(57)【要約】【課題】細胞又は生体組織の種別又は状態の測定精度を向上させることが可能な情報処理システム及び情報処理方法を提供する。【解決手段】レーザ光を照射する照射系を制御して、所定の細胞又は生体組織である目標物にレーザ光を複数回入射させる照射制御部１２９と、レーザ光が目標物に入射する毎に生じる散乱光を検出する光検出系と、光検出系により検出される複数回分の散乱光に基づいて、目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する算出部１３０と、を備える。【選択図】図１１
2018004492.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザ光を照射する照射系を制御して、所定の細胞又は生体組織である目標物の同一箇所に前記レーザ光を複数回入射させる照射制御部と、
前記レーザ光が前記目標物に入射する毎に生じる散乱光を検出する光検出系と、
前記光検出系により検出される前記複数回分の散乱光に基づいて、前記目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する算出部と、
を備える情報処理システム。
【請求項２】
前記目標物は、複数あり、
前記複数の目標物は、いずれも、前記所定の細胞又は生体組織と種別又は状態が同一の細胞又は生体組織であり、
前記照射制御部は、前記目標物毎に、当該目標物の同一箇所に前記レーザ光を複数回入射させ、
前記算出部は、前記目標物毎に、前記光検出系により検出される前記複数回分の散乱光に基づいて、当該目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した前記複数の目標物それぞれの緩和情報に基づいて、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した緩和情報を逆ラプラス変換して緩和時間スペクトルを算出する請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を逆ラプラス変換して算出された前記緩和時間スペクトルを、前記複数の目標物で共通かつ既知の前記種別又は状態と対応付けた同定情報を登録する登録部を更に備え、
前記照射制御部は、前記種別又は状態が未知の細胞又は生体組織である同定対象目標物の同一箇所に、前記レーザ光を複数回入射させ、
前記算出部は、前記光検出系により検出される前記複数回分の散乱光に基づいて、当該同定対象目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した緩和情報を逆ラプラス変換して緩和時間スペクトルを算出し、
前記同定対象目標物の前記緩和時間スペクトルと前記同定情報とを比較し、前記同定対象目標物の種別又は状態を同定する同定部と、
を更に備える請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記算出部は、前記目標物の前記時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を、前記光検出系により検出される１０回分以上の散乱光に基づいて算出する請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記算出部は、前記目標物の前記アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を、３つ以上の前記目標物それぞれの前記時間平均相関関数−相関時間の緩和情報に基づいて算出する請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記同定対象目標物は、複数あり、
前記複数の同定対象目標物は、いずれも、前記種別又は状態が未知の細胞又は生体組織と種別又は状態が同一の細胞又は生体組織であり、
前記照射制御部は、前記同定対象目標物毎に、当該同定対象目標物の同一箇所に前記レーザ光を複数回入射させ、
前記算出部は、前記同定対象目標物毎に、前記光検出系により検出される前記複数回分の散乱光に基づいて、当該同定対象目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した前記複数の同定対象目標物それぞれの緩和情報に基づいて、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した緩和情報を逆ラプラス変換して緩和時間スペクトルを算出する請求項３〜５のいずれか１つに記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記算出部は、前記同定対象目標物の前記時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を、前記光検出系により検出される１０回分以上の散乱光に基づいて算出する請求項３〜６のいずれか１つに記載の情報処理システム。
【請求項８】
前記同定部は、前記同定対象目標物の前記緩和時間スペクトルにおける１０−３秒以下の緩和時間での相対強度を用いて、前記同定情報と比較し、前記同定対象目標物の種別又は状態を同定する請求項３〜７のいずれか１つに記載の情報処理システム。
【請求項９】
前記レーザ光が入射される前記目標物を拡大表示する表示部を更に備える請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報処理システム。
【請求項１０】
レーザ光を照射する照射系を制御して、所定の細胞又は生体組織である目標物の同一箇所に前記レーザ光を複数回入射させる照射制御ステップと、
前記レーザ光が前記目標物に入射する毎に生じる散乱光を検出する光検出ステップと、
前記光検出ステップにより検出される前記複数回分の散乱光に基づいて、前記目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する算出ステップと、
を含む情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、細胞を測定する技術として、フローサイトメーターが知られている（例えば、特許文献１参照）。フローサイトメーターでは、細い流路に細胞を１つずつ流し、流路を流れる細胞に対しレーザ光を照射して前方散乱光と測方散乱光とを計測し、細胞の大きさを反映する前方散乱光強度と細胞内の構造や顆粒などの情報を反映する測方散乱光強度との組み合わせから、細胞を測定する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、測方散乱光（測方散乱光強度）には、細胞内の多種のタンパク質や様々な小器官など内部構造の複雑性に起因する過剰な成分が不可避に含まれているが、上述したような従来技術では、これらの成分を正しく評価することができず、細胞の測定精度を高めることが困難であった。
【０００４】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、細胞又は生体組織の種別又は状態の測定精度を向上させることが可能な情報処理システム及び情報処理方法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】
【０００５】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の一態様にかかる情報処理システムは、レーザ光を照射する照射系を制御して、所定の細胞又は生体組織である目標物に前記レーザ光を複数回入射させる照射制御部と、前記レーザ光が前記目標物に入射する毎に生じる散乱光を検出する光検出系と、前記光検出系により検出される前記複数回分の散乱光に基づいて、前記目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する算出部と、を備える。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、細胞又は生体組織の種別又は状態の測定精度を向上させることが可能という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、本実施形態の情報処理システムの一例を示す構成図である。
【図２】図２は、従来技術の走査型顕微光散乱（ＳＭＩＬＳ）の説明図である。
【図３】図３は、従来技術の走査型顕微光散乱（ＳＭＩＬＳ）の説明図である。
【図４】図４は、本実施形態の細胞内の細胞骨格の一例を示す概略図である。
【図５】図５は、図４の拡大図である。
【図６】図６は、図４の拡大図である。
【図７】図７は、血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）の蛍光顕微鏡画像の一例を示す図である。
【図８】図８は、子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）の蛍光顕微鏡画像の一例を示す図である。
【図９】図９は、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）の蛍光顕微鏡画像の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、本実施形態の情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】図１１は、本実施形態の情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、実施例の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和時間分布関数のグラフの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例の子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和時間分布関数のグラフの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例の血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和時間分布関数のグラフの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、同一の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）に対し、１回目の測定の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。
【図１６】図１６は、同一の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）に対し、２回目の測定の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。
【図１７】図１７は、同一の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）に対し、３回目の測定の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。
【図１８】図１８は、同一の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）に対し、４回目の測定の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。
【図１９】図１９は、同一の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）に対し、５回目の測定の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。
【図２０】図２０は、同一の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）に対し、６回目の測定の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。
【図２１】図２１は、同一の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）に対し、７回目の測定の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。
【図２２】図２２は、同一の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）に対し、８回目の測定の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。
【図２３】図２３は、同一の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）に対し、９回目の測定の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。
【図２４】図２４は、同一の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）に対し、１０回目の測定の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照しながら、本発明にかかる情報処理システム及び情報処理方法の実施形態を詳細に説明する。
【０００９】
図１は、本実施形態の情報処理システム１の一例を示す構成図である。図１に示すように、情報処理システム１は、照射系１０と、ステージ２１と、恒温板２２と、サンプルホルダー２３と、試料２４と、ユニバーサルコンデンサ２７と、光学顕微鏡２８と、光検出系３０と、画像センサ４０と、情報処理装置１００とを、備える。
【００１０】
なお、照射系１０、ステージ２１、恒温板２２、サンプルホルダー２３、試料２４、ユニバーサルコンデンサ２７、光学顕微鏡２８、光検出系３０、及び画像センサ４０が、光学装置を構成する。但し、図１に示す例では、光学装置の内部構成を分かりやすくするため、暗箱の図示を省略している。
【００１１】
照射系１０は、レーザ光を試料２４に向けて照射するものであり、図１に示すように、レーザ光源１１と、ビームエキスパンダー１２と、可変ＮＤ（Neutral  Density）フィルタ１３と、単焦点レンズ１４とを、含む。但し、照射系１０は、これらの構成に限定されるものではなく、一部の構成を省略したり、他の構成を追加したり、一部の構成を他の構成に置き換えたりしてもよい。
【００１２】
レーザ光源１１は、レーザ光を射出する。レーザ光は、例えば、可視光領域の波長のレーザ光であり、Ｈｅ−Ｎｅ（ヘリウム−ネオン）レーザ（λ＝６３２．８ｎｍ）、半導体レーザ（λ＝４７３ｎｍ、５３２ｎｍ、６７１ｎｍ等）、及びＨｅ−Ｃｄ（ヘリウム−カドミウム）レーザ（λ＝４４２ｎｍ）などが挙げられる。
【００１３】
ビームエキスパンダー１２、可変ＮＤフィルタ１３、及び単焦点レンズ１４は、レーザ光源１１から射出されたレーザ光の光路上に配置されている。レーザ光源１１から射出されたレーザ光は、ビームエキスパンダー１２により拡大され、可変ＮＤフィルタ１３により光量が低下され、単焦点レンズ１４により集光され、試料２４に照射される。但し、単焦点レンズ１４は、省略してもよい。また、レーザ光源１１から射出されたレーザ光を試料２４に対してある一方向に偏光した直線偏光が試料２４に照射されるように、レーザ光の光路上に光学偏光素子（偏光フィルタ）を配置するようにしてもよい。
【００１４】
なお、レーザ光源１１から試料２４へのレーザ光の入射角θは散乱角と同義であり、０°〜９０°までの任意の角度とすることができる。これにより、試料２４に含まれる細胞などの内部情報を得ることが可能となる。なお、入射角θは、固定であっても可変であってもよい。
【００１５】
試料２４は、測定の対象となる物質であり、細胞、微生物・細胞小器官・細胞内形質、タンパク質、及び生体臓器片等の生体組織や細胞などが挙げられる。試料２４は、サンプルホルダー２３に収容される。サンプルホルダー２３は、例えば、レーザ光に対して透明な試料セルやシャーレなどが挙げられる。但し、サンプルホルダー２３を省略し、試料２４をステージ２１上（詳細には、恒温板２２）上に直接配置してもよい。
【００１６】
ステージ２１は、レーザ光軸に対して相対移動可能であり、試料２４の位置を移動させる。これにより、試料２４内の様々な箇所（点）における散乱光の測定が可能となる。恒温板２２は、試料２４の温度を一定に保つためのものである。
【００１７】
光学顕微鏡２８は、試料２４からレーザ光が出射する方向に設けられている。光学顕微鏡２８としては、例えば、倒立型顕微鏡及びその対物レンズが挙げられる。これにより、試料２４の様子を微細に拡大して観察することができる。なお本実施形態では、光学顕微鏡２８により拡大された、試料２４の様子を画像センサ４０により画像化することで、情報処理装置１００が有するディスプレイなどの表示装置上で観察可能となっている。
【００１８】
光検出系３０は、レーザ光が試料２４に入射することによって生じる散乱光（詳細には、所定の散乱角の方向の散乱光）を検出するものであり、詳細には、散乱光の強度を検出する。
【００１９】
光検出系３０は、ハーフミラー３１と、偏光フィルタ３２と、ピンホール３３と、集光レンズ３４と、受光器３５とを、含む。
【００２０】
ハーフミラー３１は、試料２４からレーザ光が出射する方向に配置されており、試料２４を直線的に透過した散乱光を屈曲する（光路を変更する）。偏光フィルタ３２は、予め定められた角度方向へ散乱光を偏光する。ピンホール３３は、偏光フィルタ３２により偏光された光を通過させる。集光レンズ３４は、ピンホール３３を通過した光を集光する。受光器３５は、集光レンズ３４により集光された光を受光する。具体的には、受光器３５は、受光した光の強度を検出し、検出した光の強度を電気信号に変換し、情報処理装置１００へ出力する。受光器３５は、例えば、光電子増倍管やアバランシェダイオードなどが挙げられる。
【００２１】
なお、光検出系３０に、受光器３５への迷光の侵入を防ぐための迷光防止板、受光器３５の損傷を防ぐための光拡散板、及びスリットなどを含めてもよい。
【００２２】
情報処理装置１００は、受光器３５から出力された電気信号を解析することで、試料２４の種別や状態を同定するための同定情報を測定したり、試料２４の種別や状態を同定したりする。
【００２３】
次に、本実施形態の情報処理装置１００において、微細構造が複雑な細胞や生体組織の種別や状態を高精度で測定することができる原理について説明する。
【００２４】
まず、本発明者の一人である古川らは、特開２０１２−１９４１６５号公報に開示されているように、ゲル試料の微小な領域内部において多数の点をピックアップし、連続的に顕微光散乱で走査を行い適切な統計処理をすることで不均質な試料でも厳密な平均量を測定できることに着目し、ナノスケールの網目サイズ分布を定量的に分析できる非破壊及び非接触の走査型顕微光散乱（ＳＭＩＬＳ）の開発に成功している。
【００２５】
図２に示すように、ＳＭＩＬＳは、動的光散乱法を用いており、ゲル内部で起こっているブラウン運動による散乱光の揺らぎを検出することで解析（相関関数の算出）を行い、散乱光の揺らぎによって算出された相関関数に逆ラプラス変換を適用することで緩和時間に関する情報の分布（図３参照）を得ている。得られた緩和時間に関する情報の分布は、ゲルの内部構造の大きさの分布と理解することもできる。
【００２６】
具体的には、ＳＭＩＬＳは、ゲルを測定することでブラウン運動に起因する緩和時間を測定し、測定した緩和時間から、ｄｅＧｅｍｍｅｓのブロッブ理論に従い、ゲルの網目サイズ(ネットワーク間の距離)を定量的に求めている。但し、実際には、ブラウン運動に起因する緩和時間の測定は多角度で行われ、全ての角度を考慮して拡散係数が算出され、Ｓｔｏｋｅｓ−Ｅｉｎｓｔｅｉｎの式からゲルの網目サイズが求められる。
【００２７】
本実施形態では、このＳＭＩＬＳの原理を細胞診断に応用することで、微細構造が複雑な細胞や生体組織の種別や状態を高精度で測定する。
【００２８】
ここで、細胞には、アクチンフィラメント、中間径フィラメント、及び微小管という３種類の細胞内繊維が存在し、細胞骨格と呼ばれる細胞構造を機械的に維持している。図４は、細胞内の細胞骨格の一例を示す概略図である。図４に示すように、細胞の大きさは、数十μｍであるが、細胞内に存在する細胞骨格は拡大してみると、図５及び図６に示すように、数十〜数百ｎｍの大きさの網目構造を持っている。
【００２９】
このため、細胞を動的光散乱法によって観察すると、上述したように、ゲルを観察したときに得られる網目サイズに相当する分布を得ることができると考えられ、この得られた分布は、細胞骨格の網目構造であることが予想される。この場合、細胞骨格の網目構造の分布から、細胞の種類や状態の違いを確認できるので、動的光散乱の原理を細胞評価へ適用することが可能であると言える。
【００３０】
なお、細胞骨格は、組織毎に染色することができ、蛍光顕微鏡で実際に観察することができる。図７〜図９は、本発明者らが微小管を実際に染色して観察した写真を示しており、図７は、血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）の蛍光顕微鏡画像を示し、図８は、子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）の蛍光顕微鏡画像を示し、図９は、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）の蛍光顕微鏡画像を示す。図７〜図９に示す蛍光顕微鏡画像から明らかなように、微小管は、細胞の種類毎に特徴があり、また、同一種別の細胞であっても、それぞれが特徴的である。更に、同一細胞であっても、細胞内部は時間とともに変化していく。なお、図７〜図９の染色を行った蛍光顕微鏡画像は観察のためだけに例示しただけであり、本実施形態において実際に細胞を測定する際には、細胞を染色する必要はない。
【００３１】
以上より、微細構造が複雑な細胞や生体組織の種別や状態を動的光散乱法により測定する場合、１つの細胞又は生体組織から生じる１回の散乱光を用いるだけでは、測定精度を向上させることはできない。
【００３２】
このため本実施形態では、１つの細胞又は生体組織の同一箇所において、散乱光を複数回生じさせ、この複数回分の散乱光（詳細には、複数回分の散乱光の強度）の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出することで、当該細胞又は生体組織を測定する。これにより、微細構造が複雑な細胞や生体組織を動的光散乱法により測定する場合であっても、当該細胞や生体組織の種別や状態を高精度に測定できる。
【００３３】
特に本実施形態では、種別又は状態が同一の複数の細胞又は生体組織それぞれに対し、上述の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、算出した複数の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を逆ラプラス変換した緩和時間スペクトルを算出することで、当該細胞又は生体組織を測定する。これにより、微細構造が複雑な細胞や生体組織を動的光散乱法により測定する場合であっても、当該細胞や生体組織の種別や状態をより高精度に測定できる。
【００３４】
図１０は、本実施形態の情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１０に示すように、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）などの制御装置１０１と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）やＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの主記憶装置１０２と、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）やＳＳＤ（Solid  State  Drive）などの補助記憶装置１０３と、ディスプレイなどの表示装置１０４と、マウス、キーボード、又はタッチパネルなどの入力装置１０５と、通信インタフェースなどの通信装置１０６とを、備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００３５】
図１１は、本実施形態の情報処理装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図１１に示すように、情報処理装置１００は、信号処理部１２１と、入力部１２３と、主制御部１２５と、ステージ制御部１２７と、照射制御部１２９と、算出部１３０と、登録部１３１と、記憶部１３３と、同定部１３５と、を含む。
【００３６】
主制御部１２５、ステージ制御部１２７、照射制御部１２９、算出部１３０、登録部１３１、及び同定部１３５は、例えば、制御装置１０１及び主記憶装置１０２により実現でき、記憶部１３３については、例えば、補助記憶装置１０３により実現できる。
【００３７】
信号処理部１２１は、受光器３５から出力された光の強度を示す電気信号を処理し、デジタル信号として受信する。信号処理部１２１は、例えば、プリアンプ−ディスクリミネータやパルス間隔測定器などが挙げられる。
【００３８】
入力部１２３は、信号処理部１２１により処理されたデジタル信号を入力するものであり、例えば、情報処理装置１００とのインタフェースとしてのデジタル入力回路などが挙げられる。
【００３９】
主制御部１２５は、ステージ制御部１２７、照射制御部１２９、算出部１３０、登録部１３１、記憶部１３３、及び同定部１３５などを制御する。
【００４０】
ステージ制御部１２７は、ステージ２１の位置を制御する。具体的には、ステージ制御部１２７は、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、ステージ２１の位置を制御する。なお本実施形態では、前述の通り、光学顕微鏡２８により拡大された、試料２４の様子を示す顕微鏡画像が表示装置１０４（表示部の一例）に表示されるので、測定者は、当該顕微鏡画像を見ながら、目標箇所にレーザ光を照射できるよう、入力装置１０５から操作入力を行ってステージ制御部１２７にステージ２１の位置を制御させる。
【００４１】
照射制御部１２９は、レーザ光を照射する照射系１０を制御する。具体的には、照射制御部１２９は、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、レーザ光源１１によるレーザ光の射出（点灯）を制御する。
【００４２】
以下では、まず、未知の細胞又は生体組織を同定するための同定情報を生成する場合の各部の動作について説明する。この場合、試料２４には、種別又は状態が既知である所定の細胞又は生体組織が含まれているものとする。以下では、所定の細胞又は生体組織を目標物と称する場合がある。
【００４３】
照射制御部１２９は、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、照射系１０を制御し、試料２４に含まれる目標物の同一箇所にレーザ光を複数回入射させる。具体的には、照射制御部１２９が照射系１０にレーザ光を照射させる際には、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、照射系１０から入射されるレーザ光が、目標物の同一箇所に入射されるよう、ステージ制御部１２７によりステージ２１の位置が制御され、照射制御部１２９は、この状態で、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、照射系１０にレーザ光を照射させる。この動作が繰り返し行われることで、目標物の同一箇所にレーザ光を複数回入射できる。
【００４４】
なお本実施形態では、目標物は複数あり、照射制御部１２９は、目標物毎に、当該目標物の同一箇所にレーザ光を複数回入射させる。つまり、照射制御部１２９は、目標物毎に、上述の動作を行う。なお、複数の目標物は、いずれも、所定の細胞又は生体組織と種別又は状態が同一の細胞又は生体組織である。各目標物は、試料２４に含まれていてもよいし、試料２４と異なる試料に含まれていてもよい。各目標物が試料２４と異なる試料に含まれている場合は、当然、試料２４を当該異なる試料に交換してレーザ光の入射が行われる。
【００４５】
光検出系３０は、照射系１０から照射されたレーザ光が目標物に入射する毎に生じる散乱光を検出する。従って、目標物にレーザ光が複数回入射された場合、光検出系３０は、当該複数回分の散乱光を検出する。また本実施形態では、上述の通り、目標物毎に、当該目標物にレーザ光が複数回入射されるので、光検出系３０は、目標物毎に、複数回分の散乱光を検出する。
【００４６】
算出部１３０は、光検出系３０により検出される複数回分の散乱光に基づいて、目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。具体的には、算出部１３０は、光検出系３０により検出される複数回分の散乱光の散乱光強度の時間変化から、時間相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。
【００４７】
なお、時間平均相関関数−相関時間の緩和情報（緩和データ）の算出については、特開２０１２−１９４１６５号公報に開示されている手法を用いればよいため、詳細な説明は省略する。
【００４８】
また本実施形態では、上述の通り、光検出系３０により、目標物毎に、複数回分の散乱光が検出されるので、算出部１３０は、目標物毎に、光検出系３０により検出される複数回分の散乱光に基づいて、当該目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。つまり、算出部１３０は、目標物毎に、当該目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。
【００４９】
そして算出部１３０は、算出した複数の目標物それぞれの時間平均相関関数−相関時間の緩和情報に基づいて、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した緩和情報を逆ラプラス変換して緩和時間スペクトルを算出する。具体的には、算出部１３０は、算出した複数の目標物それぞれの時間平均相関関数−相関時間の緩和情報の時間平均を平均化したアンサンブル平均を求めることにより、複数の目標物のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。
【００５０】
なお、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報（緩和データ）、及び緩和時間スペクトルの算出については、特開２０１２−１９４１６５号公報に開示されている手法を用いればよいため、詳細な説明は省略する。
【００５１】
登録部１３１は、算出部１３０により算出された、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を逆ラプラス変換した緩和時間スペクトルを、複数の目標物で共通かつ既知の種別又は状態と対応付けた同定情報を記憶部１３３に登録する。
【００５２】
このように同定情報は、種別又は状態が共通かつ既知の複数の目標物の緩和時間スペクトルと、当該種別又は状態と、を対応付けた情報であるため、同定情報の緩和時間スペクトルと、種別又は状態が未知の細胞又は生体組織の緩和時間スペクトルとを比較することで、当該種別又は状態が未知の細胞又は生体組織の種別又は状態を同定できる。
【００５３】
次に、未知の細胞又は生体組織を同定する場合の各部の動作について説明する。この場合、試料２４には、種別又は状態が未知の細胞又は生体組織が含まれているものとする。以下では、種別又は状態が未知の細胞又は生体組織を同定対象目標物と称する場合がある。
【００５４】
同定対象目標物に対する照射制御部１２９の動作は、目標物に対する照射制御部１２９の動作と同様である。つまり、照射制御部１２９は、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、照射系１０を制御し、試料２４に含まれる同定対象目標物の同一箇所にレーザ光を複数回入射させる。具体的には、照射制御部１２９が照射系１０にレーザ光を照射させる際には、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、照射系１０から入射されるレーザ光が、同定対象目標物の同一箇所に入射されるよう、ステージ制御部１２７によりステージ２１の位置が制御され、照射制御部１２９は、この状態で、測定者による入力装置１０５からの操作入力に基づいて、照射系１０にレーザ光を照射させる。この動作が繰り返し行われることで、同定対象目標物の同一箇所にレーザ光を複数回入射できる。
【００５５】
なお目標物の場合と同様に、同定対象目標物は複数あってもよい。この場合、照射制御部１２９は、同定対象目標物毎に、当該同定対象目標物の同一箇所にレーザ光を複数回入射させる。つまり、照射制御部１２９は、同定対象目標物毎に、上述の動作を行う。なお、複数の同定対象目標物は、いずれも、上述の種別又は状態が未知の細胞又は生体組織と種別又は状態が同一の細胞又は生体組織である。各同定対象目標物は、試料２４に含まれていてもよいし、試料２４と異なる試料に含まれていてもよい。各同定対象目標物が試料２４と異なる試料に含まれている場合は、当然、試料２４を当該異なる試料に交換してレーザ光の入射が行われる。
【００５６】
同定対象目標物に対する光検出系３０の動作は、目標物に対する光検出系３０の動作と同様である。つまり、光検出系３０は、照射系１０から照射されたレーザ光が同定対象目標物に入射する毎に生じる散乱光を検出する。従って、同定対象目標物にレーザ光が複数回入射された場合、光検出系３０は、当該複数回分の散乱光を検出する。また、上述の通り、同定対象目標物が複数ある場合、同定対象目標物毎に、当該同定対象目標物にレーザ光が複数回入射されるので、光検出系３０は、同定対象目標物毎に、複数回分の散乱光を検出する。
【００５７】
算出部１３０は、光検出系３０により検出される複数回分の散乱光に基づいて、同定対象目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した緩和情報を逆ラプラス変換して緩和時間スペクトルを算出する。具体的には、算出部１３０は、光検出系３０により検出される複数回分の散乱光の散乱光強度の時間変化から、時間相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。
【００５８】
なお、時間平均相関関数−相関時間の緩和情報（緩和データ）、及び緩和時間スペクトルの算出については、特開２０１２−１９４１６５号公報に開示されている手法を用いればよいため、詳細な説明は省略する。
【００５９】
また、同定対象目標物が複数ある場合、上述の通り、光検出系３０により、同定対象目標物毎に、複数回分の散乱光が検出されるので、算出部１３０は、同定対象目標物毎に、光検出系３０により検出される複数回分の散乱光に基づいて、当該同定対象目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。つまり、算出部１３０は、同定対象目標物毎に、当該目標物の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。
【００６０】
そして算出部１３０は、算出した複数の同定対象目標物それぞれの時間平均相関関数−相関時間の緩和情報に基づいて、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、当該算出した緩和情報を逆ラプラス変換して緩和時間スペクトルを算出する。具体的には、算出部１３０は、算出した複数の同定対象目標物それぞれの時間平均相関関数−相関時間の緩和情報の時間平均を平均化したアンサンブル平均を求めることにより、複数の同定対象目標物のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。
【００６１】
なお、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報（緩和データ）、及び緩和時間スペクトルの算出については、特開２０１２−１９４１６５号公報に開示されている手法を用いればよいため、詳細な説明は省略する。
【００６２】
同定部１３５は、算出部１３０により算出された同定対象目標物の緩和時間スペクトルと記憶部１３３に記憶されている同定情報とを比較し、当該同定対象目標物の種別又は状態を同定する。具体的には、同定部１３５は、同定対象目標物の種別又は状態を、記憶部１３３に記憶されている同定情報のうち、算出部１３０により算出された同定対象目標物の緩和時間スペクトルと一致又は類似（最も類似）する緩和時間スペクトルに対応付けられた種別又は状態に同定する。
【００６３】
（実施例）
実施例では、上記実施形態における具体例として、目標物及び同定対象目標物が細胞である場合について説明する。具体的には、図１に示す情報処理システム１（光学装置）を用いて、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）、子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）、及び血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）の３種類の細胞それぞれについて、同定情報を登録し、当該３種類の細胞のいずれかである未知の細胞を同定する場合について説明する。
【００６４】
まず、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）、子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）、及び血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）それぞれについて、実施形態で説明した手法で時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出する。
【００６５】
図１５〜図２４は、それぞれ、同一の皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）に対し、１０回の測定を連続して行った緩和時間分布関数のグラフを示す図である。
【００６６】
図１５〜図２４に示すグラフのＸ軸は、緩和時間τＲを表し、Ｙ軸は、緩和時間τＲの分布関数Ｐ（τＲ）を表す。図１５〜図２４に示すグラフから明らかなとおり、Ｘ軸、即ち、緩和時間τＲの値が１０−３秒よりも大きな場合が皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）の形状や大きさに起因するピークであると推測できる。なお、これを裏付けるように、緩和時間τＲの値が１０−３秒よりも大きな場合における特徴的なピークは、ほぼ同様な緩和時間τＲの値にて観測されている。
【００６７】
一方、緩和時間τＲの値が１０−３秒以下の場合、即ち、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）内の細胞骨格の網目構造に起因すると思われるピークは、測定毎に現れる緩和時間τＲが異なることが分かった。
【００６８】
このように、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）内の細胞骨格の網目構造に起因すると思われるピークは、測定毎に異なるピークを表すが、本発明者らは、統計処理（アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出）することにより、各細胞の状態によって特徴的なピークを抽出可能であることを見出した。
【００６９】
図１２は、３つの皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）それぞれについて、同一箇所にレーザ光を２０回入射させた場合のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。図１３は、３つの子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）それぞれについて、同一箇所にレーザ光を２０回入射させた場合のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。図１４は、３つの血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）それぞれについて、同一箇所にレーザ光を２０回入射させた場合のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和時間分布関数のグラフを示す図である。
【００７０】
図１２〜図１４に示すグラフのＸ軸は、緩和時間τＲを表し、Ｙ軸は、緩和時間τＲの分布関数Ｐ（τＲ）を表す。図１２〜図１４に示すグラフから明らかなとおり、いずれの細胞においても、緩和時間τＲの値が１０−３秒以下の場合に特徴的なピークが得られている。
【００７１】
なお、図１２〜図１４に示す各グラフは、該当する細胞の時間相関関数ｇ（１）（τ）、ｇ（２）（τ）を求めることによって、拡散係数Ｄ、緩和時間−粒径分布関数図の複数ピークの相対値などを該当する細胞種に対して求めておき、細胞種又は状態毎に積み上げられ統計化処理されることで求められる。
【００７２】
実施例では、登録部１３１は、同定情報として、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）については、図１２に示すグラフを示す情報を対応付けて記憶部１３３に登録し、子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）については、図１３に示すグラフを示す情報を対応付けて記憶部１３３に登録し、血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）については、図１４に示すグラフを示す情報を対応付けて記憶部１３３に登録する。
【００７３】
なお本実施形態では、どの程度統計化処理された同定情報であれば正確な同定を行うために有用であるか（正答率が高いか）を検証するために、時間平均相関関数−相関時間の緩和情報の算出に用いる散乱光強度の数、及びアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報の算出に用いる細胞の数を変えて同定情報を生成し、記憶部１３３に登録している。
【００７４】
次に、皮膚線維芽細胞（ＮＨＤＦ）、子宮頸がん細胞（ＨｅＬａ）、及び血管内皮細胞（ＨＵＶＥＣ）のいずれかを、種別又は状態が未知の細胞として、実施形態で説明した手法で時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を逆ラプラス変換した緩和時間スペクトルを算出する。
【００７５】
そして同定部１３５は、種別又は状態が未知の細胞の種別又は状態を、記憶部１３３に記憶されている同定情報のうち、算出部１３０により算出された種別又は状態が未知の細胞の緩和時間スペクトルのピーク（緩和時間スペクトルにおける１０−３秒以下の緩和時間での相対強度）が一致又は類似（最も類似）する緩和時間スペクトルに対応付けられた種別又は状態に同定する。
【００７６】
この結果、本発明者らは、同定情報を生成する際の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報の算出には、１０回分以上の散乱光強度を用いて算出すること、即ち、同一細胞の同一箇所に対し、１０回以上レーザ光を入射することで得られる１０回分以上の散乱光強度を用いて時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出することが、正確な同定を行うために有用であり（正答率が高く）、安定的で信頼性の高い同定情報を構築できることを見出した。
【００７７】
更に、本発明者らは、同定情報を生成する際のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報の算出には、種別又は状態が同一の３つ以上の細胞の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を用いて算出することが、正確な同定を行うために有用であり（正答率が高く）、安定的で信頼性の高い同定情報を構築できることを見出した。
【００７８】
更に、本発明者らは、種別又は状態が未知の細胞についても、時間平均相関関数−相関時間の緩和情報の算出には、１０回分以上の散乱光強度を用いて算出すること、即ち、同一細胞の同一箇所に対し、１０回以上レーザ光を入射することで得られる１０回分以上の散乱光強度を用いて時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出することが、正確な同定を行うために有用であること（正答率が高いこと）を見出した。
【００７９】
更に、本発明者らは、種別又は状態が未知の細胞についても、アンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出して同定を行うことが、より正確な同定を行うために有用であること（正答率が高いこと）を見出した。
【００８０】
以上のように本実施形態では、１つの細胞又は生体組織の同一箇所において、散乱光を複数回生じさせ、この複数回分の散乱光（詳細には、複数回分の散乱光の強度）の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出することで、当該細胞又は生体組織を測定する。これにより、微細構造が複雑な細胞や生体組織を動的光散乱法により測定する場合であっても、細胞や生体組織の内部構造の複雑性に起因する過剰な成分や、細胞や生体組織の時間経過に伴い変換する内部構造を正しく評価でき、当該細胞や生体組織の種別や状態を高精度に測定できる。
【００８１】
特に本実施形態では、種別又は状態が同一の複数の細胞又は生体組織それぞれに対し、上述の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報を算出し、算出した複数の時間平均相関関数−相関時間の緩和情報のアンサンブル平均相関関数−相関時間の緩和情報を逆ラプラス変換した緩和時間スペクトルを算出することで、当該細胞又は生体組織を測定する。これにより、微細構造が複雑な細胞や生体組織を動的光散乱法により測定する場合であっても、当該細胞や生体組織の種別や状態をより高精度に測定できる。
【００８２】
また本実施形態では、光学顕微鏡２８により拡大された、試料２４の様子を示す顕微鏡画像が表示装置１０４（表示部の一例）に表示されるので、測定者は、当該顕微鏡画像を見ながら、目標箇所にレーザ光を正確に照射することができる。
【符号の説明】
【００８３】
１  情報処理システム
１０  照射系
１１  レーザ光源
１２  ビームエキスパンダー
１３  可変ＮＤフィルタ
１４  単焦点レンズ
２１  ステージ
２２  恒温板
２３  サンプルホルダー
２４  試料
２７  ユニバーサルコンデンサ
２８  光学顕微鏡
３０  光検出系
３１  ハーフミラー
３２  偏光フィルタ
３３  ピンホール
３４  集光レンズ
３５  受光器
４０  画像センサ
１００  情報処理装置
１２１  信号処理部
１２３  入力部
１２５  主制御部
１２７  ステージ制御部
１２９  照射制御部
１３０  算出部
１３１  登録部
１３３  記憶部
１３５  同定部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００８４】
【特許文献１】特開２０１０−２００６７６号公報
【図１】
2018004492.tif 000003
【図２】
2018004492.tif 000004
【図３】
2018004492.tif 000005
【図４】
2018004492.tif 000006
【図５】
2018004492.tif 000007
【図６】
2018004492.tif 000008
【図７】
2018004492.tif 000009
【図８】
2018004492.tif 000010
【図９】
2018004492.tif 000011
【図１０】
2018004492.tif 000012
【図１１】
2018004492.tif 000013
【図１２】
2018004492.tif 000014
【図１３】
2018004492.tif 000015
【図１４】
2018004492.tif 000016
【図１５】
2018004492.tif 000017
【図１６】
2018004492.tif 000018
【図１７】
2018004492.tif 000019
【図１８】
2018004492.tif 000020
【図１９】
2018004492.tif 000021
【図２０】
2018004492.tif 000022
【図２１】
2018004492.tif 000023
【図２２】
2018004492.tif 000024
【図２３】
2018004492.tif 000025
【図２４】
2018004492.tif 000026