(57)【要約】      （修正有）【課題】生物情報解析の失敗確率を抑えながら検査コストを計画的に低減させることができる細胞片抽出個数の決定方法及び装置、並びに生物情報解析方法の提供。【解決手段】複数種類の細胞片が混在する試料細胞片群から細胞片を抽出する抽出工程と、抽出した細胞片の生物情報を読み取る生物情報読取工程と、を含む試行の最大回数、試行で抽出する細胞片個数、試行の変動コスト、固定コスト、ｘ個の細胞片から必要個数以上の細胞片の獲得に失敗する確率から、検査の期待コストを評価し、かつ、検査全体の失敗確率Ｆを評価し、少なくとも制約条件として与えられた失敗確率Ｆの条件の下で、期待コストＥが目標の範囲に収まる細胞片個数ｎを決定する。【選択図】図４
2016049078.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞片から得られる生物情報の解析を含む検査における細胞片の抽出個数を決定する方法であって、
ｍが１以上の整数であり、ｉが０以上のｍ以下の整数の集合の要素であり、ｘが０以上の整数である場合に、
複数種類の細胞片が混在する試料細胞片群から、１個以上の細胞片を抽出する抽出工程と、前記抽出した細胞片の生物情報を読み取る生物情報読取工程と、を含む試行の最大回数をｍ回、ｉ回目の試行において前記試料細胞片群から抽出する細胞片の抽出個数である細胞片個数をｎｉ、前記ｉ回目の試行に要するコストのうち細胞片個数に依存する変動コストをＣｉ、前記ｉ回目の試行に要するコストのうち細胞片個数に非依存の固定コストをＨｉ、前記複数種類のうち標的の細胞種類を含む予め定められた少なくとも１種類の細胞種類の各々について必要個数が定められており、ｘ個の細胞片から前記予め定められた少なくとも１種類の細胞種類の全てについて各々前記必要個数以上の細胞片を獲得することに失敗する確率をｆ（ｘ）、ｎ０＝０、かつｆ（０）＝１、並びに変数ｋを０以上ｉ−１以下の整数とする場合に、
検査の期待コストＥを少なくとも次の式（１）の右辺に示す項が含まれる形で評価し、
【数１】
2016049078.tif 000024
かつ、ｍ回の試行を含む検査全体の失敗確率Ｆを少なくとも次の式（２）の右辺に示す項が含まれる形で評価し、
【数２】
2016049078.tif 000025
少なくとも制約条件として与えられた失敗確率Ｆの条件の下で、前記期待コストＥが目標の範囲に収まる細胞片個数ｎｉを決定する、細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項２】
前記検査は、前記予め定められた少なくとも１種類の細胞種類の全てについて、ｉ回の試行によって、各々前記必要個数以上の細胞片を獲得することに成功したか失敗したかを判定する判定工程を含み、
前記判定の結果、失敗したと判定された場合はｍ回を上限とする範囲内でｉ＋１回目の試行が実施される一方、
前記判定の結果、成功したと判定された場合はｉ＋１回目の試行が不実施となる、請求項１に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項３】
ｉを２以上の整数とする場合に、ｉ回目の試行で失敗する確率は、ｉ−１回目までの各試行で抽出した細胞片の個数に依存する、請求項２に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項４】
前記試料細胞片群は、個々の細胞片の単位に単離された状態の細胞片の集合体であり、
前記ｎｉは、前記単離された状態の細胞片の集合体の中から前記生物情報読取工程を実施する細胞片を抽出する際の抽出個数である、請求項１から３のいずれか一項に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項５】
前記試料細胞片群は、個々の細胞片の単位に単離される前の細胞単離未処理状態であり、
前記ｎｉは、前記細胞単離未処理状態である前記試料細胞片群から、個々の細胞片の単位に単離して細胞片を取り出す際の細胞単離個数である、請求項１から３のいずれか一項に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項６】
前記予め定められた少なくとも１種類の細胞種類として、複数の細胞種類が定められており、前記複数の細胞種類の各々に前記必要個数が定められている、請求項１から５のいずれか一項に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項７】
第１回目の前記試行における細胞片個数であるｎ１は、２以上である請求項６に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項８】
前記複数種類のうち特定種類についてリファレンス情報としての生物情報が保有され、
前記予め定められた少なくとも１種類の細胞種類として、前記複数種類のうちの前記特定種類以外の１種類の細胞種類が定められており、前記特定種類以外の１種類の細胞種類について前記必要個数が定められている、請求項１から５のいずれか一項に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項９】
前記複数種類うちの１種類が妊婦由来の細胞片であり、前記複数種類のうちの他の１種類が胎児由来の細胞片である、請求項１から８のいずれか一項に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項１０】
前記生物情報は遺伝子情報であり、
前記生物情報読取工程は遺伝子配列の読み取りを含む、請求項１から９のいずれか一項に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項１１】
前記試料細胞片群は、妊婦から採取した妊婦組織片群であり、
前記検査は、胎児由来の細胞片を標的とし、
前記抽出工程により抽出した細胞片について前記胎児由来の細胞片と、妊婦由来の細胞片又は他の混入細胞片とを判別する細胞判別工程を含み、
前記胎児由来の細胞片から得られる生物情報である遺伝子情報から、先天性遺伝子疾患を含む胎児の特徴を把握する検査である、請求項６又は７に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項１２】
前記試料細胞片群は、妊婦から採取した妊婦組織片群であり、
前記検査は、胎児由来の細胞片を標的とし、妊婦由来のリファレンス細胞片から前記リファレンス情報としての生物情報が得られ、
前記抽出工程により抽出した細胞片から得られる生物情報と前記リファレンス情報とを比較することにより、前記妊婦由来の細胞片又は他の混入細胞片から、前記胎児由来の細胞片を判別する標的判別工程を含み、
前記胎児由来の細胞片から得られる生物情報である遺伝子情報から、先天性遺伝子疾患を含む胎児の特徴を把握する検査である、請求項８に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項１３】
前記胎児の特徴は、１３番染色体、１８番染色体、２１番染色体、及びＸ染色体のうち少なくともいずれか一つでトリソミー判定であることを含む染色体異常である、請求項１１又は１２に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項１４】
前記細胞片を抽出するコストとして、前記細胞片を抽出する台場としてのスライドの作成にかかるスライド作成コスト、前記細胞片のうち細胞核を染色する試薬にかかる第一の試薬コスト、及び、前記細胞片を抽出する作業にかかる抽出作業コストのうち少なくとも一つを算定する、請求項１から１３のいずれか一項に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項１５】
前記生物情報としての遺伝子情報を解析する遺伝子解析を実施するコストとして、細胞片から遺伝子読取を可能にするための遺伝子増幅にかかる第二の試薬コスト、細胞片から遺伝子読取を可能にするための遺伝子増幅にかかる増幅作業コスト、ＤＮＡシーケンサを１回稼働させるシーケンサ稼働コスト、前記ＤＮＡシーケンサを稼働させる際に細胞片毎に必要な第三の試薬コスト、及び、前記ＤＮＡシーケンサから得られた遺伝子データを処理するためのデータ処理コストのうち少なくとも一つを算定する、請求項１から１４のいずれか一項に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項１６】
１回の前記試行の失敗確率として、標的の細胞片が前記試料細胞片群に含まれる確率、前記標的の細胞片を非標的細胞片群から判別できる確率、及び、ＤＮＡシーケンサが一つの細胞片からの読み取りに失敗する確率のうち少なくとも一つ以上を算定する、請求項１から１５のいずれか一項に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項１７】
前記検査の依頼者からの注文情報を取得する注文情報取得工程と、
前記注文情報に基づき前記検査全体の失敗確率Ｆを設定する設定工程と、
を有する請求項１から１６のいずれか一項に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項１８】
前記検査の品質に関する複数の等級の各々に対して、等級毎に失敗確率Ｆの条件が定められた対応付けデータを保有しており、
前記設定工程は、前記注文情報に含まれている前記等級を示す情報から前記対応付けデータに基づいて前記検査全体の失敗確率Ｆを設定する、請求項１７に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項１９】
検査対象である前記試料細胞片群の提供者の状態に関する提供者情報を取得する提供者情報取得工程と、
１回の前記試行の失敗確率、又は、前記検査全体の失敗確率に、前記提供者の状態に応じた補正を加える補正工程と、
を有する請求項１７又は１８に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項２０】
前記提供者は妊婦であり、前記提供者情報として、妊婦の年齢、妊婦の妊娠経過週数、妊婦の健康状態、妊婦の多胎状態、妊婦の妊娠経験の有無、及び、前回の妊娠からの経過期間のうち、少なくとも一つを取得する、請求項１９に記載の細胞片抽出個数の決定方法。
【請求項２１】
請求項１から２０のいずれか一項に記載の細胞片抽出個数の決定方法を実施することによって決定した細胞片個数ｎｉにしたがって前記試料細胞片群からｎｉ個の細胞片の抽出を行い、前記検査を実施する、生物情報解析方法。
【請求項２２】
細胞片から得られる生物情報の解析を含む検査における細胞片の抽出個数を決定する細胞片抽出個数の決定装置であって、
ｍが１以上の整数であり、ｉが０以上のｍ以下の整数の集合の要素であり、ｘが０以上の整数である場合に、
複数種類の細胞片が混在する試料細胞片群から、１個以上の細胞片を抽出する抽出工程と、前記抽出した細胞片の生物情報を読み取る生物情報読取工程と、を含む試行の最大回数をｍ回、ｉ回目の試行において前記試料細胞片群から抽出する細胞片の抽出個数である細胞片個数をｎｉ、前記ｉ回目の試行に要するコストのうち細胞片個数に依存する変動コストをＣｉ、前記ｉ回目の試行に要するコストのうち細胞片個数に非依存の固定コストをＨｉ、前記複数種類のうち標的の細胞種類を含む予め定められた少なくとも１種類の細胞種類の各々について必要個数が定められており、ｘ個の細胞片から前記予め定められた少なくとも１種類の細胞種類の全てについて各々前記必要個数以上の細胞片を獲得することに失敗する確率をｆ（ｘ）、ｎ０＝０、かつｆ（０）＝１、並びに変数ｋを０以上ｉ−１以下の整数とする場合に、
検査の期待コストＥを少なくとも次の式（１）の右辺に示す項が含まれる形で評価する期待コスト評価部と、
【数３】
2016049078.tif 000026
ｍ回の試行を含む検査全体の失敗確率Ｆを少なくとも次の式（２）の右辺に示す項が含まれる形で評価する失敗確率評価部と、
【数４】
2016049078.tif 000027
少なくとも制約条件として与えられた失敗確率Ｆの条件の下で、前記期待コストＥが目標の範囲に収まる細胞片個数ｎｉを決定する個数決定部と、
を備える細胞片抽出個数の決定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は生体の細胞片を単離して実施する生物情報解析の技術に係り、特に、生物情報解析における細胞片の抽出個数を定める方法及び装置、並びにその方法を用いる生物情報解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年発達してきたＤＮＡ(deoxyribonucleic acid)シーケンサ等により遺伝子解析が手軽に行えるようになっている。その中でも、いわゆるシングルセル解析（Single-Cell DNA Sequencing 又は Single Cell Genomics）、すなわち単一細胞に対する遺伝子解析は注目を集めている技術分野の一つであろう。しかし、多くの場合、解析工程での失敗の可能性を排除できず、また、場合によっては、標的の細胞片が得られているかどうかは不確実である。そのため、遺伝子解析において、実際に単一の細胞片だけで遺伝子情報の読み取りを行い、解析を済ませることができることは考えにくく、通常は複数個の細胞片を扱うことになる。
【０００３】
その一方で、遺伝子解析を実施するにはコストがかかる。特に、ＤＮＡシーケンサで用いる試薬の費用は高いことが知られている。また、費用的なコストだけではなく、ＤＮＡシーケンサの稼働時間や作業時間など、時間的なコストもかかる。したがって、１回の試行で解析を終えることを前提にすると、成功確率を上げるために、解析にかける細胞片の個数を多くせざるを得ず、コストが大きくなってしまう。逆に、コストを下げるために細胞片の個数を少なくすると、成功確率が下がってしまう。
【０００４】
特許文献１では、非侵襲的出生前診断において遺伝子解析を適用するにあたり、検査を効率化する目的で、抽出できる細胞数の最小数を検討している（特許文献１の段落００５７から段落００６１）。しかし、特許文献１では、検査に要するコストの課題については考慮されていない。
【０００５】
一方、特許文献２では、再検査の回数や費用を検討し、再検査の前にコストを事前にチェックすることで再検査を抑止する装置を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特表２０１０−５２５８３２号公報
【特許文献２】特開昭６３−１３８２６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献２は、細胞片の個数を適正化するという観点はなく、再検査を含めた複数回の試行における各試行の細胞片個数の組み合わせや具体的なコスト項目についての検討がなされていない。また、引用文献２は、そもそも初回（１回目）の検査を実施した後であって、かつ、再検査直前でコストの判定を行って警告を出すものであるため、１回目の検査を実施前に、事前にコストを計画的に抑制するという目的には適用できない。
【０００８】
特に単一細胞（シングルセル）に対する遺伝子解析を含む検査を産業上応用するにあたって、検査コストを抑えるために、取り扱う細胞片の個数をどのように設定するかが重要な課題であるにも関わらず、これまで適切な解決策が提案されていなかった。
【０００９】
かかる課題は、非侵襲出生前診断における遺伝子解析に限らず、細胞片から生物情報の解析を行う各種の検査に共通する課題である。
【００１０】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、生体の細胞片を単離して実施する生物情報解析において、解析の失敗確率を抑えながら検査コストを計画的に低減させることができる細胞片抽出個数の決定方法及び装置、並びに生物情報解析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】
課題を解決するため、次の発明態様を提供する。
【００１２】
第１態様に係る細胞片抽出個数の決定方法は、細胞片から得られる生物情報の解析を含む検査における細胞片の抽出個数を決定する方法であって、ｍが１以上の整数であり、ｉが０以上のｍ以下の整数の集合の要素であり、ｘが０以上の整数である場合に、複数種類の細胞片が混在する試料細胞片群から、１個以上の細胞片を抽出する抽出工程と、抽出した細胞片の生物情報を読み取る生物情報読取工程と、を含む試行の最大回数をｍ回、ｉ回目の試行において試料細胞片群から抽出する細胞片の抽出個数である細胞片個数をｎｉ、ｉ回目の試行に要するコストのうち細胞片個数に依存する変動コストをＣｉ、ｉ回目の試行に要するコストのうち細胞片個数に非依存の固定コストをＨｉ、複数種類のうち標的の細胞種類を含む予め定められた少なくとも１種類の細胞種類の各々について必要個数が定められており、ｘ個の細胞片から予め定められた少なくとも１種類の細胞種類の全てについて各々必要個数以上の細胞片を獲得することに失敗する確率をｆ（ｘ）、ｎ０＝０、かつｆ（０）＝１、並びに変数ｋを０以上ｉ−１以下の整数とする場合に、検査の期待コストＥを少なくとも次の式（１）の右辺に示す項が含まれる形で評価し、
【００１３】
【数１】
2016049078.tif 000003
【００１４】
かつ、ｍ回の試行を含む検査全体の失敗確率Ｆを少なくとも次の式（２）の右辺に示す項が含まれる形で評価し、
【００１５】
【数２】
2016049078.tif 000004
【００１６】
少なくとも制約条件として与えられた失敗確率Ｆの条件の下で、期待コストＥが目標の範囲に収まる細胞片個数ｎｉを決定する、細胞片抽出個数の決定方法である。
【００１７】
なお、「予め定められた少なくとも１種類の細胞種類」が１種類のみである場合には、この１種類の細胞腫類について必要個数が定められ、ｘ個の細胞片から予め定められた１種類の細胞種類について必要個数以上の細胞片を獲得することに失敗する確率がｆ（ｘ）となる。
【００１８】
第１態様によれば、抽出される細胞片に対する遺伝子解析を行う検査のコストを、細胞片の個数と試行の回数の組み合わせの観点から、計画的に、目標の範囲に収めることができる。すなわち、検査全体の失敗確率Ｆが与えられた制約条件を満たし、かつ、期待コストＥが目標の範囲に収まる適切な細胞片個数ｎｉを定めることができる。決定された細胞片個数ｎｉにしたがって細胞片の抽出と生体情報の読み取りを実施することにより、検査全体のコストの期待値を目標の範囲に収めることができ、低コスト化を実現できる。
【００１９】
第２態様として、第１態様の細胞片抽出個数の決定方法において、検査は、予め定められた少なくとも１種類の細胞種類の全てについて、ｉ回の試行によって、各々必要個数以上の細胞片を獲得することに成功したか失敗したかを判定する判定工程を含み、判定の結果、失敗したと判定された場合はｍ回を上限とする範囲内でｉ＋１回目の試行が実施される一方、判定の結果、成功したと判定された場合はｉ＋１回目の試行が不実施となる、構成とすることができる。
【００２０】
第２態様では、ｉ回の試行で必要個数以上の細胞片の獲得に成功した場合には、試行の繰り返しを止めてｉ＋１回目の試行を実施しないものとし、ｉ回の試行で必要個数以上の細胞片の獲得に失敗していた場合に限り、ｉ＋１回目の試行を実施する。これにより、無駄な作業を回避でき、全体的な検査コストを抑えることができる。
【００２１】
第３態様として、第２態様の細胞片抽出個数の決定方法において、ｉを２以上の整数とする場合に、ｉ回目の試行で失敗する確率は、ｉ−１回目までの各試行で抽出した細胞片の個数に依存する構成とすることができる。
【００２２】
２回目以降の試行は、前回までの試行結果を利用して、成否を判断することができる。
【００２３】
第４態様として、第１態様から第３態様のいずれか一態様の細胞片抽出個数の決定方法において、試料細胞片群は、個々の細胞片の単位に単離された状態の細胞片の集合体であり、ｎｉは、単離された状態の細胞片の集合体の中から生物情報読取工程を実施する細胞片を抽出する際の抽出個数である構成とすることができる。
【００２４】
第５態様として、第１態様から第３態様のいずれか一態様の細胞片抽出個数の決定方法において、試料細胞片群は、個々の細胞片の単位に単離される前の細胞単離未処理状態であり、ｎｉは、細胞単離未処理状態である試料細胞片群から、個々の細胞片の単位に単離して細胞片を取り出す際の細胞単離個数である構成とすることができる。
【００２５】
第６態様として、第１態様から第５態様のいずれか一態様の細胞片抽出個数の決定方法において、予め定められた少なくとも１種類の細胞種類として、複数の細胞種類が定められており、複数の細胞種類の各々に必要個数が定められている構成とすることができる。
【００２６】
第７態様として、第６態様の細胞片抽出個数の決定方法において、第１回目の試行における細胞片個数であるｎ１は、２以上である構成とすることができる。
【００２７】
第１回目の試行において、複数の細胞種類の各々について必要個数以上の細胞片の獲得に成功する可能性を見込むためには、少なくともｎ１は２以上とすることが好ましい。
【００２８】
第８態様として、第１態様から第５態様のいずれか一態様の細胞片抽出個数の決定方法において、複数種類のうち特定種類についてリファレンス情報としての生物情報が保有され、予め定められた少なくとも１種類の細胞種類として、複数種類のうちの特定種類以外の１種類の細胞種類が定められており、特定種類以外の１種類の細胞種類について必要個数が定められている構成とすることができる。
【００２９】
第９態様として、第１態様から第８態様のいずれか一態様の細胞片抽出個数の決定方法において、複数種類うちの１種類が妊婦由来の細胞片であり、複数種類のうちの他の１種類が胎児由来の細胞片である構成とすることができる。
【００３０】
第１０態様として、第１態様から第９態様いずれか一態様の細胞片抽出個数の決定方法において、生物情報は遺伝子情報であり、生物情報読取工程は遺伝子配列の読み取りを含む構成とすることができる。
【００３１】
第１１態様として、第６態様又は第７態様の細胞片抽出個数の決定方法において、試料細胞片群は、妊婦から採取した妊婦組織片群であり、検査は、胎児由来の細胞片を標的とし、抽出工程により抽出した細胞片について胎児由来の細胞片と、妊婦由来の細胞片又は他の混入細胞片とを判別する細胞判別工程を含み、胎児由来の細胞片から得られる生物情報である遺伝子情報から、先天性遺伝子疾患を含む胎児の特徴を把握する検査である構成とすることができる。
【００３２】
第１２態様として、第８態様の細胞片抽出個数の決定方法において、試料細胞片群は、妊婦から採取した妊婦組織片群であり、検査は、胎児由来の細胞片を標的とし、妊婦由来のリファレンス細胞片からリファレンス情報としての生物情報が得られ、抽出工程により抽出した細胞片から得られる生物情報とリファレンス情報とを比較することにより、妊婦由来の細胞片又は他の混入細胞片から、胎児由来の細胞片を判別する標的判別工程を含み、胎児由来の細胞片から得られる生物情報である遺伝子情報から、先天性遺伝子疾患を含む胎児の特徴を把握する検査である構成とすることができる。
【００３３】
第１３態様として、第１１態様または第１２態様の細胞片抽出個数の決定方法において、胎児の特徴は、１３番染色体、１８番染色体、２１番染色体、及びＸ染色体のうち少なくともいずれか一つでトリソミー判定であることを含む染色体異常である構成とすることができる。
【００３４】
第１４態様として、第１態様から第１３態様のいずれか一態様の細胞片抽出個数の決定方法において、細胞片を抽出するコストとして、細胞片を抽出する台場としてのスライドの作成にかかるスライド作成コスト、細胞片のうち細胞核を染色する試薬にかかる第一の試薬コスト、及び、細胞片を抽出する作業にかかる抽出作業コストのうち少なくとも一つを算定する構成とすることができる。
【００３５】
第１５態様として、第１態様から第１４態様のいずれか一態様の細胞片抽出個数の決定方法において、生物情報としての遺伝子情報を解析する遺伝子解析を実施するコストとして、細胞片から遺伝子読取を可能にするための遺伝子増幅にかかる第二の試薬コスト、細胞片から遺伝子読取を可能にするための遺伝子増幅にかかる増幅作業コスト、ＤＮＡシーケンサを１回稼働させるシーケンサ稼働コスト、ＤＮＡシーケンサを稼働させる際に細胞片毎に必要な第三の試薬コスト、及び、ＤＮＡシーケンサから得られた遺伝子データを処理するためのデータ処理コストのうち少なくとも一つを算定する構成とすることができる。
【００３６】
第１６態様として、第１態様から第１５態様のいずれか一態様の細胞片抽出個数の決定方法において、１回の試行の失敗確率として、標的の細胞片が試料細胞片群に含まれる確率、標的の細胞片を非標的細胞片群から判別できる確率、及び、ＤＮＡシーケンサが一つの細胞片からの読み取りに失敗する確率のうち少なくとも一つ以上を算定する構成とすることができる。
【００３７】
第１７態様として、第１態様から第１６態様のいずれか一態様の細胞片抽出個数の決定方法において、検査の依頼者からの注文情報を取得する注文情報取得工程と、注文情報に基づき検査全体の失敗確率Ｆを設定する設定工程と、を有する構成とすることができる。
【００３８】
第１８態様として、第１７態様の細胞片抽出個数の決定方法において、検査の品質に関する複数の等級の各々に対して、等級毎に失敗確率Ｆの条件が定められた対応付けデータを保有しており、設定工程は、注文情報に含まれている等級を示す情報から対応付けデータに基づいて検査全体の失敗確率Ｆを設定する構成とすることができる。
【００３９】
第１９態様として、第１７態様又は第１８態様の細胞片抽出個数の決定方法において、検査対象である試料細胞片群の提供者の状態に関する提供者情報を取得する提供者情報取得工程と、１回の試行の失敗確率、又は、検査全体の失敗確率に、提供者の状態に応じた補正を加える補正工程と、を有する構成とすることができる。
【００４０】
第２０態様として、第１９態様の細胞片抽出個数の決定方法において、提供者は妊婦であり、提供者情報として、妊婦の年齢、妊婦の妊娠経過週数、妊婦の健康状態、妊婦の多胎状態、妊婦の妊娠経験の有無、及び、前回の妊娠からの経過期間のうち、少なくとも一つを取得する構成とすることができる。
【００４１】
第２１態様として、第１態様から第２０態様のいずれか一態様の細胞片抽出個数の決定方法を実施することによって決定した細胞片個数ｎｉにしたがって試料細胞片群からｎｉ個の細胞片の抽出を行い、検査を実施する、生物情報解析方法を提供する。
【００４２】
第２２態様に係る細胞片抽出個数の決定装置は、細胞片から得られる生物情報の解析を含む検査における細胞片の抽出個数を決定する細胞片抽出個数の決定装置であって、ｍが１以上の整数であり、ｉが０以上のｍ以下の整数の集合の要素であり、ｘが０以上の整数である場合に、複数種類の細胞片が混在する試料細胞片群から、１個以上の細胞片を抽出する抽出工程と、抽出した細胞片の生物情報を読み取る生物情報読取工程と、を含む試行の最大回数をｍ回、ｉ回目の試行において試料細胞片群から抽出する細胞片の抽出個数である細胞片個数をｎｉ、ｉ回目の試行に要するコストのうち細胞片個数に依存する変動コストをＣｉ、ｉ回目の試行に要するコストのうち細胞片個数に非依存の固定コストをＨｉ、複数種類のうち標的の細胞種類を含む予め定められた少なくとも１種類の細胞種類の各々について必要個数が定められており、ｘ個の細胞片から予め定められた少なくとも１種類の細胞種類の全てについて各々必要個数以上の細胞片を獲得することに失敗する確率をｆ（ｘ）、ｎ０＝０、かつｆ（０）＝１、並びに変数ｋを０以上ｉ−１以下の整数とする場合に、検査の期待コストＥを少なくとも次の式（１）の右辺に示す項が含まれる形で評価する期待コスト評価部と、
【００４３】
【数３】
2016049078.tif 000005
【００４４】
ｍ回の試行を含む検査全体の失敗確率Ｆを少なくとも次の式（２）の右辺に示す項が含まれる形で評価する失敗確率評価部と、
【００４５】
【数４】
2016049078.tif 000006
【００４６】
少なくとも制約条件として与えられた失敗確率Ｆの条件の下で、期待コストＥが目標の範囲に収まる細胞片個数ｎｉを決定する個数決定部と、を備える細胞片抽出個数の決定装置である。
【発明の効果】
【００４７】
本発明によれば、検査全体の失敗確率を抑えながら、検査のコストを計画的に（検査実施前に）、低減させることができる。本発明により決定された細胞片個数ｎｉにしたがって試行を実施することにより、制約条件を反映した所要の成功確率を確保しつつ、検査の期待コストを目標の範囲に収めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】図１は遺伝子染色体検査の大まかな流れを示したフローチャートである。
【図２】図２は細胞単離工程の作業の流れを示したフローチャートである。
【図３】図３は遺伝子解析工程（図１のＳ４）の作業の流れを示したフローチャートである。
【図４】図４は非侵襲出生遺伝学的検査に適用される遺伝子解析方法のフローチャートである。
【図５】図５は確率計算補助表の例を示す図である。
【図６】図６はコスト計算補助表の例を示す図である。
【図７】図７は適用例１の概要を示す説明図である。
【図８】図８はリファレンス無しの場合における標的判別の概念図である。
【図９】図９は３個の細胞片から異なる二種類の遺伝子情報を獲得できた場合の例を示す説明図である。
【図１０】図１０は１回目と２回目の試行を併せて二種類の遺伝子情報を獲得できた場合の例を示す説明図である。
【図１１】図１１はリファレンス有りの場合における標的判別の概念図である。
【図１２】図１２は１回目の試行で標的の遺伝子情報を獲得できた場合の例を示す説明図である。
【図１３】図１３は１回目と２回目の試行を併せて二種類の遺伝子情報を獲得できた場合の例を示す説明図である。
【図１４】図１４は適用例３の概要を示す説明図である。
【図１５】図１５は遺伝子解析システムの構成を示すブロック図である。
【図１６】図１６は個数制御部の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００４９】
以下、添付図面にしたがって本発明の実施形態について詳述する。
【００５０】
＜遺伝子染色体検査の検査手順の概説＞
生体情報解析の一形態である遺伝子解析を実施する非侵襲的出生前遺伝学的検査（NIPT；non-invasive prenatal genetic testing）への適用を例に説明する。母体血を用いた非侵襲的出生前遺伝学的検査は、母体血から胎児由来の有核赤血球（NRBC；Nucleated Red Blood Cell）を抽出し、抽出した有核赤血球を遺伝子解析にかけて胎児の先天性遺伝子疾患（例えば、染色体トリソミーなど）を検査する。「母体血」は妊婦から採取した血液であり、「妊婦血」と同義である。
【００５１】
胎児由来の有核赤血球から染色体の異常を検査する遺伝子染色体検査の手順の例について全体的な流れを概説する。
【００５２】
図１は遺伝子染色体検査の大まかな流れを示したフローチャートである。遺伝子染色体検査は、採血工程Ｓ１、輸送工程Ｓ２、細胞単離工程Ｓ３、遺伝子解析工程Ｓ４、及び、検査結果提供工程Ｓ５を有する。
【００５３】
採血工程Ｓ１は、妊婦である母体から末梢血を採取する工程であり、血液検体を採取する検体採取工程として把握することができる。採血工程Ｓ１は、例えば、産婦人科の病院内において看護師等が母体から直接に採血を行う。
【００５４】
輸送工程Ｓ２は、病院で採取した検体（ここでは血液試料）を検査所に輸送する工程である。検査所という用語は、検体検査の業務を実施する場所、施設、機関、若しくは会社等の総称として用いる。検査所として、例えば、病院等の医療機関から業務委託を受けて検体検査の業務を専門に取り扱う検査機関、検査センター、検査会社、医療研究所、若しくは検査室などが想定される。また、検査所は病院内に併設されていてもよい。
【００５５】
細胞単離工程Ｓ３は、血液検体の母体血から有核赤血球を単離し、有核赤血球を回収する工程である。この細胞単離工程Ｓ３で単離回収される有核赤血球には、胎児由来のものと母体由来のものとが含まれ得る。細胞単離工程Ｓ３で単離回収される有核赤血球は、胎児由来の有核赤血球の候補群に相当する。「回収」という用語は「抽出」と同義に用いる。「単離回収」は、細胞片を単離して抽出することを意味する。
【００５６】
遺伝子解析工程Ｓ４は、単離回収した有核赤血球から胎児の染色体の数的異常を分析する分析工程である。遺伝子解析工程Ｓ４では、胎児の染色体の数的異常を検出する分析が行われる。染色体の数的異常として、モノソミー、トリソミー、テトラソミーのうちの少なくとも一つの有無が確認される。
【００５７】
検査結果提供工程Ｓ５は、遺伝子解析による検査の結果を病院側に報告する工程である。検査所で行われた検査の結果は検査結果レポートとしてオンラインで電子的に、又は印刷物の形態で病院側に提供される。
【００５８】
図２は細胞単離工程の作業の流れを示したフローチャートである。細胞単離工程Ｓ３（図１参照）は、例えば、図２のように、濃縮工程Ｓ３２、標本作製工程Ｓ３４、画像処理工程Ｓ３６、単離回収工程Ｓ３８を含む。
【００５９】
濃縮工程Ｓ３２は、妊婦の母体末梢血中の有核赤血球を濃縮する工程である。母体末梢血には胎児由来の有核赤血球と母体由来の有核赤血球とが含まれている。濃縮工程では、胎児由来及び母体由来の有核赤血球を濃縮する。濃縮方法としては、密度勾配遠心分離法や、白血球の磁気分離法による除去法などがある。
【００６０】
標本作製工程Ｓ３４は、濃縮されたサンプルの塗沫標本を作製する工程である。標本作製工程Ｓ３４では、スライドガラス上にサンプルの濃縮液を塗り広げて、乾燥、固定、染色等を行い、顕微鏡標本としての塗沫標本が作製される。すなわち、標本作製工程Ｓ３４は、さらに細かく工程分けすると、サンプル採取工程、サンプル塗沫工程、第１乾燥工程、染色工程、第２乾燥工程を含んでいる。
【００６１】
サンプル採取工程は、濃縮工程によって濃縮されたサンプルを採取する工程である。サンプル塗沫工程は、採取したサンプルをスライドガラス上に薄く均一に広げる工程である。第１乾燥工程は染色前にスライドガラス上のサンプルを乾燥させる工程である。染色工程は、第１乾燥工程によって乾燥させたサンプルの染色を行う工程である。染色方法として、ギムザ染色を用いることができる。第２乾燥工程は染色後のサンプルを乾燥させる工程である。
【００６２】
濃縮工程の後、サンプル採取工程、サンプル塗沫工程、第１乾燥工程、染色工程、第２乾燥工程を経て塗沫標本が得られる。なお、「塗沫標本」という用語は「スライド標本」又は単に「スライド」と呼ばれる場合がある。
【００６３】
画像処理工程Ｓ３６は、スライドスキャナを用いて塗沫標本のスキャン画像を取得し、得られたスキャン画像を解析して有核赤血球を検出する工程である。有核赤血球の検出には、有核赤血球細胞の形状を画像から検出する方法等が用いられる。
【００６４】
単離回収工程Ｓ３８は、スキャン画像の画像解析結果を基に、塗沫標本のスライドガラス上での有核赤血球の位置を検出して、対象の有核赤血球を単離し、回収する工程である。なお、単離回収工程Ｓ３８は後述の図４に示す細胞抽出工程Ｓ７６に対応する工程である。
【００６５】
図３は遺伝子解析工程（図１のＳ４）の作業の流れを示したフローチャートである。遺伝子解析工程（図１のＳ４）は、例えば、図３に示すように、全ゲノム増幅工程Ｓ４２、目的ＤＮＡ配列増幅工程Ｓ４４、配列決定工程Ｓ４６、及びトリソミー判定工程Ｓ４８を含む。
【００６６】
全ゲノム増幅工程Ｓ４２は、単一細胞から全ゲノムを増幅する処理を行う工程である。細胞１個から数個程度では解析に不足のため、１万倍から数１００万倍程度にＤＮＡ情報をコピーする。全ゲノム増幅は、ＷＧＡ（Whole Genome Amplification）と呼ばれる。
【００６７】
目的ＤＮＡ配列増幅工程Ｓ４４は、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ；polymerase chain reaction）を利用して、増幅させたいＤＮＡから特定の染色体情報だけを増幅する処理を行う。
【００６８】
配列決定工程Ｓ４６は、次世代シーケンサに分類されるＤＮＡシーケンサ（「遺伝子シーケンサ」とも呼ばれる。）を用いて、遺伝子配列を読み取り、染色体の帰属を特定し、母体の塩基配列と、胎児の塩基配列とを識別する工程である。すなわち、配列決定工程（Ｓ４６）では、目的ＤＮＡ配列増幅工程Ｓ４４にて増幅されたＤＮＡの定量と帰属の決定を行う。
【００６９】
トリソミー判定工程Ｓ４８は、特定の常染色体の数的異常であるトリソミー（染色体が３本ある核型）の診断を行う工程である。出生前遺伝学的検査の対象として、現状では、１３番染色体、１８番染色体、２１番染色体、及びＸ染色体の４つの染色体が想定される。これらのうち、少なくとも一つの染色体の数的異常の有無が判断される。
【００７０】
なお、図１から図３で説明した工程の項目や工程の分類方法は一例であり、一連の検査プロセスにおける工程の区切り方、つまり各工程をそれぞれどのような内容として定義するかという工程の定義の仕方については任意性がある。また検査プロセス自体も他にも様々な方法が採用でき、検査プロセスに応じて工程の定義の仕方も同様に任意性がある。
【００７１】
［遺伝子解析ワークフロー］
図４は非侵襲出生遺伝学的検査に適用される遺伝子解析方法のフローチャートである。図４は検査所に適用されるワークフローを示している。本実施形態の遺伝子解析方法は、受付工程Ｓ７０、受付データ取得工程Ｓ７２、個数決定工程Ｓ７４、細胞抽出工程Ｓ７６、遺伝子読取工程Ｓ７８、標的判別工程Ｓ８０、成否判断工程Ｓ８２、繰り返し最大回数判定工程Ｓ８４、所定検査工程Ｓ８６、及び、結果報告工程Ｓ８８を含む。
【００７２】
以下、各工程について説明する。
【００７３】
［受付工程Ｓ７０］
受付工程Ｓ７０は、検査を受け付け、検体を受け取る工程である。まず、検査所において、検査依頼者（一般には病院）から検査を受け付け、検体としての血液試料である妊婦血を受け取る。検査依頼は書面で受け取ってもよいし、インターネット経由などのウェブで受け取ってもよい。妊婦血はバイク便などで運輸されてくる。
【００７４】
本実施形態において、血液試料である妊婦血は、妊婦である母体の末梢血をいう。妊婦の末梢血には、妊婦由来の好酸球、好中球、好塩基球、単核球、リンパ球等の白血球や、核のない成熟した赤血球に加えて、妊婦由来の有核赤血球、更に、胎児由来の有核赤血球が含まれる。胎児由来の有核赤血球は、妊娠後、６週程度から母体血中に存在するといわれている。非侵襲出生前診断への適用を想定している本実施形態では、妊娠後６週程度以降の妊婦の末梢血を検査することが好ましい。
【００７５】
胎児由来の有核赤血球は、胎盤を通過して、母親の血液中に存在する赤血球前駆体である。母親が妊娠中には、胎児の赤血球は有核であり得る。この胎児の赤血球には染色体が存在するため、胎児由来の染色体及び胎児遺伝子の入手が可能となる。なお、胎児由来の有核赤血球は、母体血中の細胞の１０6個に１個の割合で存在しているといわれており、妊婦の末梢血中には非常に存在確率が少ない。
【００７６】
ここでは、非侵襲出生前診断の適用例なので血液を試料としているが、細胞片を抽出する試料は血液に限らず、例えば本人の遺伝子検査目的であれば、唾液等でも構わない。妊婦血は「妊婦組織片群」の一形態に相当する。
【００７７】
［受付データ取得工程Ｓ７２］
受付データ取得工程Ｓ７２は、検査所が受付データを取得する工程である。受付データ取得工程Ｓ７２は、受付工程Ｓ７０の後でもよいし、前でもよく、受付工程Ｓ７０と同時であってもよい。受付工程Ｓ７０の中に受付データの取得処理を含めることもできる。
【００７８】
受付データには、検査依頼に関する各種データが含まれる。受付データは、検査の態様に関する希望条件を指定する検査態様希望データ及び検査対象である細胞片群の試料提供者の状態データのうち少なくとも一方のデータを含むことができる。
【００７９】
検査の受付に際し、検査の様態について希望を受け、希望に係る検査の態様に応じて、後段の検査の失敗確率を制御してもよい。例えば、検査の態様として、（ａ）高額な精密検査を希望するか、（ｂ）低廉な簡易検査を希望するかを指定してもらい、（ａ）の場合は価格設定を高くする代わりに失敗確率を低減させ、（ｂ）の場合は価格設定を安くする代わりに失敗確率をある程度高めに許容することが考えられる。ただし、検査の態様に応じて失敗確率を制御する形態は上記の例に限らない。例えば、検査の態様に関する選択肢を３つ以上にしてもよい。
【００８０】
検査の態様の希望を指定する一手段として、検査依頼書のような書面にチェック項目のような記入欄を設け、当該記入欄に記入してもらう形で希望を受け取っても良いし、インターネット経由などのウェブから指定してもらう形でも構わない。
【００８１】
検査の態様として例示した「精密検査」と「簡易検査」は、検査の品質に関する複数の等級（グレード）の一形態に相当している。「精密検査」と「簡易検査」の２種類の等級を例示しているが、３種類以上の等級を設定することも可能である。
【００８２】
検査態様希望データは「注文情報」の一形態に相当する。検査の品質に関する複数の等級の各々に対して、等級毎に失敗確率の条件が定められた対応付けデータを保有しており、検査態様希望データに含まれている等級を示す情報から、対応付けデータを参照して、検査全体の失敗確率が設定される。
【００８３】
また、受付に際し、細胞片群の試料提供者の状態データを受け付け、後段の失敗確率等を制御してもよい。ここでいう「細胞片群」とは有核赤血球細胞を含んだ血液試料であり、「試料提供者」とは血液試料の提供者である妊婦のことである。妊婦から採取した血液試料は、妊婦由来の細胞片と胎児由来の細胞片とを含有しており、「複数種類の細胞片が混在する試料細胞片群」の一形態に相当するものと把握することができる。
【００８４】
「試料提供者の状態データ」とは、妊婦の状態を示すデータである。状態データには、妊婦の年齢、妊婦の妊娠経過週数、妊婦の健康状態、妊婦の多胎状態、妊婦の妊娠経験の有無、及び、前回の妊娠からの経過期間のうち、少なくとも一つを含めることができる。
【００８５】
試料提供者の状態データは検査依頼書のような書面に各種記入欄を設け、そこに記入してもらう形で受け取っても良いし、インターネット経由などのウェブから入力してもらう形でも構わない。
【００８６】
試料提供者の状態データは「提供者情報」の一形態に相当する。試料提供者の状態データは「注文情報」の一形態として把握することができる。受付データ取得工程Ｓ７２は「提供者情報取得工程」の一形態に相当する。
【００８７】
「試料提供者の状態データ」は、細胞片抽出個数の決定装置の一形態としての「個数制御システム」に入力される。状態データに応じた細胞片抽出個数の制御例として、例えば、次のような制御例（1）から(5)が考えられる。
【００８８】
(1) 妊婦が若い場合はもともと胎児の先天性遺伝子疾患の危険度が低いため、標的細胞である胎児由来の有核赤血球の収集目標（必要個数）を低くしてもよいと考えられる。
【００８９】
(2) 妊娠経過週数が大きい妊婦では再検査が難しいことから検査全体の失敗確率を、より低く設定することが好ましいと考えられる。
【００９０】
(3) 妊婦の健康状態が悪い場合は胎児由来の細胞数が少ないかもしれないので、試行一回あたりの抽出細胞数を増やすことが好ましい場合があり得る。
【００９１】
(4) 双子以上の多胎妊娠の場合は区別すべき胎児由来細胞の種類が増えるため、試行の最大回数を大きく設定することが好ましい場合がある。
【００９２】
(5) 前回妊娠がある場合、前回胎児由来の細胞が残存している可能性があることから、胎児由来の細胞が得られる確率を低く見積もることが適当と考えることができる。
【００９３】
なお、(1)から（5）の例のそれぞれについて、条件の反転と設定の反転をさせてもよい。(1)から(5)の反転として、次のような制御例（6）から(10)が考えられる。
【００９４】
(6) 妊婦が高齢の場合は胎児の先天性遺伝子疾患の危険度が高くなるので標的細胞の収集目標（必要個数や成功確率など）を高くすることが考えられる。
【００９５】
(7) 妊娠経過週数が小さい妊婦では再検査が容易なことから検査全体の失敗確率をより高く設定することも考えられる。
【００９６】
(8) 妊婦の健康状態が良好な合は胎児由来の細胞数が多いかもしれないので一回あたりの抽出細胞数を減らすことができる可能性がある。
【００９７】
(9) 単胎妊娠の場合は、多胎妊娠の場合に比べて、区別すべき胎児由来細胞の種類が少ないので、試行の最大回数を小さい値に設定することができる。
【００９８】
(10) 前回妊娠がないならば、前回胎児由来の細胞が残存している可能性がないことから、前回妊娠がある場合に比べて、胎児由来の細胞が得られる確率を高く見積もることが考えられる。
【００９９】
上記の(1)から(10)に記載の制御例は各々一例であるため、これら例示に限らず、様々な応用を考慮してもよい。
【０１００】
上記の(2)、(5)、(7)、及び(10)に記載の制御例は、試料提供者の状態データに基づき、試行１回の失敗確率、又は、検査全体の失敗確率に、試料提供者の状態に応じた補正を加えることに相当し、「補正工程」の一形態に相当する。
【０１０１】
［個数決定工程Ｓ７４］
個数決定工程Ｓ７４は、細胞抽出工程Ｓ７６で抽出すべき細胞片の個数を決定する工程である。また、個数決定工程Ｓ７４は、遺伝子読取工程Ｓ７８で読取処理にかけるために抽出すべき細胞片の個数を決定する工程であると把握することもできる。「抽出すべき細胞片の個数」を「細胞片の抽出個数」若しくは「細胞片抽出個数」、又は単に「抽出個数」という場合がある。個数制御システムに基づき、細胞片抽出個数が決定される。個数制御システムは、入力された受付データに示された条件に応じて、適切な細胞片抽出個数の解を動的に提供する、動的なコンピュータシステムで構成されてもよいし、与えられる条件と細胞片抽出個数の関係が予め印刷されたワークシートで構成されてもよい。或いはまた、場合によっては、細胞片抽出個数が静的に固定された定数として提供されてもよい。
【０１０２】
個数決定工程Ｓ７４は、検査態様希望データに含まれている等級（検査の態様）を示す情報から、対応付けデータを参照して、検査全体の失敗確率を設定する設定工程を含むことができる。また、個数決定工程Ｓ７４は、試料提供者の状態データに基づき、試行１回の失敗確率、又は、検査全体の失敗確率に、試料提供者の状態に応じた補正を加える補正工程を含むことができる。細胞片抽出個数の決定方法について詳細は後述する。
【０１０３】
［細胞抽出工程Ｓ７６］
細胞抽出工程Ｓ７６は、試料である血液に所定の前処理を加えて、有核赤血球細胞を単離し、抽出する工程である。その際、個数制御システムから個数指示を受け、それに従った個数の細胞片を抽出する。「所定の前処理」には、図２で説明した濃縮工程Ｓ３２の処理や標本作製工程Ｓ３４の処理を含めることができる。細胞抽出工程Ｓ７６は、図１で説明した「細胞単離工程Ｓ３」の一部又は全部の工程に相当する。細胞抽出工程Ｓ７６は遠心分離工程、スライドへの塗布工程、細胞核染色工程、及びスライドから細胞片の取り出し工程などの一部又は全部の工程、或いはその他の工程を含むことができる。
【０１０４】
細胞抽出工程Ｓ７６にて抽出すべき細胞片の個数を定めるにあたり、各種のコストを考慮することができるが、例えば、細胞抽出工程Ｓ７６におけるスライドの作成費用を考慮することができる。すなわち、血液試料から有核赤血球を単離抽出する単離コストを算定するため、とりあえずスライドをｓ枚作成したら次の工程に進むという判断をしてもよい。なお、スライドの作成費用は、後段の遺伝子読取工程Ｓ７８に必要な試薬コストに比べて低廉であるため、スライドの作成費用を無視することも可能である。
【０１０５】
細胞抽出工程Ｓ７６では、胎児由来細胞が含まれる可能性のある有核赤血球候補をｎ個分離して抽出する。その際、個数制御システムからの個数指示を受け、それに従った個数である「ｎ個」を抽出する。
【０１０６】
前述のスライドの枚数「ｓ」及び細胞片の個数「ｎ」は、スライドから採取可能性のある胎児由来細胞個数の分布、期待値及び分散などと、スライドの作成費用を固定コスト又は変動コストに算入して決めればよい。スライドの作成費用には、細胞片のうち細胞核を染色するための試薬である染色液の試薬コスト、その他の各種試薬のコスト、及び、スライドの費用、並びに、塗布作業などの手間などのうち、少なくとも一つのコストを含めることができる。もちろん、スライド作成費用以外の細胞単離作業でコストが発生する場合、そのコストも考慮することが望ましく、スライド枚数「ｓ」に依存するコストだけでなく、スライド枚数「ｓ」に非依存のコストを検討してよい。
【０１０７】
［遺伝子読取工程Ｓ７８］
遺伝子読取工程Ｓ７８は、細胞抽出工程Ｓ７６により、単離された有核赤血球細胞をＤＮＡシーケンサにかけて、遺伝子配列を読み取る工程である。遺伝子読取工程（ステップＳ１５）には、ＷＧＡ（Whole Genome Amplification）やＰＣＲ等の遺伝子増幅、カラム精製やビーズ精製、及び、ライブラリ混合などの一部又は全部の工程、或いはその他の工程を含むことができる。
【０１０８】
遺伝子読取工程Ｓ７８で処理すべき細胞片の個数を定めるに際して、遺伝子解析における細胞片１個当りの試薬コスト及び／又は作業コストを考慮することができる。細胞片１個あたりの試薬コスト及び／又は作業コストを含むコスト条件に基づいて、処理すべき有核赤血球候補の個数を決める構成とすることができる。なお、遺伝子読取工程Ｓ７８では、細胞抽出工程Ｓ７６で得られた細胞片のすべてを処理してもよいし、必ずしも、細胞抽出工程Ｓ７６で得られた細胞片のすべてを処理しなくてもよい。
【０１０９】
また、検査に失敗した場合の再検査コストを抑えるため、細胞抽出工程Ｓ７６では予め多くの細胞を抽出しておき、遺伝子読取工程Ｓ７８にて、そのうちの一部の個数の細胞片を順次解析しても構わない。
【０１１０】
遺伝子読取工程Ｓ７８において遺伝子の読み取りを行う細胞片の個数についても、個数制御システムから遺伝子配列の読み取りにかける個数の指示を受け、それに従った個数の細胞片を読み取る構成とすることができる。ここでは、ＷＧＡやＰＣＲ等の増幅時間、ＤＮＡシーケンサの読取時間、及びＤＮＡデータ処理時間等の作業時間コストなどの一部又は全部を固定コスト又は変動コストに算入して、読み取りにかける細胞片の個数を決めればよい。なお、コストの計算に際し、設備費用を含めた算定を行っても構わない。例えば、比較的廉価なパーソナルコンピュータ等を用いて解析している場合は相対的にデータ処理時間の影響が大きくなる可能性がある。或いはまた、高価なワークステーション等を導入した場合、初期費用は高くなるが、相対的にデータ処理時間の影響が小さくなって長期的には得をする可能性が期待される。遺伝子読取工程Ｓ７８は「生物情報読取工程」の一形態に相当する。
【０１１１】
［標的判別工程Ｓ８０］
標的判別工程Ｓ８０は、遺伝子読取工程Ｓ７８で読み取った遺伝子情報が、標的である胎児由来のものかどうかを判別する工程である。標的判別工程Ｓ８０は「判別工程」の一形態に相当する。標的のものであるか否かを判別する方法として、既知のリファレンス細胞片を利用する方法と、リファレンス細胞片を利用せずに判別する方法の二つの方法がある。リファレンス細胞片を利用する方法を「リファレンス有り」と表記し、リファレンス細胞片を利用せずに判別する方法を「リファレンス無し」と表記して説明する。
【０１１２】
［１］リファレンス有りの標的判別について
標的の細胞片又は標的以外の細胞片の少なくとも一方を別途リファレンス細胞片として入手しておき、リファレンス細胞片から得られる遺伝子情報との比較に基づいて、標的であるか否かを判定することができる。リファレンス細胞片から得られる遺伝子情報が「リファレンス情報」として保有される。妊婦血においては、妊婦由来の細胞片と胎児由来の細胞片の少なくとも二種類の細胞種類が含有されていると想定でき、これら二種類の細胞種類のうち、特定種類としての妊婦の細胞片をリファレンス細胞片とすることができる。リファレンス細胞片となる妊婦の細胞片を入手する手段については、特に、制限はないが、例えば、妊婦の唾液や口内粘膜などから採取することが可能である。
【０１１３】
リファレンス細胞片としての妊婦の細胞片が確保されている場合、リファレンス細胞片から得られる遺伝子情報が「リファレンス情報」として保有される。遺伝子読取工程Ｓ７８によって得られる遺伝子配列のデータ（遺伝子データ）を、リファレンス情報と比較して、妊婦のものとは異なる別の１種類の遺伝子データが取得されたことをもって、標的である胎児の遺伝子データが得られていると判定することができる。
【０１１４】
なお、遺伝子配列同士の血縁判定を行うことにより、妊婦や胎児以外の他人細胞からの判別も可能である。通常、試料中に他人細胞が混入する可能性は極めて低いが、複数の個体に由来する複数種類の遺伝子情報が得られた場合に、遺伝子配列同士の血縁判定を行うことにより、母子関係（血縁関係）のない他人細胞の混入（いわゆる、コンタミネーション）等による誤判定を防止することできる。他人細胞は「混入細胞片」の一形態に相当する。また、標的判別工程Ｓ８０は「細胞判別工程」の一形態に相当する。標的である胎児由来の細胞片以外の、妊婦由来の細胞片群は「非標的細胞片群」に相当する。
【０１１５】
［２］リファレンス無しの標的判別について
試料に含まれる複数種類の細胞種類を予め把握することにより、遺伝子読取工程Ｓ７８にて、その予め把握した細胞種類の全種類の遺伝子が検出されたか否かという観点から、標的の有無を判定することができる。例えば、妊婦血を試料とする場合、妊婦の血液試料には、妊婦由来の細胞片と胎児由来の細胞片の二種類の細胞片が含有されていると把握される。つまり、試料に含まれる遺伝子種類数は「２種類」であると予め把握される。したがって、遺伝子読取工程Ｓ７８から得られる遺伝子データから、２種類の遺伝子種類が検出されたことをもって、標的が含まれていることを判定できたと考えることができる。
【０１１６】
なお、リファレンス無しの場合も、遺伝子配列同士の血縁判定を行うことにより、妊婦や胎児以外の他人細胞からの判別も可能である。複数種類の遺伝子情報が得られた場合に、遺伝子配列同士の血縁判定を行うことにより、母子関係（血縁関係）のない他人細胞の混入（いわゆる、コンタミネーション）等による誤判定を防止することできる。
【０１１７】
上述のとおり、リファレンス無しの場合は、妊婦由来の細胞片と胎児由来の細胞片の２種類の細胞片をそれぞれ少なくとも１つ抽出することが必要となる。これに対し、リファレンス有りの場合は、リファレンス細胞片と異なる１種類の細胞片を少なくとも１つ抽出することが必要となる。リファレンスの有無により、必要とされる細胞片の種類数と、種類毎の必要個数が異なる。
【０１１８】
また、標的判別工程Ｓ８０において標的が判別できたかどうかの実績データを、個数制御システムに入力し、以降の個数制御の精度向上を図る構成とすることも好ましい。
【０１１９】
［成否判断工程Ｓ８２］
成否判断工程Ｓ８２は、標的判別工程Ｓ８０による判別結果から、標的の遺伝子データの取得に成功したか否かを判断する工程である。遺伝子読取工程Ｓ７８で解析した遺伝子データに標的である胎児由来のものが含まれていると判定できた場合は「成功」と判断される。その一方、遺伝子読取工程Ｓ７８で解析した遺伝子データに標的である胎児由来のものが含まれていると判定できなかった場合は「失敗」と判断される。成否判断工程Ｓ８２において「失敗」と判断されると、繰り返し最大回数判定工程Ｓ８４に進む。
【０１２０】
［繰り返し最大回数判定工程Ｓ８４］
遺伝子読取工程Ｓ７８で解析した遺伝子データに標的である胎児の遺伝子データが含まれていなかった場合には、細胞抽出工程Ｓ７６又は遺伝子読取工程Ｓ７８に戻り、別の細胞片を抽出して、同様の工程を繰り返すことになるが、繰り返しの回数の上限を規定する最大回数が予め定められている。試行の最大回数は適宜の値に設定することができる。解析可能な細胞片が抽出できる限り、特に回数の制約なく繰り返してもよい。その場合、最大回数として十分に大きな値を設定すれば、実質的に最大回数の制約がないものとして扱うことができる。
【０１２１】
試行の実施回数がカウントされ、繰り返し最大回数判定工程Ｓ８４において、試行の実施回数が規定の最大回数に達したか否かの判定が行われる。
【０１２２】
［試行の繰り返しについて］
試行の実施回数が最大回数に満たない場合には、繰り返し最大回数判定工程Ｓ８４にてＮｏ判定となり、細胞抽出工程Ｓ７６又は遺伝子読取工程Ｓ７８に戻る。細胞抽出工程Ｓ７６に戻るか、それとも遺伝子読取工程Ｓ７８に戻るかについては、細胞抽出工程Ｓ７６での抽出個数と、遺伝子読取工程Ｓ７８にて読み取り処理にかける細胞片の個数としての抽出個数との関係による。例えば、細胞抽出工程Ｓ７６で抽出した細胞片の抽出個数のすべてを、遺伝子読取工程Ｓ７８で読み取りの処理にかける場合、つまり、細胞抽出工程Ｓ７６で抽出した細胞片の抽出個数と、遺伝子読取工程Ｓ７８で読み取りを行った細胞片の抽出個数とが同数である場合に、繰り返し最大回数判定工程Ｓ８４にてＮｏ判定となると、細胞抽出工程Ｓ７６に戻る。この場合、細胞抽出工程Ｓ７６で抽出する細胞片の個数は、個数決定工程Ｓ７４で決定される細胞片個数｛ｎｉ｝に従う。ｉは試行の回数を示すパラメータである。
【０１２３】
或いはまた、細胞抽出工程Ｓ７６で抽出した細胞片の抽出個数のうち一部を、遺伝子読取工程Ｓ７８で読み取りの処理にかける場合、つまり、細胞抽出工程Ｓ７６で抽出した細胞片の抽出個数よりも、遺伝子読取工程Ｓ７８で読み取りを行った細胞片の抽出個数が少ない場合には、繰り返し最大回数判定工程Ｓ８４にてＮｏ判定となると、遺伝子読取工程Ｓ７８に戻る構成とすることができる。この場合には、細胞抽出工程Ｓ７６で抽出した細胞片群が「複数種類の細胞片が混在する試料細胞片群」に相当し、細胞抽出工程Ｓ７６で抽出した細胞片群のうちから、遺伝子読取工程Ｓ７８での読取処理にかける１個以上の細胞片を抽出する工程が「抽出工程」に相当する。そして、遺伝子読取工程Ｓ７８での読取処理にかける細胞片の個数は、個数決定工程Ｓ７４で決定される細胞片個数｛ｎｉ｝に従う。
【０１２４】
また、図４には示されていないが、繰り返し最大回数の試行を実施してもなお、標的を判別できなかった場合など、検査が全体として失敗した場合には、必要に応じて、受付工程Ｓ７０に戻る態様とすることができる。
【０１２５】
成否判断工程Ｓ８２において成否を判断するにあたり、１回当りの試行の失敗確率を見積もるため、予め胎児由来の有核赤血球が含まれる割合を算定しておくのが望ましい。更に、検査において逐次的に有核赤血球が発見された場合に、データを追加して算定精度を向上させて行くことが更に望ましい。
【０１２６】
受付データ取得工程Ｓ７２で説明したように、試料提供者である妊婦の状態データに基づいて、予想される胎児由来の細胞片（本例では有核赤血球）の含有割合を補正しても構わない。例えば、二卵性双生児の妊婦の場合、３種類の遺伝子種類を互いに判別する必要があるので、自ずと必要な有核赤血球候補の個数を高く見積もることができる。
【０１２７】
また、標的判別工程Ｓ８０で説明した「リファレンス有り」の場合と、「リファレンス無し」の場合とに応じて、胎児由来の細胞片を判別できる確率を考慮することができる。
【０１２８】
なお、これらの確率に、さらにＤＮＡシーケンサの読み取り失敗確率などを算定することができる。これはＤＮＡシーケンサの提供メーカーのカタログスペックに基づく固定値でもよいし、過去の実験や逐次蓄積していく実績に基づくものでも構わない。
【０１２９】
［所定検査工程Ｓ８６］
遺伝子読取工程Ｓ７８で解析した遺伝子データに胎児由来のものが含まれていると判定できた場合、つまり、図４の成否判断工程Ｓ８２にてＹｅｓ判定となった場合に、所定検査工程Ｓ８６に進む。本例の所定検査工程Ｓ８６では、先天性遺伝子疾患の検査を行う。
「先天性遺伝子疾患の検査」として、例えば１３番染色体、１８番染色体、２１番染色体、及びＸ染色体のうち、いずれかの染色体がトリソミーであるかどうかの染色体異常検査を行う構成とすることができる。所定検査工程Ｓ８６は図３で説明したトリソミー判定工程Ｓ４８に対応するものである。
【０１３０】
なお、詳細は後述するが、標的判別工程Ｓ８０の判別結果だけに限らず、所定検査工程Ｓ８６での検査失敗をもって、細胞抽出工程Ｓ７６又は遺伝子読取工程Ｓ７８に戻る、というワークフロー方式を採用してもよい。
【０１３１】
［結果報告工程Ｓ８８］
結果報告工程Ｓ８８は、検査結果を報告する工程である。所定検査工程Ｓ８６で検査が行われた場合には、その検査結果の報告が行われる。検査に失敗した場合、すなわち、所定検査工程Ｓ８６の検査で検査に失敗した場合、或いは、繰り返し最大回数の試行を実施しても標的を判定できずに繰り返し最大回数判定工程Ｓ８４にてＹｅｓ判定となった場合には、結果報告工程Ｓ８８にて、検査が失敗したことを示す報告が行われる。
【０１３２】
報告先は検査依頼元（ここでは病院）であり、結果通知は書面による郵送であってもよいし、インターネットシステムによる電子的な通知であってもよい。また、通知方法としては、検査所側からアクティブに通知するのが普通であるが、検査依頼元から問い合わせを受けて、結果を回答する形式を採用してもよい。結果報告工程Ｓ８８は、図１で説明した検査結果提供工程Ｓ５に対応する工程である。
【０１３３】
［個数制御システムについて］
標的判別の失敗確率を表す具体式の例を以下に示す。
【０１３４】
【数５】
2016049078.tif 000007
【０１３５】
式（５）中のｎは一度に読取処理にかける細胞片の個数、ａは胎児由来の有核赤血球の必要個数、ｐは１個あたりの抽出候補細胞が胎児由来の有核赤血球である確率を示す。
【０１３６】
ここでは、確率ｐや個数ａの決め方について説明する。
【０１３７】
確率ｐは、妊婦血から分離可能な有核赤血球の平均的な存在確率として経験的に決定することができる。確率ｐは、試料提供者の状態データに応じて変化させる構成とすることが望ましい。例えば、妊娠週数データを利用する場合、図５に示すような確率計算補助表を参照して、妊娠週数に対応した確率ｐ（Pre1，Pre2，…，Pre6）を使うことができる。
これは、妊娠週数により、妊婦血中の有核赤血球の存在確率（存在比率）が異なることが知られているためである。妊婦血中の有核赤血球の存在確率は既存の、又は将来の様々な研究結果を参照して決めることができる。また、例えば、短い妊娠週数では有核赤血球の存在確率が小さいため、検査を実施することが現実的でないということも事前にわかる。図５に示した表中のPreX （X=1,2,…6）は、既存の研究結果等に基づいて事前登録された、妊婦血中の有核赤血球の存在確率を示す。
【０１３８】
さらに望ましくは、検査を通じて、妊娠週数に応じて新たな有核赤血球の含有率データ（存在確率に相当）が得られるので、検査実績に応じてデータの蓄積と確率計算補助表のデータの追加／更新を行うことが好ましい。検査実績の蓄積データから得られる有核赤血球の存在確率データを「PostX」（X=1,2,…）とし、事前登録された存在確率「PreX」と、蓄積データに基づく存在確率「PostX」とを合算した確率ｐである表中の「NX」（X=1,2,…）を用いてもよい。
【０１３９】
検査における血球分離の処方が既存の研究等と異なる可能性があるため、現場で運用される処方等に即した存在確率に随時更新することが好ましい。
【０１４０】
また、確率ｐの計算方法は、図５に例示したようなテーブルを参照する形態に限らない。例えば、妊娠週数などの状態データを変数とする（場合によっては２変数以上の）関数を定義しておき、関数を用いた演算に基づいて確率の値を算出してもよい。
【０１４１】
個数ａについては、事前に設計しておけばよい。例えば、１個でも標的細胞が存在すれば検査可能である場合は、ａ＝１とすればよい。また、複数個の細胞片が必要な場合は、ａ＞１としてもよい。或いはまた、まず、個数ａを初期値（例えばａ＝１）として設定し、更に所定の遺伝子解析を行い、統計的に十分な精度で解析結果が得られれば「成功」と判断する一方、解析結果のばらつき等が大きく、精度が不十分な場合は、検査を繰り返すようにしてもよい。この場合、標的判別の失敗確率は以下の式（６）を使うことになる。
【０１４２】
【数６】
2016049078.tif 000008
【０１４３】
式（６）中のg(k)は、k個の標的細胞で、所定の遺伝子解析が成功する確率を示す。g(k)は所定の遺伝子解析をモデル化することで事前に設計可能である。この場合、標的の判別と遺伝子解析の成否をセットとして考えればよい。
【０１４４】
図６はコスト計算補助表の例である。図６では、試薬の種類と、それぞれの試薬のコストの関係が特定されたテーブルが示されている。図６に示したように、検査の種類に応じて試薬を切り替える等であれば、逐次、それに対応したコストを用いて、抽出個数を最適化する計算を実施してもよい。
【０１４５】
［抽出個数の決定方法について］
本実施形態に係る細胞片抽出個数の決定方法は、図４で説明した遺伝子解析のワークフローにおいて、試行の最大回数をｍ回、ｉ回目の試行で取り出す細胞片の個数をｎｉ、ｉ回目の試行に要するコストのうち、細胞片の個数に非依存の固定コストをＨｉ、細胞片の個数に依存する変動コストをＣｉ、ｘ個の細胞片を用いた場合に規定個数以上の目的細胞の獲得に失敗する確率をｆ（ｘ）とする場合、検査の期待コストＥを、少なくとも次式（１）の右辺に示す項が含まれる形で評価し、
【０１４６】
【数７】
2016049078.tif 000009
【０１４７】
かつ、検査全体の失敗確率Ｆを少なくとも次式（２）の右辺に示す項が含まれる形で評価する。
【０１４８】
【数８】
2016049078.tif 000010
【０１４９】
そして、少なくとも与えられた失敗確率Ｆの制約のもとで、期待コストＥが目標の範囲に収まる細胞片個数ｎｉを決定する。
【０１５０】
ただし、ｍは１以上の整数であり、ｉは０以上のｍ以下の整数の集合の要素であり、ｘは０以上の整数であるとし、計算の便宜上、ｎ０＝０、ｆ（０）＝１とする。決定される細胞片個数の「ｎｉ」とは、ｉが１からｍまでのｍ個の数ｎ１，ｎ２…，ｎｍがこの順で並んだ数列｛ｎｉ｝の要素を表している。｛ｎｉ｝の表記は、｛ｎｉ｝＝｛ｎ１，ｎ２…，ｎｍ｝を意味する。また、数式計算の便宜上、ｉ＝０の場合についてｎ０＝０と定める。
【０１５１】
「目標の範囲」とは、コスト目標として定義された所定の範囲である。目標の範囲は、検査業務を提供する事業の利益を損なわないコスト目標として規定することができ、その範囲を目標として細胞片個数ｎｉを決定する。
【０１５２】
検査の全体的なコストの期待値である期待コストはできるだけ抑制することが望ましいと考えられるため、目標の範囲として、特に、期待コストＥを最小にすることが最も好ましい形態であると考えられる。すなわち、与えられた失敗確率Ｆの制約のもとで、期待コストＥが最小となる細胞片個数ｎｉを決定することが最も好ましい。
【０１５３】
ただし、必ずしも、期待コストＥを最小化することに限定されず、事業利益等の観点から許容される範囲のコスト目標を実現できるように「目標の範囲」を定義することができる。
【０１５４】
[数式の説明]
ｆ（ｘ）は、ｘ個の細胞片を用いた場合に必要個数の獲得に失敗する確率を示す関数である。ｆ（ｘ）は、正しく細胞片を見つけ出すことができるか否か、正しく細胞片を分離することができるか否か、或いは、正しくＤＮＡ増幅ができるか否か等の要素を含む成否確率と、目的とする個体由来の細胞片が採取対象の細胞片群に含まれる出現頻度の両方に依存して決まる関数である。ｆ（ｘ）は統計的に予測できる。例えば、妊婦から採取した血液に含まれる胎児由来の有核赤血球のＤＮＡ解析を行う出生前診断の場合におけるｆ（ｘ）は、有核赤血球のＤＮＡ増幅に成功し、かつ、胎児由来の遺伝子が得られるかどうかの確率を示す関数となる。ただし、「有核赤血球のＤＮＡ増幅」の成否確率は、「胎児由来の遺伝子が得られるか否か」の成否確率に包含できるため、有核赤血球のＤＮＡ増幅の成否確率については、考慮不要のケースも想定される。
【０１５５】
期待コストＥの式（１）の右辺に用いた関数ｆ（ｘ）の括弧内に示した要素、すなわち、次式（７）、
【０１５６】
【数９】
2016049078.tif 000011
【０１５７】
で示す括弧内の要素である次式（８）の部分は、「直前の試行までに遺伝子読み取りにかけた細胞片の総数」を意味する。
【０１５８】
【数１０】
2016049078.tif 000012
【０１５９】
式（８）のように、（ｉ−１）回目までに遺伝子読み取りにかけた細胞片の総数を利用する理由は、前回までの解析結果を再利用できるためである。なお、仮に、各試行が独立であるとすれば（前回までの解析結果を再利用せずに、各回独立に解析しなければならないとすれば）、式（７）に代えて、次式（９）、
【０１６０】
【数１１】
2016049078.tif 000013
【０１６１】
となり、特にｎｋ＝ｎ（一定）ならば、｛ｆ（ｎ）｝ｉ−１になる。
【０１６２】
一般にｆ（ｘ）が指数関数であれば、任意の数ａ、ｂに対して、次式（１０）が成り立つ。
【０１６３】
【数１２】
2016049078.tif 000014
【０１６４】
なお、「・」は積の演算子を表す。
【０１６５】
したがって、ｆ（ｘ）が指数関数の場合に、式（９）は次式の形で書くこともできる。
【０１６６】
【数１３】
2016049078.tif 000015
【０１６７】
標的判別の失敗確率の具体式は例えば式（５）のようになる。
【０１６８】
【数１４】
2016049078.tif 000016
【０１６９】
式（５）中の「ｎ」は読み取りにかける細胞数、ａは標的細胞の必要個数、ｐは細胞１個あたりの、候補細胞が標的細胞であってかつ読み取りに成功する確率を示す。これは確率ｐの試行をｎ回行い、そのうち成功回数がａ回未満になる（すなわち失敗する）という二項分布として知られている式である。
【０１７０】
このうち、ａおよびｐの条件に基づき、ｎを最適化するのが狙いである。式（５）は、ｎ回の試行が独立な場合の一般式であるが、各回の試行が独立でない場合は、式（５）とは異なる数式やテーブル等に依拠することになる。
【０１７１】
本実施形態では、各回の試行の成否確率が、前回の試行までの解析結果に依存する関係にある。つまり、ｉ回目の試行は、それ以前の（ｉ−１）回目まで（前回まで）の試行の結果を利用できる。
【０１７２】
式（１）中のＣｉはｉ回目の試行の変動コストを意味する。Ｃｉは定数であってもよい。Ｃｉを変数として扱っている理由は、試行ごとに作業内容の詳細方法を変えても構わないためである。Ｃｉとして、例えば、細胞分離のコストである、細胞片を抽出する台場としてのスライドの作成にかかるスライド作成コスト、細胞核を染色する試薬にかかる第一の試薬コスト、細胞片の抽出作業にかかる抽出作業コスト、遺伝子増幅にかかる増幅コストとしての第二の試薬コスト、増幅作業コスト、ＤＮＡシーケンサによる読み取りにかかる読取コストとしてのＤＮＡシーケンサを１回稼働させるシーケンサ稼働コスト、ＤＮＡシーケンサを稼働させる際に細胞片毎に必要な第三の試薬コスト、ＤＮＡシーケンサから得られた遺伝子データを処理するためのデータ処理コスト、及び、ＤＮＡアライメント計算コスト等のうち少なくとも一つのコストを含めることができ、また、これらのコストを適宜の組み合わせたコストとすることができる。
【０１７３】
式（１）中のＨｉは、ｉ回目の試行の固定コストを意味する。固定費を無視できるならば、Ｈｉ＝０としてもよい。Ｈｉとして、例えば、ＤＮＡシーケンサの稼働コスト等を含めることができる。なお、複数の検体を同時検査すれば、ＤＮＡシーケンサの稼働コストのオーバーヘッドは好ましく減少すると期待される。
【０１７４】
ＣｉとＨｉは、各試行における具体的な作業内容等を決めれば、計算できる値である。変動コストＣが固定コストＨより相対的に大きくなるように検査のワークフローを設計できると、本発明による効果がより一層高まる。
【０１７５】
式（１）中の（ｎｉ・Ｃｉ＋Ｈｉ）の部分は、ｉ回目の試行を実施したときに発生するコストを意味する。「コスト」という用語は、費用的なコスト（費用コスト）、若しくは、時間的なコスト（時間コスト）、又はその両方を包含する用語として用いる。変動コストＣｉや固定コストＨｉに算入される各々のコスト項目は、費用コストのみならず、作業時間等も労働単価によって金銭換算することで費用コストとして合算してもよい。或いは、検査スループット向上の観点から、「時間コスト」の最適化を目指し、時間ベースで計算してもよい。つまり、費用的なコストではなく、例えば時間コストだけを考えれば、スループットを最適化する細胞片個数｛ｎｉ｝を与えることができる。また、「時間コスト」と「費用コスト」の両方がある水準以下になるような計画を検討しても構わない。
【０１７６】
式（１）の右辺に示した次式（１２）は、ｉ回目の試行の期待コストを意味する。
【０１７７】
【数１５】
2016049078.tif 000017
【０１７８】
ｉ回目の試行に要するコストは、（ｉ-１）回目までの試行に成功していればゼロであるが、（ｉ−１）回目までの試行に失敗した場合に（ｎｉ・Ｃｉ＋Ｈｉ）のコストが発生する。（ｉ−１）回目までの試行に失敗する確率は式（７）の項で表されるため、式（１２）はｉ回目の試行の期待コストを意味する。
【０１７９】
式（１２）で表されるｉ回目の試行の期待コストをｉ＝１からｍまですべて加算した次式（１）のＥは、ｍ回までの試行を想定した検査全体の期待コストを意味する。
【０１８０】
【数１６】
2016049078.tif 000018
【０１８１】
試行の最大回数を示すｍは、実用上は少なくとも十分大きな値を設定しなければならないが、ｍが無限大であっても、数学的には計算可能である。
【０１８２】
既述の式（２）で示したとおり、検査全体に失敗する確率Ｆは、次式で定義される。
【０１８３】
【数１７】
2016049078.tif 000019
【０１８４】
既に説明した期待コストＥのみを目的関数にすると、過小なｎを設定することがコストを小さくする方法になってしまう。端的に言えば、ｎ＝０、かつｍ＝１の場合に式（１）の期待コストＥが最小となるため、期待コストＥの観点のみならず、検査全体の失敗確率Ｆによる制約を与えることが妥当である。後述のように、失敗確率Ｆの設定によって、１回のみの試行を想定した解析方法の失敗確率を上回らないことを保証できる。
【０１８５】
例えば、検査全体の成功確率９９．９％以上、つまり失敗確率が０．１％以下というような制約条件を与えることにより、所要の成功確率が確保される。
【０１８６】
［従来方式との比較］
従来方式がＮ個の細胞片を用いて１回の試行で検査を完了するものであることを考えると、従来方式における期待コストＥＮは、ＥＮ＝Ｎ・Ｃ＋Ｈとなる。
【０１８７】
したがって、以下の式（１３）と式（１４）に示す二つの不等式を同時に満たす｛ｎｉ｝をうまく構成できれば、従来方式よりも、低い失敗確率で、かつ、より低コストな解析方法を与えられたことになる。
【０１８８】
【数１８】
2016049078.tif 000020
【０１８９】
【数１９】
2016049078.tif 000021
【０１９０】
式（１４）に示した不等式は、失敗確率Ｆが従来方法と等しいか、それよりも小さいものとなることを意味する。式（１３）かつ式（１４）となる｛ｎｉ｝を定めることが構成できれば、従来方式よりも、低い失敗確率で、かつ、より低コストな解析方法となる。
【０１９１】
なお、式（１３）、（１４）では、記載の便宜上、それぞれの不等式について、等号が含まれているが、両方の等号が成り立つ場合には、従来方式に対して優位な差がないことになるので、少なくとも一方の不等式については、等号が成立しないことを条件とすることにより、従来方式よりも優位な解析方法が提供できる。
【０１９２】
本実施形態によれば、検査全体の期待コストと失敗確率との組み合わせで考えた場合に、明らかに従来方式より優れている方法を得ることができる。一般には、従来方式と同定度の失敗確率で期待コストを下げるのがよいと考えられる。
【０１９３】
ただし、変形例として、従来方式と同程度の期待コストで失敗確率を下げる構成とすることも可能であるし、或いは、失敗確率と期待コストの両者を従来方式よりも低下させるように構成してもよい。
［具体例１］
簡単な具体例で説明する。例えば、変動コスト（Ｃ）としての試薬コストを100円、固定コスト（Ｈ）をゼロ（０円）とし、ｘ個の細胞片を用いた場合の失敗確率が次式（  ）で表される例を考える。
【０１９４】
【数２０】
2016049078.tif 000022
【０１９５】
比較のために、１回の試行で検査を完了させることを前提にした｛ｎｉ｝＝Ｎを考える。Ｎ＝1ならばＥ＝100、Ｆ＝0.5であり、コストは最小だが成功確率は50%に過ぎず、実用性がない。一方、例えばＮ＝5ならばＥ＝500、Ｆ≒0.03であり、成功確率は97%ほどに達するがコストが5倍になってしまう。
【０１９６】
これに対し、例えば｛ｎｉ｝＝{2，3}を考えると、初回（第１回目）の試行の失敗確率が25%となるため、期待コストＥ＝200＋300×25%=275となって、同じ成功確率97%を実現しながら、コストを大幅に抑えることができる。
【０１９７】
ここで説明した具体例１は、説明を簡単にするために、極めて単純化した条件の例であり、実際にはある程度の固定コストＨを見込む必要があると考えられる。
【０１９８】
［具体例２］
例えば、検査の価格設定が10万円であるとし、この10万円の検査を行う場合で、変動コスト（Ｃ）としての試薬コストが細胞片１個あたり5千円であるとする。この場合、仮に、常に10個の細胞片を使うとすれば試薬コストは5万円になるが、これを例えば平均的に5個相当に削減できたとしたら、試薬平均費が2.5万円となって、コストを大幅に抑えることができる。コスト削減分は利益に上乗せでき、或いは、更なる低価格化を実現できる。
【０１９９】
［ＤＮＡシーケンサにおける同時処理について］
ＤＮＡシーケンサは、複数のレーンを有し、一度に複数のサンプルを解析できる。細胞片の個数を少なくすると、ＤＮＡシーケンサのレーンが空いて無駄になることが懸念されるかもしれないが、取り扱う検体数が多ければ、複数のレーンを使い切ることができるので問題ないと考えられる。
【０２００】
ＤＮＡシーケンサを効率的に活用する観点から、細胞片個数ｎｉをレーン数の約数に設定できると、より一層望ましい。また、ｎｉはＤＮＡシーケンサのレーンの空き状況によって変更してもよい。
【０２０１】
或いはまた、細胞単離の作業がスライドガラス単位の作業になることを見越し、ｎｉを数値範囲で指定して、スライドガラス単位で細胞個数を判断してもよい。例えば、ｎｉ≧３と指定したとして、１枚目のスライドから単離抽出できた有核赤血球が2個であったならば、更に２枚目のスライドを使用し、当該２枚目のスライドに有核赤血球が2個含まれている場合は、１個だけ採取するのではなく、２個まとめて採取して、合計ｎ＝４として次の工程に進むなどの構成が考えられる。
【０２０２】
複数サンプルの同時解析が可能なＤＮＡシーケンサを用いる場合の同時並行処理数の違いは、固定コスト（Ｈ）の変動として捉えることができると考えられる。例えば、Ｈ＝〔１回のシーケンサ稼働コスト〕÷〔同時並行の検体数〕などとすることができる。
【０２０３】
＜更に具体的な適用例について＞
以下、更に具体的な適用例１〜４について説明する。既述のとおり、標的判別の方法として、リファレンス無しの方法と、リファレンス有りの方法の二つの方法がある。また、図４で説明したように、細胞片の抽出個数を制御する形態として、遺伝子読取工程Ｓ７８の読み取りにかける細胞片の個数（以下、「遺伝子解析個数」という。）を制御する態様と、細胞抽出工程Ｓ７６で単離回収する細胞片の個数（以下「細胞単離個数」という。）を制御する態様と、があり得る。
【０２０４】
適用例１では、リファレンス無しの方法が採用され、かつ遺伝子解析個数が制御された場合の例を説明する。適用例２では、リファレンス有りの方法が採用され、かつ遺伝子解析個数が制御された例を説明する。適用例３では、リファレンス無しの方法が採用され、かつ細胞単離個数を定めた場合の例を説明する。適用例４では、リファレンス有りの方法が採用され、かつ細胞単離個数が制御された例を説明する。
【０２０５】
［適用例１］
図７は、適用例１の概要を示した説明図である。
【０２０６】
既に説明した方法で、遺伝子解析個数としての｛ｎｉ｝を予め決めておく。その上で、図７に示すような手順で検査作業を進める。図７では、ｎ１＝３，ｎ２＝２，ｎ３＝１の例が示されている。
【０２０７】
まず、妊婦血１０から細胞単離工程までを実施し、十分な個数の細胞片を単離抽出しておく。ここでいう「十分な個数」とは、｛ｎｉ｝の総数以上の個数であり、少なくとも、次式（１６）で示す個数分の細胞片を抽出しておくものとする（図４の細胞抽出工程Ｓ７６に相当）。
【０２０８】
【数２１】
2016049078.tif 000023
【０２０９】
その後、図７に示すように、１回目の試行として、ｎ１＝３の個数指定にしたがって、３個の細胞片を抽出し、この３個の細胞片に対して、ＤＮＡ増幅とＤＮＡシーケンサによる読取処理の工程を実施する（図４の遺伝子読取工程Ｓ７８に相当）。
【０２１０】
そして、この３個の細胞片に、妊婦である母体と胎児の二種類の細胞片が含まれているか否か、つまり、この３個の細胞片から読み取られた遺伝子データ（遺伝子配列）に、妊婦である母体と胎児の二種類の遺伝子データが含まれているかどうか判定する（図４の標的判別工程Ｓ８０に相当）。
【０２１１】
リファレンス無しの場合には、母体と胎児の二種類の遺伝子データを見つけようとしているため、明らかにｎ１≧２であることが必要である。もっとも、ｎ１＝１は、事前の確率計算において、成功確率が０になることから、自動的に除外される。なお、２回目の試行以降（ｉ≧２）はｎｉが１であってもよい。
【０２１２】
図８はリファレンス無しの場合における必要個数判定を含む標的判別の概念図である。１回目の試行で３個の細胞片から遺伝子配列の読み取りを行い、この中に二種類の細胞が含まれていれば、標的である胎児の遺伝子情報が得られているため、標的の獲得に成功したとして、試行を終了する。つまり、２回目以降の試行を不実施とする。
【０２１３】
例えば、図９に示すように、３個の細胞片のそれぞれの遺伝子データから、これら３個の細胞片のそれぞれがＡ種，Ｂ種，Ａ種という種類に分類できたとする。ここでいうＡ種，Ｂ種は個体の種類を区別する符号であり、Ａ種，Ｂ種のうち一方（例えば、本例ではＡ種）が胎児由来のもの、他方（例えばＢ種）が母体である妊婦由来のものを示す。
【０２１４】
この場合、これら３個の細胞片からＡ種とＢ種の二種類のＤＮＡ情報（遺伝子情報）が得られているため、標的細胞のＤＮＡ情報の獲得に成功したと判断して、２回目以降の試行は不実施とする。
【０２１５】
その一方、１回目の試行で、二種類のＤＮＡ情報を取得できず、いずれか一種類のみのＤＮＡ情報しか得られていなかった場合は、２回目の試行を実施する。
【０２１６】
２回目の試行では、ｎ２＝２の個数指定にしたがって、２個の細胞片を抽出し、この２個の細胞片に対して、１回目と同様に、ＤＮＡ増幅とＤＮＡシーケンサによる読取処理の工程を実施する。
【０２１７】
そして、新しい２個の細胞片から得られるそれぞれの遺伝子データから細胞種類を判定する。この判定結果に、前回（１回目）の試行で取り出した３個の細胞片の判定結果を加えて、合計５個の細胞片の中から、二種類（母体と胎児）のＤＮＡ情報が含まれているか否かを判定する（図８参照）。
【０２１８】
例えば、図１０に示したように、１回目の試行で抽出した３個の細胞片がすべて同じＡ種に属するものであり、２回目の試行で抽出した２個の細胞片がすべてＢ種に属するものであった場合、１回目と２回目の結果を合わせると、「Ａ種，Ａ種，Ａ種，Ｂ種，Ｂ種」となり、全体として、二種類が含まれていることになる。この場合、標的細胞のＤＮＡ情報の獲得に成功したと判断して、３回目以降の試行は不実施とする。
【０２１９】
なお、図１０において、２回目の試行のみに注目すると、２個の細胞片は「Ｂ種，Ｂ種」と一種類のみであるが、１回目の試行で読み取った３個の細胞片の「Ａ種，Ａ種，Ａ種」という判定結果と併せて判断するため、１回目と２回目を併せて、二種類の細胞種類が全て含まれていると判定できる。
【０２２０】
式（１）及び式（２）から明らかなように、事前に決定される細胞片抽出個数の特定における確率計算では、「５個中に二種類以上が含まれる確率」が評価されている。
【０２２１】
また、図７及び図８で示したように、仮に２回目の試行でも、二種類の細胞種類が見つからなかった場合には、３回目の試行を実施する。３回目以後の説明は省略するが、３回目の試行は個数指定がｎ３＝１となり、２回目と同様の試行が実施される。３回目の試行で二種類の細胞種類が見つからなかった場合には、更に、４回目、５回目…と試行を続ける。
【０２２２】
適用例１では、細胞単離工程によって単離抽出された｛ｎｉ｝の総数以上の細胞片の集合体である細胞片群が「個々の細胞片の単位に単離された状態の細胞片の集合体」の一形態に相当し、「試料細胞片群」の一形態に相当する。また、適用例１では、胎児に由来するＡ種の細胞片の必要個数が１個、母体に由来するＢ種の細胞片の必要個数が１個とそれぞれ定められている例となっている。それぞれ必要個数以上の細胞片が獲得できればよい。
【０２２３】
［適用例２］
次に、適用例２として、リファレンス有りの方法が採用され、かつ遺伝子解析個数が制御された例を説明する。
【０２２４】
既に説明した方法で、｛ｎｉ｝を予め決めておき、その上で、図７に示した手順にしたがって検査作業を進める点は適用例１と同様である。
【０２２５】
まず、妊婦血１０から細胞単離工程まで実施し、｛ｎｉ｝の総数以上の個数の細胞片を単離抽出しておく（図４の細胞抽出工程Ｓ７６に相当）。
【０２２６】
その後、図７に示すように、１回目の試行として、ｎ１＝３の個数指定にしたがって、３個の細胞片を抽出し、この３個の細胞片に対して、ＤＮＡ増幅とＤＮＡシーケンサによる読取処理の工程を実施する（図４の遺伝子読取工程Ｓ７８に相当）。
【０２２７】
そして、この３個の細胞片に、リファレンス細胞片と異なる個体由来の細胞片が含まれているかどうかを判定する（図４の標的判別工程Ｓ８０に相当）。ここでは、リファレンス細胞片として母体の細胞片が用いられ、リファレンス細胞片と異なる胎児由来の細胞片の有無を判定する。母体に由来する細胞種類をＢ種、胎児に由来する細胞種類をＡ種と表記する。つまり、リファレンス情報としてＢ種に属する細胞片の遺伝子情報が保有されている。
【０２２８】
リファレンス細胞片としての母体の細胞片が予め取得されており、母体の遺伝子データが既知のリファレンス情報として特定されているものとすると、標的判別の工程では、リファレンスとは異なる別の一種類を見つければよい。したがって、リファレンス有りの場合には、ｎ１＝１から始まってもよい。
【０２２９】
図１１は、リファレンス有りの場合における必要個数判定を含む標的判別の概念図である。１回目の試行で３個の細胞片から遺伝子配列の読み取りを行い、この中にリファレンス細胞片と異なる一種類の細胞が含まれていれば、標的である胎児の遺伝子情報が得られているため、標的の獲得に成功したと判定される。この場合、２回目以降の試行は不実施となる。
【０２３０】
例えば、図１２に示すように、３個の細胞片のそれぞれの遺伝子配列から、これら３個の細胞片のそれぞれがＢ種，Ｂ種，Ａ種という種類に属すると分類できたとする。
【０２３１】
この場合、リファレンス細胞片であるＢ種との比較から、これと異なる一種類であるＡ種の遺伝子データが獲得できていることが推定される。つまり、リファレンス細胞片とは異なる個体由来の標的である胎児細胞が含まれていると推定できるため、標的細胞のＤＮＡ情報の獲得に成功したと判断して、２回目以降の試行を不実施とする。
【０２３２】
その一方、１回目の試行で、リファレンス細胞片と異なる一種類のＤＮＡ情報を取得できずに、リファレンス細胞片と同じ一種類のみのＤＮＡ情報しか得られていなかった場合、つまり、３個の細胞片の種類がすべてリファレンス細胞片と同じ種類の「Ｂ種，Ｂ種，Ｂ種」であった場合は、２回目の試行を実施する。
【０２３３】
２回目の試行では、ｎ２＝２の個数指定にしたがって、２個の細胞片を抽出し、この２個の細胞片に対して、１回目と同様に、ＤＮＡ増幅とＤＮＡシーケンサによる読取処理の工程を実施する。
【０２３４】
そして、新しい２個の細胞片から読み取ったそれぞれの遺伝子データから細胞種類（帰属）を判定する。
【０２３５】
図１３に示すように、１回目と２回目を併せた結果が「Ｂ種，Ｂ種，Ｂ種，Ａ種，Ｂ種」のように二種類の遺伝子データを含むものとなれば、リファレンス細胞片（Ｂ種）と異なる一種類である胎児細胞（Ａ種）が得られたと判断して、３回目以降の試行は不実施となる。
【０２３６】
この適用例２ではリファレンス細胞片が存在するため、見かけ上は、１回目の判別結果に左右されないが、式（１）及び式（２）から明らかなように、事前に決定される細胞片抽出個数の特定における確率計算では、「５個中に胎児細胞が１個以上見つかる確率」として評価されている。
【０２３７】
また、図７及び図８で示したように、仮に２回目の試行でも、リファレンス細胞片と異なる１種類の細胞種類が見つからなかった場合（２回目の試行に失敗した場合）には、３回目の試行を実施する。３回目以後の説明は省略するが、３回目の試行は個数指定がｎ３＝１となり、２回目と同様の試行が実施される。３回目の試行で二種類の細胞種類が見つからなかった場合には、更に、４回目、５回目…と試行を続ける。
【０２３８】
適用例２では、細胞単離工程によって単離抽出された｛ｎｉ｝の総数以上の細胞片の集合体である細胞片群が「個々の細胞片の単位に単離された状態の細胞片の集合体」の一形態に相当し、「試料細胞片群」の一形態に相当する。また、適用例２では、母体に由来する細胞種類であるＢ種が「特定種類」の一形態に相当し、胎児に由来する細胞種類であるＡ種が「特定種類以外の１種類の細胞種類」の一形態に相当する。この適用例２では、胎児に由来するＡ種の細胞片の必要個数が１個と定められている例となっている。
【０２３９】
［適用例３］
図１４は、適用例３の概要を示した説明図である。適用例３は、リファレンス無しの方法が採用され、かつ細胞単離個数を定めた場合の例である。既に説明した方法で、細胞単離個数としての｛ｎｉ｝を予め決めておく。その上で、図１４に示すような手順で検査作業を進める。図１４では、ｎ１＝３，ｎ２＝２，ｎ３＝１の例が示されている。
【０２４０】
まず、妊婦血１０について、血液の処理（遠心分離やスライド塗布等）を細胞単離の直前までを実施し、必要な個数の細胞片を抽出できる準備をする。ここでいう「細胞単離の直前まで」の血液の処理を実施するとは、例えば、図２で説明した濃縮工程Ｓ３２と標本作製工程Ｓ３４の処理を実施することに相当する。
【０２４１】
その後、図１４に示すように、１回目の試行として、ｎ１＝３の個数指定にしたがって、有核赤血球（ＮＲＢＣ）検索やマニピュレート操作などにより、３個の細胞片を取り出す細胞単離の工程を実施し、この抽出した３個の細胞片に対して、後続のＤＮＡ増幅とＤＮＡシーケンサによる読取処理の工程も続けて実施する。
【０２４２】
そして、この３個の細胞片に、妊婦である母体と胎児の二種類の細胞片が含まれているか否か、つまり、この３個の細胞片から読み取られた遺伝子データ（遺伝子配列）に、妊婦である母体と胎児の二種類の遺伝子データが含まれているかどうか判定する（図４の標的判別工程Ｓ８０に相当）。判定の方法と判定後の試行の要否判断等については、適用例１と同様であるため、説明は省略する。
【０２４３】
１回目の試行で、二種類のＤＮＡ情報を取得できず、いずれか一種類のみのＤＮＡ情報しか得られていなかった場合は、２回目の試行を実施する。
【０２４４】
２回目の試行では、ｎ２＝２の個数指定にしたがって、２個の細胞片を取り出す細胞単離の工程を実施し、この抽出した２個の細胞片に対して、１回目と同様に、ＤＮＡ増幅とＤＮＡシーケンサによる読取処理の工程を実施する。
【０２４５】
そして、新しい２個の細胞片から得られるそれぞれの遺伝子データから細胞種類を判定する。この判定結果に、前回（１回目）の試行で取り出した３個の細胞片の判定結果を加えて、合計５個の細胞片の中から、二種類（母体と胎児）のＤＮＡ情報が含まれているか否かを判定する（図８参照）。
【０２４６】
また、図１４で示したように、仮に２回目の試行でも、二種類の細胞種類が見つからなかった場合には、３回目の試行を実施する。３回目以後の説明は省略するが、３回目の試行は個数指定がｎ３＝１となり、２回目と同様の試行が実施される。３回目の試行で二種類の細胞種類が見つからなかった場合には、更に、４回目、５回目…と試行を続ける。
【０２４７】
適用例３において、血液の処理（遠心分離やスライド塗布等）を細胞単離の直前まで実施して、必要な個数の細胞片を抽出できる準備が整えられた状態が「個々の細胞片の単位に単離される前の細胞単離未処理状態」の一形態に相当し、当該状態の試料細胞片群からｎｉの個数指定にしたがって細胞片を取り出す工程が「細胞単離未処理状態である試料細胞片群から、個々の細胞片の単位に単離して細胞片を取り出す」工程の一形態に相当する。
【０２４８】
［適用例４］
次に、適用例４として、リファレンス有りの方法が採用され、かつ細胞単離個数を定めた場合の例を説明する。
【０２４９】
既に説明した方法で、｛ｎｉ｝を予め決めておき、その上で、図１４に示した手順にしたがって検査作業を進める点は適用例３と同様である。
【０２５０】
まず、妊婦血１０について、血液の処理（遠心分離やスライド塗布等）を細胞単離の直前までを実施し、必要な個数の細胞片を抽出できる準備をする。ここでいう「細胞単離の直前まで」の血液の処理を実施するとは、例えば、図２で説明した濃縮工程Ｓ３２と標本作製工程Ｓ３４の処理を実施することに相当する。
【０２５１】
その後、図１４に示すように、１回目の試行として、ｎ１＝３の個数指定にしたがって、有核赤血球（ＮＲＢＣ）検索やマニピュレート操作などにより、３個の細胞片を取り出す細胞単離の工程を実施し、この抽出した３個の細胞片に対して、後続のＤＮＡ増幅とＤＮＡシーケンサによる読取処理の工程も続けて実施する。
【０２５２】
ここで、この３個の細胞片に、リファレンス細胞片と異なる個体由来の細胞片が含まれているかどうかを判定する（図４の標的判別工程Ｓ８０に相当）。判定の方法と判定後の試行の要否判断等については、適用例２と同様であるため、説明は省略する。
【０２５３】
１回目の試行で、リファレンス細胞片と異なる一種類のＤＮＡ情報を取得できずに、リファレンス細胞片と同じ一種類のみのＤＮＡ情報しか得られていなかった場合は、２回目の試行を実施する。
【０２５４】
２回目の試行では、ｎ２＝２の個数指定にしたがって、２個の細胞片を取り出す細胞単離の工程を実施し、この抽出した２個の細胞片に対して、１回目と同様に、ＤＮＡ増幅とＤＮＡシーケンサによる読取処理の工程を実施する。
【０２５５】
そして、新しい２個の細胞片から得られるそれぞれの遺伝子データから細胞種類を判定する。図１３で説明したように、１回目と２回目を併せた結果が「Ｂ種，Ｂ種，Ｂ種，Ａ種，Ｂ種」のように二種類の遺伝子データを含むものとなれば、リファレンス細胞片（Ｂ種）と異なる一種類である胎児細胞（Ａ種）が得られたと判断して、３回目以降の試行は不実施となる。
【０２５６】
また、仮に２回目の試行でも、リファレンス細胞片と異なる１種類の細胞種類が見つからなかった場合（２回目の試行に失敗した場合）には、３回目の試行を実施する。３回目以後の説明は省略するが、３回目の試行は個数指定がｎ３＝１となり、２回目と同様の試行が実施される。３回目の試行で二種類の細胞種類が見つからなかった場合には、更に、４回目、５回目…と試行を続ける。
【０２５７】
適用例４において、血液の処理（遠心分離やスライド塗布等）を細胞単離の直前まで実施して、必要な個数の細胞片を抽出できる準備が整えられた状態が「個々の細胞片の単位に単離される前の細胞単離未処理状態」の一形態に相当し、当該状態の試料細胞片群からｎｉの個数指定にしたがって細胞片を取り出す工程が「細胞単離未処理状態である試料細胞片群から、個々の細胞片の単位に単離して細胞片を取り出す」工程の一形態に相当する。
【０２５８】
［適用例１〜４に共通する技術思想について］
適用例１〜４の例示から把握されるとおり、これらの適用例はいずれも、複数種類の細胞片が混在する試料細胞片群から、ｎｉ個の細胞片を抽出して生物情報としての遺伝子情報を読み取るものであると理解できる。
【０２５９】
また、これら適用例１〜４は、複数種類の細胞片が混在する試料細胞片群の集合（全体集合）から、部分集合を重複なく順番に取り出す際の、各順の部分集合の要素個数であるｎｉを決定するという点で共通している。
【０２６０】
［遺伝子解析システムの構成］
図１５は本発明の実施形態に係る遺伝子解析システムの全体構成を示すブロック図である。この遺伝子解析システム１００は、受付部１０２と、個数制御部１０４と、細胞抽出部１０６と、遺伝子読取部１０８と、標的判別部１１０と、所定検査部１１２と、結果報告部１１４と、を備える。各部の構成は、コンピュータのハードウエアとソフトウエアの組み合わせによって実現することができる。ソフトウエアは「プログラム」と同義である。遺伝子解析システム１００は、一台のコンピュータで実現することも可能であるし、複数台のコンピュータを組み合わせて実現することも可能である。遺伝子解析システム１００は、複数台のコンピュータが電気通信回線を介して接続されたコンピュータシステムによって実現することができる。電気通信回線は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ；local area network）であってもよいし、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ；wide area network）であってもよく、これらの組み合わせであってもよい。電気通信回線は、有線通信回線に限らず、一部又は全部を無線通信回線とすることができる。また、本明細書において、信号の受け渡しが可能な機器同士の「接続」という表記については、有線接続に限らず、無線接続も含む。
【０２６１】
受付部１０２は、検査の依頼を受け付ける処理を行う処理部である。受付部１０２は、図４で説明した受付工程Ｓ７０の処理を担う。
【０２６２】
個数制御部１０４は、既に説明した「個数制御システム」の役割を担う処理部である。個数制御部１０４は「細胞片抽出個数の決定装置」の一形態に相当する。個数制御部１０４には、受付部１０２を通じて受付データが入力される。個数制御部１０４は、受付データに応じて、適切な細胞片個数ｎｉを決定し、細胞抽出部１０６及び／又は遺伝子読取部１０８に対して細胞片個数ｎｉの情報を提供する。個数制御部１０４は、図４で説明した個数決定工程Ｓ７４の処理を担う。
【０２６３】
細胞抽出部１０６は、血液試料から細胞片を単離抽出する工程（図４の細胞抽出工程Ｓ７６）を管理する処理部である。
【０２６４】
遺伝子読取部１０８は、ＤＮＡシーケンサを含み、細胞片の遺伝子配列を読み取る処理部である。遺伝子読取部１０８は、図４で説明した遺伝子読取工程Ｓ７８の処理を担う。
【０２６５】
標的判別部１１０は、遺伝子読取部１０８で読み取った遺伝子配列の情報を基に、標的である胎児の遺伝子情報を獲得できたか否かを判定する処理部である。標的判別部１１０は、図４で説明した標的判別工程Ｓ８０、成否判断工程Ｓ８２、及び、繰り返し最大回数判定工程Ｓ８４の処理を担う。標的判別部１１０による判別結果の情報は、実績データとして個数制御部１０４に提供される。
【０２６６】
所定検査部１１２は、遺伝子読取部１０８から得られた遺伝子情報を基に、所定の検査を実施する。「所定の検査」として、本例では、胎児の特徴としての先天性遺伝子疾患の検査を行う。所定検査部１１２は、図４で説明した所定検査工程Ｓ８６の処理を担う。
【０２６７】
結果報告部１１４は、所定検査部１１２における検査の結果を報告する処理を行う処理部である。結果報告部１１４は、図４で説明した結果報告工程Ｓ８８の処理を担う。
【０２６８】
［個数制御部の構成］
図１６は個数制御部１０４の詳細構成例を示すブロック図である。細胞片抽出個数の決定装置として機能する個数制御部１０４は、情報取得部１３０と、対応付けデータ記憶部１３２と、確率設定部１３４と、確率補正部１３６と、補正データ記憶部１３８と、コストデータ記憶部１４０と、期待コスト評価部１４２と、失敗確率評価部１４４と、個数決定部１４６と、情報出力部１４８と、制御部１５０と、を備える。
【０２６９】
情報取得部１３０は、各種の情報を取り込む入力インターフェース部である。情報取得部１３０として、通信インターフェース部、メディアインターフェース部、信号入力端子、若しくはユーザーインターフェース部、又はこれらの適宜の組み合わせを採用することができる。メディアインターフェース部は、メモリカードなどの外部記憶装置としての記憶メディアの読み書きを行うインターフェース部である。ユーザーインターフェース部は、図示せぬ入力装置や表示装置を含む。入力装置には、キーボード、マウス、或いはタッチパネルなど、各種の形態があり、これらの組み合わせであってもよい。
【０２７０】
情報取得部１３０を介して、受付部１０２（図１５参照）から受付データを取り込むことができ、また、標的判別部１１０（図１５参照）から実績データを取り込むことができる。情報取得部１３０は「注文情報取得工程」及び「提供者情報取得工程」に相当する処理を担う。
【０２７１】
対応付けデータ記憶部１３２は、検査の品質に関する複数の等級の各々に対して、等級毎に失敗確率の条件が定められた対応付けデータを記憶しておく記憶部である。対応付けデータは、情報取得部１３０を通じて、追加や更新が可能である。
【０２７２】
確率設定部１３４は、１回の試行の失敗確率ｆ（ｘ）や検査全体の失敗確率Ｆを設定する処理部である。確率設定部１３４は、受付データに含まれる検査態様希望データを基に対応付けデータを参照して失敗確率Ｆの設定を行う。確率設定部１３４は「設定工程」に相当する処理を担う。
【０２７３】
確率補正部１３６は、受付データに含まれる資料提供者（妊婦）の状態データに基づいて、１回の試行の失敗確率ｆ（ｘ）又は、検査全体の失敗確率Ｆに補正を加える処理部である。確率補正部１３６は、「補正工程」に相当する処理を担う。
【０２７４】
補正データ記憶部１３８は、確率補正部１３６の補正処理で使用する補正データを記憶しておく記憶部である。補正データは、状態データに対応した補正値等のルックアップデーブルであってもよいし、入力変数に対して出力値を定める演算式の関数であってもよい。
【０２７５】
確率補正部１３６は補正データを活用して補正処理を行う。確率設定部１３４と確率補正部１３６との組み合わせによって、１回の試行の失敗確率ｆと、検査全体の失敗確率Ｆとが定められる。
【０２７６】
コストデータ記憶部１４０は、期待コストＥの計算に用いる各種コストに関するコストデータが記憶される記憶部である。コストデータは、情報取得部１３０を通じて、追加や更新が可能である。
【０２７７】
期待コスト評価部１４２は、コストデータを用い、既述の式（１）で示した期待コストＥを評価する処理部である。期待コスト評価部１４２による期待コストの評価情報は個数決定部１４６に提供される。
【０２７８】
失敗確率評価部１４４は、確率設定部１３４と確率補正部１３６から得られる確率の情報を基に、既述の式（２）で示した検査全体の失敗確率Ｆを評価する処理部である。失敗確率評価部１４４による失敗確率の評価情報は個数決定部１４６に提供される。
【０２７９】
個数決定部１４６は、制約条件として与えられた失敗確率の条件と、期待コストの評情報と、失敗確率の評価情報とを基に、期待コストが目標の範囲に収まる細胞片個数ｎｉを決定する処理部である。
【０２８０】
なお、制約条件としての失敗確率の条件や、期待コストの目標の範囲、細胞片の必要個数、或いは、試行の最大回数など、細胞片個数ｎｉの決定に必要なパラメータの全部又は一部は、予め定められていてもよいし、情報取得部１３０を通じて取得されてもよい。
【０２８１】
情報出力部１４８は、個数決定部１４６で決定した細胞片個数ｎｉの情報を外部に出力する処理部である。情報出力部１４８として、通信インターフェース部、メディアインターフェース部、信号出力端子、表示部、若しくは、プリンタ、又はこれらの適宜の組み合わせを採用することができる。
【０２８２】
制御部１５０は、個数制御部１０４における各部（符号１３０から１４８）を統括的に制御する。
【０２８３】
図１６に示した個数制御部１０４は、受付データその他の各種条件に対して、適切な細胞片個数ｎｉを動的に決定するコンピュータシステムとして実現できる。
【０２８４】
［実施形態の利点］
上述したとおり、本発明の実施形態では、遺伝子解析における細胞片個数と、試行回数に基づく具体的なコスト項目を考慮している。また、遺伝子解析のやり直し（再試行）を考慮して、検査全体の期待コストと、失敗確率を評価している。
【０２８５】
本実施形態によれば、検査のコストを計画的に（検査実施の前に、事前に）、小さくすることができ、検査コストの期待値を目標の範囲に収めることができる。また、本実施形態によれば、検査コストを最小化することも可能である。
【０２８６】
本実施形態で決定される細胞片個数ｎｉにしたがって遺伝子解析を行うことにより、相応の成功確率が見込まれる比較的少数の細胞片に限定した解析により、多数のケースでは１回から数回程度の少ない回数の試行で解析を終結させることができる。また、本実施形態によれば、不運にも、１回から数回程度の少ない回数の試行で標的の遺伝子情報を取得できていなかった少数のケースに限って、更に試行の回数を追加していくという方法が採用される。
【０２８７】
このため、従来方式と比較して、検査コストを抑制することができる。
【０２８８】
本実施形態で説明した細胞片個数の決定方法、及び、細胞片個数を決めるパラメータ検討式である式（１）と式（２）に従うことで、失敗確率を抑えたまま、低コストなワークフローを実現できる。
【０２８９】
本実施形態で説明した方法は、細胞の分離コスト（作業負荷）やDNAの増幅コスト（試薬コスト）等の細胞片の個数に影響される変動コストが大きい場合に特に有効である。
【０２９０】
［他の応用例］
本発明の適用範囲は、生体の細胞片を単離して実施する生物情報解析において広く適用可能である。図４で説明した遺伝子解析方法は、生物情報解析方法の一形態に相当する。本発明が適用できる生物情報解析には、ＤＮＡ解析（ゲノム解析）、ＲＮＡ解析、或いはタンパク質解析を用いた各種の解析、検査、或いは、診断などが含まれる。
【０２９１】
本発明は以上説明した実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内でこの技術分野における通常の知識を有するものにより、多くの変形が可能である。
【符号の説明】
【０２９２】
１０…妊婦血、１０２…受付部、１０４…個数制御部、１０６…細胞抽出部、１０８…遺伝子読取部、１１０…標的判別部、１１２…所定検査部、１１４…結果報告部、１３４…確率設定部、１３６…確率補正部、１４２…期待コスト評価部、１４４…失敗確率評価部、１４６…個数決定部
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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