(57)【要約】  冠動脈石灰化（ＣＡＣ）は、糖尿病の早い時期で発症し、糖尿病あり又はなしの被験者の冠動脈疾患（ＣＡＤ）の危険因子である。ＣＡＣ増大の１つの仮定機序は、血管系への糖化最終産物（ＡＧＥ）の蓄積の加速である。特定のコラーゲンＡＧＥが蛍光を発する際、皮膚固有蛍光（ＳＩＦ）が、コラーゲンＡＧＥの新規マーカーとして機能することができる。本発明は、ＣＡＤリスク及び治療標的の有用なマーカーであることができるＳＩＦを検出する方法及び装置を提供する。【選択図】図１
2013511341.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人の冠動脈石灰化を検出する方法において、
ａ．前記個人の皮膚蛍光を測定するように構成された分光装置を提供すること、
ｂ．前記分光装置を用いて前記個人の固有皮膚蛍光を検出すること、及び
ｃ．前記固有蛍光から冠動脈石灰化の測定値を特定すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記冠動脈石灰化の測定値が定量的測定値であることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、前記冠動脈石灰化の測定値が定性的測定値であることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法において、前記個人に関する１つ又は複数の追加の因子を特定することをさらに含み、冠動脈石灰化の測定値を特定することが、前記固有蛍光及び前記１つ又は複数の追加の因子から冠動脈石灰化の測定値を特定することを含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法において、前記１つ又は複数の追加の因子が、以下：被験者の年齢、性別、民族性、喫煙（すなわち、現在喫煙中、過去に喫煙、喫煙履歴なし、たばこの箱年すなわち現在の喫煙時間と喫煙年数の積）、腎機能（推定糸球体濾過率、アルブミン排泄率）、ウェスト周り、ウェストとヒップとの比率、ＢＭＩ、収縮期及び／又は拡張期血圧、血圧薬の使用、高血圧の診断、脂質レベル、コレステロール薬（例えば、スタチン）の使用、空腹時グルコース濃度、グリコシル化ヘモグロビン濃度（ＨｂＡ１ｃ）、随時グルコース濃度、グルコースチャレンジテストに応答するグルコース濃度、フルクトサミン、１，５−アンヒドロ−Ｄ−グルシトール、Ｃ反応性タンパク質、炎症の他のマーカー、又は酸化ストレスのマーカー（例えば、イソプロスタンス）のうちの１つ又は複数を含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
冠動脈石灰化、冠動脈疾患、又はこれらの組み合わせのリスクに関して個人を分類する方法において、前記個人の皮膚固有蛍光の測定値を特定すること、及び皮膚固有蛍光とリスクとを関連付けるモデルから前記個人のリスクを分類することを含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法において、前記個人に関する１つ又は複数の追加の因子を特定することをさらに含み、前記皮膚固有蛍光とリスクとを関連付けるモデルから前記個人のリスクを分類することが、（ａ）皮膚固有蛍光及び１つ又は複数の他の因子と、（ｂ）リスクとを関連付けるモデルから前記個人のリスクを分類することを含むことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法において、前記１つ又は複数の追加の因子が、以下：被験者の年齢、性別、民族性、喫煙（すなわち、現在喫煙中、過去に喫煙、喫煙履歴なし、たばこの箱年すなわち現在の喫煙時間と喫煙年数の積）、腎機能（推定糸球体濾過率、アルブミン排泄率）、ウェスト周り、ウェストとヒップとの比率、ＢＭＩ、収縮期及び／又は拡張期血圧、血圧薬の使用、高血圧の診断、脂質レベル、コレステロール薬（例えば、スタチン）の使用、空腹時グルコース濃度、グリコシル化ヘモグロビン濃度（ＨｂＡ１ｃ）、随時グルコース濃度、グルコースチャレンジテストに応答するグルコース濃度、フルクトサミン、１，５−アンヒドロ−Ｄ−グルシトール、Ｃ反応性タンパク質、炎症の他のマーカー、又は酸化ストレスのマーカー（例えば、イソプロスタンス）のうちの１つ又は複数を含むことを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法において、前記分光装置が、
ａ．複数の広帯域波長範囲の光を生成するように構成された照明システムと、
ｂ．前記照明システムから広帯域光を受け、前記広帯域光を生体内組織に送り、前記広帯域光に反応して拡散反射される光、前記広帯域光に応答して蛍光により前記生体内組織から発せられる光、又はこれらの組み合わせを受けるように構成された光学プローブと、
ｃ．前記光学プローブと定期的に光学通信することができる較正装置と、
ｄ．前記光学プローブから光を受け、前記光のスペクトル特性を表す信号を生成するように構成された分光器と、
ｅ．前記スペクトル特性信号から、前記生体内組織の特性を特定するように構成された解析システムと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８に記載の方法において、前記較正装置が蛍光材料を含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法において、前記較正装置が、前記光学プローブと光学通信する場合、周辺光が前記光学プローブに達することを実質的に阻止することを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項９に記載の方法において、前記較正装置が反射材料を含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項９に記載の方法において、前記較正装置が、壁を有するチャンバを画定する筐体を備え、蛍光材料が前記壁の少なくとも部分に配置され、反射材料が前記壁の少なくとも部分に配置され、前記筐体が、前記チャンバが前記光学プローブと光学通信場合場合、周辺光が前記光学プローブに達することを実質的に阻止するように構成された第１の端部を有することを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法において、前記チャンバが実質的に球形を有することを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の方法において、前記チャンバが、前記較正装置から反射される光及び前記較正装置から発せられる蛍光で前記光学プローブの均一な照明を提供する断面を有することを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項８に記載の方法において、前記分光装置が、前記特定された組織特性に関する情報を伝達するように構成されたオペレータディスプレイをさらに備え、前記ディスプレイが、２つの角度次元で調整可能なように前記装置に搭載され、前記ディスプレイオペレータがタッチスクリーンを備え、前記タッチスクリーンが、オペレータが前記スクリーンに触れることに応答して、前記オペレータから入力を受け入れるように構成されることを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法において、前記ディスプレイが、前記装置により組織がサンプリング中の人が前記ディスプレイを見ることができないように調整可能であることを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項８に記載の方法において、前記分光装置が、前記光学プローブが光を前腕の部分に伝えるように、前記光学プローブに相対して人の腕を位置決めするように構成された腕位置決め要素をさらに備え、前記腕位置決め要素が、前記光学プローブによる周辺光の検出が実質的に回避されるように、前記前腕と前記光学プローブとを仲介する凹形を有することを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項８に記載の方法において、前記分光装置が、前記光学プローブが光を前腕の部分に伝えるように、前記光学プローブに相対して人の腕を位置決めするように構成された腕位置決め要素をさらに備え、前記腕位置決め要素が実質的に不透明であることを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項８に記載の方法において、前記光学プローブが光を前腕の部分に伝えるように、前記光学プローブに相対して人の腕を位置決めするように構成された腕位置決め要素をさらに備え、前記光学プローブ近傍の前記腕位置決め要素の部分が、青、紫、グレー、及び黒からなる群から選ばれる色を有することを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項２に記載の方法において、前記分光器が、ゴースト像及び迷光が略ないスペクトルを生成するように構成されることを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法において、前記分光器が裏面入射型ＣＣＤイメージセンサを含むことを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法において、前記裏面入射型ＣＣＤが、入射光の軸に対して非垂直に向けられることを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項８に記載の方法において、前記分光器が、面外リトロー分光器を含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１８に記載の方法において、前記分光器が正面入射型ＣＣＤ検出要素を含むことを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１７に記載の方法において、前記光学プローブが光導体を備え、前記光導体が、前記光学プローブからの光が、前記分光器により受光される前に前記光導体を通過するように配置されることを特徴とする方法。
【請求項２０】
被験者のＣＡＣ値を特定し、又は所定の閾値を超える被験者が臨床的に有意なＣＡＣを有するか否かを検出する方法において、
前記被験者の皮膚の部分の固有蛍光を特定すること、
前記固有蛍光から被験者のＣＡＣ値を特定し、又は被験者が所定の閾値を超える臨床的に有意なＣＡＣを有するか否かを検出すること
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２１】
請求項２０に記載の方法において、前記固有蛍光を特定することが、複数の波長のそれぞれでの前記皮膚の固有蛍光の和を特定することを含むことを特徴とする方法。
【請求項２２】
請求項２１に記載の方法において、前記ＣＡＣ値を特定し、又は臨床的に有意なＣＡＣを検出するステップが、ＣＡＣを前記固有蛍光の和及び以下：被験者の年齢、性別、民族性、１型又は２型糖尿病の診断、皮膚の色（蛍光放射帯域にわたる皮膚の反射率の和で定量化される）、喫煙（すなわち、現在喫煙中、過去に喫煙、喫煙履歴なし、たばこの箱年すなわち現在の喫煙時間と喫煙年数の積）、腎機能（推定糸球体濾過率、アルブミン排泄率）、ウェスト周り、ウェストとヒップとの比率、ＢＭＩ、収縮期及び／又は拡張期血圧、血圧薬の使用、高血圧の診断、脂質レベル、コレステロール薬（例えば、スタチン）の使用、空腹時グルコース濃度、グリコシル化ヘモグロビン濃度（ＨｂＡ１ｃ）、随時グルコース濃度、グルコースチャレンジテストに応答するグルコース濃度、フルクトサミン、１，５−アンヒドロ−Ｄ−グルシトール、Ｃ反応性タンパク質、炎症の他のマーカー、又は酸化ストレスのマーカー（例えば、イソプロスタンス）のうちの１つ又は複数に関連付ける多変量モデルを使用することを含むことを特徴とする方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載の方法において、前記多変量モデルが、以下：多重線形回帰、部分最小二乗回帰、主成分回帰、多変量適応回帰スプライン（ＭＡＲＳ）、一般化線形モデル（ＧＬＭ）、及びサポートベクター回帰（ＳＶＲ）のうちの１つ又は複数を使用することを特徴とする方法。
【請求項２４】
請求項２２に記載の方法において、前記多変量モデルが、入力として、固有蛍光及び以下：被験者の年齢、性別、民族性、１型又は２１型糖尿病の診断、皮膚の色（蛍光放射帯域にわたる皮膚の反射率の和で定量化される）、喫煙（すなわち、現在喫煙中、過去に喫煙、喫煙履歴なし、たばこの箱年すなわち現在の喫煙時間と喫煙年数の積）、腎機能（推定糸球体濾過率、アルブミン排泄率）、ウェスト周り、ウェストとヒップとの比率、ＢＭＩ、収縮期及び／又は拡張期血圧、血圧薬の使用、高血圧の診断、脂質レベル、コレステロール薬（例えば、スタチン）の使用、空腹時グルコース濃度、グリコシル化ヘモグロビン濃度（ＨｂＡ１ｃ）、随時グルコース濃度、グルコースチャレンジテストに反応するグルコース濃度、フルクトサミン、１，５−アンヒドロ−Ｄ−グルシトール、Ｃ反応性タンパク質、炎症の他のマーカー、又は酸化ストレスのマーカー（例えば、イソプロスタンス）のうちの１つ又は複数を含む情報ベクトルを受け入れることを特徴とする方法。
【請求項２５】
請求項２２、２３、２４の何れか一項に記載の方法において、前記多変量モデルが、以下：多重線形回帰、部分最小二乗回帰、主成分回帰、多変量適応回帰スプライン（ＭＡＲＳ）、一般化線形モデル（ＧＬＭ）、及びサポートベクター回帰（ＳＶＲ）のうちの１つ又は複数を使用することを特徴とする方法。
【請求項２６】
請求項２２、２３、２４の何れか一項に記載の方法において、多変量モデルを使用することが、以下：被験者の性別、被験者の年齢、被験者の民族性、又は被験者の皮膚の色のうちの１つ又は複数に基づいて、複数の多変量モデルから多変量モデルを選択することを含むことを特徴とする方法。
【請求項２７】
請求項２２、２３、２４の何れか一項に記載の方法において、多変量モデルを使用することが、複数の多変量モデルの出力を組み合わせる（アンサンブルとも呼ばれる）ことを含むことを特徴とする方法。
【請求項２８】
診断的なＣＡＣ測定が被験者に望ましいか否かを示す方法において、請求項２０〜２７の何れか一項に記載の方法が、閾値を超えるＣＡＣを示す場合、診断的な測定が望ましいことを示すことを含むことを特徴とする方法。
【請求項２９】
実質的に説明されたことを特徴とする方法及び装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般には入射光への組織の反応から組織の状態を特定することに関する。より詳細には、本発明は、個人の皮膚固有蛍光を使用して冠動脈石灰化を検出する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
冠動脈疾患（ＣＡＤ）は、糖尿病あり又はなしの患者の主な死亡原因であるが、これらの人々でのＣＡＤの危険因子は、完全には分かっていない。冠動脈石灰化（ＣＡＣ）は、より深刻であり、１型及び２型糖尿病の早い時期に発症し、アテローム硬化症の無症状マーカーであり、有病率が高い将来の臨床冠動脈疾患事象に相関する。Ｄ．Ｄａｂｅｌｅａ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｔｈｅ  Ｃｏｒｏｎａｒｙ  Ａｒｔｅｒｙ  Ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｔｙｐｅ  １  Ｄｉａｂｅｔｅｓ（ＣＡＣＴＩ）  Ｓｔｕｄｙ」，Ｄｉａｂｅｔｅｓ  ５２：２８３３−９，２００３；Ｊ．Ｒｕｍｂｅｒｇｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｅｌｅｃｔｒｏｎ−ｂｅａｍ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ  ｃｏｒｏｎａｒｙ  ｃａｌｃｉｕｍ  ｓｃａｎｎｉｎｇ：ａ  ｒｅｖｉｅｗ  ａｎｄ  ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ  ｆｏｒ  ｕｓｅ  ｉｎ  ａｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃ  ｐｅｒｓｏｎｓ」，Ｍａｙｏ  Ｃｌｉｎ  Ｐｒｏｃ  ７４：２４３−５２，１９９９；Ｊ．Ｏｌｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｃｏｒｏｎａｒｙ  ｃａｌｃｉｕｍ  ｉｎ  ａｄｕｌｔｓ  ｗｉｔｈ  ｔｙｐｅ  １  ｄｉａｂｅｔｅｓ：ａ  ｓｔｒｏｎｇｅｒ  ｃｏｒｒｅｌａｔｅ  ｏｆ  ｃｌｉｎｉｃａｌ  ｃｏｒｏｎａｒｙ  ａｒｔｅｒｙ  ｄｉｓｅａｓｅ  ｉｎ  ｍｅｎ  ｔｈａｎ  ｉｎ  ｗｏｍｅｎ」，Ｄｉａｂｅｔｅｓ  ４９：１５７１−８，２０００；Ｙ  Ａｒａｄ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｏｒｏｎａｒｙ  ｅｖｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ｅｌｅｃｔｒｏｎ−ｂｅａｍ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ」，Ｊ  Ａｍ  Ｃｏｌｌ  Ｃａｒｄｉｏｌ  ３６：１２５３−６０，２０００；Ｐ．Ｒａｇｇｉ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｐａｔｉｅｎｔｓ  ａｔ  ｉｎｃｒｅａｓｅｄ  ｒｉｓｋ  ｏｆ  ｕｎｈｅｒａｌｄｅｄ  ｍｙｏｒｃａｒｄｉａｌ  ｉｎｆａｒｃｔｉｏｎ  ｂｙ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ−Ｂｅａｍ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ」，Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ  １０１：８５０−５，２０００；Ｊ．Ｒｕｍｂｅｒｇｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｃｏｒｏｎａｒｙ  Ｃａｌｃｉｕｍ，ａｓ  Ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ  ｂｙ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｂｅａｍ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ，ａｎｄ  Ｃｏｒｏｎａｒｙ  Ｄｉｓｅａｓｅ  ｏｎ  Ａｒｔｅｒｉｏｇｒａｍ」，Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ  ９１：１３６３−７，１９９５；及びＲ．Ｄｅｔｒａｎｏ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｃｏｒｏｎａｒｙ  ｃａｌｃｉｕｍ  ａｓ  ａ  ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ  ｏｆ  ｃｏｒｏｎａｒｙ  ｅｖｅｎｔｓ  ｉｎ  ｆｏｕｒ  ｒａｃｉａｌ  ｏｒ  ｅｔｈｎｉｃ  ｇｒｏｕｐｓ」，Ｎｅｗ  Ｅｎｇｌａｎｄ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ３５８：１３３６−４５、２００８参照。糖尿病あり又はなしの患者で観察されるＣＡＣ増大の仮定機序の１つは、糖化最終産物（ＡＧＥ）の蓄積である。ＡＧＥ及びＣＡＣは両方とも、糖尿病を有する患者で増大し、ＡＧＥは、微小血管周皮細胞の骨芽細胞分化を誘導し、それにより、血管石灰化を増大させることが示されている。Ｚ．Ｍａｋｉｔａ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｒｅａｃｔｉｖｅ  ｇｌｙｃｏｓｙｌａｔｉｏｎ  ｅｎｄｐｒｏｄｕｃｔｓ  ｉｎ  ｄｉａｂｅｔｉｃ  ｕｒａｅｍｉａ  ａｎｄ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ  ｏｆ  ｒｅｎａｌ  ｆａｉｌｕｒｅ」，Ｌａｎｃｅｔ  ３４３：１５１９−２２，１９９４；Ａ．Ｄａｗｎａｙ及びＤ．Ｍｉｌｌａｒ「Ｔｈｅ  ｐａｔｈｏｇｅｎｅｓｉｓ  ａｎｄ  ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ｏｆ  ＡＧＥ  ｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｕｒａｅｍｉａ  ａｎｄ  ｉｔｓ  ｔｒｅａｔｍｅｎｔ」，Ｃｅｌｌ  Ｍｏｌ  Ｂｉｏｌ  ４４：１０８１−９４，１９９８；Ｎ．  Ｖｅｒｚｉｊｌ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｅｆｆｅｃｔ  ｏｆ  Ｃｏｌｌａｇｅｎ  Ｔｕｒｎｏｖｅｒ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｇｌｙｃａｔｉｏｎ  Ｅｎｄ  Ｐｒｏｄｕｃｔｓ」，Ｊ  Ｂｉｏｌ  Ｃｈｅｍ  ５０：３９０２７−３１，２０００；並びにＳ．Ｙａｍａｇｉｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．，「Ａｄｖａｎｃｅｄ  ｇｌｙｃａｔｉｏｎ  ｅｎｄｐｒｏｄｕｃｔｓ  ａｃｃｅｌｅｒａｔｅ  ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｐｅｒｉｃｙｔｅｓ」，Ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｂｉｏｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ２５８：３５３−７，１９９９参照。
【０００３】
ＡＧＥは、還元糖とタンパク質、アミノ酸、又は脂質上の遊離アミノ基とのマリアード反応により形成されるマクロタンパク質複合体である。ＡＧＥの多くは、分子架橋を形成し、蛍光を発する。ペントシジン及びクロスリン等の特定の皮膚コラーゲンＡＧＥは、蛍光架橋を含むため、皮膚固有蛍光は、定量化が可能であり、コラーゲンＡＧＥの新規マーカーとして機能し得る。Ｖ．Ｍｏｎｎｉｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｓｋｉｎ  Ｃｏｌｌａｇｅｎ  Ｇｌｙｃａｔｉｏｎ，  Ｇｌｙｃｏｘｉｄａｔｉｏｎ，ａｎｄ  Ｃｒｏｓｓｌｉｎｋｉｎｇ  Ａｒｅ  Ｌｏｗｅｒ  ｉｎ  Ｓｕｂｊｅｃｔｓ  ｗｉｔｈ  Ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍ  Ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ  ｖｅｒｓｅｓ  Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ  Ｔｈｅｒａｐｙ  ｏｆ  Ｔｙｐｅ  １  Ｄｉａｂｅｔｅｓ」，Ｄｉａｂｅｔｅｓ  ４８：８７０−８０，１９９９参照。ＶｅｒａＬｉｇｈｔ，ＩｎｃからのＳＣＯＵＴ  ＤＭ皮膚蛍光リーダーにより特定される皮膚固有蛍光（ＳＣＯＵＴ、ＳＣＯＵＴ  ＤＭ、及びＶＥＲＡＬＩＧＨＴは、ＶｅｒａＬｉｇｈｔ，Ｉｎｃの商標である）は、最近、Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（ＥＤＣ）の研究の４７人の参加者の予備的な分析で神経障害、微量及び顕性アルブミン尿、ＣＡＣと断面的に関連すると共に、ＣＡＤとわずかに関連することが分かった。Ｂ．ＷＪ  Ｃｏｎｗａｙ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｓｋｉｎ  Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｔｙｐｅ  １  Ｄｉａｂｅｔｅｓ：Ａ  Ｎｅｗ  Ｍａｒｋｅｒ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｒｉｓｋ」，Ｄｉａｂｅｔｅｓ  ５７（Ｓ１）：Ａ２８７，２００８参照。しかし、ＣＡＣ及び神経障害のみで、腎機能から独立した関係が観察され、これは、ＡＧＥ及びＣＡＣの蓄積が腎疾患で大きく加速し、腎機能はＡＧＥクリアランスに密に結びついているため、重要である。Ｋ．Ｔａｋｉ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｏｘｉｄａｔｉｖｅ  ｓｔｒｅｓｓ，ａｄｖａｎｃｅｄ  ｇｌｙｃａｔｉｏｎ  ｅｎｄ  ｐｒｏｄｕｃｔ，ａｎｄ  ｃｏｒｏｎａｒｙ  ａｒｔｅｒｙ  ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｈｅｍｏｄｉａｌｙｓｉｓ  ｐａｔｉｅｎｔｓ」，Ｋｉｄｎｅｙ  Ｉｎｔ  ７０：２１８−２４，２００６；及びＺ．Ｍａｋｉｔａ  ｅｔ  ａｌ．，「Ａｄｖａｎｃｅｄ  ｇｌｙｃａｔｉｏｎ  ｅｎｄ  ｐｒｏｄｕｃｔｓ  ｉｎ  ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ｄｉａｂｅｔｉｃ  ｎｅｐｈｒｏｐａｔｈｙ」，Ｎｅｗ  Ｅｎｇｌａｎｄ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ３２５：８３６−４２，１９９１参照。
【０００４】
加えて、Ｎｅｗ  Ｍｅｘｉｃｏ  Ｈｅａｒｔ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅでの１５５人の参加者の研究では、皮膚蛍光と冠動脈石灰化の程度との間の有意な関係が示された。１５５人の参加者のうち１４３人が糖尿病を有さず、この研究は、糖尿病を有しない被験者で皮膚蛍光とＣＡＣとの関係を初めて示したものの１つである。
【０００５】
蛍光分光及び多変量解析を使用して個人の疾患を検出する非侵襲的な方法及び装置は、本明細書に参照により援用される米国特許第７，１３９，５９８号明細書においてすでに開示されている。この方法及び装置の開発の継続により、疾患、特に２型糖尿病及び前糖尿病を非侵襲的に検出する精度の増大をもたらす大きな機器及びアルゴリズムの改良が生まれた。機器の改良は、当分野で開示される機器と比較して、より高い全体的な信号対雑音比、測定時間の短縮、信頼性の向上、より厳しい精度、より低いコスト、及びサイズの低減を提供する。アルゴリズムの改良は、蛍光分光を使用して疾患を非侵襲的に正確に検出するために必要な情報のより効率的な抽出により、全体精度を増大させる。
【０００６】
したがって、本発明は、個人の皮膚固有蛍光及びＣＡＣを非侵襲的に測定して、冠動脈疾患リスクを客観的に特定することが可能な方法及び装置を提供する。
【発明の概要】
【０００７】
本発明は、個人の冠動脈石灰化を非侵襲的に検出する方法及び装置を提供する。この方法は、個人の皮膚蛍光を測定するように構成された分光装置を提供すること、及び分光装置を用いて個人の皮膚蛍光を検出することを含む。
【０００８】
皮膚固有蛍光は、組織から収集されたスペクトル情報から、生体内組織の特性を特定するのに適した分光装置を用いて測定することができる。照明システムが、複数の広帯域範囲の光を提供し、光は光学プローブに伝えられる。光学プローブは、照明システムから光を受け、生体内組織に送り、広帯域光に応答して拡散反射される光、広帯域光に応答して蛍光により生体内組織から発せられる光、又はこれらの組み合わせを受ける。光学プローブは光を分光器に伝え、分光器は、光のスペクトル特性を表す信号を生成する。解析システムが、スペクトル特性から生体内組織の特性を特定する。較正装置が、光学プローブと定期的に光学通信するように搭載される。
【０００９】
装置は、存在する冠動脈石灰化、冠動脈疾患、又はこれらの組み合わせ等の疾患の状態を、組織から収集されるスペクトル情報から特定するために使用することができる。照明システムが、複数の広帯域範囲の光を提供し、光は光学プローブに伝えられる。光学プローブは、照明システムから光を受け、生体内組織に送り、広帯域光に応答して拡散反射される光、広帯域光に応答して蛍光により生体内組織から発せられる光、又はこれらの組み合わせを受ける。光学プローブは光を分光器に伝え、分光器は、光のスペクトル特性を表す信号を生成する。解析システムが、スペクトル特性から生体内組織の特性を特定する。較正装置が、光学プローブと定期的に光学通信するように搭載される。
【００１０】
装置は、照明システム内に複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）又はレーザダイオードを含むことができ、組織内の関心のある物質が蛍光を発する光の波長と同じ波長を有するＬＥＤからの光を実質的に拒絶する少なくとも１つのフィルタを含むことができる。いくつかの実施形態は、照明システム又は光学プローブによる均一な照明を促す１つ又は複数の光導体を含む。いくつかの実施形態は、キャリアの回転等により移動可能に搭載されたＬＥＤ又はレーザダイオードを含み、それにより、異なるＬＥＤ又はレーザダイオードを光学プローブに選択的に結合することができる。いくつかの実施形態は、照明システムが生成する光をリアルタイムで監視して、生成される光量の時間及び／又は温度依存の変化を補償することができる。いくつかの実施形態は、タッチスクリーンインタフェースを組み込んだオペレータディスプレイを含む特定のオペレータディスプレイを含む。いくつかの実施形態は、光学プローブ内に光ファイバを含み、このファイバは、組織の照明と組織からの光の収集との間に特定の関係を提供するように構成される。いくつかの実施形態は分光器を含み、分光器は、ゴースト像及び過度の迷光等のアーチファクトがない光のスペクトル特性を表す信号を生成する。いくつかの実施形態は、蛍光材料を含み得る較正装置を組み込み、反射率及び／又は発せられた蛍光を測定することができる。
【００１１】
添付図面は、本明細書に組み込まれてその一部をなし、本発明を示すと共に、説明と一緒に本発明を説明する。図面中、同様の要素は同様の番号で参照される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、皮膚固有蛍光の測定に使用することができる分光装置の例の図である。
【図２】図２は、皮膚固有蛍光の測定に使用することができる分光装置の例の図である。
【図３】図３は、本発明での使用に適した照明システムの概略図である。
【図４】図４は、本発明での使用に適した照明システムの概略等角図である。
【図５】図５は、本発明での使用に適した照明システムの概略等角図である。
【図６】図６は、本発明の照明システムでの使用に適した発光ダイオードアレイの図である。
【図７】図７は、本発明での使用に適した光学プローブの概略図である。
【図８】図８は、組織との界面から見た、本発明での使用に適した光学プローブの概略図である。
【図９】図９は、本発明の実施形態のクレードル及び較正装置の図である。
【図１０】図１０は、本発明による疾患分類を決定する方法の流れ図である。
【図１１ａ】図１１ａは、本発明での使用に適した照明システムの正面等角図である。
【図１１ｂ】図１１ｂは、本発明での使用に適した照明システムの背面等角図である。
【図１２】図１２は、図１１ａ及び図１１ｂの照明システム例での使用に適したホィール組立体の一部の等角図である。
【図１３】図１３は、２つの照明チャネルを有する照明システムの概略断面図である。
【図１４】図１４は、２つの入力照明チャネルと、１つの検出チャネルとを有する三叉光学プローブの実施形態例の等角図である。
【図１５】図１５は、２つの異なる照明−収集特徴を提供する、本発明による光学プローブ例内の光ファイバの等角図である。
【図１６】図１６は、本発明での使用に適した分光器例の等角図である。
【図１７】図１７は、３６０ｎｍ、４３５ｎｍ、５１０ｎｍ、５８５ｎｍ、及び６６０ｎｍの複数の波長を有するＣＣＤイメージセンサで形成される像の例と、ＣＣＤのピクセルを垂直にビニングすることにより生成される、対応するスペクトルとの図である。
【図１８】図１８は、本発明での使用に適した分光器例の概略図である。
【図１９】図１９は、本発明での使用に適した分光器例の概略図である。
【図２０】図２０は、本発明による装置の実施形態例の図である。
【図２１】図２１は、本発明を使用して得られるＯＧＴＴ及びＦＰＧスクリーニングカテゴリ分けの比較の図である。
【図２２】図２２は、本発明を使用して得られる受信者動作特性の図である。
【図２３】図２３は、ＳＶＲ分類に関する疾患の感度の点での、皮膚蛍光スペクトルに対する本発明によるデータ正則化の効果の総合結果を示す。
【図２４】図２４は、男性／暗色の皮膚の場合の個人サブモデルのデータ正則化の効果の結果を示す。
【図２５】図２５は、男性／明色の皮膚の場合の個人サブモデルのデータ正則化の効果の結果を示す。
【図２６】図２６は、女性／暗色の皮膚の場合の個人サブモデルのデータ正則化の効果の結果を示す。
【図２７】図２７は、女性／明色の皮膚の場合の個人サブモデルのデータ正則化の効果の結果を示す。
【図２８】図２８は、皮膚蛍光の年齢依存性の図である。
【図２９】図２９は、皮膚色モニタリングの図である。
【図３０】図３０は、性別の光学的分離に関する受信者動作特性の図である。
【図３１】図３１は、耐糖能異常の検出に関する受信者動作特性の図である。
【図３２】図３２は、耐糖能異常の検出に関する受信者動作特性の図である。
【図３３】図３３は、本発明のいくつかの実施形態との併用に適したＬＥＤ駆動回路例の概略図である。
【図３４】図３４は、本発明のいくつかの実施形態において有用な光源サブシステム例の概略図である。
【図３５】図３５は、本発明のいくつかの実施形態例に関連して有用な回路の概略図である。
【図３６】図３６は、周囲温度の意図的な摂動による６つの異なるＬＥＤの出力エネルギードリフト例の図である。
【図３８Ａ】図３８Ａは、本発明のいくつかの実施形態との併用に適した較正保守装置の例の概略図である。
【図３８Ｂ】図３８Ｂは、本発明のいくつかの実施形態との併用に適した較正保守装置の例の概略図である。
【図３８Ｃ】図３８Ｃは、本発明のいくつかの実施形態との併用に適した較正保守装置の例の概略図である。
【図３９】図３９は、ＣＣＤピクセルアレイの二次元構造により作られる二次元回折パターンの図である。
【図４０】図４０は、反射励起と、重ねられた励起「ゴースト」とを有する組織反射率及び蛍光スペクトルの図である。
【図４１】図４１は、本発明のいくつかの実施形態での使用に適した面外リトロー（Ｌｉｔｔｒｏｗ）マウント設計の概略図である。
【図４２】図４２は、格子の凹面を真向かいから見た真向き図である。
【図４３】図４３は、１５０ｎｍ〜１１００ｎｍスペクトル領域にわたるメラニン、ヘモグロビン、水、及びタンパク質（すなわち、コラーゲン、エラスチン）の吸収係数の図である。
【図４４】図４４は、皮膚固有蛍光の三分位による中央値（ｌｏｇ１０）冠動脈石灰化を示すグラフである。
【図４５】図４５は、０を超える、２００を超える、及び４００を超える総量ＣＡＣスコアを有する１型糖尿病を有する患者での冠動脈石灰化（ＣＡＣ）の検出の受信者動作特性曲線のグラフの集まりである。
【図４６】図４６は、２００を超える総量ＣＡＣスコアを有する、糖尿病を大方有しない患者群からの単純な皮膚固有蛍光和を用いる冠動脈石灰化の検出の受診者動作特徴曲線を示すグラフである。
【図４７】図４７は、２０を超える総量ＣＡＣスコアを有する、糖尿病を大方有しない患者群からの皮膚固有蛍光スペクトルの多変量線形判別解析を使用してのＣＡＣの検出の受診者動作特徴曲線を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明は、皮膚コラーゲンＡＧＥのマーカーである皮膚固有蛍光とＣＡＣとの関連性を使用する。ＡＧＥレベルの増大は、血液透析患者の冠動脈の動脈石灰化、冠動脈疾患を有する糖尿病患者の内胸動脈の内壁石灰化、及び神経障害を有する糖尿病患者の四肢の内壁石灰化に関連する。Ｋ．Ｔａｋｉ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｏｘｉｄａｔｉｖｅ  ｓｔｒｅｓｓ，ａｄｖａｎｃｅｄ  ｇｌｙｃａｔｉｏｎ  ｅｎｄ  ｐｒｏｄｕｃｔ，ａｎｄ  ｃｏｒｏｎａｒｙ  ａｒｔｅｒｙ  ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｈｅｍｏｄｉａｌｙｓｉｓ  ｐａｔｉｅｎｔｓ」，Ｋｉｄｎｅｙ  Ｉｎｔ  ７０：２１８−２４，２００６；Ｎ．Ｓａｋａｔａ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｍｅｄｉａｌ  Ｌａｙｅｒ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｌ  Ｔｈｏｒａｃｉｃ  Ａｒｔｅｒｙ  ｉｎ  Ｄｉａｂｅｔｉｃ  Ｐａｔｉｅｎｔｓ：Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  ｏｆ  Ｇｌｙｃｏｘｉｄａｔｉｏｎ」，Ｊ  Ｖａｓｃ  Ｒｅｓ  ４０：４６７−５７４，２００３；Ｍ．Ｅｄｍｏｎｄｓ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｍｅｄｉａｌ  ａｒｔｅｒｉａｌ  ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｄｉａｂｅｔｉｃ  ｎｅｕｒｏｐａｔｈｙ」，Ｂｒｉｔｉｓｈ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ２８４：９２８−３０，１９８２；並びにＦ．Ｇｏｅｂｅｌ及びＨ．Ｆｕｅｓｓｌ「Ｍｏｃｋｅｎｂｅｒｇ’ｓ  ｓｃｌｅｒｏｓｉｓ  ａｆｔｅｒ  ｓｙｍｐａｔｈｅｔｉｃ  ｄｅｎｅｒｖａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｄｉａｂｅｔｉｃ  ａｎｄ  ｎｏｎ−ｄｉａｂｅｔｉｃ  ｓｕｂｊｅｃｔｓ」，Ｄｉａｂｅｔｏｌｏｇｉａ  ２４：３４７−５０，１９８３参照。本発明の方法は、ＡＧＥのマーカーである皮膚固有蛍光と、冠動脈石灰化の深刻さとの間の、年齢及び腎臓ダメージから独立した関係を使用する。方法は、年齢、腎機能（血清中クレアチニン）、及び腎臓ダメージ（アルブミン排泄率）から独立した、ＣＡＣの進行との関係も使用する。方法は、皮膚固有蛍光と、冠動脈疾患に関連する臨床的に有意な閾値でのＣＡＣとの関連性をさらに使用する。
【００１４】
皮膚固有蛍光と冠動脈石灰化との関連性の研究
Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｓｔｕｄｙ（ＥＤＣ）群は、Ｃｈｉｌｄｒｅｎ’ｓ  Ｈｏｓｐｉｔａｌ  ｏｆ  Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈでの１７歳以前に１型糖尿病と診断された明確に定義された母集団（ｎ＝６５８）である。Ｔ．Ｏｒｃｈａｒｄ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｔｈｅ  ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ  ｏｆ  ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｉｎｓｕｌｉｎ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｄｉａｂｅｔｅｓ  ｍｅｌｌｉｔｕｓ  ｂｙ  ｓｅｘ  ａｎｄ  ｄｕｒａｔｉｏｎ：  Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｓｔｕｄｙ−ＩＩ」，Ｄｉａｂｅｔｅｓ  ３９：１１１６−２４，１９９０；及びＴ．Ｏｒｃｈａｒｄ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｆａｃｔｏｒｓ  ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ａｖｏｉｄａｎｃｅ  ｏｆ  ｓｅｖｅｒｅ  ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ａｆｔｅｒ  ２５  ｙｅａｒｓ  ｏｆ  ｉｎｓｕｌｉｎ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｄｉａｂｅｔｅｓ  ｍｅｌｌｉｔｕｓ：  Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｓｔｕｄｙ−Ｉ」，Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃａｒｅ  １３：７４１−７，１９９０参照。研究のベースライン（１９８６−１９８８）での平均年齢及び糖尿病罹患期間はそれぞれ、２８歳及び１９年間であった。参加者は、２年に１回、調査及び健康診断を受けた。経過観察１６年目又は１８年目のいずれかの冠動脈石灰化（ＣＡＣ）で電子ビーム断層撮影（ＥＢＴ、ＧＥ−Ｉｍａｔｒｏｎ  Ｃ−１５０）走査を既に受けたことがある、ＥＤＣ研究からの１０５人の参加者（９６％が白色人種）が、２０年目の経過期間中に、断面調査であるＮｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｓｋｉｎ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  Ｓｕｂｓｔｕｄｙ  ｆｏｒ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓへの参加を承諾した。すべての手順は、ピッツバーグ大学の治験審査委員会（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌ  Ｒｅｖｉｅｗ  Ｂｏａｒｄ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ）により承認された。
【００１５】
８０人の参加者は、既に、１０年の経過観察期間（１９９６〜１９９８）中にＣＡＣが測定されており、ＣＡＣ進行の部分解析に含まれた。最小で心臓の２つの連続部分内で１３０ハウンスフィールド単位の濃度を使用して、閾値カルシウム特定を設定した。Ｒ−Ｒ間隔の８０％で、ＥＣＧ信号により走査を始動した。総量ＣＡＣスコアを、等方補間に基づいて計算し、解析に使用した。Ｔ．Ｃａｌｌｉｓｔｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｃｏｒｏｎａｒｙ  ａｒｔｅｒｙ  ｄｉｓｅａｓｅ：ｉｍｐｒｏｖｅｄ  ｒｅｐｒｏｄｕｃｉｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  ｃａｌｃｉｕｍ  ｓｃｏｒｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｅｌｅｃｔｒｏｎ  ｂｅａｍ  ＣＴ  ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ  ｍｅｔｈｏｄ」，Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ  ２０８：８０７−１４，１９９８参照。上述したように、ＣＡＣ評価時に皮膚固有蛍光共変量データを収集した。Ｔ．Ｏｒｃｈａｒｄ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｔｈｅ  ｐｒｅｖａｌｅｎｃｅ  ｏｆ  ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｉｎｓｕｌｉｎ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｄｉａｂｅｔｅｓ  ｍｅｌｌｉｔｕｓ  ｂｙ  ｓｅｘ  ａｎｄ  ｄｕｒａｔｉｏｎ：Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｓｔｕｄｙ−ＩＩ」，Ｄｉａｂｅｔｅｓ  ３９：１１１６−２４，１９９０；及びＴ．Ｏｒｃｈａｒｄ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｆａｃｔｏｒｓ  ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ａｖｏｉｄａｎｃｅ  ｏｆ  ｓｅｖｅｒｅ  ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ａｆｔｅｒ  ２５  ｙｅａｒｓ  ｏｆ  ｉｎｓｕｌｉｎ−ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｄｉａｂｅｔｅｓ  ｍｅｌｌｉｔｕｓ：Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ  Ｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｓｔｕｄｙ−Ｉ」，Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃａｒｅ  １３：７４１−７，１９９０参照。血液試料を脂質、リポタンパク質、グリコシル化ヘモグロビン、及びクレアチンに関して分析した。Ｌｉｐｉｄ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｃｌｉｎｉｃｓ法の改良であるヘパリンマンガン法により、高濃度リポタンパク質（ＨＤＬ）コレステロールを特定した。Ｇ．Ｗａｒｎｉｃｋ及びＪ．Ａｌｂｅｒｓ「Ｈｅｐａｒｉｎ−Ｍｎ２＋  ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｈｉｇｈ  ｄｅｎｓｉｔｙ  ｌｉｐｏｐｒｏｔｅｉｎ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ：Ａｎ  ｕｌｔｒａｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ  ｆｏｒ  ｌｉｐｅｍｉｃ  ｓａｍｐｌｅｓ」，Ｃｌｉｎ  Ｃｈｅｍ  ２４：９００−４，１９７８；並びにＮａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｓ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ  ＤｏＨ，Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，ａｎｄ  Ｗｅｌｆａｒｅ，Ｌｉｐｉｄ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｃｌｉｎｉｃｓ  Ｐｒｏｇｒａｍ（ＮＩＨ  ｐｕｂ  ｎｏ．７５−６２８）Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，Ｄ．Ｃ．：Ｕ．Ｓ．Ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ  Ｐｒｉｎｔｉｎｇ  Ｏｆｆｉｃｅ；１９７５参照。コレステロールを酵素的に測定した。Ｃ．Ａｌｌａｉｎ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｅｎｚｙｍａｔｉｃ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｏｔａｌ  ｓｅｒｕｍ  ｃｈｏｌｅｓｔｅｒｏｌ」，Ｃｌｉｎ  Ｃｈｅｍ  ２０：４７０−５，１９７４参照。非高濃度リポタンパク質コレステロールを、総コレステロールと高濃度リポタンパク質コレステロールとの差として計算した。ＤＣＡ２０００解析器（Ｂａｙｅｒ，Ｔａｒｒｙｔｏｗｎ，ＮＹ，ＵＳＡ）を用いて、元のＡ１Ｃを測定し、複製解析から導出される回帰式を使用して、Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｔｒｉａｌ（ＤＣＣＴ）に沿ったＨｂＡ１ｃ値に変換した（ＤＣＣＴ  ＨｂＡ１ｃ＝［ＥＤＣ  ＨｂＡ１ｃ−１．１３］／０．８１）。尿アルブミンを免疫比濁法により特定した。スタジオメータを使用して身長を測定し、バランスビーム体重計を使用して体重を測定した。ボディマスインデックス（ＢＭＩ）を、キログラム単位の体重をメートル単位の身長の二乗で割ったものとして計算した。５分の休憩時期間後、標準的プロトコルに従い、自動血圧計により血圧を測定した。２回目及び３回目の読み取り値の平均を使用して、血圧レベルを解析した。ＣＡＤの既往を、心筋梗塞、虚血（ミネソタコード１．１−１．３、４．１−４．３、５．１−５．３、及び７．１）、血管再建、又はＥＤＣ臨床診断狭心症と定義した。
【００１６】
より詳細に後述するように、３つのＳＣＯＵＴ  ＤＭ（ＶｅｒａＬｉｇｈｔ，Ｉｎｃ．，Ａｌｂｕｑｕｅｒｑｕｅ，ＮＭ）皮膚蛍光分光計を使用して、皮膚固有蛍光を前腕の掌側の皮膚から非侵襲的に測定した。３７５ｎｍを中心とするＬＥＤ光源を用いて、皮膚蛍光を励起させ、４４１〜４９６ｎｍの範囲にわたって検出した。皮膚反射率を励起及び放射の両領域で測定し、メラニン及びヘモグロビンによる吸収の補償に使用した。固有蛍光補正は、以下の式に表される。
2013511341.tif 000003
式中、λは放射波長である。Ｅ．Ｈｕｌｌ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ，ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｄｉａｂｅｔｅｓ：ｍｏｄｅｌ  ｓｔｕｄｉｅｓ  ｗｉｔｈ  ｐｏｒｃｉｎｅ  ｓｋｉｎ」，Ｏｐｔ  Ｅｘｐｒｅｓｓ  １２：４４９６−５１０，２００４参照。測定された蛍光Ｆ（λ）を励起波長及び放射波長Ｒｘ及びＲｍ（λ）のそれぞれでの反射率値で割る。反射率値を無次元指数ｋｘ及びｋｍで調整する。Ｂ．ＷＪ  Ｃｏｎｗａｙ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｓｋｉｎ  Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｔｙｐｅ  １  Ｄｉａｂｅｔｅｓ：Ａ  Ｎｅｗ  Ｍａｒｋｅｒ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｒｉｓｋ」，Ｄｉａｂｅｔｅｓ  ５７（Ｓ１）：Ａ２８７，２００８参照。これらの解析では、ｋｘ＝０．６であり、ｋｍ＝０．２である。結果として生じる固有蛍光ｆ（λ）を４４１〜４９６ｎｍスペクトル領域にわたって積分し、皮膚固有蛍光スコアを与えた。
【００１７】
統計解析
ＣＡＣ容量スコアは、１をこれらの値に加算した後に自然対数変換したものであった。スチューデントのｔ検定及びカイ二乗検定を使用して、ＣＡＣ有病率の一変量相関を調べた。段階的な選択を用いる対数回帰解析を使用して、皮膚固有蛍光と、冠動脈石灰化の有病率との独立した関連性を特定した。受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を使用して、皮膚固有蛍光の弁別能力を特定して、０を超える、２００を超える、及び４００を超える総量ＣＡＣスコアの閾値でＣＡＣを検出した。スピアマンの相関を使用して、皮膚固有蛍光とＣＡＣの深刻性、すなわち、総量ＣＡＣスコアとの関連性を特定した。段階的な選択を用いる線形回帰解析を使用して、皮膚固有蛍光とＣＡＣの深刻性との独立した関連性を特定した。ＣＡＣ進行の解析では、進行は、平方根変換されたＣＡＣスコアの２．５よりも大きな変更として定義された。Ｊ．Ｈｏｋａｎｓｏｎ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ  ｃｈａｎｇｅｓ  ｉｎ  ｃｏｒｏｎａｒｙ  ａｒｔｅｒｙ  ｃａｌｃｉｕｍ：  ａｎ  ａｎａｌｙｔｉｃ  ｍｅｔｈｏｄ  ｔｈａｔ  ａｃｃｏｕｎｔｓ  ｆｏｒ  ｉｎｔｅｒｓｃａｎ  ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ」，ＡＭ  Ｊ  Ｒｏｅｎｔｇｅｎｏｌ  １８２：１３２７−３２，２００４参照。オッズ比及び回帰係数は、連続変数の標準偏差の変更により表される。
【００１８】
研究の結果
ＣＡＣの有病率（最新の評価時での）による研究参加者の特徴を表１に提示する。研究参加者の７１％が、いくらかの測定可能なＣＡＣを有した。ＣＡＣを有する参加者は、年齢が高く、罹患期間が長く、高い皮膚固有蛍光を有し、高いアルブミン排泄率を有し、糖尿病の長期合併症の有病率が高く、わずかに低い拡張期血圧を有し、脂質又は高血圧の投薬を受けている傾向がわずかに高い。表１では、＊は総量石灰化スコアを示し、＊＊はフィッシャー厳密ｐ値を示し、皮膚固有蛍光以外の危険因子をＣＡＣ評価時に測定した。
2013511341.tif 000004
【００１９】
一変量対数回帰解析により、皮膚固有蛍光の各標準偏差変更が、ＣＡＣの有病率に関して２．５倍の尤度に関連することが明らかになった。しかし、年齢を考慮した後、この関係はもはや明らかではなかった（表２）。したがって、ＣＡＣ有病率の関連要因は、段階的な多変量解析では年齢及び血清中クレアチニンであり、皮膚固有蛍光と他のすでに識別されている一変量との相関が可能である。表２では、Ｎ／Ａ＝該当せず、Ｎ／Ｓ＝非選択であり、＊は、以下の変数が可能なモデル４段階的選択モデルを示す：皮膚固有蛍光、年齢、性別、冠動脈疾患、ＨｂＡ１ｃ、ＢＭＩ、自然対数変換された血清中クレアチニン、自然対数変換されたアルブミン排泄率、高濃度リポタンパク質コレステロール、非高濃度リポタンパク質コレステロール、膨張期血圧、高血圧薬の使用、スタチンの使用、及び喫煙履歴。
2013511341.tif 000005
【００２０】
図４４は、皮膚固有蛍光の三分位による中央値（ｌｏｇ１０）ＣＡＣスコアを示す。皮膚固有蛍光の三分位の各増大に伴い、ＣＡＣの深刻性の顕著な増大があった。図４５は、母集団の７１％、３０％、及び１９％をそれぞれ表す０を超える、２００を超える、及び４００を超える閾値スコアでＣＡＣを検出する弁別能力を示す。皮膚固有蛍光は、任意のＣＡＣの存在を検出する最小能力を示すが、その弁別能力は、総ＣＡＣの閾値スコアの増大に伴って増大する。ＣＡＣが存在する（ＣＡＣスコア＞０）曲線の下の面積は７１％である。これは、２００を超える閾値スコアでは８２％に増大し、４００を超える閾値スコアでは８５％に増大する。
【００２１】
ＣＡＣの深刻性、すなわち、ＣＡＣスコアを見ると、皮膚固有蛍光は、最新のＣＡＣスコアとの強い関連性を示し（ｒ＝０．５４，ｐ＜０．０００１）、年齢に関する調整後であっても強い関連性は保たれた（ｒ＝０．３８，ｐ＜０．０００１）。年齢、性別、ＨｂＡ１ｃ、ＢＭＩ、血清中クレアチニン（腎機能）、アルブミン排泄率（腎臓ダメージ）、ＨＤＬコレステロール、非ＨＤＬコレステロール、膨張期血圧、高血圧薬の使用、及び喫煙履歴が可能な多変量解析では、皮膚固有蛍光はやはり、ＣＡＣの深刻性、すなわち、最新のＣＡＣスコアと独立して関連する状態を保つ（表３、冠動脈石灰化（ＣＡＣ）の深刻性（総量スコア）、β±ＳＥ（ｐ値）の相関）。他の独立した相関は、年齢、ＣＡＤ、アルブミン排泄率、及び喫煙履歴であった。表３中、モデル４段階的選択モデルでは、以下の変数が可能であった：皮膚固有蛍光、年齢、性別、冠動脈疾患、ＨｂＡ１ｃ、ＢＭＩ、自然対数変換された血清中クレアチニン、自然対数変換されたアルブミン排泄率、高濃度リポタンパク質コレステロール、非高濃度リポタンパク質コレステロール、膨張期血圧、高血圧薬の使用、スタチンの使用、及び喫煙履歴。
2013511341.tif 000006
【００２２】
１９９６〜１９９８にＣＡＣのＥＢＴ走査を既に受けた８０人の参加者の部分解析（ＣＡＣベースライン）では、ＣＡＣの進行の相関要因を調べた。表４は、皮膚固有蛍光と、進行について任意のデータを有する参加者：ベースラインＣＡＣスコア０を有する参加者及びベースライン０よりも大きなＣＡＣスコアを有する参加者のそれぞれのＣＡＣの進行との関係を示した。皮膚固有蛍光は、年齢及びベースラインＣＡＣスコア、血清中クレアチニン、アルブミン排泄率、及び他の一変量又は臨床的に有意な相関を許した後であっても、ＣＡＣ進行と大きく関連した（ＯＲ＝２．２，１．０９〜４．４５）。ＣＡＣ進行の最終的な多変量相関要因は、皮膚固有蛍光及びベースラインＣＡＣスコアであった。ベースラインＣＡＣスコア＝０の患者では、皮膚固有蛍光は、段階的選択モデルで選択される唯一の変数であり、ＣＡＣ進行とのわずかな関連性を示した（ｐ＝０．０８）。ベースラインで０よりも大きなＣＡＣスコアの患者では、皮膚固有蛍光は、一変量でも多変量でもＣＡＣ進行に関連しなかった。最終的な多変量モデルでは、ベースライン年齢のみが、０よりも大きなベースラインＣＡＣスコアの患者でのＣＡＣの進行に関連した。
【００２３】
冠動脈石灰化
血管石灰化の推定されるメカニズムは、腎臓疾患で観察されるように、副甲状腺ホルモン活性が増大し、骨外カルシウム及びリンのレベルが上昇した結果としての動脈壁へのカルシウムの堆積、血管平滑筋細胞及び石灰化血管細胞の骨芽細胞への分化、血管平滑筋細胞の中膜から内膜への移動と、カルシウム及びアパタイト結晶を捕捉するコラーゲン繊維の分泌とを誘導する上昇した酸化低濃度リポタンパク質コレステロールレベルのマクロファージ消化、並びに低濃度リポタンパク質コレステロールを介する間接的な、又は周皮細胞／血管平滑筋細胞の骨芽細胞分化を誘導することによる直接的な糖化最終産物の影響を含む。副甲状腺ホルモン、血清中カルシウム、又はリンのレベルは測定しなかったが、皮膚固有蛍光の関係が、カルシウム及びリンの関係から独立していたか、それとも相互作用したかは、この研究では特定することができず、脂質、すなわち、高濃度リポタンパク質コレステロール又は非高濃度リポタンパク質コレステロールは、ＣＡＣとの関係を示さず、空腹時データを有する参加者の７０％では、低濃度リポタンパク質コレステロールも計算しなかった。それにも関わらず、ＡＧＥのマーカーである皮膚固有蛍光は、ＣＡＣの存在（一変量的に）及び深刻性に関連し、ＣＡＣの進行を示した参加者の検出での関連性を示した。この母集団での脂質とＣＡＣとの関連性は、研究の設計の断面性及び限られた試料サイズにより無視することができなかったが、非高濃度リポタンパク質コレステロールと進行との関係は実際に、既に示されており、これらの結果は、従来のアテローム性動脈硬化の危険因子以外の因子が、この母集団で観察されるＣＡＣに影響することを示唆する。Ｔ．Ｃｏｓｔａｃｏｕ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｏｆ  Ｃｏｒｏｎａｒｙ  Ａｒｔｅｒｙ  Ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｔｙｐｅ  １  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｍｅｌｌｉｔｕｓ」，Ａｍ  Ｊ  Ｃａｒｄｉｏｌ  １００：１５４３−７，２００７参照。
【００２４】
ＡＧＥは、血管石灰化を誘導し、初期及び後期の骨芽細胞分化のマーカーのｍＲＮＡコーディングを亢進することが示されている。Ｙａｍａｇｉｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．，は、ＡＧＥが血管周皮細胞の骨芽細胞分化を亢進することを示した。Ｙａｍａｇｉｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．，「Ａｄｖａｎｃｅｄ  ｇｌｙｃａｔｉｏｎ  ｅｎｄｐｒｏｄｕｃｔｓ  ａｃｃｅｌｅｒａｔｅ  ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｍｉｃｒｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｐｅｒｉｃｙｔｅｓ」，Ｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｂｉｏｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ２５８：３５３−７，１９９９参照。この母集団では既に、腹部脂肪蓄積の測定値及びＢＭＩとＣＡＣの有病率との直接的な関係が観察されたが、ＣＡＣを有する患者では、これらの体脂肪インデックスとＣＡＣの深刻性との逆の関係が観察された。これは、一方では、内膜の脂質蓄積及び高血圧の両方により誘導される平滑筋細胞の増殖、他方では中膜のＡＧＥ誘導石灰化によるＥＢＴ検出ＣＡＣによるものであり得る。研究の結果はこれを支持する。皮膚固有蛍光を制御した後、ＢＭＩは、ＣＡＣの深刻性とのわずかな直接的な関連性を示した（冠動脈疾患に関して調整されたモデルでは、データは示されない）。皮膚固有蛍光は、ＣＡＣ深刻性にも関連し、両方とも冠動脈の石灰化の程度について独立した情報を提供することが示唆される。
【００２５】
Ｔ１Ｄ母集団からの以前の報告書では、放射線で特定された足首の中膜石灰化と、ＥＢＴ特定される冠動脈の石灰化との強い関係が示された。Ｔ．Ｃｏｓｔａｃｏｕ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｌｏｗｅｒ−ｅｘｔｒｅｍｉｔｙ  ａｒｔｅｒｉａｌ  ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｓ  ａ  ｃｏｒｒｅｌａｔｅ  ｏｆ  ｃｏｒｏｎａｒｙ  ａｒｔｅｒｙ  ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ」，Ｍｅｔａｂｏｌｉｓｍ  ５５：１６８９−９６，２００６参照。Ｓａｋａｔａ  ｅｔ  ａｌ．，は、糖尿病患者の内胸動脈の中膜に高レベルの石灰化を観察した。Ｎ．Ｓａｋａｔａ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｍｅｄｉａｌ  Ｌａｙｅｒ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｌ  Ｔｈｏｒａｃｉｃ  Ａｒｔｅｒｙ  ｉｎ  Ｄｉａｂｅｔｉｃ  Ｐａｔｉｅｎｔｓ：Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  ｏｆ  Ｇｌｙｃｏｘｉｄａｔｉｏｎ」，Ｊ  Ｖａｓｃ  Ｒｅｓ  ４０：４６７−５７４，２００３参照。それぞれの母集団において、内胸石灰化は、糖尿病を有する参加者ではＡＧＥに関連するが、糖尿病を有しない参加者では関連しない。
【００２６】
皮膚固有蛍光とＣＡＣとの関連性が、両方とも腎機能の低下及び腎臓ダメージの増大に伴って増大するため、腎臓ダメージによる混同によるものである可能性もあるが、ＣＡＣの深刻性との関連性は、腎機機能、すなわち、血清中クレアチニンから独立するが、腎臓ダメージ、すなわち、アルブミン排泄率からは独立していない。血液透析患者では、透析期間から独立して、蛍光ＡＧＥ、ペントシジンがＣＡＣに関連した。Ｋ．Ｔａｋｉ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｏｘｉｄａｔｉｖｅ  ｓｔｒｅｓｓ，ａｄｖａｎｃｅｄ  ｇｌｙｃａｔｉｏｎ  ｅｎｄ  ｐｒｏｄｕｃｔ，ａｎｄ  ｃｏｒｏｎａｒｙ  ａｒｔｅｒｙ  ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｈｅｍｏｄｉａｌｙｓｉｓ  ｐａｔｉｅｎｔｓ」，Ｋｉｄｎｅｙ  Ｉｎｔ  ７０：２１８−２４，２００６参照。
【００２７】
ＣＡＣは、アテローム性動脈硬化の負荷の目安であり、中膜ＣＡＣはアテローム性動脈硬化疾患に関連する。Ｒｕｍｂｅｒｇｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，は、ＥＢＴ特定石灰化を使用して、５０％以上の狭窄と、閉塞性疾患とを区別することが可能であったが、１３９人の男女では、狭窄の程度を区別できなかった。Ｊ．Ｒｕｍｂｅｒｇｅｒ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｃｏｒｏｎａｒｙ  Ｃａｌｃｉｕｍ，ａｓ  Ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ  ｂｙ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｂｅａｍ  Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ，ａｎｄ  Ｃｏｒｏｎａｒｙ  Ｄｉｓｅａｓｅ  ｏｎ  Ａｒｔｅｒｉｏｇｒａｍ」，Ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ  ９１：１３６３−７，１９９５参照。ＡＧＥの可溶性受容体のレベルが高いことは、ＥＵＲＯＤＩＡＢの研究では、１型糖尿病を有する個人での心血管疾患に断面的に関連した。Ｊ．Ｎｉｎ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｌｅｖｅｌｓ  ｏｆ  ｓｏｌｕｂｌｅ  ｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｆｏｒ  ＡＧＥ  ａｒｅ  ｃｒｏｓｓ−ｓｅｃｔｉｏｎａｌｌｙ  ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｄｉｓｅａｓｅ  ｉｎ  ｔｙｐｅ  １  ｄｉａｂｅｔｅｓ，ａｎｄ  ｔｈｉｓ  ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  ｉｓ  ｐａｒｔｉａｌｌｙ  ｍｅｄｉａｔｅｄ  ｂｙ  ｅｎｄｏｔｈｅｌｉａｌ  ａｎｄ  ｒｅｎａｌ  ｄｙｓｆｕｎｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｂｙ  ｌｏｗ−ｇｒａｄｅ  ｉｎｆｌａｍｍａｔｉｏｎ：ｔｈｅ  ＥＵＲＯＤＩＡＢ  Ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ  Ｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｓｔｕｄｙ」，Ｄｉａｂｅｔｏｌｏｇｉａ  ５２：７０５−１４，２００９参照。ＡＧＥＲｅａｄｅｒ（商標）（ＤｉａｇｎＯｐｔｉｃｓ  ＢＶ，Ｇｒｏｎｉｎｇｅｎ，Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ）により検出されるように、皮膚自己蛍光は、極めて最近、２型糖尿病を有する９７３人の被験者群で心血管事象を予測することを示した。Ｈ．Ｌｕｔｇｅｒｓ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｓｋｉｎ  ａｕｔｏｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ  ｐｒｏｖｉｄｅｓ  ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｔｈｅ  ＵＫ  Ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ  Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｓｔｕｄｙ  （ＵＫＰＤＳ）  ｒｉｓｋ  ｓｃｏｒｅ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｐｒｏｇｎｏｓｉｓ  ｉｎ  ｔｙｐｅ  ２  ｄｉａｂｅｔｅｓ  ｍｅｌｌｉｔｕｓ」，Ｄｉａｂｅｔｏｌｏｇｉａ  ５２：７８９−９７，２００９参照。
【００２８】
研究は、研究設計の断面性により制限される。皮膚固有蛍光の測定前に、石灰化データを収集したため、これらの結果はせいぜい関連性のみを示す。しかし、この研究での主な結果は、全死亡死因率との強い関係も示す冠動脈石灰化であったため、生きている参加者でのこの断面的な関連性はやはり、重要な示唆を有する。Ｌ．Ｎｉｓｋａｎｅｎ  ｅｔ  ａｌ．，「Ｍｅｄｉａｌ  ａｒｔｅｒｙ  ｃａｌｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｐｒｅｄｉｃｔｓ  ｃａｒｄｉｏｖａｓｃｕｌａｒ  ｍｏｒｔａｌｉｔｙ  ｉｎ  ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  ＮＩＤＤＭ」，Ｄｉａｂｅｔｅｓ  Ｃａｒｅ  １７：１２５２−６，１９９４参照。
【００２９】
本発明の方法は、皮膚固有蛍光を使用する。ＳＣＯＵＴ  ＤＭ機器は、皮膚の自己蛍光と固有蛍光との両方を測定する独自の能力を有するが、本発明者等により、固有蛍光が、放射領域でのヘモグロビン及びメラニンによる光学吸収を補償するが、自己蛍光は補償しないため、様々な皮膚の種類及び色素にわたってより確実な蛍光の尺度であることが分かった。
【００３０】
皮膚固有蛍光は、１型糖尿病での冠動脈石灰化及び冠動脈石灰化の最近の進行への断面的な関連を示す。糖化最終産物及び冠動脈石灰化のこの分光的に特定されるマーカーの関係は、より深刻な石灰化でより強く表れる。冠動脈石灰化の冠動脈疾患との強い関係及び致死率とのさらに強い関係を考えると、皮膚固有蛍光と冠動脈石灰化との関係を、年齢、冠動脈疾患の病歴、腎機能、又は腎臓ダメージから独立して見つけることは、重要な示唆を有する。皮膚固有蛍光及びＡＧＥ形成が、どの程度本当にＣＡＣ及びＣＡＤの原因であるかは、これらなどの観察データのみでは特定できない。しかし、これらのデータは、皮膚固有蛍光がＣＡＣ／ＣＡＤリスクの有用なマーカーであることができ、潜在的な治療標的として有用である可能性があることを示唆する。
【００３１】
大方糖尿病を有しない（Ｎ＝１４３）１５５人の被験者でのＳＣＯＵＴ  ＤＭにより測定された皮膚固有蛍光を、６４スライスの高速計算断層撮影スキャナを用いて測定されたＣＡＣと比較する研究が、２００９年にＮｅｗ  Ｍｅｘｉｃｏ  Ｈｅａｒｔ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ（ＮＭＨＩ）で行われた。４６０ｎｍのＬＥＤで励起し、４９０ｎｍ〜６６０ｎｍスペクトル範囲にわたって検出された皮膚固有蛍光の和を、まず、Ｋｘ＝１．０及びＫｍ＝０．２を用いて上述した固有蛍光補正式を使用して、測定された蛍光を補正し、次に、固有に補正された蛍光の個々の波長の和をとることにより計算した。最後に、固有蛍光和を１０００で乗算した。コホート人口統計の概要を表４に提供する。
2013511341.tif 000007
【００３２】
表４に示されるように、皮膚固有蛍光（ＳＩＦ）は、ＣＡＣスコア＜２００を有する１０３人の被験者よりも、ＣＡＣスコア≧２００（＋）を有する５１人の被験者で統計的に有意に高かった（ｐ＝２．６ｅ−７）。この群には、６５人の女性（１人の女性が糖尿病を有した）及び９０人の男性（１１人の男性が糖尿病を有した）がいた。男性は、女性よりも高いＣＡＣスコアを有した。加えて、年齢の高い被験者ほど、年齢の低い被験者よりも高いＣＡＣを有した。最後に、糖尿病を有する１２人の被験者（１１人が２型、１人が１型）は、糖尿病を有しない１４３人の患者よりも有意に高いＣＡＣを有した。大きなボディマスインデックス（ＢＭＩ）、大きなウェスト周り、過去又は現在の喫煙、高血圧、及び脂質異常症等の冠動脈疾患の危険因子は、２００以上のＣＡＣとの関連性では有意ではなかった。
【００３３】
ＳＩＦ和とＣＡＣ、ＣＡＣの自然対数、ＣＡＣのｌｏｇ１０、又はＣＡＣの平方根との相関は、被験者の年齢、性別、民族性、１型又は２型糖尿病の診断、皮膚の色（蛍光放射帯域にわたる皮膚の反射率の和で定量化される）、喫煙（すなわち、現在喫煙中、過去に喫煙、喫煙履歴なし、たばこの箱年すなわち現在の喫煙時間と喫煙年数の積）、腎機能（推定糸球体濾過率、アルブミン排泄率）、ウェスト周り、ウェストとヒップとの比率、ＢＭＩ、収縮期及び／又は拡張期血圧、血圧薬の使用、高血圧の診断、脂質レベル、コレステロール薬（例えば、スタチン）の使用、空腹時グルコース濃度、グリコシル化ヘモグロビン濃度（ＨｂＡ１ｃ）、随時グルコース濃度、グルコースチャレンジテストに応答するグルコース濃度、フルクトサミン、１，５−アンヒドロ−Ｄ−グルシトール、Ｃ反応性タンパク質、炎症の他のマーカー、又は酸化ストレスのマーカー（例えば、イソプロスタンス）等の皮膚蛍光に影響し得る因子を考慮した対数回帰又は線形回帰等の多変量モデルを用いてＳＩＦ和を調整することにより、改良することができる。
【００３４】
表５は、ＣＡＣの平方根と、ＳＩＦ和並びに年齢（年数）、性別（１＝男性、２＝女性）、糖尿病の診断（０＝糖尿病なし、１＝糖尿病の診断あり）、民族性（０＝白人又はヒスパニック、１＝他のすべての民族）、皮膚の色（蛍光放射帯域にわたる皮膚反射率の和）、及び喫煙状態（０＝喫煙履歴なし、１＝現在又は過去に喫煙）の様々な組み合わせとに基づく線形回帰モデルとの改良された相関（Ｒ）の説明のための例である。線形回帰により生成されるモデルは、モデル内に定数（ｂ０）と、Ｎ個の変数の重み（ｂ１〜ｂＮ）とを含む。例えば、ＳＩＦ和、年齢、性別、糖尿病状態、皮膚の色、民族性、及び喫煙状態を利用するモデルでは、ＣＡＣの平方根は、以下の式を用いて計算される。
Ｓｑｒｔ（ＣＡＣ）＝ｂ０＋ｂ１＊ΣＳＩＦ＋ｂ２＊年齢＋ｂ３＊性別＋ｂ４＊糖尿病＋ｂ５＊皮膚の色＋ｂ６＊喫煙＋ｂ７＊喫煙
ＳＩＦ和と共に追加の情報を使用すると、群全体（全体）、男性のみ、及び女性のみを考慮する場合、相関が向上する。群全体との相関は、２４％向上し、男性では２９％向上する。
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【００３５】
図４６は、各参加者のＳＩＦ和を使用するＮＭＨＩ群内のＣＡＣ≧２００の検出の場合の受信者動作特性（ＲＯＣ）のグラフである。ＳＩＦ和は、７５．１％の曲線下面線（ＡＵＣ）を有する良好な検出能力と、３０％の偽陽性率（ＦＰＲ）で略７０％の感度を有する。ＳＩＦ和は上手く機能するが、さらなる判別力を追加することができる固有に補正された蛍光に存在するスペクトル形状情報を利用しない。スペクトル形状がＣＡＣの検出を改良するか否かを判断するために、多変量線形判別解析をＮＭＨＩ群からのＳＩＦスペクトルに適用した。まず、４３５ｎｍを中心とした励起ＬＥＤにより生成され、４６０ｎｍ〜６６０ｎｍ放射窓にわたって検出された蛍光スペクトルを、ｋｘ＝０．２、ｋｍ＝０．１を用いる上述した固有補正技法を使用して固有に補正した。主成分解析を使用して、スペクトルをスペクトル分散の直交源及び対応するスコアに分解した。その結果生成されるスコアを線形判別解析アルゴリズムに供給し、ＣＡＣ＜２０（有意なＣＡＣなし）を有する被験者を、ＣＡＣ≧２０を有する被験者から最もよく分離した超平面を見つけた。ＣＡＣ≧２０という閾値はより難しいテストであり、図４７のＲＯＣに示されるように、ＣＡＣ≧２０の検出のＡＵＣは７７．２％であり、３０％ＦＰＲで７０％の感度を有する。これは、単純な蛍光和を用いて達成したものよりもはるかに良好である。
【００３６】
所与の閾値を超えるＣＡＣの定性的な検出にスペクトル形状を使用することに加えて、定量的多変量モデルを構築することができ、このモデルは、スペクトル形状を所与の被験者のＣＡＣレベルに関連付ける。利用可能な多変量アルゴリズムの例としては、多重線形回帰、部分最小二乗回帰、主成分回帰、多変量適応回帰スプライン（ＭＡＲＳ）、一般化線形モデル（ＧＬＭ）、及びサポートベクター回帰（ＳＶＲ）が挙げられる。これらの種類のモデルは、全被験者及び／又は男性と女性、民族群、年齢三分位、又はデータにより示唆される他のサブグループ等の特定のサブグループに対して使用するように構築することができる。最後に、アンサンブルと呼ばれる技法を通して多重多変量モデルを組み合わせて、さらに正確な結果を生成することができる。単純なアンサンブル技法は、個々のモデルの出力を平均化し、個々のモデルの出力の一貫性に基づいて投票することを含む。より高度なアンサンブル技法は、個々のモデルの出力に対する線形回帰を利用して、個々の各モデルの出力の最適な加重（すなわち、不等寄与）を明らかにして、最終出力を形成する。
【００３７】
スペクトル測定から構築される多変量モデルを拡張して、多変量モデルを適用する前に、特定の情報をスペクトルに添付することにより、精度の向上をもたらすことができる。添付される情報は、以下：被験者の年齢、性別、民族性、喫煙（すなわち、現在喫煙中、過去に喫煙、喫煙履歴なし、たばこの箱年すなわち現在の喫煙時間と喫煙年数の積）、腎機能（推定糸球体濾過率、アルブミン排泄率）、ウェスト周り、ウェストとヒップとの比率、ＢＭＩ、収縮期及び／又は拡張期血圧、血圧薬の使用、高血圧の診断、脂質レベル、コレステロール薬（例えば、スタチン）の使用、空腹時グルコース濃度、グリコシル化ヘモグロビン濃度（ＨｂＡ１ｃ）、随時グルコース濃度、グルコースチャレンジテストに応答するグルコース濃度、フルクトサミン、１，５−アンヒドロ−Ｄ−グルシトール、Ｃ反応性タンパク質、炎症の他のマーカー、又は酸化ストレスのマーカー（例えば、イソプロスタンス）を含む任意の組み合わせ又は部分集合を含む。その結果生成される特徴ベクトルは、ＣＡＣレベルの特定に有用なより多くの情報を含むため、スペクトル情報のみと比較して改良された性能をもたらすことができる。
【００３８】
皮膚固有蛍光（ＳＩＦ）を用いる被験者のＣＡＣの検出は、ＳＩＦ測定を使用して、冠動脈疾患の症状を有しない個人でＣＡＣをスクリーニングすること、ＣＡＤ及び／又は将来の心臓発作（例えば、心筋梗塞）のリスク増大を示すことができるＣＡＣレベルのスクリーニングを行い、ＣＡＤに関して無症状であるが、ＥＢＴ又はマルチスライス高速計算断層撮影によりＣＡＣを測定させるために送るべき個人を識別すること、或いはＣＡＤ及び／又は心血管疾患リスクの直接的な指標としてを含め、いくつかの潜在的な用途を有する。加えて、ＳＩＦ測定を使用して、フラミンガムリスク式により低い又は中程度のリスクを有すると評価された被験者を再分類することができる。例えば、被験者が中程度のフラミンガムリスクを有するが、ＣＡＣの高いＳＩＦ測定値を有する場合、その被験者を、高いフラミンガムリスクを有する者として再分類し、医療処置が適宜調整される。同様に、被験者が、中程度のフラミンガムリスクを有するが、ＣＡＣの低いＳＩＦ測定値を有する場合、その被験者を、低いフラミンガムリスクを有する者として再分類し、ＣＶＤの医療処置は低減される。最後に、被験者が、低いフラミンガムリスク及びＣＡＣの高いＳＩＦ測定値を有する場合、その被験者を、ＣＶＤに関して中程度のフラミンガムリスクを有する者として再分類し、医療処置及びモニタリングを増大し得る。
【００３９】
ＳＩＦ測定は、ＣＡＣ測定よりも安全で、都合がよく、コストが節約されるという利点を有する。ＳＩＦ測定は、害のない非電離放射線を使用して、ＣＡＣ蓄積に関連する皮膚の変更を検出するため、ＣＡＣ測定よりも安全であり、大半の被験者は有意のＣＡＣを有しないため、これは放射線への不必要な露出を低減する。ＳＩＦを測定するＳＣＯＵＴ機器は、可搬性を有し、比較的安価であり、診療所、ヘルスフェア、従業員健康診療所、薬局・医局での設置を促進する。測定は、実行にかかる時間は５分未満であり、サービス提供時点で便宜的に行うことができる。この便宜要因は、専用施設及び放射線技師又は心臓専門医が結果の解釈に必要なＥＢＴ又はマルチスライス高速ＣＴを用いて行うことができるよりもはるかに多くの個人をＣＡＣ、ＣＡＤ、及びＣＶＤに関してスクリーニングすることに役立つ。最後に、ＳＩＦ測定は、ＥＢＴ又はマルチスライス高速ＣＴよりも実行にかかる費用が１桁低い。
【００４０】
疾患を非侵襲的に検出する改良された機器
本発明と併用可能な分光装置は、蛍光分光法及び反射分光法を使用して、個人の疾患を非侵襲的に検出するように特に設計された機器を備えることができる。図１及び図２は、そのような機器及び主要なサブシステムの代表的な実施形態を示す。一般に、システムは、光源と、光源からの光を個人の組織に結合し、組織から反射される光及び放射される光を収集する光学プローブと、光学測定中、被験者の腕を静止した状態に保つ前腕クレードルと、機器較正が必要な場合に光学プローブ上に配置される較正装置と、光学プローブから収集された光を波長範囲に分散させる分光器と、組織からの分散光を測定するＣＣＤカメラ検出システムと、電源と、ＣＣＤカメラ像を記録し処理すると共に、機器全体を制御するコンピュータと、機器の動作及び非侵襲的な測定の結果について報告するユーザインタフェースとを含む。適した装置の追加の説明は、参照により本明細書に援用される米国特許出願第１１／９６４，６７５号明細書に見出すことができる。
【００４１】
光源サブシステムは、１つ又は複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）を利用して、蛍光及び反射スペクトル測定に必要な励起光を提供することができる。ＬＥＤは、図３に示されるように離散素子であってもよく、又は図６に示されるようにマルチチップモジュールに組み合わせてもよい。代替として、適切な波長のレーザダイオードは、ＬＥＤのうちの１つ又は複数で置換することができる。ＬＥＤは、波長範囲２６５ｎｍ〜８５０ｎｍの光を発する。ＳＣＯＵＴ光源サブシステムの好ましい実施形態では、ＬＥＤは、３７５ｎｍ、４０５ｎｍ、４２０ｎｍ、４３５ｎｍ、及び４６０ｎｍの中心波長を有すると共に、白色光ＬＥＤも、皮膚反射率を測定するために使用される。
【００４２】
組織の蛍光を励起させるためのＬＥＤの使用は、疾患の非侵襲的な検出にいくつかの独自の利点を有する。所与のＬＥＤの比較的広い出力スペクトルが、複数の蛍光体を一度に励起させ得る。多変量分光技法（すなわち、主成分解析、部分最小二乗回帰、サポートベクター回帰等）は、複合蛍光スペクトル（すなわち、励起蛍光体からの複数の蛍光スペクトルが重なったもの）に含まれる情報を抽出して、よりよい疾患検出精度を達成することができる。広帯域ＬＥＤ出力スペクトルは、部分及び励起放射マップを効率的に再現する。ＬＥＤを使用する他の利点は、非常に低コストであり、明度が高く、信号対雑音比が向上し、測定時間が短縮され、電力効率がよく、ＬＥＤ素子の長寿命により信頼性が増大することである。
【００４３】
図３に示されるように、ＬＥＤは、モータ及び並進移動台により結合光学系の前に機械的に位置決めすることができる。ＬＥＤ駆動回路が、適切なＬＥＤが結合光学系の前に位置決めされた場合、その適切なＬＥＤをオン／オフ切り替えする。ＬＥＤ駆動回路は、コンピュータの制御下で所与のＬＥＤに選択的に印加される定電流源である。ＬＥＤ駆動回路の例を図３３に示す。この回路は、光源サブシステムのＬＥＤを駆動する定電流源を含む。定電流源は、各光源ＬＥＤの陽極に結合することができ、露出が行われるときを示すカメラからの信号によりゲーティングすることができる。光源内の各ＬＥＤの陰極は、プログラマブルチップ（Ｕ１２）に結合することができ、このチップは、所与のＬＥＤをオンにするように命令された場合、陰極を接地に接続することにより、所与のＬＥＤを選択的にオンにする。ＬＥＤは、連続してプログラマブルチップ（Ｕ１２）によりオンにすることもでき、又はパルス幅変調等の技法を使用して定期的にオンになり、所与のカメラの露出時間にわたってＬＥＤを選択的に減光することもできる。光源サブシステム例のＬＥＤが、測定サイクルにわたって順次オンになるように、本発明の実施形態を動作させることが適し得る。選ばれたＬＥＤの出力光はレンズより収集され、レンズは光をコリメートし、フィルタホィールを通してコリメートビームを送る。
【００４４】
フィルタホィールは１つ又は複数のフィルタを含み、フィルタは、所与のＬＥＤからの光を光学的に制限する。フィルタは、バンドパスフィルタ又はショートパスフィルタであることができる。フィルタは、蛍光放射スペクトル領域へのＬＥＤ光漏れを抑制するためにも有用であることができる。フィルタホィールは、白色光ＬＥＤと併用するフィルタなしの位置を有することもでき、又はフィルタリングされていないＬＥＤ反射率を測定する。レーザダイオードが、ＬＥＤに代えて使用される場合、レーザダイオードの狭いスペクトル帯域幅は蛍光放射スペクトルの収集に大きく干渉しないため、フィルタホィール及びフィルタをなくすことができる。
【００４５】
光は、フィルタホィールを通った後、第２のレンズにより正方形又は矩形光ガイド等の光ガイド上に再結像される。光ガイドは、ＬＥＤからの像にスクランブルを施して、光学プローブの入力光ファイバ束の均一な照明を提供する。光学プローブ入力フェルール及び光ガイドは、最小間隔０．５ｍｍを有して、光学むらの影響をなくすことができる。光ガイドは、少なくとも５〜１の、長さと幅／高さとのアスペクト比を有して、適切な光スクランブル及び均一な照明を光ガイドの出力端部に提供することができる。図４及び図５は、光源サブシステムの例の等角図を示す。
【００４６】
光源サブシステムの代替の実施形態では、複数の照明チャネルを形成して、光学プローブの複数の光ファイバ束への光の結合に対応することができる。図１１ａ及び図１１ｂは、２つの出力照明チャネルを有する実施形態例の正面及び背面等角図を示す。主体は支持体を提供し、その周囲に、ホィール組立体、モータ、結合光学系、及び光ファイバフェルールが取り付けられる。一部が図１２に示されるホィール組立体は、ＬＥＤ、フィルタ、及び他の光源（例えば、較正用のネオン灯）を捕捉するために使用される。ホィール組立体はシャフトに取り付けられ、シャフトは、ＬＥＤ及びフィルタ組立体を中心軸を中心として回転させる。取り付けは、駆動ギア及びホィールギアの直接結合であってもよく、又はベルト駆動／リンク装置を使用してもよい。ベルト駆動装置は、ギアの位置合わせに要求される精度が低く、静かに動作する（位置合わせずれからのギア研削又は振動がない）。モータを使用して、ホィール組立体を回転させて、所望の光源を、２つの出力照明チャネルのいずれかを画定する結合光学系と位置合わせする。
【００４７】
図１３は、２つの照明チャネルを通る光源サブシステムの断面図の線図を示す。２つのチャネルのうちの一番上のチャネルのみを考慮すると、光がＬＥＤにより発せられ、すぐにフィルタを通る。次に、光はレンズにより集められ、光ガイド上に再結像される。光ガイドは、遠位端部での光の空間分布を均一にし、遠位端部のポイントで、光学プローブの対応する光ファイバ束にバット結合する。第１のチャネルの下に示される第２のチャネルは、本質的に第１のチャネルの複製であるが、より小さなファイバ束に対応するように、異なるサイズの光ガイドを有する。
【００４８】
図３４は、光源サブシステムの別の実施形態例を示す。図３４の例は、いずれかの入力チャネルで光る光の強度を測定する機構を組み込み、経時変化並びに／或いはＬＥＤ自己加熱及び／又は周囲温度により誘導される装置温度の変化によるＬＥＤ出力エネルギードリフトを補償することができる。図３４に示されるように、ビームスプリッタが、集束レンズと光導体との間の光路に配置される。これは、光源サブシステムの各入力チャネルで行われる。ビームスプリッタは、部分的に透過性且つ部分的に反射性の材料で作ることができ、それにより、光のうちのいくらかが９０度ターンして、光検出器に向けられ、残りの光がビームスプリッタを通過し、光ガイド又は光学プローブの入力に向けられる。光検出器は、入射光学エネルギーを電流に変換し、電流は、図３５に示される回路を用いて検知することができる。図３５では、光検出器（組織状態等の測定に使用される光の波長に対する感度を有する）からの電流は、トランスインピーダンス増幅器により電圧に変換される。トランスインピーダンス増幅器の利得は、固定であってもよく、又はプログラム可能であってもよい。実施形態例では、利得は、８−１アナログマルチプレクサを使用してコンピュータ制御下で選ばれ、このマルチプレクサは、ＬＥＤ又は光源から期待される光レベルに適切な抵抗／コンデンサ対を選択する。トランスインピーダンス増幅器の出力電圧は、アナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）に結合され、ＡＤＣは、アナログ電圧をデジタル化してコードにする。ＡＤＣ分解能は用途に依存するが、通常、８〜１６ビットの範囲である。この特定の実施形態では、ＡＤＣ分解能は１２ビットである。ＡＤＣは、回路内のマイクロコントローラからのコマンドを受けて、トランスインピーダンス増幅器の出力をデジタル化し、デジタル出力値をマイクロコントローラに送り、光学チャネルで光る特定のＬＥＤ又は光源により生成される光の量を定量化する際に使用される。
【００４９】
光源の出力の定量化は、機器の較正を保守し、時間の経過に伴うＬＥＤ出力エネルギーのドリフトにより生成される恐れがある誤差を低減するために有用であり得る。図３６は、周囲温度の意図的な摂動による６つの異なるＬＥＤの出力エネルギードリフト例の図である。図３６の上のグラフは、中心波長３７５ｎｍ、４０５ｎｍ、４２０ｎｍ、４３５ｎｍ、４６０ｎｍ、及び白色光を有するＬＥＤの透過率（％Ｔ）の％変化を示す。摂氏度数当たりの％変化が、右下のグラフに示され、温度変化による０．３％／℃〜１．３％／℃の範囲のＬＥＤ出力ドリフトが、周囲温度変化及び／又はＬＥＤがオンになった場合の自己加熱により生じ得る。これらの変化は大きく、正確な測定を維持すべき場合、補償しなければならない。上述した回路によるＬＥＤ出力エネルギーの測定により、較正装置の定期的又は需要時（すなわち、大きな温度変化が検出された場合）の測定と組み合わせて、ＬＥＤエネルギーのドリフトを補償することができる。これは、所与のＬＥＤ又は光源の出力と、較正装置により反射されるエネルギーとの関係が、所与の機器で一定でなければならないため、故障／破損した光学プローブ又は較正装置の検出が可能であるという追加の利益を提供することができる。
【００５０】
或いは、ＬＥＤダイを熱伝導性表面上に搭載することにより、ＬＥＤ温度を安定状態に保つことができ、熱伝導性表面は、ＬＥＤに電流が流れる場合、ＬＥＤが生成する熱を引き離す。加えて、熱伝導性表面は、熱−電気冷却器（例えば、ペルティエ素子）により一定温度に保つことができ、熱−電気冷却器は、温度センサと、制御回路とを有し、熱伝導性表面に搭載された１つ又は複数のＬＥＤを固定温度に維持して、振幅変化量を制限する。ＬＥＤの光出力を測定する技法を、ＬＥＤを一定温度に保つことと組み合わせて、機器較正のさらに高い安定性及び維持を達成することができる。
【００５１】
前腕クレードルは、光学プローブを保持し、被験者の腕を光学プローブ上に適宜位置決めする。前腕クレードルの主な態様は、人間工学的な肘カップと、アームレストと、拡張可能なハンドグリップとを含む。肘カップ、アームレスト、及びハンドグリップは一緒になって、前腕を光学プローブ上に適宜かつ快適に位置決めする。ハンドグリップは、指が伸びた状態を保ち、前腕がリラックスし、光学測定に影響し得る筋肉の張りを低減することを保証する。ハンドグリップを前腕クレードルから外して、全体の測定精度を犠牲にせずに、機器を簡易化することも可能である。図２０は、ハンドグリップのない実施形態例の概略図である。この実施形態では、光学プローブは、肘から約３インチの位置に配置され、前腕の掌側の肉付きのいい部分をよりよくサンプリングし、前腕の掌側と光学プローブとの良好な接触を確立する良好な機会を提供する。この肘カップ／プローブジオメトリでは、広範囲の前腕サイズ（女性の２パーセンタイル〜男性の９８パーセンタイル）の測定が可能である。図２０は、機器の商業的な実施形態を示し、肘カップ２０１、光学プローブ２０２、及びクレードル２０３の間の前腕の掌側の測定ジオメトリを示す。このバージョンの商業用実施形態は、拡張可能なハンドグリップを有しないが、サイズ及び複雑性の増大が許容可能な場合、追加が可能である。加えて、光学プローブの直近での前腕クレードルの色及び形状は、被験者の腕を通しての部屋の照明又は他の不要な周辺光の光学プローブの検出部分への透過の減衰に重要であることができる。光学プローブの直近での前腕クレードルの色は、青、紫、暗いグレー、又は黒であることができ、それにより、被験者の皮膚を通しての光学プローブ内への周辺光の透過を減衰することができる。前腕クレードルは、凹形を有して、前腕の湾曲に適合し、周辺光が光学プローブにより検出可能なように前腕内及び前腕下に入るのを部分的に遮断する。実施形態例は、患者インタフェース２０４及びオペレータコンソール２０５も備え、オペレータコンソール２０５はディスプレイ２０６と、キーボード２０７とを備える。
【００５２】
光学プローブは、源と受信器ファイバとの間の均等な間隔を使用して、組織の皮膚層から主に反射又は発せられる表面／底浅（ｓｈａｌｌｏｗ  ｄｅｐｔｈ）反射及び標的光を拒絶する新規の２つの検出チャネル装置である。図７は、光学プローブの実施形態例の概略図である。プローブの入力フェルールは、光ファイバを正方形パターンに保持して、光源内の正方形光ガイドの形状に合わせる。光はプローブヘッドに伝えられ、プローブヘッドにおいて、個人の組織を照明する。図８は、プローブヘッドでのソースチャネル及び検出チャネルの配置を示す。ソースファイバは、最小で８０μｍ（縁部から縁部）だけ検出ファイバから離間されて、組織表面から反射された光を拒絶する。皮膚表面の下から反射された光及び発せられた光は、検出チャネルにより収集され、分光器の別個の入力に伝えられる。２つの検出チャネルは、ソースファイバとは異なるが一貫した間隔を有し、組織の異なる深さを調べ、疾患の検出又は個人の健康評価に使用される追加のスペクトル情報を提供する。各検出チャネルの出力フェルールは、個々のファイバを長く狭いジオメトリに構成し、分光器の入力スリットの高さ及び幅に合わせる。他の形状も可能であり、分光器の撮像要件及び検出に使用されるＣＣＤカメラのサイズによって決定される。
【００５３】
光学プローブを逆に動作させることも可能である。照明ファイバであったものは検出ファイバになることができ、検出ファイバの２つのチャネルは、照明ファイバの２つのチャネルになることができる。この構成では、２つのファイバ束を順次照明することができる２つの光源又は光学構成が必要である。これは、分光器の光学性能要件を低減し、より小さな面積のＣＣＤカメラを使用することができる。これは、分光器内の機械的なフリップミラーの必要性もなくす。
【００５４】
図１４は、２つの入力照明チャネルと、１つの検出チャネルとを有する三叉光学プローブの実施形態例の等角図を示す。各照明チャネルを構成するファイバは一緒に、この場合、正方形に詰められるジオメトリに束ねられ、光源サブシステムの光ガイドの幾何学的広がりに一致する。チャネル１は８１本の照明ファイバを利用し、チャネル２は５０本の照明ファイバを利用する。検出チャネルの５０本のファイバは一緒に、２×２５垂直アレイに束ねられ、分光器の入口スリットを形成する。本例では、開口数０．２２を有する２００／２２０／２４０μｍ芯／被覆材／緩衝材シリカ−シリカファイバが使用される。
【００５５】
照明ファイバ及び検出ファイバは、組織界面の共通平面に一緒に組み立てられる。図１５は、照明ファイバと検出ファイバとの相対的な空間位置を示し、チャネル１照明ファイバから検出ファイバへのファイバ平均中心間距離（ａ）は、０．３５０ｍｍであり、チャネル２照明ファイバから検出ファイバへのファイバ平均中心間距離は、０．５００ｍｍである。ファイバパターンの全体の大きさは大まかに４．７ｍｍ×４．７ｍｍである。より多数又はより少数の照明ファイバ及び／又は検出ファイバを有すると共に、組織界面において異なる空間的ジオメトリを有する他のジオメトリを使用することもできることに留意されたい。
【００５６】
較正装置は、反射率基準（拡散又はその反対）を提供し、定期的に光学プローブに配置されて、機器全体の線形状を測定することができる。機器線形状の測定は、較正保守に重要であり、環境変化（例えば、温度、圧力、湿度）、構成要素経年劣化（例えば、ＬＥＤ、光学プローブ表面、ＣＣＤ応答性等）、又はシステムの光学位置合わせの変更による機器線形状の変更／ドリフトを補償することができる。較正装置の測定は、機器線形状が、システムを用いて行われた組織測定が不正確であるポイントまで歪んだか否かの検出に使用することもできる。適切な較正装置の例としては、ミラー、スペクトラロンパック（ｓｐｅｃｔｒａｌｏｎ  ｐｕｃｋ）、スペクトラロンで作られた中空積分球、粗くしたアルミニウムで作られる中空積分球、又は固体ガラス（塗膜あり又はなし）で作られる積分球が挙げられる。球形以外の他のジオメトリも、積分反射率信号を光学プローブの検出チャネルに提供するために有効である。これらのすべての較正装置に共通する特徴は、所与のＬＥＤ及び光学プローブチャネルで、組織反射率信号の１桁以内の反射率信号を提供すること、並びに反射率信号が、光学プローブの検出部分で検知されることである。加えて、較正装置は、周辺光（例えば、頭上の蛍光灯）が光学プローブにより検出され、続けて較正装置を用いて行われるスペクトル測定を汚染しないように、光学プローブとインタフェースすることができる。図３８（Ａ，Ｂ，Ｃ）は、本発明のいくつかの実施形態との併用に適した較正保守装置例の概略図である。図３８に示されるようないくつかの実施形態では、較正装置はスカートを有し、スカートは、光学プローブの表面に接するか、又はその表面下に突出して、周辺光を遮断する。
【００５７】
或いは、較正装置は、反射率基準と蛍光基準（拡散又はその反対）とを組み合わせて１つの組立体にすることができ、この組立体を光学プローブに定期的に配置して、全体機器線形状を測定することができ、機器が較正ずれしているか否かを検出する。ＬＥＤ反射率及び刺激された蛍光の同時測定により、機器が較正された状態であるか否かを判断するさらなる情報が追加される。例えば、実測蛍光に対する実測励起光の比率を、一貫性に関してチェックすることができる。別の例では、スペクトルＦ比及び／又はマハラノビス距離のような形状に基づく外れ値尺度を、励起光及び蛍光の両方で計算して、較正条件ずれを検出することができる。反射及び蛍光の両方である較正装置の例を図３８に示す。ＵＳＦＳ―２００又はＵＳＦＳ−４６１（ＬａｂＳｐｈｅｒｅ，ｉｎｃ．，ＵＳＡ）等の適した蛍光材料は、光学プローブによる照明と、反射励起光並びに発せられた蛍光の両方の収集とが可能なように、較正基準に組み込むことができる。蛍光材料は、この用途で関心のあるスペクトル領域で蛍光を発する蛍光体がドープされ、任意選択的に、組織から戻った光量を模倣するように、スペクトラロン面の反射性（１％〜９８％反射性）を低減するためにカーボンブラックがドープされたスペクトラロン（ＬａｂＳｐｈｅｒｅ，ｉｎｃ．，ＵＳＡ）であることができる。優先的には、蛍光材料は、経時にわたり安定しており、光による色あせを受けにくい。図３８Ａでは、蛍光材料はプラグであり、プラグは較正装置に挿入可能であり、較正装置は積分球ジオメトリを有し、優れた拡散反射及び光学プローブによる均一な検出を提供する。図３８Ｂに示される代替の実施形態では、蛍光材料は、拡散反射半球と組み合わせられた較正装置の光学的活性を有する上部を構成する。図３８Ｃに示されるさらなる例では、蛍光材料を使用して、反射率及び蛍光の両方を提供することができる。励起光反射率と、結果として生成される蛍光放射との組み合わせを提供する他の実施形態も可能である。
【００５８】
較正装置を使用して、光学プローブの入力チャネル毎に、照明サブシステムの各ＬＥＤ及びネオン灯の機器線形状を測定することができる。ネオンガスの放射線の波長は周知であり、温度に伴って大きく変動しないため、測定されたネオン灯線形状は、機器のｘ軸較正をシフト又は歪ませた位置合わせ変更を検出し補正するために特に有用である。各光学プローブチャネルの各ＬＥＤの測定は、機器線形状が正確な組織測定に許される歪みの限度内にあるか否かを判断するために使用することができ、任意選択的に、この線形状歪みを測定された組織スペクトルから除去して、較正精度を維持するために使用することができる。線形状の除去は、任意選択的な露出時間及び暗騒音に関する正規化と共に、単純な減算又は比率により達成することができる。
【００５９】
分光器は、検出チャネルからの光を波長範囲内に拡散させる。図１の例では、分光器は正面入力及び側部入力を有し、フリッパーミラー及びシャッタを利用して、どの入力を使用するかを選択する。入力の選択及びシャッタの制御は、コンピュータにより行われる。分光器は、疾患の非侵襲的な検出に必要とされるスペクトル分解能及びスペクトル領域に最適化された目印及びいくつかの溝をインチ毎に有する格子（すなわち、凹形ホログラフィック格子又は従来の平坦格子）を使用する。現在の例では、分解能５ｎｍで十分であるが、より高い分解能でも上手く機能し、２５２０ｎｍという粗い分解能も機能する。拡散光は、測定のためにカメラ（ＣＣＤ又は他のもの）で結像される。
【００６０】
図１６は、分光器の実施形態例を示す。分光器は、入口スリット及び像位置を画定する２つの共役面を有する１つの凹形回折格子で構成される。凹形回折格子は、入口スリットから光を収集し、スペクトル成分に拡散し、拡散したスペクトルを像面に再結像する。格子は、干渉（多くの場合、ホログラフィックと呼ぶ）又は刻線手段を介して生成することができ、従来型又は収差補正型であることができる。
【００６１】
光学プローブの検出ファイバは、２×２５のアレイに束ねられ、入口スリットのジオメトリを画定することができる。ファイバアレイは、アレイ内の２本の検出ファイバにより画定されるスリットの幅が三角面（ページの平面での）内にあり、アレイの２５本のファイバにより画定されるスリットの高さが矢状面にある（ページの平面から出る）ように位置決めされる。
【００６２】
検出ファイバのアレイが入口スリットを画定できるようにすることに加えて、２つのナイフエッジ又は適正なサイズの開口部を有する不透明部材等の補助開口部を使用することができる。この構成では、ファイバアレイは開口部の近傍に運ばれて、開口部を通って光を効率的に透過させることができる。開口部のサイズは、分光器の分解能を定義するように設定することができる。
【００６３】
検出ファイバアレイは、光ガイドを用いて分光器の入口スリットに結合することもできる。２×２５の検出ファイバアレイの幾何学形状の広がりに合った適切なサイズ、例えば、０．５ｍｍ×６ｍｍを有すると共に、少なくとも２０ｍｍの長さを有する光ガイドを使用することができ、光ガイドは、ファイバアレイに結合された入力側と、分光器の入口スリットを画定するか、又は上述したように装置に結合することができる出力側とを有する。光ガイドは、溶融石英板等の固体構造の形態又は反射壁を有する中空構造の形態をとることができる。光ガイドは、均一な入力を分光器スリットに提供することにより、検出ファイバアレイに対する許容差要件及び位置合わせ要件を低減するため、ある機器から別の機器への較正移転を考慮する場合、特に有用であることができる。
【００６４】
現在の例では、回折格子は、６．９ｍｍの線形距離にわたって３６０ｎｍ〜６６０ｎｍの光を拡散させることが可能であり、ＣＣＤイメージセンサの寸法に合う。図１７は、３６０ｎｍ、４３５ｎｍ、５１０ｎｍ、５８５ｎｍ、及び６６０ｎｍという複数の波長を有するＣＣＤイメージセンサに形成される像の例と、以下に示されるＣＣＤのピクセルを垂直にビニングすることにより生成される対応するスペクトルとを示す。所望のスペクトル範囲及びイメージセンサのサイズに応じて、他の溝密度を有する格子を使用することもできる。
【００６５】
上述した光学プローブは、２つの検出チャネルを有すると説明した。上述した分光器は、光ファイバの１つの検出チャネルとインタフェースする１つの入口スリットを識別するが、複数の入力を受け入れるように分光器を設計することも可能である。図１８は、フリップミラーが２つの入口スリット間の変更に使用される別の実施形態を示す。各入口スリットの位置は、像面で共通の共役を有するように選ばれている。このようにして、２つの入力のうちのいずれか一方を選んで、対応する検出チャネルのスペクトル像を形成することができる。
【００６６】
他のマウント、格子、及びレイアウト設計を同様の意図で使用し得ることを当業者は認識するであろう。図１９は、一次及び三次凹型ミラーと、二次凹型回折格子とを有するオフナー分光器の単なる一例を示す。オフナー分光器は、像収差の補正に十分な変数を設計に有し、したがって、高いスペクトル分解能及び空間分解能を達成する可能性を有するため、極めて良好な画質を生成することが分かっている。適した分光器設計の他の例としては、チェルニー−ターナー、リトロー、透過格子、及び拡散プリズムを挙げることができるが、必ずしもこれらに限定されない。
【００６７】
選ぶことができる多くの分光器設計があるが、システムの所望の特徴に応じて、特定の構成が他の設計よりも望ましいことがある。それらの要件は、コスト、サイズ、性能、及びエタンデュ（又はスループット）等の項目を含み得る。一例では、システムは、高い性能及びスループットを維持しながら低コスト及び小サイズを有することが望まれ、図１６に示される実施形態等の高速（例えば、Ｆ／２）凹型ホログラフィック格子及び正面入射型ＣＣＤイメージセンサに基づく分光器が、これらの要件を満たす可能性を有する。この構成は周知であり、選ぶことができるこの種の多くの市販の格子及びマウントがある。この構成では、入口スリット及びＣＣＤは共通の平面に配置され、ページ内の平面を中心として左右対称をなし、システムを上半分と下半分とに二分し（すなわち、入口スリット及びＣＣＤの中心を通る）、多くの場合、これは面内格子設計と呼ばれる。いくつかの設計要件を満たす能力という魅力にも拘わらず、この典型的な面内分光器設計は、後述するように、システムの全体性能に劇的に影響する恐れがある迷光を有し得る。
【００６８】
シリコン基板の高い屈折率により、ＣＣＤイメージセンサに衝突する光のすべてが検出され、電子信号に変換される訳ではない。光の大部分は、ＣＣＤから反射され回折し、ＣＣＤピクセルアレイの二次元構造は、図３９に示されるように、二次元回折パターンを生成する。この回折光は、分光器に再び戻り、所望の測定信号を損なう迷光信号を生じさせ得る（例えば、参照により本明細書に援用されるＲｉｃｈａｒｄ  Ｗ．Ｂｏｒｍｅｔｔ  ａｎｄ  Ｓａｎｆｏｒｄ  Ａ．Ａｓｈｅｒ「２−Ｄ  Ｌｉｇｈｔ  Ｄｉｆｆｒａｃｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ＣＣＤ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｎｓｉｆｉｅｄ  Ｒｅｔｉｃｏｎ  Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ  Ｃａｕｓｅｓ  Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ  Ｓｔｒａｙ  Ｌｉｇｈｔ  Ｐｒｏｂｌｅｍｓ」，Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ，Ｖｏｌｕｍｅ  ４８， Ｎｕｍｂｅｒ  １，Ｊａｎｕａｒｙ  １９９４，ｐｐ．１−６（６）］参照）。図１６に示されるような左右対称の面内分光器構成では、この迷光は実際に、ＣＣＤ上に二次スリット像の形態のゴースト信号を生じさせ得る。例えば、光は分光器を通る以下の経路を辿り得る：光は入口スリットから現れて格子に進み、格子からの−１回折次数が、所望の信号を生成するＣＣＤ上に結像され、この光の一部がＣＣＤから回折して（−４＜ｍ＜４の次数等）、二次元アレイ内の格子に再び向かい、格子がこの光を収集して再回折し、ｍ＝−３回折次数が再びＣＣＤに結像されるが、一次信号から空間的に分離する。この二重回折ゴースト信号は、一次信号よりも強度は弱いが、望ましくない場合があり、スペクトル位置が検出される蛍光に重なり、同様の振幅であり得、図４０に示されるように、蛍光の見掛けのサイズ及び形状を人為的に膨張させ得るため、システムの全体性能を落とし得る。これは、蛍光測定に干渉するため、反射率ゴーストが組織状態又は疾患状態の検出に関連しない場合に特に有害であり得る。
【００６９】
上述した面内格子設計の左右対称性が、ゴースト信号生成の原因である。この対称ジオメトリにより、迷光がＣＣＤと格子との間で前後に伝搬し得る。ゴースト信号を低減又はなくすためには、他の設計選択肢が望ましいことがある。例えば、格子から離れるように傾斜した背面入射型ＣＣＤイメージセンサを使用することができる。背面入射型ＣＣＤは、平滑な表面を有し、正面入射型ＣＣＤのピクセルアレイから生成される二次元回折パターンをなくすことができる。さらに、ＣＣＤが適宜傾斜する場合、ＣＣＤ表面からスペクトル的に反射する光は、格子から離れるように反射する。反射防止コーティングをＣＣＤシリコン面に塗布して、反射光の大きさを低減することができる。このようにして、面内格子設計を使用し、ゴースト信号の低減又は消失を達成することができる。しかし、背面入射型ＣＣＤは、はるかに高価であり、コストが重要な要因である場合には、潜在的に用いることができない。
【００７０】
別の例として、面内設計の対称性を破る代替の分光器設計を使用することができる。そのような解決策の一例は、図４１に示される面外リトローマウント設計である。リトロー構成では、入力ビーム及び回折ビームは、図４１の上面図に示されるように、同時又は略同時である（すなわち、回折ビームは入力ビームで返ってくる）。図４１の側面図に回転させると、入口スリット及び像面は空間的に隔てられて、スペクトル収集が可能なようにイメージセンサを合わせている。図４２は、格子の凹面に向かって見た真向き図を示す。面内設計の左右対称性が破られ、入口スリット及び像面が互いに上と下に配置されることに留意する。面内設計を用いる場合、例えば、入口スリットは負のｘ軸上に配置することができ、像面は正のｘ軸上に配置される。その場合、ＸＺ平面が対称面を定義する。このリトローマウントを使用する場合、ＣＣＤからスペクトル的に反射（又は０次回折）した光は、格子から離れるように伝搬する。これは、図４１の側面図を考慮することにより理解することができ、図４１の側面図では、ＣＣＤからの反射ビームは、格子の上に戻るが、格子に衝突しない。ＣＣＤからの２Ｄ回折パターンからのいくつかのビームは、なお格子に衝突し、結果として回折され再結像される。しかし、その二次ビームはＣＣＤに戻らず、入口スリットにおいて再び再結像される。このようにして、ＣＣＤでのゴースト信号は完全になくなった。刻線又はホログラフィック格子設計、ローランド円格子設計、及び収差補正格子設計が含まれるが、これらに限定されないいくつかの回折格子設計をリトローマウント構成に使用し得る。適切な格子設計は、所望のコスト、分光器のジオメトリ、及び性能要件に依存し得る。
【００７１】
ＣＣＤカメラサブシステムは、分光器からの拡散光を測定する。関心のあるスペクトル領域内のすべての波長が同時に測定される。これは、一度に１つの波長を測定する機器と比較して多重化利点を提供し、格子又は検出器を走査／移動させる必要性をなくす。カメラの露出時間を変更して、測定中の光の強度を考慮することができる。機械的及び／又は電気的なシャッタを使用して、露出時間を制御することができる。コンピュータサブシステムが、露出がどのくらいであるべきか（１０ミリ秒〜１０秒）をカメラに命令し、結果として生成される像を後で処理するために記憶する。カメラサブシステムは、試料毎に複数の像を収集して、信号を平均化し、移動を検出し、移動／不良走査を補償することができる。ＣＣＤカメラは、関心のあるスペクトル領域で良好な量子効率を有するべきである。現在の例では、ＣＣＤカメラは、２５０ｎｍ〜１１００ｎｍスペクトル範囲内の光に応答する。
【００７２】
コンピュータサブシステムは、光源、分光器、及びＣＣＤカメラの動作を制御する。コンピュータサブシステムは、カメラサブシステムから像を収集し、記憶し、処理して、機器を使用して個人に対して実行された蛍光及び反射率分光測定に基づいて、個人の疾患状態の指標を生成もする。図２０に示されるように、ＬＣＤディスプレイ、及びキーボード、及びマウスは、オペレータインタフェースとして機能することができる。或いは、オペレータインタフェースは、ＬＣＤディスプレイとタッチスクリーンとを組み合わせることにより簡易化することができる。オペレータインタフェースを方位角及び高さ的に回転させることにより、オペレータは、患者の快適性、最適なデータ入力、及び機器制御のために位置を調整することができる。機器には、測定中に患者を案内する追加のインジケータがあり得る。加えて、音声出力を使用して、患者及びオペレータにとっての機器の使用し易さを向上させることができる。
【００７３】
競合信号の補償
競合信号の補償とは、関心のある信号の測定に関連せず、且つ／又は混乱させる予測可能な信号源の影響を除去又は軽減する技法を指す。信号の変動を「通してモデリング」しようとする多変量技法と比較して、この手法は、定量化可能な被験者パラメータに伴って変動する信号挙動を特徴付け、次に、そのアーチファクトを除去する。そのような信号アーチファクトの一例は、皮膚蛍光の年齢に依存する変動である。年齢及び疾患状態に関連する同様の蛍光信号による皮膚蛍光の信号重複により、非補償信号は、疾患のない年齢の高い被験者を、初期段階の疾患を有する年齢の低い被験者と間違う（又は逆も同様）ことがある。図２８は、個人の年齢への皮膚蛍光の依存性を示す。
【００７４】
同様の競合する影響は、他の被験者パラメータ（例えば、皮膚の色、皮膚の状態、被験者の体重、又はボディマスインデックス等）に関連し得る。モデリング及び補償を行う多くの技法が存在する。通常、数学的アルゴリズムが、疾患のない、すなわち健康な状態の被験者の制御された集合での測定に基づいて、信号とパラメータとの間に確立される。次に、アルゴリズムは、新しい被験者に適用されて、パラメータに関連する信号成分を除去することができる。一例は、疾患を検出するか、又は健康を評価する判別解析前の年齢に依存する皮膚蛍光の補償に関する。この手法では、疾患のない被験者からのスペクトルは、固有ベクトルに低減され、特異値分解等の技法を通してスコア付けされる。スコアと被験者年齢との多項式フィッティングが計算される。続くテスト被験者スペクトルのスコアは、これらの多項式フィッティングにより調整されて、非疾患信号成分を除去し、したがって、分類及び疾患検出性能を強化する。
【００７５】
２５０ｎｍ〜９００ｎｍのスペクトル領域にわたり、皮膚内の光の主な吸収体はメラニン及びヘモグロビンである。図４３は、１５０ｎｍ〜１１００ｎｍスペクトル領域にわたるメラニン、ヘモグロビン、水分、及びタンパク質（すなわち、コラーゲン、エラスチン）の吸収係数を示す。皮膚に含まれるメラニン、ヘモグロビン、水分、及びタンパク質の量は、被験者に依存し、反射率及び蛍光の測定を行う場合に考慮に入れなければならない。米国特許第７，１３９５，９８号明細書に記載の固有蛍光補正技法は、これらの被験者固有の違いを補償する方法例である。この方法は、個人の皮膚内のメラニン、ヘモグロビン、水分、及びタンパク質の静的濃度並びにヘモグロビンの短期動的変更を補償することができる。本説明の文脈の中では、静的とは、所与の発色団の濃度が、測定課程中に大きく変化しないことを意味すると解釈され、その一方では、動的変更は、測定課程中に生じる変更である。
【００７６】
この方法は、十分な時間期間にわたって測定を行い、ヘモグロビン変動を平均化し、ＬＥＤ皮膚蛍光と同時に励起ＬＥＤ皮膚反射率を収集することにより、被験者の心拍に従うヘモグロビン変動による測定の動的変更を補償することができる。平均化は、蛍光放射スペクトル領域での皮膚反射率の特徴付けに使用される白色ＬＥＤの測定と、励起ＬＥＤ反射率及び発せられた蛍光の測定との時間的な隔たりを補償するために有効であることができる。平均化される時間量は約６秒であり、それにより、４〜１２の心拍数が捕捉され平均化される。この総測定時間を達成するために、露出とパルス幅変調との組み合わせにより、この方法を測定光が３桁以上変動する広範囲の被験者に使用することができる。例として、６秒の測定で、ヘモグロビン及び心拍による信号のばらつきを低減することが望ましい場合、４つの１．５秒露出を連続して高速で収集することができる。被験者の皮膚の色が非常に白い場合、１．５秒の露出時間中にカメラが飽和する可能性があるため、パルス幅変調を使用して、ＬＥＤの見掛け明度を低減して、励起波長でカメラが飽和しないようにする。被験者の皮膚の色が暗色の場合、ＬＥＤを連続してオンにして（パルス幅変調なし）、露出時間を延ばして（例えば、最高でＮ秒まで）、測定に望ましい信号対雑音比を達成することができる。これは、プログラム可能なパルス幅変調及び露出時間を使用して、最適な信号対雑音比をどのようにして達成し、測定精度及び正確性を維持することができるかの単なる一例である。
【００７７】
この方法は、まず、皮膚の非常に短時間の露出測定（例えば、５０ｍｓホットショット）を使用して各ＬＥＤ又は光源に戻る光を測定することにより、特定の測定で所与の被験者から戻る光量の静的な差を補償することができる。特定のＬＥＤへの続く露出は、初期短時間露出得測定（ホットショット）及びカメラのウェル深度（最大カウント）（すなわち、パルス幅変調デューティーサイクル＝（測定カウント／最大カウント）＊（ホットショット露出時間／所望の測定露出時間））に基づいて、時間及びパルス幅変調の程度をスケーリングして、測定の信号対雑音比を最適化するカメラでの特定の信号レベルを達成することができる。次に、測定は、測定カウントをとり、その数量を秒単位の露出時間とパルス幅変調デューティーサイクルとの積で割ることにより、秒当たりのカメラカウントに正規化することができる。例として、パルス幅変調デューティーサイクルが５０％であり、露出時間が１．０秒であり、カメラの所与のピクセルで５０，０００カウント測定である場合、秒当たりのカウントは、そのカメラピクセルで５０，０００／（０．５＊１．０）＝１００，０００カウント／秒である。
【００７８】
結合分類技法
本明細書に記載の技法は、異なる疾患閾値に基づいて分類を結合し、且つ／又は単純な二択（１又は０）ではなく様々な分類値を適用することにより、分類性能を向上させる。典型的な疾患状態分類モデルは、スペクトル又は他の信号と分類値との較正データセット内の多変量関係を確立することにより構築される。例えば、疾患又は状態を有する較正被験者には、１の分類値を割り当てることができ、その一方で、対照被験者は０の分類値を有する。分類結合方法の例は、異なる疾患段階に基づいて複数のクラスベクトルを作成することである。次に、データセット及び各ベクトルから、別個の判別モデルを構築することができる。結果として生成される複数の確率ベクトル（別個の各モデルから１つずつ）は、次に、バンドリングされるか、又は二次分類モデルに入力されて、試料毎に１つの疾患確率値をもたらすことができる。バンドリングとは、１つの試料に関する複数のソース又は複数のモデルからのリスク又は確率値を結合する技法を指す。例えば、試料の個々の確率値を加重して合算して、１つの確率値にすることができる。分類性能を強化する代替の手法は、複数の値の分類ベクトルを作成することであり、分類値は、二進値（１／０）ではなくむしろ病期に対応する。判別アルゴリズムを較正して、最適なスクリーニング又は診断性能のために、各非対照クラスへの確率を計算することができる。
【００７９】
サブモデリング
サブモデリングは、分類又は定量化モデル性能を強化する技法である。多くのデータセットは、特定の非疾患試料パラメータに関連することができる高信号分散を含む。例えば、人間である被験者の光学スペクトルは、主に皮膚の色及び形態により大きな信号振幅変動、さらにはスペクトル形状変動を含み得る。信号空間を細分して、被験者パラメータにより定義される部分空間にすることにより、疾患分類性能を強化することができる。この性能向上は、部分空間モデルがデータセット全体の全範囲のスペクトル分散に対処する必要がないことから生まれる。
【００８０】
サブモデリングの一手法は、信号振幅に主に影響する要因を識別し、次に、新しいテスト信号を２つ以上の信号範囲カテゴリにソートするアルゴリズム又は多変量モデルを開発することである。さらなるグループ化を実行して、データのより細かいサブグループ化を得ることができる。振幅サブモデリングの一例は、信号振幅及び皮膚内の光学経路長が皮膚のメラニン含有率による影響を受け得る皮膚蛍光の場合である。疾患分類性能は、スペクトル疾患モデルが完全な信号ダイナミックレンジに対処する必要がない場合、強化することができる。それに代えて、より正確なモデルを較正して、特定の範囲の皮膚の色を有する被験者に特に上手く機能させることができる。皮膚の色をカテゴリ分けする一技法は、反射率スペクトルの特異値分解（ＳＶＤ）を実行することである。早期ＳＶＤ因子は、通常、信号振幅及び被験者の皮膚の色との高い相関性を有する。したがって、早期ＳＶＤ因子からのスコアのソートは、スペクトルを信号振幅部分空間にスペクトル的にカテゴリ分けする効率的な方法であることができる。次に、テストスペクトルは、スコアによりカテゴリ分けされ、対応するサブモデルにより分類される。
【００８１】
別のサブモデリング方法は、皮膚の色又は皮膚の形態に対応する形状差によりスペクトルをグループ化する。図２９は、どのサブモデルを利用するかの決定を助ける個人の皮膚の色を分類する一方法を示す。スペクトル的に細分し、次にサブモデリングする様々な技法が存在する。ＳＶＤスコアのクラスタ解析により、必ずしも被験者パラメータに必ずしも関連しない較正集合内の自然グループを識別することができる。次に、クラスタモデルが続くテストスペクトルをカテゴリ分けすることができる。
【００８２】
或いは、スペクトル分散は、性別、喫煙状態、民族性、皮膚の状態、又はボディマスインデックスのような他の因子等の被験者パラメータを関連付けるクラスタを形成することができる。図３０は、性別がどのように良好に光学的に分離できるかの受信者動作特性を示し、８５％感度で等しい誤差率を有し、曲線下面積は９２％である。これらの場合、多変量モデルは被験者パラメータで較正され、続くテストスペクトルは、皮膚パラメータモデルによりスペクトル的にサブグループ化され、次に、疾患が適切な疾患分類サブモデルにより分類される。
【００８３】
スペクトルサブグループ化に加えて、サブモデリング前のカテゴリ分けは、機器オペレータからの入力又はテスト被験者により提供される情報により達成することができる。例えば、オペレータは、被験者の皮膚の色を定性的に評価し、手動でこの情報を入力することができる。同様に、被験者の性別も、サブモデリングのためにオペレータ入力により提供することができる。
【００８４】
２段階サブモデリング方式の図を図１０に示す。この手法では、テスト被験者のスペクトルはまず、ＳＶＤスコア（信号振幅、皮膚の色）によりカテゴリ分けされる。２つの皮膚の色範囲のそれぞれ内で、スペクトルは性別判別モデルによりさらにソートされる。次に、サブグループの適切な疾患分類サブモデルが適用されて、被験者の疾患リスクスコアを評価する。
【００８５】
図は、一実施形態を表すが、可能なサブモデリング選択肢の種類も多様性も制限しない。例は、初期振幅パーズ後に、続く性別に基づくデータクラスタ化に従う細分を説明する。効率的なサブモデリングは、これらの動作の順序を逆にするか、又は並行して実行することにより得ることができる。サブグループ化は、振幅、形状、又は他の信号特徴による同時ソートを組み合わせる技法又はアルゴリズムによりカテゴリ分けすることもできる。
【００８６】
スペクトルバンドリング
機器は、疾患の検出に有用な複数の蛍光及び反射率を生成することができる。例として、３７５ｎｍＬＥＤを、光学プローブの第１及び第２の検出チャネルの両方に使用することができ、３３０ｎｍ〜６５０ｎｍ領域に広がる２つの反射率スペクトルと、４１５ｎｍ〜６５０ｎｍ領域に広がる２つの蛍光放射スペクトルとが生成される。他のＬＥＤ／検出チャネルの組み合わせに対応する反射率スペクトル及び蛍光放射スペクトルもある。加えて、白色光ＬＥＤは、各検出チャネルに反射率スペクトルを生成することができる。実施形態例では、２２のスペクトルが疾患の検出に利用可能である。
【００８７】
図３１の受信者動作特性に示されるように、所与のＬＥＤ／検出チャネル対の１つのスペクトルから疾患を予測することが可能であるが、１つの領域は必ずしも最良の全体正確性を生み出す訳ではない。各ＬＥＤ／検出チャネルスペクトル予測からの情報を組み合わせて、疾患の最も正確な全体検出を生み出すいくつかの方法がある。これらの技法は、単純な予測バンドリング、個々のＬＥＤ／検出チャネル予測への二次モデルの適用、又は解析を実行する前にスペクトルのうちのいくつか若しくはすべてを一緒に結合することを含む。
【００８８】
単純なバンドリング技法では、疾患検出較正は、関連するＬＥＤ／検出チャネルスペクトルのそれぞれに行われる。新しいスペクトルセットが個人から得られる場合、個々のＬＥＤ／検出チャネル較正が対応するスペクトルに適用され、結果として生成される予測ＰＰｉ（リスクスコア、事後確率、定量的疾患指標等）が一緒に加算されて、最終予測を形成する。個々のＬＥＤ／検出チャネル対の加算は、等しく（式１）又は不等に（式２）ＬＥＤ／検出チャネルの特定の係数ａｉにより加重されて、最良の正確性を与える。
2013511341.tif 000009
【００８９】
個々のＬＥＤ／検出チャネルスペクトルの予測が、互いに対して独立するほど、単純なバンドリング技法はより効率的になる。図３１は、個々のＬＥＤ／検出チャネル予測に等しく加重する単純なバンドリング技法の性能を示す受信者動作特性である。
【００９０】
二次モデリング技法は、個々のＬＥＤ／検出チャネル較正からの予測を使用して、二次疑似スペクトルを形成し、このスペクトルは、これらの予測に対して作成された較正モデルに入力されて、最終的な予測を形成する。ＬＥＤ／検出チャネル予測に加えて、被験者の年齢、ボディマスインデックス、ウェストとヒップとの比率等の他の変数（適宜スケーリングされる）を二次疑似スペクトルに追加することができる。例として、ＰＰ１、ＰＰ２〜ＰＰ１０と記された１０の別個のＬＥＤ／検出チャネル予測と、被験者の年齢、ウェストとヒップとの比率（ＷＨＲ）、及びボディマスインデックス（ＢＭＩ）等の他の変数とがある場合、二次スペクトルは以下のエントリを含むことができる：
二次スペクトル＝［ＰＰ１，ＰＰ２，ＰＰ３，ＰＰ４，ＰＰ５，ＰＰ６，ＰＰ７，ＰＰ８，ＰＰ９，年齢，ＷＨＲ，ＢＭＩ］
【００９１】
二次スペクトルの集合は、較正臨床研究で収集された対応する蛍光、反射率、及び患者履歴データから作成することができる。線形判別解析、二次判別解析、対数回帰、ニューラルネットワーク、Ｋ最近傍、又は他の同様の方法等の分類技法が、二次疑似スペクトルに適用されて、疾病状態の最終的な予測（リスクスコア）を作成する。図３２は、二次モデルを用いて可能な性能の向上と、単純なバンドリング又はシングルＬＥＤ／チャネルモデルとを示す。
【００９２】
特定のＬＥＤ／検出チャネル予測の包含は、広い空間（多くの変形）に広がり得、空間の網羅的検索を行って、ＬＥＤ／検出チャネル対の最良の組み合わせを見つけることは難しい可能性がある。この場合、遺伝アルゴリズムを使用して、空間を効率的に検索することが可能である。遺伝アルゴリズムのさらなる詳細については、Ｇｏｌｄｂｅｒｇ，Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｉｎ  Ｓｅａｒｃｈ，Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，Ａｄｄｉｓｏｎ−Ｗｅｓｌｅｙ，Ｃｏｐｙｒｉｇｈｔ  １９８９参照のこと。最適な組み合わせを見つけるために、差分進化、リッジ回帰、又は他の検索技法を利用することもできる。
【００９３】
遺伝アルゴリズム又は差分進化のために、ＬＥＤ／検出チャネルを１０の領域にマッピングし（すなわち、３７５ｎｍＬＥＤ／チャネル１＝領域１、３７５ｎｍＬＥＤ／チャネル２＝領域６、４６０ｎｍＬＥＤ／チャネル２＝領域１０）、各領域に適用される固有相関のＫｘ、Ｋｍ指数を、０から１．０まで０．１の増分で分解した各領域に適用して、Ｋｘのとり得る１１個の値及びＫｍのとり得る１１個の値をもたらした。以下のＭａｔｌａｂ関数は、領域及びそれぞれのＫｘ、Ｋｍ対を遺伝アルゴリズムにより使用される染色体に符号化することを示す。
function [ region, km, kx ] = decode(chromosome)
region( 1) = str2num(chromosome( 1));
region( 2) = str2num(chromosome( 2));
region( 3) = str2num(chromosome( 3));
region( 4) = str2num(chromosome( 4));
region( 5) = str2num(chromosome( 5));
region( 6) = str2num(chromosome( 6));
region( 7) = str2num(chromosome( 7));
region( 8) = str2num(chromosome( 8));
region( 9) = str2num(chromosome( 9));
region(10) = str2num(chromosome(10));
km( 1) = min([ bin2dec(chromosome(11:14)) 10 ]) + 1;
km( 2) = min([ bin2dec(chromosome(15:18)) 10 ]) + 1;
km( 3) = min([ bin2dec(chromosome(19:22)) 10 ]) + 1;
km( 4) = min([ bin2dec(chromosome(23:26)) 10 ]) + 1;
km( 5) = min([ bin2dec(chromosome(27:30)) 10 ]) + 1;
km( 6) = min([ bin2dec(chromosome(31:34)) 10 ]) + 1;
km( 7) = min([ bin2dec(chromosome(35:38)) 10 ]) + 1;
km( 8) = min([ bin2dec(chromosome(39:42)) 10 ]) + 1;
km( 9) = min([ bin2dec(chromosome(43:46)) 10 ]) + 1;
km(10) = min([ bin2dec(chromosome(47:50)) 10 ]) + 1;
kx( 1) = min([ bin2dec(chromosome(51:54)) 10 ]) + 1;
kx( 2) = min([ bin2dec(chromosome(55:58)) 10 ]) + 1;
kx( 3) = min([ bin2dec(chromosome(59:62)) 10 ]) + 1;
kx( 4) = min([ bin2dec(chromosome(63:66)) 10 ]) + 1;
kx( 5) = min([ bin2dec(chromosome(67:70)) 10 ]) + 1;
kx( 6) = min([ bin2dec(chromosome(71:74)) 10 ]) + 1;
kx( 7) = min([ bin2dec(chromosome(75:78)) 10 ]) + 1;
kx( 8) = min([ bin2dec(chromosome(79:82)) 10 ]) + 1;
kx( 9) = min([ bin2dec(chromosome(83:86)) 10 ]) + 1;
kx(10) = min([ bin2dec(chromosome(87:90)) 10 ]) + 1;
【００９４】
遺伝アルゴリズムの実施態様例では、変異率２％及び交差率５０％を使用した。他の変異率及び交差率も許容可能であり、経験的又は専門知識のいずれかにより到達することができる。変異率が高いほど、アルゴリズムは、安定性を犠牲にして極大値から離れることができる。
【００９５】
母集団は２０００人の個人からなり、遺伝アルゴリズムの１０００世代が生成されて、領域／Ｋｘ／Ｋｍの最適な組み合わせについて領域／Ｋｘ／Ｋｍ空間を検索した。この特定の例では、所与の個人の適応度を、選択された領域／Ｋｘ／Ｋｍ事後確率（既に生成され、データファイルに記憶されており、遺伝アルゴリズムルーチンが、米国特許第７，１３９，５９８号明細書「組織蛍光を使用しての糖化最終産物又は疾患状態の測定値の特定」に記載の方法を使用して、各領域及び領域当たりのＫｘ／Ｋｍ対毎にデータファイルを読み取る）を加重なしでバンドリングして、単一の集合の事後確率を生成し、次に、既知の疾患状態に照らし合わせてこれらの事後確率の受信者動作特性を計算することにより評価した。受信者動作特性から２０％の偽陽性率での分類感度を計算することにより、所与の染色体／固体の適応度を評価した。
【００９６】
２０％偽陽性率での感度は、遺伝アルゴリズムの適切な適応尺度の単なる一例である。他の例は、受信者動作特性下の総面積、１０％偽陽性率での感度、３０％偽陽性率での感度、１０％、２０％、及び３０％偽陽性率での感度の加重、所与の偽陽性率での感度に、外れスペクトルの％に対するペナルティ等に基づく適応関数である。以下のＭａｔｌａｂ関数は、遺伝アルゴリズムの実施態様例である。
******************************************************************
function [ X, F, x, f ] = genetic(chromosomeLength, populationSize, N, mutationProbability, crossoverProbability)
% --------------------------------------------------------------------------- %
% 入力：
%     chromosomeLength     (1x1 int)−染色体当たりの遺伝子数
%     populationSize       (1x1 int)−染色体数
%     N                    (1x1 int)−世代数
%     mutationProbability  (1x1 int)−遺伝子変異確率（任意選択的）
%     crossoverProbability (1x1 int)−交差確率（任意選択的）
% 出力：
%     X (1xn char)−全世代にわたって最良の染色体
%     F (1x1 int)−Ｘに対応する適応
%     x (nxm char)−最終世代の染色体
%     f (1xn int)−ｘに関連する適応
% コメント：
%     populationSizeは、初期母集団サイズであり、進化段階で使用される母集団のサイズではない。このアルゴリズムの進化段階は、populationSize/10染色体を使用する。したがって、populationSizeは１０で等しく除算可能である必要がある。加えて、染色体は対で交差するため、populationSizeは２で等しく除算可能でもなければならない。
% --------------------------------------------------------------------------- %
if ~exist('mutationProbability', 'var')
mutationProbability = 0.02;
end
if ~exist('crossoverProbability', 'var')
crossoverProbability = 0.50;
end    
% populationSize染色体の初期母集団を作成する。初期母集団中の各染色体の遺伝子値はランダムに割り当てられる。
rand('state', sum(100 * clock));
rand('state')
for i = 1:populationSize
x(i, :) = num2str(rand(1, chromosomeLength) > 0.5, '%1d');
end
% 適応に基づいて１０の倍数で初期母集団をトリミングする。結果として生成される母集団は、populationSize /10染色体を含み、この実施の残りの部分に使用される。
f = fitness(x);
[ Y, I ] = sort(f);
nkeep = populationSize / 10;
nstart = populationSize;
nend = populationSize + 1 - nkeep;
keep_ind = [nstart:-1:nend]; 
x = x(I(keep_ind),:);
f = f(I(keep_ind));
F = 0;
for i = 1:N
x = select(x, f);
x = crossover(x, crossoverProbability);
x = mutate(x, mutationProbability);
f = fitness(x);
if max(f) > F   
F = max(f);
I = find(f == F);
X = x(I, :);
end
end
******************************************************************
function y = select(x, f)
p = (f - min(f)) / (max(f - min(f)));
n = floor(p * length(f));
n = ceil(n / (sum(n) / length(f)));
I = [];
for i = 1:length(n)
/    I = [ I repmat(i, 1, n(i)) ];
end
I = I(randperm(length(I)));
y = x(I(1:length(f)), :);
******************************************************************
function f = fitness(chromosome)
for i = 1:size(chromosome, 1)
[ region, km, kx ] = decode(chromosome(i, :));
g = gaFitness(getappdata(0, 'GADATA'), region, km, kx);           
f(i) = g.bsens(2);
end
******************************************************************
function y = crossover(x, crossoverProbability)
if ~exist('crossoverProbability', 'var')
crossoverProbability = 1.0;   
end
x = x(randperm(size(x, 1)), :);
y = x;
for i = 1:size(x, 1) / 2
if (rand <= crossoverProbability)
I = floor(rand * size(x, 2)) + 1;        
y((2 * i - 1), 1:I) = x((2 * i - 0), 1:I);
y((2 * i - 0), 1:I) = x((2 * i - 1), 1:I);            
end
end
******************************************************************
function y = mutate(x, mutationProbability)
if ~exist('mutationProbability', 'var')
mutationProbability = 0.02; 
end
y = x;
for i = 1:size(x, 1)
I = find(rand(1, size(x, 2)) <= mutationProbability);
for j = 1:length(I)
if y(i, I(j)) == '0'
y(i, I(j)) = '1';    
else
y(i, I(j)) = '0';
end
end
end
【００９７】
図３２は、ＬＥＤ／チャネル対毎にＫｘ、Ｋｍ空間を検索し、バンドリングする領域を選択することのために、遺伝アルゴリズムを用いて可能な性能の向上を示す。
【００９８】
上述した別の方法は、ＬＥＤ／検出チャネル対のうちのいくつか又はすべてからスペクトルをとり、それらスペクトルを結合してから、疾患を予測する較正モデルを生成することを含む。結合する方法は、スペクトルを一緒に連結すること、スペクトルを一緒に加算すること、互いからスペクトルを減算すること、それぞれでスペクトルを除算すること、又は互いにスペクトルのｌｏｇ１０を加算することを含む。次に、結合されたスペクトルは分類器又は定量化モデルに供給され、疾患状態の最終指標を生成する。
【００９９】
データ正則化
任意の分類技法をデータセットに適用する前に、スペクトルデータの導出ベクトル空間表現に対して様々な正則化手法を事前処理ステップとして利用して、雑音に相対して信号を増強することができる。これは通常、疾患クラス分離が、分散が大きくなる方向にある可能性が高いと仮定して、各分散に基づくデータの代表的／主な方向成分の除去又は縮小を伴うが、この仮定は必ずしも当てはまる訳ではない。これらの方向性成分は、多くの方法で定義することができる。すなわち、特異値分解、部分最小二乗、ＱＲ因数分解等を介して定義することが出来る。信号を雑音から分けるより良好な方法として、データ自体又は疾病のクラス分離に密接な関係がある他の関連データ以外の情報を代わりに使用することができる。１尺度はフィッシャー距離又は同様の測定値
2013511341.tif 000010
であり、式中、ｕはＳＶＤからの左特異ベクトル又は係数等のデータ方向性成分である。尺度ｄは、点の２つのラベル付きグループが、研究される一次データセット、本発明の場合ではスペクトルデータセットの各成分内で互いに空間的に分離されている程度を明らかにする。しかし、一般に、根源的な現象に対するデータ成分の関連性（例えば、実際のスペクトルに対するデータ成分の類似性）に関する別個の経験的情報、ラベル方式自体を推進するデータへの相関の程度（疾患クラス包含の閾値基準に使用されるような）等のスペクトルデータ自体から外部のソースから情報を使用することができる。
【０１００】
したがって、データ成分毎に、例えば、フィッシャー距離を使用して、その成分を他と相対して加重するか、又は完全になくすことができる。そうするに当たり、データ成分は互いに別様に処理される：疾患クラス間に最大の分離を示すか、又は他の様式で疾患定義への最大相関を示すものは、最も有利に処理され、それにより、続けて適用される分類技法が、データ空間内の疾患点と非疾患点との良好な境界を決定する能力が増大する。各方向性ＳＶＤ成分に対して、
2013511341.tif 000011
等の深刻性調整可能なフィルタ係数を乗算し、式中、ｄｊは、ｊ番目の方向性成分／係数のフィッシャー距離又は関心のある他の情報であり、γは、データ成分が別様に処理される程度を決定する調整パラメータである。検索アルゴリズムを利用して、任意の所与の分類器の性能が最適になるようなγを見つけることができる。
【０１０１】
そのような正則化手法は、以下に示される皮膚蛍光スペクトルでのサポートベクター回帰（ＳＶＲ）又はカーネルリッジ回帰（ＫＲＲ）に基づく分類でのＲＯＣ（受信者動作特性）曲線の変化から分かるように、分類器の性能に顕著な向上を生み出すことができる。例えば、Ｔｈｅ  Ｎａｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｈｅｏｒｙ，Ｖｌａｄｉｍｉｒ  Ｎ．Ｖａｐｎｉｋ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ  １９９８；Ｔ．Ｈａｓｔｉｅ，Ｒ．Ｔｉｂｓｈｉｒａｎｉ，ａｎｄ  Ｊ．Ｈ．Ｆｒｉｅｄｍａｎ，Ｔｈｅ  Ｅｌｅｍｅｎｔｓ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  ２００３；Ｒｉｃｈａｒｄ  Ｏ．  Ｄｕｄａ，Ｐｅｔｅｒ  Ｅ．Ｈａｒｔ，ａｎｄ  Ｄａｖｉｄ  Ｇ．Ｓｔｏｒｋ，Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ（２ｎｄ  Ｅｄｉｔｉｏｎ），Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ  ２０００参照。ＳＶＲ／ＫＲＲに基づく手法の詳細について以下に例示する。
【０１０２】
ＳＶＲ分類の正則化結果
上記ではＦｊと定義される２つの正則化の場合及び正則化なしでの疾患検出感度の結果を、ＤＥ（ＳＶＲ）ラッパー分類技法に関してＲＯＣ曲線の形態で図２３〜図２７に示す。ＳＶＲ結果は、交差確認プロトコル内部で年齢補償された（競合信号の補償を参照）スペクトルデータに基づく。正則化を含むＳＶＲでの他のすべての事前処理も、モデル安定性及びロバスト性のために、交差確認プロトコルの各分割に対して行った。正則化線形判別解析［ＧＡ（ＬＤＡ）］の前の結果が、参照として含められた。ＧＡ（ＬＤＡ）の正則化は、Ｆｊによる加重とは対照的に、フィッシャー距離で低くランク付けられたＳＶＤ成分の除去を含んだ。分類モデル全体は、サブモデリング項で概説した結合サブモデル手法により生成した。
【０１０３】
図２３〜２７に示される結果は、ＳＶＲ分類に関する疾患への感度の点での、皮膚蛍光スペクトルについて説明した種類のデータ正則化の効果を示す。図２３は総合結果を示す。図２４は、男性／暗色の皮膚の場合の個人のサブモデルの結果を示す。図２５は、男性／明色の皮膚の場合の個人のサブモデルの結果を示す。図２６は、女性／暗色の皮膚の場合の個人のサブモデルの結果を示す。図２７は、女性／明色の皮膚の場合の個人のサブモデルの結果を示す。ＬＤＡ方法及びＳＶＲ方法は両方とも、調整パラメータを含み（データ正規化並びに分類アルゴリズム自体）、ＬＤＡの場合には遺伝アルゴリズムの使用を介して、ＳＶＲの場合には差分進化として知られる技法の使用を介して見つけられた。例えば、Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ：Ａ  Ｐｒａｃｔｉｃａｌ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｇｌｏｂａｌ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，Ｐｒｉｃｅ  ｅｔ  ａｌ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  ２００５参照。これらはそれぞれＧＡ（ＬＤＡ）ラッパー手法及びＤＥ（ＳＶＲ）ラッパー手法と呼ばれる。ＤＥ（ＳＶＲ）結果は、すべてのＳＶＲサブモデルの標準化されたスコアを一緒に結合することにより生成された。ＧＡ（ＬＤＡ）の結果も同様に、サブモデルから生成した。ＳＶＲのすべてのサブモデルの感度の加重平均も示され（各サブモデル内の点の数により加重）、これは、ＤＥ（ＳＶＲ）曲線と同様であると予期され、結果に対する妥当なチェックとして示される。
【０１０４】
ＤＥ（ＳＶＲ）に基づく分類方法の詳細
以下に、スペクトル応答測定全般（例えば、皮膚の蛍光等）のために経験的に安定した非線形疾患分類器を生成する方法を記載するが、この方法は、非スペクトルデータと併用することもできる。ｘｉが、
2013511341.tif 000012
であるようなＮ個のスペクトル測定行ベクトルの集合Ｘｍ∈Ｘのうちの１つを表すとする。式中、Ｘｍは、元のデータセットＸの所与の交差確認分割（部分集合）を示し、各列（すなわち、Ｄ応答次元のそれぞれ）は、単位分散及びゼロ平均に標準化され、ｙｉが、
ｙｉ＝＋１←疾患陽性
ｙｉ＝−１←疾患陰性
が、データの２つの疾患状態クラスを定義するように、ｘｉ毎のＮ個の対応する二進クラスラベルのうちの１つであるとする。
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【０１０５】
Ｘｍ毎に、
2013511341.tif 000014
であるような特異値分解を計算する。次に、フィルタ係数正則化行列Ｆｍを課し、
2013511341.tif 000015
を有し、Ｆｍは、
2013511341.tif 000016
として定義され、これは、Ｋ×Ｋ対角行列であり、Ｋ＝ｒａｎｋ（Ｕ）であり、ｊはＫ個の合計左特異（列）ベクトル
2013511341.tif 000017
のｊ番目を示し［ｕｊもＳＶＤ係数と呼ばれる］、
2013511341.tif 000018
は、各ＳＶＤ係数の疾患陽性と記される点
2013511341.tif 000019
と、疾患陰性と記される点
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とのフィッシャー距離であり、ｓ２は分散を示す。
【０１０６】
このようにして、ＳＶＤ係数は、疾患分離に従って互いに相対して加重される。最高の疾患分離を有する係数が、優先的に処理される。調整パラメータγが、ＳＶＤ係数が別様に処理される程度を決める。
【０１０７】
この時点で、カーネルリッジ回帰（ＫＲＲ）又はサポートベクター回帰（ＳＶＲ）として様々に知られる分類手順を以下のように利用する。
2013511341.tif 000021
とすると、問題は、係数の集合｛ｆｐ｝に対する
2013511341.tif 000022
の最小化であり、ここでは、
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が基本集合｛ｈｍ｝中の解関数ｆのヒルベルト空間拡張であり、
2013511341.tif 000024
がｆのノルムであると仮定する。Ｖは誤差関数であり、
2013511341.tif 000025
であるように選ばれ、λは別の調整パラメータである。上記Ｖの形態が与えられると、式（１）の解は、
2013511341.tif 000026
として書くことができる。カーネル関数Ｋは、
2013511341.tif 000027
であるように選ばれ、これは、放射基底関数として知られている。
【０１０８】
一般に、解ｆ（ｘ）中の係数｛αｉ｝の数のみが０にならない。対応するデータベクトルｘｉは、サポートベクターとして知られ、全体で、データセット全体を表すのに十分なデータ点を表す。データセットを構成するサポートベクターの相対的な割合に応じて、ＳＶＲの解の外れ値への依存性を低くすると共に、データセット全体の共分散構造への依存性を低くすることができる。この意味では、ＳＶＲ法は、最小数のデータ点内の情報を特徴付ける最大量のデータを見つけようとする。これは、例えば、較正に使用されるすべての点を含むデータセットの共分散に依存する線形判別技法とは対照をなす。
【０１０９】
本明細書に記載され意図される実施形態例以外の様々な形態で本発明を実施し得ることを当業者は認識するだろう。したがって、添付の特許請求の範囲に記載される本発明の範囲及び趣旨から逸脱せずに、形態及び詳細の逸脱を行い得る。
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３ａ】
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【図２３ｂ】
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【図２４ａ】
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【図２４ｂ】
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【図２５ａ】
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【図２５ｂ】
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【図２６ａ】
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【図２６ｂ】
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【図２７ａ】
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【図２７ｂ】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【国際調査報告】
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