CN111615627A - 细胞检查装置、细胞检查方法、程序和记录介质 - Google Patents

细胞检查装置、细胞检查方法、程序和记录介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供细胞检查装置、细胞检查方法、程序和记录介质。本发明的一种方式的细胞检查装置包括：计测培养液的阻抗的阻抗传感器；存储系数的存储部，从细胞的培养开始到死亡的培养期间内的规定期间分类为多个期间，该系数用于对分类的多个期间的每一个，使用阻抗，推定在规定期间内在培养液中存活的活细胞数；以及活细胞数推定部，获取阻抗，使用获取的阻抗和存储部存储的每一个期间的系数中的至少一个来推定活细胞数。

Description

细胞检查装置、细胞检查方法、程序和记录介质
技术领域
本发明涉及细胞检查装置、细胞检查方法、程序和记录介质。
本申请主张2018年1月17日在日本提交的专利申请2018-005648的优先权，将其内容以引用的方式并入本文。
背景技术
在细胞培养中，在存活率高的培养前半程中活细胞数与电容的线性关系较强。因此，使用阻抗传感器测量培养中的容器内的活细胞数的方法通常能够利用于液体中的细胞培养。但是，在这种方法中，虽然在维持高存活率的培养前半程中一致，但是有时在存活率下降的培养后半程中线性关系消失，推定值与取样的实测值背离。
针对推定值与取样的实测值背离的情况，提出了如下方法：通过由计算机中的软件对由阻抗传感器获取的数据进行处理来进行修正而得到推定值(例如参照专利文献1)。
在专利文献1记载的技术中，将培养时的活细胞体积作为正解数据。通过流式细胞术(flow cytometry)来计测活细胞体积。在专利文献1记载的技术中所使用的培养数据中，活细胞体积与来自获取的每个频率的电容数据的推定值在培养的前半程一致，但是在培养后半程背离。
因此，在专利文献1记载的技术中，将由阻抗传感器获取的数据分为每个频率的电容数据，进一步使用最大值和最小值进行归一化。并且，在专利文献1记载的技术中，以基于背离量的频率分为前半程和后半程，将频率作为横轴，将归一化后的值作为纵轴，根据前半程的积分的面积和后半程的积分的面积的比，求出对活细胞体积的修正值。在专利文献1记载的技术中，使用由阻抗传感器获取的数据，适用于在计测值与推测值的背离量和上述面积比具有相关关系的细胞的培养。
现有技术文献
专利文献1：美国专利第9568449号说明书
但是，在专利文献1记载的技术中，活细胞体积的推定有时限定于特定的培养条件时。
发明内容
本发明的一种方式提供细胞检查装置、细胞检查方法、程序和记录介质，在细胞培养中的从接种到死亡到一定存活率以下的培养期间内的规定期间，能够高精度地实现活细胞数推定。
本发明的一种方式的细胞检查装置(2)包括：计测培养液的阻抗的阻抗传感器(传感器20、探针21、传感器部22)；存储系数的存储部(27)，从细胞的培养开始到死亡的培养期间内的规定期间分类为多个期间，所述系数用于在分类的所述多个期间的每个期间使用所述阻抗，推定在所述规定期间内在所述培养液中存活的活细胞数；以及活细胞数推定部(控制部24、运算部26、活细胞数推定部28)，获取所述阻抗，使用获取的所述阻抗和所述存储部存储的每个所述期间的系数中的至少一个来推定所述活细胞数。
在本发明的一种方式的细胞检查装置中，可以是所述存储部基于所述阻抗传感器计测的所述阻抗、与所述活细胞数相关的信息、以及计测所述阻抗的时刻，将所述规定期间分类为多个，对所述分类的每个期间存储所述系数。
在本发明的一种方式的细胞检查装置中，可以是所述活细胞数推定部在从所述细胞的培养开始到死亡的期间，对所述阻抗、与所述活细胞数相关的信息、以及计测所述阻抗和与所述活细胞数相关的信息时的从所述规定期间的开始时刻起的经过时间进行主成分分析，所述活细胞数推定部基于进行所述主成分分析的结果，将所述规定期间分类为多个，所述活细胞数推定部基于进行所述主成分分析的结果，对所述分类的每个期间求出所述系数，所述活细胞数推定部将对所述分类的每个期间求出的所述系数存储在所述存储部中。
在本发明的一种方式的细胞检查装置中，可以是所述活细胞数推定部使用直线回归、偏最小二乘回归和二次以上的回归中的至少一个来求出所述系数。
在本发明的一种方式的细胞检查装置中，可以是所述活细胞数推定部使所述经过时间按规定时间增加，求出所述阻抗的变化与所述活细胞数的变化的比的差或比，将所述差或比在规定的范围外的情况作为第n(n为1以上的整数)期间与第n+1期间的分歧点而求出，基于求出的分歧点对所述第n期间进行分类。
在本发明的一种方式的细胞检查装置中，可以是所述活细胞数推定部求出包含所述多个期间的分歧点和所述分歧点中的所述阻抗的电容的边界信息并存储在所述存储部中。
在本发明的一种方式的细胞检查装置中，可以是所述活细胞数推定部基于存储于所述存储部的所述边界信息，判断获取的所述阻抗的电容与哪个期间对应，所述活细胞数推定部使用获取的所述阻抗和与判断的所述期间对应的所述系数来推定所述活细胞数。
本发明的一种方式的细胞检查方法是细胞检查装置中的细胞检查方法，所述细胞检查装置具有：阻抗传感器；存储系数的存储部，从细胞的培养开始到死亡的培养期间内的规定期间分类为多个期间，所述系数用于在分类的所述多个期间的每个期间，使用所述阻抗传感器计测的阻抗，推定在所述规定期间内在所述培养液中存活的活细胞数；以及活细胞数推定部，利用所述阻抗传感器，在所述规定期间内计测所述培养液的阻抗，利用所述活细胞数推定部获取所述阻抗，使用获取的所述阻抗和所述存储部存储的每个所述期间的系数中的至少一个来推定活细胞数。
本发明的一种方式提供一种程序，细胞检查装置具有：阻抗传感器；存储系数的存储部，从细胞的培养开始到死亡的培养期间内的规定期间分类为多个期间，所述系数用于在分类的所述多个期间的每个期间，使用所述阻抗传感器计测的阻抗，推定在所述规定期间内在所述培养液中存活的活细胞数；以及活细胞数推定部，所述程序使所述细胞检查装置的计算机获取由所述阻抗传感器计测的培养液的阻抗，并且使用获取的所述阻抗和所述存储部存储的每个所述期间的系数中的至少一个来推定所述活细胞数。
本发明的一种方式的记录介质是记录有上述程序的计算机可读程序记录介质。
按照本发明的一种方式，在细胞培养中的从接种到死亡到一定存活率以下的培养期间内的规定期间中，能够高精度地实现活细胞数推定。
附图说明
图1是表示本实施方式的细胞检查系统的构成例的图。
图2是表示本实施方式的对电容和活细胞密度进行了主成分分析的结果例的图。
图3是将图2所示的主成分分析的结果分类为三种推移状态的例子。
图4A是表示图2的第一推移状态I中的主成分分析的结果的图。
图4B是表示图2的第二推移状态II中的主成分分析的结果的图。
图4C是表示图2的第三推移状态III中的主成分分析的结果的图。
图5是表示本实施方式的学习动作模式时活细胞数推定部进行的处理步骤例的流程图。
图6是表示本实施方式的存储部存储的信息例的图。
图7是表示本实施方式的推定动作模式时活细胞数推定部进行的处理步骤例的流程图。
图8是表示本实施方式的在学习后推定了活细胞数的结果例的图。
图9是表示本实施方式的培养的整个期间内推定的活细胞数和以离线方式实测的活细胞数的例子的图。
图10是表示在比较例中推定值与实测值背离的例子的图。
具体实施方式
下面，参照附图对本发明的实施方式进行说明。
图1是表示本实施方式的细胞检查系统1的构成例的图。如图1所示，细胞检查系统1包括：细胞检查装置2、培养槽3和细胞计数器4。细胞检查装置2包括：传感器20、操作部23、显示部25、存储部27和活细胞数推定部28。活细胞数推定部28包括控制部24和运算部26。传感器20包括探针21和传感器部22。控制部24包括计时部241。运算部26包括分类部261和推定部262。
传感器20、操作部23和显示部25与活细胞数推定部28的控制部24连接。控制部24与运算部26连接。存储部27与运算部26连接。细胞计数器4将获取的计测值输出到控制部24，细胞计数器4可以与控制部24有线或无线连接。
培养槽3中放入有包含细胞的培养液。在培养槽3安装有传感器20以及与专利文献1同样的未图示的搅拌机和加热器等。由细胞检查装置2控制搅拌机和加热器。检查对象的细胞是例如CHO(Chinese HamsterOvary中国仓鼠卵巢)细胞。
细胞计数器4对培养液进行取样，对活细胞进行染色并对培养液中的活细胞密度(VCD；Viable Cell Density)[cells/mL]进行计测。传感器20计测电容的时机与获取活细胞密度的时机不需要一致。计测的时机例如可以是连续测量电容而间歇地获取活细胞密度。细胞计数器4将表示计测的活细胞密度的信息输出到细胞检查装置2。由细胞计数器4进行的计测以离线(off line)方式进行并在学习动作模式时使用。学习动作模式是指为了进行活细胞数的推定而预先使用推定对象的细胞进行培养并进行培养中的信息的学习的动作模式。在培养中，由于通过搅拌机对培养液进行搅拌，所以培养液中的细胞分布是均匀的。“活细胞密度”是“活细胞数”的一例。以下，有时也将“活细胞密度”称为“活细胞数”。
在学习动作模式时，细胞检查装置2获取表示细胞计数器4计测的活细胞密度的信息和传感器20计测的计测值。细胞检查装置2在开始培养时开始时刻的计时，对获取表示活细胞密度的信息和计测值的时刻进行计时，将获取的表示活细胞密度的信息和计测值与计时的时刻(经过时间)关联存储。细胞检查装置2基于存储的信息进行用于推定细胞数的预处理。将在后面对用于推定细胞数的预处理进行说明。
细胞检查装置2在使用学习到的数据进行推定的推定动作模式时获取传感器20计测的计测值。细胞检查装置2在开始培养时开始时刻的计时，对获取计测值的时刻进行计时。细胞检查装置2基于用于推定细胞数的预处理和计测值，推定培养液中的活细胞数。
探针21包括测量探针和阻抗变化传感器。阻抗变化传感器是指对包含细胞的培养液的阻抗进行计测的传感器。在阻抗变化传感器计测的计测值中包含有在规定的频率范围(例如10kHz～100MHz的范围)内的多个不同频率各自的阻抗。探针21计测培养液的阻抗，将计测的计测值输出到传感器部22。探针21也可以具有将计测的计测值放大的放大部。
传感器部22利用公知的方法将探针21输出的计测值分离成电容(介电常数)和感应电导(电导率)的两个，将分离的电容和电导输出到控制部24。传感器部22也可以具有将探针计测的计测值放大的放大部。电容例如包含10kHz～100MHz的频率成分。
操作部23例如是设置在显示部25上的触摸面板传感器和操作按钮等。操作部23检测用户操作的操作结果并将检测到的操作结果输出到控制部24。在操作结果中包含：细胞名、培养条件的设定值、动作模式、培养开始指示和培养结束指示等。动作模式具有学习动作模式和推定动作模式。
控制部24基于操作部23输出的操作结果，将表示是学习动作模式的信息或表示是推定动作模式的信息输出到运算部26。控制部24根据培养开始指示，并且根据培养条件的设定值，控制培养槽3的搅拌机和加热器等来开始培养。控制部24在培养开始时使用计时部241开始计时。学习动作模式和推定动作模式时，控制部24通过在线处理以规定的时间间隔获取传感器部22输出的计测值。学习动作模式和推定动作模式时，控制部24将表示获取计测值时计时的经过时刻的信息与计测值关联输出到运算部26。控制部24也可以将活细胞数、计测值和经过时间存储在存储部27中。学习动作模式时，控制部24通过离线处理在每个获取传感器部22的计测值的时机，获取细胞计数器4输出的表示活细胞密度的信息。学习动作模式时，控制部24将表示获取活细胞密度时计时的经过时刻的信息与活细胞密度关联输出到运算部26。控制部24也可以将活细胞数和经过时间存储在存储部27中。推定动作模式时，控制部24获取运算部26输出的表示推定的活细胞数的信息。在运算部26输出的表示推定的活细胞数的信息中包含从培养开始起的经过时间。控制部24基于运算部26输出的表示推定的活细胞数的信息，生成细胞数的推定结果的图像，并且将生成的细胞数的推定结果的图像显示在显示部25上。
显示部25例如是液晶显示装置、有机EL(Electro Luminescence电致发光)显示装置等。显示部25显示控制部24输出的显示图像。显示图像是培养条件的设定画面、细胞数的推定结果的图像等。
学习动作模式时，运算部26的分类部261在从培养开始到培养结束的期间，实时获取控制部24输出的计测值和表示获取计测值时计时的经过时间的信息。学习动作模式时，分类部261在间歇时间通过离线处理获取表示活细胞密度的信息和表示在获取表示活细胞密度的信息时计时的经过时间的信息。学习动作模式时，分类部261在从培养开始到培养结束的期间，将获取的计测值、活细胞密度、以及表示获取计测值和活细胞密度时计时的经过时间的信息关联存储在存储部27中。学习动作模式时，分类部261使用存储的从培养开始到培养结束的期间的计测值、活细胞密度和表示经过时间的信息，进行主成分分析。分类部261使用计测值中的电容的值。因此，分类部261在主成分分析中使用的数据数作为一例，如果在频率范围287kHz～20MHz的范围内为18点，则成为18(频率)×1批次的数据数。1批次是指从培养开始到培养结束的期间。学习动作模式时，分类部261基于主成分分析的结果，求出用于对计测值和活细胞数进行分类的边界信息。学习动作模式时，分类部261基于求出的边界信息，对主成分分析的结果进行分类，求出表示包含于分类的每种推移状态的计测值和活细胞密度的信息。学习动作模式时，分类部261将求出的边界信息、表示包含于每种推移状态的计测值和活细胞密度的信息存储在存储部27中。学习动作模式时，运算部26的推定部262基于求出的边界信息，针对电容的主成分和活细胞密度的关系，例如通过线性回归或偏最小二乘回归(PLS；Partial Least Squares regression)、二次以上的回归，对分类的每种推移状态求出系数，并且将求出的系数存储在存储部27中。
推定动作模式时，运算部26的推定部262在从培养开始到培养结束的期间，获取控制部24输出的计测值和表示获取计测值时计时的经过时间的信息。推定动作模式时，推定部262针对计测值中的电容的值，使用存储部27存储的边界信息来判断获取的电容与哪个推移状态对应。关于推移状态将在后面说明。推定动作模式时，推定部262根据判断的结果，通过使用系数对计测的电容进行修正来推定活细胞数。推定部262将表示推定的活细胞数的信息与表示获取计测值时计时的经过时间的信息关联输出到控制部24。
存储部27存储细胞名和培养条件的设定值等。学习动作模式时，存储部27存储计测值、活细胞密度和经过时间等。存储部27存储在学习动作模式时确定的边界信息、各边界的系数等。存储部27存储在对推移状态进行分类时使用的分离概率r的阈值。将在后面对分离概率r进行说明。
<学习动作模式>
接着，利用图2～图4C说明学习动作模式时分类部261和推定部262进行的处理例。每个频率的电容的计测值的比例和活细胞密度与电容中的变量间的关系同时变化，假设不变化的期间是稳定的。即，在电容的曲线为一定范围内的情况下，由于一定的活细胞密度与电容的关系成立，所以能够通过单一的方法检测。在活细胞密度与电容的关系变化的情况下，每个频率的电容的比例变化，能够检测该变化。基于这种假设，将培养的整个期间分割为电容的状态稳定的各推移状态，能够对分割的各推移状态确定推定方法和系数。
图2是表示本实施方式的对电容和活细胞密度进行了主成分分析的结果例的图。在图2中，横轴是第一主成分，纵轴是第二主成分。各点的浓淡表示培养中的经过时间，越淡表示经过时间越短，即表示是培养前半程。在各点的浓淡中，越浓表示经过时间越长，即表示是培养的后半程。
如图2所示，主成分分析的结果看作由附图标记g1～g3的大体直线包围的三角形。在这种主成分分析结果的情况下，能够以数理方式判断数据点属于附图标记g1～g3的哪个边。
学习动作模式时，分类部261例如使用逻辑回归将主成分分析结果分为三种推移状态。并且，分类部261准备电容数据和各时刻的正解标签“第一推移状态I”、“第二推移状态II”、“第三推移状态III”。此外，分类部261通过回归求出各标签间的边界矢量。由附图标记g1所示的大体直线所表示的数据是第一推移状态I。由附图标记g2所示的大体直线所表示的数据是第二推移状态II。由附图标记g3所示的大体直线所表示的数据是第三推移状态III。
对第一推移状态I、第二推移状态II和判断方法例进行说明。在以下说明中，将培养开始的时刻作为0，将经过时间作为t。分类部261求出从时刻0到t的活细胞密度的变化与电容变化的比例[{活细胞密度(t)-活细胞密度(0)}/{电容(t)-电容(0)}]。测量间隔例如是1小时，分类部261每隔1小时使时刻t增加并依次求出比。即，分类部261求出经过时间为1小时后的比、2小时后的比、3小时后的比、....等。并且，分类部261求出经过时间为1小时时的比与2小时时的比的差或比，并且判断差是否在规定范围内或比是否在规定范围内。在差或比在规定范围内的情况下，分类部261判断为线性关系继续。在差或比在规定范围外的情况下，分类部261判断为线性关系未继续，并且判断为是第一推移状态I与第二推移状态II的分歧点。
分类部261将该分歧点作为第二推移状态II的开始点，求出从开始点(分歧点)到时刻t的活细胞数的变化与主成分分析时的第二成分的变化的比例。分类部261求出经过时间为1小时时的比与2小时时的比的差或比，并且判断差是否在规定范围内或比是否在规定范围内。在差或比在规定范围外的情况下，分类部261判断为线性关系未继续，并且判断为是第二推移状态II和第三推移状态III的分歧点。上述分歧点的计算方法是一例，并不限定于此。在推移状态为四个以上的情况下，分类部261进一步求出第n推移状态和第n+1推移状态的分歧点。
对边界信息进行说明。
在边界信息中包含上述分歧点和包含于分歧点的电容。分类部261求出包含于分歧点的电容以判断推移状态。分类部261对每种推移状态求出系数。推移状态为三种的情况下，推移状态的系数具有在第一推移状态I中使用的第一系数、在第二推移状态II中使用的第二系数、以及在第三推移状态中使用的第三系数。分类部261使用分离概率r进行推移状态的分类。分类部261根据系数和电容对每个数据计算分离概率r。例如，在分类为两种推移状态的情况下，分类部261以如下方式判断第一推移状态I和第二推移状态II：分离概率r小于0.5时判断为是第一推移状态I，分离概率r为0.5以上时判断为是第二推移状态II。
图3是使用用于判断的系数将推移状态分离的结果。
如果基于附图标记g1～g3对图2所示的数据点进行推移状态分离，则如图3所示。
图3是将图2所示的主成分分析的结果分类为三种推移状态的例子。在图3中，横轴是第一主成分，纵轴是第二主成分。
在图3所示的例子中，通过线段g11、g12和g13，数据点被分类为第一推移状态I、第二推移状态II、第三推移状态III的三种推移状态。
接着，分类部261确认分割后的推移状态以及在各推移状态中的培养期间内活细胞密度与电容的关系。如图3所示分为三种推移状态，在各自的推移状态中的由电容引起的主成分与活细胞密度的关系如图4A～图4C所示。
图4A～图4C是将图2的主成分分析的结果按照三种推移状态分割的图。图4A是第一推移状态I中的主成分分析结果。横轴是第一主成分，纵轴是活细胞密度[cells/mL]。
图4B是第二推移状态II中的主成分分析结果。横轴是第二主成分，纵轴是活细胞密度[cells/mL]。图4C是第三推移状态III中的主成分分析结果。横轴是第一主成分，纵轴是活细胞密度[cells/mL]。
推定部262针对图4A例如通过对第一主成分的线性回归或偏最小二乘回归而求出电容与活细胞数的关系。推定部262针对图4B例如通过对第二主成分的线性回归或偏最小二乘回归而求出电容与活细胞数的关系。推定部262针对图4C例如通过对第一主成分的二次以上的回归而求出电容与活细胞数的关系。推定部262将求出的系数与推移状态关联存储在存储部27中。
在此，主成分是电容的频率成分。例如，在电容的频率范围为287kHz～20MHz的情况下，第一主成分的频率是600kHz，第二主成分的频率是287kHz～20MHz。
并且，推定部262使用判断第一推移状态I和第二推移状态II的第一系数、例如600kHz的电容和活细胞密度，通过直线回归求出第一推移状态I的系数。
推定部262使用判断第二推移状态II和第三推移状态III的第二系数、例如287kHz～20MHz的电容和活细胞密度，通过偏最小二乘回归求出第二推移状态II的系数。
此外，推定部262使用判断第二推移状态II和第三推移状态III的第二系数、例如600kHz的电容和活细胞密度，通过二次回归求出第三推移状态III的系数。
上述系数的求出方法是一例，但并不限定于此。
在图2～图4C所示的例子中，表示了将主成分分析的结果分割为三种的例子，但是并不限定于此。基于由主成分分析得到的结果，分割数可以是两个，也可以是四个以上。推定部262也可以对分割的每种推移状态求出系数。
图5是表示本实施方式的学习动作模式时活细胞数推定部28进行的处理步骤例的流程图。图5是将主成分分析的结果分类为n(n是2以上的整数)个的例子。
(步骤S1)控制部24通过在线处理获取传感器部22输出的计测值，对获取计测值时的从培养开始起的经过时间进行计时。接着，控制部24将表示计测值和经过时间的信息输出到运算部26。接着，分类部261获取控制部24输出的表示计测值和经过时间的信息。接着，分类部261将获取的表示计测值和经过时间的信息存储在存储部27中。
(步骤S2)控制部24判断计测是否结束。例如，操作部23检测到由操作者对计测结束进行了操作，控制部24进行计测的结束。控制部24在判断为计测未结束的情况下(步骤S2；否)使处理返回步骤S1。控制部24在判断为计测结束的情况下(步骤S2；是)使处理前进至步骤S3。
(步骤S3)控制部24通过离线处理在传感器20计测的每个时机，获取表示从培养开始到结束的培养液中的活细胞密度的信息，并且对获取活细胞密度时的经过时间进行计时。接着，控制部24将表示活细胞密度和经过时间的信息输出到分类部261。接着，分类部261获取控制部24输出的表示活细胞密度的信息和经过时间，并且将获取的表示活细胞密度的信息和经过时间存储在存储部27中。
(步骤S4)分类部261使用存储于存储部27的从培养开始到培养结束的期间的计测值、活细胞密度和经过时间，进行主成分分析。
(步骤S5)分类部261基于主成分分析的结果，例如使用逻辑回归求出用于对计测值和活细胞密度进行分类的边界信息。接着，分类部261基于求出的边界信息，对主成分分析的结果进行分类，求出表示包含于分类的每种推移状态的计测值和活细胞密度的信息。
(步骤S6)推定部262基于求出的边界信息，针对电容的主成分和活细胞密度的关系，例如通过线性回归、偏最小二乘回归或二次以上的回归对分类的每种推移状态求出系数。接着，推定部262将求出的系数存储在存储部27中。
以上，结束学习动作模式。
在上述例子中，说明了通过离线处理获取活细胞密度的例子，但是也可以通过在线处理获取。细胞检查装置2也可以按照细胞或培养条件进行上述学习来进行学习。在这种情况下，细胞检查装置2也可以按照细胞或培养条件将边界信息和系数关联存储在存储部27中。
在上述例子中，说明了按照推移状态求出系数的例子，但是也可以是关系式。
在上述例子中，说明了在学习动作模式时由细胞传感器计测活细胞密度的例子，但是并不限定于此。也可以由其他传感器、测量器计测活细胞密度或活细胞数。
在图2～图5中，说明了将从细胞的培养开始到死亡的期间分类为多种推移状态的例子，但是并不限定于此。分类部261也可以在细胞的培养期间内的任意期间进行主成分分析而分类为推移状态。即使在这种情况下，推定部262也可以在细胞的培养期间内的任意期间对分类的每种推移状态求出系数。
图5中说明了在计测结束后进行主成分分析并对分类的每种推移状态(期间)求出系数的例子，但是并不限定于此。分类部261也可以针对从传感器部22、细胞计数器4获取的计测值，从开始培养的时刻到经过时间、或从规定期间的开始时刻到经过时间，例如在获取计测值的每个时机进行主成分分析并推定系数。切换到计测值不同的推移状态时，分类部261将切换前的推移状态的最终系数存储在存储部27中，在使系数初始化之后推定新的推移状态的系数。即，分类部261也可以以在线方式进行推移状态的分类、系数的推定。
此外，推定部262也可以使用如上所述的以在线方式分类的推移状态和推定的系数来推定活细胞数。
在上述例子中，说明了使用对每种推移状态设定的系数中的一个来推定活细胞数的例子，但是并不限定于此。推定部262例如也可以在第一推移状态I和第二推移状态II的切换中，通过对第一推移状态的系数乘以60％并对第二推移状态的系数乘以40％的系数来推定活细胞数。由此，按照本实施方式，在推移状态与推移状态的切换中，能够连续地切换推移状态。
对存储部27根据学习动作模式存储的信息的例子进行说明。
图6是表示本实施方式的存储部27存储的信息例的图。如图6所示，存储部27按照推移状态存储用于推定活细胞数的系数。
<推定动作模式>
接着，利用图7对推定动作模式时推定部262进行的处理例进行说明。图7是表示本实施方式的推定动作模式时活细胞数推定部28进行的处理步骤例的流程图。图7是将在学习动作模式中将主成分分析的结果分类为n(n是2以上的整数)个的例子。
(步骤S101)控制部24通过在线处理获取传感器部22输出的计测值，并且对获取计测值时的从培养开始起的经过时间进行计时。接着，控制部24将表示计测值和经过时间的信息输出到运算部26。接着，分类部261获取控制部24输出的表示计测值和经过时间的信息。分类部261可以将获取的表示计测值和经过时间的信息存储在存储部27中。
(步骤S102)推定部262使用存储部27存储的边界信息，对计测值中的电容的值判断获取的电容与哪个推移状态对应。
(步骤S103)推定部262判断根据判断的结果，电容是属于第一推移状态、是属于第二推移状态、···、属于第n推移状态。推定部262在判断为电容属于第一推移状态的情况下(步骤S103；第一推移状态)使处理前进至步骤S104。推定部262在判断为电容属于第二推移状态的情况下(步骤S104；第二推移状态)使处理前进至步骤S105。推定部262在判断为电容属于第n推移状态的情况下(步骤S103；第n推移状态)使处理前进至步骤S106。
(步骤S104)推定部262通过使用存储于存储部27的第一推移状态的系数对计测值进行修正来推定活细胞数。例如，推定部262通过对计测值的电容乘以系数来求出活细胞数的推定值。在本实施方式中，如上所述，通过使用存储于存储部27的第一推移状态的系数对计测值进行修正来推定活细胞数，将其称为第一推定方法。处理后，推定部262使处理前进至步骤S107。
(步骤S105)推定部262通过使用存储于存储部27的第二推移状态的系数对计测值进行修正来推定活细胞数。在本实施方式中，如上所述，通过使用存储于存储部27的第二推移状态的系数对计测值进行修正来推定活细胞数，将其称为第二推定方法。处理后，推定部262使处理前进至步骤S107。
(步骤S106)推定部262通过使用存储于存储部27的第n推移状态的系数对计测值进行修正来推定活细胞数。在本实施方式中，如上所述，通过使用存储于存储部27的第n推移状态的系数对计测值进行修正来推定活细胞数，将其称为第n推定方法。处理后，推定部262使处理前进至步骤S107。
(步骤S107)推定部262将表示推定的活细胞数的信息与表示经过时间的信息关联输出到控制部24。接着，控制部24使用推定部262输出的表示推定的活细胞数的信息、表示经过时间的信息来生成图像信息，并且使生成的图像信息显示于显示部25。
(步骤S108)控制部24判断计测是否结束。操作部23检测到由操作者对计测结束进行了操作，控制部24例如进行计测的结束。控制部24在判断为计测未结束的情况下(步骤S108；否)使处理返回步骤S101。控制部24在判断为计测结束的情况下(步骤S108；是)使处理结束。
推定部262可以对细胞的培养期间中的任意的期间，使用分类的每种推移状态的系数进行活细胞数的推定。
用于推定的电容可以使用适合于推移状态的频率的范围或频率的数据。使用的频率范围或频率可以选择测量频率中的线性与稳定性的平衡最佳的范围或频率。
接着，说明在以上述方式进行了学习后推定的结果例。
图8是表示在本实施方式的学习后推定活细胞数的结果例的图。在图8中，横轴是时刻，左纵轴是活细胞密度的推定值[cells/mL]。横轴的时刻的数值是从测量开始起的经过时间的获取数据点数，如果转换为日期和时间的单位，则2000[points]≈56[hours]。右纵轴的1表示属于第一推移状态，右纵轴的2表示属于第二推移状态，右纵轴的3表示属于第三推移状态。
三角标记表示实测的活细胞密度。虚线g21表示由第一推定方法推定的活细胞密度。点划线g22表示由第二推定方法推定的活细胞密度。实线g23表示由第三推定方法推定的活细胞密度。虚线g24表示分类的推移状态。
如图8的附图标记g24所示，第一推移状态和第二推移状态之间的判断结果、第二推移状态和第三推移状态之间的判断结果虽然具有两种推移状态振动的期间，但是推定值接近，因此不论判断为哪种推移状态对推定结果的影响都小。
接着，说明应用本实施方式在培养的整个期间推定的活细胞数的例子。
图9是表示在本实施方式的培养的整个期间推定的活细胞数和在离线状态下实测的活细胞数的例子的图。在图9中，横轴是时刻，纵轴是活细胞密度的实测值和推定值[cells/mL]。横轴的时刻的数值是从测量开始起的经过时间的获取数据点数，如果转换为日期和时间的单位，则2000[points]≈56[hours]。附图标记g31是推定值，附图标记g32是实测值。
在图9中，推定值具有不连续的部位，但是与图8同样也是推移状态的切换的部位。如图9所示，如果将实测值作为正解数据，则在本实施方式中，能够遍及整个期间高精度地推定活细胞数。
对推定值与实测值背离的比较例进行说明。
在专利文献1记载的关联技术的方法中，有时培养后半程的背离变小而培养前半程的背离变大。相对于此，在比较例中，以抑制培养前半程的修正量并确保培养后半程的修正量的方式，进行了专利文献1记载的关联技术的方法的修正式的修正。在以上述方式进行修正的情况下，虽然也具有能够适当地修正的培养状态，但是如图10所示，有时在培养前半程在推定值和实测值之间发生背离。
图10是表示根据比较例，推定值与实测值背离的例子的图。在图10中，横轴是经过时间，纵轴是活细胞密度(VCD)。三角标记是活细胞密度的实测值。附图标记g41是比较例的培养前半程的推定值。附图标记g42是比较例的培养后半程的推定值。
在图10所示的例子中，培养前半程的背离相对于实测值较低地发生。
即，如比较例所示，即使对专利文献1记载的关联技术的方法的关系式进行修正，在单一的方法中，也不能进行对培养前半程不修正、对培养后半程修正这样的对应。
相对于此，在本实施方式中，应用了用于将从培养开始到培养结束按照推移状态进行分离并对每种推移状态进行适当的修正的方法(使用系数来推定)。由此，按照本实施方式，即使在培养条件不同、背离的倾向不同的情况下，在细胞培养(特别是CHO细胞)中的从接种到死亡到一定存活率以下的整个期间内，能够实现高精度的活细胞数推定。此外，在本实施方式中，能够对每种推移状态自动选择最佳的推定方法，并且能够得到的效果是不需要推定中使用的电容数据以外的数据。在本实施方式中，由于分类的各推移状态中的各推定方法仅适合于电容的举动视为稳定的推移状态，所以能够通用地进行高精度的推定。
在上述例子中，说明了对传感器20计测的阻抗中的电容和活细胞密度进行主成分分析等来对期间进行分类，并且在每个期间使用电容来设定用于推定培养液中存活的活细胞数的系数的例子，但是并不限定于此。细胞检查系统1也可以对传感器20计测的电容、电导和活细胞密度进行主成分分析等来对期间进行分类，并且在每个期间使用阻抗来设定用于推定培养液中存活的活细胞数的系数。
在上述例子中，说明了控制部24和运算部26分开的例子，但是控制部24和运算部26也可以一体构成。
如上所述，按照本实施方式，在细胞培养中的从接种到死亡到一定存活率以下的培养期间内的规定期间中，能够高精度地实现活细胞数推定。
按照本实施方式，将规定期间分类为多种推移状态，对每种推移状态设定系数，并使用该系数来推定活细胞数，即使在活细胞数减少的培养的后半程，也能够高精度地推定活细胞数。
按照本实施方式，例如在第一推移状态与第二推移状态的切换中，由于使用第一推移状态的系数和第二推移状态的系数进行推定，所以即使在推移状态的切换中也能够高精度地推定活细胞数。
在本实施方式中，使用直线回归、偏最小二乘回归和二次以上的回归中的至少一个来求出所述系数，因此运算量少。
在本实施方式中，由于使用阻抗和实测的活细胞数来进行主成分分析来对推移状态进行分类，所以能够高精度地对推移状态进行分类。
在本实施方式中，通过根据系数和电容对每个数据计算的概率分布来判定实测中的推移状态，因此能够高精度地判定推移状态并高精度地推定活细胞数。
可以将用于实现在本发明中的活细胞数推定部28的功能的全部或一部分的程序记录在计算机能够读取的记录介质中，通过使计算机系统读入记录于该记录介质的程序并执行，进行活细胞数推定部28执行的处理的全部或一部分。在此所指的“计算机系统”是指包括OS、周边设备等硬件。“计算机系统”也包括具备主页提供环境(或显示环境)的WWW系统。“计算机能够读取的记录介质”是指软盘、光磁盘、ROM、CD-ROM等可移动介质、内置于计算机系统的硬盘等存储装置。此外，“计算机能够读取的记录介质”也包括一定时间保持程序的记录介质，诸如经由互联网等网络、电话线路等通信线路发送程序时的成为服务器、客户端的计算机系统内部的易失性存储器(RAM)。
上述程序也可以从将该程序存储于存储装置等的计算机系统经由传输介质或通过传输介质中的传输波传输到其他计算机系统。传输程序的“传输介质”是指如互联网等网络(通信网)、电话线路等通信线路(通信线)那样具有传输信息的功能的介质。上述程序可以是用于实现所述功能的一部分。此外，也可以是能够通过与已经记录于计算机系统的程序的组合来实现所述功能的、所谓的差分文件(差分程序)。
以上，利用实施方式对用于实施本发明的方式进行了说明，但是本发明不受这样的实施方式的任何限定，能够在不脱离本发明宗旨的范围内进行各种变形和置换。

Claims (10)

1.一种细胞检查装置，其特征在于包括：
计测培养液的阻抗的阻抗传感器；
存储系数的存储部，从细胞的培养开始到死亡的培养期间内的规定期间分类为多个期间，所述系数用于在分类的所述多个期间的每个期间，使用所述阻抗，推定在所述规定期间内在所述培养液中存活的活细胞数；以及
活细胞数推定部，获取所述阻抗，使用获取的所述阻抗和所述存储部存储的每个所述期间的系数中的至少一个来推定所述活细胞数。
2.根据权利要求1所述的细胞检查装置，其特征在于，所述存储部基于所述阻抗传感器计测的所述阻抗、与所述活细胞数相关的信息、以及计测所述阻抗的时刻，将所述规定期间分类为多个，对所述分类的每个期间存储所述系数。
3.根据权利要求1或2所述的细胞检查装置，其特征在于，
所述活细胞数推定部在从所述细胞的培养开始到死亡的期间，对所述阻抗、与所述活细胞数相关的信息、以及计测所述阻抗和与所述活细胞数相关的信息时的从所述规定期间的开始时刻起的经过时间进行主成分分析，
所述活细胞数推定部基于进行所述主成分分析的结果，将所述规定期间分类为多个，
所述活细胞数推定部基于进行所述主成分分析的结果，对所述分类的每个期间求出所述系数，
所述活细胞数推定部将对所述分类的每个期间求出的所述系数存储在所述存储部中。
4.根据权利要求3所述的细胞检查装置，其特征在于，所述活细胞数推定部使用直线回归、偏最小二乘回归和二次以上的回归中的至少一个来求出所述系数。
5.根据权利要求3或4所述的细胞检查装置，其特征在于，所述活细胞数推定部使所述经过时间按规定时间增加，求出所述阻抗的变化与所述活细胞数的变化的比的差或比，将所述差或比在规定的范围外的情况作为第n(n为1以上的整数)期间与第n+1期间的分歧点而求出，基于求出的分歧点对所述第n期间进行分类。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的细胞检查装置，其特征在于，所述活细胞数推定部求出包含所述多个期间的分歧点和所述分歧点中的所述阻抗的电容的边界信息，并存储在所述存储部中。
7.根据权利要求6所述的细胞检查装置，其特征在于，
所述活细胞数推定部基于存储于所述存储部的所述边界信息，判断获取的所述阻抗的电容与哪个期间对应，
所述活细胞数推定部使用获取的所述阻抗和与判断的所述期间对应的所述系数来推定所述活细胞数。
8.一种细胞检查装置中的细胞检查方法，所述细胞检查装置具有：阻抗传感器；存储系数的存储部，从细胞的培养开始到死亡的培养期间内的规定期间分类为多个期间，所述系数用于在分类的所述多个期间的每个期间，使用所述阻抗传感器计测的阻抗，推定在所述规定期间内在所述培养液中存活的活细胞数；以及活细胞数推定部，
所述细胞检查方法的特征在于，
利用所述阻抗传感器，在所述规定期间内计测所述培养液的阻抗，
利用所述活细胞数推定部获取所述阻抗，使用获取的所述阻抗和所述存储部存储的每个所述期间的系数中的至少一个来推定所述活细胞数。
9.一种程序，由细胞检查装置的计算机执行，所述细胞检查装置具有：阻抗传感器；存储系数的存储部，从细胞的培养开始到死亡的培养期间内的规定期间分类为多个期间，所述系数用于在分类的所述多个期间的每个期间，使用所述阻抗传感器计测的阻抗，推定在所述规定期间内在所述培养液中存活的活细胞数；以及活细胞数推定部，
所述程序的特征在于，
所述细胞检查装置的计算机通过执行所述程序，获取由所述阻抗传感器计测的培养液的阻抗，并且使用获取的所述阻抗和所述存储部存储的每个所述期间的系数中的至少一个来推定所述活细胞数。
10.一种计算机可读记录介质，其特征在于，记录有如权利要求9所述的程序。
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