(57)【要約】  本発明は、ラン中の自動ラジオシンセサイザを監視する方法であって、ラジオシンセサイザが、ラジオシンセサイザに動作可能に関連づけられたいくつかの別個の放射能検出器を有する、方法に関する。この方法は、それぞれの放射能検出器からの放射能データを記録するステップＳ１０と、データ記憶装置からの履歴データにアクセスするステップＳ２０と、記録された放射能データ中の収率低下の前兆を履歴データに基づいて検出するステップＳ３０と、ラジオシンセサイザを用いてトレーサを合成したときの収率を、検出された収率低下の前兆に基づいて予測するステップＳ４０と、予測された収率のレベルに関係した動作を開始するステップＳ５０とを含む。
2021519919.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ラン中の自動ラジオシンセサイザを使用して放射性医薬品を合成する方法であって、前記ラジオシンセサイザが、前記ラジオシンセサイザに動作可能に関連づけられたいくつかの別個の放射能検出器を有し、前記方法が、
−  それぞれの放射能検出器からの放射能データを記録するステップ（Ｓ１０）と、
−  データ記憶装置からの履歴データにアクセスするステップ（Ｓ２０）と、
−  記録された前記放射能データ中の収率低下の前兆を前記履歴データに基づいて検出するステップ（Ｓ３０）と、
−  前記ラジオシンセサイザを用いてトレーサを合成したときの収率を、検出された前記収率低下の前兆に基づいて予測するステップ（Ｓ４０）と、
−  予測された収率のレベルに関係した動作を開始するステップ（Ｓ５０）と
を含む方法。
【請求項２】
前記予測された収率のレベルが所定のしきい値よりも低いときに、前記ラジオシンセサイザからの所望の出力を維持する（Ｓ５２）ための動作を開始することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記自動ラジオシンセサイザが生成収率を有し、前記方法が、前記生成収率よりも少なくとも１０％低くなるように前記所定のしきい値を選択すること（Ｓ５４）をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記生成収率よりも少なくとも１５％低くなるように前記所定のしきい値を選択すること（Ｓ５６）をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記トレーサを合成するときに前記自動ラジオシンセサイザに材料が導入され、
前記動作が、より多くの材料を追加することを含む、請求項２〜４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
開始される前記動作が、ハードウェアの問題および／または定期保守に関係する、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
同じラジオシンセサイザ上での以前のランからのデータを含むように前記履歴データを選択すること（Ｓ２２）をさらに含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
別のラジオシンセサイザ上での以前のランからのデータをさらに含むように前記履歴データを選択すること（Ｓ２４）をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ラジオシンセサイザの外部に配置されたものであるように、好ましくはクラウドベースの実施態様で前記ラジオシンセサイザの外部に配置されたものであるように、前記データ記憶装置を選択すること（Ｓ２６）をさらに含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記履歴データに基づいてモデルを作成すること（Ｓ２８）、および前記収率低下の前兆を、記録された前記放射能データを前記モデルと比較することによって検出することをさらに含む、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
前記ラジオシンセサイザ内に局所データ記憶装置が配置されており、前記方法が、前記局所データ記憶装置に前記モデルを記憶すること（Ｓ２９）をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
収率低下の前兆を検出する前記ステップが、異常を検出すること（Ｓ３２）を含む、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記異常を検出する前記ステップが、
−  収率に対する早期の警告信号を与える挙動を識別するために、以前の多数のランからの履歴データを処理すること（Ｓ３４）
をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
履歴データを処理する前記ステップが、前記以前の多数のランからのデータを特定の点において正規化することをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
異常を検出する前記ステップが、選択された領域に数学的関数を当てはめること（Ｓ３６）、および前記数学的関数をその挙動に基づいて評価することを含む、請求項１２〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記数学的関数が、
ｙ＝１−Ａｅ−λｔ
であるように選択され、
ｙが前記収率、Ａおよびλが定数、ｔが時間であり、前記評価がλの大きさに基づく、
請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
異常を検出する前記ステップが、前記選択された領域における収率の低下を測定すること（Ｓ３８）をさらに含む、請求項１５〜１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
ラン中の自動ラジオシンセサイザを監視するためのコンピュータプログラムであって、少なくとも１つのプロセッサ上で実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１〜１７のいずれか１項に記載の方法を実施させる命令を含むコンピュータプログラム。
【請求項１９】
請求項１８に記載のラン中の自動ラジオシンセサイザを監視するためのコンピュータプログラムを含むコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
ラン中の自動ラジオシンセサイザを使用して医薬品を合成するためのコントローラであって、前記ラジオシンセサイザが、前記ラジオシンセサイザに動作可能に関連づけられたいくつかの別個の放射能検出器を有し、前記コントローラが、
−  それぞれの放射能検出器からの放射能データを記録し、
−  記録された前記放射能データ中の収率低下の前兆を、データ記憶装置からアクセス可能な履歴データに基づいて検出し、
−  前記ラジオシンセサイザを用いてトレーサを合成したときの収率を、検出された前記収率低下の前兆に基づいて予測し、
−  予測された収率のレベルに関係した動作を推奨する
ように構成されたコントローラ。
【請求項２１】
外部に配置されたデータ記憶装置にアクセスするように構成された、請求項２０に記載のコントローラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）および単一光子放射コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）で使用される放射性医薬品（radiopharmaceutical）などの、合成中の放射性医薬品の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＰＥＴおよびＳＰＥＣＴ画像化システムは、病気の検出に使用されることがますます増えており、このような病気（例えば腫瘍学および神経病学の範囲の病気状態）の早期検出および確定診断を提供するのに有用である。例えば、現在、ＰＥＴおよびＳＰＥＣＴ検査の大きな割合が、癌の検出およびアルツハイマー病の早期検出に関係している。これらの病気では、適時の有効な治療を可能にするために早期診断が求められる。
【０００３】
ＰＥＴおよびＳＰＥＣＴ画像処理システムはそれぞれ、患者の組織内における陽電子放射性同位体およびガンマ線放射性同位体の分布に基づいて画像を生み出す。これらの同位体は通常、陽電子放射性同位体、例えば炭素１１、窒素１３、酸素１５もしくはフッ素１８、またはガンマ線放射性同位体、例えばテクネチウム９９ｍを有するプローブ分子を含む放射性医薬品の注入によって患者に投与される。放射性医薬品は、容易に代謝され、または体内で局在し、または体内のレセプタ部位に化学的に結合する。放射性医薬品が所望の部位に局在（例えばレセプタ部位に化学的に結合）した後、ＰＥＴまたはＳＰＥＣＴ画像が生成される。
【０００４】
知られている放射性医薬品の例は、１８Ｆ−ＦＬＴ（［１８Ｆ］フルオロチミジン）、１８Ｆ−ＦＤＤＮＰ（２（１−｛６［（２−［１８Ｆ］フルオロエチル）（メチル）アミノ］２−ナフチル｝エチリデン）マロニトリル）、１８Ｆ−ＦＨＢＧ（９−［４−［１８Ｆ］フルオロ−３−（ヒドロキシメチル）ブチル］グアニンまたは［１８Ｆ］−ペンシクロビル）、１８Ｆ−ＦＥＳＰ（［１８Ｆ］−フルオロエチルスピペロン）、１８Ｆ−ｐ−ＭＰＰＦ（４（２−メトキシフェニル）−１−［２−（Ｎ−２−ピリジニル）−ｐ−［１８ｐ］フルオロベンズアミド］エチルピペラジン）および１８Ｆ−ＦＤＧ（［１８Ｆ］−２−デオキシ−２−フルオロ−Ｄ−グルコース）を含む。
【０００５】
放射性医薬品中の放射性の同位体は、放射性崩壊を示す同位体、例えば陽電子を放射する同位体である。このような同位体は通常、放射性同位体または放射性核種と呼ばれる。例示的な放射性同位体は、１８Ｆ、１２４ｌ、１１Ｃ、１３Ｎおよび１５Ｏを含み、それらの半減期はそれぞれ１１０分、４．２日、２０分、１０分および２分である。放射性同位体の半減期はこのように短いため、対応する放射性医薬品の合成および精製は迅速かつ効率的でなければならない。放射性医薬品に対するいかなる品質管理（ＱＣ）評価も短期間で実施されなければならない。好ましくは、これらのプロセス（すなわち合成、精製およびＱＣ評価）は、放射性医薬品中の放射性同位体の半減期よりも十分に短い時間で完了されるべきである。現在、ＱＣ評価（例えば化学的収率（chemical yield）および化学的純度）は、それらが手作業で実施されることが主な原因で、比較的に長い時間がかかることがある。したがって、高品質の放射性医薬品を所望の量だけ生成するために放射性医薬品の合成および精製が効率的に進んでいることを保証するために、放射性医薬品の合成および精製プロセス中に得られたデータを収集、解析および解釈するためのシステム、構成要素および方法が求められている。この解析から、放射性医薬品の合成および／または精製の前、最中または後に変更を実施して、放射性医薬品の合成中に何らかの欠陥が生じたときにそれらを補正することができる。
【０００６】
この解決策の欠点は、（低い収率を有する）「不良」バッチが生じたときに、それが、絶対プラトー値（absolute plateau value）を使用して検出されることである。したがって、ユーザは、プロセスラン中に収率の低下を防ぐための動作を開始することができない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本開示の目的は、上で識別した当技術分野の欠陥および欠点のうちの１つまたは複数を単独でまたは任意の組合せで軽減、緩和または排除することを追求する方法およびコンピュータプログラムを実行するように構成された方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この目的は、ラン中の自動ラジオシンセサイザ（automated radiosynthesizer）を監視する方法によって達成される。このラジオシンセサイザは、ラジオシンセサイザに動作可能に関連づけられたいくつかの別個の放射能検出器を有し、この方法は、それぞれの放射能検出器からの放射能データを記録するステップと、データ記憶装置からの履歴データにアクセスするステップと、記録された放射能データ中の収率低下の前兆を履歴データに基づいて検出するステップと、ラジオシンセサイザを用いてトレーサを合成したときの収率を、検出された収率低下の前兆に基づいて予測するステップと、予測された収率のレベルに関係した動作を開始するステップとを含む。
【０００９】
利点は、予期しない収率低下が回避されるため、より高いレベルの収率を提供することができることである。
【００１０】
この目的はさらに、ラン中の自動ラジオシンセサイザを監視するための制御システムによって達成され、ラジオシンセサイザは、ラジオシンセサイザに動作可能に関連づけられたいくつかの別個の放射能検出器を有する。この制御システムは、それぞれの放射能検出器からの放射能データを記録し、記録された放射能データ中の収率低下の前兆を、データ記憶装置からアクセス可能な履歴データに基づいて検出し、ラジオシンセサイザを用いてトレーサを合成したときの収率を、検出された収率低下の前兆に基づいて予測し、予測された収率のレベルに関係した動作を推奨するように構成されている。
【００１１】
当業者は、以下の詳細な説明から、さらなる目的および利点を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の例示的な実施形態による、ＰＥＴまたはＳＰＥＣＴ画像化作用剤を生成および使用し、データ収集ファイルデータを抽出するための方法を示す図である。
【図２】例示的な実施形態による、収率ステップを示すデータ収集ファイルデータのプロットである。
【図３】例示的な実施形態による、放射性医薬品生成を監視するためのシステムの概略図である。
【図４】例示的な実施形態による、センサアレイの概略図である。
【図５】（図５Ａ及び図５Ｂ）それぞれ、収率プロキシ（yield proxy）を、標識化（labelling）Δ％およびｔＣ１８における放射能損失の関数として示す図である。
【図６−１】（図６Ａ及び図６Ｂ）標識化反応中の前兆事象を示す図である。
【図６−２】（図６Ｃ）標識化反応中の前兆事象を示す図である。
【図７】（図７Ａ及び図７Ｂ）標識化後のｔＣ１８カートリッジ上でのＦＴＡＧのトラッピング（trapping）中の前兆事象を示す図である。
【図８】プロセスラン中の収率プロット示す図である。
【図９】第１のタイプの異常を強調した、図８の収率プロットの部分を示す図である。
【図１０】バッチブラウザプロセスのフローチャートである。
【図１１】ラン中の自動ラジオシンセサイザを監視するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本明細書に記載された本発明の実施形態は幅広い有用性および応用を有することを当業者は容易に理解するであろう。したがって、本明細書では、例示的な実施形態に関して本発明が詳細に説明されるが、本開示は、実施形態を図解および例示するものであり、例示的な実施形態の権能付与的な開示を提供するためになされたものであることを理解すべきである。本開示が本発明の実施形態を限定すると解釈されること、または、本開示が、そのようないかなる他の実施形態、適合、変形、修正および等価の構成を排除すると解釈されることは、意図されていない。
【００１４】
以下では、本発明の例示的な実施形態による異なる構成および特徴の説明が提供される。それらの構成および特徴は、放射性医薬品および放射性同位体を含む他の化合物または製剤の品質管理のためのシステムおよび方法を提供することに関係することがある。ある名称およびタイプのアプリケーションまたはハードウェアが記載されるが、他の名称およびアプリケーションまたはハードウェアの使用も可能であり、提供される名称は、非限定的な例のみによって可能である。さらに、特定の実施形態が説明されるが、それらの特定の実施形態は例示的かつ非限定的であることが意図されており、加えて、それぞれの実施形態の特徴および機能は、当業者の能力の範囲に含まれるような任意の組合せで組み合わせることができることを理解すべきである。
【００１５】
図は、例示的な実施形態に関連したさまざまな機能および特徴を示す。例示的な単一のブロック、サブシステム、装置または構成要素が示されているが、さまざまな用途または異なる用途環境のために、例示的なそれらのブロック、サブシステム、装置または構成要素を増やすことができる。加えて、それらのブロック、サブシステム、装置または構成要素をさらに組み合わせて、統合されたユニットにすることもできる。さらに、特定の構造またはタイプのブロック、サブシステム、装置または構成要素が示されているが、その構造は、例示的かつ非限定的であることが意図されている。これは、記載された機能を遂行するのに、その構造の代わりに他の構造を使用することができるためである。
【００１６】
本発明の例示的な実施形態は、放射性医薬品の自動合成システムに関する。本明細書において、このようなシステムは、「シンセサイザ」または「ラジオシンセサイザ」とも呼ばれ、「シンセサイザ」または「ラジオシンセサイザ」として使用される。用語「自動（automated）」は、トレーサを生成するための放射性合成（radiosynthesis）動作のある種のステップの遂行を引き起こすように、シンセサイザがプログラムされていることを示す。この合成システムは、ＰＥＴまたはＳＰＥＣＴスキャナとともに使用するための放射性医薬品を生成することができる。例えば、この合成システムを、ベルギー国ＬｉｅｇｅのＧＥ  ＨｅａｌｔｈｃａｒｅのＦＡＳＴｌａｂ（商標）システムとすることができる。本明細書に記載された例でのＦＡＳＴｌａｂシステムの使用は、例示的かつ非限定的であることが意図されている。本明細書に記載された実施形態は、ＧＥ  Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ以外の企業によって製造されたさまざまな合成システムとともに使用することができることを理解すべきである。本明細書における用語「放射性医薬品」、「放射性トレーサ」、「ＰＥＴトレーサ」または「ＳＰＥＣＴトレーサ」の使用は例示的かつ非限定的であることを意味し、および記載された実施形態での１つの用語への言及は他の用語の置換を排除しないこともさらに理解すべきである。さらに、用語「放射能検出器」は、自動シンセサイザに組み込まれた検出機器であって、その検出機器の近くにあるガンマ線源、例えば陽電子放射性同位体からの放射能を検出する検出機器を指す。このような放射能検出器は当技術分野でよく知られている。
【００１７】
本開示は、ラン中のラジオシンセサイザを監視し、ラジオシンセサイザに関連づけられた放射能検出器によって記録された放射能データ中の収率低下の前兆を検出することによって、放射性医薬品を自動合成することに関する。この収率低下の前兆は、ラジオシンセサイザ内でトレーサを合成するときの収率を予測するために使用され、予測された収率のレベルに応じて、収率を向上させるためまたは効率を維持するための動作が推奨される。異なる局所的な製造／合成現場にあるＦＡＳＴｌａｂシンセサイザなどの自動合成装置では性能の変動が観察されているため、本発明は、それぞれの合成装置における合成がその生成ランに対して最適化されることを保証するための方法を提供する。したがって、本開示は、自動ラジオシンセサイザを用いた放射性合成を監視し、収率低下の前兆が検出されたときに動作を推奨するための方法を提供する。ラジオシンセサイザは、ラジオシンセサイザに関連づけられた１つまたは複数の放射能検出器を含む。
【００１８】
限定はされないが、例えば核および蛍光を含む、放射線を放射する全ての化学プロセスが、本明細書に開示された実施形態によって企図される。核用途に関して、実施形態は、限定はされないが、１８Ｆ、１１Ｃ、１４Ｃ、９９ｍＴｃ、１２３ｌ、１２５ｌ、１３１ｌ、６８Ｇａ、６７Ｇａ、１５Ｏ、１３Ｎ、８２Ｒｂ、６２Ｃｕ、３２Ｐ、８９Ｓｒ、１５３Ｓｍ、１８６Ｒｅ、２１０ＴＩ、１１１ｌｎまたはこれらの組合せなどの医療用同位体および対応する放射線特性を含む。好ましい同位体は、ＰＥＴに対して使用される１８Ｆ、１１Ｃ、６８Ｇａなどの同位体を含む。
【００１９】
図１は、本発明の例示的な実施形態による、ＰＥＴまたはＳＰＥＣＴ画像化剤を合成および使用し、データ収集ファイルデータを抽出する方法のフローチャートを示す。図１に示された方法１００は、コンピュータ実施システム（computer implemented system）を含む、さまざまなシステム、構成要素およびサブシステムの１つまたは組合せによって実行または遂行することができる。図１に示されたそれぞれのブロックは、例示的な方法１００において実施される１つもしくは複数のプロセス、方法および／またはサブルーチンを表す。
【００２０】
ブロック１０２で、放射性同位体を生成する。放射性同位体（例えば１８Ｆまたは１１Ｃ）は通常、ＰＥＴ放射性同位体についてはサイクロトロン（例えばＧＥ  ＰＥＴｔｒａｃｅ  ７００サイクロトロン）を使用して、またはＳＰＥＣＴ放射性同位体については（例えば９９ｍＴｃを生成する目的には）ジェネレータ（generator）を使用して生成される。サイクロトロンまたはジェネレータは製造現場に、またはスキャナの近くに置くことができる。サイクロトロンまたはジェネレータを、ＰＥＴまたはＳＰＥＣＴスキャナと一緒に現場に置くと、放射性同位体の輸送時間が最小限に抑えられる。本明細書では「ＰＥＴ」および「ＳＰＥＣＴ」に言及するが、このような例は例示が目的であり、一方への言及は他方への適用を排除しないことを理解すべきである。
【００２１】
ブロック１０４で、放射性同位体を使用して放射性医薬品を合成する。シンセサイザを使用して、放射性同位体を放射性リガンド（radioligand）と結合させる。その結果が放射性医薬品である。シンセサイザは、手動で操作されるものであってもよく、操作が半自動化されたものであってもよく、または全自動であってもよい。例えば、ＧＥ  Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ  ＦＡＳＴｌａｂシステムは全自動シンセサイザである。放射性同位体の放射能からオペレータを守るため、シンセサイザは一般に「ホットセル」内で動作させる。放射性医薬品の合成中に、プロセス中のデータを収集することができる。このデータは、合成プロセスのさまざまな時点における放射能検出器またはセンサの測定値に対応する。データはさまざまな時間間隔で収集され、電子的に記憶することができる。データは、データ収集ファイルの形態で出力または保存することができる。シンセサイザはカセットを使用することができ、カセットは、シンセサイザに嵌合され、放射性医薬品の合成に必要なさまざまな試薬ならび他の機器、例えばシリンジポンプおよびバイアルを含む。カセットは、取外し可能な使い捨てのものとすることができる。カセットは、１種または数種の放射性医薬品の合成をサポートするように構成されていてもよい。
【００２２】
ブロック１０６で、合成された放射性医薬品を分配する。放射性医薬品の用量を、患者投与用およびＱＣ用の収集バイアルに分配する。合成されたバルク放射性医薬品の試料を、ＱＣ試験用のＱＣシステムおよび／またはカセットに直接に分配することができる。ＱＣ試験のシステムおよび方法は、２０１１年８月２２日に出願されたＰＣＴ出願第ＵＳ１１／２０１１／０４８５６４号明細書に示されている。この明細書の内容は、その全体が参照によって本明細書に組み込まれている。
【００２３】
ブロック１０８で、放射性医薬品試料に対する品質管理チェックを遂行する。１回または数回のＱＣチェックを遂行することができる。これらのＱＣチェックは自動化されていてもよい。ＱＣシステムは、試験を遂行するための複数の構成要素を有するカセットを含むものであってもよい。カセットは、ＱＣチェックを実施するためにＱＣシステムに挿入されるように構成されていてもよい。ＱＣシステムは、独立型システムであってもよく、または上述のシンセサイザと統合されていてもよい。シンセサイザからの放射性医薬品用量を分配する。ＱＣチェック用に、１つまたは複数の分配済みバイアルからの試料を選択することができる。それらの試料をＱＣシステムに送ってもよい。あるいは、適切な試料をシンセサイザからＱＣシステムに直接に出力することができるように、ＱＣシステムがシンセサイザに接続または結合されていてもよい。
【００２４】
ブロック１１０で、ＱＣ試験を実施した試料と同じ生成バッチからの用量を患者に投与する。
【００２５】
ブロック１１２で、用量を受け取った患者に対してＰＥＴまたはＳＰＥＣＴスキャンを遂行する。
【００２６】
ブロック１１４で、シンセサイザからデータ収集ファイルを作成する。このファイルは、放射性医薬品の合成中に収集されたデータを含む。このデータ収集ファイルは、本明細書に記載されたとおりにフォーマットされたものとすることができ、本明細書に記載されたとおりのデータを含むものとすることができる。あるいは、このファイルに対して他のフォーマットを使用することもできる。例えば、このファイルを、上述のようなＧＥ  Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ  ＦＡＳＴｌａｂシステムによって作成されたログファイルなどのログファイルとしてもよい。本明細書での用語「データ収集ファイル」または「ログファイル」の使用は、例示的かつ非限定的であることが意図されている。これは、放射性医薬品プロセス中に収集されたデータを含むこのようなデータ収集ファイルに対して使用することができる他の用語が存在するためである。データ収集ファイルは、合成プロセス中の任意の時点で作成することができることを理解すべきである。
【００２７】
データ収集ファイルは、ハードコピーフォーマットで作成すること、および／または電子的に記憶することができる。例えば、データ収集ファイルは、シンセサイザに通信可能に結合されたプリンタなどの出力装置によって印刷されたものとすることができる。あるいは、データ収集ファイルを、電子フォーマットで出力または記憶されたものとすることもできる。例えば、シンセサイザは、電子表示装置を有するものであってもよく、またはデータ収集ファイルを電子フォーマットで表示するためのコンピュータシステムに結合されたものであってよい。データ収集ファイルは、シンセサイザの内部または外部の電子記憶装置を使用して電子的に保存することができる。例えば、シンセサイザは、ランダムアクセスメモリなどの一時的な固体状態記憶装置および／またはフラッシュメモリもしくはハードディスク型記憶装置などのより永続的な固体状態記憶装置を有するものとすることができる。
【００２８】
放射性医薬品の合成１０４においてはステップ１１６からの情報（破線によって示されている）が使用され、この情報は、例えば、限定はされないが、単一バッチ診断（single batch diagnostics）、「収率アドバイザ（yield advisor）」、またはバッチブラウザ処理（batch browser processing）を例示のために示しており、これらについては本明細書でより詳細に説明する。
【００２９】
図１０および１１は、図１のステップ１１６の特定の／代替の実施形態である。
【００３０】
さらに、システムとのユーザ対話を可能にするため、シンセサイザは入力装置を有することができることを理解すべきである。これらの入力装置は、システムに通信可能に結合されていてもよい。例えば、シンセサイザは、ＱＷＥＲＴＹ型もしくは等価のタイプのキーボード、英数字パッド、および／またはポインティング入力装置を有するものであってもよい。入力装置の組合せも可能である。シンセサイザは、コンピュータネットワークに通信可能に結合されていてもよい。例えば、シンセサイザは、ローカルエリアネットワークまたは同様のネットワークに通信可能に結合されていてもよい。シンセサイザは、このようなネットワーク接続を通して、１つもしくは複数の外部コンピュータ、コンピュータシステムおよび／またはサーバに通信可能に結合されていてもよい。いくつかの実施形態では、シンセサイザが、インターネットに通信可能に結合されていてもよい。シンセサイザは、コンピュータネットワークに無線で接続されていてもよく、または有線インタフェースによって接続されていてもよい。シンセサイザは、コンピュータネットワーク上でデータを送受信するものであってもよい。例えば、コンピュータネットワーク上で、データ収集ファイルを別のコンピュータシステムまたはサーバに送信してもよい。この他のコンピュータシステムまたはサーバは、シンセサイザとは地理的に別個の位置に離れて位置していてもよい。
【００３１】
さらに、シンセサイザを、シンセサイザが、１つまたは複数のコンピュータプロセッサ、電源、コンピュータメモリおよびソフトウェアを含むような態様のコンピュータ実施シンセサイザとすることができる。上述のとおり、シンセサイザは、１つまたは複数の外部コンピューティングシステムに通信可能に結合されていてもよい。例えば、シンセサイザは、有線もしくは無線コンピュータネットワーク、または有線ネットワークと無線ネットワークの組合せを通して、外部コンピュータシステムに通信可能に結合されていてもよい。シンセサイザを動作させるため、ならびにデータ収集ファイルからのデータの収集およびデータの解析をシンセサイザに遂行させるためのコマンドを、外部コンピュータシステムが提供してもよい。このコンピュータハードウェアとソフトウェアの組合せが、シンセサイザが自動的に動作すること、ならびにデータのある種の収集、データの解析およびデータから導き出された補正または因子の実施をシンセサイザが遂行することを可能にするものであってもよい。
【００３２】
ブロック１１６で、データ収集を解析する。例示的な実施形態によれば、データ収集ファイルを、本明細書に記載されたとおりに解析する。解析の一部として、データ収集ファイルからある種の因子および情報を集めることができる。これらの因子および情報を使用して、放射性医薬品プロセスを変更、修正および／または調節することができる。例えば、低い収率が示されているために、このデータ解析で、プロセスが効率的に稼動していないと判定されることがある。非限定的な例として、このことが反応槽内の問題を示していることがある。調整または修正を実施することができる。このような調整または修正はオペレータが手動で適用してもよく、またはコンピュータシステムを通して発行されたコマンドに基づいてシンセサイザが自動的に実施してもよい。いくつかの実施形態では、システムが全自動であってもよく、解析を遂行し、プロセスを補正または修正を実施するのに外部からの介入が不要である。
【００３３】
図２は、例示的な実施形態による、ある種の情報、特に収率情報をデータ収集ファイルデータからどのようにして集めることができるのかを示すグラフを示す。図２は、ＦＢＡおよびフルクリクラチド（flucliclatide）の放射性合成の代表的トレースであり、グラフ２００は、放射性医薬品合成プロセスの構成要素のオーバレイを含むプロットを示す。全体の収率２０２は、第１の収率ステップ２０４と第２の収率ステップ２０６の和である。これらの収率値を使用して、プロセス全体の性能を評価し、ならびにプロセスの問題エリアを識別することができる。例示的な実施形態によれば、システムに対して、例示的な収率を有する例示的なまたは「標準」プロセスを決定することができる。例示的なプロセス中に収集された結果として生じたデータ、例えば放射能検出器の測定値がプロットされている。収率は、図２に示されているように決定することができる。例示的な実施形態によれば、放射能検出器Ｎｏ．１は、第四級メチルアンモニウム（ＱＭＡ）カートリッジの近くに位置決めされており、放射能検出器Ｎｏ．２は、反応槽の近くに位置決めされており、放射能検出器Ｎｏ．５は、シリンジまたは生成収集バイアルに通じるプロセスの出口の近くに位置決めされている。
【００３４】
結果として生じたこのプロットは、システムに対する例示的な「フィンガプリント」を形成していることがある。次いで、システムを使用して実行された後続のランを、この例示的なプロセスと比較することができる。このフィンガプリントからの偏差を、上述のようにデータ収集ファイルデータのプロットを通して認識することができる。この比較におけるプロットの解析から、システムおよびそのプロセスの問題を容易に識別し、続いて補正することができる。例示的な実施形態によれば、プロセスの最適なフィンガプリントであるようにトレースがとられた場合、（例えば後続の合成ランからのまたは異なる現場の機器からの）後続のトレースをそれと比較することができる。任意の領域（例えば検出器１、２または５がカバーしている領域）において、後続のトレースのフィンガプリントがかなり（例えば２％超、５％超、１０％超または１５％超）異なる場合、オペレータは（またはシンセサイザは自動的に）、合成のそのステップは適正に進んでいないと診断することができる。例示的な実施形態によれば、第１の収率ステップ２０４および第２の収率ステップ２０６の変動を使用して、プロセスのどこで問題が起こっている可能性があるのか、［１８Ｆ］ベンズアルデヒド（ＦＢＡ）を形成する標識化ステップで起こっているのか、［１８Ｆ］フルシクラチド（fluciclatide）を形成するコンジュゲーション（conjugation）ステップで起こっているのか、または合成プロセスに含まれる何らかの精製ステップとともに起こっているのかを識別することができる。
【００３５】
図３を参照すると、放射性医薬品合成システムの概要を提供するブロック図が示されている。システム１０は、シンセサイザ１２およびコントローラ１４を含み、コントローラ１４は、ユーザインタフェース１６、プロセッサ１８、プログラム記憶ユニット２０、記憶ユニット２２および通信インタフェース２４を有する。シンセサイザ１２は、例えばＧＥ  Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅによって販売されているＦＡＳＴｌａｂ（商標）など、適当な任意の放射性医薬品シンセサイザとすることができる。シンセサイザ１２は、カセット／カートリッジ／チップ上で合成ランを実行するためならびにコントローラ１４に送信されるハードウェアパラメータおよびセンサ出力を測定するためのアクチュエータ、センサおよび通信システムを含む。シンセサイザ１２は、限定はされないがローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）２６を含むネットワークを介してコントローラ１４と通信する。シンセサイザ１２とコントローラ１４との間の通信を提供するために、限定はされないがワイドエリアネットワークすなわちＷＡＮ、例えばインターネットを含む、適当な任意のネットワーク構成を実施することができる。プログラム記憶ユニット２０は、さまざまな放射性医薬品を合成するための対応するそれぞれの放射性医薬品シンセサイザプロセスプログラム、ならびに必要に応じて他のプログラムを記憶している。記憶ユニット２２は、合成ラン中にセンサによって出力された合成ランデータに加えて、限定はされないが、シンセサイザ１２内のさまざまなセンサの対応するそれぞれの基準値／値範囲などの情報を記憶している。シンセサイザ１２によって合成されたそれぞれの放射性医薬品は、対応するセンサの基準値／値範囲の関連セットを有するであろう。これらの基準値／値範囲を、特定の放射性医薬品合成プロセスおよび／またはカセットの「基準フィンガプリント」と考えることができる。基準値／値範囲をコントローラ１４にプログラムし、必要に応じて定期的に更新することができる。コントローラ１４およびシンセサイザ１２はさらに、図４に示されているように、例えばインターネットなどのネットワーク３１を介して、放射性医薬品合成データベースシステム３２から基準値／値範囲を定期的に受け取ることができる。局所または大域データベースシステム上で、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢまたは他の何らかの記憶および処理構成上で、システム３２を維持することができる。適当な任意の通信構成を実施することができる。
【００３６】
上述のとおり、取得されたまたは測定されたそれぞれデータを、取得された「フィンガプリント」と考えることができる。合成ラン中に得られたこの取得されたフィンガプリントを、例えば潜在的に多数の貢献病院、ユーザおよび研究機関を有する局所および／または大域データベース上に維持された、例えば故障モードおよび影響解析（Failure Modes and Effects Analysis）（ＦＭＥＡ）、記憶装置、または他の何らかの匹敵する品質保証システムに送ることができる。いくつかの実施形態では、ＦＭＥＡを、放射性医薬品合成データベースシステム３２内に維持することができる。コントローラ１４は、シンセサイザ１２内または遠隔位置に存在することができる。この実施形態では、シンセサイザ１２が、コントローラ１４から供給されたコマンドおよびデータならびに放射性医薬品合成データベースシステム３２によって提供された情報を処理するためのコントローラ（図示せず）を含む。いくつかの実施形態では、リアルタイム合成監視プロセスを開始するようにコントローラ１４を構成することができ、シンセサイザ内のコントローラ（図示せず）は監視プログラムをランすることができる。
【００３７】
図５Ａには、ＱＭＡ放射能に対するｔＣ１８放射能の収率プロキシが、％で示された標識化Δ（デルタ）の関数として示されている（収率１００％が所望の結果である）。このパラメータは図６Ｂに定義されており、標識化中の収率の低下に関係する。２つの異なる位置（位置１および位置２）における多くのランからの結果を表している図５Ａから、収率と標識化中のΔ％との間に相関関係があることは明らかである。５０によって示された異常値は異なる故障モードを示しており、収率低下の前兆である。この収率低下の前兆に基づいて収率が予測され、収率を維持しまたは向上させる適当な動作を推奨することができる。しかしながら、以下で例示される推奨動作は、予測された収率のレベルに関係する。
【００３８】
図５Ｂには、ＱＭＡ放射能に対するｔＣ１８放射能の収率プロキシが、％で示されたｔＣ１８における放射能損失の関数として示されている（収率１００％が所望の結果である）。このパラメータは図７Ｂに定義されており、トラッピング中の放射能損失に関係する。２つの異なる位置（位置１および位置２）における多くのランからの結果を表している図５Ｂから、収率とｔＣ１８における放射能損失との間に強い相関関係があることは明らかである。高いｔＣ１８損失は通常、低い収率を生じさせる最適ではない標識化を示し、高いｔＣ１８損失は収率低下の前兆である。上述のとおり、この収率低下の前兆に基づいて収率が予測され、収率を維持しまたは向上させる適当な動作を推奨することができる。しかしながら、以下で例示される推奨動作は、予測された収率のレベルに関係する。
【００３９】
図６Ａおよび６Ｂは、標識化反応中の前兆事象を示す。図６Ａは、正規化された放射能を時間の関数として示す、図２と同様のデータ収集ファイルデータのプロットを示す。図２に関して説明したとおり、このグラフを作成するために、異なる放射能センサが使用されている。グラフの６０によって示された領域で標識化が起こり、図６Ｂにはこの部分がより詳細に示されている。標識化中の正規化された放射能の低下は収率低下の尺度であり、これが標識化Δ（デルタ）によって示されており、標識化Δは通常％で示される。上述のとおり、標識化中の収率低下は収率低下の前兆の一例である。
【００４０】
いくつかの実施形態によれば、収率低下の前兆を検出するステップは、異常を検出することを含む。異常を検出するステップは、上述の選択された領域で収率の低下を測定することを含むことができる。さらに、異常は、収率に対する早期の警告信号を与える挙動を識別するために、以前の多数のランからの履歴データを処理することによって検出することができる。異なるランからの履歴データを比較することを可能にするために、履歴データを処理するステップは、以前の多数のランからのデータを特定の点において正規化することをさらに含むことができる。いくつかの実施形態によれば、異常を検出するステップは、選択された領域に数学的関数を当てはめること、および数学的関数をその挙動に基づいて評価することを含む。この例では、領域６０が標識化反応であり、履歴データを評価することによって、この領域６０に対する数学的関数が、
ｙ＝１−Ａｅ−λｔ
であるように選択されることが識別された。上式で、ｙは収率、Ａおよびλは定数、ｔは時間であり、評価はλの大きさに基づく。
【００４１】
大きなλは「強い曲線（strong curve）」に対応し、強い曲線は、良好な収率を有する「正常な」バッチに等しい。したがって、小さなλは低い収率に対応する。図６Ｃは、標識化λを、収率プロキシの関数として示したグラフである。
【００４２】
履歴データから、収率と放射能検出器からのデータとの間の多くの相関関係が識別されることがある。図７Ａおよび７Ｂに関して別の例が示されており、図７Ａおよび７Ｂは、７０によって示された領域における、標識化後のｔＣ１８カートリッジ上での１８Ｆ−フルオロ−テトラアセチル−グルコース（ＦＴＡＧ）のトラッピング中の前兆事象を示している。このトラッピング領域における以前の多数のランからの履歴データを解析することによって、収率に対する早期の警告信号を与える挙動を識別することが可能である。異なるランからの履歴データを比較することを可能にするために、履歴データを処理するステップは、以前の多数のランからのデータを特定の点において正規化することをさらに含むことができる。いくつかの実施形態によれば、異なる解析方法を使用して、前兆事象を識別することができる。これらの解析方法は、限定はされないが、時系列を比較すること、ユークリッド距離を識別すること、クラスタ化などを含む。類似性に基づく方法は、必要なドメイン専門知識（domain expertise）が少なくて済むが、特徴に基づく手法に比べて感度に劣る。
【００４３】
それぞれの谷７１および７２の全「損失」を合計することによって、ｔＣ１８放射能損失の尺度を確立することができる。履歴データの解析の結果は、ｔＣ１８放射能損失が高い場合、これは、劣等な標識化の結果であり、したがって低い収率の結果であるということである。図５Ｂに示されているように、収率と損失は相関している。
【００４４】
図８は、プロセスラン中の長時間収率プロットおよび異常検出曲線を示す。この長時間収率プロットは、生データおよび移動平均（rolling average）（太線）を含む。これらの異常はプロセスラン中の出来事であり、そこでは、放射能の読みが、（以前のプロセスランから収集された履歴データに基づく）予想から外れている。この例では、１つの領域７５が強調されている。いくつかの実施形態によれば、履歴データに基づいてモデルが作成され、収率低下の前兆を検出することが、記録された放射能データをモデルと比較することによって遂行される。
【００４５】
図９は、領域７５の第１のタイプの異常を強調した、図８の収率プロットの部分を示す。放射能の読みを使用して異常を検出し、その結果が、図９の下の曲線である異常検出曲線である。この例では、円７８内の検出された異常が、警告信号を与え、収率がリスクであることを示す前兆事象である。収率を予測することができ、収率のレベルに関係した動作が推奨される。いくつかの実施形態によれば、予測された収率のレベルが所定のしきい値よりも低いときに、ラジオシンセサイザからの所望の出力を維持するための動作が実施される。いくつかの実施形態によれば、自動ラジオシンセサイザが、例えば７５％〜８５％の生成収率を有し、所定のしきい値が、生成収率よりも少なくとも１０％または１５％低い。
【００４６】
収率低下が検出されたときおよびトレーサを合成したときの収率が予測されたときの推奨動作の例を以下に示す。
−  トレーサを合成するときに自動ラジオシンセサイザに材料が導入され、推奨動作は、より多くの材料を追加することを含む。
−  推奨動作は、ハードウェアの問題および／または定期保守（scheduled maintenance）に関係し、例えば、収率が、生成収率よりも１０％または１５％低いレベルなど許容できる所定のレベルよりも低くなる前に、保守が開始される。
【００４７】
収率低下の前兆を検出する任意選択のいくつかの手段がある。第１の選択肢は、「単一バッチ診断」を使用することであり、この選択肢では、偏差を有する挙動が検出される。この偏差を傾向にリンクさせることできる。このことは、図６Ａ、６Ｂ、７Ａおよび７Ｂに関する標識化反応に対して例示されている。例示的な観察は、標識化反応が最適なものではなかったことを含むことがあり、１８Ｆ−ＦＤＧ合成の場合にはこれが低いＦＴＡＧトラッピングの出現を与える。収率は最適にはならないであろう。
【００４８】
このタイプの問題は、多くの場合、以下によって引き起こされる。
１．［１８Ｆ］フッ化物の品質パラメータ
２．ＦＴＡＧトラッピング問題
【００４９】
さらなる動作は、最近の他のバッチに対するチェック性能であることがある。例えば送達ラインの交換を考える。
【００５０】
第２の選択肢は、「収率アドバイザ」を使用することであり、この選択肢では、生データおよび移動平均を含む長期間収率プロットが使用される。この長期間プロットには保守事象を含めることもできる。図８および９に関して示したような自動異常検出を使用して、収率が危険にさらされているとの早期の警告信号を与えることができる。
【００５１】
図１０は、第３の選択肢であるバッチブラウザプロセスのフローチャート８０を示す。フローは８０から始まり、８１で、バッチを選択する。８２に示されているように、クラスタまたは類似のバッチからのデータが使用される場合、フローは８３に進む。一方、そうでない場合にはフローは８４に進み、８４で、選択されたバッチを、選択された日付範囲からの履歴データまたは特定のバッチからの履歴データとオーバレイする。
【００５２】
８３では、選択されたバッチに特有の特徴を指定して、図５Ａの５０によって示されているような類似のバッチのクラスタを見つける。フローは、８３および８４から８５に進み、８５で、結果を見る。第１の選択肢８６によれば、結果は、選択されたバッチクラスタの傾向を示すビュー（view）として提示され、第２の選択肢８７によれば、結果は、バッチが生じたときのタイムラインおよびオーバレイ、例えば保守事象として提示される。
【００５３】
８８で、８５の提示された結果に基づいて、収率低下を防ぐための動作を開始する。
【００５４】
接続性（connectivity）および展開（deployment）に関する異なる考慮事項が企図され、これは、異なるレベルの接続性に反映される。
【００５５】
局所
局所バージョンでは、収率低下の前兆を検出するための異なる選択肢および収率低下の前兆に基づいて収率を予測するのに必要な解析が、ラジオシンセサイザ上にソフトウェアとして局所的にインストールされていなければならない。利点は、現場操作に対する最小限の変更である。しかしながら、欠点は、更新の公開（roll out）がゆっくりであること、および融通性に欠けることである。
【００５６】
クラウド
クラウドベースのバージョンでは、マニュアルデータがウェブベースのインタフェースを用いてアップロードされ、セキュアなデータ記憶装置がクラウドで提供される。クラウドベースの実施態様の利点は、迅速なカスタマイズ、モバイルおよびリモートアクセス、データバックアップ、ならびにデータセットが大きくなったときに新たな特徴を組み込むことができることである。欠点は、システムのユーザに対してセキュリティおよびプライバシーを証明する必要があることである。
【００５７】
図１１は、ラン中の自動ラジオシンセサイザを監視するためのフローチャートを示し、ラジオシンセサイザは、ラジオシンセサイザに動作可能に関連づけられたいくつかの別個の放射能検出器を有する。
【００５８】
収率は、ラジオシンセサイザでトレーサを生成するときの重要なパラメータである。予期しない収率の低下が生じる場合、システムのユーザは、この事象に対して備えることができない。この開示の目的は、収率自体を予測することだけではなく、収率低下の前兆を検出することである。これらの前兆は、根底にある化学的プロセスまたはそのプロセスで使用されるハードウェア構成要素に関連している。
【００５９】
収率は、放射化学合成後に残留した放射能を装置に入った材料の放射能で割ったものと定義することができる。正確な定義はユーザによって異なることがある。大部分のユーザは、収率の変動性が主な課題であると報告しているが、一部の顧客（大規模な商業サプライヤ）に関しては、絶対的な収率が高いことも重要である。効率が低下した場合には、収率の向上を達成する動作を提案することによって、収率を向上させることが重要である。
【００６０】
収率レベルの変動性は、（少なくともＦＤＧに対して）問題を引き起こす。そのため、本請求は、収率の信頼性を向上させる可能性がある。
【００６１】
図１１において、フローはステップＳ１から始まり、ステップＳ１０で、それぞれの放射能検出器からの放射能データを記録する。
【００６２】
ステップＳ２０で、データ記憶装置からの履歴データにアクセスする。いくつかの実施形態によれば、この方法は、同じラジオシンセサイザ上での以前のランからのデータを含むように履歴データを選択することＳ２２をさらに含む。いくつかの実施形態によれば、この方法は、他のラジオシンセサイザ上での以前のランからのデータをさらに含むように履歴データを選択することＳ２４をさらに含む。
【００６３】
いくつかの実施形態によれば、この方法は、ラジオシンセサイザの外部に配置されたものであるように、好ましくはクラウドベースの実施態様でラジオシンセサイザの外部に配置されたものであるように、データ記憶装置を選択することＳ２６をさらに含む。いくつかの実施形態によれば、この方法は、履歴データに基づいてモデルを作成することＳ２８、および収率低下の前兆を、記録された放射能データをモデルと比較することによって検出することをさらに含む。いくつかの実施形態によれば、ラジオシンセサイザ内に局所データ記憶装置が配置されており、この方法が、局所データ記憶装置にモデルを記憶することＳ２９をさらに含む。
【００６４】
ステップＳ３０で、記録された放射能データ中の収率低下の前兆を履歴データに基づいて検出する。いくつかの実施形態によれば、収率低下の前兆を検出するステップが、異常を検出することＳ３２を含む。いくつかの実施形態によれば、異常を検出するステップが、収率に対する早期の警告信号を与える挙動を識別するために、以前の多数のランからの履歴データを処理することＳ３４をさらに含む。いくつかの実施形態によれば、履歴データを処理するステップが、以前の多数のランからのデータを特定の点において正規化することをさらに含む。
【００６５】
いくつかの実施形態によれば、異常を検出するステップが、選択された領域に数学的関数を当てはめることＳ３６、および数学的関数をその挙動に基づいて評価することを含む。いくつかの実施形態によれば、数学的関数が、
ｙ＝１−Ａｅ−λｔ
であるように選択され、ｙが収率、Ａおよびλが定数、ｔが時間であり、評価がλの大きさに基づく。
【００６６】
いくつかの実施形態によれば、異常を検出するステップが、選択された領域における収率の低下を測定することＳ３８をさらに含む。
【００６７】
ステップＳ４０で、ラジオシンセサイザを用いてトレーサを合成したときの収率を、検出された収率低下の前兆に基づいて予測する。ステップＳ５０で、予測された収率のレベルに関係した動作を開始する。自動ラジオシンセサイザの生成収率、すなわち出力生成物中の残留放射能を投入材料の放射能で割ったもの、は通常、７５％〜８５％の範囲にある。しかしながら、この数値は、生成されるトレーサのタイプによって異なることがある。
【００６８】
いくつかの実施形態によれば、この方法が、予測された収率のレベルが所定のしきい値よりも低いときに、ラジオシンセサイザからの所望の出力を維持するＳ５２ための動作を開始することをさらに含む、いくつかの実施形態によれば、自動ラジオシンセサイザが生成収率を有し、この方法が、生成収率よりも少なくとも１０％低くなるように所定のしきい値を選択することＳ５４をさらに含む。いくつかの実施形態によれば、この方法が、生成収率よりも少なくとも１５％低くなるように所定のしきい値を選択することＳ５６をさらに含む。いくつかの実施形態によれば、トレーサを合成するときに自動ラジオシンセサイザに材料が導入され、動作が、より多くの材料を追加することを含む。いくつかの実施形態によれば、開始される動作が、ハードウェアの問題および／または定期保守に関係する。
【００６９】
さらに、シンセサイザに搭載のコンピュータによって、自動ラジオシンセサイザの監視を自動的に遂行することができる。すなわち、本発明はさらに、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供することを企図し、この非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、ラジオシンセサイザを監視するためのステップを遂行するための実行可能プログラムであって、コンピュータ可読プログラムコードの実行によって、プロセッサが、それぞれの放射能検出器からの放射能データを記録し、記録された放射能データ中の収率低下の前兆を、データ記憶装置からアクセス可能な履歴データに基づいて検出し、ラジオシンセサイザを用いてトレーサを合成したときの収率を、検出された収率低下の前兆に基づいて予測し、ラジオシンセサイザの予測された収率のレベルに関係した動作を推奨するステップを遂行するような態様の実行可能プログラムを含む。
【００７０】
本開示は、ラン中の自動ラジオシンセサイザを監視するためのコンピュータプログラムであって、少なくとも１つのプロセッサ上で実行されたときに、その少なくとも１つのプロセッサに、図１１に関して説明した方法を実施させる命令を含むコンピュータプログラムを含む。さらに、本開示は、自動ラジオシンセサイザを監視するためのコンピュータプログラムを含むコンピュータ可読記憶媒体も含む。
【００７１】
本開示はさらに、図３および４に関して説明したように、ラン中の自動ラジオシンセサイザを監視するためのコントローラに関し、このラジオシンセサイザは、ラジオシンセサイザに動作可能に関連づけられたいくつかの別個の放射能検出器を有し、この制御システムは、
−  それぞれの放射能検出器からの放射能データを記録し、
−  記録された放射能データ中の収率低下の前兆を、データ記憶装置からアクセス可能な履歴データに基づいて検出し、
−  ラジオシンセサイザを用いてトレーサを合成したときの収率を、検出された収率低下の前兆に基づいて予測し、
−  予測された収率のレベルに関係した動作を推奨する
ように構成されている。
【００７２】
いくつかの実施形態によれば、この制御システムは、外部に配置されたデータ記憶装置にアクセスするように構成されている。
【符号の説明】
【００７３】
１０  システム
１２  シンセサイザ
１４  コントローラ
１６  ユーザインタフェース
１８  プロセッサ
２０  プログラム記憶ユニット
２２  記憶ユニット
２４  通信インタフェース
２６  ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）
３１  ネットワーク
３２  放射性医薬品合成データベースシステム
【図１】
2021519919.tif 000003
【図２】
2021519919.tif 000004
【図３】
2021519919.tif 000005
【図４】
2021519919.tif 000006
【図５】
2021519919.tif 000007
【図６−１】
2021519919.tif 000008
【図６−２】
2021519919.tif 000009
【図７】
2021519919.tif 000010
【図８】
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【図９】
2021519919.tif 000012
【図１０】
2021519919.tif 000013
【図１１】
2021519919.tif 000014
【国際調査報告】
2021519919.tif 000015
2021519919.tif 000016
2021519919.tif 000017
2021519919.tif 000018