(57)【要約】揮発性化合物を検出および特定するための、ならびに閉じられた空間において揮発性化合物の発生源の場所を突き止めるための細胞ベースセンサ装置、システム、および方法が説明される。2020510417.tif 000057
2020510417.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
a)1つまたは複数の細胞ベースセンサ装置を備える、空間内に設置された少なくとも1つのセンサパネルであって、各細胞ベースセンサ装置が、
i)複数のチャンバであって、該複数のチャンバのそれぞれが、1つまたは複数の細胞表面受容体を発現する細胞を含み、該細胞の細胞表面受容体の1つまたは複数と、空間内の空気中に存在する化合物との間で結合事象が起こった時に、結合に応答して電気信号が生じる、該複数のチャンバと、
ii)電気信号を測定するように構成された複数の電極を形成するために、複数のチャンバの各チャンバの内部に配置された、少なくとも1つの電極と
を備える、該少なくとも1つのセンサパネルと、
b)該少なくとも1つのセンサパネルの各細胞ベースセンサ装置内にある複数の電極によって測定された電気信号を受信するように構成されたコントローラであって、化合物を特定するために、該少なくとも1つのセンサパネルの細胞ベースセンサ装置のうちの少なくとも1つによって発生した、化合物と関連付けられた電気信号パターンを記憶および処理する、該コントローラと
を備える、システム。
【請求項２】
前記システムが空間内の異なる既知の場所に設置された2つ以上のセンサパネルを備え、前記コントローラが、空間内にある化合物の発生源の空間的位置を決定するようにさらに構成されている、請求項1記載のシステム。
【請求項３】
1つまたは複数の細胞ベースセンサ装置または少なくとも1つのセンサパネルが、
対応するセンサパネルの各細胞ベースセンサ装置内にあるチャンバのそれぞれにおいて細胞を浸している液体培地に、空気中に存在する化合物が移行する
のを容易にするように構成された半透性ガス交換膜をさらに備える、請求項1または請求項2記載のシステム。
【請求項４】
前記システムが1つまたは複数の空気サンプリング装置をさらに備え、
各空気サンプリング装置がセンサパネルと流体連通しており、
対応するセンサパネルの各細胞ベースセンサ装置内にあるチャンバのそれぞれにおいて細胞を浸している液体培地に、空気中に存在する化合物が移行するのを容易にするように、各空気サンプリング装置が構成されている、
請求項1または請求項2記載のシステム。
【請求項５】
1つまたは複数の空気サンプリング装置の少なくとも1つが、
細胞を浸している液体培地を保持するが、化合物が空気から液体培地に拡散するのを可能にする、半透性ガス交換膜
を備える、請求項4記載のシステム。
【請求項６】
前記半透膜と、所与の瞬間に該半透膜と接触している液体培地の体積との表面積対体積比が、10cm-1より大きい、請求項3または請求項5記載のシステム。
【請求項７】
前記半透膜と、所与の瞬間に該半透膜と接触している液体培地の体積との表面積対体積比が、100cm-1より大きい、請求項3または請求項5記載のシステム。
【請求項８】
前記半透膜と、所与の瞬間に該半透膜と接触している液体培地の体積との表面積対体積比が、1,000cm-1より大きい、請求項3または請求項5記載のシステム。
【請求項９】
各細胞ベースセンサ装置内にある複数のチャンバに後で注入される液体培地の体積の上にある化合物の分圧を高めるために、空気サンプリング装置の少なくとも1つが、閉じた混合チャンバに加圧空気を注入するための加圧ガスチャンバを備える、請求項4記載のシステム。
【請求項１０】
空気サンプリング装置の少なくとも1つが加熱チャンバを備え、加熱チャンバにおいて、液体培地が加熱された後に空気に曝露されるかまたは空気と混合され、その後液体培地が、冷却された後に細胞を浸すのに用いられる、請求項4記載のシステム。
【請求項１１】
空気サンプリング装置の少なくとも1つが溶媒チャンバを備え、該溶媒チャンバにおいて、化合物の溶解度が高い溶媒と空気が混合され、その後溶媒が、細胞を浸している液体培地と混合される、請求項4記載のシステム。
【請求項１２】
前記溶媒がジメチルスルホキシド(DMSO)である、請求項11記載のシステム。
【請求項１３】
1つまたは複数の空気サンプリング装置の少なくとも1つが、化合物が空気から液体培地に拡散するのを容易にするように構成された灌流チャンバを備える、請求項4記載のシステム。
【請求項１４】
1つまたは複数の空気サンプリング装置の少なくとも1つが、化合物が空気から液体培地に拡散するのを容易にするように構成されたアトマイザを備える、請求項4記載のシステム。
【請求項１５】
前記化合物が揮発性化合物である、請求項1〜15のいずれか一項記載のシステム。
【請求項１６】
前記化合物が揮発性有機化合物である、請求項1〜15のいずれか一項記載のシステム。
【請求項１７】
化合物または化合物の混合物への曝露によって特有の電気信号パターンが生じるように、細胞ベースセンサ装置によって発生した電気信号パターンが、細胞ベースセンサ装置内にある1つまたは複数の細胞によって発生した1つまたは複数の電気信号を含む、請求項1〜16のいずれか一項記載のシステム。
【請求項１８】
化合物の特定を容易にするために、前記コントローラが機械学習アルゴリズムを用いて電気信号パターンを処理する、請求項1〜17のいずれか一項記載のシステム。
【請求項１９】
機械学習アルゴリズムが人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングアルゴリズムを含む、請求項18記載のシステム。
【請求項２０】
人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングアルゴリズムが、一連の既知濃度の化合物に曝露された時に細胞ベースセンサ装置によって発生した電気信号パターンを含む訓練データセットを用いて訓練される、請求項19記載のシステム。
【請求項２１】
訓練データセットが、異なる化合物の混合物の存在下で、一連の既知濃度の化合物に曝露された時に細胞ベースセンサ装置によって発生した電気信号パターンをさらに含む、請求項20記載のシステム。
【請求項２２】
前記細胞がニューロンである、請求項1〜21のいずれか一項記載のシステム。
【請求項２３】
前記電気信号が活動電位を含む、請求項22記載のシステム。
【請求項２４】
前記電気信号が、活動電位の閾値を下回る興奮電気信号レベルを含む、請求項22記載のシステム。
【請求項２５】
前記電気信号が細胞膜脱分極を含む、請求項22記載のシステム。
【請求項２６】
複数のチャンバのそれぞれにある細胞が1つまたは複数の細胞表面受容体を発現するように改変されている、請求項1〜25のいずれか一項記載のシステム。
【請求項２７】
複数のチャンバのそれぞれにある細胞が1つまたは複数の細胞表面受容体を発現するように遺伝子組換えされている、請求項26記載のシステム。
【請求項２８】
複数のチャンバのそれぞれにある細胞が、1つまたは複数の異なる細胞表面受容体を発現するように改変または遺伝子組換えされている、請求項26または27記載のシステム。
【請求項２９】
各個々の細胞ベースセンサ装置が、異なる化合物または化合物の混合物を検出するように構成されている、請求項1〜28のいずれか一項記載のシステム。
【請求項３０】
少なくとも1つのセンサパネルのそれぞれが、単一の細胞ベースセンサ装置を備える、請求項1〜29のいずれか一項記載のシステム。
【請求項３１】
少なくとも1つのセンサパネルのそれぞれが、4つ以上の細胞ベースセンサ装置を備える、請求項1〜29のいずれか一項記載のシステム。
【請求項３２】
少なくとも1つのセンサパネルのそれぞれが、8つ以上の細胞ベースセンサ装置を備える、請求項1〜29のいずれか一項記載のシステム。
【請求項３３】
前記化合物が、表1aからのオドラント化合物の任意の組み合わせを含む、請求項1〜32のいずれか一項記載のシステム。
【請求項３４】
1つまたは複数の細胞表面受容体が嗅覚受容体である、請求項1〜33のいずれか一項記載のシステム。
【請求項３５】
嗅覚受容体が、表1bからの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む、請求項34記載のシステム。
【請求項３６】
嗅覚受容体が、OR1A1、MOR106-1、OR51E1、OR10J5、OR51E2、MOR9-1、MOR18-1、MOR272-1、MOR31-1、MOR136-1、またはその任意の断片、またはその任意の組み合わせを含む、請求項34記載のシステム。
【請求項３７】
嗅覚受容体が、表2からの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む、請求項34記載のシステム。
【請求項３８】
嗅覚受容体が、表3からの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む、請求項34記載のシステム。
【請求項３９】
嗅覚受容体が、表4からの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む、請求項34記載のシステム。
【請求項４０】
嗅覚受容体が、表1bからの少なくとも2種類の嗅覚受容体を含む、請求項35記載のシステム。
【請求項４１】
嗅覚受容体が、表2からの少なくとも2種類の嗅覚受容体を含む、請求項37記載のシステム。
【請求項４２】
嗅覚受容体が、表3からの少なくとも2種類の嗅覚受容体を含む、請求項38記載のシステム。
【請求項４３】
前記化合物が、表5からの揮発性化合物の任意の組み合わせを含む、請求項1〜42のいずれか一項記載のシステム。
【請求項４４】
前記空間が、空港、鉄道の駅、バス発着所、スポーツアリーナ、パフォーミングアートセンター、学校、医療施設、またはその任意の組み合わせである、請求項1〜43のいずれか一項記載のシステム。
【請求項４５】
前記空間が公共空間である、請求項1〜44のいずれか一項記載のシステム。
【請求項４６】
三角測量法を用いて化合物の発生源の空間的位置を決定するために、前記コントローラが、2つ以上のセンサパネルそれぞれの複数の細胞ベースセンサ装置の少なくとも1つから受信した、タイムスタンプが押された電気信号パターンと、2つ以上のセンサパネルの既知の場所のデータとを処理する、請求項2〜45のいずれか一項記載のシステム。
【請求項４７】
化合物の発生源の空間的位置を決定する精度を改善するために、前記コントローラが、機械学習アルゴリズムを用いて、2つ以上のセンサパネルそれぞれの複数の細胞ベースセンサ装置の少なくとも1つから受信した、タイムスタンプが押された電気信号パターンと、2つ以上のセンサパネルの既知の場所のデータとを処理する、請求項2〜45のいずれか一項記載のシステム。
【請求項４８】
機械学習アルゴリズムが人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングアルゴリズムである、請求項47記載のシステム。
【請求項４９】
人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングアルゴリズムが、空間内の既知の場所に設置された2つ以上のセンサパネルそれぞれの少なくとも1つの細胞ベースセンサ装置から受信した、タイムスタンプが押された電気信号パターンデータを含む訓練データセットを用いて訓練され、該データが、空間内の既知の場所に設置された化合物発生源を用いて作成される、請求項48記載のシステム。
【請求項５０】
発生源の空間的位置が、どの寸法でも約0.01メートル〜約1.0メートル以内の精度である、請求項2〜49のいずれか一項記載のシステム。
【請求項５１】
細胞ベースセンサ装置によって検出される化合物の濃度検出限界が約1十億分率(ppb)〜約100百万分率(ppm)の範囲である、請求項1〜50のいずれか一項記載のシステム。
【請求項５２】
空気試料中の揮発性化合物を検出および特定するための方法であって、以下の工程を含む方法:
a)1つまたは複数の細胞ベースセンサ装置を備える少なくとも1つのセンサパネルであって、各細胞ベースセンサ装置が、
i)複数のチャンバであって、該複数のチャンバのそれぞれが、1つまたは複数の細胞表面受容体を発現する細胞を含み、該細胞の細胞表面受容体の1つまたは複数と、空気試料中に存在する化合物との間で結合事象が起こった時に、結合に応答して電気信号が生じる、該複数のチャンバと、
ii)電気信号を測定するように構成された複数の電極を形成するために、複数のチャンバの各チャンバの内部に配置された、少なくとも1つの電極と
を備える、少なくとも1つのセンサパネルを準備する工程、
b)少なくとも1つのセンサパネルを空気試料と接触させる工程、および
c)化合物を検出および特定するために、複数の電極によって測定された電気信号パターンを処理する工程。
【請求項５３】
前記細胞がニューロンである、請求項52記載の方法。
【請求項５４】
前記電気信号が活動電位を含む、請求項53記載の方法。
【請求項５５】
前記電気信号が、活動電位の閾値を下回る興奮電気信号レベルを含む、請求項53記載の方法。
【請求項５６】
前記電気信号が細胞膜脱分極を含む、請求項53記載の方法。
【請求項５７】
複数のチャンバのそれぞれにある細胞が1つまたは複数の細胞表面受容体を発現するように遺伝子組換えされている、請求項52〜56のいずれか一項記載の方法。
【請求項５８】
複数のチャンバの各チャンバが、異なる細胞表面受容体を発現するように遺伝子組換えされた細胞を含む、請求項57記載の方法。
【請求項５９】
1つまたは複数の細胞表面受容体が嗅覚受容体である、請求項52〜58のいずれか一項記載の方法
【請求項６０】
嗅覚受容体が、表1b、表2、表3、または表4に列挙した受容体の任意の組み合わせを含む、請求項59記載の方法。
【請求項６１】
揮発性化合物が、表1aまたは表5からのオドラント化合物の任意の組み合わせを含む、請求項52〜60のいずれか一項記載の方法。
【請求項６２】
処理工程が、化合物を検出および特定する精度を改善するための機械学習アルゴリズムの使用を含む、請求項52〜61のいずれか一項記載の方法。
【請求項６３】
機械学習アルゴリズムが、サポートベクター機械学習アルゴリズム、人工ニューラルネットワーク、ディープラーニングニューラルネットワーク、またはその任意の組み合わせを含む、請求項62記載の方法。
【請求項６４】
爆発性物質の揮発性マーカーまたはタガントを検出および特定するために用いられる、請求項52〜63のいずれか一項記載の方法。
【請求項６５】
a)複数のチャンバであって、該複数のチャンバのそれぞれが、1つまたは複数の細胞表面受容体を発現する細胞を含み、該細胞の細胞表面受容体の1つまたは複数と、細胞を浸している液体培地に導入された化合物との間で結合事象が起こった時に、結合に応答して電気信号が生じる、該複数のチャンバと、
b)電気信号を測定するように構成された複数の電極を形成するために、複数のチャンバの各チャンバの内部に配置された、少なくとも1つの電極と、
c)化合物がガスから液体培地に拡散するのを容易にする一体化された半透性ガス交換膜と
を備える、装置。
【請求項６６】
a)複数のチャンバであって、該複数のチャンバのそれぞれが、1つまたは複数の細胞表面受容体を発現する細胞を含み、該細胞の細胞表面受容体の1つまたは複数と、ガスから、細胞を浸している液体培地に導入された化合物との間で結合事象が起こった時に、結合に応答して電気信号が生じる、該複数のチャンバと、
b)電気信号を測定するように構成された複数の電極を形成するために、複数のチャンバの各チャンバの内部に配置された、少なくとも1つの電極と
を備える、装置。
【請求項６７】
ガス中に存在する化合物が液体培地に移行するのを容易にするように構成されたガスサンプリング装置と直接一体化されているか、または流体連通している、請求項66記載の装置。
【請求項６８】
各細胞ベースセンサ装置内にある複数のチャンバに後で注入される液体培地の体積の上にある化合物の分圧を高めるために、ガスサンプリング装置が、閉じた混合チャンバに加圧空気を注入するための加圧ガスチャンバを備える、請求項66記載の装置。
【請求項６９】
ガスサンプリング装置が加熱チャンバを備え、加熱チャンバにおいて、液体培地が加熱され後にガスに曝露されるかまたはガスと混合され、その後液体培地が、冷却された後に細胞を浸すのに用いられる、請求項66記載の装置。
【請求項７０】
ガスサンプリング装置が溶媒チャンバを備え、該溶媒チャンバにおいて、化合物の溶解度が高い溶媒とガスが混合され、その後溶媒が、細胞を浸している液体培地と混合される、請求項66記載の装置。
【請求項７１】
前記溶媒がジメチルスルホキシド(DMSO)である、請求項70記載の装置。
【請求項７２】
ガスサンプリング装置が、化合物がガスから液体培地に拡散するのを容易にするように構成された灌流チャンバを備える、請求項66記載の装置。
【請求項７３】
ガスサンプリング装置が、化合物がガスから液体培地に拡散するのを容易にするように構成されたアトマイザを備える、請求項66記載の装置。
【請求項７４】
ガスが空気である、請求項65〜73のいずれか一項記載の装置。
【請求項７５】
前記化合物が揮発性化合物である、請求項65〜74のいずれか一項記載の装置。
【請求項７６】
前記化合物が揮発性有機化合物である、請求項65〜75のいずれか一項記載の装置。
【請求項７７】
化合物または化合物の混合物への曝露によって特有の電気信号パターンが生じるように、装置によって発生した電気信号パターンが、1つまたは複数の細胞によって発生した1つまたは複数の電気信号を含む、請求項65〜76のいずれか一項記載の装置。
【請求項７８】
化合物の特定を容易にするために、前記コントローラが機械学習アルゴリズムを用いて電気信号パターンを処理する、請求項65〜77のいずれか一項記載の装置。
【請求項７９】
機械学習アルゴリズムが人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングアルゴリズムを含む、請求項78記載の装置。
【請求項８０】
人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングアルゴリズムが、一連の既知濃度の化合物に曝露された時に細胞ベースセンサ装置によって発生した電気信号パターンを含む訓練データセットを用いて訓練される、請求項79記載の装置。
【請求項８１】
訓練データセットが、異なる化合物の混合物の存在下で、一連の既知濃度の化合物に曝露された時に発生した電気信号パターンをさらに含む、請求項80記載の装置。
【請求項８２】
前記細胞がニューロンである、請求項65〜81のいずれか一項記載の装置。
【請求項８３】
前記電気信号が活動電位を含む、請求項82記載の装置。
【請求項８４】
前記電気信号が、活動電位の閾値を下回る興奮電気信号レベルを含む、請求項82記載の装置。
【請求項８５】
前記電気信号が細胞膜脱分極を含む、請求項82記載の装置。
【請求項８６】
複数のチャンバのそれぞれにある細胞が1つまたは複数の細胞表面受容体を発現するように改変されている、請求項65〜85のいずれか一項記載の装置。
【請求項８７】
複数のチャンバのそれぞれにある細胞が1つまたは複数の細胞表面受容体を発現するように遺伝子組換えされている、請求項86記載の装置。
【請求項８８】
複数のチャンバのそれぞれにある細胞が、1つまたは複数の異なる細胞表面受容体を発現するように改変または遺伝子組換えされている、請求項86または請求項87記載の装置。
【請求項８９】
前記化合物が、表1aからのオドラント化合物の任意の組み合わせを含む、請求項65〜88のいずれか一項記載の装置。
【請求項９０】
1つまたは複数の細胞表面受容体が嗅覚受容体である、請求項65〜89のいずれか一項記載の装置。
【請求項９１】
嗅覚受容体が、表1bからの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む、請求項90記載の装置。
【請求項９２】
嗅覚受容体が、OR1A1、MOR106-1、OR51E1、OR10J5、OR51E2、MOR9-1、MOR18-1、MOR272-1、MOR31-1、MOR136-1、またはその任意の断片、またはその任意の組み合わせを含む、請求項90記載の装置。
【請求項９３】
嗅覚受容体が、表2からの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む、請求項90記載の装置。
【請求項９４】
嗅覚受容体が、表3からの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む、請求項90記載の装置。
【請求項９５】
嗅覚受容体が、表4からの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む、請求項90記載の装置。
【請求項９６】
嗅覚受容体が、表1bからの少なくとも2種類の嗅覚受容体を含む、請求項91記載の装置。
【請求項９７】
嗅覚受容体が、表2からの少なくとも2種類の嗅覚受容体を含む、請求項93記載の装置。
【請求項９８】
嗅覚受容体が、表3からの少なくとも2種類の嗅覚受容体を含む、請求項97記載の装置。
【請求項９９】
前記化合物が、表5からの揮発性化合物の任意の組み合わせを含む、請求項65〜98のいずれか一項記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
相互参照
本願は、2017年2月17日に出願された米国仮出願第62/460,711号の恩典を主張する。この出願も参照により本明細書に組み入れられる。
【背景技術】
【０００２】
背景
細胞アレイは医学研究および生命科学全般において有用である。従来の細胞アレイでは、細胞培養用の容器としてペトリ皿またはマルチウェルプレートなどの単純な容器を使用する。しかしながら、このような単純なアプローチは、細胞に、インビボで細胞が経験する環境とは大きく異なる環境を提供することが当技術分野において認識されている。
【発明の概要】
【０００３】
概要
(a)1つまたは複数の細胞ベースセンサ装置を備える、空間内に設置された少なくとも1つのセンサパネルであって、各細胞ベースセンサ装置が、(i)複数のチャンバであって、複数のチャンバのそれぞれが、1つまたは複数の細胞表面受容体を発現する細胞を含み、細胞の細胞表面受容体の1つまたは複数と、空間内の空気中に存在する化合物との間で結合事象が起こった時に、結合に応答して電気信号が生じる、複数のチャンバと、(ii)電気信号を測定するように構成された複数の電極を形成するために、複数のチャンバの各チャンバの内部に配置された、少なくとも1つの電極とを備える、少なくとも1つのセンサパネルと、(b)少なくとも1つのセンサパネルの各細胞ベースセンサ装置内にある複数の電極によって測定された電気信号を受信するように構成されたコントローラであって、化合物を特定するために、少なくとも1つのセンサパネルの細胞ベースセンサ装置のうちの少なくとも1つによって発生した、化合物と関連付けられた電気信号パターンを記憶および処理する該コントローラとを備える、システムが本明細書において開示される。
【０００４】
一部の態様では、前記システムは、空間内の異なる既知の場所に設置された2つ以上のセンサパネルを備え、コントローラは、空間内にある化合物の発生源の空間的位置を決定するようにさらに構成されている。一部の態様では、1つまたは複数の細胞ベースセンサ装置または少なくとも1つのセンサパネルは、空気中に存在する化合物が、対応するセンサパネルの各細胞ベースセンサ装置内にあるチャンバのそれぞれにおいて細胞を浸している液体培地に移行するのを容易にするように構成された半透性ガス交換膜をさらに備える。一部の態様では、前記システムは1つまたは複数の空気サンプリング装置をさらに備え、各空気サンプリング装置はセンサパネルと流体連通しており、各空気サンプリング装置は、空気中に存在する化合物が、対応するセンサパネルの各細胞ベースセンサ装置内にあるチャンバのそれぞれにおいて細胞を浸している液体培地に移行するのを容易にするように、構成されている。一部の態様では、1つまたは複数の空気サンプリング装置の少なくとも1つは、細胞を浸している液体培地を保持するが、化合物が空気から液体培地に拡散するのを可能にする半透性ガス交換膜を備える。一部の態様では、半透膜と、所与の瞬間に該半透膜と接触している液体培地の体積との表面積対体積比は10cm-1より大きい。一部の態様では、半透膜と、所与の瞬間に該半透膜と接触している液体培地の体積との表面積対体積比は100cm-1より大きい。一部の態様では、半透膜と、所与の瞬間に該半透膜と接触している液体培地の体積との表面積対体積比は1,000cm-1より大きい。一部の態様では、空気サンプリング装置の少なくとも1つは、各細胞ベースセンサ装置内にある複数のチャンバに後で注入される液体培地の体積の上にある化合物の分圧を高めるために、閉じた混合チャンバに加圧空気を注入するための加圧ガスチャンバを備える。一部の態様では、空気サンプリング装置の少なくとも1つは加熱チャンバを備え、加熱チャンバにおいて、液体培地が加熱された後に空気に曝露されるかまたは空気と混合され、その後液体培地が、冷却された後に細胞を浸すのに用いられる。一部の態様では、空気サンプリング装置の少なくとも1つは溶媒チャンバを備え、溶媒チャンバにおいて、化合物の溶解度が高い溶媒と空気が混合され、その後溶媒が、細胞を浸している液体培地と混合される。一部の態様では、溶媒はジメチルスルホキシド(DMSO)である。一部の態様では、1つまたは複数の空気サンプリング装置の少なくとも1つは、化合物が空気から液体培地に拡散するのを容易にするように構成された灌流チャンバを備える。一部の態様では、1つまたは複数の空気サンプリング装置の少なくとも1つは、化合物が空気から液体培地に拡散するのを容易にするように構成されたアトマイザを備える。一部の態様では、前記化合物は揮発性化合物である。一部の態様では、前記化合物は揮発性有機化合物である。一部の態様では、化合物または化合物の混合物への曝露によって特有の電気信号パターンが生じるように、細胞ベースセンサ装置によって発生した電気信号パターンは、細胞ベースセンサ装置内にある1つまたは複数の細胞によって発生した1つまたは複数の電気信号を含む。一部の態様では、化合物の特定を容易にするために、コン��ローラは、機械学習アルゴリズムを用いて電気信号パターンを処理する。一部の態様では、機械学習アルゴリズムは人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングアルゴリズムを含む。一部の態様では、人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングアルゴリズムは、一連の既知濃度の化合物に曝露された時に細胞ベースセンサ装置によって発生した電気信号パターンを含む訓練データセットを用いて訓練される。一部の態様では、訓練データセットは、異なる化合物の混合物の存在下で、一連の既知濃度の化合物に曝露された時に細胞ベースセンサ装置によって発生した電気信号パターンをさらに含む。一部の態様では、前記細胞はニューロンである。一部の態様では、電気信号は活動電位を含む。一部の態様では、電気信号は、活動電位の閾値を下回る興奮電気信号レベルを含む。一部の態様では、電気信号は細胞膜脱分極を含む。一部の態様では、複数のチャンバのそれぞれにある細胞は1つまたは複数の細胞表面受容体を発現するように改変されている。一部の態様では、複数のチャンバのそれぞれにある細胞は1つまたは複数の細胞表面受容体を発現するように遺伝子組換えされている。一部の態様では、複数のチャンバのそれぞれにある細胞は、1つまたは複数の異なる細胞表面受容体を発現するように改変または遺伝子組換えされている。一部の態様では、各個々の細胞ベースセンサ装置は、異なる化合物または化合物の混合物を検出するように構成されている。一部の態様では、少なくとも1つのセンサパネルのそれぞれは、単一の細胞ベースセンサ装置を備える。一部の態様では、少なくとも1つのセンサパネルのそれぞれは、4つ以上の細胞ベースセンサ装置を備える。一部の態様では、少なくとも1つのセンサパネルのそれぞれは、8つ以上の細胞ベースセンサ装置を備える。一部の態様では、前記化合物は、表1aからのオドラント化合物の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、1つまたは複数の細胞表面受容体は嗅覚受容体である。一部の態様では、嗅覚受容体は、表1bからの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、OR1A1、MOR106-1、OR51E1、OR10J5、OR51E2、MOR9-1、MOR18-1、MOR272-1、MOR31-1、MOR136-1、またはその任意の断片、またはその任意の組み合わせを含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、表2からの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、表3からの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、表4からの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、表1bからの少なくとも2種類の嗅覚受容体を含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、表2からの少なくとも2種類の嗅覚受容体を含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、表3からの少なくとも2種類の嗅覚受容体を含む。一部の態様では、前記化合物は、表5からの揮発性化合物の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、空間は、空港、鉄道の駅、バス発着所、スポーツアリーナ、パフォーミングアートセンター、学校、医療施設、またはその任意の組み合わせである。一部の態様では、空間は公共空間である。一部の態様では、三角測量法を用いて前記化合物の発生源の空間的位置を決定するために、コントローラは、2つ以上のセンサパネルそれぞれの複数の細胞ベースセンサ装置の少なくとも1つから受信した、タイムスタンプが押された電気信号パターンと、2つ以上のセンサパネルの既知の場所のデータとを処理する。一部の態様では、前記化合物の発生源の空間的位置を決定する精度を改善するために、コントローラは機械学習アルゴリズムを用いて、2つ以上のセンサパネルそれぞれの複数の細胞ベースセンサ装置の少なくとも1つから受信した、タイムスタンプが押された電気信号パターンと、2つ以上のセンサパネルの既知の場所のデータとを処理する。一部の態様では、機械学習アルゴリズムは人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングアルゴリズムである。一部の態様では、人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングアルゴリズムは、空間内の既知の場所に設置された2つ以上のセンサパネルそれぞれの少なくとも1つの細胞ベースセンサ装置から受信した、タイムスタンプが押された電気信号パターンデータを含む訓練データセットを用いて訓練され、前記データは、空間内の既知の場所に設置された化合物発生源を用いて作成される。一部の態様では、発生源の空間的位置は、どの寸法でも約0.01メートル〜約1.0メートル以内の精度である。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置によって検出される化合物の濃度検出限界は約1十億分率(ppb)〜約100百万分率(ppm)の範囲である。
【０００５】
空気試料中の揮発性化合物を検出および特定するための方法であって、(a)1つまたは複数の細胞ベースセンサ装置を備える少なくとも1つのセンサパネルであって、各細胞ベースセンサ装置が、(i)複数のチャンバであって、複数のチャンバのそれぞれが、1つまたは複数の細胞表面受容体を発現する細胞を含み、細胞の細胞表面受容体の1つまたは複数と、空気試料中に存在する化合物との間で結合事象が起こった時に、結合に応答して電気信号が生じる、複数のチャンバと、(ii)電気信号を測定するように構成された複数の電極を形成するために、複数のチャンバの各チャンバの内部に配置された、少なくとも1つの電極とを備える、少なくとも1つのセンサパネルを準備する工程、(b)少なくとも1つのセンサパネルを空気試料と接触させる工程、および(c)化合物を検出および特定するために、複数の電極によって測定された電気信号パターンを処理する工程を含む、方法も本明細書において開示される。
【０００６】
一部の態様では、前記細胞はニューロンである。一部の態様では、電気信号は活動電位を含む。一部の態様では、電気信号は、活動電位の閾値を下回る興奮電気信号レベルを含む。一部の態様では、電気信号は細胞膜脱分極を含む。一部の態様では、複数のチャンバのそれぞれにある細胞は1つまたは複数の細胞表面受容体を発現するように遺伝子組換えされている。一部の態様では、複数のチャンバの各チャンバは、異なる細胞表面受容体を発現するように遺伝子組換えされた細胞を含む。一部の態様では、1つまたは複数の細胞表面受容体は嗅覚受容体である。一部の態様では、嗅覚受容体は、表1b、表2、表3、または表4に列挙した受容体の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、揮発性化合物は、表1aまたは表5からのオドラント化合物の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、処理工程は、化合物を検出および特定する精度を改善するための機械学習アルゴリズムの使用を含む。一部の態様では、機械学習アルゴリズムは、サポートベクター機械学習アルゴリズム、人工ニューラルネットワーク、ディープラーニングニューラルネットワーク、またはその任意の組み合わせを含む。一部の態様では、前記方法は、爆発性物質の揮発性マーカーまたはタガントを検出および特定するために用いられる。
【０００７】
(a)複数のチャンバであって、複数のチャンバのそれぞれが、1つまたは複数の細胞表面受容体を発現する細胞を含み、細胞の細胞表面受容体の1つまたは複数と、細胞を浸している液体培地に導入された化合物との間で結合事象が起こった時に、結合に応答して電気信号が生じる、複数のチャンバと、(b)電気信号を測定するように構成された複数の電極を形成するために、複数のチャンバの各チャンバの内部に配置された、少なくとも1つの電極と、(c)化合物がガスから液体培地に拡散するのを容易にする一体化された半透性ガス交換膜とを備える、装置が本明細書において開示される。
【０００８】
(a)複数のチャンバであって、複数のチャンバのそれぞれが、1つまたは複数の細胞表面受容体を発現する細胞を含み、細胞の細胞表面受容体の1つまたは複数と、ガスから、細胞を浸している液体培地に導入された化合物との間で結合事象が起こった時に、結合に応答して電気信号が生じる、複数のチャンバと、(b)電気信号を測定するように構成された複数の電極を形成するために、複数のチャンバの各チャンバの内部に配置された、少なくとも1つの電極とを備える、装置も本明細書において開示される。
【０００９】
一部の態様では、前記装置は、ガス中に存在する化合物が液体培地に移行するのを容易にするように構成されたガスサンプリング装置と直接一体化されているか、または流体連通している。一部の態様では、ガスサンプリング装置は、各細胞ベースセンサ装置内にある複数のチャンバに後で注入される液体培地の体積の上にある化合物の分圧を高めるために、閉じた混合チャンバに加圧空気を注入するための加圧ガスチャンバを備える。一部の態様では、ガスサンプリング装置は加熱チャンバを備え、加熱チャンバにおいて、液体培地が加熱された後にガスに曝露されるかまたはガスと混合され、その後液体培地が、冷却された後に細胞を浸すのに用いられる。一部の態様では、ガスサンプリング装置は溶媒チャンバを備え、溶媒チャンバにおいて、化合物の溶解度が高い溶媒とガスが混合され、その後溶媒が、細胞を浸している液体培地と混合される。一部の態様では、溶媒はジメチルスルホキシド(DMSO)である。一部の態様では、ガスサンプリング装置は、化合物がガスから液体培地に拡散するのを容易にするように構成された灌流チャンバを備える。一部の態様では、ガスサンプリング装置は、化合物がガスから液体培地に拡散するのを容易にするように構成されたアトマイザを備える。一部の態様では、ガスは空気である。一部の態様では、前記化合物は揮発性化合物である。一部の態様では、前記化合物は揮発性有機化合物である。一部の態様では、化合物または化合物の混合物への曝露によって特有の電気信号パターンが生じるように、前記装置によって発生した電気信号パターンは、1つまたは複数の細胞によって発生した1つまたは複数の電気信号を含む。一部の態様では、化合物の特定を容易にするために、コントローラが機械学習アルゴリズムを用いて電気信号パターンを処理する。一部の態様では、機械学習アルゴリズムは人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングアルゴリズムを含む。一部の態様では、人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングアルゴリズムは、一連の既知濃度の化合物に曝露された時に細胞ベースセンサ装置によって発生した電気信号パターンを含む訓練データセットを用いて訓練される。一部の態様では、訓練データセットは、異なる化合物の混合物の存在下で、一連の既知濃度の化合物に曝露された時に発生した電気信号パターンをさらに含む。一部の態様では、前記細胞はニューロンである。一部の態様では、電気信号は活動電位を含む。一部の態様では、電気信号は、活動電位の閾値を下回る興奮電気信号レベルを含む。一部の態様では、電気信号は細胞膜脱分極を含む。一部の態様では、複数のチャンバのそれぞれにある細胞は1つまたは複数の細胞表面受容体を発現するように改変されている。一部の態様では、複数のチャンバのそれぞれにある細胞は、1つまたは複数の細胞表面受容体を発現するように遺伝子組換えされている。一部の態様では、複数のチャンバのそれぞれにある細胞は、1つまたは複数の異なる細胞表面受容体を発現するように改変または遺伝子組換えされている。一部の態様では、前記化合物は、表1aからのオドラント化合物の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、1つまたは複数の細胞表面受容体は嗅覚受容体である。一部の���様では、嗅覚受容体は、表1bからの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、OR1A1、MOR106-1、OR51E1、OR10J5、OR51E2、MOR9-1、MOR18-1、MOR272-1、MOR31-1、MOR136-1、またはその任意の断片、またはその任意の組み合わせを含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、表2からの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、表3からの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、表4からの嗅覚受容体の任意の組み合わせを含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、表1bからの少なくとも2種類の嗅覚受容体を含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、表2からの少なくとも2種類の嗅覚受容体を含む。一部の態様では、嗅覚受容体は、表3からの少なくとも2種類の嗅覚受容体を含む。一部の態様では、前記化合物は、表5からの揮発性化合物の任意の組み合わせを含む。
【００１０】
参照による援用(INCORPORATION BY REFERENCE)
本明細書において言及される全ての刊行物、特許、および特許出願は、それぞれ個々の刊行物、特許、または特許出願が参照により組み入れられるように詳細かつ個々に示されるのと同じ程度に参照により本明細書に組み入れられる。参照により組み入れられる刊行物および特許または特許出願が、本明細書に含まれる本開示と矛盾する場合、本明細書は、このようなどの矛盾する資料にも取って代わるか、またはこのようなどの矛盾する資料よりも優先されることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
本発明の新規の特徴は添付の特許請求の範囲において詳細に説明される。本発明の特徴および利点は、本発明の原理が利用されている例示的な態様を説明する以下の詳細な説明と、添付の図面(本明細書では「図(figure)」および「図(FIG.)」ともいう)を参照することによってさらに深く理解される。
【００１２】
【図１】マイクロ電極アレイ(MEA)と接触している細胞アレイを備える細胞ベースセンサ装置の模式図を示す。
【図２】図2A〜Bは、本発明の態様と共に使用するための電極構造の断面模式図を示す。図2A:複数の突出部を備える電極構造の断面図。図2B:複数の窪みを備える電極の断面図。
【図３】図3A〜Bは、本発明の態様と共に使用するための電極構造の模式図を示す。図3A:複数の窪みを備える電極構造の正面図。図3B:複数の突出部を備える電極構造の正面図。
【図４】図4A〜Bは、本開示の細胞ベースセンサ装置の非限定的な例の非限定的な例を示す。図4A:上面図。図4B:側面図。
【図５】図5A〜Bは、マイクロ流体チャンネルおよび半透性ガス交換膜を備える空気サンプリング装置の非限定的な例を示す。図5A:上面図。図5B:側面図。
【図６】図6A〜Bは、一体化されたガス交換膜を備える細胞ベースセンサ装置の非限定的な例を示す。図6A:上面図。図6B:側面図。
【図７】ガス灌流チャンバとマイクロバブラを備える空気サンプリング装置の非限定的な例を示す。
【図８】アトマイザを備える空気サンプリング装置の非限定的な例を示す。
【図９】人工ニューラルネットワーク(ANN)の模式図を示す。
【図１０】ディープラーニングニューラルネットワーク(DNN)の模式図を示す。
【図１１】人工ニューラルネットワークまたはディープラーニングニューラルネットワークの1つの層内のノードの機能性の模式図を示す。
【図１２】本明細書において提供される方法を実行するようにプログラムされた、または他のやり方で構成されているコンピュータコントロールシステムを示す。
【図１３】図13A〜Bは、一体化された、特殊加工した半透性ガス交換膜を備える細胞ベースセンサ装置の非限定的な例を示す。図13A:上面図。図13B:側面図。
【図１４】4ステージ検出システムおよび内蔵ニューラルセンサパネルを備える「スマートトンネル(smart tunnel)」システム構成の概略を示す。
【図１５】図14に図示した「スマートトンネル」システム構成の4つの検出ステージのうちの1つの非限定的な模式図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
詳細な説明
最近、インビボ環境にかなりよく似た、注意深く管理された微小環境において細胞を培養するマイクロ流体装置が文献に記載された。例えば、US2017/0015964A1およびWO2017/015148A1として公開された同時係属中の特許出願に記載の細胞培養モジュールおよびシステムを参照されたい。注意深く管理された微小環境において細胞を培養し、その生存を長期間にわたって維持する能力は、基礎生物医学研究、組織工学、バイオセンサに基づく検出システムなどを含む様々な分野において利用される。
【００１４】
細胞ベースセンサ装置、1つまたは複数の細胞ベースセンサ装置のアレイを備えるセンサパネル、1つまたは複数のセンサパネルを備える検出システム、およびその使用方法が本明細書において開示される。開示される検出システムは、屋外または屋内(閉じられた)環境から引き寄せられた空気試料中に存在する化合物、例えば、揮発性化合物を感度良く、かつ特異的に検出するために、細胞表面受容体-リガンド結合相互作用に固有の結合特異性と、興奮性細胞のシグナル伝達経路に固有の信号増幅を利用する。
【００１５】
本開示の第1の局面では、複数のチャンバであって、それぞれのチャンバが、1つまたは複数の細胞表面受容体を発現する少なくとも1つの細胞を含む複数のチャンバと、チャンバの内部に配置された電気信号を測定するように構成された少なくとも1つの電極を備える、細胞ベースセンサ装置が説明される。一部の態様では、前記装置のそれぞれのチャンバ内にある細胞の生存を維持するために、前記装置の各チャンバ内にある細胞は、複数のチャンバの各チャンバを通り抜けて継続的、定期的、またはランダムに灌流される細胞培養培地に浸されている。細胞を浸している培地に導入される化合物(または化合物の混合物)と、細胞表面受容体の1つまたは複数の間の結合事象は、電気信号、例えば、細胞表面静電ポテンシャルの変化または細胞膜脱分極を生じることがあり、これは、対応するチャンバの中にある電極によって検出される。一部の態様では、前記装置の中にある複数のチャンバと関連付けられた複数の電極が、結合事象に応答して、記録および/または処理され得る電気信号パターンを検出するように、異なるチャンバの中にある細胞が異なる細胞表面受容体を含んでもよく、異なるレベルで発現する同じ細胞表面受容体を含んでもよい。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置は、複数の電極によって検出される電気信号パターンを処理するためのプロセッサを備えてもよい。一部の態様では、プロセッサは細胞ベースセンサ装置の外部にあってもよい。一部の態様では、機械学習に基づく電気信号パターン処理は、特定の化合物または化合物の混合物を検出するための細胞ベースセンサ装置の感度および/または特異度を改善するために用いられ得る。開示される細胞ベースセンサ装置のいくつかの局面は、同時係属中のPCT出願番号PCT/US17/58895に記載されている。
【００１６】
本開示の第2の局面では、1つまたは複数の細胞ベースセンサ装置を備えるセンサパネルが説明される。一部の態様では、センサパネルは2つ以上の個々の細胞ベースセンサ装置を備えてもよく、センサパネルが2つ以上の異なる化合物または化合物の混合物を検出するように設計および/または最適化されるように、各細胞ベースセンサ装置は、(例えば、各細胞ベースセンサ装置内にある複数のチャンバのそれぞれにおいて細胞のタイプおよび/または発現される細胞表面受容体のタイプを選択することによって)異なる化合物または化合物の混合物を検出するように設計および/または最適化されている。一部の態様では、各細胞ベースセンサ装置は、それぞれの装置の中にある複数の電極によって検出された電気信号パターンを処理するためのプロセッサを備えてもよい。一部の態様では、センサパネルは、前記パネルの全ての細胞ベースセンサ装置の中にある複数の電極によって検出された電気信号パターンを処理するためのプロセッサを備えてもよい。一部の態様では、前記パネルの細胞ベースセンサ装置のそれぞれの中にある複数の電極によって記録された機械学習に基づく電気信号パターン処理は、個々の細胞ベースセンサ装置間の信号クロストークを最小限にしながら、特定の化合物または化合物の混合物を検出するためのセンサパネルの感度および/または特異度を改善するのに用いられる。
【００１７】
本開示の第3の局面では、2つ以上のセンサパネルを備える検出システムが説明される。一部の態様では、2つ以上のセンサパネルは、細胞ベースセンサ装置の同じ補完物(complement)、すなわち、同じ化合物セットまたは化合物の混合物を検出するように設計および/または最適化された細胞ベースセンサ装置セットを備えてもよい。一部の態様では、2つ以上のセンサパネルは、細胞ベースセンサ装置の異なる補完物、すなわち、異なる化合物セットまたは化合物の混合物を検出するように設計および/または最適化された細胞ベースセンサ装置セットを備えてもよい。一部の態様では、検出システムの2つ以上のセンサパネルは、規定された屋外または屋内(閉じられた)環境内にある既知の場所に配置されてもよい。一部の態様では、検出システムは2つ以上の空気サンプリング装置をさらに備えてもよく、各空気サンプリング装置は2つ以上のセンサパネルのうちの1つと流体連通しており、各空気サンプリング装置は、空気中に存在する化合物が、対応するセンサパネルの各細胞ベースセンサ装置内にあるチャンバのそれぞれにおいて細胞を浸している液体培地に移行するのを容易にするように、構成されている。一部の態様では、検出システムは、2つ以上のセンサパネルの各細胞ベースセンサ装置の中にある複数の電極によって測定された電気信号を受信するように構成されたコントローラを備えてもよい。一部の態様では、コントローラは、化合物または化合物の混合物を特定するために、および屋外または屋内(閉じられた)環境内での化合物または化合物の混合物の発生源の空間的位置を提供するために、(既知の場所に配置された)2つ以上のセンサパネルのそれぞれにある細胞ベースセンサ装置の少なくとも1つによって発生した、化合物または化合物の混合物と関連付けられた電気信号パターンを記憶および処理する。
【００１８】
本発明の様々な態様が本明細書において示され、説明されたが、このような態様がほんの一例として提供されていることは当業者に明らかである。本発明から逸脱することなく、非常に多くの変化、変更、および代用が当業者の心に浮かぶかもしれない。本明細書に記載の本発明の態様の様々な代案が使用され得ることが理解されるはずである。
【００１９】
定義:
本明細書で使用する、単数形「1つの(a)」、「1つの(an)」、および「その(the)」は、特に文脈によってはっきりと規定されていない限り複数の指示物を含む。本明細書において「または」についての言及は全て、特に断りのない限り「および/または」を含むことが意図される。
【００２０】
本明細書で使用する「約」という用語は、言及された数値表示プラスまたはマイナス言及された数値表示の15％を意味する。
【００２１】
本明細書で使用する「細胞」という用語は一般的に1つまたは複数の細胞を指す。細胞は対象から入手または単離されてもよい。細胞は組織から入手または単離されてもよい。対象は、動物、例えば、ヒト、マウス、ラット、ブタ、イヌ、ウサギ、ヒツジ、ウマ、ニワトリまたは他の動物でもよい。細胞はニューロンでもよい。ニューロンは、中枢ニューロン、末梢ニューロン、感覚ニューロン、介在ニューロン、運動ニューロン、多極ニューロン、双極ニューロン、または偽単極ニューロンでもよい。細胞はニューロン支持細胞、例えば、シュワン細胞でもよい。細胞は血液脳関門システムの細胞の1つでもよい。細胞はニューロン細胞株などの細胞株でもよい。細胞は、初代細胞、例えば、対象の脳から得られた細胞でもよい。細胞は、対象から単離されていてもよい細胞集団、例えば、組織生検材料、細胞学標本、血液試料、穿刺吸引(FNA)試料、またはその任意の組み合わせでもよい。細胞は、体液、例えば、尿、乳、汗、リンパ液、血液、痰、羊水、房水、硝子体液、胆汁、脳脊髄液、乳糜、糜粥、滲出物、内リンパ、外リンパ、胃酸、粘液、心膜液、腹水、胸膜液、膿、粘膜分泌物、唾液、皮脂、漿液、スメグマ、痰、涙、嘔吐物、または他の体液から得られてもよい。細胞は、癌細胞、非癌細胞、腫瘍細胞、非腫瘍細胞、健常細胞、またはその任意の組み合わせを含んでもよい。細胞は、遺伝子組換えされた細胞などの改変された細胞でもよい。改変された細胞は、1つまたは複数の細胞表面受容体、例えば、改変された細胞表面受容体の付加を含んでもよい。改変された細胞表面受容体は、大きな化合物セット、小さな化合物セット、または特定の化合物に結合する能力を高めるか、または弱めるように改変されていてもよい。改変された細胞は1つまたは複数の細胞表面受容体の欠失を含んでもよい。
【００２２】
本明細書で使用する「組織」という用語は、一般的に、任意の組織試料を指す。組織は、疾患または状態を有すると疑われる試料でもよく、疾患または状態を有すると確かめられた試料でもよい。組織は、遺伝子組換えされた試料でもよい。組織は、健康試料、良性試料、または他のやり方で疾患を含まない試料でもよい。組織は、対象から取り出された試料、例えば、組織生検材料、組織切除物、吸引物(例えば、穿刺吸引物)、組織洗浄液、細胞学標本、体液、またはその任意の組み合わせでもよい。組織は、癌細胞、腫瘍細胞、非癌細胞、またはその組み合わせを含んでもよい。組織はニューロンを含んでもよい。組織は脳組織、脊髄組織、またはその組み合わせを含んでもよい。組織は、血液脳関門を代表する細胞を含んでもよい。組織は、乳房組織、膀胱組織、腎臓組織、肝臓組織、結腸組織、甲状腺組織、子宮頚組織、前立腺組織、肺組織、心臓組織、筋肉組織、膵臓組織、肛門組織、胆管組織、骨組織、子宮組織、卵巣組織、子宮内膜組織、腟組織、外陰部組織、胃組織、眼組織、鼻組織、洞組織、陰茎組織、唾液腺組織、消化管組織、胆嚢組織、胃腸組織、膀胱組織、脳組織、脊髄組織、血液試料、またはその任意の組み合わせを含んでもよい。
【００２３】
本明細書で使用する「受容体」という用語は、一般的に、細胞の受容体を指す。受容体は細胞表面受容体でもよい。細胞表面受容体はG共役タンパク質受容体でもよい。受容体は1種類または複数種の化合物に結合してもよい。受容体は、受容体に結合する、それぞれの化合物に対して異なる結合親和性を有してもよい。受容体は改変されていてもよく、例えば、遺伝子組換えされていてもよい。受容体は、その受容体に結合し得る化合物の数を変えるように改変されていてもよい。受容体は、その受容体に結合し得る異なる化合物の数を増やすように改変されていてもよい。受容体は、その受容体に結合し得る異なる化合物の数を減らすように改変されていてもよい。受容体は1種類の化合物に結合してもよい。受容体は、2種類、3種類、4種類、5種類、6種類、7種類、8種類、9種類、10種類、15種類、20種類、30種類、40種類、50種類、60種類、70種類、80種類、90種類、100種類の化合物、またはそれより多くの化合物に結合してもよい。受容体は10種類未満の化合物に結合してもよい。受容体は5種類未満の化合物に結合してもよい。受容体は少なくとも5種類の化合物に結合してもよい。受容体は少なくとも10種類の化合物に結合してもよい。受容体は少なくとも20種類の化合物に結合してもよい。受容体は、表1b、表2、表3、もしくは表4に列挙した任意の受容体またはその任意の組み合わせでもよい。受容体は、改変をさらに含む、表1b、表2、表3、もしくは表4に列挙した任意の受容体またはその任意の組み合わせでもよい。
【００２４】
本明細書で使用する「改変」という用語は、一般的に、細胞に対する改変、タンパク質に対する改変、または細胞受容体に対する改変を指す。細胞に対する改変は、1つまたは複数の受容体、例えば、改変された受容体を細胞に付加する工程を含んでもよい。細胞に対する改変は、細胞から1つまたは複数の受容体を除去する工程を含んでもよい。細胞に対する改変は、細胞表面で発現している1つまたは複数の受容体を改変する工程を含んでもよい。タンパク質または細胞受容体に対する改変は遺伝子組換え、酵素改変、または化学改変を含んでもよい。タンパク質または細胞受容体に対する改変は、翻訳後修飾、例えば、アシル化修飾、アセチル化修飾、ホルミル化修飾、アルキル化修飾、メチル化修飾、アルギニル化修飾、ポリグルタミル化修飾、ポリグリシル化修飾、ブチリル化修飾、γ-カルボキシル化修飾、グリコシル化修飾、マロニル化修飾、ヒドロキシル化修飾、ヨウ素化修飾、ヌクレオチド付加修飾、酸化修飾、リン酸エステル修飾、プロピオニル化修飾、ピログルタミン酸形成修飾、S-グルタチオン付加修飾、S-ニトロシル化修飾、S-スルフェニル化修飾、スクシニル化修飾、硫酸化修飾、グリケーション修飾、カルバミル化修飾、カルボニル化修飾、ビオチン化修飾、ペグ化修飾、またはその任意の組み合わせを含んでもよい。
【００２５】
本明細書で使用する「化合物」という用語は、一般的に、細胞において信号、例えば、電気信号を発生し得る組成物を指す。化合物はオドラントを含んでもよい。化合物は、嗅覚受容体または改変された嗅覚受容体に結合する化合物を含んでもよい。化合物は揮発性化合物を含んでもよい。化合物は有機揮発性化合物を含んでもよい。化合物は神経毒または毒素を含んでもよい。化合物は、表2aのオドラントの任意の化合物またはその混合物を含んでもよい。化合物は発癌物質を含んでもよい。化合物は、化学兵器、例えば、マスタードガス、サリンガス、またはその組み合わせを含んでもよい。化合物は、42 United States code §12210に規定される不法物質を含んでもよい。化合物は、薬物またはその薬学的組成物もしくは塩を含んでもよい。化合物はタンパク質、ペプチド、核酸、抗体、アプタマー、低分子を含んでもよい。化合物は細胞または細胞断片を含んでもよい。化合物は組織または組織断片を含んでもよい。化合物は、天然に由来する組成物または合成組成物を含んでもよい。化合物は爆発性化合物、例えば、トリニトロトルエン(TNT)でもよい。化合物は、爆発性物質の揮発性マーカーまたはタガントでもよい。化合物は、化合物の前駆体(例えば、化学前駆体)、化合物の分解産物、または化合物の代謝産物、またはその任意の組み合わせでもよい。
【００２６】
本明細書で使用する「試料」という用語は、一般的に、1種類または複数種の化合物を含んでもよく、含まなくてもよい試料を指す。試料は、対象、例えば、ヒト対象から得られた組織または流体試料でもよい。試料は、空気間隙、例えば、屋外空気間隙、化学兵器の配置に隣接する空気間隙、または住宅環境もしくは商業環境(すなわち、屋内または閉じられた環境)における空気間隙から得られた流体またはガス試料でもよい。試料は、対象から得られた血液試料でもよい。試料は、土壌試料、例えば、フラッキング装置または石油掘削装置の近くで得られた試料でもよい。試料は、環境危険物または健康危険物である化合物を含む可能性のある試料でもよい。試料は、水系、例えば、川、小川、湖、海などから得られた液体試料でもよい。試料は、食品試料または食品試料を収納する容器システムでもよい。本明細書に記載のシステムのパターンまたはフィンガープリント(fingerprint)から、食品、例えば、果実の一部、または一組の果実の熟度が確かめられ得る。
【００２７】
本明細書で使用する「信号」という用語は、一般的に、結合事象、例えば、化合物と細胞の細胞表面受容体との結合事象に応答した信号を指す。信号は電気信号でもよい。信号は電圧または電流測定値でもよい。信号は細胞膜電位の変化でもよい。信号は膜脱分極でもよい。信号は活動電位でもよい。信号は、活動電位の閾値以下の電気信号でもよい。信号は細胞膜電位変化の大きさでもよく、活動電位の大きさでもよい。信号は活動電位の数または一連の活動電位でもよい。信号は、ある期間にわたって測定された信号でもよい。信号のフィンガープリントまたはパターンを形成するために、信号からの情報はインポートされて行列になってもよい。信号のフィンガープリントまたはパターンは特有のフィンガープリントでもよい。信号は、電気信号の振幅、期間、もしくは周波数、またはその組み合わせの測定値でもよい。信号は、活動電位後の不応期の時間の長さでもよい。信号は活動電位のピーク電圧でもよい。信号は活動電位のピーク電圧までの時間でもよい。信号は膜脱分極のピーク電圧でもよい。
【００２８】
細胞ベースセンサ装置:
先に述べたように、細胞ベースセンサ装置およびそれを使用するための方法が本明細書において開示される。一部の態様では、本開示の細胞ベースセンサ装置は1つのチャンバを備えてもよく、このチャンバの内部には、1つまたは複数の細胞表面受容体を発現する少なくとも1つの細胞と、電気信号を測定するように構成された少なくとも1つの電極が配置されている。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置は複数のチャンバ(例えば、チャンバのアレイ)を備えてもよく、それぞれのチャンバは、1つまたは複数の細胞表面受容体を発現する少なくとも1つの細胞と、チャンバの内部に配置された電気信号を測定するように構成された少なくとも1つの電極を備える。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置内にあるチャンバの数は1〜約100、またはそれより多くてもよい。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置の中にあるチャンバの数は、少なくとも1個、少なくとも5個、少なくとも10個、少なくとも20個、少なくとも30個、少なくとも40個、少なくとも50個、少なくとも60個、少なくとも70個、少なくとも80個、少なくとも90個、または少なくとも100個のチャンバでもよい。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置の中にあるチャンバの数は、最大で100個、最大で90個、最大で80個、最大で70個、最大で60個、最大で50個、最大で40個、最大で30個、最大で20個、最大で10個、最大で5個、または最大で1個のチャンバでもよい。本段落に記載の下限値と上限値はどれでも、本開示の中に含まれる範囲を形成するように組み合わせることができる。例えば、細胞ベースセンサ装置内にあるチャンバの数は約5〜約20でもよい。当業者は、細胞ベースセンサ装置内にあるチャンバの数が、この範囲内にある任意の値、例えば、16個のチャンバでもよいと認識する。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置内にある複数のチャンバはチャンバのアレイ、例えば、m×nアレイとして組織されてもよく、mはチャンバの横列の数であり、nはアレイにあるチャンバの縦列の数である。
【００２９】
一部の態様では、細胞ベースセンサ装置は、細胞ベースセンサ装置内にあるチャンバの1つまたは複数と流体的つながっている、入口ポート、出口ポート、流体チャンネル(例えば、入口チャンネル、出口チャンネル、灌流チャンネルなど)、バルブ、膜(例えば、ガス交換膜、フィルター膜、透析膜、またはイオン交換膜)などをさらに備えてもよい。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置は、0.2〜0.5マイクロメートルの範囲の孔径を有するポリテトラフルオロエチレン(PTFE)膜を備えるガス交換膜をさらに備えてもよい。
【００３０】
本開示の細胞ベースセンサ装置では、当業者に公知の任意の様々な細胞タイプを使用することができる。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置のそれぞれのチャンバは1個の細胞を備えてもよい。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置のそれぞれのチャンバは、2個の細胞、3個の細胞、4個の細胞、5個の細胞、10個の細胞、20個の細胞、30個の細胞、40個の細胞、50個の細胞、またはそれより多い細胞を備えてもよい。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置内にある複数のチャンバの各チャンバは同じ細胞または同じ細胞セットを備えてもよい。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置内にある複数のチャンバのうちの一部のチャンバまたは全てのチャンバは異なる細胞または異なる細胞セットを備えてもよい。
【００３１】
典型的には、前記装置のそれぞれのチャンバ内にある細胞は、その中にある細胞の生存を維持するために、複数のチャンバの各チャンバを通り抜けて継続的、定期的、またはランダムに灌流される細胞培養培地に浸されている。培地は、塩化ナトリウム、グリシン、l-アラニン、l-セリン、向神経活性無機塩、l-アスパラギン酸、l-グルタミン酸、またはその任意の組み合わせを含むが、これに限定されない1種類または複数種の成分を含んでもよい。培地は、pH調整剤、アミノ酸、ビタミン、サプリメント剤、タンパク質、エネルギー基質、感光性薬剤、またはその任意の組み合わせの1つまたは複数をさらに含んでもよい。培地は1種類または複数種の緩衝剤をさらに含んでもよい。培地は1種類または複数種の酸化防止剤をさらに含んでもよい。
【００３２】
典型的に、細胞培養培地の組成および灌流速度ならびに他の操作パラメータ、例えば、温度、培地のpH、培地中のCO2濃度などは、細胞ベースセンサ装置のチャンバ内にある細胞の細胞生存を維持するように最適化されている。一部の態様では、前記装置内にある細胞の寿命は約1週間〜約1年でもよい。一部の態様では、前記装置内にある細胞の寿命は、少なくとも1週間、少なくとも2週間、少なくとも1ヶ月、少なくとも2ヶ月、少なくとも3ヶ月、少なくとも4ヶ月、少なくとも5ヶ月、少なくとも6ヶ月、少なくとも7ヶ月、少なくとも8ヶ月、少なくとも9ヶ月、少なくとも10ヶ月、少なくとも11ヶ月、少なくとも1年、少なくとも1.2年、少なくとも1.4年、少なくとも1.6年、少なくとも1.8年、または少なくとも2年でもよい。
【００３３】
好ましい態様において、細胞ベースセンサ装置のチャンバ内にある細胞は、ニューロンまたは他の興奮性細胞、例えば、1つまたは複数のタイプの細胞表面受容体を発現するように遺伝子操作されているニューロンを含んでもよい。当業者に公知の任意の様々な細胞表面受容体を、開示される細胞ベースセンサ装置において使用することができる。例として、嗅覚受容体、味覚受容体、感光性イオンチャンネル、または他の光受容体タンパク質などが含まれるが、これに限定されない。適切な細胞表面受容体の具体例は下記でさらに詳細に説明される。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置内にある複数のチャンバの中のそれぞれのチャンバについて、使用されるニューロンのタイプは同じでもよい。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置内にある複数のチャンバの異なるチャンバについて、使用されるニューロンのタイプは異なってもよい。一部の態様では、センサ装置において用いられるニューロンのタイプは、ランダムな、およびまたはバックグラウンドの電気信号発生を最小限にするために低レベルの天然細胞表面受容体に基づいて選択されてもよい。一部の態様では、センサ装置において用いられるニューロンは、天然細胞表面受容体の発現を抑制するように、または無くすように改変されている、例えば、遺伝子組換えされているニューロンでもよい。
【００３４】
別の好ましい態様において、本開示の細胞ベースセンサ装置は、揮発性または水溶性のオドラント化合物を検出するために、細胞表面受容体(すなわち、嗅覚受容体)を発現するように操作されていてもよいニューロンのアレイを備えてもよい。アレイ内にある、それぞれのニューロンは1つのタイプの化学センシングタンパク質受容体を発現してもよく、一組のリガンド(例えば、オドラント化合物)を検出する複数のタイプの化学センシングタンパク質受容体を発現してもよい。オドラント化合物などのリガンドと細胞表面受容体が結合すると、一連の細胞内シグナル伝達タンパク質または経路が活性化することでニューロンによる活動電位が誘発され得る。
【００３５】
流体または気体試料の中にある化合物は、装置の中にある細胞を浸す培地と混合することで細胞ベースセンサ装置に導入されてもよく、(例えば、空気試料に存在する揮発性化合物の場合)センサ装置と一体化された半透膜を通って受動拡散することで細胞ベースセンサ装置に導入されてもよい。一部の態様では、空気サンプリング装置の使用は、下記でさらに詳細に議論されるように、細胞ベースセンサ装置への化合物の導入を容易にするのに用いられる場合がある。
【００３６】
細胞を浸している培地に導入された化合物(または化合物の混合物)と、前記装置内にある細胞に存在する細胞表面受容体の1つまたは複数との間で結合事象が起こると、電気信号、例えば、細胞表面静電ポテンシャルまたは細胞膜脱分極の変化が発生することがあり、これは、それぞれの対応するチャンバの中にある電極によって検出される。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置内にある複数のチャンバと関連付けられている複数の電極(すなわち、1つのチャンバにつき1つまたは複数の電極)は微小電極アレイ(MEA)を備えてもよい。図1は、選択された細胞表面受容体を発現するように遺伝子操作されているニューロンを備える本開示の細胞ベースセンサ装置であって、ニューロンが、MEAと接触しているチャンバのアレイ(すなわち、「ニューロンシェル(neuron shell)」)の内部に設置されている、本開示の細胞ベースセンサ装置の模式図を示す。例えば、ニューロンを備える細胞ベースセンサ装置では、それぞれのニューロン細胞は、微小電極アレイ(MEA)の中にある電極と関連付けられていてもよく(例えば、該電極の近傍にあってもよい、該電極に接続されていてもよい、または該電極によって貫通されていてもよい)、これにより、例えば、オドラントと細胞表面受容体が結合した後のニューロン膜脱分極の検出が可能になり得る。前記細胞によって発生した、この電気信号は電極によって検出され、プロセッサまたはコンピュータ入力装置、例えば、デジタルコンバータと類似したものを備えるデータ収集ボード(data acquisition board)に転送されてもよい。全体として、細胞ベースセンサ装置の細胞は化合物のアレイを差次的に検出することができ、これらの化合物は、ひとまとまりになって、化合物または化合物の混合物を検出および特定するのに用いられる電気信号の「フィンガープリント」を生じ得る。一部の態様では、本開示の細胞ベースセンサは、特定の化合物または化合物の混合物を検出および特定するための定性データを提供し得る。一部の態様では、本開示の細胞ベースセンサは、特定の化合物または化合物の混合物を検出および特定するための定量データを提供し得る。例えば、センサデータは、空気試料に存在する特定の化合物の濃度、または空気試料に存在する化合物の混合物の相対濃度を測定し得る。
【００３７】
一部の態様では、細胞ベースセンサ装置はm×n個の(すなわち、m×n個のチャンバのアレイ内にある)細胞のアレイを備えてもよい。1種類のオドラントが、1つのタイプの嗅覚受容体を発現する細胞に結合してもよい。次いで、結合事象は細胞内シグナル伝達経路を活性化し得る。細胞がニューロンであれば、その細胞に挿入されたか、またはその細胞の近傍にある電極によって検出することができる活動電位を誘発し得る。結合事象が完全活動電位を誘発しない場合、その細胞に挿入されたか、またはその細胞の近傍にある電極は閾値以下のレベルの電気信号を検出し得る。
【００３８】
一部の態様では、センサ装置内にある細胞のアレイは、例えば、それぞれが特有の嗅覚受容体を発現する複数の細胞を備えてもよい。それぞれの細胞が、異なる電気信号、例えば、0から、完全活動電位の電気信号レベルに及ぶ振幅を有する異なる電気信号レベル、または異なる電気信号周波数、例えば、異なるバースト周波数を発生するように、オドラントは細胞全体にわたって差次的に結合し得る。
【００３９】
既知の特徴を有する1種類のオドラントまたはオドラントセットが細胞ベースセンサ装置に繰り返し送達されることで、細胞のアレイ全体にわたって発生した一連の相対的な信号が観察、検出、または収集することができる。信号値は、ニューロンによって発生した閾値以下の電気信号および完全閾値の電気信号に基づいて、それぞれの細胞について検出された異なるレベルの電気信号を含む行列の中に含まれてもよい。
【００４０】
述べたように、信号レベルは行列で表されることがある。行列では、それぞれの要素は実数値の振幅、aijを表すことができ、aijは、閾値以下の信号レベルまたは完全オン/オフ活動電位の信号レベルを表すことができ、iおよびjは、センサ装置のアレイにおける細胞/電極組み合わせの位置座標を表す。
2020510417.tif 000003
【００４１】
一部の態様では、ある1つの化合物が異なる受容体には異なる速度で(すなわち、異なる反応速度で)結合し得る。なぜなら、リガンドとGタンパク質共役受容体(GPCR)との結合には、リガンドの分子的特徴と受容体の結合部位内の分子的特徴が三次元で協調することが必要だからである。受容体結合部位の中には、関心対象の化合物を装飾し得る特定の部分または化学置換基(例えば、OH、CH3、NH2、もしくはCOOH基など)を認識するものがある、または認識しないものがある。もっと正確に言うと、これは、ある特定のリガンドに、ある特定のGPCR結合ポケット内での結合を可能にする「形状」またはコンホメーションをもたらす、化合物の分子的特徴の組み合わせの場合がある。従って、場合によっては、リガンドの異なる部分、例えば、特定の部分または官能基が、異なる受容体には異なる速度で、または異なる親和性で結合し、アレイ上にある異なる細胞において異なる信号を誘発し得る。一部の態様では、センサ装置を様々な濃度の一連の化合物に曝露することによって作成された較正曲線を用いたセンサ装置の較正が、系統的バイアス(systematic bias)、例えば、細胞を浸している液体培地中での化合物の溶解度の差による系統的バイアスを補正するのに用いられ得る。
【００４２】
一部の態様では、1種類の化合物が、0でない全ての値にまたがる、ある範囲の振幅変化を伴って、信号レベル行列に、ある決まった信号値セットを生じ得る。これは、その特定の化合物の信号フィンガープリントとして用いられ得る。
【００４３】
一部の態様では、(関連する、または関連しない)化合物のセットは、細胞ベースセンサ装置内にある特定の受容体セットと突き合わせて写像(map)された時に特定の信号フィンガープリントを有し得る。この化合物セットの信号フィンガープリントは、個々の化合物の化合物について、重複する信号フィンガープリントセットを表す場合がある。すなわち、化合物セットにある個々の化合物は複数種の受容体に異なる様式で結合すると予想され得る。このセット全体はアレイ全体にわたって加法的(additive)でもよい。しかしながら、いくつかの化合物の結合によって発生した信号が、他の化合物によって発生した信号を隠す場合がある。それぞれの化合物組み合わせが、センサ装置内にある細胞のアレイによって発生した特有の信号フィンガープリントまたはシグネチャーを生じ得る。
【００４４】
一部の態様では、細胞ベースセンサ装置のそれぞれのチャンバ(またはマイクロウェル)の中に1個の電極があってもよい。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置のそれぞれのチャンバの中に2個以上の電極があってもよい。一部の態様では、センサ装置内にある複数のチャンバの各チャンバの中に少なくとも1個の電極、少なくとも2個の電極、少なくとも3個の電極、少なくとも4個の電極、少なくとも5個の電極、少なくとも6個の電極、少なくとも7個の電極、少なくとも8個の電極、少なくとも9個の電極、または少なくとも10個の電極があってもよい。一部の態様では、1個の接地電極が、前記装置内にある細胞を浸している培養培地と接触して配置されていてもよい。一部の態様では、前記装置内にある複数のチャンバの各チャンバの中にある電極のうち少なくとも1つが接地電極でもよい。
【００４５】
一部の態様では、本開示の細胞ベースセンサ装置において用いられる電極は、当業者に公知の任意の様々な材料から製作された二次元(すなわち、平面)電極または三次元(例えば、半球形)電極を備えてもよい。例として、金属、金属合金、および金属酸化物、例えば、アルミニウム、金、リチウム、銅、黒鉛、炭素、チタン、黄銅、銀、白金、パラジウム、炭酸セシウム、酸化モリブデン(VI)、インジウムスズ酸化物(ITO)、またはその任意の組み合わせが含まれるが、これに限定されない。
【００４６】
一部の態様では、電極の表面は、化学修飾された金表面を備えてもよく、神経付着および信号の質を改善するために、この表面には、ラミニンのようなタンパク質、非特異的DNA、ペプチド、導電性ポリマー、他の化学物質もしくは化合物、またはその任意の組み合わせがつなぎ合わされている。
【００４７】
一部の態様では、電極表面を複数の突出部、複数の凹みを用いて改変すると、または表面粗さを加えると、電極の表面積が増え、細胞と電極との接触が向上し、それによって細胞と電極の間の電気的接続が改善し得る。
【００４８】
一部の態様では、三次元電極は、球形、半球形、キノコ形状(すなわち、頭部と支持部分を備える)、棒のような形状、円柱形、円錐形、パッチ形状、またはその任意の組み合わせを備えてもよい。
【００４９】
一部の態様では、電極の幅(例えば、二次元電極の最も狭い部分、または三次元電極の土台部分もしくは支持部分の幅)は約1マイクロメートル(μm)〜約50マイクロメートル(μm)でもよい。一部の態様では、電極の幅は、少なくとも1μm、少なくとも5μm、少なくとも10μm、少なくとも20μm、少なくとも30μm、少なくとも40μm、または少なくとも50μmでもよい。一部の態様では、電極の幅は、最大で50μm、最大で40μm、最大で30μm、最大で20μm、最大で10μm、最大で5μm、または最大で1μmでもよい。本段落に記載の下限値と上限値はどれでも、本開示の中に含まれる範囲を形成するように組み合わせることができる。例えば、電極の幅は約10〜約30μmでもよい。当業者は、電極の幅が、この範囲内にある任意の値、例えば、約22.5μmを有することができると認識する。
【００５０】
一部の態様では、電極の厚さまたは高さ(すなわち、二次元電極の厚さ、または三次元電極が表面に製作された支持層に対する三次元電極の高さ)は約0.1マイクロメートル(μm)〜約50マイクロメートル(μm)でもよい。一部の態様では、電極の厚さまたは高さは、少なくとも0.1μm、少なくとも1μm、少なくとも5μm、少なくとも10μm、少なくとも20μm、少なくとも30μm、少なくとも40μm、または少なくとも50μmでもよい。一部の態様では、電極の厚さまたは高さは、最大で50μm、最大で40μm、最大で30μm、最大で20μm、最大で10μm、最大で5μm、最大で1μm、または最大で0.1μmでもよい。本段落に記載の下限値と上限値はどれでも、本開示の中に含まれる範囲を形成するように組み合わせることができる。例えば、電極の厚さまたは高さは約0.1〜約10μmでもよい。当業者は、電極の厚さまたは高さが、この範囲内にある任意の値、例えば、約28.6μmを有することができると認識する。
【００５１】
一部の態様では、電極は、1平方マイクロメートルあたり約0.0001個の突出部(pro/μm2)〜1平方マイクロメートルあたり約10個の突出部(pro/μm2)の突出部表面密度を有してもよい。一部の態様では、電極上の突出部表面密度は、1平方マイクロメートルあたり少なくとも0.0001個、少なくとも0.0005個、少なくとも0.001個、少なくとも0.002個、少なくとも0.003個、少なくとも0.004個、少なくとも0.005個、少なくとも0.006個、少なくとも0.007個、少なくとも0.008個、少なくとも0.009個、少なくとも0.01個、少なくとも0.02個、少なくとも0.03個、少なくとも0.04個、少なくとも0.05個、少なくとも0.06個、少なくとも0.07個、少なくとも0.08個、少なくとも0.09個、少なくとも0.1個、少なくとも0.2個、少なくとも0.3個、少なくとも0.4個、少なくとも0.5個、少なくとも0.6個、少なくとも0.7個、少なくとも0.8個、少なくとも0.9個、少なくとも1個、少なくとも1.1個、少なくとも1.2個、少なくとも1.3個、少なくとも1.4個、少なくとも1.5個、少なくとも2個、少なくとも3個、少なくとも4個、少なくとも5個、少なくとも6個、少なくとも7個、少なくとも8個、少なくとも9個、または少なくとも10個の突出部でもよい。一部の態様では、電極上の突出部表面密度は、1平方マイクロメートルあたり最大で10個、最大で9個、最大で8個、最大で7個、最大で6個、最大で5個、最大で4個、最大で3個、最大で2個、最大で1.5個、最大で1.4個、最大で1.3個、最大で1.2個、最大で1.1個、最大で1個、最大で0.9個、最大で0.8個、最大で0.7個、最大で0.6個、最大で0.5個、最大で0.4個、最大で0.3個、最大で0.2個、最大で0.1個、最大で0.09個、最大で0.08個、最大で0.07個、最大で0.06個、最大で0.05個、最大で0.04個、最大で0.03個、最大で0.02個、最大で0.01個、最大で0.009個、最大で0.008個、最大で0.007個、最大で0.006個、最大で0.005個、最大で0.004個、最大で0.003個、最大で0.002個、最大で0.001個、最大で0.0005個、または最大で0.0001個の突出部でもよい。本段落に記載の下限値と上限値はどれでも、本開示の中に含まれる範囲を形成するように組み合わせることができる。例えば、電極上の突出部表面密度は1平方マイクロメートルあたり約0.001〜約1.1個の突出部でよい。当業者は、電極上の突出部表面密度が、この範囲内にある任意の値、例えば、例えば、1平方マイクロメートルあたり約0.015個の突出部を有することができると認識する。
【００５２】
同様に、一部の態様では、電極は、1平方マイクロメートルあたり約0.0001個の凹み(凹み/μm2)〜1平方マイクロメートルあたり約10個の凹み(凹み/μm2)の凹み表面密度を有してもよい。一部の態様では、電極上の凹み表面密度は、1平方マイクロメートルあたり少なくとも0.0001個、少なくとも0.0005個、少なくとも0.001個、少なくとも0.002個、少なくとも0.003個、少なくとも0.004個、少なくとも0.005個、少なくとも0.006個、少なくとも0.007個、少なくとも0.008個、少なくとも0.009個、少なくとも0.01個、少なくとも0.02個、少なくとも0.03個、少なくとも0.04個、少なくとも0.05個、少なくとも0.06個、少なくとも0.07個、少なくとも0.08個、少なくとも0.09個、少なくとも0.1個、少なくとも0.2個、少なくとも0.3個、少なくとも0.4個、少なくとも0.5個、少なくとも0.6個、少なくとも0.7個、少なくとも0.8個、少なくとも0.9個、少なくとも1個、少なくとも1.1個、少なくとも1.2個、少なくとも1.3個、少なくとも1.4個、少なくとも1.5個、少なくとも2個、少なくとも3個、少なくとも4個、少なくとも5個、少なくとも6個、少なくとも7個、少なくとも8個、少なくとも9個、または少なくとも10個の凹みでもよい。一部の態様では、電極上の凹み表面密度は、1平方マイクロメートルあたり最大で10個、最大で9個、最大で8個、最大で7個、最大で6個、最大で5個、最大で4個、最大で3個、最大で2個、最大で1.5個、最大で1.4個、最大で1.3個、最大で1.2個、最大で1.1個、最大で1個、最大で0.9個、最大で0.8個、最大で0.7個、最大で0.6個、最大で0.5個、最大で0.4個、最大で0.3個、最大で0.2個、最大で0.1個、最大で0.09個、最大で0.08個、最大で0.07個、最大で0.06個、最大で0.05個、最大で0.04個、最大で0.03個、最大で0.02個、最大で0.01個、最大で0.009個、最大で0.008個、最大で0.007個、最大で0.006個、最大で0.005個、最大で0.004個、最大で0.003個、最大で0.002個、最大で0.001個、最大で0.0005個、または最大で0.0001個の凹みでもよい。本段落に記載の下限値と上限値はどれでも、本開示の中に含まれる範囲を形成するように組み合わせることができる。例えば、電極上の凹み表面密度は、1平方マイクロメートルあたり約0.005〜約1.6個の凹みでもよい。当業者は、電極上の凹み表面密度が、この範囲内にある任意の値、例えば、1平方マイクロメートルあたり約0.68個の凹みを有することができると認識する。
【００５３】
一部の態様では、電極の表面は滑らかでもよい。一部の態様では、電極の表面は表面粗さを有してもよい。表面粗さは電極の表面全体にわたって均一でもよい。電極の上部または電極の下部などの電極の表面の一部が表面粗さを有してもよい。電極には、滑らかな部分の列と、粗い部分の列が互い違いに並んでいてもよい。
【００５４】
一部の態様では、表面粗さは、約5、10、15、20、25、30、35、50、100、200、300、400、500、600、700、800、900、1000、1500、2000、2500、3000ナノメートル(nm)、またはそれより長くてもよい。一部の態様では、表面粗さは約5〜約50nmでもよい。一部の態様では、表面粗さは約5〜約100nmでもよい。一部の態様では、表面粗さは約5〜約500nmでもよい。一部の態様では、表面粗さは約10〜約50nmでもよい。一部の態様では、表面粗さは約10〜約100nmでもよい。一部の態様では、表面粗さは約10〜約500nmでもよい。
【００５５】
図2Aおよび2Bは、開示される細胞ベースセンサ装置の態様と共に使用するための適切な電極構造の断面模式図を示す。図2Aでは、電極構造は、柱状支持体100の上に立っている、概して球体の形状を有する。球体表面102には、丸みのある突出部104のアレイがある。図2Bでは、突出部104が窪み106と取り替えられていることを除けば、電極に、対応する形式がある。この効果は、細胞と相互作用するために、さらなる表面積および表面特徴を提供することであり、さらなる表面積および表面特徴は電気信号の検出を容易にし得る。図3Aおよび3Bは図2Aおよび2Bに対応し、それぞれ、窪みのある適切な電極構造、または突出部のある適切な電極構造の正面図を示す。
【００５６】
一部の態様では、微小電極アレイの電極(または前記装置内にある細胞を含む複数のチャンバと関連付けられた複数の電極)は、細胞を刺激し、リガンド結合に応答して細胞によって発生した電気信号を記録するのに用いられ得る。例えば、一部の態様では、それぞれのチャンバの中にある1つまたは複数の電極は、測定電極によって記録された電気信号を較正するために、ならびに/あるいは異なるチャンバ、または異なるレベルおよび/もしくは異なるタイプの細胞表面受容体を発現するニューロンを含むチャンバについて記録された電気信号レベルを規準化するために、ニューロンにおいて活動電位を誘発するのに用いられ得る。一部の態様では、それぞれのチャンバの中にある1つまたは複数の電極は、細胞を刺激して細胞の健康状態をアッセイするために、細胞-電極境界面のインピーダンスの増加を測定するために、または刺激された細胞のスパイク列(spike train)信号が検出事象においてどのようなものになり得るか確かめる目的で(すなわち、バースト(bursting)挙動などに備えるために、電極の近傍にある、もしくは電極と接触している細胞がいくつあるのか、これらの細胞からの電気信号波形がどのようなものになるか明らかにする目的で)特定の電極のベースライン読み取り値を確立するために用いられ得る。
【００５７】
一部の態様では、細胞ベースセンサ装置は、例えば、アレイ上にある受容体のタイプおよび/またはチャンバのアレイ内でのその位置を制御することによって、特定の化合物または化合物の混合物の検出感度を改善するように「調整(tune)」されてもよい。ある特定の受容体、例えば、嗅覚受容体の発現において使用するために選択されるニューロンのタイプは、異なるバックグラウンド受容体発現レベルおよび/または異なるバックグラウンド電気信号(例えば、発火頻度)に基づいて選択されてもよい。
【００５８】
一部の態様では、開示される細胞ベースセンサ装置、または前記装置を備えるセンサパネルおよび検出システムの検出感度は、当業者に公知の任意の様々な技法によって調節することができる。例には、(i)前記装置にある細胞を浸している液体培地への、1種類もしくは複数種の「オドラント結合タンパク質」(例えば、オドラント分子に特異的であり、オドラント分子の溶解度を改善する、および/もしくは嗅覚受容体との相互作用を容易にする可溶性タンパク質)の添加、(ii)細胞を浸している液体培地に溶解している揮発性有機化合物の溶解度を安定させる1種類もしくは複数種の化合物安定添加物(例えば、コロイド亜鉛)の添加、(iii)結合親和性および/もしくは前記装置内にある細胞の電気的応答を向上させるように、前記装置内にある細胞によって発現される受容体の1つもしくは複数を遺伝子操作することによる技法、(iv)前記装置内にある細胞タイプの1つもしくは複数において前記受容体を過剰発現もしくは過小発現することによる技法、(v)前記装置内にある細胞の感度および電気的応答を調整するように、細胞内シグナル伝達経路の1種類もしくは複数種の成分を遺伝子操作することによる技法、(vi)感度および前記装置内にある細胞の電気的応答を向上させるように、1種類もしくは複数種の合成シグナル伝達成分を添加するか、もしくは遺伝子操作することによる技法、または(vii)前記細胞内にある1種類もしくは複数種の天然シグナル伝達成分を遺伝子欠失させることによる技法が含まれるが、これに限定されない。
【００５９】
一部の態様では、細胞ベースセンサ装置は、前記装置内にある複数の電極によって検出された電気信号パターン(またはフィンガープリント)を処理するためのプロセッサを備えてもよい。一部の態様では、プロセッサは細胞ベースセンサ装置の外部にあってもよい。一部の態様では、機械学習に基づく電気信号パターン処理は、特定の化合物または化合物の混合物を検出するための細胞ベースセンサ装置の感度および/または特異度を、例えば、既知濃度の特定の化合物または化合物の混合物への細胞ベースセンサ装置の曝露に応答して測定された、対となっている電気信号パターンセット(または「フィンガープリント」)を含む訓練データセットを用いて訓練されている機械学習アルゴリズムを用いて改善するのに用いられ得る。一部の態様では、機械学習に基づく分析を用いると、異なる化合物の検出感度の系統的バイアス、例えば、細胞を浸している培地中での異なる化合物の溶解度の差、異なる細胞タイプにおいて発現している細胞表面受容体の数のばらつきなどから生じた異なる化合物の検出感度の系統的バイアスを補正することが可能になり得る。適切な機械学習に基づくアルゴリズムおよび訓練データセットの例は下記でさらに詳細に説明される。
【００６０】
本開示の細胞ベースセンサ装置およびセンサパネルは、当業者に公知の任意の様々な技法および材料を用いて製作することができる。一般的に、センサ装置もしくはセンサパネルまたはその構成部分は一体構造部分として製作されてもよく、後で、機械的に締め付けられるか、固定されるか、または恒久的に結び付けられる2つ以上の別々の部分の組立品として製作されてもよい。適切な製作技法の例には、従来のマシニング、CNCマシニング、射出成形、3D印刷、レーザーもしくは金型で裁断したポリマーフィルムの1つもしくは複数の層の位置合わせおよび積層、または多数の微細加工技法のいずれか、例えば、フォトリソグラフィおよび湿式化学エッチング、乾式エッチング、深掘反応性イオンエッチング(deep reactive ion etching)、もしくはレーザーマイクロマシニング、あるいはこれらの技法の任意の組み合わせが含まれるが、これに限定されない。センサ装置またはセンサパネル部分が製作されたら、任意の様々な留め具、例えば、ねじ、クリップ、ピン、ブラケットなどを用いて一緒に固定されてもよく、(使用する材料の選択に応じて)当業者に公知の任意の様々な技法を用いて、例えば、アノーディックボンディング(anodic bonding)、サーマルボンディング(thermal bonding)、超音波溶接、またはエポキシベース、アクリルベース、シリコーンベース、UV硬化性、ポリウレタンベース、もしくはシアノアクリレートベースの接着剤を含む任意の様々な接着剤もしくは接着性フィルムを用いて結び付けられてもよい。
【００６１】
本開示の細胞ベースセンサ装置およびセンサパネルは、当業者に公知の様々な材料を用いて製作されてもよい。適切な材料の例には、ケイ素、溶融シリカ、ガラス、任意の様々なポリマー、例えば、ポリジメチルシロキサン(PDMS;エラストマー)、ポリメチルメタクリレート(PMMA)、ポリカーボネート(PC)、ポリプロピレン(PP)、ポリエチレン(PE)、高密度ポリエチレン(HDPE)、ポリイミド、環式オレフィンポリマー(COP)、環式オレフィンコポリマー(COC)、ポリエチレンテレフタレート(PET)、エポキシ樹脂、金属(例えば、アルミニウム、ステンレス鋼、銅、ニッケル、クロム、およびチタン)、またはこれらの材料の任意の組み合わせが含まれるが、これに限定されない。
【００６２】
一部の態様では、本開示の細胞ベースセンサ装置、またはその中に含まれる複数のチャンバの1つもしくは複数の個々のチャンバは、センサ装置内にある細胞の微小環境の調節および細胞生存の維持において使用するための1つまたは複数のさらなる構成部分をさらに備えてもよい。例として、加熱要素、冷却要素、温度センサ、pHセンサ、ガスセンサ(例えば、O2センサ、CO2センサ)、グルコースセンサ、光センサ、電気化学センサ、光電気センサ、圧電センサ、磁気攪拌/混合構成部分(例えば、外部磁場によって動くマイクロスターラーバーもしくは磁気ビーズ)など、またはその任意の組み合わせが含まれるが、これに限定されない。一部の態様では、本開示の細胞ベースセンサは、さらなる構成部分または特徴、例えば、透明な光学ウィンドウ、マイクロレンズ構成部分、または顕微鏡観察もしくは分光学的モニタリング法を容易にするための光ガイド特徴、灌流システムに接続するための入口ポートおよび出口ポート、電極もしくはセンサを外部プロセッサもしくはパワーサプライに接続するための電気的接続などをさらに備えてもよい。一部の態様では、本開示の細胞ベースセンサは、細胞の健康状態または応答の精度が疑われる可能性がある状況で細胞の健康状態をアッセイするためにニューロンを光遺伝学的に刺激するのに用いられ得る、複数のチャンバの内部にある細胞、例えば、ニューロンの下に配置されたLEDのグリッドをさらに備えてもよい。一部の態様では、開示されるセンサ装置は、加熱要素および/もしくは冷却要素を制御するように構成された、ならびに/あるいは命令を1つもしくは複数のセンサに送信するように、および/または1つもしくは複数のセンサからデータを読み取るように構成されたコントローラを(別々に、または前記で議論したプロセッサに加えて)さらに備えてもよい。
【００６３】
一部の態様では、開示される細胞ベースセンサ装置、または細胞ベースセンサ装置のグリッドを備えるセンサパネルは、約10ミリモル濃度(mM)〜約1ピコモル濃度(pM)またはそれより低い濃度検出限界で液体試料中の化合物の存在または非存在を検出し得る。一部の態様では、濃度検出限界は、10mMより良くてもよく、5mMより良くてもよく、1mMより良くてもよく、100マイクロモル濃度(uM)より良くてもよく、50uMより良くてもよく、10uMより良くてもよく、5uMより良くてもよく、1uMより良くてもよく、100ナノモル濃度(nM)でもよく、50nMより良くてもよく、10nMより良くてもよく、5nMより良くてもよく、1nMより良くてもよく、100pMより良くてもよく、50pMより良くてもよく、10pMより良くてもよく、5pMより良くてもよく、1pMより良くてもよい。一部の態様では、濃度検出限界は化合物特異的でもよい。
【００６４】
一部の態様では、開示される細胞ベースセンサ装置、または細胞ベースセンサ装置のグリッドを備えるセンサパネルは、ガス中または空気試料中の化合物の存在または非存在を、100百万分率(ppm)〜0.1十億分率(ppb)またはそれより低い検出限界で検出し得る。一部の態様では、検出限界は、100ppmより良くてもよく、10ppmより良くてもよく、1ppmより良くてもよく、100ppbより良くてもよく、10ppbより良くてもよく、1ppbより良くてもよく、0.1ppbより良くてもよい。一部の態様では、濃度検出限界は化合物特異的でもよい。
【００６５】
感度とは、式TP)/(TP+FN)に従って計算された値を指す場合がある。TPは、真の陽性測定値の(例えば、環境または試料中の化合物の存在を正しく検出する)数であり、FNは、偽陰性測定値の(例えば、環境または試料中の化合物の非存在を誤って検出する)数である。一部の態様では、開示される細胞ベースセンサ装置、または細胞ベースセンサ装置のグリッドを備えるセンサパネルは、1種類または複数種の化合物について、およそ、70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、または99.5％より大きな感度で1種類または複数種の化合物の存在または非存在を検出し得る。場合によっては、微小電極アレイセンサ装置の内部にある特有の嗅覚受容体の数を増やすと、1種類または複数種の化合物に対する検出の感度が高まる可能性がある。
【００６６】
特異度とは、式TN/(TN+FP)に従って計算された値を指す場合がある。TNは、真の陰性測定値の(例えば、環境または試料中の化合物の非存在を正しく検出する)数であり、FPは、偽陽性測定値の(例えば、環境または試料中の化合物の存在を誤って検出する)数である。一部の態様では、開示される細胞ベースセンサ装置、または細胞ベースセンサ装置のグリッドを備えるセンサパネルは、1種類または複数種の化合物について、およそ、70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％1、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、または99.5％より大きな特異度で1種類または複数種の化合物の存在または非存在を検出し得る。場合によっては、微小電極アレイセンサ装置の内部にある特有の嗅覚受容体の数を増やすと、1種類または複数種の化合物に対する検出の感度が高まる可能性がある。
【００６７】
陽性的中度(PPV)とは、式TP/(TP+FP)に従って計算された値を指す場合がある。PPV値は、化合物の存在または非存在を正しく検出する陽性の試験結果が出た試料の割合であり得る。一部の態様では、開示される細胞ベースセンサ装置、または細胞ベースセンサ装置のグリッドを備えるセンサパネルは、1種類または複数種の化合物について、およそ、70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、または99.5％より大きなPPVで1種類または複数種の化合物の存在または非存在を検出し得る。
【００６８】
陰性適中度(NPV)とは、式TN/(TN+FN)に従って計算された値を指す場合がある。一部の態様では、開示される細胞ベースセンサ装置、または細胞ベースセンサ装置のグリッドを備えるセンサパネルは、1種類または複数種の化合物について、およそ、70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、または99.5％より大きなNPVで1種類または複数種の化合物の存在または非存在を検出し得る。
【００６９】
一部の態様では、開示される細胞ベースセンサ装置、または細胞ベースセンサ装置のグリッドを備えるセンサパネルは、1種類または複数種の化合物について、およそ、70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、または99.5％より大きな精度で1種類または複数種の化合物の存在または非存在を検出し得る。
【００７０】
一部の態様では、開示される細胞ベースセンサ装置、または細胞ベースセンサ装置のグリッドを備えるセンサパネルは、1種類または複数種の化合物について約70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、または99.5％より大きな信頼水準で1種類または複数種の化合物の存在または非存在を検出し得る。
【００７１】
一部の態様では、開示される細胞ベースセンサ装置、または細胞ベースセンサ装置のグリッドを備えるセンサパネルは、1つまたは複数の化合物について、およそ、70％、75％、80％、85％、86％、87％、88％、89％、90％、91％、92％、93％、94％、95％、96％、97％、98％、99％、または99.5％より大きな感度、特異度、PPV、NPV、精度、信頼水準、またはその任意の組み合わせの1つまたは複数で1種類または複数種の化合物の存在または非存在を検出し得る。
【００７２】
センサパネル:
2つ以上の個々の細胞ベースセンサ装置を備えるセンサパネルも本明細書において開示され、センサパネルが2つ以上の異なる化合物または化合物の混合物を検出するように設計および/または最適化されるように、各細胞ベースセンサ装置は、(例えば、各細胞ベースセンサ装置内にある複数のチャンバのそれぞれにある細胞のタイプおよび/または発現される細胞表面受容体のタイプを選択することによって)異なる化合物または化合物の混合物を検出するように設計および/または最適化されている。
【００７３】
一部の態様では、下記でさらに詳細に説明するように、1つのセンサパネルが、例えば、異なる場所に配置される2つ以上のセンサパネルを備える検出システムの一部として配置された時に、単一の細胞ベースセンサ装置を備えてもよい。
【００７４】
図4A〜Bは、1つまたは複数の細胞が区画化されて入っている個々のチャンバまたはマイクロウェルの3x6グリッドを備える本開示の細胞ベースセンサ装置の非限定的な一例の模式図(それぞれ、上面図および側面図)を示す。細胞培養培地は培地入口1を通って装置に入り、マイクロ流体チャンネル3を通ってマイクロウェル5の中にある細胞に送達され、培地出口2を通って装置から出る。図1に示したように、それぞれのマイクロウェル5は、探査電極領域(active electrode region)6、例えば、ひとまとまりになって個々の細胞ベースセンサ装置の微小電極アレイ構成部分を構成する1つまたは複数の電極を備える。前記装置は耐剪断応力膜(anti-shear stress membrane)8と、相補型電子機器(complementary electronics)9用の接点を備えてもよい。一部の態様では、細胞ベースセンサ装置のアレイまたはグリッドを備える本開示のセンサパネルを製作するために、複数のこれらの細胞ベースセンサ装置が用いられてもよい。一部の態様では、センサパネル内にある個々の細胞ベースセンサ装置は全て互いに流体連通していてもよい。一部の態様では、センサパネル内にある個々の細胞ベースセンサ装置の一部しか互いに流体連通していなくてもよい。一部の態様では、センサパネル内にある個々の細胞ベースセンサ装置はどれも互いに流体連通していなくてもよい。
【００７５】
一部の態様では、センサパネルは2つの個々の細胞ベースセンサ装置を備えてもよい。一部の態様では、センサパネルは、約2〜約100の範囲の任意の数の個々の細胞ベースセンサ装置を備えてもよい。一部の態様では、センサパネルの中にある細胞ベースセンサ装置の数は、少なくとも2、少なくとも5、少なくとも10、少なくとも20、少なくとも30、少なくとも40、少なくとも50、少なくとも60、少なくとも70、少なくとも80、少なくとも90、または少なくとも100でもよい。一部の態様では、センサパネルの中にある細胞ベースセンサ装置の数は、最大で100、最大で90、最大で80、最大で70、最大で60、最大で50、最大で40、最大で30、最大で20、最大で10、最大で5、または最大で2でもよい。本段落に記載の下限値と上限値はどれでも、本開示の中に含まれる範囲を形成するように組み合わせることができる。例えば、センサパネルの中にある細胞ベースセンサ装置の数は約5〜約20でもよい。当業者は、センサパネルの中にある細胞ベースセンサ装置の数が、この範囲内にある任意の値、例えば、25でもよいと認識する。
【００７６】
一部の態様では、個々の細胞ベースセンサ装置は、センサパネルの構造を規定する実質的に平面の支持層または支持構成部分の全体にわたってランダムに分散されていてもよい。一部の態様では、個々の細胞ベースセンサ装置は、実質的に平面の支持層または支持構成部分の全体にわたって規則的に並べられていてもよい。一部の態様では、個々の細胞ベースセンサ装置は、円形、らせん、三角形、長方形、もしくは正方形のアレイパターン(または他の任意の規則的な幾何学パターン)で並べられていてもよい。例えば、個々の細胞ベースセンサ装置は、2×2アレイ、3×3アレイ、4×4アレイ、5×5アレイ、6×6アレイ、7×7アレイ、8×8アレイ、9×9アレイ、または10×10アレイなどとして並べられていてもよい。一部の態様では、個々の細胞ベースセンサ装置は、非平面の三次元支持構造の上に、例えば、立方体、直方体、もしくは球状構造の表面に、または他の任意の規則的な、もしくは自由な型の三次元構造の表面に配置されていてもよい。
【００７７】
一部の態様では、各個々の細胞ベースセンサ装置は、それぞれの装置の中にある複数の電極によって検出された電気信号パターンを処理するためのプロセッサを備えてもよい。一部の態様では、センサパネルは、前記パネルの全細胞ベースセンサ装置の中にある複数の電極によって検出された電気信号パターンを処理するためのプロセッサを備えてもよい。多くの態様において、各個々の細胞ベースセンサ装置用のプロセッサまたはセンサパネル用のプロセッサはまた、前記パネルの中にある、各細胞ベースセンサ装置が収集した電気信号データにタイムスタンプも提供し得る。細胞ベースセンサ装置について先に述べたように、一部の態様では、前記パネルの細胞ベースセンサ装置のそれぞれの中にある複数の電極によって記録された電気信号パターンの機械学習に基づく処理を用いると、系統的検出バイアス、例えば、細胞培養培地中での化合物の溶解度の差による系統的検出バイアスを訂正しながら、および個々の細胞ベースセンサ装置間の信号クロストークを最小限にしながら、特定の化合物または化合物の混合物を検出するためのセンサパネルの感度および/または特異度を改善し得る。適切な機械学習に基づくアルゴリズムおよび訓練データセットの例は下記でさらに詳細に説明される。
【００７８】
前記の個々の細胞ベースセンサ装置と同様に、一部の態様では、センサパネルは、センサ装置内にある細胞の微小環境の調節および細胞生存の維持において使用するための1つまたは複数のさらなる構成部分をさらに備えてもよい。例として、加熱要素、冷却要素、温度センサ、pHセンサ、ガスセンサ(例えば、O2センサ、CO2センサ)、グルコースセンサ、光センサ、電気化学センサ、光電気センサ、圧電センサ、磁気攪拌/混合構成部分(例えば、外部磁場によって動くマイクロスターラーバーもしくは磁気ビーズ)など、またはその任意の組み合わせが含まれるが、これに限定されない。一部の態様では、本開示のセンサパネルは、さらなる構成部分または特徴、例えば、透明な光学ウィンドウ、マイクロレンズ構成部分、または顕微鏡観察もしくは分光学的モニタリング法を容易にするための光ガイド特徴、灌流システムに接続するための入口ポートおよび出口ポート、電極もしくはセンサを外部プロセッサもしくはパワーサプライに接続するための電気的接続などをさらに備えてもよい。一部の態様では、開示されるセンサパネルは、加熱要素および/もしくは冷却要素を制御するように構成された、ならびに/あるいは命令を1つもしくは複数のセンサに送信するように構成された、および/または1つもしくは複数のセンサからデータを読み取るように構成されたコントローラを(別々に、または前記で議論したプロセッサに加えて)さらに備えてもよい。
【００７９】
空気サンプリング装置:
一部の態様では、本明細書において開示される装置、システム、および方法は、化合物、例えば、揮発性化合物が空気から1つまたは複数の細胞ベースセンサ装置に、例えば、本開示の検出システムを構成するセンサパネルアレイの1つまたは複数の細胞ベースセンサ装置に移送するのを容易にするための空気サンプリング装置またはその使用を備えてもよい。一般的に、これらの空気サンプリング装置は、下記でさらに詳細に議論するように、空気から細胞ベースセンサ装置への化合物の移送を強化するための任意の様々な戦略を使用することができる。
【００８０】
戦略A-液体/ガス境界面の表面積を増やす:
本開示の細胞ベースセンサ装置において揮発性化合物がガス、例えば、空気から液体、例えば、細胞を浸している細胞培養培地に移行するのを容易にするためのアプローチの1つは、拡散が起こり得る大きな表面積を有する液体/ガス境界面を提供する空気サンプリング装置および/またはセンサ装置を設計することである。適切なアプローチの例には、半透膜に基づく装置、ガス灌流チャンバ、微粒子化、またはその任意の組み合わせの使用が含まれるが、これに限定されない。
【００８１】
半透性ガス交換膜を備える装置:
一部の態様では、細胞培養培地は、細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルと一体化されているか、またはその上流に配置されている、表面積対体積比が大きな空気サンプリング装置、例えば、構造またはパネルを通って灌流されてもよい。一部の態様では、空気サンプリング装置は、ひとまとまりになって拡散のための大きな表面積を提示する一連のマイクロチャンネルからなってもよく、この場合、液体/ガス境界面は、一連のマイクロチャンネルの1つの境界壁を構成する半透性ガス交換膜(例えば、関心対象の揮発性化合物を通すが、培養培地を通さないように操作されたPTFE膜)によって媒介され、それによって、空気と、灌流された培地との間で揮発性化合物が交換される。一部の態様では、半透性ガス交換膜は、約10マイクロメートル〜約100マイクロメートルの厚さの疎水性PTFE膜または親水性PTFE膜を備えてもよい。一部の態様では、疎水性PTFE膜または親水性PTFE膜の厚さは、少なくとも10マイクロメートル、少なくとも20マイクロメートル、少なくとも30マイクロメートル、少なくとも40マイクロメートル、少なくとも50マイクロメートル、少なくとも60マイクロメートル、少なくとも70マイクロメートル、少なくとも80マイクロメートル、少なくとも90マイクロメートル、または少なくとも100マイクロメートルでもよい。一部の態様では、疎水性PTFE膜または親水性PTFE膜の厚さは、最大で100マイクロメートル、最大で90マイクロメートル、最大で80マイクロメートル、最大で70マイクロメートル、最大で60マイクロメートル、最大で50マイクロメートル、最大で40マイクロメートル、最大で30マイクロメートル、最大で20マイクロメートル、または最大で10マイクロメートルでもよい。本段落に記載の下限値と上限値はどれでも、本開示の中に含まれる範囲を形成するように組み合わせることができる。例えば、疎水性PTFE膜または親水性PTFE膜の厚さは約20〜約80マイクロメートルでもよい。当業者は、疎水性PTFE膜または親水性PTFE膜の厚さが、この範囲内にある任意の値、例えば、約95マイクロメートルでもよいと認識する。
【００８２】
図5A〜Bは、半透性ガス交換膜を備える空気サンプリング装置の非限定的な模式図(それぞれ、上面図および側面図)を示す。細胞培養培地は液体入口1を通って前記装置に流入し、液体出口2を通って出る。装置の表面にある開口部3は、ガスまたは空気試料が半透性ガス交換膜4に接近するのを可能にし、ひとまとまりになって、揮発性化合物が膜を横切って拡散し、培地に溶解し得る大きな表面積を提供する。次いで、化合物を含有する培養培地は、例えば、マイクロ流体ベースの灌流システムによって、下流に配置された細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルに移される。
【００８３】
図6A〜Bは、一体化された半透性ガス交換膜を備える細胞ベースセンサ装置の非限定的な模式図を示す。図6Aは、前記装置の上面図を示す。図6Bは、前記装置の側面図である。この例では、細胞培養培地は液体入口1を通って前記装置に入り、マイクロ流体チャンネル3を通ってマイクロウェル5の中にある細胞に送達され、液体出口2を通って出る。ガス交換は、半透膜7の全体にわたるマイクロウェル5の中心にある開口部4の内部で行われる。探査電極領域は6で示される。前記装置はまた耐剪断応力膜8と、相補型電子機器9用の接点も備える。一部の態様では、揮発性化合物が、要求される受容体、例えば、嗅覚受容体に到達するために横断するのに必要とし得る経路の長さを最小限すると同時に、それでもなお細胞層に長期生存に十分な栄養分を提供するために、細胞(例えば、ニューロン)と半透膜表面との間に配置される培養培地層の深さは、約10ミクロン以下、約20ミクロン以下、約30ミクロン以下、約40ミクロン以下、約50ミクロン以下、約100ミクロン以下、約200ミクロン以下、約300ミクロン以下、約400ミクロン以下、または約500ミクロン以下でよい。新鮮な栄養分およびタンパク質を導入するために、新たな培地がセンサ装置にゆっくりとした速度で常に灌流されてもよく、それに対して、老廃物、例えば、二酸化炭素、ならびにガスまたは空気試料への以前の曝露に由来する溶解した化合物または粒子を除去するために古い培地が流出する。一部の態様では、複数のこのような細胞ベースセンサ装置はセンサパネルを形成するように並べられてもよい。一部の態様では、1つのパネル上にある全ての微小電極アレイベースのセンサ装置を同じ培地浴の中に保つことによってシステムの安定性が高められる可能性があり、pH、溶存酸素濃度、および温度のあらゆる潜在的に有害な変化を培地が緩衝する能力が改善される可能性がある。
【００８４】
一部の態様では、例えば、半透性ガス交換膜が空気サンプリング装置に組み込まれているか、または細胞ベースセンサ装置もしくはセンサパネルと直接、一体化されている態様では、半透膜と、所与の瞬間に該半透膜と接触している液体培地の体積との表面積対体積比は1cm-1より大きくてもよく、10cm-1より大きくてもよく、100cm-1より大きくてもよく、1,000cm-1より大きくてもよい。前記装置において大きな表面積対体積比を用いると、効率的なガス交換と、細胞培養培地への揮発性化合物の溶解が容易になり得る。
【００８５】
ガス灌流チャンバを備える装置:
一部の態様では、関心対象の揮発性化合物を含有するガスまたは空気は、細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルの上流に配置された空気サンプリング装置の一部である小さな混合チャンバの内部にあるマイクロバブラを用いて、含まれている細胞培養培地に注入されてもよい。一部の態様では、ガス灌流チャンバおよびマイクロバブラは本開示の細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルと直接、一体化されていてもよい。
【００８６】
図7は、灌流チャンバを備える空気サンプリング装置の非限定的な模式図を示す。ガスまたは空気試料は前記装置のガス入口1から入り、液体入口3を通って前記装置から出る少量の体積の細胞培養培地の中に配置されたマイクロバブラの多孔性マトリックス5を浸透するように押し出され、それによって非常に細かい泡が発生する。この非常に細かい泡は、ひとまとまりになって、大きな凝集ガス/液体界面表面積を構成し、ガスまたは空気試料の内部にある揮発性化合物が細胞培養培地に拡散移行するのを促進する。ガスまたは空気試料はガス出口2を通って前記装置から出て、加えられた培養培地は液体出口4を通って前記装置から出て、適切な脱気の後、灌流チャンバの下流に設置された細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルに送達される。
【００８７】
アトマイザを備える装置:
一部の態様では、関心対象の揮発性化合物を含有するガスまたは空気は空気サンプリング装置内にある小さな混合チャンバに注入されてもよく、ここで、冷ガス流加湿(cool gas stream humidification)において一般的に用いられる技法で超音波周波数を用いて微粒化される。次いで、結果として生じた蒸気は再凝結され、細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルに流入する培養培地に注入されてもよい。一部の態様では、混合チャンバおよびアトマイザは、本開示の細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルと直接、一体化されていてもよい。
【００８８】
図8は、アトマイザを備える空気サンプリング装置の非限定的な模式図を示す。関心対象の揮発性化合物を含有するガスまたは空気はガス入口1を通って装置に入り、ガス出口2を通って出る。培養培地は液体入口3を通って装置に入り、細かい霧または蒸気を作り出すために超音波周波数で振動するスプレーノズル5を通って押し出される。ガスまたは空気試料は蒸気と混合し、これは、ひとまとまりになって大きな凝集ガス/液体界面表面積を構成し、ガスまたは空気試料の内部にある揮発性化合物が蒸気に拡散移行するのを促進し、次にこの後、蒸気は凝結し、次に、化合物を加えた培地は液体出口4を通って装置から出る。
【００８９】
戦略B-揮発性化合物の溶解度を高める:
本開示の細胞ベースセンサ装置において揮発性化合物がガス、例えば、空気から液体、例えば、細胞を浸している細胞培養培地に移行するのを容易にするアプローチの別の例は、細胞培養培地中での化合物の溶解度を高める方法を利用することである。適切なアプローチの例には、加圧ガス相、液相の加熱、気流速度の増加、または(例えば、ファンの組み込みによる)ガス交換膜表面上の圧力、またはその任意の組み合わせの使用が含まれるが、これに限定されない。
【００９０】
加圧ガス相を備える装置:
一部の態様では、ガスまたは空気試料は、細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルの上流に配置された空気サンプリング装置の一部である密閉した混合チャンバ内で圧縮されてもよく、細胞培養培地と接触して配置されてもよい。ガスまたは空気試料の加圧は揮発性化合物の分圧を高めるのに役立ち、それによって、ヘンリーの法則に従って細胞培養溶液への揮発性化合物の溶解度が高まる。次いで、混合物は減圧され、細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルに送達されてもよい。
【００９１】
加熱された液相を備える装置:
一部の態様では、可溶化しようとする揮発性化合物の溶解度を高めるために、この化合物を含む細胞培養培地を空気サンプリング装置内で加熱することができる。次いで、細胞培養培地は指定された温度(例えば、37℃)まで再冷却された後に、細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルに再導入されてもよい。
【００９２】
専用の溶媒を備える装置:
一部の態様では、揮発性化合物は、細胞培養培地とは異なる液相溶媒に溶解されてもよい。例えば、多くの有機揮発性物質は、細胞培養において用いられる典型的な水溶液よりも、DMSOまたはアセトンのような極性の非プロトン溶媒にかなりよく溶ける場合がある。関心対象の揮発性化合物を含有するガスまたは空気試料は、細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルの上流に配置された空気サンプリング装置内で溶媒と混合されてもよい。次いで、一部の態様では、無毒の生体適合性懸濁液を作り出すために、加えられた溶媒は別の溶液で中和された後に、細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルに入る培養培地の流れに再導入されてもよい。
【００９３】
一部の態様では、本開示の空気サンプリング装置は、多数の異なる最終システム構成を作り出すために、上記で概説した戦略およびアプローチの任意の組み合わせを利用することができる。
【００９４】
検出システム:
前記の細胞ベースセンサパネルのうちの2つ以上を備える検出システムであって、揮発性化合物、例えば、爆発性物質の揮発性マーカーまたはタガントが存在するかどうか、ある特定の空間(例えば、屋外環境または屋内/閉じられた環境)にある空気をモニタリングするための手段を提供する検出システムも本明細書において開示される。ほとんどの態様では、関心対象の化合物または化合物の混合物の存在を検出し、それを特定するだけでなく、空間内の化合物または化合物の混合物の発生源の位置も突き止めるために、検出システムの2つ以上のセンサパネルを、環境内の既知の場所またはモニタリングしようとする環境周囲の既知の場所に配置することができ、それぞれのセンサパネルの中にあるセンサ装置のそれぞれが記録した電気信号パターンのタイムスタンプが押されたデータを、これらが生じたセンサ装置/パネルの既知の場所と一緒に使用することができる。
【００９５】
一部の態様では、本開示の検出システムは、2〜約200個のパネルまたはそれより多くのパネルを備えてもよい。一部の態様では、検出システムは、少なくとも2個のセンサパネル、少なくとも4個のセンサパネル、少なくとも6個のセンサパネル、少なくとも8個のセンサパネル、少なくとも10個のセンサパネル、少なくとも15個のセンサパネル、少なくとも20個のセンサパネル、少なくとも40個のセンサパネル、少なくとも60個のセンサパネル、少なくとも80個のセンサパネル、少なくとも100個のセンサパネル、または少なくとも200個のセンサパネルを備えてもよい。一部の態様では、検出システムは、最大で200個のセンサパネル、最大で100個のセンサパネル、最大で80個のセンサパネル、最大で60個のセンサパネル、最大で40個のセンサパネル、最大で20個のセンサパネル、最大で15個のセンサパネル、最大で10個のセンサパネル、最大で8個のセンサパネル、最大で6個のセンサパネル、最大で4個のセンサパネル、または最大で2個のセンサパネルを備えてもよい。本段落に記載の下限値と上限値はどれでも、本開示の中に含まれる範囲を形成するように組み合わせることができる。例えば、検出システムの中にあるセンサパネルの数は約4〜約80でもよい。当業者は、検出システムの中にあるセンサパネルの数は、この範囲内にある任意の値、例えば、152でよいことを認識する。
【００９６】
一部の態様では、2つ以上のセンサパネルは、細胞ベースセンサ装置の同じ補完物、すなわち、同じ化合物セットまたは化合物の混合物を検出するように設計および/または最適化された細胞ベースセンサ装置セットを備えてもよい。一部の態様では、2つ以上のセンサパネルは、細胞ベースセンサ装置の異なる補完物、すなわち、異なる化合物セットまたは化合物の混合物を検出するように設計および/または最適化された細胞ベースセンサ装置セットを備えてもよい。
【００９７】
一部の態様では、検出システムは、上記のような2つ以上の空気サンプリング装置をさらに備えてもよく、各空気サンプリング装置は2つ以上のセンサパネルのうちの1つと流体連通しており、各空気サンプリング装置は、空気中に存在する化合物が、対応するセンサパネルの各細胞ベースセンサ装置内にあるチャンバのそれぞれにおいて細胞を浸している液体培地に移行するのを容易にするように、構成されている。
【００９８】
一部の態様では、本開示の検出システムは、1つの空気サンプリング装置、2つの空気サンプリング装置、3つの空気サンプリング装置、4つの空気サンプリング装置、5つの空気サンプリング装置、またはそれより多い空気サンプリング装置を備えてもよい。一部の態様では、本開示の検出システムは、このシステムのそれぞれのセンサパネルについて少なくとも1つの空気サンプリング装置を備えてもよい。一部の態様では、本開示の検出システムは、このシステムのそれぞれのセンサパネルについて2つ以上の空気サンプリング装置を備えてもよい。一部の態様では、2つ以上の空気サンプリング装置を備える検出システムは2つ以上の同じタイプの空気サンプリング装置を備えてもよく、2つ以上の異なるタイプの空気サンプリング装置を備えてもよい。異なる空気サンプリング装置の任意の組み合わせを本開示の検出システムにおいて使用することができる。
【００９９】
一部の態様では、検出システムは、2つ以上のセンサパネルの各細胞ベースセンサ装置内にある複数の電極によって測定された電気信号を受信するように構成された1つまたは複数のプロセッサを備えるコントローラを備えてもよい。一部の態様では、コントローラは、下記でさらに議論に説明するように、化合物または化合物の混合物を特定するために、および屋外または屋内(閉じられた)環境内での化合物または化合物の混合物の発生源の空間的位置を提供するために、(既知の場所に配置された)2つ以上のセンサパネルのそれぞれにある細胞ベースセンサ装置の少なくとも1つによって発生した、化合物または化合物の混合物と関連付けられた電気信号パターンを記憶および処理する。一部の態様では、コントローラは、加熱要素、冷却要素、細胞培養培地灌流システム、空気収集システム(例えば、ブロワ、ファンなど)、湿度管理システムなどを制御するための、ならびに1つまたは複数のセンサ、例えば、温度センサ、pHセンサ、ガスセンサ(例えば、O2センサ、CO2センサ)、グルコースセンサ、光センサ、電気化学センサ、光電気センサ、圧電センサなどによって提供されるデータを読み取るための、制御信号およびデータ習得能力をさらに提供してもよい。
【０１００】
一部の態様では、検出システムは、加熱システム、冷却システム、細胞培養培地灌流システム、ガス灌流システム、空気収集システム(例えば、ブロワ、ファンなど)、湿度管理システム、運動減衰(motion dampening)システム、1つまたは複数のコンピュータ、およびコンピュータメモリ記憶装置などをさらに備えてもよい。
【０１０１】
揮発性化合物の発生源を突き止めるためのセンサ信号の三角測量:
先に述べたように、開示される検出システムの重要な特徴の1つは、環境内の既知の場所またはモニタリングしようとする環境周囲の既知の場所に配置された2つ以上のセンサパネルによって提供される、タイムスタンプが押されたセンサデータを処理し、関心対象の揮発性化合物または揮発性化合物の混合物を検出および特定し、モニタリングされている空間内の揮発性化合物の発生源の場所を特定できることである。一部の態様では、既知の場所に配置された、例えば、直線的な廊下に沿って配置された2つのセンサパネルを備える検出システムは、揮発性化合物を検出し、静止している化合物発生源の位置を(例えば、第1のセンサパネルによる検出と第2のパネルによる検出との間の時間差をモニタリングすることによって)評価するのに用いられ得る、および/または動いている発生源の移動方向を(例えば、信号を経時的にモニタリングすることによって)確かめるのに用いられ得る。一部の態様では、検出システムは、揮発性化合物を検出し、化合物発生源の場所および/または発生源の移動方向をもっと正確に確かめるために、既知の場所に配置された、例えば、直線的な廊下に沿った複数の位置に配置された、または空港ターミナル空間などの閉じられた環境周辺の複数の位置に配置された3つ以上のセンサパネルを備える。
【０１０２】
一部の態様では、これは、検出しようとする1種類または複数種の揮発性化合物について空気中での拡散係数の知識を必要とする場合がある。次いで、信号が第1のセンサパネルによって検出される時間と、信号が少なくとも第2のセンサパネルによって検出される時間との間の差を、センサパネルの既知の離隔距離と、検出される化合物の拡散係数と一緒に用いて、センサパネルの場所に対する発生源の位置を計算し得る。さらに、それぞれのセンサパネルから生じた時間依存的信号をモニタリングすると、発生源のあらゆる動きを追跡することが可能になる。
【０１０３】
一部の態様では、揮発性化合物の発生源の位置を突き止める、およびモニタリングするための三角測量法の使用はまた、空間をモニタリングするのに用いられる細胞ベースセンサ装置の検出感度および応答時間の知識も必要とする場合がある。次いで、発生源の位置をもっと正確に確かめるために、この情報を用いて発生源の位置とセンサパネルの場所との間の距離の推定値を補正することができる。
【０１０４】
一部の態様では、発生源の位置を確かめるための検出システムの精度は、機械学習に基づくセンサ信号処理を用いることによってさらに向上され得る。次いで、既知の化合物の1つまたは混合物の対照試料であって、様々な濃度レベルの既知の化合物の1つまたは混合物を含み、訓練センサ信号データを収集しながらモニタリングされている空間内にある既知の場所に配置された対照試料を用いて作成されたセンサ信号データセットを用いて訓練されている機械学習アルゴリズムが、ある特定の試験センサ信号入力データセットを、化合物識別情報、化合物混合物識別情報、化合物濃度の推定値、空間内の化合物発生源の場所、またはその任意の組み合わせの決定を含む出力データセットに写像(map)するのに用いられ得る。場合によっては、機械学習アプローチはまた、空気の動きが問題となる空間内の発生源の場所を突き止めるための改善された精度も(例えば、空気の動きが制御されているが、空間内で典型的に観察される空気の動きの範囲を代表する条件下で機械学習アルゴリズムを訓練することによって)提供し得る。適切な機械学習に基づくアルゴリズムおよび訓練データセットの例は下記でさらに詳細に説明される。
【０１０５】
一部の態様では、開示される検出システムは、任意の様々な空間または環境にある揮発性化合物または化合物の混合物を検出および特定するのに用いられ得る。例として、居住空間、オフィス空間、商業空間、製造施設、病院施設、空港施設などが含まれるが、これに限定されない。一部の態様では、開示される検出システムは、屋外環境、例えば、閉じられた中庭などにある揮発性化合物または化合物の混合物を検出および特定するのに用いられ得る。
【０１０６】
一部の態様では、開示される検出システムは、どの寸法でも約0.001メートル〜約10メートルの精度で、モニタリングされている空間内にある揮発性化合物の発生源の空間的位置を決定し得る。一部の態様では、発生源の場所は、どの寸法でも少なくとも10メートル以内、少なくとも5メートル以内、少なくとも1.0メートル以内、少なくとも0.1メートル以内、少なくとも0.01メートル以内、または少なくとも0.001メートル以内で決定され得る。
【０１０７】
機械学習に基づくセンサ信号処理:
当業者に公知の様々な機械学習アルゴリズムはどれでも、開示される細胞ベースセンサ装置およびシステムによって発生したセンサ信号の処理において使用するのに適している可能性がある。例として、教師あり学習アルゴリズム、教師なし学習アルゴリズム、半教師あり学習アルゴリズム、強化学習アルゴリズム、ディープラーニングアルゴリズム、またはその任意の組み合わせが含まれるが、これに限定されない。好ましい一態様において、サポートベクター機械学習アルゴリズムが用いられてもよい。別の好ましい態様において、ディープラーニング機械学習アルゴリズムが用いられてもよい。
【０１０８】
教師あり学習アルゴリズム:
本開示の文脈において、教師あり学習アルゴリズムは、化合物識別情報とセンサ信号パターンとの間の関係を推測するために、一組のラベル付けされた、対となっている訓練データ例(例えば、対照試料のセンサ信号パターンと、対応する既知の化合物識別情報および濃度のセット)の使用に頼るアルゴリズムである。
【０１０９】
教師なし学習アルゴリズム:
本開示の文脈において、教師なし学習アルゴリズムは、ラベル付けされた化合物識別情報データと対となっていないセンサ信号パターンからなる訓練データセットから推測するのに用いられるアルゴリズムである。最も一般的に用いられる教師なし学習アルゴリズムはクラスター分析であり、これは、プロセスデータにある隠されたパターンまたはグルーピングを見つけるための探索的(exploratory)データ分析によく用いられる。
【０１１０】
半教師あり学習アルゴリズム:
本開示の文脈において、半教師あり学習アルゴリズムは、訓練のためにラベル付けされたデータと、ラベル付けされていないデータの両方を利用する(典型的には、比較的少量のラベル付けされたデータと多量のラベル付けされていないデータを使用する)アルゴリズムである。
【０１１１】
強化学習アルゴリズム:
本開示の文脈において、強化学習アルゴリズムは、例えば、化合物特定の報酬関数を最大にするために採用しなければならない一組のセンサ信号処理工程を決定するために用いられるアルゴリズムである。強化学習アルゴリズムは、マルコフ決定過程(すなわち、未来の行動が過去の行動からだけでは正確に予測することができず、むしろ偶然または確率にも左右される幅広い最適化問題を研究するのに用いられる数式モデル)を最適化するのによく用いられる。Q学習は強化学習アルゴリズムの一種の例である。強化学習アルゴリズムは、正しい訓練データ入力/出力対が決して提示されず、最適以下の動作が明示的に補正もされない点で教師あり学習アルゴリズムとは異なる。これらのアルゴリズムは、更新された入力データに基づく可能性のある結果の探索(例えば、正しい化合物の特定)と過去の訓練の利用のバランスを見つけることによってリアルタイムパフォーマンスに重点をおいて実行される傾向がある。
【０１１２】
ディープラーニングアルゴリズム:
本開示の文脈において、ディープラーニングアルゴリズムは、人工ニューラルネットワーク(ANN)と呼ばれるヒト脳の構造と機能をヒントにしたアルゴリズムであり、具体的には、入力データセット(例えば、センサ信号パターン)を、例えば、化合物識別情報の決定に写像するのに用いられる、複数の隠れ層を含む大きなニューラルネットワークである。人工ニューラルネットワークおよびディープラーニングアルゴリズムは下記でさらに詳細に議論される。
【０１１３】
サポートベクター機械学習アルゴリズム:
サポートベクターマシン(SVM)は、分類および回帰分析に用いられるデータを分析する教師あり学習アルゴリズムである。それぞれが2つのカテゴリの一方または他方(例えば、検出される化合物または検出されない化合物)に属すると印が付けられた一組の訓練データ例(例えば、センサ電気信号)が与えられたら、SVM訓練アルゴリズムは、新たなデータ例を一方のカテゴリまたは他方のカテゴリに割り当てる線形分類モデルまたは非線形分類モデルを構築する。
【０１１４】
人工ニューラルネットワークおよびディープラーニングアルゴリズム:
人工ニューラルネットワーク(ANN)は、入力データセット(例えば、センサ信号パターン)を出力データセット(例えば、化合物特定など)に写像するために訓練され得る機械学習アルゴリズムであり、ANNは、複数のノード層に組織化された、相互接続されたノードグループを含む(図9)。例えば、ANNアーキテクチャは少なくとも、入力層、1つまたは複数の隠れ層、および出力層を含んでもよい。ANNは任意の総数の層および任意の数の隠れ層を含んでもよく、隠れ層は、一組の入力データを出力値または出力値セットに写像するのを可能にする訓練可能な特徴抽出器(feature extractor)として機能する。本明細書で使用するディープラーニングアルゴリズム(DNN)は、複数の隠れ層、例えば、2つ以上の隠れ層を含むANNである(図10)。ニューラルネットワークの各層は多数のノード(または「ニューロン」)を含む。ノードは、入力データから直接来た入力(例えば、センサ信号または信号パターン)、または前の層にあるノードの出力を受信し、特定の演算、例えば、加算(summation)演算を行う。場合によっては、入力からノードへの接続は重み(または重み係数)と関連付けられている。場合によっては、ノードは、入力、xiの全ての対、およびその関連する重みの積を合計してもよい(図11)。場合によっては、加重和(weighted sum)は、図11に図示したようにバイアス、bで埋め合わせされる。場合によっては、ノードまたはニューロンの出力は、閾値、または線形関数でもよく非線形関数でもよい活性化関数、fを用いてゲーティングされてもよい。活性化関数は、例えば、正規化線形ユニット(ReLU)活性化関数、Leaky ReLu活性化関数、もしくは他の関数、例えば、サチュレイティングハイパーボリックタンジェント(saturating hyperbolic tangent)、アイデンティティ(identity)、バイナリステップ(binary step)、ロジスティック(logistic)、arcTan、ソフトサイン(softsign)、パラメトリック正規化線形ユニット(parameteric rectified linear unit)、指数線形ユニット(exponential linear unit)、softPlus、ベントアイデンティティ(bent identity)、softExponential、Sinusoid、Sinc、Gaussian、もしくはシグモイド関数、またはその任意の組み合わせでもよい。
【０１１５】
ニューラルネットワークの重み係数、バイアス値、および閾値、または他の計算パラメータは訓練期に1つまたは複数の訓練データセットを用いて「教育」または「学習」され得る。例えば、ANNが算出する出力値(例えば、化合物識別情報および/または化合物発生源の位置座標の決定)が、訓練データセットに含まれる例と一致するように、前記パラメータは、訓練データセットからの入力データと最急降下法(gradient descent)または逆伝播(backward propagation)法を用いて訓練され得る。前記パラメータは、本明細書において開示される細胞ベースセンサ信号処理方法を実施するのに用いられるものと同じコンピュータシステムハードウェアを用いて実施されてもよく、実施されなくてもよいバックプロパゲーション(back propagation)ニューラルネットワーク訓練プロセスから得られてもよい。
【０１１６】
当業者に公知の様々なニューラルネットワークはどれでも、本開示の細胞ベースセンサ装置およびシステムによって発生したセンサ信号の処理において使用するのに適している可能性がある。例として、フィードフォワードニューラルネットワーク、放射基底関数ネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、または畳み込みニューラルネットワークなどが含まれるが、これに限定されない。一部の態様では、開示されるセンサ信号処理方法では、予め訓練されたANNまたはディープラーニングアーキテクチャが用いられることがある。一部の態様では、開示されるセンサ信号処理方法では、訓練データセットが、1つの局所検出システムによって、複数の局所の検出システムから、またはインターネットを介して接続された複数の地理分散検出システムから対照試料について作成されたリアルタイム検出システムセンサデータを用いて継続的に更新される、ANNまたはディープラーニングアーキテクチャが用いられることがある。
【０１１７】
一般的に、(複数の電極、細胞ベースセンサ装置、またはセンサパネルからのデータを入力し得る)ANNまたはDNNの入力層において用いられるノードの数は約10〜約100,000個のノードでもよい。場合によっては、入力層において用いられるノードの数は、少なくとも10、少なくとも50、少なくとも100、少なくとも200、少なくとも300、少なくとも400、少なくとも500、少なくとも600、少なくとも700、少なくとも800、少なくとも900、少なくとも1000、少なくとも2000、少なくとも3000、少なくとも4000、少なくとも5000、少なくとも6000、少なくとも7000、少なくとも8000、少なくとも9000、少なくとも10,000、少なくとも20,000、少なくとも30,000、少なくとも40,000、少なくとも50,000、少なくとも60,000、少なくとも70,000、少なくとも80,000、少なくとも90,000、または少なくとも100,000でもよい。場合によっては、入力層において用いられるノードの数は、最大で100,000、最大で90,000、最大で80,000、最大で70,000、最大で60,000、最大で50,000、最大で40,000、最大で30,000、最大で20,000、最大で10,000、最大で9000、最大で8000、最大で7000、最大で6000、最大で5000、最大で4000、最大で3000、最大で2000、最大で1000、最大で900、最大で800、最大で700、最大で600、最大で500、最大で400、最大で300、最大で200、最大で100、最大で50、または最大で10でもよい。当業者は、入力層において用いられるノードの数が、この範囲内にある任意の値、例えば、約512個のノードでもよいと認識する。
【０１１８】
場合によっては、ANNまたはDNNにおいて用いられる層(入力層および出力層を含む)の総数は約3〜約20でもよい。場合によっては、層の総数は、少なくとも3、少なくとも4、少なくとも5、少なくとも10、少なくとも15、または少なくとも20でもよい。場合によっては、層の総数は、最大で20、最大で15、最大で10、最大で5、最大で4、または最大で3でもよい。当業者は、ANNにおいて用いられる層の総数が、この範囲内にある任意の値、例えば、8つの層でもよいと認識する。
【０１１９】
場合によっては、ANNまたはDNNにおいて用いられる学習可能なパラメータまたは訓練可能なパラメータ、例えば、重み係数、バイアス、または閾値の総数は約1〜約10,000でもよい。場合によっては、学習可能なパラメータの総数は、少なくとも1、少なくとも10、少なくとも100、少なくとも500、少なくとも1,000、少なくとも2,000、少なくとも3,000、少なくとも4,000、少なくとも5,000、少なくとも6,000、少なくとも7,000、少なくとも8,000、少なくとも9,000、または少なくとも10,000でもよい。または、学習可能なパラメータの総数は、100未満の任意の数、100〜10,000の任意の数、または10,000より大きな数でもよい。場合によっては、学習可能なパラメータの総数は、最大で10,000、最大で9,000、最大で8,000、最大で7,000、最大で6,000、最大で5,000、最大で4,000、最大で3,000、最大で2,000、最大で1,000、最大で500、最大で100最大で10、または最大で1でもよい。当業者は、使用される学習可能なパラメータの総数が、この範囲内にある任意の値、例えば、約2,200個のパラメータだと認識する。
【０１２０】
ANNまたはDNN訓練データセット:
ANNまたはディープラーニングアルゴリズムの訓練用の入力データは、機械学習アルゴリズムが、本開示の単一の細胞ベースセンサ装置、センサパネル、または検出システムのセンサ信号データを処理するのに用いられるかどうかに応じて様々な入力値を含み得る。個々の細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルによって発生したセンサ信号を処理するために、訓練データセットの入力データは、1つもしくは複数の細胞ベースセンサ装置の中にある、または1つまたは複数のセンサパネルの中にある1つまたは複数の電極が記録した電気信号(例えば、電圧または電流)の1つのタイムポイント(timepoint)データまたはマルチタイムポイント(すなわち、反応速度)データを、センサ装置またはパネルに曝露された対照試料の化合物識別情報および濃度と共に含み得る。開示される検出システムによって発生したセンサ信号を処理するために、訓練データセットの入力データは、それぞれのパネルの1つまたは複数の細胞ベースセンサ装置の中にある1つまたは複数の電極が記録した電気信号の1つのタイムポイントまたは反応速度データを、電気信号データに関連するタイムスタンプデータ、センサパネルの既知の場所の位置座標、ならびに検出システムのセンサパネルに曝露された対照試料の化合物識別情報、拡散係数、濃度、および対照試料の既知の場所の位置座標と共に含み得る。一般的に、ANNまたはディープラーニングアルゴリズムは、入力データならびに対となっている出力(例えば、化合物識別情報および/または発生源場所)データの同じまたは異なるセットを含む1つまたは複数の訓練データセットを用いて訓練されてもよい。
【０１２１】
分散データ処理システムおよびクラウドベースの訓練データベース:
一部の態様では、本明細書において開示される、機械学習に基づく細胞ベースセンサ信号処理方法は、1つの物理的/地理的な場所にある1つまたは複数のコンピュータシステム上でセンサデータを処理するのに用いられ得る。一部の態様では、これらは、2つ以上の物理的/地理的な場所にある2つ以上のコンピュータシステムを含む分散コンピュータシステムの一部として配置されてもよい。異なるコンピュータシステムまたはその構成要素もしくはモジュールは、異なる作業空間および/または仕事場に物理的に(すなわち、異なる物理的/地理的な場所に)配置されてもよく、訓練データおよび/または処理しようとするセンサデータ、例えば、空気試料からのセンサデータが仕事場間で共有および交換され得るように、ローカルエリアネットワーク(LAN)、イントラネット、エキストラネット、またはインターネットを介してリンクされてもよい。
【０１２２】
一部の態様では、訓練データは、機械学習に基づくセンサ信号処理アルゴリズムが走っているローカルおよび/またはリモートのコンピュータシステムからアクセス可能なクラウドベースデータベースにあってもよい。本明細書で使用する「クラウドベース」という用語は、電子データを共有して、または共有可能に保管することを指す。クラウドベースデータベースおよび関連ソフトウェアは、電子データをアーカイブする、電子データを共有する、および電子データを分析するのに用いられ得る。一部の態様では、ローカルに作成された訓練データはクラウドベースデータベースにアップロードされてもよく、ここから、同じ場所または異なる場所にある他の機械学習に基づく検出システムを訓練するためにアクセスおよび使用されてもよい。一部の態様では、ローカルに作成された、センサ装置およびシステムの試験結果はクラウドベースデータベースにアップロードされてもよく、センサ装置および検出システムの試験性能を継続して改善するためにリアルタイムで訓練データセットを更新するのに用いられてもよい。
【０１２３】
プロセッサおよびコンピュータシステム:
本開示は、本開示の方法を実行するようにプログラムされたコンピュータコントロールシステムを提供する。コンピュータシステムは、1つまたは複数の電気信号を測定するように電極を向けるように、1つまたは複数の電極から1つまたは複数の電気信号を受信するように、電気信号パターンを発生するように、電気信号パターンまたは電気信号をデータベースに記憶するように、電気信号パターンを、データベースに記憶されたパターンと比較するように、またはその任意の組み合わせを行うようにプログラムされていてもよく、他のやり方で構成されていてもよい。コンピュータシステムは、本開示のデータ収集、データ分析、およびデータ記憶の様々な局面、例えば、電気信号測定の指示、測定された電気信号に基づくパターンの比較、電気信号データに基づくパターンの作成、その任意の組み合わせなどを調節し得る。コンピュータシステムはユーザの電子装置でもよく、その電子装置に対してリモートで設置されたコンピュータシステムでもよい。電子装置はモバイル電子装置でもよい。
【０１２４】
一部の態様では、コンピュータシステムのハードウェアおよびソフトウェアコードはフィールドプログラマブルゲートアレイ(field-programmable gate array)(FPGA)アーキテクチャを中核にして作られてもよい。論理ゲートの対応するハードワイヤードブロックを用いて、ある決まった一組の命令を処理するマイクロプロセッサとは異なり、FPGAにはハードワイヤード論理ブロックが全くない。もっと正確に言うと、論理ブロックはユーザによってプログラムされ、これはFPGAの「プログラミング」を構成する(コードは本質的にハードウェア変更である)。FPGAには、特定の一組の命令を行うのにマイクロプロセッサよりもかなり速いという利点がある。
【０１２５】
一部の態様では、コンピュータシステムは中央演算処理装置(CPU)を備えてもよい。図12は、中央演算処理装置(CPU。本明細書では「プロセッサ」および「コンピュータプロセッサ」ともいう)205を備えてもよいコンピュータシステムを示す。中央演算処理装置はシングルコアプロセッサもしくはマルチコアプロセッサでもよく、並列処理用の複数のプロセッサでもよい。コンピュータシステム201はまた、メモリまたはメモリロケーション210(例えば、ランダムアクセスメモリ、読み出し専用メモリ、フラッシュメモリ)、電子記憶装置215(例えば、ハードディスク)、1つまたは複数の他のシステムと通信するための通信インタフェース220(例えば、ネットワークアダプタ)、および周辺装置225、例えば、キャッシュ、他のメモリ、データストレージ、および/または電子ディスプレイアダプタも備える。メモリ210、記憶装置215、インタフェース220、および周辺装置225は、コミュニケーションバス(実線)、例えば、マザーボードを通じてCPU 205と通信状態にある。記憶装置215は、データを記憶するためのデータ記憶装置(またはデータリポジトリ)でもよい。コンピュータシステム201は通信インタフェース220の助けを借りてコンピュータネットワーク(「ネットワーク」)230と操作可能につながっていてもよい。ネットワーク230は、インターネット、インターネットおよび/もしくはエキストラネット、またはインターネットと通信状態にあるイントラネットおよび/もしくはエキストラネットでもよい。ネットワーク230は場合によっては電気通信および/またはデータネットワークである。ネットワーク230は、分散コンピューティング、例えば、クラウドコンピューティングを可能にすることができる1つまたは複数のコンピュータサーバを備えてもよい。ネットワーク230は場合によってはコンピュータシステム201の助けを借りて、コンピュータシステム201とつながっている装置がクライアントまたはサーバとして振る舞うのを可能にし得るピア・トゥ・ピア・ネットワークを実行することができる。
【０１２６】
CPU 205は、機械読み取り可能な命令のシーケンスを実行することができ、機械読み取り可能な命令のシーケンスはプログラムまたはソフトウェアの形で具体化することができる。命令はメモリ210などのメモリロケーションに記憶されてもよい。命令はCPU 205に向けることができ、その後に、本開示の方法を実行するようにCPU 205をプログラムすることができるか、または他のやり方で構成することができる。CPU 205によって行われる動作の例は、フェッチ、復号、実行、およびライトバックを含んでもよい。
【０１２７】
CPU 205は集積回路などの回路の一部でもよい。システム201の1つまたは複数の他の構成要素は回路に含まれてもよい。場合によっては、回路は特定用途向け集積回路(ASIC)である。
【０１２８】
記憶装置215は、ファイル、例えば、ドライバ、ライブラリ、および保存されたプログラムを記憶することができる。記憶装置215は、ユーザデータ、例えば、ユーザの好み(user preference)およびユーザプログラムを記憶することができる。コンピュータシステム201は、場合によっては、コンピュータシステム201の外部にある1つまたは複数のさらなるデータ記憶装置、例えば、イントラネットまたはインターネットを通じてコンピュータシステム201と通信状態にあるリモートサーバに設置された1つまたは複数のさらなるデータ記憶装置を備えてもよい。
【０１２９】
コンピュータシステム201はネットワーク230を通じて1つまたは複数のリモートコンピュータシステムと通信することができる。例えば、コンピュータシステム201は、ユーザのリモートコンピュータシステム(例えば、ポータブルPC、タブレットPC、スマートフォン)と通信することができる。リモートコンピュータシステムの例には、パーソナルコンピュータ(例えば、ポータブルPC)、スレート(slate)またはタブレットPC(例えば、Apple(登録商標)iPad、Samsung(登録商標)Galaxy Tab)、電話、スマートフォン(例えば、Apple(登録商標)iPhone、Android対応デバイス、Blackberry(登録商標))、またはパーソナルデジタルアシスタントが含まれる。ユーザはネットワーク230を通じてコンピュータシステム201にアクセスすることができる。
【０１３０】
本明細書に記載の方法は、コンピュータシステム201の電子記憶位置、例えば、メモリ210または電子記憶装置215に記憶された、機械(例えば、コンピュータプロセッサ)により実行可能なコードとして実行することができる。機械により実行可能なコードまたは機械読み取り可能なコードはソフトウェアの形で提供することができる。使用中に、コードはプロセッサ205によって実行することができる。場合によっては、コードを記憶装置215から検索し、プロセッサ205による迅速なアクセスのためにメモリ210に記憶することができる。状況によっては、電子記憶装置215を除外することができ、機械により実行可能な命令をメモリ210に記憶することができる。
【０１３１】
コードは、コードを実行するように適合されたプロセッサを有する機械と共に使用するようにプリコンパイルおよび構成されていてもよく、ランタイム中にコンパイルされてもよい。コードは、プレコンパイルされる、またはアズコンパイルされる(as-compiled)やり方でコードが実行されるのを可能にするように選択することができるプログラミング言語で供給されてもよい。
【０１３２】
本明細書において提供されるシステムおよび方法の局面、例えば、コンピュータシステム201はプログラミングで具体化することができる。この技術の様々な局面は、典型的には、あるタイプの機械読み取り可能な媒体に載せて運ばれるか、またはあるタイプの機械読み取り可能な媒体に入れて具体化される、機械(またはプロセッサ)により実行可能なコードおよび/または関連データの形をとる「製品」または「製造物品」だと思えばよいだろう。機械により実行可能なコードは、電子記憶装置、例えば、メモリ(例えば、読み出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ)、またはハードディスクに記憶することができる。「記憶」型媒体には、ソフトウェアプログラミングのために、どんな時でも非一時的記憶を提供し得る、コンピュータのタンジブルメモリ(tangible memory)、プロセッサなど、またはその関連モジュール、例えば、様々な半導体メモリ、テープドライブ、ディスクドライブなどのいずれか、または全てが含まれ得る。前記ソフトウェアの全てまたは一部は、時として、インターネットまたは他の様々な電気通信網を通じて通信されることがある。このような通信は、例えば、あるコンピュータまたはプロセッサから別のコンピュータまたはプロセッサへの、例えば、管理サーバまたはホストコンピュータからアプリケーションサーバのコンピュータプラットフォームへのソフトウェアのローディングを可能にし得る。従って、ソフトウェア要素を有し得る別のタイプの媒体には、有線ネットワークおよび光陸線ネットワークを通じて、ならびに様々なエアリンク(air-link)にわたって、光波、電波、および電磁波、例えば、ローカル装置間の物理的インタフェース全体にわたって用いられるものが含まれる。このような波を搬送する物理的要素、例えば、有線リンクまたは無線リンク、光リンクなども、ソフトウェアを有する媒体とみなされることがある。非一時的なタンジブル「記憶」媒体に制限されない限り、本明細書で使用する、コンピュータまたは機械で「読み取り可能な媒体」という用語は、実行のためにプロセッサに命令を提供することに関与する任意の媒体を指す。
【０１３３】
従って、機械読み取り可能な媒体、例えば、コンピュータにより実行可能なコードは、タンジブル記憶媒体、搬送波媒体、または物理的伝送媒体を含むが、これに限定されない多くの形態をとり得る。非揮発性記憶媒体には、例えば、光学ディスクまたは磁気ディスク、例えば、任意のコンピュータの中にある任意の記憶装置など、例えば、図面に示したようにデータベースなどを実行するのに用いられ得るものが含まれる。揮発性記憶媒体には、ダイナミックメモリ、例えば、このようなコンピュータプラットフォームのメインメモリが含まれる。タンジブル伝送媒体には、同軸ケーブル;コンピュータシステム内のバスを備えるワイヤを含む銅線および光ファイバーが含まれる。搬送波伝送媒体は、電気信号もしくは電磁信号、または音波もしくは光波、例えば、高周波(RF)および赤外線(IR)データ通信の間に発生するものの形をとってもよい。従って、コンピュータ読取り可能な媒体の一般的な形式には、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の任意の磁気媒体、CD-ROM、DVDもしくはDVD-ROM、他の任意の光学媒体、パンチカード紙テープ、穴の模様がある他の任意の物理的記憶媒体、RAM、ROM、PROM、およびEPROM、FLASH-EPROM、他の任意のメモリチップもしくはカートリッジ、データもしくは命令を運ぶ搬送波、このような搬送波を運ぶケーブルもしくはリンク、またはコンピュータがプログラミングコードおよび/もしくはデータを読み取り得る他の任意の媒体が含まれる。これらの形式のコンピュータ読取り可能な媒体の多くは、実行のために1つまたは複数の命令の1つまたは複数のシーケンスをプロセッサに搬送することに関与し得る。
【０１３４】
コンピュータシステム201は、例えば、揮発性化合物などの化合物の存在または存在する可能性を確認するために、ユーザインタフェース(UI)240を備える電子ディスプレイ235を備えてもよく、ユーザインタフェース(UI)240を備える電子ディスプレイ235と通信状態にあってもよい。UIの例には、グラフィカル・ユーザインタフェース(GUI)およびウェブベースユーザインタフェースがあるがそれに限定されるわけではない。
【０１３５】
本開示の方法およびシステムは1つまたは複数のアルゴリズムを介して実行することができる。中央演算処理装置205による実行時に、アルゴリズムはソフトウェアを介して実行することができる。アルゴリズムは、例えば、1つもしくは複数の電極から受信した電気信号に基づいたパターンの作成、例えば、電気信号の行列の作成、制御システムによって作成されたパターンとシステムのデータベースに記憶された1つもしくは複数のパターンとの比較、試料中での化合物の存在もしくは存在の可能性の確認、またはその組み合わせなどを行うことができる。
【０１３６】
用途:
本明細書において開示される細胞ベースセンサ装置および検出システムは様々なセンシング用途、特に、揮発性化合物センシング用途に適用される可能性がある。例として、農作物をモニタリングして果実の熟度を確かめる;野菜もしくは他の食品の腐敗を検出する;患者(例えば、糖尿病の患者)における疾患状態を検出および診断する;居住空間、オフィス空間、もしくは商業空間における風媒性の毒性化合物の存在を検出する;または爆発性物質のタガントもしくは揮発性マーカーを、例えば、空港施設において検出することが含まれるが、これに限定されない。場合によっては、開示されるセンサ装置および検出システムは、特定のオドラント、例えば、TNTおよび関連化合物(例えば、前駆体化合物、分解産物など)を検出するのに用いられる可能性がある。
【実施例】
【０１３７】
これらの実施例は例示的な目的でしか提供されず、本明細書において提供される特許請求の範囲を限定しない。
【０１３８】
実施例1 - 状態、例えば、一切れの果実または一山の果実の熟度状態を表す、ある範囲のオドラントを検出するための細胞ベースセンサ
一部の態様では、開示される細胞ベースセンサ装置およびシステムは、例えば、果実の熟度状態と関連する、ある範囲のオドラントを検出するのに用いられる可能性がある。表1aは、果実が産生するオドラント化合物のリストを含む。表1bは、表1aの化合物の1つまたは複数に結合し得る昆虫嗅覚受容体のリストを含む。
【０１３９】
開示されるセンサ装置およびシステムの一部の態様では、センサ装置またはパネルの中にある細胞は、表1bに列挙した昆虫嗅覚受容体の1つまたは複数を発現するように操作されてもよい。場合によっては、細胞が1種類の嗅覚受容体の複数コピーを発現してもよい。場合によっては、細胞のアレイのそれぞれの細胞が1種類の嗅覚受容体の複数コピーを発現してもよい。場合によっては、異なる細胞が異なる嗅覚受容体の複数コピーを発現してもよい。細胞ベースセンサアレイは、それぞれの嗅覚受容体が表1aの化合物の1つまたは複数を認識し得る、従って、1種類のオドラント化合物またはオドラント化合物の混合物を検出し得る細胞を備えてもよい。
【０１４０】
一部の態様では、空気サンプリング装置がセンサ装置またはセンサパネルと一緒に用いられてもよい。この場合、空気サンプリング装置は、果実の近傍にある空気から空気試料を収集し、前記の空気サンプリング装置機構のいずれかを用いて、果実に含まれる任意のオドラント化合物がセンサ装置またはパネルに移行するのを容易にする。例えば、場合によっては、細胞ベースセンサ装置は、オドラントが半透膜を通過し、検出装置上にあるニューロンを覆っている液体培地に拡散するような半透膜を備えてもよい。嗅覚受容体に結合すると、1種類または複数種のGタンパク質共役シグナル伝達経路が細胞内で活性化され、活動電位が誘発され得る。場合によっては、アレイのそれぞれの要素(例えば、チャンバ)の中にある少なくとも1つの細胞が電極と接触しているか、または電極の近傍にある。場合によっては、アレイのそれぞれの要素の中にある少なくとも1つの細胞が少なくとも部分的に電極、例えば、三次元電極を飲み込んでいることがある。場合によっては、アレイのそれぞれの要素の中にある複数の細胞が電極と接触しているか、電極の近傍にあるか、または少なくとも部分的に電極を飲み込んでいる。これらの場合、アレイの1つまたは複数の細胞によって発生した電気インパルスが1つまたは複数の電極によって信号検出器に向けられてもよい。
【０１４１】
電極のアレイからデータを読み取るのに用いられるプロセッサまたはコンピュータが、どの細胞がオドラントに結合したかを算出し得るように、オドラントと特定の細胞との結合が(アレイの中での細胞の場所に基づいて)特有の信号をもたらすように電極は配線されてもよい。これにより嗅覚受容体に写像することが可能になる。なぜなら、それぞれの細胞は1種類の嗅覚受容体を特有に発現するからである。電気信号を発生した嗅覚受容体を復号することによって、活性化された受容体パターンが得られる可能性がある。場合によっては、特定のオドラントまたはオドラントセットによって特定の受容体活性化パターンが得られる可能性がある。
【０１４２】
さらに、電極によって閾値以下の信号の測定が可能になる可能性があるので(これは、前記の開示されるセンサ装置およびシステム全ての態様に当てはまる)、定量情報が細胞から導き出され、それによってオドラント濃度に関する情報が得られる可能性がある。アレイ全体にわたって標準対照試料を流すことによって、アレイ全体にわたって異なる化合物がどの程度結合し得るかを確かめるためにデータベースが作成され得る。さらに、これらの対照のそれぞれについて段階希釈曲線に基づいて検出が行われ、それによって、電気信号パターンが、未知試料からの化合物の識別情報および濃度に写像され得る。
【０１４３】
すなわち、アレイ全体にわたる化合物結合および受容体活性化のパターンは単なるオン/オフ以上のものである可能性があり、オドラント濃度レベルに関する情報も捕らえる可能性がある。従って、試験試料の結果から写像することができ、試験試料中のオドラントの識別情報および/または濃度を決定する可能性がある。
【０１４４】
複数のタイプのオドラントとアレイ上にある複数の細胞が結合する場合、特定の混合物について、もっと複雑な信号パターンまたはフィンガープリントが記録される可能性がある。なぜなら、この信号パターンまたはフィンガープリントは、重複する効果を伴って化合物の識別情報と相対濃度情報を符号化する可能性があるからである。
【０１４５】
一部の態様では、機械学習アルゴリズムの使用は、化合物特定または濃度決定の精度を改善することを目的として、センサ信号を処理するのに、例えば、現実の結合/活性化事象とバックグラウンドノイズを区別するために、および/または電気信号パターンもしくはフィンガープリントを解釈するためにセンサ信号を処理するのに用いられ得る。
【０１４６】
（表１ａ）果実または植物が産生するオドラント化合物
2020510417.tif 000004
【０１４７】
（表１ｂ）果実特異的な揮発性化合物に対する嗅覚受容体
2020510417.tif 000005
【０１４８】
（表２）嗅覚受容体の例
2020510417.tif 000006
2020510417.tif 000007
2020510417.tif 000008
2020510417.tif 000009
2020510417.tif 000010
2020510417.tif 000011
2020510417.tif 000012
2020510417.tif 000013
2020510417.tif 000014
2020510417.tif 000015
2020510417.tif 000016
【０１４９】
(表３)嗅覚受容体
2020510417.tif 000017
2020510417.tif 000018
2020510417.tif 000019
2020510417.tif 000020
2020510417.tif 000021
2020510417.tif 000022
2020510417.tif 000023
2020510417.tif 000024
2020510417.tif 000025
2020510417.tif 000026
2020510417.tif 000027
2020510417.tif 000028
2020510417.tif 000029
2020510417.tif 000030
2020510417.tif 000031
2020510417.tif 000032
2020510417.tif 000033
2020510417.tif 000034
2020510417.tif 000035
2020510417.tif 000036
2020510417.tif 000037
2020510417.tif 000038
2020510417.tif 000039
2020510417.tif 000040
2020510417.tif 000041
2020510417.tif 000042
2020510417.tif 000043
2020510417.tif 000044
2020510417.tif 000045
2020510417.tif 000046
2020510417.tif 000047
2020510417.tif 000048
2020510417.tif 000049
2020510417.tif 000050
2020510417.tif 000051
2020510417.tif 000052
2020510417.tif 000053
2020510417.tif 000054
【０１５０】
（表４）
2020510417.tif 000055
【０１５１】
実施例2 - 揮発性化合物の特定および発生源場所の決定のための検出システム
一部の態様では、空間内にある既知の場所(例えば、部屋、通路、パーキングガレージ、または他の場所)に配置された複数の細胞ベースセンサパネルを備える検出システムが、揮発性化合物、例えば、爆発性物質の揮発性マーカーまたは爆発性物質の製造において用いられるタガントが存在するかどうか空気試料をモニタリングするのに用いられ得る。それぞれのセンサパネルには、1つまたは複数の関心対象の揮発性化合物を検出および特定するだけでなく、空間内の揮発性化合物の発生源の場所も決定するために、センサ信号処理アルゴリズムによって用いられ得る一組の既知の3次元座標(x,y,z)が割り当てられ得る。上記のように、信号処理アルゴリズムは、化合物の勾配を差次的に検出し、化合物の局所濃度を、それぞれの場所にあるセンサパネルの(x、y、z)座標と相関付けるのに、従って、3次元地図を作成するのに使用することができる。検出システムが空間と時間にまたがって、増加および減少する化学物質濃度の地図を作成できるように、複数の読み取り値を経時的に収集することで4次元地図(x,y,z,t)(t=時間)が作成され得る。化合物濃度の増加を経時的に追跡することで、化学物質勾配のたどる道を検出し、それによって、固定位置の化学物質発生源の場所を検出することができる、または動いている化学物質発生源の経路の地図を作成することができる。
【０１５２】
このような検出システムは空港環境での爆薬の検出などの様々な異なるシナリオに適用され得る。開示される検出システムが適用され得る具体的な空港検出シナリオの例には、(a)外気流のあるパーキングガレージ場所;(b)乗客進入通路の玄関;(c)乗客の搭乗券および荷物のチェックインカウンター;(d)運輸保安局(Transportation Security Adminstration)(TSA)によるオープンスペースまたは通路での乗客の検査;(e)ゲートオープンスペース;(f)飛行機への乗客乗降ゲート経路;(g)多くの階層からなる(エレベーター、エスカレーター、または階段)移送を備える空間を含む、空港内にある、または空港に入る鉄道駅プラットフォームが含まれる。
【０１５３】
場合によっては、空港環境は、一般人が利用する他の大きな建物、例えば、ショッピングモール、鉄道駅、またはオフィスビルロビーにある環境と似ている場合がある。これらの場所は、一般的に、過大な動きおよび/またはオープンスペースのサイズにより容易にモニタリングできない、かなりの人通りがあることが多い大きく閉じられた空間を含む点で類似している。
【０１５４】
一部の態様では、センサパネルの3次元グリッドが空港空間全体の周囲に設置される可能性がある。一部の態様では、センサパネルの3次元グリッドは、空港の局部的な区域に制限される可能性がある。大ざっぱな位置座標評価の場合、GPSグリッドが用いられる可能性があるが、(センサパネルの位置座標を決定する精度によって部分的に決まる)オドラント発生源の場所を突き止めるための開示される検出システムの解像度は、全地球測位システム(GPS)読み取りによって達成可能な解像度(水平方向に約3〜4メートル)よりもきめ細かくなる可能性がある。従って、空間内にあるセンサパネルのグリッドの高解像度マッピングが必要とされる可能性がある。例えば、場合によっては、検出器およびオドラント発生源の場所を、どの寸法でも約2メートル以内の所まで特定できる可能性がある。場合によっては、検出器およびオドラント発生源の場所を、どの寸法でも約1メートル以内の所まで特定できる可能性がある。場合によっては、検出器およびオドラント発生源の場所を、どの寸法でも約0.5メートル以内の所まで特定できる可能性がある。場合によっては、検出器およびオドラント発生源の場所を、どの寸法でも約0.1メートル以内の所まで特定できる可能性がある。場合によっては、検出器およびオドラント発生源の場所を、どの寸法でも約0.05メートル以内の所まで特定できる可能性がある。場合によっては、検出器およびオドラント発生源の場所を、どの寸法でも約0.01メートル以内の所まで、またはそれより良く特定できる可能性がある。乗客の絶え間ない流れが空港に入ってくることがある玄関を考えてみる。この玄関は、長い通路、または回転ドアのある短い進入通路、または2組のガラススライディングドアがある短い通路(それぞれの端に1つある)を備えている可能性がある。具体例として、通路に割り当てられたセンサパネルの3次元グリッドを考えてみる。この通路は、検出システムのシステム管理ソフトウェアの中でID=#23と割り当てられる可能性がある。センサパネル検出器の座標はメートル単位でシステム管理ソフトウェアに入力される可能性がある。この通路に沿って、3つの等間隔に並んだ検出器が配置される可能性がある。検出器のそれぞれの3D座標と大体の場所が両方ともシステムソフトウェアに入力される可能性がある。例えば、検出器#1は南西進入通路#23の場所(x=75,y=190,z=1)に設置される可能性がある。検出器#2は南西進入通路#23の場所(x=75,y=192,z=1)に設置される可能性がある。検出器#3は南西進入通路#23の場所(x=75,y=194,z=1)に設置される可能性がある。
【０１５５】
これらの座標は、検出器が約2メートルの間隔をおいて離れており(y方向で2mの増分に基づいている)、通路#23の床から約1メートル上にあることを示している。
【０１５６】
それぞれのセンサパネルまたは検出器は細胞ベースセンサのアレイを備えてもよく、これらはそれぞれニューロンのアレイを備え、アレイ上の異なる場所に異なる嗅覚受容体が割り当てられている。ある特定の受容体がアレイ上の複数のニューロンまたは複数の位置にあり得るように、検出器は、ある量の冗長性を備えてもよい。場合によっては、それぞれのニューロンにおいて1種類の受容体が過剰発現されてもよい。これにより、ニューロン活性化を1種類の嗅覚受容体に、従って、その受容体によって検出され得る1つの予め決められたオドラントセットに首尾良く写像することが可能になり得る。アレイ上にある受容体全体にわたる特定の信号パターンが、それぞれのオドラントと関連付けられ得るように、それぞれの検出器アレイは異なるオドラントについて訓練されてもよい。一部の受容体は特定の化合物の結合に対して特異性が高いことがあり、従って、一部のオドラントを特異的に検出することがある。他の受容体はオドラントの結合の際に、もっと大まかであるか、または無差別なことがあり、従って、幅広い範囲のオドラントに対して活性化応答を示すことがある。検出器アレイについて、特定のオドラントが結合した時に誘導される電気信号パターンを前もって確かめることができる。
【０１５７】
場合によっては、特定のオドラントが、所定の数の受容体に濃度に基づいて異なるレベルで結合することがある。例えば、訓練中に試験された時に、DNT(ジニトロトルエン。爆発性トリニトロトルエン(TNT)の化学前駆体)は、アレイ上にある受容体7、9、および47に結合し、それによって、特定の検出器アレイ上でDNTフィンガープリントが得られる可能性がある。これらの検出器は閾値以下(活動電位閾値以下)の結合を検出できる可能性があるので、異なる信号を、検出された異なる濃度の揮発性化合物に写像することができる。
【０１５８】
場合によっては、1つの検出器アレイが関心対象のオドラントの結合事象を検出できる可能性がある。例えば、場合によっては、あるオドラントが検出器アレイニューロン7、9、および47に結合することがあり、それによって、参照表を見て、そのオドラントが、DNTである可能性が高いと結論を下すことが可能になる。局所的には、その1つの検出器を用いて、DNTが検出された可能性を予測することができる。
【０１５９】
特定の化合物を検出した可能性を決定する際には、特定のオドラントに応答する可能性が高い、注意深く焦点を合わせた嗅覚受容体について測定された応答に、高いスコアまたは重み係数を与え、これに対して、無差別な受容体について測定された応答に部分的なスコアまたはさらなる重み係数を考慮することができる。
【０１６０】
場合によっては、例えば、検出システムが、1つのコンピューティングソース(例えば、サーバ)に接続された複数の検出器を備える場合、異なる場所および異なる濃度のオドラントを経時的に検出し、それによってオドラントの発生源を追跡する可能性がある。
【０１６１】
例えば、TNTベースの爆薬を所持している乗客が時間t=0秒に通路に入ろうとしている場合、次に、
t=5秒で、乗客が検出器#1を通過している時、ニューロン7、9、および47の信号増加を観察することによってDNTの検出事象が起こる可能性がある。サーバは、この事象を検出することができる。
t=10秒で、乗客が検出器#2を通過している時、検出器#2について検出事象が起こる可能性がある。
t=15秒で、乗客が検出器#3を通過している時、検出器#3について検出事象が起こる可能性がある。
【０１６２】
検出器がオドラント化合物の存在に応答すると、検出器#1、#2および#3の信号活動を追跡しているコンピュータサーバにアラートが出されることがあり、アルゴリズムは、玄関#237の座標(75,190,1)で初回検出事象が起こったというアラートの引き金を引くことがあり、この後に、(DNTの局所濃度が増加したために)近くの検出事象が増加したベクトルを追跡できるように数秒にわたって近くの検出器の検出事象のサーチを行うことがある。第2の検出事象が、近くの検出器によって特定されたらすぐに、最高レベルのアラートの引き金が引かれる。なぜなら、偽陽性事象が起こったという可能性はほとんどないからである。
【０１６３】
タイムスタンプが押された検出事象データから、コンピュータは、爆薬を所持している乗客の移動方向を検出することができ、空港職員によって安全対策(例えば、もっと詳細な、指図に従ったビデオ監視、ドアの施錠、および職員に通知して、可能性のある乗客を途中で捕まえるように指図する)がとられてもよい。
【０１６４】
「スマートトンネル」構成:
一部の態様では、本明細書に記載の検出システムは、空港保安検問所で乗客が所持している爆薬および他の揮発性物質を高処理・高精度検出するための「スマートトンネル」を備えることがある。一部の態様では、スマートトンネルの1つの壁には、極めて高い精度で爆発性化合物を検出できる可能性がある細胞ベースセンサ装置(すなわち、生物電子チップ)のいくつかのグリッドが取り付けられることがある。乗客は、トンネルに入って、乗客から発している揮発性化合物を、遺伝子操作された神経細胞であり得る、チップの機能的検出構成要素に送達するように最適化された検出システムを通り過ぎて進む可能性がある。センサ装置を用いて細胞によって検出される爆薬を乗客が所持しているように思われたら、空港保安員には、すぐにアラートが出される可能性がある。生体電子チップは、ニューロンによって発生した電気信号、例えば、活動電位を捉えることができる微小電極のアレイと接触しているか、またはその近傍にあるニューロンのアレイを備えてもよい。この電気信号は、環境に存在する揮発性化学物質に対する応答を構成する。それぞれの神経細胞は、1種類のリガンドに特異的に応答し得る1つのタイプの嗅覚受容体を発現するように操作されてもよい。この細胞表面受容体は、一連のシグナル伝達タンパク質を介して、ニューロンによる活動電位を内部で誘発し得る。細胞からの、この電気信号は、電極によって(例えば、電流または電圧パルスとして)測定され、次いで、細胞によって発生した電気信号パターンが検出事象を構成するかどうか確かめる機械学習バックエンドによって処理され得る。全体として、前記細胞は、ひとまとまりになって検出の信号「フィンガープリント」を生じる化合物または化合物の混合物のアレイを差次的に検出し得る。一部の態様では、例えば、トンネルは4つのセンサパネルを備えてもよく、それぞれのセンサパネルが、低い偽陽性事象率で、ある範囲の関心対象の揮発性化合物をロバストな検出するための適応可能な感度パラメータを有する。この検出システムは受容体-リガンド結合相互作用の特異性と、細胞内シグナル伝達経路に固有のシグナル増幅を利用するので、関心対象の化合物を、極めて高い選択性で十億分率(ppb)範囲までの濃度で、例えば、約500ppb未満、約200ppb未満、約100ppb未満、約50ppb未満、約10ppb未満、約1ppb未満、または約0.1ppb未満の濃度で検出できる可能性がある。
【０１６５】
トンネル設計および4ステージ投票(voting)システム:
乗客は、例えば、約1メートル幅になる可能性があるトンネルに入り、4つ別々のセンサパネルを通り過ぎて進む可能性があり、それぞれのセンサパネルは、乗客が爆薬を所持している可能性があるかどうか1回の「投票」を行う。検出事象が誘発されるためには、検出システムは、4つ全てのパネルが陽性だという合意を形成することを必要とする場合がある。各パネルは、細胞ベース微小電極アレイセンサのm×nグリッドを備えてもよい。センサパネル内にある、各細胞ベースセンサ装置は、ある関心対象の化合物に応答するように操作されてもよく、問題となっている爆薬に結合することができる細胞表面嗅覚受容体を発現するように遺伝子操作された少なくとも128の別個のニューロンを備えてもよい。すなわち、これらのニューロンの全てまたは一部が揮発性化合物の1つの種に応答するように割り当てられてもよい。これらのニューロンのかなりの割合が、特定のトンネル占有者から出た揮発性化合物または粒子に応答して発火し始めたら、このシステムは関心対象の化合物を検出した可能性がある。グリッドにある次の細胞ベース微小電極アレイセンサは、異なる化合物に応答する異なる受容体セットを発現するニューロンで構成されていてもよい。このように、センサパネルを構成するセンサアレイにある細胞ベースセンサはそれぞれ、特定の関心対象の化合物を検出するように設計および/または最適化されてもよく、それぞれのセンサパネルは全ての関心対象の化合物に応答することができてもよい。
【０１６６】
センサパネルはインテリジェント(intelligent)でもよく、前のセンサパネルからの情報に応答して適応してもよい。第1のセンサパネルによって、乗客が爆薬を所持している可能性が高いと分かったら(すなわち、細胞ベース微小電極アレイセンサの1つが、m×n個の検出可能な化合物の1について陽性だという合意に達したら)、この結果を確認するために、すぐに第2のセンサパネルの感度を上げることができる。この第2の確認の後、次に、第3および第4の次のセンサパネルの感度を上げることができる。先に述べたように、個々の細胞ベースセンサ装置の感度、従って、前記装置を構成するセンサパネルの感度は、様々なやり方で、例えば、細胞を浸している培養培地にオドラント結合タンパク質または化合物安定添加物を添加することによって調節され得る。一部の態様では、感度はまた、アラートを知らせるための閾値を変えることでも、パネルのセンサ装置全体にわたる気流を変えることでも、または他の環境管理システム(例えば、温度、湿度、電気刺激など)を調節することによっても調節され得る。
【０１６７】
第1のセンサパネルが関心対象の化合物を検出しなければ、第2のパネルの感度は依然として変化しない可能性がある。しかしながら、第2のセンサパネルが陽性検出したら、第2のセンサパネルの結果を確認するために第3のセンサパネルの感度が更新され得る。この手順により偽陽性が無くなる可能性があり、トンネルが応答するように設計されている、あらゆる関心対象の化合物のロバストな、かつ信頼性の高い検出が確かなものになり得る。
【０１６８】
細胞ベースセンサ装置:
スマートトンネルの内部にある、それぞれの1つのセンサパネルが、前記で議論したように細胞ベースセンサ装置(すなわち、細胞ベース微小電極アレイセンサ)のグリッドを備えてもよい。それぞれの細胞ベース微小電極アレイセンサは、特定の揮発性物質または爆薬に応答することが知られている外因性嗅覚受容体でトランスフェクトされた神経細胞のグリッドを備える。爆発性物質の揮発性マーカーおよび爆発性物質と共に用いられるタガントの非限定的な例を表5に列挙した。嗅覚受容体は、細胞が常に産生しており、細胞表面に輸送しているタンパク質である。正しい関心対象の化合物が結合して受容体タンパク質と複合体を形成すると、細胞内で生体増幅カスケードが誘発される。この場合、信号は数千倍増幅され、最終的に、カルシウムイオンおよびカリウムイオンの交換によって細胞膜が脱分極する。この脱分極は活動電位と呼ばれる電気信号として現れ、活動電位は、細胞ベースセンサ装置のそれぞれのチャンバ内に配置された1つまたは複数の微小電極によって検出し、デジタルコンバータと類似したものによってデジタル信号に変換することができる。そこから、例えば、サポートベクターマシンの使用を含む、機械学習に基づくバックエンド信号処理が、発火のレベルが検出事象を構成するのに十分かどうかを確かめる。適切な刺激が全く無い場合でも、ニューロンは低レベルのバックグラウンド活動電位発火を有すると予想される。これはベースラインとみなされ、このベースラインを上回る適切なレベルの逸脱が関心対象の化合物の検出を構成する。場合によっては、バックグラウンド活動電位発火を最小限にするように、嗅覚受容体を発現するのに用いられるニューロンまたは興奮性細胞のタイプが選択されるか、または改変、例えば、遺伝子組換えされることがある。それぞれの個々の関心対象の化合物について別々の専用の細胞ベース微小電極アレイセンサを用いることで、乗客が爆薬を所持しているか、または爆薬と接触しているという通知が保安要員にすぐに出され、正確に、どの爆薬が検出されたかも知らされる。万一、乗客が複数種の爆薬を所持しているか、または複数種の爆薬と接触していたら、スマートトンネルが爆薬を全て同時に特定することは些細なことである。
【０１６９】
（表５）爆発性物質の揮発性マーカーおよびタガントの非限定的な例
2020510417.tif 000056
【０１７０】
空気サンプリング:
以前に議論されたように、多くの態様では、揮発性化合物がトンネル内の空気からセンサ内の細胞を浸している液体培地に効率的に移行するのを容易にするために、空気サンプリング装置が細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルと一体化されていてもよく、前記装置およびパネルと一緒に用いられてもよい。第1の選択肢では、ニューラルセンサ装置、例えば、図6A〜Bに示した装置はトンネルの壁または天井に取り付けられてもよく、揮発性化合物が膜を通って細胞培地に拡散可能に移送するのを可能にする半透性ガス交換膜を備えてもよい。
【０１７１】
第2の選択肢では、図7に示したように、現在のトンネル占有者を取り囲んでいる空気はガス灌流装置に引き寄せられ、正確な体積の細胞培地を通って通気され、従って、関心対象の化合物が捉えられてもよい。現在のトンネル占有者がトンネルに入った時に、タービンまたはファンが彼または彼女の近傍から空気試料を収集し、空気試料をガス灌流装置に送達してもよく、この場合、ガス灌流装置において、空気試料は約2リットル/秒の速度で液体培地を通って通気される。マイクロ流体ベースの灌流システムを用いることで、最後のトンネル占有者について引き寄せられた空気試料に対応する、細胞ベースセンサ装置に現在ある培地は追い出され、現在、現在のトンネル占有者について引き寄せられた空気試料に由来する揮発性物質または粒状物質を含有する培地と交換されてもよい。この空気サンプリング、ガス灌流、および培地交換プロセスは、約20秒、15秒、10秒、9秒、8秒、7秒、6秒、5秒、4秒、3秒、2秒、1秒、0.5秒、または0.1秒より短い時間続くサイクルで行われてもよく、このプロセスは、乗客が横を歩いて通り過ぎることがある、それぞれのセンサパネルについて繰り返されてもよい。これにより、関心対象の揮発性化合物が培地に効率的に導入され、細胞表面に到達することが確かなものになり得る。なぜなら、以前の研究において、液体培地を介した発生源から細胞表面までの拡散経路の長さが潜在的交絡要因だと突き止められているからである。本明細書において開示されるシステムおよび方法を用いると、この問題が無くなる可能性がある。
【０１７２】
空気サンプリングのための第3の選択肢は、現在のトンネル占有者を取り囲んでいる空気を、(例えば、図7に図示した装置と同様の装置を用いて)細胞培養培地ではなく溶媒に通して灌流することであってもよい。この場合、溶媒は、極めて揮発性が高い化合物を溶解する能力で選択されてもよい。例えば、これは、極性の非プロトン溶媒、例えば、ジメチルスルホキシドまたはアセトンでもよく、これらは他の有機溶媒よりも細胞傷害性が低い場合があり、TNTのような化合物をよく溶媒和することが知られている。次いで、この化合物含有溶液は、蒸気または霧を形成するために高周波振動を用いる超音波加湿装置を通ってエアロゾル化されてもよい。次いで、この蒸気を細胞ベースセンサ装置の半透膜の表面全体にわたって吹き付けることができる。場合によっては、培地は、このアプローチを用いてセンサ装置を通って常に灌流される必要はなくてもよいが、その代わりに、細胞集団の必要に基づいて経験的に決められた一定の間隔で交換されてもよい。空気サンプリング、ガス灌流、および培地交換事象の時間経過は、上記で説明したものと似ている場合がある。
【０１７３】
第4の選択肢では、図13A〜Bに図示したセンサ装置に示したように、選択肢3について述べられた溶媒灌流/エアロゾルアプローチは、においをかぐ、あらゆる生物の鼻腔のように、気流および空気の渦を形成することができる高度に特殊加工したガス交換膜上を、化合物を加えた蒸気が通過するように改変されてもよい。この気流および空気の渦は、溶解した化合物または粒子の閉じ込めを容易にし、それによって、膜を通って、細胞を浸している培地に拡散する揮発性物質の滞留時間と割合全体を大きくする可能性がある。半透性ガス交換膜の、この生体模倣構造は、最後に細胞培地に行く化合物または粒子の割合を大きくする可能性があり、従って、細胞による検出を容易にする可能性がある。図13A〜Bでは、培地は培地入口1を通ってセンサ装置に入り、マイクロ流体チャンネル3を通って、それぞれのマイクロウェル5の内部にある細胞に送達された後に、培地出口2を通って装置から出る。空気試料、または化合物を加えた蒸気は開口部4を通って半透性ガス交換膜7に接近する。それぞれのマイクロウェル5は、(例えば、1つまたは複数の電極を備える)探査電極領域6を備える。センサ装置は耐剪断応力膜8と、相補型電子機器9用の接点をさらに備えてもよい。
【０１７４】
空気サンプリングの別のアプローチでは、乗客は、細胞培養培地しか含まず、非常に薄い半透性ガス交換膜で覆われている一連のマイクロチャンネルを備える大きな空気サンプリング装置、例えば、図5A〜Bに図示した装置の横を歩いて通り過ぎることがあり、この一連のマイクロチャンネルから、培地出口(medium outlet)が、検出のために下流に配置された細胞ベース微小電極アレイセンサ装置またはセンサパネルに流れ込んでもよい。この空気サンプリング装置の目的は、トンネルを通り抜けている乗客から出た揮発性化合物または粒子が培地中に拡散することができる表面積を最大にすることである。場合によっては、例えば、空気サンプリング装置を満たすのに必要な細胞培養培地の総量は約1mlになることがある。このパネルは、例えば、非常に低い濃度の揮発性化合物でもガス交換膜を横切って細胞培養培地に拡散する可能性が高くなるように約20cmx20cmx深さ25ミクロンになることがある。次いで、この培地は、例えば、マイクロ流体灌流システムを通って、下流に配置された細胞ベース微小電極アレイセンサ装置またはパネルにポンプでくみ上げられてもよい。このアプローチでは、関心対象の化合物または粒子が既に培地に溶解している場合があるので、細胞ベースセンサ装置またはセンサパネルは、一体化されたガス交換膜を必要としない場合がある。
【０１７５】
図14は、一態様である、神経細胞ベースのセンサ装置を組み込んだ4ステージ検出システムを備えるスマートトンネル全体の非限定的な例示を提供する。図15は、図14に図示した4ステージ検出システムの1ステージの上面図を示す。トンネルの1つの壁1には空気取り入れ口2が取り付けられている。空気ポンプ3は、トンネルから引き寄せられた空気試料を液体/ガス交換器具5に送達する。細胞培養培地リザーバ4も液体/ガス交換器具5に接続されている。液体/ガス交換器具を通過した空気は空気排気管6を通って排気されるのに対して、化合物含有培地は生体電気センサパネル7に送達される。コンピュータおよび/または他のシステムユニットとの接続はコネクタ8を介して検出システムとインタフェースされている。培地廃液はリザーバ9に収集される。このシステム構成では、関心対象の揮発性化合物を含有する周囲空気を小さな混合チャンバに注入することができる。小さな混合チャンバでは、例えば、装置がガスと培地を霧状にする。次いで、結果として得られた蒸気は再凝結され、不透過性の(密閉した)細胞ベースセンサパネルの培地リザーバに注入されてもよい。m×nグリッド(例えば、3x6グリッド)の細胞ベース微小電極アレイセンサを備え、それぞれのセンサが、ある範囲の爆発性化合物または揮発性化合物に応答する、微小電極アレイと接触している遺伝子操作されたニューロンをさらに備える、このようなニューラルセンサパネルの1つの上面図および側面図を図4A〜Bに示した。
【０１７６】
本発明の好ましい態様が本明細書において示され、説明されたが、このような態様がほんの一例として提供されていることは当業者に明らかである。本発明は、本明細書の中で提供される具体例によって限定されることが意図されない。本発明は、前述した明細書に関連して説明されたが、本明細書中の態様の説明および例示は、限定する意味で解釈されると意図されない。今や、本発明から逸脱することなく、非常に多くの変化、変更、および代用が当業者に見いだされる。さらに、本発明の全ての局面が、様々な条件および変数に左右される、本明細書において説明される特定の描写、構成、または相対的比率に限定されないと理解されるものとする。本発明の実施では、本明細書に記載の本発明の態様の様々な代案が用いられ得ると理解されるはずである。従って、本発明はまた、任意のこのような代案、修正、変化、または均等物も含むものとすると意図される。以下の特許請求の範囲は本発明の範囲を規定し、これらの特許請求の範囲内にある方法および構造ならびにその均等物が以下の特許請求の範囲に含まれると意図される。
【図１】
2020510417.tif 000058
【図２】
2020510417.tif 000059
【図３】
2020510417.tif 000060
【図４】
2020510417.tif 000061
【図５】
2020510417.tif 000062
【図６】
2020510417.tif 000063
【図７】
2020510417.tif 000064
【図８】
2020510417.tif 000065
【図９】
2020510417.tif 000066
【図１０】
2020510417.tif 000067
【図１１】
2020510417.tif 000068
【図１２】
2020510417.tif 000069
【図１３】
2020510417.tif 000070
【図１４】
2020510417.tif 000071
【図１５】
2020510417.tif 000072
【国際調査報告】
2020510417.tif 000073
2020510417.tif 000074