(57)【要約】【課題】センサとして固定する細胞種の位置制御を不要にすること。【解決手段】検出装置は、それぞれ特定の受容体を発現させた複数種の細胞が配置可能な配置領域と、分子が特定の受容体に捕捉された場合に細胞から得られる検出信号を配置領域での細胞の配列順に出力する信号処理部とを有する検出部と、複数種の細胞を包含する複数種の参照分子を、配置領域に複数種の細胞が配置されたセンサアレイ上に導入するように制御する導入部と、各参照分子について、参照分子が特定の受容体に捕捉された場合に複数種の細胞から得られる第１検出信号列を細胞ごとに記憶する記憶部と、第１検出信号列と、導入部によって複数種の参照分子がそれぞれセンサアレイ上に導入された結果検出部から参照分子ごとに出力される配置領域の各配置位置に応じた第２検出信号列と、に基づいて、細胞のセンサアレイ上の配置位置および種類を同定する学習部と、を有する。【選択図】図１
2018146308.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ特定の受容体を発現させた複数種の細胞が配置可能な配置領域と、分子が前記特定の受容体に捕捉された場合に前記細胞から得られる検出信号を前記配置領域での前記細胞の配列順に出力する信号処理部と、を有する検出部と、
前記複数種の細胞を包含する複数種の参照分子を、前記複数種の細胞が前記配置領域に配置されたセンサアレイ上に導入するように制御する導入部と、
前記各参照分子について、前記参照分子が前記特定の受容体に捕捉された場合に前記複数種の細胞から得られる第１検出信号列を前記細胞ごとに記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記第１検出信号列と、前記導入部によって前記複数種の参照分子がそれぞれ前記センサアレイ上に導入された結果前記検出部から前記参照分子ごとに出力される前記配置領域の各配置位置に応じた第２検出信号列と、に基づいて、前記細胞の前記センサアレイ上の配置位置および種類を同定する学習部と、
を有することを特徴とする検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の検出装置であって、
前記センサアレイ上における前記複数種の細胞の配置位置に従って入力される前記検出部からの第３検出信号列を写像関数で写像変換することにより、検出対象分子を分析する分析部を有し、
前記分析部は、
前記検出対象分子が前記センサアレイ上に導入された場合、前記学習部による同定結果に基づいて、前記第３検出信号列の順序を変更し、当該順序が変更された前記第３検出信号列を前記写像関数で写像変換することにより、前記検出対象分子を分析することを特徴とする検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の検出装置であって、
前記学習部は、
前記第２検出信号列と、前記第２検出信号列が与えられる所定の関数から得られる出力結果と、を用いた機械学習により、前記所定の関数から前記写像関数を求めることを特徴とする検出装置。
【請求項４】
請求項２に記載の検出装置であって、
前記分析部は、
前記第３検出信号列と、前記第３検出信号列が前記写像関数に与えられた結果得られる分析結果と、を用いた機械学習により、前記写像関数を更新することを特徴とする検出装置。
【請求項５】
請求項１に記載の検出装置であって、
前記検出部は、
前記配置領域を有する絶縁基板を有し、
前記配置領域は、
前記絶縁基板に形成された前記複数種の細胞がそれぞれ配置可能な複数の開口穴を有するピクセルの集合であることを特徴とする検出装置。
【請求項６】
請求項５に記載の検出装置であって、
前記信号処理部は、
前記細胞が配置された前記ピクセルごとに、前記各ピクセルからの蛍光を検出する電界効果トランジスタであり、前記電界効果トランジスタのソース・ドレイン間電流の方向は、前記開口穴の開口が形成された前記絶縁基板の基板面に垂直な方向であることを特徴とする検出装置。
【請求項７】
請求項６に記載の検出装置であって、
前記信号処理部は、
前記ソース・ドレイン間電流の方向に前記電界効果トランジスタを複数段有することを特徴とする検出装置。
【請求項８】
請求項２に記載の検出装置であって、
前記検出部からの前記第２検出信号列の出力先を前記学習部に、前記検出部からの前記第３検出信号列の出力先を前記分析部に、切り替える切替部を有することを特徴とする検出装置。
【請求項９】
請求項１に記載の検出装置であって、
前記配置領域を覆うように空間を形成するチャンバと、
前記チャンバに、第１電解質溶液、前記複数種の細胞が播種された第２電解質溶液、または、前記配置領域に配置された前記複数種の細胞を分解する界面活性剤溶液を供給する供給源と、
検出対象分子を前記チャンバ内に供給する循環系と、
前記チャンバ内の液体を前記チャンバから廃棄する廃棄系と、
前記供給源から前記チャンバへの前記第１電解質溶液、前記第２電解質溶液、および、前記界面活性剤溶液の供給、前記循環系から前記チャンバへの前記検出対象分子の供給、および前記チャンバから前記廃棄系への廃棄を制御する制御部と、
を有することを特徴とする検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出対象を検出する検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体模倣のセンシングシステムは、嗅覚センサや味覚センサに適用可能であり、補綴器官、ロボットの検知系、センサネットなどへの応用が期待されている。センシングシステムとは、分子を検出するセンサ群と、センサ群の出力を所望の機能に活用できるように加工、出力する情報処理系と、をあわせた系を指す。生体の匂いセンシング方式の特徴の１つは、広い範囲の分子種に感度を持つセンサ素子が複数種用意されることで、少ないセンサ種数で非常に広い範囲の分子種を網羅的に検知する点である。これらの検知された情報は所望のデータへ変換されて活用される。データ変換の方法は複雑であるが、後発の学習により、環境に柔軟に対応可能である。これらの特徴により、先天的に決められたターゲットの分子のみ検出できるセンシング構成ではなく、後発学習でターゲットの分子を検知することが可能である。
【０００３】
複数のセンサから得られる出力から識別情報を得る方法としては、たとえば、特許文献１がある。特許文献１のパターン認識装置は、識別対象の入力パターンを所定ビット長の時系列データに変換する変換手段と、前記入力パターンの時系列データと参照パターンの所定ビット長の時系列データとの間で比較演算を行って、該入力パターンについての識別結果信号を出力する識別手段と、前記識別結果信号に基づき前記入力パターンの時系列データと該入力パターンに最も近似する参照パターンの時系列データとの間で演算を行って該参照パターンの時系列データを更新する学習手段とを具備する。
【０００４】
また、センサデバイスは、たとえば、特許文献２のような既存の半導体プレナプロセスを適用することができる。特許文献２の半導体記憶装置は、半導体基板上に形成されたトランジスタと前記トランジスタのソース・ドレイン端子間に接続された電圧印加によって抵抗値が変化する可変抵抗素子とを備えてなるメモリセルを縦方向、さらにアレイ状に複数個配置して３次元的にメモリセルアレイを構成する。特許文献２の半導体記憶装置は、スイッチングトランジスタの内部を可変抵抗素子、特に相変化材料で充填した２重チャネル構造としたメモリセル構造を特徴とする。特許文献２の半導体記憶装置は、電圧を印加し、スイッチングトランジスタをオフにしチャネル抵抗を上げ、内部の相変化材料側に電流を通しメモリ動作させる。また、非特許文献１は、ＢｉｏＦＥＴを開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００‐２６８０１７号公報
【特許文献２】特開２０１０‐１６５９８２号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Analyst, (2002), 127, 1137-1151: Recent advances in biologically sensitive field-effect transistors (BioFETs)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
センサアレイを用いたセンシングシステムを構築する場合、識別のための分析を行う部分（以降、分析部と呼ぶ）には、データ変換のための写像関数が実装される。実装の際には、入力の素性、すなわちピクセル毎のセンサの種類が既知である必要がある。センサアレイへの細胞固定はセンシングシステムの構成後に行われる。これは細胞の固定が電解質中で行われること、固定後も電解質を満たしておかなければならないこと、また細胞が生体であり、生存環境を保持したままセンシングシステムを構成することが困難であることに由来する。この条件下においては、ピクセル毎のセンサの種類の割り当てが分析部に写像関数を実装する時点で予め決定されているため、センサアレイ作成時には正確に細胞種を所望のピクセルに固定する必要がある。これは現状の技術では極めて困難である。
【０００８】
本発明は、センサとして固定する細胞種の位置制御を不要にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本願において開示される発明の一側面となる検出装置は、それぞれ特定の受容体を発現させた複数種の細胞が配置可能な配置領域と、分子が前記特定の受容体に捕捉された場合に前記細胞から得られる検出信号を前記配置領域での前記細胞の配列順に出力する信号処理部と、を有する検出部と、前記複数種の細胞を包含する複数種の参照分子を、前記複数種の細胞が前記配置領域に配置されたセンサアレイ上に導入するように制御する導入部と、前記各参照分子について、前記参照分子が前記特定の受容体に捕捉された場合に前記複数種の細胞から得られる第１検出信号列を前記細胞ごとに記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された前記第１検出信号列と、前記導入部によって前記複数種の参照分子がそれぞれ前記センサアレイ上に導入された結果前記検出部から前記参照分子ごとに出力される前記配置領域の各配置位置に応じた第２検出信号列と、に基づいて、前記細胞の前記センサアレイ上の配置位置および種類を同定する学習部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の代表的な実施の形態によれば、センサとして固定する細胞種の位置制御を不要にすることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本実施例にかかる検出装置の構成例を示す説明図である。
【図２】図２は、分析部の分析タスク例を示す説明図である。
【図３】図３は、センサデバイスの構造例を示す説明図である。
【図４】図４は、センサデバイスの具体的な構成例を示す説明図である。
【図５】図５は、センサデバイスの側断面図１である。
【図６】図６は、センサデバイスの側断面図２である。
【図７】図７は、検出装置の詳細な構成例を示すブロック図である。
【図８】図８は、学習部による学習処理の一例を示す説明図である。
【図９】図９は、第２制御部による割当設定処理の一例を示す説明図である。
【図１０】図１０は、変換部による検出対象分子の特定例を示す説明図である。
【図１１】図１１は、検出装置による検出処理手順例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、分析部の分析タスクの他の例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、導入部の実装例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本実施例の検出装置は、ある１つの分子にターゲットを絞ってその匂いや味を検出するのではなく、どのような匂いまたは味がするのかわからない検出対象について、様々な種類の分子を検出可能な複数種のセンサを用意し、各センサの検出結果を網羅的に判断して、検出対象がどのような匂いまたは味をするのか、すなわち、検出対象はどのような分子で構成されているのかを検出する。
【００１３】
＜検出装置の構成例＞
図１は、本実施例にかかる検出装置の構成例を示す説明図である。（Ａ）は、各種分子の信号感度特性を示すグラフ１０であり、（Ｂ）は、本実施例にかかる検出装置１００の構成例を示すブロック図である。（Ａ）のグラフ１０の横軸は、分子の種類、すなわち、分子量であり、縦軸は、イオンの濃度変化やイオンの流量などに対応する信号感度である。ｓｃＡ〜ｓｃＺは、それぞれ、細胞Ａ〜細胞Ｚの感度特性である。細胞Ａ〜細胞Ｚの各々の感度特性ｓｃＡ〜ｓｃＺは、分子量が近い他の細胞の感度特性と輻輳する。細胞Ａ〜細胞Ｚのうち最も分子量が小さい分子を示す細胞Ａから最も分子量が大きい分子を示す細胞Ｚまでの範囲が、（Ｂ）の検出装置１００が検出可能な分子の種類である。この範囲をウィンドウと称す。ウィンドウの範囲は、天然または人工を問わず、自然界に存在する全分子の範囲としてもよく、特定の分子量の範囲に絞り込んでもよい。
【００１４】
（Ｂ）において、生体と同様の匂いまたは味のセンシングを実現するため、検出装置１００は、それぞれ特定の受容体を発現させた複数種の細胞Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，…，Ｚを分子センサとして準備し、かつ、当該分子センサをアレイ上に散布したセンサアレイ１１０を有する。各分子センサ種、即ち細胞種は、たとえば、それぞれウィンドウ範囲内の分子種を検出する。当該分子種は、参照分子または検出対象分子としてピクセルアレイＰＡに与えられる。ピクセルアレイＰＡは、細胞が配置されていないマトリクス状のピクセル群であり、細胞がピクセルＰ（ｉ,ｊ）に固定されたピクセルアレイＰＡが、センサアレイ１１０である。
【００１５】
なお、受容体とは、細胞表面または細胞内部に存在し、かつ、細胞外の特定の物質と特異的に結合することにより、細胞の機能に影響を与える物質である。たとえば、嗅覚受容体は、嗅神経細胞に存在し、匂い分子の構造に結合する。たとえば、ショウジョウバエの嗅覚受容体Ｏｒ１３ａは、匂い分子２，３−ｂｕｔａｎｅｄｉｏｌや１−ｈｅｘｅｎ−３−ｏｌの構造に結合する。
【００１６】
（Ａ）に示したように、検出可能なウィンドウ範囲の分子種の感度特性は輻輳するため、センサアレイ１１０は、ウィンドウ範囲内の分子種を網羅的に検出することができる。検出可能な分子の種類は、発現させる受容体に依存する。ある種の受容体を発現した細胞匂いて、対象となる分子種が当該細胞の受容体に捉えられると、細胞内外の間でイオン（Ｎａ＋，ｋ＋，Ｃａ２＋など）の交換が生じる。検出装置１００は、この現象を利用して、イオンの濃度変化やイオンの流れそのものを、電流、電位、蛍光などの手段を用いて検出する。
【００１７】
（Ｂ）を用いて具体的に説明すると、（１）利用者は、それぞれ特定の受容体を発現させた複数種の細胞Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，…，Ｚを分子センサとして準備し、かつ、当該分子センサをアレイ上に散布したセンサアレイ１１０を、センサデバイス１０１上に構成する。（２）学習部１０３は、導入部１０２に学習指示を出力する。（３）導入部１０２は、（２）学習指示を受け付けると、参照分子となる教師信号ｔｓ１，ｔｓ２，ｔｓ３、…をセンサアレイ１１０上に順次導入する。これにより、参照分子が、センサアレイ１１０上の細胞で発現した受容体に結合する。
【００１８】
（４）センサデバイス１０１は、センサアレイ１１０からの検出信号を学習部１０３に出力する。検出信号は、参照分子が受容体に結合したことにより生じるイオン交換現象に応じた電流、電位、蛍光などの信号である。これにより、学習部１０３は、センサアレイ１１０の各ピクセル位置に配置された細胞の種類を特定する。
【００１９】
（５）検出対象分子がセンサアレイ１１０に導入される。これにより、検出対象分子が、センサアレイ１１０上の細胞で発現した受容体に結合する。（６）検出部であるセンサデバイス１０１は、検出信号を分析部１０４に出力する。この検出信号は、分析対象分子が受容体に結合したことにより生じるイオン交換現象に応じた電流、電位、蛍光などの信号である。（７）分析部は、学習部１０３の学習結果を用いて検出信号を分析し、検出対象分子を構成する細胞を特定し、分析結果として出力する。
【００２０】
このようにして、検出装置１００は、どのような匂いまたは味がするのかわからない検出対象分子について、センサアレイ１１０からの検出結果を網羅的に判断して、検出対象分子がどのような匂いまたは味をするのか、すなわち、検出対象はどのような分子で構成されているのかを検出することができる。
【００２１】
また、ピクセルアレイＰＡに固定する細胞種（受容体種）の位置、数の制御が不要となる。そのため、センサアレイ１１０の作成プロセスの作製工程数、作製技術の開発負担を低減し、作製コストの低減を図ることができる。さらに細胞の入れ替えにも対応でき、検出装置１００の長寿命化にも貢献することができる。
【００２２】
＜分析部１０４の分析タスク例＞
図２は、分析部１０４の分析タスク例を示す説明図である。分析部１０４における分析の前提として、センサアレイ１１０の各ピクセル位置にどの細胞が配置されているかが定まっており、それを分析部１０４が把握している必要がある。すなわち、センサデバイス１０１からの各ピクセルＰ（ｉ,ｊ）の検出信号列の順番が、分析部１０４が把握している細胞の順序と一致する必要がある。以下に示す分析タスク例（Ａ）〜（Ｃ）のうち、（Ａ）および（Ｂ）は、学習部１０３がない検出装置１００による分析タスク例であり、（Ｃ）は、学習部１０３を有する検出装置１００による分析タスク例である。図２の例では３種の分子種（○、△、＋で表記）が識別できた例を示す。なお、（Ａ）〜（Ｃ）の各々において、○、△、＋の総数は、分析の試行回数であり、分析対象分子の導入回数となる。
【００２３】
写像関数２００は、たとえば、図１の（Ａ）に示した各種分子の感度特性ｓｃＡ〜ｓｃＺを示すグラフ１０を表現する式である。細胞ごとの信号感度を写像関数２００に与えることにより、分子の分子量が一意に特定される。写像関数２００は、各ピクセルに配置される細胞種を想定して配置前に設定される。また、解空間の軸の数は、ウィンドウ内の細胞の個数に対応する。
【００２４】
（Ａ）は、Ｎ個の細胞が配置されるべき位置であるピクセルＰ（ｉ,ｊ）を分析部１０４が把握し、かつ、Ｎ個の細胞が分析部１０４が把握する位置に配置された場合の分析タスク例である。すなわち、完全位置制御された分析タスク例である。この場合、Ｎ個の細胞Ｓｅｎｓｏｒ１〜Ｎからの検出信号列がセンサデバイス１０１から分析部１０４に入力された場合、分析部１０４は、分析部１０４に実装された写像関数２００を介して解空間に写像する。最適な写像関数２００を設定することにより、複数の分子種に対応するデータ群は分離し、識別が可能となる。
【００２５】
（Ｂ）は、Ｎ個の細胞が配置されるべきピクセル位置を分析部１０４が把握しているが、Ｎ個の細胞が分析部１０４が把握する位置に配置されなかった場合の分析タスク例である。（Ｂ）では、細胞Ｓｅｎｓｏｒ１が配置されるべきセンサアレイ１１０のピクセル位置に細胞Ｓｅｎｓｏｒ３が配置され、細胞Ｓｅｎｓｏｒ３が配置されるべきセンサアレイ１１０のピクセル位置に細胞Ｓｅｎｓｏｒ１が配置された位置制御の失敗例である。この場合、分析部１０４は、細胞Ｓｅｎｓｏｒ１からの検出信号を代入すべき写像関数２００の変数に細胞Ｓｅｎｓｏｒ３からの検出信号を代入し、細胞Ｓｅｎｓｏｒ３からの検出信号を代入すべき写像関数２００の変数に細胞Ｓｅｎｓｏｒ１からの検出信号を代入してしまう。これにより、解空間に写像されたデータ群は、（Ａ）の場合に比べうまく分離できない事態が発生する。
【００２６】
（Ｃ）は、Ｎ個の細胞が配置された位置であるピクセルＰ（ｉ,ｊ）を分析部１０４が動的に把握する分析タスク例である。すなわち、検出装置１００は、学習部１０３により、どのピクセルＰ（ｉ,ｊ）にどの細胞が配置されたかを学習し、学習結果に応じて、センサアレイ１１０からの検出信号列の配列を変更することで、（Ａ）と同様、完全位置制御された場合の識別データが得られる。細胞をあらかじめ定めた位置に配置することは困難であるため、学習部１０３によりどの細胞がどのピクセル位置に配置されたかを学習することにより、センサアレイ１１０の構築容易性の向上と分析精度の向上とを図ることができる。
【００２７】
＜センサデバイス１０１の構造例＞
図３は、センサデバイス１０１の構造例を示す説明図である。（Ａ）は、ピクセルアレイＰＡを有するセンサデバイス１０１を示し、（Ｂ）は、ピクセルアレイＰＡの中の任意のピクセルＰ（ｉ，ｊ）を示す。ｉは、ピクセルアレイＰＡの行方向を示すインデックスであり、ｊは、ピクセルアレイＰＡの列方向を示すインデックスである。図３では、例として、６行７列のピクセルアレイＰＡが構成されている。
【００２８】
センサデバイス１０１は、第１基板３０１と、第１基板３０１に積層された第２基板３０２と、を有する。第１基板３０１は、シリコンやガラス、またはサファイヤに代表される半導体または絶縁基板である。第２基板３０２は、ＦＥＴ（Ｆｉｅｌｄ  Ｅｆｆｅｃｔ  Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）センサやＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ＭＯＳ）センサといった信号処理部が作りこまれた絶縁基板である。また、第２基板３０２は、マトリクス状に配置された複数のピクセルＰ（ｉ，ｊ）の集合であるピクセルアレイＰＡを表面（基板面）３０２ａに有する。ピクセルアレイＰＡは、細胞の配置領域となる。各ピクセルは、細胞の配置位置であり、開口した開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）を有する。Ｈ（ｉ，ｊ）の穴径は、たとえば、数十マイクロメートルに調整され、細胞が１個から数個まで固定される。図３では固定された細胞は描いていない。実際の使用時には図３のセンサデバイス１０１上には電解液が充填されており、センサとなる細胞は生体環境に近い状態で固定される。
【００２９】
開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）に固定される細胞は事前に特定の受容体を発現させた細胞である。ある種の受容体を発現した細胞では、対象となる分子種が受容体に捉えられると、細胞内外の間でイオン交換(Ｎａ＋，ｋ＋，Ｃａ２＋など）が発生する。検出装置１００は、この現象を利用してイオンの濃度変化、イオンの流れそのものを、電流、電位、蛍光などの手段を用いて検出する。このため、複数種の細胞を準備してセンサデバイス１０１上に散布することで、各細胞が開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）に固定配置される。第２基板３０２の表面３０２ａの処理方法や細胞の散布方法により、固定の位置制御精度は大きく変動するが、後述するとおり、学習部１０３により、センサデバイス１０１への細胞頒布の際の位置制御は不要となる。
【００３０】
図４は、センサデバイス１０１の具体的な構成例を示す説明図である。第２基板３０２上に箱型形状のチャンバ４００が設けられる。チャンバ４００の開口４０１の開口縁４０１ａが第２基板３０２の表面３０２ａにセンサアレイ１１０を覆うように結合される。チャンバ４００の開口４０１の底面４０６には励起光源４０７が設けられる。励起光源４０７は、センサアレイ１１０に励起光を照射する。チャンバ４００内は、電解質溶液で充填される。チャンバ４００の第１側面４０２および第１側面４０２と反対側の第２側面４０３には、それぞれ、開口縁４０１ａにわたって第１開口孔４０４および第２開口孔４０５が設けられる。第１開口孔４０４は、センサアレイ１１０に固定させる細胞や参照分子、検出対象分子をチャンバ４００内に流入させるマイクロ流路である。第２開口孔４０５は、チャンバ４００内の溶液を排出するマイクロ流路である。第２開口孔４０５は、センサアレイ１１０を構成する細胞が劣化した場合、劣化した細胞をチャンバ４００内から除去して排出する。
【００３１】
図５は、センサデバイス１０１の側断面図１である。（Ａ）は説明を簡素化するため、隣接３ピクセルＰ（ｉ−１,ｊ），Ｐ（ｉ,ｊ），Ｐ（ｉ＋１,ｊ）分の側断面を示す。（Ｂ）は、各ピクセルＰ（ｉ−１,ｊ），Ｐ（ｉ,ｊ），Ｐ（ｉ＋１,ｊ）のＦＥＴセンサ５０３の等価回路である。（Ａ）において、センサアレイ１１０が構成されている第２基板３０２上には、電解質溶液５００が充填されている。各ピクセルＰ（ｉ，ｊ）の開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）には、細胞Ａ〜Ｃが固定される。細胞Ａ〜Ｃの各表面には、受容体ＲＡ〜ＲＣが発現している。第２基板３０２内において、各ピクセルＰ（ｉ，ｊ）の開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）の周囲には、配線層５０１と、半導体層５０２と、一対の電界効果トランジスタ（ＦＥＴ）５０３ａ，５０３ｂで構成されるＦＥＴセンサ５０３と、が構成される。図５では、例としてＦＥＴセンサ５０３を挙げたが、電流、電位、蛍光を検知できるセンサであれば、ＣＭＯＳセンサやＣＣＤセンサでもよい。
【００３２】
各ＦＥＴセンサ５０３は、細胞Ａ〜Ｃの周囲の電流、電位、蛍光の変化を読み取る。たとえば、受容体を発現した細胞において、対象となる分子種が当該細胞の受容体に捉えられると、細胞内外の間でイオン（Ｎａ＋，ｋ＋，Ｃａ２＋など）の交換が生じる。センサデバイス１０１１１０の上方の励起光源４０７からセンサアレイ１１０に向けて励起光ＥＬが照射されると、細胞Ａ〜Ｃ内の蛍光物質である上記イオンを励起することで蛍光ＦＬが誘起され、ソースＳ、ドレインＤ間のチャネルにソースＳ・ドレインＤ間電流が流れる。ソースＳ・ドレインＤ間電流はゲート電極Ｇから読み出される。これにより、ＦＥＴセンサ５０３は、この蛍光の変化を検出する。
【００３３】
なお、ＦＥＴセンサ５０３を表面３０２ａに対し平行に、すなわちソースＳ・ドレインＤ間電流の流れる方向ｄが表面３０２ａに対し平行になるようにセンサデバイス１０１を作成した場合、励起光ＥＬが直接ＦＥＴセンサ５０３に入射する。したがって、ＦＥＴセンサ５０３は、本来検出すべきではない励起光ＥＬを検出してしまう。これに対し、図５の構成では、本実施例では、ＦＥＴ５０３ａ，５０３ｂのソースＳ・ドレインＤ間電流の流れる方向ｄが第２基板３０２の表面３０２ａに対し垂直である。方向ｄは励起光ＥＬの入射方向となる。このようなデバイス構成にした場合、特に蛍光変化の読み取りの際に利点がある。
【００３４】
具体的には、励起光ＥＬはＦＥＴセンサ５０３とは関係のないＦＥＴセンサ５０３よりも表面３０２ａ側の半導体層５０２で殆ど吸収されてしまう。このため、ＦＥＴセンサ５０３が励起光ＥＬを検出してしまうリスクは格段に低減する。すなわち、ＦＥＴセンサ５０３では専ら蛍光ＦＬが検出できるようになる。さらに、たとえば、ピクセルＰ（ｉ，ｊ）におけるＦＥＴセンサ５０３のゲート電極Ｇを励起光ＥＬおよび蛍光ＦＬに対して不透明な金属層とすれば、近隣のピクセルＰ（ｉ−１，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ）から漏れる蛍光ＦＬの影響も低減することができ、ピクセルＰ（ｉ，ｊ），Ｐ（ｉ−１，ｊ）間およびピクセルＰ（ｉ，ｊ），Ｐ（ｉ＋１，ｊ）間のクロストークを抑制することができる。
【００３５】
なお、図５に示した構成では、センサアレイ１１０上方から励起光ＥＬを照射する構成について説明したが、センサアレイ１１０下方、すなわち、第１基板３０１側に配置された励起光源４０７から励起光ＥＬを照射する構成としてもよい。
【００３６】
図６は、センサデバイス１０１の側断面図２である。（Ａ）は説明を簡素化するため、３ピクセルＰ（ｉ−１,ｊ），Ｐ（ｉ,ｊ），Ｐ（ｉ＋１,ｊ）分の側断面を示す。（Ｂ）は、各ピクセルのＦＥＴセンサ５０３（片側のみ）の等価回路である。図６では、表面３０２ａに垂直なソースＳ・ドレインＤ間電流の方向ｄに直列にＦＥＴを２段構成したＦＥＴセンサ５０３を有するセンサデバイス１０１を示す。ＦＥＴを２段構成とすることにより、励起光ＥＬ１は、表面３０２ａ側である上段のＦＥＴ５０３ａ１に入射されるが、ＦＥＴ５０３ａ１で吸収されるため、ＦＥＴ５０３ａ１を透過する励起光ＥＬ２は励起光ＥＬ１よりも弱められる。したがって、下段のＦＥＴ５０３ａ２は、蛍光ＦＬを検出し、励起光ＥＬ２を検出しにくくなる。これにより、蛍光ＦＬの検出精度の向上を図ることができる。
【００３７】
また、ゲート電極Ｇ１，Ｇ２は、各々独立に制御可能である。たとえば、励起光ＥＬ１の入射側である上段のＦＥＴ５０３ａ１のゲート電極Ｇ１を開いてオン状態に制御することで、励起光ＥＬ１の影響を排除することが可能となる。具体的には、たとえば、（Ｂ）において、上方から入射する励起光ＥＬ１は第２基板３０２内で吸収されるため、その強度は指数関数的に減少していく。
【００３８】
上段のＦＥＴ５０３ａ１は、励起光源４０７から最も近いＦＥＴであるため、入射する励起光ＥＬ１の強度が強く、本来検出したい蛍光ＦＬを検出するのは難しい。下段のＦＥＴ５０３ａ２では、励起光ＥＬ２の強度が十分弱まるため、本来検出したい蛍光ＦＬを検出することができる。このような場合、ゲート電極Ｇ１を開いてＦＥＴ５０３ａ１をオン状態にし、ゲート電極Ｇ２を閉じてＦＥＴ５０３ａ２をオフ状態にする。ＦＥＴ５０３ａ１のソースＳ１−ドレインＤ１間抵抗値はゲート電極Ｇ１で決まる値となり、かつ、ＦＥＴ５０３ａ２のソースＳ２−ドレインＤ２間抵抗値に対し数桁低い値となる。ＦＥＴ５０３ａ２のソースＳ２−ドレインＤ２間抵抗値は、光電効果により、入射光強度に応じた値、今回の場合は蛍光強度に応じた値となる。
【００３９】
ＦＥＴ５０３ａ２のドレインＤ２から出力されるセンサ電流ＳＩは、ＦＥＴ５０３ａ１，５０３ａ２の直列抵抗値に応じた値となるが、ＦＥＴ５０３ａ２の抵抗値が数桁高いため、蛍光に応じた値を出力する。励起光ＥＬ１の影響を十分に抑制するためには、ＦＥＴの段数を３段以上に増やせばよいが、直列抵抗値が大きくなり、ＦＥＴセンサ５０３の駆動電圧を引上げるので、最適化するように段数を選択すればよい。なお、段数が増加するほど、ＦＥＴに近い細胞表面のイオンからの蛍光ＦＬを検出しやすくなる。また、第２基板３０２を透明基板とした場合、第１基板３０１と接合する下面からの励起光ＥＬ２の照射も可能であるが、その場合は、上記説明を反転して解釈すればよい。
【００４０】
図５および図６に示したＦＥＴは、非特許文献１に記載されているＢｉｏＦＥＴと等価な構造である。したがって、ＢｉｏＦＥＴに参照電極を実装することにより、細胞のイオン交換にともなう電解質の電位変化を検出するセンサとしても機能させることができる。この場合、蛍光と電位変化の両方で細胞の反応を確認できるため、信頼性のあるセンサ出力を生成することが可能となる。なお、図５および図６の構造のセンサデバイス１０１は、既存の半導体プレナプロセスを適用することで実現可能である。
【００４１】
＜細胞の固定方法＞
検出装置１００で使用されるセンサアレイ１１０は、ピクセルＰ（ｉ，ｊ）毎に開口した開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）に、それぞれ特定の受容体を発現させた細胞群を表面３０２ａ上に散布して、開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）に固定されたマトリクス状のセンサ群である。細胞群の散布の方法として、ディスペンサを用いて各細胞の固定位置と個数を厳密に制御する方法があるが、ピクセル数と固定する細胞の種類が増えれば、その分工程が複雑になる。簡単かつ効率的な散布方法は、複数の種類の細胞を電解質溶液に播種して表面３０２ａ上に滴下し、細胞の開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）への沈降を待った後、開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）以外に表面３０２ａ上に分布する余分な細胞を洗い流す方法である。
【００４２】
この散布方法の問題点は、細胞の種類や細胞の位置制御がなされないことであり、場合によっては開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）に細胞が固定されないピクセルＰ（ｉ，ｊ）や、２個以上の細胞が固定されるピクセルＰ（ｉ，ｊ）が発生する。しかしながら、上述した学習部１０３によりセンサアレイ１１０上に固定配置された細胞の種類および位置を学習することで解消される。換言すれば、学習部１０３を備えることにより、細胞の種類や細胞の位置制御をする必要がなくなり、細胞を簡単かつ効率的に散布することができる。
【００４３】
＜検出装置１００の詳細な構成例＞
図７は、検出装置１００の詳細な構成例を示すブロック図である。検出装置１００は、センサデバイス１０１と、導入部１０２と、学習部１０３と、分析部１０４と、タイミングジェネレータ７１１と、スイッチ７１２と、を有する。センサデバイス１０１は、ピクセルアレイＰＡと、周辺回路７０１と、制御回路７０２と、を有する。ピクセルアレイＰＡは、マトリクス状のピクセルＰ（ｉ，ｊ）の集合であり、表面３０２ａ上に細胞群が散布され、開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）に細胞が固定されることでセンサアレイ１１０となる。
【００４４】
周辺回路７０１は、センサアレイ１１０から検出信号列を読み出す。具体的には、たとえば、ピクセルＰ（１，１）〜Ｐ（１，ｎ）、Ｐ（２，１）〜Ｐ（２，ｎ）、…、Ｐ（ｍ，１）〜Ｐ（ｍ，ｎの順に検出信号列を読み出す。制御回路７０２は、タイミングジェネレータ７１１からの指示により、周辺回路７０１から検出信号列を読み出し、読み出した検出信号列を、スイッチ７１２の接続先となる比較部または変換部７４３に出力する。
【００４５】
導入部１０２は、第１メモリ７２１と、第１制御部７２２と、バルブ／流量制御部７２３と、参照分子源ＭＳと、バルブ群Ｖｓと、を有する。第１メモリ７２１は、教師信号情報を記憶する。教師信号情報は、参照分子ごとに、参照分子に対応する電磁制御バルブの経時的な開閉情報と、各参照分子がウィンドウ内の各種細胞の受容体に結合した場合の信号感度を規定した信号感度情報と、を記憶する。経時的な開閉情報とは、ある参照分子の電磁制御バルブを開放する期間では、他の参照分子の電磁制御バルブは閉塞することを示す情報である。開放期間や閉塞期間はあらかじめ設定される。信号感度情報は、たとえば、図８に示したような参照分子と細胞との組み合わせにおける信号感度を示すテーブルである。
【００４６】
第１制御部７２２は、第１メモリ７２１から開閉情報を読み出し、教師信号（参照分子）の導入指示としてバルブ／流量制御部７２３に出力する。これにより、それぞれのタイミングで所望の教師信号（参照分子）、または、必要に応じて時系列変化を与えた教師信号をセンサデバイス１０１に導入することができ、その反応を検出することができる。また、第１制御部７２２は、第１メモリ７２１から信号感度を読み出し、比較部に出力する。また、参照分子を参照分子源ＭＳに追加、変更、削除する場合、第１制御部７２２は、外部からの指示により、対応する教師信号情報を書き込んだり、削除したりする。
【００４７】
また、第１制御部７２２は、タイミングジェネレータ７１１を制御し、タイミング信号の生成を指示する。具体的には、たとえば、第１制御部７２２は、参照分子を教師信号として導入した場合に、タイミングジェネレータ７１１にタイミング信号の生成を指示する。また、第１制御部７２２は、ＦＥＴセンサ５０３が有するＦＥＴのゲート電極のＯＮ・ＯＦＦを制御する。
【００４８】
バルブ／流量制御部７２３は、第１制御部７２２からの開閉情報により、開放すべき電磁制御バルブや閉塞すべき電磁制御バルブをバルブ群Ｖｓから特定する。バルブ／流量制御部７２３は、特定した電磁制御バルブを、開閉情報に含まれる開閉時間分、開閉制御する。
【００４９】
参照分子源ＭＳは、複数種類の参照分子を収納する。バルブ群Ｖｓは、参照分子源ＭＳの参照分子に対応する電磁制御バルブの集合である。バルブ群Ｖｓの各電磁制御バルブは、参照分子源ＭＳの各参照分子をセンサデバイス１０１に導入するために、その間の配管の開閉を制御する。バルブからの配管は、センサデバイス１０１の第１開口孔４０４に接続される。
【００５０】
タイミングジェネレータ７１１は、第１制御部７２２からの指示によりタイミング信号を生成し、センサデバイス１０１の制御回路７０２に出力する。これにより、制御回路７０２は、周辺回路７０１を制御してセンサデバイス１０１の信号処理部から検出信号列を読み出し、スイッチ７１２を介して接続先となる比較部または変換部７４３に出力することができる。
【００５１】
スイッチ７１２は、センサデバイス１０１からの検出信号列の出力先を選択し、信号経路を切り替えて出力する。具体的には、たとえば、第１制御部７２２により参照分子が教師信号としてセンサデバイス１０１に導入される場合には、スイッチ７１２は、第１制御部７２２からの制御により出力先として比較部を選択する。一方、検出対象分子がセンサデバイス１０１に導入される場合、たとえば、第１制御部７２２により制御されていない場合には、スイッチ７１２は、出力先として変換部７４３を選択する。これにより、参照分子がセンサデバイス１０１に導入された場合の検出信号列は、比較部に出力され、検出対象分子がセンサデバイス１０１に導入された場合の検出信号列は、変換部７４３に出力される。
【００５２】
学習部１０３は、複数種の参照分子に対応する細胞ごとの第１検出信号列である信号感度情報と、導入部１０２によって複数種の参照分子がそれぞれセンサアレイ１１０上に導入された結果、センサデバイス１０１から参照分子ごとに出力されるピクセルアレイの各ピクセルに応じた第２検出信号列と、に基づいて、センサアレイ１１０上に配置された細胞のピクセルおよびその細胞の種類を同定する。
【００５３】
具体的には、たとえば、学習部１０３は、比較部７３０と、第２制御部７４１と、第２メモリ７４２と、を有する。第２制御部７４１および第２メモリ７４２は、分析部１０４と共有する。比較部７３０は、一時メモリ７３１を有する。比較部７３０は、第１制御部７２２からの信号感度情報を一時メモリ７３１に格納する。比較部７３０は、スイッチ７１２を介してセンサデバイス１０１から入力されてくる第２検出信号列を一時メモリ７３１に格納する。第２検出信号列は、参照分子ごとに格納される。比較部７３０は、参照分子ごとの第２検出信号列と、信号感度情報と、に基づいて、細胞のセンサアレイ１１０上の配置位置およびその細胞の種類を同定する。同定した細胞の配置位置および種類が学習結果となる。学習部１０３は、比較部７３０での学習結果を第２制御部７４１に出力する。
【００５４】
第２制御部７４１は、比較部７３０からの学習結果を第２メモリ７４２に格納する。第２メモリ７４２は、第２制御部７４１によって書き込まれた学習結果を格納する。ここで、学習部１０３による学習処理について具体的に例示する。
【００５５】
図８は、学習部１０３による学習処理の一例を示す説明図である。ここでは、説明を単純化するため、２行３列のセンサアレイ１１０を用い、図１（Ａ）のウィンドウ内の細胞を細胞Ａ〜Ｆとし、参照分子を参照分子ａ〜ｄとして説明する。また、信号感度の値は、説明をわかりやすくするための一例である。また、デフォルトとして、ピクセルＰ（１，１）〜Ｐ（２，３）には、細胞Ａ〜Ｆが対応するものとする。
【００５６】
第１メモリ７２１には、信号感度情報８０１が格納されており、第１制御部７２２により、一時メモリ７３１に格納される。信号感度情報８０１は、参照分子が細胞Ａ〜Ｆの各々で発現した受容体に結合された場合に検出済みの既知の信号感度を有する。たとえば、参照分子ａが細胞Ａで発現した受容体に結合された場合に検出された信号感度は「８」である。
【００５７】
また、センサデバイス１０１から出力される参照分子ごとの第２検出信号列は、データ集合８０２として第１メモリ７２１に格納される。比較部７３０は、信号感度情報８０１の縦の列（すなわち、細胞の列）と、データ集合８０２の縦の列（すなわち、ピクセルＰ（ｉ，ｊ）の列）と、を比較する。一致すれば、そのピクセルＰ（ｉ，ｊ）にその細胞が配置されていることになる。たとえば、信号感度情報８０１の細胞Ａの列は、（８，４，０，０）であり、データ集合８０２のピクセルＰ（１，２）の列と一致する。したがって、ピクセルＰ（１，２）に配置された細胞は細胞Ａであることが判明する。同様に、ピクセルＰ（１，１）に配置された細胞は細胞Ｆ、ピクセルＰ（１，３）に配置された細胞は細胞Ｃ（変更なし）、ピクセルＰ（２，１）に配置された細胞は細胞Ｂ、ピクセルＰ（２，２）に配置された細胞は細胞Ｅ、ピクセルＰ（２，３）に配置された細胞は細胞Ｄであることが判明する。このようにして、学習結果８０３が得られる。
【００５８】
図７に戻り、分析部１０４は、センサアレイ１１０上における複数種の細胞が配置されたピクセルに従って入力される検出部からの第３検出信号列を写像関数２００で写像変換することにより、検出対象分子を分析する。
【００５９】
具体的には、たとえば、分析部１０４は、変換部７４３と、第２制御部７４１と、第２メモリ７４２と、を有する。変換部７４３は、レジスタ７４４７４４を有する。変換部７４３は、スイッチ７１２を介してセンサデバイス１０１から出力される第３検出信号列をレジスタ７４４に格納する。変換部７４３は、第２制御部７４１を介して第２メモリ７４２から出力される学習結果をレジスタ７４４に格納する。変換部７４３は、学習結果８０３により、写像関数２００に与える第３検出信号列の順序を入れ替える。これにより、変換部７４３は、順序が入れ替えられた第３検出信号列を写像関数２００で写像変換することにより、検出対象分子を特定する識別データ（たとえば、分子量）を分析結果として出力する。
【００６０】
変換部７４３は、分析結果を、検出装置１００が有する不図示の表示デバイスに表示してもよく、検出装置１００に接続される他の装置に送信してもよい。ここで、分析部１０４による分析処理について具体的に例示する。
【００６１】
図９は、第２制御部７４１による割当設定処理の一例を示す説明図である。（Ａ）は、学習結果前後における細胞とピクセルＰ（ｉ，ｊ）との対応関係を示す対応情報９０１であり、（Ｂ）は、写像関数２００への学習結果前後の第３検出信号列（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５，ｘ６）の代入例である。（Ｂ）の式中のＡ〜Ｆは、細胞Ａ〜Ｆに固有な係数である。学習結果８０３を得る前は、検出信号ｘ１はピクセルＰ（１，１）に対応し、検出信号ｘ２はピクセルＰ（１，２）に対応し、検出信号ｘ３はピクセルＰ（１，３）に対応し、検出信号ｘ４はピクセルＰ（２，１）に対応し、検出信号ｘ５はピクセルＰ（２，２）に対応し、検出信号ｘ６はピクセルＰ（２，３）に対応するものとする。
【００６２】
学習結果８０３が得られたことで、各細胞Ａ〜Ｆの配置位置が、対応情報９０１に示したように変更される。したがって、学習後では、センサデバイス１０１からの第３検出信号列（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５，ｘ６）は、対応情報９０１にしたがって、レジスタ７４４において、（ｘ６，ｘ１，ｘ３，ｘ２，ｘ５，ｘ４）に入れ替わって、変換部７４３が有する写像関数２００に代入される。これにより、図２の（Ｃ）に示したように、完全位置制御された場合の識別データが得られ、センサアレイ１１０の構築容易性の向上と分析精度の向上とを図ることができる。
【００６３】
図１０は、変換部７４３による検出対象分子の特定例を示す説明図である。図１０では、便宜的に感度特性のグラフ１０を用いて説明する。ここでは、第３検出信号列の検出信号としてｓＡ，ｓＢ，ｓＣが得られたものとする。検出信号ｓＡは、細胞Ａからの検出信号であり、検出信号ｓＢは、細胞Ｂからの検出信号であり、検出信号ｓＣは、細胞Ｃからの検出信号である。分析部１０４は、検出信号ｓＡ，ｓＢ，ｓＣに対応する分子量ｍｗを特定する。分子量ｍｗは、学習後において写像関数２００に検出信号ｓＡ，ｓＢ，ｓＣを代入した結果得られる値であり、図２の識別データに対応する。
【００６４】
＜検出装置１００による検出処理手順例＞
図１１は、検出装置１００による検出処理手順例を示すフローチャートである。導入部１０２は、変数ｉをｉ＝１に設定し（ステップＳ１１０１）、ｉがＮＴを超えたか否かを判断する（ステップＳ１１０２）。ＮＴは、参照分子源ＭＳにおける参照分子の数である。ｉ＞ＮＴでない場合（ステップＳ１１０２：Ｎｏ）、導入部１０２は、第１制御部７２２により、ｉ番目の教師信号の導入指示をバルブ／流量制御部７２３に出力する（ステップＳ１１０３）。これにより、ｉ番目の教師信号である参照分子に対応する電磁制御バルブが開放され、センサアレイ１１０にｉ番目の参照分子が導入される。そして、導入部１０２は、変数ｉをインクリメントしてステップＳ１１０２に戻る。
【００６５】
一方、ｉ＞ＮＴである場合（ステップＳ１１０２：Ｙｅｓ）、導入部１０２は、センサアレイ１１０からの第２検出信号列を比較部７３０の一時メモリ７３１に格納する（ステップＳ１１０５）。また、導入部１０２は、第１制御部７２２により信号感度情報８０１を比較部７３０の一時メモリ７３１に格納し、学習部１０３は、比較部７３０により、一時メモリ７３１に格納された第２検出信号列と信号感度情報８０１とを比較することで、図８に示したように、ピクセルＰ（ｉ，ｊ）ごとの細胞種を同定し（ステップＳ１１０６）、学習結果８０３として第２メモリ７４２に格納する。
【００６６】
そして、第２制御部７４１は、図９に示したように、学習結果８０３を用いて、センサデバイス１０１から出力されてくる第３検出信号列の写像関数２００への割当を設定する（ステップＳ１１０７）。そして、分析部１０４は、変換部７４３により、第３検出信号列を割当設定（ステップＳ１１０７）に応じて順序を変更し、写像関数２００に代入することで、分析結果を出力する（ステップＳ１１０８）。これにより、一連の処理が終了する。
【００６７】
＜学習部１０３および分析部１０４の機械学習例＞
近年のＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：人工知能）技術によれば、機械学習により、複数の入力と所望の出力との関係性を学習し、写像方法を策定することが可能である。第２制御部７４１に機械学習を導入すれば、変換部７４３に予め写像関数２００を用意しなくても、システム構成後に写像関数２００を策定、実装することが可能になる。
【００６８】
学習部１０３の機械学習例について説明する。たとえば、適当な写像関数２００をあらかじめ用意しておき、第２制御部７４１は、たとえば、参照分子ａをセンサアレイ１１０に導入した場合の第２検出信号列を当該写像関数２００に与えることで、第１識別データを出力する。つぎに、参照分子ａが結合する受容体が発現した細胞のピクセルに対応する写像関数２００の係数を変更し、第２検出信号列を当該係数変更後の写像関数２００に与えることで、第２識別データを出力する。第２識別データが第１識別データよりも、より参照分子ａの分子量に近づいていれば、係数の変更は正しかったことになる。
【００６９】
このような処理を各参照分子ａ〜ｄについて繰り返し実行することで、学習部１０３は、第２制御部７４１により、最適な写像関数２００を策定することができる。第２制御部７４１は、策定した写像関数２００を変換部７４３のレジスタ７４４に格納する。
【００７０】
また、ピクセルアレイＰＡに細胞を散布する場合、特定の細胞が配置されるべきピクセルＰ（ｉ，ｊ）に他の細胞が配置されたり、または、どの細胞も配置されなかったり、複数種の細胞が配置されたりすることがある。
【００７１】
図１２は、分析部１０４の分析タスクの他の例を示す説明図である。図１２では、Ｓｅｎｓｏｒ１を出力するはずのピクセルＰ（１，１）がＳｅｎｓｏｒ３を出力してしまっており、かつ、Ｓｅｎｓｏｒ３を出力するはずのピクセルＰ（１，３）がＳｅｎｓｏｒ１およびＳｅｎｓｏｒ２を出力してしまっている例である。すなわち、ピクセルＰ（１，１）には、Ｓｅｎｓｏｒ１を出力する細胞ではなく、Ｓｅｎｓｏｒ３を出力する細胞が固定されており、ピクセルＰ（１，３）には、Ｓｅｎｓｏｒ３を出力する細胞ではなく、Ｓｅｎｓｏｒ１を出力する細胞およびＳｅｎｓｏｒ２を出力する細胞が固定されている。
【００７２】
このような場合、第２制御部７４１は、第２検出信号列とその分析結果である識別データ（分子量）との組み合わせを、参照分子が導入される都度、第２メモリ７４２に保存する。そして、第２制御部７４１は、複数の組み合わせの各々を未知の係数の写像関数２００に代入することにより、未知の係数を算出する。そして、第２制御部７４１は、元の写像関数２００を、算出された係数を有する写像関数２００に更新して、レジスタ７４４に格納する。
【００７３】
このように、細胞固定後に写像関数２００が策定できるため、所望の出力、すなわち、検出装置１００に発揮させたい機能を検出装置１００の構成後に変更することも可能になる。これは、たとえば、匂いを例に取ると、識別すべき匂い種を、用意した細胞種で可能な範囲内で適宜変更することが可能になることを示している。
【００７４】
また、上述した策定は、分析部１０４においても可能である。たとえば、第２制御部７４１は、第３検出信号列とその分析結果である識別データ（分子量）との組み合わせを、検出対象分子が導入される都度、第２メモリ７４２に保存する。そして、第２制御部７４１は、複数の組み合わせの各々を未知の係数の写像関数２００に代入することにより、未知の係数を算出する。そして、第２制御部７４１は、元の写像関数２００を、算出された係数を有する写像関数１２００に更新して、レジスタ７４４に格納する。このように、写像関数２００の策定後においても、写像関数２００を最適化することができる。
【００７５】
＜導入部１０２の実装例＞
図１３は、導入部１０２の実装例を示す説明図である。導入部１０２は、供給源１３００と、循環系１３０４と、廃棄系１３０５と、制御部１３１０と、電磁制御バルブ１３１１〜１３１３と、を有する。供給源１３００は、配管および電磁制御バルブ１３１１によりセンサデバイス１０１の第１開口孔４０４に接続される。供給源１３００は、第１電解質溶液１３０１と、第２電解質溶液１３０２と、界面活性剤溶液１３０３と、を有し、配管を通して、いずれかの液体をセンサデバイス１０１に供給する機構である。第２電解質溶液１３０２は、複数種の細胞が播種された電解質溶液である。界面活性剤溶液１３０３は、ピクセルアレイＰＡに配置された複数種の細胞を分解する界面活性剤を含む溶液である。循環系１３０４は、参照分子や検出対象分子をチャンバ４００内に供給する機構である。廃棄系１３０５は、チャンバ４００内の液体をチャンバ４００から廃棄する機構である。
【００７６】
制御部１３１０は、たとえば、第１制御部７２２、および／または、バルブ／流量制御部７２３により構成される。制御部１３１０は、供給源１３００からチャンバ４００への第１電解質溶液１３０１、第２電解質溶液１３０２、および、前記界面活性剤溶液１３０３の供給、循環系１３０４からチャンバ４００への検出対象分子の供給、およびチャンバ４００から廃棄系１３０５への廃棄を制御する。具体的には、たとえば、制御部１３１０は、電磁制御バルブ１３１１を開閉制御して、第１電解質溶液１３０１、第２電解質溶液１３０２、および、界面活性剤溶液１３０３のうちいずれかの液体をチャンバ４００に供給し、他の液体の供給を停止する。
【００７７】
また、制御部１３１０は、電磁制御バルブ１３１２を開閉制御して、検出対象分子をチャンバ４００内に供給したり供給を停止したりする。また、制御部１３１０は、電磁制御バルブ１３１３を開閉制御して、チャンバ４００内の液体を廃棄系１３０５に供給したり、供給を停止したりする。
【００７８】
以下、細胞の入替工程の一例を説明する。検出装置１００は、最初に、界面活性剤溶液１３０３をチャンバ４００の第１開口孔４０４に流しセンサアレイ１１０へ導入し、廃棄系１３０５に廃棄する。これにより、センサアレイ１１０に固定された細胞が溶解剥離され、かつ、チャンバ４００内で、剥離された細胞を含む界面活性剤溶液１３０３が廃棄系１３０５に廃液される。
【００７９】
つぎに、検出装置１００は、第１電解質溶液１３０１をチャンバ４００へ導入し、チャンバ４００内をパージ、洗浄する。検出装置１００は、廃棄系１３０５側の電磁制御バルブ１３１３を閉止するが、あえて開放し、廃液をしながら第１電解質溶液１３０１を充填してもよい。
【００８０】
つぎに、検出装置１００は、第２電解質溶液１３０２をチャンバ４００へ導入する。検出装置１００は、廃棄系１３０５の電磁制御バルブ１３１３を閉止して、細胞群をピクセルアレイに沈降、固定させ、その後、廃棄系１３０５の電磁制御バルブ１３１３を開放して第２電解質溶液１３０２を廃液することで、余分な細胞を排出する。
【００８１】
その後、検出装置１００は、供給源１３００の電磁制御バルブ１３１１を閉止し、循環系１３０４を作動させて、参照分子をチャンバ４００に導入してセンシングする。その後、上述したように、検出装置１００は、学習部１０３による学習処理を実行し、ピクセル毎に固定された細胞を同定し、学習結果を得る。そして、検出装置１００は、循環系１３０４を作動させて、検出対象分子をチャンバ４００に導入してセンシングし、学習結果を用いて検出対象分子を分析する。
【００８２】
このように、センサデバイス１０１において細胞を適時入替えができるため、劣化耐性の良い長寿命なセンサデバイス１０１を提供することができる。さらに上述した写像関数２００の再構成が可能な場合は、細胞の入替え時に、発現させる受容体の変更も可能となる。これにより、同一の検出装置１００で網羅する分子群を適時変更、改定することが可能となり、識別したい分子群、実現したい機能を改訂することが可能となる。
【００８３】
上述したように、本実施例の検出装置１００は、検出部であるセンサデバイス１０１と、導入部１０２と、記憶部である第１メモリ７２１と、学習部１０３と、を有する。センサデバイス１０１は、配置領域と、信号処理部とを有する。配置領域は、それぞれ特定の受容体を発現させた複数種の細胞が配置可能なピクセルアレイＰＡであり、信号処理部は、たとえば、ＦＥＴセンサ５０３であり、分子が特定の受容体に捕捉された場合に細胞から得られる検出信号をピクセルアレイＰＡでの細胞の配列順に出力する。
【００８４】
導入部１０２は、複数種の細胞を包含する複数種の参照分子を、ピクセルアレイＰＡに複数種の細胞が配置されたセンサアレイ１１０上に導入するように制御する。記憶部（第１メモリ７２１）は、各参照分子について、参照分子が特定の受容体に捕捉された場合に細胞から得られる第１検出信号列を細胞ごとに記憶する。すなわち、第１メモリ７２１は信号感度情報８０１を記憶する。
【００８５】
学習部１０３は、第１メモリ７２１に記憶された第１検出信号列（信号感度情報８０１）と、導入部１０２によって複数種の参照分子がそれぞれセンサアレイ１１０上に導入された結果、センサデバイス１０１から参照分子ごとに出力されるピクセルアレイＰＡの各ピクセルＰ（ｉ，ｊ）に応じた第２検出信号列と、に基づいて、細胞のセンサアレイ１１０上のピクセルＰ（ｉ，ｊ）および種類を同定する。
【００８６】
これにより、ピクセルアレイＰＡに固定する細胞種（受容体種）の位置、数の制御が不要となる。そのため、センサアレイ１１０の作成プロセスの作製工程数、作製技術の開発負担を低減し、作製コストの低減を図ることができる。
【００８７】
また、検出装置１００は、分析部１０４を有する。分析部１０４は、センサアレイ１１０上における複数種の細胞のピクセルＰ（ｉ，ｊ）に従って入力されるセンサデバイス１０１からの第３検出信号列を写像関数２００で写像変換することにより、検出対象分子を分析する。具体的には、分析部１０４は、検出対象分子がセンサアレイ１１０上に導入された場合、学習部１０３による同定結果に基づいて、第３検出信号列の順序を変更し、当該順序が変更された第３検出信号列を写像関数２００で写像変換することにより、検出対象分子を分析する。
【００８８】
これにより、検出装置１００は、どのような匂いまたは味がするのかわからない検出対象分子について、センサアレイ１１０からの検出結果を網羅的に判断して、検出対象分子がどのような匂いまたは味をするのか、すなわち、検出対象はどのような分子で構成されているのかを検出することができる。
【００８９】
また、学習部１０３は、第２検出信号列と、第２検出信号列が与えられる所定の関数から得られる出力結果と、を用いた機械学習に基づいて、所定の関数から写像関数２００を求めてもよい。これにより、分析に先立って写像関数２００をあらかじめ用意することなく、最適な写像関数２００を策定することができる。
【００９０】
また、分析部１０４は、第３検出信号列と、第３検出信号列が写像関数２００に与えられた結果得られる分析結果と、を用いた機械学習に基づいて、写像関数２００を更新してもよい。分析後に、写像関数２００の最適化を図ることができる。
【００９１】
また、センサデバイス１０１は、ピクセルアレイＰＡを有する絶縁基板として第２基板３０２を有し、ピクセルアレイＰＡは、第２基板３０２に形成された複数種の細胞がそれぞれ配置可能な複数の開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）を有するピクセルＰ（ｉ，ｊ）の集合としてもよい。これにより、細胞の自重でピクセルＰ（ｉ，ｊ）の開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）に細胞を沈降させることができ、細胞固定の容易化を図ることができる。
【００９２】
また、ＦＥＴセンサ５０３は、細胞が配置されたピクセルＰ（ｉ，ｊ）ごとに、各ピクセルＰ（ｉ，ｊ）からの蛍光を検出する電界効果トランジスタであり、電界効果トランジスタのソース・ドレイン間電流の方向は、開口穴Ｈ（ｉ，ｊ）の開口が形成された第２基板３０２の表面３０２ａに垂直な方向としてもよい。これにより、励起光ＥＬの影響を抑制して、細胞からの蛍光ＦＬの検出精度の向上を図ることができる。
【００９３】
また、ＦＥＴセンサ５０３は、ソース・ドレイン間電流の方向ｄに電界効果トランジスタを複数段有することとしてもよい。これにより、下段のＦＥＴほど、蛍光ＦＬを検出し、励起光ＥＬを検出しにくくなり、蛍光ＦＬの検出精度の向上を図ることができる。
【００９４】
また、検出装置１００は、切替部としてスイッチ７１２を有する。スイッチ７１２は、センサデバイス１０１からの第２検出信号列の出力先を学習部１０３に、センサデバイス１０１からの第３検出信号列の出力先を分析部１０４に、切り替える。これにより、細胞の種類および配置位置の学習と、検出対象分子の分析とを、１台の検出装置１００で実行することができる。また、第２制御部７４１および第２メモリ７４２が学習部１０３と分析部１０４で共有するため、部品点数の低減化と検出装置１００の小型化を実現することができる。
【００９５】
また、検出装置１００は、チャンバ４００と、供給源１３００と、循環系１３０４と、廃棄系１３０５と、制御部１３１０と、を有する。チャンバ４００は、センサデバイス１０１に取り付けられてセンサアレイ１１０を覆うように空間を形成する。供給源１３００は、チャンバ４００に、第１電解質溶液１３０１、複数種の細胞が播種された第２電解質溶液１３０２、または、ピクセルアレイに配置された複数種の細胞を分解する界面活性剤溶液１３０３を供給する。循環系１３０４は、検出対象分子をチャンバ４００内に供給する。廃棄系１３０５は、チャンバ４００内の液体を前記チャンバ４００から廃棄する。制御部１３１０は、供給源１３００からチャンバ４００への第１電解質溶液１３０１、第２電解質溶液１３０２、および、界面活性剤溶液１３０３の供給、循環系１３０４からチャンバ４００への検出対象分子の供給、およびチャンバ４００から廃棄系１３０５への廃棄を制御する。
【００９６】
これにより、センサデバイス１０１において細胞を適時入替えができるため、劣化耐性の良い長寿命なセンサデバイス１０１を提供することができる。さらに上述した写像関数２００の再構成が可能な場合は、細胞の入替え時に、発現させる受容体の変更も可能となる。これにより、同一の検出装置１００で網羅する分子群を適時変更、改定することが可能となり、識別したい分子群、実現したい機能を改訂することが可能となる。
【００９７】
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。
【００９８】
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
【００９９】
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。
【０１００】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【符号の説明】
【０１０１】
１００  検出装置
１０１  センサデバイス
１０２  導入部
１０３  学習部
１０４  分析部
１１０  センサアレイ
２００  写像関数
４００  チャンバ
５０３  ＦＥＴセンサ
７１２  スイッチ
７２１  第１メモリ
７２２  第１制御部
７２３  バルブ／流量制御部
７３０  比較部
７３１  一時メモリ
７４１  第２制御部
７４２  第２メモリ
７４３  変換部
７４４  レジスタ
８０１  信号感度情報
８０２  データ集合
８０３  学習結果
９０１  対応情報
１３００  供給源
１３０１  第１電解質溶液
１３０２  第２電解質溶液
１３０３  界面活性剤溶液
１３０４  循環系
１３０５  廃棄系
１３１０  制御部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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