赤外分光法により末梢血単核球試料を分析することにより、前記試料の赤外スペクトルを取得すること、および前記赤外スペクトルに基づいて、固形腫瘍または前がん状態の存在を示す出力を生成することを含む方法。前記出力を生成することが、前記固形腫瘍の存在を示す前記出力を生成することを含む、請求項1に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外分光法により前記試料を分析することを含み、かつ、前記赤外スペクトルを取得することが、フーリエ変換赤外スペクトルを取得することを含む、請求項1に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外顕微分光法により前記試料を分析することを含む、請求項3に記載の方法。分析することが、765±4cm1、798±4cm1、809±4cm1、814±4cm1、875±4cm1、997±4cm1、1001±4cm1、1015±4cm1、1103±4cm1、1118±4cm1、1162±4cm1、1221±4cm1、1270±4cm1、1283±4cm1、1295±4cm1、1315±4cm1、1341±4cm1、1367±4cm1、1392±4cm1、1429±4cm1、1440±4cm1、1445±4cm1および1455±4cm1からなる群から選択される少なくとも1つの波数において、前記試料の特徴を評価することを含む、請求項1に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも2つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項5に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも3つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項5に記載の方法。前記特徴を評価することが、前記の群から選択される少なくとも1つの波数の周囲の前記IRスペクトルのバンドを分析することを含む、請求項5に記載の方法。前記試料を分析することが、前記試料の前記赤外スペクトルの二次導関数を取得することを含む、請求項1に記載の方法。前記赤外スペクトルが吸収スペクトルを含み、かつ、前記赤外スペクトルを取得することが、前記吸収スペクトルを取得することを含む、請求項1に記載の方法。前記赤外スペクトルが反射スペクトルを含み、かつ、前記赤外スペクトルを取得することが、前記反射スペクトルを取得することを含む、請求項1に記載の方法。前記出力を生成することが、前記出力を通じて、前記固形腫瘍が第1の種類の固形腫瘍であるのか、それとも第2の種類の固形腫瘍であるのかを示すことを含む、請求項1に記載の方法。前記固形腫瘍が、頭頸部、食道および膵臓からなる群から選択される組織中の固形腫瘍を含み、かつ、前記出力を生成することが、前記の群から選択される組織中の固形腫瘍の存在を示す出力を生成することを含む、請求項1に記載の方法。前記固形腫瘍が、胸部、消化管、前立腺および肺からなる群から選択される組織中の固形腫瘍を含み、かつ、前記出力を生成することが、前記の群から選択される組織中の固形腫瘍の存在を示す出力を生成することを含む、請求項1に記載の方法。分析することが、752±4cm1、1030±4cm1、1046±4cm1、1128±4cm1および1237±4cm1からなる群から選択される少なくとも1つの波数において、前記試料の特徴を評価することを含み、かつ、生成することが、胸部組織中の腫瘍の存在を示す出力を生成することを含む、請求項14に記載の方法。分析することが、797±4cm1、830±4cm1、893±4cm1、899±4cm1、1128±4cm1、1298±4cm1、1354±4cm1、1714±4cm11725±4cm1、1738±4cm1および3013±4cm1からなる群から選択される少なくとも1つの波数において、前記試料の特徴を評価することを含み、かつ、生成することが、消化管組織中の腫瘍の存在を示す出力を生成することを含む、請求項14に記載の方法。分析することが、765±4cm1、780±4cm1、797±4cm1、851±4cm1、874±4cm1、881±4cm1、913±4cm1、923±4cm1、958±4cm1、968±4cm1、1044±4cm1、1085±4cm1、1191±4cm1、1241±4cm1、1344±4cm1、1373±4cm1、1417±4cm1、1458±4cm1、1469±4cm1、1692±4cm1、1714±4cm1、1728±4cm1、2852±4cm1および2984±4cmからなる群から選択される少なくとも1つの波数において、前記試料の特徴を評価することを含み、かつ、生成することが、肺組織中の腫瘍の存在を示す出力を生成することを含む、請求項14に記載の方法。分析することが、828±4cm1、932±4cm1、997±4cm1、1059±4cm1、1299±4cm1、1302±4cm1、1403±4cm1、1454±4cm1、1714±4cm1、2979±4cm1および3013±4cm1からなる群から選択される少なくとも1つの波数において、前記試料の特徴を評価することを含み、かつ、生成することが、前立腺組織中の腫瘍の存在を示す出力を生成することを含む、請求項14に記載の方法。赤外分光法により白血球の試料を分析することにより、前記試料の赤外スペクトルを取得すること、および前記赤外スペクトルに基づいて、固形腫瘍または前がん状態の存在を示す出力を生成することを含む方法。前記出力を生成することが、前記固形腫瘍の存在を示す前記出力を生成することを含む、請求項19に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外分光法により前記試料を分析することを含み、かつ、前記赤外スペクトルを取得することが、フーリエ変換赤外スペクトルを取得することを含む、請求項19に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外顕微分光法により前記試料を分析することを含む、請求項21に記載の方法。固形腫瘍に対する抗がん治療を受けている対象において抗がん治療の効果をモニタリングするための方法であって、当該方法は、前記治療の開始前に取得された前記対象の血液から分離された第1の末梢血単核球試料および前記治療の開始後に取得された前記対象の血液から分離された第2のPBMC試料を用いて使用するための方法であって、当該方法は、IR分光法により前記第1のPBMC試料および前記第2のPBMC試料を分析することにより、前記第1のPBMC試料および前記第2のPBMC試料のIRスペクトルを取得すること、および前記IRスペクトルに基づいて、前記治療の効果を示す出力を生成することを含む、前記方法。IR分光法により前記第1のPBMC試料および前記第2のPBMC試料を分析することが、フーリエ変換赤外分光法により前記試料を分析することを含み、かつ、前記IRスペクトルを取得することが、フーリエ変換赤外スペクトルを取得することを含む、請求項23に記載の方法。赤外分光法により前記第1のPBMC試料および前記第2のPBMC試料を分析することが、フーリエ変換赤外顕微分光法により前記第1のPBMC試料および前記第2のPBMC試料を分析することを含む、請求項24に記載の方法。前記治療の終了後に取得された前記対象の血液から分離された第3のPBMC試料をIR分光法により分析することにより、前記第3のPBMC試料のIRスペクトルを取得することを更に含む、請求項23に記載の方法。分析することが、765±4cm1、798±4cm1、809±4cm1、814±4cm1、875±4cm1、997±4cm1、1001±4cm1、1015±4cm1、1103±4cm1、1118±4cm1、1162±4cm1、1221±4cm1、1270±4cm1、1283±4cm1、1295±4cm1、1315±4cm1、1341±4cm1、1367±4cm1、1392±4cm1、1429±4cm1、1440±4cm1、1445±4cm1および1455±4cm1からなる群から選択される少なくとも1つの波数において、前記試料の特徴を評価することを含む、請求項3に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも2つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項27に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも3つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項27に記載の方法。末梢血単核球試料を分析することにより、前記試料の赤外スペクトルを取得すること、および前記赤外スペクトルに基づいて、固形腫瘍または前がん状態の存在を示す出力を生成することを含む方法。前記出力を生成することが、前記固形腫瘍の存在を示す前記出力を生成することを含む、請求項30に記載の方法。固形腫瘍を診断するためのシステムであって、当該システムは、データ処理装置を含み、前記データ処理装置は、対象の末梢血単核球試料の赤外スペクトルを分析するように構成されており、かつ出力ユニットを含み、前記出力ユニットは、前記赤外スペクトルに基づいて、固形腫瘍の存在を示す出力を生成するように構成されている、前記システム。前記データ処理装置が、前記PBMC試料の前記赤外スペクトルの二次導関数を算出するように、および、前記赤外スペクトルの前記二次導関数に基づいて、固形腫瘍の存在を示す出力を生成するように構成されている、請求項32に記載のシステム。前記IRスペクトルがフーリエ変換赤外スペクトルを含み、かつ、前記データ処理装置が、前記FTIRスペクトルの二次導関数を算出するように構成されている、請求項33に記載のシステム。前記データ処理装置が、765±4cm1、798±4cm1、809±4cm1、814±4cm1、875±4cm1、997±4cm1、1001±4cm1、1015±4cm1、1103±4cm1、1118±4cm1、1162±4cm1、1221±4cm1、1270±4cm1、1283±4cm1、1295±4cm1、1315±4cm1、1341±4cm1、1367±4cm1、1392±4cm1、1429±4cm1、1440±4cm1、1445±4cm1および1455±4cm1からなる群から選択される少なくとも1つの波数において、前記PBMC試料の特徴を評価することにより、前記赤外スペクトルを分析するように構成されている、請求項32に記載のシステム。前記データ処理装置が、前記の群から選択される少なくとも2つの波数において前記特徴を評価することにより、前記赤外スペクトルを分析するように構成されている、請求項35に記載のシステム。前記データ処理装置が、前記の群から選択される少なくとも3つの波数において前記特徴を評価することにより、前記赤外スペクトルを分析するように構成されている、請求項35に記載のシステム。データ集合の処理を管理するためのコンピュータプログラム製品であって、当該製品は、コンピュータに読み込み可能な媒体を含み、前記媒体にはプログラム命令が実装されており、前記命令は、コンピュータにより読み込まれたときに、前記コンピュータが、赤外分光法により末梢血単核球を分析することにより、前記PBMCの赤外スペクトルを取得すること、および前記赤外スペクトルに基づいて、固形腫瘍の存在を示す出力を生成することを引き起こすものである、前記製品。赤外分光法により末梢血単核球試料を分析することにより、前記試料の赤外スペクトルを取得すること、および前記赤外スペクトルに基づいて、対象の胸部組織中の固形腫瘍の存在を示す出力を生成することを含む方法。分析することが、752±4cm1、1030±4cm1、1046±4cm1、1128±4cm1および1237±4cm1からなる群から選択される少なくとも1つの波数において、前記試料の特徴を評価することを含む、請求項39に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも2つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項40に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも3つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項40に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外分光法により前記試料を分析することを含み、かつ、前記赤外スペクトルを取得することがフーリエ変換赤外スペクトルを取得することを含む、請求項39に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外顕微分光法により前記試料を分析することを含む、請求項43に記載の方法。赤外分光法により末梢血単核球試料を分析することにより、前記試料の赤外スペクトルを取得すること、および前記赤外スペクトルに基づいて、対象の消化管の組織中の固形腫瘍の存在を示す出力を生成することを含む方法。分析することが、797±4cm1、830±4cm1、893±4cm1、899±4cm1、1128±4cm1、1298±4cm1、1354±4cm1、1714±4cm11725±4cm1、1738±4cm1および3013±4cm1からなる群から選択される少なくとも1つの波数において、前記試料の特徴を評価することを含む、請求項45に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも2つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項46に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも3つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項46に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外分光法により前記試料を分析することを含み、かつ、前記赤外スペクトルを取得することが、フーリエ変換赤外スペクトルを取得することを含む、請求項45に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外顕微分光法により前記試料を分析することを含む、請求項49に記載の方法。赤外分光法により末梢血単核球試料を分析することにより、前記試料の赤外スペクトルを取得すること、および前記赤外スペクトルに基づいて、対象の肺組織中の固形腫瘍の存在を示す出力を生成することを含む方法。分析することが、765±4cm1、780±4cm1、797±4cm1、851±4cm1、874±4cm1、881±4cm1、913±4cm1、923±4cm1、958±4cm1、968±4cm1、1044±4cm1、1085±4cm1、1191±4cm1、1241±4cm1、1344±4cm1、1373±4cm1、1417±4cm1、1458±4cm1、1469±4cm1、1692±4cm1、1714±4cm1、1728±4cm1、2852±4cm1および2984±4cmからなる群から選択される少なくとも1つの波数において、前記試料の特徴を評価することを含む、請求項51に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも2つの波数において前記特徴を評価することを含む請求項52に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも3つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項52に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外分光法により前記試料を分析することを含み、かつ、前記赤外スペクトルを取得することが、フーリエ変換赤外スペクトルを取得することを含む、請求項51に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外顕微分光法により前記試料を分析することを含む、請求項55に記載の方法。赤外分光法により末梢血単核球試料を分析することにより、前記試料の赤外スペクトルを取得すること、および前記赤外スペクトルに基づいて、対象の前立腺組織中の固形腫瘍の存在を示す出力を生成することを含む方法。分析することが、828±4cm1、932±4cm1、997±4cm1、1059±4cm1、1299±4cm1、1302±4cm1、1403±4cm1、1454±4cm1、1714±4cm1、2979±4cm1および3013±4cm1からなる群から選択される少なくとも1つの波数において、前記試料の特徴を評価することを含む、請求項57に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも2つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項58に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも3つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項58に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外分光法により前記試料を分析することを含み、かつ、前記赤外スペクトルを取得することが、フーリエ変換赤外スペクトルを取得することを含む、請求項57に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外顕微分光法により前記試料を分析することを含む、請求項61に記載の方法。赤外分光法によりがん患者由来の末梢血単核球試料を分析することにより、前記試料の赤外スペクトルを取得すること、および前記赤外スペクトルに基づいて、前記がんのステージを示す出力を生成することを含む方法。分析することが、865±4cm1、897±4cm1、924±4cm1、1030±4cm1、1047±4cm1、1191±4cm1および1238±4cm1からなる群から選択される少なくとも1つの波数において、前記試料の特徴を評価することを含む、請求項63に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも2つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項64に記載の方法。分析することが、前記の群から選択される少なくとも3つの波数において前記特徴を評価することを含む、請求項64に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外分光法により前記試料を分析することを含み、かつ、前記赤外スペクトルを取得することが、フーリエ変換赤外スペクトルを取得することを含む、請求項63に記載の方法。赤外分光法により前記試料を分析することが、フーリエ変換赤外顕微分光法により前記試料を分析することを含む、請求項67に記載の方法。実施形態の詳細な説明本発明のいくつかの適用は、IR分光法の技術例えば、FTIR顕微分光法技術により固形腫瘍を診断することを含む。いくつかの適用では、対象の末梢血単核球の生化学的性質に基づいて固形腫瘍を診断するために、FTIR光学診断技術が用いられる。本発明のいくつかの適用は、固形腫瘍を検出するために、対象由来の血液試料を取得すること、および、FTIRMSP技術により該試料由来の単核球を分析することを含む。通常、固形腫瘍に罹患している患者のPBMC試料は、固形腫瘍に罹患していない対象いくつかの適用では、対照群は、固形腫瘍ではない病的状態に罹患している対象を含んでもよい由来のPBMCにより生じるFTIRスペクトルとは異なるFTIRスペクトルを示すものとして特定される。従って、本発明のいくつかの適用は、がん特に固形腫瘍の検出のための有用な方法を提供する。固形腫瘍を有するがん患者から得られたPBMCのFTIRスペクトルは、一般に、腫瘍への反応において患者のPBMC中で生じる生化学的変化を反映している。いくつかの適用では、本発明の方法は、がんのステージを決定するために用いられる。いくつかの適用では、本発明の方法は、治療例えば、化学療法での治療の間および後におけるがん患者のモニタリングおよび経過観察followupを提供するために用いることができる。通常、治療を受けている固形腫瘍患者のPBMCのFTIRスペクトルの変化は、該治療への反応における細胞の生化学的変化を示し得る。この生化学的情報は、患者および/または腫瘍に対する治療の効果の洞察を提供し得る。本発明のいくつかの適用では、固形腫瘍の種類を検出するために、FTIRMSPによるPBMCの分析が用いられる。通常、各種類の悪性固形腫瘍は、その種類の固形腫瘍に特有の、PBMCの異なるFTIRスペクトルを生じる。これは、各種類の固形腫瘍はPBMCにおいて特定の生化学的変化を引き起こすことに起因し得る。本発明のいくつかの実施形態において使用される方法本発明の適用に従って個別にまたは適宜組み合わせて使用され得る、一連のプロトコールを以下に説明する。数値は、限定的なものではなく例示的なものとして与えられていることを理解するべきである。必ずしもそうではないが、通常、示した各値は、示した値の20以内にある値の範囲から選択される一例である。同様に、あるステップを非常に具体的に説明しているが、適宜変更の上で他のステップが行われ得ることを当業者は理解するであろう。本発明のいくつかの適用に従い、以下の方法が適用された。患者集団および対照集団の取得全ての研究は、ソロカ大学メディカルセンターの地元の倫理委員会により承認され、ヘルシンキ宣言に従って実施された。有資格者により、本研究に参加した各個人からインフォームドコンセントを得た。患者集団は、下記表Iに示す通り、原発性固形腫瘍を有すると診断されたがん患者を含んでいた。その他に分類された患者集団には、異なる種類の原発性腫瘍を有するとそれぞれ診断された6人の患者が含まれていた。その他の集団には、膵臓、頭頸部、食道等の原発性腫瘍に罹患している患者がいる。がんの診断は、臨床的、外科的、組織学的および病理学的な診断により決定した。腫瘍の病理学的ステージは、TNMClassificationofMalignantTumoursSobinLHetal7thEditionNewYorkJohnWiley2009に記載されているtumornodemetastasis分類に従って決定した。対照群には、ソロカ大学メディカルセンターおよびベングリオン大学において、病的状態の可能性を排除するための詳細な臨床的質問を受けた健常ボランティアが含まれていた。血液試料の採取標準的な静脈切開術の手順を用いて、患者および健常対照から、12mlの末梢血を5mlEDTA血液採取チューブTubesBDVacutainerトロント中に採取した。採取から2時間以内に試料を処理した。末梢血単核球の抽出がん患者および健常対照から得られた血小板枯渇残留白血球を、製造者のプロトコールに従ってHistopaque1077勾配に適用した。細胞を境界面から吸引し、250gの等張食塩水で2度洗浄し、5μlの新鮮な等張食塩水中に再懸濁した。15μlの洗浄細胞をセレン化亜鉛のスライド上に堆積し、おおよそ単層の細胞を形成させた。なお、任意の他の適切なスライドを用いてもよく、例えば、金のスライドを用いて反射測定を行ってもよい。次いで、スライドを層流下で1時間空気乾燥し、水を除去した。次に、乾燥させた細胞をFTIR顕微鏡法により測定した。FTIR顕微分光法FTIR分光計BrukerEquinoxmodel55Sに連結された液体窒素冷却テルル化カドミウム水銀検出器を有するFTIR顕微鏡IRscope2を用い、OPUSソフトウェアを使用して、細胞培養物に対するフーリエ変換赤外顕微分光法およびデータ取得測定法を行った。一部の実験については、FTIR分光計NicoletiS10に連結された液体窒素冷却テルル化カドミウム水銀検出器を有するFTIR顕微鏡NicoletCentaurus、OMNICソフトウェアを用い、OPUSソフトウェアを使用して、フーリエ変換赤外顕微分光法およびデータ取得測定法を行った。これらの顕微鏡のそれぞれを用いて、本質的に同一の結果が得られた。高い信号対ノイズ比を達成するために、各測定において、128の重ね合わせたスキャンを700~4000cm1の波数領域について集めた。測定位置は円状であり、直径は100μm、スペクトル分解能は4cm1であった。細胞量のばらつきを低減し、異なる試料間の適切な比較を促すために、以下の手順を採用した。1各試料を少なくとも5回、異なるスポットにおいて測定した。2アナログデジタル変換器の比率を経験的に2000~3000回秒に選択した。3得られたスペクトルを、64の連続する点を用いてラバーバンド法を使用して基準線補正し、EarlyspectralchangesofcellularmalignanttransformationusingFouriertransformationinfraredmicrospectroscopyBogomolnyetal2007JBiomedOpt12024003というタイトルの論文に記載されるようにして、OPUSソフトウェアのベクトル正規化を用いて正規化した。バックグラウンドの干渉を最小にして所与の波数における正確な吸収値を取得するために、二次導関数スペクトルを用いて、関心のある生体分子の濃度を決定した。この方法は、IRバンドの半値全幅の変化に敏感である。しかしながら、生体試料の場合、同種由来の全ての細胞は、比較的広いバンドを与える類似の基本成分から構成される。そのため、SeleniumaltersthelipidcontentandproteinprofileofratheartAnFTIRmicrospectroscopystudyToyranetalArchBiochemBiophys2007458184193というタイトルの論文に記載されるように、一般に、バンドのFWHMの変化を無視することができる。統計解析統計解析はSTATISTICAソフトウェアおよびスチューデントT検定を用いて行った。P値005を有意とみなした。実験データ後述する実験は、本発明の適用に従い、上述の技術を用いて本発明者らにより行われたものである。実施例1および実施例2に関して以下に示す実験は、本発明のいくつかの適用に従って、FTIRMSP技術によるPBMC試料の分析を用いて、選択した波数におけるFTIRMSPスペクトルパターンに基づいて固形腫瘍を診断できることを実証している。実施例1一連の実験において、46名の健常対照からのPBMC試料をFTIRMSPにより分析し、典型的なFTIRMSPスペクトルパターンを対照PBMCについて確立した。更に、複数の種類の固形腫瘍に罹患している63名のがん患者からのPBMC試料をFTIRMSP分析に供し、対照のFTIRMSPスペクトルパターンと比較した。末梢血単核球の抽出に関して上述したプロトコールに従って末梢血を予備的処理することにより、PBMC試料を得た。次いで、PBMC試料を、FTIRMSPに関して上述したプロトコールに従ってFTIRMSPにより分析した。図1ACを参照する。これらは、本発明のいくつかの適用に従って導出された、固形腫瘍に罹患している63名のがん患者および46名の健常対照からのPBMC試料についての、FTIR吸収スペクトルおよび吸収スペクトルの二次導関数ならびにその分析を表すグラフである。末梢血単核球のFTIRMSP分析は、通常、4000700cm1の領域にスペクトルを生成した。スペクトルはいくつかの吸収バンドから構成され、そのそれぞれは特定の高分子の特定の官能基に対応している。図1Aは、健常対照およびがん患者のPBMC試料の、4000700cm1における、基準線補正およびベクトル正規化後のFTIRMSPスペクトルの平均を示す。スペクトルはいくつかの吸収バンドから構成され、そのそれぞれは、脂質、タンパク質および炭水化物/核酸等の特定の高分子の特定の官能基に対応している。主な吸収バンドにマークを付けている。例えば、30002830cm1の領域は、CH3およびCH2基の対称的および反対称的な広がりを含み、これらは主に、それぞれタンパク質および脂質に対応する。17001500cm1の領域はアミドIおよびアミドIIに対応し、これらは、タンパク質の二次構造に関する情報を含む。13001000cm1の領域は、PO2基の対称的および反対称的な振動を含む。1000700cm1はフィンガープリント領域であり、これは、MantschMおよびChapmanDによるInfraredspectroscopyofbiomoleculesJohnWileyNewYork1996というタイトルの論文に記載されるように、炭水化物、脂質、核酸および他の生体分子に対応するいくつかの異なる振動を含む。FTIRスペクトルは、通常、これらの高分子の吸収の変化を追跡することにより分析した。表IIは、PBMC細胞についての主なIR吸収バンドのいくつか、および対応する分子官能基を示す。図1Bを参照する。がん患者のPBMC試料と対照のPBMC試料との有効な比較を達成するために、基準線補正し、ベクトル正規化したFTIRMSPスペクトルの二次導関数を用いた。結果を図1Bに示す。示されるように、がん患者由来のPBMC試料の二次導関数スペクトルは、13401260cm1のスペクトル領域において、健常対照由来のPBMC試料の二次導関数スペクトルとは有意に異なった。図1Bの拡大図に示されるように、平均±SEMをハッシュ領域およびドット領域により表している。図1Cを参照する。これは、本発明のいくつかの適用に従って導出された、健常対照由来のPBMC試料と比較したがん患者由来のPBMC試料の、A1A23の波数における吸収スペクトルの二次導関数の値を表すグラフである。統計解析を行い、P値を与えている。示されるように、がん患者由来のPBMC試料の二次導関数は、健常対照のPBMC由来のFTIRMSPスペクトルの二次導関数の分析とは有意に異なった。表IIIは、図1Cに示される波数のリストである。通常、PBMC試料をこれらの波数を用いてFTIRMSP技術により分析し、健常対照とがん患者とを区別した。実施例2この一連の実験では、1名の膵臓がん患者由来のPBMCをFTIRMSP分析に供し、27名の健常対照由来のPBMCに基づく対照FTIRMSPスペクトルパターンと比較した。結果を図2ACに示す。PBMCは、末梢血単核球の抽出に関して上述したプロトコールに従う末梢血の予備的処理により得た。次いで、FTIR顕微分光法に関して上述したプロトコールに従い、PBMC試料をFTIRMSPにより分析した。図2Aは、基準線補正およびアミドIIに対する最小値最大値の正規化後の、膵臓がん患者のPBMCのFTIRMSPスペクトルと比較した健常対照のPBMCの代表的なFTIRMSPスペクトルを示す。各スペクトルは、各試料について異なる位置における5つの測定の平均を表す。スペクトルはいくつかの吸収バンドから構成され、そのそれぞれは、脂質、タンパク質、炭水化物および核酸等の特定の高分子の特定の官能基に対応する。主な吸収バンドにマークを付している。FTIRスペクトルは、これらの高分子の吸収の変化を追跡することにより分析した。図2Aに示されるように、膵臓がん患者由来のPBMCの分析に由来するFTIRMSPスペクトルは、健常対照のPBMCのFTIRMSPスペクトルと比較した場合、異なるスペクトルパターンを示した。図2BCを参照する。正確性を高め、膵臓がん患者のPBMC試料と健常対照のPBMC試料との間の有効な比較を達成するために、基準線補正し、ベクトル正規化したFTIRスペクトルの二次導関数を用いた。結果を図2BCに示す。主な吸収バンドにマークを付している。示されるように、膵臓がん患者由来のPBMCの二次導関数スペクトルパターンは、健常対照のPBMCの平均のFTIRMSPスペクトルパターンとは有意に異なった。図2BCの拡大図に示されるように、対照についての平均±SEMをハッシュ領域により表している。ここで実施例3~実施例5を参照する。実施例3~実施例5に関して以下に提示する実験は、本発明のいくつかの適用に従い、FTIRMSP技術によるPBMC試料の分析が、ある種類の固形腫瘍を検出するために用いられることを実証する。通常、各種類の悪性固形腫瘍は、その種類の固形腫瘍に特有の、PBMCの異なるFTIRスペクトルを生じる。実施例3この一連の予備実験では、固形腫瘍に罹患しているがん患者由来のPBMCおよび健常対照由来のPBMCをFTIRMSPにより分析した。この一連の実験のためのがん患者集団は、以下の固形腫瘍に罹患している計5名の患者から構成されていた:胸部、肺、膵臓、頭頸部および食道。末梢血単核球の抽出に関して上述したプロトコールに従い、末梢血の予備的処理によりPBMCを得た。次いで、FTIR顕微分光法に関して上述したプロトコールに従い、PBMC試料をFTIRMSPにより分析した。結果は、全てのがん患者のFTIRMSPスペクトルパターンは健常対照のものとは異なることを示している。結果は更に、各種類の悪性腫瘍は、各種類の固形腫瘍に特有の、PBMCの異なるスペクトル吸収パターンを生じることを示している。図3ABを参照する。正確性を高め、がん患者のPBMC試料と健常対照のPBMC試料との間の有効な比較を達成するために、基準線補正し、ベクトル正規化したFTIRスペクトルの二次導関数を用いた。結果を図3Aに示す。図3Aに示されるように、がん患者の各一つ由来のPBMCの二次導関数スペクトルパターンは、健常対照のPBMCとは異なった。例えば、肺がん患者のPBMCのFTIRMSPスペクトルは、CH2の吸収の減少、νasPO2の減少、967cm1におけるより高い波数へのシフト、およびRNA吸収の増加を示すことにより、対照とは異なっている。更に、各スペクトルは、対照とは異なりかつ各種類の悪性腫瘍に特徴的である、それ自体の特有のスペクトルパターンを有する。図3Bを参照する。これは、図3Aに示される二次導関数データの分析を示すグラフである。図3Bは、各患者由来のPBMCのFTIRMSPによる分析によって導出された、対照に対する各種類のがんの値の変化を表す。示されるように、各がん患者は、対照とは異なるスペクトルを示した。図3Cは、FTIRMSPにより観察され、本発明のいくつかの適用に従って分析された、異なる種類の固形腫瘍に罹患しているがん患者のPBMCにおいて誘導された主な生化学的変化をまとめた表である。吸収を示すピーク強度を各スペクトルについて算出した。これは、各種類の腫瘍に特徴的な主な生化学的変化を明らかにする。実施例4この一連の実験では、胸部がん患者由来のPBMCおよび胃腸がん患者由来のPBMCをFTIRMSPにより分析し、健常対照由来のPBMCの分析と比較した。留意すべきこととして、胸部がん患者は原発性の胸部腫瘍に罹患しており、胃腸がん患者は原発性の胃腸腫瘍に罹患している。胃腸がん患者は胸部がんの病歴を有し、胃腸腫瘍の病理学的評価は、胃腸の表現型よりむしろ、胸部がんの表現型を示した。先ず、2名のがん患者および27名の健常対照から末梢血を抽出した。末梢血単核球の抽出に関して上述したプロトコールに従う末梢血の予備的処理により、PBMCを得た。次いで、FTIR顕微分光法に関して上述したプロトコールに従い、PBMC試料をFTIRMSPにより分析した。結果は、がん患者由来のPBMCのFTIRMSPスペクトルパターンは健常対照のものとは有意に異なることを示している。結果は更に、胸部がん患者のPBMCと胃腸がん患者のPBMCとは、対照とは異なる類似のスペクトルパターンを示したことを示している。これは、胃腸腫瘍が病理学的評価により胸部腫瘍に特徴的な表現型を有することが示されたことにより説明できる。胸部がんの一部の症例では、悪性細胞は、原発性の胸部腫瘍から離脱し、身体の他の部分に転移する。これらの細胞は、成長を再び開始するまで、何年も不活発なままであり得る。腫瘍は、元々の腫瘍部位から遠くに位置しているにもかかわらず、元々の腫瘍によって惹起されるものと類似するPBMC中での生化学的変化を惹起する可能性がある。留意すべきこととして、胸部がん患者および胃腸がん患者の両方のPBMCのスペクトル吸収パターンは、他の種類の固形腫瘍に罹患している患者のPBMCにより生じるスペクトルパターンとは異なる。図4は、本発明のいくつかの適用に従って導出された、健常対照のPBMCと比較した胸部がん患者由来のPBMCおよび胃腸がん患者由来のPBMCの二次導関数スペクトルを示す。示されるように、FTIRMSP二次導関数スペクトルは、がん患者由来のPBMCと健常対照由来のPBMCとの間で有意な差異を示す。これらのスペクトルの差異は、通常、がん患者のPBMCにおける分子的変化を表し、健常対照とがん患者とを区別することを可能とする。また、原発性の胸部がん患者および胃腸がん患者の両方からのPBMCは、類似のFTIRMSPスペクトルパターンを示した。従って、本発明のいくつかの適用は、患者のPBMCの分析により生じた特有のFTIRMSPスペクトルに基づいて、患者の固形腫瘍の種類および/または起源を診断するために用いることができる。これは、異なる種類の固形腫瘍を有する患者由来のPBMCは、それ自体の一連の特徴的なバンドを有する異なるFTIRスペクトルパターンをそれぞれ生じることを示した実施例3と合致している。また、胸部がん患者のFTIRMSPスペクトルの変化を惹起する分子的変化は、胸部がんを診断するためのバイオマーカーとして役立てることができる。また、本発明のいくつかの適用は、腫瘍の起源に基づいて有効な治療を選択するために用いることができる。留意すべきこととして、本発明の適用によって診断される固形腫瘍の種類は胸部腫瘍に限定されず、任意の他の種類の固形腫瘍を含み得る。実施例5この一連の実験では、様々な種類の固形腫瘍に罹患しているがん患者由来のPBMC試料をFTIRMSPにより分析した。各種類の固形腫瘍のFTIRMSPスペクトルパターンを他の固形腫瘍のFTIRMSPスペクトルパターンと比較することで、異なる種類の固形腫瘍を区別することが可能であった。この一連の実験のためのがん患者集団は、表Iに従う、固形腫瘍に罹患している計63名の患者から構成されていた。末梢血単核球の抽出に関して上述したプロトコールに従う末梢血の予備的処理により、PBMCを得た。次いで、FTIR顕微分光法に関して上述したプロトコールに従い、PBMC試料をFTIRMSPにより分析した。結果は、各種類の固形腫瘍は、各種類の固形腫瘍に特有の、PBMCの異なるスペクトル吸収パターンを生じ、異なる種類の固形腫瘍を区別することを可能とすることを示している。図5ACを参照する。正確性を高め、様々な種類のがん患者のPBMC試料の間の有効な比較を達成するために、基準線補正し、ベクトル正規化した平均のFTIR吸収スペクトルの二次導関数を用いた。結果を図5ACに示す。これらは、スペクトルのいくつかの領域の二次導関数を示している。図5ACに示されるように、各種類の固形腫瘍の二次導関数スペクトルは、各種類の固形腫瘍に特有の、PBMCの異なるスペクトル吸収パターンを生じた。図5DGを参照する。これらは、本発明のいくつかの適用に従って導出された、他の固形腫瘍の吸収スペクトルの二次導関数と比較した各種類の固形腫瘍の吸収スペクトルの二次導関数の値を表す一連のグラフである。図5Dは、B1B5の波数における、胸部がんを含まない他の種類の固形腫瘍に罹患しているがん患者由来のPBMC試料と比較した胸部がん患者由来のPBMC試料の吸収スペクトルの二次導関数の値を表すグラフである。統計解析を行い、P値を与えている。示されるように、胸部がん患者由来のPBMCの二次導関数は、胸部がんを有しない他のがん患者のPBMC由来のFTIRMSPスペクトルパターンの二次導関数の分析とは有意に異なった。表IVは、図5Dに示される波数をリストにしたものである。通常、これらの波数を用いたFTIRMSP技術によりPBMC試料を分析し、胸部がん患者と胸部がんを有しないがん患者とを区別した。図5Eは、C1C11の波数における、胃腸腫瘍を含まない他の種類の固形腫瘍に罹患しているがん患者由来のPBMC試料と比較した胃腸がん患者由来のPBMC試料の吸収スペクトルの二次導関数の値を表すグラフである。統計解析を行い、P値を与えている。示されるように、胃腸がん患者由来のPBMCの二次導関数は、胃腸がんを有しない他のがん患者のPBMC由来のFTIRMSPスペクトルパターンの二次導関数の分析とは有意に異なった。表Vは、図5Eに示される波数をリストにしたものである。通常、これらの波数を用いたFTIRMSP技術によりPBMC試料を分析し、胃腸がん患者と胃腸がんを有しないがん患者とを区別した。図5Fは、D1D24の波数における、肺腫瘍を含まない他の種類の固形腫瘍に罹患しているがん患者由来のPBMC試料と比較した肺がん患者由来のPBMC試料の吸収スペクトルの二次導関数の値を表すグラフである。統計解析を行い、P値を与えている。示されるように、肺がん患者由来のPBMCの二次導関数は、肺がんを有しない他のがん患者のPBMC由来のFTIRMSPスペクトルパターンの二次導関数の分析とは有意に異なった。表VIは、図5Fに示される波数をリストにしたものである。通常、これらの波数を用いたFTIRMSP技術によりPBMC試料を分析し、肺がん患者と肺がんを有しないがん患者とを区別した。図5Gは、E1E11の波数における、前立腺がんを含まない他の種類の固形腫瘍に罹患しているがん患者由来のPBMC試料と比較した前立腺がん患者由来のPBMC試料の吸収スペクトルの二次導関数の値を表すグラフである。統計解析を行い、P値を与えている。示されるように、前立腺がん患者由来のPBMCの二次導関数は、前立腺がんを有しない他のがん患者のPBMC由来のFTIRMSPスペクトルパターンの二次導関数の分析とは有意に異なった。表VIIは、図5Gに示される波数をリストにしたものである。通常、これらの波数を用いたFTIRMSP技術によりPBMC試料を分析し、前立腺がん患者と前立腺がんを有しないがん患者とを区別した。ここで実施例6を参照する。実施例6に関して以下に提示する実験は、本発明のいくつかの適用に従い、FTIRMSP技術によるPBMC試料の分析が、がんの病期診断のために用いられることを実証する。通常、各ステージのがんは、PBMCの異なるFTIRスペクトルを生じる。実施例6この一連の実験では、固形腫瘍に起因する異なるステージのがんに罹患しているがん患者由来のPBMC試料をFTIRMSPにより分析し、スペクトルの平均の二次導関数を各ステージのがんについて得、異なるステージのがんを区別することが可能であった。この一連の実験のためのがん患者集団は、表Iに記載される通り、異なるステージのがんに罹患している計63名の患者から構成されていた、ならびにステージ3および4。末梢血単核球の抽出に関して上述したプロトコールに従う末梢血の予備的処理により、PBMCを得た。次いで、FTIR顕微分光法に関して上述したプロトコールに従い、PBMC試料をFTIRMSPにより分析した。結果は、早期ステージのがんは、進行したステージのがんを有する患者から採取したPBMC試料により生じるものとは異なるPBMCのスペクトル吸収パターンを生じ、異なるステージのがんの区別を可能とすることを示す。図6ACを参照する。これらは、本発明のいくつかの適用に従って導出された、異なるステージのがんに罹患しているがん患者由来のPBMC試料に基づく、PBMCの二次導関数スペクトルおよびその分析を示すグラフである。図6Aは、異なる疾患ステージにあるがん患者から得られたPBMC試料の、基準線補正し、ベクトル正規化した平均FTIR吸収スペクトルの二次導関数を表すグラフである。示されるように、がんの各ステージのPBMCは、異なるPBMCのスペクトル吸収パターンを生じた。図6Bは、異なる疾患ステージにある胸部がん患者から得られたPBMC試料の、基準線補正し、ベクトル正規化した平均FTIR吸収スペクトルの二次導関数を表すグラフである。示されるように、胸部がんの各ステージのPBMCは、異なるPBMCのスペクトル吸収パターンを生じる。示されるように、胸部がんの各ステージのPBMCは、異なるPBMCのスペクトル吸収パターンを生じ、特には、早期ステージはより進行したステージとは異なった。留意すべきこととして、胸部がんは例として示され、限定的なものではなく、また、本発明の範囲は、本明細書に記載の技術により任意の種類の固形腫瘍を病期診断することを含む。図6Cは、F1F7の波数における、ステージ3および4のがん患者と比較したステージ1および2のがん患者由来のPBMC試料の吸収スペクトルの二次導関数の値を表すグラフである。統計解析を行い、P値を与えている。示されるように、初期ステージのがんを有するがん患者由来のPBMCの二次導関数は、進行したステージのがんを有するがん患者のFTIRMSPスペクトルパターンの二次導関数の分析とは有意に異なった。表VIIIは、図6Aに示される波数をリストにしたものである。通常、これらの波数を用いたFTIRMSP技術によりPBMC試料を分析し、がんの初期ステージとより進行したステージとを区別した。図16および実施例16を参照する。留意すべきこととして、末梢血単核球の使用に関して本明細書に記載した技術は、任意の種類の白血球または白血球の種類の組み合わせに適用され得る。例えば、FTIR顕微鏡法技術による分析を任意の種類の白血球白血球の総集団を含むが、それに限定されないに対して行ってもよい。図16および実施例16を更に参照する。PBMC試料の分析により得られたデータを当該技術分野において公知の任意の好適な方法例えば、フィッシャーの線形判別分析、二次判別分析および/または非線形判別分析により更に分析してもよい。例えば、本発明の適用に従って得られたデータを人工ニューラルネットワークにより分析してもよい。統計的に有意である表IIVIIに示されるいくつかのバイオマーカーは、ANN分析のための入力ベクトルとして役立ち得る。更に留意することとして、本発明の範囲は、固形腫瘍の検出および/またはモニタリングのために1つのみの波数を用いること、ならびに2つ、3つ、4つまたはそれより多くの波数を用いることを含む。更には、本発明の範囲は、固形腫瘍の存在を示すために、任意のIRスペクトルの特徴またはIRスペクトルの特徴の分析に由来する任意の特徴を用いることを含む。これもまた留意することとして、本発明の範囲は、IR分光法の任意の特定の形態または分析に限定されない。例えば、IR分光法は、減衰全反射分光法技術を含み得る。分光法、顕微分光法、特にFTIR分光法に関して本発明の適用を上述したが、本発明の範囲は、他の手段によって得られたデータを用いる分析技術を用いることも含む。更に、上述の本発明の態様はコンピュータで実行されるソフトウェアに実装できること、該ソフトウェアは有形の媒体または無形の媒体にて供給および格納できることは、当業者により理解されるであろう。本発明は特に示して上述したものに限定されないことを当業者は理解するであろう。むしろ、本発明の範囲は、上述の種々の特徴の組み合わせおよび部分的組み合わせの両方、ならびに、上記の説明を読んだ当業者が想起するであろう先行技術にはないそれらの変形および改良を含む。