CN107923903A - 生物化学分析技术 - Google Patents

Abstract

提供了用于确定测试样本中的被分析物的生物化学分析设备和生物化学分析方法。在该技术中，生物化学分析设备包括：用于接收测试样本的样本港、用于探测测试样本并生成传感器数据的至少一个传感器以及处理器。传感器数据与测试样本中的被分析物相对应。处理器接收来自传感器的传感器数据并且为了这样接收的传感器数据选择非线性函数。随后，处理器将所选择的非线性函数拟合到传感器数据。最终处理器将已拟合的非线性函数与参考数据进行比较来确定测试样本中的被分析物。

Description

生物化学分析技术

本技术涉及生物化学分析，并且更特别地，涉及用于确定在测试样本中的被分析物的生物化学分析设备和生物化学分析方法。

当代的医学科学和临床科学基本上依赖于生物化学化验技术。生物化学化验是在实验室医学、药理学、环境生物学、连续递送（continuous delivery）和分子生物学中用于对目标实体（target entity）的存在或量或功能活性（functional activity）在质量上进行评估或在数量上进行测量的分析过程。目标实体可以是药物或生物化学物质或细胞，例如在有机体或有机样本中的微生物细胞。目标实体一般被称为被分析物，或测试实体，或者被简单地称为化验的目标。化验通常旨在测量被分析物的强度性（intensive property）并且以用于例如摩尔浓度、浓度、密度、功能活性、与标准的比较中的一些效果的程度等的相关的测量单位来表达它。

现代的生物化学化验由如下生物化学技术来执行，该生物化学技术涉及具有传感器或生物传感器的生物化学分析设备并且使用生物化学分析方法。生物化学分析设备的示例是片上实验室（lab-on-a-chip）设备。通常，生物化学分析设备具有一个或多个传感器，例如电化学传感器，该电化学传感器可以以列和行来布置。传感器例如在一些生物化学分析设备中检测特定的被分析物的存在，传感器被覆盖有分子（molecule），要检测的被分析物特异性地结合到该分子，而在一些其他传感器中，可能存在如下化学实体，被分析物与该化学实体直接或间接地反应。借助于电流和/或电压的改变来以电化学的方式检测特异性结合或特异性反应。以这种方式，可以在例如血液或尿液的待检验的溶液中检测生物化学物质，例如毒素、微生物负荷（microbial load）、化学实体、抗体、肽或DNA。

随后，来自传感器的所测量的电化学信号，即传感器数据可以直接由生物化学分析设备中的集成电路来处理或者可以借助于外部评价单元来从生物化学分析设备读出传感器数据。在执行分析的时间持续时间上的对所测量的电化学信号的分析对于从生物化学分析技术得到准确并且鲁棒的结果是极度重要的。

因此，本技术的目的是提供一种用于确定在测试样本中的被分析物的生物化学技术、方法和设备。所期望的是，该技术是灵敏的、可靠的并且鲁棒的。

上述目的通过根据权利要求1的用于确定测试样本中的被分析物的生物化学分析设备以及通过根据本技术的权利要求8的用于确定测试样本中的被分析物的生物化学分析方法来实现。在从属权利要求中提供本技术的有利的实施例。权利要求1的特征可以与从属权利要求的特征相组合，并且从属权利要求的特征可以被组合到一起。类似地，权利要求11的特征可以与从属权利要求的特征相组合，并且从属权利要求的特征可以被组合到一起。

根据本技术的一个方面，提出了一种用于确定测试样本中的被分析物的生物化学分析设备。该生物化学分析设备在下文中被称为设备，包括样本港（sample port）、至少一个传感器和处理器。样本港接收要被分析的测试样本。传感器分析或探测测试样本并且生成传感器数据。传感器数据与测试样本中的被分析物相对应。处理器接收来自传感器的传感器数据、为了这样接收的传感器数据选择非线性函数、将所选择的非线性函数拟合到传感器数据并且将已拟合的非线性函数与参考数据比较来确定测试样本中的被分析物。作为非线性函数拟合到传感器数据的结果，相当大数量的来自传感器数据的数据点重叠或拟合该非线性函数，并且因此当将已拟合的非线性函数与参考数据比较时，所获得的结果表示相当大数量的来自传感器数据的数据点。这提供了灵敏的、可靠的并且鲁棒的结果。

在本技术的实施例中，生物化学分析设备是片上实验室设备。由于片上实验室设备的便携性、紧凑性、易用性以及更快速的分析和响应时间，这提供了生物化学分析设备的有利的实施例。

在生物化学分析设备的另一实施例中，非线性函数是参数拟合函数。因此，处理器确定如下参数，所述参数可以被进一步用于与简单参考表的形式的参考数据比较以确定被分析物，简单参考表诸如查找表。

在生物化学分析设备的另一实施例中，参数拟合函数是逻辑斯谛函数（logisticfunction）。逻辑斯谛函数是简单并且鲁棒的拟合函数，其确保生物化学分析设备的灵敏性。

在生物化学分析设备的另一实施例中，参数拟合函数是双曲正切函数。该双曲正切函数是简单并且鲁棒的拟合函数，其进一步确保生物化学分析设备的灵敏性。

在生物化学分析设备的另一实施例中，处理器确定已拟合的非线性函数的最陡上升（steepest ascent）。已拟合的非线性函数的最陡上升连同非线性拟合上的最陡上升的位置表明被分析物的类型。因此，设备能够确定不同类型的被分析物的不存在或存在。此外，已拟合的非线性函数的最陡上升连同非线性拟合上的最陡上升的位置也可以提供对被分析物的定量测量（quantitative measurement）的指示。

在生物化学分析设备的另一实施例中，处理器确定最陡上升的出现时间。已拟合的非线性函数的最陡上升的出现时间连同已拟合的非线性函数在最陡上升处的最大值表明被分析物的定量测量。因此，该设备能够对被分析物进行定量确定。此外，已拟合的非线性函数的最陡上升的出现时间，连同已拟合的非线性函数在最陡上升处的最大值也可以提供对被分析物的类型的指示，并且因此有助于在不同类型的被分析物之间进行分辨。

根据本技术的另一方面，提出了一种用于确定测试样本中的被分析物的生物化学分析方法。在下文中被称为方法的该生物化学分析方法中，利用生物化学分析设备的传感器来分析测试样本以生成传感器数据。所生成的传感器数据与被如此分析的测试样本中的被分析物相对应。随后，在该方法中，由处理器接收来自传感器的传感器数据。此后，由处理器为这样接收的传感器数据选择非线性函数。

随后，由处理器将所选择的非线性函数拟合到传感器数据。最终在该方法中，由处理器将已拟合的非线性函数与参考数据比较以确定测试样本中的被分析物。

在该方法的另一实施例中，生物化学分析设备是片上实验室设备。这提供了该方法的有利实施例，其中利用片上实验室设备来实施该方法，该片上实验室设备是便携的、易用的并且为该方法提供更快速的分析和响应时间。

在该方法的另一实施例中，非线性函数是参数拟合函数。因此，在该方法中，确定参数，所述参数被进一步用于与简单的参考表形式的参考数据进行比较以确定被分析物，简单的参考诸如查找表。

在该方法的另一个实施例中，参数拟合函数是逻辑斯谛函数。该逻辑斯谛函数是简单并且鲁棒的拟合函数，其确保该方法的灵敏性。

在该方法的另一实施例中，参数拟合函数是双曲正切函数。该双曲正切函数是简单且鲁棒的拟合函数，其进一步确保生物化学分析方法的灵敏性。

在该方法的另一实施例中，在由处理器所进行的已拟合的非线性函数与参考数据的比较中，由处理器来确定已拟合的非线性函数的最陡上升。已拟合的非线性函数的最陡上升，连同在非线性拟合上的最陡上升的位置表明被分析物的类型。因此，该方法能够确定不同类型的被分析物的不存在或存在。此外，已拟合的非线性函数的最陡上升，连同在非线性拟合上的最陡上升的位置也可以提供对被分析物的定量测量的指示。

在该方法的另一实施例中，在由处理器进行的已拟合的非线性函数与参考数据的比较中，由处理器来确定最陡上升的出现时间。已拟合的非线性函数的最陡上升的出现时间，连同已拟合的非线性函数在最陡上升处的最大值表明对被分析物的定量测量。因此，该方法能够对被分析物进行定量确定。此外，已拟合的非线性函数的最陡上升的出现时间，连同已拟合的非线性函数在最陡上升处的最大值也可以提供对被分析物的类型的指示，并且因此有助于在不同类型的被分析物之间进行分辨。

在下文中，参照在附图中示出的图示的实施例来进一步描述本技术。其中：

图1 示意性地示出了用于确定测试样本中的被分析物的生物化学分析设备，

图2 图示了流程图，该流程图表示用于确定测试样本中的被分析物的生物化学分析方法，和

图3图示了根据本技术的方面的用于确定测试样本中的被分析物的方法中所使用的示例性曲线。

在下文中，详细地描述了本技术的上面提及的特征和其他特征。参照附图描述了各种各样的实施例，其中同样的附图标记自始至终被用于指代同样的元素。在以下描述中，为了解释的目的，大量的具体细节被阐明，以便提供对一个或多个实施例的彻底理解。应当注意的是，所示出的实施例旨在解释并且不限制本发明。可以明白的是，这样的实施例可以在没有这些具体细节的情况下被实施。

如在图1中所示出的，根据本技术的一个方面，提出了一种用于确定测试样本中的被分析物的生物化学分析设备1，其在下文中被称为设备1。该设备1包括样本港10、至少一个传感器20和处理器30。样本港10接收要被分析的测试样本。传感器20分析或探测或调查该测试样本并且生成传感器数据。传感器数据与测试样本中的被分析物相对应。处理器30接收来自传感器20的传感器数据。此外，处理器30为这样接收的传感器数据选择非线性函数并且然后将所选择的非线性函数拟合到传感器数据。最终，处理器30将已拟合的非线性函数与参考数据比较，以确定测试样本中的被分析物。已经使用图1结合图2进一步解释了设备1的工作和不同实施例，图2图示了流程图，该流程图表示根据本技术的方面的用于确定测试样本中的被分析物的生物化学分析方法1000，其在下文中被称为方法1000。

如在此所使用的那样，术语“被分析物”是如下物质或化学成分，该物质或化学成份是在该生物化学分析方法中感兴趣的物质或化学成分或可以由生物化学分析设备1的传感器20检测到的物质或化学成分，并且该物质或化学成分包括但不限于：药物、宿主（host）的细胞或外源细胞（foreign cell）、诸如微生物细胞，例如细菌、病毒等、毒素、宿主细胞或外源细胞的副产物、过敏原、代谢过程或酶促过程（enzymatic process）的产物或副产物、化学化合物等等和诸如此类。

为了本技术的目的，如在此所使用的短语“确定测试样本中的被分析物”或同样的短语意指针对在测试样本中的被分析物的存在或不存在来探测、检查、评价、测试、细察（scrutinize）或检验测试样本，并且可以可选地包括对存在于测试样本中的被分析物进行量化。

设备1可以是任意的生物化学分析器，诸如片上实验室设备（未示出）。在生物传感器技术中，片上实验室系统被使用，以便能够并行地执行生物化学分析并且因此可以通过本技术同时地确定不同类型的若干被分析物。片上实验室设备是微流体装置或仪器并且包括芯片，该芯片具有被集成在支撑上的传感器20阵列的（未示出），该支撑包含例如塑料卡。传感器20的阵列例如包含以列和行布置在芯片上的电化学传感器20。测试样本例如血液或尿液被放置在样本港10之上或之中。在设备1中，传感器20覆盖有分子，要检测的被分析物，即要检测的物质或实体特异性地结合到该分子。不同的传感器可以覆盖有不同的分子，该不同的分子具有对于不同类型的被分析物的特异性结合亲和性。而在一些其他传感器20中可能有如下化学实体，例如特定化学化合物的覆层，被分析物与该特定化学实体直接或间接地反应。被分析物与传感器20上的分子的特异性结合和/或被分析物与传感器20的特异性反应以电化学的方式被检测，并且借助于作为传感器数据形式的被作为传感器20的输出传递的电流和/或电压的改变被显现或者被检测出。以这种方式，通过分析例如血液或尿液的测试样本来检测被分析物。在方法1000中，因此在步骤100中，利用设备1的传感器20来分析测试样本以生成传感器数据。这样生成的传感器数据与在步骤100中这样被分析的测试样本中的被分析物相对应。传感器数据对应于或表示存在于测试样本中的被分析物的类型和/或被分析物的数量。

随后，在方法1000中以及在设备1的工作中，由传感器20以传感器数据的形式提供的所测量的电化学信号在步骤200中由处理器30接收。在设备1的一个实施例中，处理器30在物理上是设备1整体部分，例如处理器30可以作为嵌入到设备1的支撑或芯片内的片上实验室设备1中的集成电路30而存在，而在设备1的替代实施例中，处理器30可以作为单独的物理实体存在，该单独的物理实体例如是连接到外部的处理单元的生物化学传感器阵列设备。

在设备1中，以及在方法1000中，在步骤300中，由处理器30为了由处理器30这样接收的传感器数据来选择非线性函数。在方法1000的实施例中，非线性函数是参数拟合函数。在设备1的实施例中，处理器30被配置用于选择参数拟合函数。该参数拟合函数可以是但不限于具有参数的逻辑斯谛函数或具有参数的双曲正切函数。方法1000，以及在设备1中，其中参数拟合函数是稍后参照图3所解释的具有参数的逻辑斯谛函数或具有参数的双曲正切函数。

在步骤300之后，在方法1000中，在步骤400中，所选择的非线性函数被拟合到传感器数据。由处理器30执行所选择的非线性函数的拟合。该拟合、或者也被称为曲线拟合是构建曲线或者数学函数的过程，其可能受制于约束地具有对于一系列数据点的最佳拟合。在本技术中，数据点是形成传感器数据的点52（在图3中示出）。在曲线拟合的步骤400中，所选择的非线性函数被拟合到或匹配到点52（如在图3中示出的那样），使得所选择的非线性函数通过或考虑相当大数量的点52。曲线拟合的技术是高度已知的，并且被普遍用于统计分析领域中，并且因此为了简洁起见并不在此详细地予以解释。

在方法1000中，在步骤400之后，在最终步骤500中，将已拟合的非线性函数或已拟合的非线性曲线与参考数据比较以确定测试样本中的被分析物。在一个实施例中，在作为步骤400的结果所获得的已拟合的非线性函数的形状和参考数据之间直接执行该比较，该所述数据被表示为不同的非线性曲线和非线性曲线的不同形状与不同类型的被分析物及它们的相应的浓度的相关性。在另一实施例中，已拟合的非线性函数的参数被用于与参考数据进行比较。

如在此所使用的那样，术语“参考数据”指的是如下数据的集合，所述数据的集合表示在从已拟合的非线性函数产生的曲线或数据集的不同特性与不同的被分析物的存在或不存在和/或定量指示之间的关系，其中所述曲线或数据集的不同特性诸如是曲线的形状、在曲线上的最大值的位置和/或最大值的值等，所述定量指示诸如是不同被分析物的浓度。参考数据的示例是查找表，所述查找表表示不同类型的被分析物与最大值的出现的时间、曲线的形状或最大值的值之间的相关性。查找表也可以包括不同类型的被分析物及它们的浓度与曲线的特性之间的关系。参考数据的另一示例是但并不限于标准曲线，所述标准曲线表示在不同的被分析物浓度与传感器数据的相关变化率之间的关系。使用和创建有时也被称为标准曲线、结果查找表或参考曲线的这样的参考数据的方法是众所周知的和被普遍使用的标准实验室技术，并且因此为了简洁起见在此并不予以描述。

在设备1的实施例中，处理器30被配置成确定已拟合的非线性函数的最陡上升和/或确定最陡上升的出现的时间。最陡上升也可以被理解为导致曲线上的最大值的、在曲线中的最陡爬升或上升。在方法1000的相关实施例中，在步骤500以内，在步骤520中由处理器30来确定已拟合的非线性函数的最陡上升。此外，在方法1000的另一相关实施例中，在步骤500以内，在步骤540中由处理器30来确定最陡上升的出现的时间。

现在参照图3，在示例性图表50中，描绘了作为所选择的非线性函数或拟合到传感器数据的非线性参数拟合函数的逻辑斯谛函数和双曲正切函数的使用。在图3的图表中，时间在“X”轴上被描绘并且可以以例如秒的时间单位来被测量。当设备1的传感器20与测试样本相接（engage with）时，即，当传感器20被打开来探测测试样本时，开始对时间的记录，并且与其一起，沿着“Y”轴来记录来自传感器20的测量，正如在图3中示出的那样，并且可以如作为探测测试样本和与被分析物的相互作用的结果的、如由传感器所感测的以电压或电流强度为单位来进行或记录该测量。随着沿“X”轴的时间进行测量并且该测量作为数据点52被记录。如在图3中示出的那样的在相同时刻处的多个数据点可以归因于不同运行周期中的重复测量或者可以归因于在相同时刻处由不同传感器20所进行的测量。所有这样的测量或数据点52的完整集合被称为传感器数据并且由处理器30来接收。

A. 逻辑斯谛函数的使用

处理器30在接收传感器数据之后将具有参数的逻辑斯谛函数拟合到传感器数据。由处理器30所选择并且随后拟合的逻辑斯谛函数可以由以下等式，即等式（i）来表示：

其中，表示逻辑斯谛函数，表示指数并且a、b、c是参数。

在图表50中由示例性第一曲线54来表示已拟合的逻辑斯谛函数。如根据图3中所描绘的示例性表示清楚的那样，第一曲线54考虑或穿过相当大数量的数据点52或与相当大数量的数据点52重叠，并且整体上表示传感器数据且比线性拟合更佳，并且因此当与参考数据比较时或者当被用于关于测试样本中的被分析物进行推断时，第一曲线54传递更准确和灵敏的结果，该结果已经考虑了来自传感器数据的相当大数量的数据点52。

而且，如在之前已提及的那样，由处理器30来确定已拟合的逻辑斯谛函数的最陡上升，其中最陡上升由以下等式，也即等式（ii）来表示：

当参数拟合函数是逻辑斯谛函数时，并且其中表示在第一曲线54上的最陡上升或最大值，并且b、c表示来自之前所呈现的逻辑斯谛函数的等式（i）的参数。

此外，最陡上升的出现时间、也即在图表50中的沿着X轴的时间值也由处理器30来确定。最陡上升的出现时间由以下等式、也即等式（iii）来表示：

当参数拟合函数是逻辑斯谛函数时并且其中表示在图表50中沿着X轴的时间，也即如在已拟合的逻辑斯谛第一曲线54的等式（ii）中所表示的最陡上升的出现时间。如可以从等式（ii）和（iii）中看到的那样，对最陡上升和最陡上升的出现时间的确定是简单的，因为通过使用简单等式并使用来自等式（i）的参数a、b、c来容易地执行它们。

B. 双曲正切函数的使用

处理器30在接收传感器数据之后将具有参数的双曲正切函数拟合到传感器数据。由处理器30选择的并且随后被拟合的双曲正切函数可以由以下等式、即等式(iv)来表示：

其中，表示双曲正切函数并且a、b、c是参数。

已拟合的双曲正切函数在图表50中由示例性第二曲线56来表示。如根据图3中所描绘的示例性表示清楚的那样，第二曲线56考虑或穿过相当大数量的数据点52或与相当大数量的数据点52重叠，并且整体上表示传感器数据且比线性拟合更佳，并且因此当与参考数据比较时或者当被用于关于测试样本中的被分析物进行推断时，第二曲线56传递更准确和灵敏的结果，该结果已经考虑了来自传感器数据的相当大数量的数据点52。

而且，如在之前已提及的那样，由处理器30来确定已拟合的双曲正切函数的最陡上升，其中最陡上升由以下等式，也即等式（v）来表示：

当参数拟合函数是双曲正切函数时，并且其中表示在第二曲线56上的最陡上升或最大值，并且b、c表示来自之前所呈现的双曲正切函数的等式（iv）的参数。

此外，最陡上升的出现时间、也即在图表50中的沿着X轴的时间值也由处理器30来确定。最陡上升的出现时间由以下等式、也即等式（vi）来表示：

当参数拟合函数是双曲正切函数时并且其中表示在图表50中沿着X轴的时间，也即如在已拟合的双曲正切第二曲线56的等式（v）中所表示的最陡上升的出现时间。如可以从等式（v）和（vi）中看到的那样，对最陡上升和最陡上升的出现时间的确定是简单的，因为通过使用简单等式并使用来自等式（iv）的参数a、b、c来容易地执行它们。

虽然已经参照某些实施例详细描述了本技术，但是应该理解的是，本技术并不受限于这些精确的实施例。而是，鉴于描述用于实现本发明的示例性模式的本公开，许多修改和变型将向本领域技术人员呈现它们自己而并不背离本发明的范围和精神。本发明的范围因此由以下权利要求书指示而不是前述描述指示。进入权利要求书的等同物的意义和范围以内的所有改变、修改和变型将被认为在它们的范围内。

Claims (14)

1.一种用于确定测试样本中的被分析物的生物化学分析设备（1），所述生物化学分析设备（1）包括：

- 样本港（10），所述样本港（10）适于接收所述测试样本；

- 至少一个传感器（20），所述传感器（20）适于分析所述测试样本并且生成传感器数据，所述传感器数据与如此分析的所述测试样本中的所述被分析物相对应；和

- 处理器（30），所述处理器被配置成：

- 接收来自所述传感器的所述传感器数据，

- 为如此接收的所述传感器数据选择非线性函数，

- 将所选择的非线性函数拟合到所述传感器数据，并且

- 将已拟合的非线性函数与参考数据比较以确定在所述测试样本中的所述被分析物。

2.根据权利要求1所述的生物化学分析设备（1），其中所述生物化学分析设备（1）是片上实验室设备。

3.根据权利要求1或2所述的生物化学分析设备（1），其中所述非线性函数是参数拟合函数。

4.根据权利要求3所述的生物化学分析设备（1），其中所述参数拟合函数是逻辑斯谛函数。

5.根据权利要求3所述的生物化学分析设备（1），其中所述参数拟合函数是双曲正切函数。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的生物化学分析设备（1），其中所述处理器（30）被配置成确定已拟合的非线性函数的最陡上升。

7.根据权利要求6所述的生物化学分析设备（1），其中所述处理器（30）被配置成确定所述最陡上升的出现时间。

8.一种用于确定测试样本中的被分析物的生物化学分析方法（1000），所述生物化学分析方法（1000）包括：

- 利用生物化学分析设备（1）的传感器（20）来分析（100）所述测试样本以生成传感器数据，其中所生成的所述传感器数据与被如此分析的所述测试样本中的所述被分析物相对应；

- 由处理器（30）接收（200）来自所述传感器（20）的所述传感器数据；

- 由所述处理器（30）为如此接收的所述传感器数据选择（300）非线性函数；

- 由所述处理器（30）将所选择的非线性函数拟合（400）到所述传感器数据；并且

- 由所述处理器（30）将已拟合的非线性函数与参考数据比较（500）以确定在所述测试样本中的所述被分析物。

9.根据权利要求8所述的生物化学分析方法（1000），其中所述生物化学分析设备（1）是片上实验室设备。

10.根据权利要求8或9所述的生物化学分析方法（1000），其中所述非线性函数是参数拟合函数。

11.根据权利要求10所述的生物化学分析方法（1000），其中所述参数拟合函数是逻辑斯谛函数。

12.根据权利要求10所述的生物化学分析方法（1000），其中所述参数拟合函数是双曲正切函数。

13.根据权利要求8至12中任一项所述的生物化学分析方法（1000），其中在所述处理器（30）将已拟合的非线性函数与所述参考数据进行的比较（500）中，由所述处理器（30）确定（520）所述已拟合的非线性函数的最陡上升。

14.根据权利要求13所述的生物化学分析方法（1000），其中在所述处理器（30）将已拟合的非线性函数与所述参考数据进行的比较（500）中，由所述处理器（30）确定（540）所述最陡上升的出现时间。