(57)【要約】本発明は、波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射し、その反射光、透過光または透過反射光を検出して吸光度スペクトルデータを得た後、その中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによってＨＩＶ等のウイルス感染の有無、又はプリオン感染の有無を定量的または定性的に検査・判定する方法および装置である。解析モデルは、例えば摂動を与えながらスペクトル測定を行うと共に、その摂動効果を引き出すような多変量解析を行うことによって作成される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射し、その反射光、透過光または透過反射光を検出して吸光度スペクトルデータを得た後、その中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによってＨＩＶ等のウイルス感染の有無、又はプリオン感染の有無を定量的または定性的に検査・判定する方法。
【請求項２】
前記検体試料に対し、所定の条件を付加することで摂動を与えながらスペクトル測定を行うと共に、その摂動効果を引き出すような解析を行うことを特徴とする請求項１記載の検査・判定方法。
【請求項３】
前記所定の条件が、濃度変更、光の繰り返し照射、照射時間の延長、電磁力付加、光路長変更、温度、ｐＨ、圧力、機械的振動、その他その条件の変更によって物理的または化学的な変化をもたらすもののいずれか、または、それらの組み合わせであることを特徴とする請求項２記載の検査・判定方法。
【請求項４】
光を３回繰り返し照射し、得られた３回の吸光度スペクトルデータのうち少なくとも２回の吸光度スペクトルデータを使用して多変量解析を行うことを特徴とする請求項３記載の検査・判定方法。
【請求項５】
１つの試料を複数に濃度希釈してそれぞれスペクトル測定を行い、得られたスペクトルデータを使用して多変量解析を行うことを特徴とする請求項３記載の検査・判定方法。
【請求項６】
ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、ＰＬＳ法などの回帰分析により作成した定量モデルを用いて、ＨＩＶ ｐ２４量など試料中の目的物質を定量することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の検査・判定方法。
【請求項７】
ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、感染の有無、あるいはさらに感染期間などを予測することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の検査・判定方法。
【請求項８】
ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、（１）濃度変更値など摂動の各値を目的変量とするＰＬＳ法などの回帰分析を行い、（２）同分析により得られた回帰ベクトルに対して、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析を行うことで作成した定性モデルを用いて、感染の有無、あるいはさらに感染期間などを予測することを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載の検査・判定方法。
【請求項９】
前記検体試料に照射される光の波長域が、解析モデルによる解析に必要な範囲に設定されていることを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の検査・判定方法。
【請求項１０】
前記検体試料に照射される光の波長域が、６００ｎｍ〜１０００ｎｍの範囲に設定されていることを特徴とする請求項９に記載の検査・判定方法。
【請求項１１】
前記検体試料が、血液（血漿・血清を含む）、尿、その他の体液、組織、組織抽出液、または、耳、腹、鼻腔、手足の指先など生体の一部であることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の検査・判定方法。
【請求項１２】
波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射する投光手段と、
投光前又は投光後に分光する分光手段、および、前記試料に照射された光の反射光、透過光または透過反射光を検出する検出手段と、
検出により得られた吸光度スペクトルデータの中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによってＨＩＶ等のウイルス感染の有無、又はプリオン感染の有無を定量的または定性的に分析するデータ解析手段と、を備えたことを特徴とする検査・診断装置。
【請求項１３】
さらに、分析の結果を表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項１２記載の検査・診断装置。
【請求項１４】
前記検体試料に対し、所定の条件を付加することで摂動を与えながらスペクトル測定を行うと共に、その摂動効果を引き出すような解析を行うことを特徴とする請求項１２記載の検査・診断装置。
【請求項１５】
前記所定の条件が、濃度変更、光の繰り返し照射、照射時間の延長、電磁力付加、光路長変更、温度、ｐＨ、圧力、機械的振動、その他その条件の変更によって物理的または化学的な変化をもたらすもののいずれか、または、それらの組み合わせであることを特徴とする請求項１４記載の検査・診断装置。
【請求項１６】
光を３回繰り返し照射し、得られた３回の吸光度スペクトルデータのうち少なくとも２回の吸光度スペクトルデータを使用して多変量解析を行うことを特徴とする請求項１５記載の検査・診断装置。
【請求項１７】
ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、ＰＬＳ法などの回帰分析により作成した定量モデルを用いて、ＨＩＶ ｐ２４量など試料中の目的物質を定量することを特徴とする請求項１２〜１６のいずれか１項に記載の検査・診断装置。
【請求項１８】
ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、感染の有無、あるいはさらに感染期間などを予測することを特徴とする請求項１２〜１６のいずれか１項に記載の検査・診断装置。
【請求項１９】
ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、（１）濃度変更値など摂動の各値を目的変量とするＰＬＳ法などの回帰分析を行い、（２）同分析により得られた回帰ベクトルに対して、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析を行うことで作成した定性モデルを用いて、感染の有無、あるいはさらに感染期間などを予測することを特徴とする請求項１４〜１６のいずれか１項に記載の検査・診断装置。
【請求項２０】
前記検体試料に照射される光の波長域が、解析モデルによる解析に必要な範囲に設定されていることを特徴とする請求項１２〜１９のいずれか１項に記載の検査・診断装置。
【請求項２１】
前記検体試料に照射される光の波長域が、６００ｎｍ〜１０００ｎｍの範囲に設定されていることを特徴とする請求項２０に記載の検査・診断装置。
【請求項２２】
前記検体試料が、血液（血漿・血清を含む）、尿、その他の体液、組織、組織抽出液、または、耳、腹、鼻腔、手足の指先など生体の一部であることを特徴とする請求項１２〜２１のいずれか１項に記載の検査・診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＨＩＶ等のウイルス感染の有無、又はプリオン感染の有無を近赤外線分光法により検査・判定する方法、及び同方法に使用する装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、ＨＩＶ（ヒト免疫不全ウイルス）、ＨＣＶ（Ｃ型肝炎ウイルス）等のウイルス感染検査は、主として、（１）ＰＣＲ法によるウイルスＤＮＡの検出、または、（２）ＥＬＩＳＡ法（酵素免疫測定法）等による抗ウイルス抗体もしくはウイルス抗原の検出、を指標に行われている。例えば、ＨＩＶ感染検査の場合には、ＨＩＶのｐ２４抗原の有無をＥＬＩＳＡ法やウエスタンブロット法などによって検出する方法が採用されている（後記の非特許文献１参照）。【０００３】
しかし、上記方法は、煩雑な処理を必要とし、時間もかかる方法である。このため、簡易かつ迅速なウイルス感染の検査・診断法が求められている。【０００４】
一方、プリオン感染の検査およびプリオン病の診断には、抗プリオン蛋白質抗体を用いたＥＬＩＳＡ法やウエスタンブロット法もしくは免疫組織化学的方法による異常型プリオン蛋白質（PrPSc）の検出が主に用いられ、研究においては動物接種によるバイオアッセイも用いられている（後記の非特許文献２参照）。しかし、これらの方法は、すべて死後検査である。また、煩雑な処理を必要とし、時間もかかる方法である。このため、プリオンの検出においても、簡易かつ迅速な生前検査・診断法が求められている。【０００５】
ところで最近では、種々の分野で近赤外線を用いた成分分析が行われている。例えば、可視光及び／又は近赤外線を試料に照射して、特定成分に吸収される波長帯を検出することで、前記特定成分を定量分析することが行われている。【０００６】
これは、例えば石英セル中に試料を注入し、これに近赤外分光器（例えば、ニレコ社製近赤外分光器NIRSystem6500）を用いて、４００ｎｍ〜２５００ｎｍの波長範囲の可視光及び／又は近赤外線を照射して、その透過光、反射光、又は透過反射光を分析することで行う。【０００７】
一般に、近赤外線は、物質の吸光係数が非常に小さく散乱を受け難く、エネルギーの低い電磁波であるので、試料にダメージを与えることなく化学的・物理的情報を得ることができる。【０００８】
そのために、試料からの透過光等を検出して、試料の吸光度データを求めて、得られた吸光度データを多変量解析することで、直ちに試料の情報を得ることができ、例えば生体分子の構造や機能の変化の過程を直接的にまたリアルタイムに捉えることができる。【０００９】
このような近赤外線分光法に関する従来技術として、下記の特許文献１・２記載のものが挙げられる。特許文献１には、可視−近赤外線を用いて被検体から情報を得る方法、具体的には、未知の被検体が属する群を判別する方法、未知の被検体を同定する方法、及び被検体における経時変化をリアルタイムでモニターする方法が開示されている。近赤外線分光法によるウイルス検出やプリオン検出については当該文献に開示されていない。【００１０】
特許文献２には、可視光及び／又は近赤外線領域における水分子の吸収バンドを用いて、得られた吸光度データを多変量解析することで、牛乳または乳房中の体細胞を測定して牛の乳房炎の診断を行う方法が開示されている。【００１１】
また、特許文献３には、動物およびヒトの組織における伝達性海綿状脳症（ＴＳＥ）に誘導された変化を該組織の赤外線スペクトルを測定することによって診断する方法が開示されている。この方法も死後の病理組織片を検査対象とするものであり、死後検査である。【００１２】
【非特許文献１】Valdiserri RO, Holtgrave DR, West GR. Promoting early HIV diagnosis and entry into care. AIDS. 1999 13(17):2317-30.
【非特許文献２】Aguzzi A, Heikenwalder M, Miele G. Progress and problems in the biology, diagnostics, and therapeutics of prion diseases. J Clin Invest. 2004 114(2):153-60.
【特許文献１】特開２００２−５８２７号公報（第１−９頁、第１図）
【特許文献２】国際公開ＷＯ０１／７５４２０号公報（第１−５頁、第１図）
【特許文献３】特表２００３−５００６４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
前述のように、ＨＩＶ検査、ＨＣＶ検査等のウイルス感染症診断において、簡易、迅速かつ高精度な検査・診断法が求められている。特に、大量の検体を一斉に検査する必要がある場合などには、このような簡易迅速な検査法開発の要請が高い。例えば、献血血液のウイルス検査においては、大量の検体について、ＨＩＶ、ＨＢＶ、ＨＣＶ等のウイルスの有無を簡易迅速かつ安価に検査する方法の開発が望まれている。先進国、特に日本では、献血血液のウイルス検査は現在、主に抗体検査により行われている。一方、開発途上国では、一部の地域でしかウイルス検査が行われておらず、また、献血血液のうち一部しか検査が行われていない。【００１４】
そこで、本発明は、近赤外線分光法を使用して、被検体におけるＨＩＶ等のウイルス感染の有無を定量的または定性的に、簡易、迅速かつ高精度に検査・判定するための新規な方法および装置を提供することをその課題とする。【００１５】
同様に、プリオンの検出およびプリオン病の診断においても、簡易、迅速かつ死後検査によらない生前検査・診断法が求められている。特に、牛海綿状脳症（狂牛病）やスクレイピー（Scrapie）など家畜のプリオン病検査において、大量の検体を一斉に検査する必要がある場合などには、このような簡易迅速な検査法開発の要請が高い。また最近、英国で輸血による変異型ＣＪＤ感染を示す症例が２例報告され、社会問題になっている。ヒツジを用いた実験でも血液を介した伝播が示されたため、現在、輸血によるＣＪＤ感染の可能性が危惧されている。そのため、血液から簡易迅速にプリオン検査する方法が必要とされている。【００１６】
そこで、本発明はさらに、近赤外線分光法を使用して、被検体におけるプリオン感染の有無を定量的または定性的に、簡易、迅速かつ高精度に検査・判定するための新規な方法および装置を提供することをその課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明者は、上記の課題に鑑み鋭意研究を進めた結果、近赤外線分光法によってＨＩＶ等のウイルス感染およびプリオン感染の検査・診断が可能であること、特に、可視光−近赤外線（ＶＩＳ−ＮＩＲ）スペクトルの測定方法、および、得られたスペクトルデータの解析方法を工夫して解析モデルを作成することにより、当該解析モデルを用いた良好な検査・診断が可能であること、等を見出し、本発明を完成させるに至った。【００１８】
即ち、本発明は、医療上及び産業上有用な発明として、以下の発明を包含するものである。
Ａ）  波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射し、その反射光、透過光または透過反射光を検出して吸光度スペクトルデータを得た後、その中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによってＨＩＶ等のウイルス感染の有無、又はプリオン感染の有無を定量的または定性的に検査・判定する方法。
Ｂ）  前記検体試料に対し、所定の条件を付加することで摂動を与えながらスペクトル測定を行うと共に、その摂動効果を引き出すような解析を行うことを特徴とする上記Ａ）記載の検査・判定方法。
Ｃ）  前記所定の条件が、濃度変更（濃度希釈を含む）、光の繰り返し照射、照射時間の延長、電磁力付加、光路長変更、温度、ｐＨ、圧力、機械的振動、その他その条件の変更によって物理的または化学的な変化をもたらすもののいずれか、または、それらの組み合わせであることを特徴とする上記Ｂ）記載の検査・判定方法。
Ｄ）  光を３回繰り返し照射し、得られた３回の吸光度スペクトルデータのうち少なくとも２回の吸光度スペクトルデータを使用して多変量解析を行うことを特徴とする上記Ｃ）記載の検査・判定方法。
Ｅ）  １つの試料を複数に濃度希釈してそれぞれスペクトル測定を行い、得られたスペクトルデータを使用して多変量解析を行うことを特徴とする上記Ｃ）記載の検査・判定方法。
Ｆ）  ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、ＰＬＳ法などの回帰分析により作成した定量モデルを用いて、ＨＩＶ ｐ２４量など試料中の目的物質を定量することを特徴とする上記Ａ）〜Ｅ）のいずれかに記載の検査・判定方法。
Ｇ）  ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、感染の有無、あるいはさらに感染期間などを予測することを特徴とする上記Ａ）〜Ｅ）のいずれかに記載の検査・判定方法。
Ｈ）  ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、（１）濃度変更値など摂動の各値を目的変量とするＰＬＳ法などの回帰分析を行い、（２）同分析により得られた回帰ベクトルに対して、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析を行うことで作成した定性モデルを用いて、感染の有無、あるいはさらに感染期間などを予測することを特徴とする上記Ｂ）〜Ｅ）のいずれかに記載の検査・判定方法。
Ｉ）  前記検体試料に照射される光の波長域が、解析モデルによる解析に必要な範囲に設定されていることを特徴とする上記Ａ）〜Ｈ）のいずれかに記載の検査・判定方法。
Ｊ）  前記検体試料に照射される光の波長域が、６００ｎｍ〜１０００ｎｍの範囲に設定されていることを特徴とする上記Ｉ）記載の検査・判定方法。
Ｋ）  前記検体試料が、血液（血漿・血清を含む）、尿、その他の体液、組織、組織抽出液、または、耳、腹、鼻腔、手足の指先など生体の一部であることを特徴とする上記Ａ）〜Ｊ）のいずれかに記載の検査・判定方法。
Ｌ）  波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射する投光手段と、
投光前又は投光後に分光する分光手段、および、前記試料に照射された光の反射光、透過光または透過反射光を検出する検出手段と、
検出により得られた吸光度スペクトルデータの中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによってＨＩＶ等のウイルス感染の有無、又はプリオン感染の有無を定量的または定性的に分析するデータ解析手段と、を備えたことを特徴とする検査・診断装置。
Ｍ）  さらに、分析の結果を表示する表示手段を備えたことを特徴とする上記Ｌ）記載の検査・診断装置。
Ｎ）  前記検体試料に対し、所定の条件を付加することで摂動を与えながらスペクトル測定を行うと共に、その摂動効果を引き出すような解析を行うことを特徴とする上記Ｌ）記載の検査・診断装置。
Ｏ）  前記所定の条件が、濃度変更（濃度希釈を含む）、光の繰り返し照射、照射時間の延長、電磁力付加、光路長変更、温度、ｐＨ、圧力、機械的振動、その他その条件の変更によって物理的または化学的な変化をもたらすもののいずれか、または、それらの組み合わせであることを特徴とする上記Ｎ）記載の検査・診断装置。
Ｐ）  光を３回繰り返し照射し、得られた３回の吸光度スペクトルデータのうち少なくとも２回の吸光度スペクトルデータを使用して多変量解析を行うことを特徴とする上記Ｏ）記載の検査・診断装置。
Ｑ）  ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、ＰＬＳ法などの回帰分析により作成した定量モデルを用いて、ＨＩＶ ｐ２４量など試料中の目的物質を定量することを特徴とする上記Ｌ）〜Ｐ）のいずれかに記載の検査・診断装置。
Ｒ）  ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、感染の有無、あるいはさらに感染期間などを予測することを特徴とする上記Ｌ）〜Ｐ）のいずれかに記載の検査・診断装置。
Ｓ）  ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、（１）濃度変更値など摂動の各値を目的変量とするＰＬＳ法などの回帰分析を行い、（２）同分析により得られた回帰ベクトルに対して、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析を行うことで作成した定性モデルを用いて、感染の有無、あるいはさらに感染期間などを予測することを特徴とする上記Ｎ）〜Ｐ）のいずれかに記載の検査・診断装置。
Ｔ）  前記検体試料に照射される光の波長域が、解析モデルによる解析に必要な範囲に設定されていることを特徴とする上記Ｌ）〜Ｓ）のいずれかに記載の検査・診断装置。
Ｕ）  前記検体試料に照射される光の波長域が、６００ｎｍ〜１０００ｎｍの範囲に設定されていることを特徴とする上記Ｔ）記載の検査・診断装置。
Ｖ）  前記検体試料が、血液（血漿・血清を含む）、尿、その他の体液、組織、組織抽出液、または、耳、腹、鼻腔、手足の指先など生体の一部であることを特徴とする上記Ｌ）〜Ｕ）のいずれかに記載の検査・診断装置。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、ＨＩＶ等のウイルス感染の有無、プリオン感染の有無を簡易迅速かつ高精度に検査・判定することができ、各種ウイルス検査やプリオン検査に広く利用することができる。簡易迅速であるため、大量の検体を一斉に検査する必要がある場合などに有用である。また、試料中の目的物質を高精度に定量することができる。【００２０】
本発明は、血漿・血清など血液由来の試料を使用して、各種ウイルス検査、プリオン検査が可能であるので、簡易迅速であることに加えて、プリオン病の生前診断への応用も可能である。【００２１】
試料には、血液のほか、尿その他の体液、組織（組織塊）、組織抽出液（組織ホモジネート）も利用可能であり、そのほか、耳や腹、鼻腔、手足の指先など生体の一部を検体として、生体を傷つけることなく検査することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施形態に係る装置の概略的構成を示すブロック図である。
【図２】上記装置において採用可能な前分光および後分光の２つの分光方式を説明する図である。
【図３】上記装置において採用可能な反射光検出、透過反射光検出、および透過光検出の３つの検出方式を説明する図である。
【図４】本発明における好適なスペクトル測定方法、およびデータ解析方法について説明する図である。
【図５】ＨＩＶ感染後の経過を説明する図である。
【図６】１３検体のＨＩＶ検査において、１０倍希釈した各検体試料のＳＩＭＣＡ解析により得られたCoomans Plotを示すグラフである。
【図７】１３検体のＨＩＶ検査において、各検体試料を１０1倍希釈から１０10倍希釈まで濃度希釈し、各濃度希釈におけるＳＩＭＣＡ解析の結果をクラス間距離（Interclass Distance）についてまとめたグラフである。
【図８】試料中のＨＩＶ ｐ２４量を予測する解析モデル作成のため行ったＰＬＳ回帰分析において、Factor Selectの結果を示すグラフである。
【図９】上記ＰＬＳ回帰分析の結果をまとめたグラフであり、ｐ２４量の実測値（横軸）と推定値（縦軸）とが比較して示される。
【図１０】上記ＰＬＳ回帰分析を行った結果であり、定量モデルとして作成した重回帰式の全偏回帰係数（回帰ベクトル）を示すグラフである。
【図１１】検体試料１（Sample1）について、Factor Selectの結果を示すグラフである。
【図１２】検体試料１（Sample1）についてＰＬＳ回帰分析を行った結果であり、試料の希釈度をＸ軸とし、その値について本分析により得られた定量モデルで予測した値がＹ軸にプロットされる。
【図１３】検体試料１（Sample1）についてＰＬＳ回帰分析を行った結果であり、定量モデルとして作成した重回帰式の全偏回帰係数（回帰ベクトル）を示すグラフである。
【図１４】クラス１に属する試料１−５（Sample No.1-5）の各回帰ベクトルを比較して示すグラフである。
【図１５】クラス２に属する試料７，９，１０，１３（Sample No.7, 9, 10, 13）の各回帰ベクトルを比較して示すグラフである。
【図１６】クラス３に属する試料６，８，１１，１２（Sample No.6, 8, 11, 12）の各回帰ベクトルを比較して示すグラフである。
【図１７】上記回帰ベクトルをスペクトルと見立ててＳＩＭＣＡ解析を行った結果得られた、各波長（横軸）におけるDiscriminating Power（縦軸）を示すグラフである。
【図１８】試料１２，１３を除いて図１７と同様のＳＩＭＣＡ解析を行った結果得られた、各波長（横軸）におけるDiscriminating Power（縦軸）を示すグラフである。
【図１９】３回連続照射にて各々得られた３つの吸光度データのうちの１つのデータ、又は２つ以上のデータを使用してＳＩＭＣＡ解析を行った結果をクラス間距離についてまとめたグラフである。
【図２０】野生型マウス、プリオン蛋白質遺伝子ノックアウトマウスおよびプリオン感染野生型マウスから採取した血液の近赤外吸収スペクトルを測定し、ＳＩＭＣＡ解析により得られたCoomans Plotを示すグラフである。
【図２１】野生型マウス、プリオン蛋白質遺伝子ノックアウトマウスおよびプリオン感染野生型マウスから採取した脳組織の近赤外吸収スペクトルを測定し、ＳＩＭＣＡ解析により得られたCoomans Plotを示すグラフである。
【図２２】野生型マウス、プリオン蛋白質遺伝子ノックアウトマウスおよびプリオン感染野生型マウスから調製した脳ホモジネートの近赤外吸収スペクトルを測定し、ＳＩＭＣＡ解析により得られたCoomans Plotを示すグラフである。
【図２３】chandler株接種マウス、obihiro株接種マウス、正常脳ホモジネート接種マウス、およびＰＢＳ接種マウスの耳からそれぞれ経時的に近赤外吸収スペクトルを測定し、ＳＩＭＣＡ解析により作成された接種後１７０日以降のプリオン感染と非感染の識別モデルのCoomans Plot（Factor40）を示すグラフである。
【図２４】耳からの測定で得られた上記識別モデルによる予測結果であり、経時的に測定されたプリオン感染マウスが当該モデルによりプリオン感染と診断される割合（％）を示すグラフである。
【図２５】耳からの測定で得られた上記識別モデルにおいて、プリオン感染と非感染の波長ごとの識別力（Factor40）を示すグラフである。
【図２６】chandler株接種マウス、obihiro株接種マウス、正常脳ホモジネート接種マウス、およびＰＢＳ接種マウスの腹からそれぞれ経時的に近赤外吸収スペクトルを測定し、ＳＩＭＣＡ解析により作成された接種後１７０日以降のプリオン感染と非感染の識別モデルのCoomans Plot（Factor60）を示すグラフである。
【図２７】腹からの測定で得られた上記識別モデルによる予測結果であり、経時的に測定されたプリオン感染マウスが当該モデルによりプリオン感染と診断される割合（％）を示すグラフである。
【図２８】腹からの測定で得られた上記識別モデルにおいて、プリオン感染と非感染の波長ごとの識別力（Factor60）を示すグラフである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下では、本発明の実施の一形態として、ＨＩＶ等のウイルス感染の有無、又はプリオン感染の有無を定量的または定性的に検査・診断する装置（以下、「本装置」という。）について、図面を参照しながら説明する。
〔１〕本装置によるＶＩＳ−ＮＩＲスペクトル測定とデータの解析方法
［1. 1］ＶＩＳ−ＮＩＲスペクトル測定の概略
本装置による検査・診断は、本発明の方法を採用し、即ち、（ａ）波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射し、（ｂ）その反射光、透過光または透過反射光を検出して吸光度スペクトルデータを得た後、（ｃ）その中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによってＨＩＶ等のウイルス感染の有無、又はプリオン感染の有無を定量的または定性的に検査・判定する。【００２４】
本装置の第１の特徴点は、簡易迅速かつ高精度にウイルス病診断、プリオン病診断を行う点にあり、血液試料などを使用したプリオン病の生前診断も可能である。検体試料に照射する波長の範囲は、４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部の範囲（例えば６００〜１０００ｎｍ）である。この波長の範囲は、解析モデルを作成した後、この解析モデルによる検査・判定に必要な波長光を含む、１又は複数の波長域として設定することができる。【００２５】
光源としては、ハロゲンランプ・ＬＥＤ等を使用できるが、特に限定されるものではない。光源から発せられた光は、直接またはファイバープローブ等の投光手段を介して検体試料に照射される。後述のように、試料に照射する前に分光器によって分光する前分光方式を採用してもよいし、照射後に分光する後分光方式を採用してもよい（図２参照）。前分光方式の場合は、光源からの光をプリズムで一度に同時に分光する方法と、回折格子のスリット間隔を変化させることにより連続的に波長を変化させる方法とがある。後者の方法の場合には、光源からの光を所定の波長幅で分解することによって、連続的に波長を変化させた連続波長光が試料に照射される。後述の実施例では、６００〜１０００ｎｍの範囲の波長光を波長分解能１ｎｍで分解し、波長を１ｎｍずつ連続的に変化させた光を試料に照射している。【００２６】
試料に照射された光の反射光、透過光または透過反射光が検出器により検出され、生の吸光度スペクトルデータが得られる。生の吸光度スペクトルデータをそのまま使用して解析モデルによる検査・判定を行ってもよいが、得られたスペクトル中のピークを分光学的手法あるいは多変量解析手法により要素ピークに分解するなどのデータ変換処理を行い、変換後の吸光度スペクトルデータを使用して解析モデルによる検査・判定を行うことが好ましい。分光学的手法としては、例えば、２次微分処理やフーリエ変換があり、多変量解析手法としてはウェブレット変換、ニューラルネットワーク法等が例示されるが、特に限定されるものではない。【００２７】
なお、本装置によるスペクトル測定においては、検体試料に対し、所定の条件を付加することで摂動（perturbation）を与えることが好ましいが、これについては後述する。【００２８】
［1. 2］データの解析方法（解析モデルの作成）
本装置は、上述のようにして得られた吸光度スペクトルデータの中の特定波長（または測定全波長）の吸光度を解析モデルで解析することによって、ウイルス疾患あるいはプリオン病の検査・診断を行う。つまり、最終的な検査・診断を行うには、解析モデルが予め作成されていることを要する。もっとも、この解析モデルはスペクトル測定時にあわせて作成することとしてもよい。【００２９】
すなわち、解析モデルは測定前に予め作成しておくことが望ましいが、測定時に取得するスペクトルデータを解析モデル作成用と検査・診断用とに２分割し、解析モデル作成用データをもとに得られた解析モデルを使用して検査・診断を行ってもよい。例えば、大量の検体を一斉に検査する場合、検体試料の一部を解析モデル作成用とする。この場合は、測定時に解析モデルを作成することになる。この手法では教師データが無くても解析モデルを作成できる。定量および定性モデルの両方に対応可能である。【００３０】
解析モデルは多変量解析によって作成可能である。例えば、ＨＩＶ検査のため試料中のＨＩＶ ｐ２４量（濃度）を予測する場合、スペクトル測定により取得した全波長の吸収スペクトルを格納するデータ行列を特異値分解によりスコアとローディングとに分解し、試料中のｐ２４量の変動を要約する主成分を抽出する（主成分分析）。これにより、共線性（＝説明変量間の相関が高いこと）の少ない独立な成分を重回帰分析に使用できるようになる。そして説明変量をスコア、目的変量をｐ２４量とする重回帰分析を適用する。これにより、測定全波長あるいは特定波長の吸収スペクトルからＨＩＶ ｐ２４量を推定する解析モデルを作成できる。これら一連の作業（多変量解析）は主成分回帰法（ＰＣＲ: Principal Component Regression）あるいはＰＬＳ（Partial Least Squares）回帰法として確立されている（参考文献：尾崎幸洋、宇田明史、赤井俊男「化学者のための多変量解析−ケモメトリックス入門」、講談社、2002年）。回帰分析法としてはこのほかにＣＬＳ（Classical Least Squares）法、クロスバリデーション法などが挙げられる。【００３１】
上記方法は定量的解析モデル作成の場合であったが、定性的解析モデルの作成には、クラス判別用の主成分分析法（ＰＣＡ：Principal Component Analysis）、ＳＩＭＣＡ法（soft independent modeling of class analogy）、ＫＮＮ法（k nearest neighbors）等の多変量解析を適用することができる。ＳＩＭＣＡ法は、複数のグループ（クラス）についてそれぞれ主成分分析を行い、各クラスの主成分モデルを作成する。そして、未知試料が各クラスの主成分モデルに対して比べられ、その未知試料が一番適合する主成分モデルのクラスに割り当てられる。また、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析は、パターン認識により吸収スペクトルや回帰ベクトルを各クラスに分類する方法ということができる。【００３２】
上記ＳＩＭＣＡ法やＰＬＳ法などの多変量解析を使用した解析モデルの作成は、自作ソフトや市販の多変量解析ソフトを用いて行うことができる。また、使用目的に特化したソフトの作成により、迅速な解析が可能になる。【００３３】
このような多変量解析ソフトを用いて組み立てられた解析モデルをファイルとして保存しておき、未知試料の検査・診断時にこのファイルを呼び出し、未知試料に対して解析モデルを用いた定量的または定性的な検査・診断を行う。これにより、簡易迅速なウイルス検査、プリオン検査が可能になる。なお解析モデルは、定量モデル、定性モデルなど複数の解析モデルをファイルとして保存しておき、各モデルは適宜更新されることが好ましい。【００３４】
解析モデルが作成されれば、当該解析モデルによる検査・診断に必要な波長光が決定される。本装置は、こうして決定された１又は複数の波長域を試料に照射する構成とすることで装置構成をより単純化することができる。【００３５】
［1. 3］本装置による好適なＶＩＳ−ＮＩＲ測定方法とデータ解析方法
本装置によるスペクトル測定においては、検体試料に対し、所定の条件を付加することで摂動（perturbation）を与えることが好ましく、また、本装置によるデータ解析においては、この摂動の効果を引き出すようなデータ解析が好ましいものとなる。以下では、この点について図４を参照しながら説明する。【００３６】
［1. 3. 1］摂動（perturbation）
ここで、「摂動」とは、ある条件について複数の種類・条件を設定し測定することで試料の吸光度変化をもたらし、互いに異なる複数のスペクトルデータを取得することをいう。条件としては、濃度変更（濃度希釈を含む）、光の繰り返し照射、照射時間の延長、電磁力付加、光路長変更、温度、ｐＨ、圧力、機械的振動、その他その条件の変更によって物理的または化学的な変化をもたらすもののいずれか、または、それらの組み合わせを挙げることができ、（１）光照射の仕方に関するものと、（２）試料の準備・調製の仕方に関するものとに大別される。（１）については光の繰り返し照射、（２）については濃度希釈の場合を例に挙げ、以下説明する。【００３７】
光の繰り返し照射は、図４に示すように、連続して又は一定の時間間隔で光を繰り返し照射して複数回の測定という摂動を与えて試料検体のスペクトル測定を行う方法である。例えば、光を３回連続照射することにより、試料の吸光度が微妙に変化し（揺らぎ）、互いに異なる複数のスペクトルデータが得られる。これらのスペクトルデータをＳＩＭＣＡ法やＰＬＳ法等の多変量解析に用いることにより、解析精度を向上することができ、高精度な検査・診断が可能になる。なお、通常スペクトルを測定するときは、光を複数回照射し測定するが、これは平均値を出すことが目的であり、ここでいう「摂動」とは異なる。【００３８】
摂動による試料の吸光度変化は、試料中の水分子の吸収に変化（揺らぎ）が生じるためと考えられる。すなわち摂動として光を３回繰り返し照射することによって、１回目、２回目、３回目それぞれ水の応答、吸収に微妙に異なる変化が起こり、その結果スペクトルに揺らぎが生じるものと考えられる。【００３９】
後述の実施例では、このような３回繰り返し照射によりそれぞれ得られた吸光度スペクトルデータを使用してＰＬＳ法による回帰分析を行うことによって、各試料のＨＩＶ ｐ２４量を良好に定量することができた。【００４０】
また、このように光を３回繰り返し照射した場合、得られた３回の吸光度スペクトルデータのうち少なくとも２回の吸光度スペクトルデータを使用してＳＩＭＣＡ法によるクラス判別を行うことによって、各試料を良好に分類することができ、高精度な検査・診断が可能である。光照射回数は特に３回に制限されないが、データ解析の煩雑さ等を考慮すると、３回程度が好ましい。【００４１】
他方、濃度希釈による摂動は、試料を数段階に希釈したものを準備し、各試料のスペクトル測定を行う。これにより、１つの検体試料について複数のスペクトルデータが得られ、これらのスペクトルデータを多変量解析に用いることにより、高精度な検査・診断が可能になる。この場合の多変量解析例としては、後述のように、まず各検体試料につき希釈度を目的変量とするＰＬＳ回帰分析を行い、次いで、得られた回帰ベクトルをＳＩＭＣＡ法などのパターン認識を用いて分類する。こうして作成されたクラス判別モデルを用いて、未知試料の回帰ベクトルがいずれのクラスの回帰ベクトル（パターン）に近いかを判別・分類することによって、検査・診断が可能である。【００４２】
後述の実施例では、検体試料を１０倍ずつ１０段階まで濃度希釈したものを使用したが、希釈数や希釈の程度は特に制限されるものではない。濃度希釈による摂動によって取得するスペクトルに揺らぎが生じればよいので、これらの数値は任意に設定することができる。【００４３】
後述の実施例では、１０倍希釈した試料を用いてＰＬＳ法により試料中に極低濃度（ｐｇ／ｍＬオーダー）で存在するＨＩＶ ｐ２４量を高精度に定量することができた。このことから、本発明の方法・装置によれば、試料中に極低濃度（ｐｇ／ｍＬオーダー）で存在する目的物質の定量が可能と考えられる。また、１０5倍程度に濃度希釈した試料を用いた場合にもＳＩＭＣＡ法により分類ミス（Misclassification）なく各試料を感染・非感染に分類することができた。このことから、本発明の方法・装置によれば、試料中に目的物質が極低濃度（フェムト（femto）ｇ／ｍＬオーダー）で存在する場合にもクラス判別可能と考えられる。このように本発明によれば、極めて精度の高い検査が実現可能である。【００４４】
濃度希釈、光の繰り返し照射以外の摂動の条件についても同様に、取得するスペクトルに揺らぎを生じさせるよう、各条件について複数の種類・条件を設定し、スペクトル測定を行えばよい（特願２００３−３７９５１７号参照）。【００４５】
［1. 3. 2］摂動効果を引き出すデータ解析方法
ここで、「摂動効果を引き出すデータ解析」とは、１つの試料につき摂動により得られた複数のスペクトルデータを使用して解析モデルを作成すること、および、その解析モデルを使用してデータ解析を行うことをいうが、そのデータ解析方法の具体例として、下記３つの方法を挙げることができる（図４参照）。【００４６】
（ａ）定量的解析：ＰＬＳ法などの回帰分析により作成した定量モデルを用いて、ＨＩＶ ｐ２４量など試料中の目的物質を定量する方法
定量モデルは、１つの試料につき摂動により得られた複数のスペクトルデータを使用して作成する。試料中の目的物質の定量により、ウイルス感染の有無、プリオン感染の有無のみならず、感染の程度、感染期間（ウインドウ期かエイズ期か等）、重篤度合い、進行度合いなどを予測することができる。【００４７】
（ｂ）定性的解析１：ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、感染の有無を検査・判別する方法
定性モデルは、１つの試料につき摂動により得られた複数のスペクトルデータを使用して作成する。３クラス以上のクラス判別モデルを作成することにより、ウイルス感染の有無、プリオン感染の有無のみならず、感染の程度、感染期間、重篤度合い、進行度合いなどを予測することができる。【００４８】
（ｃ）定性的解析２：（１）濃度希釈値（希釈度）など摂動の各値（摂動を与えるため条件を振った各値）を目的変量とする回帰分析（ＰＬＳ法など）を行い、（２）同分析により得られた回帰ベクトルに対して、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析を行うことで作成した定性モデルを用いて、感染の有無を検査・判別する方法
回帰分析は、上記のように、１つの試料につき摂動により得られた複数のスペクトルデータを使用して行う。３クラス以上のクラス判別モデルを作成し、パターン認識により分類することによって、ウイルス感染の有無、プリオン感染の有無のみならず、感染の程度、感染期間、重篤度合い、進行度合いなどを予測することができる。【００４９】
〔２〕本装置の具体的構成
本装置の検査・診断システムの構成としては、図１に示すように、プローブ（投光部）１、分光・検出部２、データ解析部３および結果表示部４の４つの要素を備えて構成することができる。以下では、各要素について説明する。【００５０】
［2. 1］プローブ（投光手段）
プローブ１は、ハロゲンランプ・ＬＥＤ等の光源からの光（波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの全範囲またはその一部範囲）を測定対象である試料に導く機能を有する。例えばファイバープローブとし、柔軟な光ファイバーを介して測定対象（試料）に投光する構成が挙げられる。一般に近赤外線分光器のプローブは安価に作製することができ、低コストである。【００５１】
なお、光源から発せられた光を直接測定対象である試料に投光する構成としてもよいが、その場合プローブは不要であり、光源が投光手段として機能する。【００５２】
前述のように、解析モデルが作成されれば、当該解析モデルによる検査・診断に必要な波長光が決定される。本装置は、こうして決定された１又は複数の波長域を試料に照射する構成とすることで装置構成をより単純化することができる。【００５３】
また前述のように、本装置は、摂動を与えながらスペクトル測定を行うため、摂動付与に必要な構成を適宜備えることが好ましい。【００５４】
［2. 2］分光・検出部（分光手段および検出手段）
本装置は、測定システムとして近赤外線分光器の構成を有する。近赤外線分光器は一般に、光を測定対象物に照射し、この対象物からの反射光や透過光あるいは透過反射光を検出部で検出する。さらに、検出された光について波長別に入射光に対する吸光度が測定される。【００５５】
分光方式には前分光と後分光とがある（図２参照）。前分光は、測定対象物に投光する前に分光する。後分光は、測定対象物からの光を検出し分光する。本装置の分光・検出部２は、前分光、後分光いずれの分光方式を採用するものであってもよい。【００５６】
検出方法には３種類あり、反射光検出、透過光検出および透過反射光検出がある（図３参照）。同図に示すように、反射光検出および透過光検出は、それぞれ、測定対象物からの反射光と透過光とを検出器によって検出する。透過反射光検出は、入射光が測定対象物内に入射した屈折光が物体内で反射し、再び物体外に放射された光が反射光と干渉する光を検出する。本装置の分光・検出部２は、反射光検出、透過光検出および透過反射光検出のいずれの検出方式を採用するものであってもよい。【００５７】
分光・検出部２内の検出器は、例えば半導体素子であるＣＣＤ（Charge Coupled Device）などによって構成することができるが、勿論これに限定されるものではなく、他の受光素子を使用してもよい。分光器についても公知の手段によって構成することができる。【００５８】
［2. 3］データ解析部（データ解析手段）
分光・検出部２から波長別の吸光度、即ち吸光度スペクトルデータが得られる。データ解析部３は、この吸光度スペクトルデータをもとに、前述のように予め作成した解析モデルを使用して、ウイルス検査、又はプリオン検査を行う。【００５９】
解析モデルは、定量モデル、定性モデルなど複数の解析モデルを用意しておき、定量的評価を行うか、あるいは定性的評価を行うかに応じて、異なるものを使用してもよい。また、解析モデルは、ウイルス検査用、プリオン検査用の両モデルを作成しておき、１つの装置でいずれの検査も可能な構成としてもよいし、検査対象のウイルスの種類に応じてそれぞれ異なる解析モデルを作成しておき、１つの装置で複数種類のウイルス検査が可能な構成としてもよい。【００６０】
データ解析部３は、スペクトルデータ、多変量解析用プログラム、解析モデルなどの各種データを記憶する記憶部と、これらのデータおよびプログラムに基づき演算処理を行う演算処理部とによって構成することができ、例えばＩＣチップなどによって実現可能である。したがって、本装置を携帯型とするため小型化することも容易である。上記の解析モデルも、ＩＣチップなどの記憶部に書き込まれる。【００６１】
［2. 4］結果表示部（表示手段）
結果表示部４は、データ解析部３における解析結果を表示する。具体的には、解析モデルによる解析の結果得られた試料中のＨＩＶ ｐ２４量など目的物質の濃度値を表示する。あるいは、定性モデルの場合は、そのクラス判別結果に基づき「感染有り」「感染可能性高い」「感染可能性低い」「非感染」「ウインドウ期」「エイズ期」などといった表示を行う。なお、本装置を携帯型とする場合は、結果表示部４を液晶等のフラットディスプレイとすることが好ましい。【００６２】
〔３〕本装置の用途
本装置は、（１）ウイルス検査用、（２）プリオン検査用、（３）ウイルス・プリオン両検査用、のいずれであってもよいし、ＨＩＶなど特定のウイルス検査用（専用機）として、あるいは、複数種類のウイルス検査用（汎用機）として構成してもよい。【００６３】
検査対象のウイルスは、特に制限されるものではないが、ＨＩＶ以外に、Ｃ型肝炎ウイルス、Ｂ型肝炎ウイルスなどの肝炎ウイルス、ＢＤＶ（Borna disease virus：ボルナ病ウイルス）、ＳＡＲＳコロナウイルス、成人Ｔ細胞白血病ウイルス、ヒトパルボウイルス、エンテロウイルス、アデノウイルス、コクサッキーＡ群・Ｂ群ウイルス、エコーウイルス、単純ヘルペスウイルス、インフルエンザウイルス、ノロウイルス、ロタウイルス、ポリオウイルス、麻疹ウイルス、風疹ウイルスなど、ヒト又は家畜のウイルス性疾患の各種原因ウイルスを例示することができる。【００６４】
なお、本装置は、このようなウイルス性疾患に関する検査・診断に使用することが好ましいが、本発明の方法・装置はこれに制限されるものではなく、例えば飲食品の安全性検査として、飲食品に対するウイルス検査に本発明の方法・装置を使用してもよい。【００６５】
プリオン検査としては、クロイツフェルト・ヤコプ病（ＣＪＤ）のほか、牛のプリオン病である牛海綿状脳症（ＢＳＥ・狂牛病）、ヒツジ、ヤギのプリオン病であるスクレイピー（Scrapie）、シカのプリオン病である慢性消耗病（ＣＷＤ）など、ヒト又は家畜のプリオン病の検査・診断に使用することができる。
【実施例】
【００６６】
以下、本発明の実施例について説明するが、本発明は下記実施例によって何ら限定されるものではない。
〔実施例１：近赤外線分光法によるＨＩＶ感染の有無の検査・診断〕
［1. 1］吸収スペクトルの測定
本実施例では、以下の測定方法により、各試料の吸収スペクトルを測定した。【００６７】
健常人の血漿（Normal donor plasma）５検体およびＨＩＶ感染患者の血漿（HIV-infected plasma）８検体の合計１３検体について、それぞれＰＢＳ緩衝液で１０倍ずつ段階的に１０段階まで濃度希釈した１０倍希釈系列（濃度を１０-1倍から１０-10倍まで１０倍ずつ希釈したもの）を検体試料として使用した。【００６８】
各試料２ｍＬをポリスチレン製キュベットに入れ、近赤外線分光装置（製品名「Fruit-Tester-20 (FT-20)（Japan Fantec Research Institute, Shizuoka, Japan）」）を使用して光繰り返し照射の摂動を与えながら測定を行った。具体的には、６００〜１０００ｎｍの波長光を連続して３回試料に照射し、各反射光を検出することによって吸収スペクトルを測定した。波長分解能は１ｎｍである。試料を透過する光路長は１０ｍｍに設定した。【００６９】
［1. 2］吸収スペクトルの解析
本実施例では、得られた吸収スペクトルについて様々な解析を行い、最適な解析モデルの検討を行った。【００７０】
［1. 2. 1］第１の解析方法：ＳＩＭＣＡ法によるクラス分けとＨＩＶ診断
まず、得られた吸収スペクトルについて、希釈度ごとにＳＩＭＣＡ法による解析を行った。以下に、１０倍希釈の解析例を示す。【００７１】
解析モデル作成のため、各試料（１０倍希釈）におけるＨＩＶのｐ２４抗原量をＥＬＩＳＡ法により測定した。また、ＰＣＲ法によりＨＩＶ遺伝子の有無を確認すると共に、抗ＨＩＶ抗体の有無についても調査した。その結果を下記の表１に示す。
【表１】
2006051847.tif 000002
【００７２】
表中、「HIV p24」はｐ２４抗原量の測定結果、「HIV PCR」はＨＩＶ遺伝子の有無を調べた結果、「Anti-HIV 1/2」は抗ＨＩＶ抗体の有無を調べた結果、であり、（＋）は陽性、（―）は陰性、「ＮＴ」は未検査である。「HIV p24」については検出値１ｐｇ／ｍＬ未満を陰性（―）とし、これらの結果をもとに次のような分類にしたがって上記１３検体を１−３の３つのクラスに分類した。
クラス１：HIV p24 (-), HIV PCR (-), Anti-HIV (-)（ＨＩＶ非感染）
クラス２：HIV p24 (+), HIV PCR (+), Anti-HIV (-)
クラス３：HIV p24 (-), HIV PCR (+), Anti-HIV (-)【００７３】
ＨＩＶ感染後の患者の血液中のＨＩＶ抗原量、ＣＤ４陽性Ｔ細胞数、抗ＨＩＶ抗体量は、図５に示すように変化する。上記クラス２・３の検体はいずれも、図中＊印で示されるＨＩＶ量が高いウインドウ期（感染後１１日以後）に属するが、クラス２はＥＬＩＳＡ法によりｐ２４の検出可能な時期、クラス３はＨＩＶは存在するが、同法によるｐ２４の検出ができない時期のサンプルである。すなわち、クラス３は、ウインドウ期の中でもごく初期（感染してからまだウイルス量がそれほど増えていない時期に相当）で、ＰＣＲという感度の高い方法でのみ検出可能な検体群である。【００７４】
本実施例において、解析モデルの作成には市販の多変量解析用ソフト（商品名「Pirouette ver.3.01 （Informetrics社）」）を使用し、以下に示されるアルゴリズムによりＳＩＭＣＡ解析を行った。
＃ of Included Samples: 39
Preprocessing: Autoscale
Scope: Local
Maximum factors: 11
Optimal Factors: 6,5,6
Probability threshold: 0.9500
Calibration transfer: Not enabled
Transform: Smooth(25)【００７５】
上記アルゴリズムについて簡単に説明すると、「＃ of Included Samples」は、解析に使用したサンプル数（スペクトル数）であり、サンプル数３９は、１０倍希釈の各検体試料につき、３回連続照射にて各々得られた３つの吸光度データを使用したことを意味する。【００７６】
「Preprocessing」は前処理を示し、「Autoscale」は分散スケーリングの後に平均を行う方法を用いたことを示す。「Scope」はGlobalとLocalがあるが、Localを選択した。「Maximum factors」は、最大に解析するFactor（主成分）数を示し、選択できる最大のFactor数まで選択した。「Optimal Factors」は解析の結果モデルを作成するのに最適だったFactor数を示し、「6,5,6」はClass1がFactor6までが最適、Class2がFactor5までが最適、Class3がFactor6までが最適であることを示す。「Probability threshold」はあるクラスに属するか判断する際の閾値を示す。「Calibration transfer」は装置間の違いを緩和させる数学的な調整を行うか否かを示す。「Transform」は変換を示し、「Smooth」は平滑化をしたことを示す。平滑化の変換はSavitzky-Golayの多項式フィルターの原理に基づき、中心データの点と片側のn個のポイントを含むウインドウ内の説明変数への回旋を行っており、n＝25を選択したことを示している。【００７７】
図６は、ＳＩＭＣＡ解析の結果得られたCoomans Plotを示す。表２にはクラス距離（Interclass Distances）の結果を、表３には分類ミス（Misclassification）の結果をそれぞれ示す。
【表２】
2006051847.tif 000003
【００７８】
表２において、ＣＳ１、ＣＳ２、ＣＳ３は、それぞれ、クラス１、クラス２、クラス３を意味する（以下同じ）。また、ＣＳ１＠６は、クラス１でFactor（主成分）を６個使用していることを意味し、以下同様に、＠の後の数値は使用したFactor数を示す。クラス距離が「３」以上であれば、クラス間の識別ができていると考えることができる。
【表３】
2006051847.tif 000004
【００７９】
表３において、「Actual1」は実際のクラスが「１」であることを意味し、他も同様である。また、「Pred1」は本ＳＩＭＣＡ解析により得られた解析モデルを用いて予測されたクラスが「１」であることを意味し、他も同様である。「No match」は実際のクラスと予測クラスとの不一致を数値化したものであり、「０」の場合は両者が完全に一致していることを意味する。また、表中の数値、例えば「１５」は、Class1の５サンプルを３回測定したので、５×３＝１５スペクトルの解析をしたことを示す。この１５スペクトルはすべて、Class1と正しく判別された。【００８０】
以上の結果から、本ＳＩＭＣＡ解析により得られた解析モデルを用いて、各試料を良好にクラス分けすることができた。こうして組み立てられた解析モデルをファイルとして保存しておき、未知サンプルの検査・診断時にこのファイルを呼び出し、未知サンプルがどのクラスに分類されるかを解析モデルで予測する。これにより、簡易迅速なＨＩＶ感染の検査・診断が可能になる。【００８１】
以上は１０倍希釈の解析例であったが、１００倍希釈以降も同様の方法で解析を行った。図７は、その結果をクラス間距離（Interclass Distance）についてまとめたグラフであり、図中、「１」から「１０」は１０1倍希釈から１０10倍希釈までの結果を示す。１０10倍希釈した場合であっても、得られた解析モデルによってクラス間の識別は可能であった。このことから、本方法は、従来のＨＩＶ検査・診断と比較して高い精度を有し、より微量のサンプルで検査・診断可能と考えられる。また、分類ミスの結果等を考慮すると、１０倍希釈から１０5倍希釈の場合（濃度を１０-1倍から１０-5倍とした場合）に比較的精度の良好な解析モデルを作成することができた。【００８２】
［1. 2. 2］第２の解析方法：ＰＬＳ法によるＨＩＶ ｐ２４量の予測とＨＩＶ診断
次に、ＰＬＳ法による回帰分析を行い、ＨＩＶ ｐ２４抗原量の定量モデルを作成した。使用した試料は、HIV p24 (+)であったクラス２に属する４試料（サンプル７・９・１０・１３）であり、各試料１０倍希釈のものを使用した。【００８３】
目的変数（Dependent variable）の数値をＨＩＶ ｐ２４量［ｐｇ／ｍＬ］として、ＰＬＳ回帰分析を以下のアルゴリズムで行った。
＃ of Included Samples: 12
Preprocessing: Autoscale
Maximum factors: 10
Optimal Factors: 3
Validation: Step(1)
Probability threshold: 0.9500
Calibration transfer: Not enabled
Transform: Smooth(25)【００８４】
サンプル数１２は、１０倍希釈の上記４試料につき、３回連続照射にて各々得られた３つの吸光度データを使用したことを意味する。各項目の意味は前述したとおりである。「Validation」にはStepとCrossがあり、括弧内の数字は取り除くサンプル数を示す。【００８５】
図８は、Factor Selectを行った結果であり、横軸は使用したFactor数を、縦軸はSEV (Standard Error of cross-Validation：クロスバリデーションの標準偏差）を示す。このFactor Select でSEVが最小になるFactor数４（このとき、相関係数ｒは0.9908）を選んで、ＰＬＳ回帰を行った。図９及び図１０はその分析結果であり、図９は、目的変数（すなわちＨＩＶ ｐ２４量［ｐｇ／ｍＬ］）の数値をＸ軸とし、その値について本分析により得られた定量モデルで予測した値がＹ軸にプロットされる。図中、例えば「１０−１−３」は、サンプル１０をＰＢＳで１０の１乗希釈したサンプルの３回目照射のデータを示す（以下同様）。図１０は、定量モデルとして作成した重回帰式の全偏回帰係数（回帰ベクトル（Regression Vector））を示している。横軸が波長を、縦軸が係数の値を示す。使用した波長は600nmから1000nmで、波長の分解能は１nmである。【００８６】
図９に示すように、本ＰＬＳ解析により得られた解析モデルを用いて、各試料のＨＩＶ ｐ２４量［ｐｇ／ｍＬ］を高精度に予測することができた。こうして組み立てられた解析モデルをファイルとして保存しておき、未知サンプルの検査・診断時にこのファイルを呼び出し、未知サンプルのＨＩＶ ｐ２４量［ｐｇ／ｍＬ］を解析モデルで予測する。これにより、簡易迅速なＨＩＶ感染の検査・診断が可能になる。
また、解析の結果、６８６ｎｍ，７３１ｎｍ，７５５ｎｍ，８０２ｎｍ，８７９ｎｍ，９１８ｎｍ，９５４ｎｍおよび９７９ｎｍの８つの波長が、ＨＩＶ定量に大きく寄与していた。勿論、測定条件、溶媒などによってこれらの波長の具体的数値は変化しうるし、これらの波長以外の波長を用いた定量モデルによるＨＩＶ定量も可能である。【００８７】
［1. 2. 3］第３の解析方法：ＰＬＳ回帰分析により得られた回帰ベクトルに対するパターン認識とＨＩＶ診断
次に、各試料につき１０1倍希釈から１０10倍希釈まですべて使用し、以下のアルゴリズムでＰＬＳ回帰分析を行った。
＃ of Included Samples: 30
Preprocessing: Autoscale
Maximum factors: 28
Optimal Factors: 5
Validation: Step(1)
Probability threshold: 0.9500
Calibration transfer: Not enabled
Transform: Log10  Smooth(25)【００８８】
サンプル数３０は、１０1−１０10倍希釈の各検体試料につき、３回連続照射にて各々得られた３つの吸光度データを使用したことを意味する。各項目の意味は前述したとおりである。「Transform」の「Log10」はそれぞれの説明変数を常用対数で変換したことを示す。すなわち、本解析において、目的変数（Dependent variable）を１０1倍希釈はlog10(101)=1と定義し、以下同様に、１０2倍希釈はlog10(102)=2、１０3倍希釈はlog10(103)=3と定義した。【００８９】
図１１は、検体試料１（Sample1）について、Factor Selectを行った結果であり、横軸は使用したFactor数を、縦軸はSEV (Standard Error of cross-Validation：クロスバリデーションの標準偏差）を示す。このFactor Select でSEVが最小になるFactor数６（このとき、相関係数ｒは0.9520）を選んで、ＰＬＳ回帰を行った。図１２及び図１３はその分析結果であり、図１２は、目的変数（すなわち希釈度）の数値をＸ軸とし、その値について本分析により得られた定量モデルで予測した値がＹ軸にプロットされる。図１３は、定量モデルとして作成した重回帰式の全偏回帰係数（回帰ベクトル（Regression Vector））を示している。横軸が波長を、縦軸が係数の値を示す。使用した波長は600nmから1000nmで、波長の分解能は１nmである。【００９０】
検体試料２−１３（Sample2-13）についても上記と同様の解析を行った。図１４〜図１６はその結果得られた各試料の回帰ベクトルをクラス毎に比較して示した図であり、図１４はクラス１に属する試料１−５（Sample No.1-5）、図１５はクラス２に属する試料７，９，１０，１３（Sample No.7, 9, 10, 13）、図１６はクラス３に属する試料６，８，１１，１２（Sample No.6, 8, 11, 12）、の各回帰ベクトルを比較して示したものである。このような解析により得られた回帰ベクトルを参照データベースとして保存しておき、未知サンプルの回帰ベクトルを保存されている回帰ベクトルと比較し、健常人の試料とＨＩＶ感染者の試料のうちいずれの回帰ベクトルに近いかをＳＩＭＣＡ法などのパターン認識を用いて調べることによって、ＨＩＶ感染の有無の検査・診断が可能である。【００９１】
実際に前記検体試料１−１３について、上記解析により得られた回帰ベクトルをスペクトルと見立てて、第１の解析方法と同様のアルゴリズムでＳＩＭＣＡ解析を行ったところ、これら試料を良好に分類することができた。表４はそのクラス距離（Interclass Distances）の結果を、表５は分類ミス（Misclassification）の結果をそれぞれ示す。
【表４】
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【表５】
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【００９２】
図１７は、上記ＳＩＭＣＡ解析の結果得られた、各波長（横軸）におけるDiscriminating Power（縦軸）を示す。Discriminating Power（識別力）の値が高い波長ほど、当該波長が３つのクラス間で異なっていることを示す。すなわち、Discriminating Powerの高いシャープなピークの波長が、健常人とＨＩＶ感染者間の血漿の判別に有効な波長の１つと考えられる。したがって、このようなＳＩＭＣＡ解析により得られた波長に着目して判別を行うことによって、ＨＩＶ感染の有無を簡易迅速かつ精度良く診断することが可能である。【００９３】
さらに、前記検体試料１−１３のうち、他とは異質なパターンの試料１２・１３を除いて上記と同様にＳＩＭＣＡ解析を行ったところ、各試料を良好に分類することができた。またこの解析では、クラス１と２の距離は上記解析より大きくなった。表６はそのクラス距離（Interclass Distances）の結果を、表７は分類ミス（Misclassification）の結果をそれぞれ示す。
【表６】
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【表７】
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【００９４】
図１８は、試料１２・１３を除いた上記ＳＩＭＣＡ解析の結果得られた、各波長（横軸）におけるDiscriminating Power（縦軸）を示す。このDiscriminating Power（識別力）の高いシャープなピークの波長が、健常人とＨＩＶ感染者間の血漿の判別に有効な波長の１つと考えられる。したがって、このようなＳＩＭＣＡ解析により得られた波長に着目して判別を行うことによって、ＨＩＶ感染の有無を簡易迅速かつ精度良く診断することが可能である。【００９５】
［1. 2. 4］第４の解析方法：ＳＩＭＣＡ法によるクラス分けとＨＩＶ診断（３回繰り返し照射による摂動効果確認実験）
次に、３回連続照射にて各々得られた３つの吸光度データのうちの１つのデータ、２つの組み合わせに係るデータ、あるいは、３つすべてのデータを使用して、第１の解析方法と同様のアルゴリズムでＳＩＭＣＡ解析を行った。解析には、各試料１０倍希釈のものを使用した。【００９６】
図１９は、上記解析結果をクラス間距離（Interclass Distance）についてまとめたグラフである。図中、「１」は１回目照射のデータのみ使用した場合、「２」「３」はそれぞれ２回目照射、３回目照射のデータのみ使用した場合、「１−２」は１回目照射および２回目照射のデータを使用した場合、「２−３」は２回目照射および３回目照射のデータを使用した場合、「３−１」は１回目照射および３回目照射のデータを使用した場合、「１−２−３」は１−３回目照射のすべてのデータを使用した場合、である。【００９７】
上記クラス間距離の結果および分類ミス（Misclassification）の結果等を総合考慮すると、３回連続照射にて得られた３つの吸光度データのうち少なくとも２つの吸光度データを使用して多変量解析を行うことで、良好な検査・判定が可能と考えられる。特に、２つ以上の吸光度データを使用する場合、３回目照射のデータを含めて解析を行うことで、良好な検査・判定が可能と考えられる。【００９８】
〔実施例２：近赤外線分光法によるプリオン感染の有無の検査・診断〕
［2. 1］吸収スペクトルの測定
本実施例では、以下の測定方法により、各試料の吸収スペクトルを測定した。
野生型マウス（WT mouse）、プリオン蛋白質遺伝子ノックアウトマウス（Rikn PrP-/- mouse）、およびプリオン感染野生型マウス（Prion-infected WT mouse）の各脳組織、脳ホモジネートおよび血液を検体試料として使用した。プリオンは帯広株で、スクレイピー由来である。血液は、採取した血液１０μＬを１ｍＬＰＢＳに溶かしたものを使用した。脳組織は脳組織半分を試料に使用した。また、脳ホモジネートは２０μＬＰＢＳで溶解した１０％脳ホモジネートをさらに１ｍＬＰＢＳに溶かしたものを使用した。
試料の調製を除き、近赤外線分光装置を使用した吸収スペクトルの測定は、実施例１と同様に行った。【００９９】
［2. 2］吸収スペクトルの解析
得られた吸収スペクトルについて、第１の解析方法と同様のアルゴリズムでＳＩＭＣＡ解析を行った。図２０〜図２２は、このＳＩＭＣＡ解析の結果得られたCoomans Plotを示す。図２０は血液試料の結果、図２１、図２２はそれぞれ脳組織、脳ホモジネートを試料に使用した結果である。【０１００】
これらの図に示すように、本解析の結果、野生型マウスの試料はクラス（ＣＳ）１５・１８・２０に分類され、ノックアウトマウスはクラス（ＣＳ）１６・１９・２１に分類され、プリオン感染マウスはクラス（ＣＳ）１７・２３・２２に分類された。【０１０１】
このように、血液、脳組織、脳ホモジネートのいずれを試料に用いた場合にも、本ＳＩＭＣＡ解析により得られた解析モデルを用いて、プリオン感染動物、プリオン非感染動物、プリオンノックアウト動物の各試料を良好にクラス分けすることができた。したがって、こうして組み立てられた解析モデルをファイルとして保存しておき、未知サンプルの検査・診断時にこのファイルを呼び出し、未知サンプルがどのクラスに分類されるかを解析モデルで予測することで、簡易迅速なプリオン感染の検査・診断が可能になる。【０１０２】
本方法は血液を試料に使用できるため、生前診断への応用も可能である。また、この測定をオンライン化することで大量のサンプルを精度良く分析することができる。【０１０３】
試料には、血液のほか、尿その他の体液、組織、組織抽出液も利用可能と考えられる。また、以下に示すように、耳や腹、鼻腔、手足の指先など生体の一部を検体として、生体を傷つけることなく測定することも可能である。【０１０４】
［2. 3］耳および腹からの測定
次に、生体の耳および腹からの測定により、近赤外分光法を用いたプリオン病生前診断法の可能性について検討した。【０１０５】
実験には、プリオン感染マウスとして、chandler株スクレイピー感染脳ホモジネートを脳内接種したC57BL6マウス、およびobihiro株スクレイピー感染脳ホモジネートを脳内接種したC57BL6マウスを使用した。また、そのコントロールとして、正常脳ホモジネートを脳内接種したマウス、およびＰＢＳを脳内接種したマウスを使用した。これらのマウスについて、振るえ、足どりの異常、仰向けから起き上がれるかどうかといった各種症状を指標にプリオン病の発症を観察したところ、chandler株スクレイピーを接種したマウスでは、接種後約１７０日で発症するマウスが出現し、約１８０日で全頭発症した。一方、obihiro株スクレイピーを接種したマウスでは、接種後約２００日で発症するマウスが出現し、約２１０日で全頭発症した。これに対して、正常脳ホモジネート接種マウスおよびＰＢＳ接種マウスでは１匹も発症しなかった。【０１０６】
上記４種類のマウスの耳からそれぞれ経時的に近赤外分光測定を行った。測定にはファイバープローブを使用し、右耳に光出力部を、左耳に光検出部をそれぞれあてて脳を挟み込むように測定を行った。測定に使用した波長域など他の測定条件は実施例１と同様である。【０１０７】
上記測定により取得したスペクトルデータについて、ＳＩＭＣＡ解析を第１の解析方法と同様のアルゴリズムで行った。接種後１７０日以降のプリオン感染と非感染の識別モデルを作成し、Coomans plotを確認した結果、図２３に示すように、chandler株およびobihiro株プリオン感染マウスの群と、正常脳ホモジネート接種およびＰＢＳ接種のプリオン非感染群を識別するモデルを作成することができた。【０１０８】
上記モデルを使用し、経時的に測定されたプリオン感染マウスが当該モデルによりプリオン感染と診断される割合について調べた。その結果、図２４に示すように、接種後１６０日頃から急激にプリオン感染と診断される割合が高くなり、最終的に１８０日頃からすべてのプリオン感染マウスがプリオン感染と診断された。【０１０９】
図２５は、耳からの測定で得られた上記識別モデルにおいて、プリオン感染と非感染の波長ごとの識別力を示す。興味深いことに、オキシヘモグロビン（HbO2）、デオキシヘモグロビン（deoxy-Hb）に関連する波長（７００、７３０、７５０nm）にピークがみられた。また、解析の結果、プリオン接種マウスはコントロールマウスに比べて、オキシヘモグロビン濃度が低く、デオキシヘモグロビン濃度が高いことが分かった。これらの結果から、上記識別モデルは、このような生体内の相違を反映したスペクトルデータにより、プリオン感染と非感染を識別していると考えられる。【０１１０】
次に、上記と同様の方法で、腹からの近赤外分光測定を行った。プリオンは、マウスへの脳内接種、腹腔内接種、経口投与のいずれの場合も脾臓でいったん異常型プリオン蛋白質が増えたあとに脳内に蓄積する。そこで、上記４種類のマウスの腹にそれぞれファイバープローブをあてて経時的に反射光を測定した。得られたスペクトルデータのうち、接種後１７０日以降のプリオン感染と非感染の識別モデルを作成し、Coomans plotを確認した結果、図２６に示すように、chandler株およびobihiro株プリオン感染マウスの群と、正常脳ホモジネート接種およびＰＢＳ接種のプリオン非感染群を識別するモデルを作成することができた。【０１１１】
上記モデルを使用し、経時的に測定されたプリオン感染マウスが当該モデルによりプリオン感染と診断される割合について調べた。その結果、図２７に示すように、接種後１６０日頃から急激にプリオン感染と診断される割合が高くなった。【０１１２】
図２８は、腹からの測定で得られた上記識別モデルにおいて、プリオン感染と非感染の波長ごとの識別力を示す。興味深いことに、シトクロームＣオキシダーゼ含有銅の還元に関連する波長（７８０nm）にピークがみられた。また、解析の結果、コントロールマウスではシトクロームＣオキシダーゼ含有銅の還元が日数の経過に従って低くなる傾向にあるのに対して、プリオン接種マウスでは１５０日頃からシトクロームＣオキシダーゼ含有銅の還元が高まることが分かった。これらの結果から、上記識別モデルは、このような生体内の相違を反映したスペクトルデータにより、プリオン感染と非感染を識別していると考えられる。【０１１３】
以上の結果から、生体の耳および腹からの測定により、近赤外分光法によるプリオン病生前診断が可能であることが示された。
【産業上の利用可能性】
【０１１４】
以上のように、本発明は、ＨＩＶ等のウイルス感染の有無、プリオン感染の有無を簡易迅速かつ高精度に検査・判定することができ、ウイルス感染検査やプリオン病の診断などに広く利用できるものである。
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【手続補正書】
【提出日】平成19年2月22日(2007.2.22)
【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】
【書類名】請求の範囲
【請求項１】  波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射し、その反射光、透過光または透過反射光を検出して吸光度スペクトルデータを得た後、その中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによってＨＩＶ等のウイルス感染の有無、又はプリオン感染の有無を定量的または定性的に検査・判定する方法。
【請求項２】  前記検体試料に対し、所定の条件を付加することで摂動を与えながらスペクトル測定を行うと共に、その摂動効果を引き出すような解析を行うことを特徴とする請求項１記載の検査・判定方法。
【請求項３】  前記所定の条件が、濃度変更、光の繰り返し照射、照射時間の延長、電磁力付加、光路長変更、温度、ｐＨ、圧力、機械的振動、その他その条件の変更によって物理的または化学的な変化をもたらすもののいずれか、または、それらの組み合わせであることを特徴とする請求項２記載の検査・判定方法。
【請求項４】  光を３回繰り返し照射し、得られた３回の吸光度スペクトルデータのうち少なくとも２回の吸光度スペクトルデータを使用して多変量解析を行うことを特徴とする請求項３記載の検査・判定方法。
【請求項５】  １つの試料を複数に濃度希釈してそれぞれスペクトル測定を行い、得られたスペクトルデータを使用して多変量解析を行うことを特徴とする請求項３記載の検査・判定方法。
【請求項６】  ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、ＰＬＳ法などの回帰分析により作成した定量モデルを用いて、ＨＩＶ  ｐ２４量など試料中の目的物質を定量することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の検査・判定方法。
【請求項７】  ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析により作成した定性モデルを用いて、感染の有無、あるいはさらに感染期間などを予測することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の検査・判定方法。
【請求項８】  ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、（１）濃度変更値など摂動の各値を目的変量とするＰＬＳ法などの回帰分析を行い、（２）同分析により得られた回帰ベクトルに対して、ＳＩＭＣＡ法などのクラス判別解析を行うことで作成した定性モデルを用いて、感染の有無、あるいはさらに感染期間などを予測することを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載の検査・判定方法。
【請求項９】  前記検体試料に照射される光の波長域が、解析モデルによる解析に必要な範囲に設定されていることを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の検査・判定方法。
【請求項１０】  前記検体試料に照射される光の波長域が、６００ｎｍ〜１０００ｎｍの範囲に設定されていることを特徴とする請求項９に記載の検査・判定方法。
【請求項１１】  前記検体試料が、血液（血漿・血清を含む）、尿、その他の体液、組織、組織抽出液、または、耳、腹、手足の指先など生体の一部であることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の検査・判定方法。
【請求項１２】  波長４００ｎｍ〜２５００ｎｍの範囲またはその一部範囲の波長光を被検者その他動物由来の検体試料に照射する投光手段と、
投光前又は投光後に分光する分光手段、および、前記試料に照射された光の反射光、透過光または透過反射光を検出する検出手段と、
検出により得られた吸光度スペクトルデータの中の測定全波長あるいは特定波長の吸光度を、予め作成した解析モデルを用いて解析することによってＨＩＶ感染の有無、又はプリオン感染の有無を定性的に分析するデータ解析手段と、を備えたことを特徴とする検査・診断装置。
【請求項１３】  前記検体試料に対し、所定の条件を付加することで摂動を与えながらスペクトル測定を行うと共に、その摂動効果を引き出すような解析を行うことを特徴とする請求項１２記載の検査・診断装置。
【請求項１４】  前記所定の条件が、試料の吸光度を変化させ、互いに異なる複数のスペクトルデータを取得するために行われる光の繰り返し連続照射であることを特徴とする請求項１３記載の検査・診断装置。
【請求項１５】  光を３回連続照射し、得られた３回の吸光度スペクトルデータのうち少なくとも２回の吸光度スペクトルデータを使用して多変量解析を行うことを特徴とする請求項１４記載の検査・診断装置。
【請求項１６】  ＨＩＶ検査に用いられ、ＰＬＳ法により作成した定量モデルを用いて、試料中のＨＩＶ  ｐ２４量を定量することを特徴とする請求項１４記載の検査・診断装置。
【請求項１７】  ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、ＳＩＭＣＡ法により作成した定性モデルを用いて、ＨＩＶ又はプリオン感染の有無を予測することを特徴とする請求項１４記載の検査・診断装置。
【請求項１８】  ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられ、（１）試料の濃度変更値を目的変量とする回帰分析を行い、（２）同分析により得られた回帰ベクトルに対してクラス判別解析を行うことで作成した定性モデルを用いて、ＨＩＶ又はプリオン感染の有無を予測することを特徴とする請求項１４記載の検査・診断装置。
【請求項１９】  前記検体試料に照射される光の波長域が、６００ｎｍ〜１０００ｎｍの範囲に設定されていることを特徴とする請求項１４記載の検査・診断装置。
【請求項２０】  前記検体試料が、血液（血漿・血清を含む）、尿、その他の体液、組織、組織抽出液、または、耳、腹、手足の指先など生体の一部であることを特徴とする請求項１４記載の検査・診断装置。
【請求項２１】  プリオン検査に用いられ、前記検体試料が、血液、または、生体の耳もしくは腹であることを特徴とする請求項２０記載の検査・診断装置。
【請求項２２】  ＨＩＶ検査またはプリオン検査に用いられる解析モデルの作成方法であって、１つの試料につき摂動により得られた複数のスペクトルデータを使用して解析モデルを作成することを特徴とする方法。
【請求項２３】  請求項２２記載の解析モデルの作成方法であって、光を３回連続照射し、得られた３回の吸光度スペクトルデータのうち少なくとも２回の吸光度スペクトルデータを使用して解析モデルを作成することを特徴とする方法。
【請求項２４】  請求項２２記載の解析モデルの作成方法であって、（１）試料の濃度変更値を目的変量とする回帰分析を行い、（２）同分析により得られた回帰ベクトルに対してクラス判別解析を行うことで定性モデルを作成することを特徴とする方法。
【請求項２５】  請求項２２記載の解析モデルの作成方法であって、６００ｎｍ〜１０００ｎｍの範囲の吸光度スペクトルデータを使用して解析モデルを作成することを特徴とする方法。
【国際調査報告】
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