(57)【要約】  本発明は、未知の微生物を基準種の集合から分光分析によって同定する方法であって、基準種の分類モデルの教師あり学習の第1のステップと、同定される未知の微生物を予測する第2のステップであって、未知の微生物のスペクトルを取得するステップと、前記スペクトルおよび分類モデルに従って予測モデルを適用して、未知の微生物が属する微生物の少なくとも1つのタイプを推測するステップとを含む、第2のステップとを含む方法に関する。  この分類モデルは、進化および/または臨床的表現型に関して基準種のツリー状階層的表現のノードに適用され、かつツリーノード間の近接性を定量化するいわゆる「損失」関数を含むマージン制約を有する、構造化されたマルチクラスSVMアルゴリズムを用いて計算される。
2015522249.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
未知の微生物を基準種の集合から分光分析によって同定する方法であって、
・基準種分類モデルの教師あり学習の第1の段階であって、
○各種に対して、前記種に属する同定された微生物の訓練スペクトルの集合を取得するステップと、
○マルチクラスサポートベクターマシン型アルゴリズムによって使用するための所定の形式に従って、取得された各訓練スペクトルを訓練データの集合に変換するステップと、
○マルチクラスサポートベクターマシン型の前記アルゴリズムを用いて、前記訓練データの集合の関数として前記基準種の前記分類モデルを決定するステップと
を含む、第1の段階と、
・同定される未知の微生物を予測する第2のステップであって、
○前記未知の微生物のスペクトルを取得するステップと、
○前記スペクトルおよび前記分類モデルに従って予測モデルを適用して、前記未知の微生物が属する微生物の少なくとも1つの種類を推測するステップと
を含む、第2のステップと
を含む方法において、
・各取得された訓練スペクトルの前記変換が、
○前記スペクトルを、前記訓練スペクトルの構造を表すデータベクトルに変換するステップと、
○前記データベクトルと、進化および/または臨床的表現型に関する前記基準種のツリー状の階層的表現における前記微生物の前記基準種の位置を全単射的に表す所定のベクトルと、のテンソル積を計算することによって、前記所定の形式による前記データの集合を生成するステップと
を含み、
・前記分類モデルが、前記階層的表現のツリーのノードに対応するクラスの分類モデルであり、マルチクラスサポートベクターマシン型の前記アルゴリズムが、前記ツリーノード間の近接性を定量化するいわゆる「損失関数」を含むマージン制約の下で前記分類モデルのパラメータに従って表現される基準の最適化の単一問題を解決することによって前記分類モデルのパラメータを決定するステップを含む
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
ノードのペアに関連付けられた損失関数が、前記階層的表現の前記ツリーにおいて前記ノードを分離する距離に等しいことを特徴とする、請求項1に記載の同定方法。
【請求項３】
ノードのペアに関連付けられた損失関数がそれぞれ、前記階層的表現の前記ツリーにおいて前記ノードを分離する距離よりも大きいことを特徴とする、請求項1または2に記載の同定方法。
【請求項４】
損失関数が、
・前記損失関数を初期値に設定することによって、
・プロセスの少なくとも1回の繰り返しを実施することによって計算され、前記プロセスが、
○マルチクラスサポートベクターマシン型のアルゴリズムを実行して、前記損失関数の現在の値による分類モデルを計算するステップと、
○前記計算された分類モデルに従って、および前記訓練スペクトルの集合と異なる、前記基準種に属する同定された微生物のキャリブレーションスペクトルの集合に従って予測モデルを適用するステップと、
○前記予測モデルの前記キャリブレーションスペクトルの集合への前記適用によって返される結果により、各種に対する分類性能基準を計算するステップと、
○前記計算される性能基準により前記損失関数の前記現在の値を修正することによって、前記損失関数の新しい現在の値を計算するステップ
とを含むことを特徴とする、請求項1、2、または3に記載の同定方法。
【請求項５】
・前記性能基準の前記計算が、前記予測モデルの前記適用によって返される前記結果の関数として混同行列を計算するステップを含み、
・前記損失関数の前記新しい現在の値が前記混同行列の関数として計算される、
ことを特徴とする、請求項4に記載の同定方法。
【請求項６】
・前記性能基準の前記計算が、前記予測モデルの前記適用によって返される前記結果の関数として混同行列を計算するステップを含み、
・前記損失関数の前記新しい現在の値がそれぞれ、前記階層的表現の前記ツリーにおいて前記基準種を分離する距離を列挙する第1の損失行列と前記混同行列の関数として計算される第2の行列との組み合わせの成分に対応することを特徴とする、請求項4に記載の同定方法。
【請求項７】
前記損失関数の前記現在の値が、関係
Δ(yi,k)=α×Ω(yi,k)+(1-α)×Δconfusion(yi,k)
に従って計算され、ここで、Δ(yi,k)がツリーのノード(yi,k)のペアに対する前記損失関数の前記現在の値であり、Ω(yi,k)およびΔconfusion(yi,k)がそれぞれ前記第1の行列および前記第2の行列であり、αが0から1の間のスカラであることを特徴とする、請求項6に記載の同定方法。
【請求項８】
スカラαが0.25から0.75の間、特に0.25から0.5の間であることを特徴とする、請求項7に記載の同定方法。
【請求項９】
前記損失関数の前記初期値が、異なるノードのペアに対してはゼロに設定され、それ以外の場合は1に等しいことを特徴とする、請求項4から8のいずれか一項に記載の同定方法。
【請求項１０】
前記階層的表現の前記ツリーにおいて2つのノードn1、n2を分離する距離Ωが、関係
Ω(n1,n2)=depth(n1)+depth(n2)-2×depth(LCA(n1,n2))
によって決定され、ここで、depth(n1)およびdepth(n2)はそれぞれノードn1、n2の深さであり、depth(LCA(n1,n2))は前記ツリーにおけるノードn1、n2の最も近い共通祖先LCA(n1,n2)の深さであることを特徴とする、請求項1から9のいずれか一項に記載の同定方法。
【請求項１１】
前記予測モデルが、同定される前記未知の微生物が属する前記ツリーの前記ノードの予測モデルであることを特徴とする、請求項1から10のいずれか一項に記載の同定方法。
【請求項１２】
前記最適化の問題が、制約
ξi≧0,∀i∈[1,N]
<W,Ψ(xi,yi)>≧<W,Ψ(xi,k)>+f(Δ(yi,k),ξi),∀i∈[1,N],∀k∈Y＼yi
の下で、関係
【数１】
2015522249.tif 000048
によって公式化され、ここで、式
・Nは訓練スペクトルの数であり、
・Kは基準種の数であり、
・Tは前記階層的表現の前記ツリーにおけるノードの数であり、Y=[1,T]は前記階層的表現の前記ツリーの前記ノードの参照番号として使用される整数の集合であり、
・W∈Rp×Tは前記ツリーの前記ノードにそれぞれ関連付けられた重みベクトルw1,w2,…,wT∈Rpの連結(w1w2…wT)Tであり、pは前記訓練スペクトルの前記構造を表す前記ベクトルの濃度であり、
・Cは所定の設定を有するスカラであり、
・∀i∈[1,N],ξiはスカラであり、
・X={xi}、i∈[1,N]は前記訓練スペクトルを表すベクトルxi∈Rpの集合であり、
・∀i∈[1,N]、yiは、訓練ベクトルxiの前記基準種に対応する前記階層的表現の前記ツリーにおける前記ノードの基準であり、
・
【数２】
2015522249.tif 000049
であり、ここで、
○x∈Rpは訓練スペクトルを表すベクトルであり、
○Λ(k)∈RTは、前記階層的表現の前記ツリーにおける基準ノードの位置k∈Yを全単射的に表す所定のベクトルであり、
○
【数３】
2015522249.tif 000050
は空間Rpと空間RTのテンソル積であり、
・<W,ψ>は、空間Rp×Tにおけるスカラ積であり、
・Δ(yi,k)は、前記階層的表現の前記ツリーにおいてそれぞれの基準yiおよびkを持つノードのペアに関連付けられた前記損失関数であり、
・f(Δ(yi,k),ξi)は、スカラξiと損失関数Δ(yi,k)の所定の関数であり、
・記号「＼」は除外を指定する
ことを特徴とする、請求項1から11のいずれか一項に記載の同定方法。
【請求項１３】
関数f(Δ(yi,k),ξi)が、関係
f(Δ(yi,k),ξi)=Δ(yi,k)-ξi
に従って定義されることを特徴とする、請求項12に記載の同定方法。
【請求項１４】
関数f(Δ(yi,k),ξi)が、関係
【数４】
2015522249.tif 000051
に従って定義されることを特徴とする、請求項12に記載の同定方法。
【請求項１５】
前記予測ステップが、
・同定される前記未知の微生物の前記スペクトルを、マルチクラスサポートベクターマシン型の前記アルゴリズムの所定の形式に従ってベクトルxmに変換するステップと、
・関係
Tident=argmaxk(s(xm,k)) k∈[1,T]
に従って予測モデルを適用するステップであり、ここで、Tidentは前記未知の微生物に対して同定される前記階層的表現の前記ノードの前記参照番号であり、s(xm,k)=<W,Ψ(xm,k)>、および
【数５】
2015522249.tif 000052
である、予測モデルを適用するステップと
を含むことを特徴とする、請求項12、13、または14に記載の同定方法。
【請求項１６】
質量分析法によって微生物を同定するためのデバイスであって、
・同定する微生物の質量スペクトルを生成することが可能な分光計と、
・請求項1から15のいずれか一項に記載の予測ステップを実施することによって前記分光計によって生成される前記スペクトルに関連付けられた前記微生物を同定することが可能な計算ユニットと
を備えるデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分光分析による微生物、詳細には細菌の同定に関する。
【０００２】
本発明は、詳細には、たとえばMALDI-TOF型(「Matrix-assisted laser desorption/ ionization time of flight(マトリックス支援レーザー脱離/イオン化飛行時間」)、振動分光法、および自家蛍光分光法の質量分析法による微生物の同定において適用することができる。
【背景技術】
【０００３】
分光分析または分光法を使用して微生物、より具体的には細菌を同定することが知られている。このために、未知の微生物の試料が作成され、その後、試料の質量スペクトル、振動スペクトル、または蛍光スペクトルが取得され、具体的にはベースラインを除去し、ノイズを除去するように前処理される。次いで、前処理されたスペクトルのピークが、分類ツールを用いて、各々が同定された微生物と関連付けられた基準スペクトルの集合から構築された知識ベースからのデータと「比較される」。
【０００４】
より具体的には、分類による微生物の同定は、従来、
・教師あり学習によって、それまでに知られている種を有する微生物のいわゆる「訓練」スペクトルによる分類モデルを決定する第1のステップであって、この分類モデルは、訓練スペクトルからこれらのさまざまな種を区別する規則の集合を定義する、第1のステップと、
・特定の未知の微生物を、
○そのスペクトルを取得すること、および
○取得したスペクトルに、分類モデルから構築された予測モデルを適用し、未知の微生物が属する少なくとも1つの種を決定すること
によって同定する第2のステップと
を備える。
【０００５】
一般に、分光分析同定デバイスは、分光計と、測定されたスペクトルを受け取って上述の第2のステップを実施するデータ処理ユニットとを備える。第1のステップはデバイスの製造業者によって実施され、製造業者は、分類モデルおよび予測モデルを決定し、顧客が使用する前に機械内で統合する。
【０００６】
サポートベクターマシンすなわちSVM型のアルゴリズムは、特に多数の種を分類することを目指す高次元分類モデルの学習に適合された、従来の教師あり学習ツールである。
【０００７】
しかし、SVMは特に高次元に適合されているが、そのようなアルゴリズムによる分類モデルの決定は非常に複雑である。
【０００８】
最初に、従来使用されているSVMアルゴリズムはいわゆる「フラット型」アルゴリズムに属し、「フラット型」アルゴリズムは、種を同等に分類されると見なし、当然の帰結として、分類誤差をやはり同等と見なす。したがって、アルゴリズムの観点から、2つの近い細菌の間の分類誤差は、細菌と真菌の間の分類誤差と同じ値を有する。次いで、その分類誤差の重大度を最小にするために使用される「フラット型」SVMアルゴリズムを、訓練スペクトルを生成するために使用される微生物の知識に基づき、実際のスペクトルの構造に基づき、またアルゴリズムの知識に基づき修正するかどうかは、使用者次第である。複雑なアルゴリズムを修正する困難さはともかく、そのような修正は使用者自身に大きく依存する。
【０００９】
次いで、分類モデルを構築するために各微生物種に対しておよそ10または数十の異なる訓練スペクトルが存在するが、この数は依然として非常に少ないままである。訓練スペクトルの多様性は、種の全体的な多様性と比較して非常に低い場合があるだけでなく、例の数が限られている結果、各スペクトルの特異性が機械的に悪化する。それによって、得られる分類モデルが特定の種について不正確である場合があり、未知の微生物の予測の後続のステップが非常に困難になる。この場合もやはり、同定によって得られた結果を解釈し、その関連度を知り、したがって、最終的に利用可能な結果をそれから推定するかどうかは、使用者次第である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明は、同定誤差の重大度を最小にし、したがって未知の微生物を実質的により高い信頼性で同定することを可能にするSVM型教師あり学習方法によって得られる分類モデルに基づいて、分光分析または分光法によって微生物を同定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】
【００１１】
このために、本発明の目的は、
・基準種分類モデルの教師あり学習の第1の段階であって、
○各種に対して、前記種に属する同定された微生物の訓練スペクトルの集合を取得すること、
○マルチクラスサポートベクターマシン型のアルゴリズムによって使用するための所定の形式に従って、取得された各訓練スペクトルを訓練データの集合に変換すること、および
○マルチクラスサポートベクターマシン型の前記アルゴリズムを用いて、前記訓練データの集合の関数として基準種の分類モデルを決定すること
を含む、第1の段階と、
・同定される未知の微生物を予測する第2のステップであって、
○未知の微生物のスペクトルを取得すること、および
○前記スペクトルおよび分類モデルに従って予測モデルを適用して、未知の微生物が属する微生物の少なくとも1つの種類を推測すること
を含む、第2のステップと
を含む、未知の微生物を基準種の集合から分光分析によって同定する方法である。
【００１２】
本発明によれば、
・各取得された訓練スペクトルの変換は、
○スペクトルを、訓練スペクトルの構造を表すデータベクトルに変換するステップと、
○データベクトルと、進化および/または臨床的表現型に関する基準種のツリー状階層的表現における微生物の基準種の位置を全単射的に表す所定のベクトルと、のテンソル積を計算することによって、所定の形式によるデータの集合を生成するステップと
を含み、
・分類モデルは、階層的表現のツリーのノードに対応するクラスを持つ分類モデルであり、マルチクラスサポートベクターマシン型のアルゴリズムが、ツリーノード間の近接性を定量化するいわゆる「損失関数」を含むマージン制約の下で分類モデルのパラメータに従って表現される基準の最適化の単一問題を解決することによって前記分類モデルのパラメータを決定するステップを含む。
【００１３】
言い換えれば、本発明は、具体的には、微生物の同定のための分類モデルの構築に使用される教師あり学習アルゴリズムにおいて現在まで考えられてないアプリオリ情報、すなわち進化および/または臨床的表現型に関する微生物種のツリー状階層的表現を導入する。このような階層的表現は、たとえば、その構造が本質的に種の進化によって導かれ、したがって種の間の類似性または近接性の概念を本質的に含む系統樹である。
【００１４】
したがって、SVMアルゴリズムは、最早「フラット型」アルゴリズムではなく、種も最早交換可能ではない。したがって、当然の帰結として、分類誤差は、最早アルゴリズムによって同一と見なされない。したがって、本発明による方法は、分類される種の間のリンクを確立することによって、共通した情報、したがって共通でない情報も持つことをも明示的および/または暗黙的に考慮に入れ、それにより、これらが種を区別する助けとなり、したがって分類誤差、ならびに種ごとの訓練スペクトルが少数であることの影響が最小になる。
【００１５】
このようなアプリオリ情報は、テンソル積によるデータおよび変数の構造化を用いてアルゴリズムに導入される。したがって、2つの種は進化および/または臨床的表現型に関して近いので、これらの種に関連付けられたアルゴリズムのデータおよび変数の構造は、なおさら類似する。SVMアルゴリズムは、制約の下でコスト関数を最適化することを目的としたアルゴリズムであり、したがって、最適化は、種に関連付けられた構造間の類似性および相違を必ず考慮に入れる。
【００１６】
ある方法では、種の間の近接性は、データおよび変数の構造化によって「定性的に」考慮に入れられると記載されることがある。本発明によれば、種の間の近接性はまた、SVMアルゴリズムの制約の定義に含まれる損失関数の特定の選択によって「定量的に」考慮に入れられる。種のそのような「定量的な」近接性は、たとえば、基準種のツリーにおいて定義される「距離」に従って決定されるか、または、たとえば使用者の特定のニーズに従って、その「距離」とは全く無関係に決定されてもよい。したがって、この結果、分類誤差が最小になり、ならびに訓練スペクトルの不足に関する同定の堅牢さが増加する。
【００１７】
最後に、分類モデルは、現在、根と葉とを含む階層的表現のツリーのノードの分類に関し、最早、種のみに関するものではない。特に、未知の微生物のスペクトルについて実施される予測中に、微生物が属する種を最小の信頼度で決定することが困難である場合、予測は、未知の微生物が属する微生物のより大きなグループ(属、科、目…)を同定することが可能である。このような貴重な情報は、たとえば、前記同定されたグループに固有の他の種類の微生物同定を実施するために使用されてよい。
【００１８】
一実施形態によれば、ノードのペアに関連付けられた損失関数は、階層的表現のツリーにおいてノードを分離する距離に等しい。それによって、アルゴリズムは前記ツリーに関して最適化され、損失関数は、使用者のノウハウおよび知識に依存しない。
【００１９】
一実施形態によれば、ノードのペアに関連付けられた損失関数はそれぞれ、階層的表現のツリーにおいてノードを分離する距離よりも大きい。したがって、別の種類のアプリオリ情報が分類モデルの構築に導入されてよい。特に、種のアルゴリズム的な分離可能性は、ツリー内の距離よりも大きな値を有する損失関数を選択することによって強制的に決まり得る(force)。
【００２０】
一実施形態によれば、損失関数は、
・この損失関数を初期値に設定することによって、
・プロセスの少なくとも1回の繰り返しを実施することによって計算され、このプロセスは、
○マルチクラスサポートベクターマシン型のアルゴリズムを実行して、損失関数の現在の値による分類モデルを計算するステップと、
○計算された分類モデルに従って、および訓練スペクトルの集合と異なる、基準種に属する同定された微生物のキャリブレーションスペクトルの集合に従って予測モデルを適用するステップと、
○予測モデルのキャリブレーションスペクトルの集合への適用によって返される結果により、各種に対する分類性能基準を計算するステップと、
○計算される性能基準により損失関数の現在の値を修正することによって、損失関数の新しい現在の値を計算するステップ、
とを含む。
【００２１】
この損失関数は、特に、訓練スペクトルおよび/または使用されるSVMアルゴリズムに関する種の分離可能性を設定することを可能にする。特に、低い分離可能性を持つ種を検出し、この分離可能性を増加させるように損失関数を修正するアルゴリズムを実施することが可能である。
【００２２】
第1の変形形態では、
・性能基準の計算が、予測モデルの適用によって返される結果の関数として混同行列を計算するステップを含み、
・損失関数の新しい現在の値が、混同行列の関数として計算される。
【００２３】
それによって、階層的表現のツリーに含まれる分類情報および/または臨床的表現型情報を導入した影響が評価され、残りの誤差または分類不良が、その関数として損失関数を選択することによって最小にされる。
【００２４】
第2の変形形態によれば、
・性能基準の計算が、予測モデルの適用によって返される結果の関数として混同行列を計算するステップを含み、
・損失関数の新しい現在の値がそれぞれ、階層的表現のツリーにおいて基準種を分離する距離を列挙する第1の損失行列と混同行列の関数として計算される第2の行列との組み合わせの成分に対応する。
【００２５】
第1の変形形態と同様に、損失関数において、ツリーにおける種の間の距離に対して定量的な情報を保持しながら、残りの誤差および分類不良は補正される。
【００２６】
特に、損失関数の現在の値は、関係
Δ(yi,k)=α×Ω(yi,k)+(1-α)×Δconfusion(yi,k)
に従って計算され、ここで、Δ(yi,k)はツリーのノードペア(yi,k)に対する損失関数の現在の値であり、Ω(yi,k)およびΔconfusion(yi,k)はそれぞれ第1の行列および第2の行列であり、αは0から1の間のスカラである。より具体的には、αは0.25から0.75、特に0.25から0.5の範囲にある。
【００２７】
そのような凸結合は、同定の高い精度と同定誤差の重大度の最小化の両方を提供する。
【００２８】
より具体的には、損失関数の初期値は、異なるノードのペアに対してはゼロに設定され、それ以外の場合は1に等しい。
【００２９】
一実施形態によれば、階層的表現のツリーにおいて2つのノードn1、n2を分離する距離Ωが、関係
Ω(n1,n2)=depth(n1)+depth(n2)-2×depth(LCA(n1,n2))
によって決定され、ここで、depth(n1)およびdepth(n2)はそれぞれノードn1、n2の深さであり、depth(LCA(n1,n2))は前記のツリーにおけるノードn1、n2の最も近い共通祖先LCA(n1,n2)の深さである。このように定義される距離Ωは、ツリーにおいて定義されることが可能な最短距離である。
【００３０】
一実施形態によれば、予測モデルは、同定される未知の微生物が属するツリーノードの予測モデルである。したがって、種に対応する葉の祖先であるノードを予測することが可能である。
【００３１】
一実施形態によれば、最適化問題は、制約
ξi≧0,∀i∈[1,N]
<W,Ψ(xi,yi)>≧<W,Ψ(xi,k)>+f(Δ(yi,k),ξi),∀i∈[1,N],∀k∈Y＼yi
の下で、関係
【００３２】
【数１】
2015522249.tif 000003
【００３３】
によって公式化され、ここで、式
・Nは訓練スペクトルの数であり、
・Kは基準種の数であり、
・Tは階層的表現のツリーにおけるノードの数であり、Y=[1,T]は階層的表現のツリーのノードの参照番号として使用される整数の集合であり、
・W∈Rp×Tはツリーのノードにそれぞれ関連付けられた重みベクトルw1,w2,…,wT∈Rpの連結(w1w2…wT)Tであり、pは訓練スペクトルの構造を表すベクトルの濃度であり、
・Cは所定の設定を有するスカラであり、
・∀i∈[1,N]、ξiはスカラであり、
・X={xi}、i∈[1,N]は訓練スペクトルを表すベクトルxi∈Rpの集合であり、
・∀i∈[1,N]、yiは、訓練ベクトルxiの基準種に対応する階層的表現のツリーにおけるノードの参照番号であり、
・
【００３４】
【数２】
2015522249.tif 000004
【００３５】
であり、ここで、
○x∈Rpは訓練スペクトルを表すベクトルであり、
○Λ(k)∈RTは、階層的表現のツリーにおける参照ノードの位置k∈Yを全単射的に表す所定のベクトルであり、
○
【００３６】
【数３】
2015522249.tif 000005
【００３７】
は空間Rpと空間RTのテンソル積であり、
・<W,ψ>は空間Rp×Tにおけるスカラ積であり、
・Δ(yi,k)は、階層的表現のツリーにおいてそれぞれの基準yiおよびkを持つノードのペアに関連付けられた損失関数であり、
・f(Δ(yi,k),ξi)は、スカラξiと損失関数Δ(yi,k)の所定の関数であり、
・記号「＼」は除外を指定する。
【００３８】
第1の変形形態によれば、関数f(Δ(yi,k),ξi)は、関係f(Δ(yi,k),ξi)=Δ(yi,k)-ξiに従って定義される。第2の変形形態によれば、関数f(Δ(yi,k),ξi)は、関係
【００３９】
【数４】
2015522249.tif 000006
【００４０】
に従って定義される。
【００４１】
特に、予測ステップは、
・同定される未知の微生物のスペクトルを、マルチクラスサポートベクターマシン型のアルゴリズムの所定の形式に従ってベクトルxmに変換するステップと、
・関係
Tident=argmaxk(s(xm,k)) k∈[1,T]
に従って予測モデルを適用するステップであり、ここで、Tidentは未知の微生物に対して同定される階層的表現のノードの参照番号であり、s(xm,k)=<W,Ψ(xm,k)>、および
【００４２】
【数５】
2015522249.tif 000007
【００４３】
である、予測モデルを適用するステップと
を含む。
【００４４】
本発明はまた、質量分析法によって微生物を同定するための方法であって、
・同定する微生物の質量スペクトルを生成することが可能な分光計と、
・上記で言及した種類の予測ステップを実施することによって分光計によって生成されるスペクトルに関連付けられた微生物を同定することが可能な計算ユニットと
を備える方法も目的とする。
【００４５】
本発明は、添付の図面と関連して一例としてのみ提供される以下の説明を読めばより良く理解されよう。添付の図面において、同じ参照番号は同じまたは類似の要素を示す。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明による同定方法のフローチャートである。
【図２】たとえば表現型情報と進化情報を混合した、ハイブリッド分類ツリーの一例である。
【図３】本発明により使用される階層的表現のツリーの一例である。
【図４】ツリーにおけるノードの位置に対応するベクトルの生成の一例である。
【図５】本発明による損失関数計算方法のフローチャートである。
【図６】さまざまな同定アルゴリズムの種ごとの精度を示すプロットである。
【図７】これらのさまざまなアルゴリズムの予測誤差の分類コストを示すプロットである。
【図８】階層的表現のツリーにおける距離および混同損失関数のさまざまな凸結合に等しい損失関数を使用してアルゴリズムの種ごとの精度を示すプロットである。
【図９】異なる凸結合に対する予測誤差の分類コストのプロットである。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
次に、MALDI-TOF分光分析に適用される本発明による方法について、図1のフローチャートと関連して説明する。
【００４８】
この方法は、たとえばMALDI-TOF(「Matrix-assisted laser desorption/ionization time of flight」)質量分析法によって、知識ベースで統合されるべき新しい微生物種の訓練質量スペクトルの集合を取得するステップ10で始まる。MALDI-TOF質量分析法はそれ自体よく知られており、以下でさらに詳細に説明することはしない。たとえばJackson O. Layの文献「Maldi-tof spectrometry of bacteria」、Mass Spectrometry Reviews、2001年、第20巻、172〜194頁を参照することができる。取得されたスペクトルを、次いで、それ自体知られているように、特にこれらのスペクトルのノイズ除去を行い、かつベースラインを除去するように、前処理する。
【００４９】
次いで、ステップ12において、取得されたスペクトルに存在するピークを、たとえば極大値の検出に基づくピーク検出アルゴリズムによって識別する。スペクトルピークの場所および強度を備える、取得されたスペクトルごとのピークのリストは、このように生成される。
【００５０】
有利には、ピークは、Thomsonの所定の範囲[mmin;mmax]内で、好ましくはThomsonの範囲[mmin;mmax]=[3,000:17,000]内で識別される。実際のところ、微生物を同定するのに十分な情報がこの質量電荷比の範囲内に含まれ、したがって、これより広い範囲を考慮に入れる必要はないことが観測された。
【００５１】
方法は、ステップ14では、量子化または「ビニング」ステップによって続行される。これを達成するために、範囲[mmin;mmax]を所定の幅の、たとえば一定の間隔に分割し、複数のピークを備える間隔ごとに、単一のピーク、有利には最大強度を有するピークを保持する。したがって、各測定されたスペクトルに対して1つのベクトルが生成される。ベクトルの各成分は量子化間隔に対応し、この間隔にわたって保持されるピークの強度を値として有し、「0」という値は、その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。
【００５２】
一変形形態として、対応する間隔にピークが存在するときはベクトルの成分の値を「1」に、ピークがこの間隔に存在しないときはベクトルの成分の値を「0」に設定することによって、ベクトルを「2値化」する。この結果、その後で実行される分類アルゴリズムキャリブレーションの堅牢性が増加する。発明者らは、実際に、特に細菌を同定することに関連する情報はピークがないおよび/またはあることに、本質的に含まれること、強度情報はあまり関連がないことに気付いた。強度はスペクトルによって、および/または分光計によって大きなばらつきがあることがさらに観測され得る。このばらつきにより、分類ツールにおいて未加工の強度値を考慮に入れることは困難である。
【００５３】
以下では「訓練ベクトル」と呼ばれる訓練スペクトルピークベクトルが、並行して、知識ベースに記憶される。したがって、知識ベースは、「基準種」と呼ばれるK個の微生物種およびN個の訓練スペクトルxi∈Rp、i∈[1,N]の1つの集合X={xi}i∈[1,N]を列挙し、ここでpは保持された質量スペクトルピークの数である。
【００５４】
同時に、または連続的に、16で列挙された種Kを、進化および/または臨床的表現型に関して基準種のツリー状の階層的表現に従って分類する。
【００５５】
第1の変形形態では、階層的表現は、列挙された基準種に適用される、生物の分類学的表現である。それ自体知られているように、生体の分類法は、次の順序、すなわち、最も固有でないものから最も固有なものへ、ドメイン、界、門、綱、目、科、属、種、に従って各生体を分類する生物の階層的分類である。使用される分類法は、たとえば、「National Center for Biotechnology Information」(NCBI)によって決定された分類法である。したがって、生体の分類法は進化データを暗黙的に含み、ある進化レベルにある近い微生物は、進化に関して、より遠くの微生物よりも多くの構成要素を共通して備える。それによって、進化的「近接性」は、スペクトルの「近接性」に影響を与える。
【００５６】
第2の変形形態では、階層的表現は、系統学的特徴、たとえば種の進化上の特徴、および、たとえば膜の厚さ/透過性、好気性または嫌気性特性に基づく、細菌のグラム陽性/陰性など、の表現型特徴を考慮に入れることによって得られる「ハイブリッド」な分類学的表現である。そのような表現は、細菌に関してたとえば図2に示されている。
【００５７】
一般に、階層的表現のツリーは、種に対応するエンドノードすなわち「葉」を、中間ノードから形成される単一経路によって「根」ノードに接続する図示的な表現である。
【００５８】
次のステップ18では、ツリーノードすなわち「分類群」は整数k∈Y=[1,T]の番号が付けられ、ここで、Tは、葉および根を含めた、ツリーの中のノードの数であり、ツリーは2値ベクトルΛ(k)∈RTの集合Λ={Λ(k)}k∈[1,T]に変換される。
【００５９】
より具体的には、47のノードとその中に20種が列挙されている図3のツリーにおいて示されるように、ツリーのノードTは各々、たとえば根から葉までの異なる経路に従って1からTまで番号が付けられる。次いで、ベクトルΛ(k)の成分は、このように番号が付けられたノードに対応し、ベクトルΛ(k)の第1の成分は番号「1」を持つノードに対応し、第2の成分を持つ「2」ノードに対応し、以下同様である。ノードkおよび根を含む、ノードkからツリーの根までの経路内のノードに対応するベクトルΛ(k)の成分は1に等しいように設定され、ベクトルΛ(k)の他の成分はゼロに等しいように設定される。図4は、5個のノードからなる簡略化されたツリーのためのベクトルΛ(k)の発生器を示す。したがって、ベクトルΛ(k)は階層的表現のツリーにおけるノードkの位置を全単射的または一意に表し、ベクトルΛ(k)の構造はノードkの優位な(ascendancy)リンクを表す。言い換えれば、集合Λ={Λ(k)}k∈[1,T]は、階層的表現のツリーの根とノードの間にあるすべての経路のベクトル的表現である。
【００６０】
これらのリンクを保持するツリーの他のベクトル的表現も、もちろん可能である。
【００６１】
以下をより良く理解するために、以下の表記法を紹介する。各訓練ベクトルxiは、整数yi∈[1,T]すなわち階層的表現のツリーにおける対応する葉の数のラベルが付けられた特定の基準種に対応する。たとえば、10個目の訓練ベクトルx10は図3のツリーの葉番号「24」によって表される種に対応し、その場合、y10=24である。したがって、表記法yiは、集合[1,T]におけるスペクトルの種の番号または「ラベル」を指し、参照番号yiの集合E={yi}の濃度は、もちろん、基準種の数kに等しい。したがって、たとえば図3を参照すると、E={7,8,12,13,16,17,23,24,30,31,33,34,36,38,39,40,42,43,46,47}である。Y=[1,T]からの整数、たとえば整数「k」が、以下の関係で直接使用されるとき、この整数は、訓練ベクトルxiとは独立してツリーにおいて数「k」を持つノードを指す。
【００６２】
次のステップ20では、関係
【００６３】
【数６】
2015522249.tif 000008
【００６４】
に従って、新しい「構造化された訓練」ベクトルΨ(xi,k)∈Rp×Tを生成し、ここで、
【００６５】
【数７】
2015522249.tif 000009
【００６６】
は空間Rpと空間RTのテンソル積である。したがって、ベクトルΨ(xi,k)は、次元pのTブロックの連結を含むベクトルであり、ここでベクトルΛ(k)の1単位に等しい成分に対応するブロックはベクトルxiに等しく、他のブロックはRpのゼロ0pに等しい。図4の例を再び参照すると、ノード番号「5」に対応するベクトルΛ(5)は
【００６７】
【数８】
2015522249.tif 000010
【００６８】
に等しく、ベクトルΨ(xi,5)は
【００６９】
【数９】
2015522249.tif 000011
【００７０】
に等しい。
【００７１】
したがって、階層的表現のツリーにおいてノードが互いに近いほど、構造化ベクトルが、共通の非ゼロブロックをより多く共有することが観測され得る。反対に、ノードがより離れていると、共通の非ゼロブロックを共有する構造化ベクトルがより少なくなり、したがってそのような観測は特に、基準種を表す葉に適用される。
【００７２】
次のステップ22では、階層的表現のツリーのすべてのノードに適用される構造化されたマルチクラスSVM型アルゴリズムの損失関数を計算する。
【００７３】
より具体的には、本発明による階層的表現に従って構造化されたマルチクラスSVMアルゴリズムは、制約
ξi≧0,∀i∈[1,N]                                      (3)
<W,Ψ(xi,yi)>≧<W,Ψ(xi,k)>+f(Δ(yi,k),ξi),∀i∈[1,N],∀k∈Y＼yi        (4)
の下で関係
【００７４】
【数１０】
2015522249.tif 000012
【００７５】
に従って定義され、ここで、式
・W∈Rp×Tは、ツリーのノードyiにそれぞれ関連付けられた重みベクトルw1,w2,…,wT∈Rpの連結(w1w2…wT)T、
・Cは所定の設定を有するスカラ、
・∀i∈[1,N]、ξiはスカラ、
・<W,ψ>は、この場合は空間Rp×Tにおける、スカラ積、
・Δ(yi,k)は、基準yiを持つ種および基準kを持つノードによって形成されるペアに対して定義された損失関数、
・f(Δ(yi,k),ξi)は、スカラξiと損失関数Δ(yi,k)の所定の関数、および
・記号「＼」は除外を指定し、したがって、式「∀k∈Y＼yi」は「基準ノードyiを除く集合Yのすべてのノード」を意味する。
【００７６】
観測され得るように、階層的表現によってコード化されるなど、および構造化された訓練ベクトルの構造に導入されるなどの、種の間の近接性は、制約によって考慮される。特に、ツリーの中で種が互いに近いほど、それらのデータはより強く結合される。したがって、基準種は、最早、本発明によるアルゴリズムによって交換可能とは見なされず、反対に、種の間に階層がないと見なす従来のマルチクラスSVMアルゴリズムは、前記種を交換可能と見なす。
【００７７】
さらに、本発明による構造化されたマルチクラスSVMアルゴリズムは、損失関数Δ(yi,k)を用いて、基準種の間の近接性を定量的に考慮に入れる。
【００７８】
第1の変形形態によれば、関数fは、関係
f(Δ(yi,k),ξi)=(Δ(yi,k)-ξi                  (5)
に従って定義される。
【００７９】
第2の変形形態によれば、関数fは、関係
【００８０】
【数１１】
2015522249.tif 000013
【００８１】
に従って定義される。
【００８２】
有利な一実施形態では、損失関数Δ(yi,k)は、階層的表現のツリーにおいて、関係
Δ(yi,k)=Ω(yi,k)=depth(yi)+depth(k)-2×depth(LCA(yi,k))        (7)
に従って定義される距離Ω(yi,k)に等しく、ここで、depth(yi)およびdepth(k)はそれぞれ前記のツリーにおけるノードyiおよびkの深さ、depth(LCA(yi,k))は前記のツリーにおける上行性ノード、またはノードyi、kの最も近い共通「祖先」ノードLCA(yi,k)、の深さである。ノードの深さは、たとえば、根ノードから分離するノードの数と定義される。
【００８３】
一変形形態として、損失関数Δ(yi,k)は、階層的表現の性質と異なる性質を持つ。これらの関数は、以下でさらに詳細に説明するように、たとえば別の階層的表現に従って、使用者のノウハウに従って、および/またはアルゴリズムの結果に従って、使用者によって定義される。
【００８４】
一度損失関数が計算されると、24では、本発明による方法は、関係(2)、(3)、(4)、(5)または(2)、(3)、(4)、(6)などで定義されたマルチクラスSVMアルゴリズムの実装を続ける。
【００８５】
したがって、アルゴリズムによってもたらされる結果はベクトルWである。ベクトルWはツリーノードの分類モデルであり、訓練ベクトルxiに含まれる情報の組み合わせから、ツリーにおけるそれらの関連する基準種の位置決めから、階層的表現に含まれる種の間の近接性に関する情報から、および損失関数に含まれる種の間の距離に関する情報から推論される。より具体的には、各重みベクトルWl、l∈[1,T]は、ツリーのノード「l」のインスタンスとツリーの他のノードk∈[1,T]＼lのインスタンスの境界を形成するRpの超平面の法線ベクトルを表す。
【００８６】
分類モデルの訓練ステップ12から24は、第1のコンピュータシステムにおいて一度実施される。次に、分類モデルW=(w1w2…wT)TおよびベクトルΛ(k)が、MALDI-TOF型分光計とこの分光計に接続されたコンピュータ処理ユニットとを備える微生物同定システムに記憶される。この処理ユニットは、分光計によって取得された質量スペクトルを受け取り、モデルWおよびベクトルΛ(k)に基づいて、質量分析計によって取得された質量スペクトルが階層的表現のツリーのどのノードに対して関連付けられるか決定しながら、生成規則を実施する。
【００８７】
一変形形態として、予測は、使用者によりアクセス可能な遠隔サーバ上で、たとえば、サーバも接続されているインターネットに接続されたパーソナルコンピュータによって実行される。使用者は、MALDI-TOF型質量分析計によって得られた処理されていない質量スペクトルをサーバ上にロードし、次いで、サーバが予測アルゴリズムを実施し、アルゴリズムの結果を使用者のコンピュータに返す。
【００８８】
より具体的には、未知の微生物の同定の場合、方法は、その1つまたは複数の質量スペクトルを取得するステップ26、取得したスペクトルを前処理するステップ28、ならびに、たとえばステップ10から14と関連してこれまでに説明したような、スペクトルのピークを検出して、ピークベクトルxm∈Rpを決定するステップ30を含む。
【００８９】
次のステップ32では、階層的表現のツリーk∈Y=[1,T]の中の各ノードに対して、構造化されたベクトルを、関連
【００９０】
【数１２】
2015522249.tif 000014
【００９１】
に従って計算し、その後で、ノードkに関連するスコアを、関連
s(xm,k)=<W,Ψ(xm,k)>    (9)
【００９２】
に従って計算する。
【００９３】
その場合、たとえば、未知の微生物のツリーの同定されたノードTident∈[1,T]とは、最高スコアに対応するノードである。
Tident=argmaxk(s(xm,k)) k∈[1,T]    (10)
【００９４】
他の予測モデルももちろん可能である。
【００９５】
同定された分類群Tidentに関連付けられたとは別に、分類群Tidentの祖先ノードおよび娘ノードが存在する場合、それらのスコアも予測アルゴリズムによって計算する。したがって、たとえば、分類群Tidentのスコアが使用者によって低いと見なされる場合、後者は祖先ノードに関連付けられたスコア、したがって、より信頼性の高い追加情報を有する。
【００９６】
階層的表現のツリーにおいて定義される最短距離に従って損失関数Δ(yi,k)を計算する本発明の特定の一実施形態について説明してきたところである。
【００９７】
次に、損失関数Δ(yi,k)の他の代替計算について説明する。
【００９８】
第1の変形形態では、関係(7)で定義される損失関数を、より堅牢な分類モデルを得ること、および/または関係(2)、(3)、および(4)によって定義された最適化問題の解決を容易にすることを可能にするアプリオリ情報によって修正する。たとえば、1対のノード(yi,k)の損失関数Δ(yi,k)は、小さく、特に距離Ω(yi,k)よりも小さくなるように選択されてよく、これは、同定誤差がこれら2つのノード間で許容されることを意味する。1つまたは複数の種のペアへの制約を機械的に解放することは、他の種のペアへの制約を増加させることになり、このアルゴリズムは、次に、他のペアをより強く区別するように設定される。同様に、1対のノード(yi,k)の損失関数Δ(yi,k)は、非常に大きく、特に距離Ω(yi,k)よりも大きく、アルゴリズムにノード(yi,k)を区別させるように、したがってそれらの間の同定誤差を最小にするように選択され得る。具体的には、それぞれの損失関数を用いて基準種のペアに影響を与える制約を解放または強化することが可能である。
【００９９】
図5のフローチャートで示される第2の変形形態では、分類モデルWを計算するように実装されたSVMアルゴリズムの推定された性能に従って、損失関数Δ(yi,k)の計算が自動的に実行される。
【０１００】
損失関数Δ(yi,k)を計算する方法は、40における、損失関数の初期値の選択で始まる。たとえば、yi=kのときΔ(yi,k)=0、yi≠kのときΔ(yi,k)=1であり、したがって関数fは減少してf(Δ(yi,k),ξi)=1-ξiになる。損失関数の他の初期値ももちろん可能であり、上記で説明したアルゴリズムの制約中に出現する関数f(ξi)=1-ξiは、その場合、損失関数の初期値を持つ関係(5)または(6)の関数f(Δ(yi,k),ξi)に置き換えられる。
【０１０１】
計算方法は、選択された損失関数Δ(yi,k)のためのSVMアルゴリズムの性能の推定を続ける。このような推定は、
・42において、損失関数の値に従ってマルチクラスSVMアルゴリズムを実行して、分類モデルを計算することと、
・44において、計算された分類モデルに基づいて予測モデルを適用し、この予測モデルは、知識ベースのキャリブレーションベクトル
【０１０２】
【数１３】
2015522249.tif 000015
【０１０３】
の集合
【０１０４】
【数１４】
2015522249.tif 000016
【０１０５】
に適用される。キャリブレーションベクトル
【０１０６】
【数１５】
2015522249.tif 000017
【０１０７】
は、訓練ベクトルxiと同様に、基準種に関連付けられたスペクトルから生成され、各ベクトル
【０１０８】
【数１６】
2015522249.tif 000018
【０１０９】
は、対応する基準種の基準
【０１１０】
【数１７】
2015522249.tif 000019
【０１１１】
に関連付けられることと、
・46において、予測の結果に従って混同行列を決定することと
を含む。
【０１１２】
キャリブレーションベクトル
【０１１３】
【数１８】
2015522249.tif 000020
【０１１４】
は、たとえば、訓練ベクトルxiと同時に取得される。特に、各基準種に対して、それと関連付けられたスペクトルは訓練集合およびキャリブレーション集合へと分配され、これらの集合から、訓練ベクトルおよびキャリブレーションベクトルがそれぞれ生成される。
【０１１５】
損失関数計算方法は、48において、計算された混同行列に従って損失関数の値の修正を続ける。次に、得られた損失関数が、最終分類モデルWを計算するためのSVMアルゴリズムによって使用されるか、または50においてテストが実行され、ステップ48で修正された損失関数の値に従ってステップ42、44、46、48を実施することによって、損失関数の新しい値が計算されるかどうかがわかる。
【０１１６】
損失関数計算方法の第1の例では、SVMアルゴリズムの実行に対応するステップ42は、1対すべての型のアルゴリズムである。このアルゴリズムは階層構造ではなく、整数k∈[1,K]と呼ばれる基準種のみを考慮し、
制約
ξi≧0,∀i∈[1,N]          (12)
qi(<wk,xi>+bk)≧1-ξi ∀i∈[1,N]    (13)
の下で、関係
【０１１７】
【数１９】
2015522249.tif 000021
【０１１８】
に従って基準種kのそれぞれに関する最適化の問題を解決し、ここで、式
・wk∈Rpは重みベクトル、bk∈Rはスカラ、
・qi∈{-1,1}は、i=kの場合はqi=1、i≠kの場合qi=-1である。
【０１１９】
予測モデルは、以下の関係
【０１２０】
【数２０】
2015522249.tif 000022
【０１２１】
によって提供され、ステップ44において、キャリブレーションベクトル
【０１２２】
【数２１】
2015522249.tif 000023
【０１２３】
のそれぞれに適用される。
【０１２４】
次に、ステップ46において、関係
Cspecies(i,k)=FP(i,k)∀i,k∈[1,K]                          (15)
に従って種間の混同行列Cspecies∈RK×RKを計算し、ここで、FP(i,k)は予測モデルによって種kに属すると予測される種iのキャリブレーションベクトルの数である。
【０１２５】
依然として、46では、次に、正規化された種間の混同行列
【０１２６】
【数２２】
2015522249.tif 000024
【０１２７】
を、関係
【０１２８】
【数２３】
2015522249.tif 000025
【０１２９】
に従って計算し、ここでNiは基準iを持つ種に対するキャリブレーションベクトルの数である。
【０１３０】
最後に、ステップ46は、正規化されたノード間の混同行列
【０１３１】
【数２４】
2015522249.tif 000026
【０１３２】
の、正規化された混同行列
【０１３３】
【数２５】
2015522249.tif 000027
【０１３４】
の関数としての計算で終了する。たとえば、値
【０１３５】
【数２６】
2015522249.tif 000028
【０１３６】
の、葉から根までの伝播図は、基準種の異なるノードのペア(i,k)の値
【０１３７】
【数２７】
2015522249.tif 000029
【０１３８】
を計算するために使用される。特に、{iC}および{kC}がそれぞれノードiおよびkの「娘」ノードの集合である集合{iC}×{kC}のノード(iC,kC)の各ペアに対して行列の成分
【０１３９】
【数２８】
2015522249.tif 000030
【０１４０】
がすでに計算された階層的表現のツリーの1対のノード(i,k)∈[1,T]2に対して、ペア(i,k)に対する行列の成分
【０１４１】
【数２９】
2015522249.tif 000031
【０１４２】
は、成分
【０１４３】
【数３０】
2015522249.tif 000032
【０１４４】
の平均に等しいように設定される。
【０１４５】
ステップ48では、ノード(yi,k)の各ペアの損失関数Δ(yi,k)は、正規化されたノード間混同行列
【０１４６】
【数３１】
2015522249.tif 000033
【０１４７】
の関数として計算される。
【０１４８】
ステップ48の第1の選択肢によれば、損失関数Δ(yi,k)は、関係
【０１４９】
【数３２】
2015522249.tif 000034
【０１５０】
に従って計算され、ここで、λ≧0は、損失関数における混同行列
【０１５１】
【数３３】
2015522249.tif 000035
【０１５２】
の寄与を制御する所定のスカラである。
【０１５３】
ステップ48の第2の選択肢によれば、損失関数Δ(yi,k)は、関係
【０１５４】
【数３４】
2015522249.tif 000036
【０１５５】
に従って計算され、ここで、
【０１５６】
【数３５】
2015522249.tif 000037
【０１５７】
は、次に最も大きな整数への丸め、β≧0およびl>0は、損失関数における混同行列
【０１５８】
【数３６】
2015522249.tif 000038
【０１５９】
の寄与を設定する所定のスカラである。たとえば、l=10を設定することによって、混同行列
【０１６０】
【数３７】
2015522249.tif 000039
【０１６１】
は、ノード(yi,k)間の混同10%につきβ寄与する。
【０１６２】
ステップ48の第3の選択肢によれば、損失関数Δ(yi,k)の第1の成分Δconfusion(yi,k)を関係(17)または(18)に従って計算し、その後で、損失関数Δ(yi,k)を、関係
Δ(yi,k)=α×Ω(yi,k)+(1-α)×Δconfusion(yi,k)          (19)
に従って計算し、ここで、0≦α≦1は、混同行列のみを用いて決定した損失関数と、階層的表現のツリーの中の距離のみを用いて決定した損失関数の間のトレードオフを設定するスカラである。
【０１６３】
損失関数計算方法の第2の例では、ステップ42は、すべての基準種k∈[1,K]に対して単一の最適化問題を解決するマルチクラスSVMアルゴリズムの実行に対応し、各訓練ベクトルxiは、制約
ξi≧0,∀i∈[1,N]          (21)
<wyi,xi>≧<wk,xi>+1-ξi ∀i∈[1,N],∀k∈[1,K]＼yi      (22)
の下で、関係
【０１６４】
【数３８】
2015522249.tif 000040
【０１６５】
に従って、整数yi∈[1,K]を基準番号として持つその基準種に関連付けられ、ここで、∀k∈[1,K],wk∈Rpは、種kに関連付けられた重みベクトルである。
【０１６６】
予測モデルは、以下の関係
【０１６７】
【数３９】
2015522249.tif 000041
【０１６８】
によって提供され、ステップ44において、キャリブレーションベクトル
【０１６９】
【数４０】
2015522249.tif 000042
【０１７０】
のそれぞれに適用される。
【０１７１】
第2の例のステップ46および48は、第1の例のステップ46および48と同一である。
【０１７２】
損失関数計算方法の第3の例では、ステップ42は、関係(2)、(3)、(4)、(5)または(2)、(3)、(4)、(6)による階層表現に基づく構造化されたマルチクラスSVMの実行に対応する。ステップ44では、次に、以下の関係
【０１７３】
【数４１】
2015522249.tif 000043
【０１７４】
による予測モデルが、キャリブレーションベクトル
【０１７５】
【数４２】
2015522249.tif 000044
【０１７６】
のそれぞれに適用され、ここで、
【０１７７】
【数４３】
2015522249.tif 000045
【０１７８】
は、基準種に対応する階層的表現のツリーのノードの基準の集合である。
【０１７９】
次に、キャリブレーションベクトル
【０１８０】
【数４４】
2015522249.tif 000046
【０１８１】
に関する予測の結果から種間の混同行列Cspecies∈RK×RKを推論し、損失関数計算方法を、第1の例の損失関数計算方法と同様に続ける。
【０１８２】
もちろん、混同は、ツリーの中のすべての分類群に影響を与える予測結果に従って計算されてよい。
【０１８３】
分類モデルを計算するように実施されたSVMアルゴリズムが、階層的表現に基づいて構造化されたマルチクラスSVMモデル、特に関係(2)、(3)、(4)、(5)による、または関係(2)、(3)、(4)、(6)によるアルゴリズムである実施形態について説明する。
【０１８４】
アルゴリズムによって想定されるクラス、すなわちこれまでに説明した実施形態における階層的表現のツリーのノード間のアプリオリな近接性を定量化する損失関数Δ(yi,k)の原理は、階層的表現に基づかないマルチクラスSVMアルゴリズムにも適用される。そのようなアルゴリズムの場合、考えられるクラスは、アルゴリズムにおいて整数k∈[1,K]によって表される基準種であり、損失関数は、基準種のペア、したがって対(yi,k)∈[1,K]2のみに対して定義される。
【０１８５】
特に、別の実施形態では、分類モデルを計算するために使用されるSVMアルゴリズムは、関係(20)、(21)、および(22)により、関係(22)の関数f(ξi)=1-ξiを関係(5)または関係(6)による関数f(Δ(yi,k),ξi)と置き換えた、すなわち関係(20)、(21)、および(22bis)による、マルチクラスSVMアルゴリズムである。
<wyi,xi>≧<wk,xi>+f(Δ(yi,k),ξi)  ∀i∈[1,N],∀k∈[1,K]＼yi    (22bis)
【０１８６】
次いで未知の微生物の種を同定するために適用される予測モデルは、関係(23)によるモデルである。
【０１８７】
次に、本発明による方法の実験結果について説明する。実験条件は以下の通りである。
・MALDI-TOF型質量分析計によって得られる細菌の571スペクトル
・細菌は20の異なる基準種に属し、200を超える異なる菌株に対応する
・20の種は、図3に示されているような47のノードの系統樹において階層的に組織化されている
・訓練ベクトルおよびキャリブレーションベクトルが質量スペクトルに従って生成され、それぞれ、質量電荷比による1,300ピークの強度を列挙する。したがって、xi∈R1300である。
【０１８８】
本発明による方法の性能は、次のように定義されたクロス確認を用いて評価される。
・各菌株に対して、訓練ベクトルの集合は、菌株に対応するベクトルを訓練ベクトルの全体集合から除去することによって定義される。
・このようにして得られる各集合に対して、先に説明したようなSVM型アルゴリズムに基づいて分類モデルを計算する。
・得られた分類モデルに関連付けられた予測モデルは、訓練ベクトルの集合から除去された菌株に対応するベクトルに適用される。
【０１８９】
さらに、異なる指標を考慮に入れて、方法の性能を評価する。
・適切に分類されたスペクトルの比であるミクロ精度。
・種ごとの精度。一つの種に対する精度は、この種に対して適切に分類されたスペクトルの比である。
・種ごとの精度の平均である、マクロ精度。ミクロ精度とは異なり、マクロ精度は、それぞれ基準種に関連付けられた訓練ベクトルの集合の濃度に対する感受性が低い。
・スペクトルの基準種とこのスペクトルのために予測される種の間の階層的表現のツリーにおける最短経路の長さである予測の「分類」コストは、たとえば、関係(7)によって距離Ω(yi,k)とに等しいと定義される。予測誤差を等しい重要性と見なすミクロ精度、種ごとの精度、およびマクロ精度とは異なり、分類コストは各予測誤差の重大度を定量化する。
【０１９０】
以下のアルゴリズムを分析し、比較した。
・「SVM 1対すべて」:関係(11)、(12)、(13)、(14)によるアルゴリズム
・「SVMコスト0-1」:関係(20)、(21)、(22)、(23)によるアルゴリズム
・「SVMコスト分類」関係(20)、(21)、(22bis)、(23)によるアルゴリズムであり、f(Δ(yi,k),ξi)は関係(6)および(7)により定義される
・「SVM構造0-1」:f(Δ(yi,k),ξi)=1-ξiを持つ、関係(2)、(3)、(4)、(8)から(10)によるアルゴリズム
・「SVM構造分類」:f(Δ(yi,k),ξi)を関係(6)および(7)により定義される、関係(2)、(3)、(4)、(8)から(10)によるアルゴリズム
【０１９１】
これらのアルゴリズムのそれぞれに対して保持されるパラメータCは、最良のミクロ精度およびマクロ精度を提供する。
【０１９２】
以下の表1に、これらのアルゴリズムのそれぞれに対するミクロ精度およびマクロ精度を列挙する。図6はそれぞれのアルゴリズムの種ごとの精度を示し、図7はそれぞれのアルゴリズムに対するその分類コストによる予測誤差の数を示す。
【０１９３】
【表１】
2015522249.tif 000047
【０１９４】
これらの結果、特に上記の表1および図6は、階層的表現によるデータの表現と損失関数の両方がミクロ精度ならびにマクロ精度に関する予測の精度に影響を与えることを示す。この点に関して、本発明の「SVM構造分類」アルゴリズムが従来の「1対すべて」アルゴリズムと競合するのは非常に少ないことに留意されたい。しかし、図7に示されるように、アルゴリズムの予測誤差は異なる重大度を有する。特に、基準種間の階層的表現を考慮に入れない「SVM 1対すべて」および「SVMコスト0-1」アルゴリズムは、高い重大度の予測誤差を生成する。最も少ない数の重大誤差を作成するアルゴリズムは「SVMコスト分類」アルゴリズムであり、4よりも大きい分類コスト誤差が検出されていない。しかし、「SVMコスト分類」アルゴリズムは、ミクロ精度およびマクロ精度に関するより低い性能を有する。
【０１９５】
したがって、基準種の階層的表現、特に分類および/または臨床的表現型の表現の形をとるアプリオリ情報、および損失関数の形をとる種の間の定量的な距離の導入が、一方では未知の微生物の同定のグローバル精度、他方では同定誤差の重大度、の間のトレードオフを管理することができる、ということが前述より推論される。
【０１９６】
ツリーにおける距離の凸結合に等しい損失関数および関係(19)、より具体的には関係(20)、(21)、(22bis)による「SVMコスト分類構成」アルゴリズムによる混同損失関数に関する分析も行われた。関数f(Δ(yi,k),ξi)は関係(6)により定義され、損失関数Δ(yi,k)は、損失関数Δ(yi,k)を計算する方法の第2の例を実施することによって計算され、Δ(yi,k)は関係(18)および(19)により定義され、ノード間の混同行列を種の間の混同行列に置き換える。「SVMコスト分類構成」アルゴリズムは、パラメータα、すなわち値0、0.25、0.5、0.75、および1の異なる値に対して実施され、関係(18)のパラメータβは1に等しく、関係(20)のパラメータCは1,000に等しい。この分析の結果は、それぞれパラメータαの異なる値に対する種ごとの精度および分類コストを示す図8および図9に示されている。これらの図面は、比較の目的で、「SVMコスト0/1」アルゴリズムの種ごとの精度および分類コストも示す。
【０１９７】
図面において留意されうるように、パラメータαが1に近づくとき、損失関数は、したがって階層的表現のツリーにおける距離のみによって実質的に定義され、精度が減少し、誤差の重大度は増加する。同様に、パラメータαがゼロに近づくとき、損失関数は混同行列のみから実質的に定義され、種ごとの精度が減少し、誤差の重大度は増加する。
【０１９８】
しかし、範囲[0.25;0.75]、特に範囲[0.25;0.5]内のパラメータαの値に対して、観測され得る精度が上昇するほど、SVMコスト0/1アルゴリズムの種ごとの精度に対して、種ごとの最低精度は60%大きくなる。重度の、特に6よりも大きい分類コストを有する、予測誤差の実質的な減少も観測され得る。さらに、0.5に近いαの値に対して、特に図面に示されている値0.5に対して、2に等しい分類コストを有する誤差の数が、0.25に近いαの値を持つ同じコストの誤差の数と比較して減少することが観測され得る。
【０１９９】
予備分析は、関係(2)、(3)、(4)、(8)から(10)を実施する「SVM構造分類構成」アルゴリズムに対する類似の影響を示し、関係(6)において定義される関数f(Δ(yi,k),ξi)として、および損失関数Δ(yi,k)として、関係(18)および(19)を使用することによって損失関数Δ(yi,k)を計算する方法の第2の例を実施することによって計算される。
【０２００】
MALDI-TOF型質量分析法に適用される実施形態について説明する。これらの実施形態は、任意の種類の分光分析および分光法、特に振動分光分析および自家蛍光分光法に適用され、訓練ベクトルの生成、特にスペクトルの前処理のみは変化する可能性がある。
【０２０１】
同様に、訓練データを生成するために使用されるスペクトルが構造を持たない実施形態について説明する。
【０２０２】
ところで、スペクトルは本来「構造化」されており、すなわちスペクトルの成分、ピークは交換可能ではない。特に、スペクトルは、たとえば、質量分析法の場合は質量電荷比による、または振動分光分析の場合は波長による、固有のシークエンシングを含み、1つの分子または有機化合物が複数のピークを生じることがある。
【０２０３】
本発明によれば、正であるように定義された対称的なカーネル関数K(x,y)を使用して非線形SVM型アルゴリズムを実施し、1対のスペクトル(x,y)の構造類似性を定量化することによって、スペクトルの固有の構造も考慮に入れられる。次に、上記で説明したSVMアルゴリズムに出現する2つのベクトルのスカラ積を前記カーネル関数K(x,y)に置き換える。さらなる詳細については、たとえば、John Shawe-Taylor & Nello Cristianiniの文献「Kernel Methods for Pattern Analysis」、Cambridge University Press、2004年の第11章を参照されたい。
【符号の説明】
【０２０４】
ステップ１０  MALDI-TOF(「Matrix-assisted laser desorption/ionization time of flight」)質量分析法によって、知識ベースで統合されるべき新しい微生物種の訓練質量スペクトルの集合を取得する
ステップ１２  取得されたスペクトルに存在するピークを、たとえば極大値の検出に基づくピーク検出アルゴリズムによって識別する
ステップ１４  量子化または「ビニング」ステップによって続行する
ステップ１６  列挙された種Kを、進化および/または臨床的表現型に関して基準種のツリー状の階層的表現に従って分類する
ステップ１８  ツリーノードすなわち「分類群」は整数k∈Y=[1,T]の番号が付けられ、ここで、Tは、葉および根を含めた、ツリーの中のノードの数であり、ツリーは2値ベクトルΛ(k)∈RTの集合Λ={Λ(k)}k∈[1,T]に変換される
ステップ２０  新しい「構造化された訓練」ベクトルΨ(xi,k)∈Rp×Tを生成する
ステップ２２  階層的表現のツリーのすべてのノードに適用される構造化されたマルチクラスSVM型アルゴリズムの損失関数を計算する
ステップ２４  関係(2)、(3)、(4)、(5)または(2)、(3)、(4)、(6)などで定義されたマルチクラスSVMアルゴリズムの実装を続ける
ステップ２６  1つまたは複数の質量スペクトルを取得する
ステップ２８  取得したスペクトルを前処理する
ステップ３０  スペクトルのピークを検出して、ピークベクトルxm∈Rpを決定する
【図１】
2015522249.tif 000053
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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