(57)【要約】本発明は、ヒト及び動物の体内で伝達性海綿状脳症（ＴＳＥ）を検出する方法であって、調べようとする個体から、体液をin vivoで採取して赤外線照射に曝露する、前記方法に関するものである。少なくとも１つの特有のスペクトルパターンを現在の赤外スペクトルから選択する。前記ＴＳＥ特異的スペクトル領域を、リファレンスデータバンクに蓄積され且つＴＳＥに感染しているか又は感染していないことが知られる個体の体液から作成される赤外スペクトルの特有のスペクトルパターンと比較する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
ヒト及び動物の体内でＴＳＥが誘導する変化を検出する方法であって、ＴＳＥ感染が知られている試料及びＴＳＥに感染していない試料の赤外スペクトルを作成してこれらスペクトルの特有のパターンをリファレンスデータベースに蓄積し、現在検査しようとしている試料材料から現在の赤外スペクトルを作成し、そしてこの試料材料の特有のスペクトルパターンをリファレンスデータベースと比較する、ここで試料材料は体液又はこの液の画分であり、この液又は画分は問題の体から生前に抜き取り、そして赤外透過乾燥膜又は液膜として赤外線照射に曝露することが可能である、前記方法。
【請求項２】
血液又は血液画分を試料材料として用いることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
血清を試料材料として用いることを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
血漿、バフィコート又は赤血球を試料材料として指定することを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
脳脊髄液又は羊水を試料材料として指定することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
赤外スペクトル中の特有の区別可能なパターンを示すために、波長選択及び「特徴選択」アルゴリズムを使用して感染試料材料と非感染試料材料との小さなスペクトル相違を強調することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
マルチキュベット若しくはフロースルーキュベット、マイクロタイトレーションプレートに用いる試料キャリアー、又は微量分光測定技術を使用するその他のものを用いて、試料に赤外線照射を行うことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
水不溶性光学材料、スコア金属プレート又は金属格子を、試料キャリアー材料として用いることを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
照射線が通過する試料領域径が、０．５〜１２ｍｍの間であるか、又はマイクロフォーカシングの場合、１０〜５００μｍの間であることを特徴とする、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
体液試料の赤外スペクトルを、５００〜４,０００ｃｍ-1の赤外範囲の中間で、及び／又は４,０００〜１０,０００ｃｍ-1の近赤外範囲で測定することを特徴とする、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
赤外スペクトルが、透過／吸収法又は全反射法又は直接若しくは拡散反射法を含む処理か、あるいはＩＲ光伝導体技術を用いるその他の処理で生成され且つ測定されることを特徴とする、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
スペクトルのデコンボリューション又はスペクトル対比を増加させる他の方法により、１次微分又は２次微分を形成することによってスペクトルの前処理を行うか、あるいはウェーブレット変換などの変換又は主成分分析を用いた主成分への変換によって前処理を行うことを特徴とする、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
ＴＳＥ特異的で特有のスペクトル領域を、視覚的に、又はコンピューターが補助する波長選択法を用いて選択することを特徴とする、請求項１〜１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
遺伝的アルゴリズム、統計的距離測定、共分散分析及び単変量分散分析を用いて、又は数学的変換を用いて、又は遺伝的アルゴリズムと判別分析若しくは主成分分析などの統計的方法との組み合わせを用いて、特有のスペクトル領域を認識し且つ選択することを特徴とする、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
選択した特有のスペクトル領域中の現在の赤外スペクトルと、スペクトル領域中の対応するリファレンススペクトルとの分類又は比較を、パターン認識の統計的特徴を用いて、又は神経ネットワーク、機械学習若しくは多変量解析アルゴリズムに基づいて行うことを特徴とする、請求項１〜１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
３層を有するフィードフォワードネットとしての人工神経ネットワーク及び学習アルゴリズムとしての下降勾配法に基づいて分類を行うことを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、伝達性海綿状脳症（ＴＳＥ）によって誘導される、ヒト及び動物の体内の病的変化を検出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
伝達性海綿状脳症は、致死的な結果を有する中枢神経系（ＣＮＳ）の伝達性神経変性疾患である。この疾患は、哺乳動物及びヒトの両方に影響を及ぼす。ＴＳＥは、多様な種で起こる伝達性脳症の複合体を示す一般的な用語として用いられる。動物では、これらの疾患には、より具体的に、ウシにおけるウシ海綿状脳症（ＢＳＥ）、ヒツジ、ヤギ、ハムスター及びマウスにおけるスクレイピー（ふらつき病（trotting disease））、特定のアメリカのシカの種における慢性消耗病（ＣＷＤ）、ミンクにおける伝達性脳症（ＴＭＥ）、ネコにおけるネコ海綿状脳症（ＦＳＥ）及びアンテロープにおける海綿状脳症が含まれる。ヒトでは、ＴＳＥはクロイツフェルト−ヤコブ病（ＣＪＤ）、ゲルストマン−ストロイスラー−シャインカー症候群（ＧＳＳ）、致死性家族性不眠症（ＦＦＩ）及びクールーの４種類に分類される。
【０００３】
経済的に有用な動物の場合、罹患動物の食肉及び血液を消費した結果として伝達される可能性があるため、診断に非常に関心がもたれる。したがって、例えば、ＢＳＥ汚染ウシを消費すると、ヒトにおいて、ＣＪＤの新たな変異体（ｎｖＣＪＤ）が生じる可能性があると推測される。したがって、消費者を保護し、そして流行を食い止めることを目指して、ウシの群れがＢＳＥで汚染されている度合いの公的な監視を実施している国もある。このために、食肉処理場において、屠殺されたウシの日常的な検査が手配され、それに続いて、これらの検査の結果に応じて、屠殺された食肉が使用される。
【０００４】
これまでは、ａ）脳組織における特有の海綿状（スポンジ様）変化を組織学的に検出し、ｂ）免疫ブロッティング（ウェスタンブロッティング技術及び組織ブロッティング技術）及び免疫組織化学によって、病的プリオンタンパク質（ＰｒＰ）の沈着を免疫学的に検出し、ｃ）スクレイピー関連（ＰｒＰ）原線維（ＳＡＦ）を電子顕微鏡的に検出し、そして、ｄ）動物における伝達実験により感染性ＴＳＥ病原体を検出することによって、死後、確信をもってＴＳＥを診断することのみが可能であった。
【０００５】
現在まで、大規模にＴＳＥ感染農場動物を同定するため、２つの診断法が入手可能となっており、これらはすなわち、スイスの企業、Prionics AGにより供給される「Prionics Check」、及びＢＩＯ−ＲＡＤにより開発された試験（「Platelia BSE」）である。どちらの方法も死後の試験であり、脳幹由来の組織を用い、食肉処理場での使用に制限される。製造者から供給される情報によると、Ｐｒｉｏｎｉｃｓ試験は、最も早くて臨床的な症状があらわれる６ヶ月前に、ウシにおけるＢＳＥ診断を可能にする（インターネット：www. prionics. com上、製造者から供給される情報）。Ｐｒｉｏｎｉｃｓにより開発された方法では、屠殺されたウシの延髄から組織試料を取り出し、ホモジナイズし、そして酵素プロテイナーゼＫで処理する。処理後に残存する可能性があるいかなる病的プリオンタンパク質も、モノクローナル抗体６Ｈ４（Prionics Agにより調製）で標識し、その後、ウェスタンブロットで染色する。Ｐｌａｔｅｌｉａ試験では、脳幹試料をホモジナイズし、そしてプロテイナーゼＫで処理する。その後、病的プリオンタンパク質を沈降によって濃縮し、捕捉ＥＬＩＳＡにおいて、モノクローナル抗体と結合させ、その後、２次モノクローナル抗体を用いて標識し、そして染色する。
【０００６】
これらの方法は、方法自体が各場合で非常に複雑であって、試料を取り出し、調製し、そして分析するのに、何人かは非常に特殊化した複数の技術的専門家が必要である点が不都合であり、製造者から供給される情報によれば、試料が取り出されてから結果が得られるまでにかかる時間である、およそ５時間（ＢＩＯ−ＲＡＤ試験）及び最長８時間（Ｐｒｉｏｎｉｃｓ試験）の所要時間が不都合な点である。死後診断の他の不都合な点は、使用する方法のために、食肉処理場で少なくとも部分的に切断された後でなければ感染したウシが同定されないという事実から生じる。このため、死後診断は、食肉処理場での偶発的な汚染及び感染を有効に予防することが不可能である。こうした予防は、感染したウシが生前に解体されることなく同定され、その後、害のない形で処分されることが可能である場合に、はるかにより十分に保証されるであろう。
【０００７】
現在、病的プリオンタンパク質に関して、多数の異なる組織及び体液の試料を、生前及び死後に高感度かつ迅速にスクリーニングするための多様な試験系が開発中であり、それによって大規模にＴＳＥを診断することが可能となる。これらの試験系には、とりわけ、蛍光標識ペプチドを用いた、未評価のキャピラリー電気泳動イムノアッセイ（Schmerr & Jenny: Elektrophoresis 19, (1998) 409-419; Schmerr et al.: Journal of Chromatography A853, (1999) 207-214）及び蛍光定量的に検出されるユーロピウム標識抗体を用いた免疫アッセイ（ＤＥＦＦＩＡ、Ｗａｌｌａｃ、フィンランド・トゥルク：Safar et al.: Nature Medicine 4, (1998) 1157-1165）も含まれる。
【０００８】
脊髄液及び／又は血清中の特定タンパク質濃度上昇の化学実験室における臨床徴候及び検出［タンパク質１４−３−３（Zerr et al. (1997) N. Engl. J. Med. 336: 874, Zerr et al. (1998), Ann. Neurol. 43: 572-573）；タンパク質Ｓ１００（Otto et al. (1997) J. Neurol. 244: 566-570, Otto et al. (1998) Brit. Med. J. 316: 577-582; Otto et al. (1998) J. Neurovirol. 4: 572-573）及びニューロン特異的エノラーゼ（Zerr et al. (1995) Lancet 345: 1609-1610）］は、ヒト及び動物において仮の診断を可能にするだけである。同じことは、ヒトＴＳＥ疾患と関連するＥＥＧ断層撮影及び磁気共鳴断層撮影検査に見られる改変された結果にもあてはまる。ウシにおけるＢＳＥの診断に関する限り、死後、高度の投入量で行われる可能性がある組織試料を用いた公知の検査法は、問題の動物が屠殺された後にしか組織を検査可能でないという決定的に不都合な点も欠点である。これは、生存している群れをスクリーニングしたり、生存被験者に対して初期に開始し、間隔を置いて反復可能な検査を行うことは、これまでのところ不可能であったことを意味する。
【０００９】
最後に、ＤＥ １９９ ２３ ８１１ Ｃ１は、動物又はヒト組織において伝達性海綿状脳症が誘導する病的変化を赤外分光法を用いて迅速に同定する方法であって、ＴＳＥによって病的に改変されている組織試料上に赤外線照射を行い、組織試料との相互作用後、赤外ビームのスペクトル特性を記録し、得られる赤外スペクトルを、ＴＳＥ感染及び非感染組織由来の赤外スペクトルを含むリファレンスデータベースと比較して分類する、前記方法をすでに開示している。
【００１０】
この方法は、容易に自動化可能であり、作業者及び装置はほとんど必要とせず、非常に特殊化した専門家なしに実行可能であって、診断が非常に高感度であり、そして非常に短時間で、誤りを含む人間の評価を含むことなく信頼し得る結果を提供する。しかし、その使用が、病的に損傷された組織、特に検出可能な病的変化も予期される中枢神経系由来の組織試料に限定される限りにおいて、不都合である。こうした組織材料は、例えば、消費に割り当てられる屠殺された動物の場合、食肉処理場で「死後」にのみ取り出すことが可能である。生存動物に対して初期に開始し、間隔を置いて反復し、その後感染が診断されたらこれらの動物をタイムリーな方式で間引くことが可能な検査を行うのに、この方法を使用することは不可能である。さらに、感染動物が切断された後にしか同定されない、食肉処理場での「死後」診断は、汚染及び感染のリスクを伴う。
【発明の開示】
【００１１】
したがって、本発明は、ヒト及び動物の体内でＴＳＥが誘導する変化を検出する方法であって、生体に対して初期に開始され且つ反復可能な検査を行う状況において、わずかな投入量で迅速且つ確実にＴＳＥ感染を検出することを可能にする方法を特定するという目的に基づくものである。
【００１２】
本発明によれば、この目的は請求項１に含まれる特徴を有する方法を用いることで達成される。
本発明の基本的な概念は、生体から例えば血液の形で抜き取ることが可能であるが、ＴＳＥ疾患に特有のいかなる病変も明示せず、他の公知のいかなる病的欠陥も示さない体液において、ＴＳＥ感染をＩＲ分光学的に検出するための提案にある。言い換えると、本発明の本質は、生前に抜き取り可能な体液又はその画分における分子変化を、初めてＩＲ分光法を用いて検出したことにあり、該変化はＴＳＥによるものであるが、科学界がこの部位には予期していなかったものである。また、本発明の本質は、際立った利点、及びいまや長期間存在している緊急の必要性にもかかわらず、こうした提案が先になされていなかったという事実にある。
【００１３】
本発明によれば、ＴＳＥ感染個体及び健康個体から生前に採取した体液試料の赤外スペクトルをまず用意し、その後、特有の波長又はスペクトル特徴をもつ領域を選択し、そして対応するリファレンスデータベースをセットアップする。検査しようとする個体におけるＴＳＥの検出は、生前にこれらの個体から取り出した体液試料又は体液画分を用い、これらの試料又は画分から作成した赤外スペクトル、あるいは少なくとも１つの選択した特有のスペクトル領域中のスペクトルを用いて行い、問題の試料の選択した特有のスペクトル領域を、健康及び罹患個体のリファレンス試料の対応する特有のスペクトル領域と比較する。検査中の体液が、健康個体由来であるかＴＳＥ罹患個体由来であるかは、罹患個体及び健康個体のリファレンススペクトルの特有の特徴と問題の検査中のスペクトルの特有の特徴との相違点及び合致点から、確実に確認可能である。問題の試料スペクトルを、健康個体及びＴＳＥ罹患個体由来のリファレンススペクトルと比較することによって、問題の試料スペクトルを評価する際に２倍の信頼性が達成される。リファレンススペクトル及び問題の試料スペクトルは、試料採取、試料調製及びスペクトル生成及び特有のスペクトル領域の選択に関して、同一条件下で構築されることは言うまでもない。すなわち、リファレンス測定と試料測定の全パラメーターが同一となるように選択しなければならない。
【００１４】
本発明の利点は、特に、小さな介入によってin vivoで提供される試料を用いて、１分未満で、ＴＳＥ感染が存在する非常に信頼しうる証拠を得ることが可能であるという事実にある。これはヒトＴＳＥ疾患の鑑別診断の改善も可能にする。検査結果の高度の信頼性は、特に、スペクトルをもっぱら数学的判断基準を用いて評価又は比較すること、及び主観的で誤りを含む人間の判断を除外することによる。さらに、in vivoで行うＴＳＥ検出は、ＴＳＥを治療する場合や薬剤を開発する場合に、複雑でない方式で疾患の経過を迅速に監視することによって薬剤の有効性を試験する可能性を潜在的に提供する。また、本発明の方法を用いて、少ない投入量及び高度の信頼性で、ＴＳＥの存在について血液ドナー、器官ドナー及び組織ドナーを調べることもできる。いまや、持続的に農場動物の群れ全体を調べることが可能であるため、農場動物においてＢＳＥの原因を決定する際に、そして消費者保護に関連して、提唱する方法には非常な重要性が伴うに違いない。公知の方法と比較した際の実質的な利点は、赤外透過乾燥膜又は液膜として赤外線照射に曝露される体液又は体液画分のＩＲ分光学的検査が即時的であるため、時間及び装置投入量の減少にも見いだされる。
【００１５】
本発明のさらなる特徴及びさらなる好適な発展は従属クレーム及び提唱する方法の試験から生じ、試験は実施例を通して以下に説明する。
使用する試料材料は、好ましくは血液及び血液画分、特に血清である。
【００１６】
作成した赤外スペクトルにおける特有の区別可能なパターンを示すために、波長選択及び「特徴選択」アルゴリズムを使用して感染試料材料と非感染試料材料との小さなスペクトル相違を明瞭に視覚化する。
【００１７】
本発明の他の特徴によれば、いくつかの試料を測定するためにマルチキュベットを用いる。さらに、微量分光測定技術やマイクロタイトレーションプレートに用いる試料キャリアーを使用することが可能である。好適な試料キャリアーは、水不溶性光学材料で作製したキュベット、あるいはスコア（scored）金属プレート、金属格子又はフロースルーキュベットである。赤外線伝導体の使用も想定可能である。試料の量が少ない場合、自動試料調製及び測定、並びに試料の高スループットが結果的に可能である。
【００１８】
本発明のさらなる発展において、調製した試料の赤外スペクトルは、５００〜４,０００ｃｍ-1の間の赤外範囲の中間で、及び／又は４,０００〜１０,０００ｃｍ-1の間の近赤外範囲で記録する。
【００１９】
本発明の他の特徴によれば、分析用のスペクトルを最適に区別するため、視覚的に、又はスペクトル特徴を選択するための多変量法を用いることによって特有のスペクトル領域を選択する。これに関連して、共分散分析又は単純な単変量分散分析が、例えば好適なスペクトル領域を見出すのに価値があることが立証されている。しかし、遺伝的アルゴリズムを用いた波長選択や、これを統計的判断基準、例えば弁別法又は統計的距離測定と組み合わせたもののような他の方法もこの目的に好適である。
【００２０】
本発明の他の特徴によれば、波長選択方法の選択とは独立に、スペクトルを予備処理に供するが、この予備処理は好適であることが立証されている。これを行うのに好適な方法は、１次微分又は２次微分の計算、スペクトルのデコンボリューション、又はバンド認識を単純化するスペクトル対比を増加させるか若しくはベースライン問題を最小限にする他の方法である。例えばウェーブレット変換又は主成分分析による因数分解又は他の多変量解析方法によるデータ圧縮又は変換も、予備データ圧縮、並びに後の感染動物及び非感染動物への分類の改善を達成する可能性を提供する。
【００２１】
本発明の他の発展において、特有のスペクトル領域を選択した後、そしてスペクトル対比を増加させ、データ圧縮する方法を用いてスペクトルを予備処理に供した後、統計的パターン認識方法、人工神経ネットワーク、事例に基づく分類若しくは機械学習の方法、又は遺伝的アルゴリズム若しくは進化的プログラミングを用いて、リファレンススペクトルと問題の試料スペクトルとの相違を確立するために特有のスペクトル領域を分類する。分類には、３層を有するフィードフォワードネットとしての人工神経ネットワーク、及び学習アルゴリズムとしての下降勾配法を使用することが好ましい。
【実施例】
【００２２】
本発明の方法に関連して行った実験行程を以下に記載する。
成体雄性及び雌性シリアンハムスター（Mesocricetus auratus）をスクレイピー株２６３Ｋに感染させた。これに関連して、２７匹の動物を大脳内（ｉ．ｃ．）感染させ、９０匹の動物を腹腔内（ｉ．ｐ．）感染させ、そして２９匹の動物を経口（ｐ．ｏ．）感染させた。非感染対照動物の数は１１３匹であった。２２匹の動物は、ｉ．ｐ．で偽感染させ、３１匹の動物は、ｐ．ｏ．で偽感染させた。ｉ．ｃ．シリーズのハムスターには、異なる量の感染性２６３Ｋ病原体を含有する接種菌液５０μｌを投与した。ｉ．ｐ．シリーズ及びｐ．ｏ．シリーズは、Baldauf et al.（1997, J. Gen. Virol. 78, 1187-1197）に記載されるように、１〜３×１０7ＬＤ50ｉ．ｃ．の用量を含有する２６３Ｋスクレイピー脳ホモジネートの１０％懸濁液１００μｌに感染させた。対照動物には、非感染ドナー由来の脳ホモジネートをｉ．ｐ．又はｐ．ｏ．で投与するか、あるいは全く処置しなかった。接種菌液を投与した時点で、すべてのレシピエントは４〜６週齢であった。ｉ．ｃ．感染動物のインキュベーション時間は、８３〜２１０日であった。ｉ．ｐ．感染及びｐ．ｏ．感染ハムスターは、平均インキュベーション時間が１１８±１２（ＳＤ）及び１５７±９（ＳＤ）日であった。すべての動物は、スクレイピー感染の末期、ＣＯ2で安楽死させた。ｉ．ｐ．偽感染、ｐ．ｏ．偽感染及び非感染動物は、それぞれ１４０〜１８０、１７０〜２１０及び３０〜１４０日齢で屠殺した。Otto et al.（1998, J. Neurovirol. 4: 572-573）に記載されるように、血液を採取し、血清を単離した。
【００２３】
分析のため、各場合で、２．６μｌの血清を、ＺｎＳｅマルチ試料キュベットに移し、空気乾燥させ、そして乾燥器中、透明フィルムになるまで３７℃で５分間乾燥した。その後、試料の調製を終わらせ、測定キュベットをＦＴ−ＩＲ分光計（ＩＦＳ ２８／Ｂ、Bruker Optik GmbH、ドイツ）に移し、そして試料のＦＴ−ＩＲスペクトルを記録した。スペクトルは、重水素化硫酸トリグリシン検出装置（ＤＴＧＳ）を用いて、４ｃｍ-1の公称物理的解像度で、４,０００〜５００ｃｍ-1の波数領域を記録した。フーリエ変換のアポディゼーション関数として、Blackmann-Harrisの三項関数及びゼロフィル係数４を用いた。１２８のスキャンを記録し、平均化した。すべての試料は、各場合で、異なるときの適切な場合に３回測定した。
【００２４】
続いてデータを分析するため、２,８２０〜２,９８５ｃｍ-1の範囲で、９つのデータポイントのSavitzky-Golayスムージング及びそれに続くベクトル正規化を用いて、吸収スペクトルの２次微分を得た。その結果、データは比較可能な値範囲を有した。
【００２５】
測定値を、トレーニングデータ組、検証データ組及び試験データ組の３つの独立のデータ組に細分した。トレーニングデータ組は、８９の試料で２６７のスペクトルを含有し、一方、検証組は、３９の試料で１１７のスペクトルを、試験データ組は１８４の試料で５２２のスペクトルを含有した（表１を参照されたい）。記録した４,０００〜５００ｃｍ-1ＦＴ−ＩＲスペクトルは、高比率の重複情報が特徴的であった。このため、分類モデルを改善するために、「特徴選択」アルゴリズムを用いた。これによって、分類モデルの複雑さ及び次元が減少し、ここで、使用する関連スペクトル情報のみとなる。これによって、分析系の品質及び堅牢性を実質的に改善することが可能となる。これを行うため、まず第１に３点の平均を形成することによってデータポイントを減少させた；その後、データポイントを用いて、７００〜１,５００ｃｍ-1、１,７００〜１,７５０ｃｍ-1及び２,８００〜３,１００ｃｍ-1のスペクトルウィンドウで、２種類（「感染」血清及び「非感染」血清）に関する偏Ｆ値によって、共分散を計算した。その後、降順の共分散値を用いてランキングを確立し、最高値を示す８９の波長を分類モデルに用いた。「特徴選択」アルゴリズムを用いた波長選択後、感染動物及び非感染動物のスペクトルにおいて得られるスペクトルの相違を図１に示す。
【００２６】
図１は、（１）非感染対照動物、及び（２）スクレイピーにｉ．ｐ．感染させ、末期にある動物由来のハムスター血清より得たＦＴ−ＩＲスペクトルの代表的な２次微分を示す。スクレイピー感染及び非感染の２種類の共分散を計算した後、分類に最も重要な寄与をするスペクトル領域をバーとして示す。
【００２７】
Synthon NeuroDeveloper（Synthon、Gusterath）を用いて構築した神経ネットワークを分類モデルとして用いた。このネットワークは、３層：入力層、隠された層及び出力層を有するフィードフォワードネットであった。入力層は８９のニューロン（単位）を有し、一方、隠された層は９ニューロン（単位）を有し、そして出力層は２ニューロン（単位）を有した。出力層のニューロンは、「感染」（Ｓ）及び「非感染」（Ｎ）クラスに割り当てた。ネットは完全に連結され、そしてショートカット連結、すなわち入力層から出力層への直接連結を有した。アップデート値０．１及び遮断長５０を用いて、ＲＰＲＯＰ（弾力性バックプロパゲーション）を学習法として使用した（Riedmiller & Braun 1993, Proc. of the IEEE Intern. Conf. on Neural Networks ICNN San Francisco, 591-598, Schmitt & Udelhoven 2000, In. H.-U. Gremlich & B. Yan, Infrared and Raman spectroscopy of biological materials, Marcel Dekker, New York, 379-420）。ロジスティック関数を伝達関数として用い、初期化は、［−１、＋１］の範囲の値で行った。４５０のトレーニングサイクルを計算した。
【００２８】
分類のためのこの分析モデルの結果を、表１ａ及び表１ｂに示す。
表１ａは、ＦＴ−ＩＲ分光法、及び人工神経ネットワークを使用した分析を用いた、大脳内（ｉ．ｃ．）、腹腔内（ｉ．ｐ．）又は経口（ｐ．ｏ．）スクレイピー感染ハムスター由来の血清試料の試験及び分類を示す。
【００２９】
２又は３のスペクトルが陽性と評価されたなら、動物を陽性と分類する。１つのスペクトルのみが陽性とランク付けされるか、又は陽性とランク付けされるものがない場合、動物を陰性と分類する。
【００３０】
表１ｂは、ＦＴ−ＩＲ分光法、及び人工神経ネットワークを使用した分析を用いた、非感染、腹腔内偽（ｉ．ｐ．ｍ．）感染又は経口偽（ｐ．ｏ．ｍ．）感染対照ハムスター由来の血清試料の試験及び分類を示す。
【００３１】
２又は３のスペクトルが陽性とランク付けされたなら、動物を陽性と分類する。１つのスペクトルのみが陽性とランク付けされるか、又は陽性とランク付けされるものがない場合、動物を陰性と分類する。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】（１）非感染対照動物、及び（２）スクレイピーにｉ．ｐ．感染させ、末期にある動物由来のハムスター血清より得たＦＴ−ＩＲスペクトルの代表的な２次微分を示す。スクレイピー感染及び非感染の２種類の共分散を計算した後、分類に最も重要な寄与をするスペクトル領域をバーとして示す。
【図２】表１ａ：ＦＴ−ＩＲ分光法、及び人工神経ネットワークを使用した分析を用いた、大脳内（ｉ．ｃ．）、腹腔内（ｉ．ｐ．）又は経口（ｐ．ｏ．）スクレイピー感染ハムスター由来の血清試料の試験及び分類を示す。
【図３】表１ｂ：ＦＴ−ＩＲ分光法、及び人工神経ネットワークを使用した分析を用いた、非感染、腹腔内偽（ｉ．ｐ．ｍ．）感染又は経口偽（ｐ．ｏ．ｍ．）感染対照ハムスター由来の血清試料の試験及び分類を示す。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【手続補正書】
【提出日】平成15年5月16日(2003.5.16)
【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】
ヒト及び動物の体内でＴＳＥが誘導する変化を検出する方法であって、ＴＳＥ感染が知られている試料及びＴＳＥに感染していない試料の赤外スペクトルを作成してこれらスペクトルの特有のパターンをリファレンスデータベースに蓄積し、現在検査しようとしている試料材料から現在の赤外スペクトルを作成し、そしてこの試料材料の特有のスペクトルパターンをリファレンスデータベースと比較し、ここで試料材料は体液又はこの液の画分であり、この液又は画分は問題の体から生前に抜き取り、そして赤外透過乾燥膜又は液膜として赤外線照射に曝露することが可能であり、赤外スペクトル中の特有の区別可能なパターンを示すために、波長選択及び「特徴選択」アルゴリズムを使用して感染試料材料と非感染試料材料との小さなスペクトル相違を強調することを特徴とする、前記方法。
【請求項２】
血液又は血液画分を試料材料として用いることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
血清を試料材料として用いることを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
血漿、バフィコート又は赤血球を試料材料として指定することを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
脳脊髄液又は羊水を試料材料として指定することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
マルチキュベット若しくはフロースルーキュベット、マイクロタイトレーションプレートに用いる試料キャリアー、又は微量分光測定技術を使用するその他のものを用いて、試料に赤外線照射を行うことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
水不溶性光学材料、スコア金属プレート又は金属格子を、試料キャリアー材料として用いることを特徴とする、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
照射線が通過する試料領域径が、０．５〜１２ｍｍの間であるか、又はマイクロフォーカシングの場合、１０〜５００μｍの間であることを特徴とする、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
体液試料の赤外スペクトルを、５００〜４,０００ｃｍ-1の赤外範囲の中間で、及び／又は４,０００〜１０,０００ｃｍ-1の近赤外範囲で測定することを特徴とする、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
赤外スペクトルが、透過／吸収法又は全反射法又は直接若しくは拡散反射法を含む処理か、あるいはＩＲ光伝導体技術を用いるその他の処理で生成され且つ測定されることを特徴とする、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
スペクトルのデコンボリューション又はスペクトル対比を増加させる他の方法により、１次微分又は２次微分を形成することによってスペクトルの前処理を行うか、あるいはウェーブレット変換などの変換又は主成分分析を用いた主成分への変換によって前処理を行うことを特徴とする、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
ＴＳＥ特異的で特有のスペクトル領域を、視覚的に、又はコンピューターが補助する波長選択法を用いて選択することを特徴とする、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
遺伝的アルゴリズム、統計的距離測定、共分散分析及び単変量分散分析を用いて、又は数学的変換を用いて、又は遺伝的アルゴリズムと判別分析若しくは主成分分析などの統計的方法との組み合わせを用いて、特有のスペクトル領域を認識し且つ選択することを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
選択した特有のスペクトル領域中の現在の赤外スペクトルと、スペクトル領域中の対応するリファレンススペクトルとの分類又は比較を、パターン認識の統計的特徴を用いて、又は神経ネットワーク、機械学習若しくは多変量解析アルゴリズムに基づいて行うことを特徴とする、請求項１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
３層を有するフィードフォワードネットとしての人工神経ネットワーク及び学習アルゴリズムとしての下降勾配法に基づいて分類を行うことを特徴とする、請求項１３に記載の方法。
【国際調査報告】
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