(57)【要約】本発明は、ヒトサンプルおよび動物サンプルで疾患を診断するための分析法に関する。当該発明はまた、それらの進行を表示しうる形で疾患の個々の病期を診断するための評価法に関する。当該発明はまた、初期に疾患を同定して治療制御を行えるようにする。本発明の方法は、サンプルをクラス分けするために事実上既知の多変量評価法を実施することよりなる。しかしながら、本発明は、サンプルを特定のクラスに割り当てるのではなく、異なるクラス間の補間に基づくデータレコードでクラス分けすることを特徴とする。
2006522970.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
健康状態の診断指標を与えることができるようにクラスへのサンプルの帰属度を決定するシステムであって、
・検出器により取得された電磁スペクトルの信号を記憶するためのメモリーユニットと、ここで、該信号は、未知サンプルを測定することにより生成される、
・該電磁スペクトルの信号に基づいて多変量解析法によりサンプルパラメーターを生成するためのアナライザーユニットと、
・第1のデータの少なくとも一部分と第2のデータの少なくとも一部分との間を補間することにより計算されたデータレコードに該サンプルパラメーターを割り当てることと、
・該第1および該第2のデータが、それぞれ、第1および第2のクラスに割り当てられ、該第1のデータが、第1のパラメーターに基づいて該第1のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てができるように該第1のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて該多変量解析法により生成された第1のパラメーターを含むことと、
・該第2のデータが、第2のパラメーターに基づいて該第2のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てができるように該第2のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて該多変量解析法により生成された第2のパラメーターを含むことと、
・該アナライザーユニットが、該データレコードの少なくとも一部分に関して該サンプルパラメーターの割合値を決定するうえでも好適であり、それにより、該割合値が、クラスへの該未知サンプルの帰属度が決定されるように該サンプルパラメーターとクラスとの関係を反映することと、
・サンプルとクラスとの関係を表示するための出力ユニットと、
を含む、上記システム。
【請求項２】
前記第1および前記第2のパラメーターが、前記メモリユニットの永久メモリーに記憶される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記データレコードが、前記メモリユニットの永久メモリーに記憶される、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
3つ以上のクラスのデータが記憶される、先行請求項のいずれか1項に記載のシステム。
【請求項５】
電磁線をサンプルに照射するためのビーム源を含む、先行請求項のいずれか1項に記載のシステムを含む分析システム。
【請求項６】
前記放射線源がIR領域の電磁線を放出する、請求項５に記載の分析システム。
【請求項７】
前記サンプルと相互作用する放射線を検出するための検出器を含む、先行請求項のいずれか1項に記載のシステムを有する分析システム。
【請求項８】
前記検出器が1μm〜25μmの範囲内の信号を検出する、請求項７に記載の分析システム。
【請求項９】
健康状態の診断指標を提供するように電磁スペクトルとクラスとの比例関係が決定される電磁スペクトルの分析方法であって、
・未知サンプルの測定により生成された電磁スペクトルに基づいて多変量解析法によりサンプルパラメーターを決定することと、
・第1のデータの少なくとも一部分と第2のデータの少なくとも一部分との間を補間することにより計算されたデータレコードに該サンプルパラメーターを割り当てることと、ここで、該第1および該第2のデータは、それぞれ、第1および第2のクラスに割り当てられる、
・該第1のデータが、第1のパラメーターに基づいて該第1のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てができるように該第1のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて該多変量解析法により生成された第1のパラメーターを含むことと、
・該第2のデータが、第2のパラメーターに基づいて該第2のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てができるように該第2のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて該多変量解析法により生成された第2のパラメーターを含むことと、
・該データレコードの少なくとも一部分に関して該サンプルパラメーターの割合値を決定することと、ここで、該割合値は、クラスへの該未知サンプルの帰属度が決定されるように該サンプルパラメーターとクラスとの関係を反映する、
を含む、上記方法。
【請求項１０】
前記第1のクラスが、糖尿病を有する患者の健康状態を特性付け、かつ前記第2のクラスが、糖尿病を有していない患者の健康状態を特性付け、かつ前記データレコードが、代謝性症候群を有する患者のサンプルにより生成されたサンプルパラメーターを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記補間が、前記第1のパラメーターと前記第2のパラメーターとの間で行われる、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
クラスのサンプルパラメーターの関係がパーセント割合として計算される、請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
相関が前記データレコードと疾患の進行との間で定式化される、請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
線形判別分析が前記多変量解析法の一部分として行われる、請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
ニューラルネットワークが前記多変量解析法の一部分として使用される、請求項９に記載の方法。
【請求項１６】
前記診断指標が、癌起因性およびTSE起因性の病理学的異常の早期発見に寄与する、請求項９に記載の方法。
【請求項１７】
請求項９〜１６のいずれか1項に記載の方法に適する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１８】
請求項１〜４のいずれか1項に記載のシステムが使用される、請求項９に記載の方法。
【請求項１９】
サンプルを分析するためのデータレコードを有するデータ媒体であって、
・第1のデータの少なくとも一部分と第2のデータの少なくとも一部分との間を補間することにより計算されたデータレコード、
を含み、
・該第1のデータおよび該第2のデータが、それぞれ、第1のクラスおよび第2のクラスに割り当てられ、該第1のデータが、第1のパラメーターに基づいて該第1のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てができるように該第1のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて多変量解析法により生成された第1のパラメーターを含み、
・該第2のデータが、第2のパラメーターに基づいて該第2のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てができるように該第2のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて該多変量解析法により生成された第2のパラメーターを含み、それにより
・未知サンプルの電磁スペクトルに基づいて該多変量解析法により生成されたサンプルパラメーターを該データレコードに割り当てることができる、
上記データ媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ヒトサンプルまたは動物サンプルを用いて疾患を診断するのに適した分析法の分野に関する。サンプルを分析するために、電磁スペクトルを記録し、記憶し、そして多変量解析法により解析する。多変量解析法を用いる疾患の診断については、すでに先行技術で知られており、以下でより詳細に説明する。しかしながら、本発明の方法の助けを借りれば、特異的疾患を検出すること以外に、疾患症候群の個々の発症を確実に検出することが初めて可能になる。したがって、本発明の方法により、疾患の個々の進行段階を診断することが初めて可能になり；これにより、たとえば、疾患の発生に関する情報を提供したりまたは患者の健康状態に及ぼす治療法の影響を反映したりできる可能性がある。
【背景技術】
【０００２】
先行技術では、ほとんどの診断法は、現在のところ、疾患に関する情報の取得を分析対象サンプル中の個々の特性物質の検出に依拠する。これらの物質は、たとえば、血液中、尿中、または他の生体流体中で検出される。疾患に特有な物質としては、たとえば、生体内に蓄積されて血液中で検出することのできる疾患起因性代謝産物が挙げられる。患者から採取されたサンプルは、臨床分析法または分光法により分析され、患者の疾患症状に関連付けられる。これらの知見に基づいて、サンプルに関して得られた分析結果のほかに患者の疾患症状をも考慮して、医学的診断が行われる。
【０００３】
しかしながら、疾患に関連する分析対象物質を一義的に決定できなかったり、さらには未知であったりすることが原因で、個々の疾患を診断するのはとりわけ困難であることが多く見受けられる。そのような疾患の診断は、多くの場合、疾患の指標となるさまざまなパラメーターの複雑な分析を通じてのみ確実に行うことができる。たとえば、いわゆる代謝性症候群は、診断の困難な疾患の例であり；米国の成人では10人中少なくとも1人がこの症候群に罹患していると推定される。かくして、この疾患は、西欧文明国において最も多く見受けられる健康異常の1つである。代謝性症候群は、高い心臓血管系死亡率を有する5つの異なる危険因子の合併を伴う。患者が5つの危険因子のうちの少なくとも3つを有する場合、代謝性症候群と診断される。危険因子(すなわち、この疾患を検出するためのパラメーター)としては、肥満、高血圧、高コレステロールレベル、高血糖レベル、および高血中脂質レベルが挙げられる。ここで与えられた例は、この疾患の診断を行えるようにするのに5つの異なる試験が必要であることを示している。
【０００４】
そのような複雑な試験法を単純化し、かつより高い診断の確実性を得るために、疾患に特有な物質特性に関する知識がない場合であっても、ただ1つの測定法を用いて信頼性のある診断を行いうる疾患分析法が開発されてきた。これらの方法は、たとえばIR分光法により行われ、特に多変量解析法を利用する。多変量解析アルゴリズムの助けを借りれば、個々の物質の特性付けを行う必要もなくスペクトルのパターン認識を行うことが可能になる。多変量解析法を用いれば、高い信頼度で未知サンプルを分析し、それをあらかじめトレーニングされたデータベースの関数として種々の疾患に関連付けることが可能である。データベースを編集するために、最初に、特異的症候群を有する患者からサンプルを採取する。その後、特定の疾患ファミリーを特性付けるクラスに測定スペクトルを割り当てる。同等なまたは少なくとも比較可能な測定法に準拠して既知のクラスに属する複数のサンプルまたは方法を用いて赤外スペクトルが記録されるのであれば、データベースのトレーニングになりうる。これらのスペクトルをそれらのクラス分けに従って多変量解析法にかけ、それぞれ特定のクラスに属する(つまり疾患ファミリーに属する)特性スペクトルパターンをデータベースが含むようにする。異なるクラス間の識別が可能になるまで、多変量解析アルゴリズムの助けを借りてシステムをトレーニングする。たとえば、このようにして、健常人または調査の対象となる異常症状を患っている病人から採取されたサンプルを分類することが可能である。未知サンプルを測定すれば、診断指標を与えるのに十分な信頼度でシステムにより未知サンプルを１つのクラスに関連付けることができる。これは、好ましくは、あらかじめ定義された測定波長範囲内における測定スペクトルのパターン認識に依拠し、そしてあらかじめクラス分けされた疾患グループ(疾病/健常)への未知サンプルの割当ては、その後、これに基づいて行われる。IR分光法および多変量解析法によるサンプルのクラス分けを可能にするそのような方法の基本原理については、たとえば、文献EP 0 644 412に記載されている。
【０００５】
このほか、代謝性症候群を分析するためのそのような方法の使用については、文献WO 03060515 A1に開示されている。この目的のために、健常患者のスペクトルおよび代謝性症候群を患っている患者のスペクトルが、あらかじめ決められた波長範囲内で測定され、記憶され、そしてデータベース中にクラス分けされる。
【０００６】
行われる分析に応じて、特性スペクトルパターンによる1つのクラスへの信頼性のある割当てを可能にする波長範囲を選択する。たとえば、ある種の疾患症候群の分析に適していることが判明している特定の波長範囲の決定は、たとえば、多変量解析を利用して、またはNMA Biomedicine, vol. 11, issue 4-5 (1998), pp. 209-216に記載されているようなアルゴリズムにより、行うことができる。したがって、判別分析やクラスター分析のような種々の分析法では、最初に、相関行列が組み立てられる。その後、相関行列に基づくクラス分けに影響を及ぼす波長としてどれを使用すべきであるかを分析法により決定する。分析に用いられる波長は、次元が波長の数に一致する空間にまたがる。その後、クラスへのサンプルの割当てを一義的に行いうる部分空間を分析法により選択する。この結果、該部分空間におけるそれらの空間的近接度からクラスへのサンプルの割当てが行えるようになる。疾患ファミリーに基づくクラス分けのスキームが明らかにされ次第、複数の疾患を示唆する診断を行うことができるように、データをシステムに記憶することができる。
【０００７】
先行技術で知られているような多変量解析法について、判別分析の例に基づいて以下でより詳細に説明する。
【０００８】
線形判別分析では、データレコード間の信頼性のある識別を可能にすることを目標として、たとえば、本明細書に挙げられた例では、健常患者と疾病患者に関する患者データを反映する2つのデータレコード間の分離を行うことが可能である。実際に実行してみたところ、いくつかのデータは「健常」データレコードにも「疾病」データレコードにも割り当てられることが多いことが判明した。このため、本明細書に挙げられた例において「健常」データレコードと「疾病」データレコードとの共通部分と呼びうるこのデータの明確なクラス分けは行えない。したがって、測定パラメーターが2つのデータレコードのこの共通部分の範囲内にある未知サンプルの割当ては不可能である。他の多変量解析法と同様に、線形判別分析でも、割当てが行われる2つのデータレコード間に境界線を引く。この境界値内/これらの境界値内のすべてのデータは、たとえば、「健常クラス」に属する。クラスのデータレコードが大きくなるほど、このクラスの未知サンプルの割当ては高感度になるので、このクラスに属するほとんどすべてのサンプルもまた、それに割り当てられることになる。しかしながら、そのような大きいデータレコードは、このクラスに間違って割り当てられるサンプルの割当てを必然的に伴うので、高感度の割当ては、低い特異性を有することになる。したがって、そのような分析法の目的は、感度と特異性との間のバランスを見いだすように最適化された割当てを達成することである。既知のサンプルの測定および割当てにより割当ての感度および特異性を増大させるようにプログラムでトレーニングすることが可能である。実際上、分析では、感度および特異性を特性付けるプロセスパラメーターがそれぞれの割当てに基づいて列挙される。過度の割当て誤差を回避するために、データレコードの共通部分内に完全に含まれる未知サンプルの値は、分析不可として評価される。パラメーターが共通部分内にあるサンプルでは、診断指標は与えられない。
【０００９】
したがって、先行技術の1つの欠点は、異なるクラス(たとえば、「健常」または「疾病」)に関してのみ疾患を診断することができるだけで、たとえば、共通部分内のデータを考慮に入れることはできないということである。このため、それ自体は連続的である患者の疾患の経過は、「健常」状態または「罹患」状態だけが診断指標として可能である2つの個別の段階に分割される。このため、疾患の病期を有する疾患の実際の経過を考慮に入れることができない。
【発明の開示】
【００１０】
本発明の方法の目的は、本明細書に記載されているような先行技術の欠点を回避することである。特に、本発明の方法では、疾患の連続的経過が考慮に入れられているので、特に、データレコードの共通部分内のスペクトルの分析が可能である。したがって、本発明の方法では、先行技術では分析可能とみなされなかったデータを正確に利用することができる。たとえば、疾患の早期発見や疾患経過の診断などが、本発明の方法により可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明は、クラスへの電磁スペクトルの帰属度の決定が行われる電磁スペクトルの分析法を含む。これにより疾患の実際の経過および/または健康状態を確実に画像化することができるので、たとえば、治療に関する本質的な結論を下したりまたは疾患を予防する対策を講じたりすることができる。
【００１２】
本発明の方法では、未知サンプルの測定により生成された電磁スペクトルを分析する。多変量解析法を利用して、データレコードに割り当てることのできるサンプルパラメーターを決定する。第1および第2の各データをそれぞれ第1のクラスおよび第2のクラスに割り当てて、第1のデータの少なくとも一部分と第2のデータの少なくとも一部分との間を補間することにより、データレコードを計算する。第1のデータは、第1のクラスに属する既知のサンプルの電磁スペクトルに基づいて多変量解析法を利用して生成された第1のパラメーターを含むので、第1のパラメーターに基づいて第1のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てが可能である。第2のデータも同様に、第2のクラスに属する既知のサンプルの電磁スペクトルに基づいて多変量解析法を利用して生成された第2のパラメーターを含むので、第2のパラメーターに基づいて第2のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てが可能である。
【００１３】
サンプルパラメーターをデータレコードに割り当てた後、データレコードの少なくとも一部分に関してサンプルパラメーターの割合値を決定する。この割合値に基づいて、サンプルパラメーターの一部分を１つのクラスに割り当てることにより、クラスへの未知サンプルの帰属度が決定されるようにする。
【００１４】
本発明の方法により、異なる疾患ファミリー間でサンプルの連続的クラス分けを行うことが可能である。疾患の経過は、たとえば疾患ファミリーの後期で得られるデータと健常患者から取得しうるデータ間の補間に基づいて補間データの経路曲線により示すことができる。本発明に関して、補間データレコードは、既知の値間で補われたデータ範囲を規定する少なくとも1つの中間値をデータレコードが含むように少なくとも2つの値間を補間することにより補われたデータ範囲により規定される。補間に用いられた既知のデータは、本発明に従って第1および第2のクラスに属する。
【００１５】
補間データレコードの経路曲線に測定データを割り当てれば、サンプルの疾患病期を正確に画像化することにより、たとえば、疾患の経過に関して予後判定を行ったり、または場合により、起こりうる疾患の可能性を計算したりすることが可能になる。したがって、サンプルのそのようなクラス分けを行えば、たとえば、早期診断を確実に行える可能性が得られる。これは多くの疾患の治癒に不可欠であることが判明している。ここで疾患症候群の連続的識別を行えば、本方法を2つのクラス間の排他的割当てに限定することなく、疾患の経過の予後判定を画像化したり、特定の急性発症を監視したりすることが可能になる。したがって、先行技術に基づいて共通部分内のデータを分析することが可能になる。
【００１６】
本発明の方法は、生体流体、細胞懸濁液、および細菌懸濁液の分析に関する。本方法を用いて分析することのできる臨床関連生体流体としては、たとえば、血液、血漿、血清、溶血血液、尿、脳脊髄液、唾液、蒸散流体、涙液、嚢胞液、羊水、喀痰、腹水、および精液が挙げられる。「細胞懸濁液」および「細菌懸濁液」という用語は、直接に(たとえば、生検、スミアなどにより)または培地中で培養することにより得られるサンプルを意味するものとする。
【００１７】
特に、本発明の方法は、複数の異なる成分を含有する流体を分析するのに好適である。これは、特に、血液、血漿、血清、および溶血血液にあてはまる。
【００１８】
本発明の方法の実施は、クラス分けされるサンプル流体および/または懸濁液を利用できるようにすることから開始される。これは、熟知された方法で、たとえば、血液サンプルまたは尿サンプルをサンプリングすることにより、達成しうる。いくつかのタイプのサンプルでは、本方法を行う前にそれらを調整することが好ましい。たとえば、全血を遠心分離することにより、血清と血餅とを分離してもよい。
【００１９】
こうして得られたサンプルは、赤外スペクトルの記録を可能にするキャリヤーに好適には適用しうる。そのようなキャリヤーは、たとえば、金属化顕微鏡スライドでありうる。反射表面および赤外線の散漫散乱を引き起こす特定の粗さを有するキャリヤーが好ましい。サンプルが適用される表面が鏡面化されたキャリヤーを使用することも可能である。キャリヤーは、金属でコーティング可能であり、好ましくは、金、白金、パラジウムのような貴金属でコーティング可能であるが、卑金属(好ましくは、たとえばアルミニウムおよびクロム)でもコーティング可能である。これらのコーティングは、サンプルに対して、さらには周囲空気に対しても、ほとんど不活性であるという利点を有する。キャリヤーは、サンプルが適用される平面状表面を有していてもよい。しかしながら、本発明によれば、サンプル流体を収容するウェルまたは他の凹部を有するキャリヤーが好ましい。
【００２０】
好適なサンプルキャリヤーは、たとえば、透過測定用として米国特許第5,734,587号に、反射測定用として米国特許第5,869,001号に記載されている。  
サンプルキャリヤーの他の好ましい実施形態は、たとえば、文献EP 0 644 412およびDE 4331596に記載されている。
【００２１】
反射測定に適したキャリヤーに加えて、入射光を透過させる透過測定用のキャリヤーもまた、有利に使用可能である。これらのキャリヤーは、たとえば、ポリカーボネート、ポリエチレン、またはポリメチルメタクリレートのように、広範な波数にわたる赤外線を透過しうるプラスチックで作製可能である。透過測定用のこれらのキャリヤーもまた、反射測定用のキャリヤーのように、サンプル流体用のウェルを有しうる。拡散反射の測定は、分析を妨害せずに事実上拡散反射を助けるようなサンプル物質の不均一性(たとえば濁度)が有利であるという点で有利である。以上に記載したキャリヤーを使用するために、測定を行う前に適用サンプルを最初に乾燥させることが好ましいことがわかっている。サンプルを乾燥させる例は、たとえば、米国特許第5,869,001号に開示されている。しかしながら、乾燥工程を回避して液体サンプルの直接測定を行える可能性もある。液体サンプルを用いる測定については、たとえば、文献WO 02/057753に記載されている。この文献では、数μmの厚さを有する測定セルを透過する透過光で測定が行われる。
【００２２】
このほか、減衰全反射(ATR)による測定が本発明の方法に適していることが判明した。
【００２３】
拡散反射または正反射の分析および透過の測定を行うための装置については、原理的には先行技術で公知であるので、ここではさらに詳細に説明することはしない。拡散反射放射線の分析に用いられる装置については、たとえば、独国特許出願DE 4331596に詳細に記載されている。
【００２４】
原理的には、診断分野においてサンプルを分析するために分光法で使用されることの多い異なる測定技術が2つ存在する。赤外分光法の測定は、多くの場合、中赤外領域(2.5〜25μm)で行われる。赤外スペクトルを記録するために、サンプルキャリヤー上のサンプルに赤外線が照射される。既述の波数範囲内の赤外線は、たとえば、Nicolet、Bruker、およびPerkin Elmerから市販されているIRスペクトロメーターを用いて発生させることができる。
【００２５】
分析対象サンプルに応じて、ラマン分光法が使用されることが多いが、赤外分光法と比較して検体の検出感度はかなり低い。しかしながら、特に、生体サンプルに関しては、赤外分光法とは異なり、わずかな妨害を引き起こすにすぎない水バンドが検体シグナルに重畳されるという利点をここで利用することが一般的である。特に、水含有量が非常に高いことの多い生体サンプルの場合、中赤外領域に水の強い吸収バンドが存在するので、赤外測定は、多くの場合、誤った分析結果を生じる。感度が劣るにもかかわらず、ラマン分光法は、ある状況下では好適な分光法であることが判明している。前述の分光法および可能な適用に関する詳細な情報についは、たとえば、W. Petrichの文献: "Mid-IR and Raman spectroscopy for medical diagnostics," Appl. Spectros. Rev. 36 (2001) pp. 181-237に提示されている。
【００２６】
赤外分光法において水の吸収を極力最小限に抑えるために、既述したように、測定を行う前に最初にサンプルキャリヤー上でサンプルを乾燥させると有利であることが判明することもある。通常は乾燥を行っても分析やクラス分けを不可能にするおそれのあるサンプルの損傷はなんら生じないことが判明している。しかしながら、乾燥は、記録されるスペクトルに必要とされる高い再現性を保持する重要な工程である。
【００２７】
サンプルの乾燥は、室温でまたは特別の条件下で、たとえば、真空の適用、サンプルの加熱、もしくは乾燥剤の存在下におけるその保存を行って、単に液体を蒸発させることにより実施可能である。乾燥という用語は、サンプルを100%乾燥させることを本質的に意味するのではなく、乾燥サンプルの残留湿分含有量がわずか数パーセントになるようにすることを意味するものとする。乾燥工程は、記載のごとく、分析を妨害する可能性のある亀裂や引裂きを生じることなくサンプルが凝集膜を呈するという利点を有する。
【００２８】
サンプルの乾燥時、乾燥条件、キャリヤー、およびサンプルのタイプに応じて、さまざまな形態の乾燥残渣が得られる。囲まれた表面上で血清サンプルを乾燥させた場合、通常、囲まれた表面上に円形隆起が形成され、その厚さは、円の中心の方向に減少する。自立性膜の場合、隆起は、同様に、キャリヤー材料との境界域で生成し、開口の中心に向かって比較的均一な厚さの膜になる。
【００２９】
IR光は、好ましくは、全サンプルがIRビーム束内に含まれるように、反射および透過でサンプルに向けられる。サンプルがこのように全体照射されるので、測定は、サンプルの乾燥プロファイルにほとんど依存しない。これは、スペクトルの分析の再現性を増大させる他の重要な因子である。
【００３０】
分析法としてラマン分光法を用いるのであれば、サンプル調製時、乾燥工程を有する必要はない。
【００３１】
赤外スペクトルを記録するために、サンプルに赤外線が照射されている。赤外光は、全赤外領域内(すなわち、約400cm-1〜15,000cm-1)にありうる。前述の乾燥法と組み合わせて、400cm-1〜4,000cm-1の範囲内のIR分光法が特に有利である。なぜなら、この範囲内で高い特異性を有するからである。
【００３２】
サンプルを透過した放射線またはサンプルにより反射された放射線は、最大可能量の放射線を検出するべき検出器により受信される。ボロメーター、熱電対、光起電力素子、および半導体検出器のような赤外敏感型検出器は、先行技術で公知である。放射線が検出器に達する前に、レンズとアパーチャーとミラーとよりなる系に通してもよい。
【００３３】
赤外スペクトルの記録については、先行技術で十分に周知である。ここで、乾燥サンプルのIRスペクトルの記録に関して、独国特許出願DE 4331596を参照されたい。
【００３４】
通常のスペクトル分析法を用いて、透過放射線または反射放射線を入射波長の関数として記録する。本発明によれば、サンプルパラメーターを生成するための多変量解析法により、そのようなスペクトルを分析する。本発明の範囲内では、「スペクトル」という用語は、本明細書に記載されているようなサンプルの測定により生成される任意の形態のデータ構造を意味するものとする。本方法がインターフェログラムのデータに基づくかまたはそれから得られるフーリエ変換データに基づくかは本発明の分析法では問題にならない。この分析プロセスでは、スペクトルがすでにデジタル形態で記録されていないのであれば、最初にスペクトルをデジタル化しなければならない。これは、個別の波数に対して吸光度または透過率を含有する数値表にスペクトルを変換することを意味する。数値ペアの数は、利用可能なソフトウェアおよび/またはハードウェアの容量に本質的に依存する。本発明によれば、スペクトルから個々のバンドを分析してそれらを個別に解釈する必要はない。しかしながら、分析に用いられる数値表を特定の範囲の波数に限定すると、いくつかの分析には有利であることが判明している。原理的には、波長範囲を選択するために、さまざまな方法を用いることが可能である。そのような方法については、先行技術で十分に周知であり、たとえば、EP 0 644 412およびWO 02/66963で説明されている。このようにしてスペクトルの適合範囲の選択を行うことが可能であり、情報価値のほとんどないスペクトル部分を削除することができる。
【００３５】
デジタル化されたスペクトルは、コンピュータープログラムの形態で利用可能な多変量解析法に供される。
【００３６】
本発明の意味内の多変量解析法としては、判別分析、正規化判別分析、ニューラルネットワーク、クラスター分析などが挙げられる。しかしながら、原理的には、先行技術で周知である適切な多変量解析法などの考えられる多変量解析法はすべて、本発明に係る方法を実施する際に使用可能である。
【００３７】
該ソフトウェアパッケージは、STSC、STAT SOFT、SAS、Galactic Industriesなどの会社から入手可能である。
【００３８】
本発明に従って使用する前に、使用領域に対して多変量解析法をトレーニングしなければならない。これは、通常、いくつかのトレーニングランを介して行われ、トレーニングランでは、既知のクラス分けのなされた複数のサンプルの赤外スペクトルが分析法に入力される。同様に、個々のサンプルのクラス分けのタイプが分析法に通知される。前述のトレーニングランでは、指定のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てを確実に行うパラメーターが分析アルゴリズムにより自動的に選択される。このようにして得られたパラメーターは、補間データレコードを求める残りの計算過程で使用することができる。本発明によれば、パラメーター間で補間を直接行うかまたはパラメーターの生成前に最初にスペクトルデータ間で補間を行うかは問題にならない。しかしながら、最初にパラメーターを決定し、その後、パラメーター間で補間を行えば、補間データレコードの生成が大幅に単純化されることが判明している。
【００３９】
一般的には、分析システムは、複数の異なるクラスを含み、そのクラス間で本発明に従って補間を行うことができる。本発明の方法を用いれば、データ間を補間することにより疾患の経過を正確に反映することができるので、疾患症候群の中間病期を画像化して追跡することもできる。本発明の方法の助けを借りれば、これまで利用可能であった方法を用いる複数の独立した分析プロセスが以前は必要とされた異なる疾患経過に対する異なる曲線にサンプルがクラス分けされる。内科疾患の範囲内に含まれるクラスは、臨床分析に特に重要である。たとえば、本発明の方法を用いて疾患経過に対する曲線を生成することが可能であり、それを用いれば、患者が肝疾患または腎疾患を有するか否かを予測することが可能になる。しかしながら、ここに記載される未知サンプルのクラス分けは、一義的な診断と等価ではない。なぜなら、サンプルの同一スペクトル変化が、ある状況下では異なる疾患または機能不全により引き起こされる可能性があるからである。その代わりに、サンプルの該クラス分けは、伝統的方法を用いてサンプルの試験対象となる疾患を決定しうるスクリーニング法を構成する。これによって、臨床検査室における入院検査などで通常は必要とされる複数の分析試験の必要性が回避される。
【００４０】
このほか、本発明の方法を用いれば、ある状況下では伝統的方法を用いて行い得なかった疾患の早期発見が可能になる。
【００４１】
以下に示されるように、本発明の方法を利用して、これまでは互いに独立して検討され治療された種々の疾患の関係を画像化することが初めて可能になった。これまでは独立しているものとみなされた疾患間の関係に関するそのような新たに得られた知見は、治療およびケアに対するさまざまな新しい選択肢を提供するであろうことがすぐに明らかになる。
【００４２】
本発明によれば、線形判別分析の例では、判別関数と、分析対象サンプルのサンプルパラメーターと、の間の距離を多次元空間で有利に計算することにより、2つのクラス(たとえば、健常と疾病)間の補間を行うことが可能である。この空間は、たとえば、主成分の空間であってよく、距離は、ユークリッド距離またはマハラノビス(Mahalalobis)距離により規定しうる。この距離尺度は、全トレーニングデータレコードにわたり標準化することが可能であり、補間を特定の発症として理解することができる。この代わりに、確率関数の助けを借りて、距離を変換することも可能である。同様に、判別関数の値または確率関数の助けを借りて変形された判別関数の値を使用することも考えられる。
【００４３】
ニューラルネットワークによる分析の場合、2つの出発ニューロンに対する特定の相互接続および/またはニューロンの重み付けを標準化することが考えられる。たとえば、疾病クラスと健常クラスとを組み合わせ、それらを標準化し、その後、2つのクラス/出発ニューロン間のこの標準化された重み付けのスケーリングを補間として使用する。
【００４４】
ここでもまた、確率関数などの任意の関数を用いる変換が考えられる。ニューラルネットワークにみられるような監視付きクラス分けの場合、1つ(またはそれ以上)の新しいクラス(1つ以上の新しい出発ニューロンにより示される)をネットワークのトレーニングに組み入れて、グループAおよびグループB(たとえば、健常および疾病)のいずれにも適切に割り当てることのできないスペクトルを使用することも可能である。
【００４５】
一例として、疾患症候群としての糖尿病に基づくデータ間の補間について以下で具体的に説明する。「健常」と称されるクラスに属する第1のデータ(すなわち、このデータは、健常患者または糖尿病を患っていない患者から得られた既知サンプルに基づいて生成されたものである)と、糖尿病の患者から採取されたサンプルに基づいて生成された第2のデータと、の間で補間を行う。最初に、各クラスの特定のデータに基づいて、各パラメーターをそれぞれ第1および第2のクラスに割り当てることができるように、所定の多変量解析法を利用して、パラメーターを生成させる。その後、パラメーター間を補間する。有利なことに、このようにして計算された補間データの曲線経路に疾患の経過が対応するので、異なる疾患病期で採取された患者のサンプルを補間データレコードに割り当て可能になることがわかる。たとえば、本明細書に記載されているように分析法を実施した場合、最初に同一の多変量解析法を利用して未知サンプルを分析し、サンプルパラメーターを決定すれば、第1のパラメーターと第2のパラメーターとの間の補間により得られたデータレコードにサンプルパラメーターを割り当てることができるようになる。その後、この割当てに基づいて、サンプルパラメーターに対して、クラスへのサンプルの帰属度を反映する割合値を決定することができる。たとえば、クラスに関するサンプルパラメーターの割合値をパーセントとして計算することができる。この割合値は、補間データレコードの曲線内の点へのサンプルパラメーターの割当てを反映している。数値の代わりにグラフ表示などにより割合値を表すことも考えられる。したがって、疾患の経過に基づく計算曲線にサンプルパラメーターを割り当てれば、疾患に関連させて患者の状態がグラフ表示により示される。それにより、医師には、この疾患に関して、サンプル採取された患者の疾患状態の指標が与えられる。
【００４６】
代謝性症候群を患っている患者に由来するサンプルの測定において、それにより生成されたパラメーターを、糖尿病の経過を記述する曲線に割り当てることが可能であることが試験により判明した。したがって、健常人および糖尿病患者の曲線に代謝性症候群を有する患者のサンプルパラメーターを割り当てることにより、代謝性症候群が糖尿病の前駆症であるという結論を下すことが可能である。したがって、疾患「代謝性症候群」と疾患「糖尿病」との間に直接的相関が存在する。この例は、本発明に係る方法に固有の新しい可能性を明確に示している。したがって、たとえば、高血圧症、肥満症、または高コレステロールレベルなどに対する薬剤を処方することにより、初期段階で疾患糖尿病の予防を確実に行える可能性があり、ある状況下では、疾患糖尿病の発症をすべて回避することができる。
【００４７】
本発明はまた、健康状態を特性付けるべくサンプルに対してクラスへのサンプルの帰属度を決定するシステムを包含する。システムは、未知サンプルを測定することにより生成され検出器により受信される電磁スペクトルの信号を記憶するためのメモリーユニットを含む。システムはまた、電磁スペクトルの信号に基づいて多変量解析法によりサンプルパラメーターを生成するためのアナライザーユニットを含む。アナライザーユニットを利用して、サンプルパラメーターをデータレコードに割り当てる。このデータレコードは、第1のデータの少なくとも一部分と第2のデータの少なくとも一部分との間の補間から得られ、各データは、それぞれ第1のクラスおよび第2のクラスに割り当てられる。第1および第2のデータはそれぞれ、第1のクラスおよび第2のクラスにそれぞれ属する第1のパラメーターおよび第2のパラメーターを含む。これらのパラメーターは、特定のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて多変量解析法により生成されたものであるので、特定のパラメーターに基づいて特定のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てが可能である。このデータレコードは、有利には、メモリユニットの永久メモリーに記憶される。しかしながら、第1および第2のクラスにそれぞれ属する第1および第2のパラメーターだけが記憶される永久メモリーをメモリユニットが内蔵することも考えられる。その場合、補間データレコードは必要に応じて計算される。アナライザーユニットはまた、データレコードの少なくとも一部分に対してサンプルパラメーターの割合値を決定する。この割合値は、クラス内のサンプルパラメーターの割合を示唆するので、そのクラスへの未知サンプルの帰属度が決定される。出力ユニットは、サンプルとクラスとの関係を提示する。有利には、3つ以上のクラスのデータをシステムに記憶して、複数の異なる疾患を示唆する診断および疾患経過をシステムにより提供できるようにする。好ましい実施形態では、システムはまた、電磁線照射されるサンプルに電磁線を方向付ける放射線源と、放射線とサンプルとの相互作用を検出する検出器と、を含む。たとえば、放射線源が赤外領域の電磁線を放出する場合、検出器は、有利には1μm〜25μmの範囲内の信号を検出するであろう。このシステムの他の有利な実施形態もまた、以上に記載したように導出される。
【実施例】
【００４８】
本発明に係る代表的実施形態について、図に基づいて以下でより詳細に説明するが、それによりなんら限定を生じるものではない。
【００４９】
図1は、健常人、代謝性症候群の患者、および糖尿病の患者のサンプルで測定を行って生成されたスペクトルデータの種々の分析結果を示している。この点に関して、対応するサンプルおよびクラスは、簡潔にするために、以下では健常、代謝性症候群、および糖尿病と記す。
【００５０】
図1a〜1cは、それぞれ、900cm-1〜1,200、1,700〜1,800cm-1、および2,800〜3,000cm-1の特徴的な波数範囲を示している。図1の曲線1は、健常人および糖尿病の患者に由来するデータ間の差を示し、一方、曲線2は、健常な被験者および代謝性症候群の患者に由来するデータ間の差を示している。曲線3は、ランダム差により生成された2人の健常な被験者に由来するデータ間で得られたスペクトルの差を示している。
【００５１】
図1aは、それぞれデータ点の平均値の差から誘導された前述の波数範囲内の特定の曲線を示している。異なる状態間でより良好な識別が得られるように、先行技術で公知の統計的分析法を使用する。特に、スペクトルの識別基準の有意性を評価する。たとえば、従来の一方法では、(二乗)平均値をそれぞれの波長の標準偏差(の二乗合計)と比較する。
【００５２】
図1bは、適切に選択された波数範囲にいわゆるフィッシャー基準がいかに適用されるかを示している。フィッシャー基準では、得られたスペクトル差に重み付けを行うことが可能である。そのようにするために、それぞれ異なるクラスに属する2つの曲線の偏差を、クラス内の特定の標準偏差に関連させて表す。しかしながら、得られる差の統計的有意性は、考慮に入れない。
【００５３】
スペクトル差の有意性を計算するために、先行技術でt検定として以前から知られる分析法を使用する；この検定では、測定サンプルの数が計算に組み入れられる。図1cは、前述の波数範囲の関数としてt検定値がプロットされた対応するグラフを示している。ここに示された波数範囲内の曲線の形状からわかるように、統計的分析法の助けを借りて識別を行うことが可能である。つまり、健常、代謝性症候群、および糖尿病のクラスにサンプルを明確にクラス分けすることが可能である。
【００５４】
図2は、図1に対応するデータの種々のクラスを示している。クラス分けのために、いずれの場合にも、特定のクラスに割り当てることのできる1つのパラメーターが生成されるように、多変量解析法を利用してデータを分析した。本発明の範囲内では、このように計算されるパラメーターをDPRスコアと呼ぶ。このDPRスコアに従って、パラメーターの標準化を行った。0のDPRスコアが、糖尿病を示唆する診断を与え、1のDPRスコアが、健常な患者に由来するサンプルにより生成されるように、DPRスコアの標準化を選択する。糖尿病、代謝性症候群、および健常の状態が、それぞれ、3つの独立したクラスに細分される場合、糖尿病クラスの結果は、0.25の平均(10)DPRスコア、代謝性症候群では0.65の平均(10)、および「健常」クラスでは0.87の平均(10)である。ここに示されるボックスおよびウィスカープロットでは、ボックスの下縁は、25%のパラメーターがこの値未満になるときのDPRを示す。ボックスの中央ラインは、メジアンと呼ばれ、50%のパラメーターがこの値未満である；75%のパラメーターは、ボックスの上縁よりも下のDPRスコアに割り当てることができる。このほか、図中のそれぞれのエラーバーは、90%のパラメーターが位置する範囲を示す。このようにして提示されたデータから示唆されるように、糖尿病クラスでは、約75%のパラメーターが0.25未満であるので、これらのサンプルをこのクラスに明確に割当てることが可能である。それに応じて、代謝性症候群クラスに由来するデータの50%は、0.87未満のDPRスコアであり；健常クラスに属するデータの75%は、0.87超のDPRスコアである。この図から明らかなように、一例として、代謝性症候群クラスのデータの50%は、DPRスコア範囲>0.87であり、これはまた健常クラスへの割当ても可能である。したがってこれらのクラスは、データの共通部分を有するので、この共通部分へのサンプルパラメーターの割当ては先行技術では不可能である。
【００５５】
しかしながら、本発明によれば、未知サンプルは、たとえば、「健常」クラスのデータと「糖尿病」クラスのデータとの間を補間することにより計算されたデータレコードに割り当てられる。ここに示された例では、データは、特定のクラスのDPRスコア間で補間を行うことにより補間される。健常クラスのDPRスコアと糖尿病クラスのDPRスコアとの間を補間する場合、結果は、疾患糖尿病の経過を有利には反映する曲線である。健常クラスと糖尿病クラスとの間の補間データレコードに代謝性症候群クラスのDPRスコアを割り当てできることが判明している。このようにして、3つの異なるクラス間の相関が明確になるので、疾患の医学的相関に関する結論を下せるようになる。したがって、代謝性症候群の診断は、分析に基づいて疾患糖尿病の経過にクラス分けされるので、疾患糖尿病の前駆症と見なすことができる。
【００５６】
図3は、サンプルの分析で生成された多変量解析法の2つの主成分のプロットを示している。多変量解析法の主成分のプロットは、一方の成分を他方の成分の関数として表しており、これにより、それぞれクラスAまたはクラスBに割り当てることのできる範囲の特性付けが可能である。矩形として示されるデータ点はクラスBの範囲内にあり、円として示されるデータ点は、クラスAの範囲を示す。判別関数(20)は、特定のクラスの範囲を描出する。判別関数のすぐ近傍の範囲内では、クラスAまたはBへの割当てをもはや一義的に行うことができない。この範囲内では、各データ点は十字で示されている。これらのデータ点は、クラスAとBとの間の共通部分を形成し、先行技術で公知の方法によりクラスに割り当てることはできないであろう。
【００５７】
図4は、これから誘導された疾患状態の定量化を示しており、クラスAおよびクラスBのDPRスコア間の補間から得られたものである。測定サンプルの数が、計算されたDPRスコアの関数としてプロットされている。ここでもサンプルのかなりの部分が共通部分の範囲内にあることが見いだされるので、先行技術では、1つのクラスへの割当てを行うことができない。本発明の方法の助けを借りれば、これらのサンプルを示された疾患経過に問題なく割り当てることが可能である。したがって、0.6のDPRスコアを有するサンプルは、患者がクラスAの疾患にかかる特定の危険性を有するという診断指標を与えうる。この危険性は、たとえば、パーセントとして表現しうるので、0.6のDPRスコアは、クラスA疾患にかかる可能性が60%であることを示唆する。ここに示される例では、0のDPRスコアは、クラスBに割り当てられ、1のDPRスコアは、クラスAに割り当てられる。他の選択肢として、図3に示されるように判別関数に由来するデータ点の距離を用いて割合値を決定することも可能である。ここで、距離(21)は、DPRスコアにより補われたクラスAとクラスBとの間の1〜0の範囲に基づく判別関数への鉛直線として計算される。同様に、そのような関係をグラフで示すことができる。
【００５８】
図5は、先行技術でブラウンワルドサイクルとして記述される疾患経過の図を示している(Circulation, 80 (1989) 410-414)。ブラウンワルドサイクルは、冠動脈性心疾患の発症であるので、様々な疾患状態間の相関を反映する。疾患の特異的危険因子または他の初期段階から出発して、疾患経過は、動脈硬化症の症状として最初に発症する。動脈硬化症であると診断された場合、この疾患状態は、最初は依然として非特異的経過を有する可能性がある。この時点では、重篤な心臓病との明確な相関は依然として存在しない。しかしながら、動脈硬化症が冠動脈性心疾患にまで進行した場合、この状態により狭心症が誘発される可能性がある。ブラウンワルドサイクルによれば、次に、この疾患状態は心筋梗塞に至る可能性がある。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明の方法の助けを借りれば、健常状態と罹患状態との間を補間することにより、ブラウンワルドサイクルにおいて臨床試験に基づいてすでに検出できるような疾患間の相関を直接決定することが可能である。これにより示唆的診断を容易に行うことができる。このほか、ブラウンワルドサイクルに従って異なる疾患間の相関を認識することもできる。たとえば、これにより、疾患の初期段階で疾患を診断することが可能になる。癌起因性またはTSE起因性(BSEなど)の病理学的変化の早期発見は、本発明の方法が特に有利であると思われる２、３の例にすぎない。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】図1は、健常人のサンプルを糖尿病の人および代謝性症候群の人のサンプルと比較したスペクトルデータを示す。
【図２】図2は、健常人、代謝性症候群の人、および糖尿病の人のサンプルに基づいて得られたDPRスコアの比較を示す。
【図３】図3は、2つのクラスのパラメーターの分布を示す。
【図４】図4は、DPRスコア間の補間を表す棒グラフを示す。
【図５】図5は、ブラウンワルドサイクルを示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【手続補正書】
【提出日】平成17年11月29日(2005.11.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
健康状態の診断指標を与えることができるようにクラスへのサンプルの帰属度を決定するシステムであって、
・検出器により取得された電磁スペクトルの信号を記憶するためのメモリーユニットと、ここで、該信号は、未知サンプルを測定することにより生成される、
・該電磁スペクトルの信号に基づいて多変量解析法によりサンプルパラメーターを生成するためのアナライザーユニットと、
・第1のデータの少なくとも一部分と第2のデータの少なくとも一部分との間を補間することにより計算されたデータレコードに該サンプルパラメーターを割り当てることと、
・該第1および該第2のデータが、それぞれ、第1および第2のクラスに割り当てられ、該第1のデータが、第1のパラメーターに基づいて該第1のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てができるように該第1のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて該多変量解析法により生成された第1のパラメーターを含むことと、
・該第2のデータが、第2のパラメーターに基づいて該第2のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てができるように該第2のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて該多変量解析法により生成された第2のパラメーターを含むことと、
・該アナライザーユニットが、該データレコードの少なくとも一部分に関して該サンプルパラメーターの割合値を決定にするうえでも好適であり、それにより、該割合値が、クラスへの該未知サンプルの帰属度が決定されるように該サンプルパラメーターとクラスとの関係を反映することと、
・サンプルとクラスとの関係を表示するための出力ユニットと、
を含む、上記システム。
【請求項２】
健康状態の診断指標を提供するように電磁スペクトルとクラスとの比例関係が決定される電磁スペクトルの分析方法であって、
・未知サンプルの測定により生成された電磁スペクトルに基づいて多変量解析法によりサンプルパラメーターを決定することと、
・第1のデータの少なくとも一部分と第2のデータの少なくとも一部分との間を補間することにより計算されたデータレコードに該サンプルパラメーターを割り当てることと、ここで、該第1および該第2のデータは、それぞれ、第1および第2のクラスに割り当てられる、
・該第1のデータが、第1のパラメーターに基づいて該第1のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てができるように該第1のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて該多変量解析法により生成された第1のパラメーターを含むことと、
・該第2のデータが、第2のパラメーターに基づいて該第2のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てができるように該第2のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて該多変量解析法により生成された第2のパラメーターを含むことと、
・該データレコードの少なくとも一部分に関して該サンプルパラメーターの割合値を決定することと、ここで、該割合値は、クラスへの該未知サンプルの帰属度が決定されるように該サンプルパラメーターとクラスとの関係を反映する、
を含む、上記方法。
【請求項３】
前記補間が、前記第1のパラメーターと前記第2のパラメーターとの間で行われる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
クラスのサンプルパラメーターの関係がパーセント割合として計算される、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
相関が前記データレコードと疾患の進行との間で定式化される、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
サンプルを分析するためのデータレコードを有するデータ媒体であって、
・第1のデータの少なくとも一部分と第2のデータの少なくとも一部分との間を補間することにより計算されたデータレコード、
を含み、
・該第1のデータおよび該第2のデータが、それぞれ、第1のクラスおよび第2のクラスに割り当てられ、該第1のデータが、第1のパラメーターに基づいて該第1のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てができるように該第1のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて多変量解析法により生成された第1のパラメーターを含み、
・該第2のデータが、第2のパラメーターに基づいて該第2のクラスへのサンプルの信頼性のある割当てができるように該第2のクラスに属する既知サンプルの電磁スペクトルに基づいて該多変量解析法により生成された第2のパラメーターを含み、それにより
・未知サンプルの電磁スペクトルに基づいて該多変量解析法により生成されたサンプルパラメーターを該データレコードに割り当てることができる、
上記データ媒体。
【国際調査報告】
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