(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析装置（４００）及び分析試料（４０８）を用いて、生体試料（４０４）を分析する方法であって、前記分析装置は、前記生体試料中の分析物の示強性（４３８）を示す信号（４３６）を測定するように動作可能であり、前記示強性は前記分析物の濃度であり、前記分析装置は、前記信号を測定するように動作可能な測光モジュールを備え、前記信号は測光透過スペクトルの少なくとも一部であり、前記方法は、
前記分析試料を供すること（１００）であって、前記分析試料が前記信号を発生させるように操作可能であり、前記分析試料が所定数の成分を有し、前記所定数の成分が２つであり、前記所定数の成分がそれぞれ、前記示強性と前記信号との間に明確な関係を有し、前記所定数の成分がそれぞれ異なる分析試料である、前記分析試料を供することと、
設定数の較正試料に前記示強性の公知の値（４３０）を提供すること（１０２、２００）（ここで、前記設定数は、前記所定数の成分の２倍に１、２、３、４又は５を加えた数である）と、
前記分析装置及び前記分析試料を用いて、前記較正試料それぞれの較正信号（４３２）を測定すること（１０４、２０２）と、
前記較正試料それぞれの前記較正信号及び前記示強性の前記公知の値に較正関数を適合させることによって、較正値（４３４）を決定すること（１０６、２０６）であって、前記較正関数が、前記所定数の成分それぞれの指数関数的減衰項を加えた定数と等しい、前記較正値を決定すること（ここで、前記指数関数的減衰項はそれぞれ、２つの較正パラメータを有する）と、
前記分析装置及び前記分析試料を用いて、前記生体試料の前記信号（４３６）を測定すること（１０８、２０８）と、
前記信号及び前記較正値を用いて、前記示強性を算出すること（１１０、２１０）と、
を含む前記方法。
【請求項２】
前記信号が、電気化学測定、化学発光測定、比濁測定、放射性崩壊測定、測光散乱測定、及びこれらの組合せのうちのいずれか１つを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
分子の濃度が、Ｃ反応性タンパク質の分子の濃度であり、前記所定数の成分が２つであり、前記所定数の成分が、第１のサイズの粒子と、第２のサイズの粒子とを含み、前記第１のサイズの粒子が、およそ１３０ ｎｍの径であり、マウスモノクローナル抗体によって被覆されており、前記第２のサイズの粒子が、およそ２２０ ｎｍであり、異なる親和性マウスモノクローナル抗体によって被覆されている、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記分析装置が自動分析装置である、請求項１〜３のうちのいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
生体試料（４０４）を分析する自動分析装置（４００）であって、該分析装置は、分析試料（４０８）を用いて、前記生体試料中の分析物の示強性（４３８）を記述する信号（４３６）を測定するように動作可能であり、前記示強性は前記分析物の濃度であり、前記分析装置は、前記信号を測定するように動作可能な測光モジュールを備え、前記信号は測光透過スペクトルの少なくとも一部であり、前記自動分析装置は、前記分析試料を受け入れるように動作可能であり、前記分析試料は、所定数の成分を有し、前記所定数の成分は２つであり、前記所定数の成分はそれぞれ、前記示強性と前記信号との間に明確な関係を有し、前記所定数の成分はそれぞれ異なる分析試料であり、前記自動分析装置は、機械により実行可能な命令を記憶するメモリを備え、前記自動分析装置は、前記自動分析装置を制御するプロセッサ（４１６）を備え、命令の実行によって、前記プロセッサは、
前記分析装置を用いて、前記示強性の公知の値（４３０）を有する設定数の較正試料を受け入れ（１０２、２００）、及び／又は前記較正値を記述するパラメータ情報を受信し（ここで、前記設定数は、前記所定数の成分の２倍に１、２、３、４又は５を加えた数である）、
前記分析装置及び前記分析試料を用いて、前記較正試料それぞれの較正信号を測定し（１０４、２０２）、
前記較正試料それぞれの前記較正信号及び前記示強性の前記公知の値及び／又は前記パラメータ情報に前記較正関数を適合させることによって、較正値を決定し（１０６、２０６）、
前記所定の成分それぞれの指数関数的減衰を加えた定数と等しい較正関数によって定義される較正値（４３４）を受信し（１０６）（ここで、前記指数関数的減衰項はそれぞれ、２つの較正パラメータを有する）、
前記自動分析装置を用いて、前記生体試料に前記分析試料を加え、
前記自動分析装置を用いて、前記生体試料の前記信号を測定し（１０８、２０８）、
前記信号及び前記較正値を用いて物理特性を算出する（１１０、２１０）前記自動分析装置。
【請求項６】
前記自動分析装置が前記分析試料を備える、請求項５に記載の自動分析装置。
【請求項７】
前記信号が、電気化学測定、化学発光測定、比濁測定、放射性崩壊測定、測光散乱測定、及びこれらの組合せのうちのいずれか１つを更に含む、請求項５又は６に記載の自動分析装置。
【請求項８】
前記濃度が、Ｃ反応性タンパク質の濃度であり、前記所定数の成分が２つであり、前記所定数の成分が、第１のサイズの粒子と、第２のサイズの粒子とを含み、前記第１のサイズの粒子が、およそ１３０ｎｍの径であり、マウスモノクローナル抗体によって被覆されており、前記第２のサイズの粒子が、およそ２２０ｎｍであり、異なる親和性マウスモノクローナル抗体によって被覆されている、請求項５〜７のうちのいずれか１項に記載の分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特に分析試料（assay)が少なくとも２つの成分を有する場合における、分析試料を用いる生体試料の示強性の測定に関する。
【背景技術】
【０００２】
診断分析試料の較正モデルとしての非線形関数の適用は一般的なことである。特に、これらのモデルによって、信号と濃度の関係が非線形である分析のダイナミックレンジを大幅に拡大することができる。しかしながら、ダイナミックレンジ、測定範囲にわたり、種々の生化学的過程を用いて正確かつ精密な結果を得る特定クラスの分析試料が存在する。これらの分析試料において、従来の非線形モデルは、臨床的ニーズにまで及んでいないことを実証する必要がある。これによって、スプラインモデルを用いるようになっているが、測定とモデル誤差との間を区別できない限り欠点を有する。
【０００３】
欧州特許出願公開第２３５７４７５Ａ１号には、ヒト体液中のシスタチンＣを測定する方法が開示されている。この方法では、粒子増強免疫測定方法は、抗体被覆粒子の組合せを利用し、一部の不溶性担体粒子は、高い親和性を有する１種類の抗ヒトシスタチンＣモノクローナル抗体によって被覆され、一部の他の不溶性担体粒子は、最初に言及した種類のモノクローナル抗体とは異なり比較的低い親和性を有したエピトープを認識する抗ヒトシスタチンモノクローナル抗体によって１回被覆される。
【０００４】
欧州特許第０８９８１６９Ｂ１号には、検量線を決定する方法及び分析方法であって、検量線が、多次関数が近似した低濃度領域、指数関数が近似した中間濃度領域、及び多次関数が近似した高濃度領域の３つの領域に分割される方法が開示されている。
【発明の概要】
【０００５】
本発明は、独立請求項における方法及び自動分析装置を提供する。実施形態は、従属請求項に示されている。
【０００６】
「分析装置」という用語は、血液、尿、唾液又は他の試料の種類などの生体試料の１つ以上の分析を実行するように動作可能な装置を意味する。分析装置は、種々の化学的、生物学的、物理的、光学的又は他の技術的手順を介して、試料又はその成分のパラメータを決定するように動作可能であり、このパラメータは、以下において「測定値」と称される。分析装置は、試料又は少なくとも１つの分析試料の前述したパラメータを測定し、得られた測定値を報告するように動作可能である。分析装置によって報告される、可能性のある分析結果一覧は、試料中の分析試料の濃度、試料中の分析試料の存在を示すデジタル（ｙｅｓ又はｎｏ）結果（検出レベルを超える濃度に相当）、光学パラメータ、ＤＮＡ又はＲＮＡ配列、タンパク質又は代謝物の質量分析から得られたデータ、及び、種々の種類の物理パラメータ又は化学パラメータを含むが、これらに限定されない。
【０００７】
当業者によって理解されるように、本発明の態様は、装置、方法又はコンピュータプログラム製品として具体化することができる。したがって、本発明の態様は、完全ハードウェアの実施形態、完全ソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む。）、又は、すべて本明細書において概して「回路」、「モジュール」若しくは「システム」と称されることがある、ソフトウェアの態様とハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態を採用することができる。さらに、本発明の態様は、その上で具体化されるコンピュータにより実行可能なコードを有する１つ以上のコンピュータ可読媒体により具体化される、コンピュータプログラム製品の形態を採用することができる。
【０００８】
１つ以上のコンピュータ可読媒体のいずれかの組合せを利用することができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体、又はコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。本明細書に用いられる「コンピュータ可読記憶媒体」は、計算装置のプロセッサによって実行可能な命令を記憶することができる有形の記憶媒体を包含する。コンピュータ可読記憶媒体は、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体と称してもよい。また、コンピュータ可読記憶媒体は、有形のコンピュータ可読媒体とも称してもよい。一部の実施形態において、コンピュータ可読記憶媒体は、計算装置のプロセッサによってアクセス可能なデータを記憶することもできる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ハードディスクドライブ、ソリッドステートハードディスク、フラッシュメモリ、ＵＳＢメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、光ディスク、光磁気ディスク、及びプロセッサのレジスタファイルが挙げられるが、これらに限定されない。光ディスクの例としては、コンパクトディスク（ＣＤ）及びデジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、例えば、ＣＤ‐ＲＯＭ、ＣＤ‐ＲＷ、ＣＤ‐Ｒ、ＤＶＤ‐ＲＯＭ、ＤＶＤ‐ＲＷ又はＤＶＤ‐Ｒディスクが挙げられる。また、コンピュータ可読記憶媒体という用語は、ネットワーク又は通信リンクを介して計算装置によってアクセス可能な種々の種類の記録媒体も意味する。例えば、データは、モデム上で、インターネット上で、又はローカルエリアネットワーク上で検索することができる。コンピュータ可読媒体上に具体化されたコンピュータにより実行可能なコードは、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦなど、又は前述したもののいずれかの適切な組合せを含むがこれらに限定されない、いずれかの適切な媒体を用いて送信することができる。
【０００９】
コンピュータ可読信号媒体には、例えばベースバンド内に又は搬送波の一部として、その中で具体化されたコンピュータにより実行可能なコードを有する伝搬データ信号が含まれ得る。かかる伝搬信号は、電磁、光学又はこれらのいずれかの適切な組合せを含むがこれらに限定されない、種々の形態のいずれかを採用することができる。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではなく、命令実行システム、装置又はデバイスが用いるか又はこれらと関連してともに用いるプログラムを通信し、伝播するか又は送信することができる、コンピュータ可読媒体であり得る。
【００１０】
「コンピュータメモリ」又は「メモリ」は、コンピュータ可読記憶媒体の例である。コンピュータメモリは、プロセッサに直接アクセス可能なメモリである。「コンピュータ記憶装置」又は「記憶装置」は、コンピュータ可読記憶媒体の更なる例である。コンピュータ記憶装置は、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体である。また、一部の実施形態において、コンピュータ記憶装置はコンピュータメモリであるか、又は、コンピュータメモリはコンピュータ記憶装置であり得る。
【００１１】
本明細書に用いられる「プロセッサ」は、プログラム又は機械により実行可能な命令又はコンピュータにより実行可能なコードを実行することが可能な電子部品を包含する。「プロセッサ」を備える計算装置への言及は、複数のプロセッサ又は処理コアを含有する可能性があるものと解釈する必要がある。プロセッサは、例えば、マルチコアプロセッサであってもよい。プロセッサとは、単一のコンピュータシステム内の、又は複数のコンピュータシステム間で分散したプロセッサの集合を意味することもある。また、計算装置という用語も、それぞれプロセッサ又は複数のプロセッサを備えた計算装置の集合又はネットワークを意味する可能性があると解釈する必要もある。コンピュータにより実行可能なコードは、同一の計算装置内にあり得るか、又は、複数の計算装置にわたって更に分散し得る複数のプロセッサによって実行することができる。
【００１２】
コンピュータにより実行可能なコード又は機械により実行可能な命令は、プロセッサに本発明の態様を実行させる機械により実行可能な命令又はプログラムを含み得る。本発明の態様における動作を実行する、コンピュータにより実行可能なコードは、Java（登録商標）、Smalltalk、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、及び従来の手続き型プログラミング言語、例えば、「Ｃ」プログラミング言語又は類似のプログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語のいずれかの組合せにより書き込むことができ、機械により実行可能な命令にコンパイルすることができる。一部の例では、コンピュータにより実行可能なコードは、高水準言語の形態で、又はあらかじめコンパイルされた形態であってもよいし、その場で機械により実行可能な命令を生成するインタープリタとともに用いてもよい。
【００１３】
機械により実行可能な命令は、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、ユーザのコンピュータ上で全体的に、ユーザのコンピュータ上で部分的に、ユーザのコンピュータ上で部分的にかつリモートコンピュータ上で部分的に、又リモートコンピュータ若しくはサーバ上で全体的に実行することができる。後者のシナリオにおいて、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）若しくはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含むいずれかの種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続することができるか、又は、接続は、（例えば、インターネットサービスプロバイダを利用しインターネットを介して）外部コンピュータに対して行うことができる。
【００１４】
本発明の態様は、本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）及びコンピュータプログラム製品のフローチャート図及び／又はブロック図を参照して説明される。フローチャート、図及び／又はブロック図のそれぞれのブロック又はブロックの一部は、該当する場合、コンピュータにより実行可能なコードの形態でコンピュータプログラム命令によって実行できることが理解される。さらに、相互に排他的でない場合、種々のフローチャート、図及び／又はブロック図のブロックの組合せは、組み合わせることができると理解される。これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータのプロセッサ又は他のプログラム可能なデータ処理装置を介して実行する命令が、フローチャート及び／又はブロック図のブロックにおいて特定される機能／動作を実行する手段を作成するように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又はマシンを生成する他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに提供することができる。
【００１５】
また、これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ可読媒体であって、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置、又は他のデバイスに指示し、特定の方法により機能することができる、コンピュータ可読媒体に記憶することもでき、コンピュータ可読媒体に記憶された命令は、フローチャート及び／又はブロック図のブロックにおいて特定される機能／動作を実行する命令を含む生成物を生成する。
【００１６】
また、コンピュータプログラム命令は、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置又は他のデバイス上にロードされ、コンピュータ、他のプログラム可能な装置又は他のデバイス上で実行される一連の動作ステップを生じ、コンピュータ実行プロセスを生成し、コンピュータ又は他のプログラム可能な装置上で実行される命令は、フローチャート及び／又はブロック図のブロックにおいて特定される機能／動作を実行するプロセスを提供する。
【００１７】
本明細書に用いられる「ハードウェアインタフェース」は、コンピュータシステムのプロセッサによって外部計算装置及び／又は装置と相互作用させる及び／又は外部計算装置及び／又は装置を制御させることができるインタフェースを包含する。ハードウェアインタフェースによって、プロセッサは、外部計算装置及び／又は装置に制御信号又は命令を送信することができる。また、ハードウェアインタフェースによって、プロセッサは、外部計算装置及び／又は装置とデータを交換することもできる。ハードウェアインタフェースの例としては、ユニバーサルシリアルバス、ＩＥＥＥ １３９４ポート、パラレルポート、ＩＥＥＥ １２８４ポート、シリアルポート、ＲＳ‐２３２ポート、ＩＥＥＥ‐４８８ポート、Bluetooth（登録商標）接続、無線ローカルエリアネットワーク接続、ＴＣＰ／ＩＰ接続、イーサネット（登録商標）接続、制御電圧インタフェース、ＭＩＤＩインタフェース、アナログ入力インタフェース、及びデジタル入力インタフェースが挙げられるが、これらに限定されない。
【００１８】
一態様において、本発明は、分析装置及び分析試料を用いて生体試料を分析する方法を提供する。分析装置は、生体試料中の分析物の示強性を示す信号を測定するように動作可能である。示強性は、スケール不変性である生体試料の物理特性である。例えば、特定の分子、化合物又は物質の濃度は、示強性である。また、示強性は、バルク特性、示強量又は示強変数と称することもできる。
【００１９】
分析試料を生体試料に加え、次いで、分析装置を用いて測定を行う。分析試料は、幾つかの方法により分析物と反応し、さらに、信号を発生させる原因でもある。例えば、分析装置は、生体試料を通る光の透過率を測定する透過光分光計を有していてもよい。分析試料は、生体試料の特定の透過率測定を行うことによって示強性を決定することができるように、分析物と反応し得る。本明細書に用いられる生体試料は、生化学過程又は生体系によって発生する物質を含む試料を包含する。場合によっては、生体系には、生存している生物の一部若しくは生成物、又は、生物から得られるか、複製されるか、あるいはコピーされる化学物質若しくは物質が含まれ得る。例えば、物質を生物によって直接発生させないが、ＤＮＡ又はＲＮＡはＰＣＲ法によってコピーされてもよく、ＤＮＡ又はＲＮＡは生体系又は生物から得られる。分析物の示強性は、測定可能な生体試料の物理特性であってもよい。
【００２０】
方法は、分析試料を供するステップを含む。分析試料は、信号を発生させるように操作可能である。分析試料は、所定数の成分を有する。すなわち、分析試料は、所定数の成分の混合物である。所定の成分は２つ以上である。所定の数の成分はそれぞれ、示強性と信号との間に明確な関係を有する。換言すると、分析試料は、２つ以上の異なる分析試料から構成される。これら２つの分析試料はともに混合され分析試料を形成し、個々の成分はそれぞれ、示強性と信号との間に明確な関係を有する。個々の成分はすべて反応し、信号に寄与するので、較正はそれぞれの成分からの寄与を考慮する。
【００２１】
方法は、較正試料の設定数又は定数に、示強性の公知の値を提供することを更に含む。方法は、分析装置及び分析試料を用いて較正試料それぞれの較正信号を測定することを更に含む。すなわち、分析試料はそれぞれの較正試料に加えられ、較正信号はそれぞれの較正試料ごとに測定される。方法は、較正試料それぞれの較正信号及び示強性の公知の値に較正関数を適合させることによって、較正値を決定するステップを更に含む。較正関数は、所定数の成分それぞれの指数関数的減衰項を加えた定数と等しい。較正関数は代数的に種々の方法により調整することができるので、同等の用語が本明細書において用いられる。
【００２２】
較正関数は、種々の方法により記載することができる。指数関数的減衰関数は、(1-Exp(-p3*conc))又はExp(-p3*conc)（式中、p3は定数又は較正パラメータである。）の形式を有すると考えられる。分析試料が２つの成分を有する場合、較正関数は次の形式を有し得る。
f(conc)=p1+p2*(1-Exp(-p3*conc))+p4*(1-Exp(-p5*conc))、  (1)
式中、p1、p2、p3、p4及びp5は、これらの値が較正値を定義するように調整された定数である。fは、信号値、例えば分析物の濃度concである。Expは指数関数である。式１は、代数的に、種々の方法により再調整することができる。例えば、次の式は、先の式と同等である。
f(conc)=K1-p2*Exp(-p3*conc)-p4*Exp(-p5*conc)、  (2)
式中、K1=p1+p2+p4である。
【００２３】
方法は、分析装置及び分析試料を用いて生体試料の信号を測定するステップを更に含む。方法は、信号及び較正値を用いて示強性を算出するステップを更に含む。この実施形態は、多成分を用いる分析であり、そして、多成分がそれぞれ同一の信号に寄与する場合に、小数の較正試料を用いるだけで較正を行うことができるので、有益であり得る。
【００２４】
分析試料の成分はそれぞれ、信号と明確な関係を有する。測定系及び特定の分析に応じて、異なる関係を有していてもよい。種々の成分は、後続する種々の化学処理に供することができる。例えば、波長の種々の変化、分析試料が変化した後の温度の種々の変化、又は種々の透過特性が存在し得る。信号を測定するのに種々のモードを用いることができる。光の透過率に依存する分光法を用いることができる。他の例では、化学発光を用いてもよく、また、温度又はｐＨ測定を行ってもよい。方法は、核磁気共鳴又はＮＭＲ法にも適用可能である。
【００２５】
別の実施形態において、設定数は、所定数の成分の少なくとも２倍に１を加えたものである。指数関数的減衰項は、２つの較正パラメータを有する。この実施形態において、所定数の成分はそれぞれ、これに対応する１つの指数関数的減衰項を有する。指数関数的減衰項は、種々の方法により記載することができるが、その形式にかかわらず、指数関数的減衰項は、２つの較正パラメータを有する。較正パラメータは、検量線を調整するように調整され得る定数である。設定数が較正パラメータの数と等しい場合、較正関数の解を算出することができる。一部の例では、所定数の成分の２倍に１を加えたものよりも多い数も用いられる。この場合、多数の較正試料を測定する必要がある。方法又は試料に一部のノイズがある場合、較正測定値の付加的な反復を有することが有益であり得る。
【００２６】
別の実施形態において、設定数は、所定数の成分の２倍に１を加えたものである。指数関数的減衰項はそれぞれ、２つの較正パラメータを有する。そして、較正式の可変の数は、指数関数的減衰項の数の２倍に１を加えたものである。指数関数的減衰項の２つの較正パラメータは、較正式に寄与している２つの変数である。この実施形態は、試料の数が、較正関数に解を提供するのに必要な正確な数であるので、有益であり得る。較正数試料の設定数は固定される。
【００２７】
別の実施形態において、設定数は、所定数の成分の２倍に２、３、４又は５を加えたものである。指数関数的減衰項はそれぞれ、２つの較正パラメータを有する。この実施形態において、成分の数は、較正関数に解を提供する必要があるものよりも大きい１、２、３又は４である。これによって、誤差の確認に用いることができるか又は適合アルゴリズムを用いることができる有限数の付加的測定値に、有効な較正値を提供することができる。
【００２８】
別の実施形態において、設定数は、所定数の成分の２倍に２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４又は１５を加えたものである。指数関数的減衰項はそれぞれ、２つの較正パラメータを有する。この実施形態において、成分の数は、較正関数に解を提供する必要があるものよりも大きい。これによって、誤差の確認に用いることができるか又は適合アルゴリズムを用いることができる有限数の付加的測定値に、有効な較正値を提供することができる。
【００２９】
別の実施形態において、較正関数は、多くの較正パラメータを有する。設定数は較正パラメータの数と等しいか、又は較正パラメータの数よりも大きい。上述したように、較正パラメータは、較正関数において調整することができる定数である。
【００３０】
別の実施形態において、信号は、電気化学測定、化学発光測定、比濁測定、放射性崩壊測定又は放射性計測、測光透過測定、測光散乱測定、及びこれらの組合せのうちのいずれか１つを含む。
【００３１】
別の実施形態において、示強性は分析物の濃度である。一部の例において、濃度は、分子の濃度であってもよい。
【００３２】
別の実施形態において、分析装置は、信号が測光透過スペクトルの少なくとも一部である信号を測定するように動作可能な測光モジュールを備える。
【００３３】
別の実施形態において、分子の濃度は、Ｃ反応性タンパク質の分子の濃度である。所定数の成分は２つである。所定数の成分は、第１のサイズの粒子と、第２のサイズの粒子とを含む。第１のサイズの粒子は、１３０ｎｍ（＋／−２０ ｎｍ）の径であり、マウスモノクローナル抗体によって被覆されている。第２のサイズの粒子は、２００ｎｍ（＋／−２０ｎｍ）であり、異なるマウスモノクローナル抗体によって被覆されている。粒子のサイズは異なり、２種類のマウスモノクローナル抗体の親和性は本質的に異なる。
【００３４】
欧州特許第０７９０５００Ｂ１号には、マウスモノクローナル抗体によって被覆された８９ｎｍ、１２４ｎｍ、２２１ｎｍの粒子、及び、８９ｎｍと２２１ｎｍの粒子の組合せの使用について開示されている。
【００３５】
別の実施形態において、分析装置は自動分析装置である。本明細書に用いられる自動分析装置は、生体試料を分析する過程の少なくとも一部を自動化する分析装置である。この自動分析装置には、測定値及びデータの記録が含まれ得る。他の例において、自動分析装置は、例えば、生体試料に、溶液若しくは分析試料、又は希釈剤も加えることにより、試料を調製するように動作可能である。他の実施形態において、自動分析装置は、種々の生体試料を自動的にロードし、アンロードすることもできる。例えば、自動分析装置は、較正試料の集合を受け入れ、ヒトの介入なしで自動的に較正を行うように動作可能であってもよい。
【００３６】
別の態様において、本発明は、生体試料を分析する自動分析装置を提供する。分析装置は、分析試料を用いて、生体試料中の分析物の示強性を記述する信号を測定するように動作可能である。すなわち、分析試料を生体試料と混合した後に、分析装置は信号を測定する。一部の例において、自動分析装置は、測定を行う前に、生体試料に分析試料を自動的に分注するように動作可能であってもよい。自動分析装置は、分析試料を受け入れるように動作可能である。分析試料は、所定数の成分を有する。所定数の成分は２つ以上である。所定数の成分はそれぞれ、示強性と信号との間に明確な関係を有する。自動分析装置は、機械により実行可能な命令を記憶するメモリを備える。自動分析装置は、自動分析装置を制御するプロセッサを備える。命令の実行によって、プロセッサは較正値を受信する。較正値は、所定の成分それぞれの指数関数的減衰を加えた定数と等しい較正関数によって定義される。また、命令の実行によって、プロセッサは、自動分析装置を用いて生体試料に分析試料を加える。さらに、命令の実行によって、プロセッサは、自動分析装置を用いて生体試料の信号を測定する。さらにまた、命令の実行によって、プロセッサは、信号及び較正値を用いて物理特性を算出する。
【００３７】
また、別の実施形態において、命令の実行によって、プロセッサは、分析装置を用いて示強性の公知の値を有する設定数の較正試料を受け入れる。さらに、命令の実行によって、プロセッサは、分析装置及び分析試料を用いて、較正試料それぞれの較正信号を測定する。一部の例において、命令の実行によって、プロセッサは、分析装置を用いて較正試料それぞれに分析試料を分注してもよい。さらに、命令の実行によって、プロセッサは、較正試料それぞれの較正信号及び示強性の公知の値に較正関数を適合させることにより較正値を決定する。一部の例において、設定数は、所定数の成分に１を加えたものの少なくとも２倍である。指数関数的減衰項はそれぞれ、２つの構成パラメータを有する。また、一部の例において、較正関数は、多くの較正パラメータも有する。設定数は較正パラメータの数と等しいか、又は較正パラメータの数よりも大きい。
【００３８】
さらに、別の実施形態において、命令の実行によって、プロセッサは、較正値を記述するパラメータ情報を受信する。パラメータ情報は、例えば、あらかじめ測定された較正データ、較正関数の定数値、及び／又は較正関数の定数値の範囲であってもよい。例えば、値又は値の範囲は、あらかじめ分析試料の特定のロット又は種類ごとに公知であってもよい。これによって、用いることが必要な較正試料の数が低減する。また、パラメータ情報は、測定された較正信号とともに用いて、較正関数を決定することもできる。
【００３９】
別の実施形態において、自動分析装置は分析試料を備える。
【００４０】
別の実施形態において、信号は、電気化学測定、化学発光測定、比濁測定、放射性崩壊測定又は放射性計測、測光散乱測定、測光透過測定、及びこれらの組合せのうちのいずれか１つを含む。
【００４１】
別の実施形態において、示強性は濃度である。
【００４２】
別の実施形態において、分析装置は、信号を測定するように動作可能な測光モジュールを備える。信号は、測光透過スペクトルの少なくとも一部である。
【００４３】
別の実施形態において、濃度は、Ｃ反応性タンパク質の濃度である。所定数の成分は２つである。所定数の成分は、第１のサイズの粒子と、第２のサイズの粒子とを含む。第１のサイズの粒子は、およそ１３０ｎｍの径であり、マウスモノクローナル抗体によって被覆されている。第２のサイズの粒子は、およそ２２０ｎｍであり、異なる親和性マウスモノクローナル抗体によって被覆されている。
【００４４】
相互に排他的ではない限り、本発明の前述した実施形態又は例のうちの１つ以上を組み合わせてもよいことが理解される。
【００４５】
本発明の次に示す実施形態では、図面を参照して、例としてのみ、より詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】方法の例を示す。
【図２】方法の更なる例を示す。
【図３】複数の指数関数的減衰関数の組合せを示す。
【図４】自動分析装置の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
これらの図における同様の符号を付した要素は、同等の要素であるか又は同一の機能を実行するかのいずれかである。機能が同等である場合、先に論じられている要素は、必ずしも後の図において論じられない。
【００４８】
図１は、分析装置及び分析試料を用いて生体試料を分析する方法の例を示すフローチャートを示している。分析装置は、生体試料中の分析物の示強性を示す信号を測定するように動作可能である。ステップ１００において、分析試料が供される。分析試料は、信号を発生させるように操作可能である。分析試料は、分析装置によって測定する場合に信号を発生させるように操作可能である。分析試料は、所定数の成分を有する。所定数の成分は２つ以上である。所定数の成分はそれぞれ、示強性と信号との間に明確な関係を有する。次いで、ステップ１０２において、較正試料が供される。
【００４９】
較正試料は、示強性の公知の値を有する。例えば、較正試料は、種々の濃度の特定の化合物又は化学物質を有していてもよい。次いで、ステップ１０４において、分析装置及び分析試料を用いて、較正試料それぞれの較正信号が測定される。例えば、分析試料は、それぞれの較正試料に分注されてもよい。次いで、ステップ１０６において、較正試料それぞれの較正信号及び示強性の公知の値に較正関数を適合させることによって、較正値が決定される。較正関数は、所定数の成分それぞれの指数関数的減衰項を加えた定数と等しい。次いで、ステップ１０８において、分析装置及び分析試料を用いて生体試料の信号が測定される。そして、ステップ１１０において、信号及び較正値を用いて示強性が算出される。
【００５０】
図２は、分析装置及び分析試料を用いて生体試料を分析する方法の別の例を示している。図２の例では、第１の較正が行われ、次いで、較正は、分析物の物理特性又は示強性の決定に用いられる。ステップ２００において、較正物質設定点値が分析装置にダウンロードされる。これら較正設定点値は、示強性の公知の値と等しい。ステップ２０２において、分析装置を用いて較正物質設定点の測定が行われる。これによって、信号値が提供される。信号値は、較正試料それぞれの較正信号値と等しい。その後、ステップ２０４において、濃度値及び信号値は、それぞれの較正物質設定点のデータセットを提供する。次いで、ステップ２０６において、検量線が算出される。一部の例において、この検量線は、曲線式及び曲線パラメータによって記述することができる。曲線式及び曲線パラメータは、較正関数である。曲線パラメータは、較正関数において変化する較正パラメータ又は定数である。較正のこの算出は、例えば、データセットと適合曲線との偏差を最小にするように、反復適合アルゴリズムを用いて信号及び濃度のデータセットの回帰によって行ってもよい。この算出は、種々の方法により行ってもよい。この算出を行う簡単な方法は、最小二乗適合法を用いることである。信号及び濃度のデータポイントの数が、所定数の成分に１を加えたものの２倍と等しい場合、検量線のパラメータを解析することができる。ステップ２０６は、較正関数又は検量線にパラメータを提供する。次いで、ステップ２０８において、分析装置を用いて試料が測定される。この試料は、例えば、患者試料、又は較正値を確認するための幾つかの種類の対照物質であってもよい。これによって、信号値又は信号が提供される。ステップ２１０において、試料の信号及び適合検量線を用いて試料濃度又は示強性の算出が行われる。
【００５１】
図３は、複数の関数のプロットを示している。ｘ軸は任意の単位３００であり、ｙ軸３０２も任意の単位である。関数３０４は、ｘ軸に示されている１−ｅの曲線の値をプロットしている。符号３０４は、指数関数的減衰項の例である。曲線３０６は、−５ｘに示されている関数１−ｅである。曲線３０６は、指数関数的減衰関数の別の例を示している。曲線３０８は、曲線３０４と３０６の総和である。試験時に、曲線３０８が指数関数的減衰項と同様の形式と考えることに留意することができる。較正を行う場合、実際に、曲線３０８自体に指数関数的減衰項を適合させることを試みることができる。ただし、曲線３０４と３０６の総和により、適合は、せいぜい普通である。図３は、同一の信号３０８に寄与する複数の成分が存在する場合に、どのようにして、本発明が検量線の適合の良好な手段を提供できるかについて示している。
【００５２】
図４は、自動分析装置４００の例を示している。自動分析装置４００は、生体試料４０４を分析するように動作可能である。分析試料４０８を生体試料４０４に分注するように動作可能なディスペンサ４０６がある。生体試料は分析物を含む。分析試料２０８は、例えば、カートリッジ内に配置されていてもよい。分析試料２０８は、分析試料でもある少なくとも２つの成分を含む。
【００５３】
この図には示されていないが、自動分析装置４００は、分析物を分注するために、さらに、測定モジュール４１０によって分析されるために、複数の生体試料４０４の位置を決める装置を有していてもよい。測定モジュール４１０は、生体試料４０４上の測定を行うことが可能な種々の種類のセンサ又は機器を代表する。
【００５４】
ディスペンサ４０６と測定モジュール４１０は、コンピュータシステム４１２のハードウェアインタフェース４１４に接続されている。コンピュータ４１２は、ハードウェアインタフェース４１４に接続されているプロセッサ４１６と、ユーザインタフェース４１８と、コンピュータ記憶装置４２０と、コンピュータメモリ４２２と、を更に備えている。コンピュータ記憶装置４２０は、較正試料の示強性の値４３０を含有するものとして示されている。コンピュータ記憶装置４２０は、較正試料４３２の較正信号を含有するものとして更に示されている。コンピュータ記憶装置は、値４３０及び較正信号４３２を用いて算出された較正値４３４を含有するものとして更に示されている。コンピュータ記憶装置４２０は、測定モジュール４１０によって測定された生体試料４３６の信号を更に示している。コンピュータ記憶装置４２０は、信号４３６及び較正値４３４を用いて算出された示強性の値４３８を含有するものとして更に示されている。
【００５５】
コンピュータメモリ４２２は、制御モジュール４４０を含有するものとして示されている。制御モジュール４４０は、プロセッサ４１６が自動分析装置４００の動作及び機能を制御することを可能にする、コンピュータにより実行可能なコードを含んでいる。例えば、制御モジュール４４０によって、プロセッサ(process)４１６は、ハードウェアインタフェース４１４を介してコマンドを送信し、ディスペンサ４０６及び測定モジュール４１０から情報を受信することができる。これらが存在する場合、このモジュールによって、プロセッサ４１６は、生体試料４０４の自動ルーティング及び処理を制御することもできる。コンピュータメモリ４２２は、曲線適合モジュール４４２を含有するものとして更に示されている。曲線適合モジュールは、プロセッサ４１６が較正信号４３２及び値４３０を用いて較正値４３４を算出することを可能にする、コンピュータにより実行可能なコードを含有している。コンピュータメモリ４２２は、示強性決定モジュール４４４を含有するものとして更に示されている。モジュール４４４は、較正値４３４及び信号４３６を用いて値４３８を算出する。
【００５６】
一部の例において、公知の検量線は、検量線の形状と十分一致しない場合がある。この場合、線形スプライン又は３次スプラインのいずれかであるスプラインモードが用いられることが多い。ただし、スプラインの使用によって、多くの較正測定が要求されてもよい。較正関数の例は、いわゆるＣＲＰ試験に適用されてもよい。ＣＲＰは、Ｃ反応性タンパク質の略語である。Ｃ反応性タンパク質は、炎症に反応して上昇するレベルを有し、血液中にみられるタンパク質である。ＣＲＰは、反応を炎症化させる(inflammate)古典的急性期タンパク質である。ＣＲＰは、肝臓で合成され、１２００００ダルトンの分子量を有する５員環を形成する、５つの同一のポリペプチド鎖から構成されている。ＣＲＰは急性期反応物質のうちで最も感受性があり、その濃度は炎症過程において急速に増加する。明らかに健康な人は、血液中に非常に低濃度のＣ反応性タンパク質を有するにすぎない。ＩＦＣＣ／ＥＲＭタンパク質標準による基準値は、１リットル当たり５ｍｇ未満である。急性炎症過程においては、血清及び／又は血漿中のＣＲＰ濃度は、最大１０００倍上昇し得る。したがって、ＣＲＰ分析は、２つの課題に直面している。明らかに健康な人のＣＲＰ低い血清濃度、特に１リットル当たり５ｍｇの決定範囲前後の血清濃度は、高い精度及び感度によって測定される必要があるだけでなく、分析は、非常に高い再実行率がなく、急性炎症過程を有するＣＲＰ患者の高い血清濃度が検出可能である必要もある。一部のＣＲＰ分析は、１リットル当たり０．３ｍｇ及び１リットル当たり３５０ｍｇの濃度範囲内で再実行することなく、ＣＲＰを検出することができる。これは、２つの異なる微粒子（ＤｕＲｅｌ）の補助によって実現することができる。低親和性ＣＲＰ ＭａＢによって被覆されたおよそ１３０ｎｍの小さなサイズの粒子、及び高親和性ＣＲＰ ＭａＢによって被覆されたおよそ２２０ｎｍの大きなサイズの粒子。１つの試薬におけるこれら２つの粒子の種類の組合せによって、結合曲線又は検量線が重複する。大きな粒子によって誘導される低いＣＲＰ濃度における信号の急激な増加は、高い濃度において中程度の増加と組み合わされ、小さな粒子によって誘導される。用量信号曲線は２つの結合曲線の組合せであり、その形状はラテックス系比濁分析では一般的でない。６つの利用可能な設定点は、低い濃度範囲において必要な精度を達成するために、検量線の低い濃度範囲の大部分に、１リットル当たり０〜９ｍｇの４つの点、１リットル当たり９０ｍｇ〜３５０ｍｇの２つの点を分布させる必要がある。標準較正関数を有する得られた検量線の適合は、これまで、必要な精度によって解決されていない問題である。非線形較正関数のほとんどは、設定された点を十分に満たしていない。したがって、非線形較正関数のほとんどは、医学上の判断点における精度が不十分であるので、適切ではない。実際に、線形モデルは、１リットル当たり０．３ｍｇ〜３５０ｍｇの測定範囲を十分に網羅するのには適切でない。前述の非線形Rodbardモデルであっても、特に１リットル当たりおよそ５ｍｇの医学上の判断範囲内で十分に正確な適合を提供することができない。
【００５７】
これまでのところ、現在の技術水準は、スプライン関数を適合することであった。しかしながら、既に論じたように、スプライン関数は、ロバスト性及び精度に関して欠点を伴う。例としては、新たな検量線を用いて診断試験を較正する新規方法を提供することができる。２つの粒径を用いるＣＲＰの試験では、５つのパラメータモデル関数を用いてもよい。
【００５８】
分析の較正履歴の初期開始時では、曲線適合は、単純な直線に限定されていた。適合は容易であり、常に１つの最良のパラメータが設定されている。多くの場合、目標範囲内の化学反応線形を得るのに多大な努力が必要であった。測定範囲の増大する要件によって、このアプローチは非常に早い段階で制限されていた。別のアプローチは、ローカルモデル、例えばスプラインの使用である。特に、高次項を含むスプラインは、測定値に完全に適合するが、安定した全曲線を維持しないし、測定誤差にも適応しない。
【００５９】
次世代の検量線は、非線形Ｓ字状曲線である。これらの検量線は、Rodbardによる酵素反応をモデル化するのに導入された用量反応理論から生じている。これらのモデルは、技術水準であり、市場に存在するほぼすべての分析装置において利用可能である。これらのモデルは、所定の試薬とヒト検体内の分析物との反応をモデル化する。これらのモデルは、非常に多くの免疫学的分析に十分機能し、測定範囲を非常に顕著に広げることができる。特に測定範囲に関する要件の更なる増大によって、より複雑な分析フォーマットが必要である。最終的に、複数の重畳反応流は、増強された要件を考慮するのに有用である。古典的Ｓ字状モデル、古典的Ｓ字状反応モードは、十分な性能を有する新しい種類の複数の重畳反応の標準まで及ばない。化学寄りの重畳反応の考え方は、数学寄りに対して適切な回答を必要とする。基礎動力学から出発し、重畳の考え方は、非常に体系的な方法により分析及び移行され、新しい要件を満たした。
【００６０】
重要な点は、選択の戦略と数学モデルの評価である。選択は多かれ少なかれ直接的であり、いずれかの非線形分析、滑らかな単調曲線をモデル化することが可能な少ないパラメータ数のスカラー関数は有効な候補である。アルゴリズムの新たな関数の評価は、複雑な過程である。可能な限りすべての関連ステップを得るために、最終的な解を参照することは意味をなしており、本発明者らは、最後に、濃度と、較正によるバイアス及び可変性のない信号との間の関係をモデル化するように、少数の較正物質４‐５のみを有することを考えている。これは、全測定範囲、特に結果が臨床的に重要である領域に該当する必要がある。
【００６１】
開始時において、信号と濃度との間の完全かつ真の関係が確立される必要がある。これは、較正物質の大きな集合、例えば全測定範囲を網羅する１０を超える較正物質によって行われる。データは、可能性のある測定系及び試薬変動を考慮するように、複数のデバイス、複数の実行を網羅する必要がある。さらに、複数の操作者による較正物質の自動及び手動調製、希釈も、適切な場合、包含されている必要がある。このことに基づいて、１以上の、例えば系に特異的な一般的曲線を確立することができる。
【００６２】
次のステップは、信号と濃度の関係を十分に記述することが可能な適切な関数を探索することである。ただし、数学関数は、半分のみの話である。非線形最適化は、種々のアプローチによって行うことができる。基本的に、適合パラメータでは、二次形式は最小化される。その日の終わりに、最適化アルゴリズムによって、選択された較正関数のパラメータの集合が最終的に設定される。「Nelder-Mead」、「Taylor」、「Levenberg-Marquardt」、又はシミュレートされたアニーリングなどの種々の最適化戦略アルゴリズムを検討した。
【００６３】
多くの較正物質、例えば１０を超える較正物質から開始し、曲線の形状は十分に固定され、適合曲線は、データと、大規模で十分に定義された一連の検量線データの曲線との間の一致の近さを確認することによって、容易に検証することができる。大きな較正物質集合の十分な解が特定されると、数学モデル及び適合手順が、４‐５較正物質によるルーチンにも機能することを示す必要がある。本明細書の目的は、２０から５に較正物質を変える場合、適合の質の損失がないことを実証することである。候補モデルを評価する重要な基準は、残差だけでなく、元のｎからの５つの較正物質の解の全偏差、ｎ＞１０較正物質の解である。
【００６４】
潜在的な候補解の評価の更なる戦略は、シミュレーションに基づくものである。パラメータによって指定された曲線から開始し、較正物質から理解される一般的な濃度位置における曲線から点を読み取ることができる。その後、信号に、測定誤差の分析から予想される幾つかの一般的なノイズを追加する。これは、シミュレーション内で繰り返すことができ、バイアスが適合にかけられ得る濃度範囲、すなわち、曲線が同一方向にずれる濃度範囲を特定するのに有用である。この分析は、選択されたモデルが、局所的にバイアスがかけられておらず、測定の変動に関するロバスト性も不十分でないことを保証する。
【００６５】
実用的な測定値からのデータの変動性は、アルゴリズム内の選択された機能が、実際のデータによって一定量のロバスト性を優先的に実証するため、シミュレーションによって十分に捕捉することが困難である。ロバスト性を検討するために、ここでも、シミュレーションは、選択される一方法である。上述したように、再び開始するが、ここでは、信号に加えたノイズの大きさを増加させる。ノイズが一定のレベルを超える場合、より多くの適合失敗がみられることがある。これによって、フィールドにおけるロバスト性が非常に簡単に示される。さらに、ランダムノイズを生成する２つの異なる誤差モデルが利用可能である。種々の較正物質のノイズが相関していないので、統計的に独立した誤差モデルは、非常に保守的であり、ロバスト可変性(robust variant)である。第２のモードは、１０を超える種々の検量線集合からの信号を解析することによって、誤差の実際の相関関係を用いる。後者の方法は性能に対する実際の予測を可能にし、第１のモデルはアルゴリズムの強度の増加を意味する。
【００６６】
ロバストな較正式の具体例は、先に論じたＣＲＰ分析とともに用いることができる式１である。
【００６７】
較正関数の例は、大きな測定範囲にわたって有効な較正を提供するという利点、さらに、測定とモデル誤差とを区別するという利点を有していてもよい。分析設計において要求される医療要件を満たすために、検出過程は、種々の生化学過程であり得る。したがって、例えば、ＣＲＰ分析ラテックス粒子の種々のサイズは、低濃度及び高濃度のＣＲＰをそれぞれ検出するように、同一の分析試料の配合に関与していてもよい。この設計によって、分析試料検量線であって、種々の濃度計画において異なり、非線形較正に用いられる数学関数をモデル化する古典的な一検出過程の試みを構成する分析試料検量線がもたらされる。その結果、これらの分析試料は、周知の固有の欠点を有するスプライン関数によって適合させることが多い。具体的には、全測定範囲を網羅する非グローバルスプラインモデルと同様に、関数は較正に存在し、較正物質信号では測定誤差間に区別は存在せず、モデルの誤差が生じ得る。非線形グローバルモデルアプローチを用いて実行することができる誤差検出手順は、スプラインモデルでは実現可能でない。例としては、全測定に対する優れたモデルベースの適合が可能で、これによって、複数の検出過程を網羅する、具体的に設計された非線形数学関数を用いてもよい。２つのサイズのラテックス粒子に基づき、そして、同一の分析試料の配合において２つの検出過程を用いる、ＣＲＰ分析の特定の例では、２つの指数関数的減衰関数の特定の重畳によって、曲線と多かれ少なかれ直線部分とから構成される検量線を完全に適合させることができることが示された。
【符号の説明】
【００６８】
３００    Ｘ軸
３０２    Ｙ軸
３０４    y(x)=1-Exp(-x)
３０６    y(x)=1-Exp(5x)
３０８    y(x)=2-Exp(-x)-Exp(5x)
４００    自動分析装置
４０４    生体試料
４０６    ディスペンサ
４０８    分析試料
４１０    測定モジュール
４１２    コンピュータ
４１４    ハードウェアインタフェース
４１６    プロセッサ
４１８    ユーザインタフェース
４２０    コンピュータ記憶装置
４２２    コンピュータメモリ
４３０    較正試料の示強性の値
４３２    較正試料の較正信号
４３４    較正値
４３６    信号
４３８    示強性を表す値
４４０    制御モジュール
４４２    曲線適合モジュール
４４４    示強性決定モジュール
【図１】
0006419791.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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