(57)【要約】スペクトルを処理する方法を開示する。方法には、複数のスペクトルにおける各スペクトルが、飛行時間、質量電荷比、または飛行時間型もしくは質量電荷比に由来する値の関数としてのシグナル強度を含むシグナルを含む、複数のスペクトルを得る段階が含まれる。次に、予測シグナル幅の値を用いて定義されるウィンドウ内である、飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値を有する複数のスペクトルからのシグナルをクラスタにすることによって、シグナルクラスタを形成する。2007523323.tif 000005
2007523323.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の段階を含む、スペクトルを処理する方法：
（a）複数のスペクトルにおける各スペクトルが飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値の関数としてのシグナル強度を含むシグナルを含む、複数のスペクトルを得る段階；および
（b）予測シグナル幅の値を用いて定義されるウィンドウ内である飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値を有する複数のスペクトルからのシグナルをクラスタにすることによって、シグナルクラスタを形成する段階。
【請求項２】
シグナルクラスタにおけるシグナルに、飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値を割付する段階をさらに含む、請求項1記載の方法。
【請求項３】
シグナルクラスタが第一のシグナルクラスタであって、ウィンドウが第一のクラスタウィンドウであって、および予測シグナル幅が第一の予測シグナル幅である、ならびに方法にはさらに、第二の予測シグナル幅を用いて定義される第二のクラスタウィンドウを用いて第二のシグナルクラスタを形成する段階が含まれる、請求項1記載の方法。
【請求項４】
複数のスペクトルが第一の複数のスペクトルであって、方法が以下をさらに含む、請求項1記載の方法：
シグナルクラスタにおけるシグナルの少なくとも一部を用いて第二の複数のスペクトルを形成する段階。
【請求項５】
以下の段階をさらに含む、請求項1記載の方法：
複数のシグナルクラスタを形成する段階；および
既定数のシグナルに等しいまたはそれを超えるシグナルを有する複数のシグナルクラスタにおいてシグナルクラスタを選択する段階。
【請求項６】
シグナルクラスタにおけるシグナルの少なくとも一部を用いて第二の複数のスペクトルを形成する段階をさらに含み、第二の複数のスペクトルを形成する段階が、失われたシグナルに関する推定値を加える段階を含む、請求項1記載の方法。
【請求項７】
以下の段階を含む、スペクトルを処理する方法：
（a）第一の複数のスペクトルにおける各スペクトルが飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値の関数としてのシグナル強度を含むシグナルを含む、第一の複数のスペクトルを得る段階；
（b）第一の複数のスペクトルにおける既定のシグナル対ノイズ比を超える各シグナルに関するピーク値を決定する段階；
（c）第一の予測シグナル幅値を用いて定義される第一のクラスタウィンドウ内である飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値を有する複数のスペクトルからのシグナルをクラスタにすることによって、第一のシグナルクラスタを形成する段階；
（d）第一のシグナルクラスタにおけるシグナルのピーク値を用いてクラスタ中心値を決定する段階；および
（e）クラスタ中心値およびクラスタ中心値に関連する第二の予測シグナル幅値を用いて定義される第二のクラスタウィンドウ内である飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値を有する第一の複数のスペクトルからのシグナルをクラスタにすることによって第二のシグナルクラスタを形成する段階。
【請求項８】
第一および第二のクラスタウィンドウが同じまたはほぼ同じ幅を有する、請求項7記載の方法。
【請求項９】
第一のシグナルクラスタおよび第二のシグナルクラスタが同じシグナルを含む、請求項7記載の方法。
【請求項１０】
（c）が（b）の前に行われる、請求項7記載の方法。
【請求項１１】
以下を含むコンピューター読み取り可能な媒体：
（a）複数のスペクトルにおける各スペクトルが飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値の関数としてのシグナル強度を含むシグナルを含む、複数のスペクトルを得るためのコード；および
（b）予測シグナル幅の値を用いて定義されるウィンドウ内である飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値を有する複数のスペクトルからのシグナルをクラスタにすることによって、シグナルクラスタを形成するためのコード。
【請求項１２】
スペクトルがマススペクトルである、請求項10記載のコンピューター読み取り可能な媒体。
【請求項１３】
複数のスペクトルが第一の複数のスペクトルであって、コンピューター読み取り可能な媒体が以下をさらに含む、請求項10記載のコンピューター読み取り可能な媒体：
シグナルクラスタにおけるシグナルの少なくとも一部を用いて第二の複数のスペクトルを形成するためのコード。
【請求項１４】
以下をさらに含む、請求項10記載のコンピューター読み取り可能な媒体：
複数のシグナルクラスタを形成するためのコード；および
既定数のシグナルに等しい、またはそれを超える複数のシグナルクラスタにおいてシグナルクラスタを選択するためのコード。
【請求項１５】
以下をさらに含む、請求項10記載のコンピューター読み取り可能な媒体：
第二の複数のスペクトルを形成するためのコード、および失われたシグナルに関する推定値を加えるためのコード。
【請求項１６】
以下を含むコンピューター読み取り可能な媒体：
（a）第一の複数のスペクトルにおける各スペクトルが飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値の関数としてのシグナル強度を含むシグナルを含む、第一の複数のスペクトルを得るためのコード；
（b）第一の複数のスペクトルにおける既定のシグナル対ノイズ比を超える各シグナルに関するピーク値を決定するためのコード；
（c）予測シグナル幅値を用いて定義される第一のクラスタウィンドウ内である飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値を有する複数のスペクトルからのシグナルをクラスタにすることによって第一のシグナルクラスタを形成するためのコード；
（d）第一のシグナルクラスタにおけるシグナルのピーク値を用いてクラスタ中心値を決定するためのコード；および
（e）クラスタ中心値およびクラスタ中心値に関連した予測シグナル幅値を用いて定義される第二のクラスタウィンドウ内である飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値を有する第一の複数のスペクトルからのシグナルをクラスタにすることによって第二のシグナルクラスタを形成するためのコード。
【請求項１７】
スペクトルがマススペクトルである、請求項16記載のコンピューター読み取り可能な媒体。
【請求項１８】
以下を含むシステム：
気相イオン分光計、
気相イオン分光計からのデータを処理するように適合させたデジタルコンピューター、および
請求項16記載のコンピューター読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、全ての目的に関してその開示が参照により本明細書に組み入れられる、2004年1月30日に提出された「METHOD FOR CLUSTERING SIGNALS IN SPECTRA」と題する米国特許出願第60/540,741号（代理人整理番号016866-012300US）の利益を主張する。
【０００２】
発明の背景
「マーカー」は、典型的に、一つの生物学的状態をもう一つの状態と区別するポリペプチドまたは何らかの他の分子を指す。診断および新薬開発プロセスのために新規マーカーを同定することは有用である。物質が疾患のマーカーであるか否かを発見する一つの方法は、疾患を有しない患者からの試料と比較して、疾患を示す患者の生体試料においてそれらが「示差的に発現されている」か否かを決定することによる。例えば、図1（A）は、疾患を有する患者18人の群からの試料に由来する複数の重ねあわせたマススペクトルの一つのグラフ100を示す。もう一つのグラフ102を図1（B）に示し、これは正常な患者18人の群からの試料に由来する複数の重ねあわせたマススペクトルを示す。グラフ100、102のそれぞれにおいて、シグナル強度を質量電荷比の関数としてプロットする。グラフ100、102に示すシグナルの強度は、試料における質量電荷比Aに対応する分子量を有するマーカー濃度に比例する。グラフ100、102に示すように、質量電荷比Aでは、多くのシグナルが双方の複数のマススペクトルに存在する。
【０００３】
グラフ100、102におけるシグナルを集合的に見る場合、質量電荷比Aでのシグナルの平均強度は、疾患患者からの試料では、正常な患者試料の質量電荷比Aでのシグナルの平均強度より高いことは明らかである。質量電荷比Aでのマーカーは、このマーカーの濃度が平均で正常患者の試料より疾患患者の試料においてより大きいことから、疾患患者において「示差的に発現されている」と言われる。
【０００４】
図1（A）および図1（B）に示されるようなマススペクトルを用いて、分析モデルを形成することができ、これを診断ツールとして用いることができる。例えば、上記の例を参照して、試験患者の未知試料からマススペクトルを作製してもよい。マススペクトルを分析して、質量電荷比Aでのシグナルの強度を試験患者のマススペクトルにおいて決定することができる。シグナル強度を、疾患患者と正常患者に関して質量電荷比Aでの平均シグナル強度と比較することができる。図1（A）および図1（B）に示すように、この分析モデルを用いて、未知試料が試験患者が疾患を有する、または発症するであろうことを示すか否かに関して予測を行うことができる。例えば、未知試料における質量電荷比Aでのシグナル強度が、正常な患者のスペクトルより疾患患者のスペクトルに関する質量電荷比Aでの平均シグナル強度にかなり近い場合、試験患者が疾患を発症しないまたは有しない可能性が高いという予測を行うことができる。
【０００５】
より洗練された分析モデルを作製する場合、マススペクトルにおけるシグナルをしばしば共に「クラスタにして」、その後コンピューターによってさらに処理する。例えば、一つまたはそれ以上の質量電荷比での異なるマススペクトルに関連する様々なシグナルは、一つまたはそれ以上のシグナルクラスタを形成することができる。シグナルクラスタを形成するシグナルは、例えば、マーカーを同定するためにおよび／または分析モデルを形成するためにさらに処理してもよい。例えば、質量電荷比Aが正常および疾患患者において示差的に発現されるマーカーを表すことがわかっていない場合、コンピューターは図1（A）および図1（B）に示されるシグナル36個全てを共にクラスタにすることができるであろう。次に、コンピューターは、質量電荷比Aが対象質量電荷比であるか否かを決定することができるであろう。コンピューター上で行われる統計学的プロセスを用いて、シグナルクラスタにおけるシグナル36個を分析して、質量電荷比Aに関連するマーカーが示差的に発現されるマーカーであるか否かを自動的に決定することができるであろう。
【０００６】
どのシグナルをシグナルクラスタに含めるかを決定することが問題である。それぞれの異なるマススペクトルにおいてわずかに異なる質量電荷比を有する異なるシグナルピークは、実際に同じマーカーを表す可能性がある。その結果、これらのシグナルを、シグナルクラスタとして共にクラスタにして、シグナルクラスタにおけるそれぞれのシグナルは、シグナルが実際にわずかに異なる質量電荷比に関連している場合であっても、シグナルクラスタに関連する質量電荷比を有すると処理される。
【０００７】
「クラスタウィンドウ」を用いて、シグナルクラスタに関する全ての望ましいシグナルを捕捉することができる。クラスタウィンドウは、典型的に、飛行時間値、質量電荷比値、またはそれらに由来する値のような連続した値の範囲である。クラスタウィンドウにおけるシグナルピークは全て、シグナルクラスタを形成して、シグナルクラスタにおけるシグナルおよびシグナルクラスタに関する質量電荷比を、さらなるデータ分析に用いる。クラスタウィンドウの幅は、質量電荷比の百分率（例えば、特定の質量電荷比の1％）に関して明記された。
【０００８】
クラスタウィンドウに関する問題は、これが同じシグナルクラスタ内に存在するはずの全てのシグナルを捕捉できるほど広くなかったことである。いくつかのシグナルピークがこのクラスタリングプロセスにおいて不正確に除外されれば、その後の如何なるデータ分析およびモデル形成も同様に不正確となるであろう。したがって、シグナルを正確にクラスタにすることが望ましい。
【０００９】
クラスタウィンドウは、より多くのシグナルがシグナルクラスタに含まれるように広くすることができるであろう。例えば、クラスタウィンドウの比例増加速度は、飛行時間または質量電荷比が増加するにつれて増加するであろう。しかし、そのようにすることは、より低分子質量でのピークのクラスタリングを損なう可能性がある。例えば、低い飛行時間または低い質量電荷比では、クラスタウィンドウが広すぎる場合、シグナルクラスタ内にあまりにも多くのシグナルを捕捉する可能性がある。異なるマーカーに関連するシグナルが、誤って同じクラスタに含まれる可能性がある。これも望ましくないであろう。これに関して考えられる解決策も同様に、人為的誤差を受けやすいユーザー側の手動での調節を必要とするであろう。
【００１０】
本発明の態様は、これらおよび他の問題に取り組む。
【発明の開示】
【００１１】
発明の概要
本発明の態様は、マススペクトルのようなスペクトルを処理する方法に向けられる。本発明の他の態様は、スペクトルを処理するためのコードを含むコンピューター読み取り可能な媒体と共に、コンピューター読み取り可能な媒体を用いるシステムに向けられる。
【００１２】
本発明の一つの態様は、（a）複数のスペクトルにおける各スペクトルが飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値の関数としてのシグナル強度を含むシグナルを含む、複数のスペクトルを得る段階、および（b）予測シグナル幅の値を用いて定義されるウィンドウ内である飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値を有する複数のスペクトルからのシグナルをクラスタにすることによってシグナルクラスタを形成する段階、を含む、スペクトルを処理する方法に向けられる。
【００１３】
本発明のもう一つの態様は、（a）第一の複数のスペクトルにおける各スペクトルが飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値の関数としてのシグナル強度を含むシグナルを含む、複数のスペクトルを得る段階；（b）第一の複数のスペクトルにおける既定のシグナル対ノイズ比を超える各シグナルに関するピーク値を決定する段階；（c）第一の予測シグナル幅値を用いて定義される第一のクラスタウィンドウ内である飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値を有する複数のスペクトルからのシグナルをクラスタにすることによって第一のシグナルクラスタを形成する段階；（d）第一のシグナルクラスタにおけるシグナルのピーク値を用いてクラスタ中心値を決定する段階；および（e）クラスタ中心値およびクラスタ中心値に関連する第二の予測シグナル幅値を用いて定義される第二のクラスタウィンドウ内である飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値を有する第一の複数のスペクトルからのシグナルをクラスタにすることによって第二のシグナルクラスタを形成する段階、を含む、スペクトルを処理する方法に向けられる。
【００１４】
本発明の他の態様は、スペクトルを処理するためのコンピューター読み取り可能な媒体およびスペクトルを得て処理するためのシステムに向けられる。
【００１５】
本発明のこれらおよび他の態様を、図面を参照して以下に記述する。
【００１６】
詳細な説明
本発明のいくつかの態様は、スペクトルを処理する方法に向けられる。方法は複数のスペクトルを得る段階を含む。複数のスペクトルにおける各スペクトルは、飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値の関数としてのシグナル強度によって表されるシグナルを示す。「飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値」の例は、例えばイオンの質量であってもよい。
【００１７】
マススペクトルディスプレイフォーマットの一つのタイプにおいて、マススペクトルにおけるシグナルは一般的に「ピーク」の形である。スペクトルが得られた後、一つまたはそれ以上の対応するクラスタウィンドウ内である飛行時間、質量電荷比、または飛行時間もしくは質量電荷比に由来する値を有する複数のスペクトルからのシグナルを選択することによって、一つまたはそれ以上のシグナルクラスタが形成される。クラスタウィンドウは予測シグナル幅の値を用いて定義される。予測シグナル幅の値は時に、シグナルがピークの形である場合、「予測ピーク幅」と呼ばれる。シグナルをクラスタにした後、シグナルクラスタにおけるシグナルおよびそれらに関連する質量電荷比をさらに処理または分析してもよい。本発明の態様において、マススペクトルの群あたり、一つ、もしくは二つ、またはそれ以上のシグナルクラスタが存在してもよい。
【００１８】
クラスタウィンドウの大きさを決定するために予測シグナル幅の値を用いることは、クラスタウィンドウを定義する上記の方法（例えば、質量電荷比の百分率に関してそれを定義することによる）より望ましい。クラスタウィンドウの大きさを決定するために予測シグナル幅を用いることによって、飛行時間、質量電荷比、またはそれらに由来する値に対するシグナル幅の非線形関係が自動的に考慮される。予測シグナル幅に関してクラスタウィンドウを定義することはまた、何らかの理由のためにクラスタリングアルゴリズムが失敗した場合により直感的であるというさらなる利益を有する。本発明の態様において、それらが肉眼的に分離された場合に、アルゴリズムが二つのピーク（異なるスペクトルからの）を共にクラスタにしない理由を知るのは容易である。同様に、隣接する二つのシグナルがオーバーラップして、望ましくは同じシグナルクラスタに含まれることをユーザーが知ることもより容易である。
【００１９】
I．予測シグナル幅
「予測シグナル幅」には、予測されるまたは測定されたシグナル幅のような予測されるシグナルの大きさが含まれる。ピークの予測シグナル幅は、質量分析計によって所定の飛行時間値、または質量電荷比（またはそのような値に由来する値）で予測されるマススペクトルにおけるシグナルピークの幅となりうる。
【００２０】
シグナルがピークの形である場合、予測シグナル幅はピークの高さに沿って任意の適した点から測定することができる。いくつかの態様において、予測シグナル幅はシグナルピークの基部の予測幅であってもよく、または各シグナルピークの頂点と基部のあいだの点が含まれてもよい。例えば、用いられるシグナル幅は、各シグナルピークの高さの半分でのシグナル幅であってもよい。もう一つの例において、マススペクトルにおける一連のシグナルに関して、予測シグナル幅は、ピークの基部を形成する基準値から同じ距離での各ピークの頂点と基部とのあいだの点となりうる。それぞれの場合、予測シグナル幅は一般的に、飛行時間、質量電荷比、またはそのような値に由来する値が増加するにつれて増加する。
【００２１】
予測シグナル幅は理論的または経験的に誘導することができる。例えば、異なる分析物のそれぞれの数がおおよそ同じであることがわかっている、公知の質量電荷値を有する異なる分析物に対応する多数のピークを有するマススペクトルシグナルを作製することができる。各ピークおよびピークの幅に関連した平均飛行時間値を、公知の質量電荷値を有する分析物を用いて予測シグナル幅の表に記録することができる。予測シグナル幅の例としての表を以下の表に示す。
【００２２】
予測シグナル幅の表
2007523323.tif 000003
【００２３】
表の値を用いて、表の値に適合するように最も良く適合する曲線を作製することができる。または一次補間を用いてデータを表す区分的線形関数を作製することができる。
【００２４】
もう一つの例において、以下のような等式を用いて、予測シグナル幅を決定することができる。以下の等式において、tはイオンの飛行時間、viは平均初速度、△viは初速度の幅、およびdは飛行距離（例えば質量分析計における自由飛行距離）である。
2007523323.tif 000004
Ciphergen Biosystems, Inc.から市販されているいくつかの現行の質量分析計に関するシグナル幅を予測するために上記の等式を用いるための妥当な値は、△vi＝800 m/s、vi＝750 m/s、およびd＝0.65 mである。ウィンドウ△tは質量電荷比に基づくウィンドウ（すなわち△m/z）に変換することができる。当技術分野で周知であるように、質量電荷比は、飛行時間値を用いて容易に決定することができる。他の態様において、△vi、viおよびdに関する他の値を用いることができる。例えば、dの値は、異なるチューブの長さを有する異なる質量分析計では異なるであろう。
【００２５】
他の方法論を用いて、特定の飛行時間値または質量電荷比の値に関する予測シグナル幅を決定することができる。
【００２６】
II．シグナルクラスタリング
例としてのクラスタリング法は、図2（A）〜2（B）に示されるフローチャートを参照して説明することができる。下記の例において、「質量電荷比」の関数であるシグナルを、説明目的のために参照する。飛行時間または飛行時間に由来する値のような他の対応する値を、質量電荷比の代わりに用いてもよいと理解される。
【００２７】
第一に、マススペクトルを得る（段階26）。任意の適したプロセスを用いてマススペクトルを得てもよい。例えば、マススペクトルは、マススペクトルの一つまたはそれ以上のデータベースにアクセスするローカルまたはリモートサーバーコンピューターから検索（例えば、ダウンロード）してもよい。データベースは、異なる生物学的状態に関連した異なる生物試料のマススペクトルのライブラリを含んでもよい。または、マススペクトルは、生物試料から作製してもよい。それらを得る方法によらず、マススペクトルおよび用いた試料は、スペクトルにおける如何なる変化も生物学的要因によるためであって、処理の差ではないことを確実にするために、好ましくは類似の条件で処理される。
【００２８】
任意の適した試料を本発明の態様において用いてもよい。生物試料の例には、組織（例えば、生検から）、血液、血清、血漿、乳頭吸引液、尿、類液、唾液、細胞、軟および硬組織、臓器、精液、便等が含まれる。生物試料は、真核生物、原核生物、またはウイルス生物を含む任意の適した生物から得てもよい。生物試料の他の例は、全ての目的に関して参照により本明細書に組み入れられる、米国特許第6,675,104号に記述される。
【００２９】
本発明の態様において、気相イオン質量分析計を用いてマススペクトルを作製してもよい。「気相イオン分光計」は、試料を気相にイオン化した場合に形成されるイオンの質量電荷比に変換することができるパラメータを測定する装置を指す。これには、例えば質量分析計、イオン移動度分光計、または総イオン電流測定装置が含まれる。
【００３０】
質量分析計は、任意の適したイオン化技術を用いてもよい。イオン化技術には、例えば電子イオン化、高速原子／イオン衝撃、マトリクス支援レーザー脱離／イオン化（MALDI）、表面増強レーザー脱離／イオン化（SELDI）、またはエレクトロスプレーイオン化が含まれてもよい。
【００３１】
好ましい態様において、レーザー脱離飛行時間型質量分析計を用いてマススペクトルを作製する。レーザー脱離分光計は、タンパク質のような高分子量の物質を分析するために特に適している。例えば、MALDIまたはSELDIプロセスの実際の質量範囲は、300,000ダルトンまたはそれ以上までとなりうる。その上、レーザー脱離プロセスを用いて複雑な混合物を分析することができ、高い感度を有する。さらに、タンパク質が断片化する可能性は、MALDIまたはSELDIプロセスのようなレーザー脱離プロセスでは他の多くの質量分析プロセスの場合より低い。このように、レーザー脱離プロセスは、タンパク質のような高分子量の物質の特徴を正確に調べて、定量するために用いることができる。
【００３２】
マススペクトルを作製するための典型的なプロセスにおいて、マーカーを有するプローブを質量分析計の入り口システムに導入する。次にマーカーをイオン化する。マーカーイオンが生成された後、生成されたイオンをイオン光学集合体によって回収した後、質量分析計が通過イオンを分散させて分析する。質量分析計に存在するイオンを検出器によって検出する。飛行時間型質量分析器の場合、イオンを短い高圧場の中で加速して、これを高真空室に移動させる。高真空室の遠端部で、加速されたイオンは異なる時間に感度のよい検出器表面に当たる。イオンの飛行時間は、イオンの質量電荷比の関数であることから、イオン化から衝撃までの経過時間を用いて、特異的質量電荷比の分子の有無または量を同定することができる。
【００３３】
可能性があるマーカーの存在に対応するシグナルを各スペクトルにおいて同定する。各シグナルにそれぞれ、質量対電荷比の値を割付する。次に、既定のシグナル対ノイズ比を超えたシグナルを検出して第一の複数のマススペクトルを形成する（段階28）。典型的な例において、S値より大きいシグナル対ノイズ比を有するシグナルを検出してもよい。S値は、絶対値または相対値であってもよい。
【００３４】
本発明の態様において、シグナルは任意の適した方法で得ることができる。好ましい態様において、シグナルはヌクレオチド、アミノ酸、糖質、単純脂質、ポリオヌクレオチド（例えば、核酸）、ポリペプチド（例えば、タンパク質）、多糖類（例えば、複合糖質）、およびこれらの複合体（例えば、糖タンパク質、リポタンパク質、および糖脂質）を含む分析物に由来する。
【００３５】
次に、各マススペクトルにおける各シグナルの「ピーク値」を決定する（段階30）。シグナルに関連するピーク値は、飛行時間値、質量電荷比値、または特定のシグナルに関連した先端または最大強度に対応するそのような値に由来する任意の値である。
【００３６】
次に、予測シグナル幅の値を用いて第一のシグナルクラスタを形成する（段階32）。例えば、予測シグナル幅の値を用いて第一のクラスタウィンドウを形成することができる。第一のクラスタウィンドウの幅は、特定の質量電荷比で予測シグナル幅と同じまたは実質的に同じであってもよい。例えば、質量電荷比Xでの予測シグナル幅は、約100ダルトンであってもよく、第一のクラスタウィンドウの幅も同様に約100ダルトンであってもよい。第一のクラスタウィンドウ内でX付近（X−50 Da〜X＋50 Da）であるピーク値を有するシグナルは、第一のシグナルクラスタを形成する。当然、複数のマススペクトルあたりより多くのシグナルクラスタが存在してもよい。
【００３７】
次に、第一のシグナルクラスタにおけるシグナルに関してクラスタ中心の値を決定する（段階34）。クラスタ中心の値は、第一のシグナルクラスタ内でのシグナルのピーク値に関して決定される。いくつかの態様において、第一のシグナルクラスタに関連したピーク値の範囲の中心を、クラスタ中心値として用いてもよい。例えば、第一のシグナルクラスタがピーク値9,900 Da、10,090 Da、および10,100 Daを有するピーク3個を含む場合、ピーク値の範囲の値は、9900 Da〜10,100 Daであろう。この範囲の中心（または中点）は10,000 Daであろう。他の態様において、クラスタ中心値は、第一のシグナルクラスタにおけるピーク値に関して平均ピーク値であってもよい。例えば、先に記述した例において、ピーク値9,000 Da、10,090 Da、および10,100 Daの平均値は10,030 Daであり、クラスタ中心値は、10,030 Daであろう。
【００３８】
図2（B）を参照して、クラスタ中心値およびクラスタ中心値での第二の予測シグナル幅を用いて第二のシグナルクラスタを形成する（段階36）。次に、第二の予測シグナル幅の値を用いて第二のクラスタウィンドウを決定し、これをさらなるクラスタリングに用いる。次に、第二のクラスタウィンドウをクラスタ中心値付近に集める。第二のクラスタウィンドウ内に入るピーク値を有するシグナルは全て、第二のシグナルクラスタを形成して、第二のシグナルクラスタにおけるシグナルのそれぞれにクラスタ中心値を割付してもよい。当然、一つより多いシグナルクラスタが存在してもよい。第一および第二のシグナルクラスタを形成するシグナルは同じまたはわずかに異なっていてもよい。第一および第二のクラスタウィンドウの幅はほぼ同じまたは異なっていてもよい。
【００３９】
第二のシグナルクラスタが形成された後、既定数のシグナルを有するシグナルクラスタを選択することができる（段階37）。規定数より少ないシグナルを有するシグナルクラスタは廃棄する。典型的な例において、シグナルクラスタにおけるシグナル数がマススペクトルの数の50％未満である場合、シグナルクラスタを廃棄することができる。いくつかの態様において、選択プロセスによって、約20個もの少ない〜約200個より多い選択されたシグナルクラスタが得られる。これによって、重要である可能性があるシグナルクラスタが、今後の分析および処理のために確実に選択される。シグナルクラスタを選択した後、これらのシグナルクラスタの質量電荷比を同定することができる（段階38）。
【００４０】
質量電荷比が同定された後、質量電荷比に関する「失われたシグナル」を決定することができる。例えば、マススペクトルのいくつかは同定された質量電荷比でシグナルを示す可能性がある。この群のマススペクトルまたはマススペクトルに関連した試料を再分析して、シグナルが実際に同定された質量電荷比で存在するか否かを決定することができる。失われたシグナルに関しては推定値を加える（段階40）。シグナルがクラスタに認められないスペクトルに関して、軌跡の高さまたはノイズ値から強度の値を推定する。推定された強度の値はユーザー選択可能であってもよい。
【００４１】
図2（A）および2（B）に示した段階は、それぞれ第一の複数のマススペクトルおよび第二の複数のマススペクトルの略図を示す図3（A）および3（B）を参照してさらに説明することができる。図3（A）および3（B）は、ピークの形でシグナルとして示されたマススペクトルを示すが、マススペクトルはデータ表、棒グラフ、ゲルの図等を含む他の形式で表示することができると理解される（例えば、米国特許第6,675,104号を参照されたい）。
【００４２】
図3（A）を参照して、第一の複数のマススペクトルを得てもよい（段階26）。第一の複数のマススペクトルは第一、第二、第三、および第四のマススペクトルを含んでもよく、それぞれのマススペクトルは一つのシグナル101、103、105、および107を含み、各シグナルは一つのピーク値を有する。（他の態様においてマススペクトルあたり一つより多いシグナルが存在してもよい）。既定のシグナル対ノイズ比Sを超えたシグナルのみを検出して表示してもよい。シグナル対ノイズ比Sより低いシグナルは検出してもよく、または除去してもよい（段階28）。次に、シグナル101、103、105、および107に関してピーク値を決定する（段階30）。シグナル101、103、105、および107に関する例としてのピーク値はそれぞれ、10,000 Da、10,005 Da、10,020 Da、および10,200 Daであってもよい。
【００４３】
図2（A）を参照して、予測シグナル幅の値を用いて第一のシグナルクラスタを形成する（段階32）。第一のシグナルクラスタを形成する場合、アルゴリズムは、最低および次に最低の質量電荷比でのシグナルから始めて、隣接する二つのシグナルを同時に比較することができる。図3（A）において、10,000 Daでの予測シグナル幅は、100 Daであってもよい。幅約100 Daである対応するクラスタウィンドウ110を、シグナル101および103の中心に適用してもよく、これは10,002.5 Da−50 Da＝9,952.5 Da〜10,002.5 Da＋50 Da＝10,052.5 Daから広がるであろう。クラスタウィンドウには双方のシグナル101および103が含まれることから、それらを第一のクラスタ201に分類する。同じ論理をシグナル103および105にも適用して、それらも同じクラスタに分類し、このことは三つ全てのシグナル101、103、および105が同じクラスタ201に属することを意味する。しかし、10,110 Da−50 Da＝10,060 Da〜10,110 Da＋50 Da＝10,160 Daから広がるシグナル105および107の中心でのクラスタウィンドウには、いずれのシグナルも含まれず、したがってシグナル107は第一のシグナルクラスタ201に含まれない。
【００４４】
図3（B）に示されるように、第一のシグナルクラスタに関してクラスタ中心値112を決定する（段階34）。この例において、クラスタ中心値は第一のシグナルクラスタに関する重心であってもよく、これは10,010 Daであろう（すなわち10,000 Da〜10,020 Da/2）。
【００４５】
第二のシグナルクラスタ203はこのクラスタ中心値112を用いて形成され、クラスタウィンドウ111は、そのクラスタ中心値112に関連した第二の予測シグナル幅の値を用いて形成される。重心値10,010 Daでの予測シグナル幅は、例えば約106 Daであってもよい。この例において、第二のクラスタウィンドウ111は、幅が106 Daであってもよく、約10,010 Da付近に中心が存在してもよい。シグナル101、103、および105はこの第二のクラスタウィンドウ111に入るであろう。このようにこの例において、第二のシグナルクラスタ203には、第一のシグナルクラスタ201と同じシグナル101、103、および105が含まれる。
【００４６】
さらなるデータ分析および／またはさらなる処理のために、スペクトルN個より多いシグナルを有するシグナルクラスタを選択してもよい（段階37）。例えば、Nが3またはそれより多いシグナルに等しい場合、シグナル101、103、105を含む第二のシグナルクラスタ203が選択されるであろう。シグナル107は、Nがシグナル3個に等しいまたはそれより多いという条件を満たすシグナルクラスタには属さず、したがって、さらなるデータ分析、処理、および／またはディスプレイから除外されるであろう。例えば、図3（B）に示されるように、さらなるシグナル107を含まない第二の複数のマススペクトルを形成することができる。
【００４７】
次に、図3（B）に示される第二のシグナルクラスタ203に関するクラスタ中心値112に関連した質量電荷比を選択することができる（段階38）。このクラスタ中心値112を、さらなる処理および分析のために第二のシグナルクラスタ203に関して用いてもよい。この例において、第二のシグナルクラスタ203に関連したクラスタ中心値112は、例えば第二のシグナルクラスタの重心（10,010 Da）または第二のシグナルクラスタにおけるシグナルの質量電荷比の平均値となりうる。失われたシグナルに関して推定値を加えて、望ましければ第二の複数のマススペクトルにおけるデータを標準化することができる。
【００４８】
いくつかの態様において、第二のシグナルクラスタ203におけるシグナルのシグナル強度をスプレッドシート（例えば、Excel（登録商標）スプレッドシート）に置いて、これをクラスタ中心値112に関連した質量電荷比によって標識することができる。マススペクトルおよびその関連シグナルを、下記にさらに詳しく記述するように、一つまたはそれ以上の統計分析を用いて処理してもよい。
【００４９】
いくつかの態様において、それぞれのシグナル101、103、および105を、クラスタ中心値112に対応する質量電荷比で赤い線（示していない）によって印を付けてもよい。このことは、シグナルクラスタの質量電荷比が、認められる特定のシグナルのピーク値に関連していることをユーザーに示している。
【００５０】
III．マススペクトルデータのさらなる処理
図4を参照して、質量電荷比が同定された後、全てのマススペクトルに関して同定された質量電荷比で各シグナルに関するシグナル強度値を決定することができる（段階42）。シグナルのそれぞれの強度の値は、絶対値の影響を除外するために0〜100に標準化することができる（段階44）。
【００５１】
いくつかの態様において、対数標準化データセットを、デジタルコンピューターによって実行されるコードによって具体化される分類プロセス（段階46）によって処理する。コードがデジタルコンピューターによって実行された後、分析モデル（例えば、分類モデル）を形成する（段階48）。分析モデルは、階層クラスタリング、p値プロット、および多条件可視化のような分析プロセスを用いることができる。
【００５２】
帰納的分配プロセスのような等計学的プロセスも同様に、スペクトルを分類するために用いることができる。共に分類されるスペクトルは、分類モデルを用いるパターン認識プロセスを用いて分類することができる。一般的に、スペクトルは分類アルゴリズムが求める少なくとも二つの異なる群からの試料を表すであろう。例えば、群は、病的対非病的（例えば、癌対非癌）、薬物反応体対薬物非反応体、毒性反応対非毒性反応、疾患状態への進行対疾患状態への非進行、表現型条件の存在対表現型条件の非存在となりうる。
【００５３】
いくつかの態様において、「公知の試料」のような試料を用いて作製されるスペクトル（例えば、マススペクトルまたは飛行時間スペクトル）に由来するデータを用いて、分類モデルを「訓練」することができる。「公知の試料」は予め分類された試料である。スペクトルに由来して、分類モデルを形成するために用いられるデータを、「訓練データセット」と呼ぶことができる。訓練された後、分類モデルは、未知試料を用いて作製されたスペクトルに由来するデータにおけるパターンを認識することができる。次に、分類モデルを用いて未知試料をクラスに分類することができる。これは例えば、特定の生体試料が特定の生物条件に関連するか否かを予測する場合に有用となりうる（例えば、疾患対非疾患）。
【００５４】
分類モデルは、データに存在する客観的パラメータに基づいて一連のデータをクラスに分離しようと試みる任意の適した統計学的分類（または「学習」）法を用いて形成することができる。分類法は、管理型または非管理型のいずれであってもよい。管理型および非管理型分類プロセスの例は、その全内容物が参照により本明細書に組み入れられる、Jain、「Statistical Pattern Recognition : A Review」、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 22, No. 1, January 2000に記述される。
【００５５】
管理型分類では、公知のカテゴリーの例を含む訓練データが学習メカニズムに提示され、学習メカニズムは公知のクラスのそれぞれを定義する一つまたはそれ以上の組の関係を学習する。次に、新しいデータを学習メカニズムに適用してもよく、これは学習した関係を用いて新しいデータを分類する。管理型分類プロセスの例には、直線回帰プロセス（例えば、多重線形回帰（MLR）、部分的最小二乗（PLS）回帰および主成分回帰（PCR））、バイナリ決定ツリー（例えば、CART-分類および回帰ツリーのような帰納的分配プロセス）、バックプロパゲーションネットワークのような人工ニューラルネットワーク、判別分析（例えば、Bayesian分類またはフィッシャー分析）、ロジスティック分類、およびサポートベクター分類（サポートベクターマシーン）が含まれる。
【００５６】
好ましい管理型分類法は、帰納的分配プロセスである。帰納的分配プロセスは未知試料に由来するスペクトルを分類するために帰納的分配ツリーを用いる。帰納的分配プロセスに関するさらなる詳細は、2000年11月16日に提出された米国特許出願第60/249,835号、2000年12月11日に提出された第60/254,746号、2001年11月15日に提出された第09/999,081号、現在は米国特許第6,675,104号、および2002年2月25日に提出された第10/084,587号に記載されている。これらの米国特許仮出願および非仮出願特許、および米国特許は全ての目的に関してその全内容物が参照により本明細書に組み入れられる。
【００５７】
他の態様において、作製される分類モデルは、非管理型学習法を用いて作製することができる。非管理型分類は、訓練データセットが由来するスペクトルを予め分類することなく、訓練データセットにおける類似性に基づいて分類を学習しようと試みる。非管理型学習法には、統計学的クラスタ分析が含まれる。統計学的クラスタ分類は、理想的には互いに非常に類似していて、他の群のメンバーとは非常に異なるメンバーを有しなければならない群にデータを分割しようと試みる。次に、類似性を何らかの距離測定法を用いて測定し、これはデータ項目間の距離を測定して、互いにより近いデータ項目を共に分類する。統計学的クラスタリング技術には、MacQueen's K-手段アルゴリズムおよびKohonen自己組織化マップアルゴリズムが含まれる。
【００５８】
IV．システム
図2（A）〜2（B）および4における段階の全てまたは一部は、デジタルコンピューターを含むシステムによって行ってもよい。その上、図2（A）〜2（B）および4、ならびに本出願において一般的に記載した関数は全て、記述のプロセスの如何なるものもシステムを用いて行うことができるように、当業者によってコンピューターコードとして容易にプログラムされてもよい。
【００５９】
コンピューター読み取り可能な媒体およびデジタルコンピューターを組み入れた例としてのシステムのブロック図を図5に示す。システム98には、デジタルコンピューター74に接続した質量分析計72が含まれる。ビデオディスプレイのようなディスプレイ76およびコンピューター読み取り可能な媒体78は、デジタルコンピューター74に機能的に接続してもよい。ディスプレイ76は、デジタルコンピューター74によって産生されたアウトプットを表示するために用いてもよい。コンピューター読み取り可能な媒体78は、デジタルコンピューター74によって実行される指示を保存するために用いてもよい。デジタルコンピューター74は、Windows（登録商標）または他のタイプのオペレーティングシステムを用いてもよい。
【００６０】
質量分析計72は、デジタルコンピューター74に物理的または電子的に接続されることなく、デジタルコンピューター74に機能的に接続することができる。例えば、質量分析計からのデータを（上記のように）得て、データを人間のオペレーターを用いてデジタルコンピューター74に手動または自動的に入力してもよい。他の態様において、質量分析計72は、それを処理することができるデジタルコンピューター74にデータを自動的に送ることができる。例えば、質量分析計72は、一つまたはそれ以上の生物試料からの未加工データ（例えば、飛行時間データ）を産生することができる。次に、データをデジタルコンピューター74に送って、そこで前処理または処理してもよい。データ処理のための説明書はコンピューター読み取り可能な媒体78から得てもよい。質量分析計からのデータを処理した後、アウトプットを産生して、ディスプレイ76に表示してもよい。
【００６１】
コンピューター読み取り可能な媒体78は、質量分析計72からのデータを処理するための任意の適した説明書を含んでもよい。例えば、コンピューター読み取り可能な媒体78には、デジタルコンピューター74に未知生物試料のマススペクトルから得られたデータを入力するためのコンピューターコードが含まれてもよい。次に、データを上記の任意の段階を用いて処理してもよい。ブロック図は、質量分析計72、デジタルコンピューター74、ディスプレイ76、およびコンピューター読み取り可能な媒体78を異なるブロックで示しているが、これらの成分の一つまたはそれ以上が同じまたは異なるブロックに存在してもよいと理解される。例えば、いくつかの態様において、デジタルコンピューター74およびコンピューター読み取り可能な媒体76は、同じ機器に存在してもよいが、質量分析計72およびディスプレイ76は異なる機器に存在する。さらに他の態様において、成分72、74、76、78は全て単一のユニットに形成することができる。
【００６２】
本明細書に記述の如何なる関数もデジタルコンピューター74によって実行されうる、またはコンピューター読み取り可能な媒体78において保存されうるコンピューターコードによって具体化されうる。コンピューター読み取り可能な媒体には、磁気、電子、または光学的ディスク、テープ、スティック、チップ等が含まれてもよい。コードはまた、C、C++、Java、Fortran、Pascal等を含む任意の適したコンピュータープログラミング言語で書かれていてもよい。
【００６３】
図6は、本発明の態様において用いることができる例としてのグラフィカルユーザーインターフェースを示す。示すように、クラスタウィンドウを定義するためにオペレーターが「予測シグナル幅」（またはシグナルがピークの形である場合には予測ピーク幅）を選択することができるように、ドロップダウンウィンドウ152を提供してもよい。他の適したグラフィカルユーザーインターフェースは、全ての目的に関してその全内容物が参照により本明細書に組み入れられる、2003年1月27日に提出された米国特許出願第60/443,071号、および2004年1月8日に提出された「Data Management System and Method for Processing Signals from Sample Spots」と題する米国特許出願第 号（代理人整理番号016866-010210US）に記述されている。
【００６４】
図6は、自動重心特徴154を提供する。先に記述したように、シグナルクラスタにおけるシグナルは、そのシグナルクラスタに関連した質量電荷比によって標識してもよい。これによって時にシグナルピークの先端からシフトした標識が起こりうる。単に固定された質量電荷比の値を用いる代わりに、頂部を発見しようとするために、既存のピークをピーク検出アルゴリズムに自動的に適用することによって改善を得ることができる。このアルゴリズムは、ピークの頂部を自動的に探索して、赤色のような色でそれを標識する。
【００６５】
クラスタ編集機能も同様にシステムのソフトウェアにおいて提供されうる。クラスタ編集によってユーザーは、シグナルクラスタを直接編集することができる。クラスタ編集機能は、スペクトルビューアにおけるクラスタ選択の手がかりを含みうる。どのピークが同じクラスタに属するかを容易に区別できるように、クラスタ表における選択されたシグナルクラスタにおけるシグナルを赤色で強調して、他のクラスタを灰色にする。これはまた、編集される現在のクラスタに旗印をつける。クラスタ編集機能にはまた、ユーザーがシグナルクラスタ内のシグナルピークを直接調節（「移動」）することができる特徴およびシグナルクラスタを削除するツール（例えばユーザーが高いp値を有するクラスタを削除することができる）が含まれる。さらにもう一つのクラスタ編集機能はクラスタインデックス／ピーク型ディスプレイ機能である。これには、クラスタインデックスおよび第一もしくは第二のシグナルクラスタにおいてピークが同定されたか否か、または推定シグナルを直接調べることができるさらなるモードが含まれる。
【００６６】
前述は本発明の特定の好ましい態様に向けられるが、本発明の他のおよびさらなる態様を考案してもよく、それらも本発明の基本的な範囲に含まれる。そのような代わりの態様も本発明の範囲に含まれると意図される。その上、本発明の一つまたはそれ以上の特徴を、本発明の他の態様の一つまたはそれ以上の特徴と組み合わせてもよく、それらも本発明の範囲に含まれる。
【００６７】
例えば、図2（A）〜2（B）および4は、処理段階の好ましい順序を記述しているが、本発明の態様はこれらの図に示した段階の特定の順序に限定されない。例えば、図2（A）を参照して、第一のシグナルクラスタ（段階32）を形成してから、本発明の他の態様におけるシグナル（段階30）に関するピーク値を決定することが可能である。
【００６８】
本出願において引用した全ての刊行物および特許文書は、それぞれの個々の刊行物または特許文書が個々に引用されている同じ程度に全ての目的に関してその全内容物が参照により本明細書に組み入れられる。様々な引用文献の引用によって、および本文書における背景となる記述を提供することによって、出願人は如何なる特定の参考文献または本明細書における如何なる特定の記述も「先行技術」であると認めたわけではない。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１Ａ】疾患試料からの重ねあわせた複数のマススペクトルを示す。
【図１Ｂ】正常試料からの重ねあわせた複数のマススペクトルを示す。
【図２Ａ】本発明の態様に従う方法を説明するフローチャートを示す。
【図２Ｂ】本発明の態様に従う方法を説明するフローチャートを示す。
【図３Ａ】第一の複数のマススペクトルの概略図を示す。
【図３Ｂ】第二の複数のマススペクトルの概略図を示す。
【図４】本発明の態様に従う方法を説明するフローチャートを示す。
【図５】本発明の態様に従うシステムのブロック図を示す。
【図６】本発明の態様において用いることができるグラフィカルユーザーインターフェースの例を示す。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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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【国際調査報告】
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