(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞片から得られる生物情報を解析する生物情報解析方法であって、
標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取工程と、
前記採取した細胞の遺伝子配列を決定する遺伝子配列決定工程と、
前記遺伝子配列決定工程において決定された前記遺伝子配列に基づいて、前記採取した細胞片が前記標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別工程と、
前記標的判別工程において前記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の前記遺伝子配列から特定の遺伝子疾患の有無を検査する生物情報解析工程と、
前記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の個数、及び前記生物情報解析工程において得られた検査結果に基づいて、前記特定の遺伝子疾患の有無、及び再検査の必要性の有無を判定し、その判定結果を出力する結果出力工程と、
を含み、
前記試料細胞片群は、複数種類の細胞片が混在するものであり、前記標的個体は、微量または希少な細胞片であり、
前記結果出力工程は、
（i）  前記細胞採取工程において、前記試料細胞片群から採取した所定の数の細胞片に含まれる前記標的個体の細胞片の個数を確率変数（Ｘ）として、前記確率変数（Ｘ）が、前記細胞採取工程において、前記試料細胞片群から採取する細胞片の所定の数（ｎ）、及び前記標的判別工程において、前記採取した細胞片から前記標的個体の細胞片を抽出できる確率（ｐ）により決定される確率分布に従い、前記確率変数（Ｘ）の確率密度関数から、前記細胞採取工程において採取した細胞片から前記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を予め算出し、
（ii）  予め設定された解析全体の目標成功率を充足するように、前記細胞採取工程において採取した細胞片から前記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を用いて、前記細胞採取工程において採取した細胞片に含まれる前記標的個体の細胞片の数に応じた陽性閾値及び陰性閾値をそれぞれ予め設定し、
（iii）  前記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の数に対応する前記陽性閾値、前記陰性閾値に基づいて、前記検査結果を評価し、前記特定の遺伝子疾患の有無、及び前記再検査の必要性の有無を判定し、
前記目標成功率とは、感度（ｓｅ）及び特異度（ｓｐ）である生物情報解析方法。
【請求項２】
前記陽性閾値及び前記陰性閾値は、前記細胞採取工程において採取した細胞片から前記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を用いて算出された、前記標的個体の細胞片の数に応じた各成功率の総合値が、前記予め設定された解析全体の目標成功率を充足するように、予め設定された前記標的個体の細胞片の数に応じた陽性閾値及び陰性閾値をフィードバック制御することで設定され、
前記目標成功率は、さらに、再検査率（ｒｒ）を含むものであり、前記標的個体の細胞片の数に応じた成功率とは、前記再検査率（ｒｒ）、前記感度（ｓｅ）及び前記特異度（ｓｐ）である請求項１に記載の生物情報解析方法。
【請求項３】
前記結果出力工程において、前記再検査の必要性有りの判定結果が出力された場合は、前記細胞採取工程または前記遺伝子配列決定工程から再解析を実行する請求項１または２に記載の生物情報解析方法。
【請求項４】
前記標的判別工程において、前記採取した細胞片から前記標的個体の細胞片を抽出できる確率（ｐ）は、検体の属性に応じた有疾患率（ｐｒ）に基づいて設定される、請求項１〜３のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【請求項５】
さらに、検体の属性と、前記採取した細胞片から前記標的個体の細胞片を抽出できる確率（ｐ）または有疾患率（ｐｒ）との対応関係を記録する記録工程を含み、
前記結果出力工程は、前記記録工程において、記録された前記対応関係に基づいて、前記細胞採取工程において採取した細胞片から前記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を設定する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【請求項６】
前記試料細胞片群が標的個体の細胞片と、その他の１個以上の個体の細胞片との夾雑試料であり、
前記標的判別工程において、抽出した細胞片に対応する個体が標的個体であるか否かを判別する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【請求項７】
前記試料細胞片群が胎児の細胞片と前記胎児の母親の細胞片との夾雑試料であり、
前記胎児の細胞片を抽出し、前記胎児の先天的遺伝子疾患の有無を解析する、
請求項１〜６のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【請求項８】
前記結果出力工程において、予め設定された前記解析全体の目標成功率を充足するように、前記陽性閾値及び陰性閾値を設定できない場合に、判定不能を告知する警告を付記した再検査の必要性ありの判定結果を出力する、請求項１〜７のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【請求項９】
前記細胞採取工程において採取した細胞片から前記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を下記式によって設定する、請求項１〜８のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【数１】
0006785068.tif 000014
ただし、式中、Ｐｋ≧１は、前記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、１個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確率であり、ｐは、前記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率である。ここで、ｎはｎ≧１を満たす整数である。
【請求項１０】
前記細胞採取工程において採取した細胞片から前記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を下記式によって設定する、請求項１〜８のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【数２】
0006785068.tif 000015
ただし、式中、Ｐｋ≧Ｋは、前記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、Ｋ個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確率であり、ｐは、前記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率である。ここで、ｎはｎ≧１である整数であり、Ｋは１≦Ｋ≦ｎである整数である。
【請求項１１】
前記細胞採取工程において採取した細胞片から前記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を下記式によって設定する、請求項１〜８のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【数３】
0006785068.tif 000016
ただし、式中、Ｐ’ｋ≧１は、前記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、１個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確率であり、ｐは、前記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率であり、Ｄｋは、標的判別工程においてｋ個の細胞片を標的個体の細胞片と判断するとき、そのｋ個の細胞片を正しく標的個体の細胞片と判断する確率である。ここで、ｎはｎ≧１を満たす整数である。
【請求項１２】
前記細胞採取工程において採取した細胞片から前記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を下記式によって設定する、請求項１〜８のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【数４】
0006785068.tif 000017
ただし、式中、Ｐ’ｋ≧Ｋは、前記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個（ｎはｎ≧１である整数）であるとき、Ｋ個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確率であり、ｐは、前記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率であり、Ｄｋは、標的判別工程においてｋ個の細胞片を標的個体の細胞片と判断するとき、そのｋ個の細胞片を正しく標的個体の細胞片と判断する確率である。ここで、ｎはｎ≧１を満たす整数であり、Ｋは１≦Ｋ≦ｎを満たす整数である。
【請求項１３】
前記検体の属性が、妊婦の年齢、妊婦の妊娠経過週数、妊婦の健康状態、妊婦の多胎状態、妊婦の妊娠経験の有無、および、前回の妊娠からの経過期間からなる群から選択される少なくとも１つである、請求項４または５に記載の生物情報解析方法。
【請求項１４】
前記結果出力工程において、胎児の遺伝子疾患の有無を判定する場合において、
前記目標成功率及び前記成功率は、さらに、陽性的中率（ＰＰＶ）を含み、
陽性的中率ＰＰＶ＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
ｓｅ＝ａ／（ａ＋ｃ）
ｓｐ＝ｄ／（ｂ＋ｄ）
ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＝Ｋ
ただし、式中、ξは胎児の有疾患率であり、ａは疾患ありと判定された疾患ありの細胞の個数であり、ｂは疾患ありと判定された疾患なしの細胞の個数であり、ｃは疾患なしと判定された疾患ありの細胞の個数であり、ｄは疾患なしと判定された疾患なしの細胞の個数であり、Ｋは胎児の細胞片の実際の抽出個数である、とするとき、
前記陽性閾値及び前記陰性閾値は、さらに、
前記標的個体の細胞片の数に応じた陽性的中率（ＰＰＶ）の算術平均が、前記予め設定された解析全体の目標陽性的中率（ＰＰＶ）以上となるように、予め設定された前記標的個体の細胞片の数に応じた前記陽性閾値および前記陰性閾値をフィードバック制御することで設定する、請求項２〜１３のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【請求項１５】
前記結果出力工程において、胎児の遺伝子疾患の有無を判定する場合において、
前記結果出力工程における前記標的個体の細胞片の数に応じた成功率を、
前記目標成功率及び前記成功率は、さらに、再検査率（ｒｒ）及び陽性的中率（ＰＰＶ）を含み、
陽性的中率ＰＰＶ＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
ｓｅ＝１−Ａ（ＴＰ）
ｓｐ＝Ｂ（ＴＮ）
ただし、式中、ξは胎児の有疾患率であり、Ａ（ｘ）は検査値ｘに対する疾患ありの集団の累積分布関数であり、Ｂ（ｘ）は検査値ｘに対する疾患なしの集団の累積分布関数であり、ＴＰは陽性閾値であり、ＴＮは陰性閾値である、とするとき、
前記陽性閾値及び前記陰性閾値は、さらに、
（i）前記標的個体の細胞片の数に応じた再検査率（ｒｒ）の合計値が、前記予め設定された解析全体の目標再検査率（ｒｒ）を充足し、且つ、
（ii）前記標的個体の細胞片の数に応じた陽性的中率（ＰＰＶ）の算術平均が、前記予め設定された解析全体の目標陽性的中率（ＰＰＶ）以上となるように、予め設定された前記細胞採取工程において採取した細胞片に含まれる前記標的個体の細胞片の数に応じた各解析の前記陽性閾値ＴＰおよび前記陰性閾値ＴＮをフィードバック制御することで設定する、
請求項１〜１４のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生物情報解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年発達してきたＤＮＡシーケンサ等により、微量または希少な細胞片に対しても、比較的精度の高い遺伝子解析を行えるようになってきている。
しかし、採取対象が稀であったり、壊れやすかったり、または不安定だったりする場合には、細胞片を採取すること自体が難しい。
一方、精密な検査は単一または極微量の細胞片では難しいことが多く、所定数の細胞個数が揃っていることが望ましい。
すなわち、特に稀な細胞片等に対する遺伝子解析を産業上応用するにあたって、細胞片再採取の必要性を抑えながら、解析全体の成功率を高めるという課題は重要であるにも関わらず、これまで適切な解決策が提唱されていなかった。
したがって、個々の細胞片に対する解析において、採取できた細胞片の個数に依存することなく、一律の閾値（成功率）を設定することになって、解析全体の効率をうまく向上させることができなかった。
【０００３】
例えば、特許文献１においては、母体血から胎児赤血球を単離し、遺伝子型の態様を測定することが記載されている（０１１５）。単離した有核胎児赤血球の遺伝物質を解析し、父性および信頼度を報告することが記載されている（０１２６）が、細胞片再採取の必要性を抑えながら、解析全体の成功率を高めるという課題は意識されていない。
【０００４】
また、例えば、特許文献２には、生物情報解析の失敗確率を抑えながら検査コストを計画的に低減させることを目的とした、複数種類の細胞片が混在する試料細胞片群から細胞片を抽出する抽出工程と、抽出した細胞片の生物情報を読み取る生物情報読取工程と、を含む試行の最大回数、試行で抽出する細胞片個数、試行の変動コスト、固定コスト、ｘ個の細胞片から必要個数以上の細胞片の獲得に失敗する確率から、検査の期待コストを評価し、かつ、検査全体の失敗確率Ｆを評価し、少なくとも制約条件として与えられた失敗確率Ｆの条件の下で、期待コストＥが目標の範囲に収まる細胞片個数ｎを決定することを特徴とする、細胞片抽出個数の決定方法及び装置、並びに生物情報解析方法が記載されている（００１２）。しかし、細胞片再採取の必要性を抑えながら、解析全体の成功率を高めることは記載されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特表２０１４−５０２８４５号公報
【特許文献２】特開２０１６−０４９０７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、本発明は、特に標的細胞片の採取が難しい場合に、細胞片再採取の必要性を抑えながら、成功率を高めることができる、生物情報解析方法および生物情報解析システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者は、課題を解決すべく鋭意検討を重ねた結果、１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行工程と、１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定工程と、を含み、実行工程における解析は、１回の解析につき、標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取工程と、細胞採取工程において採取した細胞片が標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別工程と、標的判別工程において標的個体の細胞片であると判別された細胞片の生物情報を解析する生物情報解析工程と、生物情報解析工程において得られた解析結果を出力する結果出力工程と、を含む、細胞片から得られる生物情報を解析する生物情報解析方法の生物情報解析工程において、標的個体の細胞片の実際の抽出個数を設定し、目標成功率を充足できるように、実際の抽出個数に基づき、生物情報解析工程における生物情報解析の当該回の解析の成功率を制御すると、特に標的細胞片の採取が難しい場合に、細胞片再採取の必要性を抑えながら、成功率を高めることができることを知得し、本発明の生物情報解析方法および生物情報解析システムを完成させるに至った。
【０００８】
本発明は以下の［１］〜［１５］を提供する。
［１］  細胞片から得られる生物情報を解析する生物情報解析方法であって、
標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取工程と、
上記採取した細胞の遺伝子配列を決定する遺伝子配列決定工程と、
上記遺伝子配列決定工程において決定された上記遺伝子配列に基づいて、上記採取した細胞片が上記標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別工程と、
上記標的判別工程において上記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の上記遺伝子配列から特定の遺伝子疾患の有無を検査する生物情報解析工程と、
上記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の個数、及び上記生物情報解析工程において得られた検査結果に基づいて、上記特定の遺伝子疾患の有無、及び再検査の必要性の有無を判定し、その判定結果を出力する結果出力工程と、
を含み、
上記結果出力工程は、
（i）  上記細胞採取工程において、上記試料細胞片群から採取した所定の数の細胞片に含まれる上記標的個体の細胞片の個数を確率変数（Ｘ）として、上記確率変数（Ｘ）が、上記細胞採取工程において、上記試料細胞片群から採取する細胞片の所定の数（ｎ）、及び上記標的判別工程において、上記採取した細胞片から上記標的個体の細胞片を抽出できる確率（ｐ）により決定される確率分布に従い、上記確率変数（Ｘ）の確率密度関数から、上記細胞採取工程において採取した細胞片から上記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を予め算出し、
（ii）  予め設定された解析全体の目標成功率を充足するように、上記細胞採取工程において採取した細胞片から上記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を用いて、上記細胞採取工程において採取した細胞片に含まれる上記標的個体の細胞片の数に応じた陽性閾値及び陰性閾値をそれぞれ予め設定し、
（iii）  上記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の数に対応する上記陽性閾値、上記陰性閾値に基づいて、上記検査結果を評価し、上記特定の遺伝子疾患の有無、及び上記再検査の必要性の有無を判定し、
前記目標成功率とは、感度（ｓｅ）及び特異度（ｓｐ）である生物情報解析方法。
［２］  上記陽性閾値及び上記陰性閾値は、上記細胞採取工程において採取した細胞片から上記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を用いて算出された、上記標的個体の細胞片の数に応じた各成功率の総合値が、上記予め設定された解析全体の目標成功率を充足するように、予め設定された上記標的個体の細胞片の数に応じた陽性閾値及び陰性閾値をフィードバック制御することで設定され、
前記目標成功率は、さらに、再検査率（ｒｒ）を含むものであり、前記標的個体の細胞片の数に応じた成功率とは、前記再検査率（ｒｒ）、前記感度（ｓｅ）及び前記特異度（ｓｐ）である上記［１］に記載の生物情報解析方法。
［３］  上記結果出力工程において、上記再検査の必要性有りの判定結果が出力された場合は、上記細胞採取工程または上記遺伝子配列決定工程から再解析を実行する上記［１］または［２］に記載の生物情報解析方法。
［４］  上記標的判別工程において、上記採取した細胞片から上記標的個体の細胞片を抽出できる確率（ｐ）は、検体の属性に応じた有疾患率（ｐｒ）に基づいて設定される、上記［１］〜［３］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
［５］さらに、検体の属性と、上記採取した細胞片から上記標的個体の細胞片を抽出できる確率（ｐ）または有疾患率（ｐｒ）との対応関係を記録する記録工程を含み、
上記結果出力工程は、上記記録工程において、記録された上記対応関係に基づいて、上記細胞採取工程において採取した細胞片から上記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を設定する、上記［１］〜［４］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
［６］  上記試料細胞片群が標的個体の細胞片と、その他の１個以上の個体の細胞片との夾雑試料であり、
上記標的判別工程において、抽出した細胞片に対応する個体が標的個体であるか否かを判別する、上記［１］〜［５］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
［７］  上記試料細胞片群が胎児の細胞片と上記胎児の母親の細胞片との夾雑試料であり、
上記胎児の細胞片を抽出し、上記胎児の先天的遺伝子疾患の有無を解析する、
上記［１］〜［６］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
［８］  上記結果出力工程において、予め設定された上記解析全体の目標成功率を充足するように、上記陽性閾値及び陰性閾値を設定できない場合に、判定不能を告知する警告を付記した再検査の必要性ありの判定結果を出力する、上記［１］〜［７］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
［９］  上記細胞採取工程において採取した細胞片から上記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を下記式によって設定する、上記［１］〜［８］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
【数５】
0006785068.tif 000002
ただし、式中、Ｐｋ≧１は、上記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、１個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確率であり、ｐは、上記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率である。ここで、ｎはｎ≧１を満たす整数であり、Ｋは１≦Ｋ≦ｎを満たす整数である。
［１０］  上記細胞採取工程において採取した細胞片から上記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を下記式によって設定する、上記［１］〜［８］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
【数６】
0006785068.tif 000003
ただし、式中、Ｐｋ≧Ｋは、上記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、Ｋ個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確率であり、ｐは、上記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率である。ここで、ｎはｎ≧１である整数であり、Ｋは１≦Ｋ≦ｎである整数である。
［１１］  上記細胞採取工程において採取した細胞片から上記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を下記式によって設定する、上記［１］〜［８］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
【数７】
0006785068.tif 000004
ただし、式中、Ｐ’ｋ≧１は、上記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、１個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確率であり、ｐは、上記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率であり、Ｄｋは、標的判別工程においてｋ個の細胞片を標的個体の細胞片と判断するとき、そのｋ個の細胞片を正しく標的個体の細胞片と判断する確率である。ここで、ｎはｎ≧１を満たす整数である。
［１２］  上記細胞採取工程において採取した細胞片から上記標的個体の細胞片をｋ個抽出できる確率（Ｐｋ）を下記式によって設定する、上記［１］〜［８］のいずれか１つに記載の生物情報の解析方法。
【数８】
0006785068.tif 000005
ただし、式中、Ｐ’ｋ≧Ｋは、上記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、Ｋ個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確率であり、ｐは、上記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率であり、Ｄｋは、標的判別工程においてｋ個の細胞片を標的個体の細胞片と判断するとき、そのｋ個の細胞片を正しく標的個体の細胞片と判断する確率である。ここで、ｎはｎ≧１を満たす整数であり、Ｋは１≦Ｋ≦ｎを満たす整数である。
［１３］  上記検体の属性が、妊婦の年齢、妊婦の妊娠経過週数、妊婦の健康状態、妊婦の多胎状態、妊婦の妊娠経験の有無、および、前回の妊娠からの経過期間からなる群から選択される少なくとも１つである、上記［４］または［５］に記載の生物情報の解析方法。
［１４］  上記結果出力工程において、胎児の遺伝子疾患の有無を判定する場合において、
上記目標成功率及び上記成功率は、さらに、陽性的中率（ＰＰＶ）を含み、
陽性的中率ＰＰＶ＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
ｓｅ＝ａ／（ａ＋ｃ）
ｓｐ＝ｄ／（ｂ＋ｄ）
ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＝Ｋ
ただし、式中、ξは胎児の有疾患率であり、ａは疾患ありと判定された疾患ありの細胞の個数であり、ｂは疾患ありと判定された疾患なしの細胞の個数であり、ｃは疾患なしと判定された疾患ありの細胞の個数であり、ｄは疾患なしと判定された疾患なしの細胞の個数であり、Ｋは胎児の細胞片の実際の抽出個数である、とするとき、
上記陽性閾値及び上記陰性閾値は、さらに、
前記標的個体の細胞片の数に応じた陽性的中率（ＰＰＶ）の算術平均が、上記予め設定された解析全体の目標とする陽性的中率（ＰＰＶ）以上となるように、予め設定された上記標的個体の細胞片の数に応じた上記陽性閾値および上記陰性閾値をフィードバック制御することで設定する、上記［２］〜［１３］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
［１５］  上記結果出力工程において、胎児の遺伝子疾患の有無を判定する場合において、
上記結果出力工程における上記標的個体の細胞片の数に応じた成功率を、
上記目標成功率及び上記成功率は、さらに、上記再検査率（ｒｒ）及び上記陽性的中率（ＰＰＶ）を含み、
陽性的中率ＰＰＶ＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
ｓｅ＝１−Ａ（ＴＰ）
ｓｐ＝Ｂ（ＴＮ）
ただし、式中、ξは胎児の有疾患率であり、Ａ（ｘ）は検査値ｘに対する疾患ありの集団の累積分布関数であり、Ｂ（ｘ）は検査値ｘに対する疾患なしの集団の累積分布関数であり、ＴＰは陽性閾値であり、ＴＮは陰性閾値である、とするとき、
上記陽性閾値及び上記陰性閾値は、さらに、
（i）前記標的個体の細胞片の数に応じた再検査率（ｒｒ）の合計値が、上記予め設定された解析全体の目標とする再検査率（ｒｒ）を充足し、且つ、
（ii）前記標的個体の細胞片の数に応じた陽性的中率（ＰＰＶ）の算術平均が、上記予め設定された解析全体の目標とする陽性的中率（ＰＰＶ）以上となるように、予め設定された上記細胞採取工程において採取した細胞片に含まれる上記標的個体の細胞片の数に応じた各解析の上記陽性閾値ＴＰおよび上記陰性閾値ＴＮをフィードバック制御することで設定する、
上記［１］〜［１４］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、特に標的細胞片の採取が難しい場合に、細胞片再採取の必要性を抑えながら、成功率を高めることができる、生物情報解析方法および生物情報解析システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、検査値と閾値との関係を表す図である。
【図２】図２は、検査値、閾値および検査結果の関係を表す図である。
【図３】図３は、検査値、閾値および検査結果の関係を表す図である。但し、図２よりも分散が小さい。
【図４】図４は、本発明における目標感度、特異度、および再検査率による閾値のフィードバック制御の態様を表す模式図である。
【図５】図５は、実施例のワークフローを表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の生物情報解析方法は、細胞片から得られる生物情報を解析する生物情報解析方法であって、１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行工程と、上記１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定工程と、を含み、上記実行工程における解析は、１回の解析につき、標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取工程と、上記細胞採取工程において採取した細胞片が上記標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別工程と、上記標的判別工程において上記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の生物情報を解析する生物情報解析工程と、上記生物情報解析工程において得られた解析結果を出力する結果出力工程と、を含み、上記生物情報解析工程に特徴を有する、生物情報解析方法である。
さらに、上記生物情報解析工程において、採取細胞片から標的細胞片を抽出できる確度を設定してもよい。
【００１２】
また、本発明の生物情報解析システムは、細胞片から得られる生物情報の解析システムであって、１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行部と、上記１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定部と、を含み、上記実行部における解析は、解析ごとに、標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取手段と、上記細胞採取部において採取した細胞片が上記標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別手段と、上記標的判別部において上記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の生物情報を解析する生物情報解析手段と、上記生物情報解析部において得られた解析結果を出力する結果出力手段と、が作動し、上記生物情報解析手段に特徴を有する、生物情報解析システムである。
さらに、上記生物情報解析手段において、採取細胞片から標的細胞片を抽出できる確度を設定してもよい。
【００１３】
ここで、確度とは、試料から採取したある細胞片が標的個体の細胞片である確率をいう。
【００１４】
本発明の生物情報解析方法の一例として、遺伝子染色体検査方法が挙げられる。この遺伝子染色体検査方法の概要は、特開２０１６−０４９０７８号公報の「遺伝子染色体検査の検査手順の概説」に記載されたとおりであるが、本発明は、１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する「目標成功率設定工程」、および「遺伝子解析工程Ｓ４」中の「トリソミー判定工程Ｓ４８」（本発明の生物情報解析方法の「生物情報解析工程」に相当する。）に特徴点を有する。
また、本発明の生物情報解析システムは本発明の生物情報解析方法に準じて説明される。
【００１５】
＜遺伝子染色体検査の検査手順の概説＞
生体情報解析の一形態である遺伝子解析を実施する非侵襲的出生前遺伝学的検査（ＮＩＰＴ；non-invasive prenatal genetic testing）への適用を例に説明する。母体血を用いた非侵襲的出生前遺伝学的検査は、母体血から胎児由来の有核赤血球（ＮＲＢＣ；nucleated red blood cell）を抽出し、抽出した有核赤血球を遺伝子解析にかけて胎児の先天性遺伝子疾患（例えば、染色体トリソミーなど）を検査する。「母体血」は妊婦から採取した血液であり、「妊婦血」と同義である。また、「胎児の母親」、「母体」および「妊婦」はいずれも同義である。
【００１６】
胎児由来の有核赤血球から染色体の異常を検査する遺伝子染色体検査の手順の例について全体的な流れを概説する。
【００１７】
遺伝子染色体検査は、例えば、採血工程Ｓ１、輸送工程Ｓ２、細胞単離工程Ｓ３（本発明の生物情報解析方法の実施工程中「細胞採取工程」に相当する。）、遺伝子解析工程Ｓ４（本発明の生物情報解析方法の実施工程中「標的判別工程」、「生物情報解析工程」、および「結果出力工程」に相当する。）、および検査結果提供工程Ｓ５を含みうる。
【００１８】
〈採血工程Ｓ１〉
採血工程Ｓ１は、妊婦である母体から末梢血を採取する工程であり、血液検体を採取する検体採取工程として把握することができる。採血工程Ｓ１は、例えば、産婦人科の病院内において看護師等が母体から直接に採血を行う。
【００１９】
〈輸送工程Ｓ２〉
輸送工程Ｓ２は、病院で採取した検体（ここでは血液試料）を検査所に輸送する工程である。検査所という用語は、検体検査の業務を実施する場所、施設、機関、若しくは会社等の総称として用いる。検査所として、例えば、病院等の医療機関から業務委託を受けて検体検査の業務を専門に取り扱う検査機関、検査センター、検査会社、医療研究所、若しくは検査室などが想定される。また、検査所は病院内に併設されていてもよい。
【００２０】
〈細胞単離工程Ｓ３〉
細胞単離工程Ｓ３は、血液検体の母体血から有核赤血球を単離し、有核赤血球を回収する工程である。この細胞単離工程Ｓ３で単離回収される有核赤血球には、胎児由来のものと母体由来のものとが含まれ得る。細胞単離工程Ｓ３で単離回収される有核赤血球は、胎児由来の有核赤血球の候補群に相当する。「回収」という用語は「抽出」と同義に用いる。「単離回収」は、細胞片を単離して抽出することを意味する。
【００２１】
細胞単離工程Ｓ３は、例えば、濃縮工程Ｓ３２、標本作製工程Ｓ３４、画像処理工程Ｓ３６、および単離回収工程Ｓ３８を含みうる。
【００２２】
《濃縮工程Ｓ３２》
濃縮工程Ｓ３２は、妊婦の母体末梢血中の有核赤血球を濃縮する工程である。母体末梢血には胎児由来の有核赤血球と母体由来の有核赤血球とが含まれている。濃縮工程では、胎児由来および母体由来の有核赤血球を濃縮する。濃縮方法としては、密度勾配遠心分離法や、白血球の磁気分離法による除去法などがある。
【００２３】
《標本作製工程Ｓ３４》
標本作製工程Ｓ３４は、濃縮されたサンプルの塗沫標本を作製する工程である。標本作製工程Ｓ３４では、スライドガラス上にサンプルの濃縮液を塗り広げて、乾燥、固定、染色等を行い、顕微鏡標本としての塗沫標本が作製される。すなわち、標本作製工程Ｓ３４は、さらに細かく工程分けすると、サンプル採取工程、サンプル塗沫工程、第１乾燥工程、染色工程、第２乾燥工程を含んでいる。
【００２４】
サンプル採取工程は、濃縮工程によって濃縮されたサンプルを採取する工程である。サンプル塗沫工程は、採取したサンプルをスライドガラス上に薄く均一に広げる工程である。第１乾燥工程は染色前にスライドガラス上のサンプルを乾燥させる工程である。染色工程は、第１乾燥工程によって乾燥させたサンプルの染色を行う工程である。染色方法として、ギムザ染色を用いることができる。第２乾燥工程は染色後のサンプルを乾燥させる工程である。
【００２５】
濃縮工程の後、サンプル採取工程、サンプル塗沫工程、第１乾燥工程、染色工程、第２乾燥工程を経て塗沫標本が得られる。なお、「塗沫標本」という用語は「スライド標本」または単に「スライド」と呼ばれる場合がある。
【００２６】
《画像処理工程Ｓ３６》
画像処理工程Ｓ３６は、スライドスキャナを用いて塗沫標本のスキャン画像を取得し、得られたスキャン画像を解析して有核赤血球を検出する工程である。有核赤血球の検出には、有核赤血球細胞の形状を画像から検出する方法等が用いられる。
【００２７】
《単離回収工程Ｓ３８》
単離回収工程Ｓ３８は、スキャン画像の画像解析結果を基に、塗沫標本のスライドガラス上での有核赤血球の位置を検出して、対象の有核赤血球を単離し、回収する工程である。なお、単離回収工程Ｓ３８は細胞抽出工程Ｓ７６に対応する工程である。
【００２８】
〈遺伝子解析工程Ｓ４〉
遺伝子解析工程Ｓ４は、単離回収した有核赤血球から胎児の染色体の数的異常を分析する分析工程である。遺伝子解析工程Ｓ４では、胎児の染色体の数的異常を検出する分析が行われる。染色体の数的異常として、モノソミー、トリソミー、テトラソミーのうちの少なくとも一つの有無が確認される。
【００２９】
遺伝子解析工程は、例えば、全ゲノム増幅工程Ｓ４２、目的ＤＮＡ配列増幅工程Ｓ４４、配列決定工程Ｓ４６、胎児判別工程Ｓ４７、トリソミー判定工程Ｓ４８、および判定結果出力工程Ｓ４９を含みうる。
【００３０】
《全ゲノム増幅工程Ｓ４２》
全ゲノム増幅工程Ｓ４２は、単一細胞から全ゲノムを増幅する処理を行う工程である。細胞１個から数個程度では解析に不足のため、１万倍から数１００万倍程度にＤＮＡ情報をコピーする。全ゲノム増幅は、ＷＧＡ（whole genome amplification）と呼ばれる。
【００３１】
《目的ＤＮＡ配列増幅工程Ｓ４４》
目的ＤＮＡ配列増幅工程Ｓ４４は、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ；polymerase chain reaction）を利用して、増幅させたいＤＮＡから特定の染色体情報だけを増幅する処理を行う。
【００３２】
《配列決定工程Ｓ４６》
配列決定工程Ｓ４６は、次世代シーケンサに分類されるＤＮＡシーケンサ（「遺伝子シーケンサ」とも呼ばれる。）を用いて、遺伝子配列を読み取り、染色体の帰属を特定し、母体の塩基配列と、胎児の塩基配列とを識別する工程である。すなわち、配列決定工程（Ｓ４６）では、目的ＤＮＡ配列増幅工程Ｓ４４にて増幅されたＤＮＡの定量と帰属の決定を行う。
【００３３】
《胎児判別工程Ｓ４７》
胎児判別工程Ｓ４７は、配列決定工程４６で遺伝子配列を読み取り、染色体の帰属を決定し、母体の塩基配列と、胎児の塩基配列とを識別した後、その遺伝子配列を読み取った１個の細胞が遺伝学的に母体に帰属するものであるか、または胎児に帰属するものであるかを判別する工程である。
なお、胎児判別工程は本発明の生物情報解析方法の標的判別工程に相当する。
【００３４】
遺伝子配列を読み取った細胞が母体（妊婦）に帰属するものであるか、または胎児に帰属するものであるかの判別は、例えば、ＳＮＰｓ（single nucleotide polymorphisms；一塩基多型）、またはＳＴＲ（short tandem repeat；縦列型反復配列）等のＤＮＡ多型を解析することによって行うことができる。
【００３５】
《トリソミー判定工程Ｓ４８》
トリソミー判定工程Ｓ４８は、特定の常染色体の数的異常であるトリソミー（染色体が３本ある核型）の診断を行う工程である。出生前遺伝学的検査の対象として、現状では、１３番染色体、１８番染色体、２１番染色体、およびＸ染色体の４つの染色体が想定される。これらのうち、少なくとも一つの染色体の数的異常の有無が判断される。
なお、トリソミー判定工程Ｓ４８は、本発明の生物情報解析方法の生物情報解析工程に相当する。
【００３６】
《判定結果出力工程Ｓ４９》
判定結果出力工程Ｓ４９は、トリソミー判定工程Ｓ４８の判定結果を出力する工程である。例えば、胎児について、１３番染色体、１８番線束帯、２１番染色体、およびＸ染色体のうち、少なくとも一つの染色体の数的異常の判定結果が出力される。
判定結果は、例えば、トリソミーあり、トリソミーなし、および判定不能の３つから選択される１つである。ここで、トリソミーあり、またはトリソミーなしという判定結果が得られれば解析は成功であり、判定不能という判定結果が得られれば解析は失敗であるとしてもよい。
あるいは、判定不能を除き、トリソミーあり、またはトリソミーなしという判定結果を与えた中で、トリソミーありの場合に実際に染色体異常がある場合、または、トリソミーなしの場合に実際に染色体異常がない場合に解析は成功であるとしてもよい。このとき、トリソミーありの場合に実際には染色体異常がなかった場合、または、トリソミーなしの場合に実際に染色体異常があった場合に解析は失敗したことになる。
あるいは、これらのうち２つ以上を組み合わせて成功または失敗としてもよい。
判定の方法は、例えば、検査値を陽性閾値および陰性閾値と対比し、陽性閾値以上をトリソミーあり、陰性閾値以下をトリソミーなし、陰性閾値超陽性閾値未満を判定不能と判定することとしてよい。
判定不能である場合は、細胞単離工程Ｓ３からやり直してもよい。
また、判定結果出力工程Ｓ４９では、判定不能である場合にその旨を告知する警告を付与して、判定結果を出力してもよく、さらに、必要に応じて再検査を促す旨を通知してもよい。
【００３７】
〈検査結果提供工程Ｓ５〉
検査結果提供工程Ｓ５は、遺伝子解析による検査の結果を病院側に報告する工程である。検査所で行われた検査の結果は検査結果レポートとしてオンラインで電子的に、または印刷物の形態で病院側に提供される。
【００３８】
なお、上記した工程の項目や工程の分類方法は一例であり、一連の検査プロセスにおける工程の区切り方、つまり各工程をそれぞれどのような内容として定義するかという工程の定義の仕方については任意性がある。また検査プロセス自体も他にも様々な方法が採用でき、検査プロセスに応じて工程の定義の仕方も同様に任意性がある。
【００３９】
〈本発明の生物情報解析方法および生物情報解析システムの特徴点について〉
本発明の生物情報解析方法は、１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行工程と、１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定工程と、を含み、実行工程における解析は、１回の解析につき、細胞採取工程と、標的判別工程と、生物情報解析工程と、結果出力工程と、を含み、生物情報解析工程（上記遺伝子染色体検査の工程中「トリソミー判定工程Ｓ４８」に相当する。）において、以下の特徴を有する。
なお、ここでは生物情報解析方法について説明するが、生物情報解析システムにおいても同様である。
【００４０】
本発明の生物情報解析方法では、結果出力工程において、標的個体の細胞片の実際の抽出個数を設定し、目標成功率を充足できるように、実際の抽出個数に基づき、生物情報解析工程における生物情報解析の当該回の解析の成功率を制御する。
【００４１】
個体Ａの細胞片および個体Ｂの細胞片が混在してなる試料細胞片群から、個体Ａの細胞片を抽出して、個体Ａが特定の疾患を有しているか否かを検査する場合を例にとり、生物情報解析工程の特徴を説明する。
【００４２】
《細胞片の採取》
個体Ａの細胞片および個体Ｂの細胞片が混在してなる試料細胞片群から、細胞片を１個以上採取する。採取した細胞片の個数をｎ個とする。ただし、ｎは、ｎ≧１を満たす整数である。
試料細胞片群から細胞片を採取した時点では、採取した細胞片が個体Ａの細胞片であるか、または個体Ｂの細胞片であるかは、不明である。
【００４３】
《採取した細胞片が個体Ａの細胞片であるか否かの判断》
採取した細胞片のそれぞれが個体Ａの細胞片であるか、または個体Ｂの細胞片あるか、を判断する。
【００４４】
《検査結果の選択》
この判断結果に基づき、個体Ａの細胞片と判断された細胞片の生物情報解析の結果から、個体Ａの特定疾患に関する特徴量を検査値として出力する。
この検査値を疾患判定の閾値と比較して、疾患有り（「陽性」という場合がある。）、疾患なし（「陰性」という場合がある。）、および再検査から、検査結果を選択する。
【００４５】
《検査結果の出力》
選択した検査結果を、個体Ａの特定疾患に関する検査結果として出力する。
【００４６】
《個体Ａが特定疾患を有するか否かの判定における処理》
さらに、検査結果を選択する際の閾値の設定において：
ｉ）検査全体の目標成功率、または平均的な成功率を設定し、
ｉｉ）試料細胞片群から一度に採取する細胞片の個数ｎ、および個体Ａの細胞片の平均的な抽出確率ｐを設定し、
ｉｉｉ）個々の検査において実際に抽出された個体Ａの細胞片の個数ｋを設定した後に、
ｉｖ）上記ｉ）〜ｉｉｉ）の情報、すなわち、設定したｎ、ｐ、およびｋの値に基づき、個々の検査における閾値を設定する。閾値は、陽性、陰性および不明（再検査）について設定することが望ましい。
【００４７】
《検査値の性質》
検査値の性質について、図１を参照しながら説明する。
疾患ありの集団および疾患なしの集団の各々に対して、検査値ｘを確率変数とし、検査値ｘが正規分布Ｎ（μ，σ２）に従うとすると、確率密度関数は下記式で表される。式中、μは検査値ｘの平均値を表し、σ２は検査値ｘの分散を表す。
【００４８】
【数５】
0006785068.tif 000006
【００４９】
また、横軸に確率変数ｘ、縦軸に確率密度ｆ（ｘ）をとると、図１に示すグラフを得られる。図１中、μ１は疾患なしの集団の検査値の平均値を表し、μ２は疾患ありの集団の検査値の平均値を表す。
【００５０】
検査では、個体の疾患に関する指標を数値化するので、検査値の平均値μは抽出できた個体Ａの細胞片の数ｋには依存しない。
一方、検査値の分散σ２および標準偏差σは、抽出できた個体Ａの細胞片の数ｋが大きいほど小さくなる。
標準偏差σは、いわば裾野の広さであり、検査値ｘを確率変数としたとき、確率変数ｘが正規分布Ｎ（μ，σ２）に従うとすると、抽出できた個体Ａの細胞片の個数ｋが１個である場合の標準偏差σ｜ｋ＝１を基準にして、細胞片の数がＫ個であるときの標準偏差σ｜ｋ＝Ｋは、σ｜ｋ＝１の１／√Ｋになる。
すなわち、抽出できた個体Ａの細胞片の個数ｋが大きいほど、裾野は狭くなる。
ここで、細胞片の個数が１個であるときの分散σ２｜ｋ＝１は、検査自体の品質等により、実験的に計測しておくことができる。
【００５１】
《閾値が検査成功率に与える影響》
検査値に対する閾値が検査成功率にどう影響するかを、図２および図３を参照しながら説明する。
検査成功率の指標としては、感度（sensitivity，ｓｅ）、特異度（specificity，ｓｐ）、および再検査率（recall rate，ｒｒ）のほか、陽性適中率（positive predictive value，ＰＰＶ）、陰性適中率（negative predictive value，ＮＰＶ）、および正診率（accuracy，ａｃ）等も挙げられる。
【００５２】
検査において、真陽性（true positive，ｔｐ）の数をａ、真陰性（true negative，ｔｎ）の数をｄ、偽陽性（false positive，ｆｐ）の数をｂ、および偽陰性（false negative，ｆｎ）の数をｃとする。
・感度（ｓｅ）
感度は疾患ありの場合に検査陽性となる確率（有病正診率）をいい、
ｓｅ＝ａ／（ａ＋ｃ）
と定義される。
・特異度（ｓｐ）
特異度は疾患なしの場合に検査陰性となる確率（無病正診率）をいい、
ｓｐ＝ｄ／（ｂ＋ｄ）
と定義される。
感度が高いということは、疾患ありの集団の大部分が検査陽性になることを意味する。
感度が高ければ、疾患ありの集団のなかで検査陰性になるもの、すなわち偽陰性が少ない。また、特異度が高いということは、疾患なしの集団の大部分が検査陰性になることを意味する。特異度が高ければ、疾患なしの集団のなかで検査陽性になるもの、すなわち偽陽性が少ない。
これらのことから、感度が高い検査で検査陰性となれば、疾患ありの確率が低く、特異度が高い検査で検査陽性となれば、疾患なしの確率が高いといえる。
なお、感度（ｓｅ）および特異度（ｓｐ）は有病率（prevalence rate，ｐｒ）に依存しない。
【００５３】
・陽性的中率（ＰＰＶ）
陽性的中率は検査陽性の場合に疾患ありである確率（有徴正診率）をいい、
ＰＰＶ＝ａ／（ａ＋ｂ）＝ｓｅ・ｐｒ／｛ｓｅ・ｐｒ＋（１−ｓｐ）（１−ｐｒ）｝
と定義される。
・陰性的中率（ＮＰＶ）
陰性的中率は検査陰性の場合に疾患なしである確率（無徴正診率）をいい、
ＮＰＶ＝ｄ／（ｃ＋ｄ）
と定義される。
ここで、ｐｒは有病率（prevalence rate，ｐｒ）を表す。定義から、ＰＰＶおよびｐｎｖは有病率に依存する。
【００５４】
・正診率（ＡＡ）
正診率は検査総数において疾患ありが陽性、疾患なしが陰性になる確率をいい、
ＡＡ＝（ａ＋ｄ）／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）
と定義される。
ＡＡ＝｛ａ／（ａ＋ｃ）｝×｛（ａ＋ｃ）／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）｝＋｛ｄ／（ｂ＋ｄ）｝×｛（ｂ＋ｄ）／（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）｝
＝ｓｅ×ｐｒ＋ｓｐ×（１−ｐｒ）
となる。
ここで、ｐｒは有病率（prevalence rate）を表す。
【００５５】
また、尤度比（likelihood ratio）も、診断精度の指標として用いられる。尤度比は感度と特異度とを組み合わせた指標である。
・陽性尤度比（positive likelihood ratio，ｐｌｈ）
陽性尤度比は検査陽性の場合の尤度の比であり、大きいほど（＋∞に近いほど）、確定診断に優れる。すなわち、陽性的中率が高くなる。
ｐｌｈ＝ｓｅ／（１−ｓｐ）
である。
陽性尤度比は「真陽性率／偽陽性率」であり、これは「『有病者における陽性の尤度（＝感度）』の『無病者における陽性の尤度（１−特異度）』に対する比」であるため、「有病者が無病者よりも何倍陽性になりやすいか（有病者は陽性になりやすいため、通常は１以上の数値となる）」を表している。
・陰性尤度比（negative likelihood ratio，ｎｌｈ）
陰性尤度比とは、検査が陰性だった場合の尤度の比であり、小さいほど（０に近いほど）、除外診断に優れる。すなわち、陰性反応的中率が高くなる。
ｎｌｈ＝（１−ｓｅ）／ｓｐ
である。
陰性尤度比は「偽陰性率／真陰性率」であり、これは「『有病者における陰性の尤度（＝１−感度）』の『無病者における陰性の尤度（＝特異度）』に対する比」であるため、「有病者が無病者よりも何倍陰性になりやすいか（有病者は陰性になりにくいため、通常は１以下の数値となる）」を表している。
なお、陽性尤度比（ｐｌｈ）および陰性尤度比（ｎｌｈ）は有病率（prevalence rate，ｐｒ）に依存しない。
【００５６】
また、オッズ比（odds ratio，ｏｄｄｓ）も、診断精度の指標として用いられる。
ｏｄｄｓ＝ｐｌｈ／ｎｌｈ
検査陽性の場合、「陽性の事後オッズ＝事前オッズ×陽性尤度比」の関係がある。
検査陰性の場合、「陰性の事後オッズ＝事前オッズ×陰性尤度比」の関係がある。
なお、オッズ比（ｏｄｄｓ）は有病率（prevalence rate，ｐｒ）に依存しない。
【００５７】
例えば、疾患ありの集団で値が大きくなる検査値を用いる場合、ある閾値を設定したとき、その閾値よりも大きい側、または小さい側に属する疾患あり、または疾患なしの割合によって、感度および特異度が決定される。すなわち、偽陽性および偽陰性が少ないほど、性能が高い。
【００５８】
また、例えば、検査値ｘに対する、疾患ありの集団の累積分布関数をＡ（ｘ）とし、疾患なしの集団の累積分布関数をＢ（ｘ）とし、陽性閾値をＴＰとし、陰性閾値をＴＮとすると、感度（ｓｅ）および特異度（ｓｐ）は以下のとおりである。
感度（ｓｅ）＝１―Ａ（ＴＰ）
特異度（ｓｐ）＝Ｂ（ＴＮ）
したがって、
陽性的中率（ＰＰＶ）＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
陰性的中率（ＮＰＶ）＝ｓｐ×（１−ξ）／｛（１−ｓｅ）×ξ＋ｓｐ×（１−ξ）｝
と表すことができる。
ただし、ξは集団全体の有疾患率を表す。
【００５９】
また、検査値がある範囲である場合には、再検査に回すことができて、性能低下を防ぐことができる。これは、図２および図３では、「再検査」と示された範囲が該当する。
しかし、再検査はコストを要する上に、細胞片を採取される被験者にとっても負担となるので、そのトレードオフを考慮する必要が生じる。
具体的には、再検査率は、以下の式によって決めることができる。
疾患ありの場合の再検査率＝Ａ（ＴＰ）−Ａ（ＴＮ）
疾患なしの場合の再検査率＝Ｂ（ＴＰ）−Ｂ（ＴＮ）
さらに、総合的な差異検査率は、上記２式と、疾患あり、および疾患なしとの内訳構成の合成で計算することができる。
ここで、上記した検査値の性質から、同じ閾値であっても、細胞数によって分散（分布の裾野）が異なるため、細胞数が多く、裾野が狭い場合には、再検査率が小さく、性能が高い閾値を設定することが容易であるが、逆に、細胞数が少なく、裾野が広い場合には、再検査率が小さく、性能が高い閾値を設定することが困難である。
【００６０】
これらを踏まえて、図４を参照しながら、本発明全体の構造を説明する。
試料細胞片群から一度に採取する細胞片の数をｎ、個体Ａの細胞片の抽出成功確率をｐ、採取したｎ個の細胞片中に含まれる個体Ａの細胞片の数を確率変数Ｘで表すとき、確率変数Ｘはパラメータｎ，ｐの二項分布Ｂ（ｎ，ｐ）に従う。
ここで、採取したｎ個の細胞片から個体Ａの細胞片をｋ個抽出できる確率Ｐｋは、
Ｐｋ＝ｎＣｋｐｋ（１−ｐ）ｎ−ｋ
で計算することができる。
【００６１】
また、試料細胞片群が属する被験者の属性に応じ、有病率（「有疾患率」ともいう。）、および／または、個体Ａの細胞片の抽出成功率ｐを制御することができる（図４）。
また、細胞片の個数ｋに応じて確率分配し、総合的な感度、特異度、および／または、再検査率を計算して、閾値をフィードバック制御することにより、全体的な検査の成功率を高めることができる。
【００６２】
なお、ｐが小さいときはポアソン分布による近似が、ｎが大きいときには正規分布による近似が可能と知られており、このような近似などから、必ずしも二項分布に限らなくてもよい。
【００６３】
例えば、個体Ａの細胞片をｋ個抽出できたときの再検査率をＲｋとすると、全体の再検査率Ｒは、下記式により計算できる。
Ｒ＝Σｋ｛Ｐｋ・Ｒｋ｝
なお、ｋ＝０は、個体Ａの細胞片の抽出に全く成功しなかったことを意味するが、Ｒ０＝１と設定すれば、後述の成功率計算の場合に包括して考えることができる。
すなわち、予想される個々のｋに対する再検査率を総合して、全体の再検査率Ｒを計算できる。
感度および特異度等の検査性効率についても、同様に、個体Ａの細胞片がｋ個抽出されたときの感度または特異度をＦｋとすると、全体の検査成功率Ｆは、下記式により設定することができる。
Ｆ＝Σｋ｛Ｐｋ・Ｆｋ｝
感度および特異度のうち少なくとも一方は、閾値の設定により任意の値を実現可能であり、再検査率も含めて２つまでは実現可能である。逆に言えば、分散と目標値との兼ね合いにより、いずれか１つ以上を実現できないことがある。
【００６４】
それゆえ、抽出できた細胞片の数に関わらず一定の感度、特異度、および再検査率を設定することは、一般には不可能である。
また、常に同一の閾値を設定すると、抽出できた細胞片の数が、特に多いとき、または特に少ないときに、感度、特異度、および再検査率のバランスが不必要に歪んでしまう。
【００６５】
したがって、本発明の構成に従って、個々のＫに対する閾値の設定を制御することで、個々のｋに対する  Ｒｋ・Ｆｋ  を制御することができ、結果的に全体の再検査率  Ｒ＝Σｋ｛Ｐｋ・Ｒｋ｝  を制御することができる。
すなわち、計算される全体の再検査率Ｒおよび／または全体の検査成功率Ｆから、逆にｋごとのＲｋおよび／またはＦｋをフィードバック的に制御することで、個々のｋに対してバランスの取れた状態で、最適な全体の再検査率Ｒ、および／または、全体の検査成功率Ｆを実現することができる。
【００６６】
また、目標の達成に必要な実験精度、および／または、ｋを逆に設定することもできる。
例えば、どのｋに対しても同一の感度および特異度を設定し、小さいｋに対して、大きな再検査率を許容することが考えられる。これは、個体Ａの細胞片の抽出数が少なくなったときに、再検査率を上げることを許容するものである。
また、例えば、どのｋに対しても同一の再検査率を設定し、小さいｋに対して、感度おおび特異度を下げることも考えられる。これは、再検査するリスクが大きい場合に、そのリスクを抑制した上で、個体Ａの細胞片の抽出数が少なくなったときの検査の感度および／または特異度（信頼性）が若干低下することを許容するものである。
この場合においては、特に小さいｋに対して、感度および／または特異度が低下している旨の警告を付与して検査結果を出力し、必要に応じて再検査を促す旨を通知することも考えられる。
さらに、ｋに応じて、全体の感度、特異度、および再検査率を総合的に調整してもよい。これらの設定は、本発明を構成する実施形態と、疾患の有無に応じた分布およびｋにより変化する分散とを把握することで、対応できる。
【００６７】
本発明は、抽出に成功する個体Ａの細胞片の個数が少ないと考えられるときほど効果的である。
これは、採取する細胞片の個数が少ない場合ほど、ケースによって感度および特異度等の特性が大きく変わり、また、所定の目標性能を達成するために再検査率を高くする必要があるからである。
すなわち、本発明の効果は、採取する細胞片の個数が少ないときに、特に大きくなる。本発明が特に効果的といえる細胞片の採取個数は、好ましくは数十個以下であり、より好ましくは１０個以下である。
【００６８】
ここで、個体Ａの細胞片の抽出に成功する確率ｐ、ならびに感度および特異度とともに陽性的中率を支配する有病率は、事前の実験、および／または疾患についての研究により、あらかじめ値を設定しておくことができる。
さらに、これらの値の変化は、知ることのできる検査対象の属性によって、予測できる場合がある。
したがって、目標値などを検査対象の属性によって振り分けてもよい。例えば、検査対象者の年齢および／または性別などから、必要とされる検査性能の目標値を変更してもよい。
【００６９】
なお、上記した「採取した細胞片が個体Ａの細胞片であるか否かの判断」における採取した細胞片のそれぞれが個体Ａの細胞片であるか、または個体Ｂの細胞片あるか、の判断は、試料細胞片群から採取した細胞片中の個体Ａの細胞片と個体Ｂの細胞片との存在比でもよいし、例えば、個体Ａの細胞片の、壊れやすいため、採取に失敗することがあるという想定でも構わないし、これらの複合でも構わない。解析しないと個体Ａの細胞片であるか、または個体Ｂの細胞片であるか、の判定をすることができず、個体Ａの細胞片でない、個体Ｂの細胞片を、誤って抽出することとなる。
【００７０】
また、採取した細胞片のそれぞれが個体Ａの細胞片であるか、または個体Ｂの細胞片あるか、の判断は、ＤＮＡおよび／またはＲＮＡの抽出量を含んで行ってもよい。特に、単一細胞等の微小な試料を処理する生物情報解析においては、細胞片の採取作業、特に、個体Ａの細胞片の抽出作業に時間的および金銭的コストがかかるため、試行回数の上限設定が重要であり、産業応用上、本発明の適用によってコスト最適化が期待できる。
【００７１】
例えば、対象Ａの細胞片と別人Ｂの細胞片とが混合している細胞片から対象Ａの細胞片を抽出する場合、遺伝子解析等によって、単離した細胞片が対象Ａの細胞片であるか否かの個体判別を行う必要があり、遺伝子解析にはコストがかかる。また、試料細胞片群から細胞片の単離が必要であれば、細胞片を染色した上でＦＡＣＳ（fluorescence activated cell sorting；蛍光活性化セルソーティング）にかける、またはガラス板に試料細胞片を塗布した上でＬＭＤ（laser microdissection；レーザーマイクロダイセクション）によって脱離する、などの工程が必要となり、これらにはやはりコストがかかる。
【００７２】
例えば、簡単のため、以下の設定とする。
ｉ）検査全体の平均的な目標再検査率＝４０％以下，目標感度６０％以上；
ｉｉ）一度に採取する細胞片数＝２個，個体Ａの細胞片の平均的な抽出成功確率＝５０％；
ｉｉｉ）個々の検査において抽出された個体Ａの細胞片の数＝２個；
ｉｖ）上記ｉ）〜ｉｉｉ）の情報に基づき、個々の検査での特定の特徴量を有するかどうかの閾値を次のとおり設定する。
０．８未満：            不明
０．８以上１．１以下：  陰性
１．１超１．３未満：    不明
１．３以上＝陽性
【００７３】
また、例えば、抽出できた個体Ａの細胞片の数が１個であるとき、閾値ａを採用し、感度が７０％であり、特異度が５０％であるものとし、抽出できた個体Ａの細胞片の数が２個であるとき、閾値ｂを採用し、感度が８０％であり、特異度が６０％であるものとする。ただし、再検査率を５％向上させるたびに、細胞片が１個であるときは、感度および特異度が１％ずつ、細胞片が２個であるときは、感度および特異度が２％ずつ、それぞれ向上するものとする。
これらの数値は、説明を簡単にするための設定例であり、実際の検査においては、適切な数値を設定するものとする。
【００７４】
一度に採取する細胞片の数を２個、および個体Ａの細胞片の平均的な抽出成功確率を５０％と設定したので、採取した２個の細胞片中、個体Ａの細胞片の数が０個である確率Ｐ（０）、個体Ａの細胞片の数が１個である確率Ｐ（１）、および個体Ａの細胞片の数が２個である確率Ｐ（２）は、それぞれ、次のとおりである。
Ｐ（０）＝２Ｃ０×０．５００×（１−０．５０）２＝０．２５＝２５％
Ｐ（１）＝２Ｃ１×０．５０１×（１−０．５０）１＝０．５０＝５０％
Ｐ（２）＝２Ｃ２×０．５０２×（１−０．５０）０＝０．２５＝２５％
【００７５】
抽出できたａの細胞片の数が０個である場合、抽出に失敗したことを意味するので、結果を「不明（再検査）」とする。再検査率は２５％となる。
抽出できたａの細胞片の数が１個である場合、閾値ａを採用する。感度３５％（＝０．５０×７０％）、特異度２５％（＝０．５０×５０％）となる。
抽出できたａの細胞片の数が２個である場合、閾値ｂを採用する。感度２０％（＝０．２５×８０％）、特異度１５％（＝０．２５×６０％）となる。
以上より、この設定の下では、再検査率２５％、感度５５％（＝３５％＋２０％）、および特異度４０％（＝２５％＋１５％）となる。
【００７６】
検査全体の平均的な目標再検査率は４０％以下であり、目標感度は６０％以上である。
例えば、抽出できた個体Ａの細胞片の数が１個である場合について、閾値をａから変更して再検査率５０％を許容する代わりに、感度８０％、および特異度６０％と設定することによって、再検査率５０％、感度６０％、および特異度４５％を確保することができる。これは、目標感度を達成しているが、目標再検査率を達成していない。
また、例えば、抽出できた個体Ａの細胞片の数が２個である場合について、閾値をｂから変更して再検査率５０％を許容し、感度１００％、および特異度８０％と設定することによって、再検査率３７．５％、感度６０％、および特異度４５％を確保することができる。これは、目標感度および目標再検査率を達成している。
したがって、検査全体の成功率を高めるためには、抽出できたａの細胞片の数が２個である場合に再検査率５０％を許容し、感度１００％、および特異度８０％と設定することが合理的である。すなわち、抽出できた個体Ａの細胞片の個数によって、閾値を動かすことによって、検査の全体最適化が実現できたことになる。
【００７７】
検査全体の成功率を高めるにあたり、上記したような手計算が難しい場合であっても、以上のとおり説明した要領により、統計学的な計算、またはシミュレーションによって最適領域を探すことができる。
すなわち、試料細胞片群から一度に採取する細胞片の数ｎ、および個体Ａの細胞片の平均的な抽出確率ｐか、ｎ個の細胞片から個体Ａの細胞片がｋ個抽出される確率を事前に設定することができ、この場合、検査性能、および／または、有病率（「罹患率」ともいう。）と合わせて、閾値を設定することにより、検査全体の成功率および検査全体の再検査率を予測することができる。
【００７８】
したがって、設定した目標成功率、および／または、目標感度などに基づき、抽出された個体Ａの細胞片の個数、別の事前情報、または個々の検査結果などに応じて、必要十分な検査閾値を設定することが、本発明の要旨である。
また、各条件は、個別に事前に設定しておくことも考えられるが、検査を繰り返すことで得られる実績データに基づき、動的に更新していってもよい。
【００７９】
ところで、採取した細胞片のそれぞれが標的個体（例えば、胎児）の細胞片であるか、または標的個体以外（例えば、妊婦）の細胞片あるか、を判断するにあたり、例えば、標的個体の細胞片および標的個体以外の細胞片を含む試料細胞片群（例えば、母体血）に標的個体の細胞片が含まれる確率がｐである場合において、ｎ個の細胞片を採取したとする。ここで、ｐは０≦ｐ≦１である実数であり、ｎはｎ≧１である整数である。
【００８０】
試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率ｐは、例えば、試料細胞片群が母体血であり、標的個体が胎児である場合には、妊婦の年齢、妊婦の健康状態、妊娠週数、多胎妊娠、および／または、前回妊娠の有無などによって変動しうる。なお、ｐは事前確率である。
【００８１】
まず、採取したｎ個の細胞片のうち、ｋ個が個体Ａの細胞片である確率Ｐｋは、下記式によって求めることができる。
Ｐｋ＝ｎＣｋ・ｐｋ（１−ｐ）ｎ−ｋ
ただし、ｎＣｋ＝ｎ！／｛ｋ！・（ｎ−ｋ）！｝である。
【００８２】
また、採取したｎ個の細胞片のうち、１個以上が個体Ａの細胞片である確率Ｐｋ≧１は、下記式によって求めることができる。
【００８３】
【数６】
0006785068.tif 000007
【００８４】
また、採取したｎ個の細胞片のうち、Ｋ個以上が個体Ａの細胞片である確率Ｐｋ≧Ｋは、下記式によって求めることができる。
【００８５】
【数７】
0006785068.tif 000008
【００８６】
さらに、採取したｎ個の細胞片のうち、１個以上が個体Ａの細胞片である確率Ｐ’ｋ≧１は、より実践的には、下記式によって求めることができる。
【００８７】
【数８】
0006785068.tif 000009
【００８８】
ただし、式中、Ｄｋは、ｋ個の細胞片を個体Ａの細胞片と判断するとき、そのｋ個の細胞片を正しく個体Ａの細胞片と判断する確率である。
【００８９】
さらに、採取したｎ個の細胞片のうち、Ｋ個以上が個体Ａの細胞片である確率Ｐ’ｋ≧Ｋは、より実践的には、下記式によって求めることができる。
【００９０】
【数９】
0006785068.tif 000010
【００９１】
ただし、式中、Ｄｋは、ｋ個の細胞片を個体Ａの細胞片と判断するとき、そのｋ個の細胞片を正しく個体Ａの細胞片と判断する確率である。
【００９２】
また、生物情報解析工程において、胎児の疾患あり／なしを判定する場合において、
生物情報解析工程における解析の成功率を、
陽性的中率ＰＰＶ＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
ｓｅ＝ａ／（ａ＋ｃ）
ｓｐ＝ｄ／（ｂ＋ｄ）
ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＝Ｋ
ただし、式中、ξは胎児の有疾患率であり、ａは疾患ありと判定された疾患ありの細胞の個数であり、ｂは疾患ありと判定された疾患なしの細胞の個数であり、ｃは疾患なしと判定された疾患ありの細胞の個数であり、ｄは疾患なしと判定された疾患なしの細胞の個数であり、Ｋは胎児の細胞片の実際の抽出個数である、とするとき、全解析の陽性的中率ＰＰＶの算術平均が目標成功率以上となるように、解析ごとの閾値以上の検査値を疾患ありと判定する陽性閾値ＴＰおよび／または閾値以下の検査値を疾患なしと判定する陰性閾値ＴＮを調節して、ａ、ｂ、ｃ、およびｄを調整し、解析ごとの生物情報解析の成功率を制御することができる。
【００９３】
胎児の有疾患率ξは、妊婦の年齢、妊婦の健康状態、妊娠週数、多胎妊娠、および／または、前回妊娠の有無などによって変動しうる。なお、ξは事前確率である。
【００９４】
また、生物情報解析工程において、胎児の疾患あり／なしを判定する場合において、
生物情報解析工程における解析の成功率を、
陽性的中率ＰＰＶ＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
ｓｅ＝１−Ａ（ＴＰ）
ｓｐ＝Ｂ（ＴＮ）
ただし、式中、ξは胎児の有疾患率であり、Ａ（ｘ）は検査値ｘに対する疾患ありの集団の累積分布関数であり、Ｂ（ｘ）は検査値ｘに対する疾患なしの集団の累積分布関数であり、ＴＰは閾値以上の検査値を疾患ありと判定する陽性閾値であり、ＴＮは閾値以下の検査値を疾患なしと判定する陰性閾値である、とするとき、全解析の陽性的中率ＰＰＶの算術平均が目標成功率以上となるように、解析ごとの陽性閾値ＴＰおよび／または陰性閾値ＴＮを調節して、解析ごとの生物情報解析の成功率を制御することができる。
【００９５】
また、全解析の目標判別成功率を設定し、標的判別工程において、細胞が胎児の細胞片であるか否かを判別する場合において、
標的判別工程における胎児判別の成功率を、
胎児的中率ＰＰＶ’＝ｓｅ’×ｐ／｛ｓｅ’×ｐ＋（１−ｓｐ’）（１−ｐ）｝
ｓｅ’＝ｅ／（ｅ＋ｇ）
ｓｐ’＝ｄ／（ｆ＋ｈ）
ｅ＋ｆ＋ｇ＋ｈ＝ｎ
ただし、式中、ｐは試料細胞片群に胎児の細胞片が含まれる確率であり、ｅは胎児細胞と判定された胎児細胞の個数であり、ｆは胎児細胞と判定された非胎児細胞の個数であり、ｇは非胎児細胞と判定された胎児細胞の個数であり、ｈは非胎児細胞と判定された非胎児細胞の個数であり、ｎは細胞片の採取個数である、とするとき、全解析の胎児的中率ＰＰＶ’の算術平均が目標判別成功率以上となるように、解析ごとの閾値以上の検査値を胎児細胞と判別する胎児判別閾値Ｔｃおよび／または閾値以下の検査値を非胎児細胞と判別する非胎児判別閾値Ｔｐを調節して、ｅ、ｆ、ｇ、およびｈを調整し、解析ごとの胎児判別の成功率を制御することができる。さらには、解析ごとの生物情報解析の成功率を制御することができる。
【００９６】
また、全解析の目標判別成功率を設定し、標的判別工程において、細胞が胎児の細胞片であるか否かを判別する場合において、
標的判別工程における胎児判別の成功率を、
胎児的中率ＰＰＶ’＝ｓｅ’×ｐ／｛ｓｅ’×ｐ＋（１−ｓｐ’）（１−ｐ）｝
ｓｅ’＝１−Ｇ（Ｔｃ）
ｓｐ’＝Ｆ（Ｔｐ）
ただし、式中、ｐは試料細胞片群に胎児の細胞片が含まれる確率であり、Ｇ（ｘ）は検査値ｘに対する胎児細胞の集団の累積分布関数であり、Ｆ（ｘ）は検査値ｘに対する非胎児細胞の集団の累積分布関数であり、Ｔｃは閾値以上の検査値を胎児細胞と判定する胎児判別閾値であり、Ｔｐは閾値以下の検査値を非胎児細胞と判定する非胎児判別閾値である、とするとき、全解析の胎児的中率ＰＰＶ’の算術平均が目標成功率以上となるように、解析ごとのＴｃおよび／またはＴｐを調節して、解析ごとの胎児判別の成功率を制御することができる。さらには、解析ごとの生物情報解析の成功率を制御することができる。
【実施例】
【００９７】
以下、実施例により本発明をより具体的に説明するが、本発明は実施例に限定されるものではない。
【００９８】
［遺伝子解析ワークフロー］
非侵襲出生前診断において、妊婦血から胎児由来のＮＲＢＣ（nucleated red blood cell；有核赤血球細胞）を抽出し、遺伝子解析にかけて、染色体トリソミー等の先天性遺伝子疾患を検査する実施例を説明する。
【００９９】
図５は非侵襲出生前診断に適用される遺伝子解析方法のフローチャートである。
図５は、検査所に適用されるワークフローを示している。本実施例の遺伝子解析方法では、受付工程Ｓ７０、受付データ取得工程Ｓ７２、個数決定工程Ｓ７４、細胞抽出工程Ｓ７６、遺伝子読取工程Ｓ７８、標的判別工程Ｓ８０、成否判断工程Ｓ８２、所定検査工程Ｓ８６、検査結果判定工程Ｓ８７、結果報告工程Ｓ８８、および、結果蓄積工程Ｓ８９を含む。
以下、各工程について説明する。
【０１００】
〈受付工程Ｓ７０〉
受付工程Ｓ７０は、検査を受け付け、検体を受け取る工程である。まず、検査所において、検査依頼者（一般には病院）から検査を受け付け、検体としての血液試料である妊婦血を受け取る。検査依頼は書面で受け取ってもよいし、インターネット経由などのウェブで受け取ってもよい。妊婦血はバイク便などで運輸されてくる。
【０１０１】
本実施例において、血液試料である妊婦血は、妊婦である母体の末梢血をいう。妊婦の末梢血には、妊婦由来の好酸球、好中球、好塩基球、単核球、リンパ球等の白血球や、核のない成熟した赤血球に加えて、妊婦由来の有核赤血球、更に、胎児由来の有核赤血球が含まれる。胎児由来の有核赤血球は、妊娠後、６週程度から母体血中に存在するといわれている。非侵襲出生前診断への適用を想定している本実施例では、妊娠後６週程度以降の妊婦の末梢血を検査することが好ましい。
【０１０２】
胎児由来の有核赤血球は、胎盤を通過して、母親の血液中に存在する赤血球前駆体である。母親が妊娠中には、胎児の赤血球は有核であり得る。この胎児の赤血球には染色体が存在するため、胎児由来の染色体および胎児遺伝子の入手が可能となる。なお、胎児由来の有核赤血球は、母体血中の細胞の１０６個に１個の割合で存在しているといわれており、妊婦の末梢血中には非常に存在確率が少ない。
【０１０３】
ここでは、非侵襲出生前診断の適用例なので血液を試料としているが、細胞片を抽出する試料は血液に限らず、例えば本人の遺伝子検査目的であれば、唾液等でも構わない。妊婦血および母体血は、いずれも、「試料細胞片群」に相当する。
【０１０４】
〈受付データ取得工程Ｓ７２〉
受付データ取得工程Ｓ７２は、検査所が受付データを取得する工程である。受付データ取得工程Ｓ７２は、受付工程Ｓ７０の後でもよいし、前でもよく、受付工程Ｓ７０と同時であってもよい。受付工程Ｓ７０の中に受付データの取得処理を含めることもできる。
【０１０５】
受付データには、検査依頼に関する各種データが含まれる。受付データは、検査の態様に関する希望条件を指定する検査態様希望データおよび検査対象である細胞片群の試料提供者の状態データのうち少なくとも一方のデータを含むことができる。
【０１０６】
検査の受付に際し、検査の様態について希望を受け、希望に係る検査の態様に応じて、後段の検査の失敗確率を制御してもよい。例えば、検査の態様として、（ａ）高額な精密検査を希望するか、（ｂ）低廉な簡易検査を希望するかを指定してもらい、（ａ）の場合は価格設定を高くする代わりに失敗確率を低減させ、（ｂ）の場合は価格設定を安くする代わりに失敗確率をある程度高めに許容することが考えられる。ただし、検査の態様に応じて失敗確率を制御する形態は上記の例に限らない。例えば、検査の態様に関する選択肢を３つ以上にしてもよい。
【０１０７】
検査の態様の希望を指定する一手段として、検査依頼書のような書面にチェック項目のような記入欄を設け、当該記入欄に記入してもらう形で希望を受け取っても良いし、インターネット経由などのウェブから指定してもらう形でも構わない。
【０１０８】
検査の態様として例示した「精密検査」と「簡易検査」は、検査の品質に関する複数の等級（グレード）の一形態に相当している。「精密検査」と「簡易検査」の２種類の等級を例示しているが、３種類以上の等級を設定することも可能である。
【０１０９】
検査態様希望データは「注文情報」の一形態に相当する。検査の品質に関する複数の等級の各々に対して、等級毎に失敗確率の条件が定められた対応付けデータを保有しており、検査態様希望データに含まれている等級を示す情報から、対応付けデータを参照して、検査全体の失敗確率が設定される。
【０１１０】
また、受付に際し、細胞片群の試料提供者の状態データを受け付け、後段の失敗確率等を制御してもよい。ここでいう「細胞片群」とは有核赤血球細胞を含んだ血液試料であり、「試料提供者」とは血液試料の提供者である妊婦のことである。妊婦から採取した血液試料は、妊婦由来の細胞片と胎児由来の細胞片とを含有している。
【０１１１】
「試料提供者の状態データ」とは、妊婦の状態を示すデータである。状態データには、妊婦の年齢、妊婦の妊娠経過週数、妊婦の健康状態、妊婦の多胎状態、妊婦の妊娠経験の有無、および、前回の妊娠からの経過期間のうち、少なくとも一つを含めることができる。
【０１１２】
試料提供者の状態データは検査依頼書のような書面に各種記入欄を設け、そこに記入してもらう形で受け取っても良いし、インターネット経由などのウェブから入力してもらう形でも構わない。
【０１１３】
「試料提供者の状態データ」は、細胞片抽出個数の決定装置の一形態としての「個数制御システム」に入力されてもよい。状態データに応じた細胞片抽出個数の制御例として、例えば、次のような制御例（１）から（５）が考えられる。
【０１１４】
（１）妊婦が若い場合はもともと胎児の先天性遺伝子疾患の危険度が低いため、標的細胞である胎児由来の有核赤血球の収集目標（必要個数）を低くしてもよいと考えられる。
【０１１５】
（２）妊娠経過週数が大きい妊婦では再検査が難しいことから検査全体の失敗確率を、より低く設定することが好ましいと考えられる。
【０１１６】
（３）妊婦の健康状態が悪い場合は胎児由来の細胞数が少ないかもしれないので、試行一回あたりの抽出細胞数を増やすことが好ましい場合があり得る。
【０１１７】
（４）双子以上の多胎妊娠の場合は区別すべき胎児由来細胞の種類が増えるため、試行の最大回数を大きく設定することが好ましい場合がある。
【０１１８】
（５）前回妊娠がある場合、前回胎児由来の細胞が残存している可能性があることから、胎児由来の細胞が得られる確率を低く見積もることが適当と考えることができる。
【０１１９】
なお、（１）から（５）の例のそれぞれについて、条件の反転と設定の反転をさせてもよい。（１）から（５）の反転として、次のような制御例（６）から（１０）が考えられる。
【０１２０】
（６）妊婦が高齢の場合は胎児の先天性遺伝子疾患の危険度が高くなるので標的細胞の収集目標（必要個数や成功確率など）を高くすることが考えられる。
【０１２１】
（７）妊娠経過週数が小さい妊婦では再検査が容易なことから検査全体の失敗確率をより高く設定することも考えられる。
【０１２２】
（８）妊婦の健康状態が良好な合は胎児由来の細胞数が多いかもしれないので一回あたりの抽出細胞数を減らすことができる可能性がある。
【０１２３】
（９）単胎妊娠の場合は、多胎妊娠の場合に比べて、区別すべき胎児由来細胞の種類が少ないので、試行の最大回数を小さい値に設定することができる。
【０１２４】
（１０）前回妊娠がないならば、前回胎児由来の細胞が残存している可能性がないことから、前回妊娠がある場合に比べて、胎児由来の細胞が得られる確率を高く見積もることが考えられる。
【０１２５】
上記の（１）から（１０）に記載の制御例は各々一例であるため、これら例示に限らず、様々な応用を考慮してもよい。
【０１２６】
上記の（２）、（５）、（７）、および（１０）に記載の制御例は、試料提供者の状態データに基づき、試行１回の失敗確率、または、検査全体の失敗確率に、試料提供者の状態に応じた補正を加えることに相当する。
【０１２７】
〈個数決定工程Ｓ７４〉
個数決定工程Ｓ７４は、細胞抽出工程Ｓ７６で抽出すべき細胞片の個数を決定する工程である。また、個数決定工程Ｓ７４は、遺伝子読取工程Ｓ７８で読取処理にかけるために抽出すべき細胞片の個数を決定する工程であると把握することもできる。「抽出すべき細胞片の個数」を「細胞片の抽出個数」もしくは「細胞片抽出個数」、または単に「抽出個数」という場合がある。個数制御システムに基づき、細胞片抽出個数が決定される。個数制御システムは、入力された受付データに示された条件に応じて、適切な細胞片抽出個数の解を動的に提供する、動的なコンピュータシステムで構成されてもよいし、与えられる条件と細胞片抽出個数の関係が予め印刷されたワークシートで構成されてもよい。あるいはまた、場合によっては、細胞片抽出個数が静的に固定された定数として提供されてもよい。
【０１２８】
〈細胞抽出工程Ｓ７６〉
細胞抽出工程Ｓ７６は、試料である血液に所定の前処理を加えて、有核赤血球細胞を単離し、抽出する工程である。その際、個数制御システムから個数指示を受け、それに従った個数の細胞片を抽出する。「所定の前処理」には、濃縮工程Ｓ３２の処理や標本作製工程Ｓ３４の処理を含めることができる。細胞抽出工程Ｓ７６は、「細胞単離工程Ｓ３」の一部または全部の工程に相当する。細胞抽出工程Ｓ７６は遠心分離工程、スライドへの塗布工程、細胞核染色工程、およびスライドから細胞片の取り出し工程などの一部または全部の工程、あるいはその他の工程を含むことができる。
なお、細胞抽出工程Ｓ７６は、本発明の生物情報解析方法の細胞採取工程に相当する。
【０１２９】
細胞抽出工程Ｓ７６では、胎児由来細胞が含まれる可能性のある有核赤血球候補をｎ個分離して抽出する。その際、個数制御システムからの個数指示を受け、それに従った個数である「ｎ個」を抽出してもよい。
【０１３０】
〈遺伝子読取工程Ｓ７８〉
遺伝子読取工程Ｓ７８は、細胞抽出工程Ｓ７６により、単離された有核赤血球細胞をＤＮＡシーケンサにかけて、遺伝子配列を読み取る工程である。遺伝子読取工程Ｓ７８には、ＷＧＡ（whole genome amplification；全ゲノム増幅）やＰＣＲ（polymerase chain reaction；ポリメラーゼ連鎖反応）等の遺伝子増幅、カラム精製やビーズ精製、および、ライブラリ混合などの一部または全部の工程、あるいはその他の工程を含むことができる。
【０１３１】
遺伝子読取工程Ｓ７８では、細胞抽出工程Ｓ７６で得られた細胞片のすべてを処理してもよいし、必ずしも、細胞抽出工程Ｓ７６で得られた細胞片のすべてを処理しなくてもよい。
【０１３２】
また、検査に失敗した場合の再検査コストを抑えるため、細胞抽出工程Ｓ７６では予め多くの細胞を抽出しておき、遺伝子読取工程Ｓ７８にて、そのうちの一部の個数の細胞片を順次解析してもよい。
【０１３３】
遺伝子読取工程Ｓ７８において遺伝子の読み取りを行う細胞片の個数についても、個数制御システムから遺伝子配列の読み取りにかける個数の指示を受け、それに従った個数の細胞片を読み取る構成とすることができる。
【０１３４】
〈標的判別工程Ｓ８０〉
標的判別工程Ｓ８０は、遺伝子読取工程Ｓ７８で読み取った遺伝子情報が、標的である胎児由来のものかどうかを判別する工程である。標的のものであるか否かを判別する方法として、既知のリファレンス細胞片を利用する方法と、リファレンス細胞片を利用せずに判別する方法の二つの方法がある。リファレンス細胞片を利用する方法を「リファレンス有り」と表記し、リファレンス細胞片を利用せずに判別する方法を「リファレンス無し」と表記して説明する。
なお、標的判別工程Ｓ８０は、本発明の生物情報解析方法の標的判別工程に相当する。
【０１３５】
［１］リファレンス有りの標的判別について
標的の細胞片または標的以外の細胞片の少なくとも一方を別途リファレンス細胞片として入手しておき、リファレンス細胞片から得られる遺伝子情報との比較に基づいて、標的であるか否かを判定することができる。リファレンス細胞片から得られる遺伝子情報が「リファレンス情報」として保有される。妊婦血においては、妊婦由来の細胞片と胎児由来の細胞片の少なくとも二種類の細胞種類が含有されていると想定でき、これら二種類の細胞種類のうち、特定種類としての妊婦の細胞片をリファレンス細胞片とすることができる。
リファレンス細胞片となる妊婦の細胞片を入手する手段については、特に、制限はないが、例えば、妊婦の唾液や口内粘膜などから採取することが可能である。
【０１３６】
リファレンス細胞片としての妊婦の細胞片が確保されている場合、リファレンス細胞片から得られる遺伝子情報が「リファレンス情報」として保有される。遺伝子読取工程Ｓ７８によって得られる遺伝子配列のデータ（遺伝子データ）を、リファレンス情報と比較して、妊婦のものとは異なる別の１種類の遺伝子データが取得されたことをもって、標的である胎児の遺伝子データが得られていると判定することができる。
【０１３７】
なお、遺伝子配列同士の血縁判定を行うことにより、妊婦や胎児以外の他人細胞からの判別も可能である。通常、試料中に他人細胞が混入する可能性は極めて低いが、複数の個体に由来する複数種類の遺伝子情報が得られた場合に、遺伝子配列同士の血縁判定を行うことにより、母子関係（血縁関係）のない他人細胞の混入（いわゆる、コンタミネーション）等による誤判定を防止することできる。
【０１３８】
［２］リファレンス無しの標的判別について
試料に含まれる複数種類の細胞種類を予め把握することにより、遺伝子読取工程Ｓ７８にて、その予め把握した細胞種類の全種類の遺伝子が検出されたか否かという観点から、標的の有無を判定することができる。例えば、妊婦血を試料とする場合、妊婦の血液試料には、妊婦由来の細胞片と胎児由来の細胞片の二種類の細胞片が含有されていると把握される。つまり、試料に含まれる遺伝子種類数は「２種類」であると予め把握される。したがって、遺伝子読取工程Ｓ７８から得られる遺伝子データから、２種類の遺伝子種類が検出されたことをもって、標的が含まれていることを判定できたと考えることができる。
【０１３９】
なお、リファレンス無しの場合も、遺伝子配列同士の血縁判定を行うことにより、妊婦や胎児以外の他人細胞からの判別も可能である。複数種類の遺伝子情報が得られた場合に、遺伝子配列同士の血縁判定を行うことにより、母子関係（血縁関係）のない他人細胞の混入（いわゆる、コンタミネーション）等による誤判定を防止することできる。
【０１４０】
上述のとおり、リファレンス無しの場合は、妊婦由来の細胞片と胎児由来の細胞片の２種類の細胞片をそれぞれ少なくとも１つ抽出することが必要となる。これに対し、リファレンス有りの場合は、リファレンス細胞片と異なる１種類の細胞片を少なくとも１つ抽出することが必要となる。リファレンスの有無により、必要とされる細胞片の種類数と、種類毎の必要個数が異なる。
【０１４１】
また、標的判別工程Ｓ８０において標的が判別できたかどうかの実績データを、個数制御システムに入力し、以降の個数制御の精度向上を図る構成とすることも好ましい。
【０１４２】
〈成否判断工程Ｓ８２〉
成否判断工程Ｓ８２は、標的判別工程Ｓ８０による判別結果から、標的の遺伝子データの取得に成功したか否かを判断する工程である。遺伝子読取工程Ｓ７８で解析した遺伝子データに標的である胎児由来のものが含まれていると判定できた場合は「成功」と判断される。その一方、遺伝子読取工程Ｓ７８で解析した遺伝子データに標的である胎児由来のものが含まれていると判定できなかった場合は「失敗」と判断される。成否判断工程Ｓ８２において「失敗」と判断されると、細胞抽出工程Ｓ７６、または遺伝子読取工程Ｓ７８に戻り、検査をやり直す。ただし、既に所定回数の検査をやりなおしている場合には、結果なしを検査結果として結果報告工程Ｓ８８に進む。
なお、ここでいう成功・失敗は、標的判別工程Ｓ８０およびそれよりも前の工程における失敗も含み得る。
【０１４３】
〈所定検査工程Ｓ８６〉
遺伝子読取工程Ｓ７８で解析した遺伝子データに胎児由来のものが含まれていると判定できた場合、つまり、図２の成否判断工程Ｓ８２にてＹｅｓ判定となった場合に、所定検査工程Ｓ８６に進む。本例の所定検査工程Ｓ８６では、先天性遺伝子疾患の検査を行う。
「先天性遺伝子疾患の検査」として、例えば１３番染色体、１８番染色体、２１番染色体、およびＸ染色体のうち、いずれかの染色体がトリソミーであるかどうかの染色体異常検査を行う構成とすることができる。
なお、所定検査工程は、本発明の生物情報解析方法の生物情報解析工程に相当する。
【０１４４】
ただし、先天性遺伝子疾患の検査の精度および検査成否を左右する閾値等については、標的判別工程Ｓ８０での胎児細胞個数にしたがって制御する
また、上記閾値等は、後述する結果蓄積工程Ｓ８９によって蓄積した結果によってさらに制御してもよい。
【０１４５】
閾値の制御例を以下の表１および表２に示す。
これらの例は、いずれも、細胞片の採取個数が７個であり、胎児細胞片の抽出成功確率が３３％である場合の一例である。
細胞個数が１個の場合、疾患なし群は、平均１であり、標準偏差０．３であるケースを、疾患あり群は、平均１．５であり、標準偏差０．３６７４２であるケースを、それぞれ想定している（表１のＡパート、表２のＡパート）。
【０１４６】
ここでは、閾値を１．１６／１．３１（中間は再検査）に一律に設定した場合（表１のＢパート）と、個数によって閾値を制御させた場合（表２のＢパート）とを対比させている。
ただし、発明の効果を確認するため、再検査率を同率に設定している。
【０１４７】
表１のＢパートに示すように、一律設定の場合は、採取できた細胞個数が多い場合は高い性能を発揮している一方で、細胞個数が少ないとき、特に１個の場合は性能が落ち込んでいることがわかる。
【０１４８】
【表１】
0006785068.tif 000011
【０１４９】
これに対して、細胞個数によって閾値を制御する場合は、表２のＢパートに示すように、細胞の採取個数が１個の場合でも感度８０％以上を維持し、細胞の採取個数が２個以上の場合は感度９０％を維持し、特異度についても概ねバランスよく、遜色のない性能を出せていることがわかる。
【０１５０】
【表２】
0006785068.tif 000012
【０１５１】
〈結果判定工程Ｓ８７〉
所定検査工程Ｓ８６で得られた検査値を閾値と対比し、陽性（疾患あり）、陰性（疾患なし）、および不明（疾患ありともなしともいえない）を判定する。
この際、個々の検査ごとに閾値を制御しても構わない。
結果判定工程で陽性（疾患あり）、または陰性（疾患なし）の判定となった場合は、その判定を検査結果として、結果報告工程Ｓ８８に進む。
結果判定工程で不明（疾患ありともなしともいえない）となった場合は、細胞抽出工程Ｓ７６、または遺伝子読取工程Ｓ７８に戻り、再検査を行う。ただし、既に所定回数の再検査を行っている場合は、判定不能を検査結果として。結果報告工程Ｓ８８に進む。
なお、結果判定工程Ｓ８７は、本発明の生物情報解析方法の結果出力工程に相当する。
【０１５２】
〈結果報告工程Ｓ８８〉
結果報告工程Ｓ８８は、検査結果を報告する工程である。結果判定工程Ｓ８７で検査結果が出た場合には、その検査結果の報告が行われる。
【０１５３】
報告先は検査依頼元（ここでは病院）であり、結果通知は書面による郵送であってもよいし、インターネットシステムによる電子的な通知であってもよい。また、通知方法としては、検査所側からアクティブに通知するのが普通であるが、検査依頼元から問い合わせを受けて、結果を回答する形式を採用してもよい。
【０１５４】
結果報告工程Ｓ８８においては、上記閾値を制御しても全体の再検査率、感度、または特異度が目標値を下回ったときに、警告および／またはエラーを出すようにしてもよい。
また、最低目標値の他に警告目標値を定め、閾値を制御しても最低目標値以上、かつ、警告目標値以下の場合に警告を出すようにしてもよい。
【０１５５】
〈結果蓄積工程Ｓ８９〉
標的判別工程Ｓ８０で抽出された実績個数を、必要に応じて検体の属性に紐付けながら記録しておくことができる。
また、例えば、妊婦の妊娠週数によって閾値を決めるテーブルを保持しておき、検査の実績によって更新しても構わない。
【０１５６】
例えば、以下の表３に示す、妊婦の妊娠週数と、胎児細胞片抽出成功率または有疾患率との対応関係を記載したテーブルテーブルを保持しておき、上記実績個数を更新してもよい。その他、貧血の有無、身長・体重などの体格、または人種などを検体の属性として考慮に入れてもよい。
【０１５７】
【表３】
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【０１５８】
［個数制御システムについて］
上記した個数制御システムとしては、特開２０１６−０４９０７８号公報に記載された個数制御システムを用いることが好ましい。
【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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