【手続補正書】
【提出日】平成30年11月12日(2018.11.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出可能マーカーで標識された１つ又は複数の被分析物を含む、細胞試料における不均一性を特徴付ける方法であって、様々な発現パターンの複数のクラスタを含むクラスタマップを作成するために、前記細胞試料の画像から得られるデータセットに対してクラスタ分析を適用するようプログラムされたコンピュータプロセッサを含むコンピュータ装置上で前記細胞試料の画像（１００）を分析するステップを含み、
（ａ）前記データセットは前記細胞試料の画像の少なくとも一部について１つの画像スタック（１０２）を含み、前記画像スタックはｘ軸、ｙ軸及びｚ軸を含み、前記ｘ軸及び前記ｙ軸は画像の部分内の空間座標を表し、前記ｚ軸はいくつかのｎ個の層（Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３．．．、Ｌｎ）を含み、前記ｚ軸の各層は単一の検出可能マーカーについての複数のｘ，ｙ座標での強度データを含み、
（ｂ）前記クラスタ分析は、非監視型、ノンパラメトリック、密度ベースのクラスタ化アルゴリズムを画像スタックに適用するステップを含み、前記クラスタ化アルゴリズムは少なくともｎ＋２次元の空間において前記データセットによって定義されるポイント（Ｐｉ，Ｐｊ）をクラスタ化し、前記空間で各ポイントはｘ，ｙ座標及び画像スタック内の各々のｘ，ｙ座標におけるｎ個の層からのｎ個の強度データ値によって与えられることにより、前記複数のクラスタを生成し、
（ｃ）出力データ（１１４、１１６）の出力は前記クラスタ分析の結果を表し、前記データは前記細胞試料における不均一性を示すものであり、
前記画像が多重チャネル画像であり、前記多重チャネル画像のアンミキシングによって前記ｎ個の層が得られる方法。
【請求項２】
前記多重チャネル画像（１００）及び／又は１つ又は複数の単一チャネル画像（１０４、１０６、１０８、１１０、１１２）を表示することによってデータの前記出力が実施され、単一チャネル画像が、前記多重チャネル画像及び／又は少なくとも１つの単一チャネル画像内のクラスタの境界設定（１１４、１１６）を可視化することによって、ｎ個の層のうち１つの表示により与えられる請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記データセット内でクラスタ毎の比例的区域を表示するクラスタヒストグラムを生成するステップをさらに含み、前記クラスタヒストグラムがステップｃで出力されるデータである請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像スタックをローパスフィルタ処理しビニングされた画像スタックを提供するためのｘｙ分解能を低減するためにｎ＋２次元の空間のポイントをビニングするステップをさらに含み、ステップｂでの前記クラスタ分析が前記ビニングされた画像スタック上で実施される請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
細胞試料の少なくとも１つの対象区域（ＡＯＩ）内の少なくとも１つの視野（ＦＯＶ）に画像の一部が該当する請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記出力データが前記クラスタ分析の結果におけるクラスタ数を示すデータを含む請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記密度ベースのクラスタ化アルゴリズムが平均シフトクラスタ化アルゴリズムであり、前記平均シフトクラスタ化アルゴリズムへの入力が画像スタックであり、前記平均シフトアルゴリズムの出力がｘ，ｙアレイであり、ｘ座標及びｙ座標が入力された画像スタックの空間座標であり、各ｘ，ｙ座標での値が任意のｘ，ｙ座標が属するクラスタ番号を示す標識である請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
組織試料の画像が医師による注釈付け向けにデジタル表示され得る解剖学的組織の屈折率コントラスト画像であり、解剖学的組織に基づいてＡＯＩが選定される請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記データセットが、
（ａ１）前記画像内の複数のＡＯＩ各々についてＦＯＶサンプリング格子を計算するステップと、
（ａ２）各ＦＯＶ内の単一又は複数のｚ面にて多重スペクトルデータ及び／又はハイパースペクトルデータを自動的に収集するステップと、
（ａ３）検出可能マーカーシグナルを多重スペクトルデータ及び／又はハイパースペクトルデータからコンピュータ処理によりセグメント化するステップと、
（ａ４）前記クラスタ分析において１つのグループとして比較されることになるＦＯＶを選択してデータセット構造に入れ込むステップと、
（ａ５）形態学的特徴の自動セグメント化を前記データセット内の各ＦＯＶの各検出可能マーカーシグナルに適用するステップと、
を含む方法によって得られる請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
（ａ４ａ）１つのグループとしての比較対象として選択される前記ＦＯＶが同一組織切片中の別々の腫瘍病巣に相当するか、又は
（ａ４ｂ）前記ＦＯＶが同一患者から採取された別の生検材料と比較するために同一患者から採取された生検材料に基づいてグループ化されるか、又は
（ａ４ｃ）ＦＯＶが腫瘍部位に基づいてグループ化されるか、又は
（ａ４ｄ）ＦＯＶが患者に基づいて別の患者と比較するためにグループ化されるか、又は（ａ４ｅ）ＦＯＶが腫瘍遺伝子型に基づいてグループ化される、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
特徴のセグメント化がサイズの制約、強度の制約、又はサイズの制約と強度の制約との組み合わせに基づく請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
腫瘍中におけるシグナル伝達経路の生理学的状態に応じて前記腫瘍を特徴付ける方法であって、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法に従って前記腫瘍の試料の画像を分析するステップを含み、
複数の被分析物が前記検出可能マーカーで標識され、
前記検出可能マーカーで標識される前記被分析物のうち少なくとも１つがリン酸化シグナル伝達タンパク質であり、
前記画像の各ＦＯＶ内の単一又は複数のｚ面にて、ハイパースペクトル又は多重スペクトルのデータが収集される、
方法。
【請求項１３】
細胞試料における不均一性を自動的に識別するシステムであって、
（ａ）分析用画像処理分析システムを含み、前記分析用画像処理分析システムは、
プロセッサと、
前記プロセッサに結合され、前記プロセッサによって実行されたとき請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法を含む操作を前記プロセッサに実施させるコンピュータ実行可能な命令を記憶するメモリと、
を含む、システム。
【請求項１４】
（ｂ）前記細胞試料のデジタル化画像並びに前記細胞試料からの多重スペクトルデータ及び／又はハイパースペクトルデータを捕捉するよう、また前記デジタル化画像を分析用画像処理分析システムへ伝達するように適合された、分析用画像処理ハードウェアシステム、
をさらに含む請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法を含む操作を実施するためにプロセッサによって実行されるコンピュータ実行可能な命令を記憶するための、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６１】
不均一性分析及び表現型クラスタ化を通じ、上記は、従来型の生化学分析を使用すると失われてしまうと予想される、小さいながらも潜在的に重要な表現型群を解決する能力を実証するものである。結果は、表現型の不均一性を背景とするネットワークシグナル伝達経路活性化のプロテオーム定量におけるＭＴＩＰの性能及び関連性を強調するものである。ＭＴＩＰ分析から導き出されるホスホ発現プロファイルは、ゲノム情報及び他のバイオマーカー情報と相互に関連付けるか、又は比較することができる。ＰＩ３Ｋシグナル伝達の文脈において、ＰＩ３Ｋ経路を標的とする様々な単一の薬剤の開発が進められており、また様々な臨床開発段階にある（Ｈａｓｓａｎ  ｅｔ  ａｌ．２０１３；Ｆｒｕｍａｎ  ａｎｄ  Ｒｏｍｍｅｌ  Ｎａｔ．  Ｒｅｖ  Ｄｒｕｇ  Ｄｉｓｃｏ  ２０１４）。上記の結果は、ＰＩ３Ｋ経路活性化の阻害に向けた個別治療の決定に影響を及ぼし得る患者特異的なホスホ発現特性を、ＭＴＩＰが識別し得ることを意味する。しかし、成功する標的療法の将来は、様々な組み合わせでの経路特異的な阻害剤の使用が頼りとなり得る（ＡＬ−Ｌａｚｉｋａｎｉ  Ｎａｔｕｒｅ  Ｂｉｏｔｅｃｈ  ２０１２；Ｂｏｚｉｋ  ｅｔ  ａｌ．２０１３）。多重経路ホスホ発現プロファイル（例えば本書に記載のＰＩ３Ｋ及びＭＡＰＫ）を背景に、ＭＴＩＰは、患者単位の併用療法の使用に文脈を持たせ得る、ホスホプロテオームデータを提供し得る。
本願発明の実施形態は、例えば、以下の各発明を含むが、これに限定されない。
［発明１］
検出可能マーカーで標識された１つ又は複数の被分析物を含む、細胞試料における不均一性を特徴付ける方法であって、様々な発現パターンの複数のクラスタを含むクラスタマップを作成するために、前記細胞試料の画像から得られるデータセットに対してクラスタ分析を適用するようプログラムされたコンピュータプロセッサを含むコンピュータ装置上で前記細胞試料の画像を分析するステップを含み、
（ａ）前記データセットは前記細胞試料の画像の少なくとも一部について１つの画像スタックを含み、前記画像スタックはｘ軸、ｙ軸及びｚ軸を含み、前記ｘ軸及び前記ｙ軸は画像の部分内の空間座標を表し、前記ｚ軸はいくつかのｎ個の層を含み、前記ｚ軸の各層は単一の検出可能マーカーについての複数のｘ，ｙ座標での強度データを含み、
（ｂ）前記クラスタ分析は、非監視型、ノンパラメトリック、密度ベースのクラスタ化アルゴリズムを画像スタックに適用するステップを含み、前記クラスタ化アルゴリズムは少なくともｎ＋２次元の空間において前記データセットによって定義されるポイント（Ｐｉ，Ｐｊ）をクラスタ化し、前記空間で各ポイントはｘ，ｙ座標及び画像スタック内の各々のｘ，ｙ座標におけるｎ個の層からのｎ個の強度データ値によって与えられることにより、前記複数のクラスタを生成し、
（ｃ）出力データの出力は前記クラスタ分析の結果を表し、前記データは前記細胞試料における不均一性を示すものである
方法。
［発明２］
前記画像が多重チャネル画像であり、前記多重チャネル画像のアンミキシングによって前記ｎ個の層が得られる発明１に記載の方法。
［発明３］
前記多重チャネル画像及び／又は１つ又は複数の単一チャネル画像を表示することによってデータの前記出力が実施され、単一チャネル画像が、前記多重チャネル画像及び／又は少なくとも１つの単一チャネル画像内のクラスタの境界設定を可視化することによって、ｎ個の層のうち１つの表示により与えられる発明１又は２に記載の方法。
［発明４］
前記データセット内でクラスタ毎の比例的区域を表示するクラスタヒストグラムを生成するステップをさらに含み、前記クラスタヒストグラムがステップｃで出力されるデータである発明１、２又は３に記載の方法。
［発明５］
前記画像スタックをローパスフィルタ処理しビニングされた画像スタックを提供するためのｘｙ分解能を低減するためにｎ＋２次元の空間のポイントをビニングするステップをさらに含み、ステップｂでの前記クラスタ分析が前記ビニングされた画像スタック上で実施される前記発明のいずれか一項に記載の方法。
［発明６］
細胞試料の少なくとも１つの対象区域（ＡＯＩ）内の少なくとも１つの視野（ＦＯＶ）に画像の一部が該当する前記発明のいずれか一項に記載の方法。
［発明７］
前記出力データが前記クラスタ分析の結果におけるクラスタ数を示すデータを含む前記発明のいずれか一項に記載の方法。
［発明８］
前記密度ベースのクラスタ化アルゴリズムが平均シフトクラスタ化アルゴリズムであり、前記平均シフトクラスタ化アルゴリズムへの入力が画像スタックであり、前記平均シフトアルゴリズムの出力がｘ，ｙアレイであり、ｘ座標及びｙ座標が入力された画像スタックの空間座標であり、各ｘ，ｙ座標での値が任意のｘ，ｙ座標が属するクラスタ番号を示
す標識である前記発明のいずれか一項に記載の方法。
［発明９］
組織試料の画像が医師による注釈付け向けにデジタル表示され得る解剖学的組織の屈折率コントラスト画像であり、解剖学的組織に基づいてＡＯＩが選定される前記発明のいずれか一項に記載の方法。
［発明１０］
前記データセットが、
（ａ１）前記画像内の複数のＡＯＩ各々についてＦＯＶサンプリング格子を計算するステップと、
（ａ２）各ＦＯＶ内の単一又は複数のｚ面にて多重スペクトルデータ及び／又はハイパースペクトルデータを自動的に収集するステップと、
（ａ３）検出可能マーカーシグナルを多重スペクトルデータ及び／又はハイパースペクトルデータからコンピュータ処理によりセグメント化するステップと、
（ａ４）前記クラスタ分析において１つのグループとして比較されることになるＦＯＶを選択してデータセット構造に入れ込むステップと、
（ａ５）形態学的特徴の自動セグメント化を前記データセット内の各ＦＯＶの各検出可能マーカーシグナルに適用するステップと
を含む方法によって得られる前記発明のいずれか一項に記載の方法。
［発明１１］
前記ＦＯＶサンプリング格子がＡＯＩにまたがり規則的な間隔で配置された複数のＦＯＶを含む発明１０に記載の方法。
［発明１２］
各ＦＯＶのｚ面からの前記多重スペクトルデータ及び／又は前記ハイパースペクトルデータが、患者、アッセイ、生検、切片、ＡＯＩ位置及び／又はＦＯＶ位置に対するメタデータ特性と併せて、ネスト化されたデータ構造又はデータベースに自動記憶される発明１０に記載の方法。
［発明１３］
（ａ４ａ）１つのグループとしての比較対象として選択される前記ＦＯＶが同一組織切片中の別々の腫瘍病巣に相当するか、又は
（ａ４ｂ）前記ＦＯＶが同一患者から採取された別の生検材料と比較するために同一患者から採取された生検材料に基づいてグループ化されるか、又は
（ａ４ｃ）ＦＯＶが腫瘍部位に基づいてグループ化されるか、又は
（ａ４ｄ）ＦＯＶが患者に基づいて別の患者と比較するためにグループ化されるか、又は（ａ４ｅ）ＦＯＶが腫瘍遺伝子型に基づいてグループ化される
発明１０に記載の方法。
［発明１４］
特徴のセグメント化がサイズの制約、強度の制約、又はサイズの制約と強度の制約との組み合わせに基づく発明１０に記載の方法。
［発明１５］
前記データセットを取得する方法が、
（ａ６）１つ又は複数のＦＯＶにおいて、前記クラスタ分析に含めるか、又は前記クラスタ分析から除外する領域を手作業で指定するステップ
をさらに含む発明１０から１４のいずれか一項に記載に記載の方法。
［発明１６］
前記検出可能マーカーが、共局在化され、定量可能な場合、スペクトル又は他の物理的特徴に基づいて他のマーカー及び組織から分離されるシグナルを生成する前記発明のいずれか一項に記載の方法。
［発明１７］
前記検出可能マーカーが抗体に付加される発明１６に記載の方法。
［発明１８］
前記検出可能標識が少なくとも１つのリン酸化タンパク質に対して特異的に結合する少なくとも１つの抗体に付加される前記発明のいずれか一項に記載の方法。
［発明１９］
前記少なくとも１つのリン酸化タンパク質がＰＩ−３キナーゼシグナル伝達経路又はＭＡＰキナーゼシグナル伝達経路のメンバーである前記発明のいずれか一項に記載の方法。
［発明２０］
前記少なくとも１つのリン酸化タンパク質がＡＫＴ、ＰＲＡＳ４０、Ｓ６、ＥＩＦ４Ｇ及びＥＲＫ１／２から成る群から選択される発明１９に記載の方法。
［発明２１］
前記組織が二温度固定法を使用して固定された発明１８から２０のいずれか一項に記載の方法。
［発明２２］
腫瘍中におけるシグナル伝達経路の生理学的状態に応じて前記腫瘍を特徴付ける方法であって、前記発明のいずれか一項に記載の方法に従って前記腫瘍の試料の画像を分析するステップを含み、
複数の被分析物が前記検出可能マーカーで標識され、
前記検出可能マーカーで標識される前記被分析物のうち少なくとも１つがリン酸化シグナル伝達タンパク質であり、
前記画像の各ＦＯＶ内の単一又は複数のｚ面にて、ハイパースペクトル又は多重スペクトルのデータが収集される
方法。
［発明２３］
細胞試料における不均一性を自動的に識別するシステムであって、
（ａ）分析用画像処理分析システムを含み、前記分析用画像処理分析システムは、
プロセッサと、
前記プロセッサに結合され、前記プロセッサによって実行されたとき前記発明のいずれか一項に記載の方法を含む操作を前記プロセッサに実施させるコンピュータ実行可能な命令を記憶するメモリと
を含む、システム。
［発明２４］
（ｂ）前記細胞試料のデジタル化画像並びに前記細胞試料からの多重スペクトルデータ及び／又はハイパースペクトルデータを捕捉するよう、また前記デジタル化画像を分析用画像処理分析システムへ伝達するように適合された、分析用画像処理ハードウェアシステム
をさらに含む発明２３に記載のシステム。
［発明２５］
対象の１つ又は複数の被分析物が検出可能標識で標識される細胞試料を含有するスライドをさらに含む発明２４に記載のシステム。
［発明２６］
前記細胞試料が二温度固定法を使用して保存済みのホルマリン固定パラフィン包埋組織試料であり、前記検出可能標識が少なくとも１つのリン酸化タンパク質に特異的に結合する少なくとも１つの抗体に付加される発明２５に記載のシステム。
［発明２７］
前記少なくとも１つのリン酸化タンパク質がＰＩ−３キナーゼシグナル伝達経路又はＭＡＰキナーゼシグナル伝達経路のメンバーである発明２６に記載のシステム。
［発明２８］
前記少なくとも１つのリン酸化タンパク質がＡＫＴ、ＡＫＴ、ＰＲＡＳ４０、Ｓ６、ＥＩＦ４Ｇ及びＥＲＫ１／２から成る群から選択される発明２６に記載のシステム。
［発明２９］
（ｃ）リレーショナルデータベース
をさらに含む発明２３から２８のいずれか一項に記載のシステム。
［発明３０］
前記発明のいずれか一項に記載の方法を含む操作を実施するためにプロセッサによって実行されるコンピュータ実行可能な命令を記憶するための、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
［発明３１］
リン酸化プロファイルに従って腫瘍を特徴付ける方法であって、
（ａ）腫瘍領域を他の非腫瘍領域と区別するために形態学的詳細を明らかにするように腫瘍の細胞試料のデジタル画像を捕捉するステップであって、
（ａ１）前記腫瘍の前記細胞試料は検出可能に標識された複数の特異的結合剤で標識され、
（ａ２）前記複数の特異的結合剤のうち少なくとも１つはリン酸化された形態のシグナル伝達タンパク質に特異的であり、
（ａ３）前記特異的結合剤の前記検出可能標識は、
（ａ３ａ）相互に共局在化される場合はスペクトル特性に基づいて相互に分離可能であり、
（ａ３ｂ）前記細胞試料から分離可能であり、
（ａ３ｃ）定量可能である、ステップと、
（ｂ）前記細胞試料の腫瘍領域内の１つ又は複数の対象区域（ＡＯＩ）を選択するため前記細胞試料の前記デジタル画像に注釈付けする機能をプロセッサ上で実行するステップと、
（ｃ）前記画像内の各ＡＯＩについて視野（ＦＯＶ）のサンプリング格子を計算する機能をプロセッサ上で実行し、各ＦＯＶの単一又は複数のｚ面において多重スペクトルデータ及び／又はハイパースペクトルデータを収集するステップと、
（ｄ）検出可能マーカーシグナルをコンピュータ処理により多重スペクトルデータ及び／又はハイパースペクトルデータからセグメント化する機能をプロセッサ上で実行するステップと、
（ｅ）相互に比較されることになるＦＯＶをデータセット構造に配置する機能をプロセッサ上で実行するステップと、
（ｆ）任意選択で、サイズの制約、強度の制約、又はサイズの制約と強度の制約との組み合わせに基づいて形態学的特徴の自動セグメント化をデータセット内の各ＦＯＶの各検出可能マーカーシグナルに適用して、クラスタ分析から除外されることになるＦＯＶの領域を識別する機能をプロセッサ上で実行するステップと、
（ｇ）任意選択で、１つ又は複数のＦＯＶにおいて前記クラスタ分析に含めるか、又は前記クラスタ分析から除外することになる領域の手動での指定を可能にする機能をプロセッサ上で実行するステップと、
（ｈ）ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸を有する画像スタック内に前記データセット構造をロードする機能をプロセッサ上で実行するステップであって、前記ｘ軸及び前記ｙ軸がＦＯＶ内の空間座標を表し、前記ｚ軸が１つ又は複数の層を含み、前記ｚ軸の各層が単一の検出可能マーカーについての複数のｘ，ｙ座標での強度データを含む、ステップと、
（ｉ）非監視型、ノンパラメトリック、密度ベースのクラスタ化アルゴリズムを前記画像スタックに適用して、ｘ，ｙ座標を、複数のｚ軸層にまたがる検出可能マーカー強度の比率が同等である他のｘ，ｙ座標と一緒にグループ化する機能をプロセッサ上で実行して、同等の発現パターンを有する複数のクラスタを生成するステップであって、各クラスタはリン酸化プロファイルを示すものである、ステップと
を含む方法。
［発明３２］
前記非監視型、ノンパラメトリック、密度ベースのクラスタ化アルゴリズムが平均シフトクラスタ化アルゴリズムであり、前記平均シフトクラスタ化アルゴリズムへの入力が前
記画像スタックであり、前記平均シフトアルゴリズムの出力がｘ，ｙアレイであり、前記ｘ座標及びｙ座標が入力された画像スタックの空間座標であり、各ｘ，ｙ座標での値が任意のｘ，ｙ座標が属するクラスタ番号を示す標識である発明３１に記載の方法。
［発明３３］
前記細胞試料が組織試料であり、前記組織試料の画像が医師による注釈付け向けにデジタル表示され得る解剖学的組織の屈折率コントラスト画像であり、解剖学的組織に基づいてＡＯＩが選定される発明３１に記載の方法。
［発明３４］
前記ＦＯＶサンプリング格子がＡＯＩにまたがり規則的な間隔で配置された複数のＦＯＶを含む発明３１に記載の方法。
［発明３５］
各ＦＯＶのｚ面からの前記多重スペクトルデータ及び／又は前記ハイパースペクトルデータが、患者、アッセイ、生検、切片、ＡＯＩ位置及び／又はＦＯＶ位置に対するメタデータ特性と併せて、ネスト化されたデータ構造又はデータベースに自動記憶される発明３１に記載の方法。
［発明３６］
（ａ４ａ）１つのグループとしての比較対象として選択される前記ＦＯＶが同一組織切片中の別々の腫瘍病巣に相当するか、又は
（ａ４ｂ）前記ＦＯＶが同一患者から採取された別の生検材料と比較するために同一患者から採取された生検材料に基づいてグループ化されるか、又は
（ａ４ｃ）ＦＯＶが腫瘍部位に基づいてグループ化されるか、又は
（ａ４ｄ）ＦＯＶが患者に基づいて別の患者と比較するためにグループ化されるか、又は（ａ４ｅ）ＦＯＶが腫瘍遺伝子型に基づいてグループ化される
発明３１に記載の方法。
［発明３７］
前記リン酸化タンパク質のうち少なくとも１つがＰＩ−３キナーゼシグナル伝達経路又はＭＡＰキナーゼシグナル伝達経路のメンバーである発明３１に記載の方法。
［発明３８］
前記リン酸化タンパク質のうち少なくとも１つがＡＫＴ、ＰＲＡＳ４０、Ｓ６、ＥＩＦ４Ｇ及びＥＲＫ１／２から成る群から選択される発明３１に記載の方法。
［発明３９］
前記細胞試料が二温度固定法を使用して固定された組織試料である発明３１に記載の方法。
［発明４０］
前記方法が（ａ）に従って前記デジタル化画像を捕捉するよう、また前記デジタル化画像を分析用画像処理分析（ＡＩＡ）システムへ伝達するように適合された分析用画像処理ハードウェアシステムを含むシステム上で実行され、前記ＡＩＡシステムが、プロセッサと、前記プロセッサに結合され、前記プロセッサによって実行されたとき（ｂ）から（ｉ）の操作をプロセッサに実施させるコンピュータ実行可能な命令を記憶するメモリとを含む発明３１に記載の方法。
［発明４１］
表示装置（１１７）を含む多重スペクトル画像処理システムによって実装される細胞試料画像処理方法であって、
細胞試料から多重スペクトルピクセルを含む画像データ（１００）を取得するステップと、
ｎ個の単一チャネル画像（１０４、１０６、１０８、１１０、１１２）を多数提供する多重スペクトルピクセルをスペクトルアンミキシングするステップと、
非監視型、ノンパラメトリック、密度ベースのクラスタ化アルゴリズムを前記ｎ個の単一チャネル画像によって与えられるｎ＋２次元の空間で応用することにより、複数のクラスタ（Ｃ１、Ｃ２）を生成するステップを含むクラスタ分析を実施するステップと、
クラスタ化によって得られたクラスタ化の結果の表現（１１４、１１６）を前記表示装置（１１７）に表示させるステップと
を含む方法。
［発明４２］
前記単一チャネル画像（１０８）のうち少なくとも１つを表示させるステップと、前記クラスタ化の結果の前記表現（１１４、１１６）を前記少なくとも１つの単一チャネル画像にオーバーレイとして表示させるステップとをさらに含む発明４０に記載の方法。
［発明４３］
単一チャネル画像の数ｎが３個より多いか又は４個より多い発明４０又は４１に記載の方法。
［発明４４］
前記クラスタ化アルゴリズムを実施する前に、前記アンミキシングされた画像データでローパスフィルタ処理される発明４０、４１又は４２に記載の方法。
［発明４５］
前記クラスタ化アルゴリズムを実施する前に、前記アンミキシングされた画像データがビニングされ、前記表示される画像（１０８）が、ビニングされなかった画像データの分解能を有する発明４０から４３のいずれか一項に記載の方法。