【手続補正書】
【提出日】平成21年6月15日(2009.6.15)
【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】
ａ）未知サンプルのマススペクトルから得られたデータをデジタルコンピュータに投入するためのコードと、
ｂ）分類モデルを使用して前記マススペクトルデータを処理し、生物学的状況によって特徴付けられるクラスに前記未知サンプルを分類するためのコードと、を含んでなる、コンピュータ可読媒体であって、
前記分類モデルが、以下のステップ、すなわち、
サンプルが有機固体材料に包埋される、化学的に架橋された分析物を含む細胞サンプルを提供するステップと、
前記架橋された分析物の前記化学架橋の少なくとも一部を逆転して、脱架橋された分析物を形成するステップと、
前記脱架橋された分析物を含有する前記サンプルの少なくとも一部のマススペクトルを作成するステップと、
前記マススペクトルをデジタルコンピュータを用いて解析するステップであって、
ａ）複数の細胞サンプルから得られたマススペクトルデータセットを前記デジタルコンピュータに投入するステップであって、各々のサンプルは２つ以上のクラスより構成されるクラスセットに属するクラスであるか、またはクラスに帰属される予定のものであり、各々のクラスは異なった生物学的状況により特徴付けられ、かつ各々のマススペクトルは飛行時間、質量対電荷比、若しくは飛行時間または質量対電荷比から導出された値、の関数であるシグナル強度を表すデータを含むこと、そして
ｂ）前記クラスセット内のクラス同士の間を識別する分類モデルを形成するステップであって、前記モデルを形成することは、分類処理および回帰ツリー処理である再帰分割処理を含む分類処理を実施するコードを執行することによって前記データセットを解析するステップを含むこと、を含んでなる前記マススペクトルを解析するステップと、を含んでなる方法によって形成されている、コンピュータ可読媒体。
【請求項２】
気相イオン分光計と、
前記気相イオン分光計から得られたデータを処理するよう適合されたデジタルコンピュータと、
前記デジタルコンピュータと関連付して作動する、請求項１の前記コンピュータ可読媒体と、を含んでなるシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５４】
本明細書中に引用される特許、特許文献、および刊行物の完全な開示は、それぞれが個々に組み込まれたかのように、その全体が参考として組み込まれる。本発明の範囲および趣旨を逸脱しない本発明の様々な変更や改変は、当分野の技術者には明らかとなるであろう。本明細書に例示した実施形態によって本発明が不当に制限されることを意図するものではなく、そのような実施形態は実例のためにのみ提出されたものであって、本発明の範囲は特許請求範囲のみによって制限されるものであることを意図していることが理解されるべきである。
以下に、本願発明に関連する発明の実施の形態を列挙する。
実施形態１
サンプルが有機固体材料に包埋される、化学的に架橋された分析物を含む細胞サンプルを提供するステップと、
前記架橋された分析物の前記化学架橋の少なくとも一部を逆転して、脱架橋された分析物を形成するステップと、
前記脱架橋された分析物を含有する前記サンプルの少なくとも一部のマススペクトルを作成するステップと、
前記マススペクトルをデジタルコンピュータを用いて解析するステップであって、
ａ）複数の細胞サンプルから得られたマススペクトルデータセットを前記デジタルコンピュータに投入するステップであって、各々のサンプルは２つ以上のクラスより構成されるクラスセットに属するクラスであるか、またはクラスに帰属される予定のものであり、各々のクラスは異なった生物学的状況により特徴付けられ、かつ各々のマススペクトルは飛行時間、質量対電荷比、若しくは飛行時間または質量対電荷比から導出された値、の関数であるシグナル強度を表すデータを含むこと、そして
ｂ）前記クラスセット内のクラス同士の間を識別する分類モデルを形成するステップであって、前記モデルを形成することは、分類処理および回帰ツリー処理である再帰分割処理を含む分類処理を実施するコードを執行することによって前記データセットを解析するステップを含むこと、を含んでなる前記マススペクトルを解析するステップと、を含んでなる、分析物を分析する方法。
実施形態２
前記マススペクトルは、ＭＡＬＤＩスペクトル、表面増強レーザ脱離／イオン化スペクトル、およびエレクトロスプレイイオン化スペクトルからなる群から選択される、実施形態１に記載の方法。
実施形態３
前記サンプルは、化学的に架橋されていない分析物を更に含み、かつ前記分析方法は脱架橋された分析物および化学的に架橋されていない分析物の両方を分析するステップを含んでなる、実施形態１に記載の方法。
実施形態４
前記化学的に架橋されていない分析物は、医薬品、代謝産物、またはビタミンを含んでなる、実施形態３に記載の方法。
実施形態５
前記細胞サンプルは、化学的に固定された組織切片を含んでなる、実施形態１に記載の方法。
実施形態６
前記化学的に固定された組織切片は、ホルマリン固定された組織切片である、実施形態５に記載の方法。
実施形態７
前記有機固体材料は、有機ポリマー材料である、実施形態１に記載の方法。
実施形態８
前記有機ポリマー材料は、メタクリルメタアクリレート包埋媒質を含んでなる、実施形態７に記載の方法。
実施形態９
前記有機固体がパラフィンである、実施形態１に記載の方法。
実施形態１０
前記架橋を逆転するステップに先立って、前記細胞サンプルを前記固体有機材料から分離するステップを更に含んでなる、実施形態１に記載の方法。
実施形態１１
前記脱架橋された分析物は、１つ以上の蛋白質、ペプチド、アミノ酸、脂肪酸、核酸、炭水化物、ホルモン、ステロイド、脂質、細菌、およびウイルスからなる群から選択される、実施形態１に記載の方法。
実施形態１２
前記架橋された分析物は、１つ以上の架橋された蛋白質、ＤＮＡ、ＲＮＡ、炭水化物、脂質、またはそれらの混合物を含んでなる、実施形態１に記載の方法。
実施形態１３
前記化学架橋の少なくとも一部を逆転するステップは、前記化学的な架橋を開裂し、かつ、架橋に先立つ前記分析物において自然発生的結合またはその他の結合を実質的に開裂しないステップを含んでなる、実施形態１に記載の方法。
実施形態１４
前記化学架橋の少なくとも一部を逆転するステップは、水またはある範囲のｐＨ値の緩衝液の存在下でエネルギーをかけて実施される、実施形態１３に記載の方法。
実施形態１５
かけられる前記エネルギーは熱である、実施形態１４に記載の方法。
実施形態１６
かけられる前記エネルギーは放射線である、実施形態１４に記載の方法。
実施形態１７
前記脱架橋された分析物中の結合の少なくとも一部を開裂して分析物断片を形成するステップを更に含んでなり、前記脱架橋された分析物のマススペクトルを作成するステップは前記分析物断片のマススペクトルを作成するステップを含んでなる、実施形態１に記載の方法。
実施形態１８
前記脱架橋された分析物中の少なくとも一部を開裂するステップは、前記脱架橋された分析物と酵素または化学試薬とを接触させるステップを含んでなる、実施形態１７に記載の方法。
実施形態１９
前記脱架橋された分析物の少なくとも一部を開裂するステップは、前記脱架橋された分析物と酵素とを接触させるステップを含んでなる、実施形態１８に記載の方法。
実施形態２０
前記酵素は、トリプシン、ペプシン、プロナーゼ、キモトリプシン、およびそれらの組み合わせから成る群から選択される、実施形態１９に記載の方法。
実施形態２１
前記脱架橋された分析物は蛋白質を含んでなり、前記酵素はトリプシンを含んでなり、かつ前記脱架橋された分析物を分析するステップは、蛋白質断片を含んでなる溶出液を分析するステップを含んでなる、実施形態２０に記載の方法。
実施形態２２
前記細胞サンプルは植物または動物由来である、実施形態１に記載の方法。
実施形態２３
前記細胞サンプルはヒト由来である、実施形態２２に記載の方法。
実施形態２４
前記細胞サンプルは疾患を有する個体由来である、実施形態２２に記載の方法。
実施形態２５
前記疾患は進行性疾患であり、前記細胞サンプルは前記疾患の進行の異なる段階を表す複数の組織切片を含んでなる、実施形態２４に記載の方法。
実施形態２６
前記細胞サンプルは、疾患モデルである非ヒト動物由来である、実施形態２２に記載の方法。
実施形態２７
前記細胞サンプルは、外来性核酸をその中に有する少なくとも１つの細胞を含んでなる、実施形態２２に記載の方法。
実施形態２８
前記異なった生物学的状況は、正常状態および病的状態を含んでなる、実施形態１に記載の方法。
実施形態２９
前記異なった生物学的状況は、非疾病、軽度の癌および重度の癌を含んでなる、実施形態１に記載の方法。
実施形態３０
前記データセットは既知のデータセットであり、かつ、各々のサンプルは前記データセットが前記デジタルコンピュータに投入される前に前記クラスの一つに帰属されてなる、実施形態１に記載の方法。
実施形態３１
前記分類モデルを形成するステップは、前記分類モデルを形成するために事前存在のマーカーデータを利用するステップを含んでなる、実施形態１に記載の方法。
実施形態３２
前記データセットを形成するステップは、
各々のマススペクトルは質量対電荷比の関数としてシグナル強度を表すデータを含んでなる、前記複数のマススペクトルのシグナルを検出するステップと、
類似した質量対電荷比を有する前記複数のシグナルをシグナルクラスタにクラスタ化するステップと、
所定値を超えるシグナル強度を有する少なくとも所定数のシグナルを有するシグナルクラスタを選択するステップと、
前記選択されたシグナルクラスタに対応する前記質量対電荷比を同定するステップと、
前記同定された質量対電荷比におけるシグナル強度を使用して前記データセットを形成するステップと、を含んでなる、実施形態１に記載の方法。
実施形態３３
前記分類処理は、２値再帰分割処理である、実施形態１に記載の方法。
実施形態３４
実施形態１に記載の方法であって、
ｃ）１つ以上の特徴が前記異なった生物学的状況同士の間を識別するか否かについて決定することを前記分類モデルに問い合わせするステップと、を更に含んでなる、前記方法。
実施形態３５
実施形態１に記載の方法であって、
ｃ）より大きな複数のサンプルを使用してａ）およびｂ）を繰り返すステップと、を更に含んでなる、前記方法。
実施形態３６
前記各々のマススペクトルは、質量対電荷比の関数として、または質量対電荷比から導出された値の関数として、シグナル強度を表すデータを含んでなる、実施形態１に記載の方法。
実施形態３７
デジタルコンピュータを使用して未知のサンプルを生物学的状況によって特徴付けられるクラスに分類する方法であって、
ａ）前記未知のサンプルのマススペクトルから得られたデータをデジタルコンピュータに投入するステップと、
ｂ）前記実施形態１の方法によって形成された前記分類モデルを使用して前記マススペクトルデータを処理し、生物学的状況によって特徴付けられるクラスに前記未知サンプルを分類するステップと、を含んでなる、前記クラス分類方法。
実施形態３８
前記異なった生物学的状況は、非疾患、軽度の癌および重度の癌を含んでなる、実施形態３７に記載の方法。
実施形態３９
ａ）未知サンプルのマススペクトルから得られたデータをデジタルコンピュータに投入するためのコードと、
ｂ）前記実施形態１の方法によって形成された前記分類モデルを使用して前記マススペクトルデータを処理し、生物学的状況によって特徴付けられるクラスに前記未知サンプルを分類するためのコードと、を含んでなる、コンピュータ可読媒体。
実施形態４０
気相イオン分光計と、
前記気相イオン分光計から得られたデータを処理するよう適合されたデジタルコンピュータと、
前記デジタルコンピュータと関連付して作動する、実施形態３９の前記コンピュータ可読媒体と、を含んでなるシステム。