(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
【数１】
0006370903.tif 000466
個の異なる参照分類群
【数２】
0006370903.tif 000467
の所定のセット
【数３】
0006370903.tif 000468
から、二つの異なる分類群に属する少なくとも二つの微生物を、生体サンプルにおいて検出する方法であって、各参照分類群
【数４】
0006370903.tif 000469
が、参照分類群を示す微生物を含む少なくとも一つの参照生体サンプルを、参照サンプルを代表する多次元デジタル信号を生成する測定技術で検証することによって、及び、前記多次元デジタル信号に従って基準ベクトルを決定することによって得られた空間
【数５】
0006370903.tif 000470
の所定の強度ベクトル
【数６】
0006370903.tif 000471
によって表され、
【数７】
0006370903.tif 000472
が１より大きく、
・測定技術によって生体サンプルの多次元デジタル信号を取得する段階と；
・所得された多次元デジタル信号に従って
【数８】
0006370903.tif 000473
の強度ベクトル
【数９】
0006370903.tif 000474
を決定する段階と；
・以下の関係に従って強度ベクトル
【数１０】
0006370903.tif 000475
をモデリングする候補モデル
【数１１】
0006370903.tif 000476
のセット
【数１２】
0006370903.tif 000477
を構成する段階であって、
【数１３】
0006370903.tif 000478
式中：
・
【数１４】
0006370903.tif 000479
が、モデル
【数１５】
0006370903.tif 000480
によって強度ベクトル
【数１６】
0006370903.tif 000481
を再構成する
【数１７】
0006370903.tif 000482
のベクトルであり；
・
【数１８】
0006370903.tif 000483
が実数スカラーであり、Ｉｐが
【数１９】
0006370903.tif 000484
の単位ベクトルであり；
・
【数２０】
0006370903.tif 000485
、
【数２１】
0006370903.tif 000486
が、
【数２２】
0006370903.tif 000487
のベクトル
【数２３】
0006370903.tif 000488
のｊ番目の成分であり；
・
【数２４】
0006370903.tif 000489
、
【数２５】
0006370903.tif 000490
；
・
【数２６】
0006370903.tif 000491
、
【数２７】
0006370903.tif 000492
が所定の係数である、段階と；
・候補モデル
【数２８】
0006370903.tif 000493
のセット
【数２９】
0006370903.tif 000494
から候補モデル
【数３０】
0006370903.tif 000495
を選択する段階であって、以下の関係に従う問題の解決法：
【数３１】
0006370903.tif 000496
式中：
・
【数３２】
0006370903.tif 000497
は、候補モデル
【数３３】
0006370903.tif 000498
によって、生体サンプルの強度ベクトル
【数３４】
0006370903.tif 000499
と、強度ベクトル
【数３５】
0006370903.tif 000500
の再構成
【数３６】
0006370903.tif 000501
との間の再構成エラーを定量化する基準であり；
・
【数３７】
0006370903.tif 000502
は、候補モデル
【数３８】
0006370903.tif 000503
の複雑性を定量化する基準である、段階と；
・選択された候補モデル
【数３９】
0006370903.tif 000504
のベクトル
【数４０】
0006370903.tif 000505
の少なくとも二つの成分
【数４１】
0006370903.tif 000506
が、厳密に正の所定のしきい値よりも大きいとき、分類群の所定のセット
【数４２】
0006370903.tif 000507
の異なる分類群に属する少なくとも二つの微生物の生体サンプルにおける存在を決定する段階と、
を含む、方法。
【請求項２】
【数４３】
0006370903.tif 000508
個の異なる参照分類群の所定のセット
【数４４】
0006370903.tif 000509
から生体サンプルにおいて存在する微生物を識別する方法であって、各参照分類群
【数４５】
0006370903.tif 000510
が、参照分類群を示す微生物を含む少なくとも一つの参照生体サンプルを、参照サンプルを代表する多次元デジタル信号を生成する測定技術で検証することによって、及び、前記多次元デジタル信号に従って基準ベクトルを決定することによって、得られた空間の所定の強度ベクトル
【数４６】
0006370903.tif 000511
によって表され、
【数４７】
0006370903.tif 000512
が１より大きく、
・測定技術によって生体サンプルの多次元信号を取得する段階と；
・取得された多次元デジタル信号に従って
【数４８】
0006370903.tif 000513
の強度ベクトル
【数４９】
0006370903.tif 000514
を決定する段階と；
・以下の関係に従って強度ベクトル
【数５０】
0006370903.tif 000515
をモデリングする候補モデル
【数５１】
0006370903.tif 000516
のセット
【数５２】
0006370903.tif 000517
を構成する段階であって、
【数５３】
0006370903.tif 000518
式中：
・
【数５４】
0006370903.tif 000519
が、モデル
【数５５】
0006370903.tif 000520
によって強度ベクトル
【数５６】
0006370903.tif 000521
を再構成する
【数５７】
0006370903.tif 000522
のベクトルであり；
・
【数５８】
0006370903.tif 000523
が実数スカラーであり、Ｉｐが
【数５９】
0006370903.tif 000524
の単位ベクトルであり；
・
【数６０】
0006370903.tif 000525
、
【数６１】
0006370903.tif 000526
が、
【数６２】
0006370903.tif 000527
のベクトル
【数６３】
0006370903.tif 000528
のｊ番目の成分であり；
・
【数６４】
0006370903.tif 000529
、
【数６５】
0006370903.tif 000530
；
・
【数６６】
0006370903.tif 000531
、
【数６７】
0006370903.tif 000532
が所定の係数である、段階と；
・候補モデル
【数６８】
0006370903.tif 000533
のセット
【数６９】
0006370903.tif 000534
から候補モデル
【数７０】
0006370903.tif 000535
を選択する段階であって、以下の関係に従う問題の解決法：
【数７１】
0006370903.tif 000536
式中：
・
【数７２】
0006370903.tif 000537
は、生体サンプル
【数７３】
0006370903.tif 000538
の強度ベクトルと、候補モデル
【数７４】
0006370903.tif 000539
との間の再構成エラーを定量化する基準であり；
・
【数７５】
0006370903.tif 000540
は、候補モデル
【数７６】
0006370903.tif 000541
の複雑性を定量化する基準である、段階と；
・厳密に正の所定のしきい値よりも大きい、選択された候補モデルのベクトル
【数７７】
0006370903.tif 000542
の各成分
【数７８】
0006370903.tif 000543
に関する所定のセット
【数７９】
0006370903.tif 000544
の分類群
【数８０】
0006370903.tif 000545
の微生物の生体サンプルにおける存在を決定する段階と、
を含む、方法。
【請求項３】
【数８１】
0006370903.tif 000546
個の異なる参照分類群
【数８２】
0006370903.tif 000547
の所定のセット
【数８３】
0006370903.tif 000548
から、二つの異なる分類群に属する少なくとも二つの微生物を、生体サンプルにおいて相対存在量を検出する方法であって、各参照分類群
【数８４】
0006370903.tif 000549
が、参照分類群を示す微生物を含む少なくとも一つの参照生体サンプルを、参照サンプルを代表する多次元デジタル信号を生成する測定技術で検証することによって、及び、前記多次元デジタル信号に従って基準ベクトルを決定することによって、得られた空間
【数８５】
0006370903.tif 000550
の所定の強度ベクトル
【数８６】
0006370903.tif 000551
によって表され、
【数８７】
0006370903.tif 000552
が１より大きく、
・測定技術によって生体サンプルの多次元デジタル信号を取得する段階と；
・取得された多次元デジタル信号に従って
【数８８】
0006370903.tif 000553
の強度ベクトル
【数８９】
0006370903.tif 000554
を決定する段階と；
・以下の関係に従って強度ベクトル
【数９０】
0006370903.tif 000555
をモデリングする候補モデル
【数９１】
0006370903.tif 000556
のセット
【数９２】
0006370903.tif 000557
を構成する段階であって：
【数９３】
0006370903.tif 000558
式中：
・
【数９４】
0006370903.tif 000559
が、モデル
【数９５】
0006370903.tif 000560
によって強度ベクトル
【数９６】
0006370903.tif 000561
を再構成する
【数９７】
0006370903.tif 000562
のベクトルであり；
・
【数９８】
0006370903.tif 000563
が実数スカラーであり、Ｉｐが
【数９９】
0006370903.tif 000564
の単位ベクトルであり；
・
【数１００】
0006370903.tif 000565
、
【数１０１】
0006370903.tif 000566
が、
【数１０２】
0006370903.tif 000567
のベクトル
【数１０３】
0006370903.tif 000568
のｊ番目の成分であり；
・
【数１０４】
0006370903.tif 000569
、
【数１０５】
0006370903.tif 000570
；
・
【数１０６】
0006370903.tif 000571
、
【数１０７】
0006370903.tif 000572
が所定の係数である、段階と；
・候補モデル
【数１０８】
0006370903.tif 000573
のセット
【数１０９】
0006370903.tif 000574
から候補モデル
【数１１０】
0006370903.tif 000575
を選択する段階であって、以下の関係に従う問題の解決法：
【数１１１】
0006370903.tif 000576
式中：
・
【数１１２】
0006370903.tif 000577
は、候補モデル
【数１１３】
0006370903.tif 000578
によって、生体サンプルの強度ベクトル
【数１１４】
0006370903.tif 000579
と、強度ベクトル
【数１１５】
0006370903.tif 000580
の再構成
【数１１６】
0006370903.tif 000581
との間の再構成エラーを定量化する基準であり；
・
【数１１７】
0006370903.tif 000582
は、候補モデル
【数１１８】
0006370903.tif 000583
の複雑性を定量化する基準である、段階と；
・以下の関係に従って参照分類群
【数１１９】
0006370903.tif 000584
の生体サンプル
【数１２０】
0006370903.tif 000585
における相対存在量を決定する段階であって：
【数１２１】
0006370903.tif 000586
）
式中、
【数１２２】
0006370903.tif 000587
は、
【数１２３】
0006370903.tif 000588
における
【数１２４】
0006370903.tif 000589
の行列関数であり、
【数１２５】
0006370903.tif 000590
は、
【数１２６】
0006370903.tif 000591
による
【数１２７】
0006370903.tif 000592
のベクトルであり、
【数１２８】
0006370903.tif 000593
は、参照分類群
【数１２９】
0006370903.tif 000594
の相対存在量である、段階と、
を含む方法。
【請求項４】
【数１３０】
0006370903.tif 000595
、
【数１３１】
0006370903.tif 000596
が、参照分類群
【数１３２】
0006370903.tif 000597
及び
【数１３３】
0006370903.tif 000598
の基準ベクトル
【数１３４】
0006370903.tif 000599
及び
【数１３５】
0006370903.tif 000600
間の類似性の係数である、請求項１、２又は３に記載の方法。
【請求項５】
基準ベクトル
【数１３６】
0006370903.tif 000601
及び
【数１３７】
0006370903.tif 000602
間の類似性
【数１３８】
0006370903.tif 000603
の係数が、ベクトル
【数１３９】
0006370903.tif 000604
及び
【数１４０】
0006370903.tif 000605
の二値化されたバージョン間のジャッカード係数に等しい、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
【数１４１】
0006370903.tif 000606
であり、候補モデル
【数１４２】
0006370903.tif 000607
のセット
【数１４３】
0006370903.tif 000608
の構成が、
【数１４４】
0006370903.tif 000609
のパラメータ
【数１４５】
0006370903.tif 000610
の値に関する最適化問題のセットを解決する段階を含み、各問題が、以下の関係に従って定義され：
【数１４６】
0006370903.tif 000611
式中、
【数１４７】
0006370903.tif 000612
が、ベクトル
【数１４８】
0006370903.tif 000613
のノルムＬ１である、請求項１から５の何れか一項に記載の方法。
【請求項７】
【数１４９】
0006370903.tif 000614
であり、候補モデル
【数１５０】
0006370903.tif 000615
のセット
【数１５１】
0006370903.tif 000616
の構成が、
【数１５２】
0006370903.tif 000617
のパラメータ
【数１５３】
0006370903.tif 000618
及び
【数１５４】
0006370903.tif 000619
の値に関する最適化問題のセットを解決する段階を含み、各問題が以下の関係に従って定義され：
【数１５５】
0006370903.tif 000620
式中：
・
【数１５６】
0006370903.tif 000621
はノルムＬ１であり；
・
【数１５７】
0006370903.tif 000622
はノルムＬ２であり；
・
【数１５８】
0006370903.tif 000623
は、ベクトルａ及びｂの項別の積であり；
・
【数１５９】
0006370903.tif 000624
及び
【数１６０】
0006370903.tif 000625
は、
【数１６１】
0006370903.tif 000626
の所定のウェイトのベクトルである、
請求項１から５の何れか一項に記載の方法。
【請求項８】
最適化問題の各ベクトル
【数１６２】
0006370903.tif 000627
の解決法に関して、新しい候補モデル
【数１６３】
0006370903.tif 000628
が計算され、ベクトル
【数１６４】
0006370903.tif 000629
に対応するモデル
【数１６５】
0006370903.tif 000630
を置換し、新しいモデル
【数１６６】
0006370903.tif 000631
のベクトル
【数１６７】
0006370903.tif 000632
の成分は、ベクトル
【数１６８】
0006370903.tif 000633
のゼロ成分に対応し、強制的に０にされ、新しいモデル
【数１６９】
0006370903.tif 000634
は、以下の関係に従って最適化問題を解決することによって計算され：
【数１７０】
0006370903.tif 000635
【数１７１】
0006370903.tif 000636
【数１７２】
0006370903.tif 000637
式中：
・
【数１７３】
0006370903.tif 000638
は、生体サンプルの強度ベクトル
【数１７４】
0006370903.tif 000639
のｂ番目の成分であり；
・
【数１７５】
0006370903.tif 000640
は、再構成ベクトル
【数１７６】
0006370903.tif 000641
のｂ番目の成分である、
請求項６又は７に記載の方法。
【請求項９】
再構成エラーを定量化する基準
【数１７７】
0006370903.tif 000642
が、尤度基準である、請求項１から８の何れか一項に記載の方法。
【請求項１０】
【数１７８】
0006370903.tif 000643
式中：
・
【数１７９】
0006370903.tif 000644
；
・
【数１８０】
0006370903.tif 000645
は、生体サンプルのピークベクトル
【数１８１】
0006370903.tif 000646
のｂ番目の成分であり；
・
【数１８２】
0006370903.tif 000647
は、候補モデル
【数１８３】
0006370903.tif 000648
の再構成ベクトル
【数１８４】
0006370903.tif 000649
のｂ番目の成分である、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
モデル
【数１８５】
0006370903.tif 000650
の複雑性を定量化する基準
【数１８６】
0006370903.tif 000651
が、ベクトル
【数１８７】
0006370903.tif 000652
の厳密に正の成分
【数１８８】
0006370903.tif 000653
の数に関して前記複雑性を定量化する、請求項１から１０の何れか一項に記載の方法。
【請求項１２】
【数１８９】
0006370903.tif 000654
の場合、
【数１９０】
0006370903.tif 000655
【数１９１】
0006370903.tif 000656
の場合、
【数１９２】
0006370903.tif 000657
式中、関数
【数１９３】
0006370903.tif 000658
は、その引数が真の場合、１に等しく、そうでなければゼロである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
分類群が、同じ分類レベル、特に、種、属又はサブ種レベルに属する、請求項１から１２の何れか一項に記載の方法。
【請求項１４】
分類群が、少なくとも二つの異なる分類レベル、特に、種、属及び／又はサブ種に属する、請求項１から１２の何れか一項に記載の方法。
【請求項１５】
分類群が第１の分類レベルに属し、ベクトルｘのモデルが、より高い分類レベルに応じて分類群に対応するベクトル
【数１９４】
0006370903.tif 000659
の成分を加えることによって、第１の分類レベルよりも高い第２の分類レベルに関して計算される、請求項１から１４の何れか一項に記載の方法。
【請求項１６】
第１のレベル内の類似度が所定のしきいよりも大きい場合、ベクトルｘのモデルが、より高い分類レベルに関して計算される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
第１の分類レベル内で定義する分類群のセット間の類似度が所定のしきいよりも大きい場合、そのとき、参照分類群の所定のセット
【数１９５】
0006370903.tif 000660
の形成に関して、前記分類群が集められ、第１の分類レベルよりも高い第２の分類レベルで確定された参照分類群によって置換される、請求項１から１４の何れか一項に記載の方法。
【請求項１８】
測定技術がスペクトルを生成し、基準強度ベクトル
【数１９６】
0006370903.tif 000661
が、参照分類群
【数１９７】
0006370903.tif 000662
のスペクトルにおいて含まれるピークのリストである、請求項１から１７の何れか一項に記載の方法。
【請求項１９】
測定技術が、質量分析法を含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
【数１９８】
0006370903.tif 000663
式中、
【数１９９】
0006370903.tif 000664
、
【数２００】
0006370903.tif 000665
は、選択されたモデル
【数２０１】
0006370903.tif 000666
のベクトル
【数２０２】
0006370903.tif 000667
のｊ番目の成分である、請求項３から１９の何れか一項に記載の方法。
【請求項２１】
・生体サンプルのスペクトルを生成可能な分光計又は分光器と；
・請求項１から２０の何れか一項に記載の方法を実行可能な計算ユニットと、
を含む、生体サンプルを分析するためのデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の異なる微生物を含むことが可能な生体サンプルの分析に、より具体的には、分析されている生体サンプルを代表する多次元デジタル信号を生成する測定技術に基づいた、微生物の混合物の検出及び識別に関する。
【背景技術】
【０００２】
微生物、及びより具体的にはバクテリアを識別するための分析法（ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ）または分光法（ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）を用いることが既知である。この目的のために、未知の微生物のサンプルが調整され、その後サンプルの質量、振動又は蛍光スペクトルが取得され、前処理され、特に、ベースラインを除去し、ノイズを除去する。前処理されたスペクトルはその後、参照方法によって、識別される微生物の分類群、例えば、種と関連したスペクトルのセットから構成された参照ベースを備える分類ツールによって“比較される”。
【０００３】
より具体的には、分類による微生物の識別は慣例的に、以前から知られているそれらの種を有する微生物のいわゆる“トレーニング”スペクトルに従う分類モデルであって、トレーニングスペクトルの内からこれらの異なる種を区別するルールのセットを定義する分類モデルを、管理された学習によって、決定する第１のステップと、特定の未知の微生物の識別の、又は“予測”の第２のステップと、を含む。この第２のステップは特に、識別されることになる微生物のスペクトルを取得する段階と、スペクトルを前処理する段階と、分類モデルから構成された予測モデルを前処理されたスペクトルへ適用する段階と、を含み、未知の微生物が属する少なくとも一つの種を決定する。
【０００４】
そのため、典型的には、分析法又は分光法識別デバイスは、分光計又は分光器、並びに、測定されたスペクトルを受け取り、多次元デジタル強度ベクトルを得るためにそれらデジタル化し、生成されたデジタルベクトルに従って第２の上記ステップを実行する、取得及び処理ユニットを含む。第１のステップは、分類モデル及び予測モデルを決定し、カスタマーによるその使用前に機器内にそれを統合する、デバイスの製造業者によって実行される。
【０００５】
これまで、考慮された測定技術又は識別アルゴリズムが何であれ、生体サンプルの分析は、単一タイプの微生物を含むサンプルに限定される。実際、複数の異なる微生物を含む生体サンプルの分析は特に異なり、分類モデルに基づいた予測アルゴリズムは、生体サンプルが複数の微生物を含むことを検出することに、そのためまた、このようなサンプルに含まれる微生物を識別することに失敗することが特に観測され得る。
【０００６】
そのため、分析法又は分光法識別の任意のステップの前に、知られることが所望される微生物を含む、試験されることになるサンプルは、異なるタイプの微生物を単離することを目的とする生物学的処理のステップを最初に受ける。分析法又は分光法によって識別されることになる生体サンプルはその後、単離された微生物の単一のタイプから調整される。例えば、バクテリアの識別に関して、試験されることになる生成物の溶液が調整され、その後、得られた溶液は、例えば、一つ又は複数のペトリ皿の上で、一つ又は複数の培地と一緒に置かれる。培養後、異なるバクテリアのコロニーはその後、識別され、単離され、その各々は、後続の識別を受け得る。
【０００７】
現在、このような生体サンプル調整は、長時間を取り得、特定のタイプの微生物は実際、複数日の培養時間を必要とする。さらに、特定の微生物は、成長するために非常に特定の培地を必要とする。
【０００８】
これが生成するコストは別として、試験されることになる生成物において含まれる、異なる微生物の全てが成長しないリスク、そのため、微生物を“見失う”リスクが常に存在する。そのため、複数菌の混合物を効率的に分析するための分類モデルに基づいた識別アルゴリズムの無能力によって強制的に為される、この予備的調整ステップは、エラーの重要な供給源である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の議論
本発明は、特に分光法、分析法、又は多次元デジタル強度ベクトルを生成する任意のタイプの測定によって、サンプルの単一測定に従って、生体サンプルが一つ又は複数の異なる微生物を含むという事実とは独立して、生体サンプルを分析することが可能な、生体サンプルを分析する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
これを達成するために、本発明は、
【数１】
0006370903.tif 000002
個の異なる参照分類群
【数２】
0006370903.tif 000003
の所定のセット
【数３】
0006370903.tif 000004
から二つの異なる分類群に属する少なくとも二つの微生物を生体サンプルにおいて検出する方法を目的とし、各参照分類群
【数４】
0006370903.tif 000005
は、参照分類群を示す微生物を含む少なくとも一つの参照生体サンプルを、参照サンプルを代表する多次元デジタル信号を生成する測定技術で検証することによって、及び、前記多次元デジタル信号に従って前記基準ベクトルを決定することによって得られる、空間
【数５】
0006370903.tif 000006
の所定の基準強度ベクトル
【数６】
0006370903.tif 000007
、つまり“プロトタイプ”によって表され、
【数７】
0006370903.tif 000008
は１より大きく、本方法は：
・測定技術によって生体サンプルの多次元デジタル信号を取得する段階と；
・取得された多次元デジタル信号に従って
【数８】
0006370903.tif 000009
の強度ベクトル
【数９】
0006370903.tif 000010
を決定する段階と；
・以下の関係に従って強度ベクトル
【数１０】
0006370903.tif 000011
をモデリングする候補モデル
【数１１】
0006370903.tif 000012
のセット
【数１２】
0006370903.tif 000013
を構成する段階であって、
【数１３】
0006370903.tif 000014
式中：
・
【数１４】
0006370903.tif 000015
は、モデル
【数１５】
0006370903.tif 000016
によって強度ベクトル
【数１６】
0006370903.tif 000017
を再構成する
【数１７】
0006370903.tif 000018
のベクトルであり；
・
【数１８】
0006370903.tif 000019
は実数スカラーであり、Ｉｐは
【数１９】
0006370903.tif 000020
の単位ベクトルであり；
・
【数２０】
0006370903.tif 000021
、
【数２１】
0006370903.tif 000022
は、
【数２２】
0006370903.tif 000023
のベクトル
【数２３】
0006370903.tif 000024
のｊ番目の成分であり；
・
【数２４】
0006370903.tif 000025
、
【数２５】
0006370903.tif 000026
；
・
【数２６】
0006370903.tif 000027
、
【数２７】
0006370903.tif 000028
は所定の係数である、段階と；
・候補モデル
【数２８】
0006370903.tif 000029
のセット
【数２９】
0006370903.tif 000030
から候補モデル
【数３０】
0006370903.tif 000031
を選択する段階であって、以下の関係に従う問題の解決法：
【数３１】
0006370903.tif 000032
式中：
・
【数３２】
0006370903.tif 000033
は、候補モデル
【数３３】
0006370903.tif 000034
によって、生体サンプルの強度ベクトル
【数３４】
0006370903.tif 000035
と、強度ベクトル
【数３５】
0006370903.tif 000036
の再構成
【数３６】
0006370903.tif 000037
との間の再構成エラーを定量化する基準であり；
・
【数３７】
0006370903.tif 000038
は、候補モデル
【数３８】
0006370903.tif 000039
の複雑性を定量化する基準である、段階と；
・選択された候補モデル
【数３９】
0006370903.tif 000040
のベクトル
【数４０】
0006370903.tif 000041
の少なくとも二つの成分
【数４１】
0006370903.tif 000042
が所定の厳密に正のしきい値よりも大きいとき、分類群の所定のセット
【数４２】
0006370903.tif 000043
の異なる分類群に属する少なくとも二つの微生物の生体サンプルにおける存在を決定する段階と、を含む。
【００１１】
これを達成するために、本発明はまた、
【数４３】
0006370903.tif 000044
個の異なる参照分類群
【数４４】
0006370903.tif 000045
の所定のセット
【数４５】
0006370903.tif 000046
から生体サンプルにおいて存在する微生物を識別する方法を目的とし、各参照分類群
【数４６】
0006370903.tif 000047
は、参照分類群を示す微生物を含む少なくとも一つの参照生体サンプルを、参照サンプルを代表する多次元デジタル信号を生成する測定技術で検証することによって、及び、前記多次元デジタル信号に従って前記基準ベクトルを決定することによって、得られる空間
【数４７】
0006370903.tif 000048
の所定の強度ベクトル
【数４８】
0006370903.tif 000049
によって表され、
【数４９】
0006370903.tif 000050
は１より大きく、本方法は：
・測定技術によって生体サンプルの多次元デジタル信号を取得する段階と；
・取得された多次元デジタル信号に従って
【数５０】
0006370903.tif 000051
の強度ベクトル
【数５１】
0006370903.tif 000052
を決定する段階と；
・以下の関係に従って強度ベクトル
【数５２】
0006370903.tif 000053
をモデリングする候補モデル
【数５３】
0006370903.tif 000054
のセット
【数５４】
0006370903.tif 000055
を構成する段階であって、
【数５５】
0006370903.tif 000056
式中：
・
【数５６】
0006370903.tif 000057
は、モデル
【数５７】
0006370903.tif 000058
によって強度ベクトル
【数５８】
0006370903.tif 000059
を再構成する
【数５９】
0006370903.tif 000060
のベクトルであり；
・
【数６０】
0006370903.tif 000061
は実数スカラーであり、Ｉｐは
【数６１】
0006370903.tif 000062
の単位ベクトルであり；
・
【数６２】
0006370903.tif 000063
、
【数６３】
0006370903.tif 000064
は、
【数６４】
0006370903.tif 000065
のベクトル
【数６５】
0006370903.tif 000066
のｊ番目の成分であり；
・
【数６６】
0006370903.tif 000067
、
【数６７】
0006370903.tif 000068
；
・
【数６８】
0006370903.tif 000069
、
【数６９】
0006370903.tif 000070
は所定の係数である、段階と；
・候補モデル
【数７０】
0006370903.tif 000071
のセット
【数７１】
0006370903.tif 000072
から候補モデル
【数７２】
0006370903.tif 000073
を選択する段階であって、以下の関係に従う問題の解決法：
【数７３】
0006370903.tif 000074
式中：
・
【数７４】
0006370903.tif 000075
は、候補モデル
【数７５】
0006370903.tif 000076
によって、生体サンプルの強度ベクトル
【数７６】
0006370903.tif 000077
と、強度ベクトル
【数７７】
0006370903.tif 000078
の再構成
【数７８】
0006370903.tif 000079
との間の再構成エラーを定量化する基準であり；
・
【数７９】
0006370903.tif 000080
は、候補モデル
【数８０】
0006370903.tif 000081
の複雑性を定量化する基準である、段階と；
・厳密に正の所定のしきい値より大きい、選択された候補モデル
【数８１】
0006370903.tif 000082
のベクトル
【数８２】
0006370903.tif 000083
の各成分
【数８３】
0006370903.tif 000084
に関する所定のセット
【数８４】
0006370903.tif 000085
の分類群
【数８５】
0006370903.tif 000086
の微生物の生体サンプルにおける存在を決定する段階と、を含む。
【００１２】
これを達成するために、本発明はまた、
【数８６】
0006370903.tif 000087
個の異なる参照分類群
【数８７】
0006370903.tif 000088
の所定のセット
【数８８】
0006370903.tif 000089
から二つの異なる分類群に属する生体サンプルにおける相対存在量を決定する方法を目的とし、各参照分類群
【数８９】
0006370903.tif 000090
は、参照分類群を示す微生物を含む少なくとも一つの参照生体サンプルを、参照サンプルを代表する多次元デジタル信号を生成する測定技術で検証することによって、及び、前記多次元デジタル信号に従って前記基準ベクトルを決定することによって、得られる空間
【数９０】
0006370903.tif 000091
の所定の強度ベクトル
【数９１】
0006370903.tif 000092
によって表され、
【数９２】
0006370903.tif 000093
が１より大きく、本方法は：
・測定技術によって生体サンプルの多次元デジタル信号を取得する段階と；
・取得された多次元デジタル信号に従って
【数９３】
0006370903.tif 000094
の強度ベクトル
【数９４】
0006370903.tif 000095
を決定する段階と；
・以下の関係に従って強度ベクトル
【数９５】
0006370903.tif 000096
をモデリングする候補モデル
【数９６】
0006370903.tif 000097
のセット
【数９７】
0006370903.tif 000098
を構成する段階であって：
【数９８】
0006370903.tif 000099
式中：
・
【数９９】
0006370903.tif 000100
は、モデル
【数１００】
0006370903.tif 000101
によって強度ベクトル
【数１０１】
0006370903.tif 000102
を再構成する
【数１０２】
0006370903.tif 000103
のベクトルであり；
・
【数１０３】
0006370903.tif 000104
は実数スカラーであり、Ｉｐは
【数１０４】
0006370903.tif 000105
の単位ベクトルであり；
・
【数１０５】
0006370903.tif 000106
、
【数１０６】
0006370903.tif 000107
は、
【数１０７】
0006370903.tif 000108
のベクトル
【数１０８】
0006370903.tif 000109
のｊ番目の成分であり；
・
【数１０９】
0006370903.tif 000110
、
【数１１０】
0006370903.tif 000111
；
・
【数１１１】
0006370903.tif 000112
、
【数１１２】
0006370903.tif 000113
は所定の係数である、段階と；
・候補モデル
【数１１３】
0006370903.tif 000114
のセット
【数１１４】
0006370903.tif 000115
から候補モデル
【数１１５】
0006370903.tif 000116
を選択する段階であって、以下の関係に従う問題の解決法：
【数１１６】
0006370903.tif 000117
式中：
・
【数１１７】
0006370903.tif 000118
は、候補モデル
【数１１８】
0006370903.tif 000119
によって、生体サンプルの強度ベクトル
【数１１９】
0006370903.tif 000120
と、強度ベクトル
【数１２０】
0006370903.tif 000121
の再構成
【数１２１】
0006370903.tif 000122
との間の再構成エラーを定量化する基準であり；
・
【数１２２】
0006370903.tif 000123
は、候補モデル
【数１２３】
0006370903.tif 000124
の複雑性を定量化する基準である、段階と、
・以下の関係に従って参照分類群
【数１２４】
0006370903.tif 000125
の生体サンプル
【数１２５】
0006370903.tif 000126
における相対存在量を決定する段階であって：
【数１２６】
0006370903.tif 000127
）
式中、
【数１２７】
0006370903.tif 000128
は
【数１２８】
0006370903.tif 000129
における
【数１２９】
0006370903.tif 000130
の行列関数であり、
【数１３０】
0006370903.tif 000131
は
【数１３１】
0006370903.tif 000132
による
【数１３２】
0006370903.tif 000133
のベクトルであり、
【数１３３】
0006370903.tif 000134
は参照分類群
【数１３４】
0006370903.tif 000135
の相対存在量である、段階と、を含む。
【００１３】
本明細書で“検出”は、生体サンプルの複数菌の性質の決定を意味する。微生物の“識別”は、例えば、その種、そのサブ種、その属、そのグラム等の、微生物特有のデータ、より一般的には、微生物の固有の識別情報の構成において用いられるのに有用であると認められる任意のデータの決定に対応する。
【００１４】
“分類群”との用語は特に、生物の分類学的分類のノードの、リーフの、又はルートの位置を特徴づけるために用いられる“分類群”との用語よりも広い概念を指す。本発明の観点では、分類群との用語は、有用と認められる生物の分類の任意のタイプを指す。特に、本発明は、従来の分類学的分類へ、臨床表現型に基づいた分類へ、並びに、従来の意味における及び臨床表現型上の分類学的評価に基づいたハイブリッド分類へ適用される。
【００１５】
本明細書で“測定技術”とは、デジタル化される複雑な信号を生成することを含む測定を意味する。このタイプの測定の内、例えば、質量分析法、特に、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ分析法及びＥＳＩ−ＭＳ分析法、振動分光法、特に、ＲＡＭＡＮ分光法、蛍光分光法、特に、内在蛍光分光法又は赤外線分光法に言及し得る。これらの技術の各々は、デジタル化されるスペクトルを生成するので、測定されているサンプルを代表する多次元デジタル信号を提供する。
【００１６】
言い換えると、本発明は、強度ベクトルを混合することによって得られる候補モデルを生成する段階であって、含まれた測定技術によって、以前に識別された分類群を各々が代表する段階と、その後、分析を受けるサンプルの強度ベクトルの近似値と、候補モデルの複雑性との間のベストなトレードオフを提供する候補モデルを保持する段階と、を含む。実際、生体サンプルを最も忠実に推定するモデルは、強度ベクトルの最も正確な再構成を可能にするものではなく、十分に正確であり且つ適度に複雑の両方であることが観測され得る。そのため、発明者は、このような構造を有するアルゴリズムが、サンプルにおける複数の微生物の存在を検出する、及び、高い成功率でサンプルにおいて存在する微生物を識別することの両方が可能であることを指摘している。
【００１７】
本発明の実施形態によると、
【数１３５】
0006370903.tif 000136
、
【数１３６】
0006370903.tif 000137
は、参照分類群
【数１３７】
0006370903.tif 000138
及び
【数１３８】
0006370903.tif 000139
の基準ベクトル
【数１３９】
0006370903.tif 000140
及び
【数１４０】
0006370903.tif 000141
間の類似性の係数である。特に、基準ベクトルが、それらのジャッカード係数（Ｊａｃｃａｒｄ係数）などの、測定技術によって生成されたスペクトルにおいて含まれるピークをリスト化するとき、類似性係数は、正規化された又はされていない、強度ベクトル間のスカラー積として定義され得る。実際、二つの異なる分類群間の生物学的な近接性は、これらの分類群の二つの基準ベクトルの間の近接性を誘起することが観測され得る。そのため、参照分類群
【数１４１】
0006370903.tif 000142
の微生物は、分類群
【数１４２】
0006370903.tif 000143
の基準ベクトル
【数１４３】
0006370903.tif 000144
に非常に近い基準ベクトル
【数１４４】
0006370903.tif 000145
を有する参照分類群
【数１４５】
0006370903.tif 000146
の微生物に加えて、又は代わりに、生体サンプルにおいて識別され得る。そのため、参照分類群間での生物学的近接性を考慮する調整された基準ベクトル
【数１４６】
0006370903.tif 000147
の生成は、検出及び識別エラーを最小化する。
【００１８】
実施形態によると、
【数１４７】
0006370903.tif 000148
、且つ候補モデル
【数１４８】
0006370903.tif 000149
のセット
【数１４９】
0006370903.tif 000150
の構成が、
【数１５０】
0006370903.tif 000151
のパラメータ
【数１５１】
0006370903.tif 000152
の値に関する最適化問題のセットを解決することを含み、各問題は以下の関係に従って定義され：
【数１５２】
0006370903.tif 000153
式中、
【数１５３】
0006370903.tif 000154
は、ベクトル
【数１５４】
0006370903.tif 000155
のノルムＬ１である。
【００１９】
言い換えると、候補モデルの構成は、構成エラー
【数１５５】
0006370903.tif 000156
を含む第１の項、及びノルムＬ１に基づいた第２の重み付け項
【数１５６】
0006370903.tif 000157
を含むＬＡＳＳＯタイプペナルティを含む。ゼロ項
【数１５７】
0006370903.tif 000158
に関して、得られた候補モデルは、モデル係数の正値性（ｐｏｓｉｔｉｖｉｔｙ）の制約下で再構成エラーを最小化するものである。本明細書で上述したように、このモデルは一般的に、生体サンプルを最も良く推定するものではない。なぜならそれは通常、大部分の又はすべてですらある非ゼロの成分
【数１５８】
0006370903.tif 000159
に起因する最も高い複雑性を有するからである。パラメータ
【数１５９】
0006370903.tif 000160
が増加するとき、成分
【数１６０】
0006370903.tif 000161
は、一つずつ、順々にゼロに等しくなることが観測され得る。
【数１６１】
0006370903.tif 000162
の値を経過することによって、
【数１６２】
0006370903.tif 000163
の固有構造を各々有する候補モデルのセットがこのようにして得られる。そのため、このタイプのアルゴリズムの適用は、
【数１６３】
0006370903.tif 000164
の可能なモデル構造の内から少数のモデル構造の事前選択を実施することを可能にする。また、各最適化問題は凸状（ｃｏｎｖｅｘ）であるので、候補モデルを非常に迅速に計算することが可能である。本発明に従う本方法の実質的な加速はこのようにして得られる。
【００２０】
変形として、スカラー
【数１６４】
0006370903.tif 000165
は非ゼロであり、上述の最適化問題は、以下の関係に従って書き換えられ得る：
【数１６５】
0006370903.tif 000166
そのため、異なる構造が選択され得る。
【００２１】
他の一つの実施形態によると、
【数１６６】
0006370903.tif 000167
、且つ、候補モデル
【数１６７】
0006370903.tif 000168
のセット
【数１６８】
0006370903.tif 000169
の構成は、
【数１６９】
0006370903.tif 000170
のパラメータ
【数１７０】
0006370903.tif 000171
及び
【数１７１】
0006370903.tif 000172
の値に関する最適化問題のセットを解決することを含み、各問題は以下の関係に従って定義される：
【数１７２】
0006370903.tif 000173
式中：
・
【数１７３】
0006370903.tif 000174
はノルムＬ１であり；
・
【数１７４】
0006370903.tif 000175
はノルムＬ２であり；
・
【数１７５】
0006370903.tif 000176
は、ベクトルａ及びｂの項別の積であり；
・
【数１７６】
0006370903.tif 000177
及び
【数１７７】
0006370903.tif 000178
は、
【数１７８】
0006370903.tif 000179
の所定のウェイトのベクトルである。
【００２２】
言い換えると、ＬＡＳＳＯ法による候補モデルの構成は、適応できるペナルティ（
【数１７９】
0006370903.tif 000180
と組み合わされた“エラスティックネット（ｅｌａｓｔｉｃ  ｎｅｔ）”タイプ（
【数１８０】
0006370903.tif 000181
のペナルティを備える（Ｌｅａｓｔ  Ａｎｇｌｅ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  −  Ｅｌａｓｔｉｃ  Ｎｅｔに関する）ＬＡＲＳ−ＥＮタイプアルゴリズムによって実行される。ＬＡＲＳ−ＥＮアルゴリズムは例えば、アドレスｈｔｔｐ：／／ｃｒａｎ．ｒ−ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ／ｗｅｂ／ｐａｃｋａｇｅｓ／ｅｌａｓｔｉｃｎｅｔ／で入手可能なモジュール“Ｒ  ｅｌａｓｔｉｃＮｅｔ”において含まれるＺｏｕ及びＨａｓｔｉｅのものである。変形として、“ｅｌａｓｔｉｃ  ｎｅｔ”タイプのペナルティのみが実行される、つまり、
【数１８１】
0006370903.tif 000182
は、ゼロであるようにセットされる、又は、適応できるＬＡＳＳＯタイプペナルティのみが実行される、つまり、
【数１８２】
0006370903.tif 000183
及び
【数１８３】
0006370903.tif 000184
は、
【数１８４】
0006370903.tif 000185
の単位ベクトル
【数１８５】
0006370903.tif 000186
に等しくなるようにセットされる。候補モデルに関する異なる構造が得られ得る。有利には、適応可能なバージョンは、生体サンプルに含まれる可能性の高い分類群に関連する事前情報を含むことが可能である。例えば、他の成分よりも小さいベクトル
【数１８６】
0006370903.tif 000187
、
【数１８７】
0006370903.tif 000188
の成分を選択することは、生体サンプルにおけるこの成分に対応する分類群の存在をより高くすることが可能である。
【００２３】
変形として、スカラー
【数１８８】
0006370903.tif 000189
は非ゼロであり、上述の最適化問題は以下の関係に従って書き換えられ得る：
【数１８９】
0006370903.tif 000190
【００２４】
ＬＡＲＳ−ＥＮアルゴリズム以外の事前選択可能な他のアプローチが想定され得、例えば、Ａｎｎａｌｓ  ｏｆ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，  ２０１１，  ｖｏｌ．５，  Ｎｏ．２Ａ，  ６２８−６４４におけるＤａｎｉｅｌ  Ｐｅｒｃｉｖａｌ等による文献“Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ，  ｓｐａｒｓｅ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ＨＩＶ  ｄｒｕｇ  ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ”において説明されるような、例えば、単純な又は構造化された“ステップワイズ”アルゴリズム等である、又は、
【数１９０】
0006370903.tif 000191
個の可能な構造の内の候補モデルのかなりの数の構造を評価することを目的とする網羅的アプローチですらある。
【００２５】
有利には、最適化問題の解決法である各ベクトル
【数１９１】
0006370903.tif 000192
に関して、新しい候補モデル
【数１９２】
0006370903.tif 000193
が計算され、ベクトル
【数１９３】
0006370903.tif 000194
に対応するモデル
【数１９４】
0006370903.tif 000195
を置換し、新しいモデル
【数１９５】
0006370903.tif 000196
のベクトル
【数１９６】
0006370903.tif 000197
の成分は、ベクトル
【数１９７】
0006370903.tif 000198
のゼロ成分に対応し、強制的にゼロにされ、新しいモデル
【数１９８】
0006370903.tif 000199
は、以下の関係に従って最適化問題を解決することによって計算される：
【数１９９】
0006370903.tif 000200
【数２００】
0006370903.tif 000201
【数２０１】
0006370903.tif 000202
式中：
・
【数２０２】
0006370903.tif 000203
は、生体サンプル
【数２０３】
0006370903.tif 000204
の強度ベクトルのｂ番目の成分であり；
・
【数２０４】
0006370903.tif 000205
は、再構成ベクトル
【数２０５】
0006370903.tif 000206
のｂ番目の成分である。
【００２６】
言い換えると、候補モデルは、ＬＡＳＳＯアプローチ又は同様のものの実行の終わりで得られたベクトルの構造を維持しつつ、標準的な線形モデルによって再計算される。ノルムＬ１に基づいた項による再構成エラーの重み付けに起因して、ＬＡＳＳＯアプローチによって得られる候補モデルは、関連した構造をそれらが示すが、低い尤度を有する。候補モデルは有利には、ＬＡＳＳＯアプローチによって決定された構造を維持することによって、及び、標準的な線形モデルにおいて定義されるようなそれらの尤度を最大化することによって再計算される。生体サンプルの分析の品質はこのように強化される。なぜなら、候補モデルの選択、及びそれらの効果の推定は、二つの異なるステップにおいて実行されるからである。
【００２７】
実施形態によると、再構成エラーを定量化する基準
【数２０６】
0006370903.tif 000207
は尤度基準である。より具体的には：
【数２０７】
0006370903.tif 000208
式中：
・
【数２０８】
0006370903.tif 000209
；
・
【数２０９】
0006370903.tif 000210
は、生体サンプル
【数２１０】
0006370903.tif 000211
の強度ベクトルのｂ番目の成分であり；
・
【数２１１】
0006370903.tif 000212
は、候補モデル
【数２１２】
0006370903.tif 000213
の再構成ベクトル
【数２１３】
0006370903.tif 000214
のｂ番目ｎ成分である。
【００２８】
実施形態によると、モデル
【数２１４】
0006370903.tif 000215
の複雑性を定量化する基準
【数２１５】
0006370903.tif 000216
は、ベクトル
【数２１６】
0006370903.tif 000217
の厳密に正の成分
【数２１７】
0006370903.tif 000218
の数に関して、前記複雑性を定量化する。より具体的には：
【数２１８】
0006370903.tif 000219
のとき、
【数２１９】
0006370903.tif 000220
【数２２０】
0006370903.tif 000221
のとき、
【数２２１】
0006370903.tif 000222
式中、関数
【数２２２】
0006370903.tif 000223
は、その引数が真の場合、１に等しく、そうでない場合０である。
【００２９】
変形として、スカラー
【数２２３】
0006370903.tif 000224
が候補モデルの計算上でゼロに等しく設定されるとき、それゆえスカラー
【数２２４】
0006370903.tif 000225
も、基準
【数２２５】
0006370903.tif 000226
は、以下の関係に従って書き換えられ得る：
【数２２６】
0006370903.tif 000227
【００３０】
そのため、好ましい実施形態によると、選択された候補モデル
【数２２７】
0006370903.tif 000228
は、以下の関係に従って関数を最小化するものである：
【数２２８】
0006370903.tif 000229
【００３１】
また、以下の関係に従って関数を最小化するものである：
【数２２９】
0006370903.tif 000230
【００３２】
言い換えると、選択された候補モデルは、高性能モデル選択を提供する“ＢＩＣ”（“ベイズ情報量基準（Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）”に関する頭文字）基準を最小化するものである。この基準のより詳細な説明に関して、参照は、例えば、文献“Ｌｅ  ｃｒｉｔｅｒｅ  ＢＩＣ  ：  ｆｏｎｄｅｍｅｎｔｓ  ｔｈｅｏｒｉｑｕｅｓ  ｅｔ  ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎ”，  ｂｙ  Ｅｍｉｌｉｅ  Ｌａｂａｒｂｉｅｒ  ａｎｄ  Ｔｒｉｓｔａｎ  Ｍａｒｙ−Ｈｕａｒｄ，  ＩＮＲＩＡ，  Ｒａｐｐｏｒｔ  ｄｅ  ｒｅｃｈｅｒｃｈｅ  ｎ°５３１５，  Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  ２００４に為され得る。
【００３３】
しかしながら、他の選択基準、例えば、“ＡＩＣ”（“Ａｋａｉｋｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ”に関する頭文字）、“ＭＬＤ”（“Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｌｅｎｇｔｈ”に関する頭文字）、又は“Ｃｐ  ｄｅ  Ｍａｌｌｏｗｓ”基準、又は、一般的に、複雑性基準を尤度若しくはエラー再構成基準と組み合わせる任意の基準等、が可能である。
【００３４】
実施形態によると、分類群は、同じ分類レベル、特に、種、属又はサブ種レベルに属する。変形として、分類群は、少なくとも二つの異なる分類レベル、特に、種、属及び／又はサブ種に属する。特に、第１の分類レベル内で定義される分類群のセット間の類似度が所定のしきいよりも大きい場合、そのとき、参照分類群の所定のセット
【数２３０】
0006370903.tif 000231
を形成することに関して、前記分類群は、集められ、第１の分類レベルよりも高い第２の分類レベルで定義される参照分類群によって置換される。
【００３５】
言い換えると、本発明による方法は、異なる微生物記載レベルを選択することを含まない。例えば、種を属と、これに関して任意の特定の問題を上昇させることなく、組み合わせることが可能である。そのため、本発明に起因して、基準ベクトルに関して互いに十分に異なる参照分類群を選択すること、そのため、検出及び識別エラーを最小化することが可能である。例えば、同じ特定の属内で種スペクトルが、それによって検出又は識別アルゴリズムを当惑させるリスクがある、非常に大きい度合の類似性を有するとき、他の微生物に関する種レベルをいまだに優先しつつ、種よりも属を選択することが可能である。
【００３６】
実施形態によると、分類群は第１の分類レベルに属し、ベクトルの新しいモデルは、より高いレベルへ取り付けられたベクトル
【数２３１】
0006370903.tif 000232
の成分を加えることによって、第１の分類レベルよりも高い第２の分類レベルへの前記分類群の寄与を推定することによって計算される。特に、第１のレベル内の類似度が所定のしきいよりも高い場合、ベクトルｘのモデルは、より高い分類レベルに関して計算される。
【００３７】
言い換えると、本発明に起因して、より低い分類レベルでアルゴリズムによって得られる結果に起因して微生物のより高い分類レベルを識別することが可能である。これは例えば、すべての微生物に関して同一の分類レベルを維持することが、たとえ微生物が前記レベルで非常に高い類似性を示すことになるとしても、可能であり、より高い分類レベルに関する候補モデルを計算することによってそこから結果として得られる検出及び識別エラーを相殺することが可能である。このアプローチはまた、異なるレベルで考慮される参照分類群に適用され得、特に、最終的に選択された候補モデルが、非常に類似であると考慮される分類群を含むとき、要求に応じて、より高いレベルを計算することが可能である。
【００３８】
実施形態によると、測定技術はスペクトルを生成し、基準強度ベクトル
【数２３２】
0006370903.tif 000233
は、参照分類群
【数２３３】
0006370903.tif 000234
のスペクトルにおいて含まれるピークのリストである。特に、測定技術は質量分析法を含む。
【００３９】
実施形態によると：
【数２３４】
0006370903.tif 000235
式中、
【数２３５】
0006370903.tif 000236
、
【数２３６】
0006370903.tif 000237
は、選択されたモデル
【数２３７】
0006370903.tif 000238
のベクトル
【数２３８】
0006370903.tif 000239
のｊ番目の成分である。
【００４０】
本発明はまた、以下を含む生体サンプルを分析するためのデバイスを目的とする：
・生体サンプルのスペクトルを生成可能な分光計又は分光器；
・上述のタイプの方法を実行可能な計算ユニット。
【００４１】
本発明は、添付の図面と関連するのみの例として提供される以下の説明を読むことでより良く理解されることになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明による方法を示すフローチャートである。
【図２Ａ】本発明による方法を試験するために用いられる複数のバクテリア種間の類似性の行列である。
【図２Ｂ】上記バクテリアの混合物のピークベクトルである。
【図３】（Ａ）混合物上の種レベルで実施された本発明による、検出の及び識別の結果である。（Ｂ）混合物上の属レベルで実施された本発明による、検出の及び識別の結果である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ（マトリクス支援レーザー脱離イオン化飛行時間“Ｍａｔｒｉｘ−ａｓｓｉｓｔｅｄ  ｌａｓｅｒ  ｄｅｓｏｒｐｔｉｏｎ／ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ  ｔｉｍｅ  ｏｆ  ｆｌｉｇｈｔ”）質量分析法に適用され、単一の分類レベル、つまり、種レベルに関する、本発明の実施形態は、図１のフローチャートと関連してこれから説明されるであろう。ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ質量分析法はそれ自体既知であり、今後さらに詳細に説明されないであろう。例えば、Ｊａｃｋｓｏｎ  Ｏ  Ｌａｙの文献“Ｍａｌｄｉ−ｔｏｆ  ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ  ｏｆ  ｂａｃｔｅｒｉａ”、Ｍａｓｓ  Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ  Ｒｅｖｉｅｗｓ，２００１，２０，１７２−１９４が参照され得る。
【００４４】
本方法は、各々が以前に識別された微生物参照種
【数２３９】
0006370903.tif 000240
と関連した、
【数２４０】
0006370903.tif 000241
個の基準強度ベクトル
【数２４１】
0006370903.tif 000242
のセット
【数２４２】
0006370903.tif 000243
の構成のステップ１０によって開始し、生体サンプルが一つ又は複数の異なる参照種を含むかどうかを知ることが望ましい、及び／又は、含む可能性の高い参照種が識別されることが望ましい、及び／又は、サンプルに存在する微生物の存在量が定量化されることが望ましい、生体サンプルを分析するステップ１２によって続く。
【００４５】
ステップ１０の実施形態は、参照種
【数２４３】
0006370903.tif 000244
に関してこれから説明される。ステップ１０は、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ分析法によって、所定のトムソン範囲
【数２４４】
0006370903.tif 000245
における種
【数２４５】
0006370903.tif 000246
の少なくとも一つのデジタル質量スペクトルを、１４で、取得する段階を含む。例えば、種
【数２４６】
0006370903.tif 000247
に属する微生物の複数の菌株が用いられ、スペクトルが各々の菌株に関して取得される。種
【数２４７】
0006370903.tif 000248
に関して取得されたデジタルスペクトルはその後、有利には対数変換の後で、前処理され、特に、それ自体は既知の方法で、それらをノイズ除去して、それらのベースラインを除去する。
【００４６】
取得されたスペクトルに存在するピークはその後、例えば、極大値の検出に基づいたピーク検出アルゴリズムによって、ステップ１６で識別される。スペクトルピークの場所及び強度を含む、各取得されたスペクトルに関するピークのリストがこのように生成される。
【００４７】
本方法は、量子化又は“ビニング”ステップによって、ステップ１８で、続く。これを達成するために、トンプソン範囲
【数２４８】
0006370903.tif 000249
は、例えば、同一の、所定の幅のｐの間隔、又は“ビン”に分けられる。ピークの各リストは、間隔当たりの単一のピーク、例えば、最も強い強度を有するピーク、を保持することによって減少する。各リストはそのため、量子化間隔に関して保持されたピークの強度を成分として有する
【数２４９】
0006370903.tif 000250
のベクトルへ減少され、成分に関するゼロ値は、対応する間隔において、ピークが検出されなかったことを意味するので、維持される。“プロトタイプ”とも呼ばれる、多次元デジタルベクトル
【数２５０】
0006370903.tif 000251
はその後、減少したピークリストに従って、種
【数２５１】
0006370903.tif 000252
に関して生成される。厳密に正である減少したリストの、対応する成分の頻度が、しきい、例えば、３０％より低い、そうでなければ、厳密に正である減少したリストの対応する成分のメディアン値に等しい、又は減少したリストの対応する成分の平均に等しいように選択される場合、ベクトル
【数２５２】
0006370903.tif 000253
の各成分は特にゼロへ設定される。
【００４８】
特に、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ分析法に関して、
【数２５３】
0006370903.tif 000254
である。微生物を識別するのに十分なデータがこの質量−ロード比率範囲においてグループ化されること、及び、より幅広い範囲を考慮する必要がないことが実際観測されてきた。範囲
【数２５４】
0006370903.tif 000255
は、ｐ＝１，３００の一定間隔に分けられる。ベクトル
【数２５５】
0006370903.tif 000256
はそのため、
【数２５６】
0006370903.tif 000257
のベクトルである。変形として、出願ＥＰ  ２  ６００  ３８５において説明されるように、間隔の幅は、対数的に増加する。
【００４９】
変形として、ベクトル
【数２５７】
0006370903.tif 000258
は、対応する間隔においてピークが存在するときに“１”へ、この間隔においてピークが存在しないときに“０”へ、ベクトル
【数２５８】
0006370903.tif 000259
の成分の値を設定することによって“二値化”される。これは、ステップ１２の生体サンプルの分析をより強固にすることをもたらす。発明者は、特に、バクテリアを識別するための、関連情報が、ピークの欠如及び／又は存在において本質的に含まれること、及び、強度情報が、関連性は低いことを実際に指摘してきた。強度は、一つのスペクトルから他のものへ、及び／又は、一つの分光計から他のものへ非常に変わりやすいことがさらに観測され得る。この変動性に起因して、分類ツールにおいて原強度値を考慮することは困難である。
【００５０】
もちろん、種
【数２５９】
0006370903.tif 000260
のベクトル
【数２６０】
0006370903.tif 000261
は、種
【数２６１】
0006370903.tif 000262
を代表するベクトルを生成するのに有用と認められる任意の方法において得られ得る。例えば、種
【数２６２】
0006370903.tif 000263
の菌株のスペクトルは統計処理を受けて、単一のスペクトルを生成する。単一のスペクトルは、ピーク検出を受け、生成されたピークのリストはその後、最も強い強度のピークを各量子化間隔において維持することのみによって量子化される。統計処理は、例えば、スペクトルの平均の計算、メディアンスペクトルの計算、又は、最も弱い種の全ての他のスペクトルに対する平均距離を示すスペクトルの選択であり得る。同様に、アルゴリズムの堅牢性を保証しつつ、処理されることになるデータの数を著しく減少することが可能な、量子化ステップ１８は、任意である。ベクトル
【数２６３】
0006370903.tif 000264
は、例えば、取得及び前処理するステップ１４の後で直接得られたデジタルスペクトルで形成され得る。一般的に、この種の単一のサインを含むデジタルベクトルを種
【数２６４】
0006370903.tif 000265
に関して生成することが可能な任意の方法が、適切であり得る。
【００５１】
構成ステップ１０によって得られるベクトル
【数２６５】
0006370903.tif 000266
はその後、データベースにおいて格納される。データベースはその後、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦタイプの質量分析計と、分光計へ接続され、分析ステップ１２を実行することによって、取得された質量スペクトルを受け入れる、デジタル化する及び処理することが可能なデータ処理ユニットと、を含む質量分析法によって生体サンプル分析のシステムにおいて組み込まれる。分析システムはまた、質量分析計から離れた、データ処理ユニットを含み得る。例えば、デジタル分析は、そこへサーバーも接続される、インターネットへ接続されたパーソナルコンピューターによってユーザーによってアクセス可能な遠方のサーバー上で実行される。ユーザーは、サーバー上へＭＡＬＤＩ−ＴＯＦタイプ質量分析計によって得られた未処理のデジタル質量スペクトルをロードし、その後分析アルゴリズムを実行し、ユーザーのコンピューターへアルゴリズムの結果を戻す。特に、分析システムにおいて着手されたデータベースは、いつ何時もアップデートされることがあり、特に、基準強度ベクトルを追加する、交換する、及び／又は削除することが留意されるべきである。
【００５２】
生体サンプルが一つ又は複数のタイプの微生物を含むかどうかを知ることを望ましい、及び／又は、それが含む微生物が識別されることが望ましい、及び／又は、サンプルに存在する複数の微生物の相対存在量が定量化されることが望ましい、生体サンプルの分析のステップ１２の実施形態が、今から説明されるであろう。
【００５３】
分析ステップ１２は、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ分析法に関する生体サンプルを調整する、特に、それ自体は知られているような、マトリクスにおけるサンプルの組み込みの、第１のステップ２０を含む。より具体的には、サンプルは、それが含む異なるタイプの微生物を単離することを目的とする予備的なステップを受けない。
【００５４】
分析１２は、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ分析計によって生体サンプルのデジタル質量スペクトルを取得するステップ２２によって続き、取得されたスペクトルはノイズ除去され、そのベースラインは削除される。
【００５５】
次のステップ２４は、デジタルスペクトルのピークを検出する段階、及び、検出されたピークに基づいて
【数２６６】
0006370903.tif 000267
の強度ベクトル
【数２６７】
0006370903.tif 000268
を決定する段階を含む。例えば、以前に説明されたようなトムソン空間（Ｔｈｏｍｓｏｎ  ｓｐａｃｅ）の量子化は、量子化間隔における最も高い強度のピークを維持することのみによって実行される。一般的に、強度ベクトル
【数２６８】
0006370903.tif 000269
は、任意の適切な方法によって生成され得る。
【００５６】
一旦、
【数２６９】
0006370903.tif 000270
の強度ベクトル
【数２７０】
0006370903.tif 000271
が生体サンプルの質量スペクトルに従って得られると、分析は、以下の関係に従う強度ベクトル
【数２７１】
0006370903.tif 000272
をモデリングする候補モデル
【数２７２】
0006370903.tif 000273
のセット
【数２７３】
0006370903.tif 000274
の構成によって、２６で、続く：
【数２７４】
0006370903.tif 000275
（１）
式中：
・
【数２７５】
0006370903.tif 000276
は、モデル
【数２７６】
0006370903.tif 000277
によって強度ベクトル
【数２７７】
0006370903.tif 000278
を再構成する
【数２７８】
0006370903.tif 000279
のベクトルである；
・
【数２７９】
0006370903.tif 000280
は、データベースに格納される基準強度ベクトル
【数２８０】
0006370903.tif 000281
の数である；
・
【数２８１】
0006370903.tif 000282
は実数スカラーであり、
【数２８２】
0006370903.tif 000283
は
【数２８３】
0006370903.tif 000284
の単位ベクトルである；
・
【数２８４】
0006370903.tif 000285
、
【数２８５】
0006370903.tif 000286
は、
【数２８６】
0006370903.tif 000287
のベクトル
【数２８７】
0006370903.tif 000288
のｊ番目の成分である；
・
【数２８８】
0006370903.tif 000289
、
【数２８９】
0006370903.tif 000290
；及び
・
【数２９０】
0006370903.tif 000291
、
【数２９１】
0006370903.tif 000292
は所定の係数である。
【００５７】
より具体的には、係数
【数２９２】
0006370903.tif 000293
は、基準強度ベクトル
【数２９３】
0006370903.tif 000294
間の類似性、又は“近接性”を定量化する係数、特に、以下の関係に従うジャッカード係数である：
【数２９４】
0006370903.tif 000295
（２）
ここで、
【数２９５】
0006370903.tif 000296
は、ベクトル
【数２９６】
0006370903.tif 000297
の非ゼロ成分の数であり、
【数２９７】
0006370903.tif 000298
は、ベクトル
【数２９８】
0006370903.tif 000299
の非ゼロ成分の数であり、
【数２９９】
0006370903.tif 000300
は、ベクトル
【数３００】
0006370903.tif 000301
及び
【数３０１】
0006370903.tif 000302
によって共有される非ゼロ成分の数である。
【００５８】
より具体的には、セット
【数３０２】
0006370903.tif 000303
の構成２６は、候補モデル
【数３０３】
0006370903.tif 000304
のベクトル
【数３０４】
0006370903.tif 000305
に関する複雑性を増加させる、構造
【数３０５】
0006370903.tif 000306
のセット
【数３０６】
0006370903.tif 000307
を選択する第１のステップ２８を含み、
【数３０７】
0006370903.tif 000308
の選択された構造を有する候補モデルを計算するステップ３０にが続く。
【００５９】
特に、ステップ２８は、ゼロ成分の増加する数を含む
【数３０８】
0006370903.tif 000309
の二値ベクトル
【数３０９】
0006370903.tif 000310
のセット
【数３１０】
0006370903.tif 000311
を選択する段階を含み、各ベクトル
【数３１１】
0006370903.tif 000312
は、候補モデル
【数３１２】
0006370903.tif 000313
のベクトル
【数３１３】
0006370903.tif 000314
の成分が自由、又は強制的に０にされることを示している。特に、ベクトル
【数３１４】
0006370903.tif 000315
の値０の成分は、ベクトル
【数３１５】
0006370903.tif 000316
の対応する成分が強制的に０にされることを示し、ベクトル
【数３１６】
0006370903.tif 000317
の値１の成分は、ベクトル
【数３１７】
0006370903.tif 000318
の対応する成分が非ゼロの正の値を自由にとることを示す。例えば、
【数３１８】
0006370903.tif 000319
に設定することによって、及び、ベクトル
【数３１９】
0006370903.tif 000320
を選択することによって、候補モデル
【数３２０】
0006370903.tif 000321
が、強制的にゼロにされるベクトル
【数３２１】
0006370903.tif 000322
の第２の成分、並びに、自由に非ゼロの正の値をとるベクトル
【数３２２】
0006370903.tif 000323
の第１及び第３の成分を有することによって計算されることになることが決定される。
【００６０】
有利には、ベクトル
【数３２３】
0006370903.tif 000324
の構造
【数３２４】
0006370903.tif 000325
は、ＬＡＳＳＯアプローチ又は“ペナルティ”を実行することによって、つまり、各問題が以下の関係に従って定義されている、
【数３２５】
0006370903.tif 000326
のパラメータ
【数３２６】
0006370903.tif 000327
の値に関する最適化問題のセットを解くことによって、選択される：
【数３２７】
0006370903.tif 000328
（３）
式中
【数３２８】
0006370903.tif 000329
は、ベクトル
【数３２９】
0006370903.tif 000330
のノルムＬ１である。
【００６１】
特に、
【数３３０】
0006370903.tif 000331
から始まると、任意の正の又はゼロ値を自由にとるその成分の各々を有するベクトル
【数３３１】
0006370903.tif 000332
に対応し、パラメータ
【数３３２】
0006370903.tif 000333
が増加するとき、ＬＡＳＳＯペナルティは、ベクトル
【数３３３】
0006370903.tif 000334
の成分を、一つずつ、ゼロへ設定して、ゼロベクトル
【数３３４】
0006370903.tif 000335
を得る。少数の、つまり、
【数３３５】
0006370903.tif 000336
より非常に少ない、ほとんどの場合
【数３３６】
0006370903.tif 000337
に近い又は等しい、異なる構造
【数３３７】
0006370903.tif 000338
のベクトル
【数３３８】
0006370903.tif 000339
が、こうして得られる。さらに、ＬＡＳＳＯアプローチが制約下で再構成エラー
【数３３９】
0006370903.tif 000340
を最小化することを目的とし、選択された構造の各々は、その複雑性に関する、関連した構造、又はベストの構造さえ、つまりそのゼロ成分の数、を表す。
【００６２】
ＬＡＳＳＯアプローチ、及び、“エラスティックネット（ｅｌａｓｔｉｃ  ｎｅｔ）”ペナルティ等のその変形は、例えば、アドレスｈｔｔｐ：／／ｃｒａｎ．ｒ−ｐｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ／ｗｅｂ／ｐａｃｋａｇｅｓ／ｅｌａｓｔｉｃｎｅｔ／で入手可能な“Ｒ  ｅｌａｓｔｉｃＮｅｔ”モジュールにおいて含まれる、Ｚｏｕ及びＨａｓｔｉｅのＬＡＲＳ−ＥＮアルゴリズムによって実行される。
【００６３】
各選択された構造
【数３４０】
0006370903.tif 000341
に関して、構造
【数３４１】
0006370903.tif 000342
に従うベクトル
【数３４２】
0006370903.tif 000343
を有する候補モデル
【数３４３】
0006370903.tif 000344
を計算するステップ３０は、好ましくは、モデル
【数３４４】
0006370903.tif 000345
の再構成ベクトル
【数３４５】
0006370903.tif 000346
と、生体サンプルの強度ベクトルｘとの間の尤度基準を最大化する段階を含む。特に、候補モデル
【数３４６】
0006370903.tif 000347
は、以下の関係に従って最適化問題を解くことによって計算される：
【数３４７】
0006370903.tif 000348
（４）
【数３４８】
0006370903.tif 000349
（５）
【数３４９】
0006370903.tif 000350
（６）
式中：
・
【数３５０】
0006370903.tif 000351
は、ベクトルａ及びｂの項別の積である；
・
【数３５１】
0006370903.tif 000352
は、生体サンプルの強度ベクトル
【数３５２】
0006370903.tif 000353
のｂ番目の成分である；及び
・
【数３５３】
0006370903.tif 000354
は、再構成ベクトル
【数３５４】
0006370903.tif 000355
のｂ番目の成分である。
【００６４】
同等に、構造
【数３５５】
0006370903.tif 000356
が、関係（３）のＬＡＳＳＯアプローチによって決定されるとき、候補モデル
【数３５６】
0006370903.tif 000357
は、ベクトル
【数３５７】
0006370903.tif 000358
の対応する成分が０に等しいときに強制的に０にされるそのベクトル
【数３５８】
0006370903.tif 000359
の成分を有し、
【数３５９】
0006370903.tif 000360
として書き換えられ得る再構成ベクトル
【数３６０】
0006370903.tif 000361
に対応する。関係（４）、（５）（６）の関係の最適化問題はその後、以下の関係に従って書き換えられ得る：
【数３６１】
0006370903.tif 000362
（４ｂｉｓ）
【数３６２】
0006370903.tif 000363
（５）
【数３６３】
0006370903.tif 000364
（６ｂｉｓ）
式中
【数３６４】
0006370903.tif 000365
は、非ゼロであるので、厳密に正である、ＬＡＳＳＯアプローチによって計算されたベクトル
【数３６５】
0006370903.tif 000366
の成分
【数３６６】
0006370903.tif 000367
を意味する。
【００６５】
一旦、候補モデル
【数３６７】
0006370903.tif 000368
のセット
【数３６８】
0006370903.tif 000369
が計算されると、生体サンプルを分析するステップ１２は、セット
【数３６９】
0006370903.tif 000370
の中から候補モデル
【数３７０】
0006370903.tif 000371
を選択するステップ３２によって続き、選択された候補モデル
【数３７１】
0006370903.tif 000372
は、分析された生体サンプルの、最も関連して推定する強度ベクトル
【数３７２】
0006370903.tif 000373
として考えられる。
【００６６】
より具体的には、候補モデル
【数３７３】
0006370903.tif 000374
の選択は、ベクトル
【数３７４】
0006370903.tif 000375
の近似値と、モデルの構造の複雑性との間のベストなトレードオフを提供するモデルを選択する段階を含む。これを達成するために、モデル
【数３７５】
0006370903.tif 000376
は、ベクトル
【数３７６】
0006370903.tif 000377
の推定、又は再構成の再構成エラーを定量化する基準
【数３７７】
0006370903.tif 000378
、及び、推定の複雑性、特に、ベクトル
【数３７８】
0006370903.tif 000379
の非ゼロ成分の数、を定量化する基準
【数３７９】
0006370903.tif 000380
を混合する基準を最小化するものである。有利には、モデル
【数３８０】
0006370903.tif 000381
は、“ＢＩＣ”基準を最小化することによって選択され、モデル
【数３８１】
0006370903.tif 000382
は、以下の関係に従う最適化問題の解決法である：
【数３８２】
0006370903.tif 000383
（７）
【数３８３】
0006370903.tif 000384
（８）
【数３８４】
0006370903.tif 000385
（９）
式中関数
【数３８５】
0006370903.tif 000386
は、その引数が真である場合に１に等しく、そうでなければゼロであり、
【数３８６】
0006370903.tif 000387
である。
【００６７】
そのため、候補モデル
【数３８７】
0006370903.tif 000388
は関係（５）に従って尤度基準を最大化することによって計算されており、それらはまた、関係（８）の尤度基準を最大化する。さらに、候補モデル
【数３８８】
0006370903.tif 000389
の複雑性は、それらの非ゼロベクトル
【数３８９】
0006370903.tif 000390
の成分の数を含む。このタイプの基準による選択が、堅牢であり、関連性があることが観測され得る。特に、最終的に選択されたモデル
【数３９０】
0006370903.tif 000391
は、それぞれベクトル
【数３９１】
0006370903.tif 000392
の成分
【数３９２】
0006370903.tif 000393
によって表される、種
【数３９３】
0006370903.tif 000394
を関連性高くリスト化するものである。
【００６８】
分析ステップ１２はその後、選択されたモデル
【数３９４】
0006370903.tif 000395
の、３４での、処理によって続き、分析された生体サンプルに関連する情報をそこから推論する。
【００６９】
より具体的には、以下の処理の内の少なくとも一つが実行される：
ａ．正の又はゼロの所定のしきい値よりも大きいベクトル
【数３９５】
0006370903.tif 000396
の成分の数が２以上である場合、生体サンプルは、微生物の複数の異なる参照種を含むものとして決定される；
ｂ．生体サンプルにおける異なる参照種の数は、正の又はゼロの所定のしきい値より大きいベクトル
【数３９６】
0006370903.tif 000397
の成分の数と等しいものとして計算される；
ｃ．ベクトル
【数３９７】
0006370903.tif 000398
のｊ番目の成分が、所定の正の又はゼロのしきい値より大きいとき、参照種
【数３９８】
0006370903.tif 000399
は生体サンプルにおいて識別され、しきい値は識別の感度を設定する；
ｄ．生体サンプルにおける種
【数３９９】
0006370903.tif 000400
の相対存在量
【数４００】
0006370903.tif 000401
は、以下の関係に従って計算される：
【数４０１】
0006370903.tif 000402
（１０）
ここで、
【数４０２】
0006370903.tif 000403
は、ベクトル
【数４０３】
0006370903.tif 000404
のｊ番目の成分である；
ｅ．同一のより高い分類レベル、特にその属、に属する参照種に関連する結果は、前記種に対応するベクトル
【数４０４】
0006370903.tif 000405
の成分の合計に等しいスカラー
【数４０５】
0006370903.tif 000406
を計算することによって集められる。スカラー
【数４０６】
0006370903.tif 000407
が所定の正の又はゼロのしきい値より大きい場合、より高い分類レベルがその後識別される。特に、より高いレベルに属する種の各々に対応するベクトル
【数４０７】
0006370903.tif 000408
のｊ番目の成分が、しきい値よりも小さいことがあり得、その場合、より高いレベルに属する少なくとも一つの種が生体サンプルにおいて実際に存在するとしても、種は混合物において識別されない。例えば、質量分析法によって区別が困難である参照種
【数４０８】
0006370903.tif 000409
、
【数４０９】
0006370903.tif 000410
、
【数４１０】
0006370903.tif 000411
を集める同じ属において、生体サンプルにおける特定の参照種
【数４１１】
0006370903.tif 000412
のみの存在は、非ゼロである種
【数４１２】
0006370903.tif 000413
に対応するその成分を有し、且つゼロに等しい種
【数４１３】
0006370903.tif 000414
及び
【数４１４】
0006370903.tif 000415
に対応するその成分を有するベクトル
【数４１５】
0006370903.tif 000416
よりも、すべて非ゼロであるがしきい値よりも小さい種
【数４１６】
0006370903.tif 000417
、
【数４１７】
0006370903.tif 000418
、
【数４１８】
0006370903.tif 000419
に対応するその成分を有するベクトル
【数４１９】
0006370903.tif 000420
をもたらし得る。これらの種の成分を加えることによって、しきいを超え、生体サンプルにおける属の検出を許容する値が得られる。変形として、且つ追加で、より高いレベルに関するスカラー
【数４２０】
0006370903.tif 000421
を計算することによって、より高いレベルの相対存在量が、関係
【数４２１】
0006370903.tif 000422
に従って計算される。
【００７０】
特に、同じ分類レベルの種、例えば、同じ属に属する種が、質量スペクトルに関して非常に類似していることが観測されるとき、集めることは有利には自動的に実施される。特に、種の類似性が、例えば、それらの基準強度ベクトルのジャッカード係数によって計算され、もしも計算された類似性がしきい値よりも高い場合、そのとき、種の結果は、自動的に集められる。
【００７１】
処理の結果はその後、コンピューターメモリー、例えば、分析デバイスのそれに格納され、及び／又はユーザーのためにスクリーン上に表示される。
【００７２】
本発明の特定の実施形態が説明されてきた。しかしながら、多くの変形が可能であり、特に、以下の変形が単独で又は組み合わせで考慮される。
【００７３】
変形によると、候補モデル
【数４２２】
0006370903.tif 000423
は、ＬＡＳＳＯアプローチによる選択上で項
【数４２３】
0006370903.tif 000424
を含まない。関係（１）はその後以下のように書き換えられ得る：
【数４２４】
0006370903.tif 000425
（１ｂｉｓ）
【００７４】
変形によると、ステップ３０で再計算された候補モデル
【数４２５】
0006370903.tif 000426
、つまり、最終的なモデル
【数４２６】
0006370903.tif 000427
の選択に関して用いられたものは、項
【数４２７】
0006370903.tif 000428
を含まない。関係（４）から（１１）は、この単純化から容易に推定され得る。関係（１０）は以下の関係に従って書き換えられ得ることが特に留意されるべきである：
【数４２８】
0006370903.tif 000429
（９ｂｉｓ）
【００７５】
変形によると、
【数４２９】
0006370903.tif 000430
であるとき、係数
【数４３０】
0006370903.tif 000431
は１であり、
【数４３１】
0006370903.tif 000432
であるとき０であり、その場合関係（１）は以下の関係へ低減される：
【数４３２】
0006370903.tif 000433
（１ｔｅｒ）
【００７６】
変形によると、２つの基準強度ベクトル
【数４３３】
0006370903.tif 000434
と
【数４３４】
0006370903.tif 000435
との間の類似性の係数
【数４３５】
0006370903.tif 000436
は、そのスカラー積である。
【００７７】
変形によると、候補モデル
【数４３６】
0006370903.tif 000437
のベクトル
【数４３７】
0006370903.tif 000438
の構造
【数４３８】
0006370903.tif 000439
の選択は、関係（３）のＬＡＳＳＯアプローチに由来するアルゴリズム、特に、以下の関係の内の一つに従う最適化問題、を実行することによって実施される：
【数４３９】
0006370903.tif 000440
（３ｂｉｓ）
【数４４０】
0006370903.tif 000441
（３ｔｅｒ）
【数４４１】
0006370903.tif 000442
（３ｑ）
式中：
・
【数４４２】
0006370903.tif 000443
は、正の実数パラメータである；
・
【数４４３】
0006370903.tif 000444
は、ノルムＬ２である；及び
・
【数４４４】
0006370903.tif 000445
及び
【数４４５】
0006370903.tif 000446
は、
【数４４６】
0006370903.tif 000447
所定のウェイトのベクトルである。
【００７８】
変形によると、ベクトル
【数４４７】
0006370903.tif 000448
の構造
【数４４８】
0006370903.tif 000449
の選択は、例えば、Ａｎｎａｌｓ  ｏｆ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ２０１１，  Ｖｏｌ．  ５，  Ｎｏ．  ２Ａ，  ６２８−６４４におけるＤａｎｉｅｌ  Ｐｅｒｃｉｖａｌ等による文献“Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ，  ｓｐａｒｓｅ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ＨＩＶ  ｄｒｕｇ  ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ”において説明されたアルゴリズムなどの、単純な若しくは構造化された“ステップワイズ”タイプの、又は、ベクトル
【数４４９】
0006370903.tif 000450
に関する、かなりの数の、若しくはすべてさえ、若しくは可能な構造を試験することを含む網羅的アプローチの、アルゴリズムによって実施される。
【００７９】
変形によると、候補モデルを計算するステップ３０は省略され、候補モデルはステップ１２で得られるものであり、この選択ステップはそのとき、ＬＡＳＳＯアルゴリズムによって候補モデルを計算するステップである。
【００８０】
同様に、微生物が種レベルで参照される実施形態が説明されてきた。
【００８１】
変形として、複数の異なる分類レベルが用いられ、例えば、種、サブ種及び属の内から少なくとも二つのレベルである。
【００８２】
変形として、他のタイプの微生物特性評価が用いられ、特に、例えば、バクテリアのグラム等の臨床表現型である。
【００８３】
同様に、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ分光法へ適用される実施形態が説明されてきた。他のタイプの測定が可能であり、本発明は、質量分析法、特にＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ分析法及びＥＳＩ−ＭＳ分析法、振動分光法、特にＲＡＭＡＮ分光法、蛍光分光法、特に内在蛍光分光法及び赤外線分光法へ適用される。
【００８４】
本発明に従って得られた生体サンプルの分析の結果がこれから説明されるであろう。より具体的には、ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ分光法への適用が考慮される。微生物は種レベルで参照され、候補モデルは関係（１ｂｉｓ）の形態をとり、係数
【数４５０】
0006370903.tif 000451
は、関係（２）のジャッカード係数であり、ベクトル
【数４５１】
0006370903.tif 000452
の構造
【数４５２】
0006370903.tif 000453
の選択は、
【数４５３】
0006370903.tif 000454
を設定することによって関係（３）のＬＡＳＳＯアルゴリズムによって実施され、候補モデルの計算は、強制的に０にされない
【数４５４】
0006370903.tif 000455
によって関係（４ｂｉｓ）、（５）及び（６）によって実施され、候補モデル
【数４５５】
0006370903.tif 000456
の選択は、関係（７）、（８）及び（９）に従って実施される。
【００８５】
参照バクテリア
【数４５６】
0006370903.tif 000457
の
【数４５７】
0006370903.tif 000458
個の種のセットが考慮され、いくつかはグラム陽性であり、他はグラム陰性であり、９つの異なる属に属し、特定の種が困難さに従って選択されており、質量分析法によってそれらを見分ける。各々の種に関して、１１から６０の質量スペクトルが、種の７から２０の菌株に基づいて測定されてきた。２１３の菌株に関する５７１の質量スペクトルのセットがこうして形成される。
【００８６】
各種
【数４５８】
0006370903.tif 000459
の基準強度ベクトル
【数４５９】
0006370903.tif 000460
が、数
【数４６０】
0006370903.tif 000461
の間隔によって３，０００と７，０００トムソンの間で一定の量子化を適用することによって得られ、各間隔に関して、ピーク強度が、ステップ１８で以前説明されたように計算され、ベクトル
【数４６１】
0006370903.tif 000462
を得る。
【００８７】
生体サンプルは、二つの異なる参照種を異なる比率によって混合することによって生成されており、特に：
・同じ属に属する二つの種を含む、参照“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”及び“Ｄ”を担う、４セットの生体サンプル；
・異なる属に属するが、同じグラムタイプを有する二つの種を含む、参照“Ｅ”及び“Ｆ”を担う、４セットの生体サンプル；
・異なるグラムを有する二つの種を含む、参照“Ｇ”、“Ｈ”、“Ｉ”及び“Ｊ”を担う、４セットの生体サンプル。
【００８８】
より具体的には、混合物を構成する各参照種に関して、種の二つの異なる菌株が最初に選択され、その後、各菌株に関して、菌株を含むのみの“純粋な”サンプルが生成される。二つの種を混合する生体サンプルのセットを得るために、その後、二つの種の純粋なサンプルの二つのペアが、比率１：０，１０：１，５：１，２：１，１：１，１：２，１：５，１：１０，０：１で混合される。
【００８９】
その後、二つの質量スペクトルが測定され、生成された各生体サンプルに関してデジタル化され、合計で３６０のスペクトルをもたらし、その内の８０は純粋なサンプルに対応する。各質量スペクトルは、基準強度ベクトルの構成に関して実行された量子化を適用することによって、及び、各量子化間隔に関する最大強度のピークを保持することによって、強度ベクトルｘを得るために処理される。
【００９０】
図２Ａ及び２Ｂは、このように生成された試験データのセットの図を提供する。図２Ａは、基準強度ベクトル
【数４６２】
0006370903.tif 000463
の類似性の行列であり、相似行列の係数はジャッカード係数である。相似行列の成分が暗くなるほど、対応する種の間の相関が強くなる。中央の四角Ｇ１−Ｇ９は、９つの考慮される属に対応し、四角Ｇ＋はグラム陽性バクテリアに、且つ、四角Ｇ−はグラム陰性バクテリアに対応する。サンプルセットＡからＪが相似行列上にさらに位置付けられる。図２Ｂは、セットＤ、つまり、同じ属に属する二つの種の混合物のスペクトルのピーク、セットＥ、つまり、同じグラムを有するバクテリアの二つの種の混合物のスペクトルのピーク、及び、セットＩ、つまり、異なるグラムのバクテリアの二つの種の混合物のスペクトルのピークを示す。各示されたセットは、第１の種の純粋なサンプルに対応する比率１：０から、第２の種の純粋なサンプルに対応する比率０：１へ、異なる上述の比率に対応する９つのスペクトルを含む。スペクトルは特に、第１の種の基準ベクトルにおいて存在するだけのピーク（ピーク“Ｐｅａｋ１”）、第２の種の基準ベクトルにおいて存在するだけのピーク（ピーク“Ｐｅａｋ２”）、第１及び第２の種の両方において存在するピーク（ピーク“Ｐｅａｋ１２”）、並びに、第１の種においても第２の種においても存在しないピーク（ピーク“
【数４６３】
0006370903.tif 000464
”）を示す。同じ属を有するバクテリアの二つの種の混合物に関して、ピークの大部分は、二つの種の基準ベクトルの両方において存在し、それらを区別することが困難であることを意味することを特に留意すべきである。同じグラムを有するバクテリアの二つの種の混合物に関して、混合物のスペクトルにおいて存在する種のピークの割合は、この種の比率によって首尾一貫して変化するものであり、それは、異なるグラムを有するバクテリアの二つの種の混合物に関してはあまり当てはまらないことにも留意すべきである。
【００９１】
複数菌の混合物を検出し、その成分を識別する本発明に従う方法の能力は、本方法の感度基準、及び選択性基準、つまり、それぞれ、二つの種の混合物、及び“純粋な”混合物を検出する方法の能力、によって評価される。さらに、以下の基準もまた評価される：ａ）二以上の成分が検出されるとき、微生物の混合物の検出が、成功として考慮される；ｂ）混合物を形成する二つの種、及びそれらのみ、が識別されるとき、混合物が、正確に識別されるとして考慮される；ｃ）混合物を形成する二つの種の内の一つが識別されるとき、混合物が、部分的に識別されるとして考慮される；ｄ）混合物に属さない種が識別されるとき、混合物の識別が、失敗したとして考慮される。
【００９２】
図３Ａは、種レベルで得られた結果を示す。検出（左側のグラフ）の観点では、複数菌の混合物の５３．６％が検出されたことが観測され得る。しかしながら、いわゆる“純粋な”、つまり、単一の種を含む混合物の９１．２％が検出され、検出された複数菌の混合物のほぼ７５％が、適切に識別されており、このパーセンテージは純粋な混合物に関して８６．４％へ上昇する。さらに、識別（右側のグラフ）に関して、複数菌の混合物の４２．１％が、部分的に識別されており、ケースの８２．１％において上出来な部分的識別をもたらし、識別は、複数菌の混合物及び純粋な混合物の全体でのおよそ１８％に関して失敗したことが留意されるべきである。これらの失敗の大部分は、同じ属の種を含む混合物に対応し、分類学的に近いバクテリアを区別することの困難さに対応する。
【００９３】
より高い分類レベル、つまり、属への、検出の及び識別の切り替えは、図３Ｂに示されるように、結果を大幅に改善する。属に関する結果は、種レベルで本発明に従う方法を実行することによって、その後、前述のように、属レベルで結果を得るためにベクトル
【数４６４】
0006370903.tif 000465
の成分を追加することによって、得られてきた。属レベルでの検出の感度及び選択性はそれぞれ、複数菌の混合物及び純粋な混合物に関して６１．３％及び１００％に達し、すべての属が実質的に正確に識別される。さらに、正確に識別されていないいくつかの混合物が、部分的に識別される。全体として、混合物の８１．４％が正確に識別されており、その０．６％のみに関して識別が失敗している。
【図１】
0006370903.tif 000668
【図２Ａ】
0006370903.tif 000669
【図２Ｂ】
0006370903.tif 000670
【図３】
0006370903.tif 000671