態をとることができる。本開示のサンプルトラッキングチェーンは、サンプル処理の全ライフサイクルの監査証跡を提供する。【選択図】図１
2019534525.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体サンプルトラッキングシステムであって、
生体サンプルのライフサイクルを表すサンプルトラッキングチェーンを格納するサンプルデータベース、
前記サンプルデータベースに接続されたプロセッサを備えるサンプルトラッキングエンジン、
を備え、
前記プロセッサは、
前記サンプルデータベースからターゲット生体サンプルに対応するサンプルトラッキングチェーンに対するアクセスを取得するステップ、
前記サンプルトラッキングチェーンから前サンプル状態オブジェクトを取得するステップ、
前記ターゲット生体サンプルの観察状態の現在状態を表すデータを生成するステップ、
前記現在状態と前記前サンプル状態オブジェクトの関数として現サンプル状態オブジェクトをメモリ内でインスタンス化するステップ、
前記現サンプル状態オブジェクトを前記サンプルトラッキングチェーン内の前サンプル状態オブジェクトに対してリンクするステップ、
前記サンプルデータベース内の前記サンプルトラッキングチェーンを前記現サンプル状態オブジェクトによって更新するステップ、
を実施させるように構成されている
ことを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記サンプルトラッキングチェーンは、患者データを含む
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記現サンプル状態オブジェクトは、サンプルメタデータを含む
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項４】
前記サンプルメタデータは、
時刻データ、日付データ、手順データ、診断データ、利害関係者データ、ケアプロバイダデータ、イメージデータ、地理的位置データ、住所データ、サンプルデータ、保険データ、ワークステーションデータ、ワークフローデータ、技術者氏名、
を含むグループから選択された少なくとも１つのタイプのデータを含む
ことを特徴とする請求項３記載のシステム。
【請求項５】
前記システムはさらに、前記サンプルデータベースと接続されたサンプル検索エンジンを備え、
前記サンプル検索エンジンは、コンピュータ読取可能非一時的コンピュータ読取可能メモリ内に格納されたソフトウェア命令をプロセッサが実行することにより、
ターゲット生体サンプルを表すデジタルデータを取得し、
前記デジタルデータからデジタルサンプル特徴を導出し、
前記デジタルサンプル特徴の関数として、前記サンプルデータベースから前記サンプルトラッキングチェーンの少なくとも一部を取得する
ように構成されている
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項６】
前記サンプルデータベースは、前記生体サンプルを表すデジタルデータのデジタルサンプル特徴にしたがって、前記サンプルトラッキングチェーンをインデックス化する
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項７】
前記現サンプル状態オブジェクトは、前記デジタルサンプル特徴を有する
ことを特徴とする請求項６記載のシステム。
【請求項８】
前記デジタルサンプル特徴は、グローバルサンプル特徴を備える
ことを特徴とする請求項６記載のシステム。
【請求項９】
前記デジタルサンプル特徴は、サンプル状態特徴を備える
ことを特徴とする請求項６記載のシステム。
【請求項１０】
前記デジタルサンプル特徴は、
イメージ記述子、エッジ記述子、形状記述子、色記述子、テクスチャ記述子、
を含むグループから選択された少なくとも１つのタイプの記述子を備える
ことを特徴とする請求項６記載のシステム。
【請求項１１】
前記ターゲット生体サンプルは、組織試料を有するスライドを備える
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１２】
前記現サンプル状態オブジェクトは、前記ターゲット生体サンプルの２Ｄイメージを表す
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１３】
前記現サンプル状態オブジェクトは、前記ターゲット生体サンプルの３Ｄモデルを表す
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１４】
前記現サンプル状態オブジェクトは、染色していない前記ターゲット生体サンプルを表す
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１５】
前記現サンプル状態オブジェクトは、前記ターゲット生体サンプルを染色したものを表す
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１６】
前記現サンプル状態オブジェクトは、前記ターゲット生体サンプルをマークアップしたものを表す
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１７】
前記現サンプル状態オブジェクトは、前記ターゲット生体サンプルを顕微解剖したものを表す
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１８】
前記サンプルトラッキングエンジンはさらに、前記サンプルトラッキングチェーンとして新たなサンプルトラッキングチェーンを生成するように構成されている
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項１９】
前記前サンプル状態オブジェクトは、ＮＵＬＬオブジェクトを含む
ことを特徴とする請求項１８記載のシステム。
【請求項２０】
前記現サンプル状態オブジェクトは、サンプルドナーＩＤに基づき生成したジェネシスブロックを備える
ことを特徴とする請求項１８記載のシステム。
【請求項２１】
前記サンプルドナーＩＤは、
患者氏名、患者番号、患者ＩＤ、スライドＩＤ、ゲノムシーケンス、住所、保険ＩＤ、
のうち少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項２０記載のシステム。
【請求項２２】
前記サンプルトラッキングチェーンは、サンプル状態オブジェクトのリンクチェーンを備える
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項２３】
前記サンプルトラッキングチェーンは、ブロックチェーンを備える
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項２４】
前記サンプルトラッキングチェーンは、ヘルスケア履歴ブロックチェーン（ＨＨＢＣ）を備える
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項２５】
前記前サンプル状態オブジェクトは、前状態ハッシュダイジェストを備える
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項２６】
前記現サンプル状態オブジェクトは、前記現在状態と前記前状態ハッシュダイジェストに基づき生成したハッシュダイジェストを備える
ことを特徴とする請求項２５記載のシステム。
【請求項２７】
前記サンプルトラッキングエンジンはさらに、前記現サンプル状態オブジェクトと、前記サンプルトラッキングチェーン内の少なくとも１つの前サンプル状態オブジェクトとの間の類似性を計算することにより、前記ターゲット生体サンプルを検証するように構成されている
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項２８】
前記観察状態は、前記ターゲット生体サンプルの少なくとも１つの本来的特性を含む
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項２９】
前記現サンプル状態オブジェクトは、前記ターゲット生体サンプルの前記少なくとも１つの本来的特性から導出したデジタル特徴を備える
ことを特徴とする請求項２８記載のシステム。
【請求項３０】
前記サンプルトラッキングチェーンは、複数のサンプルトラッキングチェーンを備える集約ブロックチェーンの一部である
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項３１】
少なくとも１つのサンプル状態オブジェクトは、公開台帳からのハッシュダイジェストに対応する外部タイムスタンプを備える
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項３２】
前記ジェネシスブロックは静的データを備える
ことを特徴とする請求項２０記載のシステム。
【請求項３３】
前記サンプルトラッキングエンジンは、前サンプル状態オブジェクト内の情報に基づき前記現在状態を予測する
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項３４】
前記サンプルトラッキングエンジンは、前記予測が前記現在状態と比較した類似性レベル以内ではない場合、ユーザに対して通知する
ことを特徴とする請求項３３記載のシステム。
【請求項３５】
前記現サンプル状態オブジェクトは、前サンプル状態オブジェクトからのデータによって検証される
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項３６】
前記サンプルトラッキングチェーン内の１以上のサンプル状態オブジェクトは、ワークフローの処理ステップによって生じた前記生体サンプルの物理的外観の変化に対応している
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項３７】
前記サンプルトラッキングエンジンはさらに、
データに対するリクエストを受信し、
リクエストされたデータをサンプル状態オブジェクトに対応するメタデータに基づき識別し、
リクエストされたデータを前記サンプル状態オブジェクトから戻し、その戻すデータは前記患者に関する識別情報を含んでいないようにする
ように構成されている
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項３８】
前記生体サンプルの状態は、前記サンプルトラッキングチェーンに格納されている情報に基づき再構築される
ことを特徴とする請求項１記載のシステム。
【請求項３９】
コンピュータ実装された方法であって、
サンプルトラッキングチェーンを格納するサンプルデータベースからターゲット生体サンプルに対するアクセスを取得するステップであって、各前記サンプルトラッキングチェーンは生体サンプルのライフサイクルを表すとともにターゲット生体サンプルに対応している、ステップ、
前記サンプルトラッキングチェーンから前サンプル状態オブジェクトを取得するステップ、
前記ターゲット生体サンプルの観察状態の現在状態を表すデータを生成するステップ、
前記現在状態と前記前サンプル状態オブジェクトの関数として現サンプル状態オブジェクトをメモリ内でインスタンス化するステップ、
前記現サンプル状態オブジェクトを前記サンプルトラッキングチェーン内の前記前サンプル状態オブジェクトに対してリンクするステップ、
前記サンプルデータベース内の前記サンプルトラッキングチェーンを前記現サンプル状態オブジェクトによって更新するステップ、
を有することを特徴とする方法。
【請求項４０】
サンプルトラッキングチェーンを生成するコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、命令を有するコンピュータ読取可能記憶媒体を備え、前記プログラム命令は、プロセッサが実行することにより前記プロセッサに、
前記サンプルデータベースからターゲット生体サンプルに対応するサンプルトラッキングチェーンに対するアクセスを取得するステップ、
前記サンプルトラッキングチェーンから前サンプル状態オブジェクトを取得するステップ、
前記ターゲット生体サンプルの観察状態の現在状態を表すデータを生成するステップ、
前記現在状態と前記前サンプル状態オブジェクトの関数として現サンプル状態オブジェクトをメモリ内でインスタンス化するステップ、
前記現サンプル状態オブジェクトを前記サンプルトラッキングチェーン内の前サンプル状態オブジェクトに対してリンクするステップ、
前記サンプルデータベース内の前記サンプルトラッキングチェーンを前記現サンプル状態オブジェクトによって更新するステップ、
を実施させる
ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
＜関連出願への相互参照＞
この出願は、３５ＵＳＣ１１９の下、２０１６年９月２０日に出願された米国仮出願６２／３９６，９８６号の優先権を主張する。同文献の全体は参照により本願に組み込まれる。
【０００２】
本発明の分野は、デジタル状態トラッキング技術である。
【背景技術】
【０００３】
背景技術の説明は、本明細書が記載するシステムと方法を理解するために有用な情報を含む。ここに提供する情報は従来技術であることを認めるものではなく、具体的もしくは暗黙的に参照する文献が従来技術であることを認めるものではない。
【０００４】
多くの医学的治療（特に腫瘍治療）は、患者から取得した１以上の生体サンプルを分析することを必要とする。このようなサンプルは通常、トラッキングまたは識別目的のために外部ラベルを付与される。例えば容器内のサンプルは、その容器に取り付けられたバーコードまたは患者ＩＤラベルを有する。サンプルがワークフローを通じて処理されると、技術者はそのラベルをスキャンして、分析ワークフローを通じてまたは全ライフサイクルを通じてそのサンプルが適正に作用することを確認する。残念なことに、今日のコンピュータ駆動環境においても、生体サンプルトラッキングは問題をはらんでいる；その多くは、コンピュータ環境に性質に起因して生じる。１つの問題は、ラベルが外部生成され、これにより作業者は、偶然または不正確なデータ入力に起因して、ラベル上に誤ったラベルを付与する可能性があることである。別の問題は、分析を通じて生成したデータが、外部情報（例：バーコード、ラベル、患者名、など）を介してのみアクセス可能なデータベースに格納されるに過ぎず、取得したデータがターゲット生体サンプルと対応していることを検証する組み込みメカニズムがないことである。
【０００５】
生体サンプルをトラッキングするための以下の取り組みを検討する。Ｓｃｈｕｌｔｚｅ等の米国特許８，４３１，０７８号、発明の名称“Sample Holder for a Reception Device Receiving Biological Objects and Microscope System Designed to Operate Using One Such Sample Holder”、国際出願日２００３年１１月２０日は、顕微解剖デバイスによるあいまいなサンプル識別を確実にするシステムを記載している。Ｓｃｈｕｌｔｚｅシステムは、ディスプレイ上でユーザに対して選択機能を提示するために用いることができるコードをサンプルホルダが有していることを必要とする。サンプルにとって適当な態様で顕微解剖デバイスを制御するために有用ではあるものの、このシステムは、分析の全ライフサイクルを通じて生体サンプルをトラッキングするための知見、および、本来的監査証跡を生成するための知見を提供していない。さらに、サンプルホルダのコードがラベルミスされている場合、不正確な機能が技術者に対して提示される可能性がある。
【０００６】
Ｄｅ  Ｌａ  Ｔｏｒｒｅ−Ｂｕｅｎｏによる米国特許８，６７６，５０９号、発明の名称“System for Tracking Biological Samples”、２００２年１１月１３日出願は、さらに進展している。Ｄｅ  Ｌａ  Ｔｏｒｒｅ−Ｂｕｅｎｏは、サンプルの収集から蓄積へのリアルタイムトラッキングを提供することを試みている。サンプルは、ワークステーションにおける処理ステップとリンクしたユニークバーコードＩＤと対応付けられる。このアプローチは、管理スライドに対する処理エラーを減少するのに役立つ。しかしこのシステムも、まず人間側がサンプルをタグ付けするために多大なやり取りを必要とする。また、バーコードが不正確に用いられると、スライドの管理ミスが生じる。さらに、バーコードタグは経時劣化し、長期間にわたる研究において用いるための有用性が損なわれる。
【０００７】
別の例は、Ｌｅｆｅｂｖｒｅの米国特許９，３５４，１４７号、“Automated System and Method of Processing Biological Specimens”、２０１４年５月２８日出願、である。Ｌｅｆｅｂｖｒｅは、試料スライドを撮像ユニットとの間で搬送する自動システムにフォーカスしている。またＬｅｆｅｂｖｒｅは、システム内のスライドその他アイテムが機械識別可能コード（例：ＲＦＩＤ、バーコード、など）によって認識できることを示唆している。このシステムはシステム要素をトラッキングするのに有用である。しかしこのようなタグやコードは経時損傷する場合があり、これにより有用性が低下する；また取り扱いミスが生じる可能性もある。
【０００８】
別の取り組みは、患者情報を高レベルでサンプルＩＤ情報と結びつけることである。例えばＭａｔｔｉｎｇｌｙ等の米国特許公開ＵＳ２００８／０２３５０５５、発明の名称“Laboratory Instrumentation Information Management and Control Network”、２００７年６月１３日出願は、患者のケースＩＤと試料ＩＤから調和試料ＩＤを形成することについて記載している。調和試料ＩＤは、規定フォーマット（例えば階層フォーマット）のＩＤの組み合わせを表す。様々なＩＤにより、ワークフローの複数の箇所において試料をトラッキングすることを補助する。しかしＭａｔｔｉｎｇｌｙの調和試料ＩＤも、経時的安定性を提供しておらず、試料の内容に対する本来的な結び付きを欠いている。したがってＭａｔｔｉｎｇｌｙアプローチも、試料外の外部情報に依拠している。
【０００９】
興味深いことに、パターン認識アルゴリズムを介して生体サンプルをデジタル処理する別の取り組みもある。例えばＬｌｏｙｄ等の米国特許公開２０１５／０００３７１６号、発明の名称“Histology Recognition to Automatically Score and Quantify Cancer Grades and Individual User Digital Whole Histological Image Device”、国際出願日２０１３年１月１８日は、撮像した細胞の特徴に基づき癌細胞分類を実施することについて記載している。残念ながらＬｌｏｙｄも、試料またはスライド内容を結び付けて安定したトラッキングシステムを生成する方法についての知見を提供していない。
【００１０】
同様に、Ｋａｌｌｉｏｎｉｅｍｉ等の国際特許公開ＷＯ０２／４８６８０、発明の名称“Method and System for Processing Regions of Interest for Objects Comprising Biological Material”も、パターンを用いて生体サンプルを処理する。Ｋａｌｌｉｏｎｉｅｍｉは、生体サンプル内の参照ポイントを用いて関心領域を発見することを記載している。Ｋａｌｌｉｏｎｉｅｍｉも、全分析ライフサイクルを通じてサンプルをトラッキングし、スライド内容をトラッキング情報と結びつけることができる、安定したトラッキングシステムについての知見を欠いている。
【００１１】
ブロックチェーン技術を実装する従来技術は、計算負荷が重く、多大な遅延をもたらし、専用計算ハードウェアに依拠している。この課題を解決するため、ＭｉｃｒｏｓｏｆｔのＣｏｎｆｉｄｅｎｔｉａｌ  Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ（ＣｏＣｏ）などの技術が開発中であり、ブロックチェーンベースシステムをより速くし、データプライバシーを改善することを目指している。
【００１２】
エンタープライズブロックチェーンアプローチとしては、ｏｐｅｎｃｈａｉｎ（www.openchain.org）やＥｔｈｅｒｅｕｍがあり、これらはオープンソースの分散台帳技術プラットフォームである。エンタープライズブロックチェーンソリューションは、デジタルデータを安定、スケーラブル、かつ安全に管理し、暗号通貨の管理を超えた性能を有することへ向けられている。
【００１３】
信頼できる実行環境において動作するように設計されたその他アプローチとしては、ＩｎｔｅｌのＳａｗｔｏｏｔｈ  Ｌａｋｅ（ＵＲＬ  intelledger.github.io/0.7/introduction.htmlを参照）がある。Ｓａｗｔｏｏｔｈ  Ｌａｋｅは、分散台帳プラットフォームであり、１以上のトランザクションファミリを用いるデータモデルと取引言語を実装している。他のブロックチェーンアプローチとは異なり、専用ハードウェアを必要とせず、シミュレーションによればこのアプローチは数千クライアントへスケーリングできる。
【００１４】
より理想的なセッティングにおいて、生体サンプルは、外部コードによってタグ付けするだけの技術よりも信頼できる技術を介してトラッキングされる。したがって、外部コードまたは情報のみに依拠するのではなく、生体サンプルの本来的特性に基づき全分析ライフサイクルを通じて生体サンプルをトラッキングできる、新たなシステムまたは方法に対するニーズがある。
【００１５】
本明細書において示す全ての文献は、参照によって具体的かつ個別的に組み込まれる文献または特許出願と同程度に、参照によって本明細書へ組み込まれる。組み込んだ文献における用語の定義や用法が、本明細書におけるその用語の定義と整合せずまたは矛盾している場合、本明細書におけるその用語の定義が用いられ、参照文献におけるその用語の定義は用いない。
【００１６】
実施形態において、本明細書の発明特定要素の実施形態を説明しまたは特許請求するために用いる、材料の量、特性（例えば濃度、反応条件、など）を表す数値は、用語“約”によって変更可能であることを理解されたい。したがって実施形態において、明細書と特許請求範囲における数値パラメータは、特定実施形態によって取得しようとする所望特性に依拠して変化し得る近似値である。実施形態において、数値パラメータは、報告されている有効数字に鑑みて、通常の丸め込み技術を適用することにより、解釈すべきである。本明細書の発明特定事項の実施形態の広い範囲を規定する数値範囲とパラメータは近似値であるものの、具体例における数値は、実装可能なものとしてできる限り正確に報告されているものである。本明細書における発明特定事項の実施形態が示す数値は、試験環境における標準偏差から得られる必然的な誤差を含む。
【００１７】
文脈に反しない限り、本明細書における全範囲は、終端部分を含むものと解釈すべきであり、オープンエンド範囲は商用実施可能値のみを含むと解釈すべきである。同様に全値リストは、文脈に反しない限り、中間値を含むとみなすべきである。
【００１８】
本明細書と特許請求範囲において、“ａ”、“ａｎ”、“ｔｈｅ”の意味は、文脈に反しない限り複数を含む。また本明細書において、“内”の意味は、文脈に反しない限り、“内”と“上”を含む。
【００１９】
本明細書における値範囲は、その範囲内の個々の値を個別に示すための簡易的方法として意図しているに過ぎない。明示しない限り、各値は個別に言及しているのと同様に本明細書へ組み込まれる。本明細書における全ての方法は、明示するかあるいは明らかに文脈に反しているのでなければ、任意の適当な順序で実施することができる。本明細書における特定実施形態に対して提供されている全ての例または例示を示す語句（”例えば”など）は、本明細書の発明特定事項を明らかにすることを意図しているに過ぎず、特許請求する発明特定事項の範囲を限定するものではない。本明細書における記載は、特許請求していない要素が本明細書の発明特定事項を実装するために必須であるものとして解釈すべきではない。
【００２０】
本明細書における代替要素のグループまたは発明特定事項の実施形態は、限定として解釈すべきではない。各グループメンバは、個別に、またはグループの他メンバや本明細書の他要素と組み合わせて、提示しまたは特許請求することができる。グループの１以上のメンバは、便宜上および／または特許性のために、グループに含めることもできるしグループから削除することもできる。そのようにメンバを含めまたは削除するとき、本明細書はそのグループを変更したものとみなされ、特許請求範囲において用いる全てのマーカッシュグループを充足する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本明細書の発明特定事項は、サンプル状態のデジタルチェーン（例：ブロックチェーンなど）を生成することにより、取得した前記生体サンプルの本来的特性に基づき、ワークフローを通じて生体サンプルを電子的にトラッキングすることができる、装置、システム、コンピュータ読取可能媒体、または方法を提供する。本明細書の発明特定事項の１側面は、サンプルデータベース、サンプルトラッキングエンジン、およびサンプルサーチエンジンを有する生体サンプルトラッキングシステムを含む。サンプルデータベースは、サンプルトラッキングチェーン（すなわち、サンプルのライフサイクルを通じた生体サンプル状態のチェーン）を非一時的コンピュータ読取可能メモリへ格納するように構成されたコンピュータデバイスである。通常の実施形態において、サンプルトラッキングチェーンは、単一の監査証跡を形成する状態デジタルオブジェクトのリンクチェーンを有し、各状態オブジェクトはインスタンス化されて、ライフサイクル上のある点におけるターゲット生体サンプルを表す。サンプルトラッキングエンジンも、コンピュータネットワークを介してまたは内部通信バスを介してサンプルデータベースと接続されたコンピュータデバイス（例：サーバ、ワークステーション、携帯電話、クラウドデバイス、など）を用いて実装されている。サンプルトラッキングエンジンは、少なくとも１つのプロセッサと、ソフトウェア命令を格納するコンピュータ読取可能非一時的メモリを備える。プロセッサがソフトウェア命令を実行することにより、サンプルトラッキングエンジンは、ターゲット生体サンプルの１以上の観察状態を処理するように構成することができる。サンプルトラッキングエンジンは、サンプルデータベース内の少なくとも１つのサンプルトラッキングチェーンに対するアクセスを取得する。サンプルトラッキングチェーンは、ターゲット生体サンプルを表す。サンプルトラッキングエンジンはさらに、サンプルトラッキングチェーンから、例えば少なくとも１つの前サンプル状態オブジェクトと、前サンプル状態からのブロックデータを取得する。サンプルトラッキングエンジンは、ターゲット生体サンプルの本来的特性または特徴を含む観察状態を表す現在状態を生成し、これは例えば以下を含む；１以上の全スライドイメージ、サンプルの顕微解剖イメージ、密度測定結果、その他デジタルデータ。前トラッキング状態オブジェクトと現在状態を用いて、サンプルトラッキングエンジンは、現サンプル状態オブジェクト（新たなデータブロック）をインスタンス化または派生生成する。サンプルトラッキングエンジンは、現サンプル状態オブジェクトを、サンプルトラッキングチェーン内の前サンプル状態オブジェクトとリンクする。例えば前サンプル状態オブジェクトは、前サンプル状態に対応するデータのハッシュダイジェストを有する。前ハッシュダイジェストは、現在状態からのデータと結合して、現ハッシュダイジェストをすることができる。したがって現ハッシュダイジェストは前ハッシュダイジェストに依拠し、これによりハッシュ値を介して、現サンプル状態オブジェクトを前サンプル状態オブジェクトへリンクする。実施形態において、サンプルトラッキングチェーンは、サンプル固有監査証跡とみなすことができるブロックチェーンを備える。サンプルトラッキングエンジンは、サンプルデータベース内のサンプルトラッキングチェーンを更新し、これによりサンプルトラッキングチェーンが現サンプル状態オブジェクトを有するようにすることができる。
【００２２】
他側面において、ハッシュダイジェストは、静的データを用いて生成することができる。例えば社会保障番号、生年月日、外部ノータリデータ、その他の時間関数として変化しない識別情報である。別側面において、静的データからのハッシュダイジェストを格納して、同じ静的データの後続ハッシュと比較することができる。これにより、静的データが破損または変更されていないか検証することができる。ジェネシスブロックが静的データによって構成されている場合、これにより全ジェネシスブロックを検証することができる。
【００２３】
本明細書が記載している発明特定事項の様々なオブジェクト、特徴、側面、利点は、以下の望ましい実施形態の詳細説明と、添付する図面から明らかになるであろう。図面における同様の符号は同様の要素を表している。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本明細書が記載する技術の実施形態に基づく生体サンプルライフサイクルの概略図である。
【００２５】
【図２】本明細書が記載する技術の実施形態に基づきサンプルの本来的情報を利用する生体サンプルトラッキングシステムの実施例を示す。
【００２６】
【図３】本明細書が記載する技術の実施形態に基づくサンプルトラッキングチェーンの概略例をデータ構造として示す。チェーンは、本来的サンプル状態情報のブロックを備える。
【００２７】
【図４】本明細書が記載する技術の実施形態に基づきサンプルトラッキングチェーンを生成または管理することを介して生体サンプルをトラッキングする方法を表す。
【００２８】
【図５】本明細書が記載する技術の実施形態に基づき顕微解剖前後におけるスライド上に準備した腫瘍組織試料の実世界におけるイメージ例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
コンピュータを表す任意の語句は、コンピュータデバイスの任意の適当な組み合わせを含む。これは、サーバ、インターフェース、システム、データベース、エージェント、ピア、エンジン、コントローラ、モジュール、その他の個別にまたは一括して動作するタイプのコンピュータデバイスを含む。コンピュータデバイスは、非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体（例：ハードドライブ、ＦＰＧＡ、ＰＬＡ、固体状態ドライブ、ＲＡＭ、フラッシュ、ＲＯＭ、など）に格納されたソフトウェア命令を備えるコンピュータプログラム製品を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを備えることを理解すべきである。ソフトウェア命令はコンピュータデバイスを構成またはプログラムして、役割、責任、その他の以下に説明する装置に関する機能を提供する。さらに、開示する技術は、コンピュータベースアルゴリズム、プロセス、方法、その他命令の実装に対応するステップをプロセッサに実行させるソフトウェア命令を格納する非一時的コンピュータ読取可能媒体を有するコンピュータプログラム製品として実施することができる。実施形態において、サーバ、システム、データベース、またはインターフェースは、標準プロトコルまたはアルゴリズムを用いてデータ交換する。例えばＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、ＴＣＰ／ＩＰ、ＵＤＰ／ＩＰ、ＡＥＳ、公開−秘密鍵交換、ｗｅｂサービスＡＰＩ、既知の金融取引プロトコル、その他電子情報交換方法に基づくものである。デバイス間のデータ交換は、パケット交換ネットワーク、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ、ＶＰＮ、その他タイプのパケット交換ネットワーク；回路交換ネットワーク；セル交換ネットワーク；その他タイプのネットワークを介して実施することができる。
【００３０】
本明細書および特許請求範囲において、システム、エンジン、サーバ、デバイス、モジュール、その他コンピュータ要素がメモリ内のデータに対して機能を実施または実行するように構成されているとしているとき、“構成されている”または“プログラムされている”の意味は、コンピュータ要素の１以上のプロセッサまたはコアが、コンピュータ要素のメモリに格納されているソフトウェア命令セットによってプログラムされており、メモリに格納されているターゲットデータまたはデータオブジェクトに対して機能セットを実行するものとして定義される。“構成されている”または“プログラムされている”（あるいはその類義語）は、３５ＵＳＣ１１２（ｆ）に該当するものと解釈すべきではない。
【００３１】
開示する技術は、生体サンプルデータに対する低遅延アクセスを提供するとともに、物理サンプルに対するサンプルトラッキング変化のデータを検証する技術を提供することを含む、多くの有用な技術的効果を提供することを、理解すべきである。したがって本技術は、データ（具体的には、時間の関数として外観が変化するオブジェクトに対応するデータ）の信頼性を大幅に改善する方法を提供する。その他利点としては、予測性能（例えば、処理ステップが発生した後におけるサンプルの１以上の特性を予測する機能）がある。本技術のその他利点としては、サンプルトラッキングチェーンを通じて前状態へバックトラックする機能がある。例えばＴ３からＴ２へ、Ｔ２からＴ１へ、Ｔ１からＴ０へ、である。これにより、前状態におけるサンプルの外観を再構築する。メモリに格納されているサンプルトラッキングチェーンデータ構造を用いることを通じて、サンプルに関する内在的情報（例：サイズ、形状、テクスチャ、特徴、など）を、外部情報（例：バーコード、ＲＦＩＤ、など）なしでサンプル情報へアクセスするためのインデックスとして用いることができる。さらに、サンプルの本来的特徴を用いて、サンプルの現在状態が同じサンプルの前状態に対して妥当な状態であることを検証することができる。
【００３２】
本明細書の発明特定事項は、人間の能力を超えて、生体サンプルの形態の大量なデジタルデータ上で動作するコンピュータデバイスを、構築または構成できるようにすることにフォーカスしている。デジタルデータは生体サンプルまたはサンプル状態を表すが、デジタルデータは観察サンプルの１以上のデジタルモジュールを表すものであり、サンプル自身ではないことを理解されたい。コンピュータデバイスのメモリ内のサンプルの本来的特徴からデジタルモジュールをインスタンス化することにより（この場合はサンプルトラッキングチェーン）、コンピュータデバイスは、コンピュータデバイスのユーザに対して、管理ツールを持たないユーザへユーティリティを提供するような態様で、デジタルデータまたはモデルを管理することができる。
【００３３】
以下の説明は、本明細書の発明特定事項の実施例を提供する。各実施形態は発明要素の単一の組み合わせを表しているが、本明細書の発明特定事項は、開示する要素の全ての組み合わせを含む。したがって、ある実施形態が要素ＡＢＣを備え、第２実施形態が要素ＢＤを備える場合、本明細書の発明特定事項は、明示していなくとも、ＡＢＣＤのその他の組み合わせを含む。
【００３４】
本明細書において、文脈に反しない限り、用語“接続されている”は、直接接続（互いに情報的に接続されている２つの要素が接触している）と間接接続（少なくとも１つの別要素が２つの要素間に配置されている）を含むことを意図している。したがって用語“へ接続されている”および“と接続されている”は、同義語として用いる。
【００３５】
図１は、本明細書の発明特定事項を採用したサンプルワークフロー環境１００の例を示す。環境１００において、生体サンプル１２０Ａ（例：腫瘍サンプル、正常組織、など）は分析ワークフローを通じて流れ、生体分析（例：質量分析、全ゲノム解析、全エクソーム解析、ＲＮＡ解析、など）のための１以上の顕微解剖サンプルを生成する。生体サンプル１２０Ａは、患者１１０から抽出した組織サンプル（例えば腫瘍組織）を表す。以下の説明は、生体サンプル１２０Ａが腫瘍組織サンプルである前提で発明特定事項を提示しているが、本技術はその他タイプの生体サンプルにも適用できることを理解されたい。これは、唾液、尿、血液、糞便、皮膚、髪、その他患者１１０から取得した試料を含む。患者１００は人間である。しかし患者１１０は、その他哺乳類であってもよく、より一般にはその他動物であってもよい。したがって本技術は、人間ヘルスケア以外のマーケットにおいても価値があるものである。これは、獣医学、畜産学、環境研究、土壌サンプル、宝石研磨、トラッキングマシン部品生産、芸術品修復、地質学的研究、臨床試験、長期縦断研究、その他のサンプルまたは試料を時間的に厳格にトラッキングすることが求められるエリアを含む。例えば本技術を用いて、ブロックチェーンベース監査証跡を生成することができる。
【００３６】
生体サンプル１２０Ａは、既知の技術または将来発明される技術を用いて、患者１１０から取得することができる。生体サンプル１２０Ａは通常、外部情報を利用して、何らかの方法（例：バーコード、Ｑｕｉｃｋ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＱＲ）コード、無線周波数ＩＤ（ＲＦＩＤ）、など）でタグ付けまたはコード化される。例えば生体サンプル１２０Ａは、バイオセーフ容器内に配置することができる。容器にはＱＲコード(登録商標)が取り付けられる。ＱＲコードは、患者固有情報でコード化することができる。これは、患者名、患者ＩＤ、タイムスタンプ、その他外部情報を含む。興味深いことに、生体サンプル１２０Ａの性質、あるいは生体サンプル１２０Ａの本来的特性や特徴を用いて、サンプルを識別しトラッキングすることができる。例えば以下に説明するサンプルの１以上の本来的特性を、試料のラベルにコード化することができる：サイズ、形状、色、質量、重量、密度、長さ、幅、体積、組織タイプ、細胞ライン、ゲノムシーケンス、サンプルを取得した場所、サンプルを取得した日付、サンプルを配置する容器の外観、サンプルの外観、その他サンプルについての本来的情報。以下に説明するように、本来的情報（特にサンプル状態情報）を用いて、生体サンプル１２０Ａについての情報をサンプルデータベース内にインデックス化することができる。
【００３７】
図１の説明を続ける。ワークフローの次ステージを考える。生体サンプル１２０Ａは新状態に変形され、１以上のスライド上に配置された複数組織スライスの形態をとる。これを生体サンプル１２０Ｂによって示す。明確にするため、この状態において、元の試料はスライド上に配置された複数の個別試料へ変形されているが、まだ染色されていないことを理解されたい。この変形後、各生体サンプル１２０Ｂは自身の本来的特性を有するか、または共通する同様の本来的特性を有する。例えば、スライドが試料の隣接スライスであれば、スライド上の各スライスは、固有の本来的形状またはテクスチャを有するが、スライス全体は同様の形状を有する。これら本来的特性をデジタル定量化して、試料を個別またはまとめて識別しトラッキングするために利用するデジタル署名（すなわち本来的特徴）を生成することができる。これら新たに生成したデジタル署名を用いて、生体サンプル１２０Ｂについての情報をインデックス化するとともに、試料の現在状態をデジタル表記することができる。より具体的には、デジタル署名は、形状記述子（例：真円度、エッジ、など）、イメージ記述子（例：ＳＩＦＴ、ＤＡＩＳＹ、など）、その他タイプのサンプルのデジタル特徴を含む。これらデジタル特徴は、本来的特徴または特性と呼ぶ。さらに図２を参照して以下詳細に説明するように、デジタル署名とその他所望情報を前状態情報とリンクし、これによりサンプル状態チェーンを形成することができる。
【００３８】
ワークフロー１００の次ステージは、試料をさらに変形し、各組織スライスは１以上の染料によって染色され、これにより生体サンプル１２０Ｃを形成する。この例において、物理試料は生体サンプル１２０Ｂと同じ試料であることを理解されたい。ただし生体サンプル１２０Ｃは、物理試料の新状態を表している。サンプルの異なる構造や様々な構造をハイライトするため、各染色スライドは染色状態が異なる場合がある。例えばあるスライドは細胞構造をハイライトするためトルイジンブルーで染色し、ヘマトキシリンを用いて核酸を識別し、ライト染色を用いて血液細胞を識別し、その他タイプの染色を用いることができる。このステージにおいて、生体サンプル１２０Ｃの観察状態から得られる多くの本来的特徴が存在する。本来的特徴の例としては、細胞クラスタリング、原子核密度または数、色チャネル記述子（例：赤緑青（ＲＧＢ）、色相彩度明度（ＨＳＶ）、波長、など）、がある。これらは、染色、形状、細胞境界、組織境界、その他の染色により生じるタイプの本来的特徴に依拠する。上述のように、本来的特性を表すデジタル特徴を用いて、サンプル情報をインデックス化するとともに、特定状態を識別することができる。また上述のように、観察状態についての情報とデジタル特徴を、生体サンプル１２０Ｂの前状態情報とリンクすることができる。
【００３９】
実施形態において、生体サンプル１２０Ｃを１以上の専門技術者によって試験して、生体サンプル１２０Ｃ内の関心領域を識別することができる。例えば生体サンプル１２０Ｃがスライド上の腫瘍サンプルである場合、病理医は各スライドをレビューして癌細胞をタグ付けする。病理医は、関心領域周辺の境界、顕微解剖マスク、その他関心点を識別することができる。
【００４０】
ワークフロー１００に示す次ステージは生体サンプル１２０Ｄを含み、生体サンプル１２０Ｄは生体サンプル１２０Ｃを顕微解剖したものである。これは例えばレーザキャプチャ顕微解剖によってすることができる（ＬＣＭ；Ｒｉｎｇｅｉｓｅｎ等の米国特許７，３８１，４４０号参照、発明の名称“Biological Laser Printer for Tissue Microdissection via Indirect Photon-Biomaterial Interaction”、２００４年６月４日出願）。このステージにおいて、ワークフロー１００は、少なくとも２つの並列パスへ分岐する。１つのパスにおいて、顕微解剖プロセスから取得したキャプチャ細胞１３０は、次の分析へ送られる。例えばキャプチャ細胞１３０は、全ゲノム解析、ＲＮＡ解析、プロテオーム解析、全エクソーム解析、その他タイプの分析によって処理される。実施形態において顕微解剖細胞は、例えばＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｐａｔｈｏｌｏｇｙが提供するＬｉｑｕｉｄ  Ｔｉｓｓｕｅ（登録商標）ＳＲＭアッセイ（ＵＲＬ：www.expressionpathology.com参照）や、Ｄａｒｆｌｅｒ等の米国特許７，４７３，５３２号、発明の名称“Liquid Tissue Preparation from Histopathologically Processed Biological Samples, Tissues and Cells”、２００４年３月１０日出願、によって処理される。
【００４１】
１側面において、ディレクタスライドは、他スライドにおいてレーザ解剖をガイドするためのテンプレートとして準備される。例えば厚スライス顕微解剖スライドである。ディレクタスライドは、当該分野において既知の技術に基づき準備することができる（ＵＲＬ：www.expressionpathology.com /director_microdissection.shtml参照）。ディレクタスライドは、ガラスサポートに接着したエネルギー伝搬コートを利用する。組織領域（例：薄組織スライス）はエネルギーコートの上部に配置され、ＵＶパルスがエネルギーコートを蒸発させて、細胞を収集チューブへ推進させ、これにより細胞の正確なレーザ分離と収集を可能とする。
【００４２】
複数スライドが顕微解剖によって処理される場合、ディレクタスライドは後続スライド（例：厚いスライス）を処理するためのテンプレートとして用いることができる。患者から取得した組織について、組織は凍結してスライスされ、これにより異常細胞が組織の特定の空間位置に対して複数スライス全体に分散する。ディレクタスライドを用いることにより、技術者はディレクタスライド内のターゲット領域が後続スライド（組織の隣接スライス）の分離においてもターゲットされていることを確認でき、これにより、複数スライド全体にわたって分散しているサンプルの特定領域からの細胞を収集して処理することを確認できる。
【００４３】
適切に準備されると、準備物は質量分析計１４０へ引き渡され、１以上の質量スペクトル１４５を生成する。ワークフロー１００に沿った各ステップ、ステージ、状態を、１以上のセンサ（例：デジタルカメラ、顕微鏡、プローブ、質量分析計、など）によって観察して、サンプルの状態に対応する本来的特性または特徴を生成できることを理解されたい。したがってパスの最終結果（質量スペクトル１４５）も、キャプチャ細胞１３０の本来的特性であるとともに、生体サンプル１２０Ｄの本来的特性である。
【００４４】
顕微解剖後、第２パスに続いて、生体サンプル１２０Ｃのデジタル観察した状態は、興味深い本来的特徴を有する。例として、サンプル１２０Ｄの顕微解剖後に残った穴を考える。各穴をデジタル的に特徴付けて、生体サンプル１２０Ｄ（分離などの処理後）に対応する状態のデジタル特徴を生成する。前状態と同様に、生体サンプル１２０Ｃから得られるデジタル特徴（例：形状記述子、穴形状、穴配置、など）を用いて、試料についての情報をインデックス化し、または試料を識別することができる。これら特徴を用いて、前状態へリンクバックすることもできる。
【００４５】
最後に、図示する例において、ワークフロー１００の最終状態に達する。この例において、サンプルの最終状態は記憶装置１５０に格納される。記憶位置情報を前状態にリンクバックすることにより、全ライフサイクルサンプルトラッキングチェーンまたはブロックチェーン監査証跡を形成することができる。格納後のステージがあってもよく、サンプルトラッキングチェーンの前状態に結びつけてもよいことを理解されたい。例えば記憶装置１５０からサンプルを取得してさらにレビューすることができる。この場合、イベント（例：サンプル取得、サンプルを取得したユーザ、サンプル取得日、記憶装置からサンプルが除去された時間長、など）の１以上の側面を、以下に説明するサンプルトラッキングチェーン内に、その時点におけるサンプルの本来的特性とともに記録およびログすることができる。
【００４６】
ワークフロー１００に対応する環境において生体サンプルが顕微解剖のために準備されている観点を示しているが、本来的特性を介してサンプルをトラッキングする主要な特徴は、腫瘍サンプル以外のサンプルタイプへ適用できることを理解されたい。したがって発明特定事項は、その他タイプのサンプルをトラッキングすることをカバーする。これは、唾液、尿、血液、卵子、精子、便、皮膚、汗、その他タイプの生体サンプルを含む。本技術は、人間以外の生体タイプへ適用することもできる。これは、哺乳類、野生生物、原生動物、真菌、植物、その他生体を含む。さらに本技術は、サンプルトラッキング以外の領域において用いることができる。これは、環境研究管理（例：地質学的サンプル、プロット研究サンプル、水サンプル、土壌サンプル、など）、サプライチェーン管理、臨床試験、研究開発プロジェクト、宝石サプライチェーントラッキング、宝石研磨、製造、ノートブックトラッキング、動物飼育（例：馬、犬飼育、など）、その他の状態情報をオブジェクトの本来的特性によってトラッキングする領域を含む。
【００４７】
図２は、サンプルトラッキング環境２００を示す。生体サンプルの本来的特性または特徴を用いて、サンプルトラッキングチェーン２１２を生成する。サンプルデータベース２１０は、１以上のサンプルトラッキングチェーン２１２を格納する。サンプルトラッキングチェーン２１２は、生体サンプルのライフサイクルまたは監査証跡を表す。利害関係者であるユーザ２０５を１人示しているが、この環境は、１以上のサンプルトラッキングチェーン２１２を用いたい複数ユーザその他利害関係者をサポートできることを理解されたい。
【００４８】
サンプルトラッキングチェーン２１２は、コンピュータ読取可能非一時的メモリ上に格納された１以上のデジタルデータレコードを表している。図示する例において、サンプルトラッキングチェーン２１２は、サンプルデータベース２１０のメモリ内に格納されている；これは例えば、ファイルシステム、ハードディスク、またはＲＡＭ内のレコードとして記録されている。サンプルデータベース２１０は、サンプルデータベース２１０のインデックスシステムにしたがって規定されるクエリ条件に基づき、サンプルトラッキングチェーン２１２に関するデータを取得するように構成されたコンピュータデバイスである。実施形態において、サンプルデータベース２１０および／またはトラッキングエンジン２２０は、サンプルトラッキング検索エンジンとして動作することができる。サンプルデータベース２１０を構築するのに適したデータベース技術の例としては、ＭｙＳＱＬ、ＮｏＳＱＬ、ＭｏｎｇｏＤＢ、Ｒｉａｋ、ＣｏｕｃｈＤＢ、ＯｐｅｎＣｏｇ、ＡｒａｎｇｏＤＢ、などがある。実施形態において、サンプルデータベース２１０はメモリ内のルックアップテーブルを有し、あるいはサンプルトラッキングチェーン２１２を構成するブロックチェーン全体を有する。サンプルトラッキングチェーン２１２をブロックチェーンとして実装した場合、サンプルデータベース２１２は、クエリを受け取るように構成されたブロックチェーンブラウザとして実装することができる。サンプルトラッキングチェーン２１２またはその個々の状態オブジェクトは、サンプルの各状態に対応する本来的特徴によってインデックス化される。
【００４９】
サンプルデータベース２１０は、サンプルトラッキングエンジン２２０に接続されており、これによりサンプルトラッキングエンジン２２０は、サンプルトラッキングチェーン２１２へアクセスできる。実施形態において、図示しているように、サンプルトラッキングエンジン２２０はネットワーク２１５（例：インターネット、イントラネット、ＷＡＮ、ＬＡＮ、ＷＬＡＮ、Ｐ２Ｐ、無線、携帯電話、アドホック、など）を介してサンプルデータベース２１０と接続されている。ネットワーク２１５は、無線ネットワーク（例：ＷＵＳＢ，８０２．１１、８０２．１５、８０２．１６、携帯電話、など）、有線ネットワーク（例：イーサネット(登録商標)、回路交換網、ＡＴＭ、など）、無線有線ネットワークの組み合わせ、を含む。
【００５０】
サンプルトラッキングエンジン２２０は、本来的特性または特徴を介して生体サンプルをトラッキングするように構成されたコンピュータデバイスを備える。実施形態においてサンプルトラッキングエンジン２２０は、ｗｅｂインターフェース（例：ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、ＴＣＰ／ＩＰ、ＵＤＰ／ＩＰ、など）を介してサービスに対するアクセスを提供するサーバシステムを備える。他実施形態においてサンプルトラッキングエンジン２２０は、サンプルトラッキングエンジン２２０のローカル（例：同じコンピュータ内、同じネットワーク上）またはリモート（例：インターネット上、ＷＡＮ上、など）に配置されたサンプルデータベース２１０にアクセスできるワークステーションまたはモバイルデバイスを有する。他実施形態において、サンプルトラッキングエンジン２２０は、１以上の既存クラウドシステム（例：Ａｍａｚｏｎ  ＡＷＳ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｚｕｒｅ、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｃｌｏｕｄ、など）に基づき、クラウドベースインフラ（例：ＩａａＳ、ＰａａＳ、ＳａａＳ、Ｃｈａｉｎ−ａｓ−ａ−Ｓｅｒｖｉｃｅ、など）として動作することができる。
【００５１】
サンプルトラッキングエンジン２２０は、環境２００内において、ユーザ２０５を補助して生体サンプルに関する情報をトラッキングし、格納し、アクセスするための多くの役割と責任を有する。ユーザ２０５は、例えば病理医であり、生体サンプルで仕事をしている。生体サンプルの状態情報は、サンプルトラッキングチェーン２１２として格納されている（あるいは将来格納される）。ユーザ２０５は、サンプルトラッキングエンジン２２０に対して、観察状態２３０の形態でサンプルデータを提供する。例えば観察状態２３０は、スライド上の組織のデジタルイメージを含み、または腫瘍組織の顕微解剖マスク情報を含む。観察状態２３０は、ユーザ２０５が操作するコンピュータデバイスを介してユーザ２０５から受け取りまたはユーザ２０５が生成したデジタルデータを有することを理解されたい。例えば観察状態２３０がイメージデータを有する場合、観察状態２３０は、サンプルスライドの少なくとも一部の４０倍その他倍率のデジタルイメージを有する。本明細書においてデジタルイメージデータについて詳細に説明するが、観察状態２３０はサンプルの性質に依拠して、その他機器のデータを有することも考えられる。その他機器データの例としては、オーディオデータ、発話データ、バイオメトリックデータ、運動データ、触覚データ、嗅覚データ、味覚データ、センサデータ、テクスチャデータ、その他の人間が知覚できる範囲内外の機器データがある。
【００５２】
サンプルトラッキングエンジン２２０は、複数の態様で観察状態２３０を利用して、サンプルトラッキングを進める。第１パスに続いて、サンプルトラッキングエンジン２２０は、サンプルデータベース２１０内の１以上のサンプルトラッキングチェーン２１２へのアクセスを取得する。サンプルトラッキングチェーン２１２は、関心ターゲット生体サンプルに関するものである。サンプルトラッキングエンジン２２０は、観察状態２３０から関心サンプルに関する１以上の情報をコンパイルする。実施形態において、観察状態２３０は、患者ＩＤまたはサンプルＩＤとともに物理サンプルについての本来的データを表す１以上のデータを含む。サンプルトラッキングエンジン２２０は例えば、コンパイルした情報（例：患者ＩＤ、サンプルＩＤ、本来的特性、など）を利用して、検索エンジンとして動作するサンプルデータベース２１０のインデックスシステムをターゲットとする検索クエリ２３５を構築する。例えばこのクエリは、患者の社会保障番号および／または氏名とともに、観察状態２３０から得られる特徴を含む、ＳＱＬクエリを含む。
【００５３】
検索クエリ２３５は、サンプルデータベース２１０またはサンプルトラッキングエンジン２２０の実装に応じて、様々な形態をとり得る。実施形態において検索クエリ２３５は、構造化されておらず、観察状態２３０またはキーワードから得られる属性ベース値セットを表すものであってもよい。属性値はサンプルデータベース２１０へ送信され、サンプルデータベース２１０は、検索クエリ２３５を充足する同様の属性を有するサンプルトラッキングチェーン２１２またはサンプルトラッキングチェーン２１２の一部の結果セットを返す。より興味深い実施形態において、検索クエリ２３５は、必要な特徴またはオプション特徴を有する検索条件を含む。サンプルデータベース２１０は、物理サンプルの本来的特性に基づき計算した１以上の類似基準に基づき各結果がクエリをどの程度充足しているかにしたがってランク付けされた結果セットを返す。例えば類似性基準は、スライド上の２つの組織境界間における真円度の差分、または例えば記述子などの本来的特徴間の“距離”を計算することを含む。
【００５４】
図示する例において、サンプルトラッキングエンジン２２０は、検索クエリ２３０に基づき、サンプルデータベース２１０から少なくとも１つの前サンプル状態オブジェクト２４０を取得する。前サンプル状態オブジェクト２４０はインスタンス化されたデータオブジェクトであり、以前に記録されたターゲット生体サンプルの少なくとも１つの状態を表す。この例においてターゲット生体サンプルは、３つの旧状態Ｔ０、Ｔ１、Ｔ２を有する。これら旧状態は３つの時間スナップショットを表す。サンプルデータベース２１０は前状態オブジェクト２４０としてＴ２を返すが、サンプルデータベース２１０は、レコードが存在しないことを示すＮＵＬＬを返す場合、合致するサンプルトラッキングチェーン２１２の一部を返す場合、さらにはサンプルトラッキングチェーン２１２全体を返す場合もあることを理解されたい。前サンプル状態オブジェクト２４０は、中間進行状態でなくともよい。ただし最も素直な実施形態において、前サンプル状態オブジェクト２４０は、観察状態２３０において観察されるデータに関する中間進行状態である。
【００５５】
前サンプル状態オブジェクト２４０は、様々な技術を通じてパッケージ化することができる。実施形態において前サンプル状態オブジェクト２４０は、そのままの形態でサンプルトラッキングエンジン２２０に対して提示することができる。例えばバイナリレコード、ファイル、生テキスト、その他の前サンプル状態オブジェクト２４０が格納される形態である。他実施形態においてサンプルデータベース２１０は、サンプルトラッキングエンジン２２０へ配信するため、前サンプル状態オブジェクト２４０を所望フォーマットへ再パッケージすることができる。フォーマットの例としては、ＣＳＶファイル、バイナリオブジェクト、ＢＬＯＢ、シリアルデータ構造（例：ＹＡＭＬ、ＸＭＬ、ＪＳＯＮ、など）、その他フォーマットがある。特に興味深いのは、前サンプル状態オブジェクト２４０はブロックトークン（通常はハッシュダイジェスト）を含み、これは前サンプル状態オブジェクト２４０を表しまたは識別する。１側面において、ハッシュダイジェストは長さ約１２８から２５６ビットの固定サイズビット列である。ハッシュ関数を用いて、任意サイズのデータを固定サイズハッシュダイジェストへマッピングする。任意のデータの１ビットが変化すると、ハッシュ関数により別のダイジェストが生成される。したがってハッシュダイジェストは、データ信頼性のトラッキングその他本明細書が記載するアプリケーションに適している。他側面において、暗号関数を用いてハッシュダイジェストを生成できる（例：ＳＨＡ−２５６、ＲＩＰＥＭＤ、ｓｃｒｙｐｔ、など）。ブロックトークンについて以下詳細に説明する。
【００５６】
サンプルトラッキングエンジン２２０は、１以上の現在状態２５０を生成またはインスタンス化する。現在状態２５０は、関心ターゲット生体サンプルの観察状態２３０を表す。現在状態２５０は、新状態オブジェクトを生成準備している際における、サンプルトラッキングエンジン２２０のメモリ内に格納された中間データ構造である。例えば現在状態２５０は、観察状態２３０のデータコピーを含む。これは、デジタルイメージ、ビデオ、音声、その他形態のデータを含む。現在状態２５０は観察状態２３０そのものである場合もある。ただし実施形態において、現在状態２５０は、観察状態２３０から得られる突出パラメータまたは特徴とともに、新状態オブジェクトを生成準備する際にコンパイルしたその他データも含む。突出パラメータの例としては、観察状態２３０のデジタルデータから生成または派生した１以上のデジタル署名（例：記述子、特徴、など）がある。デジタルイメージに対して、現在状態２５０は、１以上の処理アルゴリズムに基づく１以上の記述子を有する。記述子としては以下に挙げるもののうち１以上が含まれる：ＳＩＦＴ、ＳＵＲＦ、ＧＬＯＨ、ＴＩＬＴ、ＤＡＩＳＹ、ＨＯＧ、ｕｎｃａｎｎｙエッジ、ｃｏｒｎｅｒｓ、ｂｌｏｂ記述子、テクスチャ、形状記述子、その他タイプの記述子。実施形態において、記述子としては、Ｂｉｎｇ等の米国特許出願２０１５／０２６２０３６号、発明の名称“Global Visual Vocabulary, Systems and Methods”、２０１５年２月１３日出願、が記載している世界共通のものが挙げられる。世界共通を用いる利点の１つは、記述子がコンパクトであり（すなわち送信効率がよい）、生の記述子に対して決定性が高いことである。このような記述子は、ターゲット生体サンプルの本来的特徴を表す値を示すことを理解されたい。サンプルの直接観察に基づき生成されているからである。さらに現在状態２５０は、所望の外部データを有することもできる。例えばＲＦＩＤコード、患者またはドナーＩＤ、サンプルＩＤ、ユーザ２０５のＩＤ、タイムスタンプ、メタデータ、場所、その他タイプの情報である。
【００５７】
現在状態２５０に対応するデータが収集されると、サンプルトラッキングエンジン２２０は、現在状態２５０と前サンプル状態オブジェクト２３０の関数として、現サンプル状態オブジェクト２６０をメモリ内でインスタンス化する。現サンプル状態オブジェクト２６０がインスタンス化されると、まずはＮＵＬＬ値を有するものとして生成される。これはインスタンス化後に値を付与される。これに代えて現サンプル状態オブジェクト２６０は、現サンプル状態オブジェクト２６０の構築方法に対して現在状態２５０と前サンプル状態オブジェクト２４０からデータを引き渡すことにより、完全な値を有するものとして生成することができる。実施形態において現サンプル状態オブジェクト２６０は、外部データに基づき構築することができる。具体的には、外部データとしては、１以上の外部分散公開台帳（例：ＢｉｔＣｏｉｎ、ＬｉｔｅＣｏｉｎ、Ｅｔｈｅｒｅｕｍ、など）からのハッシュダイジェストが挙げられる。実施例において、サンプルトラッキング環境２００に対応するタイムスタンプは、破損しまたは不正確な場合がある。１側面において、公開台帳からの外部データ（例：ＢｉｔＣｏｉｎに対応付けられたハッシュダイジェスト）はノータリとして用いることができ、これにより、サンプル状態オブジェクトに対応するタイムスタンプの信頼性を独立的に検証することができる。公開台帳データまたはハッシュダイジェストは、特定時点またはそれ以後に対してサンプルトラッキングチェーンから独立した外部タイムスタンプとして作用する。したがって、公開台帳を用いて現サンプル状態オブジェクトを生成することにより、対応するブロックからのデータが改竄または変更されていないことを、独立的に検証することができる。
【００５８】
現サンプル状態オブジェクト２６０が表すデータブロックは、ターゲット生体サンプルの前状態に対して強く依拠する。したがって、内在状態のブロックチェーンを形成する。さらに現サンプル状態オブジェクト２６０は、１以上のサンプルメタデータタイプを有する。これは、時刻データ、日付データ、手順データ、診断データ、利害関係者データ、治療提供者データ、イメージデータ、地理的位置データ、住所データ、サンプルデータ、ワークステーションデータ、ワークフローデータ、その他タイプのサンプルに関するメタデータを含む。
【００５９】
サンプルトラッキングエンジン２２０は、現サンプル状態オブジェクト２６０を前サンプル状態オブジェクト２３０へリンクして、サンプルトラッキングチェーンの構築を継続する。例えば現サンプル状態オブジェクト２６０は、次ステージであることを示すラベルＴ３を付与されており、現在状態２５０からのデータを有するとともに、現在状態２５０からのデータをハッシュ化することにより生成したハッシュダイジェストと前サンプル状態オブジェクト２４０からのハッシュダイジェストを有する。前サンプル状態オブジェクト２４０を現在状態２５０と結合またはリンクするリンク機能は、“円と＋”記号によって表されている。現サンプル状態オブジェクト２６０がインスタンス化およびリンクされると、サンプルトラッキングエンジン２２０は、新規生成してリンクした現サンプル状態オブジェクト２６０によって、サンプルデータベース２１０内のサンプルトラッキングチェーン２１２を更新する。サンプルトラッキングチェーン２１２は、サンプルトラッキングエンジン２２０がネットワーク２１５を介してサンプルデータベース２１０に対してシリアライズフォーマット（例：ＸＭＬ、ＹＡＭＬ、ＪＳＯＮ、など）で現サンプル状態オブジェクト２６０を送信することにより、更新することができる。さらにサンプルトラッキングチェーン２１２と現サンプル状態オブジェクト２６０は、観察状態２３０から得られる新規生成した本来的特性または特徴によってインデックス化することができる。
【００６０】
状態チェーンを構築してサンプルトラッキングチェーン２１２を形成するアプローチは、多くの暗号通貨（例えばＢｉｔＣｏｉｎ）において通常用いられるものと同様のブロックチェーンを構築するものとみなすことができる。ただし顕著な違いがある。暗号通貨は、実施された全ての取引を表す単一のブロックチェーンを生成する。これは増え続ける取り扱いが難しいデータ構造を生成する。さらに暗号通貨は通常、ピアコンピュータデバイス（マイナと呼ばれる）を必要とし、これによりプルーフオブワークまたはプルーフオブステークを提供して、ブロックをブロックチェーンへ結合する。これにより、ブロックがチェーンへ追加される前に多大な時間が生じ、言うまでもなく多大なコンピュータリソースを必要とする。本技術のアプローチは、そのような不都合はない。むしろサンプルトラッキングチェーン２１２は、単一サンプルの単一のスタンドアロンチェーンとしてインスタンス化することができ、サンプルのライフサイクルまたはサンプルの監査証跡を表すことができる。したがってサンプルトラッキングチェーン２１２は自己完結性を維持しており、無限増大することなく小型を維持する。さらにサンプルトラッキングチェーン２１２は、次ブロックを生成するために多大な作業を必要としない。むしろサンプルトラッキングエンジン２２０は、時間がかかる暗号パズル解法（例：プルーフオブワーク、特定署名のハッシュダイジェスト、など）を必要とせず、所望のリンク機能を高速実行できる。また、サンプルトラッキングチェーン２１２は、多サンプルのより大きく理解しやすいブロックチェーンを構成し、あるいはプライバシ問題が解決されれば他のブロックチェーン（例：Ｅｔｈｅｒｅｕｍ）へ統合できることを、理解されたい。
【００６１】
さらに、他側面において、本技術と他のブロックチェーンアプローチとの間の違いは、サンプルトラッキングチェーンがサンプルのワークフローに基づき更新されることである。１側面において、ワークフローは複数処理ステップを有し、ワークフロー内の１以上のステップはサンプルの物理的外観を変更する（例：染色、分離、精製、結晶化、他溶液への懸濁または溶解、１以上の試薬を加えて化学反応を生じさせる、など）。したがってサンプルトラッキングチェーンは、ワークフロー全体を通じて生体サンプルをトラッキングする方法を提供し、ワークフローの各ステップにおける外観と形状の変化のレコードを維持する。１アプローチとして、ワークフローの各ステップをサンプルトラッキングチェーン内に記録することができる。他アプローチとして、ワークフローのステップのサブセット（例：物理的外観の変化、位置の変化などに対応するステップ）を、サンプルトラッキングチェーン内に記録する。したがってこれら技術は、ワークフローの各処理ステージにおける患者サンプルの増加を管理するのに適しており、これによりサンプル混合から生じるエラーを抑制することができる。この技術は、取引イベントから生じた（処理ステップから生じたものではない）変化を台帳へ単に記録する、分散台帳ベースのその他タイプのトランザクションとは異なる。これら利点を有することにより、サンプルトラッキングチェーン２１２は、プライベート（またはパブリック）分散ブロックチェーン台帳システム内で構築できると考えられる。
【００６２】
サンプルトラッキングチェーン２１２とその各ブロックは、様々な技術を通じてインデックス化することができる。これにより高速取得または管理を可能とする。サンプルトラッキングチェーン２１２は、それぞれが本来的特性を有する多くの状態を有するので、各状態の本来的特性から得られる値または指標を用いて、サンプルトラッキングチェーン２１２の対応部分に加えて、サンプルトラッキングチェーン２１２をインデックス化することができる。したがって、物理サンプルが分析または観察されると、その物理サンプルの本来的特性に対応する１以上の指標を用いて、サンプルトラッキングチェーン２１２の対応部分またはサンプルトラッキングチェーン２１２内の一部（例：ブロックなど）を取得することができる。さらにサンプルトラッキングチェーン２１２は、対応する物理サンプルに関する外部情報に基づきインデックス化することができる。外部情報の例としては、患者データ、保険データ、ヘルスケアプロバイダデータ、利害関係者データ（例：ユーザ２０５に関するＩＤ情報など）、タイムスタンプ、調査研究結果データ、メタデータ、その他の物理サンプルから得られる本来的特性の範囲外の情報、がある。
【００６３】
説明のため、ユーザ２０５が患者の腫瘍から生成した組織を配置したスライドで作業する病理医であるシナリオを考える。病理医は、各スライド内の関心領域を識別して、どの領域が癌細胞を含んでいそうか判定するタスクを与えられている。病理医は、生体サンプルに対応する情報を取り出すオプションをいくつか有している。学術的なシナリオにおいて、観察しているスライドは、サンプルおよび／または患者に関する外部情報によってタグ付けまたはコード化される；例えばバーコードである。より興味深いシナリオにおいて、病理医はデジタル顕微鏡でスライドをスキャンして、デジタルスライドイメージを生成する。病理医がタスクを開始すると、デジタルスライドイメージは観察状態２３０としてサンプルトラッキングエンジン２１５へ送信される。サンプルトラッキングエンジン２２０は、デジタルイメージに対してイメージ処理アルゴリズムの１以上の命令を実行して、１以上の特徴（一般に記述子と呼ばれる）を生成する。特徴の例としては、エッジ記述子、イメージ記述子（例：ＳＩＦＴ、ＴＩＬＴ、ＤＡＩＳＹ、など）、テクスチャ記述子、形状記述子、その他タイプのデジタル特徴がある。これら記述子は、物理サンプルから直接生成され、したがって物理サンプルの本来的性質を表しているとみなされることを理解されたい。この特徴を検索クエリ２３５に組み合わせて、サンプルデータベース２１０へ送信することができる。応答においてサンプルデータベース２１０は、その特徴および／または記述子にしたがってあらかじめインデックス化されたサンプルトラッキングチェーン２１２を取得する。この時点においてサンプルトラッキングエンジン２２０は、前サンプル状態オブジェクト２４０が表しているサンプルトラッキングチェーン２１２を取得し、あるいは少なくともサンプルトラッキングチェーン２１２の一部を取得する。検討しているサンプルの本来的特性を用いてサンプルの履歴データを取得することを理解されたい。このアプローチは、外部情報（例：バーコード、ＱＲコード、ラベル、ＲＦＩＤ、など）を用いて情報を取得することを排除するものではない。ただし本アプローチは、外部情報のみを用いることよりも優れていると考えられる。本来的特性により、サンプル情報へのアクセスが内部的に一貫したものとなり、これにより、サンプルの取り扱いミスまたはラベリングミスによって生じるエラーの可能性を抑制できるからである。イメージ記述子に基づき情報を格納および取得する技術の例は、Ｂｏｎｃｙｋ等の米国特許７，０１６，５３２号、発明の名称“Image Capture and Identification System and Process”、２００１年１１月５日出願；Ｂｏｎｃｙｋ等の米国特許７，６８０，３２４号、発明の名称“Use of Image-Derived Information as Search Criteria for Internet and Other Search Engines”、２００５年８月１５日出願；Ｂｏｎｃｙｋ等の米国特許７，５６５，００８号、発明の名称“Data Capture and Identification System and Process”、２００６年１月２６日出願；Ｂｏｎｃｙｋ等の米国特許７，８９９，２５２号、発明の名称“Object Information Derived from Object Images”、２００９年９月２８日出願；に記載されている。
【００６４】
この例の説明を続ける。病理医は、分析のためにＬＣＭを介して除去すべき組織領域を表す１以上の顕微解剖マスクまたは腫瘍マークを生成することにより、関心領域を識別する。ここでいくつか留意すべき点がある。第１に、これら領域内で発見される本来的特徴に対して関心領域を分析することができる。例えば、ある領域が顕微解剖される場合、その領域から得られるサンプルトラッキングチェーン２１２をインデックス化するために用いる本来的特徴も、試料から除去される。ただし組織から関心領域が除去されると、その本来的特徴は物理サンプル内にもはや存在しないことになる。したがってこれらの“除去された”本来的特徴をサンプルデータベース２１０内のメタデータでタグ付けして、サンプルトラッキングチェーン２１２または対応するサンプル状態オブジェクト（２４０または２６０）を取得する際に、その本来的特徴は所望のインデックス特徴ではなくオプションのインデックス特徴であることを示す。第２に、関心領域の形状（例：マスク）は、１以上の形状分析アルゴリズムの実装にしたがって、１以上の記述子を介して定量化することができる。形状記述子は、顕微解剖領域の本来的形状を表しているとみなすことができる（図５参照、同図は顕微解剖マスクを有する組織試料（左）と顕微解剖後の穴（右）を有するスライドを示している）。マスク形状記述子は、現在状態２５０のなかに含めることができ、分離前形状記述子を実際の解剖後形状記述子と比較することにより、サンプルが顕微解剖後に適正処理されたことを検証するために用いることができる。実際の分離後形状記述子が分離前形状記述子に対してマッチング条件を充足する場合、顕微解剖タスクは適正だとみなすことができる。使用可能な形状記述子の例としては、１以上の形状アルゴリズムの実装によって生成されるものがあり、これは以下を含む：結合点分散の重心普遍性、最小慣性軸からの境界に対する直交距離の分散、平均曲げエネルギーの分散、偏心度（例：主因子法、最小外接矩形法、など）、真円度、楕円分散、矩形度、凸度、面積包絡度、オイラー数、プロファイル、穴領域比、重心距離分散、正接角度分散、正接空間分散、輪郭曲率分散、空間分散、三角領域分散、弦長分散、正方形または極形状マトリクス、形状コンテキスト、その他タイプの形状記述子（Ｐａｒｋ、ＵＣＩ  ｉＣＡＭＰ  ２０１１“Shape Descriptor/Feature Extraction Techniques”）がある。
【００６５】
図１と図２は、生体サンプルを染色、分離、質量分析するワークフロー例を示しているが、本技術はこのワークフロー例に限られるものではない。一般に本技術を用いて、ワークフローの１以上のステップを通じて任意個数のサンプルをトラッキングすることができる。例えば遺伝子分析サービスを提供している企業は、本明細書のサンプルトラッキング技術を利用して、処理過程（例：ＤＮＡ解析ワークフロー、ＲＮＡ解析ワークフロー、プロテオーム解析ワークフロー、免疫測定ワークフロー、バイオマーカ分析ワークフロー、精製ワークフロー、これらの組み合わせ、などの各ステージを通じて）において各サンプルをモニタし、サンプルのマニュアル処理から生じるエラーを大幅に減らすことができる。また、処理エラーもしくは不一致が後の時点において発見された場合（例：特定の技術者による取り扱いミス、特定機器によって生じた汚染、アッセイにおいて欠陥試薬を用いた、など）、これら技術を用いて、全サンプルが影響されたと仮定することなく、どの増幅サンプルが影響を受けたか正確に識別することができる。本技術を病院その他医療機関に対して適用して、外科手術において用いる設備の処理をトラッキングすることができる。特に手術中または診断スクリーニングにおいて再使用される設備である。例として、複数の外科手術において用いる特定の外科設備が手術間で適切に除染されていないことが分かった場合、特定施設における外科手術を受けた全ての患者ではなく、その外科設備と接触した患者群を容易に識別できる。
【００６６】
本技術を適用するその他例としては、芸術作品のトラッキングがある。芸術作品（例：彫刻、絵画、ダイアモンド、など）の本来的特性をトラッキングし、その芸術作品の販売または展示（美術館において）と結びつけることができる。本来的特性としては例えば、重量；サイズ；絵画であればフレームタイプ、メディアタイプ；彫刻であれば材料／メディアタイプ；宝石であれば透明度、ブリリアンス；などがある。
【００６７】
本技術を適用するその他例としては、土地その他設備の調査がある。土地（例：調査更新に起因する形状変化をトラッキングする画像その他の測定結果、土地またはその一部の売却、商用利用への充当、主要道路の追加、再ゾーニング、造園、土地に関連する構造物、様々な建築状態の建物、資産ダメージ、など）または設備（例：建物、道路の劣化、破損、修理、建築をトラッキングする画像その他の測定結果、文書化する形状記述子（例えばＬＩＤＡＲ）を含む）の特性変化を時間の関数としてトラッキングすることができる。
【００６８】
その他例としては、製造ワークフローがある。これは、自動車部品、半導体製造、宝石研磨、大小スケール医薬および生物学的製造、その他タイプの製造プロセスなどを含む。製造プロセスの本来的特性は、時間の関数としてトラッキングすることができる。これは以下を含む：自動車プロセス（部品、部品組み立て順、技術者、組み立て時間、などをトラッキングすることによる）；半導体製造プロセス（例：ウエハサイズ、ウエハ形状、添加化学物、リソグラフィ／製造ステップ、バッチ番号、製造後検証およびテスト、技術者、など）；大小スケール医薬および生物学的製造プロセス（例：試薬、試薬追加時間、技術者、不純物、製品の形成、ウイルスまたはバクテリア汚染、副産物の形成、など）。
【００６９】
本技術を提供するその他例としては以下がある。長時間にわたる生体サンプルのトラッキング（例：生存期間にわたって患者が利用可能な必要がある臍帯血）、様々な場所から中央蓄積設備へ移送する環境サンプルのトラッキング、犯罪シーンにおいて取得され後に鑑識分析する生体サンプルまたはエビデンスのトラッキング、感染学研究において感染症やエボラなどの病気が特定場所へどの程度拡散しているかのトラッキング。
【００７０】
図３は、サンプルトラッキングチェーン３４０によって表すサンプルトラッキングチェーンの詳細例を示す。サンプルトラッキングチェーン３４０は、データ構造の各部が次部分へリンクしている、サンプル状態データ構造のチェーンを表す。さらに各状態は、生体サンプルの本来的状態に関する情報を含むデジタルデータを有する。図示する例においてサンプルトラッキングチェーン３４０は、チェーンの各部がデータブロックであるブロックチェーンを備える。データブロックは、ブロック３１０−０から３１０−３（まとめてブロック３１０）によって表され、隣接ブロックと接続されている。各ブロック３１０は、物理サンプルの観察状態から得た本来的サンプルデータを含む。本明細書において用語“ブロックチェーン”は、暗号通貨（例：ＢｉｔＣｏｉｎ、ＬｉｔｅＣｏｉｎ、ＰｅｅｒＣｏｉｎ、など）におけるものと同様に用いていることを理解されたい。サンプルトラッキングチェーン３４０は、サンプルの本来的状態を介してサンプルの状態によって経時記録した１以上の生体サンプルのライフサイクルを表している。
【００７１】
他実施形態において、サンプル状態オブジェクトを用いて、後続サンプル状態オブジェクトを検証することができる。例として、組織病理学において、関心領域を特定サンプルスライド上に置き（例：ブロック３１０−２）、これにより分離後のサンプル形状が予測される（例：ブロック３１０−３）。したがって本明細書のサンプルトラッキングチェーン技術は、処理ステップ後にサンプルがどのように見えるかを予測する方法を提供し、不一致（例：サンプル混合または処理ミスから生じるもの）を識別することができる。例えば、分離後サンプルが指定した閾値内の予測結果と相関していない場合、技術者へアラートを送信することができる。実施形態において、ディレクタスライドを用いて、分離後サンプル形状を予測することができる。
【００７２】
サンプルトラッキングチェーンの信頼性を上げるため、様々なアプローチを用いて、サンプルトラッキングチェーンへ追加された各ブロックが正しいことを検証できる。例えばブロックチェーンの後続ブロックにおける情報は、例えば顕微解剖後の染色などのような規定した順序のワークフローのステップにおける前ブロックと相関付け、あるいは、プロセスの特定ステップに対応する記述子その他メタデータを用いて、相関付けることができる。例えば特定コンピュータ、特定位置、特定技術者、技術者の作業スケジュール、特定分析タイプにおける外科医指示、など。例として外科医が、患者Ａについてバイオマーカ血液テストと、患者Ｂについて染色と組織分析の生体組織検査を指示したと仮定する。技術者Ａのみが研究室Ｎにおいて設備Ａ上でバイオマーカ分析を実施し、技術者Ｂのみが研究室Ｎにおいて設備Ｂ上で染色と組織分離を実施すると仮定する。システムは、外科医の指示を、患者名によって各サンプルの処理と対応付け、ブロックチェーンデータ内の異常を検出する。したがって、レビューのためフラグ付与されるサンプル状態オブジェクトまたはブロックは以下である：患者Ａ、技術者Ａ、設備Ｂ；または患者Ｂ、技術者Ａ、設備Ｂ。
【００７３】
他側面において、技術者または自動プログラムは、特定スライドに対応する関心細胞タイプ領域（例：太いｖｓ正常ｖｓ腫瘍）を分類することができる。サンプルトラッキングチェーンによってキャプチャしたスライドの本来的特性を用いて、データ信頼性を向上させることができる。これによりサンプル混合を回避し、各スライドが正しい患者に対応付けられていることを検証できる。検証済データを確立する本技術は、機械学習の優れたソースを提供することを理解されたい。サンプルトラッキングチェーンが蓄積すると、チェーン内の情報を機械学習トレーニングデータセットへコンパイルすることができる。これを用いて機械学習アルゴリズムをトレーニングすることができる。例えば、スライド内の癌細胞領域を識別したサンプルトラッキングチェーンを高速識別して、新たなスライド内の癌細胞を識別するようにトレーニングされたニューラルネットワークを生成することができる。利害関係者は、トレーニングデータセットを高度に信頼することができる。スライドチェーンは必然的に検証されるからである。
【００７４】
説明のため、サンプルトラッキングチェーン３４０は生体サンプル（例えば腫瘍サンプル）を生成することによって開始されたとする。まずサンプルトラッキングチェーン３４０は、コンストラクタＡＰＩコールを介してＮＵＬＬオブジェクトとしてインスタンス化できる。サンプルトラッキングチェーン３４０の特徴は、１以上の後続ＡＰＩコールを介して付与することができる。例えばサンプルトラッキングチェーン３４０は、ジェネシスブロック３１０−０の生成によってインスタンス化できる。ジェネシスブロック３１０−０は、患者データ３０３、外部データ３０７、本来的データ３０５を含む生体サンプルの生成に対応するデータ構造を備える。患者データ３０３は、生体サンプルの患者またはドナーに対応する様々なデジタル情報を含む。患者データの例としては、氏名、社会保障番号、住所、保険情報、ケア提供者（例：医師名など）、その他の患者に関する情報、がある。実施形態において患者データ３０３は、１以上の公開および／または秘密患者鍵を含む。これにより患者は、サンプルトラッキングチェーン３４０の１以上の部分へのアクセスを認証できる。サンプルトラッキングチェーン３４０は、患者データ３０３内の１以上のフィールドを用いてインデックス化することができ、これにより利害関係者は希望に応じて既知の患者情報を用いてサンプルトラッキングチェーン３４０またはそのブロックを取得できることを、理解されたい。
【００７５】
外部データ３０７は、ジェネシスブロック３１０−０内に含めることができるオプションデータを表す。外部データ３０７は、ターゲット生体サンプルの本来的性質外のものまたは患者に関するものである。例えば外部データ３０７は以下を含む：タイムスタンプを表すメタデータ、ワークフロー情報、手順コード（例：ＣＰＴコード）、提案する診断コード（例：ＩＣＤコード）、その他情報。興味深いことに、外部データとして具体的に考えられる例としては、サンプルトラッキングチェーン３４０の検証トークンとして用いることができるハッシュダイジェストがある。外部ハッシュ値は、公開利用可能分散台帳から（例えば１以上の暗号通貨から）得ることができる。実施形態において外部ハッシュ値は、ＢｉｔＣｏｉｎブロックチェーンまたはＥｔｈｅｒｅｕｍブロックチェーンの直近で検証したブロックのハッシュダイジェストである。外部ハッシュ値は、外部ハッシュ値が生成された後においてのみジェネシスブロック３１０−０がインスタンス化されたことを示す、検証済タイプスタンプとなる。このアプローチは、サンプルトラッキングチェーン３４０を検証可能外部ソースと効果的にリンクするので、有用である。
【００７６】
外部データ３０７は、ジェネシスブロック３１０−０に対して寄与するように示しているが、外部データ３０７はサンプルトラッキングチェーン３４０内の各後続ブロックに対して付与してもよいことを、理解されたい。例えば外部データ３０７は、ワークフロー文書、ワークフローデータ（例：プロセスコード、技術者ＩＤ、など）、想定される次ステージ、その他のサンプル処理に関する情報、を含むこともできる。
【００７７】
本来的データ３０５は、ターゲット生体サンプルの本来的特性のデジタルデータを表す。本来的データ３０５の例としては、サンプルタイプ、質量、サイズ、形状、密度、記述子、デジタル署名、その他のサンプルに関する特徴、がある。興味深い実施形態において、本来的データ３０５は、サンプルに関する不変本来的属性データ（ターゲットサンプルが処理されても変わらない本来的属性）を含む。例えばゲノムシーケンス（例：全ゲノムシーケンス、全エクソームシーケンス、既知の変異、ＳＮＰパターン、ＲＮＡシーケンスデータ、プロテオーム、など）は、不変本来的特性の１タイプである。さらにサンプルトラッキングチェーン３４０は、本来的データ３０５内の１以上の属性によって、データベース内に格納しインデックス化することができる。
【００７８】
ジェネシスブロック３１０−０は、ターゲットサンプルのゼロ状態と等価な時刻（Ｔ０；ｔ＝０）においてインスタンス化される。ジェネシスブロック３１０−０は、様々なデータソース（例：患者データ３０３、本来的データ３０５、外部データ３０７、など）から取得した関連データを含む。これらは適切な承認または認証が得られれば取得することができる。さらにジェネシスブロック３１０−０は、ブロックトークン（ＨＴ０参照）を含む。ブロックトークンは、ブロック内に含まれるデータの関数として生成され、これを用いてブロックを識別することができる。図示する例においてブロックトークンは、ハッシュアルゴリズムの実装にしたがって、入力データの関数として生成したハッシュダイジェスト（ＨＴ０）である。このアプローチを用いて、外部データ３０７に依拠するハッシュダイジェストを生成することができる（ただし必須ではない）。これは外部ハッシュダイジェストを含み、これによりいくつかの利点がある。第１に、外部利害関係者は、利用可能データからＨＴ０を再計算することにより、ジェネシスブロック３１０−０内のデータが正しいことを検証することができる。第２に、ジェネシスブロック３１０−０内のデータが変更された場合、利害関係者はその変化を検出することができる。再計算したハッシュはジェネシスブロック３１０−０内に格納された値とは異なるからである。第３に、利害関係者は、ジェネシスブロック３１０−０内のデータが、外部ハッシュが外部公開ソースによって存在を検証された時点に対応するタイムフレームにおいて存在したことを検証することができる。
【００７９】
実施形態においてジェネシスブロック３１０−０は、静的データを用いて形成できる。患者に関連するデータは時間的に固定されている場合がある。例えば社会保障番号、生年月日、患者サンプルを取得した位置、である。その他データは変化する可能性がある。例えば患者名、バイオマーカレベル、予後、などである。したがって実施形態において、ジェネシスブロックのハッシュダイジェストは静的データを用いて形成でき、同じ静的データと後に比較するために格納しておくことができ、これによりジェネシスブロックの信頼性を検証できる。他例において、属性値ペアとしてデータをデータベース内に格納し、これによりデータフィールドが変化したことを示すことができる。したがって実施形態において、静的データはハッシュ関数の入力として選択することができ、他実施形態において静的データと可変データをともにハッシュ関数の入力として選択できる。
【００８０】
ブロックトークンを生成できるアルゴリズムは多くあるが、ハッシュアルゴリズムの例を参照として示す。ハッシュ関数の例としては、ＭＤ５、ＳＨＡ（例：ＳＨＡ−１、ＳＨＡ−２、ＳＨＡ−３、ＳＨＡ−２５６、ＳＨＡ−５１２、など）、Ｗｈｉｒｌｐｏｏｌ、ＢＬＡＫＥ２、ｓｃｒｙｐｔ、その他ハッシュ関数がある。一般に、サンプルトラッキングチェーン３４０が改竄に対してより堅牢となるように、セキュアなハッシュ関数ほど望ましい。したがって、ＳＨＡベースハッシュはＭＤ５よりも望ましい。ＭＤ５は破られたからである。さらに、大きいダイジェストを生成するハッシュ関数ほど、衝突可能性を減少させるので望ましい。したがってＳＨＡ−５１２はＳＨＡ−２５６よりも望ましい。実施形態において、計算によって破ることが困難となるように、ダイジェストを生成するためにより時間のかかるハッシュ関数を有することが望ましい。その実施形態において、ｓｃｒｙｐｔはＳＨＡ−５１２よりも望ましい。
【００８１】
ブロックトークンを生成するために用いることができるその他タイプの関数としては、ＵＵＩＤ生成関数（例：ＲＦＣ４１２２など）、ＧＵＩＤ生成関数、その他タイプのＩＤ生成関数がある。より興味深い実施形態において、ブロックトークンはできる限りユニークとなるように生成されるとともに、ブロック内に含まれるデータに依拠し、外部データ（例：外部ハッシュダイジェストなど）に依拠する場合もある。ヘテロブロックトークンの例としては、ＧＵＩＤと、ブロックデータおよびＧＵＩＤから生成したハッシュダイジェストとを有する文字列がある。さらに、非ハッシュベース関数を利用しつつ所望の特徴を期待することができる。
【００８２】
図３に示す例に戻る。ワークフロー３２０を参照されたい。ワークフロー３２０は、ターゲット生体サンプルから生成した組織スライドの顕微解剖領域を生成することにフォーカスした包括的ワークフローを表す。ワークフロー３２０は包括的ワークフローの一部を表しているが、本技術は多数のステップやタスクを有するより複雑なワークフローとともに用いることもできる。ワークフロー３２０は、１以上のスライド上に配置されたターゲット生体サンプルから開始する。これを未染色スライド３２０−１Ａから３２０−１Ｎで示し、まとめてスライド３２０−１とする。これら各スライドはターゲットサンプルの断面を含む。スライド３２０−１のコレクションは、サンプルの３次元構造を表すことを理解されたい。したがって、このステージにおけるサンプルの１つの本来的特性は、推定３Ｄモデルまたは形状を含む場合がある。したがって、ターゲット生体サンプルの２Ｄイメージと３Ｄモデルの、１以上のサンプル状態オブジェクトから様々なブロックを生成することができる。
【００８３】
図示する例において、未染色スライド３２０−１はまとめて、生体サンプルの新状態を表す。新状態を用いて、サンプルトラッキングチェーン３４０内の新ブロック３１０−１を生成する。この場合、スライド３２０−１上の組織の本来的特性は、個別にまとめて、ブロック３１０−１のソースとして用いることができる。これは本来的データとしてスライドのデジタルイメージを含む（例：全体スライドイメージ、組織イメージ、など）。さらに、その他本来的特性をコンパイルすることができる。これは、組織の境界（例：エッジ、輪郭、など）、形状、サイズ、特徴、その他の組織の側面を含む。ブロック３１０−０と同様に、ブロック３１０−１も外部データを組み込むことができる。これは、ワークフローメタデータ（例：技術者ＩＤ、ワークフローＩＤ、ワークフロータスク、監査証跡情報、ＩＲＣ６２３０４準拠データ、タイムスタンプ、など）、先述した信頼性タイムスタンプとしての他の外部ハッシュダイジェスト（例：ＢｉｔＣｏｉｎカレントブロックハッシュ、ＬｉｔｅＣｏｉｎカレントブロックハッシュ、公開台帳ハッシュ、など）、を含む。新状態（本例においては状態Ｔ１）に対応するデータがコンパイルされると、ブロック３１０−１は１以上のリンク３３０を介して前状態へリンクすることができる。
【００８４】
実施形態において、各ブロック３１０は、データストアまたはデータベース内に個別レコードとして格納することができる。この場合、リンク３３０は、データメンバーブロック３１０−１を備える。ブロック３１０−１は、ブロック３１０−０のＩＤに対応する値を有する。他実施形態において、ブロック３１０−０と３１０−１はリンクリストを形成し、各ブロックは他ブロックをポイントする。より興味深い実施形態において、リンク３３０は、上述のブロックチェーンを形成するリンクハッシュダイジェストを備える。現サンプル状態オブジェクトは、前状態ブロックトークン（例：ハッシュダイジェストなど）と現状態データに基づき生成したハッシュダイジェストを介して、前サンプル状態オブジェクトへ“リンク”を戻す。換言するとブロック３１０−１は、ブロック３１０−１のデータをハッシュ計算することとブロック３１０−０のハッシュダイジェスト（すなわちＨＴ０）により生成したハッシュダイジェストの形態を有するブロックトークン（すなわちＨＴ１）を含む。このブロックトークンはリンク３３０である。実施形態において、ハッシュベースブロックトークンと、隣接ブロックへのポインタを、ともに用いることができる。
【００８５】
ブロック３１０−１は、未染色スライド３２０−１Ａから３２０−１Ｎまでの全データのコンパイルを有するように図示している。しかし各スライドは、サンプルトラッキングチェーン３４０内の自身のブロックを有していてもよい。この場合、サンプルトラッキングチェーン３４０は、多くのより小さいブロックのチェーンを有する。他実施形態において、スライドからの情報は、ツリー構造に配置することができる。ツリー内の各ブランチは単一スライドの状態を表し、ツリーのルートはブロック３１０−１を表す。このシナリオにおいて、サンプルブロックチェーン３４０は、Ｍｅｒｋｌｅツリーとして配置し、複数の小ブロックからハッシュダイジェストを容易かつ低遅延アクセスで生成できるようにすることができる。したがって本明細書の発明特定事項は、線形チェーン以外のデータ配置を含み、これはバイナリツリー、ＡＶＬツリー、サイドチェーン、その他データ構造を含む。
【００８６】
ワークフロー３２０は続いて、未染色スライド３２０−１を染色スライド３２０−２Ａ〜３２０−２Ｎ（まとめて染色スライド３２０−２と呼ぶ）へ変形する。この例において、未染色スライド３２０−１と染色スライド３２０−２は１対１の対応関係がある。ただし実施形態において、このような１対１関係は必須ではない。例えば実施形態において、１つの物理試料をサブ試料の複数グループへ分割し、各グループに対して異なる処理をすることができる。染色スライド３２０−２はそれぞれ、同じ染色技術を用いてまたは異なる技術を用いて染色することができる。例として、染色スライド３２０−２Ａはヘマトキシリンで染色し、他の染色スライド３２０−２ＢはＰＡＳジアスターゼで染色することができる。この場合、ブロック３１０−２はスライドの染色ＩＤ情報を含む。各染色スライド３２０−２Ａ〜３２０−２Ｎは、望ましくは標準プロセスにしたがってデジタル化し、スライドのデジタルイメージを生成することができる；全スライドイメージは例えばＳＶＳフォーマット（すなわち、ＯｐｅｎＳｌｉｄｅフォーマット；ＵＲＬopenslide.org/formats/aperio/参照）で格納される。その他フォーマットとしては、Ｈａｍａｍａｔｓｕフォーマット、Ｌｅｉｃａフォーマット、ＭＩＲＡＸフォーマット、Ｐｈｉｌｉｐｓフォーマット、Ｓａｋｕｒａフォーマット、Ｔｒｅｓｔｌｅフォーマット、Ｖｅｎｔａｎａフォーマット、汎用タイルフォーマット、その他タイプのビジュアルスライドフォーマットがある。これらのデジタルイメージは、スライド上のサンプルの本来的性質を表し、ブロック３１０−２の一部となる。
【００８７】
実施形態において、染色スライド３２０−２Ａ〜３２０２Ｎは、多重蛍光免疫組織染色（ＩＨＣ）有効化特性評価を各スライドに対して適用することにより生成することができる。例えば、ＰｅｒｋｉｎＥｌｍｅｒ（登録商標）（例：Ｖｅｃｔｒａ（登録商標）撮像システム、Ｎｕａｎｃｅ（登録商標）ＦＸ多重バイオマーカ撮像システム、など）またはＯｐｔｒａ  Ｓｙｓｔｅｍｓ（ＴＭ）（例：ＯｐｔｒａＳｃａｎ（登録商標）自動スキャン高解像度スキャンシステム）が提供する１以上の撮像システムを利用することができる。撮像後、スライドから生成した光スペクトルに基づき染色スライドから仮想スライドを生成することができる。したがって各染色スライド３２０−２Ａ〜３２０−２Ｎは、サンプルの所望する本来的特徴を弱める複数の仮想スライドを生み出すことができる。ＩＨＣ特性評価からの各スライドイメージまたはデータファイルは、光の観察波長（例：３５０ｎｍ〜９００ｎｍ、など）などの光スペクトル情報を含む。興味深いことに、スライドの各“スペクトル”ビューは、所望であれば別アルゴリズムにしたがってデジタル分析して、１以上の別の本来的特徴（例：記述子、メトリクス、など）を生成することができる。さらにスライドの各領域は、領域内に見られる集合的本来特徴にしたがって、それぞれ異なる分析をすることができる。例えば高い核密度を有する領域は、高いエッジ記述子密度を有する領域とは異なる分析をすることができる。密度に基づき異なる技術を用いてイメージの特定領域を認識または分類する技術の例は、Ｊａｂｅｒ等の米国特許出願２０１５／０１６４７４号、発明の名称“Feature Density Object Classification, Systems and Methods”、２０１４年１２月９日出願、に記載されている。
【００８８】
デジタル化スライドイメージは、サンプルトラッキングチェーン３４０内の次ブロック（本例においてはブロック３１０−２）へ組み込むためにコンパイル（例：ファイル、生データ、ＢＬＯＢ、マークアップ言語ファイル、など）することができる。実施形態において、デジタルスライドイメージは、ブロックの一部でなくともよい。この場合、ブロック３１０−２はスライドイメージが格納される場所へのポインタを含む。ポインタは、デジタルオブジェクトＩＤ（ＤＯＩ）、ＵＲＬ、ＵＲＩ、スライドＩＤ（例：ＧＵＩＤ、ＵＵＩＤ、など）、その他タイプのスライドアドレスを示すことができるアドレスを含む。このアプローチは、公開分散台帳を利用するとともに実データを機密保持する必要がある必要シナリオにおいて有用である。
【００８９】
染色スライド３２０−２、ブロック３１０−２のデジタル化イメージは、ワークフローのこのステージにおいてサンプルを識別することを補助する追加情報を含むこともできる。各デジタル化イメージは、イメージ処理アルゴリズムの１以上の実装によって処理して、識別特徴を得ることができる（例：記述子、テクスチャ、波長、密度、メトリクス、など）。上述したように、識別特徴は、イメージ記述子を含む（例：ＳＩＦＴ、ＨＯＧ、エッジ記述子、ＴＩＬＴ、など）。ＳＩＦＴは、Ｌｏｗｅの米国特許６，７１１，２９３号、発明の名称“Method and Apparatus for Identifying Scale Invariant Features in an Image and Use of Same for Locating an Object in an Image”、２０００年３月６日出願、においてより完全に記載されている。エッジ記述子の例は、Ｓｏｎｇ等の米国特許９，４１２，１７６号、発明の名称“Image-Based Feature Detection using Edge Vectors”、２０１５年３月６日出願、に記載されている。アルゴリズムが生成した結果得られる記述子は、ブロック３２０−２へコンパイルすることができ、サンプルトラッキングチェーン３４０および／またはブロック３２０−２をインデックス化して後に取得するために用いる。興味深いことに、サンプルトラッキングチェーン３４０へこのような記述子を組み込むアプローチは、イメージベースオブジェクト認識技術を用いて、実イメージデータ（気密である場合もある）が提示されることを必要とせず、ブロック３２０−２を取得することができる。
【００９０】
新規生成染色オブジェクトへデータがコンパイルされると、ブロック３１０−２はそのブロックトークンを生成することによりファイナライズされる。ブロック３１０−１と同様に、ブロック３１０−２のブロックトークンは、新状態のコンパイルデータと前状態ブロック３１０−１からのハッシュダイジェスト（この場合はＨＴ１）のハッシュダイジェストとして示している。新ハッシュダイジェストＨＴ２は、リンク３３０がブロック３１０−１へ戻ることを表す。ブロック３２０−２の実施形態によっては、ブロック３１０−２内にその他形態のリンク３３０（例：ＧＵＩＤ、ＵＵＩＤ、ＵＲＬ、レコードＩＤ、など）を含むことができる。
【００９１】
記載簡潔のため、例示ワークフロー３２０は、通常ワークフローにおいて登場するステップのうち１以上をスキップしている。これは、顕微解剖スライド３２０−３Ａ〜３２０−３Ｎ（まとめて顕微解剖スライド３２０−３）（これらは特に関心があるもの）へフォーカスするためである。顕微解剖スライド３２０−３は、ＬＣＭなどを介してスライドが顕微解剖された後における、ターゲット生体サンプルの状態を表す。スライド上の組織サンプルには１以上の穴が残されている。参考として、図５はスライドイメージ例を示す。左イメージは、顕微解剖を実施すべき個所を表す腫瘍マークアップを示す組織サンプルを示す。マークアップは、病理学医が生成した複数の顕微解剖マスクを示す。右イメージは、同じ組織サンプルの顕微解剖後を示す。これは顕微解剖スライド３２０−３の１つに対応している。顕微解剖後組織は、ターゲット生体サンプルの新状態を表す。組織サンプルは、様々な形状の複数のホールを備える。ホールはサンプルの新たな本来的特徴であり、デジタル的に特性評価できる。上述のように、穴は１以上の形状記述子によって特徴付けることができる。サンプル記述子を用いて、新サンプル状態および／またはサンプルトラッキングチェーン３４０をインデックス化することができる。顕微解剖スライド３２０−３は、ワークフロー３２０の前ステージ中において生成した腫瘍マークアップまたはマスクに対して検証できることを、理解されたい。図５の左側イメージのマスク形状の類似性は、右側イメージの実際の顕微解剖穴に対応する。各領域の前後形状記述子は、個別的または集合的に比較することができる。実施形態において、前後形状記述子が十分類似しておりまたは閾値その他同様の条件以内のものである場合、顕微解剖後スライドは、顕微解剖前スライドに対して正しい状態であるとみなされる。類似性測定結果は、形状記述子の性質に応じて、２つの形状記述子間のユークリッド距離に基づくことができる。
【００９２】
その他形態の検証を用いることもできる。各ブロックが想定される次状態データ（すなわち外部データ）を含む実施形態において、サンプルトラッキングチェーン３４０を処理するサンプルトラッキングエンジンは、前サンプル状態オブジェクトにおける想定次ステージと現在状態と比較することができる。想定次ステージと現在状態とが合致した場合、現在状態は正しい状態を備えているとみなすことができる。１例は顕微解剖マスクについて上述した。その他例としては、未染色スライド３２０−１と対応するブロック３１０−１が想定染色情報（例：スペクトル情報、想定色、など）を含むシナリオがある。染色スライド３２０−２が観察されると、観察色またはスペクトル情報（例：多重ＩＨＣなど）が測定され、想定染色情報と比較される。２つがマッチング条件以内で合致すれば、染色スライド３２０−２は正しいとみなされる。したがって発明特定事項は、ワークフロー状態をサンプルトラッキングチェーン３４０の関数としてリアルタイム検証する概念を含む。
【００９３】
顕微解剖スライド３２０−３内の穴を特徴付けると、スライド内の穴の配置を特徴付けることができる。スライド内の穴は、そのスライドの内在的バーコードに例えることができる。したがってスライドが撮像されると、ホールをデジタル解析して１以上の全スライド記述子を生成し、これを用いてスライドを識別またはインデックス化することができる。記述子の例としては、組織全体によって包含される領域に対する各ホールの領域を表すヒストグラムがある。ヒストグラムのビンは、組織の重心から最外周までの相対距離で配置することができる。組織重心から穴重心までの半径方向距離は、その穴が属するビンを決定する。ヒストグラム内のビン個数は、任意の実際的数でよく、例えば５、１０、１５、またはそれ以上である。この記述子は回転不変であり、イメージ解像度も不変である。したがってユーザは、スライドの同一イメージを同様の記述子で再生成する必要はない。
【００９４】
前ブロックとサンプル状態のように、イメージデータおよび／または穴記述子は、データセットへコンパイルして、ターゲット組織の新状態を表すブロック３１０−３へ組み込むことができる。ブロックチェーンを構築する観点からは、ブロック３１０−３は、ブロックデータ（例：顕微解剖スライド、穴形状記述子、穴配置記述子、などのうち１以上）および前状態のブロックトークン（すなわちブロック３１０−２からのハッシュダイジェストＨＴ２の関数として生成したハッシュダイジェスト（すなわちＨＴ３）の形態で状態を表すブロックトークンを有する。新ハッシュダイジェストＨＴ３はブロック３１０−２へリンク３３０を戻す。
【００９５】
説明目的のため、サンプルトラッキングチェーン３４０は４つの状態を表す４つのブロックのみを有しているが、これに限定するものではない。むしろサンプルトラッキングチェーン３４０は、任意数のブロックおよび／または状態を有してもよいことは明らかである。チェーンは、その性質に応じて、数千、数百万、それ以上のブロックを有することができる。
【００９６】
サンプルトラッキングチェーン３４０は、単一スタンドアロンチェーンとして示している。実施形態においてサンプルトラッキングチェーン３４０は、その他多くの特徴を有するより長い構造であってもよい。例えばサンプルトラッキングチェーン３４０は、患者ヘルスケアブロックチェーンへリンクしまたはこれからリンクするサイドチェーンの形態をとることができる。他の同様なシナリオにおいて、サンプルトラッキングチェーン３４０は患者ヘルスケアブロックチェーンの一部であってもよい。本アプローチを利用するヘルスケアブロックチェーンの例は、Ｗｉｔｃｈｅｙの米国特許公開２０１５／０３３２２８３号、発明の名称“Healthcare Transaction Validation via Blockchain Proof-of-Work, Systems and Methods”、２０１５年５月１３日出願、に記載されている。
【００９７】
サンプルトラッキングチェーン３４０は、患者またはサンプル固有構造の一部に限定されないが、より大きいデータコレクションの一部であってもよい。具体的には、サンプルトラッキングチェーン３４０は、研究進捗に対応するデータブロックを備えるより大きい医学的研究チェーンの一部であってもよい。医学的研究チェーンの各ブロックは、研究進捗と患者のヘルスケアデータを経時整列し、患者の個人トラッキングチェーン３４０を含む。個人トラッキングチェーンは、研究ブロックチェーンに対するサイドチェーンであってもよい。このアプローチの利点は明確である。このような“研究トラッキングチェーン”を提供することにより、データが収集されると多大な困難をともなうことなく変更することができないようにすることができる。誤データを導入するためにチェーン全体を再構築する必要があるからである。したがって研究データは、研究完了後の偽造に対してより堅牢となる。実施形態において、公開分散ブロックチェーン（秘密チェーンではなく）を用いることにより、データ偽造はさらに困難となる。そのような偽造は公開外部監視にさらされるからである。本技術によれば、各ブロックの計算は時間効率よく実施することができ、これによりサンプルチェーンの状態計算間のタイムラグを最小化できる。
【００９８】
サンプルトラッキングチェーン３４０をインスタンス化することができる利用可能技術は多く存在する。単純な実施形態において、サンプルトラッキングチェーン３４０は、再帰的ハッシュダイジェストとポインタによってリンクされたデータブロックセットを備える。各ブロックはデータベース内の別レコードとして格納できる。ただしより興味深い実施形態は、サンプルトラッキングチェーン３４０のインスタンス化を、ブロックチェーンが秘密台帳または分散公開台帳の一部である真性ブロックチェーンとして提供する。サンプルトラッキングチェーン３４０を生成するために用いることができる既存技術としては、ＢｉｔＣｏｉｎ、Ｅｔｈｅｒｅｕｍ（ＵＲＬwww.ethereum.org参照）、Ｈｙｐｅｒ  Ｌｅｄｇｅｒ  Ｐｒｏｊｅｃｔ（ＵＲＬwww.hyperledger.org参照）、などがある。
【００９９】
ブロックチェーンのブロックが患者情報を含む観点から、データは１以上の暗号技術（例：３ＤＥＳ、ＡＥＳ、ＥＣＣ、など）を介してセキュアにすることができる。例えばサンプルトラッキングチェーン３４０のブロックに格納されているプライベートデータは、患者の秘密鍵に基づき暗号化できる。患者その他認証エージェントから承認されると、利害関係者は既存の鍵交換技術を用いて、患者の鍵に基づきデータに対してアクセスすることができる。サンプルトラッキングチェーン３４０内のプライベートデータに対するアクセスは、準同形環境において１以上のセキュアセッションを確立することを介して実施できる。これは、Ｓｏｏｎ−Ｓｈｉｏｎｇ等の米国特許公開２０１６／０１０５４０２号、発明の名称“Homomorphic Encryption in a Healthcare Network Environment, Systems and Methods”、２０１５年７月２１日出願、に記載されている。
【０１００】
興味深いことに、サンプルトラッキングチェーン３４０は、上述のようにデータを格納し、または文書として外部参照できる。例えばサンプルトラッキングチェーン３４０は、ＵＲＬを介して参照することができる。ＵＲＬのドメインはサンプルトラッキングチェーン３４０および／またはブロックを示す（例：www.<sample chain domain name>.com/<block ID>/<data member ID>/、など）。サンプルトラッキングチェーン３４０は、ＤＯＩによって参照しまたはＤＯＩをポイントすることができる。さらにサンプルトラッキングチェーン３４０は、患者に対応する健康オブジェクトＩＤ（ＨＯＩ）によって参照しまたはＨＯＩをポイントすることができる。ＨＯＩは、Ｓｏｏｎ−Ｓｈｉｏｎｇの米国特許２０１４／０１１４６７５、発明の名称“Healthcare Management Objects”、２０１４年１月３日出願、がより詳細に記載している。
【０１０１】
実施形態において、サンプルトラッキングチェーン３４０はグラフデータベース内に格納することができる。サンプルトラッキングチェーン３４０内の各状態またはブロックは、グラフデータベーススキーマ内のノードとして格納することができる。ある状態から他の状態への遷移は、ノード間のエッジを表す。さらに外部情報をノードおよび／またはエッジの属性として格納することができる。したがって、グラフデータベースを用いて、個々のサンプルトラッキングチェーン３４０についての関連情報のみならず、同様の属性と同様のグラフを有するサンプルトラッキングチェーン３４０の集合から関連情報を高速取得することができる。Ｒ＆Ｄ研究または臨床試験研究を格納または分析し、大量の群にわたって多数の患者についてシステムがサンプルトラッキング情報を格納する場合、このアプローチは有用である。サンプルトラッキングチェーン３４０を格納数ために利用できるグラフデータベースの例としては、Ｎｅｏ４ｊ、ＯｐｅｎＣｏｇ、ＡｒａｎｇｏＤＢなどがある。実施形態において、ＯｐｅｎＣｏｇなどのグラフデータベースはＡＩフレームワークを提供しており、サンプルトラッキングチェーン３４０が患者の治療と結果に連結している場合は、より望ましい。このような連結は、患者のサンプルトラッキングチェーン３４０と前の既知サンプルトラッキングチェーンおよび結果との比較に基づき、新患者の結果についての自動理由付き仮説を生成するための、確実なソースを提供する。サンプルトラッキングチェーン３４０のグラフデータベースを利用するために用いることができる理由エンジンの例は、Ｓｏｏｎ−Ｓｈｉｏｎｇの米国特許９，２６２，７１９号、発明の名称“Reasoning Engines”、２０１２年３月２２日出願、に記載されている。
【０１０２】
サンプルトラッキングチェーン３４０は、１以上の規制に対するコンプライアンスの確実なソースを提供することを理解されたい。例えばサンプルトラッキングチェーン３４０は、ＩＥＣ６２３０４監査証跡要件、２１ＣＦＲｐａｒｔ１１要件、ＨＩＰＰＡ規制、ＨＬ７サポート、その他に準拠するブロックレベルデータを含む。
【０１０３】
図４は、デジタルサンプルトラッキングチェーンを管理または生成するコンピュータ実装方法４００の例を示す。方法４００のステップは、非一時的コンピュータ読取可能メモリに格納されたソフトウェア命令にしたがって、１以上のプロセッサによって実行できる。方法４００にしたがってサンプルトラッキングエンジンまたは検索エンジンとして動作するように構成されたコンピュータデバイスの例としては、医療撮像デバイス（例：スライドスキャナなど）、携帯電話、ｗｅｂサーバ、ワークステーション、タブレットコンピュータ、クラウドベースサーバ、その他サンプルの本来的状態情報にアクセスできるコンピュータデバイスがある。
【０１０４】
方法４００はステップ４１０から開始する。ステップ４１０は、サンプルトラッキングチェーンのジェネシスブロックを生成する。上述のジェネシスブロックは、ターゲット生体サンプルの本来的特性または特徴を含むデジタルデータのブロックである。本来的特性は、通常はソースから抽出直後のターゲット生体サンプルの初期状態を表す。本来的特性の例としては、サンプル質量、サンプル形状、サンプル個数、組織タイプ、誘電特性、機械特性、音響特性、密度、弾性、その他のサンプルに関する特性がある。ジェネシスブロックは、生体サンプルのドナーまたはソースに関するデータ（例：社会保障番号、氏名、ドナーＩＤ、など）を含む。通常の実施形態において、ドナーは人間の患者である；ただしドナーはその他タイプの動物または生体器官であってもよい。ドナーデータの例としては、サンプル位置などのサンプルドナーＩＤ、手順コード（例：ＣＰＴコードなど）、診断コード（例：ＩＣＤコードなど）、患者氏名、患者ＩＤ、スライドＩＤ、ゲノムシーケンス、住所、保険ＩＤ、その他ドナー情報がある。ジェネシスブロックは、その他ソースからの外部または外在的データを有してもよい。これは、バーコード、ＲＦＩＤコード、ラベル、ワークフローＩＤ、タスクＩＤ、監査証跡コード、その他情報を含む。ジェネシスブロックが有することができる外部データの具体例は、既存外部分散公開台帳（例：ＢｉｔＣｏｉｎ、Ｅｔｈｅｒｅｕｍ、ＨｙｐｅｒＬｅｄｇｅｒ、など）のブロックから取得したハッシュ値またはダイジェストである。外部ハッシュダイジェストは、サンプルが特定時点後に取得されたことを示す、信頼できる検証可能マーカまたはトークンを提供する。サンプルトラッキングチェーンのジェネシスブロックに対応するデータがコンパイルされると、収集したデータ（例：ドナーデータ、本来的サンプルデータ、外部データ、など）を用いて、ジェネシスブロックを実質的に識別するブロックトークンを生成する。より望ましい実施形態において、ブロックトークンはブロックデータのハッシュダイジェストを備える。このハッシュダイジェストは、１以上のハッシュアルゴリズムの実装にしたがって生成される。ジェネシスブロックがインスタンス化されると、サンプルの本来的特性その他属性（例：患者氏名、サンプルＩＤ、など）によってインデックス化されたデータベースその他記憶システムへ格納される。ジェネシスブロックは、公開または秘密分散台帳内に格納することができる。ジェネシスブロックは、サンプルの寿命を経時記録するサンプルトラッキングチェーンの初期ブロックとなる。この経時記録は、サンプルの監査証跡を提供するものといえる。実施形態においてジェネシスブロックは、静的データ（例：社会保障番号、生年月日、など）から構築できる。ハッシュダイジェストを局所的に格納して、同じデータの後時点を用いた再生成ハッシュダイジェストと比較することができる。この例において両ハッシュ値は同一となるはずであり、したがってこれを用いてジェネシスブロックの信頼性を検証できる。
【０１０５】
ステップ４２０は、存在しているサンプルトラッキングチェーンに対するアクセスを提供することにフォーカスしている。したがってステップ４２０は、検索エンジンとして動作しているデバイスの基準として、または、観察した本来的サンプル特性または特徴に基づき新サンプル状態情報によってサンプルトラッキングチェーンを更新するサンプルトラッキングエンジンとして動作しているデバイスの基準として作用する。ステップ４２０は、ターゲット生体サンプルのサンプルトラッキングチェーンに対するアクセスを取得するデバイス（例：サンプルトラッキングエンジン、サンプル検索エンジン、など）を含む。１以上の本来的特性は、ターゲット生体サンプルのデジタル形式表現から得られる。シナリオによっては、デジタルデータは生センサデータ（例：イメージセンサデータ、プローブデータ、など）を含む。他シナリオにおいてデジタルデータは、音声データ、イメージデータ、ビデオデータ、その他の医療機器がリアルタイムキャプチャしたデータまたはデジタル記録を含む。本来的特性（サンプルに関するその他データとともに）は、クエリ（例：ＳＱＬコマンド、キーワード、ルックアップインデックス、など）へコンパイルされる。１以上のサンプルトラッキングチェーンを格納しているサンプルデータベースへクエリを送信する。より望ましい実施形態において、クエリは、サンプルトラッキングチェーンがデータベース内でインデックス化されるネームスペースまたはスキーマにしたがって構築される。例えばサンプルのデジタルイメージから得た１以上のイメージ記述子は、クエリとしてサンプルデータベースへ送信される。データベースは、クエリを充足するゼロ（すなわち合致なしまたはＮＵＬＬ合致）以上のサンプルトラッキングチェーンの結果セットを戻す。イメージ記述子を用いる例に戻り、サンプルデータベースは、同様のイメージ記述子を有する１以上のサンプルトラッキングチェーンを戻す。１以上のサンプルトラッキングチェーンが戻されると、イメージ記述子がクエリイメージ記述子とどの程度合致したかにより、これらはランク付けされる。ランクは、単語頻度の変数（例：記述子）と逆文書頻度（ＴＦ−ＩＤＦ）に基づくことができる。クエリがサンプルの本来的特性およびその他データ（例：ドナー氏名、サンプルＩＤ、外部データなど）に基づき構築される観点から、外部データ入力またはサンプルラベルにおけるエラーが緩和される。サンプル情報をアーカイブする従来アプローチにおいて、サンプル情報をインデックス化するために用いるインデックスは、外部情報にのみ依拠する。この外部情報は、不正確データ入力、ミスラベリング、その他要因に起因して、人間エラーの影響を強く受ける。したがって本技術は、同様にサンプルの実際の本来的特徴に依拠することにより、フォールスポジティブを減少させ、エラーを生じやすいマニュアルプロセスを改善する。
【０１０６】
ステップ４３０は、サンプルトラッキングチェーンから前サンプル状態オブジェクトを取得する。前サンプル状態オブジェクトは、ターゲット生体サンプルの前状態を表すデータを有するサンプルトラッキングチェーンの少なくとも１つの部分を含む。サンプルトラッキングチェーンが新規観察状態に基づき新たに生成された場合、前サンプル状態オブジェクトは、ＮＵＬＬオブジェクトまたは新規観察状態に基づき生成した新規インスタンス化オブジェクトとみなすことができる。サンプルトラッキングチェーンが既に存在する場合、前サンプル状態オブジェクトはブロックチェーンからのブロックデータである。このブロックは、図３で説明したように、ブロックを識別する１以上のブロックトークンを含み、ブロックデータおよび前状態情報（サンプルの前ブロックからのハッシュダイジェスト）の関数として生成される。前サンプル状態オブジェクトは、新ブロックを生成するためのソースとして用いられる。通常の実施形態において、前サンプル状態オブジェクトは直前ブロックである。ただし前サンプル状態オブジェクトは、ターゲット生体サンプルの任意の前状態であってもよく、ターゲット生体サンプルに対応する完全ブロックチェーンであってもよい。
【０１０７】
ステップ４４０は、オプションステップであり、現在観察状態と、サンプルトラッキングチェーン内の少なくとも１つの前サンプル状態オブジェクトとの間の類似性指標を計算することにより、ターゲット生体サンプルを検証する。各状態オブジェクトはブロックチェーン内のブロックであり、生体サンプルのデジタル本来的特徴を有していることに鑑みると、現在状態のデジタル特徴を前サンプル状態オブジェクトのものと比較することができる。例として、前サンプル状態オブジェクトが全体スライドイメージを表しており、イメージ記述子を有しているものとする。これは、スライド上の組織の輪郭または境界から生成したエッジ記述子を含む。エッジ記述子を用いて、前サンプル状態オブジェクトとサンプルトラッキングチェーンをインデックス化することができる。例について引き続き説明する。現在観察状態は、同じスライドの顕微解剖後の全体スライドイメージを含むものとする。組織サンプルの一部は除去されており、１以上のイメージ記述子は除去されているが、サンプルの組織の輪郭は実質的には残っている。これは、組織の境界に対応するエッジ記述子が大部分は残っていることを意味する。したがってエッジ記述子は、複数の目的で使用できる。第１に、顕微解剖スライド内の組織境界のエッジ記述子を用いて、例えば最近傍探索に基づき（例：ｋ−ＮＮ探索、近似ＮＮ探索、など）、サンプルトラッキングチェーンまたは前サンプル状態オブジェクトを取得できる。第２に、顕微解剖組織の境界エッジ記述子は、顕微解剖前エッジ記述子と比較して、類似性指標を生成することができる。類似性指標は、最も類似している顕微解剖前後エッジ記述子のペア間のユークリッド距離の関数として計算することができる。最終類似性指標は、例えば正規化後のユークリッド距離の単純合計である；ゼロに近い場合、２つの組織サンプル状態は非常に近く、合致しているとみなすことができる。類似性指標が大きい正値を有する場合、状態は非類似である。この類似性指標において用いる閾値は、記述子の性質、指標正規化、記述子個数、その他要因に依拠する。サンプル特徴に基づく全ての類似性指標を考えることができる。したがって、２つの状態が類似している場合、新状態は検討しているターゲット生体サンプルの正しい状態とみなすことができる。
【０１０８】
ステップ４５０は、ターゲット生体サンプルの観察状態を表す現在状態を生成する。観察状態は、１以上のセンサ（例：カメラ、プローブ、など）その他データソースに対応しターゲット生体サンプルを表す生データまたはデータファイルを備える。実施形態において、観察状態はターゲット生体サンプルのデジタルイメージを含む。デジタルイメージは、例えばサンプル全体のイメージまたはサンプルの一部のイメージである。シナリオによっては、デジタルイメージは、様々な倍率（１０ｘ、２０ｘ、４０ｘ、および／またはそれ以上）でサンプルの一部をキャプチャしたマイクログラフである。組織のスライド画像において、４０ｘ倍率はセルレベルの詳細を有する。現在状態は観察状態からインスタンス化される。実施形態において、現在状態は観察状態と同じデータを格納する。この場合、現在状態と観察状態は、同じデータ構造である。より興味深い実施形態において、現在状態も、観察状態データからの１以上のデジタル特徴（例：イメージ記述子、エッジ記述子、形状記述子、各密度、ボロノイ図、など）を有する。用語“現在状態”と“観察状態”は、フルブロックオブジェクトを生成する準備過程において生体サンプルに関するデータを格納する中間データオブジェクトを意味するものとして用いていることを、理解されたい。
【０１０９】
ステップ４６０は、サンプルトラッキングチェーンへ統合する新ブロックオブジェクトを生成することにフォーカスしている。ステップ４６０は、現在状態（ステップ４５０で説明したもの）と前サンプル状態オブジェクトの関数として、現サンプル状態オブジェクトを得る。現サンプル状態オブジェクトは、サンプルトラッキングチェーンへ組み込むことができるデータの完全インスタンス化ブロックを表す。現サンプル状態オブジェクトは通常、ターゲット生体サンプルの本来的特徴を表す、現在状態からの所望するサンプル状態データ（例：イメージデータ、記述子、音声データ、ビデオデータ、など）を含む。特に興味深いのは、現サンプル状態オブジェクトは、例えばブロックトークン、ハッシュダイジェストを有し、これらは現在データと前サンプル状態オブジェクトのブロックトークンから生成されている。例えばステップ４６５に示すように、現サンプル状態オブジェクトのブロックトークンを生成するステップは、前状態のハッシュダイジェストに基づき現サンプル状態オブジェクトのハッシュダイジェストを計算するステップを含む。このハッシュダイジェストは、前状態のハッシュと現在状態データの結合である。さらにハッシュダイジェストは、同じハッシュ関数の複数回繰り返し（例：ＳＨＡ−５１２（ＳＨＡ−５１２（ｄａｔａ）））またはハッシュ関数の異種混合（例：ＳＨＡ−５１２（ｓｃｒｙｐｔ（ｄａｔａ）））を含み、これによりハッシュ競合を減少させてもよい。実施形態において、現サンプル状態オブジェクトの生成は、プルーフオブワークとして暗号パズルを解くことにより、分散台帳システム（例：Ｅｔｈｅｒｅｕｍ、ＨｙｐｅｒＬｅｄｇｅｒ、ＢｉｔＣｏｉｎ、など）内でブロックを生成することを含む。この場合、ブロックトークンは、特定署名を有するハッシュダイジェストを含む（例：先行ゼロの個数、所望ビットパターン、など）。さらに現サンプル状態オブジェクトは、外部情報（例えば外部公開台帳ハッシュダイジェスト）を組み込んで、現サンプル状態オブジェクトが特定時点において存在したことを検証することができる。
【０１１０】
ステップ４７０は、現サンプル状態オブジェクトを、サンプルトラッキングチェーン内の前サンプル状態オブジェクトへリンクする。実施形態において、前サンプル状態オブジェクトからハッシュダイジェストを生成することは、ステップ４６５で記載したリンクを形成する。他実施形態において、新規生成またはインスタンス化したブロックは、前サンプル状態オブジェクトへ戻るポインタを含み、または前サンプル状態オブジェクトは、新規生成現サンプル状態オブジェクトをポイントするポインタとともに更新することができ、これにより各ブロックが隣接ブロックへリンクする２重リンクリストを形成することができる。
【０１１１】
ステップ４８０は、現サンプル状態オブジェクトでサンプルトラッキングチェーンを更新する。実装に応じて、このステップは異なる特性を有する。リンクリストベースのシステムにおいて、現サンプル状態オブジェクトはデータベース内に格納でき、前サンプル状態オブジェクトはステップ４７０で説明したようにポインタで更新することができる。他のブロックチェーン実施形態において、サンプルトラッキングチェーンを更新して、現サンプル状態オブジェクトを表すブロックを組み込む。サンプルトラッキングチェーンは単一レコードである。サンプルトラッキングチェーンが分散台帳の一部である場合、ピアデバイス上に配置されているサンプルトラッキングチェーンは、ネットワークを介して、サンプルトラッキングチェーンに対する更新を受け取ることができる。例えば、プルーフオブワークその他“プルーフ”モデルに基づき現サンプル状態オブジェクトを生成成功したサンプルトラッキングエンジンは、１以上のデジタルフォーマット（例：ＸＭＬ、ＹＡＭＬ、ＷＳＤＬ、バイナリオブジェクト、など）にカプセル化した新ブロックとして現サンプル状態オブジェクトをパッケージングし、これを１以上のプロトコル（例：ＴＣＰ／ＩＰ、ＵＤＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、ＦＴＰ、など）で送信することにより、現サンプル状態オブジェクトを分散台帳システム内のその他ピアに対して送信することができる。
【０１１２】
台帳が分散しており、複数のコンピュータに関与する場合、ブロックチェーンを更新するための当該分野における既知のコンセンサス技術を利用することができる。これは、ブロックチェーン内の次リンクが真正であり改竄されていないことを保証するプルーフオブワークアルゴリズム、検証者に依拠してブロックを生成し、他コンピュータはブロック上でサインオフするプルーフオブステークアルゴリズム、などを含む。これら全ての技術を本明細書で用いることができる。
【０１１３】
ステップ４８５は、ターゲット生体サンプルのデジタルデータから得たデジタルサンプル特徴にしたがって、サンプルトラッキングチェーン内のサンプルトラッキングチェーンをインデックス化する。デジタルサンプル特徴は、グローバルサンプル特徴（例：全スライドイメージ記述子、組織境界エッジ記述子、など）、サンプル状態特徴記述子（例：染色、色マップ、など）、その他記述子（例：イメージ記述子、エッジ記述子、形状記述子、色記述子、テクスチャ記述子、など）を含む。サンプルトラッキングチェーンと現サンプル状態オブジェクトは、観察状態から得た本来的特徴でインデックス化することができる。本来的特徴としては、イメージ記述子、エッジ記述子、デジタル署名、測定特徴、形状記述子、メトリクス、その他の観察状態のデジタルデータから導出または測定することができる特徴がある。上述したように、サンプルトラッキングチェーンと現サンプル状態オブジェクトをサンプルの本来的特徴に基づきインデックス化することにより、データを高速かつ正しく取得できる。方法４００は、ターゲット生体サンプルの本来的特性または特徴に基づきサンプルトラッキング情報を構築することにフォーカスしているが、サンプルトラッキングチェーンとその状態オブジェクト（例：サンプルトラッキングチェーン内のブロックなど）は、外部情報（バーコード、患者ＩＤ、メタデータ、など）によってインデックス化することもできる。
【０１１４】
サンプルトラッキングチェーンは、上記１以上のステップにしたがって成長し続けることができる。その結果、トラッキングチェーンは多くの明らかな技術的利点を有する。第１に、ターゲット生体サンプルのライフサイクルは経時記録され、任意時点におけるサンプルのデジタルインデックスとして動作する本来的特徴に基づき、コンピュータデバイスを介して高速取得できる。第２に、チェーン内のブロックトークンを再計算するコンピュータデバイスを用いる外部利害関係者によってサンプルデータを検証することができる。さらに利害関係者は、既存外部公開台帳からの外部ハッシュダイジェストに基づき、データが特定時点において存在したことを検証することができる。
【０１１５】
実施形態において、サンプルトラッキングチェーンは、スタンドアロンデータ構造（例：個別データ構造）であってもよい。他実施形態において、サンプルトラッキングチェーンはより大きいブロックチェーンインフラの一部（例：ｈｙｐｅｒ  ｌｅｄｇｅｒその他ブロックチェーンベースインフラの一部）であってもよいし、既存サンプルトラッキングチェーンまたはブロックチェーンへ組み込んでもよい。他実施形態において、サンプルトラッキングチェーンは、例えば技術者や設備などに対応するより大きいブロックチェーンインフラの一部であってもよい。大きいブロックチェーンにヘルスケアデータを格納してヘルスケア履歴ブロックチェーン（ＨＨＢＣ）を生成する例は、米国特許出願１４／７１１，７４０号に記載されており、これは参照により本明細書に組み込まれる。
【０１１６】
本技術は、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を用いるＯｐｅｒａｔｉｎｇ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＯａａＳ）として利用することができる。ハッシュダイジェストのリンクリストを備えるサンプルトラッキングチェーンに対して様々な分析を実施できる。適切なインフラ上に様々なサンプルトラッキングチェーンを格納した場合、病因、科学者、企業、その他のサンプル状態オブジェクト内のデータへアクセスすることを望むエンティティは、サービスをサブスクライブして関連するデータへアクセスすることができる。また本技術を用いて、データの機密側面を格納し保持することができる。例えばイメージスライドへのポインタを含むことにより、３ｒｄパーティに対してスライドへのアクセスを提供するとともに、そのスライドに関する機密患者情報を提供しないようにすることができる。
【０１１７】
例えば特定タイプの肺癌について利用可能な顕微解剖の全てをレビューするため、または特定医療研究に対応する全ての顕微解剖をレビューするため、サンプルトラッキングチェーンをレビューして、関連するサンプル（例：肺顕微解剖領域のみ）を識別することができる。他例において、サンプルトラッキングチェーンをレビューして、特定データ技術者または特定設備において分析するデータサンプルを確立することができる。
【０１１８】
関連データの識別を促進するため、サンプルトラッキングチェーンはメタデータを含んでもよい。様々なタイプのメタデータを収集し、サンプル状態オブジェクトへ組み込んで、サンプルの特性を記述することができる。例えば１ｍｍサンプル厚さ、癌タイプ、臨床試験情報、などである。データベースを用いて、ＯａａＳサービスの一部として、様々なタイプのメタデータを格納し、これを用いてサンプルを特徴付け、および／または関心データの識別を促進することができる。本明細書の発明概念から逸脱することなく、説明したもの以外の多くの変形が可能であることは、当業者にとって明らかである。したがって発明特定事項は、特許請求範囲の要旨を除いて制限されるものではない。さらに明細書と特許請求範囲を解釈する際に、全ての用語は、文脈と整合する最も広い態様で解釈すべきである。特に、用語“備える”や“備えている”は、非排他的態様で要素、部品、またはステップを指すと解釈すべきである。これは、その要素、部品、またはステップが存在または利用され、明示的に参照していない他の要素、部品、ステップと組み合わせることができることを示す。明細書または特許請求範囲が、ＡＢＣ・・・Ｎを含むグループから選択された少なくとも１つを指している場合、そのグループの１つの要素のみを要求しており、ＡプラスＮやＢプラスＮなどではないと解釈すべきである。
【図１】
2019534525.tif 000003
【図２】
2019534525.tif 000004
【図３】
2019534525.tif 000005
【図４】
2019534525.tif 000006
【図５】
2019534525.tif 000007
【国際調査報告】
2019534525.tif 000008