(57)【特許請求の範囲】
【請求項４】
バイオセンサを用いて試料中の分析対象物の濃度を測定する電気化学的測定方法において、試料供給後の前記バイオセンサに定められた電圧を２回印加して得られる電流値から下記パラメータＰ１およびパラメータＰ２を算出し、これらのパラメータから統計的手法により誤差影響を補正して分析対象物濃度を求めることを特徴とする電気化学的測定方法。
Ｐ１：１回目励起における電流の最大値または最大値以降の電流値（Ｉｆ）と２回目励起の任意の時点における電流値（Ｉｂ）との比（Ｉｆ／Ｉｂ）。
Ｐ２：２回目励起の任意の時点における電流値（Ｉｂ）。
【請求項５】
パラメータＰ１およびパラメータＰ２に用いる２回目励起の任意の時点の電流値Ｉｂが、２回目励起電流の終期の電流値（Ｉｂ（β））である請求項４記載の測定方法。
【請求項６】
パラメータＰ１およびパラメータＰ２に加え、下記に示すパラメータＰ３およびパラメータＰ４の少なくとも一方を用いる請求項４記載の測定方法。
Ｐ３：２回目励起時電流の任意の時点における微分値または差分値を前記時点における電流値で基準化した値（Ｉ／ΔＩ（δ））。
Ｐ４：２回目励起時電流の初期電流値（Ｉｂ（α））と終期電流値（Ｉｂ（β））との比（Ｉｂ（α）／Ｉｂ（β））。
【請求項７】
パラメータＰ３およびパラメータＰ４の少なくとも一方の値が、期待値の範囲から外れている場合、前記値を、それに最も近い期待値に置き換える請求項６記載の測定方法。
【請求項８】
環境温度または試料温度に応じて適切な補正を行うため、環境温度または試料温度に応じた統計的手法を用いた複数の補正式を用意し、この中から最適な補正式を選択する請求項４記載の測定方法。
【請求項９】
環境温度または試料温度が、補正式に用いる温度範囲の境界域に該当する場合、境界に隣接する双方の補正式を選択して、それぞれから補正幅を算出し、それらの平均値または加重平均値を濃度換算用電流値に加算し、この加算値を基に、試料中の分析対象物濃度を求める請求項８記載の測定方法。
【請求項１０】
パラメータから、判別関数を選択する請求項４記載の測定方法。
【請求項１１】
判別関数から判別得点を求めて、この判別得点に比例した補正幅により分析対象物濃度を算出する請求項１０記載の測定方法。
【請求項１２】
判別得点に関係なく一定の補正幅によって分析対象物濃度を算出する範囲と、補正を行わずに分析対象物濃度を算出する範囲とを設ける請求項１０記載の測定方法。
【請求項１３】
環境温度または試料温度の測定手段と、試料供給の検知手段と、定められた時点において所定の電圧をバイオセンサに印加する手段と、電気化学反応により生じる電流値の測定手段と、前記電流の測定値を試料中の分析対象物濃度に換算する手段とを備えた電気化学的測定装置であって、前記温度測定手段、前記試料供給検知手段、前記印加手段、前記電流値測定手段および前記換算手段が、請求項４から１２のいずれか一項に記載の測定方法を実行するように制御されている測定装置。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、試料中の分析対象物濃度を電気化学的に測定する方法に関し、詳しくは、試料物性およびセンサ感度に起因する誤差を補正して試料中の分析対象物濃度を求める電気化学的測定方法に関する。
背景技術
近年、生化学や臨床医療等の分野において、試料中の分析対象物の濃度を迅速かつ簡便に行う方法として、電気化学的測定方法が用いられている。電気化学的測定方法とは、試料中の分析対象物を化学反応や酵素反応によって得られる電流等の電気的信号で捉える方法である。
例えば血液中のグルコース濃度を測定する場合は、以下の工程によって行われる。試料である血液中の分析対象物としてのグルコースは、グルコースオキシダーゼ（ＧＯＤ）と反応してＧＯＤ・Ｈ２複合体が生成され、フェリシアン化カリウム等の電子伝達体によって電子が遊離させる。遊離した電子は、電極で捉えて電流値を求め、予め作成しておいた検量線や検量式などから、グルコース濃度を換算している。
電気化学的測定方法には、バイオセンサと通称される使い捨てデバイスが汎用されている。バイオセンサは、反応層と電極系とを有する。
反応層は、試料中の分析対象物と特異的に反応する反応試薬、酵素又は基質を備えており、反応の場を提供している。
また、電極系は、作用極及び対極からなり、酸化還元反応が起こる電圧を与えることによって、反応層で起こる化学反応によって生じる電子の授受を電子伝達体から電極への電流を電気的信号として捕らえている。
バイオセンサは、ある一定の時間で所定の電圧を与える機能や、バイオセンサから伝達される電気信号を測定する機能、前記電気的信号を分析対象物濃度に換算する計算機等の種々の機能を備えた測定機器と組み合わせて使用される。このようなシステムをバイオセンサシステムという。
電極系に電圧を印加する方法は、さまざまな方法があるが、時間に対して矩形波的に電圧を印加する方法は、ポテンシャルステップ法と呼ばれている。通常、バイオセンサシステムでは、バイオセンサに試料が供給されたことを検知した後に、開回路または実質的に電流の流れない電圧を与えて化学反応を促進させる。一定時間後、一定の電圧を印加し、電子伝達体と電極との電子の授受、すなわち酸化還元反応を行わせる。バイオセンサに目的の酸化還元反応が起こる電圧が与えられている状態を励起状態という。通常は、前記励起状態の任意の一定時点における電流値を測定し、予め用意しておいた検量線や検量式を用いて、前記電流値を分析対象物濃度に換算する。
これに対し、複数回の励起、複数回の電流測定を行っている例としては、特許第２６５１２７８号公報、特開平８−３０４３４０号公報、特開平１０−１０１３０号公報等に開示された測定方法がある。
特許第２６５１２７８号公報は、反応域を流れる電流が所定のコットレル電流との関係に従って変化しているかどうかを判定する方法を提供している。
また、特開平８−３０４３４０号公報は、センサ保存時に生じた還元型の中間生成物に起因する測定誤差を減少させることを目的としている。
特開平１０−１０１３０号公報は、バイオセンサシステムにおける全血試料と対照水溶液の識別方法を提供している。
一方、バイオセンサを用いた測定結果は様々な要因による誤差を含む場合がある。前記測定誤差の要因の１つとして、試料物性が挙げられる。
例えば、試料が全血である場合で、分析対象物が血液中のグルコースである場合、全血に対する赤血球の容積比であるヘマトクリット値（Ｈｃｔ）は、測定結果に誤差を与えることがわかっており、しかも個人差が大きい。原因は、試料の粘度が高くなるためと考えられている。
この他にも、血液中の中性脂肪濃度やタンパク質濃度も要因となって、血液中の分析対象物の濃度を測定する場合において、血球、脂質、タンパク質等の試料物性が、測定誤差の要因となっていた。
誤差による影響を回避するための対策として従来の方法は、バイオセンサの化学反応層または電極系の組成を改良することが一般的に行われる方法である。例えば、特開昭６２−６４９４０号公報には、測定妨害物質を無害とする酵素を酵素固定化膜中に固定したバイオセンサが開示されている。特開昭６１−３０４８号公報には、生体触媒電極に加え、測定妨害物質量を検知する電極を有するバイオセンサが開示されている。特開昭６０−２１１３５０号公報には、酵素と色素を含有する電極系と、色素のみを含有する多孔体を設けた電極系の２つの電極系から構成されるバイオセンサが開示されている。しかしながら、これらのバイオセンサは、構造が複雑であるため製造工程が複雑になり、製造コストも高くなる欠点を有していた。
また、測定誤差の別の要因として、センサ感度があげられる。センサ感度は、バイオセンサの製造ロット毎に異なる場合が多い。製造会社では、製造ロット毎にセンサ感度補正チップを作製し、バイオセンサと併せて出荷している。
使用者は、バイオセンサのロットが変更された時には、通常の測定を行う前に、変更後のロットに対応した補正チップを用いて感度補正を行う必要があった（特開平４−３５７４５２参照）。
しかし、この様な行為は使用者に負担を要求することになる。その上、補正チップにより補正される幅は、センサ製造時の感度が基準となって補正の程度が決定されてしまうため、出荷後に起こるセンサ感度の経時変化等は補正されない。
また電気化学的測定方法は、化学反応を用いるため、環境温度および試料温度の影響も受ける。すなわち、環境温度および試料温度も測定誤差の要因となりうる。日本国特許第２７４８１９６号は、その温度依存性が非線形性である化学センサの温度依存性の補正方法を提供している。
従って本発明の目的は、バイオセンサや測定装置の構造及び製造を複雑にすることなく、使用者及び製造者の負担を軽減し、試料中の分析対象物濃度に与える誤差の補正を行うことで高い精度の結果が得られる電気化学的測定方法を提供することである。
発明の開示
前記目的を達成するために、本発明は、電極系および化学反応層を有するバイオセンサを用いて試料中の分析対象物の濃度を測定する電気化学的測定方法において、試料供給後の前記センサに一定電圧を印加した結果得られる電流値や、電流値の比をパラメータとして算出し、統計的手法により分析対象物濃度を算出することを特徴とする。パラメータの設定は適宜測定結果に影響を与える誤差要因毎に設定されるものであり、試料物性による影響をより大きく受けるパラメータを選択することやセンサ感度による影響をより大きく受ける電流値を選択することで要因となる誤差を直接的に補正することが可能となった。
前記パラメータとしては、例えば、試料供給後のバイオセンサに定められた電圧を２回印加して電気化学反応を促進させた場合の下記のパラメータＰ１およびパラメータＰ２を使用することが好ましい。
Ｐ１：１回目励起における電流の最大値又は最大値以降の電流値（Ｉｆ）と２回目励起の任意の時点における電流値（Ｉｂ）の比（Ｉｆ／Ｉｂ）。
Ｐ２：２回目励起の任意の時点における電流値（Ｉｂ）。
前記２つのパラメータを使用した、統計的手法を用いることで試料物性およびセンサ感度に起因する誤差を高精度で補正することができる。従って本発明の適用により、センサの構造や製造を複雑にすることなく、しかも使用者に負担をかけずに信頼性の高い測定をすることが可能となった。
更に、前記パラメータＰ１及びパラメータＰ２に加え、下記に示すパラメータＰ３およびパラメータＰ４を用いることも可能である。
Ｐ３：２回目励起の任意の時点における電流の微分値または差分値を前記時点における電流値で基準化した値（Ｉ／ΔＩ（γ））。
尚、ここで言う基準化とは、前記微分値または差分値を、分析対象物濃度に依存しないパラメータとするために、前記時点における電流値との比を取るという意味である。また、差分値と電流値の比をとる場合の前記電流値は、差分を取る２点の間の任意の点を取ることができる。
Ｐ４：２回目励起における初期電流値（Ｉｂ（α））と終期電流値（Ｉｂ（β））との比（Ｉｂ（α）／Ｉｂ（β））。
これらのパラメータは、下記に示すような指標であると本発明者らは推察している。但し、これらは推察であり、必ずしも一つのパラメータが一つの指標に対応しているわけではない。
Ｐ１：主として試料物性による影響をより大きく受ける電流値。
Ｐ２：主として試料中の分析対象物の濃度を示す電流値。
Ｐ３：主として化学反応部における試料と反応基質の化合物および混合物のセンサ内における拡散状態を表す電流値。
Ｐ４：主としてセンサの電極感度による影響をより大きく受ける電流値。
本発明において、パラメータＰ１及びパラメータＰ２の算出に用いる２回目励起の任意の時点における電流値Ｉｂは、２回目励起における終期の電流値（Ｉｂ（β））であることが好ましい。
パラメータＰ３及びパラメータＰ４の少なくとも一方の値が、期待範囲の範囲から外れている場合、前記値を、最も近い期待範囲の境界値に置き換えることが好ましい。このような補正を、以下「飛び値補正」という。本発明で言う期待範囲とは、分析対象物の濃度から予測されるパラメータの範囲である。
本発明において、環境温度又は試料温度に応じて適切な補正を行うため、環境温度又は試料温度に応じた複数の統計的手法を用いた補正式を用意し、この中から最適な補正式を選択することが好ましい。なぜならば環境温度や試料温度により、センサに電圧を印加して励起状態とすることで得られる電流値が大きく変動し、前記パラメータも変動するからである。
またこの時、環境温度または試料温度が、補正方法に用いる温度範囲の境界域に該当する場合、境界に隣接する双方の補正方法を選択して、それぞれから補正幅を算出し、平均値または加重平均値を濃度換算用電流値に加算した値を基に、試料中の分析対象物の濃度を算出することが好ましい。環境温度又は試料温度が、前記境界域に該当する場合、いずれか一方の補正方法を選択するよりは、境界に隣接する双方の補正方法を選択し、得られる補正値の平均値又は加重平均値を得る方が測定精度が向上する。
本発明において、前記統計的手法としては、例えば、判別関数やマハラノビスの距離を使用できる。
統計的手法として、判別関数を用いる場合を以下に説明する。
判別関数とは、測定データが、予め定められた２つのグループ、例えばＧ１とＧ２のどちらに属するかを判別ために、複数のパラメータ（ｘ１，ｘ２，…）によって定義される一次式Ｚ＝ｆ（ｘ１，ｘ２，…）のことである。
どちらの群に属するかは、Ｚ値の符号によって判別される。例えば血液試料のＨｃｔの高低を判別するための関数は、低Ｈｃｔ群Ｇ１と高Ｈｃｔ群Ｇ２を母集団として定義される。
試料中の分析対象物の濃度に応じて複数の判別関数を用意し、パラメータＰ２のＩｂを指標として、前記複数の判別関数の中から適切な判別関数を選択し、選択された判別関数から判別得点Ｚ値を算出し、前記Ｚ値により誤差を補正することにより測定結果を求めることが好ましい。
この際、前記指標により複数の判別関数が選択された場合は、前記判別関数のそれぞれからＺ値を算出、及びＺ値に該当する補正幅を計算し、補正幅の平均値又は加重平均値によって求めるのが好ましい。前述と同様に、いずれか一方の補正幅を使用するのではなく、補正幅の平均値または加重平均値を使用する方が、測定精度が高くなる。
前記判別関数を用いた補正において、Ｚ値の符号により、どの母集団に属するかを決定する補正でもよいが、判別得点Ｚ値に基づき補正幅を計算する方が好ましい。例えば判別得点Ｚを、補正対象範囲と非補正対象範囲（補正幅＝０）に分けることができる。
更に補正対象範囲を、判別得点Ｚ値に比例した補正幅で補正する範囲と、判別得点Ｚ値とは関係なく一定の補正幅によって補正する範囲とに分けることもできる。これによって、判別得点の符号により群分けして補正する方法よりも高精度の補正が可能となる。この様な補正方法を、以下「非線形補正方式」という。
本発明の測定方法において、統計的手法としては、前記判別関数の選択及び判別得点Ｚ値の算出に代えて、マハラノビス空間の選択及びマハラノビスの距離Ｄに置き換えても、同様に高精度の測定が可能となる。
本発明において、試料物性に起因する誤差を補正した後、センサ感度に起因する誤差の補正を行うことが好ましい。また、パラメータＰ２であるＩｂは、試料中の分析対象物濃度を反映すると考えられるので、前記Ｉｂに対して試料物性要因及びセンサ感度要因による誤差の補正を行い、この補正値に温度補正係数を乗じた値を基に、試料中の分析対象物濃度を算出することが好ましい。
次に本発明の測定装置は、環境温度または試料温度の測定手段と、試料供給の検知手段と、定められた時点において所定の電圧を印加する手段と、電気化学反応により生じる電流値の測定手段と、前記電流の測定値を試料中の分析対象物濃度に換算する手段とを備えた測定装置であって、前記温度測定手段、前記試料供給検知手段、前記印加手段、前記電流値測定手段および前記換算手段が、前記本発明を実行する様に制御されている測定装置である。前記制御は、通常その手順がプログラムされたマイクロコンピュータにより実施される。
発明を実施するための最良の形態
分析対象物が血液中のグルコースの場合を例に取り、本発明の測定方法の一般的な手順を図１のポテンシャルステップ、図２の測定・演算フロー及び図３の補正方式フローに基づいて以下に説明する。この例では判別関数を用いて、２回目励起の終期電流値に対して試料物性及びセンサ感度に起因する誤差の補正を行った後、温度補正し、グルコース濃度に換算する方法である。
本発明が提供する方法が用いるポテンシャルステップを、図１に示す。センサの電極系には、センサを測定装置に装着した後、一定電圧が印加される。センサに試料を供給すると電流が流れ始めるが、一定値以上の電流を検出した時点を試料供給があった時と検知し、０秒と定める。
試料供給検知後一定電圧が印加されており、ｔ１秒後に印加が解除される。従って０−ｔ１秒の間が１回目励起となる。ただし試料供給検知直後に、３秒以内の開回路又は実質的に酸化還元反応の起こらない電圧を印加する過程が入ってもよい。なぜなら本発明においては、１回目励起電流の最大値またはそれ以降の電流値に着目しているためである。１回目励起における電圧は、通常３００〜９００ｍＶの範囲であり、ｔ１は、通常３〜１５秒間の範囲である。また、図示のように、１回目励起における電流値の推移は、最初上昇して最大値を迎えた後、減衰する。
１回目励起の後、ｔ１−ｔ２秒の間は、開回路又は実質的に酸化還元反応の起こらない電圧を与える。この間にバイオセンサの化学反応層で、グルコース、ＧＯＤ及び電子伝達体（例えば、フェリシアン化カリウム）が反応する。ｔ１とｔ２の間隔は、通常３〜６０秒間の範囲である。そして、ｔ２−ｔ３秒の間、再度電極に目的の酸化還元反応を起こす電圧を印加し、２回目励起を行う。これにより、電子伝達体と電極との間に電子の授受が起こり、電流が観測される。２回目励起における電圧は、通常３００〜９００ｍＶの範囲であり、時間は通常２〜１０秒間である。以上一連の反応を下記に示す。
Ｃ６Ｈ１２Ｏ６＋ＧＯＤ→Ｃ６Ｈ１０Ｏ６＋ＧＯＤ・Ｈ２
ＧＯＤ・Ｈ２＋２Ｆｅ（ＣＮ）６３−→
ＧＯＤ＋２Ｆｅ（ＣＮ）６４−＋２Ｈ＋
Ｆｅ（ＣＮ）６４−→Ｆｅ（ＣＮ）６３−＋ｅ−
ポテンシャルステップから測定される電流値を用いて、前記４つのパラメータを算出する。まず１回目励起の最大値またはそれ以降の電流値（Ｉｆ（α））と２回目励起における電流値（Ｉｂ（β））を測定して、Ｐ１（Ｉｆ（α）／Ｉｂ（β））及びＰ２（Ｉｂ（β））を算出する。Ｉｆ（α）は、通常最大値を観測してから１５秒以内の電流値を測定する。またＩｂ（β）は、２回目励起開始（ｔ２）から２〜１０秒後の終期の電流値を取ることが好ましく、特に好ましくは終点（ｔ３）の電流値である。
また、２回目励起の任意の時点における電流の微分値または差分値を前記電流値において基準化した値であるＰ３（Ｉ／ΔＩ）は、図１において、２回目励起のある時点（γ）の電流値（Ｉｂ（γ））と、それよりわずかに遅い時点（γ＋Δ）の電流値（Ｉｂ（γ＋Δ））とを測定し、これらの値から算出する。Ｐ３を算出するための時点（γ）は、２回目励起開始時点（ｔ２）から０．１〜１秒間の範囲が好ましく、それよりわずかに遅い時点（γ＋Δ）は、Δが０．１〜１秒間になるようにすることが好ましい。
このうちＰ３とＰ４に関しては、飛び値補正を行う。すなわちパラメータ値がＩｂ（β）から予測される期待範囲から外れている場合、前記パラメータ値を、それに最も近い期待範囲の境界値に置き換えて以降の計算に用いる。Ｐ１とＰ２に関しては、飛び値補正を行わず、そのまま以降の計算に用いる。
他方、測定機器に内蔵の温度計により、環境温度または試料温度を測定する。前記温度は後に判別関数の選択、試料物性及びセンサ感度に起因する誤差を補正して求められた値を補正する際に用いられる。環境温度又は試料温度の測定は、前記パラメータの算出の前後を問わず、勿論同時であってもよい。
試料物性やセンサ感度を認識するための基準とするための判別関数を定義する際に用いる母集団を作成する。母集団を作成するための測定において、血液試料、センサ、温度等の条件の設定が重要である。試料の種類および分析対象物濃度毎に、できる限り多くの条件を設定することが好ましいが、前記試料物性に対して最低限２種類の群、例えば高値と低値を設定する。例えば、条件をＨｃｔとする場合、高Ｈｃｔと低Ｈｃｔによる測定データを得ることである。
センサは、製造時期（製造後の経過時間）、製造ライン、センサ感度などを、できる限り一般の使用状況と合った分布となるようにして、１０ロット以上選択する。温度もできる限り多く設定する方が好ましいが、最低限３０〜３５℃を境界とした、２種類を必要とする。何故なら、パラメータとして用いるＩｆ／Ｉｂの分析対象物濃度に対する反応性は、前記境界以下の温度であれば、下に凸の２次関数に近い形状であるのに対して、前記境界以上の温度であれば直線に近い反応性を持つからである。
母集団は、それぞれの温度条件において測定された、試料とセンサの組み合わせによって作成される。すなわち、試料物性およびセンサ感度に起因する誤差に対する補正方式は、設定した条件温度で作成される。ここでは、３０〜３５℃を境界域とした、中低温側補正方式と高温側補正方式の２種類用意した場合の補正方式を以下に述べる。
まず、前記中低温側補正方式おいて２回目励起の終期電流値（Ｉｂ（β））の補正を行う。図３に示す様に、この補正は、試料物性に起因する誤差の補正、センサ感度に起因する誤差の補正の順序で行われる。
分析対象物濃度の範囲毎に試料物性補正用判別関数を用意する。試料物性補正用判別関数は、ある測定データが、Ｈｃｔの高低の違いから分類された２つの母集団のうち、どちらの母集団に属するか、前記パラメータを用いて判別するための判別関数として作成される。この際、飛び値と判断されるパラメータを含むデータは、母集団に含めないことが好ましい。何故なら母集団は、基準となるため均一であることが好ましいからである。
また、分析対象物の濃度範囲の設定は、経験的に決定することができる。
試料物性補正用判別関数は、Ｉｂ（β）に乗じた値を指標として、単一または複数選択しても良いし、温度計により測定された環境温度または試料温度から予め算出しておいた温度補正係数（Ｔ１）をＩｂ（β）に乗じた値を指標として、単一または複数選択しても良い。
単一の試料物性補正用判別関数が選択された場合について述べる。まず、前記の様に算出されたパラメータを、前記試料物性補正用判別関数に代入し、判別得点Ｚ値を算出する。このＺ値の符号を基に、どの母集団に属するかを決定してもよいが、この他にＩｂ（β）とＺ値の関係から補正幅を決め、これにより前記Ｉｂ（β）を補正してもよい。例えば以下に示す様にＺ値を５つの領域に分け、非線形補正方式により補正幅を決定する。なお以下において、一定幅で補正するとはＺ値に関係なく、測定されたＩｂ（β）により決定される一定幅の補正を行うことである。一定幅は、分析対象物の種類やその他の要因を考慮し、経験的に決定することができる。
線形補正とは、前記一定幅を上限としてＺ値との比例関係から補正幅を決めることである。
このようにして決められた補正幅を、補正幅Ａとよぶ。また、例における５つの領域は、分析対象物の種類やその他の要因を考慮し、経験的に決定することができる。
（１）Ｚ値がプラス側に極めて大きい：マイナス側に一定幅で補正。
（２）Ｚ値がプラス側に大きい：マイナス側に線形補正。
（３）Ｚ値が０付近：補正なし。
（４）Ｚ値がマイナス側に大きい：プラス側に線形補正。
（５）Ｚ値がマイナス側に極めて大きい：プラス側に一定幅補正。
試料物性に起因する誤差の補正が行われなかった（補正幅Ａ＝０）場合は、センサ感度に起因する誤差の補正を行う。センサ感度補正用判別関数も、分析対象物の濃度範囲毎に用意する。センサ感度補正用判別関数は、Ｉｂ（β）に乗じた値を指標として選択される。単一のセンサ感度補正用判別関数が選択された場合、前記パラメータ及び前記判別関数から判別得点Ｚ値を算出し、それに該当する補正幅を算出する。センサ感度補正用判別関数は前記パラメータを用い、電極感度等の違いから分類された母集団を判別する判別関数として作成される。複数のセンサ感度補正用判別関数が選択された場合は、それぞれのセンサ感度補正用判別関数から判別得点Ｚ値とＺ値に応じた補正幅を算出し、補正幅の平均値を補正幅Ｂとする。
前記試料物性補正用判別関数を用いた場合の補正幅中間値Ｃは、次の様に決定される。
（１）補正幅Ａ≠０の場合は、補正幅中間値Ｃ＝補正幅Ａ
（２）補正幅Ａ＝０の場合は、補正幅中間値Ｃ＝補正幅Ｂ
複数の試料物性補正用判別関数が選択された場合、前記と同様にして前記試料物性補正用判別関数のそれぞれから補正幅中間値Ｃを算出し、それらの平均値または加重平均値を最終補正幅Ｄとする。単一の試料物性補正用判別関数が選択された場合は、補正幅中間値Ｃが最終補正幅Ｄとなる。前記最終補正幅Ｄを２回目励起の終期電流値（Ｉｂ（β））に加算した値が、中低温側補正方式の最終電流値Ｉｂ（β）＜中低＞となる。
高温側補正方式においても、中低温側補正方式と同様に、データ取り、母集団および判別関数の作成、補正幅の算出などを行い、高温側最終電流値Ｉｂ（β）＜高＞を算出する。
温度計により測定された温度から、温度補正前電流値Ｉｂ（β）’を求める。例えば、１０〜３０℃においてはＩｂ（β）’＝Ｉｂ（β）＜中低＞とし、３５〜４０℃においてはＩｂ（β）’＝Ｉｂ（β）＜高＞とする。そして、３０〜３５℃の温度範囲は、境界域と判断し、Ｉｂ（β）＜中低＞とＩｂ（β）＜高＞の平均値または加重平均値をＩｂ（β）’とする。なお、前記境界域の選定は、分析対象物の種類やその他の要因を考慮し、経験的に決定することができる。
そして、Ｉｂ（β）’に、環境温度または試料温度から予め算出しておいた温度補正係数（Ｔ１）を乗じる。この様にして算出した値をＩｂ（β）の補正後最終電流値Ｉｂ（β）”とする。そして、予め作成した検量線や検量式などを用いて、Ｉｂ（β）”をグルコース濃度に換算する。
なお、図３に示す補正の判別関数を選択する各セクションにおいて、１種類のみ選択される場合は▲１▼（センサ感度補正用判別関数においては▲１▼’または▲１▼”）のみ選択し、２種類選択される場合は▲１▼と▲２▼（センサ感度補正用判別関数においては▲１▼’と▲２▼’または▲１▼”と▲２▼”）のそれぞれから補正幅を算出し、その平均値を補正幅中間値および最終補正幅とする。
以下、具体的な実施例により本発明を更に詳しく説明する。
バイオセンサシステムの一例として、血液試料中のグルコース濃度を定量するグルコースセンサシステムについて以下に説明を行う。
グルコースセンサシステムで用いるグルコースセンサは、次の構成からなるものを使用した。ポリエチレンテレフタレート（ＰＥＴ）からなる絶縁性の基板上に、スクリーン印刷により、銀リードと作用極および対極を含むカーボン電極系及び電気絶縁層が形成されている。電気絶縁層は、作用極及び対極の露出部分の面積を一定とし、かつ銀リードを部分的に覆っている。この様にして形成された電極系の上に、親水性高分子であるカルボキシルメチルセルロース（ＣＭＣ）層の上に、酵素としてのグルコースオキシダーゼ（ＧＯＤ）とメディエータ（電子伝達体）としてのフェリシアン化カリウム、更にＣＭＣからなる、（酵素＋メディエータ＋ＣＭＣ）層が形成されている。ＣＭＣ層と（ＧＯＤ＋メディエータ＋ＣＭＣ）層を併せて化学反応層と称する。更にカバーとスペーサーからなるインサートが形成されており、インサートへ血液試料を触れさせると、毛管現象により一定量（約３μＬ）の試料が化学反応層および電極系へ供給される様になっている。一方測定機器としては、汎用のポテンショスタット１００Ｂ／Ｗ（ＢＡＳ社製）を使用した。通常のバイオセンサシステムであれば、一つのテストセルにそれ専用の機器が組み合わされて使用されるが、本実施例では汎用の機器を使用している。しかしながら既知技術を用いた簡易な機器であっても、本実施例の再現実施は容易である。また本実施例は環境試験室における測定結果であるが、温度センサを搭載した簡易機器においても、本実施例の再現は可能である。
ポテンシャルステップは、次の様に与えた。
グルコースセンサを機器に装着し、試料供給前および試料供給検知後７秒間はグルコースセンサに５００ｍＶの電圧を印加した。その後１８秒間の開回路を経て、再度５００ｍＶの電圧を５秒間印加した。各印加電圧の持つ意味は次の通りである。試料供給前の印加電圧は、試料供給により電気化学的に発生する電流を検知し、一定値以上の電流を検知することで試料供給を検知し、ｔ＝０を定めることを目的としている。試料供給検知後７秒間の印加電圧は、１回目励起のためであり、主として試料物性の差に起因する電流プロファイルの差異を検出することを目的としている。１８秒間の開回路は化学反応を促進させ、電気化学反応の基質となるＦｅ（ＣＮ）６４−を蓄積することを目的としている。その後の５秒間の印加電圧は２回目励起のためであり、前記Ｆｅ（ＣＮ）６４−を電気化学的にＦｅ（ＣＮ）６３−へと変換し、センサ感度および分析対象物濃度の違いにより生じる電流プロファイルの違いを検出することを主目的としている。
（実施例１）
先ずは、測定結果に与える誤差要因として最も影響の大きい試料物性に着目して、Ｈｃｔによる誤差の補正を行った。
電流は、試料供給検知直後も再印加後も０．１秒毎に測定したが、演算に用いる電流値は以下の３点とした。すなわち、試料供給検知直後電流のピーク値Ｉｐ、再印加後電流の０．５秒後値Ｉ（０．５）、再印加後電流の５秒後値Ｉ（５）とした。この内、Ｉｐは以下の様にして算出した。すなわち、試料供給検知直後電流において、Ｉ（ｔ）＞Ｉ（ｔ＋０．１）となった瞬間のＩ（ｔ）をＩｐとした。各電流値の持つ意味は以下の通りである。Ｉｐは血液粘性の様な試料物性の違いにより生じる電流プロファイルの違いを検出することを目的としている。Ｉ（０．５）は、Ｉｐとの比を取ることで、Ｉｐの持つグルコース濃度要因を小さくすることを目的としている。Ｉ（５）は、グルコース濃度依存しておりグルコース濃度換算に用いることのできる電流値を得ることを目的としている。
血液粘性を示す指標としてＩ（０．５）／Ｉｐを求め、α１とした。ここでは、血液試料中の血球として調整しやすい赤血球を用いて、赤血球量をヘマトクリット値によって以下に示す実験を行った。
血液試料中のグルコース濃度に関わらずヘマトクリット３０％の検体とヘマトクリット６０％の検体を識別するα１とＩ（５）の関係式を次の様に定めた。
ｚ＝─２３．１１５×α１＋１．２５４×Ｉ（５）＋４１．５８０
血液試料のヘマトクリットの大小は、ｚの値に反映される。ｚが正に大きい程、血液試料のヘマトクリットが小さいと考えられる。
前記α１とＩ（５）の関係から、試料物性補正後の電流値Ｉ′（５）を次式により算出した。
Ｉ′（５）＝ｓｌｏｐｅ×（─ｚ）＋Ｉ（５）
但し、ｓｌｏｐｅ＝０．０２３８×Ｉ（５）─０．０３３８
この様にして算出した血液粘性補正後電流値１′（５）を、所定の検量線テーブルを用いて、グルコース濃度値換算行うことにする。
一例を挙げると、グルコース濃度５３６ｍｇ／ｄＬ・ヘマトクリット３０％の血液試料を用いて以下の様なデータが得られた。
Ｉｐ＝１０．２１０（μＡ）
Ｉ（０．５）＝２０．２９０（μＡ）
Ｉ（５）＝１０．１１０（μＡ）
このデータの場合、次の様な演算を経て、血液粘性補正後電流値Ｉ′（５）を求めることができる。
α１＝Ｉ（０．５）／Ｉｐ＝１．９８７
ｚ＝−２３．１１５×α１＋１．２５４×Ｉ（５）＋４１．５８
＝８．３２８
ｓｌｏｐｅ＝０．０２３８×Ｉ（５）−０．０３３８＝０．２０７
Ｉ′（５）＝ｓｌｏｐｅ×（―ｚ）＋Ｉ（５  ）＝８．３８７
この１′（５）を、予め求めておいた検量線を用いて、グルコース濃度値に換算することになる。
本実施例において用いた血液試料は次の通りである。同一血液型４名の血液を混合し、ヘマトクリットを３０％・４５％・６０％に調製した血液試料に、グルコース水溶液を添加して、グルコース濃度を８３ｍｇ／ｄＬ・３０７ｍｇ／ｄＬ・５３６ｍｇ／ｄＬになる様調製した。これら９種類の血液試料を用いて、測定ｎ数を１５として測定を行った。
本実施例において血液試料を用いた場合のヘマトクリットに起因する誤差を補正することができたことを以下に説明する。
各グルコース濃度において、ヘマトクリットの異なる種類の血液試料の測定データを１つにまとめて算出した変動係数Ｃ．Ｖ．（％）を示す。下記の表１に試料物性補正前及び補正後における変動係数の比較表を示す。
0004256588.tif 000002
ヘマトクリット値は個人によって差があるが、本発明において４５％を基準値とした場合、各グルコース濃度におけるヘマトクリット４５％検体の測定値からの乖離度（％）は次の表２及び表３の通りである。なお、ここでいう補正後データの乖離度とは、ヘマトクリット４５％の補正後平均値からの乖離を示す。表２はヘマトクリットが３０％と、ヘマトクリット４５％における測定平均値からの乖離（％）を示す。
0004256588.tif 000003
補正を行うことによって血液試料物性による誤差が明らかに改善された。
表３はヘマトクリットが６０％の測定平均値の、ヘマトクリット４５％における測定平均値からの乖離（％）を示す。
0004256588.tif 000004
補正を行うことによって血液試料物性による誤差が明らかに改善された。
（実施例２）
次に一連の演算過程において、試料物性としてのＨｃｔ影響による誤差の補正と、センサ感度による誤差の補正を同時に行った例を示す。
電流は、試料供給検知以降０．１秒毎に測定したが、演算に用いる電流値は以下の５点とした。すなわち、１回目励起電流の７秒後値Ｉｆ（７）、２回目励起電流の０．３秒後値Ｉｂ（０．３）、同０．５秒後値Ｉｂ（０．５）、同１秒後値Ｉｂ（１）、同５秒後値Ｉｂ（５）とした。
演算に用いるパラメータは次の４つとした。すなわち、
Ｐ１：  Ｉｆ（７）／Ｉｂ（５）、
Ｐ２：  Ｉｂ（５）
Ｐ３：  Ｉ／ΔＩ（０．５）＝Ｉｂ（０．５）／｛Ｉｂ（０．５）−Ｉｂ（１）｝
Ｐ４：  Ｉｂ（０．３）／Ｉｂ（５）
このうち、Ｉ／ΔＩ（０．５）及びＩｂ（０．５）／Ｉｂ（５）に関して、グルコース濃度の指標と考えるＩｂ（５）から期待される範囲を逸脱するデータは、飛び値補正を行った。具体的には、パラメータ値がＩｂ（５）から期待される範囲の上限値を上回った場合は、前記上限値をパラメータ値とし、期待範囲の下限値を下回った場合は、前記下限値をパラメータ値とした。また、パラメータの範囲は、Ｉｂ（５）から期待される期待範囲を中央値とし、母集団から導き出せるデータから中央値±２ＳＤで設定した。例えば、測定されたＩｂ（５）から予想されるＩ／ΔＩ（０．５）の期待範囲が３．６８、前記パラメータの標準偏差が０．３９であれば、前記Ｉｂ（５）から予想される範囲は２．９０以上４．４６以下となり、実際に得られたＩ／ΔＩ（０．５）が４．５０であれば、Ｉ／ΔＩ（０．５）＝４．４６とみなした。
判別分析の母集団を作るためのデータ取りは、環境温度２５℃と３２℃において行った。血液試料は、複数の被験者から採取した血液を混合し、グルコース濃度を３０・６０・７５・１００・１５０・２００・２５０・３００・４００・５００ｍｇ／ｄＬ、Ｈｃｔを２５・４５・６５％に調製したものを用いた。グルコースセンサは、製造から１年半以内のものを用い、製造時期、製造ライン、センサ感度がランダムになる様にして、各試料につき１０〜１４のロットを選択した。本例においては、各環境温度毎に次の２つの母集団を作成した。すなわち、▲１▼試料物性補正としてのＨｃｔ補正を行うための母集団と、▲２▼センサ感度補正を行うための母集団である。その際、▲１▼に関しては、各グルコース濃度の３種類のＨｃｔ検体のデータを一括した群をＩｂ（５）の値の大小により５等分し、Ｉｂ（５）の最も大きい群（Ｈ１）と最も小さい群（Ｌ１）を母集団とした。単純にＨｃｔ２５％のデータ群とＨｃｔ６５％のデータ群を母集団とせず、前記の様に母集団を作成したのは、Ｈｃｔ補正と同時にセンサ感度補正の効果も狙ったためである。▲２▼に関しては、各グルコース濃度のＨｃｔ４５％検体のデータをＩｂ（５）の値の大小により５等分し、Ｉｂ（５）の最も大きい群（Ｈ２）と最も小さい群（Ｌ２）を母集団とした。ここでＨｃｔ４５％のデータ群のみを扱ったのは、標準的なＨｃｔ値と考えてセンサ感度補正の精度を高めるためである。
判別関数は、前記パラメータを用いて、それぞれの測定温度において得られた前記母集団を判別する関数として作成される。具体的には、Ｈｃｔ補正用判別関数はＨ１とＬ１を判別する関数、センサ感度補正用判別関数はＨ２とＬ２を判別する関数として作成される。以降、２５℃測定データから求めた判別関数を用いた補正方式を補正Ｉ、３２℃測定データから求めた判別関数を用いた補正方式を補正ＩＩとする。補正Ｉは低温及び室温条件における補正を、補正ＩＩは高温条件における補正を対象としている。この様に補正方式を温度により２種類に分けるのは、主としてＩｆ（７）／Ｉｂ（５）の温度依存性が大きいからである。
補正ＩのＨｃｔ補正用判別関数は、４種類作成した。すなわち、３０〜７５ｍｇ／ｄＬ用、７５〜１５０ｍｇ／ｄＬ用、１５０〜３００ｍｇ／ｄＬ用、３００〜５００ｍｇ／ｄＬ用である。例えば、７５〜１５０ｍｇ／ｄＬ用の場合、７５ｍｇ／ｄＬと１５０ｍｇ／ｄＬのＨ１とＬ１を母集団として、それら２群を判別する判別関数を求めた。なお、その際、Ｈｃｔの影響により高値化するデータ（すなわち高Ｈｃｔ検体のデータ）の判別得点Ｚ値がプラスになる様に、判別関数を作成した。また、母集団を作成する際、Ｇｒｕｂｓ−Ｓｍｉｒｎｏｒの棄却検定により異常値と見なされるパラメータを含むデータは除外した。母集団は、できる限り均一であることが好ましいからである。
Ｈｃｔ補正用判別関数は、環境温度から予め算出しておいた温度補正係数（Ｔ１）をＩｂ（５）に乗じた値を指標として選択し、選択数は１〜２とした。なお、Ｔ１は、基準として考える２５℃において、１とした。複数の判別関数が選択された場合は後述する。単一のＨｃｔ補正用判別関数が選択された場合、前記判別関数に前記パラメータ値を代入し、判別得点Ｚ値およびそれに応じた補正幅Ａを算出した。補正幅Ａの決定には、非線形的補正方法を用いた。すなわち、ＺＡ＜ＺＢ＜ＺＣ＜ＺＤ（ＺＡ、ＺＢ、ＺＣ、ＺＤは判別関数毎に経験的に決められる定数）とし、ある電流値Ｉｂ（５）および判別得点Ｚ値が得られた時に、Ｚ＜ＺＡならばＺ値に関わらずプラス側に一定幅補正、ＺＡ≦Ｚ＜ＺＢならばＺ値に応じてプラス側に線形補正、ＺＢ≦Ｚ＜ＺＣならば無補正、ＺＣ≦Ｚ＜ＺＤならばＺ値に応じてマイナス側に線形補正、ＺＤ≦ＺならばＺ値に関わらずマイナス側に一定幅補正とした。一定幅補正とは、それぞれの判別関数において、測定されたＩｂ（５）により決定される、一定幅で補正を行うことである。また線形補正とは、前記一定幅を上限としてＺ値との比例関係から補正幅を決めることである。例えば、Ｚ≧１０の時の補正幅が−０．１０、５≦Ｚ＜１０の時にマイナス側に線形補正するとして、Ｚ＝８が得られた時の補正幅は、下記の式（数１）に示す様に求める。
（数１）
補正幅Ａ＝−０．１０×（８−５）／（１０−５）＝−０．０６
ここで一定幅補正という表現を用いているが、これはＩｂ（５）が決まれば補正幅が一定値になるという意味であり、補正幅自体はＩｂ（５）の大きさにより変化する。Ｈｃｔ補正が無補正（補正幅Ａ＝０）の場合は次項以降に述べるセンサ感度補正を行い、補正幅Ｂを求めた。Ｈｃｔ補正を行った（補正幅Ａ≠０）場合は、次項以降のセンサ感度補正は行わない。
補正Ｉのセンサ感度補正用判別関数は、７種類作成した。すなわち、７５〜１００ｍｇ／ｄＬ用、１００〜１５０ｍｇ／ｄＬ用、１５０〜２００ｍｇ／ｄＬ用、２００〜２５０ｍｇ／ｄＬ用、２５０〜３００ｍｇ／ｄＬ用、３００〜４００ｍｇ／ｄＬ用、４００〜５００ｍｇ／ｄＬ用である。例えば、７５〜１００ｍｇ／ｄＬ用の場合、７５ｍｇ／ｄＬと１００ｍｇ／ｄＬのＨ２とＬ２を母集団として、それら２群を判別する判別関数を求め、それを前記濃度域のセンサ感度補正用判別関数とした。その際、高感度センサで測定した場合の判別得点Ｚ値がプラスになる様に、判別関数を作成した。なお、母集団を作成する際、統計的棄却検定の一つであるＧｒｕｂｂｓ−Ｓｍｉｒｎｏｖの棄却検定において飛び離れたデータと見なされるパラメータを含むデータは、除外した。前記Ｈｃｔ補正用判別関数作成時と同様、母集団としては均質な集団の方が好ましいからである。
センサ感度補正用判別関数の選択は、Ｉｂ（５）を指標として選択し、選択数は１〜２とした。単一の判別関数が選択された場合は、前記判別関数にパラメータ値を代入し、判別得点Ｚ値およびそれに該当する補正幅を算出し、前記補正幅を補正幅Ｂとした。なお前記補正幅の決定には、Ｈｃｔ補正と同様、非線形的補正方式を用いた。複数の判別関数が選択された場合は、前記判別関数のそれぞれから補正幅を算出し、平均値を補正幅Ｂとした。
単一のＨｃｔ補正用判別関数が選択された場合の補正幅中間値Ｃは次の様に決定される。
（１）補正幅Ａ≠０の場合は、補正幅中間値Ｃ＝補正幅Ａ
（２）補正幅Ａ＝０の場合は、補正幅中間値Ｃ＝補正幅Ｂ
２種類のＨｃｔ補正用判別関数が選択された場合は、前記と同様にして、前記Ｈｃｔ補正用判別関数のそれぞれから求められる補正幅中間値Ｃの平均値または加重平均値を求め、それを補正Ｉ最終補正幅Ｄとした。Ｈｃｔ補正用判別関数が１種類しか選択されていない場合は、その補正幅中間値Ｃを補正Ｉ最終補正幅Ｄとした。補正Ｉ最終電流値Ｉｂ（５）Ｉは、Ｉｂ（５）に最終補正幅を加算した値となる。
補正ＩＩに関しても、補正Ｉと同じ考え方を適応して、データ取り、母集団および判別関数の作成、補正幅の算出などを行い、補正ＩＩ最終電流値Ｉｂ（５）ＩＩを求めた。
温度補正前電流値Ｉｂ（５）’は、温度センサ検知温度Ｔ（℃）から、次の様に決定した。
Ｔ＜３０の時
Ｉｂ（５）’＝Ｉｂ（５）Ｉ、
３０≦Ｔ≦３５の時
Ｉｂ（５）’＝（３５−Ｔ）／（３５−３０）×Ｉｂ（５）Ｉ
＋（Ｔ−３０）／（３５−５０）×Ｉｂ（５）ＩＩ
Ｔ＞３５の時
Ｉｂ（５）’＝Ｉｂ（５）ＩＩ
例えば、Ｔ＝３２℃の時のＩｂ（５）’は、次の様に求められる。
Ｉｂ（５）’＝３／５×Ｉｂ（５）Ｉ＋２／５×Ｉｂ（５）ＩＩ
この様にして求められるＩｂ（５）’に温度補正係数（Ｔ２）を乗じた値Ｉｂ（５）”を下に、別途作成する検量線テーブルから、グルコース濃度値に変換した。
一例を挙げると、環境温度２５℃の下でグルコース濃度１５４ｍｇ／ｄＬ・Ｈｃｔ６５％の血液検体を測定して、次の様なデータが得られた。
Ｉｆ（７）＝２．１４２（μＡ）
Ｉｂ（０．３）＝７．５７８（μＡ）
Ｉｂ（０．５）＝６．３１２（μＡ）
Ｉｂ（１）＝４．９３２（μＡ）
Ｉｂ（５）＝２．１４２（μＡ）
これらのデータから以下のパラメータが得られる。
Ｉｆ（７）／Ｉｂ（５）＝０．８０６９
Ｉ／ΔＩ（０．５）＝Ｉｂ（０．５）÷｛Ｉｂ（０．５）−Ｉｂ（１）｝
＝４．５７５
Ｉｂ（０．３）／Ｉｂ（５）＝２．８５５
Ｉｂ（５）＝２．６５４
この時、Ｉｂ（５）の値からＩ／ΔＩ（０．５）及びＩｂ（０．３）／Ｉｂ（５）の期待範囲は、それぞれ３．０５０〜４．４９６、２．８１７〜４．３６１と求まる。ここで、Ｉ／ΔＩ（０．５）は期待範囲の上限を越え、飛び値と判断されるため、以降の計算においては、Ｉ／ΔＩ（０．５）＝４．４９６とする。
補正１を行う。Ｉｂ（５）＝２．６５４を指標としてＨｃｔ補正用判別関数を選択する。Ｉｂ（５）が２．４０７〜３．４００の時は、７５〜１５０ｍｇ／ｄＬ用判別関数と１５０〜３００ｍｇ／ｄＬ用判別関数を用いる。前記判別関数は、それぞれ以下の様に定義される。
７５〜１５０ｍｇ／ｄＬ・Ｈｃｔ補正用判別関数
Ｚ（Ｌ）＝３４．５２５×Ｐ１−２７．３３３×Ｐ２
−２１．７１７×Ｐ３＋３．１８７０×Ｐ４＋１４１．９０
１５０〜３００ｍｇ／ｄＬ・Ｈｃｔ補正用判別関数
Ｚ（Ｎ）＝３３１．２５×Ｐ１−１６．７３９×Ｐ２
−２２．３３１×Ｐ３＋６．７１９１×Ｐ４−１５８．００
但し、Ｐ１＝Ｉｆ（７）／Ｉｂ（５）、Ｐ２＝Ｉ／ΔＩ（０．５）、Ｐ３＝Ｉｂ（０．３）／Ｉｂ（５）、Ｐ４＝Ｉｂ（５）とする。
本例においては、Ｚ（Ｌ）＝−５．７５３となる。−８≦Ｚ（Ｌ）＜−４の時はプラス側に線形的に補正するので、補正幅ＡＬを以下の式より算出する。
ＡＬ＝｛０．１２０５×Ｉｂ（５）−０．１０４９｝
×｛−４−Ｚ｝／｛−４−（−８）｝
＝０．１０２４
ＡＬ≠０であるのでセンサ感度補正は行わない。０．１０２４が補正幅中間値ＣＬとなる。
また、本例においては、Ｚ（Ｎ）＝−１１．８８７となるが、−１５≦Ｚ（Ｎ）＜５の時は無補正であるので、センサ感度補正をすることになる。今、Ｉｂ（５）×温度補正係数（Ｔ１）＝２．６５４であり、２．５８２〜３．３１６の間であるので、センサ感度補正用判別関数は１５０〜２００ｍｇ／ｄＬのものを用いる。１５０〜２００ｍｇ／ｄＬセンサ感度補正用判別関数は次の様に定義される。
１５０〜２００ｍｇ／ｄＬセンサ感度補正用判別関数
Ｚ（Ｓ３）＝４３．５８１×Ｐ１−２５．０４１×Ｐ２−２５．４７２
×Ｐ３＋２．０５３６×Ｐ４＋１４１．８６
但し、Ｐ１＝Ｉｆ（７）／Ｉｂ（５）、Ｐ２＝Ｉ／ΔＩ（０．５）、Ｐ３＝Ｉｂ（０．３）／Ｉｂ（５）、Ｐ４＝Ｉｂ（５）とする。
本例においては、Ｚ（Ｓ３）＝−２．８２７となる。
−６≦Ｚ（Ｓ３）＜−２の時はプラス側に線形的に補正するので、補正幅ＢＮを以下の式より算出する。このＢＮは補正幅中間値ＣＮとなる。
ＢＮ＝ＣＮ＝｛０．０３１２×Ｉｂ（５）−０．０１２１｝
×｛−２−Ｚ（Ｓ３）｝／｛−２−（−６）｝
＝０．０１４６
本例ではＨｃｔ補正用判別関数を２つ選択しているので、補正Ｉの最終補正幅ＤＩは、２つの補正幅中間値ＣＬおよびＣＮの平均値となる。
ＤＩ＝（０．１０２４＋０．０１４６）÷２＝０．０５８５
よって、補正Ｉにより求められる補正後電流値Ｉｂ（５）Ｉは、次の様に求められる。
Ｉｂ（５）Ｉ＝２．６５４＋０．０５８５≒２．７１３
今温度は２５℃であり、温度補正前電流値Ｉｂ（５）’＝Ｉｂ（５）Ｉとなるので、Ｉｂ（５）ＩＩを算出する計算過程は省略する。また２５℃であるため、温度補正係数は１となり、温度補正後電流値Ｉｂ（５）”＝Ｉｂ（５）’＝２．７１３となる。このＩｂ（５）”値を別途作成する検量線に当てはめ、グルコース濃度換算する。グルコース濃度１５４ｍｇ／ｄＬ・Ｈｃｔ４５％データのＩｂ（５）の平均値、すなわちグルコース１５４ｍｇ／ｄＬの時のＩｂ（５）の期待値は２．７９０であり、本法を用いて補正を行うことで、期待範囲からの乖離を低減することができた（補正前＝２．１４２、補正後＝２．７１３）。
本実施例において、試料物性及びセンサ感度に起因する誤差が低減されたことを、グルコース濃度１５０ｍｇ／ｄＬの結果を下に、以下に説明する。
各Ｈｃｔ検体につきセンサ１０ロット×Ｎ数（１０）ずつ測定したが、測定データ全体の変動係数ＣＶ（％）の補正前後による違いを以下に示す。以下の表からセンサ感度に起因する誤差が低減されていることが示される。
0004256588.tif 000005
Ｈｃｔには個人差があるので、本発明はＨｃｔ４５％を基準として考える。各Ｈｃｔ検体電流平均値のＨｃｔ４５％検体電流平均値からの乖離（％）は表２に示される。本表からＨｃｔに起因する測定誤差が明らかに改善されたことがわかる。
0004256588.tif 000006
また、得られる測定値が真値または期待範囲から最大限どれだけ乖離するのかを示す指標として、全体誤差（Ｔｏｔａｌ  Ｅｒｒｏｒ、以下ＴＥ）を考える。ＴＥは次の様に定義する。
ＴＥ（％）＝ＤＥＶ（％）＋１．６５×ＣＶ（％）
ＣＶ項の係数である１．６５は、標準正規分布の片側確率５％となるＺ値（判別得点ではなく、標準正規分布におけるＺ値）の値であり、本項において定義されたＴＥは、全データの９５％が入ると考えられる、真値からの乖離幅である。
本実施例におけるＴＥは表３の通りとなる。
0004256588.tif 000007
産業上の利用可能性
以上の様に、本発明の測定方法によれば、センサの化学反応層及び電極系の組成を変更することなく、試料物性およびセンサ感度等に起因する分析対象物の誤差を効果的に補正することができ、信頼性のある測定値を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
第１図は、本発明の一実施例におけるポテンシャルステップを示す図であり、第２図は、本発明の一実施例における測定および演算フローを示す図であり、第３図は、本発明の一実施例における補正Ｉの詳細フローを示す図である。
【図１】
0004256588.tif 000008
【図２】
0004256588.tif 000009
【図３】
0004256588.tif 000010