(57)【要約】【課題】  細菌の種類を高精度に判定することができる細菌判定装置を提供する。【解決手段】  細菌判定装置は、細菌の代謝物としてのＶＯＣ（Ｖｏｌａｔｉｌｅ  Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ）ガスを検出する代謝物検出手段２５ａと、代謝物検出手段２５ａによって検出されたＶＯＣガスの種類に基づいて細菌の種類を判定する種類判定手段２５ｂと、代謝物検出手段２５ａによって検出されたＶＯＣガスの量に基づいて細菌の量を判定する量判定手段２５ｃとを備えることを特徴とする。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
細菌の代謝物を検出する代謝物検出手段と、
前記代謝物検出手段によって検出された前記代謝物の種類に基づいて細菌の種類を判定する種類判定手段と
を備えることを特徴とする細菌判定装置。
【請求項２】
前記種類判定手段は、前記代謝物検出手段によって検出された前記代謝物の特定の種類の量が特定の量以上である場合にのみ、前記細菌の特定の種類が存在すると判定することを特徴とする請求項１に記載の細菌判定装置。
【請求項３】
前記代謝物検出手段は、前記代謝物として２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンを検出することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の細菌判定装置。
【請求項４】
前記代謝物検出手段は、前記代謝物としてイソ吉草酸、インドール、２−ウンデカノンおよび酢酸の少なくとも１つを検出することを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれかに記載の細菌判定装置。
【請求項５】
前記代謝物検出手段によって検出された前記代謝物の量に基づいて細菌の量を判定する量判定手段を備えることを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれかに記載の細菌判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、細菌の種類を判定する細菌判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、細菌によって生成される代謝物としてのＶＯＣ（Ｖｏｌａｔｉｌｅ  Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ）ガスを検出し、検出したＶＯＣガスの種類に基づいて細菌の種類を判定する細菌判定方法が知られている。例えば、医療分野において、感染症、特に伝染病についてのＶＯＣテストの臨床応用例が非特許文献１において知られている。また、呼気における知見として非特許文献２が知られている。さらに、比色分析による敗血症バクテリア検出に関して非特許文献３が知られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Shneh Sethi, Ranjan Nanda and Trinad Chakraborty, “Clinical Application of Volatile Organic Compound Analysis for Detecting Infectious Diseases”, Clinical Microbiology Reviews., (America), American Society for Microbiology, 2013.7.1, vol.26, no.3, p. 462-475
【非特許文献２】Seong W. Choi, Mamoudou Maiga, Mariama C. Maiga, Viorel Atudorei, Zachary D. Sharp, William R. Bishai & Graham S. Timmins “Rapid in vivo detection of isoniazid-sensitive Mycobacterium tuberculosis by breath test” Nature Communications 5, 2014.9.23
【非特許文献３】Sung H. Lim, Samantha Mix, Zeyu Xu, Brian Taba, Indre Budvytiene, Anders N. Berliner, Nuria Queralto, Yair S. Churi, Richard S. Huang, Michael Eiden, Raymond A. Martino, Paul Rhodes and Niaz Banaei “Colorimetric Sensor Array Allows Fast Detection and Simultaneous Identification of Sepsis-Causing Bacteria in Spiked Blood Culture” Journal of Clinical Microbiology, American Society for Microbiology, 2014.2, vol. 52, no. 2, p. 592-598
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の細菌判定方法においては、気体の種類の検出結果に基づいてＶＯＣガスの種類を作業者が判断することによってＶＯＣガスの種類を検出し、検出したＶＯＣガスの種類に基づいて細菌の種類を作業者が判定するので、判定の度に判定結果にブレが生じ易いという問題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、細菌の種類を高精度に判定することができる細菌判定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の細菌判定装置は、細菌の代謝物を検出する代謝物検出手段と、前記代謝物検出手段によって検出された前記代謝物の種類に基づいて細菌の種類を判定する種類判定手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
この構成により、本発明の細菌判定装置は、細菌の代謝物の検出と、検出された代謝物の種類に基づいた細菌の種類の判定とに人間の判断が介在しないので、細菌の種類を高精度に判定することができる。
【０００８】
本発明の細菌判定装置において、前記種類判定手段は、前記代謝物検出手段によって検出された前記代謝物の特定の種類の量が特定の量以上である場合にのみ、前記細菌の特定の種類が存在すると判定しても良い。
【０００９】
この構成により、本発明の細菌判定装置は、細菌の代謝物と同一の物質が細菌の代謝以外の原因で僅かに存在する場合に細菌の特定の種類が存在すると誤判定する可能性を低減することができる。すなわち、本発明の細菌判定装置は、細菌の種類を高精度に判定することができる。
【００１０】
本発明の細菌判定装置において、前記代謝物検出手段は、前記代謝物として２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンを検出しても良い。
【００１１】
この構成により、本発明の細菌判定装置は、ブドウ球菌、コリネバクテリウムまたは緑膿菌によって生成される代謝物としての２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンの検出結果に基づいて細菌の種類を判定するので、ブドウ球菌、コリネバクテリウムおよび緑膿菌のいずれかが存在することを容易に判定することができる。
【００１２】
本発明の細菌判定装置において、前記代謝物検出手段は、前記代謝物としてイソ吉草酸、インドール、２−ウンデカノンおよび酢酸の少なくとも１つを検出しても良い。
【００１３】
この構成により、本発明の細菌判定装置は、ブドウ球菌、コリネバクテリウム、大腸菌および緑膿菌のいずれかによって生成される代謝物としてのイソ吉草酸、インドール、２−ウンデカノンおよび酢酸の少なくとも１つの検出結果に基づいて細菌の種類を判定するので、ブドウ球菌、コリネバクテリウム、大腸菌および緑膿菌のいずれかが存在することを容易に判定することができる。
【００１４】
本発明の細菌判定装置は、前記代謝物検出手段によって検出された前記代謝物の量に基づいて細菌の量を判定する量判定手段を備えても良い。
【００１５】
この構成により、本発明の細菌判定装置は、単に細菌の有無ではなく、細菌の量を判定するので、利便性を向上することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の細菌判定装置は、細菌の種類を高精度に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施の形態に係る細菌判定装置の構成図である。
【図２】図１に示すコンピューターのブロック図である。
【図３】図２に示す判定テーブルの一例を示す図である。
【図４】図３に示す判定テーブルを生成するための実験に使用される実験モデルの概念図である。
【図５】図４に示す実験モデルによる実験によって検出された２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンのグラフを示す図である。
【図６】図４に示す実験モデルによる実験によって検出された酢酸、イソ吉草酸、インドールおよび２−ウンデカノンのグラフを示す図である。
【図７】図２に示すコンピューターの動作のフローチャートである。
【図８】図７に示す種類判定処理のフローチャートである。
【図９】図７に示す動作において表示される、緑膿菌が存在する場合の判定結果の通知画面の一例を示す図である。
【図１０】図１に示す細菌判定装置によって検出される２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンのリボヌクレオシドからの生成図である。
【図１１】図１に示す細菌判定装置に備えられる可能性がある、紫外線の蛍光を利用した酵素センサーの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施の形態について、図面を用いて説明する。
【００１９】
まず、本実施の形態に係る細菌判定装置の構成について説明する。
【００２０】
図１は、本実施の形態に係る細菌判定装置１０の構成図である。
【００２１】
図１に示すように、細菌判定装置１０は、細菌によって生成される代謝物としてのＶＯＣガスを判定可能なガスクロマトグラフである。細菌判定装置１０は、注射器１９から分析対象の気体が注入されるための注入部１１と、水素やヘリウムなどの高純度のキャリアガスを発生させるガスボンベ１２と、気体の濃度を検出する検出器１３と、注入部１１に注入されてガスボンベ１２からのキャリアガスと混合された気体を検出器１３による検出のために成分毎に分離するガス分離カラム１４と、検出器１３による検出結果を処理するＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などのコンピューター２０とを備えている。
【００２２】
図２は、コンピューター２０のブロック図である。
【００２３】
図２に示すように、コンピューター２０は、種々の操作が入力される例えばキーボード、マウスなどの操作デバイスである操作部２１と、種々の情報を表示するＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）などの表示デバイスである表示部２２と、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク経由で、または、有線通信または無線通信によってネットワークを介さず直接に、外部の装置と通信を行う通信デバイスである通信部２３と、各種の情報を記憶する半導体メモリー、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの不揮発性の記憶デバイスである記憶部２４と、コンピューター２０全体を制御する制御部２５とを備えている。
【００２４】
記憶部２４は、細菌の種類を判定するための細菌判定プログラム２４ａを記憶している。細菌判定プログラム２４ａは、コンピューター２０の製造段階でコンピューター２０にインストールされていても良いし、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリー、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）などの外部の記憶媒体からコンピューター２０に追加でインストールされても良いし、ネットワーク上からコンピューター２０に追加でインストールされても良い。
【００２５】
細菌の種類を判定するためのＶＯＣガスの濃度を示す判定テーブル２４ｂを記憶している。
【００２６】
制御部２５は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、プログラムおよび各種のデータを記憶しているＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＣＰＵの作業領域として用いられるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）とを備えている。ＣＰＵは、ＲＯＭまたは記憶部２４に記憶されているプログラムを実行する。
【００２７】
制御部２５は、細菌判定プログラム２４ａを実行することによって、細菌の代謝物としてのＶＯＣガスを検出する代謝物検出手段２５ａと、代謝物検出手段２５ａによって検出されたＶＯＣガスの種類に基づいて細菌の種類を判定する種類判定手段２５ｂと、代謝物検出手段２５ａによって検出されたＶＯＣガスの量に基づいて細菌の量を判定する量判定手段２５ｃと、種類判定手段２５ｂおよび量判定手段２５ｃによる判定結果を通知する判定結果通知手段２５ｄとを実現する。
【００２８】
図３は、判定テーブル２４ｂの一例を示す図である。
【００２９】
図３に示すように、判定テーブル２４ｂには、ＶＯＣガスとして、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸、イソ吉草酸、インドールおよび２−ウンデカノンが含まれている。また、判定テーブル２４ｂには、細菌として、黄色ブドウ球菌、表皮ブドウ球菌、コリネバクテリウム、大腸菌および緑膿菌が含まれている。
【００３０】
図３に示す判定テーブル２４ｂによれば、例えば、黄色ブドウ球菌は、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンの検出濃度が０．２ｐｐｍ以上であることと、酢酸の検出濃度が１ｐｐｍ以上であることと、イソ吉草酸の検出濃度が０．１ｐｐｍ以上であることとの全てを満たす場合に、存在すると判定される。
【００３１】
次に、判定テーブル２４ｂを生成する方法について説明する。
【００３２】
図４は、判定テーブル２４ｂを生成するための実験に使用される実験モデル３０の概念図である。
【００３３】
図４に示すように、実験モデル３０は、三角フラスコなどの容器３１に収納された培地３２を備えている。培地３２は、グルコースの濃度が２ｍｇ／ｍＬである電解質のものであり、次に示す試薬を用いて作成される。
リン酸水素ナトリウム  ６ｇ
リン酸水素カリウム  ３ｇ
食塩  １ｇ
塩化アンモニウム  １ｇ
１Ｍ  硫酸マグネシウム  ２ｍｌ
２０％グルコース  １０ｍｌ
１Ｍ  塩化カルシウム  ０．１ｍｌ
【００３４】
実験モデル３０は、細菌３３として細菌量ＯＤ１（マクファーランド比濁法の１濁度）の黄色ブドウ球菌を培地３２に加えたもの（後述のグラフにおいてＳＡと表す。）と、細菌３３として細菌量ＯＤ１の黄色ブドウ球菌を培地３２に加え、更に細菌３３の栄養素３４として細胞数１×１０８のヒト培養細胞（Ｔ−４７Ｄ）を加えたもの（後述のグラフにおいてＳＡ＋Ｔと表す。）と、細菌３３として細菌量ＯＤ１の表皮ブドウ球菌を培地３２に加えたもの（後述のグラフにおいてＳＥと表す。）と、細菌３３として細菌量ＯＤ１の表皮ブドウ球菌を培地３２に加え、更に細菌３３の栄養素３４として細胞数１×１０８のヒト培養細胞（Ｔ−４７Ｄ）を加えたもの（後述のグラフにおいてＳＥ＋Ｔと表す。）と、細菌３３として細菌量ＯＤ１のコリネバクテリウムを培地３２に加えたもの（後述のグラフにおいてＣＳと表す。）と、細菌３３として細菌量ＯＤ１のコリネバクテリウムを培地３２に加え、更に細菌３３の栄養素３４として細胞数１×１０８のヒト培養細胞（Ｔ−４７Ｄ）を加えたもの（後述のグラフにおいてＣＳ＋Ｔと表す。）と、細菌３３として細菌量ＯＤ１の大腸菌を培地３２に加えたもの（後述のグラフにおいてＥＣと表す。）と、細菌３３として細菌量ＯＤ１の大腸菌を培地３２に加え、更に細菌３３の栄養素３４として細胞数１×１０８のヒト培養細胞（Ｔ−４７Ｄ）を加えたもの（後述のグラフにおいてＥＣ＋Ｔと表す。）と、細菌３３として細菌量ＯＤ１の緑膿菌を培地３２に加えたもの（後述のグラフにおいてＰＡと表す。）と、細菌３３として細菌量ＯＤ１の緑膿菌を培地３２に加え、更に細菌３３の栄養素３４として細胞数１×１０８のヒト培養細胞（Ｔ−４７Ｄ）を加えたもの（後述のグラフにおいてＰＡ＋Ｔと表す。）とが、それぞれ、嫌気的条件用および好気的条件用のそれぞれのために２つずつ、合計２０個、用意される。
【００３５】
そして、用意された２０個の実験モデル３０のうち、嫌気的条件用の１０個が、常圧で、保温庫内の暗い環境で３７℃に保って、振盪させずに２４時間静置される。同様に、用意された２０個の実験モデル３０のうち、好気的条件用の１０個も、常圧で、保温庫内の暗い環境で３７℃に保って、振盪させずに２４時間静置される。
【００３６】
２４時間静置された後に実験モデル３０の周囲の気体がガスクロマトグラフなどの検出方法によって検出されることによって、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンについて図５に示す検出結果が得られる。なお、図５に示すグラフにおいて、縦軸の数字は、ガスクロマトグラフにおけるピークの信号強度および時間の積であるピーク面積を示すエリア値という数値である。エリア値は、ガスクロマトグラフのメーカーによって信号強度が異なるため、単位は存在しない。また、図５に示すグラフにおいて、ドットが付された棒は、嫌気的条件での結果を示し、ドットが付されていない棒は、好気的条件での結果を示す。
【００３７】
以上においては２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンについて説明したが、同様に、酢酸、イソ吉草酸、インドールおよび２−ウンデカノンについて図６に示す検出結果が得られる。
【００３８】
判定テーブル２４ｂは、以上に説明した実験結果などに基づいて設計される。例えば、判定テーブル２４ｂに示される閾値は、細菌の代謝物として生成される気体を信号（Ｓ）、細菌の代謝以外の原因で存在する気体をノイズ（Ｎ）とした場合に、ノイズ成分の数倍以上の値であって、Ｓ／Ｎ比から求められた値に設定されると良い。例えば、黄色ブドウ球菌の判定のための２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンの濃度の閾値は、細菌の代謝以外の原因で存在する２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンの濃度の数倍以上の値に設定されると良い。
【００３９】
次に、細菌判定装置１０の動作について説明する。
【００４０】
図７は、コンピューター２０の動作のフローチャートである。
【００４１】
ガスボンベ１２によってキャリアガスが発生させられるとともに、注射器１９から注入部１１に分析対象の気体が注入されることによって、検出器１３によって気体の濃度が検出されると、コンピューター２０の制御部２５は、図７に示す動作を実行する。
【００４２】
なお、細菌によって生成される代謝物であるＶＯＣガスの量は、圧力、温度、光、気相などの様々な条件の影響を受ける。したがって、注射器１９から注入部１１に注入される気体は、特定の条件で細菌によって発生させられたＶＯＣガスが採取されたものであることが好ましい。
【００４３】
図７に示すように、代謝物検出手段２５ａは、検出器１３による検出結果に基づいて２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸、イソ吉草酸、インドールおよび２−ウンデカノンのそれぞれの濃度を検出する（Ｓ７１）。
【００４４】
次いで、種類判定手段２５ｂは、Ｓ７１における検出結果に基づいて細菌の種類を判定する種類判定処理を実行する（Ｓ７２）。
【００４５】
図８は、Ｓ７２における種類判定処理のフローチャートである。
【００４６】
図８に示すように、種類判定手段２５ｂは、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンが検出されたか否かをＳ７１における検出結果に基づいて判断する（Ｓ８１）。
【００４７】
種類判定手段２５ｂは、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンが検出されたとＳ８１において判断すると、酢酸が検出されたか否かをＳ７１における検出結果に基づいて判断する（Ｓ８２）。
【００４８】
種類判定手段２５ｂは、酢酸が検出されたとＳ８２において判断すると、イソ吉草酸が検出されたか否かをＳ７１における検出結果に基づいて判断する（Ｓ８３）。
【００４９】
種類判定手段２５ｂは、イソ吉草酸が検出されたとＳ８３において判断すると、Ｓ７１における検出結果に基づいた２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸およびイソ吉草酸のそれぞれの濃度が判定テーブル２４ｂにおける黄色ブドウ球菌の閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ８４）。
【００５０】
種類判定手段２５ｂは、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸およびイソ吉草酸のいずれかの濃度が黄色ブドウ球菌の閾値未満であるとＳ８４において判断すると、Ｓ７１における検出結果に基づいた２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸およびイソ吉草酸のそれぞれの濃度が判定テーブル２４ｂにおける表皮ブドウ球菌の閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ８５）。
【００５１】
種類判定手段２５ｂは、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸およびイソ吉草酸のそれぞれの濃度が黄色ブドウ球菌の閾値以上であるとＳ８４において判断するか、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸およびイソ吉草酸のそれぞれの濃度が表皮ブドウ球菌の閾値以上であるとＳ８５において判断すると、ブドウ球菌が存在すると判定して（Ｓ８６）、図８に示す種類判定処理を終了する。
【００５２】
種類判定手段２５ｂは、イソ吉草酸が検出されなかったとＳ８３において判断すると、インドールが検出されたか否かをＳ７１における検出結果に基づいて判断する（Ｓ８７）。
【００５３】
種類判定手段２５ｂは、インドールが検出されたとＳ８７において判断すると、Ｓ７１における検出結果に基づいた２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸およびインドールのそれぞれの濃度が判定テーブル２４ｂにおけるコリネバクテリウムの閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ８８）。
【００５４】
種類判定手段２５ｂは、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸およびインドールのそれぞれの濃度がコリネバクテリウムの閾値以上であるとＳ８８において判断すると、コリネバクテリウムが存在すると判定して（Ｓ８９）、図８に示す種類判定処理を終了する。
【００５５】
種類判定手段２５ｂは、酢酸が検出されなかったとＳ８２において判断すると、２−ウンデカノンが検出されたか否かをＳ７１における検出結果に基づいて判断する（Ｓ９０）。
【００５６】
種類判定手段２５ｂは、２−ウンデカノンが検出されたとＳ９０において判断すると、Ｓ７１における検出結果に基づいた２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンおよび２−ウンデカノンのそれぞれの濃度が判定テーブル２４ｂにおける緑膿菌の閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ９１）。
【００５７】
種類判定手段２５ｂは、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンおよび２−ウンデカノンのそれぞれの濃度が緑膿菌の閾値以上であるとＳ９１において判断すると、緑膿菌が存在すると判定して（Ｓ９２）、図８に示す種類判定処理を終了する。
【００５８】
種類判定手段２５ｂは、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンが検出されなかったとＳ８１において判断すると、インドールが検出されたか否かをＳ７１における検出結果に基づいて判断する（Ｓ９３）。
【００５９】
種類判定手段２５ｂは、インドールが検出されたとＳ９３において判断すると、酢酸が検出されたか否かをＳ７１における検出結果に基づいて判断する（Ｓ９４）。
【００６０】
種類判定手段２５ｂは、酢酸が検出されたとＳ９４において判断すると、Ｓ７１における検出結果に基づいた酢酸およびインドールのそれぞれの濃度が判定テーブル２４ｂにおける大腸菌の閾値以上であるか否かを判断する（Ｓ９５）。
【００６１】
種類判定手段２５ｂは、酢酸およびインドールのそれぞれの濃度が大腸菌の閾値以上であるとＳ９５において判断すると、大腸菌が存在すると判定して（Ｓ９６）、図８に示す種類判定処理を終了する。
【００６２】
種類判定手段２５ｂは、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸およびイソ吉草酸のいずれかの濃度が表皮ブドウ球菌の閾値未満であるとＳ８５において判断するか、インドールが検出されなかったとＳ８７において判断するか、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸およびインドールのいずれかの濃度がコリネバクテリウムの閾値未満であるとＳ８８において判断するか、２−ウンデカノンが検出されなかったとＳ９０において判断するか、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンおよび２−ウンデカノンのいずれかの濃度が緑膿菌の閾値未満であるとＳ９１において判断するか、インドールが検出されなかったとＳ９３において判断するか、酢酸が検出されなかったとＳ９４において判断するか、酢酸およびインドールのいずれかの濃度が大腸菌の閾値未満であるとＳ９５において判断すると、細菌を同定することができなかったと判定して（Ｓ９７）、図８に示す種類判定処理を終了する。
【００６３】
なお、種類判定手段２５ｂは、Ｓ８１、Ｓ８２、Ｓ８３、Ｓ８７、Ｓ９０、Ｓ９３およびＳ９４において、対象のＶＯＣガスの濃度がＳ７１における検出結果において特定の濃度以上である場合にのみ、対象のＶＯＣガスが検出されたと判断する。
【００６４】
また、図８に示す種類判定処理においては、黄色ブドウ球菌および表皮ブドウ球菌を区別せずにブドウ球菌として判定するが、種類判定手段２５ｂは、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸およびイソ吉草酸のそれぞれの濃度に基づいて、黄色ブドウ球菌および表皮ブドウ球菌を区別可能である場合には、黄色ブドウ球菌および表皮ブドウ球菌を区別して判定しても良い。例えば、種類判定手段２５ｂは、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンの検出濃度が０．２ｐｐｍ以上１ｐｐｍ未満であって、酢酸の検出濃度が１ｐｐｍ以上であって、イソ吉草酸の検出濃度が０．１ｐｐｍ以上である場合、黄色ブドウ球菌が存在すると判定しても良い。また、種類判定手段２５ｂは、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンの検出濃度が１ｐｐｍ以上であって、酢酸の検出濃度が０．５ｐｐｍ以上１ｐｐｍ未満であって、イソ吉草酸の検出濃度が０．０５ｐｐｍ以上０．１ｐｐｍ未満である場合、表皮ブドウ球菌が存在すると判定しても良い。
【００６５】
なお、図７に示すＳ７２の種類判定処理は、図８に示す処理以外の処理であっても良い。例えば、種類判定手段２５ｂは、図３に示す判定テーブル２４ｂと、Ｓ７１における検出結果とに基づいて、各細菌の存在を順番に判定しても良い。
【００６６】
図７に示すように、量判定手段２５ｃは、Ｓ７２の種類判定処理の後、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸、イソ吉草酸、インドールおよび２−ウンデカノンのそれぞれの濃度に基づいて、Ｓ７２において判定した細菌の量を判定する（Ｓ７３）。ここで、細菌の代謝物の量と、細菌の量とには、相関関係が存在する。したがって、量判定手段２５ｃは、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オン、酢酸、イソ吉草酸、インドールおよび２−ウンデカノンのそれぞれの濃度に基づいて、Ｓ７２において判定した細菌の量を判定することができる。
【００６７】
判定結果通知手段２５ｄは、Ｓ７３の処理の後、Ｓ７２における判定結果と、Ｓ７３における判定結果とを表示部２２に表示することによって通知して（Ｓ７４）、図７に示す動作を終了する。
【００６８】
図９は、緑膿菌が存在する場合の判定結果の通知画面４０の一例を示す図である。
【００６９】
判定結果通知手段２５ｄは、緑膿菌が存在するとＳ７２において判定されると、Ｓ７４において例えば図９に示す通知画面４０を表示する。
【００７０】
図９に示す通知画面４０において、グラフは、細菌判定装置１０による気体の分析波形を示す。図９に示す通知画面４０に示されるグラフにおいて、緑膿菌の判定に使用された２−ウンデカノンを示す箇所４１は、太線などの特定の線によって目立たせられている。箇所４１を目立たせる方法としては、線の太さを変える方法以外にも、破線などの線の種類を変える方法、赤色などの線の色を変える方法など様々な方法が考えられる。なお、図９に示す通知画面４０においては、２−ウンデカノンのみが目立たせられているが、緑膿菌の判定に使用された他のＶＯＣガス、すなわち、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンも同様に目立たせられても良い。また、図９に示す通知画面４０には、緑膿菌を検出したという判定結果を示すメッセージ４２が含まれている。なお、図９に示す通知画面４０には、緑膿菌の量が示されていないが、Ｓ７３において判定された、緑膿菌の量が示されても良い。
【００７１】
以上に説明したように、細菌判定装置１０は、細菌の代謝物であるＶＯＣガスの検出（Ｓ７１）と、検出されたＶＯＣガスの種類に基づいた細菌の種類の判定（Ｓ７２）とに人間の判断が介在しないので、細菌の種類を高精度に判定することができる。
【００７２】
細菌判定装置１０は、検出したＶＯＣガスの特定の種類の量が特定の量以上である場合（Ｓ８４でＹＥＳ、Ｓ８５でＹＥＳ、Ｓ８８でＹＥＳ、Ｓ９１でＹＥＳ、または、Ｓ９５でＹＥＳ）にのみ、細菌の特定の種類が存在すると判定する（Ｓ８６、Ｓ８９、Ｓ９２またはＳ９６）ので、細菌の代謝物であるＶＯＣガスと同一の物質が細菌の代謝以外の原因で僅かに存在する場合に細菌の特定の種類が存在すると誤判定する可能性を低減することができる。すなわち、細菌判定装置１０は、細菌の種類を高精度に判定することができる。
【００７３】
細菌判定装置１０は、ブドウ球菌、コリネバクテリウムまたは緑膿菌によって生成される代謝物としての２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンの検出結果（Ｓ８１）に基づいて細菌の種類を判定するので、ブドウ球菌、コリネバクテリウムおよび緑膿菌のいずれかが存在することを容易に判定することができる。
【００７４】
なお、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンは、ＣＡＳ番号が「１３６７９−８５−１」であって、２−メチルテトラヒドロ−３−チオフェノンなどの別名がある含硫黄化合物であり、コーヒー、ピーナッツ、ウイスキー、肉などの香気成分として知られている化合物である。しかしながら、人の体表面または体内に存在する細菌中から２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンが生成されることは本願の出願の時点では一般的に知られておらず、人の体表面または体内に存在する細菌が人の細胞成分を代謝することによって２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンの生成量が著しく増加することも本願の出願の時点では一般的に知られていない。すなわち、２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンが黄色ブドウ球菌、表皮ブドウ球菌、コリネバクテリウムおよび緑膿菌の代謝物であることと、黄色ブドウ球菌、表皮ブドウ球菌、コリネバクテリウムおよび緑膿菌が人の細胞成分を代謝することによって２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンの生成量が著しく増加することとは、本願の発明者らによって発見されたことであり、本願の出願の時点では一般的に知られていないことである。図１０は、細菌判定装置１０によって検出される２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンのリボヌクレオシドからの生成図である。図１０に示すように、細菌判定装置１０によって検出される２−メチルテトラヒドロチオフェン−３−オンは、環境要因由来ではなく、核酸由来で細菌に代謝されて発生したものであると予想することが可能である。
【００７５】
細菌判定装置１０は、ブドウ球菌、コリネバクテリウム、大腸菌および緑膿菌のいずれかによって生成される代謝物としてのイソ吉草酸、インドール、２−ウンデカノンおよび酢酸の少なくとも１つの検出結果（Ｓ８２、Ｓ８３、Ｓ８７、Ｓ９０、Ｓ９３およびＳ９４）に基づいて細菌の種類を判定するので、ブドウ球菌、コリネバクテリウム、大腸菌および緑膿菌のいずれかが存在することを容易に判定することができる。
【００７６】
細菌判定装置１０は、単に細菌の有無ではなく、細菌の量を判定する（Ｓ７３）ので、利便性を向上することができる。
【００７７】
細菌判定装置１０は、ブドウ球菌、コリネバクテリウム、大腸菌および緑膿菌のいずれかの細菌による感染症にかかった人の呼気または患部周囲の空気から採取された気体が注射器１９から注入部１１に注入されることによって、細菌の種類および量を判定することができる。特に、細菌判定装置１０は、種類の判定の対象である細菌が培養されなくても細菌の種類および量を判定することができるので、早期に容易に細菌の種類および量を判定することができる。したがって、ブドウ球菌、コリネバクテリウム、大腸菌および緑膿菌のいずれかの細菌による感染症にかかった人は、感染症の状態が早期に判定されることができ、その結果、最良の薬剤による治療などの処置を早期に受けることができる。
【００７８】
なお、細菌判定装置１０は、ブドウ球菌、コリネバクテリウム、大腸菌および緑膿菌のいずれかの細菌による感染症の判定に利用されることが可能であるので、ブドウ球菌、コリネバクテリウム、大腸菌および緑膿菌のいずれかの細菌による感染症の予防対策の実行後に、予防対策の対象の感染症にかかった人の有無などの判定に利用されることによって、予防対策の効果の有無の判定にも利用されることが可能である。
【００７９】
細菌判定装置１０は、判定可能なＶＯＣガスが変更されることによって、判定可能な細菌が変更されることができる。したがって、細菌判定装置１０は、ブドウ球菌、コリネバクテリウム、大腸菌および緑膿菌のいずれかの細菌以外の細菌による感染症の判定に利用されることが可能であるし、細菌による感染症以外の影響の判定に利用されることが可能である。細菌による感染症以外の影響の例としては、細菌によって発生させられる腐敗または臭気が存在する。
【００８０】
腐敗は、まな板、衣服などの物の周囲の空気、または、肉、魚などの食品の周囲の空気から採取された気体が注射器１９から注入部１１に注入されることによって、細菌判定装置１０によって判定されることが可能である。ここで、腐敗度は、腐敗の原因となる細菌の種類および量によって判定されることが可能である。
【００８１】
口臭、腐敗臭などの臭気は、臭気を放つ気体が注射器１９から注入部１１に注入されることによって、細菌判定装置１０によって判定されることが可能である。例えば、人の汗、着用した靴下などの衣類、湿ったタオルなどの衣類は、これらに存在する細菌の代謝物が原因となって、臭気を放つ。また、がん患者は、がん、すなわち、患部に生息する細菌の代謝物が原因となって、呼気、患部などが異臭を放つ場合がある。臭気についても、感染症と同様に、原因となる細菌の種類および量が細菌判定装置１０によって早期に判定されることが可能であるので、最良の薬剤による消臭などの処置を早期に受けることができる。
【００８２】
細菌判定装置１０は、ＶＯＣガスを検出するための装置として本実施の形態においてガスクロマトグラフを備えている。しかしながら、細菌判定装置１０は、ＶＯＣガスを検出するための装置として、ガスクロマトグラフ以外の装置を備えても良い。例えば、細菌判定装置１０は、ＶＯＣガスを検出するための装置として、質量分析装置、ガスセンサーなどを備えても良い。ガスセンサーとしては、例えば、半導体ガスセンサー、紫外線の蛍光を利用した酵素センサーなどが存在する。図１１は、細菌判定装置１０に備えられる可能性がある、紫外線の蛍光を利用した酵素センサー５０の一例を示す図である。
【００８３】
図１１に示す酵素センサー５０は、ＶＯＣガスの１つであるホルムアルデヒド（ＨＣＨＯ）を、共存する他のガス成分の影響を抑えて連続的に計測可能なセンサーである。酵素センサー５０は、ホルムアルデヒド、酸化型ニコチンアミドアデニンジヌクレオチド（ＮＡＤ＋）および水からギ酸、還元型ニコチンアミドアデニンジヌクレオチド（ＮＡＤＨ）およびＨ＋を生成する化学反応を触媒する酸化還元酵素であるホルムアルデヒドデヒドロゲナーゼ（ｆｏｒｍａｌｄｅｈｙｄｅ  ｄｅｈｙｄｒｏｇｅｎａｓｅ：ＦＡＬＤＨ）を固定化した感応膜５１と、ＮＡＤ＋を含む液体を感応膜５１に常時供給するとともにＮＡＤＨなどの反応生成物を洗浄除去するためのフローセル（ｆｌｏｗ−ｃｅｌｌ）５２と、ＮＡＤＨを蛍光させるための紫外線を発生させるＵＶ−ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）５３と、ＮＡＤＨによる蛍光を検出するためのＰＭＴ（ｐｈｏｔｏｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ  ｔｕｂｅ）５４と、ＵＶ−ＬＥＤ５３によって発生させられた紫外線をフローセル５２に伝えるとともに、フローセル５２において発生した蛍光をＰＭＴ５４に伝える光ファイバー５５とを備えている。酵素センサー５０は、ホルムアルデヒド、ＮＡＤ＋および水のＦＡＬＤＨによる反応生成物であるＮＡＤＨによる蛍光強度をＰＭＴ５４によって検出することによって、ホルムアルデヒドを検出することが可能である。
【符号の説明】
【００８４】
１０  細菌判定装置
２５ａ  代謝物検出手段
２５ｂ  種類判定手段
２５ｃ  量判定手段
【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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