ES2206610T3

ES2206610T3 - Aparato y metodo de monitorizacion de glucosa usando espectroscopia de emision inducida por laser.

Info

Publication number: ES2206610T3
Application number: ES96941397T
Authority: ES
Inventors: Wendy J. Snyder; Warren S. Grundfest
Original assignee: Cedars Sinai Medical Center
Current assignee: Cedars Sinai Medical Center
Priority date: 1995-12-01
Filing date: 1996-11-19
Publication date: 2004-05-16
Anticipated expiration: 2016-11-19
Also published as: EP0863718B1; JP2005351907A; EP0863718A1; PT863718E; JP2000501830A; US6232609B1; DE69629937D1; AU1055297A; WO1997020495A1; DK0863718T3; AU715281B2; ATE249166T1; DE69629937T2

Abstract

UN CONTROLADOR DE GLUCOSA, Y EL METODO RELACIONADO, DETERMINA LA CONCENTRACION DE GLUCOSA EN UNA MUESTRA CON AGUA, UTILIZANDO UN MODELO DE REGRESION PREDICTIVO. EL CONTROLADOR DE GLUCOSA ILUMINA LA MUESTRA CON LUZ DE EXCITACION ULTRAVIOLETA QUE INDUCE LA EMISION POR EL AGUA Y LA GLUCOSA QUE ESTE PRESENTE EN LA MUESTRA DE LUZ DE RETORNO QUE INCLUYE LUZ DISPERSADA RAMAN Y LUZ DE EMISION O FLUORESCENCIA DE LA GLUCOSA. LA LUZ DE RETORNO SE CONTROLA Y SE PROCESA UTILIZANDO UN MODELO DE REGRESION PREDICTIVO PARA DETERMINAR LA CONCENTRACION DE GLUCOSA EN LA MUESTRA. EL MODELO DE REGRESION PREDICTIVO TIENE EN CUENTA LAS NO LINEALIDADES ENTRE LA CONCENTRACION DE GLUCOSA Y LA INTENSIDAD DE LA LUZ DE RETORNO DENTRO DE DIFERENTES BANDAS DE LONGITUD DE ONDA A UNA ENERGIA DE LUZ DE EXCITACION PREDETERMINADA O LA INTENSIDAD DE LUZ DE RETORNO DENTRO DE UNA BANDA DE LONGITUD DE ONDA A DIFERENTES NIVELES DE ENERGIA DE EXCITACION. SE UTILIZAN CONDUCTORES DE LUZ DE FIBRA OPTICA PARA LLEVAR LA LUZ DE EXCITACIONDESDE UNA FUENTE LASER DE EXCITACION A LA MUESTRA Y LA LUZ DE RETORNO DESDE LA MUESTRA A UN SENSOR.

Description

Aparato y método de monitorización de glucosa usando espectroscopia de emisión inducida por láser.

Esta invención se refiere a la monitorización de la glucosa y, más particularmente, a la monitorización del nivel de glucosa usando espectroscopia de emisión inducida por láser.

Millones de personas, aquejadas de diabetes, deben monitorizar periódicamente su nivel de glucosa en sangre, porque sus organismos son incapaces de mantener un nivel constante de glucosa en sangre sin ajustes de la dieta e inyecciones periódicas de insulina. Los métodos más populares para monitorizar los niveles de glucosa en sangre requieren una pequeña muestra de sangre que se extrae periódicamente del organismo para su análisis.

Recientemente, se han desarrollado técnicas ópticas no invasivas para monitorizar el nivel de glucosa en sangre usando absorción infrarroja a través de una parte del organismo. Sin embargo, las técnicas de absorción infrarroja son susceptibles de tener problemas de exactitud, en parte porque la glucosa tiene más de 20 picos de absorción infrarroja, muchos de los cuales se solapan con los picos de absorción de otros constituyentes en el organismo.

La espectroscopia de fluorescencia usando luz de excitación ultravioleta (UV) se ha introducido para monitorizar los niveles de glucosa. Esta técnica requiere, entre otras cosas, la monitorización de un pico espectral dentro del espectro de fluorescencia inducido. La localización exacta del pico puede ser difícil para una luz de fluorescencia de bajo nivel en presencia de ruido. El aumento de la intensidad de la luz de excitación puede no ser una opción deseable, debido a los problemas de la exposición del organismo a UV. Además, las técnicas espectroscópicas de fluorescencia conocidas generalmente no aprovechan la información contenida en el espectro de fluorescencia en longitudes de onda distintas a las de la longitud de onda pico y no explican ciertas relaciones no lineales entre el nivel de glucosa y los espectros de emisión resultantes.

El documento US 5.341.805 describe un monitor de glucosa y un método relacionado para determinar la glucosa en una muestra mediante la monitorización de la luz fluorescente producida directamente por cualquier cantidad de glucosa presente en la muestra. La concentración de glucosa se determina a partir de la relación de las intensidades de la banda de longitud de onda, en la que se usa luz de excitación con una longitud de onda de 308 nm, y se usan intervalos de banda de longitudes de onda de luz de respuesta de 335 - 355 nm y 380 - 420 nm.

El documento US 5.435.309 describe una selección sistemática de longitudes de onda para mejorar el análisis espectral con múltiples variables para determinar las concentraciones de glucosa en la sangre. Este documento describe además un ajuste de mínimos cuadrados parciales [PLS] para diseñar los monitores de glucosa. Generalmente, en el documento US 5.435.309 se irradia un analito que tiene valores desconocidos incluyéndose energía electromagnética de varias longitudes de onda, de manera que haya absorción diferencial de al menos algunas de las longitudes de onda por el material, lo que produce variaciones de intensidad de la luz de respuesta del material. Tal luz de respuesta se procesa entonces mediante algoritmos de ajuste que incluyen PLS para determinar la concentración del analito.

De lo tratado anteriormente, debe ser evidente que se necesita un aparato, y un método relacionado, para monitorizar la glucosa, que sea simple y rápido de usar, y que proporcione buena exactitud a pesar de la no linealidad o de los niveles bajos de luz con ruido. La presente invención cumple estas necesidades.

La necesidad anterior se cumple mediante un aparato según la reivindicación 1 y un método según la reivindicación 10.

Sumario de la invención

La presente invención se realiza en un aparato, y un método relacionado, que determina la concentración de glucosa en una muestra que incluye agua, monitorizando directamente la luz de emisión ultravioleta y visible (UV-visible) inducida por glucosa de la muestra. El aparato compensa la no linealidad entre estos parámetros y la glucosa.

El aparato incluye una fuente de luz, un sensor y un procesador. La fuente de luz emite luz de excitación ultravioleta de niveles predeterminados de energía. La luz de excitación se dirige a una muestra para producir luz de respuesta a partir de la muestra. La luz de respuesta incluye emisiones inducidas de luz producidas como resultado de las interacciones entre la luz de excitación y cualquier cantidad de glucosa con agua presente en la muestra. El sensor monitoriza la luz de respuesta y genera al menos tres señales eléctricas indicativas de la intensidad de la luz de respuesta asociada con las características que distinguen la concentración de glucosa de la luz de emisión. El procesador procesa las señales eléctricas, usando un modelo predictivo, para determinar la concentración de glucosa en la muestra, teniendo en cuenta la relación no lineal entre la concentración de glucosa en la muestra y al menos dichas tres señales eléctricas y la variación de energía de la luz de excitación.

En una característica de la invención, el modelo predictivo de PLS se define usando seis variables latentes. Las variables latentes se usan para deducir los coeficientes de predicción que se asocian con las características que distinguen la concentración de glucosa.

En una característica más detallada de la invención, la intensidad de la luz de excitación permanece relativamente constante, mientras que el sensor genera las señales eléctricas. Además, al menos las tres señales eléctricas indican la intensidad de la luz de respuesta dentro de un número respectivo de bandas de longitud de onda predeterminada dentro de la banda de longitud de onda de la luz de emisión. En otra característica, el sensor puede incluir un primer detector adaptado para detectar la luz de respuesta dentro de un primera banda de longitud de onda y generar una primera luz eléctrica, un segundo detector adaptado para detectar la luz de respuesta dentro de una segunda banda de longitud de onda y generar una segunda luz eléctrica, y un tercer detector adaptado para detectar la luz de respuesta dentro de una tercera banda de longitud de onda y generar una tercera luz eléctrica.

Todavía en otra característica más detallada de la invención, el sensor monitoriza la intensidad de la luz de respuesta dentro de ocho bandas de longitud de onda diferente y genera ocho señales eléctricas, cada una indicativa de la intensidad de la luz de respuesta dentro de una banda de longitud de onda respectiva. Más particularmente, usando una luz de excitación que tenga una longitud de onda de aproximadamente 308 manómetros, las ocho bandas de longitud de onda pueden centrarse en aproximadamente 342, 344, 347, 352, 360, 370, 385 y 400 manómetros, respectivamente. Alternativamente, el sensor puede generar una pluralidad de señales eléctricas que indican la intensidad de la luz de respuesta de manera sustancialmente continua a través de un espectro de longitud de onda extenso asociado con la luz de emisión.

En otra característica más detallada de la invención, la energía de la luz de excitación varía a lo largo de varios niveles predeterminados de energía, y el sensor genera, en cada nivel de intensidad, una primera luz eléctrica basada en la intensidad de la luz de respuesta dentro de una longitud de onda de la luz de emisión asociada con la dispersión Raman, y una segunda luz eléctrica basada en la intensidad de la luz de respuesta dentro de una banda de longitud de onda de la luz de emisión asociada con un pico de una banda ancha de emisión de glucosa. Además, el aparato puede incluir una o más guías de ondas para transmitir la luz de excitación desde la fuente de luz hasta la muestra y para transmitir la luz de respuesta desde la muestra hasta el sensor.

Otras características y ventajas de la presente invención deben llegar a ser evidentes a partir de la siguiente descripción de las realizaciones preferidas, tomadas junto con los dibujos adjuntos, que ilustran, a modo de ejemplo, los principios de la invención.

Breve descripción de los dibujos

La figura 1 es un diagrama de bloques de un sistema de monitorización de la glucosa que incorpora la invención.

La figura 2 es un gráfico de la intensidad de la emisión de glucosa frente a la longitud de onda para las diferentes concentraciones de glucosa en agua iluminada con luz de excitación de láser que tiene una longitud de onda de 308 manómetros.

La figura 3 es un gráfico de la intensidad de la emisión de glucosa en dos longitudes de onda frente a la concentración de glucosa en agua, iluminada con luz de excitación de láser que tiene una longitud de onda de 308 manómetros y una energía de excitación de 1 milijulio por impulso.

La figura 4 es un gráfico del coeficiente de regresión frente al número de variables latentes, derivado de un análisis de mínimos cuadrados parciales (PLS) usando las intensidades en ocho longitudes de onda indicadas en el gráfico de la figura 2.

La figura 5 es un gráfico de la suma de cuadrados residual de predicción (PRESS) frente al número de variables latentes, usando un espectro a la vez para probar el modelo de PLS derivado de las intensidades en las ocho longitudes de onda indicadas en el gráfico de la figura 2.

La figura 6 es un gráfico de PRESS frente al número de variables latentes usando dos espectros a la vez para probar el modelo de PLS derivado de las intensidades en las ocho longitudes de onda indicadas en el gráfico de la figura 2.

La figura 7 es un gráfico de la concentración pronosticada frente a la concentración real de glucosa para el modelo de PLS usando seis variables latentes y para un modelo de regresión lineal múltiple (MLR) derivado del gráfico de la figura 2.

La figura 8 es un gráfico de la concentración pronosticada frente a la concentración real de glucosa para el modelo de PLS, usando siete variables latentes, y para un modelo de regresión lineal múltiple (MLR) derivado del gráfico de la figura 2.

La figura 9 es un gráfico de PRESS frente al número de variables latentes usando un espectro a la vez para probar un modelo de PLS derivado del espectro total del gráfico de la figura 2.

La figura 10 es un gráfico de la concentración real frente a la concentración pronosticada para el modelo de PLS usando seis variables latentes derivadas del espectro total del gráfico de la figura 2.

La figura 11 es un gráfico de la intensidad de la emisión de glucosa frente a la longitud de onda, en diferentes niveles de energía de excitación, para la glucosa en agua a una concentración de 500 miligramos por decilitro.

La figura 12 es un gráfico de la intensidad de la emisión frente a la longitud de onda para el agua destilada excitada a una energía de excitación de 5 milijulios por impulso.

La figura 13 es un gráfico de la intensidad de la emisión frente a la longitud de onda para la glucosa ultra-anhidra excitada a una energía de excitación de 5 milijulios por impulso.

La figura 14 es un gráfico de la intensidad de la emisión frente a la longitud de onda para la glucosa anhidra excitada a 5 milijulios por impulso.

La figura 15 es un gráfico de la intensidad de la emisión frente a la longitud de onda para la glucosa anhidra excitada con luz de excitación que tiene una energía a diferentes niveles entre 0,25 y 10 milijulios por impulso.

La figura 16 es un gráfico de la intensidad de la emisión de la glucosa frente a la longitud de onda para diferentes concentraciones de glucosa en agua, iluminada con luz de excitación de láser que tiene una longitud de onda de 308 manómetros y una energía de excitación de 7 milijulios por impulso.

Descripción de las realizaciones preferidas

Tal como se muestra en los dibujos de los ejemplos, la presente invención se realiza en un sistema 10 de monitorización de glucosa, y un método relacionado, para determinar la concentración de glucosa en una muestra 12 mediante la monitorización de los espectros de emisión de luz ultravioleta y visible (UV-visible) de la glucosa a varias longitudes de onda o intensidades de excitación, mientras se compensa por la relación no lineal entre la concentración de glucosa de estos parámetros. El sistema proporciona buena exactitud a pesar de las no linealidades o de los bajos niveles de luz a ruido.

En el sistema 10 de monitorización de la glucosa mostrado en la figura 1, una fuente 14 de excitación dirige la luz de excitación ultravioleta a la muestra 12 a través de una fibra 16 óptica, para inducir que cualquier glucosa dentro de la muestra absorba y remita o difunda la luz de excitación. Una fibra óptica o haz 18 de fibras recoge la luz de respuesta emitida por la muestra. La luz de respuesta incluye cualquier emisión de la glucosa inducida por la luz de excitación. Un sensor 20 monitoriza la luz de respuesta dentro de diferentes bandas de longitud de onda de interés y genera una serie de señales eléctricas basadas en la intensidad de la luz de respuesta recibida en la banda o bandas de longitud de onda de interés. En una realización, el sensor incluye un espectrógrafo 22 que resuelve la luz de respuesta separando la luz de respuesta por la longitud de onda. Un analizador 24 o procesador, que tiene un modelo de predicción que asocia la intensidad de la luz de respuesta de interés con la concentración de glucosa en la muestra, procesa las señales eléctricas generadas por el sensor, compara los resultados con el modelo y genera una luz eléctrica que representa la concentración de la glucosa en la muestra.

Una fuente 14 de excitación útil, es un láser de excímero que produce luz que tiene una longitud de onda de aproximadamente 308 manómetros, una anchura de impulso de anchura de banda a media altura (FWHM) de aproximadamente 120 manómetros y una frecuencia de repetición de aproximadamente 5 hertzios. Se cree que la glucosa absorbe más eficazmente la luz de excitación que tiene una longitud de onda de entre 260 hasta 280 manómetros y sería deseable tener una longitud de onda de excitación en ese intervalo. Sin embargo, tal como se entiende actualmente, las fuentes de excitación que funcionan en estas longitudes de onda generalmente son de disponibilidad limitada. La luz de excitación puede proporcionarse mediante cualquier tipo de fuente de luz ultravioleta, generalmente de banda estrecha, y generalmente puede tener una longitud de onda de desde 250 hasta 350 manómetros.

La luz de excitación se guía hasta la muestra 12 a través de una fibra 16 de sílice fundida que tiene un diámetro de núcleo de 600 micras. La energía de la luz de excitación, emitida desde la fibra, se establece a niveles predeterminados de desde aproximadamente 0,5 hasta 10 milijulios por impulso (0,54 hasta 36 milijulios por milímetro cuadrado por impulso). Las emisiones inducidas a partir de la muestra, o luz de respuesta, preferiblemente se recogen usando un haz de seis fibras 18 de sílice fundida, teniendo cada fibra un núcleo de 300 micras. Las fibras de la colección guían la luz de respuesta al sensor 20.

El sensor 20 puede incluir diodos individuales sensibles a la luz, con filtros de paso de banda apropiados o, tal como se trató anteriormente, puede incluir un espectrógrafo 22 que resuelve un amplio espectro de la luz de respuesta. Se usó un espectrógrafo para recoger los datos tratados a continuación. Se coloca un filtro 26 de paso largo (Schott WG335) dentro del espectrógrafo para filtrar desde la luz de respuesta, cualquier luz de excitación que pueda haberse recogido por las fibras 18 de colección. Un retículo de intensificación por ultravioleta (150 ranuras por milímetro), localizada después de una rendija de entrada del espectrógrafo, dispersa la luz de respuesta en sus longitudes de onda constituyentes. Un detector 28 de ordenación de diodos de silicio que tiene 1024 elementos, recoge la luz de respuesta dispersa y genera una luz eléctrica que presenta serialmente la intensidad de la luz de respuesta recogida en cada elemento. Un analizador óptico multicanal EG&G (OMA III) que recibe la luz eléctrica, puede visualizar un gráfico que representa la intensidad de la luz de respuesta dentro de la banda o bandas de interés de longitud de onda deseada.

Antes de que la concentración de glucosa pueda determinarse en una muestra que tiene una concentración de glucosa desconocida, debe prepararse un modelo que explique ciertas no linealidades entre la concentración de glucosa y ciertos parámetros medidos. El proceso de derivar el modelo se entiende mejor con referencia a la figura 2. Los espectros mostrados en la figura 2 son los espectros de emisión de las diferentes concentraciones de glucosa tras la excitación con una luz láser de excímero ultravioleta que tiene una longitud de onda de 308 manómetros. Se muestra que cada espectro tiene una forma de doble pico. Un pico del espectro se asocia con una banda estrecha de longitud de onda centrada en aproximadamente 346 manómetros, producida aparentemente como resultado de la dispersión Raman vibracional, y una banda 28 ancha de emisión centrada en aproximadamente 440 manómetros, que se cree que se produce principalmente por la fluorescencia directa de la glucosa y el agua.

La longitud de onda del pico asociado con la banda estrecha de dispersión Raman es de aproximadamente de 30 a 50 manómetros más larga que la longitud de onda de la luz de excitación y cambia generalmente en proporción a los cambios en la longitud de onda de la luz de excitación. La forma y las longitudes de onda de emisión de la banda ancha de emisión de la glucosa, generalmente no es una función directa de la longitud de onda de excitación.

Tal como se muestra en la tabla I siguiente, la intensidad de la emisión asociada con ocho longitudes de onda representativas no varía linealmente con la concentración de la glucosa a lo largo del intervalo clínicamente relevante de 80 a 300 miligramos por decilitro. Las ocho longitudes de onda representativas están indicadas por las líneas verticales en el gráfico de la figura 2.

TABLA I Longitud de onda (manómetros)

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En cambio, tal como se muestra en la figura 3, la relación entre la intensidad medida y la concentración de glucosa es sumamente no lineal y presenta un perfil diferente en diferentes longitudes de onda. Más particularmente, a medida que aumenta la concentración de glucosa en agua, la intensidad en una longitud de onda de 370 manómetros generalmente aumenta a medida que la concentración de glucosa aumenta hasta que la concentración alcanza aproximadamente 500 miligramos por decilitro. En este punto, la intensidad empieza entonces a bajar o disminuir con el aumento de la concentración. De manera similar, la intensidad a una longitud de onda de 347 manómetros, generalmente la longitud de onda del pico de dispersión Raman, generalmente aumenta y entonces disminuye con el aumento de la concentración de glucosa. Sin embargo, debe observarse que la velocidad de cambio para la intensidad frente a la concentración de glucosa es diferente para cada una de las curvas.

En el diseño de un modelo para predecir la concentración de glucosa, se dispone de varios enfoques para explicar los efectos no lineales tratados anteriormente. Un método es limitar la curva de calibración a pequeños segmentos que se aproximan por un modelo lineal simple. Otro método es realizar una transformación sobre la variable no lineal. Finalmente la curva de calibración puede modelarse usando un ajuste polinómico.

El ajuste polinómico de la curva, para proporcionar un modelo predictivo, se logra usando técnicas estadísticas basadas en el método de regresión por mínimos cuadrados. Se ha encontrado que una técnica de regresión conocida, como la regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS), proporciona un modelo sólido porque los parámetros del modelo no cambian significativamente cuando se toman nuevas muestras. Los algoritmos y la base teórica para el modelo predictivo de PLS puede encontrarse en Brereton, R.G. Chemometrics: Applications of Mathematics and Statistics to Laboratory Systems, Nueva York: Ellis Horwood, 1990. Una visión general básica de la regresión por PLS puede encontrarse en Gerald y Kowalski, "Partial Least-Squares Regression: A Tutorial" Analytical Chimica Acta 185 (1986):1-17.

La técnica de regresión por PLS comienza por la "autoclasificación" de cada variable, de manera que todas las variables influyan igualmente en la predicción. La técnica de regresión por PLS usa el análisis de componentes principales, también conocido como descomposición del valor singular o análisis de vector propio, para representar las matrices dependientes e independientes. En el análisis del componente principal, se usa un algoritmo NIPALS para definir una matriz de datos de variables independientes. Las técnicas de regresión por PLS introducen un factor de ponderación en el modelo de regresión. El algoritmo por PLS da una secuencia de modelos, siendo el mejor modelo el que minimiza la validación cruzada.

Por ejemplo, a partir de la tabla I se proporciona una matriz de datos de variables independientes (la concentración de glucosa es la variable dependiente), que consiste en la intensidad de la emisión a diferentes longitudes de onda, para una rutina de tratamiento de datos que realiza la regresión por PLS. En este ejemplo, la rutina de tratamiento de datos se incluye en la "PLS_Toolbox Versión 1,3" disponible de Barry M. Wise, 1415 Wright Avenue, Richland, WA 99352 (E-mail: mb_wise@pnl.gov). Las rutinas en el "Toolbox" (cuadro de herramientas) están dirigidas en la actualidad para su uso con el paquete de software MATLAB^{MR} disponible de Mathworks, Inc., 24 Prime Park Way, Natick, MA 01760. Al usar la rutina, la matriz asociada con las intensidades espectrales en cada longitud de onda y la matriz asociada con los valores de concentración tienen sus medias eliminadas antes del procesamiento. La rutina calcula un vector de regresión mostrado en la figura 4 y en la tabla II a continuación. Los componentes escalares del vector de regresión son los coeficientes de predicción para cada longitud de onda.

TABLA II

Número	Longitud de onda	Coeficiente
1	342	0,8946
2	344	-1,0627
3	347	-1,2613
4	352	0,2548
5	360	1,1316
6	370	-1,4846
7	385	2,0911
8	400	-0,9403

Para hacer una predicción sobre una muestra de concentración desconocida, se mide la intensidad en cada una de las ocho longitudes de onda. Estos ocho valores medidos se clasifican y se multiplican por el vector de regresión, es decir, los ocho coeficientes de longitud de onda en la tabla II. El resultado es una predicción de concentración a escala. La concentración pronosticada a escala debe volver a clasificarse para proporcionar un valor de concentración en las unidades originales.

Dado que se usaron ocho longitudes de onda diferentes, el modelo puede dar hasta ocho variables latentes. La siguiente tabla III muestra el porcentaje de varianza que se explicó con la adición de cada variable latente al modelo.

TABLA III Porcentaje de varianza conseguido por el modelo de PLS

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En el desarrollo del modelo predictivo, el cálculo de la validación cruzada se usa para determinar el número óptimo de variables latentes que han de usarse en el modelo. La validación cruzada se realiza usando un espectro escogido aleatoriamente para probar el modelo. La validación cruzada se repite diez veces, eligiendo aleatoriamente un espectro diferente para probar el modelo. Los resultados de la validación cruzada se muestran en la representación gráfica de PRESS de la figura 5 como una representación de la suma de cuadrados residual de predicción (PRESS) frente al número de variables latentes usadas en el modelo. El análisis de PLS dio un modelo de seis variables latentes.

La validación cruzada se repitió usando bloques de dos espectros a la vez para probar el modelo. La representación gráfica de PRESS asociada con la validación cruzada de dos espectros se muestra en la figura 6. Las figuras 5 y 6 muestran que existe una PRESS mínima entre cinco o seis variables latentes.

El modelo predictivo se probó usando muestras de concentración de glucosa conocida. La figura 7 muestra los resultados de una prueba de predicción usando muestras de concentración de glucosa conocida en el modelo de predicción de PLS usando seis variables latentes, derivadas de la tabla I, para definir el modelo. Tal como se observa del gráfico, el modelo de PLS proporciona una predicción bastante exacta de la concentración de glucosa. A modo de comparación, la prueba se repitió para un modelo de regresión lineal múltiple (MLR) basado en los mismos datos de entrada. El modelo de PLS generalmente funciona mejor que el modelo de MLR en niveles de concentración más baja, mientras que el modelo de MLR funciona mejor en los niveles de concentración más elevada.

La figura 8 muestra los resultados de otra prueba de predicción usando de nuevo muestras de concentración de glucosa conocida al probar los modelos de PLS y MLR. Sin embargo, para esta prueba, el modelo de PLS usa siete variables latentes para definir el modelo. Tal como puede observarse por el gráfico, ambos modelos proporcionan sustancialmente los mismos resultados. Por tanto, el uso de variables latentes adicionales en el modelo no mejora necesariamente la exactitud en la predicción del modelo.

Sin embargo, puede mostrarse por el siguiente ejemplo, que el modelo predictivo puede mejorarse usando un mayor número de longitudes de onda para generar el modelo. Los espectros de emisión a partir de los 1.024 elementos de la ordenación de detectores proporcionan un número similar de valores de intensidad. Aproximadamente 200 de estos puntos están en el intervalo de longitud de onda de la luz de emisión UV-visible de la glucosa (aproximadamente de 335 a 450 manómetros) y los datos se truncan a este intervalo. Para reducir los efectos del ruido, los espectros se miden de tres a cinco veces para cada concentración de glucosa. Se usa una media de cada uno de estos espectros para generar el modelo. Para eliminar adicionalmente el ruido, se realiza una función de estandarización sobre los espectros usando una media móvil de tres puntos (X_{i} (estandarizada) = (X_{1-1} + _{i}X + X_{1+1})/3. Los datos para los espectros estandarizados truncados se convirtieron en un archivo más pequeño haciendo la media de tres puntos a la vez para llegar a un punto. Por ejemplo, 180 puntos se convierten en 60 puntos. Por tanto, en este ejemplo se analizan 60 longitudes de onda para cada nivel de concentración, con las condiciones previas tal como se trató anteriormente, para llegar a un modelo predictivo usando la técnica de regresión de PLS, en lugar de las ocho longitudes de onda diferentes de la tabla 1 usadas en el ejemplo anterior.

Tal como se muestra en la figura 9, la representación gráfica de PRESS para el modelo que usa los espectros completos, indica una PRESS mínima en seis variables latentes. Una prueba del modelo que usa las muestras de la concentración conocida se muestra en la figura 10. Tal como puede observarse por el gráfico, el modelo predictivo de PLS, usando los espectros con las condiciones previas, proporciona una predicción muy exacta de la concentración de glucosa. Dada la naturaleza generalmente con ruido de las medidas espectrales, y la relación no lineal entre la concentración de glucosa y la intensidad de la emisión en cualquier longitud de onda dada de interés, los resultados indicados en la figura 10 son, en efecto, sorprendentes.

Una segunda realización de la presente invención se centra en la relación no lineal entre la concentración de glucosa y la intensidad de la luz de excitación. La figura 11 muestra los espectros de emisión, a una concentración de glucosa única, que resultan de la luz de excitación suministrada a diferentes niveles de intensidad. Tal como se muestra en la tabla IV a continuación, la intensidad de la emisión a una longitud de onda asociada con el pico Raman, normalizado con respecto al pico de fluorescencia más amplio, no es lineal con respecto a la energía de excitación a un nivel de concentración dado.

TABLA IV Energía de excitación (mj/impulso)

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Los valores de la tabla IV pueden usarse para proporcionar un modelo predictivo, usando la técnica de regresión por PLS, tal como se trató anteriormente, con respecto a la tabla I. Por tanto, variando la intensidad de la energía de la luz de excitación, la concentración de glucosa de una muestra desconocida puede determinarse usando un modelo predictivo proporcionado por análisis de PLS.

La presente invención tiene en cuenta la naturaleza no lineal de la interacción física entre las moléculas de glucosa y las moléculas de agua. La figura 12 muestra el espectro de emisión del agua destilada iluminada por la luz de excitación que tiene una energía de 5 milijulios por impulso (18 milijulios por milímetro por milímetro cuadrado). El gráfico muestra que el espectro de fluorescencia para el agua destilada muestra una amplia banda de fluorescencia con un pico a aproximadamente 370 manómetros y una banda estrecha de dispersión Raman a aproximadamente 346 manómetros. La banda de dispersión Raman resulta de la luz incidente dispersa que tiene su longitud de onda cambiada por la energía (rotacional y transnacional) de las moléculas de agua.

El espectro de emisión de la glucosa ultra anhidra se muestra en la figura 13. El espectro resultante tiene una única banda ancha de fluorescencia con un pico a aproximadamente 450 manómetros. Tal como se muestra en la figura 14, el espectro de emisión de la glucosa anhidra, que ha absorbido una cantidad pequeña pero espectralmente significativa de agua, muestra dos bandas estrechas de dispersión Raman con un pico a 341 manómetros y 346 manómetros, respectivamente, y una banda ancha de emisión con un pico a aproximadamente 420 manómetros. El pico de dispersión Raman a 346 manómetros corresponde al pico Raman de agua mostrado en la figura 12. El pico de dispersión Raman a 341 manómetros resulta aparentemente de la interacción entre las moléculas de agua y glucosa. Además, el espectro de la glucosa anhidra cambia en las longitudes de onda más cortas cuando se compara con el espectro de la glucosa ultra anhidra mostrada en la figura 13. Los espectros de las emisiones de la glucosa anhidra, a medida que varía la energía de excitación, se muestran en la figura 15. La intensidad de los espectros generalmente aumenta a medida que aumenta la energía de excitación. Sin embargo, la relación de intensidad entre los picos de las bandas Raman y la banda ancha de emisión no se mantiene constante a medida que la energía de excitación aumenta.

Además, tal como se muestra en la figura 16, la relación entre la banda de dispersión Raman y la banda ancha de emisión, de manera similar, no se mantiene constante a medida que la concentración aumenta. De acuerdo con esto, la interacción entre las moléculas de agua y glucosa, y la densidad de la energía de la luz de excitación parecen llevar a cabo los espectros de emisión resultantes. De acuerdo con esto, los modelos lineales simples son efectivos como aproximación sólo a lo largo de segmentos distintos y muy estrechos de posibles concentraciones de glucosa de interés.

De lo anterior se apreciará que la concentración de glucosa puede predecirse exactamente a pesar de las relaciones no lineales y del ruido de la luz entre la concentración de glucosa y ciertos parámetros espectroscopios de interés. La predicción se realiza usando un modelo desarrollado de un análisis de regresión por PLS.

Aunque anteriormente se han descrito las realizaciones preferidas de la presente invención, se entiende que los expertos en la técnica pueden hacer varios cambios en las realizaciones preferidas mostradas sin apartarse del alcance de la invención. La invención se define sólo por las reivindicaciones siguientes.

Claims

1. Aparato para determinar la concentración de glucosa en una muestra (12) que incluye agua, que comprende:

una fuente (14) de luz que emite luz (16) de excitación ultravioleta de niveles predeterminados de energía que se dirigen a una muestra (12) para producir luz (18) de respuesta a partir de la muestra (12), incluyendo tal luz (18) de respuesta emisiones inducidas de luz producidas como resultado de las interacciones entre la luz (16) de excitación y cualquier cantidad de glucosa con agua presente en la muestra (12);

un sensor (20) que monitoriza la luz (18) de respuesta y genera al menos tres señales eléctricas indicativas de la intensidad de la luz (18) de respuesta asociada con las características que distinguen la concentración de glucosa de la luz de emisión, incluyendo las al menos tres señales eléctricas al menos dos señales eléctricas indicativas de la intensidad de la luz de respuesta en un número respectivo de longitudes de onda dentro de una banda estrecha predeterminada de longitud de onda, comprendiendo el pico de dispersión Raman del agua y el pico de dispersión Raman que resulta de la interacción entre las moléculas de agua y glucosa y una tercera señal eléctrica indicativa de la intensidad de la luz de respuesta dentro de una banda ancha predeterminada de longitud de onda de emisión de fluorescencia fuera de la banda estrecha predeterminada de longitud de onda; y

un procesador (24) que procesa las señales eléctricas, usando un modelo predictivo de regresión por mínimos cuadrados parciales [PLS] que explica la relación no lineal entre la concentración de glucosa en la muestra (12) y dichas al menos tres señales eléctricas y la variación de la energía de la luz (16) de excitación, para determinar la concentración de la glucosa en la muestra (12).

2. Aparato para determinar la concentración de glucosa en una muestra (12) tal como se define en la reivindicación 1, en el que la intensidad de la luz (16) de excitación permanece constante mientras que el sensor (20) genera las señales eléctricas.

3. Aparato para determinar la concentración de glucosa en una muestra (12) tal como se define en la reivindicación 2, en el que:

el sensor (20) monitoriza la intensidad de la luz (18) de respuesta dentro de ocho bandas de longitud de onda diferente y genera ocho señales eléctricas, cada una indicativa de la intensidad de la luz (18) de respuesta dentro de una banda de longitud de onda respectiva.

4. Aparato para determinar la concentración de glucosa en una muestra (12) tal como se define en la reivindicación 3, en el que:

la longitud de onda de la luz (16) de excitación es de aproximadamente 308 manómetros;

la primera banda de longitud de onda es una banda estrecha de longitud de onda centrada en aproximadamente 342 manómetros;

la segunda banda de longitud de onda es una banda estrecha de longitud de onda centrada en aproximadamente 344 manómetros;

la tercera banda de longitud de onda es una banda estrecha de longitud de onda centrada en aproximadamente 347 manómetros;

la cuarta banda de longitud de onda es una banda estrecha de longitud de onda centrada en aproximadamente 352 manómetros;

la quinta banda de longitud de onda es una banda estrecha de longitud de onda centrada en aproximadamente 360 manómetros;

la sexta banda de longitud de onda es una banda estrecha de longitud de onda centrada en aproximadamente 370 manómetros;

la séptima banda de longitud de onda es una banda estrecha de longitud de onda centrada en aproximadamente 385 manómetros; y

la octava banda de longitud de onda es una banda estrecha de longitud de onda centrada en aproximadamente 400 manómetros.

5. Aparato para determinar la concentración de glucosa en una muestra (12) tal como se define en la reivindicación 1, en el que el sensor (20) genera una pluralidad de señales eléctricas que indican la intensidad de la luz (18) de respuesta continuamente a través de un espectro de longitud de onda extenso asociado con la luz de emisión.

6. Aparato para determinar la concentración de glucosa en una muestra (12) tal como se define en la reivindicación 1 y que, además, comprende una o más guías de ondas para transmitir la luz (16) de excitación desde la fuente de luz hasta la muestra (12) y para transmitir la luz (18) de respuesta desde la muestra (12) hasta el sensor (20).

7. Aparato para determinar la concentración de glucosa en una muestra (12) tal como se define en la reivindicación 1, en el que el sensor (20) incluye:

un primer detector adaptado para detectar la luz (18) de respuesta dentro de un primera banda de longitud de onda y generar una primera señal eléctrica;

un segundo detector adaptado para detectar la luz de respuesta dentro de una segunda banda de longitud de onda y generar una segunda señal eléctrica; y

un tercer detector adaptado para detectar la luz (18) de respuesta dentro de una tercera banda de longitud de onda y generar una tercera señal eléctrica.

8. Aparato para determinar la concentración de glucosa en una muestra (12) tal como se define en la reivindicación 1, en el que el modelo predictivo de PLS se define por seis variables latentes.

9. Aparato para determinar la concentración de glucosa en una muestra (12) tal como se define en la reivindicación 1, en el que el modelo predictivo de PLS se define por coeficientes de predicción que se asocian con las características que distinguen la concentración de glucosa.

10. Método de determinación de la concentración de glucosa en una muestra (12) con agua, que comprende:

proporcionar un modelo de regresión de PLS que explique una relación no lineal entre la concentración de glucosa en una muestra y las señales eléctricas basadas en ciertas características que distinguen la concentración de glucosa de un espectro de emisión de luz que incluye luz de emisión producida por las interacciones relacionadas con la glucosa con la luz (16) de excitación;

hacer que una muestra (12), usando una fuente (14) de luz que emita luz (16) de excitación ultravioleta de niveles de energía predeterminados, produzca un espectro de emisión de luz que incluya luz de emisión ultravioleta producida por las interacciones relacionadas con la glucosa y generar una pluralidad de señales eléctricas que representen las características que distinguen la concentración de glucosa;

monitorizar mediante sensor la luz (18) de respuesta que genera al menos tres señales eléctricas indicativas de la intensidad de la luz (18) de respuesta asociada con las características que distinguen la concentración de glucosa de la luz de emisión, incluyendo las al menos tres señales eléctricas al menos dos señales eléctricas indicativas de la intensidad de la luz de respuesta en un número respectivo de longitudes de onda dentro de una banda estrecha predeterminada de longitud de onda, comprendiendo el pico de dispersión Raman del agua y el pico de dispersión Raman que resulta de la interacción entre las moléculas de agua y glucosa y una tercera luz eléctrica indicativa de la intensidad de la luz de respuesta dentro de una banda ancha predeterminada de longitud de onda de emisión de fluorescencia fuera de la banda estrecha predeterminada de longitud de onda; y

procesar las señales eléctricas, usando un modelo predictivo de regresión por mínimos cuadrados parciales que explica una relación no lineal entre la concentración de glucosa en la muestra (12) y dichas al menos tres señales eléctricas y la variación de la energía de la luz (16) de excitación, para determinar la concentración de la glucosa en la muestra (12).