(57)【要約】  品質評価方法は、細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射することにより、当該細胞塊からの透過光又は拡散反射光に係るスペクトルデータを取得する取得工程と、前記取得工程において取得された前記細胞塊のスペクトルデータに基づいて、前記細胞塊の品質を評価する評価工程と、を有する。
2016080442.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射することにより、当該細胞塊からの透過光又は拡散反射光に係るスペクトルデータを取得する取得工程と、
前記取得工程において取得された前記細胞塊のスペクトルデータに基づいて、前記細胞塊の品質を評価する評価工程と、
を有する品質評価方法。
【請求項２】
前記取得工程において、培養容器に収容された複数の細胞塊からの透過光又は拡散反射光に係るスペクトルデータをそれぞれ取得し、
前記評価工程において、前記取得工程において取得された前記複数の細胞塊のスペクトルデータに基づいて、前記複数の細胞塊の品質を前記培養容器毎に評価する請求項１記載の品質評価方法。
【請求項３】
前記評価工程において、前記取得工程において取得された前記複数の細胞塊のスペクトルデータのばらつきに基づいて、前記複数の細胞塊の品質を評価する請求項２記載の品質評価方法。
【請求項４】
前記評価工程において、前記取得工程において取得された前記細胞塊のスペクトルデータと、前記取得工程とは別に取得された参照スペクトルデータとを比較することで前記細胞塊の品質を評価する請求項１又は２に記載の品質評価方法。
【請求項５】
前記評価工程において、前記取得工程において取得された前記細胞塊のスペクトルデータに含まれる特定波長における透過光又は拡散反射光の強度を予め設定された閾値と比較することによって前記細胞塊の品質を評価する請求項１又は２に記載の品質評価方法。
【請求項６】
前記取得工程において、前記細胞塊に係る透過光又は拡散反射光に係るスペクトルデータを経時的に複数取得し、
前記評価工程において、前記取得工程において取得された複数の前記細胞塊のスペクトルデータの経時変化に基づいて、前記細胞塊の品質を評価する請求項１又は２に記載の品質評価方法。
【請求項７】
前記評価工程において、前記取得工程において取得された前記細胞塊のスペクトルデータに対して、前記取得工程とは別に得た品質が既知の参照スペクトルデータを用いて、多変量解析によって、前記細胞塊の品質を評価する請求項１又は２に記載の品質評価方法。
【請求項８】
前記評価工程において、前記取得工程において取得された前記細胞塊のスペクトルデータに対して、前記取得工程とは別に得た品質が既知の参照スペクトルデータを用いて、機械学習パターン認識によって、前記細胞塊の品質を評価する請求項１又は２に記載の品質評価方法。
【請求項９】
細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射する光源と、
前記光源からの前記測定光の照射によって出射される前記細胞塊からの透過光又は拡散反射光を受光することで当該細胞塊に係るスペクトルデータを取得する受光部と、
前記受光部において受光された前記スペクトルデータに基づいて、前記細胞塊の品質を評価する分析部と、
を備える品質評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、細胞塊の品質評価方法及び品質評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
細胞の培養状態を評価する方法は種々検討されている。例えば、特許文献１では、細胞塊の成熟度を判定することを目的として、細胞塊の時系列画像を取得して評価を行う構成が示されている。また、特許文献２では、細胞塊を蛍光染色した後に蛍光画像を撮影して、これに基づいて評価を行う構成が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１１／０１３３１９号
【特許文献２】特開２０１３−２７３６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の特許文献１，２に記載の方法では、細胞塊の活性や活性度といった細胞塊の品質を非破壊で評価することについては検討されていなかった。【０００５】
本発明は上記を鑑みてなされたものであり、細胞塊の品質を非破壊で評価することが可能な品質評価方法及び品質評価装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る品質評価方法は、
（１）  細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射することにより、当該細胞塊からの透過光又は拡散反射光に係るスペクトルデータを取得する取得工程と、
前記取得工程において取得された前記細胞塊のスペクトルデータに基づいて、前記細胞塊の品質を評価する評価工程と、
を有する品質評価方法
である。ここで、「スペクトルデータ」とは、複数の波長における光の強度からなるデータのことである。【０００７】
また、本発明の一形態に係る品質評価装置は、
（２）細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射する光源と、
前記光源からの前記測定光の照射によって出射される前記細胞塊からの透過光又は拡散反射光を受光することで当該細胞塊に係るスペクトルデータを取得する受光部と、
前記受光部において受光された前記スペクトルデータに基づいて、前記細胞塊の品質を評価する分析部と、
を備える品質評価装置
である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、細胞塊の品質を非破壊で評価することが可能な品質評価方法及び品質評価装置が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係る品質評価装置の概略構成図である。
【図２】ハイパースペクトル画像について説明する図である。
【図３】品質の差に由来するスペクトル形状の変化について説明する図である。
【図４】主成分解析を用いた分析例を示す図である。
【図５】主成分解析を用いた分析例を示す図である。
【図６】主成分解析を用いた分析例を示す図である。
【図７】サポートベクタマシン（ＳＶＭ）を用いた分析例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［本願発明の実施形態の説明］
最初に本願発明の実施態様を列記して説明する。
【００１１】
本願の品質評価方法は、
（１）細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射することにより、当該細胞塊からの透過光又は拡散反射光に係るスペクトルデータを取得する取得工程と、前記取得工程において取得された前記細胞塊のスペクトルデータに基づいて、前記細胞塊の品質を評価する評価工程と、を有する。このような品質評価方法によれば、透過光又は拡散反射光に係るスペクトルデータを取得して当該スペクトルデータに基づいて細胞塊の品質を評価するため、細胞塊の品質を非破壊で評価することが可能となる。
【００１２】
（２）前記取得工程において、培養容器に収容された複数の細胞塊からの透過光又は拡散反射光に係るスペクトルデータをそれぞれ取得し、前記評価工程において、前記取得工程において取得された前記複数の細胞塊のスペクトルデータに基づいて、前記複数の細胞塊の品質を前記培養容器毎に評価する態様とすることができる。この場合、培養容器毎に細胞塊の品質評価が可能となる。
【００１３】
（３）前記評価工程において、前記取得工程において取得された前記複数の細胞塊のスペクトルデータのばらつきに基づいて、前記複数の細胞塊の品質を評価する態様とすることができる。品質に問題がある場合、複数の細胞塊のスペクトルデータにばらつきがあるため、これに基づいて、培養容器毎の細胞塊の品質の評価をより高い精度で行うことができる。
【００１４】
（４）前記評価工程において、前記取得工程において取得された前記細胞塊のスペクトルデータと、前記取得工程とは別に取得された参照スペクトルデータとを比較することで前記細胞塊の品質を評価する態様とすることができる。参照スペクトルデータとの比較により細胞塊の品質を評価することで、高い精度での評価が可能となる。
【００１５】
（５）前記評価工程において、前記取得工程において取得された前記細胞塊のスペクトルデータに含まれる特定波長における透過光又は拡散反射光の強度を予め設定された閾値と比較することによって前記細胞塊の品質を評価する態様とすることができる。閾値との比較を行うことにより品質の評価を行う場合、より簡単に品質の評価を行うことができる。
【００１６】
（６）前記取得工程において、前記細胞塊に係る透過光又は拡散反射光に係るスペクトルデータを経時的に複数取得し、前記評価工程において、前記取得工程において取得された複数の前記細胞塊のスペクトルデータの経時変化に基づいて、前記細胞塊の品質を評価する態様とすることができる。このような構成とした場合、細胞塊の経時変化をスペクトルデータから確認することができるため、品質の評価を精度よく行うことができる。
【００１７】
（７）前記評価工程において、前記取得工程において取得された前記細胞塊のスペクトルデータに対して、前記取得工程とは別に得た品質が既知の参照スペクトルデータを用いて、多変量解析によって、前記細胞塊の品質を評価する態様とすることができる。多変量解析を用いることで、品質の評価を精度よく行うことができる。
【００１８】
（８）前記評価工程において、前記取得工程において取得された前記細胞塊のスペクトルデータに対して、前記取得工程とは別に得た品質が既知の参照スペクトルデータを用いて、機械学習パターン認識によって、前記細胞塊の品質を評価する態様とすることができる。機械学習パターン認識を用いることで、品質の評価を精度よく行うことができる。
【００１９】
また、本願の品質評価装置は、
（９）細胞塊に対して近赤外光を含む測定光を照射する光源と、前記光源からの前記測定光の照射によって出射される前記細胞塊からの透過光又は拡散反射光を受光することで当該細胞塊に係るスペクトルデータを取得する受光部と、前記受光部において受光された前記スペクトルデータに基づいて、前記細胞塊の品質を評価する分析部と、を備える。このような品質評価装置によれば、透過光又は拡散反射光に係るスペクトルデータを取得して当該スペクトルデータに基づいて細胞塊の品質を評価するため、細胞塊の品質を非破壊で評価することが可能となる。
【００２０】
［本願発明の実施形態の詳細］
本発明に係る品質評価方法及び品質評価装置の具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本発明はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【００２１】
本実施形態に係る品質評価装置１００について図１を用いて説明する。品質評価装置１００は、移動ステージ２上に載置された細胞塊３の品質を評価する装置である。本明細書において細胞塊３とは、細胞単体、一次元状の塊、二次元状の塊、三次元状の塊など細胞のさまざまな形態を含むものであり、細胞塊３は動物又はヒトから採取した細胞、それらを元に作製した幹細胞、或いは、幹細胞を分化した細胞で構成されているもので、複数の細胞種が混在するものも含んでいる。また、品質評価装置１００により評価される「品質」とは、細胞の「活性」、「活性度」、又は「体内での安全性」を示すものである。これらは、細胞の増殖などのライフサイクルを維持する能力、凝集能力、特定の組織細胞になる能力、細胞としての必要な機能を維持する能力、細胞塊の凝集能力、動物又はヒトの体内での組織再生能力に関連する指標である。
【００２２】
品質評価装置１００は、近赤外光である測定光を細胞塊３に対して照射することにより細胞塊３から出射される透過光を受光してスペクトルデータを取得し（取得工程）、そのスペクトルデータに基づいて細胞塊３の品質の評価を行う（評価工程）。このため、品質評価装置１００は、光源１０、検出手段２０、及び分析手段３０（評価手段）を備える。なお、以下の実施形態では近赤外光を分光測定に使用する場合について説明するが、測定光として、少なくとも近赤外光が一部含まれていればよく、例え他の波長範囲の光を測定に用いてもよい。また、透過光のスペクトルデータに替えて拡散反射光のスペクトルデータを取得して評価を行う構成としてもよい。
【００２３】
光源１０は、近赤外光が含まれる測定光を、移動ステージ２上に設けられた所定の領域へ向けて照射する。光源１０が照射する測定光の波長範囲は、細胞塊３によって適宜選択される。測定光としては、具体的には、波長範囲が８００ｎｍ〜２５００ｎｍの光が用いられ、特に１０００ｎｍ〜２３００ｎｍの光が用いられる。これらの波長域の近赤外光は、物質の振動吸収（倍音、結合音）があるので、それらの組み合わせにより、測定対象物となる細胞塊３の特徴を得ることができる。近赤外光の測定光を用いる場合、水の吸収帯とは異なる波長範囲の光を用いた測定を行うことができ、例えば、１５００ｎｍ〜１８００ｎｍ（特に１６５０ｎｍ〜１７５０ｎｍ）、２０００ｎｍ〜２３００ｎｍの波長範囲の光を用いることができる。また、１５００ｎｍ〜１９００ｎｍ（特に１５３０ｎｍ〜１８５０ｎｍ）の波長範囲の光を用いて取得されたスペクトルデータを評価に用いる構成とすることもできる。なお、本実施形態では、ハロゲンランプからなる光源１０について説明するが、光源１０の種類は特に限定されない。
【００２４】
光源１０は、近赤外光を含む測定光Ｌ１を発生させて細胞塊３が設けられる移動ステージ２の開口２Ａへ向けて出射する。なお、光源１０は、細胞塊３に対して測定光を照射するための光ファイバ等の導波光学系等を含んでいてもよい。
【００２５】
光源１０から出力された測定光Ｌ１は、開口２Ａ上の容器３Ａ内に収容された細胞塊３を透過する。そして、その一部が、透過光Ｌ２として検出手段２０に入射する。
【００２６】
検出手段２０は、２次元に配置されたセンサによってハイパースペクトル画像を取得するハイパースペクトルセンサとしての機能を有する。ここで、本実施形態におけるハイパースペクトル画像について図２を用いて説明する。図２は、ハイパースペクトル画像についてその概略を説明する図である。図２に示すように、ハイパースペクトル画像とは、Ｎ個の単位領域Ｐ１〜ＰＮにより構成されている画像である。図２ではそのうちの一例として２個の単位領域Ｐｎ及びＰｍについて具体的に示している。単位領域Ｐｎ及びＰｍには、それぞれ複数の強度データからなるスペクトル情報Ｓｎ及びＳｍが含まれている。この強度データとは、特定の波長（又は波長帯域）におけるスペクトル強度を示すデータであり、図２では、１５個の強度データがスペクトル情報Ｓｎ及びＳｍとして保持されていて、これらを重ね合わせた状態で示している。このように、ハイパースペクトル画像Ｈは、画像を構成する単位領域毎に、それぞれ複数の強度データを持つという特徴から、画像としての二次元的要素と、スペクトルデータとしての要素をあわせ持った三次元的構成のデータである。なお、本実施形態では、ハイパースペクトル画像Ｈとは、１単位領域あたり少なくとも５つの波長帯域における強度データを保有している画像のことをいう。
【００２７】
図２では細胞塊３もあわせて示している。すなわち、図２においてＰｎは細胞塊３を撮像した単位領域であり、Ｐｍは背景（例えば、容器３Ａ）上の単位領域である。このように、検出手段２０では、細胞塊３だけでなく背景を撮像した画像も取得される。
【００２８】
図１に戻り、本実施形態に係る検出手段２０は、対物レンズ２１と、スリット２２と、分光素子２３と、受光部２４と、を備える。対物レンズ２１とスリット２２との間には鏡筒２５が設けられる。
【００２９】
スリット２２は、一の方向（紙面に対して交差する方向）に開口が設けられる。検出手段２０の対物レンズ２１から鏡筒２５内を通過し、スリット２２に入射した透過光Ｌ２は、分光素子２３へ入射する。
【００３０】
分光素子２３は、スリット２２の長手方向に対して垂直な方向に透過光Ｌ２を分光する。分光素子２３により分光された光は、受光部２４によって受光される。
【００３１】
受光部２４は、複数の受光素子が２次元に配列された受光面を備え、各受光素子が光を受光する。これにより、受光部２４が移動ステージ２上のスリット２２の延在方向に沿った領域において、細胞塊３を透過した透過光Ｌ２の各波長の光を、スリット２２の延在方向に対して直交する方向に配列された受光素子において、それぞれ受光することとなる。各受光素子は、受光した光の強度に応じた信号を位置と波長とからなる二次元平面状の一点に関する情報として出力する。この受光部２４の受光素子から出力される信号が、ハイパースペクトル画像に係る単位領域毎のスペクトルデータとして、検出手段２０から分析手段３０に送られる。
【００３２】
分析手段３０は、入力された信号により透過光Ｌ２のスペクトルデータを取得し、このスペクトルデータを用いて、細胞塊３に係る評価を行う。
【００３３】
この分析手段３０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、主記憶装置であるＲＡＭ（Random  Access  Memory）及びＲＯＭ（Read  Only  Memory）、検出手段２０等の他の機器との間の通信を行う通信モジュール、並びにハードディスク等の補助記憶装置等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。そして、これらの構成要素が動作することにより、分析手段３０としての機能が発揮される。
【００３４】
上記の品質評価装置１００は、一度の撮像によって、スリットの延在方向に沿った領域についての所謂１次元のスペクトル画像を取得することができる。したがって、細胞塊３が載置された移動ステージ２を移動するか、又は、品質評価装置１００による撮像領域を移動させることによって、細胞塊３全体についてのスペクトルデータを取得することができる。
【００３５】
分析手段３０では、細胞塊３に係るスペクトルデータの測定とは別に、細胞塊３がない状態での入射光に係る入射光スペクトルを予め取得し、入射光スペクトルと細胞塊３の透過光Ｌ２のスペクトルデータとの差分から細胞塊３に由来する透過光に係るスペクトルデータ（透過スペクトル）を求めることができる。この透過スペクトルを用いて細胞塊３の評価が行われる。
【００３６】
一般的に、細胞塊３は、１つのプレート（培養容器）に複数収容されている。そのため、細胞塊の品質を評価する場合、細胞塊１つずつの評価を行うのではなく、１つのプレート（培養容器）に収容された複数の細胞塊を纏めて評価を行う。このような評価方法は、再生医療の分野において採用されることが多い。以下の評価方法に係る説明では、細胞塊３単位での評価方法と、プレート単位での評価方法との両方について説明する。
【００３７】
なお、以下の説明では、「品質評価」として、評価対象の細胞塊を「良品」「不良品」の２つに分類する場合について説明するが、例えば、３つ以上に分類する構成としてもよい。その場合には、分類先の数に応じて分類するための基準が複数設定される。
【００３８】
細胞塊３毎に評価を行う場合、１つの細胞塊３について取得された複数の透過スペクトルに関して平均化等の処理を行った後に、参照スペクトルとして取得された良品のスペクトルデータと比較をすることにより良品であるか不良品であるかの評価を行うことができる。この際に、参照スペクトルと、測定対象物である細胞塊３の透過スペクトルとについて、スペクトル形状の比較を行う方法のほかに、スペクトルデータに含まれる特定の波長における透過光の強度についての参照スペクトルとの差分についての閾値を予め設定しておき、差分が閾値を超えた場合には不良品と判定する方法を用いることができる。また、参照スペクトルを利用せずに、スペクトルデータに含まれる特定の波長における透過光の強度に関して閾値を予め設定しておき、当該閾値に基づいて細胞塊の品質を評価する構成とすることもできる。この場合には、参照スペクトルを用いないため、より簡便に評価をすることができる。
【００３９】
また、他の評価方法として、細胞塊３の透過スペクトルを経過時間毎（例えば６〜１０時間毎に３６〜４８時間程度）に取得し、時間によるスペクトルデータの経時変化に基づいて細胞塊３の品質を評価する構成とすることもできる。この場合には、細胞塊の経時変化をスペクトルデータから確認することができるため、品質の評価を精度よく行うことができる。このように、細胞塊３の透過スペクトルに基づいて、その品質を評価する方法は種々存在するので、評価対象の細胞塊の種類や状態等に応じて適宜選択することができる。
【００４０】
一方、プレート毎に複数の細胞塊の品質を評価する場合には、同一のプレートに収容された複数の細胞塊３に係る透過スペクトルを１つ算出し、これに基づいて評価する第１の方法と、同一のプレートに収容された複数の細胞塊３のそれぞれに係る複数の透過スペクトルを算出してこれらに基づいて評価する第２の方法と、が挙げられる。
【００４１】
第１の方法の場合、同一のプレートに収容された複数の細胞塊３に係るスペクトルを測定してそれぞれ透過スペクトルを求めた後、平均化等の処理を行った上で当該プレートの細胞塊の評価に用いられる１つのスペクトルデータを算出する。そして当該スペクトルデータを例えば参照スペクトルと比較する方法等、上述の細胞塊３毎の評価と同様の方法を用いて品質を評価することができる。
【００４２】
一方、第２の方法の場合、同一のプレートに収容された複数の細胞塊３に係るスペクトルデータを取得してそれぞれ透過スペクトルを求めた後、これらを用いて評価を行う。具体的には、同一のプレートに収容された複数の細胞塊３の透過スペクトルのばらつき（標準偏差）が所定の閾値以内であるか否かに基づいて良品か否かを判定する方法を用いることができる。
【００４３】
上記の第２の方法で評価を行うことについて、図３を参照しながら説明する。図３は、良品のみで構成された複数の細胞塊３のプレートと、不良品を含む複数の細胞塊３のプレートと、についての透過スペクトルのばらつきを示す図である。プレート（培養容器）内の細胞塊をそれぞれ８個ずつ上記実施形態で示した方法でスペクトルを測定し、得られた透過スペクトルに関して、プレート毎に透過スペクトルの平均及び標準偏差を求めた。図３では、良品プレート及び不良品プレートのそれぞれに関して、平均スペクトル、＋σ及び−σを示している。１５５０ｎｍ〜１７５０ｎｍの波長範囲において、６ｎｍ間隔毎に透過強度の標準偏差を積算した結果、良品プレートの細胞塊を測定した透過スペクトルの積算標準偏差は１．１であるのに対し、不良品プレートの細胞塊を測定した透過スペクトルの積算標準偏差は１１．１であった。このように、良品プレートと不良品プレートとの間で積算標準偏差について約１０倍の差があったので、積算標準偏差に基づいて品質評価を行う（良品／不良品の判定を行う）ことが可能であることが確認された。
【００４４】
さらに、細胞塊の評価を行う場合の他の方法として、対象となる細胞塊について取得されたスペクトルデータについて、規格化等の前処理を行った後に、参照スペクトルデータを利用して、多変量解析によって細胞塊の品質を評価する方法が挙げられる。この方法は、品質評価の対象となる細胞塊の単位毎に１つのスペクトルデータを準備すればよい。したがって、細胞塊３毎に評価を行う場合には、１つの細胞塊３に係る１以上のスペクトルデータから評価に用いるスペクトルデータを準備する。また、プレート毎に細胞塊の評価を行う場合には、対象のプレートの細胞塊に係る１以上のスペクトルデータから評価に用いるスペクトルデータを準備する。
【００４５】
多変量解析に用いる参照スペクトルデータは、品質が既知の細胞塊から取得された複数のスペクトルデータである。例えば、良品／不良品の判定を行いたい場合には、良品及び不良品のスペクトルデータを準備する。このように、評価したい品質に応じて参照スペクトルデータを準備する。また、多変量解析としては、例えば主成分分析、回帰分析、因子分析等が挙げられるが、これに限定されるものではない。
【００４６】
主成分分析を用いて細胞塊の品質評価を行う場合、まず、参照スペクトルデータを用いて主成分分析を行い、品質の影響を受ける１以上の主成分を特定すると共に、品質に応じた各主成分のスコアの範囲を特定する。すなわち、主成分分析を行うことで、互いに異なる品質の細胞塊のスペクトルデータが主成分のスコア値に応じて分類可能となる。その後、評価対象の細胞塊に係るスペクトルデータについて、各主成分のスコアを算出し、算出された主成分のスコア値に基づいて、評価対象の細胞塊がどの品質であるかを判断することができる。
【００４７】
多変量解析を用いた品質評価の例を、以下３例説明する。まず、細胞塊の良品／不良品を分類する例について、図４を参照しながら説明する。良品／不良品の何れかに属する細胞塊に係る吸光度スペクトルからなるスペクトルデータを複数取得し、それぞれ規格化等の前処理を行った。その後、１５３０ｎｍ〜１８５０ｎｍの波長範囲のスペクトルデータを用いて主成分分析を行った。図４は、主成分分析の結果得られた第１主成分を横軸とし、第２主成分を縦軸として、各スペクトルデータを各主成分のスコアに基づいてプロットした結果である。図４に示すように、良品と不良品との間で第１主成分のスコアに偏りがあることが確認された。したがって、品質が未知の評価対象の細胞塊についても、第１主成分のスコアを算出することで、良品／不良品の判定を行うことができる。
【００４８】
次に、細胞塊の培養期間を分類する例について、図５を参照しながら説明する。具体的には、ｉＰＳ細胞由来心筋細胞の誘導から２週間後、３週間後及び５週間後の細胞を準備し、それぞれの吸光度スペクトルからなるスペクトルデータを複数取得し、それぞれ規格化等の前処理を行った。その後、１５３０ｎｍ〜１８５０ｎｍの波長範囲のスペクトルデータを用いて主成分分析を行った。図５は、主成分分析の結果得られた第１主成分を横軸とし、第３主成分を縦軸として、各スペクトルデータを各主成分のスコアに基づいてプロットした結果である。図５に示すように、誘導後の培養期間に応じて、第１主成分及び第３主成分のスコアが変化することが確認された。具体的には、５週間であるか２・３週間であるかに応じて第１主成分のスコアに偏りがあることが確認された。また、２週間と３週間との間で第３主成分のスコアに偏りがあることが確認された。したがって、培養期間が未知の評価対象の細胞（細胞塊）についても、第１主成分及び第３主成分のスコアを算出することで、品質としての培養期間の推定を行うことができる。
【００４９】
次に、細胞（細胞塊）の生死を分類（判別）する例について、図６を参照しながら説明する。生死が明らかなマウス繊維芽細胞に係る吸光度スペクトルからなるスペクトルデータを複数取得し、それぞれ規格化等の前処理を行った。その後、１５３０ｎｍ〜１８５０ｎｍの波長範囲のスペクトルデータを用いて主成分分析を行った。図６は、主成分分析の結果得られた第１主成分を横軸とし、第３主成分を縦軸として、各スペクトルデータを各主成分のスコアに基づいてプロットした結果である。図６に示すように、細胞の生死に応じて、第１主成分のスコアの偏りがあることが確認された。したがって、生死が不明な細胞（細胞塊）についても、第１主成分のスコアを算出することで、生死の判別を行うことができる。
【００５０】
また、細胞塊の評価を行う場合の他の方法として、対象となる細胞塊について取得されたスペクトルデータについて、規格化等の前処理を行った後に、参照スペクトルデータを利用した機械学習パターン認識によって細胞塊の品質を評価する方法が挙げられる。この方法は、品質評価の対象となる細胞塊の単位毎に１つのスペクトルデータを準備すればよい。したがって、細胞塊３毎に評価を行う場合には、１つの細胞塊３に係る１以上のスペクトルデータから評価に用いるスペクトルデータを準備する。また、プレート毎に細胞塊の評価を行う場合には、対象のプレートの細胞塊に係る１以上のスペクトルデータから評価に用いるスペクトルデータを準備する。
【００５１】
機械学習パターン認識に用いる参照スペクトルデータは、多変量解析の場合と同様に品質が既知の細胞塊から取得された複数のスペクトルデータである。例えば、良品／不良品の判定を行いたい場合には、良品及び不良品のスペクトルデータを準備する。このように、評価したい品質に応じて参照スペクトルデータを準備する。また、機械学習パターン認識としては、例えばサポートベクタマシン（ＳＶＭ）、カーネル法、ベイジアンネットワーク法等が挙げられるが、これに限定されるものではない。
【００５２】
機械学習パターン認識を用いて細胞塊の品質評価を行う場合、まず、参照スペクトルデータを用いて、互いに異なる品質（例えば良品／不良品）を分別するための基準を算出する。ＳＶＭの場合は識別面が分別するための基準となる。解析方法によっては、品質評価を行うための空間を新たに定義し、その空間内での基準を定義する場合もある。次に、評価対象の細胞塊に係るスペクトルデータについて、学習データに基づいて作られた分別基準に基づいて、評価対象の細胞塊がどの品質であるかを判断することができる。
【００５３】
多変量解析を用いた品質評価の例を説明する。細胞塊の品質として、細胞塊の培養期間を分類する例について、図７を参照しながら説明する。具体的には、ｉＰＳ細胞由来心筋細胞の誘導から２週間後及び３週間後の細胞を準備し、それぞれの透過スペクトルからなるスペクトルデータを複数取得し、それぞれ規格化等の前処理を行った。その後、１５３０ｎｍ〜１８５０ｎｍの波長範囲のスペクトルデータを参照スペクトルデータとして、この参照スペクトルデータに基づく学習を行い、２週間後及び３週間後の細胞を区別するための識別面を求めた。図７は、参照スペクトルデータに係るスコア（識別面からの距離）をヒストグラムとしてプロットした結果である。図７に示すように、誘導後の培養期間によってスコアが変化することが確認された。したがって、培養期間が未知の評価対象の細胞（細胞塊）についても、特徴量を算出することで、品質としての培養期間の推定を行うことができる。
【００５４】
このように、本発明に係る品質評価装置及び品質評価方法によれば、細胞塊３に対して近赤外光を含む測定光を照射して得られる透過光又は拡散反射光に係るスペクトルデータに基づいて品質評価を行う構成とすることで、非破壊・非侵襲で細胞塊の品質評価を行うことができる。近赤外光を用いることで、物質の振動吸収（倍音、結合音）等の組み合わせで組成の特徴を得ることができると共に、濃度変化を捉えることも可能である。したがって、高い精度での品質評価を実現することができる。
【００５５】
なお、本発明に係る品質評価装置及び品質評価方法は上記実施形態に限定されない。例えば、上記実施形態のように分光測定装置が光源１０、検出手段２０及び分析手段３０を備えている構成には限定されず、その構成は適宜変更することができる。
【００５６】
また、上記実施形態では、品質評価装置１００において、２次元配置された複数の画素が第１の方向に配列する画素についてはそれぞれ波長情報を割り当てると共に、第１の方向に対して直交する第２の方向に配列する画素についてはそれぞれ測定対象物の位置情報を割り当てて、第２の方向に沿った各単位領域のスペクトルデータをそれぞれ取得する態様とすることができる、所謂ハイパースペクトル画像を取得する構成について説明したが、他の装置構成であってもよい。
【符号の説明】
【００５７】
２…移動ステージ、３…細胞塊、１０…光源、２０…検出手段、３０…分析手段、１００…品質評価装置。
【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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【国際調査報告】
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