【事件の表示】
　特願２００３−５６３４００「組織の特性による組織検体の間接的な測定」拒絶査定不服審判事件〔平成１５年８月７日国際公開、ＷＯ０３／６３６９９、平成１８年４月２０日国内公表、特表２００６−５１２９３１〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１　手続の経緯・本願発明
 　本願は、平成１５年１月２４日（パリ条約による優先権主張　平成１４年１月２５日　平成１４年５月２０日　平成１４年１２月６日　米国）を国際出願日とする出願であって、その請求項１ないし６７に係る発明は、平成１９年１０月１１日付けの手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１ないし６７に記載された事項により特定されるとおりのものと認められ、その請求項４０に係る発明は次のとおりのものである。
　 「【請求項４０】
　組織内の対象の検体を非侵襲的に測定するシステムであって、
　　コンピュータが、当該組織からの、組織の測定値を有する分析信号を収集する手段と、
　　当該コンピュータが、探知される組織に対する前記対象の検体の影響を示す前記分析信号から抽出された特徴に基づいて、当該検体の濃度を測定する手段と、
　を有する、システム。」（以下、「本願発明」という。）
　
　なお、請求項４０は、本願出願当初明細書の請求項３５に対応する請求項であることは、平成１９年４月２３付けの意見書にも記載されるとおりであり、同項に対しては、特許法第２９条第１項第３号及び第２項の拒絶理由が通知され、拒絶査定がなされている。
　
２　引用刊行物の記載事項
　原査定の拒絶の理由に引用された、本願優先日前に頒布された刊行物１には以下の事項が記載されている。
　
（刊行物１：国際公開第２０００／４２９０７号の記載事項の日本語訳。なお、訳文は対応公表公報である特表２００２−５３５０２３号公報によるものであり、段落番号もあわせて記載した。）
（1a）「【請求項７】
インビボ皮膚組織の近赤外（NIR）吸収スペクトル上で動作することにより、血液アナライトを非侵襲的に測定するためのインテリジェントシステムであって
  
機器から組織吸光度スペクトルを受取り、且つ基本的処理を実行する実施層と
  
特徴抽出を実行する協調層と
  
サンプルの状態および特徴を表す抽出された特徴に従って、患者を分類するために使用される分類システムとを具備し
  
一以上の現存するキャリブレーションモデルからの予測を使用して、前記分類に基づくアナライト評価を形成するシステム
（1b）「【請求項１２】請求項７に記載のシステムであって、前記スペクトルにおける必要な波長の数は標的アナライトと干渉化学種との間の相互相関の関数であり、個人および個人間での顕著な変動を伴う非侵襲的適用のために、全体のスペクトルを使用するシステム。
【請求項１３】  請求項７に記載のシステムであって：更に、
  問題の信号に悪影響を生じることなく、
ノイズおよび機器変動を減少させるスケーリング、正規化、スムージング、導関数、フィルタリングおよび他の変換のための前処理手段
（1c）「【０００３】
  各波長での光の吸光度は、当該組織の構造的性質および化学組成の関数である。それぞれが独特の不均一な粒子分布を含む組織層は、分散によって吸光度に影響する。水、タンパク質、脂肪および血液アナライトのような化学成分は、独特の吸収プロファイルまたは特性により、それらの濃度に比例して光を吸収する。血液アナライトの濃度の測定は、標的アナライトの吸光特性によって生じる光減衰の大きさを検出することに基づいている。
キャリブレーションのプロセスは、測定された組織吸光度スペクトルから血液アナライト濃度を評価する数学的変換またはモデルの開発である
　　　【０００４】
  しかし、血液アナライトの正確な非侵襲的評価は、現在のところ、患者のサンプル、皮膚、および生きた組織の動的性質によって制限される。
化学的、構造的および生理学的変動が起き、これによって組織サンプルの光学的性質の動的変化が生じる
（1d）「【０００６】
  これらの変化には次の一般的カテゴリーが含まれる。
  １．分光学的に干渉する化学種の同時変化：  血液アナライトのNIRスペクトル吸収プロファイルは、重畳し且つ短時間に亘って同時に変化する傾向がある。これは分光学的干渉を生じ、干渉する化学種の数よりも多くの独立に変化する波長において、吸光度を測定する必要性を生じる。
      【０００７】
  ２．サンプルの不均一性：  組織の測定部位は、組成および散乱が変化する複数の層および区画を有する。分光学的吸光度v. 波長は、これら組織成分の光学的性質および組成の複雑な組合せに関係している。従って、組織吸光度スペクトルの一般的表現またはモデルは非線型であり、第一原理を基礎として実現するのは困難である。
      【０００８】
  ３．
状態変化：  患者の生理学的状態における変化は、比較的短時間に亘って組織層およびコンパートメントの光学的性質に影響する。このような変化は、例えば、水和レベル、組織中の血液の容積画分における変化、ホルモン刺激、温度変化および血液ヘモグロビンのレベルに関係する
      【０００９】
  ４．構造的変化：  個人の組織特性は、遺伝的および環境的影響、老化プロセス、性別、および身体組成を含む因子の結果として異なっている。これらの相違は主として解剖学的であり、多様な組織形態を生じさせる穏やかに変化する構造的性質として分類することができる。結局、与えられた患者の組織は、皮膚の厚さ、タンパク質レベルおよび体脂肪率のような特異的な特性に直接関連し得る、明瞭な系統的スペクトル吸光度特性またはパターンを有する。この吸光度特性は、患者の集団に亘って患者により反復可能であるが、それらは困惑させる非線型のスペクトル変化を生じる。従って、患者間の相違は、NIRスペクトル吸光度による血液アナライトの非侵襲的測定に対する重要な障害である。
      【００１０】
  非分散系において、上記（１）に類似した変化は、多重線形回帰および因子ベースのアルゴリズムのような多変量技術によって、容易にモデル化される。拡散反射率における組織の散乱特性をモデル化するためにかなりの努力が費やされてきたが、上記（２）で概説した問題は殆ど探究されていない。上記
（３）
に挙げたタイプの変化は重要な非線型スペクトル変動を生じ、これについては効果的な解決が報告されていない。例えば、非侵襲的グルコース測定の幾つかの報告された方法は、短時間に亘って、個体に特異的なキャリブレーションモデルを発展させる
（1e）「【００１３】
  
上記で説明した変動を補償するための方法および装置を提供する
（1f）「【００１５】
  本発明は、血液アナライトを非侵襲的に測定するためのインテリジェントシステムを提供する。このシステムは、インビボでの皮膚組織の近赤外吸収スペクトル上において動作する。この階層的アーキテクチャーは、パターン分類エンジンを用いて、
吸収スペクトルに現れた患者の構造的性質および生理学的状態に対して、該キャリブレーションを適合させる
（1g）「【００２８】
  ＜特徴抽出＞
  特徴抽出は、解釈のためのサンプル測定の品質および特徴を向上する、何等かの数学的変換である（R. Duda, P. Hart,「パターン分類およびシーン解析」, John Wiley and Sons, New York (1973)）。図１における
特徴抽出の目的は、組織測定部位の構造的特性および生理学的状態を簡潔に表すことである
・・・
      【００２９】
  個々の特徴は二つのカテゴリーに分割される。即ち、
        ・アブストラクト的特徴
        ・単純な特徴
である。
      【００３０】
  アブストラクト的特徴は、必ずしも物理系に関連した特定の解釈をもたない。即ち、主成分分析のスコアは、それらの物理的解釈が常に知られてはいないが、有用な特徴である。主成分分析の有用性は、組織吸収スペクトルの性質に関連している。組織スペクトル吸光度における最も重要な変動は、血液アナライトによっては生じないが、測定部位の状態、構造および組成に関連している。この変動は、該主成分によってモデル化される。従って、
首位の主成分は、組織測定部位の構造的性質および生理学的状態に関連した変動を表す傾向がある
      【００３１】
  単純な特徴は、サンプルのアプリオリな理解から誘導され、物理的現象に直接関連し得る。NIRスペクトル吸収測定から計算できる有用な特徴には、下記のものが含まれるが、これらに限定されない。
      【００３２】
    １．脂肪組織の厚さ・・・
    ２．組織の水和・・・
    ３．タンパク質の吸光度の大きさ・・・
    ４．組織の散乱特性・・・
    ５．皮膚の厚さ・・・
      【００３３】
    ６．温度関連効果・・・
    ７．年齢関連効果・・・
    ８．性別に関する分光学的特徴。
    ９．経路長評価・・・
    １０．組織における血液の容積画分・・・
    １１．環境的影響に関する分光学的特徴・・・
    １２．ヘマトクリットのレベル・・・
  スペクトル分解は、既知のスペクトル吸収パターンに関連した特徴を決定するために用いられる。例えば、
タンパク質および脂肪は既知の吸光度特性を有しており、これらは組織スペクトル吸光度に対するその寄与を決定するために用いることができる
（1h）「【００５３】
  ＜キャリブレーション＞
  
血液アナライトの予測は、図１に示したように、前処理された測定値へのキャリブレーションモデルの適用によって生じる
予測システムは
キャリブレーションまたは一組のキャリブレーションモデルを含んでいる
      【００５４】
  相互に排他的なクラス：
  一般的なケースにおいて、指定された分類は、患者の分類およびスペクトル測定に基づいて血液アナライトの予測を与え、非線型モデルに通される。図５に示されたこのプロセスは、吸収スペクトルに現れた構造的な組織特性および生理学的な状態に従った、現在の患者の評価ストラテジーの変更を含んでいる。
      【００５５】
  マッピングは高度に非線型であるから、この一般的なアーキテクチャーは非線型キャリブレーションモデル50、例えば、非線型の部分最小二乗法または人工ニューラルネットワークを必要とする。
ｃによって特定された分類を伴う前処理された測定値ｘについての身体アナライト予測は、次式によって与えられる
      【００５６】
非線型キャリブレーションモデルである。
      【００５７】
  図６の好ましい実施例において、異なるキャリブレーション60が夫々のクラスについて実現される。この評価されたクラスは、現在の測定値を用いた血液アナライト予測に最も適したｐ個のキャリブレーションモデルの一つを選択するために使用される。ｋが測定についてのクラス評価であるとすれば、血液アナライトの予測は下記の通りである：
      【００５８】
  
このキャリブレーションは、参照血液アナライト値および予め割当てられた分類定義を伴った、一組の例示吸光スペクトルから作成される
「キャリブレーションセット」と称されるこの組
      【００５９】
  各クラスに関連した種々のモデルは、独立した試験セットまたは相互検証に基づいて評価され、最良のモデルセットがインテリジェント測定システムに組込まれる。こうして、患者の各クラスは、夫々に特異的なキャリブレーションモデルを有する。」第１７頁下から６行〜第１９頁７行
(1i)「【００７２】
  ＜機器の説明＞
  
インテリジェント測定システムは
患者の前腕のNIR吸収スペクトルを決定する
(1j)「【００７７】
  ＜詳細な説明＞
  NIRスペクトル管理：
  
測定されたNIRスペクトルｍは、1100〜2500nmの波長範囲に均一に分布した吸光度値を含むベクトルである
（1k）「【００８３】
  処理１および特徴抽出１：
  第一の特徴は、男性および女性のカテゴリーへの患者の分類の結果であり、スペクトル前処理、主成分分析による分解、および線形判別分析による分類化を含んでいる。この特徴は患者の性別の決定ではなく、他の患者のものと比較したときの、サンプリングされた組織容積の尺度を与える。
　図１１に示したこのプロセスは、異常値検出システム111から吸収スペクトルmを受け取る。波長選択112を適用して、脂肪組織におけるスペクトル範囲を、
脂肪組織にの脂肪による顕著な吸収を持った領域(1100〜1400nm)
・・・
      【００８４】
ここで、ｘは処理された吸収スペクトルである。この処理されたスペクトルは、（
例示吸収スペクトルのキャリブレーションセット
  最初のMスコア（この適用ではM=5）に基づいて患者を分類するために、判別関数が適用される。図１１に示すように、このスコアは判別式ｗとの外積によって回転されて、
スカラーL(115)を生じる。この結果はL、即ち、二つのクラス間の中央値と比較される。もし、L＞Lであれば、
患者は女性118に分類され、特徴ｚ
１
=1
男性117に属するものとして分類され、ｚ
1
=0
      【００８５】
  処理２および特徴抽出２：
  第二の特徴抽出プロセス103（図１０参照）は、図１２に表されており、部分最小二乗回帰（PLS）により作成された線形モデルを使用した、患者の年齢予測を含んでいる。まず、波長領域が1100〜1800nmの領域に切り取られる120．次に、IMS-CCの一部であるキャリブレーションモデルによって、患者の年齢が予測される。このモデルは、例示サンプルのキャリブレーションセット上でPLSにより作成されたものであり、ベクトルｗに含まれる一組の係数からなっており、図１２に示すように適用されて、年齢予測ａを生じる121。この患者は、図12に詳述されているように、ａを平均年齢 /a=49 と比較することにより、「若年」または「熟年」として分類される。
この分類の結果は計算された特徴ｚ
2
であり、これは「熟年」123または「若年」124に夫々対応して、０または１の値を取る
      【００８６】
  メンバーシップ規則：
  図１３に示したメンバーシップ規則104は、測定された吸収スペクトルから血中グルコース濃度を予測するための、適切なキャリブレーションモデルを決定する。二つの特徴ｚ1およびｚ2に基づいて、四つのクラスが可能である。その決定の結果は、PLS1-4と記した、血中グルコース濃度を予測するために使用する四つのキャリブレーションモデルのうちの一つを選択することである。
      【００８７】
  患者の明かな観察ではなくスペクトルデータに基づくこの分類は、患者の組織の状態を示す故に必要なものである。例えば、「熟年」の分類は、患者のスペクトルが、先に老いた個体から集めたスペクトルに類似しているように見えることを示している。この結果は年齢と相関するが、必ずしも実際の暦年齢に基づいて推定されるものではない総体的なスペクトル特性を反映する。
      【００８８】
  
前処理３
  
吸収スペクトルは
一次導関数によるキャリブレーションのために、特別に処理される
次の波長を含むように波長選択が行われる：1100〜1350nm、1550〜1750nm、および2050〜2375nm
      【００８９】
  予測モデル選択１−２：
  図１０の二つの選別器126，127に記載した応用のために、患者の分類に基づいて、四つのキャリブレーションモデルのうちの一つが選択される。
      【００９０】
  キャリブレーションモデルPLS1，PLS2，PLS3，PLS4：
  
四つのキャリブレーションモデル107〜110は、夫々、ｘをグルコースの予測値にマップする係数の1×Nベクトルからなっている
係数の夫々のセットは、その関連のクラスに属するものとして分類されたサンプル（キャリブレーションセットからの）を使用して作成されたものである
それらの夫々のクラスに分類される患者について、グルコース濃度レベルを予測する
      【００９１】
  
処理されたスペクトルｘ
分類ｃ
ｃに付随するモデル係数ｗ
c
血中グルコース予測値は次式により与えられる
      【００９２】
  【数４】
      【００９３】
ここで、ｗc,kは、ｗcの第ｋ番目の要素である。」第２４頁最終行〜第２７頁最終行
（1l）「【０１２７】
  ＜実験結果＞
  概観：
  二つの実施例（IMS-CCおよびIMS-FC）の実施可能性および特性を実証するために研究を行った。この研究の全体を通して
糖尿病患者
参照血中グルコース濃度を決定するために血液が採取された。患者は、キャリブレーションセットおよび試験セットにランダムに分離されて、キャリブレーションモデルを構築され、試験された。比較の目的で、標準（PLS）キャリブレーションが行われた
      【０１２８】
  実験：
  地域の糖尿病ケア施設において、年齢、性別および民族性の多様な糖尿病患者（266）を採用し、各参加者に関する詳細な人口統計情報を記録した。
各患者の前腕部で反復して４回の吸収スペクトルを測定し
同時に採取した静脈採血を
分析し、参照グルコース濃度を測定した
      【０１２９】
  
データは
キャリブレーションセットおよび試験セットに分割された
キャリブレーションセットを使用して
キャリブレーションに必要なモデルを構築した
試験セットは
構築されたシステムに適用され、また評価のために使用された
      【０１３０】
  結果：
  標準キャリブレーション
  比較の目的で標準PLSキャリブレーションを作成し、これを異常値分析および前処理後にデータについて評価した。この（PCA-q残部）異常値分析を上記のようにして行い、異常に高い残余成分のため36サンプルを除去した。吸収スペクトルを、MSCおよび31点Savisky-Golay一次微分によって処理した。この結果は、キャリブレーションおよび試験セットの両方からキャリブレーションセットの平均スペクトルを差し引くことによって、平均中央値化された。
      【０１３１】
  キャリブレーションセットにPLSを適用し、相互検証（leave-one-out）によって予測エラーを最適化することにより、因子の数（20）が選択された。全てのキャリブレーションサンプルおよび20因子を使用して、最終PLSキャリブレーションモデルが構築された。キャリブレーションおよび試験セットの両者にキャリブレーションモデルを適用した。その結果を表3に列記した。
      【０１３２】
      表３：  インテリジェント測定システムを標準キャリブレーション法と
              比較する予測結果。IMS-CCは明確な分類を伴うシステムに
              対応する（図１０）。IMS-FCはファジー分類を含む（図１４）
・・・
      【０１３３】
  明確な分類：
  先のセクションで説明した異常値を除去し、キャリブレーションセットを使用してパラメータ、固有ベクトル、および図１０に示した構造のキャリブレーションモデルを決定した。これは、異常値分析のための固有ベクトル（ｏ）、MSCのための平均スペクトル、図１１に示した固有ベクトル（ｐ）および判別関数（ｗ）、図１２に示した年齢キャリブレーション（W）、および図１０の処理3におけるMSCのための平均スペクトルを含んでいる。
      【０１３４】
  次に、図13のメンバーシップ規則を使用してキャリブレーションを分類し、四つの個別サブセットに分離した。各サブセット、または図10のキャリブレーションモデルPLS1-4に対応するクラスについて、キャリブレーションモデルを作成した。各キャリブレーションモデルはPLSによって作成され、また、因子選択はキャリブレーションセット上での相互検証によって行われた。
      【０１３５】
  この構築されたIMS-CCをキャリブレーションおよび試験セットに適用し、結果を表３に列記した。
試験セット特性は基礎キャリブレーションに対して顕著に改善し、予測システムに起因した特性改善を示している
（1k）図９には、インテリジェント測定システム機器のブロック概略図が示され、図１０には、インテリジェント測定システムのブロック概略図が示されている。
　
３　対比・判断
　上記の記載事項（特に、上記(1a)、(1h)〜(1m)）から刊行物１には、
「患者の前腕組織を測定した近赤外吸収スペクトルに基づいて、血液アナライトを非侵襲的に測定するためのシステムであって、
　測定機器から吸光度スペクトルを受取る手段、
　キャリブレーションセットの吸光度スペクトルにおいて、1100〜1400nmの脂肪組織の波長領域等の特定の波長領域を選択して前処理を実行し、処理された吸収スペクトルを得る手段と、
　前記処理された吸収スペクトルから特徴抽出を実行し、抽出された特徴から患者を分類する分類手段と、
　分類ごとに、前記処理された吸収スペクトルデータを血中アナライト濃度と対応付けたキャリブレーションモデルを作成する手段と、
　試験セットの吸収スペクトルにおいて、1100〜1350nm、1550〜1750nm、及び2050〜2375nmの波長領域を含むように波長選択し前処理して得た、処理された吸収スペクトルから、前記キャリブレーションモデルを使用して、血液アナライト濃度を予測する手段とを有するシステム」
　の発明（以下、「刊行物１発明」という。）が記載されていると認められる。
　
　そこで本願発明と刊行物１発明とを比較する。
（１）刊行物１発明の「患者の前腕組織」、「血液アナライト」は、本願発明の「組織」、「対象の検体」にそれぞれ相当する。
（２）刊行物１発明の各手段は、明示されていないものの技術常識からみてコンピュータにより構成されることは明らかである。
（３）刊行物１発明の「測定機器から吸光度スペクトルを受取る手段」は、本願発明の「コンピュータが、当該組織からの、組織の測定値を有する分析信号を収集する手段」に相当する。
（４）刊行物１発明の「試験セットの吸収スペクトルにおいて、1100〜1350nm、1550〜1750nm、及び2050〜2375nmの波長領域を含むように波長領域を選択して前処理を実行し、処理された吸収スペクトルから、前記キャリブレーションモデルを使用して、血液アナライト濃度を予測する手段」について、選択される波長領域は、使用するキャリブレーションモデルが、脂肪組織に着目し、脂肪組織の波長領域を選択して作成されたものである場合は、これと同じ波長領域でなければ、このキャリブレーションモデルを使用して、血中グルコース濃度を予測することができないから、試験セットの処理においても、1100〜1350nmの脂肪組織の吸収領域を選択して前処理を行い、処理された吸収スペクトルデータから、血中グルコース濃度を予測することは明らかである。そして、刊行物１（上記(1b)）の記載から、「前処理」は、正規化や導関数といった変換処理を含むものである。
　一方、本願明細書段落【０１３４】〜【０１３６】、【図１４】には、本願発明の一実施例として、波長領域として脂肪帯が選択され、脂肪帯の吸収スペクトルの二次導関数から抽出された特徴と採血して求めたブドウ糖濃度の較正セットからブドウ糖濃度を間接的に測定できることが図１４から実証できたとされている。
　そうすると、刊行物１発明と本願発明はいずれも、脂肪組織の吸収スペクトルを変換処理した値と、血中のブドウ糖濃度の較正セット、つまり血中グルコース濃度のキャリブレーションモデルとを用いて、血中グルコース濃度を非侵襲的に測定する点で共通するものである。
　したがって、刊行物１発明の「試験セットの吸収スペクトルにおいて、1100〜1350nm、1550〜1750nm、及び2050〜2375nmの波長領域を含むように波長領域を選択し前処理して得た、処理された吸収スペクトルから、前記キャリブレーションモデルを使用して、血液アナライト濃度を予測する手段」と、本願発明の「探知される組織に対する前記対象の検体の影響を示す前記分析信号から抽出された特徴に基づいて、当該検体の濃度を測定する手段」とは、探知される組織の分析信号から抽出された値に基づいて、当該検体の濃度を測定する手段である点で共通している。
（５）刊行物１発明は、「処理された吸収スペクトルから特徴抽出を実行し、抽出された特徴から患者を分類する分類手段」を有するものであるが、これは、より適切なキャリブレーションモデルを適用するために行うものと考えられ、本願発明は、このような手段を有することを排除するものではなく、「探知される組織に対する前記対象の検体の影響を示す前記分析信号から抽出された特徴に基づいて、当該検体の濃度を測定する手段」は、このような分類システムを有することを包含するものである。
　
　したがって、両者の間には、以下の一致点及び相違点がある。
（一致点）
　組織内の対象の検体を非侵襲的に測定するシステムであって、
コンピュータが、当該組織からの、組織の測定値を有する分析信号を収集する手段と、
当該コンピュータが、探知される組織の分析信号から抽出された値に基づいて、当該検体の濃度を測定する手段と、
を有する、システムである点。
　
（相違点）
　検体の濃度を測定するのに用いる、探知される組織の分析信号から抽出された値が、本願発明では、探知される組織対する対象の検体の影響を示すものであるのに対して、刊行物１発明では、探知される組織対する対象の検体の影響を示すものであることを規定していない点。
　
　そこで、上記相違点について検討する。
　本願発明及び刊行物１発明は、上記「（４）」に記載したとおり脂肪組織の吸収領域のスペクトルを処理したものをグルコース濃度の測定に利用する点で一致したものであり、両者のシステムで行うことに違いはなく、本願発明の脂肪組織の吸収領域のスペクトルが、対象の検体の影響を受けているという規定は、脂肪組織で生じているであろう現象を記載したものであり実質的な違いとはならない。
　また、仮に、対象の検体の影響を受けているという規定が相違点であったとしても、刊行物１（上記(1c)〜(1f)）に、化学的、構造的および生理学的変動によって組織サンプルの光学的性質の動的変化が生じることが記載され、さらに、グルコース濃度と脂肪組織の処理されたスペクトルが、キャリブレーション可能な関係にある以上、刊行物１発明の脂肪組織の処理された吸収スペクトルが、対象の検体の影響を受けていると規定することに格別の困難性があるとはいえない。
　
４　むすび
　以上のとおり、本願請求項１に係る発明は、刊行物１に記載された発明であるか、或いは刊行物１に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第１項第３号又は第２項の規定により特許を受けることができない。
　したがって、その他の請求項に係る発明についての判断を示すまでもなく、本願は拒絶すべきものである。
　よって、結論のとおり審決する。