(57)【要約】  本発明は、液体および液体中の少なくとも１つの細胞および／または液体中の少なくとも１つの粒子を含む液体サンプルを検査するための方法に関し、ここで、この方法では、サンプル領域に関する情報を含む少なくとも１つのデータ要素が決定される。この方法は、データ要素が、データ要素に依存する結果を生成するトレーニング済みのアルゴリズムに供給されること、および液体サンプルの少なくとも一部の排出を含む分注プロセスが結果に依存することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
液体（１）および前記液体（１）にある少なくとも１つの細胞（３）および／または前記液体（１）にある少なくとも１つの粒子を有する液体サンプル（２０）を検査するための方法であって、サンプル領域（２）に関する情報を含む少なくとも１つのデータ要素は、前記データ要素が、前記データ要素に依存する結果を生成するトレーニング済みのアルゴリズムに供給されること、および前記液体サンプル（２０）の少なくとも一部の排出を含む分注プロセスは結果に依存することを特徴とする方法によって決定される、方法。
【請求項２】
所定の数の細胞（３）および／または粒子が前記サンプル領域（２）に配置されているかどうかが確認されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ａ．前記所定の数の細胞（３）および／または粒子が前記サンプル領域（２）に配置されている場合、前記データ要素は前記トレーニング済みのアルゴリズムに供給される、および／または
ｂ．前記所定の数の細胞（３）および／または粒子が前記サンプル領域（２）に配置されていない場合、前記データ要素は前記トレーニング済みのアルゴリズムに供給されないことを特徴とする、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ａ．前記サンプル領域に配置された細胞および／または粒子の前記数は、前記トレーニング済みのアルゴリズムまたは別のトレーニング済みのアルゴリズムによって決定される、または
ｂ．前記サンプル領域に配置された細胞および／または粒子の前記数は、前記トレーニング済みのアルゴリズムまたは別のトレーニング済みのアルゴリズムによって決定され、前記所定の数の細胞（３）および／または粒子が前記サンプル領域に配置されているかどうかが確認される、または
ｃ．前記サンプル領域に配置された細胞および／または粒子の前記数は、トレーニングできないアルゴリズムによって決定され、前記所定の数の細胞（３）および／または粒子が前記サンプル領域に配置されているかどうかが確認されることを特徴とする、
請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記データ要素は測定信号または画像信号であることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記データ要素の一部のみが前記トレーニング済みのアルゴリズムに供給されることを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記画像信号から画像が生成されることを特徴とする、請求項５または６に記載の方法。
【請求項８】
ａ．前記画像内の前記細胞（３）および／または前記粒子の位置が決定される、または
ｂ．前記細胞（３）および／または前記粒子を有する画像セクションが決定され、前記画像セクションを含む前記画像信号のその部分のみが前記トレーニング済みのアルゴリズムに供給されることを特徴とする、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記画像は、前記サンプル領域（２）を受け取るディスペンサ（７）または前記サンプル領域（２）を受け取る前記ディスペンサ（７）の一部を示すことを特徴とする、請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記分注プロセスは、分注される前記液体サンプル（２０）の保管場所を決定することを含むことを特徴とする、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
流体排出はドロップオンデマンド動作モードに従って実行されることを特徴とする、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記トレーニング済みのアルゴリズムは人工ニューラルネットワークの一部であり、および／または少なくとも１つの人工ニューラルネットワークを含むことを特徴とする、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
ａ．前記結果は、前記データ要素の少なくとも２つのクラスの１つへの分類に依存する、および／または
ｂ．前記結果は、細胞特性および／または粒子特性の予測、または細胞特性および／または粒子特性の推定値であることを特徴とする、
請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記データ要素が前記アルゴリズムに供給される前に前記アルゴリズムがトレーニングされることを特徴とする、請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
クラスは少なくとも１つのトレーニングデータ要素に割り当てられることを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記トレーニングデータ要素の前記クラス割り当てが、分注される液体サンプルに基づく測定データに依存することを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記アルゴリズムは機械学習によってトレーニングされることを特徴とする、請求項１４から１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
複数の第１のトレーニングデータ要素が決定され、複数の第２のトレーニングデータ要素が決定されることを特徴とする、請求項１４から１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１９】
少なくとも１つの第２のトレーニングデータ要素が各第１のトレーニングデータ要素に割り当てられることを特徴とする、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記第２のトレーニングデータ要素に依存して少なくとも２つのクラスが形成されることを特徴とする、請求項１８または１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記クラスおよび／または前記第１のトレーニングデータ要素および／または前記第２のトレーニングデータ要素が前記アルゴリズムに送信されることを特徴とする、請求項１８から２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記トレーニング済みのアルゴリズムは再トレーニングされることを特徴とする、請求項１から２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記データ要素は、前記サンプル領域に配置された前記細胞の細胞特性に関する情報および／または前記サンプル領域に配置された前記粒子の粒子特性に関する情報を含むことを特徴とする、請求項１から２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
請求項１から２３のいずれか一項に記載の方法を実施するための手段を含む分注装置（６）。
【請求項２５】
ａ．液体サンプル（２０）を排出するためのディスペンサ（７）または
ｂ．液体サンプル（２０）を排出するためのディスペンサ（７）であって、前記サンプル領域（２）は前記ディスペンサ（７）内に配置される、および／または前記ディスペンサ（７）によって排出され得ることを特徴とする、
請求項２４に記載の分注装置。
【請求項２６】
前記サンプル領域（２）の画像を生成するための光学検出装置（８）を特徴とする、請求項２４または２５に記載の分注装置（６）。
【請求項２７】
所定の数の細胞（３）および／または粒子が前記サンプル領域（２）に配置されているかどうかを評価するための評価装置（９）を特徴とする、請求項２４から２６のいずれか一項に記載の分注装置（６）。
【請求項２８】
前記データ要素をクラスに分類するための分類器（１３）を特徴とする、請求項２４から２７のいずれか一項に記載の分注装置（６）。
【請求項２９】
前記分類器（１３）は人工ニューラルネットワークの一部であり、および／または少なくとも１つの人工ニューラルネットワークを含むことを特徴とする、請求項２８に記載の分注装置（６）。
【請求項３０】
前記液体サンプル（２０）を受け取るための前記ディスペンサ（７）および／または容器（４）、および／または廃棄容器（５）を、前記液体サンプル（２０）を受け取るために変位させることができる変位装置（１０）を特徴とし、変位プロセスは前記結果に依存する、請求項２４から２９のいずれか一項に記載の分注装置（６）。
【請求項３１】
前記排出された液体サンプル（２０）を偏向させるための偏向装置および／または前記排出された液体サンプル（２０）を吸引するための吸引装置を特徴とし、偏向プロセスおよび／または吸引プロセスは前記結果に依存する、請求項２４から３０のいずれか一項に記載の分注装置（６）。
【請求項３２】
プログラムがコンピュータ（１２）によって実行されるときに、前記コンピュータに請求項１から２３のいずれか一項に記載の方法を実行させる命令を含むコンピュータプログラム。
【請求項３３】
請求項３２に記載のコンピュータプログラムが格納されているデータキャリア。
【請求項３４】
請求項３２に記載のコンピュータプログラムを送信するデータキャリア信号。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、液体および液体中にある少なくとも１つの細胞および／または液体中にある少なくとも１つの粒子を有する液体サンプルを検査するための方法に関し、ここで、サンプル領域に関する情報を含む少なくとも１つのデータ要素が本法法で決定される。本発明はまた、本方法を実施するための手段を含む分注装置に関する。
【０００２】
本発明はまた、コンピュータプログラム、コンピュータプログラムが格納されるデータキャリア、およびコンピュータプログラムが送信するデータキャリア信号に関する。
【背景技術】
【０００３】
モノクローナル抗体および他のタンパク質などの活性物質は、モノクローナル細胞株の助けを借りて産生されることが先行技術から知られている。これらはすべて単一の親細胞の子孫である細胞の集団である。モノクローナル細胞株の生産が必要なのは、これが、母集団のすべての細胞がほぼ同じゲノムを持って有効成分を生産することを保証する唯一の方法だからである。
【０００４】
モノクローナル細胞株を産生するために、細胞をマイクロタイタープレートの容器に個別に移入する。移入される細胞は、宿主細胞株を遺伝子改変し、これらの改変された細胞を分離することによって産生される。個々の細胞は、例えば、フリージェット圧力法またはピペッティングを使用してマイクロタイタープレートに沈着される。
【０００５】
分注装置を使用して、個々の細胞を沈着させることができる。液滴を容器に排出することができる分注装置は、先行技術から知られている。液滴が排出される前に、液滴中に細胞がないか、あるいは単一または複数の細胞が存在するかどうかを決定するために検査が行われることが知られている。検査の結果に応じて、液滴は容器または廃棄容器に排出される。分注プロセスの後、容器に排出された細胞は、それぞれの容器内で増殖することができる。
【０００６】
既知の分注装置の欠点は、細胞の品質をチェックせずに液滴が容器に排出されることである。したがって、死細胞が容器に導入される可能性がある。これは、対応する容器で細胞培養が行われないため不利であり、これは、容器の数が限られており、処理時間が限られているために不利である。細胞は、容器に分注する前に手動でチェックできるが、これは効率的ではないため、実際には実行されない。
【０００７】
特許文献１は、記録された画像を使用して２枚のガラス板の間にある生体サンプルを分析する分析装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】欧州特許第２０４２８５３Ａ１号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
したがって、本発明の目的は、分注プロセスを改善することである。
【００１０】
この目的は、最初に述べたタイプの方法によって達成され、これは、データ要素が、データ要素に依存する結果を生成するトレーニング済みのアルゴリズムに供給されること、および液体サンプルの少なくとも一部の排出を含む分注プロセスが結果に依存することを特徴とする。
【００１１】
さらに、目的は、方法を実行するための手段を有する分注装置によって達成される。
【００１２】
特に、目的は、サンプル領域に関する情報を含む少なくとも１つのデータ要素を生成するための光学検出装置を用いて、液体および液体中にある少なくとも１つの細胞および／または液体中にある少なくとも１つの粒子を有する液体サンプルを検査する方法を実行する分注装置によって達成され、データ要素がトレーニング済みのアルゴリズムに供給され得ること、特にデータ要素に依存する結果を生成する分注装置の分類器に格納され得ること、および液体サンプルの少なくとも一部の排出を含む分注プロセスは結果に依存することを特徴とする。
【００１３】
本発明による方法は、トレーニング済みのアルゴリズムが、分注プロセスに自動的に影響を与える、すなわち研究室の従業員の関与なしに、予測を行うか、または推定値を決定するという利点を有する。提供されたデータ要素に基づいて、トレーニング済みのアルゴリズムは、例えば、液体とともに排出された細胞がすぐに死滅するかどうかを予測したり、分注される細胞が死細胞であるかどうかを推定したりできる。この知識は、死細胞または死の可能性が高い細胞の容器への分注がこのように簡単な方法で防止されるので有利である。むしろ、そのような細胞が廃棄容器に排出されることを保証することができる。その結果、トレーニング済みのアルゴリズムにより、研究室の作業の効率が向上する。これが可能なのは、分注プロセス中に細胞の品質および／または粒子の品質が考慮されるためである。
【００１４】
分注装置によって排出される液体サンプルは、特に自由に飛ぶ液滴であり得る。あるいは、排出される液体サンプルは、分注装置のディスペンサから排出された後、個々の液滴に崩壊する液体ジェットであり得る。分注装置は、液滴発生器であり得る。分注された液体の容量は、１ｐｌ（ピコリットル）から５０ｎｌ（ナノリットル）の範囲である。
【００１５】
排出された液体サンプルは、細胞および／または粒子を含まない可能性がある。あるいは、排出された液体サンプルは、単一の細胞および／または単一の粒子を含み得る。あるいは、排出された液体サンプルは、複数の単一の細胞および／または複数の単一の粒子を含み得る。
【００１６】
液体サンプルの液体は、細胞増殖を助長する組成を有することができる。粒子はガラスビーズまたはポリマービーズであり得、細胞と実質的に同じ体積を有する。細胞は生物学的細胞であり、特に細胞は自律的に生殖および自己保存が可能な生命の最小単位である。
【００１７】
トレーニング済みのアルゴリズムは、学習した知識に基づいて、提供されたデータ要素などのデータを評価できるアルゴリズムである。データを評価できるようにするには、最初に以下で詳細に説明するトレーニングをアルゴリズムに受けさせる必要がある。トレーニングでは、アルゴリズムは例を使用して学習し、学習フェーズが終了した後にそれらを一般化できる。これは、アルゴリズムが暗記によって例を学習するのではなく、トレーニングデータのパターンや規則性を認識することを意味する。これにより、アルゴリズムはデータ要素などの未知のデータを評価することもできる。
【００１８】
特定の実施形態では、所定の数の細胞および／または粒子がサンプル領域に配置されているかどうかを確認することができる。特に、分注装置の評価装置を使用して、単一の細胞および／または単一の粒子がサンプル領域に配置されているかどうかを決定することができる。さらに、評価装置を使用して、サンプル領域に細胞および／または粒子がないかどうかを決定することができる。代替的または追加的に、評価装置を使用して、複数の細胞および／または１つの粒子がサンプル領域に配置されているかどうかを決定することができる。
【００１９】
代替的または追加的に、サンプル領域に配置された細胞および／または粒子の数は、トレーニング済みのアルゴリズムによって決定することができる。さらに、アルゴリズムは、所定の数の細胞および／または粒子がサンプル領域に配置されているかどうかを確認することができる。
【００２０】
代替的に、サンプル領域に配置された細胞および／または粒子の数は、別のトレーニング済みのアルゴリズムによって決定することができる。さらに、他のトレーニング済みのアルゴリズムを使用して、所定の数の細胞および／または粒子がサンプル領域内に含まれているかどうかを確認することができる。他のトレーニング済みのアルゴリズムによる決定および／またはテストの結果は、トレーニング済みのアルゴリズムに送信することができる。
【００２１】
サンプル領域に少なくとも１つの細胞および／または少なくとも１つの粒子があるかどうかを確認することにより、次のステップで分注される液体サンプルまたは次のステップで分注される液体に特定の数の細胞および／または粒子が配置されているかどうかがわかる。特に、分注される液滴または複数の液滴の中に、細胞がないか１つ以上配置されているか、および／または粒子がないか１つ以上が配置されているかどうかがわかる。
【００２２】
サンプル領域にある細胞および／または粒子の数を知ることには、この情報を、データ要素をトレーニング済みアルゴリズムに供給するかどうかを決定するために使用できるという利点もある。特に、サンプル領域に単一の細胞および／または単一の粒子がある場合、データ要素はトレーニング済みのアルゴリズムに供給される。これは、単一の細胞および／または単一の粒子のみが容器に含まれている場合、さらなる調査に有利であるために行われる。したがって、単一の細胞および／または単一の粒子のみが配置された液体サンプルのみが容器に供給される。容器はマイクロタイタープレートの一部とすることができる。
【００２３】
代替的に、サンプル領域に配置された細胞および／または粒子の数は、トレーニングすることができないアルゴリズムによって決定することができる。これは、アルゴリズムが細胞および／または粒子の数を決定するために複雑なトレーニングフェーズが必要ないという利点を提供する。
【００２４】
サンプル領域に細胞および／または粒子が含まれていない場合、またはサンプル領域に所定の数の細胞および／または粒子が含まれていない場合、データ要素はトレーニング済みアルゴリズムに供給され得ないか、トレーニング済みアルゴリズムは、結果を決定するためのデータ要素のさらなる処理を終了する。これは、トレーニング済みのアルゴリズムが使用されるだけであり、および／またはサンプル領域が液体中に単一の細胞および／または単一の粒子を含む場合にのみデータ要素がさらに処理されるため、計算の労力が軽減されるという利点を提供する。この場合、液体サンプルは廃棄容器に排出され得る。
【００２５】
データ要素は、サンプル領域に関する１つまたは複数の情報を含むことができる。特に、データ要素は、測定信号または光信号または画像信号であり得る。データ要素は、サンプル領域の液体中に配置された細胞の細胞特性および／またはサンプル領域の液体中に配置された粒子の粒子特性に関する少なくとも１つの情報を含むことができる。
【００２６】
さらなる実施形態では、画像は、画像信号から生成することができる。分注装置は、サンプル領域の画像を生成するために使用されるカメラなどの光学検出装置を有することができる。複数のデータ要素、特に複数の画像信号が決定されると、特に時間的にずらされると、複数の画像を生成することができる。特に、画像は、サンプル領域を受け取る分注装置のディスペンサ、またはサンプル領域を受け取るディスペンサの一部を示すことができる。特に、画像は、ディスペンサの排出チャネルまたは排出チャネルの一部を示すことができる。データ要素、特に画像信号には、画像を生成するために必要なすべての情報が含まれている。
【００２７】
ディスペンサを使用して、液体サンプルを排出できる。特に、サンプル領域は、ディスペンサによって排出されるか、または排出され得る。
【００２８】
画像は、明視野画像または蛍光画像または暗視野画像または位相コントラスト画像であり得る。複数の画像が同じ細胞を示すことは可能だが、異なる角度からおよび／または異なる時間のものである。
【００２９】
データ要素の一部のみがトレーニング済みのアルゴリズムに供給され得る。この場合、細胞および／または粒子を含む画像セクションを決定することができる。画像セクションを構成する画像信号のその部分のみが、トレーニング済みのアルゴリズムに供給され得る。これは、トレーニング済みのアルゴリズムが画像信号全体を検査する必要がなく、画像セクションを含む画像信号のその部分のみを検査するだけでいいという利点を提供する。これにより、計算の労力が軽減される。代替的または追加的に、所定の数の細胞および／または粒子がサンプル領域に含まれる場合にのみ、データ要素をトレーニング済みのアルゴリズムに供給することができる。サンプル領域に単一の細胞および／または単一の粒子が含まれている場合、データ要素をトレーニング済みのアルゴリズムに供給することができる。
【００３０】
サンプル領域および／または画像における細胞および／または粒子の位置を決定することができる。これは、別のアルゴリズムによって発生する可能性がある。細胞および／または粒子の位置は、生成された画像を評価することによる簡単な方法で決定することができる。画像内の細胞および／または粒子の位置がわかった後、上記の画像セクションを生成することができる。画像セクションは、細胞および／または粒子を完全に含むことができる。画像セクションは、所定のサイズを有することができる。
【００３１】
特定の実施形態では、分注プロセスはまた、分注される液体サンプル、特に液滴の保管場所を決定することを含むことができる。したがって、例えば、死細胞が廃棄容器に排出される一方で、生細胞が異なる容器に排出されることを簡単な方法で保証することができる。保管場所が決まった後、液体サンプルを容器または廃棄容器に分注することができる。
【００３２】
サンプルの排出は、ドロップオンデマンドの動作モードに従って実行できる。この場合、分注装置は、連続的ではない個別のサンプル排出を提供する。ドロップオンデマンド動作モードを実施するために、分注装置は、例えば、圧電的に動作するアクチュエータとすることができる作動手段を有することができる。ディスペンサは、作動手段によって作動させることができるセクション、特に機械的膜を有することができる。作動手段が作動されると、液体サンプル、特に液滴がディスペンサから排出される。
【００３３】
トレーニング済みのアルゴリズムは、人工ニューラルネットワークの一部であり得、および／または人工ニューラルネットワークは、トレーニング済みのアルゴリズムの一部であり得る。これにより、細胞および／または粒子を廃棄容器または容器のどちらに分注するかを特に簡単な方法で決定することが可能になる。人工ニューラルネットワークは、ニューロンと呼ばれ、かつネットワークアーキテクチャのレイヤに配置された個々の情報処理ユニットの集合であると理解されている。
【００３４】
特定の実施形態では、アルゴリズムは、上記のようにデータ要素から生成することができる画像を分類するための畳み込みニューラルネットワークであり得る。ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれる。畳み込みニューラルネットワークは、少なくとも１つの畳み込み層、少なくとも１つの隠れ層、および少なくとも１つの完全にネットワーク化された層で構成される。
【００３５】
ニューラルネットワークの代わりに、別のトレーニング可能なアルゴリズムを提供することもできる。アルゴリズムは、サポートベクターマシン（例えば、２ノルムＳＶＭ）、線形回帰、ブースティングネットワーク、確率的ブースティングツリー、線形判別分析、関連性ベクトルマシン、ランダムフォレスト法、最近傍法、またはそれらの組み合わせとすることができる。
【００３６】
トレーニング済みのアルゴリズムの結果は、データ要素の少なくとも２つのクラスの１つへの分類に依存し得る。クラスは、細胞特性や粒子特性に依存し得る。データ要素をクラスに分類することにより、細胞特性および／または粒子特性の予測が行われるか、または細胞特性および／または粒子特性の推定値が決定される。推定値は、例えば、細胞が死んでいるかどうかの確率値、または細胞および／または粒子の直径の推定値であり得る。したがって、結果は、細胞特性および／または粒子特性の予測、あるいは細胞特性および／または粒子特性の推定値であり得る。
【００３７】
細胞特性は、細胞型、細胞の生産性、遺伝子型または表現型、細胞周期の状態、および／または細胞の状態であり得る。クラスは、それぞれの細胞特性を指定する。したがって、細胞特性が細胞の状態である場合、１つのクラスは「生細胞」に関係し、別のクラスは「死細胞」に関係し得る。代替的または追加的に、細胞が染色されているかどうか、または細胞が無傷であるかどうかに依存するクラスが考えられる。さらに、遺伝子発現またはタンパク質産生、特に特定のタンパク質の高低が可能か存在するか、または細胞が急速にまたはゆっくりと成長または分裂するかどうかに依存するクラスが考えられる。さらに、その後の分子分析で高品質の結果が得られる可能性が高いか低いかによって分類が行われるクラスが考えられる。そのような分子分析は、例えば、ゲノム全体またはゲノムの一部、および／またはトランスクリプトーム全体または個々の分注された細胞のトランスクリプトームの一部の配列決定であり得る。
【００３８】
トレーニング済みのアルゴリズムは、生成された画像に学習された知識を適用することによって、細胞特性および／または粒子特性の予測を行い、および／または細胞特性および／または粒子特性を推定することができる。例えば、トレーニング済みのアルゴリズムを使用することにより、図に示されている細胞が死んでいるか生きているかを推定することができる。これにより、アルゴリズムを使用して、分離後にコロニーに成長する生細胞の数を最大化できる。
【００３９】
データ要素は、分類器によってクラスに分類できる。分類器は、人工ニューラルネットワークの一部とすることができ、および／または人工ニューラルネットワークは、分類器の一部とすることができる。
【００４０】
特定の実施形態では、データ要素がアルゴリズムに供給される前に、アルゴリズムをトレーニングプロセスでトレーニングすることができる。アルゴリズムは、機械学習を使用してトレーニングできる。トレーニングプロセスの目的は、供給されたデータ要素を評価できるようにする知識を習得することである。機械学習では、知識は経験から人工的に生成される。これは、以下で説明するように、大量のトレーニングデータをアルゴリズムに供給することによって実現される。
【００４１】
アルゴリズムに供給する前に、少なくとも１つのクラスを個々のトレーニングデータ要素に割り当てることができる。個々のトレーニングデータ要素のそれぞれのクラスへの割り当ては、測定データに基づくことができる。測定データは、単一の細胞および／または単一の粒子を有する、分注装置から排出された液体サンプルに基づくことができる。
【００４２】
トレーニングプロセス中に、複数の第１のトレーニングデータ要素および複数の第２のトレーニングデータ要素を最初に決定することができる。第１のトレーニングデータ要素には、それぞれサンプル領域に関する少なくとも１つの情報を含めることができる。第２のトレーニングデータ要素にはそれぞれ、細胞特性および／または粒子特性に関する少なくとも１つの情報を含めることができる。少なくとも１つの第２のトレーニングデータ要素を第１のトレーニングデータ要素に割り当てることができる。
【００４３】
第１のトレーニングデータ要素は、サンプル領域および／または液体サンプルがディスペンサ内にあるときに決定することができる。あるいは、ディスペンサがサンプル領域および／または液体サンプルを排出したとき、ならびにサンプル領域および／または液体サンプルが容器内にあるときに、第１のトレーニングデータ要素を決定することができる。
【００４４】
第２のトレーニングデータ要素は、第１のトレーニングデータ要素が決定された後、時系列で決定することができる。第２のトレーニングデータ要素は、好ましくは、液体サンプルおよび／またはサンプル領域が容器に排出された後に決定される。第２のトレーニングデータ要素の決定、特に細胞特性および／または粒子特性の測定は、特に液体サンプルが容器に排出された後、所定の期間後、特に数日後に実行することができる。第２のトレーニングデータ要素が決定された後、少なくとも１つの第２のトレーニングデータ要素を各第１のトレーニングデータ要素に割り当てることができる。割り当ては、例えばコンピュータプログラムを介して自動化することも、研究室の従業員が実行することもできる。
【００４５】
第１のトレーニングデータ要素から多数の画像を生成することができる。細胞の状態、細胞型など、少なくとも１つの細胞特性を各画像に割り当てることができる。
【００４６】
トレーニングプロセス中に、少なくとも２つのクラスを形成することもできる。クラスは、第２のトレーニングデータ要素に依存し得る。特に、クラスは細胞特性および／または粒子特性に依存し得る。したがって、異なる細胞型に対して異なるクラスが形成されること、および／または細胞状態に応じて異なるクラスが形成されることが考えられる。クラスは手動で作成することができる。または、クラスを自動的に作成することもできる。クラスが形成された後、個々の第２のトレーニングデータ要素をそれぞれクラスに割り当てることができる。
【００４７】
第１のトレーニングデータ要素、第２のトレーニングデータ要素およびそれらの第１のトレーニングデータ要素への割り当て、および形成されたクラスは、アルゴリズムをトレーニングするためのアルゴリズムに供給される。トレーニングの目的は、アルゴリズムが第１のトレーニングデータ要素と第２のトレーニングデータ要素との間の既存のパターンおよび／または原理を認識することであり、それにより、アルゴリズムは、将来供給されるデータ要素を分類することができる。したがって、細胞特性および／または粒子特性は、対応するクラスのデータ要素の分類を使用して、研究室で容易に予測または推定することができる。
【００４８】
トレーニング済みのアルゴリズムは再トレーニングできる。一方では、これは、アルゴリズムが以前にトレーニングされた細胞型とは異なる形態など、異なる特性を有する細胞型が使用される場合に役立つ。一方、これは、例えば、細胞の状態に依存するクラスのみが第１のトレーニングプロセスで形成され、別の細胞特性による分類が必要な場合に役立つ。第２の細胞特性による分類が可能であるように、例えば、細胞型に依存するクラスが形成される第２のトレーニングプロセスを実行しなければならない。２つのトレーニングプロセスを実行した後、アルゴリズムは、細胞型と細胞増殖の異なる細胞に従ってデータ要素を分類できる。
【００４９】
分注装置は、液体サンプルを受け取るためのディスペンサおよび／または容器、および／または液体サンプルを受け取るための廃棄容器を液体サンプルを受け取るために変位させることができる変位装置を有することができ、変位プロセスは結果、特にデータ要素の分類に依存している。例えば、変位装置は、例えば、死細胞が分類されるクラスにデータ要素が分類されている場合、液体サンプルが廃棄容器に排出されるようにディスペンサを変位する。
【００５０】
さらに、ディスペンサおよび／または容器および／または廃棄容器は、細胞および／または所定の数の細胞および／または粒子が排出された液体サンプルに含まれていない場合に、液体サンプルが廃棄容器に排出されるように、変位装置によって変位され得る。対照的に、単一の細胞および／または単一の粒子が液体中に配置されている場合、排出された液体は容器に排出され得る。
【００５１】
分注装置は、偏向および／または吸引装置を有することができる。偏向装置は、排出された液体サンプル、特に排出された液滴を偏向させるために使用される。吸引装置は、排出された液体サンプル、特に排出された液滴を吸引するために使用される。排出された液体サンプルは、偏向され、および／または廃棄容器に吸引され得る。あるいは、排出された液体サンプルは、容器、特にマイクロタイタープレートの容器に分注され得る。
【００５２】
偏向および／または吸引は、排出された液体サンプルが容器、特にマイクロタイタープレートの容器に入る前に起こり得る。排出された液体中に細胞および／または粒子が配置されていない場合、排出された液体サンプルは、偏向および／または吸引され得る。あるいは、液体に配置された細胞および／または粒子の数が所定の値よりも多い場合、特に１より大きい場合、排出された液体は偏向および／または吸引され得る。
【００５３】
さらに、偏向および／または吸引は、トレーニング済みのアルゴリズムの結果に依存し得る。特に、偏向および／または吸引は、データ要素が分類されたクラスに依存し得る。例えば、死細胞が分類されるクラスにデータ要素が分類される場合、偏向および吸引装置が作動されて、排出された液体サンプルが偏向および／または吸引される。
【００５４】
プログラムがコンピュータによって実行されるときに、コンピュータに本発明による方法を実行させるコマンドを含むコンピュータプログラムは特に有利である。本発明によるコンピュータプログラムが格納されているデータキャリアも有利である。さらに、本発明によるコンピュータプログラムを送信するデータキャリア信号は有利である。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
本発明の主題は図に概略的に示され、同じ要素または同じ効果を有する要素は、大部分は同じ参照記号を備えている。図は以下のとおりである。
【図１】本発明による分注装置を示す。
【図２】本発明による分注装置のディスペンサの一部の拡大図を示す。
【図３】アルゴリズムをトレーニングするためのトレーニングプロセスのシーケンスを示す。
【図４】トレーニング済みのアルゴリズムによって液体サンプルを検査するための方法シーケンスを示す。
【発明を実施するための形態】
【００５６】
図１は、液体サンプル２０を排出するためのディスペンサ７を有する本発明による分注装置６を示している。液体サンプル２０は、液体１および液体１内に配置された少なくとも１つの細胞３、および／または液体１内に配置された少なくとも１つの粒子を有する。さらに、分注装置６は、ディスペンサ７の排出チャネル１６の少なくとも一部を光学的に検出するための光学検出装置８を有する。ディスペンサ７は、液体サンプル２０が配置および／または導入される流体チャンバ１５を有することができる。液体チャンバ１５は、排出チャネル１６に流体的に接続されている。
【００５７】
光学検出装置８は、排出チャネル１６の少なくとも一部の画像を生成するためのカメラなどの撮像装置（図示せず）と、光を誘導するためのさらなる光学的要素（図示せず）とを有する。画像を生成するために、排出チャネル１６の少なくとも一部は照明光１７によって照明され、排出チャネル１６の少なくとも一部から発する検出光１８は、光学検出装置８によって検出される。撮像装置は、検出された検出光１８に基づいて、排出チャネル１６の少なくとも一部の画像を生成する。
【００５８】
光学検出装置８は、コンピュータ１２の評価装置９に電気的に接続されている。評価装置９は、生成された画像に基づいて、排出チャネル１６の少なくとも一部に含まれる細胞３および／または粒子の数を決定することができる。
【００５９】
コンピュータ１２は、評価装置９に電気的に接続された分類器１３を有する。分類器１３は、人工ニューラルネットワークの一部であり、および／または人工ニューラルネットワークを有する。分類器１３には、光学検出装置８によって生成された画像が生成された後に結果を生成するアルゴリズムが格納されている。
【００６０】
さらに、コンピュータ１２は、制御装置１４を有する。分類器１３からの結果に基づいて、制御装置１４は、ディスペンサ７の分注プロセスを制御する。制御装置１４は、変位装置１０に電気的に接続されている。変位装置１０は、液体サンプル２０が所望の保管場所に排出され得るように、ディスペンサ７および／または容器４および／または廃棄容器５を変位することができる。
【００６１】
さらに、制御装置１４は、分注装置６および／または吸引装置１１の偏向を制御することができる。制御装置１４は、細胞３および／または粒子が液体１に配置されていない場合、または複数の細胞３および／または複数の粒子が液体１に配置されている場合に、分注された液体サンプル２０が偏向および／または吸引されるように、偏向および／または吸引装置１１を制御することができる。
【００６２】
この場合、制御装置１４は、分類器１３の結果に応じて、変位装置１０および／または偏向および／または吸引装置１１を制御することができる。
【００６３】
図１は、ディスペンサ７が液体サンプル２０、特に死細胞３を含む液滴を排出した状態を示している。排出された液体サンプル２０は、廃棄容器５に排出される。
【００６４】
分注装置６は、ディスペンサ７を作動させるためにディスペンサ７のセクションに押し付けられる作動手段１９を有する。液体サンプル２０、特に液滴は、作動手段１９がディスペンサ７のセクションを押すときに排出される。作動手段１９および光学検出装置８は、ディスペンサ７に対して互いに反対側にある。ディスペンサ７は、少なくとも部分的に透明な材料からなるので、排出チャネル１６の少なくとも一部は、光学検出装置８によって検出することができる。
【００６５】
図２は、ディスペンサ７の一部の拡大図を示している。特に、図２は、図１の破線で示される排出チャネル１６の領域Ａの拡大図を示している。
【００６６】
排出チャネル１６は、液体サンプル２０の液体１で完全に満たされている。この場合、図２の破線で示される排出チャネル１６のその部分のみが、光学検出装置８によって見られる。液体サンプル２０のサンプル領域２は、破線で示されるディスペンサ７の排出チャネル１６の部分に配置されている。分注プロセス中、液体サンプル２０は、展開方向Ｒに沿って排出される。排出チャネル１６は、流体チャンバ１５の端部から離れたその端部にノズル形状の端部を有する。
【００６７】
ディスペンサ７から液体サンプル２０が排出されなくても、排出チャネル１６の一部に配置された細胞３は、重量により、流体チャンバ１５とは反対側のノズル形状の端部の方向に移動する。
【００６８】
図３は、アルゴリズムをトレーニングするためのトレーニングプロセスのシーケンスを示している。アルゴリズムは分類器１３に格納されている。第１のトレーニングデータ要素は、第１のトレーニングステップＴ１で決定される。第１のトレーニングデータ要素には、サンプル領域２に関する情報が含まれている。第１のトレーニングデータ要素は、光学検出装置８によって決定され、画像は、光学検出装置８の第１のトレーニングデータ要素から生成される。この図は、少なくとも、サンプル領域２を受け取る排出チャネル１６のその部分を示している。
【００６９】
第１のトレーニングデータ要素が決定された後、分注される液体サンプル２０が単一の細胞３および／または単一の粒子を有する場合、液体サンプル２０は、ディスペンサ７によってマイクロタイタープレートの容器４に排出される。次に、別の第１のトレーニングデータ要素が再度決定され、さらなる画像が生成され、液体サンプル２０がマイクロタイタープレートのさらなる容器に排出される。このプロセスは数回繰り返される。第１のトレーニングステップＴ１の終わりに、単一の細胞３および／または単一の粒子を有する液体１がマイクロタイタープレートの各容器４に配置され、どの細胞３がどの容器４に配置されているかが知られている。
【００７０】
第１のトレーニングデータ要素が決定された後、第２のトレーニングデータ要素は、第２のトレーニングステップＴ２で決定される。この目的のために、容器４にある細胞３の少なくとも１つの細胞特性および／または粒子特性が測定される。特に、個々の容器４内で細胞３がどれだけ速く成長するかを測定することができ、したがって、細胞状態について結論を導き出すことができ、および／またはどの細胞型が容器４に含まれるかを決定することができる。これは、液体サンプル２０、したがって細胞３が含まれるすべての容器について繰り返される。第２のトレーニングデータ要素は、液体サンプル２０が容器４に排出された数日後に決定することができる。顕微鏡および／または自動プレートリーダーを使用して、細胞特性および／または粒子特性を測定することができる。
【００７１】
第３のトレーニングステップＴ３では、少なくとも２つのクラスが形成される。クラスは、第２のトレーニングデータ要素、特に細胞特性および／または粒子特性に依存する。例えば、細胞特性は細胞型とすることができるため、細胞型の個々のクラスは互いに異なる。あるいは、細胞特性を細胞の状態として、細胞が死んでいるか生きているかでクラスが互いに異なるようにすることもできる。クラスが形成された後、第２のトレーニングデータ要素はそれぞれ少なくとも１つのクラスに割り当てられる。あるいは、第３のトレーニングステップＴ３は、第１および／または第２のトレーニングステップＴ１、Ｔ２の前に実行することができる。
【００７２】
第４のトレーニングステップＴ４では、少なくとも１つの第２のトレーニングデータ要素が各第１のトレーニングデータ要素に割り当てられる。特に、少なくとも１つの細胞特性および／または粒子特性が、サンプル領域２の各画像に割り当てられる。したがって、第４のトレーニングステップＴ４では、第１のトレーニングデータ要素が第２のトレーニングデータ要素にリンクされている。したがって、アルゴリズムは、第１のトレーニングデータ要素と第２のトレーニングデータ要素との間の関係を認識できるので、このリンクは有利である。例えば、細胞特性「生細胞」は、第２のトレーニングステップＴ２で実行された測定が、それぞれの容器内の細胞が死んでおらず、したがって細胞増殖が行われていることを示したすべての第１のトレーニングデータ要素に割り当てることができる。
【００７３】
第５のトレーニングステップＴ５において、クラスが形成され、第１のトレーニングデータ要素、第２のトレーニングデータ要素、およびそれらの第１のトレーニングデータ要素への割り当てが、機械学習によって分類器をトレーニングするために使用される。アルゴリズムは、送信された情報を使用して、第１のトレーニングデータ要素と第２のトレーニングデータ要素との間の少なくとも１つのパターンおよび／または規則性を認識する。トレーニングプロセスが完了すると、トレーニング済みのアルゴリズムが利用可能になる。これは、トレーニング済みのアルゴリズムが、提供されたデータ要素に学習した知識を適用して、データ要素のみを使用して、細胞特性および／または粒子特性の予測または推定を行うことができることを意味する。
【００７４】
これについては、図４を参照して詳しく説明する。図４は、トレーニング済みのアルゴリズムによって液体サンプル２０を検査するための方法シーケンスを示している。第１の方法ステップＳ１において、データ要素は、光学検出装置８によって決定される。さらに、第１の方法ステップＳ１において、光学検出装置８は、サンプル領域２を含む決定されたデータ要素から画像を生成する。
【００７５】
第２の方法ステップＳ２において、不完全な部分が画像から除去される。
【００７６】
第３の方法ステップＳ３において、評価装置９は、サンプル領域２が所定の数の細胞３および／または粒子を含んでいるかどうかを確認する。これは、独自のアルゴリズムを使用して行われる。特に、評価装置９は、サンプル領域２が正確に１つの単一細胞３および／または１つの単一粒子を含んでいるかどうかを確認する。
【００７７】
サンプル領域２が単一の細胞３および／または単一の粒子を含んでいると決定された場合、画像内の細胞３および／または粒子の位置は、第４の方法ステップＳ４において決定される。続いて、第５の方法ステップＳ５において、細胞３および／または粒子を完全に含む画像セクションが生成される。
【００７８】
画像セクションを含む画像信号は、第６の方法ステップＳ６においてトレーニング済みのアルゴリズムに送信される。第７の方法ステップＳ７において、トレーニング済みのアルゴリズムは、供給された画像セクションに基づいて結果を生成する。結果は、トレーニング済みのアルゴリズムに格納されているクラスの１つへのデータ要素、特に画像の分類に依存する。クラスは細胞特性および／または粒子特性に依存するため、細胞特性および／または粒子特性の予測は、画像をクラスの１つに分類することによって行われる。画像は、分類器１３によってクラスの１つに分類される。
【００７９】
第７の方法ステップＳ７において、制御装置１４は、結果、特にデータ要素のクラスへの分類に従って、変位装置１０および／または偏向および／または吸引装置１１を制御する。
【００８０】
第３の方法ステップＳ３において、液体サンプル中に細胞３および／または粒子が存在しない、および／または細胞３および／または粒子の数が１より大きいと決定された場合、方法ステップＳ３からＳ６はとばされ、液体サンプル２０は、第７の方法ステップＳ７において、廃棄容器５に排出される。
【符号の説明】
【００８１】
１  液体
２  サンプル領域
３  細胞
４  容器
５  廃棄容器
６  分注装置
７  ディスペンサ
８  光学検出装置
９  評価装置
１０  変位装置
１１  偏向および／または吸引装置
１２  コンピュータ
１３  分類器
１４  制御装置
１５  流体チャンバ
１６  排出チャネル
１７  照明光
１８  検出光
１９  作動手段
２０  液体サンプル
Ｒ  展開方向
Ｔ１−Ｔ５  第１から第５のトレーニングステップ
Ｓ１−Ｓ８  第１から第８の方法ステップ
【図１】
2021524265.tif 000003
【図２】
2021524265.tif 000004
【図３】
2021524265.tif 000005
【図４】
2021524265.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】令和3年2月26日(2021.2.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
液体（１）および前記液体（１）にある少なくとも１つの細胞（３）および／または前記液体（１）にある少なくとも１つの粒子を有する液体サンプル（２０）を検査するための方法であって、サンプル領域（２）に関する情報を含む少なくとも１つのデータ要素は、前記方法によって決定され、前記データ要素が、前記データ要素に依存する結果を生成するトレーニング済みのアルゴリズムに供給されること、および前記液体サンプル（２０）の少なくとも一部の排出を含む分注プロセスは結果に依存し、前記結果は、細胞特性および／または粒子特性の予測、または細胞特性および／または粒子特性の推定値であることを特徴とする、方法。
【請求項２】
所定の数の細胞（３）および／または粒子が前記サンプル領域（２）に配置されているかどうかが確認されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ａ．前記所定の数の細胞（３）および／または粒子が前記サンプル領域（２）に配置されている場合、前記データ要素は前記トレーニング済みのアルゴリズムに供給される、および／または
ｂ．前記所定の数の細胞（３）および／または粒子が前記サンプル領域（２）に配置されていない場合、前記データ要素は前記トレーニング済みのアルゴリズムに供給されない、および／または
ｃ．前記サンプル領域に配置された細胞および／または粒子の前記数は、前記トレーニング済みのアルゴリズムまたは別のトレーニング済みのアルゴリズムによって決定される、または
ｄ．前記サンプル領域に配置された細胞および／または粒子の前記数は、前記トレーニング済みのアルゴリズムまたは別のトレーニング済みのアルゴリズムによって決定され、前記所定の数の細胞（３）および／または粒子が前記サンプル領域に配置されているかどうかが確認される、または
ｅ．前記サンプル領域に配置された細胞および／または粒子の前記数は、トレーニングできないアルゴリズムによって決定され、前記所定の数の細胞（３）および／または粒子が前記サンプル領域に配置されているかどうかが確認される
ことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ａ．前記データ要素は測定信号または画像信号である、および／または
ｂ．前記データ要素の一部のみが前記トレーニング済みのアルゴリズムに供給される
ことを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記画像信号から画像が生成されることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ａ．前記画像内の前記細胞（３）および／または前記粒子の位置が決定される、または
前記細胞（３）および／または前記粒子を有する画像セクションが決定され、前記画像セクションを含む前記画像信号のその部分のみが前記トレーニング済みのアルゴリズムに供給される、および／または
ｂ．前記画像は、前記サンプル領域（２）を受け取るディスペンサ（７）または前記サンプル領域（２）を受け取る前記ディスペンサ（７）の一部を示す
ことを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ａ．前記分注プロセスは、分注される前記液体サンプル（２０）の保管場所を決定することを含む、および／または 
ｂ．流体排出はドロップオンデマンド動作モードに従って実行される、および／または
ｃ．前記トレーニング済みのアルゴリズムは人工ニューラルネットワークの一部であり、および／または少なくとも１つの人工ニューラルネットワークを含む、および／または
ｄ．前記結果は、前記データ要素の少なくとも２つのクラスの１つへの分類に依存する
ことを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記データ要素が前記アルゴリズムに供給される前に前記アルゴリズムがトレーニングされることを特徴とする、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
ａ．クラスは少なくとも１つのトレーニングデータ要素に割り当てられ、または
ｂ．クラスは少なくとも１つのトレーニングデータ要素に割り当てられ、前記トレーニングデータ要素の前記クラス割り当てが、分注される液体サンプルに基づく測定データに依存する
ことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記アルゴリズムは機械学習によってトレーニングされることを特徴とする、請求項８または９に記載の方法。
【請求項１１】
複数の第１のトレーニングデータ要素が決定され、複数の第２のトレーニングデータ要素が決定されることを特徴とする、請求項８から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
ａ．少なくとも１つの第２のトレーニングデータ要素が各第１のトレーニングデータ要素に割り当てられる、および／または
ｂ．前記第２のトレーニングデータ要素に依存して少なくとも２つのクラスが形成される、および／または
ｃ．前記クラスおよび／または前記第１のトレーニングデータ要素および／または前記第２のトレーニングデータ要素が前記アルゴリズムに送信される
ことを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
ａ．前記トレーニング済みのアルゴリズムは再トレーニングされる、および／または
ｂ．前記データ要素は、前記サンプル領域に配置された前記細胞の細胞特性に関する情報および／または前記サンプル領域に配置された前記粒子の粒子特性に関する情報を含む
ことを特徴とする、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法を実施するための手段を含む分注装置（６）。
【請求項１５】
ａ．液体サンプル（２０）を排出するためのディスペンサ（７）または
液体サンプル（２０）を排出するためのディスペンサ（７）であって、前記サンプル領域（２）は前記ディスペンサ（７）内に配置される、および／または前記ディスペンサ（７）によって排出され得るディスペンサ（７）、および／または
ｂ．前記サンプル領域（２）の画像を生成するための光学検出装置（８）、および／または
ｃ．所定の数の細胞（３）および／または粒子が前記サンプル領域（２）に配置されているかどうかを評価するための評価装置（９）
を特徴とする、請求項１４に記載の分注装置（６）。
【請求項１６】
ａ．前記データ要素をクラスに分類するための分類器（１３）、または
ｂ．前記データ要素をクラスに分類するための分類器（１３）であって、
前記分類器（１３）は人工ニューラルネットワークの一部であり、および／または少なくとも１つの人工ニューラルネットワークを含む
ことを特徴とする、請求項１４または１５に記載の分注装置（６）。
【請求項１７】
ａ．前記液体サンプル（２０）を受け取るための前記ディスペンサ（７）および／または容器（４）、および／または廃棄容器（５）を、前記液体サンプル（２０）を受け取るために変位させることができる変位装置（１０）を特徴とし、変位プロセスは前記結果に依存する、および／または
ｂ．前記排出された液体サンプル（２０）を偏向させるための偏向装置および／または前記排出された液体サンプル（２０）を吸引するための吸引装置を特徴とし、偏向プロセスおよび／または吸引プロセスは前記結果に依存する、
請求項１４から１６のいずれか一項に記載の分注装置（６）。
【請求項１８】
プログラムがコンピュータ（１２）によって実行されるときに、前記コンピュータに請求項１から１３のいずれか一項に記載の方法を実行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に記載のコンピュータプログラムが格納されているデータキャリア。
【請求項２０】
請求項１８に記載のコンピュータプログラムを送信するデータキャリア信号。
【国際調査報告】
2021524265.tif 000007
2021524265.tif 000008
2021524265.tif 000009
2021524265.tif 000010
2021524265.tif 000011
2021524265.tif 000012