(57)【要約】      （修正有）【課題】特に標的細胞片の採取が難しい場合に、個体判別の失敗率を抑えながら、稀な細胞片の採取成功率を高めることができる、生物情報解析方法および生物情報解析システムを提供する【解決手段】細胞片から得られる生物情報を解析する生物情報解析方法であって、生物情報解析方法は、１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行工程と、１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定工程と、を含み、実行工程における解析は、１回の解析につき、標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取工程と、細胞採取工程において採取した細胞片が標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別工程とを含む、生物情報解析方法、ならびに生物情報解析システム。【選択図】図２
2017212937.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を解析する生物情報解析方法であって、
前記生物情報解析方法は、
１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行工程と、
前記１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定工程と、
を含み、
前記実行工程における解析は、１回の解析につき、
標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取工程と、
前記細胞採取工程において採取した細胞片が前記標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別工程と、
前記標的判別工程において前記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の生物情報を解析する生物情報解析工程と、
前記生物情報解析工程において得られた解析結果を出力する結果出力工程と、
を含み、
前記標的判別工程において、
前記試料細胞片群から採取した細胞片の採取個数を設定し、
前記細胞片を採取した個体の背景情報を数値化して設定し、
前記目標成功率を充足できるように、前記採取個数に基づき、前記標的判別工程における標的判別の当該回の解析の成功率を制御する、
生物情報解析方法。
【請求項２】
前記標的判別工程において、さらに、前記細胞採取工程において採取した細胞片から前記標的個体の細胞片を抽出できる確度を設定する、請求項１に記載の生物情報の解析方法。
【請求項３】
前記実行工程における解析は、１回につき、さらに、
検体属性および／または検査結果の一部または全部を記録する記録工程
を含み、
前記標的判別工程において、
前記背景情報に前記記録工程で記録したデータを付け加えて、前記標的判別工程における標的判別の当該回の解析の成功率を制御する、請求項１または２に記載の生物情報の解析方法。
【請求項４】
前記試料細胞片群が標的個体の細胞片と、その他の１個以上の個体の細胞片との夾雑試料であり、
前記標的判別工程において、抽出した細胞片に対応する個体が標的個体であるか否かを判別する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の生物情報の解析方法。
【請求項５】
前記試料細胞片群が胎児の細胞片と前記胎児の母親の細胞片との夾雑試料であり、
前記胎児の細胞片を抽出し、前記胎児の先天的遺伝子疾患の有無を解析する、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の生物情報の解析方法。
【請求項６】
前記標的判別工程において制御された標的判別の当該回の解析の成功率が所定の判別閾値を下回った場合に、前記結果出力工程において、出力結果に警告を付記する、請求項１〜５のいずれか１項に記載の生物情報の解析方法。
【請求項７】
前記結果出力工程において、さらに、再検査する旨を通知する、請求項６に記載の生物情報の解析方法。
【請求項８】
前記確度を下記式によって設定する、請求項２に記載の生物情報の解析方法。
【数１】
2017212937.tif 000014
ただし、式中、Ｐｋ≧１は、前記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、１個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確度であり、ｐは、前記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率である。ここで、ｎはｎ≧１を満たす整数である。
【請求項９】
前記確度を下記式によって設定する、請求項２に記載の生物情報の解析方法。
【数２】
2017212937.tif 000015
ただし、式中、Ｐｋ≧Ｋは、前記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、Ｋ個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確度であり、ｐは、前記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率である。こで、ｎはｎ≧１を満たす整数であり、Ｋは１≦Ｋ≦ｎを満たす整数である。
【請求項１０】
前記確度を下記式によって設定する、請求項２に記載の生物情報の解析方法。
【数３】
2017212937.tif 000016
ただし、式中、Ｐ’ｋ≧１は、前記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、１個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確度であり、ｐは、前記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率であり、Ｄｋは、標的判別工程においてｋ個の細胞片を標的個体の細胞片と判断するとき、そのｋ個の細胞片を正しく標的個体の細胞片と判断する確率である。ここで、ｎはｎ≧１を満たす整数である。
【請求項１１】
前記確度を下記式によって設定する、請求項２に記載の生物情報の解析方法。
【数４】
2017212937.tif 000017
ただし、式中、Ｐ’ｋ≧Ｋは、前記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、Ｋ個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確度であり、ｐは、前記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率であり、Ｄｋは、標的判別工程においてｋ個の細胞片を標的個体の細胞片と判断するとき、そのｋ個の細胞片を正しく標的個体の細胞片と判断する確率である。ここで、ｎはｎ≧１を満たす整数であり、Ｋは１≦Ｋ≦ｎを満たす整数である。
【請求項１２】
前記結果出力工程の後に、さらに、
前記試料細胞片群が採取された検体の属性および／または検査結果の少なくとも一部または全部を含む検体情報を数値化して記録する検体情報記録工程と、
前記検体情報に基づいて、前記抽出した細胞片から前記標的個体の細胞片を抽出できる確度を設定する確度設定工程と、
を含む、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の細胞片から得られる生物情報の解析方法。
【請求項１３】
前記確度設定工程において、採取細胞片から標的細胞片を抽出できる確度を、背景情報と採取細胞片から標的細胞片を抽出できる確度とを対応づけた表または計算式に基づいて設定する、請求項１２に記載の生物情報の解析方法。
【請求項１４】
前記検体の属性が、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、および、前回の妊娠からの経過期間からなる群から選択される少なくとも１つである、請求項１２または１３に記載の生物情報の解析方法。
【請求項１５】
前記生物情報解析工程において、胎児の疾患あり／なしを判定する場合において、
前記生物情報解析工程における解析の成功率を、
陽性的中率ＰＰＶ＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
ｓｅ＝ａ／（ａ＋ｃ）
ｓｐ＝ｄ／（ｂ＋ｄ）
ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＝Ｋ
ただし、式中、ξは胎児の有疾患率であり、ａは疾患ありと判定された疾患ありの細胞の個数であり、ｂは疾患ありと判定された疾患なしの細胞の個数であり、ｃは疾患なしと判定された疾患ありの細胞の個数であり、ｄは疾患なしと判定された疾患なしの細胞の個数であり、Ｋは胎児の細胞片の実際の抽出個数である、とするとき、
全解析の陽性的中率ＰＰＶの算術平均が目標成功率以上となるように、解析ごとの閾値以上の検査値を疾患ありと判定する陽性閾値および／または閾値以下の検査値を疾患なしと判定する陰性閾値を調節して、ａ、ｂ、ｃ、およびｄを調整し、解析ごとの生物情報解析の成功率を制御する、
請求項１〜１４のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【請求項１６】
前記生物情報解析工程において、胎児の疾患あり／なしを判定する場合において、
前記生物情報解析工程における解析の成功率を、
陽性的中率ＰＰＶ＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
ｓｅ＝１−Ａ（ＴＰ）
ｓｐ＝Ｂ（ＴＮ）
ただし、式中、ξは胎児の有疾患率であり、Ａ（ｘ）は検査値ｘに対する疾患ありの集団の累積分布関数であり、Ｂ（ｘ）は検査値ｘに対する疾患なしの集団の累積分布関数であり、ＴＰは閾値以上の検査値を疾患ありと判定する陽性閾値であり、ＴＮは閾値以下の検査値を疾患なしと判定する陰性閾値である、とするとき、
全解析の陽性的中率ＰＰＶの算術平均が目標成功率以上となるように、解析ごとの陽性閾値ＴＰおよび／または陰性閾値ＴＮを調節して、解析ごとの生物情報解析の成功率を制御する、
請求項１〜１５のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【請求項１７】
細胞片から得られる生物情報を解析する生物情報解析システムであって、
前記生物情報解析システムは、
１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行部と、
前記１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定部と、
を含み、
前記実行部における解析は、解析ごとに、
標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取手段と、
前記細胞採取部において採取した細胞片が前記標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別手段と、
前記標的判別部において前記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の生物情報を解析する生物情報解析手段と、
前記生物情報解析部において得られた解析結果を出力する結果出力手段と、
が作動し、
前記標的判別手段において、
前記試料細胞片群から採取した細胞片の採取個数を設定し、
前記細胞片を採取した個体の背景情報を数値化して設定し、
前記目標成功率を充足できるように、前記採取個数に基づき、前記標的判別手段における標的判別の当該解析の成功率を制御する、
生物情報解析システム。
【請求項１８】
前記標的判別手段において、さらに、前記細胞採取手段において採取した細胞片から前記標的個体の細胞片を抽出できる確度を設定する、請求項１７に記載の生物情報の解析システム。
【請求項１９】
さらに、
検体属性および／または検査結果の一部または全部を記録する記録手段
を含み、
前記標的判別手段において、
前記背景情報に前記記録工程で記録したデータを付け加えて、当該解析の標的判別の成功率を制御する、請求項１７または１８に記載の生物情報の解析システム。
【請求項２０】
前記試料細胞片群が標的個体の細胞片と、その他の１個以上の個体の細胞片との夾雑試料であり、
前記標的判別手段において、抽出した細胞片に対応する個体が標的個体であるか否かを判別する、請求項１７〜１９のいずれか１項に記載の生物情報解析システム。
【請求項２１】
解析ごとに、前記生物情報解析部において制御された生物情報解析の成功率が所定の閾値を下回った場合に、前記結果出力部において、出力結果に警告を付記する、請求項１７〜２０のいずれか１項に記載の生物情報解析システム。
【請求項２２】
前記結果出力部において、さらに、再検査する旨を通知する、請求項２１に記載の生物情報解析システム。
【請求項２３】
全解析の目標判別成功率を設定し、前記標的判別工程において、細胞が胎児の細胞片であるか否かを判別する場合において、
前記標的判別工程における胎児判別の成功率を、
胎児的中率ＰＰＶ’＝ｓｅ’×ｐ／｛ｓｅ’×ｐ＋（１−ｓｐ’）（１−ｐ）｝
ｓｅ’＝ｅ／（ｅ＋ｇ）
ｓｐ’＝ｄ／（ｆ＋ｈ）
ｅ＋ｆ＋ｇ＋ｈ＝ｎ
ただし、式中、ｐは試料細胞片群に胎児の細胞片が含まれる確率であり、ｅは胎児細胞と判定された胎児細胞の個数であり、ｆは胎児細胞と判定された非胎児細胞の個数であり、ｇは非胎児細胞と判定された胎児細胞の個数であり、ｈは非胎児細胞と判定された非胎児細胞の個数であり、ｎは細胞片の採取個数である、とするとき、
全解析の胎児的中率ＰＰＶ’の算術平均が目標判別成功率以上となるように、解析ごとの閾値以上の検査値を胎児細胞と判別する胎児判別閾値および／または閾値以下の検査値を非胎児細胞と判別する非胎児判別閾値を調節して、ｅ、ｆ、ｇ、およびｈを調整し、解析ごとの胎児判別の成功率を制御する、
請求項１〜１９のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【請求項２４】
全解析の目標判別成功率を設定し、前記標的判別工程において、細胞が胎児の細胞片であるか否かを判別する場合において、
前記標的判別工程における胎児判別の成功率を、
胎児的中率ＰＰＶ’＝ｓｅ’×ｐ／｛ｓｅ’×ｐ＋（１−ｓｐ’）（１−ｐ）｝
ｓｅ’＝１−Ｇ（Ｔｃ）
ｓｐ’＝Ｆ（Ｔｐ）
ただし、式中、ｐは試料細胞片群に胎児の細胞片が含まれる確率であり、Ｇ（ｘ）は検査値ｘに対する胎児細胞の集団の累積分布関数であり、Ｆ（ｘ）は検査値ｘに対する非胎児細胞の集団の累積分布関数であり、Ｔｃは閾値以上の検査値を胎児細胞と判定する胎児判別閾値であり、Ｔｐは閾値以下の検査値を非胎児細胞と判定する非胎児判別閾値である、とするとき、
全解析の胎児的中率ＰＰＶ’の算術平均が目標成功率以上となるように、解析ごとのＴｃおよび／またはＴｐを調節して、解析ごとの胎児判別の成功率を制御する、
請求項１〜１９のいずれか１項に記載の生物情報解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生物情報解析方法および生物情報解析方法システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年発達してきたＤＮＡシーケンサ等により、例えば微量または希少な細胞片に対しても、比較的精度の高い遺伝子解析を行えるようになってきている。
しかし、採取対象の細胞片が他個体と混雑している状況においては、いったん細胞片の個体判別を行う必要がある。
個体判別において、希少性が高ければ多数の細胞片を集める必要がある一方で、多数の細胞片個々に対して個体判別を行うと、判別に失敗する確率が上がってしまう。
すなわち、特に稀な細胞片等に対しての個体判別を交える遺伝子解析を産業上応用するにあたって、細胞採取の成功率と判別の失敗率抑止を両立させるのは重要な課題なのにも関わらず、これまで適切な解決策が提唱されていなかった。
したがって、個々の細胞片に対する解析において、採取できた細胞片の個数に依存することなく、一律の閾値（成功率）を設定することになって、解析全体の効率をうまく向上させることができなかった。
【０００３】
例えば、特許文献１には、母体血から胎児赤血球を単離し、遺伝子型の態様を測定すること（［０１１５］）、および単離した有核胎児赤血球の遺伝物質を解析し、父性および信頼度を報告することが記載されている（［０１２６］）。しかし、個体判別の失敗率を抑えながら、稀な細胞片の採取成功率を高めるという課題は意識されていない。
【０００４】
また、例えば、特許文献２には、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を目的とした、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を決定することを特徴とする、細胞片抽出個数の決定方法および装置、並びに生物情報解析方法が記載されている（００１２）。しかし、特に標的細胞片の採取が難しい場合に、個体判別の失敗率を抑えながら、稀な細胞片の採取成功率を高めることは記載されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特表２０１４−５０２８４５号公報
【特許文献２】特開２０１６−０４９０７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、本発明は、特に標的細胞片の採取が難しい場合に、個体判別の失敗率を抑えながら、稀な細胞片の採取成功率を高めることができる、生物情報解析方法および生物情報解析システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者は、課題を解決すべく鋭意検討を重ねた結果、１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行工程と、１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定工程と、を含み、実行工程における解析は、１回の解析につき、標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取工程と、細胞採取工程において採取した細胞片が標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別工程と、標的判別工程において標的個体の細胞片であると判別された細胞片の生物情報を解析する生物情報解析工程と、生物情報解析工程において得られた解析結果を出力する結果出力工程と、を含む、細胞片から得られる生物情報を解析する生物情報解析方法の標的判別工程において、試料細胞片群から採取した細胞片の採取個数を設定し、細胞片を採取した個体の背景情報を数値化して設定し、目標成功率を充足できるように、採取個数に基づき、標的判別工程における標的判別の当該回の解析の成功率を制御すると、特に標的細胞片の採取が難しい場合に、個体判別の失敗率を抑えながら、稀な細胞片の採取成功率を高めることができることを知得し、本発明の生物情報解析方法および生物情報解析システムを完成させるに至った。
【０００８】
本発明は以下の［１］〜［２４］を提供する。
［１］  細胞片から得られる生物情報を解析する生物情報解析方法であって、
上記生物情報解析工程は、
１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行工程と、
上記１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定工程と、
を含み、
上記実行工程における解析は、１回の解析につき、
標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取工程と、
上記細胞採取工程において採取した細胞片が上記標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別工程と、
上記標的判別工程において上記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の生物情報を解析する生物情報解析工程と、
上記生物情報解析工程において得られた解析結果を出力する結果出力工程と、
を含み、
上記標的判別工程において、
上記試料細胞片群から採取した細胞片の採取個数を設定し、
上記細胞片を採取した個体の背景情報を数値化して設定し、
上記目標成功率を充足できるように、上記採取個数に基づき、上記標的判別工程における標的判別の当該回の解析の成功率を制御する、
生物情報解析方法。
［２］  上記標的判別工程において、さらに、上記細胞採取工程において採取した細胞片から上記標的個体の細胞片を抽出できる確度を設定する、上記［１］に記載の生物情報の解析方法。
［３］  上記実行工程における解析は、１回につき、さらに、
検体属性および／または検査結果の一部または全部を記録する記録工程
を含み、
上記標的判別工程において、
上記背景情報に上記記録工程で記録したデータを付け加えて、上記標的判別工程における標的判別の当該回の解析の成功率を制御する、上記［１］または［２］に記載の生物情報の解析方法。
［４］  上記試料細胞片群が標的個体の細胞片と、その他の１個以上の個体の細胞片との夾雑試料であり、
上記標的判別工程において、抽出した細胞片に対応する個体が標的個体であるか否かを判別する、上記［１］〜［３］のいずれか１つに記載の生物情報の解析方法。
［５］  上記試料細胞片群が胎児の細胞片と上記胎児の母親の細胞片との夾雑試料であり、
上記胎児の細胞片を抽出し、上記胎児の先天的遺伝子疾患の有無を解析する、
上記［１］〜［４］のいずれか１つに記載の生物情報の解析方法。
［６］  上記標的判別工程において制御された標的判別の当該回の解析の成功率が所定の判別閾値を下回った場合に、上記結果出力工程において、出力結果に警告を付記する、上記［１］〜［５］のいずれか１つに記載の生物情報の解析方法。
［７］  上記結果出力工程において、さらに、再検査する旨を通知する、上記［６］に記載の生物情報の解析方法。
［８］  上記確度を下記式によって設定する、上記［２］に記載の生物情報の解析方法。
【数１】
2017212937.tif 000003
ただし、式中、Ｐｋ≧１は、上記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、１個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確度であり、ｐは、上記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率である。ここで、ｎはｎ≧１を満たす整数であり、Ｋは１≦Ｋ≦ｎを満たす整数である。
［９］  上記確度を下記式によって設定する、上記［２］に記載の生物情報の解析方法。
【数２】
2017212937.tif 000004
ただし、式中、Ｐｋ≧Ｋは、上記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、Ｋ個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確度であり、ｐは、上記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率である。こで、ｎはｎ≧１を満たす整数であり、Ｋは１≦Ｋ≦ｎを満たす整数である。
［１０］  上記確度を下記式によって設定する、上記［２］に記載の生物情報の解析方法。
【数３】
2017212937.tif 000005
ただし、式中、Ｐ’ｋ≧１は、上記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、１個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確度であり、ｐは、上記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率であり、Ｄｋは、標的判別工程においてｋ個の細胞片を標的個体の細胞片と判断するとき、そのｋ個の細胞片を正しく標的個体の細胞片と判断する確率である。ここで、ｎはｎ≧１を満たす整数である。
［１１］  上記確度を下記式によって設定する、上記［２］に記載の生物情報の解析方法。
【数４】
2017212937.tif 000006
ただし、式中、Ｐ’ｋ≧Ｋは、上記細胞採取工程において採取した細胞片の個数がｎ個であるとき、Ｋ個以上の細胞片が標的個体の細胞片である確度であり、ｐは、上記試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率であり、Ｄｋは、標的判別工程においてｋ個の細胞片を標的個体の細胞片と判断するとき、そのｋ個の細胞片を正しく標的個体の細胞片と判断する確率である。ここで、ｎはｎ≧１を満たす整数であり、Ｋは１≦Ｋ≦ｎを満たす整数である。
［１２］  上記結果出力工程の後に、さらに、
上記試料細胞片群が採取された検体の属性および／または検査結果の少なくとも一部または全部を含む検体情報を数値化して記録する検体情報記録工程と、
上記検体情報に基づいて、上記抽出した細胞片から上記標的個体の細胞片を抽出できる確度を設定する確度設定工程と、
を含みる、上記［１］〜［１１］のいずれか１つに記載の細胞片から得られる生物情報の解析方法。
［１３］  上記確度設定工程において、採取細胞片から標的細胞片を抽出できる確度を、背景情報と採取細胞片から標的細胞片を抽出できる確度とを対応づけた表または計算式に基づいて設定する、上記［１２］に記載の生物情報の解析方法。
［１４］  上記検体の属性が、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、および、前回の妊娠からの経過期間からなる群から選択される少なくとも１つである、上記［１２］または［１３］に記載の生物情報の解析方法。
［１５］  上記生物情報解析工程において、胎児の疾患あり／なしを判定する場合において、
上記生物情報解析工程における解析の成功率を、
陽性的中率ＰＰＶ＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
ｓｅ＝ａ／（ａ＋ｃ）
ｓｐ＝ｄ／（ｂ＋ｄ）
ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＝Ｋ
ただし、式中、ξは胎児の有疾患率であり、ａは疾患ありと判定された疾患ありの細胞の個数であり、ｂは疾患ありと判定された疾患なしの細胞の個数であり、ｃは疾患なしと判定された疾患ありの細胞の個数であり、ｄは疾患なしと判定された疾患なしの細胞の個数であり、Ｋは胎児の細胞片の実際の抽出個数である、とするとき、
全解析の陽性的中率ＰＰＶの算術平均が目標成功率以上となるように、解析ごとの閾値以上の検査値を疾患ありと判定する陽性閾値および／または閾値以下の検査値を疾患なしと判定する陰性閾値を調節して、ａ、ｂ、ｃ、およびｄを調整し、解析ごとの生物情報解析の成功率を制御する、
上記［１］〜［１４］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
［１６］  上記生物情報解析工程において、胎児の疾患あり／なしを判定する場合において、
上記生物情報解析工程における解析の成功率を、
陽性的中率ＰＰＶ＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
ｓｅ＝１−Ａ（ＴＰ）
ｓｐ＝Ｂ（ＴＮ）
ただし、式中、ξは胎児の有疾患率であり、Ａ（ｘ）は検査値ｘに対する疾患ありの集団の累積分布関数であり、Ｂ（ｘ）は検査値ｘに対する疾患なしの集団の累積分布関数であり、ＴＰは閾値以上の検査値を疾患ありと判定する陽性閾値であり、ＴＮは閾値以下の検査値を疾患なしと判定する陰性閾値である、とするとき、
全解析の陽性的中率ＰＰＶの算術平均が目標成功率以上となるように、解析ごとの陽性閾値ＴＰおよび／または陰性閾値ＴＮを調節して、解析ごとの生物情報解析の成功率を制御する、
上記［１］〜［１５］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
［１７］  細胞片から得られる生物情報を解析する生物情報解析システムであって、
上記生物情報解析システムは、
１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行部と、
上記１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定部と、
を含み、
上記実行部における解析は、解析ごとに、
標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取手段と、
上記細胞採取部において採取した細胞片が上記標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別手段と、
上記標的判別部において上記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の生物情報を解析する生物情報解析手段と、
上記生物情報解析部において得られた解析結果を出力する結果出力手段と、
が作動し、
上記標的判別手段において、
上記試料細胞片群から採取した細胞片の採取個数を設定し、
上記細胞片を採取した個体の背景情報を数値化して設定し、
上記目標成功率を充足できるように、上記採取個数に基づき、上記標的判別手段における標的判別の当該解析の成功率を制御する、
生物情報解析システム。
［１８］  上記標的判別手段において、さらに、上記細胞採取手段において採取した細胞片から上記標的個体の細胞片を抽出できる確度を設定する、上記［１７］に記載の生物情報の解析システム。
［１９］  さらに、
検体属性および／または検査結果の一部または全部を記録する記録手段
を含み、
上記標的判別手段において、
上記背景情報に上記記録工程で記録したデータを付け加えて、当該解析の標的判別の成功率を制御する、上記［１７］または［１８］に記載の生物情報の解析システム。
［２０］  上記試料細胞片群が標的個体の細胞片と、その他の１個以上の個体の細胞片との夾雑試料であり、
上記標的判別手段において、抽出した細胞片に対応する個体が標的個体であるか否かを判別する、上記［１７］〜［１９］のいずれか１つに記載の生物情報解析システム。
［２１］  解析ごとに、上記生物情報解析部において制御された生物情報解析の成功率が所定の閾値を下回った場合に、上記結果出力部において、出力結果に警告を付記する、上記［１７］〜［２０］のいずれか１つに記載の生物情報解析システム。
［２２］  上記結果出力部において、さらに、再検査する旨を通知する、上記［２１］に記載の生物情報解析システム。
［２３］  全解析の目標判別成功率を設定し、標的判別工程において、細胞が胎児の細胞片であるか否かを判別する場合において、
上記標的判別工程における胎児判別の成功率を、
胎児的中率ＰＰＶ’＝ｓｅ’×ｐ／｛ｓｅ’×ｐ＋（１−ｓｐ’）（１−ｐ）｝
ｓｅ’＝ｅ／（ｅ＋ｇ）
ｓｐ’＝ｄ／（ｆ＋ｈ）
ｅ＋ｆ＋ｇ＋ｈ＝ｎ
ただし、式中、ｐは試料細胞片群に胎児の細胞片が含まれる確率であり、ｅは胎児細胞と判定された胎児細胞の個数であり、ｆは胎児細胞と判定された非胎児細胞の個数であり、ｇは非胎児細胞と判定された胎児細胞の個数であり、ｈは非胎児細胞と判定された非胎児細胞の個数であり、ｎは細胞片の採取個数である、とするとき、
全解析の胎児的中率ＰＰＶ’の算術平均が目標判別成功率以上となるように、解析ごとの閾値以上の検査値を胎児細胞と判別する胎児判別閾値Ｔｃおよび／または閾値以下の検査値を非胎児細胞と判別する非胎児判別閾値Ｔｐを調節して、ｅ、ｆ、ｇ、およびｈを調整し、解析ごとの胎児判別の成功率を制御する、
上記［１］〜［１６］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
［２４］  全解析の目標判別成功率を設定し、上記標的判別工程において、細胞が胎児の細胞片であるか否かを判別する場合において、
上記標的判別工程における胎児判別の成功率を、
胎児的中率ＰＰＶ’＝ｓｅ’×ｐ／｛ｓｅ’×ｐ＋（１−ｓｐ’）（１−ｐ）｝
ｓｅ’＝１−Ｇ（Ｔｃ）
ｓｐ’＝Ｆ（Ｔｐ）
ただし、式中、ｐは試料細胞片群に胎児の細胞片が含まれる確率であり、Ｇ（ｘ）は検査値ｘに対する胎児細胞の集団の累積分布関数であり、Ｆ（ｘ）は検査値ｘに対する非胎児細胞の集団の累積分布関数であり、Ｔｃは閾値以上の検査値を胎児細胞と判定する胎児判別閾値であり、Ｔｐは閾値以下の検査値を非胎児細胞と判定する非胎児判別閾値である、とするとき、
全解析の胎児的中率ＰＰＶ’の算術平均が目標成功率以上となるように、解析ごとのＴｃおよび／またはＴｐを調節して、解析ごとの胎児判別の成功率を制御する、
上記［１］〜［１６］のいずれか１つに記載の生物情報解析方法。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、特に標的細胞片の採取が難しい場合に、個体判別の失敗率を抑えながら、稀な細胞片の採取成功率を高めることができる、生物情報解析方法および生物情報解析システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、ＳＮＰ不一致個数と母親／胎児判別の閾値との関係を示す図である。
【図２】図２は、実施例のワークフローを表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の生物情報解析方法は、細胞片から得られる生物情報を解析する生物情報解析方法であって、１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行工程と、上記１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定工程と、を含み、上記実行工程における解析は、１回の解析につき、標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取工程と、上記細胞採取工程において採取した細胞片が上記標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別工程と、上記標的判別工程において上記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の生物情報を解析する生物情報解析工程と、上記生物情報解析工程において得られた解析結果を出力する結果出力工程と、を含み、上記標的判別工程に特徴を有する、生物情報解析方法である。
さらに、上記標的判別工程において、採取細胞片から標的細胞片を抽出できる確度を設定してもよい。
【００１２】
また、本発明の生物情報解析システムは、細胞片から得られる生物情報の解析システムであって、１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行部と、上記１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定部と、を含み、上記実行部における解析は、解析ごとに、標的個体の細胞片を含む試料細胞片群から、少なくとも１個の細胞片を採取する細胞採取手段と、上記細胞採取部において採取した細胞片が上記標的個体の細胞片であるか否かを判別する標的判別手段と、上記標的判別部において上記標的個体の細胞片であると判別された細胞片の生物情報を解析する生物情報解析手段と、上記生物情報解析部において得られた解析結果を出力する結果出力手段と、が作動し、上記標的判別手段に特徴を有する、生物情報解析システムである。
さらに、上記標的判別手段において、採取細胞片から標的細胞片を抽出できる確度を設定してもよい。
【００１３】
ここで、確度とは、試料から採取したある細胞片が標的個体の細胞片である確率をいう。
【００１４】
本発明の生物情報解析方法の一例として、遺伝子染色体検査方法が挙げられる。この遺伝子染色体検査方法の概要は、特開２０１６−０４９０７８号公報の「遺伝子染色体検査の検査手順の概説」に記載されたとおりであるが、本発明は、１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する「目標成功率設定工程」、および「遺伝子解析工程Ｓ４」中の「胎児判別工程Ｓ４７」（本発明の生物情報解析方法の「標的判別工程」に相当する。）に特徴点を有する。
また、本発明の生物情報解析システムは解析方法に準じて説明される。
【００１５】
＜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。また、「胎児の母親」、「母体」および「妊婦」はいずれも同義である。
【００１６】
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。
【００１７】
遺伝子染色体検査は、例えば、採血工程Ｓ１、輸送工程Ｓ２、細胞単離工程Ｓ３（本発明の生物情報解析方法の実施工程中「細胞採取工程」に相当する。）、遺伝子解析工程Ｓ４（本発明の生物情報解析方法の実施工程中「標的判別工程」、「生物情報解析工程」、および「結果出力工程」に相当する。）、および検査結果提供工程Ｓ５を含みうる。
【００１８】
〈採血工程Ｓ１〉
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。
【００１９】
〈輸送工程Ｓ２〉
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。
【００２０】
〈細胞単離工程Ｓ３〉
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。
【００２１】
細胞単離工程Ｓ３は、例えば、濃縮工程Ｓ３２、標本作製工程Ｓ３４、画像処理工程Ｓ３６、および単離回収工程Ｓ３８を含みうる。
【００２２】
《濃縮工程Ｓ３２》
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、胎児由来およ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。
【００２３】
《標本作製工程Ｓ３４》
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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」または単に「スライド」と呼ばれる場合がある。
【００２６】
《画像処理工程Ｓ３６》
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。
【００２７】
《単離回収工程Ｓ３８》
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は細胞抽出工程Ｓ７６に対応する工程である。
【００２８】
〈遺伝子解析工程Ｓ４〉
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。
【００２９】
遺伝子解析工程は、例えば、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、胎児判別工程Ｓ４７、トリソミー判定工程Ｓ４８、および判定結果出力工程Ｓ４９を含みうる。
【００３０】
《全ゲノム増幅工程Ｓ４２》
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。
【００３１】
《目的ＤＮＡ配列増幅工程Ｓ４４》
目的ＤＮＡ配列増幅工程Ｓ４４は、ポリメラーゼ連鎖反応（ＰＣＲ；polymerase chainreaction）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。
【００３２】
《配列決定工程Ｓ４６》
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。
【００３３】
《胎児判別工程Ｓ４７》
胎児判別工程Ｓ４７は、配列決定工程４６で遺伝子配列を読み取り、染色体の帰属を決定し、母体（妊婦）の塩基配列と、胎児の塩基配列とを識別した後、その遺伝子配列を読み取った１個の細胞が遺伝学的に母体（妊婦）に帰属するものであるか、または胎児に帰属するものであるかを判別する工程である。
なお、胎児判別工程は本発明の生物情報解析方法の標的判別工程に相当する。
【００３４】
遺伝子配列を読み取った細胞が母体（妊婦）に帰属するものであるか、または胎児に帰属するものであるかの判別は、例えば、ＳＮＰｓ（single nucleotide polymorphisms；一塩基多型）、またはＳＴＲ（short tandem repeat；縦列型反復配列）等のＤＮＡ多型を解析することによって行うことができる。
【００３５】
《トリソミー判定工程Ｓ４８》
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、および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。
なお、トリソミー判定工程Ｓ４８は、本発明の生物情報解析方法の生物情報解析工程に相当する。
【００３６】
《判定結果出力工程Ｓ４９》
判定結果出力工程Ｓ４９は、トリソミー判定工程Ｓ４８の診断結果を出力する工程である。例えば、胎児について、１３番染色体、１８番染色体、２１番染色体、およびＸ染色体のうち、少なくとも一つの染色体の数的異常判定結果が出力される。
判定結果は、例えば、トリソミーあり、トリソミーなし、および判定不能の３つから選択される１つである。ここで、トリソミーあり、またはトリソミーなしという判定結果が得られれば解析は成功であり、判定不能をいう判定結果が得られれば解析は失敗であるとしてもよい。
あるいは、判定不能を除き、トリソミーあり、またはトリソミーなしという判定結果を与えた中で、トリソミーありの場合に実際に染色体異常がある場合、または、トリソミーなしの場合に実際に染色体異常がない場合に解析は成功であるとしてもよい。このとき、トリソミーありの場合に実際には染色体異常がなかった場合、または、トリソミーなしの場合に実際に染色体異常があった場合に解析は失敗したことになる。
あるいは、これらのうち２つ以上を組み合わせて成功または失敗としてもよい。
判定の方法は、例えば、検査値を陽性閾値および陰性閾値と対比し、陽性閾値以上をトリソミーあり、陰性閾値以下をトリソミーなし、陰性閾値超陽性閾値未満を判定不能と判定することとしてよい。
判定不能である場合は、細胞単離工程Ｓ３からやり直してもよい。
また、判定結果出力工程Ｓ４９では、判定不能である場合にその旨を告知する警告を付与して、判定結果を出力してもよく、さらに、必要に応じて再検査を促す旨を通知してもよい。
【００３７】
〈検査結果提供工程Ｓ５〉
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、または印刷物の形態で病院側に提供される。
【００３８】
なお、上記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。
【００３９】
〈本発明の生物情報解析方法および生物情報解析システムの特徴点について〉
本発明の生物情報解析方法は、１回または２回以上の生物情報の解析を実施する実行工程と、１回または２回以上の生物情報の解析を実施した場合の解析全体の目標成功率を設定する目標成功率設定工程と、を含み、実行工程における解析は、１回の解析につき、細胞採取工程と、標的判別工程と、生物情報解析工程と、結果出力工程と、を含み、標的判別工程（上記遺伝子染色体検査の工程中「胎児判別工程Ｓ４７」に相当する。）において、以下の特徴を有する。
なお、ここでは生物情報解析方法について説明するが、生物情報解析システムにおいても同様である。
【００４０】
本発明の生物情報解析方法では、標的判別工程において、
試料細胞片群から採取した細胞片の採取個数を設定し、
細胞片を採取した個体の背景情報を数値化して設定し、
目標成功率を充足できるように、採取個数に基づき、標的判別工程における標的判別の当該回の解析の成功率を制御する。
【００４１】
《判別の性質》
判別の性質について、図１を参照しながら説明する。
野生型発生頻度がｐのＳＮＰ（single nucleotide polymorphism；一塩基多型）をＮ個観測することによって、親子を見分ける場合を想定する。
ただし、口腔内の粘膜細胞の採取等により、母親のＳＮＰ型は予めわかっているものとする。これをリファレンスという。リファレンスは大量細胞によって判定できるので間違いがないものと仮定する。
【００４２】
母親細胞のＳＮＰ型とリファレンスのＳＮＰ型とは、理論的には、完全一致するはずである。しかし、観察対象の細胞が単一細胞であることに起因する増幅ノイズ、および／または、突然変異等の影響により、小さい確率ｄで、本来のＳＮＰ型とは異なるＳＮＰ型を観測する。確率ｄは、事前の実験等により計測可能である。
【００４３】
このとき、リファレンスと母親細胞とで異なるＳＮＰ箇所の個数Ｋは、パラメータＮ，ｄに対して、
ＰＫ＝ＮＣＫ・ｄＫ（１−ｄ）Ｎ−Ｋ
を満たし、パラメータＮ，ｄの二項分布Ｂ（Ｎ，ｄ）に従う。
この二項分布Ｂ（Ｎ，ｄ）の累積分布関数を、Ｆ（Ｋ）とする。
【００４４】
また、リファレンスと胎児細胞とでＳＮＰ型が異なる確率ｑは、未知の父親のＳＮＰのバリエーションとの組み合わせで、ｑ＝２ｐ（１−ｐ）であることが知られている。
したがって、全くノイズがなく、かつ、ＳＮＰ頻度が一定であれば、リファレンスと胎児とで異なるＳＮＰ箇所の個数Ｘは、パラメータＮ，ｑに対して、
ＰＫ＝ＮＣＫ・ｑＫ（１−ｑ）Ｎ−Ｋ
を満たし、パラメータＮ，ｑの二項分布Ｂ（Ｎ，ｑ）に従う。
【００４５】
さらに、母親細胞の場合と同じノイズを想定する。
このとき、リファレンスと胎児細胞とで異なるＳＮＰ箇所の個数Ｋは、ｐおよびｄが十分に小さいとき、二項分布  ＰＫ＝ＮＣＫ・ｑ’Ｋ（１−ｑ’）Ｎ−Ｋで近似できる。ただし、ｑ’＝ｑ＋ｄ＝２ｐ（１−ｐ）＋ｄとして、
この二項分布の累積分布関数をＧ（Ｋ）とする。
【００４６】
なお、二項分布は発生頻度パラメータが小さいときはポアソン分布による近似が、観測個数パラメータが大きいときには正規分布による近似が可能と知られており、このような近似などから、または、ｑ’を近似ではなく厳密に計算するなど、必ずしも上記のような二項分布の確率分布に限らなくてもよい。
【００４７】
いま、抽出したある１個の細胞のＳＮＰを観測し、リファレンスと異なるＳＮＰ個数Ｋを計測したとき、閾値ＴｐおよびＴｃ（Ｔｐ≦Ｔｃ）を設定し、Ｋ≦Ｔｐであれば母親細胞であると判断し、Ｋ＞Ｔｃであれば胎児細胞であると判断する。
この場合、
胎児細胞を胎児と見分けられる感度（Ｓｅ，sensitivity）＝１−Ｇ（Ｔｃ）
母親細胞を母親と見分けられる特異度（Ｓｐ，specificity）＝Ｆ（Ｔｐ）
である。
【００４８】
なお、Ｔｐ＜Ｋ＜Ｔｃであれば判定不能と判断することになるので、
胎児細胞の場合の不明率Ｒｃ＝Ｇ（Ｔｃ）−Ｇ（Ｔｐ）
母親細胞の場合の不明率Ｒｐ＝Ｆ（Ｔｃ）−Ｆ（Ｔｐ）
を考慮してもよい。
【００４９】
さらに、抽出する細胞片の個数をＭ個とし、胎児細胞の確度をｃとすると、胎児細胞片の実際の個数がｍ個になる確率Ｐｍは二項分布Ｐｍ＝ＭＣｍ・ｃｍ（１−ｃ）Ｍ−ｍにより計算できる。
【００５０】
ここで、判別不明を作らないケース（Ｔ＝Ｔｐ＝Ｔｃ）で前項を引く。
ただし、簡単のため、Ｋ＞Ｌであれば検査に成功するものとする。
胎児細胞を正しくＫ個検出できて、母親細胞から誤認されて胎児細胞として混入する細胞がＬ個である確率ＰＥＫ，Ｌは、
ＰＥＫ，Ｌ＝Σｍ≦Ｋ，Ｌ≦Ｍ−ｍ｛Ｐｍ×ｍＣＫ・（１−Ｇ（Ｔ））ＫＧ（Ｔ）Ｎ−Ｋ・（１−Ｆ（Ｔ））Ｍ−ｍ−ＬＦ（Ｔ）Ｌ｝
である。
これから、検査の成功確率Ｓ＝ΣＫ＞Ｌ｛ＰＥＫ，Ｌ｝を計算することができる。
【００５１】
なお、細胞を個々に親子判別する場合、胎児細胞の個数が多いほど、全体として胎児細胞を母親細胞と誤認識しやすいことを考慮してもよい。
【００５２】
一方で、胎児細胞を大量に検出できれば、遺伝子読取の精度が高まり、少数の細胞で誤認識したとしても全体としては正しい結果を判断できる可能性が高まる。そのとき、さらにＫ個の胎児細胞とＬ個の細胞から検査が成功するための確率を個別に検討しても構わない。
【００５３】
結果として、Ｓは、検査設計、および／または、実験結果等によって設定可能なＮ、ｐ、ｄ、Ｍ、ｃおよび閾値設定Ｔによって計算することができる。
これらのパラメータのうち、Ｔ以外を既知とすれば、ＳはＴの関数Ｓ（Ｔ）と考えられる。このとき、Ｔの代わりに、ＴｐおよびＴｃを用いて、Ｓ（Ｔｐ，Ｔｃ）と２変数関数にしてもよいし、Ｔ以外のＮおよびＭなどの設定可能な項目を変数として検討してもよい。
【００５４】
例えば２１番トリソミー（ダウン症）を診断する場合、妊婦の年齢によって、疾患ありの事前確率が異なることが知られている。
一般に妊婦の年齢が高いほどダウン症のリスクが高まり、親子判別の精度による検査結果への影響度が大きくなる。
すなわち、事前確率が高い場合は、特に高い感度が要求される傾向があるのに対して、低い場合は高い特異度が要求される傾向がある。
一方、胎児細胞を母親細胞と誤認識するのが問題になるのは、もともと胎児細胞に先天性遺伝子疾患が認められる場合である。そうでなければ、胎児細胞でも母親細胞でもどちらでも陰性と判断されるので、実のところ、判別自体は問題にならない。
したがって、検査失敗時の危険率は妊婦年齢等の背景情報により決まる。特に、妊婦年齢が高い場合に親子判別の成功率を引き上げることが望ましい。すなわち、全体の検査精度目標を設定していれば、後段の処理も含め、妊婦の年齢、および／または、妊娠週数などの背景情報と、実際に抽出できた胎児細胞の個数とによって、個体判別の閾値を制御することで、個体判別の失敗率を抑えながら、稀な細胞片の採取成功率を高めることができる。
【００５５】
したがって、妊婦年齢・週数などの背景情報と、実際の抽出できた胎児細胞の個数とによって、フィードバック的に閾値Ｔを制御することが、本発明の要旨である。
また、併せて、採取する細胞片の個数Ｍを設定してもよい。
【００５６】
具体的には、妊婦の年齢、および／または、妊娠週数、ならびに胎児細胞の抽出個数によって閾値をコントロールするテーブルを用意しておくことにより、検査対象の背景情報、および実際の抽出個数にしたがって閾値を制御することができる。
【００５７】
表１に、疾患率×（１−判別成功率）によって計算した誤診確率、および１万人検査時の誤診人数を示す。
表１のＡパートに示されるように、疾患率によって判別成功率を変更し、高リスク時（疾患率１．０％）の判別成功率を９９．０％と高めに、低リスク時（疾患率０．１％）の判別成功率を９０．０％と低めに設定すると、誤診人数は高リスク時および低リスク時のいずれにおいても１人である。
ところが、表１のＢパートに示されるように、一律の判別成功率９５．０％を設定すると、高リスク時（疾患率１．０％）の誤診人数が５人となり、誤診人数が大きく増えてしまうことがわかる。
疾患率を考慮した判別成功率を制御することで、リスクの程度に関わらず、検査対象群の誤診人数を一定に保つことができる。
【００５８】
【表１】
2017212937.tif 000007
【００５９】
なお、採取可能な細胞個数が膨大であれば、閾値を細かく制御しなくても、ある純度の高い割合の胎児細胞が存在すると仮定してよくなるので、個々の親子判別を制御する必要性は薄れる。
一方で、胎児細胞の確度ｃがそれほど大きくなく、採取する細胞個数が小さいとき、親子判別の失敗による母親細胞を対象に含めてしまったことによる誤診が検査成否に与える影響が大きくなる。
すなわち、本発明の効果は、採取可能な細胞個数が比較的少ないときに、特に大きくなる。本発明が特に効果的といえる細胞片の採取個数は、好ましくは数十個以下であり、より好ましくは１０個以下である。
【００６０】
ところで、採取した細胞片のそれぞれが標的個体（例えば、胎児）の細胞片であるか、または標的個体以外（例えば、妊婦）の細胞片あるか、を判断するにあたり、例えば、標的個体の細胞片および標的個体以外の細胞片を含む試料細胞片群（例えば、母体血）に標的個体の細胞片が含まれる確率がｐである場合において、ｎ個の細胞片を採取したとする。ここで、ｐは０≦ｐ≦１である実数であり、ｎはｎ≧１である整数である。
【００６１】
試料細胞片群に標的個体の細胞片が含まれる確率ｐは、例えば、試料細胞片群が母体血であり、標的個体が胎児である場合には、妊婦の年齢、妊婦の健康状態、妊娠週数、多胎妊娠、および／または、前回妊娠の有無などによって変動しうる。なお、ｐは事前確率である。
【００６２】
まず、採取したｎ個の細胞片のうち、ｋ個が個体Ａの細胞片である確率Ｐｋは、下記式によって求めることができる。
Ｐｋ＝ｎＣｋ・ｐｋ（１−ｐ）ｎ−ｋ
ただし、ｎＣｋ＝ｎ！／｛ｋ！・（ｎ−ｋ）！｝である。
【００６３】
また、採取したｎ個の細胞片のうち、１個以上が個体Ａの細胞片である確率Ｐｋ≧１は、下記式によって求めることができる。
【００６４】
【数５】
2017212937.tif 000008
【００６５】
また、採取したｎ個の細胞片のうち、Ｋ個以上が個体Ａの細胞片である確率Ｐｋ≧Ｋは、下記式によって求めることができる。
【００６６】
【数６】
2017212937.tif 000009
【００６７】
さらに、採取したｎ個の細胞片のうち、１個以上が個体Ａの細胞片である確率Ｐ’ｋ≧１は、より実践的には、下記式によって求めることができる。
【００６８】
【数７】
2017212937.tif 000010
【００６９】
ただし、式中、Ｄｋは、ｋ個の細胞片を個体Ａの細胞片と判断するとき、そのｋ個の細胞片を正しく個体Ａの細胞片と判断する確率である。
【００７０】
さらに、採取したｎ個の細胞片のうち、Ｋ個以上が個体Ａの細胞片である確率Ｐ’ｋ≧Ｋは、より実践的には、下記式によって求めることができる。
【００７１】
【数８】
2017212937.tif 000011
【００７２】
ただし、式中、Ｄｋは、ｋ個の細胞片を個体Ａの細胞片と判断するとき、そのｋ個の細胞片を正しく個体Ａの細胞片と判断する確率である。
【００７３】
また、生物情報解析工程において、胎児の疾患あり／なしを判定する場合において、
生物情報解析工程における解析の成功率を、
陽性的中率ＰＰＶ＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
ｓｅ＝ａ／（ａ＋ｃ）
ｓｐ＝ｄ／（ｂ＋ｄ）
ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＝Ｋ
ただし、式中、ξは胎児の有疾患率であり、ａは疾患ありと判定された疾患ありの細胞の個数であり、ｂは疾患ありと判定された疾患なしの細胞の個数であり、ｃは疾患なしと判定された疾患ありの細胞の個数であり、ｄは疾患なしと判定された疾患なしの細胞の個数であり、Ｋは胎児の細胞片の実際の抽出個数である、とするとき、全解析の陽性的中率ＰＰＶの算術平均が目標成功率以上となるように、解析ごとの閾値以上の検査値を疾患ありと判定する陽性閾値ＴＰおよび／または閾値以下の検査値を疾患なしと判定する陰性閾値ＴＮを調節して、ａ、ｂ、ｃ、およびｄを調整し、解析ごとの生物情報解析の成功率を制御することができる。
【００７４】
胎児の有疾患率ξは、妊婦の年齢、妊婦の健康状態、妊娠週数、多胎妊娠、および／または、前回妊娠の有無などによって変動しうる。なお、ξは事前確率である。
【００７５】
また、生物情報解析工程において、胎児の疾患あり／なしを判定する場合において、
生物情報解析工程における解析の成功率を、
陽性的中率ＰＰＶ＝ｓｅ×ξ／｛ｓｅ×ξ＋（１−ｓｐ）（１−ξ）｝
ｓｅ＝１−Ａ（ＴＰ）
ｓｐ＝Ｂ（ＴＮ）
ただし、式中、ξは胎児の有疾患率であり、Ａ（ｘ）は検査値ｘに対する疾患ありの集団の累積分布関数であり、Ｂ（ｘ）は検査値ｘに対する疾患なしの集団の累積分布関数であり、ＴＰは閾値以上の検査値を疾患ありと判定する陽性閾値であり、ＴＮは閾値以下の検査値を疾患なしと判定する陰性閾値である、とするとき、全解析の陽性的中率ＰＰＶの算術平均が目標成功率以上となるように、解析ごとの陽性閾値ＴＰおよび／または陰性閾値ＴＮを調節して、解析ごとの生物情報解析の成功率を制御することができる。
【００７６】
また、全解析の目標判別成功率を設定し、標的判別工程において、細胞が胎児の細胞片であるか否かを判別する場合において、
標的判別工程における胎児判別の成功率を、
胎児的中率ＰＰＶ’＝ｓｅ’×ｐ／｛ｓｅ’×ｐ＋（１−ｓｐ’）（１−ｐ）｝
ｓｅ’＝ｅ／（ｅ＋ｇ）
ｓｐ’＝ｄ／（ｆ＋ｈ）
ｅ＋ｆ＋ｇ＋ｈ＝ｎ
ただし、式中、ｐは試料細胞片群に胎児の細胞片が含まれる確率であり、ｅは胎児細胞と判定された胎児細胞の個数であり、ｆは胎児細胞と判定された非胎児細胞の個数であり、ｇは非胎児細胞と判定された胎児細胞の個数であり、ｈは非胎児細胞と判定された非胎児細胞の個数であり、ｎは細胞片の採取個数である、とするとき、全解析の胎児的中率ＰＰＶ’の算術平均が目標判別成功率以上となるように、解析ごとの閾値以上の検査値を胎児細胞と判別する胎児判別閾値Ｔｃおよび／または閾値以下の検査値を非胎児細胞と判別する非胎児判別閾値Ｔｐを調節して、ｅ、ｆ、ｇ、およびｈを調整し、解析ごとの胎児判別の成功率を制御することができる。さらには、解析ごとの生物情報解析の成功率を制御することができる。
【００７７】
また、全解析の目標判別成功率を設定し、標的判別工程において、細胞が胎児の細胞片であるか否かを判別する場合において、
標的判別工程における胎児判別の成功率を、
胎児的中率ＰＰＶ’＝ｓｅ’×ｐ／｛ｓｅ’×ｐ＋（１−ｓｐ’）（１−ｐ）｝
ｓｅ’＝１−Ｇ（Ｔｃ）
ｓｐ’＝Ｆ（Ｔｐ）
ただし、式中、ｐは試料細胞片群に胎児の細胞片が含まれる確率であり、Ｇ（ｘ）は検査値ｘに対する胎児細胞の集団の累積分布関数であり、Ｆ（ｘ）は検査値ｘに対する非胎児細胞の集団の累積分布関数であり、Ｔｃは閾値以上の検査値を胎児細胞と判定する胎児判別閾値であり、Ｔｐは閾値以下の検査値を非胎児細胞と判定する非胎児判別閾値である、とするとき、全解析の胎児的中率ＰＰＶ’の算術平均が目標成功率以上となるように、解析ごとのＴｃおよび／またはＴｐを調節して、解析ごとの胎児判別の成功率を制御することができる。さらには、解析ごとの生物情報解析の成功率を制御することができる。
【実施例】
【００７８】
以下、実施例により本発明をより具体的に説明するが、本発明は実施例に限定されるものではない。
【００７９】
［遺伝子解析ワークフロー］
非侵襲出生前診断において、妊婦血から胎児由来のＮＲＢＣ（nucleated red blood cell；有核赤血球細胞）を抽出し、遺伝子解析にかけて、染色体トリソミー等の先天性遺伝子疾患を検査する実施例を説明する。
【００８０】
図２は非侵襲出生前診断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２は、検査所に適用されるワークフローを示している。本実施例の遺伝子解析方法では、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、所定検査工程Ｓ８６、検査結果判定工程Ｓ８７、結果報告工程Ｓ８８、および、結果蓄積工程Ｓ８９を含む。
以下、各工程について説明する。
【００８１】
〈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。
【００８２】
本実施例において、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例では、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。
【００８３】
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、胎児由来の染色体およ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。
【００８４】
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。
【００８５】
〈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。
【００８６】
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およ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。
【００８７】
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。
【００８８】
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。
【００８９】
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。
【００９０】
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。
【００９１】
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いる。
【００９２】
「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、および、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。
【００９３】
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。
【００９４】
「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」に入力されてもよい。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。
【００９５】
（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。
【００９６】
（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。
【００９７】
（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。
【００９８】
（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。
【００９９】
（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。
【０１００】
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。
【０１０１】
（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。
【０１０２】
（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。
【０１０３】
（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。
【０１０４】
（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。
【０１０５】
（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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
上記の（２）、（５）、（７）、および（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、または、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する。
【０１０８】
〈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」もしくは「細胞片抽出個数」、または単に「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。あるいはまた、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。
【０１０９】
〈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、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、「細胞単離工程Ｓ３」の一部また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、およびスライドから細胞片の取り出し工程などの一部または全部の工程、あるいはその他の工程を含むことができる。
なお、細胞抽出工程Ｓ７６は、本発明の生物情報解析方法の細胞採取工程に相当する。
【０１１０】
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」を抽出してもよい。
【０１１１】
〈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Ｓ７８には、ＷＧＡ（whole genome amplification；全ゲノム増幅）やＰＣＲ（polymerase chain reaction；ポリメラーゼ連鎖反応）等の遺伝子増幅、カラム精製やビーズ精製、および、ライブラリ混合などの一部または全部の工程、あるいはその他の工程を含むことができる。
【０１１２】
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。
【０１１３】
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よい。
【０１１４】
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。
【０１１５】
〈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。
なお、標的判別工程Ｓ８０は、本発明の生物情報解析方法の標的判別工程に相当する。
【０１１６】
［１］リファレンス有りの標的判別について
標的の細胞片また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。
【０１１７】
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。
【０１１８】
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。
【０１１９】
［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。
【０１２０】
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。
【０１２１】
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。
【０１２２】
標的判別工程Ｓ８０では、「リファレンス有り」および「リファレンス無し」のいずれの場合についても、解析の精度および検査成否を左右する閾値等については、受付データに含まれる背景情報にしたがって決定する（表２）。
【０１２３】
【表２】
2017212937.tif 000012
【０１２４】
表２は、疾患頻度が１／１００となる４０歳以上のグループでは判別成功率が９９％となるように閾値を制御し、疾患頻度が１／１０００となる３０歳台のグループでは判別成功率が９０％になるように閾値を制御すればよいことを示す。
【０１２５】
表１の判別成功率は、例えば、以下の表２によって計算できる。「発明を実施するための形態」において説明したＫおよびＬによる確率テーブルを作成し、所与条件によって判別成功率を計算すればよい。
【０１２６】
【表３】
2017212937.tif 000013
【０１２７】
表３は、胎児細胞を正しく胎児細胞と判別できる個数（Ｋ）と、母親細胞を誤って胎児細胞と判別する個数（Ｌ）とを示す。
「Ｋ単独」欄にＫ単独の二項分布確率を示し、「Ｌ単独」欄にＬ単独の二項分布確率を示し、クロス欄に組み合わせがＫ、Ｌとなる確率を示した。
表３の事例は、子の判別成功率８０％、親の判別失敗率３％であり、全体でＫ＞Ｌとなる確率９９％となる。
【０１２８】
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。
【０１２９】
〈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、細胞抽出工程Ｓ７６、または遺伝子読取工程Ｓ７８に戻り、検査をやり直す。ただし、既に所定回数の検査をやりなおしている場合には、結果なしを検査結果として結果報告工程Ｓ８８に進む。
なお、ここでいう成功・失敗は、標的判別工程Ｓ８０およびそれよりも前の工程における失敗も含み得る。
【０１３０】
〈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２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、および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。
なお、所定検査工程は、本発明の生物情報解析方法の生物情報解析工程に相当する。
【０１３１】
〈結果判定工程Ｓ８７〉
所定検査工程Ｓ８６で得られた検査値を閾値と対比し、陽性（疾患あり）、陰性（疾患なし）、および不明（疾患ありともなしともいえない）を判定する。
この際、個々の検査ごとに閾値を制御しても構わない。
結果判定工程で陽性（疾患あり）、または陰性（疾患なし）の判定となった場合は、その判定を検査結果として、結果報告工程Ｓ８８に進む。
結果判定工程で不明（疾患ありともなしともいえない）となった場合は、細胞抽出工程Ｓ７６、または遺伝子読取工程Ｓ７８に戻り、再検査を行う。ただし、既に所定回数の再検査を行っている場合は、判定不能を検査結果として。結果報告工程Ｓ８８に進む。
なお、結果判定工程Ｓ８７は、本発明の生物情報解析方法の結果出力工程に相当する。
【０１３２】
〈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。結果判定工程Ｓ８７で検査結果が出た場合には、その検査結果の報告が行われる。
【０１３３】
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。
【０１３４】
〈結果蓄積工程Ｓ８９〉
標的判別工程Ｓ８０で抽出された実績個数を、必要に応じて検体の属性に紐付けながら記録しておくことができる。
また、例えば、妊婦の妊娠週数によって閾値を決めるテーブルを保持しておき、検査の実績によって更新しても構わない。
【０１３５】
［個数制御システムについて］
上記した個数制御システムとしては、特開２０１６−０４９０７８号公報に記載された個数制御システムを用いることが好ましい。
【図１】
2017212937.tif 000018
【図２】
2017212937.tif 000019