DE102009009228A1

DE102009009228A1 - Verfahren und Vorrichtung zur agglutinationsbasierten erkennung von spezifischen Erkankungen über einen Bluttest

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Publication number: DE102009009228A1
Application number: DE102009009228A
Authority: DE
Inventors: Günther Prof. Dr.-Ing. Wolf; Thomas Dipl.-Ing. Reichert; Attila Andras Prof. Dr. rer. nat. habil. Tarnok; Hans-Jürgen Dr.-Ing. Esche; Joszef Dr. rer. nat. Bocsi; Joachim Dipl.-Ing. Piltz
Original assignee: GEMAC GES fur MIKROELEKTRONIK; Gemac-Gesellschaft fur Mikroelektronikanwendung Chemnitz Mbh
Current assignee: GEMAC GES fur MIKROELEKTRONIK; Gemac-Gesellschaft fur Mikroelektronikanwendung Chemnitz Mbh
Priority date: 2009-02-17
Filing date: 2009-02-17
Publication date: 2010-08-26
Also published as: DE202009018243U1

Abstract

Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren und eine Vorrichtung zur agglutinationsbasierten Erkennung von spezifischen Erkrankungen über einen Bluttest zu schaffen, mit der die Agglutinationseigenschaften roter Blutkörperchen (Erythrozyten, RBCs) in Verbindung mit speziellen Lektinen zur Krankheitsdiagnose und zur Bestimmung individueller Krankheitsrisiken analysiert und ausgewertet werden, wodurch präsymptomatisch mögliche Komplikationen beim Patienten erkannt und durch eine geeignete frühzeitige, individuelle Therapie vermieden werden. Erfindungsgemäß wird die Aufgabe dadurch gelöst, dass a) eine Substratmenge einer transparenten Pufferlösung dosiert, durchmischt, vorgewärmt und anschließend mittels Licht durchstrahlt wird, dass b) in einem 1. Messschritt die Anfangsintentsität Ider transparenten Pufferlösung gemessen wird, dass c) in einem 2. Messschritt die Referenzintensität Igemessen und aus dem Verhältnis der Intensitäten Iund Idie Startextinktion Eberechnet wird, dass d) die Messdaten als Vektor Vabgespeichert werden, dass e) die eindeutig klassifizierten Zustände "positiv" ("pathologisch") und "Negativ" ("gesund") ausgegeben werden und dass f) das Ergebnis mit dem "ungewissen" Zustand in einen Spaltenvektor Vgemeinsam mit weiteren Spaltenvektoren, abgespeichert und klassifiziert wird. Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur agglutinationsbasierten Erkennung von spezifischen ...

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur agglutinationsbasierten Erkennung von spezifischen Erkrankungen über einen Bluttest.
In der Medizin gewinnt die Prävention und Vorhersage von Krankheiten zunehmend an Bedeutung. Dabei besteht die Forderung, geeignete Verfahren und Einrichtungen zur möglichst frühzeitigen Erkennung von Krankheitssymptomen und zur Identifizierung von Risikopatienten zu entwickeln. Die diagnostische Grundlage dazu bildet die Gewinnung und Analyse einer großen Anzahl von Labor- und klinischen Patientendaten, bei denen komplexe Auswerteverfahren mit einem möglichst geringen Zeitkonsum und hoher Zuverlässigkeit zur Bestimmung der für die Risikobewertung wesentlichen Informationen zur Anwendung kommen.
Das Agglutinationsverhalten von Mikroorganismen oder anderer Zellsuspensionen ist seit langer Zeit bekannt. Bei Zugabe von Lektinen (aus Pflanzen extrahierte biologische Substanzen) klumpen die Zellen zusammen, d. h. sie agglutinieren. Diese Eigenschaft ist auch typisch für Blut und beruht auf der Bildung von Lektinbrücken zwischen den in der Suspension enthaltenen roten Blutkörperchen. Das Ergebnis des Agglutinationsprozesses ist die Bildung sichtbarer Flocken.
Die Karbohydratzusammensetzung auf der Membranoberfläche der roten Blutkörperchen spiegelt den individuellen Gesundheitszustand eines Menschen wider und gibt Hinweise auf Krankheiten und kritische Gesundheitszustände (z. B. Sepsis, Infektionen oder Herzinfarkt). Die roten Blutkörperchen besitzen an der Oberfläche Rezeptoren für entzündungsfördernde Substanzen, wie Interleukin-8, Komplementfragmente (z. B. C3b-Rezeptor/CD35) und können Bakterien an ihre Oberfläche binden (Opsonisierung). Zusätzlich unterscheiden sich junge und alternde Erythrozyten durch ihre Oberflächen, ihre Seitenketten-Ionen und die Zusammensetzung der Karbohydrate. Entsprechend dem aktuellen Zustand werden mehr oder weniger Lektinbrücken zwischen den Blutzellen gebildet, der Agglutinationsprozess setzt entsprechend der Vorgeschichte bzw. dem Status der Zelloberfläche mit unterschiedlicher Verzögerung ein, vollzieht sich mit unterschiedlicher Geschwindigkeit und resultiert in einer unterschiedlichen Zahl von agglutinierten roten Blutkörperchen pro Flocke. Das kinetische Agglutinationsverhalten kann nun mittels eines Spektrometers erfasst und mit Hilfe geeigneter Auswerteverfahren analysiert werden. Aus den Ergebnissen sind unmittelbar Rückschlüsse auf den individuellen Gesundheitszustand eines Patienten möglich.
Die optische Untersuchung des Agglutinationsverhaltens von Blut im Rahmen der klinischen Diagnose ist ein bereits in der medizinischen Praxis häufig genutztes Verfahren und wird zur qualitativen und quantitativen Bestimmung von Antikörpern oder Antigenen in verschiedenen Körperflüssigkeiten genutzt, z. B. in Speichel, Urin, zerebrospinalen Flüssigkeiten und Blut. Die meisten dieser Verfahren beruhen auf dem Agglutinationsverhalten von Latexperlen. Solche mit Antikörpern oder Antigenen spezialbeschichteten Latex-Mikroperlen werden vielfältig eingesetzt, z. B. zur Bestimmung von Antigenen von Pathogenen, Antikörpern gegen Pathogene (Helicobacter pylori, Rotavirus, Tuberkulose) oder normalen menschlichen Proteinen [für Schwangerschaftstests, verborgenes Blut im Stuhl, (CRP) C-reaktives Protein, Albumin u. a.]. Sind die entsprechenden Antigene bzw. Antikörper vorhanden, kommt es zur Agglutination.
Derzeit sind jedoch keine klinischen Testsysteme und Verfahren und nur wenige theoretische Studien bekannt, die Lektine zur klinischen Risikoabschätzung nutzen. Das Agglutinationsverhalten von roten Blutkörperchen wird bisher hauptsächlich zur Blutgruppenbestimmung und zur Feststellung von Malaria herangezogen, wobei die Verfahren nur qualitative Ergebnisse liefern.
Die wichtigsten Probenmaterialien für klinisch – chemische Untersuchungen sind Plasma oder Serum, die aus Vollblut gewonnen werden. In der DE 37 29 001 A1 wird eine Vorrichtung zur Abtrennung von Blutzellen aus einer Körperflüssigkeit mittels einer Filterschicht beschrieben, wobei die Filterschicht Antikörper und gegebenenfalls ein Lektin enthält, das alle Erythrozyten agglutinieren kann.
Eine gute Trennung von Vollblut oder einer Erythrozyten enthaltenden Körperflüssigkeit in zellfreies Plasma, Serum oder Liquor wird durch ein glasfaserhaltiges Filter erzielt, das mit einer Lösung von Erythrozyten agglutinierendem Lektin getränkt und getrocknet wurde. Der Nachweis stammspezifischer Merkmale von Mikroorganismenstämmen ist besonders für die biologische Kontrolle technischer Fermentationsprozesse von großer Bedeutung. Bekannt sind dazu eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Charakterisierung und Identifizierung von Mikroorganismenstämmen und Zelllinien mittels Agglutinationsreaktionen, siehe hierzu DE 101 25 600 A1 . Dabei werden wenigstens ein Lektin oder Antikörper mit einem Agglutinations-Ansatz in einer optisch transparenten Küvette bei gleichförmiger Durchmischung zur Reaktion gebracht. Photometrisch werden Trübungsdaten und Antriebsdaten erfasst und zu einem Zeitpunkt als Diagramm in Form einer Reaktionskurve photometrischer Trübungswerte gegen die Zeit ausgegeben. Für eine korrekte Durchmischung der Suspension werden verschiedene Rührer und entsprechende Antriebsmöglichkeiten vorgeschlagen.
Bekannt ist ferner die Bestimmung der Agglutinationsgeschwindigkeit durch Extinktionsmessungen im Zusammenhang mit der Agglutination von Hefezellen aus einem Beitrag „Wechselwirkungen zwischen Lektinen und Mikroorganismen" von Ch. Flemming, A. Gabert und Ingeborg Flemming in J. Basic Microbiol. 25 (1985). Bezüglich der anzuwendenden Messverfahren für die quantitative Bestimmung der Zellagglutination werden in der Literatur einige optische Methoden beschrieben. Diese besitzen zahlreiche Nachteile, besonders im Hinblick auf die schlechte Reproduzierbarkeit der Daten.
Die prinzipielle Einsetzbarkeit der lektin-induzierten Agglutination zur Bestimmung von Zelleigenschaften wurde bereits in einem Verfahren des Projektes IST-2001-34074 (gefördertes Projekt der Europäischen Union) nachgewiesen. Das Verfahren dient der Analyse des Agglutinationsverhaltens von Brauereihefe mit dem Ziel der Gewährleistung einer konstanten Qualität des Brauprozesses. Die Ergebnisse repräsentieren den Stand der Technik für die Anwendung der lektin-induzierten Agglutination für quantitative Analyseaufgaben.
Eine Übertragung in den medizinischen Bereich ist nicht möglich, da sich die Struktur der Zelloberfläche von Hefe grundlegend von der Oberflächenbeschaffenheit roter Blutkörperchen unterscheidet und damit auch das Agglutinationsverhalten differiert, die Blutproben wesentlich empfindlicher sind und auf geeignete Weise stabilisiert werden müssen. Die Untersuchung auf verschiedene Krankheiten mit unterschiedlichen Lektinen als biologische Substanzen muss erprobt und das jeweilig optimale Lektin ausgewählt werden. Die Blutanalyse erfordert ein standardisiertes Messverfahren (einschließich der standardisierten Probenvorbereitung), das sich signifikant von dem bei der Hefeagglutinationsanalyse unterscheidet. Zugeschnittene Auswertemethoden müssen mit Hilfe von Verfahren der künstlichen Intelligenz entwickelt werden, für die kein Vorbild existiert. Das betrifft auch die Kombination mit anderen klinischen Daten der individuellen Krankengeschichte bzw. Daten von Patientendatenbanken. Die Umsetzung der laborchemischen Algorithmen und die schnelle Auswertung der Ergebnisse erfordern grundsätzlich neue angepasste neuronale Netzwerktypen und -topologien sowie daraus resultierende Hardwarestrukturen, um die für medizinische Anwendungen geforderte Zuverlässigkeit und Messgeschwindigkeit für einen Schnelltest zu erreichen.
Aus dem bisherigen Kenntnisstand konnten keine quantitativen Mess- und Analysemethoden zur reproduzierbaren Bestimmung der Kinetik des Agglutinationsverhaltens von roten Blutkörperchen einschließlich der dazu notwendigen Standards ermittelt werden.
Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren und eine Vorrichtung zur agglutinationsbasierten Erkennung von spezifischen Erkrankungen über einen Bluttest zu schaffen, mit der die Agglutinationseigenschaften roter Blutkörperchen (Erythrozyten, RBCs) in Verbindung mit speziellen Lektinen zur Krankheitsdiagnose und zur Bestimmung individueller Krankheitsrisiken analysiert und mit Auswerteverfahren der künstlichen Intelligenz (KI) Analyseergebnisse und klinische Daten der individuellen Krankengeschichte des Patienten zu einem biomedizinischen individualisierten Diagnose- und Prädiktionssystem verbunden werden, das präsymptomatisch mögliche Komplikationen beim Patienten erkennt und sie durch eine geeignete frühzeitige, individuelle Therapie vermeiden hilft.
Erfindungsgemäß wird die Aufgabe durch die Merkmale des Hauptanspruchs gelöst. Ausgestaltungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen dargestellt.
Die Erfindung wird nachfolgend an einem Ausführungsbeispiel näher beschrieben. In den Zeichnungen zeigen:
1 Übersicht über Verfahren und Vorrichtung
2 Ablauf des Verfahrens der Messung der Agglutinationskinetik und Auswertung
3 Messvorrichtung des Agglutimeters
4 Zweistufiges Klassifizierungs- und Bewertungsnetzwerk, (Funktionsapproximator) zur Bewertung der Agglutinationsergebnisse
5 Dosiervorrichtung mit 3 Kanälen, Mikropumpen und Mikroventilen Im Ausführungsbeispiel wird die Diagnose Herzinfarkt der Arten STEMI/NSTEMI (STEMI ST-segment-elevation myocardial infarction/NSTEMI non ST-segmentelevation myocardial infarction) mittels einer Blutprobe und deren Agglutinationskinetik mit dem erfindungsgemäßen Agglutimeter beschrieben. In der 1 ist der Zusammenhang zwischen Verfahren und Vorrichtung dargestellt. In 2 ist das Verfahren als Ablaufdiagramm abgebildet und schließt eine Probenvorbereitung, eine photometrische Messung der lektinbasierten Agglutinationskinetik mit einem Agglutimeter und ein Klassifikations- und Bewertungsverfahren mit einem neuronalen hierarchischen System zur Klassifikation sowie einem logischen Bewertungsverfahren der gemessenen Agglutinationsergebnisse in Verbindung mit klinischen Daten des Patienten ein. Die Messvorrichtung umfasst das Agglutimeter, bestehend aus einem spezifischen Spektrophotometer sowie einer Datenauswertungseinheit, mit der das neuronale hierarchische System hardwaremäßig realisiert wird.
Zunächst wird die Messvorrichtung des Agglutimeters in 3 beschrieben. Sie besteht aus einer an sich bekannten Temperier- und Probenaufnahmestation 28, einem Spektrophotometer 8 und einer Embedded-Control-Unit 10 mit spezifischen Speichereinheiten. Die Temperier- und Probenaufnahmestation 28 ist mit einem Heizer 4, einem Peltierkühler 3 und einem Drehfeldgeber 6, der mit einer quarzstabilisierten Steuerung 7 ausgestattet ist, bestückt. Zur definierten Lokalisierung sowie Fixierung einer transparenten Messküvette 2 ist eine Aufnahme vorgesehen. In die Messküvette 2 ist ein üblicher Magnetrührer 5 eingebracht, um die Suspension gleichmäßig zu durchmischen.
Die Temperier- und Probenaufnahmestation 28 ist mit einer Dosiervorrichtung mit drei Kanälen ausgestattet, wobei jeder Kanal über eine Mikropumpe 26, 5, und ein Mikroventil 27, 5, für die Zuführung bzw. Absaugung von Pufferlösung, Blutprobenpuffergemisch und Lektin verfügt.
Eine Lichtquelle 1 des Spektrophotometers 8 durchstrahlt während des Messprozesses die Messküvette 2. In äquidistanten Zeitschritten werden über das Spektrophotometer 8 selektiv Messwerte der Blutprobe einer spezifischen Lichtwellenlänge abgetastet und im Speicher eines Spektrometer-Controllers 9, der Bestandteil der Embedded-Control-Unit 10 ist, aufgezeichnet. In der Embedded-Control-Unit 10 und im Speicher des Spektrometer-Controllers 9 ist die Struktur eines Klassifizierungs- und Bewertungsnetzwerkes enthalten, die zur Auswertung und Speicherung der Klassen der Agglutinationskinetik erforderlich ist.
Im Ausführungsbeispiel nach 4 ist in der Embedded-Control-Unit 10 und im Speicher die Struktur eines zweistufigen Klassifizierungs- und Bewertungsnetzwerkes 25 zur Klassifizierung, Bewertung und Speicherung der Klassen des Agglutinationsprozesses abgelegt. Die Struktur der Anordnung des zweistufigen Klassifizierungs- und Bewertungsnetzwerkes 25 enthält ein erstes Klassifizierungsnetzwerk 14 bestehend aus einem ersten Neuronalen Netz 15 und einer ersten Bewertungsschaltung 16. Gekoppelt mit dem Ausgang A_u1 der ersten Bewertungsschaltung 16 des Klassifizierungsnetzwerkes der ersten Stufe 14 ist ein zweites Klassifizierungsnetzwerk 17, bestehend aus einem zweiten Neuronalen Netz 18, einer zweiten Bewertungsschaltung 19 und aus den XOR-Elementen 20 und 21 zur Ausgabe der Signale A_pa 22 für pathologisch „positiv” und A_na 24 für pathologisch „negativ”. Der Zustand „ungewiss” für das Signal A_ua der Ausgabe 23 ist direkt von der zweiten Bewertungsschaltung 19 abgeleitet.
An das zweite Klassifizierungsnetzwerk 17 sind als Eingangssignale neben dem Ausgang A_u1 der Klasse drei der ersten Bewertungsschaltung 16 Spaltenvektoren 13 angeordnet. Über einen Daten- und Steuerbus 11, 3, sind die Embedded-Control-Unit 10 und das erste Klassifizierungsnetzwerk 14 zur Übertragung der in der Embedded-Control-Unit 10 gespeicherten Lerndaten einer Lerndatenmatrix 12 bzw. die Messdatenvektoren V_1i alternativ gekoppelt. Für die Steuerung des Datentransfer sind im Daten- und Steuerbus 11 spezifische Verbindungen angeordnet. Im Speicher der Embedded-Control-Unit 10 sind ferner Daten zur Ausgabe von Hinweisen für weitere diagnostische Untersuchungen bei Ausgabe des Zustandes „ungewiss” gespeichert.
Für die Topologien der Neuronalen Netze 15 und 18 sind vorzugsweise RBF- und Multilayer-Perzeptron-Strukturen eingesetzt (RBF Radialbasisfunktionsnetzwerke).
Für Systeme mit erforderlichen kurzen Verarbeitungszeiten sind die Topologien der Neuronalen Netze 15 und 18 für RBF- und Multilayer-Perzeptron-Strukturen als FPGA oder ASIC realisiert und an den Bus der Embedded-Control-Unit 10 des Spektrophotometers 8 angeschlossen.
Die Probenvorbereitung und Messung der Agglutinationskinetik umfasst die folgenden Verfahrensschritte:
Eine Substratmenge einer transparenten Pufferlösung vorzugsweise eines Ca/Mg/Mn PBS – Puffers (PBS Phosphate Buffer Saline) wird in der Messküvette 2 dosiert und der Magnetrührer 5 wird in die transparente Pufferlösung eingebracht. Zur Kennung der Probe wird ein Patientenkode eingegeben. Die Substratmenge der Pufferlösung PBS in der Messküvette 2 wird vorzugsweise auf 2 ml bemessen. Die Messküvette 2 wird in der Temperier- und Probenaufnahmestation 28 in Messposition gebracht und vorgewärmt. Mit dem Magnetrührer 5 wird die Messflüssigkeit mit kontinuierlicher Rührgeschwindigkeit in Bewegung gehalten. Die Bewegung des Magnetrührers 5 erfolgt über den Drehfeldgeber 6, der unter der Temperier- und Probenaufnahmestation 28 angeordnet ist. Mittels der Lichtquelle 1 des Spektrophotometers 8 wird die Messküvette 2 durchstrahlt und in einem 1. Messschritt die Anfangsintensität I_A (Dunkelintensität) der transparenten Pufferlösung mit dem Spektrophotometer 8 gemessen. Eine EDTA-Blutprobe wird 1:20 mit der Pufferlösung PBS verdünnt und davon eine Teilmenge der Pufferlösung über einen ersten Kanal einer spezifischen Dosiervorrichtung mit Mikropumpen 26 und Mikroventilen 27 gemäß 5 in die Messküvette 2 hinzugefügt und mittels des Magnetrührers 5 mit der Pufferlösung durchmischt. Mit dem zweiten Kanal der Dosiervorrichtung erfolgt die Absaugung des überflüssigen EDTA-Blutprobenpuffergemisches (EDTA ethylene diamine tetraaceding acid).
In einem 2. Messschritt wird die Referenzintensität I₀ gemessen und aus dem Verhältnis der Intensitäten I₀ und I_A die Startextinktion E₀ berechnet
Zum Ausgleich verschiedener Hämatokritwerte der Proben wird der definierte Normbereich der optischen Dichte überprüft und bei Bereichsunter- bzw. – überschreitung in den Normbereich korrigiert, die Anfangsintensität I_A1 gemessen und abschließend das überschüssige des EDTA-Blutprobenpuffergemisches über den spezifischen Absaugkanal der Dosiervorrichtung wieder entnommen. Weicht der Wert ab, werden entweder Blut oder PBS hinzugegeben. Die Teilmenge der zugefügten Blutprobe sowie die iterativ wieder entnommene Suspensionsmenge kann bis zu 100 μl betragen. Das Überschüssige des EDTA-Blutprobenpuffergemisches wird über den zweiten Kanal, den spezifischen Absaugkanal, der Dosiervorrichtung wieder entnommen. Danach wird die Anfangsintensität I_A1 erneut gemessen. Durch Zugabe eines spezifischen Lektins oder Antikörpers über den dritten Kanal der Dosiervorrichtung wird der Agglutinationsprozess, und damit die Messung der Agglutinationskinetik zum Zeitpunkt t = 1 gestartet und ein spezifischer Messwert I₁ erfasst. Der Extinktionswert E1 muss zwischen 0,62 und 0,68 liegen; der Startwert der Extinktion E₁ der Agglutination wird aus dem Verhältnis I₁ und I_A1 berechnet und alle weiteren Messwerte mit den Intensitäten I(t) werden in äquidistanten Zeitschritten mit dem Spektrophotometer 8 abgetastet und aus I(t) und I_A1 die momentane Extinktion E(t) ermittelt. Für die Diagnostik Herzinfarkt wird vorzugsweise eine Variante des Lektins Phaseolus eingesetzt. Nach einer definierten Anzahl von Zeitschritten wird die Messung gestoppt.
Zur Auswertung werden die Messdaten in einer Messkurve dargestellt und als Vektor V_1i abgespeichert. Eine Messung der Probe kann bis auf 15 min ausgedehnt werden. Die Regelmesszeit beträgt 10 min. Anschließend wird der Auswertevorgang eingeleitet. Die Messkurve wird im Speicher als Zeilenvektor V_1i abgelegt, skaliert und grafisch dargestellt. Der Vektor V_1i 12 der Messkurve E(t) wird mittels eines zweistufigen Klassifizierungs- und Bewertungsnetzwerkes 25 (Funktionsapproximator) entsprechend 4 ausgewertet. Im ersten Klassifizierungsnetzwerk 14 wird vor der initialen ersten Inbetriebnahme der Auswertung für Messungen das erste Neuronale Netz 15 zur Klassifizierung mit mindestens je einem Datensatz der Menge P = {p₁, p₂, p₃, ...} von Mustern, die von Probanden mit typischen pathologischen Merkmalen der zu diagnostizierenden Krankheit stammen, und einem Datensatz der Menge G = {g₁, g₂, g₃, ...} mit Merkmalen von gesunden Probanden trainiert und initialisiert.
Im zweiten Klassifizierungsnetzwerk 17 wird vor der initialen ersten Inbetriebnahme der Auswertung für Messungen das zweite Neuronale Netz 18 mit Spaltenvektoren 13 (V21, V22, ..., V2k) trainiert. Diese Spaltenvektoren 13 repräsentieren Ausgaben der ersten Stufe, skalierte verbale Merkmale, die mit den Haupterkrankungen korrelieren sowie Personendaten.
Im ersten Klassifizierungsnetzwerk 14 wird der Vektor V_1i der Messkurve E(t) nach Durchlaufen des ersten Neuronalen Netzes 15 und der ersten Bewertungsschaltung 16 eine von mindestens drei Klassen zugeordnet, von denen eine den „positiven” Zustand, Klasse eins, eine den ”negativen” Zustand, Klasse zwei, und eine weitere einen „ungewissen” Zustand, Klasse drei, des Probanden repräsentiert. Der „ungewisse” Zustand steht für eine nicht ausreichend gesicherte Diagnose der zu ermittelnden Krankheit. Die Ausgänge der ersten Bewertungsschaltung 16 entsprechen somit der Vektordarstellung der Klassenbildung eins bist drei des ersten Klassifizierungsnetzwerkes 14. Die eindeutig klassifizierten und mit einem Schwellwert in der ersten Bewertungsschaltung 16 bewerteten Zustände der Klasse eins, „positiv” (pathologisch), und der Klasse zwei, „negativ” (gesund) werden mit den Klassensignalen A_p1 und A_g1 logischen XOR-Elementen 20 für „positiv” und 21 für „negativ” über deren Ausgänge A_pa 22 und A_ga 24 geleitet, gespeichert und ausgegeben.
Das Ergebnis mit dem „ungewissen” Zustand, Klasse drei, am Ausgang A_u1 der ersten Bewertungsschaltung 16 des ersten Klassifizierungsnetzwerkes 14 wird in einen Spaltenvektor V₂₁, gemeinsam mit weiteren Spaltenvektoren V₂₂, ... V_2k, die in Parametergruppen gegliedert und bewertete klinische Daten aus der Anamnese des Probanden enthalten, abgespeichert, an das zweite Klassifizierungsnetzwerk 17 (zweites Neuronales Netz 18) zur Präzisierung und Klassifikation angelegt und die Klassifizierung durchgeführt. Das Klassenergebnis wird mit der zweiten Bewertungsschaltung 19 bewertet, von den Ausgängen A_p2 und A_g2 der zweiten Bewertungsschaltung 19 an die Eingänge mit den XOR-Elementen 20 und 21 übertragen und die Klassenausgabe der mindestens drei Klassen „positiv” (pathologisch), „negativ” (gesund) und „ungewiss” über die Ausgänge A_pa, A_ga und A_ua des zweiten Klassifizierungsnetzwerkes durchgeführt. Am Ausgang A_ua, für den Zustand „ungewiss”, wird zusätzlich ein Kommentar mit Hinweisen auf weitere diagnostische Untersuchungen für den Arzt über ein MMI (Mensch-Maschine-Interface), das an den Daten- und Steuerbus 11 gekoppelt ist, entsprechend 3 ausgegeben.

1: Lichtquelle
2: Messküvette
3: Peltierkühler
4: Heizer
5: Magnetrührer
6: Drehfeldgeber
7: Steuerung
8: Spektrophotometer
9: Spektrometer-Controller
10: Embedded-Control-Unit
11: Daten- und Steuerbus
12: Eingabematrix
13: Spaltenvektoren
14: erstes Klassifizierungsnetzwerk Stufe
15: erstes Neuronales Netz
16: erste Bewertungsschaltung
17: zweite Klassifizierungsnetzwerk
18: zweites Neuronales Netz
19: zweite Bewertungsschaltung
20: XOR-Element „positiv”
21: XOR-Element „negativ”
22: Ausgabe „positiv”
23: Ausgabe „ungewiss”
24: Ausgabe „negativ”
25: zweistufiges Klassifizierungs- und Bewertungsnetzwerk
26: Mikropumpe
27: Mikroventil
28: Temperier- und Probenaufnahmestation

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

- DE 3729001 A1 [0007]
- DE 10125600 A1 [0008]

Zitierte Nicht-Patentliteratur

- „Wechselwirkungen zwischen Lektinen und Mikroorganismen” von Ch. Flemming, A. Gabert und Ingeborg Flemming in J. Basic Microbiol. 25 (1985) [0009]

Claims

Verfahren zur agglutinationsbasierten Erkennung von spezifischen Erkrankungen über einen Bluttest, das aus einer Probenvorbereitung, einem Messprozess sowie einer Datenauswertung mit Klassifikation besteht, dadurch gekennzeichnet, dass a) eine Substratmenge einer transparenten Pufferlösung dosiert, durchmischt, vorgewärmt und anschließend mittels Licht durchstrahlt wird, dass b) in einem 1. Messschritt die Anfangsintensität I_A der transparenten Pufferlösung gemessen wird, eine Blutprobe mit Pufferlösung verdünnt und eine Teilmenge davon der Ausgangsmenge der transparenten Pufferlösung hinzugefügt und mit dieser durchmischt wird, dass c) in einem 2. Messschritt die Referenzintensität I₀ gemessen und aus dem Verhältnis der Intensitäten I₀ und I_A die Startextinktion E₀ berechnet wird, wobei zum Ausgleich verschiedener Hämatokritwerte der Proben der definierte Normbereich der optischen Dichte überprüft und bei Bereichsunter- bzw. -überschreitung iterativ in den Normbereich korrigiert, die Anfangsintensität I_A1 erneut gemessen und abschließend das überschüssige des Blutprobenpuffergemisches wieder entnommen wird, und durch Zugabe eines spezifischen Lektins oder Antikörpers der Agglutinationsprozess und damit die Messung der Agglutinationskinetik zum Zeitpunkt t = 1 gestartet, ein spezifischer Messwert I₁ erfasst, der Startwert der Extinktion E₁ der Agglutination aus dem Verhältnis I₁ und I_A1 berechnet, alle weiteren Messwerte mit den Intensitäten I(t) in Zeitschritten gemessen, aus I(t) und I_A1 die momentane Extinktion E(t) ermittelt und nach einer definierten Anzahl von Zeitschritten die Messung gestoppt wird, dass d) die Messdaten als Vektor V_1i abgespeichert werden, wobei der Vektor V_1i des Messverlaufs E(t) durch Klassifizieren und Vergleichen mit Schwellwerten ausgewertet wird, und vor der initialen ersten Inbetriebnahme der Auswertung für Messungen die neuronalen Netze zur Klassifizierung mit mindestens je einem Datensatz der Menge P = {p₁, p₂, p₃, ...} von Mustern, die von Probanden mit typischen Merkmalen der zu diagnostizierenden Krankheit stammen, und einem Datensatz der Menge G = {g₁, g₂, g₃, ...} mit Merkmalen von gesunden Probanden trainiert und initialisiert wurde, der Vektor V_1i des Messverlaufs E(t) nach Durchlaufen eines ersten Neuronalen Netzes eine von mindestens drei Klassen zugeordnet wird, von denen eine den „positiven” Zustand, eine den ”negativen” Zustand und eine weitere einen „ungewissen” Zustand des Probanden bezogen auf die zu diagnostizierende Krankheit repräsentiert, dass e) die eindeutig klassifizierten Zustände „positiv” („pathologisch”) und „negativ” („gesund”) ausgegeben werden, und dass f) das Ergebnis mit dem „ungewissen” Zustand in einen Spaltenvektor V_2i, gemeinsam mit weiteren Spaltenvektoren, die in Parametergruppen gegliedert sind und bewertete Daten aus der Anamnese des Probanden enthalten, abgespeichert und klassifiziert wird, das Klassenergebnis bewertet wird, wobei das Ergebnis der Bewertung übertragen wird und die Klassenausgabe der mindestens drei Klassen („positiv”, „negativ”, „ungewiss”) durchgeführt und für den Zustand „ungewiss”, ein Hinweis auf weitere Untersuchungen ausgegeben wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die transparente Pufferlösung eine Pufferlösung eines Ca/Mg/Mn PBS-Puffers ist.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Substratmenge der Pufferlösung PBS 2 ml und die Teilmenge der zugefügten Blutprobe sowie iterativ wieder entnommene Suspensionsmenge von 70 μl bis 150 μl, vorzugsweise 100 μl, betragen.
Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Unter- bzw. Überschreitung des definierten Bereiches der optischen Dichte durch einen iterativen Prozess der Zugabe von Blutprobenpuffergemisch bzw. Pufferlösung PBS in den Normbereich korrigiert wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass zur Auswertung der Messung das Verfahren der Diskriminanzanalyse eingesetzt wird.
Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach den Ansprüchen 1 bis 5 dadurch gekennzeichnet, dass die Messvorrichtung aus einer Temperier- und Probenaufnahmestation (28), einem Spektrophotometer (8) und einer Embedded-Control-Unit (10) mit spezifischen Speichereinheiten besteht, wobei die Temperier- und Probenaufnahmestation (28) mit einem Heizer (4) einem Peltierkühler (3) und einem Drehfeldgeber (6) mit einer quarzstabilisierten Steuerung (7) bestückt ist, dass zur definierten Lokalisierung sowie Fixierung einer transparenten Messküvette (2) eine Aufnahme vorgesehen und in die Messküvette (2) ein Magnetrührer (5) eingelegt ist, dass die Temperier- und Probenaufnahmestation (28) über eine Dosiervorrichtung mit drei Kanälen die jeweils eine Mikropumpe (26) und ein Mikroventil (27) für die Zuführung bzw. Absaugung von Pufferlösung, Blutprobenpuffergemisch und Lektin verfügt, dass eine Lichtquelle (1) des Spektrophotometers (8) derart angeordnet ist, dass sie während des Messprozesses die Messküvette (2) durchstrahlt, dass in Zeitschritten über das Spektrophotometer (8) selektiv Messwerte einer spezifischen Lichtwellenlänge der Blutprobe abgetastet und im Speicher des Spektrometer-Controllers (9), der Bestandteil der Embedded-Control-Unit (10) ist, aufgezeichnet sind, dass in der Embedded-Control-Unit (10) und im Speicher die Struktur eines zweistufigen Klassifizierungs- und Bewertungsnetzwerkes (25) zur Klassifizierung, Bewertung und Speicherung der Klassen des Agglutinationsprozesses abgelegt ist, dass in der Struktur des zweistufigen Klassifizierungs- und Bewertungsnetzwerkes (25) ein erstes Klassifizierungsnetzwerk (14), bestehend aus einem ersten Neuronalen Netz (15) und einer ersten Bewertungsschaltung (16), sowie einem zweiten Klassifizierungsnetzwerk (17), bestehend aus einem zweiten Neuronalen Netz (18), einer zweiten Bewertungsschaltung (19) und aus den XOR-Elementen (20; 21) zur Ausgabe der Signale A_pa (22) für „positiv”, A_na (24) für „negativ” und der Ausgabe (23) direkt von der zweiten Bewertungsschaltung (19) für das Signal A_ua (23) für „ungewiss” angeordnet sind, das zweite Klassifizierungsnetzwerk (17) mit dem Ausgang der Klasse drei der ersten Bewertungsschaltung (16) und den Spaltenvektoren (13) verbunden ist, über einen Daten- und Steuerbus (11) die Embedded-Control-Unit (10) und das erste Klassifizierungsnetzwerk (14) alternativ zur Übertragung der in der Embedded-Control-Unit (10) gespeicherten Lerndaten einer Lerndatenmatrix (12) bzw. die Messdatenvektoren V_1i sowie für die Übergabe von Steuersignale gekoppelt sind, und im Speicher der Embedded-Control-Unit (10) Daten zur Ausgabe von Hinweisen für weitere diagnostische Untersuchungen des Ausgabezustandes „ungewiss” gespeichert sind.
Vorrichtung nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Neuronalen Netze (15; 18) der Klassifizierungsnetzwerke (14; 17) mit Topologien von Multilayer Perzeptrons und/oder RBF-Netzen wahlweise bestückt sind.
Vorrichtung nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass für die Topologien der Neuronalen Netze (15; 18) vorzugsweise RBF- und Multilayer-Perzeptron-Strukturen verwendet sind.
Vorrichtung nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Topologien der Neuronalen Netze (15; 18) für RBF- und Multilayer-Perzeptron-Strukturen als FPGA oder ASIC realisiert und an den Bus der Embedded-Control-Unit des Spektrophotometers angeschlossen sind.