(57)【要約】正常な皮膚と腫瘍の病変とを区別する際の使用のためのマイクロラマン分光計システムは、ガンを示すラマンスペクトルに関する特定の特性を検知する。８９９ｃｍ−１におけるピークおよび、１３２５ｃｍ−１から１３３０ｃｍ−１における高い強度領域は、腫瘍の存在を示す。分光計システムは、皮膚ガン検知と、病変の境界のマッピングとのために応用されてもよい。本明細書において記載されるガン検知方法は、９５．８％の診断感度と、９３．８％の特異度とを達成した。
2013514520.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織の特徴付けのための装置であって、前記装置は、
ラマンスペクトルを生成するように構成された共焦点ラマン分光計と、
前記ラマンスペクトルの少なくとも１つの特性を決定するように構成されたラマンスペクトル分析ユニットであって、前記少なくとも１つの特性は、
８９９±１０ｃｍ−１の波数におけるピークの大きさに基づいた第１の特性と、
１２４０±１０ｃｍ−１から１２６９±１０ｃｍ−１までの波数帯内の第１の範囲の前記ラマンスペクトルの強度と、１２６９±１０ｃｍ−１から１３４０±１０ｃｍ−１までの波数帯内の第２の範囲における強度との比較に基づいた第２の特性と
のうちの１つまたは複数を含む、前記ラマンスペクトル分析ユニットと、
前記少なくとも１つの特性に応答して駆動されるインジケータデバイスと
を備える、装置。
【請求項２】
前記共焦点ラマン分光計は、可変深度の焦点を有し、表皮組織に対応する第１の焦点深度における第１のラマンスペクトルと、真皮組織に対応する第２の焦点深度における第２のラマンスペクトルとを取得するように構成されている、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記ラマンスペクトル分析ユニットは、前記第１のラマンスペクトルに対する前記第１の特性を測定し、前記第２のラマンスペクトルに対する前記第２の特性を測定するように構成されている、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記第２の特性は、前記第１の範囲における積分強度と前記第２の範囲における積分強度との比を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記第１の範囲は、１２４０±２ｃｍ−１から１２６９±２ｃｍ−１であり、前記第２の範囲は、１２６９±２ｃｍ−１から１３４０±２ｃｍ−１である、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記インジケータデバイスは、照明装置を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
前記共焦点ラマン分光計は、手持ち式のプローブを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記ラマンスペクトル分析ユニットは、ラマンスペクトルから蛍光バックグラウンドを減算するように構成された蛍光バックグラウンド減算段を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記ラマンスペクトル分析ユニットは、前記蛍光バックグラウンド減算段に続く規格化段を含み、前記規格化段は、前記ラマンスペクトルを規格化するように構成されている、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記インジケータデバイスは、測定された少なくとも１つの特性に応答して、前記組織の表面に印を付けるように構成されている、請求項１に記載の装置。
【請求項１１】
前記ラマンスペクトル分析ユニットは、測定された少なくとも１つの特性に応答して、前記組織を正常または異常として特徴付けるように構成された特徴付け段を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項１２】
前記インジケータデバイスは、異常な組織の輪郭を生成するように構成される、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
組織の特徴付けのための方法であって、
組織の少なくとも１つのラマンスペクトルを取得すること、
ソフトウェア命令を実行するデータプロセッサを含む、プログラミングされたスペクトル分析ユニットにおいて、前記ラマンスペクトルの少なくとも１つの特性を決定することであって、前記少なくとも１つの特性は、
８９９±１０ｃｍ−１の波数における前記ラマンスペクトルの強度の大きさに基づいた第１の特性と、
１２４０±１０ｃｍ−１から１２６９±１０ｃｍ−１までの波数帯内の第１の範囲の前記ラマンスペクトルの強度と１２６９±１０ｃｍ−１から１３４０±１０ｃｍ−１までの波数帯内の第２の範囲における強度との比較に基づいた第２の特性と
のうちの１つまたは複数を含む、前記決定すること、
測定された少なくとも１つの特性に応答して指標を生成すること
を備える、方法。
【請求項１４】
共焦点ラマン分光計を用いて前記ラマンスペクトルを取得することをさらに備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの特性を決定することの前に、蛍光バックグラウンド減算ステップを実施して、前記ラマンスペクトルから蛍光バックグラウンドを除去することを備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記蛍光バックグラウンド減算ステップに続いて、前記ラマンスペクトルを規格化することを備える、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記ラマンスペクトルは、表皮組織に対応する第１のラマンスペクトルと、真皮組織に対応する第２のラマンスペクトルとを含み、前記方法は、前記第１のラマンスペクトル及び前記第２のラマンスペクトルの各々に対して前記少なくとも１つの特性を別個に決定することを備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記少なくとも１つの特性を決定することは、
第１の比較において、前記第１の特性を第１のしきい値と比較し、前記第１の比較の結果に基づいて、組織を異常であると特徴付けること、
第２の比較において、前記第２の特性を第２のしきい値と比較し、前記第２の比較の結果に基づいて、組織を異常であると特徴付けること
のうち１つまたは複数を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】
前記第２の特性は、前記第１の範囲における積分強度と前記第２の範囲における積分強度との比を備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
前記第２の特性を決定することは、前記第１の範囲における前記ラマンスペクトルの最大強度を、前記第２の範囲における前記ラマンスペクトルの最大強度と比較することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
前記第２の特性は、
前記第１の範囲内の前記ラマンスペクトルの強度と前記第１の範囲内の基準強度との比と、
前記第２の範囲内の前記ラマンスペクトルの強度と前記第２の範囲内の基準強度との比と
の間の比較を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２２】
前記第２の特性は、前記第１の範囲内の前記ラマンスペクトルの最大強度の点と前記第２の範囲内の前記ラマンスペクトルの最大強度の点との間の線の傾斜を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２３】
前記線の傾斜が負である場合には、前記組織を正常であると特徴付けること、前記線の傾斜が正である場合には、前記組織を異常であると特徴付けることを備える、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記第２の特徴が、１２４０ｃｍ−１の波数における前記ラマンスペクトルの強度と１３４０ｃｍ−１の波数における前記ラマンスペクトルの強度との間の線の傾斜である、請求項１３に記載の方法。
【請求項２５】
前記線の傾斜が負である場合には、前記組織を正常であると特徴付けること、前記線の傾斜が正である場合には、前記組織を異常であると特徴付けることを備える、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記少なくとも１つの特性の所定の感度に対応して、前記組織が異常である可能性を生成することを備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項２７】
前記指標を生成することは、前記組織が異常である可能性の指標を生成することを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記指標を生成することは、測定された少なくとも１つの特性に応答して前記組織の表面に対して輪郭を生成することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２９】
前記指標を生成することは、前記組織表面に印を付けることを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項３０】
共焦点ラマン分光計によって輪郭が組織表面上に印付けられている、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
少なくとも１つのデータプロセッサによって実行された時に組織を特徴付けるための方法を前記データプロセッサに実行させる、前記データプロセッサによる実行のための命令を格納する非一時的な有形のコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記方法は、
組織の少なくとも１つのラマンスペクトルを受信するステップと、
前記ラマンスペクトルの少なくとも１つの特性を測定するステップであって、前記少なくとも１つの特性は、
８９９±１０ｃｍ−１の波数における前記ラマンスペクトルの強度の大きさに基づいた第１の特性と、
１２４０±１０ｃｍ−１から１２６９±１０ｃｍ−１までの波数帯内の第１の範囲の前記ラマンスペクトルの強度の、１２６９±１０ｃｍ−１から１３４０±１０ｃｍ−１までの波数帯内の第２の範囲における強度に対する比較に基づいた第２の特性と
のうちの１つまたは複数を含む、前記少なくとも１つの特性を測定するステップと、
測定された少なくとも１つの特性に応答して前記組織を特徴付けるステップと、
前記組織の前記特性の指標を生成するステップと
を含む、非一時的な有形のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項３２】
前記非一時的な有形のコンピュータ読み取り可能な媒体はさらに、前記少なくとも１つのラマンスペクトルを格納する、請求項３１に記載の非一時的な有形のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、組織の特徴付けに関する。本発明は、例えば、皮膚の病変を評価するための方法および装置を提供するように応用されてもよい。例示的な実施形態は、皮膚の病変がガンである可能性を評価するとともに、そのような病変の境界を突き止めるために医師によって使用され得る装置を提供する。
【背景技術】
【０００２】
皮膚ガンは、北米では最も一般的なガンである。北米人の５人に１人が、人生において皮膚に悪性腫瘍ができるとみられている。疑わしい病変が、医師によって検知された時には、生体検査とその後の組織病理学検査が、診断を確認するうえで最も正確な方法である。このプロセスは、侵襲性で、時間がかかり、そして、何らかの病的状態と関連しうる。高い診断感度を達成することの重要性が、生体検査に対するしきい値の低さを必要とし、これが、今度は、医療制度のコスト増を招く。さらに、生体検査は、調査中の部位を変化させ、永久的な傷を残す。場合によっては、生体検査に最適な部位を確定することが困難であり得る。
【０００３】
疑わしい病変や他の組織を特徴付けるための感度の高い特異的な非侵襲性の器具が、抽出された組織に関する生体検査や組織病理学検査の使用に対する価値ある代替手段を提供する。
【０００４】
ラマン分光法は、入射光の一部を非弾性的に散乱させる標本に対し光を導くことを含む。標本との非弾性的な相互作用により、散乱光は入射光の波長に対して移動された波長を有することが出来る（ラマンシフト）。散乱光の波長スペクトル（ラマンスペクトル）は、標本の性質に関する情報を含む。
【０００５】
組織の調査におけるラマン分光法の使用は、以下の参考文献に記載される。
ａ）カスパース・ＰＪら（Ｃａｓｐｅｒｓ  ＰＪ，  ｅｔ  ａｌ）、生物物理学と医療物理学とにおけるラマン分光法（Ｒａｍａｎ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  ｉｎ  ｂｉｏｐｈｙｓｉｃｓ  ａｎｄ  ｍｅｄｉｃａｌ  ｐｈｙｓｉｃｓ）、生物物理学ジャーナル（Ｂｉｏｐｈｙｓ  Ｊ）、２００３年、８５号、５７２−５８０ページ、
ｂ）ホワン・Ｚら（Ｈｕａｎｇ  Ｚ，  ｅｔ  ａｌ）、リアルタイムでのインビボの皮膚測定のための迅速な近赤外ラマン分光法システム（Ｒａｐｉｄ  ｎｅａｒ−ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｒａｍａｎ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ  ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｓｋｉｎ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）、光学レター（Ｏｐｔ  Ｌｅｔｔ）、２００１年、２６号、１７８２−１７８４ページ、
ｃ）ショート・ＭＡら（Ｓｈｏｒｔ  ＭＡ，  ｅｔ  ａｌ）、肺がんに関する将来的なインビボ診断のための内視鏡ラマンプローブの開発および予備調査結果（Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ  ａｎｄ  ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ  ｒｅｓｕｌｔｓ  ｏｆ  ａｎ  ｅｎｄｏｓｃｏｐｉｃ  Ｒａｍａｎ  ｐｒｏｂｅ  ｆｏｒ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ  ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｏｆ  ｌｕｎｇ  ｃａｎｃｅｒｓ）、光学レター（Ｏｐｔ  Ｌｅｔｔ）、２００８年、３３（７）号、７１１−７１３ページ、
ｄ）ホワン・Ｚら（Ｈｕａｎｇ  Ｚ，  ｅｔ  ａｌ）、インビボの皮膚メラニンのラマン分光法（Ｒａｍａｎ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  ｏｆ  ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｃｕｔａｎｅｏｕｓ  ｍｅｌａｎｉｎ）、生体医用光学ジャーナル（Ｊ  ｏｆ  Ｂｉｏｍｅｄ  Ｏｐｔ）、２００４年、９号、１１９８−１２０５ページ、
ｅ）ホラン・Ｚら（Ｈｕａｎｇ  Ｚ，  ｅｔ  ａｌ）、バックグランドでの近赤外自己蛍光と組み合わされたラマン分光法が、悪性組織のインビボでの評価を向上させる（Ｒａｍａｎ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  ｉｎ  Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｎｅａｒ−ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ａｕｔｏｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ  Ｅｎｈａｎｃｅｓ  ｔｈｅ  Ｉｎ  Ｖｉｖｏ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｏｆ  Ｍａｌｉｇｎａｎｔ  Ｔｉｓｓｕｅｓ）、光化学・光生物学（Ｐｈｏｔｏｃｈｅｍ  Ｐｈｏｔｏｂｉｏｌ）、２００５年、８１号、１２１９−１２２６ページ、
ｆ）モロコフスキー・Ａら（Ｍｏｌｃｋｏｖｓｋｙ  Ａ，  ｅｔ  ａｌ）、結腸における近赤外ラマン分光法の診断の可能性：増殖性ポリープからアデノーマを区別すること（Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  ｐｏｔｅｎｔｉａｌ  ｏｆ  ｎｅａｒ−ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｒａｍａｎ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｃｏｌｏｎ：  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｎｇ  ａｄｅｎｏｍａｔｏｕｓ  ｆｒｏｍ  ｈｙｐｅｒｐｌａｓｔｉｃ  ｐｏｌｙｐｓ）、胃腸内視鏡検査（Ｇａｓｔｒｏｉｎｔｅｓｔ  Ｅｎｄｏｓｃ）、２００３年、５７号、３９６−４０２ページ、
ｇ）アビゲイル・ＳＨら（Ａｂｉｇａｉｌ  ＳＨ，  ｅｔ  ａｌ）、ラマン分光法を使用した、部分的乳腺切除胸部手術の間のインビボ境界評価（Ｉｎ  ｖｉｖｏ  Ｍａｒｇｉｎ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ  ｄｕｒｉｎｇ  Ｐａｒｔｉａｌ  Ｍａｓｔｅｃｔｏｍｙ  Ｂｒｅａｓｔ  Ｓｕｒｇｅｒｙ  Ｕｓｉｎｇ  Ｒａｍａｎ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、ガン研究（Ｃａｎｃｅｒ  Ｒｅｓ）、２００６年、６６号、３３１７−３３２２ページ、
ｈ）ラジャディアクシャ・Ｍら（Ｒａｊａｄｈｙａｋｓｈａ  Ｍ，  ｅｔ  ａｌ）、ヒトの皮膚のインビボでの共焦点走査レーザ顕微鏡検査ＩＩ：器具の進歩、および組織学との比較（Ｉｎ  Ｖｉｖｏ  Ｃｏｎｆｏｃａｌ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ  ｏｆ  Ｈｕｍａｎ  Ｓｋｉｎ  ＩＩ：  Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  Ｗｉｔｈ  Ｈｉｓｔｏｌｏｇｙ）、研究皮膚ジャーナル（Ｊ  Ｉｎｖｅｓｔ  Ｄｅｒｍａｔｏｌ）、１９９９年、１１３号、２９３−３０３ページ、
ｉ）レイバー・ＣＡ（Ｌｉｅｂｅｒ  ＣＡ  ｅｔ  ａｌ）、ラマン顕微分光法を使用した、インビボでの非黒色腫皮膚癌の診断（Ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｎｏｎｍｅｌａｎｏｍａ  ｓｋｉｎ  ｃａｎｃｅｒ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ  ｕｓｉｎｇ  Ｒａｍａｎ  ｍｉｃｒｏｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、手術および医療におけるレーザ（Ｌａｓｅｒ  Ｓｕｒｇ  Ｍｅｄ）、２００８年、４０（７）号、４６１−４６７ページ。
これらの文献の全てが、参照により組み込まれる。
【０００６】
共焦点技術を使用して収集された光を分析するためにラマン分光法を応用する光学装置の使用が、
ｊ）カスパース・ＰＪら（Ｃａｓｐｅｒｓ  ＰＪ，  ｅｔ  ａｌ）、ヒトの皮膚における水の濃度プロフィールに関する迅速なインビボでの決定のための自動深度走査共焦点ラマン顕微分光計（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｄｅｐｔｈ−ｓｃａｎｎｉｎｇ  ｃｏｎｆｏｃａｌ  Ｒａｍａｎ  ｍｉｃｒｏｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ  ｆｏｒ  ｒａｐｉｄ  ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｗａｔｅｒ  ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ  ｐｒｏｆｉｌｅｓ  ｉｎ  ｈｕｍａｎ  ｓｋｉｎ）、ラマン分光法ジャーナル（Ｊ  Ｒａｍａｎ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃ）、２０００年、３１号、８１３−８１８ページ、
ｋ）カスパース・ＰＪら（Ｃａｓｐｅｒｓ  ＰＪ，  ｅｔ  ａｌ）、皮膚に関するインビボでの共焦点ラマン分光法：分子濃度プロフィールの非侵襲的決定（Ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｃｏｎｆｏｃａｌ  Ｒａｍａｎ  ｍｉｃｒｏｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｓｋｉｎ：ｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅ  ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ  ｐｒｏｆｉｌｅｓ）、研究皮膚ジャーナル（Ｊ  Ｉｎｖｅｓｔ  Ｄｅｒｍａｔｏｌ）、２００１年、１１６号、４３４−４４２ページ、
ｌ）カスパース・ＰＪら（Ｃａｓｐｅｒｓ  ＰＪ，  ｅｔ  ａｌ）、共焦点ラマン分光法によってインビボでヒトの角質層における浸透増進剤ジメチルスルホキシドをモニタリングすること（Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｔｈｅ  ｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎ  ｅｎｈａｎｃｅｒ  ｄｉｍｅｔｈｙｌ  ｓｕｌｆｏｘｉｄｅ  ｉｎ  ｈｕｍａｎ  ｓｔｒａｔｕｍ  ｃｏｒｎｅｕｍ  ｉｎ  ｖｉｖｏ  ｂｙ  ｃｏｎｆｏｃａｌ  Ｒａｍａｎ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、薬剤研究（Ｐｈａｒｍ  Ｒｅｓ）、２００２年、１９号、１５７７−１５８０ページ
に記載され、これらの参考文献の全てが、参照により組み込まれる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
メラノーマなどの皮膚ガンに対するスクリーニングのための高感度で特異的な方法が必要とされている。また、病変の縁を正確に検知するために医師が使用可能な器具も必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、多数の態様を有する。これらの態様には以下のものが含まれる。インビボ（ｉｎ  ｖｉｖｏ）で組織（例えば、皮膚）の病状を評価するために有用な装置、インビボで組織（例えば、皮膚）の病状を評価するために有用な方法、組織のラマン分光法データを処理するとともに、スペクトルがガン組織または前ガン組織に対応する可能性に関する尺度を生成するための装置、組織のラマン分光法データを処理するとともに、スペクトルがガン組織または前ガン組織に対応する可能性に関する尺度を生成するための方法、データプロセッサによって実行された時には、組織のラマン分光法データを処理するとともに、スペクトルがガン組織または前ガン組織に対応する可能性に関する尺度を生成するための方法をデータプロセッサに実行させるコンピュータ読み取り可能な命令を含む非一時的媒体。
【０００９】
本発明の一態様は、ラマンスペクトルを生成するように構成された共焦点ラマン分光計と、ラマンスペクトルに関する少なくとも１つの特性を測定するように構成されたラマンスペクトル分析ユニットと、測定された特性に応答して駆動されるインジケータデバイスとを備える、組織の特徴付けのための装置を提供する。少なくとも１つの特性には、８９９±１０ｃｍ−１の波数におけるピークと関連する第１の特性と、１２４０±１０ｃｍ−１から１２６９±１０ｃｍ−１までの波数帯内の第１の範囲におけるラマンスペクトルの強度と１２６９±１０ｃｍ−１から１３４０±１０ｃｍ−１までの波数帯内の第２の範囲における強度との比較に関する第２の特性とのうち、１つ以上が含まれる。
【００１０】
本発明の別の態様は、組織に関する少なくとも１つのラマンスペクトルを受信することと、ラマンスペクトルに関する少なくとも１つの特性を測定することと、測定された特性に応答して組織を特徴付けることと、組織の特徴付けに関する指標を生成することとを含む組織の特徴付けのための方法を提供する。特性は、８９９±１０ｃｍ−１の波数におけるラマンスペクトルの強度の大きさと関連する第１の特性と、１２４０±１０ｃｍ−１から１２６９±１０ｃｍ−１までの波数帯内の第１の範囲におけるラマンスペクトルの強度と１２６９±１０ｃｍ−１から１３４０±１０ｃｍ−１までの波数帯内の第２の範囲における強度との比較に関する第２の特性とのうち、少なくとも１つを備える。
【００１１】
本発明の別の態様は、少なくとも１つのデータプロセッサによって実行された時には、組織に関する少なくとも１つのラマンスペクトルを処理するステップと、ラマンスペクトルに関する少なくとも１つの特性を測定するステップと、測定された少なくとも１つの特性に応答して組織を特徴付けるステップと、組織の特徴付けに関する指標を生成するステップとを包含する、組織を特徴付けるための方法をデータプロセッサに実行させる、データプロセッサによる実行のための命令を格納する非一時的な有形のコンピュータ読み取り可能媒体を提供する。少なくとも１つの特性は、８９９±１０ｃｍ−１の波数におけるラマンスペクトルの強度の大きさと関連する第１の特性と、１２４０±１０ｃｍ−１から１２６９±１０ｃｍ−１までの波数帯内の第１の範囲におけるラマンスペクトルの強度と１２６９±１０ｃｍ−１から１３４０±１０ｃｍ−１までの波数帯内の第２の範囲における強度との比較に関する第２の特性とのうち、１つ以上を備える。
【００１２】
本発明のさらなる局面と本発明の例示的な実施形態の特徴とが、以下の説明に記載され、および／または添付の図面において説明される。
添付の図面は、本発明の非限定的な実施形態を説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の例示的な実施形態に従った診断装置のブロック図である。
【図２】本発明の別の例示的な実施形態に従った装置のブロック図である。
【図３Ａ】未修正のラマンスペクトルのグラフである。
【図３Ｂ】蛍光バックグラウンドに対してフィッティングされた多項式曲線を有する、図３Ａのラマンスペクトルのグラフである。
【図３Ｃ】蛍光バックグラウンドが減算された、図３Ａのラマンスペクトルのグラフである。
【図４】表皮層における例示的なラマンスペクトルのグラフである。
【図４Ａ】図４のグラフの拡大図である。
【図５】真皮層における例示的なラマンスペクトルのグラフである。
【図６】本発明の例示的な実施形態に従った方法のブロック図である。
【図７】真皮のスペクトルに対する例示的な主成分（ＰＣ）スコアの散布図である。
【図８】真皮のスペクトルに対する例示的な受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線のグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下の説明の全体を通して、具体的な詳細が、本発明のさらに完全な理解を提供するために述べられる。しかしながら、本発明は、こうした事項を伴うことなく実施されてもよい。他の例においては、本発明を不必要に曖昧にすることを避けるために、周知の要素は、詳細には示されていないか、または記載されていない。従って、明細書と図面とは、限定的な意味ではなく例示的な意味で考えられるべきである。
【００１５】
図１は、本発明の例示的な実施形態に従った装置２０のブロック図である。装置２０は、わずかな量の組織Ｔに対するラマンスペクトル２４を決定するように構成されたラマン分光計２２を備える。組織Ｔは、例えば、皮膚であってもよい。
【００１６】
スペクトル分析コンポーネント２６は、ラマンスペクトル２４を受信し、ラマンスペクトル２４が得られた組織の病状を示す尺度（ｍｅａｓｕｒｅ）２８を取得するためにラマンスペクトルを処理する。尺度２８は、フィードバックデバイス２９を制御する。フィードバックデバイス２９は、例えば、照明装置、図形表示、音、ディスプレイ、または尺度２８に応答して人間が知覚出来る信号を提供する他のデバイスを備えてもよい。
【００１７】
尺度２８は、少なくとも部分的には、ラマンスペクトル２４の特定の２つの特徴のうちの一方または両方に基づく。これらの特徴は、８９９ｃｍ−１のラマンシフトにおけるピークと、約１２４０ｃｍ−１から約１２６９ｃｍ−１の範囲および約１２６９ｃｍ−１から約１３４０ｃｍ−１の範囲における相対強度である。第２の特徴は、例えば、１２６９ｃｍ−１から約１３４０ｃｍ−１の範囲における積分強度に対する１２４０ｃｍ−１から約１２６９ｃｍ−１の範囲における積分強度の比を備えてもよい。これらの範囲の端点は、診断値を有する比較を依然として提供する間は多少変更されてもよく、例えば、±１０ｃｍ−１または±２ｃｍ−１だけ変更されてもよい。
【００１８】
一部の実施形態において、分光計２２は、異なる深度における組織からラマンスペクトルを選択的に取得するように制御可能な種類のものである。一部の実施形態において、ラマン分光計２２は、表皮に対応する第１のラマンスペクトル（例えば、０から約２５μｍの深度における組織に関するスペクトル）と、真皮に関する第２のラマンスペクトル（例えば、２５μｍよりも深い深度における組織に関するスペクトル）とを（あらゆる順序で）取得するように制御可能である。一部の実施形態において、スペクトル分析コンポーネント２６は、表皮に対応するラマンスペクトルと真皮に対応するラマンスペクトルとの異なる分析を行う。
【００１９】
図２は、本発明の別の例示的な実施形態に従った装置３０のブロック図である。図２において、ラマン分光計２２は、光源３２を備えるように示される。光源３２は、単色光源であり、例えば、レーザを備えてもよい。光源３２は、例えば、７８５ｎｍの波長で動作し１００ｍＷの出力を有する、単一モードの安定化ダイオードレーザを備えてもよい。試作品の実施形態においては、光源は、Ｍｏｎｍｏｕｔｈ  Ｊｕｎｃｔｉｏｎ、ＮＪのＩｎｎｏｖａｔｉｖｅ  Ｐｈｏｔｏｎｉｃ  Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓから入手可能なＩ０７８５ＳＵ０１００Ｂ−ＴＫ型レーザであった。
【００２０】
装置３０において、光源３２からの光は制御され、バンドパスフィルタ４５とビームスプリッタ３４とを通過させられ、そして、ミラー３５を経由して光学系３８に導かれるが、光学系３８は、調査中の組織Ｔ内の点３９に光の焦点を合わせる。組織Ｔは、例えば、人間または動物の皮膚の一領域を含んでもよい。試作品の実施形態において、導波管３６は、近赤外（ＮＩＲ）透過性の高い、コア径１００μｍの低ＯＨ単一ファイバを備えた。
【００２１】
試作品の実施形態において、光学系３８は、水浸対物レンズ（具体的には、Ｏｌｙｍｐｕｓ（商標）型番ＬＵＭＰＬ４０  Ｗ／ＩＲ、Ｎ．Ａ．０．８、ＷＤ  ３．３ｍｍの対物レンズ）を備えた。磁気アダプタリング（Ｒｏｃｈｅｓｔｅｒ、ＮＹのＬｕｃｉｄ，Ｉｎｃ．から入手可能な品番０２９３４）が、両面粘着テープを用いて関心のある範囲に取り付けられた。アダプタリングは、調査されている組織に対して適切な位置で光学系３８を保持した。
【００２２】
焦点３９において組織によって散乱された光は、光学系３８によって収集され、そして、分光光度計４０に伝搬されるように、ビームスプリッタ３４、ロングパスフィルタ４３を通過させられ、導波管３６（例えば、光ファイバ）の中を通される。試作品の実施形態においては、導波管３６は、近赤外（ＮＩＲ）透過性の高い、コア径１００μｍの低ＯＨ単一ファイバを備えた。
【００２３】
試作品の実施形態において、光学系３８は、水浸対物レンズ（具体的には、Ｏｌｙｍｐｕｓ（商標）型番ＬＵＭＰＬ４０  Ｗ／ＩＲ、Ｎ．Ａ．０．８、ＷＤ  ３．３ｍｍの対物レンズ）を備えた。磁気アダプタリング（Ｒｏｃｈｅｓｔｅｒ、ＮＹのＬｕｃｉｄ，Ｉｎｃ．から入手可能な品番０２９３４）が、両面粘着テープを用いて関心のある範囲に取り付けられた。アダプタリングは、調査されている組織に対して適切な位置で光学系３８を保持した。
【００２４】
過度な量の放射に組織を露出することを回避することが望ましい。これは、光源を適切に選択すること、光源を制御すること、および／または光源から下流に減衰を提供することによって達成され得る。試作品の実施形態においては、光学系３８そして組織表面への入射後の光の強度は、２７ｍＷであった。
【００２５】
分光光度計４０は、光のスペクトルを測定する。試作品の実施形態において、分光光度計４０は、ＮＩＲに最適化された、裏面照射で、深い空乏の電荷結合素子（ＣＣＤ）のアレイと、体積位相技術ホログラフィックグレーティングを有する透過型画像スペクトログラフとを備えた。ＣＣＤは、１６ビットのダイナミックレンジを有し、−１２０℃まで液体窒素で冷却された。試作品の実施形態においては、ＣＣＤは、Ｔｒｅｎｔｏｎ、ＮＪのＰｒｉｎｃｅｔｏｎ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓから入手可能なＳｐｅｃ−１０：  １００ＢＲ／ＬＮ型であり、分光計は、Ａｎｎ  Ａｒｂｏｒ、ＭＩのＫａｉｓｅｒ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｉｎｃ．から入手可能なＨＳＧ−７８５−ＬＦ型体積位相技術ホログラフィックグレーティングを有する、Ａｎｎ  Ａｒｂｏｒ、ＭＩのＫａｉｓｅｒ  Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｉｎｃ．から入手可能な分光計であるＨｏｌｏＳｐｅｃ（商標）−ｆ／２．２−ＮＩＲを備えた。
【００２６】
好適な実施形態において、ラマン分光計２２は、共焦点の光学的構成を備え、共焦点の光学的構成においては、光源は点光源を備え、空間的ピンホールまたは他の空間的フィルタ４１は、焦点の合っていない光が分光光度計４０に到達するのを防ぐために提供される。これが、ラマンスペクトルが組織Ｔ内の特定の深度における点に対して取得されることを可能にする。この能力は、同じ場所における表皮組織と真皮組織とに対して別々のラマンスペクトルを取得するために、一部の実施形態において利用される。
【００２７】
試作品のシステムのスペクトル分解能は、８ｃｍ−１だった。試作品のシステムの軸方向（深度）の分解能と横方向の分解能は、測定の結果、それぞれ８．６μｍと２．２μｍだった。分光光度計は、８００ｃｍ−１〜１８００ｃｍ−１（８３８ｎｍ〜９１４ｎｍの波長範囲と等しい）の波数範囲を超えたスペクトルを取得することが出来た。良好な信号対雑音比（ＳＮＲ）を有する皮膚組織のラマンスペクトルが、皮膚表面において、２７ｍＷの露出レベルで１５秒以内に取得された。
【００２８】
スペクトル分析システム４２は、分光光度計４０からのスペクトルを分析する。スペクトル分析システム４２は、分光光度計４０から受信されたラマンスペクトルの特定のスペクトル特性を識別するように構成される。
【００２９】
スペクトル分析システム４２は、ラマンスペクトルから特定のスペクトル特性をプロセッサに抽出させるソフトウェア命令および／またはファームウェア命令を実行する、パーソナルコンピュータ、埋め込み式コンピュータ、マイクロプロセッサ、グラフィックプロセッサ、デジタル信号プロセッサなどのプログラミングされたデータプロセッサを備えてもよい。代替的な実施形態において、スペクトル分析システム４２は、電子回路、論理パイプライン、または特定のスペクトル特性を抽出するように構成された他のハードウェア、あるいは特定のスペクトル特性の抽出において１つ以上のステップを行うハードウェアと組み合わせたプログラミングされたデータプロセッサを備える。
【００３０】
ラマンスペクトルの取得と実質的に同時に、または少なくとも数秒以内にラマンスペクトルの分析が完了されるように、スペクトル分析システム４２がリアルタイムで、またはほぼリアルタイムで動作することは、便利であるが必須ではない。
【００３１】
スペクトル分析システム４２は、スペクトル分析ユニット４２によってラマンスペクトルから抽出された特定のスペクトル特性から導き出された尺度に従ってインジケータデバイス４４を制御するように接続される。
【００３２】
測定されたラマンスペクトルは、典型的には、各測定に伴って異なる蛍光バックグラウンドに重ねられる。蛍光バックグラウンドを除去し、さらにスペクトルを規格化するように、受信されたスペクトルをスペクトル分析システム４２が処理すると便利である。蛍光バックグラウンドの除去は、例えば、参照により組み込まれる、Ｚｈａｏ  Ｊら、Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ａｕｔｏｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ  Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｆｏｒ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｒａｍａｎ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ．Ａｐｐｌ．Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃ．２００７；６１：１２２５−１２３２に記載されるようなＶａｎｃｏｕｖｅｒ  Ｒａｍａｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍを使用して達成されてもよい。Ｖａｎｃｏｕｖｅｒ  Ｒａｍａｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍは、雑音を考慮に入れる反復性の改変多項式曲線フィッティング蛍光除去法である。図３Ａ、図３Ｂ、および図３Ｃはそれぞれ、未修正のラマンスペクトル、蛍光バックグラウンドに対してフィッティングされた多項式曲線を有する図３Ａのラマンスペクトル、および減算された多項式曲線によってモデル化されたものとして蛍光バックグラウンドを有する図３Ａのラマンスペクトルを示す。
【００３３】
規格化は、例えば、各スペクトルの曲線よりも下の領域（ＡＵＣ）に対して行われてもよい。例えば、各スペクトルは、基準値と等しいＡＵＣを作成するように選択された値によって乗算されてもよい。スペクトルを表示する際の利便性のために、規格化された強度は、各スペクトルにおけるデータポイントの数によって除算されてもよい。
【００３４】
図４は、正常な皮膚（曲線５０Ａ）と腫瘍（曲線５０Ｂ）とに対する表皮レベルにおける例示的なラマンスペクトルを示す。この図は、スペクトル分析ユニット４２によって抽出され得る第１の特定のスペクトル特性を説明する。第１のスペクトル特性は、腫瘍スペクトル５０Ｂに存在するが、正常なスペクトル５０Ｂには存在しない、約８９９ｃｍ−１の波数におけるピーク５１である。ピーク５１は、８００ｃｍ−１から１０００ｃｍ−１の波数範囲におけるスペクトル５０Ａおよびスペクトル５０Ｂの一部分の拡大図である図４Ａにも示される。このように、表皮組織において８９９ｃｍ−１におけるピークを検知することは、組織が正常な組織であるか腫瘍組織であるかを評価するための１つの方法である。
【００３５】
スペクトル分析ユニット４２によってラマンスペクトルから抽出され得る第２のスペクトル特性が、正常な皮膚（曲線５２Ａ）と腫瘍（曲線５２Ｂ）とに対する真皮レベルにおける例示的なラマンスペクトルを示す図５に説明される。約１２４０ｃｍ−１から１２６９ｃｍ−１の波数範囲５３において、正常なスペクトル５２Ａは、腫瘍スペクトル５２Ｂよりも大きいが、約１２６９ｃｍ−１から１３４０ｃｍ−１の近隣波数範囲５４において、正常なスペクトル５２Ａは、腫瘍スペクトル５２Ｂよりも小さいことが見受けられる。従って、範囲５３と範囲５４とにおけるスペクトルの比較は、単独で、または第１のスペクトル特性に加えてのいずれかで組織を特徴付ける第２のスペクトル特性を提供する。
【００３６】
比較は、例えば、範囲５３および範囲５４の範囲内の選択された波数におけるスペクトル強度の比、または範囲５４における積分強度に対する範囲５３における積分強度の比をコンピュータ計算することによって行われてもよい。これらの比は、正常な皮膚に対するユニティよりも大きく、腫瘍組織に対するユニティよりも小さい傾向にある。従って、しきい値に対する積分強度の比を比較することは、組織が正常組織であるか腫瘍組織であるかを評価するための１つの方法である。
【００３７】
範囲５３と範囲５４とにおけるスペクトルを比較するための別の方法は、範囲５３と範囲５４との全部または一部を含む範囲におけるスペクトル曲線上の点に線をフィッティングさせることである。例えば、線は、点５５Ａと点５５Ｂとの間のスペクトル曲線の部分にフィッティングされてもよい。説明される実施形態において、点５５Ａと点５５Ｂとはそれぞれ、波数１２４０ｃｍ−１と波数１３４０ｃｍ−１とに対応する。強度間の負勾配または負差は、正常な組織に対応し、強度間の正勾配または正差は、腫瘍組織に対応する。別の例において、線は、範囲５３と範囲５４とにおける最大強度の点間のスペクトル曲線の部分にフィッティングされてもよい。ここでもやはり、負勾配は、正常な組織に対応し、正勾配は、腫瘍組織に対応する。
【００３８】
別の手法は、１２４０ｃｍ−１から１２６９ｃｍ−１の範囲内の範囲と１２６９ｃｍ−１から１３４０ｃｍ−１の範囲内の範囲とにおけるピークを測定することである。例えば、ピークが、１３２５ｃｍ−１から１３３０ｃｍ−１の範囲と１２２２ｃｍ−１から１２６６ｃｍ−１の範囲とのうちの一方または両方において測定されてもよい。測定されたピークは、スペクトルが異常な組織に対応する可能性を評価する目的のために、しきい値と比較されてもよい。
【００３９】
様々な異なる技術が、腫瘍組織を示す特定のスペクトル特性に関する尺度を決定するためにラマンスペクトルを分析することに応用されてもよい。例えば、適切なピークの発見および測定の機能が、８９９ｃｍ−１におけるピーク、および／または１３２５ｃｍ−１から１３３０ｃｍ−１の範囲におけるピークと１２２２ｃｍ−１から１２６６ｃｍ−１の範囲におけるピークとを測定するために応用されてもよい。幅広いそのようなピーク測定機能が、当業者には公知である。様々な適切なピークの発見および測定のアルゴリズムが、市販されている。
【００４０】
特定のスペクトル特性に関する尺度を生成するための別の手法は、多変量データ分析を応用することである。例えば、特定のスペクトルが、主成分分析（ＰＣＡ）を行うことによって分析されてもよい。ＰＣＡは、取得したラマンスペクトルの範囲（例えば、５００ｃｍ−１から１８００ｃｍ−１）の一部または全部に対して行われてもよい。
【００４１】
ＰＣＡは、一組のトレーニングスペクトルにおける分散に関する所与の割合を表す一組の主成分を生成することを含む。例えば、試作品の実施形態において、表皮組織の各スペクトルは、４つ一組のＰＣＡ変数の線形の組み合わせとして表され、真皮組織の各スペクトルは、３つ一組のＰＣＡ変数の線形の組み合わせとして表された。それぞれの場合において、ＰＣＡ変数は、トレーニングスペクトルの組に関する全分散の少なくとも７０％を表した。
【００４２】
主成分（ＰＣ）は、ＰＣを生成するために、規格化されたスペクトルデータマトリクスにおいてＰＣＡを行うことによって導き出されてもよい。ＰＣにより、概して、元々のスペクトルにおける全分散の大部分を占める直交変数の数が減少する。ラマンスペクトルのトレーニングの組が、第１の特性と第２の特性とが存在する腫瘍組織のラマンスペクトルと、第１の特性と第２の特性とが存在しない正常な組織のラマンスペクトルとの両方を含む場合には、第１の特性と第２の特性とは、トレーニングの組のスペクトルにおける全分散に大きく寄与する。従って、そのようなトレーニングの組で生成されたＰＣは、ラマンスペクトルから第１の特性と第２の特性とを抽出する別のメカニズムを提供する。
【００４３】
ＰＣは、分析されているラマンスペクトルにおける特定の成分の重さを表すＰＣスコアと呼ばれる変数をコンピュータ計算することによって新たなラマンスペクトルを評価するために使用されてもよい。
【００４４】
次に、組織が正常であるか否かを示すＰＣスコアの関数を導き出すために線形判別分析（ＬＤＡ）を使用することが出来る。試作品の実施形態において、真皮における組織に対するラマンスペクトルの分析のために、最大の固有値を有する最初の３つのＰＣスコアが、組織分類のために使用された。表皮の組織のラマンスペクトルの分析のために、最初の４つのＰＣスコアが使用された。ＬＤＡは、同じグループ（例えば、「正常」なグループおよび「腫瘍」のグループ）のメンバー間の分散を最小化しながら、同グループ間のデータにおける分散を最大化する判別関数の線を決定するために応用された。
【００４５】
判別関数の線は、次に、未知の組織のラマンスペクトルに対するＰＣスコアに対応する点が判別関数の線に関連する場所に基づいて、未知の組織を分類するために応用されてもよい。
【００４６】
図６は、本発明の例示的な実施形態に従った方法１００を説明する。方法１００は、ブロック１０２Ａにおいて第１の深度における被検体の組織の第１のラマンスペクトルを取得し、ブロック１０２Ｂにおいて第２の深度における被検体の組織の第２のラマンスペクトルを取得するようにラマン分光器を動作させる。一部の実施形態において、第１の深度は、表皮組織に対応し（例えば、０μｍから２５μｍの範囲の深度であり）、第２の深度は、真皮組織に対応する（例えば、２５μｍから５０μｍの範囲における深度などの２５μｍを超える深度である）。ブロック１０２Ａとブロック１０２Ｂとは、生きている被検体に対して同じ場所で保持されるプローブを用いて行われてもよい。
【００４７】
ブロック１０４において、蛍光バックグラウンドが、ラマンスペクトルから除去される。ブロック１０５において、ラマンスペクトルは規格化される。
ブロック１０８Ａにおいて、第１のラマンスペクトルは、第１の特性を評価するために処理される。例えば、第１のラマンスペクトルは、第１のラマンスペクトルが８９９ｃｍ−１の付近においてピークを含む度合いを評価するために処理されてもよい。ブロック１０８Ｂにおいて、第２のラマンスペクトルは、第２の特性を評価するために処理される。例えば、第２のラマンスペクトルは、第２のスペクトルが１２６９ｃｍ−１から１３４０ｃｍ−１の範囲よりも１２４０ｃｍ−１から１２６９ｃｍ−１の範囲においてより強い度合いに関する尺度を取得するために処理されてもよい。
【００４８】
ブロック１１０において、指標が表示される。指標は、ブロック１０８Ａとブロック１０８Ｂとの一方または両方の出力に基づく。
方法１００のより単純なバージョンは、ブロック１０２Ａとブロック１０８Ａとを省くか、またはブロック１０２Ｂとブロック１０８Ｂとを省いたものである。
【００４９】
全ての点に対して、または全ての深度において、完全な高い信号対雑音比のラマンスペクトルを取得することは、強制ではない。充分なラマンスペクトルの情報が、ある点に対して指標が正であることが確かであるように、その点に対して収集された（例えば、８９９ｃｍ−１におけるピークがガンの診断を支持するのに充分に明白に存在すること、つまり正の指標を決定するために充分な情報が存在する）場合には、ある点に対するデータ収集は停止されてもよい。ブロック１０２Ａのラマンスペクトルが、ある点に対して正の指標を明らかに支持する場合には、方法は、ブロック１０２Ｂと、関連する処理ステップとを飛ばしてもよい。
例示的な用途
皮膚科医の患者には疑わしい病変がある。皮膚科医は、本明細書において記載される通りの装置を有する。皮膚科医は、病変に対してプローブを配置し、病変内の組織に対する１つ以上のラマンスペクトルを取得する。装置は、本明細書に記載される通りの特定のスペクトル特性のうちの１つ以上を検知し、スペクトル特性を検知することに応答して、病変が正常ではないという指標を皮膚科医に提供する。例えば、装置は、正常な組織（腫瘍組織を含むスペクトル特性の欠如）に対して緑色を示し、そして、腫瘍組織（１つ以上のスペクトル特性が、ガン性腫瘍および／または前ガン病変と一致する異常な組織の病状を示す）に対して赤色を示す信号光を含んでもよい。
【００５０】
皮膚科医は、生体検査を行うとともに、生体検査からのサンプルを組織病理学検査に送ることを決定する。装置が正常組織を示し、病変の視覚検査が決定的でなかった場合には、皮膚科医は、生体検査を命じなくてもすんだであろう。
【００５１】
生体検査の結果は、病変がガンであり、摘出されなければならないことを確認する。皮膚科医は、装置が、組織が正常であることを示す、病変に最も近い点に印を付けることによって病変の境界を突き止めるために装置を使用する。次に、皮膚科医は、病変を除去するために手術する。病変の境界が特定されたので、余分な組織を除去することなく全病変を除去することが出来る。一部の実施形態において、装置は、皮膚に印を付けるデバイスを含む手持ち式のプローブを備え、皮膚科医は、ラマンスペクトルが取得された被検体の皮膚の点に印を付けるために、皮膚に印を付けるデバイスを操作する。一部の実施形態において、印を付けることは、点に対する指標に応じて異なる。
実験検定
（１）異なる皮膚層間のラマンスペクトルの差と、（２）正常な腫瘍周辺皮膚と皮下腫瘍に直接重なる皮膚との間の表皮と真皮との両方に対するスペクトル変化とを評価するために、腫瘍を有する２４匹のマウスからインビボで４９４個のラマンスペクトルを取得した。
【００５２】
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｂｒｉｔｉｓｈ  Ｃｏｌｕｍｂｉａ  Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ  ｏｎ  Ａｎｉｍａｌ  Ｃａｒｅによって承認された実験計画に従って、全動物実験を行なった。メスのＣ３Ｈ／ＨｅＮマウスの背中に５０μＬのリン酸緩衝生理食塩水（ＰＢＳ）中３．６×１０６個の細胞の皮下注入によって、扁平上皮癌（ＳＣＣＶＩＩ）腫瘍を生成した。腫瘍の体積が９０ｍｍ３から１２０ｍｍ３（腫瘍接種後１０日〜）に到達した時に、ラマン分光法を行なった。一日おきにカリパスによって、各腫瘍の寸法を測定し、体積＝（π／６）×（腫瘍の長さ）×（腫瘍の幅）×（腫瘍の高さ）によって、それらの体積を計算した。測定の前に、全てのマウスの毛を剃り、麻酔をかけた。同じ解剖学的範囲内において、腫瘍部位と、（腫瘍部位から約３ｃｍ〜約４ｃｍ離れた）正常に見える皮膚の部位との両方において、皮膚表面から深層への軸方向のスキャニングを行なった。
【００５３】
各実験の後、組織学的検査のために、測定中の皮膚を摘出、処理し、ヘマトキシリン−エオジン（Ｈ＆Ｅ）で皮膚の部分を染色した。皮膚表面の下１０μｍから１４０μｍの範囲の深度における正常な部位からの２６４個のスペクトルと、腫瘍部位からの２３０個のスペクトルとを取得した。
【００５４】
結果として得られたスペクトルにＰＣＡを行なった。４８個の正常なスペクトル（１０μｍおよび２０μｍの深度）と、４８個の腫瘍スペクトル（１０μｍおよび２０μｍの深度）と、４８個の正常なスペクトル（３０μｍおよび４０μｍの深度）と、４８個の腫瘍スペクトル（３０μｍおよび４０μｍの深度）とを含む４組をＰＣＡにおいて使用した。
【００５５】
表皮（１０μｍおよび２０μｍの深度）に関して、元々のデータの分散の７０％を保持する４つのＰＣを、腫瘍組織を正常組織から区別するための判別分析のために維持した。真皮（３０μｍおよび４０μｍの深度）に関して、３つのＰＣが、分散の７０％を占め、そして、それらを分析のために使用した。
【００５６】
オーバートレーニングを防止するために、リーブ・ワン・アウト交差検定手順を使用した。この方法において、データセットから１つのスペクトルを除去し、そして、残りのスペクトルの組を使用して、ＰＣＡおよびＬＤＡを含む全アルゴリズムを再開発し最適化した。次に、保留されたスペクトルを分類するために、最適化されたアルゴリズムを使用し、そして、各スペクトルを個々に分類するまでこのプロセスを繰り返した。
【００５７】
ＰＣが、コラーゲン（８５５ｃｍ−１と９３７ｃｍ−１）、フェニルアラニン（１００１ｃｍ−１）、脂質（１０６１ｃｍ−１、１１２８ｃｍ−１、１２９６ｃｍ−１）、および核酸（１３２５ｃｍ−１〜１３３０ｃｍ−１）から来る情報を得たことを示す図６に、真皮に対する３つのＰＣを描いた。これは、真皮における正常なグループと腫瘍グループとの間でスペクトルに関して見ることが出来る主な相違と良く相関している。
【００５８】
表皮において、ＰＣはまた、正常な皮膚と腫瘍を有する皮膚との間で最も顕著な相違である８９９ｃｍ−１信号を得た。図７は、２つのグループ（正常な皮膚対腫瘍）が、非常に良く離されることが出来ることを示す、真皮スペクトルに対する３つのＰＣスコア（ＰＣ１、ＰＣ２、およびＰＣ３）の散布図である。ＰＣの分析は、９５．８％の最適な診断感度と、９３．８％の特異度とを提供した。
【００５９】
分光データセットを使用して、組織分類のためのＰＣＡ−ＬＤＡモデルの性能を評価する目的で、全てのサンプルに対して正しい分類と間違った分類とを決定するためにしきい値を連続的に変化させることによって、受信者動作特性（ＲＯＣ）曲線を生成した。Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｔｏｏｌｂｏｘ  （Ｖｏｊｔｅｃｈ  Ｆｒａｎｃ  ａｎｄ  Ｖａｃｌａｖ  Ｈｌａｖａｃ、Ｃｚｅｃｈ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒａｇｕｅ、Ｆａｃｕｌｔｙ  ｏｆ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ、Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ、チェコ共和国）を有するＭａｔＬａｂ（商標）ソフトウェア（Ｖｅｒｓｉｏｎ  ７．６、ＭａｔＬａｂ（商標）Ｓｏｆｔｗａｒｅ、ｔｈｅ  ＭａｔｈＷｏｒｋｓ  Ｉｎｃ．、ＭＡ）を使用して、全ての多変量統計分析を行なった。ＲＯＣ曲線の下の範囲は、０．９６だった（図８を参照）。
【００６０】
表皮のスペクトルに関して、８９．６％の最適感度、８９．６％の特異度、および０．８８のＡＵＣを取得した。
上に記載された特定のスペクトル特徴を使用した組織分類に対する別の手法の説明のように、視覚的調査によって、８９９ｃｍ−１におけるピークを特定し、表皮レベルにおけるスペクトルを２つのグループに区分けするために使用した。２つの正常なスペクトルは、（「偽陽性」を提供する）このピークを示し、２つの腫瘍スペクトルは、このピークを含まなかった。全体的な感度は９５．８％で、特異度は９５．８％だった。
【００６１】
別の説明のように、１２６９ｃｍ−１から１３４０ｃｍ−１までの積分強度に対する１２４０ｃｍ−１から１２６９ｃｍ−１までの積分強度の比（Ｒ）を真皮レベルのスペクトルに対して計算した。９つのスペクトルが、（より高い濃度の核酸が存在することを示す）１よりも小さい比を示し、２つの腫瘍の場合は、（より低い濃度の核酸が存在することを示す）１よりも大きい比を示した。この尺度は、９５．８％の感度と８１．３％の特異度とを提供した。
【００６２】
ラマンスペクトルの第１の特性または第２の特性のいずれかが存在する場合にガンを示す診断テストは、１００％の感度と７９．２％の特異度とを有することが分かった。
本発明の特定の実装は、本発明の方法をプロセッサに行なわせるソフトウェア命令を実行するコンピュータプロセッサを備える。例えば、医療ラマン分光計における１つ以上のプロセッサが、プロセッサにアクセス可能なプログラムメモリにおいてソフトウェア命令を実行することによって、本明細書に記載されるような方法を実装してもよい。本発明はまた、プログラム製品の形態で提供されてもよい。プログラム製品はまた、データプロセッサによって実行された時には本発明の方法をデータプロセッサに実行させる命令を備える一組のコンピュータ読み取り可能な信号を伝達する任意の媒体を備えてもよい。本発明に従ったプログラム製品は、多種多様な形態のうちの任意のものであってもよい。プログラム製品は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスケット、ハード・ディスク・ドライブを含む磁気データストレージ媒体、ＣＤ  ＲＯＭ、ＤＶＤを含む光データストレージ媒体、ＲＯＭ、フラッシュＲＡＭを含む電子データストレージ媒体などの物理的媒体、またはデジタルもしくはアナログの通信リンクなどの伝送型媒体を備えてもよい。プログラム製品上のコンピュータ読み取り可能な信号は、必要に応じて圧縮または符号化されてもよい。
【００６３】
コンポーネント（例えば、ソフトウェアモジュール、プロセッサ、アセンブリ、デバイスなど）が、上記で言及される場合、特に指定のない限り、そのコンポーネントに対する言及（「手段」に対する言及を含む）は、そのコンポーネントの均等物、記載されたコンポーネントの機能を行なう任意のコンポーネント（すなわち、機能的な均等物である任意のコンポーネント）を含み、本発明の説明された例示的な実施形態において機能を行う、開示された構造とは構造的に均等物ではないコンポーネントを含むと解釈されるべきである。
【００６４】
上記の開示を鑑みて当業者には明らかなように、多くの変更および改変が、本発明の精神と範囲とを逸脱することなく本発明の実施の際に可能である。従って、本発明の範囲は、以下の特許請求の範囲によって定義される内容に従って解釈される。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図４Ａ】
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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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【国際調査報告】
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